类型a：学术研究报告

作者及机构
本研究由李东海（内蒙古师范大学国家治理学院）、王雅秋（中能建数字科技集团有限公司）、王晓栋（郑州航空工业管理学院商学院）和张公嵬（内蒙古师范大学国家治理学院）共同完成，发表于2025年第7期的期刊（具体期刊名称未明确标注）。

学术背景
该研究聚焦于数字化转型（Digital Transformation）对企业新质生产力（New Quality Productivity）的影响机制，属于数字经济与管理科学的交叉领域。新质生产力是以科技创新为核心的高附加值、强竞争力和可持续的生产力形态，其发展已成为国家战略的核心命题。随着人工智能、大数据、云计算等数字技术的快速发展，数字化转型成为企业创新变革的“必选项”，但现有研究在指标体系、理论框架和实证分析上存在粗放化、静态化和同质化的问题。因此，本研究旨在构建系统化的理论分析框架，揭示数字化转型通过成本费用、融资约束和投资效率等中介变量影响企业新质生产力的传导路径，并探讨行业属性、技术禀赋与制度环境的异质性调节效应。

研究流程
1. 数据来源与样本选择
- 研究选取2011—2022年中国A股上市公司数据，初始样本覆盖金融行业外的所有企业，剔除ST公司、数据缺失样本及极端值后，最终获得32,576个有效年度观察值。
- 数据来源包括巨潮资讯网（年报文本）、CSMAR经济金融数据库（结构化财务数据）和CNRDS研究服务平台（公司治理指标）。

1. 变量定义与模型构建

   • 被解释变量：企业新质生产力（npro），基于劳动者、劳动对象和劳动资料三个维度构建指标体系，采用熵值法测算。
     
   • 核心解释变量：数字化转型（dcg），通过Python文本分析技术提取年报中人工智能、大数据、云计算、区块链和数字技术应用五类关键词的词频，构建综合指数并滞后1期处理。
     
   • 中介变量：包括成本费用率（costrate）、融资约束（sa）和投资效率（invf_b）。
     
   • 控制变量：涵盖企业规模、资产负债率、董事会规模等11项指标。
     
   • 模型设定：采用动态面板回归模型（式1）和中介效应模型（式2-3），引入时间和个体固定效应以控制内生性。
     

2. 实证分析

   • 基准检验：OLS回归显示，数字化转型对企业新质生产力的直接效应系数为0.078（p<0.01），假设1成立。
     
   • 子维度分析：人工智能技术的促进作用最显著（系数0.360，p<0.01）。
     
   • 内生性处理：使用同地级市同行业数字化转型均值作为工具变量（2SLS），第二阶段系数为0.120（p<0.01），并通过弱工具变量检验。
     
   • 稳健性检验：包括排除策略性披露样本、剔除2015年股灾数据、重构解释变量和替换被解释变量（全要素生产率），结果均显著。
     

3. 中介效应检验

   • 成本费用路径：数字化转型降低企业成本费用率（系数-0.001，p<0.05），进而提升新质生产力（中介效应占比24.2%），假设2成立。
     
   • 融资约束路径：数字化转型缓解融资约束（系数-0.001，p<0.05），间接促进新质生产力（中介效应占比49.2%），假设3成立。
     
   • 投资效率路径：数字化转型减少非效率投资（系数-0.002，p<0.01），推动新质生产力发展（中介效应占比46.0%），假设4成立。
     

4. 异质性分析

   • 行业差异：非制造业企业（系数0.145）比制造业（系数0.035）的数字化转型效果更显著（p=0.005）。
     
   • 技术属性：高新技术企业（系数0.198）显著受益，而非高新技术企业效果不显著。
     
   • 污染程度：非重污染行业（系数0.097）效果显著，重污染行业无显著影响。
     

5. 调节效应检验
   信息不对称（asy）的增强会削弱数字化转型对新质生产力的促进作用（交乘项系数-0.188，p<0.01）。

主要结果与逻辑关系
- 基准检验验证了数字化转型的直接效应，而中介效应检验揭示了其通过优化成本结构、缓解融资压力和提升投资效率的间接路径。异质性分析表明，数字化转型的效果受行业和技术特征制约，例如轻资产的非制造业企业更易实现敏捷优化。调节效应则强调信息透明度在数字化赋能中的关键作用。

结论与价值
1. 理论贡献：
- 构建了数字化转型五维指标体系，弥补了传统研究的粗放化缺陷。
- 提出“技术—组织—环境”协同框架，揭示了中介与调节变量的动态交互机制。
2. 实践意义：
- 为企业提供差异化转型策略，如优先部署人工智能技术、靶向疏通融资约束瓶颈。
- 为政策制定者提供依据，例如加大对非制造业和高新技术企业的数字化扶持。

研究亮点
- 方法创新：结合文本挖掘与面板数据，开发了更精准的数字化转型量化指标。
- 理论突破：首次系统论证了成本、融资和投资效率的三重中介路径。
- 样本全面性：覆盖多行业、多技术属性的企业，增强了结论的普适性。

其他价值
研究还指出，数字化转型需与碳中和目标协同推进，例如通过数字技术优化能源使用效率，为绿色经济发展提供新思路。