本文是一篇经济论文，本文选取沪深A股制造业上市公司2007年至2021年的数据作为研究样本，整理计算企业年报中与数字化转型相关的词频数来衡量企业数字化转型程度，使用LP法对全要素生产率进行测算，运用双向固定效应模型实证检验数字化转型对企业生产率的影响效应。
第一章 绪论
一、研究背景与意义
（一）研究背景
自中国开始实行改革开放以来，我国经济就始终保持着高速增长的态势，经济发展也取得了引人注目的成就。但是随着外部环境、社会主要矛盾发生变化，社会消费需求不断升级，过去只注重速度，不注重质量效益的发展模式难以为继，我国的经济发展也转向了追求高质量发展的阶段。虽然经过这么多年的发展，我国的经济实力有了质的提升，但是在高质量发展的过程当中，我国的企业还存在着生产效益不高、产能过剩、改革意识不足等问题，归根结底还是我国企业的全要素生产率不高[1]。因此党在二十大报告中提到，要促进我国传统产业进行转型升级，加快制造强国建设，提高我国的全要素生产率，从而更好地推动经济发展质量的变革。可见只有重视全要素生产率的发展，才能让我们国家高质量发展脚步走的更稳，让我国经济能够持续发展，提升国家的综合国力。
企业作为市场经济中重要的微观经济主体，尤其是制造业作为我国实体经济发展的基石，在当前经济增长需要转换动力的关键时期，其全要素生产率的提升对于推动我国现代化强国建设，实现高质量发展具有十分重要的作用。尽管经历了改革开放40多年的发展，制造业具备了一定的规模，积累了一定资源，但是当前我国制造业在发展过程中还存在着诸如创新能力不足、运营落后、结构不合理、要素资源错配、生效效率低下等问题，这些问题不仅限制了制造业的发展，也严重阻碍了我国实体经济的发展。在当前高质量发展的背景之下，国家提出要着力提升全要素生产率水平，其实也为制造业的发展指明了方向，即强调要重视发展质量，所以制造业只有改变以往要素堆叠的生产方式，才能够促进自身生产效率的不断提升，进一步推动经济的发展。这就需要制造业在新时代背景下去寻找新的发展方式，实现企业转型升级，为企业全要素生产率的发展找到新的模式，新的增长点。
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二、研究内容与框架
本文的研究一共分为六个章节，每个章节具体的安排如下所示：
第一章是绪论。这一部分首先结合当前经济发展状况、制造业发展状况以及数字化机遇介绍了研究背景，根据当前研究现状和社会发展提出研究所具有的理论和现实意义，接着介绍了本文主要的研究内容以及用到的研究方法，并在此基础上绘制了研究框架图，最后对可能的创新点进行了阐述。
第二章是文献综述。本章分三个部分对当前已有的文献进行了梳理，第一部分主要是对数字化转型的定义、测算还有经济效应等相关文献进行总结；第二部分主要是对企业全要素生产率相关文献的梳理，包括测算方法和影响因素；第三部分是对当前学者关于两者关系研究的文献进行了整理，最后对这些文献进行了分析述评。
第三章是理论分析与研究假说。这一部分对数字化如何影响生产率以及相应的作用机制进行了理论分析，在分析之后提出了本文的研究假说。
第四章是本文的研究设计部分。这一部分主要包括样本选择与数据处理、相关变量的选取以及模型设计三方面的内容。本文选择的研究对象是中国A股制造业上市公司，样本数据的区间为2007-2021年，根据已有的研究利用数字化关键词总频数衡量解释变量数字化转型程度，通过LP法测算企业全要素生产率，并选取资产负债率、企业成立年限、企业成长性等变量作为控制变量，构建相应的基准模型和中介检验模型为实证研究打好基础。
第五章是实证研究部分。第一，对本文涉及相关变量描述性统计分析；第二，使用基础回归模型对企业数字化和生产率之间的关系进行实证检验，并通过替换生产率的测算方法、剔除特殊因素影响和增加固定效应的方法进行了稳健性检验，保证了研究结果的可靠性；第三，利用解释变量滞后处理和工具变量法进行了内生性检验，尽量避免可能存在的内生性问题；第四，从企业生命周期、产权性质和企业规模三个方面对样本进行了分组回归检验异质性影响，最后利用中介效应模型进行了影响机制检验。
第六章是研究结论与建议。在进行了实证研究后，得出了本文的研究结论，然后根据研究结果分别从企业和政府两个方面提出相应的建议。
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第二章 文献综述
一、数字化转型的相关研究
（一）数字化转型的内涵
虽然近些年数字化转型已经成为学术界研究的热点话题，但目前对于数字化转型的概念还没有形成统一性的定义。在数字化发展的初期阶段，有部分学者从技术变革的角度来对数字化转型进行定义，根据刘政（2020）[4]和胡青（2020）[5]等国内学者的定义，企业的数字化转型就是在经营活动中引入数字化技术并运用好这一技术，同样的，Fitzgerald et al.等（2013）[6]认为数字化转型就是企业将数字媒体、社交网络、数据分析工具等数字技术运用到企业的生产经营中，对企业业务流程进行改进的过程。随着信息化时代的来临，数字化转型的内涵较之前有了质的改变，同时更具开放性，Verhoef et al.（2019）[7]将数字化转型理解为企业通过数字技术对数据进行收集、处理、分析，挖掘出可利用的信息，将这些信息运用到决策过程中去，有利于企业找到新的商业发展模式，有助于企业提高自身绩效和创造价值，这与国内学者戚聿东等（2020）[8]的研究相一致。
随着对数字化转型研究的不断深入，学者们认识到数字技术的运用能够驱动企业属性的改变，而这一过程更能对数字化转型进行全面概括，因此学者们开始关注数字技术的使用对整个组织产生的影响。根据Vial（2019）[9]和Ilvonen（2018）[10]等人的研究，企业的数字化过程就是借助数字技术，让自身的服务流程更加完善、运营过程更加高效、改善自身组织绩效，对企业生产运营方式、服务创新等进行深刻变革的过程；Demirkan（2016）[11]等认为数字化转型是企业在竞争过程中采取的战略性行为：企业通过引入数字技术，先一步实现业务流程、商业活动、企业能力的数字化，使企业发生实质性变革，从而可以更灵活的应对外部环境的机遇和挑战，更具有竞争优势；陆洋等（2021）[12]认为企业的数字化转型就是将数据作为核心要素，融合数字技术，推动企业商业模式和生产方式变革，进而提升企业绩效的过程。总的来说，这些研究都认为企业的数字化转型不只是一场技术变革，而是使用数字技术改变了企业传统的组织、经营和管理模式[13]，给企业带来深刻变革，进而提高了企业的生产率。
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二、企业全要素生产率的相关研究
（一）企业全要素生产率的测算
全要素生产率虽然是微观层面的一个概念，但因为早期数据可获得性差，对全要素生产率的估计通常是基于宏观数据进行的，宏观层面常用的全要素生产率的测算方法有数据包络分析法、索洛余值法以及随机前沿分析法，但这些方法并不适合用于微观企业的研究。
经济和技术的发展使得企业层面数据的统计越来越便利，数据的可获得性增强，让使用微观数据估计全要素生产率成为可能。当前关于企业全要素生率的测度方法有普通最小二乘估计（OLS）法、固定效应估计（FE）法、LP法、OP法以及广义矩估计（GMM）法。OLS法是最早使用的企业全要素生产率估计方法，但是该方法不仅存在样本选择偏差，还存在同时性偏差；FE法虽然在OLS法的基础之上考虑了不同企业之间的差异，引入了企业个体虚拟变量来解决同时性偏差问题，但存在只能用于面板数据等无法克服的缺陷；为了缓解FE法使用范围的局限性，Olley-Pakes（1996）[45]提出了OP法，具体做法是在模型中加入了当期的企业投资作为代理变量，对选择性偏差和同时性偏差进行修正，黄群慧（2019）[2]、宋敏（2021）[46]等学者认可并使用这种方法进行了自己的研究；但也有学者发现在估计过程中，如果当期投资值小于等于零，相应的企业数据会被剔除，使得企业样本在回归过程中存在大量损失[47]。Levinsohn（2003）[48]对OP法中存在的这一问题进行了改进，将代理变量替换为中间品投入，提出了LP法，这样在估计过程中数据损失较少，对企业全要素生产率的估计更加准确；Ackerberg等（2006）[49]提出了ACF修正法，即使用ACF模型进一步缓解了LP法中可能存在的多重共线性问题。连玉君和鲁晓东（2012）[50]梳理了全要素生产率的相关文献，并对企业全要素生产率的多种估计方法进行了比较研究，发现OP和LP法这两种估计方法对全要素生产率的测算效果比较好。除了OP和LP这两种估计方法被学者广泛应用外，Blundell（2007）[51]提出的GMM法在模型中加入了工具变量，使内生性问题得到了有效的解决，也被许多研究者认可。
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第三章 理论分析与研究假说 ............................... 15
一、数字化转型影响企业全要素生产率的研究假说 ................................ 15
二、数字化转型、企业创新与企业全要素生产率 .................17
第四章 研究设计 ..................................... 21
一、模型设计 ................................................. 21
二、变量选取 .......................................... 21
第五章 实证分析与结果 ..................... 27
一、基准回归 ............................................... 27
二、稳健性检验 ................................. 28
第五章 实证分析与结果
一、基准回归
为检验解释变量digit对被解释变量tfp的影响作用，首先运用前文中构建的模型4-1进行基础回归，在回归过程中，采取将变量逐步加入到模型中的方法，表5-1报告了相应的运行结果。表5-1中的第（1）列只加入了解释变量digit和被解释变量tfp两个核心变量，在控制年份固定效应和行业固定效应的基础上，对二者进行回归，单独考察两者之间的线性关系，发现解释变量digit的回归系数为0.150，符号为正，显著性水平为1%，说明企业进行数字化转型对全要素生产率具有提升效应。表5-1中的列（2）和列（3）在列（1）的基础之上依次加入公司财务特征（lev、age、size、roa、growth）和公司治理层面（indep、top1、duality）的控制变量，回归结果显示，将不同类型的控制变量依次加入模型中后，数字化转型的系数虽然有所降低，但显著性水平并没有发生任何变化，说明企业实行数字化战略，积极进行转型活动，有助于提高自身的生产率水平，同时也证明了本文提出的假说1是成立的。
经济论文参考
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第六章 研究结论与政策建议
一、研究结论
随着数字经济的快速发展，企业也紧跟数字化潮流，积极借助数字技术进行转型升级活动，企业进行数字化转型能够有效促进企业发展，助力企业提质增效。本文将企业数字化转型、企业生产率放在同一框架中进行分析研究，选取2007年至2021年沪深A股制造业上市公司为研究对象，首先，用词频数加总取对数后的数值衡量企业数字化转型程度，用LP法计算企业的全要素生产率，构建双向固定效应模型研究了数字化转型对企业生产率产生的影响作用；其次，对基础回归结果进行了稳健性检验和内生性检验，并基于企业产权性质、企业规模与企业生命周期三个角度进行了异质性检验；最后，从企业创新、分析师关注两个路径对数字化转型影响企业生产率的作用机制进行了研究分析。通过实证分析得到了如下的研究结论：
第一，根据基准回归分析可以得出，企业推进数字化能够有效促进自身生产率水平的提升。数字化技术的运用使得企业的运行过程更加精准高效，加强企业各主体之间的协作能力，促进企业内外部之间的信息交流，从而提升企业的资源配置效率、缓解企业融资约束、提升企业治理水平，为企业的高质量发展助力，且这一主要结论在更换了全要素生产率测算方法、增加固定效应、剔除相关因素干扰、进行解释变量滞后回归、工具变量法等一系列检验之后依旧成立，具有稳健性。
第二，企业数字化转型对全要素生产率的提升效应在国有企业、大规模企业和成长成熟期企业中更明显。基于企业产权性质进行分组回归后得出，数字化转型的生产率提升效应在国有企业中的效果更好，显著区别于非国有企业。这可能是因为国有企业在政府政策支持、资金积累、人才引进等方面具有较大优势，能够有效助力企业数字化转型，而非国有企业由于自身条件不足，面临着融资压力，在市场竞争中处于劣势地位，限制了数字化转型活动的进行。基于企业规模对样本数据进行分组回归后发现，企业自身经营规模越大的话，企业进行数字化转型活动能够更有效提升自身的生产率水平。这可能是因为规模大的企业在资本方面更具优势，能够率先进行数字化转型，不断扩大自身的用户和产品规模，降低边际成本，在市场竞争中获取优势地位。
参考文献（略）