数字化水平、服务化战略与企业可持续成长

郭晓川，王延霖，李萌萌

（1.上海大学 管理学院，上海 200444；2.内蒙古工业大学 经济管理学院，呼和浩特 010051；3.内蒙古大学 经济管理学院，呼和浩特 010021）

0 引 言

根据中国信通院发表的《中国数字经济发展报告（2022）》，2022年中国数字经济规模达到50.2万亿元，占GDP比重达41.5%，我国已形成横向联动、纵向贯通的数字经济战略体系。“十四五”数字经济发展规划明确要求，到2025年产业数字化转型迈上新台阶，其中制造业数字化、网络化和智能化水平更加深入。从企业角度而言，数字化是企业在生产、管理、销售等层面［1］引进数字技术的过程，核心是收集信息、处理数据、应用数字技术来辅助管理者决策［2］。随着企业不断拥抱数字化，管理者们发现数字化成效并非一个确定性答案，在应用数字技术进行生产流程改造的过程中出现了资源挤占问题，而且成效显现的时间较长，数字化同样出现了类似“IT悖论”的情况，即“数字化悖论”。

我国作为第一制造大国，制造业企业却普遍存在“大”而不“强”的问题。根据2022年《财富》世界500强排行榜显示，虽然我国制造业企业数量规模较大，但在利润创造、盈利水平方面与世界500强公司平均水平的差距仍然较大。并且，我国制造业企业还面临打破低附加值生产模式、向价值链高端攀升的艰巨任务，例如，制造智能手机所需的射频芯片高端市场和高端滤波器市场基本被国外公司所垄断，使得我国虽是世界最大的手机生产国，却依然受到国外企业的掣肘；又如，在高端显示器制造领域所需的ITO靶材，国内产出效率极低，而进口一台相关设备价格高昂，导致我国高端显示产品的生产受到限制。我国制造业企业仍存在“低端锁定”现象，不利于其长期生存和发展，因此亟须通过转变发展动能来提高可持续成长能力。如今，数字技术已成为助推经济发展的新动能，但是在制造业企业中数字技术的应用是否同样存在“数字化悖论”？数字化又能通过何种路径打破制造业企业低附加值生产模式的困境以实现可持续成长呢？

目前学者们对于数字化水平与企业可持续成长方面的研究已逐渐摆脱单一的概念阐释和理论探析，而不断面向企业管理问题去探讨数字化价值。倪克金和刘修岩［3］发现数字化水平的提升不但可以提高包括销售、生产和决策在内的各类劳动效率，同时能够帮助企业构建灵活支持部门来提高企业反应速度、节约营业成本。陈银飞等［4］发现数字化为企业的轻资产运营提供了基础，并且在不同的轻资产化程度下，数字化水平对企业成长的影响存在双重门槛效应。这些研究表明数字化水平对企业可持续成长具有巨大潜力，但这种关系是复杂的，可能是非线性的，并且受其他变量的调节，所以仅关注技术投资可能是不够的［5］。EHRET和WIRTZ［6］发现制造业企业收集了大量的市场数据，但缺乏必要的能力来利用这些数据，并且企业在数字化投资后通常没有明确的战略，并不清楚企业应该如何利用海量数据来创造更多的商业机会［5］。因此，企业如何基于数字技术开发新的组织业务以大幅增加企业价值创造，成为数字化水平提升到达成可持续成长目标之间的一大挑战。

从实践上看，数字化水平提升的另一影响就是诱使组织产生适应性变革［7］，数字技术的应用除了能够在底层技术上与工业生产过程产生深度融合以外，也深刻改变着消费者、市场和生产者之间的关系。企业数字化与服务化战略之间存在内在相关性，如用于产品维护的早期预警信号、自动生成的产品和客户分析报告、实时记录和跟踪客户信息等，集中体现了数字化水平提升与服务化战略在关键特征上的关联［5］。数字化衍生出多种价值创造路径，其中个性化服务、集成服务和整体解决方案、产品柔性化定制服务、远程监控运维服务等服务价值主张不但迎合了制造业企业提高产品附加值、实现价值链升级的现实需求，也正在使其经历业务模式由流程驱动转向场景驱动，互动重点由产品功能转向客户体验的巨大转变［8］。汽车产业中单纯的汽车制造投资回报率不到5%，而围绕汽车开展的各类服务化投资回报率则高达10%左右［8］。比亚迪借助AI等数字技术，根据顾客需要提供技术指导、资讯以及汽车维修保养等增值服务，使客户能够通过微信平台随时发起售后服务请求，并实现对服务过程的实时监控。海尔集团基于数字基础实现服务创新，服务化效益大幅攀升［9］。广州浪奇从全面生产制造向非核心业务外包的服务化模式转变，改变了以往收入下滑与成本激增的局面。然而，并非所有企业的服务化战略实施都是成功的，华北制造的产品延伸性服务化模式就带来了发展困境［10］。所以，释放数字化价值、实现企业可持续成长的路径之一是否为面向客户、面向市场、面向产品而进行运营和组织变革？服务化战略［11］，即制造企业从单纯生产产品转变为“制造 + 服务”集成，将企业价值链延伸到更高附加值的服务业领域的战略，是否为应对前述挑战的一条可行之计呢？

综上所述，数字化对企业可持续成长的影响仍是一个复杂问题，不同的数字化水平与企业可持续成长间的作用机制尚不清晰。因此，本文主要探讨制造业企业的数字化水平提升对企业可持续成长中短期绩效和长期价值的影响，以及服务化战略实施在两者关系中的中介效应，以期为制造业企业数字化和服务化的管理实践提供参考。本文的边际贡献如下。①在研究立意上，将数字化水平与企业可持续成长联系起来，并从企业可实施的战略变革视角识别企业数字化影响可持续成长的作用机理。②从研究内容上，构建系统GMM动态面板模型，充分考虑各变量间可能存在的时滞效应，并按照时间维度将企业可持续成长划分短期绩效和长期价值，深入探讨数字化水平提升对企业可持续成长的渐进性影响。同时，开展多重情境下的异质性研究，以更科学、更有针对性地指导不同类型制造业企业的数字化实践。

1 研究假设

1.1 数字化水平与企业可持续成长

企业可持续成长的概念最早提出时是指企业利润在增长的同时，财务资源不能被消耗殆尽，也有学者将企业可持续成长理解为企业在面对社会、经济、技术等环境变化时如何维持竞争优势的问题［12］，因此，企业要实现可持续成长，不仅应着眼于短期内的经济增长，还要考虑企业盈利的长期持续增长。企业既要考虑当前经营目标和短期绩效的实现，又要确保在未来复杂、动态的经营环境中长盛不衰，最终实现企业价值最大化。

数字化水平提升帮助企业实现可持续成长，主要在于其可以驱使企业向网络化、去中心化、跨边界化等特征进行转变，从而获取规模经济。①网络化特征改变主要表现为企业从线性发展转变为循环的、多头、多中心并行的网状产业生态圈发展，在这一过程中，企业能够获取新的资源网络、生态网络和价值网络，网络的外部性和爆炸性能够快速圈拢吸纳新客户［13］。同时，企业在网络中也更容易获得其他主体的支持，从而降低交易成本，改善经营成效［14］。②去中心化特征转变有利于传统制造业企业市场信息对称性的不断完善，实现产销、供需等信息交流模式的精准对接，缓解信息不对称带来的资源配置效率低下［15］，以更低的成本满足不断提升的需求。③跨边界化特征转变提高了制造业企业向新领域和新需求拓展服务和进行创新的能力，数字技术能够辅助企业快速响应消费者需求向个性化、分散化定制的转变，增加组织灵活性和敏捷性［1，16］。海尔依托数字化水平提升打造各类生态品牌，正是因为数字技术赋予其超强的新领域挖掘能力而实现了向大健康、服装、物流、智慧城市等多头业务的网状发展，在扩展客户群、吸纳新客户的基础上还提高了针对每一个案的需求满足能力，规模经济不言而喻。

然而，数字化水平的提升也存在一定的缺陷。只有部分企业能从数字化水平提升进程中获益，很多情况下组织会低估引入新技术的成本和难度［17］。比如，各类新数字技术的应用要对原本正常运行的企业系统添加新变量，会造成企业整体的系统性失调，并且相关的人员培训、工作流程重新规划等内部升级也会增加管理成本［1］。同时，数字化过程中往往伴随着风险和不确定性，企业数字设施建设也具有前期固定投资成本较高的问题［18］，即数字化水平越高，越有可能对企业可持续成长产生负面影响。

结合前文对企业可持续成长的内涵所界定的短期和长期两个方面，总体来说，在数字化早期，由于引进数字技术高昂的投入成本以及数字化水平不高而导致的内部系统需要重新调整升级，此时各类成本比企业所能获取的利润更高，难以带来企业短期绩效的提升，尤其在相对传统的制造业企业中，企业必须放弃原有内部流程和惯例才能去更好地适应新的数字化流程和惯例，导致新流程、新惯例与现有操作系统产生较大冲突，甚至会出现一些不良财务后果。而随着数字化水平进一步提高，企业适应了新的数字化流程和惯例，网络化、去中心化和跨边界化的特征也为原来业务单一的企业带来了新资源、新客户和新能力，企业不仅可以获取新的价值创造途径，而且可以获得良好的规模经济效益，实现长期价值增加。据此，提出如下假设。

H1a 数字化水平与制造业企业短期绩效之间存在负向影响关系。

H1b 数字化水平与制造业企业长期价值之间存在正向影响关系。

1.2 数字化水平与服务化战略

战略变革源于管理者做出的一系列有目的的战略变动，管理者会根据组织愿景和内外部环境变化进行关键资源调整［19］。数字化水平提升带来的大量新机遇会使企业重新考虑其现有业务管理系统或批判性地反思战略［20］。制造业企业从重视产品的生产制造到关注服务提供［21］、从原先单一的产品生产到兼顾生产和服务的综合经营模式的转变过程就是企业实施服务化战略的过程。

数字化水平能驱动制造业企业实施服务化战略主要有两方面原因。①从内部视角来看，传感器、数据仓库、大数据分析和用户界面等是企业数字化水平提升进程中的主要落脚点，这些硬件设施和软件应用的部署提高了企业价值创造的能力［22］。通过不同经济体之间潜在链接的巨大增长，企业收集、分析有关生产、产品和客户的数据，并据此进行管理决策，实现自动化和实时化转变，不仅降低了传统数据获取过程中的成本，还扩展了企业开展服务化业务所需的信息、知识和技能［7］。如，家电制造企业基于传感器的数据采集与分析推动了智能家居集成服务的兴起，在工业产品中配备传感器提升了产品交付后的质量检测和故障排查等基于产品的服务能力。②从外部视角来看，数字化的浪潮与市场供求关系发生重大变革密不可分［23］，定制化、个性化、差异化的产品需求激发了用户参与生产活动的热情，并推动企业向用户开放参与的权限［24］。此外，随着数字化水平的不断提升，产业边界愈加模糊和消失，加剧了市场竞争和产业替代，甚至跨行业的替代已成为颠覆原有产业市场格局的重要战场。在市场环境快速变化的背景下，制造业企业不能再固守原有的产品制造模式，必须“破局”寻找新利润增长点来实现企业成长。ANDREA等［25］和COREYNEN等［26］认为市场竞争情况有效促进了企业实施服务化战略，提高了产品核心竞争力和抵御低成本竞争品威胁的动力，肖挺［27］发现在市场压力下，无论效率高低企业都参与了服务提供。因此，数字化水平越高，越能增强企业改变价值主张和价值创造的柔性能力以及在面向外部环境变化的实时响应能力，激发外部用户参与热情，所以内外部因素的共同作用使得制造业企业可以采取不同于以往的方式创造和获取价值，服务化战略成为一种新的成长路径。据此，提出如下假设。

H2 数字化水平越高，越有利于制造业企业实施服务化战略。

1.3 服务化战略的中介效应

一方面，数字化所具有的“低时延、广覆盖、大连接”特征能够强化企业与客户的深度互动，用户参与、用户创造催生了制造业的服务创新意识和能力［28］。服务化战略是制造业企业关注点和业务逻辑的改变，从需求角度赋予产品新的功能价值。核心产品和附加服务之间的有效互补可以使客户愿意接受原先并不理解和不需要的产品，为客户带来利益的同时实现企业提高市场规模、增加营业收入的目的［29］。数字化水平的提高，除了能提升制造业企业基于产品的维修、保养、检测等基本技术支持和售后、租赁、物流等服务的供应能力外，还有助于企业以即时、高效、低成本、模块化的方式进行客户关系管理，为客户提供个性化解决方案和小规模定制。这些基于客户的高端服务不仅具有更高的附加值，也有助于提高企业议价能力。如，企业数字化水平越高，越能够充分发挥客户关系管理系统的功效，企业可以在客户购买产品初期通过主动关怀、解决购买中的关键难题以促成短期交易，并在客户购买后及时了解产品使用情况，适时进行“产品关联分析”，推荐相关产品以提高用户长期粘性，通过实时追踪变动趋势、掌握客户流动情况以及时进行客户挽回。所以，释放数字化价值的关键在于企业能否实施有效的服务化战略，当企业的数字化水平越高时，企业越容易了解产品使用情况和客户个性需求，并主动提供更有价值的服务来建立更持久的买卖关系［30］，从而实现短期产品销售增加、长期规模经济扩张的效果，达到企业可持续成长的目的。

另一方面，企业数字化投资需要大幅增加价值创造和价值分配以产生回报，“产品—服务”的集成组合更简单、更明确且成本更低［5］。战略变革是高风险活动，决策失败将造成资源错配和浪费［31］，对传统制造业企业而言，服务化战略是以轻资产投入的形式来提升单一产品价值的一种变革，虽然需要涉足以前不熟悉的业务领域，但总体仍是基于原有产品和客户。同时，数字化水平越高，越能够帮助企业搭建更优良的资源调配和跨域整合平台［32］，分析和利用产品和客户数据是企业服务化战略不断成熟的前提。

综上所述，数字化水平的提升不但提高了制造业企业实施服务化战略的意识和能力，也是服务化战略成功的前提。更重要的是，服务化战略是以较低的成本和风险提升产品价值的一种解决方案，所以制造业企业需要通过提供多元的服务业务来塑造更持久稳定的客企关系和创造更丰富的利润来源，而这些最终都将反映到企业的可持续成长中。因此，服务化战略在数字化水平与企业可持续成长关系中发挥中介效应。据此，提出如下假设。

H3a 服务化战略在数字化水平与企业短期绩效间发挥中介效应。

H3b 服务化战略在数字化水平与企业长期价值间发挥中介效应。

综上所述，本文模型如图1所示。

图1 理论模型Fig.1 Theoretical model

2 研究设计

2.1 样本选取和数据来源

在“十二五”期间，尤其是2012年——云计算落地元年开始，泛在获取、海量存储、智能处理、数据挖掘等数字技术不断取得新进展，引发社会生产方式的深刻变革，从生产型制造向服务型制造、从传统产品制造向产品和服务整体解决方案的转变成为制造业发展新趋势。据此，本文选取2012—2021年中国A股制造业上市公司作为研究样本，删除ST、*ST类的上市公司、去除相关数据缺失和2012年后上市的公司样本，最终保留1 079家样本公司。本文财务数据主要取自WIND和国泰安数据库，非财务数据通过登录巨潮资讯网获取公司年报后利用Python程序对关键词进行抓取。

2.2 变量定义

2.2.1 被解释变量：企业可持续成长（Grow） 一方面，企业要实现可持续成长，必须有效利用其经济资源来满足市场并通过扩张来获取利润，ROA是应用最广泛的衡量企业盈利能力的指标，反映企业每单位资产所能创造的净利润情况。另一方面，企业成长性代表了一种可持续增长能力［33］，Tobin’s Q值常被用来衡量企业价值和成长机会，成长机会越高，赚取超额报酬的可能性越高［34］。参考上述文献的核心思想，本文采用ROA税后净利润/总资产和Tobin’s Q值分别从短期和长期反映企业可持续成长。

2.2.2 解释变量：数字化水平（Digital） 数字化是企业应用数字技术的过程，本文借鉴国外主流文献对数字化底层技术及其应用的关键词归纳［35-36］，以及我国学者吴非等［37］对于人工智能、大数据、云计算、区块链等数字技术的特征词总结，采用内容分析法从企业年报文本中挖掘相关信息。①由研究团队成员基于现有研究和《中国数字经济发展白皮书》《中国数字经济研究报告》等研究报告讨论并构建数据词典；②随机抽取10家企业的年报样本以人工方式验证Python程序在抓取关键词上的可靠性和准确性，确保程序正确后对所有公司年报进行数字化相关关键词的词频统计；③对数字化关键词词频进行汇总以反映各企业各年份的数字化水平。数字化关键词字典如表1所示。

表1 数字化水平的关键词字典Tab.1 Keyword dictionary of digitalization level

2.2.3 中介变量：服务化战略（Service） 对实施服务化战略的企业，采用“主营业务收入明细”项中“服务化业务收入总额占主营业务收入总额的比重”度量［38-39］，而未实施服务化战略的企业服务收入占比均为0。

2.2.4 控制变量 选择与企业短期绩效和长期价值最相关的因素设置控制变量：①企业规模（Size）用企业员工总数的自然对数表示；②企业年龄（Age）采用当年年份减去企业成立年份后的企业年龄自然对数表示；③企业偿债能力（Debt）采用企业资产负债率衡量，即总负债与总资产的比值；④冗余资源（Slack）是组织内部所拥有的资源量与所需要的资源量的差额，能够为企业业务拓展提供资金保障，采用企业流动资产与流动负债的比值衡量；⑤固定资产水平（Fixed）主要反映企业的经营资产结构，企业的利润率和企业价值均会受到经营资产结构的影响［40］，以企业固定资产占总资产的比重进行衡量。

2.3 实证模型

由于高绩效的制造业企业更有能力和意向实施数字化和服务化战略，为避免内生性问题，采用系统GMM动态面板模型。此外，数字化水平对服务化战略及企业可持续成长的影响均可能存在滞后效应，因此对服务化战略做滞后1期处理，相应地对数字化水平做滞后2期处理。具体模型如下。

其中，Control为控制变量，ε为随机干扰项。为排除异方差问题，回归时以企业为单位进行聚类处理。

3 实证结果与分析

3.1 描述性统计与相关性分析

主要变量的均值、标准差与相关系数如表2所示。其中，Digital-2的标准差值为109.46，反映出企业间数字化水平的差距较为明显。Service-1均值为3.35，表明中国制造业企业服务化战略实施的平均水平为3.35%，整体水平不高。企业数字化水平、服务化战略实施情况与企业可持续成长两个维度均呈现显著的负相关关系。所有变量的平均方差膨胀因子（VIF）为1.07，可排除多重共线性的影响。

表2 描述性统计与相关性分析Tab.2 Descriptive statistics and correlation analysis

3.2 实证结果分析

为了检验数字化水平与企业可持续成长之间的关系，利用式（1）进行回归分析，结果如表3所示。第2列及第4列结果显示，数字化水平与制造业企业短期绩效ROA显著负相关，系数为-0.406（p ＜ 0.01），与制造业企业长期价值Tobin’s Q显著正相关，系数为3.232（p ＜ 0.1），说明数字化水平对企业可持续成长中的短期绩效产生抑制作用，而对长期价值具有促进作用，即数字化改造所产生的资源挤占、系统重构等问题带来的不利影响是暂时的，数字化水平越高越有利于企业长期价值的获得，H1a和H1b得到支持。

表3 主效应与中介效应检验结果Tab.3 Test results of main effect and mediating effect

采用式（2）检验数字化水平对服务化战略实施情况的影响关系，回归结果如表3中的列5所示，企业数字化水平与服务化战略的实施呈显著正相关关系，回归系数为1.825（p ＜ 0.1），H2得到验证，说明制造业企业数字化水平的提升是企业内部资源重新配置和战略调整的驱动因素之一。

此外，采用式（3）验证服务化战略是否在数字化水平与企业可持续成长中发挥中介效应，结果如表3第6列、第7列所示。在控制中介变量后，数字化水平对企业短期绩效ROA和长期价值Tobin’s Q的回归系数都变得不显著。此时采用Bootstrap法检验间接效应，表4的结果显示置信区间中均不包含0，说明服务化战略在数字化水平与企业可持续成长关系中发挥中介作用，H3a和H3b也得到验证。

表4 中介效应Bootstrap检验Tab.4 Bootstrap test for mediating effect

3.3 进一步分析

主效应检验表明数字化水平对企业可持续成长的短期效应存在不利影响，但是短期不利影响能否在一定时间后迎来反转呢？为了找寻是否存在效应拐点，本文对数字化水平与企业短期绩效关系再次进行了非线性关系检验，在回归模型中加入解释变量的二次项。结果如表5第2列所示，数字化水平的二次项与制造业企业短期绩效呈正向影响，存在拐点，也就是说企业数字化水平与短期绩效存在U形关系。随着数字化水平提高，其在一段时间后将显著提升企业短期利润获取能力，有利于企业价值和经济效益实现倍增，这一结果也从侧面再次印证了数字化水平对企业长期价值的积极作用。

表5 非线性模型分析Tab.5 Nonlinear model analysis

对加入了数字化水平二次项的模型求导可以测算出融合拐点，拐点水平约为1 286次。这说明当制造业企业年报中关于数字化的关键词频次总计达到约1 286次时，企业对数字化的关注度和使用度才能达到较高水平，而此时数字化对企业生产、管理等流程的优化效果也才逐渐显现，并实现对企业可持续成长的促进作用。然而，对比描述性统计可以看出，当前中国制造业企业中有关数字化的关键词词频总和均值仅约为39次，远低于拐点水平，说明现阶段中国制造业企业普遍数字化水平很低，距离数字技术辅助企业获取短期经济效益还需要较长时间的努力。

此外，将中介变量服务化战略引入模型后，表5第4列中的数字化水平一次项和二次项对企业短期绩效的影响均有所降低，说明服务化战略转型在此U形关系中存在中介效应，该结论也同样得到了Bootstrap检验的支持（受篇幅所限，不再展示）。在企业数字化水平较低时，服务化战略有利于制造业企业扩大利润空间，而在企业数字化水平较高时，制造业企业仍过度关注提供服务而非产品创新的话，反而可能会降低其获利水平。所以，以生产为主的制造业企业也应注意避免服务化战略实施中可能诱发的与原有业务间的资源竞争，尽量维持一个适度的服务化水平。

3.4 稳健性检验

3.4.1 替换中介变量 学界广泛认可将服务化战略区分为产品导向型和客户导向型两种模式，前者围绕企业产品展开，包括保障和扩大产品功能的实现，而后者聚焦于客户的价值创造，为适应客户需求和消费特点而开展相应的服务业务［41］。参照赵宸宇［38］和肖挺［39］的研究，设置分类变量进行制造业企业战略分类，变量符号设置为service1。对于企业“主营业务收入明细”项目中，完全没有涉及服务业务的，认定其为产品生产型，设置为1；对于主要涉及提供技术支持服务、产品和设备租赁服务、物流服务等生产型服务的企业，认定其为产品服务导向型，设置为2；对于主要涉及提供销售服务、咨询服务、培训服务、研发与信息服务和金融服务的企业，认定其为客户服务导向型，设置为3。

表6的稳健性检验结果显示，第3列中数字化水平的回归系数为0.071（p ＜ 0.01），表明数字化水平在促使企业向产品导向型和客户导向型服务化战略转型方面具有促进作用。在加入中介变量后，第4列中数字化水平回归系数为-0.325（p ＜ 0.05），较第1列中影响程度-0.406明显减弱了，第5列中的回归系数（0.018）变得不再显著。此外，Bootstrap检验的结果也证实存在中介效应。故以上结果说明以战略类型表达的中介变量服务化战略也发挥了中介作用，与原结论基本一致。

表6 替换中介变量的稳健性检验Tab.6 Robustness test of replacing the mediating variable

3.4.2 替换解释变量 参考GUO等[42]的研究，以企业年报中“管理层讨论与分析”中的数字化词汇数占全部词汇数的比重来衡量解释变量数字化水平。同时，将回归模型改为面板固定效应模型进行稳健性检验，结果如表7所示。结果显示，在短期绩效方面，以数字化词汇数占比所反映的企业数字化水平依旧呈现负向影响，回归系数为-0.017（p ＜ 0.01），而在加入了服务化战略中介变量后，回归系数负向影响情况有所收窄，系数为-0.016（p ＜ 0.01）。在长期价值方面，同样以数字化词汇数占比情况反映的核心解释变量在直接效应回归中正向显著，系数为0.002（p ＜ 0.1），而加入中介变量后回归系数呈现小幅下降，系数为0.001 9（p ＜ 0.1）。因此，在替换解释变量以及更换回归模型后，结论与前文也基本一致。

表7 替换解释变量及回归方法的稳健性检验Tab.7 Robustness test of replace the explanatory variable and regression method

3.4.3 内生性检验 基准回归模型通过控制不可观测的年份固定效应、对核心解释变量和中介变量分别进行滞后处理以及采用系统GMM模型进行回归分析，一定程度上缓解了遗漏变量和双向因果引起的内生性问题。为了解决样本选择偏误可能带来的内生性问题，本文进一步采用倾向得分匹配法（PSM）进行配对。对数字化水平设置哑变量，以控制变量作为协变量，采用最近邻匹配法按照1∶1比例进行样本匹配，最终匹配结果满足共同支撑假设和平衡性假设。使用配对成功后的样本再次进行回归检验，结果如表8所示。在短期绩效ROA方面，配对后回归结果与原结论一致。在长期价值Tobin’s Q方面，未加入中介变量时数字化水平具有显著正向影响，而加入中介变量后，数字化水平的正向影响有所增强且依旧显著。根据刘振亮等[43]研究中关于遮掩效应和中介效应的区分，判定此处结论揭示的机制依然是中介效应，而非遮掩效应。同时，再次进行Bootstrap检验，证实服务型战略确实发挥中介效应。上述结果说明在尽可能消除样本选择偏误的情况下，前文研究结论依旧稳健。

表8 基于PSM的内生性检验Tab.8 Endogenous test based on PSM

3.5 异质性分析

3.5.1 所有制类型 按照所有制属性将制造业企业样本划分为国有企业与非国有企业两个大类，依次进行实证检验，结果如表9所示。在短期绩效ROA方面，非国有企业的实证结果与全样本结果一致：数字化水平对非国有制造业企业短期绩效具有不利影响，回归系数为-0.467（p ＜ 0.01）；数字化水平对非国有制造业企业的服务化战略转型具有明显的促进意义，回归系数为0.227（p ＜ 0.1），并且在加入该中介变量后，数字化水平对短期绩效的不利影响出现明显下降，回归系数降为-0.393（p ＜ 0.01），说明服务化战略发挥了中介作用。但是在国有企业中，以上影响机制均消失了。此外，在长期绩效Tobin’s Q的回归中，两组样本无明显差异，且影响机制均消失了，可能与分组回归后样本量较小有关，结果不再展示。

表9 基于所有制类型的异质性分析Tab.9 Heterogeneity analysis based on ownership

针对以上样本间差异，魏作磊和王锋波［44］认为国有企业在市场准入、资源要素配给等方面优势突出，经营主要为了“做大做强”，而实施服务化战略的动力较弱，市场反应也相对迟缓。基于以上国有企业特点，本文认为国有企业在数字化进程中，可能更关注如何在现有业务基础上提高产品本身的技术含量，而忽视了数字技术对于企业拓展服务业务的作用，同时从市场反应速度来看，国有企业的表现通常比较迟缓，所以对与原生产技术存在一定知识壁垒的数字技术敏感度低，所以数字技术在国有制造业企业中未显现出相应的影响效果。然而，非国有企业体量小、生产运营更为灵活、市场反应速度较快，为了拓展利润获取途径，更重视数字技术在服务化战略等领域中的应用，所以对比结果出现了在非国有企业中数字化水平的直接影响以及服务化战略的中介作用都更为显著的情况。

3.5.2 行业发展阶段 在高增长阶段，企业创造价值的关键在于发现并抓住投资机会，而进入低增长阶段后，往往需要通过成本领先战略获得比较优势［45］。由于数字化既是企业发展的新动能，又涉及高投入和高风险，处于不同行业发展阶段的企业对其态度不一，因此基于制造业企业所处的细分行业发展阶段开展异质性研究。

参考刘峰和何建勋［45］的研究，根据《上市公司行业分类指引》对全部制造业企业进行分类，并计算各行业所属制造业企业的年度平均营业收入增长率，对于平均营业收入增长率位于前50%的行业界定为高增长阶段，反之后50%的行业界定为低增长阶段。据此进行的分样本回归结果见表10第1列～第4列所示。在短期绩效ROA方面，高增长行业中数字化水平系数为-0.321（p ＜ 0.01），显著负向影响，低增长行业中数字化水平系数为-0.366（p ＜ 0.1），显著性水平较低。在长期价值Tobin’s Q方面，高增长行业中数字化水平无显著影响，而低增长行业中数字化水平系数为2.259（p ＜ 0.1），对企业价值增长的促进作用较为明显。因此，在不同发展阶段，数字化水平对企业可持续成长的影响不同。对于处在高增长阶段的制造业企业而言，其更有意向引进数字技术对传统的生产流程和管理体系进行改造，但因当前数字化探索尚属于早期，数字化水平不高，可能产生了投资高、回报低以及系统不协调的情况，对短期利润的获取更为不利。对处于低增长阶段的制造业企业而言，更需引进数字技术进行成本管控，而此类技术成熟度相对较高、风险较小，外部专家对渐进式的改进和创新及其对企业价值影响的评估更为乐观，因此对长期价值产生了正面促进作用。服务化战略在两类不同增长阶段的制造业企业中的影响无显著差异，结果不再展示。

3.5.3 企业类型 根据余鹏翼等［46］的研究，按照技术、管理、效益和发展模式先进性特征，将制造业企业分为先进制造业和传统制造业两类进行对比分析。传统制造业企业而言，先进制造业企业因先进性特征，一般会更早地接触数字技术，在实施企业数字化的过程中也可能会更勇于尝试最新的、风险较大的技术。

分样本回归结果如表10第5列～第8列所示。在短期绩效ROA方面，先进制造业样本中数字化水平系数为-0.885（p ＜ 0.01），显著负向影响，但在传统制造业样本中数字化水平无显著的短期不利影响。在长期价值Tobin’s Q方面则相反，先进制造业样本中数字化水平无显著影响，而传统制造业样本中数字化水平的回归系数为0.451（p ＜ 0.05），对企业长期价值增长具有明显促进作用。此结果与前文分行业发展阶段的回归结果出现了一个巧妙的对应，即在处于高增长阶段或先进制造业中的企业，数字化水平对短期利润的获取都是明显不利，对长期价值无显著影响；而处在低增长阶段或传统制造业中的企业样本，数字化水平短期不利影响的显著性相对较低或不显著，反而对于获取长期价值存在明显促进的作用。此结果在余鹏翼等［46］的研究中也有所体现，他们认为传统企业在并购中更多涉及通用性技术，而高技术企业却更多涉及专用性技术。传统制造业企业在数字化进程中也可能会偏好选择通用性技术，与低增长行业类似，这些技术的成熟度和风险性均更容易被企业理解和接受，并且对于企业的改变更多是渐进式的，所以数字化水平提升对传统制造业企业的未来可持续成长意义重大。而对于先进制造业企业而言，与高增长行业类似，可能因为更关注引进技术难度高、成熟度低的专用性技术而导致企业消化吸收难度和风险加大，所以应提醒这类企业在企业数字化进程中注意控制风险和引进合适的数字技术。

4 结论与启示

4.1 研究结论

本文以数字化水平对企业可持续成长的影响为研究重点，构建了一个理论框架分析数字化水平对企业可持续成长短期绩效和长期价值的影响，以及服务化战略在其中的中介作用，此外还探讨了企业所有制属性、行业增长阶段和企业类型的影响差异，并利用制造业上市公司数据进行实证检验。本文结果表明如下。

1）目前中国制造业企业中的数字化水平对企业可持续成长的影响不是简单线性的，实证发现在企业短期绩效方面是抑制作用，而对长期价值是促进作用。数字化早期存在系统性失调、管理成本增加以及固定投资成本较高等问题而对企业利润增长不利，但随着数字技术在企业生产管理等体系中的应用更加顺畅，数字化水平提升将极大地改变企业获取持续竞争力的能力，企业价值随之提升。

2）数字化水平越高，越能推动企业服务化战略的深化，且服务化战略在数字化水平与企业可持续成长中发挥中介作用。数字化水平是制造业企业管理者反思当前战略并适时进行变革的驱动因素之一，也助力其通过服务化战略赋予产品新的功能价值、打造新的客企关系以使企业向微笑曲线的高附加值区域扩展。

3）对于不同所有制、不同发展阶段及不同类型的制造业企业而言，数字化水平的影响存在明显差异。国有制造业企业倾向“做大做强”，市场反应力相对迟缓，忽视数字化水平对企业可持续成长和服务化战略所产生的影响；非国有制造业企业体量小、灵活性高、市场竞争压力大，更愿意提高数字化水平和实施服务化战略以维护客企关系，扩大利润获取途径。对于处在高增长阶段或先进型的制造业企业而言，数字化更多涉及应用新颖性和专用性数字技术，所以存在一定的高投资高风险问题，不利于短期绩效提升，而处于低增长阶段或传统型的制造业企业，其可能更倾向于引进成本控制型的数字技术，技术成熟度高、风险小，所以数字化水平越高，越有利于企业价值在平稳中提升。

4.2 理论贡献

本文通过实证分析检验了企业数字化水平与可持续成长的关系，并发现这种关系并不是单一积极或消极的，而是存在短期抑制、长期促进的复杂效应。然而目前现有研究多聚焦于数字化对企业绩效、对全要素生产率的影响作用，缺少数字化对企业长期价值提升方面的有效探讨。企业之所以主动实施数字化，不仅要获取短期的利润增长，更重要的是在数字化进程中保证财务资源不被消耗殆尽时还能维持竞争优势，即实现可持续成长。因此，本文强调数字化水平对可持续成长不同维度的多重影响，同时结果也证实在长期价值的积累方面，数字化水平的提升确实存在积极意义，该结论对企业数字化的结果研究起到了一定的理论贡献。

本文从组织变革视角，引入服务化战略作为中介变量，验证了其在数字化水平与企业可持续成长两个维度中都发挥中介效应。现有研究已关注到数字化发展与服务化转型间的关系，也在探讨数字赋能企业服务化的路径，但鲜有研究围绕企业引进数字技术后应当如何变革才能实现可持续成长这一问题开展讨论。本文从服务化战略的实施程度和实施类型展开了分析，发现服务化战略实施程度越高或者提供更多的面向客户的服务化业务，更有利于缓解企业中存的“数字化悖论”，获取可持续成长。因此，本文基于组织变革视角揭示了企业数字化水平影响可持续成长的作用机制。

本文发现具有不同特征的制造业企业中数字化水平与可持续发展的关系也存在明显差异，在针对行业发展阶段和企业类型这两个特性开展的异质性分析中，不同类型企业的数字化过程由于从外部吸纳了差异化的数字技术，因而对企业的可持续成长产生了显著不同的影响。该结论对于余鹏翼等［46］相关研究具有一定的理论拓展价值。

4.3 管理启示

制造业企业管理层应加强对数字化前沿发展和应用的关注度，成立数字化部门和引进人才来找寻企业内部可应用数字技术提升效率和降低成本的生产流程和管理体系，提高数字化水平，尽快达到从成本投入向利润转化的效应拐点。同时，各地区政府部门也应制定合理的优惠和扶持政策，加快对数字化平台的搭建和共享，帮助企业降低数字化所需投入的固定成本、获取规模效应。

制造业企业需积极看待数字化对市场需求的改变，主动进行战略调整和变革，例如根据现有业务基础针对不同目标客户群体提高服务供给水平，逐步实现从单一的产品生产向价值共创的新“制造+服务”业态转变，建立更稳固、可追溯、个性化的客企价值网络，实现向“微笑曲线”高附加值区域的转移。

国有企业应加强对数字化和服务化战略的重视，主动参与市场竞争，提高数字化及产品开发与客户维护中服务要素增加的自驱力。非国有企业应继续保持现有的市场敏感度、提升市场反应速度和数字技术识别与应用能力，注意控制数字化和战略变革可能带来的成本和风险，挖掘对企业可持续成长更有帮助的服务化类型，进一步向专业化、精细化、特色化和新颖化方向努力。

处在高增长阶段或先进型的制造业企业应注重防范新技术和新战略可能带来的风险，避免过于激进的资本投入和与原发展路径差异过大的战略变革。而处于低增长阶段或传统型的制造业企业应对企业数字化的态度更加开放一些，大胆尝试技术成熟度高以及已被所验证过的数字技术，并且可以在关注成本控制的情况下，尝试融入一些更具颠覆性的数字技术来扩大价值获取范围。

4.4 研究不足与展望

本文尚存在一些不足之处。①企业可持续成长的指标设计仅基于经济维度，随着可持续内涵的不断拓展，未来应针对绿色、环境、社会等可持续维度挖掘更多的数字化影响机制。②本文的研究对象为制造业企业，结论也显示出不同类型的企业在数字化水平与可持续成长关系中存在显著差异，因此在其他行业中结论是否有效还需验证。③本文仅选取了组织变革视角中的服务化战略作为中介变量，而数字化对于企业的影响远不止于此，因此未来可以进一步探索数字化带来的其他类型的组织变革（如生态圈、共生型组织等），更加深入地探讨企业实现可持续成长的其他变革路径。