企业数字化转型经济效果研究

[摘要]当前学术界就数字化转型对企业绩效影响研究未形成一致结论，可能的原因是忽略了数字化转型对企业市场绩效和财务绩效影响的差异性。据此选取A股2094家上市公司2015—2019年面板数据，利用熵值法计算得分刻画企业数字化转型水平，并通过构建OLS模型和门槛模型，进一步探析数字化转型对于企业市场绩效和财务绩效的影响。研究发现：数字化转型显著正向影响企业市场绩效；但对企业短期财务绩效则有显著负向影响。在经过稳健性检验和考虑模型可能存在的内生性问题后，结论依然成立。进一步研究发现：数字化转型对企业市场绩效的影响存在异质性，在市场价值更高的企业中，数字化转型对市场绩效的正向影响更显著；而数字化转型与企业长期财务绩效存在“U”型关系，数字化转型初期企业财务绩效下降，但随着转型逐渐深入，财务绩效开始上升；并且管理运营成本对这一“U”型关系存在显著门槛效应，即随企业内外部渡过转型磨合期，管理运营成本开始降低，企业财务绩效由下降转为上升。

[关键词]数字化转型;企业价值;财务绩效；熵值法

一、 引言

习近平总书记在主持十九届中央政治局第三十四次集体学习时发表了“要不断做强做优做大我国数字经济”的讲话1。微观企业是我国经济发展的重要主体，2020年国内超过一半的企业将数字化转型作为战略重点2，但实践中数字化转型是否能为企业带来经济增长似乎尚无定论。埃森哲在2020年《合力共赢》报告指出，有66%的受访中国企业表示，尚未见到数字化转型在促进企业经济增长方面的作用3。但数字化转型对于企业未来价值创造却蕴含着巨大潜力，所以更容易受到资本市场的青睐，因而拥有更好的市场绩效。2007—2018年福布斯排行榜数据也佐证了这一观点[1]，以Facebook、Apple等为代表的数字经济企业利润虽不如其他传统经济企业，但其市值却远远高于非数字经济企业。

现有研究就数字化转型能否促进企业绩效提升尚未达成一致。一方面，何帆等[2]利用我国A股上市公司数据，研究表明数字化转型提高了企业资产利用率和创新能力，进而提升了企业绩效；Mikalef等[3]基于274家国际公司数据，研究指出使用数字技术能够促进企业生产运作合理化、市场反应敏捷化，间接提高了企业绩效。另一方面，Ekata[4]在考察了银行业数字化转型绩效后，认为与数字化转型的巨大投入相比，其为企业经济增长的贡献极其有限。Hajli等[5]发现，从数字化转型中受益的只是部分企业，多数企业并未因其提升企业绩效。

差异存在可能的原因是：首先，现有研究就数字化转型的测度尚未形成统一；其次，也因为现有研究忽略了数字化转型对企业短期财务绩效、长期财务绩效和市场绩效的不同影响。基于此，本文用熵值法这一客观的指标评价方法测度企业数字化转型，从市场绩效和财务绩效两个方面进一步讨论企业数字化转型的经济后果。

本文可能的贡献有：理论方面，进一步丰富企业进行数字化转型的经济后果研究，对现有研究结论不一致的问题给出了回答。方法方面，创新性地利用熵值法计算数字化转型评分，以测度数字化转型。实践层面，本研究响应“产业数字化”发展的国家号召，有助于企业将 “数字技术+”与日常经营管理相结合，推动数字化转型。

二、 理论分析及假设推演

1. 数字化转型与企业市场绩效

数字化转型经过大数据、人工智能、云计算、物联网等数字智能技术在企业的应用，从底层技术开始推动企业变革，可以构建一个完全不同于传统组织业务流程的数字世界，进而提升组织价值创造能力，助力企业成功。

在生产端，随着企业数字化转型过程中产品数据系统、企业资源计划及各种办公系统在企业实践中的应用，使组织运作流程、生产方式及信息传递效率得到进一步优化，从而提高企业生产运作效率、运营管理水平、决策水平和多变环境下风险承担能力[6]，这是提高企业竞争力的关键，也是资本市场衡量企业价值的重要靶点，所以进行数字化转型有助于提升企业市场绩效。另外，利用人工智能、3D打印、区块链等全新技术，促进有限资源重新开发利用，提升企业资源利用效率，“使能”组织创新能力[7]，实现以更小的成本来对组织创新活动进行信息分析、方向把握与过程优化，进而提升组织创新能力，使组织在原有资源边界下创造更大的价值，这种变化可以吸引外部投资者关注，促进企业市场绩效提升。

在消费端，数字技术的应用，将价值链上各利益相关者集中于一个数据平台，使得参与创造价值各方实现数字化、平台化集成。对于企业而言，客户需求的最大化满足是企业实现价值创造的最终条件。企业基于数字平台能够不断优化交易职能，改进匹配机制[8]，快速地识别与匹配客户异质性需求，并进行即时反馈，从而满足用户需求；对于客户而言，能够基于数据平台实现从生产到销售整个产品流动过程的可视化，便利了用户监督与深度参与，从而有利于形成“粉丝”群体，提升用户消费倾向，实现价值共创，进而提升了资本市场对企业未来价值创造的信心，使企业获得良好的市场绩效。

对于价值链网络，数字化转型有利于简化和便利企业间的交往方式，进而盘活价值链，提高整体价值创造能力。一方面，数字技术的使用降低了固有交易成本，也使得企业间异质性资源流动更充分，当数据作为资源在各网络节点充分流动时，其价值会通过关系网络实现增值[9]。另外，深度数字化企业也可以通过提供“一揽子”数字化解决方案，赋能价值链其他企业数字化水平[10]，从而使整个价值链条的管理方式、业务流程及运营模式得到革新与重塑，从而提升整体价值创造能力[11]。

基于以上分析，本文提出假设TH1：数字化转型会显著正向影响企业市场绩效。

2. 数字化转型与企业短期财务绩效

在“数字中国”建设的现实背景下，进行数字化转型的企业成为了资本市场的“宠儿”，但大多该类企业的财务绩效却远远没有达到预期。吴溪等[12]指出，“互联网+”应用的两年后产品周转速度和存货周转速度不会明显提高，企业财务绩效也不会有明显上升。

对企业内部来说，数字化转型意味着企业原有组织制度、管理方式、组织结构、运作流程和团队合作方式等都要被打乱，管理信息系统、生产过程系统等的快速变革使得组织需要一定时间来适应，企业数字化转型的隐性成本高昂。谢康等[13]指出，企业数字化变革需要渡过“突破组织惯性”和“形成新惯例”两个阶段，这个过程中必然会产生较大学习成本，因而限制了其对财务绩效增长。戚聿东等[14]也指出组织管理制度、运营能力与数字化转型带来的先进技术、平台架构等之间存在一定滞后性。因此数字化转型初期企业面临数字技术普及、员工数字化智力培训和组织内外各种数字系统的搭建等资金投入，体现为运营管理费用的上升，所以企业短期财务绩效下降。

对参与价值共创的企业网络来说，企业自身不可能拥有发展所需的所有资源，所以需要不断从外部获得异质性资源才能满足发展需要。数据作为一种新的资源，被企业自身利用虽然能创造一定价值，但程度极其有限。同一种资源在不同情境下才能展现异质性优势，因而数据只有在价值链上企业网络中实现充分流动，其价值才能被充分挖掘。但在数字化转型初期，价值链企业网络间利用数字算法匹配进行合作会面临一定困境，因此，所有成员需要逐步适应数字化转型带来的各种转变才能充分发挥数据资源的优势。可见在数字化转型初期，企业内部和价值链企业间都需要度过一个“磨合期”，这期间财务绩效则表现为下降。

基于以上分析，本文提出假设TH2：数字化转型会显著负向影响企业短期财务绩效。

三、 研究设计

1. 数据来源

本文通过国泰安数据库和中国研究数据服务平台数据库，整理形成了2015—2019年我国A股上市公司平衡面板数据。对所选数据进行了以下处理：①剔除缺失值和异常值，②剔除ST和ST*类公司，③剔除了金融类公司，④对数据进行前后2.5%缩尾处理。最终样本量为10149。

2. 主要变量测量

（1）市场绩效

本文采用托宾Q值（TobinQ）作为衡量企业市场绩效的指标。计算方式为公司市场价值与资产重置成本的比值。公司市场价值取流通股市值、非流通股价值与负债合计本期期末值之和，其中非流通股权市值用流通股股价代替，计算公司资产重置成本取期末总资产账面价值。

（2）财务绩效

本文采用公司资产收益率（ROA）、净资产收益率（ROE）和销售利润率（ROS）作为衡量企业财务绩效的指标，计算方式分别是：企业当期净利润与总资产平均余额的比值，企业当期净利润与总资产减去总负债余额的比值；营业利润与营业收入的比值。

（3）数字化转型

目前学界对于数字化转型指标的测度尚不统一，如根据企业是否进行数字化转型设置虚拟变量[15]，通过开发问卷测量数字化转型[16]。本文认为生成虚拟变量方法忽略了数字化转型的动态过程，无法回答数字化转型进行到何种程度才可能显著提升企业绩效；而将数字化转型相关词条进行简单加总的方法却因为将所有数字化技术“一视同仁”而产生误差，有研究指出，不同数字技术对企业绩效所贡献权重是不尽相同的[1]。本文认为，年报是企业本年度工作总结及未来战略规划文件，所以数字化转型作为企业重大战略，其实施过程必然会在年报中得到体现。因此，首先运用Python技术在“巨潮资讯网”爬取了样本企业历年年报，并转化为文本格式。其次，在确定反映企业数字化转型关键词方面，参考现有文献[17]和政策文件中与企业数字化转型相关的“底层技术”词条和实践中涉及的“数字技术应用”词条，归纳整理得到“人工智能技术”等五个类别作为初级评价指标，以及各指标下包含的具体词条作为在年报中进行搜索和频数统计的关键词，如表1所示。最后，为了克服上述将词频数简单加总的弊端，利用“熵值法”计算了5类技术的指标权重，通过该权重最终计算得到上市公司数字化转型评分，以用作本文数字化转型（Digital）的测度。具体计算过程如下：

第一步：单项指标频数统计。

运用Python软件将确定的关键词与已保存的企业年报中文本文档进行匹配，统计各词条频数，并除去关键词前存在“没”“无”等否定表述的数据，初步形成各类数字技术的单项指标频数。

第二步：数据标准化处理。

[X'ij=Xij-minX1j，X2j，…，XnjmaxX1，X2，…，Xn-minX1，X2，…，Xn+0.000000001]

其中，Xij为第i个企业第j项指标观测值，X[']ij为经标准化处理后观测值，为避免后续计算的数学问题，给每个值加一个无穷小值0.000000001。

第三步：各指标权重计算。

①计算第i个样本的第j项指标占该指标的比重，即P值：[Pij=Xijj=1nX'ij，i=1，2，3，…，n;j=1，2，…，m]。

②计算第j项指标的熵值：[ej=-ki=1nPijlnPij，j=1，2，…，m，]其中，[k=1lnn>0，]满足[ej≥0]。

③计算冗余度：[dj=1-ej，j=1，2，…，m]。

④计算第j项指标的权重[wj]，[wj=djj=mmdj，j=1，2，…，m]。

第四步：计算企业数字化转型最终评分，为显示方便，将最后得分作线性变换乘以100。

[Digitalij=j=1mwj×Pij ×100]

（4）控制变量

为了增强构建模型的合理性，本文选取了以下控制变量：（1）企业规模（Size），企业总资产的自然对数。（2）资产负债率（Lev），企业负债占企业资产的比例；（3）企业年龄（Age），Ln（1+当年年份-成立年份）；（4）股权集中度（Str），前十大股东持股占总股数百分比；（5）高管数量（MNum），年报中披露的高级管理人员总数；（6）中心化处理后的前三位高管薪资总额（sdTop3）；（7）营业收入增长率（RIR），企业年度营业收入增长率减去行业该年度所有企业平均营业收入增长率；（8）行业竞争程度赫芬达尔指数（HHI）；（9）企业性质虚拟变量（dum_SOE），国企为1，否则为0；（10）供应链地位（NTC）虚拟变量（dum_NTC）：高于中位数为1，否则为0，NTC=（预收账款+应付账款-应收账款-预付账款）/营业收入；另外还控制行业（Ind）和年份（Year）的虚拟变量。