企業數字化程度促進雙元創新了嗎？

李玉花 李丹丹

摘?要：數字技術已成為一種新型生產要素，明確其在企業生產運營的應用與創新的關系具有重要理論價值和現實意義。本文以2007—2021年中國A股上市公司為研究樣本，探討企業數字化程度對漸進式創新和突破式創新的差異化影響。研究發現：企業數字化程度通過增強行業內知識多樣性促進了漸進式創新，但對突破式創新的影響并不顯著；企業員工教育水平和專業化分工程度均增強了企業數字化程度對漸進式創新的正向影響，但并不調節企業數字化程度和突破式創新之間的關系；高盈利能力企業和競爭性行業的企業數字化程度能夠促進漸進式創新，但不影響突破式創新；管制性行業的企業數字化程度抑制了突破式創新，且對漸進式創新的影響不明顯。

關鍵詞：企業數字化程度；知識多樣性；漸進式創新；突破式創新

中圖分類號：F2707；F2731??文獻標識碼：A??文章編號：1001-148X（2024）03-0125-09

收稿日期：2023-11-12

作者簡介：李玉花（1984—），女，山東曹縣人，教授，博士生導師，研究方向：數字經濟、技術創新、FDI與創新；李丹丹（1991—），女，河南周口人，博士研究生，研究方向為：數字經濟、技術創新。

基金項目：國家社會科學青年基金項目“數字經濟對中國企業出口升級的作用機理、效應及對策研究”，項目編號：21CJY020。

一、引?言

黨的二十大報告指出，要加快實施創新驅動發展戰略，集聚力量進行原創性引領性科技攻關，堅決打贏關鍵核心技術攻堅戰，增強自主創新能力［1］。自主創新能力的提升不僅體現在對現有技術、現有產品和服務進行不斷完善、改進，還體現在開發填補目前處于劣勢甚至空白領域的新技術。企業是創新成果產出的第一主力軍，研究如何提升企業漸進式創新（即在現有知識和技術基礎上進行改進和優化）和突破式創新（即突破原有的知識組合模式研發出全新的技術），對我國自主創新能力提升具有重要意義。

近年來，信息技術快速發展，最為突出的數字技術目前已得到廣泛應用，且成為推動經濟發展的一種新型的、重要的生產要素。數字技術融入企業，不僅使知識和技術的流動更加便捷，重塑且擴大了企業知識邊界［2］，而且內部的數字化有助于改進生產流程、業務模式、經營方式和運作思維等，同時為有創新意愿的企業提供了全新且顛覆性的市場機會［3］。然而，企業會利用數字技術所帶來的這些機遇更多地進行某種創新嗎？漸進式創新和突破式創新對企業員工受教育水平、企業專業化分工程度、研發投入的持續性以及風險的承受力具有不同的要求，那么企業數字化程度對漸進式創新和突破式創新是否存在影響，如果存在，是否不同？

目前，對數字化和企業創新關系的研究，主要集中在數字經濟或數字技術對企業創新績效［4］、企業創新效率［5］的研究，以及對企業具體創新內容的研究，如企業綠色創新［6］、技術創新［7］、模式創新［8］等。不同于已有研究，本文是就數字化程度對企業的不同創新模式進行探討。企業創新按模式可劃分為漸進式創新和突破式創新［9］，漸進式創新是為維持現有市場份額和滿足現有客戶需求，而對企業已有技術、產品和服務等進行改進和提升，具有投入少、見效快的特點；突破式創新是企業為擴大潛在市場份額和挖掘潛在客戶，前期投入大量資金和研發資源，顛覆現有技術，開發出的全新技術、產品和服務［10］。基于企業未來生存和發展考慮，亟須研究企業數字化程度分別對漸進式創新和突破式創新的影響。

同時，也有學者探究了企業數字化影響企業創新的機制渠道，發現企業數字化通過適應能力、創新能力和吸收能力［11］、人力資源投入和財力資源投入［6］、國際化戰略［12］等企業活動影響企業創新。不同于以往文獻，本文從創新的本質出發來探索企業數字化影響創新的“黑箱”。創新的本質是知識元素的排列組合［13］，而漸進式創新偏向行業內多樣化的知識元素組合，突破式創新偏向跨行業多樣化知識元素的組合。基于此，本文將重點研究企業數字化程度如何通過影響知識元素的多樣性，對漸進式創新和突破式創新產生的不同影響。

本文可能的邊際貢獻在于：一是研究對象的深入挖掘。對數字技術研究的現有文獻尚未根據企業創新模式開展研究，本文根據創新模式將企業創新分為漸進式創新和突破式創新，探究了企業數字化程度對二者的差異化影響，拓展了對創新的認識，同時也豐富了企業數字技術應用的經濟成果。二是機制研究視角的開拓。現有文獻對數字化和企業創新機制的研究多為企業活動，鮮有就創新本身所需的知識結構進行分析。本文基于知識組合理論，從創新本質出發，全面探討并驗證了企業數字化程度通過影響行業內外知識多樣性，進而對漸進式創新和突破式創新產生差異化作用的機制，有助于打開企業數字化程度分別影響漸進式創新和突破式創新的“黑箱”。三是創新性地將企業內部環境因素作為調節變量，分析其對企業數字化程度與漸進式創新和突破式創新關系的調節作用。本文為數字化程度促進企業創新提供了新的經驗證據，為政府部門優化創新激勵政策和企業自身優化創新環境提供了新的理論參考。

二、理論分析與研究假設

知識組合理論認為，創新的本質是對知識元素進行組合［13］，漸進式創新是對行業內已有或新知識元素進行組合，以升級現有產品、技能、流程和結構［14］，而突破式創新需要新知識或偏離現有知識對行業外的知識元素進行組合［15］。企業持續進行漸進式創新和突破式創新，需要不斷地豐富自身的知識庫，以增強知識的多樣性。隨著數字技術應用的不斷深入，企業可以利用數字技術將分散在不同數據源中知識進行搜索、整理與分析、儲存與共享，這樣企業的知識庫會快速地擴充，其知識元素也更加多樣化，為企業高效地進行創新活動助力。作用于企業創新的數字技術功能主要分為三類：搜索、整理與分析、儲存與共享。這三種功能之間相互銜接、相互傳遞，合力影響企業創新。本文將數字技術的這三類功能與知識組合理論相結合，揭示企業數字化程度對漸進式創新和突破式創新的差異化影響。

（一）數字技術、知識多樣性、企業的漸進式創新和突破式創新

1?數字技術的搜索功能增強知識元素的流動性，提高多樣化知識元素間的組合可能性。數據技術中的網絡爬蟲技術、數字挖掘技術、文本挖掘技術等均具有搜索功能，企業可以利用這些技術的搜索功能搜索分散在企業或個人網頁具有市場信號的知識和技術，提升知識的豐裕度，便于企業更加高效地收集多樣化的知識。同時企業也可以從企業外的數據庫、文庫中檢索并提取到具有隱性和顯性聯系的知識元素和技術信息并將其收集。搜索技術既可以增強行業內外知識元素的流動性，又可以在擴大企業知識庫的同時，增加多樣化知識元素間的組合可能性。

2?數字技術的整理與分析功能促使多樣性知識元素間關系的顯現化，提升知識組合的準確度。數字技術中具有強大的整理和分析功能，使得在龐大知識庫中無序且毫無關聯知識元素間的潛在關系顯現化，擁有該功能的數字技術有數據庫技術、知識圖譜技術、云計算技術等。整理功能中的標簽和分類系統可以對知識進行結構化管理，提高知識分類細化、組織、檢索的效率，且便于研發人員瀏覽和檢索相關的知識，同時也會對龐大且組織混亂的知識元素集就其所屬行業進行對比、歸納、分類；數字技術的分析功能可以利用圖、表數據庫及語義網絡等，將行業內外的知識元素之間的關系建模為節點和邊，幫助研發人員更明晰地理解和發現行業內外知識元素間的關聯性，促進多樣化知識元素的行業內和跨行業融合，同時也有助于研發人員預測有價值知識組合的準確度［16］。

3?數字技術的儲存和共享功能有助于企業內外部交流，使得企業知識元素更加多樣化。面對收集和獲取的大量知識，需要數字技術的儲存功能將其在軟件或硬件中存儲，便于進行整理、分析和共享。數字技術的儲存功能有三種不同的類型：用于個人存儲的公共云、用于企業控制數據的私有云、公共云和私有云相結合的混合云。私有云在公司內部可以高效保護數據安全，同時可以實現企業內各部門知識的共享；混合云則可以使公共云和私有云之間的知識流通和共享更加便利且安全，研發人員在云服務器上可以隨時隨地上傳和下載知識及技術方法。而共享功能的運用主要分為三類：企業內部的知識元素共享、企業外行業內的知識元素共享和行業外的知識元素共享。企業內部的知識共享主要體現在企業各部門之間技術和知識溝通交流、知識元素的互換。行業內知識元素的共享則可以加深對企業所屬行業知識的理解、補充企業的知識庫，完善企業對所屬行業知識范圍的漏缺。因此，企業內部、企業外行業內部知識元素共享有助于增強行業內知識元素的多樣性。行業外知識元素共享主要體現在不同行業的企業或機構之間進行的知識元素共享，即雙方進行合作時，跨行業知識庫的知識元素得以流通與共用，增強了行業外知識元素的多樣性。

企業擁有多樣化的行業內知識元素有助于促進漸進式創新。企業在行業內部知識共享時，研發人員與行業內的專業人士對知識元素進行密切的討論，提升對同行業知識元素識別度和熟悉度，以便更易理解其優缺點［17］、運用原則等，更好地掌握本領域核心技術［18］。這有利于打破固有知識元素間的組合原則［19］，同時也可使用關聯規則、知識圖譜技術挖掘該行業創新成果知識元素組合的規律［20］，對涉及的知識元素的利用價值進行評估。這也更容易發現其與企業內部知識庫中知識元素之間的潛在聯系，便于在已有產品知識元素基礎上對價值高的行業內知識元素加以利用，促進行業內新知識組合的產生，即產生漸進式創新活動的想法，進而促進漸進式創新［21］。

企業的行業外知識元素多樣性對突破式創新具有促進作用［22］，主要體現在兩個方面。一方面，企業的行業外知識元素多樣性程度越高，其知識異質性就越強，也有助于增強企業知識整合的靈活性以及打破企業創新的固有思維，為企業提供不同的創新思路，有助于脫離現有技術模式的機會，增加突破式創新的可能性［18］。另一方面，多樣化的行業外知識不但擴大了企業的知識邊界，而且提高了企業對前沿技術及潛在市場信號的理解能力，這也極大地增加了企業為拓展新市場、掌握新技術，進而開展突破式創新活動的可能性［21］。基于以上分析，本文提出如下假設：

H1a：企業數字化程度通過增強行業內知識元素多樣性促進企業的漸進式創新。

H1b：企業數字化程度通過增強行業外知識元素多樣性促進企業的突破式創新。

（二）企業員工教育水平和專業化分工程度的調節作用

企業數字化程度對漸進式創新和突破式創新的影響均會受到企業內部環境的調節。企業內部環境因素主要包括研發資金投入、員工教育水平、企業專業化分工程度、管理者關注度等。結合知識組合理論，本文選取最能直接影響知識組合的兩個因素：員工教育水平和企業專業化分工程度，并分析二者對企業數字化程度和兩種創新關系的調節作用。

企業員工教育水平可能調節企業數字化程度對漸進式創新和突破式創新的影響。員工教育水平的程度體現了企業進行創新活動的潛力。高等教育往往是綜合性較強的，這意味著，接受高等教育的員工具有多領域知識背景的潛質，其學習和接受能力普遍較強。因此，員工教育水平高的企業可以更快地熟悉數字化工具和平臺的使用、掌握新的數字技術、適應數字化環境，利用它們的搜索功能得到更多行業內外的知識元素，借助數字技術的整理分析功能，并結合多領域知識背景，對搜索到的知識元素進行整理和分析，可以將不同行業的知識進行交叉應用、行業內的知識加以深化和拓展，高效快速地識別公司知識庫知識元素之間的顯性或隱性聯系，使得新的知識組合的可能性增大，提高企業進行漸進式創新和突破式創新的可能。基于以上分析，本文提出如下假設：

H2a：員工教育水平增強了數字化程度對企業漸進式創新的促進作用。

H2b：員工教育水平增強了數字化程度對企業突破式創新的促進作用。

企業專業化分工程度可能調節數字化程度對漸進式創新和突破式創新的影響。專業化分工程度指企業內部工作任務的分工程度，較高的專業化分工程度意味著各企業在相關領域都有更深入的專業知識和技術，有更好的技術知識儲備和積累。這樣，企業的研發人員基于對行業內知識元素深入的了解和掌握，在進行知識元素組合時會更加得心應手，容易發現改善和提升現有產品知識組合的機會，進而有助于企業利用數字技術提升其漸進式創新。專業化分工程度高的企業，在借助數字技術的儲存和共享功能實現與行業外企業的知識庫共享，以及實現企業知識庫的多樣性提高的同時，結合得益于專業化分工的技能和知識的積累，可以更快實現多學科知識的融合，為其提供更廣闊的視角和更豐富的創新思路，使得不同行業間的知識元素組合的可行性得以提高，便于開展突破式創新活動。基于以上分析，本文提出如下假設：

H3a：專業化分工程度增強了數字化程度對企業漸進式創新的促進作用。

H3b：專業化分工程度增強了數字化程度對企業突破式創新的促進作用。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

自2007年1月起，上市公司開始啟用新的會計準則，為使數據計算方法具有統一性和保證面板數據具有連貫性，本文采用2007—2021年的滬深A股上市公司作為研究對象。此外，考慮到金融及房地產行業的財務報表和其他行業差別明顯，故作剔除處理，同時對ST、PT以及資不抵債的企業也作剔除處理。A股上市公司財務數據來自CSMAR數據庫和Wind數據庫，行業數據來自《中國統計年鑒》，地區層面數據來自《中國城市統計年鑒》，專利數據來源于經濟金融研究（CCER）數據庫。

（二）變量測度與說明

1?被解釋變量：企業漸進式創新和突破式創新。使用專利數量來測度漸進式創新和突破式創新。中國采用的國際專利分類號，分為部、大類、小類、大組、小組等五個部分，部用一個字母表示，大類用兩個數字表示，小類用一個字母表示，大組用一至三個數字表示，小組用二至四個數字表示。借鑒Wagner［23］對專利分類號的前四位進行對比，如若近5年內未出現重復的專利則記該專利為突破式創新專利；如若近5年內重復出現，則記該專利為漸進式創新專利。此外，鑒于部分樣本企業的漸進式創新專利以及突破式創新專利數量為0，且呈右偏態分布，對以上專利數量加1后取自然對數處理，進而構建漸進式創新和突破式創新代理變量為Incrmt和Radical。

2?解釋變量：數字化程度。本文借鑒吳非等［24］和袁淳等［25］的做法，首先，在其相關研究的基礎上，結合《數字化程度報告2022》《關于數字經濟發展情況的報告》《中國數字政府發展研究報告（2021）》《數字政府發展趨勢與建設路徑研究報告（2022年）》等與數字化相關的研究報告和重要政策文件，提取主要包括技術層面和數字化應用層面的相關數字化關鍵詞。技術層面包括人工智能、大數據、區塊鏈、云計算等四大類技術應用相關的詞組。數字化應用層面主要包括電子商務、移動互聯、數字金融和數字營銷等因數字化而產生的新興集成技術、企業流程升級和業態改變的相關詞組。以上共218個關鍵詞，構建數字化詞庫。其次，運用Python爬蟲技術提取2007—2021年中國所有A股上市公司的年報，然后運用機器學習文本分析法統計出各層面關鍵詞出現的頻率，同時刪除年報中的停用詞。最后，將加總數字化相關詞匯的頻數，用總和與企業年報管理層討論與分析（Managements?Discussion?and?Analysis）語段長度的比值乘100?作為企業數字化程度的衡量指標［25］。

3?控制變量。本文的控制變量分為地區層面和企業層面。地區層面的控制變量是地區發展水平（Gdp），用所在城市GDP取自然對數來表示。參考唐要家等［4］的做法，公司層面的控制變量包括企業規模（Size），用企業總資產取自然對數；企業年齡（Age），用數據統計年份與成立年份的差值，并取自然對數表示；企業托賓Q值（Q），用企業的市值與總資產之比表示；資產負債率（Lev），用企業總負債與總資產的比值表示；企業資本密集度（Capt_intsy），用企業總資產與營業收入之比表示；總資產收益率（Roa），采用凈利潤與平均資產總額的比值；董事會規模（Bsize），用期末董事會人數的自然對數表示；獨立董事比例（Bodi），用期末獨立董事人數與董事會人數之比表示；經營現金流量比（Flows），用經營活動現金凈流量與當期總資產之比表示。在此基礎上加入企業和年度兩個維度上的固定效應。

（三）模型構建與描述性統計

為檢驗企業數字化程度對漸進式創新和突破式創新的差異化影響，構建如下計量模型：

Innovationi，t=α0?+?α1Digitali，t?+?α2RCj，t+α3FCi，t?+?γi+δt?+?εi，t（1）

其中，Innovation代表企業創新水平，包括變量Incrmt和Radical；Digital為企業數字化程度；γ是企業固定效應；δ是年度固定效應；ε是隨機干擾項。RC是地區層面的控制變量，FC是企業層面的控制變量。其中，下標i、j、t分別表示企業、地區和年份。以上變量的描述性統計見表1。

四、實證結果分析

（一）基準回歸

表2報告了企業數字化程度分別對漸進式創新和突破式創新影響的檢驗結果。在表2中列（1）和列（3）僅添加一些控制變量，而列（2）和列（4）在添加控制變量的基礎上也控制了企業和年度固定效應。在列（1）中，企業數字化程度（Digital）對漸進式創新（Incrmt）影響的回歸系數為0611，通過了1%的顯著性檢驗。列（2）結果顯示，由于控制了企業和年度固定效應會部分影響漸進式創新而吸收，致其回歸系數縮小至0249，且通過5%的顯著性檢驗。列（3）和列（4）的結果顯示，企業數字化程度對突破式創新影響的回歸結果均未通過統計顯著性檢驗。以上結果說明，企業數字化程度促進了其漸進式創新，但對突破式創新的影響不明顯。

（二）內生性檢驗

一方面，互聯網的飛速發展、數字化的普及，企業層面數字技術應用越來越深入，大大提高企業的工作效率，進而促進創新水平的提升；另一方面，企業創新水平的提升也會推動企業數字化程度的提升。本文采用工具變量法盡可能解決這一反向因果關系，以及可能存在的遺漏變量和樣本選擇偏差引起的內生性問題。

參照Bartik工具變量的構建思想，借鑒方明月等［26］的做法，采用2006年同行業其他企業的數字化程度均值與企業所在省份外的其他省份互聯網寬帶接入端口數量的增長率相乘，構建企業數字化程度的工具變量D_bb。該方法構建的工具變量滿足外生性要求，且企業數字技術應用的深度與行業性質相關，滿足相關性要求。表3中列（1）結果表明，考慮內生性問題后，Digital系數通過了5%的顯著性水平，且為正；列（2）結果不顯著。與前文結果一致。

此外，本文還參考張勛等［27］的做法，采用企業所在城市與作為數字技術的發源地——杭州的英里數作為工具變量，距離越近，就越能享受到知識及技術溢出的紅利，滿足相關性的要求。且城市之間的距離不直接作用于企業創新，滿足外生性要求。由于該變量為截面數據，本文將其分別與互聯網用戶數、互聯網普及率相乘構成兩個面板工具變量Dist_numb、Dist_rate。表3列（3）—（6）回歸結果顯示，工具變量Dist_numb、Dist_rate與前文檢驗結果一致，同樣表明本文的主要結論依然成立。

（三）穩健性檢驗

1?刪除金融危機時期和疫情時期樣本數據。在經濟全球化的今天，國內外的經濟大波動均會影響到企業數字化程度以及企業創新。在樣本數據的時間序列中，發生了三個重要的影響經濟波動的事件：2008年國際金融危機；2015年中國股災；2020年新冠肺炎疫情的爆發。本文借鑒吳非等［24］的處理方法，剔除國際金融危機爆發、中國股災及新冠肺炎疫情前后兩年的樣本數據，保留2011—2014年和2017—2019年的樣本數據，來考察模型的估計效果。如表4列（1）和列（2）所示，估計結果依然穩健。

2?企業數字化程度滯后一期。由于企業數字化程度可能對漸進式創新和突破式創新產生一定的滯后效應，故本文通過對滯后一年的數字化程度指數進行回歸，并以此作對比。如表4列（3）和列（4）所示，結果均與基準回歸結果一致，證明本文的核心研究假說成立。

3?替換被解釋變量。在借鑒Wagner［23］做法的基礎上，對專利分類號的前四位進行對比，如若近三年內未出現重復的專利則記該專利為突破式創新的專利；如若近三年內出現重復，則記該專利為漸進式創新專利。同樣，對以上專利數量加1后取自然對數處理后進行回歸，結果如表4列（5）和列（6）所示未發生顯著變化，體現了結論的穩健性。

4替換估計方法。由于上市公司的年度專利申請數據為計數數據，且存在較多的零值，前文的回歸結果可能存在一定程度的偏差，故采用適用于計數數據的負二項回歸模型，以及對零值較多的樣本具有較好適配性的Tobit模型進行重新估計。Tobit回歸結果如表5列（1）和列（2）所示，其報告系數為平均邊際效應；負二項回歸結果如表5列（3）和列（4）所示。二者結果與基準回歸結果一致。由此可見，經過多重穩健性檢驗，本文的核心研究結論依舊成立。

五、進一步分析

（一）機制檢驗

企業數字化程度對漸進式創新的影響是否由于行業內知識多樣性所導致的，以及理論上企業數字化程度對突破式創新的影響是否由于行業外知識多樣性所導致的，還需要對相關統計數據進行實證檢驗。基于Chatterjee和Blocher［28］的思想，知識的多樣性是行業內知識多樣性和行業外知識多樣性的總和。由于企業的知識庫是自成立以來不斷積累知識的結果，且企業的創新結果是建立在以往知識的基礎上產生的，因此，為更好體現企業知識多樣性的變化軌跡，本文以五年為窗口期，對企業的發明專利和實用新型專利進行分析。借鑒吳偉偉等［22］的做法，用國際技術分類中的大類表示企業的知識元素種類，采用信息熵指數的方法來測算企業知識的多樣性：

KD?=∑Ni=0piln（1pi）（2）

其中，pi是i大類專利總數占所有專利總數的比例。

行業外知識多樣性（UKD）表示為：

UKD=∑Mj=0pjln（1pj）（3）

其中，pj是j部專利總數占所有專利總數的比例。

行業內知識多樣性（RKD）表示為：

RKD=KD-UKD（4）

機制檢驗的回歸結果如表6所示，列（1）表明企業數字化程度的提高可以增強企業的行業內知識多樣性，促進漸進式創新，驗證了假設H1a。列（2）表明企業數字化程度的提升可以增強企業行業外知識多樣性，但企業數字化程度提升對突破式創新的基準回歸結果不顯著，可能存在兩個原因：一是企業利用數字技術更易于發現短期市場需求，為應對市場競爭，可能偏向將通過數字技術獲得的多樣化知識應用到漸進式創新活動中，而非需要高投入、高風險、產出周期長的突破式創新。二是同行業的企業數字化程度比較相近，相似的硬、軟件設施便于行業內企業進行技術和知識的交流、合作與共享。而在行業外，企業間硬件和軟件的基礎設施大有不同，如知識儲存系統的差異等，在技術和知識共享時存在一定的不便性，且行業內外知識元素的結構、排序規則等可能大相徑庭，而研發人員可能存在專業思維受限等因素，需要花費大量的時間和精力尋找新穎的創新可能性，因而對突破式創新的影響不明顯，拒絕假設H1b。

（二）企業員工教育水平和專業化分工程度的調節作用分析

本文進一步地分析了企業員工教育水平（Amt）以及專業化分工程度（VSI）對企業數字化程度和漸進式創新、突破式創新之間的關系的調節作用。企業員工教育水平（Amt），選用企業本科以上在職員工總人數加1，并取自然對數。企業專業化分工程度（VSI）和企業縱向一體化程度是一組相對的概念，二者存在此消彼長的關系。用最早由?Adelman提出的價值增值法（Value?Added?to?Sales，VAS）來測度縱向一體化，并參照袁淳等［25］的做法，本文選用修正后的企業專業化分工程度VSI=1-VASAdj?，其合理值域為［0，1］，并刪除偏離合理值域的觀測值。

表7結果顯示，企業數字化程度與員工教育水平交乘項（Digital*Amt）的系數和企業數字化程度與專業化分工程度的交乘項（Digital*VSI）系數在列（1）和列（3）均顯著為正，但在列（2）和列（4）均不顯著。說明企業員工教育水平和專業化分工程度均增強了數字化程度對漸進式創新的促進作用，且對企業數字化程度和突破式創新的關系的調節作用均不明顯。該結論驗證了假設H2a和H3a，且不支持假設H2b和H3b。

（三）異質性檢驗

1?企業盈利能力異質性。企業開展創新活動需要大量的資金投入，而其盈利能力是決定研發資金投入規模的重要因素。借鑒董香書等［29］的做法，企業盈利能力采用“企業凈利潤和營業總收入的比值”來衡量，并將其與企業所在行業的中位數作為參照分為高盈利能力企業和低盈利能力企業進行回歸。表8結果顯示，低盈利能力的企業，數字化程度提升對漸進式創新和突破式創新的影響均不顯著；高盈利能力的企業，數字化程度的提升顯著正向影響企業漸進式創新，而對突破式創新的影響則不顯著。這表明，企業數字化程度對漸進式創新的促進作用主要體現在高盈利能力的企業。

2管制性行業與競爭性行業的異質性。行業的競爭程度可能對企業數字化程度和創新的關系產生影響。在競爭性行業，面對高競爭程度，企業會加大研發投入，進而促進企業創新。在管制性行業，由于受政策、高市場準入條件等因素的影響，企業創新可能會受到限制。為驗證以上猜想，參照袁淳等［25］的做法，將樣本分為管制性行業和競爭性行業兩組?將證監會?2012版行業分類下行業代碼為?B、C25、C31、C32、C36、C37、D、E48、G53、G54、G55、G56、I63、I64、K?以及?R?的行業定義為管制性行業，其他行業則視為競爭性行業。，進行回歸檢驗。表9中列（1）和列（2）結果表明，在管制性行業，企業數字化程度不影響漸進式創新，卻阻礙突破式創新。可能的原因是：管制性行業一般受到政府部門和相關法律法規的嚴格監管［30］，進行新技術、業務模式等創新活動本身就可能會帶來未知風險，而數字技術的深入應用可能會提高某些未知風險發生的概率，尤其是信息安全方面的問題，由此可能會減少企業擴充知識庫的機會，降低知識的多樣性，抑制企業創新，特別是變革性強的突破式創新。表9中列（3）和列（4）結果表明，在競爭性行業中，企業數字化程度顯著地促進漸進式創新，但對突破式創新不產生影響。

六、結論與啟示

本文基于2007—2021年中國A股上市公司數據，結合知識組合理論，檢驗了企業數字化程度對漸進式創新和突破式創新的差異化影響，得出以下結論：（1）企業數字化程度通過增強企業行業內知識元素的多樣性，促進了漸進式創新，但對突破式創新的影響并不顯著。經過內生性檢驗和多種方法的穩健性檢驗后，這些影響依然成立。（2）員工教育水平和專業化分工程度增強了數字化程度對企業漸進式創新的促進作用，二者均不顯著調節企業數字化程度和突破式創新的關系。（3）高盈利能力企業和競爭性行業的企業數字化程度促進了其漸進式創新，但對突破式創新的影響作用并不明顯；管制性行業的企業數字化程度阻礙了突破式創新，但對漸進式創新的影響不明顯。

根據研究結論得到如下啟示：

在政府層面：一是為數字技術的深入使用提供環境支持，助力數字技術促進企業創新。加強數字化基礎設施建設，提高數字化技術在企業中的普及率和應用水平，為企業提供更好的數字技術應用環境和支持。二是制定提高數字技術應用的激勵政策，如提供稅收優惠或財政補貼，以降低企業數字技術應用的成本，鼓勵企業深度使用數字技術，以便企業效率和競爭力的提高。三是采用動態的行業監管政策，特別是數字技術應用的監督管理。根據行業特色、行業發展動態以及行業發展需要，及時調整行業監管政策，為企業深入使用數字技術、企業間的合作交流提供相適宜的便利。如管制性行業應對數字技術的使用進行針對性的重點監管，根據行業企業發展中的需要，制定不同強度的監管政策。

在企業層面：一是重視突破式創新。企業領導層應高度重視突破式創新活動的開展，設置專項研發小組，加大研發資金投入，提高其風險承受能力；高效利用數字技術挖掘市場和消費者需求，及其帶來多樣性的知識，發現全新知識組合的可能性，進而提升企業突破式創新，為日后高質量發展打造堅實基礎。二是完善人才培養計劃。加強人才引進措施，制定和完善科學合理的人才培養計劃，提升企業員工整體教育素質和專業素養，為適應數字技術的應用，進而開展企業創新活動儲備力量。三是提高企業專業化分工程度的同時，也要注重多領域合作研究。企業可利用數字技術來提高生產流程的效率和精度，從而實現更加精細的專業化分工，積累更多的行業內知識。同時建立聯合實驗室和技術共享平臺，對外合作，共同開展研究項目，共享不同領域的技術、知識和經驗等，以實現多領域合作研究，這就使得在提高企業的漸進式創新能力的同時也增強了突破式創新能力。

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Has?Firm?Digitization?Promoted?Dual?Innovation？

——An?Analysis?based?on?the?Knowledge?Diversity?Perspective

LI?Yuhua，?LI?Dandan

（School?of?Economics，?Zhejiang?University?of?Finance?and?Economics，

Hangzhou?310018，?China）

Abstract：Digital?technology?has?become?a?new?type?of?production?factor，?and?the?relationship?between?its?application?and?innovation?is?of?great?theoretical?value?and?practical?significance.?We?explores?the?differential?effects?of?firm?digitization?on?incremental?and?radical?innovations，?using?China?A-share?listed?firms?as?a?research?sample?from?2007?to?2021.?We?find?that?firm?digitization?promotes?incremental?innovation?by?enhancing?knowledge?diversity?within?industry?rather?than?radical?innovation;?both?employees?education?and?specialization?enhance?the?effect?of?digitization?on?incremental?innovation，?but?do?not?moderate?the?relationship?between?digitization?and?radical?innovation;?and?firm?digitization?in?competitive?industries?promote?incremental?innovation?but?do?not?affect?radical?innovation，?especially?in?highly?profitable?firm;?however，?firm?digitization?in?regulated?industries?inhibits?radical?innovation，?but?does?not?affect?incremental?innovation.

Key?words：firm?digitization;?knowledge?diversity;?incremental?innovation;?radical?innovation

（責任編輯：趙春江）