制造业上市公司数字化程度的测算及现状分析

崔晓蕾 李啸

摘   要：近些年来，数字经济在经济社会发展中扮演着越来越重要的角色。随着对数字经济的研究逐渐增多，宏观层面数字经济的测算已较为成熟。但关于企业微观层面数字经济的测算还未形成统一的结论。基于此，为了方便后续对企业微观层面数字经济进行深入的研究，通过从数字化程度的测算以及现状这两方面对制造业上市公司进行详细的研究。结果发现，2007—2020年间，我国制造业上市公司数字化程度不断提升，从行业类型上看，企业数字化程度总体上遵循技术密集型、劳动密集型、资本密集型的顺序依次递减。最后对我国制造业企业数字化转型提出了相关的政策意见。

关键词：制造业上市公司；数字经济；数字化测算

中图分类号：F27 文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2023）10-0049-04

引言

近年来，以大数据技术、云计算技术、数字技术应用、区块链技术和人工智能技术等为典型代表的数字技术蓬勃发展，并加速融入各行各业，数字经济在经济社会发展中的重要性已不言而喻，中国、美国、法国、印度等多国已陆续将发展数字经济列为国家战略重点。2020年中国数字经济核心产业增加值占GDP比重已达7.8%，《“十四五”数字经济发展规划》提出到2025年这个比重要达到10%。在全球数字经济蓬勃发展的新时代，已有研究表明数字经济促进了企业的综合竞争力。而为了证实相关结论，关于企业层面数字化程度的测算成为了不得不回答的问题。本文主要从数字化程度的测算以及现状这两方面对制造业上市公司进行详细研究。

一、文献综述

关于数字化程度的测算，国内外政府机构和学者分别从宏观和微观企业的角度采取了不同的测算方法。

（一）宏观层面的测算

在宏观层面上，中国信通院（2017）先后发布了《中国数字经济发展白皮书》和《Ｇ20国家数字经济发展研宄报告》，以数字产业化测算我国数字经济基础部分的规模，在增长核算账户框架下以产业数字化测算我国数字经济融合部分的规模。刘军（2020）将数字经济指数分解为互联网发展、数字交易发展和信息化发展三个维度，其中每个维度均从基础与影响的角度衡量其发展水平，以对我国各省份数字经济水平进行全面度量。谢婧（2022）利用投入产出法测算制造业各行业的直接消耗系数和完全消耗系数，衡量各行业的产业数字化程度，从而反映各行业的数字经济发展水平。为了反映数字化投入在总投入中的重要程度，采用直接依賴度与完全依赖度这两个相对指标，对直接消耗系数和完全消耗系数两个绝对指标进行改善。

（二）微观层面的测算

在微观层面上，祁怀锦（2020）先获取上市公司财务报告附注中披露的无形资产明细项，接着整理汇总出与数字经济相关的无形资产总额，以其占无形资产总额的比例来衡量企业数字经济化程度。赵宸宇（2021）采用文本分析法，先筛选出企业数字化转型的词根，再对上市公司年报借助Python软件进行词根识别计数，并对加总得到的词频进行标准化处理，使用熵值法确定各指标权重，最终得到衡量企业数字化转型的变量指标。洪俊杰（2022）综合考虑了以上两位学者的方法，从上市公司年报中获取计算企业硬件与软件投资、数字化词频的相关原始数据，接着经过处理得到五个衡量企业数字化水平的指标，并通过主成分分析方法最终选择出两个变量作为企业数字化转型的评价指标。

二、制造业上市公司数字化程度的测算

（一）企业数字化程度的测度方法

关于企业数字化程度的测算，以往学者主要从数字化无形资产占比和文本分析两个角度进行。其中，数字化无形资产占比法指的是以上市公司年末数字经济相关的无形资产总和占无形资产总额的比例来衡量企业数字化程度；文本分析法指的是先筛选出企业数字化转型的词根，再对上市公司年报借助Python软件进行词根识别计数，并对加总得到的词频进行对数化或者标准化处理，最终得到衡量企业数字化程度的变量指标。考虑到微观层面的企业数字化程度的测算尚未形成统一的标准，且两个方法都具有一定的科学性，本文分别利用这两种方法对企业数字化程度进行测算。

（二）文本分析法下的企业数字化程度的测度

本文参照吴非（2021）和赵宸宇（2021）的测算方法，先从大数据技术、云计算技术、数字技术应用、区块链技术和人工智能技术等五个方面筛选出数字化转型的词根，再对上市公司年报借助Python软件进行词根识别计数，并对加总得到的词频进行标准化处理，使用熵值法确定各指标权重，最终得到衡量企业数字化程度的变量指标。

其中熵值法是在对经济数据进行权重处理时，为在一定程度上消除主观因素的影响而采用的方法。它能很好反映出一个体系的离散性：随着熵的增加，它的离散性也随之增加。本文运用信息熵的概念，在进行指数分解时，通过求取各子指标的熵值来判定子指标的离散性，进而求出相应的权数，并将各指标按相应的权数加权求和得到总的指标值。本文具体计算过程如下。

1.由于企业的大数据技术、云计算技术、数字技术应用、区块链技术和人工智能技术等五个词频子指标对于总指标企业数字化都是正向指标，故本文将五个词频指标进行正向标准化：

digitalij+ ，i=1，2...，n；j=1，2，3，4，5；

其中，digitalij指的是某年某企业某上述指标的标准值，i是某年某企业的标记值，共有n条企业—年份层面的数据，j是上述五个指标的标记值。

2.将标准化的digitalij平移0.0001个标准值得到digitaladjij以确保不存在0值，并计算每个digitaladjij占各自词频指标的比例pij+。

3.计算出各个指标的信息熵Ej=-k pijlnpij，k>0，0≤Eij≤1，其中k=ln（n）

4.通过信息熵计算出各指标的权重Wj=

5.最后将各指标按权重加权求和得出企业—年份层面的数字化程度digitalij= digitaladjijWj

（三）无形资产占比法下的企业数字化程度测度

本文参照祁怀锦（2020）的测算方法，先从上市公司财务报告附注中获取无形资产明细项的原始数据，接着整理汇总出与数字经济相关的无形资产总和，以其占无形资产总额的比例来衡量企业数字化程度。具体地，将包含“软件”“管理系统”“智能平台”“网络”“客户端”等与数字经济技术相关的关键词，以及与此相关的专利的无形资产明细项标记为“数字经济技术无形资产”，再对每个样本公司的多项数字经济技术无形资产进行年份层面的加总，计算其占本年度无形资产的比例，即为衡量企业数字化程度的指标。本文还对筛选出的明细项目进行了手工复核，以确保筛选结果的准确性。

三、制造业上市公司数字化程度的现状分析

（一）文本分析法下的企业数字化程度现状分析

1.总体现状分析

测算完成的制造业上市公司数字化程度的变化趋势见图1。从整体上看，数字化程度从2007年的0.12‰上升到2020 年的9.05‰，增长了约76.62倍，年平均实际增长率为39.62%，表明2007—2020年期间我国制造业上市公司数字化程度不断提升。从具体年份上看，2007—2013年间，制造业上市公司数字化程度缓慢增加，推测是2008年金融危机所致。2014—2017年间，制造业上市公司数字化程度迅速增长。推测原因是在这段期间，我国正式从金融危机走出来，经济迅速发展，数字经济在政策利好下发展尤为迅速。2018—2020年间，制造业上市公司数字化程度增长减慢。

2.分行业类型现状分析

通过参考许和连等（2017）、何文彬（2020）等研究，采用《国际标准行业分类》（ISIC Ｒev.4）对制造业上市公司进行行业分类。由于获取的上市公司样本行业是按证监会进行分类的，所以本文需要对照两个分类标准进行整合，将样本公司行业按照国际标准进行重新分类。接着将公司按照重新分类好的行业划分为劳动密集型、资本密集型和技术密集型三类。

测算完成的不同行业类型制造业上市公司数字化程度见图2。从总体上看，技术密集型行业的数字化水平最高，其次是劳动密集型行业，最后是资本密集型企业。这与一般情况下技术密集型行业最高、劳动密集型行业最低的结论有所不同，推测是因为劳动密集型行业的制造业上市公司比一般未上市公司更加注重企业的数字化转型。从年份上看，不同行业类型的企业数字化程度都在2007—2020年不断增长。其中，增速最快的是技術密集型行业，年实际平均增速为40.37%；其次是资本密集型的32.95%；最后是劳动密集型企业，为32.15%。

（二）无形资产占比法下的企业数字化程度现状分析

1.总体现状分析

测算完成的结果反映出制造业上市公司数字化程度的变化趋势见图3。从总体趋势上看，2007—2020年制造业上市公司数字化程度从2007年的4.08%增长到了2020年的6.68%。从具体年份上看，2007—2014年间，制造业上市公司数字化程度增长缓慢甚至没有增长，推测与2008年金融危机有着密切的关系。2015—2017年间，制造业上市公司数字化程度增长迅猛，这与词频测算法结果基本保持一致。2018—2020年制造业上市公司数字化程度增长趋缓，这也与词频测算法结果基本保持一致，归因于受到了外部环境和疫情的影响。

2.分行业类型现状分析

接下来将对制造业上市公司进行行业分类。测算完成的不同行业类型制造业上市公司数字化程度见图4。从总体上看，技术密集型企业的数字化水平最高，其次是劳动密集型，最后是资本密集型。这与上文文本分析法测算的结果相一致，可能是因为劳动密集型行业的制造业上市公司比一般未上市公司更加注重企业的数字化转型，而劳动密集型行业的制造业上市公司还是维持在较低的数字化程度。从增速上看，劳动密集型企业增速最快，企业数字化水平从2007年的2.17%增长到了2020年的6.87%；其次是技术密集型企业，数字化程度从2007年的5.20%增加到了2020年8.03%；最后是资本密集型企业，企业数字化程度从2007年的3.09%增加到了2020年的3.32%。

四、结论与建议

（一）结论

随着数字经济在国民经济中占据越来越重要的位置，越来越多的学者不仅开始从宏观层面研究数字经济，而且还进一步从微观企业角度进行研究。为了具体研究企业层面数字经济的各个方面，微观企业数字化程度的测算成为了必须要解决的问题。基于此，本文从文本分析法和无形资产占比法两个角度重点对制造业上市公司的数字化程度进行了测算。

经过测算，两种测算方法下的结果都表明，2007—2020年间，我国制造业上市公司数字化水平总体上呈现上升趋势。这与宏观层面的发展状况相一致，说明我国制造业上市公司也在宏观背景下大力发展数字经济。为了研究不同行业类型上市公司数字化水平是否具有差异性，本文按以前学者的分类标准将样本公司划分为技术密集型、劳动密集型和资本密集型三类进行分析。结果表明，两种测算方法下企业数字化程度总体上都遵循着技术密集型、劳动密集型、资本密集型的顺序依次递减。技术密集型企业因最早应用数字相关的技术要素于生产实践中，故企业数字化水平明显高于资本密集型和劳动密集型企业。而测算得出的劳动密集型企业数字化程度大于资本密集型，这与通常情况下资本密集型企业数字化程度大于劳动密集型不同，表明我国劳动密集型上市公司比资本密集型上市公司更加重视企业的数字化转型。

（二）建议

第一，大力推进产业数字化，促进制造业转型升级。实体经济是国民经济的命脉，而制造业作为实体经济最为重要的组成部分，必须引起相关部门的重视。由于产业数字化具有降低成本、提高效率等优势，对于提高我国制造业国际竞争力具有显著的促进作用，所以，政府部门要出台更多的相关政策，加快推进制造业产业数字化，促进我国制造业转型升级，实现可持续的、健康的发展；企业也要顺应产业数字化的浪潮，要明白产业数字化是利大于弊的决策，加快产业数字化的进程。

第二，完善相关要素支撑，加快相关基础设施建设。企业数字化转型离不开各类要素的支撑与硬件环境的保障。为了加快制造业数字化转型，政府部门必须出台相关政策，向企业提供人才、资金、技术等相关要素支撑，加快相关通信基础设施的建设，保障企业数字化转型。企业也要学习相关先进经验，积极引进相关人才、资金与技术，促进自身数字化转型。

第三，提高创新能力，赋能企业数字化转型。为了更好地在企业数字化转型中发挥创新赋能作用，必须提高企业的创新能力。政府部门要提供良好的创新环境，激发社会各类主体特别是企业的活力。企业要加大创新投入，引进优秀创新人才，提高自身创新能力。

参考文献：

[1]   中国信息通信研究院.中国数字经济发展白皮书（2017年）[EB/OL].

[2]   中国信息通信研究院．G20国家数字经济发展研究报告（2017年）[R/OL].

[3]   刘军，杨渊鋆，张三峰.中国数字经济测度与驱动因素研究[J].上海经济研究，2020（6）：81-96.

[4]   谢靖，王少红.数字经济与制造业企业出口产品质量升级[J].武汉大学学报：哲学社会科学版，2022（1）：101-113.

[5]   祁怀锦，曹修琴，刘艳霞.数字经济对公司治理的影响：基于信息不对称和管理者非理性行为视角[J].改革，2020（4）：50-64.

[6]   赵宸宇，王文春，李雪松.数字化转型如何影响企业全要素生产率[J].财贸经济，2021（7）：114-129.

[7]   洪俊杰，蒋慕超，张宸妍.数字化转型、创新与企业出口质量提升[J].国际贸易问题，2022（3）：1-15.

[8]   吴非，胡慧芷，林慧妍，等.企业数字化转型与资本市场表现：来自股票流动性的经验证据[J].管理世界，2021（7）：130-144.

[9]   许和连，成丽红，孙天阳.制造业投入服务化对企业出口国内增加值的提升效应：基于中国制造业微观企业的经验研究[J].中国工业经济，2017（10）：62-80.

[10]   何文彬.全球价值链视域下数字经济对我国制造业升级重构效应分析[J].亚太经济，2020（3）：115-130，152.

Measurement and Current Analysis of Digitalization Degree of Listed Manufacturing Companies

Cui Xiaolei， Li Xiao

（School of Economics and Management， Nantong University， Nantong 226019， China）

Abstract： In recent years， the digital economy has played an increasingly important role in economic and social development. With the increasing research on the digital economy， the measurement of the digital economy at the macro level has become more mature. However， a unified conclusion has not yet been formed on the measurement of the digital economy at the micro level of enterprises. Based on this， in order to facilitate in-depth research on the digital economy at the micro level of enterprises in the future， a detailed study is conducted on listed companies in the manufacturing industry from the measurement of digitalization degree and the current situation. The results showed that from 2007 to 2020， the digitalization level of listed companies in China's manufacturing industry continued to improve. From the perspective of industry types， the overall digitalization level of enterprises followed a decreasing order of technology intensive， labor intensive， and capital intensive. Finally， the paper puts forward relevant policy suggestions on the Digital transformation of Chinese manufacturing enterprises.

Key words： manufacturing listed companies; digital economy; digital measurement

[責任编辑   兴   华]