數(shù)字化水平對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響研究*
——基于浙江省民營(yíng)上市公司的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)

孫逸昊，周 全

(浙江工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，浙江 溫州 325003)

關(guān)鍵字：數(shù)字化水平；研發(fā)投入；企業(yè)績(jī)效

一、引言

數(shù)字化是中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵所在之一，2015年《中國(guó)制造2025》方案正式印發(fā)，標(biāo)志著新一代信息智能技術(shù)與制造業(yè)深度融合已經(jīng)成為推進(jìn)提高制造業(yè)創(chuàng)新能力的主攻方向。2017年，政府工作報(bào)告中首次提及“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”一詞，報(bào)告對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展的內(nèi)驅(qū)推動(dòng)力給予充分肯定。2020年，中國(guó)信息通信研究院發(fā)布中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書，其中指出：數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化重塑生產(chǎn)力，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心。2019年數(shù)字產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)持續(xù)軟化，數(shù)字產(chǎn)值同比增長(zhǎng)11.1%，數(shù)字化基礎(chǔ)進(jìn)一步夯實(shí)。浙江在2003年就作出建設(shè)“數(shù)字浙江”的重要決策，至2020 年期間，大力推動(dòng)企業(yè)智能化、數(shù)字化、綠色化。在這一進(jìn)程中，企業(yè)通過應(yīng)用數(shù)字化系統(tǒng)，普及“走云，用數(shù)”，邁出了提質(zhì)增效、綠色創(chuàng)新、高質(zhì)量發(fā)展的新步伐。

數(shù)字化背景下，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能的迅速興起給社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來一系列變革，數(shù)字價(jià)值化持續(xù)推進(jìn)，數(shù)據(jù)逐漸成為驅(qū)動(dòng)企業(yè)成長(zhǎng)創(chuàng)新發(fā)展的重要生產(chǎn)要素。企業(yè)積極運(yùn)用數(shù)字化手段，無論是對(duì)內(nèi)部控制管理水平，還是對(duì)客戶拓展及風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，其治理績(jī)效都能得到顯著提升。對(duì)企業(yè)來說，提升數(shù)字化應(yīng)用水平對(duì)于企業(yè)迭代升級(jí)不可或缺。雖然已有較多文獻(xiàn)對(duì)數(shù)字化與企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系做了研究，但針對(duì)數(shù)字化與民營(yíng)經(jīng)濟(jì)的實(shí)證研究還相對(duì)較少。浙江省民營(yíng)上市公司作為浙江民營(yíng)經(jīng)濟(jì)的排頭兵，針對(duì)數(shù)字化進(jìn)行相關(guān)理論研究，可以完善相關(guān)文獻(xiàn)，并對(duì)于促進(jìn)浙江企業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐，改善企業(yè)績(jī)效具有一定的理論意義，可以為浙江省內(nèi)企業(yè)開展數(shù)字化活動(dòng)和提升績(jī)效提供指引。

二、理論分析和研究假設(shè)

資源是企業(yè)擁有的一系列可以控制并改善的所有知識(shí)、信息、資產(chǎn)、能力、組織特性等的總和[1]。而企業(yè)數(shù)字化資源作為企業(yè)自身稀缺的資源，具有難以替代和模仿的特性，對(duì)企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的作用不言而喻。企業(yè)數(shù)字化是為了實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新增長(zhǎng)，而利用數(shù)字創(chuàng)新技術(shù)能力是完善商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)及驅(qū)動(dòng)企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新的一種途徑和方法，其核心在于數(shù)字技術(shù)的使用和對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)、流程和組織的重構(gòu)，而這種重構(gòu)往往可以使企業(yè)得到更多的競(jìng)爭(zhēng)性經(jīng)營(yíng)優(yōu)勢(shì)[2]。因此，企業(yè)數(shù)字化水平已然成為展現(xiàn)企業(yè)整體實(shí)力的關(guān)鍵要素[3]。

基于數(shù)字化水平的重要性，學(xué)者們?cè)诤暧^和微觀層面均展開了研究。

在宏觀層面，近年來，數(shù)字經(jīng)濟(jì)（數(shù)字金融）的快速發(fā)展，有效緩解了企業(yè)的融資約束，融資壓力的降低會(huì)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新能力[4]。此外，我國(guó)數(shù)字化變革為企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了新的技術(shù)和動(dòng)力，數(shù)字化水平借助降低成本損耗的方式，更好滿足了供給側(cè)結(jié)構(gòu)[5]。數(shù)字化新興技術(shù)不僅可以醞釀兼具規(guī)模經(jīng)濟(jì)與長(zhǎng)尾效應(yīng)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，形成良好的供需匹配價(jià)格機(jī)制，還可以通過新的配置要素和全要素生產(chǎn)率提升經(jīng)濟(jì)水平[6]?？偠灾?，數(shù)字化技術(shù)作為新的關(guān)鍵配置要素，促進(jìn)了企業(yè)組織方式、經(jīng)營(yíng)生產(chǎn)、制度安排等方面的正向變革。

從微觀層面的研究來看，大部分學(xué)者認(rèn)為，企業(yè)數(shù)字化水平對(duì)企業(yè)發(fā)展具有正向引導(dǎo)作用。結(jié)合企業(yè)實(shí)際情況，利用數(shù)字化技術(shù)對(duì)經(jīng)營(yíng)模式、組織活動(dòng)、人員管理以及業(yè)務(wù)流程等各方面進(jìn)行重構(gòu)，是提升企業(yè)績(jī)效的有效方式。第一，數(shù)字化水平通過降低成本費(fèi)用的途徑提升企業(yè)績(jī)效。借助數(shù)字技術(shù)，對(duì)外，企業(yè)不僅可以通過降低市場(chǎng)不對(duì)稱程度來降低代理成本，還可以加強(qiáng)溝通協(xié)作來降低交互成本；對(duì)內(nèi)，企業(yè)可以加強(qiáng)內(nèi)部控制，進(jìn)而降低人工成本、生產(chǎn)成本、信息傳遞成本等。第二，數(shù)字化水平通過提升經(jīng)營(yíng)效率的途徑提升企業(yè)績(jī)效。企業(yè)借助數(shù)字技術(shù)改造生產(chǎn)辦公流程，實(shí)現(xiàn)公司治理系統(tǒng)轉(zhuǎn)型升級(jí)向智能化轉(zhuǎn)變，壓縮不必要的時(shí)間成本。那些在企業(yè)內(nèi)部設(shè)置了數(shù)字資源信息共享平臺(tái)的企業(yè)，其數(shù)字化水平對(duì)企業(yè)績(jī)效的促進(jìn)作用更加明顯[7]。通過數(shù)字化技術(shù)來優(yōu)化供應(yīng)鏈、拓展產(chǎn)業(yè)鏈、延伸價(jià)值鏈，減少人工誤差，優(yōu)化程序性手續(xù)，驅(qū)動(dòng)數(shù)字創(chuàng)新和服務(wù)創(chuàng)新[8]。

綜上所述，鑒于多數(shù)研究結(jié)果表明數(shù)字化對(duì)企業(yè)具有正向價(jià)值，針對(duì)浙江省民營(yíng)上市公司，提出以下假設(shè)：

H1：數(shù)字化水平與企業(yè)績(jī)效兩者之間顯著正相關(guān)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源

文章選取2012—2020年浙江省民營(yíng)上市公司的年度數(shù)據(jù)為樣本。同時(shí)剔除ST股企業(yè)、數(shù)據(jù)缺失較多、交叉上市等非正常的數(shù)據(jù)樣本。為了避免極端值的影響，對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行1%和99%分位點(diǎn)的winsorize縮尾處理，最終取得1 476個(gè)觀測(cè)值。實(shí)證數(shù)據(jù)來自CSMAR國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫，對(duì)于部分缺失的數(shù)據(jù)，通過上市公司主頁、中證登等網(wǎng)站人工搜集補(bǔ)充。采用stata15.1和excel進(jìn)行數(shù)據(jù)整理和分析。

（二）主要變量定義

1.被解釋變量

文章選取TobinQ值作為企業(yè)績(jī)效的變量，它的定義是企業(yè)的市場(chǎng)價(jià)值與資本重置成本之比，TobinQ 值是現(xiàn)有文獻(xiàn)中普遍用來反映企業(yè)績(jī)效的財(cái)務(wù)指標(biāo)之一。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中選取Roe值作為企業(yè)績(jī)效的變量。

2.解釋變量

參照黃節(jié)根等采用研發(fā)投入來衡量企業(yè)數(shù)字化水平，選用Rd（研發(fā)投入金額的自然對(duì)數(shù)），Rdp（研發(fā)人員數(shù)量），Rda（研發(fā)投入金額/總資產(chǎn)）三個(gè)解釋變量來衡量企業(yè)的數(shù)字化水平[7]。此外，采用研發(fā)投入占營(yíng)業(yè)收入的比例（Rdt）和研發(fā)人員占比（Rdpt）的比例作為代理變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)[9]。

3.控制變量

為了盡可能控制遺漏變量的影響，在回歸模型中納入公司治理特征的多個(gè)控制變量，包括企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、銷售增長(zhǎng)率、大股東持股比例、董事會(huì)規(guī)模、獨(dú)立董事比例、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、兩權(quán)分離度等。

表1為所有研究變量的解釋說明。

表1 主要變量定義

（三）模型設(shè)計(jì)

為了驗(yàn)證假設(shè)H1，建立以下三個(gè)回歸模型，依次分別檢驗(yàn)數(shù)字化水平解釋變量Rd、Rdp、Rda 對(duì)企業(yè)績(jī)效TobinQ的影響，三個(gè)模型中均對(duì)行業(yè)Ind和年度Year進(jìn)行控制。若解釋變量α1 的系數(shù)顯著為正，則假設(shè)H1檢驗(yàn)通過：

四、數(shù)字化投資水平與企業(yè)績(jī)效的實(shí)證研究

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2 為描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。浙江省民營(yíng)上市公司的TobinQ 值中最大最小值差異有近10 倍左右。自變量Rd（研發(fā)投入金額的自然對(duì)數(shù)），Rdp（研發(fā)人員數(shù)量），Rda（研發(fā)投入金額/總資產(chǎn)）的均值與中值接近，基本符合正態(tài)分布。對(duì)于企業(yè)規(guī)模之間的比較，標(biāo)準(zhǔn)差值為1.038 2，說明企業(yè)規(guī)模差距并不明顯，總體還是相近。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

從表2 中還可以看到，Rda（研發(fā)投入金額/總資產(chǎn)）比值較低，說明在這些企業(yè)中，跟自身的規(guī)模相比，企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度并不是很大。此外，獨(dú)立董事比例變量的標(biāo)準(zhǔn)差值最小，第一大股東的持股比例的標(biāo)準(zhǔn)差值最大，兩權(quán)分離度的極差較大。

（二）相關(guān)性分析

為了降低變量之間多重共線性的問題，文章進(jìn)行了皮爾森（Pearson）相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)，檢驗(yàn)變量之間的相關(guān)性水平。從結(jié)果來看，Rd（研發(fā)投入金額的自然對(duì)數(shù)），Rdp（研發(fā)人員數(shù)量），Rda（研發(fā)投入金額/總資產(chǎn)）相關(guān)系數(shù)較高，且顯著性較強(qiáng)。三個(gè)解釋變量與企業(yè)績(jī)效TobinQ 之間均為正向關(guān)系，由此我們可以初步驗(yàn)證假設(shè)H1 的正確性。對(duì)于其他控制變量而言，大部分變量相關(guān)系數(shù)都并不是很高，說明不存在嚴(yán)重的多重共線性。為了降低多重共線性的影響，將這三個(gè)自變量分別在各自模型中進(jìn)行檢驗(yàn)，而不合并在一個(gè)模型中檢驗(yàn)，以此來保證檢驗(yàn)的合理性。由于篇幅原因，此處不再列示結(jié)果。

（三）實(shí)證結(jié)果與分析

表3 顯示了三個(gè)回歸模型的檢驗(yàn)結(jié)果。在回歸模型檢驗(yàn)中，一般采用固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)兩種模式。對(duì)于具體如何選擇，可以使用豪斯曼（Hausman）檢驗(yàn)對(duì)模型進(jìn)行確定。我們發(fā)現(xiàn)，各個(gè)回歸模型的Hausman 檢驗(yàn)結(jié)果的P 值為0.00，因此，我們確認(rèn)固定效應(yīng)更為合適。在對(duì)變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)性分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)行固定效應(yīng)回歸檢驗(yàn)來驗(yàn)證前面章節(jié)所提出的假設(shè)H1，且對(duì)結(jié)果標(biāo)注t值、顯著程度以及系數(shù)。由于篇幅原因，不再列示控制變量的回歸檢驗(yàn)結(jié)果。

表3 各模型回歸檢驗(yàn)結(jié)果匯總

如表3 第二列所示，當(dāng)數(shù)字化水平用研發(fā)投入金額（Rd）表示時(shí)，它的回歸系數(shù)是0.2561。t=5.97，其p 值小于0.01。這表明當(dāng)企業(yè)研發(fā)投入的金額與企業(yè)績(jī)效，兩者呈現(xiàn)了顯著的正相關(guān)關(guān)系。這說明在這些企業(yè)中，它們的研發(fā)投入基本可以得到有效轉(zhuǎn)換，帶來技術(shù)成長(zhǎng)創(chuàng)新。如表3 第三列所示，當(dāng)數(shù)字化水平用研發(fā)人員的數(shù)量（Rdp）表示時(shí)，它的回歸系數(shù)是0.2598。t=5.77，其p 值小于0.01。這說明研發(fā)人員數(shù)量的增長(zhǎng)可以促進(jìn)企業(yè)績(jī)效的提升?？赡艿慕忉屖且?yàn)樵诋?dāng)今數(shù)字背景下，研發(fā)人員本身不僅可以推動(dòng)新技術(shù)突破，其產(chǎn)出結(jié)果還可以為企業(yè)信息化建設(shè)提供服務(wù)，提升企業(yè)治理水平。如表3 第四列所示，當(dāng)數(shù)字化水平用企業(yè)研發(fā)投入金額與總資產(chǎn)之比（Rda）表示時(shí)，它的回歸系數(shù)是16.7938。t=10.57，其p值小于0.01。這說明研發(fā)投入金額占總資產(chǎn)的比例越高，企業(yè)績(jī)效水平越高。通過上述結(jié)果，我們可以得到，以Rd、Rdp、Rda 為衡量的數(shù)字化水平均與企業(yè)績(jī)效顯著正相關(guān)，假設(shè)H1通過檢驗(yàn)。

控制變量方面，第一，銷售增長(zhǎng)率與企業(yè)績(jī)效呈正相關(guān)關(guān)系，且在所有模型中均是1%水平上顯著。這說明銷售增長(zhǎng)越快，企業(yè)在市場(chǎng)上會(huì)更加具有競(jìng)爭(zhēng)力，進(jìn)而可以提高企業(yè)績(jī)效水平。第二，兩權(quán)分離度與企業(yè)績(jī)效呈正相關(guān)關(guān)系，且在所有模型中1%水平上顯著，可能的解釋是，在這些觀測(cè)值中，兩權(quán)分離度越高，可以提升企業(yè)公司治理水平，從而促進(jìn)了企業(yè)績(jī)效。此外，在實(shí)證檢驗(yàn)的三個(gè)模型當(dāng)中，公司規(guī)模與企業(yè)業(yè)績(jī)均呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，在1%水平上顯著，表明在數(shù)字化背景下，公司規(guī)模并不一定與業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)直接掛鉤，可能還會(huì)有抑制的反效果。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

第一，文章此部分在對(duì)變量進(jìn)行回歸檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，主要采用Roe 變量替代績(jī)效變量（TobinQ）進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，對(duì)應(yīng)模型1a，2a，3a。Roe 變量為凈資產(chǎn)收益率，它代表是凈利潤(rùn)與平均股東權(quán)益的百分比。同企業(yè)的TobinQ值一樣，Roe也能夠較好地衡量企業(yè)的績(jī)效與價(jià)值。第二，制造業(yè)作為我國(guó)比較具有代表性的行業(yè)之一，也是浙江省民營(yíng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的中流砥柱，因此通過篩選使用制造業(yè)上市公司的觀測(cè)值來進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，對(duì)應(yīng)模型1b，2b，3b。文章在對(duì)浙江省民營(yíng)企業(yè)上市公司進(jìn)行制造業(yè)篩選之后，獲得了2012—2020 年期間1 239 個(gè)觀測(cè)值，通過豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果后依舊使用固定效應(yīng)回歸檢驗(yàn)假設(shè)H1。

如表4所示，模型1a、模型2a和模型3a分別檢驗(yàn)了對(duì)Rd、Rdp 和Rda 對(duì)企業(yè)績(jī)效Roe 的影響。實(shí)證結(jié)果表明，三個(gè)衡量數(shù)字化水平的解釋變量的回歸系數(shù)均在1%的水平下顯著為正（系數(shù)分別為0.0225、0.0114、0.9082），表明三個(gè)解釋變量對(duì)企業(yè)績(jī)效均具有促進(jìn)作用。假設(shè)H1 通過檢驗(yàn)。模型1b、模型2b 和模型3b 分別檢驗(yàn)了對(duì)Rd、Rdp 和Rda對(duì)企業(yè)績(jī)效TobinQ的影響。實(shí)證結(jié)果表明，三者與企業(yè)績(jī)效之間也呈現(xiàn)了顯著的正相關(guān)關(guān)系，假設(shè)H1 通過檢驗(yàn)。而在制造業(yè)上市公司的檢驗(yàn)中，回歸系數(shù)均有所上升，說明數(shù)字化對(duì)制造行業(yè)影響更為明顯。

表4 穩(wěn)健性結(jié)果檢驗(yàn)

第三，文章此部分在對(duì)變量進(jìn)行回歸檢驗(yàn)時(shí)，還采取了對(duì)解釋變量進(jìn)行替代的方式來進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先，在數(shù)字化水平衡量上，用變量Rdpt、Rdt替代，Rdpt表示研發(fā)人員在員工中的比例；Rdt表示研發(fā)投入金額/營(yíng)業(yè)收入。其次，本部分還采用了主成分分析提取解釋變量。從數(shù)字化水平的所有解釋變量（Rd，Rdp，Rda，Rdpt，Rdt）中提取主成分，用變量Rdx 來表示。在分析過程中，采用KMO 檢驗(yàn)，KMO=0.607;變量累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為0.8462，變量uniqueness 的值均小于0.6，結(jié)果提取一個(gè)主成分（Rdx）來解釋原始5 個(gè)解釋變量信息。結(jié)果與上述實(shí)證檢驗(yàn)基本保持一致，并無顯著差別。由于篇幅原因，此處不再列示結(jié)果。

六、研究結(jié)論和建議啟示

（一）研究結(jié)論

文章在構(gòu)建數(shù)字化水平指標(biāo)的基礎(chǔ)上，利用浙江省民營(yíng)上市公司2012—2020的年度數(shù)據(jù)，采用固定效應(yīng)分析實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響，得出以下結(jié)論：第一，浙江省民營(yíng)上市公司數(shù)字化水平對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響都是正向的，且檢驗(yàn)結(jié)果較為顯著。數(shù)字化水平可以使企業(yè)擁有更多的信息化資源，從而轉(zhuǎn)化為提升績(jī)效的動(dòng)力；第二，文章對(duì)于初步實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果采用更換企業(yè)數(shù)字化水平度量和改變樣本結(jié)構(gòu)的方式進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示結(jié)論依然成立，不會(huì)受到變量和樣本衡量方式的影響，說明以研發(fā)投入為衡量的數(shù)字化水平變量能夠促進(jìn)企業(yè)績(jī)效的提升。

（二）對(duì)策建議

為更好地實(shí)現(xiàn)企業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代高質(zhì)量發(fā)展，提出以下建議：第一，從企業(yè)自身?xiàng)l件出發(fā)，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該制定具有前瞻性的數(shù)字化戰(zhàn)略計(jì)劃，兼顧數(shù)字化的投入與產(chǎn)出，堅(jiān)定數(shù)字化轉(zhuǎn)型的決心，培養(yǎng)數(shù)字化進(jìn)程中的信心與恒心，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)程中謀求自身的合理發(fā)展；第二，推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型必不可少，為避免生產(chǎn)率悖論，企業(yè)同時(shí)自身可以加強(qiáng)內(nèi)部控制管理，比如董事會(huì)有效性、員工銷售能力、大股東監(jiān)管等，減少代理問題和非理性行為。多個(gè)方面與數(shù)字化相協(xié)同，全面推動(dòng)企業(yè)發(fā)展；第三，研發(fā)投入作為推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化的有效手段，一方面企業(yè)可以精細(xì)化管理研發(fā)支出，降低成本，提高效能；另一方面，企業(yè)可以利用研發(fā)投入形成的數(shù)字化能力和科研人員形成稀缺性資源競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，打造自身的數(shù)字化隊(duì)伍，最終提高企業(yè)績(jī)效。

（三）局限性與展望

文章基于浙江省民營(yíng)上市公司進(jìn)行分析，雖然完善了樣本方面的文獻(xiàn)，但也存在一定的局限性。企業(yè)數(shù)字化水平能否提升企業(yè)績(jī)效，除受到研發(fā)人員、研發(fā)支出等變量影響外，還受到其他如融資約束、環(huán)境不確定性等內(nèi)外在條件的影響，對(duì)于實(shí)證檢驗(yàn)內(nèi)生性的研究也有待深入。未來可以從不同的角度和理論模型切入，對(duì)兩者關(guān)系進(jìn)行深入研究，以便得出更為全面的結(jié)論，促進(jìn)浙江省民營(yíng)經(jīng)濟(jì)更好更快地發(fā)展提升。