數字經濟對企業創新投入的影響與機制檢驗

摘要：數字經濟的發展深入滲透到產業轉型升級中，數據要素市場的形成及日漸成熟推動了創新資源的跨企業流動，企業獲取創新資源的能力和效率大為提升。文章基于2020-2022年注冊地設在廣州市的A股上市公司面板數據，探究數字經濟對企業研發投入的影響，以及地方政府對“科學技術和服務業”的固定資產投資情況的調節效應。研究發現，數字經濟對企業研發創新投入有顯著的正向影響；地方政府對“科學技術和服務業”的投資情況對數字經濟推動企業創新也有正向調節效應。這為地方政府發展數字經濟、推動企業創新提供有益參考。

關鍵詞：數字經濟；企業創新投入；科學技術和服務業

近年來，世界范圍內數字技術快速發展，數字資源廣泛滲透至人們的生產和生活中，隨之產生了新的經濟形態——數字經濟。數字經濟對傳統產業和企業的沖擊巨大，企業若不及時調整其行為方式或者經營策略來適應市場環境的變化，則難以在激烈的市場競爭中生存，可以說誰占據“數字資源”誰就掌控了關鍵生產要素。企業的持續創新是重要的行為調整方式。創新是對企業的生產要素的重新組合，是引領高質量發展的第一驅動力，是突破先進技術被“卡脖子”的關鍵出路。

黨的二十大報告指出，要加快建設網絡強國、數字中國。習近平總書記指出，加快數字中國建設，就是要適應我國發展新的歷史方位，全面貫徹新發展理念，以信息化培育新動能，用新動能推動新發展，以新發展創造新輝煌。廣州市作為國內一線城市，改革開放的排頭兵，匯聚了眾多世界知名企業，在城市數字化日益加快的背景下，推動數字經濟與企業創新的深入融合已成為必然趨勢。基于此，探析數字經濟與企業創新之間的影響機制，對于促進廣州市的數字經濟發展，推動企業創新、轉型升級和地區經濟社會高質量發展都具有重要意義。

一、理論分析和研究假設

數字經濟是以IT技術、云計算、人工智能為基礎，隨著信息技術的發展，數據要素已成為人民生產生活中最具效率、最有活力的生產要素。學者王丹等認為數字經濟能夠驅動傳統產業創新發展，通過數字經濟和實體經濟實現不斷融合，有利于打造具備國際競爭力的數字產業集群。學者楊鵬等使用2007-2019年中國A股上市企業的數據，考察數字技術應用對企業創新效率的影響及其機制。研究發現，數字技術應用能夠顯著提升企業的創新效率。數字經濟可以突破信息傳遞壁壘，讓信息的獲取變得高效和簡便。數字經濟背景下，信息傳播速度更快，傳播范圍更廣泛，企業的知識資源、創新要素得以快速增長，創新資源存量快速擴容，為企業創新行為的實施提供了充足的后勁。數字技術的發展可以幫助企業精準獲取消費者的反饋信息，進而優化產品設計，提高研發效率和產品質量。企業數字化轉型可以重構生產流程，程式化的工作交由人工智能解決，而高技能人才則可解放雙手，騰出更多時間從事研發創新活動。基于此，提出假設1。

H1：數字經濟對企業創新投入有顯著的正向影響。

科學研究和技術服務業是現代經濟的和國家核心競爭力的重要組成部分。地方保持投資比重增加，可為該地區的數字經濟發展創造良好的軟硬件條件，更快更高效地匯聚創新資源，例如，人工智能、大數據等新興技術的培育和成熟，可以帶來更多的創新，數字經濟產業鏈的成熟，帶來了各種交易成本的下降，也可以吸引更多的相關產業和人才的集聚，從而得出第二個假設。

H2：地方政府對科學研究和技術服務的固定資產投資能強化數字經濟對企業創新投入的影響。

二、研究設計

（一）樣本數據

本文以廣州市規模以上企業作為研究對象，對原始數據進行了調整：一是剔除金融企業；二是對所有連續變量進行1%水平的縮尾處理，以此降低極端值的影響。數據來源于choice金融終端、國泰安CSMAR數據庫、廣州市統計年鑒、統計公布等，時間區間2020-2022年。

（二）基準模型

rdii，t=α0+α1digt+α2Ci，t+λi+δt+εit（1）

其中，rdii，t表示第i個企業第t年的研發投入，digt表示第t年的數字經濟發展水平，Ci，t表示控制變量集合，主要包括資產負債率、營業收入增長率、總資產凈利率、企業規模、企業年齡和企業固定資產。λi表示個體效應，δt表示年份效應，εit表示隨機擾動項。

（三）調節效應模型

科學研究和技術服務業的科研實力是地區競爭力的關鍵指標。地方政府對固定資產投資的狀況，特別是對科學研究和技術服務業的固定資產投資比重（符號：stb）。為驗證其對數字經濟促進企業創新是否具有調節效應，設定以下模型：

rdii，t=φ0+φ1digt+φ2dig*stbi，t+φ3Ci，t+λi+δt+εit（2）

（四）變量選取

1. 被解釋變量。企業創新活動（Y）的成果可以表現為專利的申請數量，創新活動越活躍，通常專利申請數量越多。專利有三種形式：發明專利、實用新型和外觀設計。其中發明專利技術難度最大，最具技術含量，故此使用規模以上企業發明專利的申請數。

2. 解釋變量。解釋變量為廣州市數字經濟發展水平（dig）。由于單一指標難以客觀衡量數字經濟發展水平，但是一些學者已建立起比較準確的指標體系，學者劉軍等（2020）以互聯網發展作為測度核心，按照數字經濟指標體系的構建思路，結合城市層面的數據可獲得性，從數字互聯網發展和數字普惠金融對數字經濟綜合發展水平的影響進行測度。學者焦音學等（2023）使用了四個指標：一是互聯網普及率，以百人中互聯網寬帶接入用戶數測度；二是相關從業人員情況，以計算機服務和軟件業從業人員占城鎮單位從業人員比重測度；三是相關產出情況，以人均電信業務總量測度；四是移動電話普及率，以百人中移動電話用戶數測度。北京大學數字金融研究中心和螞蟻金服集團共同編制了（郭峰等，2020）數字普惠金融指數，以此測量數字金融發展水平。以上五個指標經標準化和降維處理后，測算出數字經濟綜合發展指數。

3. 數據來源。數據主要來源于《中國城市統計年鑒》《廣州市統計年鑒》。企業數據主要來源于國泰安CSMAR數據庫、choice金融終端平臺，以注冊地設在廣州市的全部A股企業作為研究對象，區間選取2020-2022年的面板數據。

4. 調節變量。“科學研究和技術服務業占固定資產投資比重”是廣州市對科學研究和技術服務業的投資額占全社會固定資產投資額的比重。

5. 控制變量。對有可能影響企業創新活動的一些指標進行控制，分別為企業規模（size），以總資產的自然對數衡量；資產負債率（lev），以年末負債總額與資產總額之比衡量；總資產凈利率（roa），以凈利潤與平均總資產之比衡量；營業收入增長率（growth），以本年營業收入增長額與上年營業收入之比衡量；企業年齡（age），取截止年份減去成立之日加1，取自然對數；固定資產（fixa），取固定資產凈值的自然對數。

6. 變量描述性統計。表2是變量的描述性統計結果。從表2中可以看出，核心解釋變量數字經濟發展指數（dig）最小值0.73，最大值0.83，被解釋變量研發投入占比（rdi）最大值和最小值分別為144%和1%，反映不同上市公司面對同樣的數字經濟沖擊環境下研發投入占比差異較大。

三、實證結果分析

（一）基準回歸

表3匯報了基準回歸的結果，（1）列未放入控制變量，可以看出數字經濟發展指數與企業創新有顯著的正向影響。（2）列放入了控制變量，可以看出數字經濟發展指數對企業研發投入的影響顯著性減弱，說明了控制變量對被解釋變量產生了影響，即便如此，數字經濟發展指數為正向的顯著性影響，說明廣州市建設數字經濟是能推動企業研發投入的增加，同時也驗證了假設1成立。另外，資產負債率和總資產報酬率也有顯著性影響，資產負債率有負向影響，企業負債高，可導致資金不足，融資渠道不暢，各種創新資源投入受限。總資產報酬率有正向影響，總資產報酬率由于是息稅前利潤計算，考慮了各項費用支出，最終影響留存收益，為持續提供穩定資金保障，也有利于企業暢通融資渠道，提升公司價值，從而便于企業組織各種創新資源投入。總資產規模和固定資產比重情況對創新影響不顯著，一般來說，公司規模越大創新投入越多，但并非絕對的對應關系，因為創新成果主要依托于研發人員的智慧活動或知識產權類資產的貢獻，輕資產企業亦能進行深度的創新活動。

（二）穩健性檢驗

基于上述基準回歸結果，數字經濟對企業創新投入有顯著的正向影響，為確保結論的可靠性，使用單一指標法，替換解釋變量，這里使用與數字經濟發展指數同期的“聯網寬帶接入用戶數”（符號：hlw）進行穩健性檢驗，結果如表4。從表4的結果來看，在替換數字經濟指標進行回歸后，所得結果基本與前文所述一致，說明回歸結果穩健可靠。

（三）內生性檢驗

遺漏變量、互為因果和測量誤差可導致結果的內生性，需要引入工具變量法緩解此問題。參照艾華（2021）等的研究，使用隨時間變化的變量來作為工具變量（符號：IV）。基于數據可獲得性，這里使用“聯網寬帶接入用戶數”（符號：hlw）作為第一個工具變量。參照岳宇君（2023）等對“移動電話普及率”指標的應用，使用“移動電話基站數”（符號：ysz）作為第二個替代工具變量。一方面，這兩個指標與地區數字經濟發展水平密切相關，滿足內生性要求。另一方面，這兩個指標也不直接作用于企業創新投入活動，滿足外生性要求。

表5報告了工具變量的結果。第一階段結果表明，兩個工具變量和解釋變量多有顯著關系；第二階段結果顯示，dig統計量小于0.05，說明在考慮內生性問題后，數字經濟在促進企業創新投入的結論仍然成立。最后根據工具變量有效性的檢驗結果，F統計量遠遠大于經驗法則臨界值10，即工具變量與內生變量有較強的相關性，不存在弱工具變量的問題。

（四）調節效應分析

為驗證地方科學技術服務經費投入的影響，引入與數字經濟發展水平同期指標：“科學研究和技術服務業占固定資產投資比重”（符號：stb），采用該指標與數字經濟發展水平的交換項，同時為避免共線性影響結論，對“數字經濟發展指數”和“科學研究和技術服務業占固定資產投資比重”進行中心化處理，記作c_dig*c_stb，最后實證得出調節效應的結果。表6結果顯示，科技研究和技術服務業投資的比重情況，對引導企業創新活動有著顯著性影響。在沒有引入交互項時，數字經濟影響系數為7.228，引入交互項后，影響系數變為35.221（5.211+30.01），說明其產生了正向的調節效應，也即是地區保持穩定的科學技術服務投資，孕育了數字經濟的發展條件，與單一的數字經濟發展指數相比，交互系數的影響更大，也就是科學技術投資增長增強了數字經濟對企業創新的推動作用，加強了企業創新的廣度和深度，假設2得到驗證。

四、結語

本文基于廣州市2020-2022年注冊地為廣州市的A股上市企業樣本，運用了雙向固定模型實證檢驗了數字經濟企業創新投入的影響，以及地方政府的科學技術服務業投資比重對企業創新的導向調節作用。研究發現：第一，廣州市建設數字經濟顯著推動了企業創新的投入，且經過穩健性和內生性檢驗后依然成立。第二，廣州市政府保持科學研究和技術服務固定資產的穩定增長，有助于促進各項科研設施的完善，建立規范完善的數據要素產權交易市場和人才交流市場，使數據要素等創新資源在跨企業間有效流動，強化了服務支撐，為數字經濟發展引導企業創新活動注入了強大的推動力。

參考文獻：

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[7]郭峰，王靖一，王芳，等.測度中國數字普惠金融發展：指數編制與空間特征[J].經濟學（季刊），2020，19（04）：1401-1418.

＊基金項目：廣州商學院2023年度校級科研項目“企業債券違約風險的研究——基于ZETA模型及Fisher檢驗”（課題編號：2023XJB22）。

（作者單位：廣州商學院）