數字賦能企業升級:路徑識別與政策支持※

郭峰 陳凱

內容提要：深度挖掘微觀主體的數字化升級質效是培育現代化產業體系競爭優勢的決勝關鍵。基于2011-2021年中國滬深A股上市公司面板數據,實證檢驗了數字化影響企業升級績效的經濟效果、中介路徑和調節機制。研究表明,數字化對企業升級績效具有正向促進效應;數字化通過企業內部價值鏈賦能和企業外部價值鏈賦能雙重路徑影響企業升級績效,前者體現為技術創新效應和營銷管理效應,后者體現為產業鏈重組效應和產業鏈協同效應;政策支持對企業數字化升級績效具有顯著強化作用,即金融支持、政府補助、市場治理均表現為正向調節效應;考慮企業異質性差異,數字化升級效應及其政策調節效應整體在非國有企業、高成長性企業、發達地區企業中表現更為明顯。

一、引 言

實體經濟的高質量發展是構筑現代化產業體系的基礎支撐。隨著工業革命和城市改革的深入推進,中國產業結構變遷的重心逐步從產業間調整向產業內升級更迭,而微觀層面的企業升級成為現代化產業體系競爭優勢培育的決勝關鍵。在新技術變革的時代浪潮下,數字經濟與實體經濟的深度融合為國民經濟持續增長注入了強勁動力,依托數字化轉型升級成為微觀主體高質量發展的典型策略。然而,數字化仍屬于初始階段的數字產物,由于企業轉型過程充滿復雜性與不確定性,加之微觀主體特征差異的影響,數字化與企業升級績效的內在關系并未明朗。在機遇與風險并存的現實背景下,首要厘清的理論問題有:數字化對企業升級績效存在何種影響?作用機制是什么?是否具有異質性表現?

產業競爭實力的提升不僅需要微觀個體的積極響應,更離不開政府部門的支持引領。現階段,國家高度重視企業數字化轉型升級的戰略部署。“十四五”規劃指出,要促進數字技術與實體經濟深度融合,賦能傳統產業轉型升級。中共二十大報告亦強調,要加快發展數字經濟,促進數字經濟和實體經濟深度融合。自“網絡強國戰略”“國家大數據戰略”實施以來,中央政府和地方政府相應給予配套政策支持,既制定用以緩解企業資金供給不足的直接性政策支持,如金融支持、財政補貼等舉措,也給予改善宏觀經濟秩序的間接性政策支持,如市場環境治理等規制手段,致力為企業轉型發展提供制度保障。那么,政策支持是否對數字化與企業升級績效的內在關系起到實質性作用?回顧現有研究成果,尚未得到具體反饋。鑒于此,本文在解讀數字化對企業升級績效的作用效果及路徑機制的基礎上,進一步考察政策支持的可能影響,旨在為推進現代產業體系建設和數字中國建設提供理論參考。

本文可能的邊際貢獻在于:一是嘗試基于企業內部價值鏈和企業外部價值鏈雙重維度,識別數字化轉型影響企業升級績效的中介傳導機制,解構數實融合背景下企業升級行為的階段特征和路徑演變;二是考察政策支持的調節效應,分類比較金融型政策支持(金融支持)、補貼型政策支持(政府補助)和環境型政策支持(市場治理)的差異化影響,彌補傳統研究忽視政策環境調節因素的不足;三是從所有權性質、企業生命周期、經濟區位特征等方面考察微觀主體特征差異,明晰數字化績效提升效應及政策調節效應的異質性表現。

二、文獻回顧

圍繞數字化與企業升級績效的內在關系,現有文獻的核心議題主要涉及以下幾方面:其一,以經營業績、全球價值鏈地位、全要素生產率為企業升級績效表征變量,重點討論數字化對企業升級績效的正向作用。如Peng和Tao(2022)利用中國上市公司數據研究發現,數字化對企業升級績效具有顯著的促進作用。杜勇和婁靖(2022)進一步肯定數字化對企業升級績效的行業溢出效應。Li等(2023)則強調數字化轉型對企業盈利績效的正向影響存在滯后性。其二,強調“數字化悖論”的特征事實,認為數字化未必能改善企業升級績效,兩者可能呈現負向影響關系。從風險成本而言,Wamba等(2017)指出由于過度的資金投入和長周期的收益回報,轉型企業容易陷入“數字化困境”,導致企業經濟績效不升反降。從規模效應來看,劉淑春等(2021)發現,隨著企業規模的擴張,數字化的績效提升效果會呈現遞增或遞減的非線性反應。其三,基于內外部因素的復合影響,著重探討數字化影響企業升級績效的內在作用機制。如Liu等(2022)關注融資約束、業務風險、技術創新的路徑影響;張倩肖和段義學(2023)闡述產業整合的傳導作用等。部分研究結合所有制性質、治理結構、動態能力等微觀內容解釋數字化績效回報差異的引致原因(Li等,2023);亦有文獻試圖從制度環境等宏觀視角考察外部因素對企業數字化賦能效應的調節影響(張欣和董竹,2023)。

盡管企業數字化的績效賦能效應備受學者們關注,但諸多議題仍處于實證領域的模糊地帶。一方面,經驗文獻普遍將企業升級過程視為單點式的目標“黑箱”,忽略或者弱化了企業升級過程的階段特征和路徑演變。雖然學者們嘗試從交易成本、勞動效率、技術進步等維度解構數字化影響企業升級績效的路徑,但這些零散的機制拼接并未從根本上厘清企業數字化背景下“升級行為-升級過程-升級績效”的傳導輪廓。事實上,企業升級理論強調企業升級是通過內部升級與外部升級實現價值增值的動態攀升過程(鈔小靜和薛志欣,2022)。按照企業升級的路徑演化,吳家曦和李華燊(2009)將企業升級過程歸類為轉軌和轉行兩種模式,前者強調企業內部經營模式和組織架構的優化,后者關注企業對于不同行業的轉換和延伸。聚焦于數字化情境,企業通過數字化升級行為影響企業升級績效的過程中,同樣可能存在企業內部價值鏈活動和企業外部價值鏈活動雙重進階的演變特征。但是,現有實證研究尚未結合企業升級過程的路徑演變識別數字化影響企業升級績效的傳導機制。另一方面,經驗文獻主要從微觀內部視角考察數字化對企業升級績效的調節影響,忽視宏觀政策因素的復雜作用。基于企業數字化高風險性、高成本性及不確定性的現實考量,政府部門既制定用以緩解企業資金供給不足的直接性政策支持,如財政補貼、金融支持等舉措,也給予改善宏觀經濟秩序的間接性政策支持,如市場環境治理等規制手段,致力為企業轉型發展提供制度保障。圍繞這個現實背景,科學評估數字政策扶持體系的實施效果,能夠直觀把握有效市場和有為政府的融合成效。尤其考慮到數字化轉型的主體差異和階段差異,更需要系統性檢驗支持性政策的效能發揮,但目前鮮有研究將政策支持與企業數字化績效賦能置于同一框架進行探討。

綜上所述,關于數字化與企業升級績效的研究,在影響效果方面,現有文獻對兩者的內在關系尚存爭議;在傳導路徑方面,缺乏按照“升級行為-升級過程-升級績效”的邏輯框架解讀數字化影響企業升級績效的機制分析;在調節作用方面,忽視財政補貼、金融支持、市場治理等宏觀政策因素對企業數字化績效提升的影響。為此,本文構建數字賦能企業升級績效的內在邏輯框架,并利用中國滬深A股上市公司面板數據,檢驗數字化影響企業升級績效的經濟效果、傳導路徑和調節機制。

三、理論假說

1. 數字化影響企業升級績效的效果假說

企業數字化是企業借助智能通訊設備、無線傳輸網絡、物聯網人工智能、底層技術集成應用等數字媒介,優化重組生產經營流程,推動傳統生產要素和數據生產要素融合創新,從而增強市場競爭能力和價值增值能力的升級行為。企業升級績效反映了企業升級行為的經濟結果,由于企業升級策略形式多樣,企業績效可能表現在產品質量、技術工藝、產業價值鏈、財務營收等方面,但Humphrey和Schmitz(2002)、杜勇和婁靖(2022)指出,無論企業升級采取何種方式,最終都以綜合性生產效率為主線得以體現。本文延續以上研究觀點,采用全要素生產率表征企業升級績效的核心內涵。

作為企業戰略性變革舉措,數字化轉型可以降低經濟交易成本、提高資源整合能力、拓展供需市場空間,進而提升企業升級績效。其一,企業通過更新改造生產經營設備和優化調整組織管理結構,推動傳統生產運營模式向數字生產運營模式轉換,有利于降低內外部交易成本,提高生產經營的高效性和規模性,從而促進企業升級績效提升(劉淑春等,2021)。其二,企業實施數字化轉型能夠從研發、采購、生產、管理、銷售、服務等全方位把控生產經營流程,有利于資源整合利用和要素科學配置,推動企業升級績效提高。其三,企業運用數字技術可以規避經濟活動空間限制,極大程度地響應市場需求變化,構建企業與用戶、供應商、服務商等利益主體的數字生態網絡,幫助企業捕獲更大的市場空間,進而提高企業升級績效表現(Gregory,2019)。盡管數字化改造存在成本不可控和風險不確定等短期制約因素,但長期來看,仍有利于企業獲取超額收益和競爭優勢(Li等,2023)。據此,提出待檢驗假設:

H1:假定其他條件不變,數字化對企業升級績效具有正向促進效應。

2. 數字化影響企業升級績效的路徑假說

價值鏈直觀反映經濟主體生產運營各環節的價值增值能力。按照價值創造軌跡的演變,企業數字化績效提升效應可能通過企業內部價值鏈賦能和企業外部價值鏈賦能雙重路徑實現,前者強調企業內部價值活動的優化,后者側重企業外部價值活動的提升(鈔小靜和薛志欣,2022;吳家曦和李華燊,2009)。

根據“微笑曲線”可知,企業內部高附加值創造環節主要集中于研發與營銷,因而技術創新能力與營銷管理能力是決定企業競爭優勢的關鍵(Schmitz,2007)。數字化轉型能夠融合企業內部價值創造活動,提升企業研發創新能力和營銷管理能力,進而助推企業升級績效的持續性提高。一方面,數字技術應用不僅拓寬了企業知識獲取和知識共享的范圍,降低技術研發潛在風險,提高企業創新意愿和創新投入,還能促進信息流通和組織協同,縮短產品創新周期,節省研發投入成本,增加創新產出和創新效率。另一方面,以數字平臺支撐的營銷架構重塑了生產者與消費者的交互關系,線下實體交易向線上虛擬交易的場景轉換突破時空限制,有利于企業開拓市場空間,建立規模化的營銷網絡,并且數字技術的出現使得營銷管理決策趨向扁平化,模糊性職能邊界促進組織部門的合作和業務流程的貫通,整體推動營銷管理效率提高。據此,提出待檢驗假設:

H2:假定其他條件不變,數字化通過企業內部價值鏈賦能影響企業升級績效,表現為技術創新效應和營銷管理效應。

數字技術的出現強化了企業與外部主體的經濟聯系,產業鏈關聯活動是企業外部價值鏈管理的核心部分(黃群慧和倪紅福,2020)。在互聯互通的網絡生態環境下,生產要素流轉速度和產業邊界融合速度趨快,企業需要適時根據外部環境變化作出策略性響應,用以穩固自身競爭優勢和產業地位。本文主要從產業鏈重組和產業鏈協同兩方面關注企業外部價值鏈升級問題。一方面,數字化加快了產業更迭速度,推動企業通過資產并購重組調整產業布局,實現落后產能淘汰、產業鏈條延伸、新興行業進入等產業鏈整合目的,促進資源向優勢產業聚集(慕亞宇和胡奕明,2022)。另一方面,數字化強化了產業鏈聯動效應,推動企業打破行業界限參與產業鏈協同,形成內外部資源共享的商業合作模式,推動企業在產業價值鏈地位的提升。據此,提出待檢驗假設:

H3:假定其他條件不變,數字化通過企業外部價值鏈賦能影響企業升級績效,表現為產業鏈重組效應和產業鏈協同效應。

3. 政策支持影響企業數字化升級績效的調節假說

產業政策支持是政府引導產業發展的主要手段。現有文獻關于政策支持的調控效果存在分歧。持正者認為政策支持能夠糾正市場失靈,激發產業發展勢能,促進企業經濟效益提高(王紅建等,2020)。異議者指出政策支持的局限性,強調政府資源配置行為存在偏誤,低效率盲目性的政策引導加劇資源“逆向流動”,引發投資“潮涌現象”,致使企業經濟效益降低(侯方宇和楊瑞龍,2018)。目前企業數字化轉型仍處于探索階段,整體存在諸多不確定因素,需要政府的產業政策支持。由于政策工具的功能側重存在差異,本文將分類討論金融型政策支持、補貼型政策支持、環境型政策支持的作用機理。

從金融支持的角度而言,信貸供給能夠緩解企業融資約束問題,保障企業資金投入的流動性和連續性,降低數字化轉型的不確定風險,為企業擴大設備改造投入和技術研發投入提供基礎支撐,最終強化企業數字化升級績效的表現。與此同時,數字化在改善企業實體盈利能力的同時,也會吸引更多的資金順流到實體投資渠道,削弱企業金融投資的避險動機,抑制經濟過度金融化的“脫實向虛”風險,形成實體數字化和實體投資化的“良性雙循環”,從而促進企業獲取持續性的經濟效益(劉柏和郭書妍,2023)。據此,提出待檢驗假設:

H4:假定其他條件不變,金融支持對企業數字化升級效應具有正向調節作用。

從政府補助的角度而言,財稅補貼政策具有直接資源補充和間接信號傳遞的雙向功能(王剛剛等,2017)。一方面,政府補助能夠彌補企業資源缺口,適度分擔企業轉型成本壓力,激發企業轉型升級的參與意愿,有益于增強企業提升績效的驅動力。另一方面,政府補貼傾向于高發展潛力的優勢產業或企業群體,這種隱含式的政府信用背書機制能夠向外界釋放企業資質的積極信號,降低合作利益者的甄選成本,有利于營造資源集聚共享的合作氛圍,對企業數字化轉型行為產生“擠入作用”,對企業升級績效產生正向強化作用。據此,提出待檢驗假設:

H5:假定其他條件不變,政府補助對企業數字化升級效應具有正向調節作用。

從市場治理的角度而言,市場治理的核心在于通過競爭性機制實現資源自由配置(陳冠宇,2022)。政府通過市場競爭環境的規制治理改善企業營商環境,基于配置機制、激勵機制、聯動機制強化企業數字化的經濟績效表現。其一,競爭性市場治理保障資源、人才、技術、信息自由流動,降低要素市場和產品市場壟斷風險,能夠給予企業公平競爭、秩序穩定的供需市場,有利于企業提高經濟績效。其二,面對適者生存的存續壓力,企業為維持競爭優勢和競爭地位,會自主加快轉型升級強度,進而快速適應變革的市場環境,從而增強企業績效提升。其三,市場競爭治理能夠暢通產業鏈內部溝通橋梁,推動企業與數字生態伙伴跨界合作,強化企業升級績效表現。據此,提出待檢驗假設:

H6:假定其他條件不變,市場治理對企業數字化升級效應具有正向調節作用。

圖1 企業數字化影響企業升級績效的理論框架

四、研究設計

1. 數據來源

考慮實證數據的全面性及可得性,本文采用2011-2021年中國滬深A股上市公司面板數據展開分析。企業數字化數據及財務數據來源于CSMAR數據庫,專利研發數據來源于CNRDS數據庫,年報數據來源于巨潮資訊網,宏觀層面數據來源于《中國統計年鑒》《中國城市統計年鑒》。數據處理包括:剔除經營狀況異常的ST類公司和會計準則特殊的金融類公司;考慮到員工規模較小可能對企業升級績效核算產生異常干擾,刪除員工人數少于50人的公司樣本;刪除核心變量、控制變量、中介變量數值缺失的公司樣本。最終得到27824個觀測樣本。

2. 變量選取

(1) 被解釋變量企業升級績效(Upperfor)。企業升級績效綜合體現為企業效率的提高,本文參考杜勇和婁靖(2022)的做法,用全要素生產率表征企業升級績效。關于全要素生產率的測度,主流核算方法包括OLS、GMM、OP、LP等。其中,LP法引入中間投入作為生產效率的代理變量,能夠有效解決估計模型的內生性問題及聯立性問題,故本文采用LP法核算全要素生產率。其中,企業產出增加值=固定資產折舊+職工工資+營業利潤+稅金及附加+應交增值稅;中間投入=營業成本+銷售費用+管理費用+財務費用-固定資產折舊-職工工資;資本投入為固定資產凈值;勞動投入為企業員工人數。職工工資包括實際發放薪酬和未發放薪酬兩部分,具體公式為:職工工資=支付給員工以及為員工支付的現金+應付員工薪酬的期末值-應付員工薪酬的期初值。為消除通貨膨脹因素的影響,價值形態數據均以2011年為基期折算為實際值。其中,企業產出增加值和中間投入采用工業出廠價格指數進行平減,固定資產凈額用GDP平減指數進行平減。

(2) 核心解釋變量企業數字化(Dig)。目前企業數字化主要采用文本詞頻分析法、數字無形資產占比等方式度量。詞頻分析法雖然樣本獲取較為全面,但考慮企業年報存在過度披露的機會主義傾向,統計值和實際值誤差可能較大。數字無形資產核算雖然能夠避免主觀層面的機會主義誤差,但受限于多數年報數字資產明細披露不全的弊病,數據遺漏現象較為嚴重。鑒于此,本文采用CSMAR數據庫公布的企業數字化轉型指數。該指數從戰略驅動、技術賦能、組織賦能、環境賦能、數字化成果、數字化應用6大維度綜合評估企業數字化水平,指標體系全面完整,能夠系統性反映企業數字化真實情況。

(3) 中介變量(M)。企業內部價值鏈賦能維度包括技術創新能力(M_Inn)和營銷管理能力(M_Mar),企業外部價值鏈賦能維度包括產業鏈重組(M_Rec)和產業鏈協同(M_Coo)。技術創新能力綜合體現為技術創新投入與技術創新產出的效率輸出,計算公式為:Ln[(1+專利申請總數)/(1+研發投入)](劉暢等,2023)。考慮到3種專利研發難度存在差別,因此發明專利、實用新型專利、外觀設計專利分別賦權3、2、1計算專利申請總數。營銷管理能力綜合體現為營銷管理投入與營銷管理產出的效率輸出,計算公式為:Ln[營業收入/(銷售費用+管理費用+財務費用)](顧雷雷和彭俞超,2014)。產業鏈重組主要體現為落后產能淘汰、產業鏈條延伸、新興行業進入等產業鏈整合行為,故根據會計年度是否發生資產收購并購事件或資產剝離并購事件來定義,若發生賦值為1,否則賦值為0(慕亞宇和胡奕明,2022)。產業鏈協同表現為供應鏈的協同效應,采用存貨周轉率對數代替。

(4) 調節變量(W)。政策支持主要涉及金融型政策支持、補貼型政策支持和環境型政策支持3方面,即金融支持(W_Fin)、政府補助(W_Sub)和市場治理(W_HHI)。其中,金融支持用可供抵押的有形資產獲得借款的融資強度來反映,計算公式為:Ln[(短期借款+長期借款)/(總資產×有形資產占比)],該指標越大,說明有形資產獲得借款的金融支持力度越大(林輝和李唐蓉,2023)。政府補助采用當期企業獲得政府補助金額的自然對數度量。市場治理程度采用(1-HHI指數)衡量,HHI指數越大,說明市場壟斷勢力越強,經過反向調整可以刻畫市場競爭環境的治理程度。

(5) 控制變量。企業層面:企業規模(Size),選取企業員工人數的自然對數表征;企業年齡(Age),采用企業成立年限的自然對數衡量;資產負債率(Lev),利用總負債與總資產的比值刻畫;凈資產收益率(Roe),按照凈利潤與股東權益余額的比值度量;管理者持股比例(Msr),采用董高監持股數量與總股數量的比值衡量;賬面市值比(BM),采用總資產與總市值的比值衡量;機構投資者持股比例(Sys),采用機構投資者持股數量與總股數量的比值衡量。宏觀層面:地區經濟發展水平(Pgdp),利用上市公司所在城市的人均實際GDP對數表征;政府干預程度(Gov),采用上市公司所在城市財政預算內支出與地區GDP的比值度量。

3. 模型設計

首先,構建基準面板回歸模型探究數字化對企業升級績效的影響,模型如下:

Upperforit=α0+δDigit+γControlit+εit

(1)

其中,α0為常數項;εit為隨機誤差項;δ為數字化對企業升級績效的回歸系數;γ為控制變量的回歸系數向量。

其次,運用中介效應模型識別數字化影響企業升級績效的路徑機制,模型如下:

(2)

其中,Mit為中介變量;θ為數字化對中介變量的回歸系數;λ為中介變量對企業升級績效的回歸系數。

采用逐步回歸法檢驗中介效應,需同時滿足以下要求:第一,數字化Dig的估計系數δ通過顯著性檢驗;第二,當θ和λ均顯著時,如果δ′顯著則表明M具有部分中介效應,如果δ′不顯著則表明M具有完全中介效應,當θ和λ至少有1個不顯著時,結合Sobel檢驗進一步判斷中介效應的有無。

最后,運用調節效應模型考察政府支持對企業數字化升級效應的調節影響,模型如下:

Upperforit=α0+δDigit+φW+ρW×Digit+γControlit+εit

(3)

其中,Wit為調節變量;φ為調節變量對企業升級績效的回歸系數;ρ代表數字化與調節變量的交互項對企業升級績效的回歸系數。

五、實證分析

1. 數字化影響企業升級績效的效果分析

(1) 基準回歸。根據表1可知,列(1)列(2)未控制固定效應,列(3)列(4)同時控制企業、年份、城市固定效應。經過F檢驗、Hausman檢驗和時間效應檢驗,最終選取同時控制企業、年份和城市的固定效應模型進行方程估計,且所有模型均采用企業層面的聚類穩健標準誤,結果見列(4)。可見,無論是否加入控制變量,核心解釋變量Dig的回歸系數均在1%統計水平上顯著為正,表明數字化對企業升級績效具有正向促進效應,驗證假設H1成立。考慮內生性潛在影響,列(5)中采用核心解釋變量滯后1期L.Dig進行回歸,可見回歸系數符號及顯著性均未發生改變,再次驗證假設H1成立。

表1 數字化影響企業升級績效的基準回歸結果

關于控制變量,結合列(4)來看,企業規模Size、企業年齡Age、管理層持股比例Msr、機構投資者持股比例Sys的回歸系數顯著為正,表明企業規模擴大、經營年限越久,越能夠整合資源擴大規模效益;管理層持股激勵使得個人利益與集體利益一致,有利于規避委托代理問題,降低管理者風險經營概率,促進企業長遠性發展;機構持股比例越高,企業越傾向于穩健性經營,越能加大升級投入提高經濟績效。資產負債率Lev和賬面市值比BM的回歸系數顯著為負,凈資產收益率Roe的正向回歸系數未通過顯著性檢驗。宏觀層面,地區經濟發展水平Pgdp和政府干預程度Gov的回歸系數顯著為正,說明經濟發展水平的提高能夠給予企業更好的市場空間和轉型環境,有利于提高企業升級績效;而政府干預程度的提高反映政府調控治理程度的加深,一定程度上代表著政府和市場的有效結合,有益于企業績效提升。

(2) 穩健性檢驗。為保證實證結果的可靠性,進行以下穩健性處理,結果見表2。一是替換解釋變量。按照吳非等(2021)的核算方法,利用關鍵詞詞頻對數測度企業數字化水平。列(1)結果顯示,核心解釋變量的回歸系數符號和顯著性均未發生明顯變化,驗證研究結論穩健性良好。二是替換被解釋變量。重新采用OP方法測度被解釋變量,其中,投資=購建固定資產、無形資產和其他長期資產支付的現金-處置固定資產、無形資產和其他長期資產收回的現金。由列(2)可知,回歸結果未發生明顯變化,說明研究結論穩健。三是強化高階固定效應。考慮到研究期內不同城市在不同時點出臺了系列數字化政策,為此,構建城市維度與年份維度交互的高階固定效應引入模型,以降低數字政策等不可觀測變量的外生沖擊影響。由列(3)可知,研究結論依舊成立。四是剔除特定樣本。考慮到計算機類、互聯網類、軟件服務類等行業的數字化程度普遍高于其他類行業,故刪除這些行業的觀測樣本重新進行回歸。由列(4)可知,剩余樣本的核心變量回歸系數仍然顯著為正,再次驗證研究結論的可靠性。

表2 數字化影響企業升級績效的穩健性檢驗結果

(3) 內生性檢驗。為克服個體行為慣性、遺漏變量偏誤、反向因果關系和樣本自選擇引致的內生性問題,本文利用兩步SYS-GMM法、工具變量法和傾向得分匹配法重新估計,回歸結果見表3。

表3 數字化影響企業升級績效的內生性檢驗結果

兩步SYS-GMM法。引入被解釋變量滯后1期構造動態面板回歸模型,采用兩步SYS-GMM法進行估計。由表3列(1)可知,模型擾動項的差分存在一階自相關但無二階自相關,且Hansen檢驗接受工具變量有效的原假設,說明系統GMM回歸模型設定有效。進一步來看,在克服解釋變量自身的內生性問題后,核心解釋變量Dig的回歸系數在1%統計水平上仍顯著為正,表明基準回歸結果依舊成立。

工具變量法。參考張倩肖和段義學(2023)的研究,選取各城市1984年每百萬人郵局數作為工具變量。一方面,本地現代通訊設施是歷史性通訊條件的傳承延續,而宏觀基礎設施環境能夠正向激勵或者輔助企業數字化進程,滿足工具變量的相關性標準;另一方面,歷史性郵局數據主要反映當地居民的生活消費水平和通訊服務需求,與企業生產經營績效的直接關聯較小,并且隨著時間推移,傳統通信手段對產業發展的影響日漸式微,一定程度上不會直接影響企業經營成效,滿足工具變量的外生性標準。為保證截面工具變量隨時間發生變動,同時引入滯后1期的全國移動電話普及率作為宏觀時間趨勢項,將兩者乘積數作為最終工具變量(iv)進行回歸。表3中列(2)列(3)分別報告了工具變量的第一段和第二段回歸結果。可見,F值和Kleibergen-Paap rk LM統計量通過1%顯著性檢驗,Cragg-Donald Wald F統計量大于臨界值16.38,同時拒絕識別不足和弱工具變量的原假設,說明本文工具變量的選取有效。與此同時,第一階段和第二階段中關鍵系數均通過1%的顯著性檢驗,驗證研究結論成立。

(4) 傾向得分匹配法。根據企業數字化轉型綜合指數的中位數將樣本分為處理組(高于中位數)和對照組(低于中位數),選取基準回歸的控制變量作為匹配模型的協變量,采用1∶4有放回的最近鄰匹配法。平衡性檢驗結果顯示,匹配后處理組和對照組的協變量差異得到有效控制,所有協變量的標準化偏差及其顯著性均通過平衡性檢驗。利用匹配后的樣本進行回歸,表3列(4)顯示核心解釋變量的系數顯著為正,證明克服樣本自選擇偏誤后研究結論依舊成立。

2. 數字化影響企業升級績效的路徑分析

根據理論分析所述,數字化可能通過企業內部價值鏈賦能和企業外部價值鏈賦能兩大路徑影響企業升級績效,前者體現為技術創新效應和營銷管理效應,后者體現為產業鏈重組效應和產業鏈協同效應。為此,本文借助中介效應模型對上述傳導路徑進行識別,表4報告了數字化影響企業升級績效的路徑檢驗結果。

表4 數字化影響企業升級績效的路徑檢驗結果

聚焦于企業內部價值鏈賦能,列(1)至列(4)中核心解釋變量Dig對技術創新能力和營銷管理能力的回歸系數均顯著為正,表明數字化轉型對企業技術創新能力和營銷管理能力具有正向促進效應;納入中介變量,技術創新能力和營銷管理能力對企業升級績效的影響顯著為正,核心解釋變量Dig對企業升級績效的影響顯著為正且系數絕對值有所下降,說明技術創新能力和營銷管理能力對數字化影響企業升級績效具有部分中介效應,經Sobel檢驗可知,技術創新能力和營銷管理能力的中介效應均通過檢驗,中介比例分別為13.69%和18.04%,從而驗證假設H2成立。這意味著,數字化應用能夠通過提升技術創新能力和營銷管理能力影響企業價值鏈的上下端,帶動企業內部價值鏈升級。

聚焦于企業外部價值鏈賦能,列(5)至列(8)中核心解釋變量Dig對產業鏈重組和產業鏈協同的回歸系數均顯著為正,表明數字化轉型有助于促進企業產業鏈重組和產業鏈協同;納入中介變量,產業鏈重組和產業鏈協同對企業升級績效的影響顯著為正,核心解釋變量Dig對企業升級績效的影響顯著為正且系數絕對值有所下降,說明產業鏈重組和產業鏈協同對數字化影響企業升級績效具有部分中介效應,中介比例分別為0.94%和8.06%。其中,產業鏈重組的中介比例較小,可能的原因在于本文采用并購事件發生情況來定義產業鏈重組變量,在一定程度上低估產業鏈重組的經濟效應,后續回歸結果可將其視為產業鏈重組中介效應影響的下限作為參考,雖然該比例較小,但仍通過Sobel檢驗,從而驗證假設H3成立。在數字變革環境下,企業通過整合產業鏈提升企業外部價值鏈競爭優勢,進而促進企業績效提升。一方面,通過淘汰落后產能、延伸產業鏈條、進入新興行業等并購重組行為進行“補鏈”,集合資源向優勢產業發展;另一方面,通過資源共享、聯合研發等協同合作行為進行“固鏈”,強化產業互聯合作生態。

結合列(1)至列(8)的獨立中介效應可知,企業內部價值鏈賦能路徑的中介效應要明顯高于企業外部價值鏈賦能路徑。進一步,將所有中介變量納入模型,考慮多重中介效應的綜合影響,回歸結果如列(9)所示。可以發現,M_Inn、M_Mar、M_Rec、M_Coo的估計系數均在至少5%統計水平上顯著,且核心解釋變量Dig仍顯著為正,回歸系數值下降至0.003,證明多重中介效應存在綜合影響。其中,技術創新能力承擔的中介效應為0.00048(計算方式為0.029×0.016),中介比例為10.23%(計算方式為0.00048/0.0046),同理,營銷管理能力的中介效應為0.00081,中介比例為17.22%;產業鏈重組的中介效應為0.00005,中介比例為1.12%;產業鏈協同的中介效應為0.00013,中介比例為2.87%。所以,數字化同時通過M_Inn、M_Mar、M_Rec、M_Coo等4種渠道給企業升級績效帶來的總中介效應為0.00147,總中介效應比例為31.44%。總體來看,綜合路徑下營銷管理能力的中介效應最高,其次為技術創新能力,產業鏈協同和產業鏈重組的中介效應均較小,意味著企業在數字化過程中更傾向于通過內部價值鏈活動來推動企業績效提升。

六、調節效應分析

1. 政策支持影響企業數字化升級績效的調節效應分析

為考察政策支持對企業數字化升級效應的調節影響,本文構造數字化與政策支持的交互項進行實證檢驗。為克服多重共線性的影響,核心解釋變量和調節變量均進行去中心化處理。

表5報告了政策支持調節企業數字化升級效應的回歸結果,重點關注交互項的符號和顯著性。由結果可知,列(1)至列(3)中調節變量W_Sub和W_HHI的系數均顯著為正,而W_Fin的系數顯著為負,可能的原因在于企業存在過度金融化的“脫實向虛”傾向,且金融信貸的政策引導加劇資源“逆向流動”,引發非理性投資潮涌現象,致使企業經濟績效降低(侯方宇和楊瑞龍,2018)。此外,核心解釋變量Dig的主效應均顯著為正,交互項Dig×W的正向調節效應均通過顯著性檢驗,表明政策支持對企業數字化績效提升效應具有顯著的強化作用,驗證假設H4、H5、H6成立。這意味著,政策支持力度越大,企業數字化的績效賦能效果越明顯,驗證研究期內數字政策扶持體系具有實效。金融型政策支持能夠保障企業改造資金的流動性和連續性,抑制過度金融化的“脫實向虛”風險,削弱企業非理性投資傾向,推動實體數字化和實體投資化的良性循環,從而提高企業升級績效;補貼型政策支持既能通過資金補償的直接手段激勵企業持續升級,又能通過信號傳遞的間接途徑促進企業間合作,增強企業經濟績效表現;環境型政策支持能夠暢通市場渠道,通過市場競爭規范的治理手段改善企業外部營商環境,正向推動企業績效提升。

表5 政策支持調節企業數字化升級績效的檢驗結果

2. 政策支持調節企業數字化升級績效的異質性分析

企業的異質性特征可能影響數字化升級績效,本文從所有權性質、企業生命周期、經濟區位特征3方面展開比較分析。

(1) 所有權性質的影響。根據表6可知,列(1)中國有企業樣本數字化的回歸系數未能通過檢驗,列(5)中非國有企業數字化的回歸系數顯著為正,表明企業數字化績效提升效應在非國有企業中更為明顯。從政策支持來看,除國有企業金融支持和市場治理的交互項未通過顯著性檢驗外,列(3)、列(6)至列(8)的交互項系數均顯著為正,且非國有企業的交互項系數絕對值均高于國有企業,說明政策支持的正向調節效應在非國有企業中表現更強。國有企業內部結構復雜且治理鏈條冗長,戰略調整反應遲緩,數字化升級的經濟驅動力較弱,轉型效益顯現更為滯后。加之,由于自身資源獲取存在天然優勢,國有企業較非國有企業能夠享受更多的政策支持,在預算軟約束的弱激勵機制下,支持性政策的效用發揮更為受限。相比之下,非國有企業面臨更大的資源約束和競爭壓力,這類企業憑借強勁的轉型動力和敏捷的轉型速度,能夠靈活作出調整以適應復雜的數字環境,所以政策支持對于非國有企業數字化績效提升具有更大的輔助作用。

表6 政策支持對異質性所有權企業的影響

(2) 企業生命周期的影響。參考李云鶴和李湛(2012)的做法,根據銷售收入增長率、資本支出率、留存收益率及企業年齡4個指標的綜合得分,將樣本劃分為高成長性企業和低成長性企業。結合表7列(1)和列(5)可知,數字化對高成長性企業的升級效應高于低成長性企業。從政策支持來看,除低成長性企業金融支持和市場治理交互項未通過顯著性檢驗外,列(2)至列(4)、列(7)的交互項系數均顯著為正,且高成長性企業的交互項系數絕對值均高于低成長性企業,說明政策支持的正向調節效應對高成長性企業作用更加明顯。主要原因在于,高成長性企業和低成長性企業的基礎實力和發展目標存在差異。處于發展期的高成長性企業重在拓寬自身市場份額,產品迭代速度快,市場反應靈敏,能夠快速變革數字運營模式搶占市場份額,從而保持高速發展模式;而處于穩定期的低成長性企業重在維持自身市場地位,組織架構相對完整,戰略調整經濟動機較弱,數字化邊際賦能效應及其政策調節效應有限。

表7 政策支持對異質性生命周期企業的影響

(3) 經濟區位特征的影響。根據研究期間樣本城市的人均實際GDP平均值,將樣本分為發達地區企業和欠發達地區企業進行分析。對比表8列(1)和列(5)可知,數字化對發達地區企業的績效提升效應高于欠發達區企業,意味著經濟發展水平的提高能夠更大程度地釋放企業數字升級紅利。考慮平均值分組的主觀性,進一步采用費舍爾組合檢驗法檢驗組間差異,核心解釋變量的差異顯著性p值為0.000,證實兩組數字化效應存在統計差異。從政策支持來看,除欠發達地區企業金融支持和市場治理的交互項未通過顯著性檢驗外,列(2)至列(4)、列(7)的交互項系數均顯著為正,且發達地區企業的交互項系數絕對值均高于欠發達地區企業,說明政策支持的正向調節效應在發達地區企業中表現更強。比較而言,發達地區具有更優的生產要素資源、技術競爭優勢及制度政策環境,能夠更大程度地聚合要素資源以推進企業數字融合,輔助企業獲得更大的升級績效;而欠發達地區整體實力薄弱,人才技術資源匱乏,市場空間有限,轉型環境下給予企業的政策支持相對更弱,因而數字化賦能效應及政策調節效應作用相對有限。

七、結論與政策建議

深度挖掘微觀主體的數字化升級質效是培育現代化產業體系競爭優勢的決勝關鍵。本文構建數字賦能企業升級績效的內在邏輯框架,利用2011-2021年中國滬深A股上市公司面板數據,結合固定效應模型、中介效應模型及調節效應模型,驗證了數字化影響企業升級績效的經濟效果、傳導路徑和調節機制。研究表明:一是數字化對企業升級績效具有正向促進效應,考慮測量誤差和內生性問題的影響后該結論依舊穩健;二是數字化通過企業內部價值鏈賦能和企業外部價值鏈賦能雙重路徑影響企業升級績效,前者體現為技術創新效應和營銷管理效應,后者體現為產業鏈重組效應和產業鏈協同效應;三是政策支持對企業數字化升級績效具有顯著強化作用,即金融支持、政府補助、市場治理均表現為正向調節效應,考慮企業異質性差異,數字化績效提升效應及其政策調節效應整體在非國有企業、高成長性企業、發達地區企業中表現更為明顯。據此,提出以下政策實施建議:

(1) 加快構建數字化運營體系,深度挖掘數字升級效能。企業要抓住數字變革契機,推動數字技術與生產運營流程的深度融合,強化數字轉型提升企業綜合效益的賦能作用。在這個過程中,企業應當兼顧自身的基礎條件和需求定位,有針對性地制定數字化升級戰略。尤其對于發展潛力勢猛的高成長性企業、市場活力突出的非國有企業、經濟區位占優的發達地區企業,更應該把握數字化轉型的發展機遇,充分挖掘數字升級的賦能價值。

(2) 協同企業價值鏈增值路徑,聯合推動內外實力提升。依附數實融合的運行環境,企業應該打破單向賦能的思維桎梏,建立內部與外部雙向驅動的戰略調整方案。聚焦于內部價值鏈層面,借助數字技術應用提高產品或服務的技術含量和創新實力,構建數字賦能的商業運營模式,打通研發、供應、生產、銷售、管理、服務的業務流和數據流,提升內部價值鏈增值能力;聚焦于外部價值鏈層面,依托互聯互通的數字平臺,建立跨界融合攀升機制,通過資源共享參與產業重組合作,集合資源向優勢產業發展,強化自身的經濟績效表現。

(3) 持續落實輔助性政策支持,差序引導企業轉型升級。無論是金融型政策支持,還是補貼型政策支持,抑或環境型政策支持,都能在一定程度上緩解企業轉型風險,強化企業數字化賦能效應。政府應繼續加大政策扶持力度,為微觀主體營造寬松、自由、公平的轉型環境。但值得注意的是,由于企業間存在性質差異,政策支持的效用發揮存在偏向性,因而政府在給予數字制度保障時應充分考量企業間差異,采取差序化策略引導政策實施。