數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響效應(yīng)與作用機制

摘要：數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)在激烈的市場競爭中獲取競爭優(yōu)勢和創(chuàng)新優(yōu)勢的重要手段。基于2012—2022年1903家制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，驗證了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響效應(yīng)和作用機制。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字化轉(zhuǎn)型明顯促進了制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效的提升，且企業(yè)規(guī)模越大，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的提升作用越明顯；在制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)，數(shù)字技術(shù)因不能提高要素效能進而影響了數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效；在制造業(yè)企業(yè)決策和管理過程，數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的管理決策水平提升對于提高制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效沒有直接效果；數(shù)字化技術(shù)促進了制造業(yè)企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新，進而對其創(chuàng)新績效的提升具有明顯的效果；通過制造業(yè)企業(yè)內(nèi)外聯(lián)動，特別是以ESG為代表的聯(lián)動方式，提高了制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效；市場監(jiān)督越徹底、管理越透明，制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效提升越快。因此，要加大力度支持制造業(yè)企業(yè)建設(shè)智能工廠，支持?jǐn)?shù)字化專業(yè)服務(wù)發(fā)展，鼓勵應(yīng)用場景創(chuàng)新和網(wǎng)絡(luò)安全規(guī)范管理，支持鼓勵企業(yè)提升內(nèi)部管理水平。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；創(chuàng)新績效；產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新；制造業(yè)企業(yè)

基金項目：湖北省科學(xué)技術(shù)協(xié)會科技創(chuàng)新智庫研究項目“湖北人工智能賦能新型工業(yè)化成效與路徑研究”（ZK2024-1）；武漢市科學(xué)技術(shù)協(xié)會科技創(chuàng)新智庫項目“數(shù)字化科創(chuàng)服務(wù)賦能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展研究”（WHKX202405-2）；湖北省軟科學(xué)研究重點項目“‘十五五’期間科技創(chuàng)新引領(lǐng)支撐湖北省新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展高地建設(shè)路徑研究”（2024EDA055）

中圖分類號：F49 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-854X（2024）12-0044-10

一、引言和相關(guān)文獻綜述

黨的二十大報告提出，要加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合。2023年，我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達53.9萬億元，占GDP的規(guī)模達到42.8%（1）。數(shù)字經(jīng)濟對我國制造業(yè)發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是促進數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟深度融合的重點領(lǐng)域。通過數(shù)字技術(shù)輔助制造業(yè)企業(yè)管理，能夠有效提升企業(yè)創(chuàng)新能力和創(chuàng)新效率；通過不斷優(yōu)化制造業(yè)數(shù)字技術(shù)供給，提升制造業(yè)數(shù)據(jù)要素效能，推動制造業(yè)生產(chǎn)鏈條、生產(chǎn)要素、管理方式等全方位數(shù)字化轉(zhuǎn)型，可以推動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

當(dāng)前我國一些制造業(yè)核心領(lǐng)域還存在“技不如人”、數(shù)據(jù)要素潛力激活不足、引領(lǐng)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展動力有限等問題。從深層次來看，“技不如人”的原因在于企業(yè)創(chuàng)新能力偏弱，特別是龍頭企業(yè)和產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新動力有限，產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新聯(lián)合體還沒有形成穩(wěn)定緊密的協(xié)作關(guān)系；數(shù)據(jù)要素潛力激活不足，主要是骨干企業(yè)或領(lǐng)軍企業(yè)的示范帶動作用不強，中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能效果不明顯，沒有形成具有行業(yè)特色的數(shù)字化轉(zhuǎn)型方式。數(shù)據(jù)要素作為新型生產(chǎn)要素，對制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效提升的效果不明顯。因此，深入推進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，必須針對龍頭企業(yè)、骨干企業(yè)、中小企業(yè)等不同類型企業(yè)加大政策支持力度，促進創(chuàng)新能力和數(shù)據(jù)要素產(chǎn)出效能提升。

數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用催生了新產(chǎn)品、新市場，以平臺經(jīng)濟為代表的新組織隨之誕生，企業(yè)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為大勢所趨。有研究表明，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能夠促進制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升，行業(yè)數(shù)字化程度越高，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新越能發(fā)揮積極作用（2）。企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新也與市場規(guī)模和市場一體化因素密切相關(guān)（3）。關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進企業(yè)創(chuàng)新效率提升的研究方興未艾，主要有以下五支文獻：

第一，數(shù)據(jù)作為新的生產(chǎn)要素極大地影響企業(yè)創(chuàng)新決策和創(chuàng)新方式。數(shù)據(jù)具有可重新編輯性和同質(zhì)化特征，有利于企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新、過程創(chuàng)新、組織創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新（4）。數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策模式指基于數(shù)據(jù)分析來指導(dǎo)決策過程的一種方法。這種決策模式依賴于定量的數(shù)據(jù)，而不是依賴直覺、經(jīng)驗或未經(jīng)證實的假設(shè)。這種新型決策模式的出現(xiàn)，打破了企業(yè)決策者依靠經(jīng)驗和直覺制定經(jīng)營策略的傳統(tǒng)模式。大企業(yè)依賴于生產(chǎn)過程伴生的數(shù)據(jù)要素進行迭代式創(chuàng)新，中小企業(yè)通過引入網(wǎng)絡(luò)平臺，推動多元競爭來提升數(shù)據(jù)創(chuàng)新能力（5）。完善的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對全要素生產(chǎn)率具有較高的邊際貢獻（6），數(shù)據(jù)要素量的擴大也會通過企業(yè)干中學(xué)機制提高制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效。

第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提高企業(yè)的資源配置能力。在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，相較于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)形式，電子表格、財務(wù)報表等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、視頻和電子郵件等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)具有便攜性、易于儲存及分析的優(yōu)勢，有效提升了企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的深度，降低企業(yè)的搜尋成本，提高交易匹配效率（7）。更高的信息透明度倒逼企業(yè)管理者提高業(yè)務(wù)質(zhì)量，降低企業(yè)代理成本，從而為企業(yè)間的合作提供了便利（8）。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)科技人才的影響主要反映在科技人才需求數(shù)量與科技人才創(chuàng)新效率兩個方面，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型在促進企業(yè)對科技人才需求的同時，也提升了科技人才創(chuàng)新效率（9）。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展會改善傳統(tǒng)的生產(chǎn)供應(yīng)環(huán)節(jié)，推動商品及信息流通，資源利用的效率得到提升（10）。數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新發(fā)揮管理賦能、投資賦能、營運賦能與勞動賦能作用，有助于改善企業(yè)勞動力結(jié)構(gòu)，降低經(jīng)營成本，提高投入資本的利用效率，進而推動企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長（11）。數(shù)字經(jīng)濟通過消費行為數(shù)據(jù)分析預(yù)測市場需求，同時通過技術(shù)創(chuàng)新、人力資本升級以及智能制造和柔性生產(chǎn)等促進經(jīng)濟增長（12）。

第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升企業(yè)運營效率。企業(yè)通過對消費者數(shù)據(jù)的收集及分析，總結(jié)消費者需求及習(xí)慣，并據(jù)此調(diào)整生產(chǎn)經(jīng)營策略，為消費者提供更為精準(zhǔn)的服務(wù)，從而提高自身市場競爭力。數(shù)字創(chuàng)新通過為客戶創(chuàng)造新價值，提升企業(yè)的動態(tài)適應(yīng)能力，改變企業(yè)價值獲取和創(chuàng)造方式，能夠幫助企業(yè)提升績效。數(shù)字經(jīng)濟也有利于提高企業(yè)運行效率與營業(yè)覆蓋半徑，提升社會經(jīng)濟活動的互聯(lián)互通性（13），重塑生產(chǎn)組織結(jié)構(gòu)和實體經(jīng)濟要素體系，創(chuàng)造新的市場機會和就業(yè)機會。張昕蔚認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟條件下技術(shù)范式的變革一方面推動了產(chǎn)業(yè)組織方式的變革，另一方面拓展了網(wǎng)絡(luò)空間功能和創(chuàng)新資源配置的空間范圍，并使創(chuàng)新組織方式朝網(wǎng)絡(luò)化、協(xié)同化和生態(tài)化方向演變（14）。Birge等認(rèn)為部分企業(yè)為了提高效率并降低經(jīng)營成本，往往選擇集中供應(yīng)鏈，這導(dǎo)致了企業(yè)風(fēng)險抵御能力的降低，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)選擇分散化配置。物流效率、庫存壓力、運輸成本也是企業(yè)在供應(yīng)鏈管理決策時必須考慮的因素（15）。

第四，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于提高公司治理水平。李三希等研究發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)分配給用戶更有利于提高數(shù)據(jù)要素資源配置效率（16），因此企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型意味著企業(yè)擁有更多數(shù)據(jù)要素，能夠有效促進數(shù)據(jù)流動與共享。劉淑春等研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化投入和產(chǎn)出效率之間存在非線性關(guān)系，在投入水平達到臨界值之后，產(chǎn)出效率開始出現(xiàn)上升趨勢（17）。當(dāng)然，企業(yè)推行數(shù)字化管理有助于企業(yè)提升競爭優(yōu)勢（18）。戚聿東和肖旭則認(rèn)為我國企業(yè)數(shù)字化變革包括組織結(jié)構(gòu)趨于網(wǎng)絡(luò)化、扁平化，營銷模式趨于精準(zhǔn)化、精細(xì)化，生產(chǎn)模式趨于模塊化、柔性化，產(chǎn)品設(shè)計趨于版本化、迭代化，研發(fā)模式趨于開放化、開源化，用工模式趨于多元化、彈性化（19），對于企業(yè)績效提升具有重要作用。

第五，數(shù)字經(jīng)濟具有明顯的規(guī)模經(jīng)濟和正外部性特征。在數(shù)字經(jīng)濟時代，規(guī)模效應(yīng)促成了產(chǎn)品更豐富、信息更透明、市場競爭更充分，企業(yè)獲取創(chuàng)新資源更便捷。數(shù)字經(jīng)濟相較于傳統(tǒng)經(jīng)濟具有巨大發(fā)展優(yōu)勢，從而對傳統(tǒng)經(jīng)濟產(chǎn)生了巨大沖擊，進而倒逼傳統(tǒng)行業(yè)升級進步。然而，企業(yè)間并非總是競爭關(guān)系。在技術(shù)研發(fā)階段，部分企業(yè)通過多方合作共享研究資源和經(jīng)驗，從而提高研發(fā)效率（20）。Lee等研究證實了數(shù)字經(jīng)濟平臺通過需求創(chuàng)造效應(yīng)、研發(fā)成本降低效應(yīng)、重疊效應(yīng)和技術(shù)溢出效應(yīng)對企業(yè)研發(fā)的不同影響（21）。

企業(yè)創(chuàng)新的積極性及實際效果受到技術(shù)溢出效應(yīng)的影響，技術(shù)研發(fā)所產(chǎn)生的正外部性過大將減弱企業(yè)自主創(chuàng)新的動力。Hempell等提出數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了大型企業(yè)的經(jīng)營生產(chǎn)效率，提高其收益，但也存在擠出中小企業(yè)、提高市場進入壁壘的問題，甚至造成部分大企業(yè)對市場的壟斷（22）。我國市場規(guī)模巨大、市場分層明顯，數(shù)字經(jīng)濟的影響會因地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政治制度、社會環(huán)境和經(jīng)濟發(fā)展水平的不同而不同（23）。姜松和孫玉鑫認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟對實體經(jīng)濟的影響顯著為負(fù)，已產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”（24）。從階段特征看，數(shù)字經(jīng)濟的影響呈現(xiàn)倒“U”型特征，跨越臨界值前表現(xiàn)為“促進效應(yīng)”，跨越臨界值后表現(xiàn)為“擠出效應(yīng)”。實體經(jīng)濟發(fā)展基礎(chǔ)也會對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生一定程度的約束（25）。

綜上所述，已有文獻為本文研究提供重要參考，但針對制造業(yè)數(shù)字化對于企業(yè)創(chuàng)新的影響機理研究較為分散，實證分析不足。本文的邊際貢獻主要在于：第一，將制造業(yè)企業(yè)運營過程分為產(chǎn)品或服務(wù)、企業(yè)內(nèi)部管理、產(chǎn)品或服務(wù)銷售、企業(yè)內(nèi)外協(xié)同四個環(huán)節(jié)，對數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效提升的內(nèi)在機理進行深入分析。第二，采用2012—2022年制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，運用回歸分析方法，對數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過企業(yè)運營各環(huán)節(jié)影響其創(chuàng)新績效進行驗證。第三，通過作用機制分析和數(shù)據(jù)實證檢驗，提出數(shù)字化背景下我國制造業(yè)上市公司創(chuàng)新績效的提升路徑。

二、理論分析與研究假說

對于單個企業(yè)來說，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是數(shù)字技術(shù)在企業(yè)內(nèi)部和外部共同發(fā)揮作用的系統(tǒng)性過程，其機制和路徑?jīng)Q定了創(chuàng)新的效率與效益，進而影響制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效的高低。本文按照企業(yè)內(nèi)外發(fā)生交互關(guān)系的對象屬性，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)績效的對象分為四個部分，即生產(chǎn)環(huán)節(jié)創(chuàng)新、內(nèi)部管理創(chuàng)新、銷售環(huán)節(jié)創(chuàng)新、ESG管理創(chuàng)新，這四個部分共同支撐企業(yè)創(chuàng)新績效，其邊界也決定了企業(yè)創(chuàng)新競爭力的邊界。如圖1所示。

在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，數(shù)字化技術(shù)通過優(yōu)化企業(yè)對生產(chǎn)各個環(huán)節(jié)的掌控，推動精細(xì)化管理；同時運用MES、CRM等數(shù)字治理軟件推動生產(chǎn)過程中要素配置進一步優(yōu)化，減少生產(chǎn)環(huán)節(jié)的浪費。數(shù)字化技術(shù)通過提高各類人才的學(xué)習(xí)能力，精準(zhǔn)投入各類要素，提高企業(yè)干中學(xué)的能力，進而提高制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效。當(dāng)然，企業(yè)在短期內(nèi)必須擴大對數(shù)字化技術(shù)的資金投入，這會增加企業(yè)生產(chǎn)成本，在一定程度上降低企業(yè)創(chuàng)新績效。如表1所示。

綜上，本文提出假設(shè)1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型短期內(nèi)會降低企業(yè)創(chuàng)新績效，但長期來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高企業(yè)研發(fā)人員生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)要素消耗來提高制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效。

在企業(yè)內(nèi)部管理環(huán)節(jié)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動組織結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)化和扁平化，所有數(shù)據(jù)和管理模塊完全實現(xiàn)數(shù)字化，提高技術(shù)獲取效率，有助于清晰了解市場端對技術(shù)的需求，進而提高制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效。但短期內(nèi)，大規(guī)模的數(shù)字化投入有可能提高企業(yè)信息化成本，增加人員學(xué)習(xí)時間，提高專業(yè)崗位人員工資支出，進而影響企業(yè)創(chuàng)新管理績效。因此，實施模塊化方式優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部管理，削減數(shù)字化成本，才能有效提升企業(yè)內(nèi)部管理績效。

綜上，本文提出假設(shè)2：企業(yè)通過實施模塊化管理來提高決策和管理效率從而提高制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效。

在產(chǎn)品或服務(wù)銷售環(huán)節(jié)，企業(yè)利用數(shù)字化技術(shù)將原有的資源進行重新組合，創(chuàng)新銷售模式，積極開發(fā)新產(chǎn)品。數(shù)字技術(shù)縮短了消費者與生產(chǎn)商之間的距離，推動不確定性市場環(huán)境下商業(yè)模式創(chuàng)新，降低了新產(chǎn)品試驗成本、企業(yè)對內(nèi)外部創(chuàng)新要素的搜索和甄別成本，擴大了市場份額，提高了制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效。通過外部網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的嵌入，企業(yè)獲取優(yōu)質(zhì)信息以及技術(shù)合作伙伴的機會大大增加，解決共性問題的能力隨之提升，進而提高制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效。

綜上，本文提出假設(shè)3：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過商業(yè)模式創(chuàng)新提高制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效。

在企業(yè)內(nèi)外協(xié)同領(lǐng)域，數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)化了企業(yè)與政府、市場、產(chǎn)業(yè)鏈的關(guān)系，能增進利益相關(guān)者的互信關(guān)系，降低交易成本，同時提高企業(yè)抗風(fēng)險、合規(guī)管理的能力，進而提高制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效。企業(yè)創(chuàng)新資源發(fā)生跨界重組聚合，形成扁平化的治理方式及“開放、共享和平等”的互聯(lián)網(wǎng)思維，從而形成一個全面的企業(yè)開放式創(chuàng)新框架，改變了企業(yè)創(chuàng)新方式（26）。以ESG為例，市場認(rèn)可的ESG評級高的企業(yè)，在產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟或產(chǎn)融協(xié)同組織中往往居于主要地位，獲得創(chuàng)新要素的機會更大，其創(chuàng)新績效也隨之提高。

綜上，本文提出假設(shè)4：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高社會服務(wù)能力來提升制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選取

2011年以來，企業(yè)OA系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)等信息化產(chǎn)品運用越來越廣泛，數(shù)字經(jīng)濟政策出臺更加密集，制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型蓬勃發(fā)展。根據(jù)何帆的分析，我國數(shù)字經(jīng)濟政策演進可分為科技政策階段（2012—2014 年）、產(chǎn)業(yè)政策階段（2015—2016年）和創(chuàng)新政策階段（2017年至今）三個階段?？紤]數(shù)據(jù)的可得性，本文采用A股制造業(yè)上市公司2012—2022年數(shù)據(jù)，剔除“特殊處理”類（ST） 企業(yè)以及部分年份觀測值較少的企業(yè)，剔除專利申請量在考察期間缺失超過五年以上的企業(yè)，得到了1903家制造業(yè)企業(yè)的20932個數(shù)據(jù)。其中，企業(yè)專利數(shù)據(jù)來自中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺（CNRDS），財務(wù)數(shù)據(jù)來自Choice和Wind數(shù)據(jù)庫，數(shù)字化詞頻來自國泰安數(shù)據(jù)庫?？紤]到原始數(shù)據(jù)的異常值問題，對所有財務(wù)數(shù)據(jù)進行1%的縮尾處理。

（二）模型構(gòu)建

為考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響，本文構(gòu)建以下模型：

Innovt=α0+α1DIGIi，t+Controli，t+Code+Year+εi，t（1）

Control代表控制變量組，Code和Year分別代表控制了企業(yè)和年份的固定效應(yīng)，i和t分別代表i上市公司t年。

（三）變量選取與說明

1.被解釋變量

制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效（Innov）。提高企業(yè)數(shù)字化水平將大力提升企業(yè)整合知識的能力，推動新的創(chuàng)新成果的產(chǎn)生，如ChatGPT、視頻生成模型Sora

都能快速創(chuàng)造新內(nèi)容；企業(yè)數(shù)字化能力的提升，推動實用新型與外觀設(shè)計頻繁交互，促進開發(fā)性創(chuàng)新成果生成。在一定程度上，數(shù)字化水平本身就代表了研發(fā)投入，能夠產(chǎn)生數(shù)字邊際零成本效應(yīng)，即相同的研發(fā)費用投入水平可以產(chǎn)生更大的、持續(xù)不斷的創(chuàng)新能力，因此，本文將研發(fā)費用作為控制變量，探討數(shù)字化水平對創(chuàng)新產(chǎn)出或者創(chuàng)新效率的持續(xù)影響。從這個角度看，用專利申請量代表創(chuàng)新績效有利于觀察長期影響。因此，本文參考楊德明、方先明等的研究（27），采用專利申請量作為企業(yè)創(chuàng)新績效的衡量指標(biāo)，包括發(fā)明專利、實用新型專利與外觀設(shè)計專利。為避免在取對數(shù)值時產(chǎn)生缺失，本文將專利申請量加1再取對數(shù)。

2.核心解釋變量

制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（DIGI）。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個系統(tǒng)性過程，已有研究普遍從宏觀視角分析我國數(shù)字化程度、區(qū)域數(shù)字化水平、城市數(shù)字化績效等。在微觀層面，部分學(xué)者采用調(diào)查研究方法，根據(jù)調(diào)查問卷分析企業(yè)信息技術(shù)人員占比來衡量企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用程度（28），信息技術(shù)人員只代表了部分人力資本投入，大量外包型數(shù)字化服務(wù)容易“被隱藏”（29）。還有學(xué)者采用企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)法（30）、關(guān)鍵詞選取數(shù)據(jù)挖掘法（31）等。為客觀地反映我國制造業(yè)上市企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度，本文借鑒吳非等的研究成果（32），按照人工智能技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、云計算技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和數(shù)字技術(shù)等類別，剔除關(guān)鍵詞前存在“沒”“無”“不”等否定詞語的表述，在上市公司年報中“管理層討論與分析”部分進行全文搜索，詞頻多少反映數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度。在此基礎(chǔ)上，對詞頻數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，并采用熵值法確定各個指標(biāo)的權(quán)重情況，通過線性加權(quán)法獲得DIGI指標(biāo)，該指標(biāo)值越大，說明企業(yè)數(shù)字化程度越高。

3.中介變量

根據(jù)前文的分析，中介變量分別在生產(chǎn)環(huán)節(jié)、管理環(huán)節(jié)、銷售環(huán)節(jié)和企業(yè)內(nèi)外協(xié)同方面，通過數(shù)字化水平的提高，影響制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效?？紤]到本文研究的樣本都是上市公司，衡量生產(chǎn)環(huán)節(jié)效率的指標(biāo)采用固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（Fatr）；衡量管理環(huán)節(jié)效率的指標(biāo)采用應(yīng)收賬款平均回收天數(shù)（Dso）；衡量銷售環(huán)節(jié)效率的指標(biāo)采用存貨周轉(zhuǎn)率（Itr）；衡量企業(yè)內(nèi)外協(xié)同效率的指標(biāo)采用ESG評級指數(shù)。

4.控制變量

借鑒其他學(xué)者的研究成果（33），并考慮數(shù)據(jù)的可得性，將控制變量設(shè)定為公司規(guī)模（Size）、企業(yè)年齡（Age）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、流動比率（Cash）、機構(gòu)持股比例（In-stitu）、總資產(chǎn)收益率（Roa）、研發(fā)費用（Res）、權(quán)益乘數(shù)（Stock）、政府補助（Gov-sub）。

變量定義及計算方法見表2，主要變量描述性統(tǒng)計結(jié)果見表3。

四、實證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表4報告了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效影響的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。表4第（1）列顯示DIGI的系數(shù)為18.935，且在1%水平上顯著，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型明顯促進了制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效的提升。在加入了控制變量和固定效應(yīng)后，系數(shù)從18.935下降到6.265，但仍然十分顯著。

第（2）列為不考慮固定效應(yīng)，加入控制變量的回歸結(jié)果，系數(shù)為12.728，其中企業(yè)規(guī)模、機構(gòu)持股比例、研發(fā)費用支出具有明顯的正向作用。在控制了企業(yè)特征后，系數(shù)下降為12.831，但規(guī)模影響和機構(gòu)持股比例的正向作用顯著上升，政府補貼則具有負(fù)向效應(yīng)。在不考慮年份變化的影響時，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響系數(shù)達到11.005，企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)收益率、研發(fā)費用、政府補貼的影響仍然十分明顯。

在加入企業(yè)特征和年份變化的影響后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響系數(shù)為6.265，企業(yè)規(guī)模的正向作用很顯著，說明企業(yè)規(guī)模越大，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效的提升作用越大，而資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)收益率、政府補助顯然在一定程度上具有負(fù)向影響，系數(shù)分別為0.283、0.987和0.337，說明負(fù)債率越高，數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效越低；Roa越高企業(yè)越愿意通過分紅提高股東收益，擴大企業(yè)規(guī)模，卻在一定程度上降低了制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效；政府補貼鼓勵企業(yè)在固定資產(chǎn)方面擴大投資，反而對企業(yè)數(shù)字化績效有一定的抑制作用。

（二）機制檢驗結(jié)果分析

本文采用中介效應(yīng)模型對影響機制進行實證分析。構(gòu)建模型如下：

FATRi，t=β1DIGIi，t+Controli，t+Code+Year+εi，t

Innovi，t=α0+α1DIGIi，t+α2Fatri，t+Controli，t+Code+Year+εi，t （2）

DSOi，t=β1DIGIi，t+Controli，t+Code+Year+εi，t

Innovi，t=α0+α1DIGIi，t+α2DSOi，t+Controli，t+Code+Year+εi，t （3）

ITRi，t=β1DIGIi，t+Controli，t+Code+Year+εi，t

Innovi，t=α0+α1DIGIi，t+α2ITRi，t+Controli，t+Code+Year+εi，t （4）

ESGi，t=β1DIGIi，t+Controli，t+Code+Year+εi，t

Innovi，t=α0+α1DIGIi，t+α2ESGi，t+Controli，t+Code+Year+εi，t （5）

表5列（2）—（4）顯示了對假設(shè)1的檢驗結(jié)果。列（2）DIGI的系數(shù)不顯著，列（3）的Fatr系數(shù)和DIGI系數(shù)都顯著，說明人力和資本要素促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果不顯著，其提升制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效的中介效應(yīng)不成立。這說明，當(dāng)前我國數(shù)字化轉(zhuǎn)型并沒有從根本上提升勞動和資本的生產(chǎn)率，也不能通過降低成本提升制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效，我國制造業(yè)從數(shù)字化向智慧化和智能化升級過程中必須高度關(guān)注要素的效能變化，否則容易帶來企業(yè)生產(chǎn)成本上升的結(jié)果，抑制企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極性。

表5列（5）—（6）顯示了對假設(shè)2的檢驗結(jié)果。同樣（5）列Dso的系數(shù)并不顯著，列（6）的DSO也不顯著，而DIGI系數(shù)則是顯著的，在一定程度上也說明企業(yè)管理決策水平的提升并不會顯著提高制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效，或者說數(shù)字化程度帶來的管理決策水平提升對于提高制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效沒有直接效果，中介效應(yīng)不成立。

表6列（2）—（3）顯示了對假設(shè)3的檢驗結(jié)果。系數(shù)均為顯著，且加入中介變量后（3）列的系數(shù)比（1）列明顯下降，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，制造業(yè)企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新對其創(chuàng)新績效的提升具有明顯的效果。近年來我國制造業(yè)企業(yè)通過網(wǎng)絡(luò)平臺、O2O、O2B等方式推動銷售網(wǎng)絡(luò)更密集、銷售渠道更暢通，與消費者溝通更加便捷，促進企業(yè)創(chuàng)新沿著符合市場預(yù)期、契合消費者習(xí)慣的方向突破，并取得了積極成效。值得注意的是，有時候企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新在一定程度上對技術(shù)創(chuàng)新形成“擠出效應(yīng)”，但數(shù)字化的總體效應(yīng)對創(chuàng)新形成了積極的正向作用，因此總效應(yīng)為正。

表6列（5）—（6）展示的是制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過其社會化服務(wù)能力的提高進而提升創(chuàng)新績效。列（5）和列（6）均為系數(shù)顯著，且加入中介變量后的系數(shù)具有明顯變化的特征，說明我國制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，特別注重ESG即環(huán)境、社會、政府關(guān)系的維護，促進企業(yè)創(chuàng)新能力整體提升。其路徑包括：（1）在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，通過實時監(jiān)測控制環(huán)保效果，通過參與協(xié)會、聯(lián)盟等方式提高社會或者行業(yè)參與程度，通過與政府在數(shù)字信息方面的聯(lián)通，提高了企業(yè)服務(wù)社會的能力，進而提高企業(yè)創(chuàng)新效果；（2）在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，關(guān)于環(huán)境保護、社會服務(wù)、政府溝通方面的數(shù)字化手段應(yīng)用更廣泛，效果更明顯，反過來促進企業(yè)在這方面加大投入力度，提高制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效。

綜上所述，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠推動企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新，促進ESG指數(shù)顯著提升，進而提高制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效提升的正向作用是非常顯著的，假設(shè)3和假設(shè)4得到證實。但短期內(nèi)數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不能通過勞動和資本要素的效能提升推動制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效的提升，通過決策和管理效率提高制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效的效果也不明顯，假設(shè)1和假設(shè)2得到證實?？梢哉J(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)發(fā)展的傳導(dǎo)是一個漸進過程，也是一個系統(tǒng)工程，需要長期深入推進。

（三）異質(zhì)性分析

企業(yè)規(guī)模是影響制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效的重要因素，也會影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投入。大企業(yè)覆蓋面廣，具有人才、資金、技術(shù)優(yōu)勢，能夠通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型實現(xiàn)技術(shù)聯(lián)盟推動突破性創(chuàng)新，但也存在人員多、傳輸鏈條長、效率不高等問題。而中小企業(yè)技術(shù)優(yōu)勢不足，但執(zhí)行力更強，善于抓住爆發(fā)性的技術(shù)點實現(xiàn)突破。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，小企業(yè)可以更透明地獲得相關(guān)信息，大企業(yè)通過創(chuàng)新商業(yè)模式實現(xiàn)更快的效率提升。本文將企業(yè)按照規(guī)模進行分類，對模型（1）進行重新估計，結(jié)果如表7所示。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對小型企業(yè)和大型企業(yè)創(chuàng)新績效的回歸結(jié)果均在1%的水平上顯著，且系數(shù)分別為9.132和14.773，表明企業(yè)規(guī)模越大，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效的正向促進作用越明顯。可能的原因是，數(shù)字經(jīng)濟時代的大企業(yè)更容易獲得數(shù)字資源，能夠推動數(shù)據(jù)等要素在企業(yè)內(nèi)推廣，經(jīng)過一段時間的適配后，能夠促進企業(yè)產(chǎn)品與數(shù)字化的鏈接，推動制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效提升。

企業(yè)的機構(gòu)持股比例大小在一定程度上說明資本市場中重點機構(gòu)對企業(yè)的關(guān)注程度。按照機構(gòu)持股比例的高低進行分類，重新估計基準(zhǔn)模型，得到的回歸結(jié)果如表7所示?？梢哉J(rèn)為機構(gòu)持股比例對于制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效有促進作用?？赡艿脑蛟谟?，機構(gòu)持股比例高的企業(yè)，其管理運營更規(guī)范、發(fā)展?jié)摿Ω?、市場作用更強，更容易接受?shù)字經(jīng)濟的促進作用，而機構(gòu)持股比例低的企業(yè)，一般認(rèn)為其經(jīng)營水平還有改善的空間。

（四）內(nèi)生性和穩(wěn)健性檢驗

1.內(nèi)生性檢驗

本文的實證研究可能存在反向的因果關(guān)系，進而導(dǎo)致內(nèi)生性問題，即創(chuàng)新績效高的制造業(yè)企業(yè)更傾向于推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型。為避免內(nèi)生性問題，采用時間滯后性方式，即對核心解釋變量滯后一期和滯后兩期重新進行回歸，結(jié)果反映在表8列（1）和（2）中，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)估計值在1%的置信水平下顯著為正。

2.穩(wěn)健性檢驗

為保證實證研究科學(xué)、可靠，本文嘗試進行以下三方面穩(wěn)健性檢驗。第一，進行模型估計方法替換。考慮到被解釋變量制造業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新績效的截斷特性，采用Tobit 模型進行穩(wěn)健性檢驗，有利于更準(zhǔn)確地捕捉到所有企業(yè)的創(chuàng)新表現(xiàn)，包括那些沒有專利產(chǎn)出的企業(yè)。第二，更換被解釋變量。在現(xiàn)有研究中，企業(yè)創(chuàng)新還可以用研發(fā)投入來衡量。第三，進一步排除異常值后的回歸檢驗?？紤]到創(chuàng)新績效（Innov）數(shù)據(jù)可能受到極端值的影響，本文通過計算每家公司的創(chuàng)新績效平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，排除了偏離其所屬公司平均水平超過三個標(biāo)準(zhǔn)差的極端異常值，以確?；貧w分析的穩(wěn)健性和準(zhǔn)確性。由表9可知，數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進企業(yè)創(chuàng)新這一事實存在，說明實證結(jié)果準(zhǔn)確、可靠。

五、研究結(jié)論與政策啟示

本文從創(chuàng)新理論出發(fā)，結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟時代企業(yè)轉(zhuǎn)型面臨的新情況和擬解決的新問題，探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響，并通過實證檢驗商業(yè)模式創(chuàng)新和企業(yè)內(nèi)外協(xié)同的正向促進作用，進一步研究了企業(yè)規(guī)模、機構(gòu)持股比例在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中所扮演的角色。

本文的結(jié)論包括：（1）在企業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)，數(shù)字技術(shù)暫不能通過提高要素效能提高制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效。（2）在企業(yè)決策和管理過程中，新技術(shù)引進快、更新快，但管理能力和勞動者素質(zhì)卻沒有快速匹配，特別是在傳統(tǒng)意義上的制造業(yè)企業(yè)中，引進的數(shù)字技術(shù)給企業(yè)管理帶來了“困惑”，管理過程延長、決策效率低下、員工和管理層甚至感覺到數(shù)字化帶來的“疲憊”，導(dǎo)致制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效受到影響。（3）當(dāng)前，我國很多數(shù)字化技術(shù)在企業(yè)轉(zhuǎn)型過程中被運用在銷售環(huán)節(jié)，圍繞產(chǎn)品銷售的商業(yè)模式創(chuàng)新層出不窮，鎖定潛在消費者的能力不斷提高，從銷售端反饋到研發(fā)端的時間明顯縮短，從而提高了制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效。（4）企業(yè)內(nèi)外聯(lián)動，特別是以ESG為代表的聯(lián)動方式，通過擴大企業(yè)影響力、提高企業(yè)參與行業(yè)活動的程度等方式，提高了制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效。但也要關(guān)注政府補貼的“擠出效應(yīng)”，如果政府補貼更多地被運用在固定資產(chǎn)投資環(huán)節(jié)，制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效的支出可能會降低，從而影響制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效的提升。（5）市場對于企業(yè)規(guī)范程度的監(jiān)督，很大程度上影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和績效提升，監(jiān)督越徹底、管理越透明，制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效提升越快。

基于以上研究結(jié)論，本文得到如下政策啟示：

第一，加大力度支持企業(yè)建設(shè)智能工廠。數(shù)字產(chǎn)品的關(guān)鍵在于應(yīng)用，通過支持示范數(shù)字工廠建設(shè)，探索不同行業(yè)生產(chǎn)端數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方式和路徑，為各類型企業(yè)提供轉(zhuǎn)型樣板。同時，發(fā)揮大企業(yè)智能工廠的示范效應(yīng)，支持行業(yè)龍頭企業(yè)主動進行數(shù)字化改造，并聯(lián)動產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)開展智能工廠建設(shè)，通過資源和服務(wù)共享，提高智能工廠建設(shè)效率，降低企業(yè)投資成本，保護企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的長期積極性。支持企業(yè)充分利用現(xiàn)有傳統(tǒng)設(shè)備，通過信息技術(shù)和運營技術(shù)進行數(shù)字化改造，充分利用物聯(lián)網(wǎng)、智能制造等技術(shù)對生產(chǎn)流程進行管理，促進生產(chǎn)環(huán)節(jié)的模塊化、智能化，提高管理和銷售環(huán)節(jié)與生產(chǎn)過程的聯(lián)動性，推動企業(yè)實現(xiàn)整體的數(shù)字化改造升級。

第二，加大力度支持?jǐn)?shù)字化專業(yè)服務(wù)發(fā)展。支持“云平臺”類企業(yè)為各類型中小企業(yè)提供數(shù)字化服務(wù)，創(chuàng)新中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一攬子解決方案，服務(wù)各類制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。推動產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)在研發(fā)設(shè)計、采購供應(yīng)、生產(chǎn)制造、倉儲物流、產(chǎn)品服務(wù)等方面互聯(lián)互動，強化產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同，并促進重點環(huán)節(jié)核心軟件創(chuàng)新突破。集中布局工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、工業(yè)軟件、云網(wǎng)、標(biāo)識解析、兩化融合咨詢、工業(yè)數(shù)據(jù)、系統(tǒng)集成、工業(yè)信息安全等領(lǐng)域，培育一批數(shù)字化轉(zhuǎn)型專業(yè)服務(wù)商，推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)品和解決方案創(chuàng)新。大力發(fā)展具有通用能力、服務(wù)能力、創(chuàng)新能力、平臺能力、安全可解釋的算法模型，推動實現(xiàn)行業(yè)全覆蓋。

第三，鼓勵應(yīng)用場景突破和網(wǎng)絡(luò)安全規(guī)范管理。大力推動網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施提檔加速，聚焦質(zhì)量溯源、供應(yīng)鏈管理、產(chǎn)品全生命周期管理、銷售服務(wù)等應(yīng)用場景，在重點產(chǎn)業(yè)支持新型產(chǎn)品或服務(wù)的深度應(yīng)用場景落地。建立工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)安全分類分級管理制度，指導(dǎo)監(jiān)督各類企業(yè)提高網(wǎng)絡(luò)安全防護水平。

第四，支持鼓勵企業(yè)提升內(nèi)部管理水平。在數(shù)字化浪潮中，企業(yè)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“前沿陣地”，需要通過調(diào)整組織結(jié)構(gòu)、管理方式、決策路徑等來提高制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效。政府對于企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的支持也要充分考慮提高企業(yè)管理決策能力，支持企業(yè)在“干中學(xué)”中快速實現(xiàn)追趕，促進企業(yè)數(shù)字能力的長效提升。

注釋：

（1） 中國信息通信研究院：《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展報告（2024年）》，2024年8月。

（2） 羅佳、張蛟蛟、李科：《數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新如何驅(qū)動制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率？——來自上市公司專利數(shù)據(jù)的證據(jù)》，《財經(jīng)研究》2023年第2期。

（3） 胡增璽、馬述忠：《市場一體化對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的影響——兼論數(shù)字創(chuàng)新衡量方法》，《經(jīng)濟研究》2023年第6期。

（4） 洪銀興：《培育新動能：供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的升級版》，《經(jīng)濟科學(xué)》2018年第3期。

（5） 徐翔、趙墨非、李濤、李帥臻：《數(shù)據(jù)要素與企業(yè)創(chuàng)新：基于研發(fā)競爭的視角》，《經(jīng)濟研究》2023年第2期。

（6） 萬曉榆、羅焱卿：《數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平測度及其對全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)》，《改革》2022年第1期。

（7） D. L. Rubinfeid， M. S. Gal， Access Barriers to Big Data， Arzona Law Review， 2017， 59， pp.339-382．

（8） J. M. Arnold， B. Javorcik， M. Lipscomb， A. Mattoo， Services Reform and Manufacturing Performance： Evidence from India， Economic Journal， 2015， 126 （590）， pp.1-39．

（9） 朱建良、王廷才、李成、文丹楓：《數(shù)字經(jīng)濟：中國經(jīng)濟創(chuàng)新增長“新藍圖”》，人民郵電出版社2017年版，第70頁。

（10） 吳非、胡慧芷、林慧妍、任曉怡：《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場表現(xiàn)——來自股票流動性的經(jīng)驗證據(jù)》，《管理世界》2021年第7期。

（11） 黃勃、李海彤、劉俊岐、雷敬華：《數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與中國企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展——來自企業(yè)數(shù)字專利的證據(jù)》，《經(jīng)濟研究》2023年第3期。

（12） 荊文君、孫寶文：《數(shù)字經(jīng)濟促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展：一個理論分析框架》，《經(jīng)濟學(xué)家》2019年第2期。

（13） 袁淳、肖土盛、耿春曉、盛譽：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)分工：專業(yè)化還是縱向一體化》，《中國工業(yè)經(jīng)濟》2021年第9期。

（14） 張昕蔚：《數(shù)字經(jīng)濟條件下的創(chuàng)新模式演化研究》，《經(jīng)濟學(xué)家》2019年第7期。

（15） J. R. Brige， A. Capponi， P. C. Chen， Disruption and Rerouting in Supply Chain Networks， Operations Research， 2023， 71， pp.750-767．

（16） 李三希、王泰茗、劉小魯：《數(shù)據(jù)投資、數(shù)據(jù)共享與數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)分配》，《經(jīng)濟研究》2023年第7期。

（17） 劉淑春、閆津臣、張思雪、林漢川：《企業(yè)管理數(shù)字化變革能提升投入產(chǎn)出效率嗎》，《管理世界》2021年第5期。

（18） 何帆、劉紅霞：《數(shù)字經(jīng)濟視角下實體企業(yè)數(shù)字化變革的業(yè)績提升效應(yīng)評估》，《改革》2019年第4期。

（19） 戚聿東、肖旭：《數(shù)字經(jīng)濟時代的企業(yè)管理變革》，《管理世界》2020年第6期。

（20） C. Daspremont， A. Jacquemin， Cooperative and Noncooperative Ramp;D in Duopoly with Spillovers， American Economic Association， 1988， 78（5）， pp.1133-1137．

（21） C. Y. Lee， The Differential Effects of Public Ramp;D Support on Firm Ramp;D：Theory and Evidence from Multi-Country Data， Technovation， 2011， 31， pp.256-269．

（22） T. Hempell， T. Zwick， New Technology， Work Organisation， and Innovation， Economics of Innovation and New Technology， 2008， 4， pp.331-354．

（23） 張勛、萬廣華、張佳佳、何宗樾：《數(shù)字經(jīng)濟、普惠金融與包容性增長》，《經(jīng)濟研究》2019年第8期。

（24） 姜松、孫玉鑫：《數(shù)字經(jīng)濟對實體經(jīng)濟影響效應(yīng)的實證研究》，《科研管理》2020年第5期。

（25） 趙宸宇、王文春、李雪松：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率》，《財貿(mào)經(jīng)濟》2021年第7期。

（26） 戚聿東、蔡呈偉：《數(shù)字化對制造業(yè)企業(yè)績效的多重影響及其機理研究》，《學(xué)習(xí)與探索》2020年第7期。

（27） 楊德明、劉泳文：《“互聯(lián)網(wǎng)+”為什么加出了業(yè)績》，《中國工業(yè)經(jīng)濟》2018年第5期；方先明、胡?。骸镀髽I(yè)ESG表現(xiàn)與創(chuàng)新——來自 A 股上市公司的證據(jù)》，《經(jīng)濟研究》2023年第2期。

（28） 王彬燕、田俊峰、程利莎、浩飛龍、韓翰、王士君：《中國數(shù)字經(jīng)濟空間分異及影響因素》，《地理科學(xué)》2018年第6期。

（29） M. J. Benner， J. Waldfogel， Changing the Channel： Digitization and the Rise of “Middle Tail”Strategies， Strategic Management Journal， 2020， 1， pp.421-443．

（30） B. H. Hall， D. Harhoff， Recent Research on the Economics of Patents， Annual Review of Economics， 2012， 6， pp.541-565.

（31） 陳思、何文龍、張然：《風(fēng)險投資與企業(yè)創(chuàng)新：影響和潛在機制》，《管理世界》2017年第1期。

（32） 吳非、常曦、任曉怡：《政府驅(qū)動型創(chuàng)新：財政科技支出與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型》，《財政研究》2021年第1期。

（33） 陳紅、張玉、劉東霞：《政府補助、稅收優(yōu)惠與企業(yè)創(chuàng)新績效——不同生命周期階段的實證研究》，《南開管理評論》2019年第3期；李坤望、蔣為：《市場進入與經(jīng)濟增長——以中國制造業(yè)為例的實證分析》，《經(jīng)濟研究》2015年第5期。

作者簡介：張?zhí)?，中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）經(jīng)濟管理學(xué)院博士研究生，湖北武漢，430074；易明，中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）經(jīng)濟管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，湖北武漢，430074；李霞，通訊作者，湖北經(jīng)濟學(xué)院經(jīng)濟與貿(mào)易學(xué)院教授，湖北武漢，430205。

（責(zé)任編輯 李燈強）