智能化战略转型赋能药企新质生产力的影响研究
Research on the Impact of Intelligent Strategic Transformation on Empowering New Quality Productive Forces in Pharmaceutical Enterprises
摘要: 如何有效提升新质生产力是决定药企能否实现高质量发展的关键,药企实施智能化转型战略能否依靠人工智能等新兴技术“赋能”医药制造,激发药企活力,重塑流程工艺、从而更好地提升新质生产力水平呢?本文使用2011~2023年沪深A股药企上市公司的数据考察了智能化转型战略对新质生产力的影响。研究发现,企业智能化转型战略能显著提升企业的新质生产力。在使用更换核心变量、增加稳健标准误、增加聚类标准误、剔除特定样本等一系列稳健性检验后,并且使用解释变量滞后期、GMM检验、PSM检验后这一结论仍然成立。机制分析表明,药企智能化转型会通过缓解融资约束、增加技术持续创新投入、提高药企绿色治理绩效从而促进新质生产力发展。此外,药企智能化转型促进新质生产力提高的作用在成长期企业和东部地区企业更为明显。
Abstract: How to effectively enhance new quality productive forces is key to determining whether pharmaceutical enterprises can achieve high-quality development. Can the implementation of intelligent transformation strategies in pharmaceutical enterprises rely on emerging technologies such as artificial intelligence to “empower” pharmaceutical manufacturing, stimulate corporate vitality, and reshape process technologies, thereby better elevating the level of new quality productive forces? This paper examines the impact of intelligent transformation strategies on new quality productive forces using data from listed pharmaceutical companies on the Shanghai and Shenzhen A-share markets from 2011 to 2023. The study finds that corporate intelligent transformation strategies can significantly enhance new quality productive forces. This conclusion remains valid after a series of robustness tests, including replacing core variables, adding robust standard errors, incorporating clustered standard errors, and excluding specific samples, as well as after employing lagged explanatory variables, GMM tests, and PSM tests. Mechanism analysis indicates that intelligent transformation in pharmaceutical enterprises promotes the development of new quality productive forces by alleviating financing constraints, increasing sustained investment in technological innovation, and improving green governance performance. Furthermore, the effect of intelligent transformation in boosting new quality productive forces is more pronounced in growth-stage enterprises and those located in the eastern region.
文章引用:姜雪霏. 智能化战略转型赋能药企新质生产力的影响研究[J]. 电子商务评论, 2025, 14(12): 2167-2179. https://doi.org/10.12677/ecl.2025.14124099

参考文献

[1] 张林, 蒲清平. 新质生产力的内涵特征、理论创新与价值意蕴[J]. 重庆大学学报(社会科学版), 2023, 29(6): 137-148.
[2] 李心茹, 田增瑞, 常焙筌. 新质生产力、资源利用与企业组织韧性[J]. 西部论坛, 2024, 34(4): 35-49.
[3] 黄群慧, 盛方富. 新质生产力系统: 要素特质、结构承载与功能取向[J]. 改革, 2024(2): 15-24.
[4] 宋冬林, 吕玫萱. 新质生产力与国有企业高质量发展的辩证思考[J]. 社会科学战线, 2024(5): 256-261.
[5] 高帆. “新质生产力”的提出逻辑、多维内涵及时代意义[J]. 政治经济学评论, 2023, 14(6): 127-145.
[6] 王珏, 王荣基. 新质生产力: 指标构建与时空演进[J]. 西安财经大学学报, 2024, 37(1): 31-47.
[7] 张杰, 李勇, 刘志彪. 出口促进中国企业生产率提高吗?——来自中国本土制造业企业的经验证据: 1999~2003 [J]. 管理世界, 2009(12): 11-26.
[8] 宋佳, 张金昌, 潘艺. ESG发展对企业新质生产力影响的研究——来自中国A股上市企业的经验证据[J]. 当代经济管理, 2024, 46(6): 1-11.
[9] 涂心语, 严晓玲. 数字化转型、知识溢出与企业全要素生产率——来自制造业上市公司的经验证据[J]. 产业经济研究, 2022(2): 43-56.
[10] 赵宸宇, 王文春, 李雪松. 数字化转型如何影响企业全要素生产率[J]. 财贸经济, 2021, 42(7): 114-129.
[11] 刘云, 房浩超. 人工智能赋能产业创新生态系统动态演进: 驱动因素与具体路径[J].科技进步与对策, 2025, 42(13): 1-13.
[12] 魏楚. 进一步激发民营企业的科技创新活力[J]. 人民论坛, 2025(6): 17-21.
[13] 何郁冰, 张思. 技术创新持续性对企业绩效的影响研究[J]. 科研管理, 2017, 38(9): 1-11.
[14] 张云, 吕纤, 韩云. 机构投资者驱动企业绿色治理: 监督效应与内在机理[J]. 管理世界, 2024, 40(4): 197-221.
[15] 刘波, 陈建弛, 许富瑜. 广东农业高新企业创新发展对策——基于新质生产力的驱动逻辑[J]. 科技和产业, 2024, 24(19): 72-77.
[16] 张远, 李焕杰. 企业智能化转型对内部劳动力结构转换的影响研究[J]. 中国人力资源开发, 2022, 39(1): 98-118.
[17] 陈岩, 侯宇琦, 马欣, 等. 智能化转型赋能企业高质量发展的路径和机制研究——基于发展新质生产力的视角[J]. 科研管理, 2025, 46(2): 32-42.
[18] 宋敏, 周鹏, 司海涛. 金融科技与企业全要素生产率——“赋能”和信贷配给的视角[J]. 中国工业经济, 2021(4): 138-155.
[19] 鲁晓东, 连玉君. 中国工业企业全要素生产率估计: 1999-2007 [J]. 经济学(季刊), 2012, 11(2): 541-558.
[20] 温忠麟, 叶宝娟. 中介效应分析: 方法和模型发展[J]. 心理科学进展, 2014, 22(5): 731-745.
[21] 梁上坤, 张宇, 王彦超. 内部薪酬差距与公司价值——基于生命周期理论的新探索[J]. 金融研究, 2019(4): 188-206.
[22] 韩文龙, 张瑞生, 赵峰. 新质生产力水平测算与中国经济增长新动能[J]. 数量经济技术经济研究, 2024, 41(6): 5-25.
[23] 李阳, 陈海龙, 田茂再. 新质生产力水平的统计测度与时空演变特征研究[J]. 统计与决策, 2024, 40(9): 11-17.
[24] 杨智晨, 涂先青, 王方方. 我国新质生产力发展的理论基础、时空特征及分异机理[J]. 经济问题探索, 2025(1): 50-66.