核心亮点
从内（融资约束、代理成本）外（全球创新网络）双机制解析数字化转型对突破式创新的影响，打开作用 “黑箱”；
区分技术驱动与应用驱动型转型，揭示前者对突破式创新赋能更强；
采用工具变量、DML 模型等多方法解决内生性，结论可靠。
主要发现
数字化转型显著赋能企业突破式创新，多检验后结论稳健；
异质性：对非国企、知识产权保护强、产业数字化高地区企业效果更显著；
机制：通过缓解融资约束、降低代理成本、促进融入全球创新网络生效；
技术驱动型转型赋能效果强于应用驱动型。
实践意义
企业：加快数字化转型，侧重技术驱动，融入全球创新网络；
政府：对非国企倾斜政策，完善知识产权保护，推动产业数字化。
实证部分
一、研究假说
H1：数字化转型显著赋能企业突破式创新
H2a：数字化转型通过缓解融资约束赋能突破式创新
H2b：数字化转型通过降低代理成本赋能突破式创新
H2c：数字化转型通过促进融入全球创新网络赋能突破式创新
H3：技术驱动型转型对突破式创新赋能强于应用驱动型
二、变量描述
解释变量：数字化转型（DT，年报关键词词频；DTT 技术驱动、DTA 应用驱动）
被解释变量：突破式创新（BI，专利技术分散度；Bivce1 新技术专利数等）
中介变量：融资约束（SA 指数）、代理成本（总资产周转率）、全球创新网络（Decision，是否海外投资）
控制变量：企业规模、ROA、资产负债率、董事会规模等，含企业 / 年份固定效应
三、模型设定
四、实证结果与分析
① 基准回归：DT 系数显著为正，验证 H1；
② 稳健性检验：换变量、剔除异常样本、DML 模型后结论不变；
③ 机制检验：三个中介变量均显著传导，验证 H2a、H2b、H2c；
④ 异质性分析：非国企、强知识产权保护、高产业数字化地区组 DT 系数更显著；
⑤ 内生性检验：工具变量（Lewbel 法、政策冲击）回归结果稳健；
⑥ 进一步分析：DTT 系数显著为正，DTA 不显著，验证 H3。
五、结论
?可以做各类stata操作！！！
?表格结果导出
?实证结果文字解读
?不篡改数据，提供源代码，支持复现
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区分技术驱动与应用驱动型转型，揭示前者对突破式创新赋能更强；
采用工具变量、DML 模型等多方法解决内生性，结论可靠。
主要发现
数字化转型显著赋能企业突破式创新，多检验后结论稳健；
异质性：对非国企、知识产权保护强、产业数字化高地区企业效果更显著；
机制：通过缓解融资约束、降低代理成本、促进融入全球创新网络生效；
技术驱动型转型赋能效果强于应用驱动型。
实践意义
企业：加快数字化转型，侧重技术驱动，融入全球创新网络；
政府：对非国企倾斜政策，完善知识产权保护，推动产业数字化。
实证部分
一、研究假说
H1：数字化转型显著赋能企业突破式创新
H2a：数字化转型通过缓解融资约束赋能突破式创新
H2b：数字化转型通过降低代理成本赋能突破式创新
H2c：数字化转型通过促进融入全球创新网络赋能突破式创新
H3：技术驱动型转型对突破式创新赋能强于应用驱动型
二、变量描述
解释变量：数字化转型（DT，年报关键词词频；DTT 技术驱动、DTA 应用驱动）
被解释变量：突破式创新（BI，专利技术分散度；Bivce1 新技术专利数等）
中介变量：融资约束（SA 指数）、代理成本（总资产周转率）、全球创新网络（Decision，是否海外投资）
控制变量：企业规模、ROA、资产负债率、董事会规模等，含企业 / 年份固定效应
三、模型设定
四、实证结果与分析
① 基准回归：DT 系数显著为正，验证 H1；
② 稳健性检验：换变量、剔除异常样本、DML 模型后结论不变；
③ 机制检验：三个中介变量均显著传导，验证 H2a、H2b、H2c；
④ 异质性分析：非国企、强知识产权保护、高产业数字化地区组 DT 系数更显著；
⑤ 内生性检验：工具变量（Lewbel 法、政策冲击）回归结果稳健；
⑥ 进一步分析：DTT 系数显著为正，DTA 不显著，验证 H3。
五、结论
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