俞立平，朱 莹，金 鹏，张宏如

(1.浙江工商大学统计与数学学院，浙江 杭州 310018；2.杭州市城建开发集团有限公司，浙江 杭州 310000；3.宁波财经学院金融与信息学院，浙江 宁波 315175；4.盐城师范学院商学院，江苏 盐城 224002)

0 引言

数字化转型对高技术企业创新链的影响是极其深远的。高技术产业是我国经济社会发展的重要产业。一方面，数字化转型在创新环境、创新主体、创新资源、创新机制、创新人力资源等方面对技术创新产生了较大的促进作用[1]；另一方面，数字化转型在企业科技成果转化中也发挥着信息搜集、管理创新、模式优化等功能。数字化转型对高技术产业科技成果转化的影响既包括直接影响，也包括其通过促进高技术产业创新带来科技成果增加进而转化科技成果的间接影响。

目前学术界关于数字化转型与技术创新关系的研究较多，但对数字化转型与科技成果转化的研究比较少见，从宏观区域角度进行研究具有重要意义。进一步的研究需要明确以下问题：数字化转型对科技成果转化的作用机制如何？科技成果本身在数字化转型与科技成果转化之间扮演什么角色？数字化转型在科技成果转化链中具有什么特征？还存在哪些问题？数字化转型经费与研发投入之间关系如何？

研究数字化转型对高技术产业技术创新以及科技成果转化的影响具有重要意义。在理论上，有助于深化国家科技创新系统理论与科技成果转化理论，并且对数字化转型的作用机制做进一步深入探讨。在实践上，有利于客观评价数字化转型对高技术产业创新链的贡献，总结其作用特征，发现存在的问题，从而为进一步推进创新链与产业链双链融合，在国际形势严峻与中美脱钩背景下促进高技术产业创新发展，为相关部门决策提供重要参考。

1 文献综述

关于数字化转型的界定，其基础是相关技术，Loonam等[2]认为数字化转型包括虚拟化系统如云计算、移动系统如社交媒体、物联网等、嵌入式分析系统如大数据技术等。主流观点均强调数字化转型在企业中的应用或对企业产生的影响，Vial[3]指出数字化转型是指通过各种信息技术进行组合，进而促进企业属性产生重大变化，并进行改进的过程。Warner等[4]提出数字化转型是企业利用数字技术来实现组织结构、商业模式、产品升级、业务组合等革新的过程。安筱鹏[5]指出数字化转型是企业深化数据流动，实现资源优化配置并提高运营效率的过程。

关于数字化转型对技术创新的影响，主流观点持肯定态度，Nambisan等[6]指出数字技术不仅提供了创新机会，还会对价值创造及其绩效产生广泛影响。Zhang等[7]指出数字技术是创新活动的触发器和助推器，会带来一系列创新集聚和链式创新。王小林等[8]提出数字技术具有渗透效应，能够促进要素的全过程协同和创新资源整合，激发技术迭代。靳毓等[9]认为，数字化转型通过缓解融资约束、弱化代理冲突等机制提升企业绿色创新能力。

还有一些研究认为数字化转型对技术创新的影响呈现异质性。姜英兵等[10]认为数字化转型能够显著提高企业突破性创新和渐进式创新投入水平，且对突破性创新投入的提升作用更大。杨伟等[11]认为在创新生态系统生命周期的不同阶段，数字化转型的作用不同，成长期和稳定期绩效较高，而衰退期绩效较差。赵婷婷等[12]实证发现数字化转型对制造企业协作创新和模仿创新的促进作用大于独立创新。也有学者分析数字化转型的负面作用，张国胜等[13]认为企业为了套取政府补助，会重视数字化转型来提高创新数量，但对创新质量不够关心。范德成等[14]研究发现传统企业数字化转型会促进研发人员投入，但对研发资金投入有抑制作用。

新产品是技术创新的典型代表，也是科技成果转化的重要标志，一些研究关注数字化转型对新产品的影响。Ketels等[15]指出企业能利用数字化转型增加产品功能和改进服务，提高新商品和服务的价值。Mauerhoefer等[16]认为数字化转型会改变知识密集型的商业流程，影响企业搜集和处理信息的方式，有助于企业进行新产品开发。Tan等[17]发现当企业大数据分析较好时，能够促进组织学习，支撑技术创新活动。

关于数字化转型对科技成果转化的影响，相关研究集中在微观企业层面，Libert等[18]认为数字化变革不仅在业务流程、业务运营和价值创造方面带来革命，也影响到企业科技成果转化。晏文隽等[19]研究数字化转型赋能打破创新链的关键瓶颈，提出重塑企业价值链提升科技成果转化效能的机制。还有一些研究从宏观视角分析，施振佺[20]分析基于大数据的科技创新成果转化平台的结构、要素、特征，提出借助大数据技术可以提高科技创新成果精准转化水平和转化效率。刘鼎成[21]提出利用 “互联网+”和智能手机等手段，可以将消费者、企业、高校、政府部门等有效连接起来，促进高校科技成果转化。

从现有研究看，关于数字化转型的界定，学界观点总体趋于一致。关于数字化转型与创新的关系，研究成果也比较丰富，对其作用机制分析也比较深入，总体上持肯定态度，但也有研究分析企业数字化转型在促进创新中存在的问题。数字化转型对产品的影响本质上还是创新，涉及新产品从开发到投放市场的全部过程。关于数字化转型与科技成果转化，现有研究较少，涉及 “互联网+”和大数据等方面，总体上总结不够。关于数字化转型对以技术创新、科技成果转化为主的创新链的影响，在以下方面有待进一步深入。

(1)数字化转型对科技成果转化的直接作用机制有待进一步总结和分析，目前的理论研究是零星的和片面的。

(2)科技成果本身还肩负着数字化转型与科技成果转化之间的 “桥梁”作用，具有中介效应，对这种效应的大小、特征、问题等有必要进行深度计量分析与评价，现有研究比较缺乏。

(3)需要全方位评估数字化转型对科技成果的直接效应、间接效应，并且对数字化转型自身水平进行总结和评估。

本文在理论分析的基础上，基于省际宏观高技术产业面板数据，采用联立方程模型、面板门槛回归模型研究数字化转型对科技成果的作用机制、作用特征和存在问题，本文的主要创新体现在对数字化转型与科技成果转化的关系进行全面总结分析，在研究方法上也具有综合性和系统性，不同研究方法的结论互相佐证和补充，使得研究结论更加稳健和全面。

2 理论基础、研究方法与研究数据

2.1 数字化转型对科技成果转化的直接作用机制与间接作用机制

数字化转型对科技成果转化的直接作用机制就是其对科技成果转化的直接作用，包括信息搜集、风险研判、支撑服务、管理创新4个方面；数字化转型对科技成果转化的间接作用机制是数字化转型作用于技术创新成果，进而带来科技成果转化，包括创新信息、协同创新、知识共享、组织结构优化4个方面，如图1所示。

图1 数字化转型对创新链的作用机制

(1)数字化转型对科技成果转化的直接作用机制。具体表现是：①信息搜集。数字化转型基于互联网+、大数据、人工智能等技术，可以对待转化的科技成果进行海量信息搜集处理[22]。②风险研判。依托人工智能和大数据技术，企业可对待转化项目或技术进行全方位技术经济分析，对专利价值进行评估，从技术、经济、时间、社会等角度进行全方位可行性分析，以节省成本、降低风险[23]。③支撑服务。主要是政府、科技中介等实体借助数字化转型可为企业进行良好的科技成果转化服务，包括人才服务、情报信息、科技评估、知识产权、招标投标、技术市场等。冯朝睿等[24]实证发现技术进步对电子政府服务效率的影响非常显著，有助于提高其服务水平。④管理创新。管理创新包括两部分，一部分是以政府、科技中介为主，通过数字化转型进行管理创新，更好地服务科技成果转化[25]；另一部分是企业微观的，指企业在科技成果转化管理中，充分依托数字化转型进行管理模式创新以提高绩效[26]。根据以上分析，本文提出假设H1：数字化转型对科技成果转化具有积极作用，其弹性系数为正数。

(2)数字化转型对科技成果转化的间接作用机制。数字化转型对企业技术创新具有促进作用，带来技术创新成果增加，从而间接推动科技成果转化。具体表现在：①创新信息。数字化转型为企业技术创新提供重要的信息服务，使其更加方便、快捷地获取到创新相关的信息，包括竞争对手信息、产品信息以及技术创新本身的信息等。Duarte等[27]认为新一代数字科技提升了企业搜集、挖掘、分析各类网络数据的能力，缓解信息不对称性效应，提高区域创新能力。范德成等[14]认为传统企业数字化转型使企业更了解消费者需求，创新产品更容易被市场所接受。②协同创新。协同创新是企业解决技术难题、进行重大创新的重要手段。Lyytinen等[28]认为数字技术的低成本交易特性增强了不同创新主体之间的合作，有利于协同创新。数字化转型使创新资源一体化，能将不同单位的创新人员、创新资源有效整合，从而更好地进行协同创新。③知识共享。数字化转型加强了知识资源共享和扩散，提高了研发人员的水平，深层次促进技术创新。Ciriello等[29]认为数字化转型增强了企业获取、利用和重组资源的能力。Smith等[30]指出数字化转型能够帮助员工提高自身人力资本水平，促进企业技术创新。④创新组织结构优化。通过数字化转型变革创新管理模式，进行创新业务流程重组，可以提高创新效率，降低创新成本。Sklyar等[31]提出数字化转型有利于企业突破业务流程重组中不同阶段之间的界限，并获得更大范围的创新性。Chen等[32]认为数字化转型通过影响组织创新改善企业动态能力，进而提高组织绩效。根据以上分析，本文提出以下假设H2：数字化转型对技术创新具有积极作用，其对技术创新成果的弹性为正数。

由于技术创新成果是科技成果转化的源泉，没有一定数量的技术创新成果，根本谈不上科技成果转化，所以技术创新成果在数字化转型与科技成果转化中还发挥着积极的中介效应，为此提出假设H3：数字化转型通过技术创新成果增加，从而对科技成果转化具有积极作用。

2.2 研究方法

(1)研究框架。根据理论分析，一方面，数字化转型对技术创新成果和科技成果转化均具有积极影响，技术创新成果对科技成果转化也具有积极影响，通过联立方程模型进行线性回归，可以估计它们之间的平均线性弹性，以掌握整体情况。需要说明的是，由于联立方程模型中变量之间关系复杂，一些没有直接关系的变量也许会存在间接关系，需要全面进行分析。另一方面，如果数字化转型对技术创新成果或科技成果转化的弹性没有通过统计检验，那也不能简单说不相关，可能其中存在非线性效应，用线性效应进行估计是不全面的，因此需要采用面板门槛回归模型，重点研究两个方程，一是技术创新成果方程，二是科技成果转化方程。研究框架如图2所示。

图2 研究框架

为了更好分析变量之间的关系，借助贝叶斯向量自回归模型 (BVAR)研究数字化转型、研发投入、技术创新成果、科技成果转化之间的互动关系，从而进一步分析数字化转型的绩效和水平。

(2)联立方程模型。为了更好地刻画变量之间的关系，同时处理内生性问题，根据前文理论分析，建立如下联立方程模型，对数字化转型、科技成果、科技成果转化、研发投入等变量之间的复杂关系进行估计：

(1)

式中，P表示技术创新成果，Y表示科技成果转化，K表示研发经费，L表示研发劳动力，DT表示数字化转型，F表示企业数，cij表示回归系数。

方程1是技术创新成果方程，根据Griliches-Jaffe知识生产函数[33-34]，研发投入包括研发经费和研发劳动力，增加数字化转型变量，根据前文分析，数字化转型也是技术创新的重要投入要素。

方程2是科技成果转化方程，用新产品销售收入表示科技成果转化，数字化转型对其可能存在直接作用，此外技术创新成果是科技成果转化的来源，另外增加企业数作为控制变量。

方程3是研发经费影响因素方程，包括滞后1期的科技成果转化和滞后1期的技术创新成果，它们对研发经费具有反馈作用。

采用三阶段最小二乘法3SLS对联立方程进行估计，工具变量采用各自变量的滞后项。

(3)面板门槛回归模型。

一是技术创新成果方程。数字化转型为核心解释变量，技术创新成果和数字化转型为门槛变量。面板门槛回归模型由Hansen[35]提出，可分析不同门槛变量变化时核心变量对因变量的作用大小和特征。在技术创新成果方程中，以数字化转型作为核心变量，技术创新成果作为门槛变量，可进一步分析不同技术创新成果下数字化转型对技术创新成果的弹性差异，总结其特征并发现问题；以数字化转型为门槛变量，可分析不同数字化转型水平下其对技术创新成果的弹性特征并发现潜在问题。以数字化转型DT作为核心解释变量，技术创新成果P为被解释变量，技术创新成果为门槛变量。假设技术创新成果P存在2个门槛水平m1、m2，将其分为3类，数字化转型的弹性分别是α1、α2、α3公式为：

(2)

以数字化转型DT作为核心解释变量，技术创新成果P作为被解释变量，数字化转型作为门槛变量。假设数字化转型DT存在2个门槛水平q1、q2，将其分为3类，数字化转型的弹性分别是β1、β2、β3公式为：

(3)

二是科技成果转化方程。数字化转型作为核心解释变量，技术创新成果和数字化转型作为门槛变量。以数字化转型DT作为核心解释变量，科技成果转化Y作为被解释变量，科技成果转化作为门槛变量。假设科技成果转化Y存在2个门槛水平r1、r2，将其分为3类，数字化转型的弹性分别是γ1、γ2、γ3公式为：

(4)

以数字化转型DT作为核心解释变量，科技成果转化Y作为被解释变量，数字化转型DT作为门槛变量。假设数字化转型DT存在2个门槛水平s1、s2，将其分为3类，数字化转型的弹性分别是δ1、δ2、δ3公式为：

(5)

2.3 研究数据

(1)区域数字化转型水平测度。数字化转型测度是本文的基础问题，目前一些研究采用中国上市公司年报中的数字化转型相关关键词数量来进行测度[36]。这种做法值得商榷：①如果数字化转型确有成效，企业为了竞争可能轻描淡写；②数字化转型各有千秋，做得好的关键词数量不一定多；③年报可能存在过度宣传现象。本文以宏观高技术产业作为研究对象，借鉴OECD[37]和国家信息中心的相关评价方案，参照Calvino等[38]的研究，从数字化基础、数字化应用、数字化产业、数字化用户4个维度建立指标体系进行测度，权重采用专家赋权法，结果见表1。

评价合成方法采用线性加权汇总，该方法使得各评价指标间的作用得到线性补偿，便于处理跨年数据。标准化方法采用Sigmoid函数，可以平滑异常数据，具有标准化值的优劣判断功能[39]。

数字化转型水平的评价数据来自 《中国统计年鉴》 《中国人口和就业统计年鉴》 《中国科技统计年鉴》等。考虑到数字化转型是新生事物，指标较多，代表性较好，因此数字化转型测度数据从2014年开始。

(2)变量与数据来源。技术创新成果采用发明专利申请数作为替代变量，该数据没有滞后，时效性较好，比实用新型与外观设计更能表示企业的创新水平。科技成果转化采用新产品销售收入表示，新产品开发是知识、资源和能力综合集成的过程，非常具有挑战性，具有较好的创新成果代表性[40-41]。一般企业科技成果转化以后，往往是生产数年的新产品，并且得到了市场检验。企业研发经费直接采用统计数据，研发劳动力采用研发人员折合全时当量表示。

除了数字化转型数据以外，所有高技术产业数据均来自于历年高技术产业统计年鉴。考虑到与数字化转型测度数据同步，因此高技术产业统计年鉴数据为2014—2021年期间8年省际面板数据。此外，宁夏、西藏、新疆、青海数据缺失较多，删除后实际为27个省级地区数据，变量的描述统计见表2。

3 实证结果

3.1 数字化转型测度结果

数字化转型测度结果简单统计如图3所示。东部地区的平均水平较高，中部和西部地区相差较大，由于数字化转型测度采用的指标均为相对指标，西部地区总体上人口稀少，所以数字化转型测度结果总体上还略高于中部地区。从发展趋势看，无论东部、中部还是西部地区，均处于稳步增长状态，说明数字化转型发展态势良好。

图3 各地区历年数字化转型发展情况

3.2 联立方程估计结果

基于三阶段最小二乘法3SLS，联立方程回归结果见表3，3个子方程拟合优度分别为0.943、0.908、0.935，拟合优度均处于较高水平，回归效果良好。

表3 联立方程估计结果

方程1技术创新成果方程的估计结果中，研发经费和研发劳动力均通过统计检验，回归系数分别为0.384、0.658，但数字化转型没有通过统计检验，说明假设H2没有得到验证。这说明数字化转型对高技术产业技术创新的作用机制还没有得到有效发挥。

方程2科技成果转化方程的估计结果中，技术创新成果的弹性系数为0.310，企业数的弹性系数为0.962，数字化转型的弹性系数为0.738，三者统计检验均显著，假设H1得到验证。

综合以上回归结果，数字化转型与技术创新成果无关，但技术创新成果对科技成果转化通过统计检验，假设H3没有得到检验。可能的原因是：①数字化转型对技术创新成果可能存在间接传导机制；②数字化转型对技术创新成果可能存在非线性关系，因此留待后续进行进一步分析。

方程3研发经费影响因素的估计结果中，滞后1期的技术创新成果和滞后1期的科技成果转化均通过统计检验，回归系数分别为0.560、0.301，说明技术创新成果和科技成果转化对研发经费投入具有正反馈作用。

联立方程中，变量之间的关系如图4所示。尽管数字化转型对技术创新成果的弹性没有通过统计检验，但其对科技成果转化的作用是显著的，而科技成果转化对研发经费具有正向反馈，研发经费对技术创新成果的弹性也是显著的。因此，数字化转型对技术创新成果的传导弹性为：

0.738×0.301×0.384=0.085

(6)

由于技术创新成果对科技成果转化的弹性为0.310，而数字化转型对技术创新成果的弹性为0.085，这样数字化转型通过技术创新成果对科技成果转化的中介弹性为：

0.085×0.301=0.026

(7)

这样，假设H3得到检验，即技术创新成果在数字化转型与科技成果转化的关系中发挥着中介效应，其中介弹性为0.026，数字化转型对技术创新成果的直接弹性为0.738。

3.3 面板门槛回归模型估计

(1)技术创新成果方程估计。技术创新成果门槛：以技术创新成果作为被解释变量，数字化转型作为核心解释变量，研发经费和研发劳动力作为控制变量，技术创新成果作为门槛变量，门槛检验表明采用双门槛是合适的，由于数据数量总体不多，最终采用双门槛模型。数字化转型门槛：以技术创新成果作为被解释变量，数字化转型作为核心解释变量，研发经费和研发劳动力作为控制变量，数字化转型作为门槛变量，门槛检验表明采用双门槛是合适的，由于数据数量不多同样采用双门槛模型。

以上回归结果见表4。数字化转型的弹性系数在技术创新成果水平较低时最大，为1.545；当技术创新成果中等时，数字化转型的弹性系数为0.794；当技术创新成果较低时，数字化转型的弹性系数为0.504，三者均通过统计检验。也就是说，对于技术创新成果水平较低的地区而言，数字化转型对创新的作用较好，这说明数字化转型尚处于低水平阶段，难以更好带动创新水平较高地区的创新。Nambisan[42]认为随着数字化转型程度的加深，其对企业技术创新的促进作用呈现递增效应。很显然，我国高技术产业的数字化转型发展尚未达到这个阶段。

从数字化转型的门槛估计结果看，当数字化转型水平较低时，数字化转型对技术创新成果的弹性为0.497，通过统计检验，当数字化转型处于中等和较高水平时，数字化转型对技术创新成果的弹性没有通过统计检验。这说明数字化转型对创新的作用尚处于起步阶段，也佐证了联立方程中，数字化转型对技术创新成果弹性较低的结果。

(2)科技成果转化方程估计。科技成果转化门槛：以科技成果转化作为被解释变量，数字化转型作为核心解释变量，技术创新成果和企业数作为控制变量，技术创新成果作为门槛变量，门槛检验表明采用双门槛是合适的，由于数据数量总体不多，最终采用双门槛模型。数字化转型门槛：以科技成果转化作为被解释变量，数字化转型作为核心解释变量，技术创新成果和企业数作为控制变量，数字化转型作为门槛变量，门槛检验表明采用双门槛是合适的，由于数据数量不多，同样采用双门槛模型。

以上回归结果见表5。当科技成果转化水平较低时，数字化转型的弹性系数最大，为1.858；当科技成果转化处于中等水平时，数字化转型的弹性系数为1.267；当科技成果转化水平较高时，数字化转型的弹性系数为0.547，三者均通过统计检验。也就是说，对于科技成果转化水平较低的地区而言，数字化转型对科技成果转化的作用较好，而当科技成果转化水平较高时，数字化转型的作用相对弱一些。 这同样说明数字化转型自身水平不高，尚有较大改进空间。

表5 科技成果转化方程门槛估计

从数字化转型的门槛估计结果看，当数字化转型水平较低时，数字化转型对科技成果转化的弹性系数为1.286；当数字化转型处于中等水平时，其对科技成果转化的弹性系数为1.102；当数字化转型水平较高时，其对技术创新成果的弹性系数为1.424，三者均通过统计检验且弹性系数均较高，说明数字化转型对科技成果转化绩效较好。

3.4 贝叶斯向量自回归模型估计

引入数字化转型、研发经费、技术创新成果、科技成果转化4个关键变量，建立贝叶斯向量自回归模型，分析它们之间的动态关系，进一步剖析各变量的发展态势。滞后期统一选取2期，单位圆检验表明，所有点均位于单位圆内，模型稳定。

技术创新成果的脉冲响应函数见表6，科技成果转化的正向冲击最为显著，当期为0，随后快速升高，说明科技成果转化越好，对科技成果的需求越大，形成良性反馈。其次是来自研发经费的冲击，当期为0，后来为负数，经短暂调整后为正，主要原因是研发经费对技术创新成果的作用有一定的滞后。数字化转型对技术创新成果的冲击总体为负数，说明数字化转型缺乏后劲，难以在后续时间进一步促进技术创新成果增加。

表6 技术创新成果的脉冲响应函数

科技成果转化的脉冲响应函数见表7，技术创新成果的正向冲击效应显著，当期发挥作用，总体水平较高，曲线呈水平状态。研发经费的冲击对其有较弱的影响，第2期最大。而来自数字化转型一个标准差的正向冲击对科技成果转化的作用为负数。这说明数字化转型对科技成果转化的作用已经发挥到极限，难以进一步发挥作用。

表7 科技成果转化的脉冲响应函数

数字化转型的脉冲响应函数见表8。科技成果的正向冲击对其影响显著，当期为0，随后快速升高，总体作用平稳。其次是来自研发经费的冲击，当期为0，第2期达到最大值，随后缓慢降低，说明研发经费投入能够提升数字化转型水平。最后是科技成果转化的冲击，短期影响轻微，长期影响为正，说明科技成果转化对数字化转型的反馈作用滞后时间较长。

表8 数字化转型的脉冲响应函数

研发经费的脉冲响应函数见表9。成果转化的正向冲击对其作用最大，水平平稳，作用时间较长。其次是技术创新成果的冲击，同样当期发挥作用，并且缓慢升高，作用时间较长。而来自数字化转型的冲击对研发经费的影响为负数，说明数字化转型会挤占研发经费投入，两者之间尚未形成良性互动。

表9 研发经费的脉冲响应函数

4 研究结论

本文以高技术产业为对象，在理论分析基础上，综合采用联立方程模型、面板门槛回归模型、贝叶斯向量自回归模型进行分析，分析结果如下。

(1)高技术产业数字化转型对技术创新与成果转化均具有积极作用。高技术产业数字化转型对技术创新的作用机制包括创新信息、协同创新、知识共享、组织结构优化等，对成果转化的作用机制包括信息搜集、风险研判、支撑服务、管理创新等。联立方程的研究结果表明，数字化转型对技术创新成果具有正向作用，但总体弹性较小，弹性系数仅为0.018；数字化转型对科技成果转化同样具有正向作用，总体上弹性较大，弹性系数为0.738。由于数字化转型在科技成果转化中总体上发挥着管理创新的作用，因此也可以说，数字化转型对技术创新的影响主要体现在管理创新，对技术创新的直接作用较小。

(2)技术创新成果在数字化转型对科技成果转化的作用中发挥着中介作用。数字化转型对技术创新成果具有积极作用，而技术创新成果在科技成果转化中也发挥着积极作用，数字化转型通过技术创新成果对科技成果转化的中介弹性为0.026。由于数字化转型对科技成果转化的直接弹性为0.738，因此也可以说数字化转型对科技成果转化的直接作用机制较大，中介效应存在但较小。

(3)随着数字化转型水平提高，其对技术创新成果的弹性逐渐降低，彰显数字化转型水平较低。面板门槛回归结果表明，随着数字化转型水平提高，其对技术创新成果的弹性呈现下降趋势，并且只有当数字化转型水平较低时，其对技术创新成果的弹性才通过统计检验。这充分说明，高技术产业数字化转型水平还不高，尚难以有效地提高技术创新水平。这个结果与联立方程中数字化转型对技术创新成果弹性较低是对应的。此外，脉冲响应函数表明，数字化转型的冲击对技术创新成果的影响为负，这也进一步佐证了以上结论。

(4)随着数字化转型水平提高，其对科技成果转化的弹性逐渐降低，进一步佐证数字化转型水平不高。尽管数字化转型对科技成果转化的弹性较高，但随着数字化转型水平的提高，其对科技成果转化的弹性也在逐渐降低，这也进一步说明，即使是数字化转型对科技成果转化的管理效应也缺少发展空间，这也佐证了数字化水平不高的结论。从科技成果转化的脉冲响应函数看，数字化转型的冲击对科技成果转化存在负向冲击，没有发展后劲。

(5)研发经费与数字化转型的协调关系不佳。从脉冲响应函数的结果看，研发经费的冲击能够促进数字化转型水平的提高，但数字化转型的冲击对研发经费的影响为负。说明数字化转型尚处于起步阶段，其投入不足，数字化转型与研发投入之间尚未形成良性互动，两者协调不佳。