摘 要：數(shù)字化作為制造業(yè)企業(yè)發(fā)展的新動(dòng)能，對(duì)其高質(zhì)量專(zhuān)利的產(chǎn)出發(fā)揮了顯著的促進(jìn)作用。選取2013-2022年中國(guó)制造業(yè)上市企業(yè)作為研究樣本，利用Stata 17.0軟件分析數(shù)字化如何對(duì)專(zhuān)利質(zhì)量產(chǎn)生影響，同時(shí)引入政府補(bǔ)助作為調(diào)節(jié)變量驗(yàn)證其作用機(jī)制。研究結(jié)果表明：制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)量的提升；政府補(bǔ)貼在制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與專(zhuān)利質(zhì)量之間發(fā)揮了正向調(diào)節(jié)作用；國(guó)有企業(yè)比非國(guó)有企業(yè)對(duì)專(zhuān)利質(zhì)量的促進(jìn)效果更明顯?；谘芯拷Y(jié)論，從完善數(shù)字基建、擴(kuò)大數(shù)字補(bǔ)貼、健全管理制度等方面為政府提出政策建議，并從優(yōu)化數(shù)字戰(zhàn)略、打通數(shù)字化知識(shí)產(chǎn)權(quán)管理、培育數(shù)字人才等角度為企業(yè)明確發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；專(zhuān)利質(zhì)量；政府補(bǔ)貼

中圖分類(lèi)號(hào)：F425；F401文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

doi：10.3969/j.issn.1672-2272.202405221

Exploring the Impact of Digital Transformation on Enterprise Patent Quality：Based on the Data of Listed Enterprises in Manufacturing Industry

Abstract：As a new driving force for the development of manufacturing enterprises， digitalization has played a significant role in promoting the output of high-quality patents. We analyze how digitalization affects patent quality by taking listed manufacturing enterprises from 2013 to 2022 as analysis samples， using stata17 software regression analysis， and at the same time introducing government subsidies as moderating variables to verify the mechanism of its process. The results show that the digital transformation of manufacturing enterprises can significantly promote the improvement of patent quality， government subsidies play a positive moderating role， and the promotion effect of state-owned enterprises is more obvious than that of non-state-owned enterprises. we put forward policy suggestions for the government in terms of improving digital infrastructure， expanding digital subsidies， and sound management system， and clear directions for enterprises in terms of optimizing digital strategy， opening up digital intellectual property management， and cultivating digital talents.

Key Words：Digital Transformation of Manufacturing Industry;Patent Quality;Government Subsidie

0 引言

隨著全球數(shù)字技術(shù)變革，我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展。根據(jù)中國(guó)信息通信研究院發(fā)布的《全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書(shū)（2023）》，我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模位居全球第二。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮背景下，能否充分利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的機(jī)遇，促進(jìn)企業(yè)持續(xù)發(fā)展，是傳統(tǒng)企業(yè)面臨的重大挑戰(zhàn)。對(duì)制造業(yè)企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠幫助其促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新與突破，有助于企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)量提升。在市場(chǎng)環(huán)境日趨動(dòng)蕩、競(jìng)爭(zhēng)愈加激烈的情況下，推動(dòng)制造業(yè)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型是必由之路。當(dāng)前，已有較多研究關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型在制造業(yè)企業(yè)中的發(fā)展，較少研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型在促進(jìn)專(zhuān)利質(zhì)量提升方面的作用機(jī)制。為此，本文以2013-2022年中國(guó)制造業(yè)上市企業(yè)為研究對(duì)象，深度探析數(shù)字化轉(zhuǎn)型在促進(jìn)專(zhuān)利質(zhì)量提升方面的具體效應(yīng)及作用機(jī)制。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化的影響效應(yīng)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)的影響效應(yīng)是當(dāng)前學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)，研究視角涵蓋了宏觀、中觀、微觀等多個(gè)層面。國(guó)外學(xué)者大多圍繞企業(yè)維度展開(kāi)研究，如Ardito等[1]通過(guò)對(duì)北美369個(gè)中小型企業(yè)的調(diào)查問(wèn)卷，分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)專(zhuān)利產(chǎn)出的影響。國(guó)內(nèi)學(xué)者則主要從企業(yè)管理和創(chuàng)新兩個(gè)層面考察了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)，如何帆等[2]從技術(shù)、組織、管理創(chuàng)新 3個(gè)角度出發(fā)，對(duì)A股上市公司進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著增強(qiáng)企業(yè)績(jī)效，并進(jìn)一步探討了其實(shí)現(xiàn)路徑；王靖雯等[3]以九州通為例，發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化能夠促進(jìn)財(cái)務(wù)績(jī)效的提高；林琳等[4]以酷特智能和海爾為案例，探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響制造業(yè)企業(yè)管理的變革；戚聿東和蔡呈偉[5]運(yùn)用文本分析法，研究了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)表現(xiàn)的多維影響及其內(nèi)在機(jī)制；余菲菲等[6]的研究揭示了企業(yè)數(shù)字化與創(chuàng)新績(jī)效間存在復(fù)雜的聯(lián)系，并引入了“雙刃劍”效應(yīng)，表明企業(yè)數(shù)字化既能促進(jìn)創(chuàng)新績(jī)效又能阻礙創(chuàng)新績(jī)效。

1.2 制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型測(cè)度

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是現(xiàn)代企業(yè)變革的重要趨勢(shì)，主要表現(xiàn)為企業(yè)運(yùn)用現(xiàn)代信息技術(shù)手段取代傳統(tǒng)生產(chǎn)方式，以達(dá)到提高生產(chǎn)效率的目的。如何科學(xué)客觀地測(cè)度數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度是學(xué)者們廣泛探索的課題。部分學(xué)者通過(guò)構(gòu)建綜合指標(biāo)來(lái)測(cè)度企業(yè)數(shù)字化水平，如黃群慧等[7]構(gòu)建了一個(gè)包含互聯(lián)網(wǎng)普及率、互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)人員比例、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)出與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)數(shù)量等 4個(gè)維度的互聯(lián)網(wǎng)綜合發(fā)展指數(shù)。也有學(xué)者通過(guò)分析企業(yè)公開(kāi)信息來(lái)構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，如何帆和劉紅霞[8]通過(guò)分析大量的臨期和定時(shí)公告，引入數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，即如果公司在當(dāng)年進(jìn)行了數(shù)字化改造，該變量transformation被賦值為1，否則為0，并利用這個(gè)變量和企業(yè)信息化水平、企業(yè)特色、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、投資機(jī)會(huì)、治理特征等控制變量進(jìn)行回歸分析。沈國(guó)兵和袁征宇[9]認(rèn)為企業(yè)是否擁有微博賬號(hào)、電子郵件以及主頁(yè)等可以定義企業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)使用程度，并通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能夠通過(guò)創(chuàng)新間接促進(jìn)企業(yè)出口增長(zhǎng)。吳非等[10]運(yùn)用Python爬蟲(chóng)技術(shù)收集上海和深圳證券交易所全部A股上市企業(yè)年報(bào)，并通過(guò)特征詞的搜索、匹配及計(jì)數(shù)來(lái)構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)。此外，張三峰和魏下海[11]基于2012年中國(guó)制造業(yè)企業(yè)調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)，采用企業(yè)信息與通信技術(shù)（ICT）在生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)中的應(yīng)用程度作為數(shù)字化指標(biāo)。這些研究從不同角度驗(yàn)證了企業(yè)數(shù)字化在提高生產(chǎn)效率、增強(qiáng)創(chuàng)新能力以及促進(jìn)節(jié)能減排等方面具有顯著的積極效應(yīng)。

1.3 專(zhuān)利質(zhì)量評(píng)價(jià)測(cè)度

當(dāng)前，學(xué)術(shù)界對(duì)于專(zhuān)利質(zhì)量的定義尚未達(dá)成共識(shí)，導(dǎo)致專(zhuān)利評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇和評(píng)價(jià)體系呈現(xiàn)出多樣化。如常見(jiàn)的分類(lèi)方法包括指標(biāo)、技術(shù)和經(jīng)濟(jì)的二維度指標(biāo)，以及技術(shù)、法律、經(jīng)濟(jì)的三維度指標(biāo)。此外，還存在基于專(zhuān)利的不同階段或環(huán)節(jié)，以及其他尚未統(tǒng)一的分類(lèi)方法。大多學(xué)者認(rèn)為專(zhuān)利的維持期限與其質(zhì)量之間有著密切的聯(lián)系，并把專(zhuān)利維持年限視為評(píng)估專(zhuān)利質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)之一。如劉玉琴等[12]將專(zhuān)利質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)分為兩大類(lèi)：一類(lèi)是依據(jù)專(zhuān)利的經(jīng)濟(jì)價(jià)值進(jìn)行評(píng)估，另一類(lèi)則重點(diǎn)考察專(zhuān)利的技術(shù)屬性。孫玉濤等[13]設(shè)計(jì)了一個(gè)包含“三階段——兩維度”的專(zhuān)利質(zhì)量評(píng)估模型。谷麗等[14]對(duì)這一分類(lèi)法進(jìn)行了擴(kuò)展，提出了將專(zhuān)利質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)分布在技術(shù)、法律以及商業(yè)3個(gè)不同的維度上。胡諜等[15]提出了專(zhuān)利質(zhì)量綜合評(píng)估方法，其選取了4個(gè)核心維度：技術(shù)特征、引證情況、專(zhuān)利范圍和專(zhuān)利維持時(shí)間，并通過(guò)計(jì)算各檢測(cè)維度的影響力來(lái)建立全面的專(zhuān)利質(zhì)量評(píng)價(jià)體系。目前，雖然理論上關(guān)于專(zhuān)利質(zhì)量的評(píng)估框架相對(duì)成熟，但其在實(shí)際中的應(yīng)用仍受限制，主要原因是理論研究更注重完整性，而忽視了在實(shí)際操作過(guò)程中，數(shù)據(jù)獲取對(duì)評(píng)估系統(tǒng)可行性的影響。因此，實(shí)踐中還需要進(jìn)行進(jìn)一步的實(shí)證研究，以提升評(píng)價(jià)指標(biāo)的應(yīng)用效率與準(zhǔn)確度。

2 理論分析與研究假設(shè)

2.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)量的影響

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型助力企業(yè)數(shù)字資源與數(shù)據(jù)價(jià)值鏈顯著發(fā)揮效能。一方面，數(shù)字技術(shù)具有開(kāi)放性、可編輯性和可擴(kuò)展性等特征，不僅改善了信息流通的效率，還增強(qiáng)了企業(yè)對(duì)市場(chǎng)需求和技術(shù)趨勢(shì)的感應(yīng)能力，為高質(zhì)量專(zhuān)利的創(chuàng)造提供了更加精準(zhǔn)的指導(dǎo)。制造業(yè)企業(yè)通過(guò)整合和優(yōu)化其數(shù)字資源，以識(shí)別出多樣化的創(chuàng)新資源，并將這些創(chuàng)新資源運(yùn)用至創(chuàng)新活動(dòng)的各個(gè)環(huán)節(jié)，如信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)資產(chǎn)以及人力資源與組織等，從而促進(jìn)專(zhuān)利質(zhì)量的提高。另一方面，制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)化了數(shù)據(jù)價(jià)值鏈，其中數(shù)據(jù)的深度分析和高效利用是專(zhuān)利質(zhì)量提升的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和人工智能等技術(shù)，企業(yè)能夠從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取出有價(jià)值的信息，企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)將信息融入專(zhuān)利的設(shè)計(jì)研發(fā)過(guò)程，以及時(shí)調(diào)整資源配置[16]，有助于提升專(zhuān)利質(zhì)量?；诖?，本文提出如下假設(shè)：

H1：制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型正向影響專(zhuān)利質(zhì)量的提升。

2.2 政府補(bǔ)貼的調(diào)節(jié)作用分析

政府作為一只“隱形的手”，在社會(huì)資源分配方面發(fā)揮著有效的調(diào)節(jié)作用，以緩解“市場(chǎng)失靈”的問(wèn)題，并為特定的政治與經(jīng)濟(jì)目標(biāo)提供支持，成為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體系中不可替代的角色。劉怡芳和吳國(guó)萍[17]的研究表明，政府補(bǔ)貼可以引導(dǎo)資金投入、為企業(yè)提供創(chuàng)新資金以及減小風(fēng)險(xiǎn)等，以促進(jìn)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)生動(dòng)力，政府創(chuàng)新補(bǔ)助通過(guò)信號(hào)傳遞效應(yīng)，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中對(duì)企業(yè)產(chǎn)生積極的激勵(lì)作用。從資源補(bǔ)充角度看，政府創(chuàng)新補(bǔ)助可以通過(guò)激勵(lì)企業(yè)增加研發(fā)投入來(lái)促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和提高專(zhuān)利質(zhì)量，直接補(bǔ)充企業(yè)在創(chuàng)新資源上的不足。對(duì)于周期長(zhǎng)、風(fēng)險(xiǎn)高的數(shù)字化項(xiàng)目，政府創(chuàng)新補(bǔ)助不僅可以增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)的信心，還為創(chuàng)新提供了資金保障[18]。在國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局發(fā)布的《推動(dòng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)高質(zhì)量發(fā)展年度工作指引（2023）》的推動(dòng)下，各地政府出臺(tái)了大量關(guān)于高質(zhì)量專(zhuān)利的獎(jiǎng)補(bǔ)政策，進(jìn)一步推動(dòng)了制造業(yè)企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)量提升?；诖?，本文提出如下假設(shè)：

H2：政府補(bǔ)貼能夠正向調(diào)節(jié)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)專(zhuān)利質(zhì)量的作用。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本選擇

本研究選取2013-2022年中國(guó)A股制造業(yè)上市企業(yè)作為研究樣本，數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫(kù)和Wind資訊數(shù)據(jù)庫(kù)。為保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，本文剔除了所有ST和*ST標(biāo)記的樣本企業(yè)，并對(duì)所有連續(xù)性變量實(shí)施了1%和99%的縮尾處理，以減少極端值的影響。

3.1.1 被解釋變量

企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)量（Patent）。專(zhuān)利的經(jīng)濟(jì)價(jià)值是制造業(yè)企業(yè)重要維度之一。通常情況下，專(zhuān)利權(quán)人更愿意為高質(zhì)量專(zhuān)利支付更多的專(zhuān)利權(quán)費(fèi)用，以此維持專(zhuān)利權(quán)的有效性；而專(zhuān)利質(zhì)量越高，其法律穩(wěn)定性越好，可維持的年限也更長(zhǎng)。考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，以及專(zhuān)利維持年限能夠綜合反映專(zhuān)利的技術(shù)性、法律性和經(jīng)濟(jì)性，本文采用專(zhuān)利維持年限作為衡量專(zhuān)利質(zhì)量的指標(biāo)。根據(jù)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局2013-2022年發(fā)布的《中國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)年度調(diào)研報(bào)告》《中國(guó)專(zhuān)利調(diào)查報(bào)告》等統(tǒng)計(jì)報(bào)告，確定我國(guó)各年份發(fā)明專(zhuān)利的平均維持年限（表1），并選取企業(yè)中超過(guò)平均維持年限的發(fā)明專(zhuān)利數(shù)量之和加一的對(duì)數(shù)來(lái)衡量企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)量。

3.1.2 解釋變量

數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Lndig）。由于直接相關(guān)指標(biāo)不易獲取，本文借鑒袁淳等[14]和吳非等[20]的研究，通過(guò)構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞庫(kù)來(lái)間接測(cè)度企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型情況。首先收集國(guó)家政策文件，特別關(guān)注其中包含“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”等相關(guān)概念的描述，借鑒詞頻分析方法等，提取了出現(xiàn)頻率不低于5次、符合“工業(yè)4.0”背景的企業(yè)數(shù)字化術(shù)語(yǔ)197個(gè)，詞庫(kù)如表2所示。其次，選取上市公司年報(bào)中“管理層討論與分析”（MD&A）等關(guān)鍵詞匯，并統(tǒng)計(jì)這些關(guān)鍵詞匯的出現(xiàn)頻次，以此作為衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的依據(jù)。

3.1.3 調(diào)節(jié)變量

政府補(bǔ)貼（Subsidy）。政府補(bǔ)貼是支持企業(yè)發(fā)展的重要手段，主要包括稅收優(yōu)惠、財(cái)政補(bǔ)貼、無(wú)償劃撥非貨幣性資產(chǎn)等形式。為了更直觀地分析政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，本文選取上市公司年報(bào)和財(cái)務(wù)報(bào)表中直接報(bào)告的政府現(xiàn)金補(bǔ)貼額作為政府補(bǔ)貼的衡量指標(biāo)。

3.1.4 控制變量

為減少遺漏變量可能造成的估計(jì)偏差，本研究基于企業(yè)財(cái)務(wù)和公司治理兩個(gè)維度選取了 7個(gè)關(guān)鍵控制變量：企業(yè)規(guī)模（size），用總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)表示；企業(yè)年齡（FirmAge），用觀察年份減去成立年份加一的對(duì)數(shù)表示；凈資產(chǎn)收益率（ROE），用凈利潤(rùn)和所有者權(quán)益平均余額的比值表示；總資產(chǎn)增長(zhǎng)率（AssetGrowth），用本年度總資產(chǎn)與上一年總資產(chǎn)減一的比值表示；托賓Q值（TobinQ）：用企業(yè)股票市值與其所代表資產(chǎn)重置成本的比值表示，重置成本用企業(yè)的凈資產(chǎn)代替；獨(dú)立董事比例（Indep）：獨(dú)立董事人數(shù)與董事會(huì)總?cè)藬?shù)的比值表示；股權(quán)集中度（Top10）：用前十大股東持股比例表示。各變量的定義和計(jì)算方法見(jiàn)表3。

3.2 模型構(gòu)建

3.2.1 基準(zhǔn)模型構(gòu)建

為檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)量的影響，本研究構(gòu)建了模型（1）：

Patentit=α0+α1lndigit+∑α2Controlsit+Year+Industry+εit（1）

其中，i代表企業(yè)，t代表年份，α1為解釋變量與被解

釋變量的相關(guān)系數(shù)，控制變量Controlsit代表現(xiàn)金持有

等9個(gè)變量，Year代表時(shí)間固定效應(yīng)，Industry代表行業(yè)固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

3.2.2 調(diào)節(jié)效應(yīng)模型

為檢驗(yàn)政府補(bǔ)貼的調(diào)節(jié)效應(yīng)，本文構(gòu)建模型（2）：

Patentit=δ0+δ1lndigit+δ2subit+δ3lndigit×Subit+∑δ4controlsit+Year+Industry+λit（2）

本文將核心解釋變量和調(diào)節(jié)變量進(jìn)行去中心化處理，以消除潛在的多重共線(xiàn)性問(wèn)題，用以檢驗(yàn)調(diào)節(jié)效應(yīng)

4 實(shí)證結(jié)果與分析

4.1 變量描述性分析

表4列示了各變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。被解釋變量專(zhuān)利質(zhì)量（Patent）的均值為2.180，表明樣本企業(yè)平均專(zhuān)利質(zhì)量處于中等水平；最大值與最小值之間存在較大差異，說(shuō)明不同企業(yè)間專(zhuān)利質(zhì)量水平存在顯著差距。解釋變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型（lndig）的均值為1.466，表明整體而言，我國(guó)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍處于初級(jí)階段；最大值與最小值之間存在較大差異，說(shuō)明部分企業(yè)在數(shù)字化發(fā)展方面較為領(lǐng)先，而另一些企業(yè)則處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的起步階段。調(diào)節(jié)變量政府補(bǔ)貼（Sub）的最大值與最小值之間存在較大差異，說(shuō)明企業(yè)接受的政府補(bǔ)貼程度不同?？刂谱兞康臉?biāo)準(zhǔn)差普遍較小，說(shuō)明變量值分布較為集中，企業(yè)間的離散程度較低。

4.2 回歸分析

為檢驗(yàn)假設(shè)H1，本研究采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見(jiàn)表5。模型（1）控制了表 3 中列示的企業(yè)特征變量，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為0.177，并在1%的水平上顯著，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)量具有顯著的正相關(guān)關(guān)系。模型（2）進(jìn)一步控制了時(shí)間和行業(yè)固定效應(yīng)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為0.138，并依然在1%的水平上顯著，表明考慮了時(shí)間和行業(yè)的潛在影響，數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍對(duì)企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)量產(chǎn)生顯著的促進(jìn)作用，假設(shè)H1得到驗(yàn)證。

4.3 政府補(bǔ)貼的調(diào)節(jié)作用檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)假設(shè)H2，本文在基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上加入數(shù)字化轉(zhuǎn)型與政府補(bǔ)貼的交互項(xiàng)，回歸結(jié)果如表 6 所示。交互項(xiàng)的系數(shù)為0.024，且在5%的水平上顯著，表明政府補(bǔ)貼在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)量之間起著正向調(diào)節(jié)作用，假設(shè)H2得到驗(yàn)證。

4.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為保證研究結(jié)論的穩(wěn)健性，本文借鑒張杰等[21]與譚瑾等[22]的研究，采用專(zhuān)利引用頻次加1后取自然對(duì)數(shù)來(lái)替換被解釋變量后重新進(jìn)行回歸分析。同時(shí)，為降低企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型測(cè)度差異對(duì)研究的影響，本文參照相關(guān)研究方法[23]，采用新的數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞匯，即根據(jù)數(shù)字技術(shù)運(yùn)用、網(wǎng)絡(luò)商務(wù)模式、智能生產(chǎn)、現(xiàn)代化信息系統(tǒng)4個(gè)方面得到99個(gè)相關(guān)數(shù)字化詞匯的詞頻統(tǒng)計(jì)結(jié)果，并將詞頻總和加1后取對(duì)數(shù)，重新測(cè)度后進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表7所示。數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)在1%的水平上為正，表明研究結(jié)論可靠。

4.5 內(nèi)生性檢驗(yàn)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)量之間可能存在反向因果的內(nèi)生性問(wèn)題，即專(zhuān)利質(zhì)量水平越高的企業(yè)，擁有更強(qiáng)的創(chuàng)新能力和更多的資源，可能更有動(dòng)力進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因此，本研究利用工具變量?jī)呻A段最小二乘法，對(duì)可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題進(jìn)行檢驗(yàn)?？紤]到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型從“強(qiáng)鏈”和“延鏈”兩方面推動(dòng)制造業(yè)價(jià)值鏈高質(zhì)量發(fā)展過(guò)程中可能存在的時(shí)滯性[24]，分別采取企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度滯后一階和滯后二階作為工具變量進(jìn)行回歸，結(jié)果如表8所示。數(shù)字化轉(zhuǎn)型依然在1%的水平上顯著性為正，表明在控制內(nèi)生性后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型依舊對(duì)企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)量有正向促進(jìn)作用。此外，Kleibergen-Paap rk LM指標(biāo)的p值為0.000，否定了“工具變量識(shí)別不足”的假設(shè)。另考慮到Kleibergen-Paap rk Wald F 統(tǒng)計(jì)值（93.256）遠(yuǎn)超Stock-Yogo弱工具變量檢測(cè)的10%顯著性閾值，說(shuō)明本研究工具變量選擇的有效性，并證明在考慮了內(nèi)生性問(wèn)題后，研究結(jié)論依然可靠。

4.6 異質(zhì)性分析

在探討企業(yè)創(chuàng)新性活動(dòng)時(shí)，不可忽視“所有制影響”[25]。為考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)量的影響是否存在所有制差異，本文根據(jù)企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)將樣本企業(yè)劃分為國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)，國(guó)有企業(yè)實(shí)證結(jié)果如表 9列（1）、（2）所示，非國(guó)有企業(yè)實(shí)證結(jié)果如列（3）、（4）所示。通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)大于非國(guó)有企業(yè)，表明國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)專(zhuān)利質(zhì)量提升的促進(jìn)作用更強(qiáng)?？赡茉蚴菄?guó)有企業(yè)通常擁有更雄厚的資金實(shí)力和更完善的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，因此能夠更好地利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升專(zhuān)利質(zhì)量。

5 結(jié)論、啟示與展望

5.1 研究結(jié)論

第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)量的提升。數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于制造業(yè)企業(yè)通過(guò)整合企業(yè)內(nèi)外部信息資源，提高資源配置效率，增強(qiáng)創(chuàng)新能力，推動(dòng)專(zhuān)利技術(shù)研發(fā)，并且有助于企業(yè)更準(zhǔn)確地把握市場(chǎng)和技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，從而產(chǎn)出更高質(zhì)量的專(zhuān)利，增強(qiáng)其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

第二，政府補(bǔ)貼正向調(diào)節(jié)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)量的促進(jìn)作用。政府補(bǔ)貼為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供資金支持，降低研發(fā)成本，增強(qiáng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動(dòng)力。通過(guò)政府補(bǔ)貼，政府可以引導(dǎo)企業(yè)的研發(fā)方向，促進(jìn)企業(yè)專(zhuān)注于符合國(guó)家戰(zhàn)略需求的技術(shù)創(chuàng)新，提高專(zhuān)利的市場(chǎng)適應(yīng)性和社會(huì)價(jià)值。

第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)量均有促進(jìn)作用，但對(duì)國(guó)有企業(yè)的促進(jìn)作用更強(qiáng)。這可能是因?yàn)閲?guó)有企業(yè)通常擁有更雄厚的財(cái)政支持和更完善的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，這為其專(zhuān)利創(chuàng)新活動(dòng)和數(shù)字化建設(shè)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

5.2 管理啟示

從政府角度來(lái)看，政府應(yīng)根據(jù)企業(yè)所有制性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模以及行業(yè)特性制定差異化的財(cái)政補(bǔ)貼政策。一方面，加大對(duì)非國(guó)有制企業(yè)的支持力度，如對(duì)于創(chuàng)新研發(fā)投入較大的企業(yè)，可提供設(shè)備采購(gòu)、系統(tǒng)升級(jí)等方面的直接補(bǔ)貼；對(duì)于深度參與數(shù)字化改造且成效顯著的企業(yè)，提供稅收減免、資金扶持等激勵(lì)措施。另一方面，優(yōu)化對(duì)國(guó)有企業(yè)的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，如對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效顯著的企業(yè)，授予榮譽(yù)稱(chēng)號(hào)，并在政策上給予更多支持，如增加研發(fā)投入補(bǔ)貼、提供政策咨詢(xún)和服務(wù)等。

從企業(yè)角度來(lái)看，企業(yè)應(yīng)充分認(rèn)識(shí)到數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)提升企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)量的重要作用，并積極利用數(shù)字化工具提升專(zhuān)利管理水平。一方面，強(qiáng)化數(shù)字化工具分析處理專(zhuān)利信息的能力，如利用全球?qū)＠麛?shù)據(jù)庫(kù)、科技文獻(xiàn)和市場(chǎng)報(bào)告等，及時(shí)掌握技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的專(zhuān)利布局和潛在技術(shù)障礙，明確自身研發(fā)方向，避免研發(fā)資源浪費(fèi)，確保專(zhuān)利具有較高的獨(dú)創(chuàng)性和技術(shù)價(jià)值。另一方面，構(gòu)建數(shù)字化研發(fā)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)專(zhuān)利數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、系統(tǒng)化管理，提高研發(fā)效率，快速響應(yīng)市場(chǎng)變化，為高質(zhì)量專(zhuān)利的產(chǎn)生提供有力支持。

5.3 研究局限與展望

本研究還存在一些不足：第一，本文采用五大類(lèi)詞頻合計(jì)數(shù)作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型衡量指標(biāo)，雖然能夠在一定程度上反映企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，但數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)多維度、復(fù)雜的過(guò)程，該衡量標(biāo)準(zhǔn)存在一定的局限性，未來(lái)研究可多個(gè)角度綜合評(píng)價(jià)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，如技術(shù)采納、數(shù)據(jù)利用能力、數(shù)字化管理水平等。第二，本文僅考察了政府補(bǔ)貼的調(diào)節(jié)效應(yīng)，未來(lái)研究可進(jìn)一步考察其他因素，如組織內(nèi)部文化、創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)、市場(chǎng)環(huán)境等如何在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中發(fā)揮作用。

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