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（2024.04.25）【中国软科学】制造企业数字化转型与创新效率:制造过程与商业模式的异质性分析

文献和生活都在这里打卡吧 · 公众号 · · 2024-04-25 16:28

正文

文章基于2007—2021年A股上市制造企业面板数据，从企业数字化转型的两个方面即制造过程数字化转型和商业模式数字化转型，分别考察其对制造企业创新效率的影响。

1. 理论分析与研究假设

（1）制造企业数字化转型与创新效率

制造企业数字化转型对创新效率的影响主要通过以下几条路径实现 : 一是企业数字化转型的过程本身就是一种创新，通过数字技术和创新要素的结构优化，能够促进资源优化配置，有效提升创新效率。二是企业数字化转型的过程是一个信息扩散、知识溢出的过程。三是基于“创新投入—创新产出”的视角，企业数字化转型在精准创新投入、降低创新成本的同时，还能够有效提升创新产出，从而提升整体创新效率。

基于上述分析，提出假设 H1 : 从整体上看，制造企业数字化转型能够有效提升创新效率，转型程度越高，越有利于创新效率的提升。

（2）制造过程数字化转型、商业模式数字化转型与创新效率

①制造过程数字化转型与创新效率

第一，数字技术具有高融合性、高渗透性的特征，创造完全拟态环境使得企业高效创新成为了可能。第二，制造过程数字化转型是对制造企业传统生产设备和生产技术的全面革新，实现了制造企业由传统“生产制造车间”向现代化“智能智造中心”的升级，有助于实现高质量生产和高效率运行。第三，在完全拟态环境和信息实时采集的条件下，企业可以直接实现产品设计的模拟仿真及优化改进，减少了制造企业在研发实验中的创新资源投入，提高制造企业产品研发设计的效率。综上所述，提出假设 H2 : 制造过程数字化转型能够有效提升企业创新效率。

②商业模式数字化转型与创新效率

一方面企业数字化转型和创新是一个长期的资源投入过程，根据资源的稀缺性假设，制造企业的长远发展，核心在于技术创新与技术突破。对于制造企业而言，商业模式的数字化转型必然会挤占生产制造数字化转型和技术创新发展所需的资金，不利于技术的更新改造与进一步升级。另一方面，企业的商业模式存在路径依赖性，随着时间推移，制造企业商业模式产生的组织惰性也越来越强，不利于企业创新活动的开展和创新效率的提升。因此提出假设 H3 : 在短期内，商业模式的数字化转型能够有效提升制造企业的创新效率;从长远来看，商业模式数字化转型会抑制创新效率的提升。

（3）数字化转型、交易成本与创新效率

一方面，企业数字化转型加速推动了组织结构由“封闭式、垂直化”管理向“开放式、扁平化”管理的进程，能够有效缓解企业管理中信息不对称的问题。另一方面，基于数字技术构建的领导决策系统，有利于企业管理者持续提升管理决策能力，在瞬息万变的市场环境中抓住难得的创新机会，从而提升创新效率。此外，对于研发人员来说，数字化流程和数字化技术能够提高沟通效率，降低信息搜寻成本和创新的试错成本，极大地提高了生产工具效率和创新效率。因此提出假设 H4 : 制造企业数字化转型通过降低交易成本，有效提升了创新效率。

2. 实证设计

（1）样本选择与数据来源

文章选用 2007—2021 年上市制造企业为研究样本。 ② 反映上市公司行业分类的指标，来自中国证券监督管理委员会网站发布的《 2020 年 4 季度上市公司行业分类结果》。 ③ 反映制造企业数字化转型水平的指数，采用基于机器学习的文本分析法提取沪深制造业上市企业 2007—2021 年的年报文本数据，形成相应数据池。从制造过程数字化和商业模式数字化两个方面入手筛选出代表企业数字化转型的特定关键词。基于 Python 技术对特定关键词进行搜索、匹配和词频计数，并用最终加总词频在总词频中所占比例来衡量企业数字化转型程度。 ④ 其他数据主要来自于 CSMA Ｒ数据库，极个别指标缺失的通过新浪财经、巨潮资讯等网站财经数据补充。

（2）模型设计

（3）变量定义

①变量定义

第一步，制造企业数字化转型词典构建。将制造企业数字化转型的关键词分为制造过程和商业模式两类。

第二步，关键词提取和统计。关于制造过程和商业模式数字化转型的关键词提取自上市公司的年报，采用 Python 软件从巨潮资讯网上下载。将年报文本转换为 TXT 格式，并提取上市公司关于经营情况讨论与分析章节。

第三步，制造企业数字化转型指数的测算。对上述提取的内容采用 Jieba 进行分词处理，根据分词结果分别统计每家公司的数字化转型、制造过程数字化转型、商业模式数字化转型的关键词词频。具体计算如下 :

②被解释变量：创新效率 (Effi)

③控制变量

见表 1 。

④中介变量

使用管理费用率作为交易成本的替代变量，构建递归回归模型。管理费用率较高，说明企业的利润在行政性、管理性方面的费用消耗过多，存在较高的交易成本，必须采取有效措施加强费用控制。

3. 实证分析

（1）基准回归分析

①整体回归分析

根据Hausman检验的结果，本文采用固定效应模型递进开展基准回归分析。从列(1)的结果可以看出，数字化转型对制造企业创新效率的影响系数为0.087 7，且通过了1%水平上的显著性检验，这一结果在加入相关控制变量和时点效应后，依然至少在5%的水平上显著。说明整体上来看，制造企业数字化转型显著促进了创新效率的提升，证实了假设1。

②不同转型模式的分析

将制造企业数字化转型的模式划分为制造过程数字化转型和商业模式数字化转型，并分别探讨其对创新效率的异质影响。表4中，从制造过程数字化转型来看，3种情形下对创新效率的影响系数分别为0.083 8、0.041 5、0.0077，均为正向影响且都通过了1%水平上的显著性检验。从商业模式数字化转型来看，在不考虑时点固定效应的前提下，其对创新效率的影响为正，且至少在1%水平上显著。在考虑时点固定效应后，商业模式数字化转型对创新效率的影响系数变为－0.012 3，但不显著。说明商业模式数字化转型在短期内能够抓实瞬息万变的市场机会和客户需求，推动产品和模式创新。但是在长期的发展过程中，制造企业创新的核心在于掌握关键技术，通过技术的手段推动效率的提升。

（2）内生性处理

选择按行业—城市维度划分的企业数字化平均值作为工具变量，进行2SLS估计. 从表5可以看出，Kleibergen－PaaprK Wald F统计量均大于Stock－Yogo弱工具变量10%的临界值19.93，因此排出了弱工具变量问题。Hansen J检验P值均远大于0.1，说明工具变量足够外生。在排除内生性问题后，制造企业数字化转型、制造过程数字化转型对创新效率的影响系数均至少在5%的水平上显著，商业模式数字化转型对创新效率的影响为负，与前文结果保持基本一致。

（3）稳健性检验

包括：时滞效应分析；替换被解释变量； Winsor 缩尾处理；控制行业、省份、城市效应。

4. 机制分析与进一步研究

（1）机制分析———交易成本的中介效应

对上述 3 个模型进行逐步检验，结果如表 10 所示。

从制造企业数字化转型来看，方程(6)中α1在10%的水平上显著;方程(7)中β1没有通过显著性检验;方程(8)中γ2在1%的水平上显著。由于β1未通过显著性检验，本部分采用Bootstrap法直接检验，表明存在间接效应。β1、γ2为正，γ1为正，说明交易成本在制造企业数字化转型影响创新效率的过程中发挥了部分中介的作用。从制造过程数字化转型来看，β1、γ2为正，γ1为正，说明交易成本在制造企业数字化转型影响创新效率的过程中发挥了部分中介的作用

（2024.04.25）【中国软科学】制造企业数字化转型与创新效率:制造过程与商业模式的异质性分析

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