数字化转型对流通业创新能力的作用机理研究—基于消费升级的中介效应.pdf
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1、中文核心期刊要目总览贸易经济类核心期刊27当前全球经济创新的主要驱动力是数字化转型。大数据、人工智能、云计算等数字技术快速发展并向各行各业快速渗透,为企业带来了转型升级机遇。党的二十大报告中明确提出,要促进数字经济发展,推进数字技术与实体企业深度融合,以数字化转型推动经济高质量发展。流通业是经济系统的连接器和技术进步的倍增器,其数字化转型对于提升行业发展效率、推动经济升级至关重要。改革开放以来,我国流通业经历了四十多年的快速发展,逐步建立起现代流通体系。2021 年我国全社会消费品总额突破44 万亿元,保持了连续十年超过 8%的增速。在规模扩张的同时,流通业发展也在吸纳就业、提升消费水平方面发
2、挥了重要作用。本文构建了数字化转型、消费升级、流通业创新能力三变量关系模型,基于面板数据检验了三者之间的互动关系。在流通业高速发展、数字化转型成为大趋势的背景下,分析流通业数字化转型对流通创新的作用,对于理解流通业发展规律、制定流通业政策、帮助流通企业制定转型路径有一定的借鉴作用。理论分析流通业数字化转型对创新能力的影响体现在以下方面:首先,数字化转型有助于流通企业形成扁平化组织模式,打造灵活的学习型组织,从而提升创新能力。数字化转型有效提升了管理者的管理幅度,推动组织结构向扁平化发展(徐向龙,2022)。其次,数字化转型提高了流通业掌握和响应市场需求的能力,为流通业创新注入了新的王 云(郑州
3、升达经贸管理学院 河南新郑 451191)内容摘要:数字化转型是流通业创新的主要动力之一。本文构建了数字化转型、消费升级、流通业创新能力三变量关系模型,并基于面板数据模型,检验了三者之间的互动关系。结论显示:流通业数字化转型通过提高居民消费规模、优化居民消费结构带动流通业创新能力上涨;流通业数字化转型对创新能力的促进作用不存在区域异质性,但消费升级的中介作用只在东部地区和中部地区显著,在西部地区并不显著。据此提出以下政策建议:一是树立对标行业和转型示范企业,加速推进数字技术与流通业深度融合;二是以消费升级为导向培育流通业发展动能。关键词:数字化转型;创新能力;流通业;消费升级;面板数据模型中图
4、分类号:F724 文献标识码:A 文章编号:2095-9397(2023)18-0027-04文章著录格式:王云.数字化转型对流通业创新能力的作用机理研究基于消费升级的中介效应 J.商业经济研究,2023(18):27-30动力(时大红和蒋伏心,2022)。数字化转型使流通企业能够在生产经营各环节嵌入智能设备,以收集和分析生产端和消费端的海量信息,并逐步建立起以市场为导向的组织运行模式(肖安娜,2022)。最后,数字化转型扩宽了流通业运用外部知识和创新成果的渠道。数字化转型增加了流通业创新网络的异质性,使知识能够在流通业和其他行业之间高速传播,有助于缩短流通业创新周期,进而提升流通业创新能力。
5、很多学者从不同角度探讨了数字化转型对消费升级的影响。一方面,流通业数字化转型提高了流通业为消费者提供多元化产品的能力,激活了个性化消费市场。消费者决策受供需匹配的影响,流通业的数字化转型为消费者提供了更多的选择空间(牛俊杰,2020)。流通业通过建立各类的数字化平台拓宽了消费者的购买渠道,有效带动了消费升级。另一方面,使流通业能够更好匹配跨区域的供给和需求,从而引导消费升级(冯树辉和朱平芳,2022)。流通业是连接生产端与消费端的重要桥梁,流通业的数字化转型可以直接提升生产端与消费端的匹配效率。借助于数字技术,流通业可以更好识别消费者的潜在需求,并且基于各类数据对未来市场需求进行精准预测,生产
6、端与消费端的匹配推动了消费升级。实证研究设计(一)模型构建本文旨在探讨数字化转型对于流通业创新能力的影响,以及消费升级是否在二者之间起到中介作用。因此,数字化转型对流通业创新能力的作用机理研究基于消费升级的中介效应Commercial&Economic Research28商业经济研究 2023 年 18 期构建如下实证模型:Innoit=0+1Digit+2Controlit+i+t+it(1)Consit=0+1Innoit+2Controlit+i+t+it(2)Innoit=0+1Digit+2Consit+3Controlit+i+t+it(3)其中,公式(1)检验数字化转型对流通业
7、创新能力的直接作用,公式(2)(3)检验消费升级在数字化转型与流通业创新能力之间是否发挥中介作用。Inno 表示流通业创新能力,Dig 表示流通业数字化转型,Cons 表示消费升级,Control 表示一系列控制变量。下标 i 表示企业,t表示时间,i表示个体固定效应,t表示时间固定效应,it表示随机误差项。(二)变量选择1.被解释变量:流通业创新能力(Inno)。流通业创新能力是以理论和技术为指导,对商品流、资金流、信息流进行优化升级的过程。因此,流通业创新能力是一个综合概念,在测算时不仅应当考虑创新产出,也应当考虑创新组织、创新制度、创新基础设施等方面。本文借鉴既有研究成果,从流通业发展规
8、模、流通模式创新、流通技术创新、流通业开放度四个维度测量流通业创新能力。具体指标、测度方法和权重见表 1 所示。指标权重采用熵权法计算得出。2.解释变量:数字化转型(Dig)。数字化转型的主体是企业,因此本文选择了企业层面的微观数据来考察流通业数字化转型水平。参考前人研究经验,通过对流通企业年报进行文本挖掘来测算数字化转型指数(白福萍等,2022)。数字化转型不仅是对业务流程的数字化,更是依托前沿数字技术对生产资料、组织方式进行变革。因此,在选择数字化转型的关键词时,除了“数字化”“电子商务”“信息系统”等描述数字化转型成果的关键词以外,将人工智能、大数据、云计算等技术类关键词也纳入到词库中。
9、在此基础上,利用 Python 爬虫功能对流通业上市公司的年报进行文本挖掘,统计出现数字化转型关键词的词频,作为流通业数字化转型指标。3.中介变量:消费升级(Cons)。根据经济学原理,消费升级包含三方面的含义:消费规模上升、消费结构优化、消费方式优化。为了综合考虑上述三个层面,本文从消费水平(Cons1)、消费结构(Cons2)两个方面量化消费升级。其中,消费水平采用居民人均消费表示,消费结构采用交通通信、教育文化、医疗保健消费占消费总量的比重表示。4.控制变量。参考前人研究成果,选择经济发展水平(GDP)、外商投资(FDI)、城镇化率(Urban)、教育水平(Edu)、政府支出(Gov)作
10、为控制变量。为避免极端值对回归结果的影响,对经济发展水平、外商投资、政府支出三个控制变量取对数处理。(三)样本和数据来源本文被解释变量是区域层面的流通业创新能力,中介变量、控制变量也是区域层面的变量,主要数据来源是 中国统计年鉴、各地区统计年鉴、国家统计局数据库。用于测算数字化转型的是微观企业数据,主要来源是各公司官网、WIND 数据库。本文研究期为 2010-2021 年。各变量的描述性统计结果见表 2 所示。实证研究结果(一)基准回归模型本文采用 Eviews 软件对上文构建的基准模型进行回归,结果见表 3 所示。表 3 第(1)列在模型中只放入了解释变量,第(2)列至第(6)列逐步加入了
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