領軍企業數字化轉型提升同行非領軍企業的創新產出了嗎 ？

摘" "要：基于2012—2021年滬深A股市場各行業中非領軍企業數據，考察行業領軍企業數字化轉型的溢出效應及其對同行非領軍企業高質量發展的賦能效應。研究發現：（1）領軍企業數字化轉型顯著提升了同行非領軍企業的創新產出，這一效果主要通過“引領帶動效應”和“資源溢出效應”兩條路徑實現；（2）企業特質及行業特征差異均會顯著調節領軍企業數字化轉型溢出效應的強度；（3）領軍企業數字化轉型在提升同行非領軍企業的創新產出后，進一步賦能同行非領軍企業的高質量發展。結論為我國政府創新驅動發展戰略的落地以及通過數字化轉型推動企業創新和行業高質量發展提供了理論指導和實踐啟示。

關鍵詞：數字化轉型；創新能力；高質量發展；溢出效應

中圖分類號：F830.91" "文獻標識碼：A" "文章編號：1674-2265（2024）06-0026-13

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2024.06.003

一、引言

隨著科技的快速發展和數字經濟的崛起，數字化轉型已成為企業提升競爭力和創造價值的重要途徑。數字化轉型是指將大數據、云計算、人工智能等先進技術引入生產管理、組織運營和研發創新等環節（Vial，2019）[1]，通過數據的高流動性和易獲取性改善資源配置，幫助企業改進業務、提升效率、創造價值（Fischer等，2020）[2]和增強競爭優勢（Lin和Kunnathur，2019）[3]。然而，企業數字化轉型并非一蹴而就，而是行業內多個企業相互影響和協作的復雜過程（Bharadwaj等，2013）[4]。在這一過程中，領軍企業作為行業內最具影響力和競爭力的企業，在通過數字化轉型增加自身創新產出的同時，能否促進同行非領軍企業的協同發展，提高其創新產出，并進一步賦能其高質量發展呢？對這一問題的探討，有助于我國政府以行業領軍企業為試點，以點帶面，助力同行非領軍企業在數字化轉型過程中克服困難和挑戰、制定適合自身的數字化轉型戰略，通過數字化轉型激勵企業創新，并賦能行業的高質量發展。

基于此，本文選取2012—2021年滬深A股各行業中非領軍企業為研究樣本，首先，探討領軍企業數字化轉型對同行非領軍企業創新產出的直接影響；其次，從“引領帶動效應”和“資源溢出效應”兩方面搭建理論分析框架，并對其作用機理進行實證檢驗；最后，從企業特質和行業特征兩個維度進行異質性檢驗，并就領軍企業數字化轉型對同行非領軍企業高質量發展的賦能效應進行了經濟后果檢驗。

本文在以下三方面做出有益拓展：第一，拓展了數字化轉型研究的新視角。以往關于數字化轉型經濟后果的相關研究，主要聚焦于數字化轉型對企業自身創新產出的影響，忽視了企業數字化轉型的溢出效應。本文從同行非領軍企業創新產出的視角，探討了領軍企業數字化轉型的溢出效應，為理解數字化轉型在行業創新中的作用提供了新的理論參考。第二，本文豐富了技術擴散理論的應用領域和適用范圍，將其運用到領軍企業數字化轉型對同行非領軍企業創新產出的影響分析中，為解釋領軍企業如何通過數字化轉型引領和帶動行業非領軍企業增加創新產出并賦能其高質量發展提供參考與借鑒。第三，本文為我國政府創新驅動發展戰略的實施以及行業領軍企業與非領軍企業以數字化轉型促進企業創新提供理論指導，也為我國企業如何通過數字化轉型以點帶面地促進行業整體創新產出的增加提供實踐與參考啟示。

二、文獻綜述

自20世紀90年代初起，數字化轉型逐漸成為學術界的研究焦點。早期關于數字化問題的研究主要聚焦于數字化的基礎結構和技術屬性（Brynjolfsson和Hitt，1996）[5]，隨后越來越多的研究開始關注數字化轉型與實體經濟的融合發展（謝康等，2020）[6]。通過梳理現有文獻發現，已有文獻主要從數字化轉型的經濟后果、企業創新的影響因素和數字化轉型對企業創新的影響三方面開展研究。

（一）企業數字化轉型的經濟后果研究

目前學術界對數字化轉型的經濟后果存在較大爭議。多數學者認為，企業數字化轉型會產生正向經濟效應。原因是，企業在進行數字化轉型的過程中，互聯網技術的高效利用提高了企業獲取信息的速度，大幅降低了企業在信息獲取、傳播和數據處理等方面的成本，從而有助于緩解企業內外部的信息不對稱（吳非等，2021）[7]，削弱內部人隱藏壞消息的動機，進而降低股價崩盤風險（馬慧和陳勝藍，2022）[8]，抑制企業的盈余管理（聶興凱等，2022）[9]和大股東掏空行為（耀友福，2022）[10]。不僅如此，數字化轉型還通過改善資源配置效率顯著提升了企業的全要素生產率（趙樹寬，2022）[11]。然而，另一部分學者卻提出了不同看法，認為數字化轉型不僅通過加劇企業投融資期限錯配程度（文雯和牛煜皓，2023）[12]，加大了企業陷入財務困境的概率，而且改變了企業內部的工作流程，增加了企業管理難度（Hajli等，2015）[13]，導致管控成本顯著提高，企業績效大幅下降（戚聿東和蔡呈偉，2020）[14]。

（二）企業創新影響因素的相關研究

創新是推動市場經濟發展的首要力量。現有文獻主要從企業內外部兩個維度探討創新的影響因素。從企業內部來看，自Hambrick和Mason（1984）[15]提出高層梯隊理論以來，學者們已經關注到不同特征的管理者在價值取向、行為選擇等方面存在顯著差異（張兆國等，2017）[16]。大量實證研究也表明，不同的個體特征代表著管理者不同的認知水平和風險偏好，因此，管理者的性別（Carter等，2017）[17]、年齡及學歷（Hambrick和Fukutomi，1991）[18]、職業背景（何瑛等，2019）[19]等自身特征顯著影響企業創新。同時，不同產權屬性和行業類型的企業創新資源稟賦不同，導致其對創新的需求和重視程度也不同（魯桐和黨印，2014）[20]。從企業外部來看，市場機制的核心在于競爭，激烈的市場競爭迫使企業只有持續不斷創新才能維持競爭優勢，因此，市場環境對激發企業創新活力尤為重要（Boone，2001）[21]。另外，政府通過研發補助（陳紅等，2019）[22]和稅收優惠（郭玥，2018）[23]等政策為企業直接注入資金的同時，也間接幫助企業拓寬了外源融資渠道，緩解了企業進行創新活動面臨的融資約束，進一步激勵企業創新（魯桐和黨印，2014）[20]。

（三）數字化轉型對企業創新的影響研究

現有文獻關于數字化轉型對企業創新影響的研究結論尚未統一。一部分學者認為數字化轉型通過優化營商環境、緩解融資約束（汪文璞和徐藹婷，2022）[24]、降低交易成本、減少資源錯配和提高企業風險承擔水平（黃群慧等，2019）[25]等方式激勵企業創新，且提升效果因企業所處的內外部環境不同而不同（汪文璞和徐藹婷，2022）[24]。楊金玉等（2022）[26]從供應鏈視角論證了客戶的數字化轉型對供應商創新產出的正向促進作用。另一部分學者卻認為，數字化轉型容易誘導企業為尋求補貼而利用數字化轉型的優勢進行政策性套利（張國勝和杜鵬飛，2022）[27] ，從而對企業創新產生不利影響；唐鸝鳴（2022）[28]認為，盡管數字化轉型為企業帶來豐富的外部知識并促進企業創新，但也增加了企業深入利用這些知識的難度，當企業的投入超過一定閾值后，會扭曲資源在數字化轉型與創新之間的配置，因此，數字化轉型與企業創新之間呈倒U形關系。

（四）文獻述評

盡管前述的國內外文獻為深入研究企業數字化轉型問題奠定了堅實基礎，但也存在一些明顯的不足。第一，現有研究尚未充分關注領軍企業數字化轉型對同行非領軍企業創新產出的引領帶動與溢出效應。現有文獻主要從供應鏈或企業自身角度分析了數字化轉型對企業創新的影響，忽視了在同一行業中非領軍企業對領軍企業的學習及模仿行為。因此，本文旨在考察領軍企業數字化轉型對同行非領軍企業創新產出的影響及作用機制，以拓展和補充數字化轉型影響企業創新的相關研究。第二，現有研究未充分考慮行業中領軍企業數字化轉型對同行非領軍企業創新產出影響的情境差異。現有文獻主要采用平均效應或總效應來衡量數字化轉型對企業自身創新產出的影響，卻忽視了在不同場景下可能出現的異質性影響。因此，本文從企業特質和行業特征兩個維度深入探討領軍企業數字化轉型對同行非領軍企業創新產出發揮引領與帶動作用的情境差異。第三，現有研究主要考察數字化轉型對企業自身創新產出的影響，而未充分探討行業領軍企業數字化轉型推動同行非領軍企業增加創新產出后的經濟后果。因此，本文使用度量企業最終資源配置效率的全要素生產率指標，探討領軍企業數字化轉型影響行業非領軍企業創新產出后的經濟后果。

三、理論分析與研究假設

在一個行業內，除了領軍企業外的其他企業稱為非領軍企業。領軍企業是指在該行業中，具有較高市場份額、技術水平和影響力的企業。作為科技創新的中流砥柱，領軍企業是推動經濟高質量發展的重要載體，其數字化轉型不僅是自身發展的重要舉措，而且對同行非領軍企業的數字化轉型產生了深遠影響。一方面，領軍企業通過自身成功的數字化轉型案例，為非領軍企業展示了清晰的技術發展路徑和商業范式。領軍企業成功的數字化轉型不僅對非領軍企業形成了一種引領，更倒逼非領軍企業進行學習和模仿。非領軍企業通過觀察和借鑒領軍企業的數字化轉型策略，可以更明確地選擇適合自身的創新路徑和方法，從而極大地增強了自身的創新意愿。另一方面，領軍企業在數字化轉型過程中所形成的寶貴知識和技術資源，可以通過專利發布、學術論文、行業研討會、同行參訪和調研等途徑，直接或間接地傳遞給同行非領軍企業。非領軍企業通過借鑒和學習領軍企業的數字化生產方式和創新成果，極大地增強了自身的創新能力。因此，領軍企業的數字化轉型可通過“引領帶動效應”和“資源溢出效應”兩條路徑，提升同行非領軍企業的創新意愿和創新能力。

從引領帶動效應看，一方面，領軍企業在數字化轉型過程中積累的成功經驗和創新實踐，為非領軍企業提供了寶貴的示范。根據場景驅動理論，領軍企業數字化轉型實現了對技術、組織和市場等創新要素的整合和協同，催生了新技術、新產品（服務）和新商業模式，向非領軍企業展示了技術發展的前沿和商業創新的可能性。非領軍企業通過觀察和學習這些成功案例，可以更清楚地識別適合自身的創新路徑和方法，從而激發其創新意愿。同時，領軍企業的市場領先地位和強大的品牌影響力使其數字化轉型的成果成為行業標桿。非領軍企業為提升自身的市場競爭力，實現可持續發展，自然會緊密關注并模仿領軍企業的數字化轉型范式，積極參與技術創新進程（Abrahamson和Rosenkopf，1997）[29]，以追趕和達到作為行業標桿的領軍企業水平，從而顯著提高了自身創新意愿。另一方面，領軍企業的數字化轉型不僅改變了市場競爭的格局，還通過其在行業中巨大的影響力，推動了非領軍企業的數字化轉型進程。領軍企業在數字化轉型中所取得的成功經驗和創新成果，為非領軍企業樹立了榜樣。隨著市場競爭的加劇，非領軍企業面臨著與領軍企業相似的市場壓力和挑戰（Porter，1985）[30]。面對這些壓力和挑戰，非領軍企業會更加主動地進行技術創新和業務模式調整，以適應新的市場環境，從而顯著提升自身創新意愿。而創新意愿作為創新活動的內驅動力，直接決定了非領軍企業的創新產出。

從資源溢出效應看，領軍企業通過數字化轉型可大幅提升自身的創新能力（李雪松等，2022；王才，2021；劉剛和董錦錦，2023；Li，2020）[31-34]。與此同時，領軍企業通過數字化轉型所積累的創新資源，在推動自身技術突破和提升競爭優勢的過程中，也對同行其他企業產生了顯著的溢出效應。首先，根據技術擴散理論，領軍企業作為技術創新的先驅，通過數字化轉型實現了技術革新，并產生了大量高質量和有影響力的專利成果。這些成果不僅鞏固了領軍企業的市場地位，還通過專利公開和技術授權等方式擴散至同行非領軍企業。非領軍企業可以通過購買專利獲得技術許可或利用公開的專利信息獲取領軍企業的先進技術知識，來減少重復性的研發投入，降低創新成本，并縮短技術研發周期（林煜恩等，2022）[35]。專利的擴散不僅提供了技術困境的解決方案，還為非領軍企業提供了創新的靈感和方向。非領軍企業通過研究和應用領軍企業的專利，能夠激發自身的創新潛能，促使它們在現有技術基礎上進行二次創新或衍生創新，實現技術突破。因此，這種技術擴散顯著提高了非領軍企業的技術儲備和研發能力，增強了其創新能力。其次，根據外部性理論，領軍企業在數字化轉型過程中產生的大量知識和技術成果，通常以學術論文和行業報告等形式公開。而數字化平臺作為知識傳播的重要載體，也能促進知識被行業內的其他企業獲取和應用（Nonaka和Takeuchi，1995）[36]。這種知識溢出為非領軍企業提供了寶貴的理論指導和實踐參考，從而有助于提高其創新能力和研發效率（Cohen和Levinthal，1990）[37]。最后，領軍企業在數字化轉型過程中，往往與其他企業、科研機構和高校建立合作研發和技術聯盟。這種合作研發模式不僅加速了技術創新和成果轉化，也為知識溢出提供了重要平臺。通過聯合研發項目和技術合作，非領軍企業能夠共享領軍企業的技術資源和研發成果，從而顯著提升自身的創新能力。基于此，本文提出如下假設。

H1：領軍企業的數字化轉型有助于提升同行非領軍企業的創新產出。

H2：領軍企業數字化轉型可通過“引領帶動效應”和“資源溢出效應”提升同行非領軍企業的創新產出。

然而，根據社會學習理論，個體傾向于模仿同伴的行為和決策（陳慶江等，2021）[38]。領軍企業作為行業內最具影響力和競爭力的企業，其數字化轉型舉措容易被其他企業視為模仿標桿。這種模仿行為可能并不會激發行業的創新動力，反而可能會導致其他企業尤其是非領軍企業過度依賴領軍企業的創新成果，而忽視對自身創新能力的培養和投資。另外，領軍企業的市場主導地位還可能會削弱同行其他企業的競爭積極性，迫使其采取更為保守的創新策略，以規避創新風險。同時，非領軍企業如果不能有效地吸收和掌握領軍企業的創新成果，或跟不上領軍企業的創新步伐，那么領軍企業的引領帶動效果將會大打折扣。基于以上分析，本文提出假設H3。

H3：領軍企業數字化轉型抑制了同行非領軍企業的創新產出。

四、研究設計

（一）數據來源與樣本選取

本研究選取2012—2021年滬深A股市場中各行業非領軍企業作為研究樣本①。專利申請與專利授權數據來源于中國研究數據服務平臺，企業數字化轉型數據通過對企業年報進行文本挖掘和關鍵詞提取獲得，企業層面的其他數據均來自國泰安數據庫。為使研究結論更具普遍性，本研究刪除了金融類行業企業、樣本期內被ST、PT的企業和主要變量缺失的企業。此外，為減少極端值的影響，本文對所有連續型變量進行了上下1%的縮尾處理。由于考察的是行業層面領軍企業數字化轉型與非領軍企業創新產出的關系，因此，本文聚類在行業層面。

（二）變量解釋

1.領軍企業數字化轉型。參考盧福財等（2024）[39]的研究，根據中國證監會2012年發布的二級行業分類標準，選取除金融類行業外其余行業年主營業務收入排名前30%的企業，將其數字化轉型的均值作為領軍企業數字化轉型的代理變量。其中，數字化轉型指標參考吳非等（2021）[7]的做法，通過統計領軍企業年報中與“數字化轉型”相關關鍵詞的詞頻來獲取。

2.非領軍企業創新產出。參考Chu等（2018）[40]的研究，分別采用非領軍企業當年的專利申請數量和專利授權數量加1的自然對數作為非領軍企業創新產出的代理變量。

3.控制變量。參考楊金玉等（2022）[26]的研究，本文還加入了一系列影響非領軍企業創新產出的控制變量，具體變量定義見表1。

（三）模型設定

為檢驗領軍企業數字化轉型對同行非領軍企業創新產出的影響，并考慮到從獲取信息到學習模仿再到形成企業自身創新行為，領軍企業對非領軍企業的影響可能存在一定的滯后性，本文參考楊金玉等（2022）[26]的研究構建如下模型：

[Patentit+1=α0+α1Digitalit+αkControlsit+εi+εt+εit]" " " " " " " " "（1）

其中，[Patent]為非領軍企業的創新產出，包括非領軍企業的專利申請數量和專利授權數量兩個指標。[Controls]為一系列控制變量；[εi]和[εt]分別為個體和時間固定效應，[εit]為模型隨機誤差項。若模型（1）中系數[α1]顯著大于0，則說明領軍企業數字化轉型對同行非領軍企業的創新產出有顯著的正向影響。

五、實證結果與分析

（一）描述性統計

表2的主要變量描述性統計結果顯示，非領軍企業的專利申請數量、專利授權數量的均值分別為2.964和2.778，標準差分別為1.732和1.665，說明在同一行業內不同企業的創新產出存在顯著差異。領軍企業數字化轉型的均值為2.461，標準差為1.010，說明領軍企業數字化轉型程度整體偏低，不同行業領軍企業的數字化轉型程度存在較大差異。其余變量的描述性統計結果與現有研究無顯著差異。

（二）回歸分析

表3列示了領軍企業數字化轉型對同行非領軍企業創新產出影響的回歸結果。列（1）—（3）的因變量為非領軍企業的專利申請數量，列（4）—（6）的因變量為非領軍企業的專利授權數量。列（1）—（3）顯示，在未添加任何控制變量、添加除時間和企業固定效應外的其他控制變量以及添加全部控制變量的情況下，領軍企業數字化轉型對同行非領軍企業創新產出影響的回歸系數分別為0.041、0.04和0.031，且至少在5%的統計水平上顯著為正，列（4）—（6）的回歸結果與列（1）—（3）相似，說明領軍企業數字化轉型顯著促進了同行非領軍企業創新產出的增長，假設H1得到驗證。

為進一步探究領軍企業數字化轉型對同行非領軍企業創新產出的影響是否存在行業差異，本文根據中國證監會的《上市公司行業分類指引》（2012年修訂）對樣本公司按行業進行了分類。由于住宿和餐飲業、房地產業、教育、居民服務、修理和其他服務業以及綜合行業的樣本量較小，可能導致模型的估計效果不佳，而刪除這些行業可能會影響研究結論的普適性，因此，本文將這些行業歸類為“社會生活服務發展類”。表4展示了分行業的回歸結果。結果表明，除社會生活服務發展類、建筑業和批發零售業外，其他行業的領軍企業數字化轉型均顯著提高了非領軍企業的創新產出。產生這種差異的原因可能是，不同行業企業的資源稟賦和發展模式不同，受外部環境的影響也不同。例如，在住宿和餐飲業中，中小企業占據主導地位，這些企業因缺乏技術、資金和人才等方面的支持，經營運轉相對封閉，受領軍企業數字化轉型的影響較小，因此，創新產出的提升效果不明顯。居民服務、修理和其他服務業可能更依賴于個性化服務，而非通過數字化轉型來優化流程，故這些行業受領軍企業數字化轉型的影響也不顯著。而在建筑業和房地產業中，由于受土地、資金和政策等多重限制，領軍企業數字化轉型難以發揮對非領軍企業創新產出的積極影響。對于批發、零售業以及綜合行業，由于受消費升級、新零售等趨勢的影響，領軍企業數字化轉型的作用相對較小，因此，對創新產出的提升效果也不顯著。

（三）內生性處理與穩健性檢驗

1. 內生性處理。一是工具變量法。為緩解遺漏變量和樣本選擇偏誤導致的內生性問題，參考李唐等（2018）[41]、楊金玉等（2022）[26]的研究，選用領軍企業數字化轉型指標與按行業二級編碼和省份分類的數字化轉型指標均值差額的三次方（Gap）作為工具變量，進行兩階段（2SLS）回歸分析，結果見表5。表5列（1）為工具變量對核心解釋變量的影響，其回歸系數為0.190，在1%的統計水平上顯著為正。同時，第一階段F統計量大于臨界值10，表明不存在弱工具變量問題；Kleibergen-Paap rk LM統計量的P值在1%的統計水平上顯著，表明拒絕了工具變量不可識別的原假設。列（2）和列（3）為工具變量第二階段的檢驗結果，回歸結果顯示，領軍企業數字化轉型的系數在1%的統計水平上顯著為正，說明在排除了內生性問題后，本文的研究結論依然成立。二是進行一階差分模型檢驗。為消除不可觀測因素引起的估計偏誤，本文對模型（1）中的各變量進行了與上一期對應數值的差分處理，獲得相對應的變化值。表6列示了一階差分模型的回歸結果。回歸結果表明，在排除了不可觀察的遺漏變量后，領軍企業數字化轉型仍顯著地促進了同行非領軍企業的創新產出，進一步驗證了本文的研究結論是穩健的。

2. 穩健性檢驗。一是改變領軍企業數字化轉型的測度方式。首先，參考趙宸宇（2021）[42]的研究，通過文本分析法，深入挖掘并提取領軍企業年報中與“數字化轉型”相關的高頻詞匯及其組合；其次，從數字技術應用、互聯網商業模式、智能制造和現代信息系統四個維度，對領軍企業數字化轉型相關詞匯的披露頻次進行統計，并對這些數據進行標準化處理；最后，利用熵值法合理確定各指標的權重，據此構建領軍企業數字化轉型的測度指標。表7列（1）和列（2）的回歸結果表明，即使改變了數字化轉型的測度方式，領軍企業數字化轉型依然能顯著促進非領軍企業的創新產出增加。為增強研究結論的穩健性，本文進一步借鑒巫強和姚雨秀（2023）[43]的研究，以領軍企業當年年報中是否包含數字化轉型相關的信息為依據，構造領軍企業數字化轉型的虛擬變量（DUM）。表7列（3）和列（4）的回歸結果表明，在改變領軍企業數字化轉型的度量方式后，領軍企業數字化轉型仍顯著正向影響非領軍企業的創新產出，說明本文的研究結論是穩健的。

二是改變領軍企業的測度方式。與主營業務收入相比，資產總額的變化幅度相對較小，在一定程度上能夠緩解企業的動態變化問題。參考葉振宇和莊宗武等（2022）[44]的研究，將每個兩位數行業中當年資產總額排名前20%的企業定義為領軍企業，其余企業定義為非領軍企業，重新按照模型（1）進行回歸，結果見表7列（5）和列（6）。回歸結果表明，研究結論不隨領軍企業測度方式的變化而改變，再次說明本文結論是穩健的。

三是縮小樣本范圍。考慮到直轄市的經濟和政治特性與其他地區存在較大差異（吳非等，2021）[7]，可能會導致領軍企業數字化轉型與非領軍企業創新產出之間缺乏關聯性。因此，本文將剔除直轄市后的樣本進行回歸分析。表8列（1）和列（2）的回歸結果顯示，研究結論并未發生改變。此外，考慮到創新產出較多的企業可能本身就具有較高的數字化轉型水平，本研究進一步剔除了創新產出數量排名前5%的樣本企業后進行回歸分析。表8列（3）和列（4）的回歸結果表明，研究結論依然成立。

四是考慮領軍企業與非領軍企業數字化轉型差距的影響。在數字化轉型的浪潮中，領軍企業與非領軍企業在數字化轉型方面的差異，不僅凸顯了領軍企業在資源整合、技術創新和管理實踐等方面的領先地位，而且能夠對非領軍企業產生積極的推動作用。領軍企業數字化轉型的經驗為非領軍企業提供了學習的榜樣，激勵其探索符合自身特色的轉型路徑。同時，領軍企業在市場上的競爭優勢也迫使非領軍企業加快創新步伐，以適應數字化轉型帶來的市場變革。因此，領軍企業與非領軍企業之間數字化轉型的差距越大，對非領軍企業創新產出的促進作用越明顯。換言之，非領軍企業通過借鑒和學習領軍企業數字化轉型的經驗和技術，有助于實現自身的快速發展和技術突破。特別是在數字經濟高速發展的當下，這種“追趕效應”尤為明顯。參考林煜恩等（2022）[35]的研究，本文選用領軍企業與非領軍企業數字化轉型的差距（ΔDigital）作為解釋變量，重新執行模型（1）的回歸結果見表8列（5）和列（6）。回歸結果顯示，領軍企業與非領軍企業在數字化轉型方面的差距越大，對非領軍企業創新產出的助推和拉動作用越顯著。

五是考慮非線性關系。為進一步探究領軍企業數字化轉型對同行非領軍企業創新產出的影響是否具有非線性特征，本文在模型（1）中引入了領軍企業數字化轉型指標的平方項（Digital_sq）。表8列（7）和列（8）展示了重新回歸的結果，結果表明領軍企業數字化轉型與同行非領軍企業的創新產出之間并不存在顯著的非線性關系。

六、進一步分析

（一）作用機制檢驗

本文參考溫忠麟和葉寶娟（2014）[45]的研究，構建模型（2）和模型（3）對領軍企業數字化轉型影響同行非領軍企業創新產出的作用路徑進行實證檢驗。

[Medit=β0+β1Digitalit-1+βκControlsit-1+εt-1+εi+εit-1]" "（2）

[Patentit+1=η0+η1Digitalit+η2Medit+ηkControlsit+εi+εt+εit]" （3）

其中，[Med]為中介變量，分別代表領軍企業數字化轉型的“引領帶動效應”（非領軍企業的數字化轉型）和“資源溢出效應”（領軍企業的知識溢出）。參考吳非等（2021）[7]的研究，通過文本挖掘法統計非領軍企業年報中與“數字化轉型”相關關鍵詞出現的頻次并在進行累加后取自然對數，作為非領軍企業數字化轉型的衡量指標（Digital1）。參考楊金玉等（2022）[26]的研究，選用非領軍企業引用領軍企業的專利數量來測度領軍企業的知識溢出（Cite）。

機制檢驗結果見表9。表9列（1）的回歸結果顯示，領軍企業數字化轉型能夠顯著引領和帶動同行非領軍企業的數字化轉型。列（2）和列（3）的回歸結果表明，非領軍企業數字化轉型在領軍企業數字化轉型促進非領軍企業創新產出的作用路徑中發揮了部分中介作用。列（4）的回歸結果說明，領軍企業數字化轉型顯著促進了知識在行業內的流動。列（5）和列（6）的回歸結果證實了非領軍企業通過獲取和應用領軍企業數字化轉型過程中產生的知識和信息顯著增強了自身的創新產出。即領軍企業的知識溢出在領軍企業數字化轉型影響非領軍企業創新產出的路徑中發揮了部分中介作用。

（二）異質性檢驗

為深入探究領軍企業數字化轉型如何促進非領軍企業增加創新產出，并揭示這一過程在不同環境和情境下產生的復雜效應，本文從企業和行業兩個維度進行異質性分析，旨在為企業和政策制定者提供更精確的決策參考。

1. 企業維度。本文選取了企業所處的生命周期階段、企業是否為高新技術企業以及數字化轉型的轉換成本三個維度分析領軍企業數字化轉型對非領軍企業創新產出影響的異質性。在生命周期的不同階段，企業面臨的資源、任務和首要目標均不同，因此，其創新意愿和創新能力也可能存在差異。高新技術企業本身面臨較大的創新壓力，具有不斷進行創新的自驅力，而對外界激勵創新的因素相對不敏感。同時，數字化轉型的轉換成本差異則說明非領軍企業在追趕和模仿領軍企業數字化轉型過程中所遇到的困難和挑戰各不相同，這進一步影響了他們向行業領軍企業看齊并增加自身創新產出的意愿和速度。因此，本文基于上述三個維度進行企業層面的異質性檢驗。

一是按生命周期分組。根據生命周期理論，非領軍企業在生命周期不同階段面臨不同的經營目標，這可能會導致它們對領軍企業的依賴程度以及對數字化轉型的需求存在差異。在成長期，非領軍企業因自身的創新資源有限，可能會更依賴領軍企業提供的知識和技術，以降低創新成本和風險，并加快知識的積累速度。步入成熟期后，非領軍企業已經具備了一定的創新基礎，風險管理體系也更加完善，能夠更好地了解市場需求，從而能夠利用數字化轉型開發出更符合市場需求的創新產品。而衰退期的企業，因資源更加匱乏，其在數字化轉型方面的投入更弱。因此，領軍企業數字化轉型在此階段對創新產出的影響并不顯著。借鑒黃宏斌等（2016）[46]對企業生命周期的判定方法，將樣本企業所處的生命周期階段劃分為成長期、成熟期和衰退期。按照生命周期對模型（1）分組回歸的結果見表10。由數字化轉型的回歸系數及T檢驗結果可知，領軍企業數字化轉型對處于生命周期不同階段的非領軍企業創新產出的影響不同。盡管成長期企業因面臨巨大的市場競爭壓力，更傾向于引入和應用領軍企業的數字技術和專利來提升核心競爭力，但相對于成熟期企業，成長期企業因缺乏完善的風險管理體系和面臨更大的創新資源限制和市場不確定性，創新產出的規模可能受限；進入衰退期的企業因缺乏創新資源而主要關注生存問題，因此，領軍企業的數字化轉型對此階段非領軍企業創新產出的影響不顯著。

二是按企業類型分組。高新技術企業本身具備較強的研發能力和創新基礎，其發展戰略和創新路徑往往是自主和內生的。相比之下，非高新技術企業在技術和創新資源等方面面臨較多的限制，這使得它們更傾向于通過模仿領軍企業的成功做法來增加自身的創新產出。鑒于此，本文將非領軍企業劃分為高新技術企業和非高新技術企業，以探討領軍企業數字化轉型對這兩類非領軍企業創新產出的影響是否存在顯著差異。按企業類型對模型（1）分組回歸的結果見表11。表11列（2）和列（4）顯示，領軍企業數字化轉型對非高新技術的非領軍企業創新產出的提升效果更顯著。

三是按數字化轉型的轉換成本分組。數字化轉型的轉換成本是影響企業是否進行數字化轉型的重要因素。相對于轉換成本較高的企業，轉換成本較低的企業更容易克服數字化轉型的技術障礙和組織阻力，通過數字化轉型實現創新產出的增長。為考察領軍企業數字化轉型對同行非領軍企業創新產出的促進作用是否因非領軍企業數字化轉型的轉換成本不同而有所差異，參考曾雅婷等（2023）[47]的研究，使用資產專用性作為數字化轉型轉換成本的衡量指標。按照非領軍企業數字化轉型的轉換成本均值對模型（1）分組回歸的結果見表12。表12列（2）和列（4）的回歸結果顯示，在轉換成本較低的組別中，領軍企業數字化轉型對同行非領軍企業創新產出的促進作用更顯著。這是因為，轉換成本低的企業面臨的技術復雜性和不確定性相對較小，能更有效地吸收和運用領軍企業的數字技術和專利信息來推動創新產出的增長。

2. 行業維度。行業競爭環境不同時，該行業企業的創新動力和創新意愿不同。激烈的市場競爭可能會加速企業間的信息交流和技術擴散，也迫使非領軍企業向行業標桿看齊，及時通過數字化轉型提升自身運營效率和降低成本。而不同要素密集度的企業，在生產和運營過程中對不同要素的依賴程度不同，從而導致領軍企業數字化轉型可能通過不同的渠道或路徑影響非領軍企業的創新產出。因此，本文基于上述兩個維度進行行業維度的異質性檢驗。

一是按競爭環境分組。不同的競爭環境可能會對企業的創新行為產生不同的影響。在激烈的競爭環境中，非領軍企業可能更有動力通過模仿領軍企業的數字化實踐來迅速提高自身的競爭力和市場份額。而在競爭較為寬松的環境中，非領軍企業可能沒有強烈的壓力去模仿或學習領軍企業的做法，領軍企業數字化轉型對非領軍企業創新產出的影響可能相對較小。鑒于此，本文按照競爭環境分組，探討領軍企業數字化轉型對同行非領軍企業創新產出的影響是否因競爭環境差異而不同。參考Peress（2010）[48]的研究，按照競爭環境對模型（1）分組回歸的結果見表13。表13顯示，在高競爭行業中，領軍企業數字化轉型對同行非領軍企業創新產出的促進作用更為顯著。原因是，激烈的市場競爭加速了企業間的信息交流和技術擴散，領軍企業通過數字化轉型提高生產效率，降低運營管理成本，為整個行業樹立了新標桿，非領軍企業為保持競爭力，不得不加快創新步伐。

二是按要素密集度分組。由于各類企業在生產和運營過程中對不同生產要素的依賴性不同，領軍企業數字化轉型可能通過多種不同作用路徑影響非領軍企業的創新產出。為深入研究領軍企業數字化轉型對同行非領軍企業創新產出的影響是否因企業要素密集度的不同而有所差異，參考趙宸宇（2021）[42]的研究，將非領軍企業按照要素密集度劃分為勞動密集型、技術密集型和資本密集型企業，按照分組后的樣本執行模型（1）的結果見表14。表14顯示，領軍企業數字化轉型有助于促進勞動密集型非領軍企業的創新產出。原因是，勞動密集型企業在生產和運營過程中高度依賴人力資本，而數字化轉型通過自動化和智能化技術減少了對人工的依賴，提高了生產效率，并降低了運營和管理成本，將員工從重復性的勞動中解放出來，投身于更具創造力的工作，從而有助于增加企業創新產出。相比之下，技術密集型和資本密集型企業在一定程度上依賴于自身已擁有的技術和資本進行生產，其創新產出的增加可能更多地源于自身的技術突破和資本投入，而非數字化轉型帶來的效率提高。

（三）拓展性檢驗

為進一步探討領軍企業數字化轉型對同行非領軍企業創新產出的影響，借鑒魯曉東和連玉君（2012）[49]的研究，運用OP半參數方法估計全要素生產率（TFP），將其作為企業高質量發展的代理變量，并構建模型（4）。

[TFPit+1=α0+α1Digitalit+α2Patentit+1+α3Digitalit×Patentit+1+αkControlsit+εi+εt+εit]" （4）

模型（4）的回歸結果見表15。表15顯示，領軍企業數字化轉型與同行非領軍企業創新產出的交乘項系數顯著為正，表明領軍企業數字化轉型在增加非領軍企業的創新產出后，進一步促進了同行非領軍企業未來全要素生產率的增長。因此，領軍企業數字化轉型具有顯著的溢出效應，在帶動同行非領軍企業技術進步的同時，進一步賦能了同行非領軍企業的高質量發展。

七、研究結論與啟示

以2012—2021年滬深A股市場各行業中的非領軍企業作為研究對象，考察領軍企業數字化轉型對同行非領軍企業創新產出的影響、作用機制和經濟后果。研究發現：（1）領軍企業數字化轉型顯著促進了同行非領軍企業的創新產出，且經過一系列穩健性檢驗后上述結論仍成立。（2）機制檢驗表明，領軍企業數字化轉型通過“引領帶動效應”與“資源溢出效應”兩條路徑來促進同行非領軍企業創新產出的增長。（3）異質性分析結果表明，領軍企業數字化轉型對同行非領軍企業創新產出的促進作用會受非領軍企業生命周期階段、企業類型、數字化轉型的轉換成本、競爭環境以及對不同要素的依賴程度的影響。具體而言，從企業維度看，領軍企業數字化轉型顯著促進了成長期、成熟期、非高新技術企業和轉型成本較低的非領軍企業的創新產出增加；從行業維度看，數字化轉型顯著提高了處于高競爭行業和勞動密集型行業的非領軍企業的創新產出。這一結果說明，領軍企業數字化轉型的影響受非領軍企業自身條件和外部環境的制約，不同類型的企業應根據自身特點選擇適當的數字化轉型策略和路徑。（4）經濟后果分析發現，領軍企業數字化轉型在促進同行非領軍企業創新產出增加的同時，也顯著提高了其全要素生產率，推動了同行非領軍企業的高質量發展。

基于上述結論，本文從企業和監管層兩個維度提出以下政策建議：

在企業層面，領軍企業應充分把握數字化時代的機遇，借助人工智能、云計算、物聯網等先進技術進行數字化轉型，以推動企業創新，從而滿足客戶和市場的多元化需求。同時，領軍企業還應有意識地發揮其在行業中的引領和帶動作用，并通過技術轉讓、知識共享和合作創新等方式，激勵同行非領軍企業創新，促進行業的協同發展。對非領軍企業而言，一方面，應積極學習和借鑒領軍企業數字化轉型的成功經驗，密切關注領軍企業的創新動態，充分利用網絡創新平臺，以此促進自身的創新發展；另一方面，非領軍企業應根據自身所屬的企業類型、所處的生命周期階段、進行數字化轉型的轉換成本高低以及各類要素密集程度差異和面臨的競爭環境選擇適合自身數字化轉型的模式和速度，避免盲目跟風，以降低數字化轉型的風險和成本。

在監管層面，首先，監管層應建立和完善數字技術的配套基礎設施，如網絡帶寬、數據中心和云服務等，為企業數字化轉型提供穩定的技術支撐和安全保障；其次，監管層應加強對數字技術的標準化、規范化監管，防止數字技術的濫用和泄露，充分保護企業和消費者的合法權益；再次，監管層應出臺和完善企業數字化轉型的相關政策和法規，給予企業政策保障和財政支持，尤其是對成長期企業、非高新技術企業、數字化轉型的轉換成本較低的企業以及處于高競爭行業的企業和要素類型為勞動密集型的企業加大政策扶持的力度和資金補貼的廣度，降低其數字化轉型的成本和風險；最后，重視行業領軍企業在數字化轉型中的引領和帶動作用，增強其對非領軍企業創新的積極影響，以實現“以點帶線、以線帶面”的行業效應，從而推動整個行業的技術進步和經濟增長。

注：

①由于被解釋變量是行業非領軍企業的創新產出，解釋變量為同行業領軍企業數字化轉型水平的平均值，因此，行業領軍企業數字化轉型指標在某年度所屬的二級行業是一個固定值，根據行業二級分類編碼與非領軍企業的其他數據進行匹配。

參考文獻：

[1]Vial G. 2019. Understanding Digital Transformation：A Review and a Research Agenda [J].Journal of Strategic Information Systems，28（2）.

[2]Fischer M，Imgrund F，Janiesch C，Winkelmann A. 2020. Strategy Archetypes for Digital Transformation： Defining Meta Objectives Using Business Process Management [J].Information amp; Management，57（5）.

[3]Lin C，Kunnathur A. 2019. Strategic Orientations，Developmental Culture，and Big Data Capability [J].Journal of Business Research，12（03）.

[4]Bharadwaj A， El Sawy O A， Pavlou P A，Venkatraman N. 2013. Digital Business Strategy：Toward a Next Generation of Insights [J].MIS quarterly，8（02）.

[5]Brynjolfsson E，Hitt L M. 1996. Paradox Lost？Firm-Level Evidence on the Returns to Information Systems Spending [J].Management Science，42（4）.

[6]謝康，夏正豪，肖靜華.大數據成為現實生產要素的企業實現機制：產品創新視角 [J].中國工業經濟， 2020，（5）.

[7]吳非，胡慧芷，林慧妍，任曉怡.企業數字化轉型與資本市場表現——來自股票流動性的經驗證據 [J].管理世界，2021，37（07）.

[8]馬慧，陳勝藍.企業數字化轉型、壞消息隱藏與股價崩盤風險 [J]. 會計研究，2022，42（10）.

[9]聶興凱，王穩華，裴璇.企業數字化轉型會影響會計信息可比性嗎 [J].會計研究，2022，41（05）.

[10]耀友福.企業數字化轉型對大股東掏空行為的影響 [J].當代財經， 2022，（11）.

[11]趙樹寬，范雪媛，王瀧，邵東，張鉑晨.企業數字化轉型與全要素生產率——基于創新績效的中介效應 [J].科技管理研究，2022，42（17）.

[12]文雯，牛煜皓.數字化轉型會加劇企業投融資期限錯配嗎？ [J]. 中南財經政法大學學報，2023，（05）.

[13]Hajli M，Sims J M，Ibragimov V. 2015. Information Technology（IT）Productivity Paradox in the 21st Century [J].International Journal of Productivityamp;Performance Management，64（4）.

[14]戚聿東，蔡呈偉.數字化對制造業企業績效的多重影響及其機理研究 [J].學習與探索，2020，（07）.

[15]Hambrick D C， Mason P A. 1984. Upper Echelons：The Organization as a Reflection of Its Top Managers [J]. Academy of Management Review，9（2）.

[16]張兆國，曹丹婷，向首任.制度背景、董事長任期與企業技術創新績效 [J].中國軟科學，2017，（10）.

[17]Carter M E，Franco F，Gine M. 2017. Executive gender Pay Gaps：The Roles of Female Risk Aversion and Board Representation [J].Contemporary Accounting Research，34（2）.

[18]Hambrick D C，Fukutomi G D. 1991. The Seasons of a CEO's Tenure [J].Academy of Management Review，16（4）.

[19]何瑛，于文蕾，戴逸馳，王硯羽.高管職業經歷與企業創新 [J].管理世界，2019，35（11）.

[20]魯桐，黨印.中國中小上市公司治理與績效關系研究 [J].金融評論， 2014， 6 （04）.

[21]Boone J.2001. Does Competition Make Firms Enterprising or Defensive？ [J].The Monopolistic Competition Revolution in Retrospect，5.

[22]陳紅，張玉，劉東霞.政府補助、稅收優惠與企業創新績效——不同生命周期階段的實證研究 [J].南開管理評論，2019，22（03）.

[23]郭玥.政府創新補助的信號傳遞機制與企業創新[J].中國工業經濟，2018，（09）.

[24]汪文璞，徐藹婷.數字經濟能驅動企業創新效率嗎 [J].現代經濟探討，2022，（12）.

[25]黃群慧， 余泳澤，張松林.互聯網發展與制造業生產率提升：內在機制與中國經驗 [J].中國工業經濟，2019，（08）.

[26]楊金玉， 彭秋萍， 葛震霆.數字化轉型的客戶傳染效應——供應商創新視角 [J].中國工業經濟，2022，（08）.

[27]張國勝，杜鵬飛.數字化轉型對我國企業技術創新的影響：增量還是提質？ [J].經濟管理，2022，44（06）.

[28]唐鸝鳴.數字化轉型與企業技術創新：倒U型關系形成機理及其檢驗 [J].現代經濟探討，2022，（12）.

[29]Abrahamson E，Rosenkopf L. 1997. Social Network Effects on the Extent of Innovation Diffusion：A Computer Simulation [J].Organization science，8（3）.

[30]Porter M E. 1985. Technology and Competitive Advantage [J].Journal of Business Strategy，5（3）.

[31]李雪松，黨琳，趙宸宇.數字化轉型、融入全球創新網絡與創新績效 [J].中國工業經濟，2022，（10）.

[32]王才.數字化轉型對企業創新績效的作用機制研究 [J].當代經濟管理，2021，43（03）.

[33]劉剛，董錦錦.數字化轉型能否助力企業對外直接投資 [J].金融與經濟，2023，（12）.

[34]Li F. 2020. The Digital Transformation of Business Models in the Creative Industries：A Holistic Framework and Emerging Trends [J].Technovation，92-93.

[35]林煜恩， 蘇秀芬， 盧揚， 鄭登元.企業投資決策：“并駕齊驅”還是“迎頭趕上”？——來自我國上市公司投資同伴效應的證據 [J]. 數量經濟研究， 2022， 13 （01）.

[36]Nonaka I，Takeuchi H. 1995. The Knowledge Creating [J].New York，（07）.

[37]Cohen W M，Levinthal D A. 1990. Absorptive Capacity：A New Perspective on Learning and Innovation [J]. Administrative Science Quarterly.

[38]陳慶江，王彥萌，萬茂豐.企業數字化轉型的同群效應及其影響因素研究 [J].管理學報，2021，18（05）.

[39]盧福財，王雨晨，徐遠彬.頭部企業在數字化轉型中的作用 [J].數量經濟技術經濟研究，2024，（03）.

[40]Chu D K，Kim H Y，Young P J，Zamiri N，Almenawer S A，Jaeschke R，Szczeklik W，Schünemann H J，Neary J D，Alhazzani W. 2018. Mortality and Morbidity in Acutely Ill Adults Treated with Liberal Versus Conservative Oxygen Therapy（IOTA）：a Systematic Review and Meta-analysis [J].The Lancet，391（10131）.

[41]李唐，董一鳴，王澤宇.管理效率、質量能力與企業全要素生產率——基于“中國企業—勞動力匹配調查”的實證研究 [J].管理世界， 2018， 34（7）.

[42]趙宸宇. 數字化發展與服務化轉型——來自制造業上市公司的經驗證據 [J]. 南開管理評論，2021，24（02）.

[43]巫強，姚雨秀.企業數字化轉型與供應鏈配置：集中化還是多元化 [J].中國工業經濟，2023，（08）.

[44]葉振宇， 莊宗武.產業鏈龍頭企業與本地制造業企業成長：動力還是阻力 [J].中國工業經濟，2022，（07）.

[45]溫忠麟，葉寶娟.中介效應分析：方法和模型發展 [J].心理科學進展，2014，22（05）.

[46]黃宏斌，翟淑萍，陳靜楠.企業生命周期、融資方式與融資約束——基于投資者情緒調節效應的研究 [J].金融研究，2016，（07）.

[47]曾雅婷，徐新月，趙育瑤，李賓.資產專用性是否抑制了企業數字化轉型？——基于中國制造業上市公司的經驗證據 [J].審計與經濟研究，2023，38（05）.

[48]Peress J. 2010. Product Market Competition，Insider Trading，and Stock Market Efficiency [J].Journal of Finance，（2）.

[49]魯曉東，連玉君.中國工業企業全要素生產率估計：1999—2007 [J].經濟學（季刊），2012，11（02）.