數字化轉型影響高技術產業創新效率的機制

殷 群，田玉秀

(南京郵電大學管理學院，江蘇 南京 210003)

近年來，關于數字化轉型的相關理論研究及綜述越來越多地受到國內外的重視，有學者通過運用Cite Space可視化工具研究數字化轉型指出，數字化技術對中國數字化轉型的發展尤其是在經濟社會各行業和各領域都具有積極引導作用[1]。就目前情況看，中國數字經濟產值增長迅速，已經超過GDP的三分之一，在國民經濟中意義重大[2]，數字化技術與經濟社會的融合研究已經引起廣泛重視[3]。與此同時，數字技術的普及和應用為高技術產業高質量發展提供了重要機遇。數字化、智能化技術發展促使生產經營過程變得更依賴于技術和資本[4]，數據和知識成為重要的資源類型[5]。高技術產業正是高度依賴知識和技術的產業之一，數字化轉型的發展推動高技術產業的經濟增長，例如在抗擊疫情過程中，復工報批、應急排班、復工供應鏈、無接觸物流等數字化應用，在彌補損失、支持復工、控制庫存、保障生產等方面發揮著重要作用[6]。

1 文獻綜述

數字化轉型是指“由轉換信息技術促成”的轉型，主要關注業務運行、工作流程和組織協調以及商業模式變革[7]，其核心就是利用數字技術進行整體性全面改造，改進生產流程、變革管理模式、優化營銷方法，以釋放數字對經濟發展的放大、疊加和倍增作用[8]。有學者提出，新技術是保持競爭優勢和為客戶創造新價值的基礎[9]，是改變組織創造業務價值方式的新源泉[10]。通過數字化轉型來保持競爭優勢意味著動態使用技術來改變自己的價值主張[11]。而與非高技術產業相比，高技術產業具有技術強、滲透廣、投入高、風險大的特征，對技術發展變化十分敏感[12]，也就是說，數字化水平的高低對高技術產業的創新能力和發展趨勢有著相當大的影響。

通過對國內外文獻研究發現，信息化、互聯網和數字化這三者之間有密不可分的聯系，互聯網發展的前期以信息化為主導，后期則是以數字化和智能化為主導的發展階段。從前期看，信息化對OECD中12個主要國家的TFP增長有顯著正向影響[13]，尤其對20世紀90年代的美國，極大推動了勞動生產率的提高[14]。從互聯網發展看，互聯網發展通過推動創新技術進步和改善創新純技術效率共同實現創新全要素生產率增長[15]，而對于高技術產業來說，互聯網則是通過平臺效應、模式創新等方式有效打破政府部門、科研機構之間的信息壁壘，提升協同創新效率[16]。從后期看，數字化轉型過程中，高技術產業借助數字化技術開展生產經營活動，并對資源進行規劃配置，推動形成新的研發生產方式和產業運營模式[17]。

綜上所述，高技術產業的創新效率與交易成本、運維效率、產業協同息息相關，數字化轉型正是通過數字化技術變革，尤其是基于5G、人工智能、邊緣計算、區塊鏈等數字技術的創新變革，為高技術產業提高效率、降低成本、提升產品或服務價值、改善用戶體驗提供重要支撐。

2 機制分析

本文認為數字化轉型主要通過以下6個途徑影響高技術產業的創新效率。

(1)數字化轉型降低了創新過程中的成本。最初信息是通過傳統的方式傳播和獲取，在信息的數字化傳播和網絡交易出現以后[18]，數字技術構建形成普遍、實時、精確的信息交互方式，大幅減少了評估、決策、監管、違約等交易成本，激發產業組織體制、流程和主體的深刻變革，加速組織從金字塔靜態管理向扁平化柔性化動態管理轉變，效率得到極大提升。

(2)數字化轉型能夠模糊時間和空間的界限。破時空整合包含社會零星資本在內的社會資源，達到優化資源配置，提高創新效率的目的。數字化轉型促進資源配置范圍逐漸廣泛，將數據資源納入資源配置行列，日益成為提升創新效率的新源泉。數字化轉型利用數據杠桿撬動資金、人才和物質，打破空間、組織和技術的界限，優化配置高技術產業現有資源，使其朝著動態全局方向不斷演進，全方位提升資源配置效率[19]。

(3)基于大數據技術的數字化轉型有助于研發新產品時準確定位。大數據技術可以抓取結構化數據和非結構化數據并進行融合，從而更加準確地分析預測新產品或新技術的市場契合度，降低出錯概率，避免浪費創新資源。在大數據技術下，創新主體的決策總是基于大樣本甚至是總體進行的，準確性更高，可以幫助創新主體做出效用最優決策，最終提高創新活動成功的概率[20]。

(4)數字化轉型能夠加深各關鍵環節間協同合作。“協同”是指主體通過相應規則建立協作關系，彼此規定和執行一定契約，協作完成不同主體的共同目標的過程，在此過程中，數字化實現了主體之間有序而完整的協同過程提升[21]。數字經濟時代的到來，利用物聯網與大數據技術大大降低了協同成本，在集約基礎上產生了一定程度的規模效益，從技術和規模層面促進了高技術產業創新效率的持續提高。

(5)數字化轉型改變了傳統商業模式。智能制造模式、個性化定制模式、服務型制造模式等一系列新興商業模式的出現對高技術產業提出更高要求，也加快了運行模式創新的步伐。運用數字技術、創造新的價值體系要求高技術產業創新商業模式，從而形成“技術創新+商業模式創新”的一致驅動，提高創新效率[22]。

(6)數字化技術的執行和政策制度的實施催生新的行為方式[23]。進入數字經濟時代，獲取數據、人才和技術等智力資源變得日益重要[24]。高技術產業對數字化轉型的感知更為敏銳，更容易轉變思維方式以適應時代的變革，也更容易獲得相應的投資，有利于提高創新效率。

3 實證分析

3.1 研究方法

本文從實證研究角度，選取中國除西藏、港澳臺地區以外的30個省 (市、自治區)2013—2017年的相關數據，利用主成分分析法和DEA-BCC模型分別測算區域數字化轉型程度和各區域高技術產業創新效率的情況，在此基礎上研究數字化轉型對高技術產業創新效率的影響，定量化研究數字化轉型影響高技術產業創新效率的因素與機制。

DEA效率模型測算出來的效率值被限制在0～1，如果運用普通回歸方法來估計，結果可能出現偏差，能夠分析受限因變量的Tobit模型在此情形下更為適用。Tobit模型主要適用于被解釋變量近似于連續分布但由于受到某些限制，包含一部分為離散點的混合分布，屬于受限因變量回歸的一種，其因變量的變化并不能夠通過實際觀測值表現出來，其模型可表示為：

式中，Yi*是潛在因變量，潛變量大于0時被觀察到，取值為Yi，小于等于0時在0處截尾，xi是自變量向量，β是系數向量，誤差項ui獨立且服從正態分布：ui～N(0,σ2)。

3.2 指標選取

(1)被解釋變量：高技術產業創新效率 (crste)。通過對高技術產業創新效率相關文獻的歸納和梳理，學者們測量創新效率的方法主要為利用投入和產出來計算的SFA模型和DEA模型 (見表1)，包括傳統的CCR和BCC模型、考慮非期望產出的SBM模型、超效率的Super-SBM模型以及改進后的DEA模型。數字技術的應用加快了技術創新的發展速度，而大數據、人工智能等數字化方式的應用方便了個性化私人訂制，阻礙了企業規模效率的提升，因此本文使用傳統的BCC模型對綜合技術效率進行測算與分析。

表1 高技術產業創新效率指標

進行DEA實證數據分析前，需要就研究內容合理選擇相應的投入產出指標。本文從技術創新的人力投入和技術創新的經費投入兩個方面來綜合考慮投入指標。人力投入是創新技術研發的產出和取得成果的重要基礎，經費投入則保障創新活動的正常順利進行[25]。借鑒前人研究，選取研發 (R&D)人員折合全時當量和研發 (R&D)經費內部支出分別作為人力和經費投入指標；在科技創新效率的產出方面，選取專利申請量和新產品銷售收入分別來衡量技術研發階段和技術轉化階段的科技產出[26]。在這兩個指標中，專利申請量反映高技術產業各地區專利技術申請的總體狀況，新產品銷售收入則反映高技術產業將創新技術轉化為產品并取得收入的情況。運用DEAP2.1測算2013—2017年各省高技術產業綜合創新效率，結果見表2。

表2 高技術產業創新效率測算結果

由表2可知，2013年天津、河南、新疆處于綜合效率有效的狀態，其他省份綜合效率均在0.9以下，科技成果轉化率較低，處于投入產出相對無效階段；2014年處于綜合效率有效的省份有北京、天津、安徽、河南，相比而言，四川和新疆綜合效率大于0.9小于1，處于投入產出的相對有效階段，除上述省份，其他省份處于投入產出相對無效階段；2015年河南、重慶、新疆的綜合效率有效，而北京、安徽、四川綜合效率大于0.9小于1，處于投入產出的相對有效階段，其他省份處于投入產出相對無效階段；2016年處于綜合效率有效的省份有河南、青海，其他省份處于投入產出相對無效階段；2017年蒙古、安徽、河南、重慶處于綜合效率有效的狀態，廣東省綜合效率為0.921，大于0.9小于1，處于投入產出的相對有效階段，其他省份處于投入產出相對無效階段。2013年、2015年和2016年中國大部分省份處于規模報酬遞減狀態，說明這些地區雖然科技資源得到一定程度的利用，但由于科技資源與科技創新配置不合理等原因，導致科技資源冗余，需要加強數字信息技術的發展，改善科技創新環境，對科技資源投入結構進行優化升級。

(2)解釋變量：區域數字化轉型程度 (Dig)。Dig受區域的基礎設施完善程度、數字化業務開展程度、技術資金等多方面因素的影響，而目前對Dig的測算沒有相當完善和準確的指標體系，主成分分析法在選定指標和確定權重方面有極大優勢，采用該法進行Dig的評價有助于完成數據無量綱化、擬定相關指標、確定相關權數的基本工作[27]，且其權數是通過矩陣變換和計算產生，不是人為確定，相對來說較客觀。因此在分析國內外相關研究文獻后，本文結合前人研究成果，利用主成分分析法構建評價Dig的指標體系，并對各省Dig進行評價。

2019年3月，OECD發布 《數字化轉型：制定政策、改善生活》和 《數字化轉型測度：未來路線圖》兩份報告，通過對各國已有指標的對比分析，找出當前測量體系中存在的空白部分并將之填補完整，制定了新的測量路線圖[28]，并據此推出數字化轉型工具包，闡釋和評價各國的數字化轉型現狀，將數據以可視化方式呈現出來，最終呈現出7個維度的33個指標，在分析各國政治和經濟社會數字化轉型基礎上，提供政策戰略決策支持[29]。但研究發現，該工具包是基于全球的數字化轉型狀況提出的，并不完全適用于中國國情，其中的“社會”和“信任”兩個維度在中國數據完全缺失，這就導致評價結果存在一定程度的失真。

從國內研究狀況看，為衡量各省的數字化程度，國家信息中心公布了 《數字中國發展指數 (2018)》報告。這份報告通過邀請政、產、學、研各界專家對調研后總結出的各項指標進行打分，運用層次分析法構建數字中國發展指標體系，從3個獨立維度對數字中國發展狀況進行量化測評，得到了定性和定量分析的結果[30]。該報告提出的指標覆蓋范圍較為全面，但主要運用專家打分的方式確定權重，并沒有得到真實數據的支持，可能存在一定的主觀性。

綜合前人研究成果，在選取數字化轉型相關指標過程中，結合國內外兩個方面的指標體系，力求在數據完整性和客觀性上加以完善，一是采用現有數據完整的評價指標，二是在數據完整的基礎上保證指標覆蓋面的完整性，三是運用各省真實數據來確定區域數字化轉型程度的指標權重，保證其客觀性。因此，從區域數字化轉型的基礎能力、核心能力和保障能力3個方面來評價數字化轉型程度。鑒于此，選用指標體系見表3。

表3 數字化轉型程度指標體系

運用SPSS20將上述指標進行主成分分析，結果見表4。由表4可知，中國各省份數字化轉型程度排名在時間上幾乎沒有變化，2013—2017年各區域數字化轉型程度雖然都在上升階段，但由于初始基數、地域范圍等原因，全國各省份的排名變化不大。同樣，從地域空間看，中國各省份數字化轉型程度排名在空間上存在較大區域差異，東部地區較西部更深入，尤其是東部沿海地區，從數字化轉型程度圖看，幾乎呈帶狀分布；而中部地區目前仍處于高速發展狀態，有很大進步空間，數字化轉型發展狀況較為良好；西北部地區的數字化轉型程度相較于全國來說較為薄弱。

表4 歷年數字化轉型程度及排名

(3)控制變量：本文除了將區域數字化程度 (Dig)作為該模型的主要解釋變量外，還將創新投資力度和區域教育水平作為控制變量加入模型。

創新投資力度 (Inv)。科技進步離不開政府支持，而科研經費投入又是政府支持的最直觀和最有效的體現，對基礎科技的研究與取得戰略性突破存在重大意義。一般認為，政府科研活動的經費投入對科技創新起正向積極作用。本研究采用政府經費支出科學研究、技術服務和地質勘查業 (億元)作為創新投資力度的衡量指標。

區域教育水平 (Edu)。OECD在The Knowledge Based Economy報告中指出知識經濟時代要重視“know-how”和“know-who”，反映出在利用知識產生經濟價值的過程中十分重視其豁然性[31]。隨著科技不斷進步，科研人才成為重要的社會資源。一般而言，擁有的科研人才數量越多、水平越強，其創新能力也越強。因此，采用高等學校普通本、專科學校在校學生數 (萬人)來表示科技創新的高等教育人才，反映區域教育水平。

3.3 數據來源

選用2013—2017年5年來中國除西藏、港澳臺以外的30個省份的高技術產業數據，數據均由 《中國科技統計年鑒》 《中國高技術產業統計年鑒》 《中國信息社會發展報告》 《北京大學數字普惠金融指數報告》、中國專利數據庫、EPS數據庫整理得到。衡量區域數字化轉型各項指標的數據來源于 《中國統計年鑒》 (2014—2018)、中國區域經濟數據庫、北京大學數字普惠金融指數 (第2期) (2011—2018)、2017全球中國信息社會發展報告。

3.4 實證結果及分析

運用Eviews7.2對高技術產業的創新效率進行Tobit回歸分析，考察數字化轉型對高技術產業創新效率的影響效應。同時，在控制創新投資力度和區域教育水平的基礎上，為了考慮地區變量對數字化轉型程度的約束作用[32]，借鑒已有文獻，將數字化轉型程度與地區創新投資力度、區域教育水平的交互項納入模型。在估計過程中，參考Kim 等的方法[33]，將自變量滯后1期研究數字化轉型程度的滯后作用。

(1)基于全國層面的回歸。Tobit回歸的結果見表5。其中，模型1為僅存在解釋變量與被解釋變量的初始結果的回歸結果，模型2和模型3為依次加入創新投資力度和區域教育水平作為控制變量的回歸結果，模型4和模型5為在模型3的基礎上考慮地區變量的調節作用，依次將交互項納入模型中的回歸結果，模型6為考慮數字化轉型程度對創新效率的影響存在滯后性，將數字化轉型程度滯后1期的估計結果。

表5 全國層面數字化轉型對高技術產業創新效率影響的估計結果

從回歸結果看，數字化轉型程度與創新效率呈正相關，這說明區域的數字化轉型對高技術產業科技創新的綜合技術效率存在正向影響，其效果顯著。模型1的結果表明，在加入控制變量之前，數字化轉型程度每提升1%，對應的綜合技術效率分別提升1.91E-08%。在加入控制變量后模型2、模型3的結果依然顯著，但系數產生了變化，說明數字化轉型對創新效率的作用會受控制變量的影響。模型6滯后1期的回歸結果顯示，數字化轉型對高技術產業創新效率的作用時滯性并不顯著，這是由于高技術產業對數字化轉型的敏感程度高于其他一般行業，而一個區域的數字化轉型程度的加深也正是依托高技術產業的創新成果的應用，兩相疊加可能抵消了其時滯性。

從控制變量看，創新投資力度與創新效率呈負相關，原因可能是創新資源的投入在一定時間內符合邊際效益遞減規律，且出現了投入增加但產出反而減少的現象，可能是由于資源投入過多或投入資源時分配不合理，從而導致創新效率降低。區域教育水平與創新效率呈正相關，這說明區域受教育水平的高低對該區域內高技術產業創新效率具有積極作用，普通高校在校生大多是高技術產業研發創新人員的后備力量，而高校所在區域的高技術企業能夠吸引到的人才資源相對豐富，直接作用于企業的創新發展能力上。

從交互項系數看，數字化轉型程度與區域創新投資力度的交互項系數顯著為正，說明創新投資力度增強了數字化轉型對高技術產業創新效率的影響，區域加大對創新的投資能夠加快該區域的數字化轉型進程，以促進創新效率的提高。數字化轉型程度與區域教育水平的交互項系數為負但其顯著性不強，說明區域教育水平削弱了數字化轉型對高技術產業創新效率的影響，可能是因為數字化時代下高校人才培養模式與數字化人才需求部分脫節，高校關于數字化方面的課程和專業還相對較少，高校學生難以在短時間內為區域數字化轉型做出貢獻，因此干擾了數字化轉型對高技術產業創新效率的影響。

(2)基于東中西部層面的回歸。為了檢驗數字化轉型對高技術產業創新效率影響的空間異質性，更直觀地揭示中國目前在數字化轉型方面地域之間的差別，本文沿襲傳統，將中國30個省 (市、自治區)劃分為東、中、西部3個地區分別進行回歸，東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南11省 (市)，中部地區包括山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南9個省 (區)，西部地區包括廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆10個省 (市、自治區)，回歸結果見表6。其中，模型3和模型5的含義與全國層面的回歸相同。

由表6可見，數字化轉型對區域高技術產業創新效率的影響具有顯著異質性，模型a3、b3、c3結果顯示在控制創新投資力度和區域教育水平的前提下，東中西部數字化轉型對高技術產業創新效率積極作用顯著，作用系數則是中、西、東部依次遞減，這可能是因為東部地區數字化轉型對創新效率的影響存在邊際效益遞減，作用程度相比而言難以大幅度提升，而中部地區正在數字化轉型的快速上升期，對創新效率能產生更明顯的影響。模型a5、b5、c5結果顯示在創新投資力度和區域教育水平的調節作用下，東中西部的數字化轉型對高技術產業創新效率具有正向影響，但東中部的顯著性較弱，西部顯著性較強，且中部的創新投資力度正向作用于數字化轉型對創新效率的影響，而西部的創新投資力度和區域教育水平均反向作用于數字化轉型對創新效率的影響。

表6 東中西部數字化轉型對高技術產業創新效率影響的估計結果

4 結論及建議

本文在現有研究基礎上，深入分析區域數字化轉型對區域內高技術產業創新效率的影響，并得出以下結論：2013—2017年，中國數字化轉型程度不斷加深，但整體水平分布不均，具有顯著的東中西階梯式差異；各區域內高技術產業每年的創新效率不高，仍有非常大的優化空間；區域的數字化轉型對高技術產業創新效率有顯著促進作用，可以成為當前推動創新效率提升的新動能；區域的創新投資對高技術產業的創新效率產生消極作用，且創新投資力度的大小能夠正向影響數字化轉型對高技術產業創新效率的影響程度，有必要進行優化資源的配置來提高創新效率；區域的教育水平促進了高技術產業創新效率的提高，但在數字化轉型對創新效率的影響過程中起到消極作用，有必要加強高校的數字化相關課程專業建設；數字化轉型對高技術產業創新效率的影響存在明顯的區域差異性，東中部地區應以提高教育水平為主，而中西部地區則應加大創新投資力度。

根據上述結論，本文給出如下建議。

(1)加快數字基礎設施建設，增強信息基礎設施支撐能力。數字基礎設施建設的完善是數字化轉型發展的重要基石，同時具有普遍服務性的特點，而高技術產業的發展對數字基礎設施的要求要遠高于一般產業，進行產業互聯網建設，加大新一代數字信息技術在產業互聯網中的應用，能夠促進產業全要素連接和資源優化配置，推動各區域數字化水平均衡發展。

(2)加快推進政府數字化轉型，提高政府治理現代化水平。加強政府數字資源整合頂層設計，推動不同地方、部門、層級間信息共享互通，打造部門間數字化協調體系，實現安全、快捷、共享的信息溝通。以智慧城市為抓手，加大數字技術在政府治理中的應用，形成全覆蓋、網格化的現代化治理體系。

(3)培育數字型人才，提升全民數字化素質。提高對數字領域相關專業的重視程度，推進數字化技術與其他學科的相互融合，組織培育出一批能夠在互聯網、大數據、人工智能等方面發揮作用的綜合性人才，加強產學研合作，鼓勵高校應社會需求開設相關課程，精準化培育切合實際需求的專業型人才。

(4)引導產業樹立數字化轉型意識，促進加快數字化轉型升級步伐。充分認識到數字化轉型對高技術產業的效率提升及長遠發展所帶來的好處，發揮企業家精神，促進運營模式變革，大力引進專業人才，重視數據資源平臺構建，提高創新發展能力，加大工業互聯網等技術應用在產業中的普及力度，應用遠程運營、在線服務等新的生產運營模式，降低聯合運營成本。

(5)加強攻關核心技術，夯實技術基礎。加大對核心硬件、基礎軟件等領域的技術研發資助力度，以新興信息技術應用為手段，進行商業模式和產品服務升級，實現智能化發展；以新興信息技術應用為基礎，推動經濟活動由線下到線上的轉型，實現產業上下游在線上的無縫銜接、配合聯動，倒逼供給側結構性改革，幫助新技術、新產品進入市場。