摘 要:黨的二十屆三中全會對加快培育完整內(nèi)需體系作出重大部署,要求“完善擴大消費長效機制”。以建立在新一代信息技術范式下的信息消費為研究視角,基于國家信息消費試點政策準自然試驗,匹配A股上市公司微觀數(shù)據(jù),運用雙重差分模型考察信息消費對企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新的影響效應與傳導機制。研究發(fā)現(xiàn):信息消費試點政策通過增加企業(yè)數(shù)據(jù)要素供給、深化數(shù)字技術應用促進數(shù)字技術創(chuàng)新,其創(chuàng)新驅(qū)動效應在不同的金融科技環(huán)境、知識產(chǎn)權保護和網(wǎng)絡安全治理水平下存在顯著差異,即在金融科技欠發(fā)達、低知識產(chǎn)權保護和低網(wǎng)絡安全治理樣本中,信息消費對數(shù)字技術創(chuàng)新的牽引作用更加突出。
關鍵詞:信息消費;數(shù)字技術創(chuàng)新;數(shù)據(jù)要素;雙重差分模型
中圖分類號:F062.5
文獻標識碼:A文章編號:1003-3890(2025)02-0021-10
一、問題提出
黨的二十屆三中全會通過的《中共中央關于進一步全面深化改革、推進中國式現(xiàn)代化的決定》提出,要加快培育完整內(nèi)需體系,完善擴大消費長效機制。為深入貫徹落實黨的二十屆三中全會精神,國務院《關于促進服務消費高質(zhì)量發(fā)展的意見》要求加快建設和升級信息消費體驗中心,推出一批新型信息消費項目,培育壯大新型消費。新型消費是以網(wǎng)絡購物、移動支付、線上線下融合等新業(yè)態(tài)新模式為特征的新的消費模式,包括信息消費、綠色消費、健康消費等?。其中,信息消費是以信息技術為基礎,以移動互聯(lián)網(wǎng)為支撐,開展信息產(chǎn)品和服務交易的新型消費模式,涵蓋智能手機、數(shù)字家庭等信息產(chǎn)品,以及互聯(lián)網(wǎng)接人、語音通信等信息服務,亦包括基于信息平臺的電子商務等消費業(yè)態(tài)。近年來,信息消費領域新產(chǎn)品、新服務、新業(yè)態(tài)大量涌現(xiàn),引發(fā)全領域、全要素、全場景消費式全新變革,成為數(shù)字技術創(chuàng)新和數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要驅(qū)動,亦是新時期提振國民經(jīng)濟、深化供給側結構性改革、實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關鍵抓手④。
隨著全球數(shù)字經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展以及新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革加速交匯,信息消費者與廠家之間的在線互動愈加頻繁,在此過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)成為企業(yè)數(shù)字化轉型的要素資源。從本質(zhì)上看,信息消費對數(shù)字技術創(chuàng)新的影響反映了消費升級引致的創(chuàng)新效應,相關研究成果可歸納為以下三個方面一是通過構建指標體系觀測信息消費水平及其影響效應。已有文獻從信息消費支出、信息基礎設施、互聯(lián)網(wǎng)用戶活躍度等維度測算了我國信息消費發(fā)展水平,發(fā)現(xiàn)信息消費存在顯著地區(qū)差異。信息消費與信息產(chǎn)業(yè)協(xié)同互動對經(jīng)濟增長具有積極作用,且該作用在東部和西部地區(qū)更明顯。進一步,信息消費有利于數(shù)字化人才集聚,增加數(shù)字化企業(yè)勞動收入份額,并通過提高信息化水平等促進產(chǎn)業(yè)結構高級化。二是運用質(zhì)性或量化研究方法識別數(shù)字技術創(chuàng)新及其影響因素。數(shù)字技術創(chuàng)新是數(shù)字組件與物理組件解構重組,運用信息、計算、溝通和連接技術等進行產(chǎn)品創(chuàng)新、服務創(chuàng)新、商業(yè)模式創(chuàng)新的過程!]數(shù)字技術具有自成長性和收斂性特征,突破了產(chǎn)業(yè)組織、部門等物理或業(yè)務邊界[21,可根據(jù)市場反饋信息進行迭代更新以快速響應市場需求。已有文獻在使用專利數(shù)據(jù)界定數(shù)字技術創(chuàng)新的基礎上,發(fā)現(xiàn)我國數(shù)字技術創(chuàng)新規(guī)模在需求與政策等驅(qū)動下呈單調(diào)增長態(tài)勢,知識基礎、數(shù)字接入、人力資本等是影響數(shù)字技術創(chuàng)新的重要因素。三是以信息消費指數(shù)或試點政策為代理變量,探討信息消費與數(shù)字技術創(chuàng)新之間的影響關系。一方面,數(shù)字經(jīng)濟具有顯著的消費激勵效應,即數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平越高越有利于消費結構優(yōu)化:數(shù)字技術作為企業(yè)重組生產(chǎn)要素的關鍵力量,能夠重塑企業(yè)資源內(nèi)部結構,推動線上線下融會貫通進而助力零售業(yè)迭代升級9。另一方面,信息消費有助于激發(fā)企業(yè)家創(chuàng)業(yè)精神、增加政府數(shù)字補貼、促進企業(yè)數(shù)字化轉型。在數(shù)字基礎設施完善、數(shù)據(jù)要素利用水平高的地區(qū),信息消費的積極作用更為突出。王馨等基于國家信息消費試點政策,利用雙重差分法發(fā)現(xiàn)信息消費通過需求拉動和創(chuàng)新驅(qū)動兩個機制促進企業(yè)數(shù)字化轉型,完善信息基礎設施、推進數(shù)字普惠金融有利于發(fā)揮驅(qū)動機制的重要作用。同時,信息消費提升了地區(qū)信息化水平和技術創(chuàng)新能力,對產(chǎn)業(yè)結構升級具有正向影響。
既往文獻為本文研究提供了重要參考,但將信息消費和數(shù)字技術創(chuàng)新納入同一分析框架的研究比較少見,特別是在信息消費對數(shù)字技術創(chuàng)新的影響效應或倒逼機制方面,亟待進一步拓展。本文將國家信息消費試點政策作為準自然實驗,利用雙重差分模型考察信息消費對企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新的影響效應與作用機制,以期達成以下可能的邊際貢獻:一是揭示數(shù)字技術創(chuàng)新視域下的信息消費影響效應,進一步拓展信息消費理論研究視角;二是刻畫信息消費影響數(shù)字技術創(chuàng)新的傳導機制,為優(yōu)化數(shù)字技術創(chuàng)新路徑提供借鑒;三是闡明信息消費在數(shù)據(jù)要素配置、倒逼數(shù)字技術應用等方面具備的重要價值,為部署新型信息消費示范項目,推進國家信息消費城市建設提供經(jīng)驗依據(jù)。
二、影響機制與研究假說
(一)信息消費與數(shù)字技術創(chuàng)新
互聯(lián)網(wǎng)的全面普及和數(shù)字技術突飛猛進,以及新一代信息技術與經(jīng)濟社會各領域的深度融合,推動以新型信息產(chǎn)品、信息技術服務為代表的信息消費成為數(shù)字化時代擴大內(nèi)需增強經(jīng)濟循環(huán)動力的重要手段。為搶抓全球信息技術革命戰(zhàn)略機遇,加快國內(nèi)傳統(tǒng)消費轉型升級,2023年7月國家發(fā)展改革委出臺《關于恢復和擴大消費的措施》,要求進一步升級信息消費,提升信息消費示范城市建設水平,推動新一代信息技術與更多消費領域融合應用。2024年8月,國務院印發(fā)《關于促進服務消費高質(zhì)量發(fā)展的意見》,進一步強調(diào)要加快推出一批新型信息消費項目,持續(xù)壯大新型消費。在一系列重要制度安排和政策激勵下,一批城市入選國家信息消費示范城市建設名單,信息消費市場規(guī)模年均增速超過15%,成為增長迅猛、創(chuàng)新活躍、輻射廣泛的消費領域之一。在數(shù)字技術創(chuàng)新過程中,信息消費試點政策的突出作用主要體現(xiàn)在以下方面。一是試點政策的主要目的在于強化信息消費,打造新型應用場景,拓寬信息消費領域,為數(shù)字技術創(chuàng)新創(chuàng)造需求牽引。信息消費試點政策通過在選定地區(qū)建立示范縣(市、區(qū)),激勵地方政府制定優(yōu)惠政策,引導企業(yè)立足內(nèi)需市場,強化創(chuàng)新基礎,加快新一代信息技術和新型信息產(chǎn)品研發(fā)。二是信息消費試點政策深刻影響內(nèi)需規(guī)模及需求結構,進而誘發(fā)市場擴張效應。信息消費推動消費層次向中高端轉型過程中,消費規(guī)模擴張、消費結構躍遷對企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新具有顯著的正向作用。為捕捉大流量低延時的信息需求及消費偏好,企業(yè)通常采取軟件開發(fā)與利用、大數(shù)據(jù)處理、信息集成與傳輸?shù)确绞介_展數(shù)字技術創(chuàng)新,優(yōu)化新產(chǎn)品生產(chǎn)供給與商業(yè)運營模式以適配內(nèi)需市場。據(jù)此,提出如下研究假說。
假說1:提振信息消費有助于企業(yè)開展數(shù)字技術創(chuàng)新。
(二)信息消費影響數(shù)字技術創(chuàng)新的機制分析
信息消費產(chǎn)生的數(shù)據(jù)要素構成了數(shù)字技術創(chuàng)新的重要基礎,并推動企業(yè)建立融合數(shù)據(jù)應用的商業(yè)模式和技術產(chǎn)品譜系。根據(jù)信息生態(tài)理論,數(shù)據(jù)是數(shù)字化轉型和數(shù)字技術創(chuàng)新的核心,數(shù)據(jù)要素對現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系和市場經(jīng)濟發(fā)展的獨特價值已多次在黨中央、國務院重要文件中體現(xiàn)。一方面,推動傳統(tǒng)消費向新型消費轉型升級是經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求,信息消費作為新型消費業(yè)態(tài),通過數(shù)字化方式驅(qū)動產(chǎn)業(yè)鏈、供應鏈、價值鏈融合并重構消費行為,為企業(yè)生產(chǎn)端的數(shù)字化轉型提供了數(shù)據(jù)要素支持。數(shù)字經(jīng)濟背景下的創(chuàng)新活動是多元主體與內(nèi)外環(huán)境交互的動態(tài)過程,信息產(chǎn)品和服務易感知、可交互、可共享等屬性為依法獲取數(shù)據(jù)要素提供支撐。以數(shù)字產(chǎn)品即信息內(nèi)容基于數(shù)字格式的交換物(如數(shù)據(jù)庫)和以網(wǎng)絡為載體的信息服務(如搜索引擎)為代表的信息產(chǎn)品和服務,將海量無序數(shù)據(jù)轉化為可利用的有效數(shù)據(jù)資源,成為數(shù)字技術創(chuàng)新關鍵要素投入。作為連接數(shù)字空間與物理空間的橋梁,數(shù)據(jù)資源強滲透、高替代特征牽引資本、勞動力等傳統(tǒng)要素優(yōu)化配置,引致生產(chǎn)力、生產(chǎn)關系變革以及技術創(chuàng)新加速生成[5],并反作用于數(shù)據(jù)要素傳遞效率,增強企業(yè)篩選和加工數(shù)據(jù)的能力,從而有助于企業(yè)利用數(shù)據(jù)要素開展數(shù)字技術創(chuàng)新。另一方面,數(shù)據(jù)要素驅(qū)動的商業(yè)模式和產(chǎn)品體系進一步強化數(shù)字技術創(chuàng)新的內(nèi)生動力。為高效利用數(shù)據(jù)要素,企業(yè)建立數(shù)據(jù)庫用于收集市場、客戶、銷售等相關數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)預處理基礎上運用數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等數(shù)字技術從數(shù)據(jù)中捕捉隱藏的市場方向、規(guī)律和知識,生產(chǎn)具有競爭力的差異化產(chǎn)品和服務,逐步形成獨到的商業(yè)模式。這一過程不僅涉及數(shù)字技術的廣泛應用,而且為企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新提供了內(nèi)在激勵。據(jù)此,提出研究假說2。
假說2:信息消費通過增加數(shù)據(jù)要素供給促進數(shù)字技術創(chuàng)新。
同時,信息消費加速數(shù)字技術應用并倒逼數(shù)字技術創(chuàng)新。從微觀視角看,數(shù)字技術在組織管理、信息傳遞等方面具有特殊作用,企業(yè)具有強烈的動機和意愿開發(fā)新的數(shù)字技術,從而滿足新型消費需求。數(shù)字化時代的新型消費革命推動消費需求與生產(chǎn)過程深度融合,其中信息消費需求引發(fā)的消費升級使得企業(yè)生產(chǎn)趨向數(shù)字化,產(chǎn)品設計逐漸場景化、個性化、多元化。而信息消費者的多樣化需求驅(qū)動企業(yè)借助數(shù)字化手段優(yōu)化組織架構、提升信息加工能力,通過線上線下全渠道提高企業(yè)產(chǎn)品的市場競爭力。其一,在傳統(tǒng)信息產(chǎn)品如手機、計算機延伸至數(shù)字家庭、虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實、可穿戴設備等新型信息產(chǎn)品過程中,無不體現(xiàn)數(shù)字技術的深入應用,而超大規(guī)模的信息消費市場為擴大數(shù)字技術應用廣度和深度提供空間載體。從需求端看,電子商務、語音通信、數(shù)字娛樂等信息消費顯著降低社會交易成本、暢通商品服務流通,有利于釋放數(shù)字技術需求潛力。在供給端,信息終端設備、多媒體產(chǎn)品、網(wǎng)絡交互平臺等產(chǎn)品在各領域的推廣和滲透,以及智慧商業(yè)綜合體等新場景和體驗中心的超前部署,為數(shù)字技術應用提供了優(yōu)良契機。其二,信息消費基礎設施建設為數(shù)字技術開發(fā)與應用創(chuàng)造基礎條件。從發(fā)展實踐看,入選信息消費試點的主要城市積極建設新型信息消費體驗中心,打造信息消費廣場、信息消費示范街、信息消費產(chǎn)業(yè)園等公共場所和基礎設施,信息基礎設施建設引發(fā)的新消費業(yè)態(tài)和新消費需求倒逼企業(yè)開發(fā)并應用數(shù)字技術優(yōu)化信息產(chǎn)品和服務,推進信息消費與數(shù)字技術創(chuàng)新良性互動。已有研究發(fā)現(xiàn),基于新一代信息技術的基礎設施建設顯著影響全要素生產(chǎn)率、技術創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級,對提升區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力具有積極作用,是數(shù)字技術迭代創(chuàng)新的重要保障。據(jù)此,提出研究假說3。
假說3:信息消費通過深化數(shù)字技術應用驅(qū)動數(shù)字技術創(chuàng)新。
三、研究設計
(一)數(shù)據(jù)來源
為貫徹落實國務院《關于促進信息消費擴大內(nèi)需的若干意見》(國發(fā)〔2013〕32號),工業(yè)和信息化部于2013年12月啟動國家信息消費試點示范縣(市、區(qū))創(chuàng)建工作,確定68座城市為首批國家信息消費試點縣(市、區(qū)),并在2015年1月認定36座城市為第二批國家信息消費試點市。據(jù)此,本文將國家信息消費試點城市創(chuàng)建工作視為一項準自然實驗,將試點城市作為處理組,其他非試點城市看作對照組,匹配2011—2021年A股上市公司微觀數(shù)據(jù),運用雙重差分模型考察信息消費對企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新的影響效應與傳導機制。在構建模型之前,對原始數(shù)據(jù)作如下預處理:(1)剔除金融類上市公司樣本;(2)剔除樣本期內(nèi)ST或 ST樣本;(3)刪除樣本期內(nèi)PT樣本;(4)刪除主要變量存在缺失樣本;(5)對連續(xù)變量進行1%的縮尾處理。共收集215座地級市、2 697家上市公司、12 654個觀測值。數(shù)據(jù)來源于國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫、中國研究數(shù)據(jù)服務平臺(CNRDS)數(shù)據(jù)庫以及工業(yè)和信息化部官方網(wǎng)站。
(二)模型設定
本文將國家信息消費試點城市創(chuàng)建工作視為準自然實驗,基于試點政策這一外生沖擊評估信息消費對企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新的影響效應。由于信息消費試點城市建設工作分批開展,不同個體受政策沖擊影響的基期有異,故構建如下多期雙重差分模型。
digiit=β0+β1didit+β2Controlsit+λi+μt+εit(1)
其中:被解釋變量digiit表示第i個企業(yè)第t年數(shù)字技術創(chuàng)新水平;β0為常數(shù)項,β1為信息消費待估系數(shù),Controlsit表示控制變量集,β2為控制變量系數(shù)。μt、λi分別表示時間固定效應和個體固定效應,εit為殘差項。didit為模型核心解釋變量,表征國家信息消費試點政策虛擬變量,且didit=treati×timet。本文回歸模型聚類至企業(yè)個體-年份層面。
(三)變量說明
1.被解釋變量:企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新。數(shù)字技術創(chuàng)新不同于數(shù)字化轉型,前者強調(diào)數(shù)字技術的新突破、新變化,后者則是對數(shù)字技術的應用,即應用數(shù)字技術創(chuàng)造新產(chǎn)品、改進生產(chǎn)過程、創(chuàng)新商業(yè)模式等。專利作為最常用和廣泛認可的技術創(chuàng)新測度指標之一,其申請方向與技術發(fā)展趨勢高度吻合,可直接反映相關領域技術水平和技術預見能力[6]。本文采用上市公司數(shù)字經(jīng)濟專利數(shù)量作為企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新(digi)的代理變量[7],CNRDS數(shù)據(jù)庫中的數(shù)字經(jīng)濟研究數(shù)據(jù)庫(DERD)根據(jù)相關部門發(fā)布的權威文件對上市公司的數(shù)字專利進行精準匹配,提供了上市公司數(shù)字專利申請與授權的獨特數(shù)據(jù),披露了當年獨立申請或授權的發(fā)明專利數(shù)、實用新型專利數(shù)。相比授權專利,申請專利數(shù)能夠直觀反映企業(yè)創(chuàng)新活動,且較少受到市場等外部環(huán)境因素干擾,具有優(yōu)良穩(wěn)定性。據(jù)此,選取企業(yè)當年獨立申請的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)明專利和企業(yè)當年獨立申請的數(shù)字經(jīng)濟實用新型專利的總數(shù)衡量數(shù)字技術創(chuàng)新。
2.核心解釋變量:國家信息消費試點政策。采用虛擬變量表示國家信息消費試點城市創(chuàng)建情況。相關指標(did)由雙重差分變量(treat×time)構成,其中,treat表示國家信息消費試點城市設立與否的虛擬變量。如上所述,本文將兩批國家信息消費試點城市建設工作視為準自然實驗,若某一城市被認定為國家信息消費試點城市,則將其視為處理組,并將treat賦值為1;否則,該城市為對照組,并令treat為0。time為政策沖擊的時間虛擬變量。除直轄市試點和地級市試點外,部分縣區(qū)亦入選試點地區(qū),為規(guī)避因忽視該部分樣本對研究結果造成的潛在偏誤,將試點縣區(qū)隸屬的地級市視為處理組。由于第一批、第二批信息消費試點城市的認定時間分別為2013年12月和2015年1月,故將研究基期分別設為2014年和2015年,即政策實施基期及以后各期的時間虛擬變量time賦值為1,基期之前賦值為0。
3.控制變量。為控制其他變量對企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新的可能影響,從企業(yè)特征、財務水平、治理結構三個方面構建控制變量集:企業(yè)性質(zhì)(soe),國有企業(yè)賦值為1,集體企業(yè)賦值為2,事業(yè)單位賦值為3,私營企業(yè)賦值為4,外商獨資賦值為5,中外合資企業(yè)賦值為6,其他賦值為7;企業(yè)規(guī)模(size),以總資產(chǎn)的對數(shù)表示;企業(yè)年齡(age),以當前年份減去企業(yè)上市年份并取對數(shù)表示;償債能力(lev),采用資產(chǎn)負債率表示;盈利能力(roa),采用總資產(chǎn)凈利潤率衡量,并以主營業(yè)務收入增長率測度企業(yè)發(fā)展能力(mbrg);股權集中度(top),采用上市公司第一大股東持股比例表示;兩權分離度(sep)的計算公式為((控制權-現(xiàn)金流權)/現(xiàn)金流權)×100%。因篇幅有限,變量描述性統(tǒng)計結果備存。
四、結果分析
(一)基準回歸結果
從表1基準回歸結果看,國家信息消費試點政策虛擬變量估計系數(shù)在1%水平上顯著為正,表明擴大信息消費試點范圍有助于企業(yè)開展數(shù)字技術創(chuàng)新。為剔除其他變量對數(shù)字技術創(chuàng)新的可能影響,模型(3)至模型(6)加入了企業(yè)層面的控制變量,試點政策虛擬變量亦在1%水平上高度顯著,反映出信息消費試點政策是驅(qū)動企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新的有效方式,無論是否加入年份或企業(yè)個體固定效應,這一結論仍然成立。在控制變量方面,企業(yè)規(guī)模、企業(yè)性質(zhì)、存續(xù)時間對數(shù)字技術創(chuàng)新存在顯著影響,即企業(yè)規(guī)模越大開展數(shù)字技術創(chuàng)新意愿越強,存續(xù)時間越長進行數(shù)字技術變革阻力可能越大,該結論在控制年份固定效應后未獲得統(tǒng)計支持。以上結論為驗證假說1提供了有力支撐。
(二)平行趨勢檢驗
盡管基準回歸識別了信息消費對數(shù)字技術創(chuàng)新的影響效應,但這一結論的有效性需滿足相應條件,即信息消費試點設立之前,實驗組和控制組具備共同趨勢且不存在系統(tǒng)性差異。對此,運用事件研究法開展平行趨勢檢驗并考察政策沖擊的動態(tài)經(jīng)濟效應。為降低可能的估計偏差,本文對政策沖擊時間進行中心化處理,建立如下回歸模型。
digiit=α+∑Nτ=-Mβτtreati,t-τ+γControlsit+λi+μt+εit(2)
其中:treati,t-τ為政策虛擬變量,如果某企業(yè)i所在城市于t-τ年入選國家信息消費試點城市建設計劃,則取值為1,否則取值為0;M、N分別表示政策實施前及政策實施后的時期數(shù);βτ依次表示政策實施前期、政策實施當期及政策實施后期的政策效果。因選取2011—2021年上市公司樣本,政策基期為2014年、2015年,故第一批政策試點包含政策前3期和政策后7期的窗口期,第二批政策試點包含政策前4期,政策后6期的窗口期。
雙重差分方法的前提假設需滿足平行趨勢假定,即在政策實施之前處理組與對照組存在相同的時間變動趨勢。由圖1可知,政策實施之前,βτ不顯著,意味著政策實施前處理組與對照組無顯著差異,滿足平行趨勢假定。在政策實施后,政策效應具有波動上漲特征,且具有較強的連續(xù)性。政策實施當期的βτ不顯著,意味著政策效應存在一定滯后。
(三)安慰劑檢驗
為排除未被觀測到的潛在因素或隨機因素對基準回歸的可能影響,采取重復隨機抽樣方式開展安慰劑檢驗。首先,在樣本中隨機抽取與基準回歸處理組數(shù)量相等的企業(yè)作為“非實際處理組”,并為每一個“非實際處理組”企業(yè)隨機抽取一個時間節(jié)點作為政策基期,以此生成相應的非實際政策沖擊虛擬變量,其他樣本可作為“非實際控制組”處理。其次,對隨機生成的樣本進行回歸,并將這一過程重復500次。最后,利用回歸得到的虛擬政策變量系數(shù)、P值繪制估計系數(shù)核密度及P值分布圖,如圖2。可知,估計系數(shù)主要集中在-0.015到0.015之間,基準回歸系數(shù)0.024為顯著異常值,表明這一結果并非隨機獲得;同時,大部分估計系數(shù)對應的P值顯著大于0.1,進一步佐證基準回歸結果并非偶然得到。綜合以上結論,可以認為基準回歸結果未受到常規(guī)性的隨機因素和不可觀測因素的影響,安慰劑檢驗通過。
(四)異質(zhì)性處理效應檢驗
運用雙重差分模型需滿足同質(zhì)化假設,即處理組接受的政策沖擊在時間維度和種群(類)維度不存在異質(zhì)性差異。國家信息消費試點城市分批次設立,處理效應在不同分組或不同時間上具有差異,由此產(chǎn)生的“負權重”問題可能導致估計結果產(chǎn)生偏誤。本文使用DC分解方法進行異質(zhì)性處理效應診斷,發(fā)現(xiàn)被解釋變量為數(shù)字技術創(chuàng)新時,在總計7 093個權重中,包含正權重5 048個,包含負權重2 045個,負權重占比為28.8%,正權重的和為1022,負權重的和為-0.022,度量估計量在異質(zhì)性處理效應下的標準差分別為0.018和0.268,表明估計結果較不穩(wěn)健。對此,借鑒Sun et al.[8]的思路,進一步使用組別-時期平均處理效應估計量進行異質(zhì)性處理效應檢驗。從圖3結果看,在國家信息消費試點政策實施前,信息消費變量的系數(shù)在0值附近波動且不顯著;政策實施后,信息消費變量的系數(shù)顯著為正且呈動態(tài)變動趨勢。上述結果表明,在納入異質(zhì)性處理效應所導致的估計偏誤后,信息消費能夠有效促進數(shù)字技術創(chuàng)新,驗證基準回歸結果的穩(wěn)健性。
(五)變更模型設置
1.合成雙重差分模型。合成雙重差分方法旨在獲取符合平行趨勢假設的控制組,根據(jù)個體權重和時間權重找到合適的控制組,并賦予其更大的個體權重和時間權重。圖4報告了使用合成雙重差分模型得到的平行趨勢檢驗結果,政策發(fā)生前處理組與控制組基本具備相似變化,政策發(fā)生后處理組呈更顯著的增長趨勢。此外,合成雙重差分模型的平均處理效應為0.051,且結果在1%水平上顯著,進一步驗證回歸結果的穩(wěn)健性。
2.熵平衡匹配。熵平衡匹配旨在消除處理組與控制組在協(xié)變量上的差異,使得處理組與控制組在協(xié)變量高階矩上具有分布相似性。本文將控制變量作為特征變量,在三階矩多維度上精準匹配處理組與控制組,兩組數(shù)據(jù)在均值、方差以及偏度上高度相似。利用匹配后的數(shù)據(jù)重新回歸,信息消費的系數(shù)為0.029 8,在1%水平上顯著為正,表明回歸結果具有良好穩(wěn)健性。因篇幅有限,熵平衡匹配結果備存。
(六)其他穩(wěn)健性檢驗
盡管雙重差分模型可有效解決內(nèi)生性問題,但無法規(guī)避因政策試點選取不具備隨機性而導致的選擇性偏誤,故本文采用傾向得分匹配-雙重差分方法(PSM-DID)進一步開展穩(wěn)健性檢驗,并將估計結果列入表2中的模型(1)至模型(3)。(1)替換變量。選取企業(yè)當年獨立授權的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)明專利和企業(yè)當年獨立授權的數(shù)字經(jīng)濟實用新型專利,作為企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新的替換變量,并對兩類專利總數(shù)進行標準化處理。(2)調(diào)整樣本。直轄市在經(jīng)濟規(guī)模與資源稟賦方面具有比較優(yōu)勢,以及部分特殊年份引致的非常規(guī)波動,使得回歸結果可能受到個別“離群”值的極端影響,故將北京、上海、重慶、天津四個直轄市樣本以及部分年度樣本剔除并重新估計,估計結果列入表2模型(5)和模型(6)。(3)排除相關政策干擾。在國家信息消費試點政策實施的同時,其他相關政策亦可能影響企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新。為避免相關政策疊加干擾信息消費對數(shù)字技術創(chuàng)新的作用效果,本文將國家級大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)(big data)和智慧城市(smart city)試點政策納入回歸模型,以控制相關政策對數(shù)字技術創(chuàng)新的交叉影響。結果表明,在1%的顯著性水平下信息消費對數(shù)字技術創(chuàng)新具有正向影響,即提振信息消費有利于企業(yè)開展數(shù)字技術創(chuàng)新,進一步佐證了基準回歸結論的穩(wěn)健性。
五、進一步研究
(一)機制檢驗
根據(jù)基準回歸結果,本文運用兩步法和分組回歸相結合的方式進一步探討國家信息消費試點政策影響企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新的傳導機制,并驗證假說2和假說3,為擴大信息消費促進數(shù)字技術創(chuàng)新提供經(jīng)驗依據(jù)。
1.數(shù)據(jù)要素驅(qū)動機制檢驗。參照李健等[9]開發(fā)的量化方法,基于機器學習與文本分析測度企業(yè)數(shù)據(jù)要素資產(chǎn)(da)。從數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)應用等維度構建企業(yè)數(shù)據(jù)要素指標特征詞圖譜。運用機器學習方法對上市公司年報文本提取形成的數(shù)據(jù)池,根據(jù)特征詞進行搜索、匹配和詞頻統(tǒng)計,分類歸集數(shù)據(jù)要素資產(chǎn)詞頻并形成最終加總詞頻,以數(shù)據(jù)要素資產(chǎn)詞頻與文本總詞頻的比值衡量數(shù)據(jù)要素資產(chǎn)指數(shù)。兩步法回歸模型如式(3)和式(4)。
dait=β0+β1didit+β2Controlsit+λi+μt+εit(3)
digiit=β0+β1didit+β2Controlsit+λi+μt+εit(4)
其中,dait表示第i家企業(yè)在第t年的企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)水平。為有效開展分組回歸,參考權小鋒等[10]的處理辦法,采取分位數(shù)劃分方法將企業(yè)數(shù)據(jù)要素資產(chǎn)設置為虛擬變量,即高于50%分位數(shù)的企業(yè)為高數(shù)據(jù)要素資產(chǎn)企業(yè),低于50%分位數(shù)的企業(yè)則為低數(shù)據(jù)要素資產(chǎn)企業(yè),并以此作為分類變量對主效應進行分組回歸。若在高數(shù)據(jù)要素資產(chǎn)企業(yè)樣本中,信息消費顯著促進數(shù)字技術創(chuàng)新,且信息消費對數(shù)字技術創(chuàng)新的影響程度高于低數(shù)據(jù)要素資產(chǎn)企業(yè)樣本,可認為數(shù)據(jù)要素在信息消費促進企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新的過程中具有積極作用。
從表3回歸結果看,數(shù)據(jù)要素資產(chǎn)系數(shù)在1%的水平下顯著為正,表明信息消費試點政策提高了企業(yè)數(shù)據(jù)要素資產(chǎn)積累,進而有助于企業(yè)開展數(shù)字技術創(chuàng)新。從分組回歸結果看,低數(shù)據(jù)要素資產(chǎn)企業(yè)樣本和高數(shù)據(jù)要素資產(chǎn)企業(yè)樣本均顯示信息消費試點政策正向影響企業(yè)數(shù)據(jù)要素資產(chǎn)水平,其在高數(shù)據(jù)要素資產(chǎn)企業(yè)樣本中的影響作用更為突出,意味著數(shù)據(jù)要素在信息消費的創(chuàng)新影響中具有傳導作用,驗證研究假說2。
2.數(shù)字技術應用倒逼機制檢驗。為檢驗信息消費能否擴大數(shù)字技術應用進而倒逼企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新,根據(jù)研究假說3,運用機器學習與文本計量相結合的方式[11]測度數(shù)字技術應用(dta),并基于兩步法和分組回歸進一步考察數(shù)字技術應用倒逼機制。具體來看,為有效區(qū)分不同樣本,本文將數(shù)字技術應用變量設為虛擬變量,高于數(shù)值0的企業(yè)劃分為高數(shù)字技術應用企業(yè)樣本,其他為低數(shù)字技術應用企業(yè)樣本,并以此作為分類變量對主效應開展分組回歸。與數(shù)據(jù)要素機制檢驗類似,若在高數(shù)字技術應用企業(yè)樣本中,信息消費顯著促進企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新,且信息消費對企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新的影響程度高于低數(shù)字技術應用企業(yè)樣本,可以認為數(shù)字技術應用在信息消費促進企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新方面發(fā)揮傳導作用。表4檢驗結果顯示,信息消費試點政策在1%的顯著水平下正向影響數(shù)字技術應用,擴大數(shù)字技術應用有助于企業(yè)持續(xù)開展數(shù)字技術創(chuàng)新。分組回歸結果亦表明,無論是低數(shù)字技術應用企業(yè)樣本還是高數(shù)字技術應用企業(yè)樣本,信息消費試點政策均顯著促進數(shù)字技術應用,而數(shù)字技術的深入應用對企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新形成了良好的驅(qū)動效應。上述結論為驗證研究假說3提供支撐。
(二)異質(zhì)性分析
1.金融科技異質(zhì)性。金融科技是大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術與傳統(tǒng)金融場景的疊加融合,多應用于借貸融資、財富管理、保險等業(yè)務領域,其發(fā)展水平不同或?qū)е滦畔⑾M創(chuàng)新驅(qū)動效應存在區(qū)域差異。在金融科技水平較高地區(qū),區(qū)塊鏈金融、大數(shù)據(jù)金融等產(chǎn)品供給較為豐富,有效緩解企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新融資約束壓力,金融科技與信息消費對數(shù)字技術創(chuàng)新的影響可能存在一定程度的替代。因此,預期在金融科技水平偏低地區(qū),信息消費對企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新的驅(qū)動效應更明顯。借鑒李春濤等[12]經(jīng)驗做法,在百度新聞高級檢索中提取“金融科技”文本詞集48個關鍵詞,并對詞頻總數(shù)進行對數(shù)化處理,以此測算地級市或直轄市的金融科技水平。本文按照金融科技水平中位數(shù)開展分組回歸,結果列入表5中的模型(1)和模型(2)。與預期結論一致,信息消費對數(shù)字技術創(chuàng)新的正向影響在金融科技欠發(fā)達地區(qū)更為顯著,表明提振信息消費有助于彌合金融科技供給不足地區(qū)的數(shù)字技術創(chuàng)新差距。為驗證這一結論的可靠性,本文另選取數(shù)字普惠金融開展異質(zhì)性分析,得到的回歸結果與上述結論基本保持一致。
2.知識產(chǎn)權保護異質(zhì)性。選取北大法寶數(shù)據(jù)庫披露的知識產(chǎn)權審判結案數(shù)及GDP指標,以顯性比較優(yōu)勢指數(shù)(RCA)測算地區(qū)知識產(chǎn)權保護水平[13],根據(jù)中位數(shù)分組開展回歸分析,結果如表5模型(3)和模型(4)。在高知識產(chǎn)權保護地區(qū),信息消費對數(shù)字技術創(chuàng)新的積極影響未得到統(tǒng)計支持。對比來看,低知識產(chǎn)權保護地區(qū)的信息消費變量系數(shù)在1%的水平下顯著為正,表明信息消費對數(shù)字技術創(chuàng)新的驅(qū)動作用在低知識產(chǎn)權保護地區(qū)更突出。我國數(shù)字經(jīng)濟處在快速發(fā)展階段,與數(shù)字技術創(chuàng)新直接關聯(lián)的數(shù)據(jù)要素市場化配置機制稍顯滯后,在低知識產(chǎn)權保護地區(qū),獲取信息消費過程中的數(shù)據(jù)要素更加隱蔽和便捷,從而為數(shù)字技術創(chuàng)新奠定了扭曲的要素基礎。同時,我國知識產(chǎn)權保護采取行政與司法并行的雙軌制模式,在高知識產(chǎn)權保護地區(qū),一旦發(fā)生數(shù)據(jù)要素產(chǎn)權或數(shù)字技術侵權行為,知識產(chǎn)權司法保護或行政保護申請流程產(chǎn)生的時間成本進一步影響數(shù)字技術迭代應用,故在低知識產(chǎn)權保護地區(qū),信息消費對企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新的影響效應更顯著。
3.網(wǎng)絡安全治理異質(zhì)性。網(wǎng)絡安全是保障信息消費有序進行的重要基礎。信息消費者在網(wǎng)絡消費過程中,可能遭受大數(shù)據(jù)“殺熟”、數(shù)據(jù)竊取、隱私泄露等多重安全風險。為檢驗網(wǎng)絡安全治理對信息消費數(shù)字技術創(chuàng)新效應的影響,在構建網(wǎng)絡安全治理文本詞典基礎上,運用word2vec詞向量模型等技術方法,統(tǒng)計上市公司年報中有關網(wǎng)絡安全內(nèi)容的詞頻總數(shù),從網(wǎng)絡安全、網(wǎng)絡攻擊、數(shù)據(jù)泄露等方面測度網(wǎng)絡安全治理水平[14],并代入回歸模型。從表5模型(5)和模型(6)結果看,在低網(wǎng)絡安全治理樣本中,信息消費試點政策的系數(shù)在1%的水平下顯著為正,表明信息消費對樣本企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新具有積極影響。可能的原因在于:一方面,網(wǎng)絡安全治理偏低的企業(yè)網(wǎng)絡安全支出相對不高,有助于企業(yè)增加數(shù)字技術創(chuàng)新投入;另一方面,網(wǎng)絡監(jiān)管不足導致不符合規(guī)范的信息產(chǎn)品與服務涌現(xiàn),在信息消費效應驅(qū)動下,企業(yè)為追逐信息產(chǎn)品利潤傾向于開展數(shù)字技術創(chuàng)新。
六、結論與政策啟示
本文以國家信息消費城市試點政策為研究視角,選取A股上市公司數(shù)據(jù),運用準自然實驗、機器學習、文本計量等多種研究方法,探討信息消費對企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新的影響效應及其傳導機制,取得以下研究結論:(1)以國家信息消費城市試點政策為準自然實驗,發(fā)現(xiàn)信息消費對數(shù)字技術創(chuàng)新具有顯著的正向影響,這一結論在經(jīng)過平行趨勢檢驗、安慰劑檢驗、PSM-DID、替換變量等穩(wěn)健性檢驗后依然成立。(2)信息消費通過增加數(shù)據(jù)要素積累、深化數(shù)字技術應用促進企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新,即數(shù)據(jù)要素、數(shù)字技術應用在信息消費驅(qū)動數(shù)字技術創(chuàng)新過程中具有傳導作用。(3)在不同的金融科技環(huán)境以及網(wǎng)絡安全治理水平下,信息消費對數(shù)字技術創(chuàng)新的影響存在顯著差異,即在低金融科技地區(qū)和低網(wǎng)絡安全治理地區(qū),信息消費的創(chuàng)新效應更突出。由于數(shù)據(jù)要素產(chǎn)權確認和市場化配置機制仍不完善,以及知識產(chǎn)權司法保護體系亦未健全,信息消費對高知識產(chǎn)權保護地區(qū)企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新尚無顯著影響。
根據(jù)研究結論,本文政策啟示體現(xiàn)在以下方面:
1.加快部署信息消費試點城市新型信息消費示范項目,著力推動試點城市信息消費轉型升級?;鶞驶貧w結果驗證了信息消費的積極作用,應加快建設區(qū)域信息消費中心城市,打造信息消費體驗中心,推出一批以智慧街區(qū)、智慧門店、數(shù)字家庭為主要內(nèi)容的新型信息消費項目。重點發(fā)展行業(yè)類信息消費,健全行業(yè)企業(yè)新興信息技術服務,進一步優(yōu)化面向垂直領域的電子商務平臺服務和面向信息技術應用的綜合系統(tǒng)集成服務,持續(xù)推進信息消費轉型升級。
2.加強信息消費過程中數(shù)據(jù)要素有序供給和數(shù)字技術開發(fā)應用。研究結論佐證信息消費通過增加數(shù)據(jù)要素供給、擴大數(shù)字技術應用而促進企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新,政策應著力加快數(shù)據(jù)要素市場化配置進程,不斷深化和拓展數(shù)字技術應用。堅持推進數(shù)據(jù)要素市場化配置改革,建立健全信息消費數(shù)據(jù)要素交易體系,積極推動公共消費數(shù)據(jù)開放和信息產(chǎn)品企業(yè)數(shù)據(jù)流通。培育壯大智慧產(chǎn)品、智慧零售、遠程教育等信息消費場景,以數(shù)字技術深度應用推動信息消費轉型升級,
3.重點提高金融科技欠發(fā)達地區(qū)企業(yè)的信息消費水平。本文研究發(fā)現(xiàn)信息消費對數(shù)字技術創(chuàng)新的積極影響具有空間分異特征,建議進一步完善欠發(fā)達地區(qū)金融產(chǎn)品和服務供給,建立專業(yè)化的消費金融體系,適度拓展和擴大消費金融企業(yè)類型與規(guī)模。鼓勵試點城市通過政策引導、資源投入、人才培養(yǎng)等多元化舉措,推動企業(yè)新一代信息技術研發(fā)與應用,同時強化網(wǎng)絡安全治理和知識產(chǎn)權保護,縱深推進企業(yè)信息化建設和數(shù)字化轉型。
注釋:
①見國務院辦公廳《關于以新業(yè)態(tài)新模式引領新型消費加快發(fā)展的意見》(國辦發(fā)〔2020〕32號)。
②見《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》、國務院《關于促進服務消費高質(zhì)量發(fā)展的意見》(國發(fā)〔2024〕18號)。
③見國家發(fā)展改革委組織相關部門和機構編寫的《2017年中國居民消費發(fā)展報告》。
④見《擴大和升級信息消費三年行動計劃(2018—2020年)》(工信部聯(lián)信軟〔2018〕140號)。
參考文獻:
[1]劉洋,董久鈺,魏江.數(shù)字創(chuàng)新管理:理論框架與未來研究[J].管理世界,2020(7):198-217.
[2]NAMBISAN S,LYYTINEN K,MAJCHRZAK A,et al. Digital innovation management:reinventing innovation management research in a digital world[J]. MIS quarterly,2017,41(1): 223-238.
[3]梁佳,嚴鋒,楊宜苗.數(shù)字技術推動了零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展嗎?——基于面板門限模型的檢驗[J].經(jīng)濟與管理,2022,36(6):15-24.
[4]王馨,王營,呂靜.信息消費促進企業(yè)數(shù)字化轉型研究[J].國際金融研究,2023(11):87-96.
[5]韓兆安,吳海珍,趙景峰. 數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動創(chuàng)新發(fā)展——知識流動的中介作用[J].科學學研究,2022,40(11):2055-2064.
[6]許振亮,陳子璇,于皓.國際稀土產(chǎn)業(yè)中游專利技術研發(fā)概況分析[J].科研管理,2020,41(12):43-59.
[7]蔣為,陳星達,彭淼,等.數(shù)字規(guī)制政策、外部性治理與技術創(chuàng)新——基于數(shù)字投入與契約不完全的雙重視角[J].中國工業(yè)經(jīng)濟,2023(7):66-83.
[8]SUN L Y,ABRAHAM S. Estimating dynamic treatment effects in event studies with heterogeneous treatment effects [J]. Journal of econometrics,2021,225(2):175-199.
[9]李健,董小凡,張金林,等.數(shù)據(jù)資產(chǎn)對企業(yè)創(chuàng)新投入的影響研究[J].外國經(jīng)濟與管理,2023,45(12):18-33.
[10]權小鋒,李闖.智能制造與成本黏性——來自中國智能制造示范項目的準自然實驗[J].經(jīng)濟研究,2022,57(4):68-84.
[11]吳非,胡慧芷,林慧妍,等.企業(yè)數(shù)字化轉型與資本市場表現(xiàn)——來自股票流動性的經(jīng)驗證據(jù)[J].管理世界,2021,37(7):130-144.
[12]李春濤,閆續(xù)文,宋敏,等.金融科技與企業(yè)創(chuàng)新——新三板上市公司的證據(jù)[J].中國工業(yè)經(jīng)濟,2020(1):81-98.
[13]沈國兵,黃鑠珺. 城市層面知識產(chǎn)權保護對中國企業(yè)引進外資的影響[J].財貿(mào)經(jīng)濟,2019,40(12):143-157.
[14]王輝,何冬昕,陳旭,等.網(wǎng)絡安全治理與股價崩盤風險——基于上市公司年報文本分析的證據(jù)[J].金融評論,2024(1):86-106.
責任編輯:王冬年
How the Pilot Policy of Information Consumption Affects the Digital Technology Innovation of Enterprises?Evidence from Chinese A-Share Listed Companies
XIA Houxue
(School of Economics amp; Management, Nanjing Tech University, Nanjing 211816, China)
Abstract:The 20th Central Committee of the Communist Party of China made a major deployment to accelerate the cultivation of a complete domestic demand system, requiring \"the improvement of long-term mechanisms for expanding consumption.\" This paper utilizes the double-difference model to examine the impact of information consumption on enterprises' digital technological innovation based on the quasi-natural experiment of the pilot policy of national information consumption city. It is found that information consumption promotes digital technological innovation by increasing the accumulation of enterprise data elements and deepening the application of digital technology, and its innovation-driven effect differs significantly under different financial and technological environments as well as levels of intellectual property protection and network security governance, the traction effect of information consumption on digital technological innovation is more prominent in areas with less-developed financially technological development, low intellectual property protection and low network security governance.
Keywords:information consumption; digital technology innovation; data element; difference-in-differences model
基金項目:國家社會科學基金青年項目(21CJY055)
作者簡介:夏后學(1988-).男,江蘇徐州人,南京工業(yè)大學經(jīng)濟與管理學院副教授,博士,研究方向為創(chuàng)新管理。