數字化轉型對制造業企業創新績效的影響效應與作用機制

摘要：數字化轉型是企業在激烈的市場競爭中獲取競爭優勢和創新優勢的重要手段。基于2012—2022年1903家制造業上市公司數據，驗證了數字化轉型對制造業企業創新績效的影響效應和作用機制。研究發現：數字化轉型明顯促進了制造業企業創新績效的提升，且企業規模越大，數字化轉型的提升作用越明顯；在制造業企業生產環節，數字技術因不能提高要素效能進而影響了數字化轉型提高制造業企業創新績效；在制造業企業決策和管理過程，數字化轉型帶來的管理決策水平提升對于提高制造業企業創新績效沒有直接效果；數字化技術促進了制造業企業商業模式創新，進而對其創新績效的提升具有明顯的效果；通過制造業企業內外聯動，特別是以ESG為代表的聯動方式，提高了制造業企業創新績效；市場監督越徹底、管理越透明，制造業企業創新績效提升越快。因此，要加大力度支持制造業企業建設智能工廠，支持數字化專業服務發展，鼓勵應用場景創新和網絡安全規范管理，支持鼓勵企業提升內部管理水平。

關鍵詞：數字化轉型；創新績效；產業創新；制造業企業

基金項目：湖北省科學技術協會科技創新智庫研究項目“湖北人工智能賦能新型工業化成效與路徑研究”（ZK2024-1）；武漢市科學技術協會科技創新智庫項目“數字化科創服務賦能產業創新發展研究”（WHKX202405-2）；湖北省軟科學研究重點項目“‘十五五’期間科技創新引領支撐湖北省新質生產力發展高地建設路徑研究”（2024EDA055）

中圖分類號：F49 文獻標識碼：A 文章編號：1003-854X（2024）12-0044-10

一、引言和相關文獻綜述

黨的二十大報告提出，要加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合。2023年，我國數字經濟規模達53.9萬億元，占GDP的規模達到42.8%（1）。數字經濟對我國制造業發展產生了深遠的影響，數字化轉型是促進數字經濟與實體經濟深度融合的重點領域。通過數字技術輔助制造業企業管理，能夠有效提升企業創新能力和創新效率；通過不斷優化制造業數字技術供給，提升制造業數據要素效能，推動制造業生產鏈條、生產要素、管理方式等全方位數字化轉型，可以推動制造業高質量發展。

當前我國一些制造業核心領域還存在“技不如人”、數據要素潛力激活不足、引領經濟高質量發展動力有限等問題。從深層次來看，“技不如人”的原因在于企業創新能力偏弱，特別是龍頭企業和產業鏈創新動力有限，產業鏈創新聯合體還沒有形成穩定緊密的協作關系；數據要素潛力激活不足，主要是骨干企業或領軍企業的示范帶動作用不強，中小企業數字化轉型賦能效果不明顯，沒有形成具有行業特色的數字化轉型方式。數據要素作為新型生產要素，對制造業企業創新績效提升的效果不明顯。因此，深入推進企業數字化轉型，必須針對龍頭企業、骨干企業、中小企業等不同類型企業加大政策支持力度，促進創新能力和數據要素產出效能提升。

數字技術的廣泛應用催生了新產品、新市場，以平臺經濟為代表的新組織隨之誕生，企業向數字化轉型成為大勢所趨。有研究表明，數字技術創新能夠促進制造業企業全要素生產率提升，行業數字化程度越高，數字技術創新越能發揮積極作用（2）。企業數字創新也與市場規模和市場一體化因素密切相關（3）。關于數字化轉型促進企業創新效率提升的研究方興未艾，主要有以下五支文獻：

第一，數據作為新的生產要素極大地影響企業創新決策和創新方式。數據具有可重新編輯性和同質化特征，有利于企業產品創新、過程創新、組織創新和商業模式創新（4）。數據驅動型決策模式指基于數據分析來指導決策過程的一種方法。這種決策模式依賴于定量的數據，而不是依賴直覺、經驗或未經證實的假設。這種新型決策模式的出現，打破了企業決策者依靠經驗和直覺制定經營策略的傳統模式。大企業依賴于生產過程伴生的數據要素進行迭代式創新，中小企業通過引入網絡平臺，推動多元競爭來提升數據創新能力（5）。完善的數字基礎設施對全要素生產率具有較高的邊際貢獻（6），數據要素量的擴大也會通過企業干中學機制提高制造業企業創新績效。

第二，數字化轉型有助于提高企業的資源配置能力。在企業數字化轉型過程中，相較于傳統數據形式，電子表格、財務報表等結構化數據、視頻和電子郵件等非結構化數據具有便攜性、易于儲存及分析的優勢，有效提升了企業數據挖掘的深度，降低企業的搜尋成本，提高交易匹配效率（7）。更高的信息透明度倒逼企業管理者提高業務質量，降低企業代理成本，從而為企業間的合作提供了便利（8）。數字化轉型對企業科技人才的影響主要反映在科技人才需求數量與科技人才創新效率兩個方面，即數字化轉型在促進企業對科技人才需求的同時，也提升了科技人才創新效率（9）。數字經濟發展會改善傳統的生產供應環節，推動商品及信息流通，資源利用的效率得到提升（10）。數字技術創新發揮管理賦能、投資賦能、營運賦能與勞動賦能作用，有助于改善企業勞動力結構，降低經營成本，提高投入資本的利用效率，進而推動企業全要素生產率增長（11）。數字經濟通過消費行為數據分析預測市場需求，同時通過技術創新、人力資本升級以及智能制造和柔性生產等促進經濟增長（12）。

第三，數字化轉型能夠顯著提升企業運營效率。企業通過對消費者數據的收集及分析，總結消費者需求及習慣，并據此調整生產經營策略，為消費者提供更為精準的服務，從而提高自身市場競爭力。數字創新通過為客戶創造新價值，提升企業的動態適應能力，改變企業價值獲取和創造方式，能夠幫助企業提升績效。數字經濟也有利于提高企業運行效率與營業覆蓋半徑，提升社會經濟活動的互聯互通性（13），重塑生產組織結構和實體經濟要素體系，創造新的市場機會和就業機會。張昕蔚認為，數字經濟條件下技術范式的變革一方面推動了產業組織方式的變革，另一方面拓展了網絡空間功能和創新資源配置的空間范圍，并使創新組織方式朝網絡化、協同化和生態化方向演變（14）。Birge等認為部分企業為了提高效率并降低經營成本，往往選擇集中供應鏈，這導致了企業風險抵御能力的降低，數字化轉型有利于企業選擇分散化配置。物流效率、庫存壓力、運輸成本也是企業在供應鏈管理決策時必須考慮的因素（15）。

第四，數字化轉型有利于提高公司治理水平。李三希等研究發現數據產權分配給用戶更有利于提高數據要素資源配置效率（16），因此企業數字化轉型意味著企業擁有更多數據要素，能夠有效促進數據流動與共享。劉淑春等研究發現企業數字化投入和產出效率之間存在非線性關系，在投入水平達到臨界值之后，產出效率開始出現上升趨勢（17）。當然，企業推行數字化管理有助于企業提升競爭優勢（18）。戚聿東和肖旭則認為我國企業數字化變革包括組織結構趨于網絡化、扁平化，營銷模式趨于精準化、精細化，生產模式趨于模塊化、柔性化，產品設計趨于版本化、迭代化，研發模式趨于開放化、開源化，用工模式趨于多元化、彈性化（19），對于企業績效提升具有重要作用。

第五，數字經濟具有明顯的規模經濟和正外部性特征。在數字經濟時代，規模效應促成了產品更豐富、信息更透明、市場競爭更充分，企業獲取創新資源更便捷。數字經濟相較于傳統經濟具有巨大發展優勢，從而對傳統經濟產生了巨大沖擊，進而倒逼傳統行業升級進步。然而，企業間并非總是競爭關系。在技術研發階段，部分企業通過多方合作共享研究資源和經驗，從而提高研發效率（20）。Lee等研究證實了數字經濟平臺通過需求創造效應、研發成本降低效應、重疊效應和技術溢出效應對企業研發的不同影響（21）。

企業創新的積極性及實際效果受到技術溢出效應的影響，技術研發所產生的正外部性過大將減弱企業自主創新的動力。Hempell等提出數字化轉型提高了大型企業的經營生產效率，提高其收益，但也存在擠出中小企業、提高市場進入壁壘的問題，甚至造成部分大企業對市場的壟斷（22）。我國市場規模巨大、市場分層明顯，數字經濟的影響會因地區產業結構、政治制度、社會環境和經濟發展水平的不同而不同（23）。姜松和孫玉鑫認為數字經濟對實體經濟的影響顯著為負，已產生“擠出效應”（24）。從階段特征看，數字經濟的影響呈現倒“U”型特征，跨越臨界值前表現為“促進效應”，跨越臨界值后表現為“擠出效應”。實體經濟發展基礎也會對數字經濟發展產生一定程度的約束（25）。

綜上所述，已有文獻為本文研究提供重要參考，但針對制造業數字化對于企業創新的影響機理研究較為分散，實證分析不足。本文的邊際貢獻主要在于：第一，將制造業企業運營過程分為產品或服務、企業內部管理、產品或服務銷售、企業內外協同四個環節，對數字化轉型促進制造業企業創新績效提升的內在機理進行深入分析。第二，采用2012—2022年制造業上市公司數據，運用回歸分析方法，對數字化轉型通過企業運營各環節影響其創新績效進行驗證。第三，通過作用機制分析和數據實證檢驗，提出數字化背景下我國制造業上市公司創新績效的提升路徑。

二、理論分析與研究假說

對于單個企業來說，企業數字化轉型是數字技術在企業內部和外部共同發揮作用的系統性過程，其機制和路徑決定了創新的效率與效益，進而影響制造業企業創新績效的高低。本文按照企業內外發生交互關系的對象屬性，將數字化轉型影響企業績效的對象分為四個部分，即生產環節創新、內部管理創新、銷售環節創新、ESG管理創新，這四個部分共同支撐企業創新績效，其邊界也決定了企業創新競爭力的邊界。如圖1所示。

在生產環節，數字化技術通過優化企業對生產各個環節的掌控，推動精細化管理；同時運用MES、CRM等數字治理軟件推動生產過程中要素配置進一步優化，減少生產環節的浪費。數字化技術通過提高各類人才的學習能力，精準投入各類要素，提高企業干中學的能力，進而提高制造業企業創新績效。當然，企業在短期內必須擴大對數字化技術的資金投入，這會增加企業生產成本，在一定程度上降低企業創新績效。如表1所示。

綜上，本文提出假設1：數字化轉型短期內會降低企業創新績效，但長期來看，數字化轉型通過提高企業研發人員生產效率、降低生產要素消耗來提高制造業企業創新績效。

在企業內部管理環節，數字化轉型推動組織結構網絡化和扁平化，所有數據和管理模塊完全實現數字化，提高技術獲取效率，有助于清晰了解市場端對技術的需求，進而提高制造業企業創新績效。但短期內，大規模的數字化投入有可能提高企業信息化成本，增加人員學習時間，提高專業崗位人員工資支出，進而影響企業創新管理績效。因此，實施模塊化方式優化企業內部管理，削減數字化成本，才能有效提升企業內部管理績效。

綜上，本文提出假設2：企業通過實施模塊化管理來提高決策和管理效率從而提高制造業企業創新績效。

在產品或服務銷售環節，企業利用數字化技術將原有的資源進行重新組合，創新銷售模式，積極開發新產品。數字技術縮短了消費者與生產商之間的距離，推動不確定性市場環境下商業模式創新，降低了新產品試驗成本、企業對內外部創新要素的搜索和甄別成本，擴大了市場份額，提高了制造業企業創新績效。通過外部網絡結構的嵌入，企業獲取優質信息以及技術合作伙伴的機會大大增加，解決共性問題的能力隨之提升，進而提高制造業企業創新績效。

綜上，本文提出假設3：數字化轉型通過商業模式創新提高制造業企業創新績效。

在企業內外協同領域，數字化轉型優化了企業與政府、市場、產業鏈的關系，能增進利益相關者的互信關系，降低交易成本，同時提高企業抗風險、合規管理的能力，進而提高制造業企業創新績效。企業創新資源發生跨界重組聚合，形成扁平化的治理方式及“開放、共享和平等”的互聯網思維，從而形成一個全面的企業開放式創新框架，改變了企業創新方式（26）。以ESG為例，市場認可的ESG評級高的企業，在產業聯盟或產融協同組織中往往居于主要地位，獲得創新要素的機會更大，其創新績效也隨之提高。

綜上，本文提出假設4：數字化轉型通過提高社會服務能力來提升制造業企業創新績效。

三、研究設計

（一）樣本選取

2011年以來，企業OA系統、ERP系統等信息化產品運用越來越廣泛，數字經濟政策出臺更加密集，制造業的數字化轉型蓬勃發展。根據何帆的分析，我國數字經濟政策演進可分為科技政策階段（2012—2014 年）、產業政策階段（2015—2016年）和創新政策階段（2017年至今）三個階段。考慮數據的可得性，本文采用A股制造業上市公司2012—2022年數據，剔除“特殊處理”類（ST） 企業以及部分年份觀測值較少的企業，剔除專利申請量在考察期間缺失超過五年以上的企業，得到了1903家制造業企業的20932個數據。其中，企業專利數據來自中國研究數據服務平臺（CNRDS），財務數據來自Choice和Wind數據庫，數字化詞頻來自國泰安數據庫。考慮到原始數據的異常值問題，對所有財務數據進行1%的縮尾處理。

（二）模型構建

為考察數字化轉型程度對制造業企業創新績效的影響，本文構建以下模型：

Innovt=α0+α1DIGIi，t+Controli，t+Code+Year+εi，t（1）

Control代表控制變量組，Code和Year分別代表控制了企業和年份的固定效應，i和t分別代表i上市公司t年。

（三）變量選取與說明

1.被解釋變量

制造業企業創新績效（Innov）。提高企業數字化水平將大力提升企業整合知識的能力，推動新的創新成果的產生，如ChatGPT、視頻生成模型Sora

都能快速創造新內容；企業數字化能力的提升，推動實用新型與外觀設計頻繁交互，促進開發性創新成果生成。在一定程度上，數字化水平本身就代表了研發投入，能夠產生數字邊際零成本效應，即相同的研發費用投入水平可以產生更大的、持續不斷的創新能力，因此，本文將研發費用作為控制變量，探討數字化水平對創新產出或者創新效率的持續影響。從這個角度看，用專利申請量代表創新績效有利于觀察長期影響。因此，本文參考楊德明、方先明等的研究（27），采用專利申請量作為企業創新績效的衡量指標，包括發明專利、實用新型專利與外觀設計專利。為避免在取對數值時產生缺失，本文將專利申請量加1再取對數。

2.核心解釋變量

制造業企業數字化轉型程度（DIGI）。企業數字化轉型是一個系統性過程，已有研究普遍從宏觀視角分析我國數字化程度、區域數字化水平、城市數字化績效等。在微觀層面，部分學者采用調查研究方法，根據調查問卷分析企業信息技術人員占比來衡量企業數字化應用程度（28），信息技術人員只代表了部分人力資本投入，大量外包型數字化服務容易“被隱藏”（29）。還有學者采用企業數字化轉型指數法（30）、關鍵詞選取數據挖掘法（31）等。為客觀地反映我國制造業上市企業數字化轉型的程度，本文借鑒吳非等的研究成果（32），按照人工智能技術、區塊鏈技術、云計算技術、大數據技術和數字技術等類別，剔除關鍵詞前存在“沒”“無”“不”等否定詞語的表述，在上市公司年報中“管理層討論與分析”部分進行全文搜索，詞頻多少反映數字化轉型的程度。在此基礎上，對詞頻數據進行標準化處理，并采用熵值法確定各個指標的權重情況，通過線性加權法獲得DIGI指標，該指標值越大，說明企業數字化程度越高。

3.中介變量

根據前文的分析，中介變量分別在生產環節、管理環節、銷售環節和企業內外協同方面，通過數字化水平的提高，影響制造業企業創新績效。考慮到本文研究的樣本都是上市公司，衡量生產環節效率的指標采用固定資產周轉率（Fatr）；衡量管理環節效率的指標采用應收賬款平均回收天數（Dso）；衡量銷售環節效率的指標采用存貨周轉率（Itr）；衡量企業內外協同效率的指標采用ESG評級指數。

4.控制變量

借鑒其他學者的研究成果（33），并考慮數據的可得性，將控制變量設定為公司規模（Size）、企業年齡（Age）、資產負債率（Lev）、流動比率（Cash）、機構持股比例（In-stitu）、總資產收益率（Roa）、研發費用（Res）、權益乘數（Stock）、政府補助（Gov-sub）。

變量定義及計算方法見表2，主要變量描述性統計結果見表3。

四、實證結果分析

（一）基準回歸結果

表4報告了數字化轉型對制造業企業創新績效影響的基準回歸結果。表4第（1）列顯示DIGI的系數為18.935，且在1%水平上顯著，說明數字化轉型明顯促進了制造業企業創新績效的提升。在加入了控制變量和固定效應后，系數從18.935下降到6.265，但仍然十分顯著。

第（2）列為不考慮固定效應，加入控制變量的回歸結果，系數為12.728，其中企業規模、機構持股比例、研發費用支出具有明顯的正向作用。在控制了企業特征后，系數下降為12.831，但規模影響和機構持股比例的正向作用顯著上升，政府補貼則具有負向效應。在不考慮年份變化的影響時，企業數字化轉型對制造業企業創新績效的影響系數達到11.005，企業規模、資產負債率、總資產收益率、研發費用、政府補貼的影響仍然十分明顯。

在加入企業特征和年份變化的影響后，企業數字化轉型對制造業企業創新績效的影響系數為6.265，企業規模的正向作用很顯著，說明企業規模越大，數字化轉型對制造業企業創新績效的提升作用越大，而資產負債率、總資產收益率、政府補助顯然在一定程度上具有負向影響，系數分別為0.283、0.987和0.337，說明負債率越高，數字化轉型帶來的制造業企業創新績效越低；Roa越高企業越愿意通過分紅提高股東收益，擴大企業規模，卻在一定程度上降低了制造業企業創新績效；政府補貼鼓勵企業在固定資產方面擴大投資，反而對企業數字化績效有一定的抑制作用。

（二）機制檢驗結果分析

本文采用中介效應模型對影響機制進行實證分析。構建模型如下：

FATRi，t=β1DIGIi，t+Controli，t+Code+Year+εi，t

Innovi，t=α0+α1DIGIi，t+α2Fatri，t+Controli，t+Code+Year+εi，t （2）

DSOi，t=β1DIGIi，t+Controli，t+Code+Year+εi，t

Innovi，t=α0+α1DIGIi，t+α2DSOi，t+Controli，t+Code+Year+εi，t （3）

ITRi，t=β1DIGIi，t+Controli，t+Code+Year+εi，t

Innovi，t=α0+α1DIGIi，t+α2ITRi，t+Controli，t+Code+Year+εi，t （4）

ESGi，t=β1DIGIi，t+Controli，t+Code+Year+εi，t

Innovi，t=α0+α1DIGIi，t+α2ESGi，t+Controli，t+Code+Year+εi，t （5）

表5列（2）—（4）顯示了對假設1的檢驗結果。列（2）DIGI的系數不顯著，列（3）的Fatr系數和DIGI系數都顯著，說明人力和資本要素促進企業數字化轉型效果不顯著，其提升制造業企業創新績效的中介效應不成立。這說明，當前我國數字化轉型并沒有從根本上提升勞動和資本的生產率，也不能通過降低成本提升制造業企業創新績效，我國制造業從數字化向智慧化和智能化升級過程中必須高度關注要素的效能變化，否則容易帶來企業生產成本上升的結果，抑制企業數字化轉型的積極性。

表5列（5）—（6）顯示了對假設2的檢驗結果。同樣（5）列Dso的系數并不顯著，列（6）的DSO也不顯著，而DIGI系數則是顯著的，在一定程度上也說明企業管理決策水平的提升并不會顯著提高制造業企業創新績效，或者說數字化程度帶來的管理決策水平提升對于提高制造業企業創新績效沒有直接效果，中介效應不成立。

表6列（2）—（3）顯示了對假設3的檢驗結果。系數均為顯著，且加入中介變量后（3）列的系數比（1）列明顯下降，說明數字化轉型過程中，制造業企業商業模式創新對其創新績效的提升具有明顯的效果。近年來我國制造業企業通過網絡平臺、O2O、O2B等方式推動銷售網絡更密集、銷售渠道更暢通，與消費者溝通更加便捷，促進企業創新沿著符合市場預期、契合消費者習慣的方向突破，并取得了積極成效。值得注意的是，有時候企業商業模式創新在一定程度上對技術創新形成“擠出效應”，但數字化的總體效應對創新形成了積極的正向作用，因此總效應為正。

表6列（5）—（6）展示的是制造業企業數字化轉型通過其社會化服務能力的提高進而提升創新績效。列（5）和列（6）均為系數顯著，且加入中介變量后的系數具有明顯變化的特征，說明我國制造業企業數字化轉型過程中，特別注重ESG即環境、社會、政府關系的維護，促進企業創新能力整體提升。其路徑包括：（1）在企業數字化轉型過程中，通過實時監測控制環保效果，通過參與協會、聯盟等方式提高社會或者行業參與程度，通過與政府在數字信息方面的聯通，提高了企業服務社會的能力，進而提高企業創新效果；（2）在企業數字化轉型過程中，關于環境保護、社會服務、政府溝通方面的數字化手段應用更廣泛，效果更明顯，反過來促進企業在這方面加大投入力度，提高制造業企業創新績效。

綜上所述，數字化轉型能夠推動企業商業模式創新，促進ESG指數顯著提升，進而提高制造業企業創新績效，數字化轉型對制造業企業創新績效提升的正向作用是非常顯著的，假設3和假設4得到證實。但短期內數字化轉型并不能通過勞動和資本要素的效能提升推動制造業企業創新績效的提升，通過決策和管理效率提高制造業企業創新績效的效果也不明顯，假設1和假設2得到證實。可以認為數字化轉型對企業發展的傳導是一個漸進過程，也是一個系統工程，需要長期深入推進。

（三）異質性分析

企業規模是影響制造業企業創新績效的重要因素，也會影響企業數字化轉型的投入。大企業覆蓋面廣，具有人才、資金、技術優勢，能夠通過數字化轉型實現技術聯盟推動突破性創新，但也存在人員多、傳輸鏈條長、效率不高等問題。而中小企業技術優勢不足，但執行力更強，善于抓住爆發性的技術點實現突破。在數字化轉型過程中，小企業可以更透明地獲得相關信息，大企業通過創新商業模式實現更快的效率提升。本文將企業按照規模進行分類，對模型（1）進行重新估計，結果如表7所示。數字化轉型對小型企業和大型企業創新績效的回歸結果均在1%的水平上顯著，且系數分別為9.132和14.773，表明企業規模越大，數字化轉型對制造業企業創新績效的正向促進作用越明顯。可能的原因是，數字經濟時代的大企業更容易獲得數字資源，能夠推動數據等要素在企業內推廣，經過一段時間的適配后，能夠促進企業產品與數字化的鏈接，推動制造業企業創新績效提升。

企業的機構持股比例大小在一定程度上說明資本市場中重點機構對企業的關注程度。按照機構持股比例的高低進行分類，重新估計基準模型，得到的回歸結果如表7所示。可以認為機構持股比例對于制造業企業創新績效有促進作用。可能的原因在于，機構持股比例高的企業，其管理運營更規范、發展潛力更大、市場作用更強，更容易接受數字經濟的促進作用，而機構持股比例低的企業，一般認為其經營水平還有改善的空間。

（四）內生性和穩健性檢驗

1.內生性檢驗

本文的實證研究可能存在反向的因果關系，進而導致內生性問題，即創新績效高的制造業企業更傾向于推動數字化轉型。為避免內生性問題，采用時間滯后性方式，即對核心解釋變量滯后一期和滯后兩期重新進行回歸，結果反映在表8列（1）和（2）中，可以發現數字化轉型系數估計值在1%的置信水平下顯著為正。

2.穩健性檢驗

為保證實證研究科學、可靠，本文嘗試進行以下三方面穩健性檢驗。第一，進行模型估計方法替換。考慮到被解釋變量制造業企業的創新績效的截斷特性，采用Tobit 模型進行穩健性檢驗，有利于更準確地捕捉到所有企業的創新表現，包括那些沒有專利產出的企業。第二，更換被解釋變量。在現有研究中，企業創新還可以用研發投入來衡量。第三，進一步排除異常值后的回歸檢驗。考慮到創新績效（Innov）數據可能受到極端值的影響，本文通過計算每家公司的創新績效平均值和標準差，排除了偏離其所屬公司平均水平超過三個標準差的極端異常值，以確保回歸分析的穩健性和準確性。由表9可知，數字化轉型促進企業創新這一事實存在，說明實證結果準確、可靠。

五、研究結論與政策啟示

本文從創新理論出發，結合數字經濟時代企業轉型面臨的新情況和擬解決的新問題，探討數字化轉型對制造業企業創新績效的影響，并通過實證檢驗商業模式創新和企業內外協同的正向促進作用，進一步研究了企業規模、機構持股比例在數字化轉型中所扮演的角色。

本文的結論包括：（1）在企業生產環節，數字技術暫不能通過提高要素效能提高制造業企業創新績效。（2）在企業決策和管理過程中，新技術引進快、更新快，但管理能力和勞動者素質卻沒有快速匹配，特別是在傳統意義上的制造業企業中，引進的數字技術給企業管理帶來了“困惑”，管理過程延長、決策效率低下、員工和管理層甚至感覺到數字化帶來的“疲憊”，導致制造業企業創新績效受到影響。（3）當前，我國很多數字化技術在企業轉型過程中被運用在銷售環節，圍繞產品銷售的商業模式創新層出不窮，鎖定潛在消費者的能力不斷提高，從銷售端反饋到研發端的時間明顯縮短，從而提高了制造業企業創新績效。（4）企業內外聯動，特別是以ESG為代表的聯動方式，通過擴大企業影響力、提高企業參與行業活動的程度等方式，提高了制造業企業創新績效。但也要關注政府補貼的“擠出效應”，如果政府補貼更多地被運用在固定資產投資環節，制造業企業創新績效的支出可能會降低，從而影響制造業企業創新績效的提升。（5）市場對于企業規范程度的監督，很大程度上影響企業數字化轉型和績效提升，監督越徹底、管理越透明，制造業企業創新績效提升越快。

基于以上研究結論，本文得到如下政策啟示：

第一，加大力度支持企業建設智能工廠。數字產品的關鍵在于應用，通過支持示范數字工廠建設，探索不同行業生產端數字化轉型的方式和路徑，為各類型企業提供轉型樣板。同時，發揮大企業智能工廠的示范效應，支持行業龍頭企業主動進行數字化改造，并聯動產業鏈上下游企業開展智能工廠建設，通過資源和服務共享，提高智能工廠建設效率，降低企業投資成本，保護企業數字化轉型的長期積極性。支持企業充分利用現有傳統設備，通過信息技術和運營技術進行數字化改造，充分利用物聯網、智能制造等技術對生產流程進行管理，促進生產環節的模塊化、智能化，提高管理和銷售環節與生產過程的聯動性，推動企業實現整體的數字化改造升級。

第二，加大力度支持數字化專業服務發展。支持“云平臺”類企業為各類型中小企業提供數字化服務，創新中小企業數字化轉型的一攬子解決方案，服務各類制造業企業數字化轉型。推動產業鏈上下游企業在研發設計、采購供應、生產制造、倉儲物流、產品服務等方面互聯互動，強化產業鏈協同，并促進重點環節核心軟件創新突破。集中布局工業互聯網平臺、工業軟件、云網、標識解析、兩化融合咨詢、工業數據、系統集成、工業信息安全等領域，培育一批數字化轉型專業服務商，推動數字化轉型產品和解決方案創新。大力發展具有通用能力、服務能力、創新能力、平臺能力、安全可解釋的算法模型，推動實現行業全覆蓋。

第三，鼓勵應用場景突破和網絡安全規范管理。大力推動網絡基礎設施提檔加速，聚焦質量溯源、供應鏈管理、產品全生命周期管理、銷售服務等應用場景，在重點產業支持新型產品或服務的深度應用場景落地。建立工業互聯網網絡安全分類分級管理制度，指導監督各類企業提高網絡安全防護水平。

第四，支持鼓勵企業提升內部管理水平。在數字化浪潮中，企業是數字化轉型的“前沿陣地”，需要通過調整組織結構、管理方式、決策路徑等來提高制造業企業創新績效。政府對于企業數字化發展的支持也要充分考慮提高企業管理決策能力，支持企業在“干中學”中快速實現追趕，促進企業數字能力的長效提升。

注釋：

（1） 中國信息通信研究院：《中國數字經濟發展報告（2024年）》，2024年8月。

（2） 羅佳、張蛟蛟、李科：《數字技術創新如何驅動制造業企業全要素生產率？——來自上市公司專利數據的證據》，《財經研究》2023年第2期。

（3） 胡增璽、馬述忠：《市場一體化對企業數字創新的影響——兼論數字創新衡量方法》，《經濟研究》2023年第6期。

（4） 洪銀興：《培育新動能：供給側結構性改革的升級版》，《經濟科學》2018年第3期。

（5） 徐翔、趙墨非、李濤、李帥臻：《數據要素與企業創新：基于研發競爭的視角》，《經濟研究》2023年第2期。

（6） 萬曉榆、羅焱卿：《數字經濟發展水平測度及其對全要素生產率的影響效應》，《改革》2022年第1期。

（7） D. L. Rubinfeid， M. S. Gal， Access Barriers to Big Data， Arzona Law Review， 2017， 59， pp.339-382．

（8） J. M. Arnold， B. Javorcik， M. Lipscomb， A. Mattoo， Services Reform and Manufacturing Performance： Evidence from India， Economic Journal， 2015， 126 （590）， pp.1-39．

（9） 朱建良、王廷才、李成、文丹楓：《數字經濟：中國經濟創新增長“新藍圖”》，人民郵電出版社2017年版，第70頁。

（10） 吳非、胡慧芷、林慧妍、任曉怡：《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》，《管理世界》2021年第7期。

（11） 黃勃、李海彤、劉俊岐、雷敬華：《數字技術創新與中國企業高質量發展——來自企業數字專利的證據》，《經濟研究》2023年第3期。

（12） 荊文君、孫寶文：《數字經濟促進經濟高質量發展：一個理論分析框架》，《經濟學家》2019年第2期。

（13） 袁淳、肖土盛、耿春曉、盛譽：《數字化轉型與企業分工：專業化還是縱向一體化》，《中國工業經濟》2021年第9期。

（14） 張昕蔚：《數字經濟條件下的創新模式演化研究》，《經濟學家》2019年第7期。

（15） J. R. Brige， A. Capponi， P. C. Chen， Disruption and Rerouting in Supply Chain Networks， Operations Research， 2023， 71， pp.750-767．

（16） 李三希、王泰茗、劉小魯：《數據投資、數據共享與數據產權分配》，《經濟研究》2023年第7期。

（17） 劉淑春、閆津臣、張思雪、林漢川：《企業管理數字化變革能提升投入產出效率嗎》，《管理世界》2021年第5期。

（18） 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》，《改革》2019年第4期。

（19） 戚聿東、肖旭：《數字經濟時代的企業管理變革》，《管理世界》2020年第6期。

（20） C. Daspremont， A. Jacquemin， Cooperative and Noncooperative Ramp;D in Duopoly with Spillovers， American Economic Association， 1988， 78（5）， pp.1133-1137．

（21） C. Y. Lee， The Differential Effects of Public Ramp;D Support on Firm Ramp;D：Theory and Evidence from Multi-Country Data， Technovation， 2011， 31， pp.256-269．

（22） T. Hempell， T. Zwick， New Technology， Work Organisation， and Innovation， Economics of Innovation and New Technology， 2008， 4， pp.331-354．

（23） 張勛、萬廣華、張佳佳、何宗樾：《數字經濟、普惠金融與包容性增長》，《經濟研究》2019年第8期。

（24） 姜松、孫玉鑫：《數字經濟對實體經濟影響效應的實證研究》，《科研管理》2020年第5期。

（25） 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》，《財貿經濟》2021年第7期。

（26） 戚聿東、蔡呈偉：《數字化對制造業企業績效的多重影響及其機理研究》，《學習與探索》2020年第7期。

（27） 楊德明、劉泳文：《“互聯網+”為什么加出了業績》，《中國工業經濟》2018年第5期；方先明、胡丁：《企業ESG表現與創新——來自 A 股上市公司的證據》，《經濟研究》2023年第2期。

（28） 王彬燕、田俊峰、程利莎、浩飛龍、韓翰、王士君：《中國數字經濟空間分異及影響因素》，《地理科學》2018年第6期。

（29） M. J. Benner， J. Waldfogel， Changing the Channel： Digitization and the Rise of “Middle Tail”Strategies， Strategic Management Journal， 2020， 1， pp.421-443．

（30） B. H. Hall， D. Harhoff， Recent Research on the Economics of Patents， Annual Review of Economics， 2012， 6， pp.541-565.

（31） 陳思、何文龍、張然：《風險投資與企業創新：影響和潛在機制》，《管理世界》2017年第1期。

（32） 吳非、常曦、任曉怡：《政府驅動型創新：財政科技支出與企業數字化轉型》，《財政研究》2021年第1期。

（33） 陳紅、張玉、劉東霞：《政府補助、稅收優惠與企業創新績效——不同生命周期階段的實證研究》，《南開管理評論》2019年第3期；李坤望、蔣為：《市場進入與經濟增長——以中國制造業為例的實證分析》，《經濟研究》2015年第5期。

作者簡介：張天，中國地質大學（武漢）經濟管理學院博士研究生，湖北武漢，430074；易明，中國地質大學（武漢）經濟管理學院教授、博士生導師，湖北武漢，430074；李霞，通訊作者，湖北經濟學院經濟與貿易學院教授，湖北武漢，430205。

（責任編輯 李燈強）