摘要：推動(dòng)海洋產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展是建設(shè)中國(guó)特色海洋強(qiáng)國(guó)的必然要求，而通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新能力提升是實(shí)現(xiàn)海洋產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)鍵所在。文章基于2007—2021年92家中國(guó)涉海上市公司面板數(shù)據(jù)，應(yīng)用Python技術(shù)爬取企業(yè)年度報(bào)告中“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”相關(guān)關(guān)鍵詞，并歸集詞頻制作數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度指標(biāo)，在此基礎(chǔ)上采用面板固定效應(yīng)模型實(shí)證檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力影響。結(jié)果表明：中國(guó)涉海上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其創(chuàng)新能力具有顯著正向影響，經(jīng)過(guò)穩(wěn)健性檢驗(yàn)后結(jié)論依舊成立。從區(qū)分企業(yè)性質(zhì)來(lái)看，相較于非國(guó)有上市公司，國(guó)有涉海上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)提升研發(fā)創(chuàng)新能力正向作用更大更顯著。因此，推進(jìn)涉海企業(yè)數(shù)字化技術(shù)發(fā)展，提升服務(wù)涉海企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力，優(yōu)先培育數(shù)字海洋國(guó)有示范企業(yè)，借力數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動(dòng)涉海企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展至關(guān)重要。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型;企業(yè)創(chuàng)新能力;爬蟲技術(shù);涉海上市公司;海洋產(chǎn)業(yè)

中圖分類號(hào)：P74 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1005-9857（2024）01-0028-09

0 引言

中國(guó)經(jīng)濟(jì)已經(jīng)從高速發(fā)展階段步入高質(zhì)量發(fā)展階段，海洋作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略要地，海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式同樣轉(zhuǎn)向新常態(tài)，增速開始放緩。同時(shí)，海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展面臨海洋開發(fā)方式粗放低效，產(chǎn)業(yè)鏈附加值低等諸多挑戰(zhàn)。其中海洋經(jīng)濟(jì)不協(xié)調(diào)、不充分、不可持續(xù)矛盾日益嚴(yán)重。為了加快海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展步伐，黨的十九大報(bào)告提出“堅(jiān)持陸海統(tǒng)籌，加快建設(shè)海洋強(qiáng)國(guó)”;黨的二十大報(bào)告進(jìn)一步提出“發(fā)展海洋經(jīng)濟(jì)，保護(hù)海洋生態(tài)環(huán)境，加快建設(shè)海洋強(qiáng)國(guó)”。中國(guó)海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量轉(zhuǎn)型的“瓶頸”集中表現(xiàn)為人才缺乏、創(chuàng)新科技不足、金融短缺等諸多因素。海洋科技創(chuàng)新是轉(zhuǎn)變海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、助推海洋產(chǎn)業(yè)提質(zhì)增效的關(guān)鍵抓手。海洋科技創(chuàng)新對(duì)于推動(dòng)海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著促進(jìn)作用[1]。已有研究表明，海洋產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新水平會(huì)受到諸多因素影響，包括要素投入因素，例如人力資本、研發(fā)機(jī)構(gòu)和資金、其他海洋科研要素投入數(shù)量和質(zhì)量等[2];包括制度環(huán)境因素，例如環(huán)境規(guī)制會(huì)提升海洋綠色技術(shù)研發(fā)創(chuàng)新效率[3];包括集聚因素，例如金融集聚[4]和產(chǎn)業(yè)集聚[5]等。數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和區(qū)塊鏈技術(shù)等數(shù)字技術(shù)，為賦能海洋產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，提升涉海企業(yè)創(chuàng)新能力提供全新思路和可行路徑。根據(jù)《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書（2022年）》表明數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展正在經(jīng)歷由量的擴(kuò)張到質(zhì)的提升階段，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型持續(xù)向縱深加速發(fā)展。習(xí)近平總書記在黨的二十大報(bào)告中強(qiáng)調(diào)：“加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合?！比缃窠?jīng)濟(jì)不確定性風(fēng)險(xiǎn)增加，內(nèi)部轉(zhuǎn)型壓力急增，傳統(tǒng)行業(yè)亟待數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能轉(zhuǎn)型升級(jí)?，F(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以顯著提升農(nóng)業(yè)[6]、制造業(yè)[7]、高新技術(shù)行業(yè)[8]等產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研發(fā)水平，可以提升企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效[9]，提升企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率[10]，提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率[11-12]，強(qiáng)化企業(yè)資本市場(chǎng)表現(xiàn)[13]，還可以間接緩解企業(yè)融資約束，最終提升企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新能力[14]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)正成為破解海洋科技創(chuàng)新水平制的約因素，驅(qū)動(dòng)涉海企業(yè)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展的重要力量。

數(shù) 字化轉(zhuǎn)型成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力，是推動(dòng)海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新轉(zhuǎn)型和提升涉海企業(yè)創(chuàng)新能力的必然要求。羅瑾璉等[15]研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型具有非線性倒U 型影響，蹇令香等[16]研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以推動(dòng)海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的主體是海洋產(chǎn)業(yè)及其構(gòu)成單位涉海企業(yè)。陳琦等[13]研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著提升海洋產(chǎn)業(yè)及涉海企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新能力。探討涉海企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響其創(chuàng)新水平，對(duì)于涉海企業(yè)抓住數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展機(jī)遇，推動(dòng)海洋科技創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型發(fā)展，實(shí)現(xiàn)海洋經(jīng)濟(jì)可持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。當(dāng)前海洋產(chǎn)業(yè)從信息化向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程正在逐步加快，而研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)涉海企業(yè)創(chuàng)新能力的相關(guān)文獻(xiàn)鮮見，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)于這兩者關(guān)系的研究不夠充分，需要進(jìn)一步深入研究。在此基礎(chǔ)上，本研究以中國(guó)涉海上市公司為研究對(duì)象，實(shí)證分析涉海上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力的影響，并在根據(jù)企業(yè)性質(zhì)區(qū)分國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)情況下，探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其企業(yè)創(chuàng)新能力的影響表現(xiàn)是否不同，本文結(jié)論通過(guò)穩(wěn)健性檢驗(yàn)，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與海洋經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展提供參考。

1 理論分析與研究假設(shè)

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型將數(shù)據(jù)上升為與勞動(dòng)力、資產(chǎn)、土地同等重要地位的新生產(chǎn)要素和創(chuàng)新產(chǎn)出驅(qū)動(dòng)力，通過(guò)加速信息、技術(shù)、資本等創(chuàng)新要素的流動(dòng)，促進(jìn)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新。本文整理相關(guān)文獻(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要通過(guò)以下4點(diǎn)提升企業(yè)創(chuàng)新能力，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型發(fā)展。

（1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過(guò)影響信息交互促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。數(shù)字技術(shù)使得信息流以數(shù)據(jù)的形式存儲(chǔ)和傳播，改善傳統(tǒng)實(shí)物媒介傳輸方式，極大地提升了信息交流的便利度和效率，賦能技術(shù)創(chuàng)新[17]。另外，數(shù)字技術(shù)平臺(tái)融合跨行業(yè)、跨地區(qū)多方面的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)信息多樣化，為產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新提供契機(jī)。

（2）數(shù)字化轉(zhuǎn)型幫助企業(yè)降本增效，促進(jìn)生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)模式創(chuàng)新。數(shù)字技術(shù)作為處理數(shù)據(jù)的有效手段，可以高效處理海量雜亂數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)低成本而高效地利用數(shù)據(jù)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型融入企業(yè)日常經(jīng)營(yíng)和決策的全過(guò)程，整合企業(yè)零散信息和資源，優(yōu)化供需銜接，精準(zhǔn)匹配企業(yè)生產(chǎn)與市場(chǎng)需求，優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高產(chǎn)品生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)效率，提升企業(yè)邊際創(chuàng)新產(chǎn)出[18]。

（3）數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供更多技術(shù)資源促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。企業(yè)創(chuàng)新既是一種需求驅(qū)動(dòng)行為，也是一種技術(shù)驅(qū)動(dòng)行為。互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等基礎(chǔ)技術(shù)被引入不同的行業(yè)之后，與行業(yè)特定技術(shù)進(jìn)行融合和協(xié)調(diào)，提升公司創(chuàng)新水平[19]。此外，跨產(chǎn)業(yè)鏈的不同專業(yè)技術(shù)可以在數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)中進(jìn)行整合和協(xié)調(diào)，產(chǎn)生跨界產(chǎn)業(yè)融合作用，促進(jìn)不同產(chǎn)業(yè)企業(yè)的技術(shù)交流與協(xié)作，并且最終在“網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)”作用下導(dǎo)致非線性技術(shù)溢出，進(jìn)一步為企業(yè)突破性創(chuàng)新提供技術(shù)動(dòng)力。

（4）數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)減少信息不對(duì)稱緩解企業(yè)開展創(chuàng)新活動(dòng)資金壓力。由于信息不對(duì)稱，中國(guó)中小企業(yè)面臨著長(zhǎng)期融資難、融資貴的問(wèn)題。通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型信息披露，企業(yè)向市場(chǎng)釋放迎合政策和投資熱點(diǎn)的信號(hào)，緩解信息不對(duì)稱情況，提高企業(yè)資金融通效率，增加企業(yè)融資渠道進(jìn)而降低創(chuàng)新企業(yè)融資成本來(lái)提高企業(yè)融資能力[14，16，20]。

已有研究發(fā)現(xiàn)海洋產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新影響因素主要有要素投入、制度環(huán)境和空間集聚[2-4]。其中，中國(guó)海洋產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新程度偏低，涉海企業(yè)創(chuàng)新水平不足的主要原因是海洋科技創(chuàng)新的人力、資本、物力等資源有效配置能力不足和利用水平不高[21]。綜上所述，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要通過(guò)影響信息交互，幫助企業(yè)降本增效，提供更多技術(shù)資源，以及減少信息不對(duì)稱等方式有效解決海洋產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新程度低問(wèn)題，促進(jìn)涉海企業(yè)提高企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展水平。

基于此，本研究提出假設(shè)H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)涉海上市公司創(chuàng)新能力具有正向促進(jìn)作用。

中國(guó)海洋產(chǎn)業(yè)正在從粗放式發(fā)展向高新技術(shù)密集的集約式發(fā)展邁進(jìn)的關(guān)鍵時(shí)期。傳統(tǒng)涉海企業(yè)的創(chuàng)新轉(zhuǎn)型和新興涉海企業(yè)的培育發(fā)展都需要大量金融資本的投入支持。而涉海企業(yè)融資面臨資金投入大、回報(bào)周期長(zhǎng)、風(fēng)險(xiǎn)水平高等困境。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過(guò)緩解信息不對(duì)稱增強(qiáng)企業(yè)融資能力。因此，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以更高程度緩解涉海國(guó)有企業(yè)面臨的融資約束困境。另外，相比非國(guó)有企業(yè)，涉海國(guó)有企業(yè)擁有獲得資金途徑更廣、獲取銀行貸款能力更強(qiáng)、自身資本儲(chǔ)備體量更大等優(yōu)勢(shì)。這些都可以獲得更強(qiáng)的企業(yè)融資能力，從而使其獲得更高的企業(yè)自主創(chuàng)新水平。此外，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過(guò)信息交互和運(yùn)營(yíng)管理等角度大幅度改善企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理環(huán)境，降本增效，使其投入更多的資源用于企業(yè)創(chuàng)新。相比非國(guó)有企業(yè)，涉海國(guó)有企業(yè)人員更加冗雜，供應(yīng)鏈信息更加復(fù)雜不透明，交易鏈更加冗長(zhǎng)，導(dǎo)致國(guó)有企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成本更高，整體運(yùn)營(yíng)效率更低。因此，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以更大幅度提升國(guó)有企業(yè)人員管理效率和供應(yīng)鏈上下游溝通管理效率，降低企業(yè)生產(chǎn)成本和管理成本，激勵(lì)企業(yè)將更多資源用于研發(fā)創(chuàng)新。

基于此，本研究提出假設(shè)H2：相比于非國(guó)有企業(yè)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)涉海國(guó)有上市公司創(chuàng)新能力正向促進(jìn)作用更大且更加顯著。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2007—2021年的中國(guó)涉海上市公司為研究對(duì)象。參照GB/T20794—2006《海洋及相關(guān)產(chǎn)業(yè)分類》的標(biāo)準(zhǔn)比對(duì)上市公司年報(bào)中披露的經(jīng)營(yíng)范圍中重要涉海產(chǎn)業(yè)以及參考“國(guó)證藍(lán)色100指數(shù)”并兼顧數(shù)據(jù)的可得性與代表性來(lái)選擇涉海上市公司，最終確定92家涉海上市公司作為研究樣本。本文上市公司專利申請(qǐng)數(shù)源于中國(guó)研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)（CNRDS），上市公司年報(bào)以及其他財(cái)務(wù)變量等數(shù)據(jù)均來(lái)自中國(guó)經(jīng)濟(jì)金融研究數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）。

2.2 變量的選取

2.2.1 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

較早研究?jī)A向于使用虛擬變量作為代理變量來(lái)衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度[9]。然而這種方法無(wú)法體現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的強(qiáng)度，誤差較大?？紤]到企業(yè)年度報(bào)告是企業(yè)對(duì)外部投資者傳遞信息的導(dǎo)向性信息載體，上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型的計(jì)劃與成果將反映在年報(bào)中。吳非等[22]首次將上市公司年度報(bào)告中的“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”相關(guān)的詞頻作為全新衡量上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指標(biāo)。本文借鑒吳非構(gòu)建的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型特征詞庫(kù)，分別為人工智能（AI）、區(qū)塊鏈（BC）、云計(jì)算（CC）、大數(shù)據(jù)（BD）和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用（DTA）五大類別。

（1）人工智能技術(shù)。包括：人工智能、商業(yè)智能、圖像理解、智能機(jī)器人、投資決策輔助系統(tǒng)、智能數(shù)據(jù)分析、語(yǔ)義搜索、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、語(yǔ)義搜索、生物識(shí)別技術(shù)、人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、身份驗(yàn)證、自動(dòng)駕駛、自然語(yǔ)言處理。

（2）區(qū)塊鏈技術(shù)。包括：數(shù)字貨幣、智能合約、分布式計(jì)算、去中心化、差分隱私技術(shù)、共識(shí)機(jī)制、比特幣、聯(lián)盟鏈。

（3）云計(jì)算技術(shù)。包括：內(nèi)存計(jì)算、云計(jì)算、流計(jì)算、類腦計(jì)算、圖計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、綠色計(jì)算、認(rèn)知計(jì)算、融合架構(gòu)、億級(jí)并發(fā)、EB 級(jí)存儲(chǔ)、信息物流系統(tǒng)、多方安全計(jì)算。

（4）大數(shù)據(jù)技術(shù)。包括：大數(shù)據(jù)、征信、數(shù)據(jù)挖掘、文本挖掘、數(shù)據(jù)可視化、異構(gòu)數(shù)據(jù)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、混合現(xiàn)實(shí)、虛擬現(xiàn)實(shí)。

（5）數(shù)字技術(shù)應(yīng)用。包括：移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、電子商務(wù)、移動(dòng)支付、第三方支付、NFC支付、B2B、B2C、C2B、C2C、O2O、網(wǎng)聯(lián)、智能穿戴、智能交通、智能醫(yī)療、智能客服、智能家居、智能投顧、智能文旅、智能環(huán)保、智能電網(wǎng)、智能能源、智慧農(nóng)業(yè)、智能營(yíng)銷、數(shù)字營(yíng)銷、無(wú)人零售、互聯(lián)網(wǎng)金融、數(shù)字金融、金融科技（Fintech）、量化金融、開放銀行。

使用Python對(duì)涉海企業(yè)年報(bào)文本進(jìn)行提取形成數(shù)據(jù)池作為后續(xù)備用，根據(jù)表1指標(biāo)名詞進(jìn)行搜索、匹配和詞頻計(jì)數(shù)，并將企業(yè)某年五個(gè)大類別的詞匯頻次求和度量企業(yè)當(dāng)年數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。Lndgti，t定義公式如下：

Lndgti，t = Ln（AIi，t +BCi，t +CCi，t +BDi，t +DTAi，t +1）

2.2.2 企業(yè)創(chuàng)新能力

專利反映一個(gè)區(qū)域或者行業(yè)的新知識(shí)與新技術(shù)的累計(jì)情況，這是衡量企業(yè)創(chuàng)新能力的核心特征指標(biāo)。專利授予存在時(shí)間周期，所以專利申請(qǐng)量比專利授予量更能反映企業(yè)的創(chuàng)新能力。因此本文依照現(xiàn)有研究做法[23]，將專利申請(qǐng)數(shù)量（LnPai，t）作為反映企業(yè)創(chuàng)新能力程度的變量，定義公式如下。

LnPai，t =Ln（PatentApplyi，t +1）

2.2.3 其他變量

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新能力之間的關(guān)系會(huì)受到其他特征變量的影響，參考已有研究[24]，本文選取企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）等企業(yè)財(cái)務(wù)變量和董事會(huì)規(guī)模（Boardsize）等企業(yè)結(jié)構(gòu)微觀變量作為控制變量，通過(guò)財(cái)務(wù)變量影響企業(yè)財(cái)務(wù)狀況，企業(yè)結(jié)構(gòu)變量影響企業(yè)決策結(jié)果，進(jìn)而影響企業(yè)投入的創(chuàng)新研發(fā)資金數(shù)量，最后對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力造成影響。此外，加入個(gè)體固定效應(yīng)控制個(gè)體差異對(duì)結(jié)果的影響。主要變量具體名稱與定義如表1所示。

3 實(shí)證分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

各變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2 所示，LnPa 和Lndgt均值大于0，說(shuō)明涉海上市公司存在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)創(chuàng)新現(xiàn)象?？傎Y產(chǎn)報(bào)酬率最小值為-1.561，最大值為0.550，說(shuō)明不同涉海上市公司運(yùn)營(yíng)水平存在一定的差別。平均值為0.023，接近0，說(shuō)明中國(guó)涉海上市公司的總體盈利能力非常低，需要提升企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理水平，改善企業(yè)盈利能力。資產(chǎn)負(fù)債率的均值為49.3%，在40%～60%的適宜范圍內(nèi)，說(shuō)明財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)不高。但是平均水平較低，應(yīng)當(dāng)適當(dāng)融資促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新水平提高。

3.2 基準(zhǔn)回歸

表3為基準(zhǔn)回歸結(jié)果。由表3可知，3種模型（Lndgt）回歸系數(shù)結(jié)果均在1%置信水平上顯著，說(shuō)明涉海上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)顯著提升企業(yè)的創(chuàng)新能力水平，即假設(shè)H1得到經(jīng)驗(yàn)證據(jù)支持。3種（Lndgt）回歸結(jié)果系數(shù)不斷減小，表明控制變量在不斷糾正誤差，可能是被影響企業(yè)創(chuàng)新能力的部分因素吸收所致。在加入控制變量和個(gè)體固定效應(yīng)回歸模型中，企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、董事會(huì)規(guī)模（Boardsize）和企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（SOE）均通過(guò)了1%置信水平的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明企業(yè)加入控制變量可以減少企業(yè)財(cái)務(wù)狀況和企業(yè)結(jié)構(gòu)以及企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)差異對(duì)回歸結(jié)果的干擾，提高結(jié)果精準(zhǔn)性。從擬合程度來(lái)看，隨著控制變量和個(gè)體固定效應(yīng)不斷加入后，R2 從0.096增加到0.321，說(shuō)明擬合效果越來(lái)越好，解釋變量對(duì)被解釋變量的解釋力度得到不斷提高。

3.3 內(nèi)生性問(wèn)題

由于本文研究的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度提高會(huì)提升企業(yè)創(chuàng)新能力水平，與此同時(shí)，企業(yè)創(chuàng)新能力增強(qiáng)也會(huì)使企業(yè)意識(shí)到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要性而投入更多的資源進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，因此本文研究的因變量和自變量之間可能存在互為因果關(guān)系。另外本文可能存在遺漏變量問(wèn)題，因此有必要緩解本文的內(nèi)生性問(wèn)題，實(shí)證分析基準(zhǔn)模型結(jié)論是否依舊成立。

由 于企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有連續(xù)性，前期的數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)對(duì)企業(yè)后期的數(shù)字化轉(zhuǎn)型造成影響，于是本文將被解釋變量（LnPa）滯后一期和二期兩個(gè)滯后變量以及內(nèi)生變量（Lndgt）滯后一期納入到模型中進(jìn)行動(dòng)態(tài)面板差分GMM 估計(jì)，結(jié)果如表4第2列所示，涉海上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型依舊顯著正向提升公司創(chuàng)新水平。因?yàn)椴罘諫MM 容易受到較弱工具變量的影響而產(chǎn)生向下的大的有限樣本偏差。本文使用與差分GMM 相同變量再次進(jìn)行動(dòng)態(tài)面板系統(tǒng)GMM 估計(jì)。結(jié)果如表5第3列所示，Lndgt系數(shù)結(jié)果的符號(hào)和顯著性依舊滿足。除此之外，再使用二階段最小二乘估計(jì)2SLS處理內(nèi)生性問(wèn)題，選取數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Lndgt）一期和二期滯后項(xiàng)作為解釋變量的工具變量。結(jié)果如表4第4列所示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型核心變量系數(shù)結(jié)果的符號(hào)和顯著性依舊與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致，再次說(shuō)明回歸結(jié)果是穩(wěn)健的，結(jié)論是可靠的。

3.4 其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

前文主要通過(guò)改變估計(jì)模型來(lái)處理內(nèi)生性問(wèn)題，實(shí)證表明結(jié)果穩(wěn)健。進(jìn)一步利用其他方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

（1）調(diào)整被解釋變量的時(shí)間跨度?？紤]到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后產(chǎn)生提升企業(yè)創(chuàng)新能力效果需要一定時(shí)間，于是使用未來(lái)一期和未來(lái)兩期的被解釋變量LnPa-1與LnPa-2作為基準(zhǔn)回歸的被解釋變量，結(jié)果如表5第2列和第3列所示，顯示系數(shù)為0.177和0.159，并且均在1%置信水平下顯著，檢驗(yàn)表明涉海上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力具有顯著正向促進(jìn)作用，結(jié)論依舊存在穩(wěn)健性。

（2）替換解釋變量，再使用Python對(duì)涉海上市公司年報(bào)中管理層討論與分析部分中的文本進(jìn)行提取形成數(shù)據(jù)池作為后續(xù)備用，根據(jù)指標(biāo)名詞進(jìn)行搜索、匹配和詞頻計(jì)數(shù)。與Lndgt計(jì)算方法相同，將企業(yè)某年5個(gè)大類別的詞匯頻次求和加1后取自然對(duì)數(shù)度量企業(yè)當(dāng)年數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度Lndgt-M 。管理層討論部分體現(xiàn)管理層意志，結(jié)果Lndgt-M 也能夠反映企業(yè)創(chuàng)新水平，用來(lái)作為替換解釋變量。

同時(shí)考慮到存在的雙向因果關(guān)系，于是除了使用被解釋變量LnPa，再使用未來(lái)一期被解釋變量LnPa-1，結(jié)果如表5第4列和第5列所示，第4列系數(shù)依舊顯著為正，結(jié)果仍然穩(wěn)健。

3.5 異質(zhì)性分析

本文根據(jù)企業(yè)所有制性質(zhì)將樣本劃分為國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)，使用與基準(zhǔn)回歸一致的個(gè)體固定效應(yīng)模型進(jìn)行異質(zhì)性分析，為了減少內(nèi)生性影響，選擇Lndgt滯后一期作為解釋變量，得到分組結(jié)果如表6所示。表6中涉海國(guó)有企業(yè)L1.Lndgt系數(shù)為0.207，且在1%置信水平下顯著。即涉海國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其企業(yè)創(chuàng)新能力具有顯著正向作用。而涉海非國(guó)有企業(yè)L1.Lndgt系數(shù)為0.164，在10%置信水平下顯著，即涉海民營(yíng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力具有正向作用。相比非國(guó)有企業(yè)，國(guó)有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其創(chuàng)新水平的影響作用更大且更加顯著?；诖耍僭O(shè)H2得到經(jīng)驗(yàn)證據(jù)支持。

4 結(jié)論與政策建議

本文利用2007—2021年92家涉海上市企業(yè)的面板數(shù)據(jù)，以企業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)作為衡量涉海企業(yè)創(chuàng)新程度指標(biāo)，以上市公司年度報(bào)告中“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”相關(guān)關(guān)鍵詞詞頻衡量涉海企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，實(shí)證檢驗(yàn)涉海上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力水平的影響，結(jié)果顯示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型增加1%水平，企業(yè)創(chuàng)新水平提升0.215%，結(jié)論在1%置信水平下顯著。涉海企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新能力正向提升，結(jié)論在通過(guò)變換模型等多種穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依舊成立。異質(zhì)性檢驗(yàn)表明，對(duì)于不同企業(yè)性質(zhì)的國(guó)有與非國(guó)有企業(yè)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力水平影響效果不同。相較于非國(guó)有涉海企業(yè)，國(guó)有涉海企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型作用下創(chuàng)新水平提升效果更大且更加明顯。

從世界工業(yè)發(fā)展歷程來(lái)看，技術(shù)進(jìn)步過(guò)程中的規(guī)?；椭悄芑俏磥?lái)發(fā)展的必然趨勢(shì)。通過(guò)數(shù)字化賦能，推動(dòng)涉海企業(yè)從要素和投資驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。因此基于以上結(jié)論，提出以下建議。

（1）加快涉海企業(yè)數(shù)字化技術(shù)發(fā)展，提升海洋企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)能力。政府應(yīng)該加大對(duì)物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)中心等新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的支持力度，制定數(shù)字交換的指導(dǎo)性政策和市場(chǎng)運(yùn)行規(guī)范，為涉海企業(yè)數(shù)字化技術(shù)發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)保障和良好制度環(huán)境。搭建綜合性海洋信息服務(wù)平臺(tái)，推動(dòng)數(shù)據(jù)要素與海洋資本、人力要素跨區(qū)域、跨行業(yè)深度融合交流，優(yōu)化創(chuàng)新資源配置。

（2）優(yōu)化軟硬件環(huán)境，提升服務(wù)涉海企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力。健全數(shù)字金融基礎(chǔ)設(shè)施，探索多元化數(shù)字金融服務(wù)業(yè)態(tài)，引導(dǎo)資本流向科技含量高、資本需求大的戰(zhàn)略性海洋產(chǎn)業(yè)聚集，助推涉海企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展。優(yōu)化健全海洋人才培養(yǎng)體系，培養(yǎng)數(shù)字海洋復(fù)合型人才，加強(qiáng)涉海企業(yè)在崗人員數(shù)字化技能培訓(xùn)，優(yōu)化數(shù)字人才隊(duì)伍建設(shè)，構(gòu)建跨區(qū)域涉海領(lǐng)域產(chǎn)學(xué)研公共合作平臺(tái)。鑒于國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)創(chuàng)新能力提升效果最好，積極培育部分領(lǐng)域國(guó)有涉海企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型示范企業(yè)，發(fā)揮國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新引領(lǐng)作用。

（3）大力推進(jìn)涉海企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，營(yíng)造涉海企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)。傳統(tǒng)涉海企業(yè)應(yīng)充分認(rèn)識(shí)數(shù)字技術(shù)對(duì)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和提高企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效中的重要作用，積極擁抱物聯(lián)網(wǎng)、5G、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)，科學(xué)合理進(jìn)行企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。企業(yè)應(yīng)利用數(shù)字紅利調(diào)整內(nèi)部制度安排和組織實(shí)踐，更好地匹配外部環(huán)境，更好地獲取內(nèi)外部資源，提高決策準(zhǔn)確性和企業(yè)創(chuàng)新效率。加強(qiáng)對(duì)涉海企業(yè)的支持，深化海洋產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、智能化融合創(chuàng)新發(fā)展，促進(jìn)海洋資源大規(guī)模開發(fā)、配置和高效利用，推動(dòng)海洋制造業(yè)及相關(guān)產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展，從而帶動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新。

參考文獻(xiàn)（References）：

[1] 秦琳貴，沈體雁.科技創(chuàng)新促進(jìn)中國(guó)海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展了嗎：基于科技創(chuàng)新對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率影響的實(shí)證檢驗(yàn)[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2020，37（9）：105-112.

QINLingui，SHENTiyan.DoesTechnologicalinnovationpromotethehighqualitydevelopmentofChina'smarineeconomy：empiricaltestbasedoneffectoftechnologicalinnovationonGTFP[J].Scienceamp; TechnologyProgressandPolicy，2020，37（9）：105-112.

[2] 戴彬，金剛，韓明芳.中國(guó)沿海地區(qū)海洋科技全要素生產(chǎn)率時(shí)空格局演變及影響因素[J].地理研究，2015，34（2）：328-340.

DAIBin，JINGang，HAN Mingfang.AnalysisontemporalandspatialevolutionofmarinescienceandtechnologytotalfactorproductivityanditsinfluencingfactorsinChinesecoastalareas[J].GeographicalResearch，2015，34（2）：328-340.

[3] 寧?kù)n，茹雅倩，王剛，等.環(huán)境規(guī)制何以影響海洋產(chǎn)業(yè)效率？ ———基于科技創(chuàng)新與FDI的聯(lián)合調(diào)節(jié)效應(yīng)[J].科技管理研究，2022，42（3）：214-223.

NINGJing，RUYaqian，WANGGang，etal.Howdoesenvironmentalregulationaffecttheefficiencyofmarineindustry？：jointmoderatingeffectoftechnologicalinnovationandFDl[J].ScienceandTechnologyManagementResearch，2022，42（3）：214-223.

[4] 孫康，張超，劉峻峰.金融集聚提升了海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率嗎？ ———基于IV-2SLS和門檻回歸的實(shí)證研究[J].資源開發(fā)與市場(chǎng)，2017，33（5）：584-590.

SUNKang，ZHANGChao，LIUJunfeng.Hasfinancialagglomerationpromotedmarineeconomicefficiency？：anempiricalstudybasedonIV-2SLSandthresholdmodel[J].ResourceDevelopmentamp; Market，2017，33（5）：584-590.

[5] 張樨樨，張鵬飛，徐子軼.海洋產(chǎn)業(yè)集聚與海洋科技人才集聚協(xié)同發(fā)展研究：基于耦合模型構(gòu)建[J].山東大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2014（6）：118-128.

ZHANGXixi，ZHANGPengfei，XUZiyi.ThecouplingevaluationmodelofChina'smarineindustrialaggregationandmarinescienceandtechnologytalentsaggregation.[J].JournalofShandongUniversity（PhilosophyandSocialSciences），2014（6）：118-128.

[6] 楊天宜，王愛儉.數(shù)字金融對(duì)農(nóng)業(yè)創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)作用：來(lái)自微觀創(chuàng)新主體的證據(jù)[J].甘肅社會(huì)科學(xué)，2022（2）：226-236.

YANGTianyi，WANG Aijian.Thedrivingroleofdigitalfinanceinagriculturalinnovation：evidencefrom micro-innovationentities[J].GansuSocialSciences，2022（2）：226-236.

[7] 陶長(zhǎng)琪，丁煜.數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策如何影響制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新：基于適宜性供給的視角[J].當(dāng)代財(cái)經(jīng)，2022（3）：16-27.

TAOChangqi，DINGYu.Howdoesthedigitaleconomicpolicyaffecttheinnovationofmanufacturingenterprises：fromtheperspectiveofsuitablesupply[J].ContemporaryFinanceamp; Economics，2022（3）：16-27.

[8] 袁徽文，高波.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率提升：基于中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2022，39（10）：61 -71.

YUAN Huiwen，GAOBo.Thedevelopmentofdigitaleconomyandtheimprovementofhigh-techindustryinnovationefficiency：empiricaltestbasedonChina'sprovincialpaneldata[J].Scienceamp; TechnologyProgressandPolicy，2022，39（10）：61-71.

[9] 何帆，劉紅霞.數(shù)字經(jīng)濟(jì)視角下實(shí)體企業(yè)數(shù)字化變革的業(yè)績(jī)提升效應(yīng)評(píng)估[J].改革，2019（4）：137-148.

HEFan，LIU Hongxia.Theperformanceimprovementeffectofdigitaltransformationenterprisesfromthedigitaleconomyperspective[J].Reform，2019（4）：137-148.

[10] 吳江，陳婷，龔藝巍，等.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型理論框架和研究展望[J].管理學(xué)報(bào)，2021，18（12）：1871-1880.

WUJiang，CHENTing，GONG Yiwei，etal.Digitaltransformationoffirms：theoreticalframeworkandresearchprospects[J].ChineseJournalofManagement，2021，18（12）：1871-1880.

[11] 郭家堂，駱品亮.互聯(lián)網(wǎng)對(duì)中國(guó)全要素生產(chǎn)率有促進(jìn)作用嗎？ [J].管理世界，2016（10）：34-49.

GUOJiatang，LUOPinliang.DoestheinternetpromoteChina'stotalfactorproductivity？ [J].JournalofManagementWorld，2016（10）：34-49.

[12] 劉平峰，張旺.數(shù)字技術(shù)如何賦能制造業(yè)全要素生產(chǎn)率？ [J].科學(xué)學(xué)研究，2021，39（8）：1396-1406.

LIUPingfeng，ZHANG Wang.Howdoesdigitaltechnologyempowerthetotalfactorproductivityofthemanufacturingsector？ [J].StudiesinScienceofScience，2021，39（8）：1396-1406.

[13] 陳琦，張?jiān)?數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)海洋產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新能力的影響研究：來(lái)自微觀涉海企業(yè)的證據(jù)[J].中國(guó)海洋大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2023（4）：12-22.

CHENQi，ZHANGYun.ResearchontheimpactofdigitaleconomydevelopmentontheRDandinnovationcapabilityofthemarineindustry：evidencefrom micromarineenterprises[J].JournalofOceanUniversityofChina（SocialSciences），2023（4）：12-22.

[14] 李春濤，閆續(xù)文，宋敏，等.金融科技與企業(yè)創(chuàng)新：新三板上市公司的證據(jù)[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2020（1）：81-98.

LIChuntao，YANXuwen，SONG Min，etal.Fintechandcorporateinnovation-evidencefromChineseNEEQ-Listedcompanies[J].ChinaIndustrialEconomics，2020（1）：81-98.

[15] 羅瑾璉，王象路，耿新.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的非線性影響研究[J].科研管理，2023，44（8）：1-10.

LUOJinlian，WANGXianglu，GENGxin.Researchonthenonlinearimpactofdigitaltransformationoninnovationoutputofenterprises[J].ScienceResearchManagement，2023，44（8）：1-10.

[16] 蹇令香，蘇宇凌，曹珊珊.數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)沿海地區(qū)海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展研究[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2021，36（11）：28-40.

JIANLingxiang，SU Yuling，CAOShanshan.Researchonthedigitaleconomydrivingthehigh-qualitydevelopmentofmarineindustryincoastalareas[J].JournalofStatisticsandInformation，2021，36（11）：28-40.

[17] 趙濤，張智，梁上坤.數(shù)字經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)業(yè)活躍度與高質(zhì)量發(fā)展：來(lái)自中國(guó)城市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].管理世界，2020，36（10）：65-76.

ZHAOTao，ZHANGZhi，LIANGShangkun.Digitaleconomy，entrepreneurship，andhigh-qualityeconomicdevelopment：empiricalevidencefromurbanChina[J].JournalofManagementWorld，2020，36（10）：65-76.

[18] GOLDFARBA，TUCKERC.Digitaleconomics[J].Journalofeconomicliterature，2019，57（1）：3-43.

[19] PAUNOVC，ROLLOV.Hastheinternetfosteredinclusiveinnovationinthedevelopingworld？ [J].WorldDevelopment，2016，78：587-609.

[20] WYNARCZYKP，PIPEROPOULOSP，MCADAM M.Openinnovationinsmallandmedium-sizedenterprises：anoverview[J].InternationalSmallBusinessJournal，2013，31（3）：240-255.

[21] 王曉辰，韓增林，彭飛，等.中國(guó)海洋科技創(chuàng)新效率發(fā)展格局演變與類型劃分[J].地理科學(xué)，2020，40（6）：890-899.

WANGXiaochen，HANZenglin，PENGFei，etal.DevelopmentpatternandtypicalzoneofmarinescientificandtechnologicalinnovationefficiencyinChina[J].ScientiaGeographicaSinica，2020，40（6）：890-899.

[22] 吳非，胡慧芷，林慧妍，等.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場(chǎng)表現(xiàn)：來(lái)自股票流動(dòng)性的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].管理世界，2021，37（7）：130-144.

WUFei，HUHuizhi，LINhuiyan，etal.Corporatedigitaltransformationandcapitalmarketperformance：empiricalevidencefromequityliquidity[J].JournalofManagementWorld，2021，37（7）：130-144.

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

LIWenjing，ZHENGManni.Isitsubstantiveinnovationorstrategicinnovation？：impactofmacroeconomicpoliciesonmicro-enterprises'Innovation[J].EconomicResearchJournal，2016，51（4）：60-73.

[24] 潘紅波，高金輝.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新：基于中國(guó)上市公司年報(bào)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].中南大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2022，28（5）：107-121.

PANHongbo，GAOJinhui.Digitaltransformationandenterpriseinnovation：empiricalevidencebasedonannualreportsofChina'slistedcompanies[J].JournalofCentralSouthUniversity（SocialSciences），2022，28（5）：107-121.