劉東閣 景國(guó)文 管海鋒

[摘 要：文章以開(kāi)放式創(chuàng)新的特征為出發(fā)點(diǎn)，選用2010—2021年我國(guó)制造業(yè)上市公司為樣本，探討了企業(yè)數(shù)字化與開(kāi)放式創(chuàng)新之間的關(guān)系，并剖析了其中的作用渠道、影響因素和異質(zhì)性。結(jié)果表明：企業(yè)數(shù)字化有利于促進(jìn)開(kāi)放式創(chuàng)新；渠道分析發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化通過(guò)技術(shù)資源獲取、市場(chǎng)需求把握和信息不對(duì)稱緩解來(lái)促進(jìn)開(kāi)放式創(chuàng)新；影響因素分析發(fā)現(xiàn)，企業(yè)自身創(chuàng)新能力提高弱化了數(shù)字化對(duì)開(kāi)放式創(chuàng)新的促進(jìn)作用，而行業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度增強(qiáng)能夠強(qiáng)化企業(yè)數(shù)字化對(duì)開(kāi)放式創(chuàng)新的提升作用；異質(zhì)性檢驗(yàn)顯示，企業(yè)數(shù)字化對(duì)開(kāi)放式創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)在競(jìng)爭(zhēng)性行業(yè)、大企業(yè)和非國(guó)企中更顯著。

關(guān)鍵詞：企業(yè)數(shù)字化；開(kāi)放式創(chuàng)新；技術(shù)資源；市場(chǎng)需求；信息不對(duì)稱

中圖分類(lèi)號(hào)：F273.1；F425；F49 ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1007-5097（2024）06-0044-12 ]

Corporate Digitalization and Open Innovation：

Channel Identification，Analysis of Influencing Factors，and Heterogeneity Testing

LIU Dongge1，JING Guowen1，GUAN Haifeng2

（1.School of Economics，Nankai University，Tianjin 300071，China；

2.School of Economics and Law，Chaohu University，Hefei 238024，China）

Abstract：This essay commences by delineating the attributes of open innovation and utilizes a sample of listed manufacturing firms spanning the period from 2010 to 2021 to investigate the correlation between corporate digitalization and open innovation. Furthermore，it delves into the mechanisms，influencing factors，and heterogeneity present within this correlation. Findings： Corporate digitalization plays a crucial role in facilitating open innovation. Channel identification analysis reveals that such facilitation is achieved through the acquisition of technological resources，understanding of market demands，and reduction of information asymmetry. An analysis of influencing factors shows that while improved internal innovation capabilities may counteract the positive impact of digitalization on open innovation，robust intellectual property protection mechanisms within the industry can enhance the benefits of digitalization on open innovation. Heterogeneity testing confirms that the positive impact of digitalization on open innovation is more pronounced in competitive industries，larger firms，and non-state-owned enterprises.

Key words：corporate digitalization；open innovation；technological resource；market demand；information asymmetry

一、引 言

黨的二十大報(bào)告明確要求：“堅(jiān)持創(chuàng)新在我國(guó)現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位”。作為創(chuàng)新的主體，企業(yè)是科技強(qiáng)國(guó)建設(shè)的生力軍和實(shí)現(xiàn)中國(guó)式現(xiàn)代化的重要載體。但隨著競(jìng)爭(zhēng)越發(fā)激烈、創(chuàng)新資源稀缺性加劇以及市場(chǎng)和技術(shù)不確定性增加，企業(yè)僅依靠?jī)?nèi)部資源進(jìn)行創(chuàng)新變得愈加艱難，因而利用開(kāi)放式創(chuàng)新來(lái)提升自身創(chuàng)新能力成為當(dāng)下越來(lái)越多企業(yè)的現(xiàn)實(shí)選擇。

當(dāng)下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)持續(xù)融合。數(shù)據(jù)顯示，2022年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)增速達(dá)10.3%，高于同期名義GDP增速4.98個(gè)百分點(diǎn)，占GDP的比例從2008年的15.2%上升到2022年的41.5%（1）。企業(yè)是數(shù)實(shí)融合的基礎(chǔ)，企業(yè)數(shù)字化不但作用于生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)，也促使管理方式和決策模式革新，進(jìn)而為企業(yè)創(chuàng)新帶來(lái)重大機(jī)遇［1］，企業(yè)數(shù)字化能否促進(jìn)其開(kāi)放式創(chuàng)新活動(dòng)開(kāi)展，為企業(yè)創(chuàng)新模式轉(zhuǎn)變提供可能，是數(shù)字化時(shí)代值得探討的話題。

開(kāi)放式創(chuàng)新強(qiáng)調(diào)企業(yè)對(duì)外部創(chuàng)新資源的利用和市場(chǎng)需求資源的獲取和把握，但其合作、開(kāi)放與共享特征也提高了因信息不對(duì)稱而產(chǎn)生的外部交易成本［2］，從而降低了企業(yè)開(kāi)放主動(dòng)性。因此，數(shù)字化能否為企業(yè)獲取外部創(chuàng)新資源和市場(chǎng)需求資源提供便利以及降低因信息不對(duì)稱而產(chǎn)生的外部交易成本，成為企業(yè)創(chuàng)新模式向開(kāi)放式轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵。此外，企業(yè)數(shù)字化與開(kāi)放式創(chuàng)新之間的關(guān)系會(huì)受內(nèi)外部因素的影響，如企業(yè)自身創(chuàng)新能力和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)等［3-4］。然而，既有研究對(duì)上述問(wèn)題尚未給出明晰、完整的解答。鑒于此，本文從開(kāi)放式創(chuàng)新的特點(diǎn)出發(fā)，以2010—2021年制造業(yè)上市公司為樣本，考察企業(yè)數(shù)字化與開(kāi)放式創(chuàng)新的關(guān)系。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）企業(yè)數(shù)字化與創(chuàng)新關(guān)系的研究

既有研究從不同角度對(duì)數(shù)字化與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系展開(kāi)了探究，但尚未形成共識(shí)。一部分學(xué)者的觀點(diǎn)偏正面。Nambisan等（2017）［5］的分析認(rèn)為，數(shù)字化會(huì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生明顯的促進(jìn)效應(yīng)；Coronado-Medina等（2020）［6］以102家企業(yè)為研究樣本，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有明顯的提升作用；唐要家等（2022）［7］從市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的角度發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化對(duì)創(chuàng)新的促進(jìn)作用；張欣和董竹（2023）［8］以企業(yè)內(nèi)外部層面為切入點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化能夠顯著促進(jìn)創(chuàng)新。另一部分研究得出了不同結(jié)論。Ghasemaghaei和Calic（2020）［9］將美國(guó)企業(yè)數(shù)據(jù)作為樣本，發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的容量特征對(duì)企業(yè)創(chuàng)新無(wú)顯著作用；龐瑞芝和劉東閣（2022）［10］從學(xué)習(xí)效應(yīng)和競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)兩個(gè)方面分析了企業(yè)數(shù)字化與創(chuàng)新間的“倒U”型關(guān)系；徐翔等（2023）［11］基于研發(fā)競(jìng)爭(zhēng)的視角，發(fā)現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新存在數(shù)據(jù)要素陷阱。通過(guò)梳理可以看出，形成上述分歧的一個(gè)重要原因是：已有文獻(xiàn)多聚焦于數(shù)字化對(duì)企業(yè)總體創(chuàng)新的影響，但實(shí)踐中企業(yè)創(chuàng)新模式有封閉式和開(kāi)放式，這兩類(lèi)模式存在顯著差異，而已有文獻(xiàn)大多未進(jìn)行區(qū)分，從而未能剝離出企業(yè)數(shù)字化對(duì)開(kāi)放式創(chuàng)新的影響。

（二）企業(yè)數(shù)字化對(duì)開(kāi)放式創(chuàng)新的影響研究

早期研究以理論分析為主，如Agrawal和Goldfarb（2008）［12］指出BITNET的使用促進(jìn)了學(xué)術(shù)界跨機(jī)構(gòu)合作，尤其是在同一地理區(qū)域的研究人員之間。李海艦等（2014）［13］認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)的連通性能形成各種創(chuàng)新資源的整合以及加快企業(yè)間知識(shí)、信息傳播；張昕蔚（2019）［14］探討了數(shù)字化情境下的創(chuàng)新模式問(wèn)題。后來(lái)研究以經(jīng)驗(yàn)證據(jù)為主，如李光紅等（2018）［15］從資源共享視角分析和驗(yàn)證了信息技術(shù)對(duì)開(kāi)放式創(chuàng)新的促進(jìn)作用；丁秀好和武素明（2020）［16］從知識(shí)整合角度，發(fā)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)外部IT能力均能促進(jìn)開(kāi)放式創(chuàng)新；賈西猛等（2022）［17］基于上市公司的研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化對(duì)企業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新具有顯著促進(jìn)作用。通過(guò)梳理可以看出，多數(shù)文獻(xiàn)探討互聯(lián)網(wǎng)、信息技術(shù)對(duì)企業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新的影響，但相較互聯(lián)網(wǎng)、信息技術(shù)，企業(yè)數(shù)字化更能凸顯數(shù)字技術(shù)的顛覆性影響和數(shù)據(jù)要素的關(guān)鍵作用。企業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新的目的主要是獲取外部創(chuàng)新資源和市場(chǎng)需求資源，并產(chǎn)生外部交易成本，但已有文獻(xiàn)缺乏開(kāi)放式創(chuàng)新特征分析，且僅從單一角度對(duì)影響渠道進(jìn)行探討。

（三）企業(yè)數(shù)字化的量化研究

企業(yè)數(shù)字化量化研究主要有兩種方法：①文本分析法。如袁淳等（2021）［18］使用Python軟件爬取企業(yè)年報(bào)中與數(shù)字化相關(guān)詞匯的詞頻來(lái)衡量企業(yè)數(shù)字化。但基于文本分析法構(gòu)造的指標(biāo)容易受企業(yè)操縱，且可能僅反映企業(yè)的戰(zhàn)略構(gòu)想和未來(lái)展望。②采用數(shù)字化無(wú)形資產(chǎn)來(lái)度量［19］。但從實(shí)際投入看，企業(yè)數(shù)字化不但需要無(wú)形資產(chǎn)投資，還需要固定資產(chǎn)投資，因而基于無(wú)形資產(chǎn)構(gòu)建的指標(biāo)可能存在低估情況。

基于上述研究，本文嘗試在以下方面做出邊際貢獻(xiàn)：首先，本文鑒于創(chuàng)新模式迥異，將研究聚焦于開(kāi)放式創(chuàng)新，深入探討企業(yè)數(shù)字化對(duì)開(kāi)放式創(chuàng)新的影響，從而拓展企業(yè)數(shù)字化對(duì)創(chuàng)新影響的相關(guān)研究；其次，本文從技術(shù)資源獲取、市場(chǎng)需求把握、信息不對(duì)稱三個(gè)方面探索企業(yè)數(shù)字化影響開(kāi)放式創(chuàng)新的機(jī)制，相對(duì)完整地考察企業(yè)數(shù)字化對(duì)開(kāi)放式創(chuàng)新的作用渠道；再次，本文分別從企業(yè)自身創(chuàng)新能力和行業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)兩個(gè)方面探究影響企業(yè)數(shù)字化與開(kāi)放式創(chuàng)新關(guān)系的具體因素，從而對(duì)企業(yè)數(shù)字化產(chǎn)生正向作用的影響因素形成有效補(bǔ)充；最后，本文從實(shí)際投入角度衡量企業(yè)數(shù)字化，既有效解決了文本分析法存在的高估情況，又解決了無(wú)形資產(chǎn)衡量指標(biāo)存在的低估情形。

三、理論分析與研究假設(shè)

Chesbrough（2003）［20］首次明確提出“開(kāi)放式創(chuàng)新”，將其定義為：將內(nèi)外部創(chuàng)新資源整合到統(tǒng)一架構(gòu)中開(kāi)展研發(fā)，并把自身技術(shù)通過(guò)內(nèi)外部渠道實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)化。之后，開(kāi)放式創(chuàng)新的內(nèi)涵不斷深化。Chesbrough（2006）［21］將開(kāi)放式創(chuàng)新視為市場(chǎng)主體，有目的地利用知識(shí)、技術(shù)的流入與流出，進(jìn)而提高自身創(chuàng)新水平以及擴(kuò)大市場(chǎng)份額的過(guò)程；Lichtenthaler（2011）［22］將開(kāi)放式創(chuàng)新視為企業(yè)進(jìn)行內(nèi)外部開(kāi)發(fā)、保持和利用知識(shí)等資源的活動(dòng)；Eckhardt等（2018）［23］提出企業(yè)需要以開(kāi)放、合作的心態(tài)尋找多樣化的合作伙伴，并構(gòu)建創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)。從以上論述看，相較封閉式創(chuàng)新，開(kāi)放式創(chuàng)新強(qiáng)調(diào)獲取外部創(chuàng)新資源和把握市場(chǎng)需求動(dòng)向并為其所用。

與封閉式創(chuàng)新相比，開(kāi)放式創(chuàng)新需要市場(chǎng)主體間的開(kāi)放、合作與共享，提高了其因信息不對(duì)稱而產(chǎn)生的搜尋、協(xié)調(diào)和風(fēng)險(xiǎn)等外部交易成本［4，24-25］，降低企業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新的主動(dòng)性?？梢?jiàn)，開(kāi)放式創(chuàng)新不但強(qiáng)調(diào)企業(yè)對(duì)外部創(chuàng)新資源的利用和市場(chǎng)需求信息的把握，而且會(huì)因信息不對(duì)稱產(chǎn)生外部交易成本。因此，本文從技術(shù)資源獲取、市場(chǎng)需求把握、信息不對(duì)稱三方面，剖析企業(yè)數(shù)字化對(duì)開(kāi)放式創(chuàng)新的影響及其作用渠道。

（一）技術(shù)資源獲取渠道

數(shù)字化能為企業(yè)獲取技術(shù)資源提供便利，進(jìn)而促進(jìn)開(kāi)放式創(chuàng)新。開(kāi)放式創(chuàng)新以技術(shù)的獲取和位移為媒介，但技術(shù)資源獲取和位移的前提在于其有效流動(dòng)和擴(kuò)散，在非數(shù)字化環(huán)境下，技術(shù)資源的有效流動(dòng)和擴(kuò)散易受時(shí)空距離約束以及不同主體差異的影響［10］，導(dǎo)致企業(yè)只能獲得有限技術(shù)溢出。數(shù)字技術(shù)使用能促進(jìn)技術(shù)資源的數(shù)據(jù)化和傳播的網(wǎng)絡(luò)化，各類(lèi)創(chuàng)新資源依托數(shù)字平臺(tái)能夠更多地在市場(chǎng)中暴露，增加傳播范圍以及獲取概率，進(jìn)而緩解企業(yè)面臨的技術(shù)困境。另外，企業(yè)應(yīng)用數(shù)字技術(shù)能提高自身的搜索、挖掘和分析能力，增加企業(yè)從其他主體獲取外部技術(shù)以及提升企業(yè)整合內(nèi)外部技術(shù)的水平，進(jìn)而獲得更多技術(shù)溢出。

（二）市場(chǎng)需求把握渠道

數(shù)字化有助于提高企業(yè)獲取和把握市場(chǎng)需求資源，進(jìn)而促進(jìn)開(kāi)放式創(chuàng)新。企業(yè)創(chuàng)新不但需要獲取技術(shù)資源，還需要把握市場(chǎng)需求［26］。數(shù)字技術(shù)能加速市場(chǎng)需求信息的流動(dòng)，使企業(yè)可以接觸更廣的市場(chǎng)需求信息以及實(shí)現(xiàn)對(duì)市場(chǎng)需求的精準(zhǔn)捕捉。同時(shí)，在數(shù)字技術(shù)的加持下，企業(yè)可以匯聚更多客戶偏好和市場(chǎng)需求信息，提升企業(yè)利用市場(chǎng)信息的效率，使企業(yè)更能精準(zhǔn)地把握市場(chǎng)需求變動(dòng)，并快速感知和響應(yīng)市場(chǎng)變化。

（三）信息不對(duì)稱降低渠道

數(shù)字化可以降低因信息不對(duì)稱而引致的外部交易成本，從而促進(jìn)開(kāi)放式創(chuàng)新。其一，從搜尋成本看。企業(yè)為搜尋與自身特性和需求相匹配的創(chuàng)新資源和合作伙伴，需要耗費(fèi)大量成本以及承擔(dān)搜尋未果的風(fēng)險(xiǎn)［25］。企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)不僅能及時(shí)和完整地收集、儲(chǔ)存和分析各類(lèi)主體公開(kāi)的經(jīng)營(yíng)信息，幫助企業(yè)了解和挖掘潛在合作伙伴及其擁有的創(chuàng)新資源，而且可以擺脫時(shí)空距離約束，幫助企業(yè)擴(kuò)大潛在合作對(duì)象的搜尋范圍，提高搜尋成功率，進(jìn)而降低搜尋成本。其二，從協(xié)調(diào)成本來(lái)說(shuō)。開(kāi)放式創(chuàng)新是多主體創(chuàng)新模式，各主體有區(qū)域、行業(yè)以及創(chuàng)新資源種類(lèi)差別，為了減少或避免主體差異帶來(lái)的問(wèn)題，企業(yè)需要協(xié)調(diào)各參與主體間的關(guān)系［5］，即協(xié)調(diào)成本。企業(yè)依托數(shù)字技術(shù)不但能方便、快捷地連接外部主體，形成一個(gè)突破時(shí)空限制的交流網(wǎng)絡(luò)，極大提高與外部主體的連接度和溝通效率，而且能將結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化創(chuàng)新資源進(jìn)行同質(zhì)化處理［27］，實(shí)現(xiàn)不同類(lèi)型創(chuàng)新資源的整合，減少由創(chuàng)新資源種類(lèi)差異造成的協(xié)調(diào)成本。其三，從風(fēng)險(xiǎn)成本來(lái)說(shuō)。源于開(kāi)放式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性以及各市場(chǎng)主體利益的變化，企業(yè)與外部主體存在潛在的機(jī)會(huì)主義行為和競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，導(dǎo)致企業(yè)面臨道德風(fēng)險(xiǎn)和技術(shù)泄露風(fēng)險(xiǎn)，增加企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)成本［24-25］。數(shù)字技術(shù)能幫助企業(yè)實(shí)時(shí)、全面記錄和保存開(kāi)放式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中的各類(lèi)信息，減少企業(yè)面臨的機(jī)會(huì)主義行為，從而減輕企業(yè)面臨的道德風(fēng)險(xiǎn)和技術(shù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。

綜上分析，本文提出以下假設(shè)。

H1 企業(yè)數(shù)字化對(duì)開(kāi)放式創(chuàng)新存在顯著的促進(jìn)作用。

H2a 企業(yè)數(shù)字化通過(guò)技術(shù)資源獲取渠道促進(jìn)開(kāi)放式創(chuàng)新；

H2b 企業(yè)數(shù)字化通過(guò)市場(chǎng)需求把握渠道促進(jìn)開(kāi)放式創(chuàng)新；

H2c 企業(yè)數(shù)字化通過(guò)降低信息不對(duì)稱促進(jìn)開(kāi)放式創(chuàng)新。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

本文選取的研究對(duì)象為制造業(yè)上市公司，研究年份為2010—2021年，原因在于：2010年以前聯(lián)合專利數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失以及企業(yè)數(shù)字化投資很少。本文同時(shí)剔除ST、*ST與退市樣本、核心變量數(shù)據(jù)缺失樣本，并進(jìn)行上下1%的縮尾處理。聯(lián)合專利數(shù)據(jù)源于CNRDS數(shù)據(jù)庫(kù)，企業(yè)數(shù)字化數(shù)據(jù)源于人工匯總和處理的財(cái)務(wù)報(bào)表附注與數(shù)字化相關(guān)的資產(chǎn)投資，其他數(shù)據(jù)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。

（二）變量說(shuō)明

1.被解釋變量：開(kāi)放式創(chuàng)新（Inno_open）

借鑒Brockman等（2018）［28］的研究，本文以聯(lián)合專利申請(qǐng)數(shù)的對(duì)數(shù)作為度量指標(biāo)，原因有兩點(diǎn)：一是以聯(lián)合專利申請(qǐng)為表征的合作創(chuàng)新是企業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新最關(guān)鍵的部分和原動(dòng)力［29］；二是企業(yè)當(dāng)下面臨的主要是開(kāi)放程度，因而采用是否進(jìn)行開(kāi)放的啞變量無(wú)法體現(xiàn)企業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新的強(qiáng)度。

2.解釋變量：企業(yè)數(shù)字化（Digital）

本文使用企業(yè)數(shù)字化固定資產(chǎn)和無(wú)形資產(chǎn)之和構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化指標(biāo)。具體步驟如下：第一步，對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表附注中固定資產(chǎn)和無(wú)形資產(chǎn)的明細(xì)數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集；第二步，在企業(yè)固定資產(chǎn)和無(wú)形資產(chǎn)披露的所有詞匯中，匯總出與數(shù)字化有關(guān)的詞匯，具體如圖1所示；第三步，根據(jù)匯總的數(shù)字化有關(guān)詞匯，手工整理出與數(shù)字化有關(guān)的固定資產(chǎn)和無(wú)形資產(chǎn)；第四步，將企業(yè)數(shù)字化固定資產(chǎn)和無(wú)形資產(chǎn)加總得到企業(yè)數(shù)字化總資產(chǎn)；最后，由于企業(yè)數(shù)字化總資產(chǎn)數(shù)據(jù)具有典型的“右偏性”，因而進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

3.控制變量

參照相關(guān)研究，本文的控制變量包括：企業(yè)年齡（Age），以企業(yè)成立年限的對(duì)數(shù)表征；企業(yè)規(guī)模（Size），以總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)表征；高管研發(fā)背景（Background），采用董事長(zhǎng)或總經(jīng)理是否有研發(fā)經(jīng)歷表征；資產(chǎn)負(fù)債率（Lev），以總負(fù)債/總資產(chǎn)表征；資產(chǎn)收益率（Roa），采用凈利潤(rùn)/總資產(chǎn)表征；企業(yè)性質(zhì)（Soe），國(guó)企取值為1，非國(guó)企取值為0；托賓q值（Tobinq），使用企業(yè)市值/總資產(chǎn)表征；股權(quán)集中度（Share），采用第一大股東持股比例表征；固定資產(chǎn)比率（Tan），采用固定資產(chǎn)凈值/總資產(chǎn)表征；市場(chǎng)集中度（HHI），以赫芬達(dá)爾指數(shù)表征。

（三）模型設(shè)定

為檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化對(duì)開(kāi)放式創(chuàng)新的影響，本文構(gòu)建如下計(jì)量模型：

[Inno_openit=α0+α1Digitalit+ΣαCvsit+ΣYear+ΣInd+εit] （1）

其中：Inno_openit為企業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新；Digitalit為企業(yè)數(shù)字化；Cvsit為控制變量；[εijt]為誤差項(xiàng)；Year和Ind為年份和行業(yè)固定效應(yīng)。

五、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性檢驗(yàn)

描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1所列。

由表1可知企業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新的均值為0.73，標(biāo)準(zhǔn)差為1.19，最大值與最小值間差距較大，說(shuō)明企業(yè)間的創(chuàng)新開(kāi)放度存在明顯差異；企業(yè)數(shù)字化的均值為16.66，標(biāo)準(zhǔn)差為1.53，最大值與最小值間差距較大，說(shuō)明企業(yè)間的數(shù)字化水平存在明顯不同。由相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化與開(kāi)放式創(chuàng)新的相關(guān)系數(shù)顯著為正，其他變量之間相關(guān)系數(shù)基本顯著，且其系數(shù)絕對(duì)值基本小于0.5，可以排除共線性問(wèn)題造成的影響（2）。

（二）基準(zhǔn)回歸

基準(zhǔn)回歸結(jié)果見(jiàn)表2所列。第（1）和（2）列是剔除了聯(lián)合專利申請(qǐng)數(shù)為0的樣本，結(jié)果顯示：無(wú)論是否加入控制變量，核心解釋變量企業(yè)數(shù)字化的估計(jì)系數(shù)均顯著為正。第（3）和（4）列是加入聯(lián)合專利申請(qǐng)數(shù)為0的樣本，核心解釋變量的系數(shù)符號(hào)和顯著性水平無(wú)根本改變。另外，本文還使用分項(xiàng)指標(biāo)企業(yè)數(shù)字化固定資產(chǎn)（DigitalTan）和數(shù)字化無(wú)形資產(chǎn)（DigitalInt）作為自變量進(jìn)行檢驗(yàn)，回歸結(jié)果無(wú)根本改變。上述回歸結(jié)果表明：企業(yè)數(shù)字化有助于促進(jìn)其進(jìn)行開(kāi)放式創(chuàng)新活動(dòng)。在經(jīng)濟(jì)顯著性上，從第（4）列的回歸結(jié)果來(lái)看，企業(yè)數(shù)字化平均提升1%，其開(kāi)放式創(chuàng)新會(huì)提高10.28%?？傊瑹o(wú)論是統(tǒng)計(jì)顯著性還是經(jīng)濟(jì)顯著性，企業(yè)數(shù)字化均能夠顯著促進(jìn)開(kāi)放式創(chuàng)新，驗(yàn)證了H1。

控制變量中，以第（4）列的結(jié)果為例，企業(yè)規(guī)模、高管研發(fā)背景、企業(yè)性質(zhì)的估計(jì)系數(shù)均顯著為正，表明大企業(yè)業(yè)務(wù)范圍更廣，與外部經(jīng)濟(jì)主體合作的機(jī)會(huì)越大，其創(chuàng)新開(kāi)放度也更高，具有研發(fā)經(jīng)歷的管理層會(huì)更加重視創(chuàng)新，引致其開(kāi)放式創(chuàng)新水平更高，國(guó)企的開(kāi)放式創(chuàng)新程度高于非國(guó)企的開(kāi)放式創(chuàng)新程度；固定資產(chǎn)比率的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，表明固定資產(chǎn)投入會(huì)對(duì)企業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新投入產(chǎn)生擠出效應(yīng)；其他控制變量的估計(jì)系數(shù)均不顯著，表明這些因素并沒(méi)有對(duì)企業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新產(chǎn)生明顯作用。

（三）內(nèi)生性問(wèn)題

1. Heckman兩階段模型

為處理由樣本選擇偏誤導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，本文使用Heckman兩階段模型進(jìn)行檢驗(yàn)。Heckman兩階段模型的檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3所列。第一階段的回歸結(jié)果顯示：上一年開(kāi)放式創(chuàng)新決策、資產(chǎn)負(fù)債率、資產(chǎn)收益率、托賓q值對(duì)企業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新決策的估計(jì)系數(shù)均顯著，但對(duì)開(kāi)放式創(chuàng)新無(wú)顯著影響，說(shuō)明第一階段方程滿足排他性條件；第二階段的回歸結(jié)果顯示：逆米爾斯比率（Imr）的估計(jì)系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明存在樣本選擇偏誤引致的內(nèi)生性偏差。在加入逆米爾斯比率后，企業(yè)數(shù)字化的估計(jì)系數(shù)在1%水平上顯著為正，這與基準(zhǔn)結(jié)果一致。說(shuō)明使用Heckman兩階段模型糾正樣本選擇偏誤造成的內(nèi)生性問(wèn)題后，本文結(jié)論依然成立。

2. 工具變量法

本文結(jié)論可能還存在互為因果造成的內(nèi)生性問(wèn)題。為此，本文首先借鑒柏培文和張?jiān)疲?021）［30］的研究，選取各地級(jí)市地形起伏度與上一年全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)的交乘項(xiàng)（Rdls）作為企業(yè)數(shù)字化的工具變量。地形起伏度越大，建設(shè)信息與通信等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的時(shí)間越長(zhǎng)、成本越高，不利于當(dāng)?shù)仄髽I(yè)及時(shí)應(yīng)用數(shù)字技術(shù)，滿足相關(guān)性要求。同時(shí)，地形起伏度的自然屬性決定了其對(duì)企業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新活動(dòng)很難造成直接影響，基本不會(huì)受到企業(yè)發(fā)展的影響，滿足排他性要求。其次，借鑒黃群慧等（2019）［31］的做法，選擇1984年各地級(jí)市每萬(wàn)人固定電話數(shù)量與上一年全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)的交乘項(xiàng)（Telephone）作為企業(yè)數(shù)字化的工具變量。企業(yè)所在地以往通信水平體現(xiàn)了該地區(qū)的數(shù)字化接受程度和應(yīng)用水平，這將影響該地區(qū)企業(yè)的數(shù)字化水平，滿足相關(guān)性要求，固定電話主要提供通信服務(wù)，且其影響正在消失，難以直接影響企業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新，滿足外生性要求。

工具變量法的回歸結(jié)果見(jiàn)表4所列，可以看出：第一階段中工具變量rdls、telephone的估計(jì)系數(shù)均顯著，表明工具變量與企業(yè)數(shù)字化之間存在明顯相關(guān)性。第（2）列和第（4）列的回歸結(jié)果顯示：不可識(shí)別檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量結(jié)果在1%水平上顯著，表明模型不存在識(shí)別不足的情況。弱工具變量檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量結(jié)果均大于弱工具變量識(shí)別F檢驗(yàn)在10%水平上的臨界值（16.38），表明模型不存在弱工具變量的情形。以上結(jié)果表明了本文工具變量選取的合理性。第二階段中企業(yè)數(shù)字化的估計(jì)系數(shù)均在1%水平上顯著為正，與基準(zhǔn)結(jié)果一致。說(shuō)明使用工具變量法糾正互為因果造成的內(nèi)生性問(wèn)題后，本文結(jié)論仍然成立。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 更換解釋變量

①采用企業(yè)數(shù)字化資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比例進(jìn)行替代，記為Dig；②借鑒袁淳等（2021）［18］的研究，對(duì)年報(bào)中“管理層討論與分析”部分披露的數(shù)字化有關(guān)詞匯的總頻率加1，并進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，記為DigitalText；③鑒于不同行業(yè)和不同地區(qū)企業(yè)數(shù)字化的差異，分別采用經(jīng)過(guò)行業(yè)均值和地區(qū)均值調(diào)整的企業(yè)數(shù)字化指標(biāo)進(jìn)行替代，該指標(biāo)分別體現(xiàn)了企業(yè)數(shù)字化在行業(yè)內(nèi)和地區(qū)間的相對(duì)水平，分別記為DigitalInd和DigitalReg?；貧w結(jié)果見(jiàn)表5第（1）至（4）列，可以看出，無(wú)論使用哪種替換方式，本文結(jié)論依然穩(wěn)健。

2. 更換被解釋變量

①使用企業(yè)是否進(jìn)行開(kāi)放式創(chuàng)新的啞變量替代，記為Inno_opendum。由于是二值變量，因而使用Logit模型進(jìn)行回歸；②由于聯(lián)合專利申請(qǐng)可能是前期合作的結(jié)果，存在一定滯后性，為此，本文采用聯(lián)合專利申請(qǐng)數(shù)的t+1期和t+2期進(jìn)行回歸。回歸結(jié)果見(jiàn)表5第（5）至（7）列，結(jié)果顯示：變更企業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新的衡量方式后，本文結(jié)論仍成立。

3. 企業(yè)固定效應(yīng)

通常而言，基本面較好的公司，其開(kāi)放式創(chuàng)新水平可能較高，其數(shù)字化水平也可能更高。因此，為控制企業(yè)基本面情況對(duì)回歸結(jié)果的影響，本文進(jìn)一步控制企業(yè)固定效應(yīng)?；貧w結(jié)果見(jiàn)表6第（1）列，結(jié)果表明本文結(jié)論可靠。

4. 更換回歸模型

鑒于聯(lián)合專利申請(qǐng)數(shù)為計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)，本文以聯(lián)合專利申請(qǐng)數(shù)的原值作為被解釋變量，分別采用面板泊松模型與面板負(fù)二項(xiàng)模型進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果見(jiàn)表6第（2）列和第（3）列，結(jié)果表明本文結(jié)論穩(wěn)健。

5. 排除干擾性因素

其一，排除資本市場(chǎng)的干擾。樣本區(qū)間內(nèi)對(duì)企業(yè)造成潛在巨大沖擊的主要是2008年全球金融危機(jī)，故將2010—2011年的樣本刪除。其二，排除地區(qū)因素的干擾。企業(yè)數(shù)字化會(huì)受到當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響，因此，本文依據(jù)賽迪頒布的《2022中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究報(bào)告》，將注冊(cè)地位于北京、上海、廣州、深圳、杭州五個(gè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展頭部城市的樣本企業(yè)刪除。其三，排除行業(yè)因素的干擾。數(shù)字經(jīng)濟(jì)主要包括數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化兩個(gè)方面，作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化企業(yè)的數(shù)字化水平通常較高，為此，本文將屬于數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的樣本刪除。回歸結(jié)果見(jiàn)表6第（4）至（6）列，結(jié)果顯示，在排除這三項(xiàng)干擾性因素后，本文結(jié)論仍然可靠。

六、進(jìn)一步探討

（一）作用渠道檢驗(yàn)

為驗(yàn)證企業(yè)數(shù)字化是否能夠通過(guò)技術(shù)資源獲取、市場(chǎng)需求把握和信息不對(duì)稱緩解渠道來(lái)促進(jìn)開(kāi)放式創(chuàng)新，本文采用江艇（2022）［32］提出的方法進(jìn)行檢驗(yàn)。對(duì)于技術(shù)資源獲?。═ech）：在創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)學(xué)中，專利后向引用被用來(lái)度量知識(shí)和技術(shù)的傳播、流動(dòng)和溢出，因此，本文以專利后向引用作為技術(shù)資源獲取的代理變量；市場(chǎng)需求把握（Market）：借鑒Tseng等（2007）［26］的研究，采用與市場(chǎng)相關(guān)的支出與營(yíng)業(yè)收入之比來(lái)表征，該指標(biāo)說(shuō)明了企業(yè)通過(guò)市場(chǎng)需求資源使得產(chǎn)品有價(jià)值的程度；信息不對(duì)稱（Opacity）：本文的信息不對(duì)稱主要強(qiáng)調(diào)企業(yè)的外部信息和交易環(huán)境，因此，采用資產(chǎn)專用性來(lái)量化企業(yè)的信息不對(duì)稱，資產(chǎn)專用性越強(qiáng)，意味著企業(yè)原有資產(chǎn)轉(zhuǎn)換成本越高，更易被交易對(duì)手“敲竹杠”，從而面臨更高的外部交易成本［33］。具體地，借鑒周煜皓和張盛勇（2014）［34］的研究，采用固定資產(chǎn)、在建工程、無(wú)形資產(chǎn)、長(zhǎng)期待攤費(fèi)用之和占總資產(chǎn)的比重度量（3）。

企業(yè)數(shù)字化對(duì)開(kāi)放式創(chuàng)新的作用渠道回歸結(jié)果見(jiàn)表7所列。其中，第（1）至（3）列為企業(yè)數(shù)字化分別對(duì)技術(shù)資源獲取、市場(chǎng)需求把握和信息不對(duì)稱的回歸結(jié)果。第（1）列中企業(yè)數(shù)字化的估計(jì)系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明企業(yè)數(shù)字化有助于其獲取外部技術(shù)資源；第（2）列中企業(yè)數(shù)字化的估計(jì)系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明企業(yè)數(shù)字化有助于其獲取和把握市場(chǎng)需求；第（3）列中企業(yè)數(shù)字化的估計(jì)系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，表明企業(yè)數(shù)字化有助于緩解信息不對(duì)稱，降低外部交易成本。

為形成一個(gè)更完整的作用渠道邏輯鏈條，本文進(jìn)一步分別檢驗(yàn)技術(shù)資源獲取、市場(chǎng)需求把握和信息不對(duì)稱對(duì)企業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新的影響，回歸結(jié)果見(jiàn)表7第（4）至（6）列。第（4）列中技術(shù)資源獲取的估計(jì)系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明技術(shù)資源獲取能夠促進(jìn)企業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新；第（5）列中市場(chǎng)需求把握的估計(jì)系數(shù)在10%水平上顯著為正，表明市場(chǎng)需求的把握能夠促進(jìn)企業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新；第（6）列中信息不對(duì)稱的估計(jì)系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，表明信息不對(duì)稱緩解能夠促進(jìn)企業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新。

至此，本文驗(yàn)證了企業(yè)數(shù)字化對(duì)開(kāi)放式創(chuàng)新的作用渠道，發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化能夠通過(guò)技術(shù)資源獲取渠道來(lái)促進(jìn)開(kāi)放式創(chuàng)新，驗(yàn)證了H2a；企業(yè)數(shù)字化能夠通過(guò)市場(chǎng)需求把握渠道來(lái)促進(jìn)開(kāi)放式創(chuàng)新，驗(yàn)證了H2b；企業(yè)數(shù)字化有利于緩解信息不對(duì)稱，降低外部交易成本，從而有助于促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的開(kāi)放水平，驗(yàn)證了H2c。

（二）內(nèi)外部影響因素分析

企業(yè)并非處于真空中，企業(yè)數(shù)字化與開(kāi)放式創(chuàng)新之間的關(guān)系會(huì)受到內(nèi)外部因素的影響，如企業(yè)自身創(chuàng)新能力和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)等［3-4］。因此，本文從內(nèi)外部?jī)蓚€(gè)方面進(jìn)一步探討企業(yè)數(shù)字化與開(kāi)放式創(chuàng)新之間關(guān)系的影響因素。

1. 內(nèi)部影響因素

作為開(kāi)放式創(chuàng)新的一個(gè)重要條件［29］，企業(yè)自身創(chuàng)新能力是影響其數(shù)字化與開(kāi)放式創(chuàng)新之間關(guān)系的主要內(nèi)部因素之一。一般而言，自身創(chuàng)新能力較強(qiáng)的企業(yè)，其研發(fā)投入較多，同時(shí)在技術(shù)積累、人才儲(chǔ)備、市場(chǎng)化應(yīng)用等方面具有較大優(yōu)勢(shì)。一方面，自身具備較強(qiáng)創(chuàng)新能力的企業(yè)能夠吸引更多潛在的知識(shí)、人才和資金等資源以及合作伙伴；另一方面，自身具有創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)的企業(yè)吸收能力更強(qiáng)，通常具備出眾的創(chuàng)新資源整合能力［35］，能夠獲得更多的技術(shù)溢出和市場(chǎng)動(dòng)態(tài)信息。因此，企業(yè)自身創(chuàng)新能力的提升在一定程度上替代了數(shù)字化為企業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新帶來(lái)的便利，弱化了數(shù)字化對(duì)開(kāi)放式創(chuàng)新的促進(jìn)作用。

基于以上分析，為檢驗(yàn)企業(yè)自身創(chuàng)新能力的作用，本文以研發(fā)投入/總資產(chǎn)作為企業(yè)自身創(chuàng)新能力（RD）的代理變量，將企業(yè)自身創(chuàng)新能力及其與數(shù)字化的交乘項(xiàng)（Digital×RD）加入式（1）進(jìn)行回歸?；貧w結(jié)果見(jiàn)表8第（1）和（3）列，結(jié)果顯示：交乘項(xiàng)（Digital×RD）的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明自身創(chuàng)新能力越強(qiáng)的企業(yè)，數(shù)字化對(duì)開(kāi)放式創(chuàng)新的促進(jìn)作用越弱。

2. 外部影響因素

作為開(kāi)放式創(chuàng)新活動(dòng)的創(chuàng)新收益以及外部創(chuàng)新有效供給的條件［4］，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)是影響企業(yè)數(shù)字化與開(kāi)放式創(chuàng)新之間關(guān)系的主要外部環(huán)境因素之一。雖然數(shù)字化為企業(yè)從外部獲取創(chuàng)新資源提供了便利，但企業(yè)間進(jìn)行技術(shù)和知識(shí)的位移、共享和應(yīng)用需要簽訂合同來(lái)明確知識(shí)產(chǎn)權(quán)的歸屬，對(duì)各項(xiàng)條款進(jìn)行約束、監(jiān)管和執(zhí)行［36］。另外，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度較低的行業(yè)由于擔(dān)憂技術(shù)和知識(shí)的外泄，企業(yè)間的開(kāi)放和合作變少，導(dǎo)致企業(yè)難以搜尋和篩選出匹配的合作對(duì)象。因此，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)能夠?yàn)槠髽I(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新提供公平、公正、透明的環(huán)境，為企業(yè)應(yīng)用數(shù)字技術(shù)獲取創(chuàng)新資源和篩選匹配的合作對(duì)象提供良好條件，強(qiáng)化企業(yè)數(shù)字化對(duì)開(kāi)放式創(chuàng)新的促進(jìn)作用。

基于此，為檢驗(yàn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的作用，本文參考尹志鋒等（2013）［37］的研究，將行業(yè)研發(fā)密度的啞變量（IPP）及其與數(shù)字化的交乘項(xiàng)（Digital×IPP）加入式（1）進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表8第（2）和（3）列，結(jié)果顯示：交乘項(xiàng)（Digital×IPP）的系數(shù)均在10%水平上顯著為正，說(shuō)明行業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)越嚴(yán)格，數(shù)字化對(duì)開(kāi)放式創(chuàng)新的促進(jìn)作用越強(qiáng)。

（三）異質(zhì)性檢驗(yàn)

企業(yè)屬性不同的情形下，數(shù)字化對(duì)其開(kāi)放式創(chuàng)新的影響可能存在非對(duì)稱效應(yīng)，為此，本部分進(jìn)一步從競(jìng)爭(zhēng)屬性、規(guī)模屬性和產(chǎn)權(quán)屬性三個(gè)維度來(lái)揭示數(shù)字化引致的開(kāi)放式創(chuàng)新效應(yīng)在異質(zhì)性群體中的不同表現(xiàn)。

1. 競(jìng)爭(zhēng)屬性

根據(jù)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度，本文將樣本分為競(jìng)爭(zhēng)性行業(yè)和壟斷性行業(yè)，回歸結(jié)果見(jiàn)表9第（1）和（2）列，可以看出，在壟斷性行業(yè)中，企業(yè)數(shù)字化的估計(jì)系數(shù)不顯著，而在競(jìng)爭(zhēng)性行業(yè)中，企業(yè)數(shù)字化的估計(jì)系數(shù)顯著為正，表明數(shù)字化對(duì)競(jìng)爭(zhēng)性行業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)更強(qiáng)。形成這種情形的可能原因是：首先，壟斷性行業(yè)中的企業(yè)在資源獲取、市場(chǎng)占有等方面具有天然優(yōu)勢(shì)，面臨較小的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，對(duì)數(shù)字技術(shù)的關(guān)注較弱和數(shù)字化的推動(dòng)力不足。相較之下，競(jìng)爭(zhēng)性行業(yè)中企業(yè)面臨巨大的競(jìng)爭(zhēng)壓力，這類(lèi)企業(yè)有更強(qiáng)的意愿進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以在市場(chǎng)中謀得一席之地。其次，壟斷性行業(yè)中的企業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新的動(dòng)力不足，加上行業(yè)中企業(yè)數(shù)量少，企業(yè)很難找到與自身需求相匹配的合作對(duì)象，且壟斷性行業(yè)中企業(yè)的策略性行為更強(qiáng)，其開(kāi)放程度更低，因而對(duì)數(shù)字化的需求較小。

2. 規(guī)模屬性

本文采用企業(yè)總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)度量企業(yè)規(guī)模，并將樣本劃分為中小企業(yè)和大企業(yè)兩組，回歸結(jié)果見(jiàn)表9第（3）和（4）列，可以看到，在中小企業(yè)樣本中，企業(yè)數(shù)字化的估計(jì)系數(shù)在10%水平上顯著，在大企業(yè)樣本中，企業(yè)數(shù)字化的估計(jì)系數(shù)在1%水平上顯著，且明顯大于中小企業(yè)樣本中數(shù)字化的系數(shù)，表明相對(duì)于中小企業(yè)，數(shù)字化對(duì)大企業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)更大。上述情況產(chǎn)生的可能原因在于：數(shù)字化作為一項(xiàng)長(zhǎng)期的系統(tǒng)工程，相對(duì)于大企業(yè)，中小企業(yè)不但在數(shù)字化戰(zhàn)略方案制定、執(zhí)行方案到最終落地等方面缺乏規(guī)劃，而且缺少數(shù)字化所需的資金、人才和技術(shù)準(zhǔn)備，導(dǎo)致眾多中小企業(yè)面臨“不會(huì)轉(zhuǎn)、不能轉(zhuǎn)、不敢轉(zhuǎn)”的境地。同時(shí)，“規(guī)模歧視”更加重了中小企業(yè)的數(shù)字化資金約束，導(dǎo)致其數(shù)字化進(jìn)程緩慢、成效甚微。

3. 產(chǎn)權(quán)屬性

本文根據(jù)企業(yè)是否為國(guó)有控股，將樣本分為非國(guó)企和國(guó)企兩組，回歸結(jié)果見(jiàn)表9第（5）和（6）列，可以看到，在非國(guó)企樣本中，企業(yè)數(shù)字化的估計(jì)系數(shù)顯著為正，在國(guó)企樣本中，企業(yè)數(shù)字化的估計(jì)系數(shù)不顯著，表明數(shù)字化對(duì)非國(guó)企開(kāi)放式創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)更強(qiáng)。產(chǎn)生這一現(xiàn)象的可能原因在于：一方面，相比非國(guó)企，國(guó)企面對(duì)的競(jìng)爭(zhēng)壓力較小、市場(chǎng)化程度較低，存在嚴(yán)重的代理問(wèn)題，缺乏有效的監(jiān)督機(jī)制，導(dǎo)致國(guó)企數(shù)字化的推進(jìn)意愿和程度不強(qiáng)；另一方面，國(guó)企還承擔(dān)就業(yè)和社會(huì)穩(wěn)定等公共職責(zé)，導(dǎo)致其經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)與管理層努力之間的因果關(guān)系更為模糊，且企業(yè)決策受到較多政府干預(yù)。在這樣的環(huán)境下，管理層并非以股東價(jià)值最大化為重要目標(biāo)，而是想要提高薪酬、政治晉升或建立聲譽(yù)，這會(huì)使管理層過(guò)于關(guān)注短期業(yè)績(jī)［38］，造成管理層短視以及金融投資傾向，從而抑制企業(yè)數(shù)字化及其創(chuàng)新活動(dòng)的開(kāi)展。

七、研究結(jié)論與政策啟示

在企業(yè)創(chuàng)新向開(kāi)放式創(chuàng)新模式轉(zhuǎn)變和數(shù)字經(jīng)濟(jì)加快發(fā)展的背景下，本文從開(kāi)放式創(chuàng)新的特征出發(fā)，選取制造業(yè)上市公司為研究對(duì)象，研究年份為2010—2021年，考察企業(yè)數(shù)字化與開(kāi)放式創(chuàng)新之間的關(guān)系，并探討其中的作用渠道、影響因素和異質(zhì)性。研究發(fā)現(xiàn)：企業(yè)數(shù)字化對(duì)開(kāi)放式創(chuàng)新具有顯著的促進(jìn)作用；作用渠道的回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化通過(guò)技術(shù)資源獲取、市場(chǎng)需求把握和信息不對(duì)稱緩解來(lái)促進(jìn)開(kāi)放式創(chuàng)新；內(nèi)外部影響因素的分析發(fā)現(xiàn)，企業(yè)自身創(chuàng)新能力提高弱化了數(shù)字化對(duì)其開(kāi)放式創(chuàng)新的促進(jìn)作用，而行業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度增強(qiáng)能夠強(qiáng)化數(shù)字化對(duì)企業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新的促進(jìn)作用；異質(zhì)性檢驗(yàn)顯示，企業(yè)數(shù)字化對(duì)開(kāi)放式創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)在競(jìng)爭(zhēng)性行業(yè)、大企業(yè)和非國(guó)企中更為顯著。

結(jié)合上述研究結(jié)論，本文提出以下三點(diǎn)政策啟示：

第一，加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，充分發(fā)揮數(shù)字化對(duì)市場(chǎng)主體的連接性作用，促進(jìn)技術(shù)資源和市場(chǎng)需求信息的有效流動(dòng)和擴(kuò)散以及緩解信息不對(duì)稱程度。其一，數(shù)字化實(shí)現(xiàn)對(duì)市場(chǎng)主體連接進(jìn)而助力技術(shù)資源和市場(chǎng)需求信息的獲取以及信息不對(duì)稱的緩解需要以數(shù)據(jù)和信息為載體、以數(shù)字技術(shù)和平臺(tái)為工具，因此，在數(shù)字通信、算力、信息傳輸、算法等數(shù)字技術(shù)的基礎(chǔ)領(lǐng)域應(yīng)加大研發(fā)創(chuàng)新，助力人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，為企業(yè)數(shù)字化提供技術(shù)基礎(chǔ)；其二，政府應(yīng)加快與企業(yè)數(shù)字化相關(guān)的政策落地，幫助企業(yè)擺脫數(shù)字化過(guò)程中由能力弱和基礎(chǔ)差造成的“不會(huì)轉(zhuǎn)”、成本高和風(fēng)險(xiǎn)大產(chǎn)生的“不能轉(zhuǎn)、不敢轉(zhuǎn)”問(wèn)題；其三，企業(yè)應(yīng)遵循數(shù)字化發(fā)展規(guī)律，充分認(rèn)識(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的長(zhǎng)期性和系統(tǒng)性，不但要加強(qiáng)數(shù)字化方面的人才、知識(shí)儲(chǔ)備以及技術(shù)積累，而且應(yīng)妥善結(jié)合自身?xiàng)l件，統(tǒng)籌推進(jìn)數(shù)字化建設(shè)，進(jìn)而有效釋放數(shù)字化對(duì)企業(yè)發(fā)展的放大、疊加和倍增作用。

第二，在充分利用數(shù)字化為企業(yè)獲取技術(shù)資源和市場(chǎng)信息帶來(lái)的便利以及緩解信息不對(duì)稱的同時(shí)，應(yīng)結(jié)合自身實(shí)際創(chuàng)新情況和外部知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平，明確適合自己的開(kāi)放范圍，有效避免道德風(fēng)險(xiǎn)和技術(shù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。一方面，企業(yè)應(yīng)充分利用數(shù)字技術(shù)獲取潛在的創(chuàng)新資源和合作伙伴，通過(guò)與其他企業(yè)、高校、科研機(jī)構(gòu)、供應(yīng)商等市場(chǎng)主體的網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化互聯(lián)，彌補(bǔ)企業(yè)自身創(chuàng)新資源匱乏的劣勢(shì)以及緩解信息不對(duì)稱程度，實(shí)現(xiàn)與內(nèi)部資源的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)與信息成本的降低，進(jìn)而形成新知識(shí)和激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新積極性；另一方面，在開(kāi)放式創(chuàng)新過(guò)程中，企業(yè)應(yīng)結(jié)合自身創(chuàng)新實(shí)際以及知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度，明確適合自己的開(kāi)放范圍，適當(dāng)?shù)貥?gòu)建開(kāi)放式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，有效控制技術(shù)泄露風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)會(huì)主義行為。另外，政府在強(qiáng)化與知識(shí)產(chǎn)權(quán)相關(guān)的立法工作以及嚴(yán)格執(zhí)行知識(shí)產(chǎn)權(quán)法律法規(guī)等硬環(huán)境的同時(shí)，應(yīng)營(yíng)造良好的軟環(huán)境，為企業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新提供良好的法制基礎(chǔ)。

第三，由于行業(yè)、企業(yè)間數(shù)字化水平差異較大，其對(duì)行業(yè)、企業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新的影響也有明顯差異。因此，在推行相關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策時(shí)，政府不僅要考慮不同行業(yè)、企業(yè)在數(shù)字技術(shù)方面的個(gè)性化需求，還應(yīng)當(dāng)考慮資金、人才、知識(shí)和技術(shù)積累等方面的差異，盡可能細(xì)化政策規(guī)定和加強(qiáng)政策精準(zhǔn)性，做到“因產(chǎn)制宜”“因企制宜”。同時(shí)強(qiáng)化對(duì)企業(yè)使用資金的核查和監(jiān)督，讓資金真正“用于刀刃上”，防止企業(yè)急功近利和跟風(fēng)攀比引致的數(shù)字化“騙補(bǔ)”行為。

注 釋：

（1）數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)信息通信研究院發(fā)布的《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究報(bào)告（2023）》。

（2）限于篇幅，相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果留存?zhèn)渌鳌?/p>

（3）由于固定資產(chǎn)和無(wú)形資產(chǎn)中包含數(shù)字化固定資產(chǎn)和無(wú)形資產(chǎn)，因而在計(jì)算時(shí)將其剔除，同時(shí)在回歸時(shí)將控制變量固定資產(chǎn)比率剔除。

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