企业智能化转型与异地投资

【摘 要】基于当前扩大内需、建设全国统一大市场的政策背景，论文以2009-2022年全部A股上市公司为研究样本，实证检验了企业智能化转型对企业异地投资的影响及作用机制。研究发现，企业智能化转型对企业异地投资具有正向影响；通过分组回归发现，智能化转型对非国有企业开展异地投资具有显著影响，对国有企业的影响不显著。

【关键词】智能化转型；异地投资；专业化分工；资本跨地区流动

【中图分类号】F275；F49 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2024）04-0053-03

1 理论分析与研究假设

《2019年国务院政府工作报告》提出，要坚持创新引领发展，培育壮大新动能。在新一轮科技革命和产业变革中形成的经济社会发展新动力、新技术、新产业、新业态、新模式都属于新动能。随着我国数字经济的发展，企业智能化转型是推动我国实体经济发展、激发新动能的重要一环，是实现可持续发展的题中应有之义。与此同时，党的十九届五中全会提出，要加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局。党的二十大报告进一步强调了“把实施扩大内需战略同深化供给侧结构性改革有机结合起来，增强国内大循环内生动力和可靠性”。构建经济新发展格局的关键在于消除生产、分配、流通、消费等环节中的阻碍与瓶颈，推动生产要素的顺畅流动与高效配置。但当前由于地区分割、信息不互通等因素，资本跨区域流动存在较大阻碍[1]。随着企业的智能化转型，企业的要素潜能被进一步激活从而深化了企业的专业化分工，促进了企业在生产、研发、销售等环节的分离，进而促进了资本的跨区域流动。基于上述分析，本文提出假设H1：

H1：企业智能化转型能够通过促进企业的专业化分工进而促进企业的异地投资。

一般而言，国有企业的各类资源更加丰富，与民营企业相比其投资成本弹性更低[2]。国有企业，尤其是中央企业，这些企业的代理人一般由政府直接委派，这些代理人相比于非国有企业的经营者来说，往往与政府之间具有“政企纽带”关系，其面临的制度和经济约束较小，自身跨地区发展能力更强，因此，企业智能化转型对其带来的边际效益较小。基于上述分析，本文提出假设H2：

H2：企业智能化转型对国有企业和非国有企业进行异地投资的促进效果具有异质性。

2 研究设计

2.1 数据来源与说明

本文选择2009-2022年全部A股上市公司作为样本，依照研究惯例对初始样本进行了如下处理：在样本中剔除了金融行业上市公司及ST、*ST、PT公司样本；对所有数据进行1%的缩尾处理。最终得到包含22 396个观测值的面板数据，数据均来自国泰安数据库，使用Stata 17.0进行数据分析。

2.2 变量定义与说明

2.2.1 被解释变量：企业异地投资（Nofic）

初始样本源于财务报表附注披露的子公司信息，提取“注册地”和“子公司名称”项目，按省、市、县顺序定位省份信息，剔除海外、无法定位及未提供注册地信息的样本。在此基础上，将与上市公司注册地所在省份一致的子公司定义为“本地子公司”，而其余则归类为省外的“异地子公司”。受限于企业异地投资的资金规模难以衡量，参照夏立军等[3]的做法，本文将企业异地投资定义为公司在注册地省级行政区以外的中国内地地区投资设立下属企业（子公司、联营企业或分公司）总数比重。

2.2.2 解释变量：企业智能化转型（IntellTra）

目前尚缺少严谨而全面的企业智能化转型的测度数据。考虑到上市公司年报的内容分析通常用于定量研究企业的行为和战略导向，所以本文借鉴李婉红等[4]的做法，确定了智能化、信息化、数字化等有关智能化转型的关键词并对企业年报进行统计，以此衡量企业智能化转型的程度。

2.2.3 控制变量

借鉴已有研究的做法，本文控制了微观层面的公司财务特征：企业规模、资产负债率、总资产报酬率、账面市值比、固定资产投资比例、营业收入增长率、董事会规模、企业年龄、前五大股东持股比例、独立董事占比、两职合一。本文通过虚拟变量的方式控制年份和企业个体的差异。

各变量的详细定义如表1所示。

2.3 模型构建

根据理论分析与研究假设，本文构建以下计量分析模型，检验企业智能化转型对企业异地投资的影响。

Nofic=β0+β1IntellTra+β2Controls+∑Firm+∑Year+ε （1）

式中，β0代表与解释变量无关的常数项；β1和β2代表各变量的回归系数；Controls代表控制变量；ε代表随机误差项。

为进一步探讨专业化分工在企业智能化转型过程中对企业异地投资发挥的中介效应，本文采用两步法构建如下模型：

Nofic=β0+β1IntellTra+β2Controls+∑Firm+∑Year+ε （2）

Division=β0+β3IntellTra+β4Controls+∑Firm+∑Year+ε （3）

3 实证分析

3.1 描述性统计分析

全样本的描述性统计结果如表2所示。由表2可知，企业异地投资（Nofic）的均值为0.361，说明平均每个企业有36.1%的子公司为该企业的异地子公司，其最小值为0，最大值为1，说明样本中存在没有异地子公司的企业和全部为异地子公司的企业。智能化转型的统计词频均值为2.271，并且结合历史数据来看，企业智能化转型水平呈现上升趋势。

3.2 基准回归

为检验企业智能化转型对企业异地投资的影响，本文采用双向固定模型，控制公司个体固定效应和年份固定效应，以控制个体内部的差异与随时间变化的差异，从而有效控制遗漏变量偏差的影响。由于本文未进一步剔除单一年份样本，所以当控制年份固定效应与公司个体固定效应时样本数量会有所减少。从表3的回归结果可以看出，企业智能化转型（IntellTra）对企业异地投资（Nofic）影响的回归系数均为正值且通过1%统计水平的显著性检验，表明企业智能化转型能够推动企业开展异地投资。

3.3 稳健性检验

本文通过替换企业异地投资的衡量方式以检验实证结果的稳健性。第二种企业异地投资（Nofic2）的计算公式为异地子公司数量加1取对数。回归结果如表4的列（1）所示，智能化转型的回归系数为0.030，仍在1%的水平上显著。同时，在表4中，列（2）将智能化词频占年报总词数的比例作为企业智能化转型（IntellTra2）的替换变量，结果仍显著；列（3）替换控制变量，将员工规模作为公司规模的替代变量，结果仍显著；列（4）同时替换被解释变量、解释变量和控制变量，所得的回归系数依然显著。经过以上替换，可知本文结果具有稳健性。

3.4 异质性检验

本文采用分组回归方式，研究发现企业智能化转型在推动国有企业与非国有企业进行异地投资方面，呈现出显著的异质性特征（见表5）。企业智能化转型仅对非国有企业异地投资具有显著影响，而对于国有企业异地投资的促进效果不显著。由回归结果可知，企业智能化转型对国有企业和非国有企业进行异地投资的促进效果具有异质性，假设H2得证。

3.5 影响机制

为进一步探究企业智能化转型对异地投资影响的内在机制，本文选用企业专业化分工作为中介变量。表6的列（2）显示，企业智能化转型对企业专业化分工影响的回归系数为0.006，在1%的水平上显著，说明企业异地投资会显著提高企业专业化分工水平。已有文献研究表明，企业的专业化分工水平越高，企业越倾向于将生产、研发和销售等活动内部化[5]。例如，一家企业可以在成本较低的地区设立生产基地，而在技术和市场较为成熟的地区设立研发和销售中心，从而实现资源的最佳配置。因此，企业的专业化分工能够促进其在异地新设立子公司。综上，由回归结果可知，企业智能化转型能够通过促进企业的专业化分工进而促进企业的异地投资，假设H1得证。

4 结论与建议

本文以2009-2022年全部A股上市公司为样本，实证检验了企业智能化转型对企业异地投资的影响和作用机制。研究发现，企业智能化转型能够通过提高企业的专业化分工水平，显著促进上市公司跨省份设立子公司，加速资本跨地区流动。通过分组回归发现，企业智能化转型对国有企业和非国有企业进行异地投资的促进效果具有异质性，企业智能化转型对于促进非国有企业异地投资的效果大于国有企业。基于上述结论，本文提出如下建议：

第一，推动企业智能化转型，助力企业跨地区投资。研究发现，企业智能化转型能够推动企业异地投资，这说明随着企业在计算机网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下，企业之间“数字桥梁”的搭建正在逐步清除由地区分割、信息不互通等因素造成的企业跨地区投资的障碍。数字技术和人工智能的发展，能够促进要素的跨地区流动，打通制约经济循环的关键堵点，加快建设统一的国内大市场。

第二，出台相关政策并完善知识产权保护制度，从而为企业打造一个优质的外部环境。具体而言，应构建一个有利于数字技术运用的环境和形成一个完备的企业数字技术支撑与服务生态系统，同时，不断加强数字基础设施的建设，为企业提供坚实的硬件支撑，推动企业数字技术的稳步发展。此外，应强化制度与机制建设，完善数字生态规则体系，健全数据产权制度，确保数字技术健康发展，为企业智能化转型提供全方位支持与保障。

第三，注重企业的专业化分工。通过明确战略目标、优化组织结构、制定详细工作职责、提升员工专业能力、建立有效沟通机制、引入先进管理方法和技术以及培养企业文化等措施，逐步提升企业的专业化分工水平，促进企业跨地区发展。

【参考文献】

【1】张鑫和，岳书敬，赖晓冰.数字技术发展对企业异地投资的促进效应与内在机制[J].中南大学学报（社会科学版），2023，29（5）：123-137.

【2】徐明东，陈学彬.中国上市企业投资的资本成本敏感性估计[J].金融研究，2019（8）：113-132.

【3】夏立军，陆铭，余为政.政企纽带与跨省投资——来自中国上市公司的经验证据[J].管理世界，2011（7）：128-140.

【4】李婉红，李娜.绿色技术创新、智能化转型与制造企业环境绩效——基于门槛效应的实证研究[J].管理评论，2023，35（11）：90-101.

【5】Robert D. Buzzell.Is Vertical Integration Profitable？[J].Harvard Business Review，1983，61（1）：92-102.