新质生产力以信息化、数字化、智能化为基石，更加符合高效能、高质量的发展要求，代表着生产力质态的跃迁和升级［1］。企业新质生产力体现为借助引入新技术、新工艺、新管理模式等举措，提高企业完成高质量、高效率和高附加值生产目标的能力［2］。企业数字化转型是产业数字化在微观领域的具体呈现与延伸。数字化转型助力制造企业更高效、优质地响应市场需求，推动价值链重构与价值共创［3］。冯永琦等［4］从科技创新体系、现代化产业体系、数据要素倍增效应等视角提出了数据要素赋能新质生产力的实践路径。赵涛等［5］的研究表明，企业通过数字化转型可以明显提高企业生产质量。还有学者从企业财务绩效［6］、劳动资源配置效率［7］等角度探讨数字化转型的影响。
1 理论分析与研究假设
1.1 数字化转型、内部控制与新质生产力
数字化转型使企业组织结构扁平化，打破了各部门之间、各级之间的信息壁垒，降低了股东对管理层的监督成本，缓解代理问题进而促进了新质生产力发展［8］。良好的内部控制可以通过健全公司治理机构、审计监督制度和职责分配制度，从而约束管理者的机会主义行为并减少管理层的盈余管理空间［9］，抑制不合理关联交易，保全上市公司的资金，进而减少投资不足、过度投资和非效率投资问题的出现［10］。数字化转型很大程度上实现了企业内部的数据与资源共享，推动创新模式由粗放型向精准型转变，进而提高创新效率［11］，有效的内部控制加强了这个过程，有利于企业对资源的吸收、组合及重新配置，保证企业战略目标的实现［12］，使企业通过新旧资源的整合重组推动新质生产力水平的提升。企业数字化转型产生的技术突破、业务流程优化等成果是发展新质生产力的关键要素，稳定运行的内部控制体系能将数字化转型成果迅速转化为企业的核心竞争力，显著提升企业的生产效率、产品创新能力及市场响应速度，推动企业新质生产力的发展，使企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。
1.2 数字化转型、外部监督与新质生产力
积极推进数字化转型强化了资本市场对企业未来发展的预期，使企业更容易获得资本的支持［13］，为新质生产力发展提供基础。在这个过程中，外部监督帮助政策执行者辨别企业信息真伪，更准确地对相关企业提供支持。同时，有效的外部监督降低了债权人的信息成本，提高了信息质量，增加了机构投资者的投资意愿，使新质生产力水平提高的企业更容易获得银行贷款，从而降低外部融资约束，提升企业研发创新投入［14］。资金压力的缓解会使企业更专注于产品的研发和生产，数字化转型对新质生产力的推动作用有望达到更高水平。市场竞争加剧会使企业迫切获取外部资源，有力的外部监督倒逼企业提高数字化转型动力，从而提高企业信息透明度和资源利用效率，以获得来自政府和银行的资金支持，而企业数字化转型和外部资源投入带来的成果能够在更高层次上推动新质生产力的发展。基于以上分析，提出如下假设：
H1：数字化转型促进制造业企业新质生产力的发展。
H2：企业内部控制质量正向调节数字化转型对新质生产力的影响。
H3：外部监督正向调节数字化转型对新质生产力的影响。
2 研究设计
2.1 模型设定
为验证上述假设，本文根据企业数字化转型与新质生产力的直接效应，构建如式（1） 所示基准模型。
式中：Npro i，t 为企业i在第 t 年的新质生产力；dig i，t 为解释变量数字化转型；Xi，t 为控制变量；μi、σi 分别为行业固定效应和年份固定效应；δi，t 为随机误差项。此外，本文所有回归模型均采用企业层面聚类的稳健标准误估计。
在式（1） 的基础上，本文构建调节效应模型验证研究假设H2、H3，如式（2） 所示。
式中：Mi，t 代表调节变量内部控制（IC）、分析师关注度（Analyst）和信息披露质量（Info）。
2.2 样本选取与数据来源
本文选取2012—2022年A股制造业上市企业财务数据，剔除了ST和*ST企业，在前后1％的分位水平上对连续变量进行缩尾处理。财务数据来自CSMAR数据库和Wind数据库，内部控制数据来自迪博数据库。使用的统计软件为Stata16.0。
2.3 变量说明
3 实证分析
3.1 描述性统计分析
表1 变量描述性统计结果 |
| 变量 | 统计量 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| N | mean | sd | min | max | |
| Npro | 20 203 | 4.902 0 | 1.842 9 | 2.139 4 | 13.134 5 |
| dig | 20 203 | 3.587 5 | 0.256 9 | 3.182 4 | 4.172 0 |
| board | 20 203 | 2.221 4 | 0.166 6 | 1.791 8 | 2.639 1 |
| ROA | 20 203 | 0.045 9 | 0.072 7 | -0.742 6 | 1.284 8 |
| Liquid | 20 203 | 2.629 8 | 2.440 4 | 0.464 1 | 15.375 3 |
| Dual | 20 203 | 0.323 5 | 0.467 8 | 0.000 0 | 1.000 0 |
| Top1 | 20 203 | 33.263 1 | 13.949 6 | 8.899 1 | 71.237 7 |
| FirmAge | 20 203 | 2.920 7 | 0.310 6 | 1.945 9 | 3.526 4 |
| Indep | 20 203 | 37.691 6 | 5.365 4 | 33.330 0 | 57.140 0 |
3.2 基准回归
为验证数字化转型对新质生产力的直接影响，对式（1） 进行检验，表2列（1）显示系数在1%的水平上显著为正，说明制造业企业进行数字化转型有利于提升新质生产力水平。假设H1得证。
表2 基准回归结果 |
| 变量 | （1） | （2） | （3） | （4） |
|---|---|---|---|---|
| szh | 0.614 1*** | 0.582 7*** | 0.403 6*** | 0.673 1*** |
| （0.154 0） | （0.152 1） | （0.150 8） | （0.164 4） | |
| dig_IC | — | 0.176 6*** | — | — |
| （0.056 9） | ||||
| dig_Analyst | — | — | 0.270 5*** | — |
| （0.104 7） | ||||
| dig_Info | — | — | — | 0.538 9*** |
| （0.178 1） | ||||
| Constant | 1.292 2 | 1.191 8 | 2.099 3** | 0.578 4 |
| （0.854 3） | （0.855 1） | （0.835 0） | （0.870 6） | |
| N | 20 203 | 20 203 | 20 203 | 16 787 |
| R-squared | 0.153 5 | 0.155 0 | 0.169 8 | 0.145 2 |
| Control | YES | YES | YES | YES |
| Ind/Year | YES | YES | YES | YES |
|
3.3 机制检验
3.3.1 内部控制的调节作用
内部控制采用内部控制指数除以100来衡量。表2列（2）结果显示，自变量数字化转型与调节变量内部控制的交互项dig_IC系数为0.176 6，在1%水平上显著为正，说明企业内部控制水平正向调节数字化转型对新质生产力的促进作用，假设H2得证。
3.3.2 外部监督的调节作用
3.4 影响机制的异质性检验
3.4.1 企业科技程度异质性
表3 企业科技型异质性机制检验 |
| 变量 | （1） | （2） | （3） | （4） | （5） | （6） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| dig | 1.035 9*** | 0.296 4 | 0.757 4*** | 0.233 8 | 1.155 3*** | 0.321 1 |
| （0.239 6） | （0.188 9） | （0.235 6） | （0.187 6） | （0.250 9） | （0.207 5） | |
| dig_IC | 0.244 5*** | 0.128 5** | — | — | — | — |
| （0.084 5） | （0.060 6） | |||||
| dig_Analyst | — | — | 0.261 2* | 0.163 9 | — | — |
| （0.154 8） | （0.118 2） | |||||
| dig_Info | — | — | — | — | 0.772 5*** | 0.039 8 |
| （0.256 4） | （0.188 5） | |||||
| Constant | 0.918 5 | 0.458 6 | 2.274 7* | 0.882 9 | 0.306 3 | -0.044 0 |
| （1.350 6） | （1.004 2） | （1.304 6） | （0.993 1） | （1.333 8） | （1.029 5） | |
| N | 10 029 | 10 174 | 10 029 | 10 174 | 8 396 | 8 391 |
| R-squared | 0.148 4 | 0.111 1 | 0.173 9 | 0.114 5 | 0.141 5 | 0.105 0 |
| Control | YES | YES | YES | YES | YES | YES |
| Ind/Year | YES | YES | YES | YES | YES | YES |
3.4.2 企业规模异质性
按总资产是否大于年度行业中位数将企业划分为大规模企业和中小企业。企业规模异质性机制检验如表4所示，大规模企业中内部控制与外部监督都具有正向调节效应，且外部监督比内部控制发挥的作用更大。在中小企业中二者对企业新质生产力的发展没有明显作用。原因是大型企业资源体量大、组织结构复杂、管理复杂程度高，内部控制通过数字化转型促进了企业内部管理水平的提高，使企业资源配置更为合理。在外部监督方面，大型企业受到的监管更为严格，使其获得政府与银行支持的边际效果也远远大于中小企业。
表4 规模异质性机制检验 |
| 变量 | （1） | （2） | （3） | （4） | （5） | （6） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| dig | 0.669 2*** | 0.537 1*** | 0.474 4** | 0.519 2** | 0.693 2*** | 0.700 5*** |
| （0.197 5） | （0.196 2） | （0.194 6） | （0.210 5） | （0.221 0） | （0.204 5） | |
| dig_IC | 0.186 1** | 0.120 8 | — | — | — | — |
| （0.078 7） | （0.075 1） | |||||
| dig_Analyst | — | — | 0.276 3** | 0.227 2 | — | — |
| （0.127 9） | （0.167 4） | |||||
| dig_Info | — | — | — | — | 0.747 3*** | 0.039 4 |
| （0.219 3） | （0.237 2） | |||||
| Constant | -0.430 6 | 3.215 9*** | 0.309 9 | 3.065 7*** | -0.556 3 | 1.731 6 |
| （1.139 3） | （1.141 7） | （1.105 1） | （1.139 9） | （1.160 7） | （1.219 6） | |
| N | 11 183 | 9 020 | 11 183 | 9 020 | 9 063 | 7 724 |
| R-squared | 0.177 9 | 0.150 2 | 0.193 9 | 0.169 0 | 0.170 0 | 0.139 4 |
| Control | YES | YES | YES | YES | YES | YES |
| Ind/Year | YES | YES | YES | YES | YES | YES |
3.4.3 行业竞争度异质性
表5 行业竞争度异质性机制检验 |
| 变量 | （1） | （2） | （3） | （4） | （5） | （6） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| dig | 0.744 2*** | 0.487 2** | 0.532 2*** | 0.423 9** | 0.883 9*** | 0.469 4** |
| （0.200 2） | （0.211 5） | （0.197 4） | （0.209 6） | （0.210 9） | （0.235 4） | |
| dig_IC | 0.208 2*** | 0.135 7** | — | — | — | — |
| （0.073 8） | （0.068 9） | |||||
| dig_Analyst | — | — | 0.242 5* | 0.170 6 | — | — |
| （0.135 5） | （0.128 7） | |||||
| dig_Info | — | — | — | — | 0.655 0*** | 0.053 9 |
| （0.224 4） | （0.222 9） | |||||
| Constant | 0.407 0 | 1.610 0 | 1.474 3 | 2.009 8* | -0.226 5 | 1.256 4 |
| （1.202 3） | （1.042 7） | （1.157 7） | （1.050 5） | （1.196 8） | （1.076 3） | |
| N | 12 415 | 7 788 | 12 415 | 7 788 | 10 319 | 6 468 |
| R-squared | 0.137 9 | 0.113 1 | 0.160 6 | 0.115 2 | 0.133 8 | 0.111 5 |
| Control | YES | YES | YES | YES | YES | YES |
| Ind/Year | YES | YES | YES | YES | YES | YES |
4 结论
本文利用2012—2022年A股制造业上市企业数据，探讨了数字化转型与新质生产力之间的作用关系，得到如下结论：
1）作用机制检验表示，总体上企业内部控制与外部监督正向调节数字化转型对新质生产力的促进作用。
2）作用机制异质性检验显示：第一，高科技企业更为注重数据要素的重要作用，内部控制与外部监督均能明显提高数字化转型对新质生产力的促进作用，在非高科技企业则不明显。第二，大型企业内部控制与外部监督正向调节数字化转型对新质生产力发展的影响，企业规模越大，外部监督作用越大，而对于中小企业二者均无效。第三，在高竞争行业中，内部控制与外部监督均能正向调节数字化转型对新质生产力的促进作用，对于竞争程度低的行业，只有内部控制作用有效。
通过分析以上结论，提出如下建议：
1）政府加大对制造业企业数字化转型的支持力度，促进数据要素市场化配置改革，并推动内部控制与外部监督制度标准化。同时在企业数据使用、数字化产品质量等方面进行监督，确保企业在合法合规轨道上推进数字化转型。
2）传统制造业企业应积极参与数字化转型，明晰前沿技术应用路径，缩小与高科技企业的转型差距。大型企业应深化数字化转型以巩固竞争优势，中小企业应持续优化业务流程，提高产品和服务质量，提升企业的核心竞争力，同时，积极主动地接受外部监督，借助外部力量发现企业存在的问题和不足，及时进行改进。