中国上市公司数智化报告（2012年至2023年）

一、引言

企业数智化转型受到实务界和理论界高度关注，本报告尝试构建2012年至2023年中国上市公司数智化指标，改进现有度量方法的不足，如“言行不一”、主观性强和样本缺失严重等问题。

二、企业数智化指标建构

报告构建的企业数智化指标体系包括以下步骤：

1. 多视角测算指标：从技术应用、资产投入、人力资本和文本词频等维度，分别测算企业层面和宏观层面的数智化投入程度。
2. 筛选剔除冗余指标：使用粗糙集方法剔除重复信息的冗余指标。
3. 测算产出效率：使用DEA-Malmquist效率分析方法，分行业计算企业数智化经营效率和创新效率。
4. 合成数智化指标：使用熵权法，从企业数智化投入、企业数智化赋能产出和宏观数智化投入三大层面，合成企业数智化总指标。

三、企业数智化相关发现

1. 时间趋势：企业数智化大致呈现上升趋势，过程表现出“阵痛期—发展期—整理期—加速期—消化期”的阶段性特征。

   • 阵痛期（2012-2013）：技术基础探索开发，数智投入增加，数智产出调整。
   • 发展期（2013-2016）：企业数智投入和宏观数智化投入增加，数智化产出改善。
   • 整理期（2016-2019）：数智投入消化，数智产出进入“深水区”。
   • 加速期（2019-2022）：卫生事件影响下，数智化投入扩大，业务场景和效能提升。
   • 消化期（2022-2023）：宏观数智化投入平稳，生成式人工智能推动投资方向。

2. 横向比较及分解：

   • 行业差异：电子制造、信息业和技术服务业数智化程度和投入较高；采矿业、金属冶炼和加工业等相对较低；服务业数智化产出相对较高。
   • 产业差异：第三产业>第二产业>第一产业。
   • 省份差异：东部地区（北京、上海、广东、福建）>中西部地区。
   • 股权性质差异：非国有企业数智化总指数和投入高于国有企业，产出无显著差异。
   • 规模差异：小规模和大规模企业数智化程度和产出较高，中规模企业居中。
   • 年龄差异：成立26年以上的老牌企业数智化程度最高，新成立企业数智化投入更大。
   • 板块差异：科创板>创业板>主板。

3. 数智化典型企业：

   • 年度前五强：主要分布于计算机、通信和其他电子设备制造业、软件和信息技术服务业等新兴行业。
   • 2023年度行业前五强：集中于软件、计算机和医药行业等知识密集型行业。
   • 2023年度省份前五强：多集中于软件、计算机和医药行业。
   • 各年度板块前五强：多分布于高技术集中度企业。

四、结论和建议

1. 核心观点：企业数智化转型是一个渐进、螺旋式提升的过程，应综合考虑数智化投入结果与数智化赋能产出过程。
2. 关键数据：2023年我国数字经济核心产业增加值占国民生产总值比重达10%，关键工序数字化、研发工具数字化普及率分别达62.2%和79.6%。
3. 研究结论：企业数智化水平存在行业、产业、省份、股权性质、规模、年龄和板块差异。
4. 建议：
   • 持续推进企业数智化测度研究，结合机器学习等前沿方法和新颖数据，完善企业数智化指标。
   • 企业应注重数智化的赋能产出过程，匹配软性支撑，推动数智化水平提升。