數智能力、開放式創新與企業績效

摘 要：本文基于2016—2023年A股上市公司的實證研究發現，數智能力通過數據驅動的精準運營和智能化決策能顯著提升企業績效，其中開放式創新在兩者間起部分中介作用。具體而言，區塊鏈和AI技術通過降低協作摩擦、加速知識整合，構建了“技術賦能開放—開放提升績效”的正向循環機制。進一步研究揭示：高新技術企業憑借技術吸收能力和組織柔性優勢，其數智能力的績效彈性系數（0.201）達到傳統企業（0.078）的2.6倍；同時，受益于完善的數字基礎設施，東部地區的中介效應強度是西部地區的1.8倍。基于此，本文提出包含技術標準共建、區域算力協同及風險共擔機制的“數智—開放”雙輪驅動政策框架，以期為數字經濟背景下企業創新生態優化和政府精準施策提供理論依據和實踐指導。

關鍵詞：數智能力；開放式創新；企業績效；中介效應；異質性分析

中圖分類號：F272.3；F270 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2025）07（a）--06

1 研究背景

數字經濟浪潮下，數智能力、數據驅動與智能化決策能力已成為企業重塑競爭優勢的核心要素。數字發展不僅能增強本地區高新技術產業鏈韌性，還能推動鄰近地區高新技術產業鏈韌性提升（王正等，2024）。隨著人工智能、區塊鏈等技術的普及，企業通過數智化工具實現知識整合、流程優化與敏捷決策的案例顯著增加。然而，單純依賴內部資源難以滿足快速迭代的市場需求，開放式創新通過跨邊界協作整合外部知識、技術及資本，逐漸成為企業突破創新瓶頸的關鍵路徑。

盡管學界普遍認同數智能力與開放式創新對企業績效的潛在影響，但兩者間的協同機制仍存在研究空白：其一，現有文獻多孤立探討數智能力的技術賦能效應（梁玲玲等，2022）或開放式創新的資源整合價值（王宇婷，2023），缺乏對“數智能力→開放式創新→企業績效”傳導鏈的系統解構；其二，數智化轉型成本高昂，企業如何在開放創新中平衡資源投入與績效產出尚未形成共識（侯光文等，2023）；其三，區域數字化水平與企業異質性可能引致差異化效果（池仁勇等，2023），但相關實證證據仍顯匱乏。

中國情境下，高新技術企業依托政策紅利加速數智化布局，傳統企業則面臨轉型陣痛，這一分化現象進一步凸顯機制研究的緊迫性。喻登科與熊曼玉（2025）發現數字化平臺能強化知識云傳播能力，但未闡明其如何通過開放式創新轉化為績效；張華等（2023）雖驗證深圳科技企業通過外部資源整合提升技術績效，卻未揭示數智能力在其中的底層驅動邏輯。因此，本文旨在回答以下核心問題：數智能力如何通過開放式創新影響企業績效？不同所有制與行業屬性的企業是否存在異質性響應？

2 理論分析與假設提出

2.1 數智能力對企業績效的直接作用機制

基于動態能力理論，企業通過整合與重構內外部資源來適應環境變化（張偉， 2023），而數智能力作為高階動態能力，通過實時數據采集與分析優化資源配置與流程效率。例如，物聯網技術實現供應鏈全鏈路監控，減少庫存冗余與物流延遲（Angelo等，2020），AI算法預測市場需求波動以動態調整生產計劃（王芳，2022），使數據驅動運營模式降低企業成本12%、提升利潤率8%（趙明，2023）。同時，區塊鏈技術保障數據不可篡改以降低合作信息不對稱（陳萍，2024），智能風控系統實時識別市場波動與供應鏈風險，縮短決策響應時間（Ruiz-Palomino，2021），引入AI工具的企業財務風險指數下降19%（李強，2023）。此外，知識圖譜技術加速內外部專利匹配（趙靜，2022），數字化協同平臺支持跨組織分布式創新（吳冰、盧彥君，2024），數智化工具使新產品開發周期縮短30%、專利申請量增長25%（Wang Shuodong，2024）。由此，本文提出假設H1：數智能力對企業績效具有顯著正向影響。

2.2 開放式創新的中介作用機制

基于知識基礎觀，企業通過開放式創新整合互補性知識以彌補內部短板（劉孟， 劉家國， 2022），而數智能力為這一過程提供了技術支撐與協作平臺。數智能力通過AI驅動的語義分析工具和云計算平臺，顯著提升內向型開放創新的外部知識吸收效率，例如快速篩選海量技術文獻，并實現產學研數據實時共享（李思瑤，2022），使外部技術引進成本降低18%（Bogers等，2018）；同時，區塊鏈技術保障知識產權可信交易，API接口開放數據資源，推動外向型開放創新中的知識溢出與生態協同（陳萍，2024；劉孟， 劉家國，2022），有效緩解“開放悖論”風險。開放式創新進一步通過資源互補效應、風險分攤效應及市場響應加速，最終實現企業績效提升（Huang等，2020；Yulianto等，2023；Wang Shuodong，2024）。由此，本文提出假設H2：數智能力通過提升內向型與外向型開放式創新效率，間接增強企業績效。

2.3 異質性作用機制

基于資源依賴理論，企業能力對績效的影響受外部環境與內部資源稟賦制約（Pfeffer amp; Salancik， 1978）。高新技術企業憑借技術吸收能力優勢，通過數智化平臺（如工業互聯網）高效整合外部知識，例如半導體企業利用AI算法優化芯片設計數據使良品率提升15%（阮磊，2024），而傳統企業因組織剛性易形成“數據孤島”，數智化投入回報率僅為高新技術業的1/3（Yulianto等，2023）。行業層面，技術密集型領域通過開放實驗室數據加速全球協同研發（Bogers等，2021），而勞動密集型企業受技能錯配與轉型成本制約，數智化初期可能引發效率下降（馬文甲，2021）。區域數字化水平進一步調節作用強度：高數字化區域（如深圳）依托5G與云計算設施，數智能力對績效的彈性系數比內陸高0.2（Wang Shuodong，2024），而低數字化區域（如印尼）因基礎設施滯后，開放式創新貢獻率僅為發達國家的60%（Yulianto等，2023）。由此，本文提出假設H3：數智能力對企業績效的促進作用在高新技術企業、技術密集型行業及高數字化區域中更為顯著。

3 研究設計

3.1 模型設定

3.1.1 基準回歸模型

為檢驗數智能力對企業績效的直接影響，本文構建固定效應面板模型，控制個體效應與時間效應：

Perfit=β0+β1DCit+β2Controlsit+μi+γt+εit

變量說明：

Perfit：企業績效（ROA、Tobin’s Q），表示企業 i 在 t 年的績效；

DCit：數智能力，企業 i 在 t 年的數智化水平；

Controlsit：控制變量集合，包括企業規模、資產負債率等；

μi?：企業個體固定效應；

γt：時間固定效應；

εit：隨機誤差項。

3.1.2 中介效應模型

為驗證開放式創新（OIit）的中介作用，參考李果等（2023）的中介效應檢驗方法，構建以下模型：

第一階段：數智能力對開放式創新的影響

OIit=α0+α1DCit+α2Controlsit+μi+γt+εit

第二階段：數智能力與開放式創新共同對企業績效的影響

Perfit=θ0+θ1DCit+θ2OIit+θ3Controlsit+μi+γt+εit

若1α1與2θ2均顯著，則中介效應成立。

3.2 變量說明

3.2.1 被解釋變量

企業績效：

ROA（總資產收益率）：凈利潤 / 總資產；

Tobin’s Q：企業市值 / 資產重置成本；

ROA（總資產收益率）：反映企業利用總資產創造凈利潤的能力，是衡量企業盈利能力的核心指標。計算公式為凈利潤與總資產的比值，數值越高則表明資產利用效率越優。Tobin’s Q：衡量企業市場價值與資產重置成本的比率，體現市場對企業未來增長潛力的評估。數值大于1表明市場估值高于資產成本，通常用于評估企業的長期績效與投資價值。

3.2.2 核心解釋變量

數智能力：

數字化投入占比：研發數字化支出 / 總營收；

專利文本挖掘指標：基于NLP技術提取企業專利中的“智能化”“數據驅動”等關鍵詞頻數占比；

數字化投入占比：通過企業年度研發支出中數字化相關投入（如云計算、AI技術采購等）占總營收的比例衡量，反映企業對數智化轉型的資源投入強度；

專利文本挖掘指標：基于自然語言處理（NLP）技術，提取企業專利文本中“數據驅動”“智能算法”“區塊鏈”等關鍵詞的頻數占比，量化企業在技術研發中的數智化傾向。

3.2.3 中介變量

開放式創新：

內向型開放：外部技術引進金額 / 總研發支出；

外向型開放：合作研發支出 / 總研發支出；

內向型開放創新：以外部技術引進金額占總研發支出的比例衡量，體現企業吸收外部知識的能力。例如，購買專利、技術授權等行為；

外向型開放創新：以合作研發支出占總研發支出的比例衡量，反映企業主動開放內部資源、與外部主體協同創新的程度，如產學研合作、技術聯盟等。

3.2.4 控制變量

為排除其他潛在因素干擾，本文選取以下控制變量：

企業規模：總資產自然對數（規模較大的企業可能具備更強的資源調配能力與抗風險能力）；

資產負債率：總負債 / 總資產（衡量企業財務杠桿水平，高負債率可能抑制創新投入）；

行業競爭度：赫芬達爾指數（HHI）；行業集中度越低（HHI值越小），市場競爭越激烈，可能倒逼企業創新；

現金流：經營活動現金流 / 總資產；反映企業短期流動性，充足的現金流為創新提供資金保障。股權集中可能影響決策效率與長期戰略導向。

3.2.5 數據來源

本文數據來源于CSMAR數據庫、國家知識產權局專利庫及企業年報，篩選2015—2023年A股上市公司數據，剔除ST公司及關鍵變量缺失樣本，最終涵蓋3280家企業。

本文數據主要來自CSMAR數據庫（涵蓋上市公司財務與治理數據）、國家知識產權局專利庫（專利文本數據）及企業年報（補充數字化投入明細）。樣本篩選遵循以下標準：剔除ST、*ST等財務異常企業；剔除關鍵變量（如ROA、數字化投入）缺失的樣本；最終覆蓋2015—2023年A股3280家上市公司，形成非平衡面板數據。

4 實證檢驗

4.1 基準回歸結果分析

表3為數智能力對企業績效的基準回歸結果。表3列（1）和列（2）分別以ROA和Tobin’s Q為被解釋變量，未加入控制變量；列（3）和列（4）納入全部控制變量。結果顯示：數智能力（DC）的系數在1%水平上顯著為正（ROA：β=0.142，Tobin’s Q：β=0.098），表明數智能力每提升1單位，企業ROA平均增加0.142個百分點，市場估值（Tobin’s Q）提升0.098個單位，假設H1得到驗證。在控制變量中，企業規模（β=0.032）和現金流（β=0.075）顯著促進績效，而資產負債率（β=-0.021）與股權集中度（β=-0.012）呈現抑制作用，符合財務理論預期。模型解釋力較強（調整后R2為0.72～0.78），表明變量選擇合理。

4.2 穩健性檢驗

4.2.1 平行趨勢檢驗

為驗證雙重差分法的適用性，本文繪制政策實施前后處理組與對照組的經濟績效差異（圖1）。結果顯示：政策實施前3年（t-3至t-1），兩組績效趨勢無顯著差異（系數波動區間為[-0.005， 0.008]）；政策實施后（t+1至t+3），處理組績效顯著提升（系數升至0.112～0.158），滿足平行趨勢假設。

4.2.2 PSM-DID檢驗

采用傾向評分匹配（PSM）優化樣本可比性：

匹配方法：以企業規模、行業競爭度等為協變量，使用半徑匹配（卡尺=0.01）和最鄰近匹配（k=3），匹配后標準偏差均小于10%；

匹配結果：處理組與對照組樣本量由3280縮減至2150家，平衡性通過檢驗（pgt;0.1）；

回歸結果（表4列5-6）：數智能力系數仍顯著為正（β=0.129），且幅度與基準模型接近，結果穩健。

4.2.3 個體安慰劑檢驗

隨機抽取500次虛擬處理組進行回歸，生成系數分布圖（圖2）：

隨機系數均值接近0（μ=0.003），且95%分位數區間為[-0.021， 0.025]；實際系數（β=0.136）遠超隨機分布右尾（plt;0.01），排除不可觀測因素干擾。

5 中介效應與異質性分析

5.1 中介效應模型估計結果

表5為開放式創新在數智能力與企業績效間的中介效應檢驗結果。列（1）-（2）為第一階段回歸（數智能力對開放式創新的影響），列（3）-（4）為第二階段回歸（開放式創新與企業績效的關系），列（5）-（6）為異質性分組回歸結果。

關鍵結論：

中介效應顯著：數智能力顯著促進內向型（β=0.132， plt;0.01）與外向型開放創新（β=0.098， plt;0.05），支持開放式創新的中介作用（H2）。開放式創新對ROA的貢獻率分別為29.7%（內向型）和18.4%（外向型），且Sobel檢驗Z值分別為3.42（plt;0.01）和2.16（plt;0.05）。

異質性特征：

數智能力對高新技術企業ROA的彈性系數（β=0.201）顯著高于傳統企業（β=0.078），且開放式創新的中介效應占比提升至35.2%（H3成立）。

東部地區企業因數字化基礎設施完善，中介效應強度（β=0.163）為西部地區的1.8倍。

5.2 異質性機制解析

高新技術企業：數智能力通過開放式創新顯著提升績效（β=0.201），因其技術吸收能力強，能快速整合外部知識。

傳統企業：受限于組織剛性，開放創新易引發資源錯配，數智能力對績效的邊際效應較低（β=0.078）。

區域差異：東部地區數字化基礎設施降低協作成本，中介效應強度（β=0.163）顯著高于西部地區（β=0.091）。

6 結論與政策啟示

6.1 研究結論

本文基于2016——2023年A股上市公司數據，系統考察數智能力對企業績效的作用機制，揭示開放式創新的中介效應與異質性特征，得出以下結論：

6.1.1 數智能力的直接驅動效應

數智能力通過數據驅動的精準運營與智能化決策，顯著提升企業績效，驗證了其在降本增效與風險控制中的核心作用。動態能力理論框架下，數智能力不僅是技術工具，更是企業重構資源、適應數字生態的戰略性資產。

6.1.2 開放式創新的中介角色

數智能力通過賦能內向型（知識吸收）與外向型（生態協同）開放創新，間接貢獻企業績效提升的29.7%與18.4%。區塊鏈與AI技術突破傳統協作壁壘，驗證了“技術賦能開放，開放反哺績效”的閉環邏輯。

6.1.3 異質性特征與邊界條件

高新技術企業因技術吸收能力與組織柔性優勢，數智能力對績效的彈性系數（0.201）是傳統企業（0.078）的2.6倍。區域數字化水平差異顯著影響機制強度，東部地區中介效應為西部的1.8倍，凸顯基礎設施的杠桿作用。

6.2 政策啟示

基于研究結論，結合數字經濟前沿趨勢與“雙碳”轉型背景，本文提出以下政策建議：

6.2.1 企業層面：構建“數智—開放”雙輪驅動的創新生態

重點布局生成式AI、工業元宇宙等前沿技術，推動智能決策從“輔助工具”升級為“戰略中樞”。開發AI驅動的開放式創新平臺，實時匹配內外部技術需求。探索基于區塊鏈的分布式創新網絡，構建跨企業、跨行業的可信數據共享機制。鼓勵頭部企業開放API接口，形成“以大帶小”的生態協同模式。

6.2.2 政府層面：完善“分類施策—區域協同”的政策體系

設立數智化轉型專項基金，優先支持半導體、生物醫藥等戰略行業建立產學研聯合實驗室；推動技術標準互通（如工業互聯網協議），降低開放式創新的制度性摩擦。

賦能傳統企業轉型實施“數智化—綠色化”耦合補貼政策，對傳統制造業的低碳技術改造給予稅收抵扣；建立區域性數字技能培訓中心，緩解技能錯配導致的轉型陣痛。在中西部建設國家級算力樞紐與數據交易中心，縮小數字基礎設施鴻溝；試點“東數西算”工程，引導東部技術資源向西部溢出。

6.2.3 行業層面：推動“技術—制度”協同演化

行業協會牽頭制定物聯網設備接口協議和跨行業數據交互標準，破解“數據孤島”難題。建立行業級開放式創新保險池，對聯合研發的技術不確定性風險進行共擔（參考歐盟“地平線計劃”），降低中小企業參與門檻。

6.3 研究前瞻

未來可進一步探索以下方向：生成式AI的顛覆性影響：探究大模型技術如何重構開放式創新的知識整合路徑；ESG導向的數智化轉型：分析碳中和目標下，數智能力對綠色創新績效的調節效應；全球價值鏈協同：基于跨境數據流動規則，研究跨國開放式創新的政策適配性問題。

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