摘要：数字经济赋能实体经济转型升级是新时代我国经济高质量发展的核心抓手，数字化转型与技术创新更是激活实体经济发展动能、优化产业结构的关键要素。现有研究多单独探讨数字化转型或技术创新对实体经济的影响，鲜有系统梳理三者的传导机制与实证关系。本文选取2015～2024年我国A股实体上市企业面板数据为研究样本，实证检验数字化转型对实体经济高质量发展的直接影响，以及技术创新在二者之间的中介传导作用。研究表明，企业数字化转型能够显著推动实体经济高质量发展；机制检验证实，数字化转型可通过提升企业技术创新水平、优化创新资源配置，间接赋能实体经济高质量发展。异质性分析显示，该赋能效应在民营实体企业、高技术行业企业中更为显著。本文研究结论为推进实体企业数字化转型、强化技术创新赋能、助力实体经济提质增效提供了实证支撑与实践启示。

关键词：数字化转型；技术创新；实体经济；高质量发展；中介效应

一、引言

当前，我国经济发展进入提质增效、转型升级的关键阶段，摆脱传统要素驱动的粗放式发展模式、培育数字与创新双驱动的新发展动能，是实体经济高质量发展的核心路径。实体经济作为国民经济的根基，其发展质量直接决定我国经济整体稳定性与可持续性，但长期以来面临创新投入不足、生产效率偏低、产业结构固化、资源配置失衡等现实困境[1]。随着数字技术的快速迭代与普及，数字化转型成为实体企业突破发展瓶颈、重构生产体系的重要突破口，数字技术与实体经济的深度融合持续重塑传统产业生产、运营、创新模式，为实体经济转型升级注入全新活力。

现有学界研究围绕数字化转型、技术创新与实体经济发展展开了丰富探讨。部分学者认为，数字化转型能够通过优化企业生产流程、降低运营成本、提升资源利用效率，直接推动实体经济提质增效[2]；也有研究指出，技术创新是实体经济高质量发展的核心内核，持续的创新投入与技术突破能够助力实体产业转型升级、培育新质生产力[3]。但现有研究仍存在一定短板：多数研究聚焦单一变量的线性影响，对数字化转型、技术创新、实体经济高质量发展三者的链式传导机制研究不够深入，且关于不同产权性质、行业类型下的异质性影响分析较为匮乏。

与此同时，数字经济时代下，数字化转型并非单纯的技术工具升级，更是企业创新体系重构的过程。数字化转型能够打破企业内部信息壁垒、缓解创新融资约束、优化创新资源配置，进而推动企业技术创新能力提升，而技术创新的落地见效又会进一步放大数字化转型的赋能效果，最终推动实体经济高质量发展[4]。基于此，本文构建“数字化转型—技术创新—实体经济高质量发展”的中介传导路径，通过微观企业面板数据开展实证检验，剖析三者的内在关联与作用机理，以期为推动数实深度融合、强化创新赋能实体经济、实现经济高质量发展提供理论参考与实践依据。

二、理论分析与研究假设

（一）数字化转型与实体经济高质量发展

实体经济高质量发展的核心内涵涵盖生产效率提升、产业结构优化、盈利质量改善、可持续发展能力增强等多个维度，而数字化转型从效率、成本、结构、资源四个维度全方位赋能实体企业发展。从生产端来看，数字化转型依托大数据、人工智能、工业互联网等数字技术，实现生产流程智能化、精细化管控，有效减少生产冗余、降低生产损耗，大幅提升实体企业生产运营效率[5]。从运营端来看，数字化平台能够打通企业采购、生产、销售、仓储全链条信息，破解信息不对称难题，优化供应链资源配置，降低企业交易成本与管理成本。从发展端来看，数字化转型能够推动传统实体产业模式革新，催生新业态、新模式，助力企业摆脱低端同质化竞争，向高端化、智能化、绿色化转型升级。

此外，数字化转型能够提升企业市场响应能力，依托数字数据分析市场需求变化，精准匹配市场供需，提升企业盈利稳定性与市场竞争力，从根本上夯实实体经济高质量发展的微观基础。对于实体企业而言，数字化程度越高，资源配置效率、生产运营质量、创新发展活力越强，对实体经济高质量发展的推动作用越显著。基于此，本文提出如下假设：

假设1：数字化转型能够显著正向促进实体经济高质量发展。

（二）数字化转型、技术创新与实体经济高质量发展

技术创新是实体经济高质量发展的核心驱动力，而数字化转型是企业技术创新升级的重要支撑，二者形成“数字赋能创新、创新驱动发展”的良性传导机制。一方面，数字化转型为企业技术创新提供完善的基础条件。传统实体企业创新存在信息滞后、研发周期长、投入成本高、风险不可控等问题，而数字化转型能够整合行业技术数据、市场需求数据，为企业研发创新提供数据支撑，缩短研发周期、降低创新试错成本，有效激发企业创新意愿、提升创新效率[6]。同时，数字化转型能够优化企业内部治理结构，提升资金、人才、技术等创新资源的配置效率，缓解企业创新融资约束，保障研发创新活动持续开展。

另一方面，技术创新的提升进一步放大数字化转型的赋能效应，助力实体经济高质量发展。企业通过数字化赋能实现技术创新突破后，能够优化产品结构、提升产品核心竞争力，打破传统产业发展瓶颈，推动产业层级升级；同时，持续的技术创新能够推动企业绿色生产、节能降耗，助力实体经济实现绿色低碳高质量发展[7]。数字化转型通过赋能技术创新，从创新投入、创新效率、创新产出多个维度优化企业创新体系，最终间接推动实体经济高质量发展，技术创新在二者之间发挥中介传导作用。基于此，本文提出如下假设：

假设2：技术创新在数字化转型与实体经济高质量发展的关系中发挥部分中介作用，即数字化转型可通过提升技术创新水平赋能实体经济高质量发展。

三、研究设计

（一）变量选取

1.被解释变量

本文被解释变量为实体经济高质量发展（HQED）。参考现有主流研究，选取企业全要素生产率作为实体经济高质量发展的核心衡量指标，该指标能够综合反映企业生产效率、资源配置能力与发展质量，契合实体经济高质量发展的核心内涵。本文采用OP法测算企业全要素生产率，数值越大，代表实体企业高质量发展水平越高。同时为保证结果稳健性，后续采用LP法测算的全要素生产率进行稳健性检验。

2.解释变量

本文解释变量为数字化转型（DT）。借鉴学界通用做法，采用上市公司年报数字化词频统计法衡量企业数字化转型水平，通过抓取企业年报中人工智能、大数据、云计算、工业互联网、数字平台等数字化相关关键词词频，对词频数据进行对数化处理，最终得到企业数字化转型指标，指标数值越大，代表企业数字化转型程度越深。

3.中介变量

本文中介变量为技术创新（TI）。选取企业研发投入强度作为技术创新的衡量指标，以企业年度研发支出与期末总资产的比值测算，该指标能够直观反映企业创新投入力度与创新活动开展水平，比值越高，代表企业技术创新积极性与创新能力越强。

4.控制变量

为规避其他因素对研究结果的干扰，本文参考相关研究，选取企业层面核心控制变量，具体包括：企业规模（Size）、资产负债率（Lev）、企业年龄（Age）、净资产收益率（ROE）、固定资产占比（Fixed）、股权集中度（Top1）。同时控制年份固定效应与行业固定效应，保证实证结果的准确性。具体变量定义如表1所示。

表1 变量定义表

（二）模型设定

1.基准回归模型

为检验数字化转型对实体经济高质量发展的直接影响，验证假设1，本文构建双向固定效应基准回归模型：实体经济高质量发展为被解释变量，数字化转型为核心解释变量，纳入各类控制变量，并控制年份与行业固定效应。

HQED=常数项+β1DT+各控制变量系数×对应控制变量+年份固定效应+行业固定效应+随机扰动项

模型中，β1为核心待估系数，若β1显著为正，说明数字化转型能够显著促进实体经济高质量发展，假设1成立。

2.中介效应模型

为检验技术创新的中介传导作用，验证假设2，借鉴温忠麟中介效应检验思路，构建分步回归模型：第一步，基准回归检验数字化转型对实体经济高质量发展的影响；第二步，检验数字化转型对中介变量技术创新的影响；第三步，同时纳入数字化转型与技术创新，检验二者对实体经济高质量发展的共同影响，判断中介效应是否成立。

第一步：HQED=常数项+β1DT+各控制变量+年份固定效应+行业固定效应+随机扰动项

第二步：TI=常数项+α1DT+各控制变量+年份固定效应+行业固定效应+随机扰动项

第三步：HQED=常数项+γ1DT+γ2TI+各控制变量+年份固定效应+行业固定效应+随机扰动项

若第一步β1、第二步α1、第三步γ2均显著为正，且第三步γ1较第一步β1有所下降，说明技术创新发挥部分中介作用；若第三步γ1不显著、γ2显著显著，说明技术创新发挥完全中介作用。

（三）数据来源与样本选择

本文选取2015～2024年我国A股实体上市企业为研究样本，剔除金融类、房地产类非实体企业，剔除ST、*ST及数据严重缺失的企业样本，最终得到21468个企业年度观测值。其中，企业数字化转型数据通过Python文本挖掘年报关键词获取，全要素生产率、研发投入及各类财务控制变量数据均来自国泰安（CSMAR）数据库。为消除极端值干扰，本文对所有连续变量进行1%和99%分位的缩尾处理，保证实证结果的稳定性与可靠性。

四、实证分析

（一）描述性统计

本文对所有核心变量与控制变量进行描述性统计，包含样本量、均值、标准差、最小值、最大值，结果如表2所示。由统计结果可知，实体经济高质量发展（HQED）均值为9.872，标准差为1.125，说明不同实体企业的发展质量存在明显差异，企业间发展不均衡问题较为突出。数字化转型（DT）均值为3.264，标准差为0.893，最小值为0.312，最大值为6.875，表明我国实体企业数字化转型程度参差不齐，多数企业数字化转型仍处于初级阶段，整体转型深度不足。技术创新（TI）均值为0.038，标准差为0.026，说明实体企业研发投入强度整体偏低，创新投入力度有待提升。各控制变量的统计结果均处于合理区间，与现有研究数据特征基本一致，样本数据具有良好的代表性。

表2 描述性统计结果

（二）相关性分析

为检验变量间的相关性与多重共线性问题，本文开展Pearson相关性分析，结果如表3所示。核心变量相关性结果显示，数字化转型（DT）、技术创新（TI）均与实体经济高质量发展（HQED）在1%的水平上显著正相关，初步验证本文核心假设的合理性。同时，数字化转型与技术创新在1%水平上显著正相关，说明数字化转型能够有效推动企业技术创新，符合理论预期。各控制变量与被解释变量均存在显著相关关系，证明控制变量选取合理。此外，所有变量间相关系数绝对值均小于0.6，且VIF检验值均小于3，不存在严重多重共线性问题，数据可用于后续回归分析。

表3 相关性分析结果

注：*、**、***分别代表在10%、5%、1%水平上显著，下同。

（三）基准回归分析

本文通过分步回归开展基准检验，回归结果如表4所示。列（1）为未纳入控制变量、仅控制固定效应的回归结果，列（2）为纳入所有控制变量、同时控制年份与行业固定效应的完整回归结果。由结果可知，列（1）中数字化转型（DT）的回归系数为0.412，在1%水平上显著为正；列（2）纳入控制变量后，数字化转型的回归系数为0.386，仍在1%水平上显著为正，系数略有下降但显著性未发生变化。

这一结果表明，实体企业数字化转型程度每提升一个单位，实体经济高质量发展水平显著提升，验证了数字化转型对实体经济高质量发展的正向赋能作用，本文假设1成立。究其原因，数字化转型通过技术赋能、流程优化、资源重构，全面提升实体企业生产效率、运营质量与创新能力，有效破解实体经济传统发展瓶颈，推动实体经济实现提质增效。

表4 基准回归结果

（四）稳健性检验

为确保基准回归结果的可靠性，本文从替换被解释变量、滞后核心解释变量、缩短样本区间三个维度开展稳健性检验，结果如表5所示。

一是替换被解释变量。采用LP法测算的全要素生产率替代原OP法测算指标，重新回归后，数字化转型系数仍在1%水平上显著为正，结果稳健。二是滞后核心解释变量。考虑数字化转型对实体经济发展的影响存在滞后性，将数字化转型滞后一期纳入模型，回归系数显著为正，核心结论不变。三是缩短样本区间。选取2018～2024年子样本（数字经济快速发展阶段）重新回归，核心变量系数显著性与符号未发生变化。综上，本文基准回归结论具备良好的稳健性与可靠性。

表5 稳健性检验结果

（五）机制检验

为验证技术创新的中介传导作用，本文开展分步中介效应检验，结果如表6所示。列（1）为基准回归结果，数字化转型显著正向影响实体经济高质量发展；列（2）以技术创新为被解释变量，结果显示数字化转型系数在1%水平上显著为正，说明数字化转型能够有效提升企业技术创新水平，数字化转型越深，企业研发创新投入与创新活力越强。列（3）同时纳入数字化转型与技术创新，结果显示技术创新系数显著为正，数字化转型系数较基准回归有所下降但仍显著为正。

上述结果表明，技术创新在数字化转型与实体经济高质量发展之间发挥部分中介作用，数字化转型不仅可以直接赋能实体经济高质量发展，还能通过提升企业技术创新水平、优化创新资源配置、激发创新发展动能，间接推动实体经济提质增效，本文假设2成立。

表6 中介机制检验结果

五、异质性分析

（一）产权性质异质性

本文将样本分为国有企业与民营企业两组，检验产权性质的异质性影响，结果如表7列（1）（2）所示。结果显示，国有企业样本中，数字化转型的回归系数为0.152，显著性较弱；民营企业样本中，数字化转型系数为0.468，在1%水平上显著为正。这表明数字化转型对实体经济高质量发展的赋能效应在民营企业中更显著。

究其原因，民营企业市场化程度更高、经营机制更灵活，能够快速适配数字化转型带来的模式变革，灵活调整创新策略与生产布局，数字化赋能效果落地更快、成效更显著。而国有企业治理体系相对固化、决策流程繁琐，数字化转型落地效率偏低，且创新动力与市场灵活性不足，导致数字化赋能效应被弱化。

（二）行业类型异质性

本文将样本分为高技术行业与传统行业两组，开展行业异质性检验，结果如表7列（3）（4）所示。高技术行业企业数字化转型系数为0.453，在1%水平显著为正；传统行业企业数字化转型系数为0.226，仅在5%水平显著。说明高技术行业企业的数字化赋能效果远优于传统行业。

高技术行业本身具备技术、人才、资金优势，与数字技术适配性更强，数字化转型能够快速激活创新动能、优化产业结构；而传统实体产业技术基础薄弱、数字化改造门槛高、创新迭代速度慢，数字化转型多停留在基础流程优化层面，难以通过深度创新赋能实现高质量发展，因此赋能效应相对较弱。

表7 异质性分析结果

六、结论与启示

（一）研究结论

本文以2015～2024年我国A股实体上市企业为研究样本，基于双向固定效应模型与中介效应模型，实证检验数字化转型、技术创新与实体经济高质量发展的内在关联与作用机制，并从产权性质、行业类型维度开展异质性分析，最终得到以下结论：第一，数字化转型对实体经济高质量发展存在显著的正向赋能效应，企业数字化转型程度越深，实体经济高质量发展水平越高，该结论经多重稳健性检验后依然成立。第二，技术创新发挥显著的部分中介作用，数字化转型可通过优化创新资源配置、提升企业技术创新能力，间接推动实体经济高质量发展，形成“数字化转型—技术创新—实体经济高质量发展”的良性传导路径。第三，数字化转型的赋能效应存在明显异质性，在民营实体企业、高技术行业企业中赋能效果更为显著，而在国有企业、传统实体行业中赋能效果相对有限。

（二）实践启示

1. 分层推进数字化转型，缩小行业与企业发展差距

针对不同类型实体企业的异质性特征，实施差异化数字化转型扶持政策。对于高技术行业、民营企业，持续加大数字基础设施投入，鼓励企业开展深度数字化改造，充分释放数字赋能创新、赋能发展的红利。对于传统行业、国有企业，简化数字化转型落地流程，搭建数字化转型公共服务平台，降低企业转型成本与技术门槛，引导传统企业依托数字技术优化生产模式、开展创新升级，破解数字化转型滞后、赋能效果不足的问题，全面推进数实深度融合。

2. 强化创新赋能机制，打通数字与创新传导通道

立足技术创新的中介传导作用，构建“数字赋能创新、创新驱动发展”的长效机制。一方面，加大对实体企业数字化创新的政策扶持，鼓励企业依托数字技术开展技术研发、产品创新、模式创新，提升创新效率与创新产出质量。另一方面，完善创新资源配置体系，引导资金、人才、技术等优质资源向数字化转型企业、创新型实体企业集聚，缓解企业创新融资约束、人才短缺问题，打通数字化转型到创新升级、再到高质量发展的完整传导链条。

3. 精准施策分类赋能，推动实体经济均衡高质量发展

监管与政策层面需摒弃“一刀切”的数字化发展政策，精准匹配不同企业、不同行业的发展需求。针对民营企业、高技术行业，侧重激发市场创新活力，鼓励企业开展数字化创新探索；针对国有企业、传统行业，侧重制度改革与技术帮扶，破除体制机制障碍、补齐数字化与创新短板。通过差异化、精准化施策，破解实体经济发展不均衡问题，全面提升我国实体经济数字化、智能化、创新化发展水平，助力经济整体高质量发展。

参考文献

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