數字經濟發展與企業協同創新
——基于創新鏈升級與供應鏈優化視角

伍 靜，紀祥裕

(1.暨南大學 產業經濟研究院，廣東 廣州 510632；2.廣東金融學院 經濟貿易學院，廣東 廣州 510521)

一、問題提出

創新不僅是企業獲取競爭優勢的關鍵所在，更是一國或地區實現經濟高質量發展的不竭動力。然而，技術創新并不能一蹴而就，既要求資金支持必須具備持續性與穩定性，又需要企業擁有開發和整合知識的能力[1]。對于企業來說，加大研發投入以提升自身技術創新能力是較為傳統的方式，而在技術結構日趨復雜、創新周期逐漸縮短以及新興技術加速迭代的背景下，單個企業的創新活動面臨更高的風險。為迅速適應外部環境變化，獲取更多研發創新所需的知識與技術，企業之間尋求協同創新已然成為生存和發展的必然選擇[2]。與單打獨斗式創新方式相比，齊心協力式創新在資源共享、優勢互補、知識溢出、研發成本節約以及研發風險共擔等方面均存在突出優勢，也能產生更可觀的規模經濟與協同效應。然而，企業協同創新在中國的發展仍較為滯后，其中不乏知識產權保護不足、人才流動性差、協調、溝通風險等制約因素。由此，一個備受關注的問題是：到底什么因素能夠促進企業協同創新呢？

現階段對企業行為影響因素的探討無法繞開數字經濟這一新型經濟形態。在新一輪科技革命和產業變革的時代背景下，數字經濟不僅憑借虛擬性、高滲透性、外部性等特質，顛覆了制造業研發模式，進而打破創新鏈瓶頸并優化供應鏈效率[3]，同時催生數字化治理、無人經濟、產業平臺化等新業態，重塑了產業價值鏈[4-5]，進而提升了傳統產業在全球分工中的地位和競爭力。中國對利用數字經濟的優勢及創新效應非常重視，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》明確提出“打造數字經濟新優勢和提升企業技術創新能力”。隨著數字經濟的蓬勃發展，分析數字經濟與企業技術創新的文獻呈持續增加趨勢，不少研究發現二者具有正向關系[6-7]。然而，現有文獻更多強調單個企業內部創新，關于數字經濟發展如何影響不同企業之間協同創新卻鮮有涉及，基于創新鏈和供應鏈視角分析二者背后作用機制的文獻更是少見。鑒于此，本文嘗試回答以下重要問題：當前數字經濟蓬勃發展是否驅動了企業協同創新？如何從創新鏈升級和供應鏈優化雙重視角解釋數字經濟紅利對企業協同創新的賦能效應？上述效應是否存在地區或企業層面的異質性特征？顯然，準確評價數字經濟發展對企業協同創新績效的提升效應及背后作用機理，有助于為完善數字經濟布局提供新思路，為企業協同創新績效的提升和政策制定提供新參考。

與既有研究相比，本文可能存在以下邊際貢獻：(1)在研究視角上，不同于現有文獻在研究數字經濟與企業創新關系時大多關注理論層面的商業模式、創新模式演化[8-9]或經驗層面的數字化轉型、創新投入以及創新效率[10-12]，本文從不同企業間互動的視角入手，嘗試分析數字經濟發展對企業協同創新的影響效應，為相關領域提供新證據。(2)在研究內容上，一方面，現有文獻分析數字經濟對企業創新的作用機制大多從市場結構、創新要素配置、交易成本等角度展開[10，13-14]，本文將在既有理論基礎之上，進一步考慮數字經濟的技術擴散和網絡外部性等多重溢出效應，強調數字經濟發展通過創新鏈升級和供應鏈優化賦能企業協同創新的作用機理。另一方面，使用面板門檻模型深入考察創新鏈視角下企業協同創新績效與跨組織研發協作的非線性關系，回應了現階段諸多研究結論不盡一致的現象[15-17]。

二、理論分析與研究假設

(一)數字經濟發展與企業協同創新

在大數據、云計算、人工智能等新一輪技術加持下，數字經濟與實體經濟融合程度持續加深，要素流動與資源配置呈現突破行業界限與地理空間范圍的發展態勢，特別是具有協同互動特征的創新體系正加速形成，隨之而來的是協同創新系統價值的快速增長。數字經濟所具備的數字化、平臺化與智能化特征是驅動企業協同創新的關鍵動能。首先，從數字化特點來看，數字經濟打破了傳統經濟時代下的“信息孤島”桎梏，數字化的知識、信息與技術不再受到地理空間阻隔的影響，這不僅形成了便捷且高效的信息傳遞和交流渠道，而且擴大了創新資源的空間配置范圍[18]，提高了研發創新活動所仰仗的技術流、人才流、資金流等關鍵要素的配置效率。在數字化技術及其外部經濟性的推動下，創新資源配置的組織界限、行業壁壘與空間限制逐漸消融，信息傳遞障礙進一步消除，知識傳播力和外溢性增強[14]，跨領域合作更為普遍，協同式創新成果不斷涌現。其次，從平臺化特點來看，數字經濟衍生出數字化工具和平臺等新型產業組織形態，有效提高了企業協同創新的意愿與效率。一方面，數字化平臺的顯著優勢在于幫助經濟系統實現全產業鏈條的協同與融合，在此基礎上創新主體之間能夠搭建研發交流平臺和對接機制，構建協同創新聯盟[19]，在降低傳統創新模式下資產專用性水平的同時，通過信息共享、協同辦公等途徑大幅減少研發創新成本，提高企業協同創新的速度和效率；另一方面，數字化平臺讓生產者更容易識別與把握消費者需求，有利于新產品與新技術的產生，而且扁平化的網絡治理結構也能夠降低鏈條中供應商的層次性，提高信息的交流效率，進而為協同創新的高效運作和可持續發展提供平臺支撐。最后，從智能化特點來看，數字技術作為數字經濟創新的核心驅動力，其強大的智能化水平幫助企業在協同創新中實現精細化管理和定制化服務。通過大數據分析和智能制造等手段，企業可以在全球范圍內更加快速、精準地匹配最為合適的合作伙伴，進而實現網絡化協作。在此模式下，創新風險和試錯成本的降低將促進企業智力活動和新知識的產生[20]，為企業發展注入新動力。由此，本文提出如下假設。

假設H1：數字經濟發展推動企業協同創新。

(二)創新鏈視角：跨組織研發協作的廣度和深度

在技術結構日趨復雜的背景下，從創意產生到商業化生產銷售的完整創新鏈往往需要多個創新主體參與，這對跨越組織界限的研發協作活動所要達到的廣度與深度提出了更高的要求。在數字化技術與平臺的加持下，具備高滲透性與價值增值性的數字經濟將客戶、供應商、行業專家、高等院校、公共服務機構等組織作為一個外部智囊團融入創新系統，進而形成協同創新聯盟[19]。在集中各方優勢資源的有利條件下，齊心協力式創新更有可能突破關鍵核心技術瓶頸。需要強調的是，創新活動一般可劃分為創意產生、轉化和產品擴散三階段[21]，本文聚焦于創新活動中期的研發環節，并嘗試分析數字經濟發展如何通過深化跨組織研發協作的廣度與深度，進而作用于企業協同創新。

人才、信息與技術是企業創新活動的三大關鍵要素，對于協同創新來說更是如此。一方面，得益于數字平臺對市場需求與供給信息的高效匹配能力，數字經濟發展可促進更多創新主體參與到同一或多個項目的研發，不僅企業開展廣泛的合作創新有了人力資源保障，而且創新主體的多元化也為研發活動帶來更多新知識與新技術，進而拓寬創新鏈上研發協作的廣度[18]。另一方面，數字經濟下實時交互的數據流和信息流極大地滿足了企業研發創新的需求。與傳統創新模式下“信息孤島”現象相比，數字經濟不僅促進了信息與技術的自由流動，實現創新資源的高效連接和動態優化，為不同地區企業的信息共享和交流提供現實可能性，而且通過在線協作工具、云計算、區塊鏈、人工智能等數字化技術與社區網絡等數字化平臺，或催生眾多關聯密切的新興產業，或實現知識、信息與技術在企業間快速流通，進而實現了更大范圍的創新鏈協同合作。

在拓寬跨組織研發協作廣度的基礎上，數字經濟在挖掘協同創新深度方面也不容小視，原因在于其為企業開展深度研發合作提供了更多的機會和手段。在傳統經濟時代，組織界限與地理空間等多重因素容易導致企業在尋求研發合作過程中無法找到心儀伙伴，進而使得協同創新難以為繼。而在數字經濟時代，企業間研發合作不再局限于傳統的人力資源與資金等交易模式，而是借助數字化平臺加強數據和信息的共享與利用，在多維度協作網絡中憑借更頻繁的合作來實現產品研發、專利合作以及供應鏈管理等領域的深度協同。需要強調的是，在創新合作主體進行深度信息分享與交換的過程中，容易出現商業機密與核心技術泄露等問題，甚至引發合作主導地位衰落的嚴重后果，而日漸成熟的數字化技術能夠有效保護用戶的隱私和安全[22]，這為持續深度合作提供堅實的技術支撐，進而增強協同創新和價值共享。由此，本文提出如下假設。

假設H2a：數字經濟通過拓寬創新鏈上研發合作的廣度來促進企業協同創新。

假設H2b：數字經濟通過挖掘創新鏈上研發合作的深度來促進企業協同創新。

(三)供應鏈視角：客戶和供應商的集中度

數字技術將傳統的線性供應鏈轉變成一體化的生態系統，越來越多供應商和客戶涌入其中，進而改變了供應鏈上下游的集中度。一般來說，供應鏈集中度有兩個方面，一是上游供應商集中度，二是下游客戶集中度。由于二者在供應鏈上的位置和扮演的角色有所不同，供應商集中度與客戶集中度對企業協同創新的影響具有異質性。

數字經濟發展降低了上游供應商集中度，增強了供應鏈柔性，進而促進了企業協同創新。在傳統經濟模式下，受制于有限的信息搜尋與整合能力，企業只能接觸到市場上數量有限的供應商，在討價還價上處于被動局面，其生產成本自然水漲船高。而在數字經濟時代，數字化平臺使得更多供應商參與到供應鏈當中，這打破了供應鏈上合作伙伴間信息不對稱的局面，不僅減少了核心供應商價格壟斷現象，而且降低了企業對特定供應商的剛性需求，保障了供應鏈成員的整體利益，這使得協同創新活動得以高效開展。與此同時，對于已經形成合作關系的供應商來說，他們在考量共同利益和價值創造的基礎上，將摒棄短期利益導向[23]以加強合作，這進一步降低了供應商集中度，提高了供應鏈成員協同競爭優勢。數字經濟下信息高速流動和動態匹配促進了企業間的互聯互通，供需市場有效性得以大幅度提升，供應鏈朝著多元化與豐富化的方向發展，企業選擇供應商的彈性得以增強[24]。在避免過高的供應商集中度侵蝕創新資源的情況下，企業能夠配置更多的創新資源開展協同創新，進而提升協同創新績效。

數字經濟發展提高了下游客戶集中度，進而促進了企業協同創新活動的開展。在數字技術與數字平臺的加持下，企業更有動力在組織邊界內安排各類活動，最大限度提高與客戶交易的頻率，更愿意與大客戶建立高質量關系，這提高了客戶集中度。與此同時，質量、速度和靈活性也是企業及其客戶關注的重點。數字經濟為企業與客戶提供了有效的溝通平臺和便捷的物流[25]，數字技術應用有利于企業提供豐富的個性化定制服務和提高客戶體驗，增強客戶滿意度和忠誠度[26]，使得客戶集中度得到進一步提升。其次，價值創造理論認為，較高的客戶集中度具有協同效應，有利于企業進行信息整合和資源共享，進而鞏固客戶關系[27]，提高供應鏈協作效率。在代表性案例中，華為與全球各大電信運營商進行合作，而運營商的需求和反饋加快了華為在5G技術、網絡安全和云服務等方面的進程，最終體現為二者共同推進網絡基礎設施和通信領域的協同創新。例如，2018年初中國電信為打破傳統的訂單采購模式，與華為成立商業聯合創新中心，逐步形成合作制度與文化。2021年，雙方進一步簽署“云網核心能力”戰略合作協議，開創“1+1>2”的協同共創新范式。最后，數字平臺和數字技術為企業與客戶開展協同創新提供更低的交易成本、更高的運營質量以及更可靠的交付，進而帶來更高的客戶黏性和集中度，據此企業將更有動力與大客戶進行協作研發，以保持其集成供應鏈優勢，進而提高了企業協同創新績效。由此，本文提出如下假設。

假設H3a：數字經濟通過降低供應商集中度促進協同創新。

假設H3b：數字經濟通過提高客戶集中度促進協同創新。

三、研究設計

(一)計量模型設定

為考察數字經濟發展對企業協同創新的影響，本文的計量模型設計如下：

Sgict=β0+β1Dect+γXct+φZit+εict

(1)

其中，下標i、c、t分別表示企業、城市、年份；Sg為上市公司合作創新產出，以專利授權總數的對數表征；De衡量數字經濟發展水平；X和Z分別表示城市和企業層面的控制變量；系數β1考察數字經濟對企業協同創新的影響效應。

為進一步檢驗企業跨組織研發合作和供應鏈集中度在數字經濟與企業協同創新關系中的渠道作用機制，本文借鑒唐松等(2020)[28]的做法，構建如下模型：

Mict=α0+α1Dect+γXct+φZit+εict

(2)

Sgict=θ0+θ1Mict+θ2Dect+γXct+φZit+εict

(3)

首先，運用模型(1)估計數字經濟對企業協同創新影響的總效應；其次，運用模型(2)分析數字經濟對中介變量M的影響；最后，在模型(1)的基礎上進一步引入中介變量M，即對模型(3)進行估計。

(二)指標構建

1.被解釋變量：企業協同創新績效(Sg)

專利是刻畫創新績效的常見做法[29-30]。由于許多地方政府以專利申請作為企業創新的衡量標準，可能出現大量虛假或不合格的專利申請，也就是說，申請數量指標不能實質性地體現企業創新水平，因此本文采用專利授權量表征企業創新。進一步地，共同擁有的專利是研發聯盟的潛在產出，在管理學和組織管理相關文獻中通常將其作為協同創新成果的代表[23，31-34]。此外，也有學者采用世界銀行2012年對中國企業調查問卷數據中的協同研發決策和協同研發密度表征企業協同創新[1，35]。該數據為2011年的截面數據，無法適用于本文的上市公司面板數據，但究其本質，該測量思路同樣是基于研發這一角度以體現協同創新。原因在于：一方面，共同專利申請需要企業在與其他創新主體發揮互補優勢以及分擔創新風險的情況下，充分實現資源共享，促進信息和技術的外溢，而這正是協同創新的體現；另一方面，由于協同這一內涵本身難以量化，專利聯合申請是現階段研究協同創新的實證文獻中最具代表性的衡量指標。基于此，本文采用企業與其他實體聯合專利授權數來刻畫企業協同創新。

2.核心解釋變量：數字經濟發展水平(De)

數字經濟是以融合為特征的經濟，信息技術帶來的增產增效和其他行業向數字化轉型是數字經濟的主體[36]。已有研究主要從互聯網發展規模、數字普惠金融指數、數字基礎設施、產業設施等層面測量區域數字經濟發展水平[10，37]，難以全面反映數字經濟內涵。基于此，本文將城市層面的數字經濟發展水平和微觀層面的企業數據要素開發及利用相結合，構建企業數字經濟發展水平指標體系(見表1)。

表1 數字經濟發展水平指標體系

一方面，基于數字產業化和產業數字化兩個維度構建數字經濟發展水平指標，在考慮數據可得性的情況下，進一步測算次級指標。由于部分數據(如軟件業務出口收入、電子信息制造業工業增加值)只統計到省份層面，本文借鑒文磊和李宏兵(2022)[38]的做法，以城市生產總值占所在省份生產總值的比重為權重，乘以省份指標進而得到城市層面指標數據。最后，將上述指標進行標準化，并運用熵值法獲得各級指標的權重，得到282個地級市數字經濟發展水平(del)。另一方面，基于企業數字化轉型角度從數字技術應用、大數據技術、云計算技術、區塊鏈技術和人工智能技術五個層面反映企業數據要素開發及利用情況，參照吳非等(2021)[39]的研究，本文利用Python的Jieba分詞功能，對上市公司年報文本中的每一維度細分指標進行分詞，并依據分詞結果進行頻次統計，對總詞頻加1后取自然對數，最后得到4 114家上市公司的數據要素開發及利用水平(dsl)。進一步參考唐要家等(2022)[40]將企業與省份層面數字經濟指數合并的思路，本文通過對del和dsl進行加權平均得到用于實證分析的數字經濟發展指數(1)具體地，企業所屬城市數據從深圳希施瑪數據科技有限公司CSMAR中國經濟金融研究數據庫中上市公司基本信息表獲取企業-城市-年份相應信息，將城市-年份的數字經濟水平數據與之匹配，進而將城市層面數據統一到企業層面，最后將企業-年份-城市的dsl和del指標進行加權平均，得到本文的核心解釋變量De。。

3.中介變量：跨組織研發合作廣度(Breadth)與深度(Depth)、客戶(Cchain)和供應商集中度(Schain)

對于前者，從北京合享智慧科技有限公司Incopat專利數據庫中獲取申請人信息，按申請日期使用年度專利數據。借鑒開放式創新理論中對企業外部知識搜索廣度和深度的定義[15，32]，以及馬艷艷等(2014)[16]對企業跨組織研發合作廣度和深度的測量，本文采用上市公司專利聯合申請的不同申請人總數來衡量合作廣度，采用聯合申請專利的平均次數度量合作深度(2)考慮到一項專利聯合申請人中有多個上市公司的情況，本文將申請人一欄中的若干個申請人分離成多列，進行數據的縱向追加，使該專利同時屬于申請人中的多個上市公司。，即企業在某一年度與不同申請人合作總頻數與總申請人數的比值。客戶和供應商集中度分別采用前五大客戶銷售額和前五大供應商采購額占營業總收入的比重來衡量。

4.企業和城市層面的控制變量

為緩解遺漏變量對企業協同創新的估計偏誤，基于已有研究[12，32，35]，企業層面的控制變量包括：企業規模(Size)，使用資產總計的對數值進行衡量；企業年齡(Age)，采用當前年份減去企業成立時間進行刻畫；資本密集度(Dzb)，以總資產與營業收入的比值進行衡量。城市層面的控制變量包括人均地區生產總值(Pgdp)、非農業人口的比重(Fny_ratio)以及第三產業占地區生產總值的比重(Ser)。

(三)數據說明與描述性統計

考慮到數字經濟的蓬勃發展發生在2010年以后，本文以2011—2019年中國A股上市公司為研究對象。跨組織研發合作數據來源于Incopat專利數據庫，數據收集截至2019年底；地級市數據來源于歷年《中國城市統計年鑒》；企業層面數據來源于CSMAR中國經濟金融研究數據庫。為了將城市層面數據加總到企業層面，本文運用Stata 17.0中的merge命令，依據城市-年份進行多對一匹配，進而得到完整的企業-城市-年份數據。結合本文研究需要，對數據進行如下篩選：(1)剔除研究期間數據缺失嚴重的城市、公司樣本(3年及以上數據缺失)，其余缺失值采用移動平均法進行插值處理；(2)剔除樣本中經營狀況出現異常的上市公司(如ST、PT、SST等)。此外，為消除極端值影響，本文對所有連續型變量進行上下1%的縮尾處理。變量的描述性統計結果見表2。

表2 描述性統計結果

四、數字經濟發展對企業協同創新影響的實證檢驗

(一)基準回歸結果

表3報告了數字經濟發展水平影響企業協同創新績效的基準估計結果。根據列(1)，在不加入控制變量的情況下，數字經濟發展水平的回歸系數在1%水平上顯著為正。根據列(2)—列(4)，在依次加入控制變量后，數字經濟發展水平對企業協同創新績效仍然在1%的顯著性水平上產生正向影響，假設H1得到驗證。可能的原因在于，數字經濟所形成的數字化、平臺化與智能化特征增強了企業與其他創新主體的互動，進而提升了企業協同創新績效。

表3 基準回歸結果

(二)穩健性檢驗

1.更換解釋變量

正如上文所述，數字經濟涉及數字技術、數字化轉型等層面，本文采用上市公司數字化轉型指數(dt_index)和數字創新論文數量(dt_article)來重新衡量企業數字經濟發展水平，以期得出更為穩健的結論，具體結果見表4。在更換數字經濟發展水平的測量指標后，無論是否加入控制變量，數字經濟發展水平的回歸系數始終顯著為正，表明了基準回歸的穩健性。

表4 更換解釋變量的回歸結果

2.內生性問題

創新活動受眾多因素影響，模型可能由于缺失重要解釋變量而導致內生性偏誤。本文借鑒黃群慧等(2019)[10]的做法，采用1984年城市郵局數量(post)和2000—2008年城市互聯網寬帶接入用戶數(ibc)作為數字經濟發展水平的工具變量。一方面，數字經濟以傳統通信技術為基礎，郵局數量分布和互聯網寬帶用戶活躍數顯然會影響地區數字經濟發展程度，滿足相關性要求；另一方面，郵局核心業務是為公眾提供基礎通信服務，其與早期的互聯網寬帶接入并不直接作用于企業協同創新，滿足排他性要求。由于本文的研究樣本為面板數據，而1984年城市郵局數量為截面數據，本文采用地區移動電話普及率與之交互項(mobpost)作為數字經濟發展水平的工具變量。表5列(1)和列(2)報告了工具變量回歸結果，Kleibergen-PaaprkLM統計量均拒絕了工具變量不可識別的原假設，且通過了1%水平的顯著性檢驗；Kleibergen-Paaprk WaldF統計量在15%水平的Stock-Yogo弱識別檢驗中均大于8.96的閾值，拒絕了弱工具變量的原假設，故本文所選取的工具變量是較為合理的。在使用工具變量估計后，數字經濟發展水平的回歸系數仍顯著為正，基準回歸結論依然成立。

表5 內生性處理及制造業樣本回歸結果

3.制造業樣本的檢驗

現階段制造業轉型升級速度快、規模大，相關產業蓬勃發展，對經濟增長起著至關重要的作用。根據中國證券監督管理委員會《上市公司行業分類指引》(2012年修訂)，研究樣本中直接反映數字經濟的信息傳輸、軟件和信息技術服務業樣本(門類為Ⅰ)較少，而在實施創新驅動的大環境下，制造業的創新行為更具現實意義，且單行業樣本有利于削弱行業間差異對樣本估計效應的影響，本文選擇門類為C的制造業樣本進行穩健性檢驗，結果見表5列(3)。穩健性檢驗結果顯示，數字經濟發展依然對企業協同創新具有正向影響。值得注意的是，在僅保留制造業企業樣本時，數字經濟發展水平的回歸系數值有所下降(由全樣本下的53.682降為43.842)，原因可能是未包含數字化程度較高的信息通信、軟件等產業，該結果與王可和李連燕(2018)以制造業為樣本，強調互聯網有效地促進了制造業創新成果產出[41]的結論一致。

(三)異質性分析

1.是否為數字經濟上市公司異質性分析

本文根據CSMAR數字經濟數據庫對數字經濟上市公司的收錄情況，識別數字經濟企業與非數字經濟企業，據此進一步考察數字經濟發展對企業協同創新賦能效應的異質性特征。根據表6列(1)—列(3)，數字經濟對數字類型上市公司產生了促進作用，而對非數字經濟上市公司無明顯影響。為考察兩組樣本的差異，本文引入數字企業虛擬變量(記為Slc，數字經濟上市公司為1，否為0)及其與數字經濟發展水平的交互項。交互項系數在5%的水平上顯著為正，進一步的組間系數差異檢驗結果驗證了以下結論：數字經濟發展對企業協同創新的促進作用在數字經濟企業中強于非數字企業。原因可能是，盡管數字經濟有效賦能企業協同創新活動，但需以企業自身的勞動、技術、資本等要素為前提[42]。與非數字企業相比，數字經濟公司技術水平較高，能夠抓住數字經濟發展新契機，善于利用外部信息環境和技術基礎設施，實現錦上添花，為企業協同創新提供不竭動力。同時應認識到，上市公司之間對數字經濟的利用還存在一定程度的“數字鴻溝”，需進一步強化和落實數字經濟的普惠效應。

表6 異質性檢驗結果

2.產權性質異質性分析

數字經濟帶來的知識溢出增值在不同類型的公司可能具有差異性。在中國情境下，數字經濟的賦能效應在國有企業和非國有企業又具有怎樣的異質性？根據表6列(4)—列(6)，與以往研究[43]認為國有企業進行互聯網化對創新無推動作用不同的是，數字經濟發展提升了國有企業與非國有企業的協同創新績效，其中對前者的驅動作用更強。進一步地，考察產權性質虛擬變量(記為Property，國有企業為1，否為0)與數字經濟發展水平交互項，可以發現，數字經濟發展對國有企業協同創新具有更強的影響效應。原因可能在于，在數字經濟逐步成為國家重要發展導向的形勢下，國有企業能夠更好地契合國家戰略，憑借其在資源和市場領域的優勢地位，持續提升協同創新水平，而非國有企業所擁有的創新資源往往難以滿足數字經濟轉型所需的長周期、高成本投入，對創新風險的承受能力也較弱。

3.城市等級異質性分析

當前中國地級及以上城市按行政等級包括直轄市、副省級城市、非副省級省會城市和普通地級市。資金、優惠政策等要素資源一般從上級到下級城市依次分配，即城市級別越高，其能夠得到更多的財政資金投入以及吸引更多的優秀人才，這有利于優化本地區的創新環境[44]。鑒于此，本文引入城市級別虛擬變量(記為Level，普通地級市以上的高等級城市為1，否為0)及其與數字經濟發展水平的交互項。根據表6列(7)—列(9)，數字經濟發展促進了位于不同等級城市的企業協同創新。同時，交互項的回歸系數為負且不顯著，這說明數字經濟對企業協同創新的驅動作用不存在城市等級差異。原因可能在于，一方面，高等級城市憑借級別優勢，形成了多樣化創新資源的集聚優勢，與數字經濟對創新的溢出效應存在較大重疊，導致數字經濟的邊際效應有限；另一方面，針對中西部地區不同類型及發展程度的城市群，國家因地制宜地實施了一系列差異化扶持政策，普通地級市在財政、投資等層面獲得了政策支持，創新要素配置更加完善，這在一定程度上改善了普通地級市在創新發展上的等級劣勢，縮小了數字經濟對企業創新溢出效應在城市等級上的異質性。

五、基于創新鏈和供應鏈視角的作用機制探討

(一)創新鏈視角：跨組織研發合作

表7報告了創新鏈視角下渠道作用機制的檢驗結果。為便于比較，本文將表3列(4)即數字經濟發展影響企業協同創新的總效應列為表7最后一列。表7結果顯示，數字經濟發展正向影響企業參與外部組織的研發合作，其中對合作深度的影響更為明顯。在此基礎上，將二者同時納入回歸模型，跨組織研發合作(廣度及深度)和數字經濟發展水平的回歸系數均顯著。值得注意的是，在加入了中介變量后，數字經濟發展水平的回歸系數有所降低，一是在研發合作廣度的機制路徑中由53.682(總效應)下降到35.167(直接效應)，二是在研發合作深度作用路徑中下降到35.545(直接效應)。這表明研發合作廣度和深度是數字經濟發展提升企業協同創新的重要作用路徑。

艦艇、飛行器和車輛對于核動力裝置的空間要求遠高于核能發電廠，而傳統核聚變反應堆體積、重量很大，遠超這些運輸工具的體積和重量限制，難以做成適配于這些需求的移動式能量供應源。洛馬公司稱該堆的體積僅為同功率傳統托卡馬克裝置的1/10，一座直徑7米、長18米的該型反應堆就可實現200兆瓦的熱功率輸出，運行一年所需的燃料量僅為25千克，可以在線補充燃料，無需像裂變堆那樣定期停堆更換燃料棒，可連續運行，大幅提升續航能力，而且設計與建造周期也只有數月，成本遠低于大型聚變裝置。

表7 渠道作用機制檢驗結果Ⅰ

(二)供應鏈視角：客戶和供應商集中度

表8報告了供應鏈視角下渠道作用機制的檢驗結果。同樣為便于比較，本文將表3列(4)即數字經濟發展影響企業協同創新的總效應列為表8最后一列。表8結果顯示，數字經濟發展提高了客戶集中度，但是降低了供應商集中度，回歸系數均通過顯著性檢驗。在納入供應鏈集中度變量后，數字經濟發展的回歸系數均有所減小。這表明數字經濟發展不僅在供應鏈上游促進了企業間信息的高效流動，降低了供應商集中度，而且在下游加強了與大客戶保持緊密聯系，為企業更精確快速地捕捉市場需求，提高非正規融資能力提供平臺支撐，由此增強了供應鏈柔性。也就是說，數字經濟通過提高客戶集中度、降低供應商集中度來提升企業協同創新。該結論也證實了分別探討客戶和供應商集中度在數字經濟與企業協同創新中的渠道作用機制的必要性，區別于以往研究籠統考察供應鏈集中度在企業創新中的作用機理[45]。

表8 渠道作用機制檢驗結果Ⅱ

六、跨組織研發合作與企業協同創新的進一步討論

激烈的市場競爭增加了技術復雜性并加快了技術迭代速度，單個企業擁有的知識、技術等創新資源難以滿足創新活動的全部需求，而跨界協作通過改變組織邊界功能和形態，實現了組織內部的高效溝通和外部資源的有效整合[2]。何郁冰和伍靜(2020)基于技術協同創新模式角度，認為技術交易和技術聯盟通過共享知識、拓展知識網絡、促進隱性知識跨界流通等方面提升了合作企業的創新績效[46]。但王等人(Wang et al.，2012)認為，由于交易成本及搜索成本的存在，企業跨組織合作可能對創新績效產生負效應，甚至過度的開放會引起其內部知識的泄露[47]。

關于跨組織研發合作廣度和深度與企業創新的關系，既有文獻未能達成一致結論。卡蒂拉和阿胡賈(Katila &Ahuja，2002)運用專利引用信息計算搜尋廣度和搜尋深度，發現前者正向促進企業創新績效，企業創新績效與后者則呈現倒U型關系[48]。勞爾森和索爾特(Laursen &Salter，2006)基于英國創新調查數據的研究表明，企業創新績效與外部搜尋的廣度和深度均呈現倒U型關系[15]。馬艷艷等(2014)結合中國工業企業和專利數據研究發現，企業創新績效與研發合作廣度具有倒U型關系，而與研發合作深度則表現為U型關系[16]。佛洛爾等(Flor et al.，2018)認為，外部搜索的廣度和深度均對高技術企業突破性創新無影響[17]。綜上，已有研究雖然未能形成一致結論，但是普遍認為合作廣度和深度對企業創新績效的影響為非線性關系。本文借鑒漢森(Hansen，1999)[49]提出的非線性面板門檻模型，試圖回應當前研究結論不一致的現象。單一面板門檻模型見模型(4)，雙門檻模型以此類推。

Sgit=μ+β′1xitI(qit≤γ)+β′2xitI(qit>γ)+eit

(4)

其中，I(·)為指標函數，qit為門檻變量，γ為門檻值。由門檻回歸模型的原理可知，門檻變量既可以選擇模型中的解釋變量，也可是其他獨立變量，具體估計結果見表9和圖1。

圖1 跨組織研發合作與企業協同創新關系的各重門檻值估計結果

表9 研發合作程度對企業協同創新績效的門檻效應檢驗及回歸結果(3)由于面板門檻模型要求數據結構為平衡面板數據，在此采用2015—2019年企業-年份層面的數據，并刪除變量中含有缺失值的樣本，最終432個樣本進入回歸模型。

由表9可知，當合作廣度為門檻變量時，F統計量拒絕存在三門檻的假設(P>0.1)，且在5%的水平上拒絕不存在門檻效應的原假設，因此，雙門檻模型對合作廣度與企業協同創新關系具有較好的擬合效果。從門檻數值來看，研發合作廣度門檻值分別為30和45。這說明當企業在一個自然年度內與不同數量的創新主體進行專利聯合申請時，合作主體個數對企業協同創新確實存在異質性影響。當合作深度為門檻變量，單門檻和雙門檻模型均通過顯著性檢驗，門檻值分別為1.333、16.241。此外，結合圖1各門檻值估計結果，雙門檻模型能夠較好地擬合研發合作廣度和深度與企業協同創新的關系。

根據表8，當門檻變量為Breadth時，不同的Breadth取值對企業協同創新的影響有較大差異。當企業與外部創新主體的合作數量偏少時(Breadth≤30)，Breadth的回歸系數為35.860；當合作數量增加時(30

類似地，當門檻變量為Depth時，隨著合作深度逐步增加(由1.333到16.241)，其對協同創新的促進作用愈加明顯；而當合作深度達到門檻值16.241后，其對企業協同創新的推動作用在統計上不顯著，假設H3b得證。原因可能在于，當企業與外部主體進行更加密切的合作時，不僅面臨著更高的核心技術與商業機密泄露的風險，而且企業間的重復合作會限制企業獲取外部知識，抑制該階段創新產出[50]，進而削弱數字經濟發展對企業協同創新的溢出效應。總的來看，長期持久的網絡互動仍然能夠增進聯盟成員間的信任，縮短社會距離，進而促進協同創新的達成。

七、研究結論與政策建議

數字經濟是中國經濟實現高質量發展的新興動力[37，51]。在此背景下，企業單體內部的創新已無法滿足創新活動對技術、知識等資源的需求，跨組織協同已成為新常態。本文借助A股上市公司2011—2019年企業-城市-年份的非平衡面板數據，在構建企業數字經濟發展指數基礎上，從創新鏈和供應鏈視角，實證分析數字經濟影響企業協同創新的賦能效應及傳導機制。研究結果顯示：(1)數字經濟發展提升了企業協同創新績效，該結論在更換解釋變量刻畫指標、考慮內生性問題、保留制造業樣本等一系列穩健性檢驗后，仍保持不變。(2)數字經濟發展在數字類型企業和國有企業中對企業協同創新的帶動作用更強，在城市行政等級上無差異。(3)數字經濟發展通過增強研發合作的廣度和深度、提高客戶集中度和降低供應商集中度間接驅動企業協同創新，但間接效應弱于直接效應。(4)研發合作的廣度和深度均與協同創新產出呈現動態演化關系，具體表現為：當企業在某一年度的合作單位數由30增加至45時，數字經濟發展的創新溢出效應減小，而當數量大于45時，表現為負向影響，即合作單位的數量超過一定閾值時，會抑制企業協同創新產出；隨著合作的深入，其對企業協同創新的促進作用不斷凸顯；平均合作次數大于16.241時，伴隨著機會主義、核心技術泄露等風險，深入合作對企業協同創新的推動作用變得不明顯。

基于以上研究結論，本文提出四點政策建議：第一，大力發展數字化基礎產業，形成數字化產業集群。重點加強對大數據、云計算、物聯網、人工智能等數字化核心技術領域的研發投入力度，在補齊數字化基礎設施短板的基礎上，培育新型數字化產業集群，依托數字化資源與跨界融合機制，最大限度破除創新資源配置的組織界限、行業壁壘與空間限制，提升協同式創新水平。第二，推進產業數字化以及數字化平臺建設。不僅要利用數字技術對傳統產業生產方式進行數字化變革，以數字經濟新業態、新模式打通上下游的業務流與數據流，提升全產業鏈的資源協同與集成應用能力，而且要搭建跨領域的產業數字化平臺體系，充分利用知識圖譜、扁平化網絡治理結構等平臺優勢促進跨行業創新資源流動，降低信息共享與協同辦公等研發成本，為企業協同創新提速增效。第三，企業應重視地區數字經濟發展與自身數字化轉型對協同創新的強大促進作用。一方面，要充分利用數字技術與數字化平臺，突破組織界限和地理空間的約束，與更多不同背景的企業實現信息、知識與技術的快速交流，進而在創新鏈上達到協作廣度與協同深度的雙重提升；另一方面，借助數字經濟的信息流通與動態匹配機制推動供應鏈協同機制建設，不僅要與上游供應商建立供需匹配與供應質量雙重優化的穩定合作伙伴關系，而且要利用數字技術與平臺準確追蹤和深挖下游客戶需求，進而促進上下游企業開展技術共享、研發創新等協同式活動。第四，企業應遵循跨組織研發合作的廣度和深度與協同創新的動態演化規律，保持適度規模的合作伙伴數量及合作頻次，抓住協同創新的契機，形成一個不斷動態發展、呈螺旋式上升的內外部良好循環的協同模式。