25中国工业行业数据库(ChinaIndustryDatabase)
数字化转型对纺织业升级的影响研究
理论与方法丝绸ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＩＬＫ数字化转型对纺织业升级的影响研究Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｄｉｇｉｔａｌｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｎｔｈｅｔｅｘｔｉｌｅｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｕｐｇｒａｄｉｎｇ李建琴１ꎬ童文庆１ꎬ周㊀恒２(１.浙江大学经济学院ꎬ杭州３１００５８ꎻ２.悉尼大学商学院ꎬ澳大利亚悉尼２００６)摘要:纺织业是传统产业中的支柱产业ꎬ用数字技术推动中国纺织产业升级具有重要意义ꎮ本文基于２０１２ ２０２０年中国Ａ股上市公司数据ꎬ构建纺织企业升级的指标ꎬ考察数字化转型对纺织业升级的影响ꎮ实证结果表明ꎬ数字化转型主要通过推动企业流程升级和功能升级两种途径ꎬ显著促进纺织业升级ꎮ本文采用工具变量法弱化由于遗漏变量等因素导致的内生性问题ꎬ通过替换变量和滞后变量法进行稳健性检验ꎬ得到一致的检验结果ꎮ机制检验表明ꎬ数字化转型主要通过营运效应㊁市场效应和成本效应促进纺织产业升级ꎮ本文的研究结果为促进企业数字化转型㊁推动纺织业升级和通过数字化转型促进纺织业产业升级提供了政策启示ꎮ关键词:数字化转型ꎻ纺织业ꎻ产业升级ꎻ影响机制ꎻ中介效应ꎻ文本分析法中图分类号:ＴＳ１０１.１㊀㊀㊀㊀文献标志码:Ａ㊀㊀㊀㊀文章编号:１００１７００３(２０２４)０１０００１１０ＤＯＩ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.１００１￣７００３.２０２４.０１.００１收稿日期:２０２３０６０９ꎻ修回日期:２０２３１１２９基金项目:国家现代农业产业技术体系资助项目(ＣＡＲＳ￣１８)ꎻ国家自然科学基金重大项目(７２１９２８０３)作者简介:李建琴(１９６８)ꎬ女ꎬ教授ꎬ博导ꎬ主要从事产业经济学研究ꎮ㊀㊀企业数字化转型是国家经济发展㊁企业变革的必然趋势ꎬ其中ꎬ实现传统企业数字化转型对国民经济运行更具有重要意义ꎬ为深化供给侧结构性改革㊁缓解中国经济发展的供给侧矛盾提供了重要助力ꎮ纺织业是传统产业中的支柱产业ꎬ数字化转型将充分发挥作用ꎬ成为纺织行业新的增长点和未来纺织产业发展的方向ꎮ为了加快纺织业转型升级ꎬ２０２０年１０月 ２０２１年７月中国先后在湖南㊁山东㊁江苏㊁河南㊁安徽建立了纺织服装大数据中心ꎬ帮助纺织企业实现数字化转型ꎬ推动纺织产业数字化发展ꎮ数字化转型是指利用一项或者多项数字技术ꎬ如大数据㊁物联网㊁人工智能等ꎬ改进从产品㊁流程及服务等环节的工业活动ꎬ从而完成工业组织的部分或者全部转型的改造和变革重组[１]ꎮ对传统企业而言ꎬ也是实现质量㊁效率及动力革新的必然途径[２]ꎮ因此ꎬ准确认识数字化转型对纺织产业升级的影响ꎬ揭示其影响的内在机制ꎬ对于重塑高附加值纺织产业链ꎬ提高产业国际竞争力ꎬ实现纺织产业高质量发展具有重要的理论价值和现实意义ꎮ目前ꎬ国内外关于数字化转型对纺织业升级的影响研究缺乏ꎬ与之相关的研究有两类:一是数字化转型对企业经营方面的影响ꎬ二是数字化转型对产业升级的影响ꎮ企业数字化转型不仅是以人工智能㊁大数据等数字技术在企业内的简单应用ꎬ而是一个系统性㊁全方位的工程ꎬ会对企业组织结构[３]㊁管理模式[４]㊁经营范围[５]等多方面产生影响ꎮ关于企业数字化转型具体的影响效果ꎬ杨德明等[６]利用２０１３ ２０１５年上市公司数据ꎬ研究发现传统企业与互联网的融合能显著提升公司业绩ꎻ赵宸宇等[７]基于中国Ａ股制造业数据实证发现ꎬ数字化转型能够通过提高创新能力㊁优化人力资本结构㊁推动先进制造业和现代服务业融合发展ꎬ以及降低成本的机制促进企业全要素生产率提升ꎻ杜勇等[８]以Ａ股２００７ ２０１９年所有非金融上市公司为样本ꎬ研究发现数字化转型能够促进企业升级ꎬ并且具有行业溢出效应ꎮ而关于数字化转型对产业升级的影响ꎬ张虎等[９]研究发现企业数字化能够通过降低内部生产成本和外部交易成本促进产业链关联水平的提升ꎻ朱文博浩等[１０]分析了英美等发达国家数字化转型案例和策略ꎬ提出港粤澳大湾区传统产业数字化可以通过借鉴成功经验促进产业升级ꎻ祝合良等[１１]从成本节约效应㊁规模经济效应㊁精准配置效应㊁效率提升效应及创新赋能效应五个方面ꎬ揭示数字经济促进产业高质量发展的效应ꎮ基于已有研究ꎬ本文将深入探讨数字化转型对纺织产业升级的影响ꎬ在构建纺织企业数字化转型和产业升级指标的基础上ꎬ通过２０１２ ２０２０年Ａ股纺织行业上市公司的公开数据ꎬ构建回归模型展开实证检验ꎬ进一步验证作用机制ꎮ１㊀理论机制与研究假设产业升级可以分为两个层面:一是宏观层面的产业间升１Ｖｏｌ.６１㊀Ｎｏ.１Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｄｉｇｉｔａｌｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｎｔｈｅｔｅｘｔｉｌｅｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｕｐｇｒａｄｉｎｇ级ꎬ二是从微观层面的产业内升级ꎮ本文以纺织产业作为研究对象ꎬ主要研究微观层面的产业内升级ꎮＧｅｒｅｆｆｉ等[１２]首次对产业升级的概念进行界定ꎬ认为产业升级是指低附加值链向高附加值链㊁利用简单生产要素向利用高级生产要素的转化过程ꎮＧｅｒｅｆｆｉ[１３]基于产业链视角ꎬ从微观企业㊁产业层面㊁区域内及区域间四个层面来定义产业升级ꎮＨｕｍｐｈｒｅｙ等[１４]基于Ｇｅｒｅｆｆｉ的研究提出从流程升级㊁产品升级㊁功能升级及部门间升级来衡量产业升级ꎮ部门间升级属于究跨行业范畴ꎬ而本文的研究对象是纺织产业ꎬ同时出于指标可量化的考虑ꎬ本文采用流程升级和功能升级两个指标来定义纺织产业升级ꎮ流程升级是指通过先进技术的引进或者生产系统的重组来提升产业链的生产效率ꎻ功能升级是通过放弃低附加值的现有功能或者寻求高附加值的领域来重构产业链的环节ꎮ根据流程升级和功能升级的概念ꎬ结合李任斯等[１５]㊁陈丰龙等[１６]㊁阎迪[１７]㊁黄宗远等[１８]的研究与纺织业的特点ꎬ本文梳理后认为在纺织企业层面上ꎬ数字化转型主要通过营运效应㊁市场效应㊁成本效应及创新效应四个方面影响纺织业升级ꎬ其作用影响机制如图１所示ꎮ图１㊀数字化转型影响纺织产业升级机制示意Ｆｉｇ.１㊀Ｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｄｉｇｉｔａｌｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓａｆｆｅｃｔｉｎｇｔｈｅｕｐｇｒａｄｉｎｇｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆｔｈｅｔｅｘｔｉｌｅｉｎｄｕｓｔｒｙ１.１㊀营运效应与产业升级企业营运效应的提升主要体现在以下两个方面:一是在传统采购交易中ꎬ纺织企业往往需要支付较大数目的预付款给供应商ꎬ并且上下游企业之间的信任关系需要长期合作才能达成ꎬ企业在建立信任关系期间花费的成本和时间较高ꎮＯ２Ｏ等数字技术的应用加强企业的信息透明度ꎬ使企业合理运用商誉加快信任关系的建立ꎬ增加企业资金流动性ꎬ提高企业营运效率[１５]ꎮ项松林等[１９]基于中国企业数据ꎬ研究认为资金流动性较强的企业生产效率相对较高ꎮ因此ꎬ纺织企业在采购环节中利用数字技术可减少原材料购买环节的营运资金占用ꎬ提高生产效率ꎬ推动流程升级ꎮ二是在供应链中每个企业的不良运营状况会对其他企业造成负面影响ꎬ如上下游企业经营不善造成的破产会对整个供应链的运营形成不良的后果ꎮ在传统交易中ꎬ企业管理层往往需要预测和判断其他企业的经营状况ꎬ辨别上下游企业公布的信息ꎬ而信息存在伪造㊁错误的可能性ꎬ信息和人为预测的不准确性会影响企业自身效率与利润ꎮ互联网的发展一方面增加信息的可追溯性和透明程度ꎬ降低人为操作信息的不确定性和概率ꎬ另一方面提供协议双方签订智能合约的新交易模式ꎬ将违约及发生纠纷情况下的处理方式等内容写入合约ꎬ降低了企业双方的违约风险ꎬ提高了企业营运效率[２０]ꎬ进而推动企业功能升级ꎮ１.２㊀市场效应与产业升级市场效应主要体现在提升原材料市场质量和扩大消费市场规模ꎮ数字技术在蚕种生产及质量信息管理的应用ꎬ为蚕农用种提供了追溯依据和数据材料ꎬ促进蚕种质量和效益的同步提高ꎬ有效维护蚕种市场稳定发展[２１]ꎮ基于互联网技术的实时监控ꎬ实现了桑园㊁蚕房的远程监控管理ꎬ也为蚕桑病虫害智能防治创造了条件ꎬ提高了蚕茧质量ꎮ而各类智慧农业云平台ꎬ能够有效对接蚕农㊁加工企业与丝绸厂商ꎬ实现信息的及时流通ꎬ提升了丝绸原材料市场质量ꎮ对于消费市场的扩大ꎬ一方面ꎬ数字化实现了消费市场扩张ꎮ传统的交易模式受到实体商店提供商品数量与质量的限制及与消费者的地理空间距离限制ꎬ而企业数字化转型改变企业与消费者之间的传统交易模式ꎬ电子商务等新型平台的搭建改变了传统交易方式ꎬ打破实体商店的空间限制ꎬ在一定程度上降低消费者的交通成本ꎬ缓解 空间阻力 问题ꎬ进而拓宽市场辐射范围ꎬ对市场规模的增长产生积极推动作用ꎬ市场规模的增长进一步推动生产效率的提升[１６]ꎬ实现企业流程升级ꎮ另一方面ꎬ数字化实现了消费市场成长ꎮ数字技术的出现使消费者提升搜索能力ꎬ通过电子商务平台降低搜索成本ꎬ消费者买到符合自身需求产品的概率大幅增加ꎬ通过满足人均需求量促进市场规模增长ꎮ市场规模的增长为产业链价值增值提供动力[２０]ꎬ有助于推动功能升级ꎮ１.３㊀成本效应与产业升级纺织企业数字化转型主要通过降低生产成本和销售成本影响企业总成本ꎮ其中ꎬ生产成本包括了材料成本㊁人工成本和制造成本ꎮ数字技术的应用降低了纺织企业寻找原材料㊁收集与交易相关的有效信息㊁确认交易前的讨价还价等行为带来的交易成本ꎬ间接降低了原材料的成本ꎮ对人力成本而言ꎬ随着数字技术的发展ꎬ人工智能纺织机器人的应用符合不断革新的生产技术趋势ꎬ显著提高生产效率ꎬ同时为企业劳动成本的降低提供了新的可能性[１７]ꎮ此外ꎬ数字技术监测平台与管理平台的搭建ꎬ企业能够高效获取和处理海量信息ꎬ创造出新的生产方式㊁组织结构㊁治理模式和商业模式ꎬ降低了包括管理费用㊁组织费用等在内的制造成本[２２]ꎮ另一方面ꎬ企２第６１卷㊀第１期数字化转型对纺织业升级的影响研究业数字化转型降低纺织企业的销售成本ꎮ近年来ꎬ抖音带货㊁直播㊁微商等新型销售模式的兴起加快了企业与消费者之间的信息交流ꎬ加深消费者对产品的了解程度ꎬ一定程度上降低了企业的广告成本㊁客户搜索成本ꎮ与此同时ꎬ企业根据消费者偏好进行柔性化生产ꎬ实现产品与市场需求准确快速对接ꎬ提高了企业资金的周转速度ꎬ有助于节约企业营销㊁库存管理等一系列费用的开支ꎮ成本的降低弱化了纺织企业的成本约束ꎬ有利于企业提升生产效率和产品附加值ꎬ进而推进产业升级ꎮ１.４㊀创新效应与产业升级数字技术通过技术创新㊁流程再造创新㊁产品创新及商业模式创新促进传统纺织产业链的价值增长ꎮ纺织品数字印刷技术相较于传统丝网印刷具有速度快㊁印刷精准㊁修改便捷性等优点ꎬ并且企业通过技术创新提高纺织装备主机的数控与智能化水平ꎬ同时自动化辅助系统的加强进一步实现纺织装备产品智能化[１８]ꎬ从而提高生产效率ꎮ此外ꎬ在纺织行业的子行业中ꎬ化学纤维行业因流程本身相对资本密集而数字化程度较高ꎬ纺织和服装业则因劳动密集而成为数字化改造的重点ꎬ形成了纺织行业的流程再造创新ꎬ进而推动企业流程升级ꎮ从产品创新角度分析ꎬ计算机技术的应用提升了设计质量和产品性能[１８]ꎻ与物联网技术相结合的可穿戴式设备的智能纺织品通过电子元件获取消费者的生理信息ꎬ赋予产品新功能及形成其他同类产品差异化的特征[２３]ꎬ进而提高产品附加值ꎮ商业模式创新包含企业通过数字化技术拓展了渠道及实现价值链的重塑ꎮ在互联网背景下ꎬ信息具有流通快㊁数据量大的特征ꎬ这些特征进一步缓解了信息不对称的难题ꎬ从而使渠道商的套利空间缩小ꎬ市场信息公开透明化加深消费者决策的准确程度ꎬ传统渠道商的地位被削弱ꎬ与此同时企业口碑式营销的重要性凸显ꎮ长尾效应式价值链重塑的主要体现ꎬ由传统企业将产品型号和设计统一的模式转变成个性化定制服务ꎬ从而获取更多客户流量[２４]ꎬ开拓纺织企业高附加值领域ꎬ进而推动企业功能升级ꎮ综上ꎬ本文提出以下两个研究假设:假设１:企业数字化转型能够促进纺织产业升级ꎮ假设２:营运效应㊁市场效应㊁成本效应㊁创新效应是纺织企业数字化转型影响产业升级的有效途径ꎮ２㊀研究设计２.１㊀模型设定与变量选取参考肖兴志等[２５]的研究ꎬ本文构建基准回归模型ꎬ如下式所示:ｉｕｉｔ＝α０＋α１ｔｒａｎｓｉｔ＋γＸｉｔ＋δｉ＋θｔ＋εｉｔ(１)式中:ｉ代表企业ꎬｔ表示年份ꎻ被解释变量ｉｕｉｔ衡量纺织业升级水平ꎻ解释变量ｔｒａｎｓｉｔ代表数字化转型程度ꎬ利用企业数字化的特定关键词构建该指标ꎻＸｉｔ反映了其他一系列控制变量ꎻδｉ表示公司ｉ不随时间变化的个体固定效应ꎻθｔ表示控制时间固定效应ꎻεｉｔ表示误差项ꎮ其中ꎬ数字化转型对纺织业升级的影响程度取决于ｔｒａｎｓｉｔ前的系数α１ꎬ根据前文的研究假设ꎬ设定该系数为正ꎮ２.１.１㊀被解释变量:产业升级在Ｈｕｍｐｈｒｅｙ等[１４]的观点基础上ꎬ本文将纺织业升级定义为流程升级和功能升级ꎬ并量化流程升级和功能升级ꎬ从两个维度构建衡量纺织业升级的指标ꎮ１)流程升级ꎮ主要指企业生产效率的提高ꎮ在此借鉴孙薇等[２６]测算流程升级的研究方法ꎬ分别用Ｈｅａｄ等[２７]测算ＡＴＦＰ的方法和劳动生产率ＬＴＦＰ作为企业全要素生产率的近似指标ꎮ具体测算公式如下:ｉｕ＿ＡＴＦＰ＝ｌｎ(Ｙ/Ｌ)－ｓˑｌｎ(Ｋ/Ｌ)(２)式中:产出Ｙ用营业收入衡量ꎬ资本Ｋ用固定资产衡量ꎬ劳动力Ｌ用企业员工人数衡量ꎮ依据李春顶等[２８]的观点ꎬ资本要素贡献率ｓ取１/３ꎮ为减小直接赋值ｓ导致的误差ꎬ引入劳动生产率ＬＴＦＰ作为另一个指标ꎮ测算公式如下:ｉｕ＿ＬＴＦＰ＝ｌｎ(Ｙ/Ｌ)(３)式中:Ｙ和Ｌ指标衡量方式与(２)一致ꎮ２)功能升级(ｉｕ＿ｆｕｎｃ)ꎮ产业链的高附加值比例是衡量功能升级的关键ꎬ比例的高低与功能是否升级有着正向关系ꎮ产品利润空间的大小是衡量纺织产业链是否具有高附加值的核心因素ꎬ因此采用营业利润率来衡量功能升级ꎮ根据微笑曲线理论ꎬ处于价值链两端的环节即研发和营销环节的附加值较高ꎻ而武藏曲线理论则表明ꎬ随着制造业不断转型升级ꎬ组装生产的附加值也会不断提高ꎮ企业沿着微笑曲线和武藏曲线的转型升级是相辅相成的ꎬ一方面通过增强研发㊁改善营销等向微笑曲线两端发展以提高附加值ꎬ另一方面通过提升技术㊁优化管理等逐步发展到武藏曲线模式ꎬ提高组装制造的附加值ꎮ２.１.２㊀核心解释变量:数字化转型数字化转型(ｔｒａｎｓ)的直观表现是相关数字技术的应用ꎮ吴非等[２９]对企业数字化转型水平的指标研究方法ꎬ采用文本构建法统计上市公司年报中出现数字化转型相关关键词的频数ꎬ相关关键词的词频越高则企业数字化转型程度越高ꎮ在关键词的确认上ꎬ借鉴清华大学全球产业研究院出版的«２０２０年中国企业数字化转型研究报告»和北京大学董小英研究团队㊁锦囊专家联合出版的«２０１８中国数字企业白皮书»中对企业数字化技术种类的统计情况及戚聿东等[３０]对企业数字化关键词的整理ꎬ并在此基础上根据纺织行业年报中关于数字３Ｖｏｌ.６１㊀Ｎｏ.１Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｄｉｇｉｔａｌｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｎｔｈｅｔｅｘｔｉｌｅｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｕｐｇｒａｄｉｎｇ化的语言表达ꎬ提取智能㊁物联网㊁自动化㊁区块链㊁机器人㊁云计算㊁大数据㊁信息化等１３个关键词ꎮ对Ａ股上市公司年报进行文本分析ꎬ并将以上关键词与文本进行匹配ꎬ形成数字化转型指标ꎮ词频统计数据来自ＷｉｎＧｏ数据库ꎬ将所有关键词频数加总ꎬ由于数据具有 右偏性 特征ꎬ借鉴吴非等[２９]关于数字化指标的研究方法ꎬ对其频数加１并进行对数化处理ꎮ２.１.３㊀控制变量(Ｘ)为了避免遗漏重要变量产生的误差ꎬ本文参考黄满盈等[３１]㊁杜传忠等[３２]㊁于海峰等[３３]的研究ꎬ基于纺织企业自身特点及数据的可得性ꎬ尽可能控制相关变量的影响ꎮ选取的控制变量包含:１)企业规模(ｓｉｚｅ)ꎬ根据国家统计局发布的«统计上大中微企业划分办法(２０１７)»ꎬ将员工人数大于等于１０００人的划分为大型工业企业ꎬ赋值为 １ ꎬ其他赋值为 ０ ꎮ２)人力资本(ｈｕｍａｎ)ꎬ用研发人员数量占比来衡量ꎮ３)创新投入(ｒｄ)ꎬ用研发投入占营业投入的比例指标测算ꎮ４)企业负债率(ｌｅｖ)ꎬ用资产负债率来衡量ꎮ５)股权集中度(ｓｈａｒｅ)ꎬ用第一大股东的持股比例来衡量ꎮ６)董事会规模(ｂｏａｒｄ)ꎬ用董事会总人数的对数来衡量ꎮ７)流动资产周转率(ｌｉｑ)ꎬ用主营业流动净额除以平均资产流动总额来衡量ꎮ２.２㊀数据来源与描述性统计本文以中国证监会«上市公司行业分类指引２０１２»的行业代码为依据ꎬ选取分类归为纺织业㊁纺织服装㊁服饰业和化学纤维制造业的公司ꎮ考虑到企业数字化转型发展特征和数据的可得性ꎬ从Ａ股上市公司中选择２０１２ ２０２０年一直存续的纺织业上市公司ꎬ数据来自国泰安数据库(ＣＳＭＡＲ)ꎮ根据研究需要ꎬ本文对原始数据进行以下处理:筛选和处理过程中删除数据严重缺失的样本ꎻ剔除ＳＴ㊁∗ＳＴ㊁ＰＴ处理及退市的企业ꎻ部分指标不全ꎬ需要手工查找公司年报输入ꎮ最终经筛选得到６１家纺织业上市公司的有效数据ꎬ主要变量描述性统计如表１所示ꎮ纺织企业之间的营业利润率ꎬ即功能升级指标差距较大ꎬ最小值为－６６.４％ꎬ最大值为８１.８％ꎮ企业负债㊁股权集中度及人力资本三个指标的极值差距明显ꎮ表１㊀主要变量描述性统计Ｔａｂ.１㊀Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｖｅｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｏｆｍａｊｏｒｖａｒｉａｂｌｅｓ３㊀回归结果分析３.１㊀基准回归分析在进行实证分析之前ꎬ先确定面板数据合适的模型ꎮＦ检验和Ｈａｕｓｍａｎ检验结果显示ꎬ模型应该优先采用固定效应模型ꎮ组间异方差检验显示ｐ值小于０.１ꎬ因此模型引入标准误差对模型加以修正ꎮ表２为基准回归的结果ꎬ第２~３列和第４列分别呈现了数字化转型对流程升级和功能升级的影响ꎮ数字化转型的系数均显著且为正ꎬ表明数字化转型对纺织产业升级有着正向促进作用ꎬ研究假设１得到验证ꎮ但相对于其他变量而言ꎬ数字化转型对纺织产业升级的作用较小ꎬ存在较大的增长潜力ꎮ分析认为原因在于大多数的企业目前对数字技术的应用不够充分ꎬ仅将数字技术和销售活动相结合ꎬ而缺乏将数字技术应用于企业生产经营活动的广度和深度ꎬ这种现象导致的 内锁效应 限制了数字化转型对产业升级的积极影响[２５]ꎮ表２㊀基准回归结果Ｔａｂ.２㊀Ｂｅｎｃｈｍａｒｋｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ㊀㊀注:括号中的数值为ｔ值ꎬ∗㊁∗∗㊁∗∗∗分别代表在１０％㊁５％㊁１％的水平下显著ꎬ表３ 表８同ꎮ对于控制变量而言ꎬ企业规模与产业升级显著负相关ꎬ人力资本㊁董事会规模和流动资产周转率与流程升级显著正相关ꎬ创新投入与流程升级显著负相关ꎮ创新投入的系数显著为负ꎬ可能是由于创新投入的滞后效应所导致ꎮ企业规模的回归系数显著为负则表明在样本企业中ꎬ规模相对较小的企业具有更大的发展潜力ꎬ所以对产业升级的作用更为明显ꎮ３.２㊀稳健性检验３.２.１㊀工具变量法产业升级作为一个中观变量受到单个企业数字化转型４第６１卷㊀第１期数字化转型对纺织业升级的影响研究影响较小ꎬ但依然存在因遗漏变量和双向因果引起的内生性问题ꎮ为了弱化以上问题导致的结果偏误ꎬ本文采用工具变量法进行检验ꎮ参考易靖韬等[３４]的研究方法ꎬ采用按城市层面划分的数字化水平均值作为工具变量进行检验ꎮ工具变量选择的依据在于ꎬ城市层面的数字化水平对企业数字化转型有一定的影响ꎻ相反ꎬ纺织行业的产业升级无法直接影响城市的数字化水平ꎮ表３为工具变量的回归结果ꎬ在考虑数字化转型与纺织产业升级的内生性问题之后ꎬ数字化转型的系数分别在１０％和５％的水平下显著且为正ꎬ说明数字化转型可以推动纺织产业升级ꎬ本文的结论不变ꎮ表３㊀工具变量回归结果Ｔａｂ.３㊀Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｌｖａｒｉａｂｌｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ３.２.２㊀替换变量法替换解释变量ꎮ以同一年度整体纺织上市公司的数字化转型的平均水平作为参照物ꎬ利用各个企业数字化转型(ｔｒａｎｓ)数值除以当年样本内所有纺织上市公司的数字化转型均值作为替换变量(ＤＩ)ꎬ单个公司的ＤＩ大于１则表明当年这家公司的数字化转型水平处于行业较为领先的地位ꎮ替换被解释变量ꎮ借鉴孙早等[３５]的做法ꎬ用ＴＦＰ衡量产业升级ꎮＬＰ法(ｌｐａｃｆ)可以避免样本丢失和内生性问题ꎬ因此采用修正后的ＬＰ法计算出全要素生产率ꎬ用以替代衡量产业升级的指标ꎮ表４回归结果显示ꎬ在替换关键的解释变量和被解释变量后ꎬ数字化转型仍对纺织产业升级产生促进作用ꎬ与基准回归结果保持一致ꎬ本文结论不变ꎮ表４㊀替换变量回归结果Ｔａｂ.４㊀Ｒｅｐｌａｃｅｍｅｎｔｖａｒｉａｂｌｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ３.２.３㊀滞后变量法考虑企业数字化转型的滞后效应ꎮ企业数字化转型需要时间积累ꎬ具有长期性的特点ꎬ因此数字化转型对纺织产业升级可能具有一定的滞后效应ꎮ本文将所有控制变量和解释变量取一阶滞后进行稳健性检验ꎮ表５为滞后变量检验的回归结果ꎬ数字化转型(ｔｒａｎｓ)的系数均显著为正ꎬ即考虑了滞后效应后ꎬ回归结果依然稳健ꎬ本文结论不变ꎮ表５㊀滞后变量检验回归结果Ｔａｂ.５㊀Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｌａｇｇｅｄｖａｒｉａｂｌｅｔｅｓｔ４㊀数字化转型对纺织业升级的影响机制检验前文从营运效应㊁市场效应㊁成本效应㊁创新效应四个方面分析数字化转型对纺织产业升级的传导机制ꎮ为验证上述作用机制假设ꎬ本文将中介效应模型引入实证检验ꎬ借鉴温忠麟等[３６]的检验程序ꎬ构建如下模型:ｉｕｉｔ＝α０＋α１ｔｒａｎｓｉｔ＋γＸｉｔ＋δｉ＋θｔ＋εｉｔ(４)ｍｉｔ＝β０＋β１ｔｒａｎｓｉｔ＋ηＸｉｔ＋δｉ＋θｔ＋μｉｔ(５)ｉｕｉｔ＝λ０＋λ１ｔｒａｎｓｉｔ＋λ２ｍｉꎬｔ＋τＸｉｔ＋δｉ＋θｔ＋φｉｔ(６)式中:ｍｉｔ为中介变量ꎮ分别为:１)营运效率(ｐｐｅ)ꎬ用固定资产占企业总资产的比例来衡量ꎬ该比率是衡量企业流动资金和营运效率的关键指标ꎬｐｐｅ占比越小则企业营运效率越高ꎻ２)市场规模(ｉｓ)ꎬ用企业的营业收入是否增加来衡量ꎻ３)经营成本(ｃｏｓｔ)ꎬ用上市公司总经营成本率衡量ꎻ４)技术创新(ｒｄ)ꎬ参考孙薇等[２６]的研究方法ꎬ用企业当年是否有研发支出来衡量ꎬ即控制变量中ｒｄ是否为０ꎮ采用两步回归法检验中介效应ꎬ若β１和λ２其中有一项不显著ꎬ则用Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ法进行检验ꎬ具体检验方法为检验结果在９５％的置信区间内是否包含０ꎬ若不包含则中介效应成立ꎻ反之ꎬ则不存在中介效应ꎮ４.１㊀市场效应和营运效应表６为市场规模效应和营运优化效应的检验结果ꎮ第２列结果显示ꎬ数字化转型(ｔｒａｎｓ)对市场规模(ｉｓ)的回归系数在１０％水平下显著为正ꎬ表明数字化转型能够显著提升市场规模ꎻ第３~５列的结果显示ꎬ三项指标数字化转型(ｔｒａｎｓ)的系数均显著为正ꎬ市场规模(ｉｓ)的系数在全要素生产率和功能升级的指标下显著且为正ꎬ证明提升市场规模对全要素生５。
中国工业企业数据库的变量说明
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碳排放和碳足迹相关概念探析——以铝行业为典型案例
２．Ｃｈｉｎａ Ｎｏｎｆｅｒｒｏｕｓ Ｍｅｔａｌｓ Ｔｅｃｈｎｏ－Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ Ｃｏ．，Ｌｔｄ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８０，Ｃｈｉｎａ）
根 据 世 界 资 源 研 究 所 (WRI) 与 世 界 可 持 续 发 展 工 商 理事会 (WBCSD) 合作发起的《企业核算与报告标准》(the Greenhouse Gas Protocol)，企业直接排放被称作“范围
一”排放。间接排放指的是由核算企业的活动所导致的，但 由其他企业的排放源产生的排放。间接排放分“范围二”排 放和“范围三”排放，“范围二”是核算企业自用的外购电力、 蒸汽、供暖和供冷等产生的排放，“范围三”是核算企业除“范 围二”之外的所有间接排放，包括价值链上游和下游的排放。
本文要探析的“碳足迹”是指企业以产品的生产流程为 边界，核算该产品在其生命周期各阶段的温室气体排放量总 和。以铝箔产品的碳足迹为例，包含了铝土矿开采、氧化铝 生产、阳极碳块生产、电解原铝液生产、铸轧卷生产、铝板 带生产、铝箔生产以及原辅料的运输环节的温室气体排放的 累加。若铝箔制成食品包装箔成为终端产品，则该食品包装 箔的碳足迹还应包括铝箔的运输、制造、食品包装箔的使用 和寿命终止阶段温室气体排放的累加。 2.2 用途
文献标识码 ：Ａ
文章编号 ：１００２－５０６５（２０２３）２０－０１２５－３
Analysis of Carbon Emissions and Carbon Footprint Concepts——Taking the Aluminum Industry as a Typical Case
中国工业统计调查方法简介
中国工业统计调查方法简介An Overview of China’s Industrial StatisticalMethodology（国家统计局工交司王晓辉）Xiaohui WANGDepartment of Industrial and Transport StatisticsNational Bureau of Statistics, China一、工业统计调查单位Units of Industry Statistics and Inquiry工业统计调查单位分为三类：The Units of Industry Statistics and Inquiry are grouped into three categories1、独立核算法人企业（经常性的月、季、年报）Corporate industrial enterprises with independent accounting system, which provide monthly, quarterly and annual report regularly法人单位是指具备以下条件的单位：Definition:（1）依法成立，有自己的名称、组织机构和场所，能够独立承担民事责任；They are established legally, with their own names, organizations, location, and are able to take civil liability;（2）独立拥有和使用（或授权使用）资产，承担负债，有权与其他单位签订合同；They possess and use their assets independently, assume liabilities, and are entitled to sign contracts with other units;（3）会计上独立核算，能够编制资产负债表。
国民经济行业分类表 (工业部分)
国民经济行业分类表（工业部分）
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说明
在企业云平台系统中，企业初次进行基本信息录入时需要选择该企业所属工业行业类别。
为规范行业类别选择标准，提高后期企业云平台对经济形势、运行数据分析的可靠性和准确性，现将国民经济行业分类表（工业部分）印发给你们。
请各市、县（区）经信委及各相关企业在进行企业信息审核和信息录入时务必严格按照该分类标准进行，谢谢！
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国民经济行业分类表
（工业部分）
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发动机及动力装置的零件(HS 84129090)2015-2016中国(757个)出口商排名
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China Quality Importers List
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发动机及动力装置的零件（HS84129090）2015-2016
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东莞海益机械配件有限公司
Dongguan Haiyi Machinery Fittings Co Ltd
16
费斯托气动有限公司
Festo Production Co Ltd
17
广东省丝丽国际集团恒通贸易有限公司
Guangdong Province, Sili International Group Corp. Hengtong Trading Co Ltd
93
辽宁迈克集团股份有限公司
Liaoning Mec Group Co Ltd
94
南京布伦南嘉进出口有限公司
Nanjing Bulun Nanjia Import&Export Co Ltd
95
无锡汉世国际贸易有限公司
Wuxi Hanshi Int'L Corporation Ltd
96
锦昌建筑工程机械(烟台)有限公司
51
温岭市大众精密机械有限公司
52
无锡市天蓝星贸易有限公司
Wuxi S-Blue Star Import&Export Co Ltd
53
辽阳守英贸易有限公司
Liaoyang Shouying Trading Co Ltd
54
四川优机实业股份有限公司
Sichuan Y&J Industries Co Ltd
中国软件行业基准数据
中国软件行业基准数据（CSBMK-201710）发布时间：2017年11月16日发布单位：工业和信息化部电子工业标准化研究院北京软件造价评估技术创新联盟北京软件和信息服务交易所目录1 背景与目的 ________________________________________________________________ 22 数据描述 __________________________________________________________________ 2 2.1 数据来源_____________________________________________________________________ 2 2.2 数据范围及分布_______________________________________________________________ 2 2.3 数据处理流程_________________________________________________________________ 3 2.4 数据分析方法_________________________________________________________________ 32.5 质量保证措施_________________________________________________________________ 43 主要基准数据 ______________________________________________________________ 6 3.1 生产率_______________________________________________________________________ 6 3.2 质量_________________________________________________________________________ 7 3.3 工作量分布___________________________________________________________________ 8 3.4 人月费率_____________________________________________________________________ 93.5 功能点单价__________________________________________________________________ 104 基准数据分布情况 _________________________________________________________ 10 4.1 行业分布____________________________________________________________________ 10 4.2 地区分布____________________________________________________________________ 114.3 团队规模____________________________________________________________________ 115 主要基准数据变化趋势 _____________________________________________________ 12 5.1 生产率______________________________________________________________________ 12 5.2 质量________________________________________________________________________ 13 5.3 工作量分布__________________________________________________________________ 14 5.4 人月费率____________________________________________________________________ 155.5 功能点单价__________________________________________________________________ 166 国际数据比对 _____________________________________________________________ 17 6.1 生产率______________________________________________________________________ 17 6.2 缺陷密度____________________________________________________________________ 17 6.3 交付质量____________________________________________________________________ 186.4 工作量分布__________________________________________________________________ 197 基准数据的使用 ___________________________________________________________ 19中国软件行业基准数据（CSBMK-201710）1 背景与目的随着软件行业项目规模不断增长、项目复杂度不断提高，量化管理变得越来越重要。
人造革(HS 59031020)2015-2016中国(1639个)出口商排名
无锡市撒母尔进出口贸易有限公司
131
宁波舜耕国际贸易有限公司
Ningbo Shungeng Interntional Trade Co Ltd
132
温州市龙湾对外贸易有限公司
Wenzhou Longwan Foreign Foreign Trading Co Ltd
133
广东天安新材料股份有限公司
Guang Dong Silique International Group Garment Co Ltd
41
深圳中外运物流有限公司
Shenzhen Sinotrans Logistics Co Ltd
42
广州市飞盈贸易有限公司
Guangzhou Feiying Trading Co Ltd
43
苏州富艺塑胶制品有限公司
75
温州市登泰贸易有限公司
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江阴尚睿思特进出口贸易有限公司
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温州博鼎国际贸易有限公司
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上海锦好国际贸易有限公司
Shanghai J&H Industrial Co Ltd
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上海元晟国际贸易有限公司
Shanghai Yuansheng International Trading Co Ltd
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福建协弘贸易有限公司
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厦门乔森贸易有限公司
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杭州富强橡塑有限公司
Hangzhou Fu Qiang Plastics Co Ltd
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佛山市中明贸易有限公司
China Bright Trading C0,Ltd
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广州崴盛进出口贸易有限公司
Guangzhou Weisheng Import&Export Trading Co Ltd
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《EPS数据库介绍》北京福卡斯特信息技术有限公司2015年1月1.世界贸易数据库(Worl d Trade Database) (2)2. 世界能源数据库（Worl d Energy Database） (2)3. 世界宏观经济数据库（World Macro Economy Database） (2)4. 世界经济发展数据库（World Economy Development Database） (2)5. 非洲经济发展数据库（Africa Economy Development Database） (3)6. 欧亚经济发展数据库（Euro-Asia Economy Development Database） (3)7. 世界教育数据库(World Education Database) (3)8. 中国宏观经济数据库（China Macro Economy Database） (3)9中国对外经济数据库(China Foreign Economic Database) (4)10中国劳动经济数据库(China Labour Economic Database) (4)11. 中国财政税收数据库(China Finance and Taxation Database) (4)12. 中国金融数据库（China Finance Database） (5)13. 中国固定资产投资数据库（China Investment in Fixed Assets Database） (5)14. 中国上市公司数据库（China Listed Company Database） (5)15. 中国商品贸易数据库（China Commodity Trade Database） (6)16. 中国地区贸易数据库（China Regional Trad e Database） (6)17. 中国行业贸易数据库（China Industry Trad e Database） (6)18. 中国贸易指数数据库（China Trad e Index Database） (6)19. 中国商品交易市场数据库（China Commodity Exchange Market Database） (7)20. 中国农林数据库(China Agriculture and Forestry Database) (7)21. 中国三农数据库（China Rural Areas、Agriculture, and Peasantry Database） (7)22. 中国农产品成本收益数据库（China Agricultural Products Cost-benefit Database） 823. 中国工业经济数据库（China Industry Economy Database） (8)24 中国工业企业数据库(China Industry Business Performance Database) (8)25 中国工业行业数据库(China Industry Database) (8)26. 中国工业产品产量数据库（China Industry Product Output Database） (9)27. 中国第三产业数据库（China Tertiary Industry Database） (9)28. 中国科技数据库（China Science and Technol ogy Database） (9)29. 中国高技术产业数据库(China High Technol ogy Industry Database) (9)30. 中国卫生数据库(China Health Database ) (10)31. 中国交通数据库（China Transportation Database） (10)32. 中国环境数据库（China Environment Database） (10)33. 中国海洋数据库（China Marine Database） (11)34. 中国教育数据库(China Education Database) (11)35. 中国旅游数据库(China Tourism Database) (11)36. 中国能源数据库（China Energy Database） (11)37. 中国国土资源数据库（China Land and Resources Database） (12)38. 中国建筑业数据库（China Construction Industry Database） (12)39. 中国房地产数据库（China Real Estate Database） (12)40. 中国城乡建设数据库（China Urban-Rural Construction Database） (13)41. 中国区域经济数据库(China Regional Economy Database) (13)42. 中国城市数据库（China City Database） (13)43. 北京社会发展数据库（Beijing Social Development Database） (14)44. 重庆社会发展数据库(Chongqing Social Devel opment Database ) (14)45. 内蒙古社会发展数据库(Inner Mongolia Social Development Database ) (14)1.世界贸易数据库(World Trade Database)世界贸易数据库，数据来源于联合国统计司（署）、中国海关，是用于进行国际贸易分析的必不可少的数据库。
此数据库提供了国际海关组织的多种商品分类标准数据查询，包括HS1992、HS1996、HS2002、HS2007、HS2012多个子库，已经覆盖250多个国家、地区和经济体，6000多种HS2、HS4、HS6位编码商品的年度进出口数据。
主要数据指标有：进口、出口、进出口、贸易差额、贸易总额等。
数据起始于1992年，年度更新。
2. 世界能源数据库（World Energy Database）世界能源数据库，数据来源于世界能源组织、英国ＢＰ，是用于分析全球能源生产、消费状况和研究新能源必不可少的数据库。
此数据库提供了世界主要能源生产国和能源消费国的能源生产、消费、库存、价格、能源国际贸易等方面数据，并对石油、天然气、煤炭、电力以及可再生能源等的生产、消费、贸易、价格、及能源环保的数据都分别进行统计，同时可以进行分类对比分析。
主要指标涵盖：能源、石油、天然气、煤、核能、水电、一次能源、地热、太阳能、风能、乙醇燃料、生物燃料、其它可再生能源。
数据起始于1965年，年度更新。
3. 世界宏观经济数据库（Worl d Macro Economy Database）世界宏观经济数据库，数据来源于国际货币基金组织，是用于评估国家总体经济发展水平和经济状况的基础数据库。
此数据库提供了世界各国的宏观经济，人均经济指标，国际收支，货币供应，财政收支结构，政府债务状况等方面数据。
主要数据指标有：经常项目余额、政府收支余额、国内生产总值、国民储蓄总额、通胀、负债、就业人数、失业率、政府负债总额等。
数据起始于1980年，年度更新。
4. 世界经济发展数据库（Worl d Economy Development Database）世界经济发展数据库，数据来源于是世界银行，是用于对比分析世界各国经济状况的综合数据库。
此数据库提供了全球300多个国家和地区的国民经济、人口发展、国际往来、环境以及企业总体状况的基本数据。
主要指标涵盖：经济政策与债务、教育、环境、金融部门、健康、基础设施、社会保障、贫困状况、私营部门与贸易、公共部门、社会发展等。
数据起始于1960年，年度更新。
5. 非洲经济发展数据库（Africa Economy Development Database）非洲经济发展数据库，数据来源于是世界银行，是用于对比分析非洲各国经济和社会发展状况的主题数据库。
此数据库提供了非洲53个国家经济、教育、环境、财政、贸易、卫生、基础设施、劳动与社会保障等方面的统计数据。
主要指标涵盖：国际收支平衡、国民经济核算、债务、购买力平价、教育投入产出、农产品、城镇化、环境保护、能源产量、交通运输、财政状况、货币及外汇、进出口、移民与就业、卫生服务与疾病预防、收入分配、商业环境等。
数据起始于1960年，年度更新。
6. 欧亚经济发展数据库（Euro-Asia Economy Development Database）欧亚经济发展数据库，数据来源于经济合作与发展组织，是用于分析组织成员国的经济发展状况的权威数据库。
此数据库提供了成员国国家的生产、消费、需求、价格、财政、对外贸易和收支状况等领域的数据。
主要指标涵盖：教育、能源、环境、全球化、指数、劳动力、价格、生产与收益、人口与移民、公共财政、生活质量、科学与技术等。
数据起始于1970年，年度更新。
7. 世界教育数据库(World Education Database)世界教育数据库，数据来源于联合国教科文组织，是用于反映世界各国教育事业发展基本现状的主题数据库。
此数据库提供了世界各国教育体制、不同教育阶段的相关统计指标。
主要指标涵盖：教育体制、人口与经济、学生数，教职工数和在学率、国小入学率、儿童辍学率、预期受教育年限、国小学校的留级率和重读生机构百分比、普通中等教育重读生机构百分比、教职工指标、初等教育的实施、高等教育、教育经费指标、全球教育等。
数据起始于1999年，年度更新。
8. 中国宏观经济数据库（China Macro Economy Database）中国宏观经济数据库，数据来源于国家统计局，是用于研究和分析中国经济发展的状况以及人民生活水平的基础数据库。
包括宏观经济年度数据、季度数据、月度数据并分别包含综合、分地区、分行业3个子库。
主要指标涵盖：国民经济核算、人口、就业人员和职工工资、固定资产投资、能源、财政、价格指数、人民生活、城市概况、环境保护、农业、工业、建筑业、运输和邮电、国内贸易、对外经济贸易、旅游、教育和科技、文化体育和卫生等方面。
数据起始于1995年，年、季、月度更新。
9中国对外经济数据库(China Foreign Economic Database)中国对外经济数据库，数据来源于国家统计局和商务部，是用于分析中国对外经济与合作发展的必不可少的数据库。
此数据库提供了全国，31个省、自治区和直辖市以及我国同200多个国家的外资与经济合作等方面的统计数据。
主要内容包括国际收支、外商投资、对外经济合作。