数字经济对企业创新绩效的影响研究

刘鹏飞，韩晓琳，李羚锐

(安庆师范大学 经济与管理学院，安徽 安庆 246001)

2021年政府工作报告提出，“加快数字化发展，打造数字经济新优势，协同推进数字产业化和产业数字化转型，加快数字社会建设步伐，提升数字政府建设水平，营造良好数字生态，建设数字中国。”数字经济成为近几年业界讨论的一个热门话题，学界从以下几个方面对数字经济相关问题进行了研究：一是关于数字经济的价值内涵及属性的研究，认为数字经济是数字信息技术产生的经济形态，是网络化、信息技术和电子业务发展到一定阶段的产物(Tapscott,1997;张鹏,2019)[1-2]。二是关于数字经济的统计测度及结果特征的研究，用得较多的是国际货币基金组织(IMF)和世界经贸组织等(Jon,2015)[3]机构编制的数字经济指标体系，当然还有国内部分学者对中国数字经济发展指数的测算(王思瑶,2020;许宪春和张美慧,2020)[4-5]。三是关于数字经济的经济后果研究，认为大数据、ICT信息行业、电子商务的发展会促进生产效率增强、经济高质量发展、产业结构优化升级和区域创新效率的提升(Fernald,2015;姜松和孙玉鑫,2020;王开科等,2020)[6-8]。

与新晋名词“数字经济”近几年受到的关注不同，“创新”一直以来是业界和学界研究的热点。创新是推动经济增长的关键技术，而数字是促进经济发展的一种要素，二者之间到底有没有关系？学者们大多从宏观视角探究二者之间的相互影响。徐向龙等(2022)[9]的研究发现数字经济发展对区域创新绩效具有边际效应递增的非线性影响。夏杰长等(2021)[10]从劳动生产率和地方公共财政支出视角探究数字经济发展对创新产出的影响，研究发现，数字经济规模能显著促进创新投入，从而提高创新产出能力。李雪等(2021)[11]研究发现数字经济不仅可以直接提升区域创新绩效，还能通过加速人力资本积累和研发资本投入间接提升区域创新绩效。韩璐等(2021)[12]基于地级市样本数据，实证发现数字经济能显著提升城市创新能力。

通过以上文献可以发现，学者们主要从区域和城市两个宏观视角分析了数字经济与创新绩效的关系，但没有从微观企业视角探究二者之间的联系。已有的关于数字经济发展对企业相关问题的研究主要有：陈小辉等(2021)[13]研究发现数字经济会通过拉动企业创新水平和提升企业融资能力来提高企业的风险承担水平；
杜传忠(2021)[14]利用腾讯编制的城市经济指数，研究发现数字经济发展会正向促进企业生产率；
李辉(2020)[15]定性分析了数字经济推动企业高质量发展转型的路径；
当然也有微观研究数字化水平对公司治理和创新的影响(祁怀锦等,2020;黄节根等,2021)[16-17]。为此，本文在参考前人研究的基础上，从理论上分析城市数字经济发展水平对企业创新绩效的影响，并利用2017—2020年赛迪网提供的城市数字经济指数和沪、深A股上市公司数据，实证检验了城市数字经济发展水平对企业创新绩效的影响及作用机制。

本文可能的边际贡献在于：第一，区别于以往考虑制度环境(徐辉和周孝华,2020)[18]、税收政策(宋清和杨雪,2021)[19]、研发补贴(江涛和郭亮玺,2021)[20]等外部因素对企业创新绩效的影响，本文将数字经济与企业创新绩效纳入同一框架，探究数字经济对企业创新绩效的影响及运行机制，为企业创新绩效提供了新的研究视角。第二，本文尝试从市场、融资和结构效应角度探究数字经济发展对企业创新绩效的作用渠道，探讨数字经济影响企业创新绩效的运行机制。第三，采用2017—2020年赛迪网编制的城市数字经济指数，并与沪、深A股上市公司注册所在地进行数据匹配，克服了以往学者自行编制数字经济数据指标时数据收集不全和数据陈旧等问题，使得文章具有一定的信服力。第四，本文的结论具有一定的理论价值和实践价值，对数字与创新两大关键要素及它们之间的相互关系进行研究，为推动经济高质量发展提供了一定的参考。

(一) 数字经济与企业创新绩效

任何一个企业的经营发展都会受到外部环境和内部因素的影响，外部环境变化会影响企业的决策发展和经营状况。在工业经济社会发展到工业4.0时代，传统的依靠土地、人力、资本等要素推动经济增长的模式降低了生产效率，数字作为信息工业化的产物，在推动经济增长、技术进步和产业升级等方面越来越发挥着关键作用。作为微观经济的主体，企业的经营绩效、生产效率、发展模式都会受到相应数字环境的影响。互联网、大数据、人工智能、区块链和云计算等数字技术的发展改善了企业资源配置效率，提高了企业生产效率，提升了企业技术创新绩效(Oliner等,2008;Li等,2018)[21-22]。当地区数字经济发展水平较高时，企业为适应社会经济发展的需要，会相应地进行数字化转型，加强对人才、资本的投入，提升自己技术创新水平(何帆和刘红霞,2019)[23]；
同时为适应数字经济需要，也会相应改善自己的管理创新能力。

地区数字经济发展除了会倒逼企业进行数字化转型、改变企业组织结构、改善公司治理水平、提高资源配置效率，从而提高企业创新绩效外，也会改善企业所处地区的经济高质量发展水平、产业结构升级能力，改善整体区域的全要素生产率，完善城市创新能力，从而为企业创新绩效的提高提供一个良好的区域保障。基于以上分析，本文提出如下研究假设。

H1：数字经济发展会显著提升企业创新绩效。

(二)数字经济影响企业创新绩效的机制

地区数字经济发展除了会直接改善企业生产效率、提升企业创新绩效外，也会改变地区或企业其他方面的特征，如融资能力、资源整合能力和市场适应能力等，间接影响企业创新绩效。主要体现在以下几个方面：

1.市场效应

数字经济发展会通过引导创新方向、提升供需衔接、优化竞争环境和网络知识连接等市场效应来促进企业创新绩效提高。具体来说，在数字经济时代企业所提供的产品和消费者所需都会在数字平台有更好的展现。随着大数据、互联网和人工智能的广泛应用，消费者生活习惯、消费行为等信息会以数字化的形式进行存储和识别，企业能更好地利用这些数据进行有市场导向的产品创新；
同时数字技术给企业提供更好的商业模式(Baden-fuller 等,2013)[24]，因此在线体验、网络直播等模式的共享经济需要企业有更好的管理创新和产品技术创新。同时，智能数字时代任何企业基本处于一个完全竞争的市场环境中，好的产品会通过互联网快速分享给消费者，促进企业经济经营绩效的提升，使得企业不需要花更多的成本和精力推广新产品，而致力于技术产品创新和管理模式的创新，提升企业整体的创新绩效(Rachinger 等,2019)[25]。数字网络所具有的连通性使得经济社会的整个主体互联互通，形成一个开放、平等、共享的创新平台，企业创新所需的人才、技术、资金得到整合利用，能有效促进企业创新绩效的提高(王金杰等,2018)[26]。基于以上分析，本文提出如下研究假设。

H2：数字经济会通过市场效应提升企业创新绩效

2.融资约束效应

数字经济的发展包含数字金融领域的提升，而数字金融作为一种新的金融体系，突破了传统金融体系发展不均衡、信息不对称、金融资源配置效率低下和金融市场 “长尾效应”等问题(赵晓鸽等,2021;唐松等,2020)[27-28]。而创新本身多具有高风险、不确定性和长周期，需要企业长期投入研发资金，受融资约束的企业往往创新绩效较低。合理的外部融资性是保证企业获得源源不断研发资金的基石。数字经济发展较好的地区，大数据技术发展有效缓解了银行企业之间的信息不对称，提升了传统金融发展水平；
同时，P2P、人人贷等众多网络平台的发展有效降低了金融市场的“长尾效应”，提升了金融资源的配置效率，从而整体提升了企业创新绩效(Hottenrott 等,2012)[29]。此外，从供给端来看，数字经济发展会通过降低企业风险承担能力，提升企业生产效率，降低企业创新运营成本，提升企业内部信息披露质量，使得企业有意愿和能力将更多资本投入到研发创新上，从而提升企业创新绩效。总之，快速发展的数字经济，改善了企业创新所需的外部融资环境，同时又降低了其内部所需成本。基于以上分析，本文提出如下研究假设。

H3：数字经济会通过融资约束效应提升企业创新绩效。

3.结构效应

除了以上分析的数字经济会通过微观上的市场效应和融资效应来影响企业创新绩效外，数字经济发展也会通过提升宏观层面区域产业结构来提升企业创新绩效。已有的研究表明数字经济的发展会在一定程度上推动产业高质量转型升级(林宇豪和陈英葵,2020)[30]，而产业结构升级往往倒逼企业提升自有创新能力。首先，数字经济作为一种要素资源，在不同产业层次发挥作用的程度不同，通常第三产业数字化程度更高(徐伟呈和李欣鹏,2018)[31]，数字经济推动产业升级，使得数字资源向更高产业转移，企业获得数字等相关创新资源的能力越强，企业创新绩效越高。其次，地区数字经济的发展带动的是整体区域产业的升级转型。企业所处行业的相关企业、上下游企业都会相应提升自身的创新实力以适应新型数字化产业的发展，企业面临的创新环境更好，企业创新绩效提高。最后，数字基础设施联动各产业间协同发展，提高了产业间专业化程度的分工，最终促进全产业链的创新发展；
同时，依托互联网、大数据、人工智能等信息技术产业形成的新产业、新业态和新模式，优化了整个产业结构，最终提升了企业创新绩效。综合以上分析，本文提出如下研究假设。

H4：数字经济会通过结构效应提升企业创新绩效。

数字经济发展对企业经济绩效作用机制如图1所示：

图1 作用机制图

(一)模型设定

为研究数字经济发展对企业创新绩效的影响,本文构建如下计量模型来进行实证分析，模型设定如下：

EIPit=α0+α1DPct+α2X+ηj+λt+ξit

(1)

其中，EIPit为企业的创新绩效，DPct为企业i所在城市c第t年的数字经济发展水平，X为控制变量，ηj为企业所在城市的固定效应，λt为年份固定效应，ξit为误差项。

为检验数字经济发展对企业创新绩效在不同条件下结论的异质性，本文构建如下计量模型：

EIPit=α0+α1DPct+α2DPct×PRit(DPct×PCct，DPct×LMSit)+α3X+ηj+λt+ξit

(2)

其中，PRit代表t年份i公司的产权性质，PCct代表t年份公司所处的城市是否为省会城市，LMSit代表公司规模是否为大中型企业。当企业为国企，企业所在城市为省会城市，以及企业为大中型企业时取值为1，其他取值为0。

为研究数字经济发展对企业创新绩效的作用机制，同时验证前文提出的研究假设2和假设3，在前文计量模型(1)的基础上，构建如下中介效应模型：

MEDIAit=β0+β1DPit+β2Xit+γt+μi+εit

(3)

EIPit=δ0+δ1DPit+δ2MEDIAit+δ3Xit+γt+μi+εit

(4)

通过对模型(1)进行检验发现，数字经济发展前面的系数显著为正，然后对模型(3)进行检验，检验数字经济发展对市场、融资和结构三个中介变量是否会产生显著影响，如果式(3)中的β1显著，则对式(4)进行检验。如果δ1、δ2显著，则存在部分中介效应；
如果δ2显著，且δ1不显著，则存在完全中介效应。

(二)指标构建

1.因变量：企业创新绩效(EIP)

关于企业创新绩效的度量，本文借鉴学术界的常用做法，从创新数量和创新质量两个方面，采用上市公司专利申请总量加1取对数和发明专利申请量加1取对数来衡量企业创新绩效。

2.自变量：数字经济发展(DP)

目前，涉及数字经济水平具体测度的相关研究不多，学者们采用的数据基本来自省级层面。仅有的研究是基于数字经济相关行业(信息传输、软件与信息技术服务、通信设备、计算机和其他电子设备)的经济总和。指标构建体系不是很完善，数据的完整性有待商榷。因此本文采用python软件收集赛迪网发布的城市数字经济指数作为衡量城市经济发展水平的指标。该指数从数据及信息化基础、城市服务、城市治理和常用融合四个维度来进行构建，共计46个指标，从不同角度综合度量城市数字经济发展水平，整体测度水平较为完善，测度较为合理。

3.控制变量

影响企业创新绩效的因素有很多，本文选取以下因素作为影响因变量的控制要素。公司层面上的因素主要有：公司规模(SIZE)，采用公司资产总额的自然对数来度量；
资产负债率(LEV)，采用公司负债总额与公司总资产的比值；
总资产收益率(ROE)采用公司净利润除以资产总额；
公司存续时间(AGE)，采用公司成立时间到统计年份所存续年限；
产权性质(OWN)，若企业所属为国有企业取值为1，否则取值为0；
股权集中度(OC)，采用第一大股东持股比例。地区层面上的因素有：地区经济发展水平(LNGDP)，采用各地区GDP的自然对数来度量；
政府研发力度(RDI)，采用各地区研发经费支出占全部财政支出的占比；
人均受教育水平(EPC)，采用每万人中大专以上人数的占比。

4.中介变量：市场效应(TMT)；
融资约束效应(KZ)；
结构效应(IS)

市场效应指标采用公司所在城市的技术市场成交额的相对数(TMT)进行度量；
融资约束效应(FEE)指标借鉴Kaplan和Zingales(1997)[32]的研究采用KZ指数，当KZ指数高于中位数时取1，否则取0；
而结构效应指标采用公司所在城市产业结构(IS)指标如下：

(5)

其中，i表示产业，qi表示i(第一、第二、第三)产业增加值占城市GDP比重。

(三) 样本选择与数据来源

本文选取的研究样本为2017—2020年沪深A股上市公司。在此基础上，我们对样本数据进行一系列筛选：(1)剔除数据缺失严重的及金融类上市公司；
(2)剔除样本为ST、*ST及经营状况异常的公司；
(3)剔除公司注册地不明确的公司。本文的企业微观数据主要来源于国泰安(CSMAR)数据库和wind数据库，其中部分公司的缺失数据通过查询公司年报进行补充。为消除极端值的影响，本文对所有连续变量数据进行了1%水平的Winsorize处理。宏观地区数据主要来源于《中国城市统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》《中国科技统计年鉴》等，数字经济数据来源于赛迪网。本文共涉及了3568个企业样本，最终获得14072个观测值。

(一)描述性统计

从表1中可以看出，A股上市公司中上市公司专利总申请量和发明专利申请量的自然对数均值分别为3.4208和2.9881，整体创新数量良好，但最大值为6.803，最小值为0.1095，公司创新绩效差距较大。公司所处城市的数字经济发展水平均值为69.682，表明我国城市数字经济发展水平较高，但最大最小值之间也有一定差距，说明城市间数字经济发展水平存在差距。另外，公司层面控制变量中，公司年限、股权集中度、资产规模、资产负债率和总资产收益均值分别为1.2944、32.0525、9.6919、0.429和0.4564，表明我国A股上市公司整体情况良好。地区层面控制变量中，地区经济发展水平、政府研发力度和人均受教育水平均在可控范围之内，而三个中介变量技术市场成交额、产业结构和企业融资效应均值分别为5.2627、2.1511和0.5076，表明整体中介变量可控。

表1 变量的描述性统计表

(二)基准回归结果

为验证数字经济发展对企业创新绩效的影响，基于前文的计量模型式(1)，本文分别采用了最小二乘回归、面板固定效应和面板随机效应模型对二者关系进行了回归检验，结果如表2所示。可以看出无论采用何种计量模型，数字经济指标的估计系数都为正，且在1%水平下显著，说明数字经济发展会显著提升企业创新绩效，这与前文的研究假设1是一致的。对比以上几种计量模型发现，采用面板固定效应模型的拟合优度为0.2547，是众多模型中结果最优的，所以下面采用此模型进行说明。由模型(4)的结果可以看出，除数字经济指标的系数显著外，公司层面控制变量中公司年限、公司规模、资产负债率和总资产收益率估计系数分别为2.207、0.0046、-0.143和0.144，且在相应水平下显著，表明年限越长、规模越大、资产负债越低和总资产收益率越高的公司，企业创新绩效会越高；
地区层面控制变量中，地区发展水平和政府研发力度估计系数为0.854和0.002，且在相应水平下显著，表明公司所处城市地区发展水平越高、政府研发力度越强，企业创新绩效会越高，而其余控制变量不太显著，表明本文所选择的控制变量在一定程度上是合理的，能较好地控制其他因素对企业创新绩效的影响，保证了计量模型回归结果的稳定性。

表2 数字经济对企业创新绩效的基准回归结果

(三)稳健性检验

为使数字经济发展水平对企业创新绩效的研究结果更加稳定，本文对下述计量结果进行一系列的稳健性检验。首先，对企业创新绩效的度量指标采用发明专利申请量加1取对数来进行重新度量，结果如表3的第(1)列所示。其次，为检验数字经济发展指数的测量误差和遗漏变量的内生性问题，采用数字经济发展水平的滞后一期变量进行重新回归，结果如表3的第(2)列所示。最后，同时替换数字经济发展水平指标和企业创新绩效的指标，结果如表3的第(3)列所示。可以看出无论如何变换指标，数字经济发展对企业创新绩效前面系数都显著为正，这表明数字经济发展会显著提升企业创新绩效，前文的研究结果较为稳健。表3中数字经济发展的估计系数分别为0.0597、0.0344和0.034，且都在1%水平下显著，表明稳健性变量选取有一定合理性，同时也表明数字经济发展对企业创新绩效的正向影响结果是稳定的。

表3 稳健性检验结果

(四)异质性检验

基于前文的计量模型式(2)，表4为数字经济发展对企业创新绩效的影响在不同条件下的异质性结果。从表4第(1)列可以看出，数字经济与企业产权性质的交互项DPct×PRit估计系数为-0.017，且在5%水平下显著，表明相对于国有企业而言，数字经济发展对企业创新绩效的影响程度在民营企业里更高。究其原因可能是长期以来国有企业承担着保障社会民生和国家重大发展战略的需要，经营绩效和自主创新问题一直受到政府的主导，创新能力显得不足，而民营企业一直以来都只能靠自主创新来适应市场的需要，因此创新能力更强。地区数字经济的发展无疑给民营企业创新发展搭建了一个更高的平台，使得创新产品能快速进入市场，加速资金流转，更快地提升了企业创新绩效。

从表4第(2)列可以看出，数字经济与省会城市的交互项DPct×PCct估计系数为0.006，且在1%水平下显著，表明当企业所属城市为省会城市时，数字经济发展对企业创新绩效的影响会更大。通常情况下，由于省会城市在政治经济发展中的重要作用，各省都会大力围绕省会城市进行发展，当企业所在城市为一省的省会时，其发展所需的人才、财力和物力等较其他城市有较大优势。数字经济加速了这些资源的快速运转，提高了企业的经营绩效，也为企业创新更多的产品从供给和需求端提供了动力，企业创新绩效提升得更快。

同样，从表4第(3)列可以看出，数字经济与大中型企业的交互项DPct×LMSit估计系数为0.019，且在1%水平下显著，表明相较于小型企业，数字经济发展对大中型企业创新绩效的影响更显著。相较于小企业而言，大企业具有在技术、人力、资源等方面的优势，在数字经济发展的大平台下，能快速地整合各种数字资源，加快对研发新产品的物力和人力的投资，从而提升企业创新绩效。

表4 异质性检验结果

续表

(五)机制检验

基于前文的计量模型式(3)和式(4)，表5为研究数字经济发展对企业创新绩效的作用机制检验结果，由于上文检验发现采用面板固定效应模型最优，故所有中介模型采用固定效应模型。

表5的第(1)列中数字经济发展对城市市场发展的估计系数为0.0175，且在1%水平下显著，表明数字经济发展显著加快了城市市场的发展。第(2)列在加入市场效应后，数字经济对企业创新绩效的显著影响没有发生变化，但是系数从表2的0.0689减小为0.0489，市场发展与企业创新绩效之间的系数为0.061，且在5%水平下显著，表明市场发展在数字经济发展与企业创新绩效间起到了部分中介的作用，中介效应占比约为70.07%，这与前文研究假设2是一致的，即数字经济会通过市场效应来提升企业创新绩效。

从表5的第(3)列可以看出，数字经济发展对企业融资能力的估计系数为-0.0136，且在5%水平下显著，表明数字经济发展降低了企业的融资约束，提升了企业融资发展能力。第(4)列在加入融资约束指标后，数字经济与企业创新绩效前面的系数没有发生显著变化，但系数从表2的0.0689减小为0.0175，融资约束与企业创新绩效估计系数为-0.762，且在1%水平下显著，表明企业融资能力在数字经济发展与企业创新绩效间起到部分中介作用，这与前文的研究假设3是一致的，即数字经济会通过融资约束效应来提升企业创新绩效。

同样从表5的第(5)列可以看出，数字经济发展对城市产业结构估计系数为0.002，且在1%水平下显著，表明数字经济发展提升了城市产业结构。第(6)列在加入产业结构指标后，数字经济与企业创新绩效前面的系数没有发生显著变化，但系数从表2的0.0689减小为0.0341，融资约束与企业创新绩效前面系数为0.09，且在5%水平下显著，表明产业结构在数字经济发展与企业创新绩效间起到部分中介作用，这与前文的研究假设4是一致的，即数字经济会通过产业效应来提升企业创新绩效。

表5 数字经济对企业创新绩效的作用机制检验结果

续表

本文在系统梳理数字经济与企业创新绩效文献的基础上，从理论上分析了数字经济与企业创新绩效二者之间的逻辑发展关系，并探析了数字经济对企业创新绩效产生作用的三条路径。基于2017—2020年中国沪深A股市场上市公司数据，利用python软件从赛迪网获取城市数字经济发展的指数数据，实证分析了城市数字经济发展对企业创新绩效的影响，研究发现：数字经济发展会显著提升企业创新绩效，且该结论在进行一系列稳健性检验后依然成立；
异质性分析发现，数字经济发展对企业创新绩效的影响在不同地区和不同性质的公司有所不同。具体而言，在上市公司所属地区为省会、公司产权性质为民营企业和公司规模为大中型公司时，二者的相关程度更大；
在进一步研究数字经济发展对企业创新绩效的作用机制时，检验结果表明，数字经济发展会通过提升地区产业结构，降低企业融资效应和提升地区市场发展来增强企业创新绩效；
市场效应、融资约束效应和结构效应在二者之间起到了部分中介的作用。

本文的研究结论为提升企业创新绩效和发展城市数字经济提供了极具参考价值的理论和实践意义。依据上述结论我们提出如下建议：首先，企业创新绩效的提升离不开外在宏观环境的影响，在政府大力优化营商环境、加强基础建设、完善投融资环境的前提下，发展城市数字经济是提升企业创新绩效的重要途径。对此政府要加大数字经济基础设施的发展，优化数字产业，加快引导企业的数字化转型，增强企业数字要素能力的提升，为企业创新奠定良好的数字环境。其次，本文的研究还得到，数字经济发展对企业创新绩效的影响存在企业规模、省会城市及企业产权性质的异质性。因此对于非省会城市，在促进自身经济发展的同时，需更加注重数字经济的发展体系，把更多人力、资金和技术投入到数字经济发展中，紧抓数字经济这一新的要素增长点。同样，对于国有企业、中小型企业在完善自身经营发展的同时，要加快企业的数字转型升级，加强自身传统优势和数字技术的合作，建立多层次、网络化发展的经营管理体系。再次，要充分发挥数字经济发展给地区带来的市场效应和结构效应，给企业带来的融资效应，重视数字经济在扩大市场规模、优化产业结构和降低企业融资约束等方面的作用，鼓励企业把更多精力投入到产品创新和产业升级上，同时降低自身债务风险。最后，结合本文的研究结论，国家应从战略层面上结合各地区和不同企业的发展特点，制定合适的数字经济发展方案，使得数字技术在提升企业创新绩效方面充分发挥其独到的优势。

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