營商環境優化如何影響企業數字化悖論

DOI：10．19641/j．cnki．42-1290/f．2024．06．003

【摘要】如何提高數字化轉型成功率是激發企業創新持續性的重要戰略問題。以2011 ～ 2021年滬深A股上市公司為研究樣本， 實證檢驗企業數字化轉型對創新持續性的影響及營商環境的調節作用。研究發現， 企業數字化轉型與創新持續性之間呈顯著的倒U型關系， 存在數字化悖論， 而市場化、 便利化、 法治化和國際化營商環境優化顯著影響數字化悖論， 即： 提高創新持續性整體水平， 使曲線整體上移； 加快達到創新持續性的最高值， 使拐點左移； 加快拐點兩側創新持續性的變化速度， 使曲線形態更陡峭。進一步分析發現： 在高知識整合能力和高動態能力的企業中， 營商環境優化對數字化悖論的影響更顯著。該結論為企業利用營商環境優勢持續投入數字化轉型提供了理論指導， 為政府建設有助于突破數字化轉型瓶頸的營商環境提供了政策啟示。

【關鍵詞】企業數字化轉型；創新持續性；營商環境；數字化悖論

【中圖分類號】F270.7；F273.1" " " 【文獻標識碼】A" " " 【文章編號】1004-0994（2024）06-0020-8

一、 引言

十九屆五中全會明確提出堅持創新在我國現代化建設全局中的核心地位， 充分表明了國家對創新驅動發展戰略的高度重視。對于我國上市企業而言， 堅持創新并非僅僅追求短期內研發支出與產出數量的增加， 更重要的是將企業創新戰略有效融合于國家創新驅動發展軌道中， 即塑造創新驅動持續性發展的新模式（毛薦其等，2023）。這意味著企業要將現有知識與后續技術改進結合起來， 構建過去與現階段持續聯結的創新（何郁冰等，2017）。區別于一般創新活動， 持續性創新需要企業對多樣性技術知識高效整合、 吸收并利用， 實現創新投入與產出的時間連續、 效益增長和持續發展（Clausen等，2012）。創新持續性能夠綜合反映企業持續的創新能力與長久的創新意愿（毛薦其等，2023）， 為當前創新推動后續創新實踐提供理論指導， 是企業提升創新優勢的關鍵。

在數字經濟時代， 數字技術已完全改變了商業環境（余菲菲等，2022）， 引發組織利用數字技術做出戰略回應（董瑤等，2023）。已有研究發現， 數字化轉型使企業利用數字技術持續獲得創新優勢， 充分釋放創新的持續動能， 成為激發組織持續創新活力的重要戰略（毛薦其等，2023）。值得注意的是， 企業的數字化轉型模式不能完全照搬其他企業， 而應通過新型數字技術重塑企業資源配置、 環境適應與信息感知的能力， 以構建貼合于企業實際的創新驅動持續性發展架構， 進而為創新持續性長效賦能。

目前， 在眾多數字化轉型實踐中， 許多企業存在“不會轉”“不能轉”“不敢轉”的困境（王玉燕和張靜娟，2023）， 難以發揮數字技術的潛在優勢。那么， 數字化轉型是否必然會對創新活動產生積極影響？學者們對此存在不同觀點。一種觀點認為企業數字化轉型必然會對創新活動產生積極影響（毛薦其等，2023；李琦等，2021；段華友等，2023）， 另一種觀點則認為二者間的積極影響并非是必然的： 其中部分學者認為數字化轉型的創新效益呈U型曲線， 二者間的積極影響在于數字化經驗的持續累積（劉淑春等，2021；王曉紅等，2022）； 而Gebauer等（2020）、 余菲菲等（2022）和王鵬飛等（2023）等諸多學者也發現數字化轉型對創新活動的經濟效益存在“過猶不及”的倒U型影響。因此， 數字化轉型如何影響創新的經濟后果有待進一步驗證。根據已有研究可以推斷， 企業在數字化轉型過程中可能會面臨“數字化悖論”（Gebauer等，2020）， 即企業投資數字化轉型并不必然獲得預期的收入增長， 甚至可能導致創新持續性能力的下降。現有研究對數字化悖論產生原因主要關注一般創新活動的經濟后果層面（余菲菲等，2022）， 也尚未探究企業數字化轉型與創新持續性之間的非線性關系（毛薦其等，2023）。因此， 有必要進一步研究數字化轉型對可持續創新活動的影響悖論是否存在。由此， 企業能否在數字化轉型中保持持續的創新活力和創新意愿亟待討論。

此外， 當前關于數字化悖論的研究多集中于刻畫其“成因”和“現象”， 鮮有學者對能夠影響數字化悖論的外部宏觀因素展開探究。國家發展改革委公布的《中國營商環境報告》表明， 我國的營商環境正處于持續優化之中， 良好的營商環境對企業的自主創新能力提升起到了關鍵作用。企業在數字化轉型中的資源整合困境和動態能力不足增加了轉型風險， 使其更加依賴良好的外部環境。而營商環境與數字化轉型所需的數字技術、 數據要素以及人才儲備等資源緊密相關， 是企業數字化轉型所依賴的外部環境（王玉燕和張靜娟，2023）。現有文獻多是聚焦于研究組織柔性（余菲菲等，2022）、 冗余資源（王曉紅等，2022）和企業家精神（李琦等，2021）等組織內部要素對企業數字化轉型的經濟效益的調節作用， 本文將營商環境作為影響企業數字化轉型與創新持續性的重要外部因素， 討論其對數字化悖論的影響。

本文可能的邊際貢獻為： ①基于資源基礎、 動態能力和信號傳遞理論， 區別于一般創新活動， 分析企業數字化轉型對持續創新活動產生的悖論現象及其成因， 拓展了創新持續性非線性的數字化前因。②引入營商環境作為調節變量， 構建其評價指標體系， 將地區宏觀環境引入企業微觀創新范疇， 嘗試探討其對數字化悖論的調節效應。③從知識整合能力、 動態能力兩方面， 進一步分析在多樣化情境作用下， 營商環境對數字化悖論影響差異的約束因素， 旨在為企業克服數字化悖論提供理論引導。

二、 理論分析與研究假設

（一） 企業數字化轉型的概念內涵

企業數字化轉型是新一輪科技革命驅動下微觀主體遵循發展規律所必經的一個重要階段， 實質上是企業各類生產要素同數字技術深度融合的過程（吳非等，2021）。在技術支撐觀點上， Vial（2019）認為數字化轉型是企業通過信息、 計算、 溝通和連接技術的整合， 深化信息技術變革， 觸發企業實現計劃性的數字沖擊和轉型以及差異化價值創造的戰略反應。在組織變革觀點上， 數字化轉型是企業利用數字技術引發全面組織模式的變革， 達到業務流程、 組織結構和商業模式的全面升級， 從而實現數字化、 智能化和自動化的生產與管理， 以提高效率并實現競爭優勢持續增長的過程（Hess等，2016）。也有學者同時從兩類觀點出發， 認為數字化轉型不僅是企業通過數字技術改變實體屬性的過程， 也是企業重塑原先維持競爭力的價值創造路徑的戰略回應（Hanelt等，2021）。

（二） 企業數字化轉型與創新持續性

資源基礎理論認為， 企業為了維持競爭優勢， 在數字化轉型中需整合和再利用外部資源（Barney，2001）， 以確保內部資源的異質性和不可流動性。動態能力理論深化了資源基礎理論， 將迅速變化的外部環境納入企業數字化轉型研究框架（Warner和W?ger，2019）， 強調組織能力的動態性和演化性。信號傳遞理論認為， 企業通過數字化轉型持續向外界傳遞自身競爭力方面的積極信號（吳非等，2021）， 拓寬創新持續性所需的外部資金渠道， 緩解融資約束（段華友等，2023）。本文基于上述理論解釋創新持續性視角下數字化悖論的成因。

在數字化轉型初期， 企業數字化轉型促進創新持續性。依據資源基礎理論， 企業將有價值的數字技術視為獨特的資源投入， 高效識別和整合數字化資源來擴大創新資源邊界（Barney，2001）， 通過精準的數字化轉型戰略、 有效的技術支持和管理體系相互協同提升資源配置效率， 激發創新持續性的活力。外部合作伙伴關系的穩定性賦予企業更高的知識整合能力， 使其能夠利用市場中分散、 無序的知識對內外部知識進行整合、 重置與吸收， 充分挖掘資源可持續利用的價值（董瑤等，2023）。依據動態能力理論， 企業通過數字技術不斷拓寬創新的渠道及思路， 高效吸收能夠提供持續創新機會的新知識（肖靜等，2023）， 增強穩定性和適應性來更好地感知和應對動態變化的外部環境， 將創新成果轉化為經濟效益， 驅動后續創新的持續推進。依據信號傳遞理論， 轉型初期的企業更易獲得準確和可靠的信號傳遞渠道， 通過轉型積極信號的持續擴散來降低融資成本， 獲得轉型的資金支持（段華友等，2023）， 并推動企業內部的協同， 實現跨部門、 跨地域的快速信息傳遞和知識共享， 搭建創新持續性基礎， 從而激勵企業加大數字化轉型對創新的持續研發投入與產出。

隨著數字化轉型的深入， 迅速涌入的大量數字技術超越了企業創新和管理體系與數字化耦合的合理范圍（劉淑春，2021）， 企業經營管理的失調抵消了數字化轉型的積極影響（王鵬飛等，2023）， 表現為資源配置約束、 組織能力的動態演化障礙和信號傳遞阻力。此時， 企業難以跟上高度數字化轉型的步伐， 數字化轉型對創新持續性的促進作用逐漸達到臨界值， 轉為抑制作用， 出現數字化悖論。依據資源基礎理論： 高度提升的知識整合能力使企業過度依賴外部技術資源， 導致創新惰性的形成， 技術創新的持續優勢呈邊際遞減趨勢（董瑤等，2023）； 逐步增加的數字技術應用需求超越了企業現有資源的承載能力， 導致其資源多樣性匱乏和資源耗盡（Gebauer等，2020）， 難以充分挖掘現有資源提升創新持續性。依據動態能力理論， 當企業數字化轉型過于深入而抵達“無人區”、 與外部數字化水平和創新生態系統不協調時（王鵬飛等，2023）， 將削弱其與外部環境的互動和適應度。具體表現為持續吸收外部優良創新的局限性擴大， 創新成果與實際市場需求存在較大脫節（董瑤等，2023）， 創新的持續迭代被抑制。此外， 動態能力觀將利益相關者視為企業獲取競爭優勢的工具， 而非穩定發展的合作伙伴（焦豪，2023）。逐漸增多的利益相關者在無形中帶給企業建設數字化與協調利益相關者的雙重成本（王曉紅等，2022）， “有限注意力”制約著其與創新生態系統中部分利益相關者的協作， 破壞了創新持續性所需的穩定的外部資金渠道。依據信號傳遞理論， 企業轉型過程中積累的數據會造成信息過載， 使其難以整合關鍵信息并做出最佳決策（Karhade和Dong，2021）， 降低向外部合作伙伴傳遞信號的準確性和有效性， 給自身和客戶帶來潛在的風險， 抑制創新持續性。高度的數字化也使企業內部協調障礙凸顯（凌士顯等，2023）， 各部門間因溝通、 協調和融合難度增加而導致的重復投入以及資源浪費， 造成組織內部信號傳遞的阻力， 不利于保持創新持續性。

綜上， 初期的數字化轉型與企業自身管理能力處于合理的適配范圍內， 使企業能合理配置資源， 精準適應動態變化的外部環境， 準確進行信號傳遞， 促進創新持續性。隨著數字化轉型的深入推進， 企業由于資源配置約束、 組織能力動態演化障礙及信號傳遞阻力的影響， 難以在運營過程中及時且有效地吸收數字技術， 引發的管理失調會抑制創新持續性。故本文提出如下假設：

H1： 企業數字化轉型對創新持續性的影響呈現先上升后下降的倒U型曲線， 存在數字化悖論現象。

（三） 營商環境的調節作用

企業數字化轉型是組織運營模式破舊立新的過程（劉淑春等，2021）。市場化、 便利化、 法治化和國際化營商環境作為影響企業數字化戰略的重要外部因素， 通過為研發創新產權糾紛、 投資建設風險和行政審批挑戰等難題提供對策（王玉燕和張靜娟，2023）， 有助于提升企業數字化轉型的成功率。

市場化營商環境通過市場監管、 金融服務和要素市場的支持來保護企業數字化轉型的創新成果， 鼓勵企業持續進行技術創新和產品升級， 提高數字化轉型整體的創新持續性水平， 倒Ｕ型曲線在調節圖中整體上移。同時， 市場化營商環境搭建優質普惠的市場主體服務體系， 鼓勵金融機構給予企業合理優惠（王玉燕和張靜娟，2023）， 降低達到數字化轉型創新效益的極值成本， 使曲線拐點左移。此外， 在拐點左側， 市場化營商環境推動了數字化轉型初期創新， 加快了曲線上升速度。在拐點右側， 雖然創新持續性得到整體提升， 但穩定的市場環境也會形成市場高度的數字化飽和， 使產品同質化問題凸顯， 市場競爭激烈（王鑫怡和盧強，2023）， 抑制數字化轉型后期的持續創新效應， 使曲線變陡峭， 但仍高于市場化營商環境較差地區企業的創新持續性。

便利化營商環境優化下政府的服務質量和廉潔度、 涉企收費的規范性和行政審批流程的簡化， 不僅激勵企業數字化轉型初期投資創新活動的持續性， 還控制企業深度推進數字化轉型的數字化運營風險和經營成本， 降低達到創新效益峰值的數字化轉型投入（王玉燕和張靜娟，2023）。因而， 便利化營商環境優化對整體創新持續性的提升作用更強， 對曲線位置的影響為水平上移， 對拐點的影響為左移。此外， 在拐點左側， 便利化營商環境提供高效、 公平和廉潔的政務服務， 降低企業交易成本， 構建高效的合作關系（馮濤和張美莎，2020）， 加快數字化轉型初期步伐并促進創新持續性， 加快曲線上升速度。在拐點右側， 雖然便利化營商環境提升了創新持續性的整體水平， 但企業在數字化轉型初步搭建完成后， 面對廉潔便利的外部環境會出現惰性心態， 加快曲線下降速度， 使曲線變陡峭， 但仍高于便利化營商環境較差地區企業的創新持續性。

法治化營商環境提供有力的法律支持和知識產權保障， 防范數據隱私侵權， 降低產權糾紛的維權難度與成本（王玉燕和張靜娟，2023）， 減少社會不穩定因素引發的局部市場波動對企業的負面影響， 使企業通過更低的數字化投資達到曲線臨界值， 并提升數字化轉型對創新持續性作用的整體水平， 從而使曲線在圖中整體上移， 拐點左移。此外， 在拐點左側， 社會穩定有利于企業尋找穩定的市場和可持續合作的伙伴， 有力的知識產權保障實現數字化轉型創新效益的持續增長， 為促進企業實現創新持續性提供長效機制（王玉燕和張靜娟，2023）， 加快曲線上升速度。而在拐點右側， 法治化營商環境優化雖然保障了知識產權和市場規則的公平性， 提升了創新持續性整體水平， 但也會加大企業深度開展數字化轉型的合規壓力， 降低企業戰略差異度（王鑫怡和盧強，2023）， 進而加快曲線下降速度， 使曲線形態變陡峭， 但創新持續性整體水平仍高于法治化營商環境較差地區的企業。

國際化營商環境可打開企業的國際視野， 增強其在國際市場上的競爭力（程仲鳴等，2023）。企業通過加深國際交流合作充分發揮出口學習效應， 吸收先進的管理理念以提升自身數字化管理能力（Martins和Yang，2009）， 從而推動創新持續性整體提升， 使曲線上移。同時， 國際化營商環境優化通過貿易合作和技術轉移拓寬融資渠道、 繞開貿易壁壘和化解產能過剩（王冠男等，2022）， 通過更低的數字化投入提前實現更高水平的創新持續性， 使曲線拐點左移。此外， 在拐點右側， 國際化營商環境優化雖然緩解了企業的國際競爭壓力， 使創新持續性整體得到提升， 但創新數量任務易于完成的同時也誘發策略性創新行為， 導致創新質量難以有效提升（程仲鳴等，2023）， 抑制創新持續性， 加快曲線下降速度。因而， 國際化營商環境優化也使曲線形態變陡峭， 但曲線兩側的創新持續性水平仍高于國際化營商環境較差地區企業的創新持續性。

綜上， 營商環境較好地區的企業表現出更持續的創新， 能夠通過更少的數字化投資更快地達到創新持續性的極大值， 實現“低投入、 高回報”， 即加快倒U型曲線臨界值的到來， 使拐點左移， 曲線整體上移。此外， 營商環境優化還會對曲線形狀產生影響。在倒U型曲線拐點前， 營商環境優化解決資源配置約束、 掃清動態演化障礙、 提升信號傳遞效率， 加快曲線上升速度。在倒U型曲線拐點后， 企業完成了主要的轉型工作， 陷入舒適區， 缺乏創新和風險承擔動力， 進一步轉型將導致“高投入、 低回報”。并且， 營商環境優化降低市場準入壁壘， 加劇市場數字化飽和， 又引入了更嚴格的合規要求和監管措施， 對企業產生較大約束（王鑫怡和盧強，2023）。企業基于安于現狀和規避風險的心態不愿做進一步的創新決策， 難以保持持續的創新投入與產出， 導致拐點右側的下降速度更快。因此， 營商環境優化加快拐點兩側創新持續性的變化速度， 使曲線形態變陡峭， 但整體的創新持續性水平仍高于營商環境較差地區的企業。故本文提出如下假設：

H2a： 市場化營商環境顯著調節企業數字化轉型與創新持續性的倒U型關系， 即市場化營商環境優化使倒U型曲線整體上移， 拐點左移， 形態更陡峭。

H2b： 便利化營商環境顯著調節企業數字化轉型與創新持續性的倒U型關系， 即便利化營商環境優化使倒U型曲線整體上移， 拐點左移， 形態更陡峭。

H2c： 法治化營商環境顯著調節企業數字化轉型與創新持續性的倒U型關系， 即法治化營商環境優化使倒U型曲線整體上移， 拐點左移， 形態更陡峭。

H2d： 國際化營商環境顯著調節企業數字化轉型與創新持續性的倒U型關系， 即國際化營商環境優化使倒U型曲線整體上移， 拐點左移， 形態更陡峭。

三、 研究設計

（一） 樣本選擇與數據來源

本文以2011 ～ 2021年滬深A股上市公司為樣本。樣本公司的年報來自巨潮資訊網， 地區層面數據來自《中國城市統計年鑒》， 企業層面數據來自CSMAR數據庫， 借助Wind數據庫補齊部分缺失數據， 并對總樣本進行如下處理： 剔除ST、 PT和?ST企業樣本； 剔除金融行業和變量數據嚴重缺失的樣本； 對微觀層面數據進行上下1%的縮尾處理。

（二） 變量定義

1. 被解釋變量： 創新持續性。借鑒何郁冰等（2017）的做法： 企業第t年的創新產出持續性（OIP）如公式（1）所示， 其中OIN_t為企業第t年的專利申請量（百個）； 企業第t年的創新投入持續性（IIP）如公式（2）所示， 其中IIN_t為企業第t年的研發經費（億元）。

2. 解釋變量： 企業數字化轉型（Dig）。上市公司年報中所采用的詞匯能夠折射出企業的戰略轉型導向。鑒于數據可得性和指標合理性， 本文采用主流的文本分析法測度企業數字化轉型（吳非等，2021）。首先， 借鑒吳非等（2021）對數字化轉型特征詞的構建， 以“企業數字感知”和“數字技術應用”兩個層面的76個特征詞構建圖譜。其次， 采用Python機器學習文本識別功能對樣本公司的年度報告進行文本挖掘， 提取數字化轉型特征詞的詞頻數。最后， 為避免文本挖掘類數據中詞頻分布的右偏性對結果造成的偏差， 用“ln（詞頻總數+1）”來表示企業數字化轉型（Dig）。

3. 調節變量： 營商環境（BE_j）。學者們從不同角度構建了營商環境的指標體系， 如張三保等（2020）從市場、 政務、 法律政策和人文四個方面衡量省級營商環境； 李志軍等（2021）用包含政務、 法治和市場環境在內的7個一級指標來測度營商環境。此外， “十四五”規劃綱要提出要深化“放管服”改革， 持續優化市場化、 法治化、 國際化營商環境。故本文依據以往的研究及政策背景， 將營商環境劃分為市場化、 便利化、 法治化和國際化四個維度， 具體見表1。最后， 通過熵值法得到地級市營商環境各個維度的得分， BE_j值越高， 表明營商環境越好。

4. 控制變量（Controls）。參考已有研究（段華友等， 2023； 吳非等， 2021）， 選取以下控制變量： 企業年齡（Age）， 用ln（1+公司成立年限）計算得到； 企業規模（Size）， 用總資產的自然對數衡量； 企業成長性（Growth）， 用“當期營業收入變動額/營業收入上期發生額”衡量； 財務杠桿（Lev）， 用“總負債/總資產”衡量； 盈利能力（ROA）， 用“凈利潤/總資產”衡量； 兩職合一（Dual）， 董事長與總經理是同一人則取值為1， 否則為0； 管理層持股比例（Mshare）， 用“管理層持股數/總股本”衡量。

（三） 模型構建

為檢驗企業數字化轉型與創新持續性的倒U型關系及營商環境的調節作用， 構建如下模型：

Y_itu=α₀+α₁Dig_itu+α₂Dig²_itu+∑α_nControls_itu+Ind_u+Year_t+ε_itu （3）

Y_itu=μ₀+μ₁Dig_itu+μ₂Dig²_itu+μ₃Dig_itu×BEj_itu+μ₄Dig²_itu×BEj_itu+μ₅BEj_itu+∑μ_nControls_itu+Ind_u+Year_t+ε_itu （4）

其中： 下標i、 t、 u和j分別代表企業、 年份、 行業和營商環境維度； 被解釋變量Y為創新產出持續性（OIP）和創新投入持續性（IIP）； Ind和Year分別為行業和年份固定效應； Controls為控制變量； ε為隨機擾動項。

四、 實證分析

（一） 描述性統計與相關性分析

表2為變量描述性統計結果。OIP均值大于中位數， 表明有一半以上企業的創新持續性低于市場平均值。Dig標準差較大， 且均值大于中位數， 表明企業個體間的數字化轉型存在較大差異， 部分企業存在轉型困境。不同地區的營商環境存在差異， 控制變量統計結果與已有研究無顯著差異。Pearson相關性分析（限于篇幅，結果未列出，留存備索）結果表明， OIP、 IIP與Dig、 調節變量間均顯著相關， 變量選擇合理。此外， 主要變量的相關系數均小于0.7， VIF檢驗最大值為2.770， 均值為1.580， 表明模型不存在嚴重的多重共線性。

（二） 企業數字化轉型對創新持續性的影響

根據豪斯曼檢驗結果， 選擇行業和年份的固定效應模型驗證假設， 并對交互項和平方項進行中心化處理， 回歸結果如表3所示。第一， 由表3列（1）、 列（6）可知， Dig的系數均正向顯著， Dig²的系數均負向顯著。第二， 對式（3）求導檢驗倒U型曲線兩端點的斜率。列（1）中（α₁+2α₂Dig_min）=0.330gt;0， （α₁+2α₂Dig_max）=-0.248lt;0； 列（6）中（α₁+2α₂Dig_min）=0.717gt;0， （α₁+2α₂Dig_max）=-0.821lt;0， 均滿足倒U型曲線斜率要求。第三， 利用（-α₁/2α₂）求拐點。列（1）、 列（6）拐點分別為2.426、 1.981， 均在Dig取值范圍內。以上三點證明， 企業數字化轉型與創新產出持續性（OIP）、 創新投入持續性（IIP）之間均呈顯著的倒U型關系， 存在數字化悖論， H1成立。

（三） 營商環境的調節作用

本文將式（4）簡化為式（5）， 檢驗倒U型曲線的調節效應。

Y=μ₀+μ₁Dig+μ₂Dig²+μ₃Dig×BE_j+μ₄Dig²×BE_j+μ₅BE_j （5）

第一， 檢驗營商環境對倒U型曲線形態的影響。若式（5）中μ₄顯著為負， 則營商環境優化使倒U型曲線變陡峭， 反之則使曲線變平緩。表3的列（2） ～ （5）表示營商環境（BE_j）對企業數字化轉型（Dig）與創新產出持續性（OIP）倒U型關系的調節作用， 列（7） ～ （10）表示營商環境對企業數字化轉型（Dig）與創新投入持續性（IIP）倒U型關系的調節作用， Dig²與BE_j交互項系數均顯著為負， 表明市場化、 便利化、 法治化和國際化營商環境均顯著調節二者間的倒U型關系， 使曲線變陡峭。

第二， 檢驗營商環境對倒U型曲線拐點的影響。先求式（5）中Y對Dig的一階導數Dig?， 再對BE_j求偏導， 得出式（6）。若（μ₁μ₄-μ₂μ₃）lt;0， 則式（6）為負， 營商環境優化使倒U型曲線拐點左移， 反之右移。表3顯示（μ₁μ₄-μ₂μ₃）lt;0在四個維度中均成立， 倒U型曲線拐點左移。

第三， 檢驗營商環境對倒U型曲線整體位置的影響。將高營商環境（BE_jh）地區企業的創新持續性記為Y_h， 將低營商環境（BE_jl）地區企業的創新持續性記為Y_l， 構建式（7）。由于BE_jh-BE_jlgt;0恒成立， 根據二次函數性質， 若式（8）gt;0， 則Y_hgt;Y_l成立， 曲線整體上移。

Y_h-Y_l=（μ₀+μ₁Dig+μ₂Dig²+μ₃Dig×BE_jh+μ₄Dig²×BE_jh+μ₅BE_jh）-（μ₀+μ₁Dig+μ₂Dig²+μ₃Dig×BE_jl+μ₄Dig²×BE_jl+μ₅BE_jl）=（μ₃Dig+μ₄Dig²+μ₅）×（BE_jh-BE_jl） （7）

f（Dig）=μ₃Dig+μ₄Dig²+μ₅ （8）

以BE₁的調節作用為例， BE₁取值范圍為［0.058，0.251］， Dig取值范圍為［0， 4.248］。首先， 將表3列（2）Dig×BE₁的系數（3.114）、 Dig²×BE₁的系數（-1.215）和BE₁的系數（4.446）代入式（8）得出二重臨界值-1.021和3.584， 當Dig取值為［0， 3.584）時， 式（8）gt;0， Y_hgt;Y_l成立。Dig≥3.584的樣本量為737個， 在樣本內占比4.54%， 結論穩健性較高， BE₁優化使Dig與OIP的倒U型曲線整體上移。其次， 將列（7）Dig×BE₁的系數（14.557）、 Dig²×BE₁的系數（-3.573）和BE₁的系數（12.009）代入式（8）得出二重臨界值-0.703和4.778， 即在Dig取值范圍［0， 4.248］內， 式（8）gt;0恒成立， 即Y_hgt;Y_l恒成立， 此時BE₁優化使Dig與IIP的倒U型曲線整體上移。表3列（3） ～ （5）和列（8） ～ （10）表示BE₂、 BE₃和BE₄對數字化悖論的影響， 與上述結論相同， 推導過程不再贅述。

綜上， H2a ～ H2d均得到驗證。以市場化營商環境（BE₁）對數字化悖論的影響為例的二維調節曲線圖如圖1、 圖2所示。

（四） 穩健性檢驗

本文通過兩種方式驗證結論的穩健性（限于篇幅， 結果表格均未列示， 留存備索）： 第一， 替換解釋變量測度方式。參考趙宸宇等（2021）對數字化特征詞的分類， 利用文本分析法統計智能制造、 數字技術應用、 現代信息系統和互聯網商業模式四個維度的特征詞詞頻數， 將其加總取自然對數衡量企業數字化轉型（DT）。結果表明， DT²和DT²×BE_j的系數均負向顯著， 與上述結論一致。第二， 延長時間窗口。將被解釋變量OIP和IIP前置一期（F.OIP和F.IIP）回歸， 緩解模型中雙向因果關系可能存在的內生性問題。回歸結果表明， Dig²和Dig²×BE_j的系數均負向顯著， 本文的結論穩健。

五、 進一步分析： 異質性檢驗

（一） 基于資源基礎的異質性

營商環境對數字化悖論影響的資源效應， 需要考慮企業內外部資源的整合過程。而知識整合能力能夠幫助企業對內外部知識進行搜尋、 甄選和重組（鄭素麗等，2019）， 是資源利用效果的重要代理變量。因此， 本文選取知識整合能力分析營商環境優化對數字化悖論的影響中資源效應的異質性， 參考鄭素麗等（2019）的做法， 用企業技術人員數量衡量知識整合能力（KI）， KI值越大， 表明知識整合能力越強。以KI的年度中位數為界， 進行分組檢驗（限于篇幅，結果表格留存備索，下同）。

結果顯示， 在低知識整合能力組中， Dig²×BE_j與OIP和IIP的系數均不顯著， 營商環境優化對數字化悖論的影響不顯著。在高知識整合能力組中， Dig²×BE_j與OIP的系數均在1%的水平上顯著為負， Dig²×BE₂與IIP的系數在10%的水平上顯著為負， Dig²×BE₁、 Dig²×BE₃和Dig²×BE₄與IIP的系數均在1%的水平上顯著為負， （μ₁μ₄-μ₂μ₃）lt;0和式（8）gt;0成立， 曲線變陡峭， 拐點左移， 整體上移， 營商環境優化對數字化悖論的影響更顯著。結果表明： 當知識整合能力較弱時， 企業難以將外部知識資源整合并將其與內部資源相匹配實現數字化轉型， 營商環境優化對數字化悖論的影響不明顯。相反， 企業能夠通過其較強的知識整合能力充分利用營商環境中可獲得的資源， 更好地滿足市場需求， 使曲線變陡峭， 整體上移， 拐點左移， 增強營商環境對數字化悖論的影響。因此， 企業應積極提高跨本地的知識資源搜尋和配置能力， 強化營商環境的資源影響。

（二） 基于動態能力效應的異質性

當動態能力較強時， 企業能更快速地適應外部環境變化， 通過良好的營商環境應對數字化悖論的挑戰， 在數字化競爭中獲得持續創新優勢。因此， 本文將創新能力（研發投入強度與技術人員比例的加總）、 吸收能力（研發投入/營業收入）和適應能力（研發、 資本和廣告支出的變異系數的負值）加總求平均， 得到動態能力DC， DC值越大， 表明動態能力越強。以DC值的年度中位數為界， 進行分組檢驗。

結果顯示， 高動態能力組營商環境的調節作用顯著高于低動態能力組。在低動態能力組中， Dig²×BE_j的系數均不顯著； 在高動態能力組中， Dig²×BE_j的系數均顯著為負。結果表明： 當動態能力較弱時， 企業缺乏對外部環境的敏銳感知， 難以快速利用營商環境調整內部結構和流程以緩解數字化悖論的消極影響。相反， 當動態能力較強時， 企業能夠及時優化資源配置， 引入新技術和開拓新市場， 更新業務流程并重塑商業模式， 實現數字化戰略與營商環境的動態適應， 靈活應對外部環境變化引發的數字化變革。此時， 營商環境的支持加速數字化轉型的持續經濟效益提升， 顯著影響數字化悖論。因此， 動態能力能夠提高企業數字化轉型的成功率， 是決定企業能否在數字化轉型中充分利用營商環境保持創新持續性的核心能力。

六、 結論與啟示

（一） 結論

本文基于2011 ～ 2021年滬深A股上市公司數據， 實證檢驗了企業數字化轉型對創新持續性的非線性影響， 并構建營商環境評價指標體系， 討論營商環境調節效應對數字化悖論的影響， 得出結論： 企業數字化轉型對創新持續性的影響呈現倒U型曲線， 存在數字化悖論現象， 該結論經過穩健性檢驗后仍成立。市場化、 便利化、 法治化和國際化營商環境優化均能夠顯著調節企業數字化轉型與創新持續性的倒U型關系。隨著營商環境的優化， 同等程度的數字化轉型產生的創新持續性水平不斷提升， 曲線整體上移； 提前達到曲線臨界值， 拐點逐漸向左偏移； 加快拐點兩端的變化速度， 曲線變陡峭， 顯著影響數字化悖論。在知識整合能力較高和動態能力較強的企業中， 營商環境優化能更顯著地緩解數字化悖論的消極影響。

（二） 啟示

基于以上研究結論， 本文提出如下管理啟示：

第一， 企業應高度重視數字化轉型的負面影響， 關注營商環境優化對數字化悖論的影響。企業在數字化轉型初期， 應在自身組織資源的基礎上培養數字化能力， 并及時了解數字化轉型需求和營商環境政策， 制定合理的數字化轉型策略。同時， 通過良好的企業形象塑造， 積極參與營商環境建設， 為營商環境緩解數字化悖論的消極影響持續賦能。企業在深度開展數字化轉型時， 應利用營商環境中可獲得的資源適當調整轉型策略， 與數字化創新生態系統建立合作關系， 并在能達到最高水平創新持續性的拐點處完成轉型， 充分發揮數字化轉型對創新持續性的促進作用。

第二， 企業應通過提升資源配置能力、 動態能力和信號傳遞的準確性及有效性， 讓營商環境對數字化悖論的積極影響發揮最大效應。首先， 企業應充分利用、 整合核心資源， 托管非核心資源， 培養知識整合能力， 以避免數字化轉型導致的核心資源的破壞和非核心資源的高額成本。其次， 企業需建立靈活的內外部合作和響應機制， 持續進行技術和產品創新， 更新知識儲備， 建立與動態能力密切銜接、 能迅速應對環境變化的數字化組織架構， 從而提高吸收、 創新和適應能力， 以實現借助營商環境提升數字化轉型的成功率。最后， 企業要通過規范的公司治理、 健全的數字化信息披露、 良好的管理層形象和穩健的業務表現來傳遞數字化轉型的積極信號， 提高企業在融資市場的競爭力。

第三， 政府應不斷深化“放管服”改革， 最大限度地為企業數字化轉型提供優良的營商環境， 助力企業突破數字化轉型瓶頸。政府可嘗試建設數字化營商環境， 構建數字化服務生態圈和數字化服務平臺； 加大對數字化基礎設施建設的投入， 完善數字化轉型的基礎條件； 推廣“一站式”服務的數字化行政審批流程， 簡化企業登記、 審批和注冊流程， 降低企業數字化轉型的準入門檻； 完善知識產權保護機制， 以緩解企業數字化轉型的風險， 保護數字化轉型的創新成果。

【 主 要 參 考 文 獻 】

董瑤，張樨樨，易濤．數字化轉型、合作伙伴動態性與企業雙元創新［ J］．山西財經大學學報，2023（2）：102 ～ 115．

段華友，楊興柳，董峰．數字化轉型、融資約束與企業創新［ J］．統計與決策，2023（5）：164 ～ 168．

馮濤，張美莎．營商環境、金融發展與企業技術創新［ J］．科技進步與對策，2020（6）：147 ～ 153．

何郁冰，周慧，丁佳敏．技術多元化如何影響企業的持續創新？［ J］．科學學研究，2017（12）：1896 ～ 1909．

焦豪．數字平臺生態觀：數字經濟時代的管理理論新視角［ J］．中國工業經濟，2023（7）：122 ～ 141．

李琦，劉力鋼，邵劍兵．數字化轉型、供應鏈集成與企業績效——企業家精神的調節效應［ J］．經濟管理，2021（10）：5 ～ 23．

凌士顯，凌鴻程，姬夢佳．數字技術集中度與企業創新：倒U型關系及轉變［ J］．科技進步與對策，2024（2）：79 ～ 89．

劉淑春，閆津臣，張思雪等．企業管理數字化變革能提升投入產出效率嗎［ J］．管理世界，2021（5）：170 ～ 190．

毛薦其，牛文祥，劉娜等．企業數字化轉型對雙元創新持續性的影響研究［ J］．科學決策，2023（4）：1 ～ 14．

王冠男，吳非，曹銘．對外開放對企業數字化轉型驅動效應研究［ J］．亞太經濟，2022（1）：102 ～ 110．

王鵬飛，劉海波，陳鵬．企業數字化、環境不確定性與全要素生產率［ J］．經濟管理，2023（1）：43 ～ 66．

王曉紅，李娜，陳宇．冗余資源調節、數字化轉型與企業高質量發展［ J］．山西財經大學學報，2022（8）：72 ～ 84．

王鑫怡，盧強．營商環境與企業戰略差異度：因時而變抑或靜觀其變［ J］．財會月刊，2023（18）：146 ～ 152．

王玉燕，張靜娟．營商環境優化如何助力制造業企業數字化轉型［ J］．財會月刊，2023（18）：138 ～ 145．

吳非，胡慧芷，林慧妍等．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（7）：130 ～ 144．

肖靜，曾萍，任鴿．數字化轉型、吸收能力與制造企業雙重績效——地區數字化水平的調節作用［ J］．研究與發展管理，2023（2）：129 ～ 143．

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．

鄭素麗，卞秀坤，諸葛凱等．基于知識整合的專利組合與企業創新績效關系研究［ J］．情報雜志，2019（12）：191 ～ 199．

Barney J. B.. Resource-based theories of competitive advantage： A ten-year retrospective on the resource-based view［ J］．Journal of Management，2001（6）：643 ～ 650．

Clausen T.， Pohjola M.， Sapprasert K.， et al.. Innovation strategies as a source of persistent innovation［ J］．Industrial and Corporate Change，2012（3）：553 ～ 585．

Gebauer H.， Fleisch E.， Lamprecht C.， et al.. Growth paths for overcoming the digitalization paradox［ J］．Business Horizons，2020（3）：313 ～ 323．

Hanelt A.， Bohnsack R.， Marz D.， et al.. A systematic review of the literature on digital transformation： Insights and implications for strategy and organizational change［ J］．Journal of Management Studies，2021（5）：1159 ～ 1197．

Hess T.， Matt C.， Benlian A.， et al.. Options for formulating a digital transformation strategy［ J］．MIS Quarterly Executive，2016（2）：123 ～ 139．

Karhade P. P.， Dong J. Q.. Innovation outcomes of digitally enabled collabo-

rative problemistic search capability［ J］．MIS Quarterly，2021（2）：693 ～ 717．

Martins P. S.， Yang Y.. The impact of exporting on firm productivity： A meta-analysis of the learning-by-exporting hypothesis［ J］．Review of World Economics，2009（3）：431 ～ 445．

Vial G.. Understanding digital transformation： A review and a research agenda［ J］．The Journal of Strategic Information Systems，2019（2）：118 ～ 144．

Warner K. S.， W?ger M.. Building dynamic capabilities for digital transformation： An ongoing process of strategic renewal［ J］．Long Range Planning，2019（3）：326 ～ 349．

（責任編輯·校對： 黃艷晶" 許春玲）

【基金項目】河北省教育廳重大項目“深化‘放管服’改革，優化河北營商環境研究”（項目編號：ZD202107）

【作者單位】河北工業大學經濟管理學院， 天津 300401