數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能氫能技術(shù)創(chuàng)新

摘要：隨著各國(guó)對(duì)氫能戰(zhàn)略布局的高度重視以及數(shù)字化在各個(gè)領(lǐng)域的深入發(fā)展，數(shù)字化與氫能技術(shù)的融合趨勢(shì)更加凸顯?；跀?shù)字化氫能相關(guān)專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)，綜合采用專利分析法和主題分析模型，探討數(shù)字化與氫能技術(shù)的融合發(fā)展態(tài)勢(shì)，并結(jié)合2006—2022年間中國(guó)A股上市企業(yè)的專利數(shù)據(jù)，深入探討企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響氫能技術(shù)創(chuàng)新。研究結(jié)果表明：近年來(lái)數(shù)字化氫能技術(shù)融合趨勢(shì)加強(qiáng)，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的促進(jìn)作用。異質(zhì)性分析結(jié)論表明：區(qū)塊鏈等數(shù)字化技術(shù)對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新的積極作用較為明顯，對(duì)其中實(shí)用新型技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的促進(jìn)作用更為顯著；在管理效率較低、研發(fā)人員數(shù)量更多以及非國(guó)有企業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新表現(xiàn)出更積極的促進(jìn)作用?；诖耍瑥募哟笃髽I(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展支持力度、深入挖掘數(shù)字化和氫能技術(shù)的耦合應(yīng)用潛力、探索新型創(chuàng)新模式和商業(yè)模式等方面，提出推動(dòng)數(shù)字化氫能領(lǐng)域發(fā)展的對(duì)策建議。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化；氫能；技術(shù)創(chuàng)新；協(xié)同發(fā)展

中圖分類號(hào)：F49；TK91

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1673-5595（2024）04-0011-11

一、引言

各國(guó)對(duì)全球氣候變化及能源危機(jī)的關(guān)注日益增加，氫能作為一種清潔能源，因其高效、清潔、可再生的優(yōu)勢(shì)在全球范圍內(nèi)得到廣泛關(guān)注。氫能技術(shù)具有巨大的潛力和應(yīng)用前景，有望成為應(yīng)對(duì)氣候變化的關(guān)鍵清潔能源替代技術(shù)［1］，也被視為具有潛在重大產(chǎn)業(yè)影響的顛覆性技術(shù)之一［2］。Ren等［3］的研究指明，中國(guó)近年來(lái)為解決化石能源過(guò)度依賴造成的嚴(yán)重問(wèn)題，正在加快對(duì)氫能產(chǎn)業(yè)的行動(dòng)部署。現(xiàn)有研究多關(guān)注技術(shù)、市場(chǎng)、資金等方面的氫能發(fā)展驅(qū)動(dòng)因素［4-5］，但氫能技術(shù)短期的稀缺性和長(zhǎng)期的不確定性會(huì)阻礙對(duì)氫能最終用途和基礎(chǔ)設(shè)施的投資［6］。因此，氫能技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展被認(rèn)為是推動(dòng)氫能產(chǎn)業(yè)發(fā)展及發(fā)揮其在能源系統(tǒng)脫碳中作用的關(guān)鍵。

在能源革命與數(shù)字革命不斷推進(jìn)的當(dāng)下，能源產(chǎn)業(yè)與數(shù)字化產(chǎn)業(yè)之間逐漸顯現(xiàn)出融合的趨勢(shì)。Bhagwan等［7］探討了數(shù)字化技術(shù)在能源行業(yè)的應(yīng)用，特別是在數(shù)據(jù)分析、智能制造和網(wǎng)絡(luò)安全等方面。數(shù)字化與能源產(chǎn)業(yè)的融合不僅推動(dòng)了傳統(tǒng)能源的高效利用，也為新能源的發(fā)展提供了廣闊的空間。Olabi等［8］指出，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)字孿生等數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用可以使可再生能源及儲(chǔ)能系統(tǒng)的能源集成管理更高效，緩解可再生能源的間歇性等問(wèn)題，推動(dòng)能源系統(tǒng)的效益提升和綠色轉(zhuǎn)型；劉岢孟等［9］認(rèn)為，氫能應(yīng)與數(shù)字化技術(shù)融合，可以創(chuàng)造應(yīng)用新模式，加速氫能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型在推動(dòng)新能源技術(shù)創(chuàng)新過(guò)程中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。Hao等［10］的研究揭示了數(shù)字化技術(shù)在實(shí)現(xiàn)清潔能源的高效利用方面影響顯著，表明數(shù)字化能夠?yàn)槊撎继峁┯欣麠l件。盡管已有研究對(duì)數(shù)字化在氫能技術(shù)發(fā)展中的關(guān)鍵作用還未充分探討，但從現(xiàn)有文獻(xiàn)和行業(yè)報(bào)告中可以得到啟示。You等［11］的研究顯示，數(shù)字化是促進(jìn)能源企業(yè)碳減排的有效手段之一，它不僅可以改變技術(shù)的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用模式，還能夠促進(jìn)整個(gè)行業(yè)的轉(zhuǎn)型和升級(jí)；AspenTech強(qiáng)調(diào)，數(shù)字技術(shù)是實(shí)現(xiàn)氫經(jīng)濟(jì)并達(dá)成碳減排目標(biāo)的重要推動(dòng)力［12］；世界氫能理事會(huì)指出，氫能的發(fā)展有必要結(jié)合數(shù)字化技術(shù)進(jìn)行研發(fā)和部署［13］。然而，盡管氫能在數(shù)字產(chǎn)業(yè)中受到青睞，但要實(shí)現(xiàn)廣泛應(yīng)用仍面臨多重挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)主要包括氫能生產(chǎn)的成本、存儲(chǔ)和運(yùn)輸?shù)募夹g(shù)、市場(chǎng)接受度等問(wèn)題。［14］

近年來(lái)，氫能行業(yè)在數(shù)字化技術(shù)的推動(dòng)下，呈現(xiàn)出新的發(fā)展趨勢(shì)，面臨新的挑戰(zhàn)。眾多學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了深入研究，內(nèi)容涵蓋了氫能企業(yè)創(chuàng)新、行業(yè)脫碳戰(zhàn)略、生產(chǎn)情景預(yù)測(cè)以及數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用等多個(gè)方面。

Li等［15］的研究結(jié)合網(wǎng)絡(luò)分析方法，強(qiáng)調(diào)了在氫能行業(yè)領(lǐng)域內(nèi)構(gòu)建跨學(xué)科領(lǐng)域的產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新體系的重要性；Zhou等［16］認(rèn)為，要推動(dòng)氫能行業(yè)的深度脫碳，結(jié)合大數(shù)據(jù)合理布局極為重要；Hauglustaine等［17］的研究聚焦于氫能生產(chǎn)的未來(lái)情景，結(jié)合具體的全球氫能轉(zhuǎn)型方案和歐盟的氫能經(jīng)濟(jì)路線圖，深入探討了不同氫能發(fā)展路線的潛在減排影響和趨勢(shì)；ORourke等［18］關(guān)注氫能作為分布式能源的發(fā)展?jié)摿?，探討運(yùn)輸和分配基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)氫能生產(chǎn)和部署的影響?？傊?，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，現(xiàn)有研究為實(shí)現(xiàn)氫能技術(shù)及產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展提供了新的研究啟示和潛在思路。

從目前研究現(xiàn)狀可以看出，清潔能源與數(shù)字化技術(shù)的融合尚處于初始階段，且研究多集中在光伏等較為成熟的能源系統(tǒng)，而氫能作為具有巨大發(fā)展?jié)摿Φ那鍧嵞茉?，與數(shù)字化技術(shù)融合的相關(guān)研究較少?，F(xiàn)有研究探討和強(qiáng)調(diào)了氫能技術(shù)發(fā)展的挑戰(zhàn)和驅(qū)動(dòng)因素，但對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型在氫能技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展過(guò)程中的關(guān)鍵作用，認(rèn)知仍較為缺乏，對(duì)其融合趨勢(shì)及影響作用缺少針對(duì)性地探究，關(guān)于數(shù)字化技術(shù)對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新的作用機(jī)制和效果的異質(zhì)性也尚未得到充分理解。因此，探究數(shù)字化與氫能技術(shù)的融合趨勢(shì)及其潛在影響尤為重要。

本研究旨在探析數(shù)字化技術(shù)與氫能技術(shù)創(chuàng)新的融合現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)，并分析這種融合對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的影響。為了深入探討這一問(wèn)題，本文首先采用專利分析法和潛在狄利克雷分配（LatentDirichletAllocation，LDA）主題分析模型，識(shí)別數(shù)字化氫能技術(shù)中的核心主題，揭示數(shù)字化與氫能技術(shù)的融合創(chuàng)新趨勢(shì)及研究熱點(diǎn)。其次基于實(shí)證分析，探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新的影響。不同的數(shù)字化技術(shù)，如人工智能、大數(shù)據(jù)分析以及區(qū)塊鏈等，在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中的作用各異，例如，人工智能可能更多地影響過(guò)程創(chuàng)新，而大數(shù)據(jù)技術(shù)則可能在市場(chǎng)分析和消費(fèi)者行為洞察上發(fā)揮更大作用［19］，不同數(shù)字化技術(shù)對(duì)氫能技術(shù)的關(guān)聯(lián)影響也可能有所不同。本研究進(jìn)一步通過(guò)實(shí)證分析探討數(shù)字化技術(shù)對(duì)氫能技術(shù)的影響機(jī)制，詳細(xì)比較不同數(shù)字化技術(shù)與不同氫能技術(shù)創(chuàng)新類型在這一影響中的異質(zhì)性作用。此外，企業(yè)內(nèi)部資源和能力，如管理效率、研發(fā)團(tuán)隊(duì)等，對(duì)企業(yè)創(chuàng)新至關(guān)重要［20］，數(shù)字化深刻影響著企業(yè)的管理和運(yùn)營(yíng)，對(duì)于不同的企業(yè)性質(zhì)及運(yùn)營(yíng)管理特征，數(shù)字化對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響可能具有異質(zhì)性［21］。因此，本文最后通過(guò)調(diào)節(jié)效應(yīng)分析，探究管理效率、研發(fā)人員規(guī)模、企業(yè)股權(quán)性質(zhì)等企業(yè)內(nèi)部因素如何調(diào)節(jié)這種影響。

綜上所述，本文通過(guò)專利數(shù)據(jù)分析和實(shí)證研究，揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響氫能技術(shù)創(chuàng)新，這不僅有助于理解氫能技術(shù)的當(dāng)前發(fā)展趨勢(shì)和面臨的挑戰(zhàn)，也可以為推動(dòng)氫能技術(shù)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深度融合提供理論支撐。

二、數(shù)字化與氫能技術(shù)融合態(tài)勢(shì)分析

（一）數(shù)據(jù)獲取與處理

為研究數(shù)字化與氫能技術(shù)之間的融合現(xiàn)狀，我們篩選并獲取氫能領(lǐng)域與數(shù)字化領(lǐng)域重合部分的技術(shù)專利。首先，使用IncoPat專利數(shù)據(jù)庫(kù)，根據(jù)美國(guó)專利及商標(biāo)局（USPTO）的CPC專利分類體系篩選出氫能技術(shù)專利，剔除部分重復(fù)數(shù)據(jù)，最終獲得1985年1月至2024年4月中國(guó)氫能技術(shù)相關(guān)專利數(shù)據(jù)共112078條，技術(shù)專利數(shù)據(jù)獲取時(shí)間為2024年4月20日。其次，盡可能全面地選取包括信息通信技術(shù)（ICT）在內(nèi)的數(shù)字化領(lǐng)域相關(guān)關(guān)鍵詞及分類代碼［22-23］，利用基于數(shù)字化技術(shù)專利的IPC分類號(hào)及關(guān)鍵詞進(jìn)行文本篩選，將篩選結(jié)果同氫能專利取并集［24］，最終得到數(shù)字化氫能融合領(lǐng)域技術(shù)專利數(shù)據(jù)9244條，具體數(shù)據(jù)獲取及篩選方法如表1所示。

圖1顯示了氫能技術(shù)及數(shù)字化氫能技術(shù)專利的申請(qǐng)數(shù)量變化趨勢(shì)。由于技術(shù)專利數(shù)據(jù)從申請(qǐng)到公開(kāi)需要6—18個(gè)月的時(shí)間，因此本文當(dāng)前獲取的專利數(shù)據(jù)無(wú)法展示2023—2024年相關(guān)專利申請(qǐng)的全貌，而2001年前相關(guān)專利發(fā)展相對(duì)緩慢，因此圖1僅顯示了2001—2022年氫能及數(shù)字化氫能專利申請(qǐng)情況。從圖1可以看出，中國(guó)氫能領(lǐng)域的技術(shù)專利申請(qǐng)數(shù)量在2015年以前維持在較低水平，這一時(shí)期主要為氫能行業(yè)的探索和基礎(chǔ)研究階段，因此技術(shù)產(chǎn)出相對(duì)較少；2015年以后，中國(guó)氫能領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)數(shù)量顯著增長(zhǎng)，在2022年達(dá)到峰值20789件，顯示出近年來(lái)氫能技術(shù)的快速發(fā)展。從數(shù)字化氫能技術(shù)專利申請(qǐng)趨勢(shì)來(lái)看，2017年以前數(shù)字化技術(shù)在氫能領(lǐng)域的應(yīng)用相對(duì)較少，表明前期數(shù)字化相關(guān)技術(shù)并未廣泛應(yīng)用至氫能中；2017年以后開(kāi)始穩(wěn)步增長(zhǎng)且上漲趨勢(shì)更為顯著，體現(xiàn)了近5年來(lái)數(shù)字化與氫能的技術(shù)融合趨勢(shì)明顯加強(qiáng)。這表明數(shù)字化技術(shù)與氫能產(chǎn)業(yè)具有關(guān)聯(lián)性，數(shù)字化技術(shù)正日益加速滲透到氫能產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)融合的進(jìn)程。

（二）基于LDA的專利文本主題分析

LDA主題分析是一種利用自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的文本分析方法。該模型假設(shè)文檔具有“文本—主題—關(guān)鍵詞”的三層結(jié)構(gòu)，通過(guò)分析這些主題，可以提取文本內(nèi)容的關(guān)鍵信息，進(jìn)而深入研究對(duì)象的特征。因此，本文基于Python編程語(yǔ)言對(duì)整體專利數(shù)據(jù)的主題進(jìn)行聚類、關(guān)鍵詞提取，并計(jì)算主題與關(guān)鍵詞之間的關(guān)聯(lián)度，最終以可視化形式展示提取結(jié)果。文本分析的基本流程如圖2所示。

從圖3的困惑度—主題數(shù)曲線可以看出，當(dāng)主題數(shù)小于6時(shí)，隨著主題數(shù)增加，困惑度急劇下降；但是當(dāng)主題數(shù)大于6之后，困惑度不再隨著主題數(shù)變化有明顯波動(dòng)。因此，本文認(rèn)為，基于分詞結(jié)果，最佳主題數(shù)為6。

使用LDA主題分析模型，以6為主題數(shù)進(jìn)行關(guān)鍵主題分析，并在分析完成后提取每個(gè)主題的前5個(gè)關(guān)鍵詞，結(jié)果如表2所示。

主題1中的關(guān)鍵詞包括氫氣、裝置、系統(tǒng)、制氫和儲(chǔ)氫，這些詞匯指向氫燃料的生成、存儲(chǔ)和管理系統(tǒng)，強(qiáng)調(diào)氫作為能源載體的技術(shù)，涉及氫能的制取及儲(chǔ)存技術(shù)；主題2關(guān)鍵詞有燃料電池、系統(tǒng)、模塊、控制器和電池，更多是關(guān)于燃料電池及其系統(tǒng)集成與控制技術(shù)，涉及系統(tǒng)設(shè)計(jì)和性能優(yōu)化；主題3關(guān)鍵詞有膜、電極、質(zhì)子、燃料電池和交換，這些關(guān)鍵詞與氫能及燃料電池制備中的核心材料和組件有關(guān)，如質(zhì)子交換膜和電極材料；主題4關(guān)鍵詞包括燃料電池、裝置、電堆、傳感器和氫氣，這涉及燃料電池的硬件設(shè)備、電堆組件以及與傳感器相關(guān)的監(jiān)測(cè)技術(shù)，可視為燃料電池裝置與傳感技術(shù)；主題5中關(guān)鍵詞有燃料電池、系統(tǒng)、控制、控制器和電堆，專注于燃料電池系統(tǒng)的控制策略和控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)；主題6關(guān)鍵詞有制備、石墨、材料、烯和傳感器，這個(gè)主題更多關(guān)注于新材料的合成，特別是石墨烯或其他碳基材料在能源技術(shù)中的應(yīng)用。

綜上所述，LDA主題分析模型結(jié)果有助于了解每個(gè)主題的技術(shù)焦點(diǎn)。具體而言，數(shù)字化氫能技術(shù)領(lǐng)域1985—2024年的專利主題分布在部分領(lǐng)域存在小幅聚類現(xiàn)象，尤其是在燃料電池相關(guān)技術(shù)中，顯示了較強(qiáng)的數(shù)字化氫能技術(shù)融合傾向；此外，各領(lǐng)域整體主題數(shù)量較多，涉及氫能的制備、儲(chǔ)運(yùn)、應(yīng)用等不同環(huán)節(jié)，技術(shù)發(fā)展中新興技術(shù)主題較多，研究領(lǐng)域開(kāi)拓范圍大，主題呈現(xiàn)多樣化、分散化趨勢(shì)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文聚焦2006—2022年期間申請(qǐng)了至少1項(xiàng)氫能專利的中國(guó)A股上市公司，共計(jì)516家樣本公司。選擇2006—2022年作為研究時(shí)段，一方面，是為了保證專利數(shù)據(jù)及企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理數(shù)據(jù)的可獲得性和完整性；另一方面，是因?yàn)檫@期間氫能產(chǎn)業(yè)以及相關(guān)數(shù)字化應(yīng)用經(jīng)歷了顯著的成長(zhǎng)和發(fā)展，有助于捕捉數(shù)字化賦能氫能技術(shù)創(chuàng)新的動(dòng)態(tài)效應(yīng)。與基于行業(yè)代碼或公司名稱進(jìn)行樣本選擇的研究相比［25］，本文基于公司專利行為的樣本包括了來(lái)自非能源部門(mén)的潛在創(chuàng)新者，因其生產(chǎn)或服務(wù)可能涉及氫能轉(zhuǎn)型，故本文的樣本包含那些有能力進(jìn)行氫能技術(shù)發(fā)展及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的公司。另外，本文去除了所有標(biāo)記為“ST”和“*ST”的企業(yè)，同時(shí)剔除了金融機(jī)構(gòu)樣本，對(duì)缺失值采用樣本均值進(jìn)行補(bǔ)充，最終獲得4792個(gè)樣本觀測(cè)值。為了防止極端值對(duì)研究的影響，本文對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行上下1%的縮尾處理。本文所采用的專利數(shù)據(jù)來(lái)自IncoPat專利數(shù)據(jù)庫(kù)；借鑒吳非等［26］的研究，獲取人工智能、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用等支持企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的文本相關(guān)數(shù)據(jù)；公司層級(jí)的相關(guān)數(shù)據(jù)主要來(lái)自中國(guó)股票市場(chǎng)與會(huì)計(jì)研究數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）［27］。

（二）變量選取

1.被解釋變量

本文選取氫能專利申請(qǐng)數(shù)量（Hrsum）為被解釋變量，以氫能領(lǐng)域的技術(shù)專利申請(qǐng)數(shù)量代表企業(yè)氫能技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出。基于上市公司的股票代碼，將專利數(shù)據(jù)與企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，并計(jì)算每個(gè)上市企業(yè)每年度的氫能專利申請(qǐng)數(shù)量。

2.解釋變量

本文選取數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略關(guān)鍵詞詞頻總數(shù)（Swf）為解釋變量。以企業(yè)年度報(bào)告的管理層討論與分析（MDamp;A）中數(shù)字化相關(guān)關(guān)鍵詞的頻率，作為衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的替代指標(biāo)，這樣可以避免采用技術(shù)專利數(shù)據(jù)作為指標(biāo)帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題。同時(shí)，本文考慮了技術(shù)創(chuàng)新的潛在滯后效應(yīng)，分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的當(dāng)前效應(yīng)和滯后一期的滯后效應(yīng)，以更好理解數(shù)字技術(shù)對(duì)氫能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響機(jī)制。

3.控制變量

鑒于研究目標(biāo)是探究數(shù)字化技術(shù)對(duì)氫能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響機(jī)制，本文選擇了一系列與創(chuàng)新和企業(yè)發(fā)展相關(guān)的控制變量作為協(xié)變量。具體而言，選擇了以下變量作為控制變量：研發(fā)投入（RD）、企業(yè)規(guī)模（Size）、管理層薪酬（Salary）、董事會(huì)規(guī)模（Board）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、管理層持股比例（Mshare）、獨(dú)立董事比例（Bi）、第一大股東持股比例（Largest）、總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率（Roa）、銷(xiāo)售增長(zhǎng)率（Sgth）、股權(quán)制衡度（Balance）、企業(yè)成立年限（Age）、是否存在兩職合一即同時(shí)兼任董事長(zhǎng)和總經(jīng)理（Dual）、是否受四大審計(jì)機(jī)構(gòu)審計(jì)（Big4）、是否國(guó)有企業(yè)（Soe）。本文最終包含樣本數(shù)據(jù)4792條，各變量描述性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)詳見(jiàn)表3。

（三）模型設(shè)定

本研究中的因變量為計(jì)數(shù)變量，且存在大量的零值。解決計(jì)數(shù)問(wèn)題的兩種主要方法是負(fù)二項(xiàng)回歸模型和泊松回歸模型。當(dāng)計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)樣本離散程度較高，其方差顯著超過(guò)平均值時(shí)，負(fù)二項(xiàng)模型更為適用。根據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)，氫能專利申請(qǐng)數(shù)量存在過(guò)度分散的問(wèn)題，因此本文使用負(fù)二項(xiàng)模型來(lái)估計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新的影響。實(shí)證模型為

Hrsum_it=a₀+a₁ln（Swf）_it+∑βControls+v_i+ω_t+ε_it （1）

式中：下標(biāo)i和t分別表示企業(yè)和年份；被解釋變量Hrsumit表示企業(yè)氫能專利申請(qǐng)數(shù)量；解釋變量ln（Swf）it表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平，即對(duì)數(shù)字化相關(guān)關(guān)鍵詞詞頻取對(duì)數(shù)；估計(jì)系數(shù)β刻畫(huà)了數(shù)字化對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新的影響效應(yīng)；Controls表示控制變量集合；v_i和ω_t分別表示企業(yè)固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)；ε_it表示誤差項(xiàng)。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）基準(zhǔn)回歸

以中國(guó)A股上市公司為樣本，探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型和氫能技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系，采用負(fù)二項(xiàng)回歸分析，結(jié)果如表4所示。

表4同時(shí)展示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型當(dāng)期和滯后一期對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新的影響。根據(jù)變量間的相關(guān)系數(shù)，可把協(xié)變量分為主要協(xié)變量和其他協(xié)變量，主要協(xié)變量（Maincontrols）包括RD、Salary、Roa、Age、Bi、Balance、Board、Lev和Mshare，其他協(xié)變量（Othercontrols）包括Size、Largest、Sgth、Dual、Big4和Soe，這有助于控制其他企業(yè)因素對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新的影響。

結(jié)果顯示，自變量（lnSwf）系數(shù)在1%水平下顯著大于0，這表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠正向促進(jìn)氫能專利的產(chǎn)出。此外，考慮了滯后一期的企業(yè)數(shù)字化水平對(duì)氫能專利的影響，并加入了企業(yè)及年份固定效應(yīng)，盡可能控制其他未觀測(cè)因素的潛在影響。結(jié)果顯示，滯后一期的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（L.lnSwf）系數(shù)在1%水平下依然顯著為正。一方面，這體現(xiàn)了創(chuàng)新的滯后性和潛在的長(zhǎng)期效應(yīng)；另一方面，這可能是由于，企業(yè)在上市年報(bào)中公布的數(shù)字化信息既代表著企業(yè)對(duì)當(dāng)年數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的總結(jié)，同時(shí)也代表企業(yè)對(duì)于下一階段的規(guī)劃。因此，考慮創(chuàng)新的滯后性和企業(yè)年報(bào)中信息的多元性，同時(shí)納入企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的當(dāng)期影響和滯后一期影響是有必要的?？傊芯拷Y(jié)果表明，上市企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其氫能技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生了顯著的積極影響。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.內(nèi)生性檢驗(yàn)

由于本研究所觀測(cè)的樣本不是隨機(jī)得到的，而是基于數(shù)據(jù)公開(kāi)性和可得性選取的，具有潛在的樣本選擇問(wèn)題，這可能引起內(nèi)生性偏誤。進(jìn)一步采用Heckman兩步法來(lái)解決樣本自選擇問(wèn)題可能導(dǎo)致的估計(jì)偏誤，確保結(jié)果的可靠性，即將數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新行為的估計(jì)過(guò)程分為兩步，以得到更精準(zhǔn)的數(shù)字化對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的影響結(jié)果。具體以數(shù)字化水平、控制變量和其他相關(guān)因素為自變量，企業(yè)是否進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型為因變量，構(gòu)建選擇模型，考察企業(yè)特征變量對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策的影響，利用Probit模型進(jìn)行估計(jì)，構(gòu)造逆米爾斯比率（InverseMillsRatio，IMR）；進(jìn)而，將逆米爾斯比率作為解釋變量添加到基本模型中，使用負(fù)二項(xiàng)回歸模型探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新的影響，以糾正因選擇性樣本而引起的內(nèi)生性偏誤，并同時(shí)控制年份固定效應(yīng)和企業(yè)個(gè)體固定效應(yīng)，以減少遺漏變量干擾。檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

Heckman檢驗(yàn)的結(jié)果顯示，IMR項(xiàng)在回歸中不顯著，表明樣本選擇偏差問(wèn)題并不嚴(yán)重。表5列（1）第一步的Probit回歸控制了可能影響企業(yè)是否進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的因素，在控制樣本選擇偏誤后，負(fù)二項(xiàng)回歸結(jié)果得到了與基準(zhǔn)回歸一致的結(jié)論，數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)在1%的水平下顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了企業(yè)氫能技術(shù)創(chuàng)新，結(jié)論依然穩(wěn)健。

2.替換模型

本文在基準(zhǔn)分析中使用了負(fù)二項(xiàng)回歸模型，進(jìn)一步使用更換模型的方式來(lái)檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性。首先，使用OLS模型進(jìn)行檢驗(yàn)，由于該模型適用于因變量為連續(xù)變量的情形，因此，使用因變量變換對(duì)數(shù)形式的OLS方法，且在取對(duì)數(shù)之前對(duì)于0值做加1處理。其次，采用同樣適用于處理計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)的泊松模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果如表6所示。

表6研究結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展促進(jìn)企業(yè)氫能技術(shù)創(chuàng)新的觀點(diǎn)得到了進(jìn)一步支持。模型中滯后一期自變量系數(shù)值表明，數(shù)字化對(duì)促進(jìn)創(chuàng)新具有持續(xù)的積極影響，這一結(jié)論在使用OLS模型及泊松模型進(jìn)行檢驗(yàn)后，結(jié)果依然穩(wěn)健。

（三）異質(zhì)性分析

1.不同數(shù)字化技術(shù)的異質(zhì)性分析

為進(jìn)一步探討不同數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新的異質(zhì)性作用，本文通過(guò)人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用5類數(shù)字化技術(shù)進(jìn)行異質(zhì)性分析，結(jié)果如表7所示。

表7中PanelA的結(jié)果顯示，人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)技術(shù)及數(shù)字技術(shù)應(yīng)用均在1%的顯著性水平下對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新有正向影響。為了進(jìn)一步檢驗(yàn)這些影響是否存在異質(zhì)性，PanelA列（6）顯示，在模型中同時(shí)納入不同數(shù)字化技術(shù)后，區(qū)塊鏈技術(shù)的積極影響更為明顯，表明區(qū)塊鏈在促進(jìn)數(shù)據(jù)安全和信息共享方面對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新有著重要推動(dòng)作用。此外，對(duì)這一模型中的系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)一的假設(shè)檢驗(yàn)，卡方值為11.07，對(duì)應(yīng)的P值為0.0258，在5%的水平下顯著。這一結(jié)果拒絕了所有技術(shù)變量對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新有相同影響的零假設(shè)，從而支持了存在顯著異質(zhì)性的替代假設(shè)。這一統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，不同數(shù)字化技術(shù)在氫能技術(shù)創(chuàng)新中的作用存在顯著差異。

表7中PanelB的分析進(jìn)一步考察了這些數(shù)字化技術(shù)的滯后效應(yīng)對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新的影響。結(jié)果顯示，不同數(shù)字化技術(shù)在滯后一期對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新的積極影響仍在1%的水平下顯著，表明這些技術(shù)的發(fā)展對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新有著持續(xù)的影響。PanelB列（6）進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)也揭示了滯后效應(yīng)之間也存在顯著的異質(zhì)性，（Chi2=16.99，P=0.0019）。此外，表7結(jié)果表明，除了積極影響更為明顯的區(qū)塊鏈技術(shù)外，人工智能技術(shù)和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用在當(dāng)期和滯后一期均對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新也具有較為顯著的積極影響。人工智能技術(shù)與數(shù)字技術(shù)應(yīng)用可以幫助企業(yè)分析和處理海量數(shù)據(jù)和信息，有助于企業(yè)更好地了解市場(chǎng)和客戶需求，進(jìn)而及時(shí)制定和調(diào)整研發(fā)計(jì)劃和創(chuàng)新策略，從而推動(dòng)氫能專利的開(kāi)發(fā)和創(chuàng)新。

2.不同氫能技術(shù)創(chuàng)新類型的異質(zhì)性分析

在不同專利類型的異質(zhì)性分析中，我們專注于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)不同類型專利（發(fā)明專利和實(shí)用新型專利）的影響?；貧w結(jié)果如表8所示。研究結(jié)果表明，不管是在同期還是在滯后一期的分析中，兩類技術(shù)專利都顯著受到了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極影響。

為了驗(yàn)證發(fā)明專利和實(shí)用新型專利在數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響下的差異性，我們進(jìn)一步進(jìn)行了組間系數(shù)差異性檢驗(yàn)。組間檢驗(yàn)的結(jié)果證實(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)當(dāng)期的氫能實(shí)用新型專利的影響確實(shí)比對(duì)發(fā)明專利更加顯著（P=0.000），在滯后一期差異性則相對(duì)降低（P=0.796）。這一結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)不同氫能技術(shù)專利類型具有顯著異質(zhì)性的當(dāng)期影響。這可能是由于隨著氫能技術(shù)的快速發(fā)展和市場(chǎng)應(yīng)用需求的增長(zhǎng)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加快了氫能技術(shù)在多元領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用，從而促進(jìn)了實(shí)用新型專利的增長(zhǎng)。然而，從滯后一期角度來(lái)看，這種影響差異性相對(duì)減弱，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)發(fā)明專利和實(shí)用新型專利的促進(jìn)作用趨于一致。因此，通過(guò)系數(shù)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，明確了不同技術(shù)類型在影響氫能創(chuàng)新方面的顯著差異，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)會(huì)因不同的數(shù)字化技術(shù)和專利類型而有所不同。

（四）調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

進(jìn)一步引入調(diào)節(jié)效應(yīng)分析，旨在深入了解哪些因素可能會(huì)調(diào)節(jié)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新的影響效果，從而找到能夠促進(jìn)數(shù)字化與氫能技術(shù)創(chuàng)新融合發(fā)展的關(guān)鍵因素。表9聚焦管理效率（ME）、企業(yè)研發(fā)人員規(guī)模（RDperson）、企業(yè)股權(quán)性質(zhì)（Soe）等因素，旨在識(shí)別和分析促進(jìn)數(shù)字化與氫能技術(shù)創(chuàng)新融合發(fā)展的關(guān)鍵內(nèi)部因素。利用企業(yè)的全要素生產(chǎn)率指標(biāo)衡量管理效率，這一指標(biāo)綜合考量了企業(yè)如何利用資本和勞動(dòng)力等資源進(jìn)行有效生產(chǎn)。為了考察研發(fā)人員規(guī)模對(duì)數(shù)字化技術(shù)與氫能技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的潛在調(diào)節(jié)作用，我們依據(jù)RDperson來(lái)區(qū)分研發(fā)人員規(guī)模水平，高于平均企業(yè)研發(fā)人員數(shù)量的企業(yè)標(biāo)記為1，而低于平均值的企業(yè)則標(biāo)記為0；把企業(yè)性質(zhì)Soe分為國(guó)有企業(yè)（Soe=1）和私營(yíng)企業(yè)（Soe=0），不同企業(yè)性質(zhì)有著不同的治理結(jié)構(gòu)、資源配置和戰(zhàn)略取向，相較于國(guó)有企業(yè)擁有更多的政策支持和資源獲取方面的優(yōu)勢(shì)，私營(yíng)企業(yè)則可能更依賴市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)和競(jìng)爭(zhēng)壓力來(lái)實(shí)現(xiàn)技術(shù)革新。本文通過(guò)對(duì)管理效率（ME）、企業(yè)研發(fā)人員規(guī)模（RDperson）以及股權(quán)性質(zhì)（Soe）構(gòu)建調(diào)節(jié)效應(yīng)模型，分析調(diào)節(jié)變量的影響作用。

研究發(fā)現(xiàn)，管理效率的交互項(xiàng)系數(shù)在10%的水平下顯著為負(fù)，表明在管理效率較低的企業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新的積極作用更顯著。這可能是因?yàn)椋涸诠芾硇瘦^低的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提升其運(yùn)營(yíng)管理能力，從而推動(dòng)其氫能技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展。因此，對(duì)于管理效率較低的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的潛在積極影響更為明顯。

研發(fā)人員規(guī)模的交互項(xiàng)的系數(shù)在1%的水平下顯著為正，表明在研發(fā)人員較多的企業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新的積極作用得到了加強(qiáng)。這表明擁有更多研發(fā)人員的企業(yè)能夠更有效地利用數(shù)字化技術(shù)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，強(qiáng)調(diào)企業(yè)在數(shù)字化時(shí)代應(yīng)重視構(gòu)建規(guī)?；难邪l(fā)團(tuán)隊(duì)，并通過(guò)數(shù)字化手段激發(fā)其創(chuàng)新潛力。

本研究還發(fā)現(xiàn)，企業(yè)股權(quán)性質(zhì)也具有調(diào)節(jié)作用，其交互項(xiàng)的系數(shù)在模型中顯著為負(fù)，這表明國(guó)有企業(yè)在利用數(shù)字化技術(shù)推動(dòng)氫能技術(shù)創(chuàng)新方面的積極作用較小。相比之下，私營(yíng)企業(yè)在同樣的環(huán)境下發(fā)揮出更大的創(chuàng)新效應(yīng)。這一發(fā)現(xiàn)表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于充分激發(fā)私營(yíng)企業(yè)的活力，大幅提升其在氫能技術(shù)創(chuàng)新等方面的潛力。

五、結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)專利分析法和LDA主題分析法，揭示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型和氫能技術(shù)創(chuàng)新的融合趨勢(shì)?；趯?shí)證研究，探究了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的積極影響，通過(guò)穩(wěn)健性檢驗(yàn)保障了實(shí)證結(jié)果的有效性；進(jìn)一步從不同數(shù)字化技術(shù)、不同氫能技術(shù)創(chuàng)新類型兩個(gè)角度，研究了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新的異質(zhì)性影響；最后從管理效率、企業(yè)研發(fā)人員規(guī)模、企業(yè)股權(quán)性質(zhì)等因素，研究了其對(duì)數(shù)字化賦能氫能技術(shù)創(chuàng)新的調(diào)節(jié)效應(yīng)。研究結(jié)果表明：數(shù)字化技術(shù)與氫能技術(shù)呈現(xiàn)顯著融合趨勢(shì)，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略有助于推動(dòng)其在氫能技術(shù)方面的創(chuàng)新產(chǎn)出。異質(zhì)性分析表明：區(qū)塊鏈等數(shù)字化技術(shù)對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的影響，尤其對(duì)實(shí)用新型的氫能技術(shù)創(chuàng)新影響更為顯著。調(diào)節(jié)效應(yīng)分析表明：在管理效率較低、研發(fā)人員規(guī)模更大的企業(yè)以及私營(yíng)企業(yè)中，數(shù)字化技術(shù)對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用更為顯著。

通過(guò)揭示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)氫能技術(shù)創(chuàng)新的顯著影響，本文認(rèn)為，政策制定者、企業(yè)以及學(xué)術(shù)界均應(yīng)采取積極措施來(lái)推動(dòng)氫能領(lǐng)域數(shù)字化的發(fā)展。首先，政府的角色不可或缺，有效的政策支持，如財(cái)稅優(yōu)惠政策和專項(xiàng)基金的設(shè)立，可以鼓勵(lì)企業(yè)在數(shù)字化方面的投資，促進(jìn)數(shù)字化技術(shù)與氫能技術(shù)的深度融合。其次，企業(yè)本身也需采取戰(zhàn)略行動(dòng)，在加強(qiáng)內(nèi)部管理和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同時(shí)，企業(yè)應(yīng)通過(guò)跨部門(mén)協(xié)作和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策來(lái)提高數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極性，如通過(guò)建立內(nèi)部創(chuàng)新平臺(tái)或孵化器的方式，鼓勵(lì)員工在數(shù)字化與氫能技術(shù)融合領(lǐng)域的創(chuàng)新嘗試，推動(dòng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力提升。此外，跨學(xué)科的合作和實(shí)證研究的加強(qiáng)，也有助于推動(dòng)數(shù)字化氫能領(lǐng)域技術(shù)的發(fā)展，特別是在二者融合的關(guān)鍵應(yīng)用范圍內(nèi)，如在交通和建筑業(yè)等領(lǐng)域，學(xué)術(shù)研究的深入能夠提供新的視角和解決方案。

本研究也存在一些局限性，如研究范圍受限于中國(guó)案例、數(shù)據(jù)可獲取性和質(zhì)量等。未來(lái)研究可以擴(kuò)大研究范圍，探索更多數(shù)據(jù)來(lái)源和方法，深入探討能夠進(jìn)一步影響氫能與數(shù)字化的融合趨勢(shì)的關(guān)鍵因素，探究更為有效先進(jìn)的數(shù)字化與氫能融合創(chuàng)新模式等。

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責(zé)任編輯：曲紅

EmpoweringHydrogenTechnologyInnovationthroughDigitalTransformation：EvidencefromChineseA-ShareListedCompanies

ZHANGHongyan LIURuolin ZHOUPeng RENNana

（1.SchoolofEconomicsandManagement，ChinaUniversityofPetroleum（EastChina），Qingdao266580，Shandong，China;2.InstituteforEnergyEconomicsandPolicy，ChinaUniversityofPetroleum（EastChina），Qingdao266580，Shandong，China）Abstract：Withtheincreasingemphasisonhydrogenenergystrategicplanningbyvariouscountries，andthedeepeningdevelopmentofdigitizationinvariousfields，thetrendofintegrationbetweendigitizationandhydrogenenergytechnologyisbecomingmoreprominent.Basedonthepatentapplicationdatarelatedtodigitalhydrogenenergy，thisstudyusesacombinationofpatentanalysismethodsandtopicanalysismodelstoexplorethedevelopmenttrendoftheintegrationofdigitizationandhydrogenenergytechnology.Furthermore，byanalyzingthepatentdataofChineseA-sharelistedcompaniesfrom2006to2022，wedelveintohowthedigitaltransformationofcompaniesaffectsinnovationinhydrogenenergytechnology.Theresearchresultsshowthatthetrendofintegratingdigitalandhydrogenenergytechnologieshasstrengthenedinrecentyears，andthedigitaltransformationofcompanieshasasignificantpromotionaleffectonhydrogenenergytechnologyinnovation.Theconclusionoftheheterogeneityanalysisindicatesthatdigitaltechnologiessuchasblockchainhavearelativelymorepositiveeffectontheinnovationofhydrogenenergytechnology，withamoresignificantpromotionaleffectontheinnovativeoutputofutilitypatents.Incompanieswithlowermanagementefficiency，moreRamp;Dpersonnel，andnon-state-ownedenterprises，digitaltransformationshowsamorepositivepromotionaleffectonhydrogenenergytechnologyinnovation.Basedonthis，weproposestrategiestopromotethedevelopmentofthedigitalhydrogenenergyfield，includingincreasingsupportforthedevelopmentofcorporatedigitaltransformation，deeplyexploringthepotentialforcoupledapplicationsofdigitizationandhydrogenenergytechnology，andexploringnewinnovativemodelsandbusinesspatterns.Keywords：digitalization;hydrogen;technologyinnovation;coordinateddevelopment

英文編校：馬志強(qiáng)