企业数字化转型对财务绩效影响的路径研究

张丽（广州华商学院 广东 广州 511300）

一、引言

数字化通常是指企业对产品、服务、流程信息技术运用的关注程度（Belyakova，2019）。信息技术被视为一种资源和能力（Makadok，2001）。数字化信息技术可以让企业迅速监测和应对市场变化，决定生产什么产品和服务，保留或淘汰哪些产品和服务（Moeuf A et al.，2018）。数字化时代那些善于捕捉技术知识的企业被赋予了无限创造的可能性。如宝钢集团打造数字化欧冶云商平台，借助数字化技术建立共赢产业生态圈；长安汽车建立数字研发体系，以数据驱动技术提升；红岭纺织集团利用数字技术形成C2M消费模式，客户直接参与订单设计，提升体验感，减少产品积压，提升效率，增加利润。高度数字化的企业总能保持着与外界的密切联系，减少新品开发风险，快速被市场所接受。同时数字信息水平高的企业也更容易提高企业内外部的关联，对市场变化产生更快速的反应。数字化已经越来越成为改善企业市场表现的重要驱动力。

数字化经济背景下，企业都十分关注自身企业数字化能力及文化的培养。企业数字化转型实际是企业组织结构和业务流程“同时变迁”的双向变革过程（应瑛等，2022）。因此，本文将研究视角转向经营模式和制造过程的数字化，同时研究了组织灵活性和技术适配性调节作用路径。这不但丰富了企业数字化转型管理方法的理论基础研究，也为传统企业进行数字化战略转型提供了重要的参考依据，本文研究在理论和应用层面都具有一定的研究意义。

二、文献回顾

已有文献对企业财务绩效的影响机理做了丰富大量的研究。高管特征方面，从高管性别（陈文婷等，2022）、法律背景（王佳，2021）、学术经历（崔小雨等，2018）、任期、异质性（郭玉冰，2021）、高管薪酬（李文勤等，2017）、高管持股（魏文君，2017）等方面进行了实证研究。影响因素方面，研究发现，并购（曹兴，2022）、绿色技术创新（解学梅等，2021）、绿色创新（席龙胜，2022）、社会责任（李茜，2022）、环境绩效（吕靖烨，2020）、供应链整合（韩艳旗等，2021）会影响企业财务绩效。信息技术方面，一些研究认为，信息技术的有效运用能够改善企业经营环境，提升财务绩效（张中强，2012；吴金南等，2014；王丽等，2016）。财务绩效评价方法方面，由最初的因子分析法（吕振君等，2013）、AHP财务评价体系（秦海敏，2013），发展到DEA模型（王婧，2017）、TOPSIS模型（陈君一，2020），研究方法得到了不断拓展。

关于数字化的相关研究最早开始于上个世纪90年代末期（Breez，1999）。此后，一些学者研究发现，公司财务、行政数字化能有效提升公司价值，提高工作效率和绩效（Albiman & Sulong，2017），数字化水平与创新绩效显著正相关（黄节根等，2021；吴宣，2021）。另外，有很多学者针对不同行业，如新零售业（向南，2022）、制造业（封伟毅，2022）、养老服务业（盛见，2021）、图书出版业（张冰越，2020）等分析数字化转型的实现路径、逻辑以及内在机理。随着大数据浪潮的到来，部分学者将研究视角转向了数字技术对财务绩效的影响，发现大数据技术对制造企业（冯文娜等，2022）、零售企业（徐德安，2022）、上市农业企业（邱浩然等，2022）等企业的财务绩效具有正向促进作用。大数据可以动态提升组织能力、创新能力，提升企业财务绩效（吕晶晶，2020）。杨玉龙等（2021）、蔡清龙（2021）等则以具体企业为例，对数字化和财务绩效的关系进行了研究。

通过文献梳理发现，现有研究多从理论或案例角度展开讨论，实证研究分析较为不足，缺乏数据验证。企业的数字化是一个十分复杂的过程，应该全面考虑企业的组织、管理、资源、流程的内在联动协调机理。已有研究大多是孤立的单向研究，缺乏多因素的综合考虑。企业数字化是否会影响企业财务绩效，以及具体如何影响是本文研究的主要内容，特别是在企业不同的组织灵活度和技术适应性下，其影响机理和传导机制是否会发生变化，是本文需要进一步探讨的。

三、假设提出

（一）生产流程数字化对企业财务绩效的影响。生产流程数字化重构是指制造型企业将制造技术与网络技术、计算机技术深入融合和交叉，改善产品性能，打造新型能力，实现数据驱动制造的过程。具体来说，一方面，生产流程数字化的实施可以对生产流水线进行实时监管，强化生产质量，减少停机和养护成本，提高设备运行效率。另一方面，生产流程数字化可以帮助企业打造生产制造的协作网络平台，摆脱“加工厂堡垒”，完成设计制造各时期的信息共享和供应链自动化，提升制造能力的同时提升生产效率，降低产品成本。企业大数据分析能力（冯文娜等，2022）、智能制造水平（应里孟等，2020）、技术变迁（杨瑛哲等，2018）、架构创新（颉茂华等，2018）、供应链整合度（王莉，2016）都会影响企业数字化转型的实施效果，进而影响财务绩效。生产流程数字化能够实现智能制造，提升效率产能，优化互联网配置，有效组织资源，减少供给不足和产能过剩，同时数字化产业链条一体化，能够实现柔性生产、靶向生产，减少企业库存，降低成本，提升绩效。基于以上分析，本文提出以下假设：

H1：生产流程数字化正向影响企业财务绩效。

（二）经营模式数字化对企业财务绩效的影响。我国企业正面临着工业化和数字化变革的双重使命，新兴技术的创新融合能够为企业带来效益提升。经营模式的数字化，能更精准地影响目标群体进行价值创造活动，实现数据共享，将客户的偏好与内部结构的流程再造迅速融合，能够更好地为客户提升服务价值，增加客户粘性。数字化信息技术（大数据技术、数据挖掘、云计算等）能激发企业转型动力（Belyakova，2019），促使企业寻求新的经营模式（李武威等，2019；杨俊等，2020），提升创新能力（安家骥等，2022），正向影响企业盈利水平和财务绩效。从制度视角来说，企业数字化转型实际是新旧制度的一种重构与扩散（应瑛等，2022），这种重构可以促进经营模式的创新，通过组织学习、组织管理变革提升增长动力，提升企业财务绩效（李鸿磊、黄速建，2017）。基于以上分析，本文提出以下假设：

H2：经营模式数字化正向影响企业财务绩效。

（三）组织灵活性的调节作用。数字化缩短了技术和产品的生命周期，并引发了超级竞争（Brynjolfsson，2009）。所以，企业应对市场反应和推出产品的速度就决定了未来的价值优势，这要求组织具有一定的灵敏性和灵活度。组织结构的灵活性能够减少组织官僚惰性的同时提升资源的流动性，这有利于应对瞬息万变的市场需求变化，助力数字技术转型成功（王鹏翊，2021）。传统管理模式组织传达路径过长，反应不迅速，沟通成本高，无法适应现代企业复杂的竞争环境（安家骥等，2022）。灵活组织可以快速优化传导路径，让企业在数字化变革中得以迅速应对市场变化，抢占先机，提升竞争力。基于以上分析，本文提出以下假设：

H3：组织灵活性在生产流程数字化对财务绩效的影响中起正向调节作用。

H4：组织灵活性在经营模式数字化对财务绩效的影响中起正向调节作用。

（四）技术适配性的调节作用。不管是生产流程还是经营模式的数字化，都会与原有组织、流程、模式之间产生难适应和不融合的风险。只有信息技术适应数字化信息技术带来的转变，才可以将数字生产流程和数字商业模式完美地嵌入到组织结构中，实现企业价值创造。技术适配性强的组织能够在数字化转变中不断调整优化，及时改进并适应新环境。组织的良好技术适配性调整也显示了组织结构层级的优化程度，能够保证企业稳定经营，降低数字化转型升级风险。技术适配性会让生产流程数字化更加“柔性化”，可以为顾客量身打造定制化产品，提升客户满意度，实现企业价值创造。技术适配性能够有效解决商业模式改变下的不兼容问题，促进信息技术与环境的有机融合，助力数字化转型成功（王鹏翊，2021）。基于以上分析，本文提出以下假设：

H5：技术适配性在生产流程数字化对财务绩效的影响中起正向调节作用。

H6：技术适配性在经营模式数字化对财务绩效的影响中起正向调节作用。

四、数据收集与变量设置

（一）样本和数据收集。本次数据是通过发放调查问卷收集，为了保证问卷的适用性，特邀请两名数字化战略的专家和三名数字化技术的专家进行预测试，收集专家意见对问卷不断进行修改和优化，最终确定问卷文本，然后通过企业QQ群、企业微信群和实地调研等方式发放调查问卷。研究共回收405份问卷，其中有效问卷372份，有效回收率为91.85%。在统计学部分首先在Excel上初步整理数据，然后使用Spss 26.0软件对数据进行一般资料分析、了解受访者的基本资料，并进行信效度分析，得出问卷的信效度，最后对数据进行回归分析以及调节效应的检验，旨在探究生产流程数字化程度、经营模式数字化程度、组织灵活性、技术适配性对财务绩效的影响和作用机理。

（二）变量度量。全部相关变量的测量，经过专家们的经验检验，本文统一使用5点Likert量表，数值1到5分别表示“非常不同意”到“非常同意”。财务绩效设计了四个题项来测量，主要收集受访者所在企业数字化转型前后的企业资产增长率、销售增长率、投资增长率、净利润增长率四个指标测量财务绩效的变化情况。生产流程数字化通过设计五个题项来测量，主要体现在信息技术下供应商关系、产品和服务、生产与运营、营销以及顾客关系的变化过程。经营模式数字化设计了六个题项来测量，主要收集企业数字化转型中新技术如何拓展合作伙伴、信息组合、交易方式、员工激励、盈利方式以及运作流程，这样可以促进原有经营模式向数字化业务模式的成功转型。组织灵活性设置了四个题项来测量，对计划改变响应速度、分配资源和交付的速度以及新产品上市时间进行描述。技术适配性设置了三个题项来测量，具体包括新技术融合速度、新旧资源联合程度、缓解新资源冲击。

五、数据及实证结果分析

（一）描述性分析。一般资料分析通过频数分析得出受访者每个群体的占比是多少，进而掌握受访群体的基本资料情况。从表1可知，从企业规模分布来看，样本大部分为“200人以下”，共有184个，占比为49.46%；200—1 000人样本的比例为30.11%。受访企业年龄“4—10年”的比例为50%。“民营”的比例为64.52%。所属行业中超过二成样本为“轻工业”企业。

表1 受访者所在企业基本情况表

（二）信度分析。只有问卷具有较高的可信度，才能保证研究结果的真实与科学，因此，进一步对调查问卷的可信度进行研究，针对本文调查问卷中涉及到的问题，学术界在进行信度效度检验时，通常使用的方法是内部一致性系数检验，也就是用Cronbach’s的α来进行判断。其中，α的取值范围为0—1，α的数值较大时，表明问卷具有较高的内部一致性，即可信度比较高。

本文认定α的数值如果在0.8以上，则表明问卷具有较高的信度，如果α的值在0.6—0.8之间，则表明问卷具有一般的可信度。本文中α的数值均在0.8以上，表明问卷具有可靠的信度，可以进行下一步分析。

表2 量表信度分析

（三）效度分析。运用Bartlett球形检验和KMO检验的度量标准发现，当统计量大于0.9时表明非常适合使用因子分析的方法；当统计量在0.8—0.9之间时，表明适合使用因子分析的方法；当统计量在0.6—0.8之间时，表明效度比较一般，较适合使用因子分析的方法；当统计量小于0.6时，表明不适合使用因子分析的方法。从表3可以看到，本文中KMO统计量＞0.8，说明问卷适合使用因子分析。

表3 KMO和巴特利特检验表

在因子分析表中，共同度值用于排除不合理研究项，方差解释率值用于说明信息提取水平，因子载荷系数用于衡量因子（维度）和题项的对应关系，从下页表4因子分析表可知，所有研究项对应的共同度值均高于0.5，说明研究项信息可以被有效地提取。同时，KMO值大于0.8，数据可以被有效提取信息。另外，旋转后累积方差解释率＞50%。意味着研究项的信息量可以有效地提取出来，效度分析通过。

表4 因子分析表

（四）相关分析。随后，对问卷的各个维度进行相关性分析，结果如下页表5所示。相关性分析显示，各个维度之间的相关性分析显著性水平p＜0.05，说明各个维度之间具有显著的相关性，可以进行回归分析。

表5 相关分析表

（五）假设检验。

1.主效应检验。将生产流程数字化、经营模式数字化作为自变量，将财务绩效作为因变量进行线性回归分析，从下页表6可以看出，模型公式为：财务绩效=1.019+0.182×生产流程数字化+0.413×经营模式数字化，模型R方值为0.231，意味着生产流程数字化、经营模式数字化可以解释因变量（财务绩效）23.1%的变化原因。对模型进行F检验时发现，模型通过F检验（F=35.672，p=0.000＜0.05），这说明生产流程数字化、经营模式数字化中至少一项会对财务绩效产生影响。生产流程数字化的回归系数值为0.182（t=2.644，p=0.009＜0.01），意味着生产流程数字化会对财务绩效产生显著的正向影响。经营模式数字化的回归系数值为0.413（t=4.998，p=0.000＜0.001），意味着经营模式数字化会对财务绩效产生显著的正向影响。总结分析可知，生产流程数字化、经营模式数字化均会对财务绩效产生显著的正向影响。假设1和假设2成立。

表6 回归分析结果

2.调节效应检验。对于组织灵活性、技术适配性在生产流程数字化、经营模式数字化和财务绩效之间的调节作用的验证，本文参考温忠麟和叶宝娟（2013）调节作用的检验方式，基于本文提出的研究假设，选择层次回归法探究组织灵活性、技术适配性是否在生产流程数字化、经营模式数字化与财务绩效之间起到调节效用。在Spss 26.0中，将财务绩效作为因变量，生产流程数字化、经营模式数字化作为自变量，组织灵活性、技术适配性作为调节变量，若自变量与调节变量交互项的回归系数显著时，则表明存在调节作用，反之则不存在调节效应。同时考虑到共线性问题，因此在展开分析前先对自变量、调节变量以及因变量进行标准化操作处理。

由表7到下页表10可知，调节作用分为三个模型，模型1中包括自变量（生产流程数字化、经营模式数字化），以及企业规模、企业年龄、企业类型、所属行业等4个控制变量（表中省略）；模型2在模型1的基础上加入调节变量（组织灵活性、技术适配性）；模型3在模型2的基础上加入交互项（自变量与调节变量的乘积项）。

模型1的目的在于研究在不考虑调节变量（组织灵活性）的干扰时，自变量（生产流程数字化、经营模式数字化）对于因变量（财务绩效）的影响情况。由表7到表10可知，自变量（生产流程数字化、经营模式数字化）呈现出显著性，意味着自变量（生产流程数字化、经营模式数字化）对于因变量（财务绩效）会产生显著影响关系。

调节效应可通过模型3中交互项的显著性进行查看，由表7到表10可知，两个自变量和两个调节变量之间的四个交互项呈现出显著性，意味着自变量（生产流程数字化、经营模式数字化）对因变量（财务绩效）影响时，调节变量（组织灵活性、技术适配性）在不同水平时，影响幅度具有显著性差异，交互项的回归系数为正值，说明调节变量具有正向调节作用，假设3、4、5、6成立。

表7 组织灵活性在生产流程数字化对财务绩效影响中的调节效应

表8 技术适配性在生产流程数字化对财务绩效影响中的调节效应

表9 组织灵活性在经营模式数字化对财务绩效影响中的调节效应

表10 技术适配性在经营模式数字化对财务绩效影响中的调节效应

从以上分析可知，本文所提出的模型有效，假设成立，这为我国企业数字化转型实施路径找到了理论依据，同时也验证了数字化转型和财务绩效的关系，这也正是本文的研究贡献之一。

六、研究结论及建议

（一）研究结论。经过以上分析不难发现，企业数字化转型是一个十分复杂的过程，企业数字化是企业组织、管理、全面创新提升核心竞争力的数字化战略。企业数字化转型无论是制造流程数字化还是经营模式数字化都能显著提升企业财务绩效，同时组织灵活性和技术适配性能够正向调节数字化和财务业绩之间的关系。

（二）建议。未来数字驱动将引领企业不断前进，为了应对企业数字化转型升级的影响，企业必须储备相应的数字化人才，建立完整的产业链，拓展上下游数字化产业生态圈。首先，宏观层面上，国家应该建立相关的扶持奖励政策，助力数字化转型推动经济发展。微观层面上，企业应多向优秀企业借鉴学习，指导自身数字化转型升级，积极运用数字化信息技术在企业生产流程、经营模式上，提升数字化转型成功率。其次，数字化转型中的企业是否拥有丰富的人力资源和技术经验是数字化转型成功的关键因素。为此，企业除了重点关注财务绩效的提升外，更应通过激励措施引进数字化人才，重视数字化人才培养，助力数字化转型成功。再次，数字化驱动是让企业“动”起来，比如流程的再造、模式的调整、创新研发、战略的真正转变。企业在数字化转型中应充分考虑自身条件，选择恰当的转型路径，不管是经营模式数字化还是生产流程数字化，亦或者是二者的结合转型，都要注意不同情景下组织灵活性和技术适配性对二者的调节作用。最后，企业应该把数字化从技术层面提升到战略层面，不仅仅是简单业务流程和信息技术的融合，更应该从经营模式、生产制造流程战略层面提升对数字化的认识。企业在运用信息技术、数字创新提升企业影响力的同时，应注意组织灵活性和技术适配性，推动企业更好地联动，提高灵活性，加速产品更新迭代，降低产品成本，占据竞争优势。企业应抓住数字化的机遇，利用数字技术为企业赋能，提升管理和创新水平。

本文的局限性在于，没有进一步从企业内外部环境因素方面考虑其对数字化转型的影响，未来可以进一步从这方面深入研究。