数字经济与企业创新：突破性创新还是渐进性创新？

胡山　余泳泽

摘 要：近年来，数字经济已经成为推动国民经济高质量发展的重要引擎。本文基于2012—2018年中国沪深A股上市公司数据，采用普通最小二乘法和工具变量法，研究了数字经济与企业创新之间的因果关系及影响机制。研究结果表明，数字经济可以显著促进企业突破性创新，对企业渐进性创新的影响并不显著;数字经济对非国有企业、大型企业和高管持股比例较高企业突破性创新的促进作用更大。本文从供需两侧验证了数字经济对企业突破性创新的影响机制，即主要通过缓解企业融资约束、促进产学研合作和提高专利回报率来实现。本文丰富了数字经济和企业创新方面的文献，对促进企业突破性创新和推动经济高质量发展也具有重要的启示意义。

关键词：数字经济;企业创新;突破性创新;渐进性创新;供需两侧

中图分类号：F260 文献标识码：A

文章编号：1000-176X（2022）01-0042-10

一、问题的提出

随着大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的广泛应用，数字经济已经成为推动经济高质量发展的重要引擎。2020年《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》强调：“充分發挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，壮大经济发展新引擎”。由此可见，在经济高质量发展阶段，数字经济将凭借其信息传播、数据创造、显著降低交易成本等先天优势对推动国民经济动力变革和实现经济增长动力转化产生重要影响。与此同时，近年来国内企业创新能力取得了长足进步，专利申请和授权数量位居世界前列，然而关键核心技术和设备的“卡脖子”现象仍然存在，专利产出的“重量轻质”问题仍有待改善，企业突破性创新有待提升。大力发展数字经济是否有助于推动企业创新？如果是，这种影响又将通过哪些渠道来实现？

围绕数字经济的经济绩效，已有研究发现，数字经济有利于增大就业概率[1]，提升全要素生产率[2]，还有助于推动经济包容性增长[3]及经济高质量发展[4]。与本文研究主题最接近的是识别数字经济与企业创新因果关系的文献。然而已有研究多数将其作为重要的传导机制或调节机制，部分直接探讨数字经济影响企业创新的文献在机制检验方面也有待进一步完善。侯世英和宋良荣[5]与刘丽娜和闫照坤[6]皆从企业创新的供给侧验证了数字经济可以通过技术多元化或者缓解资源约束的路径提升创新绩效。刘启雷等[7]采用案例分析方法从供需两侧阐释了数字化赋能的产生条件和作用机制，但研究结果缺乏经验证据的支撑。

基于以上背景，本文基于2012—2018年中国沪深A股上市公司数据，采用普通最小二乘法和工具变量法，研究了数字经济与企业创新之间的因果关系及影响机制。基准回归表明，数字经济可以显著促进企业突破性创新，对企业渐进性创新的影响不显著。本文的边际贡献主要体现在以下三个方面：第一，以往研究大多数集中在全要素生产率、产业升级和经济高质量发展等方面，将数字经济对技术创新的影响作为传导机制之一。本文直接探讨并论证了数字经济对企业创新的影响，并从创新活动的供需双侧出发进行了影响机制检验，深化了已有文献对数字经济微观层面经济影响的研究。第二，已有文献在考察企业突破性创新时主要集中于产业政策、生产链位置、客户集中度和劳动力成本等因素。本文试图从数字经济这一崭新的经济形态视角出发，探究其对企业突破性创新的影响机制，丰富和拓展了有关企业创新模式选择影响因素的研究。第三，在国际保护主义抬头和发达经济体对华技术封锁的形势下，本文的研究结论为理解大力发展数字经济和建设数字中国提供了一个新视角，对如何提高企业创新产出质量和推动经济高质量发展也具有重要的启示意义。

本文剩余部分结构安排如下：第二部分是理论机制分析;第三部分是研究设计，包括变量选取、模型设定与数据来源;第四部分是回归结果分析，包括基准回归结果、工具变量估计、异质性分析和稳健性检验;第五部分是影响机制检验;第六部分是结论与启示。

二、理论机制分析

“渐进性创新”是以产品外观设计为代表的非核心内容的创新，是对已有技术和产品的简单改进。“突破性创新”则是对现有技术的根本性变革，通常会涉及探索新知识、花费大量时间和金钱以及承担巨大的技术风险[8-9]。一旦研发成功，突破性创新无疑比渐进性创新更有助于增强企业核心竞争力，提高企业市场价值。实际上，企业研发资金和知识存量的匮乏以及创新激励不足问题常常会延缓突破性创新进度，迫使企业转向渐进性创新，表现为更多创新性较低的改进专利而非发明专利[9]。

以大数据、云计算和人工智能等信息技术的应用为主要特征，数字经济凭借其在跨时空信息传播、数据处理和信息获取近乎零成本等方面的先天优势[4]，可以有效缓解企业创新系统中的研发要素供需矛盾和新产品供需矛盾，降低了研发难度，提高了进行突破性创新的倾向性。这里将主要从企业创新活动的供需双侧出发研究并论证数字经济如何通过影响企业融资约束、产学研合作和专利回报率，进而最终影响企业突破性创新。

（一）数字经济、企业融资约束与企业突破性创新

与渐进性创新相比，突破性创新需要长期持续性的大量资金投入。研发投入不足和融资约束问题往往是企业科研项目无法有序开展的关键障碍[10]。及时填补融资缺口、有效缓解融资约束问题对企业早日实现技术突破和提高创新产出质量具有十分重要的意义。数字经济通过降低企业外部融资成本和运营成本，为企业突破性创新提供更多资金支持。

数字经济能够改善金融机构信贷资源利用效率，进而促进地区金融发展，疏通企业外部融资渠道。金融发展将使具备信息优势的金融机构发挥其金融中介的功能，进而降低企业外部融资成本，缓解企业融资约束难题[11]。数字经济对金融发展的积极影响主要体现在提高金融市场的效率上。由于信息不对称性，金融机构在放贷活动中长期存在着所有制歧视和规模歧视现象。这种做法造成了信贷资源分配机制的扭曲，提高了企业的借贷门槛和融资成本，降低了银行信贷资源的利用效率。随着新一代数字技术的应用，金融机构获取和处理信息的能力显著增强，有效减轻了银行与企业之间的信息不对称问题[12]。换言之，金融机构可以更清楚地掌握企业真实的运行情况并判断其偿债能力，最终根据真实情况合理分配银行信贷资源，改善资源配置效率，促进了金融业的发展。

数字经济还能够提高企业生产资料利用效率，进而降低企业内部运营成本，缓解企业资金短缺问题。近年来，随着人工智能、大数据和物联网等数字化技术的发展，共享经济开始逐渐从生活消费领域向生产制造领域渗透。企业过剩的生产制造能力、产品检测能力和物流配送能力等可以通过共享经济平台进行交易，推动闲置设备和闲置工厂重新投入使用[2]。这不仅有助于全社会制造资源的集约化配置，从总体上减少了重复投入，也降低了大企业的设备管理维护成本以及中小企业的资源利用门槛和生产成本，有效缓解了企业资金短缺问题。

（二）数字经济、产学研合作与企业突破性创新

与渐进性创新相比，突破性创新要求企业具备足够的知识存量。日趋激烈的市场竞争和逐渐提高的技术复杂度使得企业与科研人员必须进行更紧密的合作才能尽快实现技术突破，赢得市场竞争优势。企业与高等院校和科研机构的正式交流或非正式交流，会加速高等院校和科研机构的知识向企业溢出，激励企业进行更多的创新活动[13]。Xu等[14]以中国上市公司为研究对象，验证了参与产学研合作有助于企业吸引更多优秀人才，从而提升企业创新质量和创新效率。

由于企業与高等院校和科研机构在目标导向、组织文化和工作流程等方面的差异，企业在寻找合作对象以及合作过程中往往要付出较大的搜寻成本、沟通成本和协调成本[15]。数字经济可以降低产学研合作过程中的交易成本，提高产学研合作水平，为企业突破性创新提供充足的智力支撑。依托于网络化创新平台，企业研发人员能够以近乎零成本地获取有价值信息，更好地吸收合作伙伴的知识（尤其是隐性知识）溢出，实现对外部知识的深度挖掘和学习[16]。同时，数字化技术的应用还将降低企业信息搜寻成本和沟通成本，减少了合作中的机会主义倾向，促使企业之间、企业与高等院校、科研机构之间的联系更加紧密。这无疑将有助于产学研各方更好地整合其碎片化研发资源和知识信息，增强企业协同创新能力。近年来，开展网络化协同创新的成功案例当数大型客机制造。国产大型客机C919通过网络化协同制造平台，实现了对西安、上海和南昌等数百家企业、数十家高校以及数十万名产业工人的高效管理和协调，其中还包括GE和CFM等飞机制造领域的跨国公司。国产大型客机研制项目真正实现了全球化协同创新，进一步提高了飞机研发质量和研发效率。

因此，在供给侧，数字经济将会缓解企业研发资金短缺和知识储备匮乏问题，为企业创新活动提供足够的资金和智力支持，解决了企业创新过程中要素供给不足的问题，从而降低了突破性创新的研发难度，提高了企业进行突破性创新的倾向。

（三）数字经济、专利回报率与企业突破性创新

渐进性创新使消费者的消费习惯和消费观念不断延续，而突破性创新会对消费者的习惯和生活方式造成破坏[17]。因此，突破性创新产品的商业化往往要比渐进性创新更加困难[18]，这种利润的不确定性致使企业缺乏足够的激励开展突破性创新。在企业创新的需求侧，数字经济有助于实现上下游、产供销有效衔接，从而提高创新产出的专利回报率，调动企业研发创新的积极性。数字经济对突破性创新的激励效应主要体现在拓宽新产品应用市场和加强顾客参与两个层面。

数字经济可以拓宽新产品应用市场，从而提高专利回报率。在传统商业模式中，自然性和制度性市场分割导致企业很难通过线下商业活动将产品销售到其他区域，不利于充分发挥国内超大规模市场优势和内需潜力，也显著降低了企业新产品和新技术的市场价值。淘宝网、京东商城等电商平台的崛起克服了传统线下商业活动的局限性，有助于企业以较低成本进入线上统一市场，打破了传统市场的地域限制，拓宽了区域市场的边界[19]。数字化技术的应用还可以降低受众的信息搜索时间和成本，增加供需双方的互动机会和提升信息流动速度。移动支付和网上银行等新型数字金融服务促进了商品交易效率的大幅度提高，为商品交换提供了更加广阔的空间。

数字经济有助于加强顾客参与，进而提高专利回报率。良好的顾客参与是企业突破性创新的基本条件[9]。在新一轮科技革命下，数字经济可以有效弥合消费者与企业之间的信息鸿沟，更容易形成稳定的客户关系，进而降低了创新利润的不确定性，增强企业进行突破性创新的意愿和能力[20]。同时，借助于数字化开放式创新平台，消费者可以参与新产品的设计、研发、应用和推广的全过程，通过在线消费者体验评价和建议优化产品，保障了用户需求与企业资源的无缝衔接，为创造用户价值和企业价值提供了条件。在这种以用户价值为主导的商业逻辑下，企业在为用户创造价值的同时，也提高了新产品与市场需求的匹配效率，增强了创新对企业市场价值的积极影响。

因此，在需求侧，数字经济有助于拓宽新产品应用市场和加强顾客参与，从而提高了专利回报率，激励企业更多地进行突破性创新。

综上所述，数字经济可以从供需两侧赋能企业突破性创新，这种促进作用主要通过缓解企业融资约束、提高产学研合作水平和提高专利回报率来实现。

图1是数字经济从供需两侧赋能企业突破性创新的理论逻辑。

三、研究设计

（一）变量选取

1.被解释变量

根据中国对专利类型的分类要求以及三种类型专利科技创新含量的差异，参考黎文靖和郑曼妮[21]与张陈宇等[9]的做法，本文用当年获得授权的发明专利数量加1后取自然对数来衡量企业突破性创新（Invention）;用非发明专利（包括实用新型专利和外观设计专利）授权量加1后取自然对数来衡量企业渐进性创新（Non-Invention）。将专利获得授权年度作为专利产出年度。

2.解释变量

本文解释变量数字经济（Digital）来源于财新智库测算并披露的“中国数字经济指数”。该指数包括信息产业指数、信息产业外溢指数和数字经济弹性指数三个层面，分别描述了数字经济产业的增长、数字经济产业对其他行业的推动以及整个社会在数字经济及其衍生发展中汲取的动力。该指数包含大量微观数据，数据质量较高，能够更为客观地反映中国数字经济的发展现状。

3.控制变量

企业规模（Size），用总资产的自然对数来衡量;企业年龄（Age），用企业自成立年份起的年数的自然对数来衡量;资产负债率（Leverage），用总负债与总资产的比值来衡量;资产收益率（ROA），用净利润与总资产余额的比值来衡量;企业股权性质（SOE），国有企业取值为1，非国有企业取值为0;高管持股比例（Share），用高管持股数占企业总股数的百分比来衡量。为排除极端值的不利影响，对所有连续变量在1%和99%的分位数上进行缩尾处理。

（二）模型设定

根据上述理论分析，本文基准回归模型设定如下：

Innovationijt=α0+α1Digitalit+∑7m=2αmControlitj+μi+λt+εijt （1）

其中，下标i、j和t分别表示省份、企业和年份。被解释变量Innovation表示企业创新产出，包括企业突破性创新和企业渐进性创新;Control表示一系列会对创新产生影响的微观企业层面的控制变量集合;λ和μ分别表示年份固定效应和行业固定效应，ε表示随机误差项。α1的符号和显著性是本文关注的重点。若α1>0，说明地区数字经济越发达，企业创新能力越强，反之则越弱。

（三）数据来源

本文以2012—2018年中国沪深两市A股上市公司为样本，剔除了ST公司、数据缺失公司、金融和保险行业公司以及财务数据异常公司，最终得到19 395个观测值。上市公司的财务数据来源于国泰安数据库和Wind数据库，企业创新数据来源于国泰安上市公司研发创新数据库，数字经济数据来源于财新智库构建和公布的“中国数字经济指数”。

四、回归结果分析

（一）基准回归结果

表2是数字经济与企业创新的基准回归结果。

表2列（1）在引入了年份固定效应和行业固定效应后仅对解释变量数字经济进行回归，结果显示，数字经济对企业突破性创新的影响在1%的水平上显著为正。列（2）在引入了一系列控制变量后，数字经济对企业突破性创新的正向影响仍然存在，且在1%的水平上显著。列（3）和列（4）将数字经济对企业渐进性创新进行回归，结果显示，无论是否引入控制变量，数字经济对企业渐进性创新的影响均不显著。

（二）工具变量估计

本文中由反向因果关系引致内生性的可能性较小，即单个微观企业的专利产出变化不太可能影响本省份数字经济发展。然而由于影响企业创新的因素很多，基准模型设定无法避免遗漏变量偏误的发生。因此，本文试图为核心解释变量寻找适宜的工具变量来克服内生性问题，干净准确地识别数字经济与企业创新之间的因果关系。

借鉴黄群慧等[22]基于1984年固定电话数量和邮局数量构建中国城市层面互联网发展工具变量的思路，本文以1984年各省份市内电话用户数（取自然对数）为基础，参考Nunn和Qian[23]的设置方法，构造了市内电话用户数（随地区变化）与上一年信息传输、计算机服务与软件业投资额占全社会固定资产投资总额比重（随年度变化）的交互项（Phone），作为数字经济的工具变量。

由表3列（1）和列（2）可知，数字经济对企业突破性创新的影响在1%的水平上显著为正，对企业渐进性创新的影响不显著。这说明本文的基准回归结果是可信的，具有较强的稳健性。本文还从工具变量的相关性和外生性两方面验证工具变量的有效性。一方面，由第一阶段回归结果可知，工具变量与数字经济在1%的水平上显著为正。同时识别不足检验（LM统计量）和弱工具变量检验（F统计量）结果也拒绝了识别不足和弱工具变量的原假设，表明本文不存在识别不足或弱工具变量问题。另一方面，列（3）—列（6）参考高超等[24]验证工具变量外生性的方法，将工具变量引入到回归模型中。列（3）和列（5）中并未引入数字经济而是直接考察工具变量对当前企业创新的影响，估计结果表明，工具变量对企业突破性创新有显著正向影响，对企业渐近性创新的影响不显著。由列（4）可知，在控制了数字经济后，工具变量的回归系数明显变小，且不再具有统计上的显著性;数字经济的回归系数仍然显著为正。这表明本文选取的工具变量除了通过数字经济的发展，并没有通过其他路径影响企业创新，这很好地满足了排他性约束条件。

（三）异质性分析

1.基于企业股权性质的异质性分析

本文根据企业股权性质将样本划分为国有企业和非国有企业进行异质性分析，结果如表4所示。

由表4可知，数字经济对非国有企业创新有显著正向影响，且对突破性创新的促进作用更大，对国有企业创新影响不显著。这可能是因为相比于国有企业，非国有企业往往更加依赖通过组织高质量的创新项目实现技术突破的途径来获取市场竞争优势，因而会更积极主动地应用数字化技术来有效整合企业内外部研发要素，从而促进企业突破性创新。在需求端，数字经济对专利回报率的正向作用也会进一步调动非国有企业的创新積极性，促使企业更多地进行突破性创新。

2.基于企业规模的异质性分析

本文根据企业规模的中位数将样本分为中小企业和大企业进行异质性分析，结果如表5所示。

由表5可知，数字经济对企业突破性创新有显著正向影响，且对大企业的促进作用更大;数字经济对中小企业和大企业渐进性创新的影响均不显著。这可能是由于大企业比中小企业存续时间更长，积累了更多的研发创新资源，还拥有着更加丰富的社会网络关系。数字经济可以帮助大企业在短时期内以较低成本整合内部资源，有助于加强企业与金融机构和高等院校等部门的联系，从而极大地提高了企业内外部创新资源的利用效率，促使企业不再满足对现有技术的局部革新，而更加倾向于进行突破性创新，争取实现对旧技术的根本性变革。

3.基于高管持股比例的异质性分析

本文根据高管持股比例的中位数将样本分为两组进行异质性分析，结果如表6所示。

由表6可知，数字经济对企业突破性创新有显著正向影响，且对高管持股比例较高企业的促进作用更大。这可能是因为，高管持股会使管理者和股东产生利益趋同效应，减少了管理者短视行为。数字经济的发展则有助于管理者更好地整合企业内外部研发资源，克服了企业创新活动中资金和知识等要素供给不足的问题，从而降低了企业突破性创新的研发难度。同时，数字经济对专利回报率的提升作用又进一步增强了企业开展突破性创新的积极性。

（四）稳健性检验

限于篇幅，稳健性检验结果未在正文中列出，留存备索。

1.替换企业创新衡量指标

为保证回归结果的稳健性，减少测量误差偏误带来的不利影响，本文试图寻找能够衡量企业创新的其他指标。其一，利用企业发明专利和非发明专利的授权量与员工人数的比值来衡量企业突破性创新和企业渐进性创新。其二，对企业发明专利和非发明专利的申请量加1取自然对数。其三，根据发明专利、实用新型专利和外观设计专利的科技创新含量分别将其赋予0.5、0.3和0.2的权重，采用加权后的企业专利申请量和专利授权量来衡量企业突破性创新。替换企业创新衡量指标后的回归结果与基准回归结果基本一致。

2.替换数字经济衡量指标

本文参考赵涛等[4]的做法，基于互联网宽带接入用户数、计算机服务和软件业从业人员、电信业务总量、移动电话用户数和数字普惠金融指数五个指标测算了城市层面的数字经济发展指数。替换数字经济衡量指标后的回归结果与基准回归结果基本一致。

3.其他稳健性检验

其一，考虑到数字经济对企业创新可能存在时滞效应，本文对解释变量和控制变量作滞后一期处理重新进行回归。其二，由于并非所有企业都会披露其关于企业研发的完全信息，为避免这部分样本对回归结果的不利影响，删除了相应类型专利授权量为0的样本后重新进行回归。其三，采用固定效应模型，将可能会对企业创新产生影响而不随时间变化的企业特征因素纳入回归模型。上述稳健性检验结果与基准回归结果基本一致。

五、影响机制检验

遵循理论机制部分的逻辑，数字经济可以从供需两侧赋能企业突破性创新，有效缓解企业创新系统中研发要素供需矛盾和新产品供需矛盾，克服了突破性创新的研发难度过大和激励不足两方面的问题，具体主要是通过缓解企业融资约束、促进产学研合作和提高专利回报率三种渠道来实现。为了进一步验证数字经济与企业创新的因果关系，增强研究结论的稳健性，本文接下来将对上述三种影响机制逐一进行检验。

（一）数字经济、融资约束与企业突破性创新

在企业创新的供给侧，数字经济能够推动地区金融业发展，降低企业的外部融资成本;还将提高企业闲置资源的利用率，减轻企业运营成本，从而缓解企业面临的融资约束难题，为企业创新活动提供足够的资金支持。渐进性创新的开发成本较低，突破性创新的周期长、阶段多和投入高等特征要求企业必须储备足够多的研发资金[8]，资本要素的供给不足将严重阻碍企业突破性创新。因此，数字经济对企业融资约束的缓解作用将更多地加快突破性创新进程，而对渐进性创新影响不大。

为了验证数字经济对企业融资约束的影响，参考Hadlock和Pierce[25]的做法，本文以KZ指数（KZ Index）和SA指数（SA Index）来衡量企业融资约束，其中对SA指数取绝对值。KZ指数越大以及SA指数取绝对值后越大，说明企业融资约束问题越大。表7列（1）和列（2）报告了数字经济对企业融资约束的回归结果，数字经济对KZ指数和SA指数的回归系数均在1%水平上显著为负，说明数字经济可以显著缓解企业融资约束问题。这表明随着企业融资约束问题的缓解，数字经济对企业突破性创新的促进作用将变大，即数字经济能够通过缓解企业融资约束来促进企业突破性创新。

（二）数字经济、产学研合作与企业突破性创新

在企业创新的供给侧，数字经济能够降低交易双方的信息不对称性，促使企业、高等院校和科研机构之间联系更加密切，提高产学研合作水平，进而有助于企业增加存量，为企业创新提供足够的智力支撑。不同于渐进性创新只是对企业原有知识技术的局部改良，技术门槛相对较低[8]，突破性创新是使现有产品或方法过时的颠覆性创新[9]。企业与科研人员必须进行更紧密的合作才能尽快突破技术瓶颈。因此，数字经济对产学研合作的促进作用将更大地提高企业突破性创新倾向。

为了验证数字经济对产学研合作水平的提升作用，本文参考金洪飞和陈秋羽[26]的做法，在剔除外观设计专利之后，通过关键词检索，对这些专利的申请人信息进行筛选，将企业与高等院校、研究院、研究所联合申请的专利定义为产学研合作专利。本文用产学研合作专利数量占企业当年专利申请总数的比重来衡量产学研合作（IUR），该指标越大，说明企业参与产学研合作的水平越高。表7列（3）验证了数字经济对产学研合作的影响，数字经济对产学研合作的影响在1%的水平上显著为正，意味着数字经济能够显著加强企业与高等院校和科研机构的产学研合作，即数字经济可以通过提升企业产学研合作水平來促进企业突破性创新。

（三）数字经济、专利回报率与企业突破性创新

相比于渐进性创新，突破性创新因其极强的破坏性容易对顾客原有消费习惯和消费观念产生破坏[10-18]，因而突破性创新产品的商业化难度要远大于渐进性创新[19]。在企业创新的需求侧，数字经济能够拓宽新产品和新技术的应用市场，有助于形成稳定和可靠的客户关系和强化顾客参与，从而降低了创新利润的不确定性，提高企业突破性创新的经济回报，有效激励企业开展更多的突破性创新。

为验证数字经济对企业创新的激励效应，本文借鉴蔡卫星等[27]做法，用（收盘价-开盘价）/开盘价衡量专利回报率（Return）。表7列（4）报告了数字经济对专利回报率的影响，数字经济对专利回报率的回归系数在1%的水平上显著为正，说明数字经济可以显著提高专利回报率。因此，在创新活动的需求侧，数字经济能够显著提高专利回报率，从而增强企业突破性创新的积极性。

综上所述，本文已经验证了数字经济能够从供需两侧赋能企业创新。在企业创新的供给侧，数字经济将会通过改善企业面临的融资约束问题和提升产学研合作水平，为增强企业突破性创新提供足够的资金和智力支持。在企业创新的需求侧，数字经济将会显著提高专利回报率，增强企业突破性创新的意愿和能力，从而激励企业进行突破性创新。

六、结论与启示

本文基于2012—2018年中国沪深A股上市公司数据，采用普通最小二乘法和工具变量法，研究了数字经济与企业创新之间的因果关系及影响机制。研究结果表明，数字经济可以显著促进企业突破性创新，对企业渐进性创新的影响并不显著;数字经济对非国有企业、大型企业和高管持股比例较高企业突破性创新的促进作用更大。本文从供需两侧验证了数字经济对企业突破性创新的影响机制，即主要通过缓解企业融资约束、促进产学研合作和提高专利回报率来实现。本文丰富了数字经济和企业创新方面的文献，对增强企业突破性创新和推动经济高质量发展也具有重要的启示意义。本文的研究结论还为企业和政府部门制定和实施相关政策提供了科学依据。

首先，在数字经济能够显著推动企业突破性创新的背景下，大力发展数字经济，完善信息基础设施，助力企业技术创新。利用云计算、大数据和物联网等先进技术，整合产学研各方碎片化的研发资源，推进海量信息共享，打破消费者与研发人员之间的信息壁垒，满足消费者最为迫切的消费需求，不断提高企业新产品和新技术的供给质量。同时，大力支持互联网平台健康发展，提高信息网络服务水平，推进先进的无线宽带网络建设，夯实互联网平台发展的技术基础。

其次，立足企业创新的供需两侧，探索数字经济促进企业创新的多维路径，充分释放数字经济的积极效应。推动工业企业资源与互联网平台全面无缝对接和融合，加快推进数字经济由生活消费领域向生产领域渗透，支持大型企业构建大规模一体化网络化协同创新平台，加强产学研协同攻关，加快突破关键核心技术和关键设备。深化金融业市场化改革，拓宽企业融资渠道，有效降低企业融资成本，为企业高质量创新提供足够的资金支持，实现上下游、产供销的有效衔接，形成需求牵引供给、供给创造需求的更高水平的动态平衡。

最后，结合数字经济对企业突破性创新的异质性影响，非国有企业和大型企业应该更加积极地应用数字化技术，提高资金和知识等研发要素的配置效率，争取早日实现技术突破，摆脱关键核心技术受制于人的局面。企业若能给予管理层适当的股权激励，则能够克服管理层在投资活动中的短视行为，充分利用数字经济对突破性创新的推动作用增强企业竞争优势，提高企业的市场价值。

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（责任编辑：孙 艳）

[DOI]10.19654/j.cnki.cjwtyj.2022.01.004

[引用格式]胡山，余泳泽.数字经济与企业创新：突破性创新还是渐进性创新？[J].财经问题研究，2022，（1）：42-51.

收稿日期：2021-11-15

基金项目：国家社会科学基金重大项目“环境目标约束下的产业高质量发展研究”（20&ZD089）;国家自然科学基金面上项目“地方经济增长目标约束对产业高质量发展的影响：理论机制、效应识别与政策优化”（71973060）

作者简介：胡 山（1992-），男，江苏徐州人，博士研究生，主要从事产业经济学研究。E-mail：hushan0202@163.com

余泳泽（1982-），男，河北承德人，教授，博士，博士生导师，教育部青年长江学者特聘教授，主要从事产业经济学研究。E-mail：yongze125@126.com