宋旭光 何佳佳 左馬華青

一般來說，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，以及完全依賴于數(shù)字技術(shù)、數(shù)據(jù)要素的各類經(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。中國信息通信研究院的研究表明，我國數(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。蔡躍洲和牛新星測算中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值規(guī)模發(fā)現(xiàn)，1993—2018 年，中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值年均增長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%。 數(shù)字經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)快速增長趨勢，已成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的新引擎，對促進(jìn)中國GDP 增長的作用較為明顯。與此同時(shí)，越來越多的實(shí)體企業(yè)順應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢，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。

那么，這能否說明數(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，囿于對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵尚未達(dá)成一致意見，對于數(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)各界對二者的關(guān)系存在諸多爭議。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。基于此，本文測算我國數(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（2021）》的分類標(biāo)準(zhǔn)，引入“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化調(diào)整系數(shù)”，較為準(zhǔn)確地測算我國數(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（2021）》的分類標(biāo)準(zhǔn)來進(jìn)行數(shù)字產(chǎn)業(yè)化規(guī)模測算，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)增長中貢獻(xiàn)份額非常小。但隨著行業(yè)的發(fā)展，ICT 對于勞動(dòng)生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用不斷增強(qiáng)。就中國ICT 行業(yè)的研究而言，蔡躍洲和張鈞南對1977—2012 年中國經(jīng)濟(jì)增長的來源進(jìn)行分解，發(fā)現(xiàn)ICT 對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率在1990 年以后呈現(xiàn)非常明顯的上升趨勢。渠慎寧發(fā)現(xiàn)1987—2010 年中國ICT 資本投入對中國經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)并不大，而ICT 的技術(shù)外溢效應(yīng)對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)極大。

隨著數(shù)字化時(shí)代的到來，數(shù)字產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟(jì)各部門和世界各地的企業(yè)、消費(fèi)者和政府越來越重要。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，而且可以通過其高成長性成為新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的重要推動(dòng)力量。數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高資源和市場覆蓋率、改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)等方式來促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，提高經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量。中國數(shù)字產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平相較于發(fā)達(dá)國家還比較低，隨著數(shù)字中國建設(shè)的推進(jìn)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)在促進(jìn)中國經(jīng)濟(jì)增長中扮演著越來越重要的角色。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，通過“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。 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。 基于上述分析，提出如下研究假設(shè)：

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)。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，各部門間經(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，越來越多的主體會(huì)加大網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。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?，提出如下研究假設(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，其對企業(yè)生產(chǎn)率提高帶來的促進(jìn)作用會(huì)逐漸變大，即數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對實(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)營指標(biāo)、公司員工結(jié)構(gòu)等數(shù)據(jù)來自Wind 數(shù)據(jù)庫，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)來自國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）。 在數(shù)據(jù)處理的過程中，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，主營業(yè)務(wù)收入低于2 000萬元的樣本。經(jīng)上述步驟處理后，我們對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明剔除樣本是具有隨機(jī)性的?？傊?，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)部門間存在的技術(shù)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系。我們通過分析數(shù)字產(chǎn)業(yè)部門與下游產(chǎn)業(yè)部門的投入產(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。

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

表1 匹配的工業(yè)行業(yè)

（二）變量說明

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)生性問題，存在有效信息量損失等問題。根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)對全要素生產(chǎn)率研究方法的總結(jié)，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)率的過程中，我們借鑒Levinsohno & Petrin的方法，選取以下變量來進(jìn)行估計(jì)：總產(chǎn)出，用企業(yè)的年度營業(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，用營業(yè)成本加上企業(yè)的銷售費(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（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)化的部門分類。在此基礎(chǔ)上，對投入產(chǎn)出表內(nèi)部門分類中包含數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的部門進(jìn)行剝離。借鑒許憲春和張美慧的方法，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：

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)σ，σ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DI可以表示為：

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DI可以表示為：

3.控制變量

為了更有效地識別數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對企業(yè)生產(chǎn)率的影響，我們在控制變量集合中考慮了如下因素。

（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)的對數(shù)值衡量，用以控制企業(yè)發(fā)展規(guī)模對企業(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 再取對數(shù)來表示；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)的比值再取對數(shù)來表示，用以控制偏向型技術(shù)進(jìn)步對企業(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)債的比值取對數(shù)來表示，用以控制企業(yè)短期償債能力對企業(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，用以控制信息不對稱問題和代理問題對企業(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）用來衡量行業(yè)市場集中度，該指數(shù)越大，表明行業(yè)市場集中程度越高，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)的對數(shù)值來表示。

（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)對各地區(qū)名義國內(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)展水平對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響；地區(qū)人口增長率（peo_rate），用以控制地區(qū)人口變化對企業(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：

其中，下標(biāo)i 表示企業(yè)，j 表示行業(yè)，t 表示年份；TFP為被解釋變量，表示企業(yè)i 在第t 年的全要素生產(chǎn)率，用來衡量實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；DI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；X表示企業(yè)、行業(yè)以及企業(yè)所在地區(qū)的控制變量；ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。為了有效識別數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平對企業(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)生性問題。另外，為了避免行業(yè)內(nèi)部企業(yè)之間的相關(guān)性對模型估計(jì)結(jié)果的影響，我們將標(biāo)準(zhǔn)誤聚類（Cluster）到行業(yè)層面。

三、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對實(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）報(bào)告了數(shù)字產(chǎn)業(yè)化變化對實(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，考慮到一些非觀測的地區(qū)層面的因素可能會(huì)對企業(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。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

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)更有可能通過發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)的優(yōu)勢提升企業(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。

（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。具體采用面板門檻回歸模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。在估計(jì)門檻模型之前，首先基于Hansen的方法進(jìn)行了面板門檻存在性檢驗(yàn)，經(jīng)過“自助法”（bootstrap）反復(fù)抽樣1 000 次后，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化門檻變量顯著通過了單一門檻，未通過雙重門檻和三重門檻檢驗(yàn)。

表3 報(bào)告了門檻回歸的結(jié)果。結(jié)果顯示：數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對生產(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。

表3 門檻回歸結(jié)果

（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。我們在基準(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)生性問題。此外，我們將標(biāo)準(zhǔn)誤聚類（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)性對模型估計(jì)結(jié)果的影響。為確保回歸結(jié)果的可靠性，我們還使用工具變量法解決內(nèi)生性問題，通過核心指標(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)生性問題而存在偏誤，也可能存在反向因果等問題，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，但反過來，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)律來加大對數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的投入。因此，本文試圖通過工具變量法來解決反向因果和遺漏變量的問題，以此來緩解內(nèi)生性問題，識別數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展對實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的凈效應(yīng)。借鑒黃群慧等的方法，構(gòu)造數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的工具變量。具體來說，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)部門在2002 年投入產(chǎn)出表中對其他部門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)對其他部門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現(xiàn)今企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生直接影響，滿足工具變量的相關(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)來源于國家統(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)模型恰好識別，無需執(zhí)行過度識別檢驗(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)，說明工具變量滿足相關(guān)性要求。在考慮內(nèi)生性問題之后，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對全要素生產(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量誤差程度較弱。

表4 工具變量回歸結(jié)果

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)入和退出對結(jié)果產(chǎn)生的影響，估計(jì)結(jié)果見表5 列（2）；第三，核心指標(biāo)再度量，采用Ackerberg 等提出的ACF 方法重新度量企業(yè)全要素生產(chǎn)率，盡可能解決在測算企業(yè)生產(chǎn)率的過程中各種因素所導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，估計(jì)結(jié)果見表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)果見表5 列（4）；第五，分別以企業(yè)聚類、城市聚類計(jì)算穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，估計(jì)結(jié)果見表5 列（5）、列（6）。通過上述檢驗(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，說明本文的核心結(jié)論沒有發(fā)生實(shí)質(zhì)性的變化，具有一定的穩(wěn)健性。

表5 其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（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（市場化程度和地理位置）四個(gè)角度對制造業(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)

考慮到國有企業(yè)和民營企業(yè)無論是在政策扶持、資金融通還是在經(jīng)營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)，將樣本分為國有制企業(yè)和非國有制企業(yè)進(jìn)行分樣本回歸。表6（下頁）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)化對國有制企業(yè)和非國有制企業(yè)生產(chǎn)率均具有顯著的提升作用，平均來看，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平每增加1 個(gè)百分點(diǎn)，國有制企業(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)化對國有企業(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有企業(yè)，而大量非國有企業(yè)由于在金融市場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，要素資源在國有企業(yè)和非國有企業(yè)之間存在錯(cuò)配現(xiàn)象，非國有企業(yè)面臨更為嚴(yán)重的生產(chǎn)要素約束。充足的融資來源以及要素資源，使得數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對國有企業(yè)生產(chǎn)率提升的作用更為明顯。

表6 企業(yè)所有制性質(zhì)和企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性分析（2SLS）

2.企業(yè)規(guī)模

數(shù)字產(chǎn)業(yè)化同樣會(huì)對不同規(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)更有可能通過發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢來降低生產(chǎn)成本，即規(guī)模報(bào)酬遞增優(yōu)勢使其能夠緩解融資約束和提高企業(yè)營業(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)化對企業(yè)生產(chǎn)率提高的促進(jìn)作用更加顯著。

3.市場化程度

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)建的市場化指數(shù)，市場化指數(shù)越大，說明該地區(qū)的市場化發(fā)展水平和程度越高。在此基礎(chǔ)上，按照市場化指數(shù)的平均值，將樣本劃分為市場化程度較高的地區(qū)和市場化程度較低的地區(qū)。表7（下頁）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化程度較高的地區(qū)企業(yè)的生產(chǎn)率，但對市場化程度較低的地區(qū)企業(yè)的影響不明顯。市場化改革通過促進(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。隨著市場化進(jìn)程的推進(jìn)，資源配置效率得以改善。那些要素市場化程度越高的行業(yè)或領(lǐng)域，資源配置的效率越高，市場主體的活力也更強(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。

4.地理位置

表7 市場化程度和地理位置異質(zhì)性分析（2SLS）

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)的競爭優(yōu)勢，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：

其中，下標(biāo)i 表示企業(yè)，j 表示行業(yè)，t 表示年份；IM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)管理工作的開展達(dá)到規(guī)范的要求，避免發(fā)生管理質(zhì)量問題，為企業(yè)的良好經(jīng)營發(fā)展打下基礎(chǔ)。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對實(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)庫所提供的上市公司內(nèi)部控制指數(shù)來衡量企業(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）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)均通過顯著性檢驗(yàn)，且均通過Sobel 檢驗(yàn)，說明存在顯著的部分中介效應(yīng)。可能的解釋是，一方面，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化可以加強(qiáng)企業(yè)一體化管理，減少組織層級之間的代理問題，及時(shí)對生產(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)部控制可以通過提高管理效率來降低生產(chǎn)成本，通過緩解信息不對稱來降低融資成本和監(jiān)督成本，通過優(yōu)化信息溝通環(huán)節(jié)來把握公司戰(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)在市場競爭中保持成本優(yōu)勢的有力措施。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對實(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)銷售費(fèi)用率和管理費(fèi)用率來衡量企業(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)均通過顯著性檢驗(yàn)，且均通過Sobel 檢驗(yàn)，說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。

表8 影響機(jī)制檢驗(yàn)：內(nèi)部控制和成本管理（2SLS）

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（2021）》的分類標(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，相對而言，國有性質(zhì)、大型規(guī)模、市場化程度高、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，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，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，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。這充分說明數(shù)字產(chǎn)業(yè)化資源配置是高度市場化的。對此，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)化市場監(jiān)管，避免發(fā)生市場壟斷、妨礙競爭、侵犯隱私等現(xiàn)象；另一方面要制定政策為民營經(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)字化市場環(huán)境。

第四，聚焦數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對實(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。