工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的影響
——基于傾向得分匹配的雙重差分驗(yàn)證

王玉榮，段玉婷，卓蘇凡

(對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 國際商學(xué)院，北京 100029)

0 引言

數(shù)字化時代，信息技術(shù)與產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，數(shù)字創(chuàng)新被視為中國式創(chuàng)新的新機(jī)遇[1]。相較于國外，國內(nèi)關(guān)于數(shù)字創(chuàng)新的研究處于起步階段，僅少數(shù)學(xué)者如余江(2017)、劉洋(2020)等針對數(shù)字創(chuàng)新內(nèi)涵、外延及未來管理理論框架進(jìn)行探討，而數(shù)字創(chuàng)新路徑機(jī)制和影響因素等方面的研究仍處于空白。數(shù)字創(chuàng)新的核心是充分利用數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、平臺及生態(tài)系統(tǒng)，深入挖掘組織內(nèi)外價值鏈各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)資源，通過整合外部技術(shù)、知識，提升組織運(yùn)營效率和組織績效[1,2]。2018年，國務(wù)院提出推廣工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)，將加快工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設(shè)提升到國家戰(zhàn)略高度。2018年6月，工信部發(fā)布的《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展行動計劃(2018—2020年)》，旨在指導(dǎo)我國工業(yè)企業(yè)完善工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)，促進(jìn)行業(yè)應(yīng)用，筑牢實(shí)體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)以新一代信息技術(shù)為基礎(chǔ)，能夠促進(jìn)資源優(yōu)化配置，強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)協(xié)作，進(jìn)而促進(jìn)組織環(huán)節(jié)配套對接，為數(shù)字創(chuàng)新提供可行路徑。

近年來，中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模呈現(xiàn)復(fù)合增長，盡管具有廣闊的市場前景，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)仍面臨核心技術(shù)不足、發(fā)展生態(tài)有待完善等問題，部分企業(yè)對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的認(rèn)識不足導(dǎo)致工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)長遠(yuǎn)發(fā)展受到阻礙。面對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略地位日益上升與發(fā)展受阻間的矛盾，需要重新思考國家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展政策的實(shí)施效果。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)能否在促進(jìn)企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字創(chuàng)新方面發(fā)揮作用？作用效果如何？在實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，推動中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的迫切需求下，對上述問題的探討愈發(fā)重要。近年來，學(xué)者們圍繞工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)展開了一系列研究，主要聚焦于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)涵特征和應(yīng)用發(fā)展的定性描述，以及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺評價和建設(shè)等方面[3,4]。目前，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與工業(yè)深入融合，已經(jīng)成為促進(jìn)數(shù)字創(chuàng)新的主要因素[5]。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用對于企業(yè)通過數(shù)字創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級具有重要作用，而既有研究未對這一途徑提供有力的支撐。

鑒于此，為進(jìn)一步完善現(xiàn)有文獻(xiàn)，本文基于中國制造業(yè)A股上市公司數(shù)據(jù)，采用傾向得分匹配與雙重差分(PSM-DID)相結(jié)合的方法，針對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)如何影響企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新活動進(jìn)行實(shí)證研究，同時基于創(chuàng)新過程，分析工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新影響的動態(tài)變化規(guī)律。另外，從產(chǎn)權(quán)性質(zhì)及制度環(huán)境兩個方面對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的影響進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)。本文理論貢獻(xiàn)在于：系統(tǒng)性地實(shí)證研究工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的影響，從工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)角度為企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新活動提供完整的理論分析框架，為中國企業(yè)利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)加快實(shí)現(xiàn)數(shù)字創(chuàng)新提供新思路。同時，為檢驗(yàn)我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)政策實(shí)施效果提供科學(xué)的證據(jù)，基于異質(zhì)性檢驗(yàn)，深入分析當(dāng)前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展優(yōu)勢與不足，為政府政策制定提供重要的事實(shí)依據(jù)。

1 研究設(shè)計

1.1 理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)回顧

數(shù)字創(chuàng)新是數(shù)字時代企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的重要趨勢，近年來，信息技術(shù)與產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展進(jìn)入數(shù)字化時代,數(shù)字技術(shù)向制造業(yè)擴(kuò)散為企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)造了更多機(jī)會[6,7]。產(chǎn)品與服務(wù)形態(tài)、企業(yè)組織形式以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生了較大變化，同時企業(yè)經(jīng)營、合作、競爭模式也發(fā)生了深刻變化，有助于企業(yè)長期績效提升[8]。因此，研究數(shù)字創(chuàng)新這一主題能夠深入理解上述變化的關(guān)鍵特征和發(fā)展機(jī)制[1]。數(shù)字創(chuàng)新概念界定最初由國外學(xué)者給出，例如， Boland[9]基于創(chuàng)新過程角度認(rèn)為，數(shù)字化創(chuàng)新是指企業(yè)使用新的數(shù)字化渠道、工具和相關(guān)方法改善企業(yè)運(yùn)營效率,提升企業(yè)創(chuàng)新過程績效； Yoo等[10]、Nylend[11]、Nambisan[12]從創(chuàng)新結(jié)果角度給出數(shù)字創(chuàng)新的定義，認(rèn)為數(shù)字創(chuàng)新是指企業(yè)通過數(shù)字化技術(shù)在創(chuàng)新過程中的應(yīng)用，進(jìn)而產(chǎn)生不同形式的創(chuàng)新成果，包括新產(chǎn)品、新流程、新服務(wù)、新平臺、新商業(yè)模式以及新客戶體驗(yàn)等價值路徑；Abrell等[13]從綜合角度指出，數(shù)字創(chuàng)新是指在創(chuàng)新過程中通過使用數(shù)字技術(shù)生產(chǎn)產(chǎn)品和提供服務(wù)的過程,既包括創(chuàng)新過程績效提升，也包括創(chuàng)新結(jié)果產(chǎn)生?；趯?shù)字化創(chuàng)新過程和結(jié)果難以分離的認(rèn)識，應(yīng)從綜合角度全面研究數(shù)字創(chuàng)新，但由于數(shù)字創(chuàng)新在我國尚未達(dá)到成熟階段，更多的是組織、流程及商業(yè)模式的數(shù)字化賦能，且數(shù)字創(chuàng)新產(chǎn)品難以衡量。因此，本文關(guān)注數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對創(chuàng)新過程的影響。

在新一代信息技術(shù)與產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展背景下，競爭和生存壓力迫使企業(yè)投身于數(shù)字創(chuàng)新活動。本文認(rèn)為，企業(yè)利用數(shù)字化技術(shù)以價值創(chuàng)造為目的的一切活動都是數(shù)字創(chuàng)新過程。那么，如何通過數(shù)字化技術(shù)實(shí)現(xiàn)一系列創(chuàng)新成果便成為亟待解決的問題。有學(xué)者指出，數(shù)字創(chuàng)新的首要條件是要有一個數(shù)字化工作場所[14]，可以通過數(shù)字技術(shù)和關(guān)鍵互補(bǔ)性資源、知識驅(qū)動已有創(chuàng)新資源重組[15]，改變企業(yè)營銷模式、價值鏈和商業(yè)模式等[16]。但在競爭激烈的動態(tài)環(huán)境中，要想實(shí)現(xiàn)效率與成本雙贏，閉門造車顯然是不可取的。通過尋求外部合作，整合內(nèi)外部資源，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)體系整體創(chuàng)新效率提升和運(yùn)營成本降低是信息技術(shù)革命與產(chǎn)業(yè)升級換代引發(fā)的業(yè)態(tài)模式創(chuàng)新。在數(shù)字化生態(tài)圈建設(shè)不完善的情況下，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為促進(jìn)資源優(yōu)化配置，強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)協(xié)作配套對接的重要載體，為解決這一問題提供了可能。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)( Industrial Internet of Things,簡稱為IIOT) 的概念最早由通用電氣于2012年提出，并隨著美國5家行業(yè)龍頭企業(yè)聯(lián)手組建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟而得以推廣。其涵義是基于物聯(lián)網(wǎng)( Internet of Things,簡稱為 IOT)技術(shù)，與產(chǎn)業(yè)融合產(chǎn)生的新業(yè)態(tài)[17],本質(zhì)是通過開放的全球化工業(yè)級網(wǎng)絡(luò)平臺，把設(shè)備、生產(chǎn)線、工廠、供應(yīng)商、產(chǎn)品和客戶緊密連接起來，高效共享工業(yè)經(jīng)濟(jì)中的各種要素資源，通過自動化、智能化生產(chǎn)方式，降低成本、提升效率，實(shí)現(xiàn)智能制造。開放式創(chuàng)新理論認(rèn)為，企業(yè)可以通過對外界信息、技術(shù)、知識的有效選擇和獲取促進(jìn)創(chuàng)新[18]，且工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在企業(yè)中的應(yīng)用形式主要表現(xiàn)為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺[4]。平臺理論認(rèn)為，平臺與參與主體間的相互作用能夠?qū)崿F(xiàn)跨界異質(zhì)性資源整合[19,20]，深挖工業(yè)數(shù)據(jù)資源價值，構(gòu)建以數(shù)據(jù)資源為核心的生產(chǎn)體系，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)資源的價值作用[21,22]。習(xí)近平總書記在國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略第二次集體學(xué)習(xí)時強(qiáng)調(diào)，數(shù)據(jù)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵資源，要深入實(shí)施工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略,系統(tǒng)推進(jìn)數(shù)據(jù)資源管理體系建設(shè)。因此，無論是國家政策層面還是企業(yè)發(fā)展層面，都表現(xiàn)出以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的戰(zhàn)略需求。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新發(fā)展的影響可以從以下3個層面進(jìn)行分析：從創(chuàng)新模式層面看，隨著移動通信行業(yè)興起，行業(yè)內(nèi)出現(xiàn)縱向和橫向整合，能夠提供更加復(fù)雜的服務(wù)形式[23]。例如，定制化服務(wù)結(jié)合數(shù)字化制造與系統(tǒng)集成能夠切實(shí)推動我國制造業(yè)技術(shù)進(jìn)步[24]。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用使經(jīng)營管理、產(chǎn)品生產(chǎn)、質(zhì)量保證和用戶反饋等各系統(tǒng)間實(shí)時交互，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程數(shù)字化可控和柔性化生產(chǎn)，將企業(yè)價值創(chuàng)造模式由單純的產(chǎn)品供給模式轉(zhuǎn)化為“產(chǎn)品+服務(wù)”的數(shù)字化服務(wù)制造模式[3,25-27]，從而促進(jìn)價值創(chuàng)造。從組織形態(tài)看，新古典企業(yè)理論認(rèn)為，受環(huán)境影響，企業(yè)可以利用具有普遍優(yōu)勢的組織形態(tài)獲取優(yōu)勢地位。工業(yè)時代下，作為市場經(jīng)濟(jì)核心主體的企業(yè)發(fā)生了明顯的進(jìn)化[28]，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展可以突破時空束縛，使人與人、人與物、物與物之間的連接方式發(fā)生改變，價值鏈條分散化、價值創(chuàng)造碎片化，企業(yè)內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)隨之發(fā)生改變。組織形態(tài)由傳統(tǒng)型向智慧型轉(zhuǎn)變，更具開放性和無邊界性，進(jìn)而提升企業(yè)經(jīng)營靈活性，實(shí)現(xiàn)企業(yè)與市場融合發(fā)展[29]。從企業(yè)行為層面看，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展使企業(yè)間的創(chuàng)新合作形式由單鏈?zhǔn)较蚣郝?lián)盟式、網(wǎng)絡(luò)式轉(zhuǎn)變，生產(chǎn)方式逐漸碎片化、分散化[30]。通過利用豐富的信息與廣泛的資源渠道改變企業(yè)創(chuàng)新行為及組織學(xué)習(xí)形式[31]，充分利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺獲得的創(chuàng)新資源實(shí)現(xiàn)商業(yè)目標(biāo)[32]，從而促進(jìn)企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新。

綜上分析，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字創(chuàng)新的有效路徑，能夠?qū)崿F(xiàn)組織內(nèi)部各系統(tǒng)間實(shí)時交互和組織間創(chuàng)新資源優(yōu)化配置，幫助企業(yè)改變創(chuàng)新模式、優(yōu)化組織形態(tài)和學(xué)習(xí)方式，從而促進(jìn)企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新。

1.2 研究方法

傾向得分匹配—雙重差分(PSM-DID)模型設(shè)定。首先，為了檢驗(yàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的影響，可以通過比較企業(yè)應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)前后的簡單差異(單差法)判斷工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的影響。但在企業(yè)應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)前后，會有其它因素影響企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新，這些因素可能對未應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)字創(chuàng)新活動產(chǎn)生影響，而采用單差法并不能將上述因素的影響考慮在內(nèi)，因而會高估工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的影響。因此，本研究選用更為科學(xué)的雙重差分方法對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的影響進(jìn)行評估，避免其它因素的干擾。

本研究采用雙重差分模型 (Difference-in-Differences Model，簡稱 DID)檢驗(yàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的影響。鑒于企業(yè)應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的時間不同，借鑒劉瑞明、趙仁杰[33]、王康等(2019)的做法，構(gòu)建雙重差分模型如下：

DigitalInnoit=β0+β1IIoT_afterit+γXit+λi+εit

(1)

其中，DigitalInnoit表示被解釋變量企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新；IIoT_afterit為企業(yè)是否應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的啞變量，是本研究的核心解釋變量；β1是本文最關(guān)心的參數(shù)，表示工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的實(shí)際影響；β1>0表示工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)可以促進(jìn)企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新，反之則抑制企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新；Xit代表企業(yè)規(guī)模、年齡、研發(fā)投入、是否為國有企業(yè)等控制變量；λi代表個體效應(yīng)；εit代表隨機(jī)擾動項(xiàng)。

運(yùn)用DID方法需滿足處理組和控制組具有共同趨勢這一重要前提假設(shè),即采用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略的企業(yè)與未采用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略的企業(yè)相比，在均未采用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略的情況下，兩者數(shù)字創(chuàng)新發(fā)展趨勢隨時間推移并不存在系統(tǒng)性差異。然而在現(xiàn)實(shí)中,受其它因素影響，這一假定條件往往無法滿足。因此，本文采用基于反事實(shí)推斷模型的傾向得分匹配雙重差分法PSM-DID (Propensity Score Matching-Difference-in-Differences) 檢驗(yàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略的凈效應(yīng),控制不可觀測但不隨時間變化的組間差異。借鑒Leuven&Sianesi[35]提出的最近鄰匹配算法(本文匹配比例為1∶1)，降低企業(yè)間在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用前的差異，通過合并各年匹配后的數(shù)據(jù)形成本文傾向得分匹配的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集,再通過DID方法進(jìn)行估計，得出的估計結(jié)果就是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的凈影響。

1.3 變量選取與測量

1.3.1 被解釋變量

本研究的因變量為企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新。對于企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新活動的衡量，現(xiàn)有文獻(xiàn)尚未給出統(tǒng)一度量方式，大多是對數(shù)字創(chuàng)新概念及內(nèi)涵的定性描述，少部分學(xué)者采用量表方式從基于數(shù)字技術(shù)的產(chǎn)品、服務(wù)或解決方案等方面進(jìn)行衡量[35]，但此種衡量方式更多涉及數(shù)字創(chuàng)新過程末端的績效表征，且數(shù)據(jù)獲取難度大，限制了新產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)在科學(xué)研究中的運(yùn)用。根據(jù)數(shù)字創(chuàng)新概念內(nèi)涵，數(shù)字創(chuàng)新除表征數(shù)字技術(shù)對創(chuàng)新結(jié)果的影響外，還包含對創(chuàng)新過程的影響。根據(jù)中國實(shí)際情況，數(shù)字創(chuàng)新活動更多地反映在整個企業(yè)創(chuàng)新過程中。因此，本研究參考Zheng&Dong[36]基于情景理論的數(shù)字創(chuàng)新度量方式，通過衡量一定時期內(nèi)企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新情景構(gòu)建程度，反映該時期內(nèi)企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新活動情況，具體測量方式如下：首先，確定體現(xiàn)企業(yè)場景數(shù)字化的關(guān)鍵詞，包括數(shù)字化、信息化、平臺化、制造服務(wù)、O2O、B2C、線上線下、數(shù)字化經(jīng)濟(jì)、數(shù)字革命、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)等；其次，使用軟件Python3.7對年報進(jìn)行文本處理，統(tǒng)計關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次，參照Muslu等[37]的研究成果，使用年報中數(shù)字化類相關(guān)關(guān)鍵詞數(shù)占年報全文字?jǐn)?shù)的比例衡量,同時使用關(guān)鍵詞個數(shù)值進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

為使研究結(jié)果更加穩(wěn)健，同時進(jìn)一步豐富研究內(nèi)容，本文設(shè)置同樣能夠反映數(shù)字創(chuàng)新活動的兩個指標(biāo)，即研發(fā)投入強(qiáng)度和發(fā)明專利申請。研發(fā)投入和專利產(chǎn)出數(shù)據(jù)是衡量企業(yè)創(chuàng)新的常用指標(biāo)，但由于數(shù)字技術(shù)賦能數(shù)字創(chuàng)新過程中具有難以剝離的性質(zhì)，因而無法獲取專項(xiàng)研發(fā)投入及產(chǎn)出數(shù)據(jù)。以往研究顯示，研發(fā)投入是企業(yè)創(chuàng)新的重要基礎(chǔ)前提，研發(fā)投入不足會直接影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展[38]。同時有研究指出，企業(yè)數(shù)字化發(fā)展能夠顯著提高企業(yè)可持續(xù)創(chuàng)新績效[36]。因此，研發(fā)投入與專利產(chǎn)出數(shù)據(jù)在一定程度上能夠表征企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新。本研究中，研發(fā)投入強(qiáng)度采用企業(yè)每年研發(fā)投入金額占營業(yè)收入的百分比表示；發(fā)明專利具有較高的技術(shù)含量和創(chuàng)新價值，采用企業(yè)每年申請的發(fā)明專利數(shù)取對數(shù)表示。不僅如此，選用上述兩個指標(biāo)可以將研發(fā)投入強(qiáng)度、數(shù)字創(chuàng)新情景構(gòu)建、發(fā)明專利申請3個指標(biāo)與創(chuàng)新投入產(chǎn)出的整個過程加以對應(yīng)，能夠從更廣的視角揭示工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新影響的演進(jìn)規(guī)律。

1.3.2 解釋變量

本研究主要解釋變量為企業(yè)是否應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的啞變量。參照汪芳等[39]的做法，對企業(yè)年報、社會責(zé)任報告中的關(guān)鍵詞“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”“IIoT”“工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)”“工業(yè)4.0”進(jìn)行搜索，再對提及該關(guān)鍵詞的企業(yè)年報中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)項(xiàng)目情況作進(jìn)一步確認(rèn)，判別其是否有實(shí)質(zhì)性投資與改造，進(jìn)而確認(rèn)企業(yè)是否應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，若企業(yè)應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)則取值為 1，未應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)則取值為0，包括企業(yè)應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)之前以及一直未應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，均取值為0。

此外，為排除其它因素對研究結(jié)果的影響，根據(jù)企業(yè)創(chuàng)新理論并借鑒已有研究的做法，本研究設(shè)置以下控制變量，包括企業(yè)規(guī)模、年齡、研發(fā)投入、所有權(quán)性質(zhì)以及制度環(huán)境。企業(yè)規(guī)模以當(dāng)年年初總資產(chǎn)規(guī)模取對數(shù)表示；年齡以當(dāng)年減去企業(yè)成立時間表示；研發(fā)投入以企業(yè)當(dāng)年投入的平均研發(fā)支出的自然對數(shù)表示；所有權(quán)性質(zhì)以國有企業(yè)、民營企業(yè)設(shè)置啞變量進(jìn)行衡量，國有企業(yè)取值為1，民營企業(yè)取值為0。借鑒王小魯[40]最新編制的《中國分省份市場化指數(shù)報告(2018)》，將制度環(huán)境設(shè)為虛擬變量,當(dāng)企業(yè)本年度所在地區(qū)市場化指數(shù)大于所有地區(qū)市場化指數(shù)均值時取1,否則取0。該報告的數(shù)據(jù)時間截至2016年，由于各地區(qū)市場化指數(shù)隨時間推移變化不大，故2017—2019年數(shù)據(jù)可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行時間序列預(yù)算得出。

表1 部分變量定義Tab.1 Partial variable definitions

1.4 數(shù)據(jù)來源與樣本

本文基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于中國制造業(yè)A股上市公司公開發(fā)布的年度報告，選擇制造業(yè)的原因在于，制造業(yè)是創(chuàng)新最活躍、成果最豐富的領(lǐng)域，也是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的核心主體。同時，中國制造業(yè)能夠利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)匯聚各地信息，實(shí)現(xiàn)需求精準(zhǔn)匹配，從而有效提高生產(chǎn)效率。因此，選擇中國制造業(yè)作為典型樣本，可為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的影響研究提供理想的環(huán)境。本研究收集2013—2019年數(shù)據(jù)，是由于在2013年之前中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用較少，2013年之后才進(jìn)入全面爆發(fā)期。基于DID研究方法的應(yīng)用條件，本研究剔除2013年及以前應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)，選擇2014—2019年應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)，并剔除非營業(yè)狀態(tài)企業(yè)，最終經(jīng)過清洗和剔除后，共得到 2013—2019 年 10 346個企業(yè)樣本(企業(yè)—年份觀測)，包括 2 226個實(shí)施工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略的企業(yè)樣本和8 120 個未實(shí)施工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略的企業(yè)樣本。

通過傾向得分匹配，對各年進(jìn)行平衡性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，實(shí)驗(yàn)組和控制組企業(yè)樣本在各變量上不再具有顯著差異，匹配效果較好。圖1為匹配前后實(shí)驗(yàn)組和控制組的企業(yè)傾向得分分布情況(核密度曲線),橫軸表示傾向得分值，縱軸表示概率密度。圖1(a)表示匹配前兩組企業(yè)傾向得分分布情況，可以看出，匹配前實(shí)驗(yàn)組和控制組企業(yè)傾向得分存在顯著差異，說明對于全體樣本企業(yè)而言，選擇工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)并不是完全隨機(jī)的，故對其進(jìn)行傾向得分匹配是必要的；圖1(b)為匹配后兩組企業(yè)傾向得分分布情況，匹配后兩組企業(yè)傾向得分分布曲線近乎重合，即兩組企業(yè)得分高度接近，說明傾向得分匹配明顯修正了兩組得分偏差，匹配效果比較理想，可較好地解決樣本自選擇問題所導(dǎo)致的估計偏差問題。

圖1 傾向得分概率分布Fig.1 Probability distribution of propensity score

2 實(shí)證研究結(jié)果

2.1 描述性統(tǒng)計及相關(guān)系數(shù)分析

表2為本研究主要變量描述性統(tǒng)計及相關(guān)性分析結(jié)果。企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新均值為0.554 8，標(biāo)準(zhǔn)差為0.859 1，呈右偏分布特征，表明整體上中國制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新情況較少，符合當(dāng)前中國企業(yè)情景。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的均值為0.069，標(biāo)準(zhǔn)差為0.254，呈現(xiàn)右偏分布特征，表明當(dāng)前中國制造企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用普遍度較低，與一般市場規(guī)律相符合。研發(fā)投入均值為17.191，標(biāo)準(zhǔn)差為3.983，呈現(xiàn)左偏分布，表明近年來中國制造業(yè)研發(fā)投入普遍提高，符合當(dāng)前中國市場情景。同時，從相關(guān)系數(shù)可以看出，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、企業(yè)研發(fā)投入與規(guī)模均與企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新具有較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，初步支持本文理論推斷。另外，根據(jù)實(shí)驗(yàn)組與對照組數(shù)據(jù)，繪制企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新核密度曲線圖(見圖2)。從圖2可以看出，相對于未應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)，應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)會表現(xiàn)出更高的數(shù)字創(chuàng)新水平，從側(cè)面支持本研究的理論判斷。進(jìn)一步地，通過回歸分析控制其它相關(guān)變量以排除其它因素的影響，進(jìn)而檢驗(yàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的作用。

表2 描述性統(tǒng)計及相關(guān)性分析結(jié)果Tab.2 Descriptive statistics and correlation analysis results

圖2 應(yīng)用與未應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)字創(chuàng)新核密度曲線Fig.2 Core density curve of digital innovation of enterprises applying and not applying industrial Internet

2.2 基準(zhǔn)回歸分析

因變量數(shù)字創(chuàng)新的衡量方法使其取值介于0～1之間，數(shù)據(jù)被限制在特定區(qū)間內(nèi),屬于截斷問題。因此，本文采用面板Tobit進(jìn)行回歸，結(jié)果如表3所示。模型1、3、5采用DID方法進(jìn)行回歸，模型2、4、6采用PSM-DID方法進(jìn)行回歸，模型1～2僅包括控制變量，模型3～4僅包括主效應(yīng)，模型5～6包括主效應(yīng)及控制變量。由模型1～2的回歸結(jié)果可以看出，基本上控制變量均與因變量企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新具有顯著相關(guān)關(guān)系。從模型3～4主效應(yīng)回歸結(jié)果可以看出，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的DID回歸系數(shù)為0.755 2，PSM-DID回歸系數(shù)為0.737 0，均為正且在1%的水平上顯著，表明在不控制其它因素的情況下，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新具有顯著促進(jìn)作用。模型5～6在控制一系列干擾因素的情況下，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的DID回歸系數(shù)為0.540 8，PSM-DID回歸系數(shù)為0.506 3，仍顯著為正。因此，無論是采用DID方法還是 PSM-DID 方法，無論排除干擾因素與否，結(jié)果均表明，應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)都表現(xiàn)出更高的數(shù)字創(chuàng)新水平，即工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)能夠顯著促進(jìn)企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果Tab.3 Benchmark regression results

2.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

除采用DID和PSM-DID兩種方法外，本研究通過替代被解釋變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先，直接采用企業(yè)年報中數(shù)字化相關(guān)關(guān)鍵詞個數(shù)衡量數(shù)字創(chuàng)新，由于采用該方法會導(dǎo)致因變量取值為非負(fù)整數(shù)，故采用負(fù)二項(xiàng)回歸方法進(jìn)行檢驗(yàn)，運(yùn)行結(jié)果依然顯著，如模型7～8所示。其次，除數(shù)字創(chuàng)新情景構(gòu)建外，創(chuàng)新投入及產(chǎn)出也是企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新活動的重要衡量指標(biāo)。因此，可基于整個數(shù)字創(chuàng)新過程，分析工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)影響的動態(tài)變化。

(1)考察工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新初始階段投入活動的影響，采用企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度，即研發(fā)投入金額占營業(yè)收入的百分比作為代理因變量進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表4中模型9～10所示。可以看出，DID和PSM-DID兩種方法下工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的系數(shù)(1.040 6、0.961 6)均在1%的水平上顯著為正，說明工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用能夠促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新投入增加，可以為企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字創(chuàng)新提供良好的基礎(chǔ)。

(2)考察工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新產(chǎn)出階段的影響，采用發(fā)明專利作為代理因變量，由于專利的時滯性，本研究將發(fā)明專利分別滯后一年和兩年，因?qū)＠麛?shù)取值為非負(fù)整數(shù)，故采用負(fù)二項(xiàng)回歸方法進(jìn)行檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表4中模型11～14所示。從表4可以看出，無論是采用DID方法還是PSM-DID方法，無論是滯后一期還是兩期，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的回歸系數(shù)(0.162 4、0.156 6、0.268 2、0.303 0)均顯著為正，說明工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用能夠明顯促進(jìn)企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新產(chǎn)出。

分析表3與表4發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入、數(shù)字創(chuàng)新情景構(gòu)建、發(fā)明專利申請對應(yīng)數(shù)字創(chuàng)新投入產(chǎn)出的整個過程?？梢钥闯觯I(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新過程具有顯著促進(jìn)作用。但對比各階段系數(shù)發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入強(qiáng)度對應(yīng)的系數(shù)大于數(shù)字創(chuàng)新情景構(gòu)建程度對應(yīng)的系數(shù)，也大于發(fā)明專利申請對應(yīng)的系數(shù)，即工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對于創(chuàng)新投入端的影響大于創(chuàng)新產(chǎn)出端。換句話說，隨著創(chuàng)新過程推進(jìn)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的影響呈逐漸遞減趨勢。原因可能在于，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的作用是幫助企業(yè)整合資源，改變企業(yè)行為，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新模式轉(zhuǎn)變，通過對企業(yè)一系列創(chuàng)新初始條件的培育以及創(chuàng)新過程的優(yōu)化促進(jìn)企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新[3,26,41]，同時，隨著企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新過程推進(jìn)，其影響因素越來越復(fù)雜，在一定程度上會弱化工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的作用，因而使工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對創(chuàng)新初始階段的影響更顯著。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果Tab.4 Robustness test results

2.4 異質(zhì)性檢驗(yàn)

2.4.1 所有制性質(zhì)

研究表明，企業(yè)異質(zhì)性特征往往會對企業(yè)創(chuàng)新活動產(chǎn)生重要影響。那么在企業(yè)異質(zhì)性的影響下，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)是否仍是簡單的線性影響？任力[42]指出，相對于國有企業(yè),民營企業(yè)特別是民營中小企業(yè)信息獲取能力較差,在國內(nèi)外競爭激烈的市場環(huán)境下,民營企業(yè)可以利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)促進(jìn)自身生產(chǎn)能力與發(fā)展能力提升。根據(jù)企業(yè)所有制特征將企業(yè)分為國營企業(yè)與民營企業(yè)，分組檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。無論是采用DID方法還是 PSM-DID 方法，國有企業(yè)與民營企業(yè)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，且國有企業(yè)系數(shù)小于民營企業(yè)(DID方法：國有企業(yè)系數(shù)為0.532 6，民營企業(yè)系數(shù)為0.549 4；PSM-DID方法：國有企業(yè)系數(shù)為0.502 4，民營企業(yè)系數(shù)為0.510 8)。分別對兩種方法的回歸結(jié)果進(jìn)行Chow檢驗(yàn)，結(jié)果表明，兩組系數(shù)存在顯著性差異。這說明相對于國營企業(yè)，民營企業(yè)利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)更能促進(jìn)自身數(shù)字創(chuàng)新水平提升。近年來有數(shù)據(jù)顯示，雖然國有企業(yè)具有政策環(huán)境優(yōu)勢，但隨著國有企業(yè)改革加快，其數(shù)量逐漸減少，在專利申請方面并沒有表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢，而相對于國有企業(yè)，民營企業(yè)對創(chuàng)新的關(guān)注更多[43]。由于知識溢出，與相同規(guī)模的國有企業(yè)相比，民營企業(yè)研發(fā)效率更高，會表現(xiàn)出更強(qiáng)的技術(shù)創(chuàng)新能力[44]。因此，民營企業(yè)更能充分利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)提高自身數(shù)字創(chuàng)新能力。

表5 所有制性質(zhì)檢驗(yàn)結(jié)果Tab.5 Ownership property test results

2.4.2 制度環(huán)境

眾多研究表明，企業(yè)所處的制度環(huán)境會對其創(chuàng)新活動產(chǎn)生重要影響。良好的制度環(huán)境能夠?yàn)楣I(yè)互聯(lián)網(wǎng)作用的發(fā)揮提供保障，從而提升企業(yè)創(chuàng)新收益[45,46]。如前文所述,本研究借鑒王小魯[40]最新編制的《中國分省份市場化指數(shù)報告(2018)》，以制度環(huán)境作為虛擬變量進(jìn)行分組檢驗(yàn)，結(jié)果如表6所示。無論是采用DID方法還是 PSM-DID 方法，無論所在地區(qū)制度環(huán)境是否完善，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的系數(shù)均在1%水平上顯著為正，但制度環(huán)境完善地區(qū)企業(yè)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系數(shù)要大于制度環(huán)境較差地區(qū)企業(yè)(DID方法：高制度環(huán)境系數(shù)為0.563 8，低制度環(huán)境系數(shù)為0.430 7；PSM-DID方法：高制度環(huán)境系數(shù)為0.519 1，低制度環(huán)境系數(shù)為0.411 8)。分別對采用兩種方法的回歸結(jié)果進(jìn)行Chow檢驗(yàn)，結(jié)果表明，兩組系數(shù)存在顯著性差異。這說明相對于制度環(huán)境較差地區(qū)企業(yè)，制度環(huán)境完善地區(qū)企業(yè)應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)更能促進(jìn)自身數(shù)字創(chuàng)新水平。原因在于，完善的制度環(huán)境能夠?yàn)槠髽I(yè)創(chuàng)新活動及創(chuàng)新成果提供保護(hù)，同時政策制度支持可以激勵企業(yè)進(jìn)行各種創(chuàng)新活動。反之，制度環(huán)境較差，企業(yè)創(chuàng)新活動會受創(chuàng)新成本及風(fēng)險的影響，從而降低企業(yè)開展創(chuàng)新活動的積極性和主觀意愿(楊震寧、趙紅，2020)。因此，制度環(huán)境完善地區(qū)更有利于企業(yè)通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)促進(jìn)自身數(shù)字創(chuàng)新。

表6 制度環(huán)境檢驗(yàn)結(jié)果Tab.6 Institutional environment test results

3 結(jié)語

3.1 結(jié)論

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是制造業(yè)轉(zhuǎn)型的重要驅(qū)動力，其應(yīng)用和推廣是國家為了促進(jìn)制造業(yè)體系與服務(wù)業(yè)體系再造而采取的重要舉措。經(jīng)過發(fā)展，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)已初具規(guī)模，現(xiàn)階段已深入貫徹至制造業(yè)數(shù)字創(chuàng)新過程中。如何準(zhǔn)確認(rèn)知和評價工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的作用是當(dāng)前人們關(guān)注的重點(diǎn)問題。本文利用2013—2019年中國制造業(yè)A股上市公司面板數(shù)據(jù)，采用雙重差分(DID)以及傾向得分匹配-雙重差分法(PSM-DID)對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)能否促進(jìn)企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新進(jìn)行研究。

研究表明，無論是采用DID方法還是PSM-DID方法，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用能夠顯著促進(jìn)企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新。同時，基于數(shù)字創(chuàng)新過程，采用研發(fā)投入強(qiáng)度、發(fā)明專利申請作為數(shù)字創(chuàng)新初始階段和產(chǎn)出階段的代理因變量，檢驗(yàn)證實(shí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的促進(jìn)作用，但3個因變量對應(yīng)系數(shù)間存在差異，而且工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對創(chuàng)新投入端的影響大于創(chuàng)新產(chǎn)出端，即隨著創(chuàng)新過程推進(jìn)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的影響逐漸降低。基于企業(yè)間異質(zhì)性特征，按照所有權(quán)性質(zhì)和制度環(huán)境進(jìn)行分組檢驗(yàn)，所有權(quán)性質(zhì)檢驗(yàn)結(jié)果表明，相對于國營企業(yè)，民營企業(yè)應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)后會表現(xiàn)出更高的數(shù)字創(chuàng)新水平；制度環(huán)境檢驗(yàn)結(jié)果表明，相對于制度環(huán)境較差地區(qū)企業(yè)，制度環(huán)境完善地區(qū)企業(yè)應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)后表現(xiàn)出更高的數(shù)字創(chuàng)新水平。

3.2 啟示

(1)企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字創(chuàng)新過程需要一個數(shù)字化工作場所，除引進(jìn)數(shù)字化技術(shù)外，還需要與外部環(huán)境和其它組織協(xié)調(diào)合作。企業(yè)可以將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為實(shí)現(xiàn)數(shù)字創(chuàng)新的重要載體，因?yàn)樵诟邚?qiáng)度競爭環(huán)境下，企業(yè)難以獨(dú)立完成具有競爭力的價值創(chuàng)造，而以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為代表、以平臺為核心的跨組織網(wǎng)絡(luò)合作形式可以成為企業(yè)現(xiàn)實(shí)選擇。

(2)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)可以通過對企業(yè)創(chuàng)新初始條件的培育以及對創(chuàng)新過程的優(yōu)化促進(jìn)其實(shí)現(xiàn)數(shù)字創(chuàng)新，故管理者需要根據(jù)創(chuàng)新業(yè)務(wù)階段，采取相應(yīng)的戰(zhàn)略和管理行為，發(fā)揮研發(fā)投入的正向影響，從而增加數(shù)字創(chuàng)新活動產(chǎn)出。

(3)除企業(yè)自身創(chuàng)新環(huán)境外，政府部門需要營造有利于企業(yè)創(chuàng)新活動的制度環(huán)境。完善的制度環(huán)境不僅能夠增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新的積極性和主觀意愿，而且能夠在一定程度上確保企業(yè)業(yè)務(wù)價值實(shí)現(xiàn)。

3.3 不足與展望

本研究存在以下局限性：首先，在數(shù)字創(chuàng)新變量測量上采用數(shù)字創(chuàng)新情景構(gòu)建程度進(jìn)行度量，側(cè)重數(shù)字創(chuàng)新過程的中間階段，而對于產(chǎn)出階段，采用發(fā)明專利申請加以度量。相比之下，采用數(shù)字創(chuàng)新產(chǎn)品產(chǎn)值衡量更加準(zhǔn)確客觀。因此，未來可進(jìn)一步收集數(shù)字創(chuàng)新產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。其次，僅探討工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用與企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新間的關(guān)系，雖證實(shí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新具有促進(jìn)作用，但未就這一過程的影響機(jī)制和路徑進(jìn)行深入分析。因此，未來可結(jié)合中國制造業(yè)數(shù)據(jù)作進(jìn)一步探討。最后，在異質(zhì)性特征方面未對中國制造業(yè)樣本進(jìn)行行業(yè)區(qū)分。有研究表明，技術(shù)密集型制造業(yè)與勞動密集型制造業(yè)在創(chuàng)新能力和結(jié)構(gòu)升級上存在差異[47]。因此，未來可針對技術(shù)密集型制造業(yè)和勞動密集型制造業(yè)，就工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新之間的關(guān)系進(jìn)行深入研究。