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    企業(yè)數(shù)實(shí)融合對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響研究

    2023-12-22 06:33:26程李梅周玉蓮
    技術(shù)與創(chuàng)新管理 2023年6期
    關(guān)鍵詞:數(shù)智化

    程李梅 周玉蓮

    摘 要:數(shù)字化時(shí)代,加快推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,培育企業(yè)創(chuàng)新能力是當(dāng)今企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的重要組成部分,也是行業(yè)邁向現(xiàn)代化、數(shù)智化的必由之路。以2013—2021年滬深A(yù)股上市企業(yè)為研究樣本,采用文本分析法測量數(shù)實(shí)融合程度,基于資源基礎(chǔ)理論與信息不對稱理論,考察了企業(yè)數(shù)實(shí)融合對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響機(jī)制。研究表明:數(shù)實(shí)融合程度越高,企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出水平就越高;在異質(zhì)性檢驗(yàn)中,數(shù)實(shí)融合對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的促進(jìn)作用在非國有企業(yè)、大規(guī)模企業(yè)中更明顯;與突破式創(chuàng)新相比,數(shù)實(shí)融合對企業(yè)漸進(jìn)式創(chuàng)新作用更強(qiáng)。可見數(shù)實(shí)融合的實(shí)施具有規(guī)模效應(yīng),也是企業(yè)發(fā)展核心能力、突破重大創(chuàng)新成果的關(guān)鍵路徑。研究為企業(yè)數(shù)實(shí)融合提供了策略和方向,為企業(yè)提升創(chuàng)新產(chǎn)出提供了新思路。

    關(guān)鍵詞:數(shù)實(shí)融合;創(chuàng)新產(chǎn)出;突破式創(chuàng)新;漸進(jìn)式創(chuàng)新;數(shù)智化

    中圖分類號(hào):F 273.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672-7312(2023)06-0689-07

    The Impact of “Digital-Real Integration” on Enterprises’ Innovation Output

    CHENG Limei,ZHOU Yulian

    Abstract:In the era of digitization,accelerating the digital transformation of enterprises and fostering their innovation capability are the important parts of today’s enterprise development strategy,as well as a necessary path for the industry to move towards modernization and digital intelligence.Taking Shanghai and Shenzhen A-share listed enterprises from 2013 to 2021 as the research sample,this paper adopted textual analysis to measure the degree of digital-real integration,and based on the resource base theory and information asymmetry theory,it examined the mechanism of the impact of digital-real integration of enterprises on innovation output.The study shows that the higher the degree of digital-real integration,the higher the level of enterprise innovation output;that in the test of heterogeneity,the promotion effect of digital-real integration on enterprise innovation output is more obvious in non-state-owned enterprises and large-scale enterprises;and that,compared with breakthrough innovation,digital-real integration has a stronger effect on the incremental innovation of enterprises.It can be seen that the implementation of digital-real integration has a scale effect,and is also a key path for enterprises to develop core competence and breakthrough major innovations.The study provides strategies and directions for enterprise digital-real integration,and new ideas for enterprises to improve their innovation output.

    Key words:digital-real integration;innovation output;breakthrough innovation;incremental innovation;digital intelligence

    0 引言

    近年來,伴隨著新一代數(shù)字技術(shù)的滲透與擴(kuò)散,數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為傳統(tǒng)企業(yè)面臨的重要問題。根據(jù)中國信息通信研究院發(fā)布的《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告(2022年)》,2021年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到45.5萬億元,同比增長16.2%,占GDP比重達(dá)到39.8%。習(xí)近平總書記多次強(qiáng)調(diào)要發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì),加快建設(shè)數(shù)字中國。習(xí)近平總書記關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的論述,代表了黨和國家對數(shù)字化轉(zhuǎn)型和技術(shù)發(fā)展的長遠(yuǎn)戰(zhàn)略視野,對于鼓勵(lì)企業(yè)和產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級、提高生產(chǎn)效率,推動(dòng)中國在全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的領(lǐng)導(dǎo)地位具有重大意義。國家級的政策,意味著會(huì)有更多的政府優(yōu)惠、資金與技術(shù)研發(fā)的投入,為企業(yè)創(chuàng)新提供強(qiáng)大的支持。同時(shí)數(shù)字化環(huán)境下的企業(yè)創(chuàng)新也迸發(fā)了新的活力,傳統(tǒng)企業(yè)利用AI技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)等,優(yōu)化了生產(chǎn)線、提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。數(shù)字化作用于企業(yè)管理和運(yùn)營,帶動(dòng)了企業(yè)技術(shù)流、資金流和人才流,促進(jìn)了資源的優(yōu)化配置,為企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

    “數(shù)實(shí)融合”一詞首先是由政府提出來的,但并未給出統(tǒng)一界定,政府的一些文件將其定義為數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合,是企業(yè)數(shù)字化的體現(xiàn)。通過文獻(xiàn)回顧可以發(fā)現(xiàn),對于數(shù)字化的研究主要從以下兩個(gè)方面進(jìn)行:一方面是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成效。部分學(xué)者關(guān)注到數(shù)字化推動(dòng)了機(jī)械設(shè)備的轉(zhuǎn)型[1],提高了企業(yè)的績效[2],數(shù)字平臺(tái)的出現(xiàn)提高了網(wǎng)絡(luò)的連通性,進(jìn)而增加了知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的異質(zhì)性[3];另一方面是數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新關(guān)系研究。諸多文獻(xiàn)從研發(fā)投入、組織韌性、數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)能力、環(huán)境不確定性、內(nèi)部信息傳遞、融資約束等角度探討數(shù)實(shí)融合對創(chuàng)新的影響[4-9],大部分都認(rèn)為數(shù)字技術(shù)推動(dòng)了創(chuàng)新,但也有人認(rèn)為數(shù)字化對創(chuàng)新的影響很小,研發(fā)費(fèi)用的投入才是最可靠的影響因素[10]。此外,關(guān)于創(chuàng)新產(chǎn)出的研究,部分學(xué)者從知識(shí)溢出[11-12]、技術(shù)多元化[13]、政府補(bǔ)貼[14-15]等方面進(jìn)行研究。綜上,數(shù)字化相關(guān)研究雖多,但數(shù)字化對創(chuàng)新的影響并未形成統(tǒng)一結(jié)論,而且研究多基于特定行業(yè),面向所有企業(yè)的研究相對較少。

    因此,研究以滬深A(yù)股上市企業(yè)為研究對象,實(shí)證考察數(shù)實(shí)融合對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響,并進(jìn)一步研究數(shù)實(shí)融合在國有和非國有企業(yè)、大規(guī)模和小規(guī)模企業(yè)中的影響,以及對漸進(jìn)式創(chuàng)新和突破式創(chuàng)新的影響,豐富數(shù)實(shí)融合與創(chuàng)新產(chǎn)出的相關(guān)研究。

    1 理論分析與研究假設(shè)

    企業(yè)創(chuàng)新依賴于企業(yè)資源、資金以及知識(shí)積累[16-17]。一方面,基于資源獲取與配置視角,數(shù)字技術(shù)對資源的收集、分析、反饋與處理具有快速、全面、深入等特點(diǎn)[18],能夠促進(jìn)知識(shí)資源的積累、人力資源的配置。數(shù)字平臺(tái)的搭建不僅促進(jìn)異質(zhì)性創(chuàng)新資源的流動(dòng),而且為多種技術(shù)的融合和協(xié)作創(chuàng)造了環(huán)境,持續(xù)性的創(chuàng)新知識(shí)積累以及技術(shù)資源的更新,為開展創(chuàng)新活動(dòng)提供動(dòng)力,提高了創(chuàng)新產(chǎn)出效率。同時(shí),數(shù)字化發(fā)展提高了企業(yè)人才資源的配置質(zhì)量。從外部環(huán)境看,數(shù)字技術(shù)突破地域限制,促進(jìn)區(qū)域人才流動(dòng),高端人才能依靠網(wǎng)絡(luò)與企業(yè)進(jìn)行技術(shù)交流,一定程度上緩解人才短缺的困境;從內(nèi)部環(huán)境來看,數(shù)字化帶來的技術(shù)革新淘汰了技術(shù)含量較低、可代替性較強(qiáng)的工作,促使研發(fā)技術(shù)人員主動(dòng)提升技能以應(yīng)對數(shù)字化帶來的挑戰(zhàn),優(yōu)化了企業(yè)人力資源結(jié)構(gòu)。人才作為企業(yè)創(chuàng)新的核心要素,高質(zhì)量的人力資源為企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出質(zhì)量提供關(guān)鍵性保障。數(shù)字技術(shù)提升了企業(yè)動(dòng)態(tài)能力以及整合、重組、獲取和釋放資源的能力,對于企業(yè)持續(xù)獲取并更新技術(shù)能力、靈活調(diào)整資源配置、持有獨(dú)特并難以模仿的資源具有莫大幫助,將直接影響企業(yè)的創(chuàng)新能力。

    另一方面,信息不對稱理論認(rèn)為,由于傳統(tǒng)企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新具有一定的保密性,外部投資者無法全面獲悉企業(yè)內(nèi)部研發(fā)狀況、潛在風(fēng)險(xiǎn)等信息,存在嚴(yán)重的信息不對稱,這使得投資者會(huì)謹(jǐn)慎投資創(chuàng)新資金,或以更高成本借給企業(yè),增加企業(yè)外部籌資成本。數(shù)實(shí)融合促使企業(yè)生產(chǎn)、研發(fā)過程趨于開放化、開源化,數(shù)字平臺(tái)的搭建促進(jìn)各利益相關(guān)者之間的信息交流,緩解了企業(yè)籌措創(chuàng)新資金的壓力。而且大數(shù)據(jù)能夠更好地將企業(yè)的創(chuàng)新項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)與外部融資進(jìn)行匹配,降低了企業(yè)的搜尋成本和融資風(fēng)險(xiǎn),緩解企業(yè)資金約束問題。數(shù)字技術(shù)作為一種全新的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展形態(tài)不僅縮短了企業(yè)與外部技術(shù)資源的空間距離,而且增強(qiáng)了資源的可獲得性[19-20],促進(jìn)了創(chuàng)新產(chǎn)出的提升,據(jù)此提出以下假設(shè)。

    H1:企業(yè)數(shù)實(shí)融合對創(chuàng)新產(chǎn)出具有正向影響

    2 數(shù)據(jù)來源與模型構(gòu)建

    2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)收集

    以滬深A(yù)股上市公司為研究對象,對所收集到的2013—2021年數(shù)據(jù)進(jìn)行如下篩選:①剔除樣本中ST、ST*、PT以及金融公司,避免因數(shù)據(jù)異常導(dǎo)致結(jié)果受到影響。剔除金融機(jī)構(gòu)是因?yàn)榻鹑诠揪哂刑厥獾倪\(yùn)營模式、風(fēng)險(xiǎn)和監(jiān)管環(huán)境,其數(shù)字化轉(zhuǎn)型更多的是促進(jìn)營運(yùn)模式、管理模式以及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等制度上的創(chuàng)新,與其他傳統(tǒng)企業(yè)作用于資源、產(chǎn)品、技術(shù)等的創(chuàng)新有所不同;②剔除數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失樣本;③對連續(xù)變量進(jìn)行上下1%的Winsorize處理以避免極端值影響。研究數(shù)據(jù)主要來源于國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)、企業(yè)年報(bào)等官方網(wǎng)站,通過手工整理共計(jì)得到27 578個(gè)有效觀測值。

    2.2 變量設(shè)定

    2.2.1 被解釋變量

    創(chuàng)新產(chǎn)出(Op)。借鑒以往研究,多數(shù)學(xué)者采用企業(yè)專利數(shù)衡量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出,綜合已有研究,借鑒前人對創(chuàng)新產(chǎn)出的測量[21-22],以所有專利申請量之和后加1取自然對數(shù)衡量創(chuàng)新產(chǎn)出。

    2.2.2 解釋變量

    數(shù)實(shí)融合程度(Dig)。通過文本分析評價(jià)企業(yè)數(shù)實(shí)融合程度。參考吳非等[23]的數(shù)字化相關(guān)關(guān)鍵詞(表1)進(jìn)行文本分析。首先基于Python工具對巨潮資訊網(wǎng)上市公司年報(bào)進(jìn)行爬取,提取年報(bào)所有信息形成數(shù)據(jù)池,然后基于關(guān)鍵詞詞譜對數(shù)據(jù)池中的文本進(jìn)行分析,剔除帶有否定詞匯前綴的關(guān)鍵詞表述,統(tǒng)計(jì)企業(yè)年報(bào)中數(shù)字化詞頻出現(xiàn)的次數(shù)。最后,構(gòu)建數(shù)實(shí)融合評價(jià)指標(biāo)體系,由于特征詞詞頻具有典型的“右偏”特征,將其加1對數(shù)化處理。

    2.2.3 控制變量

    參考已有研究[24-25],選取以下變量作為控制變量:企業(yè)年齡(Age),企業(yè)越年輕越能夠接受新技術(shù);資產(chǎn)負(fù)債率(Lev),其影響企業(yè)的投資決策;固定資產(chǎn)占比(PPE):企業(yè)持有的固定資產(chǎn)影響企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng);現(xiàn)金流量(Cash),較高的現(xiàn)金流量意味著企業(yè)會(huì)有更多的創(chuàng)新投資;產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(SOE),將企業(yè)簡單地分為國有企業(yè)和非國有企業(yè),產(chǎn)權(quán)性質(zhì)不同,創(chuàng)新能力和動(dòng)機(jī)皆有所不同。具體變量定義,見表2。

    2.3 模型構(gòu)建

    為檢驗(yàn)假設(shè)1,構(gòu)建以下回歸模型。

    Opi,t=α0+α1Digi,t+α2Controlsi,t+Year+Area+Industry+εi,t

    式中,因變量Op為創(chuàng)新產(chǎn)出;自變量Dig為數(shù)實(shí)融合;Controls為一系列控制變量;Year為年度虛擬變量;Area為所在地區(qū)虛擬變量,Industry為行業(yè)虛擬變量;ε為殘差項(xiàng)。若α1顯著為正,則假設(shè)H1得到驗(yàn)證。

    3 實(shí)證結(jié)果分析

    3.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

    從表3可知,企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、最大值分別為2.867、1.775、0、7.089,表明我國企業(yè)間創(chuàng)新產(chǎn)出存在較大差距。數(shù)實(shí)融合均值為1.48,標(biāo)準(zhǔn)差為1.395,表明各公司間數(shù)字化水平存在一定差異。文中的其他變量都在合理范圍內(nèi),因此不再重復(fù)贅述。

    3.2 基準(zhǔn)回歸分析

    表4報(bào)告了基準(zhǔn)回歸結(jié)果。列(1)只報(bào)告了自變量對因變量單變量的回歸結(jié)果(α1=0.195,p<0.01),回歸結(jié)果表明,在不受其他因素影響下,自變量對因變量的影響系數(shù)顯著為正。列(2)對年份、行業(yè)、省份加以控制(α1=0.286,p<0.01),列(3)加入了相關(guān)控制變量(α1=0.212,p<0.01),列(4)在(3)的基礎(chǔ)上對年份、行業(yè)、省份加以控制(α1=0.270,p<0.01)。從表中可以發(fā)現(xiàn)Dig的系數(shù)在1%水平上皆顯著為正,說明企業(yè)數(shù)實(shí)融合能夠顯著提高創(chuàng)新產(chǎn)出,H1得到驗(yàn)證。

    3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    為增強(qiáng)研究結(jié)論的準(zhǔn)確性和可靠性,進(jìn)行了以下檢驗(yàn):①替換被解釋變量。采用專利授權(quán)數(shù)(Op1)代替專利申請數(shù)重新進(jìn)行回歸;②解釋變量滯后一期。考慮到數(shù)實(shí)融合對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響存在滯后性,故滯后一期解釋變量(表5)。以上回歸結(jié)果與前文結(jié)果均保持一致,結(jié)果是穩(wěn)健的。

    3.4 內(nèi)生性檢驗(yàn)

    考慮數(shù)實(shí)融合與創(chuàng)新產(chǎn)出可能存在雙向因果關(guān)系,主要采用PSM-DID的方法對主效應(yīng)進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)。先進(jìn)行傾向得分匹配,再構(gòu)建雙重差分模型。將2013—2021年高于數(shù)實(shí)融合均值水平的分為具有較高數(shù)實(shí)融合水平的實(shí)驗(yàn)組,其余分為控制組,建立虛擬變量treat,處理組取1,控制組取0。使用Lev、PPE、Age、SOE作為匹配變量,對樣本進(jìn)行1∶1放回近鄰匹配,見表6。其中U和M分別表示匹配前和匹配后的數(shù)據(jù),從表6所有變量匹配后的%bias絕對值均小于10%,且實(shí)驗(yàn)組和控制組在可觀測變量上沒有顯著的統(tǒng)計(jì)性差異(P>0.1),說明樣本匹配效果較好。

    進(jìn)一步,結(jié)合雙重差分法計(jì)算數(shù)實(shí)融合對創(chuàng)新產(chǎn)出的凈效應(yīng)。2016年4月,習(xí)近平總書記在網(wǎng)絡(luò)安全與信息化工作座談會(huì)上首次提到要著力推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合發(fā)展,2016年政策實(shí)施之后,作為實(shí)驗(yàn)組,之前的作為控制組,建立時(shí)間虛擬變量time,政策之前的,取值為0,否則取值為1,雙重差分回歸結(jié)果見表7第(2)列,其中treat_time的回歸系數(shù)為0.536且在1%的水平上顯著,即數(shù)實(shí)融合促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出,與前文結(jié)果保持一致。

    4 異質(zhì)性檢驗(yàn)

    4.1 基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性分析

    在表8第(1)、(2)列中,數(shù)實(shí)融合對國有及非國有企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的回歸系數(shù)為0.274、0.279,均在1%水平上顯著為正,表明在國有和非國有企業(yè)中,數(shù)實(shí)融合與創(chuàng)新產(chǎn)出皆成正向關(guān)系,但在非國有企業(yè)中數(shù)實(shí)融合對創(chuàng)新產(chǎn)出的促進(jìn)作用更加明顯。國有企業(yè)雖然實(shí)力雄厚,具備一定的能力進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,但是其在組織結(jié)構(gòu)、決策機(jī)制等方面仍受到一定的限制。正是這種龐大的實(shí)力及穩(wěn)定性,使國有企業(yè)與一些互聯(lián)網(wǎng)、科技型企業(yè)相比缺乏轉(zhuǎn)型動(dòng)力和意愿,因此其數(shù)實(shí)融合對創(chuàng)新產(chǎn)出的促進(jìn)效果低于非國有企業(yè)。

    4.2 基于企業(yè)規(guī)模的異質(zhì)性分析

    規(guī)模大小同樣影響數(shù)實(shí)融合程度,進(jìn)而會(huì)影響企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。以企業(yè)規(guī)模中位數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分組回歸[26],規(guī)模大于中位數(shù)的屬于大規(guī)模企業(yè),小于中位數(shù)的屬于小規(guī)模企業(yè)。表8第(3)、(4)列報(bào)告了大規(guī)模企業(yè)與小規(guī)模企業(yè)數(shù)實(shí)融合與創(chuàng)新產(chǎn)出的結(jié)果,結(jié)果顯示:無論是大規(guī)模還是小規(guī)模企業(yè),數(shù)實(shí)融合均顯著提升了企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出,但對大規(guī)模企業(yè)提升作用更明顯(β=0.27,P<0.01;β=0.201,P<0.01)。大型企業(yè)內(nèi)部具有強(qiáng)有力的IT部門,早已具備完善的IT基礎(chǔ)設(shè)施,并且具有非常豐富的資源來支撐數(shù)字化,而中小企業(yè)由于自身資源與技術(shù)能力的不足,對數(shù)字化所需的投入存在較多顧慮,因此其數(shù)字化對創(chuàng)新的作用更小。

    4.3 數(shù)實(shí)融合對突破式創(chuàng)新、漸進(jìn)式創(chuàng)新的影響

    表8檢驗(yàn)了數(shù)實(shí)融合對漸進(jìn)式創(chuàng)新與突破式創(chuàng)新的影響。其中以Ln(發(fā)明專利授權(quán)數(shù)+1)作為突破式創(chuàng)新的代理變量,以Ln(實(shí)用新型專利授權(quán)數(shù)+外觀設(shè)計(jì)專利授權(quán)數(shù)+1)作為漸進(jìn)式創(chuàng)新的代理變量。表8第(5)、(6)列報(bào)告了數(shù)實(shí)融合對突破式創(chuàng)新、漸進(jìn)式創(chuàng)新的回歸結(jié)果(β=0.243,P<0.01;β=0.251,P<0.01)。說明數(shù)實(shí)融合對企業(yè)漸進(jìn)式創(chuàng)新作用更大,由于數(shù)實(shí)融合是將數(shù)字技術(shù)融入到企業(yè)的業(yè)務(wù)當(dāng)中,更能影響企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營等方面,很少上升到技術(shù)應(yīng)用上,所以無法或者很少能夠突破和顛覆現(xiàn)有技術(shù)。同時(shí),也說明我國企業(yè)對數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用并不深入,很難影響企業(yè)深層次的技術(shù)創(chuàng)新。

    5 結(jié)語

    1)數(shù)實(shí)融合能夠顯著促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出,即企業(yè)數(shù)實(shí)融合程度越高,創(chuàng)新產(chǎn)出水平越高。數(shù)字化帶來的創(chuàng)新資源的流動(dòng)、促進(jìn)了創(chuàng)新資源的積累。同時(shí)數(shù)字平臺(tái)促進(jìn)研發(fā)過程開源化、公開化,緩解了信息不對稱,緩解了企業(yè)籌措創(chuàng)新資金的壓力,推動(dòng)了創(chuàng)新的產(chǎn)出。

    2)數(shù)實(shí)融合對創(chuàng)新產(chǎn)出的促進(jìn)作用在非國有企業(yè)、大規(guī)模企業(yè)中更為突出。說明數(shù)實(shí)融合具有規(guī)模效應(yīng),在技術(shù)能力強(qiáng)、資源豐富的大規(guī)模企業(yè)中更能發(fā)揮威力。

    3)與突破式創(chuàng)新相比,數(shù)實(shí)融合對企業(yè)漸進(jìn)式創(chuàng)新作用更強(qiáng)。說明我國數(shù)字化的發(fā)展并不廣泛與深入,數(shù)字化很少能夠貫穿于企業(yè)深層次技術(shù)層面。

    4)快速順應(yīng)數(shù)字科技的發(fā)展,實(shí)現(xiàn)核心技術(shù)的突破。全方位與數(shù)字技術(shù)深度融合,用數(shù)字技術(shù)助力企業(yè)深入創(chuàng)新,從數(shù)字化意識(shí)、數(shù)字化技術(shù)、數(shù)字化人才、數(shù)字化資金等多角度提升數(shù)字化水平,加大行業(yè)數(shù)實(shí)融合力度,將數(shù)字技術(shù)積極融入創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)。

    5)政府應(yīng)給予小規(guī)模企業(yè)更多的幫扶,帶動(dòng)小規(guī)模企業(yè)融入數(shù)字化轉(zhuǎn)型的行列中。小規(guī)模企業(yè)由于資金有限,缺乏轉(zhuǎn)型的技術(shù)條件,因此轉(zhuǎn)型速度慢。政府應(yīng)大力扶持小規(guī)模企業(yè),緩解其融資壓力,讓政府補(bǔ)助為企業(yè)數(shù)實(shí)融合與創(chuàng)新助力。

    6)充分調(diào)動(dòng)國有企業(yè)數(shù)實(shí)融合積極性以及創(chuàng)新動(dòng)力。不斷深化國有企業(yè)科技體制改革,實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與市場的有機(jī)結(jié)合,激發(fā)國有產(chǎn)業(yè)數(shù)字化活力,以數(shù)實(shí)融合帶動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新,最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

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    (責(zé)任編輯:王強(qiáng))

    收稿日期:2023-06-19

    基金項(xiàng)目:國家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“鄉(xiāng)村創(chuàng)業(yè)視角下的歸巢農(nóng)民工雙重生存困境突破路徑研究”(18BRK003)

    作者簡介:程李梅(1973—),女,廣西容縣人,副教授,碩士生導(dǎo)師,主要從事財(cái)務(wù)管理理論與實(shí)務(wù)、創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新管理的研究工作。

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