數(shù)字技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)創(chuàng)新：機(jī)制識別與約束條件

李容達(dá)，何 婧

（中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100083）

一、引言

當(dāng)前，以大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等為代表的新興數(shù)字技術(shù)蓬勃發(fā)展，正在成為驅(qū)動(dòng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要力量。數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，不僅有利于賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，還有利于培育新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)與新模式，壯大經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎。與此同時(shí)，我國科技創(chuàng)新尚不能適應(yīng)高質(zhì)量發(fā)展要求，尤其是關(guān)鍵領(lǐng)域創(chuàng)新支撐能力不強(qiáng)（王一鳴，2020）[1]。在此背景下，《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035 年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》指出，堅(jiān)持創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位，把科技自立自強(qiáng)作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐，打好關(guān)鍵核心技術(shù)攻堅(jiān)戰(zhàn)，提高創(chuàng)新鏈整體效能。企業(yè)是技術(shù)創(chuàng)新的主體，企業(yè)的創(chuàng)新能力和創(chuàng)新活力直接關(guān)系到經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量。而以人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈為代表的新興數(shù)字技術(shù)，一方面，加快向傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)滲透融合，為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新、模式創(chuàng)新等提供了巨大的變革原動(dòng)力；另一方面，加速推動(dòng)企業(yè)的資源配置方式和組織流程從“以生產(chǎn)者為中心”向“以消費(fèi)者為中心”轉(zhuǎn)變，倒逼傳統(tǒng)企業(yè)瞄準(zhǔn)市場，加快構(gòu)建全面創(chuàng)新體系，不斷提升企業(yè)創(chuàng)新能力。因此，如何有效發(fā)揮數(shù)字技術(shù)對企業(yè)創(chuàng)新的助推作用，破解“卡脖子”難題，成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代塑造企業(yè)競爭優(yōu)勢的制勝法寶。為此，本文試圖從微觀企業(yè)層面考察數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)創(chuàng)新的影響效果，不僅為評估數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的創(chuàng)新效應(yīng)提供經(jīng)驗(yàn)支撐，也為企業(yè)如何更好地利用數(shù)字技術(shù)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，助推經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供經(jīng)驗(yàn)啟示。

與本研究密切相關(guān)的主要包括兩方面文獻(xiàn)。一是數(shù)字技術(shù)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。部分學(xué)者從宏觀視角出發(fā)，研究發(fā)現(xiàn)以互聯(lián)網(wǎng)、人工智能為代表的數(shù)字技術(shù)具有經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)效應(yīng)（Czernich 等，2011）[2]，全要素生產(chǎn)率的提升效應(yīng)（黃群慧等，2019）[3]，交易成本的降低效應(yīng)（Goldfarb和Tucker，2019）[4]，平臺經(jīng)濟(jì)的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)、規(guī)模效應(yīng)及其潛在的壟斷傾向（尹振濤等，2021）[5]。也有學(xué)者從微觀視角出發(fā)，研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)具有中小企業(yè)融資環(huán)境的改善效應(yīng)（張一林等，2021）[6]、農(nóng)村低收入群體的包容性增長效應(yīng)（張勛等，2019）[7]、中低技能勞動(dòng)者相對收入權(quán)的擠出效應(yīng)及其相對福利水平的改善效應(yīng)（柏培文和張?jiān)疲?021）[8]。二是數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新效應(yīng)。宏觀層面，部分學(xué)者發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)可以拓展創(chuàng)新資源配置的范圍，提高資源配置的效率，推動(dòng)多元?jiǎng)?chuàng)新主體跨區(qū)域、跨領(lǐng)域的協(xié)同創(chuàng)新（張昕蔚，2019）[9]。同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提升了區(qū)域創(chuàng)新效率，并通過金融發(fā)展、人力資本積累和產(chǎn)業(yè)升級等路徑強(qiáng)化了其創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)效應(yīng)（韓先鋒等，2019）[10]。微觀層面，一些學(xué)者認(rèn)為數(shù)字技術(shù)能夠降低企業(yè)獲取創(chuàng)新資源所付出的交易成本（Pesch 和Ishmaev，2019）[11]，提升企業(yè)盈利能力與創(chuàng)新能力，驅(qū)動(dòng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)突破式創(chuàng)新（張吉昌和龍靜，2022）[12]。Nasiri 等（2021）[13]發(fā)現(xiàn)高度數(shù)字化的企業(yè)對創(chuàng)新的貢獻(xiàn)更大。然而，Usai等（2021）[14]認(rèn)為平臺經(jīng)濟(jì)在獲得市場支配甚至壟斷地位之后，不僅會(huì)危害消費(fèi)者權(quán)益，還會(huì)抑制企業(yè)創(chuàng)新（許恒等，2020）[15]。

從上述文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，以往研究圍繞數(shù)字技術(shù)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)效應(yīng)展開了有益的探索，但仍然存在以下不足。一是以往研究更多強(qiáng)調(diào)數(shù)字技術(shù)對企業(yè)創(chuàng)新的積極影響，雖然部分文獻(xiàn)注意到一些企業(yè)在獲得市場支配甚至壟斷地位之后抑制企業(yè)創(chuàng)新的現(xiàn)象，但是更多的是理論上的闡釋，鮮有文獻(xiàn)進(jìn)行實(shí)證上的檢驗(yàn)。二是現(xiàn)有研究主要是從“成本降低、資源配置效率提升”等視角探究數(shù)字技術(shù)應(yīng)用影響企業(yè)創(chuàng)新的內(nèi)在機(jī)理，忽略了數(shù)字技術(shù)也可能通過提高產(chǎn)品多元化、緩解市場壟斷程度從而對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生影響。三是學(xué)者們?nèi)狈?shù)字技術(shù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新內(nèi)外部約束條件的探討。實(shí)際上，數(shù)字技術(shù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新需要建立在一定的基礎(chǔ)之上，企業(yè)的內(nèi)部人才儲備是否充足與外部融資渠道是否暢通，在很大程度上決定了企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新的實(shí)際效果?；诖?，本文利用中國全部A股上市公司年度數(shù)據(jù)，采用雙向固定效應(yīng)模型系統(tǒng)考察數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)創(chuàng)新的影響及其作用機(jī)制。一方面，利用Python 爬蟲技術(shù)收集所有上市公司年報(bào)中與數(shù)字技術(shù)應(yīng)用有關(guān)的關(guān)鍵詞已經(jīng)十分常見，有助于我們度量企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平；另一方面，在西方發(fā)達(dá)國家對華技術(shù)限制和數(shù)字技術(shù)蓬勃發(fā)展的雙重背景下，如何有效提升企業(yè)自主創(chuàng)新質(zhì)量、突破“卡脖子”技術(shù)難題一直是政府部門和學(xué)術(shù)界普遍關(guān)注的熱點(diǎn)問題。特別地，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用能否促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新？其內(nèi)在的機(jī)理如何？有何約束條件？回答這些問題對于促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新、破除體制機(jī)制障礙、助推經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

本文的邊際貢獻(xiàn)如下。第一，從“成本降低、產(chǎn)品多元化、市場壟斷”等多重視角揭示了數(shù)字技術(shù)應(yīng)用賦能企業(yè)創(chuàng)新的內(nèi)在機(jī)制。以往研究更多地從金融發(fā)展、人力資本積累等視角探討數(shù)字技術(shù)影響企業(yè)創(chuàng)新的作用機(jī)制，往往忽視了數(shù)字技術(shù)作為一把“雙刃劍”，在推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的同時(shí)，也引發(fā)了數(shù)據(jù)濫用與壟斷等問題。本文從成本降低、產(chǎn)品多元化、市場壟斷等多重視角系統(tǒng)識別了數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)創(chuàng)新的影響機(jī)制，彌補(bǔ)了已有文獻(xiàn)的不足。第二，明晰了數(shù)字技術(shù)應(yīng)用影響企業(yè)創(chuàng)新的內(nèi)外部約束條件?？紤]到數(shù)字技術(shù)能否廣泛應(yīng)用或者應(yīng)用至何種程度，主要取決于企業(yè)內(nèi)部的人才支撐和外部的金融支持。為此，本文探究了在不同高學(xué)歷人才占比企業(yè)和不同金融發(fā)展地區(qū)，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用影響企業(yè)創(chuàng)新的效果差異，有助于我們厘清數(shù)字技術(shù)應(yīng)用驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新的制約因素。第三，本研究具有較強(qiáng)的實(shí)踐啟示意義。本文實(shí)證揭示了數(shù)字技術(shù)應(yīng)用驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新的影響效果、效應(yīng)差異及其內(nèi)外部約束條件，這對于驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展、挖掘數(shù)字技術(shù)賦能企業(yè)創(chuàng)新的重點(diǎn)領(lǐng)域、破解內(nèi)外部體制機(jī)制障礙具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

本文余下部分安排如下：第二部分為理論分析與研究假說；第三部分為研究設(shè)計(jì)；第四部分為實(shí)證分析與穩(wěn)健性檢驗(yàn)；第五部分為機(jī)制檢驗(yàn)與異質(zhì)性分析；第六部分為拓展性分析；第七部分為研究結(jié)論與政策啟示。

二、理論分析與研究假說

理論上，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用會(huì)通過三種渠道影響企業(yè)創(chuàng)新，即“成本降低機(jī)制”“產(chǎn)品多元化機(jī)制”“市場壟斷機(jī)制”。數(shù)字技術(shù)應(yīng)用使得企業(yè)的決策、生產(chǎn)、管理過程更加透明，降低了信息不對稱產(chǎn)生的冗余成本，表現(xiàn)為“成本降低機(jī)制”。數(shù)字技術(shù)應(yīng)用提高了同一產(chǎn)品在不同生產(chǎn)環(huán)節(jié)、不同經(jīng)營實(shí)體之間的關(guān)聯(lián)性，加快了創(chuàng)新資源在不同經(jīng)營主體、不同行業(yè)之間的流動(dòng)，為產(chǎn)品創(chuàng)新提供了更加便利的條件，表現(xiàn)為“產(chǎn)品多元化”機(jī)制。數(shù)字技術(shù)應(yīng)用縮短了科技更新?lián)Q代的時(shí)間，削弱了傳統(tǒng)行業(yè)龍頭建立起來的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、渠道、網(wǎng)絡(luò)、產(chǎn)品認(rèn)知等壟斷優(yōu)勢，加劇了市場競爭，表現(xiàn)為“市場壟斷緩解機(jī)制”。

（一）數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、成本降低與企業(yè)創(chuàng)新

數(shù)字技術(shù)促進(jìn)企業(yè)形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)降低成本。工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，企業(yè)通過擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模降低長期平均成本，但是受到企業(yè)資產(chǎn)存量、組織管理成本等因素的制約，企業(yè)長期平均成本呈現(xiàn)“先降后升”的特點(diǎn)，致使企業(yè)無法實(shí)現(xiàn)規(guī)模上的無限擴(kuò)張。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，企業(yè)具有“固定成本高、平均可變成本小、邊際成本趨于零”的特點(diǎn)，邊際成本趨于零意味著企業(yè)傾向于無限擴(kuò)大企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，而生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大會(huì)均攤高固定成本，減少長期平均可變成本。企業(yè)通過網(wǎng)絡(luò)的外部性擴(kuò)大網(wǎng)絡(luò)用戶規(guī)模，提高平均利潤形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)，降低企業(yè)成本（裴長洪等，2018）[16]。

數(shù)字技術(shù)應(yīng)用降低了企業(yè)成本。隨著大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，企業(yè)通過整合消費(fèi)者、服務(wù)企業(yè)、支付機(jī)構(gòu)等不同組織和機(jī)構(gòu)的信息，促進(jìn)各主體之間的信息流動(dòng)并形成海量數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)信息的供給與需求匹配來降低搜尋、試錯(cuò)等成本（張吉昌和龍靜，2022）[12]。依托互聯(lián)網(wǎng)平臺，生產(chǎn)者可以直接與消費(fèi)者進(jìn)行交易，消除了傳統(tǒng)商業(yè)模式下從生產(chǎn)到消費(fèi)存在的多層營銷體系，降低交易成本。依托內(nèi)部大數(shù)據(jù)信息，企業(yè)可以推動(dòng)各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的合理分工與網(wǎng)絡(luò)化協(xié)作，減少因信息封閉而產(chǎn)生的等待時(shí)間，提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，降低企業(yè)的生產(chǎn)成本。此外，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用有助于推動(dòng)企業(yè)管理扁平化，扁平化的組織結(jié)構(gòu)能夠加快資源的交互與整合，促進(jìn)信息的傳遞和溝通，減少管理成本（戚聿東和肖旭，2020）[17]。

成本降低有利于企業(yè)創(chuàng)新。企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)通過減少資源損耗、提升資源配置效率、優(yōu)化管理和業(yè)務(wù)流程等方式降低成本，不僅可以改善企業(yè)經(jīng)營管理績效，緩解企業(yè)創(chuàng)新投入風(fēng)險(xiǎn)（韓先鋒等，2019）[10]，而且還能激發(fā)管理層的創(chuàng)新動(dòng)機(jī)，使其在企業(yè)戰(zhàn)略決策和資源配置決策中向企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)傾斜，進(jìn)而不斷增加企業(yè)創(chuàng)新投入（楊震寧等，2021）[18]。

基于以上分析，本文提出如下假設(shè)。

假說1：數(shù)字技術(shù)應(yīng)用通過降低企業(yè)成本促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

（二）數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、產(chǎn)品多元化與企業(yè)創(chuàng)新

數(shù)字技術(shù)應(yīng)用提高了產(chǎn)品多元化。信息技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的深度融合使得產(chǎn)業(yè)邊界趨于模糊甚至消失，各類資源要素在不同經(jīng)營主體與不同行業(yè)之間的快速流動(dòng)、各類市場主體的加速融合有助于企業(yè)重構(gòu)組織模式，打破時(shí)空限制，延伸產(chǎn)業(yè)鏈條，實(shí)現(xiàn)聯(lián)合創(chuàng)新，提升產(chǎn)品多元化。數(shù)字技術(shù)在催生新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)與新模式的同時(shí)，也改變著人們的消費(fèi)模式和消費(fèi)習(xí)慣，傳統(tǒng)的產(chǎn)品和服務(wù)模式難以滿足客戶多元化、個(gè)性化的需求，這也促使企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行多樣化的產(chǎn)品創(chuàng)新。具體而言，傳統(tǒng)企業(yè)以某一產(chǎn)品或服務(wù)為載體搜集消費(fèi)者信息數(shù)據(jù)，再利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等數(shù)字技術(shù)，提升數(shù)據(jù)分析處理能力，借助技術(shù)關(guān)聯(lián)性供給多種產(chǎn)品，憑借品牌優(yōu)勢拓展新產(chǎn)品，能夠?qū)崿F(xiàn)資源在不同產(chǎn)品之間的合理配置，緩解資源專用性約束，降低平均成本，實(shí)現(xiàn)范圍經(jīng)濟(jì)（荊文君和孫寶文，2019）[19]。多種產(chǎn)品的相關(guān)性越強(qiáng)，范圍經(jīng)濟(jì)的特征也就越明顯，數(shù)字技術(shù)也容易形成“長尾效應(yīng)”。數(shù)字技術(shù)降低了產(chǎn)品多樣化成本，使得個(gè)性化強(qiáng)、銷量低、需求不旺的產(chǎn)品和服務(wù)仍然具有市場，這些“小眾”產(chǎn)品占據(jù)的市場份額甚至比部分熱銷產(chǎn)品所占據(jù)的市場份額還要大，容易形成“長尾效應(yīng)”。

產(chǎn)品多元化可以促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。一方面，產(chǎn)品多元化有助于企業(yè)突破現(xiàn)有認(rèn)知結(jié)構(gòu)，引發(fā)企業(yè)對原有知識的重新考慮，激發(fā)企業(yè)對現(xiàn)有產(chǎn)品的改善靈感。投資組合理論認(rèn)為，產(chǎn)品多元化能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來收益，并推動(dòng)企業(yè)市場地位的提升（Cefis 和Ciccarelli，2005）[20]，當(dāng)產(chǎn)品多元化達(dá)到一定程度時(shí)，產(chǎn)品多元化有助于緩解企業(yè)的融資約束，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。另一方面，產(chǎn)品多元化有助于企業(yè)實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)與范圍經(jīng)濟(jì)并獲得一定的市場支配地位。此時(shí)，企業(yè)的利潤也會(huì)高于行業(yè)平均水平，有利于緩解企業(yè)的融資約束，為企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新提供持續(xù)的資金支持（Cardinal和Opler，1995）[21]。

基于以上分析，本文提出如下假設(shè)。

假說2：數(shù)字技術(shù)應(yīng)用通過提高企業(yè)產(chǎn)品多元化促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

（三）數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、市場壟斷程度與企業(yè)創(chuàng)新

數(shù)字技術(shù)應(yīng)用緩解了市場壟斷程度。數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用對部分傳統(tǒng)行業(yè)產(chǎn)生了巨大的沖擊和顛覆，削弱了傳統(tǒng)行業(yè)龍頭建立起來的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、渠道、網(wǎng)絡(luò)、產(chǎn)品認(rèn)知等壟斷優(yōu)勢。此外，數(shù)字技術(shù)在賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的同時(shí)，也推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步和商業(yè)模式創(chuàng)新，引起新一輪的競爭（許恒等，2020）[15]。企業(yè)之間的競爭不僅僅是爭奪用戶數(shù)量、擴(kuò)大市場規(guī)模，而是在爭奪消費(fèi)者有限的注意力和商家足夠的關(guān)注度。此時(shí)，企業(yè)之間的競爭不再局限于特定的產(chǎn)品和服務(wù)，而是通過持續(xù)的創(chuàng)新爭奪用戶稀缺的時(shí)間資源。與傳統(tǒng)企業(yè)相比，數(shù)字化企業(yè)的競爭更加激烈，更具跨界性與動(dòng)態(tài)性。

壟斷不利于企業(yè)創(chuàng)新。根據(jù)“阿羅假說”，壟斷延緩了技術(shù)進(jìn)步，造成了靜態(tài)福利損失，其他企業(yè)為了避免與壟斷企業(yè)進(jìn)行競爭，會(huì)通過創(chuàng)新來提升產(chǎn)品服務(wù)質(zhì)量，降低產(chǎn)品的生產(chǎn)成本，表現(xiàn)為競爭對企業(yè)創(chuàng)新的激勵(lì)效應(yīng)（Levin 等，1985）[22]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)成為企業(yè)競爭的核心，圍繞數(shù)據(jù)企業(yè)出現(xiàn)了多種形式的壟斷現(xiàn)象。例如，企業(yè)利用精準(zhǔn)推送損害了消費(fèi)者利益，進(jìn)行差別定價(jià)造成了“大數(shù)據(jù)殺熟”；借助算法和數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，給行業(yè)帶來過高的進(jìn)入壁壘，將競爭對手拒之門外。然而，過高的技術(shù)壁壘不利于初創(chuàng)企業(yè)的成長，甚至?xí)种菩袠I(yè)的創(chuàng)新發(fā)展（孫晉，2021）[23]。本文認(rèn)為隨著市場壟斷程度的緩解，企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新的動(dòng)機(jī)愈發(fā)強(qiáng)烈，盡管技術(shù)進(jìn)步是形成壟斷的重要條件，但是一旦壟斷形成，企業(yè)就會(huì)喪失技術(shù)進(jìn)步的動(dòng)力。

基于以上分析，本文提出如下假設(shè)。

假說3：數(shù)字技術(shù)應(yīng)用通過緩解市場壟斷程度促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

（四）數(shù)字技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)創(chuàng)新：促進(jìn)還是抑制

綜上所述，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用可能通過降低企業(yè)成本（緩解企業(yè)創(chuàng)新投入風(fēng)險(xiǎn)、激發(fā)管理層的創(chuàng)新動(dòng)機(jī)）、提高產(chǎn)品多元化（激發(fā)產(chǎn)品創(chuàng)新動(dòng)機(jī)、緩解企業(yè)的融資約束）、緩解市場壟斷程度，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。據(jù)此，本文提出如下假說。

假說4：數(shù)字技術(shù)應(yīng)用促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)定

為探討數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)創(chuàng)新（企業(yè)創(chuàng)新投入與創(chuàng)新產(chǎn)出）的影響，本研究參考黎文靖和李耀淘（2014）[24]的方法構(gòu)建如下模型：

其中，被解釋變量為企業(yè)創(chuàng)新（Inno），本文借鑒Chang等（2019）[25]的做法，從創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出兩個(gè)維度衡量企業(yè)創(chuàng)新。核心解釋變量為數(shù)字技術(shù)應(yīng)用（Digi），考慮到數(shù)字技術(shù)應(yīng)用影響企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)需要一定的時(shí)間，本文對數(shù)字技術(shù)應(yīng)用進(jìn)行滯后一期處理。Control 為一系列控制變量，本研究采用了經(jīng)典的雙向固定效應(yīng)模型（時(shí)間—行業(yè)）進(jìn)行估計(jì)，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（二）變量定義

1.被解釋變量

本文從創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出兩個(gè)方面衡量企業(yè)創(chuàng)新，借鑒余明桂等（2016）[26]、Balsmeier 等（2017）[27]的做法，采用研發(fā)支出與總資產(chǎn)的比值衡量企業(yè)創(chuàng)新投入（R&D），采用上市公司及其子公司發(fā)明專利申請數(shù)量加1 的自然對數(shù)表示企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出（Inven）。之所以采用發(fā)明專利，是因?yàn)榕c實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利相比，發(fā)明專利獲得難度大，技術(shù)要求高，更能代表企業(yè)的創(chuàng)新能力。為保證估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，本文還采用集團(tuán)公司發(fā)明申請專利數(shù)量加1的自然對數(shù)衡量企業(yè)創(chuàng)新。

2.解釋變量

本文借鑒吳非等（2021）[28]的做法，使用上市公司年報(bào)中與數(shù)字技術(shù)應(yīng)用相關(guān)的關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次進(jìn)行加總（取對數(shù)）來度量企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用。第一步，生成數(shù)據(jù)池。利用Python 爬蟲技術(shù)在上海交易所、深圳交易所收集整理全部A 股上市公司年度報(bào)告并將其轉(zhuǎn)換為文本格式，作為后續(xù)研究的數(shù)據(jù)池。第二步，確定與數(shù)字技術(shù)應(yīng)用有關(guān)的關(guān)鍵詞，本文從學(xué)術(shù)領(lǐng)域和實(shí)踐領(lǐng)域兩個(gè)方面來確定數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵詞。在學(xué)術(shù)領(lǐng)域，吳非等（2021）[28]、趙宸宇等（2021）[29]將數(shù)字技術(shù)應(yīng)用作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一個(gè)維度并且生成了數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的特征詞詞庫。袁淳等（2021）[30]借助數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的國家政策表述，生成了數(shù)字化詞典并構(gòu)建了企業(yè)數(shù)字化指標(biāo)。本文在以往學(xué)者研究的基礎(chǔ)上，初步整理了與數(shù)字技術(shù)應(yīng)用相關(guān)的特定關(guān)鍵詞。然而，該關(guān)鍵詞數(shù)量偏少，且存在時(shí)間上的滯后性，難以全面刻畫數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的實(shí)際情況。為此，本文以《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與就業(yè)白皮書（2018年）》《制造業(yè)質(zhì)量管理數(shù)字化實(shí)施指南（試行）》《中國“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”發(fā)展報(bào)告》《企業(yè)IT數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展報(bào)告》等文件為藍(lán)本，進(jìn)一步擴(kuò)充數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的特征詞詞庫。為了將底層數(shù)字技術(shù)與數(shù)字技術(shù)應(yīng)用區(qū)別開來，同時(shí)，本文也確定了關(guān)于底層數(shù)字技術(shù)的人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)的特征詞詞庫。第三步，剔除關(guān)鍵詞前存在“無”“否”“未”等否定詞語的表述?；谇拔纳傻臄?shù)據(jù)池，利用Python 對圖1 中的特征詞進(jìn)行搜索、匹配和詞頻計(jì)數(shù)，歸集數(shù)字技術(shù)相關(guān)的詞頻得到最終加總詞頻，從而形成數(shù)字技術(shù)應(yīng)用指標(biāo)?？紤]到數(shù)據(jù)具有“右偏”性質(zhì)，因此對數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)化處理。

圖1 底層數(shù)字技術(shù)及數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的特征詞圖譜

3.機(jī)制變量

正如前文所言，理論上，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用可能從“成本降低機(jī)制”“產(chǎn)品多元化機(jī)制”“市場壟斷緩解機(jī)制”三個(gè)方面對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生影響。因此，本文借鑒趙宸宇等（2021）[29]、楊興全等（2018）[31]的做法，在成本降低方面，采用成本費(fèi)用率（主營業(yè)務(wù)成本與管理費(fèi)用之和與營業(yè)收入的比值）衡量企業(yè)成本（Cost），該值越大，意味著企業(yè)的成本越高。在產(chǎn)品多元化方面，采用收入熵（Diver）來衡量企業(yè)產(chǎn)品多元化程度，具體公式為，其中，Pi為企業(yè)第i 類產(chǎn)品主營業(yè)務(wù)收入與業(yè)務(wù)收入總額的比值，Diver 越大，表明企業(yè)產(chǎn)品多元化程度越高。在市場壟斷方面，采用市場集中度（CR_8）來度量市場的壟斷程度，市場集中度是指行業(yè)內(nèi)最大的前8家公司的主營業(yè)務(wù)收入占全行業(yè)主營業(yè)務(wù)收入的比例，計(jì)算公式為，該指數(shù)越大，表明市場的壟斷程度越高。

4.控制變量

借鑒唐松等（2020）[32]的做法，本文進(jìn)一步控制了其他影響企業(yè)創(chuàng)新的微觀企業(yè)特征與宏觀經(jīng)濟(jì)特征變量。其中，企業(yè)特征控制變量包括：企業(yè)規(guī)模（Size，總資產(chǎn)的自然對數(shù)）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev，總負(fù)債與總資產(chǎn)的比值）、固定資產(chǎn)比率（PPE，固定資產(chǎn)凈額與總資產(chǎn)的比值）、現(xiàn)金持有（Cash，貨幣資金與交易性金融資產(chǎn)之和與總資產(chǎn)的比值）、現(xiàn)金流量（CF，經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額與總資產(chǎn)的比值）、企業(yè)年齡（Age，企業(yè)成立年限）、股權(quán)集中度（Holder，前十大股東持股數(shù)與總股本數(shù)的比值）、機(jī)構(gòu)持股比例（Insti，機(jī)構(gòu)投資者持股數(shù)與總股本數(shù)的比值）。

宏觀經(jīng)濟(jì)特征控制變量包括：貨幣政策（M2，實(shí)際M2 增速）、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（PGDP，城市人均GDP的自然對數(shù)）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Indu，城市第三產(chǎn)業(yè)增加值與GDP的比值）。

（三）數(shù)據(jù)來源與處理

本文以2012—2020 年滬深A(yù) 股上市公司為樣本。上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、機(jī)制變量數(shù)據(jù)來源于CSMAR 數(shù)據(jù)庫；企業(yè)創(chuàng)新、企業(yè)所在城市、所屬行業(yè)、貨幣政策等數(shù)據(jù)來源于Wind 數(shù)據(jù)庫；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。參照現(xiàn)有文獻(xiàn)的普遍做法，對數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理：（1）剔除金融類企業(yè)；（2）剔除2012 年及之后上市的企業(yè)；（3）剔除ST、*ST、PT 的樣本；（4）剔除在B 股上市的企業(yè)；（5）剔除資產(chǎn)負(fù)債率大于1 或者小于0 的異常值。經(jīng)過上述處理后，最終得到上市公司樣本13291 個(gè)。為了控制極端值的影響，對樣本1%的兩端進(jìn)行Winsor 處理。變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1 所示。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證分析與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果與分析

根據(jù)前文設(shè)計(jì)的模型（1），表2 報(bào)告了數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)創(chuàng)新的回歸結(jié)果。

表2 數(shù)字技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)創(chuàng)新

其中，在列（1）、列（3）、列（5）、列（7）中，我們控制了企業(yè)特征與宏觀經(jīng)濟(jì)特征。可以發(fā)現(xiàn)列（1）、列（5）中數(shù)字技術(shù)應(yīng)用系數(shù)在5%水平上顯著為正，列（3）、列（7）中該系數(shù)至少在5%水平上顯著為正，以上結(jié)果表明數(shù)字技術(shù)應(yīng)用（及其滯后一期的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用）對企業(yè)研發(fā)投入和發(fā)明專利申請有顯著的促進(jìn)作用。

在列（2）、列（4）、列（6）、列（8）中，在原有控制變量的基礎(chǔ)上，我們加入了時(shí)間、行業(yè)的固定效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)列（2）、列（4）中數(shù)字技術(shù)應(yīng)用系數(shù)在1%水平上顯著為正，列（6）、列（8）中該系數(shù)至少在5%水平上顯著為正。這表明即便控制了時(shí)間、行業(yè)固定效應(yīng)后，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用仍然顯著促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新，驗(yàn)證了假說4中數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用。

為確?；鶞?zhǔn)研究結(jié)論的可靠性，本文采用了以工具變量法、校正樣本選擇偏誤、雙重差分法為代表的內(nèi)生性處理，以更換核心解釋變量、剔除部分樣本為典型做法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)，經(jīng)過上述處理后，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用仍然顯著促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新。

（二）內(nèi)生性處理

1.工具變量法

本文采用的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用指標(biāo)可能存在測量誤差，這一測量誤差可能導(dǎo)致數(shù)字技術(shù)應(yīng)用與影響企業(yè)研發(fā)投入和發(fā)明專利申請數(shù)量的不可觀測因素存在相關(guān)性，從而產(chǎn)生內(nèi)生性問題。為此，本文借鑒Nunn 和Qian（2014）[33]、趙濤等（2020）[34]的做法，選取到沿海港口距離（Distan，各城市到最近沿海港口距離的對數(shù)值）和城市互聯(lián)網(wǎng)普及率（Internet，互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)與城市總?cè)丝诘谋戎兀┳鳛閿?shù)字技術(shù)應(yīng)用的外生工具變量。

表3 為兩階段工具變量法估計(jì)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)列（1）、列（2）中到沿海港口距離的對數(shù)值（Distan）系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，互聯(lián)網(wǎng)普及率（Interne）系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明城市到沿海港口的距離越近、互聯(lián)網(wǎng)普及率越高，城市的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平越高。第一階段F 統(tǒng)計(jì)量均大于臨界值10，即外生變量與內(nèi)生變量存在較強(qiáng)的相關(guān)性，意味著外生工具變量對內(nèi)生變量具有較強(qiáng)的解釋力。由第二階段的估計(jì)結(jié)果可知，識別不足檢驗(yàn)Anderson canon.corr.LM 統(tǒng)計(jì)量均在1%水平上拒絕原假設(shè)，表明不存在識別不足問題。Cragg-Donald Wald F 統(tǒng)計(jì)量均大于Stock-Yogo 在10% 顯著性水平的臨界值（16.38），即本文所選取的兩類工具變量均通過了弱工具變量檢驗(yàn)。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)研發(fā)投入與發(fā)明專利申請均有顯著的正向促進(jìn)作用，且其系數(shù)的絕對值較基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果顯著增大。

表3 工具變量法

2.校正樣本選擇偏誤

在前文中我們僅僅考察了開展數(shù)字技術(shù)應(yīng)用企業(yè)的樣本①10%maximal IV relative bias.，忽略了從未開展數(shù)字技術(shù)應(yīng)用企業(yè)的樣本，從而導(dǎo)致樣本存在自選擇偏誤問題。為了解決上述樣本存在的自選擇偏誤問題，本文采用Heckman（1974）[35]兩步法進(jìn)行估計(jì)。首先，在原有數(shù)字技術(shù)應(yīng)用企業(yè)樣本的基礎(chǔ)上，加入從未開展數(shù)字技術(shù)應(yīng)用企業(yè)的樣本，構(gòu)建企業(yè)是否開展數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的概率選擇模型。其次，在模型中加入企業(yè)經(jīng)營績效、企業(yè)長短期貸款、城市對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易水平等排他性變量。再次，采用Heckman_MLE 和Heckman_twostep模型分別進(jìn)行檢驗(yàn)。從表4中的估計(jì)結(jié)果可以看出，列（1）至列（4）中逆米爾斯比λ 的估計(jì)系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，且ρ的估計(jì)系數(shù)不等于0。這表明本文樣本確實(shí)存在自選擇偏誤問題。通過Heckman 兩步法對模型進(jìn)行校正，發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用仍然促進(jìn)了企業(yè)研發(fā)投入與發(fā)明專利申請。

表4 校正樣本選擇偏誤

3.雙重差分法

考慮到企業(yè)逐步開展數(shù)字技術(shù)應(yīng)用是一個(gè)極好的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，為此，本文借鑒王群勇和陸鳳芝（2021）[36]的做法，采用多期DID 來進(jìn)一步克服遺漏變量等導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，并構(gòu)建多期雙重差分模型來檢驗(yàn)企業(yè)開展數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)創(chuàng)新的影響。表5 報(bào)告了企業(yè)開展數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)創(chuàng)新的估計(jì)結(jié)果。列（1）、列（2）中交互項(xiàng)系數(shù)至少在5%水平上顯著為正，表明開展數(shù)字技術(shù)應(yīng)用后，企業(yè)的研發(fā)投入與發(fā)明專利申請顯著增加。進(jìn)一步地，本文也采用PSM-DID 的方法進(jìn)行估計(jì)，列（3）至列（6）中的研究結(jié)果表明，無論是采取近鄰匹配還是半徑匹配，企業(yè)開展數(shù)字技術(shù)應(yīng)用均有利于提升企業(yè)創(chuàng)新。由此可以發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過多重內(nèi)生性處理，本文的結(jié)論依然穩(wěn)健。

表5 雙重差分法

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.更換被解釋變量與剔除部分樣本

第一，前文采用研發(fā)投入與總資產(chǎn)的比值衡量企業(yè)創(chuàng)新投入，本文借鑒王紅建等（2017）[37]的做法，采用研發(fā)投入與當(dāng)期營業(yè)收入的比值來表示。對于企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，前面采用上市公司及其子公司發(fā)明專利申請數(shù)量加1 的自然對數(shù)來表示，本部分進(jìn)一步選取集團(tuán)公司發(fā)明專利申請數(shù)量加1 的自然對數(shù)進(jìn)行衡量。

第二，與省會(huì)城市、普通地級市相比，一線城市的創(chuàng)新人才集聚，資金較為充裕，創(chuàng)新的動(dòng)機(jī)更為強(qiáng)烈。為此，本文剔除了北京市、上海市、廣州市、深圳市的樣本，并對其余樣本進(jìn)行估計(jì)。經(jīng)過上述處理后的估計(jì)結(jié)果如表6 所示。結(jié)果表明，在替換企業(yè)創(chuàng)新指標(biāo)，剔除一線城市樣本后，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用仍然促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新，驗(yàn)證了前文結(jié)論的穩(wěn)健性。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：更換企業(yè)創(chuàng)新與剔除部分樣本

2.其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

一方面，考慮到2020 年初，新冠肺炎疫情在全國范圍迅速蔓延，由疫情蔓延引發(fā)的訂單下降、物流受阻、復(fù)工復(fù)產(chǎn)困難等問題對企業(yè)造成了較大沖擊。為此，本文剔除2020 年的樣本，以最大程度減少外部環(huán)境沖擊對本文結(jié)論造成的干擾。另一方面，與制造業(yè)相比，其他行業(yè)的創(chuàng)新動(dòng)機(jī)較弱。為此，本文僅保留制造業(yè)上市公司樣本進(jìn)行估計(jì)，減緩行業(yè)創(chuàng)新差距較大對估計(jì)結(jié)果造成的干擾。表7 為通過以上兩種方式處理后樣本的估計(jì)結(jié)果，表明數(shù)字技術(shù)應(yīng)用仍然促進(jìn)了企業(yè)的研發(fā)投入與發(fā)明專利申請，再一次驗(yàn)證了前文的結(jié)論。

表7 其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)：剔除部分樣本

五、機(jī)制檢驗(yàn)與異質(zhì)性分析

（一）機(jī)制檢驗(yàn)

前文的研究表明，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用提升了企業(yè)的研發(fā)投入與創(chuàng)新產(chǎn)出。但前文僅對“數(shù)字技術(shù)應(yīng)用—企業(yè)創(chuàng)新”之間的整體影響進(jìn)行實(shí)證分析，并未剖析其內(nèi)在作用機(jī)制。根據(jù)前文的理論分析，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用會(huì)通過三種渠道影響企業(yè)創(chuàng)新，即“成本降低機(jī)制”“產(chǎn)品多元化機(jī)制”“市場壟斷緩解機(jī)制”。為了刻畫數(shù)字技術(shù)應(yīng)用影響企業(yè)創(chuàng)新的具體作用機(jī)制，本文采用路徑分析法來檢驗(yàn)上述三種機(jī)制是否成立。出于穩(wěn)健性考慮，本文也對模型進(jìn)行了Sobel檢驗(yàn)。

表8 列（1）中，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)成本費(fèi)用率（Cost）的影響在5%水平上顯著為負(fù)，列（2）、列（3）中成本費(fèi)用率系數(shù)均在1%水平上顯著為負(fù)，表明數(shù)字技術(shù)應(yīng)用通過降低企業(yè)成本，促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，這驗(yàn)證了假說1。列（4）中數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對產(chǎn)品多元化（Diver）的影響在5%水平上顯著為正，列（6）中產(chǎn)品多元化系數(shù)在5%水平上顯著為正，在列（5）中不顯著，說明數(shù)字技術(shù)應(yīng)用通過提高產(chǎn)品多元化促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，這驗(yàn)證了假說2。列（7）中數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對市場壟斷程度（Cr_8a）的影響在5%水平上顯著為負(fù)，列（8）、列（9）中市場壟斷程度系數(shù)至少在5%水平上顯著為負(fù)，表明數(shù)字技術(shù)應(yīng)用通過降低市場壟斷程度，促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新投入與創(chuàng)新產(chǎn)出，這驗(yàn)證了假說3。進(jìn)一步地，Sobel Z 值除了在列（5）中未通過顯著性檢驗(yàn)，在其余列中均至少通過了5%水平的顯著性檢驗(yàn)。

表8 數(shù)字技術(shù)應(yīng)用影響企業(yè)創(chuàng)新的作用機(jī)制

綜上所述，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用通過降低企業(yè)成本，緩解市場壟斷程度促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入與創(chuàng)新產(chǎn)出，并通過提高產(chǎn)品多元化促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。

（二）進(jìn)一步討論

前文研究結(jié)果表明，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用顯著促進(jìn)了企業(yè)研發(fā)投入與發(fā)明專利申請。那么，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用是否也促進(jìn)了非發(fā)明專利申請，進(jìn)而提升了企業(yè)專利申請總數(shù)？為此，本文借鑒黎文靖和鄭曼妮（2016）[38]的做法，以企業(yè)專利申請總數(shù)衡量企業(yè)的創(chuàng)新水平，并將其細(xì)分為發(fā)明專利、實(shí)用新型專利與外觀設(shè)計(jì)專利，來探究數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對不同專利類型的影響。為了避免異常值對實(shí)證結(jié)果造成的干擾，本文對以上專利申請數(shù)據(jù)進(jìn)行了1%的雙邊縮尾處理，然后對專利申請數(shù)據(jù)分別加1 取自然對數(shù)。從表9 中可以看出，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用在列（3）、列（4）中不顯著，在列（1）、列（2）中顯著為正，即數(shù)字技術(shù)應(yīng)用顯著提升了企業(yè)專利申請總數(shù)與發(fā)明專利，而對實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利無顯著影響。這表明數(shù)字技術(shù)應(yīng)用促進(jìn)企業(yè)增加發(fā)明專利實(shí)現(xiàn)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新，而非策略性創(chuàng)新。

表9 數(shù)字技術(shù)應(yīng)用與專利類型

（三）異質(zhì)性分析

為探討數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)創(chuàng)新的影響在不同類型企業(yè)之間存在何種差異，本文根據(jù)企業(yè)所有制、企業(yè)生命周期等特征，將企業(yè)分別劃分為國有企業(yè)、非國有企業(yè)，成長期企業(yè)、成熟期企業(yè)、衰退期企業(yè)等，以區(qū)分?jǐn)?shù)字技術(shù)應(yīng)用對何種企業(yè)的影響更為明顯。

1.企業(yè)所有制與技術(shù)水平異質(zhì)性

首先，為探討數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對不同所有制企業(yè)創(chuàng)新的影響，本文根據(jù)企業(yè)控股股東所有權(quán)屬性將總樣本劃分為國有企業(yè)、非國有企業(yè)兩組子樣本。從表10 中可以看出，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用在列（1）、列（3）中不顯著，在列（2）、列（4）中顯著為正，說明數(shù)字技術(shù)應(yīng)用顯著提升了非國有企業(yè)的創(chuàng)新投入和發(fā)明專利申請，而對國有企業(yè)的影響不顯著?？赡艿脑蚴?，國有企業(yè)在資源獲取、市場占有等方面具有優(yōu)勢，面臨的市場競爭壓力較小，在創(chuàng)新轉(zhuǎn)型方面動(dòng)力相對不足，對企業(yè)運(yùn)用數(shù)字技術(shù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新意識不強(qiáng)（吳非等，2021）[28]。而非國有企業(yè)具有機(jī)制靈活、創(chuàng)新意識強(qiáng)等優(yōu)勢，但受到資源匱乏、融資難、融資貴等因素的制約，面臨著較大的市場競爭壓力。在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革浪潮中，非國有企業(yè)為了獲取更多的市場份額，構(gòu)筑企業(yè)競爭新優(yōu)勢，會(huì)主動(dòng)加強(qiáng)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用，驅(qū)動(dòng)科技與業(yè)務(wù)深度融合，提升企業(yè)創(chuàng)新能力。因此，與國有企業(yè)相比，非國有企業(yè)有更強(qiáng)的動(dòng)機(jī)通過運(yùn)用數(shù)字技術(shù)來降低企業(yè)成本，推動(dòng)產(chǎn)品多元化，從而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

接下來，本文借鑒黎文靖和鄭曼妮（2016）[38]的做法①根據(jù)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)（GB/T4754—2017），將制造業(yè)中的通用設(shè)備、專用設(shè)備、交通運(yùn)輸設(shè)備、電氣機(jī)械和器材、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備、通信設(shè)備、儀器儀表等行業(yè)界定為高科技行業(yè)，制造業(yè)中其他行業(yè)界定為非高科技行業(yè)。，根據(jù)企業(yè)的技術(shù)水平將制造業(yè)上市公司劃分為高科技企業(yè)、非高科技企業(yè)兩組子樣本。從表10 中可以看出，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用在列（5）、列（7）中顯著為正，在列（6）、列（8）中不顯著，說明數(shù)字技術(shù)應(yīng)用顯著提升了高科技企業(yè)的研發(fā)投入和發(fā)明專利申請，而對非高科技企業(yè)的影響不顯著?？赡艿脑蚴?，一方面，高科技企業(yè)高度依賴于研發(fā)創(chuàng)新，而非高科技企業(yè)更多地依賴于經(jīng)營管理和成本控制。因此，高科技企業(yè)的創(chuàng)新能力可能強(qiáng)于非高科技企業(yè)。另一方面，高科技企業(yè)的技術(shù)密集度強(qiáng)、知識含量高、研發(fā)投入大、失敗風(fēng)險(xiǎn)高。因此，高科技企業(yè)對數(shù)字技術(shù)的吸收、轉(zhuǎn)化、應(yīng)用具有獨(dú)特優(yōu)勢，表現(xiàn)為數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對高科技企業(yè)的促進(jìn)作用更大。

表10 企業(yè)所有制與技術(shù)水平異質(zhì)性

2.企業(yè)生命周期異質(zhì)性

本文借鑒Dickinson（2011）[39]的做法，采用現(xiàn)金流組合法將企業(yè)生命周期劃分為成長期、成熟期、衰退期三個(gè)階段，探究數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對不同生命周期企業(yè)創(chuàng)新的影響。從表11 中可以看出，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用在列（2）、列（4）、列（5）中顯著為正，在列（1）、列（3）、列（6）中不顯著，且成熟期數(shù)字技術(shù)應(yīng)用系數(shù)的絕對值大于成長期系數(shù)的絕對值，表明數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)創(chuàng)新具有生命周期效應(yīng)，對成熟期企業(yè)創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出的促進(jìn)作用最大，其次為成長期企業(yè)，對衰退期企業(yè)的影響不顯著。

表11 企業(yè)生命周期異質(zhì)性

導(dǎo)致以上結(jié)果可能的原因是成長期企業(yè)內(nèi)源融資不足，外源融資約束較大，且成長期企業(yè)的資本性支出較多，加之成長期企業(yè)缺乏研發(fā)經(jīng)驗(yàn)和研發(fā)人才，導(dǎo)致成長期企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的失敗率高于成熟期企業(yè)。因此，成長期企業(yè)出于規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的考慮傾向于選擇“短平快”的研發(fā)項(xiàng)目，表現(xiàn)為數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對成長期企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用較小。成熟期企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)不斷完善、經(jīng)營模式日趨成熟、銷售渠道較為暢通，內(nèi)源性融資得到緩解，外源性融資約束較小，這一時(shí)期企業(yè)的資本性支出減少。在前期研發(fā)經(jīng)驗(yàn)積累、銷售渠道建立的基礎(chǔ)上，成熟期企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)顯著降低。出于鞏固行業(yè)地位的考慮，成熟期企業(yè)的研發(fā)意愿增強(qiáng)，研發(fā)投入增加，體現(xiàn)為數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對成熟期企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用較大。企業(yè)進(jìn)入衰退期后，銷售額減少、市場份額下降、利潤降低，體制僵化、設(shè)備陳舊、技術(shù)老化、創(chuàng)新意識不足，面臨著退市與被并購的風(fēng)險(xiǎn)。由于缺乏資金，衰退期企業(yè)會(huì)采取“求生存”的經(jīng)營策略，傾向于將資金用于日常的生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)，減少研發(fā)投入。因此，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對衰退期企業(yè)的創(chuàng)新不顯著或者為負(fù)。

六、拓展性分析：內(nèi)外部約束條件

數(shù)字技術(shù)能否廣泛應(yīng)用或者數(shù)字技術(shù)應(yīng)用到什么程度，取決于兩項(xiàng)關(guān)鍵的因素：有效的金融支持和高學(xué)歷的人才隊(duì)伍支撐。

一是數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用離不開有效的金融支持。一方面，企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，需要大量的資金支持，而企業(yè)的內(nèi)源性融資較為有限，需要外部資金的支持。金融體系作為企業(yè)獲得外部資金的重要途徑，企業(yè)可以通過銀行、證券市場、信托、金融租賃、股權(quán)交易等方式獲得資金，滿足其數(shù)字技術(shù)發(fā)展的需要。另一方面，數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展改變了金融服務(wù)方式，突破了空間和時(shí)間的限制，提高了金融服務(wù)的可獲得性，有助于降低金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)營成本和交易成本。金融機(jī)構(gòu)利用數(shù)字技術(shù)可以緩解信息不對稱，提升資金配置效率和風(fēng)險(xiǎn)管理水平。綜上，數(shù)字技術(shù)發(fā)展和金融體系具有相互融合、相互促進(jìn)的特點(diǎn)，表現(xiàn)為金融政策的包容性、普惠性、成長性能夠?yàn)閿?shù)字技術(shù)創(chuàng)新提供有力的資金支持，而機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、大數(shù)據(jù)等新興數(shù)字技術(shù)在金融預(yù)測、反欺詐、授信決策等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，能夠推動(dòng)金融系統(tǒng)在營銷、運(yùn)營、風(fēng)控等方面的智能化轉(zhuǎn)型。

二是數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用離不開高學(xué)歷人才隊(duì)伍的支撐。人才是技術(shù)的載體、創(chuàng)新的根本，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的本質(zhì)特征決定了高學(xué)歷人才是推動(dòng)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用的核心要素。一方面，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用在提高勞動(dòng)者效率的同時(shí)，也減少了對勞動(dòng)力的需求，表現(xiàn)為以機(jī)器人應(yīng)用為主要方式的企業(yè)智能化、自動(dòng)化改造加速了對常規(guī)化、程式化工作中的低技能勞動(dòng)者的替代（Graetz 和Michaels，2018）[40]，擠占了中低技能勞動(dòng)者的相對收入權(quán)（柏培文和張?jiān)疲?021）[8]。另一方面，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用既會(huì)產(chǎn)生勞動(dòng)力替代效應(yīng)，也會(huì)產(chǎn)生就業(yè)促進(jìn)效應(yīng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)會(huì)創(chuàng)造出更多知識和技術(shù)密集型崗位，增加對高學(xué)歷和高技能人才的用工需求（孫早和侯玉琳，2019）[41]，促進(jìn)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)向更高技能轉(zhuǎn)變。高層次人才作為企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)的重要組成部分，不僅難以被普通勞動(dòng)者所替代，而且其勞動(dòng)生產(chǎn)效率更高、創(chuàng)新能力更強(qiáng)。

為驗(yàn)證數(shù)字技術(shù)應(yīng)用賦能企業(yè)創(chuàng)新的內(nèi)外部條件，本文借鑒沈紅波等（2010）[42]的做法，采用各城市金融機(jī)構(gòu)貸款總額與該城市GDP 的比值來衡量地級市金融發(fā)展程度，該指數(shù)越大，表明該城市的金融發(fā)展越好。在高學(xué)歷人才方面，采用碩士及以上學(xué)歷人員與企業(yè)員工總數(shù)的比值進(jìn)行衡量，該指數(shù)越大，表明企業(yè)的高學(xué)歷人才占比越高。首先，本文基于金融發(fā)展與高學(xué)歷人才占比的中位數(shù)，將樣本分為高于中位數(shù)與低于中位數(shù)兩組；其次，將數(shù)字技術(shù)應(yīng)用分別與金融發(fā)展、高學(xué)歷人才占比的交互項(xiàng)放入模型（2）與模型（3）中，來探究在不同金融發(fā)展水平、不同人力資本條件下，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)作用。

在模型（2）與模型（3）中，本文將重點(diǎn)關(guān)注數(shù)字技術(shù)應(yīng)用與金融發(fā)展的交互項(xiàng)（Digii,t-1×Finani,t-1）系數(shù)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用與高學(xué)歷人才占比的交互項(xiàng)（Digii,t-1×Masteri,t-1）系數(shù)。若交互項(xiàng)系數(shù)顯著為正，表明在金融發(fā)展較好的地區(qū)、高學(xué)歷人才占比越高的企業(yè)，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)效果越好。其余變量設(shè)定與模型（1）一致。模型（2）的估計(jì)結(jié)果見表12，模型（3）的估計(jì)結(jié)果見表13。

從表12 中可以看出，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用系數(shù)在列（3）中顯著為正，而在列（4）中不顯著，即數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對發(fā)明專利申請的促進(jìn)作用在金融發(fā)展較好的地區(qū)更明顯。進(jìn)一步地，列（6）中交互項(xiàng)系數(shù)在1%水平上顯著為正，說明較好的金融發(fā)展是發(fā)揮數(shù)字技術(shù)應(yīng)用促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的重要外部條件。交互項(xiàng)系數(shù)在列（5）中不顯著，且數(shù)字技術(shù)應(yīng)用系數(shù)在列（2）中顯著為正，而在列（1）中不顯著，表明在金融發(fā)展水平較低的地區(qū)，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新投入更明顯。進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展水平越低，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用每提升一個(gè)單位，企業(yè)的創(chuàng)新投入也就越大。綜上所述，較好的金融發(fā)展是發(fā)揮數(shù)字技術(shù)應(yīng)用驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的重要外部條件，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)作用在金融發(fā)展較弱的地區(qū)具有低效率特征（即投入高、產(chǎn)出低）。

表12 數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、金融發(fā)展與企業(yè)創(chuàng)新

從表13 中可以看出，在列（1）、列（3）中數(shù)字技術(shù)應(yīng)用系數(shù)至少在5%水平上顯著為正，在列（2）、列（4）中數(shù)字技術(shù)應(yīng)用系數(shù)不顯著，即數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)研發(fā)投入和發(fā)明專利申請的促進(jìn)作用在高學(xué)歷人才占比較高的企業(yè)更明顯。進(jìn)一步地，列（5）、列（6）中交互項(xiàng)系數(shù)至少在5%水平上顯著為正，說明較好的高學(xué)歷人才支撐是發(fā)揮數(shù)字技術(shù)應(yīng)用促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的重要內(nèi)部條件。

表13 數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、高學(xué)歷人才與企業(yè)創(chuàng)新

七、研究結(jié)論與政策啟示

（一）研究結(jié)論

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，企業(yè)能否利用數(shù)字技術(shù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新，是其增強(qiáng)競爭優(yōu)勢和重塑核心價(jià)值的關(guān)鍵?；谥袊鴾預(yù) 股上市公司年度數(shù)據(jù)，運(yùn)用雙向固定效應(yīng)模型考察了數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)創(chuàng)新的影響，主要得到以下結(jié)論。

第一，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用顯著提升了企業(yè)研發(fā)投入與發(fā)明專利申請。在采用以工具變量法、校正樣本選擇偏誤、雙重差分法為代表的內(nèi)生性處理，以更換被解釋變量、剔除部分樣本為典型做法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，上述結(jié)論仍然成立。

第二，機(jī)制分析表明，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用通過降低企業(yè)成本，緩解市場壟斷程度促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入與創(chuàng)新產(chǎn)出，并通過提高產(chǎn)品多元化促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用促進(jìn)企業(yè)增加發(fā)明專利，從而推動(dòng)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新，而非策略性創(chuàng)新。

第三，異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用顯著提升了非國有企業(yè)、高科技企業(yè)的研發(fā)投入和發(fā)明專利申請，而對國有企業(yè)、非高科技企業(yè)的影響不顯著。數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)創(chuàng)新具有生命周期效應(yīng)，對成熟期企業(yè)創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出的促進(jìn)作用最大，其次為成長期企業(yè)，對衰退期企業(yè)的影響不顯著。

第四，拓展性分析表明，有力的高學(xué)歷人才支撐與有效的金融支持是發(fā)揮數(shù)字技術(shù)應(yīng)用驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的重要內(nèi)外部條件。

（二）政策啟示

第一，企業(yè)應(yīng)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，發(fā)揮數(shù)字技術(shù)融合優(yōu)勢，提升科技成果轉(zhuǎn)化率。當(dāng)前，數(shù)字化轉(zhuǎn)型不再是企業(yè)的“選修課”，而是關(guān)乎企業(yè)生存和長遠(yuǎn)發(fā)展的“必修課”。本文發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)作用正是數(shù)字技術(shù)賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展在微觀企業(yè)層面的真實(shí)反映。為此，企業(yè)應(yīng)該充分利用數(shù)字技術(shù)促進(jìn)業(yè)務(wù)業(yè)態(tài)創(chuàng)新，推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、5G、人工智能、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)和業(yè)務(wù)場景深度融合，保證數(shù)字化研究的先進(jìn)性和前沿性，不斷突破行業(yè)內(nèi)的核心問題，提升業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化和智能化服務(wù)能力，更好地適應(yīng)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)字化發(fā)展的大勢。

第二，實(shí)施差異化的數(shù)字技術(shù)發(fā)展策略。充分發(fā)揮非國有企業(yè)、高科技企業(yè)應(yīng)用數(shù)字技術(shù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新的主體作用，加大對非國有企業(yè)、高科技企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的政策扶持力度，支持非國有企業(yè)參與國家重大數(shù)字技術(shù)攻關(guān)項(xiàng)目。國有企業(yè)要加強(qiáng)資源整合優(yōu)化，創(chuàng)新體制機(jī)制，建立數(shù)字技術(shù)應(yīng)用考核體系，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐，培育行業(yè)領(lǐng)先的數(shù)字化龍頭企業(yè)。鼓勵(lì)不同所有制、不同科技企業(yè)建立數(shù)字技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新共同體，以數(shù)字化龍頭企業(yè)的“技術(shù)溢出”助力“專精特新”中小微企業(yè)孵化成長，打造適應(yīng)未來產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的數(shù)字生態(tài)共同體。

第三，提高數(shù)字技術(shù)應(yīng)用驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新的內(nèi)外部條件。一方面，完善金融支撐服務(wù)體系，鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)研發(fā)面向企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的專項(xiàng)產(chǎn)品服務(wù)，設(shè)立企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用專項(xiàng)貸款，拓寬企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型融資渠道，滿足企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用資金需求。另一方面，鼓勵(lì)企業(yè)從長遠(yuǎn)發(fā)展出發(fā)，建立數(shù)字人才內(nèi)部選拔培養(yǎng)與人才開發(fā)投入體系，支持企業(yè)與高校聯(lián)合培養(yǎng)人才。鼓勵(lì)高校在師資培養(yǎng)、專業(yè)設(shè)置等方面向數(shù)字人才傾斜，促進(jìn)學(xué)科課程與數(shù)字技術(shù)有效融合，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展培養(yǎng)輸送人才。