I摘要當今世界，新一輪科技革命和產業變革加速推進，以大數據、云計算、物聯網、區塊鏈、人工智能等為代表的新一代數字技術從根本上改變了傳統經濟的生產方式和商業模式，成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量。企業數字化轉型是我國轉變發展方式、優化產業結構、轉換增長動力的重要內容，是實現質量變革、效率變革、動力變革的關鍵舉措。在此背景下，精準把握中國上市公司數字化轉型的現實情況，明確數字化轉型進度與成效，有助于提高數字化轉型的效率和效果，并為后續的數字化轉型戰略提供重要參考。全面評估中國上市公司數字化轉型現狀的核心是企業數字技術使用的識別。而現有研究對企業數字化轉型的測度仍存在著測度對象不夠統一明確與測度方法不夠科學準確的問題，難以準確反映企業數字化轉型的現實情況。這導致很多研究結論不可比較、難以復制和相互沖突。為了解決上述難題，本報告使用金星曄等（2024）的做法，利用前沿的機器學習方法和大語言模型，基于2006-2023年中國上市公司年報文本，立足全面體現各種數字技術在企業中的實際使用狀況，構造了一套新的企業數字化轉型指標。該指標具有對象明確、指標齊全、準確度高和可復制的優點。在此基礎上，本報告對中國上市公司數字化轉型現狀進行了深入首先，本報告使用金星曄等（2024）的做法，更加準確地測度了企業數字化轉型情況。已有研究常用方法有三種，包括詞頻法、客觀指標法與問卷法。這些方法或存在較大測度誤差，或者使用范圍有局限，存在主觀性和覆蓋范圍較少的偏差。本報告將數字技術具體劃分為大數據、人工智能、移動互聯、物聯網、云計算和區塊鏈六類，在人工閱讀、標注大量上市公司年報文本構建訓練集的基礎上，采用百度開發的中文大語言模型ERNIE（EnhancedRepresentationthro從句子層面判斷企業數字技術應用情況。這一方法較好地克服了文本識別不準確的問題，字技術的比例持續上升。直至2023年，上市公司中使用數字技術的企業數量上升至4722大中型企業數字化比例高于小型企業，小型企業仍然存在“不會轉”、“不愿轉”、“不敢轉”等現實問題，在數字化轉型中往往陷入自身資數字化趨勢顯著：通信、銀行、計算機等行業全面實現數字化。數字化企業比例最高的五個行業是：通信（100%）、銀行（100%）、計算機（100%）、傳媒（98%）、電子濟發達省份數字化進程領先。經濟發達省份引領數字化進程，多省份數字化企業比例超七成，全國數字化進程迅速普及。（7）國企數字化轉型加速：與非國企差距不斷縮小。政策推動作用下，國有企業加快數字化轉型步已經接近非國有企業的數字化水平。（8）初創企業積極布局：轉型比例高于老牌企業。化比例領先。上交所科創板企業與深交所創業板企業數字化比例分別為97%、95%。上交所主板企業與深交所主板企業數字化比例則分別為88%、89%。（10）政化轉型：在政府更重視的地區，企業數字化轉型比例高。政府重視程度對國有企業與非國有企業數字化比例均有推動作用，在政府重視程度高的地區，企業數字化轉型的比例更高。此外，本報告評價了2023年數字化轉型程度最高的二十家公司最后，本報告提出了推進企業數字化轉型的政策建議。第一，加強數字化轉型引導，激發數字化轉型內生動力。政府應分行業分領域遴選企業數字化轉型標桿、加強企業數字化轉型相關政策銜接，并結合當地實際出臺配套措施，針對“轉什么”、“如何轉”、“怎么轉”等問題加強分類指導和跟蹤服務。第二，制定有針對性政策，促進數字化均衡發展。政府應著重支持小型企業、制造業及房地產業、處于經濟發展水平較低地區的企業、國有企業、成立時間較久的企業、主板企業的數字化轉型，促進數字化均衡發展。第三，營造良好數字生態，優化數字化發展環境。政府應營造開放數字生態、完善數據安全保障體系，強化數據安全監管，規范數字市場行為，確保數字經濟的健康有序發展。同時，政府應加大新型基礎設施建設力度，優化中小企業數字化轉型外部環境，降低企業數字化轉型的門檻和成本，為企業數字化轉型提供有本報告的媒體引用方式：李濤、聶輝華、金星曄、左從江、方明月，2024，《中國上作者簡介李濤，中央財經大學經濟學院教授、博士生導師。中央財經大學副校長。國家級高層次人才項目入選者，“新世紀百千萬人才工程”國家級人選，國務院政府特殊津貼獲得者，教育部新世紀優秀人才支持計劃人選，北京市卓越青年科學家項目人選；中國商業史學會副會長，中國職業技術教育學會常務理事。主要研究方向為數字經濟、文化與經濟等。在《經濟研究》、《管理世界》、AmericanJournalofAgriculturalEconomics等中英文權威期聶輝華，中國人民大學經濟學院教授、中國人民大學企業與組織研究中心執行主任，先后入選教育部青年長江學者項目、國家萬人計劃哲學社會科學領軍人才項目以及北京高校卓越青年科學家項目。他近期主要關注政企關系和數字化治理，在ReviewofEconomicsandStatistics、JournalofDevelopmentEconomis、《中國社會科學》、《經濟研究》等國內外頂級刊物上發表了幾十篇學術論文。他向中央提交的多篇內參獲得了黨和國家領導人的重要金星曄，中央財經大學經濟學院副教授，中央財經大學青年龍馬學者，中國互聯網經濟研究院研究員，清華大學中國經濟思想與實踐研究院研究員，全國數字經濟教育發展聯盟秘書長。他近期主要關注數字化轉型、企業ESG發展主持北京市社會科學基金項目，擔任國家社科基金重大項目子課題負責人。獲北京市第十經濟等。研究成果發表于《經濟研究》等期刊。獲上海市優秀畢業生、北京市優秀畢業生方明月，中國農業大學經濟管理學院副教授、博士生導師，擔任國家自然科學基金項目通訊評審專家、教育部學位中心論文評審專家、中國數量經濟學會理事，兼任中國人民大學企業與組織研究中心研究員、中央財經大學中國互聯網經濟研究院特聘研究員。主要研究方向為公司金融、綠色金融、數字經濟，在《經濟研究》、《管理世界》、《世界經濟》、ReviewofDevelopmentEconomics等國內外重要學術刊物上發表了三十余篇論文。 1 1 6 6 7（三）服務行業數字化趨勢顯著：通信、銀行、計算機 8 9 10 10 13（九）高成長性與創新性驅動：科創板與創業 13（十）當地政府重視度與數字化轉型：政府重 14 16 17 18 19 20 21 21 211一、數字化轉型背景在大數據、人工智能、區塊鏈等數字技術加速創新，日益融入經濟社會發展各領域背景下，數字技術賦能實體經濟創新發展，成為實現經濟高質量發展的重要著力點。黨的十八大以來，黨中央高度重視發展數字經濟，將其上升為國家戰略。習近平總書記在十九屆中央政治局第三十四次集體學習時亦強調：“發展數字經濟意義重大，是把握新一輪科技革命和產業變革新機遇的戰略選擇。”經過數年發展，數字經濟成為中國國民經濟的重要組成部分。中國信通院發布的《中國數字經濟發展研究報告（2023）》指出：2022年中國39.9%。與傳統經濟相比，數字經濟借助大數據、區塊鏈等數字技術，不斷釋放數據要素價值，引發了生活生產方式與治理方式的全方位變革，從根本上改變了當下經濟發展方式在數字經濟快速發展的背景下，數字化轉型已成為我國應對國內外環境重大變化復雜局面，搶占未來競爭制高點的戰略選擇。而企業作為國民經濟和社會發展主力軍，是數字化轉型的重要主體。我國政府高度重視企業數字化轉型的發展，從《“十四五”數字經濟發展規劃》到《中小企業數字化賦能專項行動方案》，一系列政策文件相繼出臺，為上市“加快傳統產業和中小企業數字化轉型，著力提升高端化、智能化、綠色化水平。”企業數字化轉型是我國轉變發展方式、優化產業結構、轉換增長動力的重要內容，是實現質量變革、效率變革、動力變革的關鍵舉措。所謂數字化轉型，是企業借助數字技術變革其生產方式、經營模式與管理方式，重構商業模式的過程。通過數字化轉型升級生產方式、管理模式和組織形式、提高企業生產效率，亦是企業打造核心競爭力、實現高質量發展的必然選擇。然而，企業數字化轉型是涉及生產經營模式的全方位系統性變革，需投入大量人力物力資源，是涉及未來發展方向的重大戰略抉擇，可能存在著“不會轉”、“不愿轉”、“不敢轉”等現實問題。在此背景下，多角度分析中國上市公司數字化轉型現狀，全面把握中國數字化轉型發展進程，有助于科學高效推進上市公司全面數字化轉型，并為后續企業數字化發展推進戰略提供支撐。精準識別企業數字技術使用情況是全面評估中國上市公司數字化轉型現狀的關鍵。而現有研究在企業數字化轉型的測度上尚未達成共識，且均存在著測度對象不夠統一明確與測度方法不夠科學準確的問題。這導致很多研究結論不可比較、難以復制和相互沖突。在充分揚棄現有研究利弊的基礎上，本報告使用金星曄等（2024）的做法，利用前沿的機器學習方法和大語言模型，基于2006-2023年中國上市公司年報文本，立足全面體現各種數字技術在企業中的實際使用狀況，構造了一套新的數字化轉型指標。該指標具有對象明確、指標齊全、準確度高和可復制的優點。在此基礎上，二、數字化轉型識別策略由于數字化轉型涉及企業組織結構、內部管理、業務流程等方方面面的變革，難以在財務指標中完整顯示，但上市公司有強烈的意愿在年報中披露，以獲得資本市場的青睞，因此文獻中通常使用基于年報的文本分析法來衡量數字化轉型水平（方明月等，2022）。借鑒已有文獻的做法，本報告同樣采用上市公司年報作為企業數字化轉型指標的文本基礎。2本報告通過爬蟲和手動整理收集了上市公司年報，來源包括Wind、巨上市公司年報進行分析。在年報中，“管理層討論與分析”（MD&A）分析了企業在報告期內的經營情況、描述未來的發展戰略并披露公司所面臨的風險狀況。因此，已有文獻幾乎都選擇這個部分作為分析文本（例如，袁淳等，2021；趙宸宇等，2021）。還有部分公司選擇在“目錄、釋義及重大風險提示”中披露公司可能面臨的風險，其中也可能包含企業數字化轉型相關信息。因此本報告選擇“管理層討論與分析”和“目錄、釋義及重大風本報告先將全部文本按照句號和分號分割，得到待預測句庫。由于年報中大多數句子與數字化轉型無關，如果完全隨機抽取句子進行閱讀，得到的大多數標簽都將與數字技術無關，為了提高人工閱讀的效率并防止上下文對人工閱讀產生干擾，需要使用關鍵詞抽取具有不同代表性的年報句子，并與隨機抽取的句子一起構成待標記句庫（金星曄等，在定義數字技術時，我們首先考慮政策口徑。國家統計局在《數字經濟及其核心產業統計分類（2021）》中提到，產業數字化代表性技術為物聯網、人工智能、大數據、云計算、移動互聯等數字技術。國務院和工信部等部門多次出臺政策文件，提出了促進大數據、人工智能、云計算、物聯網、移動互聯和區塊鏈等數字技術發展的指導意見。其次是企業移動互聯、云計算、大數據、人工智能、物聯網、區塊鏈等數字技術不斷突破和融合發展，推動了數字經濟快速發展（Maetal.，2021）。綜合以上定義，本報告將數字技術分為六種類型：大數據、人工智能、移動互聯、云計算、物聯網和區塊鏈（金星曄等，2024）。表①通過構建關鍵詞詞典縮小隨機閱讀的范圍，這種做法在類似研究中也經常使用。例如，Chenetal.（2019）使用有監督的機器學習方法對金融科技相關專利文本進行分類。在人工閱讀之前，他們基于自行構造的金融詞典，在原文本庫的基礎3在定義了六類數字技術后，本報告基于政策文本、研究報告和已有文獻，并結合人工含10個及以上不同關鍵詞的年報文本①,并取出其中含有關鍵詞的句子。同時，為了提高模型對不含關鍵詞句子的預測能力，我們又隨機抽取了年報中的其他句子。由于上市公司總數逐年增加，如果直接在上述兩部分句子中進行隨機標注，將導致大部分被標注的句子靠近當前年份（金星曄等，2024）。為了解決年份分布不均勻的問題，在這兩部分句子的基礎上，我們按照年份分組，在每個年份中取出相同數量的句子，再從這部分均勻分布的句子中進行不放回的隨機抽取，得到本研究的待標記句庫、鍵值數據庫、批量計算、時序數據庫、數據脫敏、數據挖掘、數據資源、圖數據庫、文檔數據庫、AI、人的智能、人類能力、人類智能、機器學習理、人機交互、計算機視覺、生物特征識別、虛擬現實督學習、強化學習、深度神經網絡、深度學習、遷徙學經網絡、量子計算、認知計算、機器智能、增強智能、機機器人等）、計算機視覺、計算成像學、圖像理解、三碼、情感交互、體感交互、腦機交互、自然語言生成、義理解、問答系統、支持向量機、決策樹、深度置信、環神經、粒子群優化、多目標演化、身份識別、CIMS、人證核移動上網設備、LBS、移動支付、移動導航、移支付寶、移動辦公、移動即時通信、APP、手機音機訂單、滴滴打車、移動電子政務、公眾號、微店、手機布式并行編程模式、分布式存儲、分布式云、分級存有云、混合云、基礎設施即服務（IaaS）、作系統、云儲存、云存儲、云端、云端化、云端數據管理、云數據加密、云數據中心、云搜索、云物描器、條碼、條形碼、紅外掃描、識讀器、微機電系統識、磁卡識別、PML、射頻標簽、GPS、全M2M、NB-IoT、車聯網、可穿戴設備、在線監測、定位追溯、遠程控制、無線pos待預測句庫中找含有關鍵詞的句子是因為，直接抽取句子會導致句子的來源難以確定。而先抽取年報再取句子不僅可4機、遠程監控、物聯網、工業物聯網、嵌入式系統、邊緣計構、去中心化、信息不可篡改、共識機制、對等式網絡鏈式數據、梅克爾樹、工作量證明、數字貨幣、許人工標注的思路是，先判斷企業使用了哪種/哪幾種數字技術，進而判斷企業是否進行了數字化轉型。人工標注的目的是形成訓練集、測試集和驗證集，為后面的機器學習打下我們將24位研究人員分為12組，每組兩人定期輪在正式打標簽之前，我們多次講解打標簽任務的詳情，并對容易混淆的標簽進行了重點講解和示范。明晰標準后，我們進行了充分的打標簽訓練，并對標注過程中發現的難點和疑點定期商討。正式標注時，待標記句庫中的每個句子都會被兩位研究成員標記。如果雙方標注結果一致，則句子標簽被記錄；對存在分歧的句子，經過全部成員討論后確定其標簽；對難以確定標簽的句子，不納入訓練集。最后，所有待標記句庫中的句子被分類至八個標度量數字化轉型的關鍵步驟是訓練機器學習模型，讓人工智能技術替代人工來判別文本中包括數字技術關鍵詞是否意味著真正進行了數字化轉型，從而避免第二類統計錯誤（納偽）。參考金星曄等（2024）的研究，我們使用百度開源的、內嵌了ERNIE的PaddleHub框架來開展模型訓練，用其內置的tokenizer函數快證集。同時，為了比較不同模型之間的分類性能，我們也訓練了SVM（支持向量機）和機器學習的主要目的是識別文本是否以及體現了哪種數字技術。對于這種分類模型，通常用精確度（Precision）、召回率（Recall）和正確率（Accuracy）來度量模型的性能（金星曄等，2024）。考慮到訓練集各類型標簽數量分布不均，通常使用標上都是最佳，這也是本報告最終選擇使用ERNIE模型的原因。NeuralNetworks①非新型數字技術指傳統的數字技術或者數字技術的泛稱。例如，互聯網、寬帶、通信技術、網購、平臺經濟、數字化、數字②Precision度量全部被預測為Positive類（“是”）的句子中，真的是PosiPositive類句子找出來的能力；Accuracy是度量模型的分類在多大程度上是正確的能力，包括了Positive類和Negative類），（Precision+Recall）=0.75判斷企業是否使用了數字技術以及使用了何種數字技術。我們分別構造了兩類指標1）企業數字化轉型啞變量，即公司在當年只要使用了大數據、人工智能、移動互聯、云計算、區塊鏈和物聯網中的任意某種技術，則指標賦值為1，反之為0。（2）企業數字化轉型程度指標，分別從公司使用數字技術的相關句子數量與其占當年年報全部句子數量的比例兩基于此方法所構造的數字化轉型指標在最大程度上克服了文本識別不準確的問題，與企業數字技術使用現實高度吻合，具有對象明確、指標齊全、準確度高和可復制的優點，有效克服了現有研究在測度數字化轉型方面所存在的問題（金星曄等，2現有文獻在測度企業數字化轉型程度時，通常使用了三種方法。第一種方法是客觀數據法，這包括計算本企業與數字技術相關的軟件投資或硬件投資占總資產的比例（Mülleretal.，2018；劉飛和田高良，2019；祁懷錦等，2020），基于調查數據度量企業內機器人的使用（Acemoglu&Restrepo，2020）或者分析預測工具的使用（Brynjolfssonetal.，2021），基于行業計算機軟硬件投資額度量行業的信息技術密度（ITIntensity）（Chunetal.，2008）。然而，此方法有兩個缺點。第一，范圍太窄，只適合度量某一種具體的數字技術的非人力成本投入。例如，某個企業招聘了從事數字化轉型的工程師，但是支付給工程師的工資成本并不能體現為數字化硬件或軟件的投入，此時就會被漏記。第二，度量比較粗糙。例如，籠統地統計數字技術硬件或軟件的做法，無法區分不同類型數字技術的應第二種方法是問卷法，即使用問卷調查獲取相關數據，通過企業對數字技術使用相關題項的回答來測度其數字技術使用水平。該方法則存在調查成本高、數據量受限、不可復制以及主觀偏誤等問題，且受抽樣方法影響，準確度有待第三種方法，也是最主流的方法——詞典法，即先構建一個包含各種數字技術的關鍵詞詞典，然后根據這些關鍵詞在上市公司年報中“管理層討論與分析”部分出現的次數或比例，構建企業數字化轉型指標。一個上市公司年報中提及數字技術的次數或者比例越高，表示企業的數字化轉型程度越高。很多研究企業數字化轉型的文獻直接使用了CSMAR數據庫自帶的數字技術詞頻統計表（例如，黃逵友等，2023；耀友福和周蘭，2023），作為企業數字化轉型程度的指標。CSMAR詞典總共包含了62個數字技術關鍵詞，例如“機器學以CSMAR為代表的詞典法存在的第一個問題是，詞典構建屬于數字技術但是未被納入詞典的關鍵詞。在統計學上，這屬于第一類錯誤，即“棄真”。二是聚焦在出行、醫療、教育等用戶自然生活需求的場景構建，通過“云+API（應用程序編程接口”的方式輸出金融服務能力，提高客戶粘度與產品滲透率）①利用光學字符識別技術（OCR賦能證件識別，識別成功率達98%以研發完成通過較小代價提升方言與小語種識別可用性的技術路徑，方言小語種識別等關鍵詞也能夠表示企業使用了人工智能技術6圖像識別能夠表示企業使用之所以會出現關鍵詞遺漏，是因為這些關鍵詞都是研究者根據部分文獻人為選定的詞語，而每個人選擇的標準又很難統一。在實踐中，各種數字技術層出不窮，新的名詞不斷涌現，因此用詞典法來測度數字化轉型必然存在“掛一漏萬”和更新遲滯的問題。事實上，人為選擇關鍵詞導致的附帶問題是，由于每個研究者的主觀標準不同，選擇范圍不同，這導致不同文獻使用的關鍵詞差異很大，從而基于不同詞典構造的數字化轉型指標缺乏可比性。以公開了關鍵詞詞典的幾篇代表性文章為例。吳非等（2021明月等（2022）包含了112個關鍵詞。從詞典范圍來看，方明月等（2022）包含的關鍵詞最多，CSMAR最少，這導致這些詞典之間的重合度不高。例如，CSMAR詞典與吳非等個的比例（即重合度）為63%。不過，吳非等（2021）和李云鶴等（2022）的關鍵詞又不第二個問題是，詞典法存在表意不真實的問題，即錯誤地將一些并不表示企業數字化轉型實踐的內容包括在內，這屬于統計學上的第二類錯誤，即“納偽”。仍以CSMAR為例。在一些上市公司的年報中，即便某個句子中包含了數字技術關鍵詞，根據句意也不能判斷該企業進行了數字化轉型。具體來說，這包括三種情況：第一，句子采用了否定表述；第二，公司可能表示將在未來進行數字化而不是現在；第三，企業可能描述的是行業的發展背景而不是自身行動。這些情況都會導致詞典法出現誤判。表5提供了這三種情況的一些為了避免項目存在的不確定性與技術研發風險，公司暫器人研發中心項目推進節奏放緩，因此尚未未來公司將利用物聯網行業高速發展的有利環境，努力擴大業務規2021年，公司將穩步拓展大屏與專業顯示器業務，進一步豐富產品品樁、大數據中心、人工智能、工業互聯網七大描述的是宏觀發展情況，而三、企業數字化轉型現狀企業數字技術的采納與應用比例呈現出穩步上升的趨勢。依據上文所述企業數字化轉型識別策略，圖1描繪了利用上市公司數據所做的分年份數字化企業統計圖。新一輪工業革命背景下，我國政府高度重視數字化轉型發展，圍繞加快新型基礎設施建設、推動行業數字化轉型、促進融通發展等方面作出重要部署，數字化進程不斷加快。總體而言，從2006年開始，上市公司中使用數字技術的企業數量與使用數字技術的比例持續上升。至72023年，上市公司中使用數字技術的企業數量隨著新冠肺炎疫情的全球蔓延與持續影響，數字化傳統企業加速數字化轉型，以應對疫情帶來的經營壓力和市場變化。另一方面，新興數字化企業也借助疫情帶來的機遇，迅速發展壯大。在2020-2021年期間，受新冠肺炎疫情的5000450040003500300025002000500090%80%70%60%50%40%30%20%10%0%當年上市公司中使用數字技術的企業數量——使用數字技術的比例（右）在企業數字化進程中，小型企業數字化轉型步伐更慢。大中型企業數字化比例明顯高于小型企業，凸顯了規模優勢在推動數字技術應用上的重要作用。根據國家統計局印發的《統計上大中小微型企業劃分辦法（2017）》對大中小微型企業的劃分方法，我們把數據庫中的企業劃分為大型企業、中型企業、小型企業三類。這三類企業中數字化企業數量和比例情況如圖2所示。大型企業中數字化企業數量和比例最高，其次是中型企業，最后是比例為52%。企業數字化轉型是涉及生產經營模式的全方位系統性變革，需投入大量人力物力資源。可以看出，大中型企業是數字化轉型的主力軍。小型企業仍然存在“不會轉”、“不愿轉”、“不敢轉”等現實問題，在數字化轉型中往往陷入自身資源與能力不足的困境。8200000服務行業邁向全面數字化新時代，通信、銀行及計算機等行業作為先鋒，已率先實現全面數字化轉型。依據申萬行業分類標準對數據造業、房地產業的數字化比例較低。數字化企業比例最高的五個行業是：通信（100%）、銀行（100%）、計算機（100%）、傳媒（98%）、電子（97%）。數字化企業比例最低的五個行業是：石油石化（81%）、有色金屬（81%）、基礎化工（80%）、煤炭（72%）、9新冠肺炎疫情背景下，數字化轉型成為商貿零售業發展的新出路。受新冠肺炎疫情的影響，商貿零售類企業的數字化比例在2020-2021年期間大幅提升，從82%上升至90%（見圖3）。新冠肺炎疫情改變了消費者的購物習慣和行為模式。商貿零售類企業作為距離消費者比較近的行業，受到較大的疫情沖擊，但同時也促使了它們加速數字化轉型的進程。為了保持業務運營和滿足消費者需求，在疫情期間保持競爭力，其不得不加快數字化轉型95%90%85%80%75%70%65%60%55%50%——商貿零售行業內數字化的比例新能源車的強勢崛起重塑了汽車行業的競爭格局，成為推動汽車產業全面擁抱數字時業數字化比例大幅提高。隨著全球對環保和可持續發展的重視，消費者對新能源車的接受度越來越高，市場需求不斷增長。這一趨勢凸顯了車企部署新能源戰略的重要性與必要性，進，新能源交通產業正邁入加速發展的新階段。為適應這一變化趨勢，車企加速布局新能源領域，加快新能源車的研發和生產，而數字化技術在此過程中扮演著重要角色，進而推動車企在技術創新、產品升級和市場拓展等方面的全面數字化轉型。9,000,0008,000,0007,000,0006,000,0005,000,0004,000,0003,000,0002,000,0001,000,000080%60%40%20%0%新能源車年零售量（乘聯會數據）——汽車相關行業數字化比例（右）經濟發達省份引領數字化進程，多省份數字化企業比例超七成，全國數字化進程迅速普及。除中國港澳臺地區外，中國其他各省份數字化企業數量如圖5所示。從圖中可以看出，經濟發達的省份，例如廣東、浙江、江蘇、北京、上海，數字化企業數量最多；經濟發展水平較低的省份，例如青海、寧夏、西藏、內蒙古、海南，數字化企業數量較少。由于不同地區上市企業總量存在差異，中國各省份數字化企業比例與數字化企業數量的分布存在部分差異。如圖6所示，2021年-2023年數字化企業比例最高的五個地區是北京（94%）、廣東（93%）、上海（93%）、陜西（91%）、浙江（91%）。2021年-2023年數字化比例最低的五個地區是青海（56%）、西藏（69%）、內蒙古（74%）、海南（76%）、甘肅（78%）。可以看出，除青海與西藏外，其余省份數字化企業比例均超過2021-2023數字化企業總量1234205216227238249252627282930312021-2023數字化企業比例數字化企業比例123456789不同所有制企業數字化進程存在差異，非國有企業數字化進程顯著領先于國按照企業的所有制類型，我們將數據庫中的企業劃分為國有企業與非國有企業兩大類。國年期間國有企業的數字化企業總量與比例較低，非國有企業的數字化企業總量與比例遠高于國有企業。2006-2023年，非國有企業2500020000150001000050000非國有企業國有企業2006~2023年數字化企業總量數字化企業比例（右）80%70%60%50%40%30%20%0%轉型工作的通知》，就推動國有企業數字化轉型做出全面部署。國有企業的數字化轉型的——非國有企業數字化比例——國有企業數字化比例企業年齡與數字化比例之間呈現負相關關系。本報告將所有樣本企業按照年齡分為三化比例要高于成立時間較久的企業。初創企業更樂于擁抱數字化轉型的趨勢，并積極布局300095%94%250093%200092%91%150090%89%88%50087%86%085%1~1516~2526~數字化企業數量數字化企業比例（右）相較于主板上市企業，科創板與創業板企業的數字化進程顯著領先。根據企業的上市板塊，我們將數據庫中的企業劃分為上交所科創板企業、深交所創業板企業、上交所主板科創板和創業板企業的數字化比例要高于主板的企業。上交所科創板企業與深交所創業板企業數字化比例分別為97%、95%，即絕大部分企業均進行了數字化轉型。上交所主板企業與深交所主板企業數字化比例則分別為88%、89%。科創板和創業板的企業普遍具有更高的成長性和創新性，它們更愿意嘗試新技術、新模式來推動業務發展。科創板主要聚焦于新一代信息技術、生物醫藥、高端裝備制造等科技前沿領域。這些行業高度依賴于信息技術的支持，具有更高的數字化需求。創業板同樣以創新創業型企業為主，其中不乏在數字技術領域具有競爭優勢的企業。這些企業往往更注重通過數字化轉型來提升業務效率和98%上交所科創板深交所主板上交所主板深交所創業板96%94%92%90%88%86%84%82%上交所科創板深交所主板上交所主板深交所創業板政策環境在企業數字化轉型中起到重要推動作用，政府重視程度高的地區數字化進程市政府對數字技術的重視程度，這個指標用地級市政府工作報告中包含大數據、人工智能、移動互聯、云計算、區塊鏈和物聯網這六類詞語的句子數量來度量。與數字技術相關的句子數量越多，認為地級市政府越重視數字技術發展。我們將樣本內所涉及的地級市分為重視程度較高、較低兩類。若地級市對數字技術的重視程度大于當年所有地級市的平均水平，則該地級市較為重視數字技術發展，視為政府重視程度較高。反之，則視為該地級市重視程度較低。從圖中可以看出，當地政府對于數字技術的重視能夠促進企業數字化轉型。在90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%——所在地級市重視程度較低-比例——所在地級市重視程度較高-比例政府重視程度高對國有企業與非國有企業數字化均有推動作用。地方政府對數字技術的重視將從政策、基礎設施、國有企業示范、公平競爭環境、人才培養和引進、市場需求以及產業鏈協同等多個方面推動當地企業的數字化轉型，不僅限于國有企業，也包括非國有企業。分地級市重視程度的國有企業數字化統計情況與非國有企業數字化統計情況如圖化，還會促進非國有企業的數字化。在政府重視程度較高的地區中，國有企業與非國有企90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%所在地級市重視程度較低-國有企業所在地級市重視程度較高-國有企業90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%——所在地級市重視程度較低-非國有企業所在地級市重視程度較高-非國有企業與數字技術密切相關。按數字化轉型程度排序的企業統計情況如表7所示。企業數型程度指標使用企業年報中包含大數據、人工智能、移動互聯、云計算、區塊鏈和物聯網這六類數字技術的句子的數量來度量。企業年報中與數字技術相關的句子數量越多，則企業數字化轉型程度越高。2023年，數字化轉型程度最高的二十家公司為：科大訊飛、云從科技、縱橫股份、大華股份、東方國信、海康威視、螢石網絡、南威軟件、云天勵飛、賽為智能、千方科技、東軟集團、達實智能、格靈深瞳、萬集科技、潤建股份、新開普、虹軟科技、瑞芯微、優刻得。其所屬行業為計算機、國防軍工、通信、電子，主營業務均與排名公司代碼企業名稱所屬行業排名公司代碼企業名稱所屬行業1002230科大訊飛計算機26300418昆侖萬維傳媒2688327云從科技計算機27002362漢王科技計算機3688070縱橫股份國防軍工28300279和晶科技4002236大華股份計算機29688227品高股份計算機5300166東方國信計算機30002766索菱股份汽車6002415海康威視計算機31300608思特奇計算機7688475螢石網絡計算機32688592司南導航通信8603636南威軟件計算機33002467二六三通信9688343云天勵飛計算機34603171稅友股份計算機300044賽為智能計算機35300479神思電子計算機002373千方科技計算機36000938紫光股份計算機600718東軟集團計算機37003005競業達計算機002421達實智能計算機38600797浙大網新計算機688207格靈深瞳計算機39688528秦川物聯機械設備300552萬集科技計算機40002609捷順科技計算機002929潤建股份通信41688326經緯恒潤計算機300248新開普計算機42688228開普云計算機688088虹軟科技計算機43300513恒實科技通信603893瑞芯微44300212易華錄計算機20688158優刻得計算機45688287觀典防務國防軍工21000409云鼎科技計算機46688191智洋創新電力設備22002368太極股份計算機47835305云創數據計算機23688051佳華科技計算機48300638廣和通通信24000555神州信息計算機49603082北自科技機械設備25002869金溢科技50300609匯納科技計算機數字化轉型程度與企業所屬行業特性密切相關。各行業內數字化轉型最為突出的五家領軍企業能夠反映當前行業數字化轉型的最新趨勢和前沿方向，為同行業企業提供了可借行業名稱（申萬）第一第二第三第四第五傳媒昆侖萬維天娛數科智度股份神州泰岳掌趣科技電力設備智洋創新申昊科技新聯電子杭州柯林金智科技瑞芯微金溢科技和晶科技遠望谷寒武紀房地產特發服務市北高新新湖中寶上海臨港紡織服飾酷特智能飛亞達歌力思萊紳通靈紅豆股份非銀金融拉卡拉亞聯發展東方財富海德股份仁東控股鋼鐵杭鋼股份南鋼股份寶鋼股份八一鋼鐵中南股份公用事業迪森股份林洋能源深圳燃氣深圳能源新奧股份國防軍工縱橫股份觀典防務北斗星通國睿科技合眾思壯環保力合科技聚光科技先河環保碧興物聯盈峰環境機械設備秦川物聯北自科技博實股份安培龍埃夫特基礎化工金奧博華峰超纖英力特新開源雪峰科技計算機科大訊飛云從科技大華股份東方國信海康威視家用電器美的集團石頭科技石頭科技四川九洲創維數字建筑材料方大集團羅普斯金寧夏建材三棵樹中鐵裝配建筑裝飾深城交深桑達A羅曼股份東易日盛華設集團交通運輸海晨股份保稅科技飛力達恒基達鑫東方嘉盛煤炭電投能源平煤股份物產環能中煤能源兗礦能源美容護理力合科創青島金王丸美股份上海家化水羊股份農林牧漁亞盛集團大禹節水中水漁業生物股份牧原股份汽車索菱股份華培動力光庭信息華安鑫創通達電氣輕工制造安妮股份麒盛科技東港股份好太太樂歌股份商貿零售海寧皮城青木股份天虹股份華凱易佰愛嬰室社會服務創業黑馬零點有數中國高科全通教育科銳國際石油石化和順石油潛能恒信海油發展中海油服貝肯能源食品飲料三只松鼠來伊份蓮花控股絕味食品通信潤建股份司南導航二六三恒實科技廣和通醫藥生物天智航樂心醫療美年健康康眾醫療麥克奧迪銀行廈門銀行華夏銀行上海銀行蘇農銀行興業銀行有色金屬曉程科技福達合金明泰鋁業豐華股份屹通新材綜合綜藝股份悅達投資南京公用特力A南京新百數字化轉型黑馬企業中，多數屬于計算機、通信在數字化轉型浪潮中，一批企業加速數字化發展，成為“數字化轉型黑馬”。我們使用2018-2023年企業年報中數字技術相關句子數量占排名前五十的企業名單列表如表9所示。從行業分布來看，計算機、通信、傳媒等行業占據著主導地位。同時，社會服務、輕工制造、機械設備等行業也在逐步加強數字化轉型的力度，以適應數字化時代的發展趨勢。值得注意的是，盡管汽車行業僅有華培動力一家企業進入數字化轉型進步幅度前五十企業列表，但其以顯著的成績位列第四，遠超多數企業。排名股票代碼企業名稱所屬行業排名股票代碼企業名稱所屬行業1000409云鼎科技計算機26002414高德紅外國防軍工2002415海康威視計算機27603297永新光學3002236大華股份計算機28300729樂歌股份輕工制造4603121華培動力汽車29603220中貝通信通信5002362漢王科技計算機30300663科藍軟件計算機6002929潤建股份通信31000555神州信息計算機7300418昆侖萬維傳媒32000727冠捷科技8300513恒實科技通信33002615哈爾斯輕工制造9002230科大訊飛計算機34600730中國高科社會服務000503國新健康計算機35600215派斯林機械設備000063中興通訊通信36002681奮達科技002467二六三通信37300290榮科科技計算機603636南威軟件計算機38300036超圖軟件計算機002712思美傳媒傳媒39603516淳中科技計算機300578會暢通訊通信40600877電科芯片000004國華網安計算機41002214大立科技國防軍工300339潤和軟件計算機42000801四川九洲家用電器000676智度股份傳媒43300627華測導航通信603855華榮股份機械設備44603679華體科技20300353東土科技通信45002413雷科防務國防軍工21300688創業黑馬社會服務46300691聯合光電計算機22300315掌趣科技傳媒47002933新興裝備國防軍工23300638廣和通通信48300590移為通信通信24000988華工科技機械設備49300098高新興計算機25300442潤澤科技通信50300364中文在線傳媒四、結論與政策建議本報告較為全面地分析了企業數字化轉型現狀。總的來說，我國上市公司數字化進程不斷深入，企業數字化比例持續攀升至91%。但其內部分規模看，大中型企業數字化比例高于小型企業，是數字化轉型的主力軍。小型企業仍然存在“不會轉”、“不愿轉”、“不敢轉”等現實問題，在數字化轉型中往往陷入自身資源與能力不足的困境。分行業看，服務業相關的企業數字化比例較高，制造業、房地產業的數字化比例較低。分地區看，經濟發達省份數字化進程領先。分所有制看，非國有企業數字化進程顯著領先國有企業。但在政策推動作用下，國有企業數字化轉型加速，與非國企差距逐步縮小。分年齡看，初創企業更樂于擁抱數字化轉型的趨勢，數字化比例顯著高于成立時間較久的企業。分上市板塊看，科創板與創業板上市企業數字化進程顯著領先于主板上市企業。分政府重視程度看，相較于政府重視程度較低的地區，在政府重視程度較高的地區中，數字化企業比例較高。為進一步全面推進企業數字化發展，科學高效推進上市公司全面數字化轉型，本報告提出以下政策第一，加強數字化轉型引導，激發數字