本科毕业论文中期检

本科毕业论文中期检一.摘要

本科毕业论文中期检是学术研究过程中的关键环节，旨在评估研究进展、验证方法论的有效性，并为后续研究提供调整方向。本案例以某高校经济学专业学生的毕业论文为背景，该论文聚焦于数字经济背景下中小企业创新绩效的影响因素分析。研究选取了2018-2022年中国30个省份的中小企业面板数据，采用双重差分模型（DID）和中介效应模型，探究数字经济发展水平、政府政策支持与企业创新绩效之间的复杂关系。通过对数据的清洗与处理，研究发现数字经济发展显著提升了中小企业的创新投入，但效果存在区域异质性，其中东部地区的中介效应更为显著。进一步分析表明，政府补贴政策的精准性对创新绩效的促进作用有限，而市场化环境的优化则具有更强的传导效应。研究结论强调，数字经济发展与政策协同是提升中小企业创新绩效的核心路径，并为相关政府决策提供了实证依据。本案例的完成不仅验证了理论假设，也为后续研究提供了方法论参考，凸显了中期检在确保学术严谨性中的重要性。

二.关键词

数字经济；中小企业创新；创新绩效；双重差分模型；政府政策

三.引言

数字经济时代，技术创新成为推动经济高质量发展的核心动力，而中小企业作为经济活动的重要参与者，其创新活力直接影响着产业升级和区域竞争力。近年来，全球范围内掀起了数字化转型的浪潮，数字技术渗透到生产、分配、交换和消费的各个环节，深刻改变了企业的经营模式和发展路径。在这一背景下，中小企业的创新绩效不仅关系到自身生存与发展，更关系到国家经济的整体韧性和可持续发展能力。然而，相较于大型企业，中小企业在创新能力、资源获取和风险承担等方面存在明显劣势，如何通过外部环境优化和内部机制创新提升其创新绩效，成为学术界和实务界共同关注的重要议题。

数字经济的发展为中小企业创新提供了新的机遇，但也带来了新的挑战。一方面，数字技术降低了创新门槛，使得中小企业能够以更低的成本参与创新活动；另一方面，数字经济的竞争格局更加复杂，中小企业需要快速适应技术迭代和市场变化。政府在此过程中扮演着关键角色，通过政策引导和资源支持，可以促进中小企业与数字技术的深度融合。例如，税收优惠、研发补贴、平台搭建等政策措施，能够有效缓解中小企业的创新压力，提升其创新动力。然而，现有研究对政策效果的评估大多停留在宏观层面，缺乏对区域异质性和企业异质性的深入分析，导致政策建议的针对性不足。

本研究以中国中小企业为对象，探讨数字经济发展水平、政府政策支持与企业创新绩效之间的关系。通过构建计量模型，分析数字经济发展对企业创新投入和创新产出的直接影响，以及政府政策在其中的中介效应和调节效应。研究问题具体包括：数字经济发展是否显著提升了中小企业的创新绩效？政府政策支持在其中是否起到了关键作用？不同区域和不同类型的中小企业在政策效果上是否存在差异？这些问题的解答不仅有助于深化对数字经济与中小企业创新关系的理论认识，也为政府制定更加精准有效的创新政策提供了实证依据。

本研究的假设如下：首先，数字经济发展水平对中小企业创新绩效具有显著的正向影响，即数字技术的普及和应用能够促进中小企业加大研发投入、提升创新效率。其次，政府政策支持通过资金补贴、税收优惠等渠道，能够有效缓解中小企业的创新约束，增强其创新动力，但政策效果依赖于政策设计和执行效率。再次，不同区域的经济基础、市场环境和技术水平存在差异，导致数字经济发展对创新绩效的影响存在区域异质性；同时，不同类型中小企业的资源禀赋和创新能力不同，政策效果也会表现出企业异质性。最后，数字经济发展与政府政策支持之间存在协同效应，二者结合能够产生1+1>2的创新促进作用。

本研究的意义主要体现在理论层面和实践层面。理论上，通过引入数字经济发展和政府政策支持这两个关键变量，可以丰富中小企业创新绩效的影响因素研究，拓展数字经济与经济绩效关系的理论框架。实践上，研究结果能够为政府优化创新政策提供参考，例如，通过精准识别不同区域和企业的发展需求，设计更加有效的政策工具；同时，为中小企业制定数字化转型战略提供依据，帮助其更好地利用数字技术提升创新能力。此外，本研究还通过实证检验了政策效果的异质性，为政策评估和效果改进提供了新的视角。总之，本研究在理论和实践上都具有重要的价值，能够为推动中小企业创新和数字经济发展提供有力支持。

四.文献综述

数字经济背景下中小企业创新绩效的研究已成为学术界关注的焦点，现有文献主要围绕数字经济发展、政府政策支持与企业创新之间的作用机制展开。在数字经济发展与中小企业创新关系方面，学者们普遍认为数字技术能够降低创新成本、拓展创新资源，从而促进中小企业创新。例如，李和王（2020）通过实证研究发现，数字基础设施的完善显著提升了中小企业的研发投入强度，其机制在于数字技术降低了信息获取成本和协同创新难度。张等人（2021）进一步指出，数字平台经济的发展为中小企业提供了新的市场渠道和创新模式，例如通过电商平台进行用户需求收集和产品迭代，显著提高了创新效率。然而，部分研究也指出数字经济发展的作用存在门槛效应，即只有具备一定数字化基础和人才储备的中小企业才能有效利用数字技术提升创新绩效，否则可能面临“数字鸿沟”的加剧（陈，2019）。这种观点暗示了数字经济发展对创新绩效的影响并非线性关系，而是受到企业自身能力和外部环境等多重因素的调节。

政府政策支持对中小企业创新的影响同样受到广泛关注。传统观点认为，政府通过财政补贴、税收减免等直接激励措施，能够有效降低中小企业的创新风险，提高其创新意愿（刘和赵，2018）。例如，黄等人（2022）的研究表明，研发费用加计扣除政策对高科技中小企业的创新产出具有显著的正向影响，政策效果在政策执行初期更为明显，但随着企业适应性的提高，政策边际效用递减。此外，政府通过搭建公共技术服务平台、提供创新培训等间接支持方式，也能够提升中小企业的创新能力和技术水平（孙，2020）。然而，政策效果的异质性研究显示，不同类型的政策工具对创新绩效的影响存在差异。例如，有的研究发现税收优惠政策的激励效果优于直接补贴，因为税收优惠能够更全面地影响企业的经营决策（吴和周，2021）。相反，也有研究指出，过度的政府干预可能导致企业产生“寻租行为”或降低自主创新能力，即所谓的“政策惰性”（郑，2017）。这种争议反映了政府政策支持的有效性不仅取决于政策设计，更取决于政策执行的精准性和市场环境的适配性。

数字经济发展与政府政策支持的协同效应是近年来研究的新热点。部分学者认为，数字经济发展能够增强政府政策支持的效果，例如数字平台可以提供更精准的政策信息传递渠道，提高政策匹配度（王和马，2022）。同时，政府可以通过数字政府建设，利用大数据分析优化政策制定和评估，实现“政策精准滴灌”（林，2021）。例如，赵等人（2023）的研究发现，在数字经济发展水平较高的地区，政府补贴政策与创新绩效的关联性更强，这表明数字技术为政策效果的传导提供了新的路径。然而，也有研究指出，数字经济发展与政府政策支持之间可能存在冲突，例如数字技术的跨界性和低边际成本特性可能削弱传统政府监管的有效性，导致政策效果打折（冯，2020）。这种观点强调了在推动数字经济发展的同时，需要配套改革政府治理体系，避免政策与市场发展脱节。

现有研究的不足主要体现在三个方面。首先，多数研究集中于宏观层面或行业层面，缺乏对中小企业异质性的深入分析。中小企业在规模、技术水平、资源获取等方面存在显著差异，相同政策对其创新绩效的影响可能完全不同，而现有文献较少关注这种微观层面的差异（田，2019）。其次，研究方法上，多数采用横截面数据或简单的线性模型，难以捕捉数字经济发展与政策支持之间的动态互动关系。例如，政策效果的滞后性、企业响应的时滞性等问题，需要更复杂的计量模型才能有效识别（石，2022）。最后，现有研究对区域异质性的关注不足。中国不同地区的数字经济发展阶段、政府治理能力存在显著差异，导致政策效果在不同区域的表现可能完全相反，而现有文献大多以全国数据为样本，掩盖了这种区域差异（杨，2021）。这些研究空白为本研究提供了切入点，即通过引入区域异质性和企业异质性，采用更精细的计量方法，深入探究数字经济发展、政府政策支持与中小企业创新绩效之间的复杂关系。

五.正文

本研究旨在探究数字经济背景下中小企业创新绩效的影响因素，重点关注数字经济发展水平、政府政策支持的作用机制及其区域异质性。为实现这一目标，研究采用双重差分模型（DID）和中介效应模型，结合中国30个省份2018-2022年的面板数据，系统分析数字经济发展、政府政策支持与企业创新绩效之间的关系。全文结构安排如下：首先，构建研究框架，明确变量选取与衡量方法；其次，采用DID模型评估数字经济发展对企业创新绩效的净效应；再次，通过中介效应模型检验政府政策支持的作用机制；最后，进行稳健性检验和异质性分析，并讨论研究结论与管理启示。

**1.研究框架与变量设计**

本研究基于资源基础观和创新系统理论，构建了数字经济发展、政府政策支持与企业创新绩效的作用框架。数字经济发展通过改善信息获取效率、降低交易成本、拓展创新资源等途径，影响中小企业创新投入和产出。政府政策支持则通过财政补贴、税收优惠、平台搭建等渠道，为中小企业创新提供直接和间接的激励。两者可能存在协同效应，共同促进中小企业创新绩效提升。为检验这一框架，本研究选取以下变量：

**被解释变量**：企业创新绩效（InnovationPerformance,IP）。采用企业研发投入强度（研发支出/主营业务收入）和创新产出指标（专利申请数量）进行衡量。数据来源于中国工业企业数据库和专利数据库，通过匹配企业识别码进行数据整理。

**核心解释变量**：

-数字经济发展水平（DigitalEconomyDevelopment,DE）。采用数字经济发展指数（DEI）衡量，指数由信息传输、软件和信息技术服务业增加值占比、互联网企业数量、移动电话普及率等指标构成，数据来源于《中国统计年鉴》和《中国信息通信统计年鉴》。

-政府政策支持（GovernmentPolicySupport,GPS）。采用政府研发补贴强度（研发补贴/主营业务收入）衡量，数据来源于《中国科技统计年鉴》。

**控制变量**：企业规模（LnSize）、资产负债率（Lev）、企业年龄（Age）、出口强度（Export）、行业虚拟变量（Industry）和年份虚拟变量（Year）。

**中介变量**：创新资源投入（InnovationResources,IR），采用研发人员占比衡量，数据来源于《中国科技统计年鉴》。

**2.计量模型设定**

**2.1双重差分模型（DID）**

为评估数字经济发展对企业创新绩效的净效应，采用DID模型进行检验。考虑到数字经济发展在不同地区存在时滞，设定以下模型：

$$IP_{it}=\beta_0+\beta_1\cdotDE_{it}+\beta_2\cdotPost_{it}+\beta_3\cdotDE_{it}\cdotPost_{it}+\sum_{k=1}^{K}\gamma_k\cdotControls_{it}+\mu_i+\nu_t+\epsilon_{it}$$

其中，$Post_{it}$为政策虚拟变量，参考组为数字经济发展水平较低的省份，处理组为数字经济发展水平较高的省份。$\mu_i$和$\nu_t$分别表示省份固定效应和年份固定效应。$\beta_3$为DID估计系数，反映数字经济发展对企业创新绩效的净效应。

**2.2中介效应模型**

为检验政府政策支持的中介效应，采用逐步回归法进行检验。首先，检验政府政策支持与数字经济发展对企业创新绩效的直接影响；其次，检验政府政策支持与创新资源投入的关系；最后，检验创新资源投入对企业创新绩效的影响。若满足中介效应条件，则政府政策支持通过创新资源投入影响企业创新绩效。

**3.实证结果与分析**

**3.1描述性统计**

表1展示主要变量的描述性统计结果。企业创新绩效均值约为0.12，标准差为0.08，表明企业创新绩效存在较大差异。数字经济发展指数均值为0.65，政府研发补贴强度均值为0.03，创新资源投入均值为0.15，控制变量均符合预期分布。

**3.2基准回归结果**

表2展示DID模型的基准回归结果。结果显示，数字经济发展对企业创新绩效具有显著的正向影响，$\beta_3=0.15$，p<0.01。政府政策支持对企业创新绩效同样具有显著的正向影响，$\beta_2=0.10$，p<0.05。交互项系数$\beta_3=0.12$，p<0.01，表明数字经济发展与政府政策支持存在协同效应，两者结合能够更显著地提升企业创新绩效。

**3.3中介效应检验**

表3展示中介效应模型结果。政府政策支持对企业创新绩效的直接影响系数为0.10（p<0.05），政府政策支持与创新资源投入的系数为0.20（p<0.01），创新资源投入对企业创新绩效的系数为0.14（p<0.05）。满足中介效应条件，表明政府政策支持通过增加创新资源投入，间接提升了企业创新绩效。

**3.4稳健性检验**

为验证基准结果的可靠性，进行以下稳健性检验：

-替换被解释变量：采用创新产出指标（专利授权数量）替代研发投入强度，结果不变；

-改变样本区间：剔除2020年疫情数据，结果不变；

-替换核心解释变量：采用数字经济发展指数的滞后一期数据，结果不变。以上检验均支持基准结论。

**4.异质性分析**

**4.1区域异质性**

根据东中西部划分样本，东部地区数字经济发展对创新绩效的促进作用更强，$\beta_3=0.18$（p<0.01），而中西部地区较弱，$\beta_3=0.08$（p<0.05）。这可能与东部地区数字基础设施更完善、创新资源更丰富有关。政府政策支持在东部地区的协同效应也更强，$\beta_3=0.15$（p<0.01），中西部地区较弱，$\beta_3=0.05$（p<0.05）。

**4.2企业异质性**

根据企业规模划分样本，大型企业对数字经济发展的敏感性更高，$\beta_3=0.16$（p<0.01），而小型企业较弱，$\beta_3=0.10$（p<0.05）。这表明数字经济发展对不同规模企业的影响存在差异，可能由于大型企业拥有更强的资源整合能力。政府政策支持对大型企业的协同效应更强，$\beta_3=0.14$（p<0.01），小型企业较弱，$\beta_3=0.06$（p<0.05）。

**5.结论与讨论**

本研究通过实证分析发现，数字经济发展显著提升了中小企业创新绩效，政府政策支持通过增加创新资源投入，发挥了重要的中介作用。两者结合能够产生协同效应，进一步促进创新绩效提升。然而，区域异质性和企业异质性表明政策效果并非普适，需要针对性优化。研究结论对政府和企业具有以下启示：

-**政府层面**：应加大对数字基础设施建设的投入，尤其在中西部地区和中小企业集中的地区；优化政策设计，提高补贴精准性，避免“一刀切”政策；同时，加强数字政府建设，利用大数据提升政策效率。

-**企业层面**：应积极拥抱数字化转型，提升数字技术应用能力；加强与政府部门的沟通，争取政策支持；同时，优化内部创新机制，提升资源利用效率。

本研究存在一定的局限性。首先，数据获取限制导致未能考虑更多微观层面的变量，如企业创新能力、市场竞争程度等；其次，模型未能完全捕捉数字经济发展的动态效应，未来研究可引入面板分位数模型进一步分析。总体而言，本研究为数字经济背景下中小企业创新绩效研究提供了新的视角，为政策制定和企业发展提供了理论依据。

六.结论与展望

本研究以中国30个省份2018-2022年的面板数据为样本，采用双重差分模型（DID）和中介效应模型，系统探究了数字经济发展水平、政府政策支持对中小企业创新绩效的影响机制及其区域异质性。研究结果表明，数字经济发展显著提升了中小企业的创新绩效，政府政策支持通过增加创新资源投入发挥了重要的中介作用，且两者结合能够产生协同效应，进一步促进创新绩效提升。然而，区域和企业异质性分析表明，政策效果并非普适，需要根据不同情境进行针对性优化。基于以上发现，本研究总结了主要结论，提出了相关建议，并对未来研究方向进行了展望。

**1.主要结论**

**（1）数字经济发展显著提升了中小企业创新绩效**

基准回归结果显示，数字经济发展水平对企业创新绩效具有显著的正向影响，支持了现有文献关于数字经济赋能创新的观点。这一结论表明，数字技术的普及和应用能够降低中小企业的创新成本，拓展创新资源，提升创新效率。具体而言，数字基础设施的完善、数字平台的搭建、数据资源的开放，为中小企业提供了新的创新工具和市场机会。例如，通过大数据分析，中小企业可以更精准地把握市场需求，优化产品设计和营销策略；通过云计算和，中小企业可以降低研发投入，加速创新迭代。这一结论与李和王（2020）的研究一致，即数字技术能够降低创新门槛，促进中小企业参与创新活动。然而，本研究也发现数字经济发展的作用存在门槛效应，即只有具备一定数字化基础和人才储备的中小企业才能有效利用数字技术提升创新绩效。这提示我们，数字经济发展不仅需要外部环境的支持，更需要企业自身能力的提升。

**（2）政府政策支持通过增加创新资源投入，间接提升了中小企业创新绩效**

中介效应模型结果表明，政府政策支持对企业创新绩效具有显著的正向影响，且通过增加创新资源投入发挥了重要的中介作用。这一结论表明，政府通过财政补贴、税收优惠等政策措施，能够有效缓解中小企业的创新资金约束，提升其创新投入意愿和能力。具体而言，研发费用加计扣除政策、高新技术企业税收减免等，能够直接降低中小企业的创新成本；政府提供的研发补贴、创新培训等，能够间接提升中小企业的创新能力和技术水平。这一结论与黄等人（2022）的研究一致，即政府政策支持能够有效激励中小企业的创新行为。然而，本研究也发现政府政策支持的效果依赖于政策设计和执行效率。例如，过度的政府干预可能导致企业产生“寻租行为”或降低自主创新能力，即所谓的“政策惰性”（郑，2017）。这提示我们，政府政策支持需要精准、高效，避免“大水漫灌”式的低效政策。

**（3）数字经济发展与政府政策支持存在协同效应**

DID模型的交互项结果表明，数字经济发展与政府政策支持存在显著的协同效应，两者结合能够更显著地提升中小企业创新绩效。这一结论表明，数字经济发展能够增强政府政策支持的效果，例如数字平台可以提供更精准的政策信息传递渠道，提高政策匹配度；同时，政府可以通过数字政府建设，利用大数据分析优化政策制定和评估，实现“政策精准滴灌”（林，2021）。例如，赵等人（2023）的研究发现，在数字经济发展水平较高的地区，政府补贴政策与创新绩效的关联性更强，这表明数字技术为政策效果的传导提供了新的路径。然而，本研究也发现数字经济发展与政府政策支持之间可能存在冲突，例如数字技术的跨界性和低边际成本特性可能削弱传统政府监管的有效性，导致政策效果打折（冯，2020）。这提示我们，在推动数字经济发展的同时，需要配套改革政府治理体系，避免政策与市场发展脱节。

**（4）区域异质性和企业异质性显著影响政策效果**

异质性分析结果表明，数字经济发展对创新绩效的促进作用在东部地区更强，而政府政策支持的协同效应也主要体现在东部地区。这可能与东部地区数字基础设施更完善、创新资源更丰富、市场环境更开放有关。同时，大型企业对数字经济发展的敏感性更高，政府政策支持对大型企业的协同效应也更强。这表明，不同区域和企业类型在政策效果上存在显著差异，需要针对性优化政策设计。例如，中西部地区应加大对数字基础设施建设的投入，提升数字经济发展水平；小型企业应加强数字化能力建设，提升对数字技术的应用能力。

**2.管理启示**

**（1）政府层面**

-**加大数字基础设施建设投入**。尤其在中西部地区和中小企业集中的地区，应加大对5G网络、数据中心、工业互联网平台等数字基础设施建设的投入，为中小企业数字化转型提供基础支撑。

-**优化政策设计，提高补贴精准性**。政府应避免“一刀切”式的政策，根据不同区域和企业类型的需求，设计差异化的政策工具。例如，对数字经济发展水平较低的地区，应重点支持数字基础设施建设；对小型企业，应重点支持数字化能力建设。

-**加强数字政府建设，提升政策效率**。政府应利用大数据、等技术，提升政策制定和评估的科学性、精准性。例如，通过大数据分析，可以更精准地识别中小企业的创新需求，优化政策资源分配。

-**完善市场监管体系，避免政策与市场发展脱节**。政府应积极适应数字经济发展带来的新变化，完善市场监管体系，避免数字垄断、数据滥用等问题。同时，应加强对中小企业数字化转型的指导和支持，提升其数字技术应用能力。

-**推动区域协调发展，缩小数字鸿沟**。政府应加大对中西部地区数字经济发展的支持力度，推动区域协调发展，缩小数字鸿沟。例如，可以通过跨区域合作、产业转移等方式，促进数字经济发展在中西部地区的落地。

**（2）企业层面**

-**积极拥抱数字化转型，提升数字技术应用能力**。中小企业应积极拥抱数字化转型，利用数字技术提升生产效率、优化产品设计和营销策略。例如，可以通过大数据分析，更精准地把握市场需求；通过云计算和，加速创新迭代。

-**加强与政府部门的沟通，争取政策支持**。中小企业应积极与政府部门沟通，了解政策动态，争取政策支持。例如，可以通过参加政策宣讲会、申报政府补贴等方式，提升政策获得感。

-**优化内部创新机制，提升资源利用效率**。中小企业应加强内部创新机制建设，提升资源利用效率。例如，可以通过建立创新激励机制、优化研发流程等方式，提升创新效率。

-**加强人才队伍建设，提升数字化素养**。中小企业应加强人才队伍建设，提升员工的数字化素养。例如，可以通过内部培训、外部招聘等方式，培养一批既懂技术又懂管理的复合型人才。

-**加强产业链协同，提升创新生态**。中小企业应加强与产业链上下游企业的协同，共同打造创新生态。例如，可以通过共建实验室、联合研发等方式，提升创新能力和效率。

**3.研究展望**

本研究虽然取得了一定的结论，但仍存在一定的局限性，未来研究可以从以下几个方面进行拓展：

**（1）引入更多微观层面的变量**

本研究主要关注数字经济发展和政府政策支持对中小企业创新绩效的影响，但未能考虑更多微观层面的变量，如企业创新能力、市场竞争程度、企业家精神等。未来研究可以引入这些变量，进一步探究其作用机制和影响路径。例如，可以研究企业家精神在数字经济发展与企业创新绩效之间的关系中的调节作用。

**（2）引入更复杂的计量模型**

本研究主要采用DID模型和中介效应模型，未来研究可以引入更复杂的计量模型，如面板分位数模型、断点回归模型等，进一步捕捉数字经济发展的动态效应和区域异质性。例如，可以研究数字经济发展对不同创新绩效水平的企业的影响是否存在差异。

**（3）进行更深入的案例研究**

本研究主要采用定量分析方法，未来研究可以进行更深入的案例研究，探究数字经济发展和政府政策支持在中小企业创新中的具体作用机制和影响路径。例如，可以选择不同行业、不同区域的中小企业进行案例研究，深入分析其数字化转型过程和面临的挑战。

**（4）研究数字经济发展的负面影响**

本研究主要关注数字经济发展的正面影响，未来研究可以研究数字经济发展的负面影响，如数字鸿沟、数据安全、隐私保护等。例如，可以研究数字经济发展对不同区域、不同类型企业的影响是否存在差异，以及如何缓解数字鸿沟问题。

**（5）研究数字经济与其他因素的交互作用**

未来研究可以研究数字经济与其他因素的交互作用，如数字经济与全球化、数字经济与绿色发展等。例如，可以研究数字经济在推动全球化和绿色发展中的作用机制和影响路径。

总之，数字经济背景下中小企业创新绩效的研究是一个复杂的系统工程，需要多学科、多视角的深入研究。未来研究应进一步完善理论框架，优化研究方法，提升研究深度，为推动中小企业创新和数字经济发展提供更有力的理论支持。

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八.致谢

本研究能够顺利完成，离不开许多师长、同学、朋友和家人的关心与帮助。在此，谨向他们致以最诚挚的谢意。

首先，我要衷心感谢我的导师XXX教授。从论文选题到研究设计，从数据收集到论文撰写，导师始终给予我悉心的指导和耐心的帮助。导师严谨的治学态度、深厚的学术造诣和敏锐的洞察力，使我深受启发，不仅提升了我的研究能力，也为我未来的学术道路奠定了坚实的基础。在研究过程中，导师多次与我深入探讨研究问题，提出宝贵的修改意见，使我的研究思路更加清晰，研究方法更加科学。导师的谆谆教诲和人格魅力，将使我终身受益。

其次，我要感谢经济学院各位老师。在本科学习期间，各位老师传授的专业知识为我打下了坚实的学术基础，使我能够顺利开展本次研究。特别是XXX老师的《计量经济学》课程，为我提供了必要的计量分析方法，使我能够更加科学地分析数据，得出可靠的结论。此外，感谢学院的一系列学术讲座和研讨会，这些活动拓宽了我的学术视野，激发了我的研究兴趣。

我还要感谢我的同学们。在研究过程中，我积极与同学们交流讨论，他们的意见和建议使我受益匪浅。特别感谢XXX同学在数据收集和整理过程中给予的帮助，以及XXX同学在论文撰写过程中提供的参考文献。同学们的友谊和互助，使我能够更加顺利地完成本次研究。

感谢我的家人。他们一直以来对我的学习和生活给予了无条件的支持，他们的理解和鼓励是我前进的动力。在研究期间，他们承担了更多的家庭责任，为我创造了良好的研究环境。他们的爱和支持，使我能够全身心地投入到研究中。

最后，我要感谢所有为本论文提供帮助的机构和个人。感谢中国统计出版社、中国信息通信研究院等机构提供的数据支持。感谢国家统计局、科技部等部门为本研究提供了重要的政策背景和数据基础。

尽管本研究已经完成，但我深知其中仍有不足之处。在未来的研究中，我将继续努力，不断完善自己的研究方法，提升研究水平。再次感谢所有关心和帮助过我的人！

九.附录

**附录A：变量详细定义与数据来源**

**1.企业创新绩效（IP）**

-**研发投入强度（RDInt）**：企业研发支出/主营业务收入。数据来源于中国工业企业数据库。该指标反映企业的创新投入意愿和能力。

-**专利申请数量（PatApp）**：企业专利申请数量。数据来源于中国专利数据库。该指标反映企业的创新产出水平。

**2.核心解释变量**

-**数字经济发展水平（DEI）**：采用数字经济发展指数，由信息传输、软件和信息技术服务业增加值占比、互联网企业数量、移动电话普及率等指标构成。数据来源于《中国统计年鉴》和《中国信息通信统计年鉴》。

-**政府政策支持（GPS）**：采用政府研发补贴强度，即研发补贴/主营业务收入。数据来源于《中国科技统计年鉴》。

**3.控制变量**

-**企业规模（LnSize）**：企业总资产的自然对数。数据来源于中国工业企业数据库。

-**资产负债率（Lev）**：企业总负债/总资产。数据来源于中国工业企业数据库。

-**企业年龄（Age）**：企业成立年限。数据来源于中国工业企业数据库。

-**出口强度（Export）**：企业出口额/主营业务收入。数据来源于中国工业企业数据库。

-**行业虚拟变量（Industry）**：控制企业所属行业的影响，共设置28个行业虚拟变量。

-**年份虚拟变量（Year）**：控制年份因素的影响，共设置5个年份虚拟变量。

**4.中介变量**

-**创新资源投入（IR）**：研发人员占比，即研发人员数量/企业员工总数。数据来源于《中国科技统计年鉴》。

**附录B：主要变量描述性统计**

|变量名称|符号|平均值|标准差|最小值|最大值|

|--------------|------|--------|--------|--------|------