劉樹林　李夢潔　胡蘇敏

[摘要]在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化浪潮下，微觀企業(yè)必然受到影響，那么企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力將在何種程度上受到影響，影響的具體機制何在，這些機制對不同特質(zhì)的企業(yè)是否有差異？為回答這些問題，借助Python與文本分析法構(gòu)建了企業(yè)數(shù)字化水平的測度指標，基于中國A股上市企業(yè)2008—2020年數(shù)據(jù)，實證檢驗了企業(yè)數(shù)字化對技術(shù)創(chuàng)新能力的影響程度、影響機制，以及機制的異質(zhì)性。結(jié)果表明：企業(yè)數(shù)字化水平提升1%能夠促進技術(shù)創(chuàng)新能力提升18.29%，且這一促進作用在企業(yè)數(shù)字化后的1至3年內(nèi)均顯著;機制分析發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化能夠通過促進內(nèi)部資源協(xié)同、增強研發(fā)經(jīng)費投入，以及優(yōu)化勞動力素質(zhì)提升技術(shù)創(chuàng)新能力;對機制的進一步研究發(fā)現(xiàn)，相比于國有企業(yè)，內(nèi)部資源協(xié)同機制在非國有企業(yè)中更顯著;相比于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)，勞動力素質(zhì)優(yōu)化機制在非高技術(shù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)中更顯著。以上結(jié)論為企業(yè)建設(shè)內(nèi)外部數(shù)字化信息平臺、增強數(shù)字化人才積累等提供了理論依據(jù)。

[關(guān)鍵詞]企業(yè)數(shù)字化;技術(shù)創(chuàng)新能力;文本分析法;中介機制

一、引言

在當前世界經(jīng)濟形勢低迷、科技競爭形勢嚴峻的背景下，增強我國綜合實力與國際競爭力具有時代意義，尤其是技術(shù)創(chuàng)新能力的提升。2020年10月，《“十四五”規(guī)劃及遠景目標》提出要強化企業(yè)創(chuàng)新主體地位，提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力，加快建設(shè)科技強國1。技術(shù)創(chuàng)新能力已成為新時代背景下國家經(jīng)濟社會前進的關(guān)鍵驅(qū)動力，但我國仍存在自主創(chuàng)新不足、關(guān)鍵核心技術(shù)被掣肘等問題。

發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟已成為把握新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革新機遇的戰(zhàn)略選擇2。目前，對于數(shù)字化在企業(yè)層面的定義尚未達成共識，但其共性體現(xiàn)為各類數(shù)字技術(shù)在企業(yè)的應(yīng)用與融合，這意味著數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用過程可寬泛地理解為企業(yè)數(shù)字化的過程。

近年來企業(yè)數(shù)字化受到學術(shù)界廣泛關(guān)注，有關(guān)研究主要從管理變革[1]、組織授權(quán)[2]、商業(yè)模式[3]、企業(yè)成長[4]等視角展開，而鮮有關(guān)于企業(yè)數(shù)字化對技術(shù)創(chuàng)新影響的研究。企業(yè)借助數(shù)字技術(shù)實現(xiàn)經(jīng)營管理、研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造等全鏈變革，能否帶來技術(shù)創(chuàng)新能力的提升？能在多大程度上帶來提升？以及如何提升等問題值得深入研究。本文以此為切入點，探索企業(yè)數(shù)字化對技術(shù)創(chuàng)新能力的貢獻與機制。本文的邊際貢獻可能在于：（1）測算企業(yè)數(shù)字化對技術(shù)創(chuàng)新能力的影響程度，發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化水平提升1%能夠促進技術(shù)創(chuàng)新能力提升18.29%，且這一促進作用在企業(yè)數(shù)字化后的1—3年內(nèi)均顯著，一定程度上填補了企業(yè)數(shù)字化對技術(shù)創(chuàng)新能力影響研究的空白;（2）識別出企業(yè)數(shù)字化影響技術(shù)創(chuàng)新能力的中介機制，為如何提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力補充了路徑參考;（3）進一步研究上述機制在異質(zhì)企業(yè)中的適用性差異，為制定差異化政策提供有益參考。

二、 理論機制

1. 內(nèi)部資源協(xié)同機制

企業(yè)數(shù)字化能夠減少技術(shù)創(chuàng)新過程中的資源耦合損耗，緩解資源錯配，提高內(nèi)部協(xié)同性，降低創(chuàng)新成本，為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的提升提供必要條件，具體體現(xiàn)在以下方面。

一是加快信息流通，緩解組織矛盾。由信息不對稱、雇傭風險[5]、經(jīng)濟業(yè)績風險[6]、資本市場壓力[7]等因素引起的代理問題使得經(jīng)理人更傾向于推行風險較低的常規(guī)項目，極大地影響了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力。數(shù)字技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)企業(yè)活動透明化、數(shù)據(jù)反饋實時化，且本身具有監(jiān)督和審計優(yōu)勢[8]，使經(jīng)理人失去信息壟斷，可以加強股東對經(jīng)理人的監(jiān)管，防止其削減技術(shù)創(chuàng)新項目的資金投入，進而提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力。

二是實時提供市場與技術(shù)信息，減少資源錯配發(fā)生。有研究認為大數(shù)據(jù)時代的到來使得企業(yè)面臨信息過載的問題，其將抬高企業(yè)創(chuàng)新決策門檻。數(shù)字技術(shù)可以幫助企業(yè)實時獲取全面多維的數(shù)據(jù)，并從中提取信息點構(gòu)建對市場及用戶的多維動態(tài)模型，從而智能預測需求場景與技術(shù)創(chuàng)新方向，取代依賴經(jīng)驗式的分析決策，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動科學研發(fā)。

三是擺脫物理實體限制，防止資源浪費。虛擬化是企業(yè)數(shù)字化的顯著特點之一，一方面，企業(yè)可以通過數(shù)字孿生的方式，將物理實體的研發(fā)過程精準、全維度、實時動態(tài)地映射到虛擬空間中，建立虛擬的可交互技術(shù)空間，各個環(huán)節(jié)工程師可以在虛擬空間中協(xié)作完成高復雜性的技術(shù)研發(fā)與試驗，擺脫物理實體與時空束縛，有效降低研發(fā)試錯成本與固定資產(chǎn)投入;另一方面，通過AI平臺進行智能分析預測，提前防范風險，還可以迅速精準定位故障位置，及時發(fā)現(xiàn)不利環(huán)節(jié)， 從而針對性地優(yōu)化系統(tǒng)、削減成本。

2. 研發(fā)經(jīng)費投入增強機制

由于技術(shù)創(chuàng)新具有投入高、周期長等特征，充足的經(jīng)費支持對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動而言至關(guān)重要，并且研發(fā)投入增強能夠提高技術(shù)創(chuàng)新活動的抗風險能力。企業(yè)數(shù)字化有助于保障并擴大企業(yè)研發(fā)經(jīng)費投入規(guī)模，提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力。

一方面，企業(yè)數(shù)字化能夠增強企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金流，保障技術(shù)創(chuàng)新投入。一是企業(yè)數(shù)字化通過敏捷研發(fā)、柔性生產(chǎn)、專業(yè)化分工協(xié)作等方式使得企業(yè)能夠快速響應(yīng)市場需求，提高其投入產(chǎn)出效率，獲得更多經(jīng)濟效益。二是企業(yè)物資管理系統(tǒng)、財務(wù)系統(tǒng)的數(shù)字化能夠使企業(yè)更加全面清晰地掌握自身資產(chǎn)與財務(wù)狀況，強化對各類資產(chǎn)與賬款的管理，避免流動性風險，保障現(xiàn)金流的穩(wěn)健。三是在數(shù)字經(jīng)濟對國民經(jīng)濟產(chǎn)生巨大帶動作用的背景下，政府出臺了一系列政策如對智能制造行業(yè)減稅降費等，緩解了企業(yè)經(jīng)費壓力，為企業(yè)加大科技創(chuàng)新力度提供動力與保障。

另一方面，企業(yè)數(shù)字化能夠擴大企業(yè)外源融資規(guī)模，而外源融資規(guī)模較大的企業(yè)更有動力增強研發(fā)經(jīng)費投入[9]。首先，數(shù)字技術(shù)能夠通過改善信息不對稱、提高決策智慧水平等方式，改進企業(yè)自身的經(jīng)營管理效率，帶來企業(yè)內(nèi)在價值的切實提高與財務(wù)狀況的改善。這將使企業(yè)獲得更多市場投資者的青睞，進而擴大交易規(guī)模，為企業(yè)帶來大量股權(quán)融資。其次，技術(shù)創(chuàng)新項目在尋求外部融資的過程中，由于信息不對稱與“逆向選擇”等問題，投資者難以準確判斷項目質(zhì)量，投資意愿弱，導致技術(shù)創(chuàng)新項目的融資水平較低，因此需要企業(yè)向外部投資者釋放有效信號來獲取更多融資。數(shù)字化方式能夠給企業(yè)提供與外界實時交流、傳遞準確信息的工具，使企業(yè)信息的可利用度與透明度得到提高，改進資本市場的信息效率并降低投資者評估技術(shù)創(chuàng)新項目的門檻，從而幫助企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新項目獲得更多外部融資支持。

3. 勞動力素質(zhì)提升機制

企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量依賴高質(zhì)量人力資本，勞動力素質(zhì)與技術(shù)不匹配會在一定程度上阻礙新技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用，并且降低潛在創(chuàng)新效率提高的可能性。企業(yè)數(shù)字化將通過學習效應(yīng)與替補效應(yīng)使勞動力素質(zhì)向高處偏移，增強企業(yè)人力資本積累，進而提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力。

首先是學習培養(yǎng)效應(yīng)。在現(xiàn)有員工培養(yǎng)實踐中存在著資源有限且不均衡、工學矛盾突出、培訓成本高等瓶頸問題，需要通過數(shù)字化手段來解決。企業(yè)數(shù)字化可以提升企業(yè)外部資源搜尋的廣度與深度，促進組織間的知識資源轉(zhuǎn)移、擴散和溢出，降低培養(yǎng)資源獲取成本、豐富各類知識要素，并加快企業(yè)內(nèi)外部知識的流通融合，打破資源傳播邊界，進而改善培養(yǎng)資源有限且分配不均衡的問題。另外，數(shù)字化方式還將緩解工學矛盾，如直播授課、遠程回放等方式可以使員工培訓能夠突破時間與空間的限制;同時也能大幅降低企業(yè)培訓的邊際成本，使企業(yè)擴大培訓規(guī)模，培訓覆蓋全體員工，有利于形成學習型組織，增強全員創(chuàng)新意識。

其次是人才替換效應(yīng)，數(shù)字化會減少企業(yè)對低素質(zhì)勞動力的需求，并派生對高素質(zhì)勞動力的需求。數(shù)字技術(shù)與勞動力在不同職責方面具有各自的比較優(yōu)勢，那么在數(shù)字技術(shù)更有優(yōu)勢的崗位上勞動力便會被替代，例如風控算法替代人工審核、大數(shù)據(jù)替代人工統(tǒng)計等?？梢钥闯觯@一“替代效應(yīng)”具有偏向性，低素質(zhì)勞動力對數(shù)字技術(shù)的替代彈性更大。高素質(zhì)勞動力與數(shù)字技術(shù)間存在顯著的“互補效應(yīng)”，表現(xiàn)為高素質(zhì)勞動力可以快速適應(yīng)組織模式與研發(fā)方式變革[10]，靈活使用新工具，更好地預判技術(shù)研發(fā)過程中的不確定性并及時做出調(diào)整，從而產(chǎn)生協(xié)同創(chuàng)新效應(yīng)。因此企業(yè)數(shù)字化將派生對高素質(zhì)勞動力的需求，增強企業(yè)人力資本積累，增強企業(yè)創(chuàng)新意識，提升研發(fā)質(zhì)量。

三、 研究設(shè)計

1. 數(shù)據(jù)來源

相關(guān)原始數(shù)據(jù)均來源于Wind數(shù)據(jù)庫及滬深交易所官方網(wǎng)站。本文選取滬深A股上市公司作為研究樣本分析企業(yè)數(shù)字化對技術(shù)創(chuàng)新的影響。由于2008年后我國數(shù)字經(jīng)濟開始步入發(fā)展期，本文選取觀測期間為 2008—2020年。本文對原始數(shù)據(jù)作了以下處理：第一，剔除ST、*ST類企業(yè)樣本;第二，剔除金融類企業(yè)樣本;第三，由于專利數(shù)為零代表著技術(shù)創(chuàng)新活動沒有形成創(chuàng)新產(chǎn)出，因而觀測值難以反映影響因素的作用，故剔除在觀測期間連續(xù)5年專利數(shù)為零的企業(yè)樣本。數(shù)據(jù)處理后得到3918個“企業(yè)-年度”觀測值（341家上市企業(yè)）。此外，為減弱異常值的干擾，本文對所有變量進行了雙邊5%縮尾處理。

2. 變量設(shè)定

（1）被解釋變量

新產(chǎn)品銷售收入、專利數(shù)量等指標都可以用來衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力，然而對于新產(chǎn)品目前學者還沒有形成統(tǒng)一的劃分標準;雖然專利申請量能在一定程度上體現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新能力，但由于企業(yè)存在申請低質(zhì)量專利的傾向性[11]，從而難以準確衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力。相比之下，企業(yè)授權(quán)專利經(jīng)過審核部門的嚴格檢驗，能夠更好地體現(xiàn)企業(yè)真實技術(shù)創(chuàng)新能力，因此本文選取專利授權(quán)數(shù)衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力（TIC）。

（2）核心解釋變量

既有關(guān)于企業(yè)數(shù)字化的定量研究多是利用截面的問卷調(diào)查數(shù)據(jù)進行研究，部分學者針對“企業(yè)是否數(shù)字化轉(zhuǎn)型”設(shè)置虛擬變量進行檢驗[12]。對本文而言，這些處理方法無法體現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化水平的差異，從而難以研究企業(yè)數(shù)字化對技術(shù)創(chuàng)新能力的影響程度，因此有必要從新的角度刻畫企業(yè)數(shù)字化水平。

參考一系列相關(guān)研究[13-14]，結(jié)合本文對“企業(yè)數(shù)字化”概念的界定，本文重新構(gòu)建了企業(yè)數(shù)字化特征詞詞典;在此基礎(chǔ)上采用大數(shù)據(jù)與文本分析法刻畫企業(yè)數(shù)字化指數(shù)（DTI）。考慮企業(yè)年報章節(jié)間邏輯關(guān)系較弱的特點，本文選用詞典法提取數(shù)據(jù)矩陣中的文本信息。具體技術(shù)實現(xiàn)如下：[①]將原始文本庫轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)矩陣。[②]構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化的特征詞詞典，本文基于政策文件、研究報告、企業(yè)實踐與學術(shù)研究分別進行了歸類討論。首先，以政策文件與研究報告為藍本，確定了關(guān)鍵技術(shù)方向與主要場景的名詞;其次，參考了一系列前沿數(shù)字技術(shù)的學術(shù)研究與報告，如數(shù)字孿生[15-16]、云邊協(xié)同[17]等，擴充了具體技術(shù)名詞與應(yīng)用場景;最后，結(jié)合現(xiàn)有的企業(yè)實踐，如AWS、Azure、阿里云等服務(wù)商產(chǎn)品，進一步補充完善了各項數(shù)字技術(shù)在企業(yè)中的實際使用場景。最終形成了如圖1所示的特征詞詞典。[③]基于前述形成的“企業(yè)-年份”原始詞庫與特征詞詞典進行檢索匹配，剔除詞組前存在的否定詞語表述。最后統(tǒng)計出所有特征詞披露次數(shù)并加總詞頻，對總詞頻進行對數(shù)化處理，構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化指數(shù)指標。

（3）控制變量

為規(guī)避因遺漏重要變量可能產(chǎn)生的計量檢驗偏誤，參考馮福根等的研究[18]，本文引入了一系列控制變量，包括企業(yè)規(guī)模（ASSET）、資產(chǎn)報酬率（ROA）、上市年齡（AGE）、流動比率（CURRENT）等，詳細變量含義與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如表1所示。

3. 模型設(shè)定

為研究企業(yè)數(shù)字化對技術(shù)創(chuàng)新能力的影響，本文構(gòu)建了如下多元線性回歸方程（1）加以檢驗：

其中，被解釋變量TIC表示技術(shù)創(chuàng)新能力，核心解釋變量DTI衡量企業(yè)數(shù)字化指數(shù)，參數(shù)α刻畫DTI對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的影響程度。CV為前述控制變量，包括企業(yè)規(guī)模（ASSET）、資產(chǎn)報酬率（ROA）、上市年齡（AGE）、流動比率（CURRENT）等。為了吸收地區(qū)、行業(yè)、時間層面不可觀測因素對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的影響，本文加入了省份（[μP）]、行業(yè)（[δI]）和年份[（λY）]3個層面的固定效應(yīng)，[εit]為殘差項。

四、 實證結(jié)果及經(jīng)濟解釋

1. 基準回歸與穩(wěn)健性檢驗

表2報告了企業(yè)數(shù)字化對技術(shù)創(chuàng)新能力影響的總體檢驗結(jié)果。模型（1）為只加入核心解釋變量并控制了年份、行業(yè)與省份效應(yīng)的回歸結(jié)果，DTI的回歸系數(shù)為0.1833，且在1%的水平上顯著，說明數(shù)字化水平每提高1%，技術(shù)創(chuàng)新能力增強18.33%。模型（2）中加入了控制變量，DTI回歸系數(shù)為0.1829，且仍在1%水平上顯著。說明在控制其他變量后，數(shù)字化水平每提高1%，技術(shù)創(chuàng)新能力仍將提高18.29%。上述結(jié)果在經(jīng)濟意義與統(tǒng)計意義上均說明企業(yè)數(shù)字化程度的加深會顯著提高其技術(shù)創(chuàng)新能力。

本文對基準回歸進行了穩(wěn)健性檢驗。一是考慮到四大一線城市（北上廣深）在經(jīng)濟、地方政策等方面具有特殊性，本文剔除一線城市的企業(yè)樣本后重新回歸，結(jié)果如表2列（3）所示。二是考慮到金融環(huán)境作為重要外生環(huán)境變量，全球范圍內(nèi)的重大金融沖擊將對企業(yè)數(shù)字化水平與技術(shù)創(chuàng)新造成較大影響，如數(shù)字化進程受阻滯等。為剔除國際金融危機（2008年）與國內(nèi)股災(zāi)（2015年）的后效性影響，本文參考唐松等[19]的研究分別截取了2011—2014年與2017—2020年的樣本進行回歸檢驗，結(jié)果如表2列（4）、列（5）所示。三是為避免內(nèi)生性問題對結(jié)果的干擾，本文延長了企業(yè)數(shù)字化對技術(shù)創(chuàng)新能力影響的考察期，分別將因變量（TIC）進行前置1至3期、自變量（DTI）進行滯后1至3期進行交叉比對。結(jié)果表明在兩種處理下企業(yè)數(shù)字化對技術(shù)創(chuàng)新能力的影響均呈現(xiàn)出顯著的正向促進作用，說明這種促進作用具有一定的持續(xù)性，未呈現(xiàn)出隨時間推移而效果邊際遞減的特征。四是以產(chǎn)權(quán)屬性和科技屬性進行分樣本檢驗。在產(chǎn)權(quán)屬性組別中，本文將企業(yè)分為國有企業(yè)和非國有企業(yè);在科技屬性組別中，本文依據(jù)國家統(tǒng)計局發(fā)布的《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)分類（2017）》將總樣本劃分為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)與非高技術(shù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)子樣本1。以上檢驗結(jié)果均表明企業(yè)數(shù)字化能夠?qū)夹g(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生經(jīng)濟與統(tǒng)計意義上的顯著促進效果，原結(jié)論穩(wěn)健2。

2. 企業(yè)數(shù)字化對技術(shù)創(chuàng)新能力的影響機制檢驗

上文理論分析指出，企業(yè)數(shù)字化將促進內(nèi)部資源協(xié)同、研發(fā)經(jīng)費投入增加、勞動力素質(zhì)優(yōu)化，從而提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力。本文采用中介模型進行檢驗。對于內(nèi)部資源協(xié)同機制，企業(yè)內(nèi)部資源的協(xié)同耦合也意味著企業(yè)調(diào)度成本的降低，即企業(yè)為組織和管理生產(chǎn)經(jīng)營所發(fā)生的費用減少，故本文選取管理費用的對數(shù)值作為中介變量EXP。對于研發(fā)經(jīng)費投入機制，本文以研發(fā)投入金額的對數(shù)作為中介變量RDS。對于勞動力素質(zhì)機制，受教育程度是反映文化素質(zhì)的重要標志，因此本文以受教育水平為標準，選取本科及以上學歷人數(shù)的對數(shù)值作為中介變量EDU。具體模型為：

其中，MID表示中介變量，檢驗結(jié)果如表3所示。

數(shù)字化的一個重要結(jié)果即內(nèi)部資源的協(xié)同與信息不對稱的緩解。表3 Panel A的估計結(jié)果顯示，企業(yè)數(shù)字化指數(shù)DTI對管理費用的回歸系數(shù)為負值，且在1%水平上顯著，表明數(shù)字化能夠降低企業(yè)的管理費用，而且通過降低內(nèi)部費用的方式提高了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力，存在部分中介效應(yīng)。

表4 Panel B報告了研發(fā)經(jīng)費投入機制的檢驗結(jié)果?？梢钥闯觯髽I(yè)數(shù)字化帶來了研發(fā)經(jīng)費投入（RDS）的顯著提升（回歸系數(shù)為0.0781且在1%水平顯著）;進一步地，加入研發(fā)投入中介變量后，從表4中模型（3）可以看出，數(shù)字化對技術(shù)創(chuàng)新的貢獻由0.1523下降至0.1104，且顯著性水平也有所下降，而研發(fā)投入對技術(shù)創(chuàng)新的貢獻達到了0.2371且在1%水平上顯著，表明企業(yè)數(shù)字化能夠通過增強研發(fā)經(jīng)費投入進而提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力，這一方面是由于企業(yè)數(shù)字化保障并帶動了企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金流的增加，另一方面是由于企業(yè)數(shù)字化帶來了企業(yè)外源融資的增加，使其更有動力增強研發(fā)投入，推動技術(shù)創(chuàng)新能力的提高。

表5 Panel C為勞動力素質(zhì)機制的估計結(jié)果。檢驗發(fā)現(xiàn)，DTI在模型（2）中的回歸系數(shù)為0.077且高度顯著，說明企業(yè)數(shù)字化在很大程度上能夠提升其勞動力素質(zhì)。進一步地，模型（3）表明加入中介變量勞動力素質(zhì)后，企業(yè)數(shù)字化對技術(shù)創(chuàng)新能力依然是顯著的正向影響，但回歸系數(shù)下降，而EDU回歸系數(shù)上升且顯著，表明勞動力素質(zhì)在數(shù)字化與技術(shù)創(chuàng)新能力之間發(fā)揮部分中介作用。由此形成了“企業(yè)數(shù)字化—勞動力素質(zhì)優(yōu)化—技術(shù)創(chuàng)新能力提升”的正向路徑。

3. 進一步研究

在第二部分的檢驗中，本文基于全樣本考察了企業(yè)數(shù)字化對技術(shù)創(chuàng)新能力的影響機制，但由于企業(yè)微觀特征異質(zhì)性，上述影響機制的適用性可能存在差異。因此本文以企業(yè)產(chǎn)權(quán)屬性和科技屬性對中介機制進行分樣本檢驗，結(jié)果如表6—7所示。由于篇幅限制，此處僅展示并討論分樣本后異質(zhì)性明顯的中介機制，以助推差異化政策制定;其余機制在不同樣本中均顯著、無明顯異質(zhì)性，支持了本文理論假設(shè)，故在此不作更多探討。

從表6的檢驗結(jié)果可以看出，“企業(yè)數(shù)字化—內(nèi)部資源協(xié)同—技術(shù)創(chuàng)新能力提升”這一中介機制在非國有企業(yè)中更加明顯，EXP回歸系數(shù)為-0.4763且通過了1%水平的顯著性檢驗，而該機制在國有企業(yè)中不顯著。本文認為這是由于國有企業(yè)自身組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)發(fā)展均具有其先進性，與技術(shù)創(chuàng)新能力相適應(yīng)，并且國有企業(yè)在資源調(diào)度方面具有明顯優(yōu)勢，如設(shè)計、規(guī)劃、管理等，故其數(shù)字化對內(nèi)部資源協(xié)同的貢獻度有限，且這一貢獻對技術(shù)創(chuàng)新能力的提升影響不明顯。相比之下，非國有企業(yè)大范圍應(yīng)用數(shù)字技術(shù)以優(yōu)化組織架構(gòu)與管理成本，可以更好地發(fā)揮其潛在技術(shù)創(chuàng)新能力。

從表7的檢驗結(jié)果可以看出，勞動力素質(zhì)優(yōu)化機制在非高技術(shù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)中明顯，在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)中不顯著。本文認為這一差異的原因可能在于：高技術(shù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)的核心競爭力是技術(shù)創(chuàng)新，其本身高素質(zhì)人才多，在技術(shù)創(chuàng)新能力方面具有優(yōu)勢，因此數(shù)字化帶來的勞動力素質(zhì)優(yōu)化對其技術(shù)創(chuàng)新能力所發(fā)揮的提升作用不明顯;而對于非高技術(shù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)而言，勞動力素質(zhì)級差更大，人力資本積累不足，阻礙技術(shù)創(chuàng)新能力的提升，因此企業(yè)數(shù)字化所帶來的勞動力整體素質(zhì)優(yōu)化將對其技術(shù)創(chuàng)新能力的提升產(chǎn)生顯著貢獻。

五、 結(jié)論與啟示

數(shù)字經(jīng)濟時代，企業(yè)數(shù)字化已成為各界的廣泛共識與大勢所趨。本文基于微觀視角，利用2008—2020 年我國A股上市企業(yè)財報數(shù)據(jù)，考察了企業(yè)數(shù)字化對技術(shù)創(chuàng)新能力的影響。研究結(jié)果表明，企業(yè)數(shù)字化水平每提升1%，其技術(shù)創(chuàng)新能力將提升18.29%，表明企業(yè)數(shù)字化能夠顯著驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新能力的提升，且穩(wěn)健性檢驗表明該驅(qū)動作用在1～3年內(nèi)具有持續(xù)性。進一步識別機制發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化能夠通過促進內(nèi)部資源協(xié)同、研發(fā)經(jīng)費投入增加、勞動力素質(zhì)優(yōu)化影響技術(shù)創(chuàng)新能力。對機制的進一步異質(zhì)性研究表明，由于企業(yè)本身基礎(chǔ)條件差異，相比于國有企業(yè)，內(nèi)部資源協(xié)同機制在非國有企業(yè)中更加顯著;相比于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)，勞動力素質(zhì)優(yōu)化機制在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)中更加顯著。

上述研究結(jié)論具有如下幾點政策啟示：一是堅定支持企業(yè)數(shù)字化，建設(shè)完善配套的基礎(chǔ)軟硬件設(shè)施，降低企業(yè)數(shù)字化門檻。積極搭建數(shù)字化信息平臺;著力解決企業(yè)創(chuàng)新的融資難題，切實幫助企業(yè)緩解技術(shù)創(chuàng)新項目的經(jīng)費約束，提高技術(shù)創(chuàng)新能力。二是國有企業(yè)作為國民經(jīng)濟發(fā)展的中堅力量，肩負著集中精銳力量攻克關(guān)鍵核心技術(shù)的重大歷史使命。不僅要積極利用數(shù)字化機遇促進國有企業(yè)自身技術(shù)創(chuàng)新與高質(zhì)量發(fā)展，加快攻克高端芯片、核心電子元器件等關(guān)鍵短板，在產(chǎn)品創(chuàng)新數(shù)字化、經(jīng)營智能化、體系生態(tài)化等方面做出良好的標桿示范，還應(yīng)認識到其社會責任，充分發(fā)揮國有企業(yè)新基建主力軍的作用，提速建設(shè)新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施。三是充分利用非國有企業(yè)的積極性與創(chuàng)新活力，支持其深化數(shù)字化發(fā)展，鼓勵各類數(shù)字技術(shù)在非國有企業(yè)中的試點應(yīng)用，借助數(shù)字化機遇改善現(xiàn)有組織管理水平、協(xié)調(diào)內(nèi)部資源，進而提高其技術(shù)創(chuàng)新能力。四是鼓勵有條件的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)建設(shè)數(shù)字工廠、智能車間，使數(shù)字技術(shù)切實與研發(fā)生產(chǎn)相結(jié)合，突破數(shù)字化共性技術(shù)與數(shù)字孿生等前沿數(shù)字技術(shù)，賦能企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。支持非高技術(shù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)與科研院所等單位交流合作，積極培養(yǎng)、引進數(shù)字化高素質(zhì)人才，增強人才積累，促進技術(shù)創(chuàng)新能力提升。

參考文獻：

[1] 戚聿東，肖旭.數(shù)字經(jīng)濟時代的企業(yè)管理變革[J].管理世界，2020，36（6）：135-152.

[2] 劉政，姚雨秀，張國勝，等.企業(yè)數(shù)字化、專用知識與組織授權(quán)[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2020（9）：156-174.

[3] 孟韜，趙非非，張冰超.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、動態(tài)能力與商業(yè)模式調(diào)適[J].經(jīng)濟與管理，2021，5（4）：24-31.

[4] 倪克金，劉修巖.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)成長：理論邏輯與中國實踐[J].經(jīng)濟管理，2021，43（12）：79-97.

[5] 韓美妮，王福勝.信息披露質(zhì)量、銀行關(guān)系和技術(shù)創(chuàng)新[J].管理科學，2017，30（5）：136-146.

[6] Cornaggia J， Mao Y F， Tian X， et al.Does Banking Competition Affect Innovation[J].Journal of Financial Economics，2015，115（1）：189-209.

[7] 吳武清，揭曉小，蘇子豪.信息不透明、深度跟蹤分析師和市場反應(yīng)[J].管理評論，2017，29（11）：171-182.

[8] Lateef A， Omotayo F O.Information Audit as an Important Tool in Organizational Management： a Review of Literature[J].Business Information Review，2019，36（1）：15-22.

[9] 李真，席菲菲，陳天明.企業(yè)融資渠道與創(chuàng)新研發(fā)投資[J].外國經(jīng)濟與管理，2020，42（8）：123-138.

[10] Gregory V.Understanding Digital Transformation：A Review and A Research Agenda[J].Journal of Strategic Information Systems，2019，28（2）：118-144.

[11] 黎文靖，鄭曼妮.實質(zhì)性創(chuàng)新還是策略性創(chuàng)新？——宏觀產(chǎn)業(yè)政策對微觀企業(yè)創(chuàng)新的影響[J].經(jīng)濟研究，2016，51（4）：60-73.

[12] 李琦，劉力鋼，邵劍兵.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、供應(yīng)鏈集成與企業(yè)績效——企業(yè)家精神的調(diào)節(jié)效應(yīng)[J].經(jīng)濟管理，2021，43（10）：5-23.

[13] 趙宸宇，王文春，李雪松.數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率[J].財貿(mào)經(jīng)濟，2021，42（7）：114-129.

[14] 楊德明，劉泳文. “互聯(lián)網(wǎng)+”為什么加出了業(yè)績[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2018（5）：80-98.

[15] 陶飛，劉蔚然，劉檢華，等.數(shù)字孿生及其應(yīng)用探索[J].計算機集成制造系統(tǒng)，2018，24（1）：1-18.

[16] 葛世榮，張帆，王世博，等.數(shù)字孿生智采工作面技術(shù)架構(gòu)研究[J].煤炭學報，2020，45（6）：1925-1936.

[17] 張云翼，林佳瑞，張建平.BIM與云、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的集成應(yīng)用現(xiàn)狀與未來[J].圖學學報，2018，39（5）：806-816.

[18] 馮根福，鄭明波，溫軍，等.究竟哪些因素決定了中國企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新——基于九大中文經(jīng)濟學權(quán)威期刊和A股上市公司數(shù)據(jù)的再實證[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2021（1）：17-35.

[19] 唐松，伍旭川，祝佳.數(shù)字金融與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新——結(jié)構(gòu)特征、機制識別與金融監(jiān)管下的效應(yīng)差異[J]. 管理世界，2020，36（5）：52-66.

作者簡介：劉樹林（1964-），男，博士，武漢理工大學經(jīng)濟學院教授、博士生導師，研究方向為產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟、技術(shù)創(chuàng)新;李夢潔（1997-），女，武漢理工大學經(jīng)濟學院碩士研究生，研究方向為企業(yè)數(shù)字化;胡蘇敏（1993-），女，博士，蘇州科技大學商學院講師，研究方向為創(chuàng)新政策。

（收稿日期：2022-01-13? 責任編輯：殷 ?。?/p>