龔新蜀,靳 媚
(石河子大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,新疆 石河子 832003)
中共十九屆四中全會(huì)將數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素正式寫(xiě)入文件。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)要素高效配置不僅是推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵,更能彰顯生產(chǎn)要素及運(yùn)作模式變革特征。當(dāng)前,新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正如火如荼,對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提出了新要求。因此,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅是順應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)的選擇,而且是企業(yè)降本增效的必由之路。
2013年,中共十八屆三中全會(huì)首次提出建設(shè)法治化營(yíng)商環(huán)境目標(biāo)。2019年10月8日,國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)議審核通過(guò)《優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境條例》,從法律層面為優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境提供保障和支撐,也標(biāo)志著營(yíng)商環(huán)境優(yōu)化上升為國(guó)家戰(zhàn)略。國(guó)家發(fā)改委公布的《中國(guó)營(yíng)商環(huán)境報(bào)告2020》顯示,中國(guó)營(yíng)商環(huán)境不斷優(yōu)化,良好的營(yíng)商環(huán)境不僅是企業(yè)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的重要條件,也是企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的重要決定因素[1],更是企業(yè)采用差異化研發(fā)決策行為模式及研發(fā)強(qiáng)度的根本原因[2-3]。然而,企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)實(shí)踐中面臨諸多問(wèn)題,如基礎(chǔ)技術(shù)不足、資金投入過(guò)高、回收期過(guò)長(zhǎng)等,僅依靠市場(chǎng)難以校正,由此彰顯“有形之手”在驅(qū)動(dòng)微觀(guān)主體數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中的必要性。其中,財(cái)政科技支出等財(cái)政政策作為激發(fā)市場(chǎng)活力的重要手段,理應(yīng)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型助力。一方面,財(cái)政科技支出可為企業(yè)提供直接有效的資金支持,對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有顯著激勵(lì)作用[4];另一方面,財(cái)政科技支出本身具有較強(qiáng)的信號(hào)傳遞效應(yīng),得到政府支持的企業(yè)在融資市場(chǎng)更易獲得資金,從而有助于自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型。也有研究表明,企業(yè)為獲得政府支持往往采用迎合手段,反而會(huì)產(chǎn)生資源配置扭曲的負(fù)面效果[5]。由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)在中國(guó)發(fā)展時(shí)間較短,多數(shù)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍處在初級(jí)“上云”層次,加上企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度難以衡量,故現(xiàn)有營(yíng)商環(huán)境與政府支持對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響的研究較少。
本文選取2013—2019年滬深兩市A股上市公司為研究樣本,考察營(yíng)商環(huán)境與政府支持對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。本文可能的研究貢獻(xiàn)如下:一是考慮到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型既受自身經(jīng)營(yíng)情況和行業(yè)技術(shù)壁壘等因素影響,又受政府支持和營(yíng)商環(huán)境的影響,故以政府和市場(chǎng)兩個(gè)層面為切入點(diǎn),剖析營(yíng)商環(huán)境與政府支持對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響;二是利用Python技術(shù),基于滬深A(yù)股上市企業(yè)年報(bào),挖掘企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)詞頻,以此測(cè)度企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度;三是從產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、地區(qū)、行業(yè)等多角度出發(fā),充分闡述營(yíng)商環(huán)境與政府支持對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響,為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、高質(zhì)量發(fā)展提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。
現(xiàn)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究大多關(guān)注企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)績(jī)效[6],認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)推動(dòng)數(shù)據(jù)和其它生產(chǎn)要素深度融合加快業(yè)務(wù)改進(jìn),解決復(fù)雜、不確定性問(wèn)題,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率、利潤(rùn)提高以及商業(yè)模式創(chuàng)新[7-8],是順應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)律的戰(zhàn)略決策[9]。也有文獻(xiàn)認(rèn)為,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)自上而下的過(guò)程(盧寶周等,2021),會(huì)受網(wǎng)絡(luò)嵌入、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)及環(huán)境不確定性等影響[10]??傮w而言,已有研究對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)因,以及營(yíng)商環(huán)境與政府支持對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響關(guān)注不足。
營(yíng)商環(huán)境是指企業(yè)在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中感知到的體制性、社會(huì)性因素的統(tǒng)稱(chēng)[11]。學(xué)者們從不同角度對(duì)營(yíng)商環(huán)境內(nèi)涵進(jìn)行刻畫(huà),如中國(guó)城市營(yíng)商環(huán)境評(píng)價(jià)研究課題組[12]基于公共服務(wù)、市場(chǎng)環(huán)境、人力資源、創(chuàng)新環(huán)境、法治環(huán)境、金融服務(wù)、政務(wù)環(huán)境7個(gè)維度構(gòu)建城市營(yíng)商環(huán)境評(píng)價(jià)體系;吳義爽和柏林[13]從要素環(huán)境、市場(chǎng)環(huán)境、支持環(huán)境及法治環(huán)境4個(gè)方面測(cè)度營(yíng)商環(huán)境。雖然已有研究視角不同,但法治建設(shè)、政府治理均是學(xué)者們關(guān)注的重點(diǎn),加上外商投資環(huán)境是營(yíng)商環(huán)境國(guó)際化的重要影響因素,故本文從政府治理環(huán)境、法治建設(shè)環(huán)境和外商投資環(huán)境3方面衡量地區(qū)營(yíng)商環(huán)境,并揭示其對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。在政府治理環(huán)境層面,一方面,政府治理可以通過(guò)市場(chǎng)效應(yīng)改善市場(chǎng)環(huán)境,鼓勵(lì)企業(yè)加大研發(fā)投入[14];另一方面,代理成本效應(yīng)可以有效降低企業(yè)交易成本,使企業(yè)專(zhuān)注生產(chǎn)經(jīng)營(yíng),強(qiáng)化數(shù)字化轉(zhuǎn)型意愿,降低數(shù)字化轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)[15]。在法治建設(shè)環(huán)境層面,健全的法律制度與良好的法治環(huán)境是企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的基礎(chǔ),知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)能夠有效激勵(lì)企業(yè)開(kāi)展更多創(chuàng)新活動(dòng)[16]。在外商投資環(huán)境層面,一方面,外資能夠帶來(lái)先進(jìn)的技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn),示范效應(yīng)下企業(yè)創(chuàng)新能力得以提升[17];另一方面,本土企業(yè)可以通過(guò)與外資企業(yè)建立前向、后向關(guān)聯(lián)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新能力提升[18],同時(shí)外資企業(yè)進(jìn)入會(huì)加劇上游企業(yè)競(jìng)爭(zhēng),降低本土下游企業(yè)生產(chǎn)成本,緩解本土企業(yè)面臨的融資約束,進(jìn)而激勵(lì)本土企業(yè)創(chuàng)新[19]。但外資大量涌入可能會(huì)給本土企業(yè)帶來(lái)巨大壓力,導(dǎo)致本土企業(yè)收縮經(jīng)營(yíng)范圍或退出市場(chǎng),從而削弱企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型意愿。因此,本文提出如下假設(shè):
H1a:政府治理環(huán)境優(yōu)化對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有正向促進(jìn)作用;
H1b:法治建設(shè)環(huán)境優(yōu)化對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有正向促進(jìn)作用;
H1c:外商投資環(huán)境優(yōu)化對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有不確定性影響。
據(jù)《中國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究報(bào)告(2020)》數(shù)據(jù)顯示,在參評(píng)企業(yè)中雖有6成企業(yè)將數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為工作的重中之重,但近4成企業(yè)尚未提出明確的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略,整體發(fā)展水平較低,原因可能在于數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)漫長(zhǎng)且循序漸進(jìn)的過(guò)程,既需要組織制度保障以及企業(yè)業(yè)務(wù)與數(shù)字技術(shù)深度融合,又需要大量資金、技術(shù)支持。因此,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型離不開(kāi)政府支持。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展背景下,政府財(cái)政科技支出呈現(xiàn)數(shù)字化傾向。
政府支持對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要影響在于其能夠有效緩解企業(yè)融資約束,降低轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)。政府財(cái)政投入具有精準(zhǔn)支持科技導(dǎo)向的特征[20],能夠甄選出高效率、高潛能企業(yè),并通過(guò)財(cái)稅補(bǔ)貼、降低稅率等方式向其注入資金[21],降低企業(yè)投資成本,從而為企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)提供保障[22]。同時(shí),財(cái)政科技支出通過(guò)與產(chǎn)業(yè)政策有機(jī)結(jié)合能夠引導(dǎo)金融資源、民間資本向特定企業(yè)集中,為企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)提供充足的資金[23],促使企業(yè)加大創(chuàng)新力度[24],激發(fā)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)力。企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)往往具有風(fēng)險(xiǎn)高、投入大、周期長(zhǎng)等特征,是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程[25]。財(cái)政科技支出在一定程度上能降低創(chuàng)新項(xiàng)目研發(fā)風(fēng)險(xiǎn),釋放企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型潛力。此外,政府財(cái)政科技支出具有后效性特征,通過(guò)定期對(duì)接受支持的企業(yè)進(jìn)行績(jī)效考核,能夠有效激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新動(dòng)力,有利于營(yíng)造良好的研發(fā)創(chuàng)新環(huán)境,形成創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)[26]。因此,本文提出如下假設(shè):
H2:政府支持對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有正向促進(jìn)作用。
企業(yè)性質(zhì)方面,社會(huì)主義制度下國(guó)企運(yùn)行情況與政府政策或治理能力相關(guān),相較于民營(yíng)企業(yè),前者對(duì)營(yíng)商環(huán)境的需求完全不同。大型國(guó)有企業(yè)有專(zhuān)門(mén)管理部門(mén)與政府對(duì)接,民企所面臨的政務(wù)服務(wù)問(wèn)題往往被國(guó)企內(nèi)化[27]。此外,國(guó)企在創(chuàng)新活動(dòng)中面臨的融資約束和風(fēng)險(xiǎn)較小,故財(cái)政科技支出難以對(duì)國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生較大影響[28]。對(duì)于民企而言,數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中面臨較大的融資約束,財(cái)政科技支出能夠充分發(fā)揮作用,緩解企業(yè)融資約束和不確定性風(fēng)險(xiǎn)。因此,營(yíng)商環(huán)境與政府支持對(duì)不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有不同影響。
所處地區(qū)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響,較大程度取決于地區(qū)政府與市場(chǎng)的關(guān)系。在市場(chǎng)化程度較高地區(qū),資源可以實(shí)現(xiàn)有效配置,政府容易識(shí)別效率高和潛力大的企業(yè),通過(guò)提供適當(dāng)?shù)呢?cái)政科技支出激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新活力,助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型[29]。處于不同地區(qū)的企業(yè),營(yíng)商環(huán)境與政府支持對(duì)其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響存在差異。
在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型乃大勢(shì)所趨,而制造業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的主體地位決定其是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主戰(zhàn)場(chǎng)。營(yíng)商環(huán)境方面,營(yíng)商環(huán)境優(yōu)化促使處于高技術(shù)行業(yè)的制造企業(yè)在創(chuàng)新融資時(shí)能夠制定更多融資方案,進(jìn)而降低融資成本,激發(fā)數(shù)字化轉(zhuǎn)型熱情[30]。在政府支持方面,處于高技術(shù)行業(yè)的制造業(yè)受政府引導(dǎo)能夠在較短時(shí)間內(nèi)充分利用技術(shù)優(yōu)勢(shì)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。但處于中、低技術(shù)行業(yè)的制造企業(yè)不僅面臨轉(zhuǎn)型融資約束,而且需要實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破,故財(cái)政科技支出對(duì)其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響可能并不顯著。因此,本文提出如下假設(shè):
H3:營(yíng)商環(huán)境與政府支持對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響會(huì)因企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、企業(yè)所處地區(qū),以及企業(yè)所處行業(yè)不同而有所差異。
本文選取2013—2019年滬深兩市A股上市公司為研究對(duì)象,公司層面數(shù)據(jù)來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù),宏觀(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自各地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒。參照既有文獻(xiàn)的做法,本文對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理:①剔除金融類(lèi)行業(yè);②剔除ST、*ST、PT處理及終止上市公司;③剔除財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失等企業(yè)樣本;④為避免異常值干擾,對(duì)微觀(guān)層面的數(shù)據(jù)進(jìn)行1%和99%的縮尾處理。本文最終樣本量包括12 975個(gè)公司/年度觀(guān)測(cè)值。
為研究營(yíng)商環(huán)境與政府支持對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響,構(gòu)建模型(1),如式(1)所示。
edigit=β0+β1ftdit+β2envit+β3controlsit+εit
(1)
式(1)中,被解釋變量edig表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型,解釋變量ftd表示政府支持,env表示營(yíng)商環(huán)境。controls為本文選取的控制變量,ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。模型相關(guān)變量定義如下:
(1)被解釋變量:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(edig)?,F(xiàn)階段企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)難以直接獲取,從企業(yè)年報(bào)中有效捕捉數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)詞頻,以此刻畫(huà)企業(yè)轉(zhuǎn)型程度,具有一定的科學(xué)性和合理性。本文借助Python收集整理滬深兩市A股上市企業(yè)年度報(bào)告,提取文本內(nèi)容并匹配企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞,最后加總各關(guān)鍵詞詞頻數(shù)。同時(shí),為了解決文本挖掘類(lèi)數(shù)據(jù)存在的右偏性問(wèn)題,本文對(duì)關(guān)鍵詞詞頻數(shù)進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理,從而得到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞選擇上,一方面,企業(yè)在初步進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)會(huì)利用數(shù)字技術(shù)優(yōu)化現(xiàn)有生產(chǎn)、決策和制度體系,或者說(shuō),數(shù)字技術(shù)是支撐企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的底層技術(shù)架構(gòu),現(xiàn)階段該類(lèi)技術(shù)可以分為4個(gè)類(lèi)別,即人工智能技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù);另一方面,數(shù)字技術(shù)不斷發(fā)展并向各領(lǐng)域滲透,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程加快,從而形成數(shù)字技術(shù)應(yīng)用層(見(jiàn)表1)。
(2)核心解釋變量:政府支持(ftd)和營(yíng)商環(huán)境(env)。
政府支持(ftd)。大量文獻(xiàn)表明,地方政府在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、就業(yè)、稅收壓力下,對(duì)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)成長(zhǎng)承擔(dān)著主體責(zé)任,是促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步的重要力量。本文借鑒吳非等[9]的研究成果,考慮到不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與財(cái)力情況差異,財(cái)政科技支出的絕對(duì)值無(wú)法反映地區(qū)財(cái)政科技投入力度,故采用地方財(cái)政科學(xué)技術(shù)支出與一般公共預(yù)算收入之比衡量政府支持水平。
表1 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)關(guān)鍵詞Tab.1 Keywords related to enterprise digital transformation
營(yíng)商環(huán)境(env)。營(yíng)商環(huán)境是指企業(yè)生存發(fā)展環(huán)境,能夠直接影響資源配置效率[31]。本文參考熊凱軍[32]的做法,政府治理環(huán)境(env1)以政府運(yùn)行效率衡量,采用地方財(cái)政收入與地方公職人員數(shù)的比值進(jìn)行量化。其內(nèi)在邏輯是我國(guó)行政編制缺乏彈性,公職人員缺乏激勵(lì)機(jī)制,地方財(cái)政收入與公職人員數(shù)量比值較低意味著地區(qū)財(cái)政負(fù)擔(dān)率較高,不僅是對(duì)公共資源的浪費(fèi),而且會(huì)降低政府機(jī)構(gòu)工作績(jī)效,對(duì)非經(jīng)濟(jì)物品供給產(chǎn)生負(fù)向影響[33]。法治建設(shè)環(huán)境(env2)采用地區(qū)執(zhí)業(yè)律師人員與地區(qū)總?cè)藬?shù)的比值衡量。其原因是執(zhí)業(yè)律師在地區(qū)法治建設(shè)和政法工作中發(fā)揮重要作用,是衡量地區(qū)法治建設(shè)環(huán)境的重要因素。外商投資環(huán)境(env3)采用地區(qū)外商投資金額與地區(qū)總投資的比值衡量。一般而言,地區(qū)外商投資環(huán)境與地區(qū)吸引外商投資金額直接相關(guān),考慮到絕對(duì)值存在的局限性,故采用比值衡量。
(3)控制變量。參考相關(guān)研究,選擇如下控制變量:企業(yè)規(guī)模(size)、高管激勵(lì)(Mshare)、成長(zhǎng)能力(grow)、財(cái)務(wù)杠桿(lev)、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度(HHI)、上市年限(age)。具體變量定義如表2所示。
表2 變量定義Tab. 2 Definitions of the variables
資料來(lái)源:本文計(jì)算整理
表3為變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。其中,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(edig)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為2.304 0、1.257 4,表明不同企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度差異較大。政府治理環(huán)境(env1)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為88.098 9、67.810 3,法治建設(shè)環(huán)境(env2)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為3.895 3、3.247 3,外商投資環(huán)境(env3)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為4.665 5、4.501 6,財(cái)政科技支出強(qiáng)度(ftd)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.050 2、0.018 6,表明不同地區(qū)營(yíng)商環(huán)境差異較大,但地區(qū)間財(cái)政科技支出強(qiáng)度差異較小。
表3 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果Tab.3 Descriptive statistics of the variables
資料來(lái)源:本文整理
為確保估計(jì)結(jié)果的可靠性,本文對(duì)式(1)進(jìn)行共線(xiàn)性檢驗(yàn),結(jié)果顯示,主要解釋變量政府治理環(huán)境、法治建設(shè)環(huán)境、外商投資環(huán)境和財(cái)政科技支出強(qiáng)度的方差膨脹因子值(VIF)分別為2.07、3.08、3.52、1.25,控制變量企業(yè)規(guī)模、高管激勵(lì)、企業(yè)成長(zhǎng)能力、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度、財(cái)務(wù)杠桿和上市年限的方差膨脹因子值分別為1.18、1.41、1.01、1.01、1.27、1.47,均小于10。因此,模型中不存在嚴(yán)重多重共線(xiàn)性問(wèn)題。豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果顯示拒絕原假設(shè),故本文選擇固定效應(yīng)模型。
營(yíng)商環(huán)境與政府支持對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響如表4所示。表4列(1)~(3)結(jié)果表明:營(yíng)商環(huán)境的3個(gè)維度中,政府治理環(huán)境和法治建設(shè)環(huán)境優(yōu)化均能促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,但外商投資環(huán)境優(yōu)化對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有顯著抑制效應(yīng),列(4)結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)上述結(jié)論,假設(shè)H1a、H1b、H1c得到支持。表4列(5)結(jié)果表明,財(cái)政科技支出可以顯著促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,假設(shè)H2得以驗(yàn)證。表4列(6)將所有解釋變量與控制變量納入模型,營(yíng)商環(huán)境和財(cái)政科技支出強(qiáng)度的回歸系數(shù)有所下降,但依舊保持較強(qiáng)顯著性。外商投資環(huán)境優(yōu)化未能顯著促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,原因可能在于外資大量涌入給本土企業(yè)帶來(lái)巨大壓力,導(dǎo)致本土企業(yè)市場(chǎng)份額下降,面臨產(chǎn)能過(guò)剩問(wèn)題。在上述情況下,本土企業(yè)會(huì)收縮經(jīng)營(yíng)范圍或退出市場(chǎng)。此外,當(dāng)面臨激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)時(shí),本土企業(yè)為了維持已有市場(chǎng)份額,同時(shí)規(guī)避不確定性風(fēng)險(xiǎn),很可能通過(guò)與外資企業(yè)建立合資關(guān)系獲得先進(jìn)技術(shù),以此代替自主研發(fā),這種替代效應(yīng)會(huì)削弱本土企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型意愿[34]。
表4 基準(zhǔn)回歸結(jié)果Tab.4 Baseline regression result
企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最終目的是促進(jìn)自身發(fā)展,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的邏輯起點(diǎn)是適應(yīng)環(huán)境快速變化,歸根到底是降本增效的嘗試。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否提高績(jī)效?如果答案是否定的,那么這種轉(zhuǎn)型嘗試不僅不必要,而且需要警惕;如果答案是肯定的,那么企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一嘗試就在情理之中。
基于此,本文選擇托賓Q值A(chǔ)(市值A(chǔ)/資產(chǎn)總計(jì))、托賓Q值B(市值B/資產(chǎn)總計(jì))、資產(chǎn)收益率(凈利潤(rùn)/平均資產(chǎn)總額),采用Levinsohn & Petrin[35]提出的研究方法計(jì)算企業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP),以此作為企業(yè)績(jī)效的代理指標(biāo)。由表5結(jié)果可以看出,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效具有顯著正向影響。一方面,證實(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)發(fā)展的大勢(shì)所趨,更是降本增效的必由之路;另一方面,可為政府助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供證據(jù)支持。
表5 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)后果Tab.5 Economic consequences of enterprise digital transformation
為進(jìn)一步驗(yàn)證上述結(jié)論,本文采用延長(zhǎng)時(shí)間窗口和更換變量計(jì)算口徑方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。表6列(1)-(4)是基于時(shí)間動(dòng)態(tài)效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果,一定程度上能夠規(guī)避模型可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題。列(1)、列(2)對(duì)營(yíng)商環(huán)境和財(cái)政科技支出強(qiáng)度進(jìn)行滯后處理,列(3)和列(4)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行前置處理。結(jié)果顯示,營(yíng)商環(huán)境中政府治理環(huán)境和法治建設(shè)環(huán)境的系數(shù)顯著為正,外商投資環(huán)境的系數(shù)顯著為負(fù),財(cái)政科技支出對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響顯著為正,與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相似?;貧w結(jié)果顯示,解釋變量系數(shù)并沒(méi)有實(shí)質(zhì)性變化,但顯著性水平呈現(xiàn)下降趨勢(shì),初步表明營(yíng)商環(huán)境優(yōu)化和財(cái)政科技支出能夠在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。列(5)、列(6)替換財(cái)政科技支出強(qiáng)度計(jì)算方法,結(jié)果顯示,財(cái)政科技支出能夠顯著促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因此,可以認(rèn)為本文結(jié)論具有穩(wěn)健性。
表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果:延長(zhǎng)時(shí)間窗口與更換變量計(jì)算口徑Tab.6 Robustness test:extending the time window and changing the calculation line of variables
基于研究假設(shè)分析,分析營(yíng)商環(huán)境與政府支持對(duì)不同性質(zhì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。表7回歸結(jié)果顯示,民營(yíng)企業(yè)政府治理環(huán)境和法治建設(shè)環(huán)境優(yōu)化均能促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,但外商投資環(huán)境優(yōu)化對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有顯著抑制效應(yīng)。財(cái)政科技支出對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有顯著正向影響,與基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本一致。營(yíng)商環(huán)境與財(cái)政科技支出對(duì)國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響并不顯著,可能原因在于:一方面,大型國(guó)有企業(yè)具備商業(yè)性質(zhì)和公益性質(zhì),不僅追求資產(chǎn)保值、增值,而且承擔(dān)著保障國(guó)民經(jīng)濟(jì)正常穩(wěn)定運(yùn)行的責(zé)任,在一定程度上可能導(dǎo)致其投資行為扭曲;另一方面,國(guó)有企業(yè)以政府信用作為擔(dān)保,其在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中面臨較少的融資約束,故財(cái)政科技支出對(duì)國(guó)企數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響并不顯著。
表7 產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性分析結(jié)果 Tab. 7 Heterogeneity analysis of property rights
將企業(yè)所處地區(qū)劃分為東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)3個(gè)區(qū)域。根據(jù)表8結(jié)果可知,東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)營(yíng)商環(huán)境中,政府治理環(huán)境、法治建設(shè)環(huán)境的系數(shù)顯著為正,外商投資環(huán)境的系數(shù)顯著為負(fù),說(shuō)明政府治理環(huán)境、法治建設(shè)環(huán)境優(yōu)化均能促進(jìn)東、中、西部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,可為近年來(lái)中國(guó)各地持續(xù)深化市場(chǎng)化改革提供佐證。東部地區(qū)營(yíng)商環(huán)境優(yōu)于西部地區(qū),意味著前者市場(chǎng)發(fā)展程度較高,市場(chǎng)資源通過(guò)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)行優(yōu)化配置,政府可以有效識(shí)別目標(biāo)企業(yè)并給予其補(bǔ)貼,而財(cái)政補(bǔ)貼可以有效緩解企業(yè)融資約束,故財(cái)政科技支出能夠更好地促進(jìn)東部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。同時(shí),經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好的東部地區(qū)能夠吸引信息、技術(shù)等要素流入,從而直接影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
政府財(cái)政科技支出具有靶向性特征,即精準(zhǔn)支持效率高和潛力大的企業(yè),因而可能忽略因企業(yè)層面結(jié)構(gòu)特征導(dǎo)致的數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果差異。簡(jiǎn)而言之,政府在引導(dǎo)創(chuàng)新過(guò)程中,應(yīng)支持創(chuàng)新意愿較強(qiáng)且潛能較大的企業(yè),從而充分發(fā)揮財(cái)政科技支出的導(dǎo)向作用。由表9可知,對(duì)于高技術(shù)行業(yè)制造企業(yè),政府發(fā)揮引導(dǎo)作用,能夠在短時(shí)間內(nèi)使其充分利用技術(shù)優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,但對(duì)于中、低技術(shù)行業(yè)制造企業(yè),其在轉(zhuǎn)型過(guò)程中面臨融資約束,故財(cái)政科技支出對(duì)其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響可能并不顯著。在營(yíng)商環(huán)境方面,營(yíng)商環(huán)境優(yōu)化能夠更好地促進(jìn)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,尤其是高技術(shù)制造企業(yè)。原因可能在于:在制造業(yè)低成本優(yōu)勢(shì)逐漸喪失的背景下,必須著力提高產(chǎn)品品質(zhì)和管理效率,而數(shù)字化轉(zhuǎn)型正是制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力提升的重要途徑。中高技術(shù)制造企業(yè)具有數(shù)字技術(shù)支撐,故營(yíng)商環(huán)境優(yōu)化能夠更大程度上促進(jìn)中高技術(shù)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
表8 地區(qū)異質(zhì)性分析結(jié)果Tab.8 Regional heterogeneity analysis
表9 行業(yè)異質(zhì)性分析結(jié)果Tab.9 Industry heterogeneity analysis
本文以2013—2019年中國(guó)滬深A(yù)股上市公司數(shù)據(jù)為研究樣本,通過(guò)文本分析識(shí)別企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度,實(shí)證分析營(yíng)商環(huán)境與政府支持對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響,以及企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)后果,并充分考慮其中可能存在的異質(zhì)性問(wèn)題,得到以下主要結(jié)論:
(1)營(yíng)商環(huán)境方面,政府治理環(huán)境和法治環(huán)境優(yōu)化均對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有促進(jìn)作用,外商投資環(huán)境優(yōu)化對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有一定的抑制效應(yīng)。政府支持方面,政府財(cái)政科技支出作為典型政策工具,對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有重要影響,其強(qiáng)度越大,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高。上述結(jié)論在更換指標(biāo)計(jì)算方法、延長(zhǎng)時(shí)間窗口等穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依舊成立。
(2)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著促進(jìn)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益提升。
(3)營(yíng)商環(huán)境與政府支持對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響會(huì)因企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、企業(yè)所處地區(qū),以及企業(yè)所處行業(yè)差異而有所不同。
(1)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提高自身經(jīng)濟(jì)績(jī)效,意味著企業(yè)應(yīng)抓住數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展機(jī)遇,加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型。具體而言,企業(yè)應(yīng)促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與自身組織層面深度融合,加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程,構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需的業(yè)務(wù)形態(tài)、企業(yè)文化、組織結(jié)構(gòu)、技術(shù)基礎(chǔ)、運(yùn)營(yíng)體系。
(2)較好的營(yíng)商環(huán)境可以促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,但對(duì)國(guó)企數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響并不顯著。因此,政府應(yīng)不斷深化“放管服”改革,讓市場(chǎng)在資源配置過(guò)程中起決定性作用。在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中,需更加關(guān)注民營(yíng)企業(yè),簡(jiǎn)化企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)審批流程,激發(fā)民營(yíng)企業(yè)發(fā)展活力。
(3)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)精益化的長(zhǎng)期過(guò)程,需要政府支持緩解不確定性風(fēng)險(xiǎn)。鑒于企業(yè)所處行業(yè)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)以及地區(qū)存在差異,政府部門(mén)應(yīng)因地制宜地制定政策措施,探索具有特色的數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑。具體而言,應(yīng)優(yōu)先支持民營(yíng)企業(yè)、制造企業(yè)、高科技企業(yè),著力降低數(shù)字化轉(zhuǎn)型融資約束和不確定性風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)東部地區(qū),要加大財(cái)政科技支出力度,提振區(qū)域企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)能。此外,應(yīng)關(guān)注中西部地區(qū),助力中西部地區(qū)數(shù)字化發(fā)展。
首先,本文從上市公司年報(bào)中獲取數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)詞匯,以此衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度雖有其合理性,但也存在高估或低估企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的可能。未來(lái)研究可以采用更為嚴(yán)謹(jǐn)科學(xué)的方法對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度加以量化。其次,受限于企業(yè)數(shù)據(jù)可得性,本文主要選取上市公司進(jìn)行研究。但中小企業(yè)是數(shù)量最龐大、創(chuàng)新最活躍、帶動(dòng)就業(yè)能力最強(qiáng)的企業(yè)群體,因而未來(lái)應(yīng)針對(duì)中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行更為細(xì)致的研究。最后,數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程與機(jī)制是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)研究不可或缺的部分,對(duì)于打開(kāi)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程的“黑箱”具有重要意義,未來(lái)可進(jìn)一步對(duì)其進(jìn)行探索。