引言

改革開(kāi)放以來(lái)，各行各業(yè)迅速發(fā)展，物流業(yè)作為現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)發(fā)揮了重要且關(guān)鍵的作用。物流業(yè)是集運(yùn)輸業(yè)、倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)、郵政業(yè)等多個(gè)行業(yè)于一體的復(fù)雜產(chǎn)業(yè)，其在一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展中發(fā)揮著重要的戰(zhàn)略作用，物流業(yè)的快速和高質(zhì)量發(fā)展可以形成一股運(yùn)輸力量，加快促進(jìn)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展，并積極推動(dòng)和諧社會(huì)的構(gòu)建。就我國(guó)目前經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，關(guān)鍵方面是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的轉(zhuǎn)變，將以往的生產(chǎn)要素型發(fā)展策略轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)型發(fā)展策略，把以往擴(kuò)大產(chǎn)業(yè)規(guī)模的路線轉(zhuǎn)向優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，注重生產(chǎn)效率以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。企業(yè)全要素生產(chǎn)率指標(biāo)是將多種投入結(jié)合的計(jì)算結(jié)果，與資本生產(chǎn)率和勞動(dòng)生產(chǎn)率都不同，實(shí)質(zhì)是體現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中不能用數(shù)據(jù)衡量的要素投入，提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率即為提高資源利用效率。數(shù)據(jù)作為一種生產(chǎn)投入，是企業(yè)新興的生產(chǎn)要素，可以與其他投入相結(jié)合，避免傳統(tǒng)投入的瓶頸，刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)力的提高，具有能夠無(wú)限供給、易于復(fù)制的優(yōu)勢(shì)。隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加快，數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅是為了減少企業(yè)生產(chǎn)成本，將數(shù)字技術(shù)與企業(yè)生產(chǎn)流程和業(yè)務(wù)發(fā)展流程結(jié)合，而且是為了減少企業(yè)資源缺乏帶來(lái)的負(fù)面影響，將其大范圍的應(yīng)用于數(shù)據(jù)計(jì)算、人工智能等創(chuàng)新科學(xué)技術(shù)中，并以此為基礎(chǔ)將企業(yè)內(nèi)部資源和外部資源進(jìn)行優(yōu)化配置。

因此，研究物流企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響及機(jī)制，對(duì)于企業(yè)抓住數(shù)字化轉(zhuǎn)型機(jī)遇以提高其生產(chǎn)效率，具有重要意義。

理論分析

全要素生產(chǎn)率在一定程度上反映相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與進(jìn)步，是衡量一定時(shí)期內(nèi)企業(yè)投入產(chǎn)出比的生產(chǎn)力指標(biāo)。邵劍和孟添天(2023)研究發(fā)現(xiàn)，全要素生產(chǎn)率非常全面，包含了廣泛的企業(yè)生產(chǎn)信息，展現(xiàn)企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中的各方面綜合能力，能夠體現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)的實(shí)施效率，并有助于幫助企業(yè)規(guī)避經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)質(zhì)量的提高。裴璇、劉宇和王穩(wěn)華(2023)的研究表明，在微觀層面上，高效率企業(yè)一般擁有較高市場(chǎng)份額，不同企業(yè)在投入、產(chǎn)出和生產(chǎn)效率方面始終存在顯著而長(zhǎng)遠(yuǎn)的差異。鄧雅軒、張智裕和劉文敏(2023)的研究從企業(yè)內(nèi)部因素出發(fā)，發(fā)現(xiàn)企業(yè)研發(fā)活動(dòng)、資金流動(dòng)性、薪酬制度、所有權(quán)結(jié)構(gòu)、內(nèi)部控制質(zhì)量等因素會(huì)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生不同程度的影響。張倩肖和段義學(xué)(2023)從外部環(huán)境因素進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)貼、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、資源配置、環(huán)境規(guī)制和金融發(fā)展水平對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有比較顯著的影響效果。潘光曦(2023)的相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，政府頒布并實(shí)施對(duì)企業(yè)發(fā)展有利的政策可以有助于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。人力資本集聚水平的提高對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高具有關(guān)鍵作用。張晨霞和俞萍萍(2023)對(duì)環(huán)境政策進(jìn)行了詳細(xì)研究，認(rèn)為能源貿(mào)易政策能提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率，資源型企業(yè)的全要素生產(chǎn)率也受到環(huán)境稅政策改革的顯著影響。相反，王鵬飛、劉海波和陳鵬(2023)的研究發(fā)現(xiàn)，環(huán)境相關(guān)政策的實(shí)施也會(huì)限制企業(yè)環(huán)境經(jīng)濟(jì)行為，給企業(yè)經(jīng)營(yíng)發(fā)展增加負(fù)面影響，可能不利于短時(shí)間內(nèi)企業(yè)生產(chǎn)率的提高。侯德帥等人(2023)為了更詳細(xì)分析我國(guó)物流公司績(jī)效，使用DEA數(shù)據(jù)集分析法計(jì)算我國(guó)排名前十的第三方物流公司及其主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的績(jī)效。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展在優(yōu)化和改善產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高勞動(dòng)力資源配置效率、助力區(qū)域進(jìn)行創(chuàng)新轉(zhuǎn)型發(fā)展等方面具有正向影響效果。肖靜華(2020)的分析表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生了顯著的乘數(shù)效應(yīng)，在提高本區(qū)域及周邊地區(qū)全要素生產(chǎn)率方面發(fā)揮了重要作用。Plastina A(2021)指出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效有顯著影響，提高了企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效率。企業(yè)的生產(chǎn)過(guò)程融入數(shù)字經(jīng)濟(jì)，能夠?yàn)槠髽I(yè)現(xiàn)代化發(fā)展提供科學(xué)支撐，有利于減弱傳統(tǒng)投入市場(chǎng)的制約，促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量和效率的提高。Ankhila R H等(2022)認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)了供應(yīng)鏈整合程度的提升，可以有效促進(jìn)企業(yè)自身與外部利益相關(guān)者溝通能力的發(fā)展和資源升級(jí)，進(jìn)而對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生顯著影響。Balashova S等(2021)關(guān)于綠色創(chuàng)新績(jī)效的研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)綠色研發(fā)、制造和服務(wù)績(jī)效有積極影響。

綜上所述，以往研究者對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與物流企業(yè)全要素生產(chǎn)率的具體影響機(jī)制研究比較少，所以本文基于2013-2022年我國(guó)物流企業(yè)面板數(shù)據(jù)實(shí)證分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)物流企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響效果，并將企業(yè)管理效率作為中介變量，研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)物流企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用機(jī)制。

研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文使用2013-2022年在上海和深圳證券交易所上市的物流企業(yè)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)以及企業(yè)公司年報(bào)數(shù)據(jù)，并對(duì)初始數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行以下處理：剔除ST或*ST股票、部分缺失數(shù)據(jù)使用插值法補(bǔ)齊。

(二)指標(biāo)選取

1.被解釋變量：

企業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)。全要素生產(chǎn)率反映了企業(yè)總體生產(chǎn)資源轉(zhuǎn)化率，并衡量了生產(chǎn)要素?zé)o法解釋的總產(chǎn)出份額。本文根據(jù)以往學(xué)者的研究結(jié)果，選擇LP法計(jì)算物流企業(yè)全要素生產(chǎn)率。其中，企業(yè)營(yíng)業(yè)收入被用作企業(yè)經(jīng)營(yíng)增長(zhǎng)的替代變量，固定資產(chǎn)凈值被用作資本投資的替代變量，企業(yè)員工人數(shù)被用作勞動(dòng)力投資的替代變量，企業(yè)購(gòu)買(mǎi)商品和服務(wù)所支付的貨幣被用作中間投入的替代變量。

2.解釋變量：

數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DT)。目前學(xué)術(shù)界對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型度量的研究主要從定性角度進(jìn)行，關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型度量的定量研究較少，對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的度量方法尚未進(jìn)行深入探討。本文在借鑒現(xiàn)有學(xué)者構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型因子庫(kù)做法的基礎(chǔ)上，使用Python工具的文本數(shù)據(jù)挖掘方法，從深圳和上海證券交易所發(fā)布的公司年報(bào)中提取數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)，并將因子庫(kù)中的文本和上市公司年報(bào)進(jìn)行比對(duì)，將年報(bào)中與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的關(guān)鍵詞樣本賦值為1，反之賦值為0。然后將得到的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行合并，最終得到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的完整指數(shù)，并進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

3.中介變量：

企業(yè)管理效率(ME)。企業(yè)管理成本指數(shù)越低，說(shuō)明管理效率越高。本文采用企業(yè)分銷(xiāo)和運(yùn)營(yíng)成本用作管理效率的指標(biāo)，采用公司分銷(xiāo)和運(yùn)營(yíng)成本總額與運(yùn)營(yíng)收入的比率對(duì)企業(yè)管理效率進(jìn)行衡量，記作ME。

4.控制變量：

企業(yè)年齡(Age)，采用樣本當(dāng)前觀察年份與樣本形成年份之間的差值對(duì)企業(yè)年齡進(jìn)行衡量，記作Age；企業(yè)規(guī)模(Size)，采用企業(yè)當(dāng)年總資產(chǎn)對(duì)數(shù)化數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)規(guī)模進(jìn)行衡量，記作Size；總資產(chǎn)報(bào)酬率(ROA)，采用使用企業(yè)年末凈利潤(rùn)與期末總資產(chǎn)的比例對(duì)總資產(chǎn)報(bào)酬率進(jìn)行衡量，記作ROA；現(xiàn)金流水平(OCF)，采用物流企業(yè)經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金數(shù)額與總資產(chǎn)之間的比值對(duì)現(xiàn)金流水平進(jìn)行衡量，記作OCF；高管團(tuán)隊(duì)規(guī)模(ETS)，采用物流企業(yè)高級(jí)管理人員數(shù)對(duì)高管團(tuán)隊(duì)規(guī)模進(jìn)行衡量，記作ETS；固定資產(chǎn)占比(FA)，采用固定資產(chǎn)與物流企業(yè)年末總資產(chǎn)的比率進(jìn)行衡量，記作FA；財(cái)務(wù)杠桿(FL)，采用公司年末總負(fù)債與總資產(chǎn)的比率進(jìn)行衡量，記作FL。

(三)模型設(shè)計(jì)

為探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)物流企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，本文根據(jù)2013-2022年我國(guó)物流企業(yè)面板數(shù)據(jù)，參考王鵬飛(2023)等的研究，設(shè)定如下基準(zhǔn)回歸模型：

其中，TFP為被解釋變量全要素生產(chǎn)率水平，DT為解釋變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平，α1表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)物流企業(yè)全要素生產(chǎn)率的模型回歸系數(shù)，Xi表示控制變量，η表示個(gè)體固定效應(yīng)，θ表示時(shí)間固定效應(yīng)，δ為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

本文從企業(yè)管理效率的角度進(jìn)行中介效應(yīng)研究，借鑒溫忠麟(2014)等的研究，設(shè)定如下中介回歸模型：

MEab=β0+β1DTab+βiXi+η+θ+δ (2)

TFPab=γ0+γ1DTab+γ2MEab+γiXi+η+θ+δ (3)

其中，ME為中介變量物流企業(yè)管理效率，β1表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)物流企業(yè)管理效率的回歸系數(shù)，γ1為加入中介變量企業(yè)管理效率之后，解釋變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)被解釋變量物流企業(yè)全要素生產(chǎn)率的模型回歸系數(shù)。

實(shí)證分析

(一)基準(zhǔn)回歸

基準(zhǔn)回歸模型分析結(jié)果如表1所示，模型(1)為沒(méi)有添加控制變量的回歸結(jié)果，模型回歸系數(shù)為0.078，回歸結(jié)果通過(guò)5%水平的顯著性檢驗(yàn)。模型(2)中加入了控制變量，回歸模型系數(shù)為0.069，回歸結(jié)果為正值并且在1%的水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。與模型(1)相比，模型(2)的擬合優(yōu)度提高。結(jié)果表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠在1%的置信水平上有效提升物流企業(yè)全要素生產(chǎn)率，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)物流企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高具有正向影響效果。

(二)中介效應(yīng)

根據(jù)上文得到的基準(zhǔn)回歸結(jié)果，可以得出數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠?qū)ξ锪髌髽I(yè)全要素生產(chǎn)率的提升起到促進(jìn)作用的結(jié)論。因此，本文運(yùn)用逐步回歸法，研究企業(yè)管理效率在其中發(fā)揮的中介作用。表2結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)管理效率的回歸模型系數(shù)為0.059，在1%顯著性水平下顯著為正。在上文基準(zhǔn)模型中加入中介變量企業(yè)管理效率之后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)管理效率呈現(xiàn)出更為顯著的正向相關(guān)關(guān)系，即企業(yè)管理效率的中介效應(yīng)影響顯著存在。

(三)異質(zhì)性分析

為進(jìn)一步探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)物流企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響效果，本文進(jìn)行企業(yè)股權(quán)性質(zhì)異質(zhì)性分析。2020年國(guó)務(wù)院全面實(shí)施支持國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策，為此，本文將樣本分為國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)。表3結(jié)果顯示，國(guó)有企業(yè)模型的回歸系數(shù)為0.079，在1%顯著性水平下顯著；非國(guó)有企業(yè)模型的回歸系數(shù)為0.051，數(shù)值較小并且回歸結(jié)果不具有顯著性。

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文將數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行一階滯后處理，以對(duì)基準(zhǔn)回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。表4結(jié)果表明，滯后一階的回歸系數(shù)與基準(zhǔn)回歸結(jié)果的方向相同，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響并不隨著時(shí)間間隔的延長(zhǎng)而明顯降低，這一結(jié)果也支持了本文的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。

政策建議

第一，我國(guó)必須及早抓住數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)遇以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。首先，政府要構(gòu)建規(guī)范的數(shù)字化創(chuàng)新體系，加快物流企業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)品、生產(chǎn)技術(shù)及內(nèi)部管理結(jié)構(gòu)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，幫助物流企業(yè)提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率，助力企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展；其次，要深入實(shí)施寬帶中國(guó)戰(zhàn)略，加大數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度，從外部條件入手為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展打造能夠滿(mǎn)足需求的基礎(chǔ)數(shù)字網(wǎng)絡(luò)設(shè)施，從而為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)更顯著的成效。

第二，企業(yè)要在數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的基礎(chǔ)上提高企業(yè)管理效率，發(fā)揮其對(duì)提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率的中介作用。企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高與企業(yè)管理效率息息相關(guān)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于降低部門(mén)之間的溝通和互動(dòng)成本，通過(guò)信息交流提高運(yùn)營(yíng)和管理效率，優(yōu)化內(nèi)部管理。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展使供應(yīng)鏈管理技術(shù)的應(yīng)用成為必然，也為物流企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展創(chuàng)造了新的條件。通過(guò)在供應(yīng)鏈管理中應(yīng)用數(shù)字技術(shù)，物流企業(yè)可以在供應(yīng)和配送過(guò)程的各個(gè)環(huán)節(jié)快速獲得經(jīng)濟(jì)效益，在降低企業(yè)管理與運(yùn)營(yíng)成本方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。

第三，企業(yè)要根據(jù)自身發(fā)展具體情況，制定適合自身特點(diǎn)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展路線。非國(guó)有企業(yè)應(yīng)提升基礎(chǔ)設(shè)施能力，彌補(bǔ)自身業(yè)務(wù)資源缺口，處理好政府與企業(yè)的關(guān)系，形成全國(guó)范圍內(nèi)的公信力鏈條，重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的長(zhǎng)久積累，才能受益于政策驅(qū)動(dòng)信息，借助數(shù)字經(jīng)濟(jì)開(kāi)展融資活動(dòng)，有效緩解企業(yè)自身資金不足的問(wèn)題。物流企業(yè)應(yīng)引領(lǐng)單個(gè)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，進(jìn)而發(fā)展成為全領(lǐng)域內(nèi)的數(shù)字化合作，促進(jìn)物流行業(yè)總體數(shù)字信息化發(fā)展，營(yíng)造數(shù)字物流新型產(chǎn)業(yè)形態(tài)。