数字化转型、融资约束与企业双元创新

高 磊，赵雨笛

(内蒙古财经大学 会计学院，内蒙古 呼和浩特 010070)

一、引言

随着人工智能、区块链、云计算、大数据(即 Artificial Intelligence，Blockchain，Cloud Computing，Data，合称为“ABCD等技术”)等新兴数字技术群落快速渗透到经济社会发展的各个层面，中国加速步入数字经济时代。数字经济作为未来发展的主流经济形态，包括数字产业化和产业数字化，二者均与企业数字化转型密切相关。数字化转型是企业利用新型数字技术推动业务流程以及组织变革的创新过程，其引发的商业逻辑重构蕴含着巨大的经济价值和社会价值，越来越多的企业将数字化转型作为构建竞争优势的新契机。

企业数字化转型是数字经济的基础。当前对于企业数字化转型的理论研究主要集中在数字化转型战略制定与不同类型战略模式选择[1]，数字化转型过程与机制探索[2]，数字化转型与企业内部管理模式变革[3]，企业数字化转型与企业生产体系网络化、协同化、生态化结构转变[4]，企业数字化转型场景构建、场景数据中台与展示平台建设[5]，企业数字化转型IT技术与高层管理团队交互的适应性管理[6]，企业数字化驱动的商业模式[7]，数字化转型与企业竞争优势[8]，数字化转型网络安全建设[9]等方面。实证量化研究主要包括：企业数字化转型与产品创新和服务转型的交互研究[10]，制造业企业数字化转型程度衡量[11]，数字化转型宏观产业数据的测算与分解[12]，以及数字化转型与微观企业绩效[13]等方面。概括起来，在数据驱动、技术支撑、开放协同、互动共享等数字化情境下，重塑与创新企业的生产、运营、平台模式，以及新一轮的产品、技术和服务创新已成为适应数字经济发展的必然选择，企业数字化转型已成为数字经济时代企业获取市场竞争优势的重要战略举措。

创新是实现经济高质量发展的关键动力，数字经济是中国经济高质量发展进入新时代的重要表征。数字化转型依托数字技术引发企业流程再造、思维方式重设、惯例更新、组织重构、关系调整等方面颠覆性变革，重塑了企业内部管理和资源配置方式，形成以消费者价值为主导的新商业模式，进而改变企业价值创造路径[14-15]。尽管现有研究已充分论证了企业数字化转型的潜在益处，但企业数字化转型对企业创新行为，特别是企业创新行为二元性问题，鲜有系统讨论。在传统经济模式下，企业因组织惯性、资源约束、风险承担以及心智模式等原因常常导致企业双元创新活动存在矛盾与冲突，企业同时进行探索式创新与利用式创新变得非常困难，二者存在此消彼长、相互排斥的关系，是连续变量的两端[16]，企业必须在探索式创新与利用式创新之间做出一个战略选择，这抑制了企业双元创新能力和企业双元创新水平。Shapiro和Varian指出，虽然企业物质资源禀赋有限，但数据、信息、知识等资源却可以无限地复制与利用[17]。企业可以借助外部环境获取互补性资源，改变组织思维模式，突破双元创新发展限制。在数字经济情境驱动企业数字新场景、新要素、新规模、新任务的环境下，企业数字化转型可以通过数字技术赋能企业业务、运营管理、组织流程与结构，改变企业边界、模式、规则、关系、价值，优化企业数据化资源效能，为企业实现双元创新均衡发展提供可能。

企业双元创新作为一种资本密集型投资活动，具有较强的融资约束。数字经济时代，企业实现了万物皆可数字化的价值网络体系，传统企业拥有的土地、劳动力、资本等物理实体资源皆可在虚拟空间实现数字孪生(数字镜像、数字化映射)，数据化资源不仅可以高效传输，还可以无限地复制、分享和传递，逐渐形成数据化资产，企业通过交易、流通、扩张数据化资产为企业获取创新资金提供机会。数字技术可以对接互联网金融平台，使得企业可以通过平台化、数据化资源来整合企业资本，提高资本配置效率，开拓企业融资渠道，减少企业融资成本，为企业资本投入与创新发展提供支撑。融资约束作为企业双元创新的重要影响因素，是否以及如何影响企业数字化转型与企业双元创新？本文将基于企业数字化转型的现实情境，构建“企业数字化转型-融资约束-企业双元创新”分析框架，对三者的关系展开理论与实证研究，从而更深入清晰地了解数字化转型、融资约束与企业双元创新的内在作用机制和差异化影响路径，为数字化转型背景下企业双元创新提供对策建议。

本文的研究贡献主要体现在以下三个方面：第一，聚焦数字化转型与企业双元创新发展之间的关系，探讨数字化转型与企业双元创新发展的内在机理。第二，实证检验融资约束在数字化转型与企业双元创新之间的作用，为数字化转型影响企业双元创新相关路径研究提供中国情境的实证检验。第三，揭示出数字化转型能够突破传统经济背景下探索式创新和利用式创新不可兼得的悖论，对传统企业开展双元创新、管理者推动企业数字化转型提供有益参考。

二、 理论分析与研究假设

(一)数字化转型与企业双元创新

探索和利用是组织双元性的核心内涵，最早由March提出，将探索定义为“搜索、试验、冒险创造新产品、变异”，将利用概括为“精炼、选择执行、效率[18]。Levinthal和March基于组织学习和知识管理视角对探索和利用做了进一步延伸，认为探索是组织追求新知识和新技术，利用是对已有知识和技术的进一步改进和开发[19]。后续研究者据此研究框架将组织双元性延伸到企业管理的多个领域，其中，企业双元创新最为引人关注。早期学者普遍认为，因企业资源约束、组织惯性、风险承担、心智模式等原因导致探索式创新与利用式创新无法共存，两者存在此消彼长的对立关系，决策者需在两者之间做出一个战略选择。长期使用利用式创新容易导致企业对既有创新路径产生依赖，忽略潜在的机会和新方法，企业创新思维偏好沿着原有旧体系进行运作形成累积效应[20]，导致企业拒绝尝试新鲜事物，最终陷入“成功陷阱”，很难再适应复杂、多变的市场竞争环境。探索式创新前期投入额度大、投资期限长、退出成本高，并且创新成果是否符合市场需求，能否被大众接受在创新的探索阶段也无从得知[21]，所以长期使用探索式创新可能会使企业陷入“失败陷阱”，即创新活动还未给企业带来收益就已经失败。为此，如何平衡探索式创新和利用式创新，寻求探索式创新与利用式创新最优组合，实现二者的均衡发展，是企业生存和发展的关键。

企业数字化转型可以通过结构分离、情境交融、战略联盟以及企业家行为方式支持探索式创新与利用式创新同时开展，为企业开展双元创新协同发展提供新路径。组织结构是企业开展双元创新流程的结构依据。在传统组织模式下，探索式创新与利用式创新很难共同顺利推进。传统的组织层级严密，沟通大都自上而下，跨部门整合较少，组织间知识、技术与信息等资源流动缓慢，导致企业难以在不同部门建立探索式创新与利用式创新的战略目标、价值观念与共享资源的联结机制[22]，企业探索式创新与利用式创新沿着既有的路径惯性形成了闭环式的运作系统，相冲突的行为无法协调与解决，严重阻碍了企业双元创新的发展。企业数字化转型打破了上述僵化的组织结构，催生出去中心化、中介化的扁平、网络、合作式组织形态[23]，知识、技术和信息等资源在不同部门间流动，组织间依存度增加，更多的关联与机会被创造，组织结构更加灵活、柔性，不同的组织业务单元可以协同创造、分散决策、信息共享、资源互补、风险共担，实现目标一致的组织结构分离机制，为不同组织业务单元开展探索式创新与利用式创新提供基础。在数字技术支持下，各部门通力联结形成的独特资源网络以及创新要素的高度组合模式，可以形成对企业双元创新成果的保护机制，降低外部模仿的可能性，从而激励企业双元创新的协同发展。

在数字经济背景下，企业创新面对的不仅是同行业之间的激烈竞争，而且要面对外部整体环境的颠覆性变化。根据权变理论，企业需要根据不确定情境下的非连续性事件进行判断，将资源高效、精准、柔性地分配到探索式与利用式创新活动中，以解决探索式创新与利用式创新因资源稀缺或资源配置不合理导致的双元创新矛盾，推动企业双元创新发展。数字化程度高的企业可以利用数字技术将企业经营业务与外部情境相结合[24]，及时了解新知识、新产业以及市场需求，减少对外部环境未知性与模糊性的判断偏差，并根据不同消费者差异化需求制定双元创新战略场景，提高消费者价值主张，从而平衡探索式创新和利用式创新资源分配与协调，实现一致性和适用性资源配置，使得企业既可以通过探索式创新突破企业原有创新框架，开发新产品与新服务，获得长期竞争力，也可以通过利用式创新在原有创新框架下改进产品和服务，促进企业健康平稳发展，为双元创新资源配置提供科学的依据。如很多企业通过建立“粉团”适时获得消费者的反馈，从中能够判断哪些创新是能够及时改进的利用式创新，哪些是需要突破才能够实现的探索式创新，促进企业双元创新平衡发展。

战略联盟是指有相似经营实力的企业或特定事业、职能部门，通过签订契约而结成的资源互补、风险共担、优势相长、共同占据市场的双向组织[25]。传统企业由于客观存在的组织边界，使得企业形成了以生产活动为主导的闭环式组织形态，企业与外界交流合作较少，主要依靠价格、质量和性能进行生产活动，受到自身资源禀赋的限制，很难只凭企业内部实现企业双元创新升级，如果企业对高风险、高技术、高复杂性的探索式创新侧重更多，势必会减弱企业对既有知识、技术与流程为基础的利用式创新的开发，导致企业无法实现探索式与利用式创新的协同发展，严重抑制了企业双元创新。随着企业数字化转型进程的加快，开放性、共享性的虚拟化平台可以汇聚更多数字型企业，企业可以在开放式平台下实现企业跨界交流与协作，利于企业挖掘新伙伴，实现企业战略联盟。在战略联盟的基础上，企业可以搜寻、吸收、整合和利用战略联盟内部企业的异质性资源和能力，为企业交换探索式创新与利用式创新所需的知识、技术、人才与成果提供机会，缓解了企业内部探索式创新与利用式创新的资源使用冲突，提高了企业双元创新水平，激发了企业双元创新活力。

根据行为金融理论，在众多影响企业创新的因素中，一个重要的变量就是企业家行为。企业家作为企业权力资源的主导者与物质资本的配置者，对企业风险资本投入、企业双元创新活动无疑产生重要影响。当前数字技术的发展逐渐形成以数字企业家为首的社会[23]。企业家主要根据数字化数据进行风险判断、资源协调、决策分析与战略制定，促进企业双元创新活动。具体而言，企业探索式创新因需要突破原有的创新体系，引导市场的未来，往往导致企业风险承担倾向较为强烈，思想较为开放，将会投入更多的战略风险资本；而利用式创新是在原有的创新体系内进行改造，风险规避倾向较为强烈，思想也较为保守，风险资本投入较低。在上述探索式创新与利用式创新的表征下，企业内部容易形成探索式创新与利用式创新的意见不统一、资源的竞争矛盾以及双元创新合作的冲突，从而抑制企业双元创新发展。而数字企业家可以通过可视化、可获取、可利用的数字化数据对企业探索式与利用式创新的发展动向、结果、质量和水平进行筛选、评估和分析，从而发现问题，协调解决双元创新的观念、资源和决策等矛盾冲突，推动企业探索式与利用式创新合作，制定更加优化的探索式与利用式创新联合战略，实现企业双元创新的协同发展。

综合上述分析，本文提出以下假设：

H1:数字化转型对探索式创新具有促进效应。

H2:数字化转型对利用式创新具有促进效应。

(二)数字化转型与企业融资约束

企业数字化转型通过企业与数字技术的融合，企业各要素、各环节，以及业务体系、生产方式和商业模式的全面数字化，实现了企业以数据为核心驱动力的业态发展模式，深刻影响了企业融资存量、融资渠道与运行机制，为降低企业融资成本、缓解企业融资约束提供了新的方向。

从平衡效应视角看，企业融资是以追求最优融资结构为目标，企业负债越高，对外部的股本需求就越低[26]，如果企业过度追求负债可能给企业带来财务危机，使企业陷入高风险和高费用的困难境地，从而影响企业价值，为此企业需要根据目标函数确定融资收益和成本的平衡点。数字化转型的企业可以充分利用大数据、云计算等数字技术，对资本价值的财务数据进行深度的挖掘、加工和科学分析，从而高效管理和预测企业资金运营情况，平衡企业资本规模，优化企业融资结构，促进企业资金有效积累与合理配置，为缓解企业融资约束问题提供动态量化决策支撑。

从信息不对称视角看，企业除了股票、债券等直接融资方式外，商业银行是其重要的融资渠道，但因传统商业银行物理网点分散、人工信息处理局限等原因，企业与金融机构存在较大的信息不对称问题，从而影响企业融资周期，降低企业融资效率。随着数字技术的嵌入，数字金融得到了迅速发展，显著提高了金融机构的服务广度与深度，为企业融资带来了巨大的便利。企业数字化转型可以突破地理空间限制，利用数字技术对接数字金融机构，实现企业与数字金融机构在虚拟空间的聚集[27]，便于企业直接享受数字金融提供的信息与服务，以便及时了解额度、利率、审核速度、抵押物权限、贷款速度等企业融资数据，从而选择和匹配最适合自身发展的融资模式，缓解企业因信息不透明和不对称问题导致的融资约束问题。如京东金融与银行、基金公司等金融机构衍生的“京小贷”金融模式，使得企业可以通过商家账户登陆“京小贷”金融服务平台，在线查看贷款资格并申请贷款，贷款成功后，资金会迅速到达商家在京东钱包所绑定的网上银行账户，并与商户在“京小贷”平台的后续利息支付与结算等业务直接衔接，极大地提高了企业融资效率，缓解了企业融资约束问题。

从委托代理成本视角看，随着数字技术的不断发展，企业数字化转型可以利用人工智能、区块链、云计算等新型数字技术群落打造企业数字化融资平台，强化企业财务与非财务数据网络效应[28]，提升表征融资能力数据的覆盖广度、使用深度与信息披露程度，实现融资、管理、运营等一体化数据资产集成[29]，利于企业债权人与外部投资者以数据为依据，以平台为支撑实现与职业经理人的高效精准对接与理性投资决策，降低债权者、外部股东与企业职业经理人的监督成本、担保成本与剩余损失，从而有效缓解企业委托代理成本，强化企业与债权者、股东的信用关系，为企业持续获得资金、提高融资能力、缓解融资约束提供重要支撑。

从交易成本视角看，数字技术的出现改变了企业之间信息孤岛的状态，企业边界逐渐模糊，企业经营更加敏捷，企业与企业、金融机构等组织建立起了互联互通的商业网络，共享经济、零工经济模式大量出现，极大地缓解了企业搜寻、交换、决策、谈判、监督、契约、执行与转换等交易成本，拓宽了企业与政府、投资者、金融机构等潜在资金供给者的触及面与沟通渠道，最大限度地降低了企业融资成本，利于企业缓解融资约束问题。

综合上述分析，本文提出以下假设：

H3:数字化转型对企业融资约束具有缓解效应。

(三)融资约束的中介效应

企业的探索式创新与利用式创新在知识基础、技术能力、风险承担等方面的异质性导致了二者所需的创新资本存在差异。支撑探索式创新基础知识和技术能力的复杂性以及探索创新结果的高度未知性决定了探索式创新较利用式创新需要更多的创新资本投入，资金使用周期更长，风险更高。由于企业内源性的创新资金有限，导致企业探索式创新对企业利用式创新所需的资本投入存在挤出效应，再加上企业与商业银行、资本市场、政府等潜在资金供给者的信息不对称程度严重，使得企业同时推进双元创新会面临较为严重的融资约束。

数字化转型的企业在数字技术的支撑下，可以通过搭建数字化平台、提升数字化能力、建立数字化信用制度等方式有效缓解企业融资约束，进而共同推进企业双元创新的均衡发展。企业数字化转型通过搭建线上数字化平台，可以实现企业与消费者价值共创的业态发展模式，企业可以通过线上数字化交易平台，构建预售、众筹等新型商业模式，使企业在商品还未生产出来之前，就可以通过预售等方式销售出去，保证企业现金流供给，实现企业供产销资金的精准对接与利用，从而缓解企业融资约束，为企业探索式创新与利用式创新提供更为充足的资金供给，促进企业探索式创新与利用式创新的协同发展。此外，企业数字化转型可以利用数字技术对接数字金融，在金融平台上与商业银行、证劵公司等机构交互联结，可以使得资金供给者突破信息不对称边界限制，动态、及时、充分地了解企业需要融资的双元创新项目以及进展情况，极大地降低了企业与金融机构信息搜集、验证以及传输等融资过程中发生的成本以及外部投资者的非对称投资效率[30]，为企业缓解融资约束、推动企业双元创新发展提供重要支撑。

企业数字化能力涵盖企业的数字感知能力、数字运营能力以及数字化资源协同能力[31]。从数字化能力看，首先，企业数字化转型后充分运用企业的数字感知能力，可以使企业迅速挖掘、捕捉市场的潜在机会与消费者需求动向，并通过对接数字金融即时融资，以生产创造竞争市场下与消费者细分需求相匹配的探索式创新或利用式创新的产品与服务，实现企业双元创新。其次，企业转型后的数字运营能力具有动态性特征，可以激发企业数字化数据效能，实现企业融资与双元创新的联动推进。具体而言，企业充分运用数字运营能力，可以提高企业数字化数据的挖掘、利用与流通互动的能力，随着数据规模增大、使用频率提高，数据的更新速度就越快，此时大数据形成的规模资产具有排他性，竞争对手或者潜在进入者不容易获得[32]，企业可以利用数字化数据整合、变现为商业价值，从而吸引资金注入以缓解融资约束，为企业双元创新发展提供支持。最后，企业数字化转型后的资源协同能力可以使得企业建立与顾客、供应商、生产商、投资者、政府以及其他利益相关者的价值生态圈。在价值生态圈内部，企业可以与其他利益相关主体不断交互联结，为企业融资提供渠道。并且企业利用资源协同可以充分获取双元创新所需的技术、信息、知识、人才等专有创新资源和互补性创新资源，最大限度地提高资源的利用率，使得存量资金得到最大程度的利用，融资约束得到缓解，为企业开展双元创新活动提供重要基础。

信息制度建设是企业能否融到资金以及能否持续融资的关键。从数字化信用制度视角看，一方面，企业利用数字技术可以与外部商业银行、法院等机构建立互通的信用制度，从而便于企业建立更加透明、更加完善的企业信用报告，形成以信用报告为核心的征信体系，构建企业自身独特的信用标志。金融机构、投资者等资金供给者可以及时查看与记录企业的信用情况，极大地降低了金融机构、投资者等资金供给者的监督成本和企业信用信息带来的潜在道德风险，为企业提供了更多的融资机会，利于企业持续从外部获得资金支持探索式与利用式创新的联动发展。另一方面，根据企业建立的信用报告提升的信用额度，企业可以与消费者建立良好的供需关系，增加消费者粘性，从而可以不断从消费者群体中筛选资源、获取资源和聚合资源[33]，以缓解企业融资约束，为企业根据不同消费者价值主张而进行的探索式创新与利用式创新提供基础。

综合上述分析，本文提出以下假设：

H4:融资约束在数字化转型与企业双元创新之间产生中介效应。

三、研究设计

(一)样本选取与数据来源

本文将中国沪、深两市2014—2020年A股公司作为数据初始来源，删除ST、*ST、SST、PT企业样本，剔除资料不全企业样本。本文的数据来源于上市公司年报和CNRDS数据库，并利用Stata16、Python3.9.6软件对指标进行匹配与构建，最后得到2715个样本观测值，并对数据进行Winsorize处理以消除极端值的影响。

(二)主要变量定义

1.企业数字化转型(DT)。本文解释变量借鉴戚聿东和蔡呈伟[11]的研究方法，基于文本挖掘法对企业数字化程度指标进行量化。

(1)关键词的构建。大数据技术以及计算机分析能力的进步，为定性材料转化为定量数据提供了方法。众多学者开始采用文本挖掘方法，利用关键词出现的高频率结果说明这一关键词所代表的问题得到重视。本文借鉴这一方法，利用特定关键词构建企业数字化程度指标。首先，基于Python概率模型分词算法，通过在上市公司年报中确定企业数字化程度的相关语言表征。其次，采用计算机联想结构算法扩展关键词。另外，运用可视化软件对关键词矩进行图谱分析。最终选用的关键词如表1所示：

表1 关键词构建

(2)企业数字化程度指标的构建。由于企业外部环境动态多变，研究数字化关键词的总量而不与同行业中的其他企业进行对比分析，这样进行指标衡量存在不足。为此，本文基于Python的数据分析方法，利用提炼出的财务报告中数字化相关关键词占同一行业全部企业同类的关键词总量计算其对应频率，在经过基本的计量处理之后，形成企业数字化程度衡量指标。具体计算如式(1)所示：

(1)

其中，DT代表企业数字化程度，a代表上市企业每年每一类的关键词的数量总计，i表示上市企业股票代码，t表示年份。

2.企业双元创新(RD)。本文被解释变量参考孙慧和王慧[34]的测量方法，采用企业年度研发投入活动中的费用化支出作为测度企业探索式创新的衡量指标；采用企业年度研发投入活动中的资本化支出作为测度企业利用式创新的测量指标。为了保证指标间的量纲平衡，本文对费用化支出金额与资本化支出金额取自然对数进行处理。

3.企业融资约束(SA)。本文中介变量企业融资约束参考Hadlock和Pierce[35]的研究方法，使用SA指数计算公式测算。具体计算如式(2)所示：

SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.04×Age

(2)

其中，Size为企业规模(单位：百万元)的自然对数；Age为企业年龄，SA指数计算结果为负数，其绝对值越大，表明企业融资约束程度越严重。

4.控制变量。借鉴现有研究，本文控制变量的选取涉及企业成长性(Growth)、企业盈利能力(ROA)、自由现金流量(Cash)、固定资产比率(Fasset)、资产负债率(Lev)、股权集中度(Stru)、独立董事比例(Ind)、董事会规模(Board)、资本性支出(Cap)、公司年龄(Age)、企业价值(Tobinq)和产权性质(Nature)[36-38]。此外，本文还加入了行业(Industry)和年份(Year)虚拟变量以控制行业和时间效应的影响。具体如表2所示：

表2 变量定义

(三)模型设计

为检验数字化转型对企业探索式创新的影响，本文构建了模型(1)，具体如下：

RD1=β0+β1DT+β2Controls+Year_d+Industry_d+μ

(1)

为检验数字化转型对企业利用式创新的影响，本文构建了模型(2)，具体如下：

RD2=β0+β1DT+β2Controls+Year_d+Industry_d+μ

(2)

为检验数字化转型对企业融资约束的影响，本文构建了模型(3)，具体如下：

SA=β0+β1DT+β2Controls+Year_d+Industry_d+μ

(3)

(四)描述性统计

表3为主要变量的描述性统计分析结果。企业探索式创新(RD1)最大值为24.1，最小值为0；企业利用式创新(RD2)最大值为22.13，最小值为0，最大值和最小值相差较大，说明各企业之间由于行业、市场竞争以及企业内部技术水平等方面综合因素的影响，企业与企业之间的双元创新水平具有一定的差距。数字化转型(DT)的平均值与中位数相差较大，说明样本企业中数字化转型程度相差较大，分布不均。企业融资约束(SA)指标经过公式计算得出并进行绝对值处理，该指标中位数高于平均值，可见大部分上市企业的融资约束力都高于平均值，整体企业受到的融资约束程度偏高。其他控制性变量的描述性统计也列示在表3中，均处于正常范围内，不存在异常值。

表3 变量的描述性统计

四、实证结果与分析

(一)数字化转型与企业双元创新的回归结果

表4列示了数字化转型与企业双元创新之间的关系，为了控制可能存在的自相关或异方差问题，本文在公司层面进行了聚类调整，并控制了年份和行业固定效应以及二者乘积固定效应，结果如表4所示。表中列(1)—(2)没有控制行业和年份的乘积固定效应，数字化转型(DT)对企业探索式创新(RD1)的回归系数为0.057，在5%的水平上显著；数字化转型(DT)对企业利用式创新(RD2)的回归系数为0.257，在10%的水平上显著。表中列(3)—(4)控制了行业和年份以及行业和年份乘积的固定效应，数字化转型(DT)对企业探索式创新(RD1)的回归系数为0.057，在5%的水平上显著；数字化转型(DT)对企业利用式创新(RD2)的回归系数为0.247，在10%的水平上显著。实证结果说明，数字化转型与企业双元创新之间显著正相关，假设1和假设2得到验证，即数字化转型与企业双元创新正相关，对企业双元创新具有促进效应，二者存在显著的因果关系。控制变量方面，企业成长性(Growth)、企业盈利能力(ROA)、自由现金流量(Cash)、固定资产比率(Fasset)、资产负债率(Lev)、股权集中度(Stru)、独立董事比例(Ind)、董事会规模(Board)、资本性支出(Cap)、公司年龄(Age)、企业价值(Tobinq)和产权性质(Nature)与企业双元创新的回归结果基本符合预期。

表4 数字化转型与企业双元创新

续表4

(二)数字化转型与企业融资约束的回归结果

表5列示了数字化转型与企业融资约束之间的关系，为了控制可能存在的自相关或异方差问题，本文在公司层面进行了聚类调整，并逐步控制了年份和行业固定效应。表中列(1)没有控制行业和年份，数字化转型(DT)对企业融资约束(SA)的回归系数为-0.023，在5%的水平上显著；表中列(2)控制了行业和年份，数字化转型(DT)对企业融资约束(SA)的回归系数为-0.020，在1%的水平上显著；表中列(3)在控制年份和行业固定效应基础上，还控制了行业和年份乘积的固定效应，结果显示数字化转型(DT)对企业融资约束(SA)的回归系数为-0.020，在1%的水平上显著。实证结果说明，数字化转型与企业融资约束之间显著负相关，假设3得到验证，即数字化转型与企业融资约束负相关，对企业融资约束具有缓解效应，二者存在显著的因果关系。控制变量方面，企业成长性(Growth)、企业盈利能力(ROA)、自由现金流量(Cash)、固定资产比率(Fasset)、资产负债率(Lev)、股权集中度(Stru)、独立董事比例(Ind)、董事会规模(Board)、资本性支出(Cap)、公司年龄(Age)、企业价值(Tobinq)和产权性质(Nature)与企业融资约束的回归结果基本符合预期。

表5 数字化转型与企业融资约束

(三)企业融资约束的中介效应检验

基于融资约束的视角，采用温忠麟等[39]的三步法验证企业融资约束的中介效应：第一步，检验企业数字化转型能否分别显著正向影响企业探索式创新与利用式创新；第二步，检验企业数字化转型能否负向显著影响企业融资约束，这两步的检验结果已经在前文部分得到了验证；第三步，检验企业数字化转型和企业融资约束能否同时对企业双元创新产生作用。如果融资约束显著负向影响企业双元创新，企业数字化转型对企业双元创新的影响不显著，说明企业融资约束发挥着完全中介的作用；如果融资约束显著负向影响企业双元创新，企业数字化转型显著正向影响企业双元创新，说明企业融资约束发挥着部分中介的作用。本文采用Stata中Sgmediation命令进行中介效应检验，结果如表6所示：企业融资约束对企业探索式创新与利用式创新的回归系数分别为-0.184和-0.364并且都在1%水平上显著，同时企业数字化转型对企业探索式创新不显著，对企业利用式创新在1%水平上显著，结论说明企业融资约束在数字化转型与探索式创新之间发挥着完全中介的作用，在数字化转型与利用式创新之间发挥着部分中介的作用。表6还进一步报告了Sobel检验结果，其中探索式创新和利用式创新的Sobel Z值均显著为正，并且中介效应占比分别为64%和28%，证明本文的企业融资约束中介效应成立，即数字化转型能够通过缓解企业融资约束进而促进企业双元创新水平的提升，假设4得到验证。

表6 企业融资约束中介效应

五、稳健性检验

(一)企业双元创新替代变量

考虑研究结论的稳健性，本文对企业双元创新指标进行替代变量分析。借鉴黎文靖和郑曼妮[40]的研究方法，以发明专利申请量衡量探索式创新(Pat1)，以实用新型专利与外观设计型专利申请量衡量利用式创新(Pat2)。重新对主模型进行回归验证，表7报告了回归结果，表中列(1)和列(2)没有控制行业和年份的乘积固定效应，数字化转型(DT)对企业探索式创新(Pat1)的回归系数为0.060，在5%的水平上显著；数字化转型(DT)对企业利用式创新(Pat2)的回归系数为0.062，在5%的水平上显著。表中列(3)和列(4)控制了行业和年份以及行业和年份乘积的固定效应，数字化转型(DT)对企业探索式创新(Pat1)的回归系数为0.055，在5%的水平上显著；数字化转型(DT)对企业利用式创新(Pat2)的回归系数为0.054，在10%的水平上显著。表7的结果表明数字化转型对企业双元创新的正向影响仍保持显著，与前文的结论一致。

表7 企业双元创新替代变量

(二)倾向得分匹配法

本文使用倾向得分匹配方法以检验实证研究中可能出现的内生性问题，检验结果如表8列(1)和列(2)所示。首先，本文以解释变量企业数字化转型(DT)的样本中位数为标准，当企业数字化转型的得分值大于其中位数时，Treat取1，否则Treat取0，进而将企业数字化转型程度较高的样本组设置为处理组，将企业数字化转型程度较低的样本组设置为控制组。其次，以“企业成长性”“企业盈利能力”“自由现金流量”“固定资产比率”“资产负债率”“股权集中度”“独立董事比例”“董事会规模”“资本性支出”“公司年龄”“企业价值”“产权性质”，以及行业等控制变量作为协变量来估计倾向得分。最后，根据估计出的倾向得分选取最邻近方法，将匹配比例确定为1∶1，根据匹配后的样本进行回归，结果如表8列(1)所报告，DT的系数分别在10%的水平上显著为负，与前述回归结果一致，说明企业数字化转型与企业融资约束显著负相关，企业数字化转型对企业融资约束具有缓解效应，企业数字化程度越高，企业所受的融资约束越低，表明前述研究结论是稳健的。

(三)Heckman两阶段

随着企业融资约束程度的缓解，企业更会意识到数字化转型是减少融资成本、提高企业融资能力的关键，可能会进一步加大企业数字化转型进程。因此，本文采用 Heckman 两阶段估计模型来验证样本选择偏差造成的内生性问题。通常而言，同一行业的企业面对相同的市场竞争，经营相似的业务范围，企业数字化程度可能较为接近，但是同行业内其他企业数字化转型并不会直接影响到本企业的融资约束水平。为此，本文参考Ben-Nasr 等[41]方法，在第一阶段回归中，使用该企业所在行业内的其他企业同期平均数字化程度作为企业数字化转型的工具变量。表8列(2)是加入了逆米尔斯比率IMR的具体回归结果，检验结果显示逆米尔斯比率不显著，说明回归方程并不具有样本选择偏差，并且在样本组中企业数字化转型与企业融资约束显著负相关，与上文无显著差异，研究结论具有稳健性。

(四)固定效应

为了缓解可能存在的遗漏变量导致的内生性问题，本文构建面板数据的固定效应模型，用以控制不随时间改变因素对回归结果的影响。表8列(3)报告了控制时间、行业、公司层面固定因素后，企业数字化转型的回归系数仍旧保持显著为负，说明前文的研究结论是稳健的。

表8 内生性检验

续表8

六、主要结论与建议

数字化转型是数字经济背景下企业发展的应有之义，创新是企业获取竞争力的源泉，资金是企业创新的重要物质基础。本文以中国2014—2020年A股上市公司为研究对象，利用文本挖掘法对企业数字化程度进行量化，对企业数字化转型、融资约束与企业双元创新三者关系进行实证检验。研究结论表明企业数字化转型对探索式创新与利用式创新均有显著的正向影响，利用中介效应检验原理发现企业数字化转型能够通过缓解企业融资约束提升企业双元创新水平。

本文不仅拓宽了现有研究理论边界，也为实务提供了重要的政策启示。在理论上，首次探讨了企业数字化转型与企业双元创新的关系，丰富了企业双元创新的影响因素研究，本文进一步引入融资约束变量，验证了数字化转型可以通过缓解融资约束提升企业双元创新水平，丰富了企业数字化转型与企业双元创新路径研究。在实务上，我国上市公司的数字化转型推动企业创新的成功概率相对较低，但本文的研究结论表明数字化转型对企业探索式创新与利用式创新均具有积极的作用，可以推动企业双元创新的发展，这与传统经济背景下企业双元创新研究结论有所差异。企业应加快数字化转型进程，建立完善的数字双元创新管理体制，规范其运作流程，保障双元创新资源的合理分配以及创新环节的高效协调；完善企业人才体系和激励机制，培育数字型科技人才，为优秀人才提供良好的晋升空间。政府部门可以大力支持传统实体企业进行数字化转型，提供资金支持和税收优惠等良好的产业政策，引导科研机构、高等院校为企业提供数字技术智库服务，为加快企业数字化转型与企业双元创新的联动发展提供帮助。