邱洋冬

(中共廣東省委黨校 經(jīng)濟(jì)學(xué)教研部，廣州 510053)

一、引言

成功的創(chuàng)新取決于創(chuàng)新過程中對(duì)新知識(shí)的發(fā)展和整合，這些知識(shí)中一部分將從外部來源傳給公司(Cassiman and Veugelers，2002)[1]。在新發(fā)展格局背景下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)正不斷催生與聚合各類創(chuàng)新要素，加速外部知識(shí)與技術(shù)的傳播，進(jìn)一步對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生重要影響。大數(shù)據(jù)顛覆了傳統(tǒng)思維模式，海量數(shù)據(jù)間不再是毫無關(guān)聯(lián)，而是存在復(fù)雜的內(nèi)在聯(lián)系(李輝，2019)[2]54-55。近年來，數(shù)字經(jīng)濟(jì)正在成為重組全球要素資源、重塑全球經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、改變?nèi)蚋偁幐窬值年P(guān)鍵力量。2021年10月18日，習(xí)近平總書記在中共中央政治局第三十四次集體學(xué)習(xí)時(shí)指出，要推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展，把握數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化方向，推動(dòng)制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、農(nóng)業(yè)等產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，利用互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行全方位、全鏈條的改造，提高全要素生產(chǎn)率，發(fā)揮數(shù)字技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的放大、疊加、倍增作用(1)http://www.gov.cn/xinwen/2021-10/19/content_5643653.htm。。根據(jù)《數(shù)字中國發(fā)展報(bào)告(2020年)》數(shù)據(jù)顯示(2)http://www.gov.cn/xinwen/2021-07/03/content_5622668.htm。，2020年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重達(dá)到7.8%，成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要力量。為此，本文立足于當(dāng)下大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的特征事實(shí)，從多維度致力于探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的影響，以期從技術(shù)創(chuàng)新視角為數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供理論解釋與經(jīng)驗(yàn)支撐，具有重要的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義與政策啟示意義。

現(xiàn)有數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)研究更多地將研究視角聚焦在規(guī)模測算、經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、全球投資以及就業(yè)結(jié)構(gòu)等方面(詹曉寧和歐陽永福，2018；許憲春和張美慧，2020；陳建偉和蘇麗鋒，2021)[3～5]，普遍缺乏對(duì)企業(yè)創(chuàng)新進(jìn)行探討。少量相關(guān)研究僅關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)專利數(shù)量、綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響(胡山和余泳澤，2022；王鋒正等，2022)[6～7]，忽視了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新質(zhì)量、合作創(chuàng)新等方面的影響。鑒于此，在原有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，本文嘗試從多維創(chuàng)新活動(dòng)視角探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的創(chuàng)新激勵(lì)作用。具體地，本文在構(gòu)建和測度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)的基礎(chǔ)上，基于2011—2018年中國滬深兩市A股上市公司數(shù)據(jù)，并選取了1984年每百人固定電話數(shù)量與上一年全國移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)的交互項(xiàng)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的工具變量，在克服內(nèi)生性的基礎(chǔ)上，從創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新質(zhì)量、研發(fā)二元邊際以及合作創(chuàng)新等維度，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的影響，從而為推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展奠定了事實(shí)基礎(chǔ)與經(jīng)驗(yàn)支持。

本文的邊際貢獻(xiàn)可能體現(xiàn)在以下三個(gè)方面，第一，文獻(xiàn)方面。目前數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)研究更多地將研究視角聚焦在規(guī)模測算、經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、全球投資以及就業(yè)結(jié)構(gòu)等方面，對(duì)企業(yè)創(chuàng)新維度的研究尚且不足。本文嘗試從多維創(chuàng)新活動(dòng)視角探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的創(chuàng)新激勵(lì)作用，有助于為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與企業(yè)創(chuàng)新相關(guān)研究提供重要補(bǔ)充。第二，研究視角方面。區(qū)別于現(xiàn)有研究僅關(guān)注企業(yè)創(chuàng)新的單一維度，本文探索性地從創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新質(zhì)量、研發(fā)二元邊際以及合作創(chuàng)新等維度，更加綜合而全面地檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，不僅有助于為評(píng)估數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)提供全新的研究視角與檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，而且有助于豐富社會(huì)各界對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)的認(rèn)識(shí)。第三，啟示意義方面。研究結(jié)論具有重要的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義與政策啟示意義，一方面，本文揭示了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)屬地企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的積極作用，為國家以及各地區(qū)層面加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)提供了經(jīng)驗(yàn)支撐；另一方面，本文提示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可能是中西部地區(qū)實(shí)現(xiàn)“彎道超車”的新引擎與新動(dòng)力，并且數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于提升資源的配置效率以及創(chuàng)新要素的供給，對(duì)國有企業(yè)可能產(chǎn)生更大的帶動(dòng)作用。結(jié)論對(duì)于弱化區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不協(xié)調(diào)、不充分問題以及改善國有企業(yè)效率具有重要的啟示意義。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

(一)數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)研究梳理

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)逐步改變?nèi)藗兩罘绞脚c企業(yè)經(jīng)營模式，越來越多的學(xué)者開始關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)，現(xiàn)有數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)研究主要包括兩條主線，第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)測度與發(fā)展現(xiàn)狀梳理。較為典型的三支文獻(xiàn)是：其一，國家層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)測度。許憲春和張美慧(2020)[4]23-41通過提煉數(shù)字經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵與形成要素，系統(tǒng)構(gòu)建了數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系，包括數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值與總產(chǎn)出等指標(biāo)。并且通過測算發(fā)現(xiàn)，一方面，中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值與美國還存在一定的差距，但是近年來中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值年均實(shí)際增長率明顯高于美國，正處于一種持續(xù)追趕狀態(tài)。另一方面，中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)正發(fā)揮著推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的重要作用，其增加值的年均實(shí)際增長率明顯高于GDP年均實(shí)際增長率。其二，省級(jí)層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)測度。劉軍等(2020)[8]利用省級(jí)層面數(shù)據(jù)，從信息化發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和數(shù)字交易發(fā)展三個(gè)方面測算數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)，并且發(fā)現(xiàn)中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)存在明顯的發(fā)展不平衡與不充分問題，省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在較大的“貧富差距”與“馬太效應(yīng)”，東部地區(qū)與中西部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在較大的差異。王彬燕等(2018)[9]通過指標(biāo)測算也發(fā)現(xiàn)中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在空間分異特征，并指出東部地區(qū)以及城市群地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展尤為突出。其三，地區(qū)層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)測度。趙濤等(2020)[10]69-70從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和數(shù)字普惠金融兩個(gè)維度，利用細(xì)分指標(biāo)進(jìn)行主成分分析得出城市層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合指數(shù)，并實(shí)證檢驗(yàn)了中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響。此外，也有一些企業(yè)與研究機(jī)構(gòu)發(fā)布了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)。

第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響。大量學(xué)者探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響，李輝(2019)[2]53-55認(rèn)為大數(shù)據(jù)通過在宏觀層面提升效率、中觀層面促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)以及微觀層面實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式創(chuàng)新三個(gè)維度推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。李曉華(2019)[11]認(rèn)為新一代信息技術(shù)快速發(fā)展，不僅改變了經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)能的結(jié)構(gòu)，驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，而且提升了經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)能的質(zhì)量。李海艦和李燕(2020)[12]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)是“去物質(zhì)化”。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)、知識(shí)等虛擬要素逐步成為企業(yè)競相獲取的重要資源，成為繼資本、勞動(dòng)之后的又一重要生產(chǎn)要素(焦勇，2020)[13]88-89。衛(wèi)玲(2020)[14]基于馬克思主義政治經(jīng)濟(jì)學(xué)的思考認(rèn)為，數(shù)據(jù)是經(jīng)過智能加工的生產(chǎn)資料，不具有排他性特征。數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過提升全要素生產(chǎn)率，緩解勞動(dòng)力成本上升以及資源環(huán)境的雙重壓力，進(jìn)而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。也有學(xué)者關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)生存、居民家庭收入、全球投資等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響，宋曉玲(2017)[15]、張勛等(2019)[16]發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融發(fā)展有助于驅(qū)動(dòng)農(nóng)民創(chuàng)業(yè)行為，提升農(nóng)村低收入群體收入，從而降低城鄉(xiāng)收入差距。任迎偉等(2021)[17]認(rèn)為小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過生產(chǎn)率增加與組織重構(gòu)，進(jìn)而提升企業(yè)生存能力。詹曉寧和歐陽永福(2018)[3]78-86認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展使得企業(yè)國際化進(jìn)入一個(gè)全新階段，區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平逐步成為資本流動(dòng)與跨國企業(yè)選址的重要決定因素。

(二)理論分析與研究假設(shè)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響企業(yè)創(chuàng)新的作用機(jī)制包括以下四個(gè)部分。

第一，外部環(huán)境施壓機(jī)制。數(shù)字經(jīng)濟(jì)加劇了市場競爭，不僅使得新企業(yè)快速成長成為可能，同時(shí)也使得在位企業(yè)的市場地位面臨被顛覆的可能(黨琳等，2021)[18]。與以往不同，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，人們對(duì)產(chǎn)品和技術(shù)的供給與需求提出了新的期望和要求，依托于數(shù)字化發(fā)展環(huán)境，企業(yè)如果不能順應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展潮流，不斷進(jìn)行技術(shù)革新、精益生產(chǎn)，將難以維持與提升市場競爭力，導(dǎo)致在激烈的市場競爭中處于被動(dòng)狀態(tài)，甚至可能最終被淘汰。因此，數(shù)字化發(fā)展環(huán)境壓力可能迫使企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新。

第二，平臺(tái)效應(yīng)機(jī)制。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展催生了大量公共創(chuàng)新平臺(tái)，在驅(qū)動(dòng)科技企業(yè)創(chuàng)新中發(fā)揮了重要的平臺(tái)效應(yīng)機(jī)制作用。大量公共創(chuàng)新平臺(tái)不僅能夠?yàn)槠髽I(yè)精準(zhǔn)對(duì)接資源，彌補(bǔ)單個(gè)企業(yè)創(chuàng)新受制于企業(yè)規(guī)模、生產(chǎn)要素等因素的缺陷，而且有助于促進(jìn)資源與技術(shù)的集聚與擴(kuò)散，利用平臺(tái)提供的路徑降低企業(yè)創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)(何玉梅，2021)[19]。

第三，技術(shù)溢出效應(yīng)機(jī)制。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，高效的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為知識(shí)與技術(shù)溢出創(chuàng)設(shè)了便捷的通道，企業(yè)可以通過信息網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)知識(shí)與技術(shù)的外溢效應(yīng)，彌補(bǔ)單一企業(yè)知識(shí)匱乏的缺陷。同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展也為創(chuàng)新合作破除了障礙，有助于降低產(chǎn)學(xué)研合作的交易成本，促進(jìn)企業(yè)與高?？蒲性核募夹g(shù)合作(胡山和余泳澤，2022)[6]44-45。在產(chǎn)學(xué)研合作過程中，能夠更加有效地實(shí)現(xiàn)知識(shí)溢出，特別是對(duì)于隱性知識(shí)的溢出，從而促進(jìn)優(yōu)勢互補(bǔ)，加速企業(yè)創(chuàng)新(Caloghirou et al.，2021；Xu et al.，2021)[20～21]。

第四，要素驅(qū)動(dòng)效應(yīng)機(jī)制。歸根結(jié)底，企業(yè)創(chuàng)新離不開生產(chǎn)要素的供給。資金支持方面，任何一種實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新，特別是突破性創(chuàng)新需要長期大量的資金支持與人力資本投入(Hsu et al.，2014)[22]，融資約束成為制約企業(yè)，特別是民營企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)鍵要素(張杰等，2012)[23]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展一方面能夠降低企業(yè)交易成本與運(yùn)營成本，通過“節(jié)流”的方式緩解企業(yè)資金約束問題。大數(shù)據(jù)與人工智能的出現(xiàn)不僅降低了企業(yè)的搜尋成本，使得交易雙方的供給與需求得以快速匹配，而且有助于發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)以及最有效地形成“長尾理論”。與傳統(tǒng)工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代不同，數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的規(guī)模經(jīng)濟(jì)已經(jīng)從供給方轉(zhuǎn)向需求方，有助于降低企業(yè)的交易成本與管理成本(江小涓，2017；裴長洪等，2018)[24～25]。另一方面，企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于降低企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)并提高企業(yè)融資可獲性，通過“開源”的方式緩解企業(yè)資金約束問題。共享經(jīng)濟(jì)平臺(tái)的出現(xiàn)推動(dòng)了企業(yè)過剩產(chǎn)能的交易以及閑置設(shè)備的使用(趙宸宇等，2021)[26]，通過降低管理成本與維護(hù)成本、提高資源配置效率的方式降低企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而增加科創(chuàng)企業(yè)資金流入，弱化科創(chuàng)企業(yè)資金約束。而且數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展也有助于降低銀企之間的信息不對(duì)稱，使得金融機(jī)構(gòu)以及外部投資者能夠更加便利地獲取企業(yè)信息，并有效評(píng)估企業(yè)的經(jīng)營狀況與償債能力，進(jìn)而提升企業(yè)的融資可獲性(胡山和余泳澤，2022)[6]43-44。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠從“節(jié)流”與“開源”兩種渠道幫助科創(chuàng)企業(yè)獲取研發(fā)資金支持，積累研發(fā)資本。人力資本方面，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)實(shí)質(zhì)上是人才驅(qū)動(dòng)，歸根結(jié)底，科技人才是企業(yè)創(chuàng)新最根本的執(zhí)行者與中堅(jiān)力量。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，一方面信息流通與數(shù)據(jù)可獲為人力資本積累與地區(qū)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)提供了數(shù)據(jù)與知識(shí)基礎(chǔ)(邱子迅和周亞虹，2021)[27]；另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不斷實(shí)現(xiàn)了對(duì)低端勞動(dòng)力的替代，加大對(duì)高素質(zhì)與專業(yè)化技術(shù)人才的需求(孫早和侯玉琳，2019)[28]。各地區(qū)與高校也不斷加強(qiáng)對(duì)大數(shù)據(jù)人才的培育和引進(jìn)，大量高素質(zhì)與專業(yè)化技術(shù)人才的涌入為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新奠定了人才基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)要素方面，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)、知識(shí)等虛擬要素逐步成為企業(yè)競相獲取的重要資源，成為繼資本、勞動(dòng)之后的又一重要生產(chǎn)要素(焦勇，2020)[13]88-89。大數(shù)據(jù)顛覆了傳統(tǒng)思維模式，海量數(shù)據(jù)間不再是毫無關(guān)聯(lián)，而是存在復(fù)雜的內(nèi)在聯(lián)系(李輝，2019)[2]54-55。與此同時(shí)，創(chuàng)新資源獲取不再僅僅依靠創(chuàng)新主體本身，而是與其他創(chuàng)新主體以及外部環(huán)境之間相互作用的網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)結(jié)果(張昕蔚，2019)[29]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展加速了數(shù)據(jù)要素的流通與傳播，增強(qiáng)了先進(jìn)技術(shù)與數(shù)據(jù)的可獲性，縮短了企業(yè)和外部技術(shù)與知識(shí)之間的空間距離。這不僅有助于促進(jìn)外部技術(shù)與知識(shí)的溢出效應(yīng)，而且有助于企業(yè)更好地利用外部技術(shù)與知識(shí)進(jìn)行創(chuàng)新，為企業(yè)創(chuàng)新提供較好的條件與基礎(chǔ)?；谏鲜龇治?，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于提升企業(yè)創(chuàng)新績效。

三、計(jì)量模型與數(shù)據(jù)說明

(一)計(jì)量模型構(gòu)建

為考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的影響，本文建立以下基準(zhǔn)回歸模型：

Innovationit=β0+β1DigitalEcoit+?Controlit+σj+γk+δt+εit

(1)

其中，下標(biāo)i、j、k和t分別對(duì)應(yīng)企業(yè)、省份、行業(yè)與年份。被解釋變量Innovation為企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，參考現(xiàn)有研究慣例，以專利申請(qǐng)數(shù)量加一的對(duì)數(shù)值(Patent_ap)以及專利授權(quán)數(shù)量加一的對(duì)數(shù)值(Patent_au)衡量，同時(shí)本文還考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)不同類型專利申請(qǐng)與授權(quán)數(shù)量的影響。主解釋變量(DigitalEco)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變量，主要運(yùn)用主成分分析方法進(jìn)行測算，具體借鑒趙濤等(2020)[10]69-70的方法。Control為控制變量集，包括企業(yè)年齡(age)、財(cái)務(wù)杠桿(leverage)、企業(yè)規(guī)模(size)、盈利能力(ROA)以及現(xiàn)金流水平(cash)，具體測算方法如表1所示。此外，模型還加入了行業(yè)、省份和時(shí)間固定效應(yīng)，以緩解潛在的行業(yè)、省份特征與宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)估計(jì)結(jié)果的擾動(dòng)。ε為隨機(jī)干擾項(xiàng)，用以刻畫其他非特異因素。本文重點(diǎn)關(guān)注主解釋變量(DigitalEco)的系數(shù)估計(jì)值與方向，該系數(shù)旨在刻畫數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的影響。

(二)內(nèi)生性處理

內(nèi)生性的來源主要包括遺漏變量、測量誤差以及解釋變量和被解釋變量互為因果三個(gè)方面，具體到本文研究設(shè)計(jì)中，表現(xiàn)在以下三個(gè)方面：第一，研究設(shè)計(jì)中可能遺漏宏觀層面政策與特征因素的干擾，比如行業(yè)與省份層面的產(chǎn)業(yè)政策，行業(yè)競爭水平、區(qū)域發(fā)展水平、市場規(guī)模、對(duì)外開放程度等特征因素都可能影響企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)，如果不對(duì)這些因素進(jìn)行控制，可能難以識(shí)別數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響企業(yè)創(chuàng)新的凈效應(yīng)。為此，在回歸中加入省份-年份固定效應(yīng)以及行業(yè)-年份固定效應(yīng)，以緩解遺漏變量造成的內(nèi)生性問題。第二，主解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(DigitalEco)的測度誤差，針對(duì)這一問題，主要考慮從更加微觀視角，采用企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度指標(biāo)來替換原有解釋變量。第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出之間可能存在互為因果關(guān)系，企業(yè)創(chuàng)新受數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，同時(shí)地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展也離不開技術(shù)創(chuàng)新，為此，采用工具變量法與準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)兩種方法進(jìn)行內(nèi)生性處理，以排除內(nèi)生性干擾，更加穩(wěn)健地評(píng)估數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響。其中，工具變量的選擇主要參考黃群慧等(2019)[30]15-16、Nunn和Qian(2014)[31]1630-1666的設(shè)計(jì)思路，準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)則主要考慮“寬帶中國”試點(diǎn)這一外生沖擊。

(三)數(shù)據(jù)來源的描述性統(tǒng)計(jì)

本文選取2011—2018年中國滬深兩市A股上市公司數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)樣本，遵循研究慣例，剔除了ST與PT異常樣本、金融保險(xiǎn)類樣本、主要變量缺失以及樣本期內(nèi)沒有任何專利申請(qǐng)的樣本。并且對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行1%和99%分位的極端縮尾處理?；A(chǔ)數(shù)據(jù)來源于國泰安企業(yè)數(shù)據(jù)庫和Patentics專利智能檢索分析平臺(tái)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測算中采用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》以及郭峰等(2020)[32]編制的中國數(shù)字普惠金融指數(shù)。表1報(bào)告了主要變量的定義與描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，從中可以發(fā)現(xiàn)，非發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)量均值與授權(quán)數(shù)量均值幾乎保持相同，而發(fā)明專利授權(quán)數(shù)量均值則遠(yuǎn)低于申請(qǐng)數(shù)量均值，這充分反映了當(dāng)前專利制度下，實(shí)用新型與外觀設(shè)計(jì)專利申請(qǐng)即授權(quán)，而發(fā)明專利授權(quán)前需要經(jīng)過嚴(yán)格實(shí)質(zhì)性審查的基本特征，并且相當(dāng)部分發(fā)明專利最終無法獲得授權(quán)。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

四、實(shí)證研究結(jié)果與分析

(一)數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何影響企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出

表2報(bào)告了數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的模型估計(jì)結(jié)果，每列結(jié)果均控制了企業(yè)特征變量以及行業(yè)、省份與年份固定效應(yīng)。觀察第(1)～(3)列估計(jì)結(jié)果，專利申請(qǐng)維度，當(dāng)被解釋變量為專利申請(qǐng)總量(Patent_ap)時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變量(DigitalEco)的系數(shù)估計(jì)值為0.043，在1%的顯著性水平上顯著，這說明本文構(gòu)建的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與上市公司創(chuàng)新產(chǎn)出正相關(guān)，支持假設(shè)1。細(xì)分不同類型專利發(fā)現(xiàn)，當(dāng)被解釋變量為發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)量(Invent_ap)時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變量(DigitalEco)的系數(shù)估計(jì)值為0.045，在1%的顯著性水平上顯著，而當(dāng)被解釋變量為非發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)量(Noninv_ap)時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變量(DigitalEco)的系數(shù)估計(jì)值為0.029，在1%的顯著性水平上顯著。由此可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不僅有助于提升企業(yè)非發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)量，而且有助于提升企業(yè)發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)量，并且總體上對(duì)發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)量的促進(jìn)作用更強(qiáng)。觀察第(4)～(6)列估計(jì)結(jié)果，專利授權(quán)維度，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變量(DigitalEco)的系數(shù)估計(jì)值在三個(gè)回歸中均在1%的顯著性水平上顯著為正，這一結(jié)果進(jìn)一步支持了假設(shè)1。

表2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響結(jié)果

表2(續(xù))

(二)異質(zhì)性分析

1.區(qū)域異質(zhì)性

考慮到中國各地區(qū)在區(qū)位條件、資源稟賦以及要素供給與獲取等方面存在較大的差異，因此數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展也可能對(duì)不同地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生異質(zhì)性影響。為此，參照現(xiàn)有研究慣例，本文根據(jù)企業(yè)所在地將企業(yè)按區(qū)域劃分為東部地區(qū)企業(yè)與中西部地區(qū)企業(yè)兩個(gè)組別，并在基準(zhǔn)模型(1)的基礎(chǔ)上引入東部地區(qū)企業(yè)啞變量(East)以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與東部地區(qū)企業(yè)啞變量的交互項(xiàng)(DigitalEco×East)。表3報(bào)告了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)不同區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的影響，回歸結(jié)果表明，無論是在企業(yè)專利申請(qǐng)維度還是在企業(yè)專利授權(quán)維度，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與東部地區(qū)企業(yè)啞變量的交互項(xiàng)(DigitalEco×East)均在不同顯著性水平上顯著為負(fù)，特別是在發(fā)明專利申請(qǐng)與授權(quán)維度，這種作用差異效果更為顯著。說明在專利產(chǎn)出方面，相比于東部地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)中西部地區(qū)企業(yè)的創(chuàng)新激勵(lì)效果更強(qiáng)?？赡艿脑蚴?，相比于東部地區(qū)，中西部地區(qū)企業(yè)在資源獲取，特別是知識(shí)資源與技術(shù)資源的獲取方面相對(duì)欠缺，因此數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)這些地區(qū)企業(yè)可能產(chǎn)生更大的帶動(dòng)作用。一個(gè)典型的例子是，貴州國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的設(shè)立，不僅為當(dāng)?shù)貛砹水a(chǎn)業(yè)集聚優(yōu)勢，同時(shí)也為當(dāng)?shù)貛砹酥R(shí)與技術(shù)學(xué)習(xí)的便利，對(duì)于驅(qū)動(dòng)當(dāng)?shù)貏?chuàng)新發(fā)展發(fā)揮了重要的促進(jìn)作用。需要說明的是，上述結(jié)果僅僅反映的是區(qū)域異質(zhì)性影響，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)東部地區(qū)同樣也具有顯著而重要的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)作用。

表3 區(qū)域異質(zhì)性估計(jì)結(jié)果

2.所有制異質(zhì)性

基于國有企業(yè)與非國有企業(yè)的特殊差異，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)兩者的作用效果可能存在差異。盡管國有企業(yè)享受特有的資源優(yōu)勢與政策傾斜，但是國有企業(yè)的投資效率卻長期廣受質(zhì)疑，其投資效率遠(yuǎn)低于民營企業(yè)(楊汝岱，2015)[33]。因此，如何改善國有企業(yè)投資效率、實(shí)現(xiàn)持續(xù)內(nèi)生增長一直是國企改革面臨的重難點(diǎn)問題。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能否成為提升國有企業(yè)創(chuàng)新活力與投資效率的新抓手，成為社會(huì)各界廣泛關(guān)注的重大命題。為此，本文在基準(zhǔn)模型(1)的基礎(chǔ)上引入國有企業(yè)啞變量(Soe)以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與國有企業(yè)啞變量的交互項(xiàng)(DigitalEco×Soe)。表4報(bào)告了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)不同所有制企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的影響，回歸結(jié)果表明，無論是在企業(yè)專利申請(qǐng)維度還是在企業(yè)專利授權(quán)維度，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與國有企業(yè)啞變量的交互項(xiàng)(DigitalEco×Soe)均至少在1%的顯著性水平上顯著為正。說明在專利產(chǎn)出方面，相比于非國有企業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)國有企業(yè)的創(chuàng)新激勵(lì)效果更強(qiáng)。可能的原因是，制約非國有企業(yè)創(chuàng)新的主要因素是融資約束，而制約國有企業(yè)創(chuàng)新的因素可能更多在于資源配置與創(chuàng)新要素獲取。數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于提升資源的配置效率以及知識(shí)創(chuàng)新要素的供給，因此對(duì)國有企業(yè)可能產(chǎn)生更大的帶動(dòng)作用。需要說明的是，上述結(jié)果僅僅反映的是所有制異質(zhì)性影響，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)非國有企業(yè)同樣具有顯著而重要的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)作用。

表4 所有制異質(zhì)性估計(jì)結(jié)果

表4(續(xù))

3.在位企業(yè)與新企業(yè)的異質(zhì)性

新舊知識(shí)與技術(shù)的重新組合是提升企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)鍵，考慮到在位企業(yè)與新企業(yè)在知識(shí)存量與研究經(jīng)歷上存在較大差異，因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可能對(duì)在位企業(yè)與新企業(yè)產(chǎn)生差異化影響。為此，參照現(xiàn)有研究慣例，本文將有發(fā)明專利申請(qǐng)經(jīng)歷的企業(yè)定義為在位企業(yè)，而沒有發(fā)明專利申請(qǐng)經(jīng)歷的企業(yè)定義為新企業(yè)，并且在基準(zhǔn)模型(1)的基礎(chǔ)上引入新企業(yè)啞變量(New)以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與新企業(yè)啞變量的交互項(xiàng)(DigitalEco×New)。表5報(bào)告了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)在位企業(yè)與新企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的影響，回歸結(jié)果表明，無論是在企業(yè)專利申請(qǐng)維度還是在企業(yè)專利授權(quán)維度，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與新企業(yè)啞變量的交互項(xiàng)(DigitalEco×New)均至少在5%的顯著性水平上顯著為負(fù)，這說明相比于沒有發(fā)明專利申請(qǐng)經(jīng)歷的新企業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)有發(fā)明專利申請(qǐng)經(jīng)歷的在位企業(yè)具有更強(qiáng)的創(chuàng)新激勵(lì)作用?？赡艿脑蚴?，知識(shí)積累是企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的重要基礎(chǔ)，一定程度上決定了企業(yè)對(duì)外部知識(shí)的吸收與重組能力(Cohen and Levinthal，1990；Podolny et al.，1996)[34～35]。相比于新企業(yè)而言，在位企業(yè)往往具有更多的知識(shí)積累與發(fā)明經(jīng)驗(yàn)，以及具有與外部知識(shí)相銜接的知識(shí)存量，這對(duì)于引進(jìn)吸收外部知識(shí)、充分發(fā)揮外部知識(shí)溢出效應(yīng)具有重要的意義。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)在位企業(yè)具有更強(qiáng)的創(chuàng)新激勵(lì)作用。但是，上述結(jié)果僅僅反映的是在位企業(yè)與新企業(yè)的異質(zhì)性影響，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)新企業(yè)同樣也具有顯著而重要的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)作用。

表5 在位企業(yè)與新企業(yè)的異質(zhì)性估計(jì)結(jié)果

表5(續(xù))

(三)創(chuàng)新活動(dòng)的進(jìn)一步擴(kuò)展

上述實(shí)證研究結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著增加了地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，表現(xiàn)為專利申請(qǐng)數(shù)量與專利授權(quán)數(shù)量的不斷提升。進(jìn)一步地，本部分試圖從企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的研發(fā)端、創(chuàng)新結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新質(zhì)量以及合作創(chuàng)新行為等多重視角，深度分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的影響，以豐富社會(huì)各界對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)關(guān)系的認(rèn)識(shí)。

1.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)研發(fā)端的影響

企業(yè)研發(fā)投資是專利產(chǎn)出的基礎(chǔ)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展一方面有助于為企業(yè)提供資金支持與信貸優(yōu)勢；另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展為企業(yè)創(chuàng)新提供了更多的知識(shí)與技術(shù)學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)，可能激勵(lì)企業(yè)增加研發(fā)投資。為了考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)研發(fā)端的影響，本文從研發(fā)資金以及研發(fā)人員兩個(gè)方面，檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)研發(fā)二元邊際的影響，結(jié)果如表6所示。集約邊際方面，觀察第(1)～(4)列估計(jì)結(jié)果，其中RD為研發(fā)投資占營業(yè)收入的比值，LnRD為研發(fā)投資的對(duì)數(shù)值，RDPerson為研發(fā)人員的對(duì)數(shù)值，RDPersonRatio為研發(fā)人員占比，從估計(jì)結(jié)果來看，核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展(DigitalEco)的系數(shù)估計(jì)值在集約邊際上均顯著為正，這說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于提升企業(yè)的研發(fā)資金與研發(fā)人員投資力度。廣延邊際方面，觀察第(5)～(6)列估計(jì)結(jié)果，其中RDdummy為是否進(jìn)行研發(fā)投資的啞變量，RDPersondum為是否進(jìn)行研發(fā)人員投資的啞變量。本文采用Probit模型進(jìn)行檢驗(yàn)，從估計(jì)結(jié)果來看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展變量(DigitalEco)的系數(shù)估計(jì)值在廣延邊際上均不顯著，這說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展并未提升企業(yè)的研發(fā)傾向。綜上說明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)研發(fā)端的影響存在廣延邊際不顯著而集約邊際顯著的非對(duì)稱效應(yīng)，其主要作用在于增加企業(yè)研發(fā)投資。

表6 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)研發(fā)端的影響結(jié)果

表6(續(xù))

2.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新結(jié)構(gòu)的影響

上述基準(zhǔn)研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于提升企業(yè)發(fā)明專利與非發(fā)明專利的申請(qǐng)數(shù)量與授權(quán)數(shù)量，但是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展如何影響企業(yè)創(chuàng)新結(jié)構(gòu)有待進(jìn)一步檢驗(yàn)?，F(xiàn)有學(xué)者強(qiáng)調(diào)，實(shí)用新型專利制度是技術(shù)學(xué)習(xí)和創(chuàng)新累積的過渡性政策，具有經(jīng)濟(jì)技術(shù)發(fā)展的階段適用性(毛昊等，2018)[36]。國家起初使用實(shí)用新型專利制度的根本原因在于保護(hù)周期短、易模仿的小發(fā)明創(chuàng)造，但是發(fā)展至今，寬松審查、周期短、低成本等基本特性使得實(shí)用新型這一類型專利逐步成為了企業(yè)尤為偏好的一種發(fā)明方式，特別是在中國科技創(chuàng)新政策的刺激下，部分企業(yè)申請(qǐng)實(shí)用新型專利的動(dòng)機(jī)扭曲，更加注重迎合政策需要、獲取政策激勵(lì)而從事專利申請(qǐng)活動(dòng)(黎文靖和鄭曼妮，2016；張杰和鄭文平，2018)[37～38]。表7報(bào)告了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新結(jié)構(gòu)的影響，回歸結(jié)果表明，無論被解釋變量為發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)量占比還是發(fā)明專利授權(quán)數(shù)量占比，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展(DigitalEco)的系數(shù)估計(jì)值均至少在5%的顯著性水平上顯著為正，這說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著提升了企業(yè)發(fā)明專利占比，有助于改善企業(yè)創(chuàng)新結(jié)構(gòu)、激勵(lì)企業(yè)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新傾向。

表7 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新結(jié)構(gòu)的影響結(jié)果

3.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的影響

現(xiàn)有研究更多地關(guān)注企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量，忽視了對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的考察。但是創(chuàng)新數(shù)量并不能較好地衡量企業(yè)真實(shí)創(chuàng)新水平，甚至可能反映的是一種“創(chuàng)新假象”，專利質(zhì)量是衡量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出水平的重要維度(Dang and Motohashi，2015)[39]。為此，本文進(jìn)一步考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的影響，具體地，本文借鑒Trajtenberg(1990)[40]的思想，以專利質(zhì)量加權(quán)的發(fā)明專利數(shù)量來表征企業(yè)的真實(shí)創(chuàng)新水平，并且借鑒Akcigit等(2016)[41]、邱洋冬和陶鋒(2021)[42]的方法，從知識(shí)寬度與同族數(shù)兩個(gè)維度衡量專利質(zhì)量。表8報(bào)告了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的影響結(jié)果，其中第(1)～(2)列為知識(shí)寬度維度的估計(jì)結(jié)果，第(3)～(4)列為專利族維度估計(jì)結(jié)果，并且第(1)與第(3)列的被解釋變量為企業(yè)真實(shí)創(chuàng)新水平，第(2)與第(4)列的被解釋變量為企業(yè)發(fā)明專利質(zhì)量。從估計(jì)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，真實(shí)創(chuàng)新水平方面，無論在知識(shí)寬度還是專利族維度，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展(DigitalEco)的系數(shù)估計(jì)值均至少在1%的顯著性水平上顯著為正；專利質(zhì)量方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展(DigitalEco)的系數(shù)估計(jì)值也顯著為正，這說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于實(shí)現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新質(zhì)量的雙提升。因此，國家以及各地區(qū)層面高度重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)具有極其重要而深遠(yuǎn)的意義。

表8 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的影響結(jié)果

4.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)合作創(chuàng)新行為的影響

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展加速了數(shù)據(jù)要素的流通與傳播，能否進(jìn)一步促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研的直接對(duì)接？作為合作創(chuàng)新的一種典型模式，產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新是對(duì)科技進(jìn)步與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新之間互動(dòng)關(guān)系的新探索，其實(shí)質(zhì)是知識(shí)的跨組織轉(zhuǎn)移和學(xué)習(xí)管理(Bonaccorsi and Piccaluga，1994；何郁冰，2012)[43～44]。為此，本文進(jìn)一步考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)合作創(chuàng)新行為的影響，具體地，根據(jù)合作創(chuàng)新的定義，本文以企業(yè)當(dāng)年合作申請(qǐng)的專利數(shù)量來衡量合作創(chuàng)新變量，以企業(yè)當(dāng)年與高校、科研機(jī)構(gòu)進(jìn)行合作申請(qǐng)的專利數(shù)量來衡量產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新變量。表9報(bào)告了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)合作創(chuàng)新活動(dòng)的影響結(jié)果，其中第(1)～(2)列為合作研發(fā)維度的估計(jì)結(jié)果，第(3)～(4)列為產(chǎn)學(xué)研合作維度估計(jì)結(jié)果。從中可以發(fā)現(xiàn)，合作研發(fā)創(chuàng)新維度，無論被解釋變量為合作申請(qǐng)專利總量(Coop_all)還是合作申請(qǐng)發(fā)明專利數(shù)量(Coop_inv)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展(DigitalEco)的系數(shù)估計(jì)值均至少在1%的顯著性水平上顯著為正；產(chǎn)學(xué)研合作維度，無論被解釋變量為產(chǎn)學(xué)研合作申請(qǐng)專利總量(IUR_all)還是產(chǎn)學(xué)研合作申請(qǐng)發(fā)明專利數(shù)量(IUR_inv)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展(DigitalEco)的系數(shù)估計(jì)值也顯著為正。綜上說明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于激勵(lì)企業(yè)合作創(chuàng)新，特別是產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新行為。

表9 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)合作創(chuàng)新行為的影響結(jié)果

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)更換解釋變量測度方法

為克服變量衡量偏差對(duì)實(shí)證結(jié)果的影響，避免單一指標(biāo)的片面性，以及考慮企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠從更微觀層面反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，因此本文使用企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度替換原有解釋變量做穩(wěn)健性檢驗(yàn)。參考吳非等(2021)[45]的思路，借助詞頻分析方法，以人工智能技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)以及數(shù)字技術(shù)應(yīng)用五個(gè)維度的細(xì)分指標(biāo)在上市公司年報(bào)出現(xiàn)頻次的對(duì)數(shù)值，衡量上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度變量(Digitaltran)(3)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。。表10報(bào)告了更換解釋變量測度方法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果，觀察表10Panel A估計(jì)結(jié)果，無論在專利申請(qǐng)維度，還是在專利授權(quán)維度，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量(Digitaltran)的系數(shù)估計(jì)值均至少在1%的顯著性水平上顯著為正，這說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提升企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出水平，支持假設(shè)1。此外，本文還采用上市公司年報(bào)是否含有上述五個(gè)維度細(xì)分指標(biāo)的啞變量(Digitaltran_dum)衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，檢驗(yàn)結(jié)果如表10Panel B所示，無論在專利申請(qǐng)維度，還是在專利授權(quán)維度，啞變量(Digitaltran_dum)的系數(shù)估計(jì)值均顯著為正，進(jìn)一步支持上述結(jié)論。綜上說明，本文基準(zhǔn)結(jié)論不隨解釋變量測度方法的改變而發(fā)生實(shí)質(zhì)性變化，在更換解釋變量測度方法后，本文基準(zhǔn)研究結(jié)論仍然保持穩(wěn)健。

表10 更換解釋變量測度方法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

表10(續(xù))

(二)更換被解釋變量測度方法

考慮到專利申請(qǐng)前可能存在一定的前期研發(fā)過程，即可能存在“滯后性”問題，基于穩(wěn)健性考慮，本文將被解釋變量設(shè)定為企業(yè)當(dāng)年以及未來兩年的專利數(shù)量之和，檢驗(yàn)結(jié)果如表11Panel A所示。無論在專利申請(qǐng)維度，還是在專利授權(quán)維度，主解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展(DigitalEco)的系數(shù)估計(jì)值均至少在1%的顯著性水平上顯著為正，這說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于提升企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出水平，支持假設(shè)1。此外，本文還采用上市公司當(dāng)年以及未來兩年的專利數(shù)量均值衡量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出水平，檢驗(yàn)結(jié)果如表11Panel B所示。從估計(jì)結(jié)果來看，無論在專利申請(qǐng)維度，還是在專利授權(quán)維度，主解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展(DigitalEco)的系數(shù)估計(jì)值均至少在1%的顯著性水平上顯著為正，進(jìn)一步支持上述研究結(jié)論。綜上說明，本文基準(zhǔn)結(jié)論不隨被解釋變量測度方法的改變而發(fā)生實(shí)質(zhì)性變化，在更換被解釋變量測度方法后，本文基準(zhǔn)研究結(jié)論仍然保持穩(wěn)健。

表11 更換被解釋變量測度方法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

表11(續(xù))

(三)工具變量估計(jì)方法

本文在分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的影響時(shí)，可能存在內(nèi)生性問題。一方面，影響企業(yè)創(chuàng)新的因素較為繁雜，一些不可觀測因素可能影響企業(yè)創(chuàng)新；另一方面，企業(yè)創(chuàng)新受數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，同時(shí)地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展也離不開技術(shù)創(chuàng)新，即可能存在反向因果問題。因此，考慮到可能存在的遺漏變量與反向因果問題，本文試圖采用工具變量法處理內(nèi)生性問題，以識(shí)別數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響企業(yè)創(chuàng)新的凈效應(yīng)。參考黃群慧等(2019)[30]15-16、Nunn和Qian(2014)[31]1630-1666的思路，本文采用1984年每百人固定電話數(shù)量與上一年全國移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)的交互項(xiàng)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的工具變量。一方面，過去郵電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可能影響后續(xù)的互聯(lián)網(wǎng)布局，進(jìn)而影響當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，即滿足工具變量的相關(guān)性要求；另一方面，郵電基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)屬地企業(yè)創(chuàng)新的影響較為微弱，而1984年郵電基礎(chǔ)設(shè)施的影響則更加微乎其微，即滿足排他性要求。工具變量法的估計(jì)結(jié)果如表12所示，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果類似，在考慮內(nèi)生性問題之后，無論在專利申請(qǐng)還是專利授權(quán)維度，主解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展(DigitalEco)的系數(shù)估計(jì)值在不同顯著性水平上顯著為正(4)當(dāng)被解釋變量為Noninv_ap時(shí)，DigitalEco的系數(shù)P值為0.123；當(dāng)被解釋變量為Noninv_au時(shí)，DigitalEco的系數(shù)P值為0.128。，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于提升屬地企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出水平的基準(zhǔn)結(jié)論仍舊成立。此外，工具變量的檢驗(yàn)方面，滿足相關(guān)性檢驗(yàn)，且拒絕了識(shí)別不足和弱工具變量的假設(shè)，說明工具變量設(shè)置合理。

表12 基于工具變量法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

表12(續(xù))

(四)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)識(shí)別方法

為了進(jìn)一步排除內(nèi)生性干擾，更加穩(wěn)健地評(píng)估數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，本文以“寬帶中國”試點(diǎn)為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，借助準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)方法，識(shí)別數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響企業(yè)創(chuàng)新的凈效應(yīng)?！皩拵е袊痹圏c(diǎn)有助于優(yōu)化當(dāng)?shù)鼐W(wǎng)絡(luò)設(shè)施并加快數(shù)據(jù)傳播速度，一定程度上支撐了當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。考慮到“寬帶中國”試點(diǎn)政策是逐年分批次進(jìn)行，本文參考Beck等(2010)[46]、Liu和Mao(2019)[47]的方法，構(gòu)建多期雙重差分模型對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)進(jìn)行評(píng)估，結(jié)果如表13所示。其中Broadband為“寬帶中國”試點(diǎn)政策變量，如果企業(yè)所在地區(qū)在第t期開展“寬帶中國”試點(diǎn)，則t期之后政策變量(Broadband)賦值為1，否則變量賦值為0，其系數(shù)估計(jì)值即為雙重差分的平均處理效應(yīng)，旨在捕捉“寬帶中國”試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的實(shí)際影響。從表13的估計(jì)結(jié)果來看，在專利申請(qǐng)維度，“寬帶中國”試點(diǎn)政策(Broadband)的系數(shù)估計(jì)值至少在10%的顯著性水平上顯著為正，說明“寬帶中國”試點(diǎn)政策有助于提升企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出；在專利授權(quán)維度，“寬帶中國”試點(diǎn)政策(Broadband)的系數(shù)估計(jì)值仍然在不同顯著性水平上顯著為正(5)當(dāng)被解釋變量為Invent_au時(shí)，“寬帶中國”試點(diǎn)政策(DID)的系數(shù)P值為0.125。，進(jìn)一步支持了假設(shè)1。

表13 基于準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)方法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

(五)控制高維固定效應(yīng)

為了嚴(yán)密控制可能存在的行業(yè)與區(qū)域?qū)用孢z漏變量導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出之間的虛假關(guān)聯(lián)，本文進(jìn)一步采用高維固定效應(yīng)模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。一方面，在回歸樣本期間，存在一系列包括行業(yè)與省份層面的產(chǎn)業(yè)政策，比如知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資政策、專利保險(xiǎn)試點(diǎn)政策等，這些產(chǎn)業(yè)政策可能通過補(bǔ)貼、稅收以及降低融資約束等方式影響企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)；另一方面，行業(yè)與省份層面的特征因素也可能影響企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)，比如行業(yè)競爭水平、區(qū)域發(fā)展水平、市場規(guī)模、對(duì)外開放程度等。如果不對(duì)這些因素進(jìn)行控制，可能難以識(shí)別數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響企業(yè)創(chuàng)新的凈效應(yīng)。為此，為了排除這些行業(yè)與省份層面產(chǎn)業(yè)政策，以及行業(yè)與省份層面的特征因素所帶來的影響，本文在回歸中加入省份-年份固定效應(yīng)以及行業(yè)-年份固定效應(yīng)。表14報(bào)告了控制高維固定效應(yīng)的模型估計(jì)結(jié)果，與基準(zhǔn)結(jié)果類似，在專利申請(qǐng)維度，無論被解釋變量為專利申請(qǐng)總量還是細(xì)分專利類型申請(qǐng)數(shù)量，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展(DigitalEco)的系數(shù)估計(jì)值均在1%的顯著性水平上顯著為正；同理在專利授權(quán)維度，無論被解釋變量為專利授權(quán)總量還是細(xì)分專利類型授權(quán)數(shù)量，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展(DigitalEco)的系數(shù)估計(jì)值也均在1%的顯著性水平上顯著為正。這說明，在控制高維固定效應(yīng)后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于提升屬地企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出水平的基準(zhǔn)結(jié)論仍舊成立。

表14 控制高維固定效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

(六)考慮不同聚類層級(jí)

不同聚類層級(jí)所隱含的對(duì)擾動(dòng)項(xiàng)方差協(xié)方差結(jié)構(gòu)的假設(shè)不同，聚類層級(jí)越高，所隱含的假設(shè)越弱，標(biāo)準(zhǔn)誤估計(jì)越穩(wěn)健，估計(jì)系數(shù)的顯著性也越低?？紤]到同一省份的企業(yè)之間相關(guān)性較高，同時(shí)同一行業(yè)的企業(yè)之間相關(guān)度也較高。因此，為了檢驗(yàn)不同聚類層級(jí)下的模型估計(jì)結(jié)果是否穩(wěn)健，本文將基準(zhǔn)回歸的聚類層級(jí)依次設(shè)定為省份、行業(yè)。表15報(bào)告了考慮不同聚類層級(jí)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果，在更換不同聚類標(biāo)準(zhǔn)誤層級(jí)時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展(DigitalEco)的系數(shù)估計(jì)值均與基準(zhǔn)結(jié)果保持不變，但是系數(shù)估計(jì)值的顯著性有所減弱。具體來看，觀察Panel A估計(jì)結(jié)果，當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)誤聚類到省份層面時(shí)，無論在專利申請(qǐng)還是專利授權(quán)維度，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展(DigitalEco)的系數(shù)估計(jì)值仍然顯著為正，但是顯著性均發(fā)生減弱。同理，觀察Panel B估計(jì)結(jié)果，當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)誤聚類到行業(yè)層面時(shí)，無論在專利申請(qǐng)還是專利授權(quán)維度，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展(DigitalEco)的系數(shù)估計(jì)值也仍然顯著為正，并且顯著性均發(fā)生減弱。因此，在更換聚類層級(jí)之后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于提升屬地企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出水平的基準(zhǔn)結(jié)論仍舊成立，聚類標(biāo)準(zhǔn)的不同設(shè)定并不會(huì)影響本文基準(zhǔn)結(jié)論。

表15 考慮不同聚類層級(jí)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

(七)其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

第一，剔除直轄市樣本的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。企業(yè)樣本的選取可能影響本文的基準(zhǔn)結(jié)論，與其他地區(qū)不同，直轄市受中央政府直接管轄，具有明顯的區(qū)位優(yōu)勢和政策優(yōu)勢，其經(jīng)濟(jì)社會(huì)環(huán)境也與其他城市存在較大差異。為了排除這些因素對(duì)基準(zhǔn)結(jié)論的干擾，本文利用剔除直轄市企業(yè)樣本對(duì)基準(zhǔn)模型進(jìn)行再檢驗(yàn)，結(jié)果如表16Panel A所示，與基準(zhǔn)結(jié)果類似，無論在專利申請(qǐng)還是專利授權(quán)維度，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展(DigitalEco)的系數(shù)估計(jì)值仍然至少在1%的顯著性水平上顯著為正。說明在剔除直轄市企業(yè)樣本后，“數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于提升企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出水平”的基準(zhǔn)結(jié)論保持穩(wěn)健。第二，更換樣本區(qū)間的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。不同樣本區(qū)間的選取可能影響本文的基準(zhǔn)結(jié)論，為了排除這一顧慮，本文進(jìn)一步將樣本區(qū)間設(shè)置為2011—2015年，檢驗(yàn)結(jié)果如表16Panel B所示，與基準(zhǔn)結(jié)果類似，無論在專利申請(qǐng)還是專利授權(quán)維度，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展(DigitalEco)的系數(shù)估計(jì)值仍然至少在1%的顯著性水平上顯著為正。說明在更換樣本區(qū)間后，“數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于提升企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出水平”的基準(zhǔn)結(jié)論仍然保持穩(wěn)健。

表16 其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

表16(續(xù))

六、主要研究結(jié)論與政策啟示

本文基于2011—2018年中國滬深兩市A股上市公司數(shù)據(jù)，在克服內(nèi)生性的基礎(chǔ)上，多維度實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的影響，從而為推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展奠定了事實(shí)基礎(chǔ)與經(jīng)驗(yàn)支持。實(shí)證結(jié)果表明：第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于提升企業(yè)專利申請(qǐng)總量與專利授權(quán)總量，細(xì)分不同類型專利發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不僅有助于提升非發(fā)明專利申請(qǐng)與授權(quán)數(shù)量，而且有助于提升企業(yè)發(fā)明專利申請(qǐng)與授權(quán)數(shù)量，但是總體上對(duì)發(fā)明專利的促進(jìn)作用更強(qiáng)。該結(jié)論在通過引入工具變量、準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)等穩(wěn)健性檢驗(yàn)后仍然成立。第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響具有豐富的異質(zhì)性，在區(qū)域異質(zhì)性上，相比于東部地區(qū)企業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)中西部地區(qū)企業(yè)的創(chuàng)新激勵(lì)效果更強(qiáng)；在所有制異質(zhì)性上，相比于非國有企業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)國有企業(yè)的創(chuàng)新激勵(lì)效果更強(qiáng)；在新企業(yè)與在位企業(yè)異質(zhì)性上，相比于沒有發(fā)明專利申請(qǐng)經(jīng)歷的新企業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)有發(fā)明專利申請(qǐng)經(jīng)歷的在位企業(yè)具有更強(qiáng)的創(chuàng)新激勵(lì)作用。第三，進(jìn)一步拓展研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)研發(fā)端方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)研發(fā)端的影響存在廣延邊際不顯著而集約邊際顯著的非對(duì)稱效應(yīng)，其主要作用在于增加企業(yè)研發(fā)投資，對(duì)提升企業(yè)的研發(fā)傾向作用不明顯；企業(yè)創(chuàng)新結(jié)構(gòu)方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著提升了企業(yè)發(fā)明專利占比，有助于改善企業(yè)創(chuàng)新結(jié)構(gòu)、激勵(lì)企業(yè)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新傾向；企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于實(shí)現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新質(zhì)量的雙提升；合作創(chuàng)新行為方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于激勵(lì)企業(yè)合作創(chuàng)新，特別是產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新。

除了為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)外，基于上述研究結(jié)論，本文還具有以下政策啟示：第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不僅有助于鼓勵(lì)企業(yè)增加研發(fā)投資，實(shí)現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新質(zhì)量的雙提升，而且有助于改善企業(yè)創(chuàng)新結(jié)構(gòu)、激勵(lì)企業(yè)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新傾向，以及激勵(lì)企業(yè)產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新行為。因此，國家以及各地區(qū)層面高度重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)具有極其重要而深遠(yuǎn)的意義，應(yīng)當(dāng)加大互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)投資力度，在數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化兩方面實(shí)現(xiàn)“雙輪驅(qū)動(dòng)”，共同推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展，持續(xù)擴(kuò)大與發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的創(chuàng)新激勵(lì)優(yōu)勢。第二，經(jīng)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)，相比于東部地區(qū)企業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)中西部地區(qū)企業(yè)的創(chuàng)新激勵(lì)效果更強(qiáng)。因此從企業(yè)創(chuàng)新的角度看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可能是中西部地區(qū)科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)現(xiàn)“彎道超車”的新引擎與新動(dòng)力，這一點(diǎn)在貴州數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中得到了較好的體現(xiàn)。而且推動(dòng)中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)，對(duì)于弱化區(qū)域發(fā)展不平衡不充分問題、促進(jìn)共同富裕等方面可能具有重要作用。因此，因地制宜、差異化地建設(shè)中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高地顯得格外的迫切與重要。第三，制約國有企業(yè)創(chuàng)新的因素可能更多在于資源配置與知識(shí)創(chuàng)新要素獲取，經(jīng)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)，相比于非國有企業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)國有企業(yè)的創(chuàng)新激勵(lì)效果更強(qiáng)。因此，應(yīng)當(dāng)加快區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)，充分釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升國有企業(yè)創(chuàng)新活力與投資效率的貢獻(xiàn)能力，從而提升國有企業(yè)效率。