1. 引言

在当前世界经济格局下，企业作为推动经济发展的核心主体，其发展态势与国家整体发展战略紧密相连。党的二十大着重指出，“高质量发展构成全面建设社会主义现代化国家的核心要义与首要任务”。企业作为国民经济的关键支撑与坚实基石，其发展质量决定了经济增长质量[1]。历经多年积累与持续发展，中国企业的综合实力不断增强，企业规模体量持续扩张，产品价值内涵不断丰富，社会声誉与影响力也稳步提升。而且涌现出了一大批具有国际竞争力的企业[2]。尽管中国企业在规模扩张等方面成绩斐然，然而在资产收益率、劳动生产率、技术创新成果以及国际化拓展水平等对衡量企业发展质量具有关键意义的指标层面，相较于美国、日本、德国等发达国家的顶尖企业，仍存在不容忽视的显著差距。

《“十四五”数字经济发展规划》明确提出，数字经济成为全球经济增长的重要驱动力，是赋能产业全局、促进经济社会高质量发展的重要着力点。以人工智能、大数据、物联网、区块链、元宇宙等数字技术为代表的新技术革命正推动人类社会从信息经济时代走向数字经济时代，发展数字经济已上升为国家战略[3]。2021年经《全球数字经济白皮书》测算，47个国家数字经济同比名义增长15.6%，高于同期国内生产总值增速2.5个百分点。根据《中国数字经济发展报告(2022)》中国数字经济规模同比名义增长16.2%，高于同期国内生产总值名义增速3.4个百分点。

由此可见，数字经济既是达成经济高质量发展的核心途径，也是推动经济高速度增长的重要力量源泉。尽管高质量发展与高速度增长二者均是基于宏观经济发展与增长的大背景而被提出，但从根本上来说，这些宏观层面的目标最终都必须依托企业层面所实现的高质量发展与高速度增长才能得以真正落实。在当下，越来越多的企业积极借助数字技术的强大赋能作用，对其生产经营活动展开全方位的优化升级与创新性改造，从而为自身实现高质量发展与高速度增长注入强劲动力与活力[4]。数据正在成为新的关键生产要素，为企业转型带来新的契机[5]。本文将从理论与实证维度剖析企业数字化转型对企业高质量发展的影响，并深入分析其中的影响机制，旨在为相关政策的制定给予科学的依据与参考。

2. 文献综述

2.1. 企业数字化转型相关研究

目前学术界对企业数字化转型的研究主要集中于其驱动因素、形成机制和影响效应三方面。宋敬等(2023) [6]等人认为在期望典型落差较大的情境下，能力越强的管理者进行数字化转型的意愿越强烈。申明浩等(2023) [7]从战略决策的视角出发认为高管团队异质性越高，越会进行企业数字化转型。张志元等(2022) [8]认为依赖性客户阻碍企业数字化转型，对等性客户促进企业数字化转型。Zhao等(2023) [9]认为金融集聚能够缓解融资约束促进企业数字化转型。对企业数字化转型的内在机理研究主要基于过程视角展开，Westerman和Calméjane等(2011) [10]提出企业数字化转型三阶段：一是确定企业数字化转型的方向；二是进行企业数字技术投资；三是管理者进行组织变革。

企业数字化转型是一把双刃剑。多数学者认为企业数字化转型能够降低信息不对称程度[11]，促进企业全要素生产率[12]，抑制企业金融化投资[13]、促进企业绿色创新[13]。然而，企业数字化转型在提高企业生产效率的同时却冲击着劳动力市场[14]，导致人力资本升级[15]，增加组织风险。随着2019年“高质量发展”在十九大报告中首次被提及，关于企业数字化转型对企业发展质量的研究引起了学者们的关注。赵宸宇等(2021) [16]从降本增效的角度对数字化转型的作用加以阐释，指出其可借助研发创新、产业融合以及营业成本等途径来对企业发展质量产生影响。刘艳霞(2022) [17]把效率变革认定为提升企业发展质量的关键所在，并且从资金配置效率、决策效率以及监管效率等方面考察了数字化转型给企业发展质量带来的影响情况。肖红军等(2021) [18]经研究发现，大数据技术有助于企业迅速捕捉并挖掘利益相关方的价值诉求，进而激励企业与多个利益主体共同创造、共享价值。

2.2. 企业高质量发展相关研究

目前，学术界针对企业高质量发展的内涵尚未达成一致。刘迎秋(2018) [19]认为企业高质量发展主要是以产品高质量发展为核心。而黄速建等(2018) [20]指出企业高质量发展是追求经济价值和社会效益的统一。李巧华(2019) [21]认为企业高质量发展是需要通过技术革新以实现更高的社会效益、经济效益和环境效益。施本植和汤海滨(2019) [22]认为企业高质量发展应注重产品、资源、管理、绩效、社会信誉等。刘志彪和凌永辉(2020) [23]将创新、协调、绿色、开放、共享包含在高质量发展中。企业高质量发展的动力引擎是技术创新能力，关键在于如何提高企业全要素生产率，因为企业全要素生产率能够有效反映企业发展质量，所以，全要素生产率与经济高质量发展的本质方向上是高度一致的[23]。因此，采用全要素生产率作为企业高质量发展的代理变量是最普遍的做法[24]。孟茂源和张广胜(2021) [25]将企业全要素生产率作为企业发展质量的替代变量，认为劳动生产率在一定时期内企业工业增加值与相应劳动力的比值，反映了企业的生产能力，因此将劳动生产率用于稳健性检验。

综上所述，现有文献对企业数字化转型经济成果的探讨较多，但较少关注数字化转型对企业高质量发展的影响。本文在企业信息化发展的背景下，将企业数字化转型与企业高质量发展联系起来，深入探讨企业数字化转型对企业高质量发展的影响，并分析其中的影响机制，以期丰富企业数字化转型效应研究。

3. 理论基础与研究假设

数字化转型在企业发展进程中扮演着极为关键的角色，其核心价值在于能够显著增强企业发展的创新性，进而推动企业达成创新驱动的高质量发展目标。数字技术从多维度对企业创新产生积极深远的影响。一方面，数字技术为企业创新水平的提升提供了强劲助力，它使企业能够广泛地获取各类资源，极大地丰富了信息传播的途径与媒介，有力地打破了传统信息传递过程中存在的诸多壁垒，从而让企业可以高效、及时地学习前沿知识，捕捉到更多潜在的创新机会。另一方面，数字技术在加速企业创新进程方面成效卓著。在数字化变革持续深入推进的大背景下，信息传播速度呈几何级数增长，企业得以充分利用线上反馈机制迅速且精准地洞悉消费者需求，同时借助即时会议等数字化工具大幅缩短内部沟通所需时间，由此实现创新研发周期的显著缩短，在相当程度上有效提升了企业的创新水平。此外，依据创新扩散理论，在创新随着时间推移于社会系统各成员间进行传播的过程中，数字技术成为企业获取相关知识与信息的得力助手，进一步强化了企业发展的创新性。例如，在大数据、人工智能、5G等前沿数字技术的应用实践中，会产生广泛的扩散效应，这种效应不仅有力地促进了企业自身的创新活动开展，还对企业所处产业链的上下游企业产生了深刻影响，正如杨金玉等(2022) [26]研究表明，客户的数字化转型能够显著提高供应商的创新水平。

假说1：企业数字化转型能够正向影响企业高质量发展。

高质量发展的根本驱动力在于技术创新，它对企业高质量发展起着至关重要的作用。技术创新通过整合企业内外部资源，促使生产要素实现优化重组，并且秉持满足高品质、多样化以及个性化需求的导向去开发新产品与新服务，以此助力企业达成高质量发展这一目标。面对市场多元化的消费需求以及日益激烈的竞争态势，企业开展技术创新具备诸多优势，其能够降低生产成本，减少对劳动力、资本的依赖程度，进而有效提升企业发展质量。从逻辑层面来看，企业技术创新可将专利或非专利技术转化为实际生产力，有助于提高企业的核心竞争力、扩大市场占有率以及提升经营效率，最终推动企业迈向高质量发展的轨道。在新常态时期，企业的创新活动意义重大，它既是企业把握发展机遇、实现转型升级的先决条件，也是化解发展动力不足问题的关键所在。企业获取技术要素主要可通过两条途径实现，其一是依靠企业自身开展研发活动所积累的知识，其二则是从其他企业那里获得技术转移或者知识溢出。不过，鉴于企业研发往往伴随着较高成本且回报周期较长的情况，降低创新成本已然成为企业重要的战略支撑点。而企业的数字化转型在这一过程中发挥着积极作用，它能够增强企业间的学习与交流，进而为技术在企业间的转移创造有利条件，对推动企业高质量发展有着不可忽视的促进作用。

假说2：技术创新在企业数字化转型与企业高质量发展的作用机制中起正向中介效应。

4. 研究设计

4.1. 模型设计

1) 基础回归模型

为研究企业数字化转型对企业高质量发展的影响，建立如下计量模型：

${\text{TFP}}_{it}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{digital}}_{it}+{\beta }_2{C}_{it}+{\mu }_t+{\mu }_j+{\epsilon }_{it}$ (4.1)

其中，下标t表示时间，下标i表示企业，下标j表示行业。 ${\text{digital}}_{it}$ 表示第t年i企业数字化转型水平； ${\text{TFP}}_{it}$ 表示第t年i企业高质量发展水平； $C_{it}$ 表示一系列控制变量； ${\epsilon }_{it}$ 表示回归残差项。

2) 为进一步考察企业数字化转型对企业高质量发展的作用机制，构建如下中介效应模型：

${\text{TFP}}_{it}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{digital}}_{it}+{\beta }_2{C}_{it}+{\mu }_t+{\mu }_j+{\epsilon }_{it}$ (4.2)

${\text{Med}}_{it}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{digital}}_{it}+{\beta }_2{C}_{it}+{\mu }_t+{\mu }_j+{\epsilon }_{it}$ (4.3)

${\text{RD}}_{it}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{digital}}_{it}+{\beta }_2{\text{Med}}_{it}+{\beta }_3{C}_{it}+{\mu }_t+{\mu }_j+{\epsilon }_{it}$ (4.4)

其中，Med代表中介变量，用技术创新(RD)衡量。

4.2. 数据来源与变量说明

1) 核心解释变量：企业数字化转型(digital)。何帆、刘红霞(2019) [27]采用“当年是否进行数字化转型”的“0~1”虚拟变量来测度企业数字化转型。然而，这种技术处理手法尚无法有效展现出企业数字化转型的“强度”，极有可能造成企业数字化转型程度的错估。企业数字化转型作为新时代下企业高质量发展的重大战略，这类特征信息更容易体现在企业具有总结和指导性质的年报中。年报中的词汇用法能够折射出企业的战略特征和未来展望，在很大程度上体现企业所推崇的经营理念及在这种理念指引下的发展路径。因此，从上市企业年报中涉及“企业数字化转型”的词频统计角度来刻画其转型程度，有其可行性和科学性。本文，通过Python爬虫功能归集整理了上海交易所、深圳交易所全部A股上市企业(剔除了ST企业和退市企业)的年度报告，并通过jieba库提取所有文本内容，并以此作为数据池供后续的特征词筛选。并参考吴非(2021) [4]的研究对特征词进行处理，并对特征词进行搜索、匹配和词频计数，进而分类归集关键技术方向的词频并形成最终加总词频，从而构建企业数字化转型的指标体系。

2) 被解释变量：企业全要素生产率(TFP)。本文参考鲁晓东[28]对全要素生产率的估计进行计算。

3) 中介变量：技术创新(RD)。本文参考李井林(2021) [29]的研究，从创新投入角度选择研发投入金额来测度企业的创新能力。

4) 控制变量：企业规模(size)：以企业年总资产的自然对数衡量；资产负债率(Lev)：以年末总负债/年末总资产衡量；权益乘数(EM1)：以年末总资产/年末所有者权益衡量；产权比率(DEA)：以年末总负债/年末所有者权益衡量；总资产净利润率(ROA)：净利润/总资产平均余额；净资产收益率(ROE)：净利润/所有者权益平均余额；流动比率(Liquid)：以流动资产/流动负债衡量；财务杠杆(FL)：以(净利润 + 所得税费用 + 财务费用)/(净利润 + 所得税费用)衡量；经营杠杆(OL)：以(净利润 + 所得税费用 + 财务费用 + 固定资产折旧、油气资产折耗、生产性生物资产折旧 + 无形资产摊销 + 长期待摊费用摊销)/(净利润 + 所得税费用 + 财务费用)衡量；前五大股东持股比例(TOP5)：以前五股东持股数量/总股数衡量。数据来源于国泰安数据库。

5. 实证结果与分析

5.1. 基准回归结果分析

由表1可知，模型(1)未加入任何控制变量，回归结果显示，digital对TFP的系数在1%水平显著为正。模型(2)在模型(1)的基础上加入了控制变量，未改变digital系数的显著性与方向。模型(3) (4) (5)分别在模型(2)的基础上加入了时间固定效应、行业固定效应和省份固定效应，digital的系数依然在1%的水平上显著为正。这说明企业数字化能够显著正向影响企业高质量发展。

5.2. 稳健性检验与内生性检验

第一，分别替换核心解释变量与被解释变量。参考赵宸宇(2021) [16]的研究重新测度核心解释变量digital。借鉴鲁晓东(2012) [28]的研究方法，使用最小二乘法重新估计全要素生产率TFP，分别对应表2回归模型第(1)第(2)列。表2模型(1)的回归结果显示，重新测算的digital作为核心解释变量时，其系数仍在1%水平显著为正；模型(2)回归结果显示，当用最小二乘法估计TFP时，digital回归系数仍在1%水平显著为正。验证了模型的稳健性。

第二，滞后变量。分别滞后digital一期、二期、三期进行回归检验，见表3。模型(1)、模型(2)和模型(3)的回归结果与上述结论保持一致，研究结论具有较强的稳健性。

Table 1. Basic regression results

表1. 基本回归结果

注：小括号中的数值为相应变量的标准误，^*、^**、^***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平上拒绝原假设，()内为P值。下同。

Table 2. Substitution variable

表2. 替换变量

Table 3. Endogenous test

表3. 内生性检验

第三，更改估计方法。为了排除估计方法对回归结果的影响，采用系统最小二乘模型进行回归。见表4。从表4模型(1)的回归结果发现，估计方法的选择并未改变两种融合估计系数的符号和显著性。

Table 4. Change estimation method

表4. 更改估计方法

5.3. 机制检验

结果见表5，模型(1)未加入中介变量，其回归结果与上文保持一致。模型(2)在模型(1)的基础上加入了中介变量，回归结果显示，digital对RD的回归结果在1%的水平上显著为正。模型(3)是digital通过RD对TFP的回归，结果显示RD系数在1%的水平上显著为正，这说明技术创新在企业技术化和企业高质量发展之间起中介作用。

Table 5. Mechanism inspection

表5. 机制检验

6. 结论与对策建议

6.1. 结论

在当前全球经济格局的大背景之下，企业发展质量同国家经济发展紧密相连、相互依存。提升企业发展质量以实现高质量发展，并进而推动国家经济发展水平的提升显得极为迫切。本研究以企业层面作为切入点，深入且系统地探究企业数字化对企业高质量发展所产生的影响，并对其中的影响机制展开剖析。研究结果表明：企业数字化水平对企业的高质量发展水平有着显著的正向促进作用，即企业数字化程度越高，其高质量发展水平越高。同时，技术创新在企业数字化与企业高质量发展二者的关联中扮演着中介角色，意味着企业数字化能够通过推动技术创新这一途径，间接对企业高质量发展产生积极影响，这一发现为深入理解企业数字化转型战略以及推动企业高质量发展提供了重要的理论依据与实践指导方向。

6.2. 对策建议

第一，完善数字化转型政策支持体系。政府应出台专门针对企业数字化转型的政策法规，明确数字化转型的战略地位与发展方向，为企业提供清晰的政策导向。建立数字化转型标准与规范体系，涵盖数据安全、技术应用、业务流程等多方面，引导企业在合规的框架内进行数字化转型，促进市场竞争的公平性与有序性。加强各部门之间的政策协同，确保财政、税收、科技、工信等部门的政策相互配合、形成合力。建立跨部门的政策协调机制，定期召开联席会议，共同研究解决企业数字化转型过程中遇到的政策障碍与问题。

第二，强化数字化战略规划与顶层设计。企业应将数字化转型提升至战略核心高度，制定全面、系统且具有前瞻性的数字化战略规划。明确数字化转型的长期目标、阶段性任务以及关键绩效指标，确保数字化转型与企业整体战略目标紧密契合。深入分析企业所处行业特点、市场竞争态势以及自身业务流程与运营模式，精准定位数字化转型的重点领域与突破口，如生产制造环节的智能化升级、营销与客户服务的数字化创新、供应链管理的数字化协同等，以点带面推动企业整体数字化转型进程。

第三，加大技术创新投入与管理力度。设立专门的技术创新研发基金，确保有充足的资金用于数字技术研发、应用与升级。积极与高校、科研机构开展产学研合作，建立长期稳定的合作关系，借助外部科研力量提升企业技术创新能力与水平。加强企业内部技术创新管理，建立完善的技术创新项目管理体系，从项目立项、研发过程监控到成果评估与转化，实施全流程精细化管理，提高技术创新项目的成功率与效益。

参考文献