制造企业数字化转型评价及影响机制研究——以汽车制造企业为例

王和勇 何泓漫

（华南理工大学电子商务系，广州 510006）

引 言

随着新一轮科技革命的到来，数字经济逐渐成为了全球经济的新引擎，为经济发展提供源源不断的动力。2020年我国数字经济增加值规模达到39.2万亿元，占到了GDP的38.6%，可见数字经济对我国未来经济的发展起到了重要的支撑作用。为了进一步释放数字经济在传统行业中的赋能潜力，在2020年底召开的中央经济工作会议中，习近平总书记指出： “要大力发展数字经济”，中央政治局的第三十四次集中学习时，习总书记再次强调了数字经济健康发展的重要性和必须性，可见数字经济的发展在我国已上升至战略地位。

然而，在我国数字经济迅速发展的同时，传统制造企业正逐渐被市场淘汰。制造业的高质量发展能为我国经济发展提供重要支撑，杨瑛哲等（2018）［1］就曾指出传统的粗放发展模式导致我国制造业长期处于 “大而不强”的尴尬境地的问题，低端制造业比重过高。此外，当下我国传统制造业发展时还面临着市场波动性增大、消费者需求个性化、可持续性发展困难等众多问题，其高耗能、低附加值的特征拖累了我国经济的高质量发展，制造企业的发展急需寻找出路。在新一代信息技术加速创新的时代背景下，有望通过此契机赋能传统制造企业数字化转型，向高端制造业攀升。数字化转型可以帮助企业降本增效、提升产品质量、实现服务个性化、提高市场响应速度；还可以助力绿色生产，促进制造企业的高质量发展。因此制造企业要如何实现高质量、数字化、智能化的转型和发展成为了目前的热点话题。

通过梳理相关文献发现，学者们对企业数字化转型绩效的研究较多，但是对制造企业的数字化转型效果进行评价的指标体系，以及数字化转型对绩效的影响路径研究较少。对制造业数字化转型进行评价，有助于政府和企业了解目前制造业的数字化发展现状，掌握发展弱点，更有针对性地投入资源。对制造业数字化转型影响机制的研究可以帮助政府和企业了解制造业数字化转型的影响过程，辅助转型策略的制定。鉴于此，本文提出了4个研究问题：如何评判制造企业的数字化转型效果？数字化转型对企业绩效真的有作用吗？具体的作用路径如何？我国制造企业具体应该怎样进行数字化转型呢？基于以上问题，考虑到不同产业的异质性，导致其数字化转型的路径等不尽相同，本文以汽车制造产业为例，对其数字化转型情况进行了评价，并探究了数字化转型对其绩效的影响机制，最后据此提出汽车制造企业的数字化转型建议，以此为其余制造企业的数字化转型研究提供参考。

1 文献回顾

1.1 制造企业数字化转型升级

（1）主要概念界定。针对数字化转型的概念界定，Vial（2019）［2］认为企业数字化转型是指通过信息、计算、通信和连接技术组合，触发实体属性的重大变化，从而改进实体的过程。Tiwana等 （2010）［3］认为制造企业的数字化转型是指，通过引进数字技术，实现生产、管理和销售等各个层面的数字化，将企业数据化，增强企业的竞争力，以实现短期和长期利润增值的战略行为。数字化转型是一次全方位变革，不仅仅是IT变革，还是组织、业务、市场、营销、人力资源、产品研发、供应链、制造、财务等企业要素的一次全方位变革。

（2）企业数字化转型动力研究。目前学者们关于企业数字化转型动力的研究涉及了规模、技术、服务、人力、商业模型革新等方面。戚聿东和蔡呈伟 （2020）［4］认为规模效应是企业数字化的重要助力，在相同数字化程度中，规模越大，企业绩效越好。Frank等 （2019）［5］提出以增加技术创新和服务创新实现数字制造。郑琼洁和姜卫民 （2022）［6］认为新一代数字技术、商业模式、竞争模式、新型人力资本积累以及相应的制度变革构成企业数字化转型的关键驱动因素。

（3）企业数字化转型评价指标建设。针对企业的数字化战略实施情况判断、转型评价等指标的建设，很多学者提供了有意义的研究。总结来说，学者们大多从数据要素、组织结构、人才水平、业务流程以及系统与平台等方面来考虑企业的数字化转型评价指标。焦豪等 （2021）［7］使用了以京东集团为对象的案例研究方法，从数据全生命周期管理的角度进行了研究，认为在企业数字化转型的过程中，动态能力、数据要素、业务模式和流程创新活动三者需相互整合协调。万伦等 （2020）［8］依据架构理论，从战略与组织、数字化基础、数字技术应用、业务集成、企业综合集成、产业创新协同6个角度构建了制造企业的数字化转型过程评价指标体系。陈畴镛和许敬涵（2020）［9］运用层次分析法，从技术变革、组织变革和管理变革3个方面对制造企业数字化转型进行了评价。郭芷洛 （2020）［10］从智能应用能力、智能生产能力以及智能技术能力3个方面构建了流程型企业智能制造评价指标体系。

（4）企业数字化转型评价的模型选择。针对企业数字化转型的研究，有学者选择了案例分析的方法，总结转型经验，还有的学者选择了文本挖掘和构建计量模型的方法，对数字化转型效果进行评价。黄俊等 （2018）［11］通过案例研究，构建了我国汽车制造企业智能化转型升级的理论模型。戚聿东和蔡呈伟 （2020）［4］通过文本挖掘考察了数字化程度对企业绩效的多重影响及其机理。王墨林等 （2022）［12］通过文本挖掘和中介效应模型研究了数字化转型对企业国际化广度的影响。

1.2 文献评述

企业的数字化转型是一次全方位变革，企业规模的扩大、技术创新、商业模型革新等都会为其创造动力。针对企业的数字化转型，目前主要的研究方法是案例分析、计量分析以及文本挖掘，还会使用到评价指标体系等工具。总的来说，制造企业数字化转型的研究还不够成熟，还有很多发展和创新的空间。基于以上分析，考虑到制造企业的数字化转型是全方位的变革，本文将从全方位角度对制造企业的数字化转型的总体情况进行评价，并探究数字化转型对企业绩效的影响机制与作用路径。

1.3 研究假设

（1） 总体作用

迈克尔·波特提出的价值链分析模型把所有能增加企业价值的活动分为基本活动和支持性活动，这些活动共同构成了企业的价值链。但不是每个活动都能为企业创造价值，只有特定的活动才能创造财富，这些增加企业价值的经营活动就被称为价值链上的战略节点，是需要我们重点关注的。在波特价值链的理论基础上，可以认为数字化转型帮助企业提高了价值链上的战略节点的价值创造能力。如提高生产效率、产品质量、服务质量，加强了对产品全生命周期的把控，对企业业务与流程进行改革等。数字化转型可以帮助企业通过数据预测业务的发展潜力，做好业务能力建设和业务方向调整等战略决策。综上，本文认为数字化转型通过对企业的各个战略节点进行改革和资源整合，为企业提高经济、运营、管理等价值，据此提出了以下假设1。

H1：数字化转型对企业绩效有正向影响。

企业在进行生产活动的流程中提高数字化程度，有利于增强对各个环节的掌握和把控，实现精细化的生产。厂房内的数字化转型成效直接体现在生产效率提高、产品质量提高、生产错误率下降等方面上。生产活动中涉及的MES、PLM、SCM、ERP等系统的使用，可以帮助企业对车间数据进行实时跟踪、控制和记录，并整体把握产品全生命周期和最优化资源配置，创造更高的价值。

数字工厂使得生产全流程实现了自动化，有利于降低企业的普通员工成本，生产车间仅剩维修系统和管理生产的高素质人员，人员结构优化，员工的平均素质水平提高。且车间管理人员的工作更偏向于解决生产中的问题，不必再对数据进行统计分析，减轻了车间管理人员的工作负担，提高了生产效益和车间管理水平。而企业成本的降低有助于提高企业的绩效。综上，本文认为企业的营业成本率会随着数字化技术的应用降低，据此本文提出以下假设2。

H2：数字化转型会通过降低企业营业成本率来提高企业绩效。

（2） 影响路径

在企业的管理活动中，数字技术对管理变革能力的影响体现在系统应用对企业管理模式的改变上。管理数字化的最常见的方式就是引入ERP系统，但是初期的ERP系统与企业原本的组织结构和管理方式会产生额外的时间成本以及技术培训费用等。在度过了前期的适应过程之后，ERP系统才能明显地为企业提供便利和降低成本。对企业而言，所使用的数字技术种类越多、范围越广、与工作流程结合越紧密，在引入前期所需要承担的管理费用也就越多。但是对于转型中后期的企业来说，随着员工与数字技术和系统之间进行不断协调之后，数字技术的引入一定会逐渐降低管理费用。因为数字化管理将引发企业管理模式的全面变革，从而大幅度提升员工的创新能力和工作效率。数字化技术的应用会提高企业的管理能力，同时后期也会降低管理成本，据此本文提出以下假设3。

H3：数字化转型会降低企业的管理费用率。

数字化营销可以帮助企业的销售人员对用户有更深一层的了解，通过算法提供的用户画像，使用最合适的方式向目标客户推送其最可能感兴趣的产品，以及提供个性化的服务。销售人员将依赖系统对各项信息的分析，更精准地寻找用户、更高效地完成交易。数字化营销有助于实现营销渠道的多元化，整合线上线下渠道。数据要素的大规模收集和应用，还有利于企业更好地掌握库存和产品销量的变化。综上，企业的销售能力会随着数字化技术的应用而大大提升，服务的响应速度得到了提高，同时也会降低企业的销售成本，据此本文提出以下假设4。

H4：数字化转型会降低企业的销售费用率。

2 研究设计

2.1 研究方法

本文参考张爱琴和张海超 （2021）［13］的方法，采用CRITIC-熵值组合权重模型对数字化转型评价指标体系的权重进行测算。该方法不仅考虑了指标的对比强度与冲突性，还加入指标间离散程度的影响，有利于客观地反映指标的权重。

式 （1）中Xij表示原始数据的第i个评价对象的第 j个评价指标， i＝1，…，n， j＝1，…，m。 考虑到指标的单位不同，首先对原始数据进行归一化处理，消除奇异样本数据对结果的不利影响。x′ij表示归一化后的样本。

然后根据CRITIC方法计算各指标的权重。式（2）中Sj表示第j个指标的标准差。在CRITIC法中标准差表示各指标内取值的差异波动情况，标准差越大表示该指标的数值差异越大，越能反映出更多的信息，该指标本身的评价强度也就越强，应该给该指标分配更多的权重。

式 （4） 中rij表示评价指标i和j之间的相关系数。使用相关系数来表示指标间的相关性，与其他指标的相关性越强，则该指标与其他指标的冲突性就越小，反映出相同的信息就越多，所能体现的评价内容就越有重复之处，一定程度上也就削弱了该指标的评价强度，应该减少对该指标分配的权重。

式 （5）中Cj越大，表示第j个评价指标在整个评价指标体系中的作用越大。所以第j个指标的客观权重w′j为：

然后再根据熵值法计算各指标的权重。通过标准化处理之后，再将最小的数据向右平移1个最小单位，本文取0.000000001，然后进行比重处理如式 （7）所示，其中，Yij代表第i个样本第j个指标的比重。

接下来计算各指标的效用值。第j项指标的信息效用值dj如式 （8）所示。

接着得到由熵值法计算得到的各指标的权重w″j如式 （9） 所示。

最后计算第j项指标的综合权重Uj如式 （10）所示，其中β一般取0.5。

2.2 研究对象与数据来源

本文的研究对象是，2018～2020年中国截至2012年上市的64家汽车制造企业（不包含ST股）。本文选取截至2012年上市的企业作为研究对象，主要是希望选取上市后经过市场波动后仍存活下来的企业，这些企业经营比较稳定，比较适合集中于产品升级、公司转型等升值活动，且进行数字化转型活动的可能性较大，很可能度过了数字化转型前期，企业与数字化技术协调之后，进入到转型中后期的红利时期，更有利于研究企业数字化转型的成效。本文数据来源于国泰安金融数据库、东方财富的企业年报、企知道专利数据库等。

3 实证分析

3.1 数字化转型情况评价

（1）指标体系的建立

为了有效测量制造企业数字化转型升级的实际情况，需要建立一套制造企业数字化转型评价指标体系，在阅读大量文献的基础上，本文将按科学性、系统性、独立性、层次性、可操作性的原则来选择制造企业数字化转型升级评价指标。

谨遵科学研究的规范性和严谨性要求，在陈畴镛和许敬涵 （2020）［9］的研究基础上，本文建立的制造企业数字化转型评价指标体系如表1所示，通过三方面进行评价，分别是技术变革能力、组织变革能力和管理变革能力。

表1 制造企业数字化转型评价指标体系

续 表

（2） 结果分析

根据CRITIC-熵值组合权重模型测算得到各指标综合权重之后，对研究对象进行评价，按上市公司首字母排列之后的各企业数字化转型结果如表2所示，可以看出评价结果差距较大。其中82.8%的企业从2018～2020年是有转型成效的，虽然大部分企业2020年受到了新冠肺炎疫情的影响，但是技术、组织和管理变革能力都得到了明显的提升。其余17.2%的企业维持了现状，数字化转型效果不明显，且部分企业存在略有后退的迹象，该小部分企业受新冠肺炎疫情影响较大。按企业规模，即资产总额分成3组，得到第一、二、三资本梯队。64家企业中，国企有32家，民营企业31家，外资企业仅1家。53家企业在进行了3年的转型之后有了进步。3个资本梯队中，第一和第二资本梯队的两家国企以及第三资本梯队的1家民营企业在3年内的数字化转型中取得了巨大的进步。总的来说，64家企业中53.13%的企业都有不小的进步。没有进步的11家企业中，63.63%的企业是国企，27.27%是民营企业，0.09%是外资企业，国企占比较高。7家没有进步的国企占所有国企的21.87%，其中3家是已经处于较高数字化水平的企业，其余4家企业的数字化水平不高，但是仍未进行下一步的转型升级工作。由于第三资本梯队中也有高数字化水平的国企，所以认为国企没有较高数字化水平且有所退步的原因与企业资本无关。3家没有明显进步的民营企业占所有民营企业的0.1%，其中两家为第一资本梯队，1家为第三资本梯队。但是仅第一资本梯队的1家企业本身已有较高数字化水平，其余两家企业的数字化水平本身不高，但仍未成功推进转型工作。

表2 制造企业数字化转型评价指数

3.2 模型设计

本文将对总营业成本率在数字化转型与企业绩效之间的中介作用，以及数字化转型对企业绩效的影响进行研究。中介效应模型可以分析自变量对因变量影响的过程和作用机制。检验中介效应的方法有很多种，如逐步法、Bootstrap法和Sobel检验等。本文借鉴大多数学者选择的温忠麟和叶宝娟 （2014）［14］提出的检验流程，提出了以下模型。

变量名称及其说明如表3所示。式 （11）～（16），分别对应模型1～6，其中i和t分别表示个体企业和年份，β0为截距项，β1为主要解释变量的估计系数，β2为中介变量的估计系数，Control为控制变量，βm为控制变量的估计系数。μi分布表示个体固定效应的虚拟变量，εit为误差项。

表3 变量名称及其说明

本文建立的计量模型的被解释变量为资产回报率（ROA）、管理费用率（ManaFee）和销售费用率（SaleFee），其中资产回报率为企业的绩效指标。管理费用率和销售费用率主要是用来研究数字化转型对企业总营业成本率的影响路径。主要解释变量为数字化转型（Change）。

本文的假设2认为数字化转型可能可以通过影响企业的营业成本来影响企业绩效。为了验证这些假设，选择了1个中介变量——总营业成本率，即总营业成本占营业收入的比例。

在参考相关研究文献之后，选择了企业规模（Size）、 权益乘数（EquityMul）、 营业稳定性（Stab）、流动资产周转率（Liq）、固定资产（FixAsset）作为控制变量组。企业规模为企业资产总额的对数，反映了企业的资产规模。权益乘数反映了企业的负债程度，股东投入的资本在资产中占的比例越小，财务杠杆越大，风险越大。营业稳定性反映了企业的盈利结构，指数越高，则企业的主营业务越突出，生产经营更稳定。流动资产周转率反映了企业的资产利用情况。固定资产反映了企业的基础设施情况。

3.3 实证结果

变量的描述性统计由表4所示，在1%的显著性水平下，所有变量都符合正态分布，说明样本质量良好。仅少数公司权益乘数的数值较大，说明存在个例，其余公司的资产结构都较合理。各变量之间的相关性都低于0.7，且几乎都低于0.4，说明不存在严重的多重共线性。

表4 变量的描述性统计结果

本文通过冗余固定效应测试、Hausman检验等测试最终选择了个体固定效应模型。为了消除误差项的异方差，对个体效应进行了加权。最后用广义线性回归来估计个体固定效应模型，得到结果如表5所示。

表5 模型1～4回归结果

表5中4列数据分别为模型1～4的结果。可以从模型1的结果中看出，在1%的显著性水平下，数字化转型可以显著提高企业的资产回报率，H1得到了实证支持。从模型2的结果可知，在1%的显著性水平下，数字化转型也可以显著降低企业的总营业成本率。于是合理猜测数字化转型是通过降低成本而影响到企业绩效的。从模型3的结果中可以看出，在1%的显著性水平下，总营业成本率对企业绩效有显著的负向影响。从模型4的结果中可以看出，在5%的显著性水平下，总营业成本率和数字化转型对企业绩效的影响都是显著的，且数字化转型对企业绩效的正向影响从1.6189降到了1.5273，总营业成本率对企业绩效的负向影响从0.0856降到了0.0337，所以表明总营业成本率在企业数字化转型和企业绩效之间发挥着中介效应，H2得以证实。

于是下一步将研究数字化转型对总营业成本率的具体影响。由于总营业成本包括营业成本、管理费用、销售费用、财务费用等各项成本，本文仅对企业的管理费用率和销售费用率进行研究。

表6中两列分别为模型5和6的结果。可以从模型5的结果中看出，企业数字化转型会显著降低企业的管理费用率，H3得到了证实。从模型6的结果中可以看出也会显著降低企业的销售费用率，H4得到了证实。

表6 模型5～6的回归结果

3.4 稳健性检验

本文选择了将绩效指标企业的资产回报率替换为净资产收益率（ROE）来进行稳健性检验（表略）。由检验结果可知，模型1、3、4的效果良好，假设1、2再次得到了验证，即企业的数字化转型会显著提高企业的净资产收益率，以及数字化转型会通过降低企业的总营业成本率而提高企业的净资产收益率。

4 结论与启示

4.1 结论

根据本文的研究，得出以下结论：

（1）汽车制造企业的数字化转型总体情况较好，2018～2020年过半数企业的转型指数得到了提升，民营企业数字化转型指数进步的企业占比较国有企业更多；（2）数字化转型对企业绩效起到了显著的正向作用。由本文的测算结果可知：数字化转型指数每增加1%，企业的资产回报率将提高1.6189%；（3）数字化转型可以显著降低企业的总营业成本率。由本文的测算结果可知：数字化转型指数每增加1%，企业的资产回报率将降低0.2306%。且总营业成本率在企业数字化转型和企业绩效之间的确发挥着中介效应； （4）数字化转型会显著降低企业的管理费用率和销售费用率。已知企业数字化转型会显著降低总营业成本率后，对其具体影响进行研究，结果表明，数字化转型指数每增加1%，企业的管理费用率和销售费用率将分别降低0.0549%和0.1383%。

4.2 启示

数字化转型对企业绩效有显著的正向促进作用。根据本文测算结果，为更好地促进制造企业的数字化转型升级和发展，本文提出如下几点建议。

（1）管理精细化。企业在积极改进产品生产的同时，内部运营也需要得到保障，精细化的管理可以提高企业内部的工作效率。通过ERP等系统的应用与组织的改革，提升了管理人员的工作效率，进一步提高企业的管理能力，实现动态调整企业业务、优化资源配置。

（2）服务精准化。精准化、个性化的服务可以降低企业的营销成本，提高企业核心竞争力。在个性化定制的生产流程成熟之后，结合大数据与智能推送，企业的个性化服务能力可以得到大幅度提升，精准定位目标客户，提高客户的满意度和忠诚度，同时也会提高企业的核心竞争力，降低企业营销成本。

（3）应用系统化。数字化系统的应用是制造企业的管理模式在进行数字化转型时最主要的方式，数字化系统的应用建设可以满足某特定部门的需求，但是同时还需结合组织结构以及管理模式的改革，才能使应用的功能深入企业内部，发挥其更大的作用。

（4）关注国企发展。目前国有企业的数字化转型情况落后于民营企业，政府可以对其投入更多的关注，如通过改革绩效制度、适当下放改革权限等方式，加大国企的改革力度。