數字化轉型對企業技術創新的影響研究

李薇 李莉

摘要：數字經濟時代，互聯網、大數據、云計算、5G等數字技術快速發展，數字化轉型正在成為提高企業競爭力的關鍵要素。借助2010—2020年上市公司的數據，探究數字化轉型對企業技術創新的影響，發現：數字化轉型對企業技術創新具有正向促進作用，數字化轉型能夠通過提升企業專業化程度進而提高企業的技術創新能力，數字化轉型對技術創新的促進作用在中西部地區與競爭性行業中表現更為顯著。

關鍵詞：數字化轉型；企業技術創新；專業化程度；數字技術

中圖分類號：F230

文獻標識碼：A

DOI：10.12186/2023.02.010

文章編號：2096-9864（2023）02-0075-08

近年來，大數據、人工智能、云計算、區塊鏈、互聯網等技術創新不斷加快，逐步融入到經濟社會發展的各個方面。我國政府也出臺各種推動數字經濟發展的戰略，倡導以數字化轉型為核心驅動力，進一步推動我國實體經濟的快速發展。發展迅速的數字經濟，不僅對要素投入比例造成影響，更成為改變競爭格局的關鍵力量。中共二十大報告明確指出未來五年的主要目標任務之一是經濟高質量發展取得新突破，要注重數字經濟的發展和數字中國的建設，打造具有國際競爭力的數字產業集群，不斷促進數字經濟與實體經濟的深度融合。

現有研究表明，數字化技術對企業生產運營過程中的資源進行更新、整合、再配置，對企業的生產運營方式進行變革創新，有助于提升企業動態能力和核心競爭力，進而提升企業創新績效［1］；通過對數據進行賦值，將信息快速有效、實時且持續地在企業、供應商和客戶之間進行交換，可使企業快速處理并做出相應的決策，提升吸收能力，進而促進協作和模仿創新［2］。但也有學者指出，在數字化轉型對企業創新影響研究中存在“IT悖論”現象，數字化能夠通過管理和銷售兩條路徑對企業績效產生影響，而商業模式創新的正面影響會被管理失調抵消，最終可能導致數字化對企業績效的影響并不顯著［3］。現有文獻多側重于探究數字化轉型對企業創新的整體影響，研究結論也不統一。企業技術創新是促進內生技術進步進而推動經濟增長的關鍵環節，對實現經濟高質量發展具有重要影響。因此從技術創新視角研究數字化轉型對企業帶來的影響可為現有研究提供新的思路。本文擬以2010—2020年上市企業為樣本，研究數字化轉型對企業技術創新的影響，以切實推動企業數字化轉型，促進企業技術創新。

一、文獻綜述和研究假設

1.企業數字化轉型與企業技術創新

創新理論指出，經濟發展的實質就是要有“革命性”的變化，唯如此，才能創造出新的價值。數據通信是數字化的根源，而信息通信網絡則為實現數字化奠定了基礎［4］。企業數字化轉型是企業運用大數據、區域鏈、云計算等數字化技術進行的企業轉型，是一個傳統制造企業突破自我和求新求變的過程［5］，能夠推動企業生產服務運營方式的變革和創新［6］。數字化變革可以通過“云+網+端”信息服務構架激發企業獲取信息和數據的能力，加強持續學習和動態能力的培養，推動實體經濟的創造效應爆發［7］。隨著我國經濟的快速發展和產品質量的穩步提升，企業的技術創新在推動經濟增長方面發揮了關鍵作用。數字經濟的快速發展推動著創新進程，企業通過數字化轉型，優化企業資源，促進產品和研發創新，并降低企業交易成本，提升技術創新水平。

首先，企業能夠利用數字技術促進企業與企業之間、企業與消費者之間進行更有效的溝通和交流，發現多樣化的信息資源［8］，擁有更多的消費者偏好信息［9］，形成包括消費者、企業、合作單位、供應商在內的具有空間層次的知識共享網絡［10］。這不僅能夠提高各經濟主體的創新協同程度，有針對性地進行研發投入并提供優質產品，還能夠促進企業間的溝通，減少企業的溝通成本和搜尋成本。交易成本理論認為，當內部控制成本高于外部交易費用時，企業更傾向于將交易置于市場內進行，即注重專業化發展［11］。隨著專業化分工的不斷深入，企業對自身核心業務的關注程度在不斷提升，而數字技術能夠提高企業的生產率和核心能力，進而提高企業創新績效［12］和技術創新能力。

其次，從創新空間的角度來看，數字化轉型可加快研發創新領域步伐，如通過數字仿真等技術模擬極端場景，突破物理因素對研發的限制，擴大研發范圍［13］，并降低企業的試錯成本和研發成本。同時，數字化轉型有助于員工自由獲取信息，將員工與企業有效連接，通過提高企業內部規章制度和薪酬機制的透明化程度，提升員工的積極參與度，并幫助員工進行相關技能培訓［9］，構建學習型組織，有效銜接數字技術與產品研發，進而提升企業技術創新能力。綜上，本文提出如下假設：

H1：企業數字化轉型對企業技術創新具有正向影響。

2.數字化轉型與企業技術創新之間的中介路徑分析

在數字經濟迅速發展的大背景下，進行數字化轉型的企業面臨著更為復雜的外部環境和競爭壓力。數字技術的變革和應用要求企業對自身精準定位，包括核心業務、產品等多個方面，以提升自身技術創新能力，在市場競爭中占據重要地位。而參與專業化分工作為一種較新的經濟學現象，即企業專注于核心業務，逐漸從企業內部剝離其他非核心的中間品生產過程，從企業外部尋找和購買中間品［14］，為企業提供了一種可行的新的生產方式。

隨著數字技術的不斷發展，信息的存儲、傳播、擴散作用得以增強，企業能夠更深程度地掌握上、下游廠商以及潛在競爭者的信息，這將有助于企業進行比較和甄別，減少搜尋費用和交易費用的付出，進而促進企業的內部分工［11］，提高企業的專業化程度。從技術溢出理論來看，由于世界經濟日益開放，各國之間的貿易關系不斷改善，同時考慮到商品貿易的特殊性，可以通過提高專業化程度，實現技術轉移，達到提升中間投入品技術含量的目的，借此提高企業在全球價值鏈中的地位［15］。綜上，本文提出如下假設：

H2：企業專業化程度在數字化轉型與企業技術創新之間存在正向中介效應。

二、研究設計

1.樣本數據

從我國數字經濟的快速增長和數字技術應用的迅猛發展趨勢來看，其主要是在2010年之后出現了明顯的變化，因此本文選取2010—2020年的上市企業作為研究對象。為使研究結果更加穩健，我們對樣本進行了以下處理：（1）剔除所有金融類企業；（2）剔除處于ST狀態的公司；（3）剔除相關變量數據缺失的企業。樣本數據均來源于國泰安數據庫。

2.變量選擇

（1）被解釋變量：企業技術創新（Tech）。技術創新以新產品的生產、專利的輸出為主要特征，其中專利產出為直接衡量指標，能夠直觀地體現企業技術創新的成果，因此本文將通過統計上市企業A股專利數量并進行+1取對數的處理方式，以此衡量企業技術創新能力。

（2）解釋變量：企業數字化（Digital）。由于目前學術界對企業數字化暫時沒有較為公認的、統一的定義，因此本文借鑒了劉淑春等［16］的研究，對數字化的測度主要通過對人工智能技術、大數據技術、區塊鏈技術、數字技術應用、云計算技術等關鍵字段進行搜索，以國泰安數據庫中衡量上市企業數字化轉型程度的數據作為衡量指標。

（3）中介變量：從企業分工角度來看，專業化和縱向一體化是一對相反的概念，兩者之間可通過特定的公式關系進行相互計算，也就是說企業縱向一體化程度越低，則企業專業化程度就越高，反之則說明企業專業化程度越低。因此對企業專業化程度（VSI）這一變量的測度，本文主要借助Y.Zhang［17］的研究，將企業縱向一體化程度（VAS）的反向指標作為企業專業化程度，而關于測度企業縱向一體化程度，采用了由M.A.Adelman［18］提出的價值增值法，主要是以企業在不同產業鏈上的增加值與銷售收入的比例來衡量縱向一體化程度。具體為：

VSI=1-VAS①

其中，VSI的數值越大，則表示企業專業化程度越高。為了確保測量結果的有效性，本文在范子英等［19］研究的基礎上，剔除了VSI偏離合理值域［0，1］區間的觀測值。

（4）控制變量：借鑒劉青松［20］、沈國兵［21］、袁淳［11］等對控制變量的研究，本文將資產負債率（Lev）、營業成本率（Cost）、企業規模（Size）、管理費用率（Mfee）作為控制變量加入實證研究中，盡量避免企業技術創新這一核心被解釋變量受到其他因素的干擾，導致結論出現偏差的問題。變量定義見表1。

三、實證結果與解釋

1.描述性統計分析

2010—2020年企業技術創新與數字化轉型等相關變量的描述性統計結果見表2。由表2可知，本文研究樣本量為17 992，且相關變量之間存在著較大差異；經過統計，上市企業的技術創新均值為2.489，最小值為0，最大值為9.212，不同的上市企業在專利與技術創新方面存在著較為顯著的差別；數字化程度的均值為17.06，最小值為1，最大值為534，這說明部分企業的數字化轉型水平比較低，并且有的企業可能沒有進行數字化轉型，因此可以得出結論：不同企業間數字化水平存在著顯著差異。

2.數字化轉型對企業技術創新的影響檢驗

基于模型①的設定，基準回歸結果見表3。研究采用了遞進式的回歸思路，并且對時間和行業的固定效應進行了有效控制。表3的第1列中，只對被解釋變量和核心解釋變量進行了研究，暫未考慮控制變量的影響，由實證結果可知，數字化轉型的回歸系數為0.006，且通過了1％統計水平上的顯著性檢驗，表明企業數字化轉型對企業技術創新具有顯著的正向影響。之后，在表3第2列加入了資產負債率、管理費用率、企業規模、營業成本率等控制變量，對兩者之間存在的關系進行了進一步檢驗。由實證結果可知，本文核心結論依舊保持穩健。由表3第2列可知，數字化轉型的回歸系數是0.005，仍然通過了1％的顯著性檢驗，這說明企業數字化轉型能夠對企業技術創新起到正向影響作用，即驗證了假設H1。

3.數字化轉型對企業技術創新的中介效應檢驗

本文借助溫忠麟等［22］中介效應模型思路，采取逐步回歸法，試圖深入揭示數字化轉型與企業技術創新之間的傳導機制。

數字化轉型對企業技術創新的中介效應檢驗結果見表4。表4第1列顯示數字化轉型對企業技術創新的回歸系數顯著為正。由于加入中間變量的原因，對原有樣本進行了篩選，在樣本數量上發生了改變，導致此次結果與假設H1的實證結果在數據上有所變化，但實證結果依舊顯著，由此再次驗證本文核心觀點的可靠性。表4第2列顯示數字化轉型對企業專業化水平的回歸系數顯著為正，表4第3列顯示數字化轉型與企業專業化程度對企業技術創新的回歸系數均顯著為正。中介效應實證檢驗結果表明，企業專業化程度在數字化轉型與企業技術創新之間產生了部分中介效應，即假設H2得到驗證。

四、穩健性與內生性檢驗

1.穩健性檢驗

為進一步確保研究結果的可靠性，本文擬從核心變量替換這一方面對基準回歸進行穩健性檢驗。借鑒相關學者的研究方法，本文替換了被解釋變量企業技術創新。

本文借鑒了于金等［23］的研究，將被解釋變量的衡量指標由Tech替換為R&D，檢驗結果見表5。由表5可知，數字化轉型的回歸系數為0.021，并且在1％的統計水平下顯著為正。由此可以看出，該結果和基準回歸的結果保持一致，有效支撐了“數字化轉型能夠對企業技術創新起到正向影響作用”這一核心結論。

2.內生性檢驗

雖然前文的研究結論驗證了假設H1和假設H2，但可能面臨著內生性問題的挑戰。一方面，數字化轉型會促進企業技術創新，另一方面，企業技術創新能力的提升能夠更好地激發企業自發進行數字化轉型。為盡可能緩解反向因果關系對本文研究結論潛在的內生影響，本文采用工具變量法進行基準模型的內生性檢驗，并借鑒楊水利等［24］的研究思路，按照行業進行劃分，Digital的工具變量選擇了用滯后一期和滯后二期的Digital指標表示。

內生性檢驗結果見表6。

由表6可知，加入了工具變量之后，Digital對Tech的回歸系數均為0.002，并且通過了1％的顯著性檢驗。與此同時，弱工具變量的檢驗結果說明所選的工具變量是充分且有效的。以上結果說明，在通過工具變量檢驗之后，本文的結論具有穩健性。

五、異質性分析

考慮到數字化轉型在不同地區和不同行業的發展水平不同，且其所處的市場外部環境和競爭也有所差異，因此分析數字化轉型對企業技術創新的影響是否存在地域異質性和行業異質性具有重要意義。

1.東部地區和中西部地區

考慮到不同地區經濟發展存在較大差異，本文將樣本所在的全部城市劃分為東部地區和中西部地區，根據郭慧芳等［25］的劃分標準，東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、山東、上海、江蘇、浙江、福建、廣東和海南11個省市，其他地區劃分為中西部地區。

地域異質性分析結果見表7。

由表7可知，在東部地區，數字化轉型的系數為0.002，而在中西部地區，數字化轉型的系數為0.007，顯著為正。因此可以得出結論：相比于東部地區，數字化轉型對企業技術創新的促進作用在中西部地區更為顯著。可能的原因是，從垂直化分工的角度來看，中西部地區能夠基于資源優勢和低成本優勢［26］，更大程度地加快垂直專業化分工的速度，從而促進企業技術創新。

2.管制性行業和競爭性行業

相較于管制性行業，競爭性行業中企業在與上下游企業交易的過程中更容易出現惡意違約的現象，導致企業的外部交易成本過高，使企業產生內部一體化現象［11］。因此，本文預測數字化轉型對企業專業化程度的影響在競爭性行業中更為顯著，進而促進企業的技術創新。

為了驗證本文的推測，本文借鑒袁淳等［11］的做法，將行業分為管制性行業和競爭性行業。

行業異質性檢驗結果見表8。由表8可知，在管制性行業中，數字化轉型的系數為-0.003，而在競爭性行業中，數字化轉型的系數為0.002，顯著為正。因此可以得出結論：相較于管制性行業，數字化轉型對企業技術創新水平的促進作用在競爭性行業中更為顯著，這可能與企業專業化分工有密切聯系。

六、研究結論與政策建議

1.研究結論

其一，數字化轉型對企業技術創新具有正向影響，能夠提升企業的技術創新能力。其二，從傳導路徑來看，企業專業化程度在企業數字化轉型與企業技術創新關系中產生了中介效應，即數字化轉型能夠通過提高企業專業化程度進一步正向促進企業技術創新。

2.政策建議

其一，應加快企業的數字化建設。企業應抓住當前數字經濟時代的發展機遇，引進高水平技術，利用好大數據、人工智能、區塊鏈、云計算等數字技術，結合自身發展的實際情況，構建智能化的分析與決策系統，全面實施數字化改造和變革，從而提升企業的競爭能力、內部決策和管理水平與企業技術創新能力，進一步提高企業的研發、制造、銷售和管理等各個環節的數字化水平。

其二，應加強對企業數字化轉型工作的引導。政府不僅應對現行的有可能影響或阻礙數字化轉型的市場機制、審批流程等進行改革，使之合理化，還應及時出臺相關政策以緩解企業在轉型期間遇到的各種困難，避免因企業數字化轉型進程差異造成分工程度甚至技術創新水平的更大差距。

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［責任編輯：毛麗娜 張省］