數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束與企業(yè)雙元?jiǎng)?chuàng)新

■李汀菲 湖南科技大學(xué)商學(xué)院

一、引言

當(dāng)前，全球經(jīng)濟(jì)正在由工業(yè)化向數(shù)字化轉(zhuǎn)型，數(shù)字化變革已經(jīng)成為全世界各國(guó)應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)的主要選擇，而創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)走向高質(zhì)量發(fā)展的最強(qiáng)推動(dòng)力。隨著對(duì)數(shù)字全球化認(rèn)識(shí)的日益加深，各國(guó)將創(chuàng)新能力置于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的根本驅(qū)動(dòng)力之高位，希冀借數(shù)字技術(shù)之力，復(fù)蘇受疫情浪潮影響的經(jīng)濟(jì)。近年來(lái)，創(chuàng)新發(fā)展驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略被中央視為國(guó)家發(fā)展和現(xiàn)代化建設(shè)的核心。黨的二十大報(bào)告提出，必須加快實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的目標(biāo)，增強(qiáng)自主創(chuàng)新能力，讓科技創(chuàng)新這個(gè)“核心變量” 成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展的“最大增量”。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，企業(yè)需要進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，通過(guò)創(chuàng)新打下堅(jiān)實(shí)的市場(chǎng)基礎(chǔ)、提高應(yīng)對(duì)環(huán)境不確定性的能力。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否賦能企業(yè)雙元?jiǎng)?chuàng)新發(fā)展？其中是否存在融資約束的中介機(jī)制？本文對(duì)上述問(wèn)題進(jìn)行了深入研究和探索，從微觀層面考察企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)施效果，嘗試打開(kāi)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新之間的“黑箱”。

二、相關(guān)文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

1. 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與雙元?jiǎng)?chuàng)新

企業(yè)創(chuàng)新按組織二元性的特征可被分為探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新，也可以稱為是顛覆式創(chuàng)新與漸進(jìn)式創(chuàng)新，且二者在手段、風(fēng)險(xiǎn)和收益等方面均存在較大不同。探索式創(chuàng)新是一種變革式的創(chuàng)新，強(qiáng)調(diào)改革、以新?lián)Q舊，不斷探索全新的方法和技術(shù)來(lái)適應(yīng)未來(lái)新的需求、尋求新的機(jī)會(huì)。利用式創(chuàng)新則是對(duì)企業(yè)現(xiàn)有的各種資源進(jìn)行強(qiáng)化升級(jí)，有助于企業(yè)抓牢現(xiàn)有市場(chǎng)，使企業(yè)在短期內(nèi)提高運(yùn)營(yíng)效率、獲得穩(wěn)定收益。數(shù)字技術(shù)能夠通過(guò)新的編碼方式和記錄方式，實(shí)現(xiàn)知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的低成本存儲(chǔ)和共享，建立成本優(yōu)勢(shì)，從而助力企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的提升。運(yùn)營(yíng)方面，能夠打通上下游產(chǎn)業(yè)鏈，將企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)與外部情境相結(jié)合，及時(shí)獲取外界市場(chǎng)需求的變化情況，提高企業(yè)的信息掌握度，擴(kuò)展企業(yè)經(jīng)營(yíng)的新渠道，進(jìn)而拓展企業(yè)創(chuàng)新的廣度。組織形態(tài)方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以使組織邊界模糊化、模式靈活化、職能交叉化、結(jié)構(gòu)扁平化、生產(chǎn)模塊化和營(yíng)銷精準(zhǔn)化，為企業(yè)雙元?jiǎng)?chuàng)新提供較大的發(fā)展空間。但由于企業(yè)現(xiàn)有的資源是有限的，如何在探索式創(chuàng)新與利用式創(chuàng)新之間進(jìn)行平衡協(xié)調(diào)、合理分配資源、達(dá)成最優(yōu)組合，成為企業(yè)研發(fā)投入，乃至生存發(fā)展過(guò)程中的重要戰(zhàn)略問(wèn)題。數(shù)字化轉(zhuǎn)型支持探索式創(chuàng)新與利用式創(chuàng)新同時(shí)開(kāi)展，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)二者之間的資源分配、平衡資源配置，在通過(guò)探索式創(chuàng)新擴(kuò)展企業(yè)創(chuàng)新邊界的同時(shí)，也能通過(guò)利用式創(chuàng)新對(duì)企業(yè)的現(xiàn)有條件進(jìn)行改進(jìn)和強(qiáng)化。

基于以上分析，我們提出如下假設(shè)：

H1a：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠直接或間接提高企業(yè)探索式創(chuàng)新。

H1b：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠直接或間接提高企業(yè)利用式創(chuàng)新。

2. 融資約束的中介效應(yīng)

對(duì)企業(yè)而言，創(chuàng)新不僅僅意味著市場(chǎng)地位的提升、競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的建立和市場(chǎng)價(jià)值的提高，同時(shí)也意味著更高的失敗率、更大的資金需求和更長(zhǎng)的投資周期，從而減少或舍棄對(duì)創(chuàng)新項(xiàng)目的投資，尤其是那些存在融資約束的企業(yè)。傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)的信貸業(yè)務(wù)十分審慎，加上企業(yè)與外部資金供給者之間存在較為嚴(yán)重的信息不對(duì)稱問(wèn)題，導(dǎo)致企業(yè)在創(chuàng)新過(guò)程中不得不面臨融資約束。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效利用數(shù)字技術(shù)降低信息不對(duì)稱性、提高信息透明度和可利用程度，提高企業(yè)信息挖掘的能力、降低獲取信息和處理數(shù)據(jù)的成本；及時(shí)獲取融資信息，拓寬企業(yè)的外部融資渠道，精確評(píng)估融資風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而篩選出最適合企業(yè)當(dāng)前狀況的融資方式，從而緩解企業(yè)的融資約束，便于企業(yè)雙元?jiǎng)?chuàng)新項(xiàng)目的展開(kāi)。

基于以上分析，我們提出如下假設(shè)：

H2a：融資約束在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與利用式創(chuàng)新投資的關(guān)系中發(fā)揮中介作用。

H2b：融資約束在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與探索式創(chuàng)新投資的關(guān)系中發(fā)揮中介作用。

三、研究設(shè)計(jì)

1. 樣本選取與變量定義

本文選取A 股上市公司2016—2021 年數(shù)據(jù)，剔除部分異常數(shù)據(jù)，最終共得到15379 個(gè)樣本。數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。

參考吳非等（2021）的做法，將企業(yè)年度報(bào)告中人工智能技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)和數(shù)字技術(shù)運(yùn)用的關(guān)鍵詞詞頻加總之和作為本文的解釋變量，即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平指標(biāo)；使用企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的費(fèi)用化支出、資本化支出衡量探索式創(chuàng)新投資、利用式創(chuàng)新并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，作為被解釋變量；本文選擇fc 指數(shù)作為融資約束的衡量指標(biāo)。選取凈資產(chǎn)收益率、收入增長(zhǎng)率、資產(chǎn)負(fù)債率等作為控制變量，有關(guān)變量定義見(jiàn)表1。

2. 模型構(gòu)建

本文構(gòu)建了以下多元回歸模型以檢驗(yàn)研究假設(shè)H1a 和H1b：

為驗(yàn)證融資約束的中介效應(yīng)， 本文參照溫忠麟（2014）提出的中介效應(yīng)驗(yàn)證模型，構(gòu)建以下多元回歸模型：

四、實(shí)證分析

1. 描述性統(tǒng)計(jì)

由表2 可知，企業(yè)探索式創(chuàng)新均值為2340，最大值為83915，最小值為0；企業(yè)利用式創(chuàng)新均值為22026，最大值為272267，最小值為0.582，說(shuō)明每個(gè)企業(yè)都存在利用式創(chuàng)新，但不一定存在探索式創(chuàng)新。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的均值為17.92，最小值為0，最大值為544，標(biāo)準(zhǔn)差為40.99，這意味著各企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度存在較大差異，且仍存在部分樣本未開(kāi)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型。根據(jù)皮爾遜相關(guān)系數(shù)，模型不存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。多重共線性檢驗(yàn)結(jié)果顯示各變量之間不存在共線性問(wèn)題。

2. 回歸結(jié)果分析

表 3 列示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)雙元?jiǎng)?chuàng)新的模型估計(jì)結(jié)果。利用式創(chuàng)新與數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的回歸系數(shù)為30.06，探索式創(chuàng)新與數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的回歸系數(shù)為30.73，均在1% 的水平上顯著。實(shí)證結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與探索式創(chuàng)新、利用式創(chuàng)新均呈正相關(guān)關(guān)系，假設(shè)H1a和H1b 得到驗(yàn)證。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)融資約束的回歸系數(shù)為-0.001，在1% 的水平上顯著，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融資約束之間顯著負(fù)相關(guān)；融資約束對(duì)雙元?jiǎng)?chuàng)新的回歸系數(shù)都在1% 水平上顯著，且數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)探索式創(chuàng)新、利用式創(chuàng)新的回歸系數(shù)都在1% 水平上顯著，這說(shuō)明融資約束在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)雙元?jiǎng)?chuàng)新之間發(fā)揮著部分中介的作用，同時(shí)本文使用Bootstrap 方法進(jìn)一步檢驗(yàn)融資約束的中介效應(yīng)，假設(shè)H2a、H2b 得到驗(yàn)證。其他控制變量與探索式創(chuàng)新、利用式創(chuàng)新的回歸結(jié)果基本符合預(yù)期。

本文選取同年份、同省份、同行業(yè)的其他企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的均值作為工具變量處理內(nèi)生性問(wèn)題。從工具變量檢驗(yàn)結(jié)果看，F(xiàn) 值大于10，通過(guò)弱工具變量檢驗(yàn)。兩階段最小二乘法的回歸結(jié)果見(jiàn)表3，工具變量IV 的系數(shù)均顯著，表明工具變量符合相關(guān)性要求；數(shù)字化轉(zhuǎn)型與雙元?jiǎng)?chuàng)新均在1% 的水平下顯著正相關(guān)，說(shuō)明處理內(nèi)生性問(wèn)題后企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍對(duì)企業(yè)雙元?jiǎng)?chuàng)新有促進(jìn)作用，結(jié)果與主回歸結(jié)論一致。同時(shí)，本文將樣本的選取區(qū)間延長(zhǎng)為2007—2021 年，重新檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)雙元?jiǎng)?chuàng)新的影響以及融資約束的中介作用?；貧w結(jié)果同基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致，表明基準(zhǔn)回歸結(jié)果依然穩(wěn)健。

表3 回歸結(jié)果

五、結(jié)語(yǔ)

政府部門應(yīng)積極引導(dǎo)、推動(dòng)企業(yè)，尤其是中小企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，積極完善市場(chǎng)發(fā)展環(huán)境，制定相關(guān)政策以加大激勵(lì)力度，加快建設(shè)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，完善數(shù)字化轉(zhuǎn)型的監(jiān)管制度，創(chuàng)造更有利的外部治理環(huán)境保障數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)新效應(yīng)的穩(wěn)定發(fā)揮。企業(yè)應(yīng)當(dāng)重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)雙元?jiǎng)?chuàng)新的促進(jìn)效果，充分把握數(shù)字化的時(shí)代潮流和現(xiàn)實(shí)機(jī)遇，積極順應(yīng)轉(zhuǎn)型趨勢(shì)，加大數(shù)字化轉(zhuǎn)型力度和深度，充分發(fā)揮其創(chuàng)新賦能作用，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。同時(shí)，合理評(píng)估自身發(fā)展階段和發(fā)展環(huán)境，選擇合適的數(shù)字化模式，主動(dòng)變革、乘勢(shì)而上。