數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新效率
——來自中國制造業(yè)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

楊水利, 陳 娜,2, 李 雷,2

(1.西安理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,陜西 西安 710054; 2.甘肅政法大學(xué) 商學(xué)院,甘肅 蘭州 730070)

0 引言

黨的十九大報(bào)告指出，要“推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，加快建設(shè)制造強(qiáng)國和先進(jìn)制造業(yè)”。制造業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的主體，也是提升國際競爭力、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的決定性力量。近年來，伴隨著我國制造企業(yè)參與國際分工程度不斷加深，依靠發(fā)達(dá)國家技術(shù)溢出效應(yīng)對(duì)企業(yè)生產(chǎn)效率的帶動(dòng)作用接近“閾值”，我國制造企業(yè)陷入“結(jié)構(gòu)封鎖效應(yīng)”和“低端鎖定效應(yīng)”雙重困境[1,2]，這嚴(yán)重阻礙了我國制造業(yè)新一輪國際競爭優(yōu)勢的培育與塑造。而創(chuàng)新是制造業(yè)發(fā)展的重要引擎。在全球經(jīng)濟(jì)貿(mào)易不確定性陡增、人口紅利逐漸消失、經(jīng)濟(jì)下行壓力加大、各國要素成本改變等背景下，中國制造企業(yè)發(fā)展亟需由規(guī)模擴(kuò)張轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)升級(jí)，由要素驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)[3]。當(dāng)前，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革動(dòng)能持續(xù)釋放，越來越多的中國企業(yè)將“數(shù)字技術(shù)+”作為企業(yè)實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、動(dòng)能轉(zhuǎn)換的重大戰(zhàn)略[4]。特別是面對(duì)突如其來的新冠肺炎疫情，我國制造企業(yè)借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，及時(shí)獲取關(guān)鍵物資供需信息,快速配置關(guān)鍵要素,實(shí)現(xiàn)物資生產(chǎn)、調(diào)度、分配全局優(yōu)化[5]，為我國疫情防控、實(shí)體經(jīng)濟(jì)復(fù)工復(fù)產(chǎn)發(fā)揮了至關(guān)重要的作用，凸顯了數(shù)字化技術(shù)及數(shù)字經(jīng)濟(jì)在不確定環(huán)境中對(duì)于提高企業(yè)質(zhì)效的重要性。數(shù)字化轉(zhuǎn)型也逐漸成為微觀經(jīng)濟(jì)主體賦能自身高質(zhì)量發(fā)展的重要抓手，同時(shí)也引起了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。

現(xiàn)有關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)文獻(xiàn)主要集中于其影響因素及經(jīng)濟(jì)后果研究兩方面。一是數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響因素相關(guān)研究。陳春花認(rèn)為開放性的組織、堅(jiān)定的領(lǐng)導(dǎo)者、雙業(yè)務(wù)模式、技術(shù)穿透、協(xié)同共生的組織文化以及對(duì)的人是推動(dòng)企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵能力[6]。Li等則認(rèn)為影響中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵是管理認(rèn)知革新、組織能力提升、商務(wù)團(tuán)隊(duì)構(gòu)建以及管理社會(huì)資本開發(fā)[7]。二是數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)后果研究。何帆和劉紅霞研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化變革可以通過降本、提效以及創(chuàng)新等途徑促進(jìn)實(shí)體企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益提升[8]。劉政等研究表明數(shù)字化通過提升組織信息成本和削減組織代理成本的綜合效應(yīng)促進(jìn)企業(yè)分權(quán)變革[9]。黃群慧等研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展顯著提高了制造業(yè)生產(chǎn)率[10]。而戚聿東和蔡呈偉認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的收益被其衍生管理成本所抵減，導(dǎo)致數(shù)字化程度對(duì)企業(yè)總績效影響不明顯[11]。Hajli等研究發(fā)現(xiàn)，只有部分企業(yè)從數(shù)字化中受益[12]。以上文獻(xiàn)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行了較為豐富的研究，但關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造企業(yè)創(chuàng)新效率的影響相對(duì)匱乏。創(chuàng)新效率是企業(yè)創(chuàng)新資源優(yōu)化配置的結(jié)果，綜合考慮了投入與產(chǎn)出的影響，在一定程度上能夠避免將創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出割裂造成的研究偏差[13]，能更確切的反映企業(yè)內(nèi)部治理的有效性。那么，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否促進(jìn)制造企業(yè)創(chuàng)新效率提升?內(nèi)在機(jī)理是什么？這種影響是否因外部環(huán)境不同而存在顯著差異？針對(duì)上述問題，基于2007～2019年我國滬深A(yù)股制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，就數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行內(nèi)在機(jī)理分析與實(shí)證檢驗(yàn)，并探究不同情境下治理效果的差異性。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著促進(jìn)制造企業(yè)創(chuàng)新效率提升。異質(zhì)性分析表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新效率的促進(jìn)作用在行業(yè)競爭程度高、市場化水平低的企業(yè)中更明顯。

本文可能的貢獻(xiàn)在于：首先，對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)后果研究進(jìn)行了有益補(bǔ)充。本文系統(tǒng)分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造企業(yè)創(chuàng)新效率的影響機(jī)理，并通過實(shí)證分析得以驗(yàn)證，不僅豐富了數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)后果研究，而且進(jìn)一步拓展了制造企業(yè)創(chuàng)新領(lǐng)域的相關(guān)文獻(xiàn)。其次，利用上市公司微觀數(shù)據(jù)，采用基于爬蟲技術(shù)的文本分析法構(gòu)造企業(yè)層面數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，有效克服了以往數(shù)字化水平定量測度的不足。最后，從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的差異化情境出發(fā)，考察了行業(yè)競爭程度和市場化水平導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新效率的差異化效果，細(xì)化了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新效率之間的研究框架，豐富了數(shù)字化轉(zhuǎn)型及創(chuàng)新效率影響因素相關(guān)研究，為加大制造企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境改善以促進(jìn)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供參考。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 直接作用機(jī)制

數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅是全球經(jīng)濟(jì)增長的重要驅(qū)動(dòng)力，也是制造企業(yè)培育發(fā)展新動(dòng)能的重要抓手，其目標(biāo)之一在于通過數(shù)字技術(shù)賦能企業(yè)資源優(yōu)化配置，進(jìn)而影響企業(yè)創(chuàng)新效率。首先，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以為企業(yè)創(chuàng)新資源集聚和配置提供更有力的工具支持。一方面，通過借助新一代信息技術(shù)，圍繞企業(yè)戰(zhàn)略決策、業(yè)務(wù)流程、運(yùn)營管理及組織文化等互動(dòng)創(chuàng)新，促進(jìn)信息在企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)中高速、有效傳播，破解信息傳遞的層級(jí)約束，從而推動(dòng)前沿技術(shù)溢出，釋放禁錮于部門內(nèi)的創(chuàng)新資源與能力[8]，以信息流帶動(dòng)技術(shù)流、人才流、資金流、物資流，加速創(chuàng)新資源利用；另一方面，新一代信息技術(shù)的應(yīng)用極大地降低了企業(yè)信息搜索、傳遞、加工和攫取成本，有效降低了企業(yè)部門間信息不對(duì)稱現(xiàn)象，企業(yè)可以更便捷地將碎片化的創(chuàng)新資源重新整合[14]，以更低的成本快速獲取相關(guān)技術(shù)資源和知識(shí)，從而降低企業(yè)研發(fā)成本[15]，提升企業(yè)創(chuàng)新效率。其次，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以為企業(yè)決策賦能。借助新一代信息技術(shù)建立的專家?guī)?、知識(shí)庫及工藝機(jī)理模型等推動(dòng)企業(yè)生產(chǎn)決策從“人智”向機(jī)器“輔智、混智、數(shù)智”轉(zhuǎn)變，決策支持系統(tǒng)、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)等信息技術(shù)的使用可以為企業(yè)提供更豐富的決策場景，打破組織協(xié)調(diào)的邊界和壁壘，加強(qiáng)持續(xù)學(xué)習(xí)、動(dòng)態(tài)協(xié)作能力，實(shí)時(shí)追蹤企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)，及時(shí)獲取創(chuàng)新需求，降低企業(yè)交易成本，激發(fā)數(shù)據(jù)要素潛能，豐富企業(yè)研發(fā)決策信息，從而提升企業(yè)決策效率，使得研發(fā)投入的產(chǎn)出績效水平得以提升。最后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)設(shè)計(jì)技術(shù)創(chuàng)新演替的最佳路徑。通過數(shù)據(jù)挖掘、信息搜集、資源鏈接以及信息反饋等加速制造企業(yè)數(shù)據(jù)積累、信息共享、過程優(yōu)化及技術(shù)更新，加強(qiáng)知識(shí)、信息、技術(shù)等高端生產(chǎn)要素轉(zhuǎn)移和流動(dòng)，增強(qiáng)其對(duì)組織研發(fā)活動(dòng)的貢獻(xiàn)，拓展新技術(shù)實(shí)踐及應(yīng)用，推動(dòng)企業(yè)新舊業(yè)務(wù)在技術(shù)、資源、產(chǎn)品、客戶等方面深度融合，幫助企業(yè)準(zhǔn)確識(shí)別客戶需求，從而探索出最優(yōu)創(chuàng)新路徑，增加企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新成功的可能性。對(duì)此，本文提出如下假設(shè)：

H1數(shù)字化轉(zhuǎn)型能促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率提升。

1.2 異質(zhì)性傳導(dǎo)機(jī)制

行業(yè)競爭具有一定的外部治理效應(yīng)，可以發(fā)揮優(yōu)勝劣汰的篩選作用，代表著企業(yè)所處行業(yè)的競爭態(tài)勢，對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新行為具有重要的影響。首先，行業(yè)競爭狀況決定了企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動(dòng)機(jī)。處于高競爭行業(yè)的制造業(yè)企業(yè)本身面臨更大的行業(yè)競爭壓力，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，市場競爭將更加激烈，為使企業(yè)不被市場所淘汰，企業(yè)更有動(dòng)機(jī)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新，進(jìn)而獲取競爭優(yōu)勢。而壟斷行業(yè)的制造業(yè)企業(yè)競爭壓力較小，豐厚的壟斷利潤的存在降低了企業(yè)創(chuàng)新的需求，由此導(dǎo)致這類企業(yè)并不愿投資更多的資源推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新，更不傾向于實(shí)施難度較大的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的優(yōu)勢為競爭型行業(yè)企業(yè)創(chuàng)造更好的創(chuàng)新機(jī)會(huì)。企業(yè)創(chuàng)新具有高投入、高風(fēng)險(xiǎn)等特征，創(chuàng)新活動(dòng)的開展離不開大量創(chuàng)新資源的支持。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過借助新一代信息技術(shù)、以更小的成本實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新信息分析、研發(fā)決策優(yōu)化與部門協(xié)作運(yùn)行，同時(shí)可以加速知識(shí)和信息擴(kuò)散，從而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新資源優(yōu)化配置，而這種變化是推動(dòng)高競爭行業(yè)制造業(yè)企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要?jiǎng)恿ΑＲ环矫?，?duì)于競爭性行業(yè)來說，激烈的外部競爭壓力放大了新一代信息技術(shù)給企業(yè)造成的沖擊，這類企業(yè)更有動(dòng)機(jī)通過利用數(shù)字化技術(shù)改善企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境，促進(jìn)企業(yè)開展研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)[16]，優(yōu)化創(chuàng)新資源配置結(jié)構(gòu)，進(jìn)而提升企業(yè)創(chuàng)新效率。另一方面，實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)更容易受市場青睞，吸引政府、機(jī)構(gòu)投資者、金融機(jī)構(gòu)等其他創(chuàng)新主體的關(guān)注，企業(yè)借此可以拓寬組織投融資渠道，加大企業(yè)研發(fā)投入，提高創(chuàng)新活動(dòng)的投融資效率。最后，行業(yè)競爭可以促進(jìn)企業(yè)間知識(shí)溢出[17]，推動(dòng)企業(yè)加大研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)[18]，加強(qiáng)新技術(shù)開發(fā)與運(yùn)用，同時(shí)企業(yè)對(duì)數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用會(huì)進(jìn)一步加速行業(yè)競爭，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與行業(yè)競爭將形成良好的協(xié)同效應(yīng)，共同提升企業(yè)創(chuàng)新效率。對(duì)此，本文提出如下假設(shè)：

H2數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新效率的影響在高競爭行業(yè)中更顯著。

地區(qū)市場化程度是公司外部環(huán)境的重要組成部分，雖然面對(duì)的經(jīng)濟(jì)制度和政治體制相同，但中國各地區(qū)的制度環(huán)境存在明顯的不平衡性。因此，企業(yè)所處地區(qū)的市場化水平不同，對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響也隨之不同。一般而言，市場化水平較高地區(qū)，創(chuàng)新要素資源更豐富，創(chuàng)新信息更加透明，創(chuàng)新需求更易捕捉，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)等制度更加完善，市場尋租行為較少，資源流通配置能力較強(qiáng)，相關(guān)創(chuàng)新要素可以得到優(yōu)化組合[19]，因此，企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型改善創(chuàng)新效率的空間較小。而市場化程度較低地區(qū)，制造企業(yè)面臨的創(chuàng)新環(huán)境更差，公司治理水平相對(duì)較低，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型改變企業(yè)創(chuàng)新效率的需求更迫切，因而，數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)揮作用的空間更大。另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)施對(duì)處于不同市場化水平地區(qū)的制造企業(yè)會(huì)產(chǎn)生差異化的影響。市場化發(fā)展水平較高的地區(qū)，要素市場相對(duì)發(fā)達(dá)，企業(yè)更易獲取外部創(chuàng)新資源，因此這類企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動(dòng)機(jī)不強(qiáng)。相反，低市場化水平地區(qū)，企業(yè)獲取信息、知識(shí)、技術(shù)等外部資源相對(duì)困難，創(chuàng)新支持度也有限，這類企業(yè)往往更有動(dòng)機(jī)通過借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的信息優(yōu)勢、互聯(lián)共享等改善企業(yè)與外部環(huán)境的互動(dòng)，借助新一代信息技術(shù)應(yīng)用打破信息傳遞壁壘，讓企業(yè)可以更便捷地識(shí)別創(chuàng)新資源供需信息，更快速地以低成本獲取信息、知識(shí)、技術(shù)等高端創(chuàng)新要素，從而有效解決創(chuàng)新活動(dòng)的供需矛盾，破解企業(yè)創(chuàng)新資源瓶頸制約，提升資源配置效率。對(duì)此，本文提出如下假設(shè)：

H3數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新效率的影響在低市場化水平地區(qū)更明顯。

基于以上分析可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可直接作用于企業(yè)創(chuàng)新效率，同時(shí)受行業(yè)競爭程度和市場化水平的影響。本文的理論研究框架圖如圖1所示。

圖1 研究框架圖

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

以中國滬深A(yù)股制造業(yè)上市公司為研究對(duì)象，采用2007～2019年數(shù)據(jù)為初始研究樣本，同時(shí)刪除ST、*ST公司樣本；刪除金融業(yè)公司樣本；刪除主要變量缺失以及已退市公司樣本。中國專利相關(guān)數(shù)據(jù)來自CNRDS數(shù)據(jù)庫；數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)數(shù)據(jù)通過搜集和整理相應(yīng)公司年報(bào)，采用爬蟲技術(shù)獲得；其他數(shù)據(jù)取自CSMAR數(shù)據(jù)庫。采用STATA16.0進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)處理。

2.2 變量定義

(1)被解釋變量

被解釋變量為企業(yè)創(chuàng)新效率。參考權(quán)小鋒和尹洪英[19]的方法，采用每單位研發(fā)投入的發(fā)明專利申請數(shù)(EFFI)和每單位研發(fā)投入的專利申請總數(shù)(EFFI1)測度企業(yè)創(chuàng)新效率，其中后者用于穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

(2)解釋變量

解釋變量為數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DITL)。采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的文本分析法提取滬深A(yù)股制造業(yè)上市企業(yè)年報(bào)文本形成相應(yīng)數(shù)據(jù)池；借鑒相關(guān)政策文件以及趙璨等[20]的處理思路，從人工智能、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、電子商務(wù)、智能制造等技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用入手選出代表企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特定關(guān)鍵詞；最后，基于Python技術(shù)對(duì)特定關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索、匹配和詞頻計(jì)數(shù)并用最終加總詞頻來衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。

(3)調(diào)節(jié)變量

(4)控制變量

選取公司規(guī)模(SIZE)、第一大股東持股比例(TOP1)、資產(chǎn)負(fù)債率(LEV)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(SOE)、企業(yè)盈利性(ROA)、現(xiàn)金持有水平(CASH)、企業(yè)年齡(AGE)、獨(dú)立董事占比(INDEP)以及兩職合一(DUAL)作為控制變量。此外，本文還加入了年度和行業(yè)虛擬變量。表1列示所有變量的具體定義及說明。

表1 變量定義表

2.3 模型設(shè)定

基于上述理論和假設(shè)，首先建立模型(1)考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響；其次建立調(diào)節(jié)效應(yīng)模型分別檢驗(yàn)行業(yè)競爭程度和市場化水平對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新效率關(guān)系的影響，具體見模型(2)和(3):

EFFIi,t=α0+α1DITLi,t+α2Controlsi,t+εi,t

(1)

EFFIi,t=β0+β1DITLi,t+β2HHIi,t+

β3DITLi,t×HHIi,t+β4Controlsi,t+εi,t

(2)

EFFIi,t=γ0+γ1DITLi,t+γ2MARKETi,t+

γ3DITLi,t×MARKETi,t+γ4Controlsi,t+εi,t

(3)

式中，α1代表企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型DITLi,t對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率EFFIi,t影響的總效應(yīng);β3和γ3分別代表行業(yè)競爭程度HHI和市場化水平MARKET對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型DITLi,t促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新效率EFFIi,t的調(diào)節(jié)效應(yīng); 如果β3顯著為負(fù),則說明行業(yè)競爭程度越激烈，越有利于加強(qiáng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的促進(jìn)作用; 如果γ3顯著為負(fù),則說明市場化水平越低，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的提升作用越明顯，調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著。

3 實(shí)證結(jié)果與分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

表2列示所有變量的描述性統(tǒng)計(jì)。從創(chuàng)新效率(EFFI)指標(biāo)來看，其均值為0.106，標(biāo)準(zhǔn)差為0.076，反映出我國制造業(yè)上市公司創(chuàng)新效率整體處于較低水平；數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度(DITL)均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為1.178和1.222，說明企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度不高且不同企業(yè)間有較大差異；HHI最大值為0.464，均值為0.101，最小值為0.018，可以看出，制造企業(yè)行業(yè)集中度不高，整體競爭較激烈；MARKET均值為8.602，中位數(shù)為8.690，說明少部分地區(qū)市場化水平較低。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)分析

3.2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

表3報(bào)告了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與制造企業(yè)創(chuàng)新效率之間的基本回歸結(jié)果。列(1)僅加入解釋變量DITL，使用普通最小二乘法(OLS)進(jìn)行回歸,結(jié)果顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DITL)對(duì)創(chuàng)新效率(EFFI)有顯著的積極影響，因此，假設(shè)1得到初步驗(yàn)證；列(2)中再加入控制變量，DITL的估計(jì)系數(shù)在1%顯著水平下通過檢驗(yàn)。模型(2)中調(diào)整后的R2為0.208，與模型(1)對(duì)應(yīng)值相比，有較大幅度的提升，表明方程解釋度進(jìn)一步增強(qiáng)。列(3)中則進(jìn)一步加入年度與行業(yè)固定效應(yīng)，結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為0.004，且在1%顯著水平下通過檢驗(yàn)，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新效率提升具有明顯的促進(jìn)作用。假設(shè)1得到驗(yàn)證。

表3 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新效率的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

3.3 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

表4第(1)列顯示行業(yè)競爭程度對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新效率關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，DITL×HHI 的系數(shù)為-0.014，在1%水平下顯著負(fù)相關(guān)，表明行業(yè)集中度越低，即行業(yè)競爭越激烈，數(shù)字化轉(zhuǎn)型越有利于促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新效率提升。一般地，處在高競爭行業(yè)的制造業(yè)企業(yè)，通常面臨較大的生存壓力，為了在競爭中立于不敗之地，更易借助新一代信息技術(shù)等加強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新，優(yōu)化企業(yè)資源配置，通過提升企業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)而獲取競爭優(yōu)勢。假設(shè)2得到驗(yàn)證。表4第(2)列顯示區(qū)域市場化程度對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新效率關(guān)系的調(diào)節(jié)效果，DITL×MARKET的系數(shù)為-0.001，在1%顯著水平下通過檢驗(yàn)，表明市場化程度越低，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新效率水平的提升作用越大。一般地，市場化程度較高地區(qū)，市場競爭更為激烈，企業(yè)本身創(chuàng)新意識(shí)較強(qiáng)，實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)揮的空間有限；相反，在市場化程度較低地區(qū)，創(chuàng)新要素配置不完善，資源配置結(jié)構(gòu)較差，企業(yè)獲取資源相對(duì)困難，公司治理水平較低，因此，制造企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置、提升企業(yè)創(chuàng)新效率的空間更大，效果更好。假設(shè)3得到驗(yàn)證。

表4 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(1)內(nèi)生性問題

一方面，數(shù)字化程度的提高會(huì)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新效率提升；另一方面，創(chuàng)新效率水平更高的企業(yè)也可能有更大的需求去推動(dòng)高水平的數(shù)字化。本文嘗試采用兩階段最小二乘法(2SLS) 來緩解上述內(nèi)生性問題。參照王永進(jìn)和施炳展[23]的研究，選擇滯后一期的數(shù)字化轉(zhuǎn)型(L.DITL)和滯后兩期的數(shù)字化轉(zhuǎn)型 (L2.DITL)作為DITL的工具變量。F檢驗(yàn)結(jié)果(Kleibergen-Paap rk Wald F statistic為7884.46)顯示不存在弱工具變量問題；Hansen J檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量(p=0.355>0.1)通過過度識(shí)別檢驗(yàn)，說明本文選取的工具變量較為合理。表5列(1)～(2)顯示兩階段回歸結(jié)果。從表5列(1)可以發(fā)現(xiàn)，標(biāo)的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與滯后一期以及滯后兩期的數(shù)字化水平高度相關(guān)，且均在1%顯著水平下通過檢驗(yàn)，意味著企業(yè)過去數(shù)字化水平對(duì)企業(yè)當(dāng)期水平存在較大影響。同時(shí)將第一階段得到的數(shù)字化轉(zhuǎn)型估計(jì)值進(jìn)行第二階段回歸，結(jié)果發(fā)現(xiàn)其系數(shù)依然顯著為正(β=0.006,p<0.01)，說明本文主結(jié)論穩(wěn)健。

(2)其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為確保研究結(jié)論的穩(wěn)定性，本文還進(jìn)行了如下測試:(1)更換核心變量，將專利申請總量測度企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出計(jì)算的創(chuàng)新效率作為被解釋變量，重新帶入模型估算，回歸結(jié)果見表5列(3)。(2)更換樣本區(qū)間。刪除前三年樣本，使用2010～2019年樣本數(shù)據(jù)考察兩者關(guān)系是否顯著存在，結(jié)果見表5列(4)。(3)更換模型?；诿姘宸治粩?shù)回歸模型考察DITL在0.5分位點(diǎn)上對(duì)EFFI的邊際效應(yīng)，結(jié)果見表5列(5)。從表5可以看出，不管是核心變量替換、樣本重置還是模型變換，回歸結(jié)果與前文結(jié)果均不存在實(shí)質(zhì)性變化，說明本文研究結(jié)論可靠。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4 結(jié)論與啟示

借助數(shù)字化技術(shù)提升創(chuàng)新效率是制造企業(yè)獲取競爭優(yōu)勢和實(shí)現(xiàn)價(jià)值增值的根本途徑，也是數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的微觀著力點(diǎn)。本文探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造企業(yè)創(chuàng)新效率的影響機(jī)理，并探究不同情境對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新效率關(guān)系的影響。研究發(fā)現(xiàn)：(1)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造企業(yè)創(chuàng)新效率提升具有顯著促進(jìn)作用。(2)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新效率的關(guān)系受不同情境的影響。具體而言，企業(yè)所在行業(yè)競爭程度越高、所處地區(qū)市場化程度越低，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新效率的促進(jìn)作用越明顯。

基于以上分析結(jié)論，得出以下啟示：(1)充分把握企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型機(jī)遇，賦能企業(yè)研發(fā)決策。借助國家政策及企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型東風(fēng)，全方位引進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)云等載體，利用物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)，完善制造業(yè)企業(yè)對(duì)研發(fā)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)采集、實(shí)時(shí)傳輸、廣泛共享，借助決策支持系統(tǒng)、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)等豐富企業(yè)決策場景，及時(shí)獲取創(chuàng)新需求，全面提升企業(yè)研發(fā)決策科學(xué)化水平，鼓勵(lì)企業(yè)加大研發(fā)投入；通過提高應(yīng)用平臺(tái)研發(fā)、智能制造等投資規(guī)模，挖掘數(shù)據(jù)要素潛能，有效促進(jìn)信息共享、知識(shí)傳遞和融合集成，提升創(chuàng)新信息傳遞效應(yīng)，加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)信息的使用力度，加快培育新技術(shù)、新產(chǎn)品、新模式、新業(yè)態(tài)。(2)強(qiáng)化數(shù)字化技術(shù)深度應(yīng)用，優(yōu)化企業(yè)創(chuàng)新資源配置。借助新一代信息技術(shù)和先進(jìn)制造技術(shù)引導(dǎo)企業(yè)重構(gòu)制造企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新體系，提高M(jìn)ES、ERP、PLM和機(jī)器設(shè)備網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)互通集成能力，發(fā)展聯(lián)網(wǎng)協(xié)同、智能管控、大數(shù)據(jù)服務(wù)等新興制造模式[24]，充分把握好“數(shù)字技術(shù)+”提供的“變道超車”機(jī)遇，持續(xù)釋放數(shù)字技術(shù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新所產(chǎn)生的紅利優(yōu)勢。加快建設(shè)“數(shù)字化車間”，推進(jìn)智能制造單元搭建、裝備智能化升級(jí)、工藝流程改造、研發(fā)過程實(shí)時(shí)監(jiān)控，助力制造企業(yè)優(yōu)化創(chuàng)新資源智能配置，提升生產(chǎn)管理精細(xì)化水平，最終推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新效率提升。(3)分類推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，營造良好外部制度環(huán)境。制造業(yè)企業(yè)應(yīng)當(dāng)根據(jù)不同行業(yè)特征分類推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐。對(duì)于處在高競爭行業(yè)的制造企業(yè)，應(yīng)進(jìn)一步加大數(shù)字技術(shù)應(yīng)用，更深層次地推進(jìn)企業(yè)組織變革、業(yè)務(wù)流程優(yōu)化、管理模式創(chuàng)新以及不同主體間創(chuàng)新協(xié)同，最終助推企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。而對(duì)于壟斷性行業(yè)，政府應(yīng)降低市場準(zhǔn)入壁壘，通過數(shù)字化技術(shù)重構(gòu)企業(yè)創(chuàng)新生態(tài)，激活行業(yè)內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新活力以獲取可持續(xù)競爭優(yōu)勢。同樣地，處于市場化水平較低地區(qū)的制造企業(yè)創(chuàng)新效率提升空間更大，可以借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型獲得更多的創(chuàng)新溢出紅利，政府相關(guān)部門應(yīng)加快推進(jìn)市場化改革，加強(qiáng)制造企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)，重視市場在創(chuàng)新過程中的決定性作用，為制造企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展提供更優(yōu)化的制度保障。