数字经济对中国制造业企业创新的影响研究.docx

数字经济对中国制造业企业创新的影响研究-v引言作为国民经济的重要支柱、创新驱动高质量发展的主力军，中国制造业近年来持续快速发展。然而，与庞大的制造业产值规模相悖的是，现阶段中国大部分制造业仍停留在全球价值链低端环节。从国际经济环境来看，数字经济与实体经济的深入融合，使得各国之间核心技术的竞争日趋激烈；贸易保护主义不断抬头、受新冠肺炎疫情影响的国际市场需求疲软以及低端制造业向低成本国家转移等环境变化致使部分制造业企业退出市场。在此背景下，提升企业创新能力是重塑我国国际合作和竞争新优势、构建新发展格局的最优解。企业必须推进精益生产、积极提高自主创新能力，实现绿色可持续的高质量发展。然而，较高的创新调整成本、融资能力受限、风险承担水平较低、创新驱动力不足等问题制约企业的创新活动。故中国制造业企业如何克服阻碍、提高创新自主性和持续性是政府、企业目前所面临的一个重大现实问题。现阶段，以数据为关键生产要素、以现代信息网络为重要载体、以信息通信技术有效使用为手段的数字经济，能够有效实现效率提升和经济结构优化1。虽然目前我国数字经济总体发展水平不平衡，但数字经济的强渗透性可以显著提高传统行业的技术含量与科技创新能力2,在数字化、智能化、网络化变革下，“互联网+”与“大众创业、万众创新”形成的双轮驱动现象对实现中国经济提质增效升级、重塑制造业核心竞争力具有重要意义，已成为最具活力与创新力的经济形态，引领经济蓬勃发展2-4。数字经济使制造业企业内与企业间的信息流动更具规模性和效率性，提高了企业的生产效率和营运效率，节省了交易成本、信息交流成本等，从而提升了企业实现创新的能力，可见，数字经济已成为提高我国经济生产力的良性催化剂，中国的制造业必须学习如何有效地部署和利用研发资源5-6。因此，在国内外诸多不利因素影响下，如何正确发挥数字经济的作用效果，促进企业追求差异化发展，进一步提高中国制造业企业自主创新能力，是实施创新驱动发展战略的重要内容，对实现贸易强国目标和经济高质量发展具有重要意义。二、文献综述创新是新发展理念的核心，创新型企业是创新发展的基本主体，已有企业创新影响因素的研究中，主要关注两大方面：一是外部环境对企业创新的影响，包括政府补贴、营商环境、市场需求等；二是内部环境对企业创新的影响，包括融资约束、研发投入、人力资本、公司管理者的背景特征等。除此之外，当前中国制造业部分行业存在人力资本配置效率偏低、数字基础设施尚未完善、创新动力不足、供需不匹配等问题，导致创新潜力尚未充分发挥。随着数字经济推动企业数字化转型，企业的生产、运营和销售越来越依赖于数字经济。数字技术的应用不仅可以实现企业内部的研发、生产与营销市场联动发展，而且还能够通过企业间的信息资源互通，改变企业创新方式、提升企业创新效率。赵宸宇等指出企业可通过电子商务、网络营销等新业态与客户精准互动，通过大数据技术提供精准的用户消费数据分析，从而推出个性化定制的创新产品7。陈岩等认为数字经济浪潮下智能服务系统能够促进知识、信息等在企业间的流动共享8,使制造业企业内与企业间的信息流动更具规模性和效率性，并改善企业对知识、信息的重组与吸收能力，为企业创新提供可能。数字经济影响企业创新的路径具有多样性，荆文君和孙宝文认为数字经济背景下制约经济增长的微观问题可以在很大程度上归结于成本9。创新的各个环节耗时较长、风险较大，需要大量的前期投入，即沉没成本较高。肖皓和刘菲菲认为无纸化与虚拟化贸易可在很大程度上节省谈合同成本、信息交流成本和支付成本等10;TAn等提出加速数字技术在创新中的应用，能够助力企业降低生产和研发成本11,从而分摊创新成本12。另外，自动化智能工厂、3D技术及机器人等数字要素的高边际产出性逐步增强了现有商业模式的增量，如Loebbecke和Picot发现在投入不变的情况下提升资源利用率，可大大提升企业研发投入的产出效率13；Tee和GAwer认为数字技术有效缩短了从创新到产出的技术迭代周期，使创新的流动速率得到提升14,有效节约了边际成本。综上，既有关于企业创新的研究主要围绕人力资本升级、政府补贴等对创新绩效、创新投入等的影响展开，关于数字经济与企业创新联结的研究亟须进一步拓展。基于此，本文选取20072021年沪深A股上市制造业企业为样本对象，研究数字经济对企业创新的影响及其作用机理，可能的边际贡献主要体现在：第一，着重从微观层面梳理并检验数字经济对中国制造业企业创新的影响机制；第二，考虑到数字经济的发展是一个复杂且漫长的过程，中小企业凭借一己之力较难实现，本文在实证分析中叠加行业与地区维度的变量，旨在补充对数字经济的研究，在内生性检验、稳健性检验和异质性检验的基础上，选用倾向得分匹配和中介效应模型使文章结果更加可靠。三、机制分析供给推动与需求驱动共同形成影响企业创新的机制15,一方面，数字经济改变企业内部生产要素、经营绩效及创新过程，属于供给推动型；另一方面，数字经济引致的规模效应和竞争效应刺激企业追求盈利性，从而扩大企业创新动力，属于需求驱动型。基于此，本文将从人力资本效应与市场需求导向两方面探讨数字经济对企业创新的作用机制。（一）人力资本效应企业既拥有有形资产（产品、机器和财务资源等），也包含无形资产（人力资本、专利等），SUn等与MOntAni等均认为企业的人力资本是促进创新和提高生产力的关键16-17,国内外学者就人力资本对创新产出、创新能力、创新效率等方面的影响进行了大量研究。以数据为关键生产要素的数字经济重塑了传统的生产关系，大量新兴的数字化产业急需熟练掌握数字化知识和信息技术的高技能劳动力。李梦娜和周云波探讨了数字经济与人力资本结构之间的关系，发现数字经济的发展不仅增加了对高精尖人才的需求，也直接推动人力资本结构高级化18。Acemoglu和Restrepo认为当农村市场存在摩擦时，相对于资本，劳动更加昂贵，企业会偏好自动化生产以节省成本19,因此企业对人力资本质量提出更高的要求。王海花和杜梅认为数字经济的关联性扩大了企业资源获取的范围，使得信息获取、资源等分享近乎零成本,可给予员工更高效的学习机会及发展培训平台，激励员工通过“干中学”提升自身综合素质20,从而提高劳动力技能与岗位技术的匹配度，提升企业人力资本的存量和质量21。佟家栋和张俊美认为高技能劳动力资本投入的增加能够激励企业加大研发投入、提高对新技术的吸收能力，为企业创新提供了新的可能性，进而促进出口企业的质量升级22。基于此，本文认为数字经济能够通过人力资本效应促进企业创新。（二）市场需求导向易先忠和孙思意强调精准掌握本土市场需求是企业创新的关键23。随着全面建成小康社会和共同富裕进程的不断推进，中国国内巨大的消费潜力提供庞大规模的需求市场。刘政提出高质量的市场需求会促使企业增加研发投入与创新活动24,能够发挥逆向“虹吸效应”，吸收国外先进技术与管理经验25,促进企业技术创新升级并改善其产出效率。李平和田朔基于门槛效应模型探讨了国内外市场需求对技术创新的影响，并得到市场需求能够极大地带动技术创新且国内市场需求占主要作用的结论26。范红忠聚焦于广阔的市场需求规模蕴含的垄断利润，认为其为更多潜在企业提供加大研发投入的动力，从而打破了潜在企业进入市场的技术壁垒15o数字经济的不断发展能够减少信息不对称27-28,使企业以较低成本挖掘和分析客户需求，提供个性化定制服务，再加上其所带来的规模经济效应有利于降低企业生产成本、贸易成本、信息交流成本，可大幅提升企业的市场活力。闫林楠等发现互联网的应用降低了固定贸易成本，并带动国内规模扩张激发了本地市场潜能29。KrugmAn和MAyer指出在规模经济与贸易成本共同作用下，具有较大市场需求规模的制造业部门产出增长速度快于国内市场的扩张速度30o基于此，本文认为数字经济与市场需求导向在驱动中国制造业创新发展中存在复合效应。四、研究设计及变量说明(一)模型设定本文关注数字经济对企业创新的影响，据此构建如下回归模型：InigrAntit=0+Ilndigit+BXijzt+t+j+z÷ijzt(1)上式中i表示企业，j表示行业，Z表示地区，t表示年份。其中，InigrAntit是企业i在t年的创新水平，Indigit表示企业i在t年的数字经济发展程度,Xijzt是一系列可能会影响企业创新水平的控制变量。此外，模型还添加t时间固定效应、j行业固定效应、LlZ地区固定效应，以缓解时间、行业及省区的潜在因素对估计结果的干扰。£ijzt为扰动项，用以刻画其他因素。(二)变量说明1.被解释变量:企业创新(InigrAnt)本文采用专利数量作为企业创新的衡量指标，其中，考虑到发明专利数可以准确反映企业的创新能力和活力，并且专利技术在申请过程中容易对企业业绩产生影响，本文主要采用制造业企业当年发明专利授权量的自然对数值来衡量企业创新，将企业当年发明专利申请数量用于稳健性检验。2 .解释变量：数字经济（Indig）目前关于数字经济具体测度的相关文献大多聚焦于省级层面，部分学者从数字基础设施建设、数字化产业指标及产业数字化指标等多维度构建综合评价指标体系31,还有学者采用多分格主成分分析法、嫡值法、变异系数法等测算数字经济。借鉴以上思路，本文借助文本分析法将区块链技术、人工智能技术、云计算技术、大数据技术、数字技术应用等五个维度的指标在上市公司年度报告中出现的频次并取对数来衡量企业数字经济的发展程度。3 .控制变量本文在回归模型中从企业、行业、地区等多个层面纳入对企业创新可能产生影响的控制变量。具体地，企业层面的控制变量包括：企业规模（size）,采用企业总资产的对数表示；企业经营年度（businessyeAr）,采用观测年度（统计截止日期）减去企业成立时间（年度）表示；资产负债率（lev）,采用企业资产总额与负债总额之比表示；企业成长能力（growt!.）,采用企业债务总额与市值之和在总资产中的比重表示；政府补贴（Inpremount）,采用政府研发补助金额的对数表示；行业层面的控制变量为行业垄断度（Ierner）,采用行业勒纳指数（企业营业收入与其所属行业营业收入合计的比值加权）表示；地区层面的控制变量为互联网接入端口数（InbroAdbAnd）,采用各省市互联网宽带接入端口数的自然对数表示。（三）数据说明与描述性统计本文以中国A股上市制造业企业为研究样本，并与公司所属行业、所属地区进行匹配，构建20072021年的面板数据集。为保证结果的准确性，对匹配成功的样本进行如下处理：剔除样本区间内被ST、当年新上市、已经退市或被暂停上市的企业；剔除总资产、固定资产为零值或负值的样本数据。数据来源于国泰安数据库、企业专利数据库以及中国国家统计局网站。表1报告了本文所选用变量的描述性统计结果。同时，本文还对上述变量进行了相关系数估计，结果显示所选变量间不存在多重共线性。五、实证结果与分析基于以上计量模型，本部分首先进行基准回归分析，以从整体上考察数字经济对企业创新的影响；其次分别用更换核心被解释变量、改变参数估计方法、固定效应、双重差分倾向得分匹配检验等方式进行稳健性检验；最后分别从企业、行业与地区层面进行异质性检验。（一）基准回归表2列示了中国制造业企业数字经济对其创新影响的基准回归结果。在控制时间、行业和地区的固定效应下，列（1）单独考察了数字经济与企业创新之间的线性关系，结果显示数字经济在1%水平上显著为正。列（2）到列（8）逐步加入控制变量，回归结果显示，在控制企业、行业及地区层面的变量后，回归系数依然显著为正。列（8）结果显示，数字经济每增加1%,将会驱动企业创新提高0.065%,研究结论依然稳健。这表明在数字经济的影响下，企业创新水平得到了不断提升，中国制造业企业数字经济对其创新水平提升呈现出显著的正向促进作用。（二）稳健性检验与内生性处理为保证以上基准回归结果的可靠性，本文将进行稳健性检验，结果如表3至表5所示。第一，更换核心被解释变量。为检验企业创新度量方法的稳健性，进一步采用当年申请的发明专利数量的自然对数IniAPPIy替代核心被解释变量进行回归,结果如表3列（1）和列（2）所示，数字经济对企业创新的影响仍在1%的水平下显著为正，核心被解释变量的估计系数与基准回归结果保持一致，这表明在更换核心被解释变量后，回归结果依然稳健。第二，改变参数估计方法。由于样本中被解释变量企业创新的观察值呈现正值与零值共存的特征，故采用Tobit回归对模型进行重新检验，以保证研究结论的准确性，结果如表3列（3）和列（4）所示。不难发现，在改用Tobit模型估计后，“数字经济有利于促进中国制造业企业创新”的结论仍然成立。第三，固定效应。面板数据能够提供多个体动态信息，一定程度上能够减少遗漏变量带来的误差；固定效应模型能够消除不随时间变化的因素所导致的内生性问题。表3列（5）至列（7）在基准回归的基础上，分别加入年份与地区交互固定效应、年份与行业交互固定效应、行业与地区交互固定效应。结果显示数字经济对创新的影响均在1%的水平下正向显著，在考虑内生性后，数字经济对企业创新的驱动作用仍是显著且稳定的。第四，双重差分倾向得分匹配（PSM-DID）检验。企业是否发展数字经济是影响企业创新的重要影响因素，进一步利用PSM-DID方法进行稳健性检验以降低双重差分法引致的估计偏误。选择政府补贴（Inpremount）企业规模（size）、资产负债率（lev）、有形资产比率（IntAssetrAtio）、市值（InmArketvAlueA）作为匹配变量，通过近邻匹配为每个实行数字经济的企业（处理组）找到未发展数字经济的对照组企业，最终得到匹配后的样本容量为6121。为了验证匹配结果的可靠性，本文参照周蕾等的方法对得分匹配的平衡性进行平行趋势验证32,结果如表4所示，匹配变量的标准偏差的绝对值在匹配后均小于4%,满足平行性假设。匹配后所有变量的t统计量均不显著，说明全部变量在处理组与对照组之间无显著差异，从而证明了PSM-DID方法的可行性和合理性。基于上述匹配样本，除去未成功配对的企业，进一步对模型（1）进行估计，结果如表5所示。从表中可以看出，Indig的回归系数在1%的水平上显著为正，说明数字经济能够促进企业创新，结论具有稳健性。（三）异质性分析1.企业层面异质性分析为了分析企业性质对回归结果的影响，本文对样本进行如下处理：第一，按照企业自身股权性质，将企业划分为国有企业与非国有企业。表6列（1）和列（2）报告了按企业所有制分样本回归的结果，实证结果显示，国有企业与非国有企业的数字经济均对企业创新具有显著的正向促进作用，这与预期结果相符；组间系数检验表明国有企业数字经济对企业创新的作用效果更明显。国有企业是科技创新的骨干力量，拥有海量的数据资源，容易获得银行信用，具有较为稳定的市场及融资环境，用于创新的可投入资本更多。因此，数字经济将激发国有企业创新潜能，带动中国经济高质量发展。第二，参考国家统计局印发的统计上大中小微型企业划分办法（2017），将总样本按营业收入分为大规模企业与中小规模企业两类分样本。具体地，将营业收入大于4亿元的企业划分为大型企业，营业收入小于等于4亿元的企业划分为中小型企业。表6列（3）和列（4）是根据企业规模进行的分样本回归结果。实证结果显示，相对于中小型企业，数字经济对大型企业创新具有更为明显的促进作用，本文认为企业创新是一项长期的高风险投资，大型企业雄厚的资金及风险抵抗能力使其更愿意进行创新活动。2 .行业层面异质性分析本文再以企业所属行业性质进行分样本回归。根据高技术产业（制造业）分类标准（2017）将样本划分为高技术行业与低技术行业两个分样本。作为引领科技创新发展的核心力量，行业技术的高低对企业创新的影响尤为重要，结果如表7列（1）和列（2）所示。实证结果表明，相比于低技术行业，数字经济能够显著促进高技术行业的企业创新。高技术行业对数字经济更加敏感，这主要是因为数字经济所带来的数字技术应用门槛较高，而低技术行业在发展过程中更倾向于使用节约成本的方式，例如劳动替代等，从而造成数字经济对高技术行业的企业创新效果更为显著。赫芬达尔指数是以某行业前50家（企业数小于50家时计算全部企业）大企业市场占有份额的平方和表示，该指数值越大，说明市场集中程度越高，即行业垄断程度越高。以行业赫芬达尔指数中位数为标准，本文将行业赫芬达尔指数高于中位数以上的行业划分为高垄断行业，反之为低垄断行业。表7列（3）和列（4）表明数字经济对低垄断行业的企业创新作用效果更为显著，这是由于行业垄断程度越低，企业间竞争越强烈。数字经济条件下，随着网络全面覆盖，数据要素广泛连接，使得企业信息公开透明，倒逼企业进行技术创新、模式创新、业态创新以提高企业竞争力及市场地位。3 .地区层面异质性分析考虑到不同地区经济发展水平不同所带来的资源禀赋、基础设施建设等方面的较大差异，可能会影响数字经济对企业创新的作用效果，因此，本文以各省区的地理位置为划分依据将样本分为沿海地区与内陆地区两个分样本，分组考察数字经济对企业创新的影响。表7列（5）和列（6）报告了地理位置的异质性分析结果，由结果可知，数字经济对沿海地区企业的创新具有显著的正向促进作用，对内陆地区企业的作用效果不显著。这是由于：第一，相比于内陆地区，沿海地区企业的经济发展水平更高，对高精尖人才来说更具有吸引力，并且对国内外先进技术的吸收能力更强，更加具有创新活力；第二，沿海地区数字经济起步较早，其对创新的促进作用仍处于上升阶段。因此，沿海地区的数字经济对企业创新的促进作用强于内陆地区。六、进一步分析：数字经济影响企业创新的作用机制为进一步探究数字经济对企业创新的影响是否通过人力资本效应及市场需求导向两种作用机制，本文采用中介效应模型对上述机制进行检验，具体模型如下：其中，Mit为中介变量，分别为人力资本、市场需求导向，其他变量与式（1）相同。现有众多中介效应检验的方法，本文主要参考温忠麟和叶宝娟的三步法：首先，检验企业数字经济对企业创新是否具有显著的促进作用。其次，检验企业数字经济是否显著影响中介变量。若模型（3）中系数112符合预期，则说明Mit是数字经济影响企业创新的潜在路径之一。最后，检验企业数字经济与中介变量同时存在时对企业创新的影响效果。若模型（4）中的Y显著，则进一步证实存在中介效应。在此基础上，当模型（4）中系数n3不显著时，存在完全中介效应；当T13显著，存在部分中介效应。若n2或Y至少有一个不显著，则需要对样本进行SobeI检验，以确认中介效应是否成立33。（一）人力资本效应参考蒋殿春和潘晓旺的做法，采用上市公司本科及以上人员占比衡量企业的人力资本水平34。表8列（2）结果显示，数字经济在1%水平下显著为正，说明数字经济能够提高企业人力资本水平。本文认为，这主要是由于数字经济的发展扩展了员工获取资源的途径，使得员工获取知识更加便捷；同时实现了知识的跨时空流动和共享，并降低了信息交流成本，提升了人力资本质量。列（3）结果显示，在加入人力资本（humAn）这一中介变量后，数字经济和人力资本的系数均在1%水平下显著为正，表明提高人力资本带来的人力资本效应是数字经济促进企业创新的重要途径。这可能是因为员工受教育水平越高，团队可获得的有效信息越多，越有利于企业创新发展35。（二）市场需求导向企业在国内市场需求份额中占比越高，企业实际充分利用本土规模市场优势就越明显24。营业收入能够较好地体现企业产品的市场需求，故参考卞元超和白俊红的做法，选用企业营业收入与上市公司注册地的人均生产总值之比来衡量市场需求36。表8列（4）结果显示，企业数字经济的估计系数在5%水平下显著为正，说明数字经济所带来的新技术、新模式有力地推动了本土市场需求规模。表8列（5）结果显示，在加入市场需求导向（incircle）这一中介变量后，数字经济和市场需求导向的系数均在M水平下显著为正，表明市场需求导向在数字经济促进企业创新的过程中发挥部分中介的作用。中国数字经济和市场需求规模的双重创新优势正在凸显，并且企业数字经济放大了市场需求引致的创新效应。以互联网与大数据为代表的数字经济助力企业精准把握市场需求，市场需求规模的扩大能够降低企业技术创新的成本与风险，产业间的需求关联效应与技术溢出效应使得企业研发团队可获得的有效信息更多，更有利于企业实现前瞻性创新。七、结论与启示本文以CSMAR数据库、企业专利数据库、国家统计局网站联合匹配的20072021年制造业上市公司数据为样本，讨论了数字经济对企业创新的促进作用，并进一步探究了该影响的作用路径。主要结论如下：第一，在本文考察期内，数字经济对企业创新有促进作用，且企业数字经济每提升1%,企业创新提高0.065%,经过内生性和稳健性检验后，该结论依然成立。第二，数字经济对企业创新的影响存在显著的异质性。在国有企业及大型企业中，数字经济对企业创新的促进作用更加显著。在行业异质性分析中，数字经济对高技术行业的企业创新促进作用更为显著；与垄断性行业相比，竞争性行业的数字经济对企业创新的提升作用更大。在地区异质性分析中，数字经济显著促进沿海地区的企业创新。第三，数字经济还通过人力资本效应、市场需求导向等中介机制促进企业创新。基于上述所得结论，结合当前我国数字经济发展水平及相关政策提出如下建议：第一，发挥数据要素优势，优化创新环境。数字经济对企业创新具有显著的促进作用，企业应进一步深化数字化转型，积极实施“企业上云”“智能制造”等发展战略。从异质性分析结果可知，对于中小型企业来说，其现有资源难以支撑自身的数字创新发展。在开放式创新下，应发挥国有企业在数字科技创新中的带头作用，打造具有国际竞争力的数字产业群。小型企业可以通过研发合作、成果及专利授权、知识吸收等多种途径缓解自身创新能力不足等问题。政府应优化数字生态环境，强化对数字基础设施建设的投资力度，提高地区互联网普及率，积极搭建公共数据的共享平台与数字创新实验区，吸引初创型企业，促进企业产业化与数字化转型。第二，构建数字经济标准化体系，保障数字经济安全发展。当前发展数字经济所面临的安全问题主要为数据安全与网络安全。基于此，政府有必要制定相关政策优化融资环境,加大重点项目资金支持。加快培育有效内需体系，增强各地区之间的市场可达性，持续改善市场环境，释放超大国内市场需求潜力。改善加强反垄断队伍建设，降低资本和劳动力的跨区域流动壁垒，稀释行业垄断性。尤其应加快建设数据要素的知识产权保护制度体系，从而更好地发挥数字经济对资源配置的优化作用。第三，优化企业管理团队，培育数字人才。数字技术通过对数据的收集、整理能够形成数字资本及智力资本，不仅能降低成本、提高效率，还对低技术劳动力市场产生挤出效应。企业应选拔学历高、职能背景丰富的人员加入，将有利于筑建坚实的数字人才基础；强调创新型人才培训，特别是高度重视对高管团队创新能力的培养，以增强企业的自主创新能力。政府应增加科研经费投入，支持企业与高校、科研院所共建研发机构、联合创新。