企業數字化轉型、融資約束與創新持續性

【摘要】文章以2013—2022年滬深A股上市公司為樣本，實證檢驗了企業數字化轉型對創新持續性的影響。研究結果表明：企業數字化轉型顯著促進創新持續性，融資約束的緩解起到了部分中介作用，且產權異質性會使研究結論產生差異。文章為提高企業創新持續性提供了現實方案，也為推進企業數字化轉型提供了經驗證據。

【關鍵詞】企業數字化轉型；融資約束；創新持續性

【中圖分類號】F272

一、引言與文獻綜述

隨著數字經濟時代的到來，數字化發展為企業帶來了新的機遇與挑戰。據《中國互聯網發展報告（2023）》顯示，2022年中國數字經濟規模達50.2萬億元，總量穩居世界第二，占GDP比重提升至41.5%，在當前高質量發展的背景下，數字經濟已經成為國民經濟的重要支撐。

創新是我國長期以來重要的發展戰略，數字經濟時代，數字化轉型和企業創新已然成為驅動企業優化升級和實現高質量發展的重要抓手[1]（許林等，2023）。然而，創新具有投入大、風險高、不確定性強等特點，企業如何保持持續創新、提高創新持續性從而賦能企業發展亟待研究。當前，國務院各部門、各地方政府多次發布政策文件，推進大中小企業進行數字化轉型，那么企業數字化轉型能否成為促進創新持續性的新動能？又有哪些因素會抑制企業的創新持續性？本文圍繞上述問題展開討論。

現有研究對企業數字化轉型的經濟后果進行了充分的探究，從資本市場角度來看，企業數字化轉型能通過改善信息不對稱并強化市場的正面預期等方式提升企業股票流動性水平[2]（吳非等，2021）。企業數字化轉型還能夠有效抑制股價崩盤風險[3]（林川，2022），降低股價同步性，提高資本市場效率[4]（雷光勇等，2022）；從公司治理角度來看，數字化能夠助力企業提前預知風險、提高財務管理效率[5]（泮李強，2021），降低財務風險[6]（許浩，2024）。數字化轉型能夠顯著提升企業的價值水平[7]（黃大禹等，2021），顯著提高了企業全要素生產率，已經成為數字經濟時代提升制造業企業生產效率的強勁驅動力[8]（趙宸宇等，2021）。

Geroski等（1997）首次提出創新持續性這一問題后[9]，很多學者對企業創新持續性的定義、背后推動原因以及經濟后果等方面開展了具有現實意義和理論指導意義的探索。近年來，尤其是在我國，對創新持續性的研究更多集中于將創新持續性作為被解釋變量，來探討有哪些因素會對此產生影響。余芬和樊霞（2021）發現企業創新持續性受到了高管認知的影響[10]；肖陽和張曉飛（2021）發現技術并購會促進制造業企業的創新持續性[11]；肖忠意和林琳（2019）發現非金融企業的金融化會抑制企業的創新持續性[12]。本文將繼續沿用近年來眾多學者的觀點，將創新持續性作為被解釋變量進行研究，繼續挖掘可能影響創新持續性的因素以及闡明背后的機制路徑。

二、理論分析與研究假設

（一）企業數字化轉型與創新持續性

當前大部分企業的創新行為仍基于市場需要導向，往往能為企業帶來經濟效益的創新活動才是企業的著力點，企業通過數字平臺和在線社區實時獲取、挖掘用戶實際需求，數字技術的可重編程性和自生長性有利于企業根據用戶實時反饋對現有產品進行迭代創新[13]（余菲菲和王麗婷，2022）。

此外，企業持續創新本質上也是相關知識不斷積累的過程，企業要想保持創新持續性不僅需要外部資金等外部條件，自身的知識儲備、人才儲備也至關重要，而企業推進數字化轉型可以幫助企業發展相關數字技術，人工智能、大數據、云計算等數字技術在企業的應用，有利于企業源源不斷地篩選出創新需要知識、信息并存儲在企業知識庫中[14]（楊祎等，2021），從而有利于企業保持創新持續性。因此，本文基于上述分析，提出假設H1：

H1：在其他條件不變的情況下，企業數字化轉型會促進企業創新持續性。

（二）企業數字化轉型、融資約束與創新持續性

創新作為一項需要資金投入的活動必然會受到融資約束的影響，數字化轉型幫助企業緩解融資約束問題可從“資源論”與“信息論”兩個視角來討論[15]（譚志東等，2022）。

“資源論”認為，數據本身就是一種重要的生產要素，可為企業各項經濟社會活動賦能。首先，符合政策導向的數字化企業更易獲得政府財稅政策支持，也更可能在資本市場上擁有更高估值，使其對外部投資者的吸引力更強[2]（吳非等， 2021）。此外，數字化轉型可以優化企業生產、銷售等經營環節，如（倪克金和劉修巖，2021）指出，企業可以通過“模擬擇優”“廣鏈接”等數字化生產模式和銷售渠道管控并降低生產、銷售成本[16]。總之，基于“資源論”視角，數字技術貫穿企業采購、生產、銷售等各環節，企業數字化轉型有效地優化了企業經營活動各環節的管理效率，提高了資源配置和利用效率，從而緩解了企業融資約束問題。

“信息論”則認為，企業數字化轉型可以起到緩解信息不對稱的作用。一方面，數字化轉型可提高企業和資本市場之間信息交換的效率，大數據、人工智能、云計算等前沿的數字化技術應用，使得企業能夠對海量信息進行結構化和標準化處理，大幅度地提高信息利用率[2]（吳非等，2021）。另一方面，數字化轉型的實施可抑制企業內部的不當行為，比如企業數字化轉型的實施也可有效提升媒體、分析師和審計師對企業的關注程度，進一步提高企業的信息透明度[17]（肖紅軍等，2021）。由此可見，基于“信息論”，企業數字化轉型能夠有效降低信息不對稱性，抑制逆向選擇和代理問題，進而緩解企業面臨的融資約束。基于上述分析，本文提出假設H2：

H2：在其他條件不變的情況下，企業數字化轉型可以通過緩解融資約束提高企業創新持續性。

三、研究設計

（一）數據來源與處理

本文以2013—2022年滬深證券交易所主板上市公司為研究樣本，并對樣本進行如下處理：（1）剔除ST、*ST以及金融保險類上市企業；（2）剔除上市不滿一年的公司；（3）剔除相關數據缺失的樣本；（4）對所有連續變量進行上下1%的winsorize縮尾處理，最終獲得15 227個觀測值。本文使用數據來源于國泰安數據庫，數據的統計分析軟件為Stata。

（二）變量定義

1.被解釋變量

本文被解釋變量為創新持續性（IV），參考鞠曉生等（2013）的方法通過無形資產增量占總資產的比例來測量[18]。這一指標利用會計年度結束時的無形資產（包括專利權、商標權、版權、非專利技術、商譽等）與上一年相比的增量，相對于當年總資產的比例進行計算。

2.解釋變量

本文解釋變量為企業數字化轉型（Dig），參考吳非等（2021）的做法，通過從上市企業年度報告中提取與數字化轉型相關的關鍵詞頻率來量化企業的數字化轉型程度[2]。其中詞頻包括企業在采用人工智能、區塊鏈、云計算、大數據等核心技術方面的努力和實施情況。這些技術的采用和實施情況通過年報中的特定關鍵詞出現頻率來測量，并通過爬蟲技術（Python）進行數據收集和處理，最后對收集到的詞頻進行對數化處理，從而得到企業數字化轉型程度的量化指標。

3.中介變量

本文中介變量為融資約束（SA），通過SA指數來量化，這是一種衡量企業融資約束程度的常用指標，具體計算公式為SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.04×Age，SA指數較高表示企業在融資市場上面臨較大的約束，較低的指數則意味著較少的融資約束。

4.控制變量

參考陳英等（2023）的做法[19]，本文控制了企業規模（Size）、成長性（Growth）、財務杠桿（Lev）、現金流比率（Cashflow）、市場競爭狀況（HHI）、企業年齡（Firmage）、股權集中度（TOP10）、董事會獨立性（Indep）并控制了行業和年度固定效應。各變量的具體定義方法詳見表1。

（三）模型設計

為驗證假設H1、H2，本文構建模型（1）、（2）、（3）：

其中，i代表企業，t代表時間，IV為創新持續性，Dig為企業數字化轉型，SA為融資約束，Size為企業規模，Lev為企業杠桿率，Growth為企業成長性，Cashflow為現金流比率，Firmage為企業年齡，HHI為市場競爭度，TOP10為股權集中度，Indep為董事會獨立性，Ind代表行業，Year代表年份，ε代表隨機擾動項。

四、實證結果及分析

（一）描述性統計

表2為本文描述性統計，創新持續性（IV）的平均值為0.6467，表明無形資產的增量通常占總資產的較小比例，但最大值達到47.34，表明部分企業在觀察期內實現了顯著的創新增長，該變量的標準差為1.177，反映出創新持續性在不同企業間具有較大的波動。融資約束（SA）的平均值為-3.8312，標準差為0.276，表明大部分企業普遍存在不同程度的融資約束問題，最小值-5.69和最大值-2.09進一步揭示了融資環境的極端差異。數字化轉型（Dig）的數據顯示，平均詞頻自然對數為1.0037，最高可達6.04，說明部分企業在報告中高頻提及數字化相關內容，表明這些企業在數字化轉型方面投入較大，此外，該變量的中位數為0.69，低于平均值，故多數企業的數字化程度仍處于較低水平。

（二）基準回歸結果及分析

表3為基準回歸結果。本文通過三個不同的回歸模型來分析企業數字化轉型對創新持續性的影響，其中控制了不同的固定效應，以確保在其他條件不變的情況下，得出關于數字化轉型對企業創新持續性影響的可靠結論。從表3中可以看出，企業數字化轉型（Dig）在三個模型中均顯著正向影響創新持續性（IV），系數分別為0.0466、0.0418和0.0497，并且三個系數均在1%的顯著性水平上顯著，這一結果驗證了假設H1，即企業數字化轉型顯著促進了其創新持續性。

（三）中介效應檢驗

表4為中介效應檢驗回歸結果。其中，第（1）列顯示了數字化轉型（Dig）對創新持續性（IV）的直接影響。回歸結果顯示，數字化轉型顯著正向影響創新持續性，系數為0.0497，在1%水平下顯著。第（2）列檢驗了數字化轉型對融資約束（SA）的影響。結果表明，數字化轉型顯著負向影響融資約束，系數為-0.0066，在1%水平下顯著，即企業的數字化轉型有助于緩解其融資約束。第（3）列進一步探討了融資約束在數字化轉型與創新持續性之間的中介作用。融資約束的系數為-0.1183，在5%水平下顯著，表明融資約束的緩解對創新持續性具有顯著正向影響。同時，即便在控制了融資約束后，數字化轉型對創新持續性的影響仍然顯著，說明融資約束起到了部分中介效應，驗證了假設H2。

（四）穩健性檢驗

為確保研究結果的穩健性，本文采用了多種方法進行穩健性檢驗。考慮到2020—2022年全球新冠疫情可能對企業創新活動產生特殊影響，首先從數據集中剔除了這三年的樣本，以消除疫情異常狀態下的數據擾動，確保結果能更準確反映普通經濟條件下的企業行為。其次，本文將解釋變量滯后一期進行回歸分析，這樣做可以幫助確定因變量的變化是否真正受到前期解釋變量的影響，而不是同時期的其他未觀察因素所導致。最后，本文在回歸模型中增加了省份固定效應，以控制地區間的潛在異質性。這一措施有助于控制各省份在經濟發展水平、政策環境和市場條件等方面的差異，使得研究結果更具普遍性和適用性。如表5所示，三種方法的回歸結果與基準回歸結果類似，企業數字化轉型均能顯著正向影響創新持續性。

（五）內生性檢驗

為緩解可能存在的內生性問題，本文采用工具變量，參考張國勝和杜鵬飛（2022）的做法使用同地區、同行業的數字化轉型程度平均值作為企業個體數字化水平的工具變量，并通過兩階段最小二乘回歸（2SLS）進行估計[20]。表6為兩階段最小二乘回歸結果，第一階段回歸結果顯示，工具變量（mean_Dig）對企業數字化轉型（Dig）的回歸系數為1.011，在1%的顯著性水平上顯著。在第二階段回歸中，企業數字化轉型（Dig）對創新持續性（IV）具有顯著的正向影響，系數為0.035，在1%的顯著性水平上顯著。這一結果說明了企業數字化轉型對提高其創新持續性的重要性，驗證了工具變量的有效性。

五、結論與啟示

（一）研究結論

本文以滬深證券交易所A股主板上市公司2013—2022年的數據為樣本進行實證分析，得出如下結論：數字化轉型程度越高的企業其創新持續性越好，從機制檢驗結果來看，企業數字化轉型可有效緩解企業的融資約束，為企業帶來更多的外部資金，從而使得企業提高創新持續性。

（二）政策啟示

1.制定優惠政策，優化企業數字化轉型外部環境

各地政府應當發揮好指揮棒與宏觀調控的作用，積極制定各項政策，如稅收優惠政策等鼓勵當地企業進行企業數字化轉型。另外，政府應當創造有利于企業推進數字化轉型的外部條件，如制定相關人才引進政策，為企業數字化提供更多支持。

2.優化金融服務，推動企業持續創新

各大金融機構、銀行等應當發揮好金融服務作用，一方面，要制定相關金融優惠政策，幫助需要持續創新的企業，尤其是存在融資約束問題的中小企業解決融資問題。另一方面，要配合國家發展戰略，為積極實施企業數字化轉型的企業提供更多金融優惠政策。

3.多維度、系統性推進企業數字化轉型

企業應當從多維度推進數字化轉型，以促進自身與國民經濟的高質量發展。第一，對自身進行系統檢查，了解企業當前數字化轉型程度，并與同行業、同地區的企業進行比較分析，制定下一步計劃，加大力度推進數字化轉型。第二，對于制造業企業來說，數字化轉型不應當局限于生產技術數字化，如人工智能車間等，而是應當結合自身需求，在組織管理、人力資源等關系到企業發展的各方面進行數字化轉型。第三，應當建立合理的評價體系，對現有的數字化轉型程度、數字化轉型效果進行及時反饋，并根據反饋結果，對效果好的地方加大推進力度，對存在問題或轉型效果不好的地方及時更正或提出新的方案。

主要參考文獻：

[1]許林，唐璐，徐玉發.數字化轉型、創新活力對企業融資約束的緩釋效應[J].南方金融，2023（11）：3-18.

[2]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，2021，37（07）：130-144+10.

[3]林川.數字化轉型與股價崩盤風險[J].證券市場導報，2022（06）：47-57.

[4]雷光勇，買瑞東，左靜靜.數字化轉型與資本市場效率——基于股價同步性視角[J].證券市場導報，2022（08）：48-59.

[5]泮李強.數字化賦能我國企業財務管理[J].國際商務財會，2021（08）：39-41.

[6]許浩.數字化轉型對企業財務風險的影響分析[J].國際商務財會，2024（03）：10-14+29.

[7]黃大禹，謝獲寶，孟祥瑜等.數字化轉型與企業價值——基于文本分析方法的經驗證據[J].經濟學家，2021（12）：41-51

[8]趙宸宇，王文春，李雪松.數字化轉型如何影響企業全要素生產率[J].財貿經濟，2021，42（07）：114-129.

[9]Geroski， P.A.，J. Van Reenen， C.F. Walters. 1997. How persistently do firms innovate Research Policy， 26（1）： 33-48.

[10]余芬，樊霞.高管認知、行業管制與企業創新持續性[J]. 科研管理：2022（10）：1-1.

[11]肖陽，張曉飛.技術并購對制造業企業創新持續性影響： 基于吸收能力和利用能力的中介作用[J].技術經濟，2021（11）：1-12.

[12]肖忠意，林琳.企業金融化， 生命周期與持續性創新[J].財經研究，2019（08）：43-57.

[13]余菲菲，王麗婷.數字技術賦能我國制造企業技術創新路徑研究[J].科研管理，2022，43（04）：11-19.

[14]楊祎，劉嫣然，李垣.替代或互補：人工智能應用管理對創新的影響[J].科研管理，2021，42（04）：46-54.

[15]譚志東，趙洵，潘俊等.數字化轉型的價值：基于企業現金持有的視角[J].財經研究，2022，48（03）：64-78.

[16]倪克金，劉修巖.數字化轉型與企業成長：理論邏輯與中國實踐[J].經濟管理，2021，43（12）：79-97.

[17]肖紅軍，陽鎮，劉美玉.企業數字化的社會責任促進效應：內外雙重路徑的檢驗[J].經濟管理，2021，43（11）：52-69.

[18]鞠曉生，盧荻，虞義華.融資約束， 營運資本管理與企業創新可持續性術[J].經濟研究，2013（01）：4-16.

[19]陳英.數字經濟對實體企業創新持續性的影響研究[J].技術經濟與管理研究，2023（10）：43-48.

[20]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）：82-96.

責編：吳迪