王玉霞 張 達(dá)

（東北財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，大連 116012）

引 言

工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率對(duì)提升工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有重要意義。數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新動(dòng)力，通過(guò)應(yīng)用新一代信息技術(shù)，可有效提高工業(yè)企業(yè)智能化水平，實(shí)現(xiàn)工業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和創(chuàng)新發(fā)展。近年來(lái)，隨著數(shù)字化建設(shè)與創(chuàng)新發(fā)展應(yīng)用的不斷深化，工業(yè)企業(yè)越來(lái)越重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新效率，相關(guān)從業(yè)人員也開(kāi)展了數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新效率的研究，宋加山等［1］從金融資產(chǎn)配置視角，分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型是如何促進(jìn)提高企業(yè)創(chuàng)新效率的，認(rèn)為企業(yè)通過(guò)提供資金支持，推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的順利進(jìn)行，來(lái)實(shí)現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新，進(jìn)而提高企業(yè)的創(chuàng)新效率； 祁可和田穎［2］通過(guò)分析融資約束調(diào)節(jié)效應(yīng)下，制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)創(chuàng)新效率，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可有效提高企業(yè)的創(chuàng)新效率和競(jìng)爭(zhēng)力，并為企業(yè)帶來(lái)更多的機(jī)會(huì)； 楊天山等［3］通過(guò)分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色創(chuàng)新效率現(xiàn)狀，認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可推動(dòng)綠色技術(shù)創(chuàng)新知識(shí)流動(dòng)與整合，進(jìn)而促進(jìn)綠色創(chuàng)新效率提高，為企業(yè)開(kāi)展綠色技術(shù)創(chuàng)新奠定了資源基礎(chǔ)； 蔡寧等［4］認(rèn)為推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，有利于提高企業(yè)創(chuàng)新效率，通過(guò)科技金融發(fā)揮調(diào)節(jié)作用，可實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新； 趙玲和黃昊［5］通過(guò)分析企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)高管信息技術(shù)特征，認(rèn)為企業(yè)利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型可推動(dòng)業(yè)務(wù)流程變革創(chuàng)新，進(jìn)而引發(fā)商業(yè)邏輯重構(gòu)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值，提高企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

以上研究表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型一定程度上促進(jìn)了工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率，且得到了眾多學(xué)者的研究認(rèn)可。但就目前研究文獻(xiàn)來(lái)看，針對(duì)工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的相關(guān)研究?jī)?nèi)容較少，且考慮到行業(yè)的異質(zhì)性，工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響關(guān)系可能不是簡(jiǎn)單的存在線性相關(guān)。因此，為分析工業(yè)企業(yè)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新效率的影響，本文通過(guò)分析工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀和創(chuàng)新發(fā)展現(xiàn)狀，開(kāi)展了實(shí)證研究。

1 變量選取與模型構(gòu)建

1.1 變量選取

（1） 因變量。工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率（TE），雖然對(duì)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的衡量指標(biāo)眾多，如綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率等，但創(chuàng)新研究與實(shí)驗(yàn)發(fā)展活動(dòng)企業(yè)數(shù)和有效發(fā)明專利數(shù)更加全面，且得到了諸多學(xué)者的認(rèn)可［6－9］。因此，本文研究選用創(chuàng)新研究與實(shí)驗(yàn)發(fā)展活動(dòng)企業(yè)數(shù)和有效發(fā)明專利數(shù)作為衡量工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的指標(biāo)。

（2） 自變量。主要以數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Dig）為自變量，并通過(guò)數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度和數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模進(jìn)行衡量［10－12］。

（3） 控制變量。根據(jù)工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀和工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展現(xiàn)狀分析可知，企業(yè)規(guī)模（S）、企業(yè)產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)（P）、對(duì)外開(kāi)放程度（O）等與工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新發(fā)展密切相關(guān)。因此，本文選用S、P、O等6 個(gè)變量作為控制變量［13－15］。

表1 為因變量、自變量和控制變量各個(gè)變量的解釋與說(shuō)明。

表1 變量及其解釋說(shuō)明

1.2 計(jì)量模型構(gòu)建

基于上述分析，為驗(yàn)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響，設(shè)定計(jì)量模型如式（1）［16］：

式中：i、t分別表示工業(yè)企業(yè)產(chǎn)業(yè)和年份，c為常數(shù)項(xiàng)，β0～β6表示相關(guān)指標(biāo)的回歸系數(shù)，μit為隨機(jī)誤差。但考慮到數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能對(duì)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率產(chǎn)生非線性影響，將式（1） 轉(zhuǎn)化為非線性模型，如式（2）：

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

本次實(shí)證分析研究數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局和工信部管網(wǎng)公開(kāi)的2012 ～2022 年相關(guān)變量數(shù)據(jù)。

2 實(shí)證結(jié)果

2.1 多重共線性分析

為驗(yàn)證所選各變量是否具有高度相關(guān)關(guān)系，采用方差膨脹系數(shù)進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)。表2 為各變量多重共線性檢驗(yàn)結(jié)果。由結(jié)果可知，各變量的方差膨脹因子值均未超過(guò)10，說(shuō)明所選變量與工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率存在高度相關(guān)性。

表2 多重共線性分析結(jié)果

2.2 回歸分析

基于Stata 回歸軟件進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見(jiàn)表3。由表可知，產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、開(kāi)放程度、政府支持對(duì)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明上述變量反向抑制工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率； 數(shù)字化轉(zhuǎn)型、創(chuàng)新氛圍的影響系數(shù)為正，即正向促進(jìn)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率； 其他控制變量的影響系數(shù)不具顯著性，說(shuō)明上述變量短期不能影響工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率。分析其原因是，國(guó)有企業(yè)和國(guó)有控股比例較高，可能導(dǎo)致國(guó)有企業(yè)出現(xiàn)資源浪費(fèi)的問(wèn)題，導(dǎo)致投入創(chuàng)新的資源減少，進(jìn)而導(dǎo)致產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)抑制工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新，而過(guò)度的開(kāi)放和政府的支持，可能導(dǎo)致企業(yè)更依賴外部技術(shù)，且創(chuàng)新成果不能滿足實(shí)際需求，進(jìn)而抑制工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新。

表3 回歸結(jié)果

2.3 行業(yè)異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

由于不同工業(yè)企業(yè)行業(yè)性質(zhì)不同，可能導(dǎo)致不同行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型要素不同，進(jìn)而影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展分析。因此，本次實(shí)證研究還分析了工業(yè)企業(yè)行業(yè)的異質(zhì)性。而在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的影響異質(zhì)性分析前，本文首先對(duì)工業(yè)企業(yè)行業(yè)進(jìn)行了分類。

2.3.1 工業(yè)企業(yè)行業(yè)異質(zhì)性分類

選用我國(guó)常見(jiàn)的16 個(gè)工業(yè)企業(yè)行業(yè)，包括石油與天然氣開(kāi)采業(yè)、家具制造業(yè)、汽車(chē)制造業(yè)等，作為研究對(duì)象，并參考張欣和董竹（2023）［16］的研究，將工業(yè)企業(yè)劃分為資源、勞動(dòng)、資本和技術(shù)密集4 類行業(yè)。具體劃分情況如表4 所示。

表4 工業(yè)企業(yè)行業(yè)異質(zhì)性

2.3.2 工業(yè)企業(yè)行業(yè)異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

（1） 資源密集型

表5 為工業(yè)企業(yè)行業(yè)資源密集型產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果。由表5 可知，從自變量來(lái)看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著正向促進(jìn)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率，在1%顯著性水平下顯著，且每增加1 個(gè)單位的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)，工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率提高18 以上，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率越高。分析其原因可能是，資源密集型產(chǎn)業(yè)主要是利用自然資源的中低水平產(chǎn)業(yè)，競(jìng)爭(zhēng)力較差且缺乏核心技術(shù)，因此存在極大的數(shù)字化轉(zhuǎn)型空間。

表5 資源密集型回歸結(jié)果

從控制變量來(lái)看，企業(yè)規(guī)模、政府支持顯著促進(jìn)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率，對(duì)外開(kāi)放程度抑制工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率，其他控制變量不顯著影響工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率。分析對(duì)外開(kāi)放程度抑制工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的原因，可能是對(duì)外開(kāi)放程度越高，則更依賴外來(lái)技術(shù)，而外來(lái)技術(shù)壁壘較高，使產(chǎn)品出口數(shù)量降低。因此，對(duì)外開(kāi)放程度越高，工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率越低。分析資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率無(wú)顯著影響的原因，可能是選用負(fù)債與資產(chǎn)的比值進(jìn)行衡量，導(dǎo)致不能準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)實(shí)際企業(yè)研發(fā)投入情況，存在一定的偏差。

（2） 勞動(dòng)密集型

表6 為工業(yè)企業(yè)行業(yè)勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果。由表6 可知，從自變量來(lái)看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型正向促進(jìn)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率，但影響效果并不顯著，說(shuō)明勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)后期對(duì)前期的創(chuàng)新生產(chǎn)方式較為依賴； 從控制變量來(lái)看，企業(yè)規(guī)模、對(duì)外開(kāi)放程度、創(chuàng)新氛圍和資產(chǎn)負(fù)債率正向影響工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率，產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、政府支持抑制工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率。分析對(duì)外開(kāi)放程度促進(jìn)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的原因，可能因?yàn)槲覈?guó)是人口大國(guó)，勞動(dòng)力充足，生產(chǎn)勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品的成本相對(duì)較低，獲取的利潤(rùn)更多，因此擁有更多的資金投入到創(chuàng)新中，進(jìn)而導(dǎo)致對(duì)外開(kāi)放程度促進(jìn)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率。分析資本負(fù)債率對(duì)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的促進(jìn)影響原因，可能是高負(fù)債工業(yè)企業(yè)會(huì)投入一定的資金到創(chuàng)新技術(shù)中，進(jìn)而促進(jìn)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率。

表6 勞動(dòng)密集型回歸結(jié)果

（3） 資本密集型

表7 為工業(yè)企業(yè)行業(yè)資本密集型產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果。由表7 可知，從自變量來(lái)看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著非線性影響工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率，與工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)出倒U 關(guān)系。從控制變量來(lái)看，企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率和對(duì)外開(kāi)放程度顯著影響工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率，其中，企業(yè)規(guī)模顯著正向促進(jìn)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率，且在5%顯著性水平下顯著，資產(chǎn)負(fù)債率和對(duì)外開(kāi)放程度顯著抑制工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率。分析資產(chǎn)負(fù)債率抑制工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的原因是，工業(yè)企業(yè)負(fù)債率越高，盈利能力越差，導(dǎo)致工業(yè)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益降低，進(jìn)而抑制工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率。

表7 資本密集型回歸結(jié)果

（4） 技術(shù)密集型

表8 為工業(yè)企業(yè)行業(yè)技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果。由表8 可知，從自變量來(lái)看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的關(guān)系分為兩個(gè)階段，初期表現(xiàn)出抑制關(guān)系，后期表現(xiàn)出促進(jìn)關(guān)系。分析其原因是，初期技術(shù)性密集產(chǎn)業(yè)得到了快速發(fā)展，導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，創(chuàng)新效率越高。從控制變量來(lái)看，除對(duì)外開(kāi)放程度和資產(chǎn)負(fù)債率外，其他控制變量顯著正向影響工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率，且企業(yè)規(guī)模和創(chuàng)新氛圍分別在5%和1%水平下顯著。分析產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)促進(jìn)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率原因是，國(guó)有企業(yè)更容易引進(jìn)先進(jìn)的高技術(shù)人才，促進(jìn)創(chuàng)新； 分析創(chuàng)新氛圍的促進(jìn)原因是，創(chuàng)新氛圍有利于提高工業(yè)企業(yè)團(tuán)隊(duì)間的學(xué)習(xí)和組織，對(duì)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生積極影響，進(jìn)而提高工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率。

表8 技術(shù)密集型回歸結(jié)果

2.4 穩(wěn)健性結(jié)果

為檢驗(yàn)上述結(jié)果的穩(wěn)定性，將工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率（TE）替換為專利申請(qǐng)數(shù)量與研發(fā)費(fèi)用比值的對(duì)數(shù)（RE），并再次進(jìn)行回歸分析，得到結(jié)果如表9 所示。對(duì)比表9 和表3 可知，因變量改變后，混合計(jì)量模型和隨機(jī)計(jì)量模型的系數(shù)均有所下降，但顯著性水平和符號(hào)保持穩(wěn)定，說(shuō)明各變量對(duì)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響不變，與上述回歸結(jié)果一致。

表9 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

3 結(jié)論與建議

基于上述對(duì)我國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率現(xiàn)狀分析與實(shí)證分析，本文主要得出以下結(jié)論： （1） 數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提高了工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率，且引入控制變量后，仍具有顯著促進(jìn)效果； （2） 不同控制變量對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響不同，產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、開(kāi)放程度、政府支持反向抑制工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率； 數(shù)字化轉(zhuǎn)型、創(chuàng)新氛圍促進(jìn)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率； （3） 不同類型行業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響不同，在資源密集型和勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率存在線性促進(jìn)作用，在資本密集型產(chǎn)業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響呈倒U 型； 在技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率存在非線性影響，呈U 型。

根據(jù)上述結(jié)論，為提高工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率，本文從企業(yè)層面和政府層面提出以下建議：

3.1 企業(yè)層面

（1） 推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)了各行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，對(duì)于現(xiàn)代工業(yè)企業(yè)而言，加快建設(shè)數(shù)字化工業(yè)企業(yè)，提高工業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新效率勢(shì)在必行。因此，對(duì)于企業(yè)而言，應(yīng)充分把握當(dāng)下數(shù)字化基礎(chǔ)，推進(jìn)工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，可從完善基礎(chǔ)配套設(shè)施和搭建數(shù)字化信息平臺(tái)方面著手，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和技術(shù)的協(xié)同作用，提高工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率，促進(jìn)企業(yè)技術(shù)水平提高。

（2） 樹(shù)立工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新意識(shí)。創(chuàng)新意識(shí)是加快數(shù)字基礎(chǔ)建設(shè)、推進(jìn)工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要推動(dòng)力，只有當(dāng)企業(yè)員工和企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)具備創(chuàng)新意識(shí)，才能加大創(chuàng)新投入資源，激發(fā)創(chuàng)新思維，營(yíng)造創(chuàng)新氛圍，進(jìn)而加快工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率。具體而言，可從創(chuàng)新工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)工藝技術(shù)著手，將新技術(shù)融入到工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，以提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率； 還可從增強(qiáng)技術(shù)性人才儲(chǔ)備著手，與相關(guān)領(lǐng)域的科研單位和高校建立合作關(guān)系，并發(fā)揮規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的主觀能動(dòng)性，提高工業(yè)企業(yè)技術(shù)水平和創(chuàng)新效率。

（3） 以用戶需求為基礎(chǔ)進(jìn)行創(chuàng)新和改進(jìn)。數(shù)字化的目的是用于解決實(shí)際問(wèn)題并提供個(gè)性化服務(wù)，因此提高工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的基礎(chǔ)是以用戶需求為基礎(chǔ)，進(jìn)而更好地提供產(chǎn)品和服務(wù)，增強(qiáng)用戶的感知與滿意度。

3.2 政府層面

（1） 健全數(shù)字化人才培養(yǎng)機(jī)制。數(shù)字化人才可通過(guò)提高工業(yè)企業(yè)數(shù)字化能力，使工業(yè)企業(yè)更好的掌握數(shù)字化技術(shù)，創(chuàng)造更多的價(jià)值。只有通過(guò)科學(xué)有效的數(shù)字化人才培養(yǎng)，才能滿足工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求。因此，對(duì)于政府部門(mén)而言，應(yīng)加快數(shù)字化平臺(tái)的建設(shè)與職業(yè)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的設(shè)立，健全數(shù)字化人才培養(yǎng)機(jī)制。

（2） 加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度。保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)有利于提高工業(yè)企業(yè)的積極性，只有對(duì)權(quán)利人知識(shí)成果給予合法全面的保護(hù)時(shí)，才能調(diào)動(dòng)工業(yè)企業(yè)相關(guān)人員的積極性，增加企業(yè)的經(jīng)濟(jì)利益和經(jīng)濟(jì)實(shí)力，同時(shí)促進(jìn)對(duì)外貿(mào)易，引進(jìn)外資。因此，政府部門(mén)加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度，一定程度上可提高工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率。

（3） 優(yōu)化創(chuàng)新資源配置。創(chuàng)新資源是提升工業(yè)企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要途徑，政府部門(mén)應(yīng)充分發(fā)揮制度優(yōu)勢(shì)，為工業(yè)企業(yè)營(yíng)造良好的創(chuàng)新環(huán)境。同時(shí)，還應(yīng)高效優(yōu)化配置創(chuàng)新資源，以支持工業(yè)企業(yè)的產(chǎn)業(yè)拓展發(fā)展，鼓勵(lì)工業(yè)企業(yè)加大技術(shù)創(chuàng)新改造投資。