国家创新型城市试点政策、数字要素集聚与企业数字化转型

摘要选用2007—2020年沪深A股上市公司数据,以国家创新型试点城市设立作为准自然实验,考察了国家创新型城市试点政策对企业数字化转型的影响。研究发现:国家创新型城市试点政策显著促进了企业数字化转型,且转型效应在实践应用层面与底层技术层面存在结构化差异,实践应用层面是数字要素在政策驱动下实现转型的关键。异质性分析发现:试点政策对国有企业、科技企业、中小规模企业以及低市场化城市和大规模城市企业的转型效应更为显著。机制分析表明:试点政策主要通过数字化资本要素集聚、数字技能熟练劳动力要素集聚与生产要素优化配置发挥数字化转型效应,而底层关键数字技术的创新驱动作用尚未凸显。研究结论不仅为渐进有序推进创新型城市建设、实现中国企业数字化转型提供了经验证据,更为政府将城市禀赋资源导向底层数字技术创新,进一步推进数字化转型从以应用为主到以创新为主提供了政策依据。

	Service

	把本文推荐给朋友
	加入我的书架
	加入引用管理器
	Email Alert
	RSS
	作者相关文章
	王庭东
	尹丽丽

关键词：创新型城市政策数字化数字要素集聚生产要素优化配置

Abstract： Based on the data of Shanghai and Shenzhen A-share listed companies from 2007 to 2020, this paper takes the establishment of national innovative pilot cities as a quasi-natural experiment to investigate the impact of national innovative city pilot policies on the digital transformation of enterprises. The study has found that the national pilot policy of innovative cities has significantly promoted the digital transformation of enterprises, and there is a structural difference between the “practical application” level and the“underlying technology” level. The level of “practical application” is the key to the transformation of digital elements driven by policies. Heterogeneity analysis shows that the pilot policy has more significant transformation effects on state-owned enterprises, science and technology enterprises, small and medium-sized enterprises, low-market-oriented cities and large-scale urban enterprises. Mechanism analysis indicates that the current pilot policy mainly exerts the effect of digital transformation through the agglomeration of “digital capital” factors, the agglomeration of “digital skilled labor” and the optimal allocation of production factors. However, the innovation-driven role of the underlying key digital technologies has not been highlighted. The conclusions are not only provide empirical evidence for the orderly promotion of innovative city construction and the realization of the digital transformation of Chinese enterprises, but also provide a policy basis for the government to direct the resources owned by the city towards the underlying digital technological innovation, and to further promote the digital transformation from application-based to innovation-based.

Keywords： Pilot Policies of Innovative Cities Digitization Digital Factor Aggregation Optimal Allocation of Production Factors

收稿日期 2023-09-20; 接受日期 ;

基金资助:国家社会科学基金项目(23BJY043)

作者简介: 王庭东(1968—),男,山东济南人,博士,教授,博士生导师,主要从事区域经济研究;尹丽丽(1994—),女,山东潍坊人,博士研究生,主要从事数字经济与微观经济主体行为研究。

引用本文:

王庭东, 尹丽丽.国家创新型城市试点政策、数字要素集聚与企业数字化转型[J]. 经济经纬, 2024,2: 112-124

WANG Tingdong, YIN Lili.National Pilot Policy on Innovative Cities, Agglomeration of Digital Factors and Digital Transformation of Enterprises[J] Economic Survey, 2024,V41(2): 112-124

链接本文:

http://www.jjjw.org.cn/CN/ 或 http://www.jjjw.org.cn/CN/Y2024/V41/I2/112

白俊红,王星媛,卞元超,2022.互联网发展对要素配置扭曲的影响[J].数量经济技术经济研究(11):71-90.
白俊红,王钺,蒋伏心,等,2017.研发要素流动、空间知识溢出与经济增长[J].经济研究(7):109-123.
陈晨,张广胜,2020.国家创新型城市政策、高端生产性服务业集聚与地区经济高质量发展[J].财贸研究(4):36-51.
陈庆江,王彦萌,万茂丰,2021.企业数字化转型的同群效应及其影响因素研究[J].管理学报(5):653-663.
丁焕峰,孙小哲,王露,2021.创新型城市试点改善了城市环境吗?[J].产业经济研究(2):101-113.
何小钢,梁权熙,王善骝,2019.信息技术、劳动力结构与企业生产率:破解“信息技术生产率悖论”之谜[J].管理世界(9):65-80.
胡世亮,徐高彦,董文昊等,2022.产业政策、分析师关注与企业盈余管理[J].经济经纬(4):118-127.
胡钰,2007.创新型城市建设的内涵、经验和途径[J].中国软科学(4):32-38,56.
胡兆廉,石大千,司增绰,2020.创新型城市能否成为产业结构转型的“点睛之笔”:来自国家创新型城市试点建设的证据[J].山西财经大学学报(11):70-84.
黄鹏,陈靓,2021.数字经济全球化下的世界经济运行机制与规则构建:基于要素流动理论的视角[J].世界经济研究(3):3-13,134.
赖晓冰,岳书敬,2022.智慧城市试点促进了企业数字化转型吗？——基于准自然实验的实证研究[J].外国经济与管理(10):117-133.
李金华,2020.我国创新型产业集群的分布及其培育策略[J].改革(3):98-110.
李仁宇,钟腾龙,2021.创新型城市试点建设的企业出口产品质量效应[J].当代经济科学(3):44-55.
李政,杨思莹,2019.创新型城市试点提升城市创新水平了吗?[J].经济学动态(8):70-85.
刘春林,田玲,2021.人才政策“背书”能否促进企业创新[J].中国工业经济(3):156-173.
刘淑春,闫津臣,张思雪,等,2021.企业管理数字化变革能提升投入产出效率吗[J].管理世界(5):170-190.
刘新智,张鹏飞,史晓宇,2022.产业集聚、技术创新与经济高质量发展:基于我国五大城市群的实证研究[J].改革(4):68-87.
龙玉,赵海龙,张新德,等,2017.时空压缩下的风险投资:高铁通车与风险投资区域变化[J].经济研究(4):195-208.
聂飞,刘海云,2019.国家创新型城市建设对我国FDI质量的影响[J].经济评论(6):67-79.
盛朝迅,2022.从产业政策到产业链政策:“链时代”产业发展的战略选择[J].改革(2):22-35.
石大千,丁海,卫平,等,2018.智慧城市建设能否降低环境污染[J].中国工业经济(6):117-135.
史宇鹏,王阳,张文韬,2021.我国企业数字化转型:现状、问题与展望[J].经济学家(12):90-97.
陶长琪,丁煜,2022.数据要素何以成为创新红利?——源于人力资本匹配的证据[J].中国软科学(5):45-56.
王海,闫卓毓,郭冠宇等,2023.数字基础设施政策与企业数字化转型:“赋能”还是“负能”?[J].数量经济技术经济研究(5):5-23.
王宋涛,温思美,朱腾腾,2016.市场分割、资源错配与劳动收入份额[J].经济评论(1):13-25,79.
王庭东,2016.经济全球化要素观的理论创新与政策含义[J].世界经济研究(10):17-19.
王晓红,陈范红,2015.新常态下江苏产业结构调整的显著特征与路径选择[J].南京社会科学(11):151-156.
王晓红,张少鹏,张奔,2021.创新型城市试点政策与城市产学研知识流动:基于长三角城市群的空间DID模型分析[J].科学学研究(9):1671-1682.
吴安兵,龚星宇,陈创练,等,2023.非金融企业影子银行化的风险承担效应:内在机制与经验证据[J].中国工业经济(4):174-192.
吴非,胡慧芷,林慧妍,等,2021.企业数字化转型与资本市场表现:来自股票流动性的经验证据[J].管理世界(7):130-144,10.
谢文栋,2022.“新基建”与城市创新:基于“宽带中国”战略的准自然实验[J].经济评论(5):18-34.
宣烨,彭婕,2023.创新型城市建设对服务业全要素生产率的影响[J].科技进步与对策(11):82-91.
闫昊生,孙久文,蒋治,2021.创新型城市、所有制差异与企业创新:基于目标考核视角[J].世界经济(11):75-101.
杨贤宏,宁致远,向海凌,等,2021.地方经济增长目标与企业数字化转型:基于上市企业年报文本识别的实证研究[J].中国软科学(11):172-184.
张璇,张计宝,闫续文,等,2019.“营改增”与企业创新:基于企业税负的视角[J].财政研究(3):63-78.
赵星,2022.新型数字基础设施的技术创新效应研究[J].统计研究(4):80-92.
祝合良,王春娟,2021.“双循环”新发展格局战略背景下产业数字化转型:理论与对策[J].财贸经济(3):14-27.
祝树金,申志轩,文茜,等,2023.经济政策不确定性与企业数字化战略:效应与机制[J].数量经济技术经济研究(5):24-45.
BJORKDAHL J, 2020.Strategies for digitalization in manufacturing firms[J]. California management review, 62(4): 17-36.
BOEING P, 2016. The allocation and effectiveness of China’s R&D subsidies-evidence from listed firms [J]. Research policy, 45(9):1774-1789.
BROEKEL T, 2015.Do cooperative research and development (R&D) subsidies stimulate regional innovation efficiency? Evidence from Germany[J]. Regional studies, 49(7): 1087-1110.
KAFOUROS M, WANG C, PIPEROPOULOS P, et al, 2015.Academic collaborations and firm innovation performance in China: The role of region-specific institutions[J]. Research policy, 44(3): 803-817.
LI H, YANG Z, JIN C, et al, 2023.How an industrial internet platform empowers the digital transformation of SMEs: theoretical mechanism and business model[J]. Journal of knowledge management, 27(1): 105-120.
MOHAMMADZADEH A,MASDARI M, 2023.Scientific workflow scheduling in multi-cloud computing using a hybrid multi-objective optimization algorithm[J]. Journal of ambient intelligence and humanized computing, 14(4): 3509-3529.
ROTHBERG H N, ERICKSON G S, 2017. Big data systems: knowledge transfer or intelligence insights?[J]. Journal of knowledge management, 21(1): 92-112.