【摘要】本文以 2012—2019 年沪深 A 股上市公司为样本，通过年报文本构建企业数字化指标，采用固定效应模型检验其对创新产出的影响及机制。研究发现：企业数字化显著提升总专利与发明专利申请量；数字化强化了研发投入向创新产出的转化，研发效率提升是核心作用路径。该效应在运营效率低、内部控制弱、机构投资者持股占比高的企业中表现更突出。本研究为企业依托数字技术优化研发流程、完善治理机制提供了经验支撑。
【关键词】企业数字化；研发效率；创新产出；公司治理
引言
数字技术正持续融入企业研发、生产和管理活动，并改变信息获取、业务协同和资源配置方式。相较于一般经营活动，创新具有周期长、不确定性高和信息依赖性强等特征，数字化既可能帮助企业识别需求、优化研发流程，也可能通过提高信息透明度抑制管理层机会主义行为。因此，企业数字化能否提高创新产出，以及能否改善研发投入的转化效率，是评价数字化实际成效的重要问题。
已有研究分别从数字化运营管理、投入产出效率和数据驱动的产品研发转型等角度，讨论了企业数字化的影响，为理解数字化与创新之间的关系提供了较为丰富的证据。本文在此基础上，重点考察研发效率在数字化促进创新过程中的作用，并进一步分析企业运营效率、内部控制和机构投资者监督所形成的情境差异。本文以 2012—2019 年上市公司为样本，使用年报文本衡量数字化程度，以专利申请衡量创新产出，为理解数字化如何嵌入企业研发活动提供微观证据。
一、理论分析与研究假设
（一）企业数字化与创新产出
数字化能够扩大企业的信息获取范围并提高信息处理速度。企业通过整合消费端、生产端和管理端数据，可以更及时地识别市场需求、发现生产问题并调整研发方向。数据采集、智能分析和仿真技术还能够打通研发与生产之间的信息链条，减少跨部门沟通成本，缩短产品开发周期，从而增加创新成果。
数字化也有助于改善创新决策和监督。已有研究表明，内部控制质量能够显著促进企业创新绩效。创新项目投入大、回收期长，管理层可能因风险规避而放弃具有长期价值的项目。业务流程数字化提高了经营信息的可追溯性，所有者可以据此评价管理层履职情况，降低监督成本和信息不对称程度。已有研究进一步发现，更高的企业透明度能够缓解管理层的职业顾虑，并通过提高研发资本配置效率促进企业创新。由此，数字化形成的信息优势能够促使管理层更加积极地推进创新活动。据此提出：
H1：企业数字化水平与企业创新产出正相关。
（二）研发效率机制
创新产出不仅取决于研发投入规模，还取决于投入能否有效转化为成果。已有研究发现，研发互联网化能够促进开放式创新，并推动互联网与生产、质量控制、流程再造及新产品开发等创新环节的融合。数字化可以将分散在研发、生产、销售等环节的信息集中处理，为项目筛选、进度管理和资源配置提供依据；实时沟通和数据共享能够减少重复投入与协调损耗，提高研发部门与其他部门的协同程度。同时，数字化监督使研发资金使用和项目执行过程更加透明，有助于减少管理层懈怠及资源浪费。
因此，数字化并非简单增加研发投入，而是提高既有研发资源的配置和使用效率。当企业数字化水平较高时，同等研发投入更容易形成专利成果。据此提出：
H2：企业数字化在研发投入与创新产出的关系中发挥正向调节作用。
二、研究设计
（一）样本与变量
本文选取 2012—2019 年沪深 A 股上市公司为样本，剔除 金 融 类、ST 和 PT 企 业 以 及 主 要 变 量 缺 失 的 观 测值，并对连续变量进行上下 1% 的缩尾处理，最终获得2985 家公司共 11729 个公司—年度观测值。专利数据来自CNRDS 数据库，企业层面数据来自 CSMAR 数据库，年报文本来自上海证券交易所和深圳证券交易所网站。
创新产出：分别将总专利申请数和发明专利申请数加1后取自然对数，记为 Innov1 和 Innov2。企业数字化水平（DGI）依据年报文本构建：首先检索“数字化”“云计算”“大数据”“人工智能”“工业互联网”等关键词，再通过人工阅读识别数字技术是否实际应用于生产、销售、服务、研发或管理环节。未实际应用赋值为 0，应用于一个环节赋值为 1，应用于两个环节赋值为 2，应用于三个及以上环节赋值为 3。
研发投入：以研发支出占营业收入的比例衡量（RD）。模型同时控制企业规模、资产负债率、资产收益率、营业利润增长率、现金流、固定资产比重、第一大股东持股、管理层持股、两职合一和产权性质等因素。
（二）模型设定
本文采用面板固定效应模型进行检验，以企业下一期创新产出作为被解释变量，解释变量和控制变量均取当期值。模型设定如下：
其中，i 表示企业，t 表示年份；Innovi,t+1 表示企业 i在t+1 期的创新产出，包括总专利申请数（Innov1）和发明专利申请数（Innov2）；DGIi,t 表示企业数字化水平；RDi,t 表示研发投入强度；DGIi,t×RDi,t 表示企业数字化水平与研发投入的交互项；Controlsi,t 表示控制变量集合，
包括企业规模、资产负债率、资产收益率、营业利润增长率、现金流、固定资产比重、第一大股东持股、管理层持股、两职合一及产权性质；λt 表示年度固定效应，γi 表示公司个体固定效应，εi,t 表示随机扰动项；α0 和β0 为常数项，α1、α2 及β1 - β4 为待估参数。模型（1）考察企业数字化对下一期创新产出的影响；模型（2）进一步加入研发投入及其与数字化水平的交互项。若数字化水平的系数显著为正，则 H1 得到支持；若交互项系数显著为正，则表明数字化提高了研发投入向创新成果的转化效率，H2 得到支持。
三、实证结果
（一）基准结果与研发效率机制
基准回归结果如表 1 所示，以总专利申请和发明专利申请为被解释变量时，企业数字化水平的系数分别为 0.257和0.280，均在 1% 的水平上显著为正，说明数字化不仅增加了创新数量，也有助于提高高质量创新产出，H1 得到支持。
加入研发投入及其与数字化水平的交互项后，交互项系数分别为 3.166 和 1.832，并分别在 1% 和 5% 的水平上显著为正。这表明数字化水平越高，研发投入形成专利成果的效率越高，H2 得到支持。值得注意的是，研发投入单独项的系数为 0.654 和 0.867，均未在 1% 水平上显著，这说明在数字化水平较低时，研发投入向创新产出的转化效率有限；而数字化通过提升研发效率，显著改善了这一转化过程。
（二）稳定性检验
为缓解遗漏变量和反向因果问题，本文采用企业所在城市同年度数字化水平均值作为工具变量。第一阶段结果表明，工具变量与企业数字化水平显著相关，弱工具变量检验也满足要求；第二阶段主要变量的方向与基研准结果一致。
本文还采用Tobit模型、公司和年度双重聚类标准误、增加地区经济和数字化发展控制变量、剔除互联网及软件信息技术行业样本等方式进行校验，核心结论均未发生实质变化。
（三）情境差异
既有研究发现，仅凭机构投资者持股并不足以影响企业研发决策，机构投资者的积极治理行动能够提高企业短期和长期研发投入，并通过研发投入进一步影响研发产出。进一步分析表明，数字化创新效应受企业经营和治理条件的影响。数字化水平与总资产周转率的交互项（DGI×Tart）显著为负，说明运营效率偏低的企业从数字化中获得的创新增益更大；数字化水平与内部控制指数的交互项（DGI×IC）显著为负，表明数字化在内部控制较弱时能够更明显地发挥信息监督和流程规范作用；数字化水平与机构投资者持股比例的交互项（DGI×INS）显著为正，说明机构投资者能够利用数字化形成的信息强化外部监督，推动研发资源转化为创新成果。
四、结论与启示
本文基于 2012—2019 年上市公司数据，考察企业数字化对创新产出的影响。结果表明：企业数字化显著提高总专利申请数量和发明专利申请数量，并通过改善研发投入的转化效率促进创新；这一作用在运营效率较低、内部控制较弱和机构投资者持股比例较高的企业中更为突出。
研究结论具有以下启示：第一，企业推进数字化建设时，应将重点由设备投入和系统上线转向数据应用与流程重构，使数字技术真正嵌入项目筛选、研发协作和生产反馈等环节。第二，运营基础较弱的企业可将数字化与流程优化同步推进，内部控制薄弱的企业应利用数据留痕和实时监控提高管理透明度。第三，应发挥机构投资者的监督作用，形成数字化建设与公司治理的协同机制，共同促进研发资源的高效转化。
本文依据年报文本衡量数字化程度，尚难全面反映数字化投入规模和应用深度。未来可结合数字化资产、软件投入、企业调查或具体应用场景，进一步识别不同数字技术对研发效率和创新产出的差异化影响。
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