数字经济对企业创新投入的影响与机制检验

摘要：数字经济的发展深入渗透到产业转型升级中，数据要素市场的形成及日渐成熟推动了创新资源的跨企业流动，企业获取创新资源的能力和效率大为提升。文章基于2020-2022年注册地设在广州市的A股上市公司面板数据，探究数字经济对企业研发投入的影响，以及地方政府对“科学技术和服务业”的固定资产投资情况的调节效应。研究发现，数字经济对企业研发创新投入有显著的正向影响；地方政府对“科学技术和服务业”的投资情况对数字经济推动企业创新也有正向调节效应。这为地方政府发展数字经济、推动企业创新提供有益参考。

关键词：数字经济；企业创新投入；科学技术和服务业

近年来，世界范围内数字技术快速发展，数字资源广泛渗透至人们的生产和生活中，随之产生了新的经济形态——数字经济。数字经济对传统产业和企业的冲击巨大，企业若不及时调整其行为方式或者经营策略来适应市场环境的变化，则难以在激烈的市场竞争中生存，可以说谁占据“数字资源”谁就掌控了关键生产要素。企业的持续创新是重要的行为调整方式。创新是对企业的生产要素的重新组合，是引领高质量发展的第一驱动力，是突破先进技术被“卡脖子”的关键出路。

党的二十大报告指出，要加快建设网络强国、数字中国。习近平总书记指出，加快数字中国建设，就是要适应我国发展新的历史方位，全面贯彻新发展理念，以信息化培育新动能，用新动能推动新发展，以新发展创造新辉煌。广州市作为国内一线城市，改革开放的排头兵，汇聚了众多世界知名企业，在城市数字化日益加快的背景下，推动数字经济与企业创新的深入融合已成为必然趋势。基于此，探析数字经济与企业创新之间的影响机制，对于促进广州市的数字经济发展，推动企业创新、转型升级和地区经济社会高质量发展都具有重要意义。

一、理论分析和研究假设

数字经济是以IT技术、云计算、人工智能为基础，随着信息技术的发展，数据要素已成为人民生产生活中最具效率、最有活力的生产要素。学者王丹等认为数字经济能够驱动传统产业创新发展，通过数字经济和实体经济实现不断融合，有利于打造具备国际竞争力的数字产业集群。学者杨鹏等使用2007-2019年中国A股上市企业的数据，考察数字技术应用对企业创新效率的影响及其机制。研究发现，数字技术应用能够显著提升企业的创新效率。数字经济可以突破信息传递壁垒，让信息的获取变得高效和简便。数字经济背景下，信息传播速度更快，传播范围更广泛，企业的知识资源、创新要素得以快速增长，创新资源存量快速扩容，为企业创新行为的实施提供了充足的后劲。数字技术的发展可以帮助企业精准获取消费者的反馈信息，进而优化产品设计，提高研发效率和产品质量。企业数字化转型可以重构生产流程，程式化的工作交由人工智能解决，而高技能人才则可解放双手，腾出更多时间从事研发创新活动。基于此，提出假设1。

H1：数字经济对企业创新投入有显著的正向影响。

科学研究和技术服务业是现代经济的和国家核心竞争力的重要组成部分。地方保持投资比重增加，可为该地区的数字经济发展创造良好的软硬件条件，更快更高效地汇聚创新资源，例如，人工智能、大数据等新兴技术的培育和成熟，可以带来更多的创新，数字经济产业链的成熟，带来了各种交易成本的下降，也可以吸引更多的相关产业和人才的集聚，从而得出第二个假设。

H2：地方政府对科学研究和技术服务的固定资产投资能强化数字经济对企业创新投入的影响。

二、研究设计

（一）样本数据

本文以广州市规模以上企业作为研究对象，对原始数据进行了调整：一是剔除金融企业；二是对所有连续变量进行1%水平的缩尾处理，以此降低极端值的影响。数据来源于choice金融终端、国泰安CSMAR数据库、广州市统计年鉴、统计公布等，时间区间2020-2022年。

（二）基准模型

rdii，t=α0+α1digt+α2Ci，t+λi+δt+εit（1）

其中，rdii，t表示第i个企业第t年的研发投入，digt表示第t年的数字经济发展水平，Ci，t表示控制变量集合，主要包括资产负债率、营业收入增长率、总资产净利率、企业规模、企业年龄和企业固定资产。λi表示个体效应，δt表示年份效应，εit表示随机扰动项。

（三）调节效应模型

科学研究和技术服务业的科研实力是地区竞争力的关键指标。地方政府对固定资产投资的状况，特别是对科学研究和技术服务业的固定资产投资比重（符号：stb）。为验证其对数字经济促进企业创新是否具有调节效应，设定以下模型：

rdii，t=φ0+φ1digt+φ2dig*stbi，t+φ3Ci，t+λi+δt+εit（2）

（四）变量选取

1. 被解释变量。企业创新活动（Y）的成果可以表现为专利的申请数量，创新活动越活跃，通常专利申请数量越多。专利有三种形式：发明专利、实用新型和外观设计。其中发明专利技术难度最大，最具技术含量，故此使用规模以上企业发明专利的申请数。

2. 解释变量。解释变量为广州市数字经济发展水平（dig）。由于单一指标难以客观衡量数字经济发展水平，但是一些学者已建立起比较准确的指标体系，学者刘军等（2020）以互联网发展作为测度核心，按照数字经济指标体系的构建思路，结合城市层面的数据可获得性，从数字互联网发展和数字普惠金融对数字经济综合发展水平的影响进行测度。学者焦音学等（2023）使用了四个指标：一是互联网普及率，以百人中互联网宽带接入用户数测度；二是相关从业人员情况，以计算机服务和软件业从业人员占城镇单位从业人员比重测度；三是相关产出情况，以人均电信业务总量测度；四是移动电话普及率，以百人中移动电话用户数测度。北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服集团共同编制了（郭峰等，2020）数字普惠金融指数，以此测量数字金融发展水平。以上五个指标经标准化和降维处理后，测算出数字经济综合发展指数。

3. 数据来源。数据主要来源于《中国城市统计年鉴》《广州市统计年鉴》。企业数据主要来源于国泰安CSMAR数据库、choice金融终端平台，以注册地设在广州市的全部A股企业作为研究对象，区间选取2020-2022年的面板数据。

4. 调节变量。“科学研究和技术服务业占固定资产投资比重”是广州市对科学研究和技术服务业的投资额占全社会固定资产投资额的比重。

5. 控制变量。对有可能影响企业创新活动的一些指标进行控制，分别为企业规模（size），以总资产的自然对数衡量；资产负债率（lev），以年末负债总额与资产总额之比衡量；总资产净利率（roa），以净利润与平均总资产之比衡量；营业收入增长率（growth），以本年营业收入增长额与上年营业收入之比衡量；企业年龄（age），取截止年份减去成立之日加1，取自然对数；固定资产（fixa），取固定资产净值的自然对数。

6. 变量描述性统计。表2是变量的描述性统计结果。从表2中可以看出，核心解释变量数字经济发展指数（dig）最小值0.73，最大值0.83，被解释变量研发投入占比（rdi）最大值和最小值分别为144%和1%，反映不同上市公司面对同样的数字经济冲击环境下研发投入占比差异较大。

三、实证结果分析

（一）基准回归

表3汇报了基准回归的结果，（1）列未放入控制变量，可以看出数字经济发展指数与企业创新有显著的正向影响。（2）列放入了控制变量，可以看出数字经济发展指数对企业研发投入的影响显著性减弱，说明了控制变量对被解释变量产生了影响，即便如此，数字经济发展指数为正向的显著性影响，说明广州市建设数字经济是能推动企业研发投入的增加，同时也验证了假设1成立。另外，资产负债率和总资产报酬率也有显著性影响，资产负债率有负向影响，企业负债高，可导致资金不足，融资渠道不畅，各种创新资源投入受限。总资产报酬率有正向影响，总资产报酬率由于是息税前利润计算，考虑了各项费用支出，最终影响留存收益，为持续提供稳定资金保障，也有利于企业畅通融资渠道，提升公司价值，从而便于企业组织各种创新资源投入。总资产规模和固定资产比重情况对创新影响不显著，一般来说，公司规模越大创新投入越多，但并非绝对的对应关系，因为创新成果主要依托于研发人员的智慧活动或知识产权类资产的贡献，轻资产企业亦能进行深度的创新活动。

（二）稳健性检验

基于上述基准回归结果，数字经济对企业创新投入有显著的正向影响，为确保结论的可靠性，使用单一指标法，替换解释变量，这里使用与数字经济发展指数同期的“联网宽带接入用户数”（符号：hlw）进行稳健性检验，结果如表4。从表4的结果来看，在替换数字经济指标进行回归后，所得结果基本与前文所述一致，说明回归结果稳健可靠。

（三）内生性检验

遗漏变量、互为因果和测量误差可导致结果的内生性，需要引入工具变量法缓解此问题。参照艾华（2021）等的研究，使用随时间变化的变量来作为工具变量（符号：IV）。基于数据可获得性，这里使用“联网宽带接入用户数”（符号：hlw）作为第一个工具变量。参照岳宇君（2023）等对“移动电话普及率”指标的应用，使用“移动电话基站数”（符号：ysz）作为第二个替代工具变量。一方面，这两个指标与地区数字经济发展水平密切相关，满足内生性要求。另一方面，这两个指标也不直接作用于企业创新投入活动，满足外生性要求。

表5报告了工具变量的结果。第一阶段结果表明，两个工具变量和解释变量多有显著关系；第二阶段结果显示，dig统计量小于0.05，说明在考虑内生性问题后，数字经济在促进企业创新投入的结论仍然成立。最后根据工具变量有效性的检验结果，F统计量远远大于经验法则临界值10，即工具变量与内生变量有较强的相关性，不存在弱工具变量的问题。

（四）调节效应分析

为验证地方科学技术服务经费投入的影响，引入与数字经济发展水平同期指标：“科学研究和技术服务业占固定资产投资比重”（符号：stb），采用该指标与数字经济发展水平的交换项，同时为避免共线性影响结论，对“数字经济发展指数”和“科学研究和技术服务业占固定资产投资比重”进行中心化处理，记作c_dig*c_stb，最后实证得出调节效应的结果。表6结果显示，科技研究和技术服务业投资的比重情况，对引导企业创新活动有着显著性影响。在没有引入交互项时，数字经济影响系数为7.228，引入交互项后，影响系数变为35.221（5.211+30.01），说明其产生了正向的调节效应，也即是地区保持稳定的科学技术服务投资，孕育了数字经济的发展条件，与单一的数字经济发展指数相比，交互系数的影响更大，也就是科学技术投资增长增强了数字经济对企业创新的推动作用，加强了企业创新的广度和深度，假设2得到验证。

四、结语

本文基于广州市2020-2022年注册地为广州市的A股上市企业样本，运用了双向固定模型实证检验了数字经济企业创新投入的影响，以及地方政府的科学技术服务业投资比重对企业创新的导向调节作用。研究发现：第一，广州市建设数字经济显著推动了企业创新的投入，且经过稳健性和内生性检验后依然成立。第二，广州市政府保持科学研究和技术服务固定资产的稳定增长，有助于促进各项科研设施的完善，建立规范完善的数据要素产权交易市场和人才交流市场，使数据要素等创新资源在跨企业间有效流动，强化了服务支撑，为数字经济发展引导企业创新活动注入了强大的推动力。

参考文献：

[1]刘军，杨渊鋆，张三峰.中国数字经济测度与驱动因素研究[J].上海经济研究，2020（06）：81-96.

[2]王丹，惠宁，许潇丹.数字经济驱动中国传统产业创新发展研究[J].统计与信息论坛，2024，39（03）：29-39.

[3]杨鹏，尹志锋，孙宝文.企业数字技术应用与创新效率提升[J/OL].外国经济与管理，1-17[2024-09-09].https：//doi.org/10.16538/j.cnki.fem.20231129.401.

[4]艾华，徐绮爽，王宝顺.数字经济对地方政府税收收入影响的实证研究[J].税务研究，2021（08）：107-112.

[5]岳宇君，马艺璇.数字经济发展与区域环境质量改善——来自省级面板数据的证据[J].中国环境管理，2023，15（06）：94-104.

[6]焦音学，黄群慧.中国数字经济均衡发展与亲贫性研究[J].财贸经济，2023，44（08）：91-109.

[7]郭峰，王靖一，王芳，等.测度中国数字普惠金融发展：指数编制与空间特征[J].经济学（季刊），2020，19（04）：1401-1418.

＊基金项目：广州商学院2023年度校级科研项目“企业债券违约风险的研究——基于ZETA模型及Fisher检验”（课题编号：2023XJB22）。

（作者单位：广州商学院）