收稿日期：2023-03-09" 修回日期：2023-05-01

基金項目：四川省農(nóng)村電子商務(wù)應(yīng)用能力普及培訓(xùn)項目（2021JDKP0062）

作者簡介：宋加山（1979-），男，四川內(nèi)江人，博士，西南科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院教授、碩士生導(dǎo)師，研究方向為企業(yè)管理；涂瀚勻（1998-），女，四川達州人，西南科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院碩士研究生，研究方向為企業(yè)管理；趙銳锃（1995-），男，四川綿竹人，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)管理學(xué)院博士研究生，西南科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院助教，研究方向為環(huán)境經(jīng)濟、企業(yè)管理。本文通訊作者：趙銳锃。

摘" 要：以大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等為核心的數(shù)字技術(shù)可為創(chuàng)新發(fā)展提供新動能。企業(yè)作為微觀創(chuàng)新主體，在我國創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略實施過程中占據(jù)主導(dǎo)地位，對我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有重要影響?；诮鹑谫Y產(chǎn)配置視角，以2010—2021年A股上市企業(yè)為樣本，構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)新驅(qū)動框架，采用雙向固定效應(yīng)模型、有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)模型以及門限效應(yīng)模型進行一系列實證檢驗。結(jié)果表明：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升企業(yè)創(chuàng)新效率；在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)新驅(qū)動機制中，融資約束發(fā)揮重要中介作用；金融化抑制數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新效率的直接影響效應(yīng)，正向調(diào)節(jié)融資約束在數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)新驅(qū)動機制中的中介作用。通過探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新效率的驅(qū)動機制，為政府、金融機構(gòu)和企業(yè)共同打造數(shù)字驅(qū)動創(chuàng)新生態(tài)提供實踐啟示。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；企業(yè)創(chuàng)新效率；融資約束；有調(diào)節(jié)的中介；資產(chǎn)配置

DOI：10.6049/kjjbydc.2023030240

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）""""" 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

中圖分類號：F273.1

文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1001-7348（2024）14-0062-10

0" 引言

創(chuàng)新既是驅(qū)動國家經(jīng)濟增長的關(guān)鍵動力，也是企業(yè)競爭優(yōu)勢的重要來源。在國家創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略引領(lǐng)下，數(shù)字化能夠賦予企業(yè)發(fā)展新動能，幫助企業(yè)搶先建立競爭優(yōu)勢［1］?！吨袊鴶?shù)字經(jīng)濟發(fā)展與就業(yè)白皮書（2021年）》顯示，2020年我國數(shù)字經(jīng)濟占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重接近40%。中共二十大報告提出“加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群”。以數(shù)字技術(shù)驅(qū)動創(chuàng)新發(fā)展，是企業(yè)在數(shù)字化浪潮中開創(chuàng)新局面、拓展新發(fā)展空間、打造新核心競爭力的重要機遇。在技術(shù)驅(qū)動和政策指引下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為企業(yè)生存和發(fā)展的必然選擇。因此，數(shù)字經(jīng)濟時代，企業(yè)如何有效發(fā)揮數(shù)字技術(shù)的作用，激發(fā)創(chuàng)新活力，提高創(chuàng)新效率，成為其獲取競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵。

數(shù)字技術(shù)具有較強的靈活性和整合力，數(shù)字技術(shù)嵌入有助于組織流程優(yōu)化與敏捷實現(xiàn)、員工自組織與自管理、組織結(jié)構(gòu)變革與創(chuàng)新活動開展［2］，進而重構(gòu)企業(yè)價值創(chuàng)造體系［3］。數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)降低運營成本、提高資源利用率，從而促進其經(jīng)濟效益提升［4］。此外，數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)字技術(shù)能夠顯著促進企業(yè)創(chuàng)新［5］，成為企業(yè)提升核心競爭力的重要手段。學(xué)者們普遍認(rèn)為，數(shù)字技術(shù)能夠促進企業(yè)知識結(jié)構(gòu)變革與資源流動，進而增強企業(yè)自主創(chuàng)新能力［6］。然而，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型超過一定閾值后，對企業(yè)創(chuàng)新的促進作用可能并不令人滿意。龐瑞芝等［7］認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新呈現(xiàn)倒U型關(guān)系。隨后，企業(yè)創(chuàng)新被細(xì)分為創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新質(zhì)量。學(xué)者們認(rèn)為，通過數(shù)字化改造，企業(yè)可以對現(xiàn)有產(chǎn)品進行數(shù)字化或智能化升級，從而促進創(chuàng)新產(chǎn)出［8］。但需要指出的是，部分企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型容易申請到大量重復(fù)、低質(zhì)量專利，故不利于創(chuàng)新質(zhì)量提升。就渠道機制而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過改善治理結(jié)構(gòu)、優(yōu)化人力資本、緩解融資約束促進企業(yè)創(chuàng)新［9-10］。其中，融資約束是數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新影響的重要中介。企業(yè)采用數(shù)字技術(shù)可以精準(zhǔn)地將財務(wù)信息與經(jīng)營狀況推送給外部投資者以緩解融資約束，從而促進企業(yè)創(chuàng)新［10］。

綜上所述，學(xué)者們從不同角度展開相關(guān)研究并取得了一定成果，但仍未形成完善的理論體系和實證分析框架，存在以下不足：首先，關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對創(chuàng)新影響的研究關(guān)注創(chuàng)新產(chǎn)出與創(chuàng)新質(zhì)量，較少涉及創(chuàng)新效率。其次，現(xiàn)有研究主要基于不同角度對數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動創(chuàng)新的渠道機制進行分析，數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束與創(chuàng)新效率間的作用機制有待進一步分析。最后，金融資產(chǎn)配置不平衡可能對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生不利影響，但鮮有文獻就企業(yè)金融資產(chǎn)配置這一行為對數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動創(chuàng)新的影響及邊界條件進行系統(tǒng)性探討。

鑒于此，本文從金融資產(chǎn)配置視角，構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)新驅(qū)動框架，以融資約束作為重要中介變量，重新審視數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新效率的關(guān)系，以期解決如下問題：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否持續(xù)驅(qū)動企業(yè)創(chuàng)新效率提升？企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何通過緩解融資約束提升創(chuàng)新效率？在數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過融資約束驅(qū)動創(chuàng)新這一過程中，金融化發(fā)揮何種效應(yīng)？

為了解決上述問題，本文進行以下探索：第一，采用固定效應(yīng)模型驗證數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新效率的促進作用，以期豐富數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新效率關(guān)系研究。第二，使用中介效應(yīng)模型檢驗融資約束在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新間的傳導(dǎo)機制，深入剖析數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動創(chuàng)新的內(nèi)在機制，以期為企業(yè)探尋數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動創(chuàng)新之路提供新的經(jīng)驗證據(jù)。第三，引入企業(yè)金融化水平，構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新驅(qū)動框架，通過有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)模型探究金融化在數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動創(chuàng)新過程中的調(diào)節(jié)機理，并進一步采用門檻效應(yīng)模型探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動創(chuàng)新的邊界條件。

1" 理論分析與研究假設(shè)

1.1" 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新效率

企業(yè)創(chuàng)新效率是指企業(yè)在創(chuàng)新活動中將知識、信息等投入要素轉(zhuǎn)化為新技術(shù)、新產(chǎn)品、新工藝和新服務(wù)等的效率，需綜合考慮投入與產(chǎn)出的影響。在探索技術(shù)升級、突破創(chuàng)新壁壘過程中，企業(yè)會受到知識、人才、資金短缺以及市場風(fēng)險的影響，陷入創(chuàng)新進展緩慢、創(chuàng)新效率提升困難的窘境［11］。企業(yè)將生產(chǎn)、管理、銷售各環(huán)節(jié)與數(shù)字技術(shù)相結(jié)合可以有效降低成本，通過優(yōu)化內(nèi)外部溝通渠道提高創(chuàng)新效率［12］。從資源基礎(chǔ)理論看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新資源整合［13］，強化自身知識管理能力，通過鏈接網(wǎng)絡(luò)共享平臺獲得大量外部知識。以知識“厚積”促進創(chuàng)新“薄發(fā)”，增加創(chuàng)新產(chǎn)出，進而提高創(chuàng)新成功率［14］。從信息不對稱理論看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠加快信息傳遞，企業(yè)能夠以較低成本搜索市場、政策和技術(shù)等資源信息，進而精準(zhǔn)把握市場需求和動向，通過及時調(diào)整研發(fā)方向與投資目標(biāo)降低研發(fā)成本，最終提升企業(yè)創(chuàng)新效率。

基于以上分析，本文提出如下假設(shè)：

H1：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著提高創(chuàng)新效率。

1.2" 融資約束的中介效應(yīng)

我國企業(yè)普遍存在融資難、融資貴問題。間接融資是我國企業(yè)主要融資渠道，是以銀行等金融機構(gòu)為媒介的融資過程。然而，信息不對稱情況下，企業(yè)難以探尋有效融資路徑，融資較為困難。此外，金融機構(gòu)容易因投資回報不確定性與風(fēng)險而拒絕放貸或降低貸款額度，而且金融機構(gòu)在信貸配給與配置過程中的偏向性會提高企業(yè)融資成本［15］。數(shù)字技術(shù)可以改變企業(yè)間信息孤島的狀態(tài)，使網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)互通成為現(xiàn)實。首先，數(shù)字技術(shù)能夠拓寬企業(yè)信息獲取渠道。在實體經(jīng)濟與數(shù)字技術(shù)深度融合背景下，數(shù)字技術(shù)能夠嵌入到企業(yè)原有組織體系，大幅提升企業(yè)信息處理與流通效率，幫助企業(yè)及時獲取融資信息，從而解決融資難問題。其次，數(shù)字技術(shù)能夠提升企業(yè)與金融機構(gòu)間的信息透明度。企業(yè)可以利用數(shù)字化信息共享優(yōu)勢，降低信息檢索、交易、管理成本，通過加大財務(wù)信息與信用信息披露力度［16］，向外部釋放積極信號，從而解決因信息不對稱導(dǎo)致的融資成本較高問題。

此外，融資不足成為制約企業(yè)創(chuàng)新的因素［16］，可能導(dǎo)致企業(yè)因現(xiàn)金斷流而停止創(chuàng)新活動［17］，對后期創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新效率產(chǎn)生消極影響。因此，緩解融資約束能夠促進企業(yè)創(chuàng)新。第一，充足的資金可為企業(yè)戰(zhàn)略性人力資源儲備提供支持，促使企業(yè)發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢，提高自主創(chuàng)新效率［18］。第二，企業(yè)創(chuàng)新離不開穩(wěn)定持續(xù)的資金支持。當(dāng)外部融資門檻降低時，企業(yè)用于創(chuàng)新投資的資金更加充足，而穩(wěn)定的供需關(guān)系能夠促進其創(chuàng)新效率提升。

由此看來，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠緩解融資約束問題。企業(yè)依托數(shù)字技術(shù)可為創(chuàng)新項目搜尋更多可供選擇的融資渠道，進而解決資金問題，促進持續(xù)創(chuàng)新，最終提高創(chuàng)新效率。

基于以上分析，本文提出如下假設(shè)：

H2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過緩解融資約束促進企業(yè)創(chuàng)新效率提升。

1.3" 金融化水平的調(diào)節(jié)作用

從資產(chǎn)配置視角看，企業(yè)金融化是將既定生產(chǎn)資源更多地分配給交易性金融資產(chǎn)、可供出售金融資產(chǎn)、發(fā)放貸款及墊款和投資性房地產(chǎn)，即促使企業(yè)金融資產(chǎn)規(guī)模日益增加的行為?，F(xiàn)有研究將企業(yè)金融資產(chǎn)配置動機分為“蓄水池動機”和“逐利動機”［19］，這兩種動機可能導(dǎo)致企業(yè)金融化水平存在差異。若企業(yè)傾向于“蓄水池動機”［20］，會將閑置資金用于配置金融資產(chǎn)，以高投資回報率的金融資產(chǎn)為自身生產(chǎn)經(jīng)營與研發(fā)活動提供支持，進而實現(xiàn)金融支持實體的良性循環(huán)。此時，企業(yè)金融化水平較低，企業(yè)會借助金融資產(chǎn)的風(fēng)險平滑功能，確保自身在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與研發(fā)活動中有穩(wěn)定的資金來源。若企業(yè)傾向于“逐利動機”，依賴金融市場帶來的高收益，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型意愿較弱，無法為數(shù)字化和技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用提供支撐［21］。此時，企業(yè)金融化水平較高，過度投資金融市場會減少數(shù)字化轉(zhuǎn)型可用資金，進而削弱創(chuàng)新基礎(chǔ)。例如，任曉怡等［22］指出，金融化會延緩企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程；王紅建等［23］同樣認(rèn)為，金融化對企業(yè)創(chuàng)新發(fā)揮抑制作用。因此，本文認(rèn)為，企業(yè)金融化可作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動創(chuàng)新情境下的切入點，對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新效率的關(guān)系發(fā)揮調(diào)節(jié)作用。

基于上述分析，本文提出以下假設(shè)：

H3：企業(yè)金融化水平負(fù)向調(diào)節(jié)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響。

現(xiàn)有研究表明，融資約束會極大地影響企業(yè)投資決策，進而導(dǎo)致研發(fā)投入不足［24］。由于創(chuàng)新活動具有高風(fēng)險和長周期特征，企業(yè)對資金的需求較大［25］，僅靠運營收益難以確保創(chuàng)新活動的持續(xù)性。數(shù)字技術(shù)時代背景下，企業(yè)需要投入大量資金進行數(shù)字化建設(shè)與維護［26］。大多數(shù)企業(yè)存在融資約束問題且風(fēng)險承擔(dān)能力較差，因而其轉(zhuǎn)型意愿不強。因此，從資源約束角度研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對創(chuàng)新效率的作用機制，需要考慮資金配置問題。在外部融資約束與內(nèi)部資金限制的情況下，企業(yè)出于未雨綢繆的戰(zhàn)略布局，具有“蓄水池動機”，會發(fā)揮金融資產(chǎn)的流動性優(yōu)勢［27］，通過迅速變現(xiàn)補充企業(yè)流動資金。因此，融資約束情境下，企業(yè)通過配置金融資產(chǎn)彌補創(chuàng)新投資過程中的資金空缺，進而提高創(chuàng)新效率。由此，本文提出以下研究假設(shè)：

H4a：金融化正向調(diào)節(jié)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)融資約束的影響；

H4b：金融化正向調(diào)節(jié)融資約束對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響。

綜上所述，本文構(gòu)建研究框架如圖1所示。

2" 研究設(shè)計

2.1" 變量選取

2.1.1" 被解釋變量

企業(yè)創(chuàng)新效率（Inno_eff）是企業(yè)創(chuàng)新資源優(yōu)化配置的結(jié)果，綜合考慮了投入與產(chǎn)出的影響，在一定程度上能夠避免割裂創(chuàng)新投入與產(chǎn)出導(dǎo)致的偏差。因此，本文采用企業(yè)專利申請數(shù)與研發(fā)投入取自然對數(shù)的比值衡量企業(yè)創(chuàng)新效率。

2.1.2" 解釋變量

數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Dig）。目前，學(xué)界普遍根據(jù)企業(yè)是否采用ERP系統(tǒng)構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型0、1變量，或采用數(shù)字化硬件投資、與數(shù)字化相關(guān)無形資產(chǎn)占比衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平。需要指出的是，上述測度方法均存在不同程度的缺陷，難以反映企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型全貌。因此，參考袁淳等（2021）根據(jù)數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)國家政策語義表述挑選的數(shù)字化關(guān)鍵詞，本文構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞典，并采用文本分析方法量化企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，具體步驟如下：首先，根據(jù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞典，采用文本分析法對“管理層討論與分析（MDamp;A）”中的關(guān)鍵詞進行提取并統(tǒng)計頻數(shù)。其次，為消除文本長度差異，將提取的關(guān)鍵詞頻數(shù)總和除以詞頻數(shù)再乘以100，以此衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平。數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)數(shù)值越大，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平越高。

2.1.3" 中介變量

融資約束（SA）。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠降低企業(yè)與金融機構(gòu)間信息不對稱程度，進而緩解企業(yè)緩解融資約束?，F(xiàn)有研究對融資約束的測量方法較多，主要包括SA指數(shù)、KZ指數(shù)、WN指數(shù)等。SA指數(shù)測度方法只采用企業(yè)規(guī)模與企業(yè)年齡兩個變量，可以有效避免內(nèi)生性問題。因此，參考Hadlock［28］的研究成果，本文以SA指數(shù)作為企業(yè)融資約束的代理變量，具體計算如式（1）所示。

SA=－0.737Size+0.043Size2－0.040Age （1）

其中，SA指數(shù)為負(fù)，其值越大表明企業(yè)所受融資約束程度越高。Size代表企業(yè)規(guī)模，Age代表企業(yè)年齡。

2.1.4" 調(diào)節(jié)變量

金融化（Financial）。根據(jù)前文論述，金融化是指促使金融資產(chǎn)配置規(guī)模不斷增加的行為。因此，參照王紅建等［23］的做法，本文采用金融資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比值度量企業(yè)金融化水平。該指標(biāo)能夠體現(xiàn)企業(yè)參與金融市場投資的程度，反映企業(yè)投資結(jié)構(gòu)和主觀意愿。企業(yè)金融化水平計算如式（2）所示。

金融化=交易類金融資產(chǎn)+投資性房地產(chǎn)+長期金融股權(quán)投資+委托理財與信托產(chǎn)品期末總資產(chǎn) （2）

2.1.5" 控制變量

為了控制可能影響企業(yè)創(chuàng)新效率的變量，本文選取企業(yè)資本結(jié)構(gòu)（Lev）、第一大股東持股比例（Shareholder）、現(xiàn)金存量（Cash）、資本積累率（Rca）、資本收益率（Roa）、獨立董事占比（Indirector）、托賓Q（TobinQ）、審計意見（Audit）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Stoc）作為控制變量。此外，本文設(shè)置個體、年份固定效應(yīng)以控制相關(guān)因素的影響。主要變量定義如表1所示。

2.2" 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以CSMAR及CNRDS數(shù)據(jù)庫中2010—2021中國A股上市企業(yè)面板數(shù)據(jù)為初始樣本，并按照以下步驟對其進行篩選：第一，剔除金融行業(yè)、保險行業(yè)和房地產(chǎn)行業(yè)樣本；第二，剔除樣本期內(nèi)ST及*ST的樣本；第三，剔除主要變量數(shù)據(jù)缺失樣本。此外，為排除極端值對數(shù)據(jù)的影響，本文對所有連續(xù)變量進行上下1%水平的縮尾處理。經(jīng)過篩選，最終得到11 000個觀測值。

2.3" 模型設(shè)定

2.3.1" 基準(zhǔn)回歸模型

為檢驗理論假設(shè)H1，本文構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新效率影響的面板數(shù)據(jù)模型如式（3）所示。

Inno_effit=α0+α1Digit+∑αkControlsit+μi+λt+εit （3）

其中，i表示企業(yè)，t表示時間。被解釋變量Inno_effit代表企業(yè)i第t期創(chuàng)新效率，解釋變量Digit代表企業(yè)i第t期數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，Controls包含9個控制變量，即企業(yè)資本結(jié)構(gòu)（Lev）、第一大股東持股比例（Shareholder）、現(xiàn)金存量（Cash）、資本積累率（Rca）、資本收益率（Roa）、獨立董事占比（Indirector）、托賓Q（TobinQ）、審計意見（Audit）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Stoc）。μi、λt分別代表個體、時間固定效應(yīng)，εit為隨機擾動項。

2.3.2" 中介效應(yīng)模型

在模型（3）的基礎(chǔ)上，本文引入中介變量融資約束（SA），將模型擴展至式（4）、式（5）。該中介模型主要檢驗融資約束是否在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新間發(fā)揮中介作用，即驗證假設(shè)H2。

SAit=β0+β1Digit+∑βkControlsit+μi+λt+εit （4）

Inno_effit=γ0+γ1Digit+γ2SAit+∑γkControlsit+μi+λt+εit （5）

其中，系數(shù)β1表示自變量Dig對中介變量SA的直接效應(yīng)，γ1為控制中介變量后Dig的直接效應(yīng)，γ2為控制解釋變量Dig后SA對被解釋變量Inno_eff的影響，即β1×γ2為Dig的間接效應(yīng)。

2.3.3" 有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)模型

根據(jù)溫忠麟和葉寶娟［29］的研究成果，本文在上述模型的基礎(chǔ)上引入調(diào)節(jié)變量Financial，構(gòu)建有調(diào)節(jié)的中介路徑檢驗?zāi)Ｐ腿缡剑?）～（9）所示，以驗證假設(shè)H3、H4a和H4b。

Inno_effit=δ0+δ1Digit+δ2Financialit+δ3Digit×Financialit+∑δkControlsit+μi+λt+εit （6）

SAit=δ0+δ1Digit+δ2Financialit+δ3Digit×Financialit+∑δkControlsit+μi+λt+εit （7）

Inno_effit=b0+b1Digit+b2Financialit+b3SAit+∑bkControlsit+μi+λt+εit （8）

Inno_effit=c0+c1Digit+c2Financialit+c3SAit+c4Financialit×SAit+∑ckControlsit+μi+λt+εit （9）

其中，模型（6）檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對企業(yè)創(chuàng)新的直接效應(yīng)，若Dig與Financial的交乘項系數(shù)δ3顯著，則直接效應(yīng)受到調(diào)節(jié)，即H3成立。在模型（7）中，主要關(guān)注企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)δ1和交乘項系數(shù)δ3的顯著性，若顯著則研究假設(shè)H4a成立。若模型（8）、模型（9）中的b3、c3、c4均顯著，則研究假設(shè)H4b成立。

2.3.4" 門檻效應(yīng)模型

門檻模型能夠解釋不同金融化水平下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對創(chuàng)新效率的影響。因此，借鑒Hansen［30］的研究模型，本文進一步構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對創(chuàng)新效率影響的門檻效應(yīng)模型。如果只存在一個門檻，則使用模型（10），如果存在兩個門檻則將其擴展為模型（11）。

Inno_effit=γ0+γ1DigitI（Financialit≤q）+γ2DigitI（Financialitgt;q）+∑γkControlsit+εit （10）

Inno_effit=γ0+γ1DigitI（Financialit≤q1）+γ2DigitI（q1lt;Financialit≤q2）+γ3DigitI（Financialitgt;q2）+∑γkControlsit+εit （11）

其中，I（·）為指示函數(shù)，若括號中的條件符合實際情況，則指示函數(shù)的值為1，否則為0。此外，q、q1、q2為門檻值。

3" 實證結(jié)果與分析

3.1" 描述性統(tǒng)計

表2為主要變量描述性統(tǒng)計結(jié)果。其中，創(chuàng)新效率的最小值為0，最大值為51.46，標(biāo)準(zhǔn)差為8.374，表明企業(yè)創(chuàng)新效率差異化程度較高。就中位數(shù)1.578而言，可以看出企業(yè)整體創(chuàng)新效率偏低。數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)均值為0.944，中位數(shù)為0.556，標(biāo)準(zhǔn)差為0.993，最小值為0.045，最大值為5.616。由此說明，樣本中大部分企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平偏低，且不同企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度存在較大差異。

3.2" 基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

在基準(zhǔn)回歸中，本文采用遞進式回歸方法驗證企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對創(chuàng)新效率的影響，結(jié)果如表3所示。首先，在不考慮控制變量的情景下，列（1）顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型Dig的系數(shù)為0.969，t值為12.361，在1%水平上顯著。列（2）為考慮控制變量后的回歸結(jié)果，Dig的系數(shù)為1.457，t值為18.735，在1%水平上顯著。進一步地，本文加入個體和時間固定效應(yīng)，如列（3）所示。結(jié)果顯示，Dig的系數(shù)為0.347且在5%水平上顯著，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以賦能企業(yè)創(chuàng)新。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠重塑產(chǎn)品生產(chǎn)與供應(yīng)模式，提高資源配置效率，加快企業(yè)創(chuàng)新，進而提升企業(yè)創(chuàng)新效率，這一觀點與張欣和董竹［31］的研究結(jié)論一致。因此，假設(shè)H1得到驗證。在考慮個體和時間因素后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對創(chuàng)新效率影響的系數(shù)有所降低（可能是某些影響企業(yè)創(chuàng)新效率的因素被吸收了），但結(jié)論依然穩(wěn)健。

3.2.1" 穩(wěn)健性檢驗

通過基準(zhǔn)回歸檢驗，本文初步驗證數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新具有正相關(guān)關(guān)系。為進一步檢驗上述結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采用更換解釋變量、被解釋變量衡量方式和回歸模型等進行穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果如表4所示。

（1）更換數(shù)字化轉(zhuǎn)型衡量方式。首先，本文采用CSMAR數(shù)據(jù)庫中數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞頻指標(biāo)作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的代理指標(biāo)（Lndigital）。進一步地，將詞頻分解為Lndigital_tech（人工智能技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、云計算技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)）和Lndigital_apply（數(shù)字應(yīng)用技術(shù)），分別進行驗證。更換數(shù)字化轉(zhuǎn)型衡量指標(biāo)的回歸結(jié)果如表4列（1）～（3）所示。結(jié)果顯示，Lndigital、Lndigital_tech、Lndigital_apply的系數(shù)分別為0.393、0.465、0.315，且均在1%水平上顯著，說明本文主要結(jié)論具有穩(wěn)健性。

（2）更換創(chuàng)新效率衡量方式。為避免變量選擇偏差的影響，本文對企業(yè)創(chuàng)新效率重新進行測量。一是使用滯后一期企業(yè)專利申請數(shù)量與研發(fā)投入自然對數(shù)的比值作為創(chuàng)新效率的代理指標(biāo)Inno_eff1。表4列（4）中，Dig的系數(shù)為0.375，在5%水平上顯著。二是使用滯后兩期企業(yè)授權(quán)專利數(shù)量與研發(fā)投入自然對數(shù)的比值作為創(chuàng)新效率的代理變量Inno_eff2。表4列（5）中，Dig的系數(shù)為0.375，在1%水平上顯著。由此，支持本文主要結(jié)論。

（3）更換回歸模型。為進一步驗證研究結(jié)論的穩(wěn)健性，參考張國勝等［32］的研究成果，本文采用面板Tobit估計方法進行檢驗，估計結(jié)果與基準(zhǔn)檢驗結(jié)果一致。由此，本文核心結(jié)論得到驗證。

3.2.2" 內(nèi)生性問題處理

本文采用多維固定效應(yīng)方法，同時控制個體、時間和地區(qū)固定效應(yīng)以緩解可能存在的遺漏變量內(nèi)生性問題。回歸結(jié)果表明（見表5列（1）），數(shù)字化轉(zhuǎn)型Dig的系數(shù)為0.347，在5%水平上顯著，本文研究結(jié)論依然穩(wěn)健。

進一步地，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新可能存在反向因果關(guān)系，因此，本文使用核心變量的三階和四階滯后項構(gòu)造工具變量（Dig_IV1和Dig_IV2），結(jié)果如表5列（2）（3）所示。由結(jié)果可知，F(xiàn)值=1 936.47gt;10，滿足相關(guān)性條件；Pgt;0.1，工具變量均為外生變量，表明工具變量具有有效性。

4" 進一步分析

4.1" 中介效應(yīng)結(jié)果分析

企業(yè)可以通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型突破資源壁壘，拓寬創(chuàng)新融資渠道以緩解融資約束，從而促進創(chuàng)新效率提升。為驗證融資約束在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新驅(qū)動過程中的作用，本文進行中介效應(yīng)檢驗，結(jié)果如表6所示。首先，檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新的影響，列（1）顯示，Dig的回歸系數(shù)為0.347，在5%水平上顯著。其次，檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對融資約束的影響，列（2）顯示，Dig的回歸系數(shù)為-0.007，且在1%水平上顯著。最后，檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束對企業(yè)創(chuàng)新的影響，Dig的回歸系數(shù)為0.501，在1%水平上顯著，SA的回歸系數(shù)為21.954，也在1%水平上顯著。上述結(jié)果顯示，融資約束在數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動機制中發(fā)揮顯著中介作用。企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型向外界釋放積極信號，能夠有效緩解企業(yè)與外部投資者的信息不對稱，進而緩解融資約束，加快企業(yè)創(chuàng)新。因此，本文假設(shè)H2得到支持。

4.2" 有調(diào)節(jié)的中介路徑檢驗

為揭示融資約束在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新影響過程中的作用，并進一步探究金融化水平對這一路徑的影響，本文構(gòu)建有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)模型進行回歸分析，實證結(jié)果如表7所示。

表7列（1）為金融化水平在直接路徑中的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗結(jié)果。據(jù)此，本文繪制金融化水平調(diào)節(jié)效應(yīng)圖，如圖2所示。表7列（1）中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型Dig的回歸系數(shù)為0.461，在1%水平上顯著，且其與調(diào)節(jié)變量的交乘項回歸系數(shù)為-0.939，在10%水平上顯著。由此表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著促進企業(yè)創(chuàng)新效率提升。然而，金融化會抑制企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對創(chuàng)新效率的直接驅(qū)動效應(yīng)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，上述抑制作用越顯著。圖2橫軸表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度差異，縱軸表示企業(yè)創(chuàng)新效率。從圖2可知，相較于高金融化水平，低金融化水平情景下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新的影響更顯著。金融化負(fù)向調(diào)節(jié)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新效率的直接影響效應(yīng)。在企業(yè)金融化水平跨過某一閾值后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新的促進作用明顯減弱。由此表明，企業(yè)具有逐利動機，過高的金融化水平會占用企業(yè)活動資金，對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生擠出效應(yīng)，進而導(dǎo)致創(chuàng)新效率降低。因此，假設(shè)H3得以驗證。

表7列（2）顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與金融化水平交乘項的回歸系數(shù)不顯著。從理論上看，金融化水平越高，企業(yè)資金流動性越強，越有助于緩解企業(yè)融資約束。但金融化水平過高會提升杠桿水平，不利于數(shù)字技術(shù)應(yīng)用，進而在一定程度上抑制企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，對緩解融資約束并無助益。因此，金融化水平在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融資約束間不存在顯著調(diào)節(jié)作用，假設(shè)H4a未能得到驗證。列（3）中，融資約束的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正；列（4）中，金融化水平與融資約束交乘項的回歸系數(shù)為7.988，在5%水平上顯著，表明企業(yè)金融資產(chǎn)配置正向調(diào)節(jié)融資約束在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新效率間的中介作用。由此，假設(shè)H4b得以驗證。適度的金融資產(chǎn)配置有利于企業(yè)投資結(jié)構(gòu)優(yōu)化，緩解融資約束，發(fā)揮“蓄水池”效應(yīng)，從而支撐創(chuàng)新活動。因此，不同企業(yè)金融資產(chǎn)配置水平在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新驅(qū)動機制中存在顯著差異。

4.3" 門檻效應(yīng)檢驗

為進一步厘清金融化水平在數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)新驅(qū)動路徑中的調(diào)節(jié)作用，本文將金融化水平設(shè)定為門檻變量并采用Bootstrap法重復(fù)抽樣300次以檢驗是否存在門檻效應(yīng)。結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著通過單一門檻和雙門檻檢驗。因此，后文分析以雙門檻檢驗結(jié)果為基礎(chǔ)。

門檻回歸結(jié)果如表8所示。表8列（2）顯示，金融化水平的門檻值分別為0.018、0.110，當(dāng)Financial≤0.018時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新影響的系數(shù)為0.962，且在1%顯著性水平上通過檢驗；當(dāng)0.018＜Financial≤0.110時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新效率影響的系數(shù)為1.762，通過1%水平的顯著性檢驗；當(dāng)Financial＞0.110時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新效率影響的系數(shù)為1.415，通過1%水平的顯著性檢驗。由此表明，當(dāng)企業(yè)金融化水平較低時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新效率發(fā)揮促進作用；當(dāng)企業(yè)金融化水平跨過第一門檻值時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新效率的促進作用顯著增強；當(dāng)企業(yè)金融化水平越過第二門檻值時，其促進作用減弱。上述結(jié)果說明，企業(yè)創(chuàng)新活動周期長、耗資大，適度的金融資產(chǎn)配置能夠發(fā)揮“蓄水池”作用。當(dāng)企業(yè)資金緊張時，流動性較強的金融資產(chǎn)能夠快速變現(xiàn)，緩解企業(yè)資金壓力，確保創(chuàng)新活動的持續(xù)性，從而促進企業(yè)創(chuàng)新效率提升。此外，本文根據(jù)門檻回歸結(jié)果繪制門檻估計值在95%置信區(qū)間的LR圖，如圖3所示。

5 "結(jié)語

5.1" 結(jié)論

數(shù)字經(jīng)濟時代，基于創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略實施背景，本文立足數(shù)字技術(shù)發(fā)展影響企業(yè)創(chuàng)新效率這一事實，采用2010-2021年中國A股上市企業(yè)數(shù)據(jù)，并引入企業(yè)金融化水平，系統(tǒng)考察企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對創(chuàng)新效率的影響及作用機制，得出以下主要結(jié)論：

（1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著促進企業(yè)創(chuàng)新效率提升，在經(jīng)過替換核心解釋變量、被解釋變量衡量方式，采用其它回歸模型以及工具變量等方法檢驗后，研究結(jié)論依然穩(wěn)健。

（2）數(shù)字化轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新驅(qū)動機制分析結(jié)果顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠推動信息技術(shù)應(yīng)用，拓寬創(chuàng)新融資渠道，解決企業(yè)在創(chuàng)新過程中的資金問題，進而提升創(chuàng)新效率。進一步研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)金融化會抑制數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新效率的直接影響效應(yīng)，正向調(diào)節(jié)融資約束在數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能企業(yè)創(chuàng)新中的中介作用。

5.2" 政策啟示

（1）政府部門應(yīng)營造良好的數(shù)字驅(qū)動創(chuàng)新生態(tài)。首先，完善相關(guān)法律政策，規(guī)范市場營商環(huán)境，為企業(yè)創(chuàng)新打造良好的發(fā)展環(huán)境，鼓勵企業(yè)創(chuàng)新，防止企業(yè)出于逐利動機的“脫實向虛”。其次，對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行精準(zhǔn)扶持，通過設(shè)立企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型專項基金、稅收優(yōu)惠以及專項金融扶持計劃等，調(diào)動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型積極性。最后，政府主導(dǎo)，行業(yè)助力，企業(yè)發(fā)揮主觀能動性，三者合力樹立企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型標(biāo)桿，進而帶動其它企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動創(chuàng)新的生態(tài)循環(huán)。

（2）金融機構(gòu)應(yīng)建立并完善金融市場體系，為企業(yè)創(chuàng)新提供資金支持。一是為企業(yè)引入“源頭活水”，提供正規(guī)、多樣化金融投資渠道，鼓勵企業(yè)與金融機構(gòu)良性互動，服務(wù)好實體經(jīng)濟。二是以發(fā)展實體經(jīng)濟為重點，引導(dǎo)企業(yè)合理使用金融資產(chǎn)配置手段，避免企業(yè)過度金融化。三是構(gòu)建良好的營商環(huán)境，促進金融資源有效配置。

（3）實體企業(yè)應(yīng)在戰(zhàn)略層面上合理規(guī)劃金融資產(chǎn)投資。首先，企業(yè)應(yīng)充分了解金融資產(chǎn)的“雙刃劍”效應(yīng)，客觀看待金融資產(chǎn)配置行為。其次，企業(yè)應(yīng)增強風(fēng)險意識，對自身融資狀況具有全局性判斷，合理利用閑置資金配置金融資產(chǎn)，以優(yōu)化資源配置結(jié)構(gòu)，以金融資產(chǎn)收益反哺主營產(chǎn)品創(chuàng)新升級，扭轉(zhuǎn)企業(yè)“脫實向虛”的現(xiàn)狀。

5.3" 不足與展望

本文存在一定的局限性：一是企業(yè)出于自利動機可能過度披露數(shù)字化相關(guān)詞匯，進而導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)失真；二是僅關(guān)注了企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新，忽略了企業(yè)可以借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型實現(xiàn)開放式資源整合與共享。因此，未來可以考慮構(gòu)建更加客觀的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)體系，進一步探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與開放式創(chuàng)新的關(guān)系。

參考文獻參考文獻：

［1］" 滕明明，申明浩.數(shù)字化同群效應(yīng)如何影響企業(yè)創(chuàng)新投入——一個有調(diào)節(jié)的中介模型［J/OL］.科技進步與對策：1-9［2023-04-27］.http：//kns.cnki.net/kcms/detail/42.1224.g3.20230310.1550.002.html.

［2］" 王永霞，孫新波，張明超，等.數(shù)字化轉(zhuǎn)型情境下組織韌性形成機理——基于數(shù)據(jù)賦能視角的單案例研究［J］.技術(shù)經(jīng)濟，2022，41（5）：97-108.

［3］" 錢晶晶，何筠.傳統(tǒng)企業(yè)動態(tài)能力構(gòu)建與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機理研究［J］.中國軟科學(xué)，2021，70（6）：135-143.

［4］" 涂心語，嚴(yán)曉玲.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、知識溢出與企業(yè)全要素生產(chǎn)率——來自制造業(yè)上市公司的經(jīng)驗證據(jù)［J］.產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究，2022，21（2）：43-56.

［5］" ZHAO X， SUN X， ZHAO L， et al. Can the digital transformation of manufacturing enterprises promote enterprise innovation［J］. Business Process Management Journal， 2022， 28（4）： 960-982.

［6］" BLOOM N， GARICANO L， SADUN R， et al. The distinct effects of information technology and communication technology on firm organization［J］. Management Science， 2014， 60（12）： 2859-2885.

［7］" 龐瑞芝，劉東閣.數(shù)字化與創(chuàng)新之悖論：數(shù)字化是否促進了企業(yè)創(chuàng)新——基于開放式創(chuàng)新理論的解釋［J］.南方經(jīng)濟，2022，40（9）：97-117.

［8］" "MORETTI N， ELLUL C， CECCONI F R， et al.GeoBIM for built environment condition assessment supporting asset management decision making［J］.Automation in Construction， 2021，130：103859-103873.

［9］" 肖土盛，吳雨珊，亓文韜.數(shù)字化的翅膀能否助力企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展——來自企業(yè)創(chuàng)新的經(jīng)驗證據(jù)［J］.經(jīng)濟管理，2022，44（5）：41-62.

［10］" 段華友，楊興柳，董峰.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束與企業(yè)創(chuàng)新［J］.統(tǒng)計與決策，2023，39（5）：164-168.

［11］" 張陳宇，孫浦陽，謝娟娟.生產(chǎn)鏈位置是否影響創(chuàng)新模式選擇——基于微觀角度的理論與實證［J］.管理世界，2020，36（1）：45-59，233.

［12］" 王春英，陳宏民.數(shù)字經(jīng)濟背景下企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的問題研究［J］.管理現(xiàn)代化，2021，41（2）：29-31.

［13］" 韓先鋒，宋文飛，李勃昕.互聯(lián)網(wǎng)能成為中國區(qū)域創(chuàng)新效率提升的新動能嗎［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟，2019，376（7）：119-136.

［14］" SUMBAL M S， TSUI E， SEE-TO E W K. Interrelationship between big data and knowledge management： an exploratory study in the oil and gas sector［J］. Journal of Knowledge Management， 2017， 21（1）： 180-196.

［15］" 張勛，萬廣華，張佳佳，等.數(shù)字經(jīng)濟、普惠金融與包容性增長［J］.經(jīng)濟研究，2019，54（8）：71-86.

［16］" MILANI S， NEUMANN R. Ramp;D， patents， and financing constraints of the top global innovative firms［J］. Journal of Economic Behavior amp; Organization， 2022， 2022（196）： 546-567.

［17］" BELADI H，DENG J，HU M.Cash flow uncertainty， financial constraints and Ramp;D investment［J］.International Review of Financial Analysis， 2021，76：101785.

［18］" CHE Y， ZHANG L. Human capital， technology adoption and firm performance： impacts of China's higher education expansion in the late 1990s［J］. The Economic Journal， 2018， 128（614）： 2282-2320.

［19］" 胡奕明，王雪婷，張瑾.金融資產(chǎn)配置動機：“蓄水池”或“替代”——來自中國上市公司的證據(jù)［J］.經(jīng)濟研究，2017，52（1）：181-194.

［20］" OPLER T， PINKOWITZ L， STULZ R， et al. The determinants and implications of corporate cash holdings［J］. Journal of Financial Economics， 1999，39（1）： 3-46.

［21］" 黎偉，許桂華，任曉怡.企業(yè)金融化與數(shù)字技術(shù)應(yīng)用：促進還是抑制［J］.經(jīng)濟體制改革，2021，39（6）：142-147.

［22］" 任曉怡，寧致遠，吳非.企業(yè)金融化與數(shù)字化轉(zhuǎn)型——基于上市企業(yè)年報數(shù)字化文本信息的識別與檢驗［J］.經(jīng)濟與管理，2022，36（3）：84-92.

［23］" 王紅建，曹瑜強，楊慶，等.實體企業(yè)金融化促進還是抑制了企業(yè)創(chuàng)新——基于中國制造業(yè)上市公司的經(jīng)驗研究［J］.南開管理評論，2017，20（1）：155-166.

［24］" 劉莉亞，何彥林，王照飛，等.融資約束會影響中國企業(yè)對外直接投資嗎——基于微觀視角的理論和實證分析［J］.金融研究，2015，43（8）：124-140.

［25］" FORS B， CAMISN C. Does incremental and radical innovation performance depend on different types of knowledge accumulation capabilities and organizational size［J］. Journal of Business Research， 2016， 69（2）： 831-848.

［26］" 張建偉.融資方式對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型類型的影響［J］.財會月刊，2022，43（22）：48-55.

［27］" ALMEIDA H， CAMPELLO M， WEISBACH M S. The cash flow sensitivity of cash［J］. The Journal of Finance， 2004， 59（4）： 1777-1804.

［28］" HADLOCK C J， PIERCE J R. New evidence on measuring financial constraints： moving beyond the KZ index［J］. The Review of Financial Studies， 2010， 23（5）： 1909-1940.

［29］" 溫忠麟，葉寶娟.有調(diào)節(jié)的中介模型檢驗方法：競爭還是替補［J］.心理學(xué)報，2014，46（5）：714-726.

［30］" HANSEN B E. Sample splitting and threshold estimation［J］.Econometrica， 2000， 68（3）： 575-603.

［31］""" ""張欣，董竹.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新——機制識別、保障條件分析與異質(zhì)性檢驗［J］.經(jīng)濟評論，2023，44（1）：3-18.

［32］" 張國勝，杜鵬飛.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對我國企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響：增量還是提質(zhì)［J］.經(jīng)濟管理，2022，44（6）：82-96.

（責(zé)任編輯：張" 悅）

How Can Digital Transformation Prmote the Efficiency of Enterprise Innovation？A Re-Examination from the Perspective of Financial Asset Allocation

Song Jiashan1，Tu Hanyun1，Zhao Ruizeng1，2

（1.School of Economics and Management， Southwest University of Science and Technology，Mianyang 621010， China;2.School of Management， University of Science and Technology of China， Hefei 230026， China）

Abstract：Enterprises are at the core of China's economic development since they represent the primary drivers of micro-innovation. Enhancing the innovation capabilities of enterprises is essential to promoting the strategy of strengthening the country with science and technology and empowering long-term sustainable economic development. As China's economy moves from high-speed growth to innovation-led， high-quality development， enterprises must achieve digital transformation to enhance innovation and development effectively. Therefore， it has become a crucial topic of discussion about how to embrace digital technology in stimulating innovation vitality and improving efficiency in the digital economy era.

While existing literature has recognized that digital transformation has positive effects on innovation， it has focused primarily on innovation quantity and quality without consideration of innovation efficiency. Digital transformation enables firms to upgrade their existing products and increase their innovation output. However， such upgrades have led to the filing of numerous duplicate， low-quality patents， lowering the overall quality of innovation. Thus， further exploration of the potential impact mechanisms between digital transformation and innovation efficiency is required. An imbalance in financial asset allocation may adversely affect digital transformation and innovation，but" few studies have analyzed the behavioral effects of financial asset allocation on digital transformation and innovation， indicating the need for a systematic framework to clarify their impact mechanisms.

To further enrich the existing theoretical and empirical analysis framework， this study first clarifies the relationship between digital transformation and innovation efficiency. Next， the underlying mechanisms of financing constraints and corporate financialization are analyzed. The samples from the financial industry， insurance industry， and real estate industry are excluded， and 11 000 observation values were ultimately obtained after screening. This study employs the panel double fixed effect model， mediating model， moderated mediation model， and threshold effect model to analyze the direct effect and potential mechanism of the digital transformation of China's A-share listed companies on innovation efficiency from 2010 to 2021.

The following research conclusions are obtained. First， digital transformation can significantly enhance firms' innovation capability， and this conclusion still holds after a series of robustness tests and endogeneity tests. Second， financing constraints play a significant mediating role in the path of digital transformation for enterprises， affecting innovation efficiency. The digital transformation of enterprises can break the information barriers and broaden the innovation financing channels， improving enterprises' innovation efficiency by alleviating their financing constraints. Third， among the direct effects of digital transformation-driven innovation， the increase in financial asset allocation by firms for capital arbitrage motives has a \"crowding-out effect\" on corporate innovation. Fourth， on the mediating path of financing constraints， enterprises can play the role of \"reservoir\" of financial assets by allocating financial assets based on the motivation of capital reserves.

The potential contributions of this paper are as follows. First， this study empirically tests the contribution of digital transformation to the efficiency of corporate innovation and enriches the empirical research on digital transformation and corporate innovation efficiency. Second， this study tests the transmission mechanism of financing constraints in the relationship between digital transformation and corporate innovation and provides new empirical evidence for firms to explore the path of digital transformation-driven innovation. Third， from the perspective of firms' allocation of financial assets， it re-examines the relationship between digital transformation and innovation efficiency and discovers that the financialization of firms has a moderating mechanism in the process of digital transformation-driven innovation as well as its boundary conditions.

Finally， this study puts forward some targeted suggestions based on the empirical results. Government departments should focus on creating a sound ecology of digital-driven innovation. Financial institutions should establish and improve the financial market system to provide financial support for enterprises' technological innovation. Entity enterprises need to accelerate digital transformation at the same time， and they should treat the allocation of financial assets in an objective and dialectical manner，and reasonably plan the investment of financial assets.

Key Words：Digital Transformation; Enterprise Innovation Efficiency; Financing Constraints; Moderated Mediation; Asset Allocation