劉偉華 邱靖程 袁超倫 劉婷婷 劉羽菲 曹悅男

（天津大學管理與經(jīng)濟學部，天津 300072）

引 言

在全球價值鏈重組和經(jīng)濟逆全球化發(fā)展趨勢的影響下，我國制造業(yè)安全正面臨著許多挑戰(zhàn)，這對我國制造業(yè)服務(wù)水平提出了更高的要求。提高供應(yīng)鏈運營能力、產(chǎn)業(yè)協(xié)同能力和降低運營成本已經(jīng)成為我國制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必然趨勢。在此背景下，2020 年9 月，國家發(fā)改委、工信部、商務(wù)部等14 部門聯(lián)合印發(fā)《推動物流業(yè)制造業(yè)深度融合創(chuàng)新發(fā)展實施方案》 （發(fā)改經(jīng)貿(mào)〔2020〕1315 號）（以下簡稱“兩業(yè)融合” 政策），目的在于促進物流業(yè)和制造業(yè)的深度融合發(fā)展，實現(xiàn)降本增效，提升產(chǎn)業(yè)競爭力。當前，“兩業(yè)融合” 已成為促進制造業(yè)與物流業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵詞，并多次出現(xiàn)在相關(guān)政策報告中，但政策對企業(yè)的影響究竟如何，尚未得出準確結(jié)論，因此評估“兩業(yè)融合”政策對企業(yè)經(jīng)營績效帶來的影響成為政府進一步制定“兩業(yè)融合” 相關(guān)政策的關(guān)鍵，研究“兩業(yè)融合” 政策具體的實施效應(yīng)具有重要的意義。

學術(shù)界已有一些學者從“兩業(yè)融合” 政策發(fā)展現(xiàn)狀和問題兩個角度出發(fā)，探究“兩業(yè)融合”政策的影響效應(yīng)。如部分學者利用扎根理論等定性研究方法，認為“兩業(yè)融合” 政策促進了物流業(yè)和制造業(yè)的聯(lián)動發(fā)展，提升了產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)性［1，2］；部分學者則基于各省市行業(yè)數(shù)據(jù)，利用雙向固定模型、線性回歸等定量研究方法，驗證了“兩業(yè)融合” 對物流業(yè)和制造業(yè)的發(fā)展有著明顯的促進作用，并提出了物流業(yè)和制造業(yè)的演化特征［3－5］；也有部分學者認為“兩業(yè)融合” 尚存在聯(lián)動程度、物流管理水平、資源配置、信息化水平不足等問題，并出現(xiàn)了部分經(jīng)濟區(qū)二者聯(lián)動效率下降的現(xiàn)象［6，7］。綜上，目前，學術(shù)界普遍認可“兩業(yè)融合”政策對物流業(yè)和制造業(yè)的發(fā)展具有促進作用，也針對“兩業(yè)融合” 政策可能存在的問題展開研究，但目前的研究往往集中于行業(yè)發(fā)展上，對企業(yè)績效的影響效應(yīng)的研究存在較大的空白。

在過往的政策評估研究上，雙重差分法因其可以避免內(nèi)生性問題的困擾，在政策評估上得到了大量的應(yīng)用，但是由于理想與現(xiàn)實的偏差，雙重差分法無法避免樣本的自選擇偏差，因此部分學者將傾向得分匹配與雙重差分法組合，構(gòu)建PSMDID 模型，使得現(xiàn)實的準自然實驗更近似隨機，消除選擇偏差。王瑩瑩和方厚政（2022）［8］運用PSMDID 模型的研究方法，探究西部陸海新通道建設(shè)對物流企業(yè)績效的影響，并給出相應(yīng)的發(fā)展建議。冷成英和柳劍平（2022）［9］構(gòu)建PSM－DID 模型，探究低碳試點的政策效應(yīng)、減排路徑及其對碳達峰的作用，驗證了優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、降低能源強度、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是試點政策的有效減排路徑。由此可見，PSM－DID 方法具有良好的政策評估效應(yīng)，能夠很好的避免自選擇和內(nèi)生性問題。

因此，針對上述研究不足，本文將基于2018～2022 年間的A 股上市企業(yè)的面板數(shù)據(jù)，選取PSMDID 的研究方法，探究“兩業(yè)融合” 政策對企業(yè)經(jīng)營績效的影響，驗證“兩業(yè)融合” 政策對企業(yè)影響績效的促進性以及可能存在的滯后性和異質(zhì)性。本文在理論上可以彌補目前學術(shù)界針對企業(yè)績效影響存在的研究不足，在實踐上也有助于政府進一步制定相關(guān)政策，并幫助企業(yè)更好的響應(yīng)政策，推進物流業(yè)和制造業(yè)的深度融合。

1 研究假設(shè)

根據(jù)本文的研究目的，提出以下假設(shè)：

（1） “兩業(yè)融合” 政策對企業(yè)經(jīng)營績效的促進作用

“兩業(yè)融合” 政策鼓勵物流企業(yè)和制造企業(yè)加快智能化轉(zhuǎn)型，提升供應(yīng)鏈管理水平，提升企業(yè)間的融合程度，促進物流企業(yè)和制造企業(yè)的發(fā)展。吳菲陽等（2023）［10］和Zhang 等（2022）［11］利用定量研究方法，以上市制造企業(yè)作為研究對象，驗證了數(shù)智化轉(zhuǎn)型對制造企業(yè)發(fā)展的促進作用，因此“兩業(yè)融合” 政策推進數(shù)智化轉(zhuǎn)型將有效推進物流企業(yè)和制造企業(yè)的發(fā)展。同時，“兩業(yè)融合” 政策也將給予企業(yè)資金支持，向企業(yè)提供資源傾斜，企業(yè)也將更有意愿進行變革與資本投資，張宸妍等（2022）［12］分析了政策支持對企業(yè)投資的影響，得出支持性政策對企業(yè)的投資意愿有積極的促進作用。因此“兩業(yè)融合” 政策作為支持性政策也將提高物流企業(yè)和制造企業(yè)的投資意愿，加強企業(yè)的技術(shù)研發(fā)力度，進而提升企業(yè)的經(jīng)營績效。據(jù)此，本文提出假設(shè)1：

H1：“兩業(yè)融合” 政策能顯著提高企業(yè)經(jīng)營績效。

（2） “兩業(yè)融合” 政策的促進作用存在滯后性

組織慣性理論是指企業(yè)內(nèi)部原有的制度和組織架構(gòu)在面臨新的變革時，可能會出現(xiàn)敏感性不足等現(xiàn)象，導致企業(yè)的變革進程受阻，從而表現(xiàn)出滯后性。弋亞群等（2005）［13］認為組織慣性會削弱企業(yè)適應(yīng)動態(tài)環(huán)境的能力，導致其應(yīng)對新環(huán)境的反應(yīng)變慢。Ehsan 等（2022）［14］發(fā)現(xiàn)組織慣性會阻礙商業(yè)模式創(chuàng)新和開放式創(chuàng)新。從“兩業(yè)融合” 政策的實施角度來看，物流業(yè)和制造業(yè)的融合涉及組織融合、業(yè)務(wù)融合、流程融合、標準融合等多個方面，上述融合過程均不是一蹴而就的，需要較長的時間進行準備。同時“兩業(yè)融合” 要求結(jié)合信息技術(shù)手段，打造一體化服務(wù)平臺等多方面的工作，工作繁雜且對技術(shù)水平的要求較高，而我國部分企業(yè)的技術(shù)水平尚不能達到上述信息化的要求，“兩業(yè)融合” 政策的推進會受到一定程度的阻礙。同時，由于物流業(yè)和制造業(yè)融合是我國的新舉措，缺乏指導文件和實踐經(jīng)驗，需要進行長期的摸索，以獲得可以借鑒的成功經(jīng)驗與實施方法。因此，企業(yè)績效在短時間內(nèi)不會出現(xiàn)明顯的改變。基于上述分析，本文提出假設(shè)2：

H2：“兩業(yè)融合” 政策對經(jīng)營績效的促進作用存在滯后性。

（3） “兩業(yè)融合” 政策的促進作用存在異質(zhì)性

企業(yè)對政策的適應(yīng)能力存在差異，主要受制于企業(yè)資源的不同，企業(yè)的資源量往往與企業(yè)的規(guī)模成正相關(guān)，規(guī)模較大的企業(yè)在人力資源、社會資源、市場資源、技術(shù)資源等方面均占據(jù)優(yōu)勢地位，相比于規(guī)模較小的企業(yè)更具備競爭優(yōu)勢。但在“兩業(yè)融合” 政策推進的過程中，需要改變企業(yè)原有組織架構(gòu)和管理體系，采取新的管理方式或新的生產(chǎn)技術(shù)。規(guī)模較大的企業(yè)受組織慣性的影響，相較于規(guī)模較小的企業(yè)，所需的時間更久，推行的難度更高。而小企業(yè)具有較強的能動性，面對變革，可以更快地做出反應(yīng)，同時由于上下級鏈條較短，變革舉措的效果可以得到更好的反饋，企業(yè)的管理者將更快地做出反應(yīng)，有助于及時糾正變革過程中存在的問題，實施“兩業(yè)融合” 的效果將會更好。劉滿芝等（2021）［15］認為，缺乏資源的非國有的新能源企業(yè)會更加積極的借助政府補貼加大研發(fā)力度，政府補貼對非國有企業(yè)的促進作用更加顯著。在政策實施的過程中，原先處于劣勢的企業(yè)積極借助政策支持，推行變革，政策的促進作用對規(guī)模較小的企業(yè)的促進作用將更加顯著。據(jù)此，本文提出假設(shè)3：

H3：“兩業(yè)融合” 政策對規(guī)模較小的企業(yè)的促進作用將更加顯著。

從行業(yè)來看，物流業(yè)制造業(yè)深度創(chuàng)新融合發(fā)展意在將制造企業(yè)的物流業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移給專業(yè)的物流企業(yè)運作，提升物流業(yè)和制造業(yè)的緊密聯(lián)系，因此物流企業(yè)業(yè)務(wù)量將會增多，將直接提升物流企業(yè)的經(jīng)濟效益。此外，“兩業(yè)融合” 政策強調(diào)提升數(shù)字化水平、供應(yīng)鏈管理能力，構(gòu)建一體化服務(wù)平臺，提升企業(yè)的服務(wù)水平。這將顯著提升物流企業(yè)的響應(yīng)能力。再者，物流企業(yè)的能動性也強于制造企業(yè)，將更加主動地進行業(yè)務(wù)模式、服務(wù)流程變革，進而提升企業(yè)的經(jīng)營績效。陳影和施玉平（2022）［16］對我國物流上市企業(yè)開展研究，發(fā)現(xiàn)我國頭部物流企業(yè)均積極采取數(shù)字化轉(zhuǎn)型的舉措，并取得了較大成效?？梢娢覈锪髌髽I(yè)積極響應(yīng)“兩業(yè)融合” 政策，并取得了有效的成果，顯著提升了自身的經(jīng)營績效。而制造企業(yè)相較于物流企業(yè)并未獲得直接效益的提升，同時也剝離了原有的物流業(yè)務(wù)，因此，制造企業(yè)獲得的增益有可能小于物流企業(yè)。基于此，本文提出假設(shè)4：

H4：“兩業(yè)融合” 政策對物流企業(yè)的促進作用更加顯著。

從地理位置上看，不同企業(yè)位于不同的經(jīng)濟區(qū)，企業(yè)資源受到的政府支持力度和地方的管理水平必然存在差異。就我國而言，“京津冀” 地區(qū)、長江三角洲地區(qū)和珠江三角洲地區(qū)的發(fā)展水平較為發(fā)達，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)更加完善。魏作磊和王鋒波（2020）［17］通過探究制造業(yè)服務(wù)化對產(chǎn)業(yè)績效地域的影響發(fā)現(xiàn)，珠三角地區(qū)制造企業(yè)服務(wù)化獲得績效改善的效果較為明顯且持久。同時，上述經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)作為我國重點建設(shè)區(qū)域，會受到更多的資源傾斜，發(fā)展機遇也更好。相較于其他欠發(fā)達地區(qū)，企業(yè)獲取的資源更多，人才儲備更豐富，企業(yè)獲得的政府支持和幫助更多，因此企業(yè)實施戰(zhàn)略決策和模式變革的能力更強，企業(yè)能夠獲得更好的發(fā)展機會。同時，上述地區(qū)往往會匯集較多的優(yōu)秀企業(yè)，這將幫助企業(yè)在實現(xiàn)“兩業(yè)融合” 的過程中，獲得更多的助力?；诖?，本文提出假設(shè)5：

H5：“兩業(yè)融合” 政策對發(fā)達地區(qū)企業(yè)的促進作用更加顯著。

2 研究設(shè)計

2.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文探究《推動物流業(yè)制造業(yè)深度融合創(chuàng)新發(fā)展實施方案》 對企業(yè)經(jīng)營績效的影響，政策發(fā)布時間為2020 年，為探究政策發(fā)布前后企業(yè)經(jīng)營績效的變化，并出于數(shù)據(jù)可得性考慮，本文選取政策發(fā)布后的2020～2022 年和政策發(fā)布前的2018～2020年作為樣本期，選取2018～2022 年中國上市的A股企業(yè)作為研究對象，樣本數(shù)據(jù)均來自CSAMR 數(shù)據(jù)庫，并按照以下原則對數(shù)據(jù)進行選取：（1） 剔除研究期內(nèi)ST、?ST 的上市公司；（2） 選取制造企業(yè)、物流企業(yè)作為研究企業(yè)；（3） 剔除變量數(shù)據(jù)嚴重缺失的企業(yè)；（4） 剔除B 股企業(yè)。

經(jīng)過處理后，最終得到614 家樣本上市企業(yè)，選定《物流業(yè)制造業(yè)深度融合創(chuàng)新發(fā)展典型案例名單》 和《物流業(yè)制造業(yè)深度融合創(chuàng)新發(fā)展入圍案例名單》 公示的案例企業(yè)，該名單是2020 年12 月國家發(fā)改委經(jīng)過案例評選公布的，是“兩業(yè)融合” 建設(shè)的優(yōu)秀企業(yè)，在上述名單中共計選取34 家上市企業(yè)，將這34 家企業(yè)選定為本文的處理組，580 家企業(yè)作為參照組。為避免極端值影響，本文對變量進行了上下1%的縮尾（Winzorize）處理［18］。具體操作如圖1 所示。

圖1 樣本選取流程圖

通過上述處理，本文選定2018～2022 年間的614 家上市公司的3045 組有效年度觀測數(shù)據(jù)為樣本，其中34 家企業(yè)作為處理組，并使用Stata16.0對數(shù)據(jù)進行處理分析，相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1 所示。

表1 變量統(tǒng)計性分析

2.2 模型構(gòu)建

關(guān)于政策評估的研究方法，本文使用雙重差分模型研究“兩業(yè)融合” 政策對企業(yè)經(jīng)營績效的影響以確定政策實施的凈效應(yīng)。但雙重差分模型要求樣本數(shù)據(jù)隨機分組，且在政策沖擊前具有共同趨勢。因此，本文在進行DID 估計前使用得分傾向匹配（PSM）在企業(yè)層面設(shè)置匹配變量進一步選取與處理組特征相似的企業(yè)作為控制組，以緩解自選擇偏誤。我國發(fā)布促進制造業(yè)與物流業(yè)深度融合的年份為2020 年，本文將以2020 年為時間點，樣本期為2018～2022 年，構(gòu)建“兩業(yè)融合”政策對企業(yè)經(jīng)營績效的影響，模型（1） 如下：

其中，Yi，t是被解釋變量；Postt表示時間虛擬變量；Treati表示企業(yè)是否是處理組，若企業(yè)是處理組Treati＝1，若企業(yè)是控制組，則Treati＝0；Treati×Postt表示企業(yè)i是否在時間t受到政策沖擊；Xi，t表示一系列控制變量，如企業(yè)規(guī)模、資本密集度、資產(chǎn)負債率、企業(yè)價值等；μi表示行業(yè)固定效應(yīng)；γt表示時間固定效應(yīng)；εi，t表示隨機擾動項；若模型中β1為正，則表示“兩業(yè)融合”政策對企業(yè)績效起到促進作用。

2.3 變量選取

被解釋變量：本文參考郭慶和方厚政（2023）［19］的研究，在衡量企業(yè)經(jīng)營績效時，采用總資產(chǎn)收益率（ROA）作為衡量指標?？傎Y產(chǎn)收益率通過凈利潤與平均總資產(chǎn)的比率表示，可以反映企業(yè)的凈利潤水平，企業(yè)盈利水平越高，企業(yè)的發(fā)展?jié)摿υ酱?，總資產(chǎn)收益率是衡量企業(yè)經(jīng)營變化的重要指標，因此本文將選取總資產(chǎn)收益率作為被解釋變量。

解釋變量：Treati×Postt，也就是交互項DID，在2020 年之后的企業(yè)則Post為1，否則為0；企業(yè)為處理組，則Treat記為1，否則為0。

控制變量：本文借鑒劉偉華等（2022）［18］的研究，使用資產(chǎn)總額的自然對數(shù)作為衡量企業(yè)規(guī)模的指標，記為SIZE；使用托賓Q 值作為衡量企業(yè)價值的指標，記為TOBINQ；使用資產(chǎn)負債率（負債總額／資產(chǎn)總額）作為衡量企業(yè)發(fā)展情況的指標，記為LEV；使用資本密集度（固定資產(chǎn)／期末總資產(chǎn)）作為控制變量，記為CAP；將企業(yè)的所屬行業(yè)記為IND，用來表示企業(yè)的所屬行業(yè)；將所在地區(qū)記為LOC，用來反映企業(yè)的所屬地。變量設(shè)定如表2 所示。

表2 變量設(shè)定

3 實證過程與結(jié)果分析

3.1 傾向得分匹配

為緩解本研究的自偏差，本文通過Stata16.0，對數(shù)據(jù)運用截面傾向得分匹配方法進行數(shù)據(jù)處理，特征變量為企業(yè)規(guī)模（SIZE）、資本密集度（CAP）、企業(yè)價值（TOBINQ）、資產(chǎn)負債率（LEV），采取最近鄰匹配的方法，具體匹配結(jié)果如表3、表4 所示。

表3 傾向得分匹配結(jié)果

表4 平衡性檢驗結(jié)果

根據(jù)結(jié)果所示，所有的協(xié)變量經(jīng)過匹配后，偏差百分比（%bias）均在90%以上，且均小于匹配前的結(jié)果，如圖2 所示。經(jīng)過上述處理，刪除未進行匹配的樣本后，本文共選取668 組有效數(shù)據(jù)進行后續(xù)的DID 處理。

圖2 標準化偏差圖

3.2 雙重差分分析

運行Stata16.0 對經(jīng)過傾向得分匹配驗證后的數(shù)據(jù)進行研究，探究“兩業(yè)融合”政策對企業(yè)經(jīng)營績效的影響，通過交互項DID 的數(shù)值反映對ROA的影響程度，同時對企業(yè)規(guī)模、企業(yè)資產(chǎn)、行業(yè)等影響因素進行控制。

為了驗證“兩業(yè)融合” 政策對企業(yè)經(jīng)營績效的影響，對相關(guān)指標進行回歸分析，如表5 所示，列（1） 為未添加控制變量，列（2） 為添加控制變量。

表5 “兩業(yè)融合” 政策對企業(yè)經(jīng)營績效的影響

從表5 中可以看出“兩業(yè)融合” 政策對企業(yè)經(jīng)營績效有明顯的促進作用，列（1）、（2） 中都體現(xiàn)了交互項DID 對ROA的影響，通過列（1）、（2） 可以看出，列（1）、（2） 的DID 均在1%的水平上顯著，因此假設(shè)H1 成立，“兩業(yè)融合” 政策對企業(yè)經(jīng)營績效有顯著的促進作用。

為了驗證“兩業(yè)融合” 政策對企業(yè)影響的滯后性，借助PSM－DID 模型對不同年份的企業(yè)績效進行回歸分析，DID2020、DID2021、DID2022分別代表2020 年、2021 年、2022 年的DID 回歸結(jié)果，具體運行結(jié)果如表6 所示。

表6 “兩業(yè)融合” 政策對企業(yè)經(jīng)營績效影響的滯后性

由表6 可以看出“兩業(yè)融合” 政策對企業(yè)影響的滯后性結(jié)果，2020 年和2021 年的DID 均不顯著，2022 年的DID 在1%的水平上顯著，在此基礎(chǔ)上，本文認為“兩業(yè)融合” 政策對企業(yè)的影響存在滯后性，并且政策的滯后期為2 年。因此假設(shè)2 成立。

為了探究影響效應(yīng)的異質(zhì)性，本文選取了企業(yè)規(guī)模、所屬行業(yè)、所在地區(qū)展開分析。驗證企業(yè)規(guī)模的影響效應(yīng)的異質(zhì)性，通過行業(yè)規(guī)模（資產(chǎn)總額的自然對數(shù)）的均值將企業(yè)分為兩組，高于均值代表規(guī)模較大企業(yè)、低于均值代表規(guī)模較小企業(yè)，回歸結(jié)果如表7 所示。

表7 “兩業(yè)融合” 政策對不同規(guī)模企業(yè)影響的異質(zhì)性

通過表7，可以看出規(guī)模較大企業(yè)的DID 在5%的水平上顯著，規(guī)模較小的企業(yè)的DID 不顯著，因此，沒有證據(jù)表明“兩業(yè)融合” 政策對規(guī)模較小的企業(yè)的促進效應(yīng)更加明顯，反而是對規(guī)模較大的企業(yè)的促進效應(yīng)更好，因此，假設(shè)3 不成立。

驗證“兩業(yè)融合” 政策對不同行業(yè)的影響效果，處理組按照物流企業(yè)和制造企業(yè)進行分類，完成回歸分析，回歸結(jié)果如表8 所示。

根據(jù)表8 的結(jié)果，制造業(yè)的DID 數(shù)值在10%的水平上顯著，物流業(yè)的促進作用并不顯著。因此，“兩業(yè)融合” 政策對物流業(yè)的促進作用并沒有更顯著，假設(shè)4 不成立。

企業(yè)的經(jīng)濟發(fā)展往往受到地方經(jīng)濟水平、地方政策和監(jiān)管水平的影響，因此本文通過模型分樣本回歸來驗證“兩業(yè)融合” 政策對不同地區(qū)企業(yè)的影響效果。將處理組按照三大經(jīng)濟區(qū)和非三大經(jīng)濟區(qū)進行分類，三大經(jīng)濟區(qū)即京津冀、長江三角洲和珠江三角洲。京津冀包含北京市、天津市、河北??；長江三角洲包括上海市、浙江省、江蘇省、安徽??；珠江三角洲為廣東省。若企業(yè)的注冊地址位于上述地區(qū)，則LOC＝1，反之則為0?；貧w結(jié)果如表9 所示。

表9 “兩業(yè)融合” 政策對企業(yè)經(jīng)營績效的地區(qū)異質(zhì)性分析

通過表9 的結(jié)果可以看出，三大經(jīng)濟區(qū)在1%的水平上顯著，而非三大經(jīng)濟區(qū)則不顯著，因此，“兩業(yè)融合” 政策對企業(yè)經(jīng)營績效的影響存在地區(qū)差異，對經(jīng)濟更為發(fā)達的地區(qū)的促進作用更好。因此假設(shè)5 成立。

3.3 平行趨勢檢驗

為了驗證雙重差分法的合理性，本文選取平行趨勢來檢驗?zāi)Ｐ偷暮侠硇?，若在政策沖擊前處理組和參照組有相同的趨勢，政策沖擊后，有明顯的差異，則平行趨勢檢驗合格。結(jié)果如圖3 所示。

圖3 平行趨勢檢驗圖

從圖3 可以看出，在政策沖擊前（2018～2020年），處理組和參照組有著相近的漲跌趨勢，在2020 年后，處理組出現(xiàn)了顯著上升的趨勢，且漲幅遠大于參照組，說明了“兩業(yè)融合” 政策對企業(yè)的經(jīng)營績效有著顯著的促進作用。因此，通過了平行趨勢檢驗，本文的研究結(jié)論穩(wěn)健。

3.4 研究假設(shè)匯總

本文經(jīng)過PSM－DID 分析的結(jié)果匯總?cè)绫?0所示。

表10 研究結(jié)果

針對H1，本文的數(shù)據(jù)分析顯示“兩業(yè)融合”政策的發(fā)布顯著促進了物流業(yè)和制造業(yè)的發(fā)展，主要受益于以下3 個方面：（1） 政策為企業(yè)的發(fā)展提供良好的營商環(huán)境以及政策便利，并給予了企業(yè)相應(yīng)的資金支持，為“兩業(yè)融合” 提供了良好的發(fā)展環(huán)境；（2） “兩業(yè)融合” 政策著重強調(diào)新型信息技術(shù)的使用以及綜合供應(yīng)鏈服務(wù)平臺的構(gòu)建，企業(yè)可以通過一體化平臺快速獲取所需的服務(wù)與資源，并借助區(qū)塊鏈、條碼識別技術(shù)等新興科技實現(xiàn)信息的快速交互，實現(xiàn)信息和服務(wù)相結(jié)合，進而提升其企業(yè)的運營效率；（3） 政府鼓勵新業(yè)態(tài)創(chuàng)新，推動試點企業(yè)的建設(shè)，借助政府提供的資金支持，“產(chǎn)品＋服務(wù)” 的新型產(chǎn)品形式迅速發(fā)展，更好的滿足了市場需求，加強了企業(yè)與市場的聯(lián)系，實現(xiàn)了降本增效。

針對H2，政策影響效應(yīng)存在滯后性是比較常見的。（1） “兩業(yè)融合” 要求物流業(yè)和制造業(yè)的物流部門深入到制造企業(yè)的采購、生產(chǎn)、銷售各個運營環(huán)節(jié)，這一過程往往需要較長的準備時間；（2） 組織慣性的存在，使企業(yè)在進行自身管理模式、組織架構(gòu)的變更時需要一定的時間；（3） “兩業(yè)融合” 作為我國的一項新舉措，在實施的過程中，缺乏可復制、成熟有效的成功經(jīng)驗，企業(yè)需要不斷的摸索前進的道路，在探索的過程中也可能會出現(xiàn)錯誤，企業(yè)需要通過不斷的試錯，找出最優(yōu)解決方案。

針對H3、H4、H5，政策影響效應(yīng)的異質(zhì)性方面，在企業(yè)規(guī)模上，與先前的假設(shè)相反，“兩業(yè)融合” 政策對規(guī)模較大的企業(yè)的促進作用更好。規(guī)模較大的企業(yè)雖更容易受組織慣性等因素的影響，但是在響應(yīng)“兩業(yè)融合” 政策時，憑借自身的資金、人才、社會資源等多方面的優(yōu)勢，在面臨變革時，往往有更好的響應(yīng)速度與實施方案。小型企業(yè)可能會因資金與人力限制，無法實施企業(yè)預定的方案，也會因缺少合作伙伴，導致無法實施企業(yè)融合或融合的效果不佳。在所屬行業(yè)上，與原假設(shè)相反，“兩業(yè)融合” 政策對制造業(yè)的促進作用更好。“兩業(yè)融合” 政策強調(diào)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，制造企業(yè)在數(shù)智化轉(zhuǎn)型上更具優(yōu)勢，物流業(yè)更多的是服務(wù)于制造企業(yè)。同時，“兩業(yè)融合” 政策強調(diào)推進制造企業(yè)和物流企業(yè)或?qū)ｉT的物流部門針對采購、生產(chǎn)、配送多環(huán)節(jié)融合，提升企業(yè)的供應(yīng)鏈管理能力，因此對制造企業(yè)的作用可能更大。在所在地區(qū)上，“兩業(yè)融合” 政策對經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的促進作用更加明顯，主要得益于經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、市場監(jiān)管體系等更為完善。京津冀、長江三角洲、珠江三角洲等地區(qū)的配套設(shè)施更為完善，給予企業(yè)的支撐效果更強，企業(yè)獲得的政府資源、人力資源、轉(zhuǎn)型機遇更優(yōu)質(zhì)。因此，在推進“兩業(yè)融合” 的進程中，經(jīng)濟更發(fā)達地區(qū)的企業(yè)會獲得更大的支持，效果更佳。

4 結(jié)論與啟示

4.1 研究結(jié)論

本文選取2018～2022 年間的614 家A 股上市企業(yè)作為研究對象，收集了3045 組有效觀測數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，選擇了其中34 家企業(yè)作為處理組，其余580 家作為參照組，進行PSM－DID 模型處理，來驗證“兩業(yè)融合” 政策對企業(yè)經(jīng)營績效的影響效應(yīng)。通過分析其促進性、滯后性、異質(zhì)性，并進行穩(wěn)健性分析后，得到以下結(jié)論。

（1） “兩業(yè)融合” 政策對企業(yè)的經(jīng)營績效的促進作用在1%的水平上顯著。經(jīng)過PSM－DID 分析，發(fā)現(xiàn)“兩業(yè)融合” 政策對企業(yè)經(jīng)營績效有明顯的促進作用，“兩業(yè)融合” 政策促進企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型、流程優(yōu)化、組織協(xié)同和技術(shù)升級，大幅度提升物流企業(yè)或制造業(yè)的物流部門的運營效率，產(chǎn)生了新的業(yè)務(wù)形態(tài)，幫助企業(yè)實現(xiàn)制造業(yè)物流運作的創(chuàng)新、高效、綠色，實現(xiàn)了降本增效。

（2） “兩業(yè)融合” 政策的促進作用存在滯后性，滯后期為兩年。通過本文的分析，“兩業(yè)融合” 政策對企業(yè)經(jīng)營績效的影響的促進作用呈現(xiàn)增長的態(tài)勢，但2020 年、2021 年的DID 回歸系數(shù)均不顯著，2022 年具有顯著的促進作用，因此，政策對企業(yè)的影響效應(yīng)存在滯后性，滯后期為兩年。

（3） “兩業(yè)融合” 政策的促進作用在企業(yè)規(guī)模、所屬行業(yè)、所在地區(qū)上存在異質(zhì)性?！皟蓸I(yè)融合” 政策對企業(yè)的促進作用存在異質(zhì)性，會因企業(yè)的所屬行業(yè)、所在地區(qū)、企業(yè)規(guī)模存在差異。在企業(yè)規(guī)模上，與原假設(shè)相反，“兩業(yè)融合” 政策對規(guī)模較大企業(yè)的促進作用更好，大型企業(yè)憑借自身資金、人才的優(yōu)勢，有更好的融合效果。在所屬行業(yè)上，與假設(shè)相反，“兩業(yè)融合” 政策對制造企業(yè)的促進作用更佳，主要得益于物流企業(yè)服務(wù)于制造企業(yè)，幫助制造企業(yè)提升供應(yīng)鏈管理能力，提升了制造企業(yè)的運作效率。在所在地區(qū)上，得益于經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、市場監(jiān)管體系等更為完善，“兩業(yè)融合” 政策對發(fā)達地區(qū)的企業(yè)的促進作用更好。

4.2 管理啟示

通過上文的分析，可以看出“兩業(yè)融合” 政策對企業(yè)的經(jīng)營績效有著顯著的促進作用，但由于企業(yè)和地區(qū)間的差異，促進作用存在相應(yīng)的異質(zhì)性，政府和企業(yè)均要根據(jù)政策實施情形和自身特點做出針對性改變。

對政府而言，目前的“兩業(yè)融合” 尚未實現(xiàn)全面實施，政府需要大力推進“兩業(yè)融合” 建設(shè)，完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，針對地方差異性出臺相應(yīng)促進政策，確保不同行業(yè)、不同規(guī)模、不同地區(qū)的企業(yè)均能享受到政策紅利，實現(xiàn)制造業(yè)、物流業(yè)全行業(yè)發(fā)展；另外，政府需要加強產(chǎn)業(yè)規(guī)劃和資源配置，優(yōu)化政策環(huán)境，為企業(yè)提供更好的發(fā)展機遇。政府還可以幫助企業(yè)提供技術(shù)培訓和增加市場拓展能力，幫助企業(yè)克服發(fā)展中的困難和挑戰(zhàn)。

對企業(yè)而言，其需要積極響應(yīng)政府政策，積極應(yīng)用新興技術(shù)，加快技術(shù)研發(fā)進程，提升企業(yè)的智能水平，取長補短，加快制造業(yè)物流業(yè)融合進程，提高企業(yè)績效；另外，規(guī)模較小、處于偏遠地區(qū)的企業(yè)實施“兩業(yè)融合” 政策的效果并不明顯，因此，處于劣勢的企業(yè)需要積極借助產(chǎn)業(yè)協(xié)同效應(yīng)，參與產(chǎn)業(yè)鏈合作，加強與供應(yīng)商、合作伙伴之間的協(xié)同，實現(xiàn)資源共享、信息共享，從而提升“兩業(yè)融合” 績效水平。

4.3 研究不足與展望

本文通過PSM－DID 模型對“兩業(yè)融合” 政策的分析，驗證了政策的促進作用，以及影響效應(yīng)是否存在滯后性和異質(zhì)性，然而，本文的研究還存在一定局限性。（1） 本文在衡量企業(yè)的經(jīng)營績效時，僅僅選擇了企業(yè)總資產(chǎn)收益率作為經(jīng)營績效的衡量標準，未來的研究可以結(jié)合企業(yè)的經(jīng)營能力、盈利能力、發(fā)展能力等多重要素來衡量企業(yè)的經(jīng)營績效；（2） 本文只研究了“兩業(yè)融合”政策對企業(yè)經(jīng)營績效的影響效應(yīng)，而沒有研究具體的影響機制，未來可以在本文研究的基礎(chǔ)上，開展政策對企業(yè)績效的影響機制的深入研究。