数字经济与企业颠覆性创新：理论与实证检验

[摘要]数字经济发展能够通过强大的技术支持和广阔的创新空间，推动企业创新模式转变和组织结构优化，促进企业颠覆性创新。基于2013—2022年中国A股上市企业数据，运用基准估计模型、中介效应模型，实证分析数字经济对企业颠覆性创新的赋能效应与作用机制。结果显示：数字经济对企业颠覆性创新具有显著促进作用，该结论在替换指标测度方法、剔除极端值等系列稳健性与内生性检验后仍然成立；异质性分析表明，数字经济对企业颠覆性创新存在异质性促进效应，具体表现在数字经济对数字基建较好地区企业、高竞争性行业企业颠覆性创新的赋能作用更显著；机制检验结果表明，在数字经济助力企业颠覆性创新过程中，企业全要素生产率、知识产权保护发挥部分中介效应，即存在“数字经济—企业全要素生产率/知识产权保护—企业颠覆性创新”的作用路径。为进一步推动企业颠覆性创新，须优化数据服务体系，提振数字经济发展质量；完善要素配置市场机制，提高企业全要素生产率；加强知识产权全链条保护，优化企业创新环境；实施差异化企业创新战略，促进颠覆性创新均衡发展。

[关键词]数字经济；企业全要素生产率；知识产权保护；企业颠覆性创新

一、 引言

数字经济是信息时代下实现经济高质量发展的必然选择，对国民生产、生活方式产生了深刻影响[1]。党的二十大报告明确指出，要“加快发展数字经济”1，为促进数字经济发展奠定主基调。于此背景下，我国致力于探索数字经济发展路径，并取得卓越成绩[2]。《全球数字经济白皮书（2023年）》数据显示，截至2022年，我国数字经济发展规模较2016年增加4.1万亿美元，年均复合增长14.2%2。数字经济发展促使数字技术深度嵌入企业生产经营全流程，打通数据供给和需求的互信互通壁垒，加快释放数据要素价值[3-5]，促进颠覆性技术不断创新、颠覆性商业模式逐步推广应用。这一过程中，企业依据数字经济发展涌现出的创新成果，着力突破性创新生产技术或市场原有结构，创造全新市场价值，从而实现颠覆性创新[6]。然而值得注意的是，埃森哲最新发布的《2023中国企业数字转型指数研究》显示，仅有28%的中国企业认可数字化转型需要持续进化3，说明驱动企业颠覆性创新的数字化要素并未得到有效利用。基于此，本文将数字经济发展纳入企业颠覆性创新活动研究范畴，构建数字经济与企业颠覆性创新的数理统计模型，结合2013—2022年A股上市企业面板数据，验证数字经济对企业颠覆性创新的作用效应、异质性影响与传导路径。本文边际贡献可能在于：第一，相较于既有文献聚焦整体层面讨论数字经济对企业创新的研究，本文探讨数字经济对企业颠覆性创新的影响，旨在剥离数字经济的真实影响，为数字经济与企业颠覆性创新的相关文献研究提供有益补充。第二，着眼于企业运营禀赋差距，对数字经济发展的企业颠覆性创新效应展开异质性分析，旨在进一步明确数字经济作用方向，为充分释放数字经济驱动效能、驱动企业颠覆性创新发展提供理论依据。第三，从企业全要素生产率与知识产权保护视角厘清数字经济对企业颠覆性创新的影响机制，有助于厘清两者作用关系的传导路径，且对解答数字经济发展疑惑、激发企业颠覆性创新积极性，进而推动企业颠覆性创新发展具有重要理论价值与实践意义。

二、 研究假设

1. 数字经济对企业颠覆性创新的直接影响

已有学者指出，企业颠覆性创新是指企业以质变为核心，形成全新技术与商业模式的创新过程[7]。作为技术-经济范式升级的重要表征，数字经济具有开放化、智能化、规模化优势[8]，可实现企业创新提质增量，提高企业进行颠覆性创新的倾向性。其一，数字经济有助于增加企业颠覆性创新数量。数字经济发展使产业和学科间耦合应用场景增多，拓展了技术集成模块化的范围和深度，对我国企业创新的加持主要表现为在存量基础上做增量[9]，为企业实现颠覆性创新提供新思路。并且，数字经济发展能够推进数字产业化和产业数字化，改变传统生产方式、经营模式和组织结构[10]，颠覆企业经营模式和盈利机制，促进企业颠覆性技术创新。其二，数字经济有益于提高企业颠覆性创新质量。数字经济依托区块链、大数据等数字技术应用势能，助力企业实现生产过程自动化、智能化、协同化，提高生产附加值和竞争力，并实现管理过程数字化、透明化、精细化，提高管理水平和效果，显著提高企业颠覆性创新质量。同时，数字经济发展催生一系列创新技术，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为核心，提高企业生产函数的边际报酬增长率[11]，有助于改善生产关系配比和资源配置效率，提高企业颠覆性创新质量。基于上述分析，本文提出假设1：

假设1：数字经济对企业颠覆性创新具有显著促进作用。

2. 数字经济对企业颠覆性创新的间接影响

从经济学理论上讲，数字经济会以提升全要素生产率的方式进入经济增长进程，进而影响社会经济活动。同时，数字经济作为以数据知识和信息为关键生产要素的新型经济业态，具有明显的知识技术密集型特征，可强化知识产权保护水平[12]，有效增强企业颠覆性创新能力。可以推断，数字经济发展可通过提升企业全要素生产率、强化知识产权保护水平，促进企业颠覆性创新。

就企业全要素生产率层面来看，一方面，数字经济通过提高企业全要素生产率降低生产成本、助力企业颠覆性创新。数字经济可凭借“连接—数据—融合”发展规律特征，驱动生产要素自由流动，促使数据要素应用于生产、分配、流通和消费各个环节，改变生产要素的配置方式和效率，有效提高全要素生产率[13]，为企业实现颠覆性创新提供基础支撑。与此同时，数字经济发展衍生的优质的互联网环境可极大缓解企业信息不对称，提高交易匹配效率和信息选择效率，助力企业提高全要素生产率、降低生产成本，为实现颠覆性创新提供助益。另一方面，数字经济通过提高企业全要素生产率，促进结构转型升级、赋能企业颠覆性创新。众多企业立足数字经济发展趋势进行传统产业运营模式升级、新型商业模式创新、生产服务方式改革，可实现全要素生产率提升，形成高阶生产结构与利润增长点，为加速推进颠覆性创新释放新动能。这一过程中，数字经济发展催生出规模经济效应、范围经济效应、网络经济效应、长尾效应，使生产要素通过虚拟网络互联实现实时交互的跨区域流动，促使企业竞争生态发生突破性改变[14]，倒逼企业提高自身全要素生产率，促进结构转型升级，为企业颠覆性创新提供有力支持。此外，数字经济发展可推动企业生产模式由标准化转向定制化、服务化，引导企业提高技术效率和驱动技术进步，助力企业颠覆性创新。

就知识产权保护层面来看，一方面，数字经济发展有助于塑造企业主体知识产权保护积极性，提高企业颠覆性创新的积极性。数字经济发展能够形成覆盖生产、生活的数字化红利，促使我国数据产业规模不断扩大，使得创新成果附加值与企业价值随之提升[15]，涌现出全新商业模式，驱使企业主体逐步形塑知识产权保护意识，形成公平竞争的市场环境。值此形势，企业在知识产权保护机制下积极投入资本、时间和精力进行创新活动，通过完善经济回报机制，提高创新成果分享积极性，为推动企业颠覆性创新夯实基础。同时，数字经济发展有助于发挥人才和信息资源等方面的优势，通过高质量的审查授权和专利产权服务，完善知识产权引导制度、激励制度、转化制度，使得企业创新权益得到充足保障，提高企业主体创新积极性，最终提高其颠覆性创新水平。另一方面，数字经济发展可革新传统知识产权保护模式，营造利于企业颠覆性创新的营商环境。随着数字经济的快速发展，以数据资源为核心的新型生产要素逐步衍生，这对数据要素安全、有序的生产与流通提出了更高要求，需要通过统筹推进知识产权、流通交易管理机制建设规范数据要素供给[16]，营造适应和支撑企业颠覆性创新环境的法律制度体系。数字经济发展背景下，知识产权局依托人工智能、大数据等信息技术，逐步推动知识产权保护模式革新，为保障企业创新成果提供有效支撑。基于去边界化、跨时空性知识产权保护模式，企业保护创新成果和处理创新过程中出现的侵权问题的能动性极大提高，有助于营造创新友好的营商环境，实现颠覆性创新。基于上述分析，本文提出假设2：

假设2：数字经济可通过提高企业全要素生产率、增强知识产权保护水平，促进企业颠覆性创新。

三、 研究设计

1. 变量定义

（1）被解释变量：企业颠覆性创新（[overturn]）

企业颠覆性创新是企业以数字化转型为基础，在数字技术研发与数字产品嵌入双轮驱动下实现多端颠覆创新的发展过程[17]。作为科技创新关键主体，企业不断引入新技术、新商业模式，逐步推动生产变革，从而实现颠覆性创新。基于上述逻辑，本文从颠覆性技术创新与颠覆性商业模式创新维度出发，构建企业颠覆性创新评价体系（表1）。进一步地，运用熵权法度量企业颠覆性创新水平。

（2）试验变量：数字经济（[digital]）

所谓数字经济，是以数字信息为核心生产要素，以实现产业智能化发展的信息经济形态，其强调数字产业化、产业数字化发展[18]。2021年5月，国家统计局第10次常务会议通过《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》，从“数字产业化”与“产业数字化”两大类明确数字经济发展结构。基于此，本文结合国家政策文件与中央指示内容，参鉴已有研究成果[19-20]，从数字产业化与产业数字化维度构建数字经济发展评价体系，如表2所示。进一步采用熵值法度量数字经济发展水平。

（3）中介变量

[①]企业全要素生产率（[TFP1]）

前文理论分析指出，数字经济可通过提高企业全要素生产率促进企业颠覆性创新。为此，本文以企业全要素生产率为中介变量，借助式（2）对数字经济赋能企业颠覆性创新的影响机制展开检验分析。现阶段，有关企业全要素生产率的测度研究多使用LP法、OP法以及ACF方法[21-23]。其中，OP法通过最小化生产函数的残差对企业全要素生产率变化进行测度，可综合考虑劳动力、资本等多个输入因素对产出的影响，有效解决企业调整资本存量与产量同时性偏差问题。同时，OP法兼顾样本退出问题，能够规避企业退出机制和非平衡面板数据下的数据选取偏误风险。是以，本文采用OP法计算企业全要素生产率（[TFP1]），数理统计公式如下：

[lnYit=α0+αklnKit+αllnLit+αmlnMit+αaageit+mδmyearj+nλnprovn+kγkindk+εit] （1）

其中，[Yit]为企业营业收入；[Kit]表示固定资产投入，依据企业固定资产账面价值计算；[Lit]代表劳动力投入，使用企业从业员工人数衡量；[Mit]指代中间投入，用企业销售额与增加值的差值表示；[ageit]表征企业存续年限；[yearj]、[provn]与[indk]依次表示年份、地区、行业固定效应；[εit]为随机干扰项。同时，在OP法测度过程中，须控制企业退出机制，故本文参考肖文与薛天航[24]研究经验，将品牌简称与所属行业同时变化的企业视为退出市场。此外，对企业全要素生产率指标均取对数处理。

[②]知识产权保护（[IPR1]）

理论假设指出，知识产权保护是数字经济赋能企业颠覆性创新的一大渠道。因此，本文以知识产权保护为中介变量，进行机制检验。基于《关于强化知识产权保护的意见》，结合笪琼瑶[25]、方中秀[26]、张志彬等[27]的研究成果，从立法强度与执法强度视角出发，构建知识产权保护评价体系（表3）。进一步地，运用均方差赋值法测算各项执法强度指标权重，将立法强度与执法强度指标的乘积定义为知识产权保护水平（[IPR1]）。

（4）控制变量

本文结合已有文献成果[28-30]，从微观与宏观层面选取控制变量。微观层面，管理层受教育水平（[Manedu]），依据学历赋值法对学历等级进行赋值，进一步用企业管理者受教育程度总和与管理层规模的比例表征；管理层薪酬水平（[Manrem]），根据企业管理层年度平均薪酬计算；董事人数（[Manager]），用企业董事会人数取对数表征；企业资产净利润率（[profit]），用企业净利润所占总资产平均余额测量；企业收入增长率（[income]），依据企业当年营业收入与上一年营业收入的比值减1测度；企业规模（[size]），运用企业年均总资产的对数计算；企业资产周转率（[asset]），选取企业营业收入占企业平均资产总额之比核算；企业应收账款（[account]），采用企业应收账款净额在企业总资产中所占比重估量；企业现金流比率（[cashflow]），用企业现金流净额与企业总资产的比值衡量。宏观层面，行业总体规模（[scale]），用行业工业总产值取对数衡量；税收负担（[revenue]），用应缴增值税除以工业总产值表示。

2. 模型设定

为检验数字经济与企业颠覆性创新的影响关系，本文构建如下基准估计模型：

[overturni，t=α0+α1Digitali，t+α2controli，t+δi+μt+εi，t] （2）

式（2）中，[overturni，t]表示第[t]年[i]企业颠覆性创新水平；[Digitali，t]表示数字经济水平；[controli，t]代表控制变量集，包括管理层教育水平、管理层薪酬水平、董事人数、企业资产净利率、企业收入增长率、企业规模、企业资产周转率、企业应收账款、企业现金流比率、行业总体规模与税收负担；[α0]为常数项；[α1、α2]分别表示数字经济与控制变量估计系数；[δi]、[μt]分别为企业固定效应和年份固定效应；[εi，t]为随机干扰项。

理论假设指出，全要素生产率与知识产权保护是数字经济影响企业颠覆性创新的两大渠道。为识别上述研究假设，本部分构建中介效应模型加以检验，具体模型为：

[mediatori，t=σ0+σ1Digitali，t+σ2Xj，t+δi+μt+εi，t] （3）

[overturni，t=γ0+γ1Digitali，t+γ2mediatori，t+γ3Xj，t+δi+μt+εi，t] （4）

上式中，[mediatori，t]为机制变量，包括企业全要素生产率与知识产权保护；其余符号含义等同于式（2）。

3. 数据来源

本文以2013—2022年为研究时段，对中国A股上市企业面板数据进行收集整合。其中，企业相关数据多取自历年《中国统计年鉴》、企业公开年报、CSMAR数据库、Wind数据库与CNRDS数据库；知识产权保护相关数据主要来自国家知识产权局门户网站、国际知识产权组织（WIPO）网站；其余变量数据主要来源于国家统计局数据库、CEIC数据、各地区国民经济和社会发展统计公报以及国家和各省份统计局官方网站。同时，对于部分缺失数据采用线性插值法补齐。对样本展开下述处理，以提高研究准确度：一是有关PT、*ST、ST类的企业予以剔除；二是发展不足8年的上市企业予以剔除；三是对于2013—2022年核心变量存在严重缺失的企业予以剔除。此外，以上下1%为基准对连续变量进行缩尾处理。最终形成14780个样本量。

四、 实证分析

1. 数字经济对企业颠覆性创新影响的基准回归结果

表4为相关变量描述性统计结果。

数字经济与企业颠覆性创新的基准回归结果详见表5。其中，列（1）为未控制时间与企业固定效应的回归结果，可以看出未控制固定效应条件下，数字经济的回归系数为0.6281，且通过1%显著性检验，说明数字经济发展可显著促进企业颠覆性创新。列（2）是在列（1）基础上控制时间固定效应后的结果。此时，数字经济对企业颠覆性创新的回归系数仍显著为正。列（3）是同时控制时间与企业固定效应的结果。可知，控制时间与企业固定效应后，数字经济回归系数为0.5580，且在5%统计水平上显著。综合而言，数字经济发展对企业颠覆性创新存在显著促进作用，假设1成立。

2. 内生性检验

考虑到企业颠覆性创新间可能会反向作用于数字经济发展，本文选用地区1984年邮电业务量与地区上年信息技术服务收入交互项为数字经济的工具变量，进行内生性检验。由表6列（1）可知，数字经济对企业颠覆性创新的影响效应仍显著为正，表明结论较为稳健。此外，LM统计量与F统计量结果均表明选取工具变量较为合理。

3. 稳健性检验

为提高研究精准性，本部分通过工具变量分析、替换指票测度方法、剔除极端值方法展开稳健性检验。

（1）工具变量分析

考虑到数字经济与企业颠覆性创新间可能存在反向因果关系，选用地区1984年邮电业务量与地区上年信息技术服务收入交互项为数字经济的工具变量，进行内生性检验。由表6列（1）可知，数字经济对企业颠覆性创新的影响效应仍显著为正，表明结论较为稳健。此外，Kleibergen-Paaprk LM统计量拒绝工具变量识别不足假设，且Cragg-Donald Wald F统计量拒绝弱工具变量假设，证明选取工具变量较为合理。

（2）替换指标测度方法

一是替换数字经济测度方法。数字经济测度差异可能会影响其对企业颠覆性创新的作用效应。区别于前文划分标准，本文以数字要素驱动业、数字产品制造业、数字技术应用业、数字产品服务业四大产业增加值为基础，运用熵值法测度数字经济发展水平。以此为基础，再次展开回归分析，结果如表6列（2）所示。可知，替换数字经济测度方法后，研究结论无明显变化，即研究结果具备较高稳健性。二是替换企业颠覆性创新测度方法。运用企业研发创新成果反映企业颠覆性创新水平，通过企业发明专利申请数量计算。再次回归结果见表6列（3）。可以知悉，数字经济影响系数与基准回归结果的方向与显著性基本一致。

（3）剔除极端值

通常情况下，企业颠覆性创新行为会产生海量专利]。同时，在大量创新专利反哺下，企业会进一步强化自身创新能力，实现颠覆性创新。就现实情况而言，企业创新专利多聚焦于领头企业。鉴于此，本部分删除年均创新专利申请量处于前五名的企业样本，稳健性检验结果如表6列（4）所示。可知剔除极端值后，数字经济估计系数仍显著为正，表明基准结论具备较高稳健性。

4. 异质性检验

前文实证表明，数字经济发展可显著驱动企业颠覆性创新。考虑到行业特征与区域禀赋差距，数字经济对企业颠覆性创新的驱动效应可能存在差异。为此，本部分基于地区数字基建水平、行业竞争度维度，探讨数字经济赋能企业颠覆性创新的差异性。

（1）企业所处地区数字基建异质性

数字经济发展依赖人工智能、区块链、大数据等数字技术应用，具有技术难度大、投资成本高等特点，这对数字新基建水平提出了更高要求。可以说，良好的数字基建水平能够为该地区企业颠覆性创新提供充足物质基础和发展条件，减轻企业创新负担。因此本文认为，数字基建水平较好地区企业可在完善的基础设施建设、强劲的数字技术应用能力支撑下，更好发挥数字经济对其颠覆性创新的促进作用。为了验证上述猜测，本文选取供电稳定性作为地区数字基建水平的度量指标，并根据中位数大小将样本数据划分为所处地区数字基建较好和地区数字基建较差企业。再次回归结果如表7列（1）（2）所示。可知，相较于数字基建较差地区的企业，数字经济对数字基建较好地区企业颠覆性创新的赋能效应更明显。Chow检验表明，数字经济对不同数字基建水平地区企业颠覆性创新的影响存在显著差异。

（2）企业所属行业竞争度异质性

行业竞争可激励企业加大创新投入力度，进而促进企业进行颠覆性创新活动。已有研究发现，对于处于高竞争性行业的企业而言，数字经济对其创新效率的赋能作用更强。因此可以预期，相较于低竞争性行业企业，数字经济对高竞争性行业企业颠覆性创新的促进作用更大。为此，本文以下采取赫芬达尔指数测度企业所属行业竞争程度，并依据中位数将样本界定为高竞争性行业企业和低竞争性行业企业，对数字经济的赋能效应展开回归分析，结果见表7列（3）（4）。结果表明，与低竞争性行业企业相比，高竞争性行业企业颠覆性创新受数字经济影响更明显，并通过Chow检验。

五、 作用机制分析

1. 企业全要素生产率的机制检验

企业全要素生产率的机制检验结果如表8列（1）、列（2）所示。数字经济对企业全要素生产率的影响系数为0.0587，且通过1%显著性检验，说明数字经济可提高企业全要素生产率。加入企业全要素生产率变量后，数字经济对企业颠覆性创新的影响系数仍显著为正，表明数字经济可通过提高企业全要素生产率促进企业颠覆性创新，假设2得以验证。

2. 知识产权保护的机制检验

知识产权保护的机制检验结果如表8列（3）、列（4）所示。数字经济对知识产权保护的影响系数为0.1791，在10%置信水平上显著，说明两者存在明显正相关关系。同时，知识产权保护对企业颠覆性创新的影响系数为0.1785，且通过1%显著性检验，说明知识产权保护是数字经济驱动企业颠覆性创新的中介渠道，假设3成立。

六、 结论与建议

本文基于2013—2022年中国A股上市企业面板数据，系统考察数字经济与企业颠覆性创新的关系。研究结果表明：（1）数字经济可显著促进企业颠覆性创新。（2）异质性检验指出，数字经济对数字基建较好地区企业、高竞争性行业企业颠覆性创新的促进作用更强。（3）企业全要素生产率、知识产权保护是数字经济影响企业颠覆性创新的两大作用机制。

基于以上结论，本文提出如下对策建议：

第一，优化数据服务体系，提振数字经济发展质量。企业须从实现数据资源有序共享角度出发，健全数字资源标准、打造数据互联互通平台、提升数据开放水平、强化数据供给服务，稳步提高自身颠覆性创新水平。第二，完善要素配置市场机制，提高企业全要素生产率。行业联盟可锚定资本、人才、技术与数据等要素资源，在实现产业链上下游企业要素开放共享的基础上促进要素向现实生产力转化，全面提升全要素生产率，最终驱动企业颠覆性创新。第三，加强知识产权全链条保护，优化企业创新环境。国家知识产权局应与最高人民法院、最高人民检察院、司法部、公安部积极组建知识产权保护联盟，促进行政执法标准和司法裁判标准一致，完善诉调对接机制，加强衔接协同保护，充分发挥知识产权保护对企业颠覆性创新的赋能作用。第四，实施差异化企业创新战略，促进颠覆性创新均衡发展。低竞争性行业企业应立足自身发展优劣，采取创新经营模式、打造品牌口碑、并购重组方式推进关键核心技术攻关，促进颠覆性创新均衡发展。

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基金项目：广西教育科学“十四五”规划2022年度广西财经素养教育研究专项课题“基于AHP法的大学生财经素养影响因素与提升路径研究”（项目编号：2022ZJY2425）。

作者简介：秦伟娜，女，博士，广西民族师范学院经济与管理学院副教授，研究方向为公司财务、管理会计。

（收稿日期：2024-04-19" 责任编辑：苏子宠）