数字化对制造业企业财务绩效的影响研究——基于有调节的中介效应分析.pdf

57中图分类号】F424文章编号 16 7 2-2 7 2 8(2 0 2 3)0 1-0 0 57-15文献标识码 A2023年第1期经济与社会发展数字化对制造业企业财务绩效的影响研究基于有调节的中介效应分析王嘉璐，傅明华摘要 数字化如何影响制造业企业财务绩效的问题值得研究。文章以2 0 16 一2 0 2 0 年沪深A股主板制造业上市公司为样本，利用机器学习的方法从个体企业层面，探究数字化对制造业企业财务绩效的影响。研究发现：数字化提高了制造业企业的财务绩效，并且这一结论在一系列稳健性检验下都保持了显著；中介机制研究表明，数字化通过改善生产活动，提高生产效率，显著提升了制造业上市公司的财务绩效；在中介机制的基础上，进一步考虑组织管理和技术创新的调节作用，结果显示管理层权力和企业技术水平都显著增强了数字化转型对制造业企业财务绩效提升的中介效果。具体而言，管理层权力较高的企业，数字化的中介促进效果要比管理层权力较低的企业高10.13%；技术水平较高的企业，数字化的中介促进效果要比技术水平较低的企业高2 5.8 2%。文章提出，在推进制造业企业数字化的过程中，管理者应当重视对企业技术水平的提升，保证资源的供给，同时营造鼓励创新、崇尚技术、支持变革的氛围；政府则应当在提供财政补贴、政策倾斜的同时，加强对制造业企业的技术支持，降低制造业企业获取针对性技术的门槛，推动制造业企业的数字化。关键词 数字经济；数字化转型；制造业企业；生产效率；企业技术水平；管理层权力作者简介 王嘉璐，南京师范大学商学院硕士研究生；傅明华，南京师范大学商学院副教授，博士，江苏南京210023一、问题的提出制造业作为国民经济的基础产业，对我国经济发展、国家安全具有重要意义。党的二十大报告指出：“坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，推进新型工业化，加快建设制造强国、质量强国、航天强国、交通强国、网络强国、数字中国。实施产业基础再造工程和重大技术装备攻关工程，支持专精特新企业发展，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展。”数字中国建设离不开制造业的高端化、智能化、绿色化发展。以人工智能、大数据、云计算等为代表的新兴技术不断重塑着制造业企业习近平.高举中国特色社会主义伟大旗帜为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗一在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告N.人民日报，2 0 2 2-10-2 6（0 1）.58的生产结构、运作模式和管理方法，深刻影响着制造业企业的发展。如何以更高的效率和更好的质量实现制造业企业数字化，是一个值得思考的问题。在此背景下，分析制造业企业数字化转型的作用机制，不仅对当前的制造业企业实现数字化转型具有一定借鉴意义，还可以为相关政策的制定和补充完善提供参考借鉴二、相关研究进展数字化是一个系统、长期的特定过程，包括多种技术的学习、搭配和组合。对于不同类型的企业而言，其数字化过程不尽相同。如今，已经有越来越多的制造业企业开始应用数字技术来重构组织的生产流程、管理方法和商业模式，制造业正面临前所未有的机遇和挑战。在此背景下，梳理学界的相关研究成果，厘清制造业企业数字化转型的作用机制，分析重要影响因素在制造业企业数字化转型中所发挥的作用变得愈发重要（一）围绕数字化对生产效率影响的探讨数字化应用最早可溯源至以互联网为代表的新技术兴起并开始被广泛应用于企业的生产经营活动。2 0 世纪以来，学者们对信息技术与企业效率相关性的研究结论主要是信息技术投人对企业产生的有利、不利或不确定影响。部分学者认为信息技术可以有效提高生产效率，认为使用信息技术的企业保持了全要素生产率的显著增长。部分学者则认为信息技术与生产效率并不存在显著联系，但Oliner等学者认为这可能是由于没有考虑计算机硬件和软件、人工结合的影响，以及信息技术投资占总资本的份额很小而导致的结果随着近年来数字技术不断发展，关于生产效率论的争议也在不断增多。一方面，众多学者认为数字化有利于提高财务绩效，促进企业成长。如刘淑春等学者运用我国“两化融合”国家示范区企业的数据，得出数字化能够提高企业投人产出效率的结论；Verhoef等学者指出，成功构建数字化平台的企业财务绩效表现要明显优于非数字化企业。另一方面，也有学者认为数字化和财务绩效并没有直接的正相关关系。这可能是由于某些公司的管理水平无法很好地匹配数字化转型所带来的变化，导致企业管理成本居高不下，或者生产活动的数字化改造复杂程度高、理解难度高（二）有关调节变量管理层权力和企业技术水平的研究综合来看，大部分学者认为数字化可以促进制造业企业发展和绩效提高，但这一过程可能会受VIAL G.Understanding digital transformation:A review and a research agendaJ.The journal of strategic informa-tion systems,2019(2):118-144.JORGENSON D,MOTOHASHI K.Information technology and the Japanese economy JJ.Journal of the Japaneseand international economies,2005(4):460-481.OLINER S,SICHEL D,TRIPLETT,et al.Computers and output growth revisited:how big is the puzzle?J.Brook-ings papers on economic activity,1994(2):273-334.刘淑春，闫津臣，张思雪，等.企业管理数字化变革能提升投人产出效率吗J.管理世界，2 0 2 1(5)：17 0-19 0，13.VERHOEF P,BROEKHUIZEN T,BART Y,et al.Digital transformation:A multidisciplinary reflection and re-search agendaJ.Journal of business research,2021(122):889-901.戚聿东，蔡呈伟.数字化对制造业企业绩效的多重影响及其机理研究J.学习与探索，2 0 2 0(7)：10 8-119.KHANZODE A,SARMA P,MANGLA S,et al.Modeling the industry 4.O adoption for sustainable production in mi-cro,small&medium enterprisesJ.Journal of cleaner production,2021(279):123489.59到种种因素的影响。显然，探讨何种内外部因素影响了制造业企业的数字化，是研究这一问题的主要途径。就现状来看，有多种因素对制造业企业数字化产生影响，本文选取有代表性的管理层权力和企业技术水平作为调节变量。第一，管理层权力。由于数字化本质上是一种战略选择，本文首先选择对企业决策和执行起重大作用的管理层权力作为关键调节变量。在关于管理层权力的现有研究中，有部分学者基于现代管家理论，认为由于存在实现目标、行使权力、获得认可等非经济动机和年金等经济动机，管理者会努力履行自已的职责并帮助企业获得成功。管理层权力越高越有助于管理者更好发挥自身能力，为企业创造价值，实现企业的战略目标。Wrede等学者通过与德国大型公司高管的多次深人访谈，总结出高管主要通过理解数字化、设置数字化正式背景来推进数字化Ko等学者同时使用定性和定量方法研究数字化过程中的管理者，认为如果没有高层管理者的管理承诺和资源调度，单纯的数字技术根本无法驱动数字化转型。这些研究可被视为是基于现代管家理论的分析，可以反映高管理层权力对数字化的促进作用。第二，企业技术水平。企业技术水平是制造业企业的另一个关键调节变量，这一变量反映企业的整体技术素养，包括员工素质、技术能力等。制造业企业数字化并非是在传统生产模式的基础上叠加数字技术，而是类似业务流程再造的一个过程。在此过程中，企业领导者需要充分思考企业的“内部实际”（如企业现有的生产系统、员工素质、技术储备、长期战略目标等）和所面对的外部实际”（如企业对行业和市场的未来预期、顾客需求感知等），在此基础上有选择地开展数字化的革新。制造业企业技术水平越强，则管理者对企业生产系统、技术储备的把握也就越强，这可有效解决制造业企业数字化转型时可能遇到的技术难题，降低可能面临的不确定性。此外，员工素质和能力决定了企业的数字化战略能否顺利推进，企业技术水平越高，说明组织内部的技术人员和高学历人才越多，其学习能力和接受能力也相对越强，这些都有助于制造业企业数字化的顺利实行。相较于已有文献，本文从生产活动的角度出发，探讨数字化对制造业企业财务绩效的影响，并通过价格指数平减等方法抑制了物价变化的干扰，期待能更为准确地阐明数字化对制造业企业生产活动的影响程度，丰富人们对企业数字化作用机制的认识。同时，本文将管理层权力、企业技术水平这两个重要调节变量引入数字化研究领域，从生产活动的角度探讨这些变量对制造业企业数字化的影响，力求研究结果更加具有针对性。本文采用了WinGo财经文本数据平台而非Python来进行分析。相较于现有研究常用Python的方法，WinGo数据平台的可靠性更高，所使用的文本数据，尤其是分词及停用词设置由数据平台提供，分析结果更加稳定和准确。囿于微观层面企业数字化指标衡量困DAVIS J,SCHOORMAN F,DONALDSON L.Toward a stewardship theory of management JJ.The academy of man-agement review,1997(1):20-47.W R ED E M,VEL A M U R I V K,D A U T H T.T o p m a n a g e r s i n t h e d i g i t a l a g e:Ex p l o r i n g t h e r o l e a n d p r a c t i c e s o f t o pmanagers in firms digital transformationJ.Managerial and decision economics,2020(8):1549-1567.KO A,FEHER P,KOVACS T,et al.Influencing factors of digital transformation:management or IT is the drivingforce?J.International journal of innovation science,2021(1):1-20.崔也光，由晓玮.财务柔性政策选择与研发投人一一基于企业技术水平的调节效应J.首都经济贸易大学学报,2 0 19(5):9 2-10 2.刘淑春，闫津臣，张思雪，等.企业管理数字化变革能提升投入产出效率吗J.管理世界，2 0 2 1（5）：17 0-19 0，13.李树文，罗瑾琏，胡文安.从价值交易走向价值共创：创新型企业的价值转型过程研究J.管理世界，2 0 2 2（3）：125-145.60难，本文借鉴袁淳等学者的研究，同时参考吴非等学者提出的“数字化转型特征词，通过文本分析的方法测度了制造业上市公司的数字化程度指标，并以此为基础开展相关研究。三、研究假设及研究设计(一)研究假设1.关于制造业企业数字化对财务绩效影响的分析数字化为制造业企业带来的是全方位的革新。第一，数字化可以重塑制造业企业的生产流程，连接各生产环节，使企业得以更好地统筹全局，实现精细化、柔性化生产，以降低生产成本，提高用户满意度。第二，数字技术的发展使制造业企业得以远程提供技术服务和维护服务，增强了产品竞争力。5G等技术的应用使得远程设备操控和技术支持成为可能，大大提高了制造业企业产品的附加值，提高了企业的财务绩效。第三，数字技术也变革了企业的上下游渠道，让制造业企业可以更好地协调跨组织的供应活动，促进企业供应链的优化升级。通过数字技术，制造业企业可以更好地实现与外部供应商的横向集成，改善供应链中的原材料及最终产品交付，降低企业的运营成本，提高交付效率和财务绩效。第四，数字化还有助于制造业企业适应能力的提高。数字化的管理系统可以帮助制造业企业更好地统筹组织内部产生的信息，配合对行业相关数据的收集，为企业的科学决策提供基础，使企业避免因决策失误导致的损失。总的来说，制造业企业的数字化已经超越了单纯的产品和流程改进，影响了企业生产活动、商业模式和组织管理等各个方面，有效提高了财务绩效。假设1：推行数字化可以为制造业企业的财务绩效带来正向影响。2.关于制造业企业数字化转型中生产效率中介机制的研究数字化可以有效提高制造业企业的生产效率，进而作用于财务绩效。结合诸多相关文献，本文认为数字化影响制造业企业生产效率进而影响财务绩效的途径可以分为四类：数字技术提高单一生产环节的效率、提高整体生产流程的效率、增强支持维护系统的效果和增强工人工作能力，这些途径可以有效提高工厂效率、生产更优质的产品、降低企业成本，最终为企业带来更高的财务绩效。制造业企业可以通过以下一系列数字技术的优化有效提高生产效率。第一，制造业企业可以通过收集各生产环节和流程的数据信息，运用大数据技术和人工智能分析调配整体最优的生产参数，实现精细和柔性化的生产，最终完成对每个生产环节的优化，提高生产效率。第二，借助数字技术实现生产环节的优化后，企业可以在此基础上重构整个生产流程，正如有学者认为的，数字技术带来的数据互袁淳，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，2 0 2 1（9)：137-155.吴非，胡慧芷，林慧妍，等.企业数字化转型与资本市场表现来自股票流动性的经验证据J.管理世界，2021(7):130-144,10.O ZT EM EL E,G U R SEV S.L i t e r a t u r e p e v i e w o f i n d u s t r y 4.O a n d r e l a t e d t e c h n o l o g i e s JJ.Jo u r n a l o f i n t e l l i g e n t ma n u-facturing,2020(1):127-182.FR A NK A,D A L ENO G A R E L,A YA L A N.In d u s t r y 4.0 t e c h n o l o g i e s:i mp l e me n t a t i o n p a t t e r n s i n ma n u f a c t u r i n gcompaniesJ.International journal of production economics,2019(210):15-26.KACHE F,SEURING S.Challenges and opportunities of digital information at the intersection of big data analyticsand supply chain managementJJ.International journal of operations&production management,2017(1):10-36.BERGHAUS S,BACK A.Stages in digital business transformation:results of an empirical maturity studyJJ.Medi-terranean conference on information systems,2016(22):1-17.戚聿东，肖旭.数字经济时代的企业管理变革J.管理世界，2 0 2 0（6）：135-152,2 50.61通可以帮助企业“联接”各环节，让企业的整体流程达到相对最优，最终大幅提高企业的生产效率第三，新兴的数字技术也赋予机器更多智能，有效提高了支持维护系统的效果。通过软硬件的配合，制造业企业可以更容易地实现全面质量管理，同时进一步优化企业的能源耗用，因为这些技术的应用不仅符合绿色低碳的现代生产理念，而且能有效降低制造业企业的生产成本。通过以上这些方面的改进，制造业企业的数字化能成功提高生产流程质量与效率，从而较轻松地占据市场优势地位、获取更多客户、提高财务绩效假设2：数字化可以通过提升制造业企业的生产技术水平，提高其生产效率，为制造业企业的财务绩效带来正向影响。3.关于制造业企业数字化转型中调节因素对生产效率中介机制影响的探讨（1)管理层权力作为调节因素的分析。管理层权力指管理层执行自身意愿的能力，它影响制造业企业重大战略和决策的制定及执行。作为一种战略选择，数字化深受管理层权力的影响。可以说，管理者在一定意义上决定着制造业企业数字化的成败。具体而言，管理层权力决定了管理者所能调度的资源和人力，影响管理者对风险的应对逻辑，以及高管所能决定的企业承担风险的程度，与企业的未来发展息息相关。制造业企业数字化转型时，管理层权力越大，则数字化通过生产效率提高财务绩效的中介效果越强假设3：管理层具有较高权力对制造业企业数字化转型中通过提高生产效率进而提升财务绩效具有正向调节作用。（2）制造业企业技术水平作为调节因素的分析。正如前文所述，制造业企业技术水平与数字化的设计及执行密切相关，深刻影响着制造业企业数字化转型的效果。一方面，制造业企业的数字化并不是对传统工业化生产模式的简单修补。相反，在对生产活动进行数字化时，需要管理者全面地把握数字化的核心和内涵，结合自身实际状况，运用数字思维对生产活动进行系统改造。这一过程具备一定个性化色彩，难以完全的标准化。制造业企业技术水平反映了企业的知识储备和综合开发能力，一定程度上代表了企业改进现有生产系统的能力。制造业企业技术水平越高，则其技术人才、知识储备也就越充足，这为制造业企业数字化转型提供了便利条件。不论是独立开发还是借助现有数字化平台，技术水平高的制造业企业可以较好地实现数字化转型，并尽可能节约成本和时间，达到事半功倍的效果。另一方面，数字化本质上也是一种组织变革，它要求组织成员接受、适应新的OZTEMEL E,GURSEV S.Literature review of industry 4.O and related technologiesJ.Journal of intelligent manu-facturing,2020(1):127-182.G H O BA K H L O O M.In d u s t r y 4.O,d i g i t i z a t i o n,a n d o p p o r t u n i t i e s f o r s u s t a i n a b i l i t y JJ.Jo u r n a l o f c l e a n e r p r o d u c t i o n,2020(252):119869.FINKELSTEIN S.Power in top management teams:dimensions,measurement,and validationJJ.Academy of man-agement journal,1992(3):505-538.朱焱，王广.技术型高管权力与非技术型高管权力对企业绩效的影响来自中国A股上市高新技术企业的实证检验J.会计研究，2 0 17（12)：7 3-7 9,9 7.刘淑春，闫津臣，张思雪，等.企业管理数字化变革能提升投入产出效率吗J.管理世界，2 0 2 1（5)：17 0-19 0，13.戚聿东，肖旭.数字经济时代的企业管理变革J.管理世界，2 0 2 0（6)：135-152,2 50.崔也光，由晓玮.财务柔性政策选择与研发投入一一基于企业技术水平的调节效应J.首都经济贸易大学学报,2 0 19(5):9 2-10 2.李树文，罗瑾琏，胡文安.从价值交易走向价值共创：创新型企业的价值转型过程研究J.管理世界，2 0 2 2(3）：125-145.62工作方式和工作逻辑。如果企业技术水平较高，说明组织内部是重视技术且支持创新的，在这种情况下推行数字化可能更容易为组织成员所接受并积极参与，制造业企业数字化的效果可能更好。制造业企业技术水平越高，数字化转型通过提高生产效率进而提升财务绩效的中介效应越强。假设4：技术水平较高对制造业企业数字化转型中通过提高工作效率进而提升财务绩效具有正向调节作用。(二)研究设计1.研究模型基于以上分析，本文构建了具体的研究模型（图1）。本文的基本假设是，数字化可以提高制造业企业的财务绩效，并且可通过生产效率这一中介变量发挥作用。在此基础上，本文进一步探讨了管理层权力、企业技术水平的调节作用。数字化财务绩效生产效率企业技术水平管理层权力图1研究模型2.样本选择由于数据收集的局限，本文选择了制造业上市公司作为研究对象。选取2 0 16 一2 0 2 0 年中国沪深A股主板17 9 3家制造业上市公司为原始样本，并在此基础上剔除上市不满3年、信息不全、审计意见不是标准无保留意见、资不抵债、被ST和PT的上市公司的年份数据，获得7 154个观测样本。本文所采取的公司财务数据来自国泰安数据库；数字化指标中，数字化词典的构造借助python的jieba工具软件进行，分析则借助WinGo数据平台实现；数字化词典所用的政策文件来自工业和信息化部等官方网站。为避免极端值的干扰，本文对涉及的连续变量进行了上下1%的缩尾处理（Winsorize）。3.关键变量定义（1)被解释变量：财务绩效（Perf）。财务绩效能反映一段时期内制造业企业的生产经营成果。对财务绩效的主流估计采用托宾Q值、总资产净利润率（Roa）、净资产净利润率（Roe)等指标，但这些指标在计算过程中包含了投资收益，不能完全匹配企业主营业务，没有完全符合本文假设的需要。有鉴于此，本文借鉴杜勇、易露霞等学者的研究,将财务绩效定义为：Perf=（营业利润一投资收益一公允价值变动收益+对联营企业和合营企业的投资收益）总资产采用上述方法可以有效剔除制造业企业财务绩效受金融资产投资等的影响，更准确地度量企业的主营业务经营状况（2)解释变量：数字化程度（Dig）。制造业企业的数字化转型是一个系统过程，由于财务报表未专门披露数字化的具体数据，导致微观层面制造业企业的数字化程度刻画具备相当的挑战性。现有的大部分研究以案例研究、问卷调查和理论研究为主。学者往往采用无形资产中数字资产的比重杜勇，张欢，陈建英.金融化对实体企业未来主业发展的影响：促进还是抑制J.中国工业经济，2 0 17（12）：113-131.易露霞，吴非，常曦.企业数字化转型进程与主业绩效一一来自中国上市企业年报文本识别的经验证据J.现一代财经（天津财经大学学报），2 0 2 1（10）：2 4-38.祁怀锦，曹修琴，刘艳霞.数字经济对公司治理的影响向一一基于信息不对称和管理者非理性行为视角J.改革，2020(4):50-64.63世界银行相关数据、产业整体的数字化水平等数据，但这些指标都存在缺陷，过于单一和片面化。此外，还有一部分研究采取文本分析法来度量企业对互联网、大数据等信息技术的使用，但其指标维度较为单一，关键词数量也相对较少，容易遗漏报表中数字化相关的信息，无法反映企业数字化的整体情况。有鉴于此，本研究参考袁淳等学者的方法，借鉴吴非等学者的思路，综合考虑政府、学界、企业三方面的文献与文本来构建数字化词典。首先，本文以国家政策为基础筛选得到数字化特征词，同时借鉴大多数研究者认可的数字化特征词，然后在确保全面性的基础上，人工筛去明显不属于制造业范畴的词汇，最终得到2 38 个制造业企业数字化特征词，作为本文的数字化词典。在此基础上使用WinGo数据平台，统计数字化词汇出现在年报的管理层讨论与分析（以下简称“MD&A”）部分的频数。为了消除年报MD&A的文本长度差异，本文采取各制造业企业的数字化词频总和除以MD&A总词数来度量微观企业的数字化程度（Dig）。D i g 指标越大，则数字化程度越高。具体的计算公式为：Dig=数字化词频总和MD&A总词数（3)中介变量：劳动生产率(Laborp）。本文参照李磊、Ballestar等学者的思路，选取劳动生产率来代表企业的生产效率。其依据在于，数字技术对生产活动的改造主要体现在生产设备及流程优化、能源消耗优化、生产过程的控制与监督等方面，最终都可以反映在单个工人的产能之上。劳动生产率受劳动者平均熟练程度、科学技术水平、生产的组织管理水平、生产资料的规模与效能、自然条件及技术应用程度等多种因素的影响。在控制其他影响因素的情况下，劳动生产率的变化刻画了数字化对生产效率的影响程度。同时，为了确保结果更加准确，本文将劳动生产率定义为：Laborp=价格指数平减后的总产值生产人员人数其中，价格指数平减后的总产值=本年营业收人十年末存货一年初存货，并以2 0 16 年为基期，通过年度工业品价格指数对各年总产值进行折算。该方法消除了物价变动影响，使不同年份间可比性更强，更准确地统计了工人产出。为了便于解释参数含义，本文对该指标进行了标准化处理。（4）调节变量：管理层权力（MP)和企业技术水平（Tech）。本文参照郭宏、白俊等学者的方法，从控制权结构、所有权结构的角度衡量管理层权力，将二者标准化结果之和作为对管理层权力的测G R A NT D,YEO B.A g l o b a l p e r s p e c t i v e o n t e c h i n v e s t me n t,f i n a n c i n g,a n d ICT o n ma n u f a c t u r i n g a n d s e r v i c e i n-dustry performanceJJ.International journal of information management,2018(43):130-145.谢靖，王少红.数字经济与制造业企业出口产品质量升级J.武汉大学学报（哲学社会科学版），2 0 2 2（1）：10 1-113.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，2 0 2 1（9）：137-155.吴非，胡慧芷，林慧妍，等.企业数字化转型与资本市场表现一一来自股票流动性的经验证据J.管理世界，2021(7):130-144,10.李磊，徐大策.机器人能否提升企业劳动生产率？机制与事实J.产业经济研究，2 0 2 0(3)：12 7-142.BALLESTAR M T,DIAZ-CHAO A,SAINZ J,et al.Knowledge,robots and productivity in SMEs:Explaining thesecond digital waveJ.Journal of business research,2020(108):119-131.FRANK A,DALENOGARE L,AYALA N.Industry 4.0 technologies:Implementation patterns in manufacturingcompaniesJ.International journal of production 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t），定义为企业全部专利数量。4.实证模型为验证假设1，本文设定基准模型如下：Perf.=.+,Dig.+EControls+u+n+T+8.(1)其中，被解释变量Perf.表示财务绩效，解释变量Dig,表示数字化程度，Controls代表控制变量，后四项分别代表个体固定效应、行业固定效应、时间固定效应以及残差项（此处的个体固定效应是指各个公司的固定效应）。为验证假设2，本文参照温忠麟等学者的做法，借助基准模型及以下模型检验制造业企业数字化转型提高生产效率进而提升财务绩效的中介作用是否存在。Laborp.=+,Dig.+ZControls+u+n+8（2）Perf.=o+,Dig.+y,Laborp.+ZControls+u+n+t+8.（3）其中，中介变量Laborp.表示制造业企业劳动生产率，Controls为控制变量，8,为误差项。在进行检验时，首先采取逐步检验法，如,、不显著，则采用bootstrap法继续检验。为验证假设3和假设4，本文参照万良勇等学者的研究，构筑以下有调节的中介效应（调节前半路径)检验模型，判断管理层权力和企业技术水平是否对数字化过程中通过影响生产效率进而提升财务绩效的中介效应存在调节作用。Perf.=ao+a,Dig,+a,M+a,Dig.xM+ZControls+u+n+T+8u(4)Laborp.=b,+b,Dig.,+b,M+b,Dig.xM+Controls+u+n+T+8(5)Perf.,=C,+c,Dig,+c,M+c,Dig.xM+c,Laborp,+Z Controls+n+T+8t(6)其中，M代表调节变量管理层权力（MP）、企业技术水平（Tech）,D i g.x M 表示数字化程度和调节变量的交互项，Controls为控制变量，8,为误差项。参照温忠麟等学者的研究,若直接效应存在（a,显著），则式（6)中应包含数字化程度和调节变量的交互项（Dig,xM)；反之，此交互项应当去除。在进行崔也光，由晓玮.财务柔性政策选择与研发投人一一基于企业技术水平的调节效应J.首都经济贸易大学学报,2 0 19(5):9 2-10 2.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，2 0 2 1（9）：137-155.吴非，胡慧芷，林慧妍，等.企业数字化转型与资本市场表现一一来自股票流动性的经验证据J.管理世界，2021(7):130-144,10.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，2 0 2 1（9）：137-155.温忠麟，叶宝娟.有调节的中介模型检验方法：竞争还是替补?J.心理学报，2 0 14（5）：7 14-7 2 6.万良勇，查媛媛，饶静.实体企业金融化与企业创新产出一一有调节的中介效应J.会计研究，2 0 2 0(11）：9 8-111.温忠麟，叶宝娟.有调节的中介模型检验方法：竞争还是替补?J.心理学报，2 0 14（5）：7 14-7 2 6.65检验时，首先采取逐步检验法，若b,和c,显著，则说明存在调节中介效应；如不显著，采用bootstrap法继续检验。四、实证结果分析(一)描述性统计本文共选取7 154个样本，其中少量样本存在部分变量缺失。同时，借鉴现有研究，本文选择将数字化程度滞后一期，因此其描述性统计中包含了2 0 15一2 0 2 0 年的数据，共8 39 2 个观测值，其均值和标准差分别为0.0 0 8 6 和0.0 0 7 0，其最大值为0.0 357，说明行业内不同企业的数字化程度有较大差异；财务绩效的均值为0.0 47 6，标准差为0.0 6 15，其最小值为-0.16 6 4，说明不同企业间主营业务的盈利水平有所差别，有部分企业亏损较为严重。其他变量囿于篇幅原因不再赘述。(二)基准回归在基准回归前，本文首先进行了Hausman检验，依据结果采用固定效应模型；同时对离群值、异方差等进行了检验及处理。考虑到制造业企业数字化并非一而就，而是一个需要一定时间来规划、设计和改造的过程，本文选择将解释变量数字化程度（Dig)滞后一期进行回归，这一设定也可以在一定程度上缓解数字化和财务绩效互为因果的内生性问题。表1报告了基准回归的结果。第（1)列表示仅控制个体、行业、时间固定效应而未加人控制变量时的情况，此时数字化程度（L.Dig)的回归系数为0.40 6 9,在5%的水平下显著为正。第（2)列中加入一系列相关的企业控制变量，此时，数字化程度（L.Dig）的回归系数为0.48 2 9，依旧在5%的水平下显著为正，这说明数字化确实有助于财务绩效提升，假设1得到证明。表1基准回归：制造业企业数字化对财务绩效的影响PerfPerf变量(1)(2)L.Dig0.4069(1.9995)0.4829*(2.3680)Size0.0408*(9.8161)Leu-0.1845*(-14.6257)Age-0.0351*(-3.3716)Age20.0097(1.4896)Tophold0.0522*(3.0387)Duality-0.0049*(-2.0692)Patient0.0100*(-3.5931)常数项0.0430*(24.0977)-0.7346*(-8.1984)时间/行业/个体固定效应是是N66806540调整R?0.0010.102注：*、*、分别表示在1%、5%和10%水平下显著，括号内为经过稳健标准误调整的t值。（三）稳健性检验表2 第（1)列、第(2)列显示了改变财务绩效衡量的稳健性检验结果。借鉴以往研究，本文采用多种指标对制造业企业的财务绩效进行替代性度量，具体包括总资产净利润率（Ro）、净资产净利润率(Roe）。如表2 所示,第（1)列、第（2)列分别将被解释变量替换为Ro、R o e,此时数字化程度的系数戚聿东，蔡呈伟.数字化对制造业企业绩效的多重影响及其机理研究J.学习与探索，2 0 2 0（7）：10 8-119.66分别为0.52 6 5和1.117 4，且均保持在5%的水平下显著。这表明不论是用传统的度量方法还是本文所使用的方法，其结论都支持制造业企业数字化对财务绩效的促进作用。表2 第（3)列显示了制造业企业数字化程度的衡量。如前所述，在对制造业企业数字化程度进行测量时，学者们选择采用无形资产中数字资产的比重、世界银行相关数据、产业整体的数字化水平等指标来衡量企业的数字化程度。综合考虑数据可得性和准确性，本文参照祁怀锦等学者的方法进行稳健性检验，使用数字无形资产比例来度量制造业企业数字化的程度，将之命名为Dig1。第(3)列显示，滞后一期的Dig1的回归系数为0.0 0 10 并在5%的水平下显著，这在一定程度上说明了本文结论的稳健性。表2稳健性检验：改变财务绩效、数字化程度的衡量RoaRoePerf变量(1)（2)(3)L.Dig0.5265*(2.3475)1.1174*(1.9886)L.Dig10.0010*(2.1541)Size0.0559*(10.9593)0.1305*(8.6849)0.0420*(10.0126)Leu-0.2284*(-13.9337)-0.4428*(-8.8497)-0.1857*(-14.6330)Age-0.0437*(3.9221)-0.1122(-3.5853)-0.0345*(-3.3238)Age20.0186*(2.6094)0.0677