[摘要]數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代下，創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施離不開“專精特新”中小企業(yè)的參與，數(shù)字化轉(zhuǎn)型為“專精特新”中小企業(yè)提升創(chuàng)新效率注入了強(qiáng)勁動力。以2013—2022年國內(nèi)A股上市的405家“專精特新”中小企業(yè)為研究樣本，采用固定效應(yīng)模型實(shí)證分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型與“專精特新”中小企業(yè)創(chuàng)新效率之間的關(guān)系及其機(jī)制路徑。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了專精特新企業(yè)的創(chuàng)新效率。機(jī)制分析證實(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過緩解企業(yè)的融資約束水平進(jìn)而實(shí)現(xiàn)其創(chuàng)新效率的不斷提高，以上結(jié)論在經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依然成立。進(jìn)一步研究表明，對于專精特新企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其創(chuàng)新效率的激勵作用在產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、地區(qū)分布方面呈現(xiàn)出明顯的異質(zhì)性，具體表現(xiàn)為在非國有、中西部地區(qū)的企業(yè)中促進(jìn)效果更為突出。結(jié)論深化了關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新效率之間的關(guān)聯(lián)性研究，據(jù)此提出推動數(shù)字化戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型、加強(qiáng)政策引導(dǎo)、優(yōu)化金融供給結(jié)構(gòu)、打造數(shù)字生態(tài)等建議，為企業(yè)探索數(shù)字化創(chuàng)新之路提供經(jīng)驗(yàn)參考。

[關(guān)鍵詞]“專精特新”中小企業(yè)；數(shù)字化轉(zhuǎn)型；創(chuàng)新效率；融資約束

一、 引言

專精特新，即“專業(yè)化、精細(xì)化、特色化、新穎化”。自概念萌芽至今，“專精特新”企業(yè)1的成長歷經(jīng)了“戰(zhàn)略布局——初步實(shí)施——加速發(fā)展”三大階段，促進(jìn)“專精特新”企業(yè)發(fā)展也上升到國家戰(zhàn)略層次。黨的二十大報告明確指出“支持專精特新企業(yè)發(fā)展”2，政策導(dǎo)向下的“專精特新”企業(yè)培育也日漸興盛，截至2023年，國內(nèi)已有超9.8萬家“專精特新”中小企業(yè)3。專精特新企業(yè)已然成為產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈上“強(qiáng)鏈固鏈”的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，更是我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展不可或缺的重要力量。

伴隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的到來，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已然成為大勢所趨。第四次工業(yè)革命的背景之下，“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化＋產(chǎn)業(yè)數(shù)字化”逐步成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展新的增長點(diǎn)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略選擇，也是培育自身創(chuàng)新引擎的必由之路，其本質(zhì)在于利用新一代數(shù)字信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)的系統(tǒng)性變革[1]，通過生產(chǎn)方式、經(jīng)營管理、組織模式等的改變，使企業(yè)的發(fā)展能更好地順應(yīng)數(shù)字化浪潮，進(jìn)而提升企業(yè)的價值創(chuàng)造能力[2]。創(chuàng)新驅(qū)動背景之下，“專精特新”企業(yè)如何打破“高端限制、低端鎖定”的技術(shù)困境，助推制造產(chǎn)業(yè)的革新成為當(dāng)下理論界與實(shí)務(wù)界關(guān)注的熱點(diǎn)。“專精特新”企業(yè)作為我國創(chuàng)新制造的先鋒軍，更應(yīng)積極融入數(shù)字化浪潮，借力數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新效率的跨越式提升，但礙于資金投入風(fēng)險、戰(zhàn)略缺位、管理失衡、能力不足等制約因素，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在“專精特新”中小企業(yè)并未發(fā)揮出應(yīng)有的效用，對企業(yè)創(chuàng)新層面的影響甚至適得其反。因此，以“專精特新”中小企業(yè)為主體切入點(diǎn)，深入分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型與其創(chuàng)新效率間的關(guān)聯(lián)，對于挖掘“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新潛能、推動數(shù)字化戰(zhàn)略的真正落地具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

近年來，國內(nèi)外對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新的研究頗為豐富。已有研究從數(shù)字技術(shù)應(yīng)用[3-5]、政策導(dǎo)向作用[6-7]以及企業(yè)治理水平[8-9]等多個維度探究兩者間的影響關(guān)系。數(shù)字技術(shù)的進(jìn)步對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動創(chuàng)新起到關(guān)鍵性的作用，有學(xué)者認(rèn)為，技術(shù)層面的不斷創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展與企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢的核心引擎， 充分利用數(shù)字技術(shù)才能在市場中立足[10]。從要素配置的角度來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過優(yōu)化勞動力、資本和知識技術(shù)要素配置來提升企業(yè)自身的創(chuàng)新效率[11]。此外，動態(tài)競爭環(huán)境下企業(yè)治理水平的高低也對其存在一定影響，其中管理層能力深受關(guān)注，有學(xué)者提出具備技術(shù)特長的高管能更好地發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新效率的促進(jìn)作用[12]。

多數(shù)學(xué)者的研究對數(shù)字化轉(zhuǎn)型能促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新持認(rèn)可態(tài)度，但也有學(xué)者提出不同意見，認(rèn)為存在“數(shù)字化悖論”，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新績效間呈倒“U”形關(guān)系[13-14]，企業(yè)數(shù)字化的過度投資會導(dǎo)致自身資源的浪費(fèi)與勞動力的錯配，進(jìn)而對創(chuàng)新績效的提升產(chǎn)生抑制效果。以“專精特新”企業(yè)為研究對象，有學(xué)者從企業(yè)內(nèi)外部治理因素出發(fā)，探究得出高管研發(fā)背景對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新績效起倒“U”形的調(diào)節(jié)作用，而供應(yīng)鏈集中度對這兩者的關(guān)系則存在負(fù)向調(diào)節(jié)作用[15]。

上述研究就數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新形成了諸多探討，然而企業(yè)能否達(dá)成有效的數(shù)字化轉(zhuǎn)型在很大程度上與其所能得到的資金支持力度密切相關(guān)。換言之，企業(yè)面臨的融資約束強(qiáng)度很可能對數(shù)字化轉(zhuǎn)型和其自身創(chuàng)新之間的作用施展產(chǎn)生不同的影響。融資約束一直以來都是企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展道路上避無可避的桎梏，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心便在于對信息資源的高效處理，可以充分發(fā)揮其對企業(yè)融資約束的緩釋效應(yīng)，進(jìn)而激發(fā)創(chuàng)新效率的正向提升。圍繞該視角展開的研究也從不同的切入點(diǎn)提出了各自的主張，如辛琳探討了知識網(wǎng)絡(luò)對于“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新績效的影響[16]；劉會芹等[17]則從微觀和宏觀兩個角度分析了數(shù)字金融對緩解企業(yè)融資約束的中介傳導(dǎo)路徑；張潔[18]認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型能促進(jìn)企業(yè)優(yōu)質(zhì)信息的輸出，提高信息的使用效率，從而緩解企業(yè)面臨的融資限制。不難看出，以“專精特新”中小企業(yè)為主體，關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新效率影響的探討仍顯不足，尚未就其機(jī)理部分達(dá)成一致認(rèn)識，仍存在較大研究空白。

鑒于此，本文針對“專精特新”中小企業(yè)創(chuàng)新效率與數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的關(guān)系展開研究，建立回歸模型，詳細(xì)分析融資約束在其間的中介作用機(jī)制，以期為我國“專精特新”中小企業(yè)未來的良性經(jīng)營與創(chuàng)新發(fā)展提供有益參考。

二、 理論分析與研究假設(shè)

進(jìn)入新發(fā)展階段，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為“專精特新”中小企業(yè)需要直面的重要抉擇?！稊?shù)字經(jīng)濟(jì)2024年工作要點(diǎn)》明確強(qiáng)調(diào)，要著力推進(jìn)重點(diǎn)領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，大力營造良好的數(shù)字化轉(zhuǎn)型生態(tài)1。作為構(gòu)建新質(zhì)生產(chǎn)力的重要途徑，制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型更是不可或缺的關(guān)鍵一環(huán)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以推進(jìn)企業(yè)信息技術(shù)的有效運(yùn)用，激發(fā)企業(yè)發(fā)展活力，進(jìn)而增進(jìn)創(chuàng)新效率，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新之間逐漸形成相互融合、緊密相連的關(guān)系。

1. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新效率

作為推動時代進(jìn)步的一大變革，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是涵蓋企業(yè)全方位的深刻轉(zhuǎn)變，是企業(yè)在創(chuàng)新過程中將多種數(shù)字化技術(shù)運(yùn)用于產(chǎn)品、運(yùn)營、管理、戰(zhàn)略思維、商業(yè)模式等諸多方面以提高企業(yè)績效和競爭力、實(shí)現(xiàn)企業(yè)變革的過程，其通過完善資源配置與利用、加速信息搜集與整合、強(qiáng)化人才聚合與管理等方式對企業(yè)進(jìn)行“靈魂重塑”，在轉(zhuǎn)型過程中不斷推動自身創(chuàng)新效率的提升。

首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能加快“專精特新”企業(yè)內(nèi)部知識、技術(shù)、資金、信息及人才等各類創(chuàng)新資源的有效整合，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新效率的提高。資源基礎(chǔ)理論認(rèn)為，企業(yè)所擁有的獨(dú)特資源是其長期競爭優(yōu)勢的根本所在，合理利用自身資源能有效為其發(fā)展賦能。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能通過資源配置促進(jìn)創(chuàng)新資源利用效率的提高[19]，讓企業(yè)能用較少的投入實(shí)現(xiàn)較高的創(chuàng)新產(chǎn)出，促進(jìn)其核心技術(shù)的研發(fā)，增強(qiáng)其業(yè)務(wù)“特色化”“精細(xì)化”程度，從而實(shí)現(xiàn)自身創(chuàng)新效率的不斷增長。

其次，“新穎化”的特征使得專精特新企業(yè)需要及時、準(zhǔn)確地獲取信息，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型能幫助其建立暢通的信息溝通機(jī)制，信息交互大大增強(qiáng)了企業(yè)內(nèi)部信息的互聯(lián)互通性[20]，給予經(jīng)營管理者以重要參考。同時，信息技術(shù)的發(fā)展則讓企業(yè)與同行、供應(yīng)商、消費(fèi)者等多方主體形成信息共享網(wǎng)絡(luò)，減少了信息傳遞時間，降低了信息失真概率，規(guī)避了可見風(fēng)險，給企業(yè)發(fā)展帶來更多正向的信息反饋。這有利于企業(yè)在市場競爭中占得先機(jī)，倒逼其主動開展探索性創(chuàng)新活動，促進(jìn)研究成果的高效轉(zhuǎn)化，進(jìn)而推動創(chuàng)新效率的提升[21]。

最后，“專精特新”企業(yè)的“專業(yè)化”發(fā)展離不開相關(guān)專業(yè)人才的發(fā)力。數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級能優(yōu)化企業(yè)的人力資本結(jié)構(gòu)，解放內(nèi)部研發(fā)人員，吸引更多高精尖人才的加入[22]；數(shù)字技術(shù)的運(yùn)用在替代重復(fù)性低收益工作的同時，也無形中促進(jìn)了創(chuàng)新的知識累積與內(nèi)化[23]，進(jìn)一步增強(qiáng)了研發(fā)人員的創(chuàng)新能力，激發(fā)了其創(chuàng)新積極性。在這個過程中，企業(yè)能通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)一步降低單位創(chuàng)新成本，節(jié)約資金支出以擴(kuò)大創(chuàng)新覆蓋面，拓寬創(chuàng)新邊際，從而推動企業(yè)轉(zhuǎn)型升級，提升創(chuàng)新效率。

基于上述分析，本文提出如下假設(shè)：

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對“專精特新”中小企業(yè)的創(chuàng)新效率存在正向促進(jìn)作用。

2. 融資約束水平的中介作用

作為中小企業(yè)的引領(lǐng)者，“專精特新”企業(yè)“融資難、融資貴、融資不穩(wěn)”是其最為突出的問題?！皩＞匦隆逼髽I(yè)大多為處于成長期的科創(chuàng)型企業(yè)，研發(fā)投入高，產(chǎn)品進(jìn)入市場的周期長，導(dǎo)致很難獲得中長期融資。相關(guān)研究指出，“專精特新”企業(yè)的融資難題，主要與“信用等級低、缺乏有效抵質(zhì)押物、金融產(chǎn)品匹配度低”等因素相關(guān)[24]?？偨Y(jié)而言，社會信任機(jī)制的缺位是“專精特新”企業(yè)難獲融資的關(guān)鍵之一。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，信息資源成為左右企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的重要角色。當(dāng)下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠利用自身技術(shù)優(yōu)勢，通過降低信息不對稱程度、促進(jìn)信號傳遞及加大信息披露力度來減輕融資約束程度，促進(jìn)自身創(chuàng)新效率的逐步提升。

從信息不對稱的角度來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的價值主要體現(xiàn)為緩解企業(yè)內(nèi)外部信息的不對稱性。信息不對稱理論認(rèn)為，各類信息掌握在不同的利益相關(guān)者手中，相互之間缺乏信息交換的渠道，進(jìn)而形成“數(shù)據(jù)孤島”，對企業(yè)的資本運(yùn)作產(chǎn)生影響。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的開展能夠打破信息壁壘，化解雙方的信息失真，增強(qiáng)外部投資者對于企業(yè)的投資信心。對于企業(yè)一方，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠大幅度提高“專精特新”企業(yè)與資本市場間信息交換的效率，降低企業(yè)的信息搜集成本和交易成本[25]，從而擴(kuò)大企業(yè)獲得融資的可能性。

從信號傳遞的角度來看，“專精特新”企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于向外界傳遞積極信號，進(jìn)而吸引外部投資。創(chuàng)新活動的不確定性導(dǎo)致了專精特新企業(yè)財務(wù)狀況的不穩(wěn)定[26]，成長初期低質(zhì)量、不全面的經(jīng)營及財務(wù)信息往往會使得其難以被市場普遍接受，這進(jìn)一步加劇了融資問題。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能通過完善治理體系、調(diào)整運(yùn)營模式、優(yōu)化財務(wù)管理等方式促進(jìn)企業(yè)業(yè)績，向外界傳遞了高水平的財務(wù)或非財務(wù)信息，從而減輕融資負(fù)擔(dān)。具體而言，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型為依托，改變集中式股權(quán)結(jié)構(gòu)，革新以輕資產(chǎn)為主的運(yùn)營模式，推進(jìn)財務(wù)數(shù)智化升級，為資本流入提供渠道，驅(qū)使傳遞企業(yè)優(yōu)良信號，最終實(shí)現(xiàn)融資水平的穩(wěn)步提升。

從信息披露的角度來看，關(guān)于自身經(jīng)營運(yùn)作、業(yè)績水平、創(chuàng)新活動等信息的積極披露，有助于提升“專精特新”企業(yè)的信息透明度，使其更容易被政府“發(fā)現(xiàn)”，進(jìn)而獲得相應(yīng)補(bǔ)助，引發(fā)的“價值認(rèn)證”效應(yīng)能吸引更多投資方的加入[27]。信息披露也是外界監(jiān)督企業(yè)資金使用和創(chuàng)新研發(fā)的重要方式之一，其能推動建立更為公平有序的信用評級服務(wù)體系，打破隱形門檻，從而拓寬“專精特新”企業(yè)的融資渠道，保障資金支撐，助推創(chuàng)新效率的不斷提高[28]。

基于上述分析，本文提出如下假設(shè)：

H2：融資約束水平在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與“專精特新”中小企業(yè)創(chuàng)新效率之間發(fā)揮中介作用。

三、 研究設(shè)計(jì)

1. 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取2013—2022年中國A股上市的“專精特新”中小企業(yè)為具體研究樣本。為避免數(shù)據(jù)偏差對研究產(chǎn)生干擾，對選取數(shù)據(jù)進(jìn)行如下篩選處理：剔除當(dāng)年發(fā)生ST、*ST及金融類公司樣本；剔除主要實(shí)證數(shù)據(jù)缺失的公司樣本；剔除上市時間不足一年或非上市期間內(nèi)的公司樣本；對主要變量進(jìn)行上下雙側(cè)1%的縮尾處理，最終得到405家樣本企業(yè)的2515個觀測值。通過利用Python文本挖掘、關(guān)鍵詞詞頻分析獲取關(guān)鍵變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)，其余相關(guān)變量的原始數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)處理使用Stata18.0。

2. 變量定義

（1）被解釋變量：企業(yè)創(chuàng)新效率（Innov）

企業(yè)創(chuàng)新效率體現(xiàn)的是其資源配置的優(yōu)化。相較于單一度量方式，“專精特新”企業(yè)擁有的發(fā)明專利數(shù)量能更為直接地反映其創(chuàng)新的真實(shí)情況，因此，本文采用樣本企業(yè)當(dāng)年發(fā)明專利申請總數(shù)與研發(fā)投入額構(gòu)成企業(yè)創(chuàng)新效率指標(biāo)：

[Innovi，t=Patenti，tln1+RDi，t] （1）

模型（1）中，i表示樣本企業(yè)，t表示年份，[Innovi，t]即為企業(yè)創(chuàng)新效率指標(biāo)，[Patenti，t]和[RDi，t]分別代表企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出與投入，用企業(yè)當(dāng)年發(fā)明專利申請數(shù)與研發(fā)投入總額來衡量。為了消除數(shù)據(jù)的偏態(tài)分布影響，本文先將研發(fā)投入的數(shù)值加1后進(jìn)行對數(shù)化處理，再將其與企業(yè)發(fā)明專利總數(shù)進(jìn)行比較分析。

（2）解釋變量：數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)（Digital）

本文參考吳非等[29]的做法，利用文本分析法構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)。具體步驟為：首先，從東方財富、巨潮資訊網(wǎng)等平臺批量獲取相關(guān)上市企業(yè)研究期間內(nèi)的年報，轉(zhuǎn)化為TXT格式后運(yùn)用Python爬蟲技術(shù)提取對應(yīng)文本；其次，選取內(nèi)容中有關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞，對特征關(guān)鍵詞進(jìn)行篩選、匹配和頻數(shù)統(tǒng)計(jì)，建立特征詞庫；最后，敲定數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)。將樣本企業(yè)各年得出的關(guān)鍵詞詞頻匯總后加1取自然對數(shù)構(gòu)成其的數(shù)字化轉(zhuǎn)型總指數(shù)。

（3）中介變量

SA指數(shù)作為融資約束水平的評價指標(biāo)具有相對外生性，被廣泛應(yīng)用于企業(yè)管理、經(jīng)營發(fā)展、投融資問題的研究中。因此，本文借鑒鞠曉生[30]等的做法，選取SA指數(shù)作為企業(yè)融資約束的衡量指標(biāo)，具體計(jì)算公式為：[SA Index=-0.727×Size+0.043×Size2-0.04×Age]，式中Size為企業(yè)總資產(chǎn)的自然對數(shù)值，Age為企業(yè)注冊的年齡，并對結(jié)果取絕對值。SA指數(shù)的絕對值越大，企業(yè)面臨的融資約束程度就越高。

（4）控制變量

參考已有文獻(xiàn)研究，本文選取以下相關(guān)控制變量：企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、資本密集度（Cap）、產(chǎn)權(quán)比率（Der）、董事會規(guī)模（Board）、股權(quán)制衡度（Balance）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Owner），同時對年份（Year）、行業(yè)（Industry）及地區(qū)（Province）的固定效應(yīng)進(jìn)行控制，以期保證研究結(jié)果的穩(wěn)健性。

3. 模型構(gòu)建

根據(jù)前文所提出的假設(shè)，本文在既有研究成果的基礎(chǔ)上，構(gòu)造如下基準(zhǔn)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?/p>

[Innovi，t=α+α0Digitali，t+αjControli，t+Year+Industry][+Province+εi，t] （2）

[Mediatori，t=β+β0Digitali，t+βjControli，t+Year+Industry][+Province+εi，t] （3）

[Innovi，t=μ+μ0Digitali，t+μ1Mediatori，t+μjControli，t+Year+Industry+Province+εi，t] （4）

其中，i和t分別表示樣本數(shù)據(jù)中的企業(yè)和具體年份，被解釋變量企業(yè)創(chuàng)新效率用Innov表示，核心解釋變量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)用Digital表示，Mediator表示為中介變量，Contorl包含了設(shè)定的全部控制變量，[εi，t]為隨機(jī)擾動項(xiàng)。采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，在模型構(gòu)建中加入了年份（Year）、行業(yè)（Industry）及地區(qū)（Province）的虛擬變量，以便控制宏觀行業(yè)環(huán)境、時間因素及區(qū)位因素的影響。

四、 實(shí)證結(jié)果分析

1. 描述性統(tǒng)計(jì)

主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。其中，創(chuàng)新效率（Innov）的均值為0.6761，標(biāo)準(zhǔn)差為1.016，中位數(shù)則為0.3500，部分企業(yè)當(dāng)年專利的申請數(shù)量在研究區(qū)間內(nèi)為0，說明了不同企業(yè)的創(chuàng)新效率存在著相對差異，分布較為離散。數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)（Digital）的最大值為5.0100，均值為1.7196，更進(jìn)一步表現(xiàn)出樣本企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度參差不齊，差異化明顯。其余各變量均處于合理的分布范圍內(nèi)。

2. 基準(zhǔn)回歸分析

表3列示了相關(guān)變量的回歸結(jié)果。本文采取逐步回歸的方法對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新效率之間的關(guān)系進(jìn)行進(jìn)一步分析驗(yàn)證。列（1）中對企業(yè)創(chuàng)新效率（Innov）與數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)（Digital）進(jìn)行回歸，對行業(yè)、年份、地區(qū)固定效應(yīng)加以控制；列（2）在前面的基礎(chǔ)上引入相關(guān)控制變量后再次進(jìn)行回歸。結(jié)果顯示，在加入控制變量前后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）的系數(shù)由0.1102變?yōu)?.0819，均保持在1%的水平下顯著。檢驗(yàn)結(jié)果表明，對于“專精特新”中小企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對其創(chuàng)新效率的提升呈顯著的正向促進(jìn)作用，假設(shè)H1初步得到驗(yàn)證。

企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個不斷變化發(fā)展的長期過程，為了更加全面地刻畫數(shù)字化轉(zhuǎn)型“對專精特新”中小企業(yè)創(chuàng)新效率的動態(tài)影響，本文借鑒陳蕊等[31]的研究做法，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)（Digital）滯后一到三期，再次進(jìn)行回歸，結(jié)果如表3列（3）至列（5）所示。解釋變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）的系數(shù)從0.0819依次變?yōu)?.0925、0.0955、0.0987，均在1%的水平下顯著為正，t值也展現(xiàn)出波動下降的態(tài)勢。回歸結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于“專精特新”中小企業(yè)的創(chuàng)新效率具有顯著的促進(jìn)效應(yīng)，再次支持了假設(shè)H1。進(jìn)一步而言，這一促進(jìn)效應(yīng)的作用大小會隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程的逐漸深入而呈現(xiàn)遞增的態(tài)勢，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越成熟，對其創(chuàng)新效率的提升效果卻越發(fā)微弱，對其創(chuàng)新發(fā)展的增進(jìn)作用越不明顯。

3. 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）替換變量法

僅以專利申請量與研發(fā)投入作為衡量指標(biāo)難以客觀刻畫企業(yè)真實(shí)的創(chuàng)新效率，文本使用的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)也相對主觀，缺乏準(zhǔn)確性。鑒于此，本文將被解釋變量替換為企業(yè)當(dāng)年獲授予的專利總量除以當(dāng)年研發(fā)投入的自然對數(shù)（Innov_new）；以企業(yè)當(dāng)年數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)的虛擬變量（Digital_new）作為解釋變量的替代變量，如果企業(yè)年報中披露了有關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵字，其取值為1，否則為0。再次進(jìn)行回歸，結(jié)果如表4列（1）、列（2）所示。由表4可知，結(jié)果仍保持顯著為正，上述結(jié)論依然成立。

（2）更換回歸模型

為了消除外部效應(yīng)對于回歸的干擾，保證研究結(jié)果的嚴(yán)謹(jǐn)性，本文采用更為嚴(yán)格的“時間[×]行業(yè)”高階聯(lián)合固定效應(yīng)模型重新進(jìn)行基準(zhǔn)回歸分析，結(jié)果如表4列（3）所示。同前文研究基本一致，結(jié)論依舊成立。

4. 內(nèi)生性處理

（1）工具變量法

數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新效率之間存在互為因果的可能性，會誘發(fā)內(nèi)生性導(dǎo)致回歸結(jié)果偏誤。故本文以同地區(qū)、同行業(yè)的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)均值（Digital_M）作為工具變量，對已有模型進(jìn)行兩階段最小二乘法（2SLS）回歸，回歸結(jié)果如表5所示。結(jié)果顯示，無論在第一階段還是第二階段，回歸系數(shù)在1%的顯著性水平上均表現(xiàn)為正相關(guān)。這進(jìn)一步證實(shí)，在控制了潛在內(nèi)生性問題之后，“專精特新”中小企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型依舊能推動其創(chuàng)新效率不斷提升，研究結(jié)論具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。

（2）Heckman兩階段檢驗(yàn)

為了避免樣本選擇偏差所產(chǎn)生的內(nèi)生性問題，本文采用Heckman兩階段估計(jì)法對基準(zhǔn)回歸結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。如表6結(jié)果所示。可以看出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)（Digital）的系數(shù)在5%的水平上正向顯著，即“專精特新”企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其自身創(chuàng)新效率仍為促進(jìn)作用，同時逆米爾斯比率（lambda）的系數(shù)不顯著，說明研究并不存在樣本選擇偏誤的問題，所得的研究結(jié)論依然可靠。

5. 影響機(jī)制檢驗(yàn)

創(chuàng)新投資是一個長期持續(xù)性的過程，伴隨著內(nèi)外部信息不對稱與難以預(yù)料的投資風(fēng)險，在這個過程中融資約束成為了企業(yè)創(chuàng)新活動中的最大阻礙。因此，本文以融資約束（SA）作為中介變量，采用逐步檢驗(yàn)的方法對其在“專精特新”中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新效率之間的內(nèi)在作用機(jī)制加以驗(yàn)證，結(jié)果如表7所示。

回歸結(jié)果顯示，列（2）中數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)的系數(shù)為-0.0080，顯著為負(fù)，表明融資約束（SA）程度越高，越不利于企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）策略；列（3）中數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)（Digital）的回歸系數(shù)由原先的0.0819提升為0.0962，同時融資約束（SA）的系數(shù)為-0.2598，均在1%的水平下顯著，進(jìn)一步驗(yàn)證了部分中介效應(yīng)的存在，即“專精特新”中小企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型來緩解融資約束狀況，進(jìn)而提高自身創(chuàng)新效率，融資約束在其中發(fā)揮了部分中介作用，假設(shè)H2得到印證。

6. 異質(zhì)性分析

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對創(chuàng)新效率的作用大小往往會受到多方面因素的影響。所在地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展靠前、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施完善程度較高的企業(yè)更能享受到數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來的正向創(chuàng)新反饋，就上述影響關(guān)系在不同樣本群體間的差異化作用需要進(jìn)一步的探討研究。故基于所屬區(qū)位與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)兩個角度對其展開進(jìn)一步的異質(zhì)性分析。

（1）基于企業(yè)所處區(qū)位差異的分析

本文按地理位置將樣本企業(yè)劃分為東部地區(qū)、中西部地區(qū)兩組，依次進(jìn)行分組回歸來探討區(qū)位差異的不同影響作用，結(jié)果如表8列（1）、列（2）所示。數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）對東+ys1LsjNmWe2Qv2PAOQf9g==部、中西部“專精特新”中小企業(yè)創(chuàng)新效率的影響系數(shù)分別為0.0774、0.0970，且均在1%的水平下正向顯著，上述檢驗(yàn)通過了組間系數(shù)差異Chow檢驗(yàn)。這一結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對“專精特新”中小企業(yè)創(chuàng)新效率的增進(jìn)作用具有顯著的區(qū)位異質(zhì)性，中西部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用要優(yōu)于東部地區(qū)。產(chǎn)生這一現(xiàn)象的原因可能在于：東部地區(qū)相關(guān)數(shù)字技術(shù)發(fā)展較早，數(shù)字應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施相對更為完善，企業(yè)整體的數(shù)字化程度較為成熟，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其創(chuàng)新效率產(chǎn)生的影響出現(xiàn)了邊際效應(yīng)遞減現(xiàn)象[32]，導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型對創(chuàng)新效率的提升作用不如在數(shù)字基礎(chǔ)薄弱、水平較低、發(fā)展較緩的中西部地區(qū)企業(yè)那樣明顯。

（2）基于企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)差異的分析

產(chǎn)權(quán)性質(zhì)作為劃分企業(yè)類別的重要依據(jù)，也會在一定程度上影響企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。國有企業(yè)在資源、人才、政策支持等方面均處于優(yōu)勢地位，相較于非國有企業(yè)，其能從政府層面獲取更多直接性的有利資源，進(jìn)行創(chuàng)新活動、提升創(chuàng)新效率的難度也更低。故本文將研究樣本分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)，采用分組回歸進(jìn)行二度檢驗(yàn)，表8中列（3）、列（4）為回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，相較于國有企業(yè)，非國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）的系數(shù)要高出60.3%，且其在1%的水平下正向顯著。究其原因，國有企業(yè)規(guī)模普遍較大，經(jīng)營發(fā)展模式相對穩(wěn)定，資金供給更為充足，創(chuàng)新投資也更為謹(jǐn)慎，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)施對其的創(chuàng)新發(fā)展而言作用有限；而非國有企業(yè)的市場競爭激烈，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能提升其整合資源的能力，有助于其打破資金困境，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。因此，相較于國有企業(yè)，非國有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有更為顯著的創(chuàng)新效率促進(jìn)作用。

五、 結(jié)論及建議

本文以“專精特新”中小企業(yè)作為研究對象，選取2013—2022年A股相關(guān)上市企業(yè)的樣本數(shù)據(jù)，實(shí)證探究了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其創(chuàng)新效率的影響，并從融資約束的角度具體解析了其內(nèi)在作用機(jī)制。結(jié)果表明：第一，“專精特新”中小企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升其自身的整體創(chuàng)新效率；第二，融資約束在兩者關(guān)系間發(fā)揮了部分中介作用，具體表現(xiàn)為，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過緩解融資約束、改善資源配置，促進(jìn)企業(yè)提升創(chuàng)新效率；第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于“專精特新”中小企業(yè)創(chuàng)新效率的促進(jìn)作用會因區(qū)位、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的不同而呈現(xiàn)明顯的差異性，其在中西部地區(qū)、非國有企業(yè)中的影響更為顯著。

依據(jù)上述研究結(jié)論，本文提出以下針對性建議：（1）“專精特新”企業(yè)應(yīng)當(dāng)積極融入數(shù)字時代的發(fā)展浪潮，深入推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略。一方面，應(yīng)構(gòu)建暢通的信息交換機(jī)制，提高信息披露質(zhì)量，充分發(fā)揮融資約束的緩釋效用，奠定轉(zhuǎn)型的資金基礎(chǔ)；另一方面，要充分把握數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心要義，不斷提升運(yùn)營效率，激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新活力，實(shí)現(xiàn)降本增效，推動自身高質(zhì)量發(fā)展。（2）政府層面，相關(guān)部門應(yīng)明晰“專精特新”中小企業(yè)的需求特征，圍繞轉(zhuǎn)型過程中存在的融資痛點(diǎn)進(jìn)行引導(dǎo)，提供更為直接的政策性支持，加大資金扶持力度，因地制宜改善不同企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新驅(qū)動效果，同時加強(qiáng)外部監(jiān)管治理力度，為企業(yè)提供更為良好的數(shù)字生態(tài)環(huán)境。（3）相關(guān)金融機(jī)構(gòu)應(yīng)積極發(fā)揮金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的作用，不斷提高信息傳遞效率，加強(qiáng)與中小企業(yè)間的交流溝通，持續(xù)優(yōu)化金融供給結(jié)構(gòu)，提供更多更好的融資解決方案，緩解中小企業(yè)融資困難，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展。

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作者簡介：朱恒悅，男，浙江農(nóng)林大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)樨攧?wù)管理；沈震宇，男，浙江農(nóng)林大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)樨攧?wù)管理；孫艷，通訊作者，女，博士，浙江農(nóng)林大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授、碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)榧夹g(shù)經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新管理。

（收稿日期：2024-05-06 責(zé)任編輯：蘇子寵）