王玉霞 張 達(dá)
(東北財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,大連 116012)
工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率對提升工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)增長和中國經(jīng)濟(jì)增長具有重要意義。數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新動力,通過應(yīng)用新一代信息技術(shù),可有效提高工業(yè)企業(yè)智能化水平,實(shí)現(xiàn)工業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級和創(chuàng)新發(fā)展。近年來,隨著數(shù)字化建設(shè)與創(chuàng)新發(fā)展應(yīng)用的不斷深化,工業(yè)企業(yè)越來越重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新效率,相關(guān)從業(yè)人員也開展了數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新效率的研究,宋加山等[1]從金融資產(chǎn)配置視角,分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型是如何促進(jìn)提高企業(yè)創(chuàng)新效率的,認(rèn)為企業(yè)通過提供資金支持,推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的順利進(jìn)行,來實(shí)現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新,進(jìn)而提高企業(yè)的創(chuàng)新效率; 祁可和田穎[2]通過分析融資約束調(diào)節(jié)效應(yīng)下,制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)創(chuàng)新效率,發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可有效提高企業(yè)的創(chuàng)新效率和競爭力,并為企業(yè)帶來更多的機(jī)會; 楊天山等[3]通過分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色創(chuàng)新效率現(xiàn)狀,認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可推動綠色技術(shù)創(chuàng)新知識流動與整合,進(jìn)而促進(jìn)綠色創(chuàng)新效率提高,為企業(yè)開展綠色技術(shù)創(chuàng)新奠定了資源基礎(chǔ); 蔡寧等[4]認(rèn)為推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,有利于提高企業(yè)創(chuàng)新效率,通過科技金融發(fā)揮調(diào)節(jié)作用,可實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新; 趙玲和黃昊[5]通過分析企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)高管信息技術(shù)特征,認(rèn)為企業(yè)利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型可推動業(yè)務(wù)流程變革創(chuàng)新,進(jìn)而引發(fā)商業(yè)邏輯重構(gòu)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)價值和社會價值,提高企業(yè)的核心競爭力。
以上研究表明,數(shù)字化轉(zhuǎn)型一定程度上促進(jìn)了工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率,且得到了眾多學(xué)者的研究認(rèn)可。但就目前研究文獻(xiàn)來看,針對工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的相關(guān)研究內(nèi)容較少,且考慮到行業(yè)的異質(zhì)性,工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響關(guān)系可能不是簡單的存在線性相關(guān)。因此,為分析工業(yè)企業(yè)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型對創(chuàng)新效率的影響,本文通過分析工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀和創(chuàng)新發(fā)展現(xiàn)狀,開展了實(shí)證研究。
(1) 因變量。工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率(TE),雖然對工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的衡量指標(biāo)眾多,如綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率等,但創(chuàng)新研究與實(shí)驗發(fā)展活動企業(yè)數(shù)和有效發(fā)明專利數(shù)更加全面,且得到了諸多學(xué)者的認(rèn)可[6-9]。因此,本文研究選用創(chuàng)新研究與實(shí)驗發(fā)展活動企業(yè)數(shù)和有效發(fā)明專利數(shù)作為衡量工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的指標(biāo)。
(2) 自變量。主要以數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Dig)為自變量,并通過數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長速度和數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模進(jìn)行衡量[10-12]。
(3) 控制變量。根據(jù)工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀和工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展現(xiàn)狀分析可知,企業(yè)規(guī)模(S)、企業(yè)產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)(P)、對外開放程度(O)等與工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新發(fā)展密切相關(guān)。因此,本文選用S、P、O等6 個變量作為控制變量[13-15]。
表1 為因變量、自變量和控制變量各個變量的解釋與說明。
表1 變量及其解釋說明
基于上述分析,為驗證數(shù)字化轉(zhuǎn)型對工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響,設(shè)定計量模型如式(1)[16]:
式中:i、t分別表示工業(yè)企業(yè)產(chǎn)業(yè)和年份,c為常數(shù)項,β0~β6表示相關(guān)指標(biāo)的回歸系數(shù),μit為隨機(jī)誤差。但考慮到數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能對工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率產(chǎn)生非線性影響,將式(1) 轉(zhuǎn)化為非線性模型,如式(2):
本次實(shí)證分析研究數(shù)據(jù)來自《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》、國家統(tǒng)計局和工信部管網(wǎng)公開的2012 ~2022 年相關(guān)變量數(shù)據(jù)。
為驗證所選各變量是否具有高度相關(guān)關(guān)系,采用方差膨脹系數(shù)進(jìn)行多重共線性檢驗。表2 為各變量多重共線性檢驗結(jié)果。由結(jié)果可知,各變量的方差膨脹因子值均未超過10,說明所選變量與工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率存在高度相關(guān)性。
表2 多重共線性分析結(jié)果
基于Stata 回歸軟件進(jìn)行回歸分析,結(jié)果見表3。由表可知,產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、開放程度、政府支持對工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響系數(shù)為負(fù),說明上述變量反向抑制工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率; 數(shù)字化轉(zhuǎn)型、創(chuàng)新氛圍的影響系數(shù)為正,即正向促進(jìn)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率; 其他控制變量的影響系數(shù)不具顯著性,說明上述變量短期不能影響工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率。分析其原因是,國有企業(yè)和國有控股比例較高,可能導(dǎo)致國有企業(yè)出現(xiàn)資源浪費(fèi)的問題,導(dǎo)致投入創(chuàng)新的資源減少,進(jìn)而導(dǎo)致產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)抑制工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新,而過度的開放和政府的支持,可能導(dǎo)致企業(yè)更依賴外部技術(shù),且創(chuàng)新成果不能滿足實(shí)際需求,進(jìn)而抑制工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新。
表3 回歸結(jié)果
由于不同工業(yè)企業(yè)行業(yè)性質(zhì)不同,可能導(dǎo)致不同行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型要素不同,進(jìn)而影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型對工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展分析。因此,本次實(shí)證研究還分析了工業(yè)企業(yè)行業(yè)的異質(zhì)性。而在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的影響異質(zhì)性分析前,本文首先對工業(yè)企業(yè)行業(yè)進(jìn)行了分類。
2.3.1 工業(yè)企業(yè)行業(yè)異質(zhì)性分類
選用我國常見的16 個工業(yè)企業(yè)行業(yè),包括石油與天然氣開采業(yè)、家具制造業(yè)、汽車制造業(yè)等,作為研究對象,并參考張欣和董竹(2023)[16]的研究,將工業(yè)企業(yè)劃分為資源、勞動、資本和技術(shù)密集4 類行業(yè)。具體劃分情況如表4 所示。
表4 工業(yè)企業(yè)行業(yè)異質(zhì)性
2.3.2 工業(yè)企業(yè)行業(yè)異質(zhì)性檢驗結(jié)果
(1) 資源密集型
表5 為工業(yè)企業(yè)行業(yè)資源密集型產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性檢驗結(jié)果。由表5 可知,從自變量來看,數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著正向促進(jìn)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率,在1%顯著性水平下顯著,且每增加1 個單位的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù),工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率提高18 以上,說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高,工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率越高。分析其原因可能是,資源密集型產(chǎn)業(yè)主要是利用自然資源的中低水平產(chǎn)業(yè),競爭力較差且缺乏核心技術(shù),因此存在極大的數(shù)字化轉(zhuǎn)型空間。
表5 資源密集型回歸結(jié)果
從控制變量來看,企業(yè)規(guī)模、政府支持顯著促進(jìn)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率,對外開放程度抑制工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率,其他控制變量不顯著影響工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率。分析對外開放程度抑制工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的原因,可能是對外開放程度越高,則更依賴外來技術(shù),而外來技術(shù)壁壘較高,使產(chǎn)品出口數(shù)量降低。因此,對外開放程度越高,工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率越低。分析資產(chǎn)負(fù)債率對工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率無顯著影響的原因,可能是選用負(fù)債與資產(chǎn)的比值進(jìn)行衡量,導(dǎo)致不能準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)實(shí)際企業(yè)研發(fā)投入情況,存在一定的偏差。
(2) 勞動密集型
表6 為工業(yè)企業(yè)行業(yè)勞動密集型產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性檢驗結(jié)果。由表6 可知,從自變量來看,數(shù)字化轉(zhuǎn)型正向促進(jìn)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率,但影響效果并不顯著,說明勞動密集型產(chǎn)業(yè)后期對前期的創(chuàng)新生產(chǎn)方式較為依賴; 從控制變量來看,企業(yè)規(guī)模、對外開放程度、創(chuàng)新氛圍和資產(chǎn)負(fù)債率正向影響工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率,產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、政府支持抑制工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率。分析對外開放程度促進(jìn)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的原因,可能因為我國是人口大國,勞動力充足,生產(chǎn)勞動密集型產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品的成本相對較低,獲取的利潤更多,因此擁有更多的資金投入到創(chuàng)新中,進(jìn)而導(dǎo)致對外開放程度促進(jìn)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率。分析資本負(fù)債率對工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的促進(jìn)影響原因,可能是高負(fù)債工業(yè)企業(yè)會投入一定的資金到創(chuàng)新技術(shù)中,進(jìn)而促進(jìn)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率。
表6 勞動密集型回歸結(jié)果
(3) 資本密集型
表7 為工業(yè)企業(yè)行業(yè)資本密集型產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性檢驗結(jié)果。由表7 可知,從自變量來看,數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著非線性影響工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率,與工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)出倒U 關(guān)系。從控制變量來看,企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率和對外開放程度顯著影響工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率,其中,企業(yè)規(guī)模顯著正向促進(jìn)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率,且在5%顯著性水平下顯著,資產(chǎn)負(fù)債率和對外開放程度顯著抑制工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率。分析資產(chǎn)負(fù)債率抑制工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的原因是,工業(yè)企業(yè)負(fù)債率越高,盈利能力越差,導(dǎo)致工業(yè)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益降低,進(jìn)而抑制工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率。
表7 資本密集型回歸結(jié)果
(4) 技術(shù)密集型
表8 為工業(yè)企業(yè)行業(yè)技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性檢驗結(jié)果。由表8 可知,從自變量來看,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的關(guān)系分為兩個階段,初期表現(xiàn)出抑制關(guān)系,后期表現(xiàn)出促進(jìn)關(guān)系。分析其原因是,初期技術(shù)性密集產(chǎn)業(yè)得到了快速發(fā)展,導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高,創(chuàng)新效率越高。從控制變量來看,除對外開放程度和資產(chǎn)負(fù)債率外,其他控制變量顯著正向影響工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率,且企業(yè)規(guī)模和創(chuàng)新氛圍分別在5%和1%水平下顯著。分析產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)促進(jìn)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率原因是,國有企業(yè)更容易引進(jìn)先進(jìn)的高技術(shù)人才,促進(jìn)創(chuàng)新; 分析創(chuàng)新氛圍的促進(jìn)原因是,創(chuàng)新氛圍有利于提高工業(yè)企業(yè)團(tuán)隊間的學(xué)習(xí)和組織,對工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生積極影響,進(jìn)而提高工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率。
表8 技術(shù)密集型回歸結(jié)果
為檢驗上述結(jié)果的穩(wěn)定性,將工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率(TE)替換為專利申請數(shù)量與研發(fā)費(fèi)用比值的對數(shù)(RE),并再次進(jìn)行回歸分析,得到結(jié)果如表9 所示。對比表9 和表3 可知,因變量改變后,混合計量模型和隨機(jī)計量模型的系數(shù)均有所下降,但顯著性水平和符號保持穩(wěn)定,說明各變量對工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響不變,與上述回歸結(jié)果一致。
表9 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果
基于上述對我國工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率現(xiàn)狀分析與實(shí)證分析,本文主要得出以下結(jié)論: (1) 數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提高了工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率,且引入控制變量后,仍具有顯著促進(jìn)效果; (2) 不同控制變量對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響不同,產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、開放程度、政府支持反向抑制工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率; 數(shù)字化轉(zhuǎn)型、創(chuàng)新氛圍促進(jìn)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率; (3) 不同類型行業(yè)中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響不同,在資源密集型和勞動密集型產(chǎn)業(yè)中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率存在線性促進(jìn)作用,在資本密集型產(chǎn)業(yè)中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響呈倒U 型; 在技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率存在非線性影響,呈U 型。
根據(jù)上述結(jié)論,為提高工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率,本文從企業(yè)層面和政府層面提出以下建議:
(1) 推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展推動了各行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級,對于現(xiàn)代工業(yè)企業(yè)而言,加快建設(shè)數(shù)字化工業(yè)企業(yè),提高工業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新效率勢在必行。因此,對于企業(yè)而言,應(yīng)充分把握當(dāng)下數(shù)字化基礎(chǔ),推進(jìn)工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。簡單來說,可從完善基礎(chǔ)配套設(shè)施和搭建數(shù)字化信息平臺方面著手,以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和技術(shù)的協(xié)同作用,提高工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率,促進(jìn)企業(yè)技術(shù)水平提高。
(2) 樹立工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新意識。創(chuàng)新意識是加快數(shù)字基礎(chǔ)建設(shè)、推進(jìn)工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要推動力,只有當(dāng)企業(yè)員工和企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)具備創(chuàng)新意識,才能加大創(chuàng)新投入資源,激發(fā)創(chuàng)新思維,營造創(chuàng)新氛圍,進(jìn)而加快工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率。具體而言,可從創(chuàng)新工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)工藝技術(shù)著手,將新技術(shù)融入到工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中,以提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率; 還可從增強(qiáng)技術(shù)性人才儲備著手,與相關(guān)領(lǐng)域的科研單位和高校建立合作關(guān)系,并發(fā)揮規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的主觀能動性,提高工業(yè)企業(yè)技術(shù)水平和創(chuàng)新效率。
(3) 以用戶需求為基礎(chǔ)進(jìn)行創(chuàng)新和改進(jìn)。數(shù)字化的目的是用于解決實(shí)際問題并提供個性化服務(wù),因此提高工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的基礎(chǔ)是以用戶需求為基礎(chǔ),進(jìn)而更好地提供產(chǎn)品和服務(wù),增強(qiáng)用戶的感知與滿意度。
(1) 健全數(shù)字化人才培養(yǎng)機(jī)制。數(shù)字化人才可通過提高工業(yè)企業(yè)數(shù)字化能力,使工業(yè)企業(yè)更好的掌握數(shù)字化技術(shù),創(chuàng)造更多的價值。只有通過科學(xué)有效的數(shù)字化人才培養(yǎng),才能滿足工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求。因此,對于政府部門而言,應(yīng)加快數(shù)字化平臺的建設(shè)與職業(yè)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的設(shè)立,健全數(shù)字化人才培養(yǎng)機(jī)制。
(2) 加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度。保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)有利于提高工業(yè)企業(yè)的積極性,只有對權(quán)利人知識成果給予合法全面的保護(hù)時,才能調(diào)動工業(yè)企業(yè)相關(guān)人員的積極性,增加企業(yè)的經(jīng)濟(jì)利益和經(jīng)濟(jì)實(shí)力,同時促進(jìn)對外貿(mào)易,引進(jìn)外資。因此,政府部門加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度,一定程度上可提高工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率。
(3) 優(yōu)化創(chuàng)新資源配置。創(chuàng)新資源是提升工業(yè)企業(yè)核心競爭力的重要途徑,政府部門應(yīng)充分發(fā)揮制度優(yōu)勢,為工業(yè)企業(yè)營造良好的創(chuàng)新環(huán)境。同時,還應(yīng)高效優(yōu)化配置創(chuàng)新資源,以支持工業(yè)企業(yè)的產(chǎn)業(yè)拓展發(fā)展,鼓勵工業(yè)企業(yè)加大技術(shù)創(chuàng)新改造投資。
工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)2024年3期