作者簡(jiǎn)介： 劉照德（1970—），男，湖南武岡人，博士，廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授，研究方向：數(shù)字經(jīng)濟(jì)與技術(shù)創(chuàng)新。

摘 要：依據(jù)2016—2022年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)與高新技術(shù)上市公司數(shù)據(jù)，運(yùn)用固定效應(yīng)模型，基于融資約束中介效應(yīng)視角，考量數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的影響。結(jié)果顯示：中國(guó)各?。▍^(qū)、市）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡，總體發(fā)展空間較大；數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出效果顯著，尤其是實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新。融資約束存在部分中介效應(yīng)，對(duì)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新影響顯著，但對(duì)非實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新的影響不顯著；相較于非國(guó)有企業(yè)和東部地區(qū)企業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)國(guó)有企業(yè)和中西部地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的正向影響更大。

關(guān)鍵詞： 數(shù)字經(jīng)濟(jì)；創(chuàng)新質(zhì)量；融資約束

中圖分類號(hào)：F275 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)：1003-7217（2024）06-0076-09

一、引 言

近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)不斷取得突破，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中的引擎作用日益凸顯。中國(guó)信息通信研究院發(fā)布的《2023年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究報(bào)告》顯示，2022年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模已達(dá)50.2萬(wàn)億元人民幣。數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，優(yōu)化創(chuàng)新資源，提升企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量已成為當(dāng)前中國(guó)經(jīng)濟(jì)亟須解決的重大問(wèn)題。

研究表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)和研發(fā)投入對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效產(chǎn)生了一定影響。一些學(xué)者認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能為企業(yè)創(chuàng)新提供良好的外部條件，有效降低創(chuàng)新知識(shí)的獲取成本，促進(jìn)知識(shí)轉(zhuǎn)移和研發(fā)合作，有利于提升企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效^[1，2]。然而，企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的實(shí)現(xiàn)需要長(zhǎng)期的資金支持，如果企業(yè)融資狀況不佳，必然會(huì)影響創(chuàng)新項(xiàng)目的投入與產(chǎn)出^[3]，尤其是對(duì)技術(shù)投入有極高要求的高新技術(shù)企業(yè)。技術(shù)創(chuàng)新的高度不確定性、創(chuàng)新項(xiàng)目的信息不對(duì)稱，易導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)受到融資約束和研發(fā)資源投入不足等方面的影響，阻礙企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出^[4]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展加速了實(shí)體企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，也通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代信息技術(shù)打破了區(qū)域限制，擴(kuò)展了企業(yè)的資源獲取渠道^[5]，降低了上下游企業(yè)、金融機(jī)構(gòu)與企業(yè)之間的信息不對(duì)稱程度，對(duì)緩解企業(yè)融資約束與提升創(chuàng)新質(zhì)量可能產(chǎn)生較大的影響。綜上，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在多大程度上影響企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出，對(duì)企業(yè)何種類型創(chuàng)新及融資活動(dòng)支持如何，又以怎樣的邏輯對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量產(chǎn)生影響需要進(jìn)一步探討。

通過(guò)對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)的梳理發(fā)現(xiàn)，大部分文獻(xiàn)在研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)主要集中于宏觀層面，重點(diǎn)分析數(shù)字技術(shù)賦能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的效果以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)在促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)等方面的作用，從微觀層面探究的相關(guān)文獻(xiàn)相對(duì)較少。因此，選取2016—2022年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)與高新技術(shù)上市公司數(shù)據(jù)，以融資約束為中介變量，深入探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，并將創(chuàng)新產(chǎn)出分為實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新（創(chuàng)新質(zhì)量較高）和非實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新（創(chuàng)新質(zhì)量一般），以衡量中國(guó)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量，從而揭示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量之間的作用關(guān)系，為研究中國(guó)實(shí)體企業(yè)創(chuàng)新提供借鑒。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的測(cè)算與“穩(wěn)增長(zhǎng)”效應(yīng)

關(guān)于測(cè)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，各國(guó)研究者以自身國(guó)情為基礎(chǔ)進(jìn)行測(cè)算，取得了諸多研究成果。國(guó)外現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的測(cè)度方法主要有美國(guó)BEA法、OECD模式等，這些對(duì)度量中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)

展水平具有重要的參考價(jià)值。隨著中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，國(guó)內(nèi)學(xué)者重視對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的量化研究，取得了一定的研究成果。許憲春等^[6]通過(guò)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模、數(shù)字產(chǎn)品的研究，估算中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平；陳雨露^[7]基于“技術(shù)經(jīng)濟(jì)范式”的理論框架，從數(shù)字技術(shù)、數(shù)字化生活方式等方面解構(gòu)數(shù)字經(jīng)濟(jì)。學(xué)者們測(cè)度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的切入角度不同，所得到的測(cè)度結(jié)果也不盡相同。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)于穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨勢(shì)具有重要作用。有學(xué)者從數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化角度進(jìn)行分析，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)的“穩(wěn)增長(zhǎng)”作用。近年的研究不斷拓寬視野，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響機(jī)制進(jìn)行理論分析，并運(yùn)用大量數(shù)據(jù)與方法實(shí)證研究了數(shù)字技術(shù)賦能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的路徑及內(nèi)在機(jī)制，主要研究成果體現(xiàn)在三個(gè)方面：一是在數(shù)字技術(shù)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)在機(jī)制方面。數(shù)字技術(shù)通過(guò)提升創(chuàng)新能力和人力資本，賦能制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)^[8]；二是在影響路徑方面。通過(guò)推演全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)公式，研究得出數(shù)字技術(shù)的賦能路徑和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的“促發(fā)展”作用^[9]；三是在數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)行業(yè)快速發(fā)展方面。數(shù)字技術(shù)賦能制造業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和高度化，促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的有效產(chǎn)出^[10]。綜上所述，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定與發(fā)展，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)，為技術(shù)創(chuàng)新創(chuàng)造良好的發(fā)展環(huán)境。

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)與高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)實(shí)體企業(yè)的影響，主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠促進(jìn)實(shí)體企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本的降低。在數(shù)字技術(shù)的高效帶動(dòng)下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)現(xiàn)了知識(shí)和信息的低成本滲透，加速資源要素流動(dòng)與提升搜尋效率，降低實(shí)體企業(yè)發(fā)展的試錯(cuò)成本^[11]；數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠大大降低實(shí)體企業(yè)搜尋信息的成本，提高經(jīng)營(yíng)效率^[12]。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠促進(jìn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)模式升級(jí)^[13]。數(shù)字技術(shù)通過(guò)改變信息傳遞方式，提高效率并拓展載體，進(jìn)而帶動(dòng)現(xiàn)代企業(yè)經(jīng)營(yíng)模式的更迭^[14]。無(wú)論是企業(yè)價(jià)值的提高，還是企業(yè)經(jīng)營(yíng)模式的改變，都在一定程度上助力企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的提升。

創(chuàng)新活動(dòng)是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要源泉，是帶動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要?jiǎng)恿?。?guó)外學(xué)者Hirshleifer等^[15]認(rèn)為創(chuàng)新是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵動(dòng)力，能增強(qiáng)企業(yè)的創(chuàng)新能力：一方面，可以提高企業(yè)自身產(chǎn)品的技術(shù)含量，增強(qiáng)其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力；另一方面，在一定程度上可以穩(wěn)定宏觀經(jīng)濟(jì)和就業(yè)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)有序發(fā)展。國(guó)內(nèi)學(xué)者黨力等^[16]、唐松等^[17]認(rèn)為，面對(duì)日新月異的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，創(chuàng)新對(duì)企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量具有十分重要的作用，是企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的“命脈”?？梢姡瑪?shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量有重要的影響：一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過(guò)數(shù)字技術(shù)優(yōu)化高新技術(shù)企業(yè)資源，降低企業(yè)成本并提高勞動(dòng)效率，賦予企業(yè)一定的內(nèi)生發(fā)展動(dòng)力，激發(fā)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新的潛力；另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展為高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新營(yíng)造了良好的發(fā)展環(huán)境，數(shù)字技術(shù)手段搭建了高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新所必需的基礎(chǔ)設(shè)施，有利于提升高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量。基于此，提出：

假設(shè)1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可以提升高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量。

（三）融資約束的中介效應(yīng)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠提升生產(chǎn)資料在企業(yè)日常經(jīng)營(yíng)過(guò)程中的整體利用效率，有利于提高企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效率。數(shù)字技術(shù)的有效利用能夠降低上下游企業(yè)之間的信息不對(duì)稱程度，提升對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的信任程度，進(jìn)而緩解企業(yè)的融資約束，且通過(guò)自身資源配置的完善，為企業(yè)創(chuàng)新投入獲得更為充足的資金支持。

與傳統(tǒng)企業(yè)創(chuàng)新相比，高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新具有周期長(zhǎng)、回報(bào)慢、評(píng)估難、風(fēng)險(xiǎn)大等特點(diǎn)。較長(zhǎng)的研發(fā)周期和巨大的投資風(fēng)險(xiǎn)使得投資者難以區(qū)分研發(fā)項(xiàng)目?jī)?yōu)劣，易導(dǎo)致高新技術(shù)企業(yè)融資約束問(wèn)題^[18]，進(jìn)而抑制高新技術(shù)企業(yè)研發(fā)投入和創(chuàng)新產(chǎn)出。對(duì)于高新技術(shù)企業(yè)來(lái)說(shuō)，在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中關(guān)于創(chuàng)新產(chǎn)出的競(jìng)爭(zhēng)會(huì)更加激烈，要求更高，加之企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)需要大量資金投入，但產(chǎn)出效率可能較低，因此常年遭受資金不足的束縛^[19]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠利用技術(shù)手段促進(jìn)企業(yè)信息的溝通與共享，提升信息收集及服務(wù)效率，有利于提升高新技術(shù)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率，增強(qiáng)企業(yè)的融資信用，降低企業(yè)獲取外部資金的難度，緩解企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的融資約束，有效促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。基于此，提出：

假設(shè)2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以緩解企業(yè)的融資約束，進(jìn)而提升高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量。

三、變量選擇與模型構(gòu)建

（一）變量選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

1. 被解釋變量：高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量。許多文獻(xiàn)選擇研發(fā)投入作為企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的衡量指標(biāo)，本文認(rèn)為，企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的關(guān)鍵在于其實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新產(chǎn)出。本文借鑒郭玥^[20]的做法，以專利申請(qǐng)數(shù)量來(lái)衡量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。為了更好體現(xiàn)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的差異性，將企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出（專利數(shù)，Pat）分為實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新（發(fā)明專利數(shù)，Invpat）與非實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新（包括實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)數(shù)量，Genpat）。發(fā)明專利的技術(shù)含量高，能夠很好體現(xiàn)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量，非發(fā)明專利（包括實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)）的技術(shù)含量較低，難以體現(xiàn)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的質(zhì)量。另外，本文使用研發(fā)支出總額的自然對(duì)數(shù)（RD）替換企業(yè)專利這一變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

2. 解釋變量：數(shù)字經(jīng)濟(jì)。在現(xiàn)階段的研究成果中，已有部分學(xué)者對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度，但尚未有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。本文借鑒申明浩等^[21]的做法，根據(jù)中國(guó)國(guó)情，考慮數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展內(nèi)涵，在構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)時(shí)，選擇了數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)作為一級(jí)衡量指標(biāo)。隨后，進(jìn)一步將三個(gè)一級(jí)指標(biāo)加以細(xì)化，劃分為8個(gè)二級(jí)指標(biāo)，再細(xì)分為22個(gè)對(duì)應(yīng)三級(jí)指標(biāo)。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用客觀賦值法進(jìn)行指標(biāo)合成，構(gòu)造省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。指標(biāo)選取如表1所示。

本文采用熵值法測(cè)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，在一定程度上避免了主觀賦權(quán)法測(cè)度所產(chǎn)生的偏誤。

首先，對(duì)所選取的正向指標(biāo)與負(fù)向指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)的處理。

正向指標(biāo)：

Xij=Xij－min XjmaxXj－min Xj（1）

負(fù)向指標(biāo)：

Xij=maxXj－XijmaxXj－min Xj（2）

式（1）和式（2）中，maxXj是指每年該指標(biāo)中的最大值，minXj是最小值，Xij是第i個(gè)指標(biāo)第j年無(wú)量綱結(jié)果。

其次，計(jì)算涉及指標(biāo)客觀權(quán)重，用Wij表示：

Wij=Xij∑mi=1Xij（3）

再次，計(jì)算不同指標(biāo)信息熵值Sj，m為測(cè)度年限：

sj=－1ln m∑mi=1Wij×ln wij （4）

接著，計(jì)算信息熵冗余度yj：yj=1－sj，根據(jù)信息熵冗余度求指標(biāo)權(quán)重。

αj=yj∑mi=1yj （5）

最后，通過(guò)多重線性函數(shù)加權(quán)測(cè)算得到31個(gè)?。▍^(qū)、市）2016—2022年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（DIE）。

DIEi=∑mi=1αj×wij（6）

3. 中介變量：融資約束。Fazzari等^[22]認(rèn)為面臨外部融資約束的企業(yè)會(huì)表現(xiàn)出較強(qiáng)的“投資現(xiàn)金流敏感性”，以此作為衡量指標(biāo)，但其合理性受到部分學(xué)者質(zhì)疑。Kaplan和Zingales^[23]構(gòu)建了融資約束KZ指數(shù)，以更全面的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與指標(biāo)計(jì)算所得，能夠更好地代表企業(yè)融資約束。本文采用KZ指數(shù)作為代表變量，KZ指數(shù)越高，企業(yè)所面臨的融資約束越大。

4. 控制變量。（1）企業(yè)規(guī)模（Size）：在高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的影響因素中，企業(yè)規(guī)模是一個(gè)重要變量。馮根福等^[24]認(rèn)為，規(guī)模越大的企業(yè)通常有更多自有資金，與中小企業(yè)相比受融資限制程度低，更傾向于長(zhǎng)期投資，通過(guò)創(chuàng)新提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。本文以總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)衡量企業(yè)規(guī)模。（2）資產(chǎn)負(fù)債率（Level）：資產(chǎn)負(fù)債率反映了企業(yè)股本結(jié)構(gòu)與償付能力。O’Brien等^[25]和溫軍等^[26]認(rèn)為，股本結(jié)構(gòu)和償付能力是影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的因素之一。本文以企業(yè)負(fù)債與總資產(chǎn)的比值衡量資產(chǎn)負(fù)債率。（3）成長(zhǎng)性（Growth）：企業(yè)成長(zhǎng)性對(duì)創(chuàng)新行為產(chǎn)生重要影響。Richardson等^[27]認(rèn)為企業(yè)成長(zhǎng)性對(duì)其創(chuàng)新能力有顯著影響。擁有增長(zhǎng)潛力的企業(yè)一般面臨較大的資金壓力，不利于推進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)高、投資期限長(zhǎng)的創(chuàng)新活動(dòng)。本文以總資產(chǎn)增長(zhǎng)率衡量企業(yè)成長(zhǎng)性。（4）固定資產(chǎn)比（PPE）：固定資產(chǎn)會(huì)影響企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量。固定資產(chǎn)能夠在一定程度上反映出企業(yè)的生產(chǎn)、技術(shù)條件；同時(shí)，固定資產(chǎn)也能夠成為抵押物，有利于提升企業(yè)整體融資能力。本文以固定資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比值衡量固定資產(chǎn)比。（5）營(yíng)運(yùn)能力（Tur）：企業(yè)營(yíng)運(yùn)能力高低會(huì)影響企業(yè)的整體經(jīng)營(yíng)。一方面，企業(yè)各項(xiàng)資產(chǎn)的利用效率能直接影響企業(yè)資金的充足性，這在一定程度上將影響企業(yè)的創(chuàng)新投入能力；另一方面，營(yíng)運(yùn)能力也體現(xiàn)了企業(yè)管理者的治理理念，在一定程度上影響企業(yè)對(duì)創(chuàng)新的重視程度。本文使用總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率來(lái)衡量營(yíng)運(yùn)能力。（6）企業(yè)價(jià)值（TobinQ）：企業(yè)價(jià)值受管理層經(jīng)營(yíng)的影響，與企業(yè)創(chuàng)新投入息息相關(guān)。一般而言，具備不同價(jià)值的企業(yè)投資效率存在差異性^[28]，加之投資是企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的重要前提，因此，企業(yè)價(jià)值會(huì)對(duì)其創(chuàng)新質(zhì)量產(chǎn)生較大影響。本文以托賓Q值衡量企業(yè)價(jià)值。

5. 數(shù)據(jù)來(lái)源。本文所使用的數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局和31個(gè)?。▍^(qū)、市）的統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)，高新技術(shù)企業(yè)專利數(shù)據(jù)來(lái)自同花順I(yè)find數(shù)據(jù)庫(kù)。高新技術(shù)企業(yè)的行業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)參照GB/T4754行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，企業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，企業(yè)所屬省份特征數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局和31個(gè)省（區(qū)、市）的統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)。經(jīng)過(guò)上述處理，最終得到2016—2022年9884個(gè)觀測(cè)值。

（二）模型構(gòu)建

基于上述分析，構(gòu)建基準(zhǔn)模型如下所示：

Pati，t=α1+α2DIEi，t+α3Controls+δi+

λt+εi，t（7）

Invpati，t=β1+β2DIEi，t+β3Controls+δi+

λt+εi，t （8）

Genpati，t=γ1+γ2DIEi，t+γ3Controls+δi+

λt+εi，t （9）

其中，Patit是指第i個(gè)企業(yè)在t時(shí)期的專利存量，即創(chuàng)新產(chǎn)出；Invpati，t為實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新，Genpati，t為非實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新。DIEi，t是指第i個(gè)企業(yè)所在省份在t時(shí)期的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；Controls是指控制變量，包括企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、成長(zhǎng)性、固定資產(chǎn)比、營(yíng)運(yùn)能力、企業(yè)價(jià)值；δi為企業(yè)個(gè)體固定效應(yīng)，λt為年份固定效應(yīng)，εi，t為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

根據(jù)來(lái)自同花順I(yè)find數(shù)據(jù)庫(kù)和CSMAR的數(shù)據(jù)，對(duì)各變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果見表2。

由表2可知各變量的基本統(tǒng)計(jì)特征。其中，Pat、Invpat、Genpat的最小值為0，說(shuō)明存在部分高新技術(shù)企業(yè)的專利申請(qǐng)數(shù)量為0。專利的最小值與最大值間差異較大，說(shuō)明高新技術(shù)企業(yè)之間的創(chuàng)新產(chǎn)出存在較大差距。Genpat的標(biāo)準(zhǔn)差較大，達(dá)2.196，非實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新的平均值僅為2.418，說(shuō)明在高新技術(shù)企業(yè)的專利存量當(dāng)中，非實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新存量差距更大，且非實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新存量平均值低于實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新，這也在一定程度上說(shuō)明中國(guó)高新技術(shù)企業(yè)更重視創(chuàng)新質(zhì)量。DIE的平均值為0.261，最大值和最小值之差為0.49，說(shuō)明中國(guó)各?。▍^(qū)、市）數(shù)字經(jīng)濟(jì)總體發(fā)展水平不高，提升的空間較大，且各?。▍^(qū)、市）的發(fā)展差距也較大。

（二）基準(zhǔn)回歸分析

利用式（7）～式（9）分別進(jìn)行回歸分析，表3列（1）～列（3）分別代表被解釋變量Pat、InvPat和GenPat的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。

由表3結(jié)果顯示，無(wú)論是實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新還是非實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新，數(shù)字經(jīng)濟(jì)（DIE）對(duì)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的回歸系數(shù)分別為2.431、2.925、2.227，在1%水平上顯著且為正，假設(shè)1得到驗(yàn)證。數(shù)字經(jīng)濟(jì)每增長(zhǎng)一個(gè)單位，會(huì)對(duì)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生兩個(gè)單位的正向影響。另外，通過(guò)對(duì)比數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新與非實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新的影響系數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)高新技術(shù)企業(yè)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新的影響程度高于非實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新。因此，可以得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠顯著提升高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的結(jié)論。在控制變量方面，企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率以及企業(yè)價(jià)值等變量對(duì)其創(chuàng)新質(zhì)量產(chǎn)生正向影響且顯著；而企業(yè)成長(zhǎng)性與營(yíng)運(yùn)能力對(duì)其創(chuàng)新質(zhì)量產(chǎn)生負(fù)向影響，即總資產(chǎn)增長(zhǎng)率與總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率是不利因素，且對(duì)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新的負(fù)向影響更為顯著。

（三）內(nèi)生性問(wèn)題

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展是一個(gè)具有宏觀性質(zhì)的變量，受微觀企業(yè)經(jīng)營(yíng)行為的影響較小，但由于變量遺漏以及對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的計(jì)算誤差，結(jié)果可能會(huì)出現(xiàn)一定誤差，從而引起內(nèi)生性問(wèn)題。本文利用工具變量法弱化內(nèi)生性問(wèn)題，采用兩階段最小二乘法實(shí)證檢驗(yàn)。所選取的工具變量為各個(gè)企業(yè)所在的城市與杭州的球面距離，具有外生性與相關(guān)性。在相關(guān)性方面，2016年G20杭州峰會(huì)首次將“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”列進(jìn)創(chuàng)新增長(zhǎng)藍(lán)圖，杭州市成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)開路先鋒，與杭州的球面距離會(huì)在一定程度上影響地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；在外生性方面，一般而言，高新技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新程度與杭州的球面距離關(guān)聯(lián)程度較小。表4報(bào)告了工具變量回歸結(jié)果。在考慮數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量所可能產(chǎn)生的內(nèi)生性問(wèn)題后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的影響依舊為正，與基準(zhǔn)回歸所得結(jié)論一致。為使結(jié)論更具穩(wěn)健性，本文進(jìn)行了弱工具變量檢驗(yàn)，F(xiàn)值顯著大于10，故不存在弱工具變量問(wèn)題。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

專利數(shù)量展示了高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，研發(fā)支出代表其在創(chuàng)新活動(dòng)方面的投入力度。雖然企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量能更好體現(xiàn)出總體創(chuàng)新能力，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展必須通過(guò)企業(yè)研發(fā)支出發(fā)生作用，從而影響企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。因此，為深入檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新效應(yīng)，用企業(yè)研發(fā)支出替代企業(yè)專利數(shù)量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，構(gòu)造以下回歸模型：

RDi，t=α1+α2DIEi，t－1+δi+εi，t （10）

RDi，t=β1+β2DIEi，t－1+β3Controls+δi+εi，t（11）

RDi，t=γ1+γ2DIEi，t－1+γ3Controls+λt+εi，t （12）

其中，式（10）不控制年份固定效應(yīng)，不加入控制變量；式（11）控制了企業(yè)個(gè)體固定效應(yīng)，并加入了控制變量；式（12）控制了年份固定效應(yīng)，并加入了控制變量。表5報(bào)告了式（10）、式（11）和式（12）三個(gè)模型的實(shí)證結(jié)果，三個(gè)模型的系數(shù)依舊在1%的水平上顯著為正，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量仍有正向影響。這與前文所得結(jié)論一致。

此外，地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也必然會(huì)影響高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量。地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好，高新技術(shù)企業(yè)所處的創(chuàng)新環(huán)境及基礎(chǔ)設(shè)施條件更優(yōu)質(zhì)。因此，本文控制了省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)后進(jìn)行回歸分析，即加入人均GDP作為控制變量，表6列（1）～列（3）為加入省份的人均GDP作為控制變量的回歸結(jié)果。

從表6可以看出，在加入了省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)這一控制變量后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的影響系數(shù)依舊在1%的水平上顯著為正。同時(shí)，本文運(yùn)用Logit模型，構(gòu)造啞變量Pat01、Invpat01和Genpat01進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。其中，當(dāng)企業(yè)具有專利存量時(shí)，啞變量取1，否則取0。表6中列（4）～列（6）報(bào)告了Logit模型的回歸結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的影響系數(shù)仍然在1%的水平上顯著為正，與上文所得結(jié)論一致。

五、進(jìn)一步分析

（一）融資約束的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

技術(shù)創(chuàng)新具有的高度不確定性以及創(chuàng)新項(xiàng)目存在的信息不對(duì)稱，均會(huì)導(dǎo)致高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新項(xiàng)目受到一定的融資約束，進(jìn)而可能導(dǎo)致高新技術(shù)企業(yè)減少研發(fā)投入，降低企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以通過(guò)數(shù)字技術(shù)手段，為評(píng)估高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新項(xiàng)目?jī)r(jià)值提供科學(xué)依據(jù)，同時(shí)通過(guò)構(gòu)建健全的企業(yè)信息體系，消除上下游企業(yè)之間以及同級(jí)企業(yè)之間的信息不對(duì)稱，多方拓寬融資渠道，緩解企業(yè)的融資約束，提升創(chuàng)新產(chǎn)出質(zhì)量。為了驗(yàn)證“數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展→緩解企業(yè)融資約束→提升企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量”這一影響路徑，參考溫忠麟等^[29]的做法，構(gòu)建模型［式（13）、式（14）和式（15）］進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

Pati，t=α1+β1DIEi，t+γ1Controls+δi+

λt+εi，t （13）

KZi，t=α2+β2DIEi，t+γ2Controls+δi+

λt+εi，t （14）

Pati，t=α3+β3DIEi，t+φ3KZi，t+

γ3Controls+δi+λt+εi，t（15）

從表7的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與高新技術(shù)企業(yè)融資約束呈顯著負(fù)向關(guān)系，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在緩解企業(yè)融資約束方面效果顯著。表7列（3）中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的系數(shù)在1%水平上顯著為正，中介效應(yīng)所占比例為0.025，通過(guò)了Sobel檢驗(yàn)。綜上，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展確實(shí)緩解了融資約束對(duì)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的負(fù)向影響。也就是說(shuō)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠通過(guò)緩解高新技術(shù)企業(yè)的融資約束，進(jìn)而提升企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量。緩解融資約束這一機(jī)制在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的影響中存在部分中介效應(yīng)。假設(shè)2得到部分驗(yàn)證。

為深入探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量在融資約束這一機(jī)制上的差異性，將樣本分為實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新與非實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新。表8報(bào)告了分創(chuàng)新類型的融資約束機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果顯示，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響企業(yè)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新中，緩解高新技術(shù)企業(yè)融資約束這一影響機(jī)制效果顯著，并通過(guò)了Sobel檢驗(yàn)。也就是說(shuō)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過(guò)緩解融資約束這一機(jī)制，有利于提升高新技術(shù)企業(yè)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新。在高新技術(shù)企業(yè)非實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新方面，雖未通過(guò)Sobel檢驗(yàn)，但列（6）中融資約束系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平系數(shù)在10%的水平上顯著為正，融資約束的中介效應(yīng)可能存在。

（二）基于企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性分析

為探究企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)是否會(huì)影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量之間的關(guān)系，按企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)劃分，將樣本劃分為國(guó)有和非國(guó)有企業(yè)兩個(gè)樣本群，進(jìn)行分組回歸分析。表9報(bào)告了基于企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性分析結(jié)果。通過(guò)對(duì)比研究發(fā)現(xiàn)，相較于非國(guó)有高新技術(shù)企業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的促進(jìn)作用更強(qiáng)。這可能是因?yàn)椋瑖?guó)有企業(yè)本身在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中處于優(yōu)勢(shì)位置，在獲取各項(xiàng)技術(shù)資源與金融資源上具備較大優(yōu)勢(shì)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在帶動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中，也對(duì)高新技術(shù)企業(yè)的技術(shù)基礎(chǔ)存在一定要求，尤其是對(duì)于科技含量較高的企業(yè)來(lái)說(shuō)要求更高。因此，無(wú)論是企業(yè)的實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新還是非實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)已有較好技術(shù)基礎(chǔ)的國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量來(lái)說(shuō)，所起到的正向影響更大。

（三）企業(yè)所在地區(qū)的異質(zhì)性分析

為探究企業(yè)所在地區(qū)是否會(huì)影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量之間的關(guān)系，按企業(yè)所在地區(qū)，分為東部與中西部地區(qū)樣本后分組回歸。表10報(bào)告了基于企業(yè)所在地區(qū)的異質(zhì)性分析結(jié)果。通過(guò)對(duì)比研究發(fā)現(xiàn)，相較于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)位于中西部地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的正向影響程度更大?？赡艿脑蚴?，國(guó)家近年來(lái)對(duì)中西部地區(qū)的數(shù)字化政策傾斜程度較高，首個(gè)國(guó)家級(jí)數(shù)據(jù)中心在2015年落戶貴州，且西部地區(qū)不斷推進(jìn)以數(shù)字技術(shù)為引領(lǐng)、技術(shù)與數(shù)據(jù)為支撐的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，大大提高了中西部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及其對(duì)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的正向影響，促使中西部地區(qū)科技創(chuàng)新向縱深推進(jìn)，從而有效提升中西部地區(qū)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量。因此，相較于東部地區(qū)，中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的正向影響更為顯著，但非實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新比實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新的回歸系數(shù)更大。

六、結(jié)論與建議

依據(jù)2016—2022年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與高新技術(shù)上市企業(yè)數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展如何影響高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量，得到基準(zhǔn)回歸結(jié)果后，對(duì)融資約束的中介效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，分所有權(quán)性質(zhì)、所在地區(qū)進(jìn)行異質(zhì)性分析。結(jié)果顯示：（1）中國(guó)各?。▍^(qū)、市）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡，總

體發(fā)展空間較大。（2）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著促進(jìn)了高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，且對(duì)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新的效果更好。在對(duì)工具變量進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)，以及運(yùn)用創(chuàng)新投入進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)之后，這一結(jié)論依然顯著成立。（3）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過(guò)融資約束的部分中介效應(yīng)，對(duì)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新影響顯著，對(duì)非實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新的中介效應(yīng)不顯著。選用KZ指數(shù)充當(dāng)融資約束的代理變量檢驗(yàn)融資約束的中介效應(yīng)，結(jié)果顯示存在部分中介效應(yīng)。（4）相較于非國(guó)有企業(yè)和東部地區(qū)企業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)國(guó)有企業(yè)和中西部地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的正向影響更大。

建議：（1）增加數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域關(guān)鍵核心技術(shù)的研發(fā)投入，強(qiáng)化企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量提升。鼓勵(lì)和支持行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)增加數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域關(guān)鍵核心技術(shù)的研發(fā)投入，尤其在人工智能、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域，推動(dòng)以企業(yè)為主導(dǎo)的產(chǎn)學(xué)研深度融合，提供研發(fā)補(bǔ)貼和政策扶持。（2）制定差異化政策措施，縮小數(shù)字經(jīng)濟(jì)不均衡發(fā)展差距。鼓勵(lì)和幫助非國(guó)有企業(yè)更多地運(yùn)用數(shù)字技術(shù)；加大對(duì)中西部地區(qū)數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)的有效提升；建立區(qū)域協(xié)調(diào)機(jī)制，定期評(píng)估各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整政策措施，縮小中西部地區(qū)與東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展差距。（3）利用數(shù)字技術(shù)提高融資信用，緩解企業(yè)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新的融資約束。利用數(shù)字技術(shù)提高新產(chǎn)品研發(fā)的信息透明度和市場(chǎng)盈利能力，增強(qiáng)企業(yè)的融資信用；多方面尋找融資機(jī)會(huì)，包括銀行、非銀行金融機(jī)構(gòu)、私募股權(quán)、政府基金等渠道，積極探索新的融資方式，為企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)提供多元化融資渠道，降低融資風(fēng)險(xiǎn)和成本，確保企業(yè)在實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新投入上獲得更精準(zhǔn)的資金支持，進(jìn)一步提升高新技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新質(zhì)量。

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（責(zé)任編輯：鐘瑤，鄒彬）

Digital Economy， Financing Constraint and

the Quality of Enterprise Innovation

—Empirical Evidence from High-tech Listed Company

LIU Zhaode， PENG Boye， SHEN Qian

（School of Economics， Guangdong University of Finance & Economics， Guangzhou， Guangdong 510320， China）

Abstract：From the perspective of the intermediary effect of financing constraints， this study has used fixed effects model， and made an empirical analysis on the influence of digital economy development on the innovation of high-tech enterprises based on the data of China’s digital economy and high-tech listed enterprise from 2016 to 2022. The research results indicate that there is much room for the development of digital economy in China， but the development among cities and provinces is unbalanced. The digital economy can significantly promote the innovation capability of high-tech enterprises， especially substantive innovation. Further research indicates that financing constraint has a partial mediating effect on substantive innovation capability， but the mediating effect on non substantive innovation is not significant. Compared to non-state-owned enterprises and enterprises in the eastern region， the development of the digital economy has a greater positive impact on the innovation capability of state-owned enterprises and enterprises in the central and western regions.

Key words：digital economy; innovation quality; financing constraints