企业数字化转型、动态能力与创新绩效

乔鹏程 张岩松

【摘要】在数字经济时代下， 对企业数字化转型提升创新绩效的效应与作用机理进行讨论很有必要。基于技术创新理论和动态能力理论， 采用文本分析法构建2010 ～ 2020年企业数字化转型指数， 实证检验企业数字化转型如何影响创新绩效， 并将动态能力细分为创新能力、吸收能力、适应能力， 探讨其中介效应， 总结出“企业数字化转型 —— 动态能力 —— 创新绩效”这一作用路径。主要结论如下：企业数字化转型对创新绩效具有显著促进作用， 通过多种稳健性检验后， 研究结论依旧可靠； 企业数字化转型正向影响动态能力 —— 创新能力、吸收能力、适应能力， 且三者在企业数字化转型与创新绩效之间发挥着显著中介作用。進一步研究发现， 在低市场化程度下， 企业数字化转型对创新绩效的促进作用更加显著。研究结论为企业数字化转型促进创新绩效的内在机理研究提供了微观证据， 为企业推动数字化转型、 发展动态能力、 提升创新绩效提供了明确启示。

【关键词】数字化转型；动态能力；创新绩效；市场化程度

【中图分类号】F230      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2023）05-0145-8

一、 引言

近年来， 我国数字经济的发展突飞猛进。2021年， 我国数字经济规模达到45.5万亿元， 同比增长15.9%， 大幅高于GDP增速， 相比于2020年数字经济占比提升16.07个百分点， 数字经济成为促进我国经济飞速发展的中坚力量。“十四五”发展规划明确提出， “加快建设数字经济， 以数字化转型整体驱动生产方式的变革”。当下， 企业提升创新绩效、 实现高质量发展的关键在于更好地提升企业的创新能力。如何适应企业数字化转型所带来的新趋势、 推动数字技术改造传统创新模式， 正是企业提升创新绩效、 实现高质量发展的题中要义。而推动数字化改造企业创新模式的核心在于实现企业数字化转型。企业数字化转型被视为企业遵循客观发展规律的一个必然选择（张吉昌和龙静，2022）。企业数字化转型是利用人工智能、 云计算、 区块链、 大数据、 互联网+等新兴技术的组合重构企业内部管理模式与创新模式的过程。企业数字化转型会颠覆企业传统管理模式与创新模式， 为企业创新提供新的动力， 引导企业创新绩效实现飞跃式提升。在此背景下， 研究企业数字化转型与创新绩效的关系具有重要意义。企业能否抓住数字化转型契机， 充分发挥数字化技术对企业创新绩效的推动效应， 成为理论探索与实践研究共同关注的热点话题。

从研究方法出发， 学者们对这一选题的研究大致可以分为两类。第一类是从理论探索和案例研究出发， 研究企业数字化转型如何影响创新绩效。姚小涛等（2022）从基本理论出发， 认为数字化转型是内因与外因共同作用的产物， 数字化转型为企业创新绩效带来新的发展动力。柳学信等（2022）基于阿里云、 腾讯内网、 华为员工论坛进行多案例研究， 发现企业数字化转型有效改变企业创新绩效的作用方式与价值表现。何斌等（2022）以字节跳动为研究对象， 探究企业数字化转型推动企业管理模式从科层制管理模式转型为网络制管理模式， 形成适应数字经济环境的企业管理环境， 为企业提升创新绩效提供了高效顺畅的管理环境。这类研究是早期探索企业数字化转型与创新绩效之间关系的主要形式。无论是理论探索还是案例研究， 都认可了企业数字化转型对创新绩效的积极影响。随着研究的不断深入与细化， 第二类定量研究出现， 有学者开始尝试采用数据模型具体度量企业数字化转型。Miguel（2022）尝试采用调查问卷形式对企业数字化转型这一变量进行衡量； 吴非等（2021）采用爬虫技术并构建相应词频库， 在上市公司年报中获取相关词频， 再进行加总处理来测量企业数字化转型这一变量。上述研究为企业数字化转型相关实证研究提供了可行路径。肖仁桥等（2021）研究发现， 企业数字化转型对企业产品研发具有积极的线性影响。黄节根等（2021）以2015 ～ 2019年我国沪深A股上市公司为研究对象， 指出企业数字化转型与创新绩效存在正相关关系， 且在建设数字平台的企业中更为显著。杨水利等（2022）基于制造业上市公司研究发现， 数字化转型显著提升制造业创新效率。

上述研究主要分析企业数字化转型对创新绩效的直接影响， 关注企业数字化转型与创新绩效之间的相关性及其对企业整体的影响， 未充分挖掘相关性背后的因果关系以及数字化转型对企业其他方面的影响。可见两者之间的影响机制与影响路径尚存在继续深入探究的空间。本文为深入探究企业数字化转型影响创新绩效的中间机制， 将动态能力细分为创新能力、 吸收能力、 适应能力， 分析动态能力对二者之间关系的影响路径。一方面， 企业数字化转型被认为是企业动态能力进化的刺激因素（张吉昌和龙静，2022）； 另一方面， 动态能力是企业保持并不断提升竞争力的根本保障， 而较高的创新绩效是企业良好竞争力的重要体现。数字化转型作为企业发展趋势， 容易被众多企业模仿。企业通过数字化转型促进不易模仿、 更加有效的动态能力的获得。企业数字化转型强化创新能力以提升企业突破性创新水平、 强化吸收能力以吸收异质性知识和捕捉外部创新机会、 强化适应能力以提升创新组织与管理模式灵活性来促进创新绩效。因此， 本文基于技术创新理论和动态能力理论， 以2010 ～ 2020年A股上市公司为研究样本， 利用文本分析法构建企业数字化转型指数， 实证检验企业数字化转型对创新绩效的影响， 并将动态能力细分为创新能力、 吸收能力、 适应能力， 考察动态能力在企业数字化转型与创新绩效的关系中所扮演的角色。本文可能的贡献如下： ①通过探讨动态能力所发挥的中介作用， 补充了企业数字化转型与创新绩效之间的影响机制研究。②分析了企业数字化转型对创新绩效的影响， 为深度理解数字技术对企业创新能力的影响机制提供了新的思路与视角。③基于动态能力， 探索创新能力、 吸收能力、 适应能力在企业数字化转型与创新绩效之间的影响机制， 打开这一关系网络的机制黑箱， 也为后续研究提供了可借鉴的视角。

二、 文献综述

创新是企业寻求高质量发展、 提升自身竞争优势（张爽和陈晨，2022）、 增强企业吸收能力（韩莹和陈国宏，2022）的有效途径。创新绩效作为企业创新效果的重要体现， 其被实证研究认可为衡量企业创新效果的重要指标（黄世政等，2022）。针对创新绩效的影响， 有学者从宏观经济政策视角出发， 发现资金支持类、 专利保护类政策对企业创新绩效具有显著提升作用（李媛媛等，2022）。高管作为企业创新策略的制定者与决策者， 其特征能够显著影响创新绩效。例如在企业面临业绩下滑、 行业激烈竞争的情境下， 管理者心理韧性有效提升企业创新绩效， 表现在管理者心理韧性有效减少管理层短视行为、 增加研发投入（乔朋华等，2022）等方面。而从微观层面出发， 社会资本（董坤坤和王琦，2021）、 政府补贴（黄世政等，2022）、 数字经济发展（申明浩等，2022）、 技术积累（胡川等，2021）均能提升企业创新绩效。数字化转型作为企业发展的必经阶段， 通过拓展企业创新机会、 提升企业创新效率、 降低企业创新成本来提升创新绩效（李雯轩和李晓华，2022；代飞等，2023）， 并逐步成为数字经济时代提升创新绩效的重要动力。

随着越来越多的企业进行数字化转型， 该领域的研究也日益增多。从文献研究来看， 有的文献着眼于国内外数字化转型差距， 如李雯轩和李晓华（2022）从全球视角出发， 发现目前发达国家的数字化转型走在前面， 但我国依托完善的基础设施、 大数据、 丰富的应用场景为数字化转型提供了弯道超车的机会。有的文献对数字化转型研究脉络进行了梳理整合。朱秀梅和林晓玥（2022）結合现有文献， 尝试梳理数字化转型演化脉络、 发展数字化转型概念以及构建数字化转型相关理论， 为进一步探讨数字化转型构建了整合框架， 指引和启示着未来研究。在微观企业层面， 既有文献集中于数字化转型动因与对企业本身的影响， 管理者自身特征成为焦点。部分文献认为管理者自身特征显著影响数字化转型， 如年龄较小、 具有技术背景（张昆贤和陈晓蓉，2021）、 社会资本水平较低（陈庆江等，2021）的高管团队更愿意推动企业数字化转型。学者们普遍认为数字化转型是一项企业发展策略， 能有效提升创新绩效（Shenlei等，2021）， 这种促进效果不但体现在推动人力资本升级、 提升供应链集成度、 强化公司韧性、 改善公司治理（肖土盛等， 2022）上， 还体现在增加企业创新研发投入（Michael等，2022）、 改善公司创新氛围、 提升创新投入产出效率等方面。

尽管现有文献揭示了企业数字化转型对创新绩效可能存在的促进作用， 但仍存在以下两方面不足： 一是现有文献对数字化转型与创新绩效的研究仅停留在线性层面。而企业数字化转型作为企业重大战略决策， 对企业创新绩效的影响是由上到下、 由内到外的， 绝不单单是线性的。二是数字化转型如何影响创新绩效这一路径仍未厘清以及动态能力界定方式过于笼统， 难以解释其所发挥的作用。文章将着重回答以上两个问题。

三、 理论分析与研究假设

（一）企业数字化转型与创新绩效

基于技术创新理论可知， 企业只有进行技术革新， 制定创新战略， 积极寻找外部创新机会， 顺应时代发展趋势， 才能掌握核心竞争力， 提升创新绩效。创新绩效被认为是企业通过新运营模式、 新技术平台等创新手段对企业绩效的提升水平（黄节根等，2021）。影响企业创新绩效的因素大致可以分为宏观层面与微观层面因素。从宏观层面来看， 国家发布的财政、 货币与产业调控政策对企业具有至关重要的影响。如： 财政调控政策会冲击市场均衡， 从而影响企业现有的供求关系， 进而影响创新绩效； 货币调控政策会对企业融资难易程度产生深刻的影响， 从而影响企业创新投入， 进而影响创新绩效； 产业调控政策具有较强的针对性， 往往对政策相关产业产生颠覆性影响， 导致所在市场发生巨大变化。但宏观层面的冲击并非只影响单个企业， 因此这种冲击并不是实证研究普遍认可的变量， 本文不将宏观政策影响纳入讨论范围。从微观层面来看， 影响企业创新绩效的主要因素为企业特征、 企业治理与企业数字化水平（吉祥熙，2021）。从现有研究中不难发现， 企业特征、 企业治理对创新绩效的影响研究已趋于成熟， 而随着人工智能、 大数据、 区块链等技术的普及， 企业数字化转型作为近几年企业战略转型的重点方向（乔鹏程和张岩松，2022）， 对企业管理模式、 信息传递速率、 信息整合效率、 管理层决策正确性等方面产生了深远的影响， 从而在一定程度上影响创新绩效。王才（2021）认为， 企业数字化转型是企业利用先进的数字化技术推动企业生产经营组织等方面创新变革的过程， 涉及企业方方面面， 无疑是一场从上到下、 从里到外的自我革新。

企业数字化转型对创新绩效的驱动作用大致分为三个方面：

1. 企业数字化转型增强企业对外信息捕捉能力、 增加企业创新机会。企业创新以创新机会为前提， 识别创新机会是企业创新的首要条件， 需要企业具备有效判断企业内外部环境变化与自身产业创新相关机会的能力（张吉昌和龙静，2022）。企业数字化转型可降低企业的创新机会成本（李磊等，2022）。企业数字化转型使企业持续搜集外部海量消费者偏好信息， 并采用大数据、 区块链、 数据挖掘技术从中分析消费者偏好变化， 迅速获得创新机会。

2. 企业数字化转型优化创新流程， 提高员工人力资本水平， 提升创新效率。相比于以往重复、 机械化的创新流程， 企业数字化转型的引入， 将创新流程以数字化、 模块化的方式呈现， 对创新流程进行精准把控与全程监控， 推动创新流程向精细化方向发展（郭朝先等，2022）。企业数字化转型促使企业员工产生一种危机意识， 促使他们将更多精力放在提升自身专业能力上， 从而提高员工人力资本水平（张国胜和杜鹏飞，2022）， 进而提升企业创新绩效。

3. 企业数字化转型降低创新成本， 提升创新成功率。创新是一个高失败率、 高成本投入、 不断试错的过程， 需要大量资金的支持。企业创新前期需要大量实验检验创新设想的可行性， 会耗费大量资金， 导致创新成本居高不下。随着企业数字化转型的推进， 可通过虚拟仿真技术模拟实验过程仿真实验结果（戚聿东等，2021）， 以较低成本实现一定次数的实验结果以满足对创新设想的初步检验； 并且数字化转型可以实现创新过程全监测， 数字化、 标准化记录创新过程， 做到创新过程可复制， 一定程度上提升创新成功率。根据以上研究， 提出以下假设：

H1： 企业数字化转型正向影响创新绩效。

（二）动态能力（创新能力、 适应能力、 吸收能力）的中介效应

动态能力理论认为， 企业要在复杂多变的市场环境中保持竞争力， 需要具备与外部环境相匹配的调整能力， 及时根据环境变化调整自身战略（李梅等，2022）。企业战略决定了创新绩效， 当新的科学技术为企业带来创新机遇时， 企业自身也要对此做出响应（孟韬等，2021）。企业数字化转型具有繁杂性与不确定性， 而动态能力是保障企业适应复杂多变外部环境的根本能力， 诠释了企业如何面对更迭迅速的技术手段与复杂多变的市场环境。Rajshree和Constance（2009）认为， 动态能力是企业数字化转型与创新绩效之间的媒介， 确保企业数字化转型通过这一路径有效促进创新绩效提升。动态能力有助于升级改造、 及时调整现有创新能力， 确保现有创新能力与创新战略、 创新流程相匹配， 从而提升创新绩效。现有研究较为笼统地将动态能力作为企业数字化转型影响创新绩效的中介变量， 较少研究将动态能力进行细分， 区别不同动态能力下企业数字化转型对创新绩效的差别效应。本文借鉴Wang等（2007）的研究， 将动态能力划分为创新能力、 吸收能力和适应能力， 其中： 创新能力为企业开发新技术或产品、 进行科研创新的能力； 吸收能力为企业获取、 分析、 转化具有创新机会的外部环境信息的能力； 适应能力为企业整合自身资源、 变革创新战略以快速适应环境变化的能力。

1. 企业数字化转型通过强化创新能力， 实现突破式创新， 从而提升创新绩效。在数字经济时代， 使用传统信息获取方式难以在复杂多变的数字环境中及时获得信息。数字技术能为企业搜集海量信息、 捕捉外部创新机会、 智能选择创新路径， 帮助企业确定创新战略与创新手段。若企业仅停留于自身熟悉的产品开发领域， 会导致创新能力无法大幅提升， 最终形成创新依赖， 掉入“创新陷阱”。企业数字化转型通过提升创新能力， 实现对创新管理模式的重构与创新技术的变革， 突破现有创新困境， 积极应对外部环境， 丰富特色创新产品， 实现创新绩效的提升。

2. 企业数字化转型通过强化吸收能力， 吸收异质性知识、 捕捉外部创新机会， 从而提升创新绩效。跨界搜寻策略理论认为通过技术革新帮助企业积极关注外界环境变化， 及时掌握市场发展趋势， 吸纳外部异质性知识， 扩展企业认知边界， 激发企业搜索能力， 有助于解决企业在技术创新中所遇到的问题， 为提升创新绩效打下基础。随着数字化产业的不断发展， 企业与外界的信息交流日益频繁， 彼此之间的壁垒正逐渐消失。企业通过数字化转型实现内外部环境互动学习， 快速链接和深入分析外部环境变化， 扩展信息获取渠道， 搜集消费者、 利益相关者、 竞争对手等方面的信息， 精确掌握消费者实际需求。企业数字化转型通过增强企业吸收能力， 促使企业对所获得的海量信息进行吸收整合， 确保企业创新战略与消费趋势相契合， 从而精确有效地提升创新绩效。

3. 企业数字化转型通过强化适应能力， 提升创新组织与管理模式灵活性， 从而提升创新绩效。动态能力理论认为， 只有组织的动态能力适应外部环境的变化， 组织才能获得持续显著的竞争力， 即企业只有适应不断变化的外部环境， 保持持续的技术变革能力， 才能更新、 整合、 重组企业内部资源， 从而与环境变化和技术变革相适应。适应能力是企业响应外部环境变化的动态能力。企业数字化转型所带来的变化不仅仅是技术手段的更新换代， 更多的是创新组织、 管理模式、 创新战略的转变。企业数字化转型对企业的改造是全方位、 多角度的， 数字技术可全面参与创新生产技术及创新管理模式。若企业适应能力不强， 即使积极开展企业数字化转型， 也难以与企业创新模式、 创新流程、 创新方式相匹配， 最终反而抑制创新绩效。综上所述， 提出以下研究假设：

H2a： 在企业数字化转型对创新绩效的影响中， 创新能力发挥中介作用。

H2b： 在企业数字化转型对创新绩效的影响中， 吸收能力发挥中介作用。

H2c： 在企业数字化转型对创新绩效的影响中， 适应能力发挥中介作用。

四、 研究设计

（一）样本选择与数据来源

为研究企业数字化转型对创新绩效的影响及其作用机理， 本文选取2010 ～ 2020年我国A股上市公司为初始样本， 数据来源于国泰安（CSMAR）数据库、 WIND数据库， 企业数字化转型、 动态能力、 创新绩效数据由手工整理而得。按照以下标准对样本进行处理： ①剔除面板数据中信息缺失的样本数据； ②剔除上市公司股票处于ST、 ?ST等异常交易状态的观测值。共获得13792个观测值。为排除异常值对结果的影响， 采用Winsorize处理方式， 按照1%的比例对样本数据进行缩尾处理。

（二）变量定义

1. 被解释变量： 创新绩效。借鉴张吉昌等（2022）、 黄节根等（2021）、 董坤坤和王琦（2021）的研究， 衡量创新绩效的方式主要有以下两种： ①采用专利申请量作为测量指标。因为专利申请量能反映企业真实的创新绩效， 创新绩效良好的企业会持续产出新技术， 专利申请量也会随之上升。专利申请量相比于授予量更能真实反映企业實际创新绩效水平， 专利授予需要检测与缴纳年费， 存在极大的不确定性与不稳定性， 专利申请量相比专利授予量更加稳定、 可靠， 并且很有可能在申请过程中， 专利技术已对创新绩效产生显著影响。因此， 专利申请数据更适合衡量创新绩效。②采用新产品销售额作为衡量指标。由于我国不强制要求上市公司公布新产品销售收入， 数据的可靠性存疑。考虑到数据准确性与可得性， 本文使用发明专利申请量加1的自然对数来衡量创新绩效， 记作lnApply。

2. 解释变量： 企业数字化转型。借鉴吴非等（2021）的做法， 采用Python爬虫技术， 结合A股上市公司年报， 对人工智能技术、 大数据技术、 云计算技术、 区块链技术等特征词进行整理、 计数、 加总。为避免这类数据具有严重的“右偏性”特征， 对数据进行对数化处理， 最终形成企业数字化转型衡量指标， 用Digitaleco表示。

3. 中介变量： 动态能力。参考张吉昌和龙静（2022）、 李梅等（2022）的研究思路， 将动态能力分为创新能力、 吸收能力与适应能力。创新能力采用企业研发支出强度与技术人员占比两个指标进行综合衡量， 对两个指标分别进行标准化处理， 然后加总构成创新能力衡量指标， 记作DC_In； 吸收能力采用研发支出与营业收入之比来衡量， 用DC_Ab表示； 适应能力采用研发支出、 资本支出以及广告支出三项指标进行综合衡量， 采用三者变异系数的负值来反映企业资源分配的灵活度， 间接反映企业适应能力， 该值越大， 表示企业适应能力越强， 记为DC_Ad。

4. 控制变量。参照以往研究并考虑影响企业创新绩效的关键因素， 选取以下控制变量： 公司规模（Size）、 资产负债率（Lev）、 总资产收益率（ROA）、 现金流量（Cashflow）、 股权集中度（Top1）、 公司成长性（Growth）、 产权性质（SOE）。变量定义及界定方法如表1所示。

（三） 计量模型

根据理论分析， 本文认为企业数字化转型通过影响动态能力进而影响企业创新绩效， 为了识别这一影响及作用机制是否存在， 构建以下两个实证模型：

为检验企业数字化转型对创新绩效的影响作用， 本文构建模型（1）作为基准回归模型：

lnApply=C+α0Digitaleco+α1Size+α2Lev+α3ROA+

α4Growth+α5Top1+α6Cashflow+α7SOE+εi （1）

为进一步检验企业数字化转型是否通过影响动态能力而对创新绩效产生影响， 本文参考温忠麟和叶宝娟（2004）提出的中介效应逐步检验法， 设计以下中介效应检验模型：

DC_In/DC_Ab/DC_Ad=C+α0Digitaleco+α1Size+

α2Lev+α3ROA+α4Growth+α5Top1+α6Cashflow+

α7SOE+εi （2）

lnApply=C+α0Digitaleco+α1DC_In/DC_Ab/

DC_Ad+α2Size+α3Lev+α4ROA+α5Growth+α6Top1+

α7Cashflow+α8SOE+εi （3）

在以上模型中，  εi为随机扰动项。

五、 实证结果与分析

（一） 描述性统计

表2中列示了主要变量的描述性统计结果。由表2可以看出， 创新绩效（lnApply）的最大值为5.835、 最小值为0， 各上市公司的创新绩效存在明显差异。企业数字化转型（Digitaleco）的均值大于中位数， 说明部分样本企业数字化转型程度较高， 也间接说明企业数字化转型程度在各企业之间存在明显差异， 有的企业凭借自身行业优势， 早已实现数字化， 而个别企业受限于自身规模与行业特点， 迟迟无法进行数字化转型。创新能力（DC_In）的均值為0.183， 说明样本企业具有较强的创新能力。吸收能力（DC_Ab）的均值为0.047、 最大值为0.259、 最小值为0， 整体来看， 样本企业的吸收能力相对不足， 缺少搜寻创新机会的能力。各变量的描述性统计结果与已有研究结果基本保持一致。

（二）回归结果与分析

为了检验企业数字化转型对创新绩效的影响， 按照前文构建的模型进行回归分析， 结果如表3所示。根据第（1）列回归结果可知， 企业数字化转型（Digitaleco）与创新绩效（lnApply）的回归系数为0.115， 在1%的水平上显著， 表明企业数字化转型显著促进创新绩效。在数字经济时代， 企业数字化转型成为主流趋势， 企业依靠数字技术搜集海量数据， 捕捉外部创新机会、 丰富研发技术、 优化创新流程、 节约创新成本， 从而实现创新绩效的有效提升。因此， H1得到验证。由第（2）、 （3）、 （4）列回归结果可以看出， 企业数字化转型（Digitaleco）正向影响创新能力（DC_In）、 吸收能力（DC_Ab）、 适应能力（DC_Ad）。在模型（1）的基础上， 加入中介变量动态能力（创新能力、吸收能力、适应能力）， 检验动态能力的中介效应是否存在。加入创新能力后， 回归结果如第（5）列所示。企业数字化转型（Digitaleco）的回归系数为0.024， 创新能力（DC_In）的回归系数为2.524， 且均在1%的水平上显著， 说明创新能力的中介效应存在， H2a得以检验。企业数字化转型为企业寻找创新机会提供了一种新的思路， 基于数据搜集分析寻找创新机会、 分析消费趋势、 确定精准创新路径、 增强创新能力， 从而提升创新绩效。加入吸收能力后， 回归结果如第（6）列所示。企业数字化转型（Digitaleco）的回归系数为0.224， 吸收能力（DC_In）的回归系数为9.788， 且均在1%的水平上显著， 说明吸收能力的中介效应存在， H2b得以检验。企业数字化转型为企业带来海量数据与全新管理模式， 企业能否将其转化为提升创新绩效的关键影响因素， 吸收能力成为至关重要的一环， 企业数字化转型通过增强吸收能力来提升创新绩效。加入适应能力后， 回归结果如第（7）列所示。企业数字化转型（Digitaleco）的回归系数为0.103， 适应能力（DC_Ad）的回归系数为0.632， 且均在1%的水平上显著， 说明适应能力的中介效应存在， H2c得以检验。企业数字化转型为企业带来翻天覆地的变化， 企业创新模式的改变会引起企业“阵痛”， 企业能否尽快适应创新模式的改变， 适应能力发挥关键作用， 数字化转型通过增强适应能力加快企业与创新模式、 创新流程、 创新方式相匹配， 进而提升创新绩效。

六、 内生性与稳健性检验

（一）内生性检验

已有研究指出， 企业数字化转型与创新绩效之间可能存在互为因果的关系， 即企业创新绩效较好可能会导致企业积极进行数字化转型， 寻求更好的创新渠道。为缓解内生性问题， 借鉴尹夏楠等（2022）的做法， 将滞后一期企业数字化转型作为工具变量进行两阶段最小二乘法估计。考虑到企业数字化转型对创新绩效的综合影响， 当企业进行数字化转型的战略制定时， 其驱动作用的发挥需要一定时间， 因此将企业数字化转型进行滞后一期处理， 进一步削弱内生性干扰， 结果见表4。第（1）列中企业数字化转型的回归系数为0.8967且在1%的水平上显著， 表明企业数字化转型对创新绩效的驱动效应显著， 二者关系较为稳定。第（2）列结果表明， 企业数字化转型与创新绩效存在显著正相关关系。综上所述， 企业数字化转型正向影响创新绩效这一结论是稳健且可靠的。

（二）稳健性检验

为更为全面地衡量创新绩效， 将实用新型、 外观设计加入衡量标准， 但考虑到发明专利对创新绩效具有更为显著的影响， 发明专利、 实用新型、 外观设计的权重按照3∶2∶1进行赋值， 为消除偏差影响， 将总申请量加1后取自然对数， 记作lnGrant， 回归结果如表7所示。第（1）列中企业数字化转型（Digitaleco）的回归系数为0.093且在1%的水平上显著， 第（2）、 （3）、 （4）列中创新能力（DC_In）的回归系数为1.884、 吸收能力（DC_Ab）的回归系数为7.306、 适应能力（DC_Ad）的回归系数为0.883， 且均在1%的水平上显著， 此回归结果与基准回归结果一致， 说明在更改被解释变量衡量方式后， 企业数字化转型仍正向影响创新绩效且动态能力仍发挥中介作用。

七、 进一步分析： 市场化程度差异性检验

由于企业的生存与发展都离不开社会环境， 企业数字化程度、 创新模式、 创新流程都与所处市场环境息息相关。虽然我国市场化进程不断加快， 经济蓬勃发展， 但受自然地理环境、 历史背景等因素影响， 各地区之间市场化进程存在明显差异。考虑到市场化进程具有一定的稳定性與延续性， 本文进一步探讨在不同市场化程度下， 企业数字化转型对创新绩效的影响。由表5中第（5）、 （6）列的结果可以看出， 相比于高市场化程度， 在低市场化程度下， 企业数字化转型（Digitaleco）的回归系数从0.064提升至0.154， 企业数字化转型对创新绩效的影响更为显著。高市场化程度地区的企业彼此之间产品竞争激烈， 企业自身创新能力差距较小， 并且高市场化程度地区往往为经济发达地区， 人才更为多元化， 创新机会更易被发现， 导致外部环境中所能搜集到的创新机会有限， 从而由企业数字化转型直接带来的创新机会不多， 导致在高市场化程度地区企业的数字化转型对企业创新绩效的提升作用不大。而对于低市场化程度地区， 企业制度环境和市场经济发展相对落后， 企业数字化转型为企业创新绩效带来多元的创新管理模式、 敏锐的创新意识、 前沿的创新技术以及果断的创新决策， 具有更为明显的知识溢出效应， 使得创新绩效显著提升。

八、  结论与启示

（一）结论

在数字经济时代， 企业数字化转型成为创新绩效的主流驱动因素。本文采用文本分析法构建2010 ～ 2020年企业数字化转型指数， 实证检验企业数字化转型如何影响创新绩效， 探讨了动态能力（创新能力、吸收能力、适应能力）的中介效应， 总结出“企业数字化转型 —— 动态能力 —— 创新绩效”这一作用路径。主要结论如下： 企业数字化转型对创新绩效具有显著促进作用， 经过多种稳健性检验后， 研究结论依旧是稳健且可靠的。企业数字化转型正向影响动态能力 —— 创新能力、 吸收能力、 适应能力， 且三者在企业数字化转型与创新绩效之间发挥着显著中介作用。进一步研究发现， 在低市场化程度地区， 企业数字化转型对创新绩效的促进作用更加显著。

（二）启示

基于上述研究结果， 提出以下政策建议：

从政府层面来看， 积极推动企业数字化转型， 为企业数字化转型营造良好的外部环境。出台相关政策鼓励企业进行数字化转型， 并进一步强化相关政策的落实。精确把握各行业数字化发展现状， 结合企业所在行业特点， 构建切实有效的政策支持体系， 拒绝“一把抓”， 充分发挥企业数字化转型作用， 促进创新绩效提升。

从企业层面来看， 顺应数字经济时代浪潮， 把握企业数字化转型所带来的机遇与挑战。在数字化转型过程中， 企业应根据自身实际情况制定最佳转型战略， 不宜盲目追求先进技术与新颖创新模式。提高企业对动态能力的重视程度， 有侧重地提高自身创新能力、 吸收能力和适应能力， 更好地为企业创新流程、 创新模式服务， 最终提升创新绩效。

【 主 要 参 考 文 献 】

陈庆江，王月苗，王彦萌．高管团队社会资本在数字技术赋能企业创新中的作用 —— “助推器”还是“绊脚石”？［ J］．上海财经大学学报，2021（4）：3 ～ 17．

代飞，钟运标，徐凤菊．数字化转型、企业创新与价值提升［ J］．财会月刊，2023（1）：36 ～ 45．

董坤坤，王琦．社会资本、融资约束与人工智能企业创新绩效［ J］．调研世界，2021（12）：43 ～ 50．

郭朝先，苗雨菲，许婷婷．全球工业软件产业生态与中国工业软件产业竞争力评估［ J］．西安交通大学学报（社会科学版），2022（2）：22 ～ 30．

何斌，赵楠，何琴清，胡卫敏．管理模式转型视角的数字化管理适应性变革研究 —— 以字节跳动为例［ J］．北京交通大学学报（社会科学版），2022（6）：29 ～ 36．

胡川，王子豪，韦院英．技术积累、综合成本与企业技术创新绩效［ J］．湖北社会科学，2021（12）：63 ～ 75．

黄节根，吉祥熙，李元旭．数字化水平对企业创新绩效的影响研究 —— 来自沪深A股上市公司的经验证据［ J］．江西社会科学，2021（5）：61 ～ 72+254 ～ 255．

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【基金项目】国家社会科学基金一般项目“世界政治不确定对中国企业国际化动态选择及其创新的影响研究”（项目编号：19BJL130）；西藏文化传承发展协同创新中心2022年招标课题“西藏经济高质量发展评价指标体系构建与实现路径研究”（项目编号：XT-ZB202203）；西藏自治区哲学社会科学资金一般项目“西藏农牧业高质量发展与巩固脱贫成果的区块链应用研究”（项目编号：21BJY02）；西藏民族大学研究生金课建设“实证会计研究”（项目编号：2022-7）

【作者单位】1.西藏民族大学财经学院， 陕西咸阳 712082；2.西藏民族大学管理学院， 陕西咸阳 712082