Does Digital Transformation Promote Sustainable Development of Enterprises: An Empirical Analysis of A-Share Listed Companies
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the interplay between digital technology and enterprise development in China, with a specific focus on the efficacy of digital transformation within enterprises.Our research draws on data from A-share listed companies in China between 2012 and 2021 to investigate the influence of digital transformation on an enterprise's capacity for sustainable development and the underlying mechanisms at work.Our findings indicate that digital transformation can significantly enhance an enterprise's sustainable development capabilities.The mechanism testing results reveal that advancements in digital transformation have led to improved internal control quality and boosted total factor productivity, thereby strengthening the capacity for sustainable development.Moreover, our heterogeneity analysis uncovers several intriguing trends.We found that digital transformation more notably improves the sustainable development capacity of non-state-owned enterprises compared to their stateowned counterparts.Similarly, high-tech enterprises experience a more pronounced enhancement in sustainable development capabilities through digital transformation compared to non high-tech enterprises.Furthermore, we discovered that enterprises located in regions with high levels of marketization benefit more significantly from digital transformation in terms of sustainable development capacity than those in regions with lower levels of marketization.Through this study, we provide valuable empirical evidence that aids in evaluating the effectiveness of digital transformation in enterprises and in promoting highquality sustainable development.Additionally, our findings offer a theoretical foundation for devising relevant policies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».