企业数字化转型的测度难题：基于大语言模型的新方法与新发现

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企业数字化转型的测度难题：基于大语言模型的新方法与新发现社会各界关于企业数字化转型的重要性已经基本达成共识，但对企业数字
化转型的效果存在严重分歧。产生这一现象的主要原因是现有研究对企业数字化转型的
测度存在问题：一是测度对象不够统一明确，二是测度方法不够科学准确。这导致很多研
究结论不可比较、难以复制和相互冲突。为了更好地处理上述难题，本文运用机器学习和
大语言模型构造一套新的企业数字化转型指标。本文首先对 2006—2020 年上市公司年
报中的句子进行人工打标签，然后用标记结果训练和微调包括大语言模型在内的多个机
器学习模型，选择其中分类效果最好的 ERNIE 模型作为句子分类模型来预测全部文本中
句子的标签，最终构造了企业数字化转型指标。理论分析和数据交叉验证均表明，本文构
建的指标相对已有方法更准确。在此基础上，本文实证检验企业数字化转型对财务绩效
的影响。研究发现：第一，企业数字化转型能够显著提高财务绩效，其中，大数据、人工智
能、移动互联、云计算和物联网均有明显作用，但区块链并没有明显的作用；第二，只有在
财务绩效较差的企业中，数字化转型才能够显著提高财务绩效；第三，企业数字化转型提
高财务绩效的主要渠道包括改善效率和降低成本。本文研究对于推动企业数字化转型和
实现经济高质量发展具有一定现实意义

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关键词：数字化转型 新方法 数字化 财务绩效 机器学习