數字化轉型、開放式創(chuàng)新與企業(yè)效率
——逆境中的戰(zhàn)略選擇

武豫果

（南京財經大學會計學院，江蘇南京 210023）

一、引言

隨著“大智移云物區(qū)”等技術的飛速發(fā)展，數據紅利不斷凸顯。我國互聯(lián)網普及率已超世界平均水平，海量的用戶數據使中國數字經濟具備需求端的規(guī)模效應，為下一階段中國經濟提高增速提供了新思路。十八大以來，我國政府對建設網絡強國、數字中國和智慧社會作出重大戰(zhàn)略部署，形成了推動數字經濟發(fā)展的強大合力?！吨腥A人民共和國國民經濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》提出“打造數字經濟新優(yōu)勢”，在此基礎上，《“十四五”數字經濟發(fā)展規(guī)劃》（國發(fā)〔2021〕29號）提出“到2025年，數字經濟核心產業(yè)增加值占GDP比重達到10%”的發(fā)展目標。各省市陸續(xù)出臺相關方案和計劃，充分發(fā)揮海量數據和豐富應用場景這一先天優(yōu)勢，促進數字技術與實體經濟深度融合，賦能傳統(tǒng)產業(yè)轉型升級。數字經濟發(fā)展速度之快、輻射范圍之廣，影響程度之深前所未有，已成為重組全球經濟結構、改變競爭格局的關鍵力量。基于數字經濟的發(fā)展趨勢及重要性，本文試圖從微觀企業(yè)視角研究數字化轉型對企業(yè)效率的影響。

現(xiàn)有研究表明，數字化已經成為推動經濟社會變革的主要驅動力。在全球經濟貿易不確定性陡增、后疫情時代經濟下行壓力加大的背景下，中國企業(yè)正將數字化轉型作為企業(yè)在逆境中的首要戰(zhàn)略選擇。陳劍和劉運輝（2021）發(fā)現(xiàn)，數字智能技術同時從供給側和需求側推動供應鏈產生深刻變革，使企業(yè)能夠及時、高質量地滿足客戶的個性化需求。劉政等（2020）基于組織結構研究發(fā)現(xiàn)，數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，促進企業(yè)進行分權變革，優(yōu)化企業(yè)決策流程、提高企業(yè)效率。然而，目前大部分上市企業(yè)的數字化轉型還處于初始階段，傳統(tǒng)產業(yè)轉型慢、效益低的問題普遍存在。數字化變革具有典型的長期性與高度不確定性，企業(yè)在轉型過程中，搭建與企業(yè)業(yè)務流程精準匹配的數字平臺的技術難度大、隱性成本高，數字化悖論在實踐和研究中逐漸浮現(xiàn)出來。Gebauer等（2020）通過案例研究，闡述了企業(yè)存在的數字化悖論現(xiàn)象，發(fā)現(xiàn)數字化投資可能無法助力企業(yè)實現(xiàn)預期的收入增長；戚聿東和蔡呈偉（2020）發(fā)現(xiàn)，上市企業(yè)內部組織結構、高管能力與數字化轉型的技術架構存在一定的滯后性，導致衍生管理成本增加，效率驅動效應相對有限。

基于上述分析可以看出，現(xiàn)有文獻對數字化轉型與企業(yè)效率的探討尚未達成一致結論，數字化轉型是否能為我國上市企業(yè)高質量發(fā)展賦能，從而提高企業(yè)效率，有待進一步驗證。鑒于此，本文擬對“企業(yè)數字化轉型—企業(yè)效率”的關系、渠道機制和適用背景進行識別檢驗，以深刻理解數字化轉型對我國上市企業(yè)高質量發(fā)展的驅動作用。

本文的貢獻包括：一是本文將數字化轉型、企業(yè)效率與開放式創(chuàng)新納入同一研究框架，數字經濟環(huán)境的無邊界性、互聯(lián)性以及不確定性等特征使開放式創(chuàng)新更具研究價值，豐富了數字化情境下創(chuàng)新特征的相關研究。數字化是構建創(chuàng)新驅動發(fā)展格局的有利抓手，強調研發(fā)設計數字化的重要性，有助于凸顯當前對數字化轉型與創(chuàng)新相融合進行研究的迫切需求。二是本文分析了不同微觀企業(yè)特質及制度環(huán)境下的異質性，強調了數字化轉型提高企業(yè)效率的具體適用情境，為數字化相關政策的精準制訂以及企業(yè)相關決策的制訂提供建議與啟示。

二、理論分析與研究假說

尹恒和李世剛（2019）用中國制造業(yè)企業(yè)數據研究發(fā)現(xiàn)，目前資源配置存在各種扭曲，在未來十年，即使只釋放資源配置改善空間的一半也能保證每年3.85%的經濟增長率，表明我國資源配置改革的紅利仍然十分豐厚。現(xiàn)有文獻對改善企業(yè)效率的途徑已經作了較為充分的探討。微觀層面，學者們基于內部治理（Tian和Twite，2011）、種族多樣性（Julian和Ofori-Dankwa，2017）、養(yǎng)老保險繳費率（于新亮等，2019）、融資約束（肖曙光等，2020）、政企關系（張沁琳和沈洪濤，2020）、人才配置（王啟超等，2020）角度分析了企業(yè)效率的影響因素。宏觀層面，現(xiàn)有文獻分析了市場規(guī)模與勞動分工（Chaney和Ossa，2013）、市場與供給臨近（席強敏和孫瑞東，2020）、交通基礎設施及市場可達性（劉沖等，2020）、稅收差異（Todtenhaupt和Voget，2021）、股息稅政策（Jacob，2021）等對企業(yè)效率的影響。這些文獻為研究企業(yè)效率的影響因素及其機制提供了豐富的經驗借鑒和觀點啟發(fā)。

全要素生產率（Total Factor Productivity，TFP）反映了生產過程中各種生產要素投入轉化為最終產出的總體效率，通常被理解為扣除要素貢獻后的“剩余”生產率水平，這是技術進步以及制度改良等非生產性投入帶來的貢獻（魯曉東和連玉君，2012）。而企業(yè)數字化轉型是數字經濟時代微觀企業(yè)主體實現(xiàn)技術進步、培養(yǎng)競爭優(yōu)勢所必經的一個階段，其實質就是數字要素的加入、數字技術的應用及其與企業(yè)全方位要素的深度融合。這種轉型能夠直接或間接緩解企業(yè)全要素生產率低下的困境。

邱子迅和周亞虹（2021）基于大數據綜合試驗區(qū)分析發(fā)現(xiàn)，試驗區(qū)的建立促進了大數據技術的進步，提高了地區(qū)全要素生產率；袁淳等（2021）基于微觀企業(yè)的研究發(fā)現(xiàn)，數字化能夠降低市場與企業(yè)的協(xié)調成本和外部交易成本，促進企業(yè)專業(yè)化分工，使企業(yè)充分發(fā)揮資源和技術的比較優(yōu)勢，從而提高生產效率。首先，數據作為一種生產要素，扮演著經濟資源的角色，提升企業(yè)成長性并增加投資機會，減少傳統(tǒng)企業(yè)的資源限制（譚志東等，2022）。其次，企業(yè)利用數字技術可以有效提升信息可利用度，深度聚焦市場趨勢和客戶需求，促進供給與需求側的銜接，推動企業(yè)生產流程“精益化管理”變革，提高經營決策水平。企業(yè)信息系統(tǒng)數字化還能有效消除各部門之間的信息壁壘，降低委托代理成本，促進組織授權下放（劉政等，2020），形成更加靈活機動的內部架構與治理模式。數字技術外溢效應帶來的生產方式革新以及內外部溝通協(xié)調效率的提高促進了生產要素的重新組合，進而緩解了資源錯配現(xiàn)象（何小鋼等，2019）?？傊髽I(yè)的生產流程、業(yè)務管理模式、組織結構等在數字化模式下都會得到顯著優(yōu)化（陳國青等，2020），數字化全面提高了企業(yè)運營效率?；谝陨戏治?，本文提出假設1。

H1：企業(yè)數字化轉型能夠提高企業(yè)效率。

TFP的差距是窮國和富國人均產出差距巨大的重要原因，而TFP存在差距的根源在于企業(yè)的技術差異（Hsieh和Klenow，2009）。內生增長理論認為，經濟增長的唯一動力就是技術進步。因此，企業(yè)的創(chuàng)新行為對企業(yè)效率有著重大影響。然而，企業(yè)的創(chuàng)新活動不確定性高且風險較大，缺乏足夠的信息進行可行性評估可能導致企業(yè)基于錯誤的決策進行研發(fā)投入，反而浪費有限的資源。同時，隨著顧客需求多樣化、個性化的趨勢越來越明顯，過去聚焦于企業(yè)內部的封閉式創(chuàng)新難以及時根據市場需求進行迭代更新，已經不足以應對當今市場的飛速變化。為了打破這一困境，企業(yè)逐漸開始形成包括用戶、科研機構、其他相關企業(yè)、中介等主體的創(chuàng)新網絡（Freeman，1991），創(chuàng)新合作的邊界進一步擴大。Chesbrough（2003）將這種創(chuàng)新模式概念化為“開放式創(chuàng)新”。Hastbacka（2004）認為開放式創(chuàng)新是企業(yè)綜合利用內外部技術和思想，同時通過向市場進行技術轉讓和資產分派，再由市場將信息反饋給研發(fā)部門的過程。Piller等（2004）重點強調了消費者的作用，認為開放式創(chuàng)新是企業(yè)系統(tǒng)地從消費者那里收集整合信息來促進創(chuàng)新、優(yōu)化產品與服務的過程。

Nwankpa和Roumani（2016）基于資源基礎觀進行研究，發(fā)現(xiàn)數字化轉型對創(chuàng)新和企業(yè)績效具有積極影響，數字經濟的無邊界性促使企業(yè)創(chuàng)新從封閉式轉向開放式，帶來創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產出的提高。一方面，數字化帶來的高效信息交換能力能夠增強企業(yè)與網絡成員的連通性，促進異質性創(chuàng)新參與者之間的合作（Yoo等，2010），助力企業(yè)有效整合內外部更大范圍的創(chuàng)新資源（高良謀和馬文甲，2014）。數字化背景下，為了契合市場導向以及自身戰(zhàn)略，進行數字化轉型的企業(yè)往往具有更強的動機主動增加研發(fā)投入，以便為數字化轉型奠定良好基礎（吳非等，2021），這些都能夠提高企業(yè)的創(chuàng)新投入。另一方面，數字化賦予了企業(yè)更高的生產力和更多的智力資本，增強了企業(yè)利用數據進行創(chuàng)新的能力（戚聿東和肖旭，2020）。數字化企業(yè)具有高度敏感的市場感知能力，能夠及時捕捉產品和客戶信息，追蹤市場導向，并不斷根據用戶反饋快速迭代創(chuàng)新，合理分配創(chuàng)新資源。同時，數字技術能夠幫助企業(yè)以更小的成本實現(xiàn)對創(chuàng)新活動的風險把握與流程優(yōu)化，降低開發(fā)風險和試錯成本，縮短研發(fā)周期，使企業(yè)在原有的研發(fā)資源水平下得到更高的產出績效（Loebbecke和Picot，2015），有效提升企業(yè)的生產效率?；谝陨戏治觯岢黾僭O2。

H2：企業(yè)數字化轉型能夠促進開放式創(chuàng)新模式形成，通過增加創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產出的方式提高企業(yè)效率。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文以我國2009-2019年滬深兩市A股上市企業(yè)為樣本，并剔除了以下樣本：一是金融保險業(yè)企業(yè)；二是ST類企業(yè)；三是杠桿率大于1的企業(yè)。為了避免異常值的影響，本文對所有連續(xù)變量進行1%的雙邊縮尾處理。所有的初始數據均來自CSMAR和Wind數據庫，數字化指標構建的原始資料來自深圳證券交易所和上海證券交易所官方網站。

（二）變量定義與度量

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為企業(yè)效率，使用全要素生產率（TFP）衡量。參考趙健宇和陸正飛（2018）、劉沖等（2020）的做法，本文在基準回歸及機制分析等檢驗中，使用Levinsohn和Petrin（2003）的方法（簡稱LP法）進行計算，并在穩(wěn)健性檢驗中使用Olley和Pakes（1996）的方法（簡稱OP法）進行替換。

2.核心解釋變量

本文的核心解釋變量為數字化轉型（SZHZX）。以往關于數字化的研究大多從定性的角度開展，著眼于理論分析。隨著數字化轉型的深入發(fā)展，學術界開始嘗試運用定量分析的方法進行研究。比如，在宏觀層面，邱子迅和周亞虹（2021）使用地區(qū)數字經濟發(fā)展水平作為代理變量進行定量研究；在微觀層面，劉政等（2020）使用新增固定投資下的軟硬件信息設備投資率、企業(yè)從業(yè)人員電腦使用率作為企業(yè)不同方面數字化的衡量指標進行定量分析。但這些指標均不能綜合反映企業(yè)戰(zhàn)略層面的轉型深度和廣度，也不能準確描述企業(yè)數字化轉型的戰(zhàn)略影響。

隨著文本分析技術在學術研究領域的廣泛應用，各種非標準化、非結構化的信息得到充分利用，部分學者開始在不同研究領域使用文本分析進行指標構建。因此，本文在數字化轉型指標的構建上也使用文本分析，以求得到更加精準的原始數據。首先，從深圳證券交易所、上海證券交易所官方網站爬取滬深兩市A股上市企業(yè)歷年年度報告，然后使用吳非等（2021）構建的企業(yè)數字化轉型特征詞作為詞典，基于Python對上市企業(yè)年報中管理層討論與分析部分文本進行搜索、匹配和詞頻加總計數，用來衡量企業(yè)數字化轉型程度。其中，SZHZX1為管理層討論與分析部分（MD&A）出現(xiàn)的數字化特征詞總詞頻數加1再取自然對數、SZHZX2為對SZHZX1進行行業(yè)均值平減，即SZHZX1減去同年同行業(yè)的數字化轉型程度指標均值，用以排除可能隨行業(yè)變化的干擾因素。

3.控制變量

為了提高估計精度，本文選取企業(yè)基本面、公司治理以及宏觀因素三個層面的控制變量，具體包括企業(yè)年齡（Age）、資產負債率（Lev）、資產報酬率（Roa）、經營活動產生的現(xiàn)金流凈值（CFO）、成長性（Growth）、企業(yè)性質（Soe）、是否兩職合一（Dual）、獨立董事占比（LnDependent）、第一大股東持股比例（Share1）、行業(yè)赫芬達爾指數（HHI）以及地區(qū)經濟發(fā)展水平（LnGDP）。詳細定義如表1所示。

表1 主要變量說明

（三）模型構建

為研究企業(yè)數字化轉型對效率的影響，本文設定模型（1）加以檢驗。為了控制行業(yè)和時間因素的影響，本文在基準模型中加入行業(yè)固定效應和年度固定效應：

其中，i表示上市公司，t表示年份，TFP_lpi,t指LP法計算的全要素生產率，SZHZXi,t為企業(yè)數字化程度，包括SZHZX1和SZHZX2兩個指標；參數β1反映數字化轉型對企業(yè)效率的影響；Controls為一組控制變量；Year和Ind分別為年度固定效應和行業(yè)固定效應。

四、實證結果及分析

（一）描述性統(tǒng)計

表2為主要變量的描述性統(tǒng)計結果，SZHZX1的均值為0.74，最小值為0.00，最大值為4.19，表明上市企業(yè)數字化程度平均水平較低，且在橫截面上具有較大的差異。

表2 變量描述性統(tǒng)計

（二）基準回歸

表3報告了模型（1）的檢驗結果。表3列（1）為使用SZHZX1且只加入核心解釋變量的回歸結果，表3的列（2）為使用SZHZX1并加入一系列控制變量后的回歸結果，表3的列（3）和列（4）為使用SZHZX2指數的回歸結果?？梢园l(fā)現(xiàn)，每一列數字化轉型對企業(yè)全要素生產率的系數均顯著為正，對于兩個數字化指標，在原有基礎上納入了控制變量后，其回歸系數均有所縮小，但仍在1%的水平上顯著。這表明企業(yè)數字化轉型能夠促進企業(yè)效率的提升，假設1得證。

表3 主檢驗結果

（三）機制路徑的識別檢驗

基準回歸結果為印證數字化轉型影響企業(yè)效率提供了實證證據，但并不能反映其具體的影響渠道。下面對兩者之間的影響機制進行識別檢驗。由前文分析可知，數字化能夠賦能開放式創(chuàng)新。一方面，數字化能夠促進內外部合作交流，減少資源限制，提升企業(yè)的創(chuàng)新水平，另一方面，數字化促使企業(yè)識別市場趨勢，使創(chuàng)新決策更貼合需求端，從而增強創(chuàng)新質量、提高企業(yè)效率。因此，本文分別選取創(chuàng)新投入LnRD（研發(fā)支出+1后取對數）和創(chuàng)新產出LnPatentgra（公司專利授權數+1后取對數）分別衡量企業(yè)的創(chuàng)新水平和創(chuàng)新質量，使用（Baron和Kenny，1986）提出的“中介作用”檢驗模型，對這一渠道進行驗證。

表4為中介效應檢驗結果。可以看到，表4列（2）和列（5）中，SZHZX1的系數都顯著為正，這與前面的預測一致，表明數字化轉型顯著提升了企業(yè)的創(chuàng)新水平和創(chuàng)新質量。加入中介變量后，在表4列（3）和列（6）中SZHZX1的系數依然為正且分別在1%和5%的水平上顯著，表明數字化轉型通過提升創(chuàng)新水平和創(chuàng)新質量促進了企業(yè)效率的提升。本文使用Sobel檢驗的結果顯示，創(chuàng)新水平的Z統(tǒng)計值為14.62（在1%的水平上顯著），中介效應占總效應的比例為14.71%；創(chuàng)新質量的Z統(tǒng)計值為8.049（在1%的水平上顯著），中介效應占總效應的比例為45.06%。因此，假設2得證。

表4 中介效應檢驗結果

（四）穩(wěn)健性測試

為了避免前述結果是由于特定樣本或存在變量的測量誤差而導致的，本文通過剔除特定樣本和更換衡量指標的方法重新對模型（1）進行估計。

本文數字化指標使用公司年報中數字化相關特征詞的披露頻數構建，與數字信息相比，文本信息在表達上更富彈性，因此更有可能成為管理層的信息操縱工具，用以進行概念炒作，哄抬市值。各級政府積極推進數字化轉型的政策背景下，數字化相關的信息很可能成為管理層進行信息操縱新的著手點，從而影響本文數字化指標的精準度。一般來講，曾受到過信息披露違規(guī)處罰的上市企業(yè)更可能進行策略性披露。因此，本文參照袁淳等（2021）的做法，分別剔除樣本期內因信息披露受到處罰的樣本，以及深交所信息披露考評結果為不及格的樣本，重新對模型（1）進行估計，結果見表5?？梢钥闯?，數字化轉型的系數依然顯著，且與全樣本結果相比，其系數值有所提升，這表明排除了策略性披露后，數字化促進企業(yè)效率提升的結論依然成立。

表5 穩(wěn)健性檢驗：策略性披露

本文更換解釋變量和被解釋變量的衡量方法。全要素生產率參考Olley和Pakes（1996）的方法重新計算，得到TFP_op；數字化轉型使用管理層討論與分析部分數字化特征詞詞頻數除以管理層討論與分析部分總詞頻數（SZHZX3），以及其行業(yè)平減（SZHZX4）進行衡量，分別重新估計模型（1）。表6為估計結果，可以看出，在更換了衡量方式后，數字化轉型的系數也都顯著為正，這表明本文對于數字化促進企業(yè)效率提升的結果是穩(wěn)健的。

表6 穩(wěn)健性檢驗：更換衡量指標

（五）內生性檢驗

盡管本文已經控制了多維度的控制變量，但依然可能存在內生性問題。比如，可能遺漏了重要的控制變量，如高管風格等。激進或過度自信的高管可能會有更強的動機進行數字化投資，同時此類高管可能更容易忽視轉型的風險從而導致資源的浪費，降低企業(yè)效率。然而，高管風格以及風險偏好等因素難以衡量，在未控制該因素的情況下，可能無法證明數字化水平與企業(yè)效率的因果關系。因此，本文使用工具變量的方法進行估計。

本文選擇企業(yè)數字化水平的省份均值作為工具變量，因為企業(yè)數字化水平的省份均值相對具有外生性，且滿足相關性要求。Durbin-Wu-Hausman內生性檢驗F統(tǒng)計量分別為508.691和361.086，拒絕數字化轉型是外生變量的假設，表明用工具變量進行估計是合理的。Anderson LM統(tǒng)計量均在1%的水平上顯著，拒絕工具變量識別不足的假設；Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計量均遠大于Stock-Yogo弱工具變量識別的F檢驗在10%顯著性水平上的臨界值16.38，即不存在弱工具變量問題。檢驗結果表明，使用工具變量法是合理的，且工具變量的選取是有效的。表7報告了第二階段的結果，數字化轉型的系數依然顯著為正，這表明本文的結論是可靠的。

表7 工具變量法：省份均值

五、異質性分析

（一）企業(yè)特質的影響

Williamson（1993）提出，企業(yè)效率主要受治理結構與資源水平的影響，在不同的內部結構和資源獲取能力下，效率提升的效果可能存在異質性。因此，沒有考慮情境因素的研究結論缺乏普適性。

企業(yè)的數字化轉型在多大程度上提高效率，最終取決于單位投入與單位產出的比較。當內部治理水平較低時，面對內部溝通障礙，數字化轉型企業(yè)敏捷的組織形式能夠起到有效緩解作用，信息透明度的提升也有助于股東及時了解管理層的決策動向，降低監(jiān)督成本。從企業(yè)外部來說，數字化符合當前的政策導向，能夠向市場傳遞利好信號，更易于得到資本市場的認可和關注；高水平的信息質量也能起到改善資本市場信息效率的作用，加強投資者對企業(yè)的監(jiān)督機制，從而促進企業(yè)在融資方面獲得比較優(yōu)勢。因此，對治理水平低、融資約束嚴重的企業(yè)來說，數字化轉型更能體現(xiàn)出其在提高效率方面的需求和效益，相比于優(yōu)勢企業(yè)更能產生增量邊際效應。

為了驗證上述觀點，本文分別按照治理水平和融資約束程度的中位數對樣本進行分類，并分組進行檢驗，回歸結果如表8和表9所示?？梢钥吹剑谥卫硭礁?、融資約束程度更高的樣本中，數字化轉型的系數更大。本文參照連玉君等（2010）的方法，采用似不相關回歸模型檢驗系數在不同分組間的差異，SUEST檢驗卡方統(tǒng)計量的P值均為0.0000，表明在1%的置信水平上存在顯著差異。因此，上述觀點得以驗證，即對治理水平更低、融資約束程度更高的企業(yè)來說，數字化轉型在提高效率方面的作用更大。

表8 調節(jié)效應檢驗：治理水平

表9 調節(jié)效應檢驗：融資約束程度

（二）制度環(huán)境的影響

除了企業(yè)自身特質的影響外，制度背景（主要是市場化程度）也是導致資源配置效率存在差異的主要原因。既有研究發(fā)現(xiàn)，市場化程度高的地區(qū)，企業(yè)的TFP顯著更高（張杰等，2011）。這是因為，當市場化程度更高時，資源的進入、退出壁壘明顯降低，導致競爭越來越激烈。根據Aghion和Griffith（2008）提出的競爭逃離效應，企業(yè)必須努力提高營銷、治理水平和技術水平，才能應對高市場化程度帶來的競爭沖擊。自商務網絡建立以來，信息化緩解了市場交易中的摩擦，市場分割邊界的概念也逐漸弱化（楊震寧等，2021）。數字化正在提高企業(yè)資源的可達性和可延展性，即使處于市場化程度較低的企業(yè)，也可以通過數字技術優(yōu)化資源配置。也就是說，數字化與市場化之間存在著潛在的替代效應，當企業(yè)面對僵化的外部環(huán)境時，數字化轉型會促進企業(yè)提高生產效率，然而，當企業(yè)在一個更加完善的市場中運作時，數字化反而無關緊要了。

市場化程度較低時，一系列體制性障礙導致交易成本相對更高，此時，數字化企業(yè)能夠在更大程度上克服空間、資源的限制，擴展創(chuàng)新范圍，提高資源的使用效率。隨著市場化程度的提高，資源流動性增強，資源錯配的現(xiàn)象有所緩解，此時數字化發(fā)揮作用的空間被壓縮，邊際效應相應降低。此外，市場化加快了資源流動的同時，也使競爭更加激烈，企業(yè)之間出現(xiàn)惡性競爭現(xiàn)象，增加了技術性資源的泄露風險，不利于企業(yè)進行自主創(chuàng)新。Tian和Twite（2011）研究發(fā)現(xiàn)，更嚴峻的外部市場環(huán)境將迫使企業(yè)更有效地運營，形成更高的生產效率。因此，市場化程度更低時，數字化提高企業(yè)效率的影響作用越大。

為了驗證上述觀點，本文以樊綱等（2011）的“中國市場化指數”為基礎，參考戴魁早和劉友金（2013）的做法，從政府與市場關系得分、非國有經濟發(fā)展得分、產品市場發(fā)育得分、要素市場發(fā)育得分、中介組織發(fā)育和法律得分五個方面對市場化進程進行測算，并使用該指數來衡量市場化程度。根據其中位數將樣本分為低市場化程度和高市場化程度兩組。表10為分組檢驗結果，可以看到，在兩個樣本中，系數都顯著為正，但在市場化程度更低時，數字化轉型的系數更大，并且組間差異在1%的置信水平上顯著。

表10 調節(jié)效應檢驗：市場化程度

六、研究結論與政策啟示

本文闡述了數字化轉型的政策背景以及提高中國企業(yè)效率以實現(xiàn)高質量發(fā)展的重要性和急迫性。本文通過分析數字化轉型對企業(yè)效率的影響及其作用機制，實證檢驗本文提出的兩個假設。實證結果表明：數字化轉型能夠有效提高企業(yè)的效率；數字化轉型主要通過賦能開放式創(chuàng)新，提高創(chuàng)新水平和創(chuàng)新質量來提升企業(yè)效率。異質性研究結果表明：當企業(yè)的治理水平更低、融資約束程度更高以及市場化程度更低時，其邊際效用相對更大，即處于逆境中的企業(yè)通過深入數字化轉型能夠顯著提升效率。

基于上述研究結論，本文提出以下政策建議：第一，微觀企業(yè)主體應當充分認識到數字化的重要性，抓住數字化轉型機遇，加大數字化投入，構建智能化數字平臺。促進數字技術與企業(yè)生產、組織結構上的深度融合，增強自身競爭優(yōu)勢。第二，國內國際雙循環(huán)的新發(fā)展格局下，我國經濟動能不斷從出口導向轉為“創(chuàng)新—內需”驅動，創(chuàng)新的戰(zhàn)略地位日益凸顯，企業(yè)要充分利用內外部資源，強化開放式創(chuàng)新模式，形成以用戶為中心的數字化創(chuàng)新體系，為高質量發(fā)展奠定基礎。第三，政府應該加大對劣勢企業(yè)的政策扶持力度，助力企業(yè)數字化轉型，促進我國經濟質量的整體提升。