白福萍，刘东慧，董凯云

（山东理工大学 管理学院，山东 淄博 255000）

一、引 言

在百年变局与世纪疫情交织叠加、全球经济遭遇逆流的背景下，以数字技术为主要驱动力的新一轮科技革命和产业变革正加速演进。数字技术作为一种新的生产要素，与实体经济深度融合，成为推动产业高质量发展的全新引擎，引导着传统经济向数字化转型迈进。作为国民经济的主体，制造业必然是数字化转型的主阵地。将新一代数字技术应用于制造企业，利用数据要素打通企业生产、运营、销售、管理、研发创新各环节，可以帮助企业改变传统的生产运营模式（如自动化流水线）、销售模式（批发、零售）、管理模式（如非标准化决策）、研发创新模式（如自主研发），实现制造企业各要素、各环节高效协同、智能创新［1］，从而推动企业向以用户价值为中心的数字化商业模式转型，促使企业通过数字化转型开辟创造商业价值的新途径［2］。

然而，实体企业的数字化转型并非易事，这是一个系统性的过程。尽管数字化转型已经在企业经营发展的诸多方面展现出强大优势，但其能否显著提升实体企业财务绩效，还未有定论。一方面，企业在数字化转型实践中不仅要摆脱传统经营模式的路径依赖，还要经历技术升级、组织结构调整、资源重组等多重变革，转型成本高、阵痛期长；另一方面，就实际情况而言，以云计算、区块链、人工智能等为代表的数字技术应用切实推动了实体企业的数字化转型［3］。当前已有超过一半的企业将数字化转型视为重点发展战略，并涌现出华为、TCL实业、海尔、美的等大批数字化转型成效显著的头部企业。数字化转型也逐步从用于提高生产效率的被动工具，转变为创新发展模式、驱动经济效益增长的主动战略。面对上述情形，有必要对“数字化转型能否提升企业财务绩效及影响机制怎样”的问题做进一步研究，从而使中国企业的数字化转型真正落实到驱动绩效提升上。

此外，对数字化转型的理解，已往研究多局限于技术视角，认为数字化转型是企业对尖端数字技术的实施和应用，从而以新的方式开展业务［4］。但随着数字化转型相关议题被广泛探讨，部分学者逐渐意识到，数字化转型不仅是数字技术的迭代，更是商业互动、价值交换等市场模式的数字化［5］。鉴于此，本文将数字技术与商业模式纳入同一研究框架中，从过程视角出发，将数字化转型划分为前期的数字技术应用和后期的数字化商业模式转型两个阶段。数字技术应用是指企业通过投入资金引进不同种类和数量的数字技术的过程［6］，主要的数字技术包括AI、云计算、大数据、互联网、5G技术等；数字化商业模式转型是指企业基于数字技术，围绕体验、平台和内容，为客户创造价值的过程［7］，常见的数字化商业模式包括平台模式、生态模式、共享模式、社交模式、广告模式等。

基于以上背景，本文从微观企业层面出发，采用文本挖掘方法分两阶段衡量企业的数字化转型，研究其对制造企业财务绩效的影响，验证制造企业的数字化转型是否存在“IT悖论”。在此基础上，进一步利用结构方程模型进行多重中介效应分析，考察数字化转型通过影响企业成本、资本使用效率、技术创新等影响制造企业财务绩效的内在机制。本文研究贡献主要体现在三个方面：第一，对企业数字化转型的定义进行了重新表述。在参照已有文献的基础上，本文从过程视角出发，根据文本分析的结果，将数字化转型划分为数字技术应用和数字化商业模式转型两个阶段，以分阶段的形式表述企业数字化转型程度。这克服了以往研究简单使用“数字技术应用水平”表述企业数字化转型状态而导致大量信息遗漏的问题，为数字化转型的后续研究打下理论基础。第二，拓展了数字化转型影响企业财务绩效的机制与路径研究。本文系统论述了生产成本、交易成本、人力资本使用效率、物质资本使用效率、技术创新投入、技术创新产出等作用路径，对数字化转型的微观经济后果研究进行了有益补充。第三，采用基于结构方程的多重中介效应模型进行路径分析。克服了传统中介效应模型不能把多条路径同时纳入同一分析模型的问题，从而减少了单一中介模型因忽略其他中介变量所导致的偏差。

二、文献综述

（一）数字化转型的驱动因素研究

现有文献对数字化转型的驱动因素已做出较为充分的探讨。技术经济层面，学者们从适应不确定的环境［8］、提高生产运营效率［9］、追求经济利润和市场地位［10］、应对技术路线、消费者需求和价值创造模式的变化［11］等视角分析了数字化转型的驱动因素；关系行为层面，已有研究分析了社会网络［12］、同群效应［13］等对数字化转型的驱动作用。上述研究从“技术经济—关系行为”的双重视角展现传统企业进行数字化转型的必要性和必然性。

（二）数字化转型对财务绩效的影响结果研究

目前，关于数字化转型推动企业发展的研究成果较多，包括数字化转型能够降低企业信息不对称水平［14］、驱动企业商业模式创新［15］、促进资源型企业绿色技术创新［16］、提高企业全要素生产率［17］、加强企业社会责任承担［18］等方面。但是，关于数字化转型可以直接促进企业财务绩效提升的观点却一直存在分歧。一方面，有的研究认为数字化转型能够显著提升企业财务绩效。例如，Brynjolfsson［19］等以美国330家企业作为研究样本发现，数据驱动生产效率提升的实际效果比应用ICT技术高出5%左右，并且数据驱动对企业的财务绩效、资本表现等均产生了正向影响；陈春花等［20］研究发现，数字技术所具有的颠覆性特征会加速企业的创新转型，进而对企业绩效产生显著促进作用；胡青［21］研究发现，数字技术可以加速企业产品和服务创新，赋能企业拓展基于数字化平台的新型商业模式，从而为企业带来经济回报。另一方面，有的研究则认为数字化转型并不能显著提升企业财务绩效。例如，Hajli和Sims［22］发现，只有部分企业的数字化转型成效显著，而另一部分却没有；徐梦周和吕铁［23］认为，数字化转型作为一种高度不确定性的变革，其隐性成本是十分高昂的，从而可能导致企业财务绩效下降。基于上述分析可以发现，相关研究结论存在较大差异，且多从数字技术应用和数字设备投资的维度研究数字化转型，这种“唯技术论”的观点忽视了数字化转型的过程性，会使研究结果存在偏差。因此，进一步从过程视角验证数字化转型与企业财务绩效的关系仍十分必要。

（三）数字化转型对财务绩效的影响机制研究

关于数字化转型对企业财务绩效的影响机制研究，部分学者认为，数字化转型往往通过“降成本”“提效率”“强创新”等作用机制驱动企业财务绩效提升。例如，何帆和刘红霞［24］研究发现，数字化变革通过去中介化降低企业成本费用，通过促成专业化分工提高企业资产周转效率，通过激活数据和信息要素活力增加企业创新产出，从而显著提升实体企业经济效益；Dasilva［25］研究发现，数字化转型通过构建新的价值交换机制推动企业商业模式创新，从而为企业价值创造提供明确的方向。然而也有研究认为，数字化转型不仅仅是技术的更迭，更是一种组织体系的调整，当管理组织架构的转变滞后于转型需求时，往往会造成管理成本的上升，这显然会对企业财务绩效产生不利影响。例如，戚聿东和蔡呈伟［26］研究发现，数字化能够促进企业商业模式创新，但也会改变企业原有的业务流程，引发整体性失调，增加企业管理成本，两条路径正负相抵，因而不会对企业财务绩效产生显著影响；余江［27］等认为，企业数字化水平提升会依赖大量的投资和管理成本，从而导致企业财务绩效下降。

综上所述，针对数字化转型影响企业财务绩效的机制研究仍不够全面，且大多学者比较倾向于采用一系列只含单个中介变量的中介效应模型进行多重中介效应分析，未能将多条路径纳入同一模型进行综合分析。

三、理论分析与研究假设

（一）数字化转型对制造企业财务绩效的影响结果

首先，AI、物联网、增材制造、大数据等数字技术可通过不同的方式对制造企业产生影响，对其研发创新、生产运营、销售等各业务环节实现全方位赋能［28］，最终实现企业财务绩效提升。在研发环节，基于AI的预测性分析技术能够有效支持企业的产品组合分配决策和产品开发周期优化；基于区块链、云计算、大数据技术的数字平台，可以为制造企业源源不断输入新的创意，形成开放性创新模式，提高创新产出［29］。在生产运营环节，物联网技术和互联设备带来大量原始数据，加强了制造企业对生产流程的管控，同时也推动机器学习技术辅助实现智能决策，帮助企业自主识别潜在的机器故障，实现自主优化［30］。在销售环节，利用数字技术可以获取更多的消费端数据，如用户反馈的评价数据、顾客使用智能互联产品生成的实时数据，通过对数据进行分析，企业可以更精确地定位和满足消费者不断变化的异质性需求，解决需求长尾现象。总之，数字技术赋能制造企业各要素、各环节高效协同、智能创新，推动技术、业务、资本等要素资源优化配置，进而提升制造企业经济效益。

其次，数字化商业模式转型可以加强企业生产活动与销售活动之间的联系，进而实现企业财务绩效的提升。数字化商业模式转型是企业基于数字技术，围绕体验、平台和内容，为客户创造价值的过程［7］。在数字化转型过程中，一方面，数字化商业模式转型可以实现企业制造系统和销售系统的相互联通，实现用户个性化需求与内部生产流程的快速匹配整合，从而更好地为用户创造价值，为企业获取价值［5］；另一方面，数字化商业模式转型能够发挥需求端的拉动作用，赋能企业向用户开放参与生产活动的权限，让用户通过提供数据源的方式融入企业生产和价值创造的全过程［2］，对新价值主张的创造产生积极影响，大力提升企业的盈利能力。

基于以上内容，本文提出假设1。

H1：数字化转型能够对制造企业财务绩效产生积极影响。

（二）数字化转型对制造企业财务绩效的影响机制

研究发现，数字化转型会同时通过多条路径对企业财务绩效产生影响，基于此，本文从制造企业成本、资本使用效率、技术创新三个方面着手，进一步探索数字化转型对制造企业财务绩效的影响机制及路径。

1.数字化转型与企业成本

数字化转型通过赋能生产流程可控化和生产模式模块化、柔性化，降低制造企业生产成本，提升企业经济效益。首先，AI、物联网、大数据等技术的应用，能够实现企业对整个产品生产流程数据和信息的实时收集及分析，使产品生产流程更加可控化［31］。这不仅可以帮助企业实现预测性维护，有效缩短机器检修时间、故障停机时间［32］，还可以帮助企业了解生产各环节中要素资源分布情况，实现生产环节的资源优化配置和统一管理。其次，互联网、移动终端的出现，降低了消费者对单个商品的集中度，为满足消费者不断变化的异质性需求，制造企业利用电子商务、O2O等数字化商业模式从需求端倒逼生产端，通过智能制造逐步实现模块化、柔性化生产［29］。模块化生产可根据顾客的需求，快速将产品的某些要素组合起来，产生一系列不同功能或相同功能、不同性能的产品；柔性化生产能够在多品种、小批量生产与少品种、大批量生产之间随意切换。因而企业可以根据实时获取的市场信息进行生产要素的配置，快速规划生产，弹性释放产能，降低生产成本，发挥数字化转型的业绩提升效应。

数字化转型加快了企业内外部信息的交互频率，减少企业交易过程中的信息搜寻成本、议价签约成本、履约监督成本，降低交易成本［33］，提升企业经济效益。一方面，数字化商业模式搭建起企业与市场各主体（企业、监管机构等）之间的沟通桥梁，使企业获取交易所需的全景式信息成为可能［34］。全景式信息可以降低企业面对不确定性时的机会主义倾向，使决策、过程控制与交易结果具有充分的事实依据和可预见性。全面的风险信息收集，可以实现对外部风险概率分布的俯瞰，有效规避风险，克服有限理性问题，进而降低交易成本。另一方面，数字化环境下，企业建立起互联互通的商业网络，打破了组织间的边界，形成新型伙伴合作关系，使企业交易更加透明、安全，交易双方更加信任彼此，从而有效缓解企业信息不对称问题，降低交易成本，提升企业财务绩效。

根据以上分析，本文提出假设2。

H2a：数字化转型通过降低生产成本，进而提升制造企业的财务绩效；

H2b：数字化转型通过降低交易成本，进而提升制造企业的财务绩效。

2.数字化转型与资本使用效率

数字化转型会影响制造企业物质资本和人力资本的使用效率，进而影响企业经济效益。

一方面，数字化转型能够提高现有物质资本使用效率。数字研发平台、数字营销平台、数字交易平台等基于数字技术的数字平台加强了企业与用户之间的互联互通，帮助企业精确定位用户需求。企业按需生产，加之智能化、柔性化生产模式的辅助，可以极大地降低物料损耗，减少资源浪费，提升企业财务绩效。数字化商业模式催生出分享经济的新业态［35］，既解决了大企业生产设备、仪器仪表闲置问题，又解决了中小企业无法负担高价值机器设备购买及维护的问题，通过生产资料共享降低资源利用门槛，提高资源配置整合效率［17］，最终实现企业财务绩效提升。

另一方面，数字化转型能够提高现有人力资本使用效率。智能制造、机器人生产的出现，创造了大量虚拟劳动力，降低了企业对传统程序性业务工作人员的需求［36］。一部分被解放的劳动力通过专业培训和学习，增加知识储备，提升技能水平，转向更高创造性和专业性的工作，为企业创造更多的价值。此外，数字化转型涉及大量专业技术的使用和维护，会创造出一些高技能就业岗位，增加对高技能劳动力的需求［37］，其数字技术应用能力强、专业性高，有助于业务流程优化，单位时间内可以完成更多高附加值的任务，实现劳动者人力资本增值，为企业带来更多的利益。因此，仅仅在制造企业应用数字技术可能并不会对制造企业财务绩效产生显著促进作用，只有同时在人力资本方面进行相应投资才会发挥数字化转型的经济提升效应。

根据以上分析，本文提出假设3。

H3a：数字化转型通过提高物质资本使用效率，进而提升制造企业的财务绩效；

H3b：数字化转型通过提高人力资本使用效率，进而提升制造企业的财务绩效。

3.数字化转型与技术创新

数字化转型会影响制造企业技术创新投入和技术创新产出，进而影响制造企业财务绩效。

首先，数字化转型会增加制造企业的技术创新投入。数字化转型在促进企业跨界经营、跨界融合的同时，也进一步加剧企业间的竞争激烈程度，企业只有加快自身的数字化转型进程，提升应对不确定性的能力，才能在激烈的竞争中赢得主动。因此，企业会从产品设计、生产工艺流程、机器设备、配套设施等方面加大技术改造经费和研发投入，为数字化转型提供所需的基础设施支撑和互补性技术支持，从而增强企业数字化、智能化设备系统集成能力［38］，加速企业转型，提升财务绩效。

其次，数字化转型能够提高制造企业技术创新产出。一方面，数字化转型改变了企业传统的技术创新模式。数字化转型给企业带来了信息、通信等方面的便利性优势，增强了企业与政府部门、科研机构、各行业企业以及用户的连接性，通过这种连接，企业可以汇聚来自不同领域的知识，发掘跨界创新的潜力。在此基础上，通过加强与商业生态圈内合作伙伴创新活动的协同和整合，构建创新生态圈［39］，提高技术协同创新水平，增加技术创新产出，提升企业财务绩效。另一方面，数字化转型加快了企业的技术创新速度。数字技术的应用以及数字化商业模式的转型提升了企业的柔性和敏捷性，增强了组织对动态变化环境的适应能力，有利于企业动态能力的构建，使企业能够快速整合内外部资源，迅速推出新的技术［40］。此外，AI、物联网等数字技术的应用会增加企业对高素质和高技能劳动者的需求，提高企业人力资本水平。高水平人力资本和知识资本融合到企业生产经营过程中，产生直接的技术扩散效应、溢出效应，提高企业技术创新产出［41］，提升企业财务绩效。

根据以上分析，本文提出假设4。

H4a：数字化转型通过增加技术创新投入，进而提升制造企业的财务绩效；

H4b：数字化转型通过增加技术创新产出，进而提升制造企业的财务绩效。

根据上述理论分析，本文构建了数字化转型影响制造企业财务绩效的多重中介效应模型，如图1所示。

图1 数字化转型影响制造企业财务绩效的多重中介效应模型

四、研究设计

（一）数据来源

为研究数字化转型对企业财务绩效的影响及其路径，本文以2012—2019年我国A股上市制造企业为研究对象。在研究期选择上主要考虑两个方面：一方面，自2012年开始国家颁布一系列科技政策，强调数字技术的研发与应用。受政策影响，企业开始深入探索数字技术，相关数字技术开始普及，为企业数字化转型发展打下基础。另一方面，由于研究滞后期和数据可得性的问题，样本数据截至2019年。本文使用的数字化转型数据是通过对制造业上市公司年报进行手动整理和python软件获取，上市公司年报下载自巨潮资讯网，其他企业层面的微观数据均来自CSMAR和CNRDS数据库。

为确保数据的精准性，本文剔除了业绩较差的ST和*ST公司、财务数据异常及数据存在缺失的样本。由于个别数据存在较大的离群值，本文对所有连续变量进行了上下1%的缩尾处理，最后得到的样本数据共9 901条。此外，本文对主回归中所有解释变量和控制变量进行了方差膨胀因子（VIF）诊断，结果显示，VIF均值为1.2，且都在2.0以内。

（二）数字化转型指标

1.关键词选取与分类

目前，我国正处于数字化加速发展阶段，企业数字化转型方面的法律法规、会计准则不够完善，企业普遍缺乏对数字化转型情况的详细披露，数字化转型的量化指标不易获取。而在经济学研究中，学者们经常采用文本挖掘方法搜索目标词汇出现的频率来构建相关指标，目标词汇出现的频率越高，说明企业对该目标词汇所代表的问题越重视。基于此，本文借鉴赵宸宇的研究［18］，使用文本挖掘方法构建了制造企业的数字化转型指标。第一步，本文利用python的功能，从巨潮资讯网爬取2012—2019年A股制造业上市公司的所有年报（剔除了ST、*ST），将其转换为文本格式；第二步，通过手动整理数字化转型标杆企业年报及采用python软件自动分词的方式，确定不同企业年报对数字化转型有关信息的基本表述形式；第三步，利用人工手段和计算机联想算法扩展关键词得到“AI、人工智能、数字智能、大数据、数据驱动、数据共享、物联网、工业互联网、云计算、云服务”等82个关键词；第四步，由数字化转型的概念可知，数字化转型具有明显的阶段性特征，所以本文根据此特征将得到的关键词分为“数字技术应用”和“数字化商业模式转型”两类，分别用来表征数字化转型的初始阶段和最终阶段。

2.数字化转型指标构建

在得到企业每年年报中与数字化转型相关的关键词词频之后，本文以各企业年报中同类关键词与当年同一行业全部企业同类关键词均值的比值作为数字化转型度量指标，具体计算公式如下：

其中：i表示企业代码；t代表年份；Keyword1it、Keyword2it分别是各企业每年“数字技术应用”类和“数字化商业模式转型”类关键词的数量；Dig1、Dig2是阶段性数字化转型程度衡量指标，Dig1代表数字技术应用水平，Dig2代表数字化商业模式转型程度。当Dig1、Dig2取值全为0时，说明企业未进行数字化转型。

（三）模型设定与变量定义

本文首先研究数字化转型两阶段对制造企业财务绩效的影响，为此构建如下回归模型：

其中：Perf是被解释变量财务绩效，本文考虑企业数字化转型过程的复杂性，认为数字化转型对企业财务绩效的影响存在滞后效应，所以分别用滞后一期且扣除营业外收支的总资产收益率R0A_non和净资产收益率ROE_non来衡量企业财务绩效（Perf）；Dig是核心解释变量数字化转型，用Dig1和Dig2衡量，Dig1和Dig2是基于文本挖掘方法进行测度的，详细过程见上文所述；Control代表控制变量组，参照已有文献做法，本文选取能够反映企业特征、发展能力、财务风险、运营能力、治理水平的8个变量，分别为企业规模（Size）、上市年限（Age）、成长机会（Growth）、利息保障倍数（Debt）、流动资产周转率（Lip）、企业所有制（Soe）、董事会独立性（Dir）、两职合一（Duality），且均滞后一期。此外，本文在模型中还设置了年度和地区虚拟变量以控制年度和地区固定效应。

本文通过结构方程模型（SEM）进行路径分析，检验数字化转型对制造企业财务绩效的影响机制，因此根据前文假设设置了6个中介变量，具体变量如下：

（1）生产成本（Manufacture）。本文使用生产成本率衡量企业的生产成本水平，生产成本率是生产成本与企业营业收入的比值。

（2）交易成本（Transaction）。本文主要考虑“市场性交易成本”对数字化转型与制造企业绩效的中介效应，所以借鉴常耀中［42］的研究，使用销售费用率衡量市场性交易成本，销售费用率是销售费用占营业收入的比例。

（3）物质资本使用效率（PCI）。参照Public［43］的做法，本文使用物质资本增值系数衡量物质资本使用效率，物质资本增值系数是企业物质资本存量与企业增值的比值，其中物质资本存量用上市公司资产负债表中的固定资产净额度量，企业增值＝利润总额+应付职工薪酬-财务费用。

（4）人力资本使用效率（HCI）。本文使用人力资本增值系数衡量人力资本使用效率，人力资本增值系数是企业人力资本与企业增值的比值，其中人力资本用上市公司现金流量表中的“支付给员工以及为员工支付的现金”度量，企业增值同上。

（5）技术创新投入（R&Dexp）。本文使用研发人员占比、研发投入水平两个指标衡量企业的技术创新投入。根据指标的变异程度，本文利用熵权法确定研发投入水平和研发人员占比的权重，其中研发投入水平是企业当年研发支出与营业收入的比值，研发人员占比是企业当年研发人员数与员工总数的比值，最终公式为：技术创新投入=0.379 1×研发投入水平+0.620 9×研发人员占比。

（6）技术创新产出（Ln_patent）。本文用企业当年独立获得的发明数量加1取对数来衡量。

五、实证分析

（一）数字化转型企业特征分析

表1是对样本中非数字化转型企业和数字化转型企业分组进行均值检验的结果。从检验结果看，处于数字化转型与非数字化转型的企业，除了物质资本使用效率指标外，其余各主要特征变量之间均存在显著差异。首先，数字化转型企业的平均总资产收益率和净资产收益率分别为0.043和0.063，显著（1%的水平）高于非数字化转型企业的0.038和0.052；其次，数字化转型企业的生产成本率更低，人力资本增值系数、研发人员占比、研发投入水平和发明产出更高，一定程度上说明数字化转型可以降低企业的生产成本，提升企业的人力资本使用效率，在加大企业研发强度的基础上，提高企业的创新产出，最终带来企业财务绩效的提升；最后，数字化转型企业还表现出高交易成本的特征，这可能是由于数据爆发式增长所带来的企业信息处理难度加大、信息处理成本增加所致。综上所述，数字化转型企业表现出低生产成本、高交易成本、高人力资本使用效率、高技术创新投入、高技术创新产出的“四高一低”特征。

表1 数字化转型企业的特征

（二）基本回归结果

表2报告了数字化转型的两个阶段与企业财务绩效的回归结果。首先，在数字技术应用阶段，表2列（1）（2）的结果显示，不管是用ROA_non作被解释变量，还是用ROE_non作被解释变量，Dig1都在10%的水平上显著为正，这表明数字化转型的初始阶段—数字技术应用能够对制造企业财务绩效产生正向影响；其次，在数字化商业模式转型阶段，表2列（3）（4）的结果显示，不管是用ROA_non作被解释变量，还是用ROE_non作被解释变量，Dig2都在1%的水平上显著为正，这表明数字化转型的第二阶段——数字化商业模式转型可以有效提升制造企业财务绩效，且其财务绩效促进作用显著强于数字技术应用。

表2 数字化转型两阶段对制造企业财务绩效的影响

综上，在当前制造企业数字化转型实践中，数字化转型可以显著提升制造企业财务绩效，但制造企业仅依靠应用各种数字技术难以充分达到绩效提升的目的，必须将数字化转型落实到“转型阶段”，才能真正实现企业财务绩效的提升。由此H1得到验证。

（三）稳健性检验

本文主要进行以下稳健性检验：①替换解释变量。随着数字经济的加速发展，企业年报中涉及的数字化转型表述逐渐增多，导致各行业每个年度的数字化转型词频均值逐渐增大，从而出现企业本年的数字化转型程度提升，相关关键词数量也比上一年度显著增多，但由于分母（年度行业均值）增加过快而Dig1、Dig2减小，为避免这种情况对回归结果的影响，我们将“年度行业均值”换成“样本期间行业均值”，用各企业年报中同类关键词与样本期间同一行业全部企业同类关键词均值的比值构造Dig_a和Dig_b进行回归，回归结果未发生本质变化。②调整样本量。在本文的样本中，仪器仪表制造业的数字技术应用水平最高，木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业的数字技术应用水平最低，为了降低极端值对回归结果稳定性的影响，在总样本中剔除上述两个行业的样本后进行第一阶段的回归，结果未发生本质变化；同样地，在总样本中剔除数字化商业模式转型程度最高的纺织服装、服饰业样本和数字化商业模式转型程度最低的有色金属冶炼和压延加工业样本后进行第二阶段的回归，结果依然未发生本质变化。③工具变量法。为缓解可能存在的遗漏变量等内生性问题对结果产生的干扰，本文借鉴肖红军等［44］的研究，通过计算同城市、同行业内除本企业以外其他所有企业的数字化转型程度平均值，构造行业数字技术应用平均水平（mean_Dig1）和行业数字化商业模式转型平均程度（mean_Dig2）2个变量，将其分别作为Dig1、Dig2的工具变量进行两阶段最小二乘回归。选择该工具变量的合理性在于：单个企业的数字化转型水平与同一地区和行业的总体数字化转型水平密切相关，但总体数字化转型水平又很难与单个企业的财务绩效产生直接关联。回归结果见表3所列，Dig1、Dig2仍在10%和5%的水平上显著为正，结果未发生本质变化。综上所述，本文的研究结论较为稳健。

表3 内生性检验

（四）影响路径检验

1.模型选择

本文采用基于结构方程的多重中介效应模型研究数字化转型影响制造企业财务绩效的多重路径，验证企业成本、资本使用效率、技术创新对数字化转型与制造企业财务绩效的中介效应。在以往的路径研究中，较多学者倾向于采用一系列只含1个中介变量的简单回归方程检验多重中介效应，这不仅要预先假定研究变量间的因果关系及发生的时间顺序，而且不能把多个路径同时纳入同一分析模型，否则会由于待估计参数过多而产生偏误。运用结构方程模型（SEM）进行路径研究，不仅能在一个模型中同时分析多条影响路径，得到总中介效应，还可以在控制其他中介变量的条件下，分析某个特定中介变量的中介效应，减少单一中介模型因忽视其他中介变量而引起的偏差。

2.模型构建

本文采用结构方程模型（SEM）进行路径分析，用1个自变量、6个中介变量和1个因变量构建模型。根据理论假设，选择生产成本（Manufacture）和交易成本（Transaction）、人力资本使用效率（HCI）和物质资本使用效率（PCI）、技术创新投入（R&Dexp）和技术创新产出（Ln_patent）作为数字化转型影响制造企业财务绩效的中介变量。图2是利用Amos24.0统计软件设定的初始路径。

图2 数字化转型影响制造企业财务绩效的初始路径

需进一步说明的是，本部分的自变量数字化转型（Dig）和因变量财务绩效（Perf）与主回归部分稍有不同。主回归部分的数字化转型（Dig）是分成两个阶段，分别用Dig1、Dig2衡量，财务绩效（Perf）是分别用ROA_non、ROE_non衡量。为了使路径检验模型更简洁，检验结果更易分析，本部分利用熵权法确定Dig1、Dig2和R0A_non、ROE_non的权重，构建了两个综合指标来度量企业数字化转型程度和财务绩效，公式分别为：数字化转型=Dig1×0.568 2+Dig2×0.431 8；财务绩效=ROA_non×0.425 3+ROE_non×0.574 7。

3.模型检验与修正

本文选取TLI、GFI、RMSEA、RMR、CFI等5个指数来衡量所构建模型与样本数据的拟合程度。根据Amos输出的MI（Modification Indices）修正指数，观察到个别中介变量之间的残差修正指数较高，所以本文通过建立中介变量残差项之间的联系修正了模型。修正模型的拟合指数见表4所列，结果均满足指数评价标准，说明修正后的结构方程模型与样本数据的拟合程度较好。

表4 结构方程模型拟合度检验结果

4.模型估计结果

图3是基于结构方程的多重中介效应模型路径系数图，由图3可知：

图3 结构方程模型标准化路径系数

在企业成本方面：①数字化转型通过降低企业生产成本提升企业财务绩效，H2a得到验证。具体地说，数字化转型（Dig）和生产成本（Manufacture）的路径系数在1%的水平上显著为负，表明数字化转型可以有效降低企业的生产成本，给企业带来人工、物料等方面的节省；生产成本（Manufacture）和财务绩效（Perf）的路径系数在1%的水平上显著为负，表明降低企业生产成本可以有效提升企业财务绩效。②数字化转型通过提高企业交易成本进而抑制了企业财务绩效提升，H2b未得到验证。具体地说，数字化转型（Dig）和交易成本（Transaction）的路径系数在1%的水平上显著为正，表明数字化转型导致了企业交易成本的增加，这可能是由于数据爆发式增长所带来的企业信息处理难度加大、处理成本增加所致。因此，形成快速、准确处理企业所需数据信息的能力对数字化转型企业尤为重要；交易成本（Transaction）和财务绩效（Perf）的路径系数在1%的水平上显著为负，表明企业交易成本增加抑制了企业财务绩效增长。

在资本使用效率方面：①数字化转型通过提高企业人力资本使用效率提升企业财务绩效，H3b得到验证。具体地说，数字化转型（Dig）和人力资本使用效率（HCI）的路径系数在5%的水平上显著为正，表明数字化转型能够通过增加对高技能、高素质劳动力的需求，来优化企业的人力资本结构，从而提高企业人力资本使用效率；人力资本使用效率（HCI）和财务绩效（Perf）的路径系数在1%的水平上显著为正，表明具备高素质和高技能的劳动力可以帮助企业完成更多高附加值的任务，进而提升企业财务绩效。②物质资本使用效率（PCI）并未构成数字化转型和财务绩效的中介变量，H3a未得到验证。数字化转型（Dig）和物质资本使用效率（PCI）的路径系数在1%的水平上显著为负，物质资本使用效率（PCI）和财务绩效（Perf）的路径系数不显著，说明数字化转型不能有效优化企业物质资本使用率，从而无法带来企业财务绩效提升。

在技术创新方面：①数字化转型通过影响企业技术创新投入抑制了企业财务绩效提升，H4b未得到验证。具体地说，数字化转型（Dig）和技术创新投入（R&Dexp）的路径系数在1%的水平上显著为正，说明数字化转型会促使企业增加其在资金、人员等方面的研发投入，以加强互补性的技术创新；技术创新投入（R&Dexp）和财务绩效（Perf）的路径系数在1%的水平上显著为负，原因可能是技术创新的滞后效应使得技术创新资源的投入在一定时间内符合边际效益递减规律，从而抑制了企业当期财务绩效的提升。②数字化转型通过提高企业技术创新产出提升企业财务绩效，H4a得到验证。具体地说，数字化转型（Dig）和技术创新产出（Ln_patent）的路径系数在1%的水平上显著为正，说明数字化转型增加了企业发明专利数量，驱动了企业技术创新；技术创新产出（Ln_patent）和财务绩效（Perf）的路径系数在1%的水平上显著为正，说明企业发明专利产出越多，财务绩效越好。

综上所述，生产成本（Manufacture）、交易成本（Transaction）、人力资本使用效率（HCI）、技术创新投入（R&Dexp）、技术创新产出（Ln_patent）构成数字化转型影响企业财务绩效的中介变量；而物质资本使用效率（PCI）未构成数字化转型影响企业财务绩效的中介变量。

此外，数字化转型对企业财务绩效的直接影响依然显著（5%水平上）为正，表明数字化转型在通过中介变量间接影响企业财务绩效的基础上，仍能够对企业财务绩效产生较强的直接影响。

5.多重中介效应分析

表5报告了多重中介效应分析结果，数据显示：生产成本在数字化转型与企业财务绩效之间的中介效应是正效应，为0.089；交易成本是负效应，为-0.068；人力资本使用效率是正效应，为0.002；物质资本使用效率的中介效应不显著；技术创新投入是负效应，为-0.026；技术创新产出为正效应，为0.013；此外，数字化转型与财务绩效之间还存在显著（5%水平上）的直接效应，为0.022。

表5 多重中介效应分析

综上所述，数字化转型对财务绩效有直接正效应，为0.022；数字化转型通过影响中介变量对财务绩效有间接正效应为0.010，其中，正的间接效应为0.104，主要是通过中介变量生产成本（Manufacture）、人力资本使用效率（HCI）和技术创新产出（Ln_patent）产生的，负的间接效应为-0.094，主要是通过中介变量交易成本（Transaction）和技术创新投入（R&Dexp）产生的，交易成本占据主导地位；数字化转型对财务绩效的总效应等于直接效应加上间接效应，为0.032。因此，数字化转型对制造企业财务绩效的提升作用主要是通过两方面实现：一方面是直接效应，另一方面是间接效应。相对来说，间接效应对企业财务绩效提升发挥的作用较微弱，原因可能是数字化转型带来数据获取便利的同时，也造成了信息的冗余，导致企业获取有效信息的难度增加，信息处理效率下降，从而出现企业交易成本大幅上升的情况，给企业财务绩效带来较大的负面影响。数字化环境下，企业如何形成快速准确地处理信息和数据的能力，是企业亟待解决的问题。

六、情境分析

（一）基于产权性质的情境分析

由于产权性质不同，国有和非国有企业在政策负担、资源优势等方面有所差异，并因此影响着它们的行为。首先，国有企业担负着国家重大发展战略实施主力军的职责，在国家大力号召发展数字经济的背景下，国有企业会有更强的动机去推行数字化转型；其次，数字化转型是一项长期持续的战略，有成本高、阵痛期长的特点，因此与本身资金和技术基础比较雄厚、还能享受部分政策倾斜的国有企业相比，非国有企业实施数字化转型的难度更大，从而可能导致两者数字化转型的财务绩效提升效应存在明显差异。鉴于此，本文将研究样本按产权性质分组进行回归，表6列（1）（2）的结果显示，国有企业和非国有企业的数字化转型都能够显著提高自身财务绩效，但国有企业更加显著。这表明，在数字经济飞速发展的当下，政府有必要加大对非国有企业的转型补贴和税收减免力度，缩小国有企业与非国有企业的转型差距，助力企业通过转型提升财务绩效。

（二）基于知识产权保护的情境分析

数字化转型的财务绩效提升效应可能受到所处地区知识产权保护程度的影响。数字化转型作为一种具有颠覆性创新特质的变革，其崭新的技术手段和商业模式对地区的知识产权保护提出更高的要求。一般而言，地区的知识产权保护程度越高，创新产出被模仿的风险越低，企业数字化转型过程中，不必担心其技术、产品、服务和商业模式等创新被模仿和侵占，企业进一步增加研发投资，从而带来转型最大化的经济效益；相反，在知识产权保护程度较低的地区，侵权行为肆虐，将会严重打击企业数字化转型的积极性，减少企业的数字创新活动，不利于企业通过数字化转型实现财务绩效提升。本文以各省份专利侵权纠纷的结案数占专利侵权纠纷案件总数的比重度量地区的知识产权保护程度［45］，并将研究样本依据知识产权保护程度的中位数分为高低两组进行回归。表6列（3）（4）的结果显示，在知识产权保护程度较高的地区，数字化转型对财务绩效的提升效应更明显，说明知识产权保护执法力度越强，数字化转型对财务绩效的正向溢出效应越强。

（三）基于环境动态性的情境分析

随着数字经济的快速兴起，新知识和新机会不断涌现，技术革新和产品更迭速度明显加快，导致企业所处环境的动态性日益增强。环境变化会加剧信息的不对称，影响组织整体运行效率和管理者对未来趋势的预判，降低企业竞争优势的可持续性，增加企业被弯道超车的可能。在这种情况下，数字化转型作为一种全新的战略变革，通过激发数据和信息要素活力提高企业运转效率、加速企业产品和服务创新，在帮助企业主动应对环境动态变化的基础上，提升企业的经济效益。因此，环境动态性越高，企业对数字化转型的依赖程度就越高，其数字化转型的财务绩效提升效应就越显著。本文参照李金克等［46］的研究，以企业过去五年营业收入的标准差与均值的比值取对数衡量环境动态性，并将研究样本依据环境动态性的中位数分为强弱两组进行回归。表6列（5）（6）的结果显示，在外部环境更为动态的情形下，企业数字化转型对企业财务绩效的正向影响更为显著。这说明，动态变化的环境对企业生存提出更高的要求，激发企业利用数字化转型优化财务绩效，实现可持续发展。

表6 数字化转型提升企业财务绩效的情境分析结果

七、结论与启示

本文以我国沪深两市A股上市公司为研究样本，通过手工整理和Python软件获取年报披露的数字化转型相关数据，研究数字化转型对企业财务绩效的影响及作用路径，得出如下结论：①数字化转型可以显著提升制造企业财务绩效，且数字化商业模式转型阶段的绩效提升作用要强于数字技术应用阶段。②基于结构方程模型的多重中介效应检验结果显示，数字化转型通过生产成本、人力资本使用效率和技术创新产出3个中介变量，促进了企业财务绩效提升，通过交易成本和技术创新投入抑制了企业财务绩效提升，其中交易成本的抑制作用较强。③情境分析的结果表明，数字化转型在国有企业、知识产权保护程度更高和环境动态性更强的样本中，具有更明显的财务绩效提升效应。

通过研究结果可以得到以下四点启示：①重视数字化转型的系统性。在制造业全面转型升级的过程中，制造企业仅仅依靠应用各类数字技术难以充分发挥数字化转型的财务绩效提升效应，而通过数字技术应用不断开辟创造商业价值的新途径，推动企业的数字化商业模式转型，让企业的数字化转型真正落实到“转型结果”上，有助于企业在为用户创造新价值的同时，实现自身价值。因此，制造企业的数字化转型必须要做好顶层设计，不仅要重视数字技术的运用，还要重视通过数字技术运用推动商业模式转型，从而全面实现制造企业财务绩效提升。②重视数据处理和分析能力的构建。面对数据的爆发式增长，企业不仅需要具备快速收集实时数据的能力，而且要能够对实时数据进行快速、准确地处理和分析，将其转化为支持决策的有用信息，降低企业获取有效信息的成本，进而降低企业的交易成本。因此，为了加快数据处理和分析能力的构建，企业可以建立针对专业数据处理人员和专业信息分析人员的内部培训和外部招聘机制，同时，进一步强化与国际领先机构在关键数据处理、分析技术方面的系统研究和开发合作。③重视数字技术与原有资源的协同。在数字化转型过程中，数字技术的引进会改变企业原有资源关系，甚至引发企业原有资源配置的失调，造成资源浪费。因此企业要充分重视数字技术与原有机器、设备等资源的协同，加快数字技术与原有业务流程、工作模式、组织方式的集成，实现跨越业务领域和环节的整体资源优化，提高制造企业物质资本使用效率。④政府需增加有利于企业数字化转型的制度给予。首先，加快构建数字技术涉入下的知识产权保护体系，根据数字环境下侵权行为的新特点不断完善相关法律法规，为企业的数字化转型保驾护航。其次，加大对数字化转型企业，尤其是非国有数字化转型企业的专项补贴、税收减免、资源倾斜力度，帮助企业缓解数字化转型过程中的资金约束问题，助力企业数字化转型。