数字化转型维度与“专精特新”企业创新
2024-01-26辛琳边婉婷
辛琳 边婉婷
【摘 要】 在数字中国建设的宏观背景下,探究“专精特新”企业如何通过有效的数字化转型实现创新水平的提升,具有重要且紧迫的现实意义。文章利用2012—2021年A股“专精特新”上市公司年度数据,探究数字化转型及其中的底层数字技术、数字技术实践应用、现代信息系统维度对“专精特新”企业创新的影响。研究发现,“专精特新”企业进行数字化转型,尤其在底层数字技术和数字技术实践应用方面,不仅有助于提升企业创新绩效,而且有助于提升企业创新效率。进一步研究发现,“专精特新”企业面临一定的融资约束时,有助于发挥数字技术实践应用和现代信息系统对创新绩效的提升作用。研究对“专精特新”企业有针对性地推进数字化转型、改善公司治理、提升创新绩效具有实践指导意义。
【关键词】 数字化转型; “专精特新”; 企业创新; 创新效率; 融资约束
【中图分类号】 F275.5 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937(2024)03-0050-08
一、引言
党的二十大报告明确提出要“着力在推动企业创新上下功夫,激发涌现更多专精特新中小企业”。信息技术的发展促使中小企业生产经营范式、工具、机制等发生了革命性变革。在这个无论技术还是范式均要求企业数字化转型的时代,“专精特新”企业也必须进行数字化转型才能不断创新,保持发展优势。
根据安永研究院和浙江大学管理学院联合发布的《2022年专精特新上市公司创新与发展报告》,2022年“专精特新”上市公司的创新效率均值为40.13,与非“专精特新”上市公司相比存在显著优势,但“专精特新”公司创新势力仍处于较低水平,均值仅为13.28。表明“专精特新”上市公司虽然在体现创新主体自身经济后果的创新效率上具有优势,但在创新势力方面仍处于较低水平,反映出“专精特新”企业对地区经济的控制力、影响力和辐射力尚存在较大不足。
截至2023年4月30日,A股上市的“专精特新”企业达1 334家,在整个A股上市公司中占比约为27%。这意味着中国上市公司中约四分之一是“专精特新”企业。而非上市公司中,各省认定的“专精特新”企业也发挥着“领头羊”的作用。因此,“专精特新”企业顺利开展数字化转型、有效提升创新水平,对中国经济发展具有重要作用。
吴非等[ 1 ]认为,企业数字化转型并非简单的企业资料数据数字化,而是借助前沿数字科技技术与硬件系统推动企业生产资料与生产过程的数字化,从而达到提质增效的效果。数字化转型本质上是以数据的高效流动来改善技术、资金、人才、物资等要素在时空中的配置,从而缓解环境不确定性对企业的冲击。现有研究考察了企业数字化转型对就业结构变化、期望绩效反馈、税收激励、供应链地理分布等的作用机制,但研究主体多为普通上市公司,而对“专精特新”企业数字化转型的研究尚存在较大空白。
本文以2012—2021年A股“专精特新”上市公司为研究样本,探究“专精特新”企业数字化转型及其中的底层数字技术、数字技术实践应用和现代信息系统维度对创新水平的影响。进一步,本文将“专精特新”企业的公司治理情况纳入研究框架,探究融资约束的作用机制。相较于已有研究,本文的边际贡献在于:(1)聚焦“专精特新”企业,具有研究主体拓展意义。现有研究大多关注普通中小企业的公司治理问题,如中小企业融资与金融支持、中小企业信用寻租约束机制等,对“专精特新”企业的研究相对较少,而本文聚焦“专精特新”企业,具有一定的研究主体拓展意义。(2)丰富了数字化转型经济效应的研究。本文在研究数字化转型与“专精特新”企业创新的关系时,不仅关注企业创新绩效,而且探究了数字化转型对企业创新效率的影响,并对数字化转型指标降维分解,从底层数字技术、数字技术实践应用和现代信息系统三个方面考量,更具针对性。(3)重新刻画了企业融资约束的度量指标。考虑到传统SA指数仅包含外生变量的局限性,本文使用SA指数和企业销售利润率重新刻画融资约束衡量指标,为后续与融资约束有关的研究提供了借鉴。
二、文献综述及研究假说
Teece等[ 2 ]认为动态能力是企业为应对环境不确定性,整合、重组和再配置内外部资源的能力。根据动态能力理论,企业可以利用组织资源、IT技术资源以及管理资源等取得竞争优势。数字化转型具有高依附性和融合性的特质,使得企业在改造生产工艺、优化生产过程方面获得独特优势。数字技术能够帮助企业串联技术、数据和知识链条,从而为企业创新提供有利条件[ 3 ]。
企业开展数字化转型会受到内外部多重因素的影响。从企业内部公司治理角度来看,曹直和吴非[ 4 ]认为,固定资产的加速折旧政策有助于改善企业财务状况,从而促进企业数字化转型。汪涛等[ 5 ]研究表明,当企业处于正向绩效反馈下,期望顺差的扩大可以促进企业数字化转型。张慧和黄群慧[ 6 ]认为,海归高管可以通过提升企业人力资本水平、学习吸收能力以及ESG责任履行程度三重机制助推企业数字化转型。从企业外部公司治理环境角度来看,大客户地理距离可以显著提高企业与大客户在数字化转型导向上的相似性,政府补贴也能够有效促进企业数字化转型[ 7 ]。此外,宏观政策导向如“一带一路”倡议、国际数字服务贸易限制措施等也会对企业数字化转型产生影响。
聚焦数字化转型的度量方式,现有研究可以归纳为直接法与间接法两大类。数字化转型的直接衡量方法有调查问卷法和运用文本挖掘技术构建数字化转型指标等,间接衡量方法有数字化无形资产占比、企业对数字化信息化投资的态度、是否实施数字化战略的“0—1”虚拟变量以及构建数字经济发展指数等。
数字化转型对企业创新的促进作用得到学界普遍认可。孙早等[ 8 ]認为,信息技术的进步能够缓解信息不对称、优化组织结构,有助于企业迅速捕捉市场机会,把握市场供需动态变化,提高创新生产的针对性,从而提高企业创新的速度和效率。Autio等[ 9 ]研究发现,企业引进数字技术、推动数字化发展能够促进商业模式创新。Ferreira等认为企业数字化转型有助于产品服务创新和流程创新[ 10 ]。但有学者提出不同观点,认为数字化转型与企业创新间可能存在倒U型关系,即存在“数字化悖论”现象[ 11 ]。
本文认为,数字化转型有助于提升“专精特新”企业创新绩效。原因在于:一方面,企业数字化转型的过程本身就是一种创新,通过数字技术和创新要素的结构优化,能够促进资源优化配置,从而有效提升“专精特新”企业创新绩效[ 12 ];另一方面,“专精特新”企业可以利用数字化转型来优化组织结构、提高生产效率,帮助企业“补短板”“锻长板”“填空白”,助力企业通过数字化转型在细分市场内建立差异化竞争优势,提升企业“专精特新”的核心竞争力,增强企业在上下游竞争中的话语权和优势地位,从而提升企业创新绩效。
基于上述分析,本文提出如下研究假说:
H:“专精特新”企业数字化转型对创新绩效具有显著促进作用。
三、实证研究设计
(一)样本选择与数据来源
本文选取2012—2021年A股“专精特新”上市公司作为研究样本。从工信部于2019年、2020年和2021年认定并发布的三批“专精特新”企业名单中筛选出研究样本,剔除ST和*ST观测值、同时发行H股和B股及其他外资股公司观测值、金融保险类公司样本、含有缺失值的样本后,最终得到313家样本公司的1 277个样本观测值。为避免异常值的影响,对所有连续变量在1%水平上进行了双侧缩尾处理。
数字化转型数据以样本公司企业年报为依据,采用Python爬虫文本挖掘方式统计词频获得,企业创新的专利数据来自CNRDS数据库,其余数据来自国泰安CSMAR数据库,数据处理使用Stata16.0。
(二)变量定义
1.被解释变量:创新绩效(Innov)
在度量企业创新绩效时,有学者认为专利数量是反映企業创新结果和技术水平最直观的数据之一,且相较于专利授权数量,专利申请数量可以更好地反映企业对待创新的态度。基于此,并考虑企业财务信息披露习惯以及数据可得性,本文参照李晓静和蒋灵多[ 13 ]的做法,使用“专精特新”A股上市公司发明专利、实用新型专利和外观设计专利的申请数量总和加1后取自然对数来衡量企业创新绩效。
2.解释变量:数字化转型(Digital)
考虑到企业年报披露的文本信息具有信息含量,能够在一定程度上反映企业的经营发展战略[ 14 ],借鉴王守海等[ 15 ]、吴非等[ 1 ]的做法,采用文本分析法构建数字化转型指标。具体步骤如下:首先,从巨潮资讯网、上市公司官网等渠道批量下载“专精特新”A股上市样本公司2012—2021年的年度报告,并转化为txt格式,通过Python提取年度报告内的全部文本。其次,借鉴王守海等[ 15 ]的研究,构建数字化转型关键词图谱。企业数字化转型关键词共计73个,代表性关键词有“数据可视化”“数字营销”等,进一步按照该图谱将企业数字化转型细分为底层数字技术(Underly)、数字技术实践应用(Practical)和现代信息系统(Modern)三个维度。底层数字技术共19个关键词,代表性关键词有“数据可视化”“数字智能”等;数字技术实践应用共42个关键词,代表性关键词有“数字通信”“智能制造”等;现代信息系统共12个关键词,代表性关键词有“信息共享”“工业信息”等。最后,通过Python爬虫文本抓取的方法,统计各维度数字化转型关键词在年报中的出现频次之和,加1后取自然对数来衡量企业数字化转型。
3.控制变量
借鉴相关学者的研究[ 16-17 ],在公司运营方面控制了公司规模(Size)和固定资产规模(Fixsize),在财务状况方面控制了财务杠杆(Lev)、资产收益率(Roa)、托宾q(Tobinq)和现金持有量(Cash),在公司治理方面控制了股权集中度(Top1)、董事会规模(Bsize)、独立董事比例(Indpct)和企业性质(State)。此外,还控制了年度固定效应(Year)和行业固定效应(Industry)。
各变量定义详见表1。
(三)模型构建
为了考察数字化转型对“专精特新”企业创新绩效的影响,本文构建如下基准模型:
四、实证结果与分析
(一)描述性统计
本文主要变量的描述性统计结果如表2所示。创新绩效(Innov)的均值为3.015,中位数为3.135,表明平均而言“专精特新”企业的专利创新较多,企业开展研发创新活动相对积极。企业数字化转型(Digital)的均值为2.904,标准差为1.311,表明总体而言“专精特新”企业数字化转型进展较快,但不同企业间差异较大。在数字化转型各细分维度中,底层数字技术(Underly)的均值为1.935,数字技术实践应用(Practical)的均值为1.549,现代信息系统(Modern)的均值为1.843,可见相对而言,“专精特新”企业目前更重视底层数字技术方面的数字化转型。另外,各控制变量基本处于合理水平。
(二)相关性分析及多重共线性检验
本文采用Pearson相关系数对变量间的相关性进行分析。根据相关性分析结果,解释变量数字化转型(Digital)与被解释变量企业创新绩效(Innov)在1%水平下显著正相关。并且,解释变量数字化转型(Digital)、被解释变量创新绩效(Innov)与各控制变量间的相关性也相对较强,说明本文的变量选择较为合理(表略)。
此外,本文运用方差膨胀因子(VIF)对使用的全样本进行多重共线性检验。检验结果显示各项的VIF值均小于10,说明变量间不存在严重的多重共线性问题,可以对变量之间的关系做进一步回归分析。
(三)基准回归分析
本文采用递进式回归策略来验证“专精特新”企业数字化转型与创新绩效间的关系,回归结果如表3所示。由列(1)可知,未对有关控制变量进行控制时,企业数字化转型(Digital)的系数为0.272,在1%水平下显著;由列(2)可知,加入控制变量后,企业数字化转型(Digital)的系数为0.228,仍在1%水平下显著。加入控制变量后,虽然系数大小和对应的t值均有所下降,但数字化转型与企业创新绩效间的关系仍显著为正。实证检验结果表明,无论是否加入控制变量,“专精特新”企业数字化转型均能够显著提升企业创新绩效,本文基准假设得到初步验证。
(四)内生性问题处理
1.工具变量法
“专精特新”企业数字化转型对创新绩效的影响可能存在由于反向因果关系导致的内生性问题,即创新水平高的“专精特新”企业会更加倾向于开展数字化转型。为处理此类内生性问题,本文参照易靖韬和王悦昊[ 18 ]的做法,选择按行业—城市维度划分的企业数字化水平平均值作为工具变量。该工具变量的选择依据在于:一方面,企业数字化转型存在显著的“同群效应”,按行业—城市维度划分的企业数字化转型平均值具有一定代表性;另一方面,个别企业的创新决策无法直接影响行业—城市维度的企业数字化水平,满足工具变量的相关性、外生性要求。经过2SLS估计,检验结果与前文一致,见表4。
2.控制行业层面不可观测时变因素
本文进一步控制了行业层面的不可观测时变因素,以缓解由于行业层面遗漏重要变量所导致的内生性问题。借鉴徐寿福等[ 19 ]的做法,在基准回归模型中加入行业与年份的交互项,以控制行业层面不可观测时变因素,检验结果与原假设保持一致。
3.Placebo检验
为验证“专精特新”企业开展数字化转型的确是提升创新绩效的主要原因而不是其他因素或噪音导致的,本文进行Placebo检验。按照模型(1)重复进行500次回归,检验结果表明,本文构造的虚拟处理效应并不存在,确实是数字化转型提升了“专精特新”企业创新绩效,检验结果与前文一致。
(五)稳健性检验
1.替换被解释变量
借鉴胡山和余泳泽[ 20 ]的做法,本文将企业创新按照创新技术强度差异进一步细分为突破性创新和渐进性创新,采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,采用当年获得授权的实用新型专利和外观设计专利数量之和加1后取自然對数来衡量企业渐进性创新,并分别作为企业创新的替代变量进行检验,检验结果与前文一致。
2.替换解释变量
在基准回归中,本文采用文本方式来衡量企业数字化转型,现进一步借鉴祁怀锦等[ 21 ]的研究思路,采用企业年末与数字化相关的无形资产金额来定量衡量企业的数字化转型程度,再次进行检验,检验结果与前文一致。
3.负二项回归
本文采用专利数量来衡量企业创新绩效。根据描述性统计结果,创新绩效指标具有一定聚焦性,但创新绩效的均值与标准差明显不相等,存在过度离散现象,为处理此问题,采用负二项回归方法替代线性回归模型再次进行检验,检验结果与前文一致。
4.对创新持续性的影响
考虑到“专精特新”企业数字化转型对专利研发的促进作用具有持续性,不仅仅体现在当期,本文将创新绩效变量分别取滞后一阶和滞后两阶的形式再次进行检验,检验结果与前文一致。
(限于篇幅,稳健性检验表略,有需要的可向笔者索取)。
五、进一步研究
(一)数字化转型指标降维分解
本文选取的企业数字化转型指标是一个综合谱系概念,涵盖了不同数字技术的构成及应用情况。参照王守海等[ 15 ]构造的数字化转型关键词图谱,将数字化转型指标降维分解为底层数字技术(Underly)、数字技术实践应用(Practical)和现代信息系统(Modern)三个细分维度,分别采用各维度数字化转型关键词词频总和加1后取自然对数作为其代理变量,实证结果如表5所示。由列(1)可知,底层数字技术可以显著提升“专精特新”企业创新绩效 (β=0.239,p<0.01);由列(2)可知,数字技术实践应用可以显著提升“专精特新”企业创新绩效(β=0.213,p<0.01);由列(3)可知,现代信息系统对“专精特新”企业创新绩效的促进作用并不显著。综上,“专精特新”企业有针对性地加快底层数字技术和数字技术实践应用方面的数字化转型,可以更好地提升创新绩效,助力企业实现创新发展。
(二)对企业创新效率的影响
企业创新可以从多个角度来理解。根据前文分析,与非“专精特新”上市公司相比,“专精特新”上市公司在反映创新主体自身经济后果的创新效率上具有显著优势。并且,相较于传统的创新绩效,创新效率可以更加全面地反映企业资源配置效率,体现企业研发创新活动的有效性。基于此,本文进一步探究数字化转型各维度对“专精特新”企业创新效率的影响。借鉴贺正楚等[ 22 ]的做法,构建模型(2),采用创新产出与创新投入之比来衡量企业创新效率(Effi)。具体地,Patent为创新产出指标,使用企业当年专利申请总数来衡量;Research为创新投入指标,使用企业当年研发投入总额来衡量。
实证结果如表6所示。由列(1)可知,底层数字技术可以显著提升“专精特新”企业创新效率(β=0.013,p<0.01);由列(2)可知,数字技术实践应用可以显著提升“专精特新”企业创新效率(β=0.011,p<0.01);由列(3)可知,现代信息系统对“专精特新”企业创新效率的提升作用并不显著。可见,“专精特新”企业加快底层数字技术和数字技术实践应用方面的数字化建设,不仅有助于提升企业创新绩效,而且有助于企业充分把握和利用自身资源提高创新效率,实现可持续发展。
(三)融资约束机制检验
融资约束表示信息不对称、代理问题等市场不完备因素所导致的企业内外部融资成本差额,使具有潜在良好绩效的企业因“缺钱”而不能获得可能的利润。现有研究表明,融资约束会对数字化与企业创新间的关系产生影响[ 23 ]。基于此,本文进一步探究融资约束的作用机制。
在各类融资约束指数中,相较于KZ指数和WW指数,SA指数仅使用企业规模和企业年龄这两个外生变量,没有包含有内生性特征的融资变量,存在局限性。本文对SA指数进行改进,使用SA指数和企业销售利润率构造新的融资约束指数(FC),衡量企业融资约束水平。具体步骤如下:(1)计算SA指数并取绝对值。参照现有研究,本文采用企业资产总额的自然对数来衡量企业规模(Size),采用观测年度与企业上市年份之差来衡量企业年龄(Age),按照模型(3)计算SA指数。SA指数越大,说明企业受到的融资约束程度越大[ 24 ]。(2)计算企业销售利润率。本文使用净利润与销售收入之比来衡量企业销售利润率。销售利润率的值越大,表明企业经营状况良好,内源资金相对充足,面临的融资约束较小。为确保两个指标方向含义一致,本文采用销售利润率的倒数来衡量企业盈利情况。(3)构造融资约束指数(FC)。将上述SA指数和盈利情况指标分别进行标准化处理后,以各自50%的权重合成最终的融资约束指数(FC)。
实证结果如表7所示。由列(1)可知,虽然底层数字技术对“专精特新”企业创新绩效具有直接促进作用(β=0.239,p<0.01),但融资约束的作用并不显著;由列(2)可知,融资约束的存在有助于增强数字技术实践应用对“专精特新”企业创新绩效的促进作用(β=0.118,p<0.05);由列(3)可知,融资约束的存在有助于增强现代信息系统对“专精特新”企业创新绩效的促进作用(β=0.198,p<0.01)。可见,“专精特新”企业面临一定的融资约束时可以敦促企业“化压力为动力”,更好地发挥数字技术实践应用和现代信息系统对创新绩效的提升作用。产生这种现象的内在逻辑可能在于当“专精特新”企业面临一定的融资约束时,反而会迫使企业提高资源利用效率,增强企业数字化转型的内驱力,助力企业实现创新发展。
六、研究结论与启示
本文以2012—2021年A股“专精特新”上市公司为样本,探究数字化转型及其中的底层数字技术、数字技术实践应用、现代信息系统维度对“专精特新”企业创新的影响。研究发现,“专精特新”企业进行数字化转型,尤其在底层数字技术和数字技术实践应用方面,不仅有助于提升企业创新绩效,而且有助于提升企业创新效率。进一步研究发现,企业面临一定的融资约束时有助于敦促企业“化压力为动力”,更好地发挥数字技术实践应用和现代信息系统对企业创新绩效的提升作用。本文的研究结论对“专精特新”企业顺应数字中国发展趋势,有针对性地加快底层数字技术和数字技术实践应用方面的数字化建设,提高公司治理效率,助力企业实现创新发展具有实践指导意义。
基于上述研究结论,本文得出如下研究启示:第一,“专精特新”企业应顺应数字中国发展潮流,有针对性地加大底层数字技术和数字技术实践应用方面的数字化建设。此外,“专精特新”企业也应合理看待企业面临的融资约束,“化压力为动力”,提升企业创新水平。第二,政府有关部门应提高政策针对性,围绕破解“专精特新”企业数字化转型过程中的痛点、难点进行政策创新,精准施策,靶向发力。同时加快出台配套措施及相关实施细则,使数字化转型的相关政策形成合力,充分调动“专精特新”企业的积极性主动性。第三,提高对产学研的重视程度,搭建科研院所、高校与“专精特新”企业间的数字化转型合作平台,鼓励支持“专精特新”企业自建或与科研院所、高校共建专利研发中心、博士后工作站、创新创业基地、应用示范基地等平台,不断提升“专精特新”企业对科技人才以及创新成果的承接能力,加快企业数字化转型进程。
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