數(shù)字化轉(zhuǎn)型與管理效率綜述

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)在自身的經(jīng)營(yíng)與發(fā)展過(guò)程中，將各項(xiàng)業(yè)務(wù)和大數(shù)據(jù)進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，從而創(chuàng)造出更高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值、社會(huì)價(jià)值。同時(shí)，企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心在于對(duì)數(shù)據(jù)信息的高效收集與靈活運(yùn)用，還有作出一些技術(shù)性、準(zhǔn)確性的輔助決策。

企業(yè)在發(fā)展進(jìn)程中的不同環(huán)節(jié)，均可以通過(guò)數(shù)字化推動(dòng)工作進(jìn)程的加快。第一，生產(chǎn)環(huán)節(jié)。由于企業(yè)在實(shí)施生產(chǎn)期間會(huì)產(chǎn)生各種類(lèi)型的數(shù)據(jù)，要想實(shí)現(xiàn)對(duì)這些數(shù)據(jù)的匯總和分析，就可以借助無(wú)線技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來(lái)獲取所需的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，然后在此基礎(chǔ)上更好地監(jiān)督、把控各道生產(chǎn)流程，并綜合分析具體的生產(chǎn)情況。

第二，運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)。企業(yè)利用數(shù)字化技術(shù)，可以有效打通數(shù)據(jù)信息之間出現(xiàn)的壁壘狀態(tài)，突破信息孤島，確保運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通。而且不同類(lèi)型的企業(yè)依托數(shù)字化技術(shù)進(jìn)行跨界整合之后，打造出了一張復(fù)雜的“供應(yīng)網(wǎng)”。由此來(lái)看，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅能夠使企業(yè)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)全面貫通，同時(shí)還能順暢對(duì)接外界信息，進(jìn)而形成對(duì)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的智能化整合。

第三，銷(xiāo)售環(huán)節(jié)。企業(yè)中的很多智能產(chǎn)品，借助處理器可以隨時(shí)接收到需要的數(shù)據(jù)，在幫助智能產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)自主線上學(xué)習(xí)功能方面發(fā)揮著重要作用，可以為廣大消費(fèi)者帶去優(yōu)質(zhì)的體驗(yàn)和服務(wù)，帶動(dòng)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造效率的不斷提升。

提出假設(shè)公司財(cái)務(wù)理論中對(duì)公司價(jià)值做出了如下概述，即公司當(dāng)前所有資產(chǎn)和公司在未來(lái)發(fā)展過(guò)程中能夠創(chuàng)造的價(jià)值總和。不論是企業(yè)需要?jiǎng)?chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)、挖掘消費(fèi)者的價(jià)值，抑或是升級(jí)、更新?tīng)I(yíng)運(yùn)系統(tǒng)，都可以融入數(shù)字化技術(shù)。與此同時(shí)，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型還能助力企業(yè)優(yōu)化自身的組織架構(gòu)，推動(dòng)企業(yè)負(fù)責(zé)的各類(lèi)產(chǎn)業(yè)的革新，幫助企業(yè)重新構(gòu)建供應(yīng)鏈。依據(jù)公司價(jià)值體系來(lái)看，從公司資產(chǎn)中獲得的價(jià)值，主要作用于公司內(nèi)部的各項(xiàng)運(yùn)營(yíng)管理環(huán)節(jié)。而在這一整個(gè)過(guò)程中，與數(shù)字化技術(shù)的深度融合可以帶動(dòng)公司的運(yùn)營(yíng)效率實(shí)現(xiàn)高速提升。根據(jù)有關(guān)研究可知，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的不斷發(fā)展，我們必須立足于我國(guó)的特有優(yōu)勢(shì)，并促進(jìn)優(yōu)勢(shì)的充分發(fā)揮，始終做到對(duì)資源的科學(xué)合理配置，明確數(shù)字化與組織變革之間能夠進(jìn)行相互作用的事實(shí)，掌握其中蘊(yùn)含的作用原理，即能夠?qū)?shù)據(jù)與實(shí)體二者的有機(jī)融合形成更好的理解。通過(guò)分析當(dāng)前的相關(guān)研究，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，適當(dāng)賦予基層一定的權(quán)力，對(duì)部分高管的權(quán)力進(jìn)行削弱，降低組織在使用各項(xiàng)信息時(shí)的成本，從而保障自身分權(quán)改革制度的貫徹與實(shí)施，企業(yè)中信息不對(duì)稱(chēng)的問(wèn)題也能夠得到有效緩解，有利于充分激發(fā)員工潛在的工作能力，督促員工不斷提升工作效率。

結(jié)合上述分析，我們提出了如下假設(shè)：在其他條件恒定的情況下，企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠大幅提高企業(yè)的管理效率。

研究設(shè)計(jì)

樣本選取為了客觀、準(zhǔn)確地驗(yàn)證以上假設(shè)，我們選用的研究樣本主要是2015—2019年期間在A股上市的集團(tuán)企業(yè)，并根據(jù)一定標(biāo)準(zhǔn)對(duì)這部分企業(yè)進(jìn)行了篩選與處理，最終留下了13068個(gè)樣本。因?yàn)楸疚奈覀兯褂玫慕忉屪兞坎⒎鞘侵苯荧@得數(shù)據(jù)，所以需要基于各上市企業(yè)的年報(bào)，由專(zhuān)業(yè)人員進(jìn)行逐一查找，同時(shí)做好整理。此外，還會(huì)用到一些其他變量數(shù)據(jù)，主要從WIND、CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行查詢(xún)，而且為了預(yù)防出現(xiàn)極端值影響最終的論證結(jié)果，我們還對(duì)連續(xù)變量做了縮尾處理。

變量定義一是數(shù)字化轉(zhuǎn)型。《關(guān)于推進(jìn)“上云用數(shù)賦智”行動(dòng)培育新經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)施方案》中詳細(xì)介紹了關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展及分類(lèi)，我們參照這些內(nèi)容，利用Python工具，對(duì)所有樣本的企業(yè)網(wǎng)站、企業(yè)年報(bào)、董事會(huì)公告進(jìn)行了全方位分析與檢測(cè)，并從中匯總了體現(xiàn)數(shù)字化的所有關(guān)鍵詞。至于財(cái)務(wù)報(bào)表，重點(diǎn)在于報(bào)表附注，主要需要附注中與數(shù)字化有關(guān)的信息內(nèi)容，然后據(jù)此設(shè)置出了兩項(xiàng)指標(biāo)，能夠?qū)?shù)字化轉(zhuǎn)型在企業(yè)內(nèi)部的落實(shí)情況形成直觀、綜合的反映。第一是Dt指標(biāo)，表示企業(yè)是否進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，如果進(jìn)行轉(zhuǎn)型，則取值1，反之取0；第二是Dt_t指標(biāo)，表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的高低，以關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻數(shù)為基礎(chǔ)，然后再加1，最終取值自然對(duì)數(shù)。

二是管理效率。本文在實(shí)施研究驗(yàn)證之前，還同步分析了相關(guān)學(xué)者的研究結(jié)論，利用全要素生產(chǎn)率，進(jìn)而對(duì)企業(yè)管理效率進(jìn)行度量，當(dāng)然也參考了LP法計(jì)算企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，將模型回歸，獲取的估計(jì)殘差是TFP。Y代指總產(chǎn)出，屬于被解釋變量，以營(yíng)業(yè)收入為基數(shù)加1，再取對(duì)數(shù)；K代指資本投入，屬于解釋變量，以固定資產(chǎn)凈額為基礎(chǔ)加1，再取對(duì)數(shù)；L代指勞動(dòng)力投入，以企業(yè)員工數(shù)量為基數(shù)加1，同樣取對(duì)數(shù)；M代指中間投入，需要優(yōu)先計(jì)算營(yíng)業(yè)成本+銷(xiāo)售費(fèi)用+管理費(fèi)用+財(cái)務(wù)費(fèi)用-折舊攤銷(xiāo)-給付員工的現(xiàn)金的數(shù)值，然后加1取對(duì)數(shù).

三是控制變量。通過(guò)觀察當(dāng)前與企業(yè)數(shù)字化相關(guān)的諸多研究，我們綜合選定了以下幾個(gè)控制變量：企業(yè)性質(zhì)、上市年數(shù)、董事會(huì)人數(shù)、獨(dú)董比例、股權(quán)集中、資產(chǎn)規(guī)模、現(xiàn)金持有、銷(xiāo)售增長(zhǎng)、財(cái)務(wù)杠桿。

實(shí)證分析

描述性統(tǒng)計(jì)分析模擬樣本變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析，其中，TFP主要指上市企業(yè)管理效率，其均值、中值、標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)值、最大值、最小值分別是8.268、8.168、0.964、12.62、5.371。我們基于這組數(shù)據(jù)展開(kāi)觀察和分析，可以得出不同上市企業(yè)在管理效率上的差距較為明顯。這也說(shuō)明，多數(shù)企業(yè)要想快速、穩(wěn)步地提高自身的管理效率，就必須通過(guò)技術(shù)革新進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。前文所設(shè)定的指標(biāo)Dt表示企業(yè)是否開(kāi)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作，其均值、中值、標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)據(jù)依次為0.474、0、0.499。由此可見(jiàn)，樣本中半數(shù)以上的上市企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型問(wèn)題，數(shù)字化建設(shè)在這些企業(yè)中越來(lái)越受重視。另一指標(biāo)Dt_t反映的是上市企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)際水平，其均值、中值、標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)值分別為0.783、0、0.999，通過(guò)該組數(shù)據(jù)，我們能夠獲知不同上市企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的水平差異比較顯著。

相關(guān)性分析針對(duì)選取的所有樣本變量，本文進(jìn)行了客觀、真實(shí)的相關(guān)性分析，不同變量之間的顯著水平普遍不高，一般不會(huì)超過(guò)0.5，這就反駁了變量間存在多重共線性問(wèn)題的結(jié)論，即變量之間并不存在多重共線性的情況，也印證了我們提出的模型回歸的有效性。因此，企業(yè)在經(jīng)營(yíng)發(fā)展中是否會(huì)向數(shù)字化方向進(jìn)行轉(zhuǎn)型以及轉(zhuǎn)型的水平的高低，這都和企業(yè)自身的管理效率之間有著一定程度的關(guān)聯(lián)性，而且屬于正向的影響關(guān)系，這也初步論證了我們前文提出的其他條件不變，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)管理效率的假設(shè)。

企業(yè)性質(zhì)子回歸該環(huán)節(jié)的分析主要是為了檢驗(yàn)上市企業(yè)在所有權(quán)性質(zhì)方面存在的具體差異，在實(shí)際操作過(guò)程中，需要優(yōu)先綜合所有樣本，然后根據(jù)既定標(biāo)準(zhǔn)對(duì)樣本進(jìn)行精準(zhǔn)劃分。在這里應(yīng)實(shí)際劃分成兩類(lèi)，分別是國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)。那么從分組回歸結(jié)果中進(jìn)行觀察分析，國(guó)有企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與否的這項(xiàng)指標(biāo)上，其相對(duì)應(yīng)的系數(shù)數(shù)值是0.0414，而非國(guó)有企業(yè)在是否實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)上的系數(shù)值是0.0731。由此可以得出，非國(guó)有企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的水平是1%，從屬于正相關(guān)的關(guān)系范疇，進(jìn)而能夠得出結(jié)論，非國(guó)有企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的助力下，同樣可以實(shí)現(xiàn)自身管理效率的提升，表明在非國(guó)有企業(yè)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型和管理效率之間存在正向的影響關(guān)系。要知道，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作具有明顯的創(chuàng)新性、智能性，需要開(kāi)展各項(xiàng)符合要求的創(chuàng)新活動(dòng)，而且其所需承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)并不低，因此是一項(xiàng)高風(fēng)險(xiǎn)創(chuàng)新工作。在實(shí)際著手推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)，要求企業(yè)應(yīng)當(dāng)優(yōu)先重建自身的價(jià)值觀念，樹(shù)立起對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的正確認(rèn)知。另外，還應(yīng)重點(diǎn)優(yōu)化并整改現(xiàn)行的運(yùn)營(yíng)流程。企業(yè)在發(fā)展期間較為重要的運(yùn)營(yíng)流程包括生產(chǎn)、物流、營(yíng)銷(xiāo)、服務(wù)等，這就需要企業(yè)進(jìn)行流程優(yōu)化時(shí)做到各有側(cè)重，積極推動(dòng)其與數(shù)字化技術(shù)手段的結(jié)合，切實(shí)提高各項(xiàng)運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)的工作效率，更好地保障企業(yè)的管理質(zhì)量。同時(shí)企業(yè)也要深刻意識(shí)到，實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型必須具備極高的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，要敢于承受各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于樣本中的國(guó)有企業(yè)而言，不但要積極主動(dòng)地參與到市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，還要擔(dān)負(fù)起屬于自身的社會(huì)責(zé)任，承擔(dān)相應(yīng)的公益屬性，但其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿并不高，并不像大部分非國(guó)有企業(yè)，他們自愿借助先進(jìn)化科學(xué)技術(shù)的力量，從而帶動(dòng)自身管理效率的不斷提升，進(jìn)而利用高質(zhì)量、高效率的生產(chǎn)與管理，在市場(chǎng)中占據(jù)更大份額。并且非國(guó)有企業(yè)也更加愿意擔(dān)負(fù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能會(huì)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，從這一層面來(lái)看，相較于國(guó)有企業(yè)，非國(guó)有企業(yè)使用數(shù)字化技術(shù)的動(dòng)力會(huì)更高，能夠靈活地將其運(yùn)用于轉(zhuǎn)型工作中，繼而給自身提供源源不斷的創(chuàng)造力和價(jià)值驅(qū)動(dòng)。

本文以數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)管理效率探討為中心，利用2015—2019年A股滬深兩市的上市企業(yè)樣本，并通過(guò)人工搜集的方式獲取了相關(guān)的Dt和Dt_t數(shù)據(jù)，分別以理論和實(shí)證兩個(gè)層面作為出發(fā)點(diǎn)，對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型給企業(yè)管理效率產(chǎn)生的影響作出了論證，最終檢驗(yàn)了我們提出的假設(shè)，即企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型明顯提高企業(yè)的管理效率，而且對(duì)于有著更高風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿的非國(guó)有企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其管理效率的影響程度會(huì)更高。

作者單位：宜賓三江匯海科技集團(tuán)有限公司