安同良 聞銳

內(nèi)容提要：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心引擎，而對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)創(chuàng)新過(guò)程這一“黑箱”，目前學(xué)界尚未得出完善的結(jié)論。為此，文章剖析了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響創(chuàng)新的具體機(jī)制，并依此構(gòu)建了理論模型，同時(shí)使用2012-2020年A股上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)實(shí)現(xiàn)開(kāi)放式網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新、引致組織管理創(chuàng)新以及提高企業(yè)人力資本水平等機(jī)制促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，全面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型比僅僅應(yīng)用數(shù)字技術(shù)能更有效地促進(jìn)創(chuàng)新；基準(zhǔn)回歸與穩(wěn)健性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新的正向影響顯著，且數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與創(chuàng)新之間不存在“倒U型”關(guān)系；促進(jìn)創(chuàng)新的效應(yīng)對(duì)大企業(yè)與國(guó)有企業(yè)更強(qiáng)，并且隨著時(shí)間的推移而增強(qiáng)。

一、 引 言

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有，正在成為重組全球要素資源、重塑全球經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、改變?nèi)蚋?jìng)爭(zhēng)格局的關(guān)鍵力量(習(xí)近平，2022)。在數(shù)字化浪潮中，中國(guó)積極擁抱數(shù)字化變革。近年來(lái)，中國(guó)深入實(shí)施數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略，數(shù)字技術(shù)蓬勃興起，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展后發(fā)先至。隨著數(shù)字技術(shù)的不斷進(jìn)步與廣泛應(yīng)用，2020年，中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重7.8%(國(guó)務(wù)院，2022)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為引領(lǐng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的主要引擎。對(duì)于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的主體——企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型更是企業(yè)未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的新源泉。而數(shù)字化轉(zhuǎn)型將改變企業(yè)的邊界以及傳統(tǒng)的創(chuàng)新模式，從而讓企業(yè)能廣泛獲取外部創(chuàng)新資源，同時(shí)優(yōu)化創(chuàng)新活動(dòng)的組織管理和工作方式。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有幫助企業(yè)破解創(chuàng)新障礙、提升創(chuàng)新能力的潛力。我們將聚焦數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新行為的影響。目前，中國(guó)企業(yè)的創(chuàng)新障礙主要表現(xiàn)為缺乏創(chuàng)新型人才、創(chuàng)新投資回收期長(zhǎng)、不能準(zhǔn)確把握市場(chǎng)信息、成果易被復(fù)制、創(chuàng)新費(fèi)用高等問(wèn)題(安同良和姜妍，2021)。本研究旨在揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)創(chuàng)新的“黑箱”，探討如何成功發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新的促進(jìn)作用，避免失敗的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從而為當(dāng)前數(shù)字技術(shù)如何更好地服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)提供理論與政策啟迪。

《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與就業(yè)白皮書(shū)(2019)》中定義數(shù)字化轉(zhuǎn)型是產(chǎn)業(yè)與數(shù)字技術(shù)全面融合，推動(dòng)資源配置優(yōu)化以及業(yè)務(wù)流程、生產(chǎn)方式的重組從而提高效率的過(guò)程。拉茲·海飛門(mén)等(2020)認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型還包括更新一個(gè)組織的業(yè)務(wù)策略、商業(yè)模式和文化。眾多學(xué)者也提出了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的多方含義，包括改變業(yè)務(wù)流程與組織結(jié)構(gòu)，帶來(lái)新的價(jià)值創(chuàng)造方式，改變企業(yè)與外界之間的互動(dòng)，重塑公司的愿景、戰(zhàn)略和企業(yè)文化，以及進(jìn)入新市場(chǎng)等(Li等，2018; Gurbaxani和Dunkle，2019)。我們將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型理解為企業(yè)與數(shù)字技術(shù)全面融合，推動(dòng)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)方式、業(yè)務(wù)流程的變革，采用新的商業(yè)模式、組織結(jié)構(gòu)，創(chuàng)造新的產(chǎn)品與工藝，并在企業(yè)戰(zhàn)略、文化、員工能力等方面做出改變的過(guò)程。

目前關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，已有不少研究發(fā)現(xiàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的積極影響。Forman和Zeebroeck(2012)發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)的使用可以增加不同組織間進(jìn)行合作研發(fā)的可能性。李珊珊和徐向藝(2019)、沈國(guó)兵和袁征宇(2020)以及王文娜等(2020)發(fā)現(xiàn)企業(yè)應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)能對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生顯著的促進(jìn)效應(yīng)。黃節(jié)根等(2021)利用上市公司數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化水平和創(chuàng)新績(jī)效正向相關(guān)。但也有部分研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新的影響不一定總是正向的。比如韓先鋒等(2014)發(fā)現(xiàn)隨著信息化水平的提高，創(chuàng)新效率會(huì)先提高后降低。余菲菲等(2021)利用企業(yè)問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)，也發(fā)現(xiàn)數(shù)字化水平與創(chuàng)新績(jī)效之間存在倒U形關(guān)系。

總體而言，學(xué)界對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新關(guān)系的研究，依然存在一些不足：一是數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新的影響機(jī)制不明了，理論模型構(gòu)建得較少，理論基礎(chǔ)缺乏。二是現(xiàn)有研究主要分析信息和數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，過(guò)于注重?cái)?shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)層面，而忽略了轉(zhuǎn)型引致的企業(yè)在組織結(jié)構(gòu)、商業(yè)模式、員工能力乃至企業(yè)文化上的轉(zhuǎn)變，這種“唯技術(shù)論”無(wú)疑會(huì)對(duì)研究結(jié)論產(chǎn)生影響。三是現(xiàn)有學(xué)者在實(shí)證方面還存在諸多不足，主要體現(xiàn)在研究所用的數(shù)據(jù)以及對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的衡量存在一些問(wèn)題。比如余菲菲等(2021)利用調(diào)查獲得的283份企業(yè)問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，雖然問(wèn)卷調(diào)查可以對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行較好的刻畫(huà)，但樣本量較小。再比如黃節(jié)根等(2021)利用企業(yè)資產(chǎn)中構(gòu)建數(shù)字化資源的比例衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型，但數(shù)字化投資的多少并不完全代表企業(yè)應(yīng)用數(shù)字技術(shù)的程度。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于：詳細(xì)分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響機(jī)制，并進(jìn)一步構(gòu)建了相關(guān)的理論模型，深化了對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理解；本文進(jìn)一步考慮了不同類(lèi)型企業(yè)以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時(shí)間先后導(dǎo)致的異質(zhì)性，從而得出數(shù)字化轉(zhuǎn)型在不同情境下對(duì)創(chuàng)新的促進(jìn)作用大小，拓展了相關(guān)研究；本文運(yùn)用2012-2020年上市公司微觀數(shù)據(jù)，基于年報(bào)文本分析構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，通過(guò)對(duì)內(nèi)生性、非線(xiàn)性關(guān)系的一系列檢驗(yàn)來(lái)完善現(xiàn)有的實(shí)證分析。

二、 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新的影響機(jī)制

我們認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響機(jī)制主要有三：幫助企業(yè)獲取外部創(chuàng)新資源并實(shí)現(xiàn)開(kāi)放式網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新、引致組織管理創(chuàng)新以及提高企業(yè)人力資本水平。

1. 開(kāi)放式網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新渠道

資源基礎(chǔ)理論(RBV)認(rèn)為不同企業(yè)所擁有的異質(zhì)性資源決定了企業(yè)績(jī)效和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)上的差異(Barney，1991)，因此企業(yè)擁有創(chuàng)新資源的多少會(huì)影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效。相比于封閉式創(chuàng)新，企業(yè)吸收利用外部知識(shí)和成果、整合內(nèi)外部創(chuàng)新資源的開(kāi)放式創(chuàng)新模式(Chesbrough和Crowther，2006)會(huì)提高創(chuàng)新效率。而數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以讓企業(yè)更方便地在創(chuàng)新參與者構(gòu)成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中建立鏈接，形成諸多成本的節(jié)約以及多元化主體的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)形態(tài)?；诖耍髽I(yè)可以進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)開(kāi)放式網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新，即在復(fù)雜知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中，利用新一代信息技術(shù)，積極搜尋、吸收利用外部知識(shí)與成果，引入外部創(chuàng)新能力。

首先，通過(guò)降低企業(yè)獲取外部知識(shí)的交易成本，互聯(lián)網(wǎng)與數(shù)字技術(shù)能大幅提高研發(fā)效率(Kafouros，2006)。比如互聯(lián)網(wǎng)的使用讓企業(yè)更容易地從網(wǎng)上獲取各種學(xué)習(xí)資源和相關(guān)理論，更方便地查看最新的論文、專(zhuān)利等科研成果，從中學(xué)習(xí)知識(shí)并吸取好的創(chuàng)意來(lái)促進(jìn)創(chuàng)新。知識(shí)可以分為顯性知識(shí)與隱性知識(shí)。不同于可編碼的、正式的顯性知識(shí)，隱性知識(shí)是不可編碼的，因此也就不易傳播(Nonaka和Takeuchi，2007)。隨著互聯(lián)網(wǎng)與數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，不僅顯性知識(shí)的傳遞會(huì)變得更簡(jiǎn)單，而且不同企業(yè)之間可以利用微信、視頻通話(huà)、元宇宙等技術(shù)實(shí)現(xiàn)類(lèi)似于面對(duì)面的交流，隱性知識(shí)的傳遞也變得更高效(Forman和Zeebroeck，2019)，從而知識(shí)皆為可遷移的。Roberts等(2012)進(jìn)一步指出數(shù)字化轉(zhuǎn)型后的企業(yè)能通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)加強(qiáng)自身吸收能力。所謂吸收能力是指企業(yè)識(shí)別外部知識(shí)的價(jià)值、將其吸收同化并轉(zhuǎn)化為企業(yè)本身的知識(shí)基礎(chǔ)，最終將其用于研發(fā)和商業(yè)應(yīng)用的一種能力(Cohen和Levinthal，1990)，它是企業(yè)創(chuàng)新能力的重要組成部分。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型還能幫助企業(yè)獲得市場(chǎng)動(dòng)向和客戶(hù)需求等方面的信息，直接吸收消費(fèi)者關(guān)于產(chǎn)品改進(jìn)的創(chuàng)意和想法。一般來(lái)說(shuō)，來(lái)自客戶(hù)、供應(yīng)商的數(shù)據(jù)反饋能讓企業(yè)及時(shí)了解消費(fèi)者需求變化和市場(chǎng)動(dòng)向，有利于企業(yè)把握創(chuàng)新方向并提高創(chuàng)新效率。沒(méi)有數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)難以對(duì)這些海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和分析，而大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)就可以解決此問(wèn)題(戚聿東和肖旭，2020)。比如企業(yè)能通過(guò)大數(shù)據(jù)廣泛搜集客戶(hù)數(shù)據(jù)并利用人工智能進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，從而在群體和個(gè)體層面上精準(zhǔn)刻畫(huà)消費(fèi)者需求特征，設(shè)計(jì)出更順應(yīng)市場(chǎng)潮流、更貼近顧客個(gè)性化需求的新產(chǎn)品。數(shù)字技術(shù)還重塑了企業(yè)和消費(fèi)者間的互動(dòng)模式，消費(fèi)者會(huì)參與產(chǎn)品的生產(chǎn)過(guò)程，和生產(chǎn)者間的區(qū)別越來(lái)越模糊(唐·泰普斯科特，2016)。比如消費(fèi)者可以個(gè)性化定制產(chǎn)品或在用戶(hù)社區(qū)中對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品提出改進(jìn)意見(jiàn)。在此過(guò)程中，消費(fèi)者的創(chuàng)意和想法會(huì)成為企業(yè)創(chuàng)新的來(lái)源(趙宸宇等，2021)?？梢哉f(shuō)在互聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)空間中，實(shí)現(xiàn)了真正意義上的“用戶(hù)創(chuàng)新”，即由用戶(hù)來(lái)發(fā)現(xiàn)對(duì)新產(chǎn)品的需求并提供創(chuàng)新想法(Hippel，1977)。

更重要的是，數(shù)字化轉(zhuǎn)型還能讓企業(yè)跨越邊界整合更大范圍內(nèi)的外部創(chuàng)新資源，實(shí)現(xiàn)開(kāi)放式網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新。數(shù)字技術(shù)為組織提供進(jìn)行內(nèi)外溝通的平臺(tái)，企業(yè)和其利益相關(guān)者可以在這里進(jìn)行思想和知識(shí)的交匯(拉茲·海飛門(mén)等，2020)。比如企業(yè)可以在用戶(hù)社區(qū)以及企業(yè)論壇上獲取外部人員的創(chuàng)新想法和意見(jiàn)，或者直接將技術(shù)難題放到網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上交給外部人員解決。企業(yè)不僅可以通過(guò)數(shù)字技術(shù)集聚外部的一系列創(chuàng)新資源，而且可以與外界建立更緊密的聯(lián)系，讓內(nèi)部和外部人員可以團(tuán)結(jié)合作從而更好地完成創(chuàng)新。比如數(shù)字化轉(zhuǎn)型讓研發(fā)工作可以用“眾包”的方式完成，這讓企業(yè)可以充分利用網(wǎng)絡(luò)上的外部資源，將研發(fā)交給最合適的人員在最高效的地方進(jìn)行(戚聿東和肖旭，2020)，同時(shí)還降低了企業(yè)自身研發(fā)投入的風(fēng)險(xiǎn)。比如蘋(píng)果和谷歌都廣泛利用外部人員來(lái)開(kāi)發(fā)應(yīng)用程序，而公司的主要作用就是搭建數(shù)字創(chuàng)新平臺(tái)(拉茲·海飛門(mén)等，2020)。顯然，數(shù)字技術(shù)弱化了企業(yè)的邊界，促進(jìn)不同創(chuàng)新工作者之間的合作，以此為基礎(chǔ)推動(dòng)了開(kāi)放式網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新的形成。

2. 組織與管理創(chuàng)新渠道

數(shù)字化轉(zhuǎn)型同樣能引致企業(yè)內(nèi)部的組織變革與管理創(chuàng)新，使研發(fā)活動(dòng)的組織與管理效率提升，從而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。企業(yè)在投資于信息技術(shù)的同時(shí)往往也需進(jìn)行組織與管理上的革新，這是因?yàn)椴贿M(jìn)行組織結(jié)構(gòu)上的轉(zhuǎn)變反而會(huì)帶來(lái)生產(chǎn)率的降低(Brynjolfsson和Hitt，2000)，而那些投資信息技術(shù)的同時(shí)還在人力資本和管理等方面進(jìn)行變革的企業(yè)能實(shí)現(xiàn)更高的生產(chǎn)率(Black和Lynch，2001)。

具體來(lái)說(shuō)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能增加基層員工自主權(quán)，將自上而下的等級(jí)制管理變?yōu)橐詧F(tuán)隊(duì)為基礎(chǔ)的分子化管理，使得知識(shí)工作以團(tuán)隊(duì)的形式完成(唐·泰普斯科特，2016)。比如克萊斯勒公司基于數(shù)字技術(shù)開(kāi)創(chuàng)了數(shù)字平臺(tái)開(kāi)發(fā)模式，設(shè)計(jì)師的重要決策不必經(jīng)過(guò)層層審批而是可以自主做出決定，平臺(tái)允許不同設(shè)計(jì)師團(tuán)隊(duì)以并發(fā)設(shè)計(jì)方式設(shè)計(jì)產(chǎn)品，從而大大提高研發(fā)效率。數(shù)字化轉(zhuǎn)型還使得企業(yè)組織結(jié)構(gòu)趨于扁平化，消除中間管理人員(唐·泰普斯科特，2016)，加快數(shù)據(jù)和信息在層級(jí)間的傳遞，構(gòu)建敏捷型組織，讓企業(yè)更快地察覺(jué)外界變化從而把握創(chuàng)新機(jī)會(huì)。中間環(huán)節(jié)的去除也讓企業(yè)更側(cè)重于對(duì)用戶(hù)的價(jià)值創(chuàng)造，提高創(chuàng)新效率。數(shù)字化轉(zhuǎn)型還進(jìn)一步帶來(lái)了網(wǎng)絡(luò)化的組織結(jié)構(gòu)，改變組織和外界的互動(dòng)方式，消除不同組織間的邊界，便利企業(yè)整合內(nèi)外部創(chuàng)新資源。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型還將企業(yè)內(nèi)的溝通和信息傳遞從傳統(tǒng)方式轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字方式，從而提升企業(yè)內(nèi)部信息傳輸效率，有利于不同部門(mén)之間的協(xié)同。大量的企業(yè)內(nèi)信息傳遞可以通過(guò)基于數(shù)字技術(shù)的線(xiàn)上系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，從而提升溝通協(xié)調(diào)效率(陳冬梅等，2020)。而創(chuàng)新過(guò)程中溝通協(xié)調(diào)效率的提高將直接導(dǎo)致創(chuàng)新效率的提高。數(shù)字化轉(zhuǎn)型還打破了企業(yè)內(nèi)不同部門(mén)間的壁壘，使得研發(fā)部門(mén)和制造、銷(xiāo)售部門(mén)在互動(dòng)中協(xié)同并進(jìn)，提升研發(fā)效率。數(shù)字技術(shù)還擴(kuò)大了數(shù)據(jù)和知識(shí)在企業(yè)內(nèi)部的交流與分享(趙宸宇等，2021)，從而在組織內(nèi)部創(chuàng)造出一個(gè)公共的知識(shí)基礎(chǔ)，有利于研發(fā)。比如不同的員工可能會(huì)重復(fù)地遇到相同的問(wèn)題，如果解決這類(lèi)問(wèn)題的知識(shí)已在組織內(nèi)共享，則不用再花費(fèi)時(shí)間來(lái)重新尋找解決問(wèn)題的方法(Reychav和Aguirre-Urreta，2014)。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型還帶來(lái)了新的企業(yè)文化，改變了管理者和員工的思維與工作方式。“開(kāi)放、平等、協(xié)作、共享”的互聯(lián)網(wǎng)精神鼓勵(lì)企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行開(kāi)放式的創(chuàng)新合作，鼓勵(lì)社會(huì)公眾在網(wǎng)絡(luò)上分享他們的想法，內(nèi)部員工和外部人員之間不同想法的碰撞將成為創(chuàng)新的重要來(lái)源。新的企業(yè)文化還鼓勵(lì)企業(yè)內(nèi)部形成平等互助的氛圍，打破傳統(tǒng)的上下級(jí)關(guān)系，激發(fā)員工的積極性，培養(yǎng)員工獨(dú)自思考的能力，更有利于創(chuàng)新想法的誕生。

3. 人力資本渠道

數(shù)字化轉(zhuǎn)型同樣能提高企業(yè)的人力資本水平。一方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后所需的人力資源會(huì)發(fā)生改變。應(yīng)用數(shù)字技術(shù)會(huì)導(dǎo)致低技能勞動(dòng)力的工作被智能設(shè)備替代，而企業(yè)對(duì)高端人力資源的需求會(huì)增加，使得企業(yè)人力資本水平提高。Bresnahan等(2002)認(rèn)為信息技術(shù)一方面僅替代那些常規(guī)的、只需簡(jiǎn)單決策的日常工作，不替代較復(fù)雜、認(rèn)知要求較高的工作；另一方面為企業(yè)帶來(lái)大量需要被處理和分析進(jìn)而用于決策的原始數(shù)據(jù)，從而引致對(duì)高端勞動(dòng)力的需求。陳冬梅等(2020)也指出數(shù)字化轉(zhuǎn)型讓企業(yè)需要的人力資源發(fā)生變化，掌握數(shù)字技術(shù)的員工會(huì)取代已有員工。另一方面，吸收高端人力資本和應(yīng)用數(shù)字技術(shù)本就是互補(bǔ)的。為了充分利用IT技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，企業(yè)一般需要構(gòu)建如IT人力資源能力之類(lèi)的互補(bǔ)能力(Li等，2018)。Bartel等(2007)也發(fā)現(xiàn)企業(yè)應(yīng)用IT技術(shù)需要與高技能工人等要素相結(jié)合，才能有效提高生產(chǎn)率。史宇鵬等(2021)指出除了具備專(zhuān)業(yè)編程能力的人才，具備在技術(shù)創(chuàng)新、管理運(yùn)營(yíng)、戰(zhàn)略規(guī)劃等方面綜合能力的復(fù)合型人才對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型尤為重要。而擁有高水平人力資本的企業(yè)，其知識(shí)儲(chǔ)備更多，產(chǎn)生新想法的能力更強(qiáng)，創(chuàng)新能力也就更強(qiáng)。

4. 三種機(jī)制的互補(bǔ)性

本文進(jìn)一步提出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的開(kāi)放式網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新渠道、組織管理創(chuàng)新渠道與人力資本渠道是互補(bǔ)的。安同良等(2020)指出中國(guó)企業(yè)技術(shù)能力發(fā)展的五階段是選擇、獲取、消化吸收、改進(jìn)和創(chuàng)造，數(shù)字化轉(zhuǎn)型使得企業(yè)更容易地獲取外部知識(shí)等創(chuàng)新資源，而進(jìn)一步的消化吸收、改進(jìn)和創(chuàng)造比僅僅獲取知識(shí)更重要。企業(yè)人力資本水平越高，就更容易學(xué)習(xí)外部知識(shí)并將其用于自身研發(fā)過(guò)程，從而創(chuàng)新能力越強(qiáng)(Ayyagari等，2011)。而缺少高端人力資本的企業(yè)，即使獲取大量外部創(chuàng)新資源，也難以將其吸收并用于自身研發(fā)。

與之類(lèi)似，開(kāi)放式網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新的實(shí)現(xiàn)必然要求企業(yè)的組織管理做出相適應(yīng)的改變。傳統(tǒng)的等級(jí)制組織結(jié)構(gòu)對(duì)外界環(huán)境的變動(dòng)反應(yīng)遲緩，和外界互動(dòng)也較少。數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的組織管理創(chuàng)新使組織結(jié)構(gòu)更為扁平化、網(wǎng)絡(luò)化，方便知識(shí)等創(chuàng)新資源跨越組織邊界而流動(dòng)，從而為開(kāi)放式網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新提供良好的條件。因此，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，僅僅應(yīng)用數(shù)字技術(shù)還不夠，還需要企業(yè)在組織管理創(chuàng)新以及吸收人力資本上做出努力，否則數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新的促進(jìn)作用便大大削弱。相關(guān)理論機(jī)制如圖1所示。

圖1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響創(chuàng)新的理論機(jī)制

三、 數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響創(chuàng)新的數(shù)理模型

1. 模型構(gòu)建

本文參照了Melitz(2003)、沈國(guó)兵和袁征宇(2020)的研究，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建壟斷競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)上的企業(yè)創(chuàng)新模型，納入了數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一因素，進(jìn)一步將前文總結(jié)的理論機(jī)制用模型方式呈現(xiàn)出來(lái)。假定在一個(gè)壟斷競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)上每家企業(yè)生產(chǎn)一種異質(zhì)性產(chǎn)品，一共有n家企業(yè)。代表性消費(fèi)者對(duì)異質(zhì)性產(chǎn)品的效用函數(shù)滿(mǎn)足不變替代彈性(CES)形式：

(1)

其中，q(i)是消費(fèi)者對(duì)于產(chǎn)品i的消費(fèi)量，σ是產(chǎn)品間的替代彈性，滿(mǎn)足σ>1。

假設(shè)消費(fèi)者總收入為R，則通過(guò)求解消費(fèi)者效用最大化問(wèn)題：

(2)

得出產(chǎn)品i的需求函數(shù)和價(jià)格指數(shù)為：

(3)

每家企業(yè)的生產(chǎn)率均為φ，表示每個(gè)工人能生產(chǎn)出φ件產(chǎn)品，假設(shè)工資為1，則邊際成本為1/φ。企業(yè)還需支付固定成本f，若企業(yè)進(jìn)行數(shù)字技術(shù)投資，則固定成本為ηf，其中η>1。為簡(jiǎn)單起見(jiàn)，假定數(shù)字化轉(zhuǎn)型不影響企業(yè)生產(chǎn)率。沒(méi)有數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)字化轉(zhuǎn)型后企業(yè)的總成本函數(shù)分別是：

(4)

根據(jù)式(3)的需求函數(shù)和式(4)的成本函數(shù)，求解企業(yè)利潤(rùn)最大化問(wèn)題，進(jìn)而得出壟斷競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)上每家企業(yè)的最優(yōu)定價(jià)為：

(5)

由每家企業(yè)的最優(yōu)定價(jià)式(5)可得企業(yè)的利潤(rùn)函數(shù)，沒(méi)有數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)字化轉(zhuǎn)型后企業(yè)的利潤(rùn)函數(shù)分別為：

(6)

關(guān)于企業(yè)創(chuàng)新，本文將創(chuàng)新定義為生產(chǎn)率φ的提高，一次創(chuàng)新將企業(yè)的生產(chǎn)率提高為γφ，γ>1。令λ=γσ-1，本文將λ視為企業(yè)的創(chuàng)新投入水平，投入水平越高，則創(chuàng)新帶來(lái)的成本降低幅度越大。

沈國(guó)兵和袁征宇(2020)認(rèn)為創(chuàng)新主體可通過(guò)兩個(gè)途徑提高創(chuàng)新效率: 一是提高同外界交流的頻率，二是提高學(xué)習(xí)外界知識(shí)的能力，這只分析了開(kāi)放式創(chuàng)新的影響。本文根據(jù)前文對(duì)理論機(jī)制的分析，進(jìn)一步提出企業(yè)內(nèi)部的組織管理效率與高端人力資本的數(shù)量也會(huì)影響創(chuàng)新效率，即將創(chuàng)新效率g設(shè)定為:g=mX×(mG+H)。其中，mX表示企業(yè)獲取外界創(chuàng)新資源的效率，mG表示企業(yè)內(nèi)部組織管理效率，H是企業(yè)高端人力資本的數(shù)量，mX、mG和H均大于0。本文認(rèn)為在創(chuàng)新過(guò)程中，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用會(huì)直接提高mX，即提高企業(yè)獲取外界創(chuàng)新資源的效率。對(duì)創(chuàng)新效率g的設(shè)定還體現(xiàn)了企業(yè)進(jìn)行組織管理創(chuàng)新、提高人力資本水平和實(shí)現(xiàn)開(kāi)放式網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新是互補(bǔ)的，組織管理效率mG和高端人力資本水平H越高，則mX提高一單位對(duì)創(chuàng)新效率的提升作用越大。

(7)

將利潤(rùn)函數(shù)對(duì)創(chuàng)新投入求導(dǎo)解得兩種企業(yè)的最優(yōu)創(chuàng)新投入分別如下：

(8)

將最優(yōu)創(chuàng)新投入代入到式(7)的利潤(rùn)函數(shù)中，得：

(9)

將利潤(rùn)函數(shù)對(duì)mG和H求導(dǎo)得出兩種企業(yè)最優(yōu)的組織管理效率和高端人力資本數(shù)量分別為：

(10)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的創(chuàng)新投入的增加為：

Δλ=

(11)

這說(shuō)明企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型越全面，即企業(yè)在應(yīng)用數(shù)字技術(shù)后進(jìn)行的組織管理創(chuàng)新越成功、吸收的高端人力資本越多，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新的促進(jìn)作用就越強(qiáng)。反之，如果企業(yè)不能順利地推動(dòng)組織管理上的創(chuàng)新，也沒(méi)有吸收足夠多的人力資本，則數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新的促進(jìn)作用較弱。雖然模型已經(jīng)推導(dǎo)出企業(yè)在轉(zhuǎn)型中必定會(huì)進(jìn)行組織管理上的創(chuàng)新并雇傭更多高端人力資本，但現(xiàn)實(shí)中存在一些未能包含進(jìn)模型的阻力因素。比如企業(yè)中的既得利益團(tuán)體、因循守舊的觀念可能會(huì)阻礙組織管理上的創(chuàng)新，雇傭更多高端人力資本的需求可能會(huì)因資金不足而不能滿(mǎn)足。如果這些阻力導(dǎo)致企業(yè)只是單純地應(yīng)用數(shù)字技術(shù)，而不是進(jìn)行全方面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，再進(jìn)一步考慮到應(yīng)用數(shù)字技術(shù)需要耗費(fèi)企業(yè)大量資源，那么這種“轉(zhuǎn)型”反而會(huì)對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)生不利影響。因此，不全面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能是現(xiàn)實(shí)中部分企業(yè)在應(yīng)用數(shù)字技術(shù)后并沒(méi)有表現(xiàn)得更好的原因。據(jù)此，得出以下命題：

命題1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

2. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)不同類(lèi)型企業(yè)的影響

除此之外，企業(yè)應(yīng)用數(shù)字技術(shù)的同時(shí)還需要相應(yīng)地進(jìn)行組織管理創(chuàng)新和吸收高端人力資本，從而充分發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新的促進(jìn)作用。而相比于大企業(yè)和國(guó)有企業(yè)，中小企業(yè)和私營(yíng)企業(yè)一般內(nèi)部資源更加匱乏，且面臨更大的融資約束，難以在應(yīng)用數(shù)字技術(shù)后再在其他相關(guān)方面進(jìn)行投資。并且中小企業(yè)面臨的創(chuàng)新環(huán)境約束更為嚴(yán)峻，表現(xiàn)為創(chuàng)新投資回收期長(zhǎng)、人力資源獲取難、創(chuàng)新費(fèi)用高及成果易被復(fù)制等一系列障礙(安同良等，2020)。這也會(huì)導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)中小企業(yè)和私營(yíng)企業(yè)的創(chuàng)新促進(jìn)作用更弱。據(jù)此，得出以下命題：

命題2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)創(chuàng)新的效應(yīng)在大企業(yè)和國(guó)有企業(yè)中更強(qiáng)。

3. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時(shí)間先后對(duì)企業(yè)的影響

命題3：隨著時(shí)間的推移，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新的促進(jìn)作用會(huì)增強(qiáng)。

四、 實(shí)證研究設(shè)計(jì)

1. 數(shù)據(jù)來(lái)源

目前對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的定量研究并不多，這主要是因?yàn)閿?shù)字化轉(zhuǎn)型程度這一變量難以準(zhǔn)確衡量。部分學(xué)者利用調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，如劉淑春等(2021)、余菲菲等(2021)。細(xì)致的問(wèn)卷調(diào)查可以對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行更好地刻畫(huà)，但問(wèn)卷數(shù)據(jù)可能存在樣本量小或不具有代表性的問(wèn)題。也有部分研究如黃節(jié)根等(2021)采用上市公司數(shù)據(jù)來(lái)避免樣本的問(wèn)題，但采用數(shù)字化相關(guān)的資產(chǎn)占比來(lái)衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型不是很合理。除此之外，還有不少研究如吳非等(2021)、趙宸宇等(2021)利用上市公司的年報(bào)文本，從中統(tǒng)計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞的詞頻，并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建企業(yè)的數(shù)字化指數(shù)。年報(bào)中的詞匯能折射出企業(yè)的戰(zhàn)略特征和未來(lái)展望，體現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)理念及發(fā)展路徑(吳非等，2021)。因此，這種年報(bào)文本分析的方法有其可行性與科學(xué)性，本文決定采用該方法來(lái)衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞的確定，本文參考了吳非等(2021)、趙宸宇等(2021)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞表，并查閱了國(guó)家層面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)文件，最終得到下表1所示的詞表。

隨后，本文通過(guò)Python爬蟲(chóng)，從新浪財(cái)經(jīng)、網(wǎng)易財(cái)經(jīng)等網(wǎng)站歸集整理了A股上市企業(yè)的年報(bào)，再利用Python的Jieba分詞功能，對(duì)每家上市公司的年報(bào)文本進(jìn)行分詞。之后將分詞后的結(jié)果進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，得到數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞的詞頻，進(jìn)而得出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度指標(biāo)。上市公司的基本信息、財(cái)務(wù)、治理和研發(fā)投入數(shù)據(jù)來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，專(zhuān)利數(shù)據(jù)來(lái)自CNRDs數(shù)據(jù)平臺(tái)。最終本文得到了2012-2020年的A股上市公司面板數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)做了如下處理：刪除金融行業(yè)的上市公司樣本；刪除當(dāng)年被ST、ST*處理以及暫停上市的公司；刪除關(guān)鍵變量的缺失值；剔除了樣本期間內(nèi)數(shù)據(jù)少于3年的上市公司。最終得到了包含19492個(gè)企業(yè)-年份觀測(cè)值的非平衡面板數(shù)據(jù)。

表1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞表

2. 回歸方程與變量定義

根據(jù)前文理論分析，為了檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入與創(chuàng)新產(chǎn)出兩個(gè)方面的影響，本文設(shè)定基準(zhǔn)回歸模型如下：

RDit=β0+β1Digitalit+γΣX+αi+λt+it

(12)

Applyit+1=β0+β1Digitalit+γΣX+αi+λt+it

(13)

其中，RDit是企業(yè)i在第t年的研發(fā)投入情況，Applyit+1則是企業(yè)i在第t+1年的專(zhuān)利申請(qǐng)情況，Digitalit是企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，ΣX表示其他控制變量，αi和λt分別表示企業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)?？紤]到研發(fā)開(kāi)始后需要過(guò)一段時(shí)間才會(huì)開(kāi)始申請(qǐng)專(zhuān)利，并且為了減弱內(nèi)生性問(wèn)題，本文采用企業(yè)在第t+1年的專(zhuān)利申請(qǐng)情況作為方程(13)的被解釋變量。

被解釋變量包括：研發(fā)強(qiáng)度：企業(yè)當(dāng)年的研發(fā)支出占總資產(chǎn)的比例；發(fā)明專(zhuān)利：企業(yè)當(dāng)年獨(dú)立申請(qǐng)的發(fā)明專(zhuān)利數(shù)量加1取對(duì)數(shù)；非發(fā)明專(zhuān)利：企業(yè)當(dāng)年獨(dú)立申請(qǐng)的實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)專(zhuān)利數(shù)量總和加1取對(duì)數(shù)。

解釋變量包括：數(shù)字化轉(zhuǎn)型：本文利用年報(bào)文本分析得到數(shù)字化關(guān)鍵詞詞頻后，將其取對(duì)數(shù)作為對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的衡量；數(shù)字化轉(zhuǎn)型2：為保證結(jié)果穩(wěn)健，進(jìn)一步用詞頻除以年報(bào)總詞數(shù)作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的替代變量。

本文還采用了一系列控制變量，包括企業(yè)規(guī)模(企業(yè)總資產(chǎn)的對(duì)數(shù))、企業(yè)年齡(企業(yè)已經(jīng)成立的年份)、是否為國(guó)企(根據(jù)上市公司實(shí)際控制人性質(zhì)來(lái)判斷，1是0否)、總資產(chǎn)利潤(rùn)率(凈利潤(rùn)除以總資產(chǎn))、資產(chǎn)負(fù)債率(總負(fù)債除以總資產(chǎn))、流動(dòng)資產(chǎn)占比(流動(dòng)資產(chǎn)除以總資產(chǎn))、是否兩權(quán)分離(董事長(zhǎng)和總經(jīng)理不是同一人取1，否則取0)、獨(dú)立董事占比(董事會(huì)中獨(dú)立董事數(shù)量占比)、管理層薪酬(管理層年薪總額除以管理層人數(shù))、成長(zhǎng)能力(企業(yè)營(yíng)業(yè)收入的增長(zhǎng)率)。為消除異常值對(duì)回歸結(jié)果的影響，本文還對(duì)沒(méi)有取對(duì)數(shù)的所有連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%縮尾處理。考慮到面板數(shù)據(jù)存在的異方差和序列相關(guān)問(wèn)題，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行企業(yè)層面聚類(lèi)處理。變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果詳見(jiàn)表2。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

五、 數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)創(chuàng)新的實(shí)證分析

1. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)創(chuàng)新的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表3顯示了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其創(chuàng)新的影響。列(1)以企業(yè)的研發(fā)強(qiáng)度為被解釋變量，控制了所有控制變量以及企業(yè)和年份固定效應(yīng)進(jìn)行回歸，結(jié)果顯示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著提高企業(yè)的研發(fā)強(qiáng)度。列(2)以企業(yè)的下一年發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量的對(duì)數(shù)作為被解釋變量，回歸結(jié)果表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著提高企業(yè)下一年的發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量。列(3)則考察了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)非發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)的影響，結(jié)果顯示轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)的非發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)也能起到顯著的促進(jìn)作用，但作用更小。表3的回歸結(jié)果支持命題1。

為進(jìn)一步探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新之間是否存在部分研究中發(fā)現(xiàn)的“倒U型”關(guān)系，本文按照數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度從低到高將企業(yè)樣本四等分生成4個(gè)虛擬變量，并將虛擬變量(除了對(duì)應(yīng)轉(zhuǎn)型程度最低的四分之一樣本的虛擬變量)加入原先的回歸方程，即表3中的數(shù)字化2、數(shù)字化3和數(shù)字化4。表3列(4)、列(5)的結(jié)果表明3個(gè)虛擬變量的系數(shù)均為正且依次增大，這說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度更高的企業(yè)總是比轉(zhuǎn)型程度低的企業(yè)在創(chuàng)新方面表現(xiàn)得更好，不存在“倒U型”關(guān)系。

表3 數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)創(chuàng)新的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

2. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)創(chuàng)新的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文進(jìn)行了如下的穩(wěn)健性檢驗(yàn)：① 替換企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的衡量方式，前文是用企業(yè)年報(bào)中數(shù)字化關(guān)鍵詞總詞頻的對(duì)數(shù)，這里進(jìn)一步將其替換成總詞頻除以年報(bào)文本的總詞數(shù)，即表4中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型2，結(jié)果顯示新的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)的回歸系數(shù)依然顯著為正。② 考慮到創(chuàng)業(yè)板上市公司大多為高新技術(shù)企業(yè)，與互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字化的關(guān)系比較密切，本身數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度就比較高，為避免這對(duì)結(jié)果造成影響，在回歸中刪除了這一部分企業(yè)，回歸結(jié)果基本不變。③ 考慮到處于信息技術(shù)和軟件等行業(yè)的企業(yè)本身數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度也比較高，同樣在回歸中刪除了這一部分企業(yè)，回歸結(jié)果依然基本不變，限于篇幅沒(méi)有在表4中匯報(bào)。④ 本文的研究還可能存在的問(wèn)題是企業(yè)年報(bào)可能沒(méi)有準(zhǔn)確披露關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的信息，因此本文根據(jù)上交所和深交所每年對(duì)上市公司信息披露質(zhì)量的考評(píng)結(jié)果，只保留那些考評(píng)結(jié)果為優(yōu)秀或良好的企業(yè)樣本進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果依然穩(wěn)健。⑤ 本文還嘗試直接刪除當(dāng)年年報(bào)中沒(méi)有披露任何數(shù)字化信息的公司進(jìn)行回歸，防止有些公司可能存在故意不披露數(shù)字化相關(guān)信息的行為，回歸結(jié)果依然穩(wěn)健，限于篇幅沒(méi)有在表4中匯報(bào)。

本文的回歸模型可能存在內(nèi)生性問(wèn)題。一方面依然有一些無(wú)法觀測(cè)的遺漏變量存在，另一方面數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)創(chuàng)新之間可能存在雙向因果，創(chuàng)新水平高的企業(yè)可能會(huì)使用更多的數(shù)字技術(shù)。本文采用工具變量法解決以上問(wèn)題。選取的工具變量一個(gè)是行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，即公司所在行業(yè)當(dāng)年上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度均值，行業(yè)分類(lèi)按照證監(jiān)會(huì)2012年版行業(yè)分類(lèi)，取均值時(shí)去除了包含上市公司數(shù)量少于5家的行業(yè)。另一個(gè)是公司所在省份互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展情況，用滯后一期省份互聯(lián)網(wǎng)寬帶用戶(hù)數(shù)的對(duì)數(shù)衡量。這兩個(gè)都是宏觀層面的指標(biāo)，基本上只能通過(guò)影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型來(lái)影響企業(yè)創(chuàng)新。同時(shí)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型情況是與行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度以及省份的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展情況正相關(guān)的。

表4 數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)創(chuàng)新的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表5 數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)創(chuàng)新的內(nèi)生性檢驗(yàn)

表5列(1)是工具變量第一階段回歸結(jié)果，行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度、省份的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展情況和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著正相關(guān)。列(2)、列(3)是第二階段估計(jì)結(jié)果，可以看出，在 IV 估計(jì)的情況下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型依然顯著提高企業(yè)的研發(fā)強(qiáng)度和發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)。Kleibergen-Paap rk Wald F 統(tǒng)計(jì)量分別是166.33和142.62，大于Stock-Yogo弱工具變量10%的臨界值19.93，排除弱工具變量問(wèn)題。過(guò)度識(shí)別約束檢驗(yàn)的p值也遠(yuǎn)大于0.1，通過(guò)了過(guò)度識(shí)別約束檢驗(yàn)，進(jìn)一步說(shuō)明本文所選取的工具變量是足夠外生的。因此，排除內(nèi)生性問(wèn)題后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型依然顯著促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

3. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)創(chuàng)新的機(jī)制檢驗(yàn)

這一部分將對(duì)前文理論分析部分提到的理論機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)，本文采用逐步回歸法下的中介效應(yīng)模型來(lái)檢驗(yàn)人力資本機(jī)制。對(duì)于企業(yè)人力資本水平的衡量，本文采用的是企業(yè)中擁有碩士或博士學(xué)位的員工數(shù)量的對(duì)數(shù)，結(jié)果見(jiàn)表6。表6列(1)將中介變量對(duì)自變量進(jìn)行回歸，結(jié)果表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著提高企業(yè)人力資本水平，列(2)和列(3)則表明企業(yè)人力資本水平的提高能顯著提高企業(yè)的研發(fā)強(qiáng)度和發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量，從而中介效應(yīng)存在。

接下來(lái)是對(duì)開(kāi)放式網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新機(jī)制的檢驗(yàn)。根據(jù)前文對(duì)理論機(jī)制的分析，企業(yè)僅僅獲取外部創(chuàng)新資源是不夠的，還需要有足夠的能力對(duì)其進(jìn)行消化吸收、改進(jìn)和創(chuàng)造，而這種能力與人力資本水平正相關(guān)。因此，高端人力資本和開(kāi)放式網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新是互補(bǔ)的關(guān)系。如果該機(jī)制確實(shí)存在，那么對(duì)于人力資本水平越高的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于創(chuàng)新的促進(jìn)作用就越強(qiáng)。為此，本文進(jìn)一步將數(shù)字化轉(zhuǎn)型和人力資本的交互項(xiàng)加入基準(zhǔn)回歸方程，列(4)和列(5)的結(jié)果顯示交互項(xiàng)系數(shù)顯著為正，說(shuō)明開(kāi)放式創(chuàng)新機(jī)制存在。列(4)和列(5)的結(jié)果還說(shuō)明了在應(yīng)用數(shù)字技術(shù)的同時(shí)吸收高端人力資本的重要性，只有人力資本水平足夠高的企業(yè)才能充分發(fā)揮數(shù)字技術(shù)對(duì)創(chuàng)新的促進(jìn)作用。

表6 數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)創(chuàng)新的機(jī)制檢驗(yàn)

4. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)創(chuàng)新的異質(zhì)性分析

為驗(yàn)證命題2和命題3，本文進(jìn)一步進(jìn)行異質(zhì)性分析。首先將數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)規(guī)模的交互項(xiàng)加入到原先的基準(zhǔn)回歸方程中，可以發(fā)現(xiàn)表7列(1)交互項(xiàng)系數(shù)在10%的水平上顯著為負(fù)，而列(2)交互項(xiàng)系數(shù)則顯著為正。這說(shuō)明相比于中小企業(yè)，大企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型后研發(fā)強(qiáng)度提升較小，但是大企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型后發(fā)明專(zhuān)利的申請(qǐng)數(shù)量增加更多。這說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能帶給大企業(yè)更大的創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新效率的提升，也從側(cè)面驗(yàn)證了組織管理創(chuàng)新渠道的存在。

表7 基于企業(yè)類(lèi)型的異質(zhì)性分析

表7列(3)的結(jié)果進(jìn)一步顯示，企業(yè)規(guī)模越大，則數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的高端人力資本數(shù)量增加越多，這也可能是導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)大企業(yè)的創(chuàng)新促進(jìn)作用更強(qiáng)的部分原因。表7列(4)和列(5)的結(jié)果是對(duì)國(guó)有企業(yè)的異質(zhì)性分析，與大企業(yè)類(lèi)似，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)國(guó)有企業(yè)的創(chuàng)新促進(jìn)作用更強(qiáng)，而這可能部分是因?yàn)閲?guó)有企業(yè)更容易在轉(zhuǎn)型后吸收高端人力資本?？傮w來(lái)看，表7的回歸結(jié)果支持命題2，并且也說(shuō)明難以吸收高端人力資本可能是中小企業(yè)和私營(yíng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果不好的部分原因，資源的缺乏導(dǎo)致這些企業(yè)不能做到全面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

表8進(jìn)一步根據(jù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時(shí)間先后來(lái)分組回歸，即根據(jù)年份分為2012-2016年和2017-2020年兩個(gè)子樣本進(jìn)行回歸。列(1)、列(2)的結(jié)果顯示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)強(qiáng)度的影響在2017-2020年顯著為正，而在2012-2016年的樣本中，此效應(yīng)則不顯著，并且回歸系數(shù)也要小得多。表8列(3)、列(4)的結(jié)果同樣顯示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在2017年以后顯著增加了企業(yè)發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)量，而在2017年以前此效應(yīng)則不顯著。表8回歸結(jié)果支持命題3，說(shuō)明隨著時(shí)間的推移，數(shù)字技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的新一代數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新促進(jìn)作用更大。

表8 基于轉(zhuǎn)型時(shí)間先后的異質(zhì)性分析

六、 結(jié)論與政策建議

本文基于理論模型與2012-2020 年A 股上市公司數(shù)據(jù)，考察了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響。研究結(jié)論如下：① 本文的理論分析和實(shí)證分析證實(shí)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于創(chuàng)新的正向影響，經(jīng)過(guò)一系列穩(wěn)健性和內(nèi)生性檢驗(yàn)后，該正向影響依然顯著，并且數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新之間并不存在“倒U型”關(guān)系。② 厘清了數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響創(chuàng)新的作用機(jī)制，即實(shí)現(xiàn)開(kāi)放式網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新、引致組織管理創(chuàng)新以及提高人力資本水平。其中后兩種機(jī)制與開(kāi)放式網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新存在互補(bǔ)性，只有企業(yè)進(jìn)行全面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，在投資于數(shù)字技術(shù)的同時(shí)還在組織管理上進(jìn)行變革、在人力資本上進(jìn)行投資，才能有效發(fā)揮數(shù)字轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新的促進(jìn)作用。③ 異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新的促進(jìn)作用在大企業(yè)與國(guó)有企業(yè)中更強(qiáng)，并且隨著時(shí)間的推移，數(shù)字技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步也會(huì)增強(qiáng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新的促進(jìn)作用?；谝陨涎芯拷Y(jié)論，本文的建議主要有以下三方面。

第一，企業(yè)應(yīng)當(dāng)進(jìn)行全面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而不是僅僅應(yīng)用幾項(xiàng)數(shù)字技術(shù)。在實(shí)現(xiàn)開(kāi)放式網(wǎng)絡(luò)化創(chuàng)新方面，企業(yè)要努力實(shí)現(xiàn)研發(fā)和營(yíng)銷(xiāo)環(huán)節(jié)數(shù)字化，注重運(yùn)用大數(shù)據(jù)、AI等技術(shù)來(lái)精準(zhǔn)定位每位顧客的消費(fèi)需求，推動(dòng)用戶(hù)創(chuàng)新。企業(yè)還需要改變與用戶(hù)乃至整個(gè)市場(chǎng)的互動(dòng)方式，通過(guò)建立用戶(hù)社區(qū)、數(shù)字創(chuàng)新平臺(tái)、數(shù)字創(chuàng)客空間等融入全球創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，廣泛利用外部創(chuàng)新資源。在組織管理方面，企業(yè)要構(gòu)建扁平、網(wǎng)絡(luò)化的組織結(jié)構(gòu)，賦予員工更多自主權(quán)，提升組織柔性和敏捷度，革新管理方式，強(qiáng)化數(shù)字思維和數(shù)字文化建設(shè)。在人力資源建設(shè)方面，企業(yè)要吸收更多高端人才，特別是掌握數(shù)字技術(shù)、具有數(shù)字化思維的人才，還要注重對(duì)員工的數(shù)字化培訓(xùn)，提升員工的數(shù)字技能。埃里克·布萊恩約弗森和安德魯·麥卡菲(2014)指出應(yīng)用數(shù)字技術(shù)需要企業(yè)在組織資本和人力資本上進(jìn)行填補(bǔ)式投資，只有這樣數(shù)字技術(shù)才會(huì)對(duì)生產(chǎn)率增長(zhǎng)有顯著的推動(dòng)作用，公司在數(shù)字化硬件上投資每1美元后，都要在軟件、員工培訓(xùn)以及商業(yè)流程設(shè)計(jì)、組織轉(zhuǎn)變上繼續(xù)投入9美元，在應(yīng)用數(shù)字技術(shù)5-7年后才能看到效率的全面提升。因此，企業(yè)必須正確認(rèn)識(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，尤其要重視對(duì)組織變革和人力資本的投資。

第二，政府要積極采取措施來(lái)推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要企業(yè)付出較大的固定成本，而收益卻需要在長(zhǎng)期才能實(shí)現(xiàn)，部分企業(yè)可能因此而缺乏轉(zhuǎn)型的動(dòng)力和能力。政府可以采取相應(yīng)的財(cái)稅政策來(lái)激勵(lì)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。比如政府可以允許企業(yè)將購(gòu)買(mǎi)計(jì)算機(jī)、信息系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)等數(shù)字化軟硬件設(shè)備的支出稅前加計(jì)扣除，或者給予數(shù)字化轉(zhuǎn)型專(zhuān)項(xiàng)補(bǔ)貼。對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中企業(yè)面臨的“不會(huì)轉(zhuǎn)”“不能轉(zhuǎn)”“不敢轉(zhuǎn)”的難題，政府還可以建設(shè)一批數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)中心，培育一批數(shù)字化解決方案供應(yīng)商，為企業(yè)提供專(zhuān)業(yè)的數(shù)字化解決方案，指導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。除此之外，政府還可以針對(duì)產(chǎn)業(yè)集群實(shí)施支持政策，推動(dòng)集群內(nèi)企業(yè)整體轉(zhuǎn)型，比如引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)園區(qū)加快數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，以及讓園區(qū)企業(yè)協(xié)同轉(zhuǎn)型。最后，政府還應(yīng)當(dāng)根據(jù)不同企業(yè)類(lèi)型，有針對(duì)性地提供幫助。正如《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》中所提出的，對(duì)于有充足資源和條件的大企業(yè)、國(guó)有企業(yè)，政府要鼓勵(lì)支持它們進(jìn)行全環(huán)節(jié)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，打造一體化數(shù)字平臺(tái)，強(qiáng)化全流程數(shù)據(jù)貫通，并推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈上下游的數(shù)字化轉(zhuǎn)型；而對(duì)于資源不足的中小企業(yè)、私營(yíng)企業(yè)，政府要支持它們先從數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求迫切的環(huán)節(jié)入手，由點(diǎn)及面向全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型拓展。

第三，除了對(duì)企業(yè)直接的幫助和支持，政府還可以在其他方面采取措施間接推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)，政府要注重培育工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)服務(wù)、云計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)安全等數(shù)字產(chǎn)業(yè)，發(fā)展智慧物流、數(shù)字商務(wù)、金融科技，給予相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)支持政策。政府還需要支持新的數(shù)字技術(shù)的研發(fā)，鼓勵(lì)高校成立數(shù)字技術(shù)相關(guān)研究院，加強(qiáng)數(shù)字化相關(guān)軟硬件的研發(fā)，進(jìn)一步對(duì)量子信息、類(lèi)腦智能、無(wú)人駕駛、神經(jīng)芯片等前沿技術(shù)進(jìn)行探索。除此之外，當(dāng)前中國(guó)培養(yǎng)的高端復(fù)合型人才不能滿(mǎn)足企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求，這是制約數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。政府應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步加快對(duì)復(fù)合型數(shù)字人才的培養(yǎng)，鼓勵(lì)高校開(kāi)設(shè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)專(zhuān)業(yè)，成立大數(shù)據(jù)、人工智能學(xué)院等機(jī)構(gòu)。最后，新冠疫情對(duì)企業(yè)發(fā)展雖然是一次大的沖擊，但也能倒逼企業(yè)在生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)中采用更多數(shù)字技術(shù)，政府可以推行疫情防控?cái)?shù)字化應(yīng)用，將疫情的沖擊化為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動(dòng)力。