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      數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響研究

      2023-06-04 23:30:02李薇李莉
      關(guān)鍵詞:數(shù)字技術(shù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

      李薇 李莉

      摘要:數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代,互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、5G等數(shù)字技術(shù)快速發(fā)展,數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在成為提高企業(yè)競爭力的關(guān)鍵要素。借助2010—2020年上市公司的數(shù)據(jù),探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響,發(fā)現(xiàn):數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新具有正向促進(jìn)作用,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過提升企業(yè)專業(yè)化程度進(jìn)而提高企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用在中西部地區(qū)與競爭性行業(yè)中表現(xiàn)更為顯著。

      關(guān)鍵詞:數(shù)字化轉(zhuǎn)型;企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新;專業(yè)化程度;數(shù)字技術(shù)

      中圖分類號:F230

      文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

      DOI:10.12186/2023.02.010

      文章編號:2096-9864(2023)02-0075-08

      近年來,大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)創(chuàng)新不斷加快,逐步融入到經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的各個(gè)方面。我國政府也出臺各種推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的戰(zhàn)略,倡導(dǎo)以數(shù)字化轉(zhuǎn)型為核心驅(qū)動(dòng)力,進(jìn)一步推動(dòng)我國實(shí)體經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。發(fā)展迅速的數(shù)字經(jīng)濟(jì),不僅對要素投入比例造成影響,更成為改變競爭格局的關(guān)鍵力量。中共二十大報(bào)告明確指出未來五年的主要目標(biāo)任務(wù)之一是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展取得新突破,要注重?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和數(shù)字中國的建設(shè),打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群,不斷促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合。

      現(xiàn)有研究表明,數(shù)字化技術(shù)對企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營過程中的資源進(jìn)行更新、整合、再配置,對企業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)營方式進(jìn)行變革創(chuàng)新,有助于提升企業(yè)動(dòng)態(tài)能力和核心競爭力,進(jìn)而提升企業(yè)創(chuàng)新績效[1];通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行賦值,將信息快速有效、實(shí)時(shí)且持續(xù)地在企業(yè)、供應(yīng)商和客戶之間進(jìn)行交換,可使企業(yè)快速處理并做出相應(yīng)的決策,提升吸收能力,進(jìn)而促進(jìn)協(xié)作和模仿創(chuàng)新[2]。但也有學(xué)者指出,在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新影響研究中存在“IT悖論”現(xiàn)象,數(shù)字化能夠通過管理和銷售兩條路徑對企業(yè)績效產(chǎn)生影響,而商業(yè)模式創(chuàng)新的正面影響會被管理失調(diào)抵消,最終可能導(dǎo)致數(shù)字化對企業(yè)績效的影響并不顯著[3]?,F(xiàn)有文獻(xiàn)多側(cè)重于探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新的整體影響,研究結(jié)論也不統(tǒng)一。企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新是促進(jìn)內(nèi)生技術(shù)進(jìn)步進(jìn)而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)鍵環(huán)節(jié),對實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要影響。因此從技術(shù)創(chuàng)新視角研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)帶來的影響可為現(xiàn)有研究提供新的思路。本文擬以2010—2020年上市企業(yè)為樣本,研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響,以切實(shí)推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

      一、文獻(xiàn)綜述和研究假設(shè)

      1.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新

      創(chuàng)新理論指出,經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)質(zhì)就是要有“革命性”的變化,唯如此,才能創(chuàng)造出新的價(jià)值。數(shù)據(jù)通信是數(shù)字化的根源,而信息通信網(wǎng)絡(luò)則為實(shí)現(xiàn)數(shù)字化奠定了基礎(chǔ)[4]。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)運(yùn)用大數(shù)據(jù)、區(qū)域鏈、云計(jì)算等數(shù)字化技術(shù)進(jìn)行的企業(yè)轉(zhuǎn)型,是一個(gè)傳統(tǒng)制造企業(yè)突破自我和求新求變的過程[5],能夠推動(dòng)企業(yè)生產(chǎn)服務(wù)運(yùn)營方式的變革和創(chuàng)新[6]。數(shù)字化變革可以通過“云+網(wǎng)+端”信息服務(wù)構(gòu)架激發(fā)企業(yè)獲取信息和數(shù)據(jù)的能力,加強(qiáng)持續(xù)學(xué)習(xí)和動(dòng)態(tài)能力的培養(yǎng),推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)造效應(yīng)爆發(fā)[7]。隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)步提升,企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展推動(dòng)著創(chuàng)新進(jìn)程,企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型,優(yōu)化企業(yè)資源,促進(jìn)產(chǎn)品和研發(fā)創(chuàng)新,并降低企業(yè)交易成本,提升技術(shù)創(chuàng)新水平。

      首先,企業(yè)能夠利用數(shù)字技術(shù)促進(jìn)企業(yè)與企業(yè)之間、企業(yè)與消費(fèi)者之間進(jìn)行更有效的溝通和交流,發(fā)現(xiàn)多樣化的信息資源[8],擁有更多的消費(fèi)者偏好信息[9],形成包括消費(fèi)者、企業(yè)、合作單位、供應(yīng)商在內(nèi)的具有空間層次的知識共享網(wǎng)絡(luò)[10]。這不僅能夠提高各經(jīng)濟(jì)主體的創(chuàng)新協(xié)同程度,有針對性地進(jìn)行研發(fā)投入并提供優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品,還能夠促進(jìn)企業(yè)間的溝通,減少企業(yè)的溝通成本和搜尋成本。交易成本理論認(rèn)為,當(dāng)內(nèi)部控制成本高于外部交易費(fèi)用時(shí),企業(yè)更傾向于將交易置于市場內(nèi)進(jìn)行,即注重專業(yè)化發(fā)展[11]。隨著專業(yè)化分工的不斷深入,企業(yè)對自身核心業(yè)務(wù)的關(guān)注程度在不斷提升,而數(shù)字技術(shù)能夠提高企業(yè)的生產(chǎn)率和核心能力,進(jìn)而提高企業(yè)創(chuàng)新績效[12]和技術(shù)創(chuàng)新能力。

      其次,從創(chuàng)新空間的角度來看,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可加快研發(fā)創(chuàng)新領(lǐng)域步伐,如通過數(shù)字仿真等技術(shù)模擬極端場景,突破物理因素對研發(fā)的限制,擴(kuò)大研發(fā)范圍[13],并降低企業(yè)的試錯(cuò)成本和研發(fā)成本。同時(shí),數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于員工自由獲取信息,將員工與企業(yè)有效連接,通過提高企業(yè)內(nèi)部規(guī)章制度和薪酬機(jī)制的透明化程度,提升員工的積極參與度,并幫助員工進(jìn)行相關(guān)技能培訓(xùn)[9],構(gòu)建學(xué)習(xí)型組織,有效銜接數(shù)字技術(shù)與產(chǎn)品研發(fā),進(jìn)而提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力。綜上,本文提出如下假設(shè):

      H1:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新具有正向影響。

      2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間的中介路徑分析

      在數(shù)字經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展的大背景下,進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)面臨著更為復(fù)雜的外部環(huán)境和競爭壓力。數(shù)字技術(shù)的變革和應(yīng)用要求企業(yè)對自身精準(zhǔn)定位,包括核心業(yè)務(wù)、產(chǎn)品等多個(gè)方面,以提升自身技術(shù)創(chuàng)新能力,在市場競爭中占據(jù)重要地位。而參與專業(yè)化分工作為一種較新的經(jīng)濟(jì)學(xué)現(xiàn)象,即企業(yè)專注于核心業(yè)務(wù),逐漸從企業(yè)內(nèi)部剝離其他非核心的中間品生產(chǎn)過程,從企業(yè)外部尋找和購買中間品[14],為企業(yè)提供了一種可行的新的生產(chǎn)方式。

      隨著數(shù)字技術(shù)的不斷發(fā)展,信息的存儲、傳播、擴(kuò)散作用得以增強(qiáng),企業(yè)能夠更深程度地掌握上、下游廠商以及潛在競爭者的信息,這將有助于企業(yè)進(jìn)行比較和甄別,減少搜尋費(fèi)用和交易費(fèi)用的付出,進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)的內(nèi)部分工[11],提高企業(yè)的專業(yè)化程度。從技術(shù)溢出理論來看,由于世界經(jīng)濟(jì)日益開放,各國之間的貿(mào)易關(guān)系不斷改善,同時(shí)考慮到商品貿(mào)易的特殊性,可以通過提高專業(yè)化程度,實(shí)現(xiàn)技術(shù)轉(zhuǎn)移,達(dá)到提升中間投入品技術(shù)含量的目的,借此提高企業(yè)在全球價(jià)值鏈中的地位[15]。綜上,本文提出如下假設(shè):

      H2:企業(yè)專業(yè)化程度在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間存在正向中介效應(yīng)。

      二、研究設(shè)計(jì)

      1.樣本數(shù)據(jù)

      從我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速增長和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的迅猛發(fā)展趨勢來看,其主要是在2010年之后出現(xiàn)了明顯的變化,因此本文選取2010—2020年的上市企業(yè)作為研究對象。為使研究結(jié)果更加穩(wěn)健,我們對樣本進(jìn)行了以下處理:(1)剔除所有金融類企業(yè);(2)剔除處于ST狀態(tài)的公司;(3)剔除相關(guān)變量數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)。樣本數(shù)據(jù)均來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。

      2.變量選擇

      (1)被解釋變量:企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新(Tech)。技術(shù)創(chuàng)新以新產(chǎn)品的生產(chǎn)、專利的輸出為主要特征,其中專利產(chǎn)出為直接衡量指標(biāo),能夠直觀地體現(xiàn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的成果,因此本文將通過統(tǒng)計(jì)上市企業(yè)A股專利數(shù)量并進(jìn)行+1取對數(shù)的處理方式,以此衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力。

      (2)解釋變量:企業(yè)數(shù)字化(Digital)。由于目前學(xué)術(shù)界對企業(yè)數(shù)字化暫時(shí)沒有較為公認(rèn)的、統(tǒng)一的定義,因此本文借鑒了劉淑春等[16]的研究,對數(shù)字化的測度主要通過對人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、云計(jì)算技術(shù)等關(guān)鍵字段進(jìn)行搜索,以國泰安數(shù)據(jù)庫中衡量上市企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的數(shù)據(jù)作為衡量指標(biāo)。

      (3)中介變量:從企業(yè)分工角度來看,專業(yè)化和縱向一體化是一對相反的概念,兩者之間可通過特定的公式關(guān)系進(jìn)行相互計(jì)算,也就是說企業(yè)縱向一體化程度越低,則企業(yè)專業(yè)化程度就越高,反之則說明企業(yè)專業(yè)化程度越低。因此對企業(yè)專業(yè)化程度(VSI)這一變量的測度,本文主要借助Y.Zhang[17]的研究,將企業(yè)縱向一體化程度(VAS)的反向指標(biāo)作為企業(yè)專業(yè)化程度,而關(guān)于測度企業(yè)縱向一體化程度,采用了由M.A.Adelman[18]提出的價(jià)值增值法,主要是以企業(yè)在不同產(chǎn)業(yè)鏈上的增加值與銷售收入的比例來衡量縱向一體化程度。具體為:

      VSI=1-VAS①

      其中,VSI的數(shù)值越大,則表示企業(yè)專業(yè)化程度越高。為了確保測量結(jié)果的有效性,本文在范子英等[19]研究的基礎(chǔ)上,剔除了VSI偏離合理值域[0,1]區(qū)間的觀測值。

      (4)控制變量:借鑒劉青松[20]、沈國兵[21]、袁淳[11]等對控制變量的研究,本文將資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、營業(yè)成本率(Cost)、企業(yè)規(guī)模(Size)、管理費(fèi)用率(Mfee)作為控制變量加入實(shí)證研究中,盡量避免企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新這一核心被解釋變量受到其他因素的干擾,導(dǎo)致結(jié)論出現(xiàn)偏差的問題。變量定義見表1。

      三、實(shí)證結(jié)果與解釋

      1.描述性統(tǒng)計(jì)分析

      2010—2020年企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與數(shù)字化轉(zhuǎn)型等相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。由表2可知,本文研究樣本量為17 992,且相關(guān)變量之間存在著較大差異;經(jīng)過統(tǒng)計(jì),上市企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新均值為2.489,最小值為0,最大值為9.212,不同的上市企業(yè)在專利與技術(shù)創(chuàng)新方面存在著較為顯著的差別;數(shù)字化程度的均值為17.06,最小值為1,最大值為534,這說明部分企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平比較低,并且有的企業(yè)可能沒有進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,因此可以得出結(jié)論:不同企業(yè)間數(shù)字化水平存在著顯著差異。

      2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響檢驗(yàn)

      基于模型①的設(shè)定,基準(zhǔn)回歸結(jié)果見表3。研究采用了遞進(jìn)式的回歸思路,并且對時(shí)間和行業(yè)的固定效應(yīng)進(jìn)行了有效控制。表3的第1列中,只對被解釋變量和核心解釋變量進(jìn)行了研究,暫未考慮控制變量的影響,由實(shí)證結(jié)果可知,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為0.006,且通過了1%統(tǒng)計(jì)水平上的顯著性檢驗(yàn),表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的正向影響。之后,在表3第2列加入了資產(chǎn)負(fù)債率、管理費(fèi)用率、企業(yè)規(guī)模、營業(yè)成本率等控制變量,對兩者之間存在的關(guān)系進(jìn)行了進(jìn)一步檢驗(yàn)。由實(shí)證結(jié)果可知,本文核心結(jié)論依舊保持穩(wěn)健。由表3第2列可知,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)是0.005,仍然通過了1%的顯著性檢驗(yàn),這說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠?qū)ζ髽I(yè)技術(shù)創(chuàng)新起到正向影響作用,即驗(yàn)證了假設(shè)H1。

      3.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

      本文借助溫忠麟等[22]中介效應(yīng)模型思路,采取逐步回歸法,試圖深入揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間的傳導(dǎo)機(jī)制。

      數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果見表4。表4第1列顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的回歸系數(shù)顯著為正。由于加入中間變量的原因,對原有樣本進(jìn)行了篩選,在樣本數(shù)量上發(fā)生了改變,導(dǎo)致此次結(jié)果與假設(shè)H1的實(shí)證結(jié)果在數(shù)據(jù)上有所變化,但實(shí)證結(jié)果依舊顯著,由此再次驗(yàn)證本文核心觀點(diǎn)的可靠性。表4第2列顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)專業(yè)化水平的回歸系數(shù)顯著為正,表4第3列顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)專業(yè)化程度對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的回歸系數(shù)均顯著為正。中介效應(yīng)實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果表明,企業(yè)專業(yè)化程度在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間產(chǎn)生了部分中介效應(yīng),即假設(shè)H2得到驗(yàn)證。

      四、穩(wěn)健性與內(nèi)生性檢驗(yàn)

      1.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

      為進(jìn)一步確保研究結(jié)果的可靠性,本文擬從核心變量替換這一方面對基準(zhǔn)回歸進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。借鑒相關(guān)學(xué)者的研究方法,本文替換了被解釋變量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

      本文借鑒了于金等[23]的研究,將被解釋變量的衡量指標(biāo)由Tech替換為R&D,檢驗(yàn)結(jié)果見表5。由表5可知,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為0.021,并且在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著為正。由此可以看出,該結(jié)果和基準(zhǔn)回歸的結(jié)果保持一致,有效支撐了“數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠?qū)ζ髽I(yè)技術(shù)創(chuàng)新起到正向影響作用”這一核心結(jié)論。

      2.內(nèi)生性檢驗(yàn)

      雖然前文的研究結(jié)論驗(yàn)證了假設(shè)H1和假設(shè)H2,但可能面臨著內(nèi)生性問題的挑戰(zhàn)。一方面,數(shù)字化轉(zhuǎn)型會促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新,另一方面,企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的提升能夠更好地激發(fā)企業(yè)自發(fā)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。為盡可能緩解反向因果關(guān)系對本文研究結(jié)論潛在的內(nèi)生影響,本文采用工具變量法進(jìn)行基準(zhǔn)模型的內(nèi)生性檢驗(yàn),并借鑒楊水利等[24]的研究思路,按照行業(yè)進(jìn)行劃分,Digital的工具變量選擇了用滯后一期和滯后二期的Digital指標(biāo)表示。

      內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果見表6。

      由表6可知,加入了工具變量之后,Digital對Tech的回歸系數(shù)均為0.002,并且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)。與此同時(shí),弱工具變量的檢驗(yàn)結(jié)果說明所選的工具變量是充分且有效的。以上結(jié)果說明,在通過工具變量檢驗(yàn)之后,本文的結(jié)論具有穩(wěn)健性。

      五、異質(zhì)性分析

      考慮到數(shù)字化轉(zhuǎn)型在不同地區(qū)和不同行業(yè)的發(fā)展水平不同,且其所處的市場外部環(huán)境和競爭也有所差異,因此分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響是否存在地域異質(zhì)性和行業(yè)異質(zhì)性具有重要意義。

      1.東部地區(qū)和中西部地區(qū)

      考慮到不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在較大差異,本文將樣本所在的全部城市劃分為東部地區(qū)和中西部地區(qū),根據(jù)郭慧芳等[25]的劃分標(biāo)準(zhǔn),東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、山東、上海、江蘇、浙江、福建、廣東和海南11個(gè)省市,其他地區(qū)劃分為中西部地區(qū)。

      地域異質(zhì)性分析結(jié)果見表7。

      由表7可知,在東部地區(qū),數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)為0.002,而在中西部地區(qū),數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)為0.007,顯著為正。因此可以得出結(jié)論:相比于東部地區(qū),數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用在中西部地區(qū)更為顯著??赡艿脑蚴?,從垂直化分工的角度來看,中西部地區(qū)能夠基于資源優(yōu)勢和低成本優(yōu)勢[26],更大程度地加快垂直專業(yè)化分工的速度,從而促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

      2.管制性行業(yè)和競爭性行業(yè)

      相較于管制性行業(yè),競爭性行業(yè)中企業(yè)在與上下游企業(yè)交易的過程中更容易出現(xiàn)惡意違約的現(xiàn)象,導(dǎo)致企業(yè)的外部交易成本過高,使企業(yè)產(chǎn)生內(nèi)部一體化現(xiàn)象[11]。因此,本文預(yù)測數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)專業(yè)化程度的影響在競爭性行業(yè)中更為顯著,進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新。

      為了驗(yàn)證本文的推測,本文借鑒袁淳等[11]的做法,將行業(yè)分為管制性行業(yè)和競爭性行業(yè)。

      行業(yè)異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果見表8。由表8可知,在管制性行業(yè)中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)為-0.003,而在競爭性行業(yè)中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)為0.002,顯著為正。因此可以得出結(jié)論:相較于管制性行業(yè),數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的促進(jìn)作用在競爭性行業(yè)中更為顯著,這可能與企業(yè)專業(yè)化分工有密切聯(lián)系。

      六、研究結(jié)論與政策建議

      1.研究結(jié)論

      其一,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新具有正向影響,能夠提升企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力。其二,從傳導(dǎo)路徑來看,企業(yè)專業(yè)化程度在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系中產(chǎn)生了中介效應(yīng),即數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過提高企業(yè)專業(yè)化程度進(jìn)一步正向促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

      2.政策建議

      其一,應(yīng)加快企業(yè)的數(shù)字化建設(shè)。企業(yè)應(yīng)抓住當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的發(fā)展機(jī)遇,引進(jìn)高水平技術(shù),利用好大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù),結(jié)合自身發(fā)展的實(shí)際情況,構(gòu)建智能化的分析與決策系統(tǒng),全面實(shí)施數(shù)字化改造和變革,從而提升企業(yè)的競爭能力、內(nèi)部決策和管理水平與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力,進(jìn)一步提高企業(yè)的研發(fā)、制造、銷售和管理等各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)字化水平。

      其二,應(yīng)加強(qiáng)對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的引導(dǎo)。政府不僅應(yīng)對現(xiàn)行的有可能影響或阻礙數(shù)字化轉(zhuǎn)型的市場機(jī)制、審批流程等進(jìn)行改革,使之合理化,還應(yīng)及時(shí)出臺相關(guān)政策以緩解企業(yè)在轉(zhuǎn)型期間遇到的各種困難,避免因企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程差異造成分工程度甚至技術(shù)創(chuàng)新水平的更大差距。

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      [責(zé)任編輯:毛麗娜 張?。?/p>

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