数字化水平对企业创新活动的影响研究——基于创新网络视角

李伟红,董 帆,李恩极

(1.河北经贸大学 工商管理学院,河北 石家庄 050061;2.河北省城乡融合发展协同创新中心,河北 石家庄 050061;学3.河北经贸大学 管理科学与工程学院,河北 石家庄 050061)

一、引言

创新作为引领发展的第一动力,关系国家经济的发展水平和增长潜力,党的二十大报告再次强调了创新的重要性,提出要加快实施创新驱动发展战略。中国已经实现了从制造业向服务经济时代的转变[1],生产性服务业在国民经济中所占比重不断提升,在2022年上半年其增加值占GDP增加值的54.2%,生产性服务业作为驱动我国经济发展的动力源泉,其创新不仅有利于自身的提升,更对国家的经济发展起到推动作用,研究生产性服务业企业创新具有十分重要的现实意义。

在科技的引领下,新一代数字技术(如大数据、物联网、人工智能、云计算、区块链等)迅猛发展,社会生活发生了巨大的变化,正在走进数字化社会[2]。强大的数字技术带来了产业技术路线的革命性变化,优化了产业结构及整体价值链,重构了企业的商业模式,为企业创新注入了新的活力。在数字化背景下,数字技术改变了企业原有产品的基本属性、新产品生产流程的方式、商业模式和企业的组织形态,甚至对以往许多创新理论的基本假设也提出了质疑[3]。数字技术的使用为企业带来了新的生产要素——数据和信息,数据和信息具有流动性强且收集简单的特点,其信息传播成本要远低于其他生产要素的成本,使得企业收集数据的速度、范围以及数量迅速增长扩大[4]。

从现有的研究来看,数字化水平的提升可以帮助企业进行内部资源的整合重构,增强自身价值创造能力。通过数字技术,企业创新可以采用新的方法来收集、分析和利用有关客户、内部流程和供应链上的数据[5];数字化通过诱导企业的非系统创新来加强企业地位[6],对原有资源进行重构并创造性地将其用于自身发展[3],促进企业创新;由于进行资源整合,企业可以将自己原有的知识产权和功能结合起来,在新的利基市场开发利用各种资源[7],促使创新具有内在的流动性,并将其转化为进一步创新的触发器[8];这样的结果导致资源和创新技术的高效运用[9]。创新网络广度反映了创新主体与外部组织的联系程度,企业在创新网络中的广度越大,表明与企业在网络中建立合作关系的企业越多,企业所接触到的资源就越多[10],从而有效降低资源获取成本[11],实现创新的规模效应[12];创新网络深度主要是指在创新网络中创新主体之间相互联系合作的频度。在创新网络中,企业的相互联系和渗透使得企业原有的刚性边界相对模糊[13]。詹绍文和王旭[14]等研究发现,企业与外部主体之间进行高频率的合作可以增强彼此之间的联系,更好地获取企业进行创新活动(如产品创新和技术创新等)的资源。创新网络是企业增大知识溢出效应、提升创新绩效、发展企业核心优势的重要途经,在数字化背景下,创新网络要求政府和企业共同构建以创新为导向的网络平台,使网络成员之间增大交流机会,努力挖掘潜在的合作伙伴,积极建立以信任为基础的合作关系,加强企业之间的联系,促进资源流动,进而获取利于企业进行创新活动的知识,提高企业创新绩效。综上所述,从目前的研究来看,相关学者主要关注数字化与企业创新关系、创新网络与企业创新关系,将创新网络作为中介变量来研究数字化水平与企业创新之间关系的研究并不多见。

本文采集生产服务业2010—2020年企业数字化水平、创新活动和创新网络数据,就数字化水平对企业创新活动的影响效应、作用机理进行实证研究。本文的边际贡献主要有两点:(1)运用多种计量方法,就数字化水平对企业创新活动的影响效应进行较为稳健的实证检验,丰富了现有文献对于数字化水平如何影响企业创新活动的理论认知;(2)从创新网络出发,研究数字化水平如何影响企业创新活动的内在机制,在一定程度上破解数字化水平对企业创新活动影响效应的“黑箱”。

二、理论分析与研究假说

资源基础观、协同创新理论有助于解释数字化水平对于企业创新活动的影响机制。基于资源基础理论,Black和Boal等提出企业资源是要素的布局或网络,他们认为企业资源包括两种:一种是内含的资源,另外一种是系统资源[15]。广义的资源包括有形资产和无形资产,而资源不止包括传统的生产要素,还包括特定市场或用户需求、决策管理系统、市场营销和分销的复杂网络以及复杂的社会资源。数字技术有助于企业通过拓宽创新网络广度获取更多的信息、知识和方法,从而提高企业创新[16]。它们帮助企业获取知识以开发新产品,快速适应新出现的数字创新技术趋势,并调动资源以提高创新绩效[17]。

基于协同创新理论,在创新网络中,数字化水平通过创新网络广度可以从两方面影响企业创新:一方面,提高企业技术创新的效率和对外部知识的吸收能力。拥有更宽更广创新网络的企业可能学到更多的经验,获得不同的能力以及更多的机会,从而降低技术研发风险,提高企业技术创新的成功率[18-19];同时丰富企业的创新知识库,提高企业识别、吸收和利用外部所获得知识的效率[20-21]。另一方面,当企业与外部主体进行技术合作时,可以提高企业的创新潜力,降低研发成本。创新网络广度越大,数字化水平更有利于企业获取和融合不同领域的异质性技术知识,促进企业打破原有的技术组合,探索新的技术组合,刺激企业创新[22-23],该类企业倾向于发展企业文化,通过建立非正式的组织体系,进一步扩大成员之间的合作关系,从而激励双方建立长期的战略联盟,使得企业降低信息搜索成本,及时获取互补性要素资源,促进企业创新活动。因此,本文提出假设:

H1:数字化水平的提升可以拓宽企业创新网络广度,进而促进企业创新。

创新网络深度是数字化水平与企业创新之间的桥梁。创新网络深度提供大量技术和工艺知识,数字创新有利于企业利用现有资源和采用新的市场趋势来构建新产品和改进现有产品[24],从而有利于企业创新[25],创新网络深度大的企业可以获取特定网络主体的资源,专注于某一技术领域,深化其研发活动,提高技术专业化,改善现有产品市场的创新活动。与外部组织的合作通常会对公司的创新产生积极作用,因为这些组织提供了企业所匮乏的资源,尤其是知识。与外部各方的合作不仅在技术创新方面对公司有利,而且在其他方面也有好处,企业和外部合作伙伴都将从获取他们所缺乏的资源中受益,从而减少内部开发所需的投入。刘学元等[26]在利用制造类非上市企业的数据进行实证研究时发现,企业创新网络深度对企业创新绩效有明显的促进作用。Heidl等[27]研究发现,创新网络深度正向影响企业的创新绩效。数字化水平允许企业通过创新网络深度不断获得技术创新知识和信息,当关系加深后,更多的投入与更彻底的知识共享随之而来,促进这些信息与内部知识相融合,在组织内部产生许多产品开发的新思想和概念,以提高企业创新[28]。基于此,提出假设:

H2:数字化水平的提升可以提高企业创新网络深度,进而促进企业创新。

三、研究设计

(一)样本选择与数据来源

本文选取2010—2020年生产性服务业A股上市公司为研究样本。根据证监会行业分类指引(2012),本文选择批发和零售业、交通运输、仓储和邮政业、信息传输、计算机服务和软件业、科学研究、技术服务和地质勘探业、租赁和商务服务业为生产性服务业的代表性行业。遵循上市公司数据处理的一般程序,剔除样本期间内ST、*ST以及退市公司、剔除当年IPO样本、剔除行业发生变更样本、剔除研发支出和专利申请数据缺失严重的样本、剔除财务数据异常样本,最终得到2 588个样本观测值。为了消除极端值的影响,本文对所有企业数据进行上下1%的缩尾处理。企业财务数据来自国泰安数据库(CSMAR)以及上市公司财务年报,企业专利申请数据来自国家知识产权局网站。

(二)模型设计

首先,为了检验数字化水平对企业创新活动的影响,本文构建了如下双向固定效应模型:

R&Dit=α0+α1digitalit+α2controlit+μi+λt+εit

(1)

其中,下标i和t表示企业和年份。被解释变量R&D表示企业创新活动。核心解释变量digital表示企业的数字化水平。如果α1的估计系数显著大于0,即可说明数字化水平的提升对企业创新活动具有积极作用。control表示一组影响企业创新活动的控制变量,μi表示个体固定效应,λt表示时间固定效应,εit表示随机干扰项。

其次,为了检验数字化水平是否会通过影响企业的创新网络进而作用于企业创新活动,本文构建了如下模型:

Mit=γ0+γ1digitalit+γ2controlit+μi+λt+εit

(2)

R&Dit=δ0+δ1Mit+δ2controlit+μi+λt+εit

(3)

其中,式(2)主要考察数字化水平对企业创新网络的影响,式(3)则进一步检验创新网络与企业创新活动的关系。M表示中介变量,包括创新网络广度(InnetBread)和创新网络深度(InnetDep)。如果γ1和δ1的估计系数显著为正,这说明数字化水平的提升会通过拓展企业创新网络,从而促进企业创新活动。其他变量的含义同式(1)。

(三)变量说明

1.企业创新活动(R&D)。参考单春霞等[29]的研究,本文使用企业研发投入强度(企业研发支出占企业营业收入的比重)度量企业创新活动。

2.数字化水平(digital)。本文参考吴非等[30]的做法,通过上市公司年报,统计企业数字化转型词频,构造企业的数字化水平指标。首先,收集2010—2020年生产性服务业上市公司的年度报告;然后,通过Python提取上市公司经营情况分析部分的文本;最后,基于Python的分词功能对选定好的样本进行分词处理,并进行词频统计,筛选出与数字化发展相关的高频词汇(如数据、数字化、互联网、智能、信息、网络化等),统计关键词的披露次数。在回归模型中,本文对词频数据进行了对数化处理。

3.创新网络。参考王黎萤等[31]的研究,本文使用企业合作申请专利的外部主体数量来度量企业的创新网络广度(InnetBread),使用企业与外部主体的平均合作频次度量企业的创新网络深度(InnetDep)。

4.控制变量。参考肖土盛等[32]的研究,本文在模型中加入的控制变量包括企业规模(size),使用总资产的自然对数度量;财务杠杆(Lev),使用企业资产负债率度量;盈利性(ROA),使用股东权益报酬率度量;企业年龄(Age),使用公司成立年数加 1 取自然对数度量;产权性质(SOE),国有企业记为1,非国有企业记为0;股权集中度(Top10),使用前十大股东持股比例之和度量。本文主要变量的度量方式如表1所示。

表1 变量定义

四、实证结果分析

(一)主要变量的描述性统计

变量描述性统计结果如表2所示,企业创新活动(R&D)均值和标准差分别为0.079和0.083。数字化水平(digital)的均值和标准差分别为2.895和1.500,表明企业数字化水平并不是很高,不同企业的数字化水平具有较大差距。创新网络深度(InnetDep)的均值和标准差分别为0.184和0.498,创新网络宽度(InnetBread)均值和标准差分别是0.182和0.507,表明部分企业与外界创新合作接触较少,还没有形成属于自身的创新网络联盟。盈利能力(ROA)、企业年龄(Age)和企业规模(size)等变量的描述性统计结果与已有研究基本一致。

表2 主要变量的描述性统计及其相关系数

(二)基准回归结果

表3报告了公式(1)的估计结果。其中,列(1)是不加入控制变量的回归结果,列(2)是加入控制变量的回归结果。可以看到,在加入了控制变量的回归中,数字化水平digital的估计系数大于0,在1%水平上显著。这一结果表明数字化水平的提升对推动企业创新活动起到正向作用,数字化水平可以为企业带来不同渠道的信息与资源,而信息与资源的整合又恰恰促进了企业创新活动。根据列(2)的回归结果,当数字化水平变动1个单位(企业数字化水平的标准差约为1.5),企业的创新投入强度将提升0.003 7个单位,说明企业的数字化水平程度越高,企业的创新投入越大。

表3 数字化水平与企业创新投入的回归结果

(三)稳健性检验和内生性讨论

1.IV-2SLS 检验。企业的创新能力越强,企业的数字化水平可能越高,因此,模型可能存在反向因果关系。借鉴Lewbel[33],本文以企业数字化水平指标的滞后一期和滞后两期作为工具变量,使用两阶段最小二乘法(2SLS)重新估计式(1)。Kleibergen-Paap rk LM statistic、Kleibergen-Paap rk Wald F statistic和Hansen J statistic结果表明,本文选择的工具变量是可接受的。第二阶段的估计结果如表4所示,列(1)—(3)分别是使用滞后一期的数字化水平、滞后两期的数字化水平以及同时使用滞后一期、滞后两期的数字化水平作为工具变量的回归结果。可以看到,digital的估计系数依然显著为正,说明在考虑模型的内生后,数字化水平仍旧对企业创新投入起到正向推进作用,前文的结论依然成立。

表4 IV-2SLS的估计结果

2.分位数回归。传统的固定效应回归是一种均值回归方法,难以反映出解释变量在被解释变量不同条件位置分布上的影响差异。为了进一步捕捉数字化水平对不同创新水平企业的边际作用,本文建立了如下分位数回归模型:

Qτ(R&Dit|digitalit)=φτ0+φτ1digitalit+

φτ2controlit+μi+εit

(4)

其中,Qτ(R&Dit|digitalit)表示在给定的数字化水平digitalit下,企业创新水平R&Dit在第τ分位数上的值,φτ1为数字赋能在第τ分位数上的回归系数。

参考已有研究[34]的做法,本文选取最具代表性的10%、25%、50%、75%、90%五个分位点进行回归分析,为了保证回归结果的稳健性,同时采用自助法(Bootstrap)重复 400 次来计算分位数回归的标准误。表5报告了分位数回归结果,列(1)—(5)分别为 10%、25%、50%、75%和90%分位点的回归结果。从中可以看出,各个分位点上数字化水平对企业创新均呈现显著的正向影响,意味着企业的数字化水平能显著提高企业创新投入,从而促进企业创新,这与假设H1一致。通过观察不同分位点上数字化水平的回归系数,发现随着分位点的增加,数字化水平的系数逐渐增大,5个分位点上数字经济的回归系数分别为 0.006 51、0.008 41、0.013 36、0.016 52和0.020 44。这一结果表明,随着企业创新水平的提高,数字化水平对其的正向影响越来越大。当处于企业创新活动的90%分位点时,数字化水平对企业创新的促进作用最强,具体表现为数字化水平每提高1个单位,企业创新投入将提高0.020 44个单位,数字化水平对创新水平较高企业的影响显著大于创新水平较低的企业。

表5 企业创新分位数回归结果

(四)数字化水平对企业创新活动的异质性影响

1.企业异质性。数字化促进企业创新的一个重要着力点是对企业进行数字化赋能,不同企业的产权性质和企业规模,可能会影响数字化对企业创新活动的边际效应。为此,本文首先将样本分为国有企业和非国有企业两个子样本进行回归,结果如表6列(1)和列(2)所示。数字化水平的估计系数均大于0,且至少在10%水平上显著,说明数字化水平的提升对不同所有制企业创新都具有积极作用。在非国有企业,数字化水平每提升1个单位,企业创新投入强度将提升0.003 4个单位;在国有企业,数字化水平每提升1个单位,企业创新投入提升0.003 9个单位。类似的,本文根据样本期间内企业的资产规模均值将样本划分为大企业和小企业两个子样本,结果如表6列(3)和列(4)所示。可以看到,数字化水平的估计系数至少在10%水平上显著,说明数字化水平的提升对不同规模企业创新投入都具有积极作用。在大企业,数字化水平每提升1个单位,企业创新投入将提升0.003 9个单位;在小企业,数字化水平每提升1个单位,企业创新投入提升0.004 3个单位。这可能是因为:小企业相比于大企业组织架构更加简单,企业经营模式更加灵活,数字化更容易打破资源信息的界限,中小企业的组织灵活性及反应的敏捷性更强,因此更容易吸收和利用相关信息资源,促进企业的创新活动。反之,在大规模企业中,由于企业组织架构成熟,经营管理已有自己的一套成熟的管理模式,灵活性和敏捷性较小企业较差,因此对于数字化的反应相对较弱。

表6 企业异质性检验结果

2.区域异质性。在我国,地区间的经济发展水平和数字经济发展水平存在较大差距,可能会影响企业数字化水平与企业创新活动二者的关系,本文从东部和西部、高数字化和低数字化区域、高市场化和低市场化区域三个层面对企业进行了区域划分并进行异质性分析。首先,本文将样本分为东部地区和中西部地区两个子样本进行回归,结果如表7列(1)和列(2)所示。数字化水平的估计系数仅在东部地区子样本回归中通过了显著性检验,说明数字化水平的提升对企业创新活动的积极作用仅存在于东部地区。其次,数字化水平体现了一个区域的整体数字化程度,在不同的数字化背景下,企业的数字化水平也会有所不同。本文根据《中国区域数字化发展指数报告(2021)》,将样本划分为高数字化区域和低数字化区域进行分析。回归结果见表7列(3)和列(4)。在高数字化区域,数字化水平每提升1个单位,企业创新投入将提升0.004 0个单位;在低数字化区域数字化水平每提升1个单位,企业创新投入将提升0.003 7个单位。最后,根据王小鲁等[35]测算的省份市场化指数,本文将企业注册地所在省(自治区、直辖市)划分为高市场化和低市场化两个子样本,结果见表7列(5)和列(6),在高市场化区域,数字化水平每变动1个单位,企业创新投入变动0.003 9个单位;在低市场化区域,数字化水平每变动1个单位,企业创新投入变动0.021 1个单位。从现实情况来看,东部地区、数字化较高区域以及市场化较高区域的经济发展水平相对较高,数字化水平的提升对企业创新活动的积极作用更加明显,可见,数字化的实施具有一定的情景依赖性,其微观创新效应的显现还需要结合区域的经济社会发展阶段。

表7 区域异质性结果

五、数字化转型对企业创新活动的影响机制检验

前文的理论分析表明,企业数字化转型可能通过创新网络广度和深度来促进企业创新活动,本文根据公式(2)—(3)对此进行了检验,数字化影响企业创新的作用机制检验,见表8。

表8 数字化影响企业创新的作用机制检验

表8列(1)和列(2)报告了创新网络广度中介效应检验结果。数字化水平估计系数虽然大于0,但未通过显著性检验,说明创新网络广度在数字化水平与企业创新活动之间并未起到中介作用。表8列(3)和列(4)报告了创新网络深度的中介效应检验结果。digital的估计系数显著为正,即数字化水平的提升对企业创新网络深度具有正向作用;InnetDep的估计系数在1%水平上显著大于0,即创新网络深度在数字化水平与企业创新活动之间起到中介作用。表8说明,企业通过扩充自己的合作伙伴,来实现数字化促进企业创新活动的目的是难以实现的。相反,企业应该将自己的重心放在巩固现有合作伙伴的关系上,多方面加深与现有合作伙伴的合作才是数字化促进企业创新的捷径。企业通过数字化加深创新网络深度,使其不断获得技术创新知识和信息,并将这些信息与内部知识相融合,在组织内部产生更多产品开发的新思想,以提高企业创新。维系一定的创新网络深度,能够进一步刺激组织间的知识转移和保护,使企业可以获得源源不断的新知识、技术创新和运营支持,从而适应环境变化,促进企业创新。

六、结论与启示

随着数字经济快速发展,推动数字技术与实体经济深度融合是实现企业转型升级的重要途径,也是实现经济高质量发展的重要着力点。本文基于2010—2020 年中国生产性服务业A 股上市公司数据,对数字化水平与企业创新活动之间的关系以及数字化对企业创新活动的影响机制进行实证分析。研究结果表明,数字化水平能够显著促进企业的创新活动,该结论在经过稳健性检验后仍然成立。异质性分析发现,数字化对企业创新的促进作用在国有企业、小规模企业、东部地区、高数字化水平地区和低市场化水平地区的企业样本中更加明显。机制检验表明,数字化水平主要通过推动创新网络深度来促进企业创新活动。

随着我国经济进入数字经济时代,数字化的生产率红利日趋凸显,我国应加快数字化转型,推动企业创新。政府应积极引导,助力企业实现数字化转型。首先,政府要加强数字基础设施建设,尤其是在市场化低、数字化低以及经济不发达的中西部地区,应积极推动数字技术与实体企业深度融合,助力我国数字经济的发展。其次,政府应为企业数字化发展提供更为精准的政策支持,出台有利于非国有企业数字化发展的相关政策,积极引导非国有企业提升数字化水平,加大数字化水平对企业创新的提升效果。对于企业来说,数字化是企业发展的必然方向,企业应在国家数字化发展战略的大社会背景下,进一步有效提升自身数字化发展水平。第一,系统梳理自身的资源禀赋和市场条件,积极利用数字工具搭建智能分析与决策系统、组建高数字素养团队、利用数字技术加强与其他组织的深度联系等,实现内部资源高效利用,加强自身创新能力的提高。第二,增强企业与外部主体的合作频率,促进企业与外部创新主体之间互助行为的产生,在合作中交换知识、技术等资源,降低创新成本,促进企业创新活动的发生。企业可以同时与不同企业建立合作关系,从而促进自身获取更广泛的知识,但过多的合作关系可能很难管理,因此需要结合自身实际情况,谨慎选择、合理布局合作伙伴。