摘要：實(shí)體企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅能夠釋放企業(yè)內(nèi)部的數(shù)字化生產(chǎn)力，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進(jìn)程，還有助于整合創(chuàng)新資源，加速創(chuàng)新進(jìn)程。文章基于2011—2020年我國(guó)滬深A(yù)股上市公司數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了企業(yè)數(shù)字化水平提升對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響。研究結(jié)果表明：企業(yè)數(shù)字化水平提升顯著提高了企業(yè)的創(chuàng)新能力；企業(yè)數(shù)字化水平提升帶來的創(chuàng)新產(chǎn)出存在滯后性；企業(yè)數(shù)字化水平提升對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力的促進(jìn)效應(yīng)在不同規(guī)模、不同產(chǎn)權(quán)、不同地區(qū)的企業(yè)之間存在異質(zhì)性，大規(guī)模企業(yè)、非國(guó)有企業(yè)及東部地區(qū)企業(yè)在數(shù)字化進(jìn)程中表現(xiàn)出了更為顯著的創(chuàng)新增長(zhǎng)?；诖耍窈髴?yīng)進(jìn)一步完善數(shù)字化政策，鼓勵(lì)企業(yè)加速數(shù)字化進(jìn)程，根據(jù)企業(yè)異質(zhì)性制定差異化的激勵(lì)扶持政策，完善政策外部環(huán)境和配套體系。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；企業(yè)創(chuàng)新；產(chǎn)業(yè)升級(jí)；數(shù)字化

中圖分類號(hào)：F273" " " " " " " " "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " " " " "文章編號(hào)：1007-8576（2024）06-0057-11

DOI：10.16716/j.cnki.65-1030/f.2024.06.006

Digital Level Improvement and" Enterprise Innovation

—Empirical Evidence from A-Share Listed Companies in Shanghai and Shenzhen

GAO Lingjiang， GAO Wenwen， WANG Tingsi

（Beijing Second Foreign Language Institute， Beijing 100024， China）

Abstract：The digital transformation of entity enterprises not only unleashes the digital productivity within the enterprise， advancing the digitalization of the industry， but also helps integrate innovative resources and accelerate the innovation process. Based on the data of A-share listed companies in Shanghai and Shenzhen from 2011 to 2020， this paper empirically tested the impact of the enhancement of enterprise digitalization level on enterprise innovation. The research results show that the enhancement of enterprise digitalization level significantly and positively affects enterprise innovation， and there is a lag in the increase of innovation output brought by the enhancement of digitalization level. And this promotion effect is heterogeneous among enterprises of different sizes， different property rights and different regions， with large-scale enterprises， non-state enterprises and enterprises in the eastern region showing more significant innovation growth in the digitization process. Based on this， it is of necissity to further promote the improvement of relevant digitization policies to encourage enterprises to accelerate the digitization process， formulate differentiated encouragement and support policies according to heterogeneous enterprises and enhance the establishment of relevant supporting policy systems.

Key words：digital economy； enterprise innovation； industrial upgrading; digitalization

一、問題的提出

隨著新一輪產(chǎn)業(yè)變革的加速推進(jìn)，數(shù)字化成為我國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要推動(dòng)力，其作為新的發(fā)展方向被提升至國(guó)家戰(zhàn)略高度。2019年黨的十九屆四中全會(huì)首次提出“健全勞動(dòng)、資本、土地、知識(shí)、技術(shù)、管理、數(shù)據(jù)等生產(chǎn)要素由市場(chǎng)評(píng)價(jià)貢獻(xiàn)、按貢獻(xiàn)決定報(bào)酬的機(jī)制”，數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素被正式納入國(guó)民收入分配機(jī)制中。2022年中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)《關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》，強(qiáng)調(diào)要“激活數(shù)據(jù)要素潛能，做強(qiáng)做優(yōu)做大數(shù)字經(jīng)濟(jì)，增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動(dòng)能，構(gòu)筑國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)”。因此，進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型、充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素的生產(chǎn)效能對(duì)于推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同以及提升企業(yè)發(fā)展效能具有重要意義。

企業(yè)作為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的微觀要素，不僅是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要組成部分和載體，也是激發(fā)經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新活力的重要主體。企業(yè)創(chuàng)新能力的提升與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展密不可分。推動(dòng)實(shí)體企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)數(shù)字要素與各領(lǐng)域深度融合，已成為促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的新動(dòng)能［1］。習(xí)近平總書記指出：“要把握數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化方向，推動(dòng)制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、農(nóng)業(yè)等產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，利用互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行全方位、全鏈條的改造，提高全要素生產(chǎn)率，發(fā)揮數(shù)字技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的放大、疊加、倍增作用?！?推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，不僅要加強(qiáng)戰(zhàn)略布局、攻克關(guān)鍵技術(shù)、鋪開數(shù)字基建、打通信息動(dòng)脈、發(fā)展數(shù)字化大產(chǎn)業(yè)，更要注重企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，幫助實(shí)體企業(yè)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化、全面化的數(shù)字融合，釋放企業(yè)內(nèi)部的數(shù)字化生產(chǎn)力，從而推進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進(jìn)程。企業(yè)內(nèi)部數(shù)字化生產(chǎn)力的釋放，有利于企業(yè)整合創(chuàng)新資源，加速創(chuàng)新進(jìn)程，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)效發(fā)展。基于此，對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型問題進(jìn)行研究具有重要意義。本文著重研究企業(yè)數(shù)字化水平對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響，通過實(shí)證分析探究以下問題：企業(yè)數(shù)字化水平是否顯著影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效？其在促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效提升方面的作用是否存在異質(zhì)性？以期為通過數(shù)字化水平提升促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新提供參考。

二、文獻(xiàn)綜述

企業(yè)數(shù)字化最早被視作企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)層面的技術(shù)創(chuàng)新。如今，企業(yè)數(shù)字化更多注重?cái)?shù)據(jù)要素的運(yùn)用與數(shù)字化融合，即非數(shù)字企業(yè)將數(shù)據(jù)要素、數(shù)字技術(shù)手段融入企業(yè)的決策、管理和運(yùn)行中，從而達(dá)到提高運(yùn)行效率、優(yōu)化生產(chǎn)方式、完善要素結(jié)構(gòu)、實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展的目標(biāo)。數(shù)字化變革貫穿企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理和生產(chǎn)的各個(gè)層面。企業(yè)數(shù)字化一方面表現(xiàn)為基于數(shù)據(jù)分析的客戶關(guān)系管理［2］，另一方面表現(xiàn)為企業(yè)運(yùn)用數(shù)字技術(shù)推動(dòng)生產(chǎn)服務(wù)運(yùn)營(yíng)方式變革的過程［3］。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新的重要外在動(dòng)因［4］。中小企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過強(qiáng)化組織韌性促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新效率提升［5］。采用數(shù)字資源信息共享平臺(tái)的企業(yè)表現(xiàn)出更為顯著的創(chuàng)新績(jī)效提升能力［6］。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展下市場(chǎng)要素整合對(duì)于企業(yè)創(chuàng)新能力的提升也展現(xiàn)出正向作用［7］。總體來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可從管理和生產(chǎn)兩個(gè)層面促進(jìn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效提升，助力企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。

管理變革能夠降低企業(yè)成本，生產(chǎn)變革能夠提高資產(chǎn)使用效率。企業(yè)數(shù)字化通過降本增效顯著影響企業(yè)績(jī)效，促進(jìn)實(shí)體企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益提升。從管理變革層面來看，在數(shù)字驅(qū)動(dòng)企業(yè)管理變革的進(jìn)程中，企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)、營(yíng)銷模式、生產(chǎn)模式、產(chǎn)品設(shè)計(jì)會(huì)逐漸趨于精準(zhǔn)化、柔性化［8］，進(jìn)而幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)從工業(yè)化向數(shù)字化的跨體系轉(zhuǎn)型［9］。數(shù)字技術(shù)對(duì)需求預(yù)測(cè)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、供應(yīng)鏈管理等環(huán)節(jié)的介入，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化賦能管理［10］，引發(fā)企業(yè)業(yè)務(wù)和戰(zhàn)略兩個(gè)層面的數(shù)字化創(chuàng)新?；谛盘?hào)傳遞理論的企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程研究認(rèn)為，數(shù)字化經(jīng)營(yíng)能夠幫助企業(yè)降低信息獲取和處理成本，提高傳遞真實(shí)信息的效率，從而緩解組織內(nèi)部信號(hào)傳遞弱及信息不對(duì)稱等問題［11］。從生產(chǎn)變革層面來看，數(shù)據(jù)要素憑借其可復(fù)制、可轉(zhuǎn)移、可迭代的特征，能夠幫助企業(yè)克服規(guī)模報(bào)酬遞減效應(yīng)。數(shù)字要素與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的疊加、融合，能夠幫助企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)要素組合，實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置與高效生產(chǎn)［12］。在外部市場(chǎng)資源和產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下，數(shù)字化程度較高的企業(yè)因其生產(chǎn)效率和組織效率相對(duì)更高，不僅能在市場(chǎng)上獲得較高的價(jià)格加成［13］，其數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用還能縮短企業(yè)產(chǎn)品上市周期，降低研發(fā)成本，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新［14］。

目前關(guān)于數(shù)字化與企業(yè)創(chuàng)新的研究多以數(shù)字化為背景，探析稅收政策、財(cái)政支出、管理能力等因素如何影響企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略與創(chuàng)新績(jī)效［15-17］，也有學(xué)者研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展下的企業(yè)創(chuàng)新能力升級(jí)問題。針對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)展開的研究多聚焦于區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)與企業(yè)創(chuàng)新層面，且實(shí)際上考察的是宏觀數(shù)字生態(tài)與微觀企業(yè)發(fā)展的聯(lián)動(dòng)關(guān)系［18］，從企業(yè)內(nèi)部數(shù)字化水平角度出發(fā)研究企業(yè)創(chuàng)新的文獻(xiàn)相對(duì)缺乏。宏觀的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)雖然能夠較好地體現(xiàn)區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，但其主要反映的是區(qū)域內(nèi)數(shù)字資源和數(shù)字技術(shù)綜合運(yùn)用能力的提升，而區(qū)域內(nèi)各企業(yè)并非均等地共享區(qū)域數(shù)字生態(tài)。因此，以區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)衡量企業(yè)數(shù)字化水平實(shí)際上忽視了企業(yè)在宏觀數(shù)字生態(tài)輻射方面存在的異質(zhì)性。

在研究方法的使用上，目前的實(shí)證研究多集中于案例分析領(lǐng)域［19］。雖然不同行業(yè)、不同規(guī)模的案例企業(yè)具有較好的典型性和代表性，但無法完全克服案例研究在結(jié)論普適性方面的不足。同時(shí)，基于問卷調(diào)查的編碼分析難免存在因調(diào)查者的主觀性而不能保證研究結(jié)論客觀的問題。雖然也有學(xué)者使用來自上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證計(jì)量分析，但僅選取了研發(fā)投入數(shù)據(jù)來衡量企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效［20］，研發(fā)投入雖然能夠在創(chuàng)新投入層面衡量企業(yè)創(chuàng)新，但研發(fā)投入增加并不能直接代表企業(yè)創(chuàng)新能力提升，因?yàn)楦咄度胍部赡軒磔^低的成果轉(zhuǎn)化率。

與現(xiàn)有研究相比，本文的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下三方面。第一，不同于以往較多的案例分析研究，本文使用系統(tǒng)的上市公司微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，分析企業(yè)數(shù)字化水平對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響。第二，在指標(biāo)選擇上，以企業(yè)發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)作為衡量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的指標(biāo)，同時(shí)使用企業(yè)研發(fā)投入占營(yíng)業(yè)收入的比重衡量企業(yè)創(chuàng)新進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，從創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新投入兩個(gè)方面衡量企業(yè)創(chuàng)新水平。同時(shí)，以企業(yè)年報(bào)中的數(shù)字化詞頻來衡量數(shù)字化水平，構(gòu)建基于微觀企業(yè)個(gè)體差異的企業(yè)數(shù)字化水平指標(biāo)，而非以區(qū)域數(shù)字化水平衡量企業(yè)數(shù)字化水平。第三，本文對(duì)企業(yè)進(jìn)行了異質(zhì)性分類，分析不同類型企業(yè)數(shù)字化水平提升帶來的創(chuàng)新轉(zhuǎn)化效應(yīng)是否存在顯著差異。

三、理論分析與研究假說

（一）降成本——數(shù)字化水平提升促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的直接路徑

數(shù)字技術(shù)在企業(yè)內(nèi)部的推廣以及與部門傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的融合是提升企業(yè)數(shù)字化水平的重要環(huán)節(jié)。運(yùn)用數(shù)字技術(shù)在虛擬空間中對(duì)歷史創(chuàng)新數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和算法優(yōu)化的創(chuàng)新活動(dòng)模擬，企業(yè)可以對(duì)現(xiàn)有創(chuàng)新活動(dòng)進(jìn)行分析與調(diào)整，簡(jiǎn)化創(chuàng)新決策流程，優(yōu)化創(chuàng)新模式，精準(zhǔn)化創(chuàng)新導(dǎo)向［18］。在此基礎(chǔ)上，企業(yè)創(chuàng)新成本在數(shù)字技術(shù)的加持下變得精準(zhǔn)可控，減少了創(chuàng)新過程中產(chǎn)生的非理性決策，提高了企業(yè)進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新的積極性。同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、信息通信技術(shù)的介入完成了數(shù)字技術(shù)對(duì)于企業(yè)組織的賦能，企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本、管理成本在數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用下實(shí)現(xiàn)了可視、可控。組織運(yùn)營(yíng)的數(shù)字化不僅進(jìn)一步暢通了企業(yè)內(nèi)部的信息流動(dòng)通道，提高了委托代理中的信息透明度，也進(jìn)一步降低了由于部門間信息不對(duì)稱所產(chǎn)生的額外管理成本［21］。

（二）提效率——數(shù)字化水平提升促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的間接路徑

在生產(chǎn)和需求的市場(chǎng)互動(dòng)過程中，隨著用戶價(jià)值在需求端逐步釋放，用戶參與生產(chǎn)活動(dòng)的熱情顯著提高，不斷從需求端倒逼生產(chǎn)活動(dòng)改變［8］，用戶價(jià)值主導(dǎo)成為驅(qū)動(dòng)企業(yè)生產(chǎn)創(chuàng)新的重要力量。數(shù)字化水平提升能夠幫助企業(yè)精準(zhǔn)捕捉用戶動(dòng)向，了解用戶需求，把握需求痛點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)創(chuàng)新、有效創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)對(duì)市場(chǎng)需求的合理判斷，提高企業(yè)創(chuàng)新效率，降低創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)。此外，結(jié)合大數(shù)據(jù)的數(shù)字化經(jīng)營(yíng)還能幫助企業(yè)觀察生產(chǎn)端競(jìng)品的運(yùn)動(dòng)軌跡。通過對(duì)同類競(jìng)品進(jìn)行數(shù)字化分析，企業(yè)可以及時(shí)把握生產(chǎn)端動(dòng)向，進(jìn)行有針對(duì)性的差異化創(chuàng)新，提高產(chǎn)品創(chuàng)新效率。數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)生產(chǎn)過程的融合還能不斷催生新的產(chǎn)業(yè)形態(tài)，拓展生產(chǎn)鏈條，促進(jìn)產(chǎn)品迭代更新，實(shí)現(xiàn)突破式創(chuàng)新發(fā)展?；谝陨戏治?，本文提出研究假說1：企業(yè)數(shù)字化水平提升將會(huì)顯著提高企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效。

同時(shí)，企業(yè)自身因資產(chǎn)規(guī)模、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)及所在地區(qū)不同，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的創(chuàng)新產(chǎn)出效率也會(huì)存在差異。第一，不同規(guī)模企業(yè)在信息傳遞成本、組織管理效率方面的差異，會(huì)導(dǎo)致其對(duì)數(shù)字化要素的運(yùn)用能力有所不同。一般而言，相較于小微企業(yè)與初創(chuàng)企業(yè)，大規(guī)模企業(yè)在資金、人才、數(shù)據(jù)要素層面的資源稟賦較高，能夠更好地支撐企業(yè)制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略并實(shí)施轉(zhuǎn)型計(jì)劃。通過集中采購、規(guī)范流程等方式，大規(guī)模企業(yè)可以更好地實(shí)現(xiàn)成本控制，并且其在長(zhǎng)期經(jīng)營(yíng)過程中積累的客戶數(shù)據(jù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)等大量數(shù)據(jù)資源也為企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定了良好的基礎(chǔ)。第二，不同所有權(quán)性質(zhì)的企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的表現(xiàn)存在差異。相較于民營(yíng)企業(yè)，國(guó)有企業(yè)在資金和資源調(diào)度上占有優(yōu)勢(shì)，但出于對(duì)社會(huì)責(zé)任和政治責(zé)任的考量，國(guó)有企業(yè)可能采取較為保守和審慎的數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略。民營(yíng)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承受能力相對(duì)較弱，但由于其更注重經(jīng)濟(jì)效益和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中更加積極靈活，愿意承擔(dān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)以換取經(jīng)濟(jì)回報(bào)和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。第三，不同地區(qū)的企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中實(shí)現(xiàn)的創(chuàng)新轉(zhuǎn)化可能存在差異。相較于其他資源稟賦，引入數(shù)字化資源的成本相對(duì)較高，融資約束顯著影響企業(yè)的現(xiàn)金流及可投入資金，融資約束較弱、市場(chǎng)化程度較高、投融資渠道較為豐富的企業(yè)可能會(huì)更好地進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新轉(zhuǎn)化。相較于中西部地區(qū)企業(yè)，我國(guó)東部地區(qū)企業(yè)的市場(chǎng)化程度較高，受市場(chǎng)需求和資本市場(chǎng)的影響，其緩解融資約束的渠道較為豐富。基于以上分析，本文提出以下研究假說。研究假說2：不同規(guī)模企業(yè)數(shù)字化水平提升對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)存在異質(zhì)性；研究假說3：不同所有權(quán)企業(yè)數(shù)字化水平提升對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)存在異質(zhì)性；研究假說4：不同地區(qū)企業(yè)數(shù)字化水平提升對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)存在異質(zhì)性。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文以2011—2020年我國(guó)滬深A(yù)股上市公司為研究樣本，為保證數(shù)據(jù)的科學(xué)性及研究結(jié)果的客觀性，對(duì)樣本進(jìn)行如下處理：一是篩除金融類上市公司；二是篩除數(shù)字產(chǎn)業(yè)類別下的上市公司，即在《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書（2017年）》中被劃分為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化行業(yè)的電信廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)、軟件和信息技術(shù)服務(wù)等3類上市公司；三是篩除ST和*ST公司；四是篩除各指標(biāo)數(shù)據(jù)不滿10年的公司；五是篩除數(shù)據(jù)明顯異常如企業(yè)現(xiàn)金流為負(fù)值的公司。最終共得到來自1696家樣本企業(yè)的16960組觀測(cè)值。本文使用的公司財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，公司專利數(shù)據(jù)來自CNRDS數(shù)據(jù)庫，企業(yè)年報(bào)數(shù)字化詞數(shù)及年報(bào)基本信息來自WINGO財(cái)經(jīng)文本數(shù)據(jù)庫，數(shù)字化詞頻通過手工測(cè)算得到。同時(shí)，對(duì)企業(yè)發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)、企業(yè)現(xiàn)金流進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理，其中發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)存在0值，因此在加1的基礎(chǔ)上進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理。

（二）變量定義

1.被解釋變量。本文的被解釋變量為企業(yè)創(chuàng)新（lnpatent）。相較于企業(yè)市場(chǎng)績(jī)效和全要素生產(chǎn)率，企業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)量更能直觀體現(xiàn)企業(yè)的創(chuàng)新水平?；诖?，本文采用企業(yè)發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)衡量企業(yè)創(chuàng)新，并選取企業(yè)研發(fā)投入占營(yíng)業(yè)收入的比重（rd）進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，從研發(fā)產(chǎn)出和研發(fā)投入兩個(gè)角度衡量企業(yè)創(chuàng)新。

2.解釋變量。本文的解釋變量為企業(yè)數(shù)字化水平（dig）。無論是數(shù)字資產(chǎn)、數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用還是數(shù)字化生產(chǎn)的推進(jìn)，管理層決策都起到了決定性作用，因此，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)際上是企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的成果。企業(yè)年報(bào)揭示了企業(yè)經(jīng)營(yíng)重點(diǎn)及經(jīng)營(yíng)績(jī)效，能夠較好地反映當(dāng)年的企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策成效，企業(yè)年報(bào)中有關(guān)數(shù)字化術(shù)語的詞頻能夠較好地反映企業(yè)當(dāng)年的數(shù)字化水平、對(duì)數(shù)字化的重視程度以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型意愿?；诖?，本文借鑒何帆［22］、袁淳［23］的做法，根據(jù)國(guó)家政策語義表述進(jìn)行數(shù)字化指標(biāo)測(cè)算。具體步驟如下：第一，在中華人民共和國(guó)中央人民政府網(wǎng)搜索“數(shù)字化”，得到2011—2020年國(guó)務(wù)院發(fā)布的18篇政策文件。第二，使用Python中的JIEBA分詞包對(duì)上述18篇政策文件進(jìn)行關(guān)鍵詞分析，手工篩選出與數(shù)字化聯(lián)系緊密的部分關(guān)鍵詞，最終選取大數(shù)據(jù)、5G、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、集成電路、人工智能、區(qū)塊鏈、智慧城市、數(shù)據(jù)分析、衛(wèi)星導(dǎo)航、電子商務(wù)、電商、云架構(gòu)等14個(gè)數(shù)字化術(shù)語，建立企業(yè)數(shù)字化政策語義詞典。同時(shí)，收集1696家樣本企業(yè)2011—2020年年報(bào)，獲得樣本企業(yè)2011—2020年的年報(bào)詞匯數(shù)據(jù)。第三，計(jì)算14個(gè)數(shù)字化術(shù)語在企業(yè)年報(bào)中的詞頻，以此衡量企業(yè)數(shù)字化水平。數(shù)字化詞頻計(jì)算方法為：[digit=aitAit×100%]，其中[ait]為樣本企業(yè)當(dāng)年年報(bào)中14個(gè)數(shù)字化術(shù)語的詞數(shù)總量、[Ait]為樣本企業(yè)當(dāng)年年報(bào)詞匯總數(shù)。

3.控制變量。本文選取的控制變量包括能夠反映企業(yè)性質(zhì)、企業(yè)成長(zhǎng)性和企業(yè)營(yíng)收能力的基礎(chǔ)指標(biāo)與財(cái)務(wù)指標(biāo)。一是企業(yè)年限（age），以當(dāng)年與企業(yè)成立年份之差衡量；二是企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（lev），以企業(yè)當(dāng)年合計(jì)負(fù)債占總資產(chǎn)的比重衡量；三是企業(yè)資產(chǎn)利潤(rùn)率（roa），以企業(yè)當(dāng)年凈利潤(rùn)與總資產(chǎn)余額的比值衡量；四是企業(yè)成長(zhǎng)性（tobinq），以企業(yè)市值與企業(yè)總資產(chǎn)的比值衡量；五是企業(yè)現(xiàn)金流（lncash），以企業(yè)初期現(xiàn)金即現(xiàn)金等價(jià)物余額衡量；六是企業(yè)董事長(zhǎng)持股比（hold），以企業(yè)董事長(zhǎng)當(dāng)年的持股比例衡量；七是企業(yè)每股收益（eps），以企業(yè)凈利潤(rùn)與企業(yè)總股本的比值衡量；八是企業(yè)流動(dòng)比率（liquid），以企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)占流動(dòng)負(fù)債的比重衡量。

（三）模型設(shè)定

為實(shí)證檢驗(yàn)上市公司數(shù)字化水平與創(chuàng)新績(jī)效之間的因果效應(yīng)，本文構(gòu)建基準(zhǔn)回歸模型如下：

[lnpatentit=β0+β1digit+β2Xit+μj+μt+εit]" " " " " " " " " " " " " " " " " " （1）

其中：i代表企業(yè)，j代表行業(yè)，t代表年份；[lnpatentit]表示企業(yè)i第t年的創(chuàng)新績(jī)效；[digit]表示企業(yè)i第t年的數(shù)字化水平，若其系數(shù)[β1]顯著為正，表明企業(yè)數(shù)字化水平提升對(duì)企業(yè)創(chuàng)新有促進(jìn)作用；[Xit]為控制變量；[μj]和[μt]分別表示行業(yè)和年份固定效應(yīng)；[εit]為殘差項(xiàng)。在后續(xù)回歸中，本文還控制了行業(yè)、年份交叉固定效應(yīng)。

（四）描述性統(tǒng)計(jì)

各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

由表1可知，企業(yè)研發(fā)投入占比（rd）的標(biāo)準(zhǔn)差為4.509，表明樣本企業(yè)在研發(fā)投入方面存在較為明顯的異質(zhì)性。此外，樣本企業(yè)的企業(yè)年限（age）、企業(yè)成長(zhǎng)性（tobinq）、董事長(zhǎng)持股比（hold）、企業(yè)流動(dòng)比率（liquid）等也存在較大差異。

五、實(shí)證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

為探析企業(yè)數(shù)字化水平如何影響企業(yè)創(chuàng)新，本文以企業(yè)發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)（lnpatent）作為因變量，以企業(yè)數(shù)字化水平（dig）作為解釋變量，同時(shí)納入反映企業(yè)性質(zhì)、企業(yè)成長(zhǎng)性、企業(yè)營(yíng)收能力等的控制變量進(jìn)行回歸。Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示p值在1%水平顯著，因此使用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸估計(jì)。由于部分發(fā)明專利的產(chǎn)出往往需要研發(fā)期，其與資源投入期之間可能存在時(shí)滯，企業(yè)當(dāng)年數(shù)字化水平提升對(duì)創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)并不一定只作用于企業(yè)當(dāng)年實(shí)現(xiàn)的創(chuàng)新產(chǎn)出，因此本文分別選取企業(yè)當(dāng)年及前一年的數(shù)字化水平進(jìn)行回歸，以探究企業(yè)數(shù)字化水平提升對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)是否存在短期內(nèi)的持續(xù)影響，回歸結(jié)果如表2所示。

表2中，模型（1）和模型（2）分別使用企業(yè)當(dāng)年數(shù)字化水平和前一年數(shù)字化水平作為核心自變量進(jìn)行回歸。列（a）、列（d）為同時(shí)控制了行業(yè)、年份固定效應(yīng)后未加入控制變量的回歸結(jié)果；列（b）、列（e）為同時(shí)控制了行業(yè)、年份固定效應(yīng)后加入控制變量的回歸結(jié)果；列（c）、列（f）為控制了行業(yè)、年份交叉固定效應(yīng)后加入控制變量的回歸結(jié)果?？芍Ｐ停?）與模型（2）中dig的回歸系數(shù)均顯著為正，表明企業(yè)數(shù)字化水平提升對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)存在時(shí)滯性。由列（c）可知，企業(yè)數(shù)字化水平提升1%能夠促進(jìn)當(dāng)年企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出增加0.463%；由列（f）可知，企業(yè)數(shù)字化水平提升1%能夠促進(jìn)下一年企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出增加0.440%。這表明企業(yè)數(shù)字化水平與企業(yè)創(chuàng)新之間存在顯著的正向因果關(guān)系，若企業(yè)數(shù)字化水平有所提升，企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出會(huì)在當(dāng)年與下一年相繼出現(xiàn)正向提升。研究假說1得證。

為驗(yàn)證企業(yè)數(shù)字化水平對(duì)企業(yè)創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)的時(shí)滯期，本文分別選取提前2年和3年的企業(yè)數(shù)字化水平作為核心自變量進(jìn)行回歸，結(jié)果如表3所示。其中：模型（3）使用提前2年的企業(yè)數(shù)字化水平進(jìn)行回歸，模型（4）使用提前3年的企業(yè)數(shù)字化水平進(jìn)行回歸?？芍Ｐ停?）中dig的回歸系數(shù)均不顯著，模型（4）中dig的回歸系數(shù)僅在控制了行業(yè)、年份交叉固定效應(yīng)后在5%水平顯著。這表明除了影響當(dāng)年企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，企業(yè)數(shù)字化水平提升對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)存在時(shí)滯性，部分創(chuàng)新成果會(huì)延遲至下一年度產(chǎn)出，但對(duì)2年、3年后的企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出未產(chǎn)生持久影響。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.替換變量檢驗(yàn)。為保證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文進(jìn)一步使用企業(yè)研發(fā)投入水平即企業(yè)當(dāng)年研發(fā)投入占營(yíng)業(yè)收入的比重（rd）衡量企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效，回歸結(jié)果如表4列（a）所示。可知在控制行業(yè)、年份交叉固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上，dig的回歸系數(shù)在1%水平顯著為正，即企業(yè)數(shù)字化水平提升1%能夠促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入增加11.489%，研究假說1進(jìn)一步得證。從投入角度來看，這種創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)體現(xiàn)為資金投入的增加，即數(shù)字化水平提升有利于企業(yè)將更多資源投入研發(fā)創(chuàng)新領(lǐng)域，企業(yè)從數(shù)字賦能、資源投入兩方面保障了創(chuàng)新過程，企業(yè)數(shù)字化水平提升對(duì)創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出均起到了正向促進(jìn)作用。

2.增加控制變量。企業(yè)毛利潤(rùn)率能夠有效衡量企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效，企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投資也有著重要的推動(dòng)作用［24］；同時(shí)，不同產(chǎn)權(quán)企業(yè)的創(chuàng)新能力存在差異，一般而言，相較于非國(guó)有企業(yè)，國(guó)有企業(yè)融資約束較弱，資源調(diào)動(dòng)能力較強(qiáng)，創(chuàng)新能力會(huì)優(yōu)于非國(guó)有企業(yè)。因此，企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)也是影響企業(yè)創(chuàng)新的因素之一。基于此，本文將企業(yè)毛利潤(rùn)率（mpg）和企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（en）作為控制變量納入模型進(jìn)行回歸，結(jié)果如表4列（b）、列（c）所示?？芍猟ig的回歸系數(shù)均在1%水平顯著；加入企業(yè)毛利潤(rùn)率（mpg）后，dig的回歸系數(shù)較基準(zhǔn)回歸結(jié)果略有下降；加入企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（en）后，dig的回歸系數(shù)較基準(zhǔn)回歸結(jié)果有所提高。表明基準(zhǔn)回歸結(jié)果穩(wěn)健。

3.極端異常值問題。為剔除控制變量中極端異常值對(duì)回歸結(jié)果的干擾，本文對(duì)所有控制變量進(jìn)行了前后1%的縮尾處理，結(jié)果如表4列（d）所示。可知經(jīng)過平滑處理后，dig的回歸系數(shù)較基準(zhǔn)回歸結(jié)果略有下降，但顯著性水平未發(fā)生改變，可知企業(yè)數(shù)字化水平依舊對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有顯著的正向促進(jìn)作用。這表明基準(zhǔn)回歸結(jié)果未受到極端異常值的干擾，是穩(wěn)健的。

4.內(nèi)生性檢驗(yàn)。企業(yè)當(dāng)期創(chuàng)新能力相較于滯后一期的數(shù)字化水平而言是未來的、未實(shí)現(xiàn)的值，因此本文借鑒倪鵬飛［25］、張兵［26］的做法，選取企業(yè)數(shù)字化水平的滯后一期（Ldig） 作為工具變量。由于未來的信息無法直接影響當(dāng)期的隨機(jī)擾動(dòng)，因此滯后一期變量與當(dāng)期的誤差項(xiàng)一般不具有相關(guān)性，可以作為滿足外生性的工具變量［27］，使用兩階段最小二乘法（2SLS）進(jìn)行分析，結(jié)果如表5所示。第一階段回歸結(jié)果顯示，Ldig的回歸系數(shù)在1%水平顯著為正，表明滯后一期的數(shù)字化水平與企業(yè)當(dāng)期數(shù)字化水平存在高度相關(guān)性。第一階段F值為3895.220，大于臨界值10。不可識(shí)別檢驗(yàn)中， Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計(jì)量的p值為0.0000，拒絕原假設(shè)；弱工具變量檢驗(yàn)中，Kleibergen-Paap rk Wald統(tǒng)計(jì)量的p值為0.0000，拒絕原假設(shè)。第二階段回歸結(jié)果顯示，dig的回歸系數(shù)在1%水平顯著為正，表明企業(yè)數(shù)字化水平提升對(duì)企業(yè)創(chuàng)新有正向促進(jìn)效應(yīng)，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致，說明前文結(jié)論穩(wěn)健。

（三）異質(zhì)性分析

第一，大規(guī)模企業(yè)與小規(guī)模企業(yè)在資源獲取、風(fēng)險(xiǎn)承受能力以及管理結(jié)構(gòu)方面存在顯著差異，決定了二者在數(shù)字化進(jìn)程中實(shí)現(xiàn)的創(chuàng)新效益可能不同。認(rèn)識(shí)這種差異有助于針對(duì)不同規(guī)模的企業(yè)制定更為精準(zhǔn)的數(shù)字化戰(zhàn)略，從而匹配其特定的發(fā)展需求。第二，國(guó)有企業(yè)與私營(yíng)企業(yè)在決策自由度、目標(biāo)設(shè)定及資源使用效率等方面的差別，可能影響其采用新技術(shù)的速度和程度。了解這些差異有助于政府和私營(yíng)企業(yè)制定更為有效的技術(shù)創(chuàng)新政策。第三，不同地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、基礎(chǔ)設(shè)施完善程度、創(chuàng)新環(huán)境以及政策支持等方面的不均衡，可能導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果存在地區(qū)性差異。分析這些差異對(duì)于促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)平衡發(fā)展，優(yōu)化區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略，以及推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化和技術(shù)平等化等都具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1.規(guī)模異質(zhì)性分析。企業(yè)規(guī)模不同，受到的創(chuàng)新激勵(lì)可能會(huì)存在差異。伍紅［28］研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)總資產(chǎn)規(guī)模越大，創(chuàng)新激勵(lì)反應(yīng)越遲鈍?；诖?，本文以企業(yè)員工數(shù)量中位數(shù)（中位數(shù)為2000）為界，將樣本劃分為大規(guī)模企業(yè)組和小規(guī)模企業(yè)組進(jìn)行分組回歸，結(jié)果如表6所示?？芍笠?guī)模企業(yè)組中dig的回歸系數(shù)為正但不顯著，小規(guī)模企業(yè)組中dig的回歸系數(shù)略小于大規(guī)模企業(yè)組但在1%水平顯著，研究假說2得到驗(yàn)證?？赡艿脑蛟谟谫Y源、信息在企業(yè)不同業(yè)務(wù)部門、生產(chǎn)部門之間流動(dòng)會(huì)耗費(fèi)成本，傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的組合運(yùn)用能力會(huì)直接影響企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出。大規(guī)模企業(yè)中資源、信息的傳遞為層級(jí)遞進(jìn)，信息傳遞效率不如組織結(jié)構(gòu)扁平化的小規(guī)模企業(yè)高［29］，小規(guī)模企業(yè)整合利用新資源、新技術(shù)的能力相對(duì)較強(qiáng)，數(shù)字化融合的過程更順暢，其更容易將數(shù)字化水平提升形成的激勵(lì)賦能到創(chuàng)新層面，數(shù)字創(chuàng)新轉(zhuǎn)化速率較高。

2.產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性分析。企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)不同，應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)及適應(yīng)組織變化的能力也存在差異。本文根據(jù)企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)將樣本分為國(guó)有企業(yè)組和非國(guó)有企業(yè)組進(jìn)行分組回歸，結(jié)果如表6所示?？芍趪?guó)有企業(yè)組和非國(guó)有企業(yè)組中，dig的回歸系數(shù)分別為0.671和0.705且均在1%水平顯著，即企業(yè)數(shù)字化水平提升1%，非國(guó)有企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出較國(guó)有企業(yè)增加約0.034%，研究假說3得到驗(yàn)證。這與現(xiàn)有關(guān)于外部政策激勵(lì)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的研究結(jié)論相似［30］，在相關(guān)政策激勵(lì)與稅率優(yōu)化激勵(lì)的研究中，民營(yíng)企業(yè)較國(guó)有企業(yè)表現(xiàn)出更明顯的創(chuàng)新水平提升。這可能與非國(guó)有企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境有關(guān)，相較于國(guó)有企業(yè)，非國(guó)有企業(yè)面臨的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力更大，更注重經(jīng)濟(jì)效益，因此其數(shù)字化轉(zhuǎn)型意愿更強(qiáng)，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)收益更大，促使其在數(shù)字化水平提升的環(huán)境下轉(zhuǎn)化更多創(chuàng)新成果。

3.地區(qū)異質(zhì)性分析。本文根據(jù)企業(yè)所在地區(qū)將樣本分為東部地區(qū)企業(yè)組和中西部地區(qū)企業(yè)組進(jìn)行分組回歸，結(jié)果如表6所示?？芍跂|部地區(qū)企業(yè)組中dig的回歸系數(shù)為0.470且在5%水平顯著，在中西部地區(qū)企業(yè)組中dig的回歸系數(shù)為0.406且在1%水平顯著，即數(shù)字化水平提升1%，東部地區(qū)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出較中西部地區(qū)企業(yè)增加約0.064%，研究假說4得到驗(yàn)證。這可能是由于中西部地區(qū)企業(yè)的市場(chǎng)化程度往往低于東部地區(qū)企業(yè)，融資約束較東部地區(qū)企業(yè)更強(qiáng)，即使企業(yè)組織管理在數(shù)字化水平提升的情況下得到了優(yōu)化，但對(duì)企業(yè)外部融資約束及現(xiàn)金流緊張的緩解作用有限，因此對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用也較弱。

六、結(jié)論與建議

本文使用2011—2020年我國(guó)滬深A(yù)股上市公司數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了企業(yè)數(shù)字化水平對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化水平提升能夠顯著促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效提高，且這種促進(jìn)作用在小規(guī)模企業(yè)、非國(guó)有企業(yè)及東部地區(qū)企業(yè)中更為明顯?；诖?，本文得出如下啟示：

第一，政府應(yīng)堅(jiān)持鼓勵(lì)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。進(jìn)一步完善數(shù)字化政策，鼓勵(lì)企業(yè)加速數(shù)字化進(jìn)程，更好地將數(shù)字技術(shù)和理念融入企業(yè)管理與運(yùn)營(yíng)，使數(shù)字化賦能企業(yè)發(fā)展，促進(jìn)企業(yè)不斷提升創(chuàng)新能力和創(chuàng)新水平，從而推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，推動(dòng)宏觀經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)和高質(zhì)量發(fā)展。第二，目前不同地區(qū)企業(yè)的數(shù)字化創(chuàng)新轉(zhuǎn)化效應(yīng)仍存在差距，政府應(yīng)繼續(xù)關(guān)注中西部地區(qū)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，縮小地區(qū)間的創(chuàng)新轉(zhuǎn)化差距，提高整體創(chuàng)新轉(zhuǎn)化能力。根據(jù)不同行業(yè)和不同類型企業(yè)制定差異化的激勵(lì)扶持政策，對(duì)企業(yè)數(shù)字化實(shí)踐提供更廣泛的支持和引導(dǎo)，幫助企業(yè)更好地適應(yīng)數(shù)字化進(jìn)程。第三，加強(qiáng)配套政策體系建設(shè)，如建立更完善的產(chǎn)權(quán)保護(hù)機(jī)制，實(shí)施更精準(zhǔn)的企業(yè)金融政策，簡(jiǎn)化專利申報(bào)程序以提高企業(yè)創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化效率等。通過完善政策外部環(huán)境和配套體系，使企業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程在既有框架內(nèi)更好地發(fā)揮創(chuàng)新激勵(lì)作用。

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（責(zé)任編輯：畢春暉）