宋旭光 何佳佳 左馬華青

摘?? 要：賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展，是發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要目的之一，不能為數(shù)字化而數(shù)字化?；跍預(yù)股工業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，依據(jù)《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類(lèi)（2021）》的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)和投入產(chǎn)出表“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化調(diào)整系數(shù)”構(gòu)建數(shù)字產(chǎn)業(yè)化指標(biāo)，考察數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。結(jié)果顯示：數(shù)字產(chǎn)業(yè)化顯著促進(jìn)了中國(guó)工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，推動(dòng)了實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，且影響效應(yīng)呈動(dòng)態(tài)增強(qiáng)特征。經(jīng)內(nèi)生性處理和穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，結(jié)論仍然成立。進(jìn)一步的研究表明，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的影響效果存在企業(yè)層面和地區(qū)層面異質(zhì)性，相對(duì)而言，國(guó)有性質(zhì)、大型規(guī)模、市場(chǎng)化程度高、沿海地區(qū)的企業(yè)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展能夠給實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)更大的正向影響。研究還表明，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展可通過(guò)加強(qiáng)企業(yè)內(nèi)部控制和成本管理，間接促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：數(shù)字產(chǎn)業(yè)化;實(shí)體經(jīng)濟(jì);數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展

中圖分類(lèi)號(hào)：F49?? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A?? 文章編號(hào)：1003-7543（2022）06-0076-15

一般來(lái)說(shuō)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是指以數(shù)據(jù)資源為關(guān)鍵生產(chǎn)要素、以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)為重要載體、以信息通信技術(shù)的有效使用為效率提升和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的重要推動(dòng)力的一系列經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。從經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)主要包括數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，其中數(shù)字產(chǎn)業(yè)化是指為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展提供數(shù)字技術(shù)、產(chǎn)品、服務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施和解決方案，以及完全依賴(lài)于數(shù)字技術(shù)、數(shù)據(jù)要素的各類(lèi)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化則是指數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合。中國(guó)信息通信研究院的研究表明，我國(guó)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化穩(wěn)步發(fā)展，基礎(chǔ)進(jìn)一步夯實(shí)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化，軟件業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)占比持續(xù)提升。蔡躍洲和牛新星測(cè)算中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值規(guī)模發(fā)現(xiàn)，1993—2018年，中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值年均增長(zhǎng)17.72%，遠(yuǎn)高于同期9.27%的GDP增速，占GDP比重從1993年的2.66%上升至2018年的17.16%[1]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)趨勢(shì)，已成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的新引擎，對(duì)促進(jìn)中國(guó)GDP增長(zhǎng)的作用較為明顯[2]。與此同時(shí)，越來(lái)越多的實(shí)體企業(yè)順應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型。上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2012—2017年，實(shí)施數(shù)字化變革的企業(yè)數(shù)量逐年大幅增加，2017年有677家實(shí)體企業(yè)實(shí)施數(shù)字化變革，涵蓋大部分行業(yè)。企業(yè)數(shù)字化變革顯著提升了實(shí)體企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益[3]。

那么，這能否說(shuō)明數(shù)字化變革已經(jīng)成為實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要推力？如果該效應(yīng)得到證實(shí)，是否存在影響的異質(zhì)性？其背后的作用機(jī)制又是什么？回答這些問(wèn)題，不僅有助于數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展的具體效果評(píng)估與路徑優(yōu)化，而且可為新時(shí)代實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供啟示。事實(shí)上，信息、數(shù)據(jù)等新興要素由于其強(qiáng)滲透性和廣覆蓋性，已經(jīng)應(yīng)用到實(shí)體經(jīng)濟(jì)的各行各業(yè)，因而有必要以更全面的視角探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合發(fā)展。然而，囿于對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵尚未達(dá)成一致意見(jiàn)，對(duì)于數(shù)字技術(shù)及數(shù)據(jù)要素促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)特征尚不明晰，社會(huì)各界對(duì)二者的關(guān)系存在諸多爭(zhēng)議。促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展，必須對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效應(yīng)和差異化特征進(jìn)行判斷?；诖?，本文測(cè)算我國(guó)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平，探討數(shù)字產(chǎn)業(yè)化如何賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

具體來(lái)講，本文依據(jù)《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類(lèi)（2021）》的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，引入“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化調(diào)整系數(shù)”，較為準(zhǔn)確地測(cè)算我國(guó)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化規(guī)模。從上下游投入產(chǎn)出關(guān)系的視角出發(fā)，利用投入產(chǎn)出表數(shù)據(jù)與2012—2019年中國(guó)工業(yè)上市公司微觀數(shù)據(jù)匹配，考察數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。之后，進(jìn)一步檢驗(yàn)這種影響的非線性，以及企業(yè)與區(qū)域的異質(zhì)性。最后，探討企業(yè)內(nèi)部控制和成本管理在數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間發(fā)揮的中介作用。

與已有研究相比，本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下方面：第一，本文采用《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類(lèi)（2021）》的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)進(jìn)行數(shù)字產(chǎn)業(yè)化規(guī)模測(cè)算，并從上下游投入產(chǎn)出關(guān)系的視角出發(fā)構(gòu)建數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平指標(biāo)，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的后續(xù)研究提供效果評(píng)估和數(shù)據(jù)支撐。第二，本文利用微觀數(shù)據(jù)分析數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的非線性影響，基于全要素生產(chǎn)率的視角進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)分析予以驗(yàn)證，補(bǔ)充了以往文獻(xiàn)在討論數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響中的不足之處。第三，本文不僅關(guān)注數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的平均影響，而且從企業(yè)層面和地區(qū)層面研究其異質(zhì)性影響，進(jìn)一步深入剖析數(shù)字產(chǎn)業(yè)化通過(guò)企業(yè)內(nèi)部控制和成本管理驅(qū)動(dòng)數(shù)字化賦能的內(nèi)在機(jī)制，這使得本文的研究更具政策意義。

一、相關(guān)文獻(xiàn)綜述

早期對(duì)于數(shù)字產(chǎn)業(yè)的研究聚焦于ICT行業(yè)，早在20世紀(jì)90年代，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)ICT行業(yè)在生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中貢獻(xiàn)份額非常小[4-6]。但隨著行業(yè)的發(fā)展，ICT對(duì)于勞動(dòng)生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用不斷增強(qiáng)[7-8]。就中國(guó)ICT行業(yè)的研究而言，蔡躍洲和張鈞南對(duì)1977—2012年中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的來(lái)源進(jìn)行分解，發(fā)現(xiàn)ICT對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率在1990年以后呈現(xiàn)非常明顯的上升趨勢(shì)[9]。渠慎寧發(fā)現(xiàn)1987—2010年中國(guó)ICT資本投入對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)并不大，而ICT的技術(shù)外溢效應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)極大[10]。

隨著數(shù)字化時(shí)代的到來(lái)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)各部門(mén)和世界各地的企業(yè)、消費(fèi)者和政府越來(lái)越重要。新一代信息技術(shù)所創(chuàng)造的數(shù)字經(jīng)濟(jì)將數(shù)據(jù)作為最重要的生產(chǎn)要素，不僅可以克服傳統(tǒng)生產(chǎn)要素邊際報(bào)酬遞減的固有缺陷[11]，而且可以通過(guò)其高成長(zhǎng)性成為新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的重要推動(dòng)力量[12]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高資源和市場(chǎng)覆蓋率、改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)等方式來(lái)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，提高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量[13-14]。中國(guó)數(shù)字產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平相較于發(fā)達(dá)國(guó)家還比較低，隨著數(shù)字中國(guó)建設(shè)的推進(jìn)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)在促進(jìn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中扮演著越來(lái)越重要的角色[15-16]。此外，數(shù)字技術(shù)由于其滲透性和融合性進(jìn)而影響非數(shù)字部門(mén)，通過(guò)“替代性”和“協(xié)同性”這兩項(xiàng)技術(shù)—經(jīng)濟(jì)特征促進(jìn)價(jià)值創(chuàng)造能力的持續(xù)提升[1]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)產(chǎn)業(yè)跨界融合，加快了要素流通，促進(jìn)了要素配置的優(yōu)化，倒逼企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的提升，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)升級(jí)和效率提升，進(jìn)而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量的發(fā)展[17-18]。基于上述分析，提出如下研究假設(shè)：38698C84-FB71-4D14-9709-9E53DE65E42C

假設(shè)1：在其他條件相同的情況下，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平的提高會(huì)導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)率的提高，進(jìn)而推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，企業(yè)的生產(chǎn)呈現(xiàn)高固定成本和低邊際成本的特征，更容易實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)[19]。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，各部門(mén)間經(jīng)濟(jì)活動(dòng)邊界正在被弱化，網(wǎng)絡(luò)中獲取信息的成本也大幅下降，越來(lái)越多的主體會(huì)加大網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)[20]。根據(jù)梅特卡夫定律，網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)外部性和正反饋效應(yīng)，網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值與聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)數(shù)的平方成正比。規(guī)模經(jīng)濟(jì)和網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)意味著邊際效用遞減規(guī)律不再生效，各部門(mén)之間聯(lián)動(dòng)的邊際成本持續(xù)降低，企業(yè)從中獲取的收益會(huì)出現(xiàn)邊際遞增效應(yīng)。邊際遞增效應(yīng)和網(wǎng)絡(luò)聯(lián)動(dòng)效應(yīng)促進(jìn)要素流動(dòng)，使其成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代高質(zhì)量發(fā)展新的動(dòng)力機(jī)制?；谏鲜龇治觯岢鋈缦卵芯考僭O(shè)：

假設(shè)2：在其他條件相同的情況下，隨著數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平的不斷提高，其對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率提高帶來(lái)的促進(jìn)作用會(huì)逐漸變大，即數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)效應(yīng)存在邊際貢獻(xiàn)遞增規(guī)律。

二、數(shù)據(jù)、變量與實(shí)證模型

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

受企業(yè)微觀數(shù)據(jù)可獲得性的影響，本文主要使用兩套數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。第一套數(shù)據(jù)是2011—2019年中國(guó)滬深兩市A股工業(yè)上市公司企業(yè)層面數(shù)據(jù)，本文只保留了工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)。其中，公司基本信息、公司經(jīng)營(yíng)指標(biāo)、公司員工結(jié)構(gòu)等數(shù)據(jù)來(lái)自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，公司治理綜合信息、公司員工薪酬、公司財(cái)務(wù)指標(biāo)等數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）。在數(shù)據(jù)處理的過(guò)程中，為力求數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，參考王永欽和董雯[21]的做法處理上市公司數(shù)據(jù)，按照以下原則剔除異常樣本：第一，企業(yè)員工人數(shù)、生產(chǎn)人員人數(shù)占比、營(yíng)業(yè)總收入等重要指標(biāo)缺失或者波動(dòng)較大的樣本;第二，與一般公認(rèn)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則（GAAP）不一致的數(shù)據(jù)樣本，比如資產(chǎn)總計(jì)小于流動(dòng)資產(chǎn)等;第三，上市時(shí)間不滿(mǎn)一年的企業(yè)，排除企業(yè)可能存在的IPO效應(yīng);第四，企業(yè)連續(xù)兩年虧損（ST）或連續(xù)三年虧損（*ST）;第五，主營(yíng)業(yè)務(wù)收入低于2 000萬(wàn)元的樣本。經(jīng)上述步驟處理后，我們對(duì)剔除前后樣本中的所有變量進(jìn)行均值中位數(shù)差異檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)大部分變量的均值中位數(shù)差異檢驗(yàn)是不顯著的，說(shuō)明剔除樣本是具有隨機(jī)性的。此外，我們還在后續(xù)實(shí)證分析中，分別對(duì)剔除前后樣本進(jìn)行面板回歸分析，并利用逆概率加權(quán)法處理樣本，發(fā)現(xiàn)剔除樣本前后和逆概率加權(quán)法處理前后變量的回歸系數(shù)依舊十分穩(wěn)健，這在一定程度上可以說(shuō)明剔除樣本是具有隨機(jī)性的。總之，樣本損耗似乎不會(huì)造成太大的偏差。

第二套數(shù)據(jù)是國(guó)家統(tǒng)計(jì)局提供的《投入產(chǎn)出表》數(shù)據(jù)?！锻度氘a(chǎn)出表》是基于Leontief[22]的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)理論所產(chǎn)生的。投入產(chǎn)出關(guān)系表明相關(guān)產(chǎn)業(yè)間供需關(guān)系，具有方向性且能顯示上下游關(guān)系，反映產(chǎn)業(yè)部門(mén)間存在的技術(shù)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系。我們通過(guò)分析數(shù)字產(chǎn)業(yè)部門(mén)與下游產(chǎn)業(yè)部門(mén)的投入產(chǎn)出關(guān)系，構(gòu)建數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平指標(biāo)，進(jìn)而探究數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。由于數(shù)據(jù)的可獲得性，我們只選取了2012年、2017年和2018年《投入產(chǎn)出表》，用來(lái)計(jì)算數(shù)字產(chǎn)業(yè)化調(diào)整系數(shù)以及數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平。

對(duì)于以上數(shù)據(jù)作如下匹配與整理：將《投入產(chǎn)出表》部門(mén)行業(yè)、《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)》（2011）、《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)》（2017）、《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類(lèi)（2021）》行業(yè)、證監(jiān)會(huì)（CSRC）行業(yè)進(jìn)行行業(yè)整合分類(lèi)，得到40個(gè)工業(yè)行業(yè)（見(jiàn)表1，下頁(yè)）。最終得到2 409家工業(yè)企業(yè)，共6 322條觀測(cè)值。

（二）變量說(shuō)明

1.被解釋變量

實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展使用企業(yè)層面全要素生產(chǎn)率（TFP）來(lái)衡量。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的創(chuàng)新與變革能夠助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，主要體現(xiàn)為改善產(chǎn)品質(zhì)量和提高生產(chǎn)效率，使實(shí)體經(jīng)濟(jì)朝著智能化、數(shù)字化方向發(fā)展。因此，我們采用企業(yè)層面全要素生產(chǎn)率來(lái)反映實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，全要素生產(chǎn)率既能體現(xiàn)在既定要素投入下企業(yè)所能達(dá)到最大產(chǎn)出的能力，又可較為全面地評(píng)估高質(zhì)量發(fā)展水平。

在計(jì)算全要素生產(chǎn)率的方法上，傳統(tǒng)的OLS和FE方法不足以解決內(nèi)生性問(wèn)題，存在有效信息量損失等問(wèn)題。根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)全要素生產(chǎn)率研究方法的總結(jié)[23-24]，綜合考慮OP方法和LP、ACF方法的優(yōu)缺點(diǎn)，并且由于上市公司在樣本期內(nèi)企業(yè)進(jìn)入以及退出的情況較少，因此我們認(rèn)為采用LP方法較為適合用于計(jì)算上市公司的全要素生產(chǎn)率。在采用LP方法估算上市公司全要素生產(chǎn)率的過(guò)程中，我們借鑒Levinsohno & Petrin[25]的方法，選取以下變量來(lái)進(jìn)行估計(jì)：總產(chǎn)出，用企業(yè)的年度營(yíng)業(yè)收入表示;勞動(dòng)力投入，用支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金表示;資本投入，用固定資產(chǎn)凈值表示;中間投入，用營(yíng)業(yè)成本加上企業(yè)的銷(xiāo)售費(fèi)用、管理費(fèi)用、財(cái)務(wù)費(fèi)用再減去企業(yè)的當(dāng)期計(jì)提折舊與攤銷(xiāo)以及支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金表示。此外，我們還會(huì)采用ACF方法計(jì)算得出的企業(yè)全要素生產(chǎn)率來(lái)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

2.解釋變量

數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平（DI）。我們將《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類(lèi)（2021）》中的數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)作為本文數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的部門(mén)分類(lèi)。在此基礎(chǔ)上，對(duì)投入產(chǎn)出表內(nèi)部門(mén)分類(lèi)中包含數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的部門(mén)進(jìn)行剝離。借鑒許憲春和張美慧[2]的方法，引入“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化調(diào)整系數(shù)”。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化調(diào)整系數(shù)是指行業(yè)中數(shù)字產(chǎn)業(yè)化增加值占該行業(yè)總增加值的比重，可以用公式表示為：

數(shù)字產(chǎn)業(yè)化調(diào)整系數(shù)ρjt=

借鑒BEA的估算方法，假設(shè)各產(chǎn)業(yè)中數(shù)字產(chǎn)業(yè)化中間消耗占數(shù)字產(chǎn)業(yè)化總產(chǎn)出的比重與其所屬行業(yè)中間消耗占總產(chǎn)出的比重相同，進(jìn)而可以看出，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化調(diào)整系數(shù)既是行業(yè)中數(shù)字產(chǎn)業(yè)化增加值占該行業(yè)總增加值的比重，又是該行業(yè)中數(shù)字產(chǎn)業(yè)化總產(chǎn)出占該行業(yè)總產(chǎn)出的比重。

然后，再用《投入產(chǎn)出表》計(jì)算出各產(chǎn)業(yè)的投入系數(shù)σjn，σjn表示j行業(yè)使用n行業(yè)的產(chǎn)品產(chǎn)值在j行業(yè)總投入中所占的比重。企業(yè)i所屬行業(yè)j的數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平DIjt可以表示為：

DIjt=σjn·ρjt38698C84-FB71-4D14-9709-9E53DE65E42C

與現(xiàn)有研究主要關(guān)注地區(qū)層面或行業(yè)層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平不同，本文借鑒王永欽和董雯[21]的方法，將行業(yè)層面的數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平分解到企業(yè)層面，用以考察企業(yè)層面的數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平。企業(yè)i數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平DIijt可以表示為：

DIijt=·DIjt

其中，表示企業(yè)i研發(fā)人員數(shù)量占比與所有企業(yè)研發(fā)人員數(shù)量占比中位數(shù)的比值。

3.控制變量

為了更有效地識(shí)別數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率的影響，我們?cè)诳刂谱兞考现锌紤]了如下因素。

（1）企業(yè)層面因素

企業(yè)規(guī)模（scale），用企業(yè)從業(yè)人數(shù)的對(duì)數(shù)值衡量，用以控制企業(yè)發(fā)展規(guī)模對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響;資產(chǎn)負(fù)債率（debt），用企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表中企業(yè)負(fù)債合計(jì)與總資產(chǎn)的比值衡量，用以控制企業(yè)的管理能力及盈利能力對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響;企業(yè)年齡（age），用當(dāng)年年份與企業(yè)上市年份之差加1再取對(duì)數(shù)來(lái)表示;企業(yè)資本密集度（kl_ratio），用固定資產(chǎn)凈值年平均余額與從業(yè)人員數(shù)的比值再取對(duì)數(shù)來(lái)表示，用以控制偏向型技術(shù)進(jìn)步對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響;企業(yè)流動(dòng)性（ca_ratio），用企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)與企業(yè)流動(dòng)負(fù)債的比值取對(duì)數(shù)來(lái)表示，用以控制企業(yè)短期償債能力對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響;企業(yè)融資約束（fin_con），用企業(yè)應(yīng)收賬款與銷(xiāo)售收入的比值衡量，該指標(biāo)值的大小與企業(yè)面臨的融資約束嚴(yán)重程度成正比，用以控制信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題和代理問(wèn)題對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。

（2）行業(yè)層面因素

赫芬達(dá)爾指數(shù)（hhi）用來(lái)衡量行業(yè)市場(chǎng)集中度，該指數(shù)越大，表明行業(yè)市場(chǎng)集中程度越高，即壟斷性越高。本文根據(jù)企業(yè)總資產(chǎn)占行業(yè)（二位數(shù)行業(yè)代碼）所有企業(yè)的份額計(jì)算行業(yè)赫芬達(dá)爾指數(shù)。行業(yè)企業(yè)數(shù)量（num）用行業(yè)中企業(yè)個(gè)數(shù)的對(duì)數(shù)值來(lái)表示。

（3）地區(qū)層面因素

人均地區(qū)生產(chǎn)總值（per_gdp）首先采用以2010年為基期的GDP縮減指數(shù)對(duì)各地區(qū)名義國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值進(jìn)行消脹處理，然后在此基礎(chǔ)上計(jì)算各地區(qū)實(shí)際人均GDP，用以控制地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響;地區(qū)人口增長(zhǎng)率（peo_rate），用以控制地區(qū)人口變化對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。

（三）模型設(shè)定

為探究數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，基準(zhǔn)計(jì)量模型的設(shè)定如下：

lnTFPijt=α+β0DIijt+γ'Xijt+εijt

其中，下標(biāo)i表示企業(yè)，j表示行業(yè)，t表示年份;TFPijt為被解釋變量，表示企業(yè)i在第t年的全要素生產(chǎn)率，用來(lái)衡量實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平;DIijt為本文的核心解釋變量，表示企業(yè)i的數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平;Xijt表示企業(yè)、行業(yè)以及企業(yè)所在地區(qū)的控制變量;εijt為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。為了有效識(shí)別數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，我們分別控制了年份、行業(yè)、地區(qū)固定效應(yīng)，從而避免遺漏與時(shí)間特征、行業(yè)特征、地區(qū)特征相關(guān)的變量所產(chǎn)生的內(nèi)生性問(wèn)題。另外，為了避免行業(yè)內(nèi)部企業(yè)之間的相關(guān)性對(duì)模型估計(jì)結(jié)果的影響，我們將標(biāo)準(zhǔn)誤聚類(lèi)（Cluster）到行業(yè)層面。

三、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的實(shí)證檢驗(yàn)

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表2（下頁(yè)）報(bào)告了數(shù)字產(chǎn)業(yè)化變化對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的估計(jì)結(jié)果。其中，列（1）至列（5）逐步控制了企業(yè)層面、行業(yè)層面和地區(qū)層面的控制變量，并且同時(shí)加入時(shí)間、行業(yè)和地區(qū)固定效應(yīng)，以吸收時(shí)間、行業(yè)和地區(qū)層面的沖擊對(duì)結(jié)果的干擾。結(jié)果顯示：數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的回歸系數(shù)顯著為正且在1%的顯著水平下通過(guò)檢驗(yàn)，即數(shù)字產(chǎn)業(yè)化能夠顯著提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率，推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。從直觀上來(lái)看，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平每提高1個(gè)百分點(diǎn)，企業(yè)全要素生產(chǎn)率將提高0.345個(gè)百分點(diǎn)。此外，考慮到一些非觀測(cè)的地區(qū)層面的因素可能會(huì)對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率造成影響，于是列（5）繼續(xù)加入“地區(qū)×?xí)r間”固定效應(yīng)以控制所有地區(qū)層面隨時(shí)間變化因素的影響，后續(xù)的實(shí)證分析中均對(duì)此進(jìn)行控制。此時(shí)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化指標(biāo)的估計(jì)系數(shù)仍然顯著為正，這再一次驗(yàn)證了本文的核心結(jié)論：數(shù)字產(chǎn)業(yè)化顯著促進(jìn)了中國(guó)工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率的提高，推動(dòng)了實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。這也從經(jīng)驗(yàn)角度很好地驗(yàn)證了假設(shè)1。

值得注意的是，控制變量的估計(jì)結(jié)果也與經(jīng)濟(jì)直覺(jué)相一致。其中，企業(yè)規(guī)模（scale）的估計(jì)系數(shù)顯著為正，這可能是因?yàn)榇笠?guī)模企業(yè)更有可能通過(guò)發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)的優(yōu)勢(shì)提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。企業(yè)流動(dòng)性（ca_ratio）的估計(jì)系數(shù)顯著為正，說(shuō)明企業(yè)短期償債能力能顯著促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。這可能是因?yàn)榱鲃?dòng)資產(chǎn)占比較高的企業(yè)，其變現(xiàn)能力較強(qiáng)，現(xiàn)金流寬裕，有能力應(yīng)對(duì)和處理外界的負(fù)面沖擊，有更加充足的資金去實(shí)施提升企業(yè)生產(chǎn)率的行為。企業(yè)融資約束（fin_con）的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，企業(yè)的融資能力是其在追求可持續(xù)發(fā)展的過(guò)程中資金需求的重要保障，而企業(yè)融資受限顯然會(huì)抑制企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。其他控制變量的估計(jì)結(jié)果雖然統(tǒng)計(jì)意義不顯著，但是經(jīng)濟(jì)意義符合經(jīng)濟(jì)直覺(jué)。

（二）非線性效應(yīng)分析

進(jìn)一步，我們分析數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)生產(chǎn)率促進(jìn)效應(yīng)的邊際貢獻(xiàn)程度，用以驗(yàn)證假設(shè)2。具體采用面板門(mén)檻回歸模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。在估計(jì)門(mén)檻模型之前，首先基于Hansen[26]的方法進(jìn)行了面板門(mén)檻存在性檢驗(yàn)，經(jīng)過(guò)“自助法”（bootstrap）反復(fù)抽樣1 000次后，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化門(mén)檻變量顯著通過(guò)了單一門(mén)檻，未通過(guò)雙重門(mén)檻和三重門(mén)檻檢驗(yàn)。

表3報(bào)告了門(mén)檻回歸的結(jié)果。結(jié)果顯示：數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)生產(chǎn)率促進(jìn)效應(yīng)呈明顯的非線性特征。列（4）中，當(dāng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化指標(biāo)小于或等于門(mén)檻值時(shí)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平每增加1個(gè)百分點(diǎn)，企業(yè)全要素生產(chǎn)率會(huì)提高0.267個(gè)百分點(diǎn)。當(dāng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化指標(biāo)大于門(mén)檻值時(shí)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平每增加1個(gè)百分點(diǎn)，企業(yè)全要素生產(chǎn)率會(huì)提高0.293個(gè)百分點(diǎn)。不難看出，隨著數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展程度的提高，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)顯著的正向且邊際貢獻(xiàn)遞增規(guī)律。工業(yè)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化也存在相同的規(guī)律，從而驗(yàn)證了假設(shè)2。38698C84-FB71-4D14-9709-9E53DE65E42C

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

前文得到的核心結(jié)論是：數(shù)字產(chǎn)業(yè)化顯著提高了中國(guó)工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率，推動(dòng)了實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。我們?cè)诨鶞?zhǔn)回歸中加入時(shí)間、行業(yè)和地區(qū)固定效應(yīng)，從而避免遺漏與企業(yè)特征、時(shí)間特征、地區(qū)特征相關(guān)變量所產(chǎn)生的內(nèi)生性問(wèn)題。此外，我們將標(biāo)準(zhǔn)誤聚類(lèi)（Cluster）到行業(yè)層面，從而避免行業(yè)內(nèi)部企業(yè)之間相關(guān)性對(duì)模型估計(jì)結(jié)果的影響。為確?；貧w結(jié)果的可靠性，我們還使用工具變量法解決內(nèi)生性問(wèn)題，通過(guò)核心指標(biāo)再度量等其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)進(jìn)一步確保結(jié)果的可靠性。

1.工具變量回歸

基準(zhǔn)回歸的估計(jì)系數(shù)可能會(huì)因?yàn)閮?nèi)生性問(wèn)題而存在偏誤，也可能存在反向因果等問(wèn)題，例如，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展會(huì)顯著提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，但反過(guò)來(lái)，生產(chǎn)效率較高的企業(yè)也會(huì)利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)的邊際效應(yīng)遞增規(guī)律來(lái)加大對(duì)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的投入。因此，本文試圖通過(guò)工具變量法來(lái)解決反向因果和遺漏變量的問(wèn)題，以此來(lái)緩解內(nèi)生性問(wèn)題，識(shí)別數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的凈效應(yīng)。借鑒黃群慧等[27]的方法，構(gòu)造數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的工具變量。具體來(lái)說(shuō)，考慮到數(shù)字產(chǎn)業(yè)化主要是以計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)以及信息傳輸計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)的發(fā)展為重要載體，我們采用這兩個(gè)部門(mén)在2002年投入產(chǎn)出表中對(duì)其他部門(mén)的中間投入比例作為行業(yè)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的工具變量。其邏輯在于，計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)以及信息傳輸計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)對(duì)其他部門(mén)的中間投入比例可以較好地反映行業(yè)數(shù)字產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平，同時(shí)2002年的投入比例又不太可能對(duì)現(xiàn)今企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生直接影響，滿(mǎn)足工具變量的相關(guān)性及外生性原則。在具體應(yīng)用時(shí)，為避免不隨時(shí)間變化的工具變量在固定效應(yīng)模型中難以應(yīng)用，構(gòu)造行業(yè)層面中間投入比例與上一年全國(guó)信息傳輸計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額（與時(shí)間有關(guān)）的交互項(xiàng)，然后利用企業(yè)研發(fā)人員數(shù)量占比與所有企業(yè)研發(fā)人員數(shù)量占比中位數(shù)的比值作為權(quán)重，將行業(yè)層面工具變量分解到企業(yè)層面進(jìn)行工具變量回歸，數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。

表4報(bào)告了工具變量回歸結(jié)果。結(jié)果顯示：列（1）—（4）中，內(nèi)生變量的數(shù)量和工具變量的數(shù)量完全相同，此時(shí)模型恰好識(shí)別，無(wú)需執(zhí)行過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)。第一階段檢驗(yàn)弱工具變量的Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計(jì)量大于Stock-Yogo檢驗(yàn)臨界值，拒絕弱工具變量的原假設(shè)，說(shuō)明工具變量滿(mǎn)足相關(guān)性要求。在考慮內(nèi)生性問(wèn)題之后，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)全要素生產(chǎn)率依然表現(xiàn)出顯著正向影響，該結(jié)論與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。不僅如此，我們發(fā)現(xiàn)核心變量的估計(jì)系數(shù)變化不大，這表明解釋變量的測(cè)量誤差程度較弱。

2.其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

我們還從如下方面進(jìn)行了其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)：第一，選取行業(yè)層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其各組成部分指標(biāo)進(jìn)行回歸，見(jiàn)表5列（1）;第二，選取存續(xù)企業(yè)樣本進(jìn)行估計(jì)，以排除企業(yè)進(jìn)入和退出對(duì)結(jié)果產(chǎn)生的影響，估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表5列（2）;第三，核心指標(biāo)再度量，采用Ackerberg等[28]提出的ACF方法重新度量企業(yè)全要素生產(chǎn)率，盡可能解決在測(cè)算企業(yè)生產(chǎn)率的過(guò)程中各種因素所導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表5列（3）;第四，考慮到企業(yè)生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)演進(jìn)過(guò)程，在模型中加入企業(yè)全要素生產(chǎn)率的滯后1期項(xiàng)進(jìn)行估計(jì)，估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表5列（4）;第五，分別以企業(yè)聚類(lèi)、城市聚類(lèi)計(jì)算穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表5列（5）、列（6）。通過(guò)上述檢驗(yàn)后，我們發(fā)現(xiàn)各個(gè)變量的估計(jì)系數(shù)與顯著性變化不大，說(shuō)明本文的核心結(jié)論沒(méi)有發(fā)生實(shí)質(zhì)性的變化，具有一定的穩(wěn)健性。

（四）異質(zhì)性分析

上文研究顯示，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平的提高顯著促進(jìn)了中國(guó)整體工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率的提高，推動(dòng)了實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。但這一分析只是平均意義上的，忽視了地區(qū)和企業(yè)異質(zhì)性可能會(huì)掩蓋數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率變動(dòng)影響的作用途徑。在此背景下，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響是否存在差異性呢？這里分別從企業(yè)層面（企業(yè)所有制和企業(yè)規(guī)模）和地區(qū)層面（市場(chǎng)化程度和地理位置）四個(gè)角度對(duì)制造業(yè)企業(yè)進(jìn)行分組檢驗(yàn)，以考察數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的異質(zhì)性影響。

1.企業(yè)所有制性質(zhì)

考慮到國(guó)有企業(yè)和民營(yíng)企業(yè)無(wú)論是在政策扶持、資金融通還是在經(jīng)營(yíng)行為方面都存在顯著差異，因而有必要探討企業(yè)所有制性質(zhì)的異質(zhì)性。根據(jù)企業(yè)的所有制性質(zhì)，將樣本分為國(guó)有制企業(yè)和非國(guó)有制企業(yè)進(jìn)行分樣本回歸。表6（下頁(yè)）列（1）和列（2）報(bào)告了不同所有制性質(zhì)企業(yè)子樣本的估計(jì)結(jié)果。結(jié)果顯示：數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)國(guó)有制企業(yè)和非國(guó)有制企業(yè)生產(chǎn)率均具有顯著的提升作用，平均來(lái)看，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平每增加1個(gè)百分點(diǎn)，國(guó)有制企業(yè)全要素生產(chǎn)率會(huì)提高0.474個(gè)百分點(diǎn)，非國(guó)有企業(yè)全要素生產(chǎn)率會(huì)提高0.391個(gè)百分點(diǎn)。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)國(guó)有企業(yè)生產(chǎn)率提升的作用更為明顯，其可能的原因是：一方面，銀行更加愿意將資金貸給那些資信狀況良好的國(guó)有企業(yè)，而大量非國(guó)有企業(yè)由于在金融市場(chǎng)上融資困難難以獲得研發(fā)資金，企業(yè)創(chuàng)新受阻，以致企業(yè)生產(chǎn)率低下;另一方面，要素資源在國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)之間存在錯(cuò)配現(xiàn)象，非國(guó)有企業(yè)面臨更為嚴(yán)重的生產(chǎn)要素約束。充足的融資來(lái)源以及要素資源，使得數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)國(guó)有企業(yè)生產(chǎn)率提升的作用更為明顯。

2.企業(yè)規(guī)模

數(shù)字產(chǎn)業(yè)化同樣會(huì)對(duì)不同規(guī)模的企業(yè)產(chǎn)生異質(zhì)性影響。我們根據(jù)2019年企業(yè)規(guī)模將企業(yè)分為大型企業(yè)和中小微型企業(yè)。表6列（3）和列（4）報(bào)告了不同規(guī)模企業(yè)子樣本的估計(jì)結(jié)果。結(jié)果顯示：數(shù)字產(chǎn)業(yè)化能夠顯著提升大型企業(yè)的生產(chǎn)率，但對(duì)中小微型企業(yè)的影響不明顯。其可能的原因是：相較于中小微型企業(yè)，大型企業(yè)更有可能通過(guò)發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)來(lái)降低生產(chǎn)成本，即規(guī)模報(bào)酬遞增優(yōu)勢(shì)使其能夠緩解融資約束和提高企業(yè)營(yíng)業(yè)收入。大型企業(yè)在資本、勞動(dòng)等要素資源方面占據(jù)優(yōu)勢(shì)地位，較高的研發(fā)投入使其創(chuàng)新動(dòng)機(jī)更為強(qiáng)烈。這些因素都可能使數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率提高的促進(jìn)作用更加顯著。

3.市場(chǎng)化程度

各企業(yè)所在地區(qū)的制度環(huán)境也會(huì)導(dǎo)致數(shù)字產(chǎn)業(yè)化影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的異質(zhì)性。為此，我們采用樊綱等構(gòu)建的市場(chǎng)化指數(shù)，市場(chǎng)化指數(shù)越大，說(shuō)明該地區(qū)的市場(chǎng)化發(fā)展水平和程度越高。在此基礎(chǔ)上，按照市場(chǎng)化指數(shù)的平均值，將樣本劃分為市場(chǎng)化程度較高的地區(qū)和市場(chǎng)化程度較低的地區(qū)。表7（下頁(yè)）列（1）和列（2）報(bào)告了分樣本回歸結(jié)果。結(jié)果顯示：數(shù)字產(chǎn)業(yè)化能夠顯著提升市場(chǎng)化程度較高的地區(qū)企業(yè)的生產(chǎn)率，但對(duì)市場(chǎng)化程度較低的地區(qū)企業(yè)的影響不明顯。市場(chǎng)化改革通過(guò)促進(jìn)創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)、減少企業(yè)外部融資約束等因素，顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。隨著市場(chǎng)化進(jìn)程的推進(jìn)，資源配置效率得以改善。那些要素市場(chǎng)化程度越高的行業(yè)或領(lǐng)域，資源配置的效率越高，市場(chǎng)主體的活力也更強(qiáng)，進(jìn)而促進(jìn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合發(fā)展。38698C84-FB71-4D14-9709-9E53DE65E42C

4.地理位置

我們根據(jù)企業(yè)所處區(qū)位，將其劃分為沿海和內(nèi)陸2個(gè)區(qū)域①，來(lái)考察數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)不同區(qū)位實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的異質(zhì)性影響。表7列（3）和列（4）報(bào)告了分樣本回歸結(jié)果。結(jié)果顯示：數(shù)字產(chǎn)業(yè)化能夠顯著提高沿海地區(qū)企業(yè)的生產(chǎn)率，但對(duì)其他地區(qū)企業(yè)的影響不明顯。其原因在于，沿海地區(qū)具有區(qū)位優(yōu)勢(shì)和政策支持，大量國(guó)內(nèi)國(guó)外資金的進(jìn)入，為沿海地區(qū)的發(fā)展注入源源不斷的資本和技術(shù)等經(jīng)濟(jì)發(fā)展所必需的要素。此外，沿海地區(qū)充分發(fā)揮市場(chǎng)在資源配置中的決定性作用，有助于提高企業(yè)的生產(chǎn)效率。

四、進(jìn)一步討論：機(jī)制分析

以上基本估計(jì)結(jié)果揭示了數(shù)字產(chǎn)業(yè)化可以顯著提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率，推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。接下來(lái)結(jié)合數(shù)字化發(fā)展在經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)中的具體表現(xiàn)，進(jìn)一步探討數(shù)字產(chǎn)業(yè)化通過(guò)何種途徑推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，驗(yàn)證數(shù)字產(chǎn)業(yè)化賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)在機(jī)制。打造企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，需要重視內(nèi)部控制和成本管理，找到各種改善企業(yè)成本的有效方法，這樣才能更好地在市場(chǎng)中生存發(fā)展。為此，我們利用中介效應(yīng)模型探究數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的傳導(dǎo)路徑，構(gòu)建以下回歸方程：

lnTFPijt=α0+α1DIijt+γXijt+εijt

IMijt=β0+β1DIijt+γXijt+εijt

lnTFPijt=λ0+λ1DIijt+λ2IMijt+γXijt+εijt

其中，下標(biāo)i表示企業(yè)，j表示行業(yè)，t表示年份;IMijt表示影響機(jī)制變量，這里從內(nèi)部控制和成本管理兩方面去衡量。其他設(shè)定與前文基本設(shè)定相同。

（一）內(nèi)部控制

良好的內(nèi)部控制可以保障企業(yè)各項(xiàng)管理工作的開(kāi)展達(dá)到規(guī)范的要求，避免發(fā)生管理質(zhì)量問(wèn)題，為企業(yè)的良好經(jīng)營(yíng)發(fā)展打下基礎(chǔ)。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用可能會(huì)受到企業(yè)內(nèi)部控制的影響，良好的企業(yè)內(nèi)部控制可以推進(jìn)企業(yè)更高效、更高質(zhì)量的發(fā)展。因此，我們采用迪博數(shù)據(jù)庫(kù)所提供的上市公司內(nèi)部控制指數(shù)來(lái)衡量企業(yè)內(nèi)部控制力度。

內(nèi)部控制的估計(jì)結(jié)果如表8（下頁(yè)）列（1）所示。中介效應(yīng)第一階段結(jié)果顯示，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明企業(yè)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化顯著提高了企業(yè)內(nèi)部控制力度。第二階段結(jié)果顯示，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和中介變量的系數(shù)均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，且均通過(guò)Sobel檢驗(yàn)，說(shuō)明存在顯著的部分中介效應(yīng)?？赡艿慕忉屖?，一方面，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化可以加強(qiáng)企業(yè)一體化管理，減少組織層級(jí)之間的代理問(wèn)題，及時(shí)對(duì)生產(chǎn)中每個(gè)環(huán)節(jié)糾錯(cuò)，保證企業(yè)高效健康運(yùn)行。另一方面，良好的內(nèi)部控制可以通過(guò)提高管理效率來(lái)降低生產(chǎn)成本，通過(guò)緩解信息不對(duì)稱(chēng)來(lái)降低融資成本和監(jiān)督成本，通過(guò)優(yōu)化信息溝通環(huán)節(jié)來(lái)把握公司戰(zhàn)略方向，最終提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率，實(shí)現(xiàn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。

（二）成本管理

有效的成本管理是企業(yè)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中保持成本優(yōu)勢(shì)的有力措施。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用可能會(huì)受到企業(yè)成本管理的影響，良好的成本管理可以推進(jìn)企業(yè)更高效、更高質(zhì)量的發(fā)展。因此，我們用企業(yè)銷(xiāo)售費(fèi)用率和管理費(fèi)用率來(lái)衡量企業(yè)的交易成本。

成本管理的估計(jì)結(jié)果如表8列（2）和列（3）所示。中介效應(yīng)第一階段結(jié)果顯示，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的系數(shù)均在1%水平上顯著為負(fù)，表明企業(yè)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化顯著降低了企業(yè)的交易成本。第二階段結(jié)果顯示，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和中介變量的系數(shù)均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，且均通過(guò)Sobel檢驗(yàn)，說(shuō)明存在顯著的部分中介效應(yīng)?？赡艿慕忉屖牵环矫?，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化可以提高企業(yè)內(nèi)部的一體化管理，降低企業(yè)內(nèi)部各部門(mén)間協(xié)調(diào)成本，進(jìn)而有效減少企業(yè)的內(nèi)部管控成本;另一方面，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化可以降低企業(yè)在對(duì)外交易時(shí)所要付出的搜索成本、談判成本、監(jiān)督成本等，進(jìn)而有效減少企業(yè)的外部交易成本。這些因素都可以促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)率的提高，實(shí)現(xiàn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。

五、結(jié)論與政策建議

本文依據(jù)《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類(lèi)（2021）》的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)和投入產(chǎn)出表“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化調(diào)整系數(shù)”構(gòu)建數(shù)字產(chǎn)業(yè)化指標(biāo)，考察數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。結(jié)果顯示：第一，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化顯著促進(jìn)了中國(guó)工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，推動(dòng)了實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，且影響效應(yīng)呈動(dòng)態(tài)增強(qiáng)特征。經(jīng)內(nèi)生性處理以及穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，結(jié)論仍然成立。第二，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的影響效果存在企業(yè)層面和地區(qū)層面異質(zhì)性，相對(duì)而言，國(guó)有性質(zhì)、大型規(guī)模、市場(chǎng)化程度高、沿海地區(qū)的企業(yè)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效果更好。第三，機(jī)制檢驗(yàn)表明，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展可通過(guò)加強(qiáng)企業(yè)內(nèi)部控制和成本管理，間接促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。

基于上述結(jié)論，提出如下政策建議：

第一，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)發(fā)展，進(jìn)一步加快新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化包括計(jì)算機(jī)通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)、電信廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)等數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)部門(mén)，是賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力量。應(yīng)以加快新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為抓手，打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢(shì)，使數(shù)字產(chǎn)業(yè)化成為推動(dòng)全要素生產(chǎn)率提升的有效途徑，為推動(dòng)實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合發(fā)展打好基礎(chǔ)。

第二，充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)，做大做強(qiáng)規(guī)上企業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化。現(xiàn)階段，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化在國(guó)有企業(yè)和大型企業(yè)有著更好的賦能效果，這體現(xiàn)出數(shù)字經(jīng)濟(jì)的規(guī)模效應(yīng)。在相關(guān)政策設(shè)計(jì)中，要進(jìn)一步發(fā)揮規(guī)上企業(yè)的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化引領(lǐng)作用，鼓勵(lì)規(guī)上企業(yè)推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，充分發(fā)揮規(guī)上企業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的“壓艙石”作用，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合健康發(fā)展。

第三，確保市場(chǎng)在數(shù)字產(chǎn)業(yè)化資源配置中的決定性作用行穩(wěn)致遠(yuǎn)。研究表明，東部沿海地區(qū)和市場(chǎng)化程度高的地區(qū)企業(yè)的行業(yè)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的賦能效果更好。這充分說(shuō)明數(shù)字產(chǎn)業(yè)化資源配置是高度市場(chǎng)化的。對(duì)此，一方面要平衡創(chuàng)新與監(jiān)管的關(guān)系，加強(qiáng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化市場(chǎng)監(jiān)管，避免發(fā)生市場(chǎng)壟斷、妨礙競(jìng)爭(zhēng)、侵犯隱私等現(xiàn)象;另一方面要制定政策為民營(yíng)經(jīng)濟(jì)、中小微型企業(yè)和中西部地區(qū)企業(yè)創(chuàng)造更好的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化市場(chǎng)環(huán)境。38698C84-FB71-4D14-9709-9E53DE65E42C

第四，聚焦數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的作用機(jī)制，避免就數(shù)字化論數(shù)字化。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化可以通過(guò)加強(qiáng)企業(yè)內(nèi)部控制和成本管理等途徑提升工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率。因此，不能就數(shù)字化論數(shù)字化，而應(yīng)在數(shù)字化投入的基礎(chǔ)上，著力發(fā)揮數(shù)字技術(shù)在企業(yè)管理中的作用，重點(diǎn)通過(guò)數(shù)字技術(shù)賦能企業(yè)內(nèi)部控制效率提升和促進(jìn)企業(yè)單位交易成本降低，實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量融合發(fā)展。

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Digital Industrialization Enables the Development of Real Economy： Mechanism and Path

SONG Xu-guang? HE Jia-jia? ZUO MA-huaqing

Abstract： Enabling the upgrading of traditional industries and promoting the integrated development of digital technology and real economy is one of the important purposes of developing digital economy. It can not be digitized for digitization. Based on the micro data of China's industrial listed companies， this paper constructs the digital industrialization index according to the "Statistical Classification of Digital Economy and Its Core Industries（2021）" and the input-output table. And then examine the impact of the development of digital industrialization on the total factor productivity of enterprises. The results show that digital industrialization has significantly promoted the improvement of total factor productivity of Chinese industrial enterprises and the development of real economy， and the impact effect is characterized by dynamic enhancement. After endogenous treatment and robustness test， the conclusion is still valid. The impact of the development of digital industrialization is heterogeneous at the enterprise level and regional level. Relatively， the development of digital industrialization can have a greater positive impact on the development of real economy with state-owned nature， large-scale， high degree of marketization， coastal areas enterprises. Mechanism test shows that the development of digital industrialization can indirectly promote the improvement of real economy by strengthening enterprise internal control and cost management.

Key words： digital industrialization; real economy; development of digital economy38698C84-FB71-4D14-9709-9E53DE65E42C