產(chǎn)業(yè)政策如何推動(dòng)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

摘 要：基于“十三五”規(guī)劃中的產(chǎn)業(yè)政策信息，依據(jù)2012—2021年上市公司面板數(shù)據(jù)，考量產(chǎn)業(yè)政策對(duì)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)政策通過(guò)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)機(jī)制和資源配置機(jī)制促進(jìn)了制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；異質(zhì)性分析顯示，在東部沿海地區(qū)和技術(shù)密集型制造業(yè)領(lǐng)域成效更為顯著。鑒于此，應(yīng)積極推行制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，提高產(chǎn)業(yè)政策的精準(zhǔn)性與有效性，加大資源支持以進(jìn)一步促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

關(guān)鍵詞： 產(chǎn)業(yè)政策；雙重差分法；數(shù)字化轉(zhuǎn)型

中圖分類(lèi)號(hào)：F062.9 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)：1003-7217（2024）04-0119-08

一、引 言

制造業(yè)是立國(guó)之本、強(qiáng)國(guó)之基。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為企業(yè)未來(lái)經(jīng)營(yíng)績(jī)效、市場(chǎng)價(jià)值和創(chuàng)新效率[1，2]的決定因素，同時(shí)也是取得持續(xù)突破性創(chuàng)新和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的制勝法寶，更是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的動(dòng)力[3]。然而，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型并非易事，國(guó)內(nèi)許多制造業(yè)企業(yè)存在數(shù)字化轉(zhuǎn)型不敢轉(zhuǎn)、不愿轉(zhuǎn)、不能轉(zhuǎn)、不會(huì)轉(zhuǎn)、不善轉(zhuǎn)等實(shí)施障礙[4]。在此背景下，產(chǎn)業(yè)政策通過(guò)從供給端與需求端同時(shí)發(fā)力，促使政府與市場(chǎng)相互嵌入[5]，成為推動(dòng)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要支撐和新引擎。重要原因在于這種嵌入為市場(chǎng)信號(hào)和政府政策提供了傳導(dǎo)機(jī)制，使政府能相機(jī)決策、市場(chǎng)能響應(yīng)政策，從而演化為“有為政府”與“有效市場(chǎng)”協(xié)同推進(jìn)的良性運(yùn)行態(tài)勢(shì)。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一種高風(fēng)險(xiǎn)高投入的創(chuàng)新活動(dòng)，產(chǎn)業(yè)政策支持可產(chǎn)生兩方面的作用：一是企業(yè)可更好應(yīng)對(duì)外部環(huán)境的不確定性，比如政策支持可以減少此不確定性；二是企業(yè)內(nèi)部資源稟賦可以進(jìn)行新的整合，能獲得預(yù)期收益，并抵消數(shù)字化投入成本。然而，各企業(yè)自身的資源稟賦不同、行業(yè)不同導(dǎo)致了不同企業(yè)在轉(zhuǎn)型方面的能力和意愿存在差異。例如具有信息技術(shù)背景[6]以及創(chuàng)新能力強(qiáng)[7]的管理者更傾向于進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一長(zhǎng)周期、高投入的創(chuàng)新性活動(dòng)。但同時(shí)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)也會(huì)有所顧慮，或者行動(dòng)不力。畢竟數(shù)字化轉(zhuǎn)型使得部分管理者面臨商業(yè)模式轉(zhuǎn)變、解決技術(shù)開(kāi)發(fā)邏輯沖突等問(wèn)題，可能導(dǎo)致管理者短視行為[8]，逃避數(shù)字化轉(zhuǎn)型給企業(yè)帶來(lái)的跨期風(fēng)險(xiǎn)，抑制企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，導(dǎo)致企業(yè)數(shù)字化整體步伐停滯或推遲，從而使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨市場(chǎng)的部分失靈，不利于經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展。

產(chǎn)業(yè)政策可以從不同角度有效解決上述企業(yè)由于資源稟賦限制、企業(yè)行業(yè)差異等問(wèn)題所導(dǎo)致的市場(chǎng)失靈。這主要?dú)w功于產(chǎn)業(yè)政策可以通過(guò)政府補(bǔ)助降低企業(yè)信息不對(duì)稱(chēng)[9]、緩解企業(yè)融資約束、優(yōu)化資源配置[10]、增加企業(yè)研發(fā)投入來(lái)促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。但是政府補(bǔ)貼促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要達(dá)到一定閾值才能發(fā)揮作用[11]。從產(chǎn)業(yè)政策稅收手段來(lái)看，稅收激勵(lì)對(duì)外部融資依賴(lài)度更高、所處創(chuàng)新環(huán)境更好、高新產(chǎn)業(yè)、管制性產(chǎn)業(yè)的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)效果更加明顯[12]。一些學(xué)者特別強(qiáng)調(diào)產(chǎn)業(yè)政策對(duì)不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、行業(yè)類(lèi)別以及不同市場(chǎng)環(huán)境產(chǎn)生的作用具有顯著差異性。有學(xué)者認(rèn)為，處于成長(zhǎng)期和成熟期的企業(yè)[13]，或者海外市場(chǎng)比重高和高管持股比例高的企業(yè)[14]對(duì)產(chǎn)業(yè)政策支持的反應(yīng)更為敏感。

整體來(lái)看，現(xiàn)有文獻(xiàn)更多關(guān)注管理層背景、所有權(quán)結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)、科技發(fā)展等對(duì)企業(yè)數(shù)字化的影響，鮮有文獻(xiàn)探究產(chǎn)業(yè)政策對(duì)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響效果和作用機(jī)制。基于此，本文以2012—2021年制造業(yè)上市企業(yè)數(shù)據(jù)為出發(fā)點(diǎn)，實(shí)證檢驗(yàn)產(chǎn)業(yè)政策對(duì)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策效應(yīng)和作用機(jī)制，為政府推動(dòng)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供理論依據(jù)、實(shí)踐證據(jù)和針對(duì)性建議。

二、理論分析與研究假設(shè)

產(chǎn)業(yè)政策對(duì)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響直接表現(xiàn)為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)機(jī)制和資源配置機(jī)制兩大方面。

（一）產(chǎn)業(yè)政策的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)機(jī)制

實(shí)現(xiàn)“有效市場(chǎng)”與“有為政府”良性互動(dòng)，是高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)程中需要回答的理論和實(shí)踐問(wèn)題。政府主導(dǎo)的漸進(jìn)式市場(chǎng)化改革造就了中國(guó)的有效市場(chǎng)形成[15]。政府產(chǎn)業(yè)政策的實(shí)施推動(dòng)了企業(yè)創(chuàng)新以及企業(yè)效率的提升，而企業(yè)自身的發(fā)展與效率提升又在一定程度上促進(jìn)了市場(chǎng)效率的提高。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一場(chǎng)系統(tǒng)性、持續(xù)性的變革創(chuàng)新，具有周期長(zhǎng)、信息不對(duì)稱(chēng)、風(fēng)險(xiǎn)性大、失敗率高以及正外部性[16]等特征，這種特征的存在將會(huì)導(dǎo)致市場(chǎng)失靈，削弱企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)機(jī)。此時(shí)就需要政府發(fā)揮其“有形之手”的作用，產(chǎn)業(yè)政策的實(shí)施能夠有效彌補(bǔ)市場(chǎng)機(jī)制的缺陷[17]。

首先，政府產(chǎn)業(yè)政策的實(shí)施可以降低企業(yè)稅率，向企業(yè)提供創(chuàng)新補(bǔ)貼、研發(fā)資助和技術(shù)轉(zhuǎn)移等，以鼓勵(lì)企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)，提高了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的自主意愿，由此增加企業(yè)的創(chuàng)新投入[18]。這些資金可以用于研究與開(kāi)發(fā)新技術(shù)、培訓(xùn)人才、購(gòu)買(mǎi)先進(jìn)設(shè)備等方面，幫助企業(yè)提升創(chuàng)新能力和水平。其次，政府可以進(jìn)一步健全知識(shí)產(chǎn)權(quán)法律體系，加大知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)力度，提高企業(yè)的創(chuàng)新積極性。通過(guò)保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)，企業(yè)能夠更好地保護(hù)其研發(fā)成果和創(chuàng)新成果，提高其投入研發(fā)的積極性[19]。最后，政府可以促進(jìn)企業(yè)與高等院校、科研機(jī)構(gòu)等進(jìn)行深度合作，鼓勵(lì)知識(shí)和技術(shù)的交流與共享。政府通過(guò)建立產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合研究基地、技術(shù)轉(zhuǎn)移中心等平臺(tái)，為企業(yè)提供技術(shù)支持和專(zhuān)業(yè)咨詢(xún)，加速創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化和應(yīng)用[20]。

綜上所述，通過(guò)產(chǎn)業(yè)政策的實(shí)施，政府可以激勵(lì)企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)，提高其創(chuàng)新能力和水平，從而推動(dòng)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展。據(jù)此，提出假設(shè)：

H1 產(chǎn)業(yè)政策能夠通過(guò)提高企業(yè)創(chuàng)新能力進(jìn)而推動(dòng)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

（二）產(chǎn)業(yè)政策的資源配置機(jī)制

資源合理配置是政府有為的重要內(nèi)容[21]，產(chǎn)業(yè)政策能降低市場(chǎng)主體制度性交易成本，是有為政府作用機(jī)制的重要體現(xiàn)[22]。為彌補(bǔ)市場(chǎng)失靈，政府在尊重市場(chǎng)規(guī)律、遵循市場(chǎng)規(guī)則的基礎(chǔ)上推行的產(chǎn)業(yè)政策，通過(guò)發(fā)揮政府增長(zhǎng)甄別和因勢(shì)利導(dǎo)作用[23]，能夠有效將資源調(diào)配到具有優(yōu)勢(shì)的領(lǐng)域中去。

作為政府“這一看得見(jiàn)的手”而言，產(chǎn)業(yè)政策的實(shí)施能夠主動(dòng)改善企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型環(huán)境，為企業(yè)提供政策以及技術(shù)層面的支持。這種政策性的導(dǎo)向?qū)O大地提高企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意愿，避免市場(chǎng)失靈。政府為推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型將在不同層面進(jìn)行政府補(bǔ)助的投放[24]，降低企業(yè)信息不對(duì)稱(chēng)。實(shí)施產(chǎn)業(yè)政策有助于增強(qiáng)企業(yè)的產(chǎn)學(xué)研協(xié)同能力，從而加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程。

政府為了鼓勵(lì)重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)優(yōu)先發(fā)展，往往通過(guò)財(cái)政手段將更多資源投入重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)，通過(guò)資源配置機(jī)制改變了產(chǎn)業(yè)間的資源配置狀況。從資源獲取角度出發(fā)，財(cái)政手段通過(guò)直接的生產(chǎn)資源配置機(jī)制作用于企業(yè)。如政府通過(guò)補(bǔ)貼來(lái)彌補(bǔ)企業(yè)研發(fā)中所面臨的外部性損失[25]，具體表現(xiàn)為：政府補(bǔ)貼能夠激勵(lì)企業(yè)加大對(duì)研發(fā)活動(dòng)的投入（如數(shù)字化轉(zhuǎn)型），不斷擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模和優(yōu)勢(shì)。從信號(hào)傳遞的角度出發(fā)，財(cái)政扶持作為投資的利好信號(hào)能夠傳遞給私人投資者，進(jìn)而幫助企業(yè)貼上被政府認(rèn)可的標(biāo)簽，有助于企業(yè)獲得外部融資[26，27]。企業(yè)在獲得更多融資時(shí)能夠?qū)⒏噘Y源投入到高風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動(dòng)中。

綜上所述，產(chǎn)業(yè)政策的實(shí)施能夠緩解企業(yè)融資難題，優(yōu)化資源配置，推動(dòng)制造業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與發(fā)展。據(jù)此，提出假設(shè)：

H2 產(chǎn)業(yè)政策能夠通過(guò)資源配置機(jī)制推動(dòng)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）計(jì)量模型設(shè)定

基于上文的理論分析，采用雙重差分模型（DID）來(lái)檢驗(yàn)產(chǎn)業(yè)政策的實(shí)施與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系，并選用時(shí)間、個(gè)體的雙向固定模型來(lái)減少內(nèi)生性問(wèn)題干擾。構(gòu)建基準(zhǔn)回歸模型如下：

DCGit=α0+α1DIDit+α2Xit+σi+τt+εit（1）

其中，i表示企業(yè)，t表示年份。DCGit表示企業(yè)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，為本文的被解釋變量；DIDit為政策沖擊變量，也是本文關(guān)心的核心解釋變量；α1表示產(chǎn)業(yè)政策實(shí)施所產(chǎn)生的政策效應(yīng)；α0、Xit分別表示常數(shù)項(xiàng)和控制變量；σi表示企業(yè)固定效應(yīng)，用于控制不隨時(shí)間變化的微觀因素；τt表示時(shí)間固定效應(yīng)，用于控制不隨企業(yè)變化的時(shí)間因素；εit為殘差項(xiàng)。

（二）變量說(shuō)明

1.被解釋變量。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）。參考吳非等[28]的做法，構(gòu)建包括人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈以及數(shù)字技術(shù)運(yùn)用等的數(shù)字化詞庫(kù)，統(tǒng)計(jì)數(shù)字化相關(guān)詞頻，剔除非本公司數(shù)字化詞匯，并利用Python爬蟲(chóng)技術(shù)對(duì)上市企業(yè)年報(bào)文本進(jìn)行數(shù)據(jù)提取，形成數(shù)據(jù)池。然后根據(jù)不同數(shù)字化詞庫(kù)特征詞進(jìn)行匹配和計(jì)數(shù)，將關(guān)鍵技術(shù)詞頻分類(lèi)，形成累計(jì)詞頻，從而構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)體系。為克服數(shù)據(jù)的典型“右偏性”，進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，并對(duì)數(shù)字化詞頻數(shù)據(jù)進(jìn)行縮尾，得到刻畫(huà)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體指標(biāo)的準(zhǔn)確結(jié)果。

2.核心解釋變量。

解釋變量為支持性產(chǎn)業(yè)政策（DID）。參考余明桂等[29]的思路，利用國(guó)家發(fā)布的《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要》（簡(jiǎn)稱(chēng)“十三五”規(guī)劃）、“證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類(lèi)2012”和“國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)代碼”來(lái)判斷樣本公司所處的制造業(yè)行業(yè)是否受到產(chǎn)業(yè)政策支持。所認(rèn)定的目標(biāo)行業(yè)見(jiàn)表1，故將“十三五規(guī)劃”中國(guó)家重點(diǎn)扶持的9個(gè)制造業(yè)行業(yè)企業(yè)作為處理組，其余制造業(yè)行業(yè)企業(yè)作為控制組。在時(shí)間上，按照國(guó)家重點(diǎn)扶持的行業(yè)年份來(lái)確定，將處于國(guó)家重點(diǎn)扶持的制造業(yè)上市企業(yè)當(dāng)年及其后年份標(biāo)記為1，否則標(biāo)記為0。

3.控制變量。考慮到企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中的其他因素亦會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響，因此，選取公司年齡（Age，企業(yè)當(dāng)年年份減去上市年份后取對(duì)數(shù)）、總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率（Roa，凈利潤(rùn)/總資產(chǎn)）、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)（Profit）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev，負(fù)債總額/總資產(chǎn)）、現(xiàn)金持有量（Cash，現(xiàn)金持有量=［貨幣資金+交易性金融資產(chǎn)/總資產(chǎn)］）、托賓Q值（Tobin，企業(yè)總市值與總負(fù)債之和/總資產(chǎn)）等作為控制變量。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源及描述性統(tǒng)計(jì)

所選樣本為中國(guó)滬深A(yù)股市場(chǎng)上的制造業(yè)上市公司，時(shí)間跨度為2012—2021年。在構(gòu)建微觀層面的面板數(shù)據(jù)后，排除了金融類(lèi)、ST、*ST公司，同時(shí)剔除了關(guān)鍵變量（數(shù)據(jù)）缺失的公司。為消除極端值對(duì)主要連續(xù)變量的影響，我們進(jìn)行了縮尾處理。最終，得到了15826個(gè)觀測(cè)值樣本。樣本數(shù)據(jù)來(lái)自于國(guó)泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫(kù)。描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2。

四、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸

根據(jù)前文分析，使用基準(zhǔn)回歸模型（1）來(lái)檢驗(yàn)產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響程度，結(jié)果如表3所示。列（1）、列（2）分別控制了企業(yè)固定效應(yīng)以及企業(yè)固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)；列（3）加入企業(yè)層面的控制變量并控制企業(yè)固定效應(yīng)；列（4）在列（3）的基礎(chǔ)上加入了時(shí)間固定效應(yīng)。結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)政策實(shí)施能夠顯著促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.平行趨勢(shì)假定檢驗(yàn)。

借鑒Serfling[30]檢驗(yàn)平行趨勢(shì)假定的方法，對(duì)實(shí)驗(yàn)組樣本（處于受扶持行業(yè)的企業(yè)）和對(duì)照組樣本（未處于受扶持行業(yè)的企業(yè)）進(jìn)行平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。圖1報(bào)告了相關(guān)結(jié)果。從結(jié)果來(lái)看，政策實(shí)施前實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組之間差異不顯著，在政策實(shí)施后產(chǎn)生了顯著差異，符合平行趨勢(shì)假設(shè)，說(shuō)明研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

2.PSM-DID檢驗(yàn)。

參考劉建江等[31]的做法，通過(guò)使用傾向匹配得分法（PSM），降低企業(yè)間的差異性。具體步驟為：根據(jù)企業(yè)經(jīng)營(yíng)特征進(jìn)行篩選，挑選出與實(shí)驗(yàn)組特征相近的企業(yè)后再對(duì)樣本選擇的偏誤進(jìn)行調(diào)整，得到匹配的樣本數(shù)據(jù)，然后以匹配的樣本進(jìn)行分析檢驗(yàn)。表4列（1）顯示，PSM-DID的回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果差距較小，說(shuō)明研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

3.排除其他政策干擾。

“十三五”規(guī)劃中的產(chǎn)業(yè)政策是推動(dòng)制造業(yè)發(fā)展的重要政策，同時(shí)國(guó)家也在部分省份實(shí)施了大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)。這項(xiàng)政策有助于對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生正向作用。因此，為排除相關(guān)政策干擾，根據(jù)制造業(yè)企業(yè)上市注冊(cè)地，剔除處于大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的企業(yè)。表4列（2）顯示，在剔除相關(guān)干擾后，系數(shù)仍然顯著為正，驗(yàn)證了結(jié)果的穩(wěn)健性。

4.替換被解釋變量。

將數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)體系換成袁淳等[32]關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的處理指標(biāo)，對(duì)被解釋變量重新度量，替換原有被解釋變量重新回歸。

基于文本分析法，篩選國(guó)家層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策文件并提取企業(yè)數(shù)字化相關(guān)詞匯，構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化詞典，再利用Python的分詞庫(kù)“jieba”對(duì)上市公司年報(bào)進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)企業(yè)數(shù)字化相關(guān)詞頻，構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化程度指標(biāo)。表4列（3）回歸結(jié)果顯示，替換被解釋變量后回歸結(jié)果顯著為正，驗(yàn)證了結(jié)果的穩(wěn)健性。

5.安慰劑檢驗(yàn)。

參考Li等[33]的檢驗(yàn)思路，從所有樣本相應(yīng)政策年份中隨機(jī)抽取了9個(gè)制造業(yè)行業(yè)企業(yè)作為處理組，未被抽中的其他制造業(yè)行業(yè)企業(yè)作為控制組。并將上述抽樣過(guò)程重復(fù)1000次，得到了1000個(gè)回歸系數(shù)和P值。圖2的結(jié)果顯示，基于隨機(jī)樣本的估計(jì)系數(shù)大致分布在0附近，基準(zhǔn)回歸系數(shù)為0.148，位于分布圖的右側(cè)。這意味政策效應(yīng)幾乎不受其他隨機(jī)因素干擾，表明了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

（三）機(jī)制檢驗(yàn)

基準(zhǔn)回歸結(jié)果表明產(chǎn)業(yè)政策對(duì)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有促進(jìn)作用。那么是否如我們前文假設(shè)，產(chǎn)業(yè)政策是通過(guò)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)機(jī)制以及資源配置機(jī)制來(lái)促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型呢？因此，借鑒溫忠麟和葉寶娟[34]提出的方法，進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn)，并嘗試構(gòu)建如下模型：

Mit=β0+β1DIDit+β2∑Xit+εit （2）

Yit=γ0+γ1Mit+γ2DIDit+γ3∑Xit+εit （3）

其中，Mit為機(jī)制變量，式（2）檢驗(yàn)了產(chǎn)業(yè)政策對(duì)兩種機(jī)制變量的影響，式（3）檢驗(yàn)機(jī)制變量對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用。

1.企業(yè)創(chuàng)新機(jī)制。

理論分析表明，產(chǎn)業(yè)政策的實(shí)施通過(guò)企業(yè)創(chuàng)新機(jī)制促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。為了檢驗(yàn)企業(yè)創(chuàng)新在產(chǎn)業(yè)政策促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中所起的渠道作用，參考馬紅等[35]的做法，采用企業(yè)研發(fā)投入金額作為企業(yè)創(chuàng)新的指標(biāo)。根據(jù)表5列（1）、列（2）結(jié)果顯示，產(chǎn)業(yè)政策顯著促進(jìn)了制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新，并且制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新在產(chǎn)業(yè)政策促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中呈現(xiàn)較強(qiáng)的中介效應(yīng)。實(shí)證結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)政策可以通過(guò)促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新來(lái)提高數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。假設(shè)H1得到驗(yàn)證。

2.資源配置機(jī)制。

理論分析表明，產(chǎn)業(yè)政策的實(shí)施可能通過(guò)資源配置機(jī)制促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。為了檢驗(yàn)資源配置機(jī)制在產(chǎn)業(yè)政策促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所起的渠道作用，參考宋凌云等[36]研究，采用政府補(bǔ)貼作為政府財(cái)政手段的指標(biāo)。結(jié)果如表5列（3）（4）所示，回歸系數(shù)顯著為正，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)政策的實(shí)施顯著促進(jìn)了資源配置機(jī)制，并且資源配置機(jī)制在產(chǎn)業(yè)政策促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中呈現(xiàn)較強(qiáng)的中介效應(yīng)。產(chǎn)業(yè)政策的實(shí)施增加了企業(yè)的直接補(bǔ)貼效應(yīng)，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了要素支持，促進(jìn)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展。因此，假設(shè)H2得以驗(yàn)證。

（四）異質(zhì)性分析

由于不同的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求、能力存在差異，為進(jìn)一步探討哪些因素會(huì)影響產(chǎn)業(yè)政策的微觀效應(yīng)，分別從區(qū)域特征以及行業(yè)性質(zhì)來(lái)探討產(chǎn)業(yè)政策的異質(zhì)性作用。

1.區(qū)域特征。

不同地區(qū)資源稟賦具有差異性，參考韓峰等[37]的做法，將樣本劃分為東部沿海地區(qū)和中西部地區(qū)，進(jìn)一步檢驗(yàn)地域?qū)е碌牟町愋杂绊憽谋?列（1）的結(jié)果可以看出，產(chǎn)業(yè)政策顯著促進(jìn)了東部沿海區(qū)域的制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而對(duì)中西部制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型作用效果不明顯。

造成這種差異的原因可能在于東部沿海地區(qū)擁有如下三點(diǎn)優(yōu)勢(shì)：一是經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)更具基礎(chǔ)優(yōu)勢(shì)。東部沿海地區(qū)憑借其長(zhǎng)期積累的制造業(yè)優(yōu)勢(shì)，不僅擁有較完善的產(chǎn)業(yè)鏈和供應(yīng)鏈體系，還奠定了堅(jiān)實(shí)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)。這些地區(qū)的企業(yè)，在資金、技術(shù)、人才等資源上占據(jù)相對(duì)優(yōu)勢(shì)，能迅速捕捉并響應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮。特別是東部地區(qū)的高水平大學(xué)與研究機(jī)構(gòu)密集，可為制造業(yè)提供源源不斷的創(chuàng)新動(dòng)力與人才支持，從而加速推進(jìn)新技術(shù)、新工藝的研發(fā)與應(yīng)用，推動(dòng)制造業(yè)向高端化、智能化邁進(jìn)。二是市場(chǎng)需求和競(jìng)爭(zhēng)壓力存在差異。東部沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)活躍，市場(chǎng)需求多樣且更新速度快，企業(yè)為了在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中保持領(lǐng)先地位，不得不尋求通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型來(lái)提升生產(chǎn)效率、優(yōu)化成本結(jié)構(gòu)、增強(qiáng)產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力。這種市場(chǎng)需求導(dǎo)向下的轉(zhuǎn)型動(dòng)力，促使企業(yè)不斷探索新技術(shù)、新模式，以適應(yīng)市場(chǎng)新變化并取得新競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。三是政策支持力度更為顯著。東部地區(qū)政府以其高效的行政效率和完善的服務(wù)體系，為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了強(qiáng)有力的政策保障。政府不僅通過(guò)財(cái)政補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠等直接手段降低企業(yè)轉(zhuǎn)型成本，還通過(guò)優(yōu)化審批流程、建立創(chuàng)新平臺(tái)等間接方式，激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新活力。同時(shí)，一系列前瞻性的產(chǎn)業(yè)政策，更是為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指明了方向，并提供了廣闊的發(fā)展空間。這些政策的實(shí)施，不僅減輕了企業(yè)負(fù)擔(dān)，還促進(jìn)了資源的有效配置，加速了制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)步伐。

2.行業(yè)性質(zhì)。

不同行業(yè)性質(zhì)的制造業(yè)企業(yè)對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求和轉(zhuǎn)型能力會(huì)有所差異。借鑒陽(yáng)立高等[38]的做法，將制造業(yè)企業(yè)分為勞動(dòng)密集型制造業(yè)企業(yè)、資本密集型制造業(yè)企業(yè)以及技術(shù)密集型制造業(yè)企業(yè)并進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。從表6列（2）可以看出，產(chǎn)業(yè)政策顯著推動(dòng)了技術(shù)密集型制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而對(duì)資本密集型和勞動(dòng)密集型制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型起抑制作用。

造成不同類(lèi)型制造業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中呈現(xiàn)顯著差異的原因，深層次上可歸結(jié)為產(chǎn)業(yè)特性、資源投入結(jié)構(gòu)及政策環(huán)境等多重因素的交織影響。其一，作為高科技與創(chuàng)新前沿陣地的技術(shù)密集型制造業(yè)，其核心競(jìng)爭(zhēng)力高度依賴(lài)于高新技術(shù)的應(yīng)用和持續(xù)的創(chuàng)新力。數(shù)字化轉(zhuǎn)型為此類(lèi)企業(yè)提供了前所未有的機(jī)遇，通過(guò)引入先進(jìn)的信息技術(shù)、人工智能和大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)，企業(yè)能夠顯著提升生產(chǎn)自動(dòng)化水平，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)流程，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)管理和定制化生產(chǎn)，從而在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中保持領(lǐng)先地位。產(chǎn)業(yè)政策在此過(guò)程中扮演了重要角色，通過(guò)構(gòu)建技術(shù)創(chuàng)新平臺(tái)、提供研發(fā)資金支持、促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研合作等措施，為技術(shù)密集型企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型鋪設(shè)了堅(jiān)實(shí)的道路。其二，資本密集型制造業(yè)在面臨新的生產(chǎn)線和新基礎(chǔ)設(shè)施大量投入決策時(shí)，面臨著高昂的初期投入和較長(zhǎng)的回報(bào)周期的雙重壓力，以及更多的不確定性。這種壓力使得許多資本密集型企業(yè)在面對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)持謹(jǐn)慎態(tài)度，擔(dān)心高額的成本支出可能無(wú)法迅速轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)效益。此外，技術(shù)升級(jí)與現(xiàn)有設(shè)備兼容性問(wèn)題、員工培訓(xùn)需求增加等也是阻礙其轉(zhuǎn)型步伐的重要因素。其三，勞動(dòng)密集型制造業(yè)則面臨更為復(fù)雜的挑戰(zhàn)。這類(lèi)企業(yè)高度依賴(lài)人工勞動(dòng)力，數(shù)字化轉(zhuǎn)型雖能提高生產(chǎn)效率，但也可能引發(fā)就業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和短期內(nèi)的就業(yè)壓力，甚至可能加劇社會(huì)不平等問(wèn)題。因此，產(chǎn)業(yè)政策在推動(dòng)勞動(dòng)密集型制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)，必須更加細(xì)致地考慮如何平衡新技術(shù)運(yùn)用與就業(yè)保障的關(guān)系，比如通過(guò)技能培訓(xùn)、崗位轉(zhuǎn)換支持計(jì)劃等措施，減輕轉(zhuǎn)型過(guò)程中的社會(huì)陣痛。若政策制定過(guò)程中未能充分預(yù)見(jiàn)并妥善解決這些問(wèn)題，將會(huì)削弱企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動(dòng)力和信心，限制其轉(zhuǎn)型步伐。

五、結(jié)論與建議

基于“十三五”規(guī)劃中的產(chǎn)業(yè)政策信息，考量產(chǎn)業(yè)政策對(duì)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。依據(jù)2012—2021年上市公司面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用雙重差分模型的實(shí)證結(jié)果顯示：（1）產(chǎn)業(yè)政策規(guī)劃通過(guò)提升企業(yè)創(chuàng)新能力以及推進(jìn)資源優(yōu)化配置顯著促進(jìn)了受扶持的制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。（2）異質(zhì)性分析表明，產(chǎn)業(yè)政策對(duì)處于東部沿海地區(qū)的制造業(yè)企業(yè)以及技術(shù)密集型制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果更明顯。鑒于此，為進(jìn)一步加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)政策在制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的引領(lǐng)作用，發(fā)揮好“有為政府”與“有效市場(chǎng)”雙重功效，加快推進(jìn)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展，建議如下：

其一，積極推行制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略。制定針對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的專(zhuān)項(xiàng)政策，完善數(shù)字化轉(zhuǎn)型評(píng)估機(jī)制，定期評(píng)估政策效果，為政策調(diào)整提供科學(xué)依據(jù)。引導(dǎo)資本、技術(shù)、勞動(dòng)等要素資源向制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域流動(dòng)，進(jìn)一步優(yōu)化資源配置。打破行業(yè)壁壘和地域限制，促進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需各種創(chuàng)新要素的高效流動(dòng)，推動(dòng)制造業(yè)向高端化、智能化、綠色化發(fā)展，提升產(chǎn)業(yè)整體競(jìng)爭(zhēng)力。

其二，提高產(chǎn)業(yè)政策的精準(zhǔn)性與有效性。依據(jù)不同類(lèi)型政策實(shí)施效果的差異性精準(zhǔn)施策，提高政策靶向性、專(zhuān)業(yè)性以及施策效率，避免對(duì)不同類(lèi)型企業(yè)實(shí)施單一化管理，確保政策與企業(yè)實(shí)際需求相匹配。

其三，加大數(shù)字化轉(zhuǎn)型的資源支持。政府設(shè)立專(zhuān)項(xiàng)資金，積極主動(dòng)甚至倒逼制造業(yè)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過(guò)資金與政策支持幫助企業(yè)完成數(shù)字化改造、技術(shù)引進(jìn)與創(chuàng)新。搭建多種企業(yè)數(shù)字化共享平臺(tái)，幫助企業(yè)解決數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的瓶頸問(wèn)題。同時(shí)，加大對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)技能培訓(xùn)力度，在全社會(huì)營(yíng)造良好的數(shù)字化工作環(huán)境。

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（責(zé)任編輯：鐘瑤，鄒彬）

How Industrial Policies Can Promote Digital

Transformation of Manufacturing Firms：

Connotation Shift and Policy Evaluation

LIU Jianjiang1， CHENG Jie1， YANG Qin2，LUO Shuangcheng3

（1. School of Economics and Management， Changsha University of Science & Technology， Changsha，

Hunan 410076，China; 2. School of Economics and Management， Shaoyang University，Shaoyang，Hunan 422000，China;

3. Economics College， Hunan Agricultural University， Changsha，Hunan 410125，China）

Abstract：Based on the theory of industrial policy and the panel data of listed companies from 2012 to 2021， the impact of the 13th Five-Year Plan on the digital transformation of manufacturing enterprises is examined. The results show that the industrial policy promotes the digital transformation of manufacturing enterprises through the innovation-driven mechanism and resource allocation mechanism; the heterogeneity analysis shows that it is more effective in the eastern coastal areas and technology-intensive manufacturing areas. In view of this， the strategy of digital transformation of manufacturing enterprises should be actively pursued， the accuracy and effectiveness of the policy of digital transformation of manufacturing enterprises should be improved， and resource support should be increased to further promote the digital transformation of manufacturing enterprises.

Key words：industrial policy; difference-in-difference; digital transformation