智能制造、市场化程度与企业...造业上市公司年报的文本分析_温素彬.pdf

智能制造、市场化程度与企业运营效率 基于 股制造业上市公司年报的文本分析温素彬张金泉焦然（南京审计大学会计学院 智能会计产业学院 智能管理会计与内部控制研究院 南京理工大学经济管理学院 山西财经大学会计学院）【摘要】智能制造深度融合了多项先进技术，是实现质量变革、效率变革、动力变革，进而提高企业运营效率的重要抓手。本文以价值链理论和利益相关者理论为基础，分析了智能制造对企业运营效率的影响机理，以及市场化程度在其中的调节作用，并以我国 股制造业上市公司为研究样本，采用文本挖掘法衡量上市公司的智能制造水平，进而对研究样本进行实证检验。研究结果发现：（）智能制造与企业运营效率存在显著正相关关系；（）市场化程度强化了智能制造与企业运营效率的正相关关系；（）相比于规模较小的企业，在规模较大企业中智能制造对运营效率的促进作用更强。市场化程度对智能制造与企业运营效率关系的调节作用仅在国有企业和规模较小企业显著；（）智能制造通过降低生产成本、降低销售费用率、提升员工人均专利数、降低客户波动性、增加政府技术补助、降低应付账款周转率等路径提高了企业运营效率。本文的研究结论在进行一系列稳健性检验之后依然成立，为企业更好地实施智能制造战略提供了理论支撑。【关键词】智能制造；运营效率；市场化程度；文本挖掘一、引言党的二十大报告中明确指出：“推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎。”由此可见，以新一代信息技术、大数据、人工智能等先进技术为支撑的智能制造将是我国现行经济时期迈向全球价值链中高端位置的重要手段，受到国家的高度重视。放眼世界，许多发达国家也将智能制造作为主要发展方向，如德国的“工业.”、日本的“工业价值链计划”等。因此，世界范围内正在经历着一场以智能制造为方向的技术变革。十九届五中全会明确指出，“十四五”仍然以高质量发展为主题，要“推动质量变革、效率变革、动力变革。实现更高质量、更有效率、更加公平、更可持续、更为安全的发展。”年国务院政府工作报告 中指出，继续完成“三去一降一补”重要任务。无论是高质量发展，还是实现“三去一降一补”重要任务，效率是关键。而企业运营效率是企业效率的重要体现，企业运营效率的提高是促进企业质量变革、效率变革、动力变革的的基础与前提。智能制造贯穿设计、生产、物流、销售、服务等价值链各个环节，虽然能实现企业生产运营流程优化，产生一定的经济效益，但也需要高昂的转型成本和高端人才的支撑，同时科技进步可能会加剧企业的经营不确定性，从而给企业带来较大的经营风险（吕文栋等，）。因此，要充分发挥智能制造的优势，提升产品质量，首先需要提高企业运营效率。那么，智能制造能否提升企业运营效率成为非常值得研究的问题。智能制造对企业运营效率的作用不仅会受到内部环境因素的影响，同时也会受到外部环境因素的冲击。企业的发展很大程度上会受到外部环境的制约，市场化程度作为基金项目：国家自然科学基金资助项目（）；财政部会计名家工程项目（财会）。通讯作者：张金泉，。衡量企业外部环境的综合性指标，是影响企业智能化转型的关键外部环境因素。原因在于，中国制造业的智能化转型升级取决于由市场机制驱动的科技创新和基于国家科技发展战略的政府推动两种机制，充分发挥市场在配置科技资源中的决定性作用和政府对科技创新的支持作用，有助于提高资源配置效率，促进制造业的转型升级（叶祥松和刘敬，）。在市场化程度较高的地区，具备更多的高端人才、更低的融资约束和更低的转型成本，这些优势能够有效降低企业智能化转型的不确定性，提高智能化收益，进而提升企业的运营效率。而在市场化程度较低的地区，政府对企业智能化转型的支持作用往往更加明显，政府的大力支持也能降低企业的转型成本，从而提升企业运营效率。因此，市场化程度如何调节智能制造与企业运营效率的关系值得深入探讨，有助于更加全面地认识智能制造对企业运营效率的影响机理，为企业实施智能制造战略提供有益启示。智能制造对于制造业转型升级的作用不仅被国家领导层高度重视，同时也受到了学术界的重点关注，研究文献数量急剧增长。但是，鲜有学者涉及智能制造对企业运营效率的影响及其路径研究。因此，本文采用文本挖掘法提取样本公司年报的信息含量衡量智能制造，运用非参数法 模型对样本公司的运营效率进行测算，进而验证智能制造对企业运营效率的影响机理。本文的创新点和贡献主要体现在以下方面：（）理论层面，丰富和拓展了智能化经济后果的研究框架。本文结合价值链理论和利益相关者理论，深入分析了智能制造对企业运营效率的影响路径，并分析了市场化程度在其中的调节作用，丰富了智能制造与企业运营效率的研究视角；（）方法层面，囿于企业层面智能制造水平的度量困难，已有研究多数采用规范研究法，从理论上论述智能制造的影响因素及其实现过程，鲜有文献采用实证方法检验智能制造的经济后果。因此，本文以 股制造业上市公司为研究样本，利用机器学习的文本挖掘法，提取样本公司年报的文本信息含量衡量企业的智能制造水平，并采用多元回归的方法对样本数据进行了实证检验；（）实践层面，基于微观视角考察了企业智能化转型对运营效率的影响机理，有利于总结智能制造相关技术赋能实体经济的成功经验，为企业加快提升传统动能的改造与培育新兴动能的发展，促进智能制造的科学实施，提供决策参考和政策启示。二、文献综述智能制造直接影响企业运营效率的相关研究较少，大部分集中在智能制造对经营效率、经济增长等因素的影响。因此，本文主要从企业运营效率概念的相关研究、企业运营效率影响因素的相关研究、智能制造影响效率的相关研究三个方面对已有文献进行回顾。（一）企业运营效率概念的相关研究运营效率是指企业资产的使用效率，通过分析运营效率，有助于了解企业的经营管理水平（杨旭东，）。经营效率是依据投入产出机理对企业资源配置有效性的客观评价，是评价持续经营能力的重要指标（张晓岚等，）。生产效率是指在等量要素投入条件下，产出与最大产出的距离，可反映达成预定目标的程度（白俊红和卞元超，）。生产效率以实现最大产出为目标，使实际产出接近潜在产出（王志刚等，）。经营效率侧重于配置资源（周阳敏，）。不同于经营效率和生产效率，企业运营效率更看重资产的使用效率，提升企业单位资产转化为收入的能力是提高运营效率的关键（丁志国等，）。（二）企业运营效率影响因素的相关研究企业的运营效率与企业内外部因素密切相关。就内部因素而言，产权性质、内部控制和企业所处的生命周期等都会影响企业运营效率。国有企业与政府有天然的联系和政治资源优势，国有企业往往为了保值盈利而忽视提高企业运营效率，致使企业运营效率较低，如周阳敏（）的实证研究发现房地产民营企业的经营效率显著高于国有企业。企业的内部控制是企业正常运作的保障，与企业运营效率息息相关（杨旭东，）。焦然等（）基于 理论研究了企业社会责任对营运资金管理效率的正向促进作用。此外，企业年龄与企业成长、死亡率和企业创新活动等方面密切相关（，），根据 的观点，企业年龄在一定程度上代表着企业运营经验的多少，成长起来的组织往往具有更高运营效率。对于外部环境因素而言，企业所处的制度场域，特别是政治制度环境和结构变量，会影响到企业的运营效率（马连福等，）。（三）智能制造影响效率的相关研究智能制造能否提升企业运营效率，能否提升企业价值，是企业关心的重要问题。智能制造正向影响效率的相关研究认为，企业通过智能制造实现对车间生产过程的实时控制，提高市场反应速度，能够提高核心竞争力。智能制造通过对在产品状态的识别，可以实现在产品的动态监控和对产品信息的即时收集，完成对产品数据的即时监测，从而提高了车间内生产流程的透明化。另外，通过利用对车间生产要素的即时定位，及时掌握各生产要素的位置和状态，有利于优化生产车间分布流程，可以显著提升公司的运作效能（，）。等（）的研究进一步发现，新兴的生产方式能够促进企业全要素生产率的提升，研究发现如果一个国家的自动化程度能够达到样本中的最高水平，那么这个国家的制造业全要素生产率将提高。关于智能制造负向影响效率的相关研究认为，智能制造能够产生对人工的替代效应，降低了对劳动力的需求，压低了工资水平，从而降低了经济增长中的劳动力份额，最终阻碍了经济增长（和，）。自动化虽然能产生更复杂的新任务，有利于增加经济增加值中的劳动力份额和劳动力需求，但就业增长整体上呈放缓的态势，究根结底是由于自动化对劳动力的替代效应增长速度比自动化对劳动力的恢复效应快、整体生产率增速放缓导致的（和，）。新技术与高端人才的潜在不匹配，减缓了劳动力需求的调整，降低了自动化带来的生产率收益，这也是近十年生产率增速缓慢的重要原因（等，）。（四）文献评述从上述文献回顾可以看出，尽管大量文献研究了企业运营效率的影响因素，但大部分研究集中在产权性质、公司年龄等内部因素和制度环境等外部因素，鲜有文献直接研究智能制造与企业运营效率的相关性，导致该部分文献相对匮乏。智能制造影响效率的相关文献中，囿于微观企业层面智能制造水平的度量困难，现有关于智能制造与企业运营效率的研究多停留在理论层面，系统性考察智能制造与企业运营效率之间关系的实证研究较为匮乏。因此，智能制造对企业运营效率的影响机理还有待深入研究，这正是本文的研究重点。三、理论分析与研究假设（一）智能制造提升企业运营效率的影响机理当前关于智能制造对企业的影响的研究多集中于对生产运营流程的优化方面，且获得了较广泛认可（等，）。然而，事物的发展都离不开人的能动作用。企业在实施智能制造过程中如何通过利益相关者的支持来促进效率提升，是研究智能制造功效的一个重要视角。从辩证唯物论来看，辩证唯物论既强调事物发展变化的客观规律，又强调事物发展变化中的人的能动性，强调人在认识世界、改造世界中的能动性作用。人的能动性集中体现于人改造世界的实践活动中。也就是说，任何行为都离不开“事”和“人”两个方面。智能制造作为新一代信息技术与先进制造技术的深度融合的制造模式，它首先改变了企业的生产运营模式，这是“事”。然而，这个“事”能否真正实现其功效，还必须依赖人的能动性。企业智能制造过程中的“人”即企业的利益相关者，利益相关者的能动性主要表现在利益相关者对企业生产运营过程的支持行动，即利益相关者对企业的资源投入。从系统论来看，由顾基发研究员和朱志昌博士共同提出的“物理事理人理”（）系统方法论也强调了人在复杂系统中的重要作用，系统方法论认为，通过正确认识“物理”，恰当使用“事理”，由“人理”组织最佳的“物理”、“事理”动态实践活动，能实现系统运行效率的最大化（寇晓东和顾基发，）。企业的智能化转型是一项复杂的系统工程，要想实现智能化效益离不开“物事人”的有效协同。因此，本文从“生产运营流程优化”和“获取利益相关者的资源支持”两个视角分析智能制造对企业运营效率的影响机理，如图 所示。图 智能制造对企业运营效率的影响机理第一个视角是智能制造通过生产运营流程优化促进企业运营效率提升。不同于一般的技术手段，智能制造是一个整体性概念，贯穿设计、生产、物流、销售和服务各个环节（，；等，）。价值链理论认为，企业活动由设计、生产、物流、销售、服务等环节组成，每个环节都是价值创造的过程，价值链是各种价值创造活动的有机组合。智能制造通过优化企业不同的价值链环节，能够降低各环节运营成本，从而提升企业运营效率。智能制造是一项复杂的系统工程，涉及企业价值链各环节的改造与升级，从而实现生产运营流程优化，进而提升企业运营效率。例如，企业通过智能设计提高市场灵敏性，有助于提升客户价值；通过智能生产实现以接近大批量生产的方式完成客户的个性化需求，能够有效降低生产成本；通过智能物流实现采购端和销售端的高效采购与配送，有助于降低采购成本和降低违约风险，减少产品积压，从而降低生产运营成本；通过智能营销实现精准销售，有助于帮助销售人员识别目标客户，降低营销成本；通过智能服务实现产品后续的持续优化，解决了客户的后顾之忧，有利于形成良好口碑，吸引新客户，从而降低主动搜寻新客户的成本。智能制造实现企业价值链各环节的改造与升级，有助于各环节的信息共享，加强各环节的联动。从设计出满足客户需求的产品，到高效生产，再到高效物流，最后到优质服务，生产制造与服务运维信息的高度信息共享，又能将客户需求反馈给设计部门，从而实现良性循环，提升企业运营效率（林琳和吕文栋，）。第二个视角是智能制造通过获取利益相关者的资源支持促进企业运营效率提升。企业的本质是利益相关者的集合（，），企业的可持续发展很大程度上依赖于利益相关者的资源投入，企业的战略决策离不开利益相关者的支持（温素彬和方苑，）。智能制造通过获取员工支持，进而促进企业运营效率提升。首先，智能制造的实施是一项系统工程，是随着现代制造技术和信息化技术的发展，在数字化转型的大潮中由企业主动实施的一项整体性设计。它需要高素质员工的支持，但并不是随着员工的整体素质提升而产生的结果。相反，企业主动实施智能制造，有利于从整体上提升员工的素质和创新性；第二，智能制造为员工有效获取信息和知识提供了更多便利，促进了知识在创新系统中的充分交流，有利于员工知识积累和职业成长，从而提升员工整体素质和创新能力；第三，智能制造有利于打破企业间的交流壁垒，有助于突破时间和地理限制，整合全球人力资源，促进劳动力资源的灵活配置；第四，智能制造能够减少了部分简单枯燥的重复性任务，产生了许多相对复杂而有趣的新任务，复杂有趣的任务有利于激起员工的创造力和积极性。员工整体素质、创新能力和积极性的提高有利于形成良好的创新氛围，从而提高企业创新产出，提升核心竞争力，进而提升企业运营效率。智能制造通过获取客户支持，进而促进企业运营效率提升。随着互联网对价值链重构的要求越来越高，公司在价值链强度和效率方面的竞争越来越重要，能在第一时间回应和满足客户需求的公司将在这场竞争中赢得优势（等，）。智能制造有利于快速响应客户需求和降低客户采购成本，同时，智能制造能够通过提高产品质量，满足客户的多样性需求，为客户创造价值，更加有助于提升客户忠诚度，降低客户波动性，形成持续稳定和不断增长的客户回馈，获得客户的资源支持，从而减少企业经营风险和稳定收入来源，进而提升企业运营效率（毕晓方等，）。智能制造通过获取供应商支持，进而促进企业运营效率提升。企业通过与供应商建立智能采购平台，实现企业内部与外部信息的互通互联，是企业履行供应商社会责任的表现，有助于深化与供应商的合作，进而获得供应商的支持。首先，供应商能够最大限度地提高供货效率，缩短材料存货的资金占用期，提高材料存货的周转效率。其次，供应商能够向企业提供更优惠的收款政策及商业信用，减少预付款项，延长付款期限，提高现金周转效率。供应商的这些回报行为能在很大程度上降低企业运营风险和成本，缓解企业资金压力，从而提升企业运营效率（李颖和张玉凤，）。智能制造通过获取政府支持，进而促进企业运营效率提升。合法性理论认为，任何组织首先是一个社会性组织，其行为需要符合社会的价值要求，否则，将难以存续。智能制造是减轻企业能源消耗压力的有效手段，从而在控制环境污染、节约资源、数字化转型等多个方面有利于在政府意识中建立合法性地位，有利于获得政府的关键性资源，如政府技术补贴、减税降费等，进而降低运营成本，提升企业运营效率。基于以上分析，本文提出如下假设：假设：智能制造能够提升企业运营效率。（二）市场化程度的调节作用企业的发展很大程度上会受到外部环境的制约，市场化程度作为衡量企业外部环境的综合性指标，是影响企业智能化转型的关键外部环境因素。中国是地区市场发展差异很大的国家，中国市场化进程在经过 多年的发展之后，逐渐形成了东部市场化程度相对较高，而中西部市场化程度相对较低的现状。那么，市场化程度如何调节智能制造与企业运营效率的关系？值得探讨。从市场转型理论来看，在向市场化转型的过程中，将根本改变再分配制度中以政治权力作为主导的状况。这意味着在市场化水平越低的地区，政府拥有的再分配资源越多，企业就越有动机与政府建立紧密联系，以获得更多的特质资源。目前低碳经济愈加成为政府关注的重点，在低碳背景下，企业需要采取一些措施来减少能源消耗与碳排放，智能制造是其中一种重要方式。智能制造通过实现生产运营流程优化，能够有效提高资源使用效率，减少碳排放，受到政府的高度重视，有助于获取政府的特质资源，如财政补贴、税收优惠等。这些特质资源能降低企业智能化转型成本，从而提升运营效率。在市场化程度较低的地区，政府的干预作用较大，企业智能化转型获得的政府支持力度更大，对运营效率提升作用也相对较大。然而，随着市场化进程的不断推进，政府的干预作用不断减弱，市场的作用不断显现。市场化程度将会从以下四个方面影响企业的智能化收益：第一，市场化程度通过获取客户支持加强了智能制造对企业运营效率的促进作用。企业实施智能制造战略，实现生产运营流程优化，能提升产品质量和客户服务质量，从而提高客户满意度，增加收入。全面深化市场化改革有助于降低政府对企业经营活动的干预，削弱了政府对企业的影响，同时加强了市场的作用，以客户为代表的利益相关者所拥有的权力不断增大，其掌握的资源对企业而言更加重要。因此，在市场化程度较高的地区，经济发展迅速，企业间的竞争强度较高，企业通过实施智能制造战略提升运营效率的效果更加明显；第二，市场化程度通过降低转型成本加强了智能制造对企业运营效率的促进作用。市场化进程的加深降低了国际先进技术进入本地市场的门槛，能够降低高新技术的引进成本，从而大大降低了企业的转型成本，提升运营效率；第三，市场化程度通过人才储备优势加强了智能制造对企业运营效率的促进作用。企业智能化转型可能会受到高端人才的制约，新技术与高端人才的潜在不匹配，会减缓劳动力需求的调整，从而降低自动化带来的生产率收益。市场化程度越高的地区，越能够吸引人才，其人才储备更为充足，供企业挑选的高端人才更多（叶祥松和刘敬，），越有利于知识在企业内外部的流动。因此，市场化程度越高的地区，企业实施智能制造战略提升员工创新性和综合素质的效果将更加明显，促进运营效率提升的效果越好；第四，市场化程度通过降低融资约束加强了智能制造对企业运营效率的促进作用。市场化进程的加深，有利于降低企业的融资约束，从而降低企业智能化转型带来的不确定性。基于以上分析，本文提出如下竞争性假设：假设：市场化程度越高，智能制造对企业运营效率的促进作用越弱。假设：市场化程度越高，智能制造对企业运营效率的促进作用越强。四、数据与实证方法（一）样本选择与数据来源自国务院于 年提出 中国制造 以来，我国制造业的智能化水平有了长足发展。因此，本文选取 年作为样本时间范围。数据主要来源：（）巨潮资讯网。股制造业上市公司的年报来源于巨潮资讯网，运用 爬取所得；（）国泰安数据库和锐思数据库。财务数据主要来自于国泰安数据库，员工学历数据来源于锐思数据库；（）国家统计局。每个城市的人口数量、全国的互联网上网人数等数据来源于国家统计局；（）王小鲁等（）所提供的“中国各地区市场化指数”。为了提高研究的有效性，本文按照如下原则筛选数据：（）剔除数据缺失的上市公司；（）剔除同时发行 股或 股的上市公司；（）剔除资产负债率大于 的上市公司；（）仅保留至少连续 年不存在数据缺失的样本。对于不符合以上四个原则之一的企业予以剔除，通过对初始数据的检查和筛选，有 家制造业上市公司符合条件，共 个观测值。为了降低极端值的影响，对所有微观层面的连续变量采用 的 处理。（二）模型设定与变量定义 模型设定本文计量模型如式（）和式（）所示。（）（）其中，和 分别代表制造业上市公司和年份，表示企业运营效率，表示智能制造，表示市场化程度，代表智能制造与市场化程度的交乘项，是一系列控制变量。为了减轻异方差的影响，在所有回归方程中，均默认采用了稳健标准误调整的 统计量，此外，本文还同时控制了地区（）、年份（）和行业（）的虚拟变量，以尽可能地吸收固定效应。被解释变量运营效率（）。关于运营效率的衡量方法主要分为参数法和非参数法两种。参数法以索洛残差法和随机前沿法（）为主，然而使用这一方法估计企业运营效率会引入“选择偏误”与“同步偏误”。而非参数法主要是数据包络分析法（），数据包络分析法应用较为广泛，处理多投入多产出的生产效率有其独特的优势（颜振军等，）。由于企业经营过程中会受到各种因素的影响，难以满足规模报酬不变的假定，因此，本文采用规模报酬可变的 模型计算企业的运营效率。借鉴孙兆武（）、颜振军和侯寒（）的研究，从资本投入、人力投入、成本费用投入三个维度选取投入指标。（）企业资本投入。企业资本存在一定的范围经济效应和规模经济效应，随着资产的不断投入，企业的生产规模也会进一步扩大，有助于提高产品产量，降低产品成本，提高企业运营效率。由于企业生产函数受到各种因素的制约，当企业资本投入增加到一定阈值后，难以继续提高产量，也难以有效降低产品成本，导致效率损失。总资产（）、固定资产（）、流动资产（）能够较好地反映企业的资产情况，适合用于衡量资本投入；（）企业人力投入。在快速变化和充满竞争的商业环境中，人力资源作为企业生产过程中一种重要的投入要素，是企业维持自身竞争优势的关键，能够直接影响企业的生产效率。借鉴现有大量文献，本文使用员工人数（）和董监高薪酬总额（）作为衡量企业劳动力投入和企业家才能的指标；（）企业成本费用投入。企业成本费用投入能够直接影响企业运营效率，较低的成本费用能为企业带来一定的竞争优势。本文选取营业成本与营业税金及附加（）、期间费用（）来度量企业的成本费用投入。关于产出指标的选择，借鉴杨旭东（）的研究，选取营业收入（）为产出衡量指标。解释变量智能制造（）。借鉴 等（）的相关研究，本文采用文本挖掘法，利用关键词词频构建智能制造的衡量指标。关键词的选取是准确衡量智能制造的关键，本文主要从学术文献、相关政策文件、上市公司年报等三个方面选取与智能制造相关的关键词。智能制造是融合了大数据、互联网、人工智能等多项技术的新型生产方式，因此，在关键词的选取上，可从人工智能技术、互联网技术、大数据技术、价值链智造技术四个维度入手。在学术文献上，借鉴 等（）、吴非等（）的研究，初步选取有关人工智能技术、大数据技术、互联网技术、价值链智造技术的特定关键词；在重要政策文件和研究报告的借鉴上，本文以 中国制造、智能制造发展规划（年）、近年 政府工作报告 为蓝本，进一步扩充了与人工智能技术、互联网技术、大数据技术、价值链智造技术有关的特征词库；在上市公司年报上，主要从以下三个步骤完成关键词的进一步扩充：（）运用 爬取巨潮资讯网的上市公司年报，提取年报中的“管理层讨论与分析（）”部分文本；（）将相关政策文件和权威文献中与智能化相关的词语提取出来，构建一个自定义词典，并将自定义词典添加到 分词库中，运用拓展后的词典对 文本进行分词；（）运用 词袋模型对分好词的文本进行相关词提取，同时结合人工筛选的方式，选取与人工智能技术、互联网技术、大数据技术、价值链智造技术相关的关键词组合。结合学术文献、相关政策文件和上市公司年报，最终确定与人工智能技术、互联网技术、大数据技术、价值链智造技术相关的特征词库。如表 所示。表 智能制造的结构化特征词汇总指标衡量维度特征词智能制造人工智能技术 人工智能、智能制造、智慧制造、主动制造、智能化转型、商业智能、图像理解、智能数据分析、智能机器人、制造执行系统、智造、机器学习、深度学习、一体化、无人化、人机交互、生物识别技术、人脸识别、智能终端、语音识别互联网技术 工业互联网、移动互联网、电子商务、移动支付、云计算、亿级并发、物联网、信息物理系统、网络物理系统、级存储、云制造大数据技术 大数据、数据挖掘、数据可视化、虚拟现实、产业数字化、数据驱动、异构数据、数据孪生、文本挖掘、混合现实价值链智造技术 计划调度、生产执行、设备运维、智能仓储、智能配送、网络协同、智能营销、智能客服、智能家居、智能穿戴、智能农业、智能医药考虑到不同上市公司年报 部分的篇幅存在较大差异，本文将通过以下三个步骤对智能制造进行测算：（）计算样本公司的关键词组合词频数与样本公司总词数的比重；（）计算样本公司所占比重与同年份同行业样本公司总比重的比值；（）将该比值乘以 来衡量样本公司的智能制造水平。若样本公司年报没有出现关键词，则样本公司当年智能制造赋值为。考虑到若将制造业按照证监会 年的划分标准划分为 个细分行业，那么会出现某些行业样本公司过少，导致该类行业样本公司的智能制造水平被严重高估。因此，本文以 中国统计年鉴 对轻重工业的定义为依据，将制造业划分为提供消费资料的轻工业、提供生产资料的重工业、其他工业三大类。调节变量市场化程度（）。本文使用市场化指数来衡量市场化程度。由于王小鲁等（）提供的市场化指数只更新至 年，根据辛宇等（）提供的方法，以 年市场化指数的平均值衡量当地的市场化程度。控制变量参考杨友才和牛晓童（）的研究，本文控制了企业规模（）、上市年限（）、产权性质（）、股权集中度（）、总资产净利润率（）、托 宾（）、速动比率（）、流动资产比率（）、现金流强度（）、员工学历（）、高管薪酬（）、两职合一（）、董事会规模（）对企业运营效率的影响。具体变量定义如表 所示。表 运营效率与智能制造的变量定义变量类别变量名称变量简称说明被解释变量运营效率采用 模型计算所得解释变量智能制造采用文本挖掘法计算所得调节变量市场化程度以 年市场化指数的平均值衡量当地的市场化程度控制变量公司规模总资产的自然对数上市年限公司上市年限产权性质公司实际控制人为国有时赋值，否则赋值 股权集中度第一大股东持股比例总资产净利润率净利润与平均总资产的比值托宾 公司市场价值与公司重置成本的比值速动比率速动资产与流动负债的比值流动资产比率流动资产与总资产的比值现金流强度现金及现金等价物与总资产的比值员工学历本科生及以上占员工总数的比例高管薪酬高管前三名薪酬总额的自然对数两职合一董事长和总经理两职合一为，否则为 董事会规模董事会人数行业将制造业划分轻工业、重工业、其他工业三大类，并设定相应的虚拟变量五、实证结果及分析（一）描述性统计表 是样本变量的描述性统计。如表 所示，样本公司的运营效率最小值为.，最大值为，平均值为.，说明不同样本公司之间的运营效率存在较大差异。样本公司的智能制造最小值为，表明存在公司在管理层讨论与分析（）部分没有涉及与智能制造相关的描述。变量间的相关系数绝对值均小于.，且变量最大的 值为.，故不必担心多重共线性问题。表 变量的描述性统计.（二）智能制造对企业运营效率的平均效应表 是采用 模型计算企业运营效率作为被解释变量的估计结果。从表 的（）（）列可以看出，的回归系数均高度显著为正，表明智能制造与企业运营效率之间存在显著正相关关系，实施智能制造战略能显著提升企业的运营效率水平。假设 得到验证。表 智能制造促进企业运营效率的平均效应检验被解释变量（）（）（）.（.）（.）（.）控制控制年度控制地区控制行业控制续表被解释变量（）（）（）常数项.（.）（.）（.）观测值调整.注：表格中括号内的数字为 值；、分别表示显著性水平为、，并使用了稳健标准误。以下同。（三）市场化程度的调节作用表 是加入智能制造与市场化程度交乘项的回归结果。如表 的（）列和（）列所示，交乘项 的系数均显著为正，表明市场化程度确实影响着智能制造与企业运营效率的关系，市场化程度越高，智能制造对企业运营效率的促进作用越强。相比于政府“有形的手”，智能制造对企业运营效率的促进作用受到市场“无形的手”的影响更大。市场化程度较高的地区拥有的高层次人才较多，技术引进和融资相对容易，企业实施智能制造战略提升运营效率更加明显。假设 得到验证，假设 得不到支持。表 智能制造促进企业运营效率的调节效应检验被解释变量（）（）.（.）（.）.（.）（.）.（.）（.）控制控制年度控制地区控制行业控制常数项.（.）（.）观测值调整.（四）智能制造对企业运营效率的异质性检验本文主要从公司层面研究智能制造影响企业运营效率的横截面差异。一方面，智能制造是抢占新技术制高点的重要手段，受到政府的高度重视和支持（国务院发展研究中心，），政府很可能会对企业进行干预，从而可能导致智能制造对运营效率的影响在不同类型企业中表现出异质性（王艳等，）。市场化程度对智能制造与企业运营效率关系的调节作用可能会受到产权性质的影响，国有企业在融资约束、人才引进和制度建设方面占据天然优势（吴非等，），受到市场化影响的程度可能更大。另一方面，智能制造相关技术的建设需要耗费大量的资源，对小企业而言存在更大的转型风险。相较于小企业而言，大企业拥有的资源更多，智能制造的配套技术更容易搭建起来。此外，公司规模也可能会影响市场化程度的调节作用，且公司规模对市场化程度的调节作用的影响可能存在双面性。一方面，规模较大企业资金相对雄厚，在融资约束、人才引进和制度建设方面理应更具优势（谢凡等，），受市场化程度的影响可能会比较大，此时，市场化程度的调节作用可能会更加明显。另一方面，由于规模较小企业在资金、融资约束、人才引进和制度建设方面相对劣势，占据有利地理位置至关重要，所以可能会更容易受到市场化程度的影响，从而表现出更强的市场化程度的调节作用。因此，智能制造与企业运营效率的关系可能在不同类型的企业和不同规模的企业中表现出异质性，有必要进一步分析。基于产权性质视角的检验表 的（）（）列是对产权性质进行分组的估计结果。从（）列和（）列可知，不管是非国有企业组，还是国有企业组，的系数均显著为正，表明智能制造对非国有企业与国有企业运营效率均具有显著的促进作用。本文利用 进行组间差异检验，发现非国有企业组与国有企业组之间不存在显著差异。从（）列和（）列可知，在非国有企业组，的系数不显著，在国有企业组，的系数在 的水平上显著为正，表明市场化程度在非国有企业和国有企业之间的调节作用具有差异性，且国有企业会受到市场化程度的显著调节。现有研究认为国有企业在资源获取、市场占有方面具有天然优势，退出风险较小，导致其在创新转型领域中往往表现出动力不足（吴非等，）。本文研究并不支持该观点，国有企业在发展过程中需要与国家发展战略紧密结合在一起，国家大力推动智能制造发展，理应会使国有企业在智能化转型方面表现出较高的积极性，从而提高运营效率。基于公司规模视角的检验借鉴谢凡等（）的相关研究，当企业总资产低于所属样本的中位数时，本文将其归为规模较小的企业，当企业总资产高于所属样本的中位数时，本文将其归为规模较大的企业。表 的（）（）列是对公司规模进行分组的估计结果。从（）列和（）列可知，在规模较小组，的系数不显著，在规模较大组，的系数在 的水平上显著为正，表明智能制造是否能提升企业运营效率与企业规模紧密相关，与规模较小的企业相比，规模较大的企业资源约束较小，人才体系与组织架构也相对完善，进行智能化转型所带来的运营效率提升更加明显。从（）列和（）列可知，在较小规模组，的系数在的水平上显著为正，在较大规模组，的系数不显著，表明市场化程度在不同规模之间的调节作用具有差异性，且较小规模企业会受到市场化程度的显著调节。从实证结果来看，较大规模企业之间在融资约束、人才引进和制度建设等方面可能差异不大，均能满足自身的智能化转型，而未表现出市场化程度的显著调节作用。相反，较小规模企业在融资约束、人才引进和制度建设等方面劣势明显，占据有利的地理位置能够更好地发挥智能化的作用。表 智能制造影响企业运营效率的异质性检验被解释变量（）（）（）（）.（.）（.）（.）（.）.（.）（.）.（.）（.）常数项.（.）（.）（.）（.）观测值调整.被解释变量（）（）（）（）.（.）（.）（.）（.）.（.）（.）.（.）（.）常数项.（.）（.）（.）（.）观测值调整.控制控制控制控制年度控制控制控制控制地区控制控制控制控制行业控制控制控制控制（五）机制检验 关于对“生产运营流程优化”的衡量根据前文第一个视角的分析，智能设计、智能生产和智能物流能提升反应客户需求的速度，以接近大批量生产的方式满足客户的个性化需求，从而能有效降低生产成本。同时，智能营销和智能服务能够降低销售费用。因此，本文选取了生产成本和销售费用率来反映生产运营流程优化，作为第一个视角的中介变量，李平等（）也使用了这种处理方法。关于对“获取利益相关者的资源支持”的衡量根据前文第二个视角的分析，企业发展智能制造更有可能获得利益相关者的支持。员工整体素质和创新能力的提高能够提升企业创新产出；客户波动性降低能够降低经营风险和稳定收入来源；供应商提供的更优惠的收款政策及商业信用，有助于降低企业应付账款周转率，减少企业资金压力；政府技术补贴能够缓解企业转型压力，降低企业转型成本。因此，借鉴现有研究成果及本文分析，本文选取了员工人均专利数（曹萍和陈福集，）、客户波动性（毕晓方等，）、政府技术补助（张中华和刘泽圻，）和应付账款周转率（李颖和张玉凤，）来反映企业获取利益相关者资源支持的程度，作为第二个视角的中介变量，以识别智能制造提升企业运营效率的路径机制。其中，生产成本（）用营业总收入与营业总成本的比值进行测量，销售费用率（）采用销售费用与营 业 收 入 的 比 值 进 行 测 量，员 工 人 均 专 利 数（）采用企业申请专利数量与员工人数的比值进行测量，客户波动性（）用连续三年的前五大客户采购比 例 合 计 的 标 准 差 进 行 测 量，政 府 技 术 补 助（）采用与技术创新相关的政府补助进行测量，应付账款周转率（）采用营业成本与平均应付账款余额的比值进行测量。需要说明的是，近期不少文献对中介效应模型提出了批评（江艇，），但主要批评的是缺乏理论机制分析作为基础的中介效应模型（毛捷等，）。本文建立的中介效应模型严格基于相关理论机制分析。中介机制的实证检验本文采用逐步法研究两个视角的中介效应（温忠麟和叶宝娟，；毛捷等，）。表 是识别第一个视角的估计结果。列（）中 的系数在 的水平上显著为正，列（）中 的系数在 的水平上显著为正，的系数在 的水平上显著为正，表明智能制造能够通过降低生产成本，进而提高企业运营效率。列（）中 的系数在 的水平上显著为负，列（）中 的系数在 的水平上显著为正，的系数在 的水平上显著为负，表明智能制造能够通过降低销售成本，进而提高企业运营效率。表 智能制造影响企业运营效率的第一个视角识别检验被解释变量（）（）（）（）（）.（.）（.）（.）（.）（.）.（.）.（.）控制控制控制控制控制年度控制控制控制控制控制地区控制控制控制控制控制行业控制控制控制控制控制常数项.（.）（.）（.）（.）（.）观测值调整.表 是识别第二个视角的估计结果。（）列中 的系数在 的水平上显著为正，（）列中 的系数在 的水平上显著为正，的系数在 的水平上显著为正，表明智能制造能够通过提升员工人均创新产出能力，进而提高企业运营效率。（）列中 的系数在的水平上显著为负，（）列中 的系数在 的水平上显著为正，的系数在 的水平上显著为负，表明智能制造能够通过降低客户波动性，进而提高企业运营效率。（）列中 的系数在 的水平上显著为正，（）列中 和 的系数均在 的水平上显著为正，表明智能制造能够通过获取政府关键资源，进而提高企业运营效率。（）列中 的系数在 的水平上显著为负，（）列中 的系数在 的水平上显著为正，的系数在 的水平上显著为负，表明智能制造能够通过降低应付账款周转率，进而提高企业运营效率。表 智能制造影响企业运营效率的第二个视角识别检验被解释变量（）（）（）（）.（.）（.）（.）（.）.（.）.（.）常数项.（.）（.）（.）（.）观测值调整.被解释变量（）（）（）（）.（.）（.）（.）（.）.（.）.（.）常数项.（.）（.）（.）（.）观测值调整.控制控制控制控制年度控制控制控制控制地区控制控制控制控制行业控制控制控制控制（六）稳健性检验 替换因变量的稳健性检验借鉴孙兆斌（）的做法，在产出指标中增加利润总额，其他指标不变，重新衡量企业运营效率。表 中的（）列和（）列是替换因变量的估计结果。如（）列所示，的系数显著为正。考虑到总资产周转率是衡量企业运营效率的重要指标。因此，本文将总资产周转率作为企业运营效率的代理变量。如（）列所示，的系数显著为正。替换因变量的检验结果与主检验一致，研究结论相对稳健。