崔曉蕾 李嘯

摘? ?要：近些年來(lái)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中扮演著越來(lái)越重要的角色。隨著對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究逐漸增多，宏觀層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測(cè)算已較為成熟。但關(guān)于企業(yè)微觀層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測(cè)算還未形成統(tǒng)一的結(jié)論?；诖?，為了方便后續(xù)對(duì)企業(yè)微觀層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)行深入的研究，通過(guò)從數(shù)字化程度的測(cè)算以及現(xiàn)狀這兩方面對(duì)制造業(yè)上市公司進(jìn)行詳細(xì)的研究。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，2007—2020年間，我國(guó)制造業(yè)上市公司數(shù)字化程度不斷提升，從行業(yè)類型上看，企業(yè)數(shù)字化程度總體上遵循技術(shù)密集型、勞動(dòng)密集型、資本密集型的順序依次遞減。最后對(duì)我國(guó)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提出了相關(guān)的政策意見(jiàn)。

關(guān)鍵詞：制造業(yè)上市公司；數(shù)字經(jīng)濟(jì)；數(shù)字化測(cè)算

中圖分類號(hào)：F27 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號(hào)：1673-291X（2023）10-0049-04

引言

近年來(lái)，以大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、區(qū)塊鏈技術(shù)和人工智能技術(shù)等為典型代表的數(shù)字技術(shù)蓬勃發(fā)展，并加速融入各行各業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中的重要性已不言而喻，中國(guó)、美國(guó)、法國(guó)、印度等多國(guó)已陸續(xù)將發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)列為國(guó)家戰(zhàn)略重點(diǎn)。2020年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重已達(dá)7.8%，《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》提出到2025年這個(gè)比重要達(dá)到10%。在全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的新時(shí)代，已有研究表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)了企業(yè)的綜合競(jìng)爭(zhēng)力。而為了證實(shí)相關(guān)結(jié)論，關(guān)于企業(yè)層面數(shù)字化程度的測(cè)算成為了不得不回答的問(wèn)題。本文主要從數(shù)字化程度的測(cè)算以及現(xiàn)狀這兩方面對(duì)制造業(yè)上市公司進(jìn)行詳細(xì)研究。

一、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于數(shù)字化程度的測(cè)算，國(guó)內(nèi)外政府機(jī)構(gòu)和學(xué)者分別從宏觀和微觀企業(yè)的角度采取了不同的測(cè)算方法。

（一）宏觀層面的測(cè)算

在宏觀層面上，中國(guó)信通院（2017）先后發(fā)布了《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書(shū)》和《Ｇ20國(guó)家數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展研宄報(bào)告》，以數(shù)字產(chǎn)業(yè)化測(cè)算我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)部分的規(guī)模，在增長(zhǎng)核算賬戶框架下以產(chǎn)業(yè)數(shù)字化測(cè)算我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)融合部分的規(guī)模。劉軍（2020）將數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)分解為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展、數(shù)字交易發(fā)展和信息化發(fā)展三個(gè)維度，其中每個(gè)維度均從基礎(chǔ)與影響的角度衡量其發(fā)展水平，以對(duì)我國(guó)各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平進(jìn)行全面度量。謝婧（2022）利用投入產(chǎn)出法測(cè)算制造業(yè)各行業(yè)的直接消耗系數(shù)和完全消耗系數(shù)，衡量各行業(yè)的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化程度，從而反映各行業(yè)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。為了反映數(shù)字化投入在總投入中的重要程度，采用直接依賴度與完全依賴度這兩個(gè)相對(duì)指標(biāo)，對(duì)直接消耗系數(shù)和完全消耗系數(shù)兩個(gè)絕對(duì)指標(biāo)進(jìn)行改善。

（二）微觀層面的測(cè)算

在微觀層面上，祁懷錦（2020）先獲取上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告附注中披露的無(wú)形資產(chǎn)明細(xì)項(xiàng)，接著整理匯總出與數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的無(wú)形資產(chǎn)總額，以其占無(wú)形資產(chǎn)總額的比例來(lái)衡量企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)化程度。趙宸宇（2021）采用文本分析法，先篩選出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的詞根，再對(duì)上市公司年報(bào)借助Python軟件進(jìn)行詞根識(shí)別計(jì)數(shù)，并對(duì)加總得到的詞頻進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使用熵值法確定各指標(biāo)權(quán)重，最終得到衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的變量指標(biāo)。洪俊杰（2022）綜合考慮了以上兩位學(xué)者的方法，從上市公司年報(bào)中獲取計(jì)算企業(yè)硬件與軟件投資、數(shù)字化詞頻的相關(guān)原始數(shù)據(jù)，接著經(jīng)過(guò)處理得到五個(gè)衡量企業(yè)數(shù)字化水平的指標(biāo)，并通過(guò)主成分分析方法最終選擇出兩個(gè)變量作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

二、制造業(yè)上市公司數(shù)字化程度的測(cè)算

（一）企業(yè)數(shù)字化程度的測(cè)度方法

關(guān)于企業(yè)數(shù)字化程度的測(cè)算，以往學(xué)者主要從數(shù)字化無(wú)形資產(chǎn)占比和文本分析兩個(gè)角度進(jìn)行。其中，數(shù)字化無(wú)形資產(chǎn)占比法指的是以上市公司年末數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的無(wú)形資產(chǎn)總和占無(wú)形資產(chǎn)總額的比例來(lái)衡量企業(yè)數(shù)字化程度；文本分析法指的是先篩選出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的詞根，再對(duì)上市公司年報(bào)借助Python軟件進(jìn)行詞根識(shí)別計(jì)數(shù)，并對(duì)加總得到的詞頻進(jìn)行對(duì)數(shù)化或者標(biāo)準(zhǔn)化處理，最終得到衡量企業(yè)數(shù)字化程度的變量指標(biāo)。考慮到微觀層面的企業(yè)數(shù)字化程度的測(cè)算尚未形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，且兩個(gè)方法都具有一定的科學(xué)性，本文分別利用這兩種方法對(duì)企業(yè)數(shù)字化程度進(jìn)行測(cè)算。

（二）文本分析法下的企業(yè)數(shù)字化程度的測(cè)度

本文參照吳非（2021）和趙宸宇（2021）的測(cè)算方法，先從大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、區(qū)塊鏈技術(shù)和人工智能技術(shù)等五個(gè)方面篩選出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的詞根，再對(duì)上市公司年報(bào)借助Python軟件進(jìn)行詞根識(shí)別計(jì)數(shù)，并對(duì)加總得到的詞頻進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使用熵值法確定各指標(biāo)權(quán)重，最終得到衡量企業(yè)數(shù)字化程度的變量指標(biāo)。

其中熵值法是在對(duì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行權(quán)重處理時(shí)，為在一定程度上消除主觀因素的影響而采用的方法。它能很好反映出一個(gè)體系的離散性：隨著熵的增加，它的離散性也隨之增加。本文運(yùn)用信息熵的概念，在進(jìn)行指數(shù)分解時(shí)，通過(guò)求取各子指標(biāo)的熵值來(lái)判定子指標(biāo)的離散性，進(jìn)而求出相應(yīng)的權(quán)數(shù)，并將各指標(biāo)按相應(yīng)的權(quán)數(shù)加權(quán)求和得到總的指標(biāo)值。本文具體計(jì)算過(guò)程如下。

1.由于企業(yè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、區(qū)塊鏈技術(shù)和人工智能技術(shù)等五個(gè)詞頻子指標(biāo)對(duì)于總指標(biāo)企業(yè)數(shù)字化都是正向指標(biāo)，故本文將五個(gè)詞頻指標(biāo)進(jìn)行正向標(biāo)準(zhǔn)化：

digitalij+ ，i=1，2...，n；j=1，2，3，4，5；

其中，digitalij指的是某年某企業(yè)某上述指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)值，i是某年某企業(yè)的標(biāo)記值，共有n條企業(yè)—年份層面的數(shù)據(jù)，j是上述五個(gè)指標(biāo)的標(biāo)記值。

2.將標(biāo)準(zhǔn)化的digitalij平移0.0001個(gè)標(biāo)準(zhǔn)值得到digitaladjij以確保不存在0值，并計(jì)算每個(gè)digitaladjij占各自詞頻指標(biāo)的比例pij+。

3.計(jì)算出各個(gè)指標(biāo)的信息熵Ej=-k pijlnpij，k>0，0≤Eij≤1，其中k=ln（n）

4.通過(guò)信息熵計(jì)算出各指標(biāo)的權(quán)重Wj=

5.最后將各指標(biāo)按權(quán)重加權(quán)求和得出企業(yè)—年份層面的數(shù)字化程度digitalij= digitaladjijWj

（三）無(wú)形資產(chǎn)占比法下的企業(yè)數(shù)字化程度測(cè)度

本文參照祁懷錦（2020）的測(cè)算方法，先從上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告附注中獲取無(wú)形資產(chǎn)明細(xì)項(xiàng)的原始數(shù)據(jù)，接著整理匯總出與數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的無(wú)形資產(chǎn)總和，以其占無(wú)形資產(chǎn)總額的比例來(lái)衡量企業(yè)數(shù)字化程度。具體地，將包含“軟件”“管理系統(tǒng)”“智能平臺(tái)”“網(wǎng)絡(luò)”“客戶端”等與數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)相關(guān)的關(guān)鍵詞，以及與此相關(guān)的專利的無(wú)形資產(chǎn)明細(xì)項(xiàng)標(biāo)記為“數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)無(wú)形資產(chǎn)”，再對(duì)每個(gè)樣本公司的多項(xiàng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)無(wú)形資產(chǎn)進(jìn)行年份層面的加總，計(jì)算其占本年度無(wú)形資產(chǎn)的比例，即為衡量企業(yè)數(shù)字化程度的指標(biāo)。本文還對(duì)篩選出的明細(xì)項(xiàng)目進(jìn)行了手工復(fù)核，以確保篩選結(jié)果的準(zhǔn)確性。

三、制造業(yè)上市公司數(shù)字化程度的現(xiàn)狀分析

（一）文本分析法下的企業(yè)數(shù)字化程度現(xiàn)狀分析

1.總體現(xiàn)狀分析

測(cè)算完成的制造業(yè)上市公司數(shù)字化程度的變化趨勢(shì)見(jiàn)圖1。從整體上看，數(shù)字化程度從2007年的0.12‰上升到2020 年的9.05‰，增長(zhǎng)了約76.62倍，年平均實(shí)際增長(zhǎng)率為39.62%，表明2007—2020年期間我國(guó)制造業(yè)上市公司數(shù)字化程度不斷提升。從具體年份上看，2007—2013年間，制造業(yè)上市公司數(shù)字化程度緩慢增加，推測(cè)是2008年金融危機(jī)所致。2014—2017年間，制造業(yè)上市公司數(shù)字化程度迅速增長(zhǎng)。推測(cè)原因是在這段期間，我國(guó)正式從金融危機(jī)走出來(lái)，經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在政策利好下發(fā)展尤為迅速。2018—2020年間，制造業(yè)上市公司數(shù)字化程度增長(zhǎng)減慢。

2.分行業(yè)類型現(xiàn)狀分析

通過(guò)參考許和連等（2017）、何文彬（2020）等研究，采用《國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)行業(yè)分類》（ISIC Ｒev.4）對(duì)制造業(yè)上市公司進(jìn)行行業(yè)分類。由于獲取的上市公司樣本行業(yè)是按證監(jiān)會(huì)進(jìn)行分類的，所以本文需要對(duì)照兩個(gè)分類標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行整合，將樣本公司行業(yè)按照國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行重新分類。接著將公司按照重新分類好的行業(yè)劃分為勞動(dòng)密集型、資本密集型和技術(shù)密集型三類。

測(cè)算完成的不同行業(yè)類型制造業(yè)上市公司數(shù)字化程度見(jiàn)圖2。從總體上看，技術(shù)密集型行業(yè)的數(shù)字化水平最高，其次是勞動(dòng)密集型行業(yè)，最后是資本密集型企業(yè)。這與一般情況下技術(shù)密集型行業(yè)最高、勞動(dòng)密集型行業(yè)最低的結(jié)論有所不同，推測(cè)是因?yàn)閯趧?dòng)密集型行業(yè)的制造業(yè)上市公司比一般未上市公司更加注重企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。從年份上看，不同行業(yè)類型的企業(yè)數(shù)字化程度都在2007—2020年不斷增長(zhǎng)。其中，增速最快的是技術(shù)密集型行業(yè)，年實(shí)際平均增速為40.37%；其次是資本密集型的32.95%；最后是勞動(dòng)密集型企業(yè)，為32.15%。

（二）無(wú)形資產(chǎn)占比法下的企業(yè)數(shù)字化程度現(xiàn)狀分析

1.總體現(xiàn)狀分析

測(cè)算完成的結(jié)果反映出制造業(yè)上市公司數(shù)字化程度的變化趨勢(shì)見(jiàn)圖3。從總體趨勢(shì)上看，2007—2020年制造業(yè)上市公司數(shù)字化程度從2007年的4.08%增長(zhǎng)到了2020年的6.68%。從具體年份上看，2007—2014年間，制造業(yè)上市公司數(shù)字化程度增長(zhǎng)緩慢甚至沒(méi)有增長(zhǎng)，推測(cè)與2008年金融危機(jī)有著密切的關(guān)系。2015—2017年間，制造業(yè)上市公司數(shù)字化程度增長(zhǎng)迅猛，這與詞頻測(cè)算法結(jié)果基本保持一致。2018—2020年制造業(yè)上市公司數(shù)字化程度增長(zhǎng)趨緩，這也與詞頻測(cè)算法結(jié)果基本保持一致，歸因于受到了外部環(huán)境和疫情的影響。

2.分行業(yè)類型現(xiàn)狀分析

接下來(lái)將對(duì)制造業(yè)上市公司進(jìn)行行業(yè)分類。測(cè)算完成的不同行業(yè)類型制造業(yè)上市公司數(shù)字化程度見(jiàn)圖4。從總體上看，技術(shù)密集型企業(yè)的數(shù)字化水平最高，其次是勞動(dòng)密集型，最后是資本密集型。這與上文文本分析法測(cè)算的結(jié)果相一致，可能是因?yàn)閯趧?dòng)密集型行業(yè)的制造業(yè)上市公司比一般未上市公司更加注重企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而勞動(dòng)密集型行業(yè)的制造業(yè)上市公司還是維持在較低的數(shù)字化程度。從增速上看，勞動(dòng)密集型企業(yè)增速最快，企業(yè)數(shù)字化水平從2007年的2.17%增長(zhǎng)到了2020年的6.87%；其次是技術(shù)密集型企業(yè)，數(shù)字化程度從2007年的5.20%增加到了2020年8.03%；最后是資本密集型企業(yè)，企業(yè)數(shù)字化程度從2007年的3.09%增加到了2020年的3.32%。

四、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中占據(jù)越來(lái)越重要的位置，越來(lái)越多的學(xué)者不僅開(kāi)始從宏觀層面研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)，而且還進(jìn)一步從微觀企業(yè)角度進(jìn)行研究。為了具體研究企業(yè)層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)的各個(gè)方面，微觀企業(yè)數(shù)字化程度的測(cè)算成為了必須要解決的問(wèn)題?；诖耍疚膹奈谋痉治龇ê蜔o(wú)形資產(chǎn)占比法兩個(gè)角度重點(diǎn)對(duì)制造業(yè)上市公司的數(shù)字化程度進(jìn)行了測(cè)算。

經(jīng)過(guò)測(cè)算，兩種測(cè)算方法下的結(jié)果都表明，2007—2020年間，我國(guó)制造業(yè)上市公司數(shù)字化水平總體上呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。這與宏觀層面的發(fā)展?fàn)顩r相一致，說(shuō)明我國(guó)制造業(yè)上市公司也在宏觀背景下大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)。為了研究不同行業(yè)類型上市公司數(shù)字化水平是否具有差異性，本文按以前學(xué)者的分類標(biāo)準(zhǔn)將樣本公司劃分為技術(shù)密集型、勞動(dòng)密集型和資本密集型三類進(jìn)行分析。結(jié)果表明，兩種測(cè)算方法下企業(yè)數(shù)字化程度總體上都遵循著技術(shù)密集型、勞動(dòng)密集型、資本密集型的順序依次遞減。技術(shù)密集型企業(yè)因最早應(yīng)用數(shù)字相關(guān)的技術(shù)要素于生產(chǎn)實(shí)踐中，故企業(yè)數(shù)字化水平明顯高于資本密集型和勞動(dòng)密集型企業(yè)。而測(cè)算得出的勞動(dòng)密集型企業(yè)數(shù)字化程度大于資本密集型，這與通常情況下資本密集型企業(yè)數(shù)字化程度大于勞動(dòng)密集型不同，表明我國(guó)勞動(dòng)密集型上市公司比資本密集型上市公司更加重視企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

（二）建議

第一，大力推進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，促進(jìn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。實(shí)體經(jīng)濟(jì)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的命脈，而制造業(yè)作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)最為重要的組成部分，必須引起相關(guān)部門(mén)的重視。由于產(chǎn)業(yè)數(shù)字化具有降低成本、提高效率等優(yōu)勢(shì)，對(duì)于提高我國(guó)制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力具有顯著的促進(jìn)作用，所以，政府部門(mén)要出臺(tái)更多的相關(guān)政策，加快推進(jìn)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，促進(jìn)我國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的、健康的發(fā)展；企業(yè)也要順應(yīng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的浪潮，要明白產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是利大于弊的決策，加快產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的進(jìn)程。

第二，完善相關(guān)要素支撐，加快相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型離不開(kāi)各類要素的支撐與硬件環(huán)境的保障。為了加快制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，政府部門(mén)必須出臺(tái)相關(guān)政策，向企業(yè)提供人才、資金、技術(shù)等相關(guān)要素支撐，加快相關(guān)通信基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，保障企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。企業(yè)也要學(xué)習(xí)相關(guān)先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，積極引進(jìn)相關(guān)人才、資金與技術(shù)，促進(jìn)自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

第三，提高創(chuàng)新能力，賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。為了更好地在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中發(fā)揮創(chuàng)新賦能作用，必須提高企業(yè)的創(chuàng)新能力。政府部門(mén)要提供良好的創(chuàng)新環(huán)境，激發(fā)社會(huì)各類主體特別是企業(yè)的活力。企業(yè)要加大創(chuàng)新投入，引進(jìn)優(yōu)秀創(chuàng)新人才，提高自身創(chuàng)新能力。

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Measurement and Current Analysis of Digitalization Degree of Listed Manufacturing Companies

Cui Xiaolei， Li Xiao

（School of Economics and Management， Nantong University， Nantong 226019， China）

Abstract： In recent years， the digital economy has played an increasingly important role in economic and social development. With the increasing research on the digital economy， the measurement of the digital economy at the macro level has become more mature. However， a unified conclusion has not yet been formed on the measurement of the digital economy at the micro level of enterprises. Based on this， in order to facilitate in-depth research on the digital economy at the micro level of enterprises in the future， a detailed study is conducted on listed companies in the manufacturing industry from the measurement of digitalization degree and the current situation. The results showed that from 2007 to 2020， the digitalization level of listed companies in China's manufacturing industry continued to improve. From the perspective of industry types， the overall digitalization level of enterprises followed a decreasing order of technology intensive， labor intensive， and capital intensive. Finally， the paper puts forward relevant policy suggestions on the Digital transformation of Chinese manufacturing enterprises.

Key words： manufacturing listed companies; digital economy; digital measurement

[責(zé)任編輯? ?興? ?華]