基于吸收能力的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響研究

閃輝 王嵐 王鋼

摘要：隨著數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為提升企業(yè)創(chuàng)新績效的重要驅(qū)動力，可積極推動企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。文章以2013—2021年A股上市公司為研究樣本，結(jié)果發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高的企業(yè)創(chuàng)新績效越好，吸收能力在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對創(chuàng)新績效的影響中發(fā)揮著部分中介效應(yīng)。據(jù)此，文章提出深化數(shù)字化轉(zhuǎn)型、提升創(chuàng)新績效的相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；創(chuàng)新績效；吸收能力

中圖分類號：F273.1；F49 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ?文章編號：1674-0688（2023）06-0115-04

0 引言

作為引領(lǐng)經(jīng)濟發(fā)展的重要動力，創(chuàng)新是企業(yè)競爭的優(yōu)勢，對經(jīng)濟發(fā)展至關(guān)重要。數(shù)字技術(shù)已經(jīng)成為新興生產(chǎn)要素和創(chuàng)新驅(qū)動力，為創(chuàng)新和技術(shù)管理帶來新的機遇和挑戰(zhàn)，成為創(chuàng)新研究的轉(zhuǎn)折點。在此背景下，企業(yè)能否抓住數(shù)字技術(shù)的新機遇，有效推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過數(shù)字賦能促進企業(yè)創(chuàng)新，成為理論研究與實踐探索共同關(guān)注的課題。

近年來，較多學(xué)者開始關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新績效的關(guān)系。SIA等［1］研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以促進提升資源整合能力、數(shù)據(jù)采集和分析能力，從而增加創(chuàng)新績效。黃節(jié)根等［2］研究證明，我國企業(yè)的數(shù)字化水平與企業(yè)的運營創(chuàng)新績效和市場創(chuàng)新績效正相關(guān)，并發(fā)現(xiàn)不同行業(yè)的數(shù)字化水平對創(chuàng)新績效的影響存在差異。楊水利等［3］研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進制造企業(yè)創(chuàng)新效率提升，并受到行業(yè)競爭和市場化水平的影響。上述文獻(xiàn)為研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新績效提供了重要參考，但主要以探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新的直接關(guān)系與調(diào)節(jié)效應(yīng)為主，而較少對內(nèi)部傳導(dǎo)機制進行研究分析。吸收能力能夠讓企業(yè)快速識別和抓住機會，對外部環(huán)境中的資源進行掃描、創(chuàng)造、學(xué)習(xí)、共享和解釋，并嘗試分散組織邊界，將外部知識和資源進行吸收和整合［4］。由于數(shù)字技術(shù)所帶來的企業(yè)創(chuàng)新是以一定的資源和能力為支撐，吸收能力逐漸成為一個重要的研究視角，因此本文以2013—2021年度中國滬深A(yù)股上市公司為研究樣本，檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)系，并從吸收能力視角出發(fā)，探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新績效的內(nèi)在作用機制。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新績效

隨著數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，數(shù)字化水平對企業(yè)創(chuàng)新績效提升的影響越來越大。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于信息傳遞和資源整合。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效促進創(chuàng)新活動中信息的搜索、傳輸和處理，更好地整合碎片化的創(chuàng)新資源［5］，以更低的成本快速獲得相關(guān)的技術(shù)資源和知識［3］，并通過物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，顯著降低部門間的協(xié)作成本，在技術(shù)和規(guī)模層面促進創(chuàng)新績效的提高［6］。其次，數(shù)字技術(shù)賦能產(chǎn)品和生產(chǎn)工藝的創(chuàng)新。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以利用智能化、虛擬化的仿真技術(shù)，對產(chǎn)品性能以及生產(chǎn)工藝流程進行虛擬仿真和數(shù)據(jù)分析，提供可靠的數(shù)據(jù)支撐和科學(xué)保障，有利于對現(xiàn)有產(chǎn)品進行數(shù)字化或智能化升級改造［7］，并進一步優(yōu)化企業(yè)的業(yè)務(wù)流程［8］，從而實現(xiàn)創(chuàng)新績效的高質(zhì)量提升。據(jù)此，本文提出假設(shè)1（H1）：數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新績效正相關(guān)。

1.2 吸收能力的中介效應(yīng)

依據(jù)TEECE等［9］提出的動態(tài)能力理論，吸收能力是整合和構(gòu)建企業(yè)內(nèi)外部資源以應(yīng)對快速變化環(huán)境的能力。首先，較強的外部獲取能力正在逐漸打破企業(yè)與外部環(huán)境的邊界［10］，通過數(shù)字設(shè)備、數(shù)字平臺及數(shù)字技術(shù)等手段，進行跨組織、跨環(huán)境和跨市場的信息收集和知識共享［11］，提升知識的多樣性，擴展信息的廣度和深度，進而影響技術(shù)創(chuàng)新的數(shù)量和速度，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升創(chuàng)新績效提供更多的可能性。其次，企業(yè)需要較強的吸收能力對數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的信息、知識和資源進行吸收和整合，將數(shù)字環(huán)境中普通的運營能力轉(zhuǎn)化為不易被復(fù)制的動態(tài)能力，使企業(yè)更具有持續(xù)的競爭優(yōu)勢，驅(qū)動企業(yè)創(chuàng)新［12］。據(jù)此，本文提出假設(shè)2（H2）：吸收能力在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新績效之間起中介效應(yīng)。

2 研究設(shè)計

2.1 樣本選取

本文使用2013—2021年度中國滬深A(yù)股上市公司為研究樣本，根據(jù)研究的需要對樣本進行了篩選，依次剔除了金融行業(yè)等特殊處理及數(shù)據(jù)缺失的公司，最終獲得2 046個樣本數(shù)據(jù)，為避免異常值的影響，對主要連續(xù)變量在1%和99%水平上的樣本進行縮尾處理。

2.2 變量定義

本文參考Hall等［13］的研究，采用專利申請數(shù)量加1后的自然對數(shù)衡量企業(yè)創(chuàng)新績效，記為IP。借鑒何帆等［14］的做法，采用樣本公司中數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)在報告中出現(xiàn)的頻次之和加1的自然對數(shù)作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的代理變量，記為DT。根據(jù)張吉昌等［15］的研究，用研發(fā)支出與營業(yè)收入的比值衡量吸收能力，記為AC。為控制可能影響企業(yè)創(chuàng)新績效的其他因素，本文借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)的做法［16］，主要選取成立年限（Age）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、公司成長性（Growth）、固定資產(chǎn)密度（PPE）、研發(fā)強度（RD）、獨董比例（IndDir）和董事長與總經(jīng)理兼任情況（Dual）作為控制變量。

2.3 模型構(gòu)建

基于上述變量設(shè)計，建立模型（1），以此考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對創(chuàng)新績效的影響。本文參考溫忠麟等［17］的方法，追加構(gòu)建了模型（2）和模型（3），以檢驗吸收能力的中介效應(yīng)。此外，為解決隨個體而異的遺漏變量問題，本文考慮了個體固定效應(yīng)，同時加入了年度固定效應(yīng)。

公式（1）至公式（3）中，i表示第i個公司，t表示第t年，β表示各變量的回歸系數(shù)，IPi，t表示第i個公司第t年的創(chuàng)新績效，DTi，t表示第i個公司第t年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，Controlsi，t是控制變量的統(tǒng)稱，分別包括第i個公司第t年的成立年限（Age）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、公司成長性（Growth）、固定資產(chǎn)密度（PPE）、研發(fā)強度（RD）、獨董比例（IndDir）和兩職兼任情況（Dual），∑Year表示年度固定效應(yīng)，μi表示個體固定效應(yīng)，εi，t為 殘差。

3 實證檢驗與分析

3.1 描述性統(tǒng)計與相關(guān)性分析

分析主要變量的描述性統(tǒng)計可知，創(chuàng)新績效的均值為3.775 5，標(biāo)準(zhǔn)差為1.412 2，說明企業(yè)之間的創(chuàng)新績效有著較大差異。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的均值為1.604 1，標(biāo)準(zhǔn)差為0.905 6，并且與創(chuàng)新績效、吸收能力均在1%水平上顯著正相關(guān)。吸收能力的均值為0.040 5，標(biāo)準(zhǔn)差為0.031 1，并且與創(chuàng)新績效在1%水平上顯著正相關(guān)。上述結(jié)果初步說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型、吸收能力與創(chuàng)新績效間的關(guān)系，初步支持了本文的研究假設(shè)。

3.2 回歸分析

數(shù)字化轉(zhuǎn)型、吸收能力與創(chuàng)新績效回歸結(jié)果見表1。由表1的模型（1）第1列的回歸結(jié)果可以看出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新績效在5%水平上顯著正相關(guān)（系數(shù)為0.077，t值為2.51），表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，企業(yè)的創(chuàng)新績效越好，因此H1得到了支持。專利的3種主要類型分別為發(fā)明專利、實用新型專利和外觀設(shè)計專利，將發(fā)明專利申請數(shù)量的自然對數(shù)作為原始創(chuàng)新績效的代理變量，記為Invention；將實用新型專利與外觀設(shè)計專利申請數(shù)量之和的自然對數(shù)作為模仿創(chuàng)新績效的代理變量，記為Sum。如模型（1）第2列和第3列的回歸結(jié)果所示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與原始創(chuàng)新績效和模仿創(chuàng)新績效均顯著正相關(guān)。由此可見，不論是原始創(chuàng)新還是模仿創(chuàng)新，較高程度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都能夠促進企業(yè)創(chuàng)新成果的產(chǎn)出，因此H1再一次得到了驗證。

本文借鑒溫忠麟等［14］采用的中介效用檢驗方法，構(gòu)建模型（1）至模型（3）驗證數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否通過吸收能力提高企業(yè)的創(chuàng)新績效。由表1的結(jié)果可見，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新績效在5%水平上顯著正相關(guān)（系數(shù)為0.077，t值為2.51），數(shù)字化轉(zhuǎn)型與吸收能力在10%水平上顯著正相關(guān)（系數(shù)為0.001，t值為1.66），吸收能力與創(chuàng)新績效在1%水平上顯著正相關(guān)（系數(shù)為4.225，t值為3.40），且數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)顯著為正，因此判斷吸收能力具有部分中介效應(yīng)，是數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)創(chuàng)新績效的途徑之一，因此H2得到了支持。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

首先，為解決遺漏變量等內(nèi)生性問題，本文選取同行業(yè)的其他企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型均值（DT1）和同地區(qū)其他企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的均值（DT2）作為工具變量，其原因是同一行業(yè)或地區(qū)的企業(yè)面臨著相似的行業(yè)特征和經(jīng)營環(huán)境，這些特征和環(huán)境不僅符合與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的要求，而且同行業(yè)或地區(qū)其他企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平不會直接影響企業(yè)的創(chuàng)新績效。通過兩階段工具變量法分析可知，在第一階段中，工具變量DT1和DT2的系數(shù)均在1%的水平上顯著正相關(guān)，符合工具變量與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)性要求。此外，F(xiàn)值為5.283 3，P值小于0.05，說明自變量是內(nèi)生的；第一階段的最小特征值統(tǒng)計量F值為79.932 1，表明不存在弱工具變量的問題；過度識別測試中相關(guān)統(tǒng)計量的P值大于0.1，證明所有工具變量都是外生的。說明結(jié)論工具變量的選擇是合理的。在第二階段中，DT的系數(shù)在1%水平上顯著正相關(guān)，表明在控制內(nèi)生性問題后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍然對創(chuàng)新績效顯著正相關(guān)。其次，考慮到專利授權(quán)數(shù)量指標(biāo)獲取的方便性以及特有的優(yōu)勢，本文采用專利授權(quán)數(shù)量加1的自然對數(shù)來重新衡量企業(yè)創(chuàng)新績效，記為IP1，重新回歸的結(jié)果與前文完全一致，結(jié)論具有穩(wěn)健性。

4 結(jié)論與啟示

基于以上實證分析結(jié)論發(fā)現(xiàn)：①隨著數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，數(shù)字化轉(zhuǎn)型不但能有效促進反映企業(yè)原始創(chuàng)新的發(fā)明專利產(chǎn)出，還能促進反映企業(yè)的模仿創(chuàng)新的實用新型專利和外觀設(shè)計專利產(chǎn)出，從而進一步提升企業(yè)創(chuàng)新績效；②吸收能力能夠讓企業(yè)能夠快速識別和抓住機會，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需的外部知識和資源進行吸收和整合，從而成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)創(chuàng)新績效的有效途徑。

為更好地促進企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提升創(chuàng)新績效，企業(yè)應(yīng)該加大對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的資金投入，編制合理的預(yù)算，在控制數(shù)字化轉(zhuǎn)型成本的同時，加大對數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中研發(fā)的支持力度、推廣和應(yīng)用活動等。積極搭建數(shù)字信息網(wǎng)絡(luò)的合作平臺，打造開放式的數(shù)字創(chuàng)新實驗區(qū)，通過網(wǎng)絡(luò)平臺進一步與政府和其他企業(yè)合作，提高產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量。重視數(shù)字化人才引進，加大對本企業(yè)員工數(shù)字化、智能化知識和技能的培養(yǎng)。

本研究尚存在一些不足。首先，本文從吸收能力視角考察和驗證數(shù)字化轉(zhuǎn)型對創(chuàng)新績效的作用機制，未來還需找出其他中介變量，從不同維度和視角進一步探索和深化作用機制的研究；其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新的影響及吸收能力的中介效應(yīng)等研究結(jié)論，可能會在不同的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、行業(yè)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模等方面存在不同表現(xiàn)。未來，可以對研究結(jié)論進行更深入的異質(zhì)性分析，以便能更好地進行分組比較。

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