零售企业数字化转型对企业价值提升的影响探讨_《现代商业》杂志社-Modern Business

零售企业数字化转型对企业价值提升的影响探讨

发布时间：2024-10-29 点击： 296 发布：《现代商业》杂志社编辑：马建伟

摘要：在数字经济蓬勃发展的背景下，零售企业的数字化转型成为推动行业升级和保持竞争力的关键手段。本文旨在探讨零售企业如何通过数字化转型提升企业价值。本文采用文献分析与实证研究相结合的方法，通过对462家上市零售企业的数据分析，评估了数字化转型对企业价值的具体影响。研究发现，人工智能与数字技术的应用显著提升了零售企业的价值，具体表现在提高运营效率、改善客户体验、优化供应链管理及促进业务创新等方面。同时，大股东的抑制和高管激励是影响零售企业数字化转型的重要因素。本文为零售企业制定数字化转型策略提供了理论支持和实践指导。

关键词：零售企业；数字化转型；企业价值；人工智能；运营效率；客户体验

一、引言

1.1 研究背景

随着数字经济的迅猛发展，零售行业正经历着深刻的变革。传统零售模式逐渐饱和，面临租金上涨、人力成本增加以及电商冲击等挑战。与此同时，新兴的数字技术如人工智能、大数据分析、云计算和物联网等快速发展，为零售企业提供了新的增长机遇。新冠疫情进一步加速了这一进程，线上购物需求激增，零售企业不得不迅速调整策略以应对市场变化。在此背景下，零售企业的数字化转型成为必然趋势，这不仅有助于提升运营效率和客户体验，还能优化供应链管理和促进业务创新，从而提升企业整体价值。

1.2 研究目的与意义

本文旨在探讨零售企业如何通过数字化转型提升企业价值。具体而言，通过分析数字化转型对零售企业在运营效率、客户体验、供应链管理和业务创新等方面的影响，揭示数字化技术在现代零售企业中的具体应用和效果。研究结果不仅为零售企业制定数字化转型策略提供理论依据，还为其他行业的数字化转型提供参考。最终，本研究希望推动零售企业在数字经济时代实现高质量发展，提高市场竞争力，并为政策制定者提供有价值的决策支持。

1.3 研究方法与数据来源

本文采用文献分析与实证研究相结合的方法。首先，通过系统回顾相关领域的国内外文献，构建研究的理论基础。然后，利用2011-2020年间462家上市零售企业的年度数据进行实证检验，评估数字化转型对企业价值的影响。数据来源包括公司年报、数据库（如Wind、CNINFO）以及问卷调查等。数据分析采用描述性统计、回归分析和结构方程模型等方法，以确保研究结果的准确性和可靠性。

1.4 论文结构

本文共分为七章。第一章为引言，介绍研究背景、目的与意义、研究方法与数据来源以及论文结构。第二章为文献综述，梳理国内外相关研究的现状和发展动态。第三章为理论基础与研究假设，提出研究假设并构建理论模型。第四章为研究设计，详细说明数据来源与样本选择、变量定义及其测量方法。第五章为数据分析与结果，展示描述性统计分析、相关性分析、回归分析及其他实证分析结果。第六章为讨论，对研究结果进行深入讨论，解释可能的原因和机理。第七章为结论与展望，总结研究结论，提出管理建议和未来研究方向。

二、文献综述

2.1 数字化转型的相关概念

数字化转型是指企业利用数字技术对其业务模式、运营流程、组织架构和文化进行根本性重塑，以实现绩效的显著提升。在零售行业中，数字化转型涉及电子商务、移动支付、大数据分析、人工智能、物联网等技术的综合应用。已有研究表明，数字化转型不仅仅是技术的简单应用，更是企业管理和战略层面的深刻变革。例如，Joseph et al.（2019）指出，数字化转型需要企业从上至下的整体战略部署，而不仅仅依赖于信息技术部门的努力。此外，Ward & Liao（2017）强调，企业文化的转变也是数字化转型成功的关键因素之一。

2.2 企业价值的相关理论

企业价值通常被定义为企业未来现金流的现值，是衡量企业整体绩效的重要指标。Modigliani和Miller（1958）提出的MM理论认为，在完美市场条件下，企业价值与其资本结构无关。然而，现实中的市场并不完美，许多因素如税收、交易成本、信息不对称等都会影响企业价值。Myers（1977）提出的权衡理论认为，企业需要在债务的税收优势和财务困境成本之间找到平衡点，以最大化企业价值。近年来，随着利益相关者理论的发展，企业社会责任、环境保护等因素也被纳入企业价值的考量范畴（Freeman, 1994）。

2.3 数字化转型与企业价值关系的研究现状

大量研究表明，数字化转型对企业价值有显著的提升作用。Chen et al.（2010）通过对台湾制造业企业的研究发现，实施企业资源规划（ERP）系统可以显著提高企业生产效率和盈利能力。Wadhwa et al.（2017）指出，数字化转型能够帮助企业更好地满足客户需求，提高市场份额和竞争力。特别是在零售行业，Zhu et al.（2018）发现，线上线下融合的新零售模式能够显著提升客户购物体验和企业销售业绩。

然而，也有部分研究指出，数字化转型并非总是能顺利进行。Hovata et al.（2014）提到，企业在数字化转型过程中可能会遇到技术障碍、组织惯性和员工抵制等问题。Hennig-Thurau et al.（2015）进一步指出，企业需要制定清晰的数字化战略，并加强内部沟通和协调，才能充分发挥数字化技术的效用。

2.4 文献评述

总体来看，现有文献普遍认为数字化转型对企业价值具有积极影响，但在具体实现路径和影响因素上仍存在一定分歧。大部分研究集中在特定行业或特定技术上，对零售行业的系统性研究相对较少。此外，关于数字化转型过程中人的因素、企业文化和管理策略的研究还有待进一步深入。本文将结合中国零售企业的实际情况，系统探讨数字化转型对企业价值的影响机制，为理论研究和实践操作提供新的视角和方法。

三、理论基础与研究假设

3.1 数字化转型对企业价值的直接影响

3.1.1 运营效率的提高

数字化转型通过引入先进的数字技术，显著提高了企业的运营效率。例如，通过采用企业资源规划（ERP）系统，企业可以实现对生产、库存、采购等环节的实时监控和管理，减少人为错误和资源浪费（Chen et al., 2010）。此外，自动化技术和人工智能的应用能够优化仓储和物流管理，提高库存周转率和配送速度，从而降低运营成本（Zhu et al., 2018）。在零售行业，自助结账系统和在线支付平台的应用也能显著提高交易效率，减少排队时间，提升顾客满意度。因此，本文提出以下假设：

H1a：数字化转型能够提高零售企业的运营效率，进而提升企业价值。

3.1.2 客户体验的改善

数字化转型使企业能够更好地了解和满足客户需求，从而提高客户体验。通过大数据分析，企业可以精准洞察客户的购买行为和偏好，进行个性化推荐和精准营销，提高客户满意度和忠诚度（Wadhwa et al., 2017）。此外，虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等技术的应用为客户提供了沉浸式购物体验，进一步提升了客户互动和参与度（Zhu et al., 2018）。在零售行业，线上线下融合的全渠道服务使客户能够随时随地进行购物，极大地提升了购物便利性和体验感。因此，本文提出以下假设：

H1b：数字化转型能够改善客户体验，进而提升零售企业的客户满意度和忠诚度。

3.1.3 供应链管理的优化

数字化转型对供应链管理进行了全面优化，从而提高了供应链的响应速度和协同效率。通过采用物联网（IoT）技术，企业可以实时监控货物的位置和状态，优化物流路径，减少运输时间和成本（Chung et al., 2016）。区块链技术的应用增强了供应链的透明度和可追溯性，降低了假货风险和中间环节的成本（Tapscott & Tapscott, 2016）。在零售行业，数字化供应链管理使企业能够快速响应市场需求变化，提高库存管理精度，减少缺货或积压情况的发生。因此，本文提出以下假设：

H1c：数字化转型能够优化供应链管理，进而提升零售企业的供应链效率和竞争力。

3.1.4 业务创新的促进

数字化转型推动了企业在业务模式和产品服务上的创新。通过数字技术的应用，企业能够开发新的产品和服务，满足客户不断变化的需求。例如，基于大数据分析的市场洞察可以帮助企业发现新的商业机会，推出定制化的产品和服务（Ward & Liao, 2017）。此外，数字平台和生态系统的建设使企业能够与合作伙伴进行更紧密的协作，共同创造新的商业价值（Zhu et al., 2018）。在零售行业，新零售模式的兴起正是数字化转型推动业务创新的典型例子。因此，本文提出以下假设：

H1d：数字化转型能够促进业务创新，进而提升零售企业的市场竞争力和适应能力。

3.2 数字化转型对企业价值的间接影响

3.2.1 大股东的抑制作用

尽管数字化转型具有诸多优势，但大股东在某些情况下可能会抑制企业的数字化转型努力。大股东通常更关注短期利益和财务回报，可能会对企业的长期投资和创新活动产生不利影响（Jensen & Meckling, 1976）。特别是在家族企业中，大股东的控制欲往往更强，可能会导致企业在战略决策上过于保守，不敢轻易尝试新的技术和业务模式（Villalonga & Amit, 1996）。此外，大股东的短视行为也可能导致企业在数字化转型过程中缺乏足够的资金和资源支持。因此，本文提出以下假设：

H2a：大股东的抑制作用会削弱数字化转型对零售企业价值的正面影响。

3.2.2 高管激励的促进作用

高管层的激励措施在推动企业数字化转型中起着重要作用。适当的激励机制可以激发高管的创新意识和积极性，促使他们积极推动企业的数字化转型战略（Chen et al., 2010）。例如，股权激励和长期激励计划可以使高管的利益与企业长期发展目标一致，从而增强他们在数字化转型中的投入和执行力（Jensen & Murphy, 1990）。此外，高管的专业知识和领导能力也是成功实施数字化转型的关键因素之一（Hambrick & Mason, 1984）。因此，本文提出以下假设：

H2b：高管激励能够促进数字化转型对零售企业价值的正面影响。

四、研究设计

4.1 数据来源与样本选择

本文选取了2011-2020年期间中国462家上市零售企业作为研究样本。数据主要来源于以下几个渠道：

公司年报：从上市公司公开披露的年度报告中获取企业的财务数据、运营指标以及管理层信息。
金融数据库：如Wind资讯、CNINFO等，获取企业的股票市场数据、股东结构信息等。
问卷调查：针对部分企业的高管进行问卷调查，获取有关高管激励措施和数字化转型实施情况的数据。
政府统计数据：利用国家统计局和行业协会发布的数据，补充宏观经济指标和行业趋势信息。

样本筛选标准如下：

剔除在研究期间内退市的企业；
剔除财务数据严重缺失或异常的企业；
仅保留主营业务为零售业务的企业。

4.2 变量定义及其测量方法

4.2.1 被解释变量

企业价值（托宾Q）：用来衡量企业的市场价值，计算方法为（总市值+总负债-总资产）/总资产。该指标反映了市场对企业未来盈利能力的预期。

4.2.2 解释变量

数字化转型：采用多指标综合评价法进行测量，包括企业在数字技术应用、电商平台建设、智能化管理系统等方面的投入和应用情况。具体指标有：

数字技术投资占比（DigitalInv）：企业在数字技术上的资本支出占总资本支出的比例。
线上销售额占比（E-commerceSale）：企业的线上销售额占总销售额的比例。
智能管理系统应用情况（IntelligentMgmt）：企业在使用大数据、AI等智能管理工具方面的评分（1-5分）。

大股东抑制（LargeShareholder）：第一大股东持股比例。
高管激励（ExecIncentive）：高管持股比例以及高管薪酬中变动薪酬的比例。

4.2.3 控制变量

为了更准确地评估数字化转型对企业价值的影响，本文控制了以下变量：

企业年龄（FirmAge）：企业自成立之日起至观察年份的时间长度。
企业规模（FirmSize）：企业的总资产的自然对数。
资产负债率（LevRatio）：企业的总负债除以总资产。
营业收入增长率（RevenueGrowth）：企业营业收入的年增长率。
行业固定效应（IndustryFE）：控制不同行业对企业价值的影响。
年份固定效应（YearFE）：控制宏观经济环境对企业价值的影响。

4.3 计量模型构建

为了检验假设H1至H4，本文构建了以下多元回归模型：

Tobin

其中：

$Tobin$ $^{'} Q_{�, �}$ $Tobin^{'} Q_{i, t}$ 为企业i在年份t的企业价值；
$Digital$ $_{�, �}$ $Digital_{i, t}$ 为企业i在年份t的数字化转型程度；
$LargeShareholder$ $_{�, �}$ $LargeShareholder_{i, t}$ 为企业i在年份t的第一大股东持股比例；
$ExecIncentive$ $_{�, �}$ $ExecIncentive_{i, t}$ 为企业i在年份t的高管激励水平；
$ControlVariables$ $_{�, �}$ $ControlVariables_{i, t}$ 为控制变量集合；
$�$ $_{�, �}$ $ϵ_{i, t}$ 为误差项。

通过上述模型，我们可以评估数字化转型、大股东抑制和高管激励对企业价值的影响，并进一步分析这些因素之间的交互作用。

五、数据分析与结果

5.1 描述性统计分析

在进行实证分析之前，本文首先对主要变量进行了描述性统计分析。表1展示了各变量的均值、中位数、标准差、最小值和最大值。从中可以看出，企业价值（托宾Q）的均值为1.56，表明样本企业整体上市场价值较高。数字化转型指数的均值为3.2，说明样本企业在数字技术应用方面有一定的基础，但标准差为1.4，表明不同企业间的数字化转型程度差异较大。第一大股东持股比例的均值为35%，显示出一定程度的股权集中现象。高管激励的均值为20%，反映出高管持股和薪酬激励在一定程度上被企业采用。其他控制变量如企业年龄、规模、资产负债率和营业收入增长率也显示出预期的分布特征。

5.2 相关性分析

接下来，本文进行了变量间的相关性分析，以初步了解各变量之间的关系。表2显示了数字化转型指数与企业价值（托宾Q）呈显著正相关（相关系数为0.45），这表明数字化转型可能对企业价值有积极影响。大股东持股比例与企业价值呈负相关（相关系数为-0.25），提示大股东可能存在一定的抑制作用。高管激励与企业价值呈正相关（相关系数为0.30），初步验证了高管激励可能对企业价值有促进作用。此外，控制变量如企业规模和营业收入增长率也与企业价值显示出显著的相关性。

5.3 回归结果分析

5.3.1 主回归分析

本文采用多元线性回归模型对假设进行检验。表3展示了主回归分析的结果。模型1仅包含控制变量，结果显示企业规模和营业收入增长率与企业价值显著正相关。模型2加入了数字化转型指数，结果显示数字化转型对企业价值有显著正向影响（β=0.35，p<0.01），支持了H1a。模型3进一步加入大股东持股比例和高管激励，结果显示大股东持股比例对企业价值有显著负向影响（β=-0.20，p<0.05），支持了H2a；高管激励对企业价值有显著正向影响（β=0.18，p<0.05），支持了H2b。整个模型的R方为0.28，说明模型具有较高的解释力。

5.3.2 作用机制检验

为了进一步验证大股东抑制和高管激励在数字化转型与企业价值之间的作用机制，本文采用了Sobel检验。结果显示，大股东持股比例负向调节了数字化转型对企业价值的影响（z=-2.15，p<0.05），表明大股东确实在一定程度上抑制了数字化转型的效果。相反，高管激励正向调节了数字化转型对企业价值的影响（z=1.80，p<0.05），表明高管激励能够增强数字化转型对企业价值的正面影响。这些结果进一步支持了H2a和H2b。

5.4 稳健性检验

为了确保回归结果的稳健性，本文进行了多种稳健性检验。首先，更换了不同的回归模型（如固定效应模型和随机效应模型），结果保持一致。其次，采用滞后一期的解释变量进行回归分析，以减轻内生性问题，结果依然显著。最后，使用倾向得分匹配法（PSM）和工具变量法（IV）进一步验证了核心结论的稳健性。上述稳健性检验的结果均支持本文的主要结论，即数字化转型显著提升了零售企业的价值，大股东抑制作用明显而高管激励则起到了促进作用。

六、讨论与展望

6.1 研究结论

本文通过对2011-2020年间462家上市零售企业的实证分析，深入探讨了数字化转型对企业价值的影响及其作用机制。研究发现：

数字化转型显著提升了零售企业的价值：通过多元回归分析发现，数字化转型对企业价值有显著正向影响（β=0.35，p<0.01），表明数字技术的应用能够有效提高企业的市场表现和竞争力。这一结论支持了H1a，即数字化技术的应用与零售企业运营效率的提高密切相关。
大股东抑制作用明显：大股东持股比例对企业价值有显著负向影响（β=-0.20，p<0.05），并且大股东的存在削弱了数字化转型对企业价值的正面影响。这验证了H2a，提示大股东在某些情况下可能会阻碍企业的数字化进程。
高管激励具有促进作用：高管激励对企业价值有显著正向影响（β=0.18，p<0.05），并且高管激励能够增强数字化转型对企业价值的正面影响。此结论支持了H2b，表明适当的激励机制有助于提升管理层的积极性和创新能力，从而推动企业的数字化转型战略。
其他因素的影响：企业规模和营业收入增长率等因素也对企业价值产生了显著影响。具体而言，较大规模的企业和高收入增长的企业往往具有较高的市场价值。此外，控制变量如资产负债率和企业年龄同样对模型有显著贡献。

6.2 研究局限与未来研究方向

尽管本文在理论和实证上都有一定的贡献，但仍存在一些局限性：

数据范围有限：本文仅使用了中国上市零售企业的数据，可能无法完全代表整个零售行业的情况。未来的研究可以考虑扩展到更多国家和地区，以提高结论的普适性。
内生性问题：尽管本文采用了滞后一期的解释变量和其他稳健性检验方法来减轻内生性问题，但仍然存在一些未观察到的因素可能影响结果。未来研究可以尝试使用更多的因果识别策略，如自然实验或工具变量法，进一步验证因果关系。
单一维度的指标：本文使用的数字化转型指标较为综合，未能细致区分不同类型的数字技术应用。未来研究可以开发更细化的指标体系，分别考察电商平台、大数据分析、人工智能等具体技术的应用效果。
长期效应有待观察：由于数据时间跨度的限制，本文主要集中在短期内的影响。未来研究可以进一步探讨数字化转型对企业长期绩效的影响，以及这种影响的持续性和动态变化。

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