數字化水平提升與企業創新

摘要：實體企業進行數字化轉型不僅能夠釋放企業內部的數字化生產力，推進產業數字化進程，還有助于整合創新資源，加速創新進程。文章基于2011—2020年我國滬深A股上市公司數據，實證檢驗了企業數字化水平提升對企業創新的影響。研究結果表明：企業數字化水平提升顯著提高了企業的創新能力；企業數字化水平提升帶來的創新產出存在滯后性；企業數字化水平提升對企業創新能力的促進效應在不同規模、不同產權、不同地區的企業之間存在異質性，大規模企業、非國有企業及東部地區企業在數字化進程中表現出了更為顯著的創新增長。基于此，今后應進一步完善數字化政策，鼓勵企業加速數字化進程，根據企業異質性制定差異化的激勵扶持政策，完善政策外部環境和配套體系。

關鍵詞：數字經濟；企業創新；產業升級；數字化

中圖分類號：F273" " " " " " " " "文獻標志碼：A" " " " " " " " "文章編號：1007-8576（2024）06-0057-11

DOI：10.16716/j.cnki.65-1030/f.2024.06.006

Digital Level Improvement and" Enterprise Innovation

—Empirical Evidence from A-Share Listed Companies in Shanghai and Shenzhen

GAO Lingjiang， GAO Wenwen， WANG Tingsi

（Beijing Second Foreign Language Institute， Beijing 100024， China）

Abstract：The digital transformation of entity enterprises not only unleashes the digital productivity within the enterprise， advancing the digitalization of the industry， but also helps integrate innovative resources and accelerate the innovation process. Based on the data of A-share listed companies in Shanghai and Shenzhen from 2011 to 2020， this paper empirically tested the impact of the enhancement of enterprise digitalization level on enterprise innovation. The research results show that the enhancement of enterprise digitalization level significantly and positively affects enterprise innovation， and there is a lag in the increase of innovation output brought by the enhancement of digitalization level. And this promotion effect is heterogeneous among enterprises of different sizes， different property rights and different regions， with large-scale enterprises， non-state enterprises and enterprises in the eastern region showing more significant innovation growth in the digitization process. Based on this， it is of necissity to further promote the improvement of relevant digitization policies to encourage enterprises to accelerate the digitization process， formulate differentiated encouragement and support policies according to heterogeneous enterprises and enhance the establishment of relevant supporting policy systems.

Key words：digital economy； enterprise innovation； industrial upgrading; digitalization

一、問題的提出

隨著新一輪產業變革的加速推進，數字化成為我國產業轉型升級的重要推動力，其作為新的發展方向被提升至國家戰略高度。2019年黨的十九屆四中全會首次提出“健全勞動、資本、土地、知識、技術、管理、數據等生產要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制”，數據作為生產要素被正式納入國民收入分配機制中。2022年中共中央、國務院印發《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》，強調要“激活數據要素潛能，做強做優做大數字經濟，增強經濟發展新動能，構筑國家競爭新優勢”。因此，進行數字化轉型、充分發揮數據要素的生產效能對于推動經濟高質量發展、促進產業鏈協同以及提升企業發展效能具有重要意義。

企業作為市場經濟的微觀要素，不僅是數字經濟發展的重要組成部分和載體，也是激發經濟創新活力的重要主體。企業創新能力的提升與產業轉型升級、經濟高質量發展密不可分。推動實體企業進行數字化轉型，實現數字要素與各領域深度融合，已成為促進國民經濟增長、實現創新驅動發展的新動能［1］。習近平總書記指出：“要把握數字化、網絡化、智能化方向，推動制造業、服務業、農業等產業數字化，利用互聯網新技術對傳統產業進行全方位、全鏈條的改造，提高全要素生產率，發揮數字技術對經濟發展的放大、疊加、倍增作用。”1推動數字經濟發展，不僅要加強戰略布局、攻克關鍵技術、鋪開數字基建、打通信息動脈、發展數字化大產業，更要注重企業數字化轉型，幫助實體企業實現個性化、全面化的數字融合，釋放企業內部的數字化生產力，從而推進產業數字化進程。企業內部數字化生產力的釋放，有利于企業整合創新資源，加速創新進程，實現長效發展。基于此，對企業數字化轉型問題進行研究具有重要意義。本文著重研究企業數字化水平對企業創新績效的影響，通過實證分析探究以下問題：企業數字化水平是否顯著影響企業創新績效？其在促進企業創新績效提升方面的作用是否存在異質性？以期為通過數字化水平提升促進企業創新提供參考。

二、文獻綜述

企業數字化最早被視作企業生產經營層面的技術創新。如今，企業數字化更多注重數據要素的運用與數字化融合，即非數字企業將數據要素、數字技術手段融入企業的決策、管理和運行中，從而達到提高運行效率、優化生產方式、完善要素結構、實現創新發展的目標。數字化變革貫穿企業經營管理和生產的各個層面。企業數字化一方面表現為基于數據分析的客戶關系管理［2］，另一方面表現為企業運用數字技術推動生產服務運營方式變革的過程［3］。

數字化轉型是推動企業創新的重要外在動因［4］。中小企業進行數字化轉型能夠通過強化組織韌性促進企業創新效率提升［5］。采用數字資源信息共享平臺的企業表現出更為顯著的創新績效提升能力［6］。數字經濟發展下市場要素整合對于企業創新能力的提升也展現出正向作用［7］。總體來看，數字化轉型可從管理和生產兩個層面促進企業經營績效提升，助力企業創新發展。

管理變革能夠降低企業成本，生產變革能夠提高資產使用效率。企業數字化通過降本增效顯著影響企業績效，促進實體企業經濟效益提升。從管理變革層面來看，在數字驅動企業管理變革的進程中，企業的組織結構、營銷模式、生產模式、產品設計會逐漸趨于精準化、柔性化［8］，進而幫助企業實現從工業化向數字化的跨體系轉型［9］。數字技術對需求預測、產品設計、供應鏈管理等環節的介入，幫助企業實現了數字化賦能管理［10］，引發企業業務和戰略兩個層面的數字化創新。基于信號傳遞理論的企業數字化進程研究認為，數字化經營能夠幫助企業降低信息獲取和處理成本，提高傳遞真實信息的效率，從而緩解組織內部信號傳遞弱及信息不對稱等問題［11］。從生產變革層面來看，數據要素憑借其可復制、可轉移、可迭代的特征，能夠幫助企業克服規模報酬遞減效應。數字要素與傳統生產要素的疊加、融合，能夠幫助企業優化生產要素組合，實現資源優化配置與高效生產［12］。在外部市場資源和產品競爭環境下，數字化程度較高的企業因其生產效率和組織效率相對更高，不僅能在市場上獲得較高的價格加成［13］，其數字技術的應用還能縮短企業產品上市周期，降低研發成本，進而促進企業創新［14］。

目前關于數字化與企業創新的研究多以數字化為背景，探析稅收政策、財政支出、管理能力等因素如何影響企業創新戰略與創新績效［15-17］，也有學者研究了數字經濟發展下的企業創新能力升級問題。針對數字經濟展開的研究多聚焦于區域數字經濟與企業創新層面，且實際上考察的是宏觀數字生態與微觀企業發展的聯動關系［18］，從企業內部數字化水平角度出發研究企業創新的文獻相對缺乏。宏觀的數字經濟指標雖然能夠較好地體現區域數字經濟發展水平，但其主要反映的是區域內數字資源和數字技術綜合運用能力的提升，而區域內各企業并非均等地共享區域數字生態。因此，以區域數字經濟指標衡量企業數字化水平實際上忽視了企業在宏觀數字生態輻射方面存在的異質性。

在研究方法的使用上，目前的實證研究多集中于案例分析領域［19］。雖然不同行業、不同規模的案例企業具有較好的典型性和代表性，但無法完全克服案例研究在結論普適性方面的不足。同時，基于問卷調查的編碼分析難免存在因調查者的主觀性而不能保證研究結論客觀的問題。雖然也有學者使用來自上市公司的財務數據進行實證計量分析，但僅選取了研發投入數據來衡量企業創新績效［20］，研發投入雖然能夠在創新投入層面衡量企業創新，但研發投入增加并不能直接代表企業創新能力提升，因為高投入也可能帶來較低的成果轉化率。

與現有研究相比，本文的創新點主要體現在以下三方面。第一，不同于以往較多的案例分析研究，本文使用系統的上市公司微觀數據進行實證研究，分析企業數字化水平對企業創新的影響。第二，在指標選擇上，以企業發明專利申請數作為衡量企業創新產出的指標，同時使用企業研發投入占營業收入的比重衡量企業創新進行穩健性檢驗，從創新產出和創新投入兩個方面衡量企業創新水平。同時，以企業年報中的數字化詞頻來衡量數字化水平，構建基于微觀企業個體差異的企業數字化水平指標，而非以區域數字化水平衡量企業數字化水平。第三，本文對企業進行了異質性分類，分析不同類型企業數字化水平提升帶來的創新轉化效應是否存在顯著差異。

三、理論分析與研究假說

（一）降成本——數字化水平提升促進企業創新的直接路徑

數字技術在企業內部的推廣以及與部門傳統業務的融合是提升企業數字化水平的重要環節。運用數字技術在虛擬空間中對歷史創新數據進行分析與處理，結合機器學習和算法優化的創新活動模擬，企業可以對現有創新活動進行分析與調整，簡化創新決策流程，優化創新模式，精準化創新導向［18］。在此基礎上，企業創新成本在數字技術的加持下變得精準可控，減少了創新過程中產生的非理性決策，提高了企業進行研發創新的積極性。同時，互聯網平臺、信息通信技術的介入完成了數字技術對于企業組織的賦能，企業運營成本、管理成本在數字技術的應用下實現了可視、可控。組織運營的數字化不僅進一步暢通了企業內部的信息流動通道，提高了委托代理中的信息透明度，也進一步降低了由于部門間信息不對稱所產生的額外管理成本［21］。

（二）提效率——數字化水平提升促進企業創新的間接路徑

在生產和需求的市場互動過程中，隨著用戶價值在需求端逐步釋放，用戶參與生產活動的熱情顯著提高，不斷從需求端倒逼生產活動改變［8］，用戶價值主導成為驅動企業生產創新的重要力量。數字化水平提升能夠幫助企業精準捕捉用戶動向，了解用戶需求，把握需求痛點，從而實現精準創新、有效創新，實現對市場需求的合理判斷，提高企業創新效率，降低創新風險。此外，結合大數據的數字化經營還能幫助企業觀察生產端競品的運動軌跡。通過對同類競品進行數字化分析，企業可以及時把握生產端動向，進行有針對性的差異化創新，提高產品創新效率。數字技術與傳統生產過程的融合還能不斷催生新的產業形態，拓展生產鏈條，促進產品迭代更新，實現突破式創新發展。基于以上分析，本文提出研究假說1：企業數字化水平提升將會顯著提高企業創新績效。

同時，企業自身因資產規模、產權性質及所在地區不同，其數字化轉型過程中的創新產出效率也會存在差異。第一，不同規模企業在信息傳遞成本、組織管理效率方面的差異，會導致其對數字化要素的運用能力有所不同。一般而言，相較于小微企業與初創企業，大規模企業在資金、人才、數據要素層面的資源稟賦較高，能夠更好地支撐企業制定數字化轉型戰略并實施轉型計劃。通過集中采購、規范流程等方式，大規模企業可以更好地實現成本控制，并且其在長期經營過程中積累的客戶數據、市場數據等大量數據資源也為企業開展數字化轉型奠定了良好的基礎。第二，不同所有權性質的企業在數字化轉型中的表現存在差異。相較于民營企業，國有企業在資金和資源調度上占有優勢，但出于對社會責任和政治責任的考量，國有企業可能采取較為保守和審慎的數字化轉型策略。民營企業的風險承受能力相對較弱，但由于其更注重經濟效益和市場競爭，在數字化轉型過程中更加積極靈活，愿意承擔數字化轉型風險以換取經濟回報和競爭優勢。第三，不同地區的企業在數字化轉型過程中實現的創新轉化可能存在差異。相較于其他資源稟賦，引入數字化資源的成本相對較高，融資約束顯著影響企業的現金流及可投入資金，融資約束較弱、市場化程度較高、投融資渠道較為豐富的企業可能會更好地進行數字化轉型和創新轉化。相較于中西部地區企業，我國東部地區企業的市場化程度較高，受市場需求和資本市場的影響，其緩解融資約束的渠道較為豐富。基于以上分析，本文提出以下研究假說。研究假說2：不同規模企業數字化水平提升對企業創新的促進效應存在異質性；研究假說3：不同所有權企業數字化水平提升對企業創新的促進效應存在異質性；研究假說4：不同地區企業數字化水平提升對企業創新的促進效應存在異質性。

四、研究設計

（一）樣本選取與數據來源

本文以2011—2020年我國滬深A股上市公司為研究樣本，為保證數據的科學性及研究結果的客觀性，對樣本進行如下處理：一是篩除金融類上市公司；二是篩除數字產業類別下的上市公司，即在《中國數字經濟發展白皮書（2017年）》中被劃分為數字產業化行業的電信廣播電視和衛星傳輸服務、互聯網和相關服務、軟件和信息技術服務等3類上市公司；三是篩除ST和*ST公司；四是篩除各指標數據不滿10年的公司；五是篩除數據明顯異常如企業現金流為負值的公司。最終共得到來自1696家樣本企業的16960組觀測值。本文使用的公司財務指標數據來自CSMAR數據庫，公司專利數據來自CNRDS數據庫，企業年報數字化詞數及年報基本信息來自WINGO財經文本數據庫，數字化詞頻通過手工測算得到。同時，對企業發明專利申請數、企業現金流進行取對數處理，其中發明專利申請數存在0值，因此在加1的基礎上進行取對數處理。

（二）變量定義

1.被解釋變量。本文的被解釋變量為企業創新（lnpatent）。相較于企業市場績效和全要素生產率，企業專利申請數量更能直觀體現企業的創新水平。基于此，本文采用企業發明專利申請數衡量企業創新，并選取企業研發投入占營業收入的比重（rd）進行穩健性檢驗，從研發產出和研發投入兩個角度衡量企業創新。

2.解釋變量。本文的解釋變量為企業數字化水平（dig）。無論是數字資產、數字技術的應用還是數字化生產的推進，管理層決策都起到了決定性作用，因此，企業數字化轉型實際上是企業經營決策的成果。企業年報揭示了企業經營重點及經營績效，能夠較好地反映當年的企業經營決策成效，企業年報中有關數字化術語的詞頻能夠較好地反映企業當年的數字化水平、對數字化的重視程度以及數字化轉型意愿。基于此，本文借鑒何帆［22］、袁淳［23］的做法，根據國家政策語義表述進行數字化指標測算。具體步驟如下：第一，在中華人民共和國中央人民政府網搜索“數字化”，得到2011—2020年國務院發布的18篇政策文件。第二，使用Python中的JIEBA分詞包對上述18篇政策文件進行關鍵詞分析，手工篩選出與數字化聯系緊密的部分關鍵詞，最終選取大數據、5G、云計算、物聯網、互聯網、集成電路、人工智能、區塊鏈、智慧城市、數據分析、衛星導航、電子商務、電商、云架構等14個數字化術語，建立企業數字化政策語義詞典。同時，收集1696家樣本企業2011—2020年年報，獲得樣本企業2011—2020年的年報詞匯數據。第三，計算14個數字化術語在企業年報中的詞頻，以此衡量企業數字化水平。數字化詞頻計算方法為：[digit=aitAit×100%]，其中[ait]為樣本企業當年年報中14個數字化術語的詞數總量、[Ait]為樣本企業當年年報詞匯總數。

3.控制變量。本文選取的控制變量包括能夠反映企業性質、企業成長性和企業營收能力的基礎指標與財務指標。一是企業年限（age），以當年與企業成立年份之差衡量；二是企業資產負債率（lev），以企業當年合計負債占總資產的比重衡量；三是企業資產利潤率（roa），以企業當年凈利潤與總資產余額的比值衡量；四是企業成長性（tobinq），以企業市值與企業總資產的比值衡量；五是企業現金流（lncash），以企業初期現金即現金等價物余額衡量；六是企業董事長持股比（hold），以企業董事長當年的持股比例衡量；七是企業每股收益（eps），以企業凈利潤與企業總股本的比值衡量；八是企業流動比率（liquid），以企業流動資產占流動負債的比重衡量。

（三）模型設定

為實證檢驗上市公司數字化水平與創新績效之間的因果效應，本文構建基準回歸模型如下：

[lnpatentit=β0+β1digit+β2Xit+μj+μt+εit]" " " " " " " " " " " " " " " " " " （1）

其中：i代表企業，j代表行業，t代表年份；[lnpatentit]表示企業i第t年的創新績效；[digit]表示企業i第t年的數字化水平，若其系數[β1]顯著為正，表明企業數字化水平提升對企業創新有促進作用；[Xit]為控制變量；[μj]和[μt]分別表示行業和年份固定效應；[εit]為殘差項。在后續回歸中，本文還控制了行業、年份交叉固定效應。

（四）描述性統計

各變量的描述性統計結果如表1所示。

由表1可知，企業研發投入占比（rd）的標準差為4.509，表明樣本企業在研發投入方面存在較為明顯的異質性。此外，樣本企業的企業年限（age）、企業成長性（tobinq）、董事長持股比（hold）、企業流動比率（liquid）等也存在較大差異。

五、實證結果分析

（一）基準回歸結果

為探析企業數字化水平如何影響企業創新，本文以企業發明專利申請數（lnpatent）作為因變量，以企業數字化水平（dig）作為解釋變量，同時納入反映企業性質、企業成長性、企業營收能力等的控制變量進行回歸。Hausman檢驗結果顯示p值在1%水平顯著，因此使用固定效應模型進行回歸估計。由于部分發明專利的產出往往需要研發期，其與資源投入期之間可能存在時滯，企業當年數字化水平提升對創新的促進效應并不一定只作用于企業當年實現的創新產出，因此本文分別選取企業當年及前一年的數字化水平進行回歸，以探究企業數字化水平提升對企業創新的促進效應是否存在短期內的持續影響，回歸結果如表2所示。

表2中，模型（1）和模型（2）分別使用企業當年數字化水平和前一年數字化水平作為核心自變量進行回歸。列（a）、列（d）為同時控制了行業、年份固定效應后未加入控制變量的回歸結果；列（b）、列（e）為同時控制了行業、年份固定效應后加入控制變量的回歸結果；列（c）、列（f）為控制了行業、年份交叉固定效應后加入控制變量的回歸結果。可知模型（1）與模型（2）中dig的回歸系數均顯著為正，表明企業數字化水平提升對企業創新的促進效應存在時滯性。由列（c）可知，企業數字化水平提升1%能夠促進當年企業創新產出增加0.463%；由列（f）可知，企業數字化水平提升1%能夠促進下一年企業創新產出增加0.440%。這表明企業數字化水平與企業創新之間存在顯著的正向因果關系，若企業數字化水平有所提升，企業創新產出會在當年與下一年相繼出現正向提升。研究假說1得證。

為驗證企業數字化水平對企業創新促進效應的時滯期，本文分別選取提前2年和3年的企業數字化水平作為核心自變量進行回歸，結果如表3所示。其中：模型（3）使用提前2年的企業數字化水平進行回歸，模型（4）使用提前3年的企業數字化水平進行回歸。可知模型（3）中dig的回歸系數均不顯著，模型（4）中dig的回歸系數僅在控制了行業、年份交叉固定效應后在5%水平顯著。這表明除了影響當年企業創新產出，企業數字化水平提升對企業創新的促進效應存在時滯性，部分創新成果會延遲至下一年度產出，但對2年、3年后的企業創新產出未產生持久影響。

（二）穩健性檢驗

1.替換變量檢驗。為保證回歸結果的穩健性，本文進一步使用企業研發投入水平即企業當年研發投入占營業收入的比重（rd）衡量企業創新績效，回歸結果如表4列（a）所示。可知在控制行業、年份交叉固定效應的基礎上，dig的回歸系數在1%水平顯著為正，即企業數字化水平提升1%能夠促進企業研發投入增加11.489%，研究假說1進一步得證。從投入角度來看，這種創新促進效應體現為資金投入的增加，即數字化水平提升有利于企業將更多資源投入研發創新領域，企業從數字賦能、資源投入兩方面保障了創新過程，企業數字化水平提升對創新投入和創新產出均起到了正向促進作用。

2.增加控制變量。企業毛利潤率能夠有效衡量企業經營績效，企業經營績效對企業技術創新投資也有著重要的推動作用［24］；同時，不同產權企業的創新能力存在差異，一般而言，相較于非國有企業，國有企業融資約束較弱，資源調動能力較強，創新能力會優于非國有企業。因此，企業產權性質也是影響企業創新的因素之一。基于此，本文將企業毛利潤率（mpg）和企業產權性質（en）作為控制變量納入模型進行回歸，結果如表4列（b）、列（c）所示。可知dig的回歸系數均在1%水平顯著；加入企業毛利潤率（mpg）后，dig的回歸系數較基準回歸結果略有下降；加入企業產權性質（en）后，dig的回歸系數較基準回歸結果有所提高。表明基準回歸結果穩健。

3.極端異常值問題。為剔除控制變量中極端異常值對回歸結果的干擾，本文對所有控制變量進行了前后1%的縮尾處理，結果如表4列（d）所示。可知經過平滑處理后，dig的回歸系數較基準回歸結果略有下降，但顯著性水平未發生改變，可知企業數字化水平依舊對企業創新具有顯著的正向促進作用。這表明基準回歸結果未受到極端異常值的干擾，是穩健的。

4.內生性檢驗。企業當期創新能力相較于滯后一期的數字化水平而言是未來的、未實現的值，因此本文借鑒倪鵬飛［25］、張兵［26］的做法，選取企業數字化水平的滯后一期（Ldig） 作為工具變量。由于未來的信息無法直接影響當期的隨機擾動，因此滯后一期變量與當期的誤差項一般不具有相關性，可以作為滿足外生性的工具變量［27］，使用兩階段最小二乘法（2SLS）進行分析，結果如表5所示。第一階段回歸結果顯示，Ldig的回歸系數在1%水平顯著為正，表明滯后一期的數字化水平與企業當期數字化水平存在高度相關性。第一階段F值為3895.220，大于臨界值10。不可識別檢驗中， Kleibergen-Paap rk LM統計量的p值為0.0000，拒絕原假設；弱工具變量檢驗中，Kleibergen-Paap rk Wald統計量的p值為0.0000，拒絕原假設。第二階段回歸結果顯示，dig的回歸系數在1%水平顯著為正，表明企業數字化水平提升對企業創新有正向促進效應，與基準回歸結果一致，說明前文結論穩健。

（三）異質性分析

第一，大規模企業與小規模企業在資源獲取、風險承受能力以及管理結構方面存在顯著差異，決定了二者在數字化進程中實現的創新效益可能不同。認識這種差異有助于針對不同規模的企業制定更為精準的數字化戰略，從而匹配其特定的發展需求。第二，國有企業與私營企業在決策自由度、目標設定及資源使用效率等方面的差別，可能影響其采用新技術的速度和程度。了解這些差異有助于政府和私營企業制定更為有效的技術創新政策。第三，不同地區在經濟發展水平、基礎設施完善程度、創新環境以及政策支持等方面的不均衡，可能導致數字化轉型效果存在地區性差異。分析這些差異對于促進地區經濟平衡發展，優化區域發展戰略，以及推動區域經濟一體化和技術平等化等都具有重要的現實意義。

1.規模異質性分析。企業規模不同，受到的創新激勵可能會存在差異。伍紅［28］研究發現，企業總資產規模越大，創新激勵反應越遲鈍。基于此，本文以企業員工數量中位數（中位數為2000）為界，將樣本劃分為大規模企業組和小規模企業組進行分組回歸，結果如表6所示。可知大規模企業組中dig的回歸系數為正但不顯著，小規模企業組中dig的回歸系數略小于大規模企業組但在1%水平顯著，研究假說2得到驗證。可能的原因在于資源、信息在企業不同業務部門、生產部門之間流動會耗費成本，傳統生產要素的組合運用能力會直接影響企業的創新產出。大規模企業中資源、信息的傳遞為層級遞進，信息傳遞效率不如組織結構扁平化的小規模企業高［29］，小規模企業整合利用新資源、新技術的能力相對較強，數字化融合的過程更順暢，其更容易將數字化水平提升形成的激勵賦能到創新層面，數字創新轉化速率較高。

2.產權異質性分析。企業產權性質不同，應對風險及適應組織變化的能力也存在差異。本文根據企業所有權性質將樣本分為國有企業組和非國有企業組進行分組回歸，結果如表6所示。可知在國有企業組和非國有企業組中，dig的回歸系數分別為0.671和0.705且均在1%水平顯著，即企業數字化水平提升1%，非國有企業的創新產出較國有企業增加約0.034%，研究假說3得到驗證。這與現有關于外部政策激勵促進企業創新的研究結論相似［30］，在相關政策激勵與稅率優化激勵的研究中，民營企業較國有企業表現出更明顯的創新水平提升。這可能與非國有企業的市場競爭環境有關，相較于國有企業，非國有企業面臨的市場競爭壓力更大，更注重經濟效益，因此其數字化轉型意愿更強，創新驅動收益更大，促使其在數字化水平提升的環境下轉化更多創新成果。

3.地區異質性分析。本文根據企業所在地區將樣本分為東部地區企業組和中西部地區企業組進行分組回歸，結果如表6所示。可知在東部地區企業組中dig的回歸系數為0.470且在5%水平顯著，在中西部地區企業組中dig的回歸系數為0.406且在1%水平顯著，即數字化水平提升1%，東部地區企業的創新產出較中西部地區企業增加約0.064%，研究假說4得到驗證。這可能是由于中西部地區企業的市場化程度往往低于東部地區企業，融資約束較東部地區企業更強，即使企業組織管理在數字化水平提升的情況下得到了優化，但對企業外部融資約束及現金流緊張的緩解作用有限，因此對企業創新的促進作用也較弱。

六、結論與建議

本文使用2011—2020年我國滬深A股上市公司數據，實證檢驗了企業數字化水平對企業創新的影響。研究發現，企業數字化水平提升能夠顯著促進企業創新績效提高，且這種促進作用在小規模企業、非國有企業及東部地區企業中更為明顯。基于此，本文得出如下啟示：

第一，政府應堅持鼓勵企業進行數字化轉型。進一步完善數字化政策，鼓勵企業加速數字化進程，更好地將數字技術和理念融入企業管理與運營，使數字化賦能企業發展，促進企業不斷提升創新能力和創新水平，從而推動產業結構優化升級，推動宏觀經濟持續增長和高質量發展。第二，目前不同地區企業的數字化創新轉化效應仍存在差距，政府應繼續關注中西部地區企業的數字化轉型進程，縮小地區間的創新轉化差距，提高整體創新轉化能力。根據不同行業和不同類型企業制定差異化的激勵扶持政策，對企業數字化實踐提供更廣泛的支持和引導，幫助企業更好地適應數字化進程。第三，加強配套政策體系建設，如建立更完善的產權保護機制，實施更精準的企業金融政策，簡化專利申報程序以提高企業創新成果的轉化效率等。通過完善政策外部環境和配套體系，使企業的數字化進程在既有框架內更好地發揮創新激勵作用。

參考文獻：

［1］申明浩，譚偉杰，陳釗泳.數字經濟發展對企業創新的影響：基于A股上市公司的經驗證據［J］.南方金融，2022" " " " " " " " "（2）：30-44.

［2］GORDON L.The industrial internet：a “total digital enterprise ”mindset［J］.Ed at a distance magazine，2000（6）：4-10.

［3］ILONA I，STEFAN T，MARKUS M，et al.Reconciling digital transformation and knowledge protection：a research" " " " " " " " " " " " " "agenda［J］.Knowledge management research amp; practice，2018（2）：235-244.

［4］徐蒙.數字化轉型與企業創新［J］.企業經濟，2020（12）：54-60.

［5］王慧，夏天添，馬勇，等.中小企業數字化轉型如何提升創新效率？基于經驗取樣法的調查［J］.科技管理研究，" " " " " " " " " 2021（18）：168-174.

［6］黃節根，吉祥熙，李元旭.數字化水平對企業創新績效的影響研究：來自滬深A股上市公司的經驗證據［J］.江西" " " " " " " "社會科學，2021（5）：61-72+254-255.

［7］侯世英，宋良榮.數字經濟、市場整合與企業創新績效［J］.當代財經，2021（6）：78-88.

［8］戚聿東，肖旭.數字經濟時代的企業管理變革［J］.管理世界，2020（6）：135-152+250.

［9］肖靜華.企業跨體系數字化轉型與管理適應性變革［J］.改革，2020（4）：37-49.

［10］陳劍，黃朔，劉運輝.從賦能到使能：數字化環境下的企業運營管理［J］.管理世界，2020（2）：117-128+222.

［11］趙建，王靜嫻.數字科技如何影響中國的信用體系：基于商業銀行行為的理論模型和實證檢驗［J］.濟南大學學" " " " 報（社會科學版），2022（2）：90-103.

［12］劉啟雷，張媛，雷雨嫣，等.數字化賦能企業創新的過程、邏輯及機制研究［J］.科學學研究，2022（1）：150-159.

［13］柏培文，喻理.數字經濟發展與企業價格加成：理論機制與經驗事實［J］.中國工業經濟，2021（11）：59-77.

［14］TAN K H，ZHAN Y Z.Improving new product development using big data：a case study of an electronics company［J］." " nbsp; " " " " " " Ramp;D management，2017（4）：570-582.

［15］鄧峰，楊國歌，任轉轉.Ramp;D補貼與數字企業技術創新：基于數字經濟產業的檢驗證據［J］.產業經濟研究，2021" " " " （4）：27-41.

［16］戴亦舒，晏夢靈，董小英.數字化創新中企業對政策關注與績效關系研究［J］.科學學研究，2020（11）：2068-2076.

［17］李奉書，徐瑩婕，杜鵬程，等.數字經濟時代下聯盟管理能力對企業顛覆性技術創新的影響：知識流動的" " " " " " " " " " " " " " 中介作用與知識重構能力的調節作用［J］.科技進步與對策，2022（4）：80-90.

［18］彭碩毅，張營營.區域數字經濟發展與企業技術創新：來自A股上市公司的經驗證據［J］.財經論叢，2022（9）：" " " " " " " " " " 3-13.

［19］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（3）：34-42.

［20］余菲菲，曹佳玉，杜紅艷.數字化悖論：企業數字化對創新績效的雙刃劍效應［J］.研究與發展管理，2022（2）：1-12.

［21］祁懷錦，曹修琴，劉艷霞.數字經濟對公司治理的影響：基于信息不對稱和管理者非理性行為視角［J］.改革，" " " " " " " " " " "2020（4）：50-64.

［22］何帆，劉紅霞.數字經濟視角下實體企業數字化變革的業績提升效應評估［J］.改革，2019（4）：137-148.

［23］袁淳，肖土盛，耿春曉，等.數字化轉型與企業分工：專業化還是縱向一體化［J］.中國工業經濟，2021（9）：137-155.

［24］苗文龍，何德旭，周潮.企業創新行為差異與政府技術創新支出效應［J］.經濟研究，2019（1）：85-99.

［25］倪鵬飛，顏銀根，張安全.城市化滯后之謎：基于國際貿易的解釋［J］.中國社會科學，2014（7）：107-124+206-207.

［26］張兵，李蘋.國際貿易網絡與經濟周期的協同性：來自二十國集團的經驗證據［J］.國際貿易問題，2022（9）：53-69.

［27］WOOLDRIDGE J M.Econometric analysis of cross section and panel data［M］.Cambridge：MIT Press，2001.

［28］伍紅，鄭家興，王喬.固定資產加速折舊、廠商特征與企業創新投入：基于高端制造業A股上市公司的實證研" " " " " " " " " " 究［J］.稅務研究，2019（11）：34-40.

［29］趙昕，單曉文，王壘.數字化轉型與企業脫虛向實［J］.管理科學，2023（1）：76-89.

［30］王宗軍，周文斌，后青松.固定資產加速折舊所得稅政策對企業研發創新的效應［J］.稅務研究，2019（11）：41-46.

（責任編輯：畢春暉）