摘 要：選取2013—2020年中國信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)中高新技術(shù)上市公司為研究對象，基于企業(yè)成長理論探討政府?dāng)?shù)字化激勵對企業(yè)創(chuàng)新的影響機制。結(jié)果表明，政府?dāng)?shù)字化激勵對企業(yè)創(chuàng)新具有顯著促進(jìn)作用，企業(yè)數(shù)字化水平在兩者間發(fā)揮中介效應(yīng)。異質(zhì)性分析表明，政府?dāng)?shù)字化激勵對國有企業(yè)創(chuàng)新水平的促進(jìn)作用更顯著。相較于非創(chuàng)業(yè)板上市公司，政府?dāng)?shù)字化激勵對創(chuàng)業(yè)板上市公司研發(fā)投入水平的影響更顯著。政府應(yīng)重視數(shù)字化激勵，鼓勵企業(yè)走上創(chuàng)新發(fā)展的道路。結(jié)論可為政府頂層設(shè)計提供參考依據(jù)，同時為企業(yè)數(shù)字化發(fā)展及創(chuàng)新實踐提供啟示。

關(guān)鍵詞：政府補助；企業(yè)創(chuàng)新；數(shù)字化水平

DOI：10.6049/kjjbydc.H202308107

中圖分類號：F273.1

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1001-7348（2025）02-0105-08

0 引言

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等數(shù)字信息技術(shù)發(fā)展，數(shù)字技術(shù)成為推動社會發(fā)展不可或缺的力量。根據(jù)國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室2023年4月最新發(fā)布的《數(shù)字中國發(fā)展報告（2022年）》，截至2022年，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模已達(dá)到50.2萬億元，總量穩(wěn)居世界第二，同比名義增長10.3%，占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重提升至41.5%。電子信息制造業(yè)實現(xiàn)營業(yè)收入15.4萬億元，同比增長5.5%；軟件業(yè)務(wù)收入達(dá)10.81萬億元，同比增長11.2%；工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超1.2萬億元，同比增長15.5%。新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革背景下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)為高質(zhì)量發(fā)展注入新動能。政府出于未來發(fā)展的考慮，通過政府補助促使企業(yè)提升數(shù)字化水平，旨在幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新，謀求長遠(yuǎn)發(fā)展。與此同時，企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展有助于其創(chuàng)新水平提升?；诖?，本文圍繞“政府?dāng)?shù)字化激勵能否對企業(yè)創(chuàng)新水平產(chǎn)生影響”以及“數(shù)字化激勵能否通過提高企業(yè)數(shù)字化水平促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新”兩個問題進(jìn)行研究。

1 文獻(xiàn)回顧

現(xiàn)有企業(yè)創(chuàng)新影響因素研究主要關(guān)注外部環(huán)境與內(nèi)部機制兩個部分。外部環(huán)境包括政府激勵政策[1-3]、財政補助[4-5]、融資約束[6]等，內(nèi)部機制包括企業(yè)社會責(zé)任[7]、高管經(jīng)歷特質(zhì)（王旭超等，2023）、金融投資行為[8]等方面。此外，部分學(xué)者就政府激勵對企業(yè)創(chuàng)新的影響進(jìn)行了探討。在創(chuàng)新過程中，企業(yè)如果完全依靠市場自發(fā)調(diào)節(jié)分配資源，可能導(dǎo)致創(chuàng)新資源不足。此時，政府需要對這種不足給予適當(dāng)補償，進(jìn)而激勵企業(yè)創(chuàng)新（Arrow，1962）。具體而言，常見激勵手段主要包括財政補貼與稅收減免，不同激勵政策對企業(yè)創(chuàng)新具有不同影響，而且其效果會受到企業(yè)異質(zhì)性或企業(yè)生命周期的影響[9-10]。其中，稅收優(yōu)惠能夠防范市場失靈，降低企業(yè)研發(fā)成本并激勵企業(yè)增加研發(fā)投入，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。因此，享有稅收優(yōu)惠的企業(yè)擁有充足的資源開展創(chuàng)新活動（王俊，2011）。稅收減免能夠彌補企業(yè)部分生產(chǎn)成本，降低企業(yè)創(chuàng)新風(fēng)險，從而提高企業(yè)創(chuàng)新水平（胡華夏等，2017）。學(xué)者們對政府補貼主要持以下觀點：第一，政府補貼能夠通過補充企業(yè)資源分擔(dān)創(chuàng)新風(fēng)險，釋放鼓勵創(chuàng)新的信號，進(jìn)而激勵企業(yè)研發(fā)投入，同時促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出[11-12]。第二，政府補貼發(fā)揮的作用既會受到企業(yè)內(nèi)部控制水平的制約，也會受政治、法律環(huán)境的影響?？傮w而言，政府補貼對企業(yè)研發(fā)投入難以發(fā)揮激勵作用[13]。第三，政府補貼對企業(yè)創(chuàng)新的影響具有非線性特點，政府補貼前期能夠有效彌補企業(yè)資金缺口，因而有助于企業(yè)創(chuàng)新。隨著政府補貼增加，企業(yè)研發(fā)投入可能“被擠出”。因此，政府補貼與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出存在非線性關(guān)系（劉子谞等，2019）。部分學(xué)者就政府補助中非研發(fā)補貼部分對企業(yè)創(chuàng)新的影響進(jìn)行了探討，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，非研發(fā)補貼雖不是直接給予企業(yè)研發(fā)資源，但能夠為企業(yè)營造良好的經(jīng)營環(huán)境，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新[14]。

目前，國內(nèi)企業(yè)嘗試通過信息技術(shù)全面改變組織形式、經(jīng)營流程以尋求長遠(yuǎn)發(fā)展[15]。企業(yè)數(shù)字化變革的本質(zhì)是通過信息、計算、通信和鏈接技術(shù)組合對企業(yè)內(nèi)部屬性進(jìn)行改變，從而改善實際經(jīng)營流程的過程。為了獲取競爭優(yōu)勢，企業(yè)采用數(shù)字技術(shù)對內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行破壞性重塑，改變過去的價值創(chuàng)造路徑。這一過程中，數(shù)字技術(shù)能夠發(fā)揮積極作用（Vial，2019）。此外，部分學(xué)者探究了企業(yè)數(shù)字化對企業(yè)創(chuàng)新的影響，主要包括數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)創(chuàng)新的影響。數(shù)字技術(shù)與企業(yè)傳統(tǒng)生產(chǎn)模式相結(jié)合，能夠改變組織原有學(xué)習(xí)交流模式，突破傳統(tǒng)企業(yè)邊界，優(yōu)化資源配置，進(jìn)而激發(fā)組織內(nèi)部創(chuàng)新意愿[16]。隨著數(shù)字技術(shù)應(yīng)用，顛覆性技術(shù)出現(xiàn)，創(chuàng)新呈現(xiàn)頻率高、分布廣、周期短、影響大的特點[17]。同時，數(shù)字技術(shù)衍生的新型要素（數(shù)據(jù)）與傳統(tǒng)要素組合優(yōu)化能夠?qū)崿F(xiàn)要素賦能，從而驅(qū)動組織創(chuàng)新[18]。隨著研究深入，部分學(xué)者開始關(guān)注企業(yè)數(shù)字化內(nèi)外因素對創(chuàng)新的影響。從外部環(huán)境看，數(shù)字化能夠提高企業(yè)資源利用率與研發(fā)投入效率，從而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。此外，數(shù)字化能夠幫助企業(yè)適應(yīng)更為復(fù)雜的環(huán)境并識別潛在創(chuàng)新機會。從組織內(nèi)部看，數(shù)字化能夠幫助企業(yè)在經(jīng)濟(jì)活動中獲取需求側(cè)數(shù)據(jù)，進(jìn)而為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提供全新的方向。此外，數(shù)字化水平提升有助于企業(yè)間信息交流，幫助企業(yè)更快獲得前沿知識與技術(shù)，進(jìn)而為企業(yè)創(chuàng)新提供新思路。換言之，數(shù)字化有助于企業(yè)間知識與技術(shù)流動，進(jìn)一步推動企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新[19-21]。

綜上所述，現(xiàn)有相關(guān)研究就政府補貼對企業(yè)創(chuàng)新的影響這一問題進(jìn)行了較為充分的探討。在政府對企業(yè)補貼項目中，除與創(chuàng)新直接相關(guān)的激勵外，還有政府為加快企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程給予的激勵，雖然這種激勵不能直接為企業(yè)創(chuàng)新提供資源，但可以提高企業(yè)數(shù)字化水平，間接影響企業(yè)創(chuàng)新?，F(xiàn)有研究大多基于政府補助提供的資源與發(fā)出的積極信號兩個角度探討其對企業(yè)創(chuàng)新的影響，但并未探究其為企業(yè)提供的發(fā)展機會。

本文研究貢獻(xiàn)如下：第一，政府希望其對數(shù)字技術(shù)提供的激勵能夠促使企業(yè)培育數(shù)字能力，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展背景下，企業(yè)數(shù)字化與企業(yè)創(chuàng)新息息相關(guān)，這種激勵能否與傳統(tǒng)政府補助一樣，激勵企業(yè)通過研發(fā)數(shù)字技術(shù)實現(xiàn)創(chuàng)新？過往相關(guān)研究并未意識到政府?dāng)?shù)字化激勵對企業(yè)創(chuàng)新的重要作用。為此，本文通過實證分析驗證政府?dāng)?shù)字化激勵對企業(yè)創(chuàng)新的影響，同時根據(jù)企業(yè)異質(zhì)性進(jìn)行分組研究，是對現(xiàn)有研究的有益補充。第二，本文進(jìn)一步揭示政府?dāng)?shù)字化激勵對企業(yè)創(chuàng)新的影響機制，并檢驗企業(yè)數(shù)字化水平的中介作用，以期打開兩者間關(guān)系機制的“黑箱”。

2 理論假設(shè)

2.1 政府?dāng)?shù)字化激勵與企業(yè)創(chuàng)新

政府補貼與稅收優(yōu)惠被視為能夠促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新水平提升的重要政策工具。在以幫扶企業(yè)為目的、經(jīng)企業(yè)申請并篩選通過的政府補助項目中，優(yōu)質(zhì)項目能夠有效為企業(yè)創(chuàng)新提供支持[22]。相較于其它政府補貼項目，政府?dāng)?shù)字化激勵作為優(yōu)質(zhì)補助項目，可能對企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用更顯著。具體而言，數(shù)字化激勵對企業(yè)創(chuàng)新具有正向影響的原因如下：

首先，為了構(gòu)建新發(fā)展格局，加快建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為國家新時期的戰(zhàn)略選擇。為了推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，政府會給予企業(yè)更多數(shù)字化激勵，降低企業(yè)成本。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，政府?dāng)?shù)字化激勵既可以降低企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營成本，又能夠幫助企業(yè)緩解融資困境，使其擁有更多可分配資源，從而為企業(yè)創(chuàng)新提供保障（朱云歡和張明喜，2010）。其次，政府?dāng)?shù)字化激勵不僅能夠直接幫助企業(yè)，而且可以為企業(yè)帶來其它資源，即具有信號屬性。政府給予企業(yè)數(shù)字化補貼或稅收減免，對外界釋放積極信號，意味著受激勵企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型得到政府認(rèn)可。上述積極信號有助于利益相關(guān)者堅定其對企業(yè)的信心，進(jìn)而提供更豐富的資源支持企業(yè)創(chuàng)新（伍健等，2017）。

基于此，本文提出以下研究假設(shè)：

H1：政府?dāng)?shù)字化激勵能夠促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

2.2 政府?dāng)?shù)字化激勵與企業(yè)數(shù)字化水平

近年來，國務(wù)院圍繞產(chǎn)業(yè)數(shù)字化已出臺百余個專項戰(zhàn)略規(guī)劃和指導(dǎo)意見，引導(dǎo)我國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從而提高企業(yè)數(shù)字化水平。目前，數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展是我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要方面，如何促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化水平提升這一問題受到政府高度重視[23]。具體而言，政府通過財政補貼和優(yōu)惠政策引導(dǎo)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。其中，財政補貼作為實質(zhì)性數(shù)字化激勵手段，有助于企業(yè)實施數(shù)字化戰(zhàn)略，從而提升自身數(shù)字化水平[15]。政府?dāng)?shù)字化激勵對企業(yè)數(shù)字化主要具有兩方面影響：一方面，當(dāng)所處環(huán)境變化時，獲得相應(yīng)幫扶意味著企業(yè)能夠獲得政府支持，有助于企業(yè)增強戰(zhàn)略定力，進(jìn)而將高水平數(shù)字化發(fā)展作為長期目標(biāo)。另一方面，在數(shù)字化過程中，企業(yè)會遭遇資源不足的問題，政府?dāng)?shù)字化激勵能夠有效彌補企業(yè)資源不足，從而加快企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程[24]。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，企業(yè)需要憑借數(shù)字技術(shù)實現(xiàn)創(chuàng)新突破，以獲取競爭優(yōu)勢。高水平數(shù)字化企業(yè)能夠進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整，實現(xiàn)更包容的創(chuàng)新。一方面，企業(yè)實施內(nèi)部管理變革，使自身組織結(jié)構(gòu)趨于網(wǎng)絡(luò)化、扁平化（戚聿東、肖旭，2020）。相較于低水平數(shù)字化企業(yè)，高水平數(shù)字化企業(yè)內(nèi)部分工更加明確，可以借助協(xié)調(diào)能力實施有效監(jiān)督（劉政等，2020）。隨著數(shù)字化水平提升，企業(yè)能夠基于持續(xù)生成的大量數(shù)據(jù)、信息和知識迅速制定相關(guān)決策[25]。另一方面，數(shù)字技術(shù)能夠幫助企業(yè)收集外部信息，進(jìn)而獲取差異化、個性化需求信息，最終實現(xiàn)產(chǎn)品或服務(wù)個性化創(chuàng)新。受邊界所限，企業(yè)間相互獨立，信息難以傳遞。數(shù)字化能夠促使企業(yè)間相互聯(lián)系，有助于企業(yè)快速對用戶需求作出反應(yīng)，從而提高企業(yè)創(chuàng)新效率（戚聿東、肖旭，2020）。此外，企業(yè)可以依托數(shù)字平臺積累客戶需求數(shù)據(jù)，并將其用于多元化產(chǎn)品開發(fā)[26]。

根據(jù)Penrose（1959）的企業(yè)成長理論，企業(yè)擁有的資源是決定企業(yè)能力的基礎(chǔ)。企業(yè)將政府?dāng)?shù)字化激勵轉(zhuǎn)化成自身資源，進(jìn)一步推動數(shù)字化能力發(fā)展。隨著數(shù)字化水平提高，企業(yè)可以開發(fā)其獨特的數(shù)據(jù)資源，這種不曾被利用的資源將成為其創(chuàng)新能力來源。同時，企業(yè)成長理論認(rèn)為，決定企業(yè)能力的關(guān)鍵是管理能力，即團(tuán)隊管理經(jīng)驗與能力。企業(yè)將資源轉(zhuǎn)化為數(shù)字化能力，優(yōu)化自身經(jīng)營環(huán)節(jié)，提高信息透明度、管理層決策水平和治理水平，進(jìn)而豐富企業(yè)管理資源，后者也將成為企業(yè)創(chuàng)新能力來源（韓太祥，2002）。數(shù)字化不僅能夠幫助企業(yè)在復(fù)雜環(huán)境中生存與發(fā)展，而且有助于企業(yè)實現(xiàn)高水平創(chuàng)新。企業(yè)數(shù)字化與政府引導(dǎo)、幫扶密不可分，當(dāng)受到政府?dāng)?shù)字化激勵時，企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程加快，企業(yè)數(shù)字化水平得以提升，進(jìn)而助力高水平創(chuàng)新。

基于此，本文提出以下研究假設(shè)：

H2：政府?dāng)?shù)字化激勵能夠增強企業(yè)數(shù)字化能力，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

綜上所述，本文構(gòu)建研究框架如圖1所示。

3 研究設(shè)計

3.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

出于數(shù)據(jù)可得性、準(zhǔn)確性等因素考慮，本文以2013—2020年我國信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)中高新技術(shù)上市公司作為研究樣本，剔除部分關(guān)鍵數(shù)據(jù)缺失的上市公司，以及ST、PT公司，最終得到1 189個觀測值。本文研究樣本特點如下：首先，樣本企業(yè)是我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)中不可或缺的重要組成部分，對于推動我國科技創(chuàng)新具有重要作用。其次，樣本企業(yè)是我國高新技術(shù)上市公司的代表，對于研究我國高新技術(shù)企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r具有重要意義。再次，樣本企業(yè)是我國數(shù)字化激勵政策的主要受益者，對于評估我國相關(guān)政策實施效果具有重要參考價值。文中，上市公司創(chuàng)新相關(guān)數(shù)據(jù)來自CNRDS數(shù)據(jù)庫，上市公司其它相關(guān)數(shù)據(jù)來源于CSMAR中國經(jīng)濟(jì)金融研究數(shù)據(jù)庫。為了避免極端值對結(jié)論的影響，本文對模型中涉及的連續(xù)變量進(jìn)行1%和99%分位數(shù)縮尾處理。

3.2 變量選取與模型設(shè)計

3.2.1 被解釋變量

現(xiàn)有研究通常從創(chuàng)新投入與創(chuàng)新產(chǎn)出兩個維度對企業(yè)創(chuàng)新水平加以衡量。本文認(rèn)為，研發(fā)投入代表企業(yè)創(chuàng)新投入意愿，以及管理層對創(chuàng)新重要性的認(rèn)知，而這種意愿或認(rèn)知可被認(rèn)為是企業(yè)創(chuàng)新水平的體現(xiàn)。創(chuàng)新產(chǎn)出方面，過往研究通常將專利數(shù)量作為創(chuàng)新產(chǎn)出的代理變量。相較于專利申請數(shù)量，發(fā)明專利數(shù)量更能體現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新水平。為了全面反映企業(yè)創(chuàng)新水平，基于研究假設(shè)，本文采用研發(fā)投入金額的自然對數(shù)值衡量企業(yè)研發(fā)投入，以年度授權(quán)發(fā)明專利數(shù)量的自然對數(shù)值衡量企業(yè)研發(fā)產(chǎn)出[1]。

3.2.2 解釋變量

數(shù)字化激勵采用政府為企業(yè)提供數(shù)字化扶持總額的自然對數(shù)衡量，代表政府對企業(yè)數(shù)字化的扶持力度。本文通過對CSMAR數(shù)據(jù)庫“政府補助”項目中與數(shù)字化有關(guān)的條目（例如轉(zhuǎn)型升級、軟件、火炬計劃、數(shù)字化補貼等）進(jìn)行逐條人工檢驗以獲取相關(guān)數(shù)據(jù)[24]。

3.2.3 中介變量

對企業(yè)數(shù)字化水平的衡量，具體做法是當(dāng)企業(yè)披露的無形資產(chǎn)明細(xì)項中包含“軟件”“客戶端”“智能系統(tǒng)”等與數(shù)字化相關(guān)的關(guān)鍵詞時，對相關(guān)項目進(jìn)行人工審核，相關(guān)資產(chǎn)可被界定為數(shù)字技術(shù)無形資產(chǎn)，將所有數(shù)字技術(shù)無形資產(chǎn)項目加總，計算其占當(dāng)年總資產(chǎn)的百分比，以此作為企業(yè)數(shù)字化水平的衡量指標(biāo)[27]。

3.2.4 控制變量

借鑒現(xiàn)有研究成果，本文將企業(yè)規(guī)模、企業(yè)上市年限、公司年度資本性支出、股權(quán)集中度、企業(yè)所處區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作為控制變量，具體如下：采用企業(yè)總資產(chǎn)的自然對數(shù)衡量企業(yè)規(guī)模；采用觀測年度與企業(yè)上市年份的差值衡量企業(yè)上市年限；采用購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其它長期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金與總資產(chǎn)的比值衡量公司年度資本性支出；采用第一大股東持股比例衡量股權(quán)集中度；采用賦值法衡量企業(yè)所處區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，若企業(yè)所處地區(qū)為發(fā)達(dá)地區(qū)則取值為1，若為欠發(fā)達(dá)地區(qū)則取值為0。

本文采用投入與產(chǎn)出兩個指標(biāo)對企業(yè)創(chuàng)新水平進(jìn)行測度，而企業(yè)創(chuàng)新投入與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出可能存在較強的相關(guān)性。因此，本文采用似無相關(guān)回歸估計對各回歸方程進(jìn)行聯(lián)合估計，以提高方程估計效率。

4 實證分析與檢驗

4.1 描述性統(tǒng)計與相關(guān)性分析

表1、表2分別為變量說明與描述性統(tǒng)計結(jié)果。由表2可知，政府?dāng)?shù)字化激勵對企業(yè)的影響存在一定差異。企業(yè)數(shù)字化資產(chǎn)占企業(yè)總資產(chǎn)的比值不大，大多數(shù)企業(yè)數(shù)字化程度不存在顯著差異，說明樣本企業(yè)大多已經(jīng)開始實施數(shù)字化戰(zhàn)略。相關(guān)性檢驗結(jié)果顯示，變量間相關(guān)性不顯著且不存在相關(guān)性較強的變量，除企業(yè)規(guī)模與研發(fā)投入間的相關(guān)系數(shù)絕對值接近0.75外，其它變量間的相關(guān)系數(shù)絕對值不超過0.5，說明變量間不存在嚴(yán)重共線性問題。

4.2 主效應(yīng)分析

4.2.1 基準(zhǔn)分析結(jié)果

本文采用Breusch（1980）提出的研究方法對似無相關(guān)回歸模型各方程擾動項進(jìn)行檢驗。Breusch-Pagan檢驗結(jié)果顯示，拒絕各方程擾動項相互獨立的原假設(shè)，即可以采用似無相關(guān)回歸方法進(jìn)行系統(tǒng)估計以提高估計效率。本文采用SUR方法進(jìn)行系統(tǒng)估計，結(jié)果如表3所示。由表3可知，解釋變量政府?dāng)?shù)字化補貼的系數(shù)均顯著為正，說明政府?dāng)?shù)字化激勵對企業(yè)創(chuàng)新投入與產(chǎn)出具有顯著促進(jìn)作用。由此，可以認(rèn)為數(shù)字化激勵能夠提升企業(yè)創(chuàng)新水平，假設(shè)H1得到支持。

為了進(jìn)一步驗證政府?dāng)?shù)字化激勵對企業(yè)創(chuàng)新的影響，本文對樣本進(jìn)行分時間段回歸。由表4可知，解釋變量政府?dāng)?shù)字化補貼的系數(shù)均顯著為正，同樣驗證了假設(shè)H1。隨著時間推移，政府?dāng)?shù)字化補貼政策對企業(yè)創(chuàng)新投入的正向影響減弱，但對企業(yè)研發(fā)產(chǎn)出的正向影響增強。由此說明，隨數(shù)字技術(shù)發(fā)展，政府?dāng)?shù)字化激勵能夠促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新投入及產(chǎn)出，而且對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的正向影響持續(xù)增強。

4.2.2 中介效應(yīng)分析

參考溫忠麟和葉寶娟（2014）的研究成果，本文采用Bootstrap方法進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗，結(jié)果如表5所示。由表5可知，以創(chuàng)新產(chǎn)出作為因變量，中介效應(yīng)置信區(qū)間下限和上限分別為0.008 2、0.025 6；以創(chuàng)新投入作為因變量，中介效應(yīng)置信區(qū)間下限和上限分別為0.002 9、0.013 1。上述區(qū)間均不包含0且位于零值右側(cè)，說明中介效應(yīng)存在且為正向效應(yīng)。由此可見，數(shù)字化激勵有助于企業(yè)創(chuàng)新，同時并未因創(chuàng)新資源投入而擠占數(shù)字化發(fā)展所需資源。由此說明，企業(yè)數(shù)字化能力在政府?dāng)?shù)字化激勵對企業(yè)創(chuàng)新影響過程中發(fā)揮中介作用，假設(shè)H2得到支持。

為了揭示企業(yè)數(shù)字化水平在政府?dāng)?shù)字化激勵與企業(yè)創(chuàng)新間的中介作用，本文采用企業(yè)數(shù)字技術(shù)無形資產(chǎn)項目加總占當(dāng)年總資產(chǎn)的比值與去年該比值的差值衡量企業(yè)數(shù)字化資產(chǎn)投入的動態(tài)變化。本文采用Bootstrap方法進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗，結(jié)果顯示，以創(chuàng)新產(chǎn)出作為因變量，中介效應(yīng)置信區(qū)間下限和上限分別為0.010 6、0.031 1；以創(chuàng)新投入作為因變量，中介效應(yīng)置信區(qū)間下限和上限分別為0.003 3、0.016 5。上述區(qū)間均不包含0且位于零值右側(cè)，說明中介效應(yīng)存在且為正向效應(yīng)。上述結(jié)果進(jìn)一步證明了本文假設(shè)。

為探討政府?dāng)?shù)字化激勵對企業(yè)創(chuàng)新的影響機制，本文以企業(yè)創(chuàng)新投入作為中介變量，以企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出作為因變量進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗。結(jié)果顯示，政府?dāng)?shù)字化激勵能夠通過增加企業(yè)創(chuàng)新投入影響企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。由此說明，政府?dāng)?shù)字化激勵能夠通過企業(yè)數(shù)字化水平影響企業(yè)創(chuàng)新，受直接及間接影響而增加的企業(yè)創(chuàng)新投入會進(jìn)一步影響企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。

4.3 穩(wěn)健性檢驗

本文采用替換被解釋變量方式進(jìn)行估計，將原被解釋變量企業(yè)創(chuàng)新投入對數(shù)值替換為研發(fā)人員占員工總?cè)藬?shù)的比值，同時將原被解釋變量企業(yè)授權(quán)發(fā)明專利對數(shù)值替換為企業(yè)被引用專利次數(shù)對數(shù)值，結(jié)果如表6所示。替換后的估計結(jié)果與原估計結(jié)果基本一致，故可認(rèn)定本文研究結(jié)論具有穩(wěn)健性。

2016年7月，國務(wù)院印發(fā)的《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》強調(diào)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略并提出推動信息技術(shù)發(fā)展等要求，可能對樣本中的解釋變量與被解釋變量產(chǎn)生影響。由此，本文剔除2016年以前數(shù)據(jù)，考察樣本子區(qū)間發(fā)現(xiàn)（見表7），其估計結(jié)果與研究結(jié)論基本保持一致，故可認(rèn)定本文研究結(jié)論具有穩(wěn)健性。

本文基于絕對值角度對企業(yè)數(shù)字化水平進(jìn)行刻畫，以企業(yè)數(shù)字技術(shù)無形資產(chǎn)項目加總?cè)?shù)替換中介變量。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，中介效應(yīng)仍然成立，故可認(rèn)定企業(yè)數(shù)字化水平在政府?dāng)?shù)字化激勵對企業(yè)創(chuàng)新的影響過程中發(fā)揮中介作用。

4.4 異質(zhì)性分析

按企業(yè)股權(quán)性質(zhì)進(jìn)行分類估計發(fā)現(xiàn)，無論是否為國有企業(yè)，數(shù)字化激勵對企業(yè)創(chuàng)新投入與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出均具有促進(jìn)作用。由表8估計系數(shù)看，國有企業(yè)與非國有企業(yè)研發(fā)投入及研發(fā)產(chǎn)出存在一定差異。國有企業(yè)作為政府職能的延伸，是政府實現(xiàn)特定經(jīng)濟(jì)目標(biāo)的重要支撐。相較于非國有企業(yè)，國有企業(yè)提升創(chuàng)新水平的意愿較強，由于受政府監(jiān)管，其財務(wù)風(fēng)險較低[28]。因此，受到政府?dāng)?shù)字化激勵后，國有企業(yè)更有動力加大研發(fā)投入。相較于國有企業(yè)，非國有企業(yè)更看重創(chuàng)新結(jié)果而非創(chuàng)新行為。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，企業(yè)具有較強的數(shù)據(jù)獲取能力。相較于國有企業(yè)，非國有企業(yè)更善于根據(jù)客戶需求開展針對性創(chuàng)新。因此，在政府?dāng)?shù)字化激勵對企業(yè)研發(fā)產(chǎn)出的影響過程中，非國有企業(yè)與國有企業(yè)差距較小。

按照企業(yè)成長期分類估計后發(fā)現(xiàn)，無論是否為創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)，政府?dāng)?shù)字化激勵對企業(yè)創(chuàng)新投入與產(chǎn)出均發(fā)揮促進(jìn)作用，檢驗結(jié)果如表9所示。其中，相較于非創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)，政府?dāng)?shù)字化激勵對創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)研發(fā)投入影響的估計系數(shù)值較低。相較于非創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)，創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)更加顧忌創(chuàng)新面臨的風(fēng)險，且更加重視企業(yè)業(yè)績。因此，相較于非創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)，政府?dāng)?shù)字化激勵對創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)研發(fā)投入的促進(jìn)作用較弱。創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的估計系數(shù)與非創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)的估計系數(shù)雖然接近，但仍存在一定差距。這是因為相較于創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)，非創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)結(jié)構(gòu)更為明確且企業(yè)規(guī)模更大，能夠更好地發(fā)揮內(nèi)部各主體作用，高效配置政府給予的激勵資源，最終實現(xiàn)高創(chuàng)新產(chǎn)出。

考慮到不同性質(zhì)企業(yè)數(shù)字化水平在政府?dāng)?shù)字化激勵與企業(yè)創(chuàng)新間的中介效應(yīng)，本文進(jìn)行分樣本檢驗，結(jié)果如表10所示。其中，非國有企業(yè)以及創(chuàng)業(yè)板上市公司數(shù)字化水平在政府?dāng)?shù)字化激勵對企業(yè)創(chuàng)新影響過程中并未發(fā)揮中介作用。相較于國有企業(yè)，非國有企業(yè)數(shù)字化意愿較低，這是由于非國有企業(yè)存在對政府補助資源的侵占行為，導(dǎo)致數(shù)字化補助并未完全用于提高自身數(shù)字化水平。對于創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)而言，其對創(chuàng)新投入持謹(jǐn)慎態(tài)度，導(dǎo)致政府?dāng)?shù)字化激勵難以通過提高企業(yè)數(shù)字化水平促進(jìn)創(chuàng)新投入。

5 結(jié)語

5.1 結(jié)論

本文選擇2013—2020年我國信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，探討政府?dāng)?shù)字化激勵和企業(yè)數(shù)字化水平對企業(yè)創(chuàng)新的影響，得到以下主要結(jié)論：

（1）政府?dāng)?shù)字化激勵對企業(yè)創(chuàng)新具有促進(jìn)作用。

（2）相較于非國有企業(yè)，政府?dāng)?shù)字化激勵對國有企業(yè)創(chuàng)新水平的促進(jìn)作用更顯著；相較于創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)，政府?dāng)?shù)字化激勵對非創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)創(chuàng)新水平的促進(jìn)作用更顯著。

（3）企業(yè)數(shù)字化水平在政府?dāng)?shù)字化激勵與企業(yè)創(chuàng)新能力間發(fā)揮中介效應(yīng)。分樣本討論發(fā)現(xiàn)，非國有企業(yè)及創(chuàng)業(yè)板上市公司數(shù)字化水平在政府?dāng)?shù)字化激勵與企業(yè)創(chuàng)新能力間均發(fā)揮中介效應(yīng)這一假設(shè)不成立。

5.2 管理啟示

（1）政府?dāng)?shù)字化激勵對企業(yè)創(chuàng)新具有積極影響，上述影響很大程度上是通過提升企業(yè)數(shù)字化水平實現(xiàn)的。因此，企業(yè)管理者應(yīng)正確認(rèn)識數(shù)字化與創(chuàng)新間的關(guān)系，科學(xué)配置內(nèi)部資源以加快數(shù)字化進(jìn)程，提升組織靈活度，為企業(yè)創(chuàng)新掃清內(nèi)部障礙。

（2）企業(yè)管理者需要考慮組織內(nèi)部數(shù)字化戰(zhàn)略對創(chuàng)新投入與產(chǎn)出的影響。企業(yè)需要對創(chuàng)新前景進(jìn)行預(yù)判，根據(jù)組織內(nèi)部情況實施具有個性化特點的數(shù)字化戰(zhàn)略，以獲取競爭優(yōu)勢。

（3）企業(yè)管理者應(yīng)意識到當(dāng)前環(huán)境的復(fù)雜性，不斷增強企業(yè)數(shù)字化意識，以數(shù)字化驅(qū)動創(chuàng)新，以便在未來競爭中占據(jù)優(yōu)勢。

5.3 政策建議

（1）政府需要進(jìn)一步完善企業(yè)數(shù)字化激勵政策，促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新，進(jìn)而實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級。具體而言，政府應(yīng)考慮不同行業(yè)企業(yè)需求。例如，制造業(yè)相關(guān)人才不足，政府可以通過人才補貼方式激勵企業(yè)數(shù)字化發(fā)展。對于國有企業(yè)而言，政府可以針對數(shù)字化產(chǎn)品進(jìn)行補貼，從而促進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新；對于非國有企業(yè)而言，政府可以采用數(shù)字化相關(guān)稅收減免以緩解企業(yè)財務(wù)困境。對規(guī)模不同企業(yè)亦是如此，政府需要有針對性地幫助中小企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化發(fā)展目標(biāo)。

（2）政府需要助力企業(yè)數(shù)字化發(fā)展，堅持實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略。宏觀層面，政府應(yīng)進(jìn)一步完善數(shù)字化相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施，為企業(yè)數(shù)字化發(fā)展?fàn)I造良好的環(huán)境；市場層面，政府應(yīng)推動數(shù)據(jù)要素充分流動，同時優(yōu)化監(jiān)管制度，構(gòu)建良好的數(shù)據(jù)治理環(huán)境；企業(yè)層面，政府應(yīng)加大對企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的激勵力度，消除企業(yè)數(shù)字化發(fā)展阻力。

5.4 不足與展望

本文存在以下不足：第一，將高新技術(shù)企業(yè)作為研究對象，樣本容量相對有限。未來可以采用更全面的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到更具有普適性的研究結(jié)論，也可以調(diào)查更多行業(yè)，以了解行業(yè)異質(zhì)性對企業(yè)創(chuàng)新的影響。第二，將上市企業(yè)作為研究對象，并未探討同一區(qū)域內(nèi)企業(yè)所具有的共性。未來可以區(qū)域為單位，對不同區(qū)域企業(yè)進(jìn)行系統(tǒng)研究，進(jìn)一步驗證相關(guān)結(jié)論。第三，政府?dāng)?shù)字化激勵對企業(yè)創(chuàng)新的影響機制可能存在多條路徑，未來可以進(jìn)一步探討政府?dāng)?shù)字化激勵對企業(yè)創(chuàng)新能力的影響。

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Government Digital Incentives， Enterprise Digital Level and Firm Innovation

Abstract：The rapid development of digital technologies such as big data， artificial intelligence， cloud computing， etc.， has brought profound changes to the economy and society， and has given rise to the emergence and growth of the digital economy. The digital economy has become an important driving force for China's economic development in the new era， and its scale has ranked second in the world， accounting for more than 40% of the GDP. To develop the digital economy and achieve high-quality economic development， it is necessary to promote the digital transformation of enterprises and enhance their innovation capabilities. However， the digital transformation of enterprises is not only affected by the market mechanism， but also influenced by government policies and incentives. Therefore， it is of great theoretical and practical significance to explore the impact of government digital incentives on firm innovation and its underlying mechanism.

In order to examine the effect of government digital incentives on firm innovation and the mediating role of enterprise digitalization level in this process， the study adopts the theory of enterprise growth as the theoretical framework， and selects high-tech listed companies in China's information transmission， software and information technology service industry from 2013 to 2020 as the research sample， for these sample enterprises are an important part of China's high-tech industry， and play an important role in promoting China's scientific and technological innovation and economic transformation; while they are the main beneficiaries of China's digitalization policy， which is of great significance for assessing the implementation effect and improvement direction of China's policy. Then the study uses the seemingly unrelated regression （SUR） method to conduct systematic estimation. It measures firm innovation from two dimensions： innovation input and output， using the natural logarithm of Ramp;D expenditure and the natural logarithm of the number of effective invention patents as the proxy variables， respectively， and the natural logarithm of the total amount of digitization support provided by the government as the proxy variable for digitization incentives and the ratio of digitization technology intangible assets to total assets as the proxy variable for enterprise digitization level. The paper sets control variables such as enterprise size， the number of years the enterprise has been on the market， the company's annual capital expenditures， etc.

The main findings of the paper are as follows.（1） Government digital incentives have a significant positive impact on both firm innovation input and output， indicating that digital incentives can enhance firm innovation level and thus supporting hypothesis H1. （2） Enterprise digitization level plays a significant positive mediating role between digital incentives and firm innovation， suggesting that government incentives can promote firm innovation by improving enterprise digitization level and thus supporting hypothesis H2. （3） The effect of government digital incentives on firm innovation varies according to the equity nature and growth period of enterprises. Specifically， government digital incentives have a more effective promoting effect on state-owned enterprises and innovation level， while for GEM-listed companies， government digital incentives stimulate their Ramp;D investment levels more effectively than other listed companies.

The paper extends previous research on the impact of government incentives on firm innovation by focusing on the digital incentives， which are different from traditional subsidies and tax incentives， and examines their effect on both innovation input and output. Then， it reveals the mechanism by which government digital incentives affect firm innovation by introducing and testing the mediating role of enterprise digitization level. Moreover， it conducts heterogeneity analysis based on the equity nature and growth period of enterprises， and provides more nuanced and specific insights for policy design and implementation.

Hence， the study argues that it is essential for enterprises to actively respond to the national strategy of developing the digital economy， seize the opportunities brought by government digital incentives， and enhance their digitization level and innovation capabilities; and it is imperative for government departments to improve the digital-related policies， optimize the allocation of resources， promote the flow of data elements， and balance the trade-offs between incentives and market discipline.

Key Words：Government Subsidies; Firm Innovation; Digitalization Level