数字经济能驱动企业创新效率吗※

汪文璞 徐蔼婷

内容提要：将数字经济与企业创新效率纳入同一研究框架，基于2012-2019年201个地级及以上城市和1625家上市公司的相关数据，考察了数字经济发展对企业创新效率的驱动效应与内在机制。研究发现：数字经济发展能正向驱动企业创新效率的提升，人才资源集聚效应、融资约束缓解效应和营商环境优化效应均能发挥显著的部分中介作用，但数字经济发展对不同特征的微观企业创新效率的正向驱动呈现明显的异质性，位于非中心城市、处于初创期以及属于高技术行业、强竞争性行业的企业，其创新效率的提升受数字经济发展的驱动力度更强。

一、 引 言

改革开放以来，中国经济创下了30余年高速发展的奇迹，但随着资金、劳动力以及环境成本的持续提高，依赖大规模要素驱动的外延型增长模式已经难以为继，中国经济与社会发展也逐步从要素驱动向创新驱动积极过渡，创新型国家建设迈出了坚实步伐。在此背景下，中共十八大明确提出以企业为核心的创新驱动发展战略，以创新活动带来的技术进步带动经济稳步增长，“十四五”规划纲要进一步指出要“强化企业创新主体地位”。因此，在新一轮经济转型的重要时期，中国能否实现经济发展模式变革和向创新驱动转变很大程度上取决于微观企业的创新发展水平，取决于微观企业的创新效率提升。

与此同时，数字经济的兴起掀起了全国数字都市的建设热潮，日益成为打造创新高地的新活力与新动能。根据《中国数字经济发展白皮书(2021)》，即使在2020年全球疫情冲击下，中国数字经济规模仍高达39.2万亿元，较上年增长9.7%。2022年，习近平总书记在《不断做强做优做大我国数字经济》一文中再次肯定了数字经济发展的重要战略地位，强调要加强关键数字技术创新应用，推动数字经济和实体经济深度融合，加速构筑国家竞争新优势。

作为驱动新一轮科技革命的关键力量，数字经济发展也为企业提高创新效率带来新契机。一方面，赋有强渗透属性的数字技术消除了信息传递的障碍，加速了知识的传播与外溢速度，增强了企业吸收、重组和转移知识的能力，推动形成企业独特的创新生态系统(陈岩等，2020)；另一方面，依托大数据、云计算等技术形成的数字化发展环境有力促进了区域创新资源聚集，优化了市场竞争生态，为企业创新营造了良好的人才支撑、金融支持和市场保障，进而有利于促进企业创新效率的提升(韩璐等，2021)。在数字经济蓬勃发展的新常态下，企业能否“拥抱”数字经济已然成为提升企业创新效率的关键所在，对推进创新型国家建设起着不可或缺的驱动作用。由此，考察数字经济发展对微观企业创新效率的影响机制，实证检验数字经济对微观企业创新效率的驱动路径，是一个兼具重要理论意义与现实意义的紧迫课题。

那么，数字经济是否驱动了微观企业的创新效率提升？如果该效应得到证实，其背后的作用机理是什么？影响作用是否在不同企业特质下存有差异？对于这些问题，尽管数字经济已逐渐融入中国经济的各个领域，但准确评估数字经济对企业创新效率作用的实证研究却极为匮乏。围绕数字经济的创新效应，现有文献主要从宏观和中观两个层面展开研究，发现数字经济有利于提升省域、城市群等区域的科技创新能力(熊励和蔡雪莲，2019)，以及制造业、流通业、高新技术产业等的创新能力(王春豪和袁菊，2019)。相较之下，从微观层面探讨数字经济影响企业创新的文献却寥寥无几，其中多数研究将企业创新作为中介纳入数字经济的影响效应研究之中，或着眼于理论层面探究数字经济影响企业创新绩效、企业创新质量的机理，针对数字经济与企业创新效率的研究尚未形成一个相对成熟的分析框架。

另一类与本文密切相关的文献关于企业创新影响因素的研究则集中于诸如员工薪酬、股权激励等公司内部行为(翟淑萍等，2020)，政府政策、产业特征等外部因素(郑威和陆远权，2022)，尚未将数字经济发展纳入研究视野。少数学者针对数字经济的数字化、信息化等特征，研究数字化水平(黄节根等，2021)、数字金融(唐松等，2020)对企业创新的影响。然而，置身于数字经济快速扩张与发展背景，数字经济业已突破了数字金融、数字化转型的局限，成为了一种依托数字技术的新经济形态。为此，本文尝试构建一个相对完整的分析框架，选取城市作为区域研究范围，在更富逻辑的理论—实证层面上与更为具象的空间尺度上考察数字经济对企业创新效率的驱动机制。

区别于以往研究，本文将充分契合“十四五”规划纲要中“加强数字技术创新应用”和“强化企业创新主体”的发展导向，测度2012-2019年全国201个地级城市的数字经济发展水平以及区域内1625家上市公司创新效率，以此量化检验数字经济发展对微观企业创新效率的驱动机制。可能的边际贡献在于：第一，结合文本挖掘技术和GIS格网化技术，聚焦数字基础建设、数字核心产业、数字融合应用、发展环境支撑4个维度编制城市层面的数字经济发展指数，对细化空间尺度的数字经济测算研究提供有益补充。第二，系统搭建数字经济影响微观企业创新效率的理论框架，并引入城市层面的人才环境、融资环境、营商环境作为中介变量，尝试发掘数字经济发展提升企业创新效率的间接传导机制，拓展相关领域的研究视野。第三，揭示由于企业所处城市等级、生命周期以及所属行业竞争程度、技术特质所引致的数字经济发展对微观企业创新效率提升的差异性影响，为进一步落实创新驱动战略提供理论支持。

二、 理论分析与研究假设

企业创新效率是指企业在创新活动中将知识、信息等投入要素转化为新技术、新产品、新工艺和新服务等产出的转换效率。企业在探索技术升级、突破创新壁垒过程中，往往会受到知识匮乏、人才短缺、资金紧张以及市场风险等问题的影响，陷入创新进度延缓、创新效率提升困难等窘境(张陈宇等，2020)。依托新型技术应用发展的数字经济凭借其在跨时空信息传播、数据知识创造和信息搜寻成本等方面的优势(赵涛等，2020)，为企业创造了开放性、共享性、包容性的知识创造环境，有效提升了企业创新系统中的知识识别、获取、整合和转化能力，以此促进企业创新效率提升。除直接影响之外，数字经济还能够影响区域的人才环境、融资环境和营商环境，间接影响企业的创新效率。因此，数字经济发展影响企业创新效率的作用机制如图1所示。本文将从直接机制和间接机制两个方面提出研究假设，研究数字经济如何直接影响企业创新效率，以及经由区域的人才资源集聚、融资约束缓解和营商环境优化等路径如何间接影响企业创新效率。

图1 数字经济发展影响企业创新效率的作用机制

1. 数字经济发展影响企业创新效率的直接机制

作为一种以数字化、网络化、智能化的信息技术为核心生产力的高级经济形态，数字经济一方面能够借助数字化手段为企业创新活动增加自身知识储备，以知识的“厚积”促进创新的“薄发”，另一方面能借助数字化平台加速知识在企业内部的扩散，提升企业知识向创新成果转化的效率。然而，企业内部的有限知识积累仍无法满足创新效率提升的需求。外部知识的获取便成为了企业创新资源的重要来源，是企业创新效率提升的关键(Cohenw和Levinthald，1990)。在此背景下，数字化发展环境恰好为企业获得大量外部资源提供了便利(赵涛等，2020)。首先，数字技术的快捷高效属性突破了时空约束，大大降低了信息传递与交易成本，削弱了信息传递阻碍，加快知识传播速度，促进知识高效溢出，刺激企业技术创新；其次，数字经济因其融合渗透性，在助力企业获取外部资源方面优势明显，能够通过降低行业之间的壁垒，打破企业的边界限制，加强企业与政府机构、科研机构、竞争对手等之间的创新资源交换与知识互补，促使企业研发成本与创新风险得以降低，合作创新的潜力得到进一步释放；最后，新兴数字技术为企业个性化、定制化研发提供了可能，能够将消费者直接纳入产品研发过程(Theilmann和Hukaufm，2014)，提高产品研发与市场需求的匹配度，提高企业研发效率。然而，数字经济为企业提供更多优质透明的信息的同时，也在一定程度上致使降维打击、跨界竞争等现象频发。面临市场地位颠覆的风险性以及网络环境的不确定性，企业通常会选择加大创新力度，进而在激烈的市场竞争中保持份额优势。因此，本文提出如下研究假设：

假设1：城市数字经济发展有利于提升企业创新效率。

2. 数字经济发展影响企业创新效率的间接机制

(1) 数字经济、人才资源与企业创新。内生增长理论认为，人力资本是促进技术进步的关键“智力”因素，对企业自主创新效率起着不容忽视的作用(Lepori等，2015)。创新人才作为企业知识存量和知识活动的重要载体，是提高企业自主创新能力和加速技术革新的主要发力者，而创新人才短缺问题始终被认为是制约企业创新的主要障碍。数字经济的发展有力带动了“互联网+交通”“智能+医疗”“智能+教育”等城市基本公共服务质量提升，促使区域对高素质创新人才的吸引力大幅增强。同时，数字化发展加速区域信息流动畅通和市场有序开放，更为公平透明的就业机会和晋升机会将吸引大量潜在的优质人力资本涌入，实现区域创新人才队伍的“量变”(韩璐等，2021)。除此之外，数字经济引致的高新技术产业高速发展，衍生出对具备高人力资本结构特征的劳动力的大规模刚性需求，从而推动市场不断吸纳高端劳动力、挤出低端劳动力以实现人力资本的“质变”，为企业创新提供高素质劳动力池。进一步地，数字经济的人才资源集聚效应将通过增强聚集创新、节省交易费用和强化竞争创新来提升企业创新效率。其一，人才资源集聚促进了各类人才之间的思想碰撞与交流合作，为企业研发创意的萌生注入新鲜血液；其二，人才资源集聚明显缩短了人才交流的空间距离，显著降低了企业的信息交易和知识技能获取费用，增强了创新人才间的互补性知识交流愿望和共同知识交流频率，加速了企业新技术产出的步伐；其三，人才资源集聚加剧了人才竞争，有力保障了创新人才的知识储备与竞争优势，推动企业创新效率的有效提升。因此，本文提出如下研究假设：

假设2a：人才资源集聚在数字经济影响企业创新效率的过程中起着一定的中介作用。

(2) 数字经济、融资约束与企业创新。根据熊彼特的创新理论，技术创新过程中充足的资金支持不可或缺。融资困难、资金链断裂会在极大程度上影响企业的创新技术产出和创新成果转化。除企业自身融资能力外，外部金融环境的变化能够显著影响企业创新资金的筹措，而以知识和信息为主要生产要素的数字经济为营造稳定、高效的金融环境提供了可能。数字技术的多层次发展催生了数字金融等新业态，金融机构可利用互联网以低廉的获客成本盘活现有游离在正规金融体系之外的金融资源，获得大量被忽视的“长尾客户”，进而获得可观的资金注入。同时，数字技术促进了金融市场的供需匹配精准程度，提高了金融资产的流转效率，缓解了企业创新的融资约束。数字经济背景下，区块链技术可通过归集分类海量的非结构化信息，搭建网络认证架构，有效缓解道德风险和逆向选择等信息不对称问题，积极矫正传统金融引致的“属性错配”等靶向偏离问题，进而助推金融机构对微观企业创新效率的驱动作用。因此，本文提出如下研究假设：

假设2b：融资约束缓解在数字经济影响企业创新效率的过程中起着一定的中介作用。

(3) 数字经济、营商环境与企业创新。作为政策、制度、规则等元素的复杂融合体，营商环境是企业活动全过程中所面临的综合发展环境，是企业优化资源配置、改善创新效率的关键一环。在营商环境优化过程中，数字经济发展扮演着重要角色。首先，数字技术的“互联网+政务服务”建设、政府公众号等政务云设施的快速普及为市场主体提供了更加高效的服务，促进营商环境优化升级。其次，“数字法治、智慧司法”建设的全面推进实现了营商环境“智慧先行”，不仅提升了区域法治化水平和政府治理体系治理能力，还有助于改善市场有效性，促进政府与市场的有机融合，及时清除阻碍营商环境优化的绊脚石。营商环境的优化将引导企业规避大量非生产性的寻租活动，显著降低企业创新活动的制度性交易成本，便于企业及时响应市场需求变化，提高现有资源配置效率。除此之外，营商环境优化能够促进法治公正与市场公平，提高对企业知识产权的保护力度，进而激发企业从事创新活动的活力(Chadee和Roxas，2013)。因此，本文提出如下研究假设：

假设2c：营商环境优化在数字经济影响企业创新效率的过程中起着一定的中介作用。

三、 实证设计

1. 模型设定

(1) Tobit回归模型。本文采用Tobit回归模型对数字经济影响企业创新效率的直接效应进行检验，具体设置如下：

(1)

(2)

其中，IEijt为被解释变量，表示t时期j区域i企业的创新效率；digitaljt为核心解释变量，表示t时期j区域的数字经济发展水平；Xijt为其他影响企业创新效率的控制变量集合，包括企业年龄、企业性质、企业运营能力、企业财务状况、区域人口、区域经济发展水平等；α1、α为待估计的参数；εijt为随机扰动项。

(2) 中介机制模型。本文采用温忠麟和叶宝娟(2014)的逐步法对数字经济影响企业创新效率的间接机制进行检验，具体设置如下：

IEijt=a0+a1digitaljt+aXijt+εijt

(3)

mediationijt=b0+b1digitaljt+bXijt+εijt

(4)

IEijt=c0+c1digitaljt+c2mediation+cXijt+εijt

(5)

其中，mediationijt是中介变量，包括人才资源集聚、融资约束缓解和营商环境优化；其他变量的含义与模型(2)一致。

2. 变量选取

(1) 被解释变量企业创新效率。既有文献多数借助随机前沿生产函数(SFA)、数据包络分析(DEA)这两类方法来测度企业创新效率。由于SFA估计过程中无法提供生产前沿函数形式预设的有效准则，容易引起测度结果的系统误差，故本文选择DEA测算企业的创新效率。同时，为克服传统DEA模型中未考虑投入产出变量松弛性而引致的偏差问题，本文最终基于SBM-DEA模型，选用企业研发投入金额为投入指标、专利申请数为产出指标进行企业创新效率(SBMOV)的测算，具体模型如下：

(6)

(2) 核心解释变量数字经济发展水平。既有研究提出了3类不同的数字经济发展水平测度方法：增加值法、卫星账户法、综合评价法。由于从行业层面剥离数字经济相关数据将形成较大的误差，同时供给使用表调整等约束条件也致使数字经济卫星账户的实际应用存在诸多难题，本文最终选择编制数字经济发展指数来刻画数字经济发展水平。

数字经济时代，新一代数字技术的广泛应用所衍生的新产业、新业态、新模式给经济环境、企业活动、人民生活带来了根本性变革。其中，数字基础建设和发展环境支撑是确保数字经济运行与发展的根基与支点；数字经济核心产业是数字经济的内核，为数字技术与实体经济融合提供了支持性物质条件；数字经济融合应用是数字经济的外延，是数字技术与经济、社会、民生深度交融的新亮点。基于此，本文在参考既有研究的基础上设计了包括数字基础建设、发展环境支撑、数字核心产业、数字融合应用4个一级指标、10个二级指标、30个三级指标的数字经济发展评价指标体系(见表1)，并运用GIS格网化技术和熵值法编制数字经济发展指数。

表1 数字经济发展评价指标体系

(3) 中介变量。包括人才资源集聚效应、融资约束缓解效应和营商环境优化效应。其中，人才资源集聚效应(talent)，采用科学研究、技术服务就业人数占总人口的比例来衡量，指标值越大表示人才资源集聚效应越强；融资约束缓解效应(findev)，采用年末金融机构各项贷款余额作为代理指标，指标值越大表示融资约束缓解效应越强；营商环境优化效应(businessE)，采用王小鲁编制的中国市场化指数作为代理变量，指标值越大表示营商环境优化效应越强。

(4) 控制变量。引入企业层面的控制变量以控制企业个体特征对估计结果的影响，引入区域层面的控制变量以规避区域经济发展水平对实证结果的干扰。其中，企业层面的控制变量包括企业年龄(age)、企业性质(nature)、企业市值(q)、企业职工薪酬水平(salary)、企业运营能力(ROA)、企业财务状况(DEBT)、企业股权集中度(HERF)和企业固定资产折余价值(fav)；区域层面的控制变量包括区域人口(yep)和区域经济发展水平(GDPgrowth)。变量具体含义如表2所示。

3. 数据说明

城市作为省域的次级构成单元，是国家经济运行系统及其空间网络的重要支撑，是数字经济发展格局中最具活力的核心载体。鉴于此，本文立足于地级城市尺度，展开数字经济发展对企业创新效率的影响研究。同时，考虑到西藏那曲市、山南市等地级市以及港澳台等地区存在较严重的数据缺失问题，基于数据的完整性、可得性以及与微观企业数据的匹配情况，本文删除了注册地为西藏自治区和港澳台的上市公司数据，最终样本包含了中国大陆2012-2019年1625家上市公司共13000个观测值。

本文所涉及的城市层面原始数据主要来源于《中国城市统计年鉴》《中国互联网络发展状况统计报告》以及各省份统计年鉴，企业层面数据来源于国泰安数据服务中心(CSMAR)，缺失数据通过增速逆推、多重插补等方法补齐。需要特别指出的是，对数字经济评价指标体系中缺乏现有数据支撑的“政府政策支持力度”指标，基于文本挖掘法，计算地级及以上城市政府工作报告中数字经济相关词语的频数大小来加以量化。此外，为有效规避异常值对估计结果的影响，对所有连续变量进行了1%双边缩尾处理。所有涉及到价值的数据均已转换至2012年可比价格。主要变量的描述性统计详见表2。

四、 实证结果分析

1. 基准回归结果

为检验数字经济发展对企业创新效率的直接影响，本文以企业创新效率为因变量进行面板Tobit混合效应、面板Tobit随机效应和面板Tobit固定效应估计，结果如表3所示。基于LR检验、F检验和Hausman检验的综合验证，本文最终选取面板固定效应Tobit模型作为主要分析模型，下文稳健性、内生性、异质性等相关检验同样基于此模型。单独考察核心解释变量对企业创新效率的影响，数字经济对企业创新效率的影响在1%的统计水平上显著为正，与预期一致，见列(5)；在控制了企业年龄、城市人口等因素后，数字经济发展对企业创新效率的正向驱动作用仍然显著，见列(6)。进一步地，根据偏边际效应的估计结果，数字经济发展水平对企业创新效率的预期提升以及实际提升的平均边际效应分别为0.075和0.041，假设1得到验证。

表3 数字经济与企业创新效率：Tobit模型

(续表)

在控制变量中，企业性质(nature)、企业运营能力(ROA)、企业财务状况(DEBT)、股权集中度(HERF)、企业市值(q)、企业固定资产折余价值(fav)、城市人口(yep)和城市经济发展水平(GDPgrowth)的系数均显著为正，这意味着与非国有企业相比，国有企业对数字经济发展带来的创新机遇更为敏锐，企业资产收益率的提高、企业财务状况的改善、股权密集程度的增长、企业市值和企业固定资产折余价值的提升、城市人口的增加以及城市经济发展水平的提升都会引起企业创新效率的同向变动。企业年龄(age)的系数显著为负但影响幅度较小，表明企业经营年限的增长会一定程度上抑制企业创新效率的提升，可能的原因是，新创企业致力于开拓创新优势以获得市场生存空间，同时也不受现有客户资源的限制，更容易捕捉新的技术机会和创新机遇；相较而言，组织惰性理论认为老牌企业决策意向保守、组织僵化严重，倾向于规避革新性技术研发的风险，缺乏创新动力(Coad等，2016)。

2. 中介效应分析

本文进一步考察数字经济发展影响企业创新效率的中介传导机制，结果见表4。列(2)、(4)、(6)是模型(4)分别以人才资源集聚、融资约束缓解和营商环境优化为因变量的回归结果，结果显示数字经济发展的估计系数均在1%的统计水平上显著为正，表明数字经济发展能够地有效改善城市的人才环境、金融环境和营商环境。列(3)、(5)、(7)是模型(5)分别纳入人才资源集聚、融资约束缓解和营商环境优化为中介变量的回归结果，结果显示数字经济发展的系数均显著为正，表明数字经济发展能够通过人才资源集聚效应保障企业创新的人才储备与知识优势，通过融资约束缓解效应为企业创新注入金融活水，通过营商环境优化效应进一步释放数字经济创新红利，从而驱动企业创新效率的提升。与列(1)基准回归结果相比，在分别引入3个中介变量后，数字经济发展的系数出现大幅下降且依旧显著为正，证实了人才资源集聚效应、融资约束缓解效应和营商环境优化效应3个中介渠道的存在，与假设2a、2b、2c一致。严谨起见，本文进一步使用sobel检验对中介效应进行验证，结果再次证明了假设2a、2b、2c的合理性。

表4 数字经济与企业创新效率：影响路径检验

3. 内生性检验

内生性问题是计量实证研究中不容忽视的重要问题。从本文的议题出发，一方面数字经济本身就是新技术革命的产物，与企业创新效率之间可能存在一定的反向因果关系；另一方面影响企业创新效率的因素颇多，仍可能存在由于变量遗漏引起的内生性问题。为此，本文通过工具变量法缓解内生性问题，以此识别数字经济发展对企业创新效率影响的净效应。

在工具变量的选择中，本文借鉴黄群慧等(2019)的相关研究，基于外生性和相关性两大基本原则，选择各地区1984年每百人固定电话数量作为工具变量。其内在逻辑为，数字经济发展所依托的现代信息网络是依托基础电信设施延续发展的产物，满足了工具变量相关性要求，而历史上固定电话普及情况对企业创新效率的直接影响微乎其微，满足工具变量外生性要求。具体应用时，为满足工具变量在面板模型中的使用要求，本文构造出各地区1984年每百人固定电话数量与上一年全国互联网普及率的交互项(IV1)进行回归。此外，考虑到在经济、人口、政策等方面具有相似特征的区域数字经济发展水平往往具有一定程度的相关性，为进一步弱化内生性问题的影响，本文根据8大经济区划分标准将201个地级城市归类，并使用相同经济区域的城市数字经济发展水平均值作为工具变量(IV2)。表5展示了工具变量的回归结果，两类工具变量第一阶段的回归系数在1%的统计水平上显著为正，不可识别检验结果在1%的统计水平上显著，弱工具变量检验结果远大于Stock-Yogo弱识别检验在10%的统计水平上的临界值16.38。在考虑了内生性后，第二阶段的回归结果显示，数字经济发展的参数估计与基准Tobit回归模型基本一致，实证结果的可靠性再次得到验证。

表5 内生性检验结果

4. 稳健性检验

为保证核心结论的可靠性，本文从如下3方面进行稳健性检验：一是替换核心被解释变量的计量方式。企业创新效率的测算方法由SBM-DEA法更改为BCC-DEA法。二是排除异常值。将所有连续变量缩尾5%后进行基线模型估计。三是解释变量滞后1个时期。相应的回归结果如表6所示，解释变量参数估计的正负号和显著性没有变化，进一步证实了数字经济发展可以提高企业创新效率这一结论的稳健性。

表6 稳健性检验结果

5. 异质性分析

企业所处城市等级、所处生命周期以及所属行业竞争程度、技术特质等方面的差异可能会影响数字经济对企业创新效率的驱动效果。为加深对数字经济发展与企业创新效率之间关系的认识，进一步考察数字经济发展提升企业创新效率的边界条件，本文基于面板Tobit固定效应模型刻画以下4种企业特质的异质性表现，结果见表7。

表7 异质性检验结果

(1) 企业所处城市等级异质性检验。根据现代城市分工理论，中心城市适合集成创新资源进而发挥创新与服务功能，而专业化优势的非中心城市则适合承担生产制造功能(Henderso和Ono，2008)。然而，以数据和信息为先进生产力表征的数字经济，无疑会对城市间资源配置方式、分工组织机理与价值分配形态带来巨大冲击，进而导致城市间企业创新格局发生重构。基于此，本文将城市等级纳入异质性检验，根据住房和城乡建设部发布的《全国城镇体系规划》将样本划分为中心城市和非中心城市进行分组验证。结果显示，无论是对于中心城市或是非中心城市，数字经济对企业创新效率均存在显著的正向溢出效应。相较于中心城市，非中心城市的企业对数字经济的“响应”更加显著。可能的原因是，中心城市的创新生态系统较为完善，企业创新基本处于成熟阶段，创新要素投入在一定程度上出现边际产出递减的特征，数字经济激励效果相对弱化。相较而言，非中心城市的创新发展多处于萌芽或早期阶段，企业创新水平普遍较低，数字经济能够打破创新要素的地理壁垒，对企业创新效率的提升具有更强的边际作用。

(2) 企业所处生命周期异质性检验。根据生命周期理论，企业的创新意愿与决策会因其处于出生、成长、衰退等不同发展阶段而存在明显差异，这可能会影响到数字经济的微观创新效应。为此本文依据企业年龄将企业区分为初创期企业(1-6年)、成长期企业(7-11年)和成熟期企业(12年及以上)3个子样本进行分组检验。可以发现，数字经济对初创期企业、成长期企业和成熟期企业的创新效率提升均有促进作用，但作用程度依次递减。可能的成因是，初创期企业的资金获取渠道主要以外部融资为主，却往往因为资信度低等问题难于从金融机构获得信贷。数字金融的出现可以惠及被传统征信排除在外的初创企业群体，对提高创新效率具有重要意义；当企业步入成长期，开始具备成熟的经营模式和稳定的市场盈利，企业的内源性融资约束得以缓解，同时，经过前期的市场摸索尝试和研发经验积累，企业创新往往更加“有的放矢”，研发风险明显下降，数字经济发挥的边际效应将大大弱化。

(3) 企业所属行业竞争程度异质性检验。企业的创新决策与其所处的行业竞争环境息息相关，行业竞争越激烈，企业越倾向于通过创新来寻找新的市场和利润。基于此，本文采用赫芬达尔指数来测度企业所属行业的竞争程度，并根据中位数将样本划分为强、弱竞争性行业。结果表明，无论属于强竞争性行业还是弱竞争性行业，数字经济均能显著促进企业的创新效率，数字经济对强竞争性行业企业创新效率的提升程度略高于弱竞争性行业企业。其内在原因是，数字技术在极大程度上缓解了企业间的信息不对称，致使企业面临市场地位被颠覆、产品利润被削减的可能。对此，弱竞争性行业中的头部企业为保全自身市场份额的绝对优势，将重新迸发发展活力、激活创新潜能，倒逼自身创新效率提升，产生排他性垄断创新，激活“熊彼特效应”；处于强竞争性行业中的企业则不满足于与大量并驾齐驱的公司分享微薄的贴现利润，试图通过创新形成独特的差异化优势，在短期内获得一定的创新利润，激活“逃离竞争效应”。除此之外，在竞争程度较高的行业中，由于产品同质化程度较高，企业之间的知识背景、技术水平大致相同，数字技术引致的创新扩散效率更高，使得数字经济对强竞争性行业企业创新效率的驱动作用更强。

(4) 企业所属行业技术特质异质性检验。行业技术特质是企业创新战略选择中不可小觑的影响因素之一。本文依据国家统计局高技术企业分类标准将样本企业划分为高技术企业和非高技术企业，分组探讨数字经济与企业创新效率之间的关系。可以看出，相较于非高技术企业，数字经济对高技术企业创新效率的驱动作用更强。究其原因，首先，高技术企业往往附着高度密集的资本、知识和技术，其高端、多元的技术能力使得企业在进行技术改良创新方面具有更大的可能性(Coad，2016)；其次，相较于传统企业，此类企业更加注重科技人才的培养，蕴含着丰富的人力资本，在受到数字经济的外部冲击时，能够更迅速、更有效地吸收消化新知识、新技术，进而转化为自身的创新优势；其三，大多数高新技术企业目前仍处于成长期，市场优胜劣汰的循环相对较快，企业创新意愿强烈、创新动力充足，能够及时把握数字经济赋予的创新发展新机遇。

五、 结论探讨与启示

本文基于中国2012-2019年201个地级及以上城市和1625家上市公司的相关数据，编制数字经济发展指数以衡量数字经济发展水平，采用SBM-DEA法对企业创新效率进行测算，实证检验了数字经济发展影响企业创新的方向及其可能存在的内在机理。研究结论如下：第一，数字经济发展对企业创新效率具有显著的提升作用，该结论在内生性和稳健性检验后仍然成立。第二，数字经济发展会正向带动企业创新效率的提升，并通过数字经济发展—人才资源集聚—企业创新效率、数字经济发展—融资约束缓解—企业创新效率、数字经济发展—营商环境优化—企业创新效率3条中介传导路径对企业创新效率产生显著的提升效应。第三，数字经济发展对企业创新效率的提升效应在不同类型的企业间呈现出不同特征。从企业所处城市等级来看，非中心城市企业受到数字经济发展的创新效率提升力度较中心城市企业更为显著；从企业所处生命周期来看，数字经济发展对企业创新效率的提升效应在初创期、成长期企业中更为明显；从企业所属行业来看，数字经济发展对属于强竞争性、高技术行业的企业的创新效率驱动作用更强。

以上结论蕴含着如下政策启示：第一，数字经济能够显著驱动企业创新效率，由此应继续巩固数字基础设施建设，深化数字产业化和产业数字化，积极培育数字化发展的新动能，进一步推动云计算、大数据等新兴数字技术与企业创新活动的深度交融，充分释放数字经济的创新红利。同时，企业需要把握数字技术与创新融合的机会窗口，利用数字技术重构内部创新要素、连接外部创新群体，积极构建创新生态系统。第二，数字经济改善了区域劳动力要素的流动和配置，进而对企业创新产生巨大推动作用。这充分提示，应继续抟心揖志“抓培育”，加强数字技术在职业教育、人才培训中的应用，为企业创新提供充足的高素质创新人才储备；不拘一格“抓引进”，打破人才的地区、部门、行业壁垒，促进各类科技人才队伍间的资源流动和知识共享，激发企业创新动力。第三，数字经济在优化金融市场资源配置的同时，对企业创新效率的提升产生了有力冲击。据此，应注重数字技术在金融市场的融合应用，积极引导传统金融机构拓展数字金融业务，提高金融资源的运转效率，保障企业研发资金来源。同时，进一步加强对金融机构的有效监管，确保多数资金能够规范、高效地引至实体企业中，真正服务于企业的技术升级与研发创新。第四，营商环境在数字经济提升企业创新效率过程中发挥了显著的间接效应，应进一步深化数字政府和数字平台建设，通过推动“互联网+政务服务”提升政府监管效能和服务效率，构建数字经济、营商环境与企业发展的良好生态，形成促进企业创新效率提升的合力效应。