数字化转型与企业全要素生产率

[摘要]基于微观企业视角，使用2013—2022年沪深A股上市公司数据，探讨数字化转型对企业全要素生产率的影响，研究发现，第一，数字化转型可以显著促进企业全要素生产率提升，该结论在工具变量回归下保持不变。第二，机制检验表明，数字化主要通过提升内部控制水平和降低融资约束两种途径来促进企业全要素生产率水平提升，两者起到部分中介的作用。第三，异质性分析发现，数字化转型对企业全要素生产率提升的促进效果在使用人工智能数字技术的企业、民营企业、子公司数较多的企业中更加显著。本文研究为指导企业数字化转型、释放数字红利提供了新的视角和思路。

[关键词]数字化转型；全要素生产率；内部控制；融资约束

一、 引言

提高企业全要素生产率是经济发展的重要目标之一，因为它直接关系到经济的增长和国家的繁荣。通过提高企业的全要素生产率，可以在单位时间内生产更多的商品和提供更多的服务，从而提高经济效益。在全球化和竞争激烈的市场环境下，企业必须不断提高全要素生产率才能在市场竞争中获得优势。提高影响企业全要素生产率因素的认识，可以帮助企业发现和利用潜在的提高全要素生产率的机会和潜力，提高企业的竞争力和市场占有率。此外，也可以帮助企业了解各种因素对全要素生产率的影响程度和相互关系，指导企业在提高全要素生产率的过程中采取合适的策略和措施，以最大化全要素生产率提升的效果。新时期如何提高企业全要素生产率成为促进企业发展和经济增长、提高国家的竞争力和繁荣程度的关键问题。

随着数字经济成为国民经济的核心增长动力之一，企业数字化转型逐渐成为时代热潮。实体企业数字化变革有助于企业降低成本[1]、提高运营效率[2]、创新升级[3]，从而实现业绩提升目标。准确理解数字化的经济后果、发掘数字化对市场变革的关键影响，将有助于为数字化相关政策的制定提供理论支持。

进入数字经济时代，数据成为最重要的生产要素。数据突破了土地、资本等传统生产要素的瓶颈，对推动经济增长具有倍增效应。数字化转型通过开发数字化技术及支持能力实现对企业生产、管理、销售各环节数据的统筹调配，显著提高了要素运用效率和企业管理水平。本文旨在探讨数字化是否能被理解为一种提高生产经营效率的技术，进而促进企业全要素生产率提升；如果其能够提升企业全要素生产率水平，数字化又是怎样发挥作用的，其发挥作用的影响差异有哪些；进一步，在理解数字化经济影响的基础上，为新一阶段数字经济发展提出政策建议。

据此，本文以2013—2022年沪深A股上市公司为样本分析数字化转型对企业全要素生产率的影响和作用机制，可能有如下贡献：内生增长理论指出技术进步是实现经济持续增长的重要内生因素，数字化作为企业技术创新的新方向，本文研究其对全要素生产率的影响，是对内生增长理论的进一步解读和应用拓展。同时，过往研究在企业层面聚焦数字化转型对企业全要素生产率影响机制的文献相对较少。本文从内部控制、外部融资约束两个视角分析数字化转型对企业全要素生产率的影响机制，丰富有关数字化转型的文献，对于准确理解数字化转型对企业全要素生产率的影响方式具有重要意义，也为促进企业高效率生产提供新的政策思路。

二、 文献综述及理论分析

1. 文献综述

既往文献对数字化转型的研究主要可以分为两类：第一类是关于数字化的定性研究。主要介绍数字技术如何对传统企业管理理论提出挑战，分析数据要素参与企业生产经营管理的基础逻辑和实现方式，以及整理分析数字化转型的前因、类型、动态演化、战略设计等；第二类是关于数字化转型的定量研究，包括数字化转型的影响因素和经济后果探究。随着数字化转型在生产生活中的不断深化，研究开始集中于数字化转型结果方面，包括企业层面对企业绩效的影响，生态系统层面对创业活跃度、行业发展的影响，社会层面对社会分工、资源配置的影响等。

现有研究分析企业数字化转型的影响，主要从企业内部和外部两个角度展开。数字化发展使得企业的生产方式、组织方式与组织边界重构[4]。陈剑等[5]发现，数字化环境下，企业的变革由赋能向使能演进，组织的管理效率进一步提高，给传统的企业经营模式造成较大冲击。同样，数字化转型推动企业专业化分工进一步深化[6]，驱动提升了内部生产效率[7]。黄群慧等[8]和赵宸宇等[9]均认为数字化转型可以提高企业的创新能力，使企业向技术密集型发展，进而优化人力结构，提高企业全要素生产率。现有研究还考察了企业数字化转型从企业组织结构[10]、创新绩效 [11]及商业模式 [12]等角度给企业带来的影响。

企业数字化转型不仅能帮助外界更好获取企业内部信息，也能使企业迅速对外部市场信息进行处理，并能降低外部交易成本。王永进等[13]基于企业柔性的角度提出了数字化转型可以帮助企业在“事前”更准确地获得外部市场需求信息，“事后”有效地对需求冲击做出迅速反应，从而显著提高产能利用率。徐霞等 [14]发现电子政务建设有利于降低企业外部制度性交易成本，从而提高企业投资效率。孙中会等 [15]认为数字化转型可以通过提高商业银行效率、鼓励创新降低其不良贷款率，为企业创造良好的外部融资环境，缓和融资约束从而提高投资效率。

在影响机制方面，目前普遍认为企业数字化转型的积极作用主要通过降低成本、提升效率和促进创新三种途径实现。何帆等[16]分析发现实体企业经济效益会受到数字化转型的积极影响，其中成本费用、资产使用效率以及创新能力在两者间发挥机制作用。赵涛等[17]基于城市数据研究发现数字经济能够促进高质量发展，且存在“边际效应”非线性递增以及空间溢出的特点。袁淳等[6]从外部交易成本的角度研究数字化转型对企业专业化分工的影响，发现两者存在负向影响。翟淑萍等[18]研究发现数字经济发展可以引导企业优化人力资本结构、削弱管理层权力，进而有效提升企业劳动投资效率。

现阶段，对于数字化转型影响企业全要素生产率的研究相对有限，企业全要素生产率受到内外部多重因素的影响。黄群慧等[8]认为数字化转型可以提高企业的创新能力，进而提高企业全要素生产率。袁淳等[6]研究证明全要素生产率会随着企业数字化转型程度的提升而提高，并且专业化分工在其中发挥了机制作用。赵宸宇等[9]提出数字化转型可以通过提高创新能力、优化人力资本、推动产业融合发展以及降低成本的机制促进全要素生产率提升。此外，要素密集度等企业微观特征以及知识产权保护、服务业开放等外部宏观环境对数字化转型的效率提升作用具有差异性。

2. 理论分析与假设提出

基于微观企业的视角，本文认为数字化转型对全要素生产率的作用机制分为内外部两方面。一方面，数字化转型能够降低企业运营的各方面成本，提高生产效率和内部控制水平，进而提高全要素生产率；另一方面，数字化转型通过提高信息透明度和可触达性，在很大程度上缓解了信息不对称并催生出广泛的投资机会，从而优化市场环境，降低企业外部融资约束，提升企业创新能力，实现全要素生产率的提高。

在现代企业管理中，微观企业面临着众多的内部成本挑战，其中协调成本和管控成本是两个主要的方面[6]。然而，随着数字化转型的快速发展，企业内部成本管理也面临着新的机遇和挑战。

数字化转型为企业内部成本管理带来诸多益处。首先，数字化转型使得企业内部各部门之间的沟通变得更加及时和便捷。通过数字化工具和平台，企业可以实现实时的信息共享，包括生产要素信息的传递、生产过程的追踪等。这有助于优化利用各部门的协作活动降低协调成本，从而提高一体化企业的运营效率。此外，数字化转型还将直接推进数字化信息财务管理系统的建设，从而降低采购销售、生产运营等各环节之间的协调成本，提高决策和执行效率。其次，数字化转型推动生产全过程的透明化。通过数字化技术，企业可以实现对生产过程的实时监控和数据分析，从而降低各部门的投机概率和空间。这有助于减少企业在内部管控和监督方面的投入成本，避免因各部门追求自身利益最大化而带来的效率损失。数字化管理使得企业生产经营过程实时透明，企业运行过程中的投机空间得到压缩，从而降低监督成本和代理损失，提升企业的经营效果。此外，数字化转型还可以使得企业应用大数据对自身的经营管理和风险承受能力进行更加准确的评估。通过收集和分析大量的内部数据，企业可以获得更精确的信息来指导决策行为。例如，企业可以通过大数据分析来了解产品的市场反应，优化生产计划和资源配置，从而降低生产成本，提高经济效益。此外，大数据还可以帮助企业识别潜在的经营风险，包括市场风险、供应链风险等，从而采取相应的措施进行风险管理，降低潜在的损失。据此，本文提出以下假设：

H1：企业数字化转型能够提高企业全要素生产率。

H2：企业数字化转型通过提高企业内部控制影响企业全要素生产率。

融资约束问题是制约企业创新研发、提高全要素生产率的重要阻力和障碍。随着企业合规和信息披露程度等融资审查机制日趋严格，非金融企业在融资方面面临着越来越大的约束。特别是信息披露不足的企业，往往会面临资金短缺和现金流周转困难的问题。为了改善短期现金流情况，一些企业更加偏好回收期较短、收益率较高的影子银行业务，以期获得迅速的资金支持。

然而，随着企业数字化建设的推进，情况有所改变。一方面，互联网、大数据等数字化技术的应用，使得企业能够获得更多的信息获取和发布的渠道，从而提升企业的信息整合和信息交互能力。这也缓解了企业与银行等信贷部门之间的信息不对称，从而减轻了企业的融资约束。此外，一些企业可以通过发行代币或数字资产实现对资金的快速筹集，从而规避传统融资渠道的限制。数字化技术的应用使企业在融资方面变得更加灵活和多样化，短期现金流不足的问题得到有效解决。另一方面，由于创新型企业更容易受到我国资本市场的青睐，企业数字化转型还能够在资本市场上发挥声誉机制的作用。企业数字化转型还可以帮助企业在资本市场上获得更多的关注和支持。由于创新型企业更容易受到资本市场的青睐，企业数字化转型可以提升企业的市场声誉和知名度，从而在资本市场上获得更多的融资机会。数字化转型后的企业可以通过互联网渠道发布更加透明和完整的财务信息，展示企业的发展前景和增长潜力，从而吸引更多的投资者关注。这使得企业能够获得更多的融资机会，同时降低了企业的融资成本。投资者对企业数字化建设的认可和关注，进一步缓解了企业的融资约束，使得企业能够更加灵活地获取资金，进行研发投入，从而提升全要素生产率。据此，本文提出以下假设：

H3：企业数字化转型通过降低外部融资约束影响企业全要素生产率。

三、 模型及数据说明

1. 数据来源和预处理

考虑到中国数字经济规模的迅速扩张和数字技术高速发展及逐步应用的趋势主要体现在2012年之后，本文以2013—2022年A股上市公司为初始研究样本，并按以下原则对样本进行筛选；①剔除金融行业样本；②剔除 ST、PT以及资不抵债的样本；③剔除相关变量缺失的样本，最终得到包含2359家上市公司的15942个公司的年度观测值。公司财务数据主要来源于国泰安（CSMAR）数据库，地区层面数据主要来自历年《中国城市统计年鉴》。本文对所有连续变量在上下1%水平上进行缩尾处理，并在回归分析中对标准误进行公司层面的聚类调整。

2. 变量说明

（1）企业全要素生产率（TPF）的度量

相较于刻画经济发展规模“量”的GDP（国内生产总值），TPF（企业全要素生产率）更能反映经济发展的“质”，具体指生产活动在一定时间内的效率。全要素生产率的增长率常被视为科技进步的指标。以柯布-道格拉斯生产函数为例：

[Yit=AitLαitKβit] （1）

其中，劳动、资本和产出分别用L、K、Y表示，无法用劳动和资本解释的产出部分A是全要素生产率。该指标反映了单位要素生产力的强弱。对算式进行变形：

[lnYit=αlnLit+βlnKit+uit] （2）

其中，残差项包含了企业全要素生产率对数形式的信息。但若使用传统OLS方法估计企业TFP，则会产生如下问题：在实际生产过程中，企业的生产效率一部分可以在当期被观测到，因而会影响企业的要素投入决策，即造成误差项（TFP）与解释变量（劳动和资本要素）相关，使得OLS结果有偏。本文主要参考LP方法进行测算，假定企业根据当前生产率作出投资决策，使用中间品投入作为TFP的代理变量，以解决上述同时性偏差问题。

本文使用上市公司数据计算企业TFP，使用指标如表1所示。

（2）企业数字化程度（Digital）的度量

已有研究主要通过两种方式衡量微观企业数字化。一种是使用企业信息化相关信息间接衡量企业数字化，如数字化相关无形资产，该方法虽然直观，但容易受企业炫耀性投资的影响导致不能真实反映数字化水平。另一种是通过问卷调查的方式获取企业数字化有关信息，该方法存在样本不具代表性以及成本高的缺陷。因此，本文参考袁淳等 [6]的方法，使用上市公司数字化转型指标度量企业数字化程度，该指标构建方式为对上市公司年度报告进行文本分析，得到企业数字化相关词汇频率，然后将所有数字化相关词频加总除以管理层讨论与分析语段长度得到企业数字化转型程度。为了方便后文分析，对该指标进行归一化处理。

3. 模型设计

本文使用控制公司个体和年份的双向固定效应模型来进行实证检验，具体模型构建如下：

[TFPi，t=α0+α1Digitali，t+Controls+yeart+companyi+εi，t] （3）

其中，i为企业，t为年份。被解释变量[TFPi，t]为全要素生产率，[Digitali，t]为数字化程度。Controls为控制变量，借鉴范子英等[19]、施炳展等[20]等的方法，公司层面变量包括公司规模（Size）、资产负债率（Lev）、现金持有水平（Cash）、总资产收益率（ROA）、市值账面比（MB）、资本密集度（Capital）、公司第一大流通股股东持股比例（Shrcr1）、是否有高管持股（GHDum）以及主营业务增长率Growth），结果见表2。如果[Digitali，t]的系数[α1]显著为正，则表明数字化能够提高企业全要素生产率，与命题相符。

此外，本文还构建了中介效应模型来分析外部融资约束和内部控制的中介作用，具体模型设定如下：

[SAi，t/Control_Indexi，t=β0+β1Digitali，t+Controls+yeart+companyi+εi，t]  （4）

[TFPi，t=γ0+γ1Digitali，t+γ2SAi，t/Control_Indexi，t+Controls+yeart+companyi+εi，t] （5）

表3显示，企业全要素生产率TFP的均值和标准差分别为15.040和1.074，实际产出差异显著的不同企业的全要素生产率的差异明显，可见全要素生产率在企业生产经营价值转化的过程中能够发挥至关重要的作用。其他变量的描述性统计结果与以往相关文献没有较大差异。

四、 实证结果

1. 数字化转型与企业全要素生产率

本文基准回归结果如表4所示，其中，第（1）列未加入控制变量，第（2）列加入控制变量， Digital的系数均显著为正，意味着企业数字化程度越高，全要素生产率就越高，即企业数字化的推进确实有助于提升全要素生产率，证明假设H1。考虑到该结果无法直接体现不同种类数字化转型对不同企业全要素生产率提升的影响作用，后文还将针对数字化转型的不同技术方向以及不同产权性质、分支规模企业展开异质性分析。

2. 内生性检验

根据研究经验，前文可能存在内生性问题。一方面，企业数字化水平有可能与全要素生产率相互作用、相互影响，从而互为因果。企业数字化程度的提高会推动全要素生产率的提升。同时，全要素生产率的提升也会对数字化管理水平提出更高要求，此外，当企业全要素生产率趋高产出增长时，也可能加大向数字化转型的投资。另一方面，模型中可能会存在遗漏变量，且遗漏变量与已经引入模型的其他变量相关。故本文在此部分使用工具变量回归进行内生性检验。借鉴黄群慧等 [8]的研究，本文初步选取1984年各城市邮电数据作为企业数字化的工具变量。早期的邮电配备水平与各城市当地的社会认知、技术能力等因素密切相关，深刻影响着地区企业的信息技术发展，在很大程度上决定了企业在数字化转型上的先进性；同时，由于时间跨度极长且存在技术断层，邮电数据对企业全要素生产率不会产生影响。因此，该变量充分满足相关性和外生性要求。参考赵涛等[17]的做法，通过交乘各地级市百万人固定电话数量将其变为面板数据的工具变量。参照郭家堂等[21]的做法，采用事前互联网普及率作为工具变量，该变量同样满足工具变量所需条件。工具变量检验结果如表5列（1）（2）所示，Digital的系数显著为正。

五、 机制和异质性分析

1. 机制检验

数字化转型可以从提高内部控制水平和降低外部融资约束两方面对企业产生影响。由此，本文对作用机制进行进一步探究。

（1）内部控制机制

数字化水平的提升会全面提高企业的内部控制水平。从整体层面看，数字化转型能够促进公司全链条业务的合规实施，从而全面规范企业运营，保障决策执行效果；从业务方面看，数字化转型将完善业务开展、合同签署和执行、大额资产购买、人员招聘与岗位调动等诸多事项的审批和追踪机制，完整保存公司业务开展的相关资料；从财务方面看，数字化转型可以帮助企业及时发现资金管理漏洞，核查现金交易，与关联方的交易，与实控人的资金拆借等。企业内部控制健全完善，便能够合理保证企业的运行效率和生产服务水平。

本文使用CSMAR经济金融研究数据库中的内部控制指数衡量企业的内部控制水平，该指标系统性地评价了企业内部控制从设计构建到运行生效的各节点效果。检验结果如表6所示，其中列（1）说明数字化转型能提高企业内部控制水平；列（2）将内部控制指数加入回归模型，Digital和Control_Index的系数均显著为正，且加入内部控制指数变量后Digital系数减小，说明内部控制具有部分中介作用，假设H2成立。

（2）融资约束机制

数字化水平的提升能够大幅优化信息披露状况，信息透明化与独立化降低了内外部的信息不对称程度，帮助企业向外部释放积极信号，给企业带来融资利好。为验证上述观点，本文首先使用企业数字化程度对信息披露水平进行回归，结果如表7列（1）所示。其中，IE变量为深交所对上市企业信息披露情况的评价，IE值越小，代表信息不对称程度越低；Digital显著为负，说明随数字化程度加深，市场信息不对称现象得以改善。

市场经济活动中，企业拥有的信息多于交易对手方，代理人拥有的信息多于委托方，这会对信息劣势者造成负面决策影响，数字化转型深入调制了此种不平衡现象。本文参考鞠晓生等 [22]的计算方法，将融资约束变量（SA）加入回归模型，检验结果如表7所示。其中列（2）说明数字化转型对降低企业外部融资约束具有显著作用，列（3）中Digital和SA的系数均显著为正，且加入融资约束变量后Digital的系数和显著性水平减小，表明数字化转型能够通过降低企业外部融资约束提升全要素生产率，假设H3成立。

观察Digital的系数和显著性变化能够发现，融资约束变量的影响作用更大，说明外部融资约束是强于内部控制水平的中介，这是相较于前人研究的全新观点。

2. 异质性分析

（1）数字化技术差异

数字化技术差异的异质性影响如表8所示，Digital1—5分别对应云计算、互联网、人工智能、大数据和物联网五种数字化技术，结果表明人工智能技术对提升全要素生产率的作用效果最为显著。一方面，从发展阶段来看，云计算和互联网出现相对较早，已经经历了一段时间的发展演化，在上市企业中的技术水平差异并不显著，对全要素生产率提升的贡献有限；与此相反，大数据和物联网技术问世较晚，功能应用尚未完全开发落地。因而，现阶段处于黄金发展期的人工智能技术能够为上市企业带来全要素生产率的改善。另一方面，人工智能技术发展空间广阔，应用领域丰富，能够广泛为各行各业创造价值，除了在电子信息、高新技术方面发挥作用，还可以应用于自然生产、传统制造、消费服务等领域以降低人工和物料成本，提高工作效率和生产水平。

（2）企业产权性质

产权性质的异质性影响如表9所示，列（1）为国有企业，列（2）为民营企业，结果表明数字化转型对全要素生产率的促进作用在民营企业中更为显著。这是由于国有企业往往体型庞大、结构复杂，数字化转型在施行过程进程缓慢，改革转型难以充分发挥效用；此外，基于意识形态、业务类型等方面的诸多原因，民营企业进行数字化转型往往也更易为职工所接受，更为高效有序，转型效果更为突出。

（3）内部治理成本

内部治理成本是指企业在内部管理和控制过程中所产生的各项费用与支出。当企业子公司数量越多，企业面临的内部治理成本也会越高。因此，本文采用企业子公司数量的中位数将企业划分为高低子公司样本，并认为当子公司数量高于中位数时，内部治理成本高，而低于中位数时，内部治理成本低。异质性影响如表10所示，列（1）样本为子公司数量较多的上市企业，列（2）样本为子公司数量较少的上市企业，结果表明数字化转型对全要素生产率的促进作用在子公司数量较多的企业中更为显著。相对于分支机构较少的企业而言，分支机构较多的企业实行数字化转型的收益更大，数字化转型能够显著促进其管理水平的提升，有助于降低管理成本、统筹资源配置、提升管理效能，进而最终作用于企业全要素生产率的提高。

六、 结论与政策建议

我国数字经济已进入蓬勃发展期。从长期来看，全球价值链布局的引力将转向数据要素成本，而数据要素成本更多依托于市场规模，中国这一超大市场必将成为吸引全球产业的一个高地。本文研究发现，数字化转型可以显著促进企业全要素生产率提升，该结论在工具变量回归下保持不变。机制检验表明，数字化主要通过提升内部控制水平和降低融资约束来促进企业全要素生产率水平提升。异质性分析发现，数字化转型对企业全要素生产率提升的促进效果在使用人工智能数字技术的企业、民营企业、子公司数较多的企业中更加显著。

根据研究结论，本文如下政策启示：第一，强化数字技术支撑，优化企业数字化转型环境。政府应站在国家发展战略的高度，大力支持和推动数字技术的深入发展。及时出台税收优惠、政府补贴、人才引进等一系列扶持政策，为企业数字化转型提供有力支持。同时，政府须加快数字化基础设施的建设与完善，为企业营造良好的数字化转型环境，确保企业能够充分利用数字技术提升生产效率。第二，提升企业管理水平，强化内部控制与外部信息披露。在数字化转型的过程中，政府不仅要关注技术升级，还要注重提升企业的管理实践水平。通过积极指导帮助企业规范运作，提升独立运营和持续发展的能力。同时，政府应构建数字化生态平台，制定合理的信息披露要求，解决企业内外部信息不对称问题，提高企业信息披露质量，降低外部融资约束，为企业发展创造有利条件。第三，深化产业数字化应用，推动产业结构升级。政府应进一步推动人工智能数字技术在各产业的广泛应用，如智慧农业、智能制造、智慧医疗等领域，促进数字经济与实体经济的深度融合。此外，还应关注其他数字化技术的创新与应用，为产业结构升级提供强大动力。同时，政府要引导国企数字化转型改革，提升整体数字化水平，解决转型过程中的问题与挑战，并加大对产业新基建的支持力度，为产业升级提供坚实保障。

参考文献：

[1] 李海舰，田跃新，李文杰.互联网思维与传统企业再造[J].中国工业经济，2014（10）：135-146.

[2] 刘涛雄，徐晓飞.互联网搜索行为能帮助我们预测宏观经济吗？[J].经济研究，2015，50（12）：68-83.

[3] 罗瑾琏，王象路，耿新.数字化转型对企业创新产出的非线性影响研究[J].科研管理，2023，44（8）：1-10.

[4] 林琳，吕文栋.数字化转型对制造业企业管理变革的影响——基于酷特智能与海尔的案例研究[J].科学决策，2019（1）：85-98.

[5] 陈剑，黄朔，刘运辉.从赋能到使能——数字化环境下的企业运营管理[J].管理世界，2020，36（2）：117-128.

[6] 袁淳，肖土盛，耿春晓，等.数字化转型与企业分工：专业化还是纵向一体化[J].中国工业经济，2021（9）：137-155.

[7] 杜传忠，张远.数字经济发展对企业生产率增长的影响机制研究[J].证券市场导报，2021（2）：41-51.

[8] 黄群慧，余泳泽，张松林.互联网发展与制造业生产率提升：内在机制与中国经验[J].中国工业经济， 2019（8）：19.

[9] 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，2021，42（7）：114-129.

[10] 刘政，姚雨秀，张国胜，等.企业数字化，专用知识与组织授权[J].中国工业经济，2020（9）：19.

[11] 周青，王燕灵，杨伟.数字化水平对创新绩效影响的实证研究——基于浙江省73个县（区、市）的面板数据[J].科研管理，2020，41（7）：120-129.

[12] 张振刚，张君秋，叶宝升，等.企业数字化转型对商业模式创新的影响[J].科技进步与对策，2022，39（11）：114-123.

[13] 王永进，匡霞，邵文波.信息化、企业柔性与产能利用率[J].世界经济，2017，40（1）：67-90.

[14] 徐霞，蔡熙乾.电子政务能提高企业投资效率吗？——基于电子政务县级试点的准自然实验[J].经济管理，2021，43（11）：176-192.

[15] 孙中会，逯苗苗.数字化转型能提升商业银行效率吗？[J].山东社会科学，2022（10）：128-137.

[16] 何帆，刘红霞.数字经济视角下实体企业数字化变革的业绩提升效应评估[J].改革，2019（4）：137-148.

[17] 赵涛，张智，梁上坤.数字经济、创业活跃度与高质量发展——来自中国城市的经验证据[J].管理世界，2020，36（10）：65-76.

[18] 翟淑萍，韩贤，毛文霞.数字经济发展能提高企业劳动投资效率吗[J].当代财经，2022（1）：78-89.

[19] 范子英，彭飞.“营改增”的减税效应和分工效应：基于产业互联的视角[J].经济研究，2017，52（2）：82-95.

[20] 施炳展，李建桐.互联网是否促进了分工：来自中国制造业企业的证据[J].管理世界，2020，36（4）：130-149.

[21] 郭家堂，骆品亮.互联网对中国全要素生产率有促进作用吗？[J].管理世界，2016（10）：34-49.

[22] 鞠晓生，卢荻，虞义华.融资约束、营运资本管理与企业创新可持续性[J].经济研究，2013，48（1）：4-16.

基金项目：广东省哲学社会科学规划2024年度一般项目：教育数字化促进广东乡村教育资源优化配置研究（项目编号：GD24CJY44）。

作者简介：张艺，女，博士，广州工商学院商学院副教授，研究方向为数据科学与商务智能。

（收稿日期：2024-02-21  责任编辑：苏子宠）