数字化转型如何影响企业利润率——数字经济视角下的机制与经验研究

周 骁，郭树华

(云南大学 经济学院，云南 昆明 650500)

进入21世纪后，“人工智能”“云计算”“大数据”等数字技术迅速涌现，其广泛应用促使信息技术不断改变世界，各国企业也迎来了挑战与机遇并存的数字时代，数字化变革逐渐成为企业发展成长的突破所在。[1]数字经济时代对企业带来的颠覆性改变绝非短暂的冲击，企业试图仅仅通过提高经营组织效率抵御颠覆而长期保持增长的可能性小之又小，而数字化转型作为公司的战略核心则成为大多数企业未来发展的主旋律。[2]数字经济蓬勃发展、成就显著，是支撑我国经济社会发展的重要引擎。(1)据中国信息通讯研究院最新发布的《中国数字经济发展白皮书》研究报告显示，2021年中国数字经济市场规模达45.5万亿元，较2020年增加了6.30万亿元，同比增长16.07%。企业数字化转型既是互联网技术与生产深度融合的微观体现，又是企业转换传统增长动力实现数字化赋能竞争力的关键变革。[3]2020年新冠肺炎疫情暴发、贸易摩擦升级，对中国乃至全球经济社会形成重大冲击，我国实体经济受新冠肺炎疫情的影响，自身生产经营受限、市场需求不足而导致企业陷入了利润创造能力低迷的困境。在经济下行压力增大以及我国经济结构转型的大环境下，各层级政府部门正积极推动经济社会数字化变革创新进程[4]，越来越多的企业加入数字化转型的浪潮，纷纷进行数字化转型以改变企业生产经营方式以弥补企业经营绩效的不利。那么受限于企业转型能力不足、成本偏高，以及转型阵痛期较长等因素，企业能否在逆境中通过数字化转型赋能自身高质量发展，提高企业经营绩效，实现利润率攀升呢？鉴于此，本文拟对“企业数字化转型是否能够提升企业利润率”这一问题进行理论与经验回答，并突出探讨数字化转型对企业利润率的影响渠道。旨在为我国企业数字化的业绩提升效应提供新的经验证据，同时可以更加深入地理解企业数字化转型的经济效果与影响机制，对更好地制定数字化相关的政策、激励企业数字化变革提供理论支持。

数字经济以互联网技术为依托,以“大数据”为主要生产要素，对全球经济、民生都产生了极大冲击,其对经济增长、企业生产效率等经济效率增长方面以及就业规模、就业结构质量、收入分配等社会民生方面产生了重要的影响，引起了国内外学者对于其经济效应以及其对社会就业等民生问题影响效应的研究热潮。[5-15]而伴随着数字经济催生而来的新业态、新模式、新技术，对企业传统生产销售模式造成极大的冲击，使得数字化转型作为企业生存与发展的“新动能”已逐渐成为国内学者所关注的重要话题。

一方面，企业数字化变革赋予企业更大的经济活力，打破行业壁垒，通过“降成本”“增效率”提升了实体企业运行效率，改善了企业的经营绩效。[16，17]一系列学者关注了企业数字化转型对于企业创新、生产率效益[18]等领域的作用效果，均认为企业数字化转型可以通过降低企业的成本费用对企业产生正向的影响效果，在数字化转型进程中通过不断利用信息科技可以提高企业的盈利能力。另一方面，由于变革本身的长期性与不确定性、企业组织管理模式与数字化转型的技术架构的匹配滞后性，企业数字化转型的隐形成本较高，使得部分企业并未从中获益，导致企业数字化转型的绩效驱动效果较差[19]，并未形成统一的结论。

从客观而言，企业转型行为必然会在一定程度上映射至企业的经营绩效，而企业利润率作为企业创新活动、生产行为、资源配置的根源，可以全面综合地反映出企业的经营绩效以及企业效率水平。[20]从理论上而言，企业作为市场经济的微观主体，利润最大化是企业生产经营的主要理念，而企业利润率包含了企业生产效率所决定的成本以及市场供给需求关系决定的价格，可以囊括体现企业内部生产效率以及外部市场需求变化这两方面因素。[21]同时也是企业在市场竞争中存活持续经营的先决条件，衡量企业竞争力的关键所在，其提升不仅决定着企业能否在激烈的市场竞争中提升优势，也是我国产业转型升级的基础。[22]为此，国内外学者从贸易政策、企业行为、制度改革、要素供给、环境规制等几方面对于企业利润率的影响因素进行了深入地探讨。[23-26]目前数字经济作为我国经济发展领域中最为活跃的一部分，企业均牢牢把握当代科技与经济社会发展特征，结合信息化技术的良好发展，不断进行数字化转型。但较为遗憾的是，尚未有文献将“数字化转型与企业利润率”进行直接的探讨研究。

企业利润率作为企业生产、生存以及创新的源泉，反映了企业的市场竞争力以及发展前景，企业获得更高的利润率则一方面是由于生产效率的提高，另一方面则可能由于外部市场交易成本的下降，从而不断扩大企业的利润空间。企业数字化转型使得企业能够在更透明的信息环境实现专业化生产，带来更高的生产效率、更低的外部交易成本。[27]因此，我们认为企业数字化转型对企业利润率具有正向的促进作用。

互联网信息技术在企业层面的不断应用，通过技术效率的提升而有利于企业生产率的提升。[28]一方面，企业数字化转型可以整合企业内外部信息，从而使其为企业生产决策以及生产流程的优化提供信息支撑[29]，促进了企业的专业化生产[4]。而专业化生产意味着企业可以充分地将资源配置在自身具有较高生产效率的产品之中，当企业内部由于专业化生产使得要素投入由低效率转向高效率时，则产生了明显的资源优化配置效应，有效提升了企业的生产效率。因此我们认为企业的数字化转型可以通过促进企业的专业化生产从而改善要素配置效率提高企业的生产效率，最终使得企业获取利润的能力得到增强。

另一方面，得益于数字经济的迅速发展，互联网信息技术被广泛应用于日常生活以及市场经济活动之中，数字信息化在社会经济系统当中起到了节约交易成本的经济机制的作用。企业得益于数字化转型带来的信息化，加速了企业内部信息的处理交流速度，首先有助于企业更快了解交易双方的资质、产品信息，能够在更大范围接触到上下游关联企业，降低了企业市场交易伙伴的搜寻成本；
其次交易信息更加透明，便利了企业间的沟通，降低了双方的协商、谈判成本；
[30]最后由于契约不完备、交易偏离合作方向等所产生的一系列非预期情况，数字化的互联信息技术可以有效帮助企业及时联系与实时跟踪交易状况以及灵活调整交易细节，从而大大降低了企业的监督成本。[31]企业数字化转型所带来的自身信息化水平的提升可以一定程度上降低交易不确定性，提高交易成功率，有效地降低了企业的外部交易成本。[1]因此本文认为企业数字化转型可以通过降低企业外部交易成本，使得企业在生产销售的过程中获得更大的利润空间，有利于企业利润率的提升。据此，本文提出可验证的理论假说如下：

假说1：企业数字化转型有利于企业利润率提升。

假说2：企业数字化转型通过提高企业生产效率、降低企业外部交易成本两个机制促进企业利润率提升。

(一)数据来源

本文主要使用了在CSMAR数据库中收集整理而来的2001～2019年上市公司年度数据作为研究样本，针对这一数据样本做了如下处理：首先是剔除了ST和在样本期间退市的企业；
其次为了保证估计的准确性，删除了那些连续五年存在缺失值的企业样本；
最后为了保证本文研究结论不受样本异常值影响而产生偏差，进一步对所使用的主要连续变量指标在1%水平进行了缩尾处理。

为了度量企业数字化转型指标，本文手动收集了国内上市公司的年度报告，并参照一些数字化转型相关文献归纳整理出“企业数字化转型”的关键词频，并通过搜索国内一些关于数字化转型的政策文件以及研究报告进一步扩张了数字化转型的词库。[32]而后通过对上市公司的年度报告进行识别并与“数字化转型”特征词库进行匹配后再进行词频计数，用来构建本文所需要的企业数字化转型这一指标。同时，本文还使用了中国城市统计年鉴中的互联网用户接入数等相关指标，用于本文的稳健性检验。

(二)变量说明

1.被解释变量：企业利润率

关于企业利润率的测度，我们主要考虑了两种测度方式，即企业总体利润率(Profit)和企业净资产利润率(Profit1)，其中本文主要关注企业总体利润率指标，将企业净资产利润率作为稳健性检验。企业总体利润率衡量企业整体盈利能力，通常在企业财务分析中采用总资产的收益率来衡量，即总体利润率=企业净利润/企业总资产。而净资产利润率则反映了企业资本运用的综合效率，更能够代表企业的获利能力，即企业净资产利润率=企业净利润/企业净资产。

2.解释变量：企业数字化程度

对于企业数字化这一指标的构建，我们利用所收集构建的数字化转型词条信息与上市公司年报匹配后得到了每一家企业的“数字化相关词汇频数”。而后考虑到不同企业年报文本长度的差异，将提取出每家企业数字化相关词汇频数的总和除以企业年报语段的长度，以此衡量企业数字化程度(Digitize)；
在稳健性检验部分，我们选择使用企业数字化相关词汇频数总和的自然对数进行重新度量，来保证本文估计结果的可靠性。

3.机制变量

企业生产效率：若企业从业人员在单位时间内能够创造出更多的效益，则能够体现出企业在经济活动中的生产技术、经营管理水平以及劳动者生产技能的提高。因此这里我们利用企业销售收入与企业从业人数的比值来计算企业劳动生产率来衡量企业的生产效率。

外部交易成本：袁淳等认为上市企业良好的数据披露使得我们可以根据企业资产专用性情况来很好衡量企业的外部交易成本。[6]参照其做法，我们利用企业的广告费用支出占企业营业收入的比值来进行度量，若企业广告费用等专用性资产支出占比越高，则表明企业外部的交易成本越高。

4.控制变量

企业规模(Size)，本文利用企业总资产的对数值来衡量企业规模，用以控制不同规模大小的企业由于本身市场势力不同而导致企业盈利能力的差距，从而对企业利润率带来影响。企业投资水平(Invest)利用企业购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金/总资产来衡量，用来控制企业通过扩大企业生产规模实现规模化生产进而对企业利润率产生的影响。企业年龄(Age)是利用当年年份减去企业成立年份来进行衡量的。企业成长性(Growth)，本文利用企业营业收入的增长率来衡量企业成长性，反映了企业发展能力与前景。企业流动资金使用效率(Efficient)，利用企业应收账款周转天数的对数值来衡量。股权集中度(Share)，这里我们参照以往文献利用企业前五大股东的持股比例进行衡量，用以控制股东权力对于企业经营决策的影响从而造成企业利润率的差异性。企业资产结构(Structure),利用企业固定资产、存货净额之和与企业总资产的比值来衡量，可以反映出企业生产性资产的持有水平以及生产能力的大小。资本密集度(Intensive)，使用固定资产存量与员工总数之比的对数值可以衡量企业的资本密集程度。

本文相关变量的描述性统计如表1所示，其中被解释变量Profit的均值为3%，标准方差为0.075，最小值为-37.9%，最大值为20.2%，由此可见企业平均利润水平相对较低而部分企业存在负利润，集中体现了我国上市企业利润率不高的现象，因此数字经济时代背景下，利用企业数字化转型赋能企业高质量成长，提高利润水平是首要工作。本文核心解释变量Digitize的均值为0.04，标准方差为0.112，最小值为0，最大值为3.29，表明企业数字化程度差异较大，因此探究企业数字化转型对于企业利润率的影响效应，可以为企业实现数字化转型决策提供经验依据。

表1 描述性统计

(三)模型设定

为了检验探究企业数字化转型对于企业利润率的影响，本文设定计量模型如下：

Profitit=βDigitiseit+δXit+μi+σt+εit

其中Profitit为本文的被解释变量，企业利润率是企业层面随时间所变化；
Digitiseit为本文的被解释变量，企业数字化程度，也是企业层面随时间变化的；
Xit是本文所控制的一系列随时间变化的企业特征变量，如企业规模(Size)、企业投资水平(Invest)、企业年龄(Age)、企业成长性(Growth)、企业流动资金使用效率(Efficient)、股权集中度(Share)、企业资产结构(Structure)、资本密集度(Intensive)，以控制企业事变特征会对企业利润率产生的一定影响。此外，μi为企业固定效应，用于控制一些不随时间变化的企业特征对本文估计产生的影响；
σt为时间固定效应，用于控制不同年度的宏观冲击对于本文估计结果造成的可能影响；
εit为随机扰动项。

(一)基准回归结果

本文根据计量回归方程1检验估计了企业数字化转型对于企业利润率的影响效应，基准回归结果如表1所示。表2第(1)～(3)列为企业数字化转型对于企业总体利润率的影响效应，第(4)～(6)列则为本文采用企业净资产利润率衡量的另一指标的回归结果。第(1)(4)列直接用利润企业数字化程度对企业利润率进行回归，从回归结果可以看到，在没有加入控制变量以及企业、时间固定效应时，数字化程度与企业利润率呈现明显的正相关关系。而在第(2)(5)列中，我们进一步控制了企业固定效应以及时间固定效应，以缓解企业层面时不变特征和年度宏观冲击对本文的影响，结果表明，核心解释变量企业数字化程度的系数依然显著为正。最后，本文进一步控制了一系列的企业层面的特征变量，利用基准计量方程进行回归，我们可以看到第(3)(6)列的核心解释变量Digitize的系数依然是显著为正的，表明企业数字化转型确实有利于企业利润率的提高，且无论本文利用企业总体利润率衡量还是企业净资产利润率来衡量，该结论依然成立，且通过不同的控制方式该结论依然保持稳健。由此验证了本文的理论假说1。

表2 基准回归结果

(二)稳健性检验

1.内生性问题处理

(1)系统GMM估计

由于本文被解释变量企业利润率与企业数字化转型程度之间可能存在的内生性问题，即企业数字化转型可以有效促进企业利润率的提升，但同时也可能由于企业利润率的提高从而导致企业资金充足而有利于企业进一步数字化转型，那么本文的估计结果将会有所偏差。为了进一步缓解这一问题，参照谢富胜和匡晓璐的做法[29]，采用系统GMM估计的方法来进一步处理。从表3第(1)(2)列的回归结果中可以看到，核心解释变量估计系数的符号与大小与本文基准回归中的结果保持一致，说明了本文结论的稳健性。

(2)工具变量法

考虑到本文结论会受到内生性问题的影响，前文已经利用系统GMM的方法进行了稳健性检验，这里本文采取工具变量的方法来进一步缓解企业数字化转型与企业利润率之间的反向因果关系对研究结论所造成的内生新干扰。具体来说，本文参照赵涛等[8]和袁淳等[6]的做法，利用城市统计年鉴中滞后一期的各城市互联网用户的数据与1999年各地级市万人电话用户数的交乘项作为企业数字化程度的工具变量，一方面地区数字经济、信息技术的发展水平会在一定程度上影响企业对于信息化技术的接受程度以及数字化转型倾向，满足相关性条件；
另一方面地区层面的信息通讯基础设施建设主要以为居民服务为主，并不直接作用于企业经营绩效，满足外生性的条件。表3的第(3)(4)列中汇报了该工具变量回归的第二阶段结果，可以看到核心解释变量的系数显著为正，且KP统计量大于F检验在10%水平上的临界值，不存在弱工具变量效应，由此表明本文结论，企业数字化显著提升了企业利润率，依然成立。

表3 内生性问题处理

2.样本选择

本文考虑到由于我国数字经济规模的迅速扩张以及互联网信息技术的飞速发展和应用的趋势主要是在2010年之后有所体现，因此我们进一步将样本限定在2010～2019年，以进行稳健性检验。结果如表4第(1)列所示，核心解释变量Digitize的系数依然显著为正，表明本文的估计结论并不因样本选择或是由于数字经济规模扩张所带来的，确实是由于企业自身的数字化转型所带来的企业利润率的提升，该结论具有一定的稳健性。

3.解释变量相关稳健性检验

(1)企业数字化程度重新测度

前文我们利用每家企业数字化相关词汇频数的总和除以企业年报语段的长度，以此来衡量企业数字化程度，为了保证本文的结论不因解释变量的度量方式而改变，我们进一步利用企业数字化相关词汇频数总和的自然对数对企业数字化程度进行重新度量。回归结果如表4第(2)列所示，重新度量后的企业数字化程度(Digital)的系数依然显著为正，表明企业数字化转型对企业利润率的正向促进效应依然存在，由此说明本文估计结论具有一定的稳健性。

(2)解释变量异常值处理

由于本文利用文本识别的方式整理收集了企业数字化相关词汇频数的数据，可能会存在一定的误差，从而使得企业数字化程度数据产生部分异常值，为了解决这一问题，本文对企业数字化程度进行了1%和99%水平的缩尾处理，进行稳健性检验。结果如表4第(3)列所示，核心解释变量的估计系数依然显著为正，说明基准回归估计结果具有一定的稳健性，所得结论较为可靠。

4.地区固定效应

由于各地区数字经济发展程度的差异，可能会对企业接受信息化技术的程度以及发展战略决策造成影响，从而对企业数字化转型行为产生干扰，造成本文估计结果的偏差。为了排除企业所属不同地区的数字经济发展程度的影响，我们采取控制地区固定效应的方式，以控制各个地区发展特征的影响。结果如表4第(4)列所示，我们所关注的核心解释变量系数依然显著为正，即本文估计结论不受企业所属地区特征差异的影响，具有一定的稳健性。

5.行业发展趋势

我国在制定数字化发展策略时，提出产业数字化以及数字产业化，而不同的产业由于其比较优势以及所处的发展时期不同，可能导致产业间的数字化发展程度有所区别。为了排除由于行业发展趋势对本文研究结论的影响，我们进一步在实证研究中控制了行业趋势项，结果如表4第(5)列所示，核心解释变量依然显著为正。

表4 稳健性检验

(三)机制检验

为了验证本文的理论假说2，即企业数字化转型可以通过促进企业生产效率的提升以及外部交易成本的下降进而提升企业利润率，本文采取了两种方式进行了检验，首先直接验证了企业数字化转型对于企业生产效率以及外部交易成本的影响效果，其次通过加入交乘项的形式验证了企业数字化转型是否更能够促进低生产效率企业以及高外部交易成本企业的利润率，进而说明这两个机制的存在。

1.生产效率机制

通过计量方程(1)对企业生产效率进行回归检验，从表5第(1)列中核心解释变量的系数在10%统计水平下显著为正，可以说明企业数字化转型确实可以通过优化企业内的资源配置水平从而使得企业实现专业化生成，提高了企业的生产效率。为了进一步说明企业生产效率是企业数字化转型促进企业利润率提升的一个重要机制，通过加入交互项的方式来进行检验。首先生成一个虚拟变量Labortfp-dummy，若企业生产效率小于样本生产效率中位数值，那么该变量赋值为1，否则赋值为0。而后利用该虚拟变量与本文核心解释变量Digitize相乘生成交互项，依次将交互项以及交互项的各单项式加入回归方程进行实证检验。这一检验的逻辑是，若企业数字化转型是通过提高企业生产效率促进企业利润率提升的，那么企业数字化水平提高应该更有利于那些原本生产效率较低的企业利润率提升。从表5第(2)列中交互项Digitize×Labortfp-dummy的系数我们可以看到，该系数在1%统计水平下显著为正，即表明企业生产效率越低，企业数字化转型对企业利润率提升的作用效果就越明显，有效验证了本文的理论假说2。

2.外部交易成本机制

通过计量方程(1)对企业外部交易成本进行回归检验，从表5第(3)列中核心解释变量的系数在10%统计水平下显著为负，可以说明企业数字化转型确实使得企业外部市场的交易成本下降。那么为了进一步说明外部交易成本下降是企业数字化转型促进企业利润率提升的一个重要机制，通过加入交互项的方式来进行检验。首先生成一个虚拟变量Makcost-dummy，若外部交易成本大于样本外部交易成本的中位数值，那么该变量赋值为1，否则赋值为0。而后利用该虚拟变量与本文核心解释变量Digitize相乘生成交互项，依次将交互项以及交互项的各单项式加入回归方程进行实证检验。这一检验的逻辑是，若企业数字化转型是通过降低企业外部交易成本促进企业利润率提升的，那么企业数字化水平提高应该更有利于那些外部交易成本较高的企业利润率提升。从表5第(2)列中交互项Digitize×Makcost-dummy的系数可以看到，该系数在1%统计水平下显著为正，即表明企业初始外部交易成本越高，企业数字化转型对企业利润率提升的作用效果就越明显，有效验证了本文的理论假说2。

表5 机制检验

在加快数字化发展的时代背景下，企业数字化转型已成为赋能企业发展新动能的重要路径。本文通过梳理相关文献从理论上阐述了企业数字化转型影响企业利润率的内在机制，构建了企业数字化程度指标，并基于2001～2019年上市公司数据检验探究了数字化转型对于企业利润率的作用效果。研究发现，企业数字化转型显著提高了企业利润率。由于回归中潜在的内生性问题，本文进一步采用系统GMM以及工具变量法缓解内生性后进行实证检验，基准回归所得结论依然成立。在机制研究中，我们发现企业数字化转型后，企业的专业化生产以及要素配置效率提高使得企业的生产效率提升，从而增强了企业利润获取能力。同时，有效地降低了企业的外部交易成本，使得企业在生产销售的过程中获得更大的利润空间，有利于企业利润率的提升。本文论证了企业数字化转型对于企业利润率的正向影响效应及其作用机制，扩大了企业数字化转型经济效应的研究范畴，提供了一定经验依据。

同时本文研究结论为数字化相关政策的制定以及为驱动企业数字化转型提供了一定的政策借鉴意义：第一，政府应积极出台一系列的倾向企业数字化转型的政策，营造良好的外部环境，从而实现数字化转型推动企业竞争力增强这一路径的积极引导。一方面，出台一系列财政、金融、人才引进等政策，助力企业能够更好更快地应用数字技术，调动实体企业数字化变革积极性，防范潜在转型风险；
另一方面应加大信息基础设施建设，大力发展互联网技术、大数据、云计算、人工智能与企业发展的深度融合。第二，企业应加快数字化、智能化设备的引进与应用的力度，充分释放数字化转型的潜力，同时企业应充分拥抱互联网信息技术，培养数字化思维模式，打造高效的信息交流平台，实现对于企业客户以及消费者需求、生产销售等环节的数字化刻画，从而为企业经营生产赋能实现效率攀升以及成本的下降，持续提高企业利润率，赋能企业高质量发展。

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