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

    2023-12-06 13:37:26李汀菲湖南科技大學(xué)商學(xué)院
    商場現(xiàn)代化 2023年23期
    關(guān)鍵詞:融資轉(zhuǎn)型利用

    ■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)成為全世界各國應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢的主要選擇,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,創(chuàng)新發(fā)展驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略被中央視為國家發(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),通過創(chuàng)新打下堅(jiān)實(shí)的市場基礎(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)來適應(yīng)未來新的需求、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,使企業(yè)在短期內(nèi)提高運(yùn)營效率、獲得穩(wěn)定收益。數(shù)字技術(shù)能夠通過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,從而助力企業(yè)創(chuàng)新績效的提升。運(yùn)營方面,能夠打通上下游產(chǎn)業(yè)鏈,將企業(yè)經(jīng)營業(yè)務(wù)與外部情境相結(jié)合,及時(shí)獲取外界市場需求的變化情況,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)展過程中的重要戰(zhàn)略問題。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地位的提升、競爭優(yōu)勢的建立和市場價(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)稱問題,導(dǎo)致企業(yè)在創(chuàng)新過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。

    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)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。

    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、收入增長率、資產(chǎn)負(fù)債率等作為控制變量,有關(guān)變量定義見表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)生性問題。從工具變量檢驗(yàn)結(jié)果看,F(xiàn) 值大于10,通過弱工具變量檢驗(yàn)。兩階段最小二乘法的回歸結(jié)果見表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),說明處理內(nèi)生性問題后企業(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。回歸結(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

    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,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、乘勢而上。

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