數字化水平、服務化戰略與企業可持續成長

郭曉川，王延霖，李萌萌

（1.上海大學 管理學院，上海 200444；2.內蒙古工業大學 經濟管理學院，呼和浩特 010051；3.內蒙古大學 經濟管理學院，呼和浩特 010021）

0 引 言

根據中國信通院發表的《中國數字經濟發展報告（2022）》，2022年中國數字經濟規模達到50.2萬億元，占GDP比重達41.5%，我國已形成橫向聯動、縱向貫通的數字經濟戰略體系?！笆奈濉睌底纸洕l展規劃明確要求，到2025年產業數字化轉型邁上新臺階，其中制造業數字化、網絡化和智能化水平更加深入。從企業角度而言，數字化是企業在生產、管理、銷售等層面［1］引進數字技術的過程，核心是收集信息、處理數據、應用數字技術來輔助管理者決策［2］。隨著企業不斷擁抱數字化，管理者們發現數字化成效并非一個確定性答案，在應用數字技術進行生產流程改造的過程中出現了資源擠占問題，而且成效顯現的時間較長，數字化同樣出現了類似“IT悖論”的情況，即“數字化悖論”。

我國作為第一制造大國，制造業企業卻普遍存在“大”而不“強”的問題。根據2022年《財富》世界500強排行榜顯示，雖然我國制造業企業數量規模較大，但在利潤創造、盈利水平方面與世界500強公司平均水平的差距仍然較大。并且，我國制造業企業還面臨打破低附加值生產模式、向價值鏈高端攀升的艱巨任務，例如，制造智能手機所需的射頻芯片高端市場和高端濾波器市場基本被國外公司所壟斷，使得我國雖是世界最大的手機生產國，卻依然受到國外企業的掣肘；又如，在高端顯示器制造領域所需的ITO靶材，國內產出效率極低，而進口一臺相關設備價格高昂，導致我國高端顯示產品的生產受到限制。我國制造業企業仍存在“低端鎖定”現象，不利于其長期生存和發展，因此亟須通過轉變發展動能來提高可持續成長能力。如今，數字技術已成為助推經濟發展的新動能，但是在制造業企業中數字技術的應用是否同樣存在“數字化悖論”？數字化又能通過何種路徑打破制造業企業低附加值生產模式的困境以實現可持續成長呢？

目前學者們對于數字化水平與企業可持續成長方面的研究已逐漸擺脫單一的概念闡釋和理論探析，而不斷面向企業管理問題去探討數字化價值。倪克金和劉修巖［3］發現數字化水平的提升不但可以提高包括銷售、生產和決策在內的各類勞動效率，同時能夠幫助企業構建靈活支持部門來提高企業反應速度、節約營業成本。陳銀飛等［4］發現數字化為企業的輕資產運營提供了基礎，并且在不同的輕資產化程度下，數字化水平對企業成長的影響存在雙重門檻效應。這些研究表明數字化水平對企業可持續成長具有巨大潛力，但這種關系是復雜的，可能是非線性的，并且受其他變量的調節，所以僅關注技術投資可能是不夠的［5］。EHRET和WIRTZ［6］發現制造業企業收集了大量的市場數據，但缺乏必要的能力來利用這些數據，并且企業在數字化投資后通常沒有明確的戰略，并不清楚企業應該如何利用海量數據來創造更多的商業機會［5］。因此，企業如何基于數字技術開發新的組織業務以大幅增加企業價值創造，成為數字化水平提升到達成可持續成長目標之間的一大挑戰。

從實踐上看，數字化水平提升的另一影響就是誘使組織產生適應性變革［7］，數字技術的應用除了能夠在底層技術上與工業生產過程產生深度融合以外，也深刻改變著消費者、市場和生產者之間的關系。企業數字化與服務化戰略之間存在內在相關性，如用于產品維護的早期預警信號、自動生成的產品和客戶分析報告、實時記錄和跟蹤客戶信息等，集中體現了數字化水平提升與服務化戰略在關鍵特征上的關聯［5］。數字化衍生出多種價值創造路徑，其中個性化服務、集成服務和整體解決方案、產品柔性化定制服務、遠程監控運維服務等服務價值主張不但迎合了制造業企業提高產品附加值、實現價值鏈升級的現實需求，也正在使其經歷業務模式由流程驅動轉向場景驅動，互動重點由產品功能轉向客戶體驗的巨大轉變［8］。汽車產業中單純的汽車制造投資回報率不到5%，而圍繞汽車開展的各類服務化投資回報率則高達10%左右［8］。比亞迪借助AI等數字技術，根據顧客需要提供技術指導、資訊以及汽車維修保養等增值服務，使客戶能夠通過微信平臺隨時發起售后服務請求，并實現對服務過程的實時監控。海爾集團基于數字基礎實現服務創新，服務化效益大幅攀升［9］。廣州浪奇從全面生產制造向非核心業務外包的服務化模式轉變，改變了以往收入下滑與成本激增的局面。然而，并非所有企業的服務化戰略實施都是成功的，華北制造的產品延伸性服務化模式就帶來了發展困境［10］。所以，釋放數字化價值、實現企業可持續成長的路徑之一是否為面向客戶、面向市場、面向產品而進行運營和組織變革？服務化戰略［11］，即制造企業從單純生產產品轉變為“制造 + 服務”集成，將企業價值鏈延伸到更高附加值的服務業領域的戰略，是否為應對前述挑戰的一條可行之計呢？

綜上所述，數字化對企業可持續成長的影響仍是一個復雜問題，不同的數字化水平與企業可持續成長間的作用機制尚不清晰。因此，本文主要探討制造業企業的數字化水平提升對企業可持續成長中短期績效和長期價值的影響，以及服務化戰略實施在兩者關系中的中介效應，以期為制造業企業數字化和服務化的管理實踐提供參考。本文的邊際貢獻如下。①在研究立意上，將數字化水平與企業可持續成長聯系起來，并從企業可實施的戰略變革視角識別企業數字化影響可持續成長的作用機理。②從研究內容上，構建系統GMM動態面板模型，充分考慮各變量間可能存在的時滯效應，并按照時間維度將企業可持續成長劃分短期績效和長期價值，深入探討數字化水平提升對企業可持續成長的漸進性影響。同時，開展多重情境下的異質性研究，以更科學、更有針對性地指導不同類型制造業企業的數字化實踐。

1 研究假設

1.1 數字化水平與企業可持續成長

企業可持續成長的概念最早提出時是指企業利潤在增長的同時，財務資源不能被消耗殆盡，也有學者將企業可持續成長理解為企業在面對社會、經濟、技術等環境變化時如何維持競爭優勢的問題［12］，因此，企業要實現可持續成長，不僅應著眼于短期內的經濟增長，還要考慮企業盈利的長期持續增長。企業既要考慮當前經營目標和短期績效的實現，又要確保在未來復雜、動態的經營環境中長盛不衰，最終實現企業價值最大化。

數字化水平提升幫助企業實現可持續成長，主要在于其可以驅使企業向網絡化、去中心化、跨邊界化等特征進行轉變，從而獲取規模經濟。①網絡化特征改變主要表現為企業從線性發展轉變為循環的、多頭、多中心并行的網狀產業生態圈發展，在這一過程中，企業能夠獲取新的資源網絡、生態網絡和價值網絡，網絡的外部性和爆炸性能夠快速圈攏吸納新客戶［13］。同時，企業在網絡中也更容易獲得其他主體的支持，從而降低交易成本，改善經營成效［14］。②去中心化特征轉變有利于傳統制造業企業市場信息對稱性的不斷完善，實現產銷、供需等信息交流模式的精準對接，緩解信息不對稱帶來的資源配置效率低下［15］，以更低的成本滿足不斷提升的需求。③跨邊界化特征轉變提高了制造業企業向新領域和新需求拓展服務和進行創新的能力，數字技術能夠輔助企業快速響應消費者需求向個性化、分散化定制的轉變，增加組織靈活性和敏捷性［1，16］。海爾依托數字化水平提升打造各類生態品牌，正是因為數字技術賦予其超強的新領域挖掘能力而實現了向大健康、服裝、物流、智慧城市等多頭業務的網狀發展，在擴展客戶群、吸納新客戶的基礎上還提高了針對每一個案的需求滿足能力，規模經濟不言而喻。

然而，數字化水平的提升也存在一定的缺陷。只有部分企業能從數字化水平提升進程中獲益，很多情況下組織會低估引入新技術的成本和難度［17］。比如，各類新數字技術的應用要對原本正常運行的企業系統添加新變量，會造成企業整體的系統性失調，并且相關的人員培訓、工作流程重新規劃等內部升級也會增加管理成本［1］。同時，數字化過程中往往伴隨著風險和不確定性，企業數字設施建設也具有前期固定投資成本較高的問題［18］，即數字化水平越高，越有可能對企業可持續成長產生負面影響。

結合前文對企業可持續成長的內涵所界定的短期和長期兩個方面，總體來說，在數字化早期，由于引進數字技術高昂的投入成本以及數字化水平不高而導致的內部系統需要重新調整升級，此時各類成本比企業所能獲取的利潤更高，難以帶來企業短期績效的提升，尤其在相對傳統的制造業企業中，企業必須放棄原有內部流程和慣例才能去更好地適應新的數字化流程和慣例，導致新流程、新慣例與現有操作系統產生較大沖突，甚至會出現一些不良財務后果。而隨著數字化水平進一步提高，企業適應了新的數字化流程和慣例，網絡化、去中心化和跨邊界化的特征也為原來業務單一的企業帶來了新資源、新客戶和新能力，企業不僅可以獲取新的價值創造途徑，而且可以獲得良好的規模經濟效益，實現長期價值增加。據此，提出如下假設。

H1a 數字化水平與制造業企業短期績效之間存在負向影響關系。

H1b 數字化水平與制造業企業長期價值之間存在正向影響關系。

1.2 數字化水平與服務化戰略

戰略變革源于管理者做出的一系列有目的的戰略變動，管理者會根據組織愿景和內外部環境變化進行關鍵資源調整［19］。數字化水平提升帶來的大量新機遇會使企業重新考慮其現有業務管理系統或批判性地反思戰略［20］。制造業企業從重視產品的生產制造到關注服務提供［21］、從原先單一的產品生產到兼顧生產和服務的綜合經營模式的轉變過程就是企業實施服務化戰略的過程。

數字化水平能驅動制造業企業實施服務化戰略主要有兩方面原因。①從內部視角來看，傳感器、數據倉庫、大數據分析和用戶界面等是企業數字化水平提升進程中的主要落腳點，這些硬件設施和軟件應用的部署提高了企業價值創造的能力［22］。通過不同經濟體之間潛在鏈接的巨大增長，企業收集、分析有關生產、產品和客戶的數據，并據此進行管理決策，實現自動化和實時化轉變，不僅降低了傳統數據獲取過程中的成本，還擴展了企業開展服務化業務所需的信息、知識和技能［7］。如，家電制造企業基于傳感器的數據采集與分析推動了智能家居集成服務的興起，在工業產品中配備傳感器提升了產品交付后的質量檢測和故障排查等基于產品的服務能力。②從外部視角來看，數字化的浪潮與市場供求關系發生重大變革密不可分［23］，定制化、個性化、差異化的產品需求激發了用戶參與生產活動的熱情，并推動企業向用戶開放參與的權限［24］。此外，隨著數字化水平的不斷提升，產業邊界愈加模糊和消失，加劇了市場競爭和產業替代，甚至跨行業的替代已成為顛覆原有產業市場格局的重要戰場。在市場環境快速變化的背景下，制造業企業不能再固守原有的產品制造模式，必須“破局”尋找新利潤增長點來實現企業成長。ANDREA等［25］和COREYNEN等［26］認為市場競爭情況有效促進了企業實施服務化戰略，提高了產品核心競爭力和抵御低成本競爭品威脅的動力，肖挺［27］發現在市場壓力下，無論效率高低企業都參與了服務提供。因此，數字化水平越高，越能增強企業改變價值主張和價值創造的柔性能力以及在面向外部環境變化的實時響應能力，激發外部用戶參與熱情，所以內外部因素的共同作用使得制造業企業可以采取不同于以往的方式創造和獲取價值，服務化戰略成為一種新的成長路徑。據此，提出如下假設。

H2 數字化水平越高，越有利于制造業企業實施服務化戰略。

1.3 服務化戰略的中介效應

一方面，數字化所具有的“低時延、廣覆蓋、大連接”特征能夠強化企業與客戶的深度互動，用戶參與、用戶創造催生了制造業的服務創新意識和能力［28］。服務化戰略是制造業企業關注點和業務邏輯的改變，從需求角度賦予產品新的功能價值。核心產品和附加服務之間的有效互補可以使客戶愿意接受原先并不理解和不需要的產品，為客戶帶來利益的同時實現企業提高市場規模、增加營業收入的目的［29］。數字化水平的提高，除了能提升制造業企業基于產品的維修、保養、檢測等基本技術支持和售后、租賃、物流等服務的供應能力外，還有助于企業以即時、高效、低成本、模塊化的方式進行客戶關系管理，為客戶提供個性化解決方案和小規模定制。這些基于客戶的高端服務不僅具有更高的附加值，也有助于提高企業議價能力。如，企業數字化水平越高，越能夠充分發揮客戶關系管理系統的功效，企業可以在客戶購買產品初期通過主動關懷、解決購買中的關鍵難題以促成短期交易，并在客戶購買后及時了解產品使用情況，適時進行“產品關聯分析”，推薦相關產品以提高用戶長期粘性，通過實時追蹤變動趨勢、掌握客戶流動情況以及時進行客戶挽回。所以，釋放數字化價值的關鍵在于企業能否實施有效的服務化戰略，當企業的數字化水平越高時，企業越容易了解產品使用情況和客戶個性需求，并主動提供更有價值的服務來建立更持久的買賣關系［30］，從而實現短期產品銷售增加、長期規模經濟擴張的效果，達到企業可持續成長的目的。

另一方面，企業數字化投資需要大幅增加價值創造和價值分配以產生回報，“產品—服務”的集成組合更簡單、更明確且成本更低［5］。戰略變革是高風險活動，決策失敗將造成資源錯配和浪費［31］，對傳統制造業企業而言，服務化戰略是以輕資產投入的形式來提升單一產品價值的一種變革，雖然需要涉足以前不熟悉的業務領域，但總體仍是基于原有產品和客戶。同時，數字化水平越高，越能夠幫助企業搭建更優良的資源調配和跨域整合平臺［32］，分析和利用產品和客戶數據是企業服務化戰略不斷成熟的前提。

綜上所述，數字化水平的提升不但提高了制造業企業實施服務化戰略的意識和能力，也是服務化戰略成功的前提。更重要的是，服務化戰略是以較低的成本和風險提升產品價值的一種解決方案，所以制造業企業需要通過提供多元的服務業務來塑造更持久穩定的客企關系和創造更豐富的利潤來源，而這些最終都將反映到企業的可持續成長中。因此，服務化戰略在數字化水平與企業可持續成長關系中發揮中介效應。據此，提出如下假設。

H3a 服務化戰略在數字化水平與企業短期績效間發揮中介效應。

H3b 服務化戰略在數字化水平與企業長期價值間發揮中介效應。

綜上所述，本文模型如圖1所示。

圖1 理論模型Fig.1 Theoretical model

2 研究設計

2.1 樣本選取和數據來源

在“十二五”期間，尤其是2012年——云計算落地元年開始，泛在獲取、海量存儲、智能處理、數據挖掘等數字技術不斷取得新進展，引發社會生產方式的深刻變革，從生產型制造向服務型制造、從傳統產品制造向產品和服務整體解決方案的轉變成為制造業發展新趨勢。據此，本文選取2012—2021年中國A股制造業上市公司作為研究樣本，刪除ST、*ST類的上市公司、去除相關數據缺失和2012年后上市的公司樣本，最終保留1 079家樣本公司。本文財務數據主要取自WIND和國泰安數據庫，非財務數據通過登錄巨潮資訊網獲取公司年報后利用Python程序對關鍵詞進行抓取。

2.2 變量定義

2.2.1 被解釋變量：企業可持續成長（Grow） 一方面，企業要實現可持續成長，必須有效利用其經濟資源來滿足市場并通過擴張來獲取利潤，ROA是應用最廣泛的衡量企業盈利能力的指標，反映企業每單位資產所能創造的凈利潤情況。另一方面，企業成長性代表了一種可持續增長能力［33］，Tobin’s Q值常被用來衡量企業價值和成長機會，成長機會越高，賺取超額報酬的可能性越高［34］。參考上述文獻的核心思想，本文采用ROA稅后凈利潤/總資產和Tobin’s Q值分別從短期和長期反映企業可持續成長。

2.2.2 解釋變量：數字化水平（Digital） 數字化是企業應用數字技術的過程，本文借鑒國外主流文獻對數字化底層技術及其應用的關鍵詞歸納［35-36］，以及我國學者吳非等［37］對于人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等數字技術的特征詞總結，采用內容分析法從企業年報文本中挖掘相關信息。①由研究團隊成員基于現有研究和《中國數字經濟發展白皮書》《中國數字經濟研究報告》等研究報告討論并構建數據詞典；②隨機抽取10家企業的年報樣本以人工方式驗證Python程序在抓取關鍵詞上的可靠性和準確性，確保程序正確后對所有公司年報進行數字化相關關鍵詞的詞頻統計；③對數字化關鍵詞詞頻進行匯總以反映各企業各年份的數字化水平。數字化關鍵詞字典如表1所示。

表1 數字化水平的關鍵詞字典Tab.1 Keyword dictionary of digitalization level

2.2.3 中介變量：服務化戰略（Service） 對實施服務化戰略的企業，采用“主營業務收入明細”項中“服務化業務收入總額占主營業務收入總額的比重”度量［38-39］，而未實施服務化戰略的企業服務收入占比均為0。

2.2.4 控制變量 選擇與企業短期績效和長期價值最相關的因素設置控制變量：①企業規模（Size）用企業員工總數的自然對數表示；②企業年齡（Age）采用當年年份減去企業成立年份后的企業年齡自然對數表示；③企業償債能力（Debt）采用企業資產負債率衡量，即總負債與總資產的比值；④冗余資源（Slack）是組織內部所擁有的資源量與所需要的資源量的差額，能夠為企業業務拓展提供資金保障，采用企業流動資產與流動負債的比值衡量；⑤固定資產水平（Fixed）主要反映企業的經營資產結構，企業的利潤率和企業價值均會受到經營資產結構的影響［40］，以企業固定資產占總資產的比重進行衡量。

2.3 實證模型

由于高績效的制造業企業更有能力和意向實施數字化和服務化戰略，為避免內生性問題，采用系統GMM動態面板模型。此外，數字化水平對服務化戰略及企業可持續成長的影響均可能存在滯后效應，因此對服務化戰略做滯后1期處理，相應地對數字化水平做滯后2期處理。具體模型如下。

其中，Control為控制變量，ε為隨機干擾項。為排除異方差問題，回歸時以企業為單位進行聚類處理。

3 實證結果與分析

3.1 描述性統計與相關性分析

主要變量的均值、標準差與相關系數如表2所示。其中，Digital-2的標準差值為109.46，反映出企業間數字化水平的差距較為明顯。Service-1均值為3.35，表明中國制造業企業服務化戰略實施的平均水平為3.35%，整體水平不高。企業數字化水平、服務化戰略實施情況與企業可持續成長兩個維度均呈現顯著的負相關關系。所有變量的平均方差膨脹因子（VIF）為1.07，可排除多重共線性的影響。

表2 描述性統計與相關性分析Tab.2 Descriptive statistics and correlation analysis

3.2 實證結果分析

為了檢驗數字化水平與企業可持續成長之間的關系，利用式（1）進行回歸分析，結果如表3所示。第2列及第4列結果顯示，數字化水平與制造業企業短期績效ROA顯著負相關，系數為-0.406（p ＜ 0.01），與制造業企業長期價值Tobin’s Q顯著正相關，系數為3.232（p ＜ 0.1），說明數字化水平對企業可持續成長中的短期績效產生抑制作用，而對長期價值具有促進作用，即數字化改造所產生的資源擠占、系統重構等問題帶來的不利影響是暫時的，數字化水平越高越有利于企業長期價值的獲得，H1a和H1b得到支持。

表3 主效應與中介效應檢驗結果Tab.3 Test results of main effect and mediating effect

采用式（2）檢驗數字化水平對服務化戰略實施情況的影響關系，回歸結果如表3中的列5所示，企業數字化水平與服務化戰略的實施呈顯著正相關關系，回歸系數為1.825（p ＜ 0.1），H2得到驗證，說明制造業企業數字化水平的提升是企業內部資源重新配置和戰略調整的驅動因素之一。

此外，采用式（3）驗證服務化戰略是否在數字化水平與企業可持續成長中發揮中介效應，結果如表3第6列、第7列所示。在控制中介變量后，數字化水平對企業短期績效ROA和長期價值Tobin’s Q的回歸系數都變得不顯著。此時采用Bootstrap法檢驗間接效應，表4的結果顯示置信區間中均不包含0，說明服務化戰略在數字化水平與企業可持續成長關系中發揮中介作用，H3a和H3b也得到驗證。

表4 中介效應Bootstrap檢驗Tab.4 Bootstrap test for mediating effect

3.3 進一步分析

主效應檢驗表明數字化水平對企業可持續成長的短期效應存在不利影響，但是短期不利影響能否在一定時間后迎來反轉呢？為了找尋是否存在效應拐點，本文對數字化水平與企業短期績效關系再次進行了非線性關系檢驗，在回歸模型中加入解釋變量的二次項。結果如表5第2列所示，數字化水平的二次項與制造業企業短期績效呈正向影響，存在拐點，也就是說企業數字化水平與短期績效存在U形關系。隨著數字化水平提高，其在一段時間后將顯著提升企業短期利潤獲取能力，有利于企業價值和經濟效益實現倍增，這一結果也從側面再次印證了數字化水平對企業長期價值的積極作用。

表5 非線性模型分析Tab.5 Nonlinear model analysis

對加入了數字化水平二次項的模型求導可以測算出融合拐點，拐點水平約為1 286次。這說明當制造業企業年報中關于數字化的關鍵詞頻次總計達到約1 286次時，企業對數字化的關注度和使用度才能達到較高水平，而此時數字化對企業生產、管理等流程的優化效果也才逐漸顯現，并實現對企業可持續成長的促進作用。然而，對比描述性統計可以看出，當前中國制造業企業中有關數字化的關鍵詞詞頻總和均值僅約為39次，遠低于拐點水平，說明現階段中國制造業企業普遍數字化水平很低，距離數字技術輔助企業獲取短期經濟效益還需要較長時間的努力。

此外，將中介變量服務化戰略引入模型后，表5第4列中的數字化水平一次項和二次項對企業短期績效的影響均有所降低，說明服務化戰略轉型在此U形關系中存在中介效應，該結論也同樣得到了Bootstrap檢驗的支持（受篇幅所限，不再展示）。在企業數字化水平較低時，服務化戰略有利于制造業企業擴大利潤空間，而在企業數字化水平較高時，制造業企業仍過度關注提供服務而非產品創新的話，反而可能會降低其獲利水平。所以，以生產為主的制造業企業也應注意避免服務化戰略實施中可能誘發的與原有業務間的資源競爭，盡量維持一個適度的服務化水平。

3.4 穩健性檢驗

3.4.1 替換中介變量 學界廣泛認可將服務化戰略區分為產品導向型和客戶導向型兩種模式，前者圍繞企業產品展開，包括保障和擴大產品功能的實現，而后者聚焦于客戶的價值創造，為適應客戶需求和消費特點而開展相應的服務業務［41］。參照趙宸宇［38］和肖挺［39］的研究，設置分類變量進行制造業企業戰略分類，變量符號設置為service1。對于企業“主營業務收入明細”項目中，完全沒有涉及服務業務的，認定其為產品生產型，設置為1；對于主要涉及提供技術支持服務、產品和設備租賃服務、物流服務等生產型服務的企業，認定其為產品服務導向型，設置為2；對于主要涉及提供銷售服務、咨詢服務、培訓服務、研發與信息服務和金融服務的企業，認定其為客戶服務導向型，設置為3。

表6的穩健性檢驗結果顯示，第3列中數字化水平的回歸系數為0.071（p ＜ 0.01），表明數字化水平在促使企業向產品導向型和客戶導向型服務化戰略轉型方面具有促進作用。在加入中介變量后，第4列中數字化水平回歸系數為-0.325（p ＜ 0.05），較第1列中影響程度-0.406明顯減弱了，第5列中的回歸系數（0.018）變得不再顯著。此外，Bootstrap檢驗的結果也證實存在中介效應。故以上結果說明以戰略類型表達的中介變量服務化戰略也發揮了中介作用，與原結論基本一致。

表6 替換中介變量的穩健性檢驗Tab.6 Robustness test of replacing the mediating variable

3.4.2 替換解釋變量 參考GUO等[42]的研究，以企業年報中“管理層討論與分析”中的數字化詞匯數占全部詞匯數的比重來衡量解釋變量數字化水平。同時，將回歸模型改為面板固定效應模型進行穩健性檢驗，結果如表7所示。結果顯示，在短期績效方面，以數字化詞匯數占比所反映的企業數字化水平依舊呈現負向影響，回歸系數為-0.017（p ＜ 0.01），而在加入了服務化戰略中介變量后，回歸系數負向影響情況有所收窄，系數為-0.016（p ＜ 0.01）。在長期價值方面，同樣以數字化詞匯數占比情況反映的核心解釋變量在直接效應回歸中正向顯著，系數為0.002（p ＜ 0.1），而加入中介變量后回歸系數呈現小幅下降，系數為0.001 9（p ＜ 0.1）。因此，在替換解釋變量以及更換回歸模型后，結論與前文也基本一致。

表7 替換解釋變量及回歸方法的穩健性檢驗Tab.7 Robustness test of replace the explanatory variable and regression method

3.4.3 內生性檢驗 基準回歸模型通過控制不可觀測的年份固定效應、對核心解釋變量和中介變量分別進行滯后處理以及采用系統GMM模型進行回歸分析，一定程度上緩解了遺漏變量和雙向因果引起的內生性問題。為了解決樣本選擇偏誤可能帶來的內生性問題，本文進一步采用傾向得分匹配法（PSM）進行配對。對數字化水平設置啞變量，以控制變量作為協變量，采用最近鄰匹配法按照1∶1比例進行樣本匹配，最終匹配結果滿足共同支撐假設和平衡性假設。使用配對成功后的樣本再次進行回歸檢驗，結果如表8所示。在短期績效ROA方面，配對后回歸結果與原結論一致。在長期價值Tobin’s Q方面，未加入中介變量時數字化水平具有顯著正向影響，而加入中介變量后，數字化水平的正向影響有所增強且依舊顯著。根據劉振亮等[43]研究中關于遮掩效應和中介效應的區分，判定此處結論揭示的機制依然是中介效應，而非遮掩效應。同時，再次進行Bootstrap檢驗，證實服務型戰略確實發揮中介效應。上述結果說明在盡可能消除樣本選擇偏誤的情況下，前文研究結論依舊穩健。

表8 基于PSM的內生性檢驗Tab.8 Endogenous test based on PSM

3.5 異質性分析

3.5.1 所有制類型 按照所有制屬性將制造業企業樣本劃分為國有企業與非國有企業兩個大類，依次進行實證檢驗，結果如表9所示。在短期績效ROA方面，非國有企業的實證結果與全樣本結果一致：數字化水平對非國有制造業企業短期績效具有不利影響，回歸系數為-0.467（p ＜ 0.01）；數字化水平對非國有制造業企業的服務化戰略轉型具有明顯的促進意義，回歸系數為0.227（p ＜ 0.1），并且在加入該中介變量后，數字化水平對短期績效的不利影響出現明顯下降，回歸系數降為-0.393（p ＜ 0.01），說明服務化戰略發揮了中介作用。但是在國有企業中，以上影響機制均消失了。此外，在長期績效Tobin’s Q的回歸中，兩組樣本無明顯差異，且影響機制均消失了，可能與分組回歸后樣本量較小有關，結果不再展示。

表9 基于所有制類型的異質性分析Tab.9 Heterogeneity analysis based on ownership

針對以上樣本間差異，魏作磊和王鋒波［44］認為國有企業在市場準入、資源要素配給等方面優勢突出，經營主要為了“做大做強”，而實施服務化戰略的動力較弱，市場反應也相對遲緩?；谝陨蠂衅髽I特點，本文認為國有企業在數字化進程中，可能更關注如何在現有業務基礎上提高產品本身的技術含量，而忽視了數字技術對于企業拓展服務業務的作用，同時從市場反應速度來看，國有企業的表現通常比較遲緩，所以對與原生產技術存在一定知識壁壘的數字技術敏感度低，所以數字技術在國有制造業企業中未顯現出相應的影響效果。然而，非國有企業體量小、生產運營更為靈活、市場反應速度較快，為了拓展利潤獲取途徑，更重視數字技術在服務化戰略等領域中的應用，所以對比結果出現了在非國有企業中數字化水平的直接影響以及服務化戰略的中介作用都更為顯著的情況。

3.5.2 行業發展階段 在高增長階段，企業創造價值的關鍵在于發現并抓住投資機會，而進入低增長階段后，往往需要通過成本領先戰略獲得比較優勢［45］。由于數字化既是企業發展的新動能，又涉及高投入和高風險，處于不同行業發展階段的企業對其態度不一，因此基于制造業企業所處的細分行業發展階段開展異質性研究。

參考劉峰和何建勛［45］的研究，根據《上市公司行業分類指引》對全部制造業企業進行分類，并計算各行業所屬制造業企業的年度平均營業收入增長率，對于平均營業收入增長率位于前50%的行業界定為高增長階段，反之后50%的行業界定為低增長階段。據此進行的分樣本回歸結果見表10第1列～第4列所示。在短期績效ROA方面，高增長行業中數字化水平系數為-0.321（p ＜ 0.01），顯著負向影響，低增長行業中數字化水平系數為-0.366（p ＜ 0.1），顯著性水平較低。在長期價值Tobin’s Q方面，高增長行業中數字化水平無顯著影響，而低增長行業中數字化水平系數為2.259（p ＜ 0.1），對企業價值增長的促進作用較為明顯。因此，在不同發展階段，數字化水平對企業可持續成長的影響不同。對于處在高增長階段的制造業企業而言，其更有意向引進數字技術對傳統的生產流程和管理體系進行改造，但因當前數字化探索尚屬于早期，數字化水平不高，可能產生了投資高、回報低以及系統不協調的情況，對短期利潤的獲取更為不利。對處于低增長階段的制造業企業而言，更需引進數字技術進行成本管控，而此類技術成熟度相對較高、風險較小，外部專家對漸進式的改進和創新及其對企業價值影響的評估更為樂觀，因此對長期價值產生了正面促進作用。服務化戰略在兩類不同增長階段的制造業企業中的影響無顯著差異，結果不再展示。

3.5.3 企業類型 根據余鵬翼等［46］的研究，按照技術、管理、效益和發展模式先進性特征，將制造業企業分為先進制造業和傳統制造業兩類進行對比分析。傳統制造業企業而言，先進制造業企業因先進性特征，一般會更早地接觸數字技術，在實施企業數字化的過程中也可能會更勇于嘗試最新的、風險較大的技術。

分樣本回歸結果如表10第5列～第8列所示。在短期績效ROA方面，先進制造業樣本中數字化水平系數為-0.885（p ＜ 0.01），顯著負向影響，但在傳統制造業樣本中數字化水平無顯著的短期不利影響。在長期價值Tobin’s Q方面則相反，先進制造業樣本中數字化水平無顯著影響，而傳統制造業樣本中數字化水平的回歸系數為0.451（p ＜ 0.05），對企業長期價值增長具有明顯促進作用。此結果與前文分行業發展階段的回歸結果出現了一個巧妙的對應，即在處于高增長階段或先進制造業中的企業，數字化水平對短期利潤的獲取都是明顯不利，對長期價值無顯著影響；而處在低增長階段或傳統制造業中的企業樣本，數字化水平短期不利影響的顯著性相對較低或不顯著，反而對于獲取長期價值存在明顯促進的作用。此結果在余鵬翼等［46］的研究中也有所體現，他們認為傳統企業在并購中更多涉及通用性技術，而高技術企業卻更多涉及專用性技術。傳統制造業企業在數字化進程中也可能會偏好選擇通用性技術，與低增長行業類似，這些技術的成熟度和風險性均更容易被企業理解和接受，并且對于企業的改變更多是漸進式的，所以數字化水平提升對傳統制造業企業的未來可持續成長意義重大。而對于先進制造業企業而言，與高增長行業類似，可能因為更關注引進技術難度高、成熟度低的專用性技術而導致企業消化吸收難度和風險加大，所以應提醒這類企業在企業數字化進程中注意控制風險和引進合適的數字技術。

4 結論與啟示

4.1 研究結論

本文以數字化水平對企業可持續成長的影響為研究重點，構建了一個理論框架分析數字化水平對企業可持續成長短期績效和長期價值的影響，以及服務化戰略在其中的中介作用，此外還探討了企業所有制屬性、行業增長階段和企業類型的影響差異，并利用制造業上市公司數據進行實證檢驗。本文結果表明如下。

1）目前中國制造業企業中的數字化水平對企業可持續成長的影響不是簡單線性的，實證發現在企業短期績效方面是抑制作用，而對長期價值是促進作用。數字化早期存在系統性失調、管理成本增加以及固定投資成本較高等問題而對企業利潤增長不利，但隨著數字技術在企業生產管理等體系中的應用更加順暢，數字化水平提升將極大地改變企業獲取持續競爭力的能力，企業價值隨之提升。

2）數字化水平越高，越能推動企業服務化戰略的深化，且服務化戰略在數字化水平與企業可持續成長中發揮中介作用。數字化水平是制造業企業管理者反思當前戰略并適時進行變革的驅動因素之一，也助力其通過服務化戰略賦予產品新的功能價值、打造新的客企關系以使企業向微笑曲線的高附加值區域擴展。

3）對于不同所有制、不同發展階段及不同類型的制造業企業而言，數字化水平的影響存在明顯差異。國有制造業企業傾向“做大做強”，市場反應力相對遲緩，忽視數字化水平對企業可持續成長和服務化戰略所產生的影響；非國有制造業企業體量小、靈活性高、市場競爭壓力大，更愿意提高數字化水平和實施服務化戰略以維護客企關系，擴大利潤獲取途徑。對于處在高增長階段或先進型的制造業企業而言，數字化更多涉及應用新穎性和專用性數字技術，所以存在一定的高投資高風險問題，不利于短期績效提升，而處于低增長階段或傳統型的制造業企業，其可能更傾向于引進成本控制型的數字技術，技術成熟度高、風險小，所以數字化水平越高，越有利于企業價值在平穩中提升。

4.2 理論貢獻

本文通過實證分析檢驗了企業數字化水平與可持續成長的關系，并發現這種關系并不是單一積極或消極的，而是存在短期抑制、長期促進的復雜效應。然而目前現有研究多聚焦于數字化對企業績效、對全要素生產率的影響作用，缺少數字化對企業長期價值提升方面的有效探討。企業之所以主動實施數字化，不僅要獲取短期的利潤增長，更重要的是在數字化進程中保證財務資源不被消耗殆盡時還能維持競爭優勢，即實現可持續成長。因此，本文強調數字化水平對可持續成長不同維度的多重影響，同時結果也證實在長期價值的積累方面，數字化水平的提升確實存在積極意義，該結論對企業數字化的結果研究起到了一定的理論貢獻。

本文從組織變革視角，引入服務化戰略作為中介變量，驗證了其在數字化水平與企業可持續成長兩個維度中都發揮中介效應?，F有研究已關注到數字化發展與服務化轉型間的關系，也在探討數字賦能企業服務化的路徑，但鮮有研究圍繞企業引進數字技術后應當如何變革才能實現可持續成長這一問題開展討論。本文從服務化戰略的實施程度和實施類型展開了分析，發現服務化戰略實施程度越高或者提供更多的面向客戶的服務化業務，更有利于緩解企業中存的“數字化悖論”，獲取可持續成長。因此，本文基于組織變革視角揭示了企業數字化水平影響可持續成長的作用機制。

本文發現具有不同特征的制造業企業中數字化水平與可持續發展的關系也存在明顯差異，在針對行業發展階段和企業類型這兩個特性開展的異質性分析中，不同類型企業的數字化過程由于從外部吸納了差異化的數字技術，因而對企業的可持續成長產生了顯著不同的影響。該結論對于余鵬翼等［46］相關研究具有一定的理論拓展價值。

4.3 管理啟示

制造業企業管理層應加強對數字化前沿發展和應用的關注度，成立數字化部門和引進人才來找尋企業內部可應用數字技術提升效率和降低成本的生產流程和管理體系，提高數字化水平，盡快達到從成本投入向利潤轉化的效應拐點。同時，各地區政府部門也應制定合理的優惠和扶持政策，加快對數字化平臺的搭建和共享，幫助企業降低數字化所需投入的固定成本、獲取規模效應。

制造業企業需積極看待數字化對市場需求的改變，主動進行戰略調整和變革，例如根據現有業務基礎針對不同目標客戶群體提高服務供給水平，逐步實現從單一的產品生產向價值共創的新“制造+服務”業態轉變，建立更穩固、可追溯、個性化的客企價值網絡，實現向“微笑曲線”高附加值區域的轉移。

國有企業應加強對數字化和服務化戰略的重視，主動參與市場競爭，提高數字化及產品開發與客戶維護中服務要素增加的自驅力。非國有企業應繼續保持現有的市場敏感度、提升市場反應速度和數字技術識別與應用能力，注意控制數字化和戰略變革可能帶來的成本和風險，挖掘對企業可持續成長更有幫助的服務化類型，進一步向專業化、精細化、特色化和新穎化方向努力。

處在高增長階段或先進型的制造業企業應注重防范新技術和新戰略可能帶來的風險，避免過于激進的資本投入和與原發展路徑差異過大的戰略變革。而處于低增長階段或傳統型的制造業企業應對企業數字化的態度更加開放一些，大膽嘗試技術成熟度高以及已被所驗證過的數字技術，并且可以在關注成本控制的情況下，嘗試融入一些更具顛覆性的數字技術來擴大價值獲取范圍。

4.4 研究不足與展望

本文尚存在一些不足之處。①企業可持續成長的指標設計僅基于經濟維度，隨著可持續內涵的不斷拓展，未來應針對綠色、環境、社會等可持續維度挖掘更多的數字化影響機制。②本文的研究對象為制造業企業，結論也顯示出不同類型的企業在數字化水平與可持續成長關系中存在顯著差異，因此在其他行業中結論是否有效還需驗證。③本文僅選取了組織變革視角中的服務化戰略作為中介變量，而數字化對于企業的影響遠不止于此，因此未來可以進一步探索數字化帶來的其他類型的組織變革（如生態圈、共生型組織等），更加深入地探討企業實現可持續成長的其他變革路徑。