［提要］　近年来，我国数字产业得到飞速发展，制造业企业能否依托数字化水平的提高实现企业的高质量发展成为当前关注的热点。本文利用变异系数法和固定效应模型，实证研究数字化水平与企业高质量发展之间的关系以及资源整合能力的调节作用，为政府提升地区数字化水平以及制造业企业实现高质量发展提供相关政策建议。

关键词：数字化水平；高质量发展；资源整合能力；制造业企业

中图分类号：F270 文献标识码：A

收录日期：2022年8月19日

十九届六中全会强调，积极推进制造业数字化发展，壮大数字经济发展，奋力开创制造强国和数字强国建设新局面。在此背景下，探究数字化对制造业企业高质量发展的影响，对于推动制造业企业高质量发展，攻克制造业创新能力薄弱、数字程度较低、大而不强等问题，具有重要的理论价值和现实意义。

一、理论分析与研究假设

（一）数字化水平与企业高质量发展。数字化是制造业企业实现高质量发展的重要推手，数字技术在企业中的应用需要不断向更深层次、更深领域拓展。然而，中国制造业虽然取得了不小的发展，但是自主创新能力较弱、产品自身质量不佳、关键领域核心技术仍掌握在西方国家手中、生产管理效率不尽如人意等问题仍未能获得有效解决，这就意味着制造业企业必须快速适应自身所处的新环境，基于此来获取更多可以推动高质量发展的外部要素。第一，刘鑫鑫等（2021）认为数字化水平的提高能够打破地区之间存在的壁垒，使得各要素可以在不同地区之间自由流动。制造业企业可以依托数字技术实时监控生产要素的使用情况，保证生产的持续性，同时也可以及时解决生产要素的错配情况，避免出现浪费的现象，提升利用效率。第二，刘鑫鑫等（2021）还认为数字化水平的提升能够缓解信息不对称问题。制造业企业可以依托数字化信息平台，实现信息的传输与共享，提高信息传递效率，缓解由于信息落后导致企业决策不能得到有效的实施，或者由于对市场信息把握与知晓落后或较慢，造成企业发展难度增加等问题。第三，邓峰等学者（2020）认为数字化水平的提升能够节约企业生产成本。数字化水平提高意味着技术的进步，这就使得制造业企业在生产过程中节省了不少成本，推动企业的精益生产和流程创新，加强了各部门之间的协同效应，从而助力制造业企业向高质量发展迈进。

虽然数字化的提高对于企业高质量发展具有很大的积极作用，但是随着数字技术的发展，数字化所产生的负面效应也开始显现出来，数据安全、数据质量、数据过载以及数据存储成本过高等问题开始影响企业正常运营，成本的增加远远超过数字化所带来的收益，产生一定的抑制作用，减缓制造业企业高质量发展速率。因此，本文假设：

H1：数字化水平与制造业企业高质量发展之间呈倒“U”型关系

（二）资源整合能力与企业高质量发展。根据企业资源观中的战略管理理论，企业如果拥有特有的资源或者能力，使得竞争对手无法模仿，保证了企业新产品的创新性，那么企业就有可能赚取可持续的超额回报。基于该理论，企业必须要具备一种或多种具有稀缺性、难以被替代的资源或能力来保证企业具有持续性的竞争优势。而资源整合能力就是这样一种十分重要的能力，它的存在能够帮助企业实现高质量发展。

资源整合是指在经常变动、不稳定的环境下，企业依托技术评价、调配、提炼以及配置的方法对外部技术进行选择，进而将所选择的资源与企业内部资源相匹配，最终实现新技术的开发和应用。资源整合的主要目的不仅仅是实现企业内外部技术以及知识资源的优化配置，更重要的是实现协同互补，将其融合到企业价值链的各个环节中去，从而实现企业的价值增值，助推企业的高质量发展。因此，本文假设：

H2：资源整合能力对制造业企业高质量发展具有正向影响

（三）资源整合能力在数字化水平与制造业企业高质量发展中的调节效应。根据前文的分析，可以发现地区数字化水平、企业资源整合能力均与制造业企业高质量发展有较为密切的联系。地区数字化水平的提升虽然能够帮助制造业企业获取更多的技术资源，使得企业实现新产品的开发，推动高质量发展，但是这些技术资源并不能直接被企业所利用，而是需要经过企业的识别、协调以及整合，将各项技术进行优化配置，形成协同效应，进而才能为企业创造价值，实现制造业企业的高质量发展。因此，两者的交互作用对制造业企业高质量发展存在一定的影响。资源整合能力作为企业的一种不可模仿、不可替代的能力，能够帮助企业在数字化环境中更好地实现高质量发展。因此，本文假设：

H3：资源整合能力正向调节数字化水平与制造业企业高质量发展之间的倒“U”型关系

二、研究设计

（一）样本选择及数据来源。基于上述假设，本文选取沪深交易所A股制造业上市公司作为研究样本，筛选样本后选取样本企业2015～2020年面板数据进行分析研究。

本文数据来源：（1）本文参考王锋正（2021）的研究，建立数字化水平指标体系，相关数据均来源于《中国科技统计年鉴》及国家统计局等。（2）由于西藏地区相关数据存在缺失问题，因此本文最终选择全国除西藏、港澳台地区以外的30个省市数据作为研究样本。（3）本文企业数据均来自CSMAR数据库。

（二）变量定义及测度

1、被解释变量，企业高质量发展（TFP）。本文选择运用全要素生产率衡量企业高质量发展水平，这是因为其更具有综合性，能够全方位地反映企业的发展水平等优势。目前，主要有LP法和OP法两种方法测算全要素生产率，其中LP法能够很好地弥补OP法在数据缺失时衡量不够准确的问题，因此本文选择采用LP法来测算全要素生产率。

2、解释变量，数字化水平（DIG）。本文选择借助指数化的测度方法，从数字基础、数字投入、数字素养、数字经济、数字应用五个维度来测度地区数字化水平（DIG）。基于此，本文利用23个三级指标来构建地区数字化水平指标体系。本文在确定指标权重时，选择运用变异系数法来进行赋权。变异系数数值越大，表示地区之间的不平衡程度越大，因此它对于地区数字化水平发展的重要性就越强。基于上述计算，本文将经过标准化处理的三级指标的权重进行加总得到数字化水平的综合数值，用以衡量地区数字化综合水平。

3、调节变量，资源整合能力（RDP）。考虑到数据的客观性，本文参考卞秀坤等（2020）的研究，用研发人员数量的自然对数作为代理变量。这是因为企业资源获取、内部研发和技术应用都是由研发人员来完成，研发人员在一定程度上决定了企业新旧技术资源融合的水平，即资源整合能力。

（三）模型构建。基于前文分析，本文构造了多元线性回归模型，模型建立如下所示：

TFPｉｔ＝α+β1DIGｉｔ+β2DIG2ｉｔ+β3RDPｉｔ+β4DIGｉｔ×RDPｉｔ+βCｏｎｔｒｏｌ＿Vａｒｉａｂｌｅｉｔ+εｉｔ　（1）

三、实证结果分析

（一）数字化水平对企业高质量发展的直接影响。本文选择运用固定效应模型开展后续的分析。表1是多元回归结果。为检验数字化水平与企业高质量发展之间是否存在倒“U”型关系，本文又加入了数字化水平的平方，形成了模型（1），结果说明数字化水平与企业高质量发展之间确实存在倒“U”型关系。这意味着在企业所在省市的数字化水平较低时，随着数字化水平的逐步提高，其所产生的正向效应会大大促进企业高质量发展水平的提高，直至达到一个最优值。之后，数字化水平的提高会使得负向效应逐步显现出来，例如数字化资产的管理费用增加、管理难度增大等问题，从而阻碍企业高质量发展。因此，适度的数字化水平会使得企业实现高质量发展的最优水平，本文的假设H1得到验证。（表1）

（二）资源整合能力的调节效应检验。模型（2）加入了调节变量资源整合能力，根据回归结果可以看出，资源整合能力的回归系数为0.546，且通过了1%的显著性水平检验。因此，资源整合能力能够正向促进企业高质量发展，假设H2得到了验证。这表明企业内部研发人员通过对新、旧资源的重新组合和优化配置，实现现有资源向经济效益的转变，从而促进企业的高质量发展。模型（3）加入了乘积项，发现资源整合能力系数及乘积项系数均显著为正。这说明资源整合能力确实正向调节了数字化水平与企业高质量发展之间的倒“U”型关系。也就是说，当企业内部具有较强的资源整合能力时，企业可以充分吸收数字化水平提高所带来的正向效应，有效辨别、融合自身所需的技术资源，充分发挥不同技术之间的协同效应，从而实现企业的高质量发展。因此，假设H3得到验证。

（三）稳健性检验。之后，本文选择分别通过调整被解释变量、调节变量来进行稳健性分析。参考王娟等（2021）的研究，本文选择用OP法来衡量企业的高质量发展，结果如模型（4）所示，得到的结果与前文结果保持一致。因此，本文所研究的结论是稳健的。参考王峰正等（2021）的研究，本文将资源整合能力转变为虚拟变量，即当RDP大于等于中位数时，取值为1，其余则取值为0，以此来表明RDP_dum为1的企业资源整合能力要高于RDP_dum为0的企业。结果如模型（5）所示，其得到的结果基本一致，且均通过了显著性检验，因此本文实证结果是稳健的。

四、研究结论及建议

数字化水平是否能够推动企业高质量发展是近几年的研究热点。本文在研究数字化水平与制造业企业高质量发展关系的基础上，进一步分析了资源整合能力对数字化与企业高质量发展关系的影响机制并进行实证检验。实证结果表明：（1）地区数字化水平对制造业上市企业高质量发展的影响存在“拐点效应”，即在地区数字化水平较低时，数字化水平的提升会给企业高质量发展带来正向影响，但到达最优点之后，数字化水平提升则会整体表现出负面效应，抑制企业的高质量发展。（2）资源整合能力具有正向调节作用，这意味着制造业企业可以通过增强内部资源整合能力，促进资源融合，从而有效实现企业的高质量发展。

基于上述结果，本文提出以下几点建议：第一，政府应充分发挥服务职能，为企业营造良好的数字化环境。一方面应加强知识产权保护力度，积极应对数字化转型带来的数据安全挑战，不断完善法律制度，用以解决可能出现的侵权以及信息泄露问题，提升数据安全保护能力，稳固数字经济产业化发展的基础；另一方面积极提升地区数字化发展水平，加大数字基础设施投入力度，搭建数字信息共享平台，推进全产业链条数字应用，建立完善数字转型治理体系，引导、鼓励制造业企业开展数字化转型计划，逐步形成多方协同的数字治理格局。第二，企业注重实现数字化与企业高质量发展的深度融合。一是企业要加快传统制造业生产领域的数字化转型，提高运营管理效率，不断创新商业模式，降低企业管理成本，释放更多的冗余资源；二是要实现新兴业务领域的数字化，企业不仅要专注于主业，也应持续关注新兴业务的拓展，将数字化充分应用于各类新业务或项目中去，以高水平数字化为基础，充分发挥企业内部研发人员、技术和市场资源优势的作用，积极开展数字化创新活动，为制造业企业未来高质量发展积极培育新的增长点。第三，企业应积极组建内部研发机构，充分发挥自身的资源整合能力，实现企业高质量发展。资源整合能力的高低决定了企业能否有效地识别、配置各项技术以及各类资源，实现协同互补，进而推动数字化资源的应用与技术的实践，依托数字化转型调整、优化企业原有的运营和管理方式，从本质上实现企业高质量发展。

（作者单位：新疆大学经济与管理学院）

主要参考文献：

［1］卞秀坤，汪悦.专利组合与创新绩效实证研究——以信息通信技术企业为例［J］.科技管理研究，2020.40（06）.

［2］邓峰，任转转.互联网对制造业高质量发展的影响研究［J］.首都经济贸易大学学报，2020.22（03）.

［3］刘鑫鑫，惠宁.互联网、技术创新与制造业高质量发展——基于创新模式的异质效应分析［J］.经济问题探索，2021（09）.

［4］王锋正，刘向龙，张蕾，程文超.数字化促进了资源型企业绿色技术创新吗?［J］.科学学研究，2022.40（02）.

［5］王娟，刘伟，朱卫未.企业家精神、营商环境与全要素生产率［J］.统计与决策，2021.37（19）.

［6］王文华，张卓，黄奇.基于技术整合的技术多元化与企业绩效研究［J］.科学学研究，2015.33（02）.

［7］赵宸宇.数字化发展与服务化转型--来自制造业上市公司的经验证据［J］.南开管理评论，2021.24（02）.