馮文紅, 王晨溪
(湘潭大學商學院, 湖南 湘潭 411105)
黨的二十大提出,我國科技發展的方向就是創新、再創新。技術創新是企業進步和長足發展的內驅力。當前,新冠疫情的爆發刺激了數字經濟的迅速發展,數字經濟已成為發展速度最快、最具創新性的經濟活動[1]。數字化具有刺激創新、產生效率的廣闊前景,可以深刻地影響生產流程,借助數字化轉型,企業可以優化資源配置、降低創新成本,提升創新意愿。
目前,分析數字化對技術創新產生影響的相關文獻主要分為三個方面:一是從宏觀環境分析數字化對企業技術創新的影響,如數字金融、數字經濟均有效促進了企業技術創新。二是分析數字化轉型對技術創新的質量和數量兩方面的影響。張國勝等[2]研究發現,數字化轉型有利于技術創新“增量”,卻對技術創新“提質”沒有影響。三是分析數字化對技術創新的影響路徑。付劍茹等[3]研究表明,企業數字化發展有利于提升人力資本水平、提高管理效率和緩解融資約束,促進創新水平的提高?,F有研究從不同方面論證了數字化對企業技術創新的影響,但主要關注數字化對技術創新產出的促進作用,忽略了企業數字化投入的成本和進行技術創新的能動性。因此,本文從外部資源獲取視角,探討數字化轉型對企業技術創新投入的影響。
此外,我國上市企業一直面臨著融資約束問題。目前,學者們普遍認同融資約束會抑制企業的技術創新。Sasidharan 等[4]以印度制造業為樣本,研究發現融資約束顯著抑制制造業企業的研發投資。但也有研究表明,融資約束會倒逼企業進行創新。裘麗婭等[5]研究發現,較高的融資約束積極影響研發投入對企業績效的促進作用。鑒于此,本文將融資約束納入研究,探究企業數字化轉型、融資約束與企業技術創新投入之間的關系。
資源基礎觀認為,企業是各種資源的組合,企業的競爭力取決于所掌握的資源異質性。從技術創新理論的角度來說,企業進行技術創新需要巨額投資,面臨一定的風險,且結果具有高度不確定性。因此,在企業技術創新的過程中需要投入大量的資金、技術和人力資本,以增強研發過程的風險抵御能力。企業數字化轉型依靠數字技術驅動,可以有效提升企業獲取這些外部資源的能力。在資金方面,從信息不對稱的角度來看,企業可以通過數字化改善企業間信息不對稱、提高運營和管理效率,給投資者釋放出有利的信號,幫助企業獲得更多的資金支持。在技術和知識資源方面,數字賦能使企業通過研發合作跨越技術、組織和地理邊界獲取知識要素,打破了資源傳播的邊界,減少了企業的學習成本。在人力資源方面,企業數字化轉型有助于企業培養更多優秀員工、吸納更多優秀人才。
數字技術與其他資源要素有效融合,能夠降低企業獲取外部資源的成本。因此,本文提出如下假設:
H1:企業數字化轉型正向影響企業技術創新投入。
融資約束指由于代理和信息不對稱等問題造成的資金限制,這種限制會導致企業內部資本成本低于外部融資成本。大多數中國制造業企業,尤其是重污染型制造業企業,都面臨著投資壓力大、技術革新壓力大的問題。企業如果面臨較大的資金壓力,就會對技術創新活動保持謹慎的態度和較低的意愿。已有研究發現,融資約束抑制了企業的技術創新投入[6],制約了企業的投資方式與投入規模,也有大量研究從政府補助、高管特征等角度,探討通過緩解融資約束來提高企業的技術創新投入[7]。
基于此,本文提出如下假設:
H2:企業融資約束抑制企業技術創新投入。
根據相關研究動態,基本可以確定企業數字化對技術創新的促進作用。但是,數字化的提升也使企業承擔更大的整合、協調和溝通成本,一味地提高數字化顯然是不可行的。周青等[8]對浙江省73 個縣(區、市)的面板數據進行研究后發現,區域數字化裝備以及平臺建設和應用對創新績效產生倒U 型影響。由此看來,當數字化水平提高到一定程度時,繼續發展數字化不但不能提升創新績效,反而會起到相反的作用。尤其是在企業面臨較大的融資約束時,企業在數字技術方面的投入能否帶來相應的產出,值得我們關注。基于此,本文提出如下假設:
H3:企業融資約束抑制了數字化轉型對企業技術創新投入的促進作用。
本文選取2017—2021 年制造業A 股上市公司作為研究樣本,分析企業數字化轉型對技術創新投入的影響。本文對樣本數據進行了如下處理:剔除ST 企業和PT 企業、剔除所有金融類企業、剔除數據缺失嚴重和異常的樣本,并對關鍵變量進行上下1%的縮尾處理,最終得到4 672 個樣本。本文所需數據來源于CNRDS 和CSMAR 數據庫。
2.2.1 被解釋變量
企業技術創新投入(RDRatio):本文采用研發投入與營業收入比值來衡量企業技術創新投入。
2.2.2 解釋變量
1)企業數字化轉型程度(Digi)。本文以公司年報中涉及“數字化”相關詞頻數量的自然對數衡量企業數字化轉型程度。
2)融資約束程度(SA)。本文采用基于企業年齡和規模構建的SA指數衡量融資約束程度,相關數據資料來自國泰安數據庫。SA指數是負向指標,SA的值愈小,表示公司所受的資金限制愈大。
3)其他控制變量。本文借鑒謝琨等[9]的研究,選取可能對企業技術創新投入產生影響的變量作為控制變量。具體包括:企業規模(Size),用企業總資產對數衡量;上市年限(ListAge),用(當年年份- 上市年份+1)的對數來衡量;資產負債率(lev),用總負債與總資產的比值表示;成長性(Growth),以總資產增長率表示;TobinQ,用企業市場價值與賬面總資產的比值表示;獨立董事規模(Indep),以獨立董事除以董事人數表示;資產報酬率(ROA)為息稅前利潤占平均資產總額比重;流動資產占總資產比重(Pca),以流動資產占總資產比例表示。
2.2.3 模型設定
為研究企業數字化轉型對技術創新投入的影響,本文構建模型(1)加以檢驗:
RDRatioit和Digiit代表企業i 在t 期的技術創新投入和數字化轉型程度,Controls 為一系列控制變量,∑Industry、∑Year分別代表行業固定效應和年份固定效應,εit為隨機誤差項。
構建模型(2)和模型(3),用以檢驗融資約束對企業數字化轉型與技術創新投入之間關系的影響:
SAit代表企業i 在第t 期受到的融資約束程度,SA的值愈小,表示公司所受的資金限制愈大。如果模型(3)中的β2系數為正,則說明企業受到的融資約束較小時,數字化轉型對技術創新投入的促進作用越強。
表1 為本文相關變量的描述性統計結果。其中:企業技術創新投入最大值和最小值分別為76.35%和0.014%,這表明了不同企業的研發力度存在著很大的差別。企業數字化轉型的最大值為5.118,最小值為0,表明在樣本公司之間,數字化轉型的程度有很大的不同。

表1 描述性統計
表2 為本文主要變量的相關性分析。企業數字化轉型與技術創新投入的相關系數為0.217(在1%的水平上顯著)。企業融資約束與技術創新投入的相關系數為0.089,并在1%的水平上顯著,與本文的假設基本一致。由于交互項的存在,本文將涉及的變量進行中心化處理。

表2 相關性分析
本文的回歸結果如表3 所示,分別為模型(1)、模型(2)和模型(3)的檢驗結果。在模型(1)列中,數字化轉型的系數(Digi)顯著為正(1%水平上顯著),證實了假設1,即企業的數字化轉型對技術創新投入有明顯的促進作用。模型(2)列為檢驗融資約束對企業技術創新投入影響的回歸結果,可以看到,融資約束的系數(SA)顯著為正,即在企業受到的融資約束較小時,企業的技術創新投入更多,證實了假設2。在模型(3)列中,企業數字化轉型與融資約束的交互項的系數(c_Digi×c_SA)顯著為正(5%水平上顯著),表明融資約束與企業數字化轉型之間存在交互作用。這說明企業受到的融資約束削弱了企業數字化轉型對企業技術創新投入的積極影響,即隨著企業受到的融資約束變大,數字化轉型對企業技術創新投入的正向影響逐漸降低,證實了假設3。

表3 回歸結果
為了驗證實證結果的穩健性,降低測量偏差,本文選取“研發投入/總資產”作為企業技術創新投入的替代變量,進行穩健性檢驗,檢驗結果如表4 所示。經過比較,穩健性檢驗的回歸結果與基準回歸結果基本一致,驗證了本文實證結論的可靠性和穩健性。

表4 穩健性檢驗
本文以2017—2021 年A 股制造業上市公司為樣本,研究了企業數字化轉型和融資約束對企業技術創新投入的影響。研究表明:企業數字化轉型促進了技術創新投入,即企業數字化轉型程度越高,將促使企業投入更多資金進行技術創新;融資約束會顯著抑制企業的技術創新投入,即面臨的融資約束程度較高時,企業傾向于投入較少的資金進行技術創新;融資約束對企業數字化轉型與技術創新投入之間的關系產生消極影響,即融資約束較嚴重時,即使擁有較高的數字化水平,企業也不愿在技術創新上投入更多資金。研究結論豐富了數字化與技術創新投入的研究,并對激勵不同企業進行技術創新具有現實意義。
從政府層面而言,政府補貼有助于緩解企業的融資約束,政府應擴大補貼規模,但同時也要注意補貼企業的選擇和補貼金額的分配。同樣的補貼金額,不同企業會產生不同的效果,對于數字化轉型程度較高,但面臨融資約束的企業來說,政府補貼起到的作用可能會較強,將產生更好的創新績效。因此,政府應全方位評估受補貼企業的綜合實力,細化補貼等級,才能取得更好的補貼效果。
從企業層面而言,在資金有限的情況下,企業應綜合考慮自身實際情況,合理分配資源,有效利用資金,以最少的資金投入獲得最大的投資回報。