申明浩，譚偉杰，陳釗泳

（1.廣東外語(yǔ)外貿(mào)大學(xué)經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院，廣東 廣州 510006；2.廣東外語(yǔ)外貿(mào)大學(xué)粵港澳大灣區(qū)研究院，廣東 廣州 510006）

一、引言與文獻(xiàn)綜述

進(jìn)入21 世紀(jì)以來(lái)，以新興信息技術(shù)和數(shù)字技術(shù)為基礎(chǔ)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)逐漸成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中最具活力和價(jià)值的領(lǐng)域之一，對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展（趙濤等，2020）、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)（韓先鋒等，2019）、投資與貿(mào)易（李坤望等，2015）產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。聯(lián)合國(guó)貿(mào)易與發(fā)展會(huì)議發(fā)布的《2021年數(shù)字經(jīng)濟(jì)報(bào)告》指出，中美兩國(guó)占全球最大數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺(tái)市值的90%左右，數(shù)據(jù)運(yùn)用方面的突出優(yōu)勢(shì)領(lǐng)先世界，兩國(guó)占全球人工智能初創(chuàng)公司籌措資金的94%、全球頂尖人工智能研究人員的70%。中國(guó)信息通信研究院發(fā)布的《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書（2021 年）》顯示，2020 年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值總規(guī)模達(dá)到39.2 萬(wàn)億元，占GDP 比重為38.6%，在全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)復(fù)雜嚴(yán)峻的背景下我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)仍保持9.7%的高位增長(zhǎng)，是同期GDP 名義增速的3 倍多。數(shù)字經(jīng)濟(jì)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)諸多領(lǐng)域的深度融合已經(jīng)逐漸成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)動(dòng)能。2021 年《政府工作報(bào)告》指出，要協(xié)同推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢(shì)，為企業(yè)搭建更多共性技術(shù)研發(fā)平臺(tái)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新、企業(yè)創(chuàng)新與專業(yè)化。因此，如何有效釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的助推力量，為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供重要驅(qū)動(dòng)力，近年來(lái)受到越來(lái)越多學(xué)者和政策制定者的關(guān)注。

以往相關(guān)文獻(xiàn)主要基于宏觀視角，重點(diǎn)研究互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和“梅特卡夫法則”對(duì)區(qū)域創(chuàng)新效率（韓先鋒等，2019）、要素配置效率（肖旭與戚聿東，2019）的影響，以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新溢出效應(yīng)對(duì)區(qū)域社會(huì)資本積累（周廣肅和樊綱，2018）、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)（姚維翰和姚戰(zhàn)琪，2021）、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與高質(zhì)量發(fā)展（趙濤等，2020）和包容性增長(zhǎng)（張勛等，2019）的影響。然而探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系的微觀實(shí)證研究較為缺乏，部分文獻(xiàn)探討了“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略對(duì)企業(yè)自主創(chuàng)新績(jī)效的影響（沈國(guó)兵和袁征宇，2020；謝康等，2020）。黨琳等（2021）研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展主要通過(guò)改善區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境促進(jìn)外來(lái)投資、提升VC/PE 活躍度，進(jìn)而提高制造業(yè)企業(yè)的合作創(chuàng)新水平。還有部分文獻(xiàn)探討企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)信息的處理和管理能力與企業(yè)生產(chǎn)效率之間的關(guān)系（黃群慧等，2019），以及科技金融政策對(duì)企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用水平與強(qiáng)度的影響（陳振權(quán)等，2021）。

“十四五”規(guī)劃明確提出，我國(guó)要堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展，全面塑造發(fā)展新優(yōu)勢(shì)。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新是否具有促進(jìn)效應(yīng)呢？如果答案是肯定的，數(shù)字經(jīng)濟(jì)更能促進(jìn)企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新還是合作創(chuàng)新呢？背后的影響機(jī)制和特征又是什么呢？回答這些問(wèn)題有助于我們厘清數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系，為支持?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略的政策制定和執(zhí)行提供一定的啟示。本文結(jié)合中國(guó)上市公司的現(xiàn)實(shí)背景，在相關(guān)理論的基礎(chǔ)上，運(yùn)用熵值法測(cè)度2011-2019 年全國(guó)30 個(gè)省域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)，并將上市公司財(cái)務(wù)信息與專利數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新與合作創(chuàng)新的影響及其作用機(jī)制。此外，本文還以“寬帶中國(guó)”政策作為外生沖擊事件進(jìn)行檢驗(yàn)，幫助提高本文研究結(jié)果的穩(wěn)健性。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于三個(gè)方面：第一，參考現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究，從省級(jí)層面對(duì)地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行了較為全面的測(cè)度，基于多維度的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)于其真實(shí)發(fā)展水平具有一定程度的代表性，為準(zhǔn)確評(píng)估區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及其經(jīng)濟(jì)效益提供了有益借鑒。第二，以往數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力的實(shí)證研究中，更多是關(guān)注區(qū)域創(chuàng)新水平和企業(yè)自主創(chuàng)新能力，本文則將分析視角拓展至數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新與合作創(chuàng)新的影響并進(jìn)行比較分析，拓展和豐富了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)微觀主體的理解和分析視角。第三，本文探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)高端人才集聚和環(huán)境不確定性發(fā)揮內(nèi)外協(xié)同效應(yīng)、進(jìn)而影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的理論機(jī)制，深化了已有研究的理論基礎(chǔ)。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)與企業(yè)創(chuàng)新

數(shù)據(jù)作為一種新的生產(chǎn)要素，賦予了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展更大的活力，通過(guò)加快信息交互等途徑強(qiáng)化了知識(shí)的外溢性，而創(chuàng)新主體提高創(chuàng)新效率的重要途徑正是提升學(xué)習(xí)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的能力（Akcigit 等，2018）。數(shù)據(jù)要素為數(shù)字經(jīng)濟(jì)有效提升創(chuàng)新主體創(chuàng)新效率提供了可能：第一，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展提供了便捷的信息交流平臺(tái)，在降低企業(yè)外部信息搜尋成本（Malone 等，1987）的同時(shí)，也加速了知識(shí)在企業(yè)內(nèi)部的傳播，從而提升了企業(yè)將知識(shí)轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新成果的效率。第二，立足于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)激發(fā)消費(fèi)者對(duì)于產(chǎn)品多樣化的需求，推動(dòng)了產(chǎn)品供需雙方的雙向交流（郭家堂和駱品亮，2016）。這為企業(yè)根據(jù)消費(fèi)者需求及時(shí)變更產(chǎn)品方案以把握商機(jī)、提升研發(fā)效率都具有重要的推動(dòng)作用。第三，以互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)為載體的數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，激勵(lì)著企業(yè)在生產(chǎn)環(huán)節(jié)更加高效地使用數(shù)字化的智能裝備，同時(shí)還為市場(chǎng)上的信息匹配問(wèn)題提供了優(yōu)化路徑（荊文君和孫寶文，2019），從而能夠給企業(yè)帶來(lái)更高的創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)效益。第四，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的社會(huì)互動(dòng)效應(yīng)和信息渠道效應(yīng)為企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)決策提供了信息交互的基礎(chǔ)和來(lái)源，能夠進(jìn)一步推動(dòng)區(qū)域內(nèi)企業(yè)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)，并對(duì)周邊地區(qū)形成示范效應(yīng)（周廣肅和樊綱，2018），釋放創(chuàng)新的外溢紅利。

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)思維要求企業(yè)不能僅限于內(nèi)部創(chuàng)新，還應(yīng)該運(yùn)用創(chuàng)新精神聯(lián)合外部的創(chuàng)新資源以實(shí)現(xiàn)效益最大化（李海艦等，2014），合作創(chuàng)新的趨勢(shì)和重要性日益顯現(xiàn)。合作創(chuàng)新?tīng)可娴狡髽I(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的全過(guò)程，需要合作方在前期研發(fā)、中期開(kāi)發(fā)和后期成果轉(zhuǎn)化過(guò)程中，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新資源共享、知識(shí)互補(bǔ)以及風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展破除了創(chuàng)新主體間展開(kāi)合作創(chuàng)新的諸多障礙：第一，企業(yè)選擇合作創(chuàng)新伙伴時(shí)，需要考慮合作方的綜合實(shí)力和兩者的協(xié)調(diào)兼容性（Baum 等，2010），數(shù)字經(jīng)濟(jì)為市場(chǎng)提供了高度透明化的信息，在此背景下，合作雙方在合作過(guò)程中基于聲譽(yù)威脅的考慮，違約概率也會(huì)降低（施炳展和李建桐，2020），從而進(jìn)一步降低企業(yè)由于一些機(jī)會(huì)主義行為而導(dǎo)致的生產(chǎn)相關(guān)和監(jiān)督等外部成本，使得雙方的合作創(chuàng)新能夠更加緊密和高效。第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)掃除了創(chuàng)新要素流動(dòng)的地理障礙，促進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)和創(chuàng)新主體的交流、碰撞與合作，從而最大程度地釋放合作創(chuàng)新的潛力。第三，信息技術(shù)的快速更迭為市場(chǎng)和企業(yè)帶來(lái)更多的不確定性和虛擬風(fēng)險(xiǎn)性（陳劍等，2020），企業(yè)對(duì)創(chuàng)新能力提出了更高的要求，但僅憑借內(nèi)部創(chuàng)新可能難以抵御外部競(jìng)爭(zhēng)壓力，因此，企業(yè)之間深化合作創(chuàng)新以提升自身競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)是未來(lái)發(fā)展的重要趨勢(shì)。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代信息的高速流動(dòng)對(duì)企業(yè)保持核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)也提出了更高的要求：第一，內(nèi)部創(chuàng)新意味著從技術(shù)開(kāi)發(fā)、產(chǎn)品生產(chǎn)到市場(chǎng)營(yíng)銷的全過(guò)程都需要依靠企業(yè)自主完成，對(duì)企業(yè)自身的創(chuàng)新能力要求較高，但這個(gè)過(guò)程能夠使企業(yè)逐步積累無(wú)形資產(chǎn)，獨(dú)享創(chuàng)新成果并促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提升（孫早和宋煒，2013），從而提升自身的核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。第二，雖然數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展降低了企業(yè)的外部合作成本，但是也由于信息獲取的渠道增加和成本降低，有可能會(huì)惡化合作雙方的信息不對(duì)稱情形，從而引發(fā)逆向選擇，增加合作過(guò)程中商業(yè)機(jī)密泄露或被盜竊的道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，最終降低企業(yè)開(kāi)展合作創(chuàng)新的意愿。第三，在創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，數(shù)字化情境使得企業(yè)之間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更趨于松散，彼此間的連接狀態(tài)也趨于變?nèi)?，從而擴(kuò)大了創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的異質(zhì)性（魯若愚等，2021），這對(duì)于企業(yè)之間合作開(kāi)展創(chuàng)新活動(dòng)造成了一定的障礙，企業(yè)間創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)連接狀態(tài)的松散和復(fù)雜創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的出現(xiàn)或許會(huì)倒逼企業(yè)進(jìn)一步提高內(nèi)部創(chuàng)新的廣度與深度。第四，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展在一定程度上提高了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的激烈程度，特別是外來(lái)投資和風(fēng)險(xiǎn)投資的大量涌入（黨琳等，2021），對(duì)企業(yè)自身的創(chuàng)新能力提出了更高的要求。如果企業(yè)自身的創(chuàng)新吸收能力不強(qiáng)，會(huì)導(dǎo)致企業(yè)轉(zhuǎn)化外部知識(shí)和技術(shù)的效率較低，對(duì)合作創(chuàng)新可能產(chǎn)生消極影響（Crescenzi 等，2018）。第五，從企業(yè)生命周期理論與競(jìng)爭(zhēng)理論的視角來(lái)看，處于成熟階段的上市公司更傾向于內(nèi)部獨(dú)立自主的創(chuàng)新模式而非合作創(chuàng)新（余謙和吳旭，2018）。目前數(shù)字產(chǎn)業(yè)仍然處于成長(zhǎng)階段，部分地區(qū)的數(shù)字信息基礎(chǔ)設(shè)施和平臺(tái)建設(shè)還不夠完善，處于不同發(fā)展階段的數(shù)字經(jīng)濟(jì)企業(yè)進(jìn)行合作研發(fā)創(chuàng)新的成本仍然不低，難以形成規(guī)模效應(yīng)并從合作創(chuàng)新中獲取收益，這導(dǎo)致目前合作創(chuàng)新的溢出效應(yīng)也相對(duì)有限?；谏鲜龇治觯岢霰疚牡牡谝粚?duì)競(jìng)爭(zhēng)性研究假設(shè)：

假設(shè)1a：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有利于提升企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效，但對(duì)合作創(chuàng)新的促進(jìn)作用更大。

假設(shè)1b：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有利于提升企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效，但對(duì)內(nèi)部創(chuàng)新的促進(jìn)作用更大。

（二）資源介入與外部環(huán)境的雙重機(jī)制分析

下面從信號(hào)理論出發(fā)，探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的信號(hào)作用不僅有利于企業(yè)積累創(chuàng)新資源，也有利于降低環(huán)境不確定性，進(jìn)而提升企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效。位于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高地區(qū)的企業(yè)可以向社會(huì)傳遞積極信號(hào)，有利于緩解信息不對(duì)稱的問(wèn)題。對(duì)此，具體考慮影響企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的兩個(gè)重要因素：市場(chǎng)資源（Li 等，2018）和環(huán)境因素。

1.人才資源集聚效應(yīng)賦能企業(yè)創(chuàng)新

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展正在不斷弱化產(chǎn)業(yè)間經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的邊界性，為創(chuàng)新要素（特別是人才資源）的區(qū)域流動(dòng)創(chuàng)造良好的基礎(chǔ)條件，有利于提升企業(yè)的創(chuàng)新活力以改善城市的創(chuàng)新環(huán)境，讓更大范圍內(nèi)的創(chuàng)新主體享受數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的紅利。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠引發(fā)創(chuàng)新人才資源集聚效應(yīng)。一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展所釋放的積極信號(hào)，推動(dòng)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)跨界融合（李曉華，2019），通過(guò)區(qū)域產(chǎn)業(yè)集聚而引發(fā)的人才集聚能夠充分發(fā)揮知識(shí)和技術(shù)的溢出效應(yīng)，而人才資源是企業(yè)提升核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵資源，能夠有效保障企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。特別是以中小企業(yè)為代表的相對(duì)弱勢(shì)企業(yè)雖然面臨諸多經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，但當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展向其他區(qū)域人才釋放的積極信號(hào)，能夠?yàn)檫@些企業(yè)帶來(lái)豐富的外部人才資源，幫助其克服“稟賦效應(yīng)”的問(wèn)題，從而更好地提升企業(yè)創(chuàng)新水平。

另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能為當(dāng)?shù)厥袌?chǎng)提供更加優(yōu)質(zhì)、便捷和高端的產(chǎn)品、網(wǎng)絡(luò)和政企基礎(chǔ)服務(wù)，對(duì)于創(chuàng)業(yè)活躍度的提升作用越來(lái)越明顯（趙濤等，2020）。智慧交通和便捷物流平臺(tái)的出現(xiàn)，進(jìn)一步提高了區(qū)域交通基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)行和生產(chǎn)單位運(yùn)營(yíng)服務(wù)的效率，并且通過(guò)信息與通訊技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施強(qiáng)化了數(shù)字信息技術(shù)向教育、醫(yī)療等公共服務(wù)領(lǐng)域的擴(kuò)散效應(yīng)，通過(guò)賦能城市公共服務(wù)升級(jí)的方式增強(qiáng)了對(duì)高素質(zhì)創(chuàng)新人才的吸引作用。營(yíng)造良好的營(yíng)商環(huán)境是降低企業(yè)進(jìn)入壁壘實(shí)現(xiàn)資源高效配置的重要途徑（夏后學(xué)等，2019），數(shù)字政務(wù)的發(fā)展優(yōu)化了區(qū)域營(yíng)商環(huán)境，通過(guò)有效簡(jiǎn)化和縮短企業(yè)業(yè)務(wù)的審批流程和時(shí)間，制度性交易成本的大幅下降能夠激勵(lì)企業(yè)開(kāi)展創(chuàng)新活動(dòng)，進(jìn)而改善區(qū)域的創(chuàng)新?tīng)I(yíng)商環(huán)境（黨琳等，2021），從而形成吸引人才的積極信號(hào)。這些信號(hào)對(duì)于促進(jìn)人力資源集聚、營(yíng)造良好營(yíng)商環(huán)境的積極作用日益凸顯。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)引發(fā)的人才集聚效應(yīng)蔓延，創(chuàng)新部門之間的聯(lián)動(dòng)邊際成本不斷下降，促進(jìn)創(chuàng)新的良好氛圍逐漸形成，從而進(jìn)一步激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新動(dòng)力?；谝陨戏治觯疚奶岢龅诙€(gè)研究假設(shè)：

假設(shè)2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有利于企業(yè)創(chuàng)新人才集聚，進(jìn)而提升創(chuàng)新績(jī)效。

2.降低環(huán)境不確定性風(fēng)險(xiǎn)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展為產(chǎn)業(yè)發(fā)展創(chuàng)造了有利的基礎(chǔ)設(shè)施條件，使得營(yíng)商環(huán)境與創(chuàng)新環(huán)境得到優(yōu)化，這些信號(hào)都能夠有效降低企業(yè)面臨的環(huán)境不確定風(fēng)險(xiǎn)和增強(qiáng)企業(yè)開(kāi)展創(chuàng)新活動(dòng)的信心。一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展所營(yíng)造的良好穩(wěn)定營(yíng)商環(huán)境能夠吸引大量的投資，為產(chǎn)業(yè)集聚創(chuàng)造基礎(chǔ)條件，而產(chǎn)業(yè)集聚通過(guò)集群效應(yīng)、學(xué)習(xí)和競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)推動(dòng)企業(yè)的內(nèi)部創(chuàng)新與合作創(chuàng)新。同時(shí)，環(huán)境不確定性的降低能夠提高企業(yè)管理者和其他創(chuàng)新主體繼續(xù)加大研發(fā)投入的意愿，通過(guò)創(chuàng)新來(lái)保持企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)（劉婧等，2019）。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提高了信息的透明度，能夠有效緩解企業(yè)在創(chuàng)新活動(dòng)上由于信息不對(duì)稱所帶來(lái)的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)的問(wèn)題，有助于降低整個(gè)投資市場(chǎng)的環(huán)境不確定性風(fēng)險(xiǎn)。從企業(yè)與供應(yīng)商的角度來(lái)看，企業(yè)位于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好地區(qū)，通常意味著其可能具備了較高的發(fā)展?jié)摿Γ@會(huì)向供應(yīng)商傳遞“企業(yè)值得信任”的積極信號(hào)。

在數(shù)字化情境下，信號(hào)信息準(zhǔn)確傳遞與接收的效率得到大幅提升，當(dāng)企業(yè)供應(yīng)商準(zhǔn)確接收到這些信號(hào)的時(shí)候，能夠提高供應(yīng)商對(duì)于企業(yè)的債務(wù)償還預(yù)期，這就有利于企業(yè)自身商業(yè)信用的提升。商業(yè)信用融資是中國(guó)企業(yè)開(kāi)展技術(shù)創(chuàng)新與研發(fā)活動(dòng)的重要融資渠道（姚星等，2019），而數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展則是通過(guò)降低企業(yè)與供應(yīng)商之間的信息不對(duì)稱以改善企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程面臨的環(huán)境不確定性，從而提升企業(yè)的商業(yè)信用緩解資源約束，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。數(shù)字化發(fā)展浪潮下，大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)優(yōu)勢(shì)提高了企業(yè)內(nèi)外部的信息透明度，緩解了環(huán)境不確定性對(duì)企業(yè)融資和研發(fā)創(chuàng)新的障礙。從投資者與產(chǎn)品需求方的角度來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展幫助利益相關(guān)者更為全面而具體地搜集、識(shí)別、整理、分析與評(píng)估企業(yè)的真實(shí)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)信息和創(chuàng)新項(xiàng)目運(yùn)行信息，規(guī)避投資風(fēng)險(xiǎn)；同時(shí)也有助于企業(yè)管理層選擇風(fēng)險(xiǎn)較低而回報(bào)率較高的創(chuàng)新項(xiàng)目，從而進(jìn)一步提高企業(yè)研發(fā)投入的質(zhì)量。所以當(dāng)企業(yè)與各利益相關(guān)者間的信息不對(duì)稱程度得到有效降低時(shí)，環(huán)境不確定性問(wèn)題也能得到緩解，這有利于企業(yè)在市場(chǎng)上獲取更多的創(chuàng)新資源，進(jìn)而提升企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效?；谝陨嫌懻摲治觯疚奶岢龅谌齻€(gè)研究假設(shè)：

假設(shè)3：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有利于降低環(huán)境不確定性，進(jìn)而提升企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型構(gòu)建

為檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響，本文建構(gòu)面板固定效應(yīng)模型對(duì)直接傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行分析檢驗(yàn)，回歸方程如下：

其中：被解釋變量Inventi,t表示企業(yè)i在t年創(chuàng)新績(jī)效，核心解釋變量DIEi,t表示j省份在t年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，Controls表示一系列的控制變量集合，Year和Indus表示年份和行業(yè)固定效應(yīng)，ui,t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。在分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效直接影響的基礎(chǔ)之上，本文進(jìn)一步運(yùn)用中介效應(yīng)模型考察高端人才集聚與環(huán)境不確定性在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的中介效應(yīng)。在實(shí)證分析中，本文技術(shù)上進(jìn)行了如下處理：第一，對(duì)所有被解釋變量均進(jìn)行滯后一期處理，緩解反向因果的內(nèi)生性問(wèn)題；第二，在實(shí)證分析中均采用企業(yè)層面聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

（二）變量選取

1.企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效

現(xiàn)有文獻(xiàn)已經(jīng)從多個(gè)測(cè)量維度對(duì)企業(yè)創(chuàng)新進(jìn)行測(cè)量，如專利申請(qǐng)、專利獲得和研發(fā)投入等作為企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的衡量指標(biāo)。本文從內(nèi)部創(chuàng)新與合作創(chuàng)新兩個(gè)維度去考察企業(yè)的實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新績(jī)效并進(jìn)行比較，使用上述指標(biāo)測(cè)量企業(yè)創(chuàng)新有各自的不足：非發(fā)明專利（包括實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)）的申請(qǐng)數(shù)量不能夠很好體現(xiàn)創(chuàng)新產(chǎn)出的質(zhì)量（黎文靖和鄭曼妮，2016）；而專利的獲取數(shù)量也很有可能受到公司前期經(jīng)營(yíng)結(jié)果的影響，從而引發(fā)內(nèi)生性問(wèn)題；研發(fā)投入往往是企業(yè)在創(chuàng)新活動(dòng)前期的資源投入，不能體現(xiàn)創(chuàng)新產(chǎn)出的最終質(zhì)量。因此為了規(guī)避以上問(wèn)題，本文借鑒 Zhou 等（2017）、Brockman 等（2018）的研究思路，分別采用發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)量（AG）、上市公司與其他經(jīng)濟(jì)實(shí)體的聯(lián)合發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)量（COR）來(lái)衡量企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新與合作創(chuàng)新。

2.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平

目前官方尚未披露省級(jí)層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)，以往文獻(xiàn)針對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)具體測(cè)度的較少。基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵，本文參考王軍等（2021）的方法，從宏觀層面選取數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展載體、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的3 個(gè)一級(jí)指標(biāo)，并進(jìn)一步將其細(xì)化為9 個(gè)二級(jí)指標(biāo)和25 個(gè)變量指標(biāo)（見(jiàn)表1）。

表1 我國(guó)省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

注：互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)，通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入，規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品銷售收入占工業(yè)企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的比重，互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)在少數(shù)年份存在數(shù)據(jù)缺失情況，采取年均增長(zhǎng)率予以推算。此外，部分指標(biāo)的數(shù)據(jù)缺失通過(guò)與中國(guó)信息通信研究院、各省歷年統(tǒng)計(jì)年鑒、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)信息產(chǎn)業(yè)年鑒》所公布的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)補(bǔ)充。

采用客觀賦權(quán)法中的熵值法對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)進(jìn)行綜合測(cè)度，能在一定程度上避免主觀賦權(quán)法測(cè)度的偏誤。具體步驟如下：

第一，需要對(duì)選取的正向與負(fù)向指標(biāo)進(jìn)行處理：

第二，計(jì)算上述涉及到的所有指標(biāo)的客觀權(quán)重，具體用Wij表示：

第三，計(jì)算不同指標(biāo)的信息熵值sj，其中m是測(cè)度年限：

第四，計(jì)算信息熵冗余度yj：

根據(jù)信息熵冗余度可以求出各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重αj：

第五，通過(guò)多重線性函數(shù)的加權(quán)計(jì)算出數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)DIE：

3.中介變量

高端人才聚集（Hightalent）。借鑒劉春林等（2021）的方法，采用企業(yè)員工中碩士及以上學(xué)位的人數(shù)對(duì)數(shù)來(lái)作為企業(yè)高端人才集聚的代理變量。數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind 數(shù)據(jù)庫(kù)與企業(yè)年報(bào)。

環(huán)境不確定性（EU）。借鑒申慧慧（2012）的方法，剔除企業(yè)銷售收入中屬于穩(wěn)定成長(zhǎng)的部分以更加準(zhǔn)確地衡量環(huán)境不確定性，通過(guò)OLS 模型分別估計(jì)過(guò)去 5 年的非正常銷售收入：

其中：Sale為企業(yè)銷售收入，Year表示年份。模型（9）的殘差表示企業(yè)非正常銷售收入，進(jìn)一步進(jìn)行行業(yè)調(diào)整得到本文所需的環(huán)境不確定性變量。

4.控制變量

參考朱德勝和周曉珮（2016）的方法，模型包括企業(yè)微觀層面的多個(gè)控制變量：企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率 （Lev）、總資產(chǎn)回報(bào)率（ROA）、是否國(guó)有企業(yè)（Soe）、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（Growth）、固定資產(chǎn)增長(zhǎng)率（Fix）、兩職合一（Dual）、獨(dú)立董事比例（Indep）、委員會(huì)個(gè)數(shù)（Cmote）。此外，還納入省級(jí)層面的宏觀變量：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）用人均GDP 表示，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Ind）用第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比表示。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源與描述性統(tǒng)計(jì)

本文的研究樣本為2011-2019 年中國(guó)A 股上市公司，最終獲得公司年度觀測(cè)值22000 個(gè)。為了克服極端值對(duì)回歸結(jié)果的影響，對(duì)模型中所有連續(xù)型變量進(jìn)行了雙側(cè)1%水平的縮尾處理。本文的研究數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、CNRDS、CSMAR 等數(shù)據(jù)庫(kù)。

表2 是主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。其中企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效變量（AG 和COR）的最大值和最小值相差較大，說(shuō)明不同企業(yè)的創(chuàng)新傾向差異較大；數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)（DIE）和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）則表現(xiàn)出均值小、標(biāo)準(zhǔn)差大的特點(diǎn)；其他控制變量也存在著不同程度的差異。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸分析

表3 的第（1）、（2）列列示了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的基準(zhǔn)回歸結(jié)果，DIE 對(duì)企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新和合作創(chuàng)新的影響系數(shù)分別為0.1331 和0.0542，并在1%顯著性水平下顯著為正，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不僅有利于企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新，同時(shí)還促進(jìn)了企業(yè)的合作創(chuàng)新，但是對(duì)于企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新的促進(jìn)作用更大。即企業(yè)所在地的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度越高，相較于合作創(chuàng)新產(chǎn)出而言，其內(nèi)部創(chuàng)新產(chǎn)出更高。假說(shuō)1b 得到驗(yàn)證。

現(xiàn)有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)企業(yè)面臨創(chuàng)新激勵(lì)政策等有利的經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢(shì)時(shí)，有可能表現(xiàn)出策略性創(chuàng)新的傾向，那么位于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高地區(qū)的企業(yè)是否也有策略性創(chuàng)新的傾向呢？本文借鑒劉春林等（2021）的做法，通過(guò)構(gòu)造兩個(gè)新的變量衡量企業(yè)的策略性創(chuàng)新傾向：非發(fā)明專利數(shù)量（NP）（實(shí)用新型專利申請(qǐng)數(shù)量與外觀設(shè)計(jì)專利申請(qǐng)數(shù)量之和加一再取對(duì)數(shù)）、策略性創(chuàng)新傾向（StratTendency）（當(dāng)年申請(qǐng)的非發(fā)明專利最終獲批數(shù)目與當(dāng)年申請(qǐng)的所有類型專利最終獲批數(shù)目的比值）。表3 的第（3）列結(jié)果顯示，DIE 與企業(yè)非發(fā)明專利數(shù)量之間的相關(guān)系數(shù)在1%顯著性水平下顯著為正，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展也促進(jìn)了非發(fā)明專利的申請(qǐng)。第（4）列的結(jié)果顯示，DIE 的系數(shù)為正，但不顯著。這意味著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展并未顯著提高企業(yè)的策略性創(chuàng)新傾向?？赡艿脑蛟谟冢浩髽I(yè)創(chuàng)新需要依托高端人才的引進(jìn)和使用，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提高了創(chuàng)新資源的空間流動(dòng)性，企業(yè)將創(chuàng)新人才資源用于策略性創(chuàng)新的機(jī)會(huì)成本比較高。

表3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響

注：“*”、“**”、“***”分別表示在10%、5%、1%顯著性水平下顯著，括號(hào)內(nèi)的值為企業(yè)層面聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。下同。

（二）影響機(jī)制分析

下面進(jìn)一步驗(yàn)證人才聚集效應(yīng)與環(huán)境不確定性兩個(gè)作用機(jī)制，以期從企業(yè)內(nèi)外不同角度去探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的協(xié)同提升效應(yīng)。本文試圖回答兩個(gè)問(wèn)題：①數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展釋放的信號(hào)能否降低環(huán)境不確定性和促進(jìn)企業(yè)高端人才的集聚？②環(huán)境因素與人才集聚因素在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效中是否發(fā)揮了中介作用？針對(duì)上述問(wèn)題，表4 給出了相應(yīng)的實(shí)證分析結(jié)果。為了回答第一個(gè)問(wèn)題，分別以環(huán)境不確定性EU 和高端人才集聚Hightalent 為被解釋變量，對(duì)模型（1）進(jìn)行回歸，結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展DIE 與環(huán)境不確定性EU 的偏相關(guān)系數(shù)在1%顯著性水平下顯著為負(fù)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展DIE 與高端人才集聚Hightalent 的偏相關(guān)系數(shù)在5%顯著性水平下顯著為正，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展確實(shí)降低了環(huán)境不確定性，促進(jìn)了企業(yè)高端人才的集聚。

下一步采用結(jié)構(gòu)方程模型以環(huán)境因素與人才集聚因素的中介效應(yīng)（間接效應(yīng)）。由于中介效應(yīng)的非線性分布特征，本文采用非參數(shù) Bootstrapping 方法調(diào)整估計(jì)偏差（MacKinnon 等，2004）。表4 中Panel A 結(jié)果顯示，以內(nèi)部創(chuàng)新AG 作為企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效指標(biāo)時(shí)，直接效應(yīng)系數(shù)為0.1209，95%置信區(qū)間為[0.0978，0.1441]，不包含0，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的直接效應(yīng)顯著。高端人才聚集的中介效應(yīng)系數(shù)為0.0147，95%置信區(qū)間為[0.0105，0.0189]，不包含0，說(shuō)明促進(jìn)高端人才集聚是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提升企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的一種重要機(jī)制，假說(shuō)2 得到支持。環(huán)境不確定性的中介效應(yīng)系數(shù)為0.0041，95%置信區(qū)間為[0.0021，0.0061]，不包含0，說(shuō)明降低環(huán)境不確定性是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提升企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的另一種重要機(jī)制，假說(shuō)3 得到支持。Panel B 的檢驗(yàn)結(jié)果顯示，以合作創(chuàng)新COR 作為企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效指標(biāo)時(shí)，中介效應(yīng)檢驗(yàn)仍然顯著支持上述研究結(jié)論，說(shuō)明結(jié)論是穩(wěn)健的。

表4 中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.工具變量法

在前述實(shí)證分析中，有可能存在遺漏變量和反向因果的內(nèi)生性問(wèn)題。比如，不同地區(qū)由于資源稟賦以及發(fā)展階段等的差異，影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和當(dāng)?shù)仄髽I(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的開(kāi)展，而這些因素往往很難被度量。隨著當(dāng)?shù)仄髽I(yè)創(chuàng)新發(fā)展質(zhì)量的提高，或許會(huì)引導(dǎo)互聯(lián)網(wǎng)朝著更加便捷、更低成本、更低門檻與共享性更強(qiáng)的方向發(fā)展進(jìn)步，從而促進(jìn)當(dāng)?shù)氐臄?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。針對(duì)以上問(wèn)題，本文采用工具變量法來(lái)緩解內(nèi)生性問(wèn)題，有效且合理的工具變量需要滿足兩個(gè)關(guān)鍵條件：相關(guān)性與外生性。本文借鑒Num 和Qian（2014）的研究方法，構(gòu)建如下基于工具變量法的計(jì)量模型：

本文借鑒黃群慧等（2019）的研究思路，采用各省份1984 年每百人固定電話數(shù)量和每百萬(wàn)人郵局的數(shù)量（與個(gè)體有關(guān)）分別與上一年全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)（與時(shí)間有關(guān)）的交互項(xiàng)，作為地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的工具變量。在上式中，Intert×Phonei 是本文所選取的工具變量，其中Intert 是指第t 年的全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)，Phonei 是指省份i 在1984 年每百人固定電話數(shù)量和每百萬(wàn)人郵局的數(shù)量。選擇該工具變量主要是出于以下考慮：一方面，郵局?jǐn)?shù)量和布局差異能夠影響當(dāng)?shù)鼐用竦幕ヂ?lián)網(wǎng)使用技術(shù)與習(xí)慣，進(jìn)而影響互聯(lián)網(wǎng)及其相關(guān)行業(yè)的發(fā)展，滿足相關(guān)性要求。另一方面，就目前的發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，歷史上固定電話與郵局的數(shù)量難以影響地區(qū)企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)，滿足排他性要求?？紤]到本文樣本為均衡面板數(shù)據(jù)，而所選取的工具變量原始數(shù)據(jù)是橫截面的形式，直接使用會(huì)出現(xiàn)估計(jì)偏誤的問(wèn)題。因此，本文構(gòu)建上述的交互項(xiàng)作為省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的工具變量。另外，本文選取交互項(xiàng)構(gòu)建工具變量具有兩個(gè)優(yōu)點(diǎn)：一是具備隨地區(qū)和時(shí)間變化的特征；二是其內(nèi)含雙重差分（DID）的思想，能夠有效提高工具變量估計(jì)的準(zhǔn)確性（Num 和Qian，2014）。

在進(jìn)行工具變量回歸之前，需要考察工具變量的有效性和適用性。表5 第（1）列列示了采用工具變量估計(jì)的第一階段回歸結(jié)果，顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)與工具變量之間在1%顯著性水平下顯著正相關(guān)。同時(shí)，K-Prk LM 檢驗(yàn)、C-D Wald 檢驗(yàn)以及K-P rk Wald 檢驗(yàn)得到的F 統(tǒng)計(jì)量均遠(yuǎn)大于10，可以排除弱工具變量問(wèn)題。表4 第（2）、（3）列列示了第二階段回歸結(jié)果，即實(shí)證分析檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新和合作創(chuàng)新之間的關(guān)系。結(jié)果顯示，DIE 的回歸系數(shù)分別為0.6445 和0.0405，分別在1%和5%顯著性水平下顯著，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠顯著激勵(lì)企業(yè)創(chuàng)新，且對(duì)內(nèi)部創(chuàng)新的激勵(lì)效應(yīng)更大。

表5 工具變量回歸結(jié)果

2.其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文還進(jìn)行了以下穩(wěn)健性檢驗(yàn)：①借鑒潘越等（2019）的思路，通過(guò)采用控制“行業(yè)×年度”的高階聯(lián)合固定效應(yīng)模型考慮行業(yè)的年度趨勢(shì)。②剔除直轄市的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。③分別采用Tobit 模型、Logit 模型和Possion 模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。以上檢驗(yàn)結(jié)果均表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在提升企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的同時(shí)，更加顯著地促進(jìn)了企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新。由于篇幅限制，檢驗(yàn)結(jié)果不再列示。

五、異質(zhì)性分析

（一）企業(yè)異質(zhì)性分析

1.企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性

企業(yè)規(guī)模的大小會(huì)對(duì)創(chuàng)新資源的獲取和利用使用形成約束。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展到底對(duì)什么樣的企業(yè)具有更好的創(chuàng)新促進(jìn)作用？表6 的第（1）-（4）列是根據(jù)企業(yè)規(guī)模劃分為兩組子樣本①以企業(yè)規(guī)模均值為分組標(biāo)準(zhǔn)，企業(yè)規(guī)模大于均值的歸為大企業(yè)，反之歸為中小企業(yè)。的分析結(jié)果。核心解釋變量DIE 的估計(jì)系數(shù)均顯著為正，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)于不同規(guī)模企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)都產(chǎn)生了顯著的促進(jìn)作用，同時(shí)激勵(lì)了企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新與合作創(chuàng)新。這意味著在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的時(shí)代，中國(guó)市場(chǎng)體系中的“規(guī)模歧視”現(xiàn)象（羅來(lái)軍等，2016）對(duì)中小企業(yè)帶來(lái)的不利影響可能被弱化，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過(guò)降低企業(yè)融資門檻以及各類交易成本，能夠降低不同規(guī)模企業(yè)獲取外部創(chuàng)新資源的難度。

2.企業(yè)資產(chǎn)專用性異質(zhì)性

數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)促進(jìn)企業(yè)實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域的線上線下交流合作，使得外部資源的可獲得性更高，進(jìn)一步緩解了企業(yè)所面臨的資產(chǎn)專用性約束問(wèn)題（肖旭和戚聿東，2019）。因此，本文參考趙璨等（2020）的研究方法，用固定資產(chǎn)凈額、在建工程、無(wú)形資產(chǎn)與長(zhǎng)期待攤費(fèi)用之和與資產(chǎn)總額的比值來(lái)衡量企業(yè)的資產(chǎn)專用性程度。同時(shí)，利用均值將樣本劃分為低資產(chǎn)專用性和高資產(chǎn)專用性兩組子樣本，以進(jìn)一步考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)在不同企業(yè)資產(chǎn)專用性下的異同。由表6 第（7）、（8）列的結(jié)果可知，在高資產(chǎn)專用性企業(yè)中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)與企業(yè)創(chuàng)新在1% 顯著性水平下顯著正相關(guān)。這就意味著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠激發(fā)高資產(chǎn)專用性企業(yè)采取創(chuàng)新行為，從而帶來(lái)更高的創(chuàng)新績(jī)效。而由第（5）和（6）列的估計(jì)結(jié)果可知，DIE 在低資產(chǎn)專用性企業(yè)中的估計(jì)系數(shù)雖然為正，但顯著性水平較低，也就是說(shuō)在低資產(chǎn)專用性企業(yè)中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)揮的創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)并沒(méi)有那么明顯。

表6 企業(yè)異質(zhì)性分析的回歸結(jié)果

（二）行業(yè)異質(zhì)性分析

1.競(jìng)爭(zhēng)性行業(yè)與管制性行業(yè)的異質(zhì)性

行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度可能會(huì)影響行業(yè)內(nèi)上下游企業(yè)的外部交易成本（Acemoglu 等，2010），進(jìn)而影響企業(yè)創(chuàng)新。那么數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)是否會(huì)因?yàn)樾袠I(yè)競(jìng)爭(zhēng)度的不同而存在顯著差異？基于此，本文參考Ke 等（2017）的做法，將全樣本企業(yè)劃分為競(jìng)爭(zhēng)性和管制性行業(yè)企業(yè)②具體而言，將證監(jiān)會(huì)2012 版行業(yè)分類下行業(yè)代碼為B、C25、C31、C32、C36、C37、D、E48、G53、G54、G55、G56、I63、I64、K 以及R 的行業(yè)定義為管制性行業(yè)，其他行業(yè)則視為競(jìng)爭(zhēng)性行業(yè)。。表7 的第（1）-（4）列是根據(jù)行業(yè)特征進(jìn)行的分樣本分析結(jié)果。由第（1）和（2）列的結(jié)果可知，在競(jìng)爭(zhēng)性行業(yè)中，DIE 的估計(jì)系數(shù)均在1%顯著性水平下顯著為正，這說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在競(jìng)爭(zhēng)性行業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)中發(fā)揮了積極作用。然而，第（3）和（4）列的估計(jì)結(jié)果顯示，在管制性行業(yè)中DIE 的估計(jì)系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上并不顯著，這就意味著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)管制性行業(yè)中企業(yè)創(chuàng)新的激勵(lì)效果不明顯?？赡艿脑蛟谟冢合噍^于管制性行業(yè)，競(jìng)爭(zhēng)性行業(yè)中的企業(yè)面臨的外部交易成本較高，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)于交易成本的降低作用在競(jìng)爭(zhēng)性行業(yè)中發(fā)揮的效果更為明顯。

2.行業(yè)ICT 使用強(qiáng)度的異質(zhì)性

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，大數(shù)據(jù)等要素作為新型的生產(chǎn)要素，對(duì)于企業(yè)間供應(yīng)鏈協(xié)同效應(yīng)產(chǎn)生重要影響，而本質(zhì)就在于行業(yè)的ICT（信息與通訊技術(shù)）基礎(chǔ)。本文依據(jù)2018 年全國(guó)投入產(chǎn)出表對(duì)各行業(yè)的ICT 投入強(qiáng)度進(jìn)行計(jì)算，利用均值劃分樣本進(jìn)行異質(zhì)性分析③根據(jù)各行業(yè)（基于產(chǎn)品屬性，將全國(guó)投入產(chǎn)出表的產(chǎn)品歸并至2012 年證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)下的行業(yè)）所消耗的計(jì)算機(jī)、通信設(shè)備、廣播電視設(shè)備和雷達(dá)及配套設(shè)備、視聽(tīng)設(shè)備、電子元器件、其他電子設(shè)備、電信、廣播電視及衛(wèi)星傳輸服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)、軟件服務(wù)、信息技術(shù)服務(wù)等中間投入占其總中間投入的比重計(jì)算得出。其中，高ICT 使用強(qiáng)度行業(yè)包括文教、工美、體育和娛樂(lè)用品制造業(yè)，汽車制造業(yè)，其他制造業(yè)，鐵路、船舶、航空航天和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)，專用設(shè)備制造業(yè)，通用設(shè)備制造業(yè)，電氣機(jī)械和器材制造業(yè)，儀器儀表制造業(yè)，計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)；其余為中低ICT 使用強(qiáng)度行業(yè)。。表7的第（5）-（8）列是根據(jù)ICT 投入強(qiáng)度數(shù)值大小將行業(yè)劃分為兩組子樣本（高ICT 強(qiáng)度行業(yè)和低ICT 強(qiáng)度行業(yè)）的分析結(jié)果。由表7 的第（5）和（6）列的回歸結(jié)果可知，低ICT強(qiáng)度組的DIE 回歸系數(shù)均顯著為正；由第（7）和（8）列的估計(jì)結(jié)果可知，在高ICT 強(qiáng)度行業(yè)中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新的促進(jìn)作用更為明顯，但只對(duì)內(nèi)部創(chuàng)新績(jī)效顯著。

表7 行業(yè)異質(zhì)性分析的回歸結(jié)果

（三）區(qū)域異質(zhì)性分析

企業(yè)地理位置也是影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)揮創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)的關(guān)鍵因素。因此，本文借鑒現(xiàn)有研究的一般做法，根據(jù)企業(yè)注冊(cè)省份劃分為東部與中西部地區(qū)、沿海與非沿海地區(qū)，然后進(jìn)行分組異質(zhì)性分析。表8 列示了企業(yè)地理位置影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效關(guān)系的回歸結(jié)果。從中可以看出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)于東部地區(qū)和沿海地區(qū)企業(yè)的內(nèi)部創(chuàng)新績(jī)效提升效應(yīng)更大。因此，在制定相關(guān)政策時(shí)，應(yīng)關(guān)注區(qū)域發(fā)展不平衡不充分等發(fā)展差距問(wèn)題，也應(yīng)考慮不同地區(qū)的發(fā)展?jié)摿桶l(fā)展動(dòng)力，從而形成區(qū)域發(fā)展合力，把握數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重大機(jī)遇。

表8 區(qū)域異質(zhì)性分析的回歸結(jié)果

六、研究結(jié)論與政策啟示

推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，是充分釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新紅利并實(shí)現(xiàn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要渠道。本文在構(gòu)建2011-2019 年省級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合指數(shù)的基礎(chǔ)上，運(yùn)用面板固定效應(yīng)模型和中介結(jié)構(gòu)方程模型，實(shí)證研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)上市公司內(nèi)部創(chuàng)新與合作創(chuàng)新的影響、差異與作用機(jī)制問(wèn)題，得出如下結(jié)論：第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提升了企業(yè)的內(nèi)部創(chuàng)新和合作創(chuàng)新的績(jī)效，但對(duì)內(nèi)部創(chuàng)新的促進(jìn)作用更大。另外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展并未顯著導(dǎo)致企業(yè)的策略性創(chuàng)新行為傾向。第二，從影響機(jī)制上看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有利于引發(fā)高端人才集聚效應(yīng)賦能企業(yè)創(chuàng)新，同時(shí)能夠通過(guò)“信號(hào)驅(qū)動(dòng)”降低環(huán)境不確定性，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)揮內(nèi)外協(xié)同提升效應(yīng)。第三，在不同類型的企業(yè)、不同行業(yè)特征以及不同地區(qū)之間，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)于企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新與合作創(chuàng)新的影響呈現(xiàn)出異質(zhì)性。

本研究為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展激勵(lì)企業(yè)創(chuàng)新提供了有利證據(jù)，并基于前文的實(shí)證分析提出以下政策啟示：第一，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為推動(dòng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的新動(dòng)能的背景下，應(yīng)該積極推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)等網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)相結(jié)合，推進(jìn)數(shù)字中國(guó)和智慧社會(huì)的建設(shè)，特別是加大對(duì)5G 技術(shù)、人工智能等互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的投資力度，充分釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)的紅利以打造“專精特新”的數(shù)字化企業(yè)。第二，對(duì)于高端人力資源供給不夠豐富的區(qū)域，地方政府可以考慮通過(guò)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)、發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高端人才集聚效應(yīng)，幫助地方企業(yè)破解人才不足的困境，增強(qiáng)企業(yè)和區(qū)域的創(chuàng)新能力。第三，由于內(nèi)外部資源要素的差異，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響存在異質(zhì)性，因此應(yīng)實(shí)施差異化、動(dòng)態(tài)化的數(shù)字經(jīng)濟(jì)服務(wù)策略，同時(shí)也要規(guī)范數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，完善數(shù)字經(jīng)濟(jì)監(jiān)管治理體系。