數(shù)字化轉(zhuǎn)型能提升企業(yè)創(chuàng)新投資效率嗎?

□趙建鳳,常天星

(山西大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,山西 太原 030006)

1 引言

近年來(lái),伴隨著信息網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展,數(shù)字經(jīng)濟(jì)逐步成為繼農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、工業(yè)經(jīng)濟(jì)之后的一種新興經(jīng)濟(jì)形態(tài)。中國(guó)信息通信研究院公布,我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大,2005年為2.6萬(wàn)億元,到2020年已成長(zhǎng)為39.2萬(wàn)億元,在GDP中所占的比例已經(jīng)達(dá)到38.6%?？梢?jiàn),數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)逐漸成為推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的中堅(jiān)力量。習(xí)近平指出,要發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì),加快推動(dòng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化,依靠信息技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng),不斷催生新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新模式,用新動(dòng)能推動(dòng)新發(fā)展[1]。為此,我國(guó)政府高度重視數(shù)字化領(lǐng)域的投入,大力推進(jìn)智慧社會(huì)、數(shù)字中國(guó)的建設(shè)。

在數(shù)字化時(shí)代,數(shù)據(jù)價(jià)值化的當(dāng)下,企業(yè)只有成功與信息化接軌,才能讓信息技術(shù)成為企業(yè)發(fā)展的穩(wěn)健動(dòng)力。面對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)紅利,各企業(yè)也紛紛走上數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一場(chǎng)顛覆性的企業(yè)變革,融合數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì),通過(guò)資本、技術(shù)、人才、流程等的全過(guò)程調(diào)整,獲得數(shù)字化競(jìng)爭(zhēng)力。通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,企業(yè)傳統(tǒng)的經(jīng)營(yíng)模式依托互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)了變革,信息資源能夠幫助企業(yè)降低成本、優(yōu)化資源配置、提升運(yùn)轉(zhuǎn)效率,信息化優(yōu)勢(shì)在變革的浪潮中凸顯。同時(shí),數(shù)字化經(jīng)營(yíng)模式催生了更多個(gè)性化的消費(fèi)者需求,使企業(yè)難以通過(guò)大批量生產(chǎn)獲取壟斷利潤(rùn),而是更多地注重本單位創(chuàng)新實(shí)力的培養(yǎng)。總體而言,數(shù)字化轉(zhuǎn)型促使企業(yè)改變傳統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)理念,“地?cái)偸浇?jīng)濟(jì)”被迫接受企業(yè)價(jià)值的模式,脫離信息化共享平臺(tái)的供應(yīng)鏈流程,經(jīng)驗(yàn)管理式組織管理等已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)市場(chǎng),只有創(chuàng)新才能助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

當(dāng)前,國(guó)內(nèi)企業(yè)正處在數(shù)字化的初步探索期,數(shù)字化給企業(yè)提供了機(jī)會(huì),但企業(yè)也不得不面臨與新環(huán)境磨合的挑戰(zhàn)。在大力投資數(shù)字化的過(guò)程中,管理者也在關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來(lái)的成效是否顯著。埃森哲2020年《合作共贏》報(bào)告顯示,將近七成的企業(yè)表明并沒(méi)有明顯感受到數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來(lái)的收益,甚至由于企業(yè)的投資成本上升使得績(jī)效下降。學(xué)者們也開(kāi)展了一定的研究,如李平等發(fā)現(xiàn),數(shù)字化轉(zhuǎn)型中各企業(yè)間出現(xiàn)轉(zhuǎn)型過(guò)程復(fù)雜、轉(zhuǎn)化層次不深等問(wèn)題,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效提升的效應(yīng)仍需進(jìn)一步考察[2]。基于此,本文重點(diǎn)關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新投資效率的關(guān)系,探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否會(huì)對(duì)創(chuàng)新投資效率造成影響以及產(chǎn)生怎樣的影響,并剖析其作用機(jī)制是什么,這對(duì)我國(guó)企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化高效轉(zhuǎn)型以及相關(guān)政策的進(jìn)一步完善均具有一定的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

2 文獻(xiàn)回顧與假設(shè)提出

2.1 文獻(xiàn)回顧

由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響范圍廣,作用機(jī)制較為復(fù)雜,目前國(guó)內(nèi)外缺乏統(tǒng)一的界定標(biāo)準(zhǔn),因此許多學(xué)者將研究重點(diǎn)放在了數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的衡量上[3-5]。隨著研究的不斷深入和方法的更新,學(xué)者們對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)也逐漸從理論分析擴(kuò)展到實(shí)證檢驗(yàn)。

學(xué)者們實(shí)證研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)影響。宏觀層面上,數(shù)字經(jīng)濟(jì)在提高服務(wù)質(zhì)量[6]、促進(jìn)就業(yè)[7]、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[8]等方面都具有積極效用。微觀層面上,數(shù)字化轉(zhuǎn)型為企業(yè)帶來(lái)了機(jī)遇和挑戰(zhàn)。劉向東等運(yùn)用模型與案例相結(jié)合的方法,得出數(shù)字技術(shù)可以幫助傳統(tǒng)企業(yè)進(jìn)行轉(zhuǎn)型和升級(jí)[9]。還有部分學(xué)者通過(guò)實(shí)證研究得出:數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)降低成本、優(yōu)化資產(chǎn)利用率、培養(yǎng)企業(yè)創(chuàng)新能力,從而促進(jìn)績(jī)效提升[10];減弱信息不對(duì)稱(chēng)等,促進(jìn)管理層放權(quán),改進(jìn)組織結(jié)構(gòu),幫助管理者理性決策,提升了企業(yè)治理水平[11][12]53-54。然而,也有學(xué)者引出了“數(shù)字化悖論”的觀點(diǎn),表明數(shù)字化與企業(yè)績(jī)效之間并不是完全的正相關(guān)關(guān)系。Kohtamaki等選取美國(guó)信用社作為研究對(duì)象,得出企業(yè)數(shù)字化范圍與績(jī)效之間呈現(xiàn)倒U型關(guān)系[13]。胡青認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型使得企業(yè)線上業(yè)務(wù)有所增加,但同時(shí)也會(huì)壓縮線下市場(chǎng)份額,并且數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)給企業(yè)帶來(lái)大量人力物力成本,不會(huì)顯著提升企業(yè)績(jī)效[14]。Kohtamaki等指出只有將數(shù)字化與服務(wù)相結(jié)合才能幫助企業(yè)提升價(jià)值[15]。

創(chuàng)新投資效率對(duì)于企業(yè)乃至市場(chǎng)來(lái)說(shuō)都是核心指標(biāo)之一,學(xué)者們從政府支持、市場(chǎng)化改革下的金融發(fā)展、產(chǎn)業(yè)集聚水平、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)、股權(quán)制衡度、高管持股比例、融資約束[16-24]等角度入手對(duì)其展開(kāi)了充分研究。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)話題的升溫,數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)創(chuàng)新之間的關(guān)系也開(kāi)始被關(guān)注。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠滿足顧客的個(gè)性化需求,幫助企業(yè)降低成本,促進(jìn)研發(fā)投入、增加沉淀冗余、提升人力資本等,從而推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效,提高創(chuàng)新數(shù)量和創(chuàng)新質(zhì)量[25-30];夏天添提出了一個(gè)數(shù)字創(chuàng)新模式,并指出該模式的提出可以提升知識(shí)場(chǎng)活性,間接地提高了企業(yè)的創(chuàng)新投資效率[31]。

通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)的梳理,發(fā)現(xiàn)當(dāng)前國(guó)內(nèi)外關(guān)于創(chuàng)新績(jī)效的研究雖已相當(dāng)豐富,但由于我國(guó)尚處于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的初步探索階段,且數(shù)字化水平界定缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),因此針對(duì)數(shù)字化與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的實(shí)證研究還不多見(jiàn),而在現(xiàn)有的研究中,大多從投入或產(chǎn)出角度衡量創(chuàng)新績(jī)效,運(yùn)用DEA技術(shù)綜合考慮創(chuàng)新投資效率的研究較少。

2.2 理論分析與研究假設(shè)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下,企業(yè)傳統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)模式通過(guò)信息技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)了深刻變革,信息資源成為企業(yè)的核心資源之一。信息化優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在:一方面,通過(guò)數(shù)字化變革,智能化生產(chǎn)線使得企業(yè)的生產(chǎn)效率得到了保證,業(yè)務(wù)流程得以規(guī)范。同時(shí),數(shù)字化管理系統(tǒng)使得企業(yè)內(nèi)部各部門(mén)間信息傳遞更加公開(kāi)、便捷,提升了企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量,一定程度上能夠避免管理者的在職消費(fèi)行為,有助于優(yōu)化資源配置,為企業(yè)創(chuàng)新提供支持。另一方面,數(shù)字化平臺(tái)提升了企業(yè)端與客戶端之間的信息傳遞效率,公司可以更準(zhǔn)確地了解客戶需要,并迅速做出反應(yīng),使得公司產(chǎn)品更具彈性,幫助企業(yè)獲取超額收益?？偟恼f(shuō)來(lái),數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略能夠簡(jiǎn)化企業(yè)經(jīng)營(yíng),并運(yùn)用高新技術(shù)手段監(jiān)控產(chǎn)品市場(chǎng),實(shí)現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。

然而,“數(shù)字化悖論”認(rèn)為,對(duì)數(shù)字化的大量投資并不會(huì)帶來(lái)企業(yè)收益的明顯增長(zhǎng),甚至還會(huì)負(fù)向影響企業(yè)績(jī)效。企業(yè)的創(chuàng)新效率受到自身資源和創(chuàng)新環(huán)境的雙重影響,根據(jù)戰(zhàn)略匹配模型可知,當(dāng)企業(yè)的數(shù)字化戰(zhàn)略與企業(yè)自身資源、組織結(jié)構(gòu)相適應(yīng)時(shí),創(chuàng)新效率才會(huì)得以提升,如果一味追求數(shù)字化技術(shù)的躍遷,而忽視企業(yè)現(xiàn)有的承載力,可能會(huì)導(dǎo)致企業(yè)陷入組織混亂的困境。從業(yè)務(wù)流程來(lái)看,過(guò)度追求數(shù)字化會(huì)使企業(yè)投入過(guò)多資金用來(lái)購(gòu)置數(shù)字化相關(guān)設(shè)備、搭建數(shù)字平臺(tái),數(shù)字化投資成本激增,企業(yè)內(nèi)資源分配比例失衡,企業(yè)過(guò)度關(guān)注生產(chǎn)環(huán)節(jié)的數(shù)字化而忽視了創(chuàng)新戰(zhàn)略的部署,導(dǎo)致創(chuàng)新投資效率不升反降;從產(chǎn)出角度來(lái)看,一味追求高端的數(shù)字化產(chǎn)品和服務(wù)使得企業(yè)現(xiàn)有的設(shè)備、人力等資源無(wú)法與之相適應(yīng),企業(yè)綜合能力與數(shù)字化要求的差距拉大,導(dǎo)致企業(yè)無(wú)法支撐數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)一步實(shí)施,也無(wú)法針對(duì)環(huán)境變化適時(shí)做出調(diào)整,最終導(dǎo)致創(chuàng)新投資效率的下降。

綜上可知,基于“數(shù)字化紅利”,數(shù)字化轉(zhuǎn)型將會(huì)通過(guò)規(guī)范公司的業(yè)務(wù)流程、實(shí)現(xiàn)資源的合理配置、加強(qiáng)信息的傳遞效率,從而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新投資效率的提升。而基于“數(shù)字化悖論”,過(guò)度追求數(shù)字化轉(zhuǎn)型將會(huì)加重企業(yè)的負(fù)擔(dān),導(dǎo)致企業(yè)現(xiàn)有能力無(wú)法適應(yīng)過(guò)高的數(shù)字化目標(biāo),影響企業(yè)的創(chuàng)新投資效率。因此,本文提出假說(shuō)1和假說(shuō)2。

假說(shuō)1:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能提高創(chuàng)新投資效率。

假說(shuō)2:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能降低創(chuàng)新投資效率。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選用2015—2020年中國(guó)滬深兩市的上市公司作為樣本,數(shù)據(jù)主要來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)樣本公司進(jìn)行了如下的篩選:(1)排除ST和*ST類(lèi)的公司,這些公司往往存在著財(cái)務(wù)上的問(wèn)題和異常,造成了樣品的穩(wěn)定性不夠,所以排除了這些公司;(2)對(duì)金融業(yè)中的公司進(jìn)行淘汰;(3)排除有關(guān)數(shù)據(jù)不全的公司。通過(guò)篩選,最終獲得了9203個(gè)樣本。同時(shí),采用Solver-LV(V8)軟件測(cè)算了企業(yè)的創(chuàng)新效率,并用Stata15軟件展開(kāi)實(shí)證研究。

3.2 模型設(shè)計(jì)

根據(jù)本文的理論命題,主要檢驗(yàn)問(wèn)題:數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否提高企業(yè)創(chuàng)新投資效率,為此構(gòu)建以下基準(zhǔn)回歸模型:

Invi,t=β0+β1Digi,t+β2Controli,t+Year+Area+εi,t

(1)

其中,因變量Invi,t表示上市公司i在第t年的創(chuàng)新投資效率值,自變量Digi,t為數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平,Controli,t為控制變量,Year和Area分別表示年份、地區(qū)虛擬變量,εi,t為隨機(jī)誤差。

3.3 關(guān)鍵變量定義

3.3.1 創(chuàng)新投資效率 本文對(duì)于創(chuàng)新投資效率的測(cè)度,采用了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)。DEA是一種基于線性規(guī)劃的技術(shù)方法,在計(jì)算決策單位的相對(duì)效率,尤其是面臨多輸入和多輸出情況時(shí),這種方法較為便捷。本文借鑒了趙樹(shù)寬等[32]、韓東林等[33]學(xué)者的研究,在創(chuàng)新投資角度,以研發(fā)人員數(shù)作為人力投入,以研發(fā)費(fèi)用作為資本投入指標(biāo);在創(chuàng)新產(chǎn)出方面,科技成果以專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)來(lái)體現(xiàn),經(jīng)濟(jì)效益以主營(yíng)業(yè)務(wù)收入體現(xiàn)。由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下企業(yè)面臨收益的波動(dòng)性和外部環(huán)境的不確定性,考慮到消除規(guī)模報(bào)酬的影響,本文選取BCC模型對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新投資效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。含松弛變量形式的BCC對(duì)偶模型可表示為:

minθ

s-≥0,s+≥0

(2)

其中,xi表示第i個(gè)決策單元的投入量,yi表示產(chǎn)出量,s-、s+分別代表投入冗余值和產(chǎn)出不足值。

3.3.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型

目前對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的衡量學(xué)術(shù)界還沒(méi)有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),祁懷錦等將數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的無(wú)形資產(chǎn)比例作為數(shù)字化的代理變量[12]55,余菲菲等通過(guò)調(diào)查問(wèn)卷考察了企業(yè)數(shù)字化情況[34],但更多學(xué)者采用文本挖掘的方法,記錄企業(yè)公告中與數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的詞頻,從而體現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度[35-36]。本文也借鑒該法,詞頻總計(jì)數(shù)來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)庫(kù)。

3.3.3 控制變量

通過(guò)參考相關(guān)文獻(xiàn),本文選擇了企業(yè)年齡、資產(chǎn)規(guī)模、股權(quán)集中度、資本結(jié)構(gòu)、總資產(chǎn)收益率、獨(dú)立董事占比作為控制變量,具體含義如表1所示。

表1 研究變量與含義

4 實(shí)證結(jié)果分析

4.1 描述性統(tǒng)計(jì)

表2對(duì)主要變量進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì),其中,樣本企業(yè)創(chuàng)新投資效率(Inv)平均值為5.340,最小值為0.024,最大值為100,標(biāo)準(zhǔn)差為12.623,可知當(dāng)前我國(guó)上市公司的創(chuàng)新效率整體偏低,各企業(yè)之間的創(chuàng)新效率存在差距。對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)(Dig),平均值為18.114,最大值為451,標(biāo)準(zhǔn)差為32.377,顯示已有少數(shù)企業(yè)走在了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的前列,但大部分企業(yè)正處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的起步階段,市場(chǎng)整體存在較大差異。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

4.2 相關(guān)性分析

表3報(bào)告了主要變量的Pearson相關(guān)系數(shù),數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Dig)與創(chuàng)新投資效率(Inv)在1%的水平上顯著,但為負(fù)相關(guān),有待于進(jìn)一步回歸分析。同時(shí),控制變量和被解釋變量普遍具有相關(guān)性,與理論預(yù)期基本一致,表明本文控制變量選取較為合理。

表3 變量Pearson相關(guān)性分析

4.3 基準(zhǔn)回歸分析

按照上述構(gòu)建的基準(zhǔn)模型,本部分考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投資效率的量化作用,估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表4。在第(1)列的結(jié)果中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新投資效率在5%的水平上顯著相關(guān),同時(shí)可以注意到解釋變量Dig的系數(shù)為負(fù),表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新投資效率呈線性負(fù)相關(guān),假說(shuō)2得到驗(yàn)證。

表4 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新效率

本文對(duì)解釋變量滯后一期進(jìn)行檢驗(yàn),以避免互為因果引起的內(nèi)生性問(wèn)題,見(jiàn)表4中的第(2)列?？梢钥闯?在10%的水平上,數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平與創(chuàng)新投資效率存在負(fù)相關(guān)關(guān)系,通過(guò)了檢驗(yàn),表明本文的結(jié)論具有一定的穩(wěn)健性。

這是為何?我們認(rèn)為,創(chuàng)新投資效率取決于創(chuàng)新投入與創(chuàng)新產(chǎn)出,而在創(chuàng)新過(guò)程中,究竟是哪部分導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型制約了創(chuàng)新投資效率,下面本研究將從創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出視角探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新效率的影響。

4.4 數(shù)字化轉(zhuǎn)型制約創(chuàng)新投資效率的原因分析

為深入探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投資效率的影響,筆者從創(chuàng)新投資效率的構(gòu)成因素入手,人力投入(Input1)、資本投入(Input2)兩方面表示創(chuàng)新投入,經(jīng)濟(jì)效益(Output1)、科技成果(Output2)兩方面代表創(chuàng)新產(chǎn)出,運(yùn)用基準(zhǔn)回歸模型分別展開(kāi),分析使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新投資效率呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系的原因。

表4中第(3)(4)列為創(chuàng)新投入作為因變量的回歸結(jié)果,不難看出,解釋變量Dig的系數(shù)均為正,且顯著性水平為1%,意味著數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平會(huì)促進(jìn)企業(yè)在人力和資本上的創(chuàng)新投入,即數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新投入呈正相關(guān)關(guān)系。第(5)(6)列顯示了以創(chuàng)新產(chǎn)出作為因變量的回歸結(jié)果,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新產(chǎn)出不存在顯著相關(guān)關(guān)系,換句話說(shuō),數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的提升不會(huì)直接促進(jìn)創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化。其原因可能在于目前我國(guó)企業(yè)正處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的初步階段,互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等高新技術(shù)手段與企業(yè)現(xiàn)有運(yùn)營(yíng)模式尚需要磨合,企業(yè)員工也缺乏先進(jìn)的數(shù)字化思維與創(chuàng)新意識(shí);同時(shí)企業(yè)創(chuàng)新成果的研發(fā)周期較長(zhǎng),在短時(shí)間內(nèi)無(wú)法明顯看到數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來(lái)的創(chuàng)新產(chǎn)出成效。綜合前文分析可以推測(cè),造成創(chuàng)新效率低下的原因主要在于隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的提升,企業(yè)加大了創(chuàng)新投入力度,但創(chuàng)新產(chǎn)出收效甚微,故表現(xiàn)出企業(yè)創(chuàng)新成本增加,資源被大量占用,而創(chuàng)新效率下降的現(xiàn)象。我們相信,隨著數(shù)字化與公司業(yè)務(wù)的不斷磨合,數(shù)字化轉(zhuǎn)型將會(huì)推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新效率的提升。

5 機(jī)制探討與進(jìn)一步分析

以上分析表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新投入,卻在一定程度上制約了企業(yè)創(chuàng)新效率。作為以經(jīng)濟(jì)科技為背景的企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略,數(shù)字化轉(zhuǎn)型在實(shí)施過(guò)程中一方面需要調(diào)整資源配置結(jié)構(gòu),而不同的資源配置結(jié)構(gòu)會(huì)不同程度地提升企業(yè)創(chuàng)新效率;另一方面也提倡通過(guò)教育水平提升來(lái)支持企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新,這也極大可能弱化數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新效率的制約作用。因此,本文將從組織冗余和區(qū)域教育水平兩個(gè)視角進(jìn)行影響機(jī)制分析。

5.1 組織冗余的中介效應(yīng)

企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)需要大量的資本支持,而企業(yè)對(duì)外融資數(shù)額有限且成本較高,因此組織冗余對(duì)企業(yè)創(chuàng)新至關(guān)重要。組織冗余是企業(yè)內(nèi)部存在的、尚未被使用或者可以通過(guò)調(diào)整來(lái)影響企業(yè)收益的資源。資源惰性理論認(rèn)為企業(yè)的冗余資源會(huì)觸發(fā)管理者的代理行為,管理者更傾向于將組織冗余投入到利己的項(xiàng)目上而非企業(yè)創(chuàng)新,從而會(huì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率產(chǎn)生負(fù)向影響。然而,在數(shù)字化管理系統(tǒng)中,企業(yè)內(nèi)部各部門(mén)交流更加便捷,業(yè)務(wù)流程趨于透明化,內(nèi)部控制水平大大提升,有效的信息監(jiān)督機(jī)制增加了管理者在職消費(fèi)的難度,促使管理者將更多的資源投入到創(chuàng)新活動(dòng)中來(lái)?；诖?本文選取組織冗余作為中介變量,在基準(zhǔn)回歸模型基礎(chǔ)上,再構(gòu)建如下中介效應(yīng)模型:

Slacki,t=α0+α1Digi,t+α2Controli,t+Year+Area+εi,t

(3)

Invi,t=χ0+χ1Digi,t+χ2Slacki,t+χ3Controli,t+Year+Area+εi,t

(4)

其中Slacki,t表示組織冗余,參考劉麗娜等做法[37],將組織冗余分為未吸收組織冗余和已吸收組織冗余兩類(lèi)。未吸收組織冗余用速動(dòng)比率來(lái)度量,已吸收組織冗余的度量則是用銷(xiāo)售費(fèi)用與管理費(fèi)用之和與營(yíng)業(yè)收入之比來(lái)體現(xiàn)。

本文參考溫忠麟等[38]的做法對(duì)組織冗余的中介效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn),估計(jì)結(jié)果如表5。第(1)列的基準(zhǔn)回歸中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新效率在5%的水平顯著負(fù)相關(guān),可以進(jìn)行下一步檢驗(yàn)。第(2)(3)列顯示了未吸收組織冗余的中介效應(yīng),第(2)列中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與未吸收組織冗余顯著正相關(guān),顯著性水平為1%,意味著數(shù)字化水平越高,未吸收組織冗余越多。究其原因,是數(shù)字管理系統(tǒng)可以提高公司的運(yùn)行效率,并改善內(nèi)部控制環(huán)境,使資源得到有效的使用、資金得到充足的存儲(chǔ)。第(3)列中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型、未吸收組織冗余與企業(yè)創(chuàng)新投資效率均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明未吸收組織冗余發(fā)揮了部分中介效應(yīng);同時(shí),數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)為負(fù),未吸收組織冗余的系數(shù)為正,表明未吸收組織冗余發(fā)揮了一定的遮掩效應(yīng),其原因在于數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠增加未吸收組織冗余存量,企業(yè)可以將其投入到創(chuàng)新活動(dòng)中,從而提高創(chuàng)新投資效率。同樣的程序,在第(4)(5)列,已吸收組織冗余亦發(fā)揮了部分中介效應(yīng),表現(xiàn)為一定的遮掩效應(yīng),表明管理者憑數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以識(shí)別出更多的已吸收組織冗余,通過(guò)對(duì)潛在資源進(jìn)行調(diào)整,可以將不必要支出運(yùn)用到創(chuàng)新活動(dòng)中,從而促進(jìn)創(chuàng)新投資效率的提高。總的說(shuō)來(lái),組織冗余在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新投資效率的關(guān)系中發(fā)揮了一定的遮掩效應(yīng)。

表5 組織冗余的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

5.2 區(qū)域教育水平的調(diào)節(jié)效應(yīng)

人力資本在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中發(fā)揮著重要作用,而人力資本的質(zhì)量主要來(lái)源于教育。相比過(guò)去,企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中對(duì)于精通信息技術(shù)或者跨學(xué)科人才的需求更大,因?yàn)楦哔|(zhì)量的人力資本可以幫助企業(yè)更快適應(yīng)信息化運(yùn)營(yíng)模式。在教育水平較高的區(qū)域,企業(yè)吸收人才的渠道更廣,并且通過(guò)產(chǎn)學(xué)研融合的形式,企業(yè)可以獲得更先進(jìn)的創(chuàng)新成果。此外,在人才培養(yǎng)方面,隨著信息技術(shù)的不斷更新,企業(yè)也應(yīng)當(dāng)不斷加強(qiáng)對(duì)員工的培訓(xùn),才能適應(yīng)信息波動(dòng)所帶來(lái)的挑戰(zhàn)。教育水平較高的區(qū)域能夠?yàn)槠髽I(yè)提供更多的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì),為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供源源不斷的人力支持,促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成效凸顯?；诖?本文檢驗(yàn)區(qū)域教育水平是否會(huì)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)創(chuàng)新投資效率之間產(chǎn)生調(diào)節(jié)效應(yīng),構(gòu)建模型如下:

Invi,t=γ0+γ1Digi,t+γ2Edui,t+γ3Digi,t×Edui,t+γ4Controli,t+Year+Area+εi,t

(5)

其中Edui,t表示i公司所屬區(qū)域在t年的區(qū)域教育水平,參考殷群等[39]的做法,本文選擇企業(yè)所在省份的本科和專(zhuān)科在校生人數(shù)的對(duì)數(shù)作為區(qū)域教育水平的代理變量。

在進(jìn)行調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)之前,參考溫忠麟等[40]的做法,本文先將自變量(Dig)和調(diào)節(jié)變量(Edu)進(jìn)行中心化,將處理后的數(shù)據(jù)相乘得到交乘項(xiàng)(Dig×Edu),模型(4)的估計(jì)結(jié)果如表6。數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Dig)、交乘項(xiàng)(Dig×Edu)與創(chuàng)新投資效率都顯著相關(guān),且系數(shù)相反,表明區(qū)域教育水平起到了調(diào)節(jié)作用,能夠弱化數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新投資效率的負(fù)相關(guān)關(guān)系。這說(shuō)明在教育質(zhì)量較高的區(qū)域,企業(yè)享有更多的選擇數(shù)字化人才的機(jī)會(huì),同時(shí)高學(xué)歷員工的創(chuàng)新意識(shí)也較強(qiáng),有助于企業(yè)形成鼓勵(lì)創(chuàng)新的企業(yè)文化,從而能夠在一定程度上提升創(chuàng)新投資效率。

表6 區(qū)域教育水平的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

5.3 異質(zhì)性分析

5.3.1 考察企業(yè)所有制的異質(zhì)性

不同所有制屬性的企業(yè)通常會(huì)表現(xiàn)出差異化的創(chuàng)新行為,因此,本文將整體樣本劃分為國(guó)有和非國(guó)有兩部分,對(duì)基準(zhǔn)模型進(jìn)一步分析,如表7第(1)(2)列所示。在國(guó)有企業(yè)中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新投資效率顯著相關(guān),顯著性水平為10%,較整體樣本的基礎(chǔ)回歸有所提高,而在非國(guó)有企業(yè)中不顯著。究其原因,在當(dāng)前鼓勵(lì)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的背景下,國(guó)有企業(yè)相對(duì)非國(guó)有企業(yè)來(lái)說(shuō),享受更多政策和財(cái)政支持,因此國(guó)有企業(yè)有較充足的資金用于創(chuàng)新方面的投入;而對(duì)于企業(yè)績(jī)效,國(guó)有企業(yè)除了要考慮創(chuàng)新成果所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)績(jī)效外,還因其在地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要責(zé)任需要考慮非經(jīng)濟(jì)績(jī)效,所以國(guó)有企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中表現(xiàn)為較大的高投入低產(chǎn)出傾向,從而導(dǎo)致創(chuàng)新投資效率低下。

表7 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新投資效率影響的異質(zhì)性

5.3.2 考察高管特征的異質(zhì)性

根據(jù)高層梯隊(duì)理論,管理層的特性對(duì)公司的管理和創(chuàng)新決策有很大的影響。因此本文從高管的權(quán)力特征出發(fā),以高管是否兼任,即董事長(zhǎng)與總經(jīng)理是否兩職合一,將整體樣本進(jìn)行分組,異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表7第(3)(4)列。在高管兼任的情況下,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新投資效率顯著相關(guān),顯著性水平為1%,略大于整體樣本情況,而在高管非兼任的企業(yè)中二者不存在顯著關(guān)系。根據(jù)現(xiàn)代管家理論,兩職兼任可以提升高管的自主決策權(quán),使得高管面臨較少的來(lái)自董事會(huì)的壓力,從而對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的承受力更強(qiáng),高管也更愿意加大對(duì)于創(chuàng)新產(chǎn)品的研發(fā)力度,從而促進(jìn)企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展;而在兩職分離的企業(yè)中,代理沖突使得高管更愿意投資短期獲利項(xiàng)目,對(duì)于創(chuàng)新方面投入較少。同時(shí),由于目前我國(guó)企業(yè)整體處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型初級(jí)階段,數(shù)字化給企業(yè)帶來(lái)的直接效應(yīng)還不夠突出,創(chuàng)新產(chǎn)出整體水平不高。因此,高管兼任企業(yè)的高投入的特點(diǎn),使其呈現(xiàn)創(chuàng)新投資效率降低的現(xiàn)象。

6 結(jié)論與政策建議

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是現(xiàn)代公司發(fā)展的必然趨勢(shì)。本文以2015—2020年A股上市公司為研究對(duì)象,采用DEA方法對(duì)公司的創(chuàng)新投資效率進(jìn)行了測(cè)量,并就數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新投資效率的影響展開(kāi)了實(shí)證研究。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn):整體而言,我國(guó)上市公司數(shù)字化水平較低,目前數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新投資效率負(fù)相關(guān)。進(jìn)一步的分析表明,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新投入有促進(jìn)作用,對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出沒(méi)有明顯的作用,高投入低產(chǎn)出是導(dǎo)致數(shù)字化創(chuàng)新投資成效不足的主要原因。在作用機(jī)制上,組織冗余發(fā)揮了部分中介效應(yīng)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)識(shí)別冗余資源,對(duì)提升企業(yè)的創(chuàng)新投資效率產(chǎn)生一定的促進(jìn)作用。高質(zhì)量的區(qū)域教育水平也能夠在一定程度上弱化數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新投資效率的制約作用。通過(guò)異質(zhì)性回歸,本文得出,在國(guó)企和存在高管兼任的企業(yè)中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新投資效率的制約作用表現(xiàn)得更為明顯。

本文的研究結(jié)論為抓緊數(shù)字化轉(zhuǎn)型機(jī)遇和提升企業(yè)創(chuàng)新投資效率提出如下建議。

(1)政府應(yīng)適時(shí)適地適度制定扶持政策,助推企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。當(dāng)前,數(shù)字化紅利已初露端倪,數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為現(xiàn)代企業(yè)戰(zhàn)略選擇。盡管我國(guó)已經(jīng)出臺(tái)一定政策引導(dǎo)傳統(tǒng)行業(yè)開(kāi)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型,但大部分企業(yè),尤其是非國(guó)有、中小企業(yè)仍然面臨數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施不完善、籌資難等問(wèn)題,制約了企業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展。對(duì)此,相關(guān)部門(mén)應(yīng)當(dāng)出臺(tái)針對(duì)性財(cái)稅政策,如在優(yōu)惠政策上向民營(yíng)和中小企業(yè)傾斜等,幫助企業(yè)搭建數(shù)字化平臺(tái)。同時(shí),政府應(yīng)適時(shí)根據(jù)市場(chǎng)整體的數(shù)字化建設(shè)情況,對(duì)政策法規(guī)進(jìn)行及時(shí)調(diào)整,對(duì)積極開(kāi)展變革、不斷鉆研創(chuàng)新的企業(yè)要給予鼓勵(lì),對(duì)盜取數(shù)據(jù)資源、侵害創(chuàng)新成果的行為也要嚴(yán)厲打擊。隨著數(shù)字化水平的提高,數(shù)據(jù)效能進(jìn)一步發(fā)揮優(yōu)勢(shì),企業(yè)發(fā)展質(zhì)量將不斷提高。

(2)企業(yè)應(yīng)科學(xué)制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略,有序高效提高企業(yè)創(chuàng)新投資效率。首先,企業(yè)內(nèi)部應(yīng)當(dāng)提升對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重視程度,構(gòu)建以創(chuàng)新為導(dǎo)向的企業(yè)文化?，F(xiàn)階段高管兼任的治理結(jié)構(gòu)下,企業(yè)高管更利于運(yùn)用科學(xué)的信息化管理系統(tǒng),準(zhǔn)確把握當(dāng)前市場(chǎng)動(dòng)態(tài),從而制定出安全有效的創(chuàng)新戰(zhàn)略。其次,企業(yè)應(yīng)當(dāng)提升自身核心技術(shù),為創(chuàng)新發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)支撐。企業(yè)應(yīng)當(dāng)充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、數(shù)字平臺(tái)的優(yōu)勢(shì),注重?cái)?shù)字工廠建設(shè),通過(guò)線上線下相結(jié)合來(lái)精準(zhǔn)定位消費(fèi)者需求,從而提升創(chuàng)新產(chǎn)出水平。最后,企業(yè)應(yīng)當(dāng)結(jié)合自身情況,合理配置數(shù)字化資源,資源不足、冗余或是比例不合理都會(huì)對(duì)創(chuàng)新投資效率產(chǎn)生影響,要使數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與企業(yè)規(guī)模相匹配,同時(shí)公司內(nèi)部應(yīng)當(dāng)及時(shí)對(duì)資源配置進(jìn)行調(diào)整,保證資源利用效率的最優(yōu)化。

(3)社會(huì)應(yīng)增強(qiáng)教育對(duì)“技術(shù)補(bǔ)鏈”的韌性,為企業(yè)創(chuàng)新提供更有利的條件。數(shù)字經(jīng)濟(jì)離不開(kāi)高水平的教育,教育助力科技。社會(huì)應(yīng)重視教育,尤其是數(shù)字化人才培養(yǎng),充分發(fā)揮產(chǎn)學(xué)研融合優(yōu)勢(shì)。社會(huì)應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)對(duì)于高技術(shù)、高素質(zhì)人才的教育,將“互聯(lián)網(wǎng)+”的思維融入課堂中,培養(yǎng)更多復(fù)合型人才。同時(shí),企業(yè)可以通過(guò)與大學(xué)、研究單位的密切聯(lián)系,推進(jìn)產(chǎn)學(xué)研的深入結(jié)合,把高校的研究結(jié)果推向市場(chǎng),一方面可以緩解企業(yè)的資金和人才投入壓力,另一方面為高校創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)的成果轉(zhuǎn)化提供平臺(tái),在提升創(chuàng)新投資效率中實(shí)現(xiàn)共贏。