企業數字化轉型、管理者時間導向與核心技術能力：一個倒U型關系

摘 要：數字化轉型能否促進企業核心技術能力提升？在數字化轉型過程中，管理者時間導向扮演何種角色？已有文獻主要基于線性關系視角探討企業數字化轉型整體或平均水平。考慮到數字化轉型對核心技術能力的影響，構建數字化轉型與核心技術能力關系理論框架，并將管理者時間導向納入其中，借助固定效應模型與工具變量法，對2010—2019年2 182家上市公司9 491個觀察值進行深入分析。結果表明：企業數字化轉型與核心技術能力呈倒U型關系；管理者前瞻性能夠強化這一關系，而管理者短視則弱化這一關系。由此，數字化轉型并非強化企業核心技術能力的萬靈丹，企業在數字化轉型過程中要兼顧管理者時間導向。

關鍵詞：數字化轉型；核心技術能力；管理者前瞻性；管理者短視

DOI：10.6049/kjjbydc.2022110352

0 引言

隨著科技飛速發展，人工智能、區塊鏈、云計算、大數據等數字技術改變了產業發展基礎，由此引發第四次產業革命[1]。2018年7月13日，習近平總書記在中央財經委員會第二次會議上強調，關鍵核心技術是國之重器，對推動我國經濟高質量發展、保障國家安全都具有十分重要的意義，必須切實提高我國關鍵核心技術創新能力，把科技發展主動權牢牢掌握在自己手里，為我國發展提供有力科技保障。2020年，中共中央、國務院發布了《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，首次將“數據”與土地、勞動力、資本、技術等傳統要素并列為要素之一，提出要加快培育數據要素市場[2]。這一時代背景下，通過數字化轉型不斷強化自身核心技術能力成為企業生存與發展的重要途徑（戚聿東， 肖旭，2020）。從微觀角度看，數字化轉型不僅能夠為企業提供核心技術開發工具，而且可為企業拓展、應用核心技術提供新的場景（吳瑤等，2022）；從宏觀角度看，數字化轉型有助于我國企業在國際市場開辟新賽道，助力我國在高技術領域（如高鐵）獲得核心技術優勢[3]。

企業通過數字化轉型驅動核心技術能力提升的重要性不言而喻，但相關研究較為匱乏。首先，尚未明確企業數字化轉型與核心技術能力間的關系。Lanzolla等（2020）認為，數字化轉型能夠幫助企業更好地發現、認知、整合現有知識，進而促進企業核心技術能力提升；Hilbolling等（2020）認為，隨著企業數字化進程深入推進，企業內部反復“優化”不利于核心技術能力培育。因此，現有研究表明，除“非此即彼”的線性關系外，數字化轉型與核心技術能力也可能存在非線性關系（劉淑春等，2021）。其次，從戰略角度看，企業是人的組織（蘇芳， 毛基業，2019；羅瑾璉等，2018），無論是實施數字化轉型還是提升核心技術能力都需要依靠管理者推動。特別是管理者時間導向（管理者前瞻性與管理者短視）既能塑造企業當前行為，又能決定企業未來發展方向（胡楠等，2021）。脫離管理者時間導向分析數字化轉型與核心技術能力的關系容易以偏概全，僅關注時間導向與核心技術能力的關系又缺乏對數字經濟這一背景的認知，不具有理論意義。現有研究尚未揭示數字化、核心技術、管理者時間導向三者間的關系。由此，有必要針對三者間的關系作進一步研究。

本文通過構建理論框架分析企業數字化轉型與核心技術能力間的非線性關系，考察管理者前瞻性與管理者短視在上述非線性關系中的調節作用，并將管理者時間導向納入研究框架，基于上市公司專利數據從4個維度構建企業核心技術能力指標體系。基于吳非等（2021）、胡楠等（2021）公布的上市公司數字化轉型數據與管理者時間導向數據，本文采用固定效應模型與工具變量法分析發現，企業數字化轉型與核心技術能力呈現倒U型關系；管理者前瞻性能夠強化這一關系，而管理者短視則弱化這一關系。

本文可能的邊際貢獻如下：第一，將企業數字化轉型與核心技術能力聯系起來，揭示企業數字化轉型與核心技術能力間的非線性倒U型關系，以期豐富基于微觀視角的數字化轉型研究；第二，將管理者特征納入研究框架，凸顯管理者時間導向（管理者前瞻性和管理者短視）對企業數字化轉型的影響；第三，在數字技術飛速發展背景下，探討企業實施數字化轉型最優水平，從而為期望通過數字化轉型增強自身核心技術能力的企業提供參考。

1 理論分析與研究假設

1.1 概念定義

數字化轉型（Digital Transformation）簡稱數字化，是指由于數字技術廣泛傳播而引發的組織結構變革[4]。該定義包含兩個關鍵詞，即數字技術與組織結構變革。數字技術是指與數據處理能力相關的科學和技術。數字技術與信息科學技術具有本質區別，主要差異體現在3個方面：第一，數字技術生產力更高、延展性更好、兼容性更強；第二，數字技術不是某家企業的獨門絕技，它存在的基礎是覆蓋多個企業的生態系統；第三，數字技術對世界的影響遠大于信息科學技術。數字化轉型主體是組織，數字化轉型關注的是組織結構變革（劉淑春等，2021）。近年來，隨著數字化研究不斷深入，部分學者將數字化轉型這一概念推廣到區域層面或產業層面[5]，但大部分數字化轉型研究仍集中在以企業為代表的組織層面（劉向東，2022）。

核心技術能力（Core-Technology Competence，CTC）是指企業實現戰略意圖必須依賴的技術能力，它使企業在技術上區別于對手，并能夠為顧客創造獨特的價值。袁野等（2021）提出，核心技術能力強調技術上的突破與創新，具備知識密集、難以復制等特征。企業核心技術能力起源于Prahalad＆Hamel（1990）提出的核心競爭力概念。企業核心競爭力的本質是知識，以及企業整合、協調、溝通能力[6]。

管理者時間導向（Time Orientation）主要體現管理者對企業發展在時間維度上的認知[7]。本文主要分析管理者時間導向的兩個維度，即管理者前瞻性與管理者短視，它們分別反映管理者對企業長期發展與短期利益的思考。具體來說，管理者前瞻性是指管理者對企業未來發展戰略的思考與展望，以及對未來經營業績的預測[8]。管理者短視屬于社會心理學研究范疇，是指管理者決策視域短視化，更重視能即刻滿足的利益，而不按照公司長遠利益進行決策的行為[9]。管理者前瞻性與管理者短視差異如表1所示。

需要強調的是，管理者前瞻性與管理者短視是兩個獨立的、不能相互替代的概念。管理者前瞻性減弱并不意味著管理短視增強，反之亦然。例如，上市公司管理者可能采用種種手段對年報進行美化以穩定公司股價，以此維護投資人的短期利益。同時，管理者也可能推進長期研發項目，進一步增強企業核心技術能力。上述例子表明，管理者前瞻性與短視行為可以同時發生。

1.2 研究假設

數字化轉型可以促進企業核心技術能力提升。核心技術發展需要企業對信息進行搜尋與組合，而數字技術可以滿足企業的上述需求。首先，數字技術能夠幫助企業擴展信息邊界。例如，Python軟件可以幫助技術人員下載海量數據并對其進行歸類和分析，這改變了傳統數據收集方式，有利于促進企業信息搜尋行為。此外，核心技術能力可以體現在數字技術監管和改進企業生產與銷售的細節方面。現有大量電腦輔助設計軟件可以幫助企業全面掌控生產和創新過程。例如 ，3D草圖設計技術可以對企業開發的新產品/服務細節進行全面分析。

企業核心技術能力一般由若干獨立又互為連接的任務或工作構成，因而多個企業成員需要為了實現同一目標而協同工作（肖靜華等，2021）。數字技術有利于任務與任務間的銜接，現有合作信息交流技術（Asana、Basecamp等）能夠幫助企業發現任務與任務間的障礙節點，進而重組任務間關系與結構，實現任務間的銜接與溝通。

除引入數字技術外，企業數字化轉型還包括企業組織結構轉型（陳曉紅等，2022）。從企業內部維度看，數字化轉型既能幫助企業對內部知識與資源進行重組，又有利于企業搜尋不熟悉的知識。知識、資源搜尋和重組是有成本的，因而企業在開展數字轉型時一般從內部知識與資源入手。具體來說，數字化轉型過程中企業搜尋工作如下：探討數字技術如何幫助企業深入了解其已經掌握的核心技術，并探索技術間內在聯系與改進方向；尋找組織結構優化方向；尋找數字化對企業資本構成進行調整的可能性。在進行知識、資源搜尋時，企業會開展創新重組工作，即設計重組、生產路徑重組以及企業文化重組（趙藝璇，成瓊文，2021）。

雖然數字化轉型可為企業核心技術能力提供多方面幫助，但需要注意的是，企業數字技術發展遵循邊際效應遞減規律。這是因為任何企業發展都遵循路徑依賴，并不斷對已有模式進行強化[10]。路徑依賴會導致企業開展漸進式創新而非突破式創新，如此一來，企業發展趨于平緩。從推動力視角看，企業數字化轉型與核心技術能力呈正相關但邊際效應遞減的關系，如圖1a所示。此外，數字化轉型對核心技術發展具有一定的阻礙，這種阻礙主要表現在3個方面：

第一，數字化轉型結果具有高不確定性[11]。以大數據為例，數據量呈現指數級增長。一方面，數據是數字化轉型的基礎，缺乏數據，轉型工作無法開展。另一方面，在大數據應用過程中，新的數據會生成，從而進一步擴大數據規模。數據是昂貴的，無論是獲取已有數據所需支付的成本，還是通過各種渠道收集一手數據，都需要大量投資[12]。此外，數據儲存也需要大量投資。Bantleman（2012）指出，人工智能水平越高，大數據存儲成本越高。

第二，人才是企業發展的重要資源。隨著核心技術開發，人才培養難度越來越大。企業需要花費大量時間與精力招聘數字化人才，而這類人才需求永遠大于供給[11]。當數字化程度較高時，企業可以培養部分數字化人才，甚至通過外包、兼職等方式“租賃”優秀人才。在這一階段，企業對員工素質的要求進一步提高，不僅需要懂技術、懂規則的員工，而且需要對數字化轉型具有深刻洞見的人才，但這類人才更加稀缺[11]。

第三，隨著數字化轉型深入推進，企業的注意力會分散。首先，數字化轉型并不必然成功[13]，因而企業需要對不同轉型模式與路徑進行識別和選擇。數字技術本身不能告訴管理者如何轉型才能成功[14]，因而需要管理者投入足夠的注意力。其次，數字化轉型的實質是采用新的運營模式、思維、文化取代舊的模式，因而企業注意力需要分配到組織結構重建上（陳劍等，2020）。最后，數字化轉型會對現有模式產生沖擊，進而激發新運營模式與舊運營模式間的矛盾（謝小云等，2021），企業必須對此加以關注并解決轉型帶來的問題。從阻礙力視角看，企業數字化轉型與核心技術能力間呈現負相關且邊際效益遞增的關系，如圖1b所示。由此，本文提出如下假設（見圖1c）：

H1：企業數字化轉型與核心技術能力呈現倒U型關系。

1.3 管理者前瞻性與管理者短視的調節作用

1.3.1 管理者前瞻性

（1）前瞻性能夠體現管理者對企業未來發展戰略的思考，通過改變企業行為開發市場機會，從而不斷提升企業競爭力。此外，管理者前瞻性也是企業動態能力的體現。一般而言，管理者前瞻性越強，企業經營靈活性越強，能夠持續對核心技術能力加以改進，并積極預測未來技術發展趨勢，從而促進企業核心技術能力提升[15]。

（2）管理者前瞻性主要通過年報發布形式加以體現，因而管理者前瞻性也是企業與投資人交流的重要形式。從這一角度看，前瞻性可以從以下方面強化企業數字化轉型與核心技術能力關系：第一，管理者可以通過發布前瞻性相關信息降低企業與投資者間的信息不對稱，既能幫助投資人更好地了解企業數字化轉型進程，又能讓投資人增強投資信心。第二，管理者前瞻性是企業引導投資人的重要手段。對于大多數上市企業而言，年報披露的信息會直接影響資本市場，管理者的前瞻性行為是引導投資人基于管理者角度進行思考的重要手段。

（3）前瞻性管理者對企業發展具有清晰的認知，能夠合理制定企業發展規劃。從數字化角度看，前瞻性管理者能夠合理推進企業數字化轉型，調整企業組織結構。

由此，本文提出以下假設：

H2：管理者前瞻性能夠強化數字化轉型與核心技術能力的倒U型關系。

1.3.2 管理者短視

與管理者前瞻性不同，管理者短視強調的是管理者以追求短期利益為目標，與能使企業長期受益的項目保持距離（胡楠等，2021）。

（1）在短視目標驅動下，企業管理者會忽視核心技術能力培育。核心技術能力提升并非一蹴而就，企業自然會將注意力從核心技術能力轉移到其它方面[16]。此外，受管理者短視的影響，企業管理者主要關注當前工作任務，而較少考慮企業長遠發展[17]。

（2）從資金角度看，大量研究表明，管理者短視的主要行為就是減少研發投資或對研發進行“操縱”[18]。具體表現如下：在數字化轉型過程中，不以研發為主要手段，而是以最大化短期收益為主要目標。在上述情況下，企業數字化轉型對核心技術能力的促進作用有限。

（3）從管理者與投資人角度看，管理者短視雖然迎合了市場非理性行為，但不利于企業長期發展，更不利于核心技術能力培育[17]。

由此，本文提出以下假設：

H3：管理者短視會弱化企業數字化轉型與核心技術能力的倒U型關系。

本文涉及的研究變量較多，以此構建理論框架如圖2所示。

2 研究方法

2.1 樣本選擇與數據來源

本文選取2010—2019年全部上市公司作為初始研究樣本，并對其進行如下處理：①剔除金融行業上市公司樣本；②剔除ST、*ST或PT上市公司樣本；③剔除關鍵變量缺失樣本。為降低離群值的影響，本文對連續型解釋變量進行1%和99%的縮尾處理，最終得到2 182家上市公司9 491個觀察值。此外，本文中的企業發明專利數據來源于Wingo財經文本數據平臺與智慧芽（PatSnap）全球專利檢索分析數據庫，企業層面的控制變量數據來源于國泰安（CSMAR）數據庫，地區層面的相關數據來源于歷年《中國城市統計年鑒》，上市公司年報數據來源于巨潮資訊網（http：//www.cninfo.com.cn/），管理者前瞻性與管理者短視相關數據來源于Wingo財經文本數據平臺。

2.2 變量說明

2.2.1 被解釋變量

企業核心技術能力（CTC）是一個抽象的概念，現有企業核心技術能力測度方法大多是對企業專利申請數量進行加總，但該方法過于簡單直接，難以考察企業專利所蘊含的技術水平。Kim等[19]提出運用RTA指數（Revealed Technology Advantage Index）法對企業核心技術能力進行測量，但該方法僅考慮企業所處技術領域專利申請數量的相對優勢，而忽略了對企業各項專利質量及技術水平的考察。因此，在傳統RTA指數法的基礎上，本文進行適度補充和改進。首先，相較于新型實用與外觀設計，企業發明專利更能反映企業技術能力。因此，本文選用上市公司歷年發明專利作為企業核心技術能力衡量指標。其次，為彌補RTA指數法的不足，新增企業專利平均被引量、平均權利聲明數、平均專利質量3個指標，以構建四維度企業核心技術能力指標體系，并運用熵值法賦予上述4個指標權重后，計算企業核心技術能力。上述4個指標計算方法如下：

（1） 基于RTA指數法的核心技術能力。計算企業i在技術領域j第t年的RTA指數，如式（1）所示。

其中，Pijt是指企業i在技術領域j第t年發明專利申請數，Pjt是指第t年技術領域j發明專利申請總數，Pit是指企業j第t年發明專利申請總數，Pt是指第t年發明專利申請總數。企業i第t年基于RTA指數法得出的核心技術能力如式（2）所示。

CORETECit=lnmaxRTAijt*Pijt（2）

（2） 企業專利平均被引量。本文中的企業專利平均被引量為企業當年發明專利平均被引量。

（3） 企業專利平均權利聲明數。企業專利平均權利聲明數為企業當年發明專利平均權利聲明數。

（4） 企業平均專利質量。參考張杰等[20]的研究成果，本文使用知識寬度法測量企業專利質量。專利知識寬度能夠反映專利中蘊含的知識復雜度，專利知識復雜度越高，表明該專利越難以被競爭對手模仿和超越，因而持有此類專利的企業具有更強的核心技術能力。使用知識寬度法計算專利質量具體為：

PKnt=1－∑α2 （3）

其中，PKnt是指企業中專利n第t年專利質量，α是指專利分類號中各大組分類所占比重。本文采用均值法將專利質量匯總到企業—年份層面，以此作為企業專利質量。

2.2.2 核心解釋變量

企業數字化轉型（DT）。借鑒吳非等（2021）的研究成果，本文從大數據技術、云計算技術、人工智能技術、區塊鏈技術及數字技術運用5個維度，選取與數字化轉型相關詞頻，計算出各維度關鍵詞詞頻與年報總詞頻的比值，再運用熵值法降維至企業層面，以此度量企業數字化轉型程度。

2.2.3 調節變量

借鑒胡楠等（2021）的研究成果，本文采用種子詞集+Word Embedding相似詞擴充方法，以關鍵詞詞集對應的精確詞頻總和除以報告文本的總詞數分別作為管理者前瞻性與管理者短視衡量指標。由于該指標數值偏小，因而在進行實證分析前，本文對上述兩項指標進行擴大10倍處理。

2.2.4 控制變量

本文選取企業與區域兩個層面的指標作為控制變量。其中，企業層面控制變量包括企業規模（Size）、資產負債率（Lev）、凈資產收益率（ROE）、成立年限（Age）、董事會規模（Board）、第一大股東持股比例（Top1）、賬面市值比（BM）以及是否為國企（SOE）。區域層面控制變量包括人均GDP（lnPGDP）、科學技術支出（lnTech）、信息傳輸計算機服務和軟件業從業人員數（lnITEmp）和電信業務總量（lnNetServ）。

2.3 研究模型

為揭示數字化轉型對企業核心技術能力的影響，本文構建如下基準計量模型：

CTCij，t=β0+β1DTij，t+β2DT2ij，t+β3Controlsij，t+μij+δt+εij，t （4）

其中，被解釋變量CTCij，t表示j城市企業i第t年核心技術能力，核心解釋變量DTij，t表示j城市企業i第t年數字化轉型程度，DT2ij，t為企業數字化轉型平方項。Controlsij，t表示一系列控制變量。此外，μij、δt分別表示行業固定效應和時間固定效應，εij，t為隨機擾動項。在所有回歸方程中，默認采用聚類標準誤并將其調整至企業層面。

3 實證結果分析

3.1 基準回歸結果

表2為上述主要變量描述性統計結果。其中，企業核心技術能力最小值為0.007，最大值為0.796，方差為0.103。上述結果表明，不同企業核心技術能力差異較大，大多數企業核心技術能力水平較低，也間接反映出培育與發展企業核心技術能力的必要性。

表3為企業數字化轉型與核心技術能力基準回歸結果。其中，第（1）列為僅加入行業與年份固定效應的結果，第（2）列在第（1）列的基礎上加入企業層面控制變量，第（3）列進一步加入城市層面控制變量。回歸結果顯示，企業數字化轉型平方項（DT2）在1%水平上顯著為負，表明企業數字化轉型與核心技術能力存在倒U型關系。在企業數字化轉型程度達到某一特定閾值前，其對企業核心技術能力發揮促進作用，在企業數字化程度超過特定閾值后，其對企業核心技術能力產生抑制作用。上述回歸結果初步驗證了假設H1。

3.2 穩健性檢驗

3.2.1 倒U型關系檢驗

Haans等[21]指出，僅二次項系數顯著并不能完全證實（倒）U型關系的存在，因而有必要對（倒）U型關系進行檢驗。本文對企業數字化轉型與核心技術能力的關系進行檢驗，結果如表4所示。結果表明，企業數字化轉型程度區間為（0.000，0.431），轉折點為0.153。左側區間斜率為0.285且在1%水平上顯著，右側區間斜率為-0.519且在1%水平上顯著。這一結果表明，企業數字化轉型與核心技術能力存在倒U型關系（見圖3），進一步為假設H1提供了支持。

3.2.2 其它穩健性檢驗

（1）排除存在“S”型關系的可能性。為了排除企業數字化轉型與核心技術能力之間存在“S”型關系的可能性，本文構建企業數字化轉型立方項（DT3），并將其代入回歸模型，結果如表5所示。由表5可知，企業數字化轉型立方項（DT3）的回歸系數并不顯著，而一次項（DT）與二次項（DT2）的回歸系數在1%水平上顯著且符號與前文一致。該研究結果證實，本文研究結論具有穩健性。

（2）改變解釋變量測度方法。在初始回歸中，先計算各維度關鍵詞詞頻與年報文本總詞數的比值，再運用熵值法將其匯總至企業層面，以此衡量企業數字化轉型程度。考慮到上述測度方法對研究結果的可能影響，本文采用以下兩種方式測度企業數字化轉型水平：一是先計算數字化轉型5個維度關鍵詞詞頻數，再運用熵值法匯總至企業層面，以此衡量企業數字化轉型程度；二是將5個維度詞頻數加總后除以年報總詞數，以此衡量企業數字化轉型程度。研究結果再次證實，企業數字化轉型與核心技術能力間存在倒U型關系。

（3）更換研究樣本。首先，考慮到我國制造企業實現結構優化與動能轉換的重要性和迫切性，本文僅保留制造企業樣本，進一步揭示數字化轉型與核心技術能力間的非線性關系，結果如表5列（4）所示。結果顯示，企業數字化轉型程度一次項、二次項的系數均顯著，且方向與基準回歸一致。其次，本文剔除高科技企業樣本，進一步探究企業數字化轉型與核心技術能力間的關系，結果如表5列（5）所示。研究結果再次證實，本文研究結論具有穩健性。

3.3 內生性處理

本文選用工具變量法解決內生性問題。借鑒Goldsmith 等[22]的研究成果，本文采用份額移動法構造工具變量（又稱Bartik工具變量），其基本思路如下：利用分析單元初始份額構成（share）與總體增長率（shift）的乘積模擬出歷年估計值，該估計值與實際值高度相關，能夠滿足相關性假設，且與其它殘差項不相關，能夠滿足排他性假設。因此，該方法能夠有效彌補傳統方法的不足，其具體計算步驟如下：首先，根據行業分類代碼計算出初始年份行業層面數字化轉型程度的均值（share），本文初始年份默認為2010年。2010年，如果因企業未實施數字化轉型導致數據缺失，則將企業開展數字化轉型活動的第一年設定為初始年份。其次，計算出全部企業數字化轉型增長率（相對于初始年份）。最后，企業數字化轉型對應工具變量即為初始年份行業數字化轉型程度與各企業數字化轉型增長率的乘積項。

表6匯報了基于工具變量法的估計結果。由表6可知，企業數字化轉型與核心技術能力呈倒U型關系并在5%水平下顯著。上述結果可為本文研究結論提供進一步支持。

4 進一步研究

本文進一步探究管理者前瞻性、管理者短視對企業數字化轉型與核心技術能力關系的調節作用，并構建如下計量模型進行驗證。

CTCij，t=β0+β1DTij，t+β2DT2ij，t+β3Controlsij，t+β4Forwardij，t+β5Forwardij，tDTij，t+β6Forwardij，tDT2ij，t+μij+δt+εij，t （5）

CTCij，t=β0+β1DTij，t+β2DT2ij，t+β3Controlsij，t+β4Myopiaij，t+β5Myopiaij，tDTij，t+β6Myopiaij，tDT2ij，t+μij+δt+εij，t （6）

調節變量Forwardij，t、Myopiaij，t分別表示管理者前瞻性與管理者短視。與式（4）相比，式（5）（6）分別引入調節變量與自變量及其平方項的交互項，以揭示調節變量對企業數字化轉型與核心技術能力關系的影響。為了避免多重共線性問題，在生成交互項前，本文對調節變量和自變量進行中心化處理，再將中心化后的自變量與調節變量相乘形成交互項，調節效應檢驗結果如表7所示。

4.1 管理者前瞻性的調節作用

表7列（1）顯示，管理者前瞻性與數字化轉型的交互項系數為負且在1%水平上顯著，表明管理者前瞻性能夠強化企業數字化轉型與核心技術能力的倒U型關系。為了使管理者前瞻性的調節作用更加直觀，本文進一步繪制調節效應圖，如圖4所示。由圖4可知，管理者前瞻性水平越高，企業數字化轉型與核心技術能力的關系曲線越陡峭，表明管理者前瞻性能夠強化二者間關系，即如果管理者具有前瞻性，則企業適度實施數字化轉型能夠進一步提升自身核心技術能力。在管理者前瞻性的調節作用下，圖形轉折點并未發生明顯移動，表明管理者前瞻性不會改變企業提升核心技術能力所需的數字化轉型水平。上述結論支持假設H2。

4.2 管理者短視的調節作用

表7列（2）顯示，管理者短視與數字化轉型的交互項系數為正且在10%水平上顯著，表明管理者短視會弱化企業數字化轉型與核心技術能力間的倒U型關系。由此，本文繪制管理者短視的調節效應圖，如圖5所示。由圖5可知，管理者越短視，企業數字化轉型與核心技術能力的關系曲線越平緩，表明管理者短視會弱化二者間關系。換言之，管理者越短視，企業開展數字化轉型越會阻礙核心技術能力提升。在管理者短視的調節作用下，圖形轉折點向右偏移，表明如果管理者短視，則企業需要深入推進數字化轉型才能到達最優點。綜上，假設H3得到支持。

5 結語

5.1 結論

本文基于2010—2019年2 182家上市公司9 491個觀察值，探討企業數字化轉型對核心技術能力的影響，并揭示管理者時間導向對這一影響過程的調節作用，得到以下主要結論：

（1）企業數字化轉型與核心技術能力既不是線性正相關也不是非線性負相關關系，而是倒U型關系。換言之，適度水平的數字化轉型能夠推動企業核心技術提升，過度數字化轉型會損害企業核心技術能力。

（2）管理者時間導向對企業數字化轉型與核心技術能力的倒U型關系具有顯著調節作用。其中，管理者前瞻性能夠強化這一關系，即高管理者前瞻性能夠促使關系曲線更加陡峭；管理者短視會弱化這一關系，即高管理者短視使曲線關系更加平緩。

5.2 政策啟示

（1）數字化轉型對企業核心技術能力具有重要影響。因此，管理者應認識到數字化轉型的兩面性，在實施數字化轉型時遵循適度原則，在充分發揮其積極作用的同時，也要避免過度數字化轉型對企業核心技術能力的不利影響。

（2）在數字化轉型情境下，管理者前瞻性能夠為企業培育核心技術能力營造良好的環境。因此，管理者應著眼企業長期利益制定創新決策，增強企業動態能力，加強前瞻性信息披露，避免過度關注短期利益。

（3）政府應鼓勵企業把握數字化轉型機遇，為積極推進數字化轉型、著力培育核心技術能力的企業提供政策支持，從而引導企業更好地發揮數字技術優勢。

5.3 不足與展望

本文的局限性在于：僅對上市公司進行研究，缺少來自非上市公司的證據，導致研究樣本有偏，未來可以借助Python技術對非上市中小企業進行研究。此外，除核心技術能力外，本文其余變量均采用文本分析法得出，未來可以采用其它方法對數字化轉型、管理者前瞻性與管理者短視進行量化分析，從而進一步探討企業數字化轉型與核心技術能力的內在作用機制。

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Enterprise Digital Transformation， Managers' Time Orientation and Core-technology Competence：An Inverted U-shape

Abstract： In the era of digital technology， digital transformation has become a necessary approach for enterprises to improve core-technology competence. From a micro perspective， digital transformation not only provides enterprises with means and tools to develop core-technology competence， but also provides new business scenarios for enterprises; from a macro perspective，it helps Chinese enterprises to further open the international market and cultivate the technological advantages in some high-tech fields by embracing digital technology and carrying out digital transformation. Thus， it is of significance to systematically and comprehensively explore how digital transformation helps enterprises enhance their core-technology competence. Existing studies mainly focus on the linear relationship between digital transformation and enterprise performance， and some studies note that carrying out digital transformation improves enterprise performance， while other studies argue that digital transformation hinders enterprise performance. The controversy raises the question of whether there is a non-linear relationship between digital transformation and enterprise performance.

This paper aims to fill in the above-mentioned research gap by verifying that the relationship between digital transformation and core-technology competence is an inverted U-shape. Drawing on Hanns et al.’s research template， it builds a theoretical framework that deconstructs the inverted U-shape into two forces， namely the driving force and the blocking force. The driving force promotes the improvement of core-technology competence through the search and recombination of information， the coordination of multi-tasks， and organizational structure changes. The blocking force， in contrast， decreases the enterprises' core-technology competence in three dimensions of cost saving， talent recruitment and distraction. By integrating the driving force and blocking force， the inverted U-shape relationship between digital transformation and core-technology competence is formed. Furthermore， because managers usually play a decisive role in whether to conduct digital transformation and control the process of digital transformation; managers’ time orientation which includes forward-lookingness and myopia uncovers managers' thoughts about the enterprise development in the short and long term， it is necessary to include managers' time orientation in the theoretical framework of this paper.

With the help of existing text data in the annual reports of listed companies， word frequency is used to estimate enterprise digital transformation， managerial forward-lookingness and myopia. In the calculation of the core-technology competence of enterprises using the revealed technology advantage index， three more indicators are added， namely the average cited number of enterprise patents， the average number of claims of patent rights， and the average quality of patents. The four-dimensional index is then built， and by applying the entropy method， the core-technology competence is calculated. Using the fixed-effect model and instrumental variable method， this paper studies 9 491 observations of 2 182 listed companies from 2010 to 2019. The result shows that there exists an inverted U-shaped relationship between enterprise digital transformation and core-technology competence， and several robustness tests and endogeneity tests reconfirm the conclusion; the managerial forward-lookingness strengthens this relationship， implying that managerial forward-lookingness significantly promotes the core-technology competence and makes the curve steeper; while the managerial myopia weakens the relationship， indicating that managers' myopia has negative effects on the core-technology competence and makes the curve flatter.

Digital transformation is not a panacea for strengthening enterprise core-technology competence. Managers should implement digital transformation moderately to attain optimal core-technology competence. In addition， in the process of digital transformation， the managers' time orientation should be taken into account. Forward-looking managers instead of myopic ones can help enterprises achieve higher core-technology competence through digital transformation. Implications for policy-making are presented. First， managers should recognize that carrying out digital transformation has two opposite impacts on core technological competence. When implementing digital transformation， it is essential to adopt appropriate strategies to maximize the positive influence and control the negative impact. Second， when making strategic decisions， managers should focus on the long-term interests of enterprises， enhance their dynamic capabilities， provide more information on forward-lookingness in annual reports， and avoid overemphasizing the short-term interests of enterprises. Third， the government should provide policy support for enterprises that actively promote digital transformation and focus on cultivating core-technology competence， and guide enterprises to take advantage of digital transformation.

Key Words：Digital Transformation; Core-technology Competence;Managerial Forward-lookingness;Managerial Myopia