王昱 全捷 李良玉 桑彤彤

摘 要：基于2010—2020年制造業(yè)上市企業(yè)數(shù)據(jù)，利用文本分析法構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，結(jié)合理論機(jī)制分析并使用非參數(shù)分位數(shù)模型實(shí)證檢驗(yàn)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的非線性異質(zhì)化影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍存在非線性影響，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度提高能夠顯著影響研發(fā)投入跳躍。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在不同分位點(diǎn)處存在異質(zhì)性影響，隨著研發(fā)投入跳躍水平，提高企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型從負(fù)向影響逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)檎蛴绊?。通過細(xì)分樣本分析發(fā)現(xiàn)，相較于國(guó)有企業(yè)，非國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的促進(jìn)作用更顯著；相較于營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率較低企業(yè)，營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率較高企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的影響更顯著；相較于成長(zhǎng)型企業(yè)，成熟型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的影響更顯著；相較于東部地區(qū)企業(yè)，中西部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的促進(jìn)作用更顯著。結(jié)論可為企業(yè)突破核心技術(shù)瓶頸，合理制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略提供重要理論參考。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；研發(fā)投入跳躍；非線性異質(zhì)效應(yīng)

DOI：10.6049/kjjbydc.2022120525

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

中圖分類號(hào)：F273.1

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-7348（2024）08-0033-11

0 引言

《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》提出，“促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，催生新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新模式，壯大經(jīng)濟(jì)發(fā)展新引擎”。數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為企業(yè)謀求長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的關(guān)鍵舉措。企業(yè)從傳統(tǒng)經(jīng)營(yíng)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的目標(biāo)通常是擴(kuò)大競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型從數(shù)量和質(zhì)量上加大研發(fā)投入力度、促進(jìn)研發(fā)創(chuàng)新能力提升是企業(yè)發(fā)展的必經(jīng)之路。

研發(fā)創(chuàng)新意味著企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力增強(qiáng)，同時(shí)突破現(xiàn)有技術(shù)水平創(chuàng)造新的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。進(jìn)一步地，研發(fā)投入跳躍有助于企業(yè)結(jié)合經(jīng)營(yíng)模式與產(chǎn)品特征調(diào)整創(chuàng)新戰(zhàn)略，提高創(chuàng)新能力和研發(fā)效率，進(jìn)而對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)生積極作用。因此，有必要對(duì)研發(fā)投入跳躍現(xiàn)象加以關(guān)注。Mudambi＆Swift（2013）將研發(fā)投入跳躍描述為研發(fā)投入脫離正常軌跡或趨勢(shì)發(fā)生巨大變動(dòng)的現(xiàn)象，意味著企業(yè)獲得額外研發(fā)資源、改變創(chuàng)新戰(zhàn)略等事件發(fā)生。進(jìn)一步地，將研發(fā)投入跳躍劃分正向跳躍與負(fù)向跳躍，并將正向跳躍與探索式創(chuàng)新相關(guān)聯(lián)，將負(fù)向跳躍與利用式創(chuàng)新相關(guān)聯(lián)。Limaj＆Bernroider^[1]指出，探索式創(chuàng)新是指企業(yè)出于開拓新產(chǎn)品市場(chǎng)、發(fā)展?jié)撛诳蛻舻饶康亩_展的研發(fā)活動(dòng)，利用式創(chuàng)新是指企業(yè)基于現(xiàn)有產(chǎn)品或服務(wù)，為滿足新的客戶需求而對(duì)已有流程進(jìn)行升級(jí)的研發(fā)活動(dòng)。Swift^[2]指出，研發(fā)投入跳躍現(xiàn)象表明企業(yè)正處于探索式創(chuàng)新與利用式創(chuàng)新之間的過渡階段，由于資源有限，需要追求兩者間斷平衡。賈慧英（2018）認(rèn)為，在不同研發(fā)創(chuàng)新階段企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略也有所不同，在探索式創(chuàng)新與利用式創(chuàng)新相互轉(zhuǎn)化過程中會(huì)自然產(chǎn)生研發(fā)投入跳躍現(xiàn)象。由此可見，企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略變化會(huì)導(dǎo)致企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力發(fā)生變化，而企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略變化一定程度上體現(xiàn)為研發(fā)投入跳躍現(xiàn)象，進(jìn)而影響企業(yè)未來發(fā)展方向。

現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)聚焦融資約束，并發(fā)現(xiàn)緩解融資約束在助推企業(yè)研發(fā)投入方面具有重要作用。但若要達(dá)到實(shí)質(zhì)性研發(fā)促進(jìn)效果（數(shù)量與質(zhì)量融合），不僅要考慮資金，更要考慮企業(yè)本身對(duì)技術(shù)支撐的需要。借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型，企業(yè)不僅能夠降低生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)成本、提高創(chuàng)新效率^[3]、優(yōu)化傳統(tǒng)商業(yè)模式^[4]，而且能夠獲得數(shù)據(jù)、數(shù)字技術(shù)等研發(fā)資源，通過增加研發(fā)動(dòng)力、促進(jìn)研發(fā)技術(shù)革新等方式對(duì)企業(yè)研發(fā)投入跳躍產(chǎn)生積極影響。綜上所述，已有文獻(xiàn)對(duì)研發(fā)投入跳躍類別及影響進(jìn)行了探究，但鮮有涉及數(shù)字化轉(zhuǎn)型與研發(fā)投入跳躍關(guān)系及影響特征的研究?；诖耍疚奶骄科髽I(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的差異化影響，可為企業(yè)結(jié)合自身創(chuàng)新發(fā)展需求，突破核心技術(shù)瓶頸，科學(xué)制定、實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略與創(chuàng)新戰(zhàn)略提供理論依據(jù)。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)如下：理論層面，系統(tǒng)剖析企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的影響，為理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要性提供新思路，同時(shí)有利于探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的非線性異質(zhì)性影響。進(jìn)一步地，考慮到產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)、企業(yè)年齡、所在地區(qū)差異，為企業(yè)結(jié)合自身研發(fā)投入跳躍水平，科學(xué)制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略提供理論參考。方法層面，運(yùn)用基于B-樣條展開的非參數(shù)分位數(shù)模型檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的非線性異質(zhì)性影響，從而揭示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的差異化影響。此外，在指標(biāo)選取上，本文采用爬蟲技術(shù)從上市公司年報(bào)中提取數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞詞頻，以此構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，并對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞進(jìn)行補(bǔ)充，以期更加貼近實(shí)際。

1 文獻(xiàn)綜述與理論假設(shè)

1.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)研發(fā)投入跳躍的非線性影響

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指企業(yè)通過引進(jìn)數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)、管理和銷售等各層面數(shù)字化，增強(qiáng)自身競(jìng)爭(zhēng)力，以實(shí)現(xiàn)短期和長(zhǎng)期利潤(rùn)增值的戰(zhàn)略行為（戚聿東，2020）。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度通常與企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略相匹配，能夠反映企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)效率，促進(jìn)研發(fā)投入跳躍。程聰?shù)龋?022）指出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效提升企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新價(jià)值，促使企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略改變，進(jìn)而產(chǎn)生研發(fā)投入跳躍現(xiàn)象；孟韜（2021）指出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)商業(yè)模式調(diào)適，商業(yè)模式變化會(huì)導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略改變，從而對(duì)研發(fā)投入跳躍發(fā)揮促進(jìn)作用。其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過調(diào)節(jié)企業(yè)動(dòng)態(tài)能力影響研發(fā)投入跳躍。王海芳（2022）發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提升企業(yè)動(dòng)態(tài)能力，有助于加快資源配置、提高研發(fā)效率，進(jìn)而對(duì)研發(fā)投入跳躍發(fā)揮積極作用。第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠幫助企業(yè)突破傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)邊界，促進(jìn)企業(yè)間數(shù)據(jù)信息共享并推動(dòng)產(chǎn)業(yè)間跨界融合，通過完善產(chǎn)業(yè)鏈實(shí)現(xiàn)柔性生產(chǎn)，從而提高專業(yè)化分工水平^[5]。由此，企業(yè)能夠在擅長(zhǎng)領(lǐng)域發(fā)揮作用，從而促進(jìn)生產(chǎn)效率提高與研發(fā)投入跳躍。最后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型響應(yīng)以數(shù)字化推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政策號(hào)召，具有“政策利好”屬性，能夠提升企業(yè)融資能力并拓展融資渠道，從而促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入跳躍。

需要注意的是，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的促進(jìn)作用不會(huì)立竿見影，需經(jīng)歷“陣痛期”后才能逐漸顯現(xiàn)。第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期，企業(yè)生產(chǎn)要素適配度較低，技術(shù)與產(chǎn)品不成熟，能夠收集的數(shù)據(jù)來源單一、價(jià)值有限，數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)勢(shì)得不到發(fā)揮，致使擠出效應(yīng)大于促進(jìn)效應(yīng)，因而不利于研發(fā)投入跳躍。劉淑媛（2022）指出，數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素之一，只有與其它生產(chǎn)要素相互配合才能發(fā)揮作用，低水平數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)破壞要素間的聯(lián)動(dòng)性，降低研發(fā)效率，從而抑制研發(fā)投入跳躍。第二，從組織變革角度分析為什么在數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型難以發(fā)揮真正價(jià)值這一問題。熊彼特（1912）的創(chuàng)造性破壞理論認(rèn)為，技術(shù)創(chuàng)新是指不斷從內(nèi)部革新經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，淘汰舊的技術(shù)、生產(chǎn)體系、組織結(jié)構(gòu)并建立新的結(jié)構(gòu)，促進(jìn)基于技術(shù)進(jìn)步的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的非線性過程。這意味著企業(yè)進(jìn)行技術(shù)革新時(shí)，基于傳統(tǒng)商業(yè)模式的內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)體系等不再適用于新的商業(yè)模式。此時(shí)，組織結(jié)構(gòu)與新的商業(yè)模式磨合或組織結(jié)構(gòu)適應(yīng)性轉(zhuǎn)型必然會(huì)導(dǎo)致擠出效應(yīng)增強(qiáng)。第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型起步階段，企業(yè)通常難以確定未來創(chuàng)新戰(zhàn)略是以探索式創(chuàng)新為主還是以利用式創(chuàng)新為主，戰(zhàn)略模糊性會(huì)對(duì)研發(fā)投入跳躍產(chǎn)生消極影響。王露寧（2022）發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中可能存在總體戰(zhàn)略不清晰、數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘程度較低等問題。由此，本文提出以下研究假設(shè)：

H₁：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍具有非線性影響。較低程度數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的影響不顯著，較高程度數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著促進(jìn)研發(fā)投入跳躍。

1.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)研發(fā)投入跳躍的異質(zhì)性影響

現(xiàn)有數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)研發(fā)投入跳躍影響的研究鮮少關(guān)注企業(yè)研發(fā)跳躍水平異質(zhì)性特征，導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)研發(fā)投入跳躍影響的敏感程度、傳導(dǎo)過程和影響機(jī)理近似相同，不存在本質(zhì)差異。事實(shí)上，處于不同研發(fā)跳躍水平的企業(yè)會(huì)表現(xiàn)出價(jià)值創(chuàng)造能力的異質(zhì)性特征，進(jìn)而導(dǎo)致其核心技術(shù)與能力積累過程存在差異，最終表現(xiàn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的異質(zhì)性影響。

研發(fā)投入跳躍水平較高的企業(yè)，其產(chǎn)品或服務(wù)定位較高且績(jī)效較好，重視引進(jìn)研發(fā)人才。一方面，企業(yè)定位決定其對(duì)研發(fā)創(chuàng)新較為重視，企業(yè)通常會(huì)根據(jù)自身研發(fā)能力與發(fā)展需要選擇合適的創(chuàng)新戰(zhàn)略。此時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的影響顯著。蔣巒（2022）指出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)探索式創(chuàng)新與利用式創(chuàng)新均具有積極作用，且相較于利用式創(chuàng)新，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)探索式創(chuàng)新的影響更顯著。另一方面，良好的企業(yè)績(jī)效能夠有效緩解融資約束，緩解研發(fā)費(fèi)用不足對(duì)研發(fā)能力的限制，從而促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入跳躍。同時(shí)，企業(yè)績(jī)效可以在一定程度上為科研人才引進(jìn)提供資金保障。

研發(fā)投入跳躍水平較低的企業(yè)，其產(chǎn)品或服務(wù)定位較低，研發(fā)創(chuàng)新需求有限，對(duì)實(shí)質(zhì)性研發(fā)創(chuàng)新缺乏重視。這類企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型目標(biāo)在于短期內(nèi)降低成本、提升運(yùn)營(yíng)效率和業(yè)績(jī)水平，對(duì)研發(fā)投入跳躍的影響不顯著或表現(xiàn)為擠出效應(yīng)。此外，這類企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新基礎(chǔ)薄弱，資源投入受到較大限制，創(chuàng)新戰(zhàn)略通常以利用式創(chuàng)新戰(zhàn)略為主，因而其研發(fā)投入跳躍能力較弱。由此，本文提出以下研究假設(shè)：

H₂：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍具有異質(zhì)性影響，隨著企業(yè)研發(fā)投入跳躍水平提升，數(shù)字化轉(zhuǎn)型開始發(fā)揮正向作用。

1.3 基于企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)差異的影響

國(guó)有企業(yè)通常面臨保證就業(yè)率、為政府提供所需產(chǎn)品、承擔(dān)社會(huì)福利費(fèi)用、冗員等政策性負(fù)擔(dān)。當(dāng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)發(fā)展到一定程度時(shí)，政策性負(fù)擔(dān)會(huì)給國(guó)有企業(yè)帶來預(yù)算軟約束^[6]，導(dǎo)致經(jīng)營(yíng)利益目標(biāo)扭曲，由此企業(yè)傾向于選擇穩(wěn)健性項(xiàng)目進(jìn)行投資，最終導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效與研發(fā)跳躍水平較低。朱火弟（2018）指出，國(guó)有及國(guó)有控股企業(yè)研發(fā)效率小于1，當(dāng)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)，較低的研發(fā)效率會(huì)在一定程度上抑制研發(fā)投入跳躍。此外，國(guó)有企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用目標(biāo)并不能影響研發(fā)投入跳躍，而是服務(wù)于政策目標(biāo)或順應(yīng)政策變化，由此產(chǎn)生數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略性迎合問題。此時(shí)，企業(yè)花費(fèi)成本購(gòu)置的數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)備不能與原有業(yè)務(wù)深度融合，反而會(huì)增加財(cái)務(wù)負(fù)擔(dān)，進(jìn)一步抑制企業(yè)研發(fā)投入跳躍。

非國(guó)有企業(yè)通常以利潤(rùn)最大化為發(fā)展目標(biāo)，面臨激烈的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，其創(chuàng)新意識(shí)、創(chuàng)新能力較強(qiáng)，企業(yè)結(jié)構(gòu)靈活，監(jiān)管機(jī)制與激勵(lì)機(jī)制也較為完善。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型深入推進(jìn)（超過特定門檻），得益于上述特點(diǎn)，非國(guó)有企業(yè)研發(fā)投入跳躍水平提升。Engelman^[7]指出，非國(guó)有企業(yè)能夠有效將自身通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型獲得的技術(shù)資源轉(zhuǎn)化到實(shí)際研發(fā)活動(dòng)中，由此凸顯數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)非國(guó)有企業(yè)研發(fā)投入跳躍的促進(jìn)作用。此外，研發(fā)創(chuàng)新與公司治理密切相關(guān)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型作用下，非國(guó)有企業(yè)治理能力提升有助于企業(yè)加大研發(fā)投入，從而促進(jìn)研發(fā)投入跳躍。韋誼成（2022）發(fā)現(xiàn)，非國(guó)有企業(yè)運(yùn)用數(shù)字技術(shù)提升產(chǎn)品或服務(wù)質(zhì)量的動(dòng)機(jī)較強(qiáng)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高決策效率與公司治理水平，因而有利于企業(yè)研發(fā)投入跳躍。由此，本文提出以下研究假設(shè)：

H₃：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的影響因產(chǎn)權(quán)性質(zhì)差異而有所不同，相較于國(guó)有企業(yè)，非國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的促進(jìn)作用更顯著。

1.4 基于企業(yè)營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率差異的影響

營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率能夠很大程度上體現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)現(xiàn)狀與發(fā)展前景，資本的逐利性使得發(fā)展前景較好的企業(yè)有機(jī)會(huì)獲得更多資源，也有能力開展更深層次數(shù)字化轉(zhuǎn)型和更高效的研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)。Taewon^[8]指出，經(jīng)營(yíng)現(xiàn)狀較好、成長(zhǎng)性較強(qiáng)的企業(yè)更加重視研發(fā)創(chuàng)新，因而有助于研發(fā)投入跳躍；吳建祖^[9]認(rèn)為，研發(fā)投入跳躍與企業(yè)績(jī)效正相關(guān)，高績(jī)效意味著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較高，進(jìn)而有助于企業(yè)研發(fā)投入跳躍；Coreynen^[10]發(fā)現(xiàn)，企業(yè)在經(jīng)營(yíng)狀況良好時(shí)引入數(shù)字技術(shù)不僅能夠強(qiáng)化數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極影響，而且可以增強(qiáng)企業(yè)為擴(kuò)大市場(chǎng)份額而加大研發(fā)投入的動(dòng)力。此外，較高的企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效能夠在較大程度上緩解融資約束，為企業(yè)進(jìn)行深度數(shù)字化轉(zhuǎn)型及隨之而來的研發(fā)投入跳躍創(chuàng)造有利條件。何帆^[11]指出，業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)能夠間接反映包括研發(fā)創(chuàng)新能力、資產(chǎn)利用能力在內(nèi)的企業(yè)綜合實(shí)力，因而不同營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的影響存在差異。由此，本文提出以下研究假設(shè)：

H₄：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的影響因企業(yè)營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率差異而有所不同，相較于營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率較低企業(yè)，營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率較高企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的促進(jìn)作用更顯著。

1.5 基于企業(yè)成立時(shí)間差異的影響

創(chuàng)立時(shí)間較早的成熟型企業(yè)，其研發(fā)基礎(chǔ)能力較強(qiáng)，在多年經(jīng)營(yíng)中注重人才培育，具備數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)，能夠發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極作用，促進(jìn)研發(fā)投入跳躍。Sebastian ^[12]研究發(fā)現(xiàn)，人才與數(shù)字服務(wù)平臺(tái)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有積極影響；李琦^[13]發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極作用在大型企業(yè)與成熟期企業(yè)更加顯著。因此，高程度數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)給企業(yè)帶來更徹底和更高層次變革，這是發(fā)生研發(fā)投入跳躍的前提。此外，成立時(shí)間較早、產(chǎn)品或服務(wù)流程規(guī)范、市場(chǎng)占有率較高的成熟型企業(yè)擁有較強(qiáng)的實(shí)力加大研發(fā)投入強(qiáng)度，因而發(fā)生研發(fā)投入跳躍的可能性較大。鄭登攀^[14]指出，企業(yè)年齡越大，其掌握的經(jīng)驗(yàn)和資源越豐富，環(huán)境適應(yīng)能力越強(qiáng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，成熟型企業(yè)能夠及時(shí)應(yīng)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的不確定性風(fēng)險(xiǎn)，有利于實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新活動(dòng)開展。

創(chuàng)立時(shí)間較晚的成長(zhǎng)型企業(yè)，其研發(fā)基礎(chǔ)較為薄弱，能夠獲取的資源有限，在研發(fā)投入活動(dòng)方面存在較大的局限性。Young^[15]研究發(fā)現(xiàn)，成長(zhǎng)型企業(yè)在人力與金融資源獲取、技術(shù)開發(fā)及商業(yè)化等方面面臨挑戰(zhàn)。除受研發(fā)資源限制外，成長(zhǎng)型企業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)缺陷也可能導(dǎo)致研發(fā)效率低下，促使企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在經(jīng)歷“陣痛期”后仍對(duì)研發(fā)投入跳躍的影響不顯著。李寅龍（2015）指出，在延續(xù)性創(chuàng)新環(huán)境下，企業(yè)年齡與創(chuàng)新績(jī)效呈正相關(guān)關(guān)系。當(dāng)企業(yè)年齡較小時(shí)，受研發(fā)資源限制，創(chuàng)新績(jī)效難以獲得顯著提升，導(dǎo)致企業(yè)支持研發(fā)投入跳躍的資金有限，因而不利于研發(fā)投入跳躍。由此，本文提出以下研究假設(shè)：

H₅：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的影響因企業(yè)年齡差異而有所不同，相較于成長(zhǎng)型企業(yè)，成熟型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的影響更顯著。

1.6 基于企業(yè)所在地區(qū)差異的影響

受益于改革開放政策紅利和優(yōu)越的地理位置，東部沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平在全國(guó)處于領(lǐng)先地位，而中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為緩慢，這種差距在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中較為顯著。史宇鵬^[16]指出，我國(guó)數(shù)字化水平呈現(xiàn)較大的地區(qū)差異，東部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐明顯快于中西部和東北地區(qū)企業(yè)。當(dāng)前，東部地區(qū)企業(yè)研發(fā)能力與研發(fā)強(qiáng)度均處于領(lǐng)先地位，導(dǎo)致同等幅度數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的邊際影響效應(yīng)遞減。與東部地區(qū)相比，中西部地區(qū)企業(yè)發(fā)展?jié)摿^大，在經(jīng)歷數(shù)字化轉(zhuǎn)型并引進(jìn)新技術(shù)后，能夠產(chǎn)生更大幅度的研發(fā)投入跳躍，從而為開拓新市場(chǎng)創(chuàng)造有利條件。王和勇（2022）指出，區(qū)位優(yōu)勢(shì)差距導(dǎo)致中西部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的促進(jìn)作用更顯著。由此，本文提出以下研究假設(shè)：

H₆：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的影響因所在地區(qū)不同而有所差異，相較于東部地區(qū)企業(yè)，中西部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的促進(jìn)作用更顯著。

2 研究設(shè)計(jì)與樣本選擇

2.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

鑒于中國(guó)數(shù)字技術(shù)高速發(fā)展以及中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模從2010年開始迅速膨脹，本文選取2010—2020年A股上市制造業(yè)公司數(shù)據(jù)為初始樣本，并對(duì)其進(jìn)行以下處理：①剔除相關(guān)變量缺失樣本；②剔除極端異常值；③剔除ST及^*ST上市公司；④對(duì)所有連續(xù)變量在1%和99%水平上進(jìn)行縮尾處理，最終得到3 104個(gè)企業(yè)面板數(shù)據(jù)。本文數(shù)據(jù)均來自于企業(yè)年報(bào)、CSMAR數(shù)據(jù)庫、WIND數(shù)據(jù)庫等，使用Python、R Studio、Stata15進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

2.2 變量設(shè)置

2.2.1 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（dig）

參考吳非^[17]的研究成果，本文運(yùn)用爬蟲技術(shù)篩選與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)文本并統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵詞詞頻，以此衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平。借鑒袁淳^[5]的研究成果，本文采用文本分析法構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)。具體而言，將底層數(shù)字技術(shù)劃分為人工智能（Artificial Intelligence）、區(qū)塊鏈（Blockchain） 、云計(jì)算（Cloud Computing）以及大數(shù)據(jù)（Data） 四大類，并將ABCD底層數(shù)字技術(shù)運(yùn)用擴(kuò)展成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型第五大類。

與以往文獻(xiàn)相比，本文進(jìn)一步參考《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型白皮書（2021年版）》《國(guó)家信息化發(fā)展戰(zhàn)數(shù)字略綱要》《“十三五”國(guó)家科技創(chuàng)新規(guī)劃》《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2020年版）》等相關(guān)內(nèi)容，擴(kuò)充數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞，構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞分詞詞典，具體見圖1。本文使用Python對(duì)上市公司年報(bào)進(jìn)行字符串提取，從人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)及數(shù)字技術(shù)5個(gè)方面統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵詞披露次數(shù)，為確保原始數(shù)據(jù)的有效性，對(duì)得到的關(guān)鍵詞詞頻加1再進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，以此衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。

圖1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞分詞詞典

Fig.1 Keywords segmentation dictionary of digital transformation

2.2.2 研發(fā)投入跳躍（leap）

研發(fā)投入跳躍代表企業(yè)研發(fā)投入是否偏離歷史軌跡及其偏離程度。借鑒Mudambi（2013）的測(cè)量方法，本文通過GARCH模型計(jì)算得到企業(yè)所有學(xué)生化殘差絕對(duì)值的最大值，計(jì)算過程如下：

（1）構(gòu)建自回歸模型，檢驗(yàn)樣本OLS殘差是否存在ARCH效應(yīng)。此步驟進(jìn)一步對(duì)樣本企業(yè)進(jìn)行篩選，能夠確保下一步GARCH建模的有效性。

（2）構(gòu)建GARCH模型，估算研發(fā)費(fèi)用隨時(shí)間推移的變化趨勢(shì)，并據(jù)此計(jì)算偏離歷史趨勢(shì)的研發(fā)費(fèi)用殘差（e_it），即觀測(cè)期研發(fā)費(fèi)用波動(dòng)情況的衡量指標(biāo)。

（3）對(duì)e_it進(jìn)行學(xué)生化殘差處理得到e_it（stud），使不同企業(yè)研發(fā)費(fèi)用具有可比性，見式（1）。

其中，2010≤t≤2020，s_i為第i個(gè)企業(yè)e_it的標(biāo)準(zhǔn)差，h_it是第i個(gè)企業(yè)在t年的杠桿率，能夠衡量殘差對(duì)整個(gè)預(yù)測(cè)的影響，見式（2）。

也可理解為由e_it形成的列向量所構(gòu)成的矩陣X，經(jīng)過計(jì)算變換后得到矩陣H的對(duì)角元素。

（4）找到第i個(gè)企業(yè)觀測(cè)期內(nèi)e_it（stud）絕對(duì)值的最大值e_i（MAX），以此作為第i個(gè)企業(yè)研發(fā)投入跳躍值，見式（3）。

e_i（MAX）=Max|e_it（stud）| ???（3）

該方法可衡量企業(yè)研發(fā)支出的非預(yù)期變化程度。

（5）構(gòu)建研發(fā)投入跳躍（LEAP）變量，見式（4）。

其中，year_T表示企業(yè)發(fā)生研發(fā)投入跳躍的年份。此步驟可排除未來研發(fā)費(fèi)用預(yù)期的影響，并控制研發(fā)投入跳躍作為最近已知事件對(duì)企業(yè)的影響。

2.2.3 控制變量

參考現(xiàn)有文獻(xiàn)，本文選取以下控制變量：企業(yè)年齡（age）、流動(dòng)比率（Cr）、營(yíng)業(yè)收入比例（OI）、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（Gr）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、現(xiàn)金資產(chǎn)比率（Ca）和固定資產(chǎn)比率（FAR）。其中，企業(yè)年齡采用觀測(cè)年份減上市年份衡量；流動(dòng)比率采用流動(dòng)資產(chǎn)除以流動(dòng)負(fù)債衡量；營(yíng)業(yè)收入比例采用營(yíng)業(yè)收入除以總資產(chǎn)衡量；營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率采用當(dāng)年?duì)I業(yè)收入與上一年?duì)I業(yè)收入相減后除以上一年?duì)I業(yè)收入衡量；資產(chǎn)負(fù)債率采用負(fù)債總額除以總資產(chǎn)衡量；現(xiàn)金資產(chǎn)比率采用現(xiàn)金總額除以總資產(chǎn)衡量；固定資產(chǎn)比率采用固定資產(chǎn)總額除以總資產(chǎn)衡量。

2.3 非參數(shù)分位數(shù)模型設(shè)計(jì)

本文采用變量y表示研發(fā)投入跳躍，采用dig表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，采用x=（x₁，x₂，…x_N）”表示其余控制變量，構(gòu)建分位數(shù)回歸模型如式（5）所示。

式中，τ（0<τ<1）為分位點(diǎn)，Q_yi（τ）是在dig與x已知時(shí)被解釋變量y的τ分位數(shù)，未知函數(shù)f_τ（dig_i）可以解釋企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的邊際影響，且對(duì)于具有不同研發(fā)投入跳躍能力企業(yè)的影響存在差異，即不同分位點(diǎn)處的影響可能具有異質(zhì)性。

在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，對(duì)未知函數(shù)f_τ（dig_i）的處理方法主要有參數(shù)法與非參數(shù)法：給出未知函數(shù)的具體形式，進(jìn)行參數(shù)分位數(shù)回歸分析；不給出未知函數(shù)的具體形式，直接進(jìn)行非參數(shù)分位數(shù)回歸分析。

參數(shù)估計(jì)法因效率較高且操作較為簡(jiǎn)單成為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的主流研究方法。其中，最常用的是線性函數(shù)和二次函數(shù)，但這兩者只能用于描述解釋變量與被解釋變量間的線性、U型、倒U型等關(guān)系。參數(shù)估計(jì)法的局限在于需要對(duì)模型進(jìn)行事前假定，基于正態(tài)分布統(tǒng)計(jì)的推斷結(jié)果不夠穩(wěn)健。非參數(shù)估計(jì)法一般不需要具體分布的假定，但需要較大樣本容量，因而推斷結(jié)果更加穩(wěn)健。常用非參數(shù)估計(jì)方法有核回歸、局部多項(xiàng)式回歸、樣條基函數(shù)回歸等。本文通過樣條基函數(shù)回歸對(duì)未知函數(shù)f_τ（dig_i）進(jìn)行估計(jì)，引入B-樣條基函數(shù)平滑非線性函數(shù)f_τ（^），見式（6）。

式中，α（τ）和βn（τ）均為待估計(jì)參數(shù)，m=1，2...， M+1，n=1， 2...，N ；B_m，p（x）為第m個(gè)分段多項(xiàng)式階為p的B-樣條基函數(shù)。Giuliano^[18]實(shí)證發(fā)現(xiàn)，階數(shù)p取3時(shí)擬合估計(jì)效果較好。因此，本文取p=3衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的非線性差異化影響。

3 實(shí)證研究

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

本文主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。由表1可知，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（dig）的最小值為0，最大值為5.645，標(biāo)準(zhǔn)差為1.274，說明不同制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度存在較大差異；平均值為1.631，略高于中位數(shù)1.609，說明部分?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型程度較高企業(yè)拉高了整體平均水平，我國(guó)制造業(yè)中多數(shù)企業(yè)數(shù)字化水平低于平均值，與實(shí)際情況基本一致。研發(fā)投入跳躍（leap）平均值和中位數(shù)均大于0，可見近年來企業(yè)普遍加大了研發(fā)投入。企業(yè)年齡（age）最大值與最小值之差較大，意味著樣本企業(yè)成立時(shí)間分布范圍較廣，覆蓋了成立時(shí)間較早的傳統(tǒng)企業(yè)，實(shí)證結(jié)論具有代表性。

3.2 全樣本回歸分析

圖2為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍影響的散點(diǎn)圖、線性函數(shù)、二次函數(shù)及B—樣條函數(shù)的擬合曲線。散點(diǎn)圖特征表現(xiàn)如下：相同程度數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)應(yīng)多個(gè)研發(fā)投入跳躍值，同時(shí)散點(diǎn)縱坐標(biāo)在0附近分布均勻，橫坐標(biāo)主要集中在坐標(biāo)軸中間及中間偏右側(cè)區(qū)域。樣本點(diǎn)分布規(guī)律顯示，我國(guó)制造業(yè)中大部分企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較為接近，少數(shù)企業(yè)尚未進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，同等程度數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)不同企業(yè)研發(fā)投入跳躍的影響存在顯著差異。

由表2回歸結(jié)果看，模型1中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)在0.1分位點(diǎn)處為負(fù)，隨著分位點(diǎn)提升，0.5分位點(diǎn)和0.9分位點(diǎn)處回歸系數(shù)逐漸增大并由負(fù)變正。上述結(jié)果表明，研發(fā)投入跳躍能力越強(qiáng)的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度提升越能促進(jìn)其研發(fā)投入正向跳躍。模型2刻畫了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與研發(fā)投入跳躍的非線性關(guān)系，通過觀察二次項(xiàng)系數(shù)發(fā)現(xiàn)，其在低分位點(diǎn)處小于零（但不顯著），在中高分位點(diǎn)處大于0，曲線開口向上且高分位點(diǎn)處的二次

項(xiàng)系數(shù)較大，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)具有不同研發(fā)投入跳躍水平企業(yè)的影響存在差異，對(duì)研發(fā)投入跳躍水平較低企業(yè)具有負(fù)向影響，對(duì)研發(fā)投入跳躍水平較高企業(yè)具有正向影響。但需要說明的是，模型2的結(jié)果缺乏顯著性。由此可知，線性函數(shù)與二次函數(shù)得到的結(jié)論具有一致性，但線性函數(shù)和二次函數(shù)均不能準(zhǔn)確衡量?jī)烧哧P(guān)系，兩條擬合曲線幾乎重合也說明兩種回歸分析方法在解釋力度上有所欠缺。因此，本文進(jìn)一步運(yùn)用非參數(shù)分位數(shù)回歸模型進(jìn)行探究。

圖3為基于B-樣條的非參數(shù)分位數(shù)回歸結(jié)果。由圖3可知，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的影響具有非線性特征。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度提升，其對(duì)研發(fā)投入跳躍的影響逐漸顯著。根據(jù)回歸結(jié)果，本文計(jì)算0.5分位點(diǎn)和0.9分位點(diǎn)處的曲線斜率，分別為0.174和0.33，假設(shè)H₁成立。進(jìn)一步地，不同分位點(diǎn)處，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍具有異質(zhì)性影響，具體如下：低分位點(diǎn)處，企業(yè)研發(fā)跳躍水平較低，實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新能力較差，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍具有負(fù)向影響；中高分位點(diǎn)處，企業(yè)研發(fā)跳躍水平較高，創(chuàng)新能力較強(qiáng)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍具有正向影響，而且這種正向影響在高分位點(diǎn)處更為顯著。由此，本文假設(shè)H₂成立。

造成上述現(xiàn)象的原因可能是：首先，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期為“陣痛期”，所制定的轉(zhuǎn)型策略具有“從局部向整體，層層深入”的特點(diǎn)，難以體現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系統(tǒng)性，而系統(tǒng)性缺乏會(huì)導(dǎo)致研發(fā)創(chuàng)新效率降低，使數(shù)字化轉(zhuǎn)型難以對(duì)研發(fā)投入跳躍產(chǎn)生顯著影響。另外，數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素之一，只有與其它生產(chǎn)要素適配才能對(duì)研發(fā)創(chuàng)新效率產(chǎn)生促進(jìn)作用。數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期，原有生產(chǎn)要素間的適配模式被破壞，導(dǎo)致要素間的聯(lián)動(dòng)性降低，因而無法促進(jìn)研發(fā)投入跳躍。其次，由于企業(yè)研發(fā)投入跳躍能力差異，不同分位點(diǎn)處，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的影響不同。企業(yè)大多采用探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新的“二元式”創(chuàng)新平衡戰(zhàn)略。對(duì)于研發(fā)投入跳躍能力較強(qiáng)的企業(yè)，其產(chǎn)品或服務(wù)主要定位于中高端市場(chǎng)，更重視新產(chǎn)品研發(fā)創(chuàng)新。數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，擁有較強(qiáng)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用能力的企業(yè)可以抓住數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的發(fā)展機(jī)遇，以探索式創(chuàng)新為核心戰(zhàn)略，開拓新市場(chǎng)或新產(chǎn)品，表現(xiàn)為研發(fā)投入正向跳躍。對(duì)于研發(fā)投

入跳躍能力較弱的企業(yè)，其產(chǎn)品或服務(wù)主要定位于中低端市場(chǎng)，對(duì)研發(fā)創(chuàng)新的重視不夠，以利用式創(chuàng)新為核心戰(zhàn)略，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型目標(biāo)以原有生產(chǎn)線升級(jí)改造為主，表現(xiàn)為研發(fā)投入負(fù)向跳躍。

3.3 基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)差異的回歸分析

圖4、圖5為基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)差異的回歸分析結(jié)果。0.1分位點(diǎn)處，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度提升，非國(guó)有企業(yè)曲線呈現(xiàn)明顯下降趨勢(shì)，而國(guó)有企業(yè)曲線較為平緩，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)非國(guó)有企業(yè)研發(fā)投入跳躍的負(fù)向影響更顯著。0.5分位點(diǎn)處，國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的影響差異較小，兩條曲線呈現(xiàn)平緩發(fā)展趨勢(shì)。0.9分位點(diǎn)處，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度加深，相對(duì)于國(guó)有企業(yè)，非國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的正向作用更顯著。綜上所述，非國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的影響更顯著，假設(shè)H₃成立。

造成上述結(jié)果的原因可能是：第一，國(guó)有企業(yè)肩負(fù)政策性任務(wù)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其研發(fā)投入跳躍的影響有限。非國(guó)有企業(yè)面臨較大的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力，需要通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型獲得市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，因而具有更強(qiáng)意愿進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從而促進(jìn)研發(fā)投入跳躍。第二，國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)在研發(fā)投入決策上存在一定差異。國(guó)有企業(yè)在追求營(yíng)業(yè)利潤(rùn)的同時(shí)還承擔(dān)社會(huì)責(zé)任，非國(guó)有企業(yè)則更多地追求維持或擴(kuò)大市場(chǎng)份額，上述差異導(dǎo)致企業(yè)在考慮是否進(jìn)行研發(fā)投入以及進(jìn)行多大程度的研發(fā)投入時(shí)存在異質(zhì)性，進(jìn)而造成企業(yè)研發(fā)投入跳躍能力差異。第三，國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新效率差異。國(guó)有企業(yè)資源更為豐富，但部門設(shè)置復(fù)雜、決策流程繁瑣，從創(chuàng)新思路形成到實(shí)質(zhì)性研發(fā)投入應(yīng)用過程漫長(zhǎng)，研發(fā)創(chuàng)新效率較低。相反，非國(guó)有企業(yè)決策效率較高，能夠短時(shí)間內(nèi)將有限資源投入到研發(fā)活動(dòng)中，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型與研發(fā)投入跳躍間的聯(lián)系更加密切。

3.4 基于營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率差異的回歸分析

圖6、圖7為基于營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率差異的回歸分析結(jié)果。0.1分位點(diǎn)處，營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率較高企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的負(fù)向影響不顯著。但對(duì)于收入增長(zhǎng)率較低企業(yè)，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度加深，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的負(fù)向影響逐漸顯著。上述結(jié)果說明，企業(yè)自身經(jīng)營(yíng)狀況越差，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的負(fù)向影響越顯著。0.5分位點(diǎn)處，對(duì)于具有不同營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率的企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的影響不存在顯著差異。0.9分位點(diǎn)處，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度提升，相較于營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率較低企業(yè)，營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率較高企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的正向影響更顯著。綜上，相較于營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率較低企業(yè)，營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率較高企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的影響更顯著，且主要表現(xiàn)為正向影響。營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率較低企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的正向影響較弱，在低分位點(diǎn)處表現(xiàn)為負(fù)向影響。由此，假設(shè)H₄成立。

造成上述結(jié)果的原因可能是：第一，營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率與融資約束密切相關(guān)，而融資約束對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有重要影響。數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，企業(yè)面臨的融資約束主要來源于銀行貸款難度較大、股權(quán)市場(chǎng)融資效果不確定，而營(yíng)業(yè)收入能夠有效緩解企業(yè)融資問題。因此，盈利狀況較好的企業(yè)，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍具有正向影響。第二，盈利狀況在一定程度上能夠反映企業(yè)發(fā)展前景，對(duì)于其是否進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及研發(fā)效率具有一定影響。盈利狀況較差企業(yè)往往只關(guān)注 “如何生存”的問題，研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)的積極性較低。盈利狀況較好企業(yè)更多地思考“未來發(fā)展”的問題，會(huì)尋找自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型道路并發(fā)揮數(shù)字技術(shù)優(yōu)勢(shì)，從而促進(jìn)研發(fā)創(chuàng)新效率提升。

3.5 基于企業(yè)年齡差異的回歸分析

圖8、圖9為基于企業(yè)年齡差異的回歸分析結(jié)果。0.1分位點(diǎn)處，相較于成長(zhǎng)型企業(yè)，成熟型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的負(fù)向影響更顯著。0.5分位點(diǎn)處，兩條曲線均呈現(xiàn)平穩(wěn)發(fā)展趨勢(shì)，差別不明顯。0.9分位點(diǎn)處，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型推進(jìn)，成熟型企業(yè)對(duì)研發(fā)投入跳躍的促進(jìn)作用顯著增強(qiáng)，曲線斜率越來越陡峭（臨界點(diǎn)dig=3.2），而數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)成長(zhǎng)型企業(yè)研發(fā)投入跳躍的促進(jìn)作用依然不顯著。綜上，相較于成長(zhǎng)型企業(yè)，成熟型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的影響更顯著，假設(shè)H₅成立。

造成上述結(jié)果的原因可能是：第一，成熟型企業(yè)市場(chǎng)適應(yīng)力更強(qiáng)，能夠根據(jù)自身特點(diǎn)調(diào)整創(chuàng)新戰(zhàn)略。受自身研發(fā)能力與研發(fā)資源的限制，成長(zhǎng)型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的作用不顯著。第二，企業(yè)年齡能夠部分反映其基礎(chǔ)能力，進(jìn)一步對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生影響。成熟型企業(yè)具備較為全面的研發(fā)能力和豐富的研發(fā)資源，能夠通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)研發(fā)投入跳躍。成長(zhǎng)型企業(yè)基礎(chǔ)能力較差，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其研發(fā)投入跳躍的促進(jìn)作用有限，難以實(shí)現(xiàn)大幅度研發(fā)投入跳躍。

3.6 基于企業(yè)所在地區(qū)的回歸分析

圖10、圖11分別為東部地區(qū)企業(yè)與中西部地區(qū)企業(yè)回歸分析結(jié)果。0.1分位點(diǎn)處，不同地區(qū)企業(yè)在影響關(guān)系上表現(xiàn)出顯著異質(zhì)性。東部地區(qū)與全樣本趨勢(shì)基本一致，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍具有負(fù)向影響。中西部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在經(jīng)歷對(duì)研發(fā)投入跳躍的階段性負(fù)向影響后（臨界點(diǎn)在dig=3），逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)轱@著正向影響。0.5分位點(diǎn)處，不同地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的影響呈現(xiàn)一定的差別。東部地區(qū)企業(yè)主要表現(xiàn)出平穩(wěn)的影響趨勢(shì)，而中西部地區(qū)企業(yè)隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型推進(jìn)主要表現(xiàn)顯著正向影響。0.9分位點(diǎn)處，不同地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍均呈現(xiàn)促進(jìn)作用，但中西部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化對(duì)研發(fā)投入跳躍的促進(jìn)作用更顯著。由此，假設(shè)H₆成立。

造成上述結(jié)果的原因可能是：第一，不同地區(qū)政策環(huán)境下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的影響不同。相較于東部地區(qū)，國(guó)家政策對(duì)于中西部地區(qū)更加傾斜，因而中西部地區(qū)資金投入水平更高，人才吸引力更大。同時(shí)，政策性融資通常能夠規(guī)范企業(yè)資金用途和方向。因此，相較于東部地區(qū)企業(yè)，中西部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的促進(jìn)作用更顯著。雖然東部地區(qū)企業(yè)技術(shù)水平領(lǐng)先，研發(fā)資源相對(duì)豐富，但前沿技術(shù)突破難度更大、成本更高、周期更長(zhǎng)，導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的正向影響較小。第二，隨著制造業(yè)產(chǎn)業(yè)重心從東部地區(qū)向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移，中西部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的促進(jìn)作用更顯著。中西部地區(qū)制造業(yè)產(chǎn)品特性能夠決定產(chǎn)品生產(chǎn)線數(shù)字化水平及研發(fā)費(fèi)用。此外，企業(yè)可以依托數(shù)字化平臺(tái)實(shí)施探索式創(chuàng)新，開拓新市場(chǎng)、研發(fā)新產(chǎn)品，充分發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)勢(shì)，從而促進(jìn)研發(fā)投入跳躍。

4 結(jié)語

4.1 研究結(jié)論

本文基于2010—2020年A股制造業(yè)上市公司微觀數(shù)據(jù)，利用文本分析法爬取企業(yè)年報(bào)構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，使用非參數(shù)分位數(shù)回歸模型檢驗(yàn)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的非線性異質(zhì)化影響，得到以下主要結(jié)論：

（1）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍具有非線性影響。當(dāng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較低時(shí)，其對(duì)研發(fā)投入跳躍的影響不顯著；當(dāng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度提高時(shí)，其能夠顯著促進(jìn)研發(fā)投入跳躍。

（2）不同分位點(diǎn)處，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍具有異質(zhì)性影響，隨著企業(yè)研發(fā)投入跳躍水平提高，上述影響由負(fù)向轉(zhuǎn)變?yōu)檎颉?/p>

（3）針對(duì)不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、不同營(yíng)業(yè)收入、不同年齡以及不同地區(qū)企業(yè)分析發(fā)現(xiàn)，相較于國(guó)有企業(yè)，非國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的促進(jìn)作用更顯著；相較于營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率較低企業(yè)，營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率較高企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的促進(jìn)作用更顯著；相較于成長(zhǎng)型企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)成熟型企業(yè)研發(fā)投入跳躍的影響更顯著；相較于東部地區(qū)，中西部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的促進(jìn)作用更顯著。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，制造企業(yè)應(yīng)結(jié)合自身研發(fā)投入跳躍水平并根據(jù)內(nèi)外特征及經(jīng)營(yíng)情況，科學(xué)制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，從而實(shí)現(xiàn)更高水平的研發(fā)投入跳躍。

4.2 研究啟示

（1）政府應(yīng)加大政策扶持力度，營(yíng)造良好的市場(chǎng)環(huán)境。同時(shí)，政府引導(dǎo)性經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃能夠引領(lǐng)企業(yè)發(fā)展方向。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，利用政策引導(dǎo)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，放寬貸款條件以緩解融資約束，能夠有效促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入跳躍，對(duì)企業(yè)自主創(chuàng)新能力提升具有積極作用。

（2）明確企業(yè)發(fā)展方向與競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。數(shù)字時(shí)代背景下，眾多企業(yè)相繼進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，然而忽視自身特征的盲目跟風(fēng)行為并不可取。企業(yè)應(yīng)結(jié)合自身研發(fā)水平、發(fā)展方向及競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，選擇相匹配的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，進(jìn)一步提升核心競(jìng)爭(zhēng)力。

（3）數(shù)字化轉(zhuǎn)型之初，企業(yè)可能經(jīng)歷“陣痛期”，因而不利于研發(fā)投入跳躍，但企業(yè)應(yīng)意識(shí)到研發(fā)創(chuàng)新對(duì)培育核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要性，并克服數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期的困難。重視研發(fā)創(chuàng)新能夠提升企業(yè)開展高層次數(shù)字化轉(zhuǎn)型的可能性，強(qiáng)化數(shù)字技術(shù)對(duì)研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)的積極作用。此外，企業(yè)對(duì)研發(fā)創(chuàng)新的重視程度能夠影響所在行業(yè)，當(dāng)企業(yè)所在行業(yè)具備較強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力時(shí)，能夠?yàn)槠髽I(yè)發(fā)展提供良好的外部環(huán)境^[18-19]。

4.3 不足與展望

本文的不足在于：采用文本分析法測(cè)量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，即基于企業(yè)年報(bào)等文本信息對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加以測(cè)量，可能與企業(yè)實(shí)際數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度存在一定偏差，未來可基于多維度視角構(gòu)建指標(biāo)。此外，未來可構(gòu)建數(shù)理模型探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的非線性影響機(jī)制，同時(shí)從實(shí)證層面探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)研發(fā)投入跳躍的作用機(jī)制。

參考文獻(xiàn)：

[1] LIMAJ E， BERNROIDER E. The roles of absorptive capacity & cultural balance for exploratory and exploitative innovation in SMEs[J]. Journal of Business Research， 2019，94（1）：137-153.

[2] SWIFT T. The perilous leap between exploration and exploitation[J]. Strategic Management Journal， 2015，37（8）： 1688-1698.

[3] 趙璨，曹偉，姚振曄，等. “互聯(lián)網(wǎng)+”有利于降低企業(yè)成本粘性嗎[J]. 財(cái)經(jīng)研究，2020，46（4）：33-47.

[4] NAMBISAN S. Digital entrepreneurship： toward a digital technology perspective of entrepreneurship[J].Entrepreneurship Theory and Practice，2017，41（6）：1029-1055.

[5] 袁淳，肖土盛，耿春曉，等. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)分工：專業(yè)化還是縱向一體化[J]. 中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2021，39（9）：137-155.

[6] 林毅夫，李志赟. 政策性負(fù)擔(dān)、道德風(fēng)險(xiǎn)與預(yù)算軟約束[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2004，38（2）：17-27.

[7] ENGELMAN R M， FRACASSO E M， SCHMIDT S， et al. Intellectual capital， absorptive capacity and product innovation[J].Management Decision， 2017，55（3）：474-490.

[8] KANG T， BAEK. The persistency and volatility of the firm R & D investment： revisited from the perspective of technological capability [J]. Research Policy，2017，46（9）：1570-1579.

[9] 吳建祖，肖書鋒.創(chuàng)新注意力轉(zhuǎn)移、研發(fā)投入跳躍與企業(yè)績(jī)效——來自中國(guó)A股上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].南開管理評(píng)論，2016，19（2）：182-192.

[10] COREYNEN W， MATTHYSSENS P，BOCKHAVEN W V. Boosting servitization through digitization： pathways and dynamic resource configurations for manufacturers[J]. Industrial Marketing Management， 2017，60（1）：42-53.

[11] 何帆，劉紅霞.數(shù)字經(jīng)濟(jì)視角下實(shí)體企業(yè)數(shù)字化變革的業(yè)績(jī)提升效應(yīng)評(píng)估[J].改革，2019，32（4）：137-148.

[12] SEBASTIAN I M， ROSS J W， BEATH C， et al. How big old companies navigate digital transformation[J]. MIS Quarterly Executive， 2017， 16（3）：197-213.

[13] 李琦，劉力鋼，邵劍兵.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、供應(yīng)鏈集成與企業(yè)績(jī)效——企業(yè)家精神的調(diào)節(jié)效應(yīng)[J].經(jīng)濟(jì)管理，2021，43（10）：5-23.

[14] 鄭登攀，周青，楊偉.技術(shù)創(chuàng)新能力與“一帶一路”出口貿(mào)易：市場(chǎng)拓展能力和企業(yè)年齡的影響[J].管理評(píng)論，2022，34（2）：154-165.

[15] YOUNG J K， NICHOLAS S V. Managing risk in the formative years： evidence from young enterprises in Europe[J]. Technovation， 2014，34（8）：454-465.

[16] 史宇鵬，王陽. 我國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：現(xiàn)狀、問題與展望[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2021，33（12）：90-97.

[17] 吳非，胡慧芷，林慧妍，等. 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場(chǎng)表現(xiàn)——來自股票流動(dòng)性的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 管理世界，2021，37（7）：130-144.

[18] GIULIANO D R， ANDREW H. Quantiles， expectiles and splines[J]. Journal of Econometrics， 2009， 152（2） ： 179-185.

[19] 楊雅程，雷家骕，陳浩. 加工制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)理——基于資源編排視角的案例研究[J].管理案例研究與評(píng)論，2022，15（2）： 198-220.

（責(zé)任編輯：張 悅）

Can the Digital Transformation of Manufacturing Enterprises Promote the R&D

Investment Leap？ An Empirical Study Based on Non-parametric Quantile Panel

Wang Yu¹， Quan Jie¹，? Li Liangyu²， Sang Tongtong¹

（1. School of Business， Dalian University of Technology;

2. School of Intellectual Property， Dalian University of Technology， Dalian 116024， China ）

Abstract：The leap in R&D investment helps enterprises adjust their innovation strategies based on their business model and advantages of products， and it improves both enterprises innovation capability and R&D efficiency. Thus， the leap in R&D investment has attracted academic attention. Most of the existing literature focuses on the important factors enhancing firms' innovation capability and R&D investment， and they are usually financing constraints. In addition， the great majority of scholars believe that alleviating the financing constraint plays an important role in boosting firms' R&D investment. However， to achieve a substantial R&D promotion effect （integration of quantity and quality）， both the access to finance and the enterprise's own support for technology should be considered. It is well-accepted that? digital transformation provides new R&D resources， such as data value and digital technologies to enterprises， which can have a positive effect on the leap of enterprise R&D investment by increasing R&D motivation as well as R&D technology innovation in most cases.

Drawing on the data of listed manufacturing enterprises from 2010 to 2020， this paper makes a text analysis to construct digital transformation indicators， and then it combines theoretical mechanism analysis and uses non-parametric quantile regression model to empirically test the non-linear heterogeneous impact of the digital transformation of manufacturing enterprises on R&D investment leap. The results show that （1） there is a non-linear impact of digital transformation of enterprises on R&D investment leap， gradually and significantly affecting the R&D investment leap; （2） the digital transformation of enterprises has different impacts at different quantile levels， and with the improvement of the leap level of enterprise R&D investment， the negative impact of digital transformation has gradually been shifted to positive promotion; （3） through the analysis of subdivided samples， it is found that the digital transformation of non-state-owned enterprises plays a greater role in promoting the leap of R&D investment， the promotion of enterprises with higher operating income growth is greater， the influence of mature enterprises is more significant than that of growing enterprises， and the promotion of enterprises in the central and western regions is more significant. This study provides an important theoretical reference for enterprises to implement innovation strategies， break through core technology bottlenecks， and reasonably formulate digital transformation strategies.

In light of the above conclusions， the following suggestions are proposed. First， the government should increase policy support and improve the economic environment. A good market environment has a positive effect on enhancing the overall level of the industry and helping SMEs grow. Meanwhile， the government-led economic stimulus programs can guide the enterprises development. In the current digital economy， it can effectively promote enterprises to leap in R&D investment by guiding enterprises in digital transformation and relaxing loan restrictions to ease financing constraints， which is of positive significance to the improvement of enterprises' independent innovation capability. Second， it is essential to clarify the directions of enterprise development and competitive advantages. In the digital era， many enterprises have carried out digital transformation one after another. It should be highly stressed that enterprises should choose digital transformation strategies that match with their own? characteristics. Third， enterprises may experience a "painful period" at the beginning of digital transformation， which is not conducive to R&D investment leap. Nevertheless， enterprises should realize the importance of R&D innovation to promote the formation of enterprise core competitiveness from a long-term perspective， so as to overcome temporary difficulties at the beginning of digital transformation for a better development of enterprises in the future. Focusing on R&D innovation can increase the possibility of high-level digital transformation for companies and enhance the positive role of digital technology as a new guide to R&D innovation activities. The main contribution with this paper is its focus on the impact of enterprise digital transformation on R&D investment leap， and it provides new ideas for understanding digital transformation as the core driving force of Chinese economic growth.

Key Words：Digital Transformation; R&D Investment Leap; Nonlinear Heterogeneity Effect