【摘 要】 隨著數(shù)字技術(shù)的不斷發(fā)展和完善,企業(yè)創(chuàng)新作為企業(yè)保持核心競爭力的重要手段之一,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)創(chuàng)新起到了重要作用。文章基于2012—2022年滬深A(yù)股上市公司的數(shù)據(jù),采用企業(yè)報(bào)告中出現(xiàn)的大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈等新技術(shù)的細(xì)分指標(biāo)的頻次衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平,探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響。結(jié)果表明,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)創(chuàng)新績效具有促進(jìn)作用,經(jīng)過變量替換和補(bǔ)充變量等穩(wěn)健性檢驗(yàn),結(jié)論仍然成立。進(jìn)一步檢驗(yàn)表明,數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率,促進(jìn)企業(yè)提高創(chuàng)新績效水平,以及市場競爭程度在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響中產(chǎn)生顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)效果。
【關(guān)鍵詞】 數(shù)字經(jīng)濟(jì); 創(chuàng)新績效; 全要素生產(chǎn)率; 市場競爭程度
【中圖分類號】 F279.23 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】 A 【文章編號】 1004-5937(2024)17-0057-08
一、引言
黨的十八大以來,黨中央高度重視發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì),將其上升為國家戰(zhàn)略。黨的二十大報(bào)告明確提出要加快建設(shè)數(shù)字中國,大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì),促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合等多項(xiàng)任務(wù)要求。黨的二十屆三中全會指出,要健全推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展體制機(jī)制,促進(jìn)各類先進(jìn)生產(chǎn)要素向發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力集聚,大幅提升全要素生產(chǎn)率,健全促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度融合制度,強(qiáng)化企業(yè)科技創(chuàng)新主體地位。數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為改變?nèi)蚋偁幐窬值年P(guān)鍵驅(qū)動力。因此,在國家大力倡導(dǎo)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的宏觀條件下,研究企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新之間的影響關(guān)系,有助于企業(yè)更有效地提高自身的核心競爭能力。
目前,數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)被大多數(shù)企業(yè)運(yùn)用,學(xué)術(shù)界主要從以下方面對數(shù)字經(jīng)濟(jì)問題進(jìn)行研究:首先,研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系。如荊文君等[1]的研究認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響是多維復(fù)合的,即數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以從微觀和宏觀層面上,通過創(chuàng)造合適的環(huán)境和投入新的資源等方法,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。其次,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)變革的影響。如何帆等[2]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)為我國實(shí)體企業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供了動力和技術(shù)支持,提升了實(shí)體企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益,即數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過降低成本和減少不必要的資源浪費(fèi),促進(jìn)企業(yè)內(nèi)部高效管理和高質(zhì)量發(fā)展。最后,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)。如張鵬[3]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)是大數(shù)據(jù)等新技術(shù)發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物;何玉長等[4]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)是勞動者運(yùn)用數(shù)字技術(shù),創(chuàng)造數(shù)字產(chǎn)品和其他產(chǎn)品的價(jià)值創(chuàng)造活動或經(jīng)濟(jì)形態(tài),即大部分學(xué)者認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)是信息技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)造的產(chǎn)物或經(jīng)濟(jì)形態(tài)等。
而企業(yè)創(chuàng)新能力一直是企業(yè)發(fā)展中重點(diǎn)關(guān)注的問題之一,近年來學(xué)術(shù)界大多從以下角度探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)和創(chuàng)新之間的關(guān)系:一是數(shù)字經(jīng)濟(jì)與區(qū)域創(chuàng)新關(guān)系。李雪等[5]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過加速人力資本的積累和研發(fā)資本的投入間接提升區(qū)域創(chuàng)新績效,并且促進(jìn)作用呈現(xiàn)出顯著的“邊際效應(yīng)”非線性遞增特征,即數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過激活創(chuàng)新生態(tài),拓寬和加深創(chuàng)新的廣度和深度等提高區(qū)域創(chuàng)新績效;趙濱元[6]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不僅能夠帶動本地創(chuàng)新績效提升,而且對周邊城市創(chuàng)新績效也具有顯著正向影響,即可以通過發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素價(jià)值和推動創(chuàng)新等發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì),提升區(qū)域績效。二是從市場角度討論,如鄧峰等[7]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高,弱化市場分割束縛的能力就越強(qiáng),區(qū)域創(chuàng)新效率就越高,即市場分割會阻礙研發(fā)要素流動,從而抑制創(chuàng)新。
本文通過分析已有文獻(xiàn)的研究范圍和結(jié)果,設(shè)定對數(shù)字經(jīng)濟(jì)和企業(yè)創(chuàng)新績效的研究角度,主要有如下邊際貢獻(xiàn):一是以往關(guān)于企業(yè)創(chuàng)新績效的實(shí)證研究,大多從宏觀或者單一從企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境等方面分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新績效的關(guān)系,或探討企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新績效的關(guān)系,鮮有文獻(xiàn)基于企業(yè)自身情況為出發(fā)點(diǎn);在微觀層面上,探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響路徑,同時(shí)探討市場競爭在二者中的作用。因此,本文從以上兩個(gè)方面進(jìn)行研究,拓展數(shù)字經(jīng)濟(jì)對創(chuàng)新績效的影響研究,為企業(yè)未來決策提供參考。二是深入分析企業(yè)內(nèi)部數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響機(jī)制,已有文獻(xiàn)大多采用管理費(fèi)用率或資產(chǎn)收益率(ROA)等指標(biāo),研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響企業(yè)創(chuàng)新的路徑,而本文采用的全要素生產(chǎn)率反映的是企業(yè)資源利用效率,相較于單一的費(fèi)用或利潤指標(biāo),能夠更加全面和直觀地衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)的影響路徑。三是分析市場競爭程度在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)創(chuàng)新績效影響中的作用,可以更好地為不同行業(yè)的企業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展決策時(shí)提供參考依據(jù)。
二、理論分析與研究假設(shè)
(一)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響
大多數(shù)企業(yè)在經(jīng)營過程中,都會受到其自身資源配置效率等內(nèi)部環(huán)境因素的影響,以及其所處市場競爭程度等外部環(huán)境因素的影響,而企業(yè)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展程度也同樣受到內(nèi)外部環(huán)境兩方面的影響。從內(nèi)部環(huán)境因素來看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈和云計(jì)算等新技術(shù)不斷發(fā)展和完善而形成的產(chǎn)物,可以幫助企業(yè)避免一部分不必要的資源浪費(fèi)[8],而隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,這些新技術(shù)的規(guī)模效應(yīng)可以緩解傳統(tǒng)生產(chǎn)要素流通不暢,進(jìn)而提高資源配置效率,并且可以通過幫助企業(yè)優(yōu)化組織結(jié)構(gòu)和企業(yè)生產(chǎn)或管理流程等行為,降低企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的成本,準(zhǔn)確預(yù)測消費(fèi)者需求和發(fā)現(xiàn)新的客戶需求,創(chuàng)造新的價(jià)值供給[9],提高企業(yè)總收入,使企業(yè)擁有更多留存資金和人力等閑置資源投入到研發(fā)和創(chuàng)新中,為企業(yè)創(chuàng)新提供良好的環(huán)境條件,從而提高企業(yè)的創(chuàng)新績效。從外部環(huán)境因素來看,行業(yè)整體的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平也會促使企業(yè)提高自身的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平和創(chuàng)新能力,因?yàn)楫?dāng)行業(yè)整體或者行業(yè)中頭部企業(yè)使用的技術(shù)手段達(dá)到一定水平時(shí),很可能形成壟斷市場,影響行業(yè)中其他企業(yè)后續(xù)的發(fā)展,因此,其他企業(yè)為了繼續(xù)生存,以及頭部企業(yè)為了保持自身現(xiàn)有市場份額或搶占更多市場份額,會維持現(xiàn)有的創(chuàng)新能力,甚至是加大創(chuàng)新投入,以求提高自身的創(chuàng)新能力[2]?;谝陨戏治?,本文提出假設(shè)1。
H1:數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對企業(yè)創(chuàng)新績效具有正向促進(jìn)影響。
(二)數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響企業(yè)創(chuàng)新績效的機(jī)制
根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論,相對于無限的欲望來講,資源永遠(yuǎn)是有限的,所以如何合理并高效地配置企業(yè)自身所擁有的資源,對企業(yè)的長久發(fā)展和高質(zhì)量發(fā)展是至關(guān)重要的。而數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過提高企業(yè)的資源開發(fā)利用率,即企業(yè)的全要素生產(chǎn)率,促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。本文主要從以下方面探討:一是提高企業(yè)的生產(chǎn)效率,數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以優(yōu)化企業(yè)生產(chǎn)流程,以及更準(zhǔn)確地定位消費(fèi)者需求,提高與供應(yīng)商的溝通效率[10],加快生產(chǎn)前后的運(yùn)輸效率;二是提高企業(yè)的資金配置效率,數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以減少企業(yè)的生產(chǎn)成本、交易費(fèi)用和銷售費(fèi)用等,同時(shí)也可以降低因募集不到足夠資金而錯失投資機(jī)會的概率;三是提高企業(yè)的人力資源配置效率,數(shù)字經(jīng)濟(jì)會促使企業(yè)雇傭更多高技術(shù)和高水平員工,擁有更多人力資本,以及搶占核心技術(shù)人才,進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)開展更多的創(chuàng)新活動[11],并且會減少一部分工作內(nèi)容重復(fù)和技術(shù)含量低的員工,使組織結(jié)構(gòu)更加扁平化;四是提高企業(yè)管理效率,數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以簡化企業(yè)的管理流程,去除掉一些不必要或煩瑣的流程,方便企業(yè)不同部門更加高效率地溝通和合作,也可以使決策更加透明,生產(chǎn)管理和組織管理更加高效。基于以上分析,本文提出假設(shè)2。
H2:數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平通過提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率促進(jìn)企業(yè)提高創(chuàng)新績效。
(三)市場競爭程度調(diào)節(jié)效應(yīng)
企業(yè)各項(xiàng)決策的實(shí)施效果不僅受企業(yè)自身因素的影響,還會受到外部環(huán)境因素的影響,如國家出臺的有關(guān)政策和市場環(huán)境等因素。而在市場環(huán)境因素中,相對于其他與市場有關(guān)的因素影響,市場競爭程度這一因素對企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平和創(chuàng)新績效的影響較大。因?yàn)槿绻?dāng)行業(yè)中同質(zhì)的企業(yè)數(shù)量較多時(shí),企業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品或提供的服務(wù)等不具有如價(jià)格較低和質(zhì)量較好等區(qū)別于同行業(yè)中其他企業(yè)的自身特點(diǎn),很可能會導(dǎo)致企業(yè)失去消費(fèi)者,從而喪失一部分市場份額,所以企業(yè)在絕大多數(shù)情況下,會根據(jù)市場競爭程度做出相應(yīng)改變。在市場競爭激烈時(shí),由于企業(yè)資源相對有限,所以很可能出現(xiàn)難以滿足自身發(fā)展需要的情況,大部分企業(yè)可以通過數(shù)字技術(shù)對資源合理配置,來保持競爭優(yōu)勢。唐要家等[12]的研究認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來的市場競爭和高創(chuàng)新激勵會提升企業(yè)創(chuàng)新績效,但數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展內(nèi)在的市場結(jié)構(gòu)高集中化則會產(chǎn)生創(chuàng)新阻礙效應(yīng),隨著市場集中度的上升顯著提高,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)會呈現(xiàn)出邊際遞減的非線性變化趨勢。即在個(gè)別條件下,市場競爭程度可以倒逼企業(yè)提高自身數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平,從而提高企業(yè)的創(chuàng)新績效。然而,在絕大多數(shù)情況下,市場競爭程度與企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平和創(chuàng)新績效,并非呈正向促進(jìn)作用。基于以上分析,本文提出假設(shè)3。
H3:市場競爭程度在數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對企業(yè)創(chuàng)新績效的提升關(guān)系中發(fā)揮了負(fù)向調(diào)節(jié)作用。
三、研究設(shè)計(jì)
(一)數(shù)據(jù)來源與處理
本文選取2012—2022年滬深A(yù)股上市公司的數(shù)據(jù)作為樣本,數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫和中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(CNRDS),其中企業(yè)創(chuàng)新績效2012—2021年數(shù)據(jù)主要來源于CNRDS數(shù)據(jù)庫,其余數(shù)據(jù)和2022年數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。在本文樣本數(shù)據(jù)搜集和處理的過程中,考慮各行業(yè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)以及本文研究目的,對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行以下篩選:(1)剔除ST和*ST企業(yè),當(dāng)年新上市的公司,上市狀態(tài)處于暫停上市、終止上市以及退市整理期的企業(yè);(2)剔除金融行業(yè)的樣本數(shù)據(jù);(3)樣本數(shù)據(jù)主要為上市公司合并報(bào)表數(shù)據(jù),部分公司無合并報(bào)表數(shù)據(jù),使用其母公司報(bào)表數(shù)據(jù)代替;(4)剔除關(guān)鍵變量缺失和重復(fù)的樣本。根據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn),最終得到3 787家上市公司共計(jì)25 126個(gè)樣本數(shù)據(jù)觀測值。為避免研究結(jié)果受到極端值的影響,本文對主要變量進(jìn)行雙邊縮尾處理。
(二)變量選擇
1.被解釋變量
被解釋變量為企業(yè)創(chuàng)新績效(Per)。已有研究中大多選用專利申請量衡量企業(yè)創(chuàng)新能力,但本文參考劉冰冰等[13]的研究,采用企業(yè)發(fā)明專利、實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)專利的總授予量加1的自然對數(shù)來衡量企業(yè)創(chuàng)新能力。
2.解釋變量
核心解釋變量為數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平(Dig)。本文參考張任之[14]的研究設(shè)計(jì)選擇企業(yè)報(bào)告中出現(xiàn)的大數(shù)據(jù)等新技術(shù)細(xì)分指標(biāo)的頻次加1取自然對數(shù)值來衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平。
3.中介變量
中介變量為企業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP),為更好地測算企業(yè)全要素生產(chǎn)率,本文參考魯曉東等[15]以及冉芳等[16]的研究,采用LP法進(jìn)行測算。
4.調(diào)節(jié)變量
調(diào)節(jié)變量為市場競爭程度(Cr5),本文為更好地衡量各企業(yè)所處行業(yè)的競爭程度,參考鐘廷勇等[17]的研究,選用行業(yè)指標(biāo)中的行業(yè)集中度,即行業(yè)領(lǐng)先的前5家公司的主營業(yè)務(wù)收入占全行業(yè)主營業(yè)務(wù)收入的比例衡量市場競爭程度。
5.控制變量
本文參考現(xiàn)有文獻(xiàn)研究設(shè)計(jì),選取的控制變量包括所有權(quán)性質(zhì)(SOE)、股權(quán)集中度(TOP1)、企業(yè)年齡(Age)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、董事人數(shù)(Board)、審計(jì)費(fèi)用(Audit)和員工人數(shù)(Employee)。
各變量定義如表1所示。
(三)模型設(shè)定
1.基準(zhǔn)回歸模型
本文借鑒肖土盛等[11]的研究,構(gòu)建以下基準(zhǔn)回歸模型,對H1進(jìn)行檢驗(yàn)。
Peri,t=α0+α1Digi,t+α2Controli,t+Industry+Year+εi,t(1)
其中,Peri,t表示企業(yè)創(chuàng)新績效,Digi,t表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平,Controlsi,t表示控制變量,Industry和Year分別表示行業(yè)和年度的固定效應(yīng),i表示企業(yè),t表示時(shí)間。
2.中介效應(yīng)模型
本文借鑒溫忠麟等[18]的研究,構(gòu)建以下中介效應(yīng)模型,對H2進(jìn)行檢驗(yàn)。
Peri,t=α0+α1Digi,t+α2Controli,t+Industry+Year+εi,t(2)
TFPi,t=β0+β1Digi,t+β2Controli,t+Industry+Year+εi,t (3)
Peri,t=θ0+θ1Digi,t+θ2TFPi,t+θ3Controli,t+Industry+
Year+εi,t (4)
其中,TFPi,t表示企業(yè)全要素生產(chǎn)率,其他相關(guān)變量定義同上。
3.調(diào)節(jié)效應(yīng)模型
為探討市場競爭程度在數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響關(guān)系中發(fā)揮的作用,本文借鑒鐘廷勇等[17]的研究,構(gòu)建以下調(diào)節(jié)效應(yīng)模型,對H3進(jìn)行檢驗(yàn)。
Peri,t=γ0+γ1Digi,t+γ2Cr5+γ3(Dig×Cr5)i,t+γControli,t+
Industry+Year+εi,t (5)
其中,Cr5i,t表示市場競爭程度,其他相關(guān)變量定義同上。
四、實(shí)證結(jié)果分析
(一)描述性統(tǒng)計(jì)
本文描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果如表2所示。創(chuàng)新績效(Per)的均值為2.5466,標(biāo)準(zhǔn)差為1.6999,最小值為0,最大值為6.6859,表明不同上市公司的創(chuàng)新績效存在著明顯的差距,可能是由于不同上市公司所擁有的技術(shù)和人才等資源,以及創(chuàng)新能力的不同所導(dǎo)致。數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平(Dig)的均值為1.4007,標(biāo)準(zhǔn)差為1.3843,最小值為0,最大值為5.0562,表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平在樣本數(shù)據(jù)之間存在著明顯的差異,可能是由于不同行業(yè)中企業(yè)對數(shù)字技術(shù)的需求度和發(fā)展戰(zhàn)略不同所導(dǎo)致。
(二)相關(guān)性分析
對本文變量進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn),結(jié)果表明:數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平與企業(yè)創(chuàng)新績效、全要素生產(chǎn)率均為正相關(guān)關(guān)系,且在1%水平上顯著,而市場競爭程度與企業(yè)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平和創(chuàng)新績效均呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,且在1%水平上顯著。VIF均值為1.46,且各個(gè)變量的VIF值均小于5,不存在多重共線性,初步驗(yàn)證本文的假設(shè)。
(三)回歸分析
對主要變量進(jìn)行基準(zhǔn)回歸分析,即將主要變量代入式1進(jìn)行檢驗(yàn)的結(jié)果,如表3所示。列(1)為未控制不同層面固定效應(yīng)的回歸結(jié)果,數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平(Dig)的回歸結(jié)果是0.206,且在1%水平上顯著;列(2)為未加入控制變量,但控制年份和行業(yè)層面的回歸結(jié)果,數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平(Dig)的回歸結(jié)果是0.228,且在1%水平上顯著;列(3)為控制所有變量、年份和行業(yè)的回歸結(jié)果,數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平(Dig)的回歸結(jié)果是0.117,且在1%水平上顯著?;貧w結(jié)果表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對企業(yè)創(chuàng)新績效具有正向影響。本文的H1得到驗(yàn)證。
(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)
本文采用變量替換法和補(bǔ)充變量法對主要變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),以檢驗(yàn)實(shí)證結(jié)果的可靠性,檢驗(yàn)結(jié)果與本文H1相符,說明本文具有良好的穩(wěn)健性,具體結(jié)果如下:
1.變量替換
本文使用更換被解釋變量度量方法,參考權(quán)小鋒等[19]的研究,使用企業(yè)專利產(chǎn)出(Patent),即企業(yè)發(fā)明專利、實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)專利的總申請量加1取自然對數(shù),3種專利的權(quán)重按照3■2■1進(jìn)行取值,作為新的被解釋變量,代入模型1重新進(jìn)行檢驗(yàn)。具體的回歸結(jié)果如表4所示。列(2)報(bào)告了更換被解釋變量后的回歸結(jié)果,即企業(yè)專利產(chǎn)出(Patent)的回歸系數(shù)為0.139,且在1%水平上顯著,表明在改變被解釋變量度量方法后,本文的研究結(jié)果保持穩(wěn)健,H1成立。
2.補(bǔ)充變量法
本文加入遺漏變量方法,參考杜敏哲等[20]的研究,增加了托賓Q值(TobinQ)這一控制變量,代入模型1并重新進(jìn)行了檢驗(yàn)。具體的回歸結(jié)果如表4所示,表4的列(3)報(bào)告了創(chuàng)新績效(Per)為被解釋變量時(shí),增加控制變量后的回歸結(jié)果,創(chuàng)新績效的回歸系數(shù)為0.118,且在1%水平上顯著;表4的列(4)報(bào)告了專利產(chǎn)出(Patent)為被解釋變量時(shí),增加控制變量后的回歸結(jié)果,專利產(chǎn)出的回歸系數(shù)為0.140,且在1%水平上顯著。結(jié)果表明在加入TobinQ后,本文的研究結(jié)果保持穩(wěn)健,H1成立。
五、進(jìn)一步檢驗(yàn)
(一)內(nèi)生性檢驗(yàn)
借鑒黃群慧等[21]的方法,本文采用1984年城市層面每百人固定電話數(shù)量和每百萬人郵局?jǐn)?shù)量的對數(shù)值VSI1和VSI2作為工具變量。工具變量的數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》,其中1984年部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失,用1985年代替,海南郵局?jǐn)?shù)和固定電話數(shù)來自中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫;重慶固定電話數(shù)來自《重慶統(tǒng)計(jì)年鑒》;四川省的數(shù)據(jù)是中國統(tǒng)計(jì)年鑒中四川省數(shù)據(jù)減去重慶數(shù)據(jù)所得。選擇VSI1和VSI2作為工具變量的原因在于:一方面,1984年是IBM發(fā)布第一臺個(gè)人電腦IBM PC AT的年份,與數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平具有時(shí)間相關(guān)性;另一方面,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展具有密不可分的關(guān)系,歷史上固定電話普及率較高的地區(qū),也極有可能是互聯(lián)網(wǎng)普及率較高的地區(qū)[21],并且1984年各省份的固定電話和郵局的數(shù)量對企業(yè)創(chuàng)新績效的作用途徑較少,在一定程度上滿足排他性。為構(gòu)建工具變量的面板數(shù)據(jù),本文借鑒Nunn et al.[22]的設(shè)置方法,即將與個(gè)體變化有關(guān)的變量和與時(shí)間有關(guān)的變量構(gòu)造交互項(xiàng),作為本文工具變量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),本文中個(gè)體變化有關(guān)的變量為各城市1984年每百人固定電話數(shù)量和每百萬人郵局的數(shù)量,本文中與時(shí)間有關(guān)的變量為上一年全國信息技術(shù)服務(wù)收入。結(jié)果表明:企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對VSI1的回歸系數(shù)為0.258,且在1%的水平上顯著,企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對VSI2的回歸系數(shù)為0.308,且在1%的水平上顯著;而企業(yè)創(chuàng)新績效的回歸系數(shù)為1.072,且在1%的水平上顯著。結(jié)果均顯著且為正,并且對VSI1和VSI2進(jìn)行有關(guān)弱工具變量、內(nèi)生變量和過度識別的檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果均已通過,證明本文的結(jié)論是穩(wěn)健可靠的。
(二)影響機(jī)制檢驗(yàn)
1.中介效應(yīng)分析
已有研究指出企業(yè)數(shù)字化與全要素生產(chǎn)率存在一定關(guān)系,為檢驗(yàn)本文H2,以LP法測算的全要素生產(chǎn)率作為中介變量,進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。具體結(jié)果見表5,結(jié)果均為正,且在1%的水平上顯著,表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平通過提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率,進(jìn)而提高企業(yè)創(chuàng)新績效,驗(yàn)證本文H2。原因在于:企業(yè)全要素生產(chǎn)率在一定條件下可以代表企業(yè)的資源利用效率,而數(shù)字技術(shù)可以幫助企業(yè)更高效率地進(jìn)行生產(chǎn)經(jīng)營活動,更加準(zhǔn)確和快速地將企業(yè)未來生產(chǎn)計(jì)劃與消費(fèi)者需求進(jìn)行匹配,節(jié)約資源用于創(chuàng)新,提高企業(yè)創(chuàng)新績效和核心競爭能力。
2.調(diào)節(jié)效應(yīng)分析
為了檢驗(yàn)H3,本文采用式5進(jìn)行回歸檢驗(yàn),即構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平與市場競爭程度的交乘項(xiàng)(Dig×Cr5)加入式5進(jìn)行回歸檢驗(yàn),具體結(jié)果見表6。結(jié)果表明企業(yè)創(chuàng)新績效對Dig×Cr5的回歸系數(shù)為-0.155,且在1%的水平上顯著,證明市場競爭程度能夠減弱企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對創(chuàng)新績效的提升效果,驗(yàn)證本文H3。原因在于:本文中代表市場競爭程度的行業(yè)集中度反映了企業(yè)所在行業(yè)的壟斷程度,市場越接近完全壟斷,頭部企業(yè)對行業(yè)內(nèi)的核心技術(shù)和其他創(chuàng)新所需資源進(jìn)行壟斷的概率越大,即越不利于其他公司發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平和進(jìn)行創(chuàng)新。
(三)異質(zhì)性分析
本文參考楊興哲等[23]以及張任之[14]的研究,將樣本數(shù)據(jù)劃分為高科技行業(yè)①和非高科技行業(yè)。高科技行業(yè)(HighTech)為1,否則為0,構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平與高科技行業(yè)的交乘項(xiàng)(Dig×HighTech),進(jìn)行交互項(xiàng)回歸檢驗(yàn),具體結(jié)果見表7。企業(yè)創(chuàng)新績效對交互項(xiàng)Dig×HighTech的回歸系數(shù)為0.070,且在1%的水平上顯著。結(jié)果表明,數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對高科技行業(yè)的整體賦能效果更加明顯,更能帶動高科技行業(yè)提升創(chuàng)新績效。原因在于:一方面,高科技行業(yè)通常比其他行業(yè)更早接觸一些新技術(shù),對技術(shù)了解更充分,接受能力更強(qiáng),能夠快速地將新技術(shù)運(yùn)用到實(shí)際中;另一方面,相較于其他行業(yè),高科技行業(yè)通常比其他行業(yè)吸引更多高技術(shù)人才,便于高科技行業(yè)中的企業(yè)在組織結(jié)構(gòu)等方面進(jìn)行創(chuàng)新,從而提高企業(yè)創(chuàng)新績效。
六、結(jié)論與建議
(一)研究結(jié)論
本文梳理了近年與數(shù)字經(jīng)濟(jì)和創(chuàng)新發(fā)展相關(guān)的文獻(xiàn),并分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響,以及市場競爭在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響關(guān)系中發(fā)揮的調(diào)節(jié)作用?;?012—2022年間滬深A(yù)股上市3 787家公司的數(shù)據(jù)作為樣本進(jìn)行實(shí)證研究。以前文所述的企業(yè)三種專利的總授予量加1的自然對數(shù)值來衡量企業(yè)創(chuàng)新能力,以企業(yè)年末報(bào)告中出現(xiàn)的人工智能等新技術(shù)的細(xì)分指標(biāo)的頻次加1的自然對數(shù)值來衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平,實(shí)證研究分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對創(chuàng)新績效的影響。結(jié)論如下:首先,數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展會顯著提升企業(yè)創(chuàng)新績效,本文經(jīng)過對主要變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)后,結(jié)論仍然成立;其次,進(jìn)一步機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果表明,數(shù)字經(jīng)濟(jì)會通過提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率,即提高企業(yè)資源的開發(fā)利用效率,從而促進(jìn)企業(yè)提高創(chuàng)新績效水平,以及市場競爭程度在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響中產(chǎn)生顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng),即行業(yè)越接近完全壟斷,越不利于其他公司進(jìn)行創(chuàng)新和研發(fā);最后,異質(zhì)性分析表明,在不同行業(yè)中,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的賦能效果不同,即在高科技行業(yè),數(shù)字經(jīng)濟(jì)更能帶動企業(yè)提升創(chuàng)新績效。
(二)研究啟示和建議
本研究拓展了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新績效的影響機(jī)制,且研究結(jié)果對企業(yè)未來數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及不同行業(yè)的企業(yè)做決策時(shí)具有一定的參考價(jià)值。根據(jù)本文研究結(jié)果,提出以下建議:第一,在當(dāng)今數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)高速發(fā)展的社會背景下,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對企業(yè)長久發(fā)展和高質(zhì)量發(fā)展至關(guān)重要,而企業(yè)的發(fā)展同時(shí)也與宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和政府政策密不可分,在政府大力倡導(dǎo)建設(shè)數(shù)字中國、智慧社會的情況下,數(shù)字經(jīng)濟(jì)是提高企業(yè)創(chuàng)新績效的重要途徑之一,政府應(yīng)保持或加大對企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政策和基礎(chǔ)設(shè)施的支出,為企業(yè)數(shù)字化發(fā)展和創(chuàng)新營造良好的數(shù)字化環(huán)境,并且應(yīng)積極引導(dǎo)企業(yè)開展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和加強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新能力;第二,市場競爭程度在數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對企業(yè)創(chuàng)新績效的提升關(guān)系中發(fā)揮了負(fù)向調(diào)節(jié)作用,因?yàn)楫?dāng)市場競爭過于激烈時(shí),可能會造成壟斷市場和惡意競爭等現(xiàn)象,從而影響其他企業(yè)的正常經(jīng)營和長久發(fā)展,政府相關(guān)部門應(yīng)實(shí)時(shí)關(guān)注市場情況,當(dāng)市場中出現(xiàn)惡意競爭和壟斷等不良情況,并且市場自身無法調(diào)節(jié)這些現(xiàn)象時(shí),及時(shí)發(fā)揮“看得見的手”的作用,保證市場交易的有序進(jìn)行,各行業(yè)整體良性發(fā)展,營造良好的市場競爭氛圍;第三,數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對高科技行業(yè)的賦能效果更加明顯,更能帶動高科技行業(yè)提升創(chuàng)新績效,即數(shù)字經(jīng)濟(jì)對不同類型的企業(yè),會產(chǎn)生不同程度的效果。因此,政府應(yīng)根據(jù)不同行業(yè)的發(fā)展特點(diǎn),制定相應(yīng)的政策和方案,使數(shù)字經(jīng)濟(jì)在各行業(yè)中得到最大限度的發(fā)展,促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新能力提高,加快社會良性發(fā)展。
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