引言

改革開放以來，各行各業(yè)迅速發(fā)展，物流業(yè)作為現代產業(yè)發(fā)揮了重要且關鍵的作用。物流業(yè)是集運輸業(yè)、倉儲業(yè)、郵政業(yè)等多個行業(yè)于一體的復雜產業(yè)，其在一個國家的經濟和社會發(fā)展中發(fā)揮著重要的戰(zhàn)略作用，物流業(yè)的快速和高質量發(fā)展可以形成一股運輸力量，加快促進市場經濟健康發(fā)展，并積極推動和諧社會的構建。就我國目前經濟發(fā)展趨勢來看，關鍵方面是實現經濟發(fā)展模式的轉變，將以往的生產要素型發(fā)展策略轉化為創(chuàng)新驅動型發(fā)展策略，把以往擴大產業(yè)規(guī)模的路線轉向優(yōu)化產業(yè)結構，注重生產效率以實現經濟高質量發(fā)展。企業(yè)全要素生產率指標是將多種投入結合的計算結果，與資本生產率和勞動生產率都不同，實質是體現企業(yè)生產過程中不能用數據衡量的要素投入，提高企業(yè)全要素生產率即為提高資源利用效率。數據作為一種生產投入，是企業(yè)新興的生產要素，可以與其他投入相結合，避免傳統(tǒng)投入的瓶頸，刺激經濟增長，促進企業(yè)生產力的提高，具有能夠無限供給、易于復制的優(yōu)勢。隨著企業(yè)數字化轉型的加快，數字化轉型不僅是為了減少企業(yè)生產成本，將數字技術與企業(yè)生產流程和業(yè)務發(fā)展流程結合，而且是為了減少企業(yè)資源缺乏帶來的負面影響，將其大范圍的應用于數據計算、人工智能等創(chuàng)新科學技術中，并以此為基礎將企業(yè)內部資源和外部資源進行優(yōu)化配置。

因此，研究物流企業(yè)數字化轉型水平對企業(yè)全要素生產率的影響及機制，對于企業(yè)抓住數字化轉型機遇以提高其生產效率，具有重要意義。

理論分析

全要素生產率在一定程度上反映相關產業(yè)的發(fā)展與進步，是衡量一定時期內企業(yè)投入產出比的生產力指標。邵劍和孟添天(2023)研究發(fā)現，全要素生產率非常全面，包含了廣泛的企業(yè)生產信息，展現企業(yè)在生產經營過程中的各方面綜合能力，能夠體現企業(yè)生產活動的實施效率，并有助于幫助企業(yè)規(guī)避經營風險，促進企業(yè)生產經營質量的提高。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)一般擁有較高市場份額，不同企業(yè)在投入、產出和生產效率方面始終存在顯著而長遠的差異。鄧雅軒、張智裕和劉文敏(2023)的研究從企業(yè)內部因素出發(fā)，發(fā)現企業(yè)研發(fā)活動、資金流動性、薪酬制度、所有權結構、內部控制質量等因素會對企業(yè)全要素生產率產生不同程度的影響。張倩肖和段義學(2023)從外部環(huán)境因素進行分析，發(fā)現政府補貼、基礎設施建設、資源配置、環(huán)境規(guī)制和金融發(fā)展水平對企業(yè)全要素生產率具有比較顯著的影響效果。潘光曦(2023)的相關研究發(fā)現，政府頒布并實施對企業(yè)發(fā)展有利的政策可以有助于企業(yè)全要素生產率的提高。人力資本集聚水平的提高對企業(yè)全要素生產率的提高具有關鍵作用。張晨霞和俞萍萍(2023)對環(huán)境政策進行了詳細研究，認為能源貿易政策能提高企業(yè)全要素生產率，資源型企業(yè)的全要素生產率也受到環(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，環(huán)境相關政策的實施也會限制企業(yè)環(huán)境經濟行為，給企業(yè)經營發(fā)展增加負面影響，可能不利于短時間內企業(yè)生產率的提高。侯德帥等人(2023)為了更詳細分析我國物流公司績效，使用DEA數據集分析法計算我國排名前十的第三方物流公司及其主要競爭對手的績效。

數字經濟的發(fā)展在優(yōu)化和改善產業(yè)結構、提高勞動力資源配置效率、助力區(qū)域進行創(chuàng)新轉型發(fā)展等方面具有正向影響效果。肖靜華(2020)的分析表明，數字經濟發(fā)展產生了顯著的乘數效應，在提高本區(qū)域及周邊地區(qū)全要素生產率方面發(fā)揮了重要作用。Plastina A(2021)指出，數字化轉型對企業(yè)績效有顯著影響，提高了企業(yè)生產經營效率。企業(yè)的生產過程融入數字經濟，能夠為企業(yè)現代化發(fā)展提供科學支撐，有利于減弱傳統(tǒng)投入市場的制約，促進企業(yè)生產質量和效率的提高。Ankhila R H等(2022)認為，數字化轉型促進了供應鏈整合程度的提升，可以有效促進企業(yè)自身與外部利益相關者溝通能力的發(fā)展和資源升級，進而對企業(yè)績效產生顯著影響。Balashova S等(2021)關于綠色創(chuàng)新績效的研究發(fā)現，數字化轉型對綠色研發(fā)、制造和服務績效有積極影響。

綜上所述，以往研究者對數字化轉型與物流企業(yè)全要素生產率的具體影響機制研究比較少，所以本文基于2013-2022年我國物流企業(yè)面板數據實證分析數字化轉型對物流企業(yè)全要素生產率的影響效果，并將企業(yè)管理效率作為中介變量，研究數字化轉型對物流企業(yè)全要素生產率的作用機制。

研究設計

(一)數據來源

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)數據，數據來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》、CSMAR數據庫以及企業(yè)公司年報數據，并對初始數據樣本進行以下處理：剔除ST或*ST股票、部分缺失數據使用插值法補齊。

(二)指標選取

1.被解釋變量：

企業(yè)全要素生產率(TFP)。全要素生產率反映了企業(yè)總體生產資源轉化率，并衡量了生產要素無法解釋的總產出份額。本文根據以往學者的研究結果，選擇LP法計算物流企業(yè)全要素生產率。其中，企業(yè)營業(yè)收入被用作企業(yè)經營增長的替代變量，固定資產凈值被用作資本投資的替代變量，企業(yè)員工人數被用作勞動力投資的替代變量，企業(yè)購買商品和服務所支付的貨幣被用作中間投入的替代變量。

2.解釋變量：

數字化轉型(DT)。目前學術界對于數字化轉型度量的研究主要從定性角度進行，關于數字化轉型度量的定量研究較少，對企業(yè)數字化轉型的度量方法尚未進行深入探討。本文在借鑒現有學者構建企業(yè)數字化轉型因子庫做法的基礎上，使用Python工具的文本數據挖掘方法，從深圳和上海證券交易所發(fā)布的公司年報中提取數字化轉型數據，并將因子庫中的文本和上市公司年報進行比對，將年報中與數字化轉型相關的關鍵詞樣本賦值為1，反之賦值為0。然后將得到的數據樣本進行合并，最終得到企業(yè)數字化轉型的完整指數，并進行對數化處理。

3.中介變量：

企業(yè)管理效率(ME)。企業(yè)管理成本指數越低，說明管理效率越高。本文采用企業(yè)分銷和運營成本用作管理效率的指標，采用公司分銷和運營成本總額與運營收入的比率對企業(yè)管理效率進行衡量，記作ME。

4.控制變量：

企業(yè)年齡(Age)，采用樣本當前觀察年份與樣本形成年份之間的差值對企業(yè)年齡進行衡量，記作Age；企業(yè)規(guī)模(Size)，采用企業(yè)當年總資產對數化數據對企業(yè)規(guī)模進行衡量，記作Size；總資產報酬率(ROA)，采用使用企業(yè)年末凈利潤與期末總資產的比例對總資產報酬率進行衡量，記作ROA；現金流水平(OCF)，采用物流企業(yè)經營性現金數額與總資產之間的比值對現金流水平進行衡量，記作OCF；高管團隊規(guī)模(ETS)，采用物流企業(yè)高級管理人員數對高管團隊規(guī)模進行衡量，記作ETS；固定資產占比(FA)，采用固定資產與物流企業(yè)年末總資產的比率進行衡量，記作FA；財務杠桿(FL)，采用公司年末總負債與總資產的比率進行衡量，記作FL。

(三)模型設計

為探究數字化轉型對物流企業(yè)全要素生產率的影響，本文根據2013-2022年我國物流企業(yè)面板數據，參考王鵬飛(2023)等的研究，設定如下基準回歸模型：

其中，TFP為被解釋變量全要素生產率水平，DT為解釋變量數字化轉型水平，α1表示數字化轉型對物流企業(yè)全要素生產率的模型回歸系數，Xi表示控制變量，η表示個體固定效應，θ表示時間固定效應，δ為隨機誤差項。

本文從企業(yè)管理效率的角度進行中介效應研究，借鑒溫忠麟(2014)等的研究，設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表示數字化轉型對物流企業(yè)管理效率的回歸系數，γ1為加入中介變量企業(yè)管理效率之后，解釋變量數字化轉型對被解釋變量物流企業(yè)全要素生產率的模型回歸系數。

實證分析

(一)基準回歸

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

(二)中介效應

根據上文得到的基準回歸結果，可以得出數字化轉型能夠對物流企業(yè)全要素生產率的提升起到促進作用的結論。因此，本文運用逐步回歸法，研究企業(yè)管理效率在其中發(fā)揮的中介作用。表2結果表明，數字化轉型對企業(yè)管理效率的回歸模型系數為0.059，在1%顯著性水平下顯著為正。在上文基準模型中加入中介變量企業(yè)管理效率之后，數字化轉型與企業(yè)管理效率呈現出更為顯著的正向相關關系，即企業(yè)管理效率的中介效應影響顯著存在。

(三)異質性分析

為進一步探究數字化轉型對物流企業(yè)全要素生產率的影響效果，本文進行企業(yè)股權性質異質性分析。2020年國務院全面實施支持國有企業(yè)數字化轉型的政策，為此，本文將樣本分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)。表3結果顯示，國有企業(yè)模型的回歸系數為0.079，在1%顯著性水平下顯著；非國有企業(yè)模型的回歸系數為0.051，數值較小并且回歸結果不具有顯著性。

(四)穩(wěn)健性檢驗

本文將數字化轉型進行一階滯后處理，以對基準回歸結果進行穩(wěn)健性檢驗。表4結果表明，滯后一階的回歸系數與基準回歸結果的方向相同，企業(yè)數字化轉型對全要素生產率的影響并不隨著時間間隔的延長而明顯降低，這一結果也支持了本文的基準回歸結果。

政策建議

第一，我國必須及早抓住數字化轉型的機遇以促進經濟高質量發(fā)展。首先，政府要構建規(guī)范的數字化創(chuàng)新體系，加快物流企業(yè)生產產品、生產技術及內部管理結構的數字化轉型，幫助物流企業(yè)提高企業(yè)全要素生產率，助力企業(yè)高質量發(fā)展；其次，要深入實施寬帶中國戰(zhàn)略，加大數字基礎設施建設力度，從外部條件入手為企業(yè)數字化轉型發(fā)展打造能夠滿足需求的基礎數字網絡設施，從而為企業(yè)數字化轉型帶來更顯著的成效。

第二，企業(yè)要在數字化轉型發(fā)展的基礎上提高企業(yè)管理效率，發(fā)揮其對提高企業(yè)全要素生產率的中介作用。企業(yè)全要素生產率的提高與企業(yè)管理效率息息相關。數字化轉型有助于降低部門之間的溝通和互動成本，通過信息交流提高運營和管理效率，優(yōu)化內部管理。數字經濟的快速發(fā)展使供應鏈管理技術的應用成為必然，也為物流企業(yè)高質量發(fā)展創(chuàng)造了新的條件。通過在供應鏈管理中應用數字技術，物流企業(yè)可以在供應和配送過程的各個環(huán)節(jié)快速獲得經濟效益，在降低企業(yè)管理與運營成本方面發(fā)揮關鍵作用。

第三，企業(yè)要根據自身發(fā)展具體情況，制定適合自身特點的數字化轉型發(fā)展路線。非國有企業(yè)應提升基礎設施能力，彌補自身業(yè)務資源缺口，處理好政府與企業(yè)的關系，形成全國范圍內的公信力鏈條，重視數字化轉型發(fā)展的長久積累，才能受益于政策驅動信息，借助數字經濟開展融資活動，有效緩解企業(yè)自身資金不足的問題。物流企業(yè)應引領單個企業(yè)進行數字化轉型，進而發(fā)展成為全領域內的數字化合作，促進物流行業(yè)總體數字信息化發(fā)展，營造數字物流新型產業(yè)形態(tài)。