政策執(zhí)行效果審計對制造業(yè)高質量發(fā)展的影響研究

李丹丹 楊柳

［摘 要］利用2012—2021年中國31個省區(qū)市的面板數(shù)據(jù)為研究樣本，構建制造業(yè)高質量發(fā)展評價指標體系，運用雙重差分模型和中介效應模型實證檢驗政策執(zhí)行效果審計對制造業(yè)高質量發(fā)展的影響。研究發(fā)現(xiàn)：（1）政策執(zhí)行效果審計能夠顯著促進制造業(yè)高質量發(fā)展。（2）數(shù)字化水平對政策執(zhí)行效果審計影響制造業(yè)高質量發(fā)展起到正向調節(jié)效應。（3）營商環(huán)境是政策執(zhí)行效果審計促進制造業(yè)高質量發(fā)展的中介因素，并且起部分中介作用。因此，應從提高政策執(zhí)行效果審計監(jiān)督效能、提升數(shù)字化水平、完善營商環(huán)境等方面來推動制造業(yè)高質量發(fā)展。

［關鍵詞］政策執(zhí)行效果審計；制造業(yè)高質量發(fā)展；數(shù)字化水平；營商環(huán)境；調節(jié)效應；雙重差分法；國家審計

［中圖分類號］F239? ［文獻標志碼］A? ［文章編號］2096-3114（2023）04-0022-10

一、 引言

制造業(yè)是我國實體經濟的支柱產業(yè)，自2010年以來，中國制造業(yè)增加值已連續(xù)12年位居世界第一，2021年規(guī)模達到了31.4萬億元，占GDP比重達27.4%。中央經濟工作會議中重點提出實現(xiàn)制造業(yè)高質量發(fā)展，國家審計是推動制造業(yè)高質量發(fā)展的重要力量，承擔著貫徹黨中央決策的責任，實施政策執(zhí)行效果審計是國家審計發(fā)揮職能的重要手段，不斷促進政策措施的實施以及完善，可以更好地實現(xiàn)政策的既定目標，因此，政策執(zhí)行效果審計促進制造業(yè)高質量發(fā)展是國家審計廣泛關注的內容。

在經濟轉型的背景下，政府推出“深化制造業(yè)與互聯(lián)網融合發(fā)展”“制造業(yè)緩稅補繳期限再延長”“新設專項再貸款支持制造業(yè)設備更新改造”等政策去推動制造業(yè)實現(xiàn)高質量發(fā)展，并對包括“促進制造業(yè)高質量發(fā)展”政策在內的國家重大政策執(zhí)行效果采用抽查的方式進行審計并公告。政策執(zhí)行效果審計對于完善國家治理體系建設、提高綜合治理能力有著極其重要的作用[1]。目前，國內學者大都把績效審計與跟蹤審計視為政策執(zhí)行效果審計的切入點，從內涵、目標、要求、方式等方面不斷完善政策執(zhí)行效果審計的理論體系[2]。學者們認為政策執(zhí)行效果審計具有審計獨特的鮮明性、政治敏銳性和時效性等特點[3]，并分析了政策執(zhí)行效果審計的內在動因[4]。還有學者吸取政策執(zhí)行效果審計實際工作中的經驗，總結了政策執(zhí)行效果審計的重點與難點[5]，考察了政策執(zhí)行效果審計的實踐流程、路徑與實踐經驗[6]，通過總結政策執(zhí)行效果審計過程中的審計方法，建立實施機制。而關于政策執(zhí)行效果審計的實證研究相對較少，有學者以政策跟蹤審計事件為研究對象，運用事件研究法實證考察發(fā)現(xiàn)，針對穩(wěn)增值以及其他政策實施的審計對市場有積極影響[7]。也有學者實證分析了政策執(zhí)行效果審計對企業(yè)創(chuàng)新能力的作用，結果表明實施政策執(zhí)行效果審計可以增強企業(yè)的創(chuàng)新能力[8]。政府審計對國有企業(yè)具有顯著的治理效應，審計力度越大，治理效應越顯著[9]。此外，研究發(fā)現(xiàn)，審計覆蓋率對國有企業(yè)治理效率有著顯著的正向影響[10]。

針對制造業(yè)高質量發(fā)展，學術界就其發(fā)展水平和影響因素等展開了探討。在對制造業(yè)高質量發(fā)展水平的測度上，大部分學者采用企業(yè)財務績效指標、非財務績效指標來衡量[11]，或者是從創(chuàng)新行為和質量行為兩方面衡量[12]。部分學者以制造業(yè)綠色全要素生產率為高質量發(fā)展評價指標，發(fā)現(xiàn)該指標的提升對制造業(yè)的高質量發(fā)展起到了至關重要的作用[13-14]。孟茂源等用勞動生產率指標來測度制造業(yè)高質量發(fā)展質量[15]。還有少量文獻從多維度構建制造業(yè)高質量發(fā)展的評價指標體系，側重點在經濟效益、技術創(chuàng)新及資源環(huán)境等方面。許冰等從經濟效益、創(chuàng)新能力、綠色發(fā)展等六個維度對制造業(yè)發(fā)展水平以及各地區(qū)高質量發(fā)展進行了實證分析[16]。在制造業(yè)高質量發(fā)展的影響因素方面，現(xiàn)有文獻主要從政府治理、市場結構、市場需求、金融發(fā)展水平等宏觀經濟環(huán)境[17]和產權性質、企業(yè)信心和創(chuàng)新能力等企業(yè)自身微觀特征[18]兩個角度來積極探尋影響制造業(yè)高質量發(fā)展的因素。最近的相關文獻多從理論角度來研究國家審計對經濟增長和發(fā)展模式的影響、國家審計對國家經濟安全運行的保障作用等。董志愿等實證檢驗了國家審計對企業(yè)高質量發(fā)展的影響，研究發(fā)現(xiàn)國家審計能夠促進企業(yè)把握經濟現(xiàn)狀健康發(fā)展，進而推動高質量發(fā)展[19]。

綜上，國家審計在促進國有企業(yè)改革、治理和經濟增長等方面的作用已得到普遍認可，積累了有益成果，但鮮有文獻對政策執(zhí)行效果審計與制造業(yè)高質量發(fā)展的關系進行實證分析，政策執(zhí)行效果審計對制造業(yè)高質量發(fā)展的影響機制與作用渠道還有待澄清，且當前相關實證研究較少涉及以外生事件作為審計作用發(fā)揮的特定場景。基于此，本文將以2012—2021年中國31個省區(qū)市的面板數(shù)據(jù)為研究樣本，分析政策執(zhí)行效果審計對制造業(yè)高質量發(fā)展的影響機制以及作用渠道，以期豐富國家審計治理與制造業(yè)高質量發(fā)展的經驗證據(jù)，并進一步從數(shù)字化水平與營商環(huán)境方面提供相關政策建議。

本文可能的貢獻主要包括：（1）構建雙重差分模型對政策執(zhí)行效果審計促進制造業(yè)高質量發(fā)展的影響提供實證檢驗，并考察數(shù)字化水平對二者關系的調節(jié)作用，為政府更好推動制造業(yè)高質量發(fā)展提供堅實的實證基礎。（2）考察政府執(zhí)行效果審計影響制造業(yè)高質量發(fā)展的作用渠道。本文在關注政策執(zhí)行效果審計對制造業(yè)高質量發(fā)展的直接影響效應的基礎上，構建營商環(huán)境的中介效應模型進行作用渠道檢驗，在一定程度上豐富相關領域的研究。

二、 理論分析與研究假說

（一） 政策執(zhí)行效果審計對制造業(yè)高質量發(fā)展的影響機制

審計署于2014年開展了關于國家重大政策執(zhí)行情況的審計工作，隨著對審計工作的要求越來越高，對政策落實效果的推動也越來越深入和清晰。審計署發(fā)布多份關于政策措施貫徹落實情況的審計結果公告和相關解讀，反映了政府部門通過政策執(zhí)行效果審計，既能實現(xiàn)對政策實施全程的追蹤并保障政策的落實，又能促進政策發(fā)揮其應有的作用和價值[20]。同時，對企業(yè)進行政策執(zhí)行效果審計，能夠發(fā)現(xiàn)企業(yè)發(fā)展中的問題，從而為企業(yè)提供有效的審計建議。

第一，政策執(zhí)行效果審計可以緩解制造業(yè)企業(yè)內部的委托代理問題并提高其創(chuàng)新能力，進而實現(xiàn)制造業(yè)高質量發(fā)展。創(chuàng)新驅動是制造業(yè)高質量發(fā)展的核心，企業(yè)在實施創(chuàng)新的過程中需要投入大量的創(chuàng)新資源，但也需要承擔收益不確定性等各種風險[21]，這使得企業(yè)在實施創(chuàng)新驅動戰(zhàn)略進而實現(xiàn)高質量發(fā)展的過程中始終保持謹慎的決策態(tài)度。根據(jù)委托代理理論，在創(chuàng)新政策實際執(zhí)行過程中，冗余資源能夠誘發(fā)代理問題，從而引發(fā)管理層的道德風險行為。如，管理層將研發(fā)資源用于沒有挑戰(zhàn)性的常規(guī)項目上，對長期性投資的研發(fā)活動缺乏熱情，或者侵占公司研發(fā)資助的資源。政策執(zhí)行效果審計具有強大的威懾力，通過較強的獨立性、權威性以及監(jiān)管力度，有效降低研發(fā)資助的錯配程度，最大限度地保障研發(fā)資助的合規(guī)性使用，提高企業(yè)的創(chuàng)新投入產出，進而實現(xiàn)制造業(yè)高質量發(fā)展。

第二，政策效果審計通過溢出效應促進制造業(yè)高質量發(fā)展。政府審計結果公告具有公開性和較高關注度，政府審計部門通過對促進制造業(yè)高質量發(fā)展政策落實情況進行專項審計調查，將審計結果公告公開向社會發(fā)布，通過曝光審計發(fā)現(xiàn)的問題，對企業(yè)提出審計整改要求，采取責令期限處理、改正等措施，糾正政策落實過程中的偏差，促進被審單位積極落實政策；另外，通過處罰、提出建議、公開督促整改等手段，促使企業(yè)健全制度、規(guī)范機制、完善機制，抑制企業(yè)在發(fā)展中出現(xiàn)的各種“病害”，進而推動制造業(yè)的高質量發(fā)展[22]。因此，基于以上分析，本文提出假說1。

假說1：政策執(zhí)行效果審計能夠顯著促進制造業(yè)高質量發(fā)展。

（二） 數(shù)字化水平的調節(jié)效應

當下我國數(shù)字化水平的提高主要表現(xiàn)在數(shù)字化基礎設施建設日趨完善和數(shù)字化技術運用快速發(fā)展，較高的數(shù)字化水平為數(shù)字化基礎設施建設奠定了基礎，數(shù)字化技術的不斷成熟也在加速推進制造業(yè)與人工智能、物聯(lián)網、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術的深度融合，并從提升資源利用效率、提高創(chuàng)新效率和改善社會效率等方面驅動制造業(yè)優(yōu)化升級。一方面，數(shù)字化可以從資源整合配置和資源結構調整和兩個方面提高資源利用效率，利用數(shù)字化技術升級生產運營結構，推動生產制造的精細化管理，對企業(yè)內外部資源優(yōu)化整合，運用互聯(lián)網、在線監(jiān)測等數(shù)字技術掌握各環(huán)節(jié)的實時動態(tài)，實現(xiàn)供給端與需求端的全面互聯(lián)[23]，同時引入高素質技術人才提高企業(yè)自主研發(fā)能力，升級制造業(yè)資源要素；此外，數(shù)字化技術的運用可以輔助企業(yè)創(chuàng)新服務化模式，改變企業(yè)組織形態(tài)、協(xié)調機制，促進傳統(tǒng)制造業(yè)全面向智慧型模式轉化，加速向現(xiàn)代化、集約化和高效化的制造業(yè)資源結構轉型。另一方面，數(shù)字化技術的運用可以提高企業(yè)創(chuàng)新效率，開發(fā)核心技術和業(yè)務，提高企業(yè)的創(chuàng)新動力，培養(yǎng)具有核心競爭力的技術和業(yè)務能力，驅動產業(yè)向知識密集型轉變，促進企業(yè)從技術、產品、服務、管理模式等方面全方位提高創(chuàng)新效率[24]。此外，數(shù)字化水平也可以推動社會管理與大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網等數(shù)字技術的融合，提高社會管理效率，實現(xiàn)數(shù)字化審計，促進政策執(zhí)行效果審計智能化，建立國家數(shù)據(jù)體系、構建政府數(shù)字化審計平臺，保持審計技術與社會技術同步發(fā)展，創(chuàng)新審計工作技術，優(yōu)化審計流程，降低審計成本，擴大政策執(zhí)行效果審計的覆蓋面，提高政策執(zhí)行效果審計的監(jiān)管力度，降低審計風險，提高審計質量與工作效率[25]。據(jù)此，數(shù)字化水平可能對政策執(zhí)行效果審計和制造業(yè)高質量發(fā)展之間的關系產生影響，本文提出假說2。

假說2：數(shù)字化水平對政策執(zhí)行效果審計促進制造業(yè)高質量發(fā)展起到正向調節(jié)效應。

（三） 營商環(huán)境的中介作用機制

政策執(zhí)行效果審計具有獨立性與權威性，不易受到外界干擾，能夠有效揭露政策落實過程中的阻礙因素，通過對各地財政補貼、重大產業(yè)項目、制造業(yè)財政補貼等項目進行審計，對各地促進制造業(yè)高質量發(fā)展的政策執(zhí)行效果情況進行監(jiān)督，利用其震懾功能降低政策落實偏差程度，減少政府干預制造業(yè)營商環(huán)境的發(fā)展，營造良好的營商環(huán)境。同時，政策執(zhí)行效果審計還可以依據(jù)執(zhí)行過程中發(fā)現(xiàn)的問題進行深層次的原因分析，推動體制改革，規(guī)范政府行為，提升政府效能和效率，增強地區(qū)的營商環(huán)境水平[26]。就市場經濟理論層面而言，良好的營商環(huán)境能夠理順政府與企業(yè)之間的關系，有效減少機會主義、尋租等復雜性問題的出現(xiàn)，并且有助于降低企業(yè)融資和制度性交易成本[27]、緩解信息不對稱，進一步激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新動力，提高核心競爭力。此外可以通過減少企業(yè)非生產性支出、提高企業(yè)生產效率，實現(xiàn)產業(yè)優(yōu)化升級，提高制造業(yè)績效，進而促進制造業(yè)企業(yè)實現(xiàn)高質量發(fā)展。

因此，基于以上分析，本文提出假說3。

假說3：政策執(zhí)行效果審計能夠通過優(yōu)化營商環(huán)境途徑促進制造業(yè)高質量發(fā)展。

三、 研究設計

（一） 模型設計

本文借鑒鄭偉宏和涂國前的研究思路[8]，以推動（促進）制造業(yè)高質量發(fā)展實施政策執(zhí)行效果審計這一外生事件為背景來檢驗政策執(zhí)行效果審計對制造業(yè)高質量發(fā)展的影響。在政策執(zhí)行效果審計實際實施之前，企業(yè)都抱著“僥幸”的心態(tài)，不會積極地落實“非常態(tài)”高強度的政策。而審計單位一旦開展了審計工作，被審計單位就會被迫進入剛性整改狀態(tài)，面臨追責風險以及受到輿論壓力，因此審計糾錯的效果更加顯著。由此，本文構建以下雙重差分模型（DID），如公式（1）所示：

Qualityit=α+β1Treati×Postt+∑Controlit+γit+μit+εit

（1）

其中，下標i表示省份，t表示時間，Qualityit表示省份i在第t年的制造業(yè)高質量發(fā)展指數(shù)；Treati表示當該省市被審計過時，取值為1，否則取值為0；Postt表示省區(qū)市被執(zhí)行政策執(zhí)行效果審計的時點，執(zhí)行當年及以后年份取值為1，否則取值為0；Treati×Postt為政策虛擬變量，表示如果i省份在t年實施了政策執(zhí)行效果審計政策，則該省份的在t年及之后的年份政策虛擬變量取值為1，否則為0。Controlit為一系列影響制造業(yè)高質量發(fā)展的控制變量，γit為個體固定效應，μit為時間固定效應，εit為隨機擾動項。本研究重點關心系數(shù)β1，若β1顯著為正，則說明政策執(zhí)行效果審計政策對制造業(yè)高質量發(fā)展存在顯著促進效應。

本文進一步考察數(shù)字化水平（Dig）在政策執(zhí)行效果審計與制造業(yè)高質量發(fā)展之間的調節(jié)作用，建立如下調節(jié)效應模型：

Qualityit=α+β1Treati×Postt+β2Digit+β3Treati×Postt×Digit+∑Controlit+γit+μit+εit

（2）

其中，Digit表示i省第t年的數(shù)字化水平，其余變量與公式（1）一致。該公式中重點關心核心解釋變量Treati×Post的系數(shù)β1和交互項Treati×Postt×Digit的系數(shù)β3。如果β1和β3顯著為正，則說明數(shù)字化水平對該影響機制存在正向調節(jié)作用；如果兩者異號，則說明數(shù)字化水平起到抑制主效應的調節(jié)作用。

本文根據(jù)中國各省區(qū)市審計廳信息來源（如表1），統(tǒng)計出2014—2020年我國推進制造業(yè)高質量發(fā)展執(zhí)行政策落實審計的省份有浙江省、山東省、廣東省和河南省。將此4個省份作為政策執(zhí)行效果審計的實驗組，以其他27個省份（由于數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑不一致和數(shù)據(jù)缺失問題，不包括港澳臺）為控制組。由于處理組4個省份發(fā)布政策執(zhí)行效果審計的時間在2014—2015年，因此本文將2015年作為政策執(zhí)行效果審計實施的時間節(jié)點。

（二） 變量界定

1.被解釋變量：制造業(yè)高質量發(fā)展（Qualityit）。本文從制造業(yè)高質量發(fā)展的內涵出發(fā)，結合數(shù)據(jù)的可獲得性以及當前制造業(yè)高質量發(fā)展面臨的現(xiàn)實問題，以經濟效益和創(chuàng)新能力為基礎評價維度，配置品牌質量、行業(yè)質量和綠色發(fā)展能力，構建制造業(yè)高質量發(fā)展的評價指標體系，如表2所示。其中，經濟效益與創(chuàng)新能力指標體現(xiàn)出制造業(yè)追求效益的能力，是制造業(yè)高質量發(fā)展的根本目的。經濟效益包含經濟增長的穩(wěn)定性、全員工業(yè)勞動生產率2個二級指標，創(chuàng)新能力包含研發(fā)投入水平、研發(fā)人員投入力度、人均發(fā)明專利數(shù)以及人均技術成交額4個二級指標；品行質量、行業(yè)質量與綠色發(fā)展維度是企業(yè)提升核心競爭力的必要條件，品牌質量用有效發(fā)明專利表達，行業(yè)質量包含新產品生產規(guī)模與高端技術產業(yè)發(fā)展2個二級指標，綠色發(fā)展能力采用能源使用強度與固體廢物排放強度2個二級指標評價，除能源使用強度為制造業(yè)高質量發(fā)展的逆向指標外，其余皆為正向指標。

在指標權重的設定上，首先，用無量綱化方法對原始數(shù)據(jù)進行處理，得出各個指標的標準值；其次，采用熵值法對各二級指標進行賦權，并將其與標準值相加，求得一級指標的分值；最后，對各一級指標進行了加權，得出了綜合得分。熵的賦權法在兼顧高質量發(fā)展各個維度的重要性的同時，也能使各個指標的客觀信息得到充分利用，具有一定的科學性。具體做法如下：

設有n個評價對象，m個評價指標，原始數(shù)據(jù)為Xij，i=1，…，n；j=1，…，m，首先進行無量綱化處理：

Xij=Xij-XminXmax-Xmin

（3）

Xij=Xmax-XijXmax-Xmin

（4）

其中Xmax和Xmin分別為第j項指標的最大值和最小值。Xij為處理后數(shù)據(jù)。計算第i個被評價對象在第j個評價指標上的指標值比值：

Pij=Xij∑ni=1Xij

（5）

評價第j個評價指標的熵值：

ej=-1Ln∑ni=1PijLn（Pij）

（6）

其中，0≤ej≤1。計算評價指標Xj的差異性系數(shù)：

gj=1-ej

（7）

計算第j項指標的權重：

Wj=gj∑mj=1gj

（8）

此Wj即為各指標最終的權重系數(shù)。最后，計算一級指標得分

Qualityit=∑mj=1Wj×Pij

（9）

2. 解釋變量：政策執(zhí)行效果審計（Treati×Postt），變量界定如前文所示。

3. 調節(jié)變量：數(shù)字化水平（Dig），選取2012—2021年31個省區(qū)市的互聯(lián)網域名數(shù)、軟件業(yè)務收入、移動電話普及率、長途光纜線路長度、互聯(lián)網寬帶接入端口、移動電話局交換機容量以及電信業(yè)務總量等7個指標進行熵權TOPSIS得到城市數(shù)字經濟綜合發(fā)展指數(shù)。

4. 中介變量：營商環(huán)境（Mri）。本文選取《中國分省市場化指數(shù)報告》數(shù)據(jù)，采用相鄰偶數(shù)年的平均值代替缺失的奇數(shù)年數(shù)據(jù)。

5. 控制變量：為減小因遺漏變量而造成的估計偏差問題，通過分析影響制造業(yè)高質量發(fā)展的因素，本文選擇了相關控制變量。（1）經濟水平（GDP），使用各省地區(qū)生產總值表示；（2）對外開放水平（Open），以各省對外進出口總額占比生產總值來表示；（3）城市規(guī)模（Pop），用省本級預算內財政總支出占比地區(qū)生產總值的自然對數(shù)表示；（4）產業(yè)結構（Cyjd），用各省第一產業(yè)占比生產總值來表示；（5）財政分權（FD），用各省本級預算內財政總收入占比省本級預算內財政總支出表示。

（三） 數(shù)據(jù)來源

本文以2012—2021年中國31個省區(qū)市（不包括港澳臺）面板數(shù)據(jù)為研究樣本，其中，有關制造業(yè)高質量發(fā)展的數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》，營商環(huán)境數(shù)據(jù)來自《中國分省份市場化指數(shù)報告》，其他變量數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》、國家統(tǒng)計局以及EPS數(shù)據(jù)平臺。經整理，最終得到310個有效樣本。

四、 實證分析

（一） 基準結果

1. 描述性統(tǒng)計分析。在實證分析前，本文對數(shù)據(jù)進行處理：（1）對主要連續(xù)變量在1%水平進行縮尾；（2）為避免多重共線性問題，對交互項中心化處理。為了保證估計結果的無偏性和可靠性，對各變量間的多重共線性問題進行驗證。結果說明，核心變量和控制變量的方差膨脹因子值（VIF）和VIF均值（1.04）均小于10，說明模型沒有多重共線性問題。

通過對各面板數(shù)據(jù)的處理和分析，確定出最恰當?shù)墓浪惴椒āP Test顯示，在樣本數(shù)據(jù)中存在不可觀測到的個體效應，故采用面板數(shù)據(jù)的方法比OLS法更具優(yōu)勢。通過Hausman檢驗，發(fā)現(xiàn)模型（1）的P值顯著為0，說明解釋變量和非觀測的個體效應有一定的相關性，因此本文選擇運用雙重差分模型進行計量檢驗。通過計量軟件Stata17對主要變量進行描述性統(tǒng)計，其結果見表3。

2. 基準回歸結果。面板數(shù)據(jù)模型可以避免無法觀測的個體效應，運用雙重差分模型對公式（1）進行實證分析，結果如表4所示。在回歸過程中，對個體進行了聚類，同時控制了個體和時期固定效應，回歸結果見表4的列（1）與列（2）。可以看出，列（1）中沒有加入控制變量時，制造業(yè)高質量發(fā)展綜合指標（Qualityit）對政策虛擬變量（Treati×Postt）的回歸系數(shù)β1為0.08（P<1%），列（2）中加入控制變量后，系數(shù)β1仍然為正數(shù)且在1%的水平上顯著，這表明政策執(zhí)行效果審計對制造業(yè)高質量發(fā)展產生了顯著的正效應，研究假說1得到支持。

表4中，列（3）和列（4）是加入數(shù)字化水平（Digit）調節(jié)變量后的雙重差分回歸結果。結果顯示，列（3）和列（4）中Treati×Postt的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，其中列（4）中核心解釋變量（Treati×Postt）系數(shù)β1為0.082，并在5%的水平上顯著，調節(jié)變量交互項（Treati×Postt×Digit）的系數(shù)為0.290，且在1%的水平上顯著，這說明數(shù)字化水平對政策執(zhí)行效果審計促進制造業(yè)高質量的發(fā)展起到正向調節(jié)效應，假說2得到支持。

（二） 穩(wěn)健性檢驗

1. 平行趨勢檢驗。

采用雙重差分法必須符合平行趨勢檢驗，即保證政策執(zhí)行效果審計作為外部事件是導致控制組與對照組變動趨勢的唯一原因。

因此，本文選取了政策執(zhí)行效果審計實施前后10年間的年份虛擬變量作為解釋變量進行平行趨勢檢驗，結果如圖1所示。2015年為政策實施當期，縱坐標表示政策效應，從圖1可以看出：在2015年試點之前，事前年份虛擬變量的系數(shù)在95%的置信區(qū)間并不顯著，這說明政策執(zhí)行效果審計前，各指標之間沒有明顯的系統(tǒng)性差異，能夠假設符合普遍趨勢；政策效應從2015年延續(xù)到了2021年，并呈現(xiàn)出穩(wěn)步增長的趨勢，這說明政策執(zhí)行效果審計促進制造業(yè)高質量發(fā)展存在一定的動態(tài)效應。政策執(zhí)行效果審計對制造業(yè)高質量發(fā)展的促進作用的時間異質性得到了驗證，即滿足平行趨勢假設，因此本研究采用雙重差分法進行模型估計是合適的。

2. 安慰劑檢驗。

為解決潛在的內生性問題，本文隨機打亂政策執(zhí)行效果審計（Treati），即將treat全部值拿出暫存，隨機賦給每一個樣本，繼而生成新的處理組與控制組進行安慰劑檢驗。為提高安慰劑檢驗的識別能力，重復執(zhí)行了1000次回歸，結果如圖2所示。圖2展示了重新分組的估計系數(shù)的分布以及相應的p值，其中x軸表示核心解釋變量系數(shù)，y軸表示p值，灰色圓點代表p值分布。從圖2可以看出，“偽實驗組”中大多數(shù)估計值都集中在-0.03到0.03這個區(qū)間，而真實估計值接近1，大部分p值都大于0.1，即在10%的水平上不顯著。這表明我們真實估計值明顯是一個異常值，無法得到顯著性的估計結果，不可能是隨機模擬產生的偶然結果，進一步說明政策執(zhí)行效果審計對制造業(yè)高質量發(fā)展產生了顯著的促進作用，增強了本文結論的可靠性。

3. PSM-DID估計結果。

我國各省份實施的政策執(zhí)行效果審計政策并非完全隨機，而是與各省份的實際狀況緊密相關。因此，直接估算的結果存在自選擇誤差，但如果從實驗組找出與處理組相似的樣本構造反事實事件，同時將PSM和DID法相結合，則可以有效克服“選擇性偏差”與“內生性”，從而有效地識別和評價“政策處理效果”[25]。首先，分別采用了k＝4的k近鄰匹配法和卡尺匹配（半徑為0.01）對數(shù)據(jù)進行PSM處理，再使用匹配樣本進行回歸，表5報告了PSM-DID的回歸結果。表5中，列（1）與列（4）分別為近鄰匹配與卡尺匹配樣本的回歸結果，兩種匹配方法的估計系數(shù)、符號和顯著性水平與基準回歸結果基本一致，交互項的估計系數(shù)都在1%水平上顯著為正，表明政策執(zhí)行效果審計政策顯著地提高了制造業(yè)高質量發(fā)展水平，且與表3中的回歸結果顯著性基本一致，表明該模型具有強穩(wěn)健性。同樣，列（2）與列（5）分別為添加了調節(jié)變量（Digit）近鄰匹配與卡尺匹配后樣本的回歸結果，調節(jié)效應Digit的估計系數(shù)均在5%的水平上顯著為正。列（3）與列（6）分別為添加了交互項Treati×Postt×Digit近鄰匹配與卡尺匹配后樣本的回歸結果。結果顯示，交互項Treati×Postt×Digit的結果均在1%的水平下顯著為正，表明數(shù)字化水平對政策執(zhí)行效果審計影響制造業(yè)高質量發(fā)展起到正向調節(jié)效應，再次支持了假說2。

（三） 中介機制檢驗

鑒于前文研究結果，政策執(zhí)行效果審計能夠通過營商環(huán)境來促進制造業(yè)高質量發(fā)展，本文構建營商環(huán)境的中介效應模型對其檢驗。該模型包括三個階段：第一階段與公式（1）保持一致，檢驗政策執(zhí)行效果審計政策對高質量發(fā)展的影響；第二階段使用中介變量替換第一階段中因變量來檢驗政策執(zhí)行效果審計政策對中介變量的影響；第三階段將中介變量加入第一階段回歸模型中作為自變量，檢驗中介變量和政策執(zhí)行效果審計政策同時對高質量發(fā)展的影響。設計模型如下：

Mriit=α+β1Treati×Postt+∑Controlit+γit+μit+εit

（10）

Qualityit=α+β1Treati×Postt+β2Mriit+∑Controlit+γit+μit+εit

（11）

中介效應回歸結果如表6所示，列（1）為未加入中介變量，結果顯示，政策執(zhí)行效果審計可以促進制造業(yè)高質量發(fā)展，加入中介變量后，第二階段的回歸結果見列（2），可以看出Treati×Postt的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明政策執(zhí)行效果審計可以顯著促進營商環(huán)境的改善。第三階段的回歸結果見列（3）Mriit的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明營商環(huán)境可以作為政策執(zhí)行效果審計政策影響制造業(yè)高質量發(fā)展的傳導路徑，其原因在于，政策執(zhí)行效果審計政策能夠優(yōu)化營商環(huán)境，激發(fā)企業(yè)活力，奠定制造業(yè)高質量發(fā)展的政策基礎。而且Treati×Postt的估計系數(shù)從列（1）的0.075到列（3）的0.115，β1、λ1與φ2的符號均為正，說明營商環(huán)境是政策執(zhí)行效果審計影響制造業(yè)高質量發(fā)展的部分中介變量。

五、 結論性評述

本文以2012—2021年中國31個省區(qū)市的面板數(shù)據(jù)為研究樣本，通過構建制造業(yè)高質量發(fā)展綜合評價指標，采用雙重差分模型實證檢驗了政策執(zhí)行效果審計對制造業(yè)高質量發(fā)展的影響，并考察了數(shù)字化水平的調節(jié)效應和營商環(huán)境的中介效應，得出以下結論：（1）政策執(zhí)行效果審計通過緩解企業(yè)內部的委托代理問題、溢出效應促進了制造業(yè)高質量發(fā)展，即政策執(zhí)行效果審計對制造業(yè)高質量發(fā)展具有激勵效應。進一步采用平行趨勢檢驗、安慰劑檢驗、PSM-DID模型等方法進行穩(wěn)健性檢驗后結論仍然成立。（2）數(shù)字化水平在政策執(zhí)行效果審計與制造業(yè)高質量發(fā)展中具有正向調節(jié)效應。（3）營商環(huán)境優(yōu)化是政策執(zhí)行效果審計對制造業(yè)高質量發(fā)展產生影響的中介因素，且具有部分中介效應。

基于以上結論，本文提出如下政策建議：第一，進一步加強落實促進制造業(yè)高質量發(fā)展的政策執(zhí)行效果審計。對制造業(yè)高質量發(fā)展的政策執(zhí)行效果審計加大力度，完善線上線下雙鏈條審計監(jiān)督體系，確保政策執(zhí)行效果審計能夠全面推進制造業(yè)高質量發(fā)展。第二，實施動態(tài)數(shù)字化經濟發(fā)展戰(zhàn)略，持續(xù)提升數(shù)字化水平。數(shù)字化在政策執(zhí)行效果審計對制造業(yè)高質量發(fā)展影響過程中具有正向調節(jié)作用，因此政府要加強推動審計工作智能化進程，利用好數(shù)字化高效、便捷以及可持續(xù)的優(yōu)勢，有效聯(lián)合政策執(zhí)行效果審計落實監(jiān)督功能，從而提高政策執(zhí)行效果審計對制造業(yè)高質量發(fā)展的激勵效應。第三，進一步優(yōu)化營商環(huán)境。一方面，通過開展政策執(zhí)行效果審計工作，加強國家審計機構和隊伍建設，形成全覆蓋審計工作機制，強化審計機關與其他部門之間的協(xié)同合作，確保各級各類優(yōu)化營商環(huán)境政策的落實；另一方面，探索優(yōu)化營商環(huán)境推動制造業(yè)實現(xiàn)高質量發(fā)展的多維路徑，促進制造業(yè)實現(xiàn)高質量發(fā)展。

參考文獻：

［1］張龍平，熊雪梅.我國政策執(zhí)行效果審計研究——關于政策執(zhí)行效果評價指標體系的構建[J].廈門大學學報（哲學社會科學版），2020（2）：79-90.

［2］史吉乾.政策措施落實情況審計的重點和方法探討[J].審計研究，2016（1）：17-21.

［3］張繼勛，賀超，韓冬梅.標準審計報告改進與投資者感知的審計人員責任——一項實驗證據(jù)[J].審計研究，2015（3）：56-63.

［4］晏維龍，韓峰，湯二子.新常態(tài)下的國家審計變革與發(fā)展[J].審計與經濟研究，20161（2）：3-13.

［5］蔡春，唐凱桃，劉玉玉.政策執(zhí)行效果審計初探[J].審計研究，2016（4）：35-39.

［6］王慧.政策措施落實情況跟蹤審計風險及其防控[J].審計月刊，2017（6）：17-19.

［7］王雷，劉斌.穩(wěn)增長等政策執(zhí)行情況跟蹤審計的市場傳導效應研究[J].審計研究，2016（4）：3-9.

［8］鄭偉宏，涂國前.政策執(zhí)行效果審計與企業(yè)創(chuàng)新能力提升[J].審計研究，2019（5）：49-58.

［9］張龍平，劉翠.政府審計與國有企業(yè)金融化治理[J].中南財經政法大學學報，2022（3）：3-16.

［10］劉玉玉，蔡春，王愛國.國家審計覆蓋率與國有企業(yè)治理效率——來自地方審計機關的經驗證據(jù)[J].審計與經濟研究，2021，36（4）：10-20.

［11］Goran B， Davor M，Petra P. Sources of export growth and development of manufacturing industry： empirical evidence from Croatia[J]. Ekonomska Istraivanja，2019，32（1）：112-126.

［12］劉瑞，郭濤.高質量發(fā)展指數(shù)的構建及應用——兼評東北經濟高質量發(fā)展[J].東北大學學報（社會科學版），2020（1）：31-39.

［13］陳喆，鄭江淮.綠色技術創(chuàng)新能夠促進地區(qū)經濟高質量發(fā)展嗎？——兼論環(huán)境政策的選擇效應[J].當代經濟科學，2022（4）：43-58.

［14］惠寧，楊昕.數(shù)字經濟驅動與中國制造業(yè)高質量發(fā)展[J].陜西師范大學學報（哲學社會科學版），2022（1）：133-147.

［15］孟茂源，張廣勝.勞動力成本上升對制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展的影響分析[J].經濟問題探索，2021（2）：145-155.

［16］許冰，聶云霞.制造業(yè)高質量發(fā)展指標體系構建與評價研究[J].技術經濟與管理研究，2021（9）：119-123.

［17］張紅霞，王悅.經濟制度變遷、產業(yè)結構演變與中國經濟高質量發(fā)展[J].經濟體制改革，2020（2）：31-37.

［18］王洪濤，陸銘.供需平衡、動能轉換與制造業(yè)高質量發(fā)展[J].江蘇社會科學，2020（4）：128-136.

［19］董志愿，張曾蓮.政府審計對企業(yè)高質量發(fā)展的影響——基于審計署央企審計結果公告的實證分析[J].審計與經濟研究，2021（1）：1-10.

［20］王帆，錢瑞.政策跟蹤審計效果評價體系構建與應用研究——以穩(wěn)增長等政策審計為例[J].西安財經學院學報，2019（5）：60-66.

［21］王美英，曾昌禮，劉芳.國家審計、國有企業(yè)內部治理與風險承擔研究[J].審計研究，2019（5）：15-22.

［22］任慧莉，陳希暉.國家審計服務區(qū)域高質量發(fā)展的機制和路徑——以江蘇發(fā)展實踐為例[J].南京社會科學，2021（6）：48-54.

［23］史言信，熊天任.數(shù)字化、制度環(huán)境與制造業(yè)高質量發(fā)展[J].當代財經，2022（11）：113-124.

［24］張愛琴，張海超.數(shù)字化轉型背景下制造業(yè)高質量發(fā)展水平測度分析[J].科技管理研究，2021（19）：68-75.

［25］牛艷芳，薛巖，孟祥宇.我國政府數(shù)字化審計平臺能力成熟度模型研究[J].審計研究，2015（5）：35-40.

［26］邢維全.國家審計能促進營商環(huán)境優(yōu)化嗎？——一個考慮空間溢出效應的再檢驗[J].審計與經濟研究，2022（5）：23-32.

［27］張乃麗，馬榮國.營商環(huán)境優(yōu)化對制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展的影響[J].濟南大學學報（社會科學版），2023（1）：87-100.

［責任編輯：黃 燕］

Research on the Impact of Policy Implementation Effect Audit

on the High-quality Development of Manufacturing Industry： Analysis of the Digitization Level Regulatory Effect

LI Dandan， YANG Liu

（School of Business， Northwest University of Political Science and Law， Xian 710199， China）

Abstract： Using panel data from 31 provincial-level administrative regions

in China from 2012 to 2021 as a research sample， this paper uses a dual difference model and an intermediary effect model to empirically test the impact of policy implementation effect audit on the high-quality development of manufacturing industry， based on the construction of an evaluation index system for high-quality development of the manufacturing industry. Research findings are as follows： （1） Policy implementation effect audit can significantly promote high-quality development of the manufacturing industry. （2） Digitization has a positive moderating effect on the impact of policy implementation audit on the high-quality development of the manufacturing industry. （3） Business environment is an intermediary factor in promoting the high-quality development of manufacturing industry through policy implementation effect audit， and plays a partial intermediary role. Therefore， we should promote the high-quality development of the manufacturing industry by improving the efficiency of audit supervision， enhancing the level of digitization， and improving the business environment.

Key Words： policy implementation effect audit; high quality development of manufacturing industry; digitization level; business environment; moderating effect; double difference method; national audit

［收稿日期］2023-02-12

［基金項目］審計署重點科研課題（22SJ01004）；

陜西省社會科學基金年度項目（2023D298）；

西安市科技局軟科學一般項目（22RKYJ0052）

［作者簡介］李丹丹（1990— ），女，河南濟源人，西北政法大學商學院副教授，博士，主要研究方向為產業(yè)經濟與國家審計；楊柳（1998— ），女，山西呂梁人，西北政法大學商學院碩士生，主要研究方向為國家審計與公司治理，郵箱：y1193591209@163.com。