要点总结 #
企业数字化转型的重要性已被广泛认可，但其效果存在争议，主要原因是现有测度方法不统一、不准确。 本文通过机器学习和大语言模型（如ERNIE）构建了一套新的企业数字化转型指标，基于2006-2020年中国上市公司年报文本，结合人工标注和模型训练，最终生成了更准确的数字化转型指标。通过多项验证，本文的指标优于传统的词典法，能够更真实地反映企业的数字化转型情况。
本文发现，企业数字化转型显著提升了财务绩效，特别是大数据、人工智能、移动互联、云计算和物联网等技术效果显著，而区块链则无明显作用。 此外，数字化转型对财务绩效较差的企业效果更为明显，主要渠道是通过提高效率和降低成本来改善财务绩效。本文的研究为企业数字化转型提供了新的测度方法，并为未来的研究提供了方向。
关键要点 #
论文重要性 #
本文的研究为学术界提供了一种新的企业数字化转型测度方法，解决了现有研究中测度不统一、不准确的问题。 通过大语言模型的应用，本文的指标更具科学性和实用性，能够为政策制定者提供更准确的数据支持。此外，本文揭示了不同数字技术对企业财务绩效的差异化影响，为企业在数字化转型中的技术选择提供了指导。未来研究可以进一步探索数字化转型在不同行业和地区的应用效果，推动数字经济的持续发展。
深度解读 #
数字化转型测度 #
本文提出了一种基于大语言模型（如ERNIE）的新方法来测度企业数字化转型。传统方法如词典法存在关键词遗漏和误判问题，导致测度结果不准确。本文通过人工标注年报文本，训练机器学习模型，构建了一套新的数字化转型指标。该方法通过预测企业是否使用大数据、人工智能、移动互联、云计算、物联网和区块链等技术，显著提高了测度的准确性和可复制性。与现有方法相比，本文的指标在分类性能、专利数据、时间趋势、地区差异、行业差异和国际比较等方面均表现出更高的准确性。这一方法为数字化转型研究提供了新的工具，并为未来的研究奠定了坚实的实证基础。
财务绩效影响 #
本文通过实证研究发现，企业数字化转型显著提高了财务绩效，尤其是对财务绩效较差的企业效果更为明显。具体而言，大数据、人工智能、移动互联、云计算和物联网等技术对企业的ROA和ROE有显著的正向影响，而区块链技术则未表现出显著效果。数字化转型主要通过提高效率和降低成本来改善财务绩效，而收入渠道的影响未被证实。这一发现为企业在数字化转型中的技术选择提供了重要参考，尤其是对于财务绩效较差的企业，数字化转型可能成为其“弯道超车”的机会。
技术异质性 #
本文研究发现，不同数字技术对企业财务绩效的影响存在显著差异。大数据、人工智能、移动互联、云计算和物联网等技术显著提高了企业的财务绩效，而区块链技术则未表现出显著效果。这一发现表明，企业在数字化转型过程中应谨慎选择技术路径，避免盲目跟风。区块链技术虽然在信息安全性方面具有优势，但其对企业财务绩效的提升作用有限，甚至可能增加企业的成本负担。因此，企业在数字化转型中应根据自身需求选择合适的技术，避免资源浪费。
未来研究方向 #
本文的研究为未来的数字化转型研究提供了多个方向。首先，未来的研究可以进一步探讨不同数字技术的组合效应，即多种技术的协同作用是否能够带来更大的财务绩效提升。其次，可以深入研究数字化转型对企业其他方面的影响，如创新能力、市场竞争力等。此外，未来的研究还可以探索数字化转型在不同行业、不同地区的异质性影响，为政府制定差异化的政策提供依据。最后，随着大语言模型的不断发展，未来的研究可以进一步优化模型，提高测度的准确性和适用性，为数字化转型研究提供更强大的工具。
政策启示 #
本文的研究对政府和企业具有重要的政策启示。首先，政府应推动建立统一的数字化转型测度标准，为企业提供权威的转型效果分析，帮助企业克服“不愿转、不敢转”的心态。其次，政府应根据企业的实际情况制定差异化的鼓励政策，特别是对财务绩效较差的企业，应提供更多的支持和资源。此外，政府应加大对中西部地区数字基础设施的投入，避免“数字鸿沟”的扩大，促进区域经济的均衡发展。对于企业而言，应坚定推进数字化转型，尤其是通过提高效率和降低成本来提升财务绩效，增强国际竞争力。
完整论文 #
