數(shù)字經(jīng)濟(jì)、全要素生產(chǎn)率與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效

【摘 要】 隨著數(shù)字技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，企業(yè)創(chuàng)新作為企業(yè)保持核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要手段之一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新起到了重要作用。文章基于2012—2022年滬深A(yù)股上市公司的數(shù)據(jù)，采用企業(yè)報(bào)告中出現(xiàn)的大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈等新技術(shù)的細(xì)分指標(biāo)的頻次衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平，探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響。結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效具有促進(jìn)作用，經(jīng)過(guò)變量替換和補(bǔ)充變量等穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)論仍然成立。進(jìn)一步檢驗(yàn)表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率，促進(jìn)企業(yè)提高創(chuàng)新績(jī)效水平，以及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響中產(chǎn)生顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)效果。

【關(guān)鍵詞】 數(shù)字經(jīng)濟(jì)； 創(chuàng)新績(jī)效； 全要素生產(chǎn)率； 市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度

【中圖分類(lèi)號(hào)】 F279.23 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A 【文章編號(hào)】 1004-5937（2024）17-0057-08

一、引言

黨的十八大以來(lái)，黨中央高度重視發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，將其上升為國(guó)家戰(zhàn)略。黨的二十大報(bào)告明確提出要加快建設(shè)數(shù)字中國(guó)，大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合等多項(xiàng)任務(wù)要求。黨的二十屆三中全會(huì)指出，要健全推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展體制機(jī)制，促進(jìn)各類(lèi)先進(jìn)生產(chǎn)要素向發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力集聚，大幅提升全要素生產(chǎn)率，健全促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度融合制度，強(qiáng)化企業(yè)科技創(chuàng)新主體地位。數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為改變?nèi)蚋?jìng)爭(zhēng)格局的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。因此，在國(guó)家大力倡導(dǎo)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的宏觀條件下，研究企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新之間的影響關(guān)系，有助于企業(yè)更有效地提高自身的核心競(jìng)爭(zhēng)能力。

目前，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)被大多數(shù)企業(yè)運(yùn)用，學(xué)術(shù)界主要從以下方面對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)問(wèn)題進(jìn)行研究：首先，研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系。如荊文君等[1]的研究認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響是多維復(fù)合的，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以從微觀和宏觀層面上，通過(guò)創(chuàng)造合適的環(huán)境和投入新的資源等方法，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。其次，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)變革的影響。如何帆等[2]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)為我國(guó)實(shí)體企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了動(dòng)力和技術(shù)支持，提升了實(shí)體企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過(guò)降低成本和減少不必要的資源浪費(fèi)，促進(jìn)企業(yè)內(nèi)部高效管理和高質(zhì)量發(fā)展。最后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)。如張鵬[3]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)是大數(shù)據(jù)等新技術(shù)發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物；何玉長(zhǎng)等[4]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)是勞動(dòng)者運(yùn)用數(shù)字技術(shù)，創(chuàng)造數(shù)字產(chǎn)品和其他產(chǎn)品的價(jià)值創(chuàng)造活動(dòng)或經(jīng)濟(jì)形態(tài)，即大部分學(xué)者認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)是信息技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)造的產(chǎn)物或經(jīng)濟(jì)形態(tài)等。

而企業(yè)創(chuàng)新能力一直是企業(yè)發(fā)展中重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題之一，近年來(lái)學(xué)術(shù)界大多從以下角度探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)和創(chuàng)新之間的關(guān)系：一是數(shù)字經(jīng)濟(jì)與區(qū)域創(chuàng)新關(guān)系。李雪等[5]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過(guò)加速人力資本的積累和研發(fā)資本的投入間接提升區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效，并且促進(jìn)作用呈現(xiàn)出顯著的“邊際效應(yīng)”非線性遞增特征，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過(guò)激活創(chuàng)新生態(tài)，拓寬和加深創(chuàng)新的廣度和深度等提高區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效；趙濱元[6]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不僅能夠帶動(dòng)本地創(chuàng)新績(jī)效提升，而且對(duì)周邊城市創(chuàng)新績(jī)效也具有顯著正向影響，即可以通過(guò)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素價(jià)值和推動(dòng)創(chuàng)新等發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，提升區(qū)域績(jī)效。二是從市場(chǎng)角度討論，如鄧峰等[7]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，弱化市場(chǎng)分割束縛的能力就越強(qiáng)，區(qū)域創(chuàng)新效率就越高，即市場(chǎng)分割會(huì)阻礙研發(fā)要素流動(dòng)，從而抑制創(chuàng)新。

本文通過(guò)分析已有文獻(xiàn)的研究范圍和結(jié)果，設(shè)定對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的研究角度，主要有如下邊際貢獻(xiàn)：一是以往關(guān)于企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的實(shí)證研究，大多從宏觀或者單一從企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境等方面分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新績(jī)效的關(guān)系，或探討企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新績(jī)效的關(guān)系，鮮有文獻(xiàn)基于企業(yè)自身情況為出發(fā)點(diǎn)；在微觀層面上，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響路徑，同時(shí)探討市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)在二者中的作用。因此，本文從以上兩個(gè)方面進(jìn)行研究，拓展數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的影響研究，為企業(yè)未來(lái)決策提供參考。二是深入分析企業(yè)內(nèi)部數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響機(jī)制，已有文獻(xiàn)大多采用管理費(fèi)用率或資產(chǎn)收益率（ROA）等指標(biāo)，研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響企業(yè)創(chuàng)新的路徑，而本文采用的全要素生產(chǎn)率反映的是企業(yè)資源利用效率，相較于單一的費(fèi)用或利潤(rùn)指標(biāo)，能夠更加全面和直觀地衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)的影響路徑。三是分析市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效影響中的作用，可以更好地為不同行業(yè)的企業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展決策時(shí)提供參考依據(jù)。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響

大多數(shù)企業(yè)在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中，都會(huì)受到其自身資源配置效率等內(nèi)部環(huán)境因素的影響，以及其所處市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度等外部環(huán)境因素的影響，而企業(yè)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展程度也同樣受到內(nèi)外部環(huán)境兩方面的影響。從內(nèi)部環(huán)境因素來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈和云計(jì)算等新技術(shù)不斷發(fā)展和完善而形成的產(chǎn)物，可以幫助企業(yè)避免一部分不必要的資源浪費(fèi)[8]，而隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，這些新技術(shù)的規(guī)模效應(yīng)可以緩解傳統(tǒng)生產(chǎn)要素流通不暢，進(jìn)而提高資源配置效率，并且可以通過(guò)幫助企業(yè)優(yōu)化組織結(jié)構(gòu)和企業(yè)生產(chǎn)或管理流程等行為，降低企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的成本，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)消費(fèi)者需求和發(fā)現(xiàn)新的客戶需求，創(chuàng)造新的價(jià)值供給[9]，提高企業(yè)總收入，使企業(yè)擁有更多留存資金和人力等閑置資源投入到研發(fā)和創(chuàng)新中，為企業(yè)創(chuàng)新提供良好的環(huán)境條件，從而提高企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效。從外部環(huán)境因素來(lái)看，行業(yè)整體的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平也會(huì)促使企業(yè)提高自身的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平和創(chuàng)新能力，因?yàn)楫?dāng)行業(yè)整體或者行業(yè)中頭部企業(yè)使用的技術(shù)手段達(dá)到一定水平時(shí)，很可能形成壟斷市場(chǎng)，影響行業(yè)中其他企業(yè)后續(xù)的發(fā)展，因此，其他企業(yè)為了繼續(xù)生存，以及頭部企業(yè)為了保持自身現(xiàn)有市場(chǎng)份額或搶占更多市場(chǎng)份額，會(huì)維持現(xiàn)有的創(chuàng)新能力，甚至是加大創(chuàng)新投入，以求提高自身的創(chuàng)新能力[2]。基于以上分析，本文提出假設(shè)1。

H1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效具有正向促進(jìn)影響。

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的機(jī)制

根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論，相對(duì)于無(wú)限的欲望來(lái)講，資源永遠(yuǎn)是有限的，所以如何合理并高效地配置企業(yè)自身所擁有的資源，對(duì)企業(yè)的長(zhǎng)久發(fā)展和高質(zhì)量發(fā)展是至關(guān)重要的。而數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過(guò)提高企業(yè)的資源開(kāi)發(fā)利用率，即企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。本文主要從以下方面探討：一是提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以優(yōu)化企業(yè)生產(chǎn)流程，以及更準(zhǔn)確地定位消費(fèi)者需求，提高與供應(yīng)商的溝通效率[10]，加快生產(chǎn)前后的運(yùn)輸效率；二是提高企業(yè)的資金配置效率，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以減少企業(yè)的生產(chǎn)成本、交易費(fèi)用和銷(xiāo)售費(fèi)用等，同時(shí)也可以降低因募集不到足夠資金而錯(cuò)失投資機(jī)會(huì)的概率；三是提高企業(yè)的人力資源配置效率，數(shù)字經(jīng)濟(jì)會(huì)促使企業(yè)雇傭更多高技術(shù)和高水平員工，擁有更多人力資本，以及搶占核心技術(shù)人才，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)開(kāi)展更多的創(chuàng)新活動(dòng)[11]，并且會(huì)減少一部分工作內(nèi)容重復(fù)和技術(shù)含量低的員工，使組織結(jié)構(gòu)更加扁平化；四是提高企業(yè)管理效率，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以簡(jiǎn)化企業(yè)的管理流程，去除掉一些不必要或煩瑣的流程，方便企業(yè)不同部門(mén)更加高效率地溝通和合作，也可以使決策更加透明，生產(chǎn)管理和組織管理更加高效。基于以上分析，本文提出假設(shè)2。

H2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平通過(guò)提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率促進(jìn)企業(yè)提高創(chuàng)新績(jī)效。

（三）市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度調(diào)節(jié)效應(yīng)

企業(yè)各項(xiàng)決策的實(shí)施效果不僅受企業(yè)自身因素的影響，還會(huì)受到外部環(huán)境因素的影響，如國(guó)家出臺(tái)的有關(guān)政策和市場(chǎng)環(huán)境等因素。而在市場(chǎng)環(huán)境因素中，相對(duì)于其他與市場(chǎng)有關(guān)的因素影響，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度這一因素對(duì)企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平和創(chuàng)新績(jī)效的影響較大。因?yàn)槿绻?dāng)行業(yè)中同質(zhì)的企業(yè)數(shù)量較多時(shí)，企業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品或提供的服務(wù)等不具有如價(jià)格較低和質(zhì)量較好等區(qū)別于同行業(yè)中其他企業(yè)的自身特點(diǎn)，很可能會(huì)導(dǎo)致企業(yè)失去消費(fèi)者，從而喪失一部分市場(chǎng)份額，所以企業(yè)在絕大多數(shù)情況下，會(huì)根據(jù)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度做出相應(yīng)改變。在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈時(shí)，由于企業(yè)資源相對(duì)有限，所以很可能出現(xiàn)難以滿足自身發(fā)展需要的情況，大部分企業(yè)可以通過(guò)數(shù)字技術(shù)對(duì)資源合理配置，來(lái)保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。唐要家等[12]的研究認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和高創(chuàng)新激勵(lì)會(huì)提升企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展內(nèi)在的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)高集中化則會(huì)產(chǎn)生創(chuàng)新阻礙效應(yīng)，隨著市場(chǎng)集中度的上升顯著提高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)會(huì)呈現(xiàn)出邊際遞減的非線性變化趨勢(shì)。即在個(gè)別條件下，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度可以倒逼企業(yè)提高自身數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平，從而提高企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效。然而，在絕大多數(shù)情況下，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度與企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平和創(chuàng)新績(jī)效，并非呈正向促進(jìn)作用?；谝陨戏治?，本文提出假設(shè)3。

H3：市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度在數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的提升關(guān)系中發(fā)揮了負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

本文選取2012—2022年滬深A(yù)股上市公司的數(shù)據(jù)作為樣本，數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)和中國(guó)研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)（CNRDS），其中企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效2012—2021年數(shù)據(jù)主要來(lái)源于CNRDS數(shù)據(jù)庫(kù)，其余數(shù)據(jù)和2022年數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。在本文樣本數(shù)據(jù)搜集和處理的過(guò)程中，考慮各行業(yè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)以及本文研究目的，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行以下篩選：（1）剔除ST和*ST企業(yè)，當(dāng)年新上市的公司，上市狀態(tài)處于暫停上市、終止上市以及退市整理期的企業(yè)；（2）剔除金融行業(yè)的樣本數(shù)據(jù)；（3）樣本數(shù)據(jù)主要為上市公司合并報(bào)表數(shù)據(jù)，部分公司無(wú)合并報(bào)表數(shù)據(jù)，使用其母公司報(bào)表數(shù)據(jù)代替；（4）剔除關(guān)鍵變量缺失和重復(fù)的樣本。根據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)，最終得到3 787家上市公司共計(jì)25 126個(gè)樣本數(shù)據(jù)觀測(cè)值。為避免研究結(jié)果受到極端值的影響，本文對(duì)主要變量進(jìn)行雙邊縮尾處理。

（二）變量選擇

1.被解釋變量

被解釋變量為企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效（Per）。已有研究中大多選用專利申請(qǐng)量衡量企業(yè)創(chuàng)新能力，但本文參考劉冰冰等[13]的研究，采用企業(yè)發(fā)明專利、實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)專利的總授予量加1的自然對(duì)數(shù)來(lái)衡量企業(yè)創(chuàng)新能力。

2.解釋變量

核心解釋變量為數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平（Dig）。本文參考張任之[14]的研究設(shè)計(jì)選擇企業(yè)報(bào)告中出現(xiàn)的大數(shù)據(jù)等新技術(shù)細(xì)分指標(biāo)的頻次加1取自然對(duì)數(shù)值來(lái)衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平。

3.中介變量

中介變量為企業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP），為更好地測(cè)算企業(yè)全要素生產(chǎn)率，本文參考魯曉東等[15]以及冉芳等[16]的研究，采用LP法進(jìn)行測(cè)算。

4.調(diào)節(jié)變量

調(diào)節(jié)變量為市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度（Cr5），本文為更好地衡量各企業(yè)所處行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)程度，參考鐘廷勇等[17]的研究，選用行業(yè)指標(biāo)中的行業(yè)集中度，即行業(yè)領(lǐng)先的前5家公司的主營(yíng)業(yè)務(wù)收入占全行業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的比例衡量市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度。

5.控制變量

本文參考現(xiàn)有文獻(xiàn)研究設(shè)計(jì)，選取的控制變量包括所有權(quán)性質(zhì)（SOE）、股權(quán)集中度（TOP1）、企業(yè)年齡（Age）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、董事人數(shù)（Board）、審計(jì)費(fèi)用（Audit）和員工人數(shù)（Employee）。

各變量定義如表1所示。

（三）模型設(shè)定

1.基準(zhǔn)回歸模型

本文借鑒肖土盛等[11]的研究，構(gòu)建以下基準(zhǔn)回歸模型，對(duì)H1進(jìn)行檢驗(yàn)。

Peri，t=α0+α1Digi，t+α2Controli，t+Industry+Year+εi，t（1）

其中，Peri，t表示企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效，Digi，t表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平，Controlsi，t表示控制變量，Industry和Year分別表示行業(yè)和年度的固定效應(yīng)，i表示企業(yè)，t表示時(shí)間。

2.中介效應(yīng)模型

本文借鑒溫忠麟等[18]的研究，構(gòu)建以下中介效應(yīng)模型，對(duì)H2進(jìn)行檢驗(yàn)。

Peri，t=α0+α1Digi，t+α2Controli，t+Industry+Year+εi，t（2）

TFPi，t=β0+β1Digi，t+β2Controli，t+Industry+Year+εi，t （3）

Peri，t=θ0+θ1Digi，t+θ2TFPi，t+θ3Controli，t+Industry+

Year+εi，t （4）

其中，TFPi，t表示企業(yè)全要素生產(chǎn)率，其他相關(guān)變量定義同上。

3.調(diào)節(jié)效應(yīng)模型

為探討市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度在數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響關(guān)系中發(fā)揮的作用，本文借鑒鐘廷勇等[17]的研究，構(gòu)建以下調(diào)節(jié)效應(yīng)模型，對(duì)H3進(jìn)行檢驗(yàn)。

Peri，t=γ0+γ1Digi，t+γ2Cr5+γ3（Dig×Cr5）i，t+γControli，t+

Industry+Year+εi，t （5）

其中，Cr5i，t表示市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度，其他相關(guān)變量定義同上。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

本文描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果如表2所示。創(chuàng)新績(jī)效（Per）的均值為2.5466，標(biāo)準(zhǔn)差為1.6999，最小值為0，最大值為6.6859，表明不同上市公司的創(chuàng)新績(jī)效存在著明顯的差距，可能是由于不同上市公司所擁有的技術(shù)和人才等資源，以及創(chuàng)新能力的不同所導(dǎo)致。數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平（Dig）的均值為1.4007，標(biāo)準(zhǔn)差為1.3843，最小值為0，最大值為5.0562，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平在樣本數(shù)據(jù)之間存在著明顯的差異，可能是由于不同行業(yè)中企業(yè)對(duì)數(shù)字技術(shù)的需求度和發(fā)展戰(zhàn)略不同所導(dǎo)致。

（二）相關(guān)性分析

對(duì)本文變量進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果表明：數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效、全要素生產(chǎn)率均為正相關(guān)關(guān)系，且在1%水平上顯著，而市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度與企業(yè)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平和創(chuàng)新績(jī)效均呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，且在1%水平上顯著。VIF均值為1.46，且各個(gè)變量的VIF值均小于5，不存在多重共線性，初步驗(yàn)證本文的假設(shè)。

（三）回歸分析

對(duì)主要變量進(jìn)行基準(zhǔn)回歸分析，即將主要變量代入式1進(jìn)行檢驗(yàn)的結(jié)果，如表3所示。列（1）為未控制不同層面固定效應(yīng)的回歸結(jié)果，數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平（Dig）的回歸結(jié)果是0.206，且在1%水平上顯著；列（2）為未加入控制變量，但控制年份和行業(yè)層面的回歸結(jié)果，數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平（Dig）的回歸結(jié)果是0.228，且在1%水平上顯著；列（3）為控制所有變量、年份和行業(yè)的回歸結(jié)果，數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平（Dig）的回歸結(jié)果是0.117，且在1%水平上顯著?；貧w結(jié)果表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效具有正向影響。本文的H1得到驗(yàn)證。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文采用變量替換法和補(bǔ)充變量法對(duì)主要變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，以檢驗(yàn)實(shí)證結(jié)果的可靠性，檢驗(yàn)結(jié)果與本文H1相符，說(shuō)明本文具有良好的穩(wěn)健性，具體結(jié)果如下：

1.變量替換

本文使用更換被解釋變量度量方法，參考權(quán)小鋒等[19]的研究，使用企業(yè)專利產(chǎn)出（Patent），即企業(yè)發(fā)明專利、實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)專利的總申請(qǐng)量加1取自然對(duì)數(shù)，3種專利的權(quán)重按照3■2■1進(jìn)行取值，作為新的被解釋變量，代入模型1重新進(jìn)行檢驗(yàn)。具體的回歸結(jié)果如表4所示。列（2）報(bào)告了更換被解釋變量后的回歸結(jié)果，即企業(yè)專利產(chǎn)出（Patent）的回歸系數(shù)為0.139，且在1%水平上顯著，表明在改變被解釋變量度量方法后，本文的研究結(jié)果保持穩(wěn)健，H1成立。

2.補(bǔ)充變量法

本文加入遺漏變量方法，參考杜敏哲等[20]的研究，增加了托賓Q值（TobinQ）這一控制變量，代入模型1并重新進(jìn)行了檢驗(yàn)。具體的回歸結(jié)果如表4所示，表4的列（3）報(bào)告了創(chuàng)新績(jī)效（Per）為被解釋變量時(shí)，增加控制變量后的回歸結(jié)果，創(chuàng)新績(jī)效的回歸系數(shù)為0.118，且在1%水平上顯著；表4的列（4）報(bào)告了專利產(chǎn)出（Patent）為被解釋變量時(shí)，增加控制變量后的回歸結(jié)果，專利產(chǎn)出的回歸系數(shù)為0.140，且在1%水平上顯著。結(jié)果表明在加入TobinQ后，本文的研究結(jié)果保持穩(wěn)健，H1成立。

五、進(jìn)一步檢驗(yàn)

（一）內(nèi)生性檢驗(yàn)

借鑒黃群慧等[21]的方法，本文采用1984年城市層面每百人固定電話數(shù)量和每百萬(wàn)人郵局?jǐn)?shù)量的對(duì)數(shù)值VSI1和VSI2作為工具變量。工具變量的數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，其中1984年部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，用1985年代替，海南郵局?jǐn)?shù)和固定電話數(shù)來(lái)自中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)；重慶固定電話數(shù)來(lái)自《重慶統(tǒng)計(jì)年鑒》；四川省的數(shù)據(jù)是中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒中四川省數(shù)據(jù)減去重慶數(shù)據(jù)所得。選擇VSI1和VSI2作為工具變量的原因在于：一方面，1984年是IBM發(fā)布第一臺(tái)個(gè)人電腦IBM PC AT的年份，與數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平具有時(shí)間相關(guān)性；另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展具有密不可分的關(guān)系，歷史上固定電話普及率較高的地區(qū)，也極有可能是互聯(lián)網(wǎng)普及率較高的地區(qū)[21]，并且1984年各省份的固定電話和郵局的數(shù)量對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的作用途徑較少，在一定程度上滿足排他性。為構(gòu)建工具變量的面板數(shù)據(jù)，本文借鑒Nunn et al.[22]的設(shè)置方法，即將與個(gè)體變化有關(guān)的變量和與時(shí)間有關(guān)的變量構(gòu)造交互項(xiàng)，作為本文工具變量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，本文中個(gè)體變化有關(guān)的變量為各城市1984年每百人固定電話數(shù)量和每百萬(wàn)人郵局的數(shù)量，本文中與時(shí)間有關(guān)的變量為上一年全國(guó)信息技術(shù)服務(wù)收入。結(jié)果表明：企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)VSI1的回歸系數(shù)為0.258，且在1%的水平上顯著，企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)VSI2的回歸系數(shù)為0.308，且在1%的水平上顯著；而企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的回歸系數(shù)為1.072，且在1%的水平上顯著。結(jié)果均顯著且為正，并且對(duì)VSI1和VSI2進(jìn)行有關(guān)弱工具變量、內(nèi)生變量和過(guò)度識(shí)別的檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果均已通過(guò)，證明本文的結(jié)論是穩(wěn)健可靠的。

（二）影響機(jī)制檢驗(yàn)

1.中介效應(yīng)分析

已有研究指出企業(yè)數(shù)字化與全要素生產(chǎn)率存在一定關(guān)系，為檢驗(yàn)本文H2，以LP法測(cè)算的全要素生產(chǎn)率作為中介變量，進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。具體結(jié)果見(jiàn)表5，結(jié)果均為正，且在1%的水平上顯著，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平通過(guò)提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率，進(jìn)而提高企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效，驗(yàn)證本文H2。原因在于：企業(yè)全要素生產(chǎn)率在一定條件下可以代表企業(yè)的資源利用效率，而數(shù)字技術(shù)可以幫助企業(yè)更高效率地進(jìn)行生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，更加準(zhǔn)確和快速地將企業(yè)未來(lái)生產(chǎn)計(jì)劃與消費(fèi)者需求進(jìn)行匹配，節(jié)約資源用于創(chuàng)新，提高企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效和核心競(jìng)爭(zhēng)能力。

2.調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

為了檢驗(yàn)H3，本文采用式5進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，即構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度的交乘項(xiàng)（Dig×Cr5）加入式5進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，具體結(jié)果見(jiàn)表6。結(jié)果表明企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效對(duì)Dig×Cr5的回歸系數(shù)為-0.155，且在1%的水平上顯著，證明市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度能夠減弱企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的提升效果，驗(yàn)證本文H3。原因在于：本文中代表市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度的行業(yè)集中度反映了企業(yè)所在行業(yè)的壟斷程度，市場(chǎng)越接近完全壟斷，頭部企業(yè)對(duì)行業(yè)內(nèi)的核心技術(shù)和其他創(chuàng)新所需資源進(jìn)行壟斷的概率越大，即越不利于其他公司發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平和進(jìn)行創(chuàng)新。

（三）異質(zhì)性分析

本文參考楊興哲等[23]以及張任之[14]的研究，將樣本數(shù)據(jù)劃分為高科技行業(yè)①和非高科技行業(yè)。高科技行業(yè)（HighTech）為1，否則為0，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平與高科技行業(yè)的交乘項(xiàng)（Dig×HighTech），進(jìn)行交互項(xiàng)回歸檢驗(yàn)，具體結(jié)果見(jiàn)表7。企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效對(duì)交互項(xiàng)Dig×HighTech的回歸系數(shù)為0.070，且在1%的水平上顯著。結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)高科技行業(yè)的整體賦能效果更加明顯，更能帶動(dòng)高科技行業(yè)提升創(chuàng)新績(jī)效。原因在于：一方面，高科技行業(yè)通常比其他行業(yè)更早接觸一些新技術(shù)，對(duì)技術(shù)了解更充分，接受能力更強(qiáng)，能夠快速地將新技術(shù)運(yùn)用到實(shí)際中；另一方面，相較于其他行業(yè)，高科技行業(yè)通常比其他行業(yè)吸引更多高技術(shù)人才，便于高科技行業(yè)中的企業(yè)在組織結(jié)構(gòu)等方面進(jìn)行創(chuàng)新，從而提高企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效。

六、結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

本文梳理了近年與數(shù)字經(jīng)濟(jì)和創(chuàng)新發(fā)展相關(guān)的文獻(xiàn)，并分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響，以及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響關(guān)系中發(fā)揮的調(diào)節(jié)作用?；?012—2022年間滬深A(yù)股上市3 787家公司的數(shù)據(jù)作為樣本進(jìn)行實(shí)證研究。以前文所述的企業(yè)三種專利的總授予量加1的自然對(duì)數(shù)值來(lái)衡量企業(yè)創(chuàng)新能力，以企業(yè)年末報(bào)告中出現(xiàn)的人工智能等新技術(shù)的細(xì)分指標(biāo)的頻次加1的自然對(duì)數(shù)值來(lái)衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平，實(shí)證研究分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的影響。結(jié)論如下：首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展會(huì)顯著提升企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效，本文經(jīng)過(guò)對(duì)主要變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，結(jié)論仍然成立；其次，進(jìn)一步機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)會(huì)通過(guò)提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率，即提高企業(yè)資源的開(kāi)發(fā)利用效率，從而促進(jìn)企業(yè)提高創(chuàng)新績(jī)效水平，以及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響中產(chǎn)生顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)，即行業(yè)越接近完全壟斷，越不利于其他公司進(jìn)行創(chuàng)新和研發(fā)；最后，異質(zhì)性分析表明，在不同行業(yè)中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的賦能效果不同，即在高科技行業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)更能帶動(dòng)企業(yè)提升創(chuàng)新績(jī)效。

（二）研究啟示和建議

本研究拓展了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新績(jī)效的影響機(jī)制，且研究結(jié)果對(duì)企業(yè)未來(lái)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及不同行業(yè)的企業(yè)做決策時(shí)具有一定的參考價(jià)值。根據(jù)本文研究結(jié)果，提出以下建議：第一，在當(dāng)今數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)高速發(fā)展的社會(huì)背景下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)長(zhǎng)久發(fā)展和高質(zhì)量發(fā)展至關(guān)重要，而企業(yè)的發(fā)展同時(shí)也與宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和政府政策密不可分，在政府大力倡導(dǎo)建設(shè)數(shù)字中國(guó)、智慧社會(huì)的情況下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是提高企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的重要途徑之一，政府應(yīng)保持或加大對(duì)企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政策和基礎(chǔ)設(shè)施的支出，為企業(yè)數(shù)字化發(fā)展和創(chuàng)新?tīng)I(yíng)造良好的數(shù)字化環(huán)境，并且應(yīng)積極引導(dǎo)企業(yè)開(kāi)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和加強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新能力；第二，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度在數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的提升關(guān)系中發(fā)揮了負(fù)向調(diào)節(jié)作用，因?yàn)楫?dāng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)過(guò)于激烈時(shí)，可能會(huì)造成壟斷市場(chǎng)和惡意競(jìng)爭(zhēng)等現(xiàn)象，從而影響其他企業(yè)的正常經(jīng)營(yíng)和長(zhǎng)久發(fā)展，政府相關(guān)部門(mén)應(yīng)實(shí)時(shí)關(guān)注市場(chǎng)情況，當(dāng)市場(chǎng)中出現(xiàn)惡意競(jìng)爭(zhēng)和壟斷等不良情況，并且市場(chǎng)自身無(wú)法調(diào)節(jié)這些現(xiàn)象時(shí)，及時(shí)發(fā)揮“看得見(jiàn)的手”的作用，保證市場(chǎng)交易的有序進(jìn)行，各行業(yè)整體良性發(fā)展，營(yíng)造良好的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)氛圍；第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)高科技行業(yè)的賦能效果更加明顯，更能帶動(dòng)高科技行業(yè)提升創(chuàng)新績(jī)效，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)不同類(lèi)型的企業(yè)，會(huì)產(chǎn)生不同程度的效果。因此，政府應(yīng)根據(jù)不同行業(yè)的發(fā)展特點(diǎn)，制定相應(yīng)的政策和方案，使數(shù)字經(jīng)濟(jì)在各行業(yè)中得到最大限度的發(fā)展，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新能力提高，加快社會(huì)良性發(fā)展。

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