吳鋮鋮，胡曉明，項(xiàng)桂娥

（1.池州學(xué)院 商學(xué)院，安徽 池州 247000；2.南京財(cái)經(jīng)大學(xué) 會(huì)計(jì)學(xué)院，江蘇 南京 210043）

一、引言

黨的二十大報(bào)告指出，必須堅(jiān)持科技是第一生產(chǎn)力、人才是第一資源、創(chuàng)新是第一動(dòng)力，深入實(shí)施科教興國(guó)戰(zhàn)略、人才強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，開辟發(fā)展新領(lǐng)域新賽道，不斷塑造發(fā)展新動(dòng)能新優(yōu)勢(shì)。制造業(yè)是中國(guó)科技創(chuàng)新與實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的主要載體之一，如何發(fā)揮其在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略中的能動(dòng)作用是制造業(yè)未來發(fā)展的重要方向，而依托數(shù)字技術(shù)發(fā)展更高水平、更有競(jìng)爭(zhēng)力的先進(jìn)制造業(yè)已逐漸成為戰(zhàn)略共識(shí)。目前，中國(guó)制造業(yè)數(shù)字化發(fā)展仍處于較低水平，總體呈現(xiàn)“大而不強(qiáng)、快而不優(yōu)”的發(fā)展局勢(shì)。國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）發(fā)布的《2019 年中國(guó)企業(yè)數(shù)字化發(fā)展報(bào)告》顯示，超過50%的中國(guó)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型處于單點(diǎn)試驗(yàn)和局部推廣階段［1］。同時(shí)，中國(guó)在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和關(guān)鍵核心技術(shù)研發(fā)方面與國(guó)際先進(jìn)水平存在一定差距，導(dǎo)致制造業(yè)企業(yè)綜合成本過高、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)不足，所以數(shù)字化轉(zhuǎn)型是制造業(yè)企業(yè)應(yīng)對(duì)發(fā)展模式與運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略重構(gòu)調(diào)整的戰(zhàn)略部署，也是立足配套優(yōu)勢(shì)、先發(fā)優(yōu)勢(shì)打造新興產(chǎn)業(yè)鏈與高端服務(wù)體系的現(xiàn)實(shí)需求。

基于此，習(xí)近平總書記提出“不斷做強(qiáng)做優(yōu)做大我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)”“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”［2］。在此背景下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否釋放數(shù)字紅利，成為制造業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與高質(zhì)量發(fā)展的新動(dòng)能？若能提高技術(shù)創(chuàng)新水平，則其作用機(jī)制是什么？對(duì)不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、不同規(guī)模企業(yè)的作用效應(yīng)是否存在差異？研究針對(duì)上述問題擬從微觀層面入手評(píng)估制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)施效果及其對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)作用，以期為制定制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

現(xiàn)有研究少有從制造業(yè)企業(yè)個(gè)體視角關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)創(chuàng)新的聯(lián)系，且未深入探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用機(jī)制，尤其是基于融資約束、人力資本結(jié)構(gòu)與經(jīng)營(yíng)成本視角。基于上述分析，本文以2016—2021 年長(zhǎng)三角區(qū)域制造業(yè)上市公司面板數(shù)據(jù)為樣本，研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響以及融資約束、人力資本結(jié)構(gòu)與經(jīng)營(yíng)成本對(duì)上述關(guān)系的作用機(jī)制，并基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模進(jìn)行異質(zhì)性分析，探究不同企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響差異。本文可能的貢獻(xiàn)如下：第一，從制造業(yè)企業(yè)個(gè)體視角考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響，豐富企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響因素研究?jī)?nèi)容；第二，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型、人力資本結(jié)構(gòu)與經(jīng)營(yíng)管理納入統(tǒng)一分析框架，從融資約束、人力資本結(jié)構(gòu)與經(jīng)營(yíng)成本角度考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響技術(shù)創(chuàng)新的作用機(jī)制，并基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模探討上述影響的異質(zhì)性。

二、理論分析與假說提出

（一）數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)創(chuàng)新

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，人工智能、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)逐漸改變傳統(tǒng)生產(chǎn)方式，數(shù)字技術(shù)不僅可以優(yōu)化生產(chǎn)要素組合方式，還能夠產(chǎn)生新的生產(chǎn)函數(shù)以改變企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)與創(chuàng)新能力［3］，從而為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)與高質(zhì)量發(fā)展提供內(nèi)生動(dòng)力［4］。同時(shí)，隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程不斷加快，數(shù)字紅利對(duì)技術(shù)創(chuàng)新水平的提升作用愈發(fā)顯著［5］。企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新是從創(chuàng)新投入到創(chuàng)新產(chǎn)出的動(dòng)態(tài)變化過程，數(shù)字化轉(zhuǎn)型作用于技術(shù)創(chuàng)新主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

第一，技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)需要依靠資金、技術(shù)與人才等創(chuàng)新資源支撐，內(nèi)部創(chuàng)新資源可能無法滿足企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的基本要求，所以如何有效尋求外部創(chuàng)新資源支持、最大化發(fā)揮外部創(chuàng)新資源效用是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的重點(diǎn)，而數(shù)字技術(shù)是增強(qiáng)資源獲取能力、優(yōu)化重組資源配置的關(guān)鍵。同時(shí)，數(shù)字技術(shù)的低成本優(yōu)勢(shì)能夠增強(qiáng)不同創(chuàng)新主體之間的協(xié)同合作［6-7］，而跨組織創(chuàng)新合作不僅可以幫助企業(yè)獲取不同組織內(nèi)部的創(chuàng)新資源［3］，還可以促進(jìn)不同主體之間異質(zhì)性創(chuàng)新資源的交互融合，從而提高企業(yè)高質(zhì)量技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的要素供給，拓展創(chuàng)新資源寬度。第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)不同創(chuàng)新主體之間的信息交流、資源共享與技術(shù)溝通，提升企業(yè)內(nèi)部信息的更新完善能力和外部信息的挖掘整合能力［8］，通過豐富創(chuàng)新要素逐漸優(yōu)化企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新目標(biāo)以開展高質(zhì)量技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)。第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過協(xié)同聯(lián)合企業(yè)內(nèi)部各生產(chǎn)系統(tǒng)，引導(dǎo)各部門從獨(dú)立開發(fā)轉(zhuǎn)變至協(xié)同創(chuàng)新，利用數(shù)字技術(shù)發(fā)展網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造新模式［9］，協(xié)同推進(jìn)各部門研發(fā)設(shè)計(jì)與供應(yīng)鏈管理，加快創(chuàng)新資源在企業(yè)內(nèi)部各生產(chǎn)系統(tǒng)之間的自由流動(dòng)與共用共享［10］，形成產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新的新發(fā)展形勢(shì)。第四，數(shù)字化轉(zhuǎn)型不斷推進(jìn)企業(yè)產(chǎn)品需求側(cè)結(jié)構(gòu)性改革［11］，利用數(shù)字技術(shù)精準(zhǔn)對(duì)接市場(chǎng)銷售規(guī)模與客戶多元化需求，以內(nèi)部協(xié)同式創(chuàng)新、外部合作式創(chuàng)新共同提升技術(shù)創(chuàng)新能力。基于以上分析，本文提出假設(shè)1。

假設(shè)1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平提升。

（二）數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束與技術(shù)創(chuàng)新

企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型更易享受金融機(jī)構(gòu)的融資優(yōu)惠政策，從而有效解決可能面臨的融資難、融資貴等問題；另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)信息披露質(zhì)量，降低金融機(jī)構(gòu)信息搜尋成本與信用風(fēng)險(xiǎn)成本［12］，緩解融資約束問題以滿足技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)所需資金。從融資約束理論來看，當(dāng)內(nèi)源融資無法滿足企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)資金需求時(shí)，企業(yè)將尋求更多外部投資者的資金支持［13］。結(jié)合數(shù)字化轉(zhuǎn)型特征來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以向外部傳遞企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的信息，有效擴(kuò)大金融機(jī)構(gòu)等外部投資者的服務(wù)邊界，降低企業(yè)的借貸門檻和外源融資成本［12］。具體而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度是外部投資者判斷企業(yè)發(fā)展?jié)摿εc發(fā)展質(zhì)量的關(guān)鍵要素，外部投資者通過數(shù)字技術(shù)有效識(shí)別企業(yè)創(chuàng)新資金需求、精準(zhǔn)評(píng)估借貸資金風(fēng)險(xiǎn)，降低信息不對(duì)稱對(duì)企業(yè)融資的影響，有利于企業(yè)獲得外部投資者的資金支持，減弱融資約束問題對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的消極影響［14］。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過降低外部投資者與企業(yè)之間的信息不對(duì)稱程度，緩解技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)可能面臨的融資約束問題，為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供新動(dòng)能［15］?；诖?，本文提出假設(shè)2。

假設(shè)2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過緩解融資約束提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平。

（三）數(shù)字化轉(zhuǎn)型、人力資本結(jié)構(gòu)與技術(shù)創(chuàng)新

數(shù)字化轉(zhuǎn)型使企業(yè)對(duì)低端勞動(dòng)力需求逐漸減少，對(duì)產(chǎn)品研發(fā)、系統(tǒng)設(shè)計(jì)等高端人才需求增加［16］。價(jià)值鏈攀升是制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵，而勞動(dòng)要素專業(yè)化程度是制造業(yè)價(jià)值鏈整合、攀升的關(guān)鍵所在，擴(kuò)大高素質(zhì)勞動(dòng)力投入規(guī)模、拓寬專業(yè)化知識(shí)邊界有利于企業(yè)不斷優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、管理模式，促進(jìn)不同人力資本之間的技術(shù)合作與創(chuàng)新研發(fā)，降低生產(chǎn)交易成本，凸顯勞動(dòng)要素專業(yè)化程度對(duì)產(chǎn)業(yè)分工的重要作用［17］。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)生產(chǎn)主體知識(shí)獲取能力、信息挖掘能力提出新的要求［18］，數(shù)字化轉(zhuǎn)型要求企業(yè)逐漸優(yōu)化生產(chǎn)要素投入比例，以先進(jìn)機(jī)器設(shè)備替代傳統(tǒng)低端勞動(dòng)力，以高素質(zhì)勞動(dòng)力投入與人力資本結(jié)構(gòu)優(yōu)化提升先進(jìn)機(jī)器設(shè)備的革新速度［19］，將高學(xué)歷人力資本與高質(zhì)量知識(shí)資本深度融入企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)全過程，以知識(shí)資本與人力資本的直接擴(kuò)散效用與間接溢出效應(yīng)提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力［20］，推動(dòng)企業(yè)“微笑曲線”兩端攀升與高質(zhì)量發(fā)展。基于以上分析，本文提出假設(shè)3。

假設(shè)3：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平。

（四）數(shù)字化轉(zhuǎn)型、經(jīng)營(yíng)成本與技術(shù)創(chuàng)新

在生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)上，數(shù)字技術(shù)通過智能化生產(chǎn)工具收集、整理市場(chǎng)交易信息，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析，精準(zhǔn)對(duì)接產(chǎn)品生產(chǎn)供給側(cè)與市場(chǎng)交易需求側(cè)，并且通過縮短機(jī)器設(shè)備維護(hù)檢修時(shí)間、故障排除時(shí)間與產(chǎn)品生產(chǎn)時(shí)間，降低機(jī)器設(shè)備運(yùn)行維保成本與庫存儲(chǔ)存成本，提高生產(chǎn)工具經(jīng)營(yíng)效率［21］。在信息溝通上，數(shù)字技術(shù)可以優(yōu)化企業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)、材料采購、產(chǎn)品生產(chǎn)以及市場(chǎng)銷售等環(huán)節(jié)信息收集與分析，拓寬企業(yè)信息接受邊界，提高產(chǎn)業(yè)鏈上下游不同市場(chǎng)主體之間的信息溝通效率，從整體上降低信息成本、生產(chǎn)成本與管理成本［22］。在經(jīng)營(yíng)管理上，數(shù)字技術(shù)能夠嵌入企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)流程、業(yè)務(wù)組織流程與銷售服務(wù)流程，緩解不合理流程對(duì)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的負(fù)面影響，有效降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理成本［23］。在用戶體驗(yàn)上，數(shù)字化轉(zhuǎn)型從根本上改變知識(shí)獲取路徑與信息傳遞速度，優(yōu)化創(chuàng)新資源供給側(cè)與需求側(cè)之間的對(duì)接模式，企業(yè)通過數(shù)字技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)與用戶需求精準(zhǔn)對(duì)接，最大化滿足客戶對(duì)產(chǎn)品服務(wù)的不同層次需求，降低信息匹配成本與創(chuàng)新試錯(cuò)成本?；诖?，本文提出假設(shè)4。

假設(shè)4：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠降低經(jīng)營(yíng)成本，進(jìn)而提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

研究依據(jù)中國(guó)證券監(jiān)督管理委員會(huì)《上市公司行業(yè)分類指引》（2012 年修訂）①《上市公司行業(yè)分類指引》（2012 年修訂），http：//www.csrc.gov.cn/csrc/c101864/c1024632/content.shtml。，以2016—2021年長(zhǎng)三角區(qū)域滬深主板、中小板與創(chuàng)業(yè)板制造業(yè)上市公司作為研究樣本，并剔除ST、*ST 公司以及指標(biāo)數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的樣本企業(yè)。經(jīng)過篩選后共獲得1 290 家上市公司7 014 個(gè)有效樣本，并對(duì)主要連續(xù)變量進(jìn)行1%和99%分位數(shù)縮尾處理，以消除極端數(shù)據(jù)與異常數(shù)據(jù)對(duì)研究結(jié)果的影響。所有樣本數(shù)據(jù)均來自中國(guó)經(jīng)濟(jì)金融研究數(shù)據(jù)庫（CSMAR）、各上市公司年報(bào)，主要通過STATA15.0 進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分析。

（二）變量定義

1.被解釋變量

從創(chuàng)新投入視角來看，大多數(shù)學(xué)者使用研發(fā)投入測(cè)度企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平，如研發(fā)投入占營(yíng)業(yè)收入的比例、研發(fā)投入占總資產(chǎn)的比例等。從創(chuàng)新產(chǎn)出視角來看，較多使用專利申請(qǐng)數(shù)量、專利授權(quán)數(shù)量作為技術(shù)創(chuàng)新的代理變量。本文關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域制造業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新的影響，更多強(qiáng)調(diào)制造業(yè)上市公司對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的重視程度與研發(fā)強(qiáng)度，因此借鑒薛菁［24］的研究成果，以研發(fā)投入占當(dāng)期營(yíng)業(yè)收入的比例作為技術(shù)創(chuàng)新（TI）的代理變量，并以發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)量加1的自然對(duì)數(shù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

2.解釋變量

文本分析法與定量描述法分別從不同角度測(cè)度企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，文本分析法借助Python軟件分析相關(guān)文件中“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”等關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率，進(jìn)而獲取數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度數(shù)值；定量描述法通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型資金投入與具體成果的相對(duì)關(guān)系間接衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。本文借鑒吳非等［25］的做法，對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型依據(jù)不同功能劃分為“底層技術(shù)運(yùn)用”與“技術(shù)實(shí)踐運(yùn)用”，其中“底層技術(shù)運(yùn)用”由人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)4 部分構(gòu)成。利用Python 和基于Java 的PDFBox 對(duì)長(zhǎng)三角制造業(yè)上市公司年報(bào)進(jìn)行文本分析，并統(tǒng)計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次，以該頻次作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的衡量標(biāo)準(zhǔn)，原因在于年報(bào)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次可以反映企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率越高則說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效越顯著。同時(shí)，為有效解決關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)頻次右偏傾向的影響，本文以關(guān)鍵詞頻次加1 后取對(duì)數(shù)作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（DIG）的代理變量。

圖1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞詞譜

3.中介變量

為探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)長(zhǎng)三角制造業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新的影響路徑，本文采用中介效應(yīng)模型對(duì)其影響機(jī)制進(jìn)行實(shí)證分析。對(duì)融資約束（SA）的機(jī)制檢驗(yàn)，參考鞠曉生等［26］的做法，采用SA指數(shù)作為中介變量，原因在于SA指數(shù)的測(cè)度僅采用企業(yè)規(guī)模（SIZE）、成立年限（AGE）兩個(gè)外生變量，有效解決融資約束衡量的內(nèi)生性問題。具體測(cè)度如下：

參考趙宸宇等［27］的做法，對(duì)于人力資本結(jié)構(gòu)的機(jī)制檢驗(yàn)，采用本科及以上學(xué)歷人員占比作為人力資本結(jié)構(gòu)（HUM）的代理變量。對(duì)于經(jīng)營(yíng)成本的機(jī)制檢驗(yàn)，采用成本費(fèi)用率作為經(jīng)營(yíng)成本的代理變量，具體測(cè)算公式：成本費(fèi)用率=（主營(yíng)業(yè)務(wù)成本+管理費(fèi)用）/主營(yíng)業(yè)務(wù)收入。

4.控制變量

考慮其他變量對(duì)長(zhǎng)三角制造業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新的影響，參考現(xiàn)有研究成果，采用企業(yè)規(guī)模（SIZE）、資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）、總資產(chǎn)收益率（ROA）、企業(yè)成長(zhǎng)性（GRO）與股權(quán)集中度（TOP10）作為控制變量進(jìn)行研究。因本文以長(zhǎng)三角制造業(yè)上市公司作為研究樣本，故僅控制年度固定效應(yīng)。具體變量說明如表1 所示。

表1 具體變量定義

（三）模型設(shè)定

為探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)長(zhǎng)三角制造業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新的影響，本文構(gòu)建穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤估計(jì)回歸模型（2）、模型（3）進(jìn)行分析：

其中，模型（2）為未加入控制變量的檢驗(yàn)結(jié)果，模型（3）為加入控制變量的檢驗(yàn)結(jié)果。TIi，t表示i企業(yè)t年的技術(shù)創(chuàng)新水平，DIGi，t表示i企業(yè)t年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，參數(shù)α1刻畫數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響效應(yīng)，Controlsi，t為企業(yè)層面的控制變量集合，Year為年份虛擬變量，以控制宏觀因素對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響，εi，t為誤差項(xiàng)。

四、實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2 所示。技術(shù)創(chuàng)新的最大值為0.084，最小值為0.003，均值為0.031，超過50%的樣本企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平低于平均值，表明長(zhǎng)三角制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平差異較大且創(chuàng)新活動(dòng)研發(fā)投入整體水平較低。數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度最小值為0，最大值為5.897，標(biāo)準(zhǔn)差為1.109，47.5%的樣本企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度低于全樣本均值，說明長(zhǎng)三角制造業(yè)數(shù)字化水平有待加強(qiáng)，各企業(yè)之間數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度差異顯著，這與國(guó)家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心與埃森哲（中國(guó)）有限公司聯(lián)合發(fā)布的《2020 中國(guó)企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型指數(shù)研究》報(bào)告結(jié)果相一致［28］。為避免變量之間存在多重共線性問題，本文對(duì)主要變量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示各變量的方差膨脹因子值（VIF）均小于5，說明模型的共線性問題較小，不影響基準(zhǔn)回歸分析與中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

（二）基準(zhǔn)回歸分析

表3 報(bào)告了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)長(zhǎng)三角制造業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新影響的總體檢驗(yàn)結(jié)果。表3 列（1）為只加入核心變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的回歸結(jié)果，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度系數(shù)0.635 通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型與長(zhǎng)三角制造業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新顯著正相關(guān)。加入控制變量之后，表3列（2）顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與技術(shù)創(chuàng)新回歸系數(shù)0.465 仍在1%的水平上顯著，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升長(zhǎng)三角制造業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新水平，驗(yàn)證了假說1。從控制變量來看，規(guī)模大、財(cái)務(wù)杠桿低、總資產(chǎn)凈利率高、企業(yè)成長(zhǎng)性好、股權(quán)集中的企業(yè)盈利能力強(qiáng)、資金受限弱且流動(dòng)性高，其技術(shù)創(chuàng)新水平相對(duì)較高。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

五、作用機(jī)制分析

（一）檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蜆?gòu)建

基準(zhǔn)回歸結(jié)果驗(yàn)證了長(zhǎng)三角制造業(yè)上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的正向提升作用，但其作用渠道與影響路徑仍有待研究。參考溫忠麟和葉寶娟［29］提出的中介效應(yīng)檢驗(yàn)步驟，本部分選取融資約束、人力資本結(jié)構(gòu)與經(jīng)營(yíng)成本作為中介變量，構(gòu)建中介效應(yīng)模型檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響機(jī)制。具體中介效應(yīng)模型如下：

其中，INTERi，t表示中介變量（融資約束、人力資本結(jié)構(gòu)與經(jīng)營(yíng)成本）的集合，模型（4）驗(yàn)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)融資約束、人力資本結(jié)構(gòu)與經(jīng)營(yíng)成本的影響，模型（5）驗(yàn)證融資約束、人力資本結(jié)構(gòu)與經(jīng)營(yíng)成本對(duì)長(zhǎng)三角制造業(yè)上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)創(chuàng)新之間關(guān)系的中介作用。具體中介效應(yīng)檢驗(yàn)步驟如下：首先，對(duì)模型（3）進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，若數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)創(chuàng)新系數(shù)a1顯著，則繼續(xù)進(jìn)行檢驗(yàn)，若系數(shù)a1不顯著，則檢驗(yàn)終止。其次，構(gòu)建固定效應(yīng)回歸模型（4）驗(yàn)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)中介變量（融資約束、人力資本結(jié)構(gòu)與經(jīng)營(yíng)成本）的影響，若技術(shù)創(chuàng)新與中介變量回歸系數(shù)a1顯著，則檢驗(yàn)繼續(xù)進(jìn)行，若系數(shù)a1不顯著，則檢驗(yàn)終止。再次，對(duì)模型（5）進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，若回歸系數(shù)b1、b2均顯著且系數(shù)b1小于模型（3）回歸系數(shù)α1，則表明融資約束、人力資本結(jié)構(gòu)與經(jīng)營(yíng)成本是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的部分中介變量；若回歸系數(shù)b1不顯著但b2顯著，則說明融資約束、人力資本結(jié)構(gòu)與經(jīng)營(yíng)成本是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的完全中介變量。

（二）作用機(jī)制檢驗(yàn)

1.融資約束

表4 列（1）估計(jì)結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以降低企業(yè)融資約束，為開展技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)提供資金支持。數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融資約束系數(shù)-0.219 通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著緩解企業(yè)融資約束問題。列（2）顯示融資約束對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的系數(shù)顯著為負(fù)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)創(chuàng)新回歸系數(shù)0.407 在1%的水平上顯著，且數(shù)字化轉(zhuǎn)型回歸系數(shù)由模型（3）的0.465 下降為列（2）的0.407，說明融資約束在長(zhǎng)三角制造業(yè)上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)創(chuàng)新之間具有部分中介作用，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過緩解企業(yè)面臨的融資約束實(shí)現(xiàn)其對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的部分促進(jìn)作用，證明假設(shè)2 成立。如表5 所示，融資約束直接效應(yīng)為0.407，中介效應(yīng)為0.058，中介效應(yīng)的貢獻(xiàn)率為12.47%。

表4 融資約束、人力資本結(jié)構(gòu)與經(jīng)營(yíng)成本的作用機(jī)制分析

表5 中介效應(yīng)數(shù)值統(tǒng)計(jì)表

2.人力資本結(jié)構(gòu)

表4 列（3）估計(jì)結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過優(yōu)化企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)提高上市公司人力資本水平。數(shù)字化轉(zhuǎn)型與人力資本結(jié)構(gòu)回歸系數(shù)0.303 在1%的水平上顯著，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠優(yōu)化長(zhǎng)三角制造業(yè)上市公司人力資本結(jié)構(gòu)。基準(zhǔn)回歸模型加入中介變量人力資本結(jié)構(gòu)后，列（4）表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)創(chuàng)新系數(shù)0.372 通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，且數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)由0.465 降為0.372，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的部分促進(jìn)作用是通過優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)的，即人力資本結(jié)構(gòu)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)創(chuàng)新之間具有部分中介作用，驗(yàn)證假設(shè)3。其中，人力資本結(jié)構(gòu)直接效應(yīng)為0.372，中介效應(yīng)為0.093，中介效應(yīng)的貢獻(xiàn)率為20%。

3.經(jīng)營(yíng)成本

表4 列（5）中數(shù)字化轉(zhuǎn)型回歸系數(shù)-0.227 通過1%的顯著性檢驗(yàn)，說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著降低經(jīng)營(yíng)成本。列（6）報(bào)告了經(jīng)營(yíng)成本的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)創(chuàng)新回歸系數(shù)0.406 在1%的水平上顯著，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本的方式促進(jìn)其提升技術(shù)創(chuàng)新水平，即經(jīng)營(yíng)成本在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)創(chuàng)新之間具有部分中介作用，驗(yàn)證假設(shè)4。其中，經(jīng)營(yíng)成本直接效應(yīng)為0.406，中介效應(yīng)為0.059，中介效應(yīng)的貢獻(xiàn)率為12.69%。

六、進(jìn)一步研究

為驗(yàn)證不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、不同規(guī)模條件下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響以及融資約束、人力資本結(jié)構(gòu)、經(jīng)營(yíng)成本的中介作用差異，本文將全樣本按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與規(guī)模大小進(jìn)行分類：（1）根據(jù)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)劃分為國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)；（2）根據(jù)規(guī)模大小劃分為大規(guī)模企業(yè)與小規(guī)模企業(yè)［30］，將大于等于全樣本總資產(chǎn)自然對(duì)數(shù)中位數(shù)的樣本劃分為大規(guī)模企業(yè)，小于全樣本總資產(chǎn)自然對(duì)數(shù)中位數(shù)的樣本劃分為小規(guī)模企業(yè)。

（一）企業(yè)產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性分析

表6 分別報(bào)告了國(guó)有企業(yè)、非國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響以及融資約束、人力資本結(jié)構(gòu)與經(jīng)營(yíng)成本對(duì)上述影響的中介效應(yīng)。從表6 列（1）、列（5）結(jié)果可以看出，國(guó)有企業(yè)、非國(guó)有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型均能顯著提升技術(shù)創(chuàng)新水平，但對(duì)國(guó)有企業(yè)的提升作用強(qiáng)于非國(guó)有企業(yè)，再次驗(yàn)證假設(shè)1。主要原因可能在于：第一，國(guó)有企業(yè)資金、政策、規(guī)模以及人才等方面更有優(yōu)勢(shì)［31］，有助于應(yīng)用數(shù)字技術(shù)、智能制造以及現(xiàn)代化信息管理系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，即資源優(yōu)勢(shì)致使國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的提升作用強(qiáng)于非國(guó)有企業(yè)；第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是國(guó)有企業(yè)響應(yīng)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革等國(guó)家戰(zhàn)略的重要抓手，充分將自身特點(diǎn)、比較優(yōu)勢(shì)與戰(zhàn)略發(fā)展融入數(shù)字化轉(zhuǎn)型，能夠解決國(guó)有企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的效率損失問題，即國(guó)有企業(yè)轉(zhuǎn)型速度快、范圍廣是致使數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的提升作用強(qiáng)于非國(guó)有企業(yè)的主要原因之一。同時(shí)，表6 列（2）至（4）、列（6）至（8）表明無論是國(guó)有企業(yè)還是非國(guó)有企業(yè)，融資約束、人力資本結(jié)構(gòu)、經(jīng)營(yíng)成本在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)創(chuàng)新之間具有部分中介作用，且該部分中介作用在國(guó)有企業(yè)中更為顯著，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過緩解融資約束、優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)、降低經(jīng)營(yíng)成本提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平，再次驗(yàn)證假設(shè)2、假設(shè)3、假設(shè)4。

表6 異質(zhì)性檢驗(yàn)：企業(yè)產(chǎn)權(quán)屬性

（二）企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性

表7 報(bào)告了企業(yè)規(guī)模的異質(zhì)性分析結(jié)果。列（1）、列（5）結(jié)果顯示大規(guī)模企業(yè)、小規(guī)模企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型均顯著提升技術(shù)創(chuàng)新水平，但對(duì)大規(guī)模企業(yè)的提升作用相對(duì)更大，這一結(jié)果說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有規(guī)模效應(yīng)，規(guī)模越大越容易發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用。其原因可能在于：第一，相較大規(guī)模企業(yè)而言，小規(guī)模企業(yè)的“尾部群體”效應(yīng)導(dǎo)致其數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較弱，其轉(zhuǎn)型速度、轉(zhuǎn)型效率與轉(zhuǎn)型質(zhì)量均低于大規(guī)模企業(yè)；第二，小規(guī)模企業(yè)創(chuàng)新能力、創(chuàng)新投入弱于大規(guī)模企業(yè)，且其資源配置、外部投資以及人才擁有等方面較弱，導(dǎo)致其可能無法滿足數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)資源要素的基本需求，進(jìn)而造成小規(guī)模企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程相對(duì)緩慢，對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的提升作用也相對(duì)較弱。因此，大規(guī)模企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力更強(qiáng)，對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的提升作用也更為顯著。從中介變量的作用機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果來看，列（2）至（4）、列（6）至（8）分別報(bào)告了融資約束、人力資本結(jié)構(gòu)與經(jīng)營(yíng)成本的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，融資約束、人力資本結(jié)構(gòu)、經(jīng)營(yíng)成本均在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)創(chuàng)新之間具有部分中介效應(yīng)，且對(duì)大規(guī)模企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的中介作用強(qiáng)于小規(guī)模企業(yè)，再次驗(yàn)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過緩解融資約束、優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)以及降低經(jīng)營(yíng)成本提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平。

表7 異質(zhì)性檢驗(yàn)：企業(yè)規(guī)模屬性

七、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）內(nèi)生性檢驗(yàn)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過多種方式提升技術(shù)創(chuàng)新水平，且企業(yè)開展的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)可能推動(dòng)其進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，導(dǎo)致技術(shù)創(chuàng)新反作用于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，技術(shù)創(chuàng)新可能是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的原因而非結(jié)果，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)創(chuàng)新之間可能存在雙向因果內(nèi)生性問題。為減弱變量間可能存在的互為因果問題，降低內(nèi)生性問題對(duì)檢驗(yàn)結(jié)果的干擾，本文采用延長(zhǎng)預(yù)測(cè)窗口方式考察企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的遠(yuǎn)期經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，參考王洪盾等［32］的做法，以滯后一期數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（DIGi，t+1）作為解釋變量，考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響。原因在于：技術(shù)創(chuàng)新當(dāng)期數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅影響當(dāng)期技術(shù)創(chuàng)新，還影響滯后期技術(shù)創(chuàng)新，但滯后期數(shù)字化轉(zhuǎn)型僅影響滯后期技術(shù)創(chuàng)新，而不影響當(dāng)期技術(shù)創(chuàng)新水平。具體模型如下：

表8 報(bào)告了滯后一期數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響。列（1）顯示滯后一期數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著正相關(guān)，說明滯后一期數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升技術(shù)創(chuàng)新水平。加入中介變量之后檢驗(yàn)結(jié)果如列（2）、列（3）、列（4）所示，可以發(fā)現(xiàn)融資約束、人力資本結(jié)構(gòu)、經(jīng)營(yíng)成本的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果顯著性與上文保持一致，說明融資約束、人力資本結(jié)構(gòu)、經(jīng)營(yíng)成本對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)創(chuàng)新之間具有部分中介作用，核心變量之間的關(guān)系未發(fā)生明顯變化。

表8 內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果

（二）替換核心變量

參考易露霞等［33］的研究方法，本文采用“當(dāng)年是否進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型”（DIG_DUM）作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的測(cè)度變量，若年報(bào)中出現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)關(guān)鍵詞，DIG_DUM取值為1，否則為0。同時(shí)，以發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)量加1 的自然對(duì)數(shù)測(cè)算技術(shù)創(chuàng)新［34］。替換核心變量后，通過基準(zhǔn)回歸模型（3）與中介效應(yīng)模型（5）再次進(jìn)行檢驗(yàn)，具體檢驗(yàn)結(jié)果見表9。

表9 替換核心變量的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

表9 列（1）報(bào)告了替換核心變量后數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的提升作用仍然在1%的水平上顯著，融資約束、人力資本結(jié)構(gòu)、經(jīng)營(yíng)成本的中介作用顯著性也與上文保持一致，表明改變數(shù)字化轉(zhuǎn)型、技術(shù)創(chuàng)新測(cè)度方法不影響本文的研究結(jié)論。

八、結(jié)論與建議

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代企業(yè)突破傳統(tǒng)生產(chǎn)方式、優(yōu)化生產(chǎn)要素資源配置以及實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要路徑。本文首先從理論層面闡述數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的內(nèi)在機(jī)理，其次以2016—2021 年長(zhǎng)三角區(qū)域制造業(yè)上市公司面板數(shù)據(jù)為研究樣本，采用固定效應(yīng)模型實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響。主要研究結(jié)論如下：總體上看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平；在作用機(jī)制方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過緩解融資約束、優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)以及降低經(jīng)營(yíng)成本等方式提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平；異質(zhì)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，國(guó)有企業(yè)、大規(guī)模企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的提升作用更為顯著，且融資約束、人力資本結(jié)構(gòu)與經(jīng)營(yíng)成本的部分中介作用更明顯?；谏鲜鲅芯拷Y(jié)論，本文提出以下對(duì)策建議。

首先，重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用，引導(dǎo)企業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐。數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)創(chuàng)新流程完全不同，推進(jìn)創(chuàng)新模式、創(chuàng)新過程與創(chuàng)新理念的深刻變革，對(duì)企業(yè)開展技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)尤為重要。政府應(yīng)加快制定企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)扶持政策，從資金、人才等角度加大對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的扶持力度，緩解數(shù)字化能力弱、轉(zhuǎn)型成本高等問題對(duì)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的約束。企業(yè)作為技術(shù)創(chuàng)新主體，更應(yīng)重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型的正向促進(jìn)效應(yīng)，將實(shí)際生產(chǎn)情況、經(jīng)營(yíng)管理現(xiàn)狀與數(shù)字技術(shù)深度融合，充分發(fā)揮數(shù)字技術(shù)在緩解融資約束、優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)以及降低經(jīng)營(yíng)成本等方面的作用，增強(qiáng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力與創(chuàng)新效果。

第二，支持企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，激發(fā)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在動(dòng)力。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的要求是全面、均衡與高質(zhì)量，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)加大對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的支持力度，解決企業(yè)融資難、融資貴等問題。企業(yè)應(yīng)充分把握數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展優(yōu)勢(shì)，將數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)方式相結(jié)合，利用數(shù)字金融的普惠性緩解融資約束、優(yōu)化生產(chǎn)效率，提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的水平。

第三，根據(jù)不同企業(yè)的性質(zhì)，因地制宜推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的提升作用強(qiáng)于非國(guó)有企業(yè)，原因在于國(guó)有企業(yè)與政府部門聯(lián)系相對(duì)比較密切，相比非國(guó)有企業(yè)更容易獲得政府的資金支持與政策扶持［35］，所以政府部門制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)政策時(shí)應(yīng)重點(diǎn)考慮對(duì)非國(guó)有企業(yè)的支持措施，如建立健全非國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型人才支持制度、減稅降費(fèi)政策與創(chuàng)新激勵(lì)政策等，充分發(fā)揮政策對(duì)非國(guó)有企業(yè)的引導(dǎo)、支持作用，激發(fā)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)高質(zhì)量技術(shù)創(chuàng)新的推動(dòng)作用。

最后，借助技術(shù)創(chuàng)新“同群效應(yīng)”，支持不同規(guī)模企業(yè)合作開展高質(zhì)量技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)。本文研究發(fā)現(xiàn)，大規(guī)模企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的提升作用強(qiáng)于小規(guī)模企業(yè)，所以政府部門制定高質(zhì)量數(shù)字化轉(zhuǎn)型、技術(shù)創(chuàng)新激勵(lì)政策時(shí)，應(yīng)重點(diǎn)培育與支持小規(guī)模企業(yè)，關(guān)注和引導(dǎo)大規(guī)模企業(yè)聯(lián)合小規(guī)模企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)不同行業(yè)、不同規(guī)模企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新，充分發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的提升作用與技術(shù)創(chuàng)新的“同群效應(yīng)”。另外，企業(yè)可以發(fā)揮數(shù)字技術(shù)對(duì)緩解融資約束、優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)與降低經(jīng)營(yíng)成本的支撐作用，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢(shì)推動(dòng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與高質(zhì)量發(fā)展。