制造业企业数智化转型测度及其影响因素研究_王莉娜.pdf
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1、第 卷第期 年月 科技和产业 ,制造业企业数智化转型测度及其影响因素研究王莉娜(西安工业大学 经济管理学院,西安 ;西安交通大学 金禾经济研究中心,西安 )摘要:采用多分格主成分分析法构建数智化转型指数,对 年中国制造业上市企业的数智化转型进行量化测度,并实证分析其影响因素。研究发现:制造业企业数智化转型水平呈增长趋势,但不同类型企业间的数智化发展具有差异性;技术水平、员工人力资本和企业规模有效促进了企业数智化转型,行业竞争程度和政府支持力度却没有产生应有的影响;对于东部企业、外资企业以及技术密集型企业,技术水平和企业规模对数智化转型的促进作用更为显著。关键词:数智化转型;数字化;智能化;制造
2、业企业中图分类号:文献标志码:文章编号:()收稿日期:基金项目:陕西省科技厅软科学研究计划项目()。作者简介:王莉娜(),女,陕西西安人,西安工业大学经济管理学院,讲师,西安交通大学金禾经济研究中心,博士研究生,研究方向为数字经济、知识产权经济学。近年来,中国数字经济迅速发展。中国数字经济发展白皮书()显示,年中国数字经济规模达到 万亿元,占 比重 。企业作为宏观经济的微观基础,在数字经济快速发展的背景下,进行数智化转型有利于促进企业创新、提高企业绩效,从而推动经济的高质量发展。长期以来,中国制造业企业的发展依赖于低成本劳动力优势和本土市场优势,企业的短板在于缺乏核心技术。为了促进企业技术创新
3、、增进企业核心竞争力,进行数智化转型成为中国制造业企业的必然选择。对影响中国制造业企业数智化转型的因素进行研究也就成为一个重要的议题。现有研究中,陈玉娇等分析了产业数字化和地区数字化对制造业企业数字化转型的影响。王宏鸣等研究了数字金融对企业数字化转型的影响机制。高会生和王成敏探讨了实体零售企业数字化转型的影响因素。等使用技术组织环 境(,)理论研究了影响中小企业采纳大数据技术的原因。等采用跨国数据,分析了决定云计算技术运用的因素。韩雪亮和金瑞则采用调查数据,对影响河南民营企业数智化转型的因素进行了实证研究。数智化是“数字化和智能化的融合与应用”。以上研究中,除了韩雪亮和金瑞之外,其余的文献仅涉
4、及数字化或者智能化等单一方面的内容。同时,现有研究也缺少对制造业企业数智化转型的分析。基于现有研究的不足,首先,采用多分格主成分分析方法构建数智化转型指数,对制造业企业的数智化转型进行量化测度;其次,基于 理论框架,对影响中国制造业企业数智化转型的因素进行实证研究。中国制造业企业数智化转型水平的测度 数据来源和评价指标以中国 股上市公司为研究对象,对制造业企业数智化转型进行测度,所用数据来源于 (国泰安数据库)。按照 提供的信息,设计相关评价指标。数智化转型的评价指标及其描述性统计见表。对于以上指标,国泰安数据库统计的是这些指标在上市公司财务年报中出现的频数。以频数作为衡量企业数字化水平是现有
5、文献的通常做法。这里参照该种方法刻画企业的数智化转型水平。这些指标中,云计算、区块链、大数据和人工智能技术与企业智能化联系紧密。对于“数字技术应用”,按照国泰安数据库的说明,既有数字化技术的内容,也有“智能穿戴”“智能医疗”“智能营销”等智能化技术的相关词语。因此,这里将以上个指标并列,作为相同级别的指标进行使用。表企业数智化转型评价指标的描述性统计指标指标含义观测值均值标准差最小值最大值 数字技术应用 云计算 人工智能 区块链 大数据 关于这些指标的数据处理和下文影响因素的数据处理同时进行。经过数据处理后,得到 年 家上市企业的 个观测值。具体数据处理过程参见第节。数智化转型指数的构建方法采
6、用多分格主成分分析方法对表的指标进行降维处理,以此构建制造业企业的数智化转型指数。多分格主成分分析法是基于 主成分分析法的不足而产生的方法。作为对多个指标降维处理的常用方法,主成分分析法包括以下步骤:为了消除量纲的影响,对原有指标进行标准化处理;对标准化后的数据计算相关系数矩阵;计算相关系数矩阵的特征根和单位特征向量;确定主成分。由 于 在 步 骤中,使 用 的 是 相 关 系 数 矩 阵,因 此,这 一 方 法 被 称 为 主成分分析法。主成分分析法适用的前提条件是:变量是连续型变量,且变量分布为正态分布或是渐进正态分布。如果要降维处理的原始变量是离散型变量,使用 相关系数进行计算则会出现偏
7、误,所得到的 主成分结果也相应地会出现偏误。针对以上问 题,和 提出使用多分格主成分分析法加以解决。与 主成分分析法相比较,多分格主成分分析法的主要差异在于使用的是多分格相关系数矩阵。多分格相关系数是指离散型变量之间的相关系数。对此,提出用最大似然估计法对多分格相关系数进行求解。得到多分格相关系数矩阵后,确定多分格主成分的步骤和 主成分分析法相同。对于表中的指标,国泰安数据库提供的是这些指标在上市公司财务年报中出现的频数,因此,这些指标并非连续型变量,而是离散型变量,不符合 主成分分析法适用的前提条件。所以,这里采用多分格主成分分析法作为构建数智化转型指数的方法。数智化转型指数的构建结果采用多
8、分格主成分分析法,使用 对表中的评价指标进行处理,得到的分析结果见表。表数智化转型评价指标的多分格主成分分析结果主成分特征根方差贡献率累计方差贡献率 在表的分析结果中,前个主成分的累计方差率为 ,已超过。因此,选择前个主成分,分别以每个主成分方差贡献率与前个主成分累计方差贡献率的比重作为权重构建制造业企业的数智化转型指数(),具体表示为 ()数智化转型指数的测算结果分析 全样本分析数智化转型指数的描述性统计见表。表数智化转型指数的描述性统计变量观测值均值中位数标准差最小值最大值 从全样本的测算结果看,制造业企业数智化转型指数的平均值高于中位数,数据呈右偏分布,说明部分制造业企业数智化水平较高,
9、拉升了整体的数智化水平。数智化转型指数的偏度系数为,远高于,属于高度偏态分布;峰态系数大于,为尖峰分布,数据分布高度集中,表明企业间的数智化水平较为接近。从 年,数智化转型指数均值的平均年增 长 率 为 ,中 位 数 的 年 均 增 长 率 为 。这说明,中国制造业企业数智化水平呈增长趋势,但是发展较为缓慢。分组样本分析数智化转型指数分组样本的描述性统计见表。从地区分组情况看,东部制造业企业数智化转型指数的平均值和中位数均高于中西部企业,说明东部企业的数智化水平高于中西部企业。科技和产业 第 卷第期表数智化转型指数分组样本的描述性统计变量地区所有制行业东部中西部民营外资国有技术密集型资本密集型
10、劳动密集型样本量 均值 标准差 最小值 最大值 中位数 按照企业所有制性质,将制造业企业分为国有企业、外资企业和民营企业。有关企业所有制信息的数据来自 (中国经济金融数据库),按照该数据库提供的上市公司实际控制人类别来确定企业性质。这里的上市公司控制人类别中除了“国有控股”“民营控股”“外资控股”“集体控股”,还有“社会团体控股”“职工持股控股”“不能识别”等种类别。由于此处的研究不涉及这种类型,因此,该组企业的观测值总和为 个,少于 。集体企业的观测值仅为个,将其与国有企业的观测值合并在一起分析。在表的结果中,外资企业数智化转型指数的均值远高于民营企业,但二者的中位数较为接近。民营企业数智化
11、的均值和中位数均高于国有企业,这说明外资企业的数智化水平在类企业中最高,国有企业的数智化水平则低于其他两类企业。按照要素密集度,将制造业企业划分为技术密集型企业、资本密集型企业和劳动密集型企业。表中,技术密集型企业数智化转型指数的均值和中位数均高于资本密集型企业和劳动密集型企业,劳动密集型企业数智化转型指数的均值和中位数略高于资本密集型企业,这说明在制造业企业中,技术密集型企业的数智化水平最高,资本密集型企业和劳动密集型企业的数智化水平较为接近。以上分组样本的统计结果表明,中国制造业企业的数智化水平在不同地区、不同所有制和不同行业之间的发展具有差异性。影响中国制造业企业数智化转型因素的实证分析
12、 计量模型的设定和变量的选取 和 在 年提出了 理论,该理论构建了“技术()组织()环境()”的分析框架,从企业的技术、组织和环境个方面探讨影响企业采纳先进技术的原因。依据该理论设定以下计量模型:,()模型中的下标表示样本中的第个企业,表示年份。模型控制了地区效应 、时间固定效应 和行业固定效应 。模型中的被解释变量是取对数后的数智化转型指数()。从第节数智化转型指数的测度结果可以看出,数智化转型指数()的最小值是 ,因此,在构建模型时,对 加后,取自然对数来表示。对于解释变量的选取,从企业技术水平、组织特征和企业环境个方面选取影响企业数智化转型水平的变量。)技术方面的变量。企业是否会采纳数智
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