樓潤平，張昊，麥詩詩

（海南大學(xué)管理學(xué)院，海南 ?？?570228）

一、引言

全球經(jīng)濟正不斷向以新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的數(shù)字經(jīng)濟轉(zhuǎn)型。根據(jù)中國信通院的定義，數(shù)字經(jīng)濟是以數(shù)字化的知識和信息作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，以數(shù)字技術(shù)為核心驅(qū)動力，以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)為重要載體，通過數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟深度融合，不斷提高數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化水平，加速重構(gòu)經(jīng)濟發(fā)展與治理模式的新型經(jīng)濟形態(tài)。實體經(jīng)濟是一國經(jīng)濟的立身之本，是國家強盛的重要支柱，而制造業(yè)則是實體經(jīng)濟的基礎(chǔ)。中國是世界制造業(yè)第一大國，然而中國制造業(yè)存在“低端鎖定”的問題。制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的首要動力是技術(shù)創(chuàng)新[1]。近年來，5G、大數(shù)據(jù)、人工智能、移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算等為代表的新一代信息技術(shù)發(fā)展迅猛。企業(yè)如何借助新一代信息技術(shù)進(jìn)行全方位的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新能力提升，成為了當(dāng)前學(xué)界和業(yè)界關(guān)注的焦點。

近年來，國內(nèi)外逐步開展了企業(yè)數(shù)字化與創(chuàng)新績效關(guān)系的理論研究。邵云飛等（2018）研究發(fā)現(xiàn)，組織內(nèi)部技術(shù)與市場、組織、文化等要素協(xié)同對企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著正向影響,并且IT能力對這種正向影響具有強化作用[2]。數(shù)字技術(shù)能降低知識和信息的獲取成本，加速企業(yè)內(nèi)部資源要素的流動，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新[3]。池毛毛等（2021）實證研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在IT能力與創(chuàng)新績效之間存在中介作用[4]。劉平峰和張旺（2021）從理論和實證兩個層面擴展了數(shù)字技術(shù)賦能理論[5]。然而，也有學(xué)者認(rèn)為數(shù)字化對企業(yè)績效并非具有正向促進(jìn)作用，即可能存在“數(shù)字化悖論”。Kohtam?ki等（2020）認(rèn)為數(shù)字化與服務(wù)化之間需要有效的相互作用才能對企業(yè)績效產(chǎn)生積極影響，他們實證研究發(fā)現(xiàn)，低水平數(shù)字化與高水平服務(wù)化之間的交互作用對公司績效有著顯著負(fù)面影響[6]。

以上研究從多個角度探討了數(shù)字化對企業(yè)的影響。然而現(xiàn)有研究主要集中在理論探討和案例研究，鮮有文獻(xiàn)涉及制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化與企業(yè)創(chuàng)新內(nèi)在機制的實證研究，例如企業(yè)數(shù)字化能否通過中介變量影響創(chuàng)新績效？而且，現(xiàn)有的實證研究大多基于問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，采用客觀數(shù)據(jù)的實證研究較少。數(shù)字技術(shù)可以分為軟件技術(shù)、硬件技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，具體包括人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等[7]。數(shù)字化通過硬件和軟件提供技術(shù)支持，為企業(yè)創(chuàng)造價值[6]。由此產(chǎn)生的問題是，硬件和軟件對企業(yè)創(chuàng)新的影響是否存在差異？大量實證研究發(fā)現(xiàn)，人力資本對企業(yè)創(chuàng)新績效具有正向促進(jìn)作用[8-10]，那么人力資本能否在兩者之間起到中介作用呢？

針對上述問題，本文選取2014—2019年企業(yè)年報中披露了數(shù)字化投資信息的121家制造業(yè)上市公司共726個觀察值，將數(shù)字化投資分為軟件和硬件，探討數(shù)字化投資對企業(yè)人力資本以及創(chuàng)新績效的影響，研究數(shù)字化投資對企業(yè)創(chuàng)新的影響機制。本文可能的貢獻(xiàn)有三點：一是采用客觀數(shù)據(jù)，研究制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化投資對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響，研究結(jié)論可為企業(yè)創(chuàng)新提供新的經(jīng)驗證據(jù)；二是檢驗人力資本能否在硬件軟件投資與企業(yè)創(chuàng)新績效之間起到中介作用，進(jìn)一步揭示數(shù)字化投資對企業(yè)創(chuàng)新的影響機制；三是按要素密集度對制造業(yè)企業(yè)進(jìn)行異質(zhì)性研究，檢驗各類企業(yè)的軟件硬件投資對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響差異，以及人力資本的中介作用。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

（一）數(shù)字化投資與創(chuàng)新績效

數(shù)字化投資產(chǎn)生于數(shù)字經(jīng)濟時代，是伴隨著云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)的發(fā)展而產(chǎn)生，是信息化的升級。因此，學(xué)術(shù)界關(guān)于數(shù)字化投資的研究相對較少。《2006—2020年國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略》指出，信息化是充分利用信息技術(shù)，開發(fā)利用信息資源，促進(jìn)信息交流和知識共享，提高經(jīng)濟增長質(zhì)量，推動經(jīng)濟社會發(fā)展轉(zhuǎn)型的歷史進(jìn)程。在企業(yè)層面，企業(yè)信息化是指將企業(yè)日常生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)通過企業(yè)信息系統(tǒng)（如PDM、ERP、SCM、CRM）等進(jìn)行存儲、管理和分析，以提高企業(yè)經(jīng)營管理的效率和水平，進(jìn)而提升企業(yè)的經(jīng)濟效益和競爭力。

與信息化相比較，數(shù)字化是數(shù)字經(jīng)濟時代的產(chǎn)物，是信息化發(fā)展的下一個階段，是在企業(yè)信息化基礎(chǔ)之上采用新一代信息技術(shù)對企業(yè)的進(jìn)一步升級。數(shù)字化能通過新一代信息技術(shù)從根本上解決企業(yè)在信息化階段面臨的“信息煙囪”問題。戚聿東和蔡呈偉（2020）認(rèn)為，數(shù)字技術(shù)包括信息技術(shù)、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)等，信息技術(shù)是數(shù)字技術(shù)的一部分。因此，從技術(shù)范疇看，傳統(tǒng)意義上的“信息化”是數(shù)字化的一部分[11]。所以，企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)實施創(chuàng)新，而數(shù)字化投資就是企業(yè)把資金投資于數(shù)字技術(shù)，以提高企業(yè)的管理水平、經(jīng)營效益和競爭力。

關(guān)于企業(yè)數(shù)字化，以往文獻(xiàn)多從技術(shù)賦能的視角出發(fā)。Fitzgerald等（2014）認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化是將移動互聯(lián)網(wǎng)、嵌入式設(shè)備等數(shù)字技術(shù)和設(shè)備應(yīng)用到企業(yè)業(yè)務(wù)之中[12]。戚聿東和蔡呈偉（2019）認(rèn)為數(shù)字化企業(yè)的本質(zhì)是收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)應(yīng)用于企業(yè)決策以及生產(chǎn)和銷售[13]。也有學(xué)者認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化不僅是數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，也是企業(yè)組織變革的過程[14]。而數(shù)字化投資是企業(yè)引進(jìn)數(shù)字化軟件硬件，為實現(xiàn)數(shù)字化目標(biāo)所進(jìn)行的直接投資，具體包括企業(yè)數(shù)字化改造的投資以及實施數(shù)字化管理所需的投資，以及維持企業(yè)日常運作的軟硬件設(shè)備的投資等，企業(yè)相關(guān)人員的數(shù)字化培訓(xùn)費用也屬于數(shù)字化投資?？傮w而言，數(shù)字化投資屬于企業(yè)數(shù)字化的一部分。

關(guān)于數(shù)字化投資與創(chuàng)新績效關(guān)系，在企業(yè)層面，Kleis等（2012）認(rèn)為在給定的創(chuàng)新支出水平下，企業(yè)IT投入與創(chuàng)新產(chǎn)出有著密切的關(guān)聯(lián)[15]。Frishammar（2005）發(fā)現(xiàn)信息技術(shù)對企業(yè)創(chuàng)新績效存在著顯著正向影響[16]。Joensuu-Salo等（2018）認(rèn)為數(shù)字技術(shù)能夠促進(jìn)商業(yè)模式創(chuàng)新[17]。戚聿東和蔡呈偉（2019）認(rèn)為數(shù)字化技術(shù)能整合企業(yè)活動，強化企業(yè)各部門和各環(huán)節(jié)的聯(lián)系，增加交流機會進(jìn)而促進(jìn)創(chuàng)新[13]。參考已有文獻(xiàn)關(guān)于信息化和數(shù)字化投資的劃分方式[18-19]，本文將數(shù)字化投資分為軟件和硬件兩部分，提出如下假設(shè)：

H1：數(shù)字化投資總額能正向促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績效。

H2：數(shù)字化軟件投資能正向促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績效。

H3：數(shù)字化硬件投資能正向促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績效。

（二）數(shù)字化投資與企業(yè)人力資本的關(guān)系

關(guān)于數(shù)字化投資與企業(yè)人力資本的關(guān)系，學(xué)界尚無一致的結(jié)論。人力資本是指附著在勞動者身上具有經(jīng)濟價值的知識、技能和體力等的總和。有些學(xué)者認(rèn)為數(shù)字化投資對企業(yè)人力資本具有正向促進(jìn)作用，主要體現(xiàn)在增加人力資本存量以及提升人力資本質(zhì)量兩個方面，例如，Bresnahan（2002）認(rèn)為信息技術(shù)投資會增加企業(yè)對勞動力的需求[20]。汪淼軍等（2006）研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)信息化投資會間接導(dǎo)致企業(yè)對人力資本的需求增加[21]。劉躍和惠美寧（2012）對31個省份的截面數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析，發(fā)現(xiàn)區(qū)域信息化發(fā)展水平和人力資本發(fā)展程度之間具有相互促進(jìn)關(guān)系[22]。

數(shù)字技術(shù)的使用使得企業(yè)員工獲取知識更加便捷，進(jìn)一步提升人力資本質(zhì)量。李楠和李錄堂（2013）認(rèn)為信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能方便員工分享知識，實現(xiàn)隱性知識的流動和共享，進(jìn)而提升人力資本質(zhì)量[23]。張騫和李長英（2019）認(rèn)為得益于網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)，人們可以隨時隨地進(jìn)行學(xué)習(xí)和培訓(xùn)，而不必受限于固定的時間和場地，這極大地提升了員工獲取知識的便捷性并降低了獲取知識的成本，進(jìn)而提升企業(yè)人力資本質(zhì)量[24]。

然而，也有學(xué)者持相反的觀點。比如許秀梅（2016）認(rèn)為企業(yè)的技術(shù)水平與員工數(shù)量存在負(fù)向關(guān)系，技術(shù)替代普通員工的程度遠(yuǎn)高于機器設(shè)備的替代程度[25]。當(dāng)技術(shù)進(jìn)步過快時，員工學(xué)習(xí)知識的成本增加，會加速人力資本的折舊率，產(chǎn)生侵蝕效應(yīng)進(jìn)而降低企業(yè)人力資本[24,26-27]。綜上理論分析和實證文獻(xiàn)，結(jié)合本文作者的實踐經(jīng)驗與實地調(diào)研，本文提出如下假設(shè)：

H4：制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化投資會提升企業(yè)人力資本水平。

（三）人力資本的中介作用

企業(yè)通過實施數(shù)字化投資，能夠提高企業(yè)人力資源的技能水平，進(jìn)而提升企業(yè)的人力資本的存量和質(zhì)量。例如，Tambe（2014）開展的實證研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)通過實施大數(shù)據(jù)項目，能夠提升企業(yè)人力資源總體技能，而人力資源技能水平的提高則有助于提升創(chuàng)新能力[28]。因此，人力資本在數(shù)字化投資與企業(yè)創(chuàng)新績效之間可能存在中間機制。

胡鳳玲等（2014）發(fā)現(xiàn)，人力資本異質(zhì)性能通過知識創(chuàng)造這個中介變量對企業(yè)創(chuàng)新績效產(chǎn)生顯著影響[29]。Sun等（2020）通過對中國制造業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行實證研究，發(fā)現(xiàn)技術(shù)型人力資本對企業(yè)創(chuàng)新績效有著顯著正向影響[30]。裴政和羅守貴（2020）發(fā)現(xiàn)人力資本規(guī)模對創(chuàng)新績效有正向影響，企業(yè)規(guī)模越大影響越顯著，并且相對于服務(wù)業(yè)制造業(yè)人力資本對企業(yè)績效的影響更顯著[8]。綜上，考慮到數(shù)字化投資會提升企業(yè)人力資本，而人力資本對企業(yè)創(chuàng)新績效也具有正向促進(jìn)作用，本文認(rèn)為人力資本可能在企業(yè)數(shù)字化投資與創(chuàng)新績效之間存在正向的中介作用，故提出如下假設(shè)：

H5：人力資本在數(shù)字化投資與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出之間起到正向的中介作用。

綜上所述，本文的研究模型如下圖1所示：

圖1 企業(yè)數(shù)字化投資、人力資本與創(chuàng)新績效之間的作用機制

三、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

本文選取制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)作為研究對象，樣本區(qū)間為2014年至2019年，選取標(biāo)準(zhǔn)為企業(yè)年報經(jīng)營狀況欄及未來發(fā)展戰(zhàn)略欄中有披露數(shù)字化轉(zhuǎn)型、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字化投資信息的公司，并篩選剔除出現(xiàn)重大經(jīng)營狀況的公司，剔除金融行業(yè)公司，剔除ST類企業(yè)以及未在年報中列示硬件投資或軟件投資的公司。

通過上述條件設(shè)置，本文收集到的企業(yè)主要涵蓋計算機、通信和電子設(shè)備制造業(yè)、通信設(shè)備、白電行業(yè)、航空航天、醫(yī)藥制造業(yè)和儀器儀表制造業(yè)，總共得到121家企業(yè)6年的面板數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)構(gòu)成中，數(shù)字化投資數(shù)據(jù)來自企業(yè)年報，由手工整理獲取。企業(yè)專利申請數(shù)來自國家專利統(tǒng)計局，其余數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。為避免極端值對結(jié)果的干擾，本文對所有變量在99%和1%分位處進(jìn)行縮尾（Winsorize）處理。

（二）變量選取

1.被解釋變量

關(guān)于創(chuàng)新績效,本文采用專利申請量的對數(shù)（Lnpatent）衡量?？紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性以及企業(yè)數(shù)字化投資對創(chuàng)新績效的滯后效應(yīng)，參考Kleis等（2012）、黎文靖等（2016）的做法[15,31]，本文采取專利申請數(shù)量來衡量企業(yè)創(chuàng)新績效，即采用企業(yè)當(dāng)年發(fā)明專利、實用新型專利和外形設(shè)計專利這三種專利申請數(shù)量之和來衡量企業(yè)創(chuàng)新績效。為避免異方差，并考慮到企業(yè)當(dāng)年專利申請可能存在0的情況，對其加一后取自然對數(shù)，記為Lnpantentit，含義為第i個企業(yè)在第t年的專利申請總量。

2.解釋變量

核心解釋變量為企業(yè)數(shù)字化投資（Lndigital）?？紤]上市公司數(shù)據(jù)可得性，將數(shù)字化投資分為數(shù)字化軟件投資與數(shù)字化硬件投資這兩部分。其中，軟件投資來自企業(yè)年報無形資產(chǎn)中的軟件或信息系統(tǒng)投資，硬件投資來自企業(yè)年報固定資產(chǎn)中電子設(shè)備及計算機類投資。考慮到異方差，本文對其取自然對數(shù)。由于企業(yè)數(shù)字化投資對企業(yè)創(chuàng)新績效一般存在滯后效應(yīng)，對其進(jìn)行一階滯后處理再納入模型進(jìn)行分析。

3.中介變量

本文擬考察人力資本（HC）在企業(yè)數(shù)字化投資與企業(yè)創(chuàng)新績效之間的中介作用，人力資本本身難以衡量，因此需要尋找其代理變量。人力資本代理變量的測算方法較多，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，本文參考大多數(shù)學(xué)者如高素英等（2011）的方法，即以平均受教育年限法進(jìn)行衡量[32]。考慮到規(guī)模越大的企業(yè)員工一般越多，簡單以員工數(shù)量衡量人力資本可能存在誤差，故選取本科及以上人員占總員工數(shù)的比例作為代理變量進(jìn)行衡量，記為HCit?？紤]到創(chuàng)新產(chǎn)出的滯后性，同樣進(jìn)行一階滯后再納入模型進(jìn)行分析。

4.控制變量

企業(yè)研發(fā)投入（LnRD）。諸多學(xué)者如楊林等（2018）論證了企業(yè)研發(fā)投入對企業(yè)創(chuàng)新具有正向促進(jìn)作用[33]。故以創(chuàng)新績效作為因變量時，需要將研發(fā)投入作為控制變量納入模型?？紤]到研發(fā)投入對企業(yè)創(chuàng)新績效的滯后作用，本文選取滯后一期的研發(fā)投入總額并取自然對數(shù)。本文還將企業(yè)規(guī)模（Lnsize）、總資產(chǎn)增長率（Growth）、資產(chǎn)負(fù)債率（Debt）、凈資產(chǎn)收益率（ROE）等作為企業(yè)層面的控制變量，其中企業(yè)規(guī)模采用企業(yè)員工總數(shù)進(jìn)行衡量?？紤]到創(chuàng)新產(chǎn)出的滯后性，對所有控制變量進(jìn)行一階滯后再納入模型。另外考慮可能存在某些時變影響因素，后續(xù)將檢驗是否存在時間效應(yīng)。

綜上所述，本文的變量類型、變量代碼、變量含義及數(shù)據(jù)來源如表1所示。

表1 主要變量解釋說明及來源

（三）模型設(shè)定

為避免雙向因果造成的內(nèi)生性問題，并考慮到企業(yè)創(chuàng)新績效具有滯后性，本文對模型（1）、（2）、（4）中的所有解釋變量以及控制變量進(jìn)行滯后一階處理。應(yīng)用上述四個模型進(jìn)行假設(shè)檢驗的處理過程如下：檢驗企業(yè)數(shù)字化軟硬件投資對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響，對應(yīng)模型（1）；檢驗數(shù)字化投資總額對企業(yè)創(chuàng)新是否具有顯著影響，對應(yīng)模型（2）；檢驗企業(yè)人力資本能否在數(shù)字化投資與企業(yè)創(chuàng)新績效之間起到中介作用，對應(yīng)模型（1）、（3）、（4）。

（四）描述統(tǒng)計分析

通過對表2進(jìn)行分析可知，不同企業(yè)數(shù)字化投資總額、數(shù)字化軟件投資、數(shù)字化硬件投資以及研發(fā)投入的差別很大，本文認(rèn)為這主要與企業(yè)規(guī)模有關(guān)。因此，模型有必要納入企業(yè)規(guī)模作為控制變量以保證結(jié)果的可靠性。關(guān)于企業(yè)績效，從表2中可知，凈資產(chǎn)收益率的均值為0.044，標(biāo)準(zhǔn)差為0.064，說明樣本企業(yè)的盈利能力相差不大。資產(chǎn)負(fù)債率以及總資產(chǎn)增長率的均值分別為0.44、0.19，標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.18、0.44，說明樣本企業(yè)在負(fù)債水平以及企業(yè)成長能力這兩方面相差不大。

表2 主要變量的描述統(tǒng)計

四、實證分析

鑒于面板數(shù)據(jù)的回歸方法有多種，本文綜合使用OLS回歸、固定效應(yīng)模型、隨機效應(yīng)模型對模型1進(jìn)行分析，以尋求最適合的回歸方法，后續(xù)分析在此回歸方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行，回歸分析結(jié)果如表3所示。

表3 企業(yè)數(shù)字化投資對創(chuàng)新績效的影響

從表3可知，由于F檢驗和LM檢驗的原假設(shè)H0均為混合回歸可以接受，即不存在個體異質(zhì)性，但F檢驗在1%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)，即存在個體效應(yīng)，同時LM檢驗也在1%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)，也說明了模型存在個體效應(yīng)，因此采用OLS回歸是不合理的，模型存在個體效應(yīng)μi。進(jìn)一步進(jìn)行Hausman檢驗判斷μi是否和某個解釋變量相關(guān)，如果μi與某個解釋變量相關(guān)，則模型為固定效應(yīng)模型，反之則為隨機效應(yīng)模型，此檢驗的原假設(shè)為μi與所有解釋變量均不相關(guān)，Hausman檢驗顯示在1%的顯著性水平上顯著拒絕原假設(shè)，即μi與模型中的解釋變量相關(guān)，同時檢驗了時間效應(yīng)的聯(lián)合顯著性，該檢驗的原假設(shè)為不存在時間效應(yīng)，分析結(jié)果顯示不能拒絕原假設(shè)（p＞0.1），因此本文采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行研究，即以表3的第③列的結(jié)果作為分析的基礎(chǔ)。

（一）企業(yè)數(shù)字化投資與創(chuàng)新績效

首先，研究數(shù)字化軟硬件投資對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響，表3中第③列所示為使用FE模型對模型1的回歸結(jié)果。結(jié)果表明，數(shù)字化軟件投資對制造業(yè)上市公司企業(yè)創(chuàng)新有顯著正面影響，β2為0.12（p＜0.05）。表明在控制其他變量時，當(dāng)數(shù)字化軟件投資增加時，制造業(yè)上市公司的創(chuàng)新績效也會增加，即數(shù)字化軟件投資每增加1%，企業(yè)創(chuàng)新績效提高0.12%，說明制造業(yè)上市公司數(shù)字化軟件投資正向促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績效；而數(shù)字化硬件投資對企業(yè)創(chuàng)新績效沒有顯著影響（β1=0.17，p＞0.1）。造成兩者差異的原因可能是數(shù)字化軟件投資能在短時間內(nèi)通過整合企業(yè)內(nèi)外部資源、強化信息溝通以及提升整體運營效率來促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績效；而數(shù)字化硬件投資則投入更大且所需時間更長，短期內(nèi)難以提升企業(yè)創(chuàng)新績效。關(guān)于控制變量，凈資產(chǎn)收益率在5%的顯著性水平上對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出有著正向影響（β4=2.99，p＜0.05），說明在企業(yè)在當(dāng)年盈利越多，在下一年的創(chuàng)新產(chǎn)出越多；資產(chǎn)負(fù)債率也在5%的顯著性水平上對企業(yè)創(chuàng)新有著顯著影響（β5=-1.15，p＜0.05），但是符號為負(fù)，表明企業(yè)當(dāng)年負(fù)債水平越高其下一年的創(chuàng)新產(chǎn)出越低。綜上，H2成立，H3不成立。

其次，研究數(shù)字化投資總額對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響，即將數(shù)字化軟件投資與數(shù)字化硬件投資加總記為LnDigital放入模型中進(jìn)行分析，把回歸結(jié)果與表3第四列（即FE③）一并列示，結(jié)果如表4所示。從表4可見，在5%的顯著性水平上數(shù)字化投資總額對企業(yè)創(chuàng)新績效有著顯著的正向影響。故H1成立，數(shù)字化投資總額對于企業(yè)創(chuàng)新績效產(chǎn)生顯著的正向促進(jìn)作用。

表4 模型（1）與模型（2）的比較結(jié)果

（二）人力資本的中介作用

關(guān)于人力資本的中介作用，根據(jù)模型1的分析可知，企業(yè)數(shù)字化硬件投資對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出不具有顯著影響。故本文進(jìn)一步研究企業(yè)人力資本是否在數(shù)字化軟件投資與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出之間存在中介作用。

關(guān)于中介效應(yīng)檢驗的方法眾多，本文參考溫忠麟等（2004）的三步法[34]：第一步，檢驗企業(yè)數(shù)字化軟件投資能否顯著提升企業(yè)創(chuàng)新績效；第二步，檢驗企業(yè)數(shù)字化軟件投資能否顯著提升企業(yè)人力資本；第三步，檢驗企業(yè)數(shù)字化軟件投資和企業(yè)人力資本同時放入回歸方程時對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響。表6同時匯報了使用Stata中sgmediation命令進(jìn)行中介效應(yīng)的檢驗結(jié)果。

首先利用“第3.3節(jié)模型設(shè)定”之模型（3）來檢驗中介變量與解釋變量的關(guān)系，即企業(yè)數(shù)字化投資能否對企業(yè)人力資本有顯著影響?；貧w結(jié)果如表5所示。

表5 模型（3）回歸結(jié)果

由表5可以看出，數(shù)字化軟件投資對人力資本的影響系數(shù)η2為0.011（p＜0.01），數(shù)字化硬件投資對人力資本的影響系數(shù)η1為0.018（p＜0.01），說明數(shù)字化軟件投資以及數(shù)字化硬件投資對企業(yè)人力資本的提升均有顯著正向影響，即企業(yè)數(shù)字化投資越高，企業(yè)人力資本水平越高。本文認(rèn)為，這主要是由于數(shù)字化投資提高了員工獲取信息資源的能力及效率，同時降低了知識獲取成本，進(jìn)而提升自身技能水平，促進(jìn)人力資本提升。H4成立。

第三步，利用“第3.3節(jié)模型設(shè)定”之模型（4）進(jìn)行回歸分析，把數(shù)字化軟件硬件投資和企業(yè)人力資本一同作為解釋變量，企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出為被解釋變量，并加入控制變量?；貧w結(jié)果如表6所示。

表6 模型（4）回歸結(jié)果

從表6可知，企業(yè)數(shù)字化軟件投資對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響系數(shù)φ2為0.085（p＜0.1），φ2反映了控制中介變量后，數(shù)字化軟件投資對企業(yè)創(chuàng)新績效的直接效應(yīng)，說明數(shù)字化軟件投資對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出仍然有顯著正向影響；φ1=0.122（p＞0.1），數(shù)字化硬件投資對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響依然不顯著。人力資本對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響φ3為3.063（p＜0.01），說明人力資本對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著正向影響，符合研究假設(shè)。

中介效應(yīng)η2φ3為0.034，中介效應(yīng)在總效應(yīng)中占比（η2φ3）/β2為28.15%，與Sobel檢驗匯報結(jié)果吻合，且η2φ3與φ2同號，說明人力資本在數(shù)字化軟件投資與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出之間起著正向中介作用；φ2=0.085（p＜0.1）依然顯著，說明中介變量起到部分中介的作用，故H5部分成立。為避免多重共線性對結(jié)果的干擾，本文采用VIF（方差膨脹因子）對變量進(jìn)行了多重共線性檢驗，結(jié)果發(fā)現(xiàn)max{VIF1，VIF2，……，VIFk}=2.63＜10，說明不存在多重共線性，回歸分析結(jié)果可靠。

為保證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采用Stata軟件中sgmediation命令進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗來驗證結(jié)論。表6匯報了Sobel檢驗的結(jié)果，Sobel Z值均顯著為正，證明部分中介的結(jié)果成立，即數(shù)字化軟件投資能通過促進(jìn)企業(yè)人力資本水平提升企業(yè)創(chuàng)新績效，H5部分成立。

（三）內(nèi)生性檢驗

為了克服內(nèi)生性，保證結(jié)論的可靠性，本文采取了如下做法。首先，考慮遺漏變量，本文采用了面板數(shù)據(jù)并結(jié)合固定效應(yīng)模型進(jìn)行實證分析。面板數(shù)據(jù)能提供更多個體動態(tài)行為信息，能在一定程度上減少遺漏變量帶來的誤差，而固定效應(yīng)模型能消除不隨時間變化的因素導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。其次，逆向因果也可能造成內(nèi)生性，鑒于數(shù)字化投資會提高企業(yè)創(chuàng)新績效，而創(chuàng)新績效的提高也會提升企業(yè)收益，導(dǎo)致企業(yè)有更多資金進(jìn)行數(shù)字化投資，由此可能產(chǎn)生逆向因果關(guān)系；數(shù)字化投資對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響可能存在滯后效應(yīng)，因此本文將所有的解釋變量進(jìn)行滯后一階處理，能在一定程度上克服雙向因果關(guān)系的影響。

以上兩種處理方式雖能在一定程度上克服內(nèi)生性，但仍然可能存在內(nèi)生問題。為保證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文進(jìn)一步采用工具變量進(jìn)行處理，參照范合君和吳婷（2021）的做法，將解釋變量的一階滯后項作為工具變量[35]。內(nèi)生解釋變量的一階滯后項與內(nèi)生解釋變量有關(guān)而與擾動項無關(guān)，滿足外生要求?？紤]到如果存在異方差，GMM會比2SLS更有效率，本文同時采用2SLS和GMM進(jìn)行內(nèi)生性檢驗。

表7匯報了采用工具變量法的檢驗結(jié)果，在第三列的一階段回歸中，數(shù)字化投資與其一階滯后項顯著正相關(guān)，表明不存在弱工具變量的問題，故工具變量的選取符合要求。GMM和2SLS回歸結(jié)果完全一致，數(shù)字化投資的回歸系數(shù)在5%的水平上仍顯著為正。綜上所述，表明在解決內(nèi)生性問題后，結(jié)論依然穩(wěn)健。

表7 工具變量法檢驗結(jié)果

（四）異質(zhì)性分析

有學(xué)者認(rèn)為要素密集度會影響企業(yè)對技術(shù)創(chuàng)新的依賴程度，進(jìn)而影響技術(shù)創(chuàng)新投入與產(chǎn)出[36]。因此數(shù)字化投資對不同類型制造業(yè)企業(yè)可能存在不同影響。依據(jù)要素稟賦理論，參考陽立高等（2018）的方法，按《中國統(tǒng)計年鑒》分類標(biāo)準(zhǔn)，本文按要素密集度把制造業(yè)企業(yè)進(jìn)一步劃分為勞動密集型、資本密集型和技術(shù)密集型[37]，具體如表8所示。依次按上述分析步驟，進(jìn)行分組回歸，表9-10和表11匯報了分組回歸結(jié)果。

表8 制造業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)

表9 中介效應(yīng)檢驗（勞動密集型）

表11 中介效應(yīng)檢驗（技術(shù)密集型）

由表9可知，在勞動密集型制造業(yè)企業(yè)中，數(shù)字化投資總額能顯著促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，數(shù)字化硬件投資對企業(yè)創(chuàng)新不具有顯著影響，數(shù)字化軟件投資能促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，這與前文分析結(jié)果一致。表9中，數(shù)字化軟件投資對人力資本的影響不顯著，即人力資本在數(shù)字化軟件投資對企業(yè)創(chuàng)新的影響中不存在中介作用。同時，sobel檢驗的結(jié)果為0.18，無法通過顯著性檢驗。本文認(rèn)為：相對于資本密集型制造業(yè)技術(shù)密集型企制造業(yè)，勞動密集型制造業(yè)勞動力占員工總數(shù)的比重較大，員工的知識儲備及技術(shù)操作要求不高,開展的技術(shù)創(chuàng)新活動相對較少[36],員工開展深度技術(shù)創(chuàng)新的知識和能力相對較弱。

由表10可知，在對資本密集型制造業(yè)企業(yè)的回歸分析中，數(shù)字化投資總額、數(shù)字化硬件投資以及軟件投資均能顯著促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績效，且人力資本在此影響中呈部分中介效應(yīng)，中介效應(yīng)占比為19.3%，sobel檢驗結(jié)果為0.039，在5%的水平上顯著，印證了人力資本的中介效應(yīng)?？赡艿慕忉屖?，資本密集型制造業(yè)在生產(chǎn)過程中，對機械設(shè)備較高的使用度帶來了巨額的固定資產(chǎn)折舊費用，增加了單位產(chǎn)品成本。為保持競爭力，企業(yè)必須進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新[36]。數(shù)字化設(shè)備能有效改進(jìn)工藝流程，提升機器設(shè)備使用率，進(jìn)而降低產(chǎn)品成本。

表10 中介效應(yīng)檢驗（資本密集型）

由表11可知，對技術(shù)密集型制造業(yè)企業(yè)的回歸分析中，在解釋變量滯后一期的情況下，數(shù)字化軟件及硬件投資均對企業(yè)創(chuàng)新績效無顯著影響。根據(jù)信息化投資滯后效應(yīng)假說（信息化投資至少存在三年的滯后效應(yīng)），考慮到本文選取的技術(shù)密集型企業(yè)大多分布在航空航天工業(yè)、半導(dǎo)體制造等高技術(shù)制造業(yè)，企業(yè)創(chuàng)新周期較長，故本文進(jìn)一步對解釋變量進(jìn)行滯后處理。當(dāng)解釋變量滯后三期時，數(shù)字化投資總額及數(shù)字化軟件投資對企業(yè)創(chuàng)新績效有顯著促進(jìn)作用，且人力資本在兩者間存在中介作用，sobel檢驗結(jié)果為0.025，在5%的水平上顯著。實證結(jié)果表明，技術(shù)密集型制造企業(yè)數(shù)字化投資對創(chuàng)新績效具有顯著影響，但存在滯后效應(yīng)。

五、研究結(jié)論、啟示與展望

（一）研究結(jié)論

本文利用2014—2019年滬深兩市進(jìn)行數(shù)字化投資的121家制造業(yè)企業(yè)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了實證研究，檢驗了企業(yè)數(shù)字化投資與企業(yè)創(chuàng)新績效的直接效應(yīng)，以及人力資本的中介效應(yīng)，并針對不同類別的制造業(yè)企業(yè)進(jìn)行了異質(zhì)性分析。研究結(jié)果表明：

1.企業(yè)數(shù)字化投資總額對企業(yè)創(chuàng)新績效具有統(tǒng)計上顯著的正向促進(jìn)作用，表明數(shù)字化投資能整合企業(yè)活動，提升信息流動效率并降低信息流通成本，加強企業(yè)各部門各環(huán)節(jié)的聯(lián)系，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

2.數(shù)字化軟件投資對企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著的正向促進(jìn)作用，且人力資本在數(shù)字化軟件投資與企業(yè)創(chuàng)新績效之間起到正向的中介作用。

3.針對不同類別制造業(yè)企業(yè)的研究發(fā)現(xiàn)，在解釋變量滯后一期的情況下，數(shù)字化軟件投資對勞動密集型和資本密集型制造業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新績效均有顯著促進(jìn)作用，數(shù)字化硬件投資對資本密集型制造業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新績效具有顯著促進(jìn)作用，對勞動密集型制造業(yè)企業(yè)不具有顯著影響。

（二）啟示

根據(jù)研究結(jié)論，本文歸納了下述研究啟示，以使制造業(yè)企業(yè)更好地利用數(shù)字化資源，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績效提升：

1.政府部門宜加快數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為制造業(yè)企業(yè)提供關(guān)鍵的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施。

2.政府部門宜加大對制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化支持力度，包括數(shù)字人才引進(jìn)、員工數(shù)字化培訓(xùn)、數(shù)字化改造等方面給予政策和資金上的支持。

3.對于勞動密集型、資本密集型和技術(shù)密集型制造業(yè)企業(yè)，數(shù)字化投資均能在一定程度上促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，管理者應(yīng)根據(jù)企業(yè)所處行業(yè)的要素密集度來制定相應(yīng)政策，以提高企業(yè)創(chuàng)新績效。

4.對于勞動密集型制造業(yè)企業(yè)而言，企業(yè)應(yīng)采取措施提升員工人力資本水平，比如引進(jìn)高技能員工，提高技能型員工比例，增加員工數(shù)字技術(shù)培訓(xùn)投入。

5.對于技術(shù)密集型制造業(yè)企業(yè)，應(yīng)結(jié)合自身實際進(jìn)行總體規(guī)劃、分步驟分階段實施數(shù)字化投資，并采取措施提高創(chuàng)新效率，因地制宜實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

（三）研究展望

鑒于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型屬于較新領(lǐng)域，本文基于人力資源視角，探究了數(shù)字化投資對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響機制，但這兩者之間可能存在其他更復(fù)雜的機制，未來研究可以嘗試從不同視角進(jìn)一步探討。其次，本文的樣本主要集中在計算機、通信和電子設(shè)備制造業(yè)、通信設(shè)備、白電行業(yè)、航空航天等行業(yè)，未來可以擴大樣本的行業(yè)范圍，以擴展研究領(lǐng)域和內(nèi)容。