俞立平，朱 瑩，金 鵬，張宏如

(1.浙江工商大學(xué)統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院，浙江 杭州 310018；2.杭州市城建開發(fā)集團(tuán)有限公司，浙江 杭州 310000；3.寧波財經(jīng)學(xué)院金融與信息學(xué)院，浙江 寧波 315175；4.鹽城師范學(xué)院商學(xué)院，江蘇 鹽城 224002)

0 引言

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新鏈的影響是極其深遠(yuǎn)的。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)是我國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的重要產(chǎn)業(yè)。一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新主體、創(chuàng)新資源、創(chuàng)新機(jī)制、創(chuàng)新人力資源等方面對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生了較大的促進(jìn)作用[1]；另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在企業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化中也發(fā)揮著信息搜集、管理創(chuàng)新、模式優(yōu)化等功能。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化的影響既包括直接影響，也包括其通過促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新帶來科技成果增加進(jìn)而轉(zhuǎn)化科技成果的間接影響。

目前學(xué)術(shù)界關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的研究較多，但對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與科技成果轉(zhuǎn)化的研究比較少見，從宏觀區(qū)域角度進(jìn)行研究具有重要意義。進(jìn)一步的研究需要明確以下問題：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對科技成果轉(zhuǎn)化的作用機(jī)制如何？科技成果本身在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與科技成果轉(zhuǎn)化之間扮演什么角色？數(shù)字化轉(zhuǎn)型在科技成果轉(zhuǎn)化鏈中具有什么特征？還存在哪些問題？數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)費(fèi)與研發(fā)投入之間關(guān)系如何？

研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新以及科技成果轉(zhuǎn)化的影響具有重要意義。在理論上，有助于深化國家科技創(chuàng)新系統(tǒng)理論與科技成果轉(zhuǎn)化理論，并且對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用機(jī)制做進(jìn)一步深入探討。在實(shí)踐上，有利于客觀評價數(shù)字化轉(zhuǎn)型對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新鏈的貢獻(xiàn)，總結(jié)其作用特征，發(fā)現(xiàn)存在的問題，從而為進(jìn)一步推進(jìn)創(chuàng)新鏈與產(chǎn)業(yè)鏈雙鏈融合，在國際形勢嚴(yán)峻與中美脫鉤背景下促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，為相關(guān)部門決策提供重要參考。

1 文獻(xiàn)綜述

關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的界定，其基礎(chǔ)是相關(guān)技術(shù)，Loonam等[2]認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型包括虛擬化系統(tǒng)如云計算、移動系統(tǒng)如社交媒體、物聯(lián)網(wǎng)等、嵌入式分析系統(tǒng)如大數(shù)據(jù)技術(shù)等。主流觀點(diǎn)均強(qiáng)調(diào)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在企業(yè)中的應(yīng)用或?qū)ζ髽I(yè)產(chǎn)生的影響，Vial[3]指出數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指通過各種信息技術(shù)進(jìn)行組合，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)屬性產(chǎn)生重大變化，并進(jìn)行改進(jìn)的過程。Warner等[4]提出數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)來實(shí)現(xiàn)組織結(jié)構(gòu)、商業(yè)模式、產(chǎn)品升級、業(yè)務(wù)組合等革新的過程。安筱鵬[5]指出數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)深化數(shù)據(jù)流動，實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置并提高運(yùn)營效率的過程。

關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新的影響，主流觀點(diǎn)持肯定態(tài)度，Nambisan等[6]指出數(shù)字技術(shù)不僅提供了創(chuàng)新機(jī)會，還會對價值創(chuàng)造及其績效產(chǎn)生廣泛影響。Zhang等[7]指出數(shù)字技術(shù)是創(chuàng)新活動的觸發(fā)器和助推器，會帶來一系列創(chuàng)新集聚和鏈?zhǔn)絼?chuàng)新。王小林等[8]提出數(shù)字技術(shù)具有滲透效應(yīng)，能夠促進(jìn)要素的全過程協(xié)同和創(chuàng)新資源整合，激發(fā)技術(shù)迭代。靳毓等[9]認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過緩解融資約束、弱化代理沖突等機(jī)制提升企業(yè)綠色創(chuàng)新能力。

還有一些研究認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新的影響呈現(xiàn)異質(zhì)性。姜英兵等[10]認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提高企業(yè)突破性創(chuàng)新和漸進(jìn)式創(chuàng)新投入水平，且對突破性創(chuàng)新投入的提升作用更大。楊偉等[11]認(rèn)為在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)生命周期的不同階段，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用不同，成長期和穩(wěn)定期績效較高，而衰退期績效較差。趙婷婷等[12]實(shí)證發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造企業(yè)協(xié)作創(chuàng)新和模仿創(chuàng)新的促進(jìn)作用大于獨(dú)立創(chuàng)新。也有學(xué)者分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型的負(fù)面作用，張國勝等[13]認(rèn)為企業(yè)為了套取政府補(bǔ)助，會重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型來提高創(chuàng)新數(shù)量，但對創(chuàng)新質(zhì)量不夠關(guān)心。范德成等[14]研究發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會促進(jìn)研發(fā)人員投入，但對研發(fā)資金投入有抑制作用。

新產(chǎn)品是技術(shù)創(chuàng)新的典型代表，也是科技成果轉(zhuǎn)化的重要標(biāo)志，一些研究關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型對新產(chǎn)品的影響。Ketels等[15]指出企業(yè)能利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型增加產(chǎn)品功能和改進(jìn)服務(wù)，提高新商品和服務(wù)的價值。Mauerhoefer等[16]認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型會改變知識密集型的商業(yè)流程，影響企業(yè)搜集和處理信息的方式，有助于企業(yè)進(jìn)行新產(chǎn)品開發(fā)。Tan等[17]發(fā)現(xiàn)當(dāng)企業(yè)大數(shù)據(jù)分析較好時，能夠促進(jìn)組織學(xué)習(xí)，支撐技術(shù)創(chuàng)新活動。

關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對科技成果轉(zhuǎn)化的影響，相關(guān)研究集中在微觀企業(yè)層面，Libert等[18]認(rèn)為數(shù)字化變革不僅在業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)運(yùn)營和價值創(chuàng)造方面帶來革命，也影響到企業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化。晏文雋等[19]研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能打破創(chuàng)新鏈的關(guān)鍵瓶頸，提出重塑企業(yè)價值鏈提升科技成果轉(zhuǎn)化效能的機(jī)制。還有一些研究從宏觀視角分析，施振佺[20]分析基于大數(shù)據(jù)的科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化平臺的結(jié)構(gòu)、要素、特征，提出借助大數(shù)據(jù)技術(shù)可以提高科技創(chuàng)新成果精準(zhǔn)轉(zhuǎn)化水平和轉(zhuǎn)化效率。劉鼎成[21]提出利用 “互聯(lián)網(wǎng)+”和智能手機(jī)等手段，可以將消費(fèi)者、企業(yè)、高校、政府部門等有效連接起來，促進(jìn)高?？萍汲晒D(zhuǎn)化。

從現(xiàn)有研究看，關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的界定，學(xué)界觀點(diǎn)總體趨于一致。關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新的關(guān)系，研究成果也比較豐富，對其作用機(jī)制分析也比較深入，總體上持肯定態(tài)度，但也有研究分析企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在促進(jìn)創(chuàng)新中存在的問題。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對產(chǎn)品的影響本質(zhì)上還是創(chuàng)新，涉及新產(chǎn)品從開發(fā)到投放市場的全部過程。關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型與科技成果轉(zhuǎn)化，現(xiàn)有研究較少，涉及 “互聯(lián)網(wǎng)+”和大數(shù)據(jù)等方面，總體上總結(jié)不夠。關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對以技術(shù)創(chuàng)新、科技成果轉(zhuǎn)化為主的創(chuàng)新鏈的影響，在以下方面有待進(jìn)一步深入。

(1)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對科技成果轉(zhuǎn)化的直接作用機(jī)制有待進(jìn)一步總結(jié)和分析，目前的理論研究是零星的和片面的。

(2)科技成果本身還肩負(fù)著數(shù)字化轉(zhuǎn)型與科技成果轉(zhuǎn)化之間的 “橋梁”作用，具有中介效應(yīng)，對這種效應(yīng)的大小、特征、問題等有必要進(jìn)行深度計量分析與評價，現(xiàn)有研究比較缺乏。

(3)需要全方位評估數(shù)字化轉(zhuǎn)型對科技成果的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)，并且對數(shù)字化轉(zhuǎn)型自身水平進(jìn)行總結(jié)和評估。

本文在理論分析的基礎(chǔ)上，基于省際宏觀高技術(shù)產(chǎn)業(yè)面板數(shù)據(jù)，采用聯(lián)立方程模型、面板門檻回歸模型研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對科技成果的作用機(jī)制、作用特征和存在問題，本文的主要創(chuàng)新體現(xiàn)在對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與科技成果轉(zhuǎn)化的關(guān)系進(jìn)行全面總結(jié)分析，在研究方法上也具有綜合性和系統(tǒng)性，不同研究方法的結(jié)論互相佐證和補(bǔ)充，使得研究結(jié)論更加穩(wěn)健和全面。

2 理論基礎(chǔ)、研究方法與研究數(shù)據(jù)

2.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對科技成果轉(zhuǎn)化的直接作用機(jī)制與間接作用機(jī)制

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對科技成果轉(zhuǎn)化的直接作用機(jī)制就是其對科技成果轉(zhuǎn)化的直接作用，包括信息搜集、風(fēng)險研判、支撐服務(wù)、管理創(chuàng)新4個方面；數(shù)字化轉(zhuǎn)型對科技成果轉(zhuǎn)化的間接作用機(jī)制是數(shù)字化轉(zhuǎn)型作用于技術(shù)創(chuàng)新成果，進(jìn)而帶來科技成果轉(zhuǎn)化，包括創(chuàng)新信息、協(xié)同創(chuàng)新、知識共享、組織結(jié)構(gòu)優(yōu)化4個方面，如圖1所示。

圖1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對創(chuàng)新鏈的作用機(jī)制

(1)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對科技成果轉(zhuǎn)化的直接作用機(jī)制。具體表現(xiàn)是：①信息搜集。數(shù)字化轉(zhuǎn)型基于互聯(lián)網(wǎng)+、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，可以對待轉(zhuǎn)化的科技成果進(jìn)行海量信息搜集處理[22]。②風(fēng)險研判。依托人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，企業(yè)可對待轉(zhuǎn)化項目或技術(shù)進(jìn)行全方位技術(shù)經(jīng)濟(jì)分析，對專利價值進(jìn)行評估，從技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、時間、社會等角度進(jìn)行全方位可行性分析，以節(jié)省成本、降低風(fēng)險[23]。③支撐服務(wù)。主要是政府、科技中介等實(shí)體借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型可為企業(yè)進(jìn)行良好的科技成果轉(zhuǎn)化服務(wù)，包括人才服務(wù)、情報信息、科技評估、知識產(chǎn)權(quán)、招標(biāo)投標(biāo)、技術(shù)市場等。馮朝睿等[24]實(shí)證發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步對電子政府服務(wù)效率的影響非常顯著，有助于提高其服務(wù)水平。④管理創(chuàng)新。管理創(chuàng)新包括兩部分，一部分是以政府、科技中介為主，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行管理創(chuàng)新，更好地服務(wù)科技成果轉(zhuǎn)化[25]；另一部分是企業(yè)微觀的，指企業(yè)在科技成果轉(zhuǎn)化管理中，充分依托數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行管理模式創(chuàng)新以提高績效[26]。根據(jù)以上分析，本文提出假設(shè)H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對科技成果轉(zhuǎn)化具有積極作用，其彈性系數(shù)為正數(shù)。

(2)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對科技成果轉(zhuǎn)化的間接作用機(jī)制。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新具有促進(jìn)作用，帶來技術(shù)創(chuàng)新成果增加，從而間接推動科技成果轉(zhuǎn)化。具體表現(xiàn)在：①創(chuàng)新信息。數(shù)字化轉(zhuǎn)型為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提供重要的信息服務(wù)，使其更加方便、快捷地獲取到創(chuàng)新相關(guān)的信息，包括競爭對手信息、產(chǎn)品信息以及技術(shù)創(chuàng)新本身的信息等。Duarte等[27]認(rèn)為新一代數(shù)字科技提升了企業(yè)搜集、挖掘、分析各類網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的能力，緩解信息不對稱性效應(yīng)，提高區(qū)域創(chuàng)新能力。范德成等[14]認(rèn)為傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型使企業(yè)更了解消費(fèi)者需求，創(chuàng)新產(chǎn)品更容易被市場所接受。②協(xié)同創(chuàng)新。協(xié)同創(chuàng)新是企業(yè)解決技術(shù)難題、進(jìn)行重大創(chuàng)新的重要手段。Lyytinen等[28]認(rèn)為數(shù)字技術(shù)的低成本交易特性增強(qiáng)了不同創(chuàng)新主體之間的合作，有利于協(xié)同創(chuàng)新。數(shù)字化轉(zhuǎn)型使創(chuàng)新資源一體化，能將不同單位的創(chuàng)新人員、創(chuàng)新資源有效整合，從而更好地進(jìn)行協(xié)同創(chuàng)新。③知識共享。數(shù)字化轉(zhuǎn)型加強(qiáng)了知識資源共享和擴(kuò)散，提高了研發(fā)人員的水平，深層次促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新。Ciriello等[29]認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型增強(qiáng)了企業(yè)獲取、利用和重組資源的能力。Smith等[30]指出數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠幫助員工提高自身人力資本水平，促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。④創(chuàng)新組織結(jié)構(gòu)優(yōu)化。通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型變革創(chuàng)新管理模式，進(jìn)行創(chuàng)新業(yè)務(wù)流程重組，可以提高創(chuàng)新效率，降低創(chuàng)新成本。Sklyar等[31]提出數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)突破業(yè)務(wù)流程重組中不同階段之間的界限，并獲得更大范圍的創(chuàng)新性。Chen等[32]認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過影響組織創(chuàng)新改善企業(yè)動態(tài)能力，進(jìn)而提高組織績效。根據(jù)以上分析，本文提出以下假設(shè)H2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新具有積極作用，其對技術(shù)創(chuàng)新成果的彈性為正數(shù)。

由于技術(shù)創(chuàng)新成果是科技成果轉(zhuǎn)化的源泉，沒有一定數(shù)量的技術(shù)創(chuàng)新成果，根本談不上科技成果轉(zhuǎn)化，所以技術(shù)創(chuàng)新成果在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與科技成果轉(zhuǎn)化中還發(fā)揮著積極的中介效應(yīng)，為此提出假設(shè)H3：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過技術(shù)創(chuàng)新成果增加，從而對科技成果轉(zhuǎn)化具有積極作用。

2.2 研究方法

(1)研究框架。根據(jù)理論分析，一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新成果和科技成果轉(zhuǎn)化均具有積極影響，技術(shù)創(chuàng)新成果對科技成果轉(zhuǎn)化也具有積極影響，通過聯(lián)立方程模型進(jìn)行線性回歸，可以估計它們之間的平均線性彈性，以掌握整體情況。需要說明的是，由于聯(lián)立方程模型中變量之間關(guān)系復(fù)雜，一些沒有直接關(guān)系的變量也許會存在間接關(guān)系，需要全面進(jìn)行分析。另一方面，如果數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新成果或科技成果轉(zhuǎn)化的彈性沒有通過統(tǒng)計檢驗(yàn)，那也不能簡單說不相關(guān)，可能其中存在非線性效應(yīng)，用線性效應(yīng)進(jìn)行估計是不全面的，因此需要采用面板門檻回歸模型，重點(diǎn)研究兩個方程，一是技術(shù)創(chuàng)新成果方程，二是科技成果轉(zhuǎn)化方程。研究框架如圖2所示。

圖2 研究框架

為了更好分析變量之間的關(guān)系，借助貝葉斯向量自回歸模型 (BVAR)研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型、研發(fā)投入、技術(shù)創(chuàng)新成果、科技成果轉(zhuǎn)化之間的互動關(guān)系，從而進(jìn)一步分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型的績效和水平。

(2)聯(lián)立方程模型。為了更好地刻畫變量之間的關(guān)系，同時處理內(nèi)生性問題，根據(jù)前文理論分析，建立如下聯(lián)立方程模型，對數(shù)字化轉(zhuǎn)型、科技成果、科技成果轉(zhuǎn)化、研發(fā)投入等變量之間的復(fù)雜關(guān)系進(jìn)行估計：

(1)

式中，P表示技術(shù)創(chuàng)新成果，Y表示科技成果轉(zhuǎn)化，K表示研發(fā)經(jīng)費(fèi)，L表示研發(fā)勞動力，DT表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型，F(xiàn)表示企業(yè)數(shù)，cij表示回歸系數(shù)。

方程1是技術(shù)創(chuàng)新成果方程，根據(jù)Griliches-Jaffe知識生產(chǎn)函數(shù)[33-34]，研發(fā)投入包括研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)勞動力，增加數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量，根據(jù)前文分析，數(shù)字化轉(zhuǎn)型也是技術(shù)創(chuàng)新的重要投入要素。

方程2是科技成果轉(zhuǎn)化方程，用新產(chǎn)品銷售收入表示科技成果轉(zhuǎn)化，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其可能存在直接作用，此外技術(shù)創(chuàng)新成果是科技成果轉(zhuǎn)化的來源，另外增加企業(yè)數(shù)作為控制變量。

方程3是研發(fā)經(jīng)費(fèi)影響因素方程，包括滯后1期的科技成果轉(zhuǎn)化和滯后1期的技術(shù)創(chuàng)新成果，它們對研發(fā)經(jīng)費(fèi)具有反饋?zhàn)饔谩?/p>

采用三階段最小二乘法3SLS對聯(lián)立方程進(jìn)行估計，工具變量采用各自變量的滯后項。

(3)面板門檻回歸模型。

一是技術(shù)創(chuàng)新成果方程。數(shù)字化轉(zhuǎn)型為核心解釋變量，技術(shù)創(chuàng)新成果和數(shù)字化轉(zhuǎn)型為門檻變量。面板門檻回歸模型由Hansen[35]提出，可分析不同門檻變量變化時核心變量對因變量的作用大小和特征。在技術(shù)創(chuàng)新成果方程中，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為核心變量，技術(shù)創(chuàng)新成果作為門檻變量，可進(jìn)一步分析不同技術(shù)創(chuàng)新成果下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新成果的彈性差異，總結(jié)其特征并發(fā)現(xiàn)問題；以數(shù)字化轉(zhuǎn)型為門檻變量，可分析不同數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平下其對技術(shù)創(chuàng)新成果的彈性特征并發(fā)現(xiàn)潛在問題。以數(shù)字化轉(zhuǎn)型DT作為核心解釋變量，技術(shù)創(chuàng)新成果P為被解釋變量，技術(shù)創(chuàng)新成果為門檻變量。假設(shè)技術(shù)創(chuàng)新成果P存在2個門檻水平m1、m2，將其分為3類，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的彈性分別是α1、α2、α3公式為：

(2)

以數(shù)字化轉(zhuǎn)型DT作為核心解釋變量，技術(shù)創(chuàng)新成果P作為被解釋變量，數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為門檻變量。假設(shè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型DT存在2個門檻水平q1、q2，將其分為3類，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的彈性分別是β1、β2、β3公式為：

(3)

二是科技成果轉(zhuǎn)化方程。數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為核心解釋變量，技術(shù)創(chuàng)新成果和數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為門檻變量。以數(shù)字化轉(zhuǎn)型DT作為核心解釋變量，科技成果轉(zhuǎn)化Y作為被解釋變量，科技成果轉(zhuǎn)化作為門檻變量。假設(shè)科技成果轉(zhuǎn)化Y存在2個門檻水平r1、r2，將其分為3類，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的彈性分別是γ1、γ2、γ3公式為：

(4)

以數(shù)字化轉(zhuǎn)型DT作為核心解釋變量，科技成果轉(zhuǎn)化Y作為被解釋變量，數(shù)字化轉(zhuǎn)型DT作為門檻變量。假設(shè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型DT存在2個門檻水平s1、s2，將其分為3類，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的彈性分別是δ1、δ2、δ3公式為：

(5)

2.3 研究數(shù)據(jù)

(1)區(qū)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平測度。數(shù)字化轉(zhuǎn)型測度是本文的基礎(chǔ)問題，目前一些研究采用中國上市公司年報中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)關(guān)鍵詞數(shù)量來進(jìn)行測度[36]。這種做法值得商榷：①如果數(shù)字化轉(zhuǎn)型確有成效，企業(yè)為了競爭可能輕描淡寫；②數(shù)字化轉(zhuǎn)型各有千秋，做得好的關(guān)鍵詞數(shù)量不一定多；③年報可能存在過度宣傳現(xiàn)象。本文以宏觀高技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為研究對象，借鑒OECD[37]和國家信息中心的相關(guān)評價方案，參照Calvino等[38]的研究，從數(shù)字化基礎(chǔ)、數(shù)字化應(yīng)用、數(shù)字化產(chǎn)業(yè)、數(shù)字化用戶4個維度建立指標(biāo)體系進(jìn)行測度，權(quán)重采用專家賦權(quán)法，結(jié)果見表1。

評價合成方法采用線性加權(quán)匯總，該方法使得各評價指標(biāo)間的作用得到線性補(bǔ)償，便于處理跨年數(shù)據(jù)。標(biāo)準(zhǔn)化方法采用Sigmoid函數(shù)，可以平滑異常數(shù)據(jù)，具有標(biāo)準(zhǔn)化值的優(yōu)劣判斷功能[39]。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的評價數(shù)據(jù)來自 《中國統(tǒng)計年鑒》 《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》 《中國科技統(tǒng)計年鑒》等。考慮到數(shù)字化轉(zhuǎn)型是新生事物，指標(biāo)較多，代表性較好，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型測度數(shù)據(jù)從2014年開始。

(2)變量與數(shù)據(jù)來源。技術(shù)創(chuàng)新成果采用發(fā)明專利申請數(shù)作為替代變量，該數(shù)據(jù)沒有滯后，時效性較好，比實(shí)用新型與外觀設(shè)計更能表示企業(yè)的創(chuàng)新水平。科技成果轉(zhuǎn)化采用新產(chǎn)品銷售收入表示，新產(chǎn)品開發(fā)是知識、資源和能力綜合集成的過程，非常具有挑戰(zhàn)性，具有較好的創(chuàng)新成果代表性[40-41]。一般企業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化以后，往往是生產(chǎn)數(shù)年的新產(chǎn)品，并且得到了市場檢驗(yàn)。企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)直接采用統(tǒng)計數(shù)據(jù)，研發(fā)勞動力采用研發(fā)人員折合全時當(dāng)量表示。

除了數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)以外，所有高技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)均來自于歷年高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒。考慮到與數(shù)字化轉(zhuǎn)型測度數(shù)據(jù)同步，因此高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)為2014—2021年期間8年省際面板數(shù)據(jù)。此外，寧夏、西藏、新疆、青海數(shù)據(jù)缺失較多，刪除后實(shí)際為27個省級地區(qū)數(shù)據(jù)，變量的描述統(tǒng)計見表2。

3 實(shí)證結(jié)果

3.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型測度結(jié)果

數(shù)字化轉(zhuǎn)型測度結(jié)果簡單統(tǒng)計如圖3所示。東部地區(qū)的平均水平較高，中部和西部地區(qū)相差較大，由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型測度采用的指標(biāo)均為相對指標(biāo)，西部地區(qū)總體上人口稀少，所以數(shù)字化轉(zhuǎn)型測度結(jié)果總體上還略高于中部地區(qū)。從發(fā)展趨勢看，無論東部、中部還是西部地區(qū)，均處于穩(wěn)步增長狀態(tài)，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展態(tài)勢良好。

圖3 各地區(qū)歷年數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展情況

3.2 聯(lián)立方程估計結(jié)果

基于三階段最小二乘法3SLS，聯(lián)立方程回歸結(jié)果見表3，3個子方程擬合優(yōu)度分別為0.943、0.908、0.935，擬合優(yōu)度均處于較高水平，回歸效果良好。

表3 聯(lián)立方程估計結(jié)果

方程1技術(shù)創(chuàng)新成果方程的估計結(jié)果中，研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)勞動力均通過統(tǒng)計檢驗(yàn)，回歸系數(shù)分別為0.384、0.658，但數(shù)字化轉(zhuǎn)型沒有通過統(tǒng)計檢驗(yàn)，說明假設(shè)H2沒有得到驗(yàn)證。這說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用機(jī)制還沒有得到有效發(fā)揮。

方程2科技成果轉(zhuǎn)化方程的估計結(jié)果中，技術(shù)創(chuàng)新成果的彈性系數(shù)為0.310，企業(yè)數(shù)的彈性系數(shù)為0.962，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的彈性系數(shù)為0.738，三者統(tǒng)計檢驗(yàn)均顯著，假設(shè)H1得到驗(yàn)證。

綜合以上回歸結(jié)果，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)創(chuàng)新成果無關(guān)，但技術(shù)創(chuàng)新成果對科技成果轉(zhuǎn)化通過統(tǒng)計檢驗(yàn)，假設(shè)H3沒有得到檢驗(yàn)?？赡艿脑蚴牵孩贁?shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新成果可能存在間接傳導(dǎo)機(jī)制；②數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新成果可能存在非線性關(guān)系，因此留待后續(xù)進(jìn)行進(jìn)一步分析。

方程3研發(fā)經(jīng)費(fèi)影響因素的估計結(jié)果中，滯后1期的技術(shù)創(chuàng)新成果和滯后1期的科技成果轉(zhuǎn)化均通過統(tǒng)計檢驗(yàn)，回歸系數(shù)分別為0.560、0.301，說明技術(shù)創(chuàng)新成果和科技成果轉(zhuǎn)化對研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入具有正反饋?zhàn)饔谩?/p>

聯(lián)立方程中，變量之間的關(guān)系如圖4所示。盡管數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新成果的彈性沒有通過統(tǒng)計檢驗(yàn)，但其對科技成果轉(zhuǎn)化的作用是顯著的，而科技成果轉(zhuǎn)化對研發(fā)經(jīng)費(fèi)具有正向反饋，研發(fā)經(jīng)費(fèi)對技術(shù)創(chuàng)新成果的彈性也是顯著的。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新成果的傳導(dǎo)彈性為：

0.738×0.301×0.384=0.085

(6)

由于技術(shù)創(chuàng)新成果對科技成果轉(zhuǎn)化的彈性為0.310，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新成果的彈性為0.085，這樣數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過技術(shù)創(chuàng)新成果對科技成果轉(zhuǎn)化的中介彈性為：

0.085×0.301=0.026

(7)

這樣，假設(shè)H3得到檢驗(yàn)，即技術(shù)創(chuàng)新成果在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與科技成果轉(zhuǎn)化的關(guān)系中發(fā)揮著中介效應(yīng)，其中介彈性為0.026，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新成果的直接彈性為0.738。

3.3 面板門檻回歸模型估計

(1)技術(shù)創(chuàng)新成果方程估計。技術(shù)創(chuàng)新成果門檻：以技術(shù)創(chuàng)新成果作為被解釋變量，數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為核心解釋變量，研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)勞動力作為控制變量，技術(shù)創(chuàng)新成果作為門檻變量，門檻檢驗(yàn)表明采用雙門檻是合適的，由于數(shù)據(jù)數(shù)量總體不多，最終采用雙門檻模型。數(shù)字化轉(zhuǎn)型門檻：以技術(shù)創(chuàng)新成果作為被解釋變量，數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為核心解釋變量，研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)勞動力作為控制變量，數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為門檻變量，門檻檢驗(yàn)表明采用雙門檻是合適的，由于數(shù)據(jù)數(shù)量不多同樣采用雙門檻模型。

以上回歸結(jié)果見表4。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的彈性系數(shù)在技術(shù)創(chuàng)新成果水平較低時最大，為1.545；當(dāng)技術(shù)創(chuàng)新成果中等時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的彈性系數(shù)為0.794；當(dāng)技術(shù)創(chuàng)新成果較低時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的彈性系數(shù)為0.504，三者均通過統(tǒng)計檢驗(yàn)。也就是說，對于技術(shù)創(chuàng)新成果水平較低的地區(qū)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對創(chuàng)新的作用較好，這說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型尚處于低水平階段，難以更好帶動創(chuàng)新水平較高地區(qū)的創(chuàng)新。Nambisan[42]認(rèn)為隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的加深，其對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用呈現(xiàn)遞增效應(yīng)。很顯然，我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展尚未達(dá)到這個階段。

從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的門檻估計結(jié)果看，當(dāng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平較低時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新成果的彈性為0.497，通過統(tǒng)計檢驗(yàn)，當(dāng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型處于中等和較高水平時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新成果的彈性沒有通過統(tǒng)計檢驗(yàn)。這說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對創(chuàng)新的作用尚處于起步階段，也佐證了聯(lián)立方程中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新成果彈性較低的結(jié)果。

(2)科技成果轉(zhuǎn)化方程估計?？萍汲晒D(zhuǎn)化門檻：以科技成果轉(zhuǎn)化作為被解釋變量，數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為核心解釋變量，技術(shù)創(chuàng)新成果和企業(yè)數(shù)作為控制變量，技術(shù)創(chuàng)新成果作為門檻變量，門檻檢驗(yàn)表明采用雙門檻是合適的，由于數(shù)據(jù)數(shù)量總體不多，最終采用雙門檻模型。數(shù)字化轉(zhuǎn)型門檻：以科技成果轉(zhuǎn)化作為被解釋變量，數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為核心解釋變量，技術(shù)創(chuàng)新成果和企業(yè)數(shù)作為控制變量，數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為門檻變量，門檻檢驗(yàn)表明采用雙門檻是合適的，由于數(shù)據(jù)數(shù)量不多，同樣采用雙門檻模型。

以上回歸結(jié)果見表5。當(dāng)科技成果轉(zhuǎn)化水平較低時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的彈性系數(shù)最大，為1.858；當(dāng)科技成果轉(zhuǎn)化處于中等水平時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的彈性系數(shù)為1.267；當(dāng)科技成果轉(zhuǎn)化水平較高時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的彈性系數(shù)為0.547，三者均通過統(tǒng)計檢驗(yàn)。也就是說，對于科技成果轉(zhuǎn)化水平較低的地區(qū)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對科技成果轉(zhuǎn)化的作用較好，而當(dāng)科技成果轉(zhuǎn)化水平較高時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用相對弱一些。 這同樣說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型自身水平不高，尚有較大改進(jìn)空間。

表5 科技成果轉(zhuǎn)化方程門檻估計

從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的門檻估計結(jié)果看，當(dāng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平較低時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對科技成果轉(zhuǎn)化的彈性系數(shù)為1.286；當(dāng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型處于中等水平時，其對科技成果轉(zhuǎn)化的彈性系數(shù)為1.102；當(dāng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平較高時，其對技術(shù)創(chuàng)新成果的彈性系數(shù)為1.424，三者均通過統(tǒng)計檢驗(yàn)且彈性系數(shù)均較高，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對科技成果轉(zhuǎn)化績效較好。

3.4 貝葉斯向量自回歸模型估計

引入數(shù)字化轉(zhuǎn)型、研發(fā)經(jīng)費(fèi)、技術(shù)創(chuàng)新成果、科技成果轉(zhuǎn)化4個關(guān)鍵變量，建立貝葉斯向量自回歸模型，分析它們之間的動態(tài)關(guān)系，進(jìn)一步剖析各變量的發(fā)展態(tài)勢。滯后期統(tǒng)一選取2期，單位圓檢驗(yàn)表明，所有點(diǎn)均位于單位圓內(nèi)，模型穩(wěn)定。

技術(shù)創(chuàng)新成果的脈沖響應(yīng)函數(shù)見表6，科技成果轉(zhuǎn)化的正向沖擊最為顯著，當(dāng)期為0，隨后快速升高，說明科技成果轉(zhuǎn)化越好，對科技成果的需求越大，形成良性反饋。其次是來自研發(fā)經(jīng)費(fèi)的沖擊，當(dāng)期為0，后來為負(fù)數(shù)，經(jīng)短暫調(diào)整后為正，主要原因是研發(fā)經(jīng)費(fèi)對技術(shù)創(chuàng)新成果的作用有一定的滯后。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新成果的沖擊總體為負(fù)數(shù)，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型缺乏后勁，難以在后續(xù)時間進(jìn)一步促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新成果增加。

表6 技術(shù)創(chuàng)新成果的脈沖響應(yīng)函數(shù)

科技成果轉(zhuǎn)化的脈沖響應(yīng)函數(shù)見表7，技術(shù)創(chuàng)新成果的正向沖擊效應(yīng)顯著，當(dāng)期發(fā)揮作用，總體水平較高，曲線呈水平狀態(tài)。研發(fā)經(jīng)費(fèi)的沖擊對其有較弱的影響，第2期最大。而來自數(shù)字化轉(zhuǎn)型一個標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊對科技成果轉(zhuǎn)化的作用為負(fù)數(shù)。這說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對科技成果轉(zhuǎn)化的作用已經(jīng)發(fā)揮到極限，難以進(jìn)一步發(fā)揮作用。

表7 科技成果轉(zhuǎn)化的脈沖響應(yīng)函數(shù)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的脈沖響應(yīng)函數(shù)見表8?？萍汲晒恼驔_擊對其影響顯著，當(dāng)期為0，隨后快速升高，總體作用平穩(wěn)。其次是來自研發(fā)經(jīng)費(fèi)的沖擊，當(dāng)期為0，第2期達(dá)到最大值，隨后緩慢降低，說明研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入能夠提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平。最后是科技成果轉(zhuǎn)化的沖擊，短期影響輕微，長期影響為正，說明科技成果轉(zhuǎn)化對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的反饋?zhàn)饔脺髸r間較長。

表8 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的脈沖響應(yīng)函數(shù)

研發(fā)經(jīng)費(fèi)的脈沖響應(yīng)函數(shù)見表9。成果轉(zhuǎn)化的正向沖擊對其作用最大，水平平穩(wěn)，作用時間較長。其次是技術(shù)創(chuàng)新成果的沖擊，同樣當(dāng)期發(fā)揮作用，并且緩慢升高，作用時間較長。而來自數(shù)字化轉(zhuǎn)型的沖擊對研發(fā)經(jīng)費(fèi)的影響為負(fù)數(shù)，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型會擠占研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入，兩者之間尚未形成良性互動。

表9 研發(fā)經(jīng)費(fèi)的脈沖響應(yīng)函數(shù)

4 研究結(jié)論

本文以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為對象，在理論分析基礎(chǔ)上，綜合采用聯(lián)立方程模型、面板門檻回歸模型、貝葉斯向量自回歸模型進(jìn)行分析，分析結(jié)果如下。

(1)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新與成果轉(zhuǎn)化均具有積極作用。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新的作用機(jī)制包括創(chuàng)新信息、協(xié)同創(chuàng)新、知識共享、組織結(jié)構(gòu)優(yōu)化等，對成果轉(zhuǎn)化的作用機(jī)制包括信息搜集、風(fēng)險研判、支撐服務(wù)、管理創(chuàng)新等。聯(lián)立方程的研究結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新成果具有正向作用，但總體彈性較小，彈性系數(shù)僅為0.018；數(shù)字化轉(zhuǎn)型對科技成果轉(zhuǎn)化同樣具有正向作用，總體上彈性較大，彈性系數(shù)為0.738。由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型在科技成果轉(zhuǎn)化中總體上發(fā)揮著管理創(chuàng)新的作用，因此也可以說，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新的影響主要體現(xiàn)在管理創(chuàng)新，對技術(shù)創(chuàng)新的直接作用較小。

(2)技術(shù)創(chuàng)新成果在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對科技成果轉(zhuǎn)化的作用中發(fā)揮著中介作用。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新成果具有積極作用，而技術(shù)創(chuàng)新成果在科技成果轉(zhuǎn)化中也發(fā)揮著積極作用，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過技術(shù)創(chuàng)新成果對科技成果轉(zhuǎn)化的中介彈性為0.026。由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對科技成果轉(zhuǎn)化的直接彈性為0.738，因此也可以說數(shù)字化轉(zhuǎn)型對科技成果轉(zhuǎn)化的直接作用機(jī)制較大，中介效應(yīng)存在但較小。

(3)隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平提高，其對技術(shù)創(chuàng)新成果的彈性逐漸降低，彰顯數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平較低。面板門檻回歸結(jié)果表明，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平提高，其對技術(shù)創(chuàng)新成果的彈性呈現(xiàn)下降趨勢，并且只有當(dāng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平較低時，其對技術(shù)創(chuàng)新成果的彈性才通過統(tǒng)計檢驗(yàn)。這充分說明，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平還不高，尚難以有效地提高技術(shù)創(chuàng)新水平。這個結(jié)果與聯(lián)立方程中數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新成果彈性較低是對應(yīng)的。此外，脈沖響應(yīng)函數(shù)表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的沖擊對技術(shù)創(chuàng)新成果的影響為負(fù)，這也進(jìn)一步佐證了以上結(jié)論。

(4)隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平提高，其對科技成果轉(zhuǎn)化的彈性逐漸降低，進(jìn)一步佐證數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平不高。盡管數(shù)字化轉(zhuǎn)型對科技成果轉(zhuǎn)化的彈性較高，但隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的提高，其對科技成果轉(zhuǎn)化的彈性也在逐漸降低，這也進(jìn)一步說明，即使是數(shù)字化轉(zhuǎn)型對科技成果轉(zhuǎn)化的管理效應(yīng)也缺少發(fā)展空間，這也佐證了數(shù)字化水平不高的結(jié)論。從科技成果轉(zhuǎn)化的脈沖響應(yīng)函數(shù)看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的沖擊對科技成果轉(zhuǎn)化存在負(fù)向沖擊，沒有發(fā)展后勁。

(5)研發(fā)經(jīng)費(fèi)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的協(xié)調(diào)關(guān)系不佳。從脈沖響應(yīng)函數(shù)的結(jié)果看，研發(fā)經(jīng)費(fèi)的沖擊能夠促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的提高，但數(shù)字化轉(zhuǎn)型的沖擊對研發(fā)經(jīng)費(fèi)的影響為負(fù)。說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型尚處于起步階段，其投入不足，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與研發(fā)投入之間尚未形成良性互動，兩者協(xié)調(diào)不佳。