目錄摘要： [19]：第一階段：GrossProfit第二階段：SA第三階段：GrossProfitSAit為中介變量，即企業(yè)i在t年的融資約束情況；Xit為控制變量，包括資產(chǎn)負(fù)債率、營業(yè)收入增長率等；μi為行業(yè)固定效應(yīng)，λ4.實(shí)證分析4.1描述性統(tǒng)計(jì)分析本文數(shù)據(jù)的時(shí)間范圍為2008年至2023年，共得到47750個(gè)觀測值，根據(jù)表4-1變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，被解釋變量—企業(yè)毛利率（GrossProfit）呈現(xiàn)以下分布特征：其平均值為0.29，表明樣本企業(yè)的整體盈利水平；標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到0.179，反映了不同企業(yè)間存在明顯的盈利能力差異；觀察值分布在-0.07至0.876的區(qū)間范圍內(nèi)，這一跨度既包含了虧損企業(yè)的極端情況，也涵蓋了高利潤率企業(yè)的表現(xiàn)。核心解釋變量中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）的最小值為0，說明部分企業(yè)為涉及數(shù)字化轉(zhuǎn)型，均值為1.402，說明僅有部分企業(yè)水平較高，大部分企業(yè)數(shù)字化程度較低?？刂谱兞康慕y(tǒng)計(jì)特征分析顯示，資產(chǎn)收益率（ROA）的分布區(qū)間為[-0.578，0.22]，均值0.035，這一結(jié)果不僅證實(shí)了樣本企業(yè)間存在明顯的盈利水平分化，同時(shí)也反映出整體經(jīng)營績效處于中等偏下水平，其中部分企業(yè)甚至出現(xiàn)較大幅度的虧損。在資本結(jié)構(gòu)方面，資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）的統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，其均值達(dá)到0.419（標(biāo)準(zhǔn)差0.209），且極差范圍[0.028，0.934]較為寬泛，這一特征充分體現(xiàn)了不同企業(yè)在財(cái)務(wù)杠桿運(yùn)用和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)策略上的顯著差異。企業(yè)年齡（FirmAge）經(jīng)過處理后最小值為1.099，最大值為3.689，說明有些企業(yè)剛成立不久，而有些企業(yè)已經(jīng)成立多年，大約有40年的跨度，說明本文選取的樣本覆蓋了從初創(chuàng)期到成熟期的企業(yè)，有利于增強(qiáng)研究結(jié)論的普遍性。表4-1描述性統(tǒng)計(jì)VarNameObsMeanSDMinMedianMaxGrossProfit477500.2900.179-0.070.2570.876DCG477501.4021.4270.001.0996.380ROA477500.0350.068-0.5780.0370.220Lev477500.4190.2090.0280.4100.934Growth477500.3651.094-0.9260.11817.107CashFlow477500.0460.071-0.2260.0460.282FirmAge477502.9130.3551.0992.9443.689Employee477507.5691.2693.4017.49311.149Top1477500.3400.1490.0760.3180.7584.2相關(guān)性分析在進(jìn)行實(shí)證分析前，對(duì)變量先進(jìn)行預(yù)檢測，其結(jié)果如表4-2所示。資產(chǎn)收益率（ROA）與資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）呈現(xiàn)出顯著負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為-0.354，高資產(chǎn)負(fù)債率的企業(yè)通常面臨較大的財(cái)務(wù)壓力從而影響其資產(chǎn)收益率，這與經(jīng)濟(jì)學(xué)邏輯相符合，除此之外，但其他控制變量間相關(guān)系數(shù)低于0.55的經(jīng)驗(yàn)閾值，可以發(fā)現(xiàn)各變量間之間相關(guān)性關(guān)系并不明顯，可以進(jìn)行下一步面板回歸分析。表4-2相關(guān)性分析GrossProfitDCGROALevGrowthCashFlowFirmAge|EmployeeTop1GrossProfit1DCG0.118***1ROA0.355***-0.046***1Lev-0.422***-0.072***-0.354***1Growth0.078***0.022***-0.002000.067***1CashFlow0.212***-0.025***0.377***-0.149***-0.104***1FirmAge-0.073***0.129***-0.114***0.161***0.024***0.012***1Employee-0.186***0.081***0.066***0.353***-0.137***0.176***0.071***1Top1-0.021***-0.130***0.161***0.033***0.010**0.101***-0.133***0.162***14.3基準(zhǔn)回歸分析本文構(gòu)建雙向固定效應(yīng)模型，結(jié)果如表4-3所示。列（1）中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)（DCG）的系數(shù)值為0.015，且在1%的顯著水平。這一結(jié)果表明，企業(yè)數(shù)字化水平每提升1個(gè)單位，其毛利率相應(yīng)提高1.5個(gè)百分點(diǎn)，初步證實(shí)了數(shù)字化建設(shè)對(duì)盈利能力的促進(jìn)作用。列（2）加入了行業(yè)和時(shí)間固定后后，DCG的系數(shù)仍保持正向顯著（p<0.05），進(jìn)一步強(qiáng)化了數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)績效的研究結(jié)論。引入了全部控制變量后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）系數(shù)為0.015和0.008，且結(jié)果依然顯著。這一結(jié)果充分支持了研究假設(shè)H1，即企業(yè)實(shí)施數(shù)字化戰(zhàn)略對(duì)其經(jīng)營業(yè)績具有持續(xù)、穩(wěn)定的正向影響?；貧w結(jié)果加入控制變量后，資產(chǎn)收益率（ROA）的系數(shù)都在0.5以上，說明資產(chǎn)收益率每提升1單位可帶動(dòng)毛利率增長至少0.5個(gè)單位，即企業(yè)內(nèi)部可能出現(xiàn)“盈利后再投資”的正向循環(huán)機(jī)制。相反的是，資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）對(duì)企業(yè)經(jīng)營業(yè)績的顯著負(fù)向效應(yīng)，這表明企業(yè)的債務(wù)成本可能會(huì)擠占經(jīng)營利潤，需要及時(shí)調(diào)整企業(yè)的負(fù)債情況，從而提升企業(yè)的經(jīng)營狀況。同時(shí)，現(xiàn)金流（CashFlow）的系數(shù)分別為0.258和0.304，且都在1%水平顯著，說明流動(dòng)性較好的企業(yè)更能維持自身的經(jīng)營狀況，減少因外界波動(dòng)產(chǎn)生的沖擊影響。同時(shí)，調(diào)整后的R2從列（1）的0.0138提升到列（4）的0.4888，說明加入控制變量后模型的解釋力顯著增強(qiáng)。表4-3基準(zhǔn)回歸結(jié)果(1)(2)(3)(4)GrossProfitGrossProfitGrossProfitGrossProfitDCG0.015***0.004**0.015***0.008***(25.885)(5.606)(28.814)(14.012)ROA0.599***0.581***(49.520)(56.037)Lev-0.237***-0.189***(-58.422)(-50.356)Growth0.015***0.007***(22.815)(12.434)CashFlow0.304***0.258***(27.768)(27.265)FirmAge-0.008***-0.033***(-4.045)(-16.440)Employee-0.016***-0.012***(-25.520)(-21.571)Top1-0.036***0.009(-7.244)(1.086)_cons0.269***0.285***0.488***0.524***(235.966)(248.352)(67.176)(75.202)行業(yè)固定效應(yīng)NOYESNOYES年份固定效應(yīng)NOYESNOYESN47750477504775047750adj.R20.01380.31380.26720.4888注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平上顯著，括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤4.4穩(wěn)健性檢驗(yàn)為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性，通過以下兩種方法進(jìn)行驗(yàn)證：首先采用替代性被解釋變量重新進(jìn)行回歸分析，其次對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選后重新估計(jì)。檢驗(yàn)結(jié)果分別呈現(xiàn)在表4-4和表4-5中，表明模型具有較好的穩(wěn)定性。4.4.1替換被解釋變量與企業(yè)毛利率（GrossProfit）相比，資產(chǎn)增長率也可以反映企業(yè)在一定時(shí)期內(nèi)的成長性和資本利用效率，排除了單一財(cái)務(wù)指標(biāo)帶來的誤差和偏見。表4-4為將被解釋變量替換為資產(chǎn)增長率（AssetGrowth）之后的回歸結(jié)果?？梢钥闯?，在僅控制行業(yè)和時(shí)間時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）的系數(shù)為0.014（在1%水平上顯著）。進(jìn)一步加入控制變量后，系數(shù)穩(wěn)定在0.010且保持顯著，支撐了研究假設(shè)的穩(wěn)健性?？刂谱兞恐匈Y產(chǎn)負(fù)債率（Lev）系數(shù)顯著為正，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相反，原因可能是高杠桿企業(yè)更傾向通過債務(wù)融資擴(kuò)大資產(chǎn)規(guī)模，提高經(jīng)營業(yè)績。此時(shí)的模型解釋力R2均低于基準(zhǔn)回歸，說明企業(yè)資產(chǎn)的增長除了內(nèi)部累積外，還會(huì)受外部環(huán)境的影響。表4-4替換被解釋變量(1)(2)AssetGrowthAssetGrowthDCG0.014***0.010***(7.953)(5.615)ROA1.550***(51.283)Lev0.190***(17.118)Growth0.054***(31.575)CashFlow-0.549***(-19.416)FirmAge-0.071***(-11.240)Employee0.002***(1.070)Top1-0.006(-0.506)_cons0.145***0.0222***(46.366)(10.250)行業(yè)固定效應(yīng)YESYES年份固定效應(yīng)YESYESN4330343303adj.R20.03860.1217注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平上顯著，括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤4.4.2縮小樣本容量表4-5為縮小了樣本容量后的回歸結(jié)果，排除外部因素的影響更準(zhǔn)確地衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)經(jīng)營業(yè)績的影響。剔除疫情年份（2020）年的樣本后，本文對(duì)剩余樣本進(jìn)行了回歸。整體來看，其系數(shù)與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相比仍然保持穩(wěn)定且顯著性也沒有發(fā)生變化，說明本文假設(shè)結(jié)論的穩(wěn)定性。從控制變量來看，其系數(shù)方向與顯著性都與基準(zhǔn)回歸基本一致。例如，營業(yè)收入增長率（Growth）的系數(shù)略微提升說明在非疫情時(shí)期，市場擴(kuò)張對(duì)盈利能力的促進(jìn)作用更大。表4-5縮減樣本容量(1)(2)(3)(4)GrossProfitGrossProfitGrossProfitGrossProfitDCG0.015***0.004**0.015***0.008***(25.295)(5.767)(27.912)(13.432)ROA0.610***0.585***(47.831)(53.625)Lev-0.234***-0.087***(-55.647)(-22.888)Growth0.015***0.007***(22.339)(8.873)CashFlow0.297***0.253***(26.246)(18.907)FirmAge-0.008***-0.033***(-3.757)(-15.606)Employee-0.016***-0.012***(-24.389)(-20.374)Top1-0.034***-0.029***(-6.596)(-6.546)_cons0.268***0.283***0.483***0.518***(228.866)(241.553)(64.262)(71.852)行業(yè)固定效應(yīng)NOYESNOYES年份固定效應(yīng)NOYESNOYESN43965439654396543965adj.R20.01430.32000.26600.4882注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平上顯著，括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤4.5異質(zhì)性分析考慮我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在顯著差異，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)的影響可能呈現(xiàn)地域異質(zhì)性。為此，本研究將樣本劃分為東部、中部和西部地區(qū)分別進(jìn)行回歸分析，具體結(jié)果詳見表4-7。得出實(shí)施數(shù)字化戰(zhàn)略對(duì)企業(yè)業(yè)績影響呈現(xiàn)出區(qū)域梯度特征，具體來說，對(duì)東部地區(qū)和西部地區(qū)的影響都為正向顯著，且顯著水平高于中部。造成這種特征的原因有以下兩點(diǎn)：第一，東部地區(qū)是中國經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的區(qū)域，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的領(lǐng)先地區(qū)，其數(shù)字技術(shù)傳播快、數(shù)字設(shè)施基礎(chǔ)建設(shè)完善、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型起步較早且技術(shù)成熟度較高，東部地區(qū)的企業(yè)通常能夠更有效地利用數(shù)字化技術(shù)提升自身運(yùn)營效率和市場競爭力，從而實(shí)現(xiàn)更高的經(jīng)營業(yè)績水平。對(duì)于西部地區(qū)來說，雖然該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較低，但近年來國家政策的支持和資源的傾斜使得西部地區(qū)的企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面取得了較大進(jìn)展，從而顯著提升了經(jīng)營業(yè)績。反觀中部地區(qū)，產(chǎn)業(yè)更依賴于傳統(tǒng)制造業(yè)和重工業(yè)，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成本較高，從而抑制了企業(yè)短期的盈利績效提升。表4-6企業(yè)地域異質(zhì)性分析(1)(2)(3)GrossProfitGrossProfitGrossProfit東部地區(qū)西部地區(qū)中部地區(qū)DCG0.008***0.0013***0.001(12.684)(8.293)(0.395)ROA0.524***0.642***0.0.832***(43.511)(24.782)(27.637)Lev-0.216***-0.163***-0.095***(-48.502)(-17.669)(-9.006)Growth0.009***0.005***0.002***(8.110)(-0.280)(4.504)CashFlow0.236***0.264***0.332***(13.892)(9.115)(11.355)FirmAge-0.043***-0.057***-0.027*(-7.149)(-3.176)(-1.829)Employee-0.010***-0.016***-0.020***(-7.619)(-2.801)(-1.614)Top10.015**-0.0250.017(2.093)(-1.491)(1.168)_cons0.518***0.497***0.582***(64.266)(27.938)(26.744)行業(yè)固定效應(yīng)YESYESYES年份固定效應(yīng)YESYESYESN3381762827624adj.R20.48110.53240.5638注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平上顯著，括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤4.6中介效應(yīng)分析這一部分主要考察考察融資約束（SA）對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)業(yè)績表現(xiàn)的中介作用，結(jié)果如4-7所示。直接效應(yīng)結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）對(duì)經(jīng)營業(yè)績（GrossProfit）的直接效應(yīng)為顯著正向影響；加入中介變量后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）與融資約束（SA）在列（2）中存在顯著負(fù)向關(guān)系（系數(shù)為負(fù)），表明數(shù)字化通過緩解融資約束促進(jìn)企業(yè)盈利提升的傳導(dǎo)路徑成立。進(jìn)一步將SA納入控制變量后，如列（3）所示，DCG對(duì)經(jīng)營業(yè)績（GrossProfit）的回歸系數(shù)仍顯著為正，驗(yàn)證了主效應(yīng)結(jié)論的穩(wěn)健性。實(shí)證結(jié)果得出實(shí)，融資約束（SA）在實(shí)施數(shù)字化升級(jí)影響企業(yè)盈利能力的傳導(dǎo)機(jī)制中扮演著重要的中介角色，支持了研究假設(shè)H2。具體來說，第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過優(yōu)化企業(yè)的運(yùn)營效率和資源配置，如利用區(qū)塊鏈技術(shù)來提高財(cái)務(wù)透明度，利用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集等提高經(jīng)營可視化，提升了企業(yè)的信用評(píng)級(jí)和融資能力，從而顯著降低了融資約束（SA）；第二融資約束的緩解有助于企業(yè)更有效地利用資金進(jìn)行研發(fā)和創(chuàng)新，從而提高盈利能力。從控制變量來看，列（2）中企業(yè)年齡（FirmAge）對(duì)SA的系數(shù)顯著為負(fù)，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以幫助企業(yè)進(jìn)行改造來突破“年齡歧視”獲得融資，其他系數(shù)的方向和顯著性與基準(zhǔn)回歸基本一致。且模型解釋力R2在引入中介變量后提升，進(jìn)一步驗(yàn)證了融資約束在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)毛利率之間的中介作用表4-6機(jī)制分析(1)(2)(3)GrossProfitSAGrossProfitDCG0.008***-0.001***0.008***(14.012)(-2.198)(-14.034)ROA0.581***-0.052***0.581***(56.037)(-5.580)(56.077)Lev-0.189***-0.001***-0.189***(-50.356)(-0.340)(-50.354)Growth0.007***0.001***0.007***(12.434)(1.903)(12.415)CashFlow0.258***0.016*0.258***(27.265)(1.889)(27.246)FirmAge-0.033***-0.687***-0.026***(-16.440)(-17.345)(-6.385)Employee-0.012***-0.008***-0.012***(-21.571)(15.941)(-21.676)Top1-0.029***0.021***-0.029***(-6.822)(5.377)(1.721)SA0.011**(-11.457)_cons0.524***-1.887***0.545***(75.202)(-299.276)(46.098)行業(yè)固定效應(yīng)YESYESYES年份固定效應(yīng)YESYESYESN477504775047750adj.R20.48880.81670.4888注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平上顯著，括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤5.結(jié)論與建議5.1研究結(jié)論?；谏鲜鰧?shí)證結(jié)果，形成以下研究發(fā)現(xiàn)：第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)提升企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績具有顯著效應(yīng)。數(shù)字化技術(shù)能夠有效提升運(yùn)營效率，通過自動(dòng)化流程減少人為操作失誤，保障企業(yè)運(yùn)營系統(tǒng)穩(wěn)定性。數(shù)字化管理系統(tǒng)可為決策者提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析支持，增強(qiáng)資源配置效率，從而驅(qū)動(dòng)經(jīng)營業(yè)績的增長。第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)經(jīng)營業(yè)績的影響在不同地區(qū)具有異質(zhì)性。東部地區(qū)依托發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)水平、完善的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和密集的技術(shù)人才儲(chǔ)備，企業(yè)能快速整合數(shù)字技術(shù)與產(chǎn)業(yè)鏈，形成規(guī)模效應(yīng)和創(chuàng)新協(xié)同，推動(dòng)業(yè)績顯著提升；中部地區(qū)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)比重較高，數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨技術(shù)適配性弱、資金投入不足及人才結(jié)構(gòu)性短缺等瓶頸，新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換滯緩，導(dǎo)致業(yè)績?cè)鲩L乏力；西部地區(qū)雖經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較弱，但受益于國家“東數(shù)西算”等政策傾斜和低基數(shù)效應(yīng)，通過承接數(shù)據(jù)中心等新型基建、發(fā)展特色產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，反而實(shí)現(xiàn)相對(duì)穩(wěn)定的邊際改善。第三，融資約束在數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高企業(yè)經(jīng)營業(yè)績中起到了中介作用。一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型依賴大量資金投入技術(shù)升級(jí)和人力培訓(xùn)，若企業(yè)面臨融資約束，其轉(zhuǎn)型進(jìn)程可能因資源短缺而受阻，難以通過數(shù)字技術(shù)優(yōu)化生產(chǎn)效率和市場響應(yīng)能力，導(dǎo)致業(yè)績提升有限；另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過改善信息透明度（如數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的財(cái)務(wù)披露）和資產(chǎn)數(shù)字化（如供應(yīng)鏈金融），能夠降低金融機(jī)構(gòu)與企業(yè)間的信息不對(duì)稱，從而緩解融資約束，形成“數(shù)字能力提升—融資成本下降—業(yè)績?cè)鲩L”的良性循環(huán)。5.2關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的建議。第一，政府在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中需構(gòu)建“政策引導(dǎo)+資源賦能+制度保障”的協(xié)同支持體系。一方面，通過頂層設(shè)計(jì)明確轉(zhuǎn)型路徑（如制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、提供稅收抵免與專項(xiàng)補(bǔ)貼），降低企業(yè)試錯(cuò)成本；同時(shí)完善數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施（如5G網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)）和公共服務(wù)體系（如中小企業(yè)云服務(wù)共享平臺(tái)），破解技術(shù)應(yīng)用門檻。另一方面，強(qiáng)化制度保障，健全數(shù)據(jù)安全法規(guī)與產(chǎn)權(quán)界定規(guī)則，既保護(hù)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)權(quán)益，又防范平臺(tái)壟斷與算法歧視，營造公平創(chuàng)新環(huán)境。第二，政策措施要因地制宜。在推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，應(yīng)結(jié)合區(qū)域發(fā)展差異精準(zhǔn)施策：東部地區(qū)立足技術(shù)、人才和資本優(yōu)勢，聚焦人工智能、區(qū)塊鏈等前沿領(lǐng)域，打造國際數(shù)字創(chuàng)新中心，并探索數(shù)據(jù)要素市場化機(jī)制；中部地區(qū)依托制造業(yè)基礎(chǔ)和交通樞紐優(yōu)勢，以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和智慧物流為抓手，推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)，培育區(qū)域性數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群；西部地區(qū)優(yōu)先完善5G、算力網(wǎng)絡(luò)等新型基礎(chǔ)設(shè)施，依托清潔能源優(yōu)勢建設(shè)國家算力樞紐，同時(shí)推廣“數(shù)字+文旅”“數(shù)字+農(nóng)業(yè)”等特色應(yīng)用，借助“東數(shù)西算”工程促進(jìn)跨區(qū)域協(xié)作。第三，多方協(xié)同緩解融資約束對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的掣肘。政策層面，政府可通過設(shè)立數(shù)字化轉(zhuǎn)型專項(xiàng)基金、擴(kuò)大稅收優(yōu)惠覆蓋范圍（如研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除）、引導(dǎo)政策性銀行定向低息貸款，降低企業(yè)初期投入壓力；金融市場需創(chuàng)新適配數(shù)字經(jīng)濟(jì)的融資工具，如基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的供應(yīng)鏈金融、知識(shí)產(chǎn)權(quán)證券化，并依托區(qū)塊鏈技術(shù)提升信用評(píng)估精準(zhǔn)度，打破“重抵押、輕數(shù)據(jù)”的傳統(tǒng)信貸慣性；企業(yè)自身應(yīng)強(qiáng)化數(shù)字能力與財(cái)務(wù)透明度，通過業(yè)財(cái)融合、數(shù)據(jù)治理提升金融機(jī)構(gòu)授信信心。

參考文獻(xiàn)劉長明.從數(shù)字化到數(shù)智化，智能技術(shù)賦能出版融合創(chuàng)新[J].出版廣角,2022,(06):33-36.金華旺,張桂新.工業(yè)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵問題及推進(jìn)路徑研究[J].信息系統(tǒng)工程,2022,(10):14-17.張舒逸,史琳,姜丹等.數(shù)智賦能制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)機(jī)理與路徑探索[J].中國管理信息化,2023,26(21):75-78.戚聿東,郝越,侯娜等.裝備制造企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的模式與路徑探索——基于山河智能的案例研究[J].經(jīng)濟(jì)管理,2022,44(11):25-45.孫小強(qiáng),高秀云,王玉梅.制造業(yè)數(shù)智化融合轉(zhuǎn)型發(fā)展的關(guān)鍵要素、機(jī)理分析及評(píng)價(jià)指標(biāo)研究[J].中國科學(xué)院院刊,2024,39(02):323-332.SurenderK,AnujG.APerspectiveonDigitalTransformationAmongIndianExportingFirms[J].FIIBBusinessReview,2024,13(1):7-17.SoellnerS,HelmR,KleeP,etal.Industrialserviceinnovation:Exploringthetransformationprocesstodigitalservitizationinindustrialgoodscompanies[J].IndustrialMarketingManagement,2024,(117):288-303.張祥建,徐晉,徐龍炳.高管精英治理模式能夠提升企業(yè)績效嗎?——基于社會(huì)連帶關(guān)系調(diào)節(jié)效應(yīng)的研究[J].經(jīng)濟(jì)研究,2015,50(03):100-114.曹廷求,孫文祥.股權(quán)結(jié)構(gòu)與資本結(jié)構(gòu)：中國上市公司實(shí)證分析[J].中國軟科學(xué),2004,(01):32-36+56.張兆國