數(shù)字化轉(zhuǎn)型、雙元?jiǎng)?chuàng)新與企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力

摘" " 要：數(shù)字技術(shù)作為新的生產(chǎn)要素，是企業(yè)提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的重要引擎，技術(shù)創(chuàng)新是推動(dòng)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)有效融合的關(guān)鍵動(dòng)力。文章基于雙元?jiǎng)?chuàng)新視角，運(yùn)用2013—2022年制造業(yè)企業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，剖析數(shù)字化轉(zhuǎn)型助推制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的理論機(jī)制，并利用soble和bootstrap檢驗(yàn)方法，檢驗(yàn)雙元?jiǎng)?chuàng)新的中介作用。實(shí)證結(jié)果顯示：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著提高制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力；從機(jī)制路徑上，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)提升企業(yè)探索式和利用式創(chuàng)新兩條路徑，間接促進(jìn)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。異質(zhì)性檢驗(yàn)顯示，數(shù)字化的正向促進(jìn)作用僅存在于中東部地區(qū)，在西部地區(qū)不存在；且相對(duì)于國(guó)有企業(yè)來(lái)說(shuō)，非國(guó)企的數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)作用更大。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力；探索式創(chuàng)新；利用式創(chuàng)新

中圖分類號(hào)：F49" " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " "文章編號(hào)：1009-5128（2024）12-0084-10

一、引言

近年來(lái)，伴隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的逐步融合，數(shù)字技術(shù)逐漸成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新及提高競(jìng)爭(zhēng)力的重要手段。［1］自2013年開始，黨中央和各級(jí)政府部門都高度重視數(shù)字化發(fā)展，制定并實(shí)施了一系列的數(shù)字化發(fā)展政策。黨的二十大報(bào)告指出，加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，強(qiáng)調(diào)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要性。經(jīng)過(guò)數(shù)十年的發(fā)展，我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)也取得一定的成果，到2022年底，我國(guó)數(shù)據(jù)產(chǎn)量全球占比10.5%，位居世界第二。數(shù)字化發(fā)展已經(jīng)成為實(shí)現(xiàn)微觀經(jīng)濟(jì)主體高質(zhì)量發(fā)展的重要途徑。［2］

數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對(duì)企業(yè)發(fā)展的影響引起了學(xué)者廣泛關(guān)注。李海艦、李真真從質(zhì)量變革、效率變革和動(dòng)力變革視角研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系，研究結(jié)果表明，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)效率和質(zhì)量的雙重變革，在實(shí)現(xiàn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的同時(shí)，能夠促進(jìn)企業(yè)高速度增長(zhǎng)。［3］張娜依以高管背景為調(diào)節(jié)變量進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化對(duì)公司的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力有很大的提升，在這些因素中，對(duì)傳統(tǒng)企業(yè)來(lái)說(shuō)，數(shù)字變化所產(chǎn)生的影響要比技術(shù)產(chǎn)業(yè)大得多。［4］王鋒正、劉曦萌認(rèn)為企業(yè)運(yùn)用數(shù)字化技術(shù)能夠優(yōu)化企業(yè)資源配置、增強(qiáng)企業(yè)的應(yīng)變能力、降低運(yùn)營(yíng)成本進(jìn)而改善公司治理能力，驅(qū)動(dòng)企業(yè)戰(zhàn)略變革并獲取競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)。［5］可見，數(shù)字化在促進(jìn)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、提升企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力中有著重要作用。［6］但是創(chuàng)新作為企業(yè)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)力，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用能夠使技術(shù)創(chuàng)新更好地滲透企業(yè)，鮮有文章從雙元?jiǎng)?chuàng)新的視角研究數(shù)字化與企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力二者的關(guān)系；而制造業(yè)作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的主體，是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)，當(dāng)前我國(guó)制造業(yè)正處于由“制造”向“智造”轉(zhuǎn)型的重要時(shí)期，而“脫實(shí)向虛”現(xiàn)象導(dǎo)致了大量資金向金融領(lǐng)域傾斜，從而加劇了經(jīng)濟(jì)的結(jié)構(gòu)性失衡［7］，制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新能力不足使得企業(yè)在國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中處于弱勢(shì)地位。因此，以2013—2022年滬深A(yù)股制造業(yè)企業(yè)為樣本，基于雙元?jiǎng)?chuàng)新視角，研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力影響的機(jī)理，并根據(jù)研究結(jié)果提出相應(yīng)政策建議，助力制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力、推動(dòng)我國(guó)企業(yè)數(shù)字化發(fā)展。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力

數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為企業(yè)新一代產(chǎn)品轉(zhuǎn)型升級(jí)和競(jìng)爭(zhēng)的重要方式，廣泛應(yīng)用并最大限度地作用于制造業(yè)企業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)，在提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的過(guò)程中發(fā)揮重要作用。

企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠優(yōu)化供產(chǎn)銷流程、降低成本、提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。在生產(chǎn)端，企業(yè)通過(guò)引入數(shù)據(jù)分析等手段，實(shí)時(shí)收集和分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，并及時(shí)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程中的瓶頸和問(wèn)題，從而有針對(duì)性地優(yōu)化生產(chǎn)流程［8］；使用機(jī)器人和自動(dòng)化設(shè)備替代部分重復(fù)性、高強(qiáng)度的勞動(dòng)力，降低人力成本和人為錯(cuò)誤率［9］，提升產(chǎn)品質(zhì)量，提高企業(yè)效益，從而提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。在供應(yīng)端，通過(guò)引進(jìn)供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)手段，實(shí)時(shí)掌握供應(yīng)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)，優(yōu)化庫(kù)存管理［10］，減少庫(kù)存積壓和缺貨風(fēng)險(xiǎn)，降低庫(kù)存成本［11］。此外，數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)能夠?qū)崿F(xiàn)供應(yīng)鏈協(xié)同和優(yōu)化，提高響應(yīng)速度和靈活性。［12–13］在銷售端，數(shù)字技術(shù)融入銷售環(huán)節(jié)，能夠打破時(shí)間和空間的制約，降低企業(yè)采購(gòu)、營(yíng)銷和物流的渠道運(yùn)營(yíng)成本［14］，使企業(yè)能夠以更低的成本覆蓋更廣泛的受眾，降低交易成本，提高營(yíng)銷效果，增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

企業(yè)通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高管理效率、增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。一方面，通過(guò)引入信息化系統(tǒng)和管理軟件，企業(yè)不僅可以重新梳理和整合業(yè)務(wù)流程，減少冗余環(huán)節(jié)，提高流程效率和響應(yīng)速度［15］；還能實(shí)現(xiàn)跨部門、跨崗位的流程協(xié)同，打破信息孤島，進(jìn)一步提升企業(yè)整體運(yùn)營(yíng)效率。另一方面，大數(shù)據(jù)使企業(yè)更加精準(zhǔn)地把握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、客戶需求以及內(nèi)部運(yùn)營(yíng)狀況，為決策提供有力支持［16］，提高決策的準(zhǔn)確性和科學(xué)性，降低決策風(fēng)險(xiǎn)，提升企業(yè)管理的有效性?；谝陨戏治觯疚奶岢觯?/p>

假設(shè)1：企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

（二）數(shù)字化轉(zhuǎn)型、雙元?jiǎng)?chuàng)新與企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力

技術(shù)創(chuàng)新理論將雙元?jiǎng)?chuàng)新分為探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新。［17］探索式創(chuàng)新作為一種顛覆性創(chuàng)新，強(qiáng)調(diào)自主研發(fā)，突破現(xiàn)有技術(shù)和知識(shí)結(jié)構(gòu)的瓶頸，打破企業(yè)對(duì)核心技術(shù)的依賴；利用式創(chuàng)新則依賴現(xiàn)有技術(shù)和知識(shí)，對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行完善和更新［18］，能夠提高企業(yè)內(nèi)部資源的利用效率，為企業(yè)短期發(fā)展帶來(lái)一定機(jī)遇。數(shù)字技術(shù)作為一種創(chuàng)新工具，賦予企業(yè)自主性、可供性和開放性等特征［19］，使其作為工具被創(chuàng)新個(gè)體用來(lái)創(chuàng)新新事物、抓取新機(jī)會(huì)，簡(jiǎn)化創(chuàng)新過(guò)程，顛覆傳統(tǒng)創(chuàng)新路徑［20］。一方面，數(shù)字技術(shù)和平臺(tái)的使用增強(qiáng)企業(yè)與外部的連接能力，通過(guò)整合內(nèi)外部碎片化知識(shí)，加速知識(shí)流動(dòng)，促進(jìn)知識(shí)創(chuàng)造［21］，培養(yǎng)企業(yè)的創(chuàng)造、發(fā)現(xiàn)和探究能力［22］，幫助企業(yè)跳出原有技術(shù)創(chuàng)新路徑，為企業(yè)進(jìn)行探索式創(chuàng)新奠定基礎(chǔ)。另一方面，數(shù)字化技術(shù)的自我迭代功能，能夠使產(chǎn)品在設(shè)計(jì)和制造完成后，快速依據(jù)市場(chǎng)反饋進(jìn)行更新和改進(jìn)，持續(xù)推動(dòng)產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新［23］，加快企業(yè)利用式創(chuàng)新的循環(huán)發(fā)展?；谝陨戏治?，本文提出：

假設(shè)2：企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，能夠顯著提升企業(yè)探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新。

資源基礎(chǔ)理論強(qiáng)調(diào)企業(yè)的特殊異質(zhì)資源是其競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的來(lái)源［24］，而創(chuàng)新是企業(yè)挖掘和利用新資源的重要手段。雙元?jiǎng)?chuàng)新能夠開發(fā)新產(chǎn)品或優(yōu)化現(xiàn)有產(chǎn)品，不僅為企業(yè)帶來(lái)差異化的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)［25］，同時(shí)滿足市場(chǎng)的新需求或更好地滿足現(xiàn)有市場(chǎng)需求，增加消費(fèi)黏性，提升品牌影響力和競(jìng)爭(zhēng)力；通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新，企業(yè)可以優(yōu)化生產(chǎn)流程、降低成本、提高生產(chǎn)效率［26］，從而在價(jià)格和質(zhì)量上獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。此外，先進(jìn)數(shù)字技術(shù)的引進(jìn)使企業(yè)能夠更高效地收集、處理和分析數(shù)據(jù)，從而發(fā)現(xiàn)新的市場(chǎng)機(jī)會(huì)和業(yè)務(wù)模式［27］，為雙元?jiǎng)?chuàng)新提供有力支撐；而企業(yè)進(jìn)行雙元?jiǎng)?chuàng)新，能夠不斷優(yōu)化數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑和策略，推動(dòng)企業(yè)不斷探索新的數(shù)字化應(yīng)用場(chǎng)景和商業(yè)模式［28］，提高數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效率和效果，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程，提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力?；谝陨戏治?，本文提出：

假設(shè)3：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)提升企業(yè)探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新，進(jìn)而增強(qiáng)企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。

三、研究設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）變量選擇

（1）被解釋變量：企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力（COMP）。通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)階段對(duì)于企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的衡量主要有營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、ROA、ROE、托賓q值及多種指標(biāo)加權(quán)等方式，由于單一指標(biāo)衡量不夠全面，因此文中借鑒金碚［29］、盛明泉［30］等學(xué)者的研究，通過(guò)8項(xiàng)指標(biāo)體系的加權(quán)綜合評(píng)價(jià)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，如表1所示。

（2）解釋變量：數(shù)字化轉(zhuǎn)型（LNDT）?，F(xiàn)階段對(duì)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的衡量方法主要采用文本分析法，因此，本文通過(guò)文本分析統(tǒng)計(jì)衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型的詞頻。在CNRDS中下載上市公司年報(bào)中管理層討論與分析部分，借鑒趙宸宇等［31］的研究，在數(shù)字化、互聯(lián)網(wǎng)模式、智能化和現(xiàn)代信息管理系統(tǒng)4個(gè)方面選取關(guān)鍵詞，利用python中的jeba詞庫(kù)對(duì)上市公司年報(bào)的文本進(jìn)行分詞處理并統(tǒng)計(jì)詞頻，并將詞頻總數(shù)加1取對(duì)數(shù)，作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)。

（3）中介變量：雙元?jiǎng)?chuàng)新。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于雙元?jiǎng)?chuàng)新的衡量方式較多，本文參考徐寧等［32］的研究，將企業(yè)當(dāng)年申請(qǐng)的發(fā)明專利數(shù)量加1取對(duì)數(shù)作為探索式創(chuàng)新（[IN]1）；將當(dāng)年申請(qǐng)的實(shí)用和外觀專利數(shù)量之和加1取對(duì)數(shù)作為利用式創(chuàng)新（[IN]2）。

（4）控制變量：參考楊潔等［33］相關(guān)研究，選取企業(yè)規(guī)模（SIZE）、資本密度（PPe）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（ATR）、企業(yè)盈利水平（Profit）、股權(quán)集中度（CONTOL）、政府補(bǔ)助（Subsidy）、托賓q值（TBQ）作為控制變量，并對(duì)企業(yè)個(gè)體和年份進(jìn)行控制，如表2所示。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

選取A股制造業(yè)上市公司為樣本，剔除ST、*ST類樣本和年份不夠10年的樣本。經(jīng)過(guò)處理，共收集到978家制造業(yè)上市公司的9 780個(gè)觀察值。由于數(shù)據(jù)差異較大，可能會(huì)對(duì)參數(shù)估計(jì)產(chǎn)生影響，將全部變量進(jìn)行了縮尾處理。文中數(shù)據(jù)主要來(lái)自中國(guó)數(shù)據(jù)研究服務(wù)平臺(tái)（CNRDS）和國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）。

（三）模型構(gòu)建

基于上述理論分析，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力，為驗(yàn)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響，構(gòu)建下列計(jì)量模型：

[COMPi，t=ao+a1LNDTi，t+a2Controlsi，t+εi，t] 。" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "（1）

為檢驗(yàn)雙元?jiǎng)?chuàng)新的中介作用，構(gòu)建下列計(jì)量模型：

[IN1i，t=ao+a1LNDTi，t+a2Controlsi，t+εi，t]" ，" nbsp; " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （2）

[IN2i，t=ao+a1LNDTi，t+a2Controlsi，t+εi，t]" ，" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （3）

[COMPi，t=ao+a1LNDTi，t+a2IN1i，t+a3Controlsi，t+εi，t]" ，" " " " " " " " " " " " " " （4）

[COMPi，t=ao+a1LNDTi，t+a2IN2i，t+a3Controlsi，t+εi，t" "。]" " " " " " " " " " " " " " " （5）

其中[COMPi，t]為樣本企業(yè)[i]第[t]年的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，[LNDTi，t]為樣本企業(yè)[i]第[t]年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，[IN1]為探索式創(chuàng)新，[IN2]為利用式創(chuàng)新，[Controls]為一系列控制變量，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。以上模型均對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了個(gè)體和年份固定效應(yīng)。

四、實(shí)證分析

（一）描述性及相關(guān)性分析

通過(guò)描述性統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，我國(guó)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型最大值為6.480，最小值為0，均值為2.05，說(shuō)明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度處于初級(jí)水平；企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力最大值為27.374，最小值為15.818，均值為20.766，說(shuō)明企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力水平較為相當(dāng)。

由表3可知，COMP與LNDT顯著正相關(guān)，LNDT與[IN1]、[IN2]分別呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系。初步驗(yàn)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力之間顯著正相關(guān)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新分別顯著正相關(guān)。

（二）基準(zhǔn)回歸

本文基于固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸。表4為數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的估計(jì)結(jié)果。列（1）驗(yàn)證不添加控制變量因素時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響效果；列（2）驗(yàn)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型在加入控制變量但不控制時(shí)間因素，與企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力之間的關(guān)系；列（3）驗(yàn)證在控制時(shí)間因素和個(gè)體因素時(shí)，二者之間的關(guān)系。根據(jù)表4列（1）（2）（3）的回歸系數(shù)分別為0.046，0.011，0.007，并且在1%的水平上顯著，說(shuō)明企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，能夠提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。一方面，企業(yè)利用數(shù)據(jù)分析和人工智能等技術(shù)，更精準(zhǔn)地洞察市場(chǎng)需求、客戶行為以及競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)，從而提供個(gè)性化產(chǎn)品和服務(wù)，增強(qiáng)消費(fèi)者黏性，進(jìn)而提升企業(yè)的市場(chǎng)份額和競(jìng)爭(zhēng)力。另一方面，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等幫助企業(yè)優(yōu)化資源配置，降低浪費(fèi)和損耗；實(shí)時(shí)掌握供應(yīng)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)信息，優(yōu)化庫(kù)存管理和物流配送，降低庫(kù)存成本和運(yùn)輸成本，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈協(xié)同優(yōu)化，提高企業(yè)整體效益，增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

從影響的程度來(lái)看，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響系數(shù)區(qū)間為0.007～0.046，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型的均值為2.05，表明我國(guó)制造業(yè)在當(dāng)前階段的整體數(shù)字化還處于基礎(chǔ)階段，而其對(duì)制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響效果還存在一定的提升空間?？赡苁且?yàn)椋旱谝唬M管我國(guó)在黨的十八大就已經(jīng)提出數(shù)字經(jīng)濟(jì)的概念，但是在2019年才將大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為重要目標(biāo)，并且在黨的十九大、黨的二十大中先后提出將數(shù)據(jù)作為新興生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)要素的產(chǎn)出需要一定的周期，其對(duì)制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響存在一定的滯后效應(yīng)。第二，由于行業(yè)及各個(gè)企業(yè)發(fā)展情況的不同，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用程度有限。隨著我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展及政策的進(jìn)一步推進(jìn)，數(shù)字技術(shù)會(huì)更好地應(yīng)用于制造業(yè)企業(yè)，推動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

（三）穩(wěn)健性及內(nèi)生性檢驗(yàn)

1.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）加入省份控制變量。由于政策和地區(qū)發(fā)展水平的不同，東部沿海地區(qū)會(huì)擁有更好的資源，因此應(yīng)該控制地區(qū)，進(jìn)而驗(yàn)證數(shù)字變革與企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力之間的關(guān)系。通過(guò)表5列（1）可以看出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的系數(shù)為0.013，并且在1%的水平上顯著，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響不受地區(qū)的影響。

（2）更換被解釋變量。采用凈資產(chǎn)收益率代表企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表5列（2）。由此可以看出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)為0.004，在10%的水平上顯著，說(shuō)明結(jié)論成立。

2.內(nèi)生性檢驗(yàn)

考慮到企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化發(fā)展可以提升制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，而企業(yè)在自身競(jìng)爭(zhēng)能力增強(qiáng)的過(guò)程中也會(huì)加大對(duì)數(shù)字技術(shù)的使用，這可能導(dǎo)致反向因果的內(nèi)生性問(wèn)題。為進(jìn)一步緩解內(nèi)生性問(wèn)題，借鑒邢明強(qiáng)等［34］的做法，選擇滯后一期的數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為工具變量（Iv），通過(guò)驗(yàn)證得出第一階段回歸系數(shù)為0.77，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量值為13 993.4，遠(yuǎn)大于10，說(shuō)明不存在弱工具變量。表5列（3）為第二階段回歸結(jié)果，回歸系數(shù)為0.015，且在1%的水平上顯著，表明選取的工具變量合理，假設(shè)1成立。

（四）雙元?jiǎng)?chuàng)新的中介效應(yīng)分析

為考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力之間的內(nèi)在機(jī)制，本部分參考溫忠麟等［35］的中介效應(yīng)模型對(duì)影響機(jī)制進(jìn)行實(shí)證分析，基于雙元?jiǎng)?chuàng)新視角檢驗(yàn)探索式創(chuàng)新及利用式創(chuàng)新對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的傳導(dǎo)機(jī)制。表6為檢驗(yàn)結(jié)果。列（1）和列（3）分別檢驗(yàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新的影響，可以看出企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著促進(jìn)企業(yè)探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新。列（2）和列（4）分別為數(shù)字化轉(zhuǎn)型與探索式創(chuàng)新、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與利用式創(chuàng)新共同對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響，通過(guò)觀察可以發(fā)現(xiàn)，在加入探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新之后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型依然顯著，說(shuō)明探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力之間能夠起到中介作用。其中的原因可能是：一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是基于數(shù)字化技術(shù)和能力，其為企業(yè)提供了創(chuàng)新手段和工具，使企業(yè)能夠更快地響應(yīng)市場(chǎng)變化和技術(shù)發(fā)展，進(jìn)而對(duì)企業(yè)核心業(yè)務(wù)進(jìn)行深層次的變革。另一方面，雙元?jiǎng)?chuàng)新作為一種有效的創(chuàng)新策略，能夠?qū)⑥D(zhuǎn)型中的技術(shù)和資源得以轉(zhuǎn)化，幫助企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中找到新的增長(zhǎng)點(diǎn)，開發(fā)具有競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品和服務(wù)，從而提升企業(yè)的整體競(jìng)爭(zhēng)力。此外，雙元?jiǎng)?chuàng)新還有助于企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中構(gòu)建開放、協(xié)作的創(chuàng)新生態(tài)。通過(guò)與外部合作伙伴進(jìn)行技術(shù)交流和資源共享，企業(yè)可以獲取更多的創(chuàng)新資源和靈感，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程，并進(jìn)一步提升競(jìng)爭(zhēng)力。

為進(jìn)一步驗(yàn)證雙元?jiǎng)?chuàng)新的中介作用，本文進(jìn)行soble檢驗(yàn)，并利用bootstrap檢驗(yàn)，重復(fù)抽樣1 000次。在soble檢驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，利用式創(chuàng)新（[IN]1）的Z值為2.421，P=0.015；探索式創(chuàng)新（[IN]2）的Z值為2.211，P=0.027，表明通過(guò)soble檢驗(yàn)，進(jìn)一步采用bootstrap方法進(jìn)行檢驗(yàn)，表7為檢驗(yàn)結(jié)果。其中[IN]1間接效應(yīng)的置信區(qū)間為［0.000 024 4， 0.000 347 7］，直接效應(yīng)的置信區(qū)間為［0.004 226 7， 0.009 903 6］，[IN]2間接效應(yīng)的置信區(qū)間為［1.25e-06， 0.000 290 7］，直接效應(yīng)的置信區(qū)間為［0.004 270 7， 0.009 939 7］不包括0，從而驗(yàn)證雙元?jiǎng)?chuàng)新的中介作用。

（五）異質(zhì)性分析

（1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度差異。將樣本企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平取平均值，如果高于企業(yè)平均值則為高數(shù)字化，如果低于企業(yè)平均水平則為低數(shù)字化，并將其進(jìn)行分組回歸。由表8可以看出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的相關(guān)系數(shù)，在高、低數(shù)字化水平中差別不大，但是在低數(shù)字化中更加顯著，原因可能是數(shù)字技術(shù)的建設(shè)本身具有一定的滯后性，短期內(nèi)效果不太明顯，而企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化發(fā)展的同時(shí)會(huì)分身乏術(shù)，在數(shù)字化水平相對(duì)低的企業(yè)可能有精力提升本身產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力，因而會(huì)提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

（2）區(qū)域異質(zhì)性。由表8可以看出，3個(gè)區(qū)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)均為正數(shù)，在一定程度上驗(yàn)證了本文結(jié)論的正確性。其中，東部地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力顯著為正，且相關(guān)系數(shù)為0.007，東部地區(qū)樣本量較大，且為經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域，企業(yè)發(fā)展較為成熟，數(shù)字化發(fā)展水平相對(duì)較高，因而與基準(zhǔn)回歸結(jié)果更加接近；中部地區(qū)數(shù)字化的相關(guān)系數(shù)為0.012，且在1%的水平上顯著，這體現(xiàn)出企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化發(fā)展，能夠很好地增強(qiáng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展為企業(yè)提供了資金和信息等多方面的支持，助力中部地區(qū)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展；而在西部地區(qū)系數(shù)最小，且不顯著，這說(shuō)明西部地區(qū)數(shù)字化發(fā)展對(duì)于制造業(yè)企業(yè)發(fā)展的促進(jìn)作用還不夠強(qiáng)，仍具有一定的發(fā)展空間。

（3）股權(quán)異質(zhì)性。由表8可以看出，相對(duì)于國(guó)有企業(yè)來(lái)說(shuō)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響在非國(guó)有企業(yè)中的相關(guān)系數(shù)更大，可能是因?yàn)橄鄬?duì)于市場(chǎng)份額穩(wěn)定、資源較為充足的國(guó)有企業(yè)來(lái)說(shuō)，非國(guó)有企業(yè)作為我國(guó)企業(yè)發(fā)展的中堅(jiān)力量，國(guó)家給予的政策傾斜更大，對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)力也更強(qiáng)，非國(guó)有企業(yè)要想獲得一定的競(jìng)爭(zhēng)力，就要積極進(jìn)行數(shù)字化發(fā)展，提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

五、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文以2013—2022年A股制造業(yè)上市公司為研究對(duì)象，運(yùn)用中介效應(yīng)模型研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響，并利用soble和bootstarp檢驗(yàn)了雙元?jiǎng)?chuàng)新的中介作用。研究發(fā)現(xiàn)：（1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著正向影響企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力；（2）數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升企業(yè)利用式創(chuàng)新和探索式創(chuàng)新；（3）雙元?jiǎng)?chuàng)新在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力之間起到部分中介作用；（4）異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果顯示：第一，相對(duì)于高數(shù)字化企業(yè)來(lái)說(shuō)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響在低數(shù)字化企業(yè)中更加顯著；第二，對(duì)于中東部較為發(fā)達(dá)的企業(yè)來(lái)說(shuō)，數(shù)字化對(duì)于企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的驅(qū)動(dòng)作用更加明顯；第三，相對(duì)于國(guó)有企業(yè)來(lái)說(shuō)，非國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)力更強(qiáng)。因此，制造業(yè)企業(yè)應(yīng)積極響應(yīng)國(guó)家政策，主動(dòng)進(jìn)行數(shù)字技術(shù)變革。

（二）建議

基于以上研究結(jié)論，對(duì)于企業(yè)方面，本文提出以下建議：首先，應(yīng)明確數(shù)字化轉(zhuǎn)型在整體戰(zhàn)略中的定位，確保轉(zhuǎn)型與企業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展目標(biāo)保持一致。研究發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)企業(yè)數(shù)字化水平仍處于基礎(chǔ)發(fā)展階段，即企業(yè)應(yīng)該重視數(shù)字技術(shù)的數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化資源配置的優(yōu)勢(shì)，制定有針對(duì)性的數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略，并重視培養(yǎng)和引進(jìn)數(shù)字化人才，以實(shí)現(xiàn)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的持續(xù)提升。其次，清晰界定雙元?jiǎng)?chuàng)新在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的角色和地位，確保兩種創(chuàng)新活動(dòng)能夠相互補(bǔ)充、協(xié)同發(fā)展，從而最大化創(chuàng)新效益。最后，重視數(shù)字化帶來(lái)的安全風(fēng)險(xiǎn)和合規(guī)性問(wèn)題，企業(yè)應(yīng)建立完善的信息安全和數(shù)據(jù)保護(hù)體系，確保數(shù)據(jù)和系統(tǒng)的安全穩(wěn)定；重視學(xué)習(xí)相關(guān)法律法規(guī)，確保數(shù)字化轉(zhuǎn)型和使用過(guò)程符合法律規(guī)定。對(duì)于政府來(lái)說(shuō)，應(yīng)該加強(qiáng)數(shù)字基礎(chǔ)建設(shè)，加大對(duì)于寬帶、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，制定相應(yīng)的數(shù)字化發(fā)展扶持政策；并制定合理政策緩解企業(yè)轉(zhuǎn)型過(guò)程中面臨的融資難題，解決多數(shù)企業(yè)面臨的“不會(huì)轉(zhuǎn)、沒錢轉(zhuǎn)”的問(wèn)題，為制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型保駕護(hù)航。

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【責(zé)任編輯" " 馬" "俊】

Digital Transformation， Dual Innovation and" Enterprise Competitiveness

LIU Qi， FAN Mengyun

（School of Economics and Management， Hunan University of Technology， Zhuzhou 412007， China）

Abstract：As a new factor of production， digital technology is an important means for enterprises to enhance their competitiveness in the market with technological innovation as a key driving force to promote the effective integration of digital technology and the real economy. This paper， based on the perspective of dual innovation， by using the data from publicly listed manufacturing companies from 2013 to 2022 ， analyzes the theoretical mechanisms through which digital transformation enhances the competitiveness of manufacturing enterprises and it also employs the Sobel and bootstrap test methods to examine the mediating role of dual innovation. The empirical results show that the digital transformation of manufacturing enterprises can greatly improve their competitiveness and from the mechanism path， the digital transformation of enterprises can indirectly promote the competitiveness of enterprises by improving the two paths of enterprise exploration and utilization innovation. In addition， heterogeneity test shows that the positive promotion effect of digitization exists only in central and eastern regions， but not in western regions and compared with state-owned enterprises， driving digital transformation play a bigger role in non-state-owned enterprises.

Key words：digital transformation； enterprise competitiveness； exploration innovation； utilization innovation

作者簡(jiǎn)介：劉琦，女，湖南株洲人，湖南工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院講師，碩士研究生導(dǎo)師，管理學(xué)博士，主要從事技術(shù)創(chuàng)新、知識(shí)管理研究；范夢(mèng)云，女，河南駐馬店人，湖南工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院碩士研究生，主要從事企業(yè)財(cái)務(wù)管理研究。