緒論1.1研究背景及意義1.1.1選題背景自21世紀(jì)伊始，我國(guó)政府對(duì)數(shù)字化經(jīng)濟(jì)的重視愈加顯著，數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅成為了政府和企業(yè)發(fā)展的重要戰(zhàn)略，更是引領(lǐng)變革的核心引擎。在數(shù)字技術(shù)的浪潮下，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等前沿科技正深度融入實(shí)體經(jīng)濟(jì)，共同構(gòu)建起數(shù)字化轉(zhuǎn)型的強(qiáng)勁動(dòng)力，使之成為推動(dòng)宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵引擎。黨的“十九大”報(bào)告中明確指出，要促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型為突破口，加快制造強(qiáng)國(guó)的建設(shè)步伐，并全面助力傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。數(shù)據(jù)成為了在勞動(dòng)、知識(shí)、資本、土地、技術(shù)和管理之后的第七種生產(chǎn)要素，反映了生產(chǎn)要素隨著時(shí)代轉(zhuǎn)變的特征。在當(dāng)前時(shí)代背景和政策導(dǎo)向下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為企業(yè)持續(xù)發(fā)展和保持競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。隨著經(jīng)濟(jì)全球化的加速，企業(yè)不僅需要面對(duì)來(lái)自世界各地的競(jìng)爭(zhēng)，還必須應(yīng)對(duì)技術(shù)快速發(fā)展帶來(lái)的挑戰(zhàn)。互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的興起正在根本改變商業(yè)模式和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，企業(yè)若未能及時(shí)適應(yīng)這些變化，就可能被市場(chǎng)淘汰。此外，現(xiàn)代消費(fèi)者的行為也在發(fā)生變化，他們?cè)絹?lái)越依賴(lài)數(shù)字渠道進(jìn)行購(gòu)物和信息獲取，企業(yè)必須通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型來(lái)滿足這些新的消費(fèi)需求，否則將失去與顧客的聯(lián)系，影響銷(xiāo)售和品牌忠誠(chéng)度。數(shù)據(jù)的重要性也日益突出，成為企業(yè)決策的核心依據(jù)。沒(méi)有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，企業(yè)將無(wú)法準(zhǔn)確捕捉市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，導(dǎo)致決策失誤。同時(shí)，行業(yè)領(lǐng)頭羊的數(shù)字化進(jìn)程也為整個(gè)行業(yè)設(shè)置了新的競(jìng)爭(zhēng)標(biāo)準(zhǔn)，不跟進(jìn)的企業(yè)將面臨被邊緣化的風(fēng)險(xiǎn)。在經(jīng)濟(jì)政策不確定性的背景下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯得尤為關(guān)鍵，增強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)管理能力通過(guò)數(shù)字化手段實(shí)現(xiàn)，使企業(yè)在面對(duì)政策和市場(chǎng)的不確定性時(shí)，能更好地識(shí)別和管理潛在風(fēng)險(xiǎn)。法規(guī)和政策的更新也要求企業(yè)必須通過(guò)數(shù)字化手段來(lái)確保數(shù)據(jù)透明度和客戶信息安全，進(jìn)一步推高了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要性。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的嚴(yán)峻性在于它不僅關(guān)系到企業(yè)能否保持現(xiàn)有的市場(chǎng)位置，更關(guān)系到企業(yè)的生存和未來(lái)發(fā)展。因此，本研究旨在探討在經(jīng)濟(jì)政策不確定性的環(huán)境下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)的融資效率。1.1.2研究意義（1）理論意義近年來(lái)，“專(zhuān)精特新”一詞成為經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的熱詞，頻繁出現(xiàn)在各大媒體及公眾視線中。2012年5月14日，工信部提出“小巨人”企業(yè)的概念，即中小企業(yè)群體中具備優(yōu)良自主創(chuàng)新能力，精于細(xì)分領(lǐng)域、居于立業(yè)鏈重要環(huán)節(jié)并擁有強(qiáng)大競(jìng)爭(zhēng)力和強(qiáng)勁發(fā)展?jié)摿Φ钠髽I(yè)。通過(guò)詳細(xì)探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響專(zhuān)精特新企業(yè)的融資效率，本研究不僅可以為數(shù)字經(jīng)濟(jì)下企業(yè)運(yùn)營(yíng)理論提供新的視角，還能通過(guò)實(shí)證分析明確轉(zhuǎn)型活動(dòng)對(duì)融資路徑的具體影響此外，本研究也試圖探索企業(yè)內(nèi)部變革如何通過(guò)改變內(nèi)部結(jié)構(gòu)和外部商業(yè)環(huán)境來(lái)優(yōu)化融資效率，這為觀察企業(yè)戰(zhàn)略變革的效應(yīng)提供了一種新的多維度視角，尤其是在信息不對(duì)稱(chēng)和市場(chǎng)不完美的環(huán)境下。（2）實(shí)踐意義“專(zhuān)精特新”是具備專(zhuān)業(yè)化、精細(xì)化、特色化、新穎化的中小企業(yè)，是未來(lái)產(chǎn)業(yè)鏈的重要支撐，同時(shí)也是強(qiáng)鏈補(bǔ)鏈的主力軍，是我國(guó)中小企業(yè)中的“佼佼者”，其推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，帶動(dòng)了科技技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。然而，“專(zhuān)精特新”企業(yè)的融資困難問(wèn)題依舊顯著，其成長(zhǎng)期缺乏抵押資產(chǎn)，財(cái)務(wù)狀況不穩(wěn)定，導(dǎo)致尋求資金時(shí)面臨較大困難嚴(yán)重影響了經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展和生產(chǎn)科技創(chuàng)新。企業(yè)的發(fā)展離不開(kāi)穩(wěn)定的資金支撐，在資金周轉(zhuǎn)困難時(shí)，能否及時(shí)獲得外部融資對(duì)其來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。因此，探索有效的途徑緩解“專(zhuān)精特新”企業(yè)的融資約束是十分必要和緊迫的。1.2研究?jī)?nèi)容、方法、技術(shù)路線1.2.1研究?jī)?nèi)容為了契合“數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)專(zhuān)精特新企業(yè)融資效率的研究”這一選題，總結(jié)我國(guó)上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展現(xiàn)狀，融資效率現(xiàn)狀以及存在的問(wèn)題，分析其原因，檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何作用于“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資，并對(duì)影響異質(zhì)性作進(jìn)一步探討，本文擬從六個(gè)方面展開(kāi)相關(guān)研究。第一章緒論，基本概述了研究背景和提案，構(gòu)建了全文研究方法，并突出了現(xiàn)有研究的差距和創(chuàng)新點(diǎn)。第二章文獻(xiàn)綜述，梳理了信息不對(duì)稱(chēng)、交易成本、動(dòng)態(tài)能力以及優(yōu)序融資這四個(gè)理論，并且闡述研究現(xiàn)狀，對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率的影響相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行整理。第三章中國(guó)“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率測(cè)算，使用DEAP2.1軟件對(duì)中國(guó)A股上市“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率進(jìn)行了測(cè)算，然后根據(jù)測(cè)算結(jié)果展開(kāi)對(duì)當(dāng)前中國(guó)“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率現(xiàn)狀的分析。第四章數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率影響的研究設(shè)計(jì)，提出本文的研究假設(shè)，其次介紹樣本選取以及數(shù)據(jù)來(lái)源，對(duì)變量進(jìn)行了解釋說(shuō)明。最后，進(jìn)行實(shí)證模型構(gòu)建，包括雙向固定效應(yīng)模型和調(diào)節(jié)效應(yīng)模型，說(shuō)明檢驗(yàn)結(jié)果關(guān)注點(diǎn)。第五章是數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)我國(guó)企業(yè)“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率影響的實(shí)證分析與結(jié)果統(tǒng)計(jì)、分析，并進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。第六章，研究結(jié)論與政策建議，得出主要結(jié)論，基于研究結(jié)論從企業(yè)、政府、金融機(jī)構(gòu)三個(gè)層面提出相關(guān)建議。1.2.2研究方法根據(jù)研究?jī)?nèi)容和研究思路，本文采用文獻(xiàn)分析法，實(shí)證分析法，規(guī)范分析法等方法進(jìn)行研究。具體來(lái)說(shuō)：其一是文獻(xiàn)分析法。統(tǒng)梳理已有文獻(xiàn)，以深入探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率的影響。通過(guò)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的綜合分析，揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型在融資領(lǐng)域的關(guān)鍵作用，明確了當(dāng)前的研究前沿。這些文獻(xiàn)研究成果不僅明確了當(dāng)前研究的前沿，而且為本文的整體研究提供了基礎(chǔ)。通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)的深入探討，我了解了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵和測(cè)算方式，企業(yè)融資效率的內(nèi)涵和測(cè)算方式，并厘清了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)融資效率的作用路徑。同時(shí)，文獻(xiàn)還梳理了國(guó)內(nèi)外相關(guān)的研究，為本文的文獻(xiàn)梳理、研究假設(shè)以及實(shí)證檢驗(yàn)提供了理論支撐。其二是規(guī)范分析法。本研究采用了文獻(xiàn)綜述、理論梳理與定性分析相結(jié)合的研究方法。首先，通過(guò)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)融資效率的現(xiàn)有研究進(jìn)行文獻(xiàn)綜述，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)文獻(xiàn)為切入點(diǎn)。在這個(gè)階段，我們通過(guò)概括現(xiàn)有研究，揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)融資效率的邏輯關(guān)系和影響機(jī)制，采用定性分析方法逐一深入探討各方面的關(guān)系，并在此基礎(chǔ)上提出了本文的研究假設(shè)。最后是實(shí)證分析法：本文以中國(guó)A股上市“專(zhuān)精特新”企業(yè)2016-2022年共7年的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，使用DEAP2.1軟件測(cè)算融資效率作為被解釋變量，使用python文本分析法測(cè)算數(shù)字化轉(zhuǎn)型特征詞頻作為解釋變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，最后使用stata17.0軟件進(jìn)行相關(guān)實(shí)證檢驗(yàn)，得出相應(yīng)結(jié)論。1.2.3技術(shù)路線基于本文研究?jī)?nèi)容與研究方法，技術(shù)路線如下圖1.1所示：圖1.1技術(shù)路線圖1.3創(chuàng)新與不足1.3.1創(chuàng)新之處第一，豐富了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)融資效率交叉領(lǐng)域的研究成果。當(dāng)前的文獻(xiàn)涵蓋了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效和創(chuàng)新等方面的影響，同時(shí)也存在許多關(guān)于企業(yè)融資效率的研究成果。然而，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要集中于對(duì)融資效率的評(píng)價(jià)分析和影響因素分析等方面，鮮有研究將數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)注焦點(diǎn)具體聚焦于企業(yè)融資效率這一領(lǐng)域。第二，深化了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率影響的研究成果。本文研究旨在深入探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率的影響。通過(guò)研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)這類(lèi)企業(yè)融資效率可能產(chǎn)生的影響，我們力圖揭示數(shù)字化技術(shù)對(duì)融資過(guò)程的潛在變革，并為企業(yè)在數(shù)字化時(shí)代制定更為有效的融資策略提供實(shí)質(zhì)性建議。1.3.2不足之處首先，本研究以上市公司年報(bào)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)特征詞頻數(shù)作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的指標(biāo)進(jìn)行了實(shí)證研究。然而，我認(rèn)識(shí)到這種劃分標(biāo)準(zhǔn)相對(duì)粗糙，未能準(zhǔn)確地衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深度和廣度。其次，企業(yè)的規(guī)模差異可能對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響產(chǎn)生差異。在進(jìn)一步研究中，可以考慮將企業(yè)按規(guī)模進(jìn)行分類(lèi)，并分析不同規(guī)模企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)融資效率影響上的異同，為企業(yè)提供更精準(zhǔn)的發(fā)展建議。2理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述2.1理論基礎(chǔ)2.1.1信息不對(duì)稱(chēng)理論信息不對(duì)稱(chēng)理論的由來(lái)可以追溯到20世紀(jì)70年代初期，由三位經(jīng)濟(jì)學(xué)家喬治·阿克洛夫（GeorgeAkerlof）、邁克爾·斯皮茨（MichaelSpence）和約瑟夫·斯蒂格利茨（JosephStiglitz）分別提出的一系列關(guān)于市場(chǎng)中信息不對(duì)稱(chēng)的研究和模型。該理論揭示了市場(chǎng)交易中各個(gè)參與方之間存在信息獲取上的差異。一方參與者可能對(duì)信息了解較為充分，而另一方則在信息獲取上處于劣勢(shì)。這一理論強(qiáng)調(diào)，在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的條件下，由于參與者擁有不同的信息水平，為了追求個(gè)人收益最大化，具有信息優(yōu)勢(shì)的一方能夠在交易過(guò)程中制定更為巧妙的策略，從而獲得更多便利，最終達(dá)到比較理想的投資結(jié)果。這一理論的重要性在于它揭示了市場(chǎng)中的信息不對(duì)稱(chēng)如何影響交易和資源分配。信息不對(duì)稱(chēng)不僅能夠解釋市場(chǎng)中的某些現(xiàn)象，例如為什么某些產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)較大，還能夠指導(dǎo)政策制定者和企業(yè)管理者更好地應(yīng)對(duì)信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題，提高市場(chǎng)的效率和公平性。信息不對(duì)稱(chēng)理論的提出對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)和商業(yè)管理等領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，為我們更全面地理解市場(chǎng)行為提供了理論基礎(chǔ)。在信息不對(duì)稱(chēng)的情境下，可能引發(fā)道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，包括但不限于合同不履行、質(zhì)量問(wèn)題的隱瞞等。這不僅僅損害了企業(yè)和消費(fèi)者之間的信任關(guān)系，還可能對(duì)整體商業(yè)生態(tài)產(chǎn)生負(fù)面影響。此外，信息不對(duì)稱(chēng)還可能增加企業(yè)融資的困難與成本。由于投資者對(duì)企業(yè)的了解不足，對(duì)企業(yè)價(jià)值的低估可能使得企業(yè)在資本市場(chǎng)上難以獲得充分的融資支持。這不僅限制了企業(yè)的發(fā)展機(jī)會(huì)，也對(duì)其長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)力產(chǎn)生潛在威脅。而在信息透明度要求較高的行業(yè)中，信息不對(duì)稱(chēng)可能對(duì)企業(yè)聲譽(yù)造成傷害。不完全披露或提供不準(zhǔn)確的信息可能損害企業(yè)形象，降低消費(fèi)者和投資者對(duì)企業(yè)的信任度。這種聲譽(yù)受損可能影響消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)決策，同時(shí)也影響著投資者對(duì)企業(yè)的信心，制約了企業(yè)在市場(chǎng)上的發(fā)展。鑒于本文研究的問(wèn)題，信息不對(duì)稱(chēng)理論為本文提供了研究的理論基礎(chǔ)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型使企業(yè)能夠更加透明地呈現(xiàn)其運(yùn)營(yíng)、財(cái)務(wù)和業(yè)務(wù)信息。通過(guò)數(shù)字化的數(shù)據(jù)收集和處理，企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)更全面、準(zhǔn)確的信息披露，從而減少信息不對(duì)稱(chēng)。提高透明度，企業(yè)在融資市場(chǎng)上更容易獲取資金，降低融資成本。投資者對(duì)企業(yè)的充分了解有助于減輕信息不對(duì)稱(chēng)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。并且，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠不斷改進(jìn)組織管理模式，加強(qiáng)對(duì)外的信息披露質(zhì)量，促使市場(chǎng)對(duì)企業(yè)正面信息的迅速流通。2.1.2交易成本理論交易成本理論最早由羅納德·科斯于1937年提出?？扑沟难芯堪l(fā)現(xiàn)，市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行依賴(lài)于市場(chǎng)價(jià)格機(jī)制，從而產(chǎn)生了交易成本。市場(chǎng)交易涉及諸多活動(dòng)，包括信息采集、溝通和流程監(jiān)管等，這些活動(dòng)均產(chǎn)生交易成本。通常來(lái)說(shuō)，交易成本的高低取決于交易風(fēng)險(xiǎn)和頻率等因素。交易成本理論認(rèn)為企業(yè)在內(nèi)部進(jìn)行交易的主要原因是為了降低交易成本。在市場(chǎng)中進(jìn)行交易可能會(huì)面臨信息不對(duì)稱(chēng)、合同不完備等問(wèn)題，導(dǎo)致高昂的交易成本。相比之下，企業(yè)內(nèi)部的交易更容易管理和監(jiān)督，可以減少這些成本。其強(qiáng)調(diào)市場(chǎng)和企業(yè)是兩種不同的資源分配方法。市場(chǎng)主要通過(guò)定價(jià)模式實(shí)現(xiàn)資源的最佳配置，而企業(yè)則通過(guò)管理層的權(quán)力進(jìn)行資源配置。這一理論認(rèn)為，交易成本的漲跌受多種因素影響，其中包括信息不對(duì)稱(chēng)、合同不完備、交易風(fēng)險(xiǎn)等。企業(yè)需要在這些因素中權(quán)衡，以選擇最經(jīng)濟(jì)、最有效的資源配置方式。因此，交易成本理論提供了對(duì)市場(chǎng)和企業(yè)內(nèi)部組織形式選擇的理論基礎(chǔ)，為解釋資源配置背后的經(jīng)濟(jì)決策提供了深刻的見(jiàn)解。而數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)交易成本的降低和效率的提高產(chǎn)生了積極的促進(jìn)作用。通過(guò)使信息更加容易獲取和共享，提高了交易的透明度。參與方能夠更迅速地獲取所需的信息，減少了信息不對(duì)稱(chēng)的問(wèn)題，從而降低了信息搜集和處理的交易成本。區(qū)塊鏈技術(shù)的廣泛應(yīng)用是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一大亮點(diǎn)。2.1.3動(dòng)態(tài)能力理論當(dāng)前世界格局動(dòng)蕩不安，世界動(dòng)蕩格局意味著全球經(jīng)濟(jì)、政治和社會(huì)環(huán)境的不斷變化和不確定性。企業(yè)需要具備靈活性和適應(yīng)性，能夠通過(guò)動(dòng)態(tài)能力迅速調(diào)整戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)模式和資源配置，以適應(yīng)不斷變化的全球格局。動(dòng)態(tài)能力理論由美國(guó)學(xué)者戴維·J·特賴(lài)斯在1997年提出。特賴(lài)斯在他的著作《TheDynamicCapabilitiesofFirms:AnIntroduction》中首次系統(tǒng)性地闡述了動(dòng)態(tài)能力理論。這一理論強(qiáng)調(diào)企業(yè)在不斷變化的環(huán)境中，通過(guò)學(xué)習(xí)、整合和創(chuàng)新等方式，以保持和提高競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。企業(yè)根據(jù)外部市場(chǎng)環(huán)境的不確定性，優(yōu)化技術(shù)、經(jīng)營(yíng)和管理等內(nèi)部資源，同時(shí)整合外部新興資源，以實(shí)現(xiàn)最佳配置。通過(guò)對(duì)企業(yè)組織資源的優(yōu)化調(diào)整，企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)品、服務(wù)和管理模式的創(chuàng)新，從而有效緩解環(huán)境變化對(duì)企業(yè)發(fā)展所帶來(lái)的負(fù)面影響。特賴(lài)斯的貢獻(xiàn)使得動(dòng)態(tài)能力理論成為組織管理和戰(zhàn)略管理領(lǐng)域的一個(gè)重要理論框架。如今數(shù)字經(jīng)濟(jì)正呈現(xiàn)迅猛發(fā)展的態(tài)勢(shì)，數(shù)字技術(shù)的飛速升級(jí)迭代使得傳統(tǒng)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和管理方式面臨巨大挑戰(zhàn)。在這樣一個(gè)市場(chǎng)環(huán)境變化的背景下，要想緊抓住市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展所帶來(lái)的機(jī)遇，建立核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)顯得至關(guān)重要。數(shù)字化轉(zhuǎn)型使得“專(zhuān)精特新”企業(yè)能夠更敏捷地了解市場(chǎng)需求，并快速調(diào)整產(chǎn)品或服務(wù)以滿足客戶的變化需求。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和市場(chǎng)反饋有助于更迅速地做出決策。通過(guò)數(shù)字技術(shù)，企業(yè)可以更快速地開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品、服務(wù)或業(yè)務(wù)模式，推動(dòng)不斷創(chuàng)新。且能夠更便捷地獲取并分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)，從而更準(zhǔn)確地鎖定目標(biāo)市場(chǎng)和受眾，有助于企業(yè)更有效地制定市場(chǎng)策略。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，依托數(shù)字信息技術(shù)促進(jìn)企業(yè)戰(zhàn)略發(fā)展成為時(shí)代發(fā)展的主流趨勢(shì)。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展背景下，企業(yè)需要借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型來(lái)洞察并把握新的機(jī)遇。動(dòng)態(tài)能力理論強(qiáng)調(diào)企業(yè)在面對(duì)不斷變化的市場(chǎng)時(shí)應(yīng)具備快速調(diào)整戰(zhàn)略、靈活創(chuàng)新的能力。通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，企業(yè)可以更加敏銳地察覺(jué)市場(chǎng)的動(dòng)向，靈活地調(diào)整產(chǎn)品、服務(wù)和管理模式，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展。2.1.4優(yōu)序融資理論“優(yōu)序融資理論”又稱(chēng)為“啄食順序理論”，1984年由美國(guó)金融學(xué)家邁爾斯與智利學(xué)者邁勒大提出。優(yōu)序融資理論是指在一定的金融環(huán)境下，采用一定的投資組合最大化獲取最佳融資選擇的理論。優(yōu)序融資理論的核心思想是:如果一個(gè)公司要尋求最佳融資結(jié)構(gòu)，就必須以投資者所期望的收益率為準(zhǔn)，而不是以公司自身的財(cái)務(wù)需求為中心，以最小的成本實(shí)現(xiàn)最大的投資回報(bào)。優(yōu)序融資理論并不像傳統(tǒng)或會(huì)計(jì)結(jié)構(gòu)理論那樣，只應(yīng)用于一定的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，它旨在改善公司的融資活動(dòng)，在任何經(jīng)濟(jì)環(huán)境下實(shí)施有效的資本結(jié)構(gòu)管理。優(yōu)序融資理論還可以應(yīng)用于公司外部影響因素，例如市場(chǎng)報(bào)酬率變化、物價(jià)水平變化、經(jīng)濟(jì)狀況變化以及其它影響融資成本的外部因素，例如貨幣政策和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)影響，以便考慮企業(yè)整體風(fēng)險(xiǎn)管理。2.2文獻(xiàn)綜述2.2.1數(shù)字化轉(zhuǎn)型國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一概念，來(lái)源于“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”?！丁笆奈濉睌?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》中提出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為繼農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)和工業(yè)經(jīng)濟(jì)后的又一種新型經(jīng)濟(jì)形態(tài)，數(shù)字成為了繼勞動(dòng)、知識(shí)、資本、土地、技術(shù)和管理之后的第七要素。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的基本前提，目前在國(guó)家戰(zhàn)略的推動(dòng)下正迅速展開(kāi)，學(xué)術(shù)界也投入了大量研究，然而，對(duì)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵定義尚未形成一致共識(shí)。王春英等（2021）REF_Ref17798\r\h[41]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)可分為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化兩方面，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化指的是以數(shù)字知識(shí)和信息為核心產(chǎn)生新的產(chǎn)業(yè)鏈、商業(yè)模式和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化則指的是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)通過(guò)應(yīng)用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級(jí)。Mendez-Picazo（2024）REF_Ref17915\r\h[10]等認(rèn)為數(shù)字化技術(shù)不僅引入了新的參與者、集體和實(shí)踐方式，還創(chuàng)造了新的價(jià)值觀，這些創(chuàng)新在組織領(lǐng)域中對(duì)既有規(guī)則進(jìn)行了替代或補(bǔ)充。這種變革通過(guò)引進(jìn)前所未有的工作流程和決策機(jī)制，加速了組織結(jié)構(gòu)的現(xiàn)代化和信息化步伐，使得組織能夠更靈活地響應(yīng)市場(chǎng)變化和客戶需求。吳非等（2021)REF_Ref17954\r\h[42]認(rèn)為應(yīng)將數(shù)字化轉(zhuǎn)型視為采納“數(shù)字技術(shù)+”戰(zhàn)略思維的過(guò)程，目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)數(shù)字科技與企業(yè)運(yùn)營(yíng)發(fā)展的深度融合。這種策略推動(dòng)企業(yè)通過(guò)數(shù)字化體系的創(chuàng)新，走向高質(zhì)量的發(fā)展路徑。而Vial(2019)REF_Ref18033\r\h[4]學(xué)者認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型被視為提升實(shí)體企業(yè)的關(guān)鍵過(guò)程，其中企業(yè)通過(guò)運(yùn)用信息和通信技術(shù)、數(shù)據(jù)分析改變其價(jià)值創(chuàng)造方式。另外對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的測(cè)量，也沒(méi)用統(tǒng)一化具體化的標(biāo)準(zhǔn)。劉政等(2020)REF_Ref18072\r\h[35]在衡量企業(yè)數(shù)字化程度時(shí)，從信息化的實(shí)施內(nèi)容與流程入手，考慮了如硬件和軟件信息設(shè)備的投資率、電子信息化支出的比率、員工的電腦使用頻率以及ERP系統(tǒng)的應(yīng)用程度等關(guān)鍵指標(biāo)，將這些要素作為了評(píng)估企業(yè)數(shù)字化水平的重要指標(biāo)。何帆、劉紅霞(2019)REF_Ref18105\r\h[24]等學(xué)者使用“企業(yè)是否已實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的虛擬變量來(lái)衡量企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。但是目前學(xué)術(shù)界使用最多的還是文本分析法，例如吳非（2021）REF_Ref17954\r\h[42]，袁淳（2021）REF_Ref18170\r\h[45]等學(xué)者運(yùn)用python對(duì)上市公司年報(bào)進(jìn)行語(yǔ)段分析，統(tǒng)計(jì)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的特征詞頻，并做相應(yīng)處理作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)。然而，盡管學(xué)者們?cè)跀?shù)字化轉(zhuǎn)型的研究中提出了眾多定義，但在具體的實(shí)踐中，不同行業(yè)、企業(yè)和文化背景下對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理解和實(shí)施方式仍然存在多樣性。這使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全面理解和標(biāo)準(zhǔn)化仍然是一個(gè)在不斷演變的領(lǐng)域。2.2.2融資效率國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究由于西方企業(yè)發(fā)展超前，具有先天優(yōu)勢(shì)，鮮有面臨融資困境，因此針對(duì)企業(yè)融資效率的西方研究較少，主要集中在國(guó)內(nèi)研究。當(dāng)前“專(zhuān)精特新”企業(yè)在融資過(guò)程中面臨諸多挑戰(zhàn)，由于這些企業(yè)通常規(guī)模較小且缺少足夠的抵押物和信用歷史，因此很難從傳統(tǒng)銀行獲得必要的信貸資源，韓晶(2022)REF_Ref18212\r\h[29]也同樣認(rèn)為，由于我國(guó)多層次融資體系還不完善，存在的信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題使得“專(zhuān)精特新”企業(yè)難以獲得急需的融資支持，這些企業(yè)因此仍面臨顯著的融資約束，這一局面突顯了系統(tǒng)性缺陷在影響企業(yè)發(fā)展方面的作用，尤其是在資金獲取方面的限制。此外，這類(lèi)企業(yè)的主要資產(chǎn)往往為知識(shí)產(chǎn)權(quán)和技術(shù)專(zhuān)利，這些非物質(zhì)資產(chǎn)的價(jià)值難以被市場(chǎng)正確評(píng)估，使得融資更加困難，毛軍權(quán)等(2023)REF_Ref18271\r\h[36]認(rèn)為，盡管“專(zhuān)精特新”企業(yè)在特定領(lǐng)域展示出較強(qiáng)的專(zhuān)業(yè)性和創(chuàng)新性，但它們較小的企業(yè)規(guī)模在本質(zhì)上仍限制了它們獲取資源的能力。這種規(guī)模的局限性在一定程度上阻礙了它們?cè)谑袌?chǎng)上的發(fā)展和競(jìng)爭(zhēng)力。融資效率作為企業(yè)財(cái)務(wù)管理的重要指標(biāo)，其內(nèi)涵涵蓋了多個(gè)方面。首先，融資效率關(guān)注企業(yè)在融資活動(dòng)中實(shí)現(xiàn)資金獲取與使用的效果。有效的融資結(jié)構(gòu)能夠?yàn)槠髽I(yè)提供更穩(wěn)定的融資來(lái)源，并減輕財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。此外，融資效率還包括了企業(yè)在融資過(guò)程中的信息披露與溝通能力。花俊國(guó)（2022）REF_Ref18310\r\h[30]等認(rèn)為，充分的信息透明度和對(duì)外界的有效溝通，有助于提高企業(yè)在資本市場(chǎng)上的聲譽(yù)，增強(qiáng)投資者信心，從而為企業(yè)獲取更有利的融資條件。此外，Liang（2024）REF_Ref19296\r\h[16]等認(rèn)為融資效率不僅僅關(guān)乎融資活動(dòng)的速度和成本，更關(guān)注企業(yè)在財(cái)務(wù)管理、資本結(jié)構(gòu)優(yōu)化以及與外部利益相關(guān)者的有效溝通等方面的整體表現(xiàn)。當(dāng)前國(guó)內(nèi)外對(duì)于融資效率的測(cè)量方法有很多，包括如模糊綜合評(píng)價(jià)法、層次分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法以及灰色關(guān)聯(lián)度結(jié)合法等，但當(dāng)前主流分析法通過(guò)使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA模型）建模對(duì)企業(yè)融資效率進(jìn)行度量，例如張紅芳(2018)REF_Ref18372\r\h[50]通過(guò)使用DEA模型中的BCC靜態(tài)模型和Malmquist動(dòng)態(tài)模型，對(duì)新三板上的專(zhuān)利權(quán)質(zhì)押和非專(zhuān)利權(quán)質(zhì)押企業(yè)的融資效率進(jìn)行了靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的分析。顧海峰等(2020)REF_Ref18402\r\h[25]也采用了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，研究了科技金融耦合協(xié)同與企業(yè)融資效率這兩者之間的關(guān)系。因此本文也選用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法測(cè)算“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率。2.2.3數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)融資效率國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究近幾年，國(guó)內(nèi)外有許多文獻(xiàn)對(duì)兩者的聯(lián)系進(jìn)行了研究探討，例如數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融資約束、融資規(guī)模、融資成本、企業(yè)投資等方面。在涉及融資約束方面花俊國(guó)等(2022)REF_Ref18310\r\h[30]研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有明顯的促進(jìn)效果，而且通過(guò)異質(zhì)性檢驗(yàn)得知，在國(guó)企、大型企業(yè)、數(shù)字金融發(fā)展較好區(qū)域而言，此促進(jìn)作用更顯著。在融資成本方面，車(chē)德欣（2021）REF_Ref18477\r\h[18]等人研究證實(shí)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)顯著驅(qū)動(dòng)融資成本的降低，并且企業(yè)融資成本越高，其增強(qiáng)效果越明顯，并且可以在很長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)延續(xù)。劉婷婷（2022）REF_Ref18506\r\h[34]認(rèn)為數(shù)字金融突破了傳統(tǒng)金融的限制，提高了金融服務(wù)的質(zhì)量和效率,對(duì)保障企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和改善投資效率具有重要的影響。另外，還有其他關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)融資規(guī)模、商業(yè)信用能力、融資效率等方面的研究。Zhang等(2023)REF_Ref18869\r\h[17]研究表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，降低成本費(fèi)用，并創(chuàng)造新的商業(yè)模式，從而有效提升企業(yè)的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)。這一過(guò)程通過(guò)優(yōu)化企業(yè)的運(yùn)營(yíng)流程和增強(qiáng)創(chuàng)新能力，推動(dòng)了企業(yè)績(jī)效的整體增長(zhǎng)。此外，Jiang等（2022）REF_Ref19065\r\h[6]研究顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有效降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)，并通過(guò)信息傳遞和內(nèi)部控制兩大機(jī)制實(shí)現(xiàn)。此外，結(jié)果還發(fā)現(xiàn)這一效應(yīng)在小型企業(yè)、低關(guān)注度企業(yè)、科技行業(yè)及高信任領(lǐng)域中尤為顯著。總的來(lái)說(shuō)，近年來(lái)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)之一。盡管現(xiàn)有文獻(xiàn)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)經(jīng)濟(jì)影響方面取得了顯著的研究成果，但直接關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率影響的實(shí)證證據(jù)相對(duì)匱乏，因此，本文將以構(gòu)建合理的指標(biāo)為前提，通過(guò)檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率的作用，進(jìn)一步深入探討其影響的異質(zhì)性。2.2.4文獻(xiàn)述評(píng)從現(xiàn)有的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)來(lái)看，目前對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率的影響方面研究的文章較少，大多數(shù)聚焦于融資成本與融資約束兩方面。因此，將研究范疇聚焦于數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融資效率，總結(jié)我國(guó)A股上市“專(zhuān)精特新”企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀，融資效率現(xiàn)狀以及存在的問(wèn)題，分析其原因，檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何作用于“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資，并對(duì)影響異質(zhì)性作進(jìn)一步探討，能對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)“專(zhuān)精特新”企業(yè)的影響作用做出更深一步的研究。3中國(guó)“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率測(cè)度3.1數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DataEnvelopmentAnalysis，DEA）是一種用于評(píng)估相對(duì)效率的前沿技術(shù)的方法。該方法最早由Charnes、Cooper和Rhodes于1978年提出。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法涵蓋了CCR模型和BCC模型，用于評(píng)估企業(yè)的靜態(tài)融資效率。主要用于在同一時(shí)間點(diǎn)比較不同研究對(duì)象的橫向效率。此外，還有Malmquist指數(shù)模型，用于測(cè)算動(dòng)態(tài)融資效率。具體模型如下：（1）DEA-CCR模型DEA-CCR模型是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）的一種形式，用于評(píng)估相對(duì)效率。DEA-CCR模型的基本思想是通過(guò)比較多個(gè)決策單元的輸入產(chǎn)出關(guān)系，確定哪些單元在給定資源下能夠達(dá)到最佳效果。以下是DEA-CCR模型的一般形式：約束條件為：其中，和分別代表第j個(gè)DMU的輸出r和輸入i的量，和是輸出r和輸入i的權(quán)重，s和m分別是輸出和輸入的數(shù)量，是效率值，表示為輸出與輸入的加權(quán)比值，DMU可以是任何單位，如公司、部門(mén)或項(xiàng)目，它們使用相同類(lèi)型的輸入產(chǎn)生輸出。DEA-CCR模型是基于技術(shù)效率的測(cè)量，假定生產(chǎn)技術(shù)呈現(xiàn)常規(guī)收益規(guī)模（CRS），適用于評(píng)估規(guī)模效應(yīng)不變的DMUs。對(duì)于規(guī)模效應(yīng)發(fā)生變化的情況，則需采用DEA-BCC模型。DEA-BCC模型DEA-BCC模型是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）中的一種變體用于評(píng)估決策單元（DMUs）在考慮變規(guī)模收益（VRS）的情況下的相對(duì)效率，允許評(píng)估在規(guī)模擴(kuò)展或縮減時(shí)效率的變化。具體模型如下：約束條件為：，，其中，和分別是第j個(gè)DMU的輸入i和輸出r；和分別是輸出和輸入的松弛變量；代表輸出的超額和輸入的不足；是變量，代表第j個(gè)DMU對(duì)參考集合的貢獻(xiàn)程度；是一個(gè)非常小的正數(shù)，用于確保解決方案的非阿基米德無(wú)限小性；是衡量效率的比率，對(duì)于完全效率的DMU，其值是1。（3）Malmquist指數(shù)模型Malmquist指數(shù)模型側(cè)重于衡量一段時(shí)間內(nèi)生產(chǎn)效率的變化。特別適用于跨時(shí)間序列的生產(chǎn)力變化分析，可以用來(lái)衡量和比較不同時(shí)間段內(nèi)的生產(chǎn)效率和技術(shù)進(jìn)步。其公式如下：其中，分別表示企業(yè)第t年的投入和產(chǎn)出，別表示企業(yè)第t+1年的投入和產(chǎn)出，公式中的第一項(xiàng)因子與之比表示第t年到第t+1年的技術(shù)效率變化指數(shù)，第二項(xiàng)因子代表第t年到第t+1年的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)。本文旨在評(píng)估企業(yè)的靜態(tài)融資效率，并鑒于在實(shí)際的業(yè)務(wù)操作中，企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模經(jīng)常發(fā)生變化，CCR模型的應(yīng)用前提較為嚴(yán)格。因此，考慮到這一點(diǎn)，本文決定采用BCC模型來(lái)對(duì)中國(guó)上市“專(zhuān)精特新”企業(yè)的融資效率進(jìn)行評(píng)估。BCC模型能夠有效地考慮到變規(guī)模收益的情況，為本研究提供了一個(gè)更加靈活和實(shí)際的分析框架。3.2投入產(chǎn)出指標(biāo)在衡量企業(yè)的投入產(chǎn)出效率時(shí)，選取合適的指標(biāo)是至關(guān)重要的。這些指標(biāo)不僅需要準(zhǔn)確地反映出企業(yè)在融資過(guò)程中的投入與產(chǎn)出情況，還應(yīng)當(dāng)深入地分析和理解融資效率背后的各種因素。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，綜合考慮融資方式、結(jié)果及影響因素，選取三個(gè)投入指標(biāo)，三個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)。投入指標(biāo)為：（1）總資產(chǎn)總資產(chǎn)是指一個(gè)企業(yè)所有資產(chǎn)的總和，是企業(yè)擁有的經(jīng)濟(jì)實(shí)力的重要指標(biāo)。（2）資產(chǎn)負(fù)債率資產(chǎn)負(fù)債率又稱(chēng)舉債經(jīng)營(yíng)比率，它是用以衡量企業(yè)利用債權(quán)人提供資金進(jìn)行經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的能力。（3）主營(yíng)業(yè)務(wù)成本主營(yíng)業(yè)務(wù)成本是企業(yè)財(cái)務(wù)和戰(zhàn)略規(guī)劃中的關(guān)鍵要素，它不僅影響產(chǎn)品或服務(wù)的盈利能力，還是成本控制、定價(jià)決策、預(yù)算編制、績(jī)效評(píng)估及投資決策的基礎(chǔ)。產(chǎn)出指標(biāo)為：（1）凈資產(chǎn)收益率凈資產(chǎn)收益率（ROE）是衡量上市公司盈利能力的重要指標(biāo)，對(duì)于評(píng)估盈利能力、指導(dǎo)投資者決策、進(jìn)行行業(yè)內(nèi)公司比較、監(jiān)控企業(yè)績(jī)效以及規(guī)劃財(cái)務(wù)策略具有重要作用。（2）總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率是企業(yè)一定時(shí)期的銷(xiāo)售收入凈額與平均資產(chǎn)總額之比，這對(duì)于評(píng)估企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率、制定戰(zhàn)略決策以及優(yōu)化資產(chǎn)配置至關(guān)重要。（3）營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率反映企業(yè)在一定時(shí)期內(nèi)的收入變化，是衡量公司銷(xiāo)售成績(jī)、市場(chǎng)需求和業(yè)務(wù)擴(kuò)展成功與否的關(guān)鍵指標(biāo)，這個(gè)指標(biāo)揭示了公司的市場(chǎng)地位和發(fā)展趨勢(shì)。表3.1投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo)說(shuō)明指標(biāo)指標(biāo)名稱(chēng)計(jì)算公式總資產(chǎn)--投入指標(biāo)資產(chǎn)負(fù)債率負(fù)債總額/資產(chǎn)總額主營(yíng)業(yè)務(wù)成本--凈資產(chǎn)收益率利潤(rùn)額/平均股東權(quán)益產(chǎn)出指標(biāo)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率銷(xiāo)售收入凈額/平均資產(chǎn)總額營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率本年?duì)I業(yè)收入增長(zhǎng)額/上年?duì)I業(yè)收入總額數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）是評(píng)估決策單元（DMU）相對(duì)效率的有效工具，要求滿足特定條件以確保分析的準(zhǔn)確性和可靠性。為獲得有效結(jié)果，決策單元的數(shù)量應(yīng)大于輸入和輸出指標(biāo)總數(shù)的三倍。此外，為了符合數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的要求，即樣本數(shù)據(jù)必須為非負(fù)數(shù)，本研究首先對(duì)負(fù)數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行了無(wú)量綱化處理，然后再進(jìn)行效率測(cè)算。無(wú)綱量化處理公式如下：此公式中，是原始數(shù)據(jù)，是經(jīng)無(wú)綱量化處理后的數(shù)據(jù)，i表示的是企業(yè)，j表示的是年份，經(jīng)過(guò)處理的數(shù)據(jù)處于0到1之間。3.3中國(guó)“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率測(cè)算與分析（1）企業(yè)整體效率分析與比較根據(jù)當(dāng)前學(xué)術(shù)界文獻(xiàn)，一般來(lái)說(shuō)，學(xué)術(shù)界將融資效率值高低所對(duì)應(yīng)的有效性定義為以下：表3.2效率區(qū)間和效率狀態(tài)對(duì)應(yīng)表效率值區(qū)間效率狀態(tài)=1企業(yè)融資效率達(dá)到帕累托最優(yōu)，融資效率處于最佳狀態(tài)[0.8,1)企業(yè)融資效率相對(duì)較高，處于較高效的狀態(tài)[0.5,0.8)企業(yè)融資效率相對(duì)較低，處于較低效狀態(tài)[0,0.5)企業(yè)資金利用效率差，融資效率水平低，處于低效率狀態(tài)本研究選取了2016年至2022年間中國(guó)A股上市的“專(zhuān)精特新”上市公司作為研究對(duì)象，剔除了ST及數(shù)據(jù)缺失的公司，最終得到422個(gè)樣本用于融資效率的分析。所需的各類(lèi)投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)來(lái)源于ifind數(shù)據(jù)庫(kù)，使用DEAP2.1選用BCC模型并以輸出為導(dǎo)向，測(cè)算了企業(yè)的各年份效率均值整理如下表3.3所示，效率均值年變化如圖3.1所示：表3.3各年融資效率均值年份綜合技術(shù)效率（TE）純技術(shù)效率（PTE）規(guī)模效率（SE）20160.1770.3740.44920170.2190.3260.65120180.2060.3470.54920190.1980.2740.72020200.2220.3330.65420210.2380.4000.57720220.2660.3850.665均值0.2180.3480.609數(shù)據(jù)來(lái)源：由DEAP2.1測(cè)算得出數(shù)據(jù)來(lái)源：由DEAP2.1測(cè)算得出圖3.1效率均值對(duì)比圖從結(jié)果來(lái)看，2016-2022年共7年中國(guó)A股上市“專(zhuān)精特新”企業(yè)的綜合技術(shù)效率（TE），純技術(shù)效率（PTE)，規(guī)模效率（SE）均值分別為0.218，0.348，0.609，融資整體效率處于較低狀態(tài)，樣本企業(yè)的綜合技術(shù)效率（TE）呈現(xiàn)了穩(wěn)步增長(zhǎng)的趨勢(shì)，這表明企業(yè)在運(yùn)用技術(shù)資源和管理流程方面越來(lái)越高效。具體而言，TE的逐年提升可能反映了企業(yè)在生產(chǎn)力提高、成本控制以及技術(shù)應(yīng)用上的積極進(jìn)展。然而，TE的整體均值仍然較低，暗示盡管有所改善，企業(yè)可能在技術(shù)升級(jí)和效率提升方面還有較大的提升空間。純技術(shù)效率（PTE）的波動(dòng)顯示了企業(yè)在技術(shù)執(zhí)行方面對(duì)外部變化的敏感性，其中2019年的低點(diǎn)可能反映了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力或內(nèi)部效率挑戰(zhàn)。隨后的回升則可能表明企業(yè)實(shí)施了有效的技術(shù)創(chuàng)新和流程改進(jìn)。規(guī)模效率（SE）的均值最高，反映出樣本企業(yè)在規(guī)模擴(kuò)展方面能夠相對(duì)有效地轉(zhuǎn)化資源為產(chǎn)出。SE在2019年達(dá)到峰值，可能是由于企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)?；蛴行Ъ闪诵碌臉I(yè)務(wù)單位所致。另外，綜合技術(shù)效率(TE)測(cè)度區(qū)間企業(yè)個(gè)數(shù)和占比如下表所示：表3.4綜合技術(shù)效率（TE）測(cè)度區(qū)間企業(yè)占比年份[0.8,1][0.5,0.8)[0,0.5)20168（1.896%）10（2.370%）404（95.734%）201711（2.607%）19（4.502%）392（92.891%）201815（3.555%）21（4.976%）386（91.469%）20198（1.896%）20（4.739%）394（93.365%）202012（2.843%）22（5.213%）388（91.944%）202113（3.080%）18（4.265%）391（92.655%）202215（3.555%）31（7.346%）376（89.099%）均值12（2.843%）20（4.739%）390（92.418%）數(shù)據(jù)來(lái)源：由DEAP2.1測(cè)算得出數(shù)據(jù)來(lái)源：由DEAP2.1測(cè)算得出圖3.2各年綜合技術(shù)效率（TE）測(cè)度區(qū)間企業(yè)占比（2）純技術(shù)效率水平分析下表3.5所示，2016年-2022年純技術(shù)效率(PTE)按效率區(qū)間統(tǒng)計(jì)的各區(qū)間企業(yè)個(gè)數(shù)和占比，圖3.3展示了各年份效率區(qū)間的企業(yè)數(shù)占比的變化趨勢(shì)。表3.5純技術(shù)效率(PTE)測(cè)度區(qū)間企業(yè)個(gè)數(shù)和占比年份[0.8,1][0.5,0.8)[0,0.5)201626(6.161%)52(12.322%)344(81.517%)201720(4.739%)41(9.716%)361(85.545%)201825(5.924%)54(12.796%)343(81.28%)201918(4.265%)30(7.109%)374(88.626%)202023(5.45%)49(11.611%)350(82.938%)202132(7.583%)67(15.877%)323(76.54%)202228(6.635%)69(16.351%)325(77.014%)均值24(5.687%)52(12.322%)346(81.991%)數(shù)據(jù)來(lái)源：由DEAP2.1測(cè)算得出數(shù)據(jù)來(lái)源：由DEAP2.1測(cè)算得出圖3.3純技術(shù)效率(PTE)測(cè)度區(qū)間企業(yè)占比變化從上表和圖中看出，達(dá)到[0.8，1]的企業(yè)均值有19家，雖然一部分企業(yè)成功提升至中等甚至高效率水平，但絕大多數(shù)企業(yè)仍處在低效率區(qū)間。整體來(lái)看，高效率和中等效率企業(yè)的占比相對(duì)較小，而低效率企業(yè)占據(jù)了絕大多數(shù)，這可能表明中國(guó)“專(zhuān)精特新”企業(yè)在追求技術(shù)效率的道路上還面臨不少困難和挑戰(zhàn)。（3）規(guī)模效率水平分析表3.6模效率(SE)測(cè)度區(qū)間企業(yè)個(gè)數(shù)與占比年份[0.8,1][0.5,0.8)[0,0.5)201646(10.9%)94(22.275%)282(66.825%)2017132(31.28%)169(40.047%)121(28.673%)201867(15.877%)175(41.469%)180(42.654%)2019150(35.545%)221(52.37%)51(12.085%)2020124(29.384%)178(42.18%)120(28.436%)202172(17.062%)189(44.787%)161(38.152%)2022116(27.488%)218(51.659%)88(20.853%)均值101(23.934%)178(42.18%)143(33.886%)數(shù)據(jù)來(lái)源：由DEAP2.1測(cè)算得出數(shù)據(jù)來(lái)源：由DEAP2.1測(cè)算得出圖3.4規(guī)模效率(SE)測(cè)度區(qū)間企業(yè)占比變化根據(jù)DEAP2.1測(cè)算結(jié)果繪制規(guī)模效率測(cè)度區(qū)間內(nèi)的企業(yè)數(shù)量以及各年占比如表3.6所示，各效率區(qū)間的企業(yè)數(shù)量比重在年份間的變化見(jiàn)圖3.4。規(guī)模效率的整體趨勢(shì)是正面的，高效率和中等效率企業(yè)的數(shù)量增長(zhǎng)，而低效率企業(yè)數(shù)量減少，反映出中國(guó)“專(zhuān)精特新”企業(yè)在規(guī)模效率方面取得了顯著進(jìn)步。中等效率區(qū)間成為了企業(yè)數(shù)量最多的區(qū)間，說(shuō)明雖然許多企業(yè)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了效率的提升，但仍有較大空間進(jìn)一步優(yōu)化和提高。圖表反映出中國(guó)“專(zhuān)精特新”企業(yè)的規(guī)模效率整體上呈現(xiàn)出積極的提升趨勢(shì)，尤其是在2019年達(dá)到了一個(gè)明顯的提升高峰。然而，從2020年開(kāi)始，雖然規(guī)模效率在[0.8,1]區(qū)間內(nèi)的企業(yè)有所下降，但整體效率水平仍維持在較高水平，這可能是因?yàn)槠髽I(yè)對(duì)規(guī)模擴(kuò)張進(jìn)行了一定的調(diào)整。3.4本章小結(jié)本節(jié)內(nèi)容深入探討了2016至2022年間中國(guó)A股市場(chǎng)上市“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率的研究成果。首先，引入了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法來(lái)闡釋所用的投入與產(chǎn)出指標(biāo)。隨后，通過(guò)DEAP2.1的計(jì)算，文章從三個(gè)不同的維度——總體效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率——對(duì)結(jié)果進(jìn)行了分析和討論。研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)A股市場(chǎng)上市“專(zhuān)精特新”企業(yè)在整體上展現(xiàn)出了較為低效的融資效率。4數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率影響的研究設(shè)計(jì)4.1研究假設(shè)4.1.1一般效應(yīng)假設(shè)通過(guò)閱讀當(dāng)前學(xué)術(shù)界相關(guān)文獻(xiàn)并結(jié)合相關(guān)理論，總的來(lái)說(shuō)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率主要體現(xiàn)為以下幾方面。第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于降低企業(yè)間的不對(duì)稱(chēng)性，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)信息不對(duì)稱(chēng)性產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。這一過(guò)程不僅提高了企業(yè)運(yùn)營(yíng)的效率，還有助于縮小信息不對(duì)稱(chēng)性，即信息在不同參與者之間的分布不均勻現(xiàn)象。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)增強(qiáng)通信渠道和提升數(shù)據(jù)處理能力，使企業(yè)內(nèi)部管理層與基層員工之間，以及企業(yè)與其客戶、供應(yīng)商之間的信息交流更為暢通。這種增加的透明度有助于降低信息不對(duì)稱(chēng)性，因?yàn)樗邢嚓P(guān)方都能更快地訪問(wèn)到重要信息。其次，利用大數(shù)據(jù)分析、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，企業(yè)可以從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的洞察，這些技術(shù)能夠幫助企業(yè)預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)、消費(fèi)者行為以及潛在的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。這意味著決策者可以基于更全面、更準(zhǔn)確的信息做出決策，從而進(jìn)一步減少因信息不對(duì)稱(chēng)造成的決策誤差。然而，值得注意的是，盡管數(shù)字化轉(zhuǎn)型在一定程度上減少了信息不對(duì)稱(chēng)，但同時(shí)也可能產(chǎn)生新的信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題。例如，對(duì)于技術(shù)不夠成熟的企業(yè)或個(gè)人而言，高度數(shù)字化的環(huán)境可能會(huì)增加他們獲取和理解信息的難度，因此在一定程度上增加了信息不對(duì)稱(chēng)性。第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著影響了企業(yè)的融資成本，通常體現(xiàn)為成本降低和融資效率提升。這種轉(zhuǎn)型通過(guò)優(yōu)化信息流通、增強(qiáng)運(yùn)營(yíng)效率、提升數(shù)據(jù)分析能力以及開(kāi)拓新的融資渠道等手段實(shí)現(xiàn)了對(duì)融資成本的積極影響。數(shù)字化能夠改進(jìn)企業(yè)信息的透明度，降低了投資者的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估成本，有助于減少企業(yè)融資的成本。其次，通過(guò)自動(dòng)化和供應(yīng)鏈管理的優(yōu)化，企業(yè)能夠減少運(yùn)營(yíng)成本，提高財(cái)務(wù)效益，使得企業(yè)更能吸引低成本的融資機(jī)會(huì)。并且大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的應(yīng)用提高了企業(yè)預(yù)測(cè)市場(chǎng)和管理風(fēng)險(xiǎn)的能力，從而降低了融資的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型還為企業(yè)提供了如眾籌、ICO等新型低成本融資方式。盡管如此，企業(yè)在轉(zhuǎn)型過(guò)程中也需注意初期的高投資成本和持續(xù)的技術(shù)更新成本，合理評(píng)估和規(guī)劃以實(shí)現(xiàn)成本效益的最優(yōu)化。第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型還能提高企業(yè)融資收益，數(shù)字化轉(zhuǎn)型深刻地影響了企業(yè)的盈利能力，通常朝著正向發(fā)展。它通過(guò)提高運(yùn)營(yíng)效率、開(kāi)辟新的收入渠道、增強(qiáng)客戶體驗(yàn)，以及拓展新市場(chǎng)等方式促進(jìn)了盈利增長(zhǎng)。自動(dòng)化和高效的數(shù)據(jù)處理減輕了成本負(fù)擔(dān)，優(yōu)化了資源配置同時(shí)，新興的商業(yè)模式如訂閱服務(wù)和個(gè)性化產(chǎn)品推動(dòng)了收入的多樣化增長(zhǎng)。更重要的是，數(shù)字化手段提升了客戶服務(wù)的質(zhì)量，增強(qiáng)了客戶忠誠(chéng)度，為企業(yè)帶來(lái)了更穩(wěn)定的收入來(lái)源。此外，通過(guò)利用數(shù)字工具進(jìn)入未被開(kāi)發(fā)的市場(chǎng)，企業(yè)能夠觸及更廣闊的客戶基礎(chǔ)。然而，這一轉(zhuǎn)型之路并非沒(méi)有挑戰(zhàn)。高昂的初期投資、對(duì)新技術(shù)的持續(xù)需求、以及數(shù)據(jù)安全和隱私的問(wèn)題都是企業(yè)在追求數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中必須面對(duì)的難題。因此，盡管數(shù)字化轉(zhuǎn)型為企業(yè)盈利能力的提升開(kāi)辟了新途徑，成功實(shí)現(xiàn)這一轉(zhuǎn)型還需要企業(yè)綜合考量，克服挑戰(zhàn)，確保技術(shù)投資和戰(zhàn)略部署與企業(yè)的長(zhǎng)期目標(biāo)相匹配。因此，本文提出假設(shè)：H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率具有促進(jìn)作用。為了深入探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率的影響，本文從產(chǎn)權(quán)屬性、所屬區(qū)域、企業(yè)規(guī)模這三個(gè)方面展開(kāi)異質(zhì)性分析。第一，企業(yè)的產(chǎn)權(quán)屬性，無(wú)論是私有、國(guó)有還是混合所有制，都對(duì)其運(yùn)營(yíng)策略、融資途徑、管理效率和市場(chǎng)表現(xiàn)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。私有企業(yè)以其靈活的管理和對(duì)效率的追求，在迅速變化的市場(chǎng)中尋找創(chuàng)新和增長(zhǎng)，但可能面臨較高的融資成本。相比之下，國(guó)有企業(yè)得益于政府支持，享有較易獲得的融資渠道和更穩(wěn)定的市場(chǎng)地位，但可能在決策速度和創(chuàng)新能力上不如私有企業(yè)靈活。混合所有制企業(yè)試圖結(jié)合私有企業(yè)的效率和國(guó)有企業(yè)的資源優(yōu)勢(shì)，旨在創(chuàng)造一個(gè)既穩(wěn)定又富有競(jìng)爭(zhēng)力的企業(yè)模式。每種產(chǎn)權(quán)形式都有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)，關(guān)鍵在于如何利用其優(yōu)勢(shì)，同時(shí)有效地應(yīng)對(duì)與之相關(guān)的挑戰(zhàn)，以實(shí)現(xiàn)企業(yè)的持續(xù)發(fā)展和盈利目標(biāo)。第二，中國(guó)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型效率受到其所處地域的顯著影響，尤其體現(xiàn)在東部、中部、西部三大區(qū)域的差異上。東部地區(qū)，這些企業(yè)能夠便捷地接入高速互聯(lián)網(wǎng)，吸引頂尖人才，從而在轉(zhuǎn)型過(guò)程中保持領(lǐng)先。相較之下，中部地區(qū)雖然基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)生態(tài)正在迅速發(fā)展，但相對(duì)東部仍有一段距離，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中可能面臨資源和人才的相對(duì)短缺，盡管如此，該地區(qū)的地理優(yōu)勢(shì)和成本優(yōu)勢(shì)也為企業(yè)轉(zhuǎn)型提供了獨(dú)特的機(jī)遇。西部地區(qū)，由于其特定的地理和發(fā)展條件，雖然在數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和人才培養(yǎng)方面還面臨挑戰(zhàn)，但國(guó)家的西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略為當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了政策和資金支持，同時(shí)，西部地區(qū)也在尋找利用其地理和文化資源在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的新路徑?？偟膩?lái)說(shuō)，中國(guó)各區(qū)域的企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路上各有特點(diǎn)，理解各自的地域優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)，對(duì)企業(yè)制定符合自身實(shí)際的數(shù)字化戰(zhàn)略至關(guān)重要。第三，企業(yè)的規(guī)模在極大程度上塑造了其融資效率的輪廓，大型企業(yè)依托其牢固的市場(chǎng)立足點(diǎn)和豐富的業(yè)務(wù)歷史，往往能較為輕松地獲得銀行與投資者的青睞，實(shí)現(xiàn)低成本融資。這些企業(yè)通過(guò)發(fā)行股票和債券等多元化手段來(lái)籌集資金，為小型企業(yè)所難以觸及。而在另一端，小型和中型企業(yè)在融資的道路上遇到的挑戰(zhàn)更為嚴(yán)峻，它們往往因缺少充分的財(cái)務(wù)歷史和可用于抵押的資產(chǎn)，而難以接觸到傳統(tǒng)銀行貸款，或不得不承受更高的融資成本。所以較小規(guī)模的企業(yè)相較于較大規(guī)模企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來(lái)的效率水平提升效果更明顯。根據(jù)上文，提出假設(shè)：H1a：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)國(guó)有企業(yè)融資效率的提升作用比非國(guó)有企業(yè)更明顯。H1b：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)東部地區(qū)的企業(yè)融資效率提升作用比中西部企業(yè)更明顯。H1c：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)小規(guī)模企業(yè)融資效率的提升作用比大規(guī)模企業(yè)更明顯。4.1.2調(diào)節(jié)效應(yīng)假設(shè)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性（EPU）的背景下，企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)和不確定性進(jìn)一步擴(kuò)大，影響領(lǐng)域更為廣泛。除了直接影響融資成本和效率外，EPU還對(duì)企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃、投資決策、員工福利和整體經(jīng)濟(jì)環(huán)境產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。經(jīng)濟(jì)政策不確定性（EPU）對(duì)企業(yè)融資效率的影響是多維度的，尤其在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下更加復(fù)雜。EPU通過(guò)增加市場(chǎng)波動(dòng)和融資成本，影響企業(yè)和投資者的預(yù)測(cè)與決策能力，從而可能導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)收緊信貸政策，提高貸款標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)一步限制企業(yè)的融資渠道，提升融資難度和成本。EPU對(duì)全球供應(yīng)鏈管理也產(chǎn)生了影響。企業(yè)在不確定的政策環(huán)境中可能會(huì)重新評(píng)估和調(diào)整其供應(yīng)鏈策略，以減少對(duì)特定地區(qū)或市場(chǎng)的依賴(lài)，這可能會(huì)導(dǎo)致運(yùn)營(yíng)成本增加和供應(yīng)鏈效率下降。同時(shí)，EPU還可能影響消費(fèi)者信心和消費(fèi)行為，進(jìn)而影響企業(yè)的銷(xiāo)售和收益。因此，做出如下假設(shè)：H2:經(jīng)濟(jì)政策不穩(wěn)定性可能會(huì)抑制數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)融資效率的促進(jìn)作用。4.2樣本數(shù)據(jù)選取由于2023-2024年“專(zhuān)精特新”企業(yè)數(shù)據(jù)不全，因此本文選取了2016年至2022年共7年間中國(guó)1952家A股上市“專(zhuān)精特新”企業(yè)樣本進(jìn)行分析，剔除ST及金融類(lèi)以及數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)，得到424個(gè)樣本，2704份數(shù)據(jù)。4.3變量定義與構(gòu)造4.3.1被解釋變量本文選用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，使用DEAP2.1軟件測(cè)算了企業(yè)的PTE、TE、SE，選用TE作為被解釋變量，企業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)源于ifind數(shù)據(jù)庫(kù)。4.3.2解釋變量本文從國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)中搜索整理2016年-2022年上市公司年報(bào)中有關(guān)“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的典型詞頻歸納數(shù)字化在整個(gè)年報(bào)中出現(xiàn)的頻數(shù)，然后求和取對(duì)數(shù)，作為解釋變量。4.3.3調(diào)節(jié)變量本文選用經(jīng)濟(jì)政策不穩(wěn)定性（EPU）作為調(diào)節(jié)變量，年度指數(shù)使用Baker等學(xué)者每月公布的EPU指數(shù)，然后進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。4.3.4控制變量為控制其他干擾因素對(duì)實(shí)驗(yàn)造成影響，本文選取控制變量如下：（1）企業(yè)成立年限企業(yè)成立年限通常被視為企業(yè)經(jīng)驗(yàn)、市場(chǎng)地位和信用歷史的代理變量，對(duì)融資效率有著直接和間接的影響。較長(zhǎng)的企業(yè)歷史通常與更穩(wěn)定的信用記錄和更高的市場(chǎng)信任度相關(guān)聯(lián)。這種信任能夠降低借貸成本，提高貸款審批的成功率，從而提高企業(yè)的融資效率。（2）企業(yè)規(guī)模企業(yè)規(guī)模大小通常是衡量企業(yè)實(shí)力的標(biāo)準(zhǔn)，大規(guī)模型企業(yè)的融資效率通常較高，因?yàn)樗鼈兡軌蚋焖俚卦L問(wèn)到融資市場(chǎng)，并且在談判條件時(shí)擁有更強(qiáng)的議價(jià)能力，小規(guī)模型企業(yè)可能需要更多時(shí)間和資源來(lái)尋找融資機(jī)會(huì)，并且在融資條件上具有較小的談判空間，這可能降低其融資效率和財(cái)務(wù)靈活性。（3）資產(chǎn)負(fù)債率資產(chǎn)負(fù)債率是衡量企業(yè)依賴(lài)外部債務(wù)程度的指標(biāo)，對(duì)融資效率產(chǎn)生顯著影響。高資產(chǎn)負(fù)債率可能增加融資成本并限制融資能力，降低企業(yè)的財(cái)務(wù)靈活性。而低資產(chǎn)負(fù)債率則反映出較高的財(cái)務(wù)穩(wěn)定性，有助于企業(yè)以更優(yōu)惠的條件獲得融資。因此，資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)企業(yè)的融資結(jié)構(gòu)至關(guān)重要。（4）現(xiàn)金流比率現(xiàn)金流比率衡量企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流與短期負(fù)債的覆蓋能力。高現(xiàn)金流比率表示企業(yè)具有強(qiáng)償債能力和良好財(cái)務(wù)穩(wěn)定性，而低比率可能指出流動(dòng)性問(wèn)題，對(duì)評(píng)估企業(yè)短期財(cái)務(wù)健康至關(guān)重要。（5）總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率這一指標(biāo)對(duì)于評(píng)估企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率、財(cái)務(wù)健康和制定投資決策至關(guān)重要，是優(yōu)化資產(chǎn)配置和提升財(cái)務(wù)表現(xiàn)的關(guān)鍵參考。（6）營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率衡量企業(yè)營(yíng)業(yè)收入的變化比例，反映其銷(xiāo)售表現(xiàn)和擴(kuò)展能力。正增長(zhǎng)率指企業(yè)市場(chǎng)份額和銷(xiāo)售效率提升，對(duì)評(píng)估企業(yè)成長(zhǎng)性和競(jìng)爭(zhēng)力至關(guān)重要。這一指標(biāo)對(duì)管理者和投資者是制定戰(zhàn)略和投資決策的關(guān)鍵依據(jù)。（7）前十大股東持股比率股東持股比例，對(duì)企業(yè)融資策略和效率有著直接和間接的影響。因此本文選用前十大股東持股比例作為控制變量之一。表4.1變量定義與說(shuō)明變量類(lèi)型變量名符號(hào)測(cè)算方法解釋變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型dt上市公司年報(bào)數(shù)字化轉(zhuǎn)型特征詞頻取對(duì)數(shù)被解釋變量融資效率teDEA模型測(cè)算的綜合技術(shù)效率調(diào)節(jié)變量經(jīng)濟(jì)政策不確定性epuBakeretal.(2016)發(fā)布的EPU指數(shù)企業(yè)成立年限firmageIn(當(dāng)年年份-公司成立年份+1)企業(yè)規(guī)模size總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)資產(chǎn)負(fù)債率lev負(fù)債合計(jì)/資產(chǎn)總計(jì)控制變量現(xiàn)金流比率cashflow總收入/總資產(chǎn)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率ato營(yíng)業(yè)收入/平均資產(chǎn)總額營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率growth本年?duì)I業(yè)收入/上一年?duì)I業(yè)收入-1前十大股東持股比例top10前十股東持股數(shù)量/總股數(shù)4.4實(shí)證模型構(gòu)建（1）基準(zhǔn)模型本文構(gòu)建了雙向固定效應(yīng)模型，以實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率的影響效果。具體的模型設(shè)定如下：t（2）調(diào)節(jié)作用模型在上述模型的基礎(chǔ)上，筆者設(shè)定調(diào)節(jié)變量epuit，將調(diào)節(jié)變量與解釋變量相乘，構(gòu)建了交互項(xiàng)t在上述模型中，i表示企業(yè)個(gè)體，t表示年份時(shí)間，β、γ為模型擬合系數(shù)，c為截距項(xiàng)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)，Year、Firm4.5本章小結(jié)在本章中，我們系統(tǒng)地梳理了本文研究中提出的假設(shè)，旨在為接下來(lái)的實(shí)證分析提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。這些假設(shè)被分為兩大類(lèi)：一般效應(yīng)假設(shè)和調(diào)節(jié)效應(yīng)假設(shè)。在一般效應(yīng)假設(shè)部分，我們關(guān)注了兩個(gè)關(guān)鍵變量——企業(yè)的產(chǎn)權(quán)屬性和所屬區(qū)域，探討它們對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型效率的直接影響。而在調(diào)節(jié)效應(yīng)假設(shè)部分，我們特別關(guān)注企業(yè)規(guī)模的調(diào)節(jié)作用，分析企業(yè)規(guī)模如何影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)融資效率的效果。介紹了數(shù)據(jù)的來(lái)源,解釋變量、被解釋變量和調(diào)節(jié)變量等各種變量的選取和測(cè)定方法，然后構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)融資效率的基本模型和基于經(jīng)濟(jì)政策不確定性的調(diào)節(jié)效應(yīng)模型，最后對(duì)模型指標(biāo)進(jìn)行說(shuō)明。5數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率影響的實(shí)證檢驗(yàn)5.1描述性統(tǒng)計(jì)表5.1描述性統(tǒng)計(jì)變量名樣本量平均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值中位數(shù)最大值te27040.1950.1590.0090.1471.000dt27041.7321.5220.0001.3865.852epu2704569.135169.210363.874508.895791.874firmage27043.0110.2391.9462.9963.761size270421.7460.80618.76721.73225.036lev270434.74317.1571.42733.82598.076cashflow27040.5240.4710.0130.44911.345ato27040.5500.5220.0160.47211.976growth270415.60544.461-87.3189.864997.801top10270452.15513.73912.33051.85099.735上表展示了每一個(gè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，其中企業(yè)融資效率（te）的均值為0.195，這說(shuō)明了中國(guó)A股上市“專(zhuān)精特新”企業(yè)的融資效率目前處于一個(gè)較低效率的狀態(tài)，且最大值和最小值差距較大，表明企業(yè)之間的融資能力有著較大的波動(dòng)；數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（dt）最大值和最小值差距較大，且標(biāo)準(zhǔn)差為1.522，這說(shuō)明企業(yè)之間差異十分明顯；經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)（epu）均值為569.135，這顯示了在研究的時(shí)間范圍內(nèi)，企業(yè)和市場(chǎng)參與者面臨較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性，這種高不確定性環(huán)境可能對(duì)企業(yè)的融資效率、投資決策和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)產(chǎn)生一系列負(fù)面影響；企業(yè)規(guī)模（size）的均值為21.746，標(biāo)準(zhǔn)差為0.806，且最大值與最小值之間差距較小，說(shuō)明企業(yè)間規(guī)模差距不大；資產(chǎn)負(fù)債率（lev）的均值為34.743%，顯示了這些公司在使用債務(wù)融資方面保持了一定的保守態(tài)度，這意味著在經(jīng)營(yíng)中有較低的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和較高的償債能力；現(xiàn)金流量比率（cashflow）的均值為0.524，這表明了公司在使用自身的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流來(lái)覆蓋短期負(fù)債方面可能存在一些挑戰(zhàn)；總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（ATO）的平均值為0.550，說(shuō)明這些“專(zhuān)精特新”企業(yè)總體運(yùn)營(yíng)處在一個(gè)中等水平；營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（growth）最大值與最小值差距巨大，表明公司在所考察的期間內(nèi)可能經(jīng)歷了劇烈的經(jīng)營(yíng)波動(dòng)，且不同企業(yè)之間的營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率存在較大的差異，成長(zhǎng)潛力不平衡；前十大股東持股比例（top10）的平均水平為52.155%，這表明我國(guó)“專(zhuān)精特新”企業(yè)的股東持股比率處在正常的水平。5.2相關(guān)性分析以下表格5.2展示了各變量之間的相關(guān)性數(shù)據(jù)情況，從相關(guān)系數(shù)矩陣中我們可以看到，本文的核心解釋變量dt與被解釋變量te之間的相關(guān)系數(shù)為0.022。主要變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（dt）與融資效率（te）存在一定的正相關(guān)性，初步驗(yàn)證假設(shè)H1，但是并未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，我們將進(jìn)一步構(gòu)建回歸模型來(lái)驗(yàn)證兩者之間的作用關(guān)系。表5.2變量相關(guān)系數(shù)表tedtepufirmagesizelevcashflowatogrowthtop10te1dt0.0221epu0.081***0.081***1firmage0.041**0.0280.274***1size-0.344***0.058***0.064***0.115***1lev-0.453***-0.0150.088***0.045**0.345***1cashflow0.198***0.066***0.0290.0180.124***0.234***1ato0.210***0.067***0.0090.0010.133***0.225***0.985***1growth0.302***-0.003-0.146***-0.084***0.099***0.0060.087***0.136***1top100.109***-0.152***-0.149***-0.213***-0.048**-0.129***-0.023-0.0090.068***1*p<0.1","**p<0.05","***p<0.015.3基準(zhǔn)回歸分析以下表5.3展示了基準(zhǔn)回歸結(jié)果，可以看到在第一列中為單變量回歸，在第二和第三列中，筆者逐步加入了外部控制變量。在三個(gè)模型中，dt的系數(shù)都是正的，并且在模型2和3中以5%的顯著性水平顯著，這表示隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的提高，企業(yè)融資效率有所增加，說(shuō)明被解釋變量與解釋變量存在正相關(guān)性，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)融資效率有促進(jìn)作用，對(duì)本文假設(shè)H1進(jìn)行了證實(shí)。從表格中也可以得出，企業(yè)成立年限（firmage），企業(yè)規(guī)模（size），資產(chǎn)負(fù)債率（lev）越高，對(duì)企業(yè)的融資效率越起到抑制作用；現(xiàn)金流比率（cashflow），營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（growth），前十大股東持股比率（top10）越高，對(duì)企業(yè)融資越促進(jìn)?？梢钥吹皆谌兄校疚牡暮诵慕忉屪兞?，擬合系數(shù)均顯著為正，這證明了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于提升融資效率具有顯著作用。表5.3基準(zhǔn)回歸結(jié)果(1)(2)(3)tetetedt0.006*0.007**0.006**(1.651)(2.099)(2.090)firmage-0.221**-0.076(-2.473)(-0.972)size0.009-0.042***(1.077)(-5.616)lev-0.003***-0.003***(-11.899)(-12.348)cashflow0.044*(1.867)ato0.015(0.677)growth0.001***(23.946)top100.001*(1.674)_cons0.148***0.685**1.282***(20.004)(2.355)(5.026)FirmYesYesYesYEARYesYesYesN270427042704R20.0710.1320.351括號(hào)內(nèi)為t統(tǒng)計(jì)量；*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01；5.4異質(zhì)性檢驗(yàn)本文為了進(jìn)一步探究企業(yè)屬性對(duì)與實(shí)驗(yàn)的影響，探索其作用機(jī)理，分別從產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性，規(guī)模異質(zhì)性，區(qū)域異質(zhì)性這三個(gè)方面進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)。5.4.1產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性分析國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)在管理、運(yùn)營(yíng)方面均有差別，因此將A股上市“專(zhuān)精特新”企業(yè)分為國(guó)有和非國(guó)有兩類(lèi)企業(yè)，進(jìn)行異質(zhì)性分析，具體數(shù)據(jù)如下表：表5.4企業(yè)產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性國(guó)有企業(yè)非國(guó)有企業(yè)tetedt-0.0100.007**(-1.343)(2.111)firmage0.180-0.217**(0.770)(-2.570)size-0.006-0.047***(-0.252)(-5.867)lev-0.002***-0.003***(-2.624)(-12.472)cashflow0.0410.044*(0.475)(1.853)ato0.0360.004(0.469)(0.195)growth0.001***0.001***(13.217)(22.614)top10-0.0000.001(-0.289)(1.448)_cons-0.2391.799***(-0.301)(6.605)FirmYesYesYEARYesYesN4302274R20.5020.360括號(hào)內(nèi)為t統(tǒng)計(jì)量；*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01；由上表數(shù)據(jù)可知，在國(guó)有企業(yè)中解釋變量dt并未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，在非國(guó)有企業(yè)中解釋變量dt通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于非國(guó)有“專(zhuān)精特新”企業(yè)來(lái)說(shuō)，對(duì)于其融資效率有促進(jìn)作用，而對(duì)于國(guó)有“專(zhuān)精特新”企業(yè)的作用不明顯。對(duì)此，本文認(rèn)為有如下原因：首先，非國(guó)有“專(zhuān)精特新”企業(yè)通常結(jié)構(gòu)層次簡(jiǎn)單，能迅速響應(yīng)市場(chǎng)變化有效利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型的優(yōu)勢(shì)來(lái)提高融資效率。國(guó)有“專(zhuān)精特新”企業(yè)可能由于更加官僚和層級(jí)化的管理體系，使得決策過(guò)程較慢，難以充分利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的效率提升。其次，非國(guó)有企業(yè)往往更需要適應(yīng)市場(chǎng)政策的變化，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于這些企業(yè)快速響應(yīng)政策調(diào)整，利用政策變化獲取融資機(jī)會(huì)。國(guó)有企業(yè)的融資活動(dòng)可能受到更多政策和法規(guī)的影響，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)施可能需要更多時(shí)間來(lái)適應(yīng)這些外部條件的變化。最后，在一個(gè)充滿競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)環(huán)境中，非國(guó)有企業(yè)必須不斷追求效率和創(chuàng)新來(lái)維持和增加市場(chǎng)份額。數(shù)字化提供了一種可行的途徑，通過(guò)自動(dòng)化流程、提高決策的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)性以及增強(qiáng)客戶服務(wù)來(lái)實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)。國(guó)有企業(yè)在某些市場(chǎng)上可能享有獨(dú)特的政策保護(hù)，比如特定行業(yè)的壟斷地位或政府的定價(jià)權(quán)，這可能減緩了它們追求數(shù)字化轉(zhuǎn)型的緊迫性和積極性。5.4.2區(qū)域異質(zhì)性分析本文將區(qū)域分為東部，中部，西部三個(gè)區(qū)域，以驗(yàn)證不同區(qū)域?qū)?shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率影響的差異性。按照區(qū)域劃分的一致性分析結(jié)果展示如下，可以看到僅在東部地區(qū)，dt變量擬和顯著為正，在中西部地區(qū)，dt變量則并未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。表5.5區(qū)域異質(zhì)性分析東部中部西部tetetedt0.008**0.0010.005(2.300)(0.078)(0.627)firmage-0.065-0.181-0.401**(-0.741)(-0.686)(-1.980)size-0.039***-0.062**-0.060**(-4.656)(-2.512)(-2.321)lev-0.003***-0.004***-0.001**(-11.124)(-4.953)(-2.308)cashflow0.039-0.0170.068(1.565)(-0.107)(0.697)ato0.0110.0840.083(0.495)(0.635)(0.925)growth0.001***0.002***0.001***(20.322)(11.273)(6.653)top100.0000.0010.004***(0.943)(0.572)(4.163)_cons1.199***1.995**2.288***(4.169)(2.379)(3.257)FirmYesYesYesYEARYesYesYesN2152301251R20.3300.4890.564括號(hào)內(nèi)為t統(tǒng)計(jì)量；*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01；從上表數(shù)據(jù)來(lái)看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)東部“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率具有顯著影響作用，而對(duì)中西部“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率影響不明顯，本文認(rèn)為，其原因如下：首先，東部地區(qū)一般經(jīng)濟(jì)更發(fā)達(dá)，基礎(chǔ)設(shè)施更完善，包括信息通訊技術(shù)(ICT)的覆蓋和應(yīng)用程度，這為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了更好的外部環(huán)境。而中西部地區(qū)可能在技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施方面與東部存在差距，如互聯(lián)網(wǎng)覆蓋度、數(shù)據(jù)中心分布等，專(zhuān)業(yè)的技術(shù)服務(wù)和維護(hù)也不如東部地區(qū)那樣易于獲取，影響了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)條件。其次，東部地區(qū)的企業(yè)可能更容易獲得政策支持和資源投入，包括數(shù)字化相關(guān)的培訓(xùn)、資金和技術(shù)支持，而中西部地區(qū)的企業(yè)可能在這些方面相對(duì)欠缺。并且中西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相比東部可能更為單一，且依賴(lài)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求和效益可能不如東部明顯。最后，東部地區(qū)的融資市場(chǎng)通常更為成熟和活躍，金融機(jī)構(gòu)對(duì)于數(shù)字化的企業(yè)可能更加青睞，因此轉(zhuǎn)型能更有效地提高融資效率；西部地區(qū)的金融市場(chǎng)不如東部發(fā)達(dá)，數(shù)字化金融產(chǎn)品和服務(wù)可能較少，限制了企業(yè)通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型來(lái)提高融資效率的能力。5.4.3規(guī)模異質(zhì)性分析為了探究企業(yè)規(guī)模對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于融資效率的影響所帶來(lái)的差異性，本文根據(jù)企業(yè)總資產(chǎn)的中位數(shù)為劃分依據(jù)，將企業(yè)劃分為大規(guī)模企業(yè)和中小規(guī)模企業(yè)，進(jìn)行異質(zhì)性分析。由下表5.4.3觀察，結(jié)果顯示在大規(guī)模企業(yè)和中小規(guī)模企業(yè)中，dt變量均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),且在中小規(guī)模的企業(yè)樣本中，dt變量的擬合系數(shù)更大，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于提升中小規(guī)模企業(yè)融資效率的水平更強(qiáng)，本文分析具體原因有以下幾點(diǎn)：第一，小規(guī)模企業(yè)由于其組織結(jié)構(gòu)較為靈活，能夠更快適應(yīng)和采納新技術(shù)，從而通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型快速改進(jìn)融資流程。并且小企業(yè)的決策通常不需經(jīng)過(guò)復(fù)雜的層級(jí)結(jié)構(gòu)，使得其能迅速做出并實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的決策。第二，小規(guī)模企業(yè)為了生存和發(fā)展，經(jīng)常需要進(jìn)行創(chuàng)新嘗試，因此對(duì)新技術(shù)和轉(zhuǎn)型較為開(kāi)放，通常愿意承擔(dān)更高的風(fēng)險(xiǎn)，包括投資于新技術(shù)和業(yè)務(wù)模式的改變。而對(duì)于大規(guī)模企業(yè)來(lái)說(shuō)，轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)和成本相對(duì)較高，可能會(huì)更加謹(jǐn)慎地對(duì)待轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新。在投資決策上可能會(huì)更加審慎，考慮到潛在的失誤對(duì)整體業(yè)務(wù)的影響。第三，小規(guī)模企業(yè)由于資源有限，傾向于尋求最高效的使用方式，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可提供有效的資源配置和管理。在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中更加靈活，能夠快速適應(yīng)數(shù)字化帶來(lái)的變化。而大規(guī)模企業(yè)資源相對(duì)充足，可能沒(méi)有強(qiáng)烈的內(nèi)部驅(qū)動(dòng)力去追求資源使用的最大效率。市場(chǎng)地位相對(duì)穩(wěn)定，可能不需要迅速適應(yīng)市場(chǎng)變化。表5.6規(guī)模異質(zhì)性大規(guī)模中小規(guī)模tetedt0.004*0.006*(1.763)(1.746)firmage-0.128-0.150(-1.318)(-1.055)size-0.004-0.057***(-0.352)(-3.313)lev-0.003***-0.003***(-10.524)(-7.526)cashflow0.053***-0.101(2.691)(-1.172)ato-0.0250.266***(-1.404)(3.340)growth0.001***0.001***(18.516)(13.116)top100.0000.001(0.905)(1.070)_cons0.616*1.739***(1.812)(3.394)FirmYesYesYEARYesYesN13491355R20.3780.372括號(hào)內(nèi)為t統(tǒng)計(jì)量；*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01；5.5調(diào)節(jié)效應(yīng)分析本文采用Bakeretal.(2016)發(fā)布的2016年至2022年的EPU指數(shù)作為調(diào)節(jié)變量，并做相應(yīng)調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸。以下展示了調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸結(jié)果，可以看到調(diào)節(jié)變量與解釋變量交互項(xiàng)dt*epu的擬合系數(shù)顯著為負(fù)，這證明在外部其他情況一致時(shí)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性提升，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于提升企業(yè)融資效率的水平將降低。本文分析原因有如下：首先是企業(yè)的投資和決策存在不確定性，企業(yè)在面對(duì)政策不確定性時(shí)可能會(huì)推遲或重新評(píng)估投資決策，包括技術(shù)投資和數(shù)字化項(xiàng)目，高不確定性可能導(dǎo)致企業(yè)采取更保守的資金管理策略，限制了他們?cè)跀?shù)字化轉(zhuǎn)型上的支出。其次是市場(chǎng)對(duì)政策的適應(yīng)性，企業(yè)客戶和供應(yīng)商可能對(duì)政策不確定性持觀望態(tài)度，影響了企業(yè)的市場(chǎng)活動(dòng)，從而影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型所能帶來(lái)的效益。最后，面對(duì)政策不確定性，企業(yè)可能更加注重財(cái)務(wù)穩(wěn)健性和現(xiàn)金儲(chǔ)備，限制了投資數(shù)字化轉(zhuǎn)型的資金。并且政策不確定性可能使得收入預(yù)測(cè)變得更加困難，企業(yè)可能需要更加謹(jǐn)慎地管理現(xiàn)金流，減少非必要的支出。表5.7調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸(1)tedt0.010*(1.738)epu0.000***(6.897)dt*epu-0.000*(-1.876)firmage-0.077(-0.935)size-0.042***(-4.392)lev-0.003***(-8.545)cashflow0.046***(2.722)ato0.012(0.287)growth0.001***(7.685)top100.001(1.364)_cons1.107***(4.216)FirmYesYEARYesN2704R20.351括號(hào)內(nèi)為t統(tǒng)計(jì)量；*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01；5.6穩(wěn)健性檢驗(yàn)由于本文的融資效率是一個(gè)0-1之間的數(shù)據(jù)，在左右兩側(cè)截?cái)?，因此本文?gòu)建了截?cái)鄶?shù)據(jù)模型，采用tobit進(jìn)行回歸分析。由下表可得，dt變量的擬合系數(shù)均顯著為正，模型與基準(zhǔn)回歸結(jié)果是一致的，通過(guò)了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，證明本文研究可靠。表5.8穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果(1)tedt0.008***(3.298)firmage0.245***(13.703)size-0.054***(-10.452)lev-0.003***(-15.585)cashflow0.044*(1.864)ato0.035(1.590)growth0.001***(23.086)top100.000(0.712)_cons0.675***(5.800)FirmNoYEARNoN2704括號(hào)內(nèi)為t統(tǒng)計(jì)量；*p<0.1,**p<0.05,***p<0.015.7本章小結(jié)本章對(duì)本文實(shí)證所涉及的變量進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)，之后對(duì)基準(zhǔn)模型進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率有促進(jìn)作用，然后分別對(duì)企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、企業(yè)區(qū)域、企業(yè)規(guī)模三部分進(jìn)行了異質(zhì)性分析，接著進(jìn)行了調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸，驗(yàn)證了在外部其他情況不變，經(jīng)濟(jì)政策不確定性提升，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于提升企業(yè)融資效率的水平將降低，最后采用tobit進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，證明了研究的穩(wěn)健性。6研究結(jié)論及建議6.1研究結(jié)論本文選取的2016-2022年中國(guó)A股上市“專(zhuān)精特新”企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，利用DEAP2.1軟件測(cè)算了企業(yè)的融資效率，選擇python文本分析法測(cè)算數(shù)字化轉(zhuǎn)型特征詞頻數(shù)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的變量，選用EPU指數(shù)作為經(jīng)濟(jì)政策不確定性的代理變量。采用雙向固定效應(yīng)模型，實(shí)證探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率的影響，還進(jìn)行了異質(zhì)性分析，具體結(jié)論如下：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率的提升，而經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)融資效率具有抑制作用。對(duì)企業(yè)產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)企業(yè)融資效率上，非國(guó)有企業(yè)比國(guó)有企業(yè)更顯著。對(duì)企業(yè)區(qū)域異質(zhì)性分析檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，東部企業(yè)相較于中西部企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)融資效率的提升較大。對(duì)企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，小規(guī)模企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)融資效率影響比大規(guī)模企業(yè)更顯著。6.2對(duì)策與建議本文對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，“專(zhuān)精特新”企業(yè)融資效率之間的關(guān)系做了進(jìn)一步探討以及回歸分析研究，根據(jù)上述結(jié)論提出以下幾點(diǎn)建議：6.2.1企業(yè)層面在面對(duì)原有融資效率低下和融資渠道單一等問(wèn)題時(shí)，“專(zhuān)精特新”企業(yè)需要采取創(chuàng)新的融資策略。首先，這類(lèi)企業(yè)應(yīng)培養(yǎng)創(chuàng)新融資的理念，探索更多元化的融資途徑，并提高信貸資金的使用效率。在不斷增強(qiáng)核心競(jìng)爭(zhēng)力和創(chuàng)新能力的同時(shí)，“專(zhuān)精特新”企業(yè)還需致力于提升盈利能力和持續(xù)成長(zhǎng)性。尤其對(duì)于國(guó)有“專(zhuān)精特新”企業(yè)來(lái)說(shuō)，更需要積極改變舊有思維模式，積極拓展包括但不限于互聯(lián)網(wǎng)金融、私募融資等多元化融資渠道，適應(yīng)快速發(fā)展的時(shí)代潮流。同時(shí)，這些企業(yè)也應(yīng)該把握數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)遇，與數(shù)字化平臺(tái)緊密合作，實(shí)現(xiàn)信息化轉(zhuǎn)型，從而突破傳統(tǒng)融資渠道的局限，更有效地接入金融市場(chǎng)，充分利用各類(lèi)金融服務(wù)資源，以推動(dòng)自身發(fā)展進(jìn)入新階段。企業(yè)需進(jìn)一步完善其風(fēng)險(xiǎn)管理框架，利用數(shù)字工具來(lái)構(gòu)建一個(gè)全面的預(yù)警系統(tǒng)，確保對(duì)潛在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)有即時(shí)的反應(yīng)。數(shù)字化供應(yīng)鏈管理能夠提升企業(yè)的操作效率，降低庫(kù)存成本，而客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的引入則能增強(qiáng)客戶忠誠(chéng)度并改進(jìn)銷(xiāo)售預(yù)測(cè)。通過(guò)這些策略，“專(zhuān)精特新”企業(yè)可以在不斷變化的經(jīng)濟(jì)環(huán)境中保持競(jìng)爭(zhēng)力，確?？沙掷m(xù)發(fā)展。6.2.2政府層面首先，政府應(yīng)當(dāng)積極利用數(shù)字技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，通過(guò)提供政策支持和激勵(lì)措施，鼓勵(lì)企業(yè)探索數(shù)字化的可能性。同時(shí)，確保政策制定與執(zhí)行同步進(jìn)行，為企業(yè)提供清晰的轉(zhuǎn)型指引和充分的扶持。其次，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路上，應(yīng)結(jié)合自身特點(diǎn)制定符合自身實(shí)際的轉(zhuǎn)型規(guī)劃。這一路徑應(yīng)基于企業(yè)的發(fā)展階段和具體需求，通過(guò)實(shí)踐不斷調(diào)整和優(yōu)化，使數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)需求相得益彰。第三，國(guó)家應(yīng)通過(guò)完善相關(guān)法律法規(guī)，依托《中國(guó)制造2025》計(jì)劃中對(duì)數(shù)字化的強(qiáng)調(diào)，為企業(yè)提供清晰的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指導(dǎo)和規(guī)劃，確保企業(yè)在轉(zhuǎn)型過(guò)程中穩(wěn)健前行。最后，鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加速企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)間的信息流動(dòng)。這不僅能夠增強(qiáng)金融服務(wù)的效率和質(zhì)量，還能更好地服務(wù)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)，建立更為緊密和高效的金融合作關(guān)系。通過(guò)這些措施，將促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)與資本市場(chǎng)的更好對(duì)接，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的全面發(fā)展。6.2.3金融機(jī)構(gòu)層面引入和推廣新型融資方式，如供應(yīng)鏈金融和