Digital Transformation and Firm Performance in Chinese Listed New-Energy Companies: The Potential Mediating Role of Dynamic Capability
تجد هذه الدراسة عدم وجود ارتباط معنوي بين الإفصاح عن التحول الرقمي والعائد على حقوق الملكية بين شركات الطاقة الجديدة المدرجة في الصين، كما أنها لا تدعم الدور الوسيط للقدرات الديناميكية في هذه العلاقة.
في عالم الأعمال الحديث الصاخب، تُطالب الشركات باستمرار بـ "التحول الرقمي". والوعد هنا هو أنه من خلال دمج الحواسيب، والبيانات، والبرمجيات الذكية في عملياتها اليومية، يمكن للشركة أن تصبح أسرع، وأذكى، وأكثر ربحية. وتكتسب هذه الفكرة أهمية ملحة بشكل خاص في قطاع الطاقة الجديدة في الصين، وهو صناعة ضخمة تبني الألواح الشمسية، وتوربينات الرياح، والبطاريات لتزويد مستقبل أكثر خضرة بالطاقة. بالنسبة لهذه الشركات، فإن الضغط من أجل التحديث شديد، مدفوعاً بالسياسات الحكومية والمنافسة العالمية الشرسة. ولكن يبقى هناك سؤال عالق: هل يترجم الحديث عن التغيير الرقمي فعلياً إلى نجاح مالي حقيقي؟ وللإجابة على ذلك، ينظر الباحثون إلى مفهومين رئيسيين. الأول هو "التحول الرقمي"، وهو عملية استخدام التكنولوجيا لتغيير كيفية عمل الشركة بشكل جوهري، وليس مجرد شراء حاسوب جديد. والثاني هو "القدرة الديناميكية"، وهي قدرة الشركة على استشعار التغيرات في السوق، واقتناص الفرص الجديدة، وإعادة تنظيم نفسها بسرعة من أجل البقاء. والأمل هو أن تساعد الأدوات الرقمية الشركة على بناء هذه القدرات، والتي بدورها تعزز أرباحها.
لقد وضعت دراسة حديثة هدفها لاختبار هذا التسلسل من الأحداث باستخدام منهج محدد للغاية وشفاف. ركز الباحث، "زي تشانغ"، على 74 شركة صينية مدرجة في البورصة وتعد جزءاً من صناعة الطاقة الجديدة. وبدلاً من الاعتماد على قواعد بيانات خاصة ومكلفة لا يمكن الوصول إليها إلا لعدد قليل من المطلعين، استخدمت الدراسة فقط المعلومات العامة المتاحة للجميع. جمع الباحث التقارير السنوية لهذه الشركات الـ 74 لكل عام بين 2018 و2025، مما خلق مجموعة بيانات تقترب من 500 "سنة-شركة". وكانت الفكرة الجوهرية هي معرفة ما إذا كان مقدار "اللغة الرقمية" في التقرير السنوي للشركة — مثل كلمات "الذكاء الاصطناعي"، أو "البيانات الضخمة"، أو "الحوسبة السحابية" — يمكن أن يتنبأ بمدى الأداء المالي للشركة، مقاساً بالعائد على حقوق الملكية. وهذا المقياس، العائد على حقوق الملكية، هو في الأساس بطاقة أداء توضح مقدار الربح الذي تحققه الشركة مقابل كل دولار من الأموال التي استثمرها المساهمون.
تعامل الباحث مع التقارير السنوية كأنه أرشيفي دقيق. فقد قام بمسح النص الكامل لكل وثيقة، من مناقشة الإدارة إلى التفاصيل الدقيقة في الملاحظات، وحسب عدد مرات ظهور المصطلحات المتعلقة بالرقمية. ولضمان الدقة، بنى نظام تصفية خاصاً لتجنب الأخطاء؛ فعلى سبيل المثال، يمكن بسهولة الخلط بين كلمة "5G" (التي تشير إلى شبكات الهاتف المحمول) و"5GW" (وهي مقياس لقدرة الطاقة)، لذا صُمم النظام لتجاهل الأخيرة. كما صاغت الدراسة درجة لـ "القدرة الديناميكية" باستخدام ثلاثة أرقام مالية معيارية: مقدار ما أنفقته الشركة على البحث، ومدى سرعة نمو مبيعاتها، ومدى كفاءة استخدامها لأصولها. وكان الهدف هو معرفة ما إذا كان الكتابة عن الأدوات الرقمية تؤدي إلى قدرات أفضل، وما إذا كانت تلك القدرات الأفضل ستؤدي بدورها إلى أرباح أعلى.
ومع ذلك، روت النتائج قصة هادئة ومفاجئة نوعاً ما. فعندما حلل الباحث البيانات، باحثاً في العلاقة بين تكرار الكلمات الرقمية ودرجة ربح الشركة، لم يجد أي رابط إحصائي. بعبارة أخرى، الشركات التي كتبت أكثر عن التحول الرقمي في تقاريرها لم تحقق عوائد أعلى على حقوق ملكيتها مقارنة بتلك التي كتبت أقل. أظهرت البيانات أن الصلة كانت ضعيفة جداً لدرجة أنها لا يمكن تمييزها عن الصفر. وقد ظل هذا صحيحاً حتى عندما حاول الباحث استخدام طرق مختلفة لقياس البيانات، مثل النظر في تقارير العام السابق لمراعاة التأخيرات، أو التحقق مما إذا كانت النتائج تتغير بين الشركات المملوكة للدولة والشركات الخاصة. كانت العوامل الوحيدة التي تنبأت بالأرباح باستمرار هي المقاييس التجارية التقليدية مثل حجم الشركة وكمية ديونها.
كما بحثت الدراسة فيما إذا كانت درجة "القدرة الديناميكية" تعمل كجسر بين الحديث الرقمي والأرباح. كان المنطق هو أن الكلمات الرقمية قد تعزز قدرة الشركة على التكيف، وأن هذه القدرة قد تعزز الأرباح. وبينما أكدت الدراسة أن قدرة الشركة على التكيف كانت مرتبطة بالفعل بأرباحها، إلا أنها وجدت أنه لا يوجد دليل على أن الحديث عن الأدوات الرقمية قد حسن تلك القدرة فعلياً. لقد كان المسار من اللغة الرقمية إلى الأداء الأفضل مقطوعاً. وخلص الباحث إلى أن مجرد ملء تقرير سنوي بمصطلحات رنانة حول التكنولوجيا لا يجعل الشركة أكثر ربحية. في هذه الصناعة تحديداً، وخلال هذه الفترة المحددة، لم تكن الكلمات الموجودة على الصفحة تطابق واقع أرض المصنع أو الميزانية العمومية.
هذه النتيجة مهمة لأنها تتحدى افتراضاً شائعاً في استراتيجية الأعمال. فهي تشير إلى أنه بالنسبة لشركات الطاقة الجديدة، فإن مجرد وجود لغة رقمية في الوثائق العامة ليس علامة موثوقة على النجاح. يمر هذا القطاع حالياً بفترة صعبة من حروب الأسعار والتغيرات السريعة، حيث تُقاد الأرباح أكثر من خلال تكلفة المواد، وحجم الإنتاج، وإدارة الديون، بدلاً من المفردات المستخدمة في تقرير سنوي. لا تقول الدراسة إن التكنولوجيا الرقمية عديمة الفائدة؛ بل تقول إن الكتابة عنها ليست هي القيام بها. إذا أرادت شركة تحسين أدائها المالي، فعليها التركيز على التنفيذ الفعلي للتكنولوجيا وإعادة الهيكلة الحقيقية لأعمالها، وليس فقط على كيفية وصف تلك الجهود للجمهور. تقدم هذه الأبحاث تذكيراً واضحاً ومدعوماً بالبيانات بأنه في العالم المعقد للطاقة والتمويل، غالباً ما يكون ما تقوله الشركة مختلفاً تماماً عما تحققه.
ملخص تقني: التحول الرقمي وأداء الشركات في شركات الطاقة الجديدة المدرجة في الصين
بيان المشكلة تتقصى هذه الدراسة العلاقة التجريبية بين الإفصاح عن التحول الرقمي وأداء الشركة، وتحديداً العائد على حقوق الملكية (ROE)، ضمن السياق المتميز لشركات الطاقة الجديدة المدرجة في الصين. وبينما تفترض الأدبيات الحالية غالباً أن التحول الرقمي يعزز القيمة التنظيمية من خلال القدرات الديناميكية، إلا أن الأدلة تظل متباينة، لا سيما فيما يتعلق بالأداء المحاسبي قصير المدى. علاوة على ذلك، تعتمد معظم الأبحاث الحالية على قواعد بيانات تجارية (مثل CSMAR وWIND) التي لا يمكن إعادة بنائها بحرية، وغالباً ما تعامل القدرة الديناميكية كآلية نظرية دون اختبار دورها الوسيط صراحةً باستخدام مؤشرات عامة. تعالج الورقة ثلاث فجوات محددة: نقص الأدلة المستمدة من البيانات العامة التي تربط الإفصاح الرقمي بالعائد على حقوق الملكية في قطاع الطاقة الجديدة تحديداً؛ غياب مؤشر قدرة ديناميكية موثق بالكامل وقابل لإعادة البناء باستخدام بيانات عامة ومختبر كمتغير وسيط؛ وصعوبة إعادة إنتاج الدراسات السابقة بسبب الاعتماد على مستخرجات بيانات مملوكة لجهات تجارية.
المنهجية تستخدم البحث تصميماً طولياً (Panel Design) غير متوازن للشركات عبر السنوات، يغطي السنوات المالية 2018–2025.
العينة: يتكون إطار المعاينة من مؤشر CSI للطاقة الجديدة (كود 399808). من أصل 80 شركة مكونة للمؤشر، تم الاحتفاظ بـ 74 شركة بعد استبعاد المتخصصين في الطاقة النووية، والتكتلات، والمركبات الصناعية المالية، والشركات ذات التقارير العامة غير المكتملة. ينتج عن ذلك 495 ملاحظة (شركة-سنة).
مصادر البيانات: تم بناء جميع البيانات من مصادر عامة: "East Money" للقوائم المالية وملفات تعريف الشركات، و"CNINFO" لملفات تقارير سنوية بصيغة PDF. لم تُستخدم أي قواعد بيانات تجارية.
قياس المتغيرات:
التحول الرقمي (DT): يُقاس باللوغاريتم الطبيعي لواحد زائد تكرار الكلمات المفتاحية للتكنولوجيا الرقمية في التقرير السنوي الكامل. تم تطبيق تعبير نمطي (Regular Expression) محدد لمنع النتائج الإيجابية الخاطئة (على سبيل المثال، التمييز بين "5G" و"15GW" كأرقام سعة).
القدرة الديناميكية (DC): بُنيت كمؤشر درجات معيارية (z-score) بوزن متساوٍ لثلاثة مؤشرات قائمة على البيانات المالية: كثافة البحث والتطوير، ونمو الإيرادات السنوي، ودوران الأصول. ويقر المؤلف بأن هذا "مؤشر تقريبي ضعيف" وليس مقياساً مباشراً لمرونة سلاسل التوريد أو الأسس الجزئية.
الأداء: النتيجة الأساسية هي العائد على حقوق الملكية (ROE)؛ ويُستخدم العائد على الأصول (ROA) لاختبار المتانة.
الاستراتيجية القياسية: تستخدم الدراسة نموذج الانحدار الخطي المتعدد المجمع (Pooled OLS)، مع تأثيرات ثابتة للسنة، وتأثيرات ثابتة للشركة، ونماذج التأثيرات الثنائية (الشركة والسنة) مع أخطاء معيارية مجمعة حسب الشركة. يتبع تحليل الوساطة نظاماً من ثلاثة معادلات، حيث يتم تقدير الأثر غير المباشر (المسار a × المسار b) باستخدام طريقة "بوتستراب" المجمعة للشركات (1,000 تكرار) لتوليد فترات ثقة مئوية. يتجنب التصميم صراحةً اللغة السببية، ويركز على العلاقات الارتباطية.
النتائج الرئيسية
الارتباط المباشر (H1): تجد الدراسة عدم وجود ارتباط ذي دلالة إحصائية بين الإفصاح عن التحول الرقمي والعائد على حقوق الملكية. في نموذج التأثيرات الثابتة الثنائي المفضل، بلغت المعاملة 0.0069 (الخطأ المعياري 0.0104، القيمة الاحتمالية P = 0.506)، وهي قيمة لا يمكن تمييزها عن الصفر. وتظل هذه النتيجة الصفرية ثابتة عبر مختلف المواصفات، بما في ذلك التحول الرقمي المتأخر، والقواميس البديلة، وعند استخدام العائد على الأصول كمتغير تابع.
تحليل الوساطة (H2, H3, H4):
المسار a (التحول الرقمي ← القدرة الديناميكية): لا يرتبط التحول الرقمي بشكل معنوي بمؤشر القدرة الديناميكية (P = 0.510).
المسار b (القدرة الديناميكية ← العائد على حقوق الملكية): يرتبط مؤشر القدرة الديناميكية بقوة موجبة بالعائد على حقوق الملكية (P < 0.001)، رغم أن المؤلف يشير إلى أن هذا ناتج جزئياً عن طبيعة آلية، حيث يتضمن المؤشر نمو الإيرادات ودوران الأصول، وهي مكونات من هويات الربحية.
الأثر غير المباشر: فترة الثقة 95% لنتائج "البوتستراب" للأثر غير المباشر هي [−0.0079, 0.0085]، وهي تشمل الصفر (P = 0.792). وبناءً على ذلك، فإن الفرضية القائلة بأن القدرة الديناميكية تتوسط العلاقة بين الإفصاح الرقمي والعائد على حقوق الملكية لم تتحقق.
التباين (H5): في تحليل العينات المنقسمة، تظهر الشركات المملوكة للدولة (SOEs) ارتباطاً سالباً ذا دلالة إحصائية بين التحول الرقمي والعائد على حقوق الملكية (P = 0.0099)، بينما تظهر الشركات غير المملوكة للدولة ارتباطاً موجباً غير معنوي. ومع ذلك، تعتمد نتيجة الشركات المملوكة للدولة على 16 تجمعاً فقط وتُعامل كدراسة استكشافية وليست تأكيدية.
المساهمات الرئيسية
تصميم بيانات عامة قابلة لإعادة البناء: تثبت الورقة أنه يمكن تجميع لوحة زمنية صارمة لشركات الطاقة الجديدة بالكامل من قوائم المؤشرات العامة، وملفات تعريف الشركات، وتقارير سنوية بصيغة PDF دون الاعتماد على قواعد بيانات تجارية مدفوعة. يوفر المؤلف قائمة الشركات، وسجلات اختيار العينة، وقواميس الكلمات المفتاحية، ونصوص التحليل للسماح بإعادة الإنتاج الكامل.
دقة القياس: تقدم الدراسة تصحيحات تقنية محددة لعد الكلمات المفتاحية، مثل فلاتر التعبيرات النمطية (regex) لتجنب عد وحدات السعة (مثل GW) ككلمات رقمية (مثل 5G)، مما يعالج خطراً معروفاً في الطرق القائمة على القواميس لشركات الطاقة.
الشفافية المنهجية: تلتزم الورقة بمعايير إبلاغ صارمة، حيث توفر القيم الاحتمالية (P-values) الدقيقة، وفترات الثقة، وأعداد التجمعات، وأحجام العينات لكل معامل. كما تصنف تحليل الوساطة صراحةً كعمل "استكشافي" وتتجنب المبالغة في ادعاء الآليات السببية.
نتيجة صفرية في قطاع محدد: من خلال عزل قطاع الطاقة الجديدة، تقدم الورقة رواية مضادة للدراسات التي تجد آثاراً إيجابية كبيرة في عينات الأسهم (A-share) الأوسع، مما يشير إلى أنه في الصناعات كثيفة رأس المال والدورية، قد لا يتوافق كثافة الإفصاح مع العوائد المحاسبية المعاصرة.
الأهمية والادعاءات تدعي الورقة بتواضع أن مساهمتها الأساسية هي تجريبية ومنهجية أكثر منها نظرية. وتجادل بأن تقديم "نتيجة صفرية قابلة لإعادة البناء" بشأن العائد على حقوق الملكية المعاصر هو أمر مفيد، بشرما إذا تم تقديره بقياس موثق ودون حذف صامت للبيانات.
تخلص المؤلفة إلى أن التعامل مع لغة التقارير السنوية الرقمية كإحصائية كافية للارتقاء الصناعي أو الأداء المالي الفوري هو خطأ. وتشير النتائج إلى أنه في قطاع الطاقة الجديدة الصيني، تهيمن عوامل مثل هيكل رأس المال، والحجم، ودورات السلع على العائد على حقوق الملكية قصير المدى، بينما لا يتنبأ كثافة المفردات الرقمية في التقارير بالأداء. وتعزز الدراسة التمييز النظري بين مناقشة التكنولوجيا الرقمية وإعادة التشكيل الفعلي للقدرات التنظيمية، مشيرة إلى أنه بدون بيانات تنفيذ على مستوى المصنع أو مقاييس عملياتية مشفرة يدوياً، لا يمكن لتحليل النصوص العامة عزل آليات القدرة الكامنة. وتحذر النتائج صناع السياسات والمستثمرين من استخدام كثافة الكلمات المفتاحية كبطاقة أداء للأداء، وتؤكد على الحاجة لأبحاث مستقبلية تربط الاستثمارات الرقمية المحددة بالنتائج المالية المدققة بدلاً من الاعتماد على مؤشرات الإفصاح.