數字政務能否提升企業資源配置效率?※

廖雪婷 白俊紅

內容提要：以企業資源配置為切入點,將2016年公布的“互聯網+政務服務”試點城市政策作為準自然實驗,使用連續雙重差分法考察數字政務對企業的微觀經濟效應。研究發現,“互聯網+政務服務”試點城市政策提升了企業的資源配置效率。異質性分析表明,試點政策實施效果具有“東弱西強”不均衡特征,還受到政府政策注意力分配的影響,即地方政府面臨的壓力越小、“年輕”官員任期越長,地方政府越重視數字政務建設,對企業資源配置效率提升作用越明顯。機制分析表明,數字政務主要通過成本節約效應、緩解融資約束及創新激勵等渠道實現企業資源配置效率的提升。從數字政務細分維度來看,公眾參與顯著提升了企業資源配置效率,而在線服務和信息公開的作用尚未充分發揮。未來,應進一步加快政府數字化轉型,大力推進數字基礎設施建設,將數字化建設納入地方政府考核標準中,從根本上保障數字政務的實施順暢。

一、 引 言

現階段,中國正處于一個全面向“信息社會”過渡的時期,信息和通信技術(ICT)不僅推動了產業數字化升級,還對政府管理、決策產生了變革性影響。為了適應數字化潮流下治理環境的變化,中共二十大提出,以數字變革引導機制重塑,加快形成數字治理新格局。2023年,國務院印發的《數字中國建設整體布局規劃》強調要“發展高效協同的數字政務”,以“技術紅利”促進制度環境優化。數字政務的建設,有利于發揮政府的引導作用,進而推動有效市場與有為政府的更好結合,實現更為高效合理的資源配置,提高企業效率和競爭力。在此背景下,探討數字政務對資源配置效率的影響,對于政府調整治理改革方向和政策取向具有重要意義。

數字政務作為實現國家治理體系和治理能力現代化的重要手段,成為學界高度關注的熱點話題。過往研究多集中于總結國外數字化經驗(張曉和鮑靜,2018;黃建偉和劉軍,2019)、影響因素(譚海波等,2019)等。國內學者一致認為數字政務提升了政府行政效率、公共服務質量以及政企互動便捷度,有助于減少腐敗和非正規經濟范圍(施炳展和游安南,2021)。部分學者聚焦于數字化轉型的政策效果,進行了跨國面板的國別比較(Ali等,2018),針對區域層面經濟效應的研究(Liu等,2023;方錦程等,2023),肯定了數字政務促進經濟發展、優化營商環境的作用,但鮮有研究就政府內部治理變革如何傳導至微觀企業作出回答。不僅如此,上述研究往往將政府視為一個整體,忽視了中國制度環境下地方政府、官員特征對政府數字化進程的直接影響,在識別數字政務的經濟效應時沒有將財政支持、同儕競爭等內外部因素納入考慮。由此,一個問題自然產生,數字政務建設能否促進企業效率提升?其內在影響機制怎樣?回答這個問題,不僅有助于客觀評價政府數字化轉型的經濟效應,而且有助于為改善企業的資源錯配提供新見解?；诖?本文以資源配置為切入點,研究“互聯網+政務服務”試點城市政策的實施效果,探究數字政務與企業資源配置效率之間的關系。

本文可能存在的邊際貢獻在于以下三個方面:第一,不同于現有文獻構建政府數字化綜合評價體系進行衡量,本文利用“互聯網+政務服務”試點城市政策為準自然實驗,采用連續雙重差分法識別數字政務的微觀經濟效應,在研究視角和研究問題方面推進了政府數字化轉型現有文獻,也為數字政府建設更加有為政府、賦能市場要素配置的作用提供微觀證據。第二,已有文獻主要從制度環境、企業行為以及政策效應三個方面研究了企業資源配置效率,而數字政務作為利用數字技術優化制度環境的重要舉措卻少有研究,本文不僅研究了數字政務對企業資源配置效率的影響,還通過成本節約效應、緩解融資約束、創新激勵等角度考察了數字政務影響企業資源配置效率的作用渠道,并在此基礎上考慮地區法治環境、城市區位以及企業所有制、創辦年限、行業類型等多方面異質性影響,豐富了資源配置影響因素的文獻。第三,本文基于信息技術在數字政務建設的應用這一背景,結合中國制度環境特殊性,考察了地方政府政策注意力分配對建設數字化政府與企業資源配置效率二者關系的影響,結果發現財政壓力、官員晉升激勵都會強化數字政務對企業資源配置效率提升作用,揭示了政策實施效果存在區域性差異的內在原因,為地方政府加快數字化轉型提供理論和實證支撐。

二、 政策背景與理論分析

1. 政策背景

中國政府治理數字化轉型起步于中共十八大以后,主要以政務服務優化為主。政府解決政府管理問題時,將互聯網思維應用在創新行政管理方法、創新行政流程、創新服務方式上,積極搭建公共服務平臺,實現政務服務“一網通辦”,城市運營“一網統管”。2016年國務院出臺了《關于加快推進“互聯網+政務服務”工作的指導意見》,標志著政府治理進入到全新階段。該政策就優化再造政務服務環節、融合升級平臺渠道以及信息基礎建設提出了明確的任務目標,指出要在80個信息惠民的試點城市進行“互聯網+政務服務”試點建設,優化營商環境,實現利企便民。需要說明的是,“互聯網+政務服務”的試點名單承接自信息惠民試點政策,然而后者推行的初衷是在整合資源的基礎上集中建設信息化的城市惠民公共服務平臺,具體的政策措施與企業生產經營活動關聯較弱(黃壽峰和趙巖,2023)。因此,可以認為該試點政策是外生的政策沖擊。

2. 文獻綜述與理論分析

制度改革、技術創新都是改善企業資源配置效率的關鍵因素。從制度因素來說,許多學者基于具體政策實踐,研究了政府機構改革對資源配置效率的影響。例如,行政審批制度通過激勵和“減負”作用提高了資源配置效率(郭小年和邵宜航,2019);“電視問政”的開通使得公眾更容易對政府進行監督,一定程度上降低政策的不確定性,避免因政府行政行為導致的過度投資,提高資本配置效率(張思涵等,2022);商事制度改革可以促進企業進入和降低制度性成本,提升市場競爭力和資源再配置(鄭國楠和劉誠,2021);從技術因素來說,信息通信技術具有滲透性、替代性,不僅賦予傳統要素新的內涵,提高了資本、勞動力要素價值,還推動具有更高價值的稀缺數據要素融入企業生產中,最終促進資源配置效率提高(蔡躍洲和張鈞南,2015;何小鋼等,2019)。總的來說,制度改革、技術創新與企業資源配置存在緊密聯系,作為利用數字技術優化制度環境的重要舉措,數字政務理應起到提升企業資源配置效率的作用?；诖?本文試圖探討數字政務對企業資源配置效率的影響機制,具體可以歸納為以下幾點。

(1) 數字政務可以通過成本節約效應提升企業的資源配置效率。首先,“互聯網+政務服務”實現了政務服務數字化和線下線上聯動,減少政府與企業間摩擦和紙質文件的流轉,降低企業的交易成本(Schopf,2019);其次,政府通過建立信息公開平臺和數據共享機制,提高了信號傳遞速度和信息透明度,抑制因公職人員權力壟斷、腐敗帶來尋租支出的增加(曲永義和王可,2022)。最后,成本節約可以釋放冗余資源,減少資源誤置。對于企業而言,與政府進行協作時,政府和政策機構可以共享信息并提供優質交易服務,企業可以通過數字通信等電子手段在注冊新公司、在線納稅、成為政府服務提供商時,迅速地獲取與業務相關的即時信息和統計數據。此時,企業可以節約與政府打交道所消耗的生產資源,并將其轉移到新產品研發、產品設計等高附加值環節,提升要素資源利用效率。

(2) 數字政務可以通過降低融資約束效應提升企業的資源配置效率。首先,“互聯網+政務服務”平臺提高了網上事項搜索、查詢等方面的便捷度,暢通了政府與企業之間的溝通渠道,企業能夠及時、全面地掌握真實的招商政策、投融資信息,避免因信息不對稱造成融資決策和規劃偏差,改善了企業資源錯配的情況(徐霞和蔡熙乾,2021);其次,“無人智能審批”“一件事集成服務”“信用數據一網歸集”等模式創新,減少了企業投資審核流程以及辦事效率,還可以進行多部門聯動、銀稅互動,向金融機構提供更為準確、全面的企業信息和相關授信資料,有利于金融機構對企業進行風險評估,降低融資門檻(于文超等,2020)。不僅如此,部分銀行聯手地方政府深度參與數字政務建設,推出了“政采貸”“稅務貸”“普惠貸”等普惠金融產品以及“秒批秒貸”服務,拓寬了中小企業的融資渠道,從而有利于企業資本配置效率提升。

(3) 數字政務除了上述路徑影響企業生產要素投入以外,還可以通過提升企業創新激勵發揮作用。首先,作為政府治理的一種創新舉措,數字政務為企業提供相對有利的制度環境,引發區域內要素的集聚(Lazzarini,2015)。對于企業而言,政策引導下人力資本、信息技術等稀缺要素聚集,企業能夠獲得更廣泛的異質創新資源,并以創造性方式組成新的投入組合,從而提高企業資源配置效率。其次,政府借助線上交易、監管手段,加大對數字經濟生態的治理、整頓,消除因網絡效應等形成的數字平臺壟斷(余龍等,2021),從而促進新企業進入市場。大量企業進入使得市場均衡下的研發成本、平均利潤降低(金曉雨,2021),競爭機制倒逼落后企業轉型升級,從而優化資源配置。

三、 實證方法及數據來源

1. 識別策略與模型構建

本文將“互聯網+政務服務”試點城市政策視為一項外生政策沖擊,參考曲永義和王可(2022)的做法,將沖擊時間設定為2016年,在此基礎上使用連續雙重差分法考察數字政務與企業資源配置效率之間的關系。以往研究用政策年份與試點城市二值變量僅能體現實施試點城市政策與未實施試點城市政策的區別,并不能很好地反映實驗組和對照組受政策影響的強度差異。本文利用城市數字基礎設施水平差異衡量企業受政策影響的程度,比較組間差異,構建如下基準計量模型檢驗數字政務與企業資源配置效率之間關系:

Misft=α+β1Dpolicyjt+β2Treatjt+β∑(Xft+Ypt+Zjt)+λf+λj+λs+ηt+εfjst

(1)

其中,f、j、p、s、t分別代表企業、城市、省份、行業和年份;Misft表示企業資源配置效率;Dpolicyjt表示屬于實驗組的樣本企業受到“互聯網+政務服務”試點城市政策影響的程度;Treatjt表示樣本企業所在城市是否受到“互聯網+政務服務”試點城市政策的影響;Xft+Ypt+Zjt為排除其他因素對實證檢驗影響,引入的上市公司經濟特征、區域特征的向量組。模型中還加入了個體、城市、行業以及時間固定效應,εfjst為隨機擾動項。

(1) 被解釋變量。本文基于Hsieh和Klenow(2009)用微觀層面資源配置扭曲估算宏觀經濟效率的思路,利用固定效應法測度企業實際生產中的資本投入扭曲程度τk、勞動投入扭曲程度τL,構建式(2)和式(3):

(2)

(3)

當存在資源配置扭曲時,根據企業利潤最大化的一階條件,可以得出企業的實際產出為:

(4)

企業資源配置效率Misft可以表示為實際產出與不存在要素扭曲時(τk=τl=0)企業最優化產出的偏離程度,具體公式為:

(5)

其中,R是市場利率,是真實利率和折舊率之和,其中5%表示真實利率,5%表示折舊率;αs是s行業的資本產出彈性;對于企業勞動力的投入Lsf,本文參考韋莊禹(2022)做法,將ωLsf視為一個整體,令勞動要素的使用價格ω=1,用企業支付的總勞動報酬衡量勞動投入;對于企業的資本投入Ksf,本文利用固定資產凈值衡量;對企業的產出PsfYsf,本文使用企業的增加值衡量;此外,本文使用工業生產者出廠價格指數、固定資產投資價格指數、消費者物價指數進行平減。

(2) 核心解釋變量。具體形式為Dpolicyjt=Treatjt×Eij。Treatjt是雙重差分項,如果樣本企業位于“互聯網+政務服務”試點城市,樣本年份大于2016年取值為1,否則為0。Eij反映了企業受到政策影響的強度,參考孫黎和許唯聰(2021)的做法,使用信息基礎設施水平的加權平均值測度該地區受到政策影響的程度,具體選取了信息傳輸、計算機服務業和軟件業固定投資總額,長途光纜線路長度,互聯網普及率,互聯網用戶比重4個指標,利用主成分分析法確定地區信息基礎設施水平的平均值。這種設定方式既可以保證試點城市被定義在實驗組中,又可以反映實驗組受到政策影響的強度差異,即企業如果位于互聯網信息基礎設施水平良好的“互聯網+政務服務”試點城市內,受到政策的影響程度更大。

(3) 控制變量。為剔除其他因素對企業資源配置效率的影響,本文從企業、省份、城市3個層面引入一系列控制變量Xft、Ypt、Zjt。借鑒韋莊禹(2022)的研究,企業特征變量Xft包括企業規模Size、負債率Lev、資本密集度Fixed。借鑒白俊紅等(2022)的研究,城市特征變量Xjt包括城市人均國內生產總值Lagpd、產業結構Stru、外商投資水平Fdi、城市規模Pop、政府干預Gov。省份特征變量Ypt包括市場化水平Mkt。

2. 數據來源

本文選用2010-2022年中國滬深A股上市公司作為研究樣本,數據來自國泰安CSMAR數據庫、《中國城市統計年鑒》以及各省份統計年鑒,并對原始數據進行如下處理:剔除數據嚴重缺失的地級市;根據企業注冊地址,將樣本數據與區域、行業特征變量進行合并,得到企業-行業-區域的多維度面板數據;根據《國民經濟行業分類標準》篩選出制造業行業;剔除資產總額、固定資產及其他關鍵研究變量缺失、重復的企業樣本,并進行1%縮尾處理。經過上述處理,本文樣本包含2010-2022年1314家上市公司共13061個觀測值。

四、 數字政務與企業資源配置效率

1. 基準回歸

根據基準模型(1)的設定,表2報告了相應結果。列(1)是“互聯網+政務服務”建設的城市試點政策對企業資源配置效率的單變量估計結果,核心解釋變量Dpolicy系數在5%的顯著性水平為負,說明試點政策實施后企業資源配置效率高于預期,這與本文的預期相一致。列(2)至列(4)依次加入了企業、城市、省份層面的特征變量,Dpolicy系數變化不大,且至少在5%的顯著性水平為負,說明數字政務確實提升了企業資源配置效率。根據列(4)的回歸結果,“互聯網+政務服務”的試點政策確實對企業資源配置效率發揮了作用,隨著政策“強度”上升,企業資源配置效率提升了14.66%?？赡苁且驗榻y一的信息基礎設施的建設支撐了政府數字化持續演進,能夠保障政府不同主體業務的應用需求,發揮出政策應有的社會經濟效應。

2. 平行趨勢檢驗

使用雙重差分模型的前提是確保試點城市企業與非試點城市企業在政策實施之前保持一致趨勢,且滿足這一政策時間是唯一的。本文使用事件研究法的思路,考察樣本企業在政策實施前的資源配置效率是否存在組間差異。如果試點城市企業與非試點城市企業在政策實施前變化趨勢并沒有顯著變化,則平行趨勢假設通過,具體檢驗模型如下:

(6)

圖1為95%置信區間下βk的估計結果,結果顯示:第一,βk在政策開始前(t<0)均不顯著,說明實驗組和對照組在“互聯網+政務服務”試點城市政策實施之前沒有顯著差異,驗證了平行趨勢假設。第二,βk在政策實施后的系數斷崖式下降且顯著,說明試點城市企業與非試點城市企業的資源配置效率產生了顯著差異。政策頒布次年(1≤t≤4)開始,試點政策對企業資源配置效率的提升作用更為明顯,而在政策頒布當年(t=0)時影響較小且不顯著,表明政策存在一定滯后性。

圖1 平行趨勢檢驗

3. 內生性分析和穩健性檢驗

(1) 識別條件的檢驗。為了使核心解釋變量Dpolicyjt系數β1的估計結果無偏,必須滿足與隨機擾動項εfjst無關,即模型滿足試點年份選擇的隨機性和試點城市選擇的隨機性。

關于試點城市選擇的隨機性。有學者對“互聯網+政務服務”創新擴散進行事件史分析,在檢驗政務信息化建設和與體現“前后”變量的內部影響因素是否相關時,發現試點城市數量、人均國內生產總值、城市規模、行政等級均未通過檢驗(嵇江夏和宋迎法,2020)。曲永義和王可(2022)、黃壽峰和趙巖(2023)的研究結論也印證了試點政策的外生性。從公布的試點城市名單來看,試點是由國家發展改革委等12部門共同決定,涉及到的城市廣泛分布在31個省份,其中80%左右的城市為中小型城市。即使是早在2014年就開始啟用數據中心的肇慶、湛江等市也未能入選,說明候選城市即使符合了“成熟的信息化發展基礎”這一標準,也有可能無法進入試點名單。因此,試點城市選擇具有一定的隨機性。本文借鑒了Li等(2016)的做法,嘗試提取影響試點城市選擇的前定變量,具體做法是:以城市都沒有發生改革的2015年作為分析期,以是否為試點城市作為被解釋變量,除前文使用城市層面的控制變量外依次納入城市行政等級Spcity、第三產業占比Third、基礎設施水平Dei、城鎮化率Urban、財政壓力Fp、科學技術支出Tech作為解釋變量,進行logit回歸。其中,城市行政等級Spcity用是否為省級城市、副省級城市表示;第三產業占比Third用第三產業增加值占國內生產總值比重表示;基礎設施水平Dei用公路里程與行政區劃面積比值表示;城鎮化率Urban用城鎮人口占城市總人口的比重表示;財政壓力用財政預算支出與財政預算收入比值表示;科學技術支出Tech用城市科學技術支出與年末總人口的比值表示。表3的回歸結果顯示,試點城市的選擇主要受經濟發展、城市規模、對外開放、政府干預、行政等級等因素影響。因此,本文將外商投資水平Fdi、人均國內生產總值Lagdp、城市行政等級Spcity、城鎮化率Urban、城市規模Pop作為影響試點城市選擇的前定變量,將其與時間趨勢項三次方t3的交互項納入城市層面的控制變量,并控制反映樣本系統性差異的處理組特定的時間趨勢TreatGroup×t,緩解實驗組選擇的非隨機性問題?；貧w結果見表4列(1),在考慮了選擇的“標準”之后,核心解釋變量Dpolicy系數在5%顯著性水平為負,緩解了非隨機性干擾后的估計結果依然穩健。

關于試點年份的隨機性。政府推行政務信息化是貫徹落實中共十九大精神,推動簡政放權、放管結合、優化服務改革向縱深發展的重要部署,是政府現代化治理改革的產物,具有一定的不可預期性。從圖2可以看出,在試點城市政策公布之前,試點城市和非試點城市的人均國內生產總值、政府干預、對外開放以及城市規模的差異波動較小。為了進一步討論試點年份的隨機性,本文設置了政策前1-3期的時間虛擬變量Set2015、Set2014、Set2013,將其與處理組的虛擬變量TreatGroup、政策強度變量Ei相乘,考察交互項Dpolicy2015、Dpolicy2014、Dpolicy2013的顯著性。回歸結果見表4列(2)至列(4),核心解釋變量Dpolicy估計系數始終顯著為負,但Dpolicy2013、Dpolicy2014、Dpolicy2015的系數均不顯著,說明企業的資源配置對試點城市設立并不存在預期調整。

圖2 試點城市的特征趨勢

圖3 安慰劑檢驗

(2) 工具變量回歸。盡管前文發現了試點城市政策對企業資源配置效率的影響,但回歸結果可能存在內生性困擾。本文借鑒黃群慧等(2019)的做法,利用1984年地級市每百人擁有電話機數與歷史寬帶接入數構建工具變量。工具變量滿足兩個條件:一是相關性,政府早期電子政務推廣得益于通信基礎設施的完善,因此滿足相關性的條件;二是外生性,1984年電話普及率不太可能影響到現在企業資源配置效率,滿足外生性條件。考慮到城市1984年每百人擁有電話機數為截面數據,作為工具變量時應乘以一個與其相關的時間序列數據,以避免多重共線性,本文選擇上一年度人均電信業務總量與其相乘作為工具變量(IV)。工具變量法的估計結果見表5列(1)至列(3),其中列(1)是第一階段回歸估計結果,交互項Dpolicy在1%的顯著性水平大于0,且F統計量大于臨界值10,說明滿足相關性條件,通過了弱工具變量檢驗。列(2)將交互項與工具變量同時作為解釋變量進行回歸,交互項Dpolicy的系數顯著為負,但工具變量的系數并不顯著,說明工具變量本身并不影響企業資源配置效率,只能通過交互項Dpolicy發揮作用,滿足排他性約束。列(3)是第二階段回歸估計結果,交互項Dpolicy系數顯著為負。與沒有考慮內生性的基準模型估計結果相比,交互項Dpolicy的系數擴大了1倍,與已有研究平均擴大2倍的工具變量估計系數差距不大(方錦程等,2023),說明本文選取工具變量較為合理,驗證了表2估計結果的穩健性。

(3) 基于城市數據的再檢驗。本文的數據來源中,部分城市上市公司數量較少,可能存在分布不均的問題。為了保證因果推斷的準確性,本文使用2010-2022年城市要素資源錯配作為資源配置效率的度量。借鑒白俊紅等(2022)的做法,通過測度資本、勞動錯配指數衡量城市資源配置效率。其中,產出以實際國內生產總值進行衡量,資本投入量以永續盤存法計算,勞動投入量以城市就業人數進行衡量。本文構建如下模型:

Misjt=α+β1Dpolicyjt+β2Treatjt+βXjt+λj+ηt+εjt

(7)

其中,j、t分別代表城市和年份;Misjt表示城市要素資源配置效率,這里用資本錯配指數(TK)和勞動錯配指數(TL)進行衡量;Dpolicyjt表示受“政策強度”影響的連續雙重差分項;Treatjt是雙重差分項,如果樣本城市屬于“互聯網+政務服務”試點城市,樣本年份大于2016年取值為1,否則為0;Xjt表示城市層面的控制變量,與前文使用變量一致;λj、ηt分別為城市固定效應和時間固定效應,εjt為隨機擾動項。

回歸結果如表5列(4)列(5)所示,估計結果表明“互聯網+政務服務”試點城市政策優化了城市資本、勞動力要素配置效率,證實了試點政策有利于資源配置,驗證了表2估計結果的穩健性。

(4) 控制實驗組和對照組的差異。盡管本文控制了影響資源配置效率的企業、行業以及城市因素,但這些控制變量與被解釋變量、核心解釋變量可能存在復雜的非線性關系。本文嘗試使用傾向得分匹配(PSM)和熵平衡法(EBM),修正內生性導致的估計偏差。具體來說,以控制變量為協變量,有放回地進行1∶1近鄰匹配和EBM法匹配,從樣本城市中選擇與試點城市相似的非試點城市作為對照組,按照式(1)的模型重新進行回歸,估計結果見表5列(6)列(7)。與線性模型相比,匹配后的交互項Dpolicy系數、顯著性沒有明顯變化,驗證了表2估計結果的穩健性。

(5) 排除相關政策干擾。本文的樣本期存在多個與“互聯網+政務服務”試點政策相似的政策沖擊,可能對本文的估計結果造成干擾。因此,本文進一步排除同時期的政策的影響:一是2011年底出臺的縣級電子政務試點政策(Egov)對企業資源配置效率的影響。首批設立的縣級電子政務試點為101個,廣泛分布在31個省份,這種電子政務推廣政策可能也會改善企業的資源錯配。本文在式(1)的基礎上加入2012年以后的虛擬時間變量,從而排除縣級電子政務政策影響。表6列(1)中Dpolicy的系數依然顯著但Egov的系數不顯著。二是2012年開始,各地級市政府嘗試建設公共數據開放平臺,以政務數據公開共享推動企業等市場主體的數據采集,發揮數據要素對市場融通和資源配置的促進作用。公共數據開放平臺(Data)與“互聯網+政務服務”試點城市政策同屬于政府數字化轉型的重要組成部分,且均能起到促進數據要素流動的作用。因此,本文在將開放試點城市與實施年份虛擬變量的交互項納入基準回歸模型中,表6列(2)中Dpolicy的系數依然顯著但Data的系數不顯著。三是2013年推行的“寬帶中國”戰略(Kdzg),旨在完善城市互聯網基礎設施建設,也是支撐“互聯網+政務服務”試點城市政策建設的基礎性工程。因此,本文將“寬帶中國”試點城市與實施年份虛擬變量的交互項納入基準回歸模型中,表6列(3)中Dpolicy的系數依然顯著但Kdzg的系數不顯著。四是2013年出臺的“智慧城市”試點政策(Zhcs),能夠利用數字技術為城市公共服務賦能,與“互聯網+政務服務”試點城市政策同屬于推進數字治理創新探索的重要實踐。因此,本文在將智慧試點城市與實施年份虛擬變量的交互項納入基準回歸模型中,表6列(4)中Dpolicy的系數依然顯著但Zhcs的系數不顯著。五是2016年出臺的國家級大數據中心(Dsj)試點政策,在促進設施互聯互通的基礎上深化數據的共享開發利用,充分激發數據要素價值,賦能數字政務創新發展。因此,本文將國家級大數據綜合試驗區與實施年份虛擬變量的交互項納入基準回歸模型中,表6列(5)中Dpolicy的系數依然顯著但Dsj的系數不顯著?？傊?上述實證結果驗證了表2估計結果的穩健性,側面印證了本文選取的“互聯網+政務服務”試點城市政策的外生性。

(6) 基于模型設定的穩健性檢驗。第一,替換被解釋變量。本文放松了規模彈性不變的假設,利用LP法測算企業的資源配置效率,并對式(1)重新回歸。表7列(1)列中交互項DPolicy系數顯著為負,與表2的回歸系數方向一致,說明改變企業資源配置效率指標的測算方法并不會影響本文的研究結論,驗證了表2估計結果的穩健性。第二,替換模型固定效應。已有研究表明,部分地方政策也可能對企業資源配置效率產生影響,可能增加估計結果的偏誤。因此,本文使用企業-行業-區域聯合固定效應、行業與時間交互項、區域與時間交互項的固定效應代替基準模型,進而控制所有行業、宏觀經濟因素,并采用雙重聚類標準誤,估計結果如表7列(2)至列(4)所示。與基準回歸結果相比,交互項DPolicy的系數依然顯著為負,排除了時間序列自相關的問題對本文研究結論的影響。第三,為了緩解內生性問題,本文將控制變量滯后1期重新納入式(1)進行回歸,估計結果如表7列(5)所示,與基準回歸結果相比,交互項DPolicy的系數依然顯著為負。

(7) 安慰劑檢驗。為了檢驗基準回歸結果的穩健性以及是否存在企業-行業-城市層面不可觀測因素對研究結果的影響,本文通過反事實推斷法,進行了500次隨機劃分實驗組和對照組,重新估計式(1),檢驗Dpolicy估計系數的顯著性。具體而言,本文保持政策時間不變,從樣本城市中隨機抽選與試點城市數量等同的80個城市作為實驗組,隨機模擬500次,繪制變量Dpolicy估計系數的核密度以及p值,結果如圖2所示。可以發現,回歸系數主要集中在0附近,p值基本大于0.1,說明隨機劃分實驗組與對照組時,“互聯網+政務服務”試點政策對企業資源配置效率影響并不顯著,證明了不存在影響本文估計結果的遺漏不可觀測因素,前文的結果依然穩健。

4. 異質性分析

(1) 外部環境與試點城市政策效果。本文主要從法治環境、城市區位特征考慮數字政務對企業資源配置效率提升作用是否會因為外部環境不同而存在顯著性差異。

第一,法治環境。資源配置離不開經濟法律制度的設計,如果法治缺失,難以形成可預期的法治結構,市場機制也無法有效發揮。本文使用律師事務所個數衡量當地法治水平,并以法治水平中位數為標準進行分組檢驗,表8列(1)列(2)是低法治水平地區、高法治水平地區子樣本回歸結果。由結果可知,Dpolicy在高法治水平地區中顯著為負,而在低法治水平地區中雖然為負但并不顯著。有理由認為,數字政務對企業資源配置效率提升作用需要法律等制度的保障才能順利發揮。

第二,地區差異性。由于區域社會經濟發展差異較大,本文將樣本企業按照所在地理區位進行分組檢驗,表8列(3)列(4)是東部、中西部地區子樣本回歸結果。由結果可知,Dpolicy在東部地區的回歸系數為負但不顯著,在中西部地區的回歸系數顯著為負,說明試點政策對提升中西部地區企業資源配置效率產生了更強的助推作用,對東部地區并未產生實質性影響。這可能是因為東部地區的市場經濟較為發達,擁有良好的信息基礎設施,且政府早已進入互動式高級電子政務階段,企業原本就擁有比較高的資源配置效率,改善空間有限。與東部地區相反,中西部地區政府服務效率低下,企業仍處于轉型階段。應在中西部地區加快推行數字政務,充分發揮數字賦能作用,降低傳統政府科層式組織結構帶來的高昂的溝通、協調和監督成本,以更低的人力物力成本實現對快速變化的市場需求作出迅速反應。

(2) 企業異質性特征與試點城市政策效果。本文主要從所有制、企業年齡、技術類型考慮數字政務對企業資源配置效率提升作用是否會因為企業異質性而存在顯著差異。

第一,所有制類型。在企業層面,不同產權性質的企業在政策扶持、資源傾斜、融資渠道等方面存在顯著差異,本文從企業所有制類型角度(國有企業、非國有企業)檢驗不同類型企業在面臨試點政策沖擊時影響是否顯著不同。表9列(1)列(2)是非國有企業、國有企業的回歸結果。由結果可知,Dpolicy的系數在非國有企業中顯著為負,而在國有企業中并不顯著。這可能是因為國有企業長期獲得政府隱性保護,非國有企業則要付出更多時間、精力與金錢處理與政府之間關系,政策的推行會進一步規范政府的政務服務流程,有效降低非國有企業交易性投入,進而改變非國有企業要素投入決策和資源配置效率。

第二,企業年齡。一般而言,初創企業會受到所處時空環境的影響。創業環境不確定性提高了初創企業獲取生產經營所需信息的搜尋成本,不利于企業獲得稀缺要素資源,而政府在改善創業環境中扮演了尤為重要的角色。本文以企業年齡中位數為標準進行分組檢驗,表9列(3)列(4)是初創企業、非初創企業的回歸結果。由結果可知,Dpolicy的系數在初創企業中顯著為負,而在非初創企業中不顯著。一般而言,新進入市場的企業生產率較低,在市場競爭中處于不利地位,與政府打交道時傾向付出額外的交易費用。此外,企業誕生之初的規模一般比較小,更容易受到制度環境影響。因此,數字政務對初創企業資源配置效率提升作用更明顯。

第三,高新技術產業類型。本文根據《戰略性新興產業分類目錄》劃分標準,將樣本分為高新技術企業和非高新技術企業兩組,考察試點政策對企業資源配置效率是否存在行業差異。表9列(5)列(6)是非高新技術企業、高新技術企業的分組回歸結果。由結果可知,Dpolicy的系數在高新技術企業中顯著為負,而在非高新技術企業中不顯著。這可能是因為高新技術企業往往因為其行業屬性決定了更依賴創新研發活動,而政府可以通過優化制度環境、促進數據要素開放共享,刺激企業提高創新要素投入進而改變企業要素投入結構和效率。有理由認為,高新技術企業所在城市的政府數字治理水平越高,對其資源配置效率提升作用越顯著。

5. 政策調節效應的檢驗

“互聯網+政務服務”建設是政府內外雙重因素共同作用的結果,中央政府統籌協調,出臺了大量指導性文件,地方實施試點先行,逐步推廣到全國。在這過程中,數字政務的快速發展更多與地方政府受到中央政府的制度壓力、同級政府競爭壓力有關,與自身經濟發展水平、城市規模關聯性較小。這也與前文穩健性檢驗得出的結論相一致。本文借鑒政府創新擴散模型的思路,從“左右邏輯”“前后邏輯”思考影響數字政務建設的內外部因素,剖析政府對數字化轉型的反應。

(1) 官員晉升激勵(Compe)。政府行為反映了其背后作為實體的官員的動機(陳那波和張程,2022),因此在考察數字政務對企業資源配置效率的影響時,需要注意到政府官員行為對政策實施效果的影響。對于政府官員來說,晉升激勵會影響政府官員在不同時期形成差異化的注意力側重。本文手工收集整理了各地市委書記履歷信息,確認了樣本期間市委書記的任期以及年齡。另外,考慮到官員年齡與晉升激勵之間可能存在非線性關系,本文將官員年齡按照當年在任市委書記年齡中位數劃分為兩組(高于中位數為1,其他為0),與任期相乘作為衡量官員晉升激勵的代理變量。表10列(1)是官員晉升激勵作為調節變量作用于數字政務與企業資源配置效率的回歸結果,Compe×Dpolicy的系數在5%的統計水平上顯著為負,說明“年輕”官員任期越長,數字政務對企業資源配置效率提升作用越明顯。隨著任期的增加,官員能夠掌握足夠的資源和自由度,其為政府數字化轉型提供政策支持的推行成本大幅度下降,產生政績也更容易被認定為自身工作能力。在中央政府將數字化建設納入干部考核標準的當下,“年輕”的主政官員會根據這一信號,將更多的注意力用于數字政府建設,強化了數字政務對企業資源配置效率的提升作用。

表1 變量的描述性統計

表2 基準回歸結果

表3 “互聯網+政務服務”試點政策前定變量分析結果

表4 識別條件的檢驗結果

表5 穩健性檢驗結果

表6 排除相關政策干擾檢驗結果

表7 基于模型設定的穩健性檢驗結果

表8 外部環境與試點城市政策效果分析結果

表9 企業異質性與試點城市政策效果分析結果

表10 政策調節效應的檢驗結果

(2) 財政壓力(Fp)。受到財政壓力的地方政府可能陷入短視行為和機會主義,從而會采取提高稅收征管力度、削減公共服務供給等措施彌補財政支出的缺口,政府對數字化建設的投入可能會在政府權衡公共政策價值沖突時被擠出。因此,財政壓力不僅直接影響到微觀企業資源配置效率,還會通過影響政策傳導來發揮調節作用。本文將財政預算支出/財政預算收入作為財政壓力衡量指標。表10列(2)是將財政壓力作為調節變量作用于數字政務與企業資源配置效率的回歸結果,Fp×Dpolicy的系數在1%的統計水平上顯著為正,說明在財政壓力下,“互聯網+政務服務”政策在短時間內難以被地方政府所重視,難以有效發揮數字政務對企業資源配置效率的提升作用。

6. 數字政務促進企業資源配置效率的機制檢驗

基于前文分析,本文進一步討論數字政務影響企業資源配置效率的機制,構建如下中介效應模型:

Interft=α+β1Dpolicyjt+β∑(Xft+Ypt+Zjt)+λf+λj+λs+ηt+εfjst

(8)

Misft=φ+φ1Dpolicyjt+φ2Interft+β∑(Xft+Ypt+Zjt)+λf+λj+λs+ηt+εfjst

(9)

其中,Interft為中介變量,分別為交易成本Tc、融資約束Sa、創新激勵Di,其他變量與前文一致。如果系數β1、φ2均顯著,中介效應存在;若φ1也顯著,說明存在部分中介效應。

首先檢驗數字政務能否緩解企業的交易成本。作為一個典型的轉型經濟國家,政府占有大量的權威性資源,在資源配置中處于主導地位,企業的交易成本更多體現為尋租成本,隱藏在企業非生產性支出之中。因此,本文借鑒萬華林和陳信元(2010)的做法計算企業的非生產性支出。表11列(1)中,Dpolicy的系數在1%的統計水平上顯著為負,說明數字政務可以有效降低企業非生產性支出,減輕企業負擔。列(2)中,Dpolicy的系數在1%的統計水平上顯著為負,中介變量Tc在1%的統計水平上顯著為正,說明交易成本對企業資源配置效率產生了部分中介效應,驗證了數字政務可以通過降低企業交易成本從而改善企業資源錯配。

表11 機制分析結果

其次檢驗數字政務能否緩解企業融資約束。考慮到數據可得性,本文通過構建SA指數衡量企業的融資約束。表11列(3)中,Dpolicy的系數在1%的統計水平上顯著為負,說明數字政務會緩解企業的融資困境;列(4)中,Dpolicy的系數在1%的統計水平上顯著為負,中介變量Sa在1%的統計性水平上顯著為正,說明融資約束對企業資源配置效率產生了部分中介效應,驗證了數字政務可以通過降低企業融資約束影響企業資源配置效率。

最后檢驗數字政務是否提升創新激勵。專利是反映企業創新投入最直接的指標。為了更好地衡量數字經濟與數字政務融合下企業的創新投入,本文采用數字技術專利數量衡量企業的數字創新激勵。圍繞產業轉型升級所依賴的人工智能、大數據、云計算、區塊鏈和物聯網5大核心技術,選取28個數字技術關鍵詞28個數字技術關鍵詞是:移動技術、物聯網、云計算、數字化、信息物理系統、智能化、智慧化、數字資產、數字資源、區塊鏈、互聯網、信息技術、電子商務、數字轉型、5G、智慧制造、虛擬社區、VR、智能制造、信息化、嵌入式設備、數字平臺、社交媒體、數字技術、大數據、AR、人工智能、網絡化。,以此在大為INNOJOY全球專利數據庫搜索專利名稱、摘要,提取包含相關關鍵詞的專利樣本,根據申請人信息與上市公司名稱進行匹配從而獲得企業當年申請的數字專利數據。表11列(5)中,Dpolicy的系數在1%的統計水平上顯著為正,說明數字政務會影響企業的創新投入決策;列(6)中,Dpolicy的系數在1%的統計水平上顯著為負,中介變量Di在1%的統計水平上顯著為負,說明創新激勵對企業資源配置效率產生了部分中介效應,驗證了數字政務可以通過強化創新激勵來影響企業的資源配置效率。

五、 進一步分析:政府網站評價體系細分維度

本文借助“互聯網+政務服務”試點城市政策探討了數字政務對企業資源配置效率的影響,但缺乏對具體維度方面的研究。因此,本文基于數字化概念,借助已有的政府網站評價信息選取在線服務(Zxfw)、信息公開(Xxgk)以及公眾參與(Gzcy)3個維度對企業資源配置效率影響作進一步分析。數據來源于中國電子信息產業發展研究院和中國軟件評測中心聯合發布的2010-2021年《中國政府網站績效評估結果》。表12列(1)列(2)是在線服務、信息公開對企業資源配置效率的回歸結果,系數均為負且未通過顯著性檢驗。這可能是由于數字政務發展并非取決于單一因素,而是取決于多個因素,包括電信基礎設施、立法和監管氛圍、文化等社會因素等。政府在數字化建設過程中受制于自身發展條件,使得數字技術在信息公開、在線服務方向還未形成協同效應。列(3)是公眾參與對企業資源配置效率的回歸結果,系數在5%的統計水平上顯著為負,說明數字政務在改善、促進企業和政府之間互動方面有巨大潛力。政府加強電子政務服務、開放數據共享平臺,實現跨層級、跨地域、跨系統、跨部門、跨業務的協同管理和公共服務,為企業主體和公眾參與公共服務提供了良好的溝通渠道,提高了使用公共信息的速度和便捷度,減少企業因信息不對稱帶來的資源配置損失。在這一階段,政府根據地區實際情況調整數字化建設,如選擇與當地相關或特定部門的目標、實現這些目標的當地可接受和部門可行的方式等,在技術紅利與制度紅利的協同作用下推動政府治理數字化,優化營商環境,從而改善企業資源錯配情況。

表12 網站績效評估的細分維度分析結果

六、 結論與建議

中國正在推進治理現代化。在此背景下,深入分析數字技術在政府治理現代化建設的應用,成為觀察政府作用的一個新視角。本文把數字技術應用與政府改革共同納入企業資源配置優化的分析框架中,利用“互聯網+政務服務”試點作為準自然實驗構建連續雙重差分模型,使用2010-2022年A股上市公司數據,系統研究了數字政務對企業資源配置效率的影響。研究表明:試點政策顯著改善了企業的資源配置,驗證了數字政務對企業資源配置效率的提升作用;數字政務對企業資源配置效率的提升作用受到外部環境以及企業差異的影響,具體而言,數字政務對企業資源配置效率提升作用主要是在東部省份、法治水平高的地區,對于非國有企業、初創企業和技術密集型企業的提升作用更顯著;機制分析表明,數字政務主要通過企業成本節約效應、降低融資約束效應、創新激勵效應促進企業資源配置效率的提升;地方政府對政策注意力分配在數字政務影響企業資源配置效率中發揮了顯著的調節作用,即地方政府的財政壓力、官員晉升競爭會強化政策實施效果;進一步分析表明,數字政務對企業資源配置效率提升作用更多地體現在公眾參與這一細分評價指標,在線服務、信息公開則沒有反映出這一提升作用。

本文驗證了數字政務的微觀經濟效應?；诖?本文提出以下三點建議:第一,應該進一步加快政府數字化轉型,繼續推進高頻事項的審批辦理流程再造,擴大政務服務跨區域、跨部門、跨層級的范圍。第二,考慮到數字政務發揮的條件,應大力扶持數字基礎設施建設,提供公平、普惠的數字服務,從根本上保障數字政務的實施順暢,避免數字技術帶來的兩極分化。對于法治水平較低且短期難以改變的地區,應盡快完善相關法律法規,提高監管水平,繼續推進數字政務建設以彌補法治環境缺失對資源配置效率的負面影響。對于民營企業、初創企業,未來應著力關注其資金約束,建立政銀企常態化合作機制,為創新型企業提供精準融資對接,充分發揮民營經濟在活躍市場、促進創新方面不可替代的作用。第三,堅持對數字政務建設的統一領導,將數字化建設納入地方政府考核標準中,調動官員積極性,選拔具有高數字素養的官員。需要注意的是,主政官員的晉升競爭在激發政府創新改革活力的同時,還可能產生數字形式主義,出現簡單重復的“內卷”。因此,考核地方政府數字化改革成效時更應關注需求側的意愿是否得以滿足,需要構建高效暢通的互動渠道,強化公眾的電子參與。