數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)中國制造業(yè)資源配置效率的影響研究

于世海 許慧欣 孔令乾

(1.桂林理工大學(xué)，廣西 桂林 541004；2.浙江農(nóng)林大學(xué)，浙江 杭州 311300)

隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新一代電子信息技術(shù)逐漸滲透到經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為引領(lǐng)中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的強(qiáng)大引擎，在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、動(dòng)能轉(zhuǎn)換方面發(fā)揮了重要作用。而現(xiàn)階段，中國仍存在生產(chǎn)要素市場(chǎng)化體制機(jī)制障礙、資源配置效率低下等問題，基于此，本文將數(shù)字經(jīng)濟(jì)與資源配置聯(lián)系起來，探討其對(duì)資源配置效率的影響機(jī)制，以及資源配置效率提升帶來的福利改善，以期能為中國深入推進(jìn)供給側(cè)改革與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供一定的理論參考。

一、文獻(xiàn)回顧

“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”一詞是由Tapscott(1996)提出，Negroponte(1996)予以發(fā)展。此后，相關(guān)研究紛紛展開，其中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)是研究的熱點(diǎn)。王如玉等(2018)提出“虛擬聚集”概念，認(rèn)為新一代信息技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的一條新路徑。馬中東等(2020)認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著促進(jìn)了制造業(yè)質(zhì)量升級(jí)。楊文溥(2021)指出，相比落后地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用更顯著。然而也有研究得出不同的結(jié)論。姜松等(2020)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響表現(xiàn)為倒“U”形特征，對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了擠出效應(yīng)。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，其測(cè)算方法引起了相關(guān)研究的關(guān)注。由于對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)概念界定不一，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的測(cè)度方法也存在較大差異，具體可以分為兩大類，即直接核算法和指標(biāo)體系核算法(張艷萍 等,2022)。直接核算法是把數(shù)字經(jīng)濟(jì)劃分為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，分別對(duì)其進(jìn)行計(jì)算后加總，從而得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)總規(guī)模。指標(biāo)體系法是建立多維指標(biāo)體系，測(cè)算不同區(qū)域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

西方經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為，在完全競(jìng)爭市場(chǎng)條件下，信息是對(duì)稱的，不存在市場(chǎng)扭曲，資源自由流動(dòng)，企業(yè)產(chǎn)品價(jià)格等于邊際成本，此時(shí)資源實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)配置。但現(xiàn)實(shí)中，完全競(jìng)爭市場(chǎng)結(jié)構(gòu)幾乎不存在，因而存在市場(chǎng)扭曲，資源不能自由流動(dòng)，企業(yè)產(chǎn)品價(jià)格與邊際成本不相等，這就導(dǎo)致了資源誤置。資源誤置問題很大程度上可以解釋發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距(Prescott et al.，1998；Hall et al.,1999；Caselli，2005)。當(dāng)前，學(xué)界對(duì)資源誤置的測(cè)算主要分為直接法和間接法。直接法關(guān)注資源誤置產(chǎn)生的潛在原因，對(duì)某種經(jīng)濟(jì)扭曲(資本、勞動(dòng)等)進(jìn)行測(cè)度，利用異質(zhì)性企業(yè)模型評(píng)估其效應(yīng)大??；間接法需要識(shí)別資源誤置的具體原因，對(duì)實(shí)際全要素生產(chǎn)率與帕累托最優(yōu)時(shí)全要素生產(chǎn)率的差異進(jìn)行測(cè)度，以此衡量資源誤置的程度(錢學(xué)鋒 等,2014)。相關(guān)文獻(xiàn)通常以全要素生產(chǎn)率價(jià)值離散度、加成率離散度、要素投入扭曲等指標(biāo)衡量資源誤置。聶輝華等(2011)以全要素生產(chǎn)率價(jià)值離散度來衡量資源誤置，認(rèn)為資源誤置是導(dǎo)致中國制造業(yè)企業(yè)效率低下的原因，國有企業(yè)是造成資源誤置的重要因素。宗慧雋等(2020)利用加成率離散度衡量資源配置效率，認(rèn)為最低工資標(biāo)準(zhǔn)上漲顯著改善資源配置，勞動(dòng)力市場(chǎng)分割則會(huì)抑制改善作用。張?zhí)烊A等(2020)以要素投入扭曲測(cè)算資源配置效率以研究設(shè)立開發(fā)區(qū)對(duì)企業(yè)資源配置效率和宏觀經(jīng)濟(jì)效率的影響。此外，關(guān)于資源誤置存在的原因，現(xiàn)有文獻(xiàn)多從融資約束、企業(yè)進(jìn)入退出效應(yīng)、政策扭曲和勞動(dòng)力市場(chǎng)摩擦等角度進(jìn)行考察(Banerjee et al.,2010；Barseghyan et al.,2011；韓劍 等,2014；Munshi et al.,2016)。在經(jīng)濟(jì)增長日益依賴效率提升的背景下，深入挖掘資源誤置的成因，提升資源配置效率，對(duì)中國全要素生產(chǎn)率的提高和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

截至目前，直接從數(shù)字經(jīng)濟(jì)視角來研究資源配置的文獻(xiàn)相對(duì)缺乏。如叢屹等(2020)研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)力資源配置效率的影響，認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有利于勞動(dòng)力資源配置效率的提高，但存在地區(qū)差異。余文濤等(2020)認(rèn)為發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)能夠緩解金融市場(chǎng)扭曲和技術(shù)市場(chǎng)扭曲。馬中東等(2020)發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過優(yōu)化勞動(dòng)和資本要素配置影響制造業(yè)質(zhì)量升級(jí)。而與此緊密相關(guān)的是數(shù)字經(jīng)濟(jì)與生產(chǎn)率關(guān)系的相關(guān)研究。如邱子迅等(2021)利用國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。楊慧梅等(2021)的研究同樣支持了數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著提升全要素生產(chǎn)率的結(jié)論。

綜上，可以發(fā)現(xiàn)，已有研究取得了一定的進(jìn)展，但也存在一些不足。本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，在指標(biāo)測(cè)度上，放松規(guī)模報(bào)酬不變的假定，更為精確地估算了中國制造業(yè)行業(yè)的資源誤置程度；第二，在研究視角上，有別于現(xiàn)有文獻(xiàn)單純強(qiáng)調(diào)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響，本文從微觀層面分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)中國制造業(yè)資源配置的影響；第三，闡明了數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平影響資源配置的內(nèi)在作用機(jī)制，識(shí)別出數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響資源配置的路徑，豐富了對(duì)資源配置效率的相關(guān)研究。

二、理論分析與假說提出

在完全競(jìng)爭市場(chǎng)中，生產(chǎn)要素會(huì)從低生產(chǎn)率企業(yè)向高生產(chǎn)率企業(yè)轉(zhuǎn)移，低生產(chǎn)率企業(yè)就會(huì)被淘汰，最終市場(chǎng)上所有企業(yè)的生產(chǎn)率趨同，從而達(dá)到了資源最優(yōu)配置。但現(xiàn)實(shí)中，由于市場(chǎng)扭曲的存在，生產(chǎn)要素更多地流向低生產(chǎn)率企業(yè)而非高生產(chǎn)率企業(yè)，導(dǎo)致資源誤置。這種現(xiàn)象在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中普遍存在，對(duì)中國生產(chǎn)率造成了重大損失(Brandt et al.,2013)。隨著新一代信息技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展，形成了一種新經(jīng)濟(jì)形態(tài)——數(shù)字經(jīng)濟(jì)，對(duì)人類社會(huì)的生產(chǎn)、消費(fèi)和分配方式產(chǎn)生重要影響，提高了經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率(許憲春 等,2020)，特別是其與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，成為資源配置的新方式(王如玉 等,2018)。企業(yè)應(yīng)用信息技術(shù)，可以消除信息不對(duì)稱的風(fēng)險(xiǎn)，推動(dòng)資源在地區(qū)之間、城鄉(xiāng)之間、行業(yè)之間以及企業(yè)之間流動(dòng)；借助信息技術(shù)，還能加快資源流通速度，降低搜尋成本，提高匹配效率，優(yōu)化資源配置效率(施炳展 等,2020)。那么數(shù)字經(jīng)濟(jì)是通過何種渠道影響資源配置效率？為此，可以從成本節(jié)約效應(yīng)和技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)兩方面分別闡述數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響資源配置效率的內(nèi)在作用機(jī)制。

交易費(fèi)用是經(jīng)濟(jì)運(yùn)行所需要消耗的成本，而信息成本是產(chǎn)生交易費(fèi)用的根源(Arrow,1969)。信息平臺(tái)的發(fā)展能夠增加信息溝通方式，增加信息透明度，降低信息不對(duì)稱風(fēng)險(xiǎn)(Hendriks,1999)。對(duì)生產(chǎn)者而言，通過信息平臺(tái)，生產(chǎn)企業(yè)能夠快速精準(zhǔn)地搜尋符合標(biāo)準(zhǔn)的交易對(duì)象，并能及時(shí)與其進(jìn)行溝通交流，打破地理空間限制，較好解決交易過程中遇到的各種問題，大大提高了交易效率，降低了治理成本；對(duì)消費(fèi)者而言，亦是如此(Venables,2001)。顯然，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合，改變了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)方式，提高生產(chǎn)者間的協(xié)同效率。通過數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)供應(yīng)鏈上企業(yè)間匹配效率提升，促進(jìn)分工協(xié)作，并建立多方共同監(jiān)督的有效管理機(jī)制，從而提高供應(yīng)鏈效率，降低供應(yīng)鏈成本(楊文溥,2021)。此外，企業(yè)信息化生產(chǎn)不僅可以降低采購成本、管理成本、溝通成本、勞動(dòng)成本等生產(chǎn)成本(Mukhopadhyay et al.,1995；Teo et al.,1997)，實(shí)現(xiàn)上下游企業(yè)協(xié)同效率提升，還能降低交易成本，擴(kuò)大交易規(guī)模，提升資源配置效率(施炳展,2016)?？傊?，新一代信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用可以降低企業(yè)的搜尋成本、生產(chǎn)成本和交易成本，實(shí)現(xiàn)資源配置效率提升，最終對(duì)企業(yè)生產(chǎn)效率、高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生重要影響。

根據(jù)上述分析，提出：

假說1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的提升降低了信息不對(duì)稱風(fēng)險(xiǎn)，提高了信息匹配準(zhǔn)確率，降低了企業(yè)搜尋成本、生產(chǎn)成本和交易成本，提高了交易效率，從而降低資源誤置程度，提升資源配置效率。

作為一種“通用技術(shù)”，信息技術(shù)應(yīng)用于企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營、管理決策等活動(dòng)中，有助于產(chǎn)品、工藝和組織等方面的創(chuàng)新(Spiezia,2011；畢克新 等,2012)，進(jìn)而全面促進(jìn)企業(yè)技術(shù)進(jìn)步和推動(dòng)全要素生產(chǎn)率的提升(郭家堂 等,2016)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)是新一代信息技術(shù)快速發(fā)展的產(chǎn)物，深刻影響著技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展(陳夢(mèng)根 等,2020)，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)促進(jìn)生產(chǎn)要素優(yōu)化配置和提升要素間協(xié)作水平，最終實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置，提高生產(chǎn)效率。數(shù)字技術(shù)為生產(chǎn)者和消費(fèi)者的供需信息對(duì)接提供了一個(gè)很好的平臺(tái)。對(duì)消費(fèi)者而言，可以通過平臺(tái)發(fā)布產(chǎn)品偏好、個(gè)性化定制需求。對(duì)生產(chǎn)者而言，則可以通過平臺(tái)對(duì)需求信息進(jìn)行識(shí)別、匹配、轉(zhuǎn)換，利用有限資源生產(chǎn)個(gè)性化產(chǎn)品。同時(shí)，生產(chǎn)企業(yè)還能快速準(zhǔn)確地應(yīng)對(duì)市場(chǎng)需求信息的變化，對(duì)生產(chǎn)及時(shí)做出相應(yīng)調(diào)整。此外，數(shù)據(jù)信息知識(shí)和技術(shù)具有外溢性、共享性等特點(diǎn)(楊文溥,2021)，能夠讓企業(yè)突破時(shí)空障礙在全球范圍內(nèi)學(xué)習(xí)新技術(shù)和新知識(shí)。例如，落后企業(yè)可以學(xué)習(xí)和模仿先進(jìn)企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新、管理制度等方面的經(jīng)驗(yàn)，提高自身技術(shù)創(chuàng)新水平和管理技能。技術(shù)進(jìn)步的滲透性特征會(huì)逐漸改變生產(chǎn)投入要素的種類和比例，打破傳統(tǒng)要素市場(chǎng)的束縛，重構(gòu)資源配置方式(叢屹 等,2020)。

根據(jù)上述分析，提出：

假說2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有利于推動(dòng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，進(jìn)而有利于改變投入要素的種類和比例，打破傳統(tǒng)要素市場(chǎng)的束縛，促進(jìn)生產(chǎn)要素優(yōu)化配置和提升要素間協(xié)作水平，最終實(shí)現(xiàn)資源配置效率提升。

三、模型、變量與數(shù)據(jù)

(一)計(jì)量模型設(shè)定

為了識(shí)別數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)企業(yè)資源配置的影響，設(shè)定如下基準(zhǔn)計(jì)量模型：

tfpr_opijpt=α+βdedpt+γXijpt+λj+λp+λt+εijpt

(1)

其中：i、j、p、t分別表示企業(yè)、四位碼行業(yè)、地區(qū)、年份；tfpr_opijpt表示t年p地區(qū)j行業(yè)i企業(yè)的資源配置效率；dedpt為p地區(qū)在t年份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平，是本研究的核心解釋變量；Xijpt是控制變量向量，包括影響企業(yè)生產(chǎn)率的一系列經(jīng)濟(jì)變量；λj、λp、λt為虛擬變量，分別控制行業(yè)、地區(qū)和年份固定效應(yīng)。β是本文重點(diǎn)關(guān)注的系數(shù)，它揭示了數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)資源配置效率的影響，若β<0,則驗(yàn)證了本文預(yù)期，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的提高降低了資源誤置程度，提高了資源配置效率。

(二)變量測(cè)度

1.被解釋變量

參考HK模型，利用全要素生產(chǎn)率(Revenue-based Total Factor Productivity，TFPR)離散度衡量資源配置效率。HK模型假設(shè)在壟斷競(jìng)爭條件下，如果資源能夠自由流動(dòng)，更多的勞動(dòng)和資源要素就會(huì)分配給生產(chǎn)率更高的企業(yè)，隨著低生產(chǎn)率企業(yè)被擠出市場(chǎng)，在均衡條件下，市場(chǎng)上所有企業(yè)的TFPR都相等，否則行業(yè)內(nèi)企業(yè)間的TFPR差異越大，資源誤置越嚴(yán)重。在計(jì)算TFPR離散度時(shí)，HK模型嚴(yán)格依賴于規(guī)模報(bào)酬不變等假設(shè)條件。Foster et al.(2016)在HK模型的基礎(chǔ)上放寬規(guī)模報(bào)酬不變假設(shè)條件，發(fā)現(xiàn)TFPR離散度包含資源配置扭曲、異質(zhì)性的企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)和需求差異三部分，彌補(bǔ)了HK方法的不足，更全面地度量了資源配置效率。據(jù)此，估算TFPR離散度的簡要表達(dá)式為：

(2)

其中：γ為規(guī)模報(bào)酬，ξ為需求沖擊，ρ為需求彈性；kj為投入產(chǎn)出扭曲的復(fù)合效應(yīng)；u和l表示分位數(shù)水平差異，一般采用第75～25或者90～10分位數(shù)差。

根據(jù)式(2)，當(dāng)規(guī)模報(bào)酬不變時(shí)，即γ=1時(shí)，TFPR離散度只受扭曲因素影響，此時(shí)與HK模型一致;當(dāng)規(guī)模報(bào)酬不變條件不成立時(shí)，TFPR離散度還受到需求沖擊和企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)率的影響。

在式(2)中，等號(hào)右邊第一項(xiàng)包含需求沖擊和企業(yè)生產(chǎn)率差異的離散度，可用由收益生產(chǎn)函數(shù)估計(jì)得出的殘差項(xiàng)對(duì)其進(jìn)行替換(范冬梅 等,2019)，進(jìn)而得到：

(3)

利用式(3)，在控制異質(zhì)性企業(yè)生產(chǎn)率和需求沖擊因素后，根據(jù)TFPR理論值與估計(jì)值之間的區(qū)別和聯(lián)系，可以估計(jì)出企業(yè)更加真實(shí)的資源誤置程度。

全要素生產(chǎn)率的測(cè)算方法主要有OLS法、OP法、LP法、ACF法等，學(xué)術(shù)界普遍采用后三種方法。OP方法以投資作為生產(chǎn)率的代理變量，有效克服了估算生產(chǎn)率時(shí)存在的聯(lián)立性問題和樣本選擇問題，因此，本文以式(3)為基礎(chǔ)，利用OP法測(cè)算中國制造業(yè)TFPR。

2.核心解釋變量

本文的核心解釋變量為中國30個(gè)省份(西藏、港澳臺(tái)除外)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平綜合指數(shù)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)在于信息化，為了更好地分析各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平，遵循科學(xué)性、合理性、可獲取性等原則，并借鑒馬中東等(2020)、國家統(tǒng)計(jì)信息中心(2001)，采用數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字資源利用、數(shù)字技術(shù)使用、數(shù)字化人才和數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展五個(gè)層次20個(gè)指標(biāo)構(gòu)成的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，詳見表1。

表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

本文采用主成分分析法來計(jì)算30個(gè)省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平綜合指數(shù)。該方法的特點(diǎn)是能夠很好地處理降維，將多個(gè)互相關(guān)聯(lián)的數(shù)值變量轉(zhuǎn)化成少數(shù)幾個(gè)互不相關(guān)的綜合指標(biāo)，其數(shù)學(xué)模型為：

(4)

其中：Z1，Z2，…，Zp是主成分的個(gè)數(shù)；c1i,c2i,…,cpi(i=1,2,…,p)為X的相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征值對(duì)應(yīng)的特征向量。

由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系包含較多指標(biāo)，為了使數(shù)據(jù)間具有可比性，在進(jìn)行主成分分析之前，需對(duì)指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理。本文采用極差標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，計(jì)算公式為：

(5)

借助SPSS 26.0計(jì)算出各主成分的特征值、方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率，提取出特征值大于1的成分作為主成分，然后根據(jù)成分矩陣確定每個(gè)主成分中起主要作用的指標(biāo)變量。利用初始因子載荷矩陣計(jì)算特征值對(duì)應(yīng)的特征向量得到因子得分系數(shù)，確定主成分表達(dá)式(因篇幅有限，未予展示)。最后用主成分的貢獻(xiàn)率作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總，得到中國各省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平綜合得分，其模型表達(dá)式為：

(6)

其中：bi為第i個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率。

表2為中國30個(gè)省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平綜合得分。

表2 1999—2007年中國30個(gè)省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平綜合得分

可以看出，中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平總體上呈現(xiàn)出相對(duì)水平較低、各地區(qū)間發(fā)展水平差異較大的特點(diǎn)。省份層面上，9年間，數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平較高的地區(qū)是北京、上海和天津，其值都達(dá)到了1.00以上，水平相對(duì)較低的則是貴州和青海，數(shù)值相對(duì)較小，處于0.20以下，但總體上的差異呈現(xiàn)出逐年縮小趨勢(shì)。區(qū)域?qū)用嫔?，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平遠(yuǎn)高于中西部地區(qū)，中、西部地區(qū)間的差距則相對(duì)較小。

3.控制變量

Xijpt為一組包含企業(yè)、行業(yè)、城市三個(gè)層面的控制變量，具體信息如表3所示。

表3 控制變量對(duì)照表

4.變量描述性統(tǒng)計(jì)

表4是變量描述性統(tǒng)計(jì)?？梢钥吹剑設(shè)P方法測(cè)算的TFPR離散度(tfpr_op )的標(biāo)準(zhǔn)差為0.3237，小于其均值(0.8804)，說明數(shù)據(jù)變異程度小，不同企業(yè)間的資源配置效率差異較小。核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平(ded)的均值為0.8813，標(biāo)準(zhǔn)差為0.4207，不同地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平存在顯著差異，但隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升，區(qū)域間差距逐漸縮小。其他變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果較為穩(wěn)定，在此不作贅述。

表4 變量描述性統(tǒng)計(jì)

(三)數(shù)據(jù)來源

為了考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)資源配置的影響，本文數(shù)據(jù)來自《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》、《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國信息年鑒》以及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒，時(shí)間區(qū)間為1999—2007年。為了結(jié)果的可靠性，本文將研究對(duì)象限定在制造業(yè)企業(yè)，剔除非制造業(yè)企業(yè)。參考聶輝華等(2011)、Brandt et al.(2012)，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理：剔除非營業(yè)狀態(tài)的企業(yè)；剔除關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)(如企業(yè)總資產(chǎn)、工業(yè)總產(chǎn)值、固定資產(chǎn)凈值、銷售額)缺失或?yàn)榱愕挠^測(cè)值；剔除不符合一般會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的觀測(cè)值，包括利潤率低于0.001或高于0.99的企業(yè)、流動(dòng)資產(chǎn)或固定資產(chǎn)凈值高于總資產(chǎn)的企業(yè)、累計(jì)折舊小于當(dāng)期折舊的企業(yè)；剔除職工人數(shù)少于10的企業(yè)；剔除主要變量前后1%的異常值。考慮到中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫缺失2004年“工業(yè)增加值”數(shù)據(jù)，本文根據(jù)以下會(huì)計(jì)準(zhǔn)則進(jìn)行估算：工業(yè)增加值=工業(yè)總產(chǎn)值-工業(yè)中間投入+應(yīng)繳增值稅。此外，為了得到經(jīng)濟(jì)學(xué)而非會(huì)計(jì)意義上的全要素生產(chǎn)率，對(duì)所有變量都使用基期為1998年的各類價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減。其中，采用各省份工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)對(duì)工業(yè)總產(chǎn)值、銷售額和中間投入進(jìn)行價(jià)格平減，采用各省份固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)對(duì)資本進(jìn)行平減。經(jīng)過以上處理，最終得到包括中國30個(gè)省份近173萬個(gè)觀測(cè)值。

四、實(shí)證分析

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表5報(bào)告了基于面板固定效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果。

表5 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表5列(1)在控制行業(yè)固定效應(yīng)、地區(qū)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上，僅納入核心解釋變量，以此作為比較。結(jié)果顯示，核心解釋變量的系數(shù)在1%的顯著性水平下為負(fù)，這表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平降低了TFPR離散度，進(jìn)而提高了資源配置效率。列(2)在列(1)基礎(chǔ)上加入了包括企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、沉沒成本、資產(chǎn)收益率等在內(nèi)的控制變量，核心解釋變量系數(shù)依然顯著為負(fù)，再次表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平顯著提升了資源配置效率。為了控制地區(qū)層面隨時(shí)間變化的因素對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響以及企業(yè)層面遺漏變量對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響，列(3)控制了企業(yè)固定效應(yīng)和地區(qū)-年份固定效應(yīng)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平回歸系數(shù)的絕對(duì)值得到進(jìn)一步提升，數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的回歸系數(shù)在5%的水平上顯著，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有利于改善資源配置效率。鑒于企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)會(huì)影響TFPR的大小，列(4)加入了外資企業(yè)虛擬變量(fdi)和國有企業(yè)虛擬變量(soe)，估計(jì)結(jié)果仍然表明：數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平降低了TFPR離散度，促進(jìn)了資源配置效率改善。假說1得以驗(yàn)證。

在控制變量方面，企業(yè)規(guī)模對(duì)資源配置效率具有顯著影響，即企業(yè)規(guī)模越大，資源配置越富有效率；企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率顯著促進(jìn)資源配置效率提升，但影響程度較??；沉沒成本、資產(chǎn)收益率、勞動(dòng)生產(chǎn)率和企業(yè)所有制結(jié)構(gòu)均不利于資源配置的改善；政府補(bǔ)貼對(duì)資源配置的影響不顯著；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響系數(shù)顯著為正，說明第二產(chǎn)業(yè)比重高會(huì)加重資源誤置，其原因可能是第二產(chǎn)業(yè)內(nèi)結(jié)構(gòu)不合理，技術(shù)密集型、資本密集型等高附加值產(chǎn)業(yè)占比較低導(dǎo)致資源未能實(shí)現(xiàn)有效配置；以赫芬達(dá)爾指數(shù)表示市場(chǎng)環(huán)境的系數(shù)顯著為負(fù)，表明市場(chǎng)越趨于壟斷，資源配置效率越高；城鎮(zhèn)化水平越高，資源配置效率越低，可能是因?yàn)楫?dāng)下部分地區(qū)城鎮(zhèn)化過程中未能實(shí)現(xiàn)人口城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化、土地城鎮(zhèn)化的協(xié)同發(fā)展，存在簡單的人口城鎮(zhèn)化現(xiàn)象，即農(nóng)村人口集聚城市導(dǎo)致城鎮(zhèn)化水平提升，而城市自身容納能力及承載力沒有同步擴(kuò)大，未能有效配置大量勞動(dòng)力資源，導(dǎo)致資源配置效率低下。

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.內(nèi)生性分析

遺漏變量、互為因果、度量誤差是導(dǎo)致內(nèi)生性問題的主要原因。前文已經(jīng)對(duì)遺漏變量和度量誤差所引起的內(nèi)生性問題做了一定處理：第一，針對(duì)遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，本文在基準(zhǔn)模型中加入了企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、沉沒成本、資產(chǎn)收益率、市場(chǎng)環(huán)境等控制變量，同時(shí)采用固定效應(yīng)模型，在一定程度上能夠弱化內(nèi)生性問題。第二，針對(duì)度量誤差導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，本文分別對(duì)利用OP方法和LP方法估算出的資源誤置程度進(jìn)行回歸，結(jié)果基本一致，弱化了度量誤差對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響，且本文數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局權(quán)威數(shù)據(jù)庫。

為了避免數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平和資源誤置雙向影響而存在內(nèi)生性問題，本文采用工具變量法(IV)來解決內(nèi)生性問題。借鑒劉沖等(2014)的做法，本文使用坡度(slope)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的工具變量，坡度即地表單元陡緩的程度，根據(jù)《2019年中國縣級(jí)行政區(qū)劃和境界》數(shù)據(jù)計(jì)算得到。一方面，坡度與數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平密切相關(guān)，因?yàn)榈貏?shì)較高的地區(qū)會(huì)不利于信息基礎(chǔ)設(shè)施的架設(shè)與安裝，影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展；地勢(shì)低的地區(qū)有助于信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平相對(duì)較高。另一方面，坡度作為自然變量，與殘差項(xiàng)不相關(guān)。坡度與內(nèi)生解釋變量相關(guān)，且與擾動(dòng)項(xiàng)不相關(guān)，滿足了工具變量的兩個(gè)條件，即相關(guān)性和外生性。為了檢驗(yàn)基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，采用坡度作為工具變量進(jìn)行2SLS估計(jì)，并對(duì)工具變量進(jìn)行不可識(shí)別檢驗(yàn)和弱工具變量檢驗(yàn)，估計(jì)結(jié)果見表6列(1)、(2)。第一階段回歸結(jié)果顯示，工具變量的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)。工具變量法中，采用Kleibergen-Paap rk LM方法進(jìn)行不可識(shí)別檢驗(yàn)，采用Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計(jì)量方法進(jìn)行弱工具變量檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明，所選工具變量具有良好的性質(zhì)，不存在不可識(shí)別和弱工具變量問題。由此可見，在模型中考慮了內(nèi)生性問題后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平顯著提升了資源配置效率，這與基準(zhǔn)回歸所得結(jié)論一致，表明了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

此外，為了使結(jié)果更有信服力，本文還構(gòu)建了工具變量每百人固定電話數(shù)量。早期，人類信息傳遞主要依賴于郵局、固定電話等最初的信息通訊技術(shù)。因此，可以認(rèn)為信息化的發(fā)展是從固定電話普及開始的。一方面，固定電話的普及不僅會(huì)影響城市信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)通，還會(huì)改變?nèi)祟惖纳罘绞?、觀念，從而推動(dòng)信息化的發(fā)展。歷史上固定電話普及率較高的地區(qū)也有可能是信息化水平較高的地區(qū)。所以，固定電話數(shù)量作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的工具變量滿足了相關(guān)性要求。另一方面，相對(duì)于信息化的快速發(fā)展和信息通訊技術(shù)的變革，歷史上固定電話數(shù)量與制造業(yè)企業(yè)資源配置效率沒有直接的關(guān)聯(lián)性，固定電話的數(shù)量也很難對(duì)企業(yè)資源配置效率產(chǎn)生影響，在一定程度上滿足了排他性要求。因此，本文選取1984年各省份每百人固定電話數(shù)量作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的工具變量。為了反映工具變量在省份層面隨時(shí)間的變化，借鑒Nunn et al.,(2014)、黃群慧等(2019)，本文構(gòu)建各省份1984年每百人固定電話數(shù)量(與個(gè)體變化有關(guān))與上一年全國信息化投資額(與時(shí)間有關(guān))的交互項(xiàng)(telephone×invest)，作為省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的工具變量?；貧w結(jié)果見表6列(3)、(4)。Kleibergen-Paap rk LM檢驗(yàn)和Cragg-Donald Wald F檢驗(yàn)表明，所選工具變量不存在不可識(shí)別和弱工具變量問題。數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)TFPR價(jià)值離散度的影響顯著為負(fù)，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平改善了資源配置效率。這與基準(zhǔn)回歸所得結(jié)論一致，表明了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

表6 內(nèi)生性檢驗(yàn)

2.改變被解釋變量的測(cè)算方法

為了避免測(cè)量誤差，本文采用LP方法測(cè)算TFPR，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果見表7。列(1)顯示，核心解釋變量在數(shù)值大小上有微小變化，但符號(hào)和顯著性并未發(fā)生變化，核心解釋變量的估計(jì)系數(shù)依然顯著為負(fù)，表明信息化有效提升了資源配置效率。列(2)加入了控制變量，回歸結(jié)果依然顯著為負(fù)。這與前文基準(zhǔn)回歸所得結(jié)論是一致的。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)一：更換被解釋變量的測(cè)算方法

3.改變核心解釋變量測(cè)度方法

數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平綜合指數(shù)能夠全面地評(píng)價(jià)信息化水平的發(fā)展，但測(cè)量方法差異也可能會(huì)影響實(shí)證結(jié)果的可靠性。作為信息通用技術(shù)的典型代表，互聯(lián)網(wǎng)與數(shù)字技術(shù)高度相關(guān)。互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展能夠加快跨區(qū)域資源整合效力，促進(jìn)資金、勞動(dòng)力、技術(shù)等經(jīng)濟(jì)要素的流動(dòng)，改善地區(qū)資源配置，成為配置資源的重要手段(余文濤 等,2020)，互聯(lián)網(wǎng)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合深刻地影響著中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此，以各省份互聯(lián)網(wǎng)普及率作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的代理指標(biāo)，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果見表8。改變核心解釋變量測(cè)度方法后，核心解釋變量的符號(hào)和顯著性未發(fā)生改變，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的提升有助于改善資源配置效率。這與前文基準(zhǔn)回歸所得結(jié)論是一致的。

表8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)二：改變核心解釋變量測(cè)度方法

4.企業(yè)的進(jìn)入退出

根據(jù)異質(zhì)性企業(yè)理論，較高生產(chǎn)率的企業(yè)在市場(chǎng)上得以生存，較低生產(chǎn)率的企業(yè)將會(huì)退出市場(chǎng)。作為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的主要特征之一，企業(yè)的進(jìn)入退出行為對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著影響(毛其淋 等,2013)。為此，本文構(gòu)造了平衡面板數(shù)據(jù)，回歸結(jié)果見表9。不論加入控制變量與否，數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平至少在10%的顯著性水平下降低了全要素生產(chǎn)率離散度?？梢姡跇颖酒陂g內(nèi)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的提升顯著改善了資源配置效率。

表9 穩(wěn)健性檢驗(yàn)三：企業(yè)進(jìn)入退出行為

(三)異質(zhì)性分析

1.地區(qū)異質(zhì)性

數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平在中國各地區(qū)呈現(xiàn)出發(fā)展不平衡、差異化特征，為了分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)資源配置效率的差異化影響，本文將樣本企業(yè)按照所處地理區(qū)位劃分為東、中、西部，以便更精準(zhǔn)地考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平差異對(duì)不同地區(qū)資源誤置的影響?；貧w結(jié)果見表10。

表10 分地區(qū)回歸結(jié)果

可以看到，各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平均顯著提升了企業(yè)資源配置效率，但表現(xiàn)出明顯的空間異質(zhì)性。具體來看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平估計(jì)系數(shù)的絕對(duì)值在西部地區(qū)最大，中部地區(qū)次之，東部地區(qū)最小，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的提高對(duì)西部地區(qū)資源配置的提升作用更大，顯著提升西部地區(qū)的資源配置效率。東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的作用力比較弱，可能的原因是東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起步早、較發(fā)達(dá)，信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)也較完備，企業(yè)信息技術(shù)水平相對(duì)較成熟，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)資源配置的提升空間有限，經(jīng)濟(jì)效應(yīng)較小，因此信息化對(duì)資源配置產(chǎn)生的改善作用較小。中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低，信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有待加強(qiáng)，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和企業(yè)資源配置具有較強(qiáng)的促進(jìn)作用。

2.企業(yè)所有制異質(zhì)性

不同的企業(yè)類型具有不同的生產(chǎn)特性，數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)其產(chǎn)生的影響也會(huì)具有差異性。相對(duì)其他性質(zhì)企業(yè)，國有企業(yè)在資源和政策扶持方面具有先天的優(yōu)勢(shì)，因此有必要從所有制類型角度進(jìn)一步分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)資源誤置的影響。將所有企業(yè)分為國有企業(yè)、外資企業(yè)和私營企業(yè)三種類型， 回歸結(jié)果見表11，可以看到，信息化的作用效果在不同所有制企業(yè)類型中均存在顯著的促進(jìn)效應(yīng)，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平提升了國有企業(yè)、外資企業(yè)、私營企業(yè)的資源配置效率。在不同所有制企業(yè)中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平在私營企業(yè)中的作用效果最為顯著，可能是因?yàn)樗綘I企業(yè)所面臨的生存壓力較大，隨著市場(chǎng)競(jìng)爭的加劇，不得不通過提升信息技術(shù)水平，節(jié)約企業(yè)成本，強(qiáng)化創(chuàng)新效應(yīng)，提升資源的配置效率，以此來提升自身的核心競(jìng)爭力，進(jìn)而才能確保在市場(chǎng)上存活。

表11 分企業(yè)所有制的回歸結(jié)果

3.企業(yè)生產(chǎn)率高低的差異

為了更深入地研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平與資源配置的關(guān)系，根據(jù)企業(yè)生產(chǎn)率高低將樣本分為高生產(chǎn)率企業(yè)和低生產(chǎn)率企業(yè)兩個(gè)組別。具體是以企業(yè)全要素生產(chǎn)率的中位數(shù)為基礎(chǔ)，將生產(chǎn)率大于等于中位數(shù)的企業(yè)定義為高生產(chǎn)率企業(yè)，生產(chǎn)率小于中位數(shù)的企業(yè)為低生產(chǎn)率企業(yè)?；貧w結(jié)果見表12。

表12 分生產(chǎn)率差異的回歸結(jié)果

可以看到，數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)資源配置效率的影響在高、低生產(chǎn)率企業(yè)均顯著為正，但系數(shù)大小存在差異，表現(xiàn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)高生產(chǎn)率企業(yè)的資源配置效率提升作用更大。這是因?yàn)?，與低生產(chǎn)率企業(yè)相比，高生產(chǎn)率企業(yè)具有相對(duì)成熟的經(jīng)營管理方式，在技術(shù)、人力資本等方面更勝一籌，因此企業(yè)數(shù)字化發(fā)展能夠發(fā)揮出更大的效率提升效應(yīng)。

4.組間系數(shù)差異性檢驗(yàn)

通過地區(qū)、企業(yè)所有制與企業(yè)生產(chǎn)率高低的分組回歸可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)資源配置效率的影響具有顯著的異質(zhì)性。為了更精確地識(shí)別數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)資源配置效率的影響的差異，本文采用自抽樣方法(Bootstrap)來檢驗(yàn)地區(qū)、企業(yè)所有制與企業(yè)生產(chǎn)率高低組間差異的顯著性，檢驗(yàn)結(jié)果如表13所示。當(dāng)以地區(qū)進(jìn)行分組回歸時(shí)，東部地區(qū)和中西部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)生產(chǎn)率離散度均具有顯著影響，數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的提高能夠改善企業(yè)的資源配置效率。但相比東部地區(qū)，中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)資源配置效率的改善作用更大。當(dāng)以企業(yè)所有制作為分組依據(jù)時(shí)，其他企業(yè)(私營企業(yè)和外資企業(yè))數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的提升對(duì)資源配置效率的影響更大。當(dāng)以企業(yè)生產(chǎn)率高低進(jìn)行分組回歸時(shí)，高生產(chǎn)率企業(yè)和低生產(chǎn)率企業(yè)的影響系數(shù)絕對(duì)值分別為0.0315和0.0036，高生產(chǎn)率企業(yè)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)資源配置效率的改善作用更大。以上三種分組對(duì)應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)p值分別為-0.0930、-0.0150、-0.0030，進(jìn)一步證實(shí)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)資源配置效率的異質(zhì)性影響在統(tǒng)計(jì)上的顯著性。

表13 組間系數(shù)差異性檢驗(yàn)

五、作用機(jī)制檢驗(yàn)

基準(zhǔn)回歸結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展顯著提升了資源配置效率，此結(jié)果在經(jīng)過一系列的穩(wěn)健性檢驗(yàn)之后仍然成立。那么數(shù)字經(jīng)濟(jì)是通過何種渠道作用于資源配置？為了驗(yàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平影響資源配置的傳導(dǎo)機(jī)制，參照溫忠麟等(2004)的中介效應(yīng)模型來檢驗(yàn)成本節(jié)約和技術(shù)創(chuàng)新在數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平影響資源配置的中介效應(yīng)。中介效應(yīng)的存在需滿足四個(gè)條件：一是，未納入中介變量前，核心解釋變量對(duì)被解釋變量影響顯著；二是，核心解釋變量對(duì)中介變量影響顯著；三是，納入中介變量后，中介變量對(duì)被解釋變量影響顯著；四是，納入中介變量后，核心解釋變量對(duì)被解釋變量影響程度變低?；诖耍疚脑O(shè)立如下計(jì)量模型：

wijpt=α+β1dedpt+γXijpt+λj+λp+λt+εijpt

(7)

tfpr_opijpt=α+β2dedpt+β3wijpt+γXijpt+λj+λp+λt+εijpt

(8)

式(7)、(8)分別為中介變量模型和中介效應(yīng)模型。其中：wi,j,p,t為中介變量，即成本節(jié)約、技術(shù)創(chuàng)新。其他未提及變量含義與式(1)一致。

對(duì)于企業(yè)個(gè)體來說，追求低成本、高利潤是其經(jīng)營目標(biāo)，企業(yè)單純地降低成本就能提高部分利潤，依據(jù)這一思想，本文以企業(yè)凈利潤(prof)衡量企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)中所能節(jié)省的成本(廖信林 等,2021)。同時(shí)，為了控制企業(yè)是在成本不變的條件下收益增加帶來利潤增加，進(jìn)而影響資源配置效率，本文利用主營業(yè)務(wù)成本(cost)代替凈利潤作為成本效應(yīng)的代理變量進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)。根據(jù)中介效應(yīng)原理，在與基準(zhǔn)模型和相關(guān)控制變量保持一致的前提下，采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸，結(jié)果如表14所示。

表14 成本節(jié)約中介效應(yīng)檢驗(yàn)

由表14可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)企業(yè)成本節(jié)約具有顯著的正向影響，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平提升可以降低生產(chǎn)成本，優(yōu)化企業(yè)發(fā)展環(huán)境，轉(zhuǎn)變生產(chǎn)方式，改善資源配置。在列(1)中，把prof變量加入中介變量模型后，prof對(duì)企業(yè)資源誤置的影響顯著為負(fù)，且數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)資源誤置也具有顯著負(fù)向影響，但影響程度降低，滿足中介效應(yīng)存在條件，說明成本節(jié)約起著中介效應(yīng)作用，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響資源配置的一個(gè)渠道。因此，假說1成立。列(2)的回歸結(jié)果表明，在排除了企業(yè)成本不變的問題后，仍證實(shí)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過降低企業(yè)成本來改善資源配置效率的結(jié)論。

技術(shù)創(chuàng)新作為企業(yè)轉(zhuǎn)變生產(chǎn)方式、優(yōu)化資源配置的重要路徑，對(duì)企業(yè)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化與升級(jí)產(chǎn)生重大的影響。參考劉萬麗(2020)、權(quán)錫鑒等(2022)，以研發(fā)投入(R&D)作為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平(innov)的代理變量，按照中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序，輸出結(jié)果見表15。

表15 技術(shù)創(chuàng)新中介效應(yīng)檢驗(yàn)

根據(jù)表15，數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)技術(shù)創(chuàng)新水平存在顯著的正向影響，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的提高可以促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平提升。當(dāng)把變量加入中介變量模型后，技術(shù)創(chuàng)新對(duì)資源誤置具有顯著負(fù)向影響，表明企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的提高，在市場(chǎng)機(jī)制作用下促進(jìn)資源向高技術(shù)水平、高生產(chǎn)效率企業(yè)流動(dòng)。同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)資源誤置的影響也顯著為負(fù)，但影響系數(shù)大小有所降低，滿足中介效應(yīng)存在條件。故假說2成立，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的積極影響，數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的提升能夠促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，有利于改變投入要素的種類和比例，打破傳統(tǒng)要素市場(chǎng)的束縛，促進(jìn)生產(chǎn)要素優(yōu)化配置和提升要素間協(xié)作水平，最終優(yōu)化資源配置效率。

六、結(jié)論與政策建議

本文基于改進(jìn)的HK方法，放松規(guī)模報(bào)酬不變的假定，更為精確地估算了中國制造業(yè)行業(yè)的資源誤置程度，并結(jié)合中國各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平指數(shù)，考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)中國制造業(yè)資源配置效率的影響。結(jié)果表明：數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平提升降低了資源誤置程度，提升了資源配置效率。異質(zhì)性檢驗(yàn)表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)西部地區(qū)資源配置的改善作用最大，中部地區(qū)次之，東部地區(qū)最小；數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平提高對(duì)各種所有制企業(yè)的資源配置效率都有顯著正向影響；相比低生產(chǎn)率企業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平在高生產(chǎn)率企業(yè)中產(chǎn)生的影響更大，但對(duì)兩類企業(yè)的資源配置效率都具有顯著促進(jìn)作用。機(jī)制分析表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)主要是通過降低企業(yè)成本和提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平來改善資源配置效率。

以上研究結(jié)果具有明顯的政策含義：

第一，加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。數(shù)字經(jīng)濟(jì)是以數(shù)字化的知識(shí)和信息為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，以數(shù)字技術(shù)為核心驅(qū)動(dòng)力量，以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)為重要載體，通過數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合，推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化發(fā)展和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化而創(chuàng)造高價(jià)值經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。隨著新一代電子信息技術(shù)逐漸滲透到社會(huì)生產(chǎn)活動(dòng)中，特別是數(shù)字中國建設(shè)的穩(wěn)步推進(jìn)使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展，打破生產(chǎn)要素市場(chǎng)化體制機(jī)制障礙，促進(jìn)生產(chǎn)要素公平自由流動(dòng)與使用，減少資源誤置和市場(chǎng)扭曲。數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，催生了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能制造等新產(chǎn)業(yè)、新模式、新業(yè)態(tài)。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的發(fā)展，促進(jìn)了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出增加和效率提升，帶動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)信息化轉(zhuǎn)型升級(jí)，實(shí)現(xiàn)資源利用最大化。企業(yè)通過數(shù)字化促進(jìn)轉(zhuǎn)型升級(jí)，暢通生產(chǎn)要素流動(dòng)，大幅提升生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理、商貿(mào)流通等環(huán)節(jié)效率，優(yōu)化資源配置效率。

第二，掌控?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)關(guān)鍵技術(shù)，推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新能力提升。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新起到了重要推動(dòng)作用，信息技術(shù)應(yīng)用于企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營、管理決策等活動(dòng)中，有助于產(chǎn)品、工藝和組織等方面的創(chuàng)新，促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的提高。在打造國內(nèi)國際雙循環(huán)新發(fā)展格局的背景下，企業(yè)應(yīng)順應(yīng)時(shí)代潮流，積極進(jìn)行數(shù)字化改造，更加深入地融入全球價(jià)值鏈、產(chǎn)業(yè)鏈和供求鏈，在全球范圍內(nèi)有效利用、整合各項(xiàng)資源，通過信息技術(shù)推動(dòng)新技術(shù)、新知識(shí)的市場(chǎng)化能力，逐漸形成新產(chǎn)品與服務(wù)優(yōu)勢(shì)，帶動(dòng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新快速涌現(xiàn)，推動(dòng)中國比較優(yōu)勢(shì)由勞動(dòng)密集型向知識(shí)密集型、技術(shù)密集型等價(jià)值鏈高端轉(zhuǎn)變；通過數(shù)字賦能，改善要素稟賦結(jié)構(gòu)失衡狀況，形成新的競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)，糾正各種經(jīng)濟(jì)扭曲，優(yōu)化資源配置。

第三，引導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化改造，降低企業(yè)成本。囿于成本約束，大多企業(yè)主動(dòng)進(jìn)行技術(shù)改造、提升自主創(chuàng)新能力的意愿不足，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的基礎(chǔ)不牢、微觀活力欠缺。而數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托數(shù)字技術(shù)能夠顯著降低企業(yè)的資源搜尋與匹配成本，并減少中間交易環(huán)節(jié)、擴(kuò)大不確定條件下的交易機(jī)會(huì)和效率。同時(shí)，也能夠減少資金、資源、產(chǎn)品等流動(dòng)障礙，提高企業(yè)面對(duì)外部沖擊時(shí)的協(xié)同性和快速反應(yīng)能力。因此，企業(yè)要積極應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云網(wǎng)端、人工智能等數(shù)字技術(shù)，優(yōu)化產(chǎn)出結(jié)構(gòu)，降低生產(chǎn)成本。采用平臺(tái)化、終端化營銷，自動(dòng)化、智能化、一體化生產(chǎn)，樹立先進(jìn)數(shù)字化經(jīng)營理念，以低成本、高價(jià)值產(chǎn)品獲得市場(chǎng)競(jìng)爭能力，優(yōu)化資源配置。

第四，推進(jìn)區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)共進(jìn)，實(shí)現(xiàn)中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。在中國各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的背景下，各地政府應(yīng)重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的異質(zhì)性作用。東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展較早，信息基礎(chǔ)設(shè)施也較完備，應(yīng)更加注重“質(zhì)”的提高。對(duì)中西部地區(qū)而言，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展為企業(yè)實(shí)現(xiàn)資源配置效率的改善提供了機(jī)遇，因而應(yīng)繼續(xù)加大數(shù)字化投資力度，加強(qiáng)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升數(shù)字技術(shù)在企業(yè)發(fā)展的應(yīng)用水平，充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)資源配置的改善作用；企業(yè)主體要善于利用信息技術(shù)獲取知識(shí)，主動(dòng)與先進(jìn)地區(qū)溝通交流、開展合作，努力縮小與先進(jìn)地區(qū)之間的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平差距。數(shù)字技術(shù)打破了傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展障礙，加速重構(gòu)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與治理模式的新興經(jīng)濟(jì)形態(tài)，促進(jìn)各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)共進(jìn)，已經(jīng)成為中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新動(dòng)能。