数字化转型对制造业企业财务绩效的影响

PAGEPAGE18摘要加深入的研究。2011—2020年的样本，依据企业数字化转型的关键因素、IT生产悖论理论来研究数字对制造业企业财务绩效的影响。研究结果表明，在数字化转型的初始阶段，一个公司财务绩效的提高对制造业企业数字化转型中的问题提出相关的政策建议。关键词：企业数字化转型；制造业企业；财务绩效；时滞效应AbstractIntheeraofdigitaleconomy,digitaltransformationhasbecomethenewnormalandisregardedasanimportantpartofenterprisebusinesstransformation.Digitaltransformationhascompletelychangedthewaycompaniesconductbusiness.However,digitaltransformationcannotbecompletedovernightandenterprisesfacemanyrisks.Therefore,relevanttheoriesshouldbefurtherstudied.ThispaperusesasampleofChinesemanufacturingenterprisesfrom2011to2020tostudytheimpactofdigitaltransformation(DT)onthefinancialperformanceofmanufacturingenterprisesbasedonthekeyfactorsofenterprisedigitaltransformationandITproductionparadoxtheory.Theresultsshowthatintheinitialstageofdigitaltransformation,theimprovementofacompany'sfinancialperformanceshouldbeverylimited,andmayevenhaveanegativeimpact.Astimegoesby,thissignificantnegativeimpactwillgraduallydecrease.Accordingtotheresearchresults,thispaperputsforwardrelevantpolicysuggestionsfortheproblemsinthedigitaltransformationofmanufacturingenterprises.KeyWords：Firmdigitaltransformation；manufacturingenterprise；financialperformance；timelageffect第1章绪论1.1.1研究背景种数字技术，例如云计算、物联网平台、加大客户分析、数据分析等。主要目的是将实现完全数字化。2012年的《国务院关于印发“十2015年提出《中国制造2025》、2018年的《工业互联网发展行动计划（２018~2020年）》等等，体现了我国数字经济政策由局部变革到整体推进的过程，将不断助力制造业创新发展。目前，正处于后疫情时代，疫情反反复复，营商环境非常复杂、不稳定。企业转型之路困难重重。根据2021年16%，这些企业是2021年的“转型领头者”[1][2]。此外，数字化转型涉及到巨大的投入成本、时间周期较长、收益不确定，尚未踏上数字化转型的企业数不胜数。许多传统企业数字化基础和能力较弱，尤其是制造业，对数字化投资方向不明。因此，研究制造企业的数字化至关重要。本文通过阅读数字化转型对制造业企业财务绩效的影响相关文年771家制造业上市公司作为样本，确定相关变量进行实证分析，并根据研究结论提出有关实用建议。1.1.2研究目的（ROA）来衡量制造业企业财务绩效，控制相关变量，研究了数字化转型对制造业企业财务绩效影响，并且利用替代核心变量的方法，对回归结果进行稳健性检验，达到以下目的：（1）阅读整理相关文献，定义了数字化转型的定义、总结了数字化转型与企业财务绩效的关系，提出本文的假设；（2）明确了数字化转型的变量及相关模型，据此进行实证回归分析；1.1.3研究意义（1）理论意义究日益重视，本文从数字化转型与制造业企业财务绩效的关系出发，对相关理论的研究具有参考价值。（2）现实意义目前，我国关于数字化转型研究较少，制造业企业在转型过程中，往往方向不明，对数字化转型结果感到不员提供有关实用见解，帮助企业在数字经济时代建立、保持竞争优势。1.2国内外研究现状1.2.1企业数字化转型定义在1996年，来自美国的Tapscott提出了“数字经济”，有关学者和业界大体上主张为新经济表现形式的一种靠企业。企业在突如其来的疫情下，生存非常困难。对此，企业必须加快数字化转型，通过充分利用数字技术寻求转型路线和变革突破点。Vial关于数字化转型定义，他认为是这样的：企业通过应用数字技术推动实体变革，提高企业运营效率和绩效[4]。因此，可以看出企业数字化变革是一个组织变革的过程。Hess觉得数字转型是这样的，企业变革公司的商业模式，采取的办法之一就是通过数字技术，最终导致产品、生产过程、组织结构自动化[5]。BobHinings以为数字化转型不是单一的变革，往往是通过多种数字创新，形成了综合效应，转型将会出现新的加入者、布局，实践方式，价值观和信念，最终改变组织、生态系统，行业或领域内的现存规则[6]。1.2.2企业数字化转型与财务绩效的研究一些研究学者认为企业数字化程度与财务绩效呈正相关：Stratopoulos研究表明，在其他条件相同的情况下，IT相比，IT的成功应用享有优越的财务业绩[7]。Kaur和Sood（2017）认为对IT进行大量的投资，促进知识和信息在供应链中流动，加强对客户关系管理、快速改进产品应对客户需求、提高组织的敏捷性等方式提高企业绩效[8]，还可以通过对企业人员的变革、调整企业的运用模式等内部优化和加强外部沟通间接提高企业绩效的路径有两个方面，第一个方面是“互联网+”可以提高企业提升创新能力；第二个方面是通过实施“互联网+”，企业获取信息渠道更加多、信息更加充分，从而降低了企业的成本[10]。何帆与刘红霞（2019）经过研究发现，国家出台相关的数字经济政策以及企业数字化转型意识，这些将提高企业的业绩，主要通过降低企业的成本、实施创新驱动型的战略等显著提高了企业财务绩效[11]。胡青（2020）采取了问卷调查的方法，研究对象是浙江省民营企业，最终通过问卷分析发现：当公司采取数字化转型后，企业的绩效将会提高[12]。翟华云（2022）发现数字技术ROA而言，其表现比没有采取数字化转型的公司高出0.33个百分点。此外，当一家公司采取数字化转型后，公司有更低的成本、更好的运营效率以及更容易促进创新，从而带来更好的ROA和ROE[13]。IT出现，没有给企业带来额外的绩效，这种现象被称为“IT悖论”。Fitzgerald等人报告IT悖论的[14]。当企业投资技术Hajlietal研究结果发现，一些公司从IT投资中受益，而其他公司却没有[15]。郭馨梅与沈冉（2020）研究了零售业数字化转型，结果表明企业实施数字化转型后，经营效率下降，主要是因为企业初期投入资源过多，技术进步带来的影响一时之间难以显现[16]。另一个可能的原因是，数字化从多方面对绩效产生影响，影响有促进也有抑制，两者存在相互抵消，可能最终看起来影响是不显著的。戚聿东（2020）研究对象为我国非高科技制造企业，采取特定关键词法衡量公司数字化水平的指标。之所以结果不显两条路径互相抵消[17]。1.2.3研究述评个层面的数字化、使得客户体验增强、运营模式得到简化，最终变成新的商业模式。在企业落实，可以产生正效应，为企业带来可观的财务绩效。1.3研究方法与内容1.3.1研究内容思路，统领全文。论基础。分别为企业数字化转型的关键因素、IT投资悖论。研究情况，提出了本文的两个研究假设；其次，阐述了本，构建了数字化转型与企业财务绩效的回归模型。Hausman检验结果，选择回归分析的模型，最后对研究结果进行稳健性检验。。包括全文总结和研究不足及展望。本文通过对制造业数字化转型的一系列研究，得出结论，并提出相应的建议，为管理者提供相关转型见解，指明未来研究方向。1.3.2研究方法业企业财务绩效的影响。的各类信息，对理论、数据结果进行分析，为论文写作提供借鉴意义。实证分析法：首先，阅读相关文献，提出研究假设，设计相关研究变量。结合已有文献选取指标衡量企业数字（ROA）衡量企业财务绩效。选取了制造业上市公司，构建数字化转型、财务绩效的多元回归模型，进行回归分析，最终得出相应的研究结论。第2章理论基础型。因此，有必要分析哪些关键因素能够促进企业数字化转型。[18]。首先个人层面，涉及到管理者的数字领导力、，根据外部环境的变化，引导员工完成企业的战略性目标，制定[19]。这是因为实施数字化转型，部分员工可能会产生抵触利用数字技术，提高企业自身的核心竞争力。因此，研究制造业转型时，理解企业数字化转型的关键因素不可或缺。2.2IT生产率悖论生产力悖论是指，信息技术革命的出现，没有给企业带来额外的绩效，这一直是许多研究项目、新闻和书籍的中心[20]。在80年代，IT资源被认为是企业取得竞争优势的关键，Porter经过研究得出结论，IT有三方面的影响：改变产业结构和影响竞争格局、帮助企业创建新业务，使用IT的公司表现优于竞争对手[21]。但在90年代，信息技术可以带来竞争优势这一观点已经变得不那么确定了[20]。Fitzgerald的数字技术调查研究报告表明：高管们对公CEO们有从事数字转型的愿景，并且大多数员工（报告中有93%的人）认为这是正确的做法，然而，数字转型的实施远非令人满意[14]。Hajlietal经过研究发现，一些公司从IT投资中受益，而其他公司却没有[15]。即IT对财务绩效的影响并非对所有公司都是相同的。这个悖论表明，在公司中实施数字化转型存在实际挑战。因此，生产力悖论为我们探究数字化转型对制造业财务绩效之间关系奠定了基础。3.1研究假设基于企业数字化转型的关键因素理论，明确了数字化转型涉及到个人层面、组织层面和产业层面的变革。因少。假设1：数字化转型与制造业企业财务绩效存在负向关系。生产率悖论，企业进行数字化转型，财务表现不佳。因为，企业进行IT投资，IT能够对企业财务绩效产生作用，不是对技术的投资，而是技术得到了实际的使用。因此，数字化转型对制造业企业财务绩效影响滞效。3.2变量设计与数据来源3.2.1变量设计（1）被解释变量我们研究的是数字化转型解释了财务绩效，故被解释变量为企业财务绩效。通过查阅财务绩效相关研究文献，（ROA）作为被解释变量[11][13][17]。该项指标在实证分析研究中非常成熟，而且数据很容易在上市公司信息披露中找到，实操性很强。（2）解释变量本文的解释变量，为数字化转型。对于如何衡量企业实施了数字化转型。参照Verhoef、Gal等人的做法，统计“0-1”的虚拟变量，作为企业是否实施数字化转型[22][23]，数据来源于CSMAR数据库。如果频次不为0，认为企业当年有进行数字化转型，值为1，否则为0。（3）控制变量为了排除其他因素的干扰，选取相关控制变量。参考相关研究国内外文献，控制变量应该体现企业经营能力、企业偿债能力、企业成长能力、企业规模、公司性质和公司治理结构等指标[10][11][13][17]。因此本文控制变量相应为：流动资产周转率（liqi,t）、资产负债率（levi,t）、营业收入增长率（growthi,t）、规模（sizei,（state）、两职合一（duality）、大股东持股（No）、年份（year）。各个变量定义详细情况，如表3.1所示表3.1相关变量定义表变量变量符号变量定义被解释变量财务绩效ROA净利润/年平均资产×100%解释变量数字化转型DT当年实施数字化转型取1，否则取0流动资产周转率liq主营业务收入净额/平均流动资产总额资产负债率lev期末总负债/期末总资产×100%成长性growth营业收入增长率规模size总资产的自然对数控制变量 企业性质两职合一持股

statedualityNo

第一大股东为国有取1，否则取01人取1，否则取0第一大股东持股数/总股本×100%3.2.2数据来源从2008年起，伴随着越来越多技术的出现，数字化有关的基本概念已经出现，但企业对数字化的认识不够深2011年后，国家陆续出台相关数字经济政策，例如促进电子商务和建设互联网基础设施的国家政策，鼓励企业进行数字化，为数字化奠定了制度基础；企业也在普遍采用企业资源计划、办公自动化，为数字化奠定了物质基础。考虑到数据的获得性，本论文将研究时间限定在2011年-2020年。选取数据为制造业，主要来源于计算机、通信和其他电子设备制造业、电气机械及器材制造业、医药制造业、化学原料及化学制品制造业、专用设备制造业等等。为保证数据分析的可靠性，对数据进行如下处理：（1）删除ST、*ST企业；（2）去掉变量数据缺失的样本；（3）为了减少异常值的影响，对总资产收益率（ROA）、流动资产周转率（liq）、资产负债率（lev）等连续变量进行1%和99%水平上的缩尾处理；（4）去掉资产负债率（lev）不在0-1范围的异常样本。最终筛选了771家上市公司作为样本研究对象进行实证分析。CSMAR数据库。本文使用Excel2016、Stata16软件，进行数据处理和实证分析。公司所属行业明细见表3.2表3.2制造业明细行业名称行业代码样本数百分占比农副食品加工业C13232.98%食品制造业C14131.69%酒、饮料和精制茶制造业C15182.33%纺织业C17151.95%纺织服装、服饰业C18111.43%皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业C1930.39%木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业C2040.52%家具制造业C2120.26%造纸及纸制品业C22121.56%印刷和记录媒介复制业C2350.65%文教、工美、体育和娱乐用品制造业C2430.39%石油加工、炼焦及核燃料加工业C2560.78%化学原料及化学制品制造业C26617.91%医药制造业C27688.82%化学纤维制造业C2870.91%橡胶和塑料制品业C29232.98%非金属矿物制品业C30263.37%黑色金属冶炼及压延加工业C31131.69%有色金属冶炼及压延加工业C32243.11%金属制品业C33232.98%通用设备制造业C34425.45%专用设备制造业C35577.39%汽车制造业C36455.84%铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业C37141.82%电气机械及器材制造业C3810814.01%计算机、通信和其他电子设备制造业C3912816.60%仪器仪表制造业C40121.56%其他制造业C4150.65%总计771100%3.3模型设计根据本文提出的假设，使用回归分析方法分析数字化转型与企业财务绩效之间的关系，构建回归模型。如果解释变量的系数显著为正，那么表示在控制相关变量后，数字化转型对制造业企业财务绩效具有显著的正面影响;如果系数显著为负，那么表示数字化转型对制造业企业财务绩效具有负面影响。第4章结果分析4.1描述性统计结果分析表4.1相关变量描述性统计变量样本数平均值中位数方差最小值最大值ROA77100.04500.03900.0560-0.1560.220DT77100.68010.46601liq77101.2781.0950.7890.2544.802lev77100.4060.4010.1870.05400.833growth77100.1520.1070.307-0.4001.750size771022.2622.141.17320.1125.68state77100.33400.47201duality77100.28900.45301No771034.3732.5713.859.09071.31表4.1列出了制造业企业2011年-2020年财务绩效及数字化转型等相关变量。根据表中数据可以知道，本文研究7710，制造业企业在研究时间里总资产净利率（ROA）平均值为0.0450，中位数为0.0390，说明制造业企业的总资产净利率在总体上是偏右的，最小值为-0.156，最大值为0.220，表明制造业上市公司的总资产净利率（ROA）不仅较低，而且每个公司的财务绩效差距较大。此外，数字化转型指标DT平均值为0.680，表明在大部分年度里，制造业公司实施了数字化转型。控制变量统计方面，制造业企业流动资产周转率（liq）平均值为1.278，最这说明较多的制造业企业流动资产周转速度慢，企业对于流动资产的综合使用能力较低，企业短期偿4.802，这说明了少部分制造业公司，对于流动资产周转方面做得比较好，生产经营状况比较好。制造业企业平均资产负债率（lev）为0.406，最小为0.0540，表明公司的资产负债率在可接受的范围内，并未出现重大的负债问题，此时企业风险可控、资本结构合理、长期发展潜力更大。但有公司的资产这说明公司资本结构不够合理，面临着财务风险，需强加防范，优化企业的资本机构；制造业企业平均的营业收入增长率（growth）为0.152，最小是-0.400，最大至1.750，这表明，营业收入增长率增长速度很慢，企业应该进行转变生产方式，提高企业的发展能力。从企业规模（size）这一指标来看，取值范围为20.11-25.68，平均数为22.26，样本公司的规模差异不大，整体分布比较平衡。企业性质（state）平均值为0.472，表明制造业企业有47.2%为国有企业；大股东持股（No）平均值为34.37，中位数为32.57，最小值为9.090，最大值为71.31，表明制造业上市在公司治理结构上存在较大的差距。4.2相关性检验表4.2各个变量的相关性检验ROA DT liq lev growth size duality No ROA 1DT -0.024** 1liq0.103***-0.088***1lev-0.340***0.01000.304***1growth0.277***-0.004000.090***0.01301size0.01800.110***0.276***0.545***0.033***1duality0.024**0.030***-0.105***-0.131***0.039***-0.143***1No0.132***-0.079***0.101***0.035***0.01400.102***-0.00500 1state-0.083***-0.068***0.137***0.276***-0.071***0.292***-0.287***0.120***1Standarderrorsinparentheses***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1在对数据进行回归分析之前，使用Stata16进行相关性检验。由检验结果为表4.2，可知各变量间的相关系数都4.2可知，制造业企业数字化转型指标(ROA)在5%显著性水平上呈负相关，换句话说，制造业上市公司当期实施数字化转型反向影响企业财务绩效，初步验证了假设1的可能性；（liq）与总资产净利率（ROA）的相关系数为0.103，在1%的显著（lev）与总资产收呈负相关，并且在1%的显著性水平，说明制造业上市公司中，负债过高，面临的财务风险越多，反而会（ROA）与营业收入增长率（growth）相关系数为0.277，并且在1%的显著性水平正相关；企业规模（size）与总资产收益率（ROA）的相关系数为0.0180，但是不显著；企业性质（state）与总资产收益率（ROA）相关系数为-0.083，在1%的显著性水平负相关；公司治理的两个指标，两职合一（duality）、大股东持股（No）与总资产收益率（ROA）分别在5%、1%上显著正相关，即公司治理情况越好，企业财务绩效也就越高。进行VIF多重共线性检验，以便保证后续回归稳定。据表4.3可知，VIF最大值为1.540，小于10，总体VIF值小于2。按照既定标准，存在多重共线性需要同时满足两个条件，不仅最大的VIF＞10，而且平均的VIF大于1。对比可知，变量不存在多重共线性，可排除多重共线性的问题，为后面的回归分析做出了铺垫。表4.3VIF多种共线性检验结果VariableVIF1/VIFsize1.5400.648lev1.5100.662state1.2200.819liq1.1600.865duality1.1000.908DT1.0400.957No1.0400.966growth1.0200.983MeanVIF1.2004.3Hausman检验（ROA）为因变量，控制企业规模、经营能力、成长能力、公司治理情况等，对771家制造业做回归分析。在进行回归分析前，使用豪斯曼检验判断样本适用固定模型还是随机模型。Hausman检验如表4.4，由表4.4可知，由于p值为0.0000，小于显著性水平1%，故强烈地拒绝原假设。（FE）模型优于随机效应（RE）模型，采用固定模型进行回归分析。表4.4数字化转型Hausman检验结果Test:Ho:differenceincoefficientsnotsystematicchi2(8)=(b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)=91.11Prob>chi2=0.00004.4回归分析4.4.1基准回归结果4.5所示。由表4.5可知，数字化转型指标（DT）与总资产净利率（ROA）-0.00461，并且在1%水平上显著负相关，这说明制造业企业实施数字化转型，对企业当期财务绩效为负面影响，因此，假设1成立。就是说，在数字化转型的初始阶段，一个公司财务绩效的提高应该非常有限，甚至可能产生负面影响。化转型可能会受到阻碍。4.5可以得出结论：企业流动资产周转率、营业收入增长率、企业规模稳定增长时，企业财务绩效（ROA）的提高；相反，企业资产负债率过高，面临风险越多，公司的财务绩效越不容易提高，甚至会导致公司财务绩效下降。表4.5数字化转型与制造业财务绩效的关系：基准回归ROAVARIABLES FEDT -0.00461***(0.00114)liq 0.0206***(0.00133)lev -0.154***(0.00517)growth 0.0413***(0.00154)size 0.00555***(0.00104)duality -0.000846(0.00155)No 0.000594***(7.95e-05)state -0.00310(0.00394)Constant -0.0653***(0.0234)Observations 7,710Numberofcode 771R-squared 0.241Hausman 91.11p-value 0Standarderrorsinparentheses***p<0.01,**p<0.05,*p<滞后回归结果IT文献，有必要对数字化转型指标进行滞后回归，以观察这种滞后效应。对数字化转型指标进行滞后一期、二期处理，回归结果如表4.6：表4.6财务绩效模型滞后期回归结果ROAROAROADT-0.005***-0.002*-0.003**(0.001)(0.001)(0.001)L.DT-0.003***(0.001)L2.DT-0.001(0.001)liq0.021***0.020***0.021***(0.001)(0.001)(0.002)lev-0.154***-0.156***-0.162***(0.005)(0.006)(0.006)growth0.041***0.040***0.039***(0.002)(0.002)(0.002)size0.006***0.009***0.011***(0.001)(0.001)(0.001)duality-0.001-0.001-0.001(0.002)(0.002)(0.002)No0.001***0.000***0.000***(0.000)(0.000)(0.000)state-0.003-0.004-0.005(0.004)(0.004)(0.005)_cons-0.065***-0.132***-0.177***(0.023)(0.027)(0.031)N7710.0006939.0006168.000r20.2410.2240.221r2_a0.1560.1260.108Standarderrorsinparentheses*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01-0.005；滞后一期后，仍然为显著负影响，但相关系数为-0.003，有下降的趋势；当滞后两期后，虽然相关系数为-0.001，但不再显著影响。总结可知，数字化转型对企业财务绩效的影响存在滞后性，换句话说，企业实施数字化转型，财务绩2成立。从控制变量方面来看，分析如下：流动资产周转率各个时期均为显著正影响，表明企业运营能力越好，财务绩（growth）与财务绩效（ROA）显著正相关，滞后两期仍显著；企业规模越大，财务绩效表现越好，究其原因是，相比与中小企业，大企业往往更加知名，容易被市场接受，因此，大企业更容易获得融资，吸引高科技人才，促进企业发展，从而提高企业财务绩效。在滞后两期回归中，资产负债率对企业财务绩效始终为显著负影响，因为资产负债率过高，意味着企业资本结构不合理，企业杠杆失衡，对财务绩效产生不利影响。·4.5稳健性检验法，对此次回归进行稳健性检验。表4.7替换核心变量的稳健性检验ROEROAVARIABLESFEVARIABLESFEDT-0.00877***digital-0.00302***-0.0023-0.000596liq0.0451***liq0.0207***-0.00269-0.00133lev-0.230***lev-0.154***-0.0104-0.00515growth0.0778***growth0.0412***-0.00311-0.00154size0.0167***size0.00663***-0.00211-0.0011duality-0.00376duality-0.000914-0.00314-0.00155No0.00108***No0.000573***-0.000161-7.98E-05state-0.0135*state-0.00323-0.00798-0.00394Constant-0.302***Constant-0.0881***-0.0474-0.0245Observations7,710Observations7,710Numberofcode771Numberofcode771R-squared0.196R-squared0.242Hausman113.9Hausman90.91p-value0p-value0Standarderrorsinparentheses***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1其一、更换被解释变量总资产净利率（ROA）为净资产收益率（ROE）[11][13][17]。通过查阅财务绩效相关研究文献，企业财务绩效除了总资产净利率（ROA）外，还可以用净资产收益率（ROE）来衡量，回归结果如表4.7第1（ROE）的系数为-0.00877，仍为显著负影响，控制变量与ROE之间的关系，无论是系数方向还是显著性都与被解释变量为（ROA）时一致，说明回归分析通过了稳健性检验，具有稳健性。“DT”替换为“digital”，此时digital为在提取关键词的细分指标在报告出现的频数后，将测到的词频数+1进行对数化处理[13][24]。回归结果如表4.7第2列，数字化转型指标（digital）与总资产净利率（ROA）的系数为-0.00302，仍为显著负影响，说明回归结果是稳健的。综上所述，表4.7的回归结果表明，采取替代核心变量的方法，替代了被解释变量（ROE）、替代了解释变量实证结果都是数字化转型对制造业财务绩效有负面影响。第5章总结与展望5.1全文总结IT生产悖论作为理论基771家上市公司2011年-2020年的数据作为样本通过实证分析探讨了数字化转型对制造业企业财务绩效的影响，研究结论包括：第一、企业进行数字化转型，在短期内，可能给企业带来显著的负面影响来负面效果第二、数字化转型对公司的财务绩效有一定的滞后效应可能会在滞后几期时间内显现。相关建议：第一、管理者引领思想变革第二、认识到数字化转型耗时且艰巨，加强数字投资IT部门准备情况。从这个意义上说，数字化转型可能不会在一夜之间使公司的利在转型过程中，共同应对各种复杂的挑战与风险，以减轻组织惰性。第三、把控数字化转型的节奏竞争优势和发展机会；如果转型太早，将会造成供应链上的冲突，从而增加数字化转型的费用。所以，如果供应滞后效应，而企业的声誉、用户满意度的提升等竞争业绩，可以为企业加快或减缓数字化转型提供建议。5.2研究不足与展望由于本人阅览文献、时间有限、学习能力、学历情况等因素，本论文的研究还存在一些不足，具体情况如下：2011-2020年制造业上市公司作为样本，故将年份缺失的样本剔除，未涵盖全部制造业，故本文研究结果不一定准确，部分企业能不适用本次的研究结论；第二、数字化转型衡量指标方面，本文统计了“人工智能、区块链、云计算技术、大数据、数字技术应用”的“0-1”虚拟变量，据此衡量数字化转型。虽然非常简单易行，但是很可能会丢失关于数字化转型的细致信息。因为无法衡量企业数字化的程度，也无法追踪企业数字化转型的进程。效，本文还没有做过深入的探讨，需要深入研究数字化转型的中介效应。在明确了数字化转型对制造业企业财务绩效的影响后，探求数字化转型通过哪些途径影响财务绩效。参考文献[1]SimonChanias,MichaelD.Myers,ThomasHess.DigitalDTstrategymakinginpre-digitalorganizations:Thecaseofafinancialservicesprovider[J].JournalofStrategicInformationSystems,2019,28(1).[J].管理世界,2020,36(03):164-183.DOI:10.19744/ki.11-1235/f.2020.0040.[3]刘涛雄,徐晓飞.互联网搜索行为能帮助我们预测宏观经济吗?[J].经济研究,2015,50(12):68-83.[4]GregoryVial.UnderstandingdigitalDT:Areviewandaresearchagenda[J].JournalofStrategicInformationSystems,2019,28(2).[5]Hess,Thomas,Matt,Christian,Benlian,Alexander,Wiesboeck,Florian.OptionsforFormulatingaDigitalDTStrategy[J].MISquarterlyexecutive,2016,15(2).[6]BobHinings,ThomasGegenhuber,RoystonGreenwood.DigitalinnovationandDT:Aninstitutionalperspective[J].InformationandOrganization,2018,28(1).[7]TheophanisStratopoulos,BruceDehning.Doessuccessfulinvestmentininformationtechnologysolvetheproductivityparadox?[J].Information&Management,2000,38(2).[8]PatrickMikalef,AdamantiaPateli.Informationtechnology-enableddynamiccapabilitiesandtheirindirecteffectoncompetitiveperformance:FindingsfromPLS-SEMandfsQCA[J].JournalofBusinessResearch,2017,70.[9]AlbertoBayo-Moriones,MargaritaBillón,FernandoLera-López.PerceivedperformanceeffectsofICTinmanufacturingSMEs[J].IndustrialManagement&DataSystems,2013,113(1).[10]杨德明,刘泳文.“互联网+”为什么加出了业绩[J].中国工业经济,2018(05):80-98.DOI:10.19581/ki.ciejournal.2018.05.005.[11]何帆,刘红霞.数字经济视角下实体企业数字化变革的业绩提升效应评估[J].改革,2019(04):137-148.[12]胡青.企业数字化转型的机制与绩效[J].浙江学刊,2020(02):146