連鎖股東與企業創新績效李香梅

〔關鍵詞〕 連鎖股東 創新績效 協同治理 信息效應 產能效應 高管風險偏好 數字化轉型 異質性分析

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－９１０Ｘ．２０２４．０９．００７

〔中圖分類號〕Ｆ２７１； Ｆ２７３ １ 〔文獻標識碼〕Ａ

引言

創新是驅動社會進步的不竭動力。習近平總書記曾指出， “抓創新就是抓發展， 謀創新就是謀未來”。為此， 要把創新這條主線貫穿于黨和國家一切經濟工作中， 通過創新發展新質生產力， 為現代化建設奠定堅實物質基礎。企業創新需要從所處環境中獲取“量足質優” 的資源作為支撐， 而不同主體間要素稟賦異質性顯著， 資源的差異化配置影響到創新活動的效率與質量［１］ 。連鎖股東持有同行業多家公司股權， 關聯盤根錯節， 扮演著關系、資源、信息“復合體” 角色， 對于企業創新活動具有深遠影響［２］ 。在追蹤多家企業經營與管理過程后， 部分學者提出“協同治理觀”， 認為連鎖股東通過搭建緊密的同群協作關系， 擁有較強的資源稟賦、交叉社會關系網絡和多維的知識背景［３］，不僅對于幫助企業緩解信息不對稱， 減少同質化競爭， 促進科學決策具有重要意義［４］ ， 還能夠運作其社會資本， 為創新活動爭取資金、政策支持與法規指導， 加速專利轉化， 降低創新過程中的商業性與政治性摩擦， 從而提高創新風險承擔， 獲取創新收益［５］ 。另一部分學者則秉持“競爭合謀觀”， 認為連鎖股東增加了委派董事數目，稀釋了董事會的獨立性。為求自身投資組合收益最大化， 連鎖股東存在動機降低企業信息披露質量， 進行“合謀舞弊” 與“隧道挖掘”， 更容易滋生杠桿操縱、資源轉移與違規投融資等現象，擠占了企業的創新資源［６］ ， 最終限制創新活動。綜上， 現有研究雖已取得較多成果， 但連鎖股東究竟會助力企業創新提質增效還是損害創新收益？ 學術界至今仍未形成統一論斷， 連鎖股東行為背后的作用機理和影響渠道也尚未厘清。因此， 有必要結合現實背景進行檢驗和補充， 為連鎖股東的經濟后果提供完整的邏輯框架與理論支撐。基于此， 本文以２００７～２０２２年上市公司作為研究樣本，理論分析并實證檢驗連鎖股東對企業創新績效的影響機理、作用路徑與邊界條件。結果表明， 連鎖股東通過協同治理顯著提升企業創新績效； 機制研究發現信息效應和產能效應是兩者間的傳導渠道； 拓展性分析表明高管團隊的風險偏好和企業數字化轉型均正向調節連鎖股東對企業創新績效的提升作用； 異質性分析發現， 連鎖股東對企業創新績效的提升作用在高科技企業、東西部地區企業中更為明顯。

本文為解釋連鎖股東的協同治理與競爭合謀之謎提供了新的解釋視角和增量證據。區別于已有研究多關注政府補助、綠色金融、社會資本等要素對企業創新的影響， 本文從連鎖股東這一企業創新活動的重要資源提供者以及創新績效的主要承擔者視角切入， 考察其對企業創新績效的影響， 為解答關于連鎖股東經濟后果之謎提供了有益啟發； 擴展了連鎖股東傳統經濟后果的分析范疇。本文挖掘出在連鎖股東促進企業創新績效提升中發揮中介效應的信息溝通和產能利用兩條路徑， 為深入認識兩者關系提供更為細致的見解，開拓了相關研究視野； 創新性地引入作為內源動因的高管風險偏好和作為外部環境背景的數字化轉型兩個調節變量， 探究兩者如何影響連鎖股東與企業創新績效間的關系， 并考察不同行業、區域下連鎖股東對創新績效的影響效果差異， 全面解讀連鎖股東提升企業創新績效的影響機理與邊界條件， 有利于企業動態關注所處情境， 深入研究連鎖股東需求， 全面研判創新形勢， 進行科學創新決策。

１理論分析與研究假設

創新是企業實現利潤增長的根本保障。創新信息公之于眾可能導致知識外溢， 降低企業在市場上的獨特優勢， 領先企業通常不會過多公開創新活動相關信息。但這種保守做法也易導致企業創新活動的投資價值被低估［７］ 。連鎖股東股權網絡的構建則為投資者提供了較低成本的創新信息搜集渠道和創新信息比對、分析和解讀平臺， 有利于在海量創新資源的高效流動中迅速獲取關鍵創新信息， 全面、準確地評估和把握企業創新項目的潛力和價值［８］ ， 為創新投資決策提供更為可靠的依據， 避免創新資源錯配， 提升企業創新績效。而且， 連鎖股東關注整體投資組合利潤最大化， 而非對單一公司高盈利的追求， 為防止股權網絡內企業相互惡性競爭造成產能過剩［９］ ， 優化股權網絡的整體性收益［１０］ ，連鎖股東會干預和影響企業的市場行為管理決策， 使得股權網絡內企業由競爭轉為合作， 實現協同治理［１１］ 。此外， 連鎖股東憑借自身信息優勢帶來的精準嗅覺， 動態識別市場需求， 有利于企業產能更快地對接新興產業， 提高生產效率與產能利用率， 避免低效競爭。為此連鎖股東會引導企業合理布局產業結構，加大對新興產業的創新投資力度， 提升企業創新績效。綜上所述， 連鎖股東通過在持股企業間搭建股權網絡平臺， 發揮信息效應， 從內部可提供網絡內企業創新所需的異質性信息資源， 從外部則提高了創新過程中企業與外部市場主體信息溝通的質量和效率， 有利于瞄準創新機會， 把握創新價值； 另外， 連鎖股東通過發揮產能效應， 引導企業調整產能分配， 踏足新興賽道， 專注創新研發， 提升創新效率。

基于上述分析， 本文提出以下假設：

Ｈ１：其他限定條件不變的情況下， 連鎖股東實現協同治理， 促進企業創新績效提升。

根據組合價值最大化理論， 連鎖股東不僅會在企業內部進行合謀獲取利益， 也會產生“攘外”的動機， 在企業外部形成壟斷聯盟， 導致市場不充分競爭［１２］ 。此時企業面臨嚴重的信息不對稱，決策者難以準確評估創新項目價值， 考慮到創新失敗的巨額損失， 管理層創新決策將趨于保守，企業可能會錯失創新機遇。而且位于股權網絡中心節點的連鎖股東， 在進行私有信息交易時， 為謀取私有收益， 可能傳遞噪音或隱藏壞消息， 引發企業股價異常波動， 加劇股價崩盤風險［１３］ ， 影響企業研發資金供給， 甚至導致合作方終止創新合作。此外， 在市場形成初期， 連鎖股東為搶占先機， 保持持股企業的市場份額和行業地位， 有時不得不為持股企業配置過剩產能［１４］ 。待行業進入藍海格局后， 為獲得超額利潤， 連鎖股東還會刻意提高企業產能制造壁壘， 威懾潛在競爭者進入。長遠來看， 落后、低質的產能擠占了大量資源， 加劇產能過剩， 收益回報不盡人意， 將會極大打擊企業創新持續性。綜上所述， 當控股股東與管理層等相關方的合謀收益大于監督成本時，連鎖股東為謀求私有利益， 維持管理優勢， 可能會主動降低信息披露質量、配置過剩產能， 惡化企業創新生態環境， 也可能會降低產能質量， 損害運營效率， 最終造成創新遲滯。

基于上述分析， 本文提出以下假設：

Ｈ２：其他限定條件不變的情況下， 連鎖股東產生合謀競爭， 阻礙企業創新績效提升。

２研究設計

２.１樣本選擇與數據來源

本文選擇２００７～２０２２年滬深Ａ 股制造業企業作為研究樣本， 進行如下處理： （１） 剔除ＳＴ、? ＳＴ和ＰＴ 的企業； （２） 剔除數據缺失的樣本； （３） 對主要變量采取１％水平的縮尾處理， 以減小極端值的影響。最終獲得３８９９５ 個企業樣本。本文所涉及數據來源于ＣＳＭＡＲ 和Ｗｉｎｄ 數據庫， 運用Ｓｔａｔａ１７.０ 進行數據分析。

２.２變量定義

（１） 被解釋變量

創新績效（Ｐａｔｅｎｔ）。專利作為企業創新產出的直觀成果， 能夠較好的反映企業的創新績效水平。我國知識產權保護的進步提高了專利數據統計的準確性， 相關法律制度基本連貫一致保證了專利數據的可比性。本文借鑒黎文靖和鄭曼妮（２０１６）［１５］ 、李雪松等（２０２２）［１６］ 的研究， 以專利申請數加１的自然對數衡量企業的創新績效。

（２） 解釋變量

連鎖股東（Ｃｒｏｓｓ）。參考Ｈｉｒｓｈｌｅｉｆｅｒ 等（２０１７）［７］ 、潘越等（２０２０）［１１］ 的研究， 采取以下步驟構建連鎖股東指標（Ｃｒｏｓｓ）： ①以季度層面持有股份不低于５％的股東作為門檻（下稱“大股東”）進行保留。以往研究發現， 持股比例５％ 以上的股東對公司的經營管理具有關鍵作用， 因此５％ 通常被視為一個關鍵門檻值； ②在每個季度上， 計算每家公司大股東同時屬于同行業其他公司大股東的人數；③計算上述步驟得到的連鎖股東數目年度均值，加１后取對數處理。其中， 根據２０１２年證監會發布的行業分類標準， 將制造業細分到二級代碼，非制造業企業細分到一級代碼。

（３） 控制變量

參考杜善重和李卓（２０２２）［１７］ 的研究， 選取企業杠桿（Ｌｅｖ）、企業業績（Ｒｏａ）、上市年限（Ｌｉｓｔａｇｅ）、企業規模（Ｓｉｚｅ）、現金持有（Ｃａｓｈｆｌｏｗ）、成長性（Ｇｒｏｗｔｈ） ６ 個公司經營因素以及董事會規模（Ｂｏａｒｄ）、產權性質（Ｓｏｅ）、兩職合一（Ｄｕａｌ）、股權集中度（Ｔｏｐ１）４ 個公司治理因素作為控制變量，并在回歸模型中加入了年份（Ｙｅａｒ）和行業虛擬變量（Ｉｎｄ）。

其中， κ、λ 和μ 分別表示公司固定效應、行業固定效應和年份固定效應。

３實證結果分析

３.１描述性統計

表２ 列示主要變量統計特征。企業創新績效（Ｐａｔｅｎｔ）均值為１.７１０７， 標準差為１.５４６４， 表明我國制造業企業的創新水平較低， 且發展并不平衡、不充分。解釋變量連鎖股東（Ｃｒｏｓｓ）均值為０.１０２９，表明有１０.２９％的樣本企業具有連鎖股東。

３.２ 基準回歸分析

表３ 列（１）、（２） 顯示， 加入控制變量前后，連鎖股東與企業創新績效均顯著正相關， Ｈ１ 得到實證支持。列（３） ～ （５） 分位數回歸結果表明，連鎖股東數量越多， 企業創新績效水平越高， 進一步驗證了本文假設１， 即連鎖股東通過協同治理顯著提升企業創新績效。

３.３穩健性檢驗

為增加研究結論的信服力， 采用以下方法進行穩健性檢驗。

（１） 替換變量

參照潘越等（２０２０）［１１］ 的做法， 設置啞變量Ｃｒｏｓｓ＿ｄｕｍｉ，ｔ表示企業ｉ 在年度ｔ 是否有連鎖股東，替換原有解釋變量Ｃｒｏｓｓ 進行回歸， 結果見表４ 列（１）。采用專利授權數替代專利申請數替換原被解釋變量進行回歸， 實證結果見表４ 列（２）。

（２） 解釋變量滯后１期

連鎖股東對企業創新活動的影響可能在當期并不明顯， 存在滯后性。本文將解釋變量連鎖股東（Ｃｒｏｓｓ）滯后１ 期再次進行回歸。結果見表４列（３）。

（３） 更換模型

參考Ｃｈａｎｇ 等（２００９）［１８］ 的研究， 構建二元Ｐｒｏｂｉｔ 模型。將企業創新績效的數量與質量按照均值分為高、低兩組， 大于均值為１， 小于均值為０，結果見表４ 列（４）。鑒于企業創新績效樣本中的零值較多， 選擇Ｔｏｂｉｔ 模型回歸， 結果見表４ 列（５）。

（４） 替換更為嚴格的固定效應

本文進一步控制“時間×行業” 更為嚴格的交互固定效應， 緩解未被觀測因素的影響， 結果見表４ 列（６）。

上述穩健性檢驗結果與原結論保持一致， 進一步驗證了本文假設１。

３.４內生性檢驗

（１） 傾向匹配得分法（ＰＳＭ）

本文采用傾向得分匹配法排除樣本選擇偏差等帶來的干擾。將樣本企業按照當年度是否存在連鎖股東分為兩組， 構造啞變量Ｃｒｏｓｓｄｕｍ。參考杜善重和李卓（２０２２）［１７］ 的做法， 選擇部分公司特征變量， 采用１∶１ 最鄰近方法進行有放回匹配。表５ 列（１） 列示的回歸結果顯示ＰＳＭ 之后Ｃｒｏｓｓ的系數仍顯著為正， 本文結論依然成立。

（２） 工具變量法

為排除連鎖股東本身就更青睞于綜合表現更好、創新能力更強的上市公司進行創新投資， 從而提升了創新績效這一互為因果問題對本文研究結果的干擾， 本文遵循杜勇等（２０２３）［１９］ 的觀點， 設置樣本上市公司本年是否屬于中證５００ 指數（ＩＮ５００）為虛擬變量作為工具變量， 當上市公司本年屬于中證５００ 指數成分股時， 中證５００ 指數（ＩＮ５００）取值為１， 否則為０。中證５００指數及指數成分股的增減變動可能影響連鎖股東的持股變化， 因而滿足工具變量的相關性要求。同時， 上市公司是否為中證５００ 指數成分股與企業創新活動之間不存在直接關聯， 符合外生性要求。

表５列（２）顯示在第一階段回歸中， 工具變量與連鎖股東顯著正相關， 其Ｆ 值為１５５.６９， 遠大于１０， 表明不存在弱工具變量問題。工具變量檢驗表明， Ｋｌｅｉｂｅｒｇｅｎ－Ｐａａｐ ｒｋ ＬＭ 檢驗ｐ 值為０. ００１，拒絕工具變量識別不足假設； Ｃｒａｇｇ－Ｄｏｎａｌｄ Ｗａｌｄ Ｆ統計值大于１０％的可容忍臨界值為１６.３８， 拒絕“存在弱工具變量” 的原假設， 因此本文選取的工具變量有效可靠。列（３） 第二階段實證結果表明連鎖股東依然對企業創新績效具有顯著正向影響。

３.５機制檢驗

（１） 信息效應

連鎖股東通過構建股權網絡， 降低信息不對稱， 實現信息效應， 為企業創新注入資金、技術、人才等各類創新資源， 同時監督管理層的決策，緩解委托代理問題， 保護企業創新資源不被侵占，從而增強企業創新績效。借鑒于蔚等（２０１２）［２０］的研究， 采用主成分分析法構建信息不對稱指數（數值越大， 信息不對稱問題越嚴重）， 檢驗連鎖股東通過發揮信息效應提升企業創新績效這一傳導機制。表６ 前３ 列報告了信息效應的檢驗結果。列（１） 中連鎖股東（Ｃｒｏｓｓ）與企業創新績效顯著正相關， 表明連鎖股東顯著促進了企業創新績效提升。列（２） 中連鎖股東（Ｃｒｏｓｓ）與信息不對稱程度（ＡＳＹ）顯著負相關， 表明連鎖股東有利于拓寬企業信息搜索渠道， 緩解信息不對稱問題， 促進信息溝通。列（３） 在控制解釋變量后， 信息不對稱程度（ＡＳＹ）與企業創新績效呈現顯著負相關， 表明信息溝通的改善顯著促進了企業創新績效提升， 并且連鎖股東回歸系數與列（１） 相比明顯下降， 驗證了信息不對稱指數在連鎖股東與企業創新績效間發揮了部分中介效應， 即連鎖股東可以通過緩解企業的信息不對稱（ＡＳＹ）這一路徑發揮信息效應， 提升企業的創新績效。并且，隨后進行的Ｓｏｂｅｌ檢驗結果通過， 進一步驗證了信息不對稱的中介作用。

（２） 產能效應

連鎖股東深耕行業多年， 資源優勢明顯， 行業知識豐富， 通過對企業創新投資決策進行指導， 從多方面最大化提高企業產能利用率， 避免不必要的過度投資和盲目擴張［１１］ 。參照李雪松等（２０１７）［２１］的做法， 使用營業收入、資產總額和企業人數來構建隨機前沿生產面的隨機前沿生產函數來測算企業產能利用率（ＣＵ）。與前文研究同理， 表６ 列（４） ～（６） 驗證了產能效應在連鎖股東與企業創新間的傳導機制， 列（４） 中連鎖股東對產能利用率的影響系數為０.３２８６， 顯著為正， 表明連鎖股東有利于提升企業產能利用率。列（５） 中產能利用率與創新績效顯著正相關， 表明產能利用率正向提升企業創新績效。列（６） 中Ｃｒｏｓｓ 的回歸系數顯著為正且與列（４） 相比明顯下降， 說明企業產能利用率在連鎖股東與企業創新績效間發揮了部分中介效應， 即連鎖股東可以通過提升企業產能利用率（ＣＵ）這一路徑， 發揮產能效應， 提高企業的創新績效。隨后進行的Ｓｏｂｅｌ 檢驗結果通過，進一步驗證了產能利用率的中介作用。

４拓展性分析

４.１調節效應檢驗

（１） 高管風險偏好的調節效應

風險偏好反映高管對于風險的認識和態度。風險偏好較高的高管通常表現出具備強烈的創新意愿， 追求新穎的業務模式和產品以及具有更高的風險承擔能力， 在決策中承擔較高的不確定性和潛在損失［２２］ 。風險偏好強的高管往往更愿意帶領團隊挑戰風險較高的創新活動， 獲取創新收益［２３］ 。在這個過程中， 需要建立高效的信息、資源輸送“管道”， 通過與連鎖股東進行溝通互動， 及時獲得創新資源支持， 催化創新產出， 因而強化了連鎖股東對創新績效的影響。同時， 風險偏好較高的高管頻頻給予團隊內部和外部樹立信心， 形成鼓勵創新的企業文化， 避免由于過于保守而固守現有規模和產能， 造成連鎖股東所投入創新資源的浪費， 提高了連鎖股東所帶來的資源整合利用效率。因此， 相較于一般高管或風險偏好較弱的高管， 風險偏好較強的高管能夠強化連鎖股東對企業創新績效的提升作用。

本文引入高管團隊風險偏好（ＲＰＩ）與連鎖股東的交互項， 構建模型（２）， 探究高管團隊風險偏好的調節作用。借鑒郭道燕等（２０１６）［２４］ 的做法， 綜合考量企業資產結構、償債能力、盈利結構、利潤分配以及現金流量， 借助主成分分析方法， 選取風險資產占總資產的比重、資產負債率、核心盈利比率、留存收益率、自身資金滿足率和資本支出率６ 項指標， 用以評價高管風險偏好水平， 見表７。其中， 核心盈利比率、留存收益率和自身資金滿足率為逆向指標， 為了便于理解，本文通過加負號的方式實現逆項指標正向化處理。計算公式為：

表８ 列（１） 結果顯示， 高管團隊風險偏好和連鎖股東交乘項（Ｃｒｏｓｓ?ＲＰＩ）與企業創新績效在１％的水平上顯著為正， 表明高管風險偏好能正向調節連鎖股東與創新績效兩者間關系。

（２） 企業數字化轉型的調節效應

企業數字化轉型以“智能化、數字化” 技術理念為基石， 可顯著提升創新過程中的管理效率。數字化轉型能夠幫助連鎖股東在企業內部建立完善的內部信息披露機制， 實現更高效的信息管理，利于降低信息交易成本， 強化連鎖股東的信息效應。同時， 作為一種新的生產要素和資源獲取整合方式， 數字化轉型能夠幫助企業高度鏈接各傳統創新節點， 鏈接新市場需求和技術變革訊息［２５］ ，避免創新資源錯配， 使連鎖股東的資源投入更加精準高效， 同時基于大量數字化信息數據， 開拓創新思維， 提高連鎖股東發揮產能效應的實現效果， 使得創新不再是一次性的事件， 而呈現一種持續的、內生的發展趨勢。因此， 企業數字化轉型強化了連鎖股東對于創新績效的提升作用。

表８ 列（２） 顯示， 連鎖股東和企業數字化轉型交乘項（Ｃｒｏｓｓ?ＤＣＧ）系數顯著為正， 驗證了數字化轉型對連鎖股東與創新績效關系的正向調節作用。

４.２異質性分析

（１） 行業異質性分析

高科技企業的核心是科技創新， 客觀上具有得天獨厚的創新優勢， 能夠享受諸如加計扣除、減免稅費、優先獲批上市等創新政策紅利。但創新速度跟不上市場變化加速該類企業的淘汰， 加之官方對其創新績效的考核壓力， 高科技企業往往成為創新的先鋒力量。在創新優先的高科技企業中， 連鎖股東會利用其提供的先進技術提高股權網絡中公司間的創新信息溝通效率， 降低因為信息不對稱導致的創新風險， 調整產能資源合理分配， 專注創新研發， 避免低效競爭， 促進企業創新績效的提升。因此本文推測， 相比于非高科技企業， 高科技企業的連鎖股東客觀上更具備條件、主觀上更具備動力進行協同治理， 推動創新績效提升。本文借鑒姚凱和王亞娟（２０２０）［２７］ 的做法， 最終確定醫藥制造業等６ 個行業的企業為高科技企業， 設置虛擬變量ＨｉｇｈＴｅｃｈ， 當企業屬于高科技企業時ＨｉｇｈＴｅｃｈ 取１， 否則取０。同時設置Ｃｒｏｓｓ 和ＨｉｇｈＴｅｃｈ 的交乘項代入模型進行基準回歸。表８ 列（３） 結果顯示高科技企業連鎖股東能提升企業的創新績效， 驗證了本文預測。

（２） 區域異質性分析

企業所處區域位置會影響企業創新戰略決策與實施效果。東部、西部、中部地區在基礎設施建設、資本市場層次、政策扶持力度等方面顯著不同。一般而言， 經濟發達的東部地區集聚了企業創新所需的人才、資金、信息等資源， 加之較高的市場化程度和明晰的政企關系， 促進了連鎖股東在創新活動中的“協同治理”， 同時限制了連鎖股東的“競爭合謀” 行為， 避免因同行業競爭不足導致的操縱市場價格機制牟取超額收益現象。本文借鑒沈小波等（２０２１）［２８］ 的做法， 把我國省（區、市）按其地理位置分為東、中、西３ 個組， 表８ 列（４） ～（６） 的分組回歸結果顯示連鎖股東對東部地區和西部地區企業創新績效的提升作用顯著， 對中部地區企業的創新績效無明顯的提升作用。這驗證了本文關于東部地區企業連鎖股東對于創新績效的協同治理效果更好的結論。而西部地區的顯著性表現可能是由于受國家政策支持和資源傾斜， 近些年創新勢頭明顯增強， 連鎖股東又多為機構投資者， 對于國家政策方向十分敏感， 因而順應國家戰略對西部地區企業進行投資布局， 能收獲較好的創新績效提升效果。

５研究結論與政策建議

５.１研究結論

本文以我國２００７～２０２２ 年Ａ 股制造業上市公司作為研究樣本， 實證檢驗了連鎖股東對企業創新績效的影響及其內在機理、邊界條件。研究發現： （１） 連鎖股東通過協同治理顯著提升了企業創新績效； （２） 機制檢驗發現， 連鎖股東通過發揮信息效應和產能效應兩條中介路徑促進企業創新績效的提升； （３） 拓展性研究表明， 高管風險偏好和企業數字化轉型均正向調節連鎖股東對企業創新績效的提升作用， 且連鎖股東對企業創新績效的提升在高科技企業和東、西部地區企業中尤為顯著。

５.２政策啟示

基于以上結論， 本文提出如下政策啟示：

（１） 證監會等相關官方部門應合理引導上市公司引入連鎖股東這一新型投資主體， 優化企業治理結構， 充分釋放信息效應與產能效應， 協同推進創新進程， 提升創新績效。同時還應當完善相關法律法規， 監管上市公司的合謀行為的同時，規范股東信息的及時、準確披露股東關聯情況，增加投創新活動參考信息， 防范競爭合謀損害創新績效。

（２） 企業應積極推進自身數字化轉型， 應用大數據、數字金融工具打造一體化的網絡數字平臺， 深入了解市場趨勢和消費者需求， 在提升企業內部管理效率和產能利用效率的同時實現產業鏈上下游協同， 為精準創新提供數據支持， 推動組合式創新、連續性創新。

（３） 企業應根據連鎖股東屬性與戰略布局需求積極探索引入連鎖股東投資， 優化公司治理格局， 建立創新聯盟網絡， 協同推進創新進程。另外， 鼓勵高科技行業與東部發達地區和西部受政策扶持的企業適時引入連鎖股東， 能夠收獲更佳創新效果， 實現高質量發展。