中国制造业上市企业数字化水平影响因素研究——基于年报文本挖掘的方法

制造业是国民经济的支柱产业,在数字经济大环境下,推进制造业数字化转型是实现制造业由大到强的必由之路。本文基于文本挖掘法,对2013年至2022年423家制造业上市企业年报中数字化相关关键词进行词频统计以量化其数字化水平,进而采用TOE框架确定企业数字化水平的影响因素,并基于固定效应模型探究各个影响因素对企业数字化水平的影响,最后从企业规模、企业所属地区展开异质性分析。研究表明:企业研发投入越高、研发人员占比越大、企业规模越大、高管拥有的决策自主权越高、固定资产比率越低、财务冗余度越低、管理层的平均年龄越小、行业竞争强度越小,越有利于提高企业的数字化水平。内源融资能力、财务冗余度、行业竞争强度对大小规模企业的数字化水平影响不一致,固定资产比率对东中西三个区域的企业数字化水平都有显著的负向影响。

基于文本挖掘的我国制造业上市企业数字化水平测度研究

数字化水平作为衡量中国上市企业发展前景的主要依据,已经成为了每个上市企业所关心的问题,尤其是在制造业领域,由于生产流程与产业链的复杂性,数字化水平测度一直是制造业企业面临的重要问题。基于制造业上市公司披露的年报的文本信息,通过Python程序批量抓取年报中与“数字化水平”相关的关键词进行词频统计,据此量化企业数字化水平,并对我国制造业上市企业数字化水平进行横向与纵向对比。研究表明:整体上,中国上市企业数字化整体水平在2013年到2022年逐年提高,但是在2013~2014出现了异常的下降;从行业来看,从2013年到2022年,所有行业的数字化平均水平也在逐年提高,机械电子制造业也一直维持在较高水平;从区域来看,我国上市企业数字化水平发展极不均衡,呈现东部强,中、西部弱的特点。