數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融通創(chuàng)新與企業(yè)技術(shù)效率粘性效應(yīng)

李曉翔 雷紹方 張樹含

摘 要： 現(xiàn)實(shí)中企業(yè)技術(shù)效率存在粘性效應(yīng)，具體表現(xiàn)為企業(yè)在產(chǎn)業(yè)升級(jí)、技術(shù)改進(jìn)等方面具有反饋、積累和鎖定效應(yīng)，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)長期高質(zhì)量發(fā)展和經(jīng)濟(jì)持續(xù)性增長?；谵D(zhuǎn)移矩陣分析檢驗(yàn)企業(yè)技術(shù)效率的粘性效應(yīng)，同時(shí)基于回歸分析檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)效率粘性的影響及其作用機(jī)制，研究發(fā)現(xiàn)：技術(shù)效率粘性普遍存在于我國上市公司中，且企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)技術(shù)效率粘性存在倒U型關(guān)系，融通創(chuàng)新與企業(yè)技術(shù)效率粘性呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融通創(chuàng)新正相關(guān)，融通創(chuàng)新是數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)技術(shù)效率粘性的重要機(jī)制。基于異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)：不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和規(guī)模的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)對企業(yè)技術(shù)效率粘性產(chǎn)生差異化影響。研究結(jié)論對企業(yè)利用數(shù)字信息技術(shù)進(jìn)行融通創(chuàng)新以促進(jìn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的指導(dǎo)意義。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；融通創(chuàng)新；技術(shù)效率；粘性效應(yīng)；中介效應(yīng)

中圖分類號(hào)：F273.1

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1673-3851 （2024） 04-0145-12

Digital transformation， collaborative innovation and the stickiness effect of technological efficiency of enterprises

LI Xiaoxianga， LEI Shaofanga， ZHANG Shuhanb

（a. School of Business; b. Economics School， Anhui University， Heifei 230601， China）

Abstract：There is a stickiness effect in the technological efficiency of enterprises， which is manifested in the feedback， accumulation， and lock-in effects of enterprises in industrial upgrading， technological improvement， and other aspects， thereby promoting the long-term high-quality development and sustained economic growth of enterprises. Based on transfer matrix analysis， we examine the stickiness effect of technological efficiency and the impact of enterprises′ digital transformation on technological efficiency stickiness and its mechanism. It is found that the stickiness effect of technological efficiency generally exists in listed companies in China， and there is an inverted U-shaped relationship between enterprises′ digital transformation and enterprises′ technological efficiency stickiness， collaborative innovation and enterprises′ technological efficiency stickiness present an inverted U-shaped relationship， while digital transformation is positively correlated with collaborative innovation， which is an important mechanism for digital transformation to affect the stickiness of enterprises′ technological efficiency. Based on the heterogeneity analysis， it is found that the digital transformation of enterprises with different property rights and scales will have a differentiated impact on the stickiness of enterprises′ technological efficiency. The research conclusions have important guiding significance for enterprises to use digital information technology for collaborative innovation to promote the high-quality development of enterprises.

Key words：digital transformation; collaborative innovation; technology efficiency; stickiness effect; mediation effect

隨著中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式步入高質(zhì)量發(fā)展階段、國際貿(mào)易摩擦日益升級(jí)，我國資源紅利消失、內(nèi)部升級(jí)緩慢等問題逐漸顯現(xiàn)，以粗放型經(jīng)濟(jì)為主的發(fā)展模式已難以突破產(chǎn)業(yè)鏈“卡脖子”技術(shù)難題，也無法適應(yīng)新常態(tài)下經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求^［1］，而推動(dòng)生產(chǎn)效率的持續(xù)性增長是擺脫中國經(jīng)濟(jì)困境的主要途徑^［2］。隨著新一代數(shù)字信息技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展與應(yīng)用，數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)成為我國可持續(xù)發(fā)展的一項(xiàng)關(guān)鍵議題。在此背景下，研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對生產(chǎn)效率的影響具有重要意義。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)以提質(zhì)增效為目標(biāo)導(dǎo)向，將云計(jì)算、人工智能等數(shù)字技術(shù)與企業(yè)生產(chǎn)要素、復(fù)雜生態(tài)場景全方位深度融合以改變傳統(tǒng)技術(shù)支撐、生產(chǎn)經(jīng)營系統(tǒng)、管理模式和業(yè)務(wù)活動(dòng)的過程^［3］?？v觀已有文獻(xiàn)，有關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與生產(chǎn)效率的研究主要探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系。在宏觀經(jīng)濟(jì)層面，Pan等^［4］提出數(shù)字經(jīng)濟(jì)可通過推動(dòng)增長型戰(zhàn)略、改善組織結(jié)構(gòu)帶來地區(qū)經(jīng)濟(jì)效益；在微觀企業(yè)層面，趙宸宇等^［5］和Cheng等^［6］指出數(shù)字化轉(zhuǎn)型可通過提高創(chuàng)新能力、緩解企業(yè)融資約束、優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)來提升全要素生產(chǎn)率。另外，王曉紅等^［7］認(rèn)為過度依賴數(shù)字化可能擠占大量生產(chǎn)資源、造成資源錯(cuò)配，反而抑制全要素生產(chǎn)率的提升。但相較于全要素生產(chǎn)率，技術(shù)效率的粘性效應(yīng)作為在一定時(shí)間維度中循環(huán)反復(fù)地加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和技術(shù)改進(jìn)的良性效應(yīng)，其憑借持續(xù)性優(yōu)勢的積蓄促進(jìn)現(xiàn)有技術(shù)范式向新技術(shù)范式的跨越與轉(zhuǎn)變，更能反映企業(yè)對現(xiàn)有資源的有效利用。因此，一些研究開始關(guān)注體現(xiàn)企業(yè)技術(shù)效率良性循環(huán)反饋的粘性效應(yīng)。張帥等^［2］研究表明，持續(xù)性技術(shù)效率增長停滯是造成實(shí)體經(jīng)濟(jì)總效率增長停滯和區(qū)域差異的主要原因，實(shí)體經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型升級(jí)離不開技術(shù)效率的可持續(xù)增長；李明珊等^［1］指出政府補(bǔ)貼能夠加速高技術(shù)效率企業(yè)的高端化發(fā)展，存在強(qiáng)者愈強(qiáng)的粘性效應(yīng)?？v觀現(xiàn)有研究，針對企業(yè)技術(shù)效率粘性的研究相對匱乏，尚未出現(xiàn)針對數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)技術(shù)效率粘性的效果的系統(tǒng)研究。

綜合來看，現(xiàn)有關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對生產(chǎn)效率的研究尚存在以下研究空間：首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠?qū)ζ髽I(yè)技術(shù)升級(jí)改造和資源利用效率產(chǎn)生重要影響，而技術(shù)效率粘性能夠在原有的資源優(yōu)勢下實(shí)現(xiàn)技術(shù)效率的良性循環(huán)反饋，因此有必要研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)技術(shù)效率粘性的影響。其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠激發(fā)各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)價(jià)值鏈節(jié)點(diǎn)的交織匯聚，更有效地集聚創(chuàng)新智慧和力量構(gòu)建創(chuàng)新共同體網(wǎng)絡(luò)^［8］，融通創(chuàng)新作為一種資源高度融合、協(xié)作高度暢通的合作創(chuàng)新模式^［9］，一方面能夠?qū)Y源進(jìn)行有效配置，實(shí)現(xiàn)技術(shù)升級(jí)改造，對企業(yè)生產(chǎn)效率產(chǎn)生影響，另一方面也會(huì)帶來資源壓力和溝通協(xié)調(diào)成本，造成生產(chǎn)效率停滯。然而以往文獻(xiàn)僅重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)生產(chǎn)效率之間的線性中介機(jī)制作用^［6］，忽視了融通創(chuàng)新在其中扮演的非線性中介作用。

針對上述研究局限，本文選取2012—2020年我國所有A股上市公司為研究樣本，探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)技術(shù)效率粘性的影響。本文預(yù)期的邊際貢獻(xiàn)主要有：首先，通過轉(zhuǎn)移矩陣分析檢驗(yàn)了我國企業(yè)技術(shù)效率存在“成功者越成功”的粘性效應(yīng)。其次，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)生產(chǎn)效率的研究視角拓展至技術(shù)效率粘性這一可持續(xù)發(fā)展指標(biāo)上，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)技術(shù)效率粘性之間存在倒U型關(guān)系，并進(jìn)一步探討了國有企業(yè)與非國有企業(yè)、大企業(yè)和小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)技術(shù)效率粘性的差異化影響，加深對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)生產(chǎn)效率的理解和認(rèn)識(shí)。另外，本文探討了融通創(chuàng)新對技術(shù)效率粘性的倒U型關(guān)系，以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融通創(chuàng)新與企業(yè)技術(shù)效率粘性的非線性關(guān)系路徑，有助于深化對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和技術(shù)效率粘性之間關(guān)系的理解。

一、理論分析與研究假設(shè)

（一）企業(yè)技術(shù)效率的粘性效應(yīng)

技術(shù)效率粘性是企業(yè)在產(chǎn)業(yè)升級(jí)、技術(shù)改進(jìn)等方面具有反饋、積累和鎖定效應(yīng)，本質(zhì)是當(dāng)前技術(shù)效率與過去技術(shù)效率呈正相關(guān)關(guān)系，即高技術(shù)效率的企業(yè)能夠獲得一定的有利條件和獎(jiǎng)勵(lì)，將其優(yōu)勢進(jìn)行積累，進(jìn)一步獲取更高的技術(shù)效率。

本文在國內(nèi)外研究的基礎(chǔ)上，從企業(yè)優(yōu)勢積累角度提出形成技術(shù)效率粘性的兩大根源。首先，知識(shí)資源積累優(yōu)勢。知識(shí)資本的快速累積有助于企業(yè)縮短原始創(chuàng)新與技術(shù)突破的周期，其產(chǎn)品問世及其占據(jù)市場的速度也會(huì)領(lǐng)先^［10］。以往處于高技術(shù)效率的企業(yè)擁有更多創(chuàng)新知識(shí)的積累，面對激烈的市場競爭能夠在更短的周期內(nèi)運(yùn)用更低的成本去占據(jù)市場，形成良性循環(huán)。同時(shí)，基于資源配置的優(yōu)勢，企業(yè)的生產(chǎn)要素資源得到合理配置時(shí)，會(huì)降低企業(yè)的生產(chǎn)成本，實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)技術(shù)升級(jí)改造，對現(xiàn)有資源進(jìn)行有效利用，保持高水平的技術(shù)效率。其次，聲譽(yù)積累優(yōu)勢。從信息經(jīng)濟(jì)學(xué)角度來看，企業(yè)過去獲取的高技術(shù)效率可以當(dāng)作一種信號(hào)傳遞出去，在政府R&D補(bǔ)貼分配機(jī)制中，政府傾向于選擇那些能夠有效完成其社會(huì)目標(biāo)和經(jīng)濟(jì)目標(biāo)的企業(yè)，此時(shí)企業(yè)基于良好聲譽(yù)散布的信息可提高其獲得政府R&D補(bǔ)貼的概率^［11］。同時(shí)，企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和政府R&D補(bǔ)貼也會(huì)向外界釋放“技術(shù)認(rèn)可”“發(fā)展認(rèn)可”以及“監(jiān)管認(rèn)可”的信號(hào)，從而有助于獲得外部認(rèn)證融資，緩解企業(yè)的融資約束^［12］。企業(yè)所獲得的外部資金可進(jìn)一步優(yōu)化要素配置、降低生產(chǎn)成本以刺激現(xiàn)有技術(shù)范式向新技術(shù)范式轉(zhuǎn)化，進(jìn)而提升自身技術(shù)效率，獲得長久競爭優(yōu)勢。據(jù)此，本文提出假設(shè)H1：

H1：企業(yè)技術(shù)效率存在粘性效應(yīng)。

（二）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)效率粘性

數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)技術(shù)效率粘性，原因在于成本效應(yīng)和能力效應(yīng)的改變。在成本效應(yīng)方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型一方面可促使企業(yè)信息獲取更加便捷，降低企業(yè)與外部的協(xié)調(diào)成本，促進(jìn)組織的高效管理和運(yùn)轉(zhuǎn)^［13］，另一方面能夠提高企業(yè)信息資源的可利用度，企業(yè)可以借助數(shù)字技術(shù)將內(nèi)外部海量信息資源進(jìn)行結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化處理，以服務(wù)自身生產(chǎn)決策過程，優(yōu)化企業(yè)資源配置效率^［3］。在能力效應(yīng)方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠?qū)?shù)字化技術(shù)引入創(chuàng)新活動(dòng)、經(jīng)營管理等各個(gè)環(huán)節(jié)，優(yōu)化企業(yè)資源配置，提高市場支配能力。具體而言，數(shù)字技術(shù)可促使創(chuàng)新知識(shí)要素在部門間、企業(yè)間加速流動(dòng)，借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)可實(shí)現(xiàn)跨地區(qū)、跨行業(yè)協(xié)同研發(fā)^［6］，并通過企業(yè)間的知識(shí)溢出改善工業(yè)設(shè)計(jì)落后和研發(fā)效率低等問題，促使企業(yè)探尋研發(fā)資源邊界以獲得更高的產(chǎn)出績效。根據(jù)“成功者孕育成功”機(jī)制，數(shù)字化轉(zhuǎn)型助力企業(yè)獲得一定的規(guī)模經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢，憑借高水平利潤為企業(yè)累積下階段技術(shù)革新資源，進(jìn)而對技術(shù)效率粘性產(chǎn)生促進(jìn)作用。

盡管數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠從成本效應(yīng)和能力效應(yīng)方面來提高企業(yè)技術(shù)效率的粘性效應(yīng)，但過度提倡數(shù)字化轉(zhuǎn)型而忽視現(xiàn)有管理模式、運(yùn)營體系的融合，可能導(dǎo)致技術(shù)效率粘性的降低。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅需要數(shù)字技術(shù)的推動(dòng)，也需要企業(yè)管理和運(yùn)營水平的適配，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期對技術(shù)人才和組織協(xié)調(diào)的要求相對較低，而隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，企業(yè)的管理模式和運(yùn)營體系可能越來越難以適應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求^［14］，反而會(huì)減損企業(yè)技術(shù)效率粘性。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型后期對管理模式提出更高的要求，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型增加了企業(yè)的復(fù)合型人才需求，一味地推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)導(dǎo)致轉(zhuǎn)型過程中數(shù)字技術(shù)應(yīng)用與組織管理能力之間產(chǎn)生匹配性失衡，誘發(fā)“IT效率悖論”^［8］，造成創(chuàng)新邊際績效降低，對企業(yè)技術(shù)革新的鎖定、反饋效應(yīng)產(chǎn)生消極影響。另外，過度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要投入高額的固定資金，而且數(shù)字技術(shù)會(huì)持續(xù)拓展信息渠道，形成信息負(fù)載，對原有的運(yùn)營體系造成破壞，增加企業(yè)協(xié)調(diào)成本，擠占生產(chǎn)資源，造成資源配錯(cuò)，導(dǎo)致企業(yè)難以發(fā)揮累積的資源優(yōu)勢，對技術(shù)效率粘性造成消極影響。故過度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)弱化企業(yè)累積優(yōu)勢的能力，對技術(shù)效率的正反饋效應(yīng)表現(xiàn)出抑制作用，使得技術(shù)效率粘性效應(yīng)降低。

因此，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型低于某個(gè)臨界值時(shí)能夠?qū)夹g(shù)效率粘性呈現(xiàn)促進(jìn)作用，但高于這一臨界值時(shí)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)效率粘性呈現(xiàn)抑制作用，即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)效率粘性產(chǎn)生倒U型影響。據(jù)此，本文提出假設(shè)H2：

H2：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)效率粘性存在倒U型影響。

（三）數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融通創(chuàng)新

融通創(chuàng)新是指為融合暢通各類創(chuàng)新資源、推動(dòng)大中小企業(yè)良好互動(dòng)而構(gòu)建創(chuàng)新共同體網(wǎng)絡(luò)的平等合作型創(chuàng)新模式^［15］。相比于傳統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新，融通創(chuàng)新具有三方面特點(diǎn)：一是強(qiáng)調(diào)各主體在創(chuàng)新鏈條中聯(lián)系的緊密性；二是強(qiáng)調(diào)風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)的多元性；三是強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新主體間知識(shí)分享的動(dòng)態(tài)性^［16］。目前我國創(chuàng)新主體存在壁壘，供需信息不對稱，創(chuàng)新資源不能廣泛共享，阻礙了融通創(chuàng)新的發(fā)展，而企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠緩解融通創(chuàng)新的發(fā)展困境。

一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型緩解了融通創(chuàng)新的成本效應(yīng)。數(shù)字技術(shù)通過克服空間、資源限制，增強(qiáng)了企業(yè)的數(shù)據(jù)搜集能力和分析能力，以獲取科技資源優(yōu)勢，并對資源進(jìn)行深度分析、挖掘和關(guān)聯(lián)，有效鏈接其他創(chuàng)新主體，促使創(chuàng)新鏈的各鏈條間相互融通結(jié)合以構(gòu)建高效聯(lián)通、深度融合的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)共同體。另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)化了企業(yè)進(jìn)行融通創(chuàng)新的必要性。為實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新要素的加速流動(dòng)、精準(zhǔn)匹配，企業(yè)可通過融通創(chuàng)新打破創(chuàng)新主體間的壁壘，從而促進(jìn)多元主體間的知識(shí)流動(dòng)，推動(dòng)技術(shù)、人才、信息和資本等要素高效資源整合^［17］。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)的發(fā)展，信息資源的快速更迭加強(qiáng)了企業(yè)對知識(shí)流動(dòng)的需求，同時(shí)因?yàn)閿?shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)的存在，企業(yè)間競爭越發(fā)激烈^［18］。為了抵御外部競爭力、鞏固自身競爭優(yōu)勢，企業(yè)須與不同創(chuàng)新主體深化創(chuàng)新合作，通過知識(shí)流動(dòng)獲取異質(zhì)性資源，形成高效的融通創(chuàng)新模式。據(jù)此，本文提出假設(shè)H3：

H3：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對融通創(chuàng)新存在正向影響。

（四）融通創(chuàng)新與技術(shù)效率粘性

適度的融通創(chuàng)新水平對企業(yè)技術(shù)效率粘性具有促進(jìn)作用。首先，融通創(chuàng)新能夠形成企業(yè)間優(yōu)勢互補(bǔ)、資源共享的良好局面。企業(yè)在創(chuàng)新過程中會(huì)出現(xiàn)創(chuàng)新動(dòng)力不足、資源緊缺等問題，而進(jìn)行融通創(chuàng)新能夠打破組織邊界并共享資本、技術(shù)、人才等創(chuàng)新要素，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新資源的高效利用和跨界融合。如上海市為構(gòu)建龍頭企業(yè)孵化體系而激勵(lì)不同規(guī)模企業(yè)加入融通發(fā)展聯(lián)盟，以在新一輪科技革命中提高企業(yè)持久的技術(shù)創(chuàng)新能力。其次，融通創(chuàng)新打破數(shù)據(jù)壁壘，促進(jìn)知識(shí)溢出以實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新價(jià)值的最大化。基礎(chǔ)研究和應(yīng)用開發(fā)的斷裂使得我國關(guān)鍵技術(shù)受制于人，而企業(yè)進(jìn)行融通創(chuàng)新能夠緊密地鏈接各類創(chuàng)新主體，通過知識(shí)外溢促使基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和產(chǎn)業(yè)化研究的深融合，進(jìn)而有效實(shí)現(xiàn)科技成果的轉(zhuǎn)化^［15］，提高現(xiàn)有資源利用率，有利于技術(shù)攻關(guān)持續(xù)發(fā)展。因此，高效貫通、深度合作的融通創(chuàng)新為技術(shù)發(fā)展緩解了交易成本和尋租成本，通過資源優(yōu)勢積累的良性循環(huán)對技術(shù)效率粘性效應(yīng)產(chǎn)生正反饋。

然而過度的融通創(chuàng)新水平也會(huì)對企業(yè)技術(shù)效率粘性帶來負(fù)面影響。融通創(chuàng)新作為一種資源高度融合、協(xié)作高度暢通的深層次的合作創(chuàng)新模式，相較于其他創(chuàng)新模式，企業(yè)需要廣泛地與多個(gè)外部創(chuàng)新主體深度合作，同時(shí)需要占用更多的研發(fā)資源^［9］。因此，當(dāng)企業(yè)融通創(chuàng)新水平過高時(shí)，會(huì)產(chǎn)生資源壓力，造成生產(chǎn)經(jīng)營的資源配置紊亂，同時(shí)也會(huì)增加企業(yè)與其他創(chuàng)新主體的溝通協(xié)調(diào)成本，降低運(yùn)營效率，反而對企業(yè)技術(shù)革新的鎖定、反饋造成消極影響，弱化技術(shù)效率的粘性效應(yīng)。

綜上所述，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型低于某個(gè)臨界值時(shí)能夠?qū)夹g(shù)效率粘性呈現(xiàn)促進(jìn)作用，但高于這一臨界值時(shí)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)效率粘性呈現(xiàn)抑制作用，最終體現(xiàn)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)效率粘性的倒U型影響。據(jù)此，本文提出假設(shè)H4：

H4：企業(yè)融通創(chuàng)新與技術(shù)效率粘性存在倒U型關(guān)系。

（五）融通創(chuàng)新的中介效應(yīng)

融通創(chuàng)新是為探索關(guān)鍵核心技術(shù)與“卡脖子”技

術(shù)的全新創(chuàng)新范式，通過匯聚各類創(chuàng)新主體、創(chuàng)新要素、創(chuàng)新制度與政策體系以實(shí)現(xiàn)資源的高度融合協(xié)作，有助于提升企業(yè)資源利用能力，達(dá)到價(jià)值最大化，刺激企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的持續(xù)性。缺乏數(shù)字技術(shù)的企業(yè)與不同創(chuàng)新主體進(jìn)行高度協(xié)作面臨諸多阻礙，融通創(chuàng)新是基于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的活動(dòng)，強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新要素流通的暢通、創(chuàng)新鏈條間緊密的鏈接以及創(chuàng)新主體間的風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)。而企業(yè)通過改造網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施能夠加速知識(shí)要素的流動(dòng)，借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)匯聚創(chuàng)新鏈條的不同創(chuàng)新主體^［6］，依托人工智能可合理評(píng)估創(chuàng)新成果價(jià)值^［19］，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)多方共贏，達(dá)到融通創(chuàng)新。如果企業(yè)僅進(jìn)行傳統(tǒng)范式創(chuàng)新，無法實(shí)現(xiàn)各類創(chuàng)新主體創(chuàng)新要素的融合互補(bǔ)，在面對關(guān)鍵核心技術(shù)的突破過程中存在難以避免的重大缺陷，影響企業(yè)的技術(shù)效率的持續(xù)性。通過傳統(tǒng)要素?cái)U(kuò)張?zhí)嵘冃У姆绞揭央y以滿足企業(yè)獲取持久經(jīng)濟(jì)效益的需求，數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的資源、機(jī)會(huì)為高度協(xié)作的融通創(chuàng)新提供了發(fā)展條件，融通創(chuàng)新成為充分利用數(shù)字化技術(shù)以保持微觀經(jīng)濟(jì)主體持續(xù)提高技術(shù)效率的關(guān)鍵程序。據(jù)此，本文提出假設(shè)H5：

H5：融通創(chuàng)新在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和技術(shù)效率粘性之間存在中介作用。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取和數(shù)據(jù)來源

本文選取2012—2020年所有A股上市公司為研究樣本，并按照以下原則進(jìn)行篩選：剔除非正常上市狀態(tài)、所需數(shù)據(jù)缺失、金融和保險(xiǎn)行業(yè)、所需數(shù)據(jù)不足兩年的觀測值，同時(shí)對所有連續(xù)變量進(jìn)行1%水平的縮尾處理，最終獲得11198個(gè)樣本觀測值。本文所采用的微觀數(shù)據(jù)來自CNRDS數(shù)據(jù)庫、Wind數(shù)據(jù)庫和馬克數(shù)據(jù)網(wǎng)。

（二）變量定義

a）被解釋變量。本文研究的是技術(shù)效率粘性，具體衡量指標(biāo)為企業(yè)技術(shù)效率的持續(xù)性。本文借鑒李明珊等^［1］、孫治宇等^［20］的研究用隨機(jī)前沿分析方法對技術(shù)效率進(jìn)行度量，并采用考慮時(shí)間因素的超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)建立如下模型：

其中：y_it表示企業(yè)i在t時(shí)的產(chǎn)出，本文采用營業(yè)總收入測量；L_it表示勞動(dòng)投入，以企業(yè)員工總數(shù)表示；K_it表示企業(yè)資本投入，用資本總額測量；時(shí)間t衡量技術(shù)變化。v_it代表隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，反映隨機(jī)的系統(tǒng)非效率，且v_it～iddN（0，σ²）；u_it是對技術(shù)無效率進(jìn)行預(yù)測的技術(shù)損失誤差項(xiàng)。

企業(yè)i在t時(shí)的技術(shù)效率（ET）可以表示為：

同時(shí)參考柳卸林等^［21］和Triguero等^［22］的研究，用企業(yè)當(dāng)期的技術(shù)效率乘以技術(shù)效率的環(huán)比增長率來測度企業(yè)技術(shù)效率粘性（PT），即：

b）解釋變量。本文借鑒吳非等^［3］和袁淳等^［13］研究以“人工智能技術(shù)”“大數(shù)據(jù)技術(shù)”“云計(jì)算技術(shù)”“區(qū)域鏈技術(shù)”和“數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用”等數(shù)字化相關(guān)詞頻在年報(bào)MDA語段長度的占比來表述企業(yè)數(shù)字化

轉(zhuǎn)型程度?？紤]到回歸系數(shù)量綱，本文將數(shù)字化轉(zhuǎn)型乘以 100，但這種倍數(shù)的擴(kuò)大不影響最終的關(guān)系描述，最終得到數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)（Digital）。

c）中介變量。本文借鑒張樹含等^［23］從融合度和創(chuàng)新度兩個(gè)維度對融通創(chuàng)新進(jìn)行測量，具體測量指標(biāo)如表1，同時(shí)采用熵值法測試各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，得到融通創(chuàng)新指標(biāo)（COinn）。

d）控制變量。本文選取以下指標(biāo)作控制變量：用董事會(huì)人數(shù)取對數(shù)表示董事規(guī)模（Board）；用當(dāng)前年份與公司上市年份差值的對數(shù)表示企業(yè)年齡（Age）；以年末總負(fù)債與年末總資產(chǎn)的比值衡量資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）；用本年?duì)I業(yè)收入與去年?duì)I業(yè)收入的比值減1測量企業(yè)成長能力（Growth）；用企業(yè)月均超額換手率衡量企業(yè)流動(dòng)性（Liquid）；用獨(dú)立董事占董事會(huì)人事的比例衡量獨(dú)董占比（Indep）；用第一大股東占比來表示股權(quán)結(jié)構(gòu)（Top1）。同時(shí)設(shè)置年度虛擬變量和行業(yè)虛擬變量以控制行業(yè)和年份。

（三）模型設(shè)計(jì)

本文為研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)效率粘性的影響，根據(jù)上述理論與假設(shè)部分，借鑒李奎等^［24］、李明珊等^［1］的研究，構(gòu)建如下模型：

PT=α₀+α₁Digital+α₂Digital²+α₃∑Controls+ε（4）

COinn=α₀+α₁Digital+α₂∑Controls+ε（5）

PT=α₀+α₁COinn+α₂COinn²+α₃∑Controls+ε（6）

PT=α₀+α₁Digital+α₂Digital²+α₃COinn+α₄COinn²+α₅∑Controls+ε（7）

其中：Controls代表影響企業(yè)技術(shù)效率粘性的其他控制變量，ε隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。式（4）為基準(zhǔn)回歸，式 （5）—（7）旨在進(jìn)一步驗(yàn)證融通創(chuàng)新的中介效應(yīng)。

三、實(shí)證結(jié)果

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2顯示了所有變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。企業(yè)技術(shù)效率粘性的最小值為0，最大值為6.070，均值為4.641，表明不同企業(yè)的技術(shù)效率粘性具有明顯差異；上市公司年報(bào)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞頻占比的平均值為0.062，最小值和最大值分別為0和0.645，這表明企業(yè)間數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度存在顯著差異；融通創(chuàng)新的均值為22.160，最大值為52.119，與熵值法計(jì)算的融通創(chuàng)新取值范圍上限100相差較大^［25］，表明企業(yè)融通創(chuàng)新能力有待加強(qiáng)。另外，其他控制變量的取值均分布在合理的范圍內(nèi)。

（二）相關(guān)性分析

表3為相關(guān)性系數(shù)表，其中各系數(shù)的絕對值均小于0.5。另外，VIF值的均值遠(yuǎn)低于臨界值10，這表明本模型中不存在共線性問題。

（三）技術(shù)效率的轉(zhuǎn)移矩陣分析

轉(zhuǎn)移概率矩陣能夠反映矩陣中各元素在一定條件下相互轉(zhuǎn)化的概率大小，可以用來分析企業(yè)在當(dāng)期的技術(shù)效率與其他時(shí)期技術(shù)效率的轉(zhuǎn)移概率。本文參照朱桂龍等^［11］的研究利用轉(zhuǎn)移概率矩陣分析企業(yè)技術(shù)效率粘性，同時(shí)參照周迪等^［25］的研究，對上市公司2012—2020年連續(xù)9年間技術(shù)效率的情況進(jìn)行分析，將上市公司劃分為4類，即高水平、中高水平、中低水平和低水平。其中，高水平企業(yè)是指當(dāng)年技術(shù)效率高于當(dāng)年平均水平的150%，中高水平企業(yè)的技術(shù)效率位于當(dāng)年平均水平的（100%，150%］區(qū)間范圍內(nèi)，中低水平企業(yè)的技術(shù)效率位于當(dāng)年平均水平的（50%，100%］區(qū)間內(nèi)，低水平企業(yè)則是指其技術(shù)效率小于等于當(dāng)年企業(yè)平均水平的50%。

本文構(gòu)建了4×4的轉(zhuǎn)移概率矩陣（見表4），表明了企業(yè)在當(dāng)期技術(shù)效率對下一期技術(shù)效率的概率變動(dòng)大小。對角線的數(shù)值表示各企業(yè)技術(shù)效率水平?jīng)]有發(fā)生變化的概率，該值越大表明企業(yè)技術(shù)效率的持續(xù)性越好。特別地，右下角的概率表示高技術(shù)效率的企業(yè)持續(xù)保持高水平的概率，這個(gè)數(shù)值能夠更鮮明地刻畫技術(shù)效率粘性。

由表4可知，技術(shù)效率存在明顯粘性。在（t-1）期獲得高技術(shù)效率的企業(yè)在t期仍保持高水平的概率為99.68%，而轉(zhuǎn)變成其他水平的概率僅為0.32%。這充分說明企業(yè)技術(shù)效率水平的轉(zhuǎn)移程度低，技術(shù)效率具有明顯的持續(xù)性，這種長期的持續(xù)性表現(xiàn)為企業(yè)技術(shù)效率極高的粘性，假設(shè)H1得到驗(yàn)證。

（四）回歸分析與假設(shè)檢驗(yàn)

本文采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)。模型1為基本回歸，回歸結(jié)果如表5所示。模型1結(jié)果顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)在1%水平上顯著為正，其二次項(xiàng)的系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，且Utest檢驗(yàn)P值為0.0001，拐點(diǎn)為0.285，說明拐點(diǎn)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的區(qū)間范圍內(nèi)，且企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)效率粘性的倒U關(guān)系成立，即假設(shè)H2得到驗(yàn)證。進(jìn)一步計(jì)算得，模型1中數(shù)字化轉(zhuǎn)型拐點(diǎn)值0.285要遠(yuǎn)高于樣本企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型均值0.062，表明現(xiàn)階段大部分企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型還處于較低水平，仍需憑借數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成本效應(yīng)和能力效應(yīng)優(yōu)化資源配置優(yōu)勢，保障企業(yè)資源優(yōu)勢的積累，形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)技術(shù)效率粘性的增長。但拐點(diǎn)值仍小于最大值0.645，表明有小部分企業(yè)盲目提升數(shù)字化水平，形成邊際效應(yīng)遞減規(guī)律，造成管理體系失序，進(jìn)而對技術(shù)效率的正反饋效應(yīng)表現(xiàn)出抑制作用。另外，從控制變量的估計(jì)結(jié)果來看，董事規(guī)模、企業(yè)年齡、資產(chǎn)負(fù)債率和股權(quán)結(jié)構(gòu)對企業(yè)技術(shù)效率粘性的提升具有顯著的促進(jìn)作用，獨(dú)董占比對企業(yè)技術(shù)效率粘性具有顯著的消極影響，而企業(yè)成長能力和流動(dòng)性對技術(shù)效率粘性的影響不顯著。

模型2—4報(bào)告了中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。模型4中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)在1%水平上顯著為正，說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對融通創(chuàng)新存在正相關(guān)關(guān)系，假設(shè)H3得到驗(yàn)證。模型3中融通創(chuàng)新的系數(shù)在1%水平上顯著為正，其平方項(xiàng)的系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，且Utest檢驗(yàn)P值為0.0002，說明企業(yè)融通創(chuàng)新與技術(shù)效率粘性的倒U關(guān)系成立，假設(shè)H4得到驗(yàn)證。進(jìn)一步計(jì)算得，融通創(chuàng)新的拐點(diǎn)為39.092，仍在企業(yè)融通創(chuàng)新的區(qū)間范圍內(nèi)，說明已有企業(yè)達(dá)到融通創(chuàng)新臨界值深度。模型2中融通創(chuàng)新平方項(xiàng)的系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，且企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型平方項(xiàng)的系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，由此可見數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠加速資源要素流通，從而提升融通創(chuàng)新水平，進(jìn)而企業(yè)融通創(chuàng)新在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)技術(shù)效率粘性之間存在的中介效應(yīng)，假設(shè)H5得到驗(yàn)證。據(jù)此推測，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠加速創(chuàng)新要素的流動(dòng)，打破創(chuàng)新主體間的壁壘，加速企業(yè)開展融通創(chuàng)新活動(dòng)。而融通創(chuàng)新在一定區(qū)間內(nèi)能夠?qū)崿F(xiàn)創(chuàng)新資源的高效利用和跨界融合，提升現(xiàn)有資源利用率，但隨著融通創(chuàng)新水平的提高，企業(yè)伴隨較高的資源壓力，同時(shí)缺乏時(shí)間精力處理復(fù)雜的合作伙伴關(guān)系，難以發(fā)揮資源累積優(yōu)勢和聲譽(yù)累積優(yōu)勢，反而對技術(shù)效率粘性造成消極影響。

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.替換核心解釋變量

參考吳非等^［3］的做法，本文對區(qū)塊鏈技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)和數(shù)字技術(shù)等數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)的綜合頻次進(jìn)行對數(shù)處理來衡量企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。因此，本文替換核心解釋變量再次檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)效率粘性的影響，所有回歸結(jié)果與前文保持一致。具體回歸結(jié)果如表6所示。

2.采用聯(lián)合固定效應(yīng)

為了緩解行業(yè)中隨時(shí)間變化的遺漏變量帶來的偏差，本文參考武常岐等^［26］的研究，在回歸中控制行業(yè)和年份的交互固定效應(yīng)，具體結(jié)果如表7所示。結(jié)果顯示，控制聯(lián)合固定效應(yīng)后，模型1中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型二次項(xiàng)的系數(shù)仍在1%水平上顯著為負(fù)，表明基準(zhǔn)回歸依舊穩(wěn)健。模型2、3、4的回歸結(jié)果與前文回歸結(jié)果仍保持一致，表明融通創(chuàng)新對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)技術(shù)效率粘性關(guān)系間的非線性中介效應(yīng)具有穩(wěn)健性。

3.工具變量法

為了解決內(nèi)生性問題，本文采用工具變量法進(jìn)行兩階段最小二乘估計(jì)（2SLS）。本文參照已有研究^［23］，以同行業(yè)同地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型均值作為工具變量，第一階段回歸的F統(tǒng)計(jì)量的值分別為1296.21、1055.59和768.20、824.77，均遠(yuǎn)大于臨界值10，進(jìn)而可認(rèn)為工具變量與內(nèi)生變量具有較強(qiáng)的相關(guān)性。另外，表8中Cragg-Donald Wald統(tǒng)計(jì)量同樣表明本文工具變量通過了相關(guān)性檢驗(yàn)，且Anderson canon. corr. LM統(tǒng)計(jì)量顯示工具變量通過了識(shí)別不足檢驗(yàn)。因此，本文的工具變量是有效的。表8顯示了處理內(nèi)生性問題后的兩階段回歸結(jié)果，結(jié)果表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)效率粘性仍呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，結(jié)果依舊穩(wěn)健。

（六）異質(zhì)性分析

不同屬性差異的企業(yè)具有不同的能力稟賦和組織戰(zhàn)略，在此客觀條件下數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對不同類型企業(yè)的技術(shù)效率粘性的影響具有一定差異性。上述實(shí)證檢驗(yàn)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)效率粘性存在倒U型關(guān)系，本部分按企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模進(jìn)行分組回歸進(jìn)一步探究不同類型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)效率粘性是否存在差異化影響，以更好地促進(jìn)不同類型企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

1.企業(yè)性質(zhì)的影響

相對于受市場邏輯和擴(kuò)張動(dòng)機(jī)主導(dǎo)的非國有企業(yè)，國有企業(yè)具有較強(qiáng)資源稟賦和保守的戰(zhàn)略目標(biāo)，對于前沿?cái)?shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)關(guān)注較弱，缺乏對需求變化響應(yīng)的敏銳性，易形成技術(shù)效率的鎖定效應(yīng)，弱化企業(yè)技術(shù)效率粘性。因此，本文認(rèn)為在數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略中，國有企業(yè)和非國有企業(yè)的持續(xù)性生產(chǎn)效率會(huì)呈現(xiàn)不同規(guī)律。本文根據(jù)企業(yè)是否為國有企業(yè)進(jìn)行分組回歸，回歸結(jié)果如表9所示。模型1中數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的系數(shù)在1%水平下顯著為正，其二次項(xiàng)的系數(shù)在1%水平下顯著為負(fù)，且拐點(diǎn)為0.237，Utest檢驗(yàn)P值為0.0004，則表明當(dāng)企業(yè)為國有企業(yè)時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)效率粘性呈倒U效應(yīng)。模型2中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在10%水平上顯著為正，表明當(dāng)企業(yè)為非國有企業(yè)時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)效率粘性呈正向關(guān)系。因此，本文發(fā)現(xiàn)國有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)效率粘性呈倒U關(guān)系，非國有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)效率粘性效應(yīng)呈正向關(guān)系。

2.企業(yè)規(guī)模的影響

企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要整合大量資金、成熟的知識(shí)技術(shù)基礎(chǔ)以及高度敏捷的反應(yīng)能力等多方面要素。大規(guī)模企業(yè)雖在融資、知識(shí)信息獲取和政策扶持力度方面享有一定優(yōu)勢，但過高的數(shù)字化轉(zhuǎn)型也易造成戰(zhàn)略不穩(wěn)現(xiàn)象，且相較于小規(guī)模企業(yè)企圖利用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)市場追趕的強(qiáng)烈動(dòng)機(jī)，大規(guī)模企業(yè)易呈現(xiàn)組織惰性、缺乏靈活性的現(xiàn)象，對技術(shù)效率粘性造成消極影響。本文按照企業(yè)規(guī)模的平均值將企業(yè)劃分為大規(guī)模和小規(guī)模企業(yè)，回歸結(jié)果如表9所示。模型3中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)在1%水平上顯著為正，其二次項(xiàng)的系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，且拐點(diǎn)0.242在數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)取值范圍內(nèi)，在1%顯著性水平上通過Utest檢驗(yàn)，說明大規(guī)模企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)技術(shù)效率粘性呈現(xiàn)顯著的倒U型關(guān)系，模型4中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)在10%水平上顯著為正，表明小規(guī)模企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)效率粘性存在正相關(guān)關(guān)系。因此，本文發(fā)現(xiàn)大規(guī)模企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)效率粘性效應(yīng)呈倒U型關(guān)系，小規(guī)模企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)效率粘性呈正相關(guān)關(guān)系。

四、結(jié)論與建議

（一）結(jié) 論

本文以2012—2020年我國所有A股上市公司為研究樣本，分析了企業(yè)技術(shù)效率粘性效應(yīng)的內(nèi)在機(jī)制，并探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)技術(shù)效率粘性的關(guān)系及引導(dǎo)作用，得出主要研究結(jié)果如下：a）企業(yè)技術(shù)效率因其優(yōu)勢積累效應(yīng)而存在一定的粘性，即企業(yè)技術(shù)效率具有持續(xù)性，表現(xiàn)為企業(yè)在產(chǎn)業(yè)升級(jí)、技術(shù)改進(jìn)等方面具有反饋、積累和鎖定效應(yīng)。b）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)效率粘性存在倒U型關(guān)系。大多數(shù)企業(yè)目前數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較低，尚未達(dá)到臨界值，但仍有少數(shù)企業(yè)盲目進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，達(dá)到臨界值后對技術(shù)效率粘性造成消極影響。通過異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，國有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)技術(shù)效率粘性呈倒U型關(guān)系，非國有企業(yè)中兩者呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系；大規(guī)模企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)技術(shù)效率粘性呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，小規(guī)模企業(yè)中兩者呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。c）融通創(chuàng)新與企業(yè)技術(shù)效率粘性呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，即企業(yè)應(yīng)當(dāng)保持適當(dāng)?shù)娜谕▌?chuàng)新水平以保證企業(yè)獲得長久的競爭優(yōu)勢和經(jīng)濟(jì)效益。d）數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)融通創(chuàng)新水平呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。e）融通創(chuàng)新在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)技術(shù)效率粘性的倒U型關(guān)系中起中介作用，說明融通創(chuàng)新是影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)效率持續(xù)性的關(guān)鍵路徑。

（二）建 議

根據(jù)上述結(jié)論，本文提出五點(diǎn)政策建議：a）充分發(fā)揮技術(shù)效率粘性效應(yīng)的內(nèi)在機(jī)制，獲得長久競爭優(yōu)勢。企業(yè)應(yīng)合理利用技術(shù)效率的信息資源積累優(yōu)勢和聲譽(yù)積累優(yōu)勢，既要保證前期知識(shí)資源的合理利用和優(yōu)化配置以為當(dāng)期發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，又要保證企業(yè)信息披露的完整性，以吸引更多投資緩解融資約束。b）探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型預(yù)警線，避免陷入“數(shù)字能力詛咒”當(dāng)中。企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型投資能夠發(fā)揮其所帶來的資源優(yōu)勢和信息優(yōu)勢，助力企業(yè)獲得一定規(guī)模經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢。但是，數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不是一蹴而就的，企業(yè)需要綜合考慮自身資源稟賦和運(yùn)營管理能力探索合適的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平，避免因盲目加大數(shù)字資源投資導(dǎo)致資源配錯(cuò)，進(jìn)而誘發(fā)“IT效率悖論”，對企業(yè)可持續(xù)發(fā)展造成消極影響。c）充分發(fā)揮融通創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)效益，規(guī)避其帶來的資源壓力過載風(fēng)險(xiǎn)。政府可構(gòu)建科技中介服務(wù)機(jī)構(gòu)作為節(jié)點(diǎn)來連通各類創(chuàng)新主體，同時(shí)通過專利、研發(fā)獎(jiǎng)勵(lì)等政策形成協(xié)同發(fā)展、融通創(chuàng)新的新局面。此外，政府可給予企業(yè)相應(yīng)的資源支持，防止融通創(chuàng)新占用過多的創(chuàng)新資源對企業(yè)造成資源壓力；企業(yè)自身也要避免盲目開展融通創(chuàng)新活動(dòng)，使融通創(chuàng)新水平保持在組織能力范圍內(nèi)，進(jìn)而促使企業(yè)有足夠的動(dòng)力投身于長遠(yuǎn)發(fā)展中。d）挖掘數(shù)字化轉(zhuǎn)型與融通創(chuàng)新的互動(dòng)機(jī)制，提高經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長動(dòng)力。企業(yè)可根據(jù)自身經(jīng)營管理能力和內(nèi)部資源水平探討合適的融通創(chuàng)新水平，充分利用數(shù)字化技術(shù)加強(qiáng)于外部創(chuàng)新主體間聯(lián)系，加速各類資源在不同創(chuàng)新主體間的流通，促進(jìn)企業(yè)加入融通創(chuàng)新發(fā)展格局攻克技術(shù)發(fā)展瓶頸，獲取長久的經(jīng)濟(jì)效益。e）打造定制化的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，提高不同類型企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效率。企業(yè)應(yīng)當(dāng)充分考慮自身的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、規(guī)模大小合理探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的預(yù)警線，充分發(fā)揮數(shù)字技術(shù)對企業(yè)持續(xù)性發(fā)展的積極影響，同時(shí)也要防止數(shù)字技術(shù)過高陷入數(shù)字陷阱影響企業(yè)資源配置的效率。另外，政府應(yīng)當(dāng)積極鼓勵(lì)非國有企業(yè)、小規(guī)模企業(yè)推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為生產(chǎn)要素市場創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)活力。

（三）研究局限與展望

本文也存在一定不足之處，未來可以針對這些不足深入研究：首先，本文從數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體視角展開研究，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型涉及底層技術(shù)運(yùn)用和技術(shù)實(shí)踐運(yùn)用兩個(gè)層面，不同的層級(jí)對技術(shù)效率粘性可能具有不同影響，未來可以數(shù)字化轉(zhuǎn)型不同子層級(jí)為側(cè)重點(diǎn)展開對技術(shù)效率粘性的研究。其次，本文僅通過轉(zhuǎn)移概率矩陣驗(yàn)證技術(shù)效率存在持續(xù)性正反饋的粘性效應(yīng)，但對其資源積累的內(nèi)在作用機(jī)制缺乏檢驗(yàn)，未來可探索其他方法對技術(shù)效率粘性的內(nèi)在動(dòng)力機(jī)制進(jìn)行驗(yàn)證。

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（責(zé)任編輯：陳麗瓊）