数字基础设施建设对中国企业创新影响研究——作用机制与效应检验

郭金花 朱承亮

(1.山西财经大学工商管理学院,山西 太原 030006; 2.中国社会科学院数量经济与技术经济研究所,北京 100732)

一、引言

伴随着新一代数字技术革命和产业变革加速演进,中国经济逐步迈入数据要素驱动、万物互联互通的数字经济新阶段。数字基础设施作为数字经济时代数据流动的“信息高速公路”,具有覆盖范围广、跨时空信息传播速度快、技术性强等特点。2020年3月,中央政治局会议提出,加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度。党的二十大报告进一步提出,要加快建设网络强国、数字中国。截至2022年,全国建成110个千兆城市,5G基站数量达231.2万个,因此,以5G网络、大数据中心等为代表的新型数字基础设施及数字经济发展对地区经济高质量发展[1-2]、技术创新以及创业活力等影响日益凸显[3-4]。

企业作为技术创新的主体,扮演着创新“主力军”的角色。党的二十大报告指出,要加快实施创新驱动发展战略,强化企业科技创新主体地位。一个地区数字基础设施的建设与完善为当地企业数字技术嵌入和创新发展创造了良好环境,5G网络、大数据中心等数字基础设施的涌现,压缩了企业创新合作、技术知识扩散的时空距离[5-6],有利于实现创新资源共享匹配,对激发企业创新活力产生了深刻影响。因此,随着数字经济的快速发展,数字基础设施建设能否在推进实施创新驱动发展战略中发挥创新引领作用,激发微观企业创新活力、促进企业创新提质增效?以及通过何种机制引导企业创新发展?深入探究该问题对企业更好地发挥数字基础设施建设的创新赋能效应、推动企业数字化转型等具有重要现实意义。

随着数字经济的蓬勃发展,数字基础设施等对经济社会的贡献日益凸显,相关研究大体分为以下方面:一是网络基础设施、数字基础设施建设对宏观经济及创新发展的相关研究。学者们指出,信息基础设施、数字基础设施投资对经济增长具有明显的正外部性[7],数字经济发展以及“宽带中国”建设可通过促进技术创新、产业升级及消费扩张等提高城市创新活跃度[8 ]和全要素生产率[9]、促进经济包容性增长等[1]。也有学者关注了数字基础设施建设的创新驱动效应,指出新型数字基础设施通过扩大技术溢出、促进高新技术产业发展等,提升地区技术创新水平[3]、拓展城市间合作创新的空间外延[10]。二是关于数字经济、数字化转型对微观企业创新的影响研究。学者们指出,互联网作为基础设施对企业的创新性和主动性均存在积极影响[11]。在创新投入方面,“互联网+”战略对制造业企业研发投入的促进作用具有持续性[12];在创新产出与创新能力方面,学者们指出企业进行数字化升级改造之后,创新产出得到显著提升[13];信息通讯技术(ICT)对企业创新能力提升作用明显[14];数字化转型通过提升企业信息共享水平和资源配置效率,促进了绿色创新能力升级[15]。三是部分学者关注了新型数字基础设施建设对企业生产率和企业创新的影响,指出数字经济快速发展以及新型数字基础设施普及通过降低交易成本、缓解融资约束、提高管理效率等渠道影响企业全要素生产率[16-17];也有学者指出,数字基础设施显著提升了制造业企业技术创新水平[18],网络基础设施建设促进了公司内部技术知识扩散及与外部其他公司的技术合作[5],以及提高了企业市场信息可得性促进了企业创新边界拓展[6]。

综上可知,一方面,虽然部分研究关注到了数字技术、数字基础设施建设对企业创新的赋能效应,但忽略了数字基础设施建设对企业创新提质增效的影响,没有深入探究其对企业创新质量与创新效率的影响。另一方面,现有研究关于数字化与企业创新关系作用机制的挖掘多停留于传统视角下的融资约束、管理效率、交易成本等方面,鲜有研究结合数字化转型的特征,从数字化投资、商业模式数字化转型等方面挖掘数字基础设施建设影响企业创新的全新机制。因此,关于数字基础设施与企业创新关系的研究仍存在较大的拓展空间。

基于此,本文旨在探究数字基础设施建设对企业创新的影响效应及作用机制,具体以“宽带中国”战略试点作为一项相对外生的准自然实验,采用双重差分模型进行实证检验。主要贡献如下:第一,拓展了数字基础设施建设微观创新效应的研究。既有研究主要聚焦于数字基础设施建设的宏观经济效果,如对经济包容性增长[1]、经济高质量发展等[2],少数深入到微观企业全要素生产率[16]、企业技术合作[5]、技术创新等问题[18],本文则将数字基础设施建设的赋能效应拓展至微观企业创新研究领域。第二,丰富了企业创新表现的研究。既有研究在探究数字化对企业创新行为的影响时,多从企业创新投入或产出视角进行考虑[13,18],本文则进一步从企业创新质量与创新效率两个维度,深入揭示数字基础设施建设对企业创新提质增效表现的影响效应。第三,揭示了数字基础设施影响企业创新的微观作用路径。与以往研究仅关注交易成本、管理效率等不同[16-17],本文从企业数字化投资、数字技术应用和业务模式数字化三方面,深入考察数字基础设施建设影响企业创新的作用路径,并探究企业人力资本与融资约束水平在充分发挥数字基础设施建设的创新赋能效应中的调节作用,有助于揭示数字基础设施建设影响微观企业创新行为的内在机理。第四,考察了企业不同产权性质和不同生命周期阶段,数字基础设施建设对企业创新行为的影响差异,从而深化对数字基础设施建设影响微观企业创新政策效应的解读。

二、理论分析与研究假设

(一)数字基础设施建设与企业创新

数据作为一种新的要素加入企业生产函数,使企业在生产方式、组织管理等方面催生出新的价值创造方式,成为了促进企业创新的重要力量[19]。相比于传统基础设施,数字基础设施涉及宽带网络、数据中心及各类数字平台等,其凭借开放共享性、空间泛在性和资源扩展性等优势,会在物理世界之上孕育出新的价值网络和服务体系,最大限度激发企业创新活力。依据资源配置理论和交易成本理论等,一方面,不断涌现的数字技术、智能平台等打破了企业设计研发、生产、销售等各环节的界限,促进了创新要素和知识资本在企业内与企业间流动[20],可以帮助企业实现内部数据、人才、资金等创新资源合理有效配置,为企业技术创新活动的开展提供必要资源保障。另一方面,数字基础设施建设加快了企业内部数字化转型,提升了企业各部门网络化水平和内部信息分享能力[18],有利于缓解企业信息不对称、降低企业各类交易成本和创新研发成本,从而促进企业创新活动开展。

数字技术革命中,许多企业通过技术改造、业务云化等加快了研发、生产管理等关键环节的数字化[21],将可能进一步从创新质量和创新效率促进企业创新提质增效。一是数字基础设施建设对企业创新质量提升产生了重要影响。5G通信塔、光纤光缆等数字基础设施铺设及普及加速了数字技术的渗透与应用范围,能够通过功能嵌入、改造升级等方式促进企业优化工艺流程、提升产品科技附加值。如制造业企业将先进的计算机智能算法广泛应用于生产制造过程,使传统流水线式的加工组装向自动化、智能化、柔性化转变[20],有助于企业通过智能化转型改进生产工艺并不断帮助企业产品进入新的层次,提高产品质量[22]。二是数字基础设施建设对企业创新效率产生了重要影响。在内部研发效率方面,基于数字技术,企业通过智慧供应链、线上平台等开展内部组织、管理决策与生产运作等[13],在提升运行效率的同时,带动了技术开源化和组织方式去中心化,促进了群体性、链条化、跨领域创新成果的涌现[23],提升企业研发生产效率。在外部合作创新效率方面,数字基础设施建设能有效打破信息交流的地理限制和时空约束,使得技术溢出、知识溢出突破行政边界和地理距离的限制[6],降低信息搜寻和信息传递成本,增强了城市间不同企业技术交流和研发合作的效率[10]。同时,数字基础设施较为完善的地区,通过搭建智能化平台极大提高了超大规模信息传送、最新研发成果共享以及前沿知识外溢的速度,加速了数据、知识在不同群体间的传播和交换频率[13],有利于提升企业知识吸收与再创新速度。基于此,提出如下研究假设。

H1a数字基础设施建设有助于促进企业创新。

H1b数字基础设施建设有助于促进企业创新提质增效。

(二)数字基础设施建设影响企业创新的机制分析

一个地区数字基础设施的建设与完善在推动本地区信息技术发展的同时,也为当地企业数字技术不断嵌入创造了良好环境。数字基础设施建设使得企业从线下交易平台向线上数字网络平台转型,具体表现为软硬件设施升级、数字技术应用以及商业模式数字化创新带来的价值体系优化和重构等,进而间接促进企业创新。

第一,数字基础设施建设通过影响企业数字化投资作用于企业创新。地区数字基础设施建设为企业数字化投资提供了可能,为了抓住数字化转型机遇,企业会积极开展自身数字化硬件设施(服务器、计算机、移动设备等)和软件设施(APP、服务端等)等投资[24],以完善企业数字化平台建设。数字平台等投资扩展了数据存储能力,强化了包括知识在内的信息处理和传输能力[18],能帮助企业实现资源的有效利用和整合。根据梅特卡夫法则,企业构建数字化平台不仅可以实现数据信息利用与传输,还能够通过连接信息传感设备实现企业生产设备、应用场景及用户之间的互联互通,促进企业内外部信息及创新资源共享。这在一定程度上有助于减少由信息不对称所引致的创新不确定性风险,提高企业创新成功率。

第二,数字基础设施建设通过影响企业数字技术应用作用于企业创新。资源基础理论视角下,企业若想获得可持续的竞争优势,就须拥有具有价值性的、稀缺的、不可模仿的资源集合。数字经济背景下,数字技术的自生长性和融合性通过功能嵌入、改造升级或资源整合等方式促进企业产品与服务迭代创新,是企业提升创新竞争力的重要方式。数字基础设施建设为企业数字技术的广泛应用奠定了坚实基础,依托数字技术的杠杆效应,企业能够以较少的创新资源投入实现更多的创新产出[25]。因此,企业内部数字技术应用及普及有利于快速突破企业固有边界,提升企业在研发创新过程中的分析能力、智能能力和连接能力[26],从而构建数字驱动、智能主导生产研发体系,推进企业创新提质增效。

第三,数字基础设施建设通过影响企业商业模式数字化作用于企业创新。地区数字基础设施建设推进了企业数字技术不断嵌入,重塑了价值创造链条,将促进企业催生新的商业模式和业务流程[27]。企业为了适应数字化、智能化发展环境,会选择将数据资源或数字技术等关键生产要素的新组合引入生产系统[28],一是企业借助数字技术改造产品生产方式和工艺流程,将数字技术与传统产业进行深度融合,快速推进数字化商业模式形成[29];如通过嵌入人工智能技术,企业可以实现运营流程自动化、智慧供应链、智能制造等[23]。二是企业将从传统单一的价值链模式转变成以数字商店和数字网络营销为主的商业模式,以维持企业竞争优势,如电子商务、共享经济、云服务等创新模式释放了巨大的商业机会,极大地激发了企业创新活力。基于此,提出如下研究假设。

H2a数字基础设施建设有助于推动企业数字化投资促进企业创新。

H2b数字基础设施建设有助于推动企业数字技术应用促进企业创新。

H2c数字基础设施建设有助于推动企业商业模式数字化促进企业创新。

(三)数字基础设施建设与企业创新:人力资本与融资约束的调节效应

根据资源基础观和战略转型理论,企业现有资源和能力既能帮助企业快速自我调整并使组织战略与外部环境相匹配,但也可能对新技术与组织战略有效融合构成羁绊[30]。企业能否抓住数字基础设施建设带来的技术机遇,推动组织的数字化转型,并充分发挥数字技术的创新赋能效应[31],离不开企业各种资源投入的支撑。一方面,人力资本是企业研发创新和获取竞争优势的核心资源要素,人力资本的有效利用能有效激活其他物化资源,并在一定程度上促使企业快速识别市场机遇并迅速做出反应。数字经济情境下,推进企业数字化转型和创新发展需要有更多了解相关专业知识、能够操作和驾驭数字技术的高素质人力资本[32],以建立动态创新团队、持续更新数字创新技能[33],进而激发企业创新活力。另一方面,企业创新作为一项投入高、回报周期长的投资性行为,充裕的研发资金投入是企业开展各类创新活动的必要保障。通常情况下,企业的自有资金很难满足其数字化转型和创新发展所需的资金要求,这就迫使企业需要通过外部融资获取长期稳定的资金支持。拓宽企业融资渠道、催生多元化融资方式[34],能够为企业数字技术应用奠定扎实的资金基础[31];相反,当企业融资约束水平较高时,企业可用资金存在明显的约束边界,若企业将资金配置重心放置于研发创新投资,将会对企业数字技术应用项目形成挤出,这无疑将不利于企业充分发挥数字技术的创新赋能效应。基于此,提出以下研究假设。

H3a企业人力资本水平越高越有利于发挥数字基础设施建设对企业创新的促进作用。

H3b企业融资约束水平越高越不利于发挥数字基础设施建设对企业创新的促进作用。

三、研究设计

(一)样本数据来源

本文选取2010—2020年中国沪深A股上市公司为研究对象,数据主要来源于CSMAR数据库。其中,主要解释变量数字基础设施建设采用企业所在城市是否实施“宽带中国”战略试点这项相对外生的准自然实验表征,数据主要来源于2014年、2015年和2016年的《工业和信息化部办公厅发展改革委办公厅关于开展创建“宽带中国”示范城市(城市群)工作的通知》,本文依据上市公司注册地相关文本信息与“宽带中国”战略所涉及的地级市信息进行数据匹配。同时,本文剔除了地址文本信息存在异常的样本以及ST、*ST和金融业的上市公司样本。此外,为控制极端值干扰,本文对部分变量进行上下1%的winsorize处理。

(二)变量说明与描述

1.被解释变量

借鉴郭金花等(2021)[35],本文采用企业年度专利申请总数量加1的自然对数衡量企业创新水平(rd_out);进一步,从创新质量(rd_outf)与创新效率(rd_rate)两方面反映企业创新提质增效表现。考虑到与实用新型和外观设计专利相比,企业发明专利申请标准较高,能够较好地衡量企业创新质量,因此,本文采用企业年度申请发明专利数量加1的自然对数衡量企业创新质量和企业年度专利申请总数量与企业研发投入之比衡量企业创新效率。

2.解释变量

数字基础设施(digdid),采用城市是否实施“宽带中国”战略试点政策虚拟变量衡量。宽带光纤网络的普及是数字基础设施建设的重要方面,本文将工信部和国家发改委在2014年、2015年和2016年分别遴选的“宽带中国”战略试点视为一项相对外生的准自然实验。具体地,根据“宽带中国”战略实施与否,将“宽带中国”战略试点城市内上市公司视为实验组,将非试点城市内上市公司视为控制组,当上市公司位于试点城市时,该企业当年及以后年度取值为1,否则取值为0,以此作为数字基础设施建设的衡量指标。

3.中介变量

中介变量包括企业数字化投资、数字技术应用和业务模式数字化三方面。(1)数字化投资(digware),借鉴刘飞和田高良(2019)[24]的做法,将数字化投资划分为硬件投资和软件投资,硬件投资(hardware)采用固定资产中“办公设备及电子设备、计算机设备、信息技术设备、通信设备等”方面的净值合计与总资产净值之比表示;软件投资(software)采用无形资产中“办公软件、APP及支持系统、信息管理及操作系统、各类信息化平台”等软件资产净值合计与总资产净值之比表示。(2)数字技术应用(digtech),借助Python文本挖掘从上市公司年报中筛选“人工智能、大数据、云计算、区块链”等与ABCD技术应用相关的特征词频,并采用ABCD技术词频数+1取对数进行衡量。(3)业务模式数字化(digmodel),借助Python文本挖掘从上市公司年报中提取“电子商务、移动支付、第三方支付、智能能源、B2B、B2C、C2B、C2C、O2O、智能营销、数字营销”等词频,并采用所有词频数+1取对数进行衡量。

4.调节变量

调节变量包括人力资本与融资约束两方面。企业人力资本(human),采用企业具有本科和专科学历员工人数占员工总人数之比衡量;企业融资约束(finan),采用FC指数进行衡量,FC指数越大,企业融资约束程度越高,融资约束问题越严重。

5.控制变量

参考张欣和董竹(2023)[23]、郭金花等(2021)[35],选取如下控制变量:总资产增长率(assetzl),采用企业当期总资产与上期总资产的差值占上期总资产的比重测度;企业成长性(growth),采用主营业务收入增长率测度;存货周转率(lnchzz),采用营业成本与存货期末余额比值的自然对数测度;经营现金流(cashflow),采用经营活动产生的现金流量净额占总资产的比值测度;独立董事比例(indep),采用独立董事人数与董事会总人数的比值测度;资本性支出(money),采用资本性支出占总资产的比值测度;管理层持股比例(manhold),采用管理层持股数量占股本总数的比值测度;股权集中度(qten),采用前十大股东持股比例之和测度;净资产收益率(roe),采用税后利润占净资产的比值测度;产权性质(soe),当企业性质为国有企业时取值为1,否则取值为0。描述性统计见表1。

表1 变量描述性统计

(三)模型构建

基于前文理论分析,本文构建双重差分模型检验数字基础设施建设对企业创新的影响,具体见模型(1)

innovit=α0+α1digdidit+α2consit+μi+vt+ξh+εit

(1)

其中,innovit表示企业创新(包括rd_out,rd_outf,rd_rate),digdidit表示数字基础设施变量,若其系数α1显著为正,表示数字基础设施建设有利于促进企业创新;consit表示控制变量,α0表示常数项,μi表示企业固定效应,νt表示时间固定效应,ξh表示行业固定效应;εit表示随机误差项。

为了考察地区数字基础设施建设能否通过企业数字化投资、数字技术应用和业务模式数字化等路径对企业创新产生影响,本文基于中介效应模型构建步骤,在模型(1)基础上进一步构建模型(2)(3)进行实证检验,具体如下

inmedit=β0+β1digdidit+β2consit+μi+vt+ξh+εit

(2)

innovit=η0+η1digdidit+η2inmedit+η3consit+μi+vt+ξh+εit

(3)

其中,inmedit表示中介变量,包括企业数字化投资(digware)、数字技术应用(digtech)和商业模式数字化(digmodel),其余变量同前文定义一致。

为了考察数字基础设施建设的创新赋能效应中企业人力资本和融资约束对二者关系的调节效应,本文进一步构建模型(4)(5)进行实证检验。

innovit=γ0+γ1digdidit+γ2humanit+γ3digdid×humanit+γ4consit+μi+vt+ξh+εit

(4)

innovit=λ0+λ1digdidit+λ2finanit+λ3digdid×finanit+λ4consit+μi+vt+ξh+εit

(5)

其中,humanit表示人力资本变量,finanit表示融资约束变量,其余变量同前文定义一致。

四、数字基础设施建设对企业创新的影响效应检验

(一)基准回归分析

依据前文模型(1),采用双重差分模型考察数字基础设施建设(digdid)对企业创新的影响,验证假设H1a是否成立。表2中列(1)-(3)为没有加入控制变量的回归结果,列(4)-(6)为加入控制变量的回归结果。从表2回归结果可知,无论是否引入控制变量,数字基础设施建设(digdid)对企业创新(rd_out)的影响都是显著的,具体地,由列(4)-(6)可知,在依次加入了时间固定效应、行业固定效应和企业个体固定效应后,数字基础设施建设(digdid)与企业创新(rd_out)的回归系数分别为0.07、0.12和0.12,且在5%、1%和5%水平上显著,表明数字基础设施建设对企业创新具有明显的赋能效应,因此,加快推进数字基础设施建设对促进企业抓住数字革命机遇,增强企业创新动力发挥着至关重要的作用。

表2 基准模型回归结果

(二)进一步分析

一个地区数字基础设施的建设与完善打破了企业创新活动原有的边界,使得创新主体之间的联系更加密切、交互更为频繁,对企业创新提质增效产生了重要影响。因此,本文进一步考察了数字基础设施建设对企业创新质量和企业创新效率的影响。具体结合表3中列(1)(2)可知,列(2)中数字基础设施建设(digdid)对企业创新质量(rd_outf)的回归系数为0.09,在1%水平上显著,表明数字基础设施建设在一定程度上促进了企业创新质量提升;列(4)中数字基础设施建设(digdid)对企业创新效率(rd_rate)的回归系数为0.01,在5%水平上显著,表明数字基础设施建设有利于促进企业创新效率提升。究其原因,以宽带网络为核心的数字基础设施建设极大提高了区域间、企业间和主体间信息网络的通达性,增强了信息和创新资源的共享性和透明性,使得企业创新活动中的研发成本降低、研发周期缩短、研发效率提高,促使企业创新行为更为有效、过程更加精准、产出更加丰富,从而在推进企业创新提质增效过程中发挥了重要作用。

表3 数字基础设施建设对企业创新质量和效率的检验结果

(三)稳健性检验

1.平行趋势检验

为了确保实证结果的稳健性,本文采用事件研究法检验数字基础设施建设政策实施是否满足平行趋势检验。具体地,根据“宽带中国”战略实施时间分别设置digb6、digb5、digb4、digb3、digb2、digb1、dig0、digf1、digf2、digf3、digf4、digf5和digf6等变量,其中,digbi(i=1,…,6)表示政策实施之前的第i个年度取值为1,否则取值为0;dig0表示政策实施当年取值为1,否则取值为0;digfj(j=1,…,6)表示政策实施之后的第j个年度取值为1,否则取值为0。以企业创新为被解释变量进行检验,依据检验结果,绘制了如图1所示的平行趋势检验图。由图1知,在数字基础设施建设前,实验组与控制组的企业创新的变化没有显著差异,且各个时期组间差异发生的变化不明显,满足平行趋势条件。在数字基础设施建设后,随着数字基础设施建设的推进,企业创新变量前两年呈现出相对明显的上升趋势,而之后政策效应又有所下降,但相比于数字基础设施建设之前仍表现出明显的上升趋势。

图1 平行趋势图 图2 核密度分布图

2.安慰剂检验

尽管本文的实验组和控制组在数字基础设施建设政策实施之前满足平行趋势假设,但仍要考虑企业创新行为是否受到同一时期其他政策或随机因素的干扰,为排除这种可能,通过随机抽样的方法进行安慰剂检验。具体地,在研究样本中进行500次抽样,每次随机抽样选出部分企业作为虚拟实验组,剩余样本作为虚拟对照组再次进行估计分析,抽样估计的核密度分布结果见图2。由图2可知,大多数抽样估计中t值的绝对值均在2以内,且p值均在0.1以上,说明在这500次随机抽样中以“宽带中国”试点政策为代表的数字基础设施建设对企业创新没有显著影响,通过了安慰剂检验。

3.更换变量测度方法

为进一步检验结果的稳健性,尝试更换企业创新的测度变量,采用企业研发投入与营业收入的比值衡量企业创新再次进行回归,结果见表4。由表4中列(1)(2)的结果可知,无论是否加入控制变量,数字基础设施建设与企业创新的回归系数均在1%水平上显著为正,验证了数字基础设施建设对企业创新具有促进作用。

表4 稳健性检验结果

4.基于倾向得分匹配法的估计

为了缓解样本非随机选择引起的内生性问题,进一步采用倾向得分匹配法进行内生性检验。首先选取前文控制变量作为特征变量,采用Logit模型测算倾向值得分,对实施了数字基础设施建设政策城市的样本企业与未实施的样本企业进行1∶1最邻近匹配;其次,得到配对后的样本并再次进行回归,结果见表4中列(3)(4)。由列(4)可知,数字基础设施建设与企业创新的回归系数为正,在5%水平上显著,这表明排除样本非随机选择引起的内生性问题之后本文研究仍具有很强的稳健性。

5.基于单一时点DID的估计

本文通过选择某一时间节点进行“宽带中国”战略试点的城市为研究对象,进行单一时点双重差分稳健性检验。具体以2014年第一批“宽带中国”战略试点为时间节点,并将2014年进行“宽带中国”战略试点城市的企业样本作为实验组,其余非试点城市内的企业样本作为对照组,同时为了避免对回归结果造成干扰,本文剔除了2014年之后进行数字基础设施建设政策实施的城市进行回归估计。结合表4中列(5)(6)可知,列(6)中数字基础设施建设与企业创新的回归系数为正,在1%水平上显著,研究结论具有稳健性。

五、作用机制讨论

数字基础设施建设有利于促进企业创新,那么其具体机制是什么?数字基础设施建设对企业创新的影响是否通过推动企业数字化转型升级来实现,以及企业的人力资本与融资约束水平在充分发挥数字基础设施建设的创新赋能效应中发挥了怎样的作用?

(一)数字基础设施建设影响企业创新的作用路径检验

为了考察地区数字基础设施建设能否通过推动企业数字化投资、数字技术应用等路径促进企业创新,本文基于中介效应模型对研究假设H2a-H2c进行检验,回归结果见表5。

表5 中介机制检验结果

由表5中列(1)可知,数字基础设施(digdid)与数字化硬件投资(hardware)的回归系数为0.10,在10%水平上显著,表明数字基础设施建设有助于强化企业数字化硬件投资;进一步在列(2)同时加入数字基础设施(digdid)与数字化硬件投资(hardware)后,表5中列(2)回归结果显示,数字基础设施(digdid)与企业创新(rd_out)的回归系数为0.12,在10%水平上显著,数字化硬件投资(hardware)与企业创新(rd_out)的回归系数为0.07,在1%水平上显著,表明地区数字基础设施建设能够强化企业数字化硬件投资进而促进企业创新。同理,结合表5中列(3)(4)可知,数字基础设施与数字化软件投资的回归系数为正,在1%水平上显著,表明数字基础设施建设有助于强化企业数字化软件投资;进一步在列(4)中同时加入数字基础设施与数字化软件投资后显示,数字基础设施与企业创新的回归系数为正,在10%水平上显著,数字化软件投资与企业创新的回归系数为正,在1%水平上显著,表明地区数字基础设施建设能够强化企业数字化软件投资进而促进企业创新。

同理,结合表5中列(5)(6)可知,数字基础设施与企业数字技术应用的回归系数在1%水平上显著,表明数字基础设施建设有助于强化企业内部数字技术应用程度;进一步,表5中列(6)结果显示,数字基础设施与企业创新的回归系数未通过显著性检验,而企业数字技术应用与企业创新的回归系数为正,在1%水平上显著,表明地区数字基础设施建设能够强化企业对数字技术的重视,通过提高企业数字技术应用程度促进企业创新。而表5中列(7)(8)显示,列(8)中数字基础设施与企业业务模式数字化的回归系数未通过显著性检验,表明数字基础设施建设未能通过促进企业业务模式数字化进而影响企业创新。

综上可知,地区数字基础设施建设主要通过推动企业数字化投资和数字技术应用进而促进企业创新,而业务模式数字化的中介效应不显著。究其原因,地区数字基础设施建设为企业数字化变革创造了外部机遇,为了抢抓数字创新机遇,企业会积极进行办公电子设备、计算机设备等硬软件数字化投资以辅助企业实现办公自动化;同时,企业应用各类数字技术及IT系统等力图实现数字技术融入研发、生产等各环节,这在一定程度上可以降低间交流成本和信息不对称,提升创新网络的连接性,促进异质性创新参与者实现跨地域、多元化创新合作并催生出更多的创新机会[14]。但由于实践中大多数企业还处于数字化转型初级阶段,数字技术有机嵌入到具体业务流程中进而促使企业组织结构和商业模式转型仍具有一定挑战,因此,目前业务模式数字化转型的中介效应仍不显著。

(二)企业人力资本与融资约束水平对二者关系的调节效应检验

企业的人力资本、资金支持等资源投入是充分发挥数字基础设施建设的创新赋能效应的基础与保障。针对研究假设H3a,即人力资本在数字基础设施建设与企业创新之间的调节效应,本文基于模型(4)进行检验。表6中列(1)(2)的回归结果表明,无论是否加入控制变量,人力资本水平在数字基础设施建设与企业创新之间均存在显著的正向调节效应,列(2)中数字基础设施与人力资本变量的交互项(digdid×human)回归系数为0.03,在5%水平上显著,表明企业人力资本水平越高,越有利于发挥数字基础设施对企业创新的促进作用,H3a得到验证。对企业而言,能否抓住数字基础设施建设带来的技术机遇,离不开企业现有人才、资金等核心资源的支持。高素质人力资本具备较强的专业知识技能和创新能力,其数字技术采纳与应用能力强,更容易适应企业数字化的生产、运营及管理模式,运用数字化技能推进企业新产品研发创新;同时,部分高学历人员在企业中担任重要管理职务,是组织重大发展战略的制定者和执行者,他们希望抓住新技术带来的机会窗口推进数字技术与组织创新战略的融合[31];而高中及以下学历员工往往从事程序化、常规性的工作,对企业创新的贡献度较低;且随着企业数字化水平提升,低技能员工可能会被大量替代[32]。因此,企业人力资本水平越高,越有助于充分发挥数字基础设施建设的创新赋能效果。

表6 人力资本与融资约束的调节效应检验结果

针对研究假设H3b,即融资约束在数字基础设施建设与企业创新之间的调节效应,本文基于模型(5)进行检验。表6中列(3)(4)的回归结果表明,融资约束在数字基础设施建设与企业创新之间产生了显著的负向调节效应,列(4)中数字基础设施与融资约束变量的交互项(digdid×finan)回归系数为-0.16,通过了10%水平上的显著性检验,表明企业融资约束水平越高,越不利于发挥数字基础设施对企业创新的促进作用,H3b得到验证。资金资源是企业推进数字化转型和加快创新发展的基础资源,当面临较低的融资约束时,多数企业会主动寻求长远的发展,积极抓住数字基础设施建设带来的技术机遇,加快数字转型与创新发展;而当融资约束较高时,企业可能会由于无法按时以合理的价格筹集所需资金而错过有潜力的创新决策或错失投资项目。因此,融资约束严重的企业不利于充分发挥数字基础设施建设的创新赋能效应。

六、异质性分析

不同行业性质和所处生命周期不同阶段的企业在创新资源获取方式、投资策略和创新意愿方面均存在较大差异。本文依据企业行业性质将研究样本划分为制造业企业和非制造业企业,依据企业生命周期及上市年龄特征将研究样本划分初创期、成长期和成熟期企业,分别检验数字基础设施建设对不同类型企业创新表现影响的异质性,结果见表7-8。

表7 不同行业企业异质性检验结果

(一)不同行业性质企业异质性分析

对制造业企业而言,由表7中列(1)可知,数字基础设施(digdid)与企业创新(rd_out)的回归系数为0.11,在5%水平上显著,表明数字基础设施建设促进了制造业企业创新。结合列(2)(3)可知,数字基础设施(digdid)与企业创新质量(rd_outf)的回归系数为0.10,在5%水平上显著;数字基础设施(digdid)与企业创新效率(rd_rate)的回归系数为0.01,在10%水平上显著,这表明数字基础设施建设促进了制造业企业创新提质增效。对非制造业企业而言,由列(4)可知,数字基础设施(digdid)与企业创新(rd_out)的回归系数为0.13,在5%水平上显著,表明数字基础设施建设促进了非制造业企业创新。结合列(5)(6)可知,数字基础设施与企业创新质量的回归系数未通过显著性检验;数字基础设施与企业创新效率的回归系数为正,在5%水平上显著,这表明数字基础设施建设促进了非制造企业创新增效,而对非制造业企业创新提质效应不明显。

究其原因,地区数字基础设施建设为数字技术赋能制造企业新产品开发、工艺流程变革等各个环节创造了机遇,能够不断提高产品科技含量和附加值,提升产品质量;同时,数字基础设施普及促进了企业间各类内外部创新资源和知识共享,降低了各主体互动合作成本,有利于提升创新效率。相比制造企业而言,非制造企业主要涉及餐饮、仓储、交通运输及租赁服务等服务业,数字基础设施建设能够促进数据融通、价值共创,推动在线教育、互联网医疗等个性化、体验式服务消费蓬勃兴起,使得以服务业为主的非制造企业商业新模式、新业态竞相涌现,促进了传统服务业效率提升。

(二)不同生命周期企业异质性分析

结合表8中列(1)-(6)可知,数字基础设施建设(digdid)对初创期和成长期企业创新(rd_out)、创新质量(rd_outf)和创新效率(rd_rate)的回归系数均未通过显著性检验,这表明数字基础设施建设对初创期和成长期企业创新的影响不明显。由列(7)-(9)可知,数字基础设施建设(digdid)对成熟期企业创新(rd_out)、创新质量(rd_outf)和创新效率(rd_rate)的回归系数依次为0.13、0.10和0.01,且均在1%水平上显著,这表明数字基础设施建设促进了成熟期企业创新的同时,也促进了成熟期企业创新提质增效。究其原因,企业推进创新发展与数字化转型均需要大量的资金支持,相比于初创期企业等,成熟期企业拥有更为多元的融资渠道,能够满足企业引进和利用数字技术的先决条件,有利于企业通过技术改造、业务云化等方式加快生产研发环节的数字化,进而促进企业创新提质增效;而大多数初创期和成长期企业受有限资源约束,现有人才、资金等要素多用于支撑企业主营业务开拓,往往更易采取保守的创新策略。

表8 不同生命周期企业异质性检验结果

七、结论与启示

本文以2010—2020年沪深A股上市公司为研究对象,采用双重差分模型考察了数字基础设施建设对企业创新的影响效应及作用机制。主要得到以下结论:第一,数字基础设施建设对企业创新具有明显的赋能效应,且数字基础设施建设能够进一步显著促进企业创新提质增效;第二,地区数字基础设施建设主要通过强化企业内部数字化投资和数字技术应用双重路径推动企业数字化转型,进而促进了企业创新;第三,企业人力资本水平越高越有利于发挥数字基础设施建设对企业创新的促进作用,而企业融资约束水平越高越不利于发挥数字基础设施建设对企业创新的促进作用;第四,异质性检验发现,数字基础设施建设促进了制造业企业创新提质增效,促进了非制造业企业创新增效;数字基础设施建设促进了成熟期企业创新提质增效,而对初创期和成长期企业影响不明显。基于研究结论,本文得到以下启示。

第一,加快推进各城市数字基础设施建设规划,充分发挥各类数字基础设施在激发企业创新活力方面的“牵引力”。各地政府要贯穿落实建设网络强国的重大战略部署,制定出台促进“新基建”发展专项政策法规、统筹规划数字基础设施建设的区域和行业布局,加快推进5G宽带网络、大数据中心等新型数字基础设施建设,推进数据资源整合和开放共享,激发企业创新潜力。同时,政府应重视优化基础薄弱地区宽带网络等数字基础的覆盖范围,充分利用数字基础设施跨空间、低成本、高效率传播知识要素的优势,破除创新资源、知识市场供求信息壁垒,促进企业跨地区、跨领域创新合作,提升企业创新能力。

第二,企业要抓住地区数字基础设施建设带来的技术契机,积极推进数字化转型,促进企业创新提质增效。一方面,企业要积极开展自身数字化硬件、软件设施等投资,完善企业云平台、数字中心等数字化平台建设,促进企业内外部信息的互联互通及创新资源共享,提升企业创新效率。另一方面,企业要以数字基础设施建设为契机,推进企业新业态、新模式等商业模式数字化转型,充分发挥数字技术在企业流程创新、产品创新和商业模式创新等关键环节的赋能效应,提升企业产品的附加值和工艺创新,提升企业创新质量。

第三,企业要充分结合自身现有的人力资本水平、资金约束特征等有序推进数字化建设,开展各类创新活动。数字化情境下,为了充分把握企业数字化转型的机遇,企业在增加高技能人才引进力度同时,要通过在职培训教育等方式提升企业现有员工的专业知识能力和数字素养,积极优化企业的人力资本结构。同时,各企业要借助多元化融资方式,拓宽企业的融资渠道,有效解决企业开展创新活动的融资需求,为企业数字创新提供扎实的资金保障。

第四,不同行业性质和生命周期阶段的企业要利用好、发挥好数字基础设施建设带来的“数字”红利推进企业创新提质增效。制造业企业、成熟期企业等要借助在数字技术应用方面的比较优势,将大数据、人工智能等技术深度应用于技术研发、新产品开发、生产制造及销售等环节。制造业企业要充分发挥数字基础设施在产品研发和工艺流程优化的赋能效应,非制造企业应把握住商业模式创新的机遇,发挥其在智慧教育、在线医疗等领域价值创造模式,促进企业创新提质增效。同时,对初创期企业尽可能通过信贷及研发补贴倾斜等,鼓励其实现数字技术在生产销售、产品研发环节应用与深度融合,提升企业创新活力。