鉴于上述两种方法的优缺点，本文选择采用文本挖掘的方式来评估企业的数字化水平。这种方法不仅具有数据获取便捷、处理自动化的优势，还能够在一定程度上克服单一指标法可能带来的片面性，更加全面地反映企业的数字化水平。
3.中国制造业数字化水平测度及比较
3.1.中国制造业数字化水平测度
3.1.1.样本选择
Table1.Industrydistributiontableoflistedcompanies
表1.上市公司所属行业分布表
所属行业
企业数量
医药制造业
57
电气机械及器材制造业
52
化学原料及化学制品制造业
44
专用设备制造业
36
汽车制造业
31
有色金属冶炼及压延加工业
26
通用设备制造业
非金属矿物制品业
24
金属制品业
13
橡胶和塑料制品业
农副食品加工业
11
化学纤维制造业
纺织服装、服饰业
10
黑色金属冶炼及压延加工业
酒、饮料和精制茶制造业
8
食品制造业
7
铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业
造纸及纸制品业
6
仪器仪表制造业
5
印刷和记录媒介复制业
石油加工、炼焦及核燃料加工业
文教、工美、体育和娱乐用品制造业
2
家具制造业
其他制造业
木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业
1
合计
424
Table2.Regionaldistributiontableoflistedcompanies
表2.上市企业所属区域分布表
区域
数量
东部地区
280
中部地区
88
西部地区
56
3.1.2.数据获取与处理
Table3.Keywordsrelatedtodigitalizationlevel
数数字化技术
区块链、云计算、虚拟现实、传感器、数字编码、人工智能、机器学习、计算机视觉、VR、AR、增强现实、5G、AI、可视化、物联网、工业互联网、虚拟艺人、虚拟偶像、知识图谱、算法、自然语言处理、智能学习分析引擎、私有云、混合云、公有云、IT、云原生、云组件、RPA、机器人、BIM、AIFUND、前端、Hadoop、Flink、IoT、大数据、数据挖掘、智能合约、Pow、PoS、Dapp、DAO、数据库、MongoDB、MySQL、NewSQL、NoSQL、DBMS、数据收集、数据清洗、文本挖掘、NLP、神经网络、深度学习、云服务器、云存储、ASIC、万物互联、软件、操作系统、RFID、驱动、汇编语言、数字技术、计算机技术、信息技术、智能技术、4G、DCS、DT、EDA、GIS、NC、互联网、云服务、数据分析、计算机、无人、自动、无线、远程、宽带、网络、3D、3维、web、数据赋能、工业云、海量数据、算力、数字控制、数字通信、数字网络、云联网、人脸识别、数据开发、数据地图、数据驱动。
数数字化商业模式
互联网+、互联网战略、互联网平台、数字经济、数字营销、电商、电子商务、平台经济、直播、新媒体、APP、小程序、公众号、微商城、线上线下、生态协同、智慧零售、网上商城、线上商城、微店、网络零售、C2M、B2B、B2C、C2B、C2C、B2F、O2O、互联网造星、短视频、数字文创、OMO、融媒体、移动题库、直播教学平台、智慧商圈、智慧商业、智能产品体验、智慧物业、线上营销、智慧物流、云超、云专柜、线上销售、电子商城、SEM、SEO、智能客服、数字科技、产业互联网、新零售、新型零售、智能零售、新业态、UGC、PGC、OGC、SaaS、PaaS、laaS、M-B、loT、B2G、G2B、B2M、M2C、ABC、BAB、P2C、P2P、B2S、SNS-EC、网络销售、网络营销、营销网络、营销网点、线上、移动互联网、互联网模式、在线、IaaS、线下、多渠逍、全渠道、新渠道、线上线下一体化、线上线下融合、在线化、CRM、引流、移动端、主播、博主、朋友圈、大众点评、口碑、自媒体、微商、网上、网购、数字创意、智能快递柜
企企业数字化建设
Table4.Statisticalresultsofkeywordfrequencyforenterprisedigitalization
表4.企业数字化关键词词频统计结果
股票代码
股票简称
行业代码
所属省份
数字化技术词数
数字化商业模式词数
企业数字化建设词数
总数
总词频
002029
七匹狼：2013
C18
福建
67
27
37
159
0.0736%
002092
华茂股份：2013
C17
安徽
14
12
33
0.01936%
000959
首钢股份：2013
C31
北京
0
0.01108%
...
..
3.2.中国上市企业数字化水平分析
3.2.1.上市企业数字化总体水平
(1)上市企业总体数字化平均水平
Figure1.Trendchartoftheaveragelevelofdigitalizationoflistedmanufacturingenterprisesovertime(2013~2022)
在2013年至2022年的十年间，424家上市公司在数字化水平方面呈现出稳步上升的趋势。特别是在2014年以后，这些企业的数字化水平有了显著的提升。这一变化反映了我国制造业企业日益重视并加强数字化发展，以适应日益激烈的市场竞争和科技进步的要求。这些企业在数字化技术、数字化商业模式以及企业数字化建设等方面的投入和努力，不仅提升了自身的竞争力和创新能力，也为整个制造业的转型升级注入了新的动力。
(2)不同维度的数字化水平演化
Figure2.Trendchartoftheaveragefrequencyofwordsinthreedimensionsovertime(2013~2022)
在三个维度中，企业对于数字化建设的重视程度尤为突出。从2013年至2022年，企业的数字化建设水平始终保持着稳步的提升速度，展现出强烈的发展势头。到2021年，数字化建设水平已经超越了企业的数字化技术水平，成为推动企业数字化转型的关键因素。这一变化不仅反映了企业在数字化转型过程中的战略调整，也体现了企业对于数字化建设在提升运营效率、优化管理流程、增强市场竞争力等方面的重要性的深刻认识。随着技术的不断进步和市场的不断变化，制造企业正逐渐将数字化建设作为推动企业发展的核心动力，以应对日益激烈的竞争环境。
从2013年到2022年，企业的数字化商业模式增长速率相对缓慢，截止至2022年，也一直保持在一个较低的水平。这表明制造企业在数字化商业模式的探索上仍有待深入发展。造成企业数字化商业模式水平难以快速提升的原因可能在于，许多制造企业缺乏清晰明确的数字化战略。数字化商业模式不仅要求企业掌握先进的技术，更需要具备前瞻性的创新思维和市场洞察力。因此，要提升企业商业模式数字化水平，首先，企业应制定明确的数字化战略，明确数字化转型的目标和路径。其次，企业需要加强员工数字化技能的培养和提升，以适应数字化商业模式的发展需求。最后，企业还应积极培养创新思维和市场洞察力，不断探索和实践新的数字化商业模式，以推动企业的数字化转型和升级。
3.2.2.不同行业数字化水平比较
通过分析不同行业的数字化水平有助于深入了解各行业数字化发展的现状，评估其数字化进程，并为制定未来的数字化策略提供重要依据。能够更加清晰地认识到不同行业在数字化方面的优势和不足，从而更有针对性地推进数字化转型。
为了便于行业对比分析，本研究对部分行业进行了归类整合，将电气机械及器材制造业、通用设备制造业、印刷和记录媒介复制业纳入机械制造业范畴；将纺织服装业、服饰业、纺织业、家具制造业、酒、饮料和精制茶制造业、农副食品加工业、食品制造业、文教、工美、体育和娱乐用品制造业、造纸及纸制品业归类为轻纺工业；非金属矿物制品业、黑色金属及压延加工业、化学纤维制造业、化学原料及化学制品制造业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、橡胶和塑料制品业、医药制造业、有色金属冶炼及压延加工业则归为资源类加工工业；铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业、仪器仪表制造业、专用设备制造业则统一归为机械电子制造业。
Figure3.Theaveragedigitalizationlevelofenterprisesindifferentindustriesin2022
图3.2022年不同行业企业数字化平均水平
3.2.3.不同行业数字化水平比较
首先，东部地区的数字化水平在整个观察期内一直相对较高，且呈现出稳中有升的趋势。这表明东部地区在数字化发展方面处于领先地位，并持续保持增长势头。其数字化水平的稳步上升可能与该地区发达的经济、丰富的科技资源和先进的基础设施密不可分。
中部地区的数字化水平相较于东部地区略低，但在十年间也实现了稳步的提升。虽然其增长速度可能不如东部地区显著，但整体上看，中部地区的数字化进程也在不断推进。
西部地区的数字化水平在起始阶段相对较低，但在后续年份中呈现出较快的增长势头。特别是近几年，西部地区的数字化水平有了显著提升，这可能与国家政策的支持、西部地区自身的发展需求以及科技的快速普及有关。
Figure4.Developmenttrendofaveragedigitalizationlevelofenterprisesindifferentregions(2013~2022)
图4.不同区域企业数字化平均水平发展趋势图(2013~2022)
4.研究结论与启示
4.1.研究结论
本文基于2013~2022年间沪深A股上市企业年报文本，利用文本挖掘方法测度了我国制造业上市企业数字化水平，对其数字化水平总体情况进行了分析，并对不同行业和不同区域数字化水平进行了比较，得出以下研究结论：
(1)整体来看，中国上市企业数字化水平在逐年提高，2013年以前，增速比较平稳，在2014年增长速度有明显的加快。从不同数字化应用的角度来看，企业数字化建设的词频越来越高，甚至在2021年超过了数字化技术，说明企业越来越重视组织架构和业务流程的智能化，但是数字化商业模式的词频一直处于较低水平。
(2)按照行业来看，从2013年到2022年，所有行业的数字化平均水平都在上涨，各行业在数字化水平上存在明显的差异，从整体趋势来看，机械制造业、汽车制造业、金属制品业和资源类加工工业的数字化水平逐渐提升，显示了这些行业在数字化转型方面的积极进展。这种趋势对于整个经济的数字化转型具有积极意义，有助于提高生产效率和创新能力。
4.2.政策建议
4.2.1.政府层面
(1)优化法律与监管环境：完善数据安全、隐私保护、知识产权等方面的法律法规，为企业提供清晰的法律框架，同时保护消费者权益，增强公众对数字化的信任。
4.2.2.企业层面
(1)制定明确的数字化战略：鼓励企业根据自身业务特点和市场需求，制定长期的数字化转型战略规划，引导企业建立健全数据管理体系，加强数据采集、存储、分析和保护能力，通过数据分析优化运营流程、产品开发和服务定制，实现数据驱动的业务增长。
(2)迎接挑战，积极探索新的数字化商业模式：将数字化营销巧妙运用到产品和服务的推销当中，探索互联网平台+内容、网红经济、网红带货、短视频营销、虚拟数字人偶像等等数字时代营销新模式。既要有“流量”，又要保证“质量”，让数字化商业模式为数字经济注入活力。
4.3.研究展望
限于现有的能力，本文的研究也存在一些不足：
(1)由于能力有限，仅仅采用了文本挖掘的研究方法。虽然这种方法在当前研究背景下是适用的，并且已经提供了一些有价值的发现，但是文本挖掘的方法忽略了数字化实践的质量与效果，仅能从表面文字上进行了量化，这在一定程度上可能限制了研究视野和深度，使得某些潜在的、更为复杂的因素未能被全面考虑和揭示。
(2)此外，本文的研究焦点主要集中在制造业领域。虽然制造业是一个重要的经济部门，具有广泛的应用背景和现实意义，同时也应该意识到，对于其他的一些行业或领域，如服务业、金融业或医疗健康等，本研究的方法和结论可能并不完全适用。
基金项目
湖北省大学生创新创业训练计划项目“基于年报文本分析的制造业上市企业数字化能力的影响因素研究(S202310488095)”。