制造性企业数字化转型对产品创新的影响研究

基金项目：2023年北京市大学生创新创业训练计划项目“制造性企业数字化转型对产品创新的影响研究”（项目编号：10805136023XN262-225）

摘 要：近几年来，我国的制造业发展成绩斐然。作为国民经济的支柱产业，制造业极大程度上体现了国家创造力、竞争力和综合国力。在当前世界百年变局、新一轮科技与产业革命持续演进的时代背景下，实现制造业中间产品的自主创新是提升中国产业链供应链韧性和安全水平，进而实现高质量发展的关键所在。本文为研究制造性企业数字化转型对产品创新的影响，采用了控制变量法，运用了评价指标体系法，通过SPSS软件对2010—2019年我国制造业上市公司数据进行回归分析，得出制造性企业的数字化转型将有力地推动产品创新。

关键词：制造业；数字化转型；产品创新

一、引言

数字化转型是新时代发展格局下企业发展的必经之路，其本质是实体经济与数字技术的深度融合，突破传统要素边界，进而产生的一种新型商业模式。目前的文献主要探究了制造业数字化转型对企业产品创新的影响，但是关于数字化转型和制造业企业产品创新二者的关系尚未有学者做出相关研究。本文尝试将二者结合起来，在分析总结国内外相关研究和中国数字化转型与企业产品创新现状的基础上，进一步探讨数字化转型对制造业企业产品创新的影响以及两者之间的线性关系，丰富了制造业企业产品理论和数字化转型理论。

二、研究内容与方法

1.概念定义

（1） 数字化转型

数字化时代下，数字化转型成为拉动企业发展、促进科技创新的新引擎。国外开展数字化研究与数字化转型要早于中国，具有一定的领先优势。国外学者通常研究转型的目的和过程，旨在打破传统的市场模式和行业壁垒。我国的学者林琳等（2019）认为数字化转型以包容性、普惠性、智能型的优势深度影响了企业的价值创造和获取方法。龙帼琼（2022）在结合张培刚（2014）对于工业化定理逻辑的基础上，从经济学角度对数字化进行了新的定义。数字化是由数字技术应用而引发的一系列基础生产函数发生由低级向高级过渡的突破性、连续性变化，最早存在于某一部门组织的生产函数很可能演化为一种全新的生产函数并对企业整体形成支配。

数字化转型目前仍处于发展阶段，常见的衡量角度可以从数字人才、数字研发投入、信息化等角度入手，选择企业经营数据，通过赋值或者真实数据来衡量企业数字化转型程度。本文选择从数字研发投入角度入手，收集了2010—2019 年制造业29个细分行业上市公司的Ramp;D投入等数据，以此作为衡量数字化转型的指标，并通过科学的方法剔除错误的指标。

（2） 产品创新

新时代背景下，产品创新是企业发展的重要步骤。只有不断创新，才能在百年之大变局中寻求突破。简单来讲，产品创新就是研发、制造出新的产品。深入研究后发现，产品创新覆盖面极广。产品创新可以是增加产品的文化附加值，也可以是提升产品的功效。总而言之是提升企业竞争力，让企业得到快速发展。

本文我们选择以最简单、最易收集的专利申请数量作为衡量指标，可以直观、显著地表明制造业产品创新能力与进程。

2.研究内容

本文主要研究内容包括以下四个方面：

提出本文所要研究的问题。从制造业现状以及相关文献出发，了解中国制造业数字化进程、数字化发展方向、产品创新的进程，从而形成一个整体认识，建立理论框架。

对本文所提到的概念进行界定，对相关概念进行演化，形成替代指标，为后续SPSS回归分析提供数据基础。

利用SPSS进行回归分析，构建回归模型，进一步探究制造业数字化转型与产品创新的关系。通过数据，分析了制造业数字化转型对产品创新是否有促进作用。

结合前文的数据分析，得出相关结论，对未来制造业数字化转型提供政策建议。

3.研究方法

本文采用文献分析法、评价指标体系法、实证分析法进行研究。

文献分析法。首先我们收集大量关于中国制造业数字化转型与产品创新的文献，经过整理、分析，准确把握我们的研究重点、研究难点，总结文献资料中与本文研究相同的理论、研究方法等内容，最终确认了整体的研究方向，确定了最终的研究方法。

评价指标体系法。确认变量的一级指标和二级指标，通过查阅文献、调查数据库等方法收集相关数据。经过大量数据的汇总整理、筛选，确定最终变量。

实证分析法。通过信息收集，研究制造业数字化转型对产品创新的影响，并且通过统计学方法对收集到的数据进行处理分析，研究变量间的相互影响关系。

4.研究模型

本文通过建立线性回归模型，研究制造性企业数字化转型与产品创新的相关关系。回归模型是对统计关系进行定量描述的一种数学模型。

一元线性回归模型一般式：

{ Y=β0+β1x+ϵ

Eϵ=0，Dϵ=б2

其中，β0、β1是固定的未知参数，也称为回归系数，自变量x是非随机可精确观测的，ϵ是均值为0、方差为б2的随机变量，在模型中它代表着其他随机因素对Y产生的影响。记y=E（Y），则y=β0+β1x，称为y对x的回归直线方程。

多元线性回归模型一般式：

Y=β0+β1x1+β2x2+…+βkxk+ϵ

建立回归模型遵循如下步骤：确定变量－建立预测模型－进行相关分析－自变量和因变量存在相关关系－计算预测误差－确定预测值。

5.研究创新与不足

（1） 可能的创新

通过SPSS线性回归方法可以精确表现出变量间的关系；综合研究条件与环境创新研究方式，不是从某一个学科或学派去研究，而是以思维视角通过关系来看待问题，深化理解。

（2） 存在的不足

首先是数据收集不全面，仅选取2010—2019年的数据，并且研究过程中选取的变量较少，其他可代替指标存在数据收集难度。其次是数据分析过于简单，只通过SPSS进行回归分析，无法反映出不同地区制造业的数字化转型程度及对产品创新的影响。

三、数据处理与分析

1.数据收集

本次研究我们收集了制造业中29个细分行业的上市公司的相应数据。数据收集分为两个方向：一是通过查阅相关文献，探索完善研究路线，获取制造业数字化转型以及产品创新的相关内容。通过查阅国家统计局、国家专利统计局、中国科技统计局等专业统计机构的相关数据，以及历年《中国统计年鉴》，按时间轴形成数据资料。二是通过查阅、分析文献，以及收集各地区统计年鉴数据，按地区汇总数据，研究各个地区制造性企业数字化转型对企业创新的影响。

在数据收集的初期，我们通过文献收集和统计数据。文献收集就是通过查阅相关文献，提炼出我们所研究的数据，包括智能化、数字化等词频。在进行文献收集时，要注意研究方向，靠近数字化转型、制造性企业、产品创新，避免造成研究误差；在数据收集后期，要对已收集的数据进行二次收集，排除无关数据，避免造成研究误差。在此阶段我们发现数据有缺失情况，不能满足时间要求。对此我们采用重新收集、更换指标等方法进行修正。

2.数据处理

将所收集到的所有数据汇总分类，包括以下几类：制造性企业专利申请数量、制造型企业有效发明数量、制造业产品盈利额、制造业Ramp;D投资额、制造业Ramp;D研发人员全时当量、制造业智能制造词频统计值。接下来将各分类数据再次筛选，剔除不符合时间要求（2010—2019年）的数据。对所有可用数据进行规范化处理，同类数据统一单位。最后确定所使用数据出自同一数据源，在本文中即制造业29个细分行业上市公司数据。

四、实证分析

1.软件应用

本次研究我们选择通过SPSS软件进行线性回归分析。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称。1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。

在正式进行回归分析前，在SPSS中设置数据变量。变量名称依次为“制造业产品专利申请数量”“Ramp;D内部投资（亿元）”“Ramp;D研发人员全时当量”“智能制造出现频率”，四种变量均设置为数值，小数位为0，且为标度数据。

导入数据后，首先通过正态性检验，在SPSS软件中的分析－描述统计－探索中进行，将数据中“制造业产品专利申请数量”变量选至因变量列表，将“Ramp;D内部投资（亿元）”“Ramp;D研发人员全时当量”“智能制造出现频率”选至因子列表，依次点击绘制—带检验的正态图－直方图，最后点击确认，完成分析。根据结果显示，确定数据服从正态分布。

接下来选择分析中的回归，并且选择线性回归，导入因变量和自变量，选择统计选项，进行回归分析。生成相应结果。根据第一次分析结果，变量“Ramp;D研发人员全时当量”“智能制造出现频率”的显著性（P值）大于0.05，未通过显著性检验，故而剔除。

最终数字化转型指标体系见表1。

修正变量后通过线性回归得出表2模型摘要、表3 ANOVA、表4系数。

2.结果分析

根据表2、表3，模型拟合情况R的平方值为0.976，意味着Ramp;D投资额可以解释制造业专利申请数量大约98%的变化原因。回归模型通过F检验（Plt;0.05），说明至少一个变量会对专利申请数量产生影响，且变量X1对Y有显著性影响关系。

结合表4，通过回归系数来看，X1变量的B值为139.234，说明变量X1对制造业上市公司专利申请数量呈现显著的正向影响。综上所述，回归模型为：Y=139.234X1-715023.624。

所以得出结论：制造业数字化转型对产品创新有极大的促进作用。

五、研究结论与期望

1.制造业数字化转型对产品创新的影响

（1） 根据回归分析结果，数字化转型指标B值为139.234，证明数字化转型对产品创新具有极大的促进作用。这也就意味着我国制造业可以通过数字化转型提升产品创新能力。产品创新不仅局限于新产品的产生，也包括现有产品的质量升级。通过数字化转型消除产品种类、质量的限制，可以极大地增强企业经济发展，优化产业结构，带给企业更好的发展前景。

（2） 根据数据收集发现，地位因素对制造性企业数字化转型程度存在一定影响，研究结果为中国东部地区制造性企业数字化转型程度较强，对企业产品创新的促进力更强；而中国西部地区制造性企业数字化转型推进程度较慢，虽然对产品创新有一定促进作用，但并不明显。并且通过文献分析，按照地理位置合理化地对制造型企业进行数字化投资可以更好地促进制造性企业的产品创新。

（3） 通过文献研究及回归分析，数字化转型的发展路线呈多元化，本文仅从数字化研发投入一个角度研究企业数字化转型程度，缺少研究广度。在企业发展的过程中，不仅可以考虑加大数字研发的投入，也可以考虑加强数字人才的培养、建设智能化基础设施、结合“互联网+”等多种形式。多元化的数字化转型更加有利于产品的创新。

加强数字人才培养可以从聘请计算机应用人员、企业高技术人才等方面进行改进。数字人才是一个企业进行数字化转型的重要动力来源，空有经济投入并不能完全带领企业进行数字化转型。在制造性企业中，数字化转型需要搭建自动化的生产流程，打破传统的生产壁垒，智能化的设备更需要数字人才完成操作及升级。所以培养数字人才也可以促进数字化转型，并且促进产品创新；建设智能化的生产设备，打造自动化的生产流程。数字化不仅是科研过程，更是设备更新、流程更新的过程。通过应用高新技术设备，采用现代式生产流程，制造性企业可以节约大量生产时间，减少生产过程中的资源浪费、人力浪费。

2.未来发展

制造业是国家的经济支柱产业，是建设社会主义强国必不可少的一环。关于企业数字化转型的研究结果，证明了企业数字化转型对产品创新具有重要的推动作用，企业Ramp;D投入的影响极为显著。因此，通过持续加大研发投入，企业可以实现技术创新、产品与服务创新，构建数字化解决方案，培养人才，提升竞争力，并在行业中树立领导地位。在我国，政府也鼓励企业加大Ramp;D投入，以推动数字化转型的实施，促进经济的持续发展。同时企业自身也要持续投资数字化转型，培养数字化人才，积极主动打破传统行业壁垒，寻求新的发展道路。

参考文献：

[1]吴非，胡慧芷，林慧妍，等.企业数字化转型与资本市场表现——来自股票流动性的经验证据[J].管理世界，2021，37（07）：130-144.

[2]梅仲钦.数字化转型对中国制造业中间产品创新的影响研究[D].兰州：兰州大学，2023.

[3]林琳，吕文栋.数字化转型对制造企业管理变革的影响——基于酷特智能与海尔的案例研究[J].科学决策，2019（01）：85-98.

[4]龙帼琼.数字化对中国制造业高质量发展的影响研究[D].昆明：云南财经大学，2022.

[5]张培刚.农业与工业化[M].北京：中国人民大学出版社，2014.

作者简介：李云飞（2003.02— ），男，安徽省阜阳市人，北方工业大学经济管理学院，本科在读，研究方向：技术创新管理；郭家佳（2003.03— ），女，山西省临汾市人，北方工业大学经济管理学院，本科在读，研究方向：技术创新管理；张经强（1971— ），男，山东淄博人，管理学博士，北方工业大学经济管理学院教师，副教授，主要研究方向：技术创新管理。