網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)驅(qū)動(dòng)屬地企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
——基于“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)

邱洋冬

(中共廣東省委黨校 經(jīng)濟(jì)學(xué)教研部,廣東 廣州 510053)

一、問題提出

在新發(fā)展格局與新冠疫情沖擊的時(shí)代背景下,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新引擎與重要抓手。2021 年3 月,《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035 年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》指出,“推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)建設(shè),加快建設(shè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字社會(huì)、數(shù)字政府,以數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式變革”。2021 年10 月,習(xí)近平總書記在中共中央政治局第三十四次集體學(xué)習(xí)時(shí)強(qiáng)調(diào),“要推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展”。近年來(lái),數(shù)字經(jīng)濟(jì)正在成為重組全球要素資源、重塑全球經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、改變?nèi)蚋?jìng)爭(zhēng)格局的關(guān)鍵力量,如何推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為亟待研究的重大命題。2013 年,國(guó)務(wù)院發(fā)布了“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略實(shí)施方案,并于2014 年發(fā)布了“寬帶中國(guó)”示范城市(城市群)名單。值得思考的是,作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要載體,網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能否推動(dòng)屬地企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型? 本文致力于探討“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響,以期從網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)視角為數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供理論解釋與經(jīng)驗(yàn)支撐。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是近年來(lái)備受關(guān)注的熱點(diǎn)問題,有關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究主要包括以下三個(gè)方面:第一,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念與內(nèi)涵。從歷史進(jìn)程來(lái)看,數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)歷了從電子化、信息化到數(shù)字化三個(gè)階段的轉(zhuǎn)換過程。作為企業(yè)轉(zhuǎn)型的一種特殊形式,數(shù)字化轉(zhuǎn)型是由數(shù)字技術(shù)所帶來(lái)的工作方式、組織形態(tài)等方面的變化過程,更多強(qiáng)調(diào)使用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行重大業(yè)務(wù)改造與商業(yè)模式變革。第二,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的困難與轉(zhuǎn)型路徑。雖然企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是大勢(shì)所趨,但是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型也面臨諸多問題,比如重置成本高、風(fēng)險(xiǎn)大、人力資本不足、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱等問題。第三,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響,主要體現(xiàn)在國(guó)家創(chuàng)新體系、全要素生產(chǎn)率、企業(yè)價(jià)值、制造業(yè)發(fā)展等方面。此外,也有學(xué)者探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)就業(yè)創(chuàng)造、就業(yè)破壞、企業(yè)存續(xù)的影響,以及在抗擊新冠肺炎疫情中發(fā)揮的作用。

與現(xiàn)有研究相比,本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于:第一,現(xiàn)有研究較為關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用與深遠(yuǎn)意義,但是影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的因素到底為何,現(xiàn)有研究對(duì)此缺乏關(guān)注。與現(xiàn)有研究不同,本文以“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn),分析并檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響,從網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)視角為數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供理論解釋與經(jīng)驗(yàn)支撐。第二,本文探索性地檢驗(yàn)了在“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策驅(qū)動(dòng)下不同類型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的行為差異,有助于社會(huì)各界更好地認(rèn)識(shí)“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)不同類型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的異質(zhì)性影響。第三,本文研究結(jié)論具有重要的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義與政策啟示意義。一方面,本文揭示了“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)屬地企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極作用,為國(guó)家以及各地區(qū)層面加快網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了經(jīng)驗(yàn)支撐;另一方面,本文研究發(fā)現(xiàn)“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)國(guó)有企業(yè)、大規(guī)模企業(yè)、傳統(tǒng)企業(yè)以及中西部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)作用還有待深化,這預(yù)示著在“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策實(shí)施的同時(shí),也應(yīng)該注重對(duì)這些企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的引導(dǎo)。

二、理論分析與研究假說

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代,數(shù)字技術(shù)的出現(xiàn)使得商業(yè)環(huán)境隨之發(fā)生改變。傳統(tǒng)商業(yè)模式難以支撐企業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展,特別是在新冠疫情的沖擊下,大量實(shí)體企業(yè)難以為繼。因此,實(shí)體企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯得格外迫切與重要?，F(xiàn)有研究表明,相比數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較低的企業(yè),數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較高的企業(yè)更容易適應(yīng)市場(chǎng)環(huán)境變化,同時(shí)具有更強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)變能力。網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要載體與根本基礎(chǔ),對(duì)企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型具有重要的作用,具體表現(xiàn)在人才聚集、成本降低以及技術(shù)創(chuàng)新三個(gè)方面。

第一,人才聚集。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型離不開人力資本的支持,特別是對(duì)科技型人才有較大的需求。網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于加速數(shù)據(jù)與知識(shí)的傳播,有效改善傳統(tǒng)知識(shí)獲取和吸收的方式,使得科研人員能夠通過互聯(lián)網(wǎng),更加便利以及以更低的成本獲取外部數(shù)據(jù)與知識(shí),加速了人力資本的“干中學(xué)”,同時(shí)也促進(jìn)了人力資本積累。第二,成本降低。網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不僅能夠降低企業(yè)對(duì)外部數(shù)據(jù)與知識(shí)的獲取成本,而且能夠減少不必要的中間渠道,從而降低企業(yè)交易成本與運(yùn)營(yíng)成本,通過“節(jié)流”的方式緩解企業(yè)資金約束問題,從而為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定物質(zhì)基礎(chǔ)。與傳統(tǒng)的商業(yè)模式不同,數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的規(guī)模經(jīng)濟(jì)已經(jīng)從供給方轉(zhuǎn)向需求方,企業(yè)通過數(shù)字平臺(tái)與網(wǎng)絡(luò)能夠快速實(shí)現(xiàn)交易雙方的供給與需求匹配,有助于發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)以及有效地形成“長(zhǎng)尾理論”。第三,技術(shù)創(chuàng)新。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型離不開技術(shù)的支持,網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于縮短企業(yè)與外部技術(shù)與知識(shí)之間的空間距離,更好地發(fā)揮外部知識(shí)與技術(shù)的溢出效應(yīng),為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供較好的技術(shù)支撐。基于上述分析,本文提出以下研究假說:

假說1:網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響可能因個(gè)體而異。所有制方面,在我國(guó)特殊的制度背景下,相比非國(guó)有企業(yè),國(guó)有企業(yè)承擔(dān)了較多的政策性負(fù)擔(dān),其投資策略相對(duì)保守。而企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能存在較大的風(fēng)險(xiǎn),因此“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)國(guó)有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型激勵(lì)作用可能相對(duì)更弱。企業(yè)規(guī)模方面,相比大規(guī)模企業(yè),小規(guī)模企業(yè)具有更強(qiáng)的創(chuàng)新活力與轉(zhuǎn)型動(dòng)機(jī),其重置成本也相對(duì)大規(guī)模企業(yè)更低,因此在“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策的沖擊下可能具有更強(qiáng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)機(jī)。技術(shù)稟賦方面,良好的技術(shù)稟賦是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ),相比非高新技術(shù)企業(yè),高新技術(shù)企業(yè)具有更為優(yōu)質(zhì)的知識(shí)與技術(shù)資源稟賦,因此“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)高新技術(shù)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能具有更強(qiáng)的激勵(lì)作用。地理區(qū)位方面,外部環(huán)境可能影響“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策的實(shí)施效果,相比中西部地區(qū),東部地區(qū)在市場(chǎng)規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、市場(chǎng)化程度、營(yíng)商環(huán)境等方面可能更具優(yōu)勢(shì),因此“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)東部地區(qū)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能具有更強(qiáng)的激勵(lì)作用?；谏鲜龇治?本文提出以下研究假說:

假說2:相比國(guó)有企業(yè),“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策更有助于促進(jìn)非國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

假說3:相比大規(guī)模企業(yè),“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策更有助于促進(jìn)小規(guī)模企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

假說4:相比非高新技術(shù)企業(yè),“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策更有助于促進(jìn)高新技術(shù)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

假說5:相比中西部地區(qū)企業(yè),“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策更有助于促進(jìn)東部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

三、計(jì)量模型與數(shù)據(jù)說明

(一)計(jì)量模型構(gòu)建

識(shí)別“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響,最大的難點(diǎn)在于識(shí)別因果關(guān)系。“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)地區(qū)的選擇過程中可能存在“挑選贏家”的行為,可能不是完全外生。因此在識(shí)別其政策效果時(shí),如果簡(jiǎn)單采用OLS 估計(jì)將難以控制部分未觀測(cè)因素。為改進(jìn)這一點(diǎn),考慮到國(guó)家分批次進(jìn)行“寬帶中國(guó)”試點(diǎn),本文借鑒Beck et al.、Liu et al.的方法,以“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)地區(qū)的上市公司為實(shí)驗(yàn)組,以其他地區(qū)上市公司為控制組,構(gòu)建多時(shí)點(diǎn)雙重差分模型考察“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響,具體模型設(shè)定如下:

其中,下標(biāo)

i

和

t

分別對(duì)應(yīng)企業(yè)與年份。模型(1)的因變量

Digitizing

表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。參考吳非等的思路,借助詞頻分析方法,本文以人工智能技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)以及數(shù)字技術(shù)應(yīng)用五個(gè)維度的細(xì)分指標(biāo)在上市公司年報(bào)出現(xiàn)頻次的對(duì)數(shù)值,衡量上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。核心解釋變量

Broadband

為“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策的虛擬變量,如果企業(yè)所在地區(qū)在第

t

期列入“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)城市名單,則

t

期之后政策變量

Broadband

賦值為1,否則賦值為0,其系數(shù)估計(jì)值即為

DID

的平均處理效應(yīng),旨在捕捉“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)際影響。在模型(1)中,本文還納入了一系列控制變量,以更好地識(shí)別“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策的實(shí)施效果。

Control

為控制變量集,變量選取與測(cè)算方法如表1所示。此外,模型還加入了企業(yè)和時(shí)間雙向固定效應(yīng),以緩解潛在的企業(yè)特征與宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)估計(jì)結(jié)果的擾動(dòng)。

ε

為隨機(jī)干擾項(xiàng),用以刻畫其他非特異因素。本文重點(diǎn)關(guān)注核心解釋變量

Broadband

的系數(shù)估計(jì)值與方向,該系數(shù)旨在刻畫“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)際影響。

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源與描述性統(tǒng)計(jì)

本文選取2011—2018 年中國(guó)滬深兩市A 股上市公司數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)樣本,基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAR企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)。遵循研究慣例,本文剔除了ST 與PT異常樣本、金融保險(xiǎn)類樣本以及主要變量缺失的樣本,并且對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行1%和99%分位的極端縮尾處理。主要變量的計(jì)算方法與描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1 所示。

表1 主要變量的計(jì)算方法與描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證研究結(jié)果與分析

(一)“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響

為考察“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)際影響,本文根據(jù)模型(1)進(jìn)行回歸分析,估計(jì)結(jié)果如表2 所示。為了保證檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性,本文采用逐步加入控制變量的方式,依次加入財(cái)務(wù)變量與企業(yè)特征變量。其中列(1)～(3)為控制企業(yè)與年份固定效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果,在逐步控制財(cái)務(wù)變量與企業(yè)特征變量后,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策變量(

Broadband

)的系數(shù)估計(jì)值均至少在1%的顯著性水平下顯著為正。說明“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策有助于促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,支持研究假說1。不失一般性,本文以列(3)的估計(jì)結(jié)果為基準(zhǔn)展開討論,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策變量(

Broadband

)的系數(shù)估計(jì)值為0.056 1,在1%的顯著性水平上顯著為正,由此說明在給定其他條件不變的情況下,相比控制組企業(yè)而言,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策平均使得實(shí)驗(yàn)組企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度提高了5.61%。列(4)～(6)為控制行業(yè)、省份與年份固定效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果,逐步控制財(cái)務(wù)變量與企業(yè)特征變量后,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策變量(

Broadband

)的系數(shù)估計(jì)值依然至少在1%的顯著性水平下顯著為正,一定程度上保證了基準(zhǔn)結(jié)果的穩(wěn)健性。因此,從推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的視角來(lái)看,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策發(fā)揮了重要的促進(jìn)作用。

表2 “寬帶中國(guó)”試點(diǎn)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響結(jié)果

(二)前提條件:平行趨勢(shì)與動(dòng)態(tài)效應(yīng)檢驗(yàn)

使用雙重差分模型進(jìn)行分析需要滿足一系列前提假設(shè),其中最重要的是平行趨勢(shì)假定,即在沒有政策干預(yù)的情況下,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度在實(shí)驗(yàn)組與控制組的發(fā)展趨勢(shì)一致。本文借鑒Beck et al.的做法,采用的事件研究方法進(jìn)行平行趨勢(shì)檢驗(yàn),并考察“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策實(shí)施后的動(dòng)態(tài)效應(yīng),模型設(shè)定如下:

其中,

D

為一組虛擬變量,

D

(

k

為負(fù)值時(shí))代表企業(yè)

i

在

t

時(shí)刻是否處于“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策實(shí)施前第

k

年;

D

(

k

為正值時(shí))代表企業(yè)

i

在

t

時(shí)刻是否處于“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策實(shí)施后第

k

年。如果系數(shù)

β

(

k

為負(fù)值時(shí))均不顯著,則表明通過平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。平行趨勢(shì)與動(dòng)態(tài)效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果如圖1 所示,從圖1 可以看出,無(wú)論是否添加控制變量,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策變量的系數(shù)估計(jì)值在前3 期均未通過顯著性檢驗(yàn),這說明在沒有政策干預(yù)的情況下,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度在實(shí)驗(yàn)組與控制組的發(fā)展趨勢(shì)一致,滿足平行趨勢(shì)假設(shè)。而在政策實(shí)施后,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度在實(shí)驗(yàn)組與控制組之間開始呈現(xiàn)出顯著差異,且在政策實(shí)施后第一期就產(chǎn)生顯著的正向影響。

圖1 平行趨勢(shì)與動(dòng)態(tài)效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.剔除并行政策干擾的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。在“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策實(shí)施的同時(shí),也可能存在其他影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策。因此,在考察“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響時(shí),需優(yōu)先剔除影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的其他政策干擾。本文通過政策梳理發(fā)現(xiàn),在樣本區(qū)間內(nèi)存在國(guó)家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)設(shè)立政策,2016 年前后中國(guó)批準(zhǔn)設(shè)立了八個(gè)國(guó)家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū),開始在數(shù)字經(jīng)濟(jì)新賽道上持續(xù)發(fā)力,致力于搶占數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展高地。為了盡可能避免同一時(shí)間窗口其他政策沖擊的混淆效應(yīng),本文進(jìn)一步對(duì)國(guó)家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)設(shè)立政策進(jìn)行控制,以更好地識(shí)別“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的凈效應(yīng)。具體地,本文在基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上增加了國(guó)家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)設(shè)立政策變量(

Bigdata

)。表3 列(1)報(bào)告了剔除并行政策干擾的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果,從表3 可以發(fā)現(xiàn),“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策變量(

Broadband

)的系數(shù)估計(jì)值在1%的顯著性水平上顯著為正,這說明在剔除并行政策干擾后,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策有助于促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基準(zhǔn)結(jié)論仍然保持穩(wěn)健。此外,國(guó)家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)設(shè)立政策(

Bigdata

)的系數(shù)估計(jì)值均顯著為正,這也反映出國(guó)家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)設(shè)立政策在驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的重要作用。2.基于實(shí)驗(yàn)重構(gòu)與樣本重構(gòu)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。第一,基于實(shí)驗(yàn)重構(gòu)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。考慮到“寬帶中國(guó)”政策分批進(jìn)行試點(diǎn),基于穩(wěn)健性考慮,本文將第一批試點(diǎn)城市企業(yè)設(shè)定為實(shí)驗(yàn)組,去除后期試點(diǎn)城市企業(yè),并將其余城市企業(yè)設(shè)定為控制組,重構(gòu)實(shí)驗(yàn)的雙重差分模型估計(jì)結(jié)果如表3 列(2)所示,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策變量(

Broadband

)的系數(shù)估計(jì)值在1%的顯著性水平上顯著為正,這說明“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策有助于促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,基準(zhǔn)結(jié)論保持穩(wěn)健。第二,剔除直轄市樣本的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。與其他地區(qū)不同,直轄市受中央政府直接管轄,具有明顯的區(qū)位優(yōu)勢(shì)和經(jīng)濟(jì)政治優(yōu)勢(shì)。為了排除這些因素對(duì)基準(zhǔn)結(jié)論的干擾,本文利用剔除直轄市企業(yè)樣本對(duì)基準(zhǔn)模型進(jìn)行再檢驗(yàn),回歸結(jié)果如表3 列(3)所示,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策變量(

Broadband

)的系數(shù)估計(jì)值在1%的顯著性水平上顯著為正,這說明在剔除直轄市企業(yè)樣本后,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策有助于促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基準(zhǔn)結(jié)論仍然保持穩(wěn)健。第三,更換樣本區(qū)間的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。不同樣本區(qū)間的選取可能影響本文的基準(zhǔn)結(jié)論,為了排除這一顧慮,本文進(jìn)一步將樣本區(qū)間設(shè)置為2011—2016 年,基于新樣本的回歸結(jié)果如表3列(4)所示,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策變量(

Broadband

)的系數(shù)估計(jì)值在1%的顯著性水平上顯著為正,這說明在更換樣本區(qū)間后,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策有助于促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基準(zhǔn)結(jié)論仍然保持穩(wěn)健。

表3 基于實(shí)驗(yàn)重構(gòu)與樣本重構(gòu)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

3.安慰劑檢驗(yàn)。使用雙重差分模型進(jìn)行分析的另一個(gè)擔(dān)憂是,某些不可觀測(cè)的隨機(jī)因素可能對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生影響。雖然在前文中控制了部分企業(yè)財(cái)務(wù)變量、特征變量,以及通過加入企業(yè)固定效應(yīng)控制了不隨時(shí)間變化的企業(yè)特性,但是仍然可能存在一些隨時(shí)間變化的因素,而這些因素是本文模型無(wú)法控制的或不可觀測(cè)的。為進(jìn)一步排除其他未知因素的干擾,確保本文所得結(jié)論是由“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策所致,本文通過隨機(jī)分配城市試點(diǎn)狀態(tài)進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)。具體地,由于本文共有95 個(gè)城市在樣本區(qū)間內(nèi)被列入“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)名單,根據(jù)雙重差分方法,本文隨機(jī)抽取95 個(gè)試點(diǎn)城市與試點(diǎn)時(shí)間,重新構(gòu)建政策變量進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn),并且基于隨機(jī)抽樣結(jié)果進(jìn)行了1 000 次回歸,計(jì)算每一次隨機(jī)分配后“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策(

Broadband

)的系數(shù)估計(jì)值,獲得系數(shù)

T

統(tǒng)計(jì)量的近似分布函數(shù),從而進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。圖2 報(bào)告了重復(fù)1 000次的非參數(shù)隨機(jī)模擬結(jié)果,無(wú)論是否添加控制變量,絕大部分隨機(jī)生成的“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策變量(

Broadband

)的系數(shù)

T

統(tǒng)計(jì)量絕對(duì)值小于2,且基本集中在0 附近,通過安慰劑檢驗(yàn)。此外,無(wú)論是否添加控制變量,基準(zhǔn)回歸中實(shí)際估計(jì)系數(shù)的

T

值在安慰劑檢驗(yàn)中明顯屬于異常值,表明隨機(jī)生成的“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策沒有效果,即“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策有助于促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型并非偶然事件,與其他未知因素不構(gòu)成顯著的因果關(guān)系,基準(zhǔn)結(jié)論穩(wěn)健。

圖2 安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果

4.其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)。第一,控制高維固定效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)?？紤]到隨時(shí)間變量的省份變量以及行業(yè)變量,特別是一些不可觀察的隨機(jī)因素可能影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,忽略這些因素的干擾可能導(dǎo)致“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間產(chǎn)生虛假關(guān)聯(lián)。因此,為了嚴(yán)格控制可能存在的行業(yè)與區(qū)域?qū)用孢z漏變量,本文采用高維固定效應(yīng)模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),在基準(zhǔn)模型中加入省份-年份固定效應(yīng)以及行業(yè)-年份固定效應(yīng)。檢驗(yàn)結(jié)果如表4列(1)所示,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策變量(

Broadband

)的系數(shù)估計(jì)值在1%的顯著性水平上顯著為正,這說明在控制高維固定效應(yīng)后,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策有助于促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基準(zhǔn)結(jié)論仍舊成立。第二,考慮不同聚類層級(jí)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。不同聚類層級(jí)所隱含的對(duì)擾動(dòng)項(xiàng)方差協(xié)方差結(jié)構(gòu)的假設(shè)不同,為了檢驗(yàn)不同聚類層級(jí)下的模型估計(jì)結(jié)果是否穩(wěn)健,本文將基準(zhǔn)回歸的聚類層級(jí)依次設(shè)定為省份與行業(yè)。檢驗(yàn)結(jié)果如表4 列(2)～(3)所示,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策變量(Broadband)系數(shù)估計(jì)值的顯著性有所減弱,但是仍然至少在10%的顯著性水平上顯著為正,這說明在更換不同聚類標(biāo)準(zhǔn)誤形式后,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策有助于促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基準(zhǔn)結(jié)論仍舊成立。

表4 其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

五、異質(zhì)性探討

前文實(shí)證研究結(jié)果表明,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策有助于促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。但是任何一項(xiàng)政策的實(shí)施都難以對(duì)所有個(gè)體產(chǎn)生普惠性影響,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響可能因個(gè)體而異。進(jìn)一步地,本文檢驗(yàn)“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的所有制異質(zhì)性、規(guī)模異質(zhì)性、技術(shù)稟賦異質(zhì)性以及區(qū)域異質(zhì)性。

(一)所有制異質(zhì)性檢驗(yàn)

不同所有制企業(yè)在“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策驅(qū)動(dòng)下可能產(chǎn)生差異化的數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為,為深入理解其因果關(guān)系,本文從所有制異質(zhì)性視角考察“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系。表5 報(bào)告了“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)不同所有制企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響結(jié)果。觀察列(1)估計(jì)結(jié)果,在國(guó)有企業(yè)樣本下,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策變量(

Broadband

)的系數(shù)估計(jì)值不顯著;觀察列(2)估計(jì)結(jié)果,在非國(guó)有企業(yè)樣本下,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策變量(

Broadband

)的系數(shù)估計(jì)值在1%的顯著性水平下顯著為正。由此可見,在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)非國(guó)有企業(yè)的作用效果更為顯著。進(jìn)一步地,本文還采用交互效應(yīng)模型檢驗(yàn)“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)不同所有制企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響,檢驗(yàn)結(jié)果如表5 列(3)所示,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策變量與所有制虛擬變量的交互項(xiàng)(

Broadband

×

soe

)系數(shù)估計(jì)值為-0.372 5,通過1%的顯著性檢驗(yàn)。這進(jìn)一步說明,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)不同所有制企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響存在顯著差異,相比國(guó)有企業(yè),“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策更有助于促進(jìn)非國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,支持研究假說2。

表5 所有制異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

(二)規(guī)模異質(zhì)性檢驗(yàn)

不同規(guī)模的企業(yè)在“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策驅(qū)動(dòng)下可能產(chǎn)生差異化的數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為,進(jìn)一步地,本文從規(guī)模異質(zhì)性視角考察“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系。表6 報(bào)告了“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)不同規(guī)模企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響結(jié)果,參考現(xiàn)有研究方法,將企業(yè)規(guī)模大于中位數(shù)的企業(yè)認(rèn)定為大規(guī)模企業(yè),反之則認(rèn)定為小規(guī)模企業(yè)。觀察列(1)估計(jì)結(jié)果,在大規(guī)模企業(yè)樣本下,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策變量(

Broadband

)的系數(shù)估計(jì)值不顯著;觀察列(2)估計(jì)結(jié)果,小規(guī)模企業(yè)樣本下,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策變量(

Broadband

)的系數(shù)估計(jì)值在5%的顯著性水平下顯著為正。由此可見,在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)小規(guī)模企業(yè)的作用效果更為顯著。進(jìn)一步地,本文還采用交互效應(yīng)模型檢驗(yàn)“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)不同規(guī)模企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響,檢驗(yàn)結(jié)果如表6 列(3)所示,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策變量與企業(yè)規(guī)模的交互項(xiàng)(

Broadband

×

size

)系數(shù)估計(jì)值為-0.020 3,通過5%的顯著性檢驗(yàn)。這進(jìn)一步說明,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)不同規(guī)模企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響存在顯著差異,相比大規(guī)模企業(yè),“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策更有助于促進(jìn)小規(guī)模企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,支持研究假說3。

表6 規(guī)模異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

(三)技術(shù)稟賦異質(zhì)性檢驗(yàn)

本文進(jìn)一步從技術(shù)稟賦異質(zhì)性視角考察“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系。表7 報(bào)告了“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)不同技術(shù)稟賦企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響結(jié)果,具體根據(jù)高新技術(shù)企業(yè)資質(zhì)認(rèn)定將企業(yè)劃分為高新技術(shù)企業(yè)與非高新技術(shù)企業(yè)兩個(gè)組別。觀察列(1)估計(jì)結(jié)果,在高新技術(shù)企業(yè)樣本下,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策變量(

Broadband

)的系數(shù)估計(jì)值在1%的顯著性水平下顯著為正;觀察列(2)估計(jì)結(jié)果,在非高新技術(shù)企業(yè)樣本下,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策變量(

Broadband

)的系數(shù)估計(jì)值不顯著為正。由此可見,在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)高新技術(shù)企業(yè)的作用效果更為顯著。進(jìn)一步地,本文還采用交互效應(yīng)模型檢驗(yàn)“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)不同技術(shù)稟賦企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響,檢驗(yàn)結(jié)果如表7 列(3)所示,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策變量與高新技術(shù)企業(yè)啞變量的交互項(xiàng)(

Broadband

×

hightech

)系數(shù)估計(jì)值為0.041 8,對(duì)應(yīng)系數(shù)

P

值為0.148。這進(jìn)一步說明,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)不同技術(shù)稟賦企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響存在顯著差異,相比非高新技術(shù)企業(yè),“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策更有助于促進(jìn)高新技術(shù)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,支持研究假說4。因此,下一步應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)挖掘“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)非高新技術(shù)企業(yè),特別是傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)作用。

表7 技術(shù)稟賦異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

(四)區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)

地區(qū)環(huán)境可能影響“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策的實(shí)施效果,在我國(guó)現(xiàn)行經(jīng)濟(jì)體制下,東部地區(qū)與中西部地區(qū)在市場(chǎng)規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、市場(chǎng)化程度、制度環(huán)境等方面均存在較大的差異,相比中西部地區(qū),東部地區(qū)的市場(chǎng)化程度更高,各方面體制機(jī)制建設(shè)也更為健全與完善。本文根據(jù)企業(yè)所在地將企業(yè)按區(qū)域劃分為東部地區(qū)企業(yè)與中西部地區(qū)企業(yè)兩個(gè)組別,進(jìn)一步檢驗(yàn)“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)不同區(qū)域企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響,結(jié)果如表8 所示。觀察列(1)估計(jì)結(jié)果,在東部地區(qū)企業(yè)樣本下,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策變量(

Broadband

)的系數(shù)估計(jì)值在5%的顯著性水平下顯著為正;觀察列(2)估計(jì)結(jié)果,在中西部企業(yè)樣本下,“寬帶中國(guó)” 試點(diǎn)政策變量(

Broadband

)的系數(shù)估計(jì)值不顯著。由此可見,在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)東部地區(qū)企業(yè)的作用效果更為顯著。進(jìn)一步地,本文還采用交互效應(yīng)模型檢驗(yàn)“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)不同地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響,檢驗(yàn)結(jié)果如表8 列(3)所示,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策變量與東部地區(qū)啞變量的交互項(xiàng)(

Broadband

×

East

)系數(shù)估計(jì)值為0.160 8,通過1%的顯著性檢驗(yàn)。這進(jìn)一步說明,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)不同地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響存在顯著差異,相比中西部地區(qū)企業(yè),“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策更有助于促進(jìn)東部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,支持研究假說5。因此,未來(lái)應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步挖掘“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)中西部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)作用。

表8 區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

六、拓展研究:數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展

上述研究發(fā)現(xiàn),“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策有助于促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。但是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動(dòng)機(jī)是什么? 能否促使企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展? 這仍需要作進(jìn)一步的討論。為此,本文進(jìn)一步探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響。具體地,參考劉思明等的方法,本文采用真實(shí)創(chuàng)新產(chǎn)出水平與全要素生產(chǎn)率兩個(gè)指標(biāo)作為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的代理變量。一方面,技術(shù)是競(jìng)爭(zhēng)的基石,企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的最關(guān)鍵因素是技術(shù)創(chuàng)新;另一方面,全要素生產(chǎn)率不僅是企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的強(qiáng)有力支撐,同時(shí)也是企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要表現(xiàn)。因此,本文進(jìn)一步考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)真實(shí)創(chuàng)新產(chǎn)出水平與全要素生產(chǎn)率兩個(gè)維度高質(zhì)量發(fā)展的影響。

(一)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)真實(shí)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響

表9 報(bào)告了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)真實(shí)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響,借鑒Trajtenberg的思想,以專利質(zhì)量加權(quán)發(fā)明專利數(shù)量來(lái)表征企業(yè)真實(shí)創(chuàng)新產(chǎn)出水平,其中專利質(zhì)量的測(cè)度參考Akcigit et al.、邱洋冬等的做法,采用專利知識(shí)寬度法進(jìn)行衡量,一般而言,專利涉及的知識(shí)寬度越廣,專利質(zhì)量越高。為了保證檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性,本文采用逐步加入控制變量的方式,依次加入財(cái)務(wù)變量與企業(yè)特征變量。其中列(1)～(2)為控制企業(yè)與年份固定效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果,在逐步控制財(cái)務(wù)變量與企業(yè)特征變量后,關(guān)鍵解釋變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型(

Digitizing

)的系數(shù)估計(jì)值均至少在10%的顯著性水平下顯著為正。說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于提升企業(yè)真實(shí)創(chuàng)新產(chǎn)出水平具有重要的促進(jìn)作用。列(3)～(4)為控制行業(yè)、省份與年份固定效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果,逐步控制財(cái)務(wù)變量與企業(yè)特征變量后,關(guān)鍵解釋變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型(

Digitizing

)的系數(shù)估計(jì)值均至少在1%的顯著性水平下顯著為正,一定程度上保證了基準(zhǔn)結(jié)果的穩(wěn)健性。因此,從企業(yè)真實(shí)創(chuàng)新產(chǎn)出維度來(lái)看,數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于推動(dòng)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。此外,本文還借鑒Lerner的方法,以專利范圍加權(quán)的發(fā)明專利數(shù)量衡量企業(yè)真實(shí)創(chuàng)新產(chǎn)出水平,結(jié)果仍然保持穩(wěn)健。

表9 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)真實(shí)創(chuàng)新產(chǎn)出水平

(二)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響

表10 報(bào)告了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響,參考Levinsohn et al.的方法,本文采用LP 方法測(cè)度企業(yè)全要素生產(chǎn)率變量。檢驗(yàn)結(jié)果如表10 列(1)～(2)所示,其中列(1)為控制企業(yè)與年份固定效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果,列(2)為控制行業(yè)、省份與年份固定效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果,關(guān)鍵解釋變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型(

Digitizing

)的系數(shù)估計(jì)值均至少在1%的顯著性水平下顯著為正,說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有重要的促進(jìn)作用。此外,基于穩(wěn)健性考慮,本文還借鑒Olley et al.、魯曉東等的做法,采用OP 和OLS 兩種方法測(cè)度企業(yè)全要素生產(chǎn)率,檢驗(yàn)結(jié)果如表10 列(3)～(6)所示,無(wú)論采用OP 還是OLS 方法測(cè)度企業(yè)全要素生產(chǎn)率,關(guān)鍵解釋變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型(

Digitizing

)的系數(shù)估計(jì)值仍然至少在1%的顯著性水平下顯著為正,結(jié)論保持穩(wěn)健。因此,從企業(yè)全要素生產(chǎn)率維度來(lái)看,數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于推動(dòng)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

表10 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)全要素生產(chǎn)率

七、主要研究結(jié)論與政策啟示

習(xí)近平總書記在二十國(guó)集團(tuán)領(lǐng)導(dǎo)人峰會(huì)第一階段會(huì)議上的發(fā)言指出:“世界經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是大勢(shì)所趨,新的工業(yè)革命將深刻重塑人類社會(huì)?！北疚牧⒆惝?dāng)下大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的典型事實(shí),在構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)的基礎(chǔ)上,運(yùn)用多時(shí)點(diǎn)雙重差分模型,實(shí)證檢驗(yàn)了“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。主要結(jié)論如下:第一,網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,從推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的視角來(lái)看,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策發(fā)揮了重要的促進(jìn)作用。在給定其他條件不變的情況下,相比控制組企業(yè)而言,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策平均使得實(shí)驗(yàn)組企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度提高了5.61%。第二,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響可能因個(gè)體而異。所有制異質(zhì)性方面,相比國(guó)有企業(yè),“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策更有助于促進(jìn)非國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型;規(guī)模異質(zhì)性方面,相比大規(guī)模企業(yè),“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策更有助于促進(jìn)小規(guī)模企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型;技術(shù)稟賦異質(zhì)性方面,相比非高新技術(shù)企業(yè),“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策更有助于促進(jìn)高新技術(shù)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型;區(qū)域異質(zhì)性方面,相比中西部地區(qū)企業(yè),“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策更有助于促進(jìn)東部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。第三,進(jìn)一步拓展研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于推動(dòng)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,表現(xiàn)為企業(yè)真實(shí)創(chuàng)新產(chǎn)出水平與全要素生產(chǎn)率的不斷提升。

除了為“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)外,基于上述研究結(jié)論,本文還具有以下政策啟示:第一,“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策有助于促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,對(duì)于進(jìn)一步提升企業(yè)創(chuàng)新水平與生產(chǎn)效率,推動(dòng)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的積極作用。因此,應(yīng)當(dāng)逐步擴(kuò)大“寬帶中國(guó)”政策試點(diǎn),更好地發(fā)揮“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的激勵(lì)優(yōu)勢(shì),為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。第二,經(jīng)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn),相比國(guó)有企業(yè),“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策更有助于促進(jìn)非國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因此如何引導(dǎo)國(guó)有企業(yè)把握數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展機(jī)遇、推進(jìn)國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型將是未來(lái)提升國(guó)有企業(yè)效率需要重點(diǎn)考慮的問題,有關(guān)這一點(diǎn)國(guó)有資產(chǎn)監(jiān)督管理委員會(huì)已經(jīng)在抓緊部署。第三,經(jīng)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn),“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)大規(guī)模企業(yè)、傳統(tǒng)企業(yè)以及中西部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)作用還有待深化,這預(yù)示著在政策實(shí)施的同時(shí),也應(yīng)該注重對(duì)這些企業(yè)的引導(dǎo),特別是對(duì)于傳統(tǒng)企業(yè)以及中西部地區(qū)企業(yè),數(shù)字化轉(zhuǎn)型是提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力、實(shí)現(xiàn)“彎道超車”的重要途徑,下一步應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)挖掘“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)政策對(duì)傳統(tǒng)企業(yè)與中西部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)作用。