数字化程度、双元创新与企业绩效.pdf

管 理 决 策统计与决策2023年第19期总第631期0引言数字化技术已经成为我国制造业转型升级的重要驱动力。但关于数字化程度与制造业企业绩效关系的研究结论仍存在一定分歧。杨志波等（2021）1实证研究发现，数字化可以促进企业绩效提升；也有研究结论表明企业应用数字化技术对绩效的提升效果并不理想，认为数字化与企业绩效间呈“倒U”型关系2。2021年埃森哲报告显示，中国仅有16%的企业在转型后出现良好的效益，多数企业在转型中出现“数字化悖论”现象。因此，制造业企业的数字化程度能否提升企业绩效已成为数字化创新领域的热点问题。不同的研究结论说明数字化程度对企业绩效的影响可能并非单一的作用机理，两者间可能存在中介变量与调节变量。基于双元理论，可以将企业创新类型分为利用式创新与探索式创新3。一方面，通过对企业内外部知识、技术、组织业务流程进行整合重组，实现企业创新活动持续优化，利用数字技术引导企业跨越技术轨道4，开发新产品和新服务5，实现探索式创新；另一方面，利用式创新和探索式创新不仅可以帮助企业保持现有市场份额，还可以帮助企业在潜在市场占据优势地位。由此，本文从数字化赋能和双元创新的视角出发，将数字化程度、双元创新与企业绩效纳入同一研究框架，探索数字化程度对企业绩效的影响机理，并检验双元创新的中介作用。另外，本文考虑外部环境的影响，将环境竞争性这一重要情境变量纳入，分析环境竞争性在数字化程度与双元创新之间的调节效应。1理论基础与研究假设1.1数字化程度与企业绩效数字化转型是企业将物联网、云计算等数字技术嵌入企业内部，优化企业生产服务流程以及组织运营方式以实现良好绩效的过程。随着数字技术在制造业企业的深入应用，数字技术通过技术和平台赋能企业，推动企业业务流程、产品生产、销售模式等朝着智能化、数字化、服务化发展，为消费者创造新价值，提供新服务6，所形成的核心竞争力让其他企业在短时期内难以模仿，为企业带来良好的经济效益。第一，数字化“赋能”于企业业务流程。企业通过把内外部业务流程的各个环节产生的数据上传到企业统一的数字平台上，利用数字平台强大的数据演算能力并结合企业现阶段业务运营场景，动态分析各业务部门的绩效并预测发展方向，进而优化组织业务流程，提高运营效率，节约成本。第二，数字化“赋能”于企业生产制造过程。企业通过引进自动化、智能化机器，打造数字生产车间。一方面通过智能设备之间的联网，实现加工流程的自主优化7，提高投入产出比；另一方面智能工厂可以对“生产+销售+库存”产生的实时数据进行自主分析决策，缩短市场响应时间，提高生产决策效率，减少生产损失，提升企业绩效。第三，数字化“赋能”于企业销售模式。一方面，企业将线下与线上消费者信息共享并加以分析，企业既能获得消费者群体行为特征，又能精准刻画个体消费者特征，根据这些特征在线上精准投放广告，线下合理规划商品陈列，提升消费者购物体验，帮助企业更好地应对需求数字化程度、双元创新与企业绩效杨东1，陈朝1，杨鹏2（1.西安电子科技大学 经济与管理学院，西安 710000；2.广西社会科学院 工业经济研究所，南宁 530015）摘要：文章基于20152020年中国制造业上市公司数据，从数字化赋能和组织双元视角出发，探讨数字化程度对企业绩效的影响机理，检验双元创新平衡性与互补性在数字化程度与企业绩效间的中介作用。结果发现：数字化程度对企业绩效具有显著的促进作用；双元创新互补性在数字化程度与企业绩效之间发挥了部分中介作用，而双元创新平衡性在两者间的中介作用未得到显著性体现；环境竞争性负向调节数字化程度与双元创新互补性之间的关系。关键词：数字化程度；数字化赋能；双元创新；环境竞争性中图分类号：F790；F630文献标识码：A文章编号：1002-6487（2023）19-0167-05基金项目：国家自然科学基金资助项目（72172115）；陕西省社会科学基金资助项目（2020R046）；西安市社会科学基金项目（23JX68）作者简介：杨东（1980），男，山西大同人，博士，副教授，研究方向：创新管理。陈朝（1998），女，山东菏泽人，硕士研究生，研究方向：创新管理。（通讯作者）杨鹏（1977），男，陕西兴平人，博士，研究员，研究方向：产业经济、城市经济。DOI:10.13546/ki.tjyjc.2023.19.031167管 理 决 策统计与决策2023年第19期总第631期长尾现象，增加产品销售额，提升企业存货周转率；另一方面，企业借助互联网平台介绍和推广销售产品，在此过程中能够获取产品实时交易信息和反馈信息，不仅能够降低企业的沟通成本、销售成本，还可以利用反馈信息实时获取顾客需求，进一步完善产品和服务的质量，从整体上显著提高企业绩效。基于以上分析，本文提出假设1：企业数字化程度对企业绩效有正向影响。1.2双元创新的中介作用根据组织双元理论，企业的创新活动类型主要包括利用式创新与探索式创新3。其中利用式创新是指企业开展局部的、小幅度且具有渐进性的创新活动，有利于企业获取短期绩效；探索式创新是指企业开展全面的、彻底的且具有激进性的创新活动，有利于企业取得长期竞争优势8。由于两种创新活动对企业绩效的作用机制存在异质性，这就要求企业同时开展利用式创新活动与探索式创新活动，即实施双元创新。而企业要想发挥好双元创新的能力，就需要处理好两种创新活动之间的平衡性与互补性问题，即两种创新活动间的平衡程度与相互促进和互为补充的程度。数字化技术不仅是企业绩效提升的重要推力，还是企业开展创新活动的全新动力。随着数字化程度的上升，数字化赋能引发企业内外部资源配置方式深刻变革，并为企业开展一系列的创新活动提供全新的技术能力、资源整合能力以及强大的连接能力，增强企业迅速感知和应对外部环境变化的能力，保持和提升市场份额，使企业经济效益得到提升。一方面，数字技术的自我迭代特性使产品或服务在设计和生产之后，依据市场反馈可以继续升级完善，推动产品和服务的持续性创新即利用式创新；另一方面，企业基于数字技术与数字平台搜集和整合新知识、新技术以及新资源，在此基础上加快对企业组织业务流程、技术创新范式以及商业运营模式的改造进程，帮助企业脱离原有的技术创新路径，拓展创新的边界，对创新活动进行根本性变革即开展探索式创新活动。数字化赋能于企业强大的搜索、整合和连接能力，增强企业对市场变化的敏感度和掌握程度，不仅可以帮助企业整合已有资源的新用途，完善产品和服务（利用式创新），还能够帮助企业识别和开拓潜在新市场（探索式创新）并提供知识基础和数字技术的支持9。因此，随着企业数字化程度不断提升，企业的内外部资源整合效率更高、技术基础动力更足、链条连接能力更强，推动着企业同时开展两种创新活动，并且能够有效避免“能力陷阱”与“失败陷阱”的情况，从而降低了两者实施程度的绝对差异，增强了企业应对外部环境变化的能力，进一步提升了企业绩效。基于以上分析，数字化程度能够通过双元创新平衡性间接促进企业绩效提升。因此，本文提出假设2：双元创新平衡性在数字化程度与企业绩效间起中介作用。数字化程度的提升推动企业开展探索式创新，但探索式创新过程复杂，具有高风险特征，且效益具有滞后性，这就决定了探索式创新在前期需要投入大量资源，并且在后期为企业带来的收益也是不确定的。而利用式创新的短滞后性和收益可预测性刚好为探索式创新提供了保障。一方面，利用式创新为企业带来的经济效益正好为企业进行探索式创新提供了动力，探索式创新取得的收益反过来也可以为利用式创新提供助力；另一方面，企业在利用数字技术降低企业成本、提高利用式创新效率的同时，还可以借助数字技术提取整合信息的能力和自我迭代的特性对已取得的探索式创新成果依据现有市场反馈进行升级完善。而探索式创新所产生的新知识、新技术、新市场等恰好是企业下一步开展利用式创新活动的基础，推动企业对资源的创新性应用，反过来促进利用式创新。数字化程度的提升有效促进了利用式创新与探索式创新活动的开展，不仅有利于企业保持现有市场地位，还能够在新市场获取竞争优势地位。而且两者间互补效应的加强对企业发展会产生一种复杂的能力，使彼此创造的价值得以放大，推动企业绩效的持续提升。基于以上分析，数字化程度能够通过双元创新互补性间接促进企业绩效提升。因此，本文提出假设3：双元创新互补性在数字化程度与企业绩效间起中介作用。1.3环境竞争性的调节作用在激烈的外部环境竞争中，巨大的威胁和挑战是企业经营发展必须考虑的情境。一方面，产品生命周期相对较短且产品价格更加透明，呈现高质量、低价格的特点，这极大地挤压了企业的盈利空间，迫使企业利用数字化能力寻求新的利润增长点，如开发新产品、拓展新业务、寻求新市场等；另一方面，产品更新迭代速度加快，消费者个性化、差异化需求增加，这就表明企业原有产品与服务可能随时被淘汰，难以满足市场需求。基于以上分析，在高强度竞争环境下，企业开展利用式创新活动可能无法满足企业可持续发展的需求。只有通过重组和协调整合现有数字技术资源、创新资源、知识资源等，利用市场数据预测未来市场趋势，创造新产品、新服务，增加与竞争对手的差异程度，强化探索式创新并且提高创新效率，才能在竞争中脱颖而出。企业将有限的资源投入探索式创新中以更好地面对市场变化，在一定程度上会忽略利用式创新的投入，进而影响双元创新的平衡性与互补性。因此，本文提出：假设4：环境竞争性负向调节数字化程度与双元创新平衡性之间的关系。假设5：环境竞争性负向调节数字化程度与双元创新互补性之间的关系。2研究设计2.1样本选择与数据来源本文将20152020年我国沪深A股制造业上市企业作为研究对象，对原始样本进行筛选之后剔除了ST类和一些指标不全或异常的上市公司样本，最终得到109家公司样本和600个数据样本。为了防止原始数据异常值对168管 理 决 策统计与决策2023年第19期总第631期研究结论造成较大偏差，故本文对观测值进行缩尾处理。本文中企业专利数据源于国家知识产权局官网，其余数据均来自国泰安（CSMAR）和万得（Wind）数据库，文本分析与数据处理分析软件采用Python和Stata软件。2.2变量测量（1）被解释变量：企业绩效（ROA）资产收益率（ROA）作为评估企业在一定经营期间获利能力的重要指标，常被用来衡量企业绩效10。因此，本文选取资产收益率作为衡量企业绩效的指标。（2）解释变量：数字化程度（DL）通过对公司公开披露的年度报告进行文本分析可以有效地衡量企业对某一战略、模块、政策的重视程度。因此，当某一类关键词在年报中出现的频率越高时，说明公司对这一方面越重视，也投入了更多的资源，实施效果相较于以往也会得到相应提升。本文借鉴常用的文本分析法对数字化程度进行量化。具体做法如下：首先，借鉴陈庆江等（2021）11对企业数字化整理的相关词汇，构建数字化的专业词库，其中包含网络化、数字化、智慧化、软件、区块链、机器人、数字治理、远程预测等27个数字化关键词；其次，从国泰安（CSMAR）和万得（Wind）等数据库搜集并整理上市公司公开披露的年度报告，在阅读报告全文的基础上，剔除行业概况、未来展望等不属于企业当年数字化程度的文本，利用Python语言对上市公司年报进行关键词识别，分别按不同企业和年度对年报中披露的有关数字化关键词的词频汇总；最后，为降低不同行业性质所带来的影响，本文以同行业同年度为基本统计单元，将同行业中的企业数字化原始词频数汇总进行取均值处理。随后，以同行业同年度的均值为基准，构造二值虚拟变量，若i公司t年度的词频数高于均值则表明企业数字化程度较高，赋值为1，反之赋值为0。（3）中介变量：双元创新平衡性（DB）与双元创新互补性（DC）本文选取双元创新平衡性与互补性作为中介变量，借鉴钟昌标等（2014）12的研究成果，采用发明专利的授权量作为探索式创新的测量指标，实用新型专利和外观设计专利的授权量作为利用式创新的测量指标。基于已有研究，假设A、B分别表示探索式创新和利用式创新的测量数值，在计算双元创新平衡性时，将企业探索式创新和利用式创新的实际观测值代入公式：1-A-B/（A+B），即可得到企业双元创新的平衡程度。当DB数值越接近于1时，表明企业双元创新的平衡程度越高。双元创新互补性的衡量采用探索式创新和利用式创新的交互项，即DC=A*B。当DC数值越大时，表明企业双元创新的互补程度越高。（4）调节变量：环境竞争性（EC）当前学术界测量环境竞争性多是采用问卷调查的方法，本文借鉴张雪和韦鸿（2021）13的测量方法，选用赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）衡量环境竞争强度。当赫芬达尔-赫希曼指数越接近于1时，表示市场集中程度越高，环境竞争压力相对越小。因此，采用EC=1-HHI衡量环境竞争性，当EC越接近于1时，表明企业所面临的环境竞争压力越大。（5）控制变量参考以往相关研究，发现企业年龄（Age）、企业规模（Size）、研发支出（Rd）等均会对企业绩效产生影响。因此本文在研究中加入以下控制变量：企业年龄、企业规模、研发支出，具体计算方法见表1。表1变量说明变量企业绩效企业数字化程度双元创新平衡性双元创新互补性环境竞争性企业年龄企业规模研发支出变量符号ROADLDBDCECAgeSizeRd计算方法净利润/总资产高于同年度同行业均值赋值为1，反之赋值为01-|探索式创新-利用式创新|/（探索式创新+利用式创新）探索式创新与利用式创新乘积的自然对数1-赫芬达尔-赫希曼指数公司观测年度与公司成立年度差值的自然对数公司营业收入的自然对数公司研发支出的自然对数2.3模型构建为了检验数字化程度与企业绩效的主效应关系，本文构建以下多元回归模型：ROAit=0+1DLit+2Cit+it（1）为了探究双元创新在数字化程度与企业绩效间是否起中介作用，本文通过构建中介模型来进行检验：ROAit=0+1DLit+2Cit+it（2）DBit=0+1DLit+2Cit+it（3）DCit=3+4DLit+5Cit+it（4）ROAit=0+1DLit+2DBit+it（5）ROAit=3+4DLit+5DCit+it（6）为了检验环境竞争性的调节作用，本文构建以下多元回归模型：DBit=0+1DLit+2ECit+3DLitECit+4Cit+it（7）DCit=5+6DLit+7ECit+8DLitECit+9Cit+it（8）其中,下标i和t分别表示企业和年份，ROA表示企业绩效，DL表示企业的数字化程度，DB表示双元创新平衡性，DC表示双元创新互补性，EC表示环境竞争性，C表示一系列控制变量，表示随机误差项。3实证检验3.1描述性统计与相关性分析下页表2是变量的描述性统计分析结果。从主要变量的结果来看，企业数字化程度测量采用的是0-1变量，样本企业数字化程度均值为0.460，低于0.5，表明多数企业数字化程度较低。企业绩效的最大值和最小值分别为0.304和-1.029，表明我国制造业上市企业绩效水平存在较大差异。样本企业的双元创新平衡性均值为0.529，高于0.5，表明样本企业的双元创新平衡性较好。双元创新互补性的最169管 理 决 策统计与决策2023年第19期总第631期大值和最小值分别为4.248和0，表明各个企业之间的创新水平存在较大差异。不同行业公司的环境竞争强度均值为0.927，表明大多数制造业企业处于激烈的竞争环境中。表2变量的描述性统计分析变量DLROADBDCECAgeSizeRd样本量600600587500600600600600最小值0-1.029000.7890.7788.2126.368最大值10.30414.2480.9761.55610.9989.544均值0.4600.4480.5291.9920.9271.2599.4908.053标准差0.4990.0810.3220.9670.0410.1310.5100.486对主要变量进行相关性分析发现，解释变量、被解释变量之间相关系数均小于0.8，调节变量与解释变量、被解释变量的多重共线性检验显示VIF10，即表明变量之间不存在多重共线性问题，可以进行回归分析。3.2回归分析3.2.1主效应检验数字化程度与企业绩效关系的检验结果见表3。以企业绩效为被解释变量，企业年龄、企业规模以及企业研发支出作为解释变量进行回归分析，结果发现企业年龄、企业规模以及企业研发支出均对企业绩效有显著影响。为了对假设1进行检验，在模型（1）的基础上引入数字化程度，并进行回归分析。由模型（2）可知，数字化程度与企业绩效的回归系数为0.018，并在5%的水平上显著，表明数字化程度正向影响企业绩效。由此，假设1得到支持。3.2.2双元创新的中介效应检验假设2提出，双元创新平衡性在数字化程度与企业绩效之间发挥着中介作用。首先，从表3模型（2）中可得出，数字化程度显著正向影响企业绩效；其次，在模型（3）中以双元创新平衡性作为被解释变量，数字化程度作为解释变量进行回归，结果显示数字化程度与双元创新平衡性的回归系数为-0.075，在5%的水平上显著，说明数字化程度与双元创新平衡性显著负相关；最后，在模型（4）中同时将数字化程度和双元创新平衡性纳入回归方程进行分析，结果显示数字化程度对企业绩效的影响效应由原来的0.018下降到0.015并通过显著性检验，双元创新平衡性对企业绩效的回归系数为-0.009，但未通过显著性检验，无法说明双元创新平衡性中介作用的存在。因此，假设2未得到支持。假设3提出，双元创新互补性在数字化程度与企业绩效之间发挥着中介作用。首先，从表3模型（2）可知，数字化程度与企业绩效显著正相关；其次，在模型（5）中以双元创新互补性为被解释变量，数字化程度为解释变量进行回归，从回归结果可知数字化程度与双元创新互补性的回归系数为0.214，并在1%的水平上显著；最后，在模型（6）中同时将数字化程度和双元创新互补性纳入回归方程进行分析，可知数字化程度对企业绩效的影响效应由原来的0.018下降到0.016，并通过显著性检验，双元创新互补性对企业绩效的回归系数为0.010，并在5%的水平上显著，说明双元创新互补性在数字化程度作用于企业绩效的过程中起到了部分中介作用。故数字化程度可以通过提升双元创新互补性，进而推动企业绩效的提升。因此，假设3得到支持。3.2.3环境竞争性的调节效应检验在检验双元创新平衡性和互补性的中介作用的基础上，进一步检验环境竞争性在数字化程度与双元创新平衡性、互补性间的调节作用。假设4提出，环境竞争性会削弱数字化程度与双元创新平衡性之间的关系。在表3模型（3）的基础上引入数字化程度与环境竞争性的交互项进行回归，由模型（7）可知，数字化程度与环境竞争 性 的 交 互 项 对 双 元 创 新 平 衡 性 的 回 归 系 数为-0.058，未通过显著性检验。因此，假设4未得到支持。假设5提出，环境竞争性弱化了数字化程度与双元创新互补性之间的关系。在模型（5）的基础上引入数字化程度与环境竞争性的交互项并进行回归，由模型（8）可知，数字化程度与环境竞争性的交互项对双元创新互补性的回归系数为-5.087，且通过显著性检验，表明环境竞争性弱化了数字化程度与双元创新互补性的正向关系。因此，假设5得到支持。4稳健性检验4.1内生性检验本文分别采用了1:1最近邻匹配检验法和核匹配检验法对样本进行稳健性检验，下页表4汇报了两种匹配方法的PSM匹配后的样本回归结果。由表4可知，两种匹配方法的回归结果与前文假设检验结果基本保持一致。因此，在考虑可能存在的内生性问题表3回归结果DLDBDCECDL*ECAgeSizeRdconsyearR2Adj-R2F值模型（1）ROA-0.033*（-0.77）0.073*（6.64）-0.042*（-3.75）-0.266*（-5.12）YES0.0970.0857.72模型（2）ROA0.018*（2.49）-0.024（-0.55）0.073*（6.64）-0.044*（-3.90）-0.266*（-5.06）YES0.1090.0967.75模型（3）DB-0.075*（-2.82）0.046（0.44）-0.098*（-2.20）0.162*（3.53）0.127（0.50）YES0.0350.0285.20模型（4）ROA0.015*（2.33）-0.009（-0.88）-0.031（-1.19）0.071*（6.53）-0.042*（-3.73）-0.251*（-4.06）YES0.0900.08211.49模型（5）DC0.214*（2.79）0.474（1.53）-0.070（-0.52）0.946*（6.50）-5.684*（-7.85）YES0.2310.22537.25模型（6）ROA0.016*（2.57）0.010*（2.30）-0.020（-0.72）0.052*（4.35）-0.036*（-2.63）-0.166*（-2.42）YES0.0760.0678.17模型（7）DB-0.079*（-2.96）-0.208（-0.45）-0.058（-0.09）0.012（0.11）-0.105*（-2.29）0.168*（3.47）0.348（0.69）YES0.0390.0212.18模型（8）DC0.208*（2.68）2.957*（2.70）-5.087*（-3.58）0.367（1.22）-0.093（-0.67）0.987*（6.97）-8.463*（-6.18）YES0.2460.22917.83注：*、*、*分别代表在1%、5%、10%的水平上显著；括号内为t值。下同。170管 理 决 策统计与决策2023年第19期总第631期后，前文研究结论依然稳健。表4内生性检验DLECDL*EC控制变量consyearR2Adj-R2F值最近邻匹配ROA0.014*（1.89）控制-0.282*（-4.43）YES0.2020.1796.69DB-0.104*（-2.95）0.279（0.40）-1.215（-1.39）控制-0.015（-0.02）YES0.0940.0603.56DC0.198*（1.80）3.567*（2.06）-5.901*（-2.81）控制-9.633*（-4.59）YES0.2610.22911.43核匹配ROA0.018*（2.44）控制-0.261*（-4.99）YES0.1090.0957.62DB-0.077*（-2.87）-0.175（-0.38）-0.175（-0.28）控制0.317（0.63）YES0.0420.0232.33DC0.209*（2.68）2.970*（2.70）-5.096*（-3.58）控制-8.485*（-6.15）YES0.2450.22817.674.2更换研究变量为了保证研究结论的可靠性，并进一步检验实证结果，将研究模型中的因变量（ROA）进行替换，参考众多关于企业绩效研究的测度指标，用净资产收益率（ROE）测量企业绩效。回归结果如表5所示，检验结果与上文回归分析结果基本一致，说明本文研究结论稳健可信。5结论与启示本文从数字化赋能和组织双元创新角度，以我国A股制造业上市企业作为研究对象，将数字化程度、双元创新、企业绩效纳入同一研究框架，探讨数字化程度与企业绩效之间的内在作用机理，并检验了环境竞争性在其中的调节作用。结果表明：第一，数字化程度能正向促进企业绩效的提升；第二，双元创新互补性在数字化程度与企业绩效之间具有部分中介作用，此外，数字化程度负向影响双元创新平衡性，正向影响双元创新互补性；第三，环境竞争性负向调节数字化程度与双元创新互补性之间的关系。基于以上研究结论，为企业在数字时代下更好地利用数字化实现企业绩效高质量发展提供如下参考。第一，企业在数字化转型过程中，要更加注重数字化赋能为双元创新活动提供动力，尤其要注重利用式创新活动与探索式创新活动两者之间的互补性。企业在数字化程度提高的过程中，可充分利用所拥有的数字技术、数字资源等与企业组织管理、业务流程、生产方式等进行深度融合，促进内外部异质性知识与资源的融合，拓展创新边界，为企业进一步开展探索式创新活动提供助力；同时，要重视数字技术优化配置组织资源、数据分析的能力，促进产品与服务优化升级，进一步推动利用式创新活动。探索式创新活动中所形成的新产品、新服务与新市场，需要开展利用式创新对产品与服务进一步优化升级；而利用式创新活动所形成的知识、技术、效益又进一步为企业开展探索式创新活动提供基础。两种创新互补效应对企业绩效产生积极影响。第二，环境竞争性影响着数字化程度与双元创新互补性的关系，管理者在数字化过程中要着重考虑外部环境复杂性特征，动态调整企业发展策略以适应不断变化的市场环境，从而增强应对外部环境变化的能力，推动企业绩效的提升，更好地实现企业可持续发展。参考文献：1杨志波,董雅松,杨兰桥.制造企业数字化、服务化与企业绩效基于调节中介模型的研究J.企业经济,2021,40(2).2Kohtamki M,Parida V,Oghazi P,et al.Digital Servitization Business Models in Ecosystems:A Theory of theFirm J.Journal of Business Research,2019,104(C).3March J G.Exploration and Exploitation in Organizational Learning J.Organization Science,1991,2(1).4张璐阳,戚聿东.数字技术背景集成电路产业颠覆创新模式构建J.科学学研究,2021,39(5).5余菲菲,曹佳玉,杜红艳.数字化悖论：企业数字化对创新绩效的双刃剑效应J.研究与发展管理,2022,34(2).6梁小甜,文宗瑜.数字经济对制造业高质量发展的影响J.统计与决策,2022,(11).7陈剑,黄朔,刘运辉.从赋能到使能数字化环境下的企业运营管理J.管理世界,2020,36(2).8胡保亮.商业模式、创新双元性与企业绩效的关系研究J.科研管理,2015,36(11).9陈丛波,叶阿忠.数字经济、创新能力与区域经济韧性J.统计与决策,2021,(17).10荣凤芝,钟旭娟.政府补助、研发投入与企业绩效相关性的实证检验J.统计与决策,2020,(5).11陈庆江,万茂丰,王彦萌.数字技术应用对企业双元创新的影响基于组织生命周期的实证检验J.软科学,2021,35(11).12钟昌标,黄远浙,刘伟.新兴经济体海外研发对母公司创新影响的研究基于渐进式创新和颠覆式创新视角J.南开经济研究,2014,(6).13张雪,韦鸿.企业社会责任、技术创新与企业绩效J.统计与决策,2021,(5).（责任编辑/谢雅倩）表5稳健性检验DLDBDCECDL*EC控制变量consyearR2Adj-R2F值模型（1）ROE控制-0.459*（-4.38）YES0.0600.05512.43模型（2）ROE0.027*（2.43）控制-0.456*（-4.37）YES0.0690.06310.88模型（3）DB-0.075*（-2.82）控制0.127（0.50）YES0.0350.0285.20模型（4）ROE0.023*（2.11）-0.012（-0.70）控制-0.457*（-4.35）YES0.0670.0598.23模型（5）DC0.214*（2.79）控制-5.684*（-7.85）YES0.2310.22537.25模型（6）ROE0.022*（2.02）0.013*（1.97）控制-0.360*（-3.01）YES0.0620.0526.39模型（7）DB-0.079*（-2.96）-0.208（-0.45）-0.058（-0.09）控制0.348（0.69）YES0.0390.0212.18模型（8）DC0.208*（2.68）2.970*（2.70）-5.087*（-3.58）控制-8.463*（-6.18）YES0.2460.22917.83171管 理 决 策统计与决策2023年第19期总第631期Digitalization Degree,Ambidextrous Innovation and Enterprise PerformanceYang Dong1,Chen Zhao1,Yang Peng2(1.School of Economics and Management,Xidian University,Xi an 710000,China;2.Institute of Industrial Economics,Guangxi Academy of Social Sciences,Nanning 530015,China)Abstract:Based on the data of listed manufacturing companies in China from 2015 to 2020,this paper discusses the influ-ence mechanism of digitization degree on enterprise performance from the perspective of digitization empowerment and organiza-tional duality,also tests the mediating effect of the balance and complementarity of ambidextrous innovation on digitization degreeand enterprise performance.The results go as below:The degree of digitalization plays a significant role in promoting enterpriseperformance.The complementarity of ambidextrous innovation plays a partial mediating role between digitization degree and en-terprise performance,while the balance of ambidextrous innovation plays no significant mediating role between them.Environmen-tal competitiveness negatively moderates the relationship between digitization degree and complementarity of ambidextrous inno-vation.Key words:digitization degree;digital empowerment;ambidextrous innovation;environmental competitiveness0引言如何推动制造业高质量发展逐渐成为学术界关注的热点。当前文献主要从税收、产业创新、数字经济三个视角来进行研究：从税收视角来看，主要探讨政府税收减免能否促进高质量发展，学者们普遍认为政府减税可以减少对企业的资金占用，缓解生产经营活动发生的扭曲效应，进而提高企业高质量发展的积极性1。从产业创新视角来看，学者们普遍认为创新驱动正向促进制造业高质量发展2,3。从数字经济视角来看，数字经济已经成为促进制造业高质量发展的强大驱动力4,5。但鲜有文献关注ESG表现对制造业高质量发展的影响。ESG理念全面考虑了企业行为对环境、社会效益的影响以及内部治理体系是否有利于自身和社会的长远发展，强调企业发展不能仅聚焦于经济层面，还要考虑生态环境、企业文化、企业制度、可持续发展能力等，可见，ESG理念高度契合高质量发展的要求。本文的研究丰富了制造业高质量发展、ESG表现经济后果的相关理论，揭示了ESG表现对制造业高质量发展的影响规律，以期为实现制造业高质量发展提供参考。1理论分析与研究假设1.1ESG表现与制造业高质量发展利益相关者理论认为，所有利益相关者均有责任和义务改善公司的可持续发展能力，利益相关者在企业运营中要遵守商业规范和社会道德，在市场低迷或公司遭遇外部不确定性事件冲击时，原始的道德投资将保护曾积极承担环境责任和社会责任的公司6。企业可以通过积极承担ESG责任完善内部控制，与利益各方建立密切和谐的合作ESG表现、制造业高质量发展与数字化转型王丹，张丁（上海工程技术大学 管理学院，上海 201620）摘要：文章选取20102020年沪深两市A股制造业上市公司数据，采用双向固定效应模型，实证探究ESG表现对制造业高质量发展的影响效应以及数字化转型的调节效应。研究发现：企业提高ESG表现能显著促进制造业的高质量发展，数字化转型起正向调节作用。基于产权性质、要素密集度和地理位置的异质性分析发现，ESG表现对制造业高质量发展的促进作用在非国有企业、技术密集型企业和东部地区更加明显。关键词：ESG表现；高质量发展；数字化转型中图分类号：F207；F203文献标识码：A文章编号：1002-6487（2023）19-0172-05基金项目：国家社会科学基金后期项目（18FTJ002）作者简介：王丹（1979），女，湖北武汉人，博士，教授，研究方向：气候变化与低碳经济。（通讯作者）张丁（1998），男，河南许昌人，硕士研究生，研究方向：会计学。DOI:10.13546/ki.tjyjc.2023.19.032172