企業互聯網化對廣東先進制造業企業創新水平提升的影響
——以計算機、通信及其他電子設備制造業為例

周潁潔，李立勛

（中山大學 地理科學與規劃學院，廣州 510275）

當前，中國經濟發展正由高速增長階段轉向高質量發展階段。技術創新水平已成為國家和區域經濟發展的重要來源。創新替代資本、土地等生產要素，成為經濟增長的主要推動力（呂拉昌 等，2021），也是經濟高質量發展的主要驅動引擎。大量文獻和實踐經驗表明，長期的經濟增長來源于創新和技術能力的提高（Romer, 1986；王緝慈，1999；白俊紅 等，2017）。已有研究指出，中國企業在提升創新水平方面面臨挑戰和難題。雖然中國研發投入和補貼不斷加大，但由于中國要素市場扭曲、信息不對稱等問題，中國企業的獨立研發活動仍較少，研發投入的成果轉換仍面臨較大困難（安同良 等，2009；張杰 等，2011）。在信息技術時代，如何提升企業的創新水平成為當前中國企業面臨的重要問題，影響企業創新的因素和機制更是成為創新地理學領域關注的重要問題。

現有關于創新的研究主要關注創新空間分布及其動態變化（何鍵芳 等，2013；Fang et al., 2014；陳清怡 等，2021）、城市創新能力及區域創新系統（呂拉昌 等，2010；方創琳 等，2014；葉雷 等，2019）、創新的影響因素和形成機制（Bathelt et al.,2002；何舜輝 等，2017；陳依曼 等，2020）、創新環境及創新政策（王緝慈，1999；陳強遠 等，2020）等方面。近年來創新地理學持續關注企業創新的影響因素及機制（侯純光 等，2016）。其中，“互聯網化”被認為是推動企業創新的重要驅動力（沈國兵 等，2020a），互聯網化指創新主體通過互聯網同外界進行雙向信息交流，以降低內部溝通和企業同外部溝通的信息交流成本，提升交流效率和學習外界知識和經驗。傳統創新模式難以解決交易費用和信息不對稱等交易中的外部性（郭家堂 等，2016），而互聯網化可以打破原有組織模式下的生產要素利用不充分、客戶信息反饋受時空阻隔滯后，內部協作不同步、信息傳導失真等問題（沈國兵 等，2020b），通過降低“摩擦力”從而實現創新突破。從互聯網的視角研究企業創新水平問題對于創新活動持續有效進行具有重要意義。

在此基礎上，部分學者開始關注互聯網化和創新產出之間的聯系，并取得一些成果。現有研究通常認為互聯網化對企業創新的影響存在2 種維度：1）信息維度，互聯網化促使企業快速獲取創新相關信息。在互聯網化作用下，企業之間可能從原先地理空間集聚模式，變成以數據和信息實時交換為核心的網絡虛擬集聚模式（張旭亮 等，2017；王如玉 等，2018），信息、技術等要素更加容易突破地理邊界的限制（葉玉瑤 等，2022）。企業間能實時交換信息（王金杰 等，2018），提高信息交流效率（Abouzeedan et al., 2013），同時相互啟發、激勵以促進新的創新成果出現（程立茹，2013）。同時，企業可用較低的成本及時獲取潛在客戶和供應商的信息（沈國兵 等，2020c），幫助企業降低信息搜尋成本（Dewan et al., 2003）、復制成本等（Goldfarb et al., 2019），為了響應市場創新需要而進行個性化設計（李海艦 等，2014），降低研發風險和成本（汪芳 等，2020）。2）應用維度，企業通過應用互聯網化技術提升創新主體自身的學習能力和管理效率。企業通過運用互聯網化技術，如大數據技術，提升自身學習外界知識和經驗的能力，改變以經驗為主的組織學習方式（肖靜華 等，2021），不僅能提升利用式學習的效率（Lusch et al., 2015），還能降低探索式學習的成本（Yoo et al., 2012），以更高效地處理所獲取的創新信息，對市場需要、技術需求等做出準確判斷。

近年來實證研究主要關注互聯網化的應用維度，如汪芳等（2020）通過手工收集企業實施互聯網化應用的指標數據來測度企業是否存在互聯網化，發現企業互聯網化對企業研發投入的影響在所處地區、產權性質和生產率3個維度上均存在異質性；王文娜等（2020）通過判斷企業是否在研發活動中使用互聯網技術測度互聯網化程度，發現研發互聯網化顯著增加企業開放式創新的廣度，且對中小企業有更顯著的作用；趙宸宇等（2021）通過檢索年報內容判斷互聯網化應用水平以測度企業互聯網化轉型程度，發現互聯網化企業的研發費用投入和專利數量產出均顯著高于非互聯網化企業；Koel‐linger（2008）通過調查7 302家歐洲企業，分析發現互聯網技術應用是企業創新的重要推動因素；Fernández-Mesa（2014）通過調查西班牙和意大利的186家企業分析發現，發現信息技術能力在內部學習能力和外部學習能力提升中起著關鍵作用；Hellmanzik 等（2015）采用雙邊、雙向網址鏈接數量來測度互聯網化水平，發現互聯網與國際貿易存在聯系。也有少數研究關注互聯網化的信息維度，如沈國兵等（2020a）以企業微博、主頁等網絡公開數據測度企業互聯網化水平，證實了企業互聯網化轉型對創新有顯著推動作用，且對于低生產率企業更為顯著；佟家棟等（2019）以企業網站和郵箱作為互聯網化的代理指標，發現互聯網化對大規模、高效率、民營、出口、資本和技術密集型的東部企業的創新影響更為顯著。

通過梳理國內外文獻發現，現有研究主要存在以下不足：1）從對互聯網化的概念界定看，現有文獻忽視了互聯網化存在不同維度，未將互聯網化的信息特征和應用特征區分開，缺乏對不同維度的互聯網化的特征分析；2）從研究內容的范圍看，已有文獻主要圍繞互聯網化對不同規模（沈國兵等，2020a）、不同行業（王文娜 等，2020）的企業的作用分異展開討論，忽視了互聯網化在不同空間、不同技術水平對企業創新的影響可能存在差異；3）從研究尺度看，現有研究忽略了互聯網化在空間上的影響差異性，尤其缺少對以城市為單元的分析。

鑒于此，本文以廣東省為研究區域，以先進制造業上市企業為研究對象，考察不同維度的互聯網化對企業創新的促進作用，重點探討互聯網化對創新的影響是否存在空間上和創新水平上的異質性，以期為先進制造業企業合理選擇互聯網化轉型手段、高效率利用創新資源、降低創新過程中的負外部性提供建議。

1 研究對象、數據來源及方法

1.1 研究對象

選擇廣東省為研究區域，其原因有：1）廣東省至2021年區域創新綜合能力連續4年位居全國第一（中國科技發展戰略研究小組 等，2022），是中國創新活動最活躍的省市之一；2）在全國省市中廣東的數字經濟發展、網絡安全等領域均位列第一（中國互聯網協會，2020），已具備完善的互聯網化基礎條件；3）《廣東省科技創新“十四五”規劃》（廣東省人民政府，2021）提出要“建成更高水平的科技創新強省”，但廣東仍存在知識原始創造能力短板、區域科技創新高度極化以及地區失衡等問題（沈肇章 等，2020）。因此，如何幫助廣東實現高質量創新驅動發展，如何優化研發投入以提升創新效率是有待討論的重要議題。

《“十三五”先進制造技術領域科技創新專項規劃》（中華人民共和國科學技術部，2017）充分指明發展先進制造企業的戰略。先進制造業創新作為產業創新的重要組成部分，近年來受到越來越多學者的關注（賈玉輝 等，2020）。本文以研發活動最密集、技術引進和新產品銷售收入最高的先進制造業之一——計算機、通信及其他電子設備制造行業為代表行業，該行業的創新產出在各行業中位居首位（吳康敏 等，2022），對創新成果的需求較強，互聯網化的創新影響更易在該類行業中體現。因此，本文研究對象為2012—2020 年的廣東省計算機、通信及其他電子設備制造業上市企業，剔除數據缺失的樣本，共有169家上市企業，總樣本量共有1 510個。

1.2 數據來源

專利是學術界最常用和廣泛認可的創新測量指標（Polanyi, 1961; Jaffe, 1989；孫勇 等，2022）。因此參考前人研究（沈國兵 等，2020a；劉曄 等，2021），以企業每年的專利申請數（PAT）作為測度以創新水平的標準，數據來自國家知識產權局網站①https://pss-system.cponline.cnipa.gov.cn/conventionalSearch。

為了便于區分不同維度的互聯網化，測度和分析不同維度的互聯網化對企業創新水平提升的影響差異，本文基于現有研究，將2種維度的互聯網化稱為“信息互聯網化”和“應用互聯網化”并總結出互聯網化影響企業創新的分析框架（圖1）：1）信息互聯網化主要是通過創新主體間交換信息，獲取創新所需的市場信息和技術信息（王金杰 等，2018；沈國兵 等，2020c）；2）應用互聯網化主要是通過提升創新主體的學習能力和學習成本（Yoo et al.,2012; Lusch et al., 2015；肖靜華 等，2021），即企業能通過互聯網化強化自身學習能力，高效吸收和處理市場和技術信息。3）信息互聯網化和應用互聯網化二者相互作用共同促進主體創新水平的提升。

圖1 互聯網化影響企業創新的分析框架Fig.1 An analytical framework for the impact of Internetization on enterprise innovation

現有研究對于互聯網化水平的測度指標既有單一指標也有多指標測度，主要包括互聯網普及率（施炳展 等，2020）、互聯網寬帶接入人數（王金杰 等，2018）等，但上述指標只能測度區域互聯網建設水平，近年來研究主要以企業社交媒體、郵箱、主頁等衡量企業互聯網化水平（沈國兵 等，2020a；王文娜 等，2020）。為了區分影響方式帶來的結果，將互聯網化分類為“信息互聯網化”和“應用互聯網化”，前者指通過互聯網從客戶和其他創新主體獲得信息反饋實現創新突破，通過以下指標測度兩類互聯網化水平（表1）：1）信息互聯網化，借鑒沈國兵等（2020a）的研究，以企業在當年是否使用新浪微博、微信公眾號和當年年報中是否公示郵箱3 個指標作為測度標準，“是”記為1分，“否”為0分，共3個二級指標，故“信息互聯網化”指標的滿分為3分。數據來源于企查查網站及人工檢索；2）應用互聯網化，通過檢索企業年報關鍵詞判斷企業在當年是否應用電子商務、大數據技術和數字技術作為測度方式，“是”記為1分，“否”為0 分，共3 個二級指標，故“應用互聯網化”指標滿分為3分，數據來源于國泰安數據庫②https://www.gtarsc.com/。本文還控制了以下變量：1）企業年齡（Age），以每年年末日期減去企業開業日期得到數據；2）企業資本密集度（CAP），采用企業總資產與企業營業收入的比值得到，并加1取自然對數進入模型；3）企業的總資產增長率（Growth），以之測度企業的發展能力，采用資產總計本期期末值與資產總計本期期初值的比值得到，并取自然對數進入模型；4）所在城市的互聯網寬帶接入量（INT），以地級市互聯網寬帶接入量測度地區互聯網基礎設施水平，以明確區分企業互聯網化和區域互聯網水平的區別，該變量取自然對數進入模型，數據來源于CEIC 數據庫③https://www.ceicdata.com/zh-hans/china/internet-number-of-broadband-subscriber-prefecture-level-city；5）所有制性質固定效應，按所有制分為國企、民營、外資和其他4 種類型的企業，數據來源于國泰安數據庫；6）時間固定效應和地區固定效應，時間跨度為2012—2020年，地區以地級市為劃分依據。

表1 互聯網化水平評價體系Table 1 The evaluation system of Internetization level

1.3 研究方法

1.3.1 反距離權重插值法 為分析廣東省先進制造業企業互聯網化和創新水平的空間格局演化和集聚狀況，采用反距離權重插值法（IDW）進行簡單插值（湯國安 等，2012），其原理是通過對采樣點進行線性加權預測未測量點的柵格值，加權值與距離成反比，采樣點與輸出柵格離得越近，其對輸出柵格的影響越大；反之越小（李強，2012；李文慧等，2018）。使用反距離權重插值法構建企業互聯網化和企業創新水平的分布，計算公式為：

式中：Zo為o點的估計值；Zi為i點的z值；為i點與o點間的歐式距離，r為指定的冪數；n為控制點的數目。

1.3.2 基準回歸模型 構建面板回歸模型估計企業互聯網化與企業創新水平間的關系：

式中：j代表企業；t代表年份；Yjt指被解釋變量；Xjt為解釋變量；εjt為地區固定效應；δjt為所有制固定效應；a1～a4為回歸系數，e1為隨機擾動項。同時，由于企業的創新過程存在時間上的滯后（沈國兵 等，2020a），為避免反向因果影響，將解釋變量和控制變量均滯后兩期納入計量模型。

1.3.3 中介效應模型 互聯網化能降低研發周期、提高研發投入效率（陳維濤 等，2019），并以新的資源配置方式放大企業內部創新投入對創新績效的影響（王金杰 等，2018）。為驗證企業互聯網化通過提升研發投入效率進而影響企業最終創新水平這一假設，引入研發投入（R&D）作為中介變量（M），取對數進入模型（lnRD），進行中介效應檢驗。該中介渠道檢驗的模型設定為（溫忠麟 等，2004）：

式中：a1～a3、β1～β3、γ1～γ4均為回歸系數，e1～e3為隨機擾動項。為構建中介效應模型，第一步將基本自變量與因變量進行估計，檢驗直接效應；第二步，中介變量作為被解釋變量，與基本自變量進行估計，中介變量為企業每年的研發投入額，取對數進入模型；第三步，中介變量取對數，與基本自變量作為解釋變量共同加入模型，以估計基本自變量、中介變量對因變量的影響程度和顯著性。若a1、β1、γ2顯著時，則中介效應成立。

為進一步確認研發投入增加是否為企業互聯網化影響企業創新的中介變量，有必要進行更加嚴格的檢驗。具體地，采用Sobel（1982）的方法進一步檢驗中介效應：

式中：sβ和sγ分別表示對應系數的標準差，根據so‐bel 檢驗法，若z統計量的對應P值＜0.05，可認為中介效應顯著。

另外，中介效應和總效應之比可用于衡量中介效應的相對大小（Mackinnon et al., 1995；溫忠麟等，2005），記為ME'，其計算公式為：

1.3.4 面板分位數模型 運用面板分位數回歸模型，分析對于不同創新水平的企業而言，互聯網化程度提升對企業創新水平的驅動作用是否有所不同。分位數回歸模型不僅能提供企業互聯網化提升對創新驅動作用條件分布的全面信息，其所生成的回歸系數估計量也不易受極端值的影響，回歸結果較為穩健。面板分位數回歸的模型設定為：

式中：τ為分位點；Quantτ(Yjt|Xjt)為被解釋變量的條件分位數結果；β(τ)、μ(τ)分別為解釋變量在τ分位數處的回歸系數和個體效應。

2 廣東省先進制造業企業互聯網化和創新水平的時空特征

2.1 企業互聯網化的時空特征

根據企業互聯網化得分將互聯網化水平從低到高分為6 個等級，并利用反距離權重插值法繪制2012、2016 和2020 年廣東互聯網化水平的空間格局（圖2）。總體上，廣東企業的互聯網化水平呈逐年上升的趨勢：1）2012 年，由于互聯網化轉型意識的不足和設備的缺失，廣東省企業互聯網化水平普遍較低，僅有極少數地區出現具有初步互聯網化的企業；2）到2016年互聯網化水平出現較大增幅，廣州、深圳、惠州、中山等市的互聯網化水平達到較高水準，意味著2012—2016年隨著互聯網意識的普及和基礎設施的完善，多數企業已初步具備互聯網化手段；3）至2020年，多數地區的企業已具備并能應用多種互聯網化手段以實現轉型，珠三角城市的企業互聯網化水平高于其他地區。其中，廣州、深圳、中山和惠州等市是高水平互聯網化企業的主要集聚地，而粵西等地的企業互聯網化水平較低，難以利用互聯網社交平臺和互聯網應用技術。除了廣州與深圳2個高互聯網化水平城市外，由于惠州和中山市的頭部企業更重視與客戶的信息交流，所以使惠州和中山的互聯網化水平呈現整體偏高的狀態。

圖2 2012（a）、2016（b）和2020（c）年廣東省企業互聯網化水平分布Fig.2 Distribution of Internetization level in Guangdong Province in 2012(a), 2016(b) and 2020(c)

2.2 企業創新水平的時空特征

廣東省的企業專利申請主要集中在廣州、深圳2個超大城市，2020年廣州、深圳的專利申請數占所有樣本的16.4%和65.5%，均遠超其他城市，是廣東省的兩大創新核心，其中深圳是主中心，廣州是次中心。兩大創新核心對周邊地區的輻射能力顯著，表現為周邊地區創新水平的帶動提升。在時間上企業的創新產出呈現先升后降的變化趨勢（圖3）：1）2012 年廣東省多數地區的創新水平較低，僅有廣州、惠州、東莞和深圳等市的企業創新水平較高；2）2016 年珠三角及粵北地區的創新水平大幅提升，廣州、深圳、東莞、惠州和中山的企業創新水平最高，粵東地區的企業創新水平較低；3）2020 年，相比2016 年廣東企業創新水平均呈現下降趨勢，僅有極少數地區的專利申請量能達到較高水平，這可能是源自于在近幾年嚴格規范專利申請行為導致的數據波動，2018年后專利申請數呈現下降趨勢。其中，廣州及深圳等市的創新水平一直保持在較高水平，惠州、東莞等市受兩大創新核心輻射影響，創新產出總保持在廣東省的第二梯隊，相較之下江門梅州等廣東偏遠城市的創新能力始終較差。

圖3 2012（a）、2016（b）和2020（c）年廣東省企業專利申請量分布Fig.3 Distribution of enterprise patent applications in 2012(a), 2016(b) and 2020(c)

3 企業互聯網化對企業創新水平影響的實證分析

3.1 回歸結果分析

表2展示了將解釋變量和控制變量均滯后兩期納入計量模型（2）后，企業互聯網化對企業創新的影響的回歸結果。其中，模型1 和3 沒有加入中介變量研發投入，模型2 和4 則加入中介變量；模型1～2考察不同類別的互聯網化對企業創新的影響；模型3～4考察互聯網化整體對企業創新的影響；模型5加入互聯網化和研發投入的交互項，并對交互項做中心化處理，以弱化多重共線性問題，以考察互聯網化是否調節研發投入以提升企業創新水平。

表2 企業互聯網化對企業創新水平影響的面板固定效應模型估計結果Table 2 The panel fixed effect estimation of enterprise Internetization on innovation level

模型1～2表明，信息互聯網化和應用互聯網化均對企業創新存在正向影響，并且從整體上看，信息互聯網化對創新的影響勝過應用互聯網化。具體而言，模型1表示信息互聯網化每上升1%，則企業創新水平則提升0.523%，而應用互聯網化每上升1%，企業創新水平則提升0.378%。模型3 則表明，企業互聯網化整體對企業創新存在正向影響，互聯網化每上升1%，則企業創新水平提升0.462%。不同類別的企業互聯網化與專利申請量存在顯著的正相關關系，說明企業互聯網化程度的加深有助于創新產出的增加。本文認為，應用互聯網化的創新驅動力略低于信息互聯網化可能是由于應用互聯網化存在較高的技術門檻。應用互聯網化要求企業擁有完備的互聯網設施和高學歷的互聯網人才，當企業在缺乏相應設施和人才時，無法通過應用互聯網化實現創新突破；而信息互聯網化強調通過互聯網平臺與用戶互動，技術門檻相較低，即使是缺乏技術支持的小微企業均能更容易地通過此種方式獲得創新水平的提高。

模型5表明，互聯網化和研發投資的交互效應為正，即互聯網化投資能夠加強研發投資對未來的企業創新的正向作用。具體表現為互聯網化每提高1%，則研發投入對企業創新的貢獻率會提高0.198%。這與董祺（2013）的研究結果不同，后者發現信息化和研發投入的交互項對企業創新沒有顯著的影響，如果企業管理能力跟不上，企業投入越多的信息化資源，協調不同資源的難度反而增加，企業就越難以實現不同資源之間的協同效應。但互聯網化與信息化不同，互聯網化不僅是一種資源，也是一種手段，其通過強化企業的管理能力，提升企業調配創新資源的能力。因此，雖然同為信息技術時代下的企業創新手段，但相比信息化投入，互聯網化更能與其他創新因子互動從而促進企業創新。

3.2 中介效應檢驗

通過因果逐步回歸檢驗法，并引入研發投入，分析企業互聯網化對企業創新的影響機制（表3）：1）當解釋變量為信息互聯網化時，a1為0.523、β1為0.253、γ2為0.191，均在1%統計水平上顯著，意味著信息互聯網化和研發投入的中介效應成立；2）當解釋變量為應用互聯網化時，a1為0.378、β1為0.189、γ2為0.191，均在1%統計水平上顯著，意味著應用互聯網化和研發投入的中介效應成立；3）當解釋變量為互聯網化，a1為0.462、β1為0.219、γ2為0.191，均在1%統計水平上顯著，意味著在整體上互聯網化和研發投入對企業創新的中介效應也成立。

表3 以研發投入為中介變量的中介效應模型估計結果Table 3 The regression results for the intermediary effect model with R&D as the intermediary variable

為進一步確認研發投入增加是否為企業互聯網化影響企業創新的中介變量，對上述結果進行sobel檢驗。根據sobel 檢驗法，信息互聯網化、應用互聯網化和互聯網化的z統計量的對應P值均＜0.05，可認為中介效應顯著，具有統計學意義。這進一步驗證中介效應模型的穩健性，說明研發投入是企業互聯網化促進企業創新水平提升的重要作用渠道。通過互聯網化，企業能接觸更廣泛的客戶群體，因而每個客戶平攤的研發成本會大幅降低，這會明顯地激勵企業加大研發投入從而促進創新水平提升（汪芳 等，2020）。

通過對相對中介效應大小的測算，得到信息互聯網化的研發投入中介效應相對大小約為0.09，在應用互聯網化對創新的影響過程的中介效應相對大小為0.11。即應用互聯網化與研發投入對創新的中介效應大于信息互聯網化。因此，假設可以得到驗證，即互聯網化可以通過改善研發投入的規模和質量進而提升先進制造業企業創新水平，企業互聯網化能夠減輕企業創新活動過程中來自外界的摩擦力，如客戶信息反饋不及時、信息不對稱、協作不同步等問題。其中，應用互聯網化使企業更能高效處理創新信息，較強的學習判斷能力和組織能力使企業能優化研發投入的質量，所以比信息互聯網化更能有效優化研發投入對企業創新的驅動作用。

4 互聯網化的創新驅動作用的異質性分析

4.1 創新水平異質性分析

進一步運用面板分位數回歸模型，探究企業互聯網化對企業創新的驅動作用在不同創新水平上的差異。參照Koenker（2004）的經典做法，將企業專利申請數以q25、q50、q75 這3 個分位數點劃分等級。25%分位數模型、50%分位數模型和75%分位數模型分別估計低創新水平、中等創新水平和高創新水平企業的互聯網化對其創新的驅動作用（表4）。

表4 企業互聯網化對企業創新水平影響在不同創新水平上的差異Table 4 The heterogeneity effect of enterprise internetization on innovation level

在不同創新水平的企業中，互聯網化均對先進制造業企業創新有顯著的推動作用。具體地，不同類型的互聯網化影響存在以下特征（圖4）：1）在信息互聯網化方面，隨著企業創新水平的逐步提升，其影響逐漸下降；2）在應用互聯網化方面，其對企業創新的影響呈“U”型，在低創新水平企業的影響最大，高創新水平企業次之，在中等創新水平企業的影響最小；3）互聯網化整體對企業創新的影響呈近似“U”型，當企業創新水平較低時互聯網化的影響最大，當企業創新產出處于中等水平時，互聯網化對創新的影響最小。

圖4 互聯網化對廣東省企業創新的驅動作用在不同分位數上的差異Fig.4 The differential regulatory effects in different quantile models of Internetization in Guangdong Province

與部分研究結論（李曉宇 等，2019；張騫 等，2019）一致，互聯網化對先進制造業企業創新的影響是非線性的。互聯網化對一些本身創新能力不足的小微企業影響最大，這些低創新水平的企業通過與客戶的積極互動（信息互聯網化）擴大信息資源和提升知識水平，同時通過互聯網應用（應用互聯網化）提升自身學習能力，使得創新水平在短時間內得到顯著提升；而到了中等創新水平時，企業因管理能力不足，難以支配互聯網資源，導致互聯網化的影響逐步減弱，同時因應用互聯網化存在較高的技術門檻，故并不能帶來創新水平的明顯提升；到高創新水平階段，企業的管理能力已隨互聯網化而逐步完善，能充分調動互聯網信息資源和應用資源為創新服務，因而互聯網化的創新影響又實現新的躍升。

4.2 區域異質性分析

圖5顯示了在廣東省不同城市企業互聯網化對先進制造業企業創新的影響差異。相比其他城市，中山、深圳、東莞、肇慶的企業在信息互聯網化對企業創新的驅動作用顯著，每當信息互聯網化程度上升1%，對企業創新就有0.5%以上的促進作用；而廣州、肇慶企業的應用互聯網化對企業創新的驅動作用較為顯著，每當應用互聯網化上升1%，企業創新水平則會提高0.5%以上；而在互聯網化整體上，中山、肇慶的企業互聯網化的創新促進作用最強，具體表現為每提高1%，企業創新水平則提升0.5%以上。不難發現，廣佛肇經濟圈互聯網化來源主要是應用互聯網化，而深莞惠經濟圈的互聯網化來源主要依賴于應用互聯網化。因此，為驗證互聯網化對創新的影響是否存在區域異質性，進一步對廣佛肇、深莞惠和其他城市進行分樣本回歸。

圖5 廣東省信息互聯網化（a）、應用互聯網化（b）、互聯網化（c）的創新驅動作用分布Fig.5 Distribution of innovation promoting function of information internetization (a), application internetization (b),and internetization(c) in Guangdong Province

將樣本分區域分別進行回歸分析（表5）。整體上看，深莞惠經濟圈的整體互聯網化創新促進作用略強于廣佛肇經濟圈，而其他城市并未表現出互聯網化對創新的顯著正向影響。同時，廣佛肇企業的應用互聯網化對其創新的影響大于信息互聯網化，而深莞惠則存在相反的現象。這意味著廣佛肇企業主要通過應用大數據技術、數字技術等手段達到創新突破，而深莞惠企業更傾向于與潛在客戶進行信息交互，基于市場需要對產品進行定制化設計，從而逐步達到創新水平的提升。廣佛肇企業的每年企業平均專利申請比深莞惠企業多15.7件，企業年齡大1.6 年，結合上文對不同創新水平層次上互聯網化的影響分析，認為廣佛肇企業創新更依賴應用互聯網化，而深莞惠企業創新更側重于信息互聯網化的原因是，廣佛肇的先進制造業企業發展時間較長、創新水平較高，且企業技術水平較高，能運用更高級別的手段實現創新；而深莞惠的小微企業眾多，且平均技術水平較低，更傾向于使用低成本的互聯網化手段實現創新。

表5 廣東省分地區回歸結果Table 5 The results of regional regression in Guangdong Province

5 結論與啟示

基于2012—2020年廣東省計算機、通信和其他電子設備制造業上市企業的互聯網化和專利申請量的面板數據，運用面板回歸模型、中介效應模型、面板分位數模型等方法，揭示了企業互聯網化對先進制造業企業創新的影響機制及其區域和水平異質性。得到的主要結論為：

1）廣東省先進制造業企業互聯網化和創新水平大體均呈現珠三角地區較高、其他地區較低的分布格局，其中廣州和深圳是廣東省的兩大創新極核，其中深圳是主核心，廣州是次核心，對周邊地區起輻射帶動作用。2012年，廣東省企業的互聯網化水平均較低，大部分企業缺乏利用互聯網化來提升企業創新的意識，但部分企業已通過其他方式為自身積累一定的創新成果，這些創新成果主要分布在廣州、深圳、惠州等市；2016年，廣東省企業的互聯網化水平有較大提升，且創新產出得到較大提升，創新成果主要集中在珠三角城市；至2020年，廣東的企業互聯網化得到加深，大部分企業已至少能利用一種互聯網化應用手段來提升自身創新水平。

2）互聯網化對先進制造業企業創新水平的提升存在顯著的正向影響，在不同創新水平和不同地區的影響存在差異，其中信息互聯網化比應用互聯網化的創新驅動力更顯著。對不同創新水平的企業而言，互聯網化對低創新水平的企業的促進作用會更強，對中等創新水平的企業的影響相對最弱。對不同的地區來說，廣佛肇、深莞惠存在運用互聯網化手段的差異，由于廣佛肇的企業主要采用技術門檻高的應用互聯網化手段來提升創新水平，而深莞惠的企業由于發展時間短、規模較小、創新水平較低，所以多利用見效快、技術門檻低的信息互聯網化手段。

3）企業互聯網化是通過影響企業的研發投入進而影響到企業的創新水平。這種影響存在2種機制，即同時存在調節效應和中介效應：第一，互聯網化、創新投入、企業創新存在調節效應，即互聯網化通過調節創新投入的規模和質量，使得企業創新投入更能促進企業創新水平的提升；第二，互聯網化是通過影響研發投入進而影響企業創新的，當企業互聯網化程度上升，隨著每個客戶平攤的研發成本大幅降低，則會激勵企業加大研發投入，從而促進企業創新突破。互聯網化作為一種新型的企業轉型手段，與“信息化”“互聯網+”等概念存在不同，后者無法有效提升企業的調配資源能力，企業互聯網化在與客戶密切交流的同時能有效促進企業管理結構優化、內部交流效率提升，因此在促進企業創新時，同時提升企業調配創新資源的能力，在調節企業研發投入時亦有顯著的效果，進而使得企業研發投入對企業創新的影響有所提升。

互聯網化作為信息時代的重要技術手段，是推動中國創新的重要驅動力。本文通過梳理已有研究，總結互聯網化存在多維特征，并運用面板回歸模型等方法在不同層面上對互聯網化不同維度的創新影響進行對比分析，揭示了互聯網化在不同維度、不同空間、不同創新水平上對企業創新的影響過程存在的差異。本文強調了互聯網化的多維性，并分析不同維度的互聯網化對創新的影響差異和特征，可為企業選擇互聯網化手段時提供借鑒。但由于互聯網化的測度標準不統一，且相關數據獲取存在困難，本文對互聯網化的測度可能不甚完善，指標所反映的互聯網化較為有限。未來需對互聯網化的測度標準進一步完善，以探討更清晰的互聯網化的創新影響機制。