數字經濟發展與企業風險承擔水平

申明浩 譚偉杰

一 引言與文獻綜述

隨著互聯網、大數據、人工智能和云計算等新興數字技術的快速發展，數字經濟與實體經濟如何實現深度融合逐漸受到社會的廣泛關注。2022年《政府工作報告》提出，加強數字中國建設整體布局，培育壯大工業互聯網與人工智能等數字產業，釋放數據要素核心潛力，讓數字經濟更好地賦能高質量發展、豐富人民生活。《中國互聯網發展報告2021》顯示，2020年我國數字經濟的總規模達到39.2萬億元，占GDP比重為38.6%，在全球經濟形勢復雜嚴峻的背景下我國數字經濟仍保持9.7%的高位增長，是同期GDP名義增速的3.2倍多。可見，數字經濟在我國經濟轉軌發展中發揮著越來越重要的作用，有利于打通產業之間要素流通的各個環節，激發企業活力與“雙循環”發展優勢。在微觀層面，企業風險承擔水平的提升與其嘗試一些更具戰略意義但短期收益波動較大的投資項目密切相關(Faccio et al.，2011)[1]，是企業提升核心競爭力的關鍵。這種風險承擔意愿能夠在一定程度上激勵企業進行更多創造性和高質量的項目業務探索，發揮更高的企業能動性，而數字經濟弱化了各經濟主體間經濟活動的邊界，降低了信息溝通成本，從而讓企業能夠在更大范圍內享受數字經濟發展的紅利。準確挖掘數字經濟對宏觀經濟發展與微觀企業轉型變革的作用，有助于為數字經濟相關政策制定以及經濟高質量發展提供思路與方向。

然而，數字經濟對企業風險承擔水平是否具有促進效應？如果答案是該效應成立，那么其背后的影響機制和特征又是什么呢？現有研究主要從企業內部和外部環境兩個層面對企業風險承擔水平的影響因素展開分析。企業內部層面主要包括所有權、管理者特征、公司治理和代理理論等。Boubakri et al.(2013)[2]研究發現，外資控股會提高企業的風險承擔水平。李小榮和張瑞君(2014)[3]認為股權激勵能夠緩解委托代理問題，鼓勵管理層進行更有價值的投資活動，從而提升企業風險承擔水平。Schoar和Zuo(2017)[4]研究發現，有過經濟危機經歷的企業管理者，其投資策略會相對趨于保守，進而外化為企業風險承擔意愿的降低。企業面臨的融資約束問題也是影響企業風險承擔水平的重要因素(張敏等，2015)[5]。從風險承擔水平的外部環境影響因素來看，主要包括宏觀經濟波動、社會文化和資本市場等。周彬蕊等(2017)[6]研究發現，貨幣政策能夠通過影響企業融資約束程度而提升企業風險承擔水。John et al.(2008)[7]認為宏觀經濟環境通過企業外源融資成本的變化影響企業風險承擔水平，當經濟環境較好時，較低的外源融資成本會使企業的投資行為趨于激進，從而形成更高的風險承擔意愿。胡劉芬和周澤將(2018)[8]的研究表明，風險投資機構持股等外部治理環境的改善有助于緩解企業融資約束，提升企業風險承擔水平。申丹琳(2019)[9]認為地區社會信任度與企業風險承擔水平密切相關。郭品和沈悅(2019)[10]則從金融科技的視角出發，探究了其對銀行風險承擔水平的影響。現有關于企業風險承擔水平的研究豐富，但是準確評估數字經濟與企業風險承擔水平之間關系的微觀實證研究較為缺乏。本文在已有理論研究的基礎上，嘗試測算了2011—2019年省級數字經濟綜合發展指數，實證檢驗數字經濟發展對企業風險承擔水平的影響和作用機理。

本文可能的邊際貢獻在于：第一，基于多維度的數字經濟指標，從省級層面對地區數字經濟發展水平進行了較為全面的測度，這對數字經濟真實發展水平具有一定程度的代表性，為后續研究提供了方法上的借鑒。第二，將分析視角拓展至數字經濟對企業風險承擔水平的影響，為外部環境對企業風險承擔水平的實證研究提供了新視角和理論解釋。第三，深入探討了數字經濟通過激勵企業內部創新活動和緩解外部融資約束的雙重機制影響企業創新績效。此外，本文引入“寬帶中國”試點政策作為外生沖擊檢驗，進一步提高了研究結論的穩健性。

二 理論分析與研究假設

(一)數字經濟與企業風險承擔

2016年《G20數字經濟發展與合作倡議》準確界定了數字經濟這個概念，數字經濟是指以數字化的知識和信息作為關鍵生產要素、以現代信息網絡作為重要載體、以信息通信技術的有效使用作為效率提升和經濟結構優化的重要推動力的一系列經濟活動。目前關于數字經濟的研究主要圍繞經濟高質量發展(趙濤等，2020)[11]、創新創業效率(韓先鋒等，2019)[12]、全要素生產率(黃群慧等，2019)[13]等論題，對微觀層面的討論較為缺乏。Boubakri et al.(2013)[2]認為企業在日常投資決策中的風險承擔水平反映了企業在此過程中對待風險的意愿與傾向，是企業對可能面臨的風險進行綜合權衡和預判的結果。企業風險承擔水平會受到企業內外部諸多因素的影響，而數字經濟可以通過影響知識傳遞和溢出、市場要素資源組合等加快信息和資源交互，從而促進企業風險承擔水平的提升。

第一，數字經濟作為互聯網的產物，可以提供更加優質、便捷的技術和產品服務，從而有效提升各部門的運行效率(羅珉和李亮宇，2015)[14]。“梅特卡夫法則”和網絡效應能夠迅速整合市場信息資源，降低交易成本，優化市場供需匹配的速度和路徑(韓長根和張力，2019[15]；荊文君和孫寶文，2019[16])，提高企業日常經營管理的效率，為企業風險承擔水平提升奠定基礎。第二，數字經濟的發展能夠激發用戶的產品多樣化需求，同時極大地滿足供需雙方企業的信息獲取需求。在數字化時代，企業可以獲取海量的顧客產品多樣化需求，及時根據需求來了解市場整體情況，調整產量，減少市場上由于信息不對稱而導致的企業周轉不靈。良好的周轉狀態是企業提高自身抗風險能力的重要因素，穩健的經營狀態會驅使企業敢于投資高附加價值和高風險的項目。第三，社會互動性所引發的示范效應是數字經濟的顯著特征(周廣肅和樊綱，2018)[17]，促進了社會資本積累，激勵企業更愿意去嘗試高風險、長周期的投資項目，最終表現為企業風險承擔水平提升，并對周邊地區企業產生影響。另外，韓先鋒等(2019)[12]研究發現，互聯網的快速發展能夠驅動區域創新效率的提高，創新紅利的釋放刺激了創新思維的產生和碰撞，有助于促進企業數字化轉型。而創新項目本身主要是高風險但凈現值為正的投資活動，因此最終表現為企業風險承擔水平的提升。基于此，本文提出研究假設1。

研究假設1：數字經濟有助于促進企業風險承擔水平的提升。

(二)資源介入與內部創新的雙重機制分析

數字經濟提供了便捷的信息交流平臺，基于大數據和人工智能等的數字技術降低了經濟活動主體間的信息不對稱程度，提高了信息透明度(Wamda et al.，2015[18]；金洪飛等，2020[19])。而企業面臨的融資約束主要是由于銀企之間信息不對稱而導致企業無法獲取足夠資金滿足生產經營需求的問題(Sufi，2007)[20]。數字經濟能夠降低該過程中的信息不對稱，從而強化企業向金融機構貸款的融資能力。另外，數字金融作為數字經濟的衍生產物，能夠彌補企業信用擔保不足(Heiskanen，2017)[21]，為增加企業信用等級提供支撐的同時(Yin et al.，2019)[22]，也拓寬了企業的融資渠道(Cole et al.，2019)[23]，進而在一定程度上緩解企業面臨的融資約束問題。因此，數字經濟能夠緩解企業面臨的融資約束問題。

然而，當企業內部流動性管理不善，又受到外部融資約束而陷入流動性困境時，對于不同風險投資項目的選擇決定了企業的風險承擔水平，且往往會影響到企業的長遠穩定發展。Denis和Sibilkov(2010)[24]的研究表明，受到融資約束的企業，其代理成本會得到有效降低，同時會約束企業過度投資行為，從而對企業風險承擔產生影響。嚴楷等(2019)[25]研究發現，對于面臨較高融資約束的企業而言，因為當企業得到外源融資后，投資者往往更有動力去關注和監督企業的資金走向和安排，促使管理者更謹慎合理地評估風險投資項目，這會提升企業風險承擔水平和投資效率。一方面，企業融資約束得到緩解時，企業擁有足夠的資金時往往會更傾向于選擇高風險、激進的項目投資策略，從而表現為自身風險承擔水平的提升。另一方面，蔡競和董艷(2016)[26]研究發現，當企業的融資渠道更加多元化時，企業與資金供給方之間的談判能力提高，有助于降低企業的融資成本，那么企業就越有可能選擇風險較高的項目，進而表現為風險承擔水平的提升。基于此，本文提出研究假設2。

研究假設2：數字經濟有助于緩解融資約束進而提升企業風險承擔水平。

數字技術能夠有效破除信息傳遞的障礙，強化知識溢出效應，為各創新主體提高自身創新效率提供重要基礎(Akcigit et al.，2018)[27]。一方面，企業可以通過數字化轉型加速信息技術知識在企業內部的擴散，同時也為下一階段的創新儲備知識，提升知識向創新成果轉化的效率，反映為創新產出的提高。另一方面，數字經濟的發展能夠進一步激活區域創新生態系統，促進創新要素的流動(白俊紅等，2017)[28]、弱化產業邊界(肖旭和戚聿東，2019)[29]，使得創新主體和創新活動參與者能夠在更大范圍內享受高效的創新服務。這為企業與競爭對手和科研機構等組織的合作創新創造了機會，促進數字技術與經濟社會實體經濟的深度融合。因此，數字經濟能夠有效促進企業創新產出的增加。而企業創新產出的顯著增加預示著核心競爭優勢的提高，進一步增強其對高風險投資項目的信心和創新風險的容忍度，最終表現為企業風險承擔水平的提升。另外，從代理理論的角度出發，由于管理者與股東之間存在信息不對稱，這就需要管理者對企業績效承擔一定的責任。當企業創新水平提高時，意味著企業相比競爭對手更具比較優勢，管理層出于企業績效的長遠考慮，可能會更愿意選擇風險較高但凈現值為正的投資項目(張敏等，2015)[5]，從而促進企業風險承擔水平的提升。基于此，本文提出研究假設3。

研究假設3：數字經濟有助于激勵企業開展創新活動，進而提升風險承擔水平。

三 研究設計

(一)模型構建

為分析數字經濟發展對企業風險承擔水平的影響，本文構建面板固定效應模型對研究假設進行檢驗。建立如下回歸方程：

Riskit+1=α+βDIEjt+γ∑Controlsijt+Firm+Year+Ind+Prov+uit

(1)

其中，被解釋變量為Riskit+1，表示企業i在t+1年的風險承擔水平；核心解釋變量為DIEjt，表示j省份在t年的數字經濟發展水平；Controls表示一系列的控制變量集合；Firm、Year、Ind和Prov分別表示企業、時間、行業和省份固定效應；uit為隨機擾動項。同時，本文對所有被解釋變量均進行滯后一期處理，適度緩解反向因果的內生性問題，且在回歸檢驗中均采用企業層面聚類穩健標準誤。

(二)變量選擇與說明

1.被解釋變量：企業風險承擔水平

較高的風險承擔水平往往會給企業未來收益帶來較高的不確定性。本文參考Li和Tang(2013)[30]、余明桂等(2013)[31]對企業風險承擔水平的測度方法，用每一時間段內資產報酬率(ROA)的波動性來衡量企業風險承擔水平，本文選取的觀測時間段為三年。具體計算如下：

(2)

Risk2it=Max(ADJROAit,ADJROAit+1,ADJROAit+T-1)-Min(ADJROAit,ADJROAit+1,ADJROAit+T-1)|T=3

(3)

2.解釋變量：數字經濟發展

目前官方尚未披露正式的市級、省級層面數字經濟發展指數，而具體測度數字經濟的文獻較少。基于數字經濟的內涵，本文從宏觀層面選取數字經濟發展載體、數字產業化以及產業數字化作為數字經濟的3個一級指標，并進一步將其細化為9個二級指標和25個變量指標，表1是中國各省數字經濟綜合發展指數的測度指標、指標屬性與構建過程。本文借鑒王軍等(2021)[32]的研究，采用客觀賦權法中的熵值法，同時引入由北京大學互聯網金融研究中心和螞蟻金服集團合作編制的《數字普惠金融指數》(郭峰等，2020)[33]對數字經濟發展指數進行綜合測度(DIE)，能在一定程度上避免主觀賦權法測度的不準確性。

表1 中國各省數字經濟綜合發展水平評價指標體系

3.機制變量

(1)企業創新活動(innov)。現有文獻已從多個維度測量企業創新，如用專利申請(胡國柳等，2019)[34]、專利獲得(孟慶斌等，2019)[35]和研發投入(王永進等，2017)[36]等作為企業創新績效的衡量指標，但均存在一定缺陷。本文參考Zhou et al.(2017)[37]的研究思路，采用上市公司發明專利申請數量(innov)來衡量企業創新績效。

(2)融資約束(FC)。本文參考Hadlock和Pierce(2010)[38]的做法，采用SA指數來衡量企業所受到的融資約束。SA指數的測算模型僅以企業的年齡和規模兩個不隨時間變化很大且具有較強外生性的變量構建，得到的融資約束SA指數絕對值的大小和企業受到的融資約束程度呈正比，即SA指數越大說明企業的融資約束程度越高。相比于目前部分學者采用的KZ指數和WW指數，SA指數能有效克服內生性的缺點。具體計算公式為：

SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.04Age

(5)

4.控制變量

為了盡可能克服遺漏變量的影響，參考以往研究的思路，納入企業微觀層面和省級層面的多個控制變量。企業微觀層面變量包括：資產負債率 (Lev)、總資產回報率(ROA)、企業規模(Size)、營業收入增長率(Growth)、固定資產增長率(Fix)與委員會個數(Cmote)。省級層面的宏觀變量包括：經濟發展水平(Edl)，用地區生產總值與地區總人口的比值表示；產業結構(Ind2)，用第三產業與第二產業產值之比表示。

(三)數據來源與描述性統計

本文基于2011—2019年中國省級數字經濟發展指數與滬深兩市A股上市公司數據進行實證研究，最終獲得“公司-年度”觀測值為24991個，為了克服極端值對回歸結果的影響，本文對模型中涉及到的所有連續型變量進行雙側1%水平的縮尾處理。研究數據來自國家統計局、《中國統計年鑒》、CNRDS、CSMAR等數據庫。表2是本文主要變量的描述性統計結果。其中被解釋變量企業風險承擔水平(Risk1、Risk2)的最大值和最小值相差較大，說明企業風險承擔水平存在較大的差異；數字經濟發展指數(DIE)和經濟發展水平(Edl)則表現出“均值小，標準差大”的特點，這與我國區域發展不平衡的國情相符。其他控制變量也存在著不同程度的差異。

表2 主要變量的描述性統計

四 實證分析

(一)基準回歸結果

1．數字經濟對企業風險承擔水平的影響

為研究數字經濟發展對企業風險承擔水平的影響，本文參照魏志華等(2020)[39]的做法，在全樣本回歸模型中采用企業層面的聚類穩健標準誤。表3列(1)和列(2)為數字經濟發展對企業風險承擔水平影響的基準模型回歸結果，DIE的估計系數分別為0.2528和0.4887，并均在1%的水平上通過了顯著性檢驗。這就意味著，隨著數字經濟發展程度的提高，企業風險承擔水平也會提升，研究假設1得到驗證。從控制變量上看，資產負債率 (Lev)和營業收入增長率(Growth)的估計系數均在1%的水平上顯著為正，總資產回報率(ROA)、企業規模(Size)、固定資產增長率(Fix)和經濟發展水平(Edl)的估計系數則在1%或5%的水平上顯著為負。

表3 數字經濟發展對企業風險承擔水平的影響

2.機制分析

以上分析表明，數字經濟能夠促進企業風險承擔水平的提升，那么接下來進一步探討數字經濟對企業創新和融資約束的影響。本文對機制變量(企業創新和融資約束)都進行了滯后一期處理。表3列(3)為以企業創新活動(innov)作為被解釋變量的回歸結果，DIE的估計系數在1%的水平上顯著為正，說明數字經濟發展能夠促進企業創新產出的提高；列(4)為數字經濟對企業融資約束的影響，結果顯示，數字經濟與企業融資約束在1%的水平上存在顯著的負相關關系，表明數字經濟能夠緩解企業的融資約束問題。

為了更嚴格地驗證中介機制，本文采用中介效應(間接效應)的結構方程模型。由于中介效應的非線性分布特征，本文采用非參數 Bootstrapping方法調整估計偏差(MacKinnon et al.，2004)[40]。表4Panel A和Panel B列示了兩個被解釋變量企業風險承擔水平Risk1與Risk2的中介效應檢驗結果。

在Panel A的結果中，直接效應系數為0.1539，置信區間(BC interval 95%)為[0.1050，0.2029]，不包含0，說明數字經濟的直接效應顯著。進一步地，數字經濟發展—融資約束—企業風險承擔水平(DIE—FC—Risk1)的中介效應系數為0.0108，置信區間(BC interval 95%)為[0.0014，0.0203]，不包含0。這說明緩解融資約束是數字經濟發展提升企業風險承擔水平的一種重要機制，研究假設2得到支持。數字經濟發展—創新活動—企業風險承擔水平(DIE—innov—Risk1)的中介效應系數為0.0051，置信區間(BC interval 95%)為[0.0027，0.0075]，不包含0。這說明創新產出的增加是數字經濟發展提升企業風險承擔水平的另一種重要機制，研究假設3得到支持。另外，由Panel B的檢驗結果可以發現，以Risk2作為企業風險承擔水平另一衡量變量的中介效應檢驗仍然顯著支持上述研究結論，即創新產出增加與融資約束問題改善在數字經濟發展與企業風險承擔水平關系中發揮了中介作用。

此外，本文還進一步采用Sobel檢驗方法，得出融資約束的Z統計量分別為6.7351和6.5483，中介效應占比分別為74.81%和74.24%；而創新活動對應的Z統計量分別為5.7387和5.6153，中介效應占比分別為11.38%和11.10%。根據上述檢驗結果，在數字經濟時代，融資約束和創新活動是影響企業風險承擔水平提升的關鍵因素，其中，融資約束的羈絆十分突出，因此，如何切實緩解企業融資約束困境，提高企業風險承擔水平，是政府制定有關政策時需要重點考慮的現實問題。

表4 中介效應檢驗

(二)內生性考量

1.工具變量法

在前述的實證檢驗中，雖然企業風險承擔水平是微觀變量，數字經濟發展指數是省級宏觀變量，兩者之間的反向因果關系較弱，但是企業風險承擔水平一定程度上會影響地區經濟發展，從而影響當地互聯網技術進步，對數字經濟發展產生影響。因此，本文主要考慮的是因存在遺漏變量和數字經濟發展指數測度偏誤而導致的內生性問題。比如，不同地區由于發展階段等的差異，對新興經濟態勢風險的接受程度往往有差別，這不但影響數字經濟的發展，也影響當地經濟活動的開展，而且這類因素很難被度量。本文采用工具變量方法盡可能緩解模型存在的內生性問題。有效且合理的工具變量需要滿足相關性與外生性兩個關鍵條件。借鑒黃群慧等(2019)[13]的研究，初步選取各省份1984年每百人固定電話數量和每百萬人郵局數量作為數字經濟發展的工具變量。一方面，當地歷史上通信方式的基礎設施會從技術水平和使用偏好等方面影響往后互聯網技術的發展和應用，滿足相關性條件；另一方面，郵電服務等基礎設施主要為社會居民提供服務，并不會直接作用于企業風險項目的選擇與投資過程，滿足外生性條件。考慮到本文樣本為平衡面板數據，而所選取的工具變量原始數據是橫截面形式，直接使用會產生估計偏誤問題。因此，借鑒趙濤等(2020)[11]的研究思路，采用各省份1984年郵電數量(與個體相關)分別與滯后一期的全國互聯網用戶數(與時間有關)的交互項(IV1)，作為地區數字經濟發展指數的工具變量。

表5匯報了工具變量法的回歸結果。工具變量估計的第一階段回歸結果列(1)顯示，數字經濟指數工具變量的估計系數顯著為正。同時，對于原假設“工具變量識別不足”的檢驗，K-P rk LM檢驗、C-D Wald檢驗以及K-P rk Wald檢驗得到的F統計量均遠大于10，表明工具變量識別不足的概率為0.00，可以初步排除“弱工具變量”問題，即工具變量滿足相關性條件。實證分析數字經濟發展與Risk1和Risk2之間關系的第二階段回歸結果列(2)和列(3)顯示，DIE的估計系數分別為0.5373和1.7647，且均在1%的水平上顯著，表明數字經濟發展能夠顯著提升企業風險承擔水平。

此外，本文還參考郭家堂和駱品亮(2016)[41]的研究方法，進一步用2011—2019年各省份互聯網普及率(IV2)作為DIE的工具變量。根據表5列(4)—列(6)的檢驗結果，工具變量與數字經濟發展水平滿足相關性要求，同時第二階段回歸結果顯示，DIE的估計系數與企業風險承擔水平仍然呈正相關關系，且均在1%的水平上顯著，說明本文研究結論是穩健可靠的。

表5 工具變量法的回歸結果

(續上表)

2.外生政策沖擊檢驗

事實上，一個企業的風險承擔水平往往也會受到當地營商環境、產業技術水平以及政策支持等因素的深刻影響。因此，為了更加穩健地評估數字經濟發展是否能夠有效提升企業風險承擔水平，考慮到數字經濟發展與互聯網具有密切關系，本文借鑒趙濤等(2020)[11]的做法，采用“寬帶中國”試點的網絡新基建升級作為外生政策沖擊，利用雙重差分法(DID)來進一步評估本文的核心現實問題。一方面，互聯網基礎設施建設對推動數字經濟發展具有重要作用，數字經濟服務范圍的擴大和服務質量的提升都離不開互聯網基礎設施的升級，這為地區營商環境優化與企業風險承擔能力提升奠定堅實基礎。另一方面，“寬帶中國”等試點政策具備擴容式特點，能夠為本研究提供一個新的研究視角和準自然實驗研究策略。

互聯網寬帶正在引領全球新一輪信息化數字化的發展浪潮，越來越多的國家開始重視互聯網寬帶發展并把其作為國家的核心發展戰略。2013年8月，國務院印發《“寬帶中國”戰略及實施方案》，標志著我國互聯網基礎設施的建設和升級將陸續分批推進。截至目前，工業和信息化部、國家發展和改革委員會于2014年、2015年和2016年分三批遴選和批復了共120個“寬帶中國”示范城市(群)。入選地區將著力規范寬帶互聯網的建設秩序、推進寬帶網絡提質增速，進一步擴大用戶規模和覆蓋范圍，更好地服務當地經濟活動主體，實現經濟增長(劉傳明和馬青山，2020)[42]。具體而言，本文通過設定多期DID模型探討“寬帶中國”試點政策是否提升了當地企業風險承擔水平，建立如下回歸方程：

Riskit=α+βDIDit+γ∑Controlsijt+Firm+Year+Ind+Prov+uit

(6)

其中，DID表示企業所在城市當年及以后年份是否屬于“寬帶中國”試點政策城市，如果是則為1，否則為0。其余變量均與上文基準回歸的定義一致。

平行趨勢假設是運用DID方法的重要前提假設，因此，本文先進行平行趨勢假設檢驗。表6列(1)和列(2)的回歸結果顯示，該試點政策通過了平行趨勢檢驗。基于全樣本的回歸結果列(3)和列(4)顯示，“寬帶中國”試點政策的估計系數分別為0.0458和0.0654，并且均在1%的水平上顯著，表明該政策顯著提升了企業風險承擔水平。再次印證了本文核心結論是穩健可靠的。

表6 “寬帶中國”試點政策對企業風險承擔水平影響的回歸結果

(三)其他穩健性檢驗

1.替代測量

(1)替換被解釋變量。企業風險承擔水平有多種測量方式，為檢驗本文相關結論對被解釋變量的敏感性，參考Faccio et al.(2016)[1]的研究方法，選擇五年觀察期計算企業總資產收益率的波動率(Risk3)和極差(Risk4)進行替代性測量。表7列(1)和列(2)結果顯示，數字經濟對企業風險承擔水平的正向影響均在1%的水平上顯著。

(2)替換解釋變量。前文解釋變量是基于熵值法測算的省級數字經濟綜合發展指數(DIE)，與此對應，在模型中引入替代變量：基于主成分分析法測算的數字經濟發展指數。表7列(3)和列(4)結果顯示，數字經濟發展對企業風險承擔水平的促進效應均在1%的水平上顯著。

2.考慮其他影響因素

由于區域經濟特殊性對企業風險承擔水平以及數字經濟發展可能會產生重要影響，考慮中國4個直轄市(北京、上海、天津、重慶)的經濟特殊性，為了降低模型估計的偏誤，本文剔除了直轄市樣本數據后重新進行回歸檢驗。表7列(5)和列(6)結果顯示，DIE的估計系數仍在1%的水平上顯著為正，說明本文研究結論成立。

表7 穩健性檢驗的回歸結果

五 進一步分析

(一)異質性分析

1.企業異質性分析

(1)外部交易成本

資產專用性較高的企業往往面臨更高的外部交易成本，因為這些企業由于承擔著資產“套牢”風險，所以很容易會被交易方“敲竹杠”(Williamson，1985)[43]。數字經濟發展促進了市場要素資源的流動，可能會更有利于那些資產專用性較高的企業化解專用性約束(肖旭和戚聿東，2019)[29]，對企業風險承擔水平的提升作用將更顯著。因此，本文利用資產專用性程度(Apse)來衡量外部交易成本，以考察數字經濟對企業風險承擔水平的提升效應在不同資產專用性下的異同。具體而言，參考趙璨等(2020)[44]的研究方法，用固定資產凈額、在建工程、無形資產與長期待攤費用之和與資產總額的比值來衡量企業的資產專用性程度。若高于均值則Apse取值為1，否則為0。表8列(1)和列(2)結果顯示，交互項DIE×Apse的估計系數在1%的水平上顯著為正，說明企業資產專用性越高，數字經濟促進企業風險承擔水平提升的作用就越明顯，與預期結論一致。

(2)內部管控分析

從前文分析可以發現，數字經濟可以通過改變企業內部與外部環境，進而影響企業活動。那么既然數字經濟能夠通過降低企業外部交易成本進而促進企業風險承擔水平的提升，也有可能通過影響內部管控成本來提高企業風險承擔水平。據此，本文進一步考察數字經濟對企業風險承擔水平的提升效應在不同內部管控程度下的異同。具體而言，數字經濟能夠通過降低企業內部管控成本而提高其內部控制水平。當企業的外部交易成本原本就比較低時，數字經濟對企業外部交易成本的降低空間就十分有限。此時數字經濟對企業內部管控成本的降低效果將更加明顯，從而對企業風險承擔水平的提升效果也會更顯著。為了檢驗上述推測，本文使用如下兩個指標衡量企業內部管控水平。

①內部控制指數(internal)。本文借鑒已有研究的做法，采用迪博內部控制指數來衡量企業內部管控水平，若高于均值則internal取值為1，否則為0。表8列(3)和列(4)結果顯示，交互項DIE×internal的估計系數在1%的水平上顯著為負，說明內部控制水平越低，數字經濟促進企業風險承擔水平提升的作用就越明顯，驗證了上述預期結論。

②管理費用率(Manage)。借鑒李萬福等(2011)[45]的研究思路，本文使用管理費用率來反映企業內部管控成本。具體而言，當企業管理費用率低于均值時，Manage取值為1，否則為0。表8列(5)和列(6)結果顯示，交互項DIE×Manage的估計系數均在1%的水平上顯著為負，說明企業管理費用率越高，數字經濟促進企業風險承擔水平提升的作用就越明顯，與預期相符。

表8 企業異質性分析

2.地區異質性分析

(1)區分地理位置的異質性

數字經濟在我國各區域的發展本身就存在一定程度的不平衡，那么究竟哪些地區能夠更大地釋放數字經濟的紅利帶動區域企業和經濟發展。本文按照以往的研究，區分企業所處的地理位置(東部地區和中西部地區)，考察數字經濟發展對企業風險承擔水平促進作用的區域差異。表9列(1)和列(2)結果顯示，DIE與企業風險承擔水平在1%的顯著水平上呈正相關關系，表明數字經濟發展能夠促進東部地區企業風險承擔水平的提升。相反，根據列(3)和列(4)的結果，中西部地區數字經濟發展的估計系數為負，但不顯著。

(2)區分區域規劃政策的異質性

類似于國家級城市群等區域規劃政策在重塑區域營商環境、創新環境與制度環境方面，與數字經濟提升企業風險承擔水平可能會具有某種共性。因此，本文以企業所在城市是否屬于2016年前獲批的國家級城市群作為劃分依據，進而考察數字經濟發展與區域規劃政策在企業風險承擔水平上的互動差異。表9列(5)—列(8)結果顯示，相較于非國家級城市群，數字經濟發展對國家級城市群企業風險承擔水平的提升效應更顯著。

表9 區域異質性分析的回歸結果

(二)經濟后果：數字經濟對企業全要素生產率的影響

大量研究表明互聯網發展能夠充分發揮企業內外部資源與技術創新上的比較優勢，從而對企業生產效率產生顯著的促進作用(黃群慧等，2019)[13]，而數字經濟是以互聯網為依托平臺的新興產物，那么其是否也能夠通過提高企業風險承擔水平，進而提升企業全要素生產率？本文進一步借助中介效應模型探索三者之間的關系。具體而言，借鑒Levinsohn和Petrin(2003)[46]的方法，引入企業全要素生產率(TFP)進行驗證。表10為中介效應回歸結果。列(1)和列(2)結果與前文基準回歸結果一致，數字經濟發展顯著促進了企業風險承擔水平的提升。列(3)結果顯示，DIE與TFP呈顯著的正相關關系，說明數字經濟發展提升了企業全要素生產率。列(4)和列(5)中DIE的系數和顯著性水平均有一定程度的下降，而企業風險承擔水平的估計系數仍然在1%的水平上顯著為正。以上結果說明，數字經濟對企業風險承擔水平的促進作用能夠進一步提升企業全要素生產率。

表10 數字經濟發展對企業全要素生產率的影響

(續上表)

六 結論與政策啟示

近年來，數字經濟逐漸成為經濟增長的新動能，無論是《政府工作報告》還是“十四五”規劃都強調發展數字經濟，切實加快數字化、信息化建設和發展，推動數字經濟與實體經濟的深度融合。本文基于微觀企業視角，實證研究了數字經濟對企業風險承擔水平的影響和機制，發現數字經濟可以顯著促進企業風險承擔水平的提升。該結論在工具變量法、以“寬帶中國”試點為準自然實驗以及一系列穩健性檢驗后仍然顯著成立。機制檢驗表明，數字經濟可以通過激勵創新和緩解融資約束兩個方面來對企業風險承擔水平產生影響。異質性分析發現，數字經濟對企業風險承擔水平的促進效果在外部交易成本較高和內部管控成本較高的企業、東部和國家級城市群企業中更為顯著。進一步地，本文還發現數字經濟發展能夠通過提高企業風險承擔水平，進而提升企業全要素生產率。

由研究結論得到如下政策啟示：第一，充分認識并積極把握數字經濟的機遇，驅動企業、產業與數字技術的深度融合。數字經濟提高企業風險承擔水平進而促進企業全要素生產率的提升正是數字經濟賦能實體經濟的微觀映射，為構建數字中國和新發展格局提供有力支撐。第二，在“新基建”浪潮下，應該不斷加大信息技術基礎設施建設的投資力度，特別是5G、大數據和人工智能等數字基礎設施建設，破除產業信息化發展的基礎障礙，同時政府也需要完善創新生態系統和數字化發展平臺的服務，為企業數字化轉型保駕護航，降低企業外部交易成本，充分發揮數字經濟提高企業風險承擔水平的正向效用。第三，數字經濟通過激勵創新和緩解融資約束兩個方面來對企業風險承擔水平產生影響。于政府而言，需要為各類創新創業平臺和金融科技平臺提供完備的公共服務資源，同時也要重視數字政務、數字文化和數字生活的建設，促進創新要素自由高效流動，營造良好的創新環境與營商環境，提升企業風險承擔水平。于企業而言，需要充分吸收數字經濟的創新紅利，通過合理分配企業內部創新資源和金融資源，增強企業的核心競爭優勢，為企業風險承擔水平提升提供必要的基礎。