2022畢業(yè)論文經(jīng)管一.摘要

2022年，全球經(jīng)濟(jì)在新冠疫情持續(xù)影響下進(jìn)入深度調(diào)整期，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興經(jīng)濟(jì)加速融合，數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇與轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心引擎。本研究以中國(guó)制造業(yè)企業(yè)為研究對(duì)象，通過(guò)構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板模型，結(jié)合企業(yè)層面財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響機(jī)制與路徑。研究選取2015-2021年中國(guó)A股上市公司作為樣本，運(yùn)用系統(tǒng)GMM方法處理內(nèi)生性問(wèn)題，并采用門(mén)檻回歸模型分析不同發(fā)展階段企業(yè)的異質(zhì)性影響。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)投入顯著提升了企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出，其中數(shù)字技術(shù)應(yīng)用強(qiáng)度與創(chuàng)新效率呈正相關(guān)關(guān)系（系數(shù)為0.32，p<0.01），且通過(guò)中介效應(yīng)分析證實(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過(guò)優(yōu)化資源配置、降低交易成本間接促進(jìn)創(chuàng)新。進(jìn)一步分析顯示，政策支持強(qiáng)度與市場(chǎng)化水平對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新溢出效應(yīng)具有調(diào)節(jié)作用，高市場(chǎng)化地區(qū)企業(yè)受益更為明顯。研究結(jié)論表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型不僅是企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵路徑，也為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供了新動(dòng)能，政策制定應(yīng)聚焦數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施完善與制度創(chuàng)新，以最大化轉(zhuǎn)型紅利。

二.關(guān)鍵詞

數(shù)字經(jīng)濟(jì)；創(chuàng)新績(jī)效；轉(zhuǎn)型路徑；系統(tǒng)GMM；門(mén)檻回歸

三.引言

全球經(jīng)濟(jì)格局正經(jīng)歷百年未有之大變局，數(shù)字化浪潮以前所未有的廣度和深度重塑著產(chǎn)業(yè)形態(tài)與社會(huì)結(jié)構(gòu)。進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，以大數(shù)據(jù)、、云計(jì)算為代表的新一代信息技術(shù)加速滲透，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)從概念走向?qū)嵺`，成為引領(lǐng)全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心驅(qū)動(dòng)力。據(jù)國(guó)際貨幣基金（IMF）統(tǒng)計(jì)，2021年數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模已占全球GDP的15%以上，其中數(shù)字技術(shù)投資回報(bào)率較傳統(tǒng)投資高出23%。中國(guó)作為全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展最快的國(guó)家之一，2021年數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模突破45萬(wàn)億元，占GDP比重達(dá)39.8%，展現(xiàn)出強(qiáng)大的發(fā)展韌性。然而，在快速轉(zhuǎn)型的同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)傳統(tǒng)創(chuàng)新模式的顛覆效應(yīng)與協(xié)同機(jī)制仍存在諸多爭(zhēng)議，特別是在后疫情時(shí)代經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，如何準(zhǔn)確評(píng)估數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響，并揭示其作用路徑，已成為理論界與實(shí)務(wù)界共同關(guān)注的焦點(diǎn)。

創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力，是企業(yè)生存與發(fā)展的根本。傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論認(rèn)為，企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效受研發(fā)投入、市場(chǎng)環(huán)境、人力資本等多重因素影響。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的興起，技術(shù)邊界被打破，數(shù)據(jù)成為新型生產(chǎn)要素，創(chuàng)新模式從線性迭代轉(zhuǎn)向開(kāi)放式協(xié)同，傳統(tǒng)創(chuàng)新理論面臨新的挑戰(zhàn)。一方面，數(shù)字技術(shù)降低了創(chuàng)新門(mén)檻，中小企業(yè)通過(guò)平臺(tái)化、模塊化開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破的可能性顯著提升；另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)與復(fù)雜系統(tǒng)特性導(dǎo)致創(chuàng)新績(jī)效評(píng)估更為復(fù)雜，單純依賴(lài)研發(fā)投入的衡量方式已難以反映全貌。例如，某新能源汽車(chē)企業(yè)通過(guò)引入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，整合產(chǎn)業(yè)鏈上下游數(shù)據(jù)，不僅縮短了電池研發(fā)周期30%，更催生了基于用戶(hù)數(shù)據(jù)的個(gè)性化創(chuàng)新模式，這種創(chuàng)新績(jī)效的提升難以用傳統(tǒng)指標(biāo)完全捕捉。這一現(xiàn)象引發(fā)學(xué)界思考：數(shù)字經(jīng)濟(jì)究竟如何影響企業(yè)創(chuàng)新？其作用機(jī)制是否因企業(yè)規(guī)模、行業(yè)屬性或政策環(huán)境而異？

當(dāng)前，關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系的研究已取得一定進(jìn)展。早期研究多集中于描述性統(tǒng)計(jì)，指出數(shù)字經(jīng)濟(jì)投入與企業(yè)專(zhuān)利數(shù)量呈正相關(guān)。隨著計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法的發(fā)展，學(xué)者們開(kāi)始運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型檢驗(yàn)二者關(guān)系，如張等（2020）發(fā)現(xiàn)數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)投入能提升企業(yè)創(chuàng)新效率，但未考慮行業(yè)異質(zhì)性。近年來(lái)，隨著中介效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)研究的深入，部分文獻(xiàn)開(kāi)始探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)的“黑箱”，例如李和王（2021）證實(shí)了數(shù)字技術(shù)通過(guò)優(yōu)化結(jié)構(gòu)間接促進(jìn)創(chuàng)新的機(jī)制。然而，現(xiàn)有研究仍存在幾方面局限：首先，在研究方法上，多數(shù)研究采用靜態(tài)模型，難以捕捉數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程；其次，在變量測(cè)量上，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的量化仍以投入層面為主，缺乏對(duì)企業(yè)數(shù)字化能力的綜合評(píng)估；再次，在機(jī)制分析上，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何具體作用于創(chuàng)新過(guò)程的微觀路徑尚未形成系統(tǒng)認(rèn)知。特別是在2022年全球經(jīng)濟(jì)下行壓力加劇的背景下，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)能否成為企業(yè)穿越周期、實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量創(chuàng)新的“壓艙石”，具有重要的理論價(jià)值與實(shí)踐意義。

基于此，本研究提出以下核心研究問(wèn)題：數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否能夠顯著提升企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效？如果是，其作用機(jī)制如何？在不同制度環(huán)境下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響是否存在差異？為回答這些問(wèn)題，本文構(gòu)建如下研究假設(shè)：假設(shè)1（H1）：數(shù)字經(jīng)濟(jì)投入與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效呈顯著正相關(guān)；假設(shè)2（H2）：數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)優(yōu)化資源配置、降低創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)等中介路徑提升創(chuàng)新績(jī)效；假設(shè)3（H3）：市場(chǎng)化程度與政策支持強(qiáng)度對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新效應(yīng)存在顯著調(diào)節(jié)作用。研究創(chuàng)新點(diǎn)在于：第一，采用動(dòng)態(tài)面板模型與門(mén)檻回歸相結(jié)合的方法，更精確地捕捉數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響的時(shí)序性與異質(zhì)性；第二，構(gòu)建包含數(shù)字技術(shù)采納、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字人才等多維度的數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合指數(shù)，克服單一投入指標(biāo)的片面性；第三，通過(guò)中介效應(yīng)分析揭示數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響創(chuàng)新的微觀傳導(dǎo)路徑，為政策制定提供更具針對(duì)性的建議。本研究的理論貢獻(xiàn)在于豐富數(shù)字經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新的互動(dòng)關(guān)系理論，實(shí)踐意義則體現(xiàn)在為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新戰(zhàn)略提供決策參考，同時(shí)為政府制定差異化數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策提供實(shí)證依據(jù)。在后續(xù)章節(jié)中，本文將首先梳理數(shù)字經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新的相關(guān)理論基礎(chǔ)，接著展開(kāi)實(shí)證模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)說(shuō)明，隨后呈現(xiàn)實(shí)證結(jié)果并進(jìn)行分析，最后總結(jié)研究發(fā)現(xiàn)并提出政策建議。

四.文獻(xiàn)綜述

數(shù)字經(jīng)濟(jì)與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系研究已成為管理學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)交叉領(lǐng)域的熱點(diǎn)議題，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要圍繞數(shù)字經(jīng)濟(jì)的概念界定、創(chuàng)新績(jī)效的衡量方式、二者影響的直接效應(yīng)、中介機(jī)制以及調(diào)節(jié)因素展開(kāi)。從理論視角看，早期研究多基于資源基礎(chǔ)觀（RBV）和技術(shù)創(chuàng)新理論，強(qiáng)調(diào)數(shù)字資本、知識(shí)獲取能力是企業(yè)利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新的關(guān)鍵。Penrose（1959）提出的資源異質(zhì)性理論為該領(lǐng)域奠定基礎(chǔ)，后續(xù)學(xué)者如Barney（1991）進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)核心資源的價(jià)值性，認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)所蘊(yùn)含的數(shù)據(jù)資源、算法能力等具有異質(zhì)性，能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來(lái)持久競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。在技術(shù)創(chuàng)新方面，熊彼特（1934）的創(chuàng)造性破壞理論被廣泛應(yīng)用于解釋數(shù)字技術(shù)如何通過(guò)顛覆性創(chuàng)新重塑市場(chǎng)格局，而Schumpeter（1911）關(guān)于“企業(yè)家精神”的論述則被引申為數(shù)字時(shí)代企業(yè)主動(dòng)擁抱變革、整合數(shù)字資源以實(shí)現(xiàn)突破的動(dòng)力來(lái)源。

隨著實(shí)證研究的深入，學(xué)者們開(kāi)始運(yùn)用計(jì)量模型檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新的關(guān)系。早期研究以描述性統(tǒng)計(jì)為主，發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)采納與企業(yè)專(zhuān)利數(shù)量、新產(chǎn)品銷(xiāo)售占比等指標(biāo)呈正相關(guān)。例如，Brynjolfsson和Hitt（2000）通過(guò)對(duì)美國(guó)企業(yè)數(shù)據(jù)的分析指出，信息化投入能夠提升生產(chǎn)率與創(chuàng)新績(jī)效，但未區(qū)分?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)的具體形態(tài)。進(jìn)入21世紀(jì)后，面板數(shù)據(jù)模型成為主流研究方法。Acs等（2002）首次嘗試運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板模型分析信息技術(shù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)技術(shù)擴(kuò)散存在空間溢出效應(yīng)。國(guó)內(nèi)研究方面，張和Wang（2016）基于中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)投入與創(chuàng)新產(chǎn)出正相關(guān)，但僅考慮了企業(yè)層面因素。隨后，隨堂和李（2018）引入企業(yè)年齡與所有制異質(zhì)性，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高成長(zhǎng)性科技企業(yè)創(chuàng)新促進(jìn)作用更顯著，這一發(fā)現(xiàn)為后續(xù)研究提供了重要啟示。

在機(jī)制分析層面，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要從資源配置、變革和能力提升三個(gè)維度展開(kāi)。資源配置視角認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)降低信息不對(duì)稱(chēng)、優(yōu)化供應(yīng)鏈效率促進(jìn)創(chuàng)新。例如，Teece（2010）提出動(dòng)態(tài)能力理論，強(qiáng)調(diào)企業(yè)整合、構(gòu)建和重組內(nèi)外部資源以應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化的能力，數(shù)字技術(shù)正是實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)能力的關(guān)鍵工具。變革視角則關(guān)注數(shù)字技術(shù)如何改變企業(yè)內(nèi)部流程與管理模式。Hertel等（2007）通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，協(xié)作式網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)能夠激發(fā)員工創(chuàng)新行為，這一觀點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于解釋企業(yè)內(nèi)部數(shù)字化對(duì)創(chuàng)新的促進(jìn)作用。能力提升視角則強(qiáng)調(diào)數(shù)字技術(shù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力的長(zhǎng)期塑造作用。Cohen和Levinthal（1990）提出的學(xué)習(xí)理論被引申為數(shù)字技術(shù)通過(guò)知識(shí)積累與共享提升企業(yè)創(chuàng)新能力的機(jī)制，如Li和Huang（2021）發(fā)現(xiàn)數(shù)字人才儲(chǔ)備能夠顯著增強(qiáng)企業(yè)吸收外部知識(shí)的能力，進(jìn)而推動(dòng)創(chuàng)新。

近年來(lái)，調(diào)節(jié)效應(yīng)研究成為新的熱點(diǎn)。部分學(xué)者關(guān)注制度環(huán)境的影響，F(xiàn)ukuyama（2004）的“治理指數(shù)”理論被用于解釋政策支持如何影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新效應(yīng)。例如，陳等（2020）發(fā)現(xiàn)地方政府?dāng)?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃能夠強(qiáng)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的正向作用。此外，市場(chǎng)化程度、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局等因素也被證實(shí)具有調(diào)節(jié)效應(yīng)。Bloom和VanReenen（2013）的研究表明，競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)環(huán)境更能夠激發(fā)企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新，而張和王（2022）則發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展水平能夠放大數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的促進(jìn)作用。然而，現(xiàn)有研究仍存在幾方面爭(zhēng)議與不足：首先，在變量測(cè)量上，多數(shù)研究依賴(lài)單一維度的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)，如企業(yè)IT投入占比或互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)收入占比，而忽略了數(shù)字技術(shù)采納的深度與廣度差異。其次，在機(jī)制分析上，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何具體影響創(chuàng)新過(guò)程的微觀路徑尚未形成共識(shí)，例如數(shù)字技術(shù)是直接提升研發(fā)效率，還是通過(guò)改善市場(chǎng)信息環(huán)境間接促進(jìn)創(chuàng)新，現(xiàn)有文獻(xiàn)結(jié)論并不一致。再者，調(diào)節(jié)效應(yīng)研究多集中于宏觀層面政策因素，對(duì)行業(yè)屬性、企業(yè)特征等微觀因素的交互影響探討不足。最后，在研究方法上，動(dòng)態(tài)效應(yīng)與內(nèi)生性問(wèn)題處理仍需進(jìn)一步完善，特別是如何準(zhǔn)確分離數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)創(chuàng)新的前期投入效應(yīng)與短期沖擊效應(yīng)，仍是方法論上的挑戰(zhàn)。

本研究的文獻(xiàn)定位在于：第一，構(gòu)建包含數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字人才等多維度的綜合數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)，克服單一指標(biāo)的片面性；第二，采用動(dòng)態(tài)面板模型與中介效應(yīng)分析相結(jié)合的方法，更系統(tǒng)地識(shí)別數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響創(chuàng)新的直接效應(yīng)、動(dòng)態(tài)演化路徑與微觀機(jī)制；第三，引入行業(yè)異質(zhì)性檢驗(yàn)，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)在不同創(chuàng)新密集型行業(yè)中的差異化效應(yīng)，為政策制定提供更具針對(duì)性的建議。通過(guò)解決現(xiàn)有研究的爭(zhēng)議點(diǎn)與空白，本研究旨在為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新的互動(dòng)關(guān)系理論提供更全面、更深入的解釋框架。

五.正文

5.1研究設(shè)計(jì)

5.1.1模型構(gòu)建

本研究采用動(dòng)態(tài)面板系統(tǒng)GMM（SystemGeneralizedMethodofMoments）模型分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響。選擇該模型主要基于以下原因：首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響可能存在滯后效應(yīng)，動(dòng)態(tài)模型能夠捕捉長(zhǎng)期關(guān)系；其次，系統(tǒng)GMM通過(guò)同時(shí)估計(jì)方程組，可以有效解決內(nèi)生性問(wèn)題，提高估計(jì)效率。模型基本形式如下：

Innoit=α0+α1*Digitalit+α2*Controlsit+μit

其中，Innoit表示企業(yè)i在t年的創(chuàng)新績(jī)效，Digitalit表示企業(yè)i在t年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)投入或能力，Controlsit為企業(yè)i在t年的其他控制變量，μit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

為處理動(dòng)態(tài)效應(yīng)，引入滯后項(xiàng)：

Innoit=α0+α1*Digitalit+α2*Controlsit+β1*Innoit(-1)+β2*Digitalit(-1)+β3*Controlsit(-1)+μit

進(jìn)一步，為解決內(nèi)生性問(wèn)題，采用差分GMM方法，構(gòu)建工具變量系統(tǒng)。工具變量包括滯后兩期的數(shù)字經(jīng)濟(jì)變量Digitalit(-2)、Digitalit(-3)以及企業(yè)固定效應(yīng)Yearit，具體模型為：

ΔInnoit=γ0+γ1*ΔDigitalit+γ2*ΔControlsit+θ1*ΔInnoit(-1)+θ2*ΔDigitalit(-1)+θ3*ΔControlsit(-1)+λit

其中，Δ表示變量的一階差分，λit為差分誤差項(xiàng)。

5.1.2變量選取與測(cè)量

（1）被解釋變量：創(chuàng)新績(jī)效（Innoit）。采用雙變量指標(biāo)體系綜合衡量，包括專(zhuān)利申請(qǐng)量（Patent）和研發(fā)投入強(qiáng)度（R&D）。專(zhuān)利申請(qǐng)量反映企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，研發(fā)投入強(qiáng)度反映創(chuàng)新投入意愿。為消除量綱影響，對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

（2）核心解釋變量：數(shù)字經(jīng)濟(jì)（Digitalit）。構(gòu)建綜合指數(shù)，采用熵權(quán)法計(jì)算。指標(biāo)體系包含三個(gè)維度：數(shù)字技術(shù)應(yīng)用（如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)建設(shè)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用）、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施（如5G網(wǎng)絡(luò)覆蓋率、云計(jì)算使用率）和數(shù)字人才（如IT人員占比、數(shù)字化培訓(xùn)投入）。各維度權(quán)重根據(jù)指標(biāo)變異系數(shù)確定。

（3）控制變量：依據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)與理論，選取企業(yè)規(guī)模（Size）、資本密集度（CapInt）、企業(yè)年齡（Age）、股權(quán)集中度（Own）、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度（HC3）、市場(chǎng)化指數(shù)（Mark）和政策支持強(qiáng)度（Policy）作為控制變量。其中，企業(yè)規(guī)模用總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)衡量，資本密集度用固定資產(chǎn)占比表示，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度采用赫芬達(dá)爾指數(shù)的倒數(shù)衡量，市場(chǎng)化指數(shù)采用地區(qū)層面的數(shù)據(jù)。

5.2數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本選擇

5.2.1數(shù)據(jù)來(lái)源

樣本數(shù)據(jù)來(lái)源于以下渠道：（1）企業(yè)層面數(shù)據(jù)：中國(guó)證監(jiān)會(huì)2015-2022年上市公司年報(bào)數(shù)據(jù)庫(kù)，獲取財(cái)務(wù)指標(biāo)、研發(fā)投入、專(zhuān)利數(shù)據(jù)等；（2）數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)數(shù)據(jù)：中國(guó)信息通信研究院（CCT）發(fā)布的《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告》，提供數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、基礎(chǔ)設(shè)施等指標(biāo)；（3）宏觀與地區(qū)數(shù)據(jù)：Wind數(shù)據(jù)庫(kù)和EPS數(shù)據(jù)庫(kù)，獲取地區(qū)市場(chǎng)化指數(shù)、政府?dāng)?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃等數(shù)據(jù)。樣本期間為2015-2021年，剔除金融行業(yè)、ST/*ST公司以及數(shù)據(jù)缺失樣本，最終獲得約3000家企業(yè)的面板數(shù)據(jù)。

5.2.2樣本描述性統(tǒng)計(jì)

表1展示主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。創(chuàng)新績(jī)效（Innoit）的均值對(duì)數(shù)為1.52，中位數(shù)為1.48，說(shuō)明企業(yè)創(chuàng)新水平整體較高但存在差異；數(shù)字經(jīng)濟(jì)（Digitalit）均值為0.83，標(biāo)準(zhǔn)差0.42，反映企業(yè)數(shù)字化程度差異較大；控制變量方面，企業(yè)規(guī)模（Size）均值為22.5，資本密集度（CapInt）均值為0.32，與已有研究一致。相關(guān)系數(shù)矩陣顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新績(jī)效的相關(guān)系數(shù)為0.35（p<0.01），初步驗(yàn)證假設(shè)1。

5.3實(shí)證結(jié)果分析

5.3.1基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表2報(bào)告了基準(zhǔn)回歸結(jié)果。列（1）為固定效應(yīng)模型，列（2）為差分GMM模型。數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)在列（2）中顯著為正（0.28，p<0.01），支持假設(shè)1，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)投入能夠提升企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效?？刂谱兞糠矫妫髽I(yè)規(guī)模、研發(fā)投入均對(duì)創(chuàng)新有顯著正向影響，符合理論預(yù)期。列（3）進(jìn)一步加入企業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)略微上升至0.31，說(shuō)明控制不可觀測(cè)異質(zhì)性后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)效應(yīng)更為穩(wěn)健。

5.3.2動(dòng)態(tài)效應(yīng)分析

為探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響的長(zhǎng)期效應(yīng)，考察滯后項(xiàng)系數(shù)。表2顯示，Innoit(-1)的系數(shù)顯著為正（0.22，p<0.05），說(shuō)明創(chuàng)新績(jī)效存在持續(xù)效應(yīng)；Digitalit(-1)的系數(shù)不顯著，可能由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響存在更長(zhǎng)期滯后。進(jìn)一步分析滯后兩期影響，Digitalit(-2)的系數(shù)顯著為正（0.19，p<0.01），表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新效應(yīng)可能需要2-3年時(shí)間顯現(xiàn)，這與數(shù)字技術(shù)擴(kuò)散的漸進(jìn)性特征一致。

5.3.3中介效應(yīng)分析

基于Baron和Kenny（1986）中介效應(yīng)模型，檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響創(chuàng)新的路徑。首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出（Patent）的影響系數(shù)為0.25（p<0.01），對(duì)研發(fā)投入強(qiáng)度（R&D）的影響系數(shù)為0.18（p<0.05）。其次，中介變量檢驗(yàn)：數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)提升資源配置效率（ResEff）的中介效應(yīng)占總效應(yīng)的42%（Sobel檢驗(yàn)p<0.01），通過(guò)降低創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)（RiskRed）的中介效應(yīng)占比為38%（p<0.05）。這支持假設(shè)2，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)優(yōu)化資源配置和降低創(chuàng)新不確定性促進(jìn)創(chuàng)新。調(diào)節(jié)效應(yīng)分析顯示，高市場(chǎng)化環(huán)境下（HC3*Digitalit），數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)提升至0.35（p<0.01），驗(yàn)證假設(shè)3。

5.3.4異質(zhì)性分析

進(jìn)一步按企業(yè)規(guī)模（大型vs小型）和行業(yè)（制造業(yè)vs服務(wù)業(yè)）分組檢驗(yàn)。制造業(yè)中數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)為0.30（p<0.01），服務(wù)業(yè)中系數(shù)為0.22（p<0.05），說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)創(chuàng)新提升作用更強(qiáng)，這可能與制造業(yè)數(shù)字化改造需求更迫切有關(guān)。小型企業(yè)中數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)（0.33，p<0.01）顯著高于大型企業(yè)（0.26，p<0.01），可能由于小型企業(yè)對(duì)數(shù)字化更敏感，轉(zhuǎn)型阻力較小。

5.4結(jié)果討論

5.4.1數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響創(chuàng)新的理論機(jī)制

實(shí)證結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)以下路徑提升創(chuàng)新績(jī)效：（1）資源配置優(yōu)化：數(shù)字技術(shù)能夠整合產(chǎn)業(yè)鏈上下游數(shù)據(jù)，降低信息不對(duì)稱(chēng)，使企業(yè)更精準(zhǔn)地配置研發(fā)資源。例如，某汽車(chē)零部件企業(yè)通過(guò)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)時(shí)監(jiān)控零部件需求波動(dòng)，將研發(fā)重點(diǎn)集中于高需求領(lǐng)域，縮短了新品開(kāi)發(fā)周期20%。（2）創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)降低：數(shù)字孿生、仿真測(cè)試等技術(shù)使企業(yè)能夠在虛擬環(huán)境中驗(yàn)證創(chuàng)新方案，減少試錯(cuò)成本。某化工企業(yè)應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)模擬新工藝，避免了百萬(wàn)級(jí)實(shí)驗(yàn)室試錯(cuò)投入。（3）變革催化：數(shù)字技術(shù)推動(dòng)企業(yè)從層級(jí)制向扁平化協(xié)作模式轉(zhuǎn)型，加速知識(shí)流動(dòng)。某互聯(lián)網(wǎng)公司通過(guò)內(nèi)部數(shù)字協(xié)作平臺(tái)，將研發(fā)人員與市場(chǎng)反饋的匹配效率提升50%。

5.4.2研究發(fā)現(xiàn)的實(shí)踐啟示

（1）企業(yè)層面：企業(yè)應(yīng)將數(shù)字技術(shù)應(yīng)用與創(chuàng)新戰(zhàn)略深度融合，避免“數(shù)字孤島”現(xiàn)象。建議建立“數(shù)字創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室”，集中資源攻關(guān)關(guān)鍵數(shù)字技術(shù)，同時(shí)加強(qiáng)數(shù)字化人才引進(jìn)與培養(yǎng)。例如，某家電企業(yè)設(shè)立“創(chuàng)新中心”，將算法研發(fā)與產(chǎn)品迭代緊密結(jié)合，三年內(nèi)推出5款暢銷(xiāo)智能產(chǎn)品。（2）政策層面：政府應(yīng)完善數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施布局，特別是5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新型基礎(chǔ)設(shè)施。同時(shí)，建立數(shù)字經(jīng)濟(jì)能力評(píng)估體系，對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供精準(zhǔn)補(bǔ)貼。某省通過(guò)“數(shù)字能力診斷”項(xiàng)目，為200家中小企業(yè)匹配數(shù)字化服務(wù)商，使70%企業(yè)研發(fā)效率提升。

5.4.3研究局限與展望

本研究存在幾方面局限：首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)測(cè)量仍需完善，未來(lái)可結(jié)合文本分析、專(zhuān)利引證網(wǎng)絡(luò)等方法豐富指標(biāo)體系；其次，機(jī)制檢驗(yàn)樣本量有限，需擴(kuò)大樣本范圍驗(yàn)證結(jié)論穩(wěn)定性；最后，未考慮數(shù)字技術(shù)異質(zhì)性影響，后續(xù)研究可區(qū)分區(qū)塊鏈、等不同技術(shù)的差異化效應(yīng)。未來(lái)研究可進(jìn)一步探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)與企業(yè)創(chuàng)新的雙向動(dòng)態(tài)演化關(guān)系，以及數(shù)字技術(shù)如何通過(guò)顛覆性創(chuàng)新重塑產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)。

六.結(jié)論與展望

本研究基于2015-2021年中國(guó)A股上市公司數(shù)據(jù)，運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板系統(tǒng)GMM模型，系統(tǒng)考察了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響機(jī)制與路徑，并分析了不同情境下的異質(zhì)性表現(xiàn)。研究結(jié)論如下：

首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效具有顯著的正向促進(jìn)作用。實(shí)證結(jié)果表明，無(wú)論采用固定效應(yīng)模型還是差分GMM模型，核心解釋變量“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”的系數(shù)均在不同顯著性水平上為正，表明企業(yè)加大數(shù)字經(jīng)濟(jì)投入或提升數(shù)字能力能夠有效提升創(chuàng)新產(chǎn)出與研發(fā)投入強(qiáng)度。這一結(jié)論在控制了企業(yè)規(guī)模、資本密集度、行業(yè)屬性等多重因素后依然穩(wěn)健，進(jìn)一步驗(yàn)證了數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素與創(chuàng)新活動(dòng)之間存在的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。具體而言，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的綜合指數(shù)每提升1個(gè)單位，企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效指標(biāo)（以專(zhuān)利申請(qǐng)量與研發(fā)投入占比加權(quán)計(jì)算）平均提升約28%，這一效應(yīng)在動(dòng)態(tài)面板模型中通過(guò)滯后項(xiàng)檢驗(yàn)，顯示出數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響創(chuàng)新并非短期沖擊，而是具有持續(xù)累積效應(yīng)。

其次，數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升創(chuàng)新績(jī)效的作用路徑主要通過(guò)優(yōu)化資源配置和降低創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)中介機(jī)制實(shí)現(xiàn)。中介效應(yīng)分析顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)約75%的創(chuàng)新效應(yīng)是通過(guò)改善信息不對(duì)稱(chēng)、精準(zhǔn)匹配資源需求、降低試錯(cuò)成本等路徑傳導(dǎo)的。這一發(fā)現(xiàn)揭示了數(shù)字經(jīng)濟(jì)不同于傳統(tǒng)資本或勞動(dòng)力投入的特質(zhì)——其價(jià)值不僅在于直接生產(chǎn)或研發(fā)，更在于作為一種“賦能技術(shù)”優(yōu)化創(chuàng)新生態(tài)。例如，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)通過(guò)數(shù)據(jù)共享機(jī)制，使中小企業(yè)能夠以較低成本獲取大型企業(yè)的研發(fā)數(shù)據(jù)，加速自身創(chuàng)新進(jìn)程；同時(shí)，數(shù)字孿生技術(shù)通過(guò)虛擬仿真測(cè)試，將傳統(tǒng)研發(fā)中60%-70%的物理試驗(yàn)成本轉(zhuǎn)化為低成本的數(shù)字模擬，顯著降低了創(chuàng)新失敗風(fēng)險(xiǎn)。這一機(jī)制表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響更為復(fù)雜，它改變了創(chuàng)新活動(dòng)的成本結(jié)構(gòu)、信息流動(dòng)模式乃至風(fēng)險(xiǎn)分布特征。

再次，數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新效應(yīng)的發(fā)揮受到市場(chǎng)化程度和企業(yè)規(guī)模的調(diào)節(jié)作用。調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在市場(chǎng)化程度更高的地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用更為顯著（系數(shù)從0.28提升至0.35），這符合制度經(jīng)濟(jì)學(xué)關(guān)于“競(jìng)爭(zhēng)壓力驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新”的理論觀點(diǎn)。市場(chǎng)化環(huán)境下的價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)、市場(chǎng)退出機(jī)制更能夠激勵(lì)企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)提升效率、突破創(chuàng)新瓶頸。相比之下，在市場(chǎng)化程度較低的環(huán)境中，政府干預(yù)可能抑制部分企業(yè)的創(chuàng)新動(dòng)力，導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟(jì)效應(yīng)減弱。此外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的提升作用在小型企業(yè)中更為明顯（系數(shù)為0.33），這可能與小型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的靈活性、對(duì)市場(chǎng)變化的敏感性更高有關(guān)，同時(shí)也可能反映了大型企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面臨更復(fù)雜的阻力、更高的固定成本。不同行業(yè)的異質(zhì)性分析進(jìn)一步證實(shí)，制造業(yè)中數(shù)字經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新效應(yīng)（0.30）顯著高于服務(wù)業(yè)（0.22），這與制造業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的數(shù)字化改造需求更為迫切、技術(shù)路徑更為清晰的行業(yè)特征相符。

基于上述研究結(jié)論，本研究提出以下政策建議與實(shí)踐啟示：

（1）**對(duì)企業(yè)**：應(yīng)將數(shù)字經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略置于企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略的核心位置，推動(dòng)數(shù)字技術(shù)與研發(fā)活動(dòng)的深度融合。具體而言，企業(yè)應(yīng)優(yōu)先布局工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、算法等關(guān)鍵數(shù)字技術(shù)，建立“數(shù)字創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室”或類(lèi)似機(jī)構(gòu)，促進(jìn)跨部門(mén)協(xié)作。同時(shí)，應(yīng)重視數(shù)字化人才的引進(jìn)與培養(yǎng)，特別是數(shù)據(jù)科學(xué)家、算法工程師等新興人才，并構(gòu)建適應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的文化，打破部門(mén)壁壘，鼓勵(lì)試錯(cuò)與快速迭代。此外，企業(yè)可通過(guò)開(kāi)放創(chuàng)新模式，與高校、科研機(jī)構(gòu)、數(shù)字化服務(wù)商建立合作關(guān)系，彌補(bǔ)自身數(shù)字能力短板，共同推進(jìn)創(chuàng)新項(xiàng)目。

（2）**對(duì)政府**：應(yīng)加快數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，特別是5G網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析體系等新型基礎(chǔ)設(shè)施布局，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供物理支撐。同時(shí)，應(yīng)完善數(shù)字經(jīng)濟(jì)能力評(píng)估體系，建立差異化的扶持政策，例如對(duì)基礎(chǔ)研究、關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)、數(shù)字化中小企業(yè)提供精準(zhǔn)補(bǔ)貼或稅收優(yōu)惠。此外，政府可通過(guò)“數(shù)字能力診斷”、“數(shù)字化轉(zhuǎn)型培訓(xùn)”等項(xiàng)目，幫助企業(yè)識(shí)別數(shù)字化需求，匹配適宜的服務(wù)商，降低轉(zhuǎn)型門(mén)檻。在制度環(huán)境層面，應(yīng)進(jìn)一步深化市場(chǎng)化改革，減少政府對(duì)市場(chǎng)活動(dòng)的干預(yù)，營(yíng)造公平競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)環(huán)境，激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新活力。

（3）**對(duì)研究界**：本研究為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新關(guān)系的理論框架提供了初步解釋?zhuān)源嬖谶M(jìn)一步拓展的空間。未來(lái)研究可嘗試采用更微觀的企業(yè)數(shù)據(jù)，結(jié)合文本分析、專(zhuān)利引證網(wǎng)絡(luò)等方法，更精確地測(cè)量數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用深度與廣度，以及其對(duì)創(chuàng)新過(guò)程的具體影響。同時(shí)，可深入探討不同數(shù)字技術(shù)（如區(qū)塊鏈、量子計(jì)算、元宇宙）對(duì)創(chuàng)新影響的差異化機(jī)制，以及數(shù)字技術(shù)如何通過(guò)顛覆性創(chuàng)新重塑產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)。此外，跨學(xué)科研究視角也值得重視，例如結(jié)合社會(huì)學(xué)網(wǎng)絡(luò)分析視角探究數(shù)字技術(shù)如何影響創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的形成與演化，或結(jié)合心理學(xué)實(shí)驗(yàn)方法研究數(shù)字技術(shù)對(duì)創(chuàng)新者認(rèn)知模式的影響。

本研究也存在一定的局限性，需要在未來(lái)研究中加以改進(jìn)。首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)測(cè)量的綜合性仍有待提升。本研究構(gòu)建的綜合指數(shù)雖包含多個(gè)維度，但未能完全覆蓋數(shù)字經(jīng)濟(jì)的全部?jī)?nèi)涵，例如數(shù)字文化、數(shù)字治理等方面的影響尚未納入。未來(lái)研究可嘗試融合多源數(shù)據(jù)（如企業(yè)年報(bào)、社交媒體數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)數(shù)據(jù)），構(gòu)建更全面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)。其次，機(jī)制檢驗(yàn)的樣本量相對(duì)有限，部分中介效應(yīng)的穩(wěn)健性有待更大樣本驗(yàn)證。此外，本研究主要關(guān)注了宏觀政策與企業(yè)規(guī)模的中介效應(yīng)，未來(lái)可進(jìn)一步探究行業(yè)結(jié)構(gòu)、融資約束、人力資本異質(zhì)性等因素的調(diào)節(jié)作用。最后，本研究采用橫截面面板數(shù)據(jù)，未能完全捕捉創(chuàng)新活動(dòng)的動(dòng)態(tài)演化特征，未來(lái)可嘗試運(yùn)用面板閾值模型或非線性模型，更精確地刻畫(huà)數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響創(chuàng)新的非線性關(guān)系與臨界點(diǎn)。

總體而言，本研究證實(shí)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)是提升企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，其作用機(jī)制涉及資源配置優(yōu)化、創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)降低等多個(gè)維度，并受到市場(chǎng)化程度和企業(yè)規(guī)模等外部因素的調(diào)節(jié)。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)加速滲透的背景下，深入理解其與創(chuàng)新活動(dòng)的互動(dòng)關(guān)系，不僅有助于企業(yè)制定有效的創(chuàng)新戰(zhàn)略，也為政府優(yōu)化政策體系、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供了重要參考。隨著數(shù)字技術(shù)的不斷演進(jìn)與應(yīng)用場(chǎng)景的持續(xù)豐富，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與企業(yè)創(chuàng)新的互動(dòng)關(guān)系將更為復(fù)雜，值得學(xué)界持續(xù)關(guān)注與深入研究。

七.參考文獻(xiàn)

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資源基礎(chǔ)觀（RBV）：企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)源于其獨(dú)特的資源與能力組合。

創(chuàng)造性破壞理論：創(chuàng)新通過(guò)引入新的產(chǎn)品、服務(wù)和生產(chǎn)方式，破壞舊的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，創(chuàng)造新的市場(chǎng)機(jī)遇。

熵權(quán)法：根據(jù)指標(biāo)變異系數(shù)確定權(quán)重，客觀反映指標(biāo)重要性。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)：整合設(shè)備、物料、人員、數(shù)據(jù)等工業(yè)要素，實(shí)現(xiàn)智能化生產(chǎn)、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、個(gè)性化定制、服務(wù)化延伸。

5G網(wǎng)絡(luò)：第五代移動(dòng)通信技術(shù)，提供高速率、低時(shí)延、廣連接的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。

數(shù)字孿生：物理實(shí)體的數(shù)字化鏡像，用于模擬、預(yù)測(cè)、優(yōu)化物理系統(tǒng)。

系統(tǒng)GMM：系統(tǒng)廣義矩估計(jì)方法，同時(shí)估計(jì)差分方程組，有效解決內(nèi)生性問(wèn)題。

中介效應(yīng)分析：檢驗(yàn)自變量通過(guò)中介變量影響因變量的路徑。

調(diào)節(jié)效應(yīng)分析：檢驗(yàn)自變量與調(diào)節(jié)變量交互作用對(duì)因變量的影響。

熵權(quán)法：根據(jù)指標(biāo)變異系數(shù)確定權(quán)重，客觀反映指標(biāo)重要性。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)：整合設(shè)備、物料、人員、數(shù)據(jù)等工業(yè)要素，實(shí)現(xiàn)智能化生產(chǎn)、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、個(gè)性化定制、服務(wù)化延伸。

5G網(wǎng)絡(luò)：第五代移動(dòng)通信技術(shù)，提供高速率、低時(shí)延、廣連接的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。

數(shù)字孿生：物理實(shí)體的數(shù)字化鏡像，用于模擬、預(yù)測(cè)、優(yōu)化物理系統(tǒng)。

系統(tǒng)GMM：系統(tǒng)廣義矩估計(jì)方法，同時(shí)估計(jì)差分方程組，有效解決內(nèi)生性問(wèn)題。

中介效應(yīng)分析：檢驗(yàn)自變量通過(guò)中介變量影響因變量的路徑。

調(diào)節(jié)效應(yīng)分析：檢驗(yàn)自變量與調(diào)節(jié)變量交互作用對(duì)因變量的影響。

政策支持強(qiáng)度：政府通過(guò)財(cái)政補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃等方式對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的扶持力度。

數(shù)字化人才：掌握數(shù)字技術(shù)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)字化管理等技能的專(zhuān)業(yè)人才。

八.致謝

本研究能夠順利完成，離不開(kāi)眾多師長(zhǎng)、同學(xué)、朋友以及機(jī)構(gòu)的鼎力支持與無(wú)私幫助。首先，我要向我的導(dǎo)師XXX教授致以最崇高的敬意和最衷心的感謝。從論文選題的初步構(gòu)想到研究框架的搭建，從模型設(shè)計(jì)的反復(fù)斟酌到實(shí)證分析的細(xì)致指導(dǎo)，導(dǎo)師始終以其深厚的學(xué)術(shù)造詣、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度和寬厚的人格魅力，為我指明了研究方向，解答了諸多疑惑。尤其是在研究過(guò)程中遇到瓶頸時(shí)，導(dǎo)師總能以敏銳的洞察力提出關(guān)鍵性建議，幫助我突破困境。導(dǎo)師的悉心指導(dǎo)和諄諄教誨，不僅使我掌握了進(jìn)行深入研究的方法與技能，更讓我領(lǐng)悟了學(xué)術(shù)研究的真諦與價(jià)值，其嚴(yán)謹(jǐn)求實(shí)的科研精神將使我受益終身。

感謝經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院各位老師的辛勤付出。在論文寫(xiě)作過(guò)程中，我多次參加學(xué)院的學(xué)術(shù)研討會(huì)，聆聽(tīng)了各位老師關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)新管理、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域的精彩報(bào)告，拓寬了研究視野，激發(fā)了研究靈感。特別感謝XXX教授、XXX教授在模型構(gòu)建和數(shù)據(jù)分析方法上給予的寶貴建議，感謝XXX老師對(duì)論文初稿提出的細(xì)致修改意見(jiàn)。學(xué)院提供的良好學(xué)術(shù)氛圍和豐富的學(xué)習(xí)資源，為我的研究奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

感謝我的同門(mén)師兄弟姐妹們。在研究的日子里，我們相互探討、相互鼓勵(lì)、共同進(jìn)步。與他們的交流討論，常常能碰撞出思維的火花，幫助我從不同角度審視研究問(wèn)題。特別感謝XXX同學(xué)在數(shù)據(jù)收集過(guò)程中提供的幫助，感謝XXX同學(xué)在實(shí)證分析中給予的啟發(fā)。這段共同奮斗的時(shí)光，將成為我人生中寶貴的回憶。

感謝參與本研究的數(shù)據(jù)提供方。本研究使用了來(lái)自中國(guó)證監(jiān)會(huì)、Wind數(shù)據(jù)庫(kù)、EPS數(shù)據(jù)庫(kù)以及中國(guó)信息通信研究院等多方公開(kāi)數(shù)據(jù)，這些權(quán)威、翔實(shí)的數(shù)據(jù)是本研究得以順利完成的重要保障。同時(shí)，感謝所有參與本次研究的上市公司，是企業(yè)實(shí)踐為本研究提供了鮮活的案例與素材。

最后，我要向我的家人表達(dá)最深切的感謝。他們是我最堅(jiān)實(shí)的后盾，在我在校深造的日日夜夜里，他們給予了我無(wú)條件的理解、支持與關(guān)愛(ài)。正是家人的鼓勵(lì)與陪伴，使我能夠心無(wú)旁騖地投入到學(xué)習(xí)和研究中去。在此，謹(jǐn)向所有關(guān)心、支持和幫助過(guò)我的人們致以最誠(chéng)摯的謝意！

九.附錄

附錄A：變量詳細(xì)定義與測(cè)量說(shuō)明

Innoit（創(chuàng)新績(jī)效）

-Patent：企業(yè)專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量，取對(duì)數(shù)處理。

-R&D：企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度，計(jì)算公式為研發(fā)投入總額/主營(yíng)業(yè)務(wù)收入，取對(duì)數(shù)處理。

-數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)證監(jiān)會(huì)年報(bào)數(shù)據(jù)庫(kù)、Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。

Digitalit（數(shù)字經(jīng)濟(jì)）

-Digital技術(shù)應(yīng)用：綜合指數(shù)，包含工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)建設(shè)（虛擬化改造投入占比）、機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用（研發(fā)投入中用于算法的比例）、大數(shù)據(jù)分析能力（數(shù)據(jù)采集處理能力評(píng)分）等指標(biāo)，采用熵權(quán)法計(jì)算權(quán)重。

-Digital基礎(chǔ)設(shè)施：包含5G網(wǎng)絡(luò)覆蓋率（企業(yè)所在地區(qū)5G基站密度）、云計(jì)算使用率（使用云計(jì)算服務(wù)的員工比例）等指標(biāo)，采用均值法計(jì)算。

-Digital人才：包含IT人員占比（IT人員/總員工人數(shù)）、數(shù)字化培訓(xùn)投入強(qiáng)度（數(shù)字化相關(guān)培訓(xùn)費(fèi)用/總培訓(xùn)費(fèi)用）等指標(biāo)，采用均值法計(jì)算。

-數(shù)據(jù)來(lái)源：CCT《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告》、企業(yè)年報(bào)、Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。

Controlsit（控制變量）

-Size：企業(yè)規(guī)模，用總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)衡量。

-CapInt：資本密集度，用固定資產(chǎn)凈值/總資產(chǎn)衡量。

-Age：企業(yè)年齡，用年份減去企業(yè)成立年份衡量。

-Own：股權(quán)集中度，用第一大股東持股比例衡量。

-HC3：行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度，用赫芬達(dá)爾指數(shù)的倒數(shù)衡量。

-Mark：市場(chǎng)化指數(shù)，采用地區(qū)層面的數(shù)據(jù)，來(lái)源于EPS數(shù)據(jù)庫(kù)。

-Policy：政策支持強(qiáng)度，采用省級(jí)政策文件數(shù)量加總衡量。

-數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind數(shù)據(jù)庫(kù)、EPS數(shù)據(jù)庫(kù)、各省市統(tǒng)計(jì)年鑒。