本文是一篇农业经济论文,本文在借鉴已有相关研究的基础上,以农林上市企业为研究对象,基于2011-2020年农林企业年报数据,采用文本分析法和面板数据回归模型,在对农林企业数字化水平和农林企业经营绩效指标测算及其统计描述的基础上,重点分析数字化水平对农林企业经营绩效的影响,进而揭示出数字化水平对农林企业经营绩效的影响机制。
1引言
1.1研究背景与意义
在全球经济不断下行的背景下,数字技术的快速发展,加快了新一轮产业变革和科技革命的速度。数字技术作为一种崭新的生产要素,正在与实体经济深度融合,引导着传统经济向数字经济转型迈进(余菲菲等,2022)。作为农业大国,为探索一条有中国特色农业现代化道路,中国正努力对传统农业进行变革,2019年《数字乡村发展战略》、2020年《数字农业农村发展规划(2019-2025)》等农业数字化政策的提出,为农业现代化发展指引了方向(马述忠等,2022;陈卫洪等,2022)。而农林上市企业是农业产业发展的重要载体,在数字技术的赋能下农林上市企业在农业现代化进程中起着至关重要的作用,其经营绩效的提升能够为中国农业产业高质量增长提供重要保障(马克星等,2019;李晓阳等,2023)。
尽管中国数字农业的发展已经取得了一定进展,但仍处于初级阶段,农业的数字化率还不高,且低于国民经济其他行业的数字化水平。据中国信息通信研究院测算,2020年中国农业的数字经济渗透率为8.9%,低于工业的21.0%和服务业的40.7%1。围绕数字化能否提升企业经营绩效学界已有一定研究,但相关研究结论仍存在争议,一方面,部分学者认为企业推行数字化转型有助于企业提升持续竞争优势(Benner et al.,2020;白福萍等,2022)、提升财务绩效,以及提升组织绩效等(郑国坚等,2016)。另一方面,亦有部分学者认为数字技术的应用对企业经营绩效并没有直接的积极作用,如Hajli等(2018)指出,只有部分企业从数字化转型中获得绩效;而戚聿东等(2020)研究发现,由于数字技术与企业原有资源和业务融合以及技术替代需要付出一定经济代价和时间成本,导致企业实施数字化后的经营绩效并非显著增长。
1.2研究目标与内容
1.2.1研究目标
本研究以113家A股农林上市企业为对象,基于2011-2020年农林上市企业年报数据,采用文本分析法和面板数据回归模型,在对农林企业数字化水平和农林上市企业经营绩效指标测算及其统计描述的基础上,重点分析数字化水平对农林上市企业经营绩效的影响,进而揭示出数字化水平对农林上市企业经营绩效的影响机制,同时探讨数字化水平对农林上市企业经营绩效的异质性影响,最后,提出进一步完善数字化促进农林企业经营绩效的对策建议,为实现农业企业快速发展提供理论和实践支撑。
1.2.2研究内容
根据上述研究目标,本研究设置以下主要研究内容:
(1)数字化水平与农林企业经营绩效现状分析。
梳理近10年与数字经济相关的政策,分析政策的导向;从宏观层面、数字经济结构以及地区发展角度分析中国数字经济的发展情况以及样本农林企业数字化发展现状;运用描述统计法分析农林上市企业盈利能力、营运能力和偿债能力。
(2)数字化水平影响农林企业经营绩效的分析框架与假说。
基于要素替代理论、去中介效应、组织变革效应分析数字化水平影响农林企业经营绩效的理论机制。要素替代理论认为企业数字技术有效克服传统企业存货周期较长的问题,降低企业的信息成本和人工成本。去中介效应在于通过数字技术减少中间商,大幅压缩渠道成本,降低搜索成本以及采购成本。
2文献综述
2.1关于数字化的研究
2.1.1数字化的含义
企业数字化转型的本质是将数字化技术引入企业运营结构,与传统企业经营管理相比,推动信息结构、经营机制、管理模式、生产方式等进行根本性变革,同时转变企业之前的经营思维模式(唐松等,2020),推动企业生产经营趋向智能化、企业资源管理趋向高效化、企业营销管理趋向精准化,从而创新性的改变企业经营模式和经营制度(Loebbecke and Picot,2015; Schallmo and Williams, 2019;刘淑春等,2021)。企业数字化技术由人工智能(Artificial Intelligence)、区块链(Blockchain)、云计算(Cloud Computing)、大数据(Big Data)等ABCD技术构成(戚聿东和肖旭,2020)。这些先进的数字化技术正在创新性地改变现有企业管理、经营模式,它们是企业数字化转型的重要战略技术趋势。
(1)人工智能
人工智能通过机器学习并模拟人类行为从而得出自己的行为结论,主要体现在理解复杂内容、交换人类信息、代替人类执行非常规或危险的工作任务(吴非等,2020)。此外,人工智能还可以分析海量的内外部数据,持续监控企业经营各个环节,从而提升每个流程中的自动化水平,如精准预测需求、识别内外部存在的风险、以及维护设备预测性等,这些都增强了人类的决策能力。在企业经营管理中,人工智能技术主要应用于以下情形:①优化物流配送路线,提高订单配送效率和服务水平,从而提高客户满意度;②动态控制库存,以免发生库存积压或库存短缺情况,从而降低企业经营成本(张浩维等,2022)。
(2)区块链
区块连作为潜在的技术趋势,该技术发展尚未成熟,但在企业经营管理领域受到广泛的关注。依托区块连技术,追溯企业参与者在经营管理中各环节的历史记录(陈奕延等,2022)。在企业经营管理中,区块链技术主要应用于以下情形:①实时跟踪全球物流发运,减少收发单据所耗费的时间,提升出入关效率;②区块链技术可以避免信息被篡改,提高供应链流程的安全性,识别假冒、劣质产品,从而帮助企业提升业务绩效(戚聿东等,2020)。
2.2关于农林企业经营绩效的研究
2.2.1 农林企业经营绩效的测算
企业是一个追求利润的群体,企业的目标就是为了获取更好的盈利能力和未来发展机会,企业经营绩效的评判标准主要以经营成果形式体现,运用不同的经营绩效指标反映出来的信息并不一致(吴卫华等,2014)。
在相关农林企业绩效的研究文献中,对农林企业绩效的测量主要有从两方面进行考虑。一方面是以市场为依据进行测算,如股票收益、托宾Q值以及其他以市场为依据的测算。20世纪末金融市场兴起,股票收益开始成为上市公司经营绩效衡量指标,然而以股票收益作为衡量企业经营业绩指标存在着缺陷,诸多因素综合作用对股票收益的变动产生影响,比如通常所说的系统性风险和非系统性风险所包含的多种因素,只考虑企业经营行为这一种因素作为衡量股票收益的指标存在着以偏盖全的风险(Comment and Jarrell,1995)。而目前国内外流行的方法有托宾Q比值,Tobin(1969)提出托宾Q比值,托宾Q =公司的市场价值/资产重置成本,其中,若Q>1表明企业的账面价值低于市场价值,企业产生了资本溢价;若Q<1显示市场价值小于账面价值,显示公司因其不良经营绩效而被投资者“看空”。与其他测算企业价值的指标相比,Tobin’s Q的优势在于不容易受到管理层操控、能反映企业长期的经营绩效以及未来的经营现金流状况等(Hewitt et al.,2010)。在公司价值相关的文献中,Lin等(2006)、罗进辉等(2010)学者均使用Tobin’s Q作为衡量公司价值的指标。
3 数字化水平与农林上市企业经营绩效现状分析 ................... 14
3.1 数字化现状分析 .................................... 14
3.1.1 中国数字化发展相关政策 ..................... 14
3.1.2 数字化发展情况 .................................. 15
4 数字化水平影响农林企业经营绩效的分析框架与研究假说 .......... 23
4.1 分析框架 ................................. 23
4.2 研究假说 ............................ 24
5 数字化水平对农林上市企业经营绩效影响实证分析 ...................... 27
5.1 数据来源与模型设定 ..................... 27
5.1.1 数据来源 ..................................... 27
5.1.2 模型设定 ..................................... 27
5 数字化水平对农林上市企业经营绩效影响实证分析
5.1数据来源与模型设定
5.1.1数据来源
本文样本数据源自2011-2020年在A股上市的主要农林企业,按照国民经济行业(2017)分类标准,样本企业包括农林牧渔业、农副食品加工业、食品制造业、酒饮料和茶加工业、木材加工业、木质家具制造业、造纸和纸制品业、印刷和记录媒介复制业、纯橡胶制品业等9个行业。选取该样本的理由是:自2008年起,随着移动互联网的兴起,数字化相关的底层技术已经出现,此时企业对数字化的认知尚局限于“互联网+”、企业资源计划(ERP)、办公自动化(OA)、信息化等孤立部分,尚未将其链接并整合为数字化应用框架。2011年后,信息化技术开始普及,企业普遍使用OA和ERP技术,为数字化发展起到了基础作用(戚聿东等,2020)。同时考虑数据的可得性,将样本年份选择在2011-2020年,同时为精准评估数字化水平对农林企业经营绩效的影响,先剔除的样本为企业经营状况出现异常(ST、*ST)、期间退市、数据缺失严重的上市公司;再考虑到异常值的影响,对所有连续变量在1%和99%分位上进行缩尾处理,最终