企业数字化转型如何影响绩效：数字营销与数字生产

付剑茹, 陈 妍,叶猛华

(1.江西师范大学 财政金融学院 ,江西 南昌 330022；2.江西路投实业有限公司，江西 南昌360100 )

一、引言

随着以大数据、云计算、人工智能、物联网和5G通信技术为代表的新一代数字技术迅猛发展，数字经济已成为引领全球经济和社会变革的重要驱动力。新冠疫情下数字技术在疫情防控和复工复产中的突出表现则进一步推动了数字化技术的应用与普及，也促使更多的企业加快数字化转型步伐。

学术界针对中国经济的数字化转型做了大量的研究。学者们主要围绕数字化转型的概念界定和内涵特征[1-5]、数字化转型助力传统行业转型升级的模式和路径[6-14]、创新[8][15]、空间效率优化[16]的影响、新冠疫情下中国政府、产业、社会的数字化转型机遇与挑战[17]等展开。现有研究取得了很多有效成果，也获得了很多共识，对推动数字经济战略的落地实施起到了重大推动作用。不过，现有研究在以下三方面仍存在进一步深化的空间：一是研究对象多为宏观经济和产业，探讨微观企业数字化转型的文献较为少见；二是核心解释变量一般为宏观层面或产业层面的数字化转型水平，鲜见以微观企业数字化转型程度为核心解释变量的研究；三是没有区分微观企业数字化转型在需求侧与供给侧的差异性。

鉴于此，为了弥补和完善现有文献的不足，本文通过文本挖掘法，从企业对人工智能、区块链、云计算、大数据(以下合称为“ABCD等技术”)等数字技术的应用程度来度量企业数字化转型程度，区分微观企业数字化转型的不同阶段，理论分析并实证研究企业数字化转型对绩效的影响及其机制。本研究的主要贡献集中在三个方面：第一，本文探讨传统企业数字化转型对绩效的影响；第二，本文区分需求侧和供给侧，探讨企业数字化转型中数字营销和数字生产对企业绩效的影响机制和路径差异；第三，一般认为，互联网通过“去中介化”，连接供需双方，解决了信息不对称问题，是数字化转型提升企业绩效的重要路径之一。本文对此进行了理论分析和实证检验，得出不同于以往研究的结论。

本文其余部分安排如下：第二部分为理论机制与研究假设。从新一代数字技术的本质特征出发，分别从企业数字化转型的数字营销和数字生产视角，分析了企业数字化转型对绩效的影响机制并提出研究假设；第三部分为数据与研究设计；第四部分为实证检验；第五部分为进一步分析，探讨“去中介化”是否为企业数字化转型提升绩效的路径之一；第六部分为内生性讨论；最后是研究结论与政策建议。

二、理论机制与研究假设

(一)企业数字化转型对绩效的总体影响

相比于传统的信息与通信技术，以大数据、5G、物联网、云计算和人工智能为代表的新一代数字技术更注重全时空的网络和信息流连接，强调网络化、数字化和智能化①。互联网技术突破了地理空间和时间的约束，企业与企业、社会以及消费者之间可以进行全时空、频繁且及时的沟通；借助于互联网数据处理和收集技术(区块链技术、互操作技术、存算一体化存储与管理技术、可视化与人机交互分析技术、真伪判定与安全技术、物联网技术等)各种信息均可以数据化并得到很好的处理与保存；各类大数据上传云端，通过云计算和人工智能技术进行处理、分析、学习、优化、搜索、推理、决策及反馈，从而大大提升企业决策的科学性和及时性，以及执行的自主性②。

创新来源于对现存碎片知识的重新组合[18]。多样性技能、思想和文化的充分交流，会催生更容易接受非常规与非传统想法的宽松文化氛围，不断激发生产者的创造力，从而带来创新[19-21]。因此，知识、技能、思想以及文化等的传播对于创新而言异常关键。传统企业的数字化转型，可以加强与客户、上下游企业、同行业协会以及政府等的实时互联，使信息低成本、迅速、实时地产生、分享和交流，进而促进企业创新活动的开展和创新成果的产生。

创新成本高，风险大。由于销售能力和销售边界的限制，创新产品经常面临着销售量过低，以致收入很难覆盖前期成本的困境，这严重阻碍了企业进行创新投入的积极性，使得企业在进行创新决策时显得过于谨慎。通过数字化转型，企业销售边界可以无限扩展，只要成功推出符合客户需求的产品③，就有可能吸引到足够多的客户，单位成本便可以降到足够低的水平，这将会激励企业加大创新投入[22]。同时，网络化、数字化与智能化，也有利于企业对各种信息的搜集和分析，企业对自己在整个社会和行业中所处的竞争态势更为明了，促使企业持续保持高度的竞争积极性和警觉性，从而不断加大研发力度，以强化自己在竞争中的优势地位。

另外，企业数字化转型会引发技术变革[23]，而这些技术变革又会带来伴随性管理变革，继而引发伴随性组织变革、理念变革以及文化变革。这些伴随性变革又反过来促进进一步的技术创新和伴随性变革，再辅以互联网的乘数效应，最终促进企业绩效的上升[24]。

由此，本文提出假设H1：企业数字化转型能显著提升企业绩效。

(二)企业数字化转型不同阶段对绩效影响的差异

据中国信息通信研究所统计，自2018年底开始，中国移动互联网月活跃用户数以及人均上网时长均呈现停滞趋势。2018年，腾讯董事长马化腾在公开信中声称：数字经济的上半场已经接近尾声，下半场的序幕正在拉开。而数字经济的主战场，正在从数字消费向数字产业转移。对应于数字经济在需求侧和供给侧的发展，企业数字化转型也呈现出明显的差异性特征。对应需求侧，企业数字化转型主要聚焦于数字营销；对应供给侧，则主要着力于数字生产。二者关注的焦点和追求的目标存在巨大的差异，对企业绩效的影响机制和路径大相径庭。具体分析如下：

1.数字营销

数字营销是指消费市场针对商品的数字内涵而发生的消费，以个人为用户，以日常生活为应用场景，其本质是个人虚拟化，增强个人生活消费体验，具体表现是个人衣、食、住、行、医等生活场景的全面线上化，互联网对个人高品质生活追求的不断满足。通过不断提升消费者的消费便捷性和挖掘消费者的消费诉求，数字营销对企业的影响主要体现在销售能力的提升。阐述如下：首先，改善消费体验。互联网降低消费者产品搜寻、比较成本。同时，通过商品问答版块、评论版块、商品介绍视频版块，顾客可以更加立体全面地了解商品，提升购物体验。传统实体店保留了消费者深入获取产品信息的优势，而线上销售则为消费者提供了更便捷的购物选择[25]，显而易见，这种多渠道销售模式，更有利于消费者实施购买行为[26]。

其次，推行精准营销。消费者购物偏好是一种重要的市场信息，对于市场营销决策具有重要的参考价值。消费偏好千差万别且具有动态性，企业通常难以观察。但是在互联网模式下，企业可以通过互联网点击跟踪消费者的个人行为，根据消费者的浏览足迹来确定消费者的购买意向和行为模式，进而推介相应的产品，以促进交易的完成[27]。人工智能甚至可以计算出消费者的颜值，分析出消费者的购物偏好，使得企业营销高度精准化[28]，从而吸引更多消费者并增强消费者的粘性。

再次，提升售后服务。售后服务是销售工作重要的一环[29]。消费者的维权意识不断提高，消费观念也在不断变化，售后服务的优劣是消费者关注的重点，售后服务的提高能显著提升企业的销售业绩。售后服务质量越高，消费者满意度越高，有助于消除顾客在购买商品时的疑虑情绪，也有助于为企业带来更多回头客，是企业保持或扩大市场份额的重要因素。传统实体店经营模式下，顾客面临售后期内丢失购买收据、售后态度差、售后流程复杂和售后周期长等难题。在电商环境下，企业可以通过与消费者之间连续的、及时双向的信息交互来解决传统售后存在的问题，同时，消费者可以更加便捷地对产品和服务给予完整和实时的评价和反馈，有助于促进企业售后服务质量的提升。

最后，挖掘长尾市场。按照帕雷托法则(Pareto Principle)，企业80%的利润来自20%的产品。传统的企业大都遵循这种思想，将其主要精力集中于20%的优质客户和主流市场。不过，随着网络时代的兴起，Chris(2006)[30]提出长尾理论(LongTail)，认为庞大的长尾利基商品或服务种类乘以极小的单项长尾利基商品销售量，其总体销售额极为惊人，所获取利润并不亚于主流市场。企业依托互联网连接技术和信息处理技术，拓展了信息传播渠道，使交易双方搜寻成本显著降低，从而挖掘出更多潜在销售机会和渠道。企业服务于大众或中小企业，虽然每个用户交易规模较小，无法比拟头部“高端”客户的交易规模，但由于互联网产品的边际成本和搜寻成本接近于无，数量庞大的大众或中小企业需求“积沙成塔”，一样能为企业创造收益，形成互联网市场的长尾。

因此，据上所述，本文提出假设H2：企业数字化转型通过数字营销，能显著提升企业的销售能力，进而增加企业绩效。

2.数字生产

数字营销解决了人类获得产品的方便性问题，但没有改变产品质量和差异性问题，也没有涉及产品生产效率问题。它们是把成型产品，以更加便捷(或者多渠道)的方式送到用户手中，产品在其开始销售之前就已经定型了，质量、差异性以及生产效率如何，互联网的消费端是不进行控制的。而数字生产则把触角延伸到产品定型之前，乃至产品使用的全生命周期之中，其目标为：产品质量上乘，差异性显著，生产效率提升，生产运营成本下降。供应链伙伴及客户交易后服务响应及时，效率高且服务体验友好。数字化生产对企业的影响主要体现在产品质量和差异性、生产运营及管理水平、资产运营效率等方面。阐述如下：

第一，创新促进研发，大数据提升研发针对性。微笑曲线理论将企业产业链分为研发、制造和流通三个环节。正如前文所述，传统企业数字化转型会极大促进企业创新，而创新是研发的源头。同时，万物互联、大数据搜集以及云端实时人工智能处理等使得企业能及时充分了解客户的差异性需求，并快速开展有针对性的研发活动。

第二，智能制造实现大规模个性化定制。在企业不进行数字化生产的情况下，企业也可以生产出个性化的产品，但是无法实现差异化需求的低成本批量生产。进行大规模的差异化生产，无疑会使得产品生产流程复杂化，降低企业生产效率，并进一步表现为消费需求动态性和大规模生产所需要的需求稳定性之间的矛盾，最终表现为消费者个性化需求与生产者规模经济效应之间的“不兼容”。最终，为了使得经营效益最大化，生产者只能选择其平衡点，寻求非标准化生产和标准化生产的适当组合[31]，而进行相应的产业互联网化，企业可以借助人工智能技术以及高效的物联网等技术，实现智能制造。帮助企业在满足绝大多数个性化需求的条件下，实现产品的大规模标准化生产[32]，提升产品的个性化程度。

第三，提升供应链管理水平。企业生产活动由一系列业务流程构成，在既有资源条件下，企业竞争优势来自业务流程的优化。供应链实际上就是一种业务流程模型。从广义上来讲，供应链可以区分为内部供应链和外部供应链。内部供应链包含采购、制造、销售等部门。外部供应链则包含了供应商、制造商、销售商和最终用户。信息技术是推动供应链管理的重要因素，各种信息系统应用的发展，极大地促进了现代供应链管理理念的实现以及组织结构转变[33]。互联网和跨组织信息系统使得企业不用追求对所有合作伙伴的完全控制，而是将企业的生产活动改为由若干个核心企业主导，形成新的价值分工体系[34]。具有消费者需求信息优势的大型互联网平台，将消费者需求信息作为供应链管理的导向，有助于提升供应链企业运作的敏捷性，实现对客户需求快速响应[27]。此外，数字技术有助于供应链形成闭环，使得供应链管理不只局限于传统的企业生产活动全过程，还延伸到产品的使用、回收、再制造和再销售等环节[35]。

第四，构建产业生态圈。Paul(1994))[36]将自然生态系统原理应用于社会科学，打破了以行业划分为前提的传统战略理论的限制。企业不是单独的个体，而是整个商业生态的一部分，除了竞争之外，企业之间的相互合作也值得关注[37]。对于企业来说，社会经济环境和其他企业构成了其生存的外部环境，如何从中获取有效资源，提升企业绩效，依赖于企业与外部环境的物质和信息交流。供应链管理是针对企业原有价值链的改造，产业互联网解构企业传统价值链，并使之与互联网价值链重组，形成“跨链”共生现象，将原本相互独立的价值链进行相互融合，创造出新产品、新服务的新商业模式[4]。这种互联网下的产业生态，不仅有利于企业发现价值，还能够创造新的价值。而且，得益于非竞争性的合作，企业间的信息流转更为高效，使得系统内企业更好地把握消费者的需求变化。把企业价值创造活动变成柔性动态系统，既能帮助企业规避核心能力刚性的风险，又能满足多边群体价值转移的多元化需求[7]。

第五，数字化协同提升资产运营效率。数字技术可以把产业上下游连接起来，打通上下游企业间的信息和数据流，重构传统产业的业务链和产业链[3]。互联网平台可以把工厂、供应商和客户紧密地连接融合起来，帮助企业拉长产业链，形成跨地区、跨厂区的互联互通，推动企业的融通发展，使各种生产要素能够高效共享[38]。也能把企业内部设备、生产线统一起来，加强企业内部信息交流的及时性，提高企业运营效率，推动整个制造服务体系智能化[39]。以物流业为例，阿里集团通过构建菜鸟网络，使得各物流企业可以相互借调物流资源，从而有效提升企业服务效率，减少配送空载率。而京东则利用互联网技术将自营零售业务与物流物业有效结合，实现了仓配一体化服务，通过云计算分配就近仓库进行配货，并计算出最佳的配送路径，极大地降低了仓储费、配送费等成本，提升了资产运营效率。

据此，本文提出假设H3a：企业数字化转型通过数字生产，能提升产品质量、差异化水平以及生产运营管理水平，进而促进企业绩效增加。

假设H3b：企业数字化转型通过数字生产，提升资产运营效率，进而促进企业绩效增加。

三、数据与研究设计

(一)样本选择与数据来源

本文选取2014—2019年A股所有上市公司为研究样本。在样本选取过程中，做了如下筛选工作：首先，本文去除掉一些数据缺失严重的样本；然后，因为金融企业的特殊属性，本文剔除了金融类企业；再次，通常来讲，ST企业财务数据会比较异常，因此本文剔除了ST企业；最后，由于信息行业与数字技术的特殊联系，本文剔除了信息类企业。得到了一个包含16个行业2121家上市公司为期6年的平衡面板数据，共12726个观测值。并且，通过翻阅中国互联网网络信息中心历年发布的《中国互联网络发展状况统计报告》，发现自2014年开始，移动互联网用户数量趋于平稳。因此，本文认为无论是数据的稳健性，还是样本数量维度、时间维度以及行业类型维度都非常符合实证检验的要求。

本文所有的财务数据以及公司年报均来源于wind数据库。企业数字化转型程度评价指标是以公司年报为基础，通过python程序提取关键词词频，再计算得出。为了减少异常值对于实证检验的干扰，本文涉及的所有连续变量均采用1%的缩尾处理。

(二)研究设计

为检验假设H1，本文设置模型(1)：

Perfoi,t=β0+β1Interi,t+∑Controls+εi+εt+εi,t

(1)

其中，下标i为公司，t为年份。被解释变量为企业绩效(Perfo)。杨德明和刘泳文(2018)[40]采用了每股收益和总资产收益率两个指标来度量企业绩效。不过，本文认为，每股收益并不适合作为企业绩效的衡量指标。首先，每股收益难以反映公司股本数的变化，其次，由于各企业中每股所包含的价值不同，难以进行横向比较。本文的数据结构具有“大N小T”特征，使得每股收益不适于横向比较的劣势放大。因此，本文采用总资产收益率(ROA)度量企业绩效，同时采用净资产收益率(ROE)进行稳健性检验。

解释变量为企业数字化转型程度(Inter)。首先，建立企业数字化转型关键词库(包含96个关键词)；其次，根据python程序的运行原理和关键词的适用性，最终选择云计算、大数据、物联网、人工智能、智能终端、移动互联网、新一代信息技术、网络协同、区块链、互联网、线上线下、线上营销、电子商务、在线、数字化平台、电子化平台、互联网平台、交易平台等18个关键词；再次，利用python程序对公司年报的文本进行对应关键词的词频统计④；其后，将关键词词频进行加总。考虑到各公司年报的长短不一，我们将加总的关键词词频除以年报总字数作为企业数字化转型水平指标；最后，为了不使指标数值过小，将得到的数值统一放大10000倍，考虑到计算得出的数值存在小于1和等于零的情况，为了取对数以及保证取对数后的数值大于零，我们将计算得出的数值加1，再取对数，形成最终的企业数字化转型程度指标。

根据相关理论，并参考相关研究，选取以下控制变量：第一，由于企业规模会影响企业财务指标(比如营业收入)，因此，本文控制企业规模(Size)；第二，由于企业的战略变革通常需要大量资金，企业通常会加大财务杠杆，但是财务杠杆对于企业绩效的影响并不属于互联网技术投入提升企业绩效的内容，因此，本文控制企业的财务杠杆(Lever)；第三，营业外收入不属于本文所考察的企业绩效内容。而且，利用营业外收入调节企业绩效是上市公司的常见做法。基于此，本文控制企业的主营业务比率(Ratio)；第四，控制公司上市年限(Life)。上市年限反映了企业的生命周期，新上市的企业往往更具活力，有更好的业绩表现，上市年限较长的企业，改制工作难度大，其经营业绩和财务状况较差[41]；第五，控制行业固定效应、所有制固定效应以及年度固定效应。相关变量的定义见表1。

表1 变量定义

对假设H2和假设H3，通过中介效应模型进行检验。通常来讲，企业的销售能力最终会表现在企业产品销售额度上，在财务指标上则表现为企业营业收入。因此，本文选用了营业收入对数(Sales)作为销售能力的代理指标。构建模型(2)和模型(3)检验假设H2。如果销售能力是一个有效的中介变量，则Inter应该会显著影响Sales，Sales也会显著影响企业绩效；同时，模型(3)中Inter系数应显著小于模型(1)。

Salesi,t=b0+b1Interi,t+∑Controls+εi+εt+εi,t

(2)

Perfoi,t=c0+c1Interi,t+c2Salesi,t+∑Controls+εi+εt+εi,t

(3)

杨德明和刘泳文(2018)[40]认为数字化转型通过差异化中介变量推动了企业业绩的提升，并采用销售毛利率对差异化进行量化。确实，销售毛利率最能反映企业产品质量和差异化水平。不过，我们认为，除了产品质量和差异化水平外，数字化转型之数字生产对生产运营及管理水平也会产生重要影响，使得企业能做到精细化管理，生产运营及管理成本费用下降。销售毛利率并没有反映这一点，而销售净利率既反映了产品质量和差异化水平所导致的毛利水平，也能反映精细管理所导致的成本费用下降水平。基于此，我们采用销售净利率(ROS)作为产品质量和差异化水平以及精细化管理水平的代理变量。构建模型(4)和模型(5)检验假设H3a。如果盈利能力是一个有效的中介变量，则Inter应该会显著影响ROS，ROS也会显著影响企业绩效；同时，模型(5)中Inter系数应显著小于模型(1)。

ROSi,t=d0+d1Interi,t+∑Controls+εi+εt+εi,t

(4)

Perfoi,t=e0+e1Interi,t+e2ROSi,t+∑Controls+εi+εt+εi,t

(5)

前文我们论述了数字化转型产业互联网会提升企业的预测能力和柔性。两者的提升有利于企业对产能投资布局进行科学决策，充分利用生产资源，提高产能利用率，从而改善企业绩效。总资产周转率、流动资产周转率以及固定资产周转率等资产营运效率指标反映了企业产能利用率的高低。考虑到指标的涵盖范围，本文选择总资产周转率(Turno)作为企业资产运营效率的代理指标。构建模型(6)和模型(7)检验假设H3b。如果资产运营效率是一个有效的中介变量，则Inter应该会显著影响Turno，Turno也会显著影响企业绩效；同时，模型(7)中Inter系数应显著小于模型(1)。

Turnoi,t=f0+f1Interi,t+∑Controls+εi+εt+εi,t

(6)

Perfoi,t=g0+g1Interi,t+g2Turnoi,t+∑Controls+εi+εt+εi,t

(7)

(三)描述性统计

表2提供了各年度各行业企业数字化转型水平得分。表3提供了各主要变量的均值、标准差、最小值及最大值等描述性统计指标。总体看，各行业数字化转型程度随时间呈上升趋势。从行业上看，根据2019年数据，采矿业和电力、热力、燃气及水生产和供应业是数字化转型程度最低的三个行业，随后是农、林、牧、渔业，数字化转型程度最高的依次是文化、体育和娱乐业、综合业、租赁和商务服务业、科学研究和技术服务业。由此可见，第三产业数字化转型程度较高，而第二产业和第一产业相对较低。

表2 各行业传统企业数字化转型水平年度得分

表3 主要变量描述性统计

四、实证检验

为了保证实证结果的稳健性，本文同时采用了总资产收益率(ROA)和净资产收益率(ROE)作为绩效指标(被解释变量)。另外，除前述构建的数字化转型连续变量指标(Inter)外，我们还构建了数字化转型二分变量指标(In_level)：首先，将连续变量指标(Inter)按大小顺序排列；其次，以均值为界限将样本数据分为两组，小于均值的赋值为0，定义为低数字化转型程度，大于均值的赋值为1，定义为高数字化转型程度。将新的二分变量指标(In_level)替代原来的连续变量指标(Inter)进行稳健性检验。表4提供了假设H1的检验结果。根据表4可知，数字化转型的回归系数为正，且在1%的水平上显著。说明数字化转型显著提升了企业绩效，假设H1得到证实。假设H1成立是符合逻辑的：通过网络化、数字化及智能化，数字化转型使得企业信息收集、处理及流转更为高效和多频，这将极大促进企业创新和伴随性变革，最终显著提升企业绩效。

表4 数字化转型对于企业绩效的总体影响

表5提供了假设H2的实证检验结果。实证模型均含有截距，并对控制变量、年份固定效应以及行业固定效应做了控制，由于篇幅限制，表5以及后续各表均没有列出相应实证结果。表5显示，数字化转型使得企业销售能力得到提升，从而对绩效产生正向影响，假设H2得到验证。这表现在：首先，从第①列和第②列可知，数字化转型连续变量指标(Inter)和二分变量指标(In_level)的回归系数分别在1%和5%置信水平下显著为正，说明数字化转型显著提升了销售能力；其次，从第③列至第⑥列可知，销售能力关于企业绩效的回归系数为正，且在1%的水平上显著，说明销售能力显著提升了企业绩效；最后，控制销售能力后，数字化转型对企业绩效的回归系数小于模型(1)的回归系数。

假设H3a的实证结果列于表6。根据表6第①列和第②列可知，数字化转型程度对销售净利率(ROS)的回归系数为正，且在1%的水平上显著，说明数字化转型显著提升了盈利能力。第③列至第⑥列则显示，当把销售净利率(ROS)和企业数字化转型程度(Inter或In_level)同时放入模型中回归时，销售净利率回归系数为正，且在1%的水平上显著，说明盈利能力显著提升了企业绩效。同时，相比于模型(1)，数字化转型程度回归系数明显下降(ROA为被解释变量：Inter系数由0.6320下降至0.2831，In_level系数由0.4557下降至0.1751；ROE为被解释变量：Inter系数由1.1984下降至0.5088，In_level系数由0.8943下降至0.3397)，说明盈利能力是数字化转型提升企业绩效的重要路径。假设H3a得到证明。

表5 销售能力的中介效应影响

表6 盈利能力中介效应影响(产品质量和差异化、精细化管理)

表7提供了假设H3b的实证检验结果。根据表7可知，数字化转型程度对总资产周转率(Turno)的回归系数为正，且在1%的水平上显著。说明数字化转型对企业总资产周转率产生了显著正向影响。总资产周转率关于企业绩效的回归系数为正，且在1%的水平上显著。说明总资产周转率的改善显著提升了企业绩效。同时，控制总资产周转率后，数字化转型对企业绩效的回归系数小于模型(1)的回归系数。说明资产运营效率是数字化转型提升企业绩效的重要路径。假设H3b得到证明。

表7 资产运营效率中介效应影响

五、进一步分析：“去中介化”能提升企业绩效吗

很多研究者认为，互联网可以连接供需双方，解决了信息不对称问题，去除了中介方的参与，节约了时间、人力、物力等多方面成本，惠及交易双方(肖静华等，2015)[27]。那么，“去中介化”是否也是数字化转型提升企业绩效的路径之一呢？考虑到“去中介化”主要发生在销售端，对成本费用的节省主要体现在销售费用(Cost)，我们采用以下模型检验数字化转型能否通过“去中介化”提升企业绩效。实证结果列于表8。

Costi,t=h0+h1Interi,t+∑Controls+εi+εt+εi,t

(8)

Perfoi,t=j0+j1Interi,t+j2Costi,t+∑Controls+εi+εt+εi,t

(9)

根据表8可知，数字化转型对销售费用的回归系数为正，但是不显著。按照Baron和Kenny(1986)[42]、温忠麟等(2004，2014)[43-44]的研究，此时，中介效应检验结束，销售费用并非数字化转型提升企业绩效的中介变量。再看方程(9)的回归结果，可以发现，控制了销售费用后，数字化转型水平对企业绩效的回归系数与方程(1)的回归系数和显著性水平相差不大。特别值得关注的是，方程(9)的数字化转型水平回归系数要大于方程(1)，再一次说明“去中介化”并非数字化转型提升企业绩效的路径，相反，由于“去中介化”涉及线上平台建设投入以及流量获取成本，销售费用可能不降反升，进而影响数字化转型对企业绩效的提升。

我们认为，数字化转型并非只是简单地将线下客户、线下信息搬到线上，“去中介化”也并非数字化转型的本质特征。阿尔文托夫勒在《第三次浪潮》中早就提出，互联网在交易中的运用，确实会使传统中介(批发商、零售商、房产中介)受到冲击，甚至消亡；但新的中介形式(类似淘宝、京东等大量的网购平台，以及大大小小的淘宝卖家和微商)也在不断产生。互联网技术的使用，确实使得信息的产生和搜集跨越了时空限制，但这产生了两个新的问题，一是数字时代，信息过剩或者说信息泛滥使得消费者无从下手；二是消费者的时间或者说注意力是有边界的，企业产品或服务的线上展示边际成本确实近乎为零，但要获得消费者关注却并不容易。

表8 “去中介化”中介效应影响

六、内生性讨论

企业数字化转型与绩效之间或许存在相互影响的内生性问题，本文采用各省域网站数的对数作为工具变量⑤。网站数是数字经济的基础[10]，企业数字化转型离不开网站支撑，从统计检验的角度看，省域网站数与企业数字化转型程度(Inter)显著相关，相关系数为0.2283。因此，不存在弱工具变量问题。采用工具变量2SLS方法进行内生性检验，检验结果详见表9。

表9 内生性检验

续表

从表9可以看出，模型(1)至模型(7)(即假设1至假设3)内生性检验结果与原结论一致⑥。值得讨论的是模型(8)(即进一步分析中的“去中介化”路径检验)的内生性检验结果。从表9我们发现数字化转型程度(Inter)关于销售费用(Cost)的系数变成了负数且显著，Cost关于绩效(ROA、ROE)的系数变成了正数(ROA回归显著、ROE回归不显著)。由此，一般会认为“去中介化”或许也是数字化转型提升绩效的路径之一，似与前述研究结论并不一致。但进一步分析则会发现两点：一是当控制了“去中介化”变量销售费用(Cost)后，数字化转型程度(Inter)对企业绩效的直接效应(2.0150和4.8412)非常接近于总效应(1.8969和4.8765)，这表明，即使存在“去中介化”的中介效应，也非常有限；二是间接效应(-4.5328和0.0370的乘积)为负，与直接效应相反。按温忠麟等(2014)[44]、MacKinnon(2008)[45]等人的研究，此种情况被称为“遮掩效应”(Suppressing Effects)，即总效应出现了被遮掩的情况，换句话说，“去中介化”不仅不是数字化转型提升企业绩效的有效路径，而且还起到了反作用。这与前面我们的理论分析是一致的。

七、结论及建议

企业数字化转型首先有助于传统企业产生以网络化、数据化和智能化为本质特征的技术变革。万物互联，万事皆成数据，数据即时上传云端，通过人工智能处理大数据并及时决策及反馈。这些技术变革对企业创新、产品供给以及销售均会产生直接影响。创新不仅包括产品研发，还包括产品供给以及销售阶段的创新，创新应该说融合于产品研发、供给以及销售三个阶段，创新的价值最终会体现在产品供给以及销售两个阶段，比如说产品的差异性、质量的稳定性、供给和销售效率的提升性以及售后服务的有效性等。除了直接影响，数字化转型所导致的技术变革会产生伴随性管理变革，继而引发伴随性组织变革、理念变革、文化变革。而这些伴随性变革又反过来促进进一步的技术创新和伴随性变革，再辅以互联网的乘数效应，最终促进企业绩效的上升。

数字营销和数字生产对企业绩效的影响路径存在显著差异。数字营销主要通过提升企业销售能力从而影响企业绩效。而数字生产影响企业绩效的途径有两种：一是通过提升企业产品质量和差异化水平、精细化管理水平，进而提升企业的盈利能力；二是提升企业的资产运营效率。而被业界、理论界以及公众普遍认可的互联网“去中介化”并非数字化转型影响企业绩效的有效途径。“去中介化”并非企业数字化转型的本质特征，旧式的中介会消亡，但新型的中介会产生。简单地将线下经营搬到线上“去除中介化”，并不是数字化转型的本质，也不能消除信息不对称。因为信息会过剩，而大众的注意力是有边界的，会产生新型的信息不对称。

由研究结论可知，数字化转型对传统企业绩效的提升具有显著作用。企业数字化转型通过提升销售能力、盈利能力(产品质量和差异化、精细化管理)、资产运营效率三种路径提升企业绩效，此三种路径符合我国经济转型时期的促消费、供给侧改革、低碳生产等重大经济方针，政府和企业应该给予重视，继续坚持并加强数字化战略的推进。在数字化战略的推进和实施过程中，除了继续完善数字营销相关方面的内容外，数字化战略下一阶段关注的焦点应该是数字化生产。要利用新一代数字技术，改造产品研发及供给的流程和体系，提升研发和供给的效率。要防止简单将产品销售由线下搬到线上的形式化数字化转型。数字化转型的根本目标是使得传统企业形成网络化、数据化及智能化的技术变革，并由技术变革引致伴随性管理变革，继而产生伴随性组织变革、理念变革及文化变革，只有这样，才能真正发挥数字化战略的作用，推动中国传统企业的转型升级。

注 释：

① 在2018年两院院士大会上的重要讲话中，习近平总书记指出：世界正在进入以信息产业为主导的经济发展时期。我们要把握数字化、网络化、智能化融合发展的契机，以信息化、智能化为杠杆培育新动能。

② 在2017年中国“互联网+”数字经济峰会上，马化腾提出：未来就是在云端用人工智能处理大数据。

③ 本文所指产品，除了有形产品外，实际上还包括企业推出的无形产品，如各类服务。

④ 利用python程序进行关键词词频统计时，考虑到年报与学术术语的表述差异，以及python程序的检索原理，我们对关键词进行了些许改动。例如，“人工智能”在年报上可能表述为“智能终端”“智能服务”等其他难以预测的形式，如果我们只检索“人工智能”的词频，很显然会降低检索结果的准确性。因此，本文将关键词的“关键”作为检索的关键词，例如“人工智能”改为“智能”来进行关键词词频统计，并且本文通过翻阅大量年报，确保了新词汇在绝大部分情况下是原来关键词的准确反映。其余关键词也进行了相应处理。

⑤ 网站数数据来自中国互联网络信息中心历年发布的《互联网发展报告》。

⑥ 略有遗憾的是，方程(3)中ROA回归数字化转型水平(Inter)系数不显著，p值为0.13。但不影响研究结论的成立。