数字经济对企业创新影响的实证研究

刘美琳 王少康 向 坤

一、引言

约瑟夫·熊彼特于1912年出版的《经济发展理论》中首次以动态的视角提出了“创新”的概念。他认为创新的本质是要“建立一种新的生产函数”，即实现对生产要素的重新组合。创新作为驱动引领高质量发展的第一动力，是突破“卡脖子”技术瓶颈的关键出路。随着新一代信息技术的发展，数据要素逐渐成为最先进、最活跃的新生产要素，推动实体经济发生着深刻变革，企业数字化转型成为企业增强竞争力的趋势，数字经济对企业创新发展的推动作用也愈发凸显。

近年来，我国高度重视数字经济的发展，将数字经济发展战略纳入顶层规划，出台了《智能制造发展规划(2016—2020年)》《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》《大数据产业发展规划(2016—2020年)》等一系列规划文件。《“十四五”数字经济发展规划》指出，发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择；党的二十大报告也强调，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合。当下，我国数字经济发展水平还有待进一步提高，地区数字经济发展非均衡矛盾日益显现。

鉴于此，基于我国国情，探究数字经济与企业创新之间的影响机理和作用机制，对促进数字经济发展，助力企业数字化转型和企业创新具有重要意义。同时，我国数字经济地区发展差距较大，分析数字经济对不同地区企业创新的影响差异，能够为更好地制定数字经济和企业创新的区域发展政策，促进地区协调发展提供理论依据和现实支撑。

二、文献综述

近年来，随着数字经济的发展，有关数字经济对企业创新影响的文献不断涌现，不少学者从数字技术、互联网经济等方面进行了研究，普遍认为数字经济的发展有利于促进企业创新。

数字技术方面，Hall等(2012)应用1995～2006年意大利制造业企业的数据，通过实证检验发现R&D和ICT都对创新有促进作用，并间接促进了生产力提高。Tacsir等(2018)发现对ICT的投资会增加制造业技术创新和非技术创新的可能性。温珺等(2019)基于省际面板数据，构建数字经济发展水平评价体系，研究表示数字经济发展促进了创新能力的提升，并且数字经济水平越高的地区对创新的影响也越大。

互联网经济方面，程丽茹(2013)认为互联网经济本质上就是一种创新经济。唐晓华等(2020)将技术创新分为技术研发阶段与技术转化阶段，通过空间计量检验了“互联网+”影响我国高技术制造业创新效率的空间效应，研究发现“互联网+”能正向影响研发阶段的技术创新效率。郭然等(2021)从全球价值链的角度进行研究，发现在互联网发展水平更高的国家，具有更高的技术创新水平。互联网经济影响企业创新的作用渠道包括促进网络销售(王可等，2018)、调节企业家的社会资本(张玉明等，2018)、降低交易和契约成本、降低协同治理成本以及降低创新价值认知差异等(王金杰等，2018)。

也有一些文献有不同看法，Martin等(2015)认为企业信息化投资同时存在对创新的正面影响和负面影响，正面影响可能被负面影响抵消。韩先锋等(2014)的研究表明信息化对中国工业部门技术创新效率产生了显著影响，但是信息化与技术创新效率之间有着倒“U”形关系，即随着信息化水平的提高，其对技术创新效率的提升会产生“先提高后降低”的影响趋势。

现有文献对本文的研究具有借鉴意义，但对数字经济影响企业创新作用机理的分析有待进一步丰富；在检验企业创新时较少有文献对企业创新总量和质量进行区分；也鲜有文献从数字经济对科研人员作用的角度，分析数字经济影响企业创新的机制。

鉴于此，本文可能的贡献在于：(1)从数字基础设施、数字经济业务、数字商务应用和数字政策环境四个维度构建数字经济指数，丰富已有文献的研究维度和视角；(2)从创新总量和创新质量两个角度实证检验数字经济对企业创新的影响，并分析其区域异质性，为政府制定区域差异性政策，促进地区数字经济均衡发展，推动企业创新提供经验依据。(3)基于科研人员的视角，对数字经济影响企业创新的机制进行检验，为政府加快数字经济发展提供参考。

三、机理分析与研究假设

(一)数字经济对企业创新的影响机理

数字经济以IT技术、高速通信网络技术、云计算、人工智能技术等为基础，带来了新的资源、产品和市场，创造了新的技术—经济范式，形成了平台经济、共享经济等新的模式。随着新技术和新模式的应用与普及，数字经济已从多个层面和维度对经济主体和经济活动产生影响，其中包括企业创新。数字经济对企业创新的影响机理主要体现为以下三种效应。

第一，数据应用效应。数字经济下，从晶体管、集成电路到大规模集成电路，技术的突破使得计算机的计算能力增强，数据计算效应凸显，也促进数据使用能力的提升，为企业创新提供了数据基础。一方面，数字经济能够为企业创新提供海量的数据信息。数字技术的应用，使社会主体的行为和经济生活轨迹所产生的信息可以被实时生成、记录，并通过云存储不断扩大，形成海量信息；日益完善的算法又提升了企业从海量信息中提取有用数据的可能性和精准度。另一方面，数据应用价值的挖掘可以为企业创新提供新思路。数字经济下，数据量的扩大使得数据挖掘和商业智能功能显得愈发重要，从而可以从数据中挖掘更多价值(谢邦昌等，2008)。企业创新在一定程度上是一种信息处理过程(Teece，2000)。企业通过挖掘、分析海量供求数据，指导企业创新(郭峰等，2017)，提升企业创新能力和创新绩效。

第二，市场扩增效应。数字经济的市场扩增效应体现在两方面：一是时空市场的扩增。数字经济的发展打破了地理和时间的障碍，使不同地区的市场连接成共同的大市场，“地球村”成为现实。市场的扩大为消费者提供了更多的产品选择，带来企业间的竞争，促使企业不断创新，推出新产品以增强产品竞争力，赢得更多的市场份额。同时，亚当·斯密认为市场规模的扩大可以增加劳动分工。数字经济下市场扩大带来的产业分工，使企业更专注于自己的产业链环节，发挥自身优势，形成更多的创新成果。二是市场主体扩增。数字经济通过平台为创业者提供了众多机会，创业和创新有着密切联系。一方面，创业会促进自主研发。创业主体在前期往往面临巨大的生存压力和激烈的竞争环境，激励创业主体提升研发强度，加强自主创新(张杰等，2014；Howell，2015)。同时，针对创业企业的创业投资，也能激励企业进行研发投入和创新成果转换(吉云，2021)。另一方面，创业有利于知识溢出。创业企业之间通过交流，使隐性知识得到传播，从而促进知识溢出(闫华飞，2015)，而知识溢出有利于创新的开展，提升创新绩效(Aghion et al.，2015；刘佳等，2013)。

第三，创新成本效应。数字经济的发展降低了企业创新的信息搜寻成本和交流成本。信息搜寻成本方面，数字经济通过构建平台，将众多企业和消费者进行连接，提升了双方搜寻的效率，降低了信息的不对称性，从而降低了交易成本(Lohrke，2006)，方便消费者购物满足生活需求。同时，消费者行为形成的数据，也可以通过平台迅速反馈到企业，实现消费者参与，构成消费者和企业研发的协同演化创新(肖静华等，2018)，使企业的营销模式更好地向满足消费者个性化需求的生产过渡。信息交流成本方面，数字经济通过数字平台可以实现信息的迅速交换，让数据和信息能够在网络空间迅速传播，降低了交流成本，缩短了信息传递的时间，增强了信息传递的及时性，促进信息更大价值的发挥。

数字经济通过数据应用效应为企业创新提供数据信息，通过市场扩增效应为企业创新形成竞争激励，通过成本效应推动企业创新顺利开展。但是，我国数字经济发展地区差异较大，广东、浙江、北京、江苏、上海等经济发达地区的数字经济发展水平远远高于经济欠发达地区，不同的数字经济发展水平对企业创新产生的影响可能存在差异。为此，本文提出假设1和假设2。

假设1：数字经济的发展能够提升企业创新水平。

假设2：数字经济对企业创新的影响存在区域异质性。

(二)数字经济赋能科研人员的机制作用

人力资本效应主要是产业集群内人力资本通过技术创新知识积累，充分发挥创新效应，从而推动区域内的技术创新。习近平总书记强调：“人才是第一资源。国家科技创新力的根本源泉在于人。”(1)习近平.论把握新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局[M].北京：中央文献出版社，2021.企业创新活动中任何一种物质资本的投入，只有经过人的作用，才能实现其价值(刘杰，2022)。数字经济不仅可以为企业创新提供直接的信息、竞争和成本激励，而且可以通过赋能科研人员，促进企业创新活动的开展和创新成果的形成。

第一，数字经济通过连接劳动市场供求双方，提高科研人员的配置效率。数字经济下，网络招聘兴起，将企业和劳动者汇聚在一起，并对劳动者个人特质和企业用人要求进行记录，通过网络空间的双向匹配，减少劳动者和用人企业之间的搜索成本。此时，科研人员和企业可以通过数字化方式进行双选，实现创新技能供给和需求的匹配，提升科研人员配置效率，促进创新。

第二，数字经济通过连接多方交流，增强科研人员信息获取的能力。一方面，数字技术通过创造方便快捷的沟通界面，为多方交流提供工具支持，从而改善产学研环境，加强科研人员之间的交流连接，实现知识的溢出，提升科研人员创新能力。另一方面，随着企业外部环境的数字化，信息量增大、信息流通速度加快，需要企业内部加强连接，同时将资源更多地向数据整理和分析部门倾斜，以便于科研人员快速处理和反馈信息。

第三，数字经济通过技术升级，提高科研人员的创新效率。创新驱动发展的数字经济下，过去依靠低廉劳动力成本优势的流水线“人海模式”不再适应时代发展的要求，人工智能逐渐对普通劳动力形成替代。随着生产设备的智能化和数字化，科研人员创新活动的精准度和劳动效率得以提升。同时，通过记录和保存创新实验数据，助力科研人员及时对创新设计进行完善，提高创新绩效。

数字经济下，科研人员创新能力和效率的提升，为企业创新提供了强大动力。为此，本文提出假设3。

假设3：数字经济通过赋能科研人员进而影响企业创新。

四、研究设计

(一)模型设计

根据前文提出的研究假设，本文构建如下计量模型进行实证检验：

Yit=β0+β1Deiit+β2Cit+μt+vi+εit

其中，Yit为被解释变量，包括企业创新总量(Pat)和企业创新质量(Pat_inv)，Deiit为数字经济指数；Cit包括机制变量和控制变量；i表示省份，t表示年份；μt和vi分别用于控制时间效应和地区效应，εit为随机扰动项。

(二)变量选取

1.被解释变量

被解释变量为企业创新。本文从企业创新总量和创新质量两方面衡量企业的创新水平。创新的开展离不开成果的形成和转化，一个企业创新成果的数量能够直接反映企业的创新水平。创新成果往往表现为专利的形式，专利的技术含量高，是创新产品的核心来源。本文参考傅泽等(2023)和张皓等(2022)的研究，采用专利申请数衡量创新水平。其中企业创新总量(Pat)用规模以上工业企业专利申请数表示，具体为发明专利、实用新型专利和外观设计专利三种专利申请数的总和。由于发明专利的技术含量最高，故采用规模以上工业企业发明专利申请数，衡量企业创新质量(Pat_inv)。

2.解释变量

解释变量为数字经济指数(Dei)。本文在设计数字经济指数的评价指标体系时，依据以下原则。一是全面性。为体现数字经济对经济生活的渗透效应和替代效应，从产业数字化和数字产业化两个方面，确定数字经济的基本范围。同时由于政府的高度重视是发展数字经济的重要条件，故将政策环境纳入考虑。二是动态性。数字经济具有发展速度快、融合程度高、业务模式新等特点，故数字经济指数的评价指标体系应具有一定的动态性和前瞻性，反映数字经济的发展趋势。三是可获得性。需要充分考虑数字经济相关数据的可获得性与数据应用的可行性，力求准确反映数字经济的发展状况。基于以上原则，本文从数字基础设施、数字经济业务、数字商务应用和数字政策环境4个维度选取9个指标评价数字经济发展水平(见表1)。

表1 数字经济指数评价指标体系

第一，数字基础设施。数字基础设施是数字经济发展的基础和重要支撑，本文从互联网基础设施和移动终端数量两个角度选取指标。互联网基础设施用长途光缆线路密度、交换机容量和互联网宽带接入端口密度衡量。主要原因是：长途光缆可以将通信网络的各个节点连接，从而将地区连接，实现“天涯若比邻”的效果，对互联网发展至关重要；交换机可以实现信号的传输和转移，交换机容量的增加可以提升网络的容纳量；电信网络需要通过接入互联网端口才可以实现互联网的接入，因此互联网宽带接入端口数也是互联网基础设施的重要代表。随着移动互联网的发展，移动电话成为上网的重要载体，移动电话普及率可以有效衡量数字经济的终端发展情况。

第二，数字经济业务。通信能力和计算能力的发展及融合，对数字经济业务发展具有重要作用，故本文选取电信业务量衡量各地区电信业务发展水平；选取软件业务收入衡量各地软件行业发展水平，反映各地区计算能力的提升。

第三，数字商务应用。数字经济只有实现应用才能体现其价值，本文设置了内容应用和电子商务应用两个方面来衡量。在内容应用方面，网站数、网页数等都是数字经济的重要应用，而使用网站就需要申请域名，域名拥有量反映了各地区数字经济创业的活跃程度和网络内容的丰富程度。电子商务方面，随着电子商务的发展，快递业务量迅速扩增，本文借鉴戚聿东等(2020)的做法，使用人均快递业务量作为电子商务发展的衡量指标。

第四，数字政策环境。政策环境是影响数字经济发展的重要因素。从20世纪80年代起，党和国家高度重视信息化的发展，不断加大对信息化基础设施的投入力度，推动通信设施水平和信息化水平不断提升，促进数字经济的发展。尤其是党的十八大以来，党中央高度重视发展数字经济，逐渐将其上升为国家战略，各地区数字经济的发展也进入了快车道。在政策环境的衡量上，本文借鉴侯新烁(2016)的方法，通过对政府工作报告中数字经济和互联网等关键词的检索数量，来衡量各地区数字经济的政策环境。

数字经济指数的具体测算过程可分为以下三步。

第一步，数据标准化处理。本文参考刘军等(2020)的做法，采用无量纲化的阈值法进行标准化处理，由于所选指标与数字经济发展水平均为正相关，因此计算公式为：

其中，Max(xjt)是t年度30个省份中j指标原始数据的最大值，Min(xjt)是最小值。为使数字经济指数跨年度可比，采用设定基期年份的方法，反映不同年度某省份在某指标上的进步或退步。本文以2010年为基期，最大值Max(xjt)与最小值Min(xjt)均选用基期年份数据进行测算。k和q为阈值区间调整参数，为增强对比性，k和q分别选取6和1。

第二步，指标权重计算。本文参考哈佛大学与世界经济论坛设计的网络化准备指数(NRI指数)权重确定方法进行赋权，各指标具体权重如表1所示。

第三步，计算数字经济指数。根据标准化后的数据以及指标权重，采用线性加权的方法计算数字经济指数(Dei)，公式可表示如下：

其中，Xijt表示标准化后的指标；Wj表示第j个三级指标相对于数字经济指数的权重。

3.机制变量

选取研发人员数量(Rdp)为机制变量。为考察数字经济通过为研发人员赋能，进而影响企业创新总量和质量的作用机制，设置机制变量进行分析。由于企业中研发人员的类别存在差异，数字经济对不同类型研发人员的影响也不尽相同，直接将各地区企业研发人员数量进行比较容易产生误差，故本文采用规模以上工业企业研发人员全时当量作为研发人员数量的代理变量。研发人员全时当量将不同类型的研发人员按照其研发能力和贡献程度进行分类，并将其转化为标准化的研发人员数量，从而让不同类型研发人员数量具有可比性。

4.控制变量

本文选用创新投入、经济发展水平、产业结构和对外开放程度四个指标作为控制变量。(1)创新投入(Rd)。创新投入是企业研发活动的重要保障，一般而言创新投入的增加可以带来创新成果的增加，本文用规模以上工业企业R&D经费支出衡量企业创新投入。(2)经济发展水(Pgdp)。地区经济发展水平对于企业创新有着重要的影响，用人均GDP表示。(3)产业结构(Ins)。产业结构用第三产业增加值与第二产业增加值的比值表示。(4)对外开放程度(Open)。对外开放程度反映对外开放经济以及由此可能带来的知识溢出对企业创新的影响，用进出口总额与地区生产总值的比值表示。

(三)数据来源与说明

考虑到数据获取的可得性，本文采用2011～2021年全国30个省(区、市)(2)本文研究不包含西藏、香港、澳门及台湾地区。的面板数据进行实证分析。所有变量均来自相关统计年鉴或根据统计数据计算得到，原始数据主要来源于《中国统计年鉴》、各省份统计年鉴以及中经网数据库等，部分缺失数据采用插值法补充。变量的描述性统计结果如表2所示。

表2 变量的描述性统计

五、实证结果分析

(一)基准归回结果

表3第(1)至第(3)列和第(4)至第(6)列分别反映了数字经济对企业创新总量和企业创新质量的影响，且分别列示了混合回归模型、固定效应模型和随机效应模型的回归结果。Hausman检验结果显示，两个被解释变量的回归结果均在 1% 的显著性水平上拒绝存在随机效应的原假设，因此本文选择固定效应模型进行估计。

表3 数字经济指数对企业创新的基准回归结果

从回归结果看，三种模型下数字经济对企业创新总量和企业创新质量的回归系数均在1%的显著性水平上为正，说明数字经济能提高企业创新总量，并促进企业创新质量升级，验证了假设1。从回归系数的大小看，三种模型下数字经济对企业创新总量的回归系数均大于企业创新质量，说明数字经济对发明专利创新以外的其他创新，即实用新型专利创新和外观设计专利创新也具有较大的促进效应。此外，科研人员数量对企业创新总量和创新质量的回归结果均显著为正，说明科研人员数量和创新能力的提升，能够推动企业创新成果的形成。

从控制变量的回归结果看，创新投入的回归系数均显著为正，说明创新经费的投入能促进企业创新水平的提升。经济发展水平的回归系数显著为负，可能的原因在于本文被解释变量样本的选取偏重制造业，目前我国地区经济发展水平和制造业企业创新发展水平的耦合程度较低，存在一定脱节。产业结构在固定效应模型下对企业创新总量和质量的回归系数显著为负，可能的原因在于第二产业发展水平的提高相对于第三产业更有利于制造业企业创新，本文产业结构用第三产业增加值与第二产业增加值的比值表示，故表现为负。对外开放程度的回归系数为负，可能原因是对外经济开放程度比较高的地区，外资流入对企业创新存在一定的抑制作用。

(二)稳健性检验

为确保研究结论的可靠性，本文做了如下稳健性检验。一是滞后效应检验。考虑到数字经济对企业的影响往往存在滞后效应(茹少峰等，2018；Fernald et al，2007)，且企业创新成果的形成一般需要较长的时间投入；同时，考虑可能因为数字经济与企业创新成果产出之间的相互影响，使模型存在内生性问题，故在实证中引入数字经济的滞后一阶和二阶，即采用前一年度、前两年度的数字经济，解释后一年度的企业创新。对企业创新总量和创新质量滞后效应检验的回归结果分别如表4的第(1)、第(2)列和第(4)、第(5)列所示。二是缩短样本年限。由于我国数字经济建设在2015年后逐渐上升为国家战略，故将原本的样本年限由2011～2021年缩短为2016～2021年进行回归，考察数字经济快速发展阶段对企业创新的影响，结果如表4的第(3)列和第(6)列所示。

表4 稳健性检验

从回归结果看，数字经济的滞后一阶和二阶对企业创新总量和质量的回归系数均在1%的水平上表现为正，并且滞后二阶的系数大于滞后一阶，说明数字经济的发展能显著提升企业的创新水平，提升作用存在滞后效应，随着时间推移提升作用有所增强。样本年限缩短后，数字经济对企业创新总量和创新质量的回归结果依然显著为正，与基准回归结果一致。科研人员数量与其他控制变量的回归系数符号和显著性总体上与基准回归保持一致，结果较为稳健。

(三)区域异质性检验

我国幅员辽阔，各地数字经济发展水平差异较大，因此数字经济对于企业创新的影响也可能在地区之间存在差异。表5第(1)至第(3)列和第(4)至第(6)列分别汇报了数字经济指数对企业创新总量和创新质量的区域异质性回归结果。

表5 区域异质性分析

从回归结果看，东部地区数字经济对企业创新总量和质量的回归系数均在1%的水平上表现为正，说明东部地区数字经济显著提升了企业的创新水平和创新质量；而中部和西部地区数字经济对企业创新总量和质量的影响并不显著，可见数字经济对企业创新的影响存在区域异质性，验证了假设2。

可能的原因有两点：一是东部地区的数字经济发展水平更高。2011～2021年，东部、中部和西部地区的数字经济指数均值分别为6.946、2.704和 2.242，东部地区的数字经济指数均值分别是中部和西部地区的2.569和3.098倍。数字经济发展水平越高，表现的影响力越大，故东部地区数字经济对企业创新的影响更显著。二是东部地区企业发展基础较好。东部地区集中了北京、上海、广东等一批企业聚集地，能够更好地进行企业之间研发资源的交流以及企业与市场的连接，具有较好的企业创新资源和基础。因此，东部地区数字经济对企业创新的影响更显著。

从科研人员数量看，东部地区科研人员数量对企业创新总量和质量均具有显著的正向效应，但对创新总量影响的显著性更强。可能的原因在于：东部地区经济发展水平较高，知识和人才集聚，科研人员储备相较中西部地区更充足，因此对企业创新总量具有显著影响；而东部地区科研人员类型丰富，发明型科研人员数量还有待提高，因此对创新质量的显著性小于创新总量。中部地区科研人员对企业创新总量的回归系数显著为正，说明科研人员数量的增加能够提升企业创新总量，但对创新质量的提升作用不显著，可能是因为中部地区具有一定科研人员储备，但发明型科研人员数量较少。西部地区科研人员对企业创新总量和质量的回归结果均不显著，可见西部地区科研人员储备亟待提高。

(四)机制分析

根据理论分析，数字经济赋能科研人员是数字经济影响企业创新的重要机制，本文通过引入数字经济与科研人员的交互项，检验数字经济与科研人员对企业创新的影响。由于数字经济对科研人员的赋能效应也可能存在滞后性，故同时引入数字经济滞后一阶与科研人员的交互项，对数字经济通过赋能科研人员进而影响企业创新的动态机制进行检验。因为交互项的存在可能造成多重共线性问题，在进行回归分析前对交互项数据进行中心化处理，回归结果如表6所示。

表6 数字经济赋能科研人员的机制分析

从回归结果看，数字经济与科研人员数量交互项对企业创新总量和质量的回归系数均在1%的水平上表现为正，说明数字经济会通过赋能科研人员，进而促进企业创新水平的提升，验证了假设3。数字经济滞后一阶与科研人员数量交互项的系数对企业创新总量和质量同样具有显著的正向促进作用，说明数字经济对科研人员的赋能具有一定滞后性。

从回归系数的大小看，数字经济及其滞后一阶与科研人员数量交互项对创新总量的回归系数均大于对创新质量的回归系数，说明数字经济对发明型科研人员以外类型的科研人员也具有较大的促进效应。数字经济与科研人员数量交互项对创新总量和质量的回归系数均大于数字经济滞后一阶与科研人员数量交互项的系数，说明数字经济对科研人员的赋能效应会随时间减弱，当期的赋能效应最强。

六、结论与对策建议

本文首先从理论上分析了数字经济对企业创新的影响机理，以及数字经济赋能科研人员进而作用于企业创新的作用机制；然后从数字基础设施、数字经济业务、数字商务应用和数字政策环境4个维度构建数字经济指数，并从企业创新总量和质量两个角度对理论分析进行了实证检验。研究结果发现：数字经济能够显著提高企业创新总量，并促进企业创新质量升级；且数字经济对企业创新的影响存在区域异质性，对东部地区的影响更加显著。机制分析结果显示：科研人员对企业创新具有显著正向作用，数字经济赋能科研人员是数字经济发展提升企业创新水平的重要机制。

基于上述分析，本文提出以下对策建议。

第一，加强数字经济与企业的融合发展。一是加强顶层设计。制定数字经济和企业融合发展的长期规划，明确发展目标和路径；加强财政、金融、教育等部门的协调合作，多方协力完善政策环境，建立协同联动的政策机制；完善数据基础制度体系，制定数据产权、交易、监管等机制，促进平台经济规范健康持续发展。二是推动企业数字化转型。通过财政拨款、税收优惠等政策手段，加强政府对企业数字化转型和开展创新活动的支持力度；建立产业基金，通过金融手段为企业数字化和智能化改造提供资金保障；政府积极开展5G、6G网络的研发和推广，支持企业工厂内网改造和产品线内部改造。

第二，加大科研人员的培育力度。一是为企业创新提供人才后备军。推动高校设置与行业需求相符的专业，加强职业技术教育，对产业创新所需的科研人才培育提供支持；加强企业数字化转型培训，设立转型培训项目，培育数字化的产业人员，充实企业创新人才队伍。二是增强科研人员的研发能力。加大对数字技术基础研究和应用研究的投入，调动科研人员创新积极性，保障科研人员研发活动的顺利开展，解决数字领域关键核心技术受制于人的问题。

第三，促进数字经济区域协调发展。不同地区企业数字化程度和数字经济发展水平的不同，在一定程度上导致数字经济对企业创新的影响存在较大差异，因而数字经济发展政策不宜全国“一刀切”，应该根据不同地区的特点和需求，制定地区符合实际情况的政策措施，推动数字经济和企业创新的发展。对数字经济发达地区，应充分发挥其数字经济和企业创新优势，形成区域带动效应，促进地区间的交流和合作。对数字经济欠发达地区，加强数字基础设施建设和业务应用，助力企业数字化转型；同时，加强对欠发达地区科研人员的培养和引入，做好人才储备，推动企业创新。