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大数据应用对企业技术创新的效应研究.pdf
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1、胡蓉宁 0 9 8 M O DERN E C ON O M I C RESE AR CH大数据应用对企业技术创新的效应研究内容提要:通过收集A股上市公司年报,抓取大数据技术关键词,实证考察大数据应用对企业技术创新的影响效果及作用机制。结果表明,大数据应用能促进企业技术创新并显著提高创新质量,其作用机制在于通过提高企业营销能力和降低企业成本提高企业创新质量。大数据应用对企业技术创新的影响在数字创新能力强、数字经济发展水平高的地区作用更为显著,且国有企业通过大数据应用的创新效应相对非国有企业更加有效。基于此,企业应当抓住数字经济发展机遇,构建以大数据为核心的现代化数字创新发展体系;政府部门应实施大
2、数据扶持政策,鼓励企业运用大数据技术。关 键 词:大数据 技术创新 创新质量中图分类号:F 2 7 3.1;F 4 9 文献标识码:A 文章编号:1 0 0 9-2 3 8 2(2 0 2 4)0 3-0 0 9 8-1 1一、引言中共二十大报告强调,科技是第一生产力、创新是第一动力,需增强自主创新能力,强化企业科技创新主体地位。2 0 2 3年政府工作报告指出“深入实施创新驱动发展战略”,明确“完善国家和地方创新体系,推进科技自立自强,紧紧依靠创新提升实体经济发展水平”。根据国家统计局发布的2 0 2 1年中国创新指数,2 0 2 1年中国R&D经费投入达2 7 9 5 6.3亿元,比上年增
3、长1 4.6%,已连续6年保持两位数增长,投入总量稳居世界第二。然而,中国在科技创新上的巨大投入并没有带来质量上的提升。根据世界知识产权组织(W I P O)发布的2 0 2 3全球创新指数,中国创新实力全球排名第1 2位。肖文和林高榜(2 0 1 4)研究认为中国R&D投入的高速增长并没有带来技术水平的显著提升,大多数企业仍然被锁定在低技术低附加值领域,企业技术创新成效并不明显。黎文靖和郑曼妮(2 0 1 6)研究发现中国企业技术创新活动中存在着“量大质低”“策略性迎合”等特征,导致企业专利创新质量在全球技术链中的“低端锁定”困境。由此可见,如何提高创新质量已经成为中国科技发展的当务之急。伴
4、随着大数据快速发展,数据作为一种与土地、资本和劳动力相并列的新型生产要素,其价值和重要性正受到越来越多企业的重视。2 0 1 9年中共十九届四中全会第一次提出数据作为一种生产要素,2 0 2 0年关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见正式将数据列为新型生产要素。大数据是海量数据的集合,同时也是大量信息的载体。数字化的发展离不开对数据的依赖,意味着需要大数据作为支撑。2 0 2 2年中国数字经济规模达5 0.2万亿元,占国内生产总值的4 1.5%,总量居世界第二,数字经济成为稳增长、促转型的重要引擎。2 0 2 3年3月,国务院印发了党和国家机构改革方案,组建国家数据局,负责组织实施国家
5、大数据战略、推进数据要素基础制度建设、推进数字基础设施布局建设。由此可见,中国数字化建设离不开对大数据的开发与应用,大数据正在发挥着越来越重要的作用。然而,人们对大数据应用与企业技术创新之间的内在逻辑关系的研究尚未达成一致意见。大部分学者认为大数据应用可以促进企业技术创新,例如,陶小龙等(2 0 2 1)研究发现大数据应用与企业开放式创新之间存在双向赋能关 基金项目:国家社会科学基金重大项目“数字化变革推动中小企业高质量发展研究”(编号:2 2&Z D 1 4 9)。0 9 9 现代经济探讨-2 0 2 4-0 3-产业经济系。周小刚等(2 0 2 1)认为大数据创新能力通过技术创新对企业竞争
6、力有正向作用。也有一些学者认为大数 据 作 为 应 用 工 具 并 不 能 推 动 企 业 创 新,G h a s e m a g h a e i和C a l i c(2 0 2 0)认为大数据对企业创新并没有明显的正向作用。K i r o n等(2 0 1 4)研究发现大数据分析能力带来的创新增长会随时间逐渐递减。现有文献关于大数据应用对企业技术创新作用、创新机理、创新效应之间存在的关系仍有争议。大数据应用是否能影响企业技术创新,又是如何影响企业技术创新?大数据应用的影响在不同地区、不同企业之间是否存在异质性?本文的研究有助于填补这部分文献空白。此外,目前鲜有文献从创新质量视角出发研究大数据
7、应用与企业技术创新的关系。现有研究主要从企业创新绩效以及创新效率角度研究大数据对企业创新的影响。例如,许芳等(2 0 2 0)从供应链协同和战略匹配两个角度研究发现大数据能力能够促进企业创新绩效。孙洁和李杰(2 0 2 2)研究发现企业大数据应用能够通过缓解企业面临的融资约束提高企业的创新效率。现有研究更多地从研发投入和人力资本两个角度研究数字技术对企业创新质量的中介效应。如丛昊和张春雨(2 0 2 2)研究发现数字技术通过增加企业创新产出数量和提升企业人力资本促进企业高质量创新。大数据作为新型生产要素,其应用能够在多大程度上提高企业创新质量?不同地区企业大数据应用能力与创新质量有何差异?明析
8、上述问题,有助于中国发展数字经济,对于推动企业数字化转型与创新具有一定的现实意义和理论意义。本文基于2 0 0 7-2 0 2 1年A股上市公司样本,通过计算年报中大数据技术的细分指标研究大数据应用对企业技术创新的影响。本文的研究贡献主要在于:一是研究视角的创新。目前大多数文献对于大数据应用与企业技术创新的研究侧重于创新数量,鲜有文献关注大数据对创新质量的影响。本文从创新质量视角出发,研究大数据应用与企业创新质量之间的因果关联,完善和补充了企业技术创新的影响因素以及大数据应用经济后果的相关文献。二是传导机制研究的创新。本文验证了企业大数据应用对企业技术创新的传导机制,从营销能力以及成本效应两个
9、角度揭示了大数据促进企业技术创新的内在逻辑,丰富了大数据应用对企业技术创新的作用机制与路径研究,为企业提高技术创新能力提供经验证据。三是异质性研究的创新。本文分析了大数据应用对不同地区数字创新能力以及数字经济发展水平的差异影响,为政府发展数字经济提供参考。二、理论分析和研究假设1.大数据应用对企业技术创新的影响大数据应用可以提高企业信息搜寻能力,使企业更容易定位自身产品创新,从而提高企业技术创新能力。首先,研发创新是长期的、不确定性较大的高风险活动,前期投入成本巨大,而大数据可以满足企业对于海量信息获取的需求,对信息要素进行有效配置,从而降低创新的不确定性,提高企业技术创新能力(H o l m
10、 s t r m,1 9 8 9)。企业使用大数据技术可以获取海量数据来满足自身对于信息的需求。通过对大数据的加工、分析和预测,企业对创新活动的质量和成本评估更加清晰,从而大大降低创新不确定性。其次,企业通过大数据应用可以对大量信息进行搜索,从而对自身产品创新方向有更清晰的定位。企业可以在消费者“留痕”的平台如社交平台、购物平台和搜索平台上将零散的信息收集、加工、处理,从而使企业能够充分地了解消费者的行为偏好,这样企业可以更好地根据消费者需求定位自身产品创新,更快地制造出符合市场需求的产品,从而提高企业技术创新(李辉和梁丹丹,2 0 2 0)。大数据应用可以有效拓宽信息渠道,从而提高决策效率,
11、提高创新能力。根据资源基础观理论,企业主要是一系列资源的集合体,大数据是一种重要的企业数据资源,企业通过持续获取自身内部各个运营环节的数据,借助互联网抓取、购买第三方数据,利用大数据软硬件设施持续获取数据资源(W e r n e r f e l t,1 9 8 4)。同时,数据作为一种信息,可以降低不确定性,而企业用户作为消费者,在使用产品时产生的数据也可被企业用作一种重要资源来改进自身产品(S h a n n o n,1 9 4 8)。大数据可以拓宽获取信息的渠道从而 有 助 于 企 业 作 出 有 效 决 策(M e r e n d i n o等,1 0 0 M O DERN E C ON
12、 O M I C RESE AR CH2 0 1 8)。借助大数据分析工具可以实施一系列数据挖掘方法,在电子商务、消费者购物平台等渠道获取大量企业所需要的市场以及消费者信息,并能够有效地对企业内部和外部信息进行加工、处理,帮助企业快速了解市场动态,发现消费者消费行为趋势,作出创新决策,从而提高企业技术创新。基于以上分析,本文提出研究假设:假设1:大数据应用可以促进企业技术创新。2.大数据应用对企业创新质量的影响尽管目前学术界对“创新质量”这一概念的界定还没有形成共识,但普遍认同评价创新质量的关键标准和提高创新质量的基础是技术成果的创造性和突破性,因而,学术界更多从突破性创新角度对其加以研究(袁
13、胜军等,2 0 2 0)。大数据应用加速了知识的获取与创造,加强了知识与资源的有效融合。突破式创新活动就是通过对新信息的收集、整理、发现和挖掘产生新知识、新技术和新产品的过程。大数据在信息获取与信息处理方面有巨大优势,企业可以通过海量数据收集,增加信息获取的广度和深度(谢卫红等,2 0 1 4)。大数据应用同时可以对收集来的数据进行加工、处理,将信息整理成知识在企业内外部进行交流,从而催生产品突破性创新。大数据推动了组织结构的创新性发展。企业通过运用大数据进行大量的知识搜索与共享有助于突破传统经营模式,创造出更加灵活、效率更高的管理机制。数字技术应用过程中组织结构的重构能够帮助企业有效应对外部
14、环境冲击并打破组织惯例,有利于突破式创新的顺利实现(陈庆江等,2 0 2 1)。例如,大数据应用将数字化知识与现有组织资源相结合,创造出了基于大数据的柔性生产组织生产模式。这主要表现为企业通过数据收集获取当前市场需求信息,并根据自身情况快速调整生产所需工艺、技术、设备、原材料来满足快速变化的产品需求。大数据应用促进了企业与供应商、客户之间的信息共享,进而提高企业创新质量。企业通过大数据应用更快捷地与供应商、客户进行沟通交流以及信息共享。供应商和客户各自拥有不同的信息优势,企业可以更加便捷地了解不同行业的信息,促进决策有效性,增强企业在新兴领域拓展的可能性,从而推动新产品、新市场的开发,增加突破
15、性创新产生的可能。基于以上分析,本文提出研究假设:假设2:大数据应用可以提高企业创新质量。3.大数据应用对企业创新质量的中介效应要充分利用大数据应用来提升企业技术创新质量,需要厘清大数据应用对企业技术创新的中介效应,在此基础上企业才能够使用大数据去分析、预测市场需求变化以及用户的产品偏好,在不断变化的市场中作出最佳决策。大数据应用提高了企业营销能力,推动了产品优化升级,从而促进创新质量。企业通过对消费者需求变化的分析,在获得的海量大数据资源中不断挖掘、预测新的市场需求,从而能够快速调整自身的产品服务去满足顾客的新需求。对数据的整理、分析可以实现要素的精准匹配,提高对存量创新要素的利用效率,从而
16、推动企业技术创新(孙献贞,2 0 2 3)。由此可见,大数据通过对数据的挖掘,企业精确匹配自身产品与消费者需求,并通过大数据推送等方式把符合消费者潜在需求的产品推送给客户。与传统企业营销活动有所不同,大数据需要对消费者习惯、需求长期跟踪,寻找消费者的购买偏好,并根据不同消费者的个体特征推送符合其特征的合适产品。相比于传统营销活动,大数据营销大大提高了产品销售跟客户需求的匹配程度,提高了营销活动的投入产出比,增强了营销能力。在售后服务方面,大数据可以对消费者购买后体验、消费者评价进行持续跟踪,企业可以依据反馈信息对自身产品优化升级,建立数字化流程,从而促进创新质量。大数据应用可以准确了解、预测客
17、户行为,从而降低创新过程中的不确定性,提高创新效率,降低成本,从而促进创新质量。大数据应用可以分析历史和当前海量数据,并根据数据趋势去洞察消费者行为以及未来市场需求的变化(谢卫红等,2 0 1 6)。因此,基于大数据的分析预测,企业可以及时获取市场信息,把握消费者行为趋势,及时对产品优化创新,提高绩效。通过对市场信息进行捕捉、分析和预测,精准获取市场需求信息,企业可以提升决策效率,降低信息搜寻成本和代理成本,提高技术创新的意愿,从而对1 0 1 现代经济探讨-2 0 2 4-0 3-产业经济技术创新发挥促进作用(温湖炜和王圣云,2 0 2 2)。综上所述,大数据应用可以帮助企业建立快速、有效的
18、产品决策,降低创新的不确定性和企业成本,提高企业竞争力,从而促进创新质量。基于以上分析,本文提出研究假设:假设3:大数据应用通过提高企业营销能力进而促进创新质量。假设4:大数据应用通过降低企业成本进而促进创新质量。三、研究设计本文以2 0 0 7-2 0 2 1年沪深A股上市公司作为研究样本。为保证回归分析的可靠性,对数据进行如下处理:剔除金融类上市公司;剔除S T和*S T企业;剔除变量存在缺失的企业;为了消除异常值对实证结果的影响,对连续型变量在上下1%分位处进行缩尾处理。经处理后共得到1 5 7 1 0个观测值。企业的大数据应用指标是使用P y t h o n软件爬取A股上市公司年报并进
19、行文本分析取得,专利申请以及授权数据来自中国研究数据服务平台(C N R D S)数据库,控制变量数据均来自于国泰安(C S MA R)数据库。1.模型设定为检验大数据应用对企业创新活动的影响,本文构建如下基准回归模型:I n p a t e n ti t=0+1B D Ti t+2Xi t+i n d+t+i t(1)I n v e n t i o ni t=0+1B D Ti t+2Xi t+i n d+t+i t(2)其中,I n p a t e n ti t和I n v e n t i o ni t分别表示第t年i企业技术创新、创新质量;B D Ti t表示第t年i企业大数据应用水平的
20、对数;X为一系列控制变量;0、1和2是估计系数,其中1是本文关心的核心系数,其经济含义是企业大数据应用对企业创新质量的影响;i表示行业固定效应,t表示时间固定效应,i t为随机误差项。2.变量选取(1)被解释变量。本文借鉴张陈宇等(2 0 2 0)的研究方法,采用企业专利授权数据来测度企业技术创新规模,通过将专利授权数量加1后进行对数化处理来构建企业技术创新规模指标。本文参考张敬文和童锦瑶(2 0 2 3)的研究方法,采用上市公司发明专利授权数量测度创新质量指标。与发明专利申请数量相比,发明专利授权数量代表公司实际取得的发明专利数量,更能反映创新质量。(2)解释变量。借鉴吴非等(2 0 2 1
21、)、张叶青等(2 0 2 1)的研究,将企业年报中的大数据技术词频作为企业大数据应用的代理指标。本文归集了A股上市公司年报并使用P y t h o n进行词频数量统计,获得企业大数据应用的初始指标,并对指标进行对数处理。考虑到上市公司年报是基于公司实际情况的客观陈述,大数据相关词频数量能反映企业运用大数据的程度,是对大数据应用情况的客观描述。(3)控制变量。参考杨贤宏等(2 0 2 1)、孙洁和李杰(2 0 2 2),选择企业规模、董事会规模、营业收入增长率、每股收益、股权集中度、总资产收益率、公司年限、公司杠杆率、两职合一、审计意见、独立董事比例、公司性质、托宾Q作为控制变量。变量定义如表1
22、所示。表1 变量定义变量名称符号说明创新规模I n p a t e n t专利授权数量加1,取对数创新质量I n v e n t i o n发明 专 利 授 权 数 量 加1,取对数大数据应用B D T年报文本分析取得,加1,取对数企业规模i n a s s e t总资产加1,取对数董事会规模b o a r d董事会人数营业收入增长率g r o w t h(营业收入本年金额-营业收入上年金额)/营业收入上年金额股权集中度c o n t r o l第一大股东持股比例总 资 产 收益率r o a企业净利润与资产总额的比值公司年限i n a g e观测年度减去I P O年度,加1,取对数公司杠杆率l
23、 e v年末总负债/年末总资产两职合一d u a l董事长与总经理为同一人取1,否则为0 1 0 2 M O DERN E C ON O M I C RESE AR CH(续表)变量名称符号说明审计意见a u d i t审计后审计事务所对年报内容出具的意见类型,无保留意见取0,否则为1独 立 董 事比例d i r e c t独立董事人数/董事会总人数每股收益e p s净利润/总股数公司性质s o e国有企业取1,非国有企业取0托宾QT o b i n Q市值除以总资产 3.变量描述性统计表2为主要变量的描述性统计。核心变量创新质量和创新规模平均值分别为0.6 1 1、1.3 9 0,标准差分别
24、为0.5 8 4、0.6 5 4,最小值都为0,最大值分别为2.4 2 3、4.0 6 0,说明上市公司之间差距较大,样本企业创新质量偏低。大数据应用的均值为0.2 2 8,标准差为0.3 9 6,最小值为0,最大值为1.7 0 8,说明上市公司运用大数据技术的比例不高,相当多企业还处于传统管理模式状态,上市公司之间大数据应用技术存在较大差异。表2 变量描述性统计变量名称观测数 平均值 标准差 最小值 最大值创新规模1 5 7 1 0 1.3 9 0 0.6 5 4 0.0 0 0 4.0 6 0创新质量1 5 7 1 0 0.6 1 1 0.5 8 4 0.0 0 0 2.4 2 3大数据应
25、用1 5 7 1 0 0.2 2 8 0.3 9 6 0.0 0 0 1.7 0 8营业收入增长率1 5 7 1 0 0.1 7 2 0.3 3 6-0.4 5 71.9 2 3企业规模1 5 7 1 0 2 2.4 0 8 1.2 8 2 2 0.1 4 82 6.4 9 7董事会规模1 5 7 1 0 8.5 6 0 1.6 1 9 5.0 0 0 1 4.0 0 0公司杠杆率1 5 7 1 0 0.4 3 1 0.1 9 0 0.0 6 9 0.8 6 6总资产收益率1 5 7 1 0 0.0 4 2 0.0 6 5-0.2 3 80.2 3 2公司年限1 5 7 1 0 2.2 2 5
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- 数据 应用 企业 技术创新 效应 研究
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