數字技術應用與企業創新：機制識別與約束條件

李容達，何 婧

（中國農業大學 經濟管理學院，北京 100083）

一、引言

當前，以大數據、人工智能、區塊鏈等為代表的新興數字技術蓬勃發展，正在成為驅動新一輪科技革命和產業變革的重要力量。數字技術與實體經濟的深度融合，不僅有利于賦能傳統產業轉型升級，還有利于培育新產業、新業態與新模式，壯大經濟發展的新引擎。與此同時，我國科技創新尚不能適應高質量發展要求，尤其是關鍵領域創新支撐能力不強（王一鳴，2020）[1]。在此背景下，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035 年遠景目標綱要》指出，堅持創新在我國現代化建設全局中的核心地位，把科技自立自強作為國家發展的戰略支撐，打好關鍵核心技術攻堅戰，提高創新鏈整體效能。企業是技術創新的主體，企業的創新能力和創新活力直接關系到經濟發展的質量。而以人工智能、云計算、大數據、區塊鏈為代表的新興數字技術，一方面，加快向傳統產業滲透融合，為實體經濟的技術創新、產品創新、模式創新等提供了巨大的變革原動力；另一方面，加速推動企業的資源配置方式和組織流程從“以生產者為中心”向“以消費者為中心”轉變，倒逼傳統企業瞄準市場，加快構建全面創新體系，不斷提升企業創新能力。因此，如何有效發揮數字技術對企業創新的助推作用，破解“卡脖子”難題，成為數字經濟時代塑造企業競爭優勢的制勝法寶。為此，本文試圖從微觀企業層面考察數字技術應用對企業創新的影響效果，不僅為評估數字技術應用的創新效應提供經驗支撐，也為企業如何更好地利用數字技術促進企業創新發展，助推經濟高質量發展提供經驗啟示。

與本研究密切相關的主要包括兩方面文獻。一是數字技術的經濟效應。部分學者從宏觀視角出發，研究發現以互聯網、人工智能為代表的數字技術具有經濟增長的促進效應（Czernich 等，2011）[2]，全要素生產率的提升效應（黃群慧等，2019）[3]，交易成本的降低效應（Goldfarb和Tucker，2019）[4]，平臺經濟的網絡效應、規模效應及其潛在的壟斷傾向（尹振濤等，2021）[5]。也有學者從微觀視角出發，研究發現數字技術具有中小企業融資環境的改善效應（張一林等，2021）[6]、農村低收入群體的包容性增長效應（張勛等，2019）[7]、中低技能勞動者相對收入權的擠出效應及其相對福利水平的改善效應（柏培文和張云，2021）[8]。二是數字技術的創新效應。宏觀層面，部分學者發現數字技術可以拓展創新資源配置的范圍，提高資源配置的效率，推動多元創新主體跨區域、跨領域的協同創新（張昕蔚，2019）[9]。同時，互聯網技術提升了區域創新效率，并通過金融發展、人力資本積累和產業升級等路徑強化了其創新驅動效應（韓先鋒等，2019）[10]。微觀層面，一些學者認為數字技術能夠降低企業獲取創新資源所付出的交易成本（Pesch 和Ishmaev，2019）[11]，提升企業盈利能力與創新能力，驅動企業實現突破式創新（張吉昌和龍靜，2022）[12]。Nasiri 等（2021）[13]發現高度數字化的企業對創新的貢獻更大。然而，Usai等（2021）[14]認為平臺經濟在獲得市場支配甚至壟斷地位之后，不僅會危害消費者權益，還會抑制企業創新（許恒等，2020）[15]。

從上述文獻可以發現，以往研究圍繞數字技術的經濟效應和創新驅動效應展開了有益的探索，但仍然存在以下不足。一是以往研究更多強調數字技術對企業創新的積極影響，雖然部分文獻注意到一些企業在獲得市場支配甚至壟斷地位之后抑制企業創新的現象，但是更多的是理論上的闡釋，鮮有文獻進行實證上的檢驗。二是現有研究主要是從“成本降低、資源配置效率提升”等視角探究數字技術應用影響企業創新的內在機理，忽略了數字技術也可能通過提高產品多元化、緩解市場壟斷程度從而對企業創新產生影響。三是學者們缺乏對數字技術驅動企業創新內外部約束條件的探討。實際上，數字技術驅動企業創新需要建立在一定的基礎之上，企業的內部人才儲備是否充足與外部融資渠道是否暢通，在很大程度上決定了企業利用數字技術驅動企業創新的實際效果?；诖?，本文利用中國全部A股上市公司年度數據，采用雙向固定效應模型系統考察數字技術應用對企業創新的影響及其作用機制。一方面，利用Python 爬蟲技術收集所有上市公司年報中與數字技術應用有關的關鍵詞已經十分常見，有助于我們度量企業數字技術應用水平；另一方面，在西方發達國家對華技術限制和數字技術蓬勃發展的雙重背景下，如何有效提升企業自主創新質量、突破“卡脖子”技術難題一直是政府部門和學術界普遍關注的熱點問題。特別地，數字技術應用能否促進企業創新？其內在的機理如何？有何約束條件？回答這些問題對于促進企業創新、破除體制機制障礙、助推經濟高質量發展具有重要的現實意義。

本文的邊際貢獻如下。第一，從“成本降低、產品多元化、市場壟斷”等多重視角揭示了數字技術應用賦能企業創新的內在機制。以往研究更多地從金融發展、人力資本積累等視角探討數字技術影響企業創新的作用機制，往往忽視了數字技術作為一把“雙刃劍”，在推動傳統產業轉型升級的同時，也引發了數據濫用與壟斷等問題。本文從成本降低、產品多元化、市場壟斷等多重視角系統識別了數字技術應用對企業創新的影響機制，彌補了已有文獻的不足。第二，明晰了數字技術應用影響企業創新的內外部約束條件?？紤]到數字技術能否廣泛應用或者應用至何種程度，主要取決于企業內部的人才支撐和外部的金融支持。為此，本文探究了在不同高學歷人才占比企業和不同金融發展地區，數字技術應用影響企業創新的效果差異，有助于我們厘清數字技術應用驅動企業創新的制約因素。第三，本研究具有較強的實踐啟示意義。本文實證揭示了數字技術應用驅動企業創新的影響效果、效應差異及其內外部約束條件，這對于驅動企業創新發展、挖掘數字技術賦能企業創新的重點領域、破解內外部體制機制障礙具有重要的現實意義。

本文余下部分安排如下：第二部分為理論分析與研究假說；第三部分為研究設計；第四部分為實證分析與穩健性檢驗；第五部分為機制檢驗與異質性分析；第六部分為拓展性分析；第七部分為研究結論與政策啟示。

二、理論分析與研究假說

理論上，數字技術應用會通過三種渠道影響企業創新，即“成本降低機制”“產品多元化機制”“市場壟斷機制”。數字技術應用使得企業的決策、生產、管理過程更加透明，降低了信息不對稱產生的冗余成本，表現為“成本降低機制”。數字技術應用提高了同一產品在不同生產環節、不同經營實體之間的關聯性，加快了創新資源在不同經營主體、不同行業之間的流動，為產品創新提供了更加便利的條件，表現為“產品多元化”機制。數字技術應用縮短了科技更新換代的時間，削弱了傳統行業龍頭建立起來的行業經驗、渠道、網絡、產品認知等壟斷優勢，加劇了市場競爭，表現為“市場壟斷緩解機制”。

（一）數字技術應用、成本降低與企業創新

數字技術促進企業形成規模經濟降低成本。工業經濟時代，企業通過擴大生產規模降低長期平均成本，但是受到企業資產存量、組織管理成本等因素的制約，企業長期平均成本呈現“先降后升”的特點，致使企業無法實現規模上的無限擴張。數字經濟時代，企業具有“固定成本高、平均可變成本小、邊際成本趨于零”的特點，邊際成本趨于零意味著企業傾向于無限擴大企業生產規模，而生產規模的擴大會均攤高固定成本，減少長期平均可變成本。企業通過網絡的外部性擴大網絡用戶規模，提高平均利潤形成規模經濟，降低企業成本（裴長洪等，2018）[16]。

數字技術應用降低了企業成本。隨著大數據、區塊鏈、人工智能等數字技術的應用，企業通過整合消費者、服務企業、支付機構等不同組織和機構的信息，促進各主體之間的信息流動并形成海量數據，實現信息的供給與需求匹配來降低搜尋、試錯等成本（張吉昌和龍靜，2022）[12]。依托互聯網平臺，生產者可以直接與消費者進行交易，消除了傳統商業模式下從生產到消費存在的多層營銷體系，降低交易成本。依托內部大數據信息，企業可以推動各生產環節的合理分工與網絡化協作，減少因信息封閉而產生的等待時間，提高企業的生產效率，降低企業的生產成本。此外，數字技術應用有助于推動企業管理扁平化，扁平化的組織結構能夠加快資源的交互與整合，促進信息的傳遞和溝通，減少管理成本（戚聿東和肖旭，2020）[17]。

成本降低有利于企業創新。企業利用數字技術通過減少資源損耗、提升資源配置效率、優化管理和業務流程等方式降低成本，不僅可以改善企業經營管理績效，緩解企業創新投入風險（韓先鋒等，2019）[10]，而且還能激發管理層的創新動機，使其在企業戰略決策和資源配置決策中向企業創新活動傾斜，進而不斷增加企業創新投入（楊震寧等，2021）[18]。

基于以上分析，本文提出如下假設。

假說1：數字技術應用通過降低企業成本促進企業創新。

（二）數字技術應用、產品多元化與企業創新

數字技術應用提高了產品多元化。信息技術與傳統產業的深度融合使得產業邊界趨于模糊甚至消失，各類資源要素在不同經營主體與不同行業之間的快速流動、各類市場主體的加速融合有助于企業重構組織模式，打破時空限制，延伸產業鏈條，實現聯合創新，提升產品多元化。數字技術在催生新產業、新業態與新模式的同時，也改變著人們的消費模式和消費習慣，傳統的產品和服務模式難以滿足客戶多元化、個性化的需求，這也促使企業利用數字技術進行多樣化的產品創新。具體而言，傳統企業以某一產品或服務為載體搜集消費者信息數據，再利用大數據、云計算、人工智能等數字技術，提升數據分析處理能力，借助技術關聯性供給多種產品，憑借品牌優勢拓展新產品，能夠實現資源在不同產品之間的合理配置，緩解資源專用性約束，降低平均成本，實現范圍經濟（荊文君和孫寶文，2019）[19]。多種產品的相關性越強，范圍經濟的特征也就越明顯，數字技術也容易形成“長尾效應”。數字技術降低了產品多樣化成本，使得個性化強、銷量低、需求不旺的產品和服務仍然具有市場，這些“小眾”產品占據的市場份額甚至比部分熱銷產品所占據的市場份額還要大，容易形成“長尾效應”。

產品多元化可以促進企業創新。一方面，產品多元化有助于企業突破現有認知結構，引發企業對原有知識的重新考慮，激發企業對現有產品的改善靈感。投資組合理論認為，產品多元化能夠為企業帶來收益，并推動企業市場地位的提升（Cefis 和Ciccarelli，2005）[20]，當產品多元化達到一定程度時，產品多元化有助于緩解企業的融資約束，進而促進企業創新。另一方面，產品多元化有助于企業實現規模經濟與范圍經濟并獲得一定的市場支配地位。此時，企業的利潤也會高于行業平均水平，有利于緩解企業的融資約束，為企業研發創新提供持續的資金支持（Cardinal和Opler，1995）[21]。

基于以上分析，本文提出如下假設。

假說2：數字技術應用通過提高企業產品多元化促進企業創新。

（三）數字技術應用、市場壟斷程度與企業創新

數字技術應用緩解了市場壟斷程度。數字技術的廣泛應用對部分傳統行業產生了巨大的沖擊和顛覆，削弱了傳統行業龍頭建立起來的行業經驗、渠道、網絡、產品認知等壟斷優勢。此外，數字技術在賦能傳統產業轉型升級的同時，也推動技術進步和商業模式創新，引起新一輪的競爭（許恒等，2020）[15]。企業之間的競爭不僅僅是爭奪用戶數量、擴大市場規模，而是在爭奪消費者有限的注意力和商家足夠的關注度。此時，企業之間的競爭不再局限于特定的產品和服務，而是通過持續的創新爭奪用戶稀缺的時間資源。與傳統企業相比，數字化企業的競爭更加激烈，更具跨界性與動態性。

壟斷不利于企業創新。根據“阿羅假說”，壟斷延緩了技術進步，造成了靜態福利損失，其他企業為了避免與壟斷企業進行競爭，會通過創新來提升產品服務質量，降低產品的生產成本，表現為競爭對企業創新的激勵效應（Levin 等，1985）[22]。數字經濟時代，數據成為企業競爭的核心，圍繞數據企業出現了多種形式的壟斷現象。例如，企業利用精準推送損害了消費者利益，進行差別定價造成了“大數據殺熟”；借助算法和數據的優勢，給行業帶來過高的進入壁壘，將競爭對手拒之門外。然而，過高的技術壁壘不利于初創企業的成長，甚至會抑制行業的創新發展（孫晉，2021）[23]。本文認為隨著市場壟斷程度的緩解，企業進行創新的動機愈發強烈，盡管技術進步是形成壟斷的重要條件，但是一旦壟斷形成，企業就會喪失技術進步的動力。

基于以上分析，本文提出如下假設。

假說3：數字技術應用通過緩解市場壟斷程度促進企業創新。

（四）數字技術應用與企業創新：促進還是抑制

綜上所述，數字技術應用可能通過降低企業成本（緩解企業創新投入風險、激發管理層的創新動機）、提高產品多元化（激發產品創新動機、緩解企業的融資約束）、緩解市場壟斷程度，進而促進企業創新。據此，本文提出如下假說。

假說4：數字技術應用促進了企業創新。

三、研究設計

（一）模型設定

為探討數字技術應用對企業創新（企業創新投入與創新產出）的影響，本研究參考黎文靖和李耀淘（2014）[24]的方法構建如下模型：

其中，被解釋變量為企業創新（Inno），本文借鑒Chang等（2019）[25]的做法，從創新投入和創新產出兩個維度衡量企業創新。核心解釋變量為數字技術應用（Digi），考慮到數字技術應用影響企業創新活動需要一定的時間，本文對數字技術應用進行滯后一期處理。Control 為一系列控制變量，本研究采用了經典的雙向固定效應模型（時間—行業）進行估計，ε為隨機誤差項。

（二）變量定義

1.被解釋變量

本文從創新投入和創新產出兩個方面衡量企業創新，借鑒余明桂等（2016）[26]、Balsmeier 等（2017）[27]的做法，采用研發支出與總資產的比值衡量企業創新投入（R&D），采用上市公司及其子公司發明專利申請數量加1 的自然對數表示企業創新產出（Inven）。之所以采用發明專利，是因為與實用新型專利、外觀設計專利相比，發明專利獲得難度大，技術要求高，更能代表企業的創新能力。為保證估計結果的穩健性，本文還采用集團公司發明申請專利數量加1的自然對數衡量企業創新。

2.解釋變量

本文借鑒吳非等（2021）[28]的做法，使用上市公司年報中與數字技術應用相關的關鍵詞出現的頻次進行加總（取對數）來度量企業數字技術應用。第一步，生成數據池。利用Python 爬蟲技術在上海交易所、深圳交易所收集整理全部A 股上市公司年度報告并將其轉換為文本格式，作為后續研究的數據池。第二步，確定與數字技術應用有關的關鍵詞，本文從學術領域和實踐領域兩個方面來確定數字技術應用的關鍵詞。在學術領域，吳非等（2021）[28]、趙宸宇等（2021）[29]將數字技術應用作為企業數字化轉型的一個維度并且生成了數字技術應用的特征詞詞庫。袁淳等（2021）[30]借助數字經濟相關的國家政策表述，生成了數字化詞典并構建了企業數字化指標。本文在以往學者研究的基礎上，初步整理了與數字技術應用相關的特定關鍵詞。然而，該關鍵詞數量偏少，且存在時間上的滯后性，難以全面刻畫數字技術應用的實際情況。為此，本文以《“十四五”數字經濟發展規劃》《中國數字經濟發展與就業白皮書（2018年）》《制造業質量管理數字化實施指南（試行）》《中國“5G+工業互聯網”發展報告》《企業IT數字化轉型發展報告》等文件為藍本，進一步擴充數字技術應用的特征詞詞庫。為了將底層數字技術與數字技術應用區別開來，同時，本文也確定了關于底層數字技術的人工智能、區塊鏈、云計算、大數據的特征詞詞庫。第三步，剔除關鍵詞前存在“無”“否”“未”等否定詞語的表述?；谇拔纳傻臄祿?，利用Python 對圖1 中的特征詞進行搜索、匹配和詞頻計數，歸集數字技術相關的詞頻得到最終加總詞頻，從而形成數字技術應用指標?？紤]到數據具有“右偏”性質，因此對數據進行對數化處理。

圖1 底層數字技術及數字技術應用的特征詞圖譜

3.機制變量

正如前文所言，理論上，數字技術應用可能從“成本降低機制”“產品多元化機制”“市場壟斷緩解機制”三個方面對企業創新產生影響。因此，本文借鑒趙宸宇等（2021）[29]、楊興全等（2018）[31]的做法，在成本降低方面，采用成本費用率（主營業務成本與管理費用之和與營業收入的比值）衡量企業成本（Cost），該值越大，意味著企業的成本越高。在產品多元化方面，采用收入熵（Diver）來衡量企業產品多元化程度，具體公式為，其中，Pi為企業第i 類產品主營業務收入與業務收入總額的比值，Diver 越大，表明企業產品多元化程度越高。在市場壟斷方面，采用市場集中度（CR_8）來度量市場的壟斷程度，市場集中度是指行業內最大的前8家公司的主營業務收入占全行業主營業務收入的比例，計算公式為，該指數越大，表明市場的壟斷程度越高。

4.控制變量

借鑒唐松等（2020）[32]的做法，本文進一步控制了其他影響企業創新的微觀企業特征與宏觀經濟特征變量。其中，企業特征控制變量包括：企業規模（Size，總資產的自然對數）、資產負債率（Lev，總負債與總資產的比值）、固定資產比率（PPE，固定資產凈額與總資產的比值）、現金持有（Cash，貨幣資金與交易性金融資產之和與總資產的比值）、現金流量（CF，經營活動產生的現金流量凈額與總資產的比值）、企業年齡（Age，企業成立年限）、股權集中度（Holder，前十大股東持股數與總股本數的比值）、機構持股比例（Insti，機構投資者持股數與總股本數的比值）。

宏觀經濟特征控制變量包括：貨幣政策（M2，實際M2 增速）、經濟發展水平（PGDP，城市人均GDP的自然對數）、產業結構（Indu，城市第三產業增加值與GDP的比值）。

（三）數據來源與處理

本文以2012—2020 年滬深A 股上市公司為樣本。上市公司財務數據、機制變量數據來源于CSMAR 數據庫；企業創新、企業所在城市、所屬行業、貨幣政策等數據來源于Wind 數據庫；經濟發展水平、產業結構等數據來源于《中國城市統計年鑒》。參照現有文獻的普遍做法，對數據進行如下處理：（1）剔除金融類企業；（2）剔除2012 年及之后上市的企業；（3）剔除ST、*ST、PT 的樣本；（4）剔除在B 股上市的企業；（5）剔除資產負債率大于1 或者小于0 的異常值。經過上述處理后，最終得到上市公司樣本13291 個。為了控制極端值的影響，對樣本1%的兩端進行Winsor 處理。變量的描述性統計如表1 所示。

表1 變量的描述性統計

四、實證分析與穩健性檢驗

（一）基準回歸結果與分析

根據前文設計的模型（1），表2 報告了數字技術應用對企業創新的回歸結果。

表2 數字技術應用與企業創新

其中，在列（1）、列（3）、列（5）、列（7）中，我們控制了企業特征與宏觀經濟特征?？梢园l現列（1）、列（5）中數字技術應用系數在5%水平上顯著為正，列（3）、列（7）中該系數至少在5%水平上顯著為正，以上結果表明數字技術應用（及其滯后一期的數字技術應用）對企業研發投入和發明專利申請有顯著的促進作用。

在列（2）、列（4）、列（6）、列（8）中，在原有控制變量的基礎上，我們加入了時間、行業的固定效應，發現列（2）、列（4）中數字技術應用系數在1%水平上顯著為正，列（6）、列（8）中該系數至少在5%水平上顯著為正。這表明即便控制了時間、行業固定效應后，數字技術應用仍然顯著促進了企業創新，驗證了假說4中數字技術應用對企業創新的促進作用。

為確?；鶞恃芯拷Y論的可靠性，本文采用了以工具變量法、校正樣本選擇偏誤、雙重差分法為代表的內生性處理，以更換核心解釋變量、剔除部分樣本為典型做法的穩健性檢驗，經過上述處理后，數字技術應用仍然顯著促進了企業創新。

（二）內生性處理

1.工具變量法

本文采用的數字技術應用指標可能存在測量誤差，這一測量誤差可能導致數字技術應用與影響企業研發投入和發明專利申請數量的不可觀測因素存在相關性，從而產生內生性問題。為此，本文借鑒Nunn 和Qian（2014）[33]、趙濤等（2020）[34]的做法，選取到沿海港口距離（Distan，各城市到最近沿海港口距離的對數值）和城市互聯網普及率（Internet，互聯網寬帶接入用戶數與城市總人口的比重）作為數字技術應用的外生工具變量。

表3 為兩階段工具變量法估計結果，發現列（1）、列（2）中到沿海港口距離的對數值（Distan）系數在1%水平上顯著為負，互聯網普及率（Interne）系數在1%水平上顯著為正，表明城市到沿海港口的距離越近、互聯網普及率越高，城市的數字技術應用水平越高。第一階段F 統計量均大于臨界值10，即外生變量與內生變量存在較強的相關性，意味著外生工具變量對內生變量具有較強的解釋力。由第二階段的估計結果可知，識別不足檢驗Anderson canon.corr.LM 統計量均在1%水平上拒絕原假設，表明不存在識別不足問題。Cragg-Donald Wald F 統計量均大于Stock-Yogo 在10% 顯著性水平的臨界值（16.38），即本文所選取的兩類工具變量均通過了弱工具變量檢驗。進一步研究發現，數字技術應用對企業研發投入與發明專利申請均有顯著的正向促進作用，且其系數的絕對值較基準估計結果顯著增大。

表3 工具變量法

2.校正樣本選擇偏誤

在前文中我們僅僅考察了開展數字技術應用企業的樣本①10%maximal IV relative bias.，忽略了從未開展數字技術應用企業的樣本，從而導致樣本存在自選擇偏誤問題。為了解決上述樣本存在的自選擇偏誤問題，本文采用Heckman（1974）[35]兩步法進行估計。首先，在原有數字技術應用企業樣本的基礎上，加入從未開展數字技術應用企業的樣本，構建企業是否開展數字技術應用的概率選擇模型。其次，在模型中加入企業經營績效、企業長短期貸款、城市對外經濟貿易水平等排他性變量。再次，采用Heckman_MLE 和Heckman_twostep模型分別進行檢驗。從表4中的估計結果可以看出，列（1）至列（4）中逆米爾斯比λ 的估計系數在1%水平上顯著為負，且ρ的估計系數不等于0。這表明本文樣本確實存在自選擇偏誤問題。通過Heckman 兩步法對模型進行校正，發現數字技術應用仍然促進了企業研發投入與發明專利申請。

表4 校正樣本選擇偏誤

3.雙重差分法

考慮到企業逐步開展數字技術應用是一個極好的準自然實驗，為此，本文借鑒王群勇和陸鳳芝（2021）[36]的做法，采用多期DID 來進一步克服遺漏變量等導致的內生性問題，并構建多期雙重差分模型來檢驗企業開展數字技術應用對企業創新的影響。表5 報告了企業開展數字技術應用對企業創新的估計結果。列（1）、列（2）中交互項系數至少在5%水平上顯著為正，表明開展數字技術應用后，企業的研發投入與發明專利申請顯著增加。進一步地，本文也采用PSM-DID 的方法進行估計，列（3）至列（6）中的研究結果表明，無論是采取近鄰匹配還是半徑匹配，企業開展數字技術應用均有利于提升企業創新。由此可以發現，經過多重內生性處理，本文的結論依然穩健。

表5 雙重差分法

（三）穩健性檢驗

1.更換被解釋變量與剔除部分樣本

第一，前文采用研發投入與總資產的比值衡量企業創新投入，本文借鑒王紅建等（2017）[37]的做法，采用研發投入與當期營業收入的比值來表示。對于企業創新產出，前面采用上市公司及其子公司發明專利申請數量加1 的自然對數來表示，本部分進一步選取集團公司發明專利申請數量加1 的自然對數進行衡量。

第二，與省會城市、普通地級市相比，一線城市的創新人才集聚，資金較為充裕，創新的動機更為強烈。為此，本文剔除了北京市、上海市、廣州市、深圳市的樣本，并對其余樣本進行估計。經過上述處理后的估計結果如表6 所示。結果表明，在替換企業創新指標，剔除一線城市樣本后，數字技術應用仍然促進了企業創新，驗證了前文結論的穩健性。

表6 穩健性檢驗：更換企業創新與剔除部分樣本

2.其他穩健性檢驗

一方面，考慮到2020 年初，新冠肺炎疫情在全國范圍迅速蔓延，由疫情蔓延引發的訂單下降、物流受阻、復工復產困難等問題對企業造成了較大沖擊。為此，本文剔除2020 年的樣本，以最大程度減少外部環境沖擊對本文結論造成的干擾。另一方面，與制造業相比，其他行業的創新動機較弱。為此，本文僅保留制造業上市公司樣本進行估計，減緩行業創新差距較大對估計結果造成的干擾。表7 為通過以上兩種方式處理后樣本的估計結果，表明數字技術應用仍然促進了企業的研發投入與發明專利申請，再一次驗證了前文的結論。

表7 其他穩健性檢驗：剔除部分樣本

五、機制檢驗與異質性分析

（一）機制檢驗

前文的研究表明，數字技術應用提升了企業的研發投入與創新產出。但前文僅對“數字技術應用—企業創新”之間的整體影響進行實證分析，并未剖析其內在作用機制。根據前文的理論分析，數字技術應用會通過三種渠道影響企業創新，即“成本降低機制”“產品多元化機制”“市場壟斷緩解機制”。為了刻畫數字技術應用影響企業創新的具體作用機制，本文采用路徑分析法來檢驗上述三種機制是否成立。出于穩健性考慮，本文也對模型進行了Sobel檢驗。

表8 列（1）中，數字技術應用對企業成本費用率（Cost）的影響在5%水平上顯著為負，列（2）、列（3）中成本費用率系數均在1%水平上顯著為負，表明數字技術應用通過降低企業成本，促進了企業創新產出，這驗證了假說1。列（4）中數字技術應用對產品多元化（Diver）的影響在5%水平上顯著為正，列（6）中產品多元化系數在5%水平上顯著為正，在列（5）中不顯著，說明數字技術應用通過提高產品多元化促進了企業創新產出，這驗證了假說2。列（7）中數字技術應用對市場壟斷程度（Cr_8a）的影響在5%水平上顯著為負，列（8）、列（9）中市場壟斷程度系數至少在5%水平上顯著為負，表明數字技術應用通過降低市場壟斷程度，促進了企業創新投入與創新產出，這驗證了假說3。進一步地，Sobel Z 值除了在列（5）中未通過顯著性檢驗，在其余列中均至少通過了5%水平的顯著性檢驗。

表8 數字技術應用影響企業創新的作用機制

綜上所述，數字技術應用通過降低企業成本，緩解市場壟斷程度促進企業研發投入與創新產出，并通過提高產品多元化促進企業創新產出。

（二）進一步討論

前文研究結果表明，數字技術應用顯著促進了企業研發投入與發明專利申請。那么，數字技術應用是否也促進了非發明專利申請，進而提升了企業專利申請總數？為此，本文借鑒黎文靖和鄭曼妮（2016）[38]的做法，以企業專利申請總數衡量企業的創新水平，并將其細分為發明專利、實用新型專利與外觀設計專利，來探究數字技術應用對不同專利類型的影響。為了避免異常值對實證結果造成的干擾，本文對以上專利申請數據進行了1%的雙邊縮尾處理，然后對專利申請數據分別加1 取自然對數。從表9 中可以看出，數字技術應用在列（3）、列（4）中不顯著，在列（1）、列（2）中顯著為正，即數字技術應用顯著提升了企業專利申請總數與發明專利，而對實用新型專利、外觀設計專利無顯著影響。這表明數字技術應用促進企業增加發明專利實現實質性創新，而非策略性創新。

表9 數字技術應用與專利類型

（三）異質性分析

為探討數字技術應用對企業創新的影響在不同類型企業之間存在何種差異，本文根據企業所有制、企業生命周期等特征，將企業分別劃分為國有企業、非國有企業，成長期企業、成熟期企業、衰退期企業等，以區分數字技術應用對何種企業的影響更為明顯。

1.企業所有制與技術水平異質性

首先，為探討數字技術應用對不同所有制企業創新的影響，本文根據企業控股股東所有權屬性將總樣本劃分為國有企業、非國有企業兩組子樣本。從表10 中可以看出，數字技術應用在列（1）、列（3）中不顯著，在列（2）、列（4）中顯著為正，說明數字技術應用顯著提升了非國有企業的創新投入和發明專利申請，而對國有企業的影響不顯著?？赡艿脑蚴?，國有企業在資源獲取、市場占有等方面具有優勢，面臨的市場競爭壓力較小，在創新轉型方面動力相對不足，對企業運用數字技術驅動產品和服務創新意識不強（吳非等，2021）[28]。而非國有企業具有機制靈活、創新意識強等優勢，但受到資源匱乏、融資難、融資貴等因素的制約，面臨著較大的市場競爭壓力。在新一輪科技革命和產業變革浪潮中，非國有企業為了獲取更多的市場份額，構筑企業競爭新優勢，會主動加強數字技術應用，驅動科技與業務深度融合，提升企業創新能力。因此，與國有企業相比，非國有企業有更強的動機通過運用數字技術來降低企業成本，推動產品多元化，從而促進企業創新。

接下來，本文借鑒黎文靖和鄭曼妮（2016）[38]的做法①根據行業分類標準（GB/T4754—2017），將制造業中的通用設備、專用設備、交通運輸設備、電氣機械和器材、計算機及其他電子設備、通信設備、儀器儀表等行業界定為高科技行業，制造業中其他行業界定為非高科技行業。，根據企業的技術水平將制造業上市公司劃分為高科技企業、非高科技企業兩組子樣本。從表10 中可以看出，數字技術應用在列（5）、列（7）中顯著為正，在列（6）、列（8）中不顯著，說明數字技術應用顯著提升了高科技企業的研發投入和發明專利申請，而對非高科技企業的影響不顯著?？赡艿脑蚴?，一方面，高科技企業高度依賴于研發創新，而非高科技企業更多地依賴于經營管理和成本控制。因此，高科技企業的創新能力可能強于非高科技企業。另一方面，高科技企業的技術密集度強、知識含量高、研發投入大、失敗風險高。因此，高科技企業對數字技術的吸收、轉化、應用具有獨特優勢，表現為數字技術應用對高科技企業的促進作用更大。

表10 企業所有制與技術水平異質性

2.企業生命周期異質性

本文借鑒Dickinson（2011）[39]的做法，采用現金流組合法將企業生命周期劃分為成長期、成熟期、衰退期三個階段，探究數字技術應用對不同生命周期企業創新的影響。從表11 中可以看出，數字技術應用在列（2）、列（4）、列（5）中顯著為正，在列（1）、列（3）、列（6）中不顯著，且成熟期數字技術應用系數的絕對值大于成長期系數的絕對值，表明數字技術應用對企業創新具有生命周期效應，對成熟期企業創新投入和創新產出的促進作用最大，其次為成長期企業，對衰退期企業的影響不顯著。

表11 企業生命周期異質性

導致以上結果可能的原因是成長期企業內源融資不足，外源融資約束較大，且成長期企業的資本性支出較多，加之成長期企業缺乏研發經驗和研發人才，導致成長期企業研發創新的失敗率高于成熟期企業。因此，成長期企業出于規避風險的考慮傾向于選擇“短平快”的研發項目，表現為數字技術應用對成長期企業創新的促進作用較小。成熟期企業的組織結構不斷完善、經營模式日趨成熟、銷售渠道較為暢通，內源性融資得到緩解，外源性融資約束較小，這一時期企業的資本性支出減少。在前期研發經驗積累、銷售渠道建立的基礎上，成熟期企業研發創新風險顯著降低。出于鞏固行業地位的考慮，成熟期企業的研發意愿增強，研發投入增加，體現為數字技術應用對成熟期企業創新的促進作用較大。企業進入衰退期后，銷售額減少、市場份額下降、利潤降低，體制僵化、設備陳舊、技術老化、創新意識不足，面臨著退市與被并購的風險。由于缺乏資金，衰退期企業會采取“求生存”的經營策略，傾向于將資金用于日常的生產經營活動，減少研發投入。因此，數字技術應用對衰退期企業的創新不顯著或者為負。

六、拓展性分析：內外部約束條件

數字技術能否廣泛應用或者數字技術應用到什么程度，取決于兩項關鍵的因素：有效的金融支持和高學歷的人才隊伍支撐。

一是數字技術的廣泛應用離不開有效的金融支持。一方面，企業數字技術創新與應用是一項復雜的系統工程，需要大量的資金支持，而企業的內源性融資較為有限，需要外部資金的支持。金融體系作為企業獲得外部資金的重要途徑，企業可以通過銀行、證券市場、信托、金融租賃、股權交易等方式獲得資金，滿足其數字技術發展的需要。另一方面，數字技術的快速發展改變了金融服務方式，突破了空間和時間的限制，提高了金融服務的可獲得性，有助于降低金融機構的運營成本和交易成本。金融機構利用數字技術可以緩解信息不對稱，提升資金配置效率和風險管理水平。綜上，數字技術發展和金融體系具有相互融合、相互促進的特點，表現為金融政策的包容性、普惠性、成長性能夠為數字技術創新提供有力的資金支持，而機器學習、人工智能、大數據等新興數字技術在金融預測、反欺詐、授信決策等領域的廣泛應用，能夠推動金融系統在營銷、運營、風控等方面的智能化轉型。

二是數字技術的廣泛應用離不開高學歷人才隊伍的支撐。人才是技術的載體、創新的根本，創新驅動的本質特征決定了高學歷人才是推動數字技術創新與應用的核心要素。一方面，數字技術應用在提高勞動者效率的同時，也減少了對勞動力的需求，表現為以機器人應用為主要方式的企業智能化、自動化改造加速了對常規化、程式化工作中的低技能勞動者的替代（Graetz 和Michaels，2018）[40]，擠占了中低技能勞動者的相對收入權（柏培文和張云，2021）[8]。另一方面，數字技術應用既會產生勞動力替代效應，也會產生就業促進效應。數字經濟會創造出更多知識和技術密集型崗位，增加對高學歷和高技能人才的用工需求（孫早和侯玉琳，2019）[41]，促進勞動力就業結構向更高技能轉變。高層次人才作為企業人力資本結構的重要組成部分，不僅難以被普通勞動者所替代，而且其勞動生產效率更高、創新能力更強。

為驗證數字技術應用賦能企業創新的內外部條件，本文借鑒沈紅波等（2010）[42]的做法，采用各城市金融機構貸款總額與該城市GDP 的比值來衡量地級市金融發展程度，該指數越大，表明該城市的金融發展越好。在高學歷人才方面，采用碩士及以上學歷人員與企業員工總數的比值進行衡量，該指數越大，表明企業的高學歷人才占比越高。首先，本文基于金融發展與高學歷人才占比的中位數，將樣本分為高于中位數與低于中位數兩組；其次，將數字技術應用分別與金融發展、高學歷人才占比的交互項放入模型（2）與模型（3）中，來探究在不同金融發展水平、不同人力資本條件下，數字技術應用對企業創新的驅動作用。

在模型（2）與模型（3）中，本文將重點關注數字技術應用與金融發展的交互項（Digii,t-1×Finani,t-1）系數、數字技術應用與高學歷人才占比的交互項（Digii,t-1×Masteri,t-1）系數。若交互項系數顯著為正，表明在金融發展較好的地區、高學歷人才占比越高的企業，數字技術應用對企業創新的驅動效果越好。其余變量設定與模型（1）一致。模型（2）的估計結果見表12，模型（3）的估計結果見表13。

從表12 中可以看出，數字技術應用系數在列（3）中顯著為正，而在列（4）中不顯著，即數字技術應用對發明專利申請的促進作用在金融發展較好的地區更明顯。進一步地，列（6）中交互項系數在1%水平上顯著為正，說明較好的金融發展是發揮數字技術應用促進企業創新產出的重要外部條件。交互項系數在列（5）中不顯著，且數字技術應用系數在列（2）中顯著為正，而在列（1）中不顯著，表明在金融發展水平較低的地區，數字技術應用驅動企業創新投入更明顯。進一步發現，金融發展水平越低，數字技術應用每提升一個單位，企業的創新投入也就越大。綜上所述，較好的金融發展是發揮數字技術應用驅動企業創新產出的重要外部條件，數字技術應用對企業創新的驅動作用在金融發展較弱的地區具有低效率特征（即投入高、產出低）。

表12 數字技術應用、金融發展與企業創新

從表13 中可以看出，在列（1）、列（3）中數字技術應用系數至少在5%水平上顯著為正，在列（2）、列（4）中數字技術應用系數不顯著，即數字技術應用對企業研發投入和發明專利申請的促進作用在高學歷人才占比較高的企業更明顯。進一步地，列（5）、列（6）中交互項系數至少在5%水平上顯著為正，說明較好的高學歷人才支撐是發揮數字技術應用促進企業創新的重要內部條件。

表13 數字技術應用、高學歷人才與企業創新

七、研究結論與政策啟示

（一）研究結論

數字經濟時代，企業能否利用數字技術驅動企業創新，是其增強競爭優勢和重塑核心價值的關鍵?；谥袊鴾預 股上市公司年度數據，運用雙向固定效應模型考察了數字技術應用對企業創新的影響，主要得到以下結論。

第一，數字技術應用顯著提升了企業研發投入與發明專利申請。在采用以工具變量法、校正樣本選擇偏誤、雙重差分法為代表的內生性處理，以更換被解釋變量、剔除部分樣本為典型做法的穩健性檢驗后，上述結論仍然成立。

第二，機制分析表明，數字技術應用通過降低企業成本，緩解市場壟斷程度促進企業研發投入與創新產出，并通過提高產品多元化促進企業創新產出。進一步分析發現，數字技術應用促進企業增加發明專利，從而推動實質性創新，而非策略性創新。

第三，異質性分析發現，數字技術應用顯著提升了非國有企業、高科技企業的研發投入和發明專利申請，而對國有企業、非高科技企業的影響不顯著。數字技術應用對企業創新具有生命周期效應，對成熟期企業創新投入和創新產出的促進作用最大，其次為成長期企業，對衰退期企業的影響不顯著。

第四，拓展性分析表明，有力的高學歷人才支撐與有效的金融支持是發揮數字技術應用驅動企業創新產出的重要內外部條件。

（二）政策啟示

第一，企業應加快數字化轉型，發揮數字技術融合優勢，提升科技成果轉化率。當前，數字化轉型不再是企業的“選修課”，而是關乎企業生存和長遠發展的“必修課”。本文發現數字技術應用對企業創新的驅動作用正是數字技術賦能實體經濟高質量發展在微觀企業層面的真實反映。為此，企業應該充分利用數字技術促進業務業態創新，推動互聯網、5G、人工智能、大數據等數字技術和業務場景深度融合，保證數字化研究的先進性和前沿性，不斷突破行業內的核心問題，提升業務網絡化、數字化和智能化服務能力，更好地適應當前經濟社會數字化發展的大勢。

第二，實施差異化的數字技術發展策略。充分發揮非國有企業、高科技企業應用數字技術驅動企業創新的主體作用，加大對非國有企業、高科技企業數字技術應用的政策扶持力度，支持非國有企業參與國家重大數字技術攻關項目。國有企業要加強資源整合優化，創新體制機制，建立數字技術應用考核體系，加快數字化轉型步伐，培育行業領先的數字化龍頭企業。鼓勵不同所有制、不同科技企業建立數字技術協同創新共同體，以數字化龍頭企業的“技術溢出”助力“專精特新”中小微企業孵化成長，打造適應未來產業轉型升級的數字生態共同體。

第三，提高數字技術應用驅動企業創新的內外部條件。一方面，完善金融支撐服務體系，鼓勵金融機構研發面向企業數字技術應用的專項產品服務，設立企業數字技術應用專項貸款，拓寬企業數字化轉型融資渠道，滿足企業數字技術應用資金需求。另一方面，鼓勵企業從長遠發展出發，建立數字人才內部選拔培養與人才開發投入體系，支持企業與高校聯合培養人才。鼓勵高校在師資培養、專業設置等方面向數字人才傾斜，促進學科課程與數字技術有效融合，為數字經濟發展培養輸送人才。