數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造企業(yè)跨地區(qū)投資的影響研究

熊督聞，曾湘泉

中國人民大學(xué) 中國就業(yè)研究所、勞動(dòng)人事學(xué)院，北京 100872

黨的十九大報(bào)告指出，我國社會(huì)當(dāng)前的主要矛盾是人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾，其中區(qū)域間發(fā)展不平衡、不充分則是這一矛盾的重要體現(xiàn)。解決這一問題的重要途徑是推動(dòng)制造業(yè)有序轉(zhuǎn)移，充分發(fā)揮各地的資源優(yōu)勢，引導(dǎo)資本在地區(qū)間合理配置，推動(dòng)落后地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級并縮小地區(qū)間差距。當(dāng)前制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的過程中還伴隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷深化，其生產(chǎn)方式、組織結(jié)構(gòu)和經(jīng)營模式等方面都發(fā)生了深刻的變化(1)劉淑春、閆津臣、張思雪、林漢川：《企業(yè)管理數(shù)字化變革能提升投入產(chǎn)出效率嗎》，《管理世界》，2021年第5期；趙宸宇：《數(shù)字化發(fā)展與服務(wù)化轉(zhuǎn)型——來自制造業(yè)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《南開管理評論》，2021年第2期。，制造企業(yè)跨地區(qū)投資決策也將相應(yīng)調(diào)整。在這一背景下，研究制造業(yè)資本流動(dòng)的方向和路徑如何變化，對于優(yōu)化我國產(chǎn)業(yè)鏈空間布局，實(shí)現(xiàn)國內(nèi)大循環(huán)健康運(yùn)行和共同富裕具有重要作用。

一、數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響制造企業(yè)跨地區(qū)投資的理論邏輯

在現(xiàn)代企業(yè)制度下，企業(yè)更多地以集團(tuán)化的形式存在，當(dāng)集團(tuán)企業(yè)發(fā)展到一定規(guī)模時(shí)不可避免地面臨向其他地區(qū)擴(kuò)張的問題，即跨地區(qū)投資。而設(shè)立子公司則是集團(tuán)企業(yè)在擴(kuò)大市場規(guī)模時(shí)的主要投資方式(2)T.Khanna and Y.Yafeh，“Business Groups in Emerging Markets:Paragons or Parasites?”，Journal of Economic Literature，2007，45(2)，pp.331-372.，并且隨著企業(yè)的不斷發(fā)展，異地子公司將占據(jù)更大的投資比重。根據(jù)2007年以來中國制造業(yè)上市公司公布的年報(bào)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，以2007年及以前上市的企業(yè)為樣本，異地子公司在企業(yè)子公司總數(shù)中的占比由2007年的48.56%上升到2020年的65.05%(3)數(shù)據(jù)由國泰安數(shù)據(jù)庫中子公司相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算得到。。因此本文將以企業(yè)異地子公司數(shù)量變化作為跨地區(qū)投資的衡量方式。

關(guān)于企業(yè)設(shè)立子公司進(jìn)行集團(tuán)化經(jīng)營的經(jīng)濟(jì)解釋最早可追溯到科斯提出的企業(yè)邊界理論(4)R.H.Coase，“The Nature of the Firm”，Economica，1937，4(16)，pp.386-405.。科斯強(qiáng)調(diào)，在真實(shí)世界中企業(yè)利用市場來獲取和配置資源必然要承擔(dān)各種交易成本。當(dāng)市場的交易成本過高時(shí)，企業(yè)可以擴(kuò)展自身邊界，通過內(nèi)部科層的威權(quán)體制來配置資源。不過，隨著企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大，企業(yè)內(nèi)部的組織協(xié)調(diào)成本也會(huì)增加。因此，當(dāng)最后一單位市場購買服務(wù)的交易成本等于企業(yè)的內(nèi)部組織協(xié)調(diào)成本時(shí)，企業(yè)就達(dá)到了最優(yōu)邊界。企業(yè)集團(tuán)跨地區(qū)發(fā)展時(shí)同樣存在上述兩種成本的權(quán)衡(5)曹春方、夏常源、錢先航：《地區(qū)間信任與集團(tuán)異地發(fā)展——基于企業(yè)邊界理論的實(shí)證檢驗(yàn)》，《管理世界》，2019年第1期。，因此本文將借鑒這一理論分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造企業(yè)跨地區(qū)投資的影響。

基于科斯以及Williamson對交易成本的分類(6)O.E.Williamson，Markets and Hierarchies:Analysis and Antitrust Implications，New York：The Free Press，1975；O.E.Williamson,The Economic Institutions of Capitalism，New York:The Free Press，1985.，本文認(rèn)為企業(yè)進(jìn)行跨地區(qū)投資決策時(shí)，會(huì)考慮該業(yè)務(wù)是否可以通過市場購買方式實(shí)現(xiàn)，從而產(chǎn)生如下外部交易成本：(1)搜尋成本：即企業(yè)需要搜尋被投資地區(qū)市場中是否有該業(yè)務(wù)對應(yīng)的服務(wù)提供方，以及提供方的基本信息；(2)信息成本：企業(yè)若從提供方處購買服務(wù)則需要取得對方的營業(yè)資質(zhì)、業(yè)務(wù)能力等信息，并與其就該項(xiàng)交易進(jìn)行溝通和信息交換；(3)簽約和決策成本：企業(yè)在與提供方進(jìn)行談判時(shí)需要進(jìn)行討價(jià)還價(jià)，并就所簽訂契約內(nèi)容條款進(jìn)行決策；(4)事后成本：契約簽訂之后企業(yè)需要監(jiān)督提供方是否依約執(zhí)行，并且一旦產(chǎn)生違約，不管是企業(yè)還是提供方違約，都可能產(chǎn)生一定的訴訟和善后成本。

當(dāng)企業(yè)考慮以異地子公司的形式進(jìn)行跨地區(qū)投資時(shí)，還將產(chǎn)生如下內(nèi)部組織協(xié)調(diào)成本：(1)管理成本：由于地理距離的限制，企業(yè)在跨地區(qū)設(shè)立子公司時(shí)面臨較大的信息獲取和溝通成本(7)R.H.Gordon and A.L.Bovenberg，“Why Is Capital So Immobile Internationally? Possible Explanations and Implications for Capital Income Taxation”，American Economic Review，1996，86(5)，pp.1057-1075.，子公司的管理人員存在更大的以權(quán)謀私動(dòng)機(jī)，增加了代理成本(8)W.Gao and L.Ng and Q.Wang，“Does Geographic Dispersion Affect Firm Valuation?”，Journal of Corporate Finance，2008，14(5)，pp.674-687.，并且由于不同地區(qū)文化習(xí)俗的差異，企業(yè)在制定管理制度、推廣企業(yè)文化時(shí)需要協(xié)調(diào)不同地區(qū)間員工的差異。(2)營銷成本：制造企業(yè)在異地設(shè)立子公司時(shí)可能導(dǎo)致更大的營銷成本，包括協(xié)調(diào)為子公司服務(wù)的異地供應(yīng)商成本，子公司所在地客戶維護(hù)和管理成本，營銷宣傳內(nèi)容本地化成本等。(3)風(fēng)險(xiǎn)成本：企業(yè)投資增設(shè)異地子公司時(shí)，面臨異地市場不確定性風(fēng)險(xiǎn)，即母公司基于當(dāng)前可獲取的信息對異地市場進(jìn)行經(jīng)營決策時(shí)，可能存在更大的現(xiàn)金流斷裂、壞賬損失等導(dǎo)致虧損的風(fēng)險(xiǎn)，從而增加其成本。

當(dāng)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，在降低外部交易成本方面，通過大數(shù)據(jù)等手段可以容易地搜尋到合適的市場化服務(wù)提供方，并獲取其各類信息，幫助企業(yè)在談判中進(jìn)行決策。但是大數(shù)據(jù)除了數(shù)據(jù)體量大、獲取方式較多的特點(diǎn)外，還存在信息類型復(fù)雜、單位信息價(jià)值密度較低的特征(9)于志剛、李源粒：《大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)犯罪的制裁思路》，《中國社會(huì)科學(xué)》，2014年第10期。，這無疑又增加了企業(yè)甄別有效信息的難度。另外，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之后，其經(jīng)營過程中將會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)資產(chǎn)(10)許憲春、張鐘文、胡亞茹：《數(shù)據(jù)資產(chǎn)統(tǒng)計(jì)與核算問題研究》，《管理世界》，2022年第2期。，這部分?jǐn)?shù)據(jù)如果交由外部進(jìn)行管理和運(yùn)營可能提高數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)，也不利于企業(yè)內(nèi)部信息的整合，企業(yè)將為此付出較大的監(jiān)管和協(xié)調(diào)成本。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型可有效地幫助企業(yè)降低內(nèi)部組織協(xié)調(diào)成本。從管理成本來看，企業(yè)可以借助物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，建立統(tǒng)一化、集中化的內(nèi)部管理平臺(tái)，將諸多繁瑣的運(yùn)算過程通過計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)，并以數(shù)據(jù)大屏、管理終端等方式呈現(xiàn)，極大地提升管理者同時(shí)配置資源的上限。數(shù)字化的通訊手段，如視頻會(huì)議系統(tǒng)、遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)協(xié)作系統(tǒng)和全息投影技術(shù)等，也可以有效降低溝通成本。在營銷方面，企業(yè)通過建立自身的數(shù)字化采購和銷售平臺(tái)，能以較低成本對客戶和供應(yīng)商進(jìn)行統(tǒng)一維護(hù)與協(xié)調(diào)。另外，制造企業(yè)可利用數(shù)字化監(jiān)測和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)降低經(jīng)營活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，并且還可借助數(shù)字征信、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術(shù)手段降低其參與融資、租賃等金融活動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)(11)宋華、韓思齊、劉文詣：《數(shù)字技術(shù)如何構(gòu)建供應(yīng)鏈金融網(wǎng)絡(luò)信任關(guān)系？》，《管理世界》，2022年第3期。，進(jìn)而降低經(jīng)營異地子公司的風(fēng)險(xiǎn)成本。

由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于企業(yè)的外部交易成本減低程度有限，甚至還有可能導(dǎo)致增加交易成本，而同時(shí)內(nèi)部組織協(xié)調(diào)成本又能夠得到有效的降低。此時(shí)，邊際外部交易成本大于邊際內(nèi)部組織協(xié)調(diào)成本，企業(yè)更多地傾向于通過調(diào)度組織內(nèi)部資源開展業(yè)務(wù)，其均衡點(diǎn)將向更大的跨地區(qū)投資規(guī)模處移動(dòng)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型將通過降低內(nèi)部組織協(xié)調(diào)成本這一機(jī)制，增加制造企業(yè)跨地區(qū)投資。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型在擴(kuò)大制造企業(yè)異地投資的同時(shí)，也可能同時(shí)帶來了其投資業(yè)務(wù)內(nèi)容的轉(zhuǎn)變。已有研究認(rèn)為數(shù)字化技術(shù)可對常規(guī)性任務(wù)形成一定替代，這一效應(yīng)更多地體現(xiàn)在對生產(chǎn)性人員的替代上(12)D.Acemoglu and P.Restrepo，“The Race between Man and Machine:Implications of Technology for Growth，F(xiàn)actor Shares，and Employment”，American Economic Review，2018，108(6)，pp.1488-1542；D.Acemoglu and P.Restrepo，“Automation and New Tasks:How Technology Displaces and Reinstates Labor”，Journal of Economic Perspectives，2019，33(2)，pp.3-30.，從而降低了生產(chǎn)性業(yè)務(wù)的跨地區(qū)投資需求。數(shù)字技術(shù)還能夠與非程序化任務(wù)形成互補(bǔ)(13)D.H.Autor and D.Dorn，“The Growth of Low-skill Service Jobs and the Polarization of the US Labor Market”，American Economic Review，2013，103(5)，pp.1553-1597.，進(jìn)而促進(jìn)制造企業(yè)向服務(wù)化轉(zhuǎn)型，制造企業(yè)由傳統(tǒng)的商品生產(chǎn)轉(zhuǎn)向服務(wù)化、多元化等更有效率的經(jīng)營模式(14)李曉華：《數(shù)字技術(shù)推動(dòng)下的服務(wù)型制造創(chuàng)新發(fā)展》，《改革》，2021年第10期；張振剛、楊玉玲、陳一華：《制造企業(yè)數(shù)字服務(wù)化：數(shù)字賦能價(jià)值創(chuàng)造的內(nèi)在機(jī)理研究》，《科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理》，2022年第1期。，這也進(jìn)一步促進(jìn)了制造企業(yè)在服務(wù)類業(yè)務(wù)上投資的增加。從制造業(yè)上市公司年報(bào)中記錄的子公司主營業(yè)務(wù)來看，定制化產(chǎn)品服務(wù)、在線銷售、金融租賃、技術(shù)支持和咨詢服務(wù)等業(yè)務(wù)也在逐漸增加。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在促進(jìn)制造企業(yè)跨地區(qū)投資時(shí)，其投資結(jié)構(gòu)將更多地向服務(wù)化轉(zhuǎn)型。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于制造企業(yè)資本跨地區(qū)流動(dòng)的方向上也會(huì)產(chǎn)生影響。新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)理論認(rèn)為資本存在邊際報(bào)酬遞減的特征，傳統(tǒng)的資本跨地區(qū)流動(dòng)方向遵循“雁行模式”(15)K.Akamatsu，“Waga Kuni Yomo Kogyohin no Boueki Susei (The Trend of Foreign Trade in Manufactured Woolen Goods in Japan)”，Shogyo Keizai Ronso，1935，13，pp.129-212；K.Kojima，“The ‘Flying Geese’ Model of Asian Economic Development:Origin，Theoretical Extensions，and Regional Policy Implications”,Journal of Asian Economics，2000,11(4)，pp.375-401.，即資本從工業(yè)體系完善、技術(shù)水平先進(jìn)的發(fā)達(dá)地區(qū)流向勞動(dòng)力成本低廉、市場開發(fā)程度較低的落后地區(qū)?；谶@一理論，制造企業(yè)在選址決策時(shí)，出于獲取壟斷利潤和降低勞動(dòng)力成本的目的，傾向于對競爭程度較低、邊際報(bào)酬較高的落后地區(qū)投資。蔡昉等的研究表明，在改革開放后的幾十年中，我國地區(qū)間產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移也遵循這一模式(16)蔡昉、王德文、曲玥：《中國產(chǎn)業(yè)升級的大國雁陣模型分析》，《經(jīng)濟(jì)研究》，2009年第9期。。

而數(shù)字化技術(shù)則具有邊際成本遞減和規(guī)模報(bào)酬遞增的特點(diǎn)(17)陳曉紅、李楊揚(yáng)、宋麗潔、汪陽潔：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)理論體系與研究展望》，《管理世界》，2022年第2期。。例如，企業(yè)通過一次性投資建立數(shù)字化平臺(tái)后，只需花費(fèi)較小的成本即可拓展市場增加客戶。并且隨著客戶信息收集的增加，企業(yè)還可通過大數(shù)據(jù)分析為其提供更精準(zhǔn)的定制化服務(wù)，以提高產(chǎn)品附加值。數(shù)字化的這一特點(diǎn)也為新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)中固定成本導(dǎo)致邊際成本遞減的假設(shè)提供了合理解釋，在這一假設(shè)下，該理論認(rèn)為企業(yè)將向市場更大的地區(qū)聚集。而發(fā)達(dá)地區(qū)不僅具有更為廣闊的消費(fèi)市場，還存在更為多樣化和專業(yè)化的供應(yīng)商，因此在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下，越發(fā)達(dá)的地區(qū)對企業(yè)選址的吸引力則越強(qiáng)。即數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的跨地區(qū)投資方向具有不對稱性，且地區(qū)間經(jīng)濟(jì)差距越大，不對稱性越強(qiáng)。

二、數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響制造企業(yè)跨地區(qū)投資的實(shí)證策略

(一)數(shù)據(jù)來源

本文考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造企業(yè)跨地區(qū)投資的影響，以企業(yè)在異地的子公司數(shù)量衡量其跨地區(qū)投資的強(qiáng)度，并進(jìn)一步探究其異質(zhì)性影響，所用到的數(shù)據(jù)包含制造企業(yè)母公司和子公司，以及地級市相關(guān)數(shù)據(jù)。

母公司數(shù)據(jù)：本文所使用的母公司數(shù)據(jù)來自國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫中制造業(yè)上市公司年報(bào)數(shù)據(jù)，包含企業(yè)基本信息、資產(chǎn)負(fù)債表和利潤表等相關(guān)數(shù)據(jù)。將上市公司作為研究對象的原因在于，制造業(yè)跨地區(qū)投資行為一般發(fā)生在具有一定規(guī)模的大企業(yè)，中小企業(yè)難以調(diào)動(dòng)足夠的資源開展跨地區(qū)投資，因此上市公司可以較好地代表具有跨地區(qū)投資行為的企業(yè)群體。

子公司數(shù)據(jù)：子公司名稱數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫，由于上市公司年報(bào)中并未要求報(bào)告子公司所在地，該項(xiàng)數(shù)據(jù)存在較多缺失，因此本文通過天眼查以及高德地圖等數(shù)據(jù)來源盡可能地補(bǔ)全了子公司所在地信息。

城市數(shù)據(jù)：本文的研究中還使用了部分地級市層級的數(shù)據(jù)指標(biāo)，其中地級市行政區(qū)域劃分以民政部公布的《2020年中華人民共和國行政區(qū)劃代碼》為準(zhǔn)，經(jīng)緯度數(shù)據(jù)來自百度地圖，其他維度變量來自《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

(二)實(shí)證設(shè)計(jì)

1.企業(yè)層面雙重差分模型

本文考慮將2015年國務(wù)院發(fā)布《中國制造2025》作為政策沖擊，原因在于該政策為首個(gè)國家層面強(qiáng)調(diào)制造業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綱領(lǐng)，且后續(xù)制定了一系列配套政策，加速推動(dòng)了制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。由于《中國制造2025》及后續(xù)配套政策對全國范圍內(nèi)制造企業(yè)均可能產(chǎn)生影響，但是這一政策在不同企業(yè)間可能存在系統(tǒng)性差異，為了獲得可信的因果推斷，本文參考Vig以及錢雪松和方勝的方法(18)V.Vig，“Access to Collateral and Corporate Debt Structure:Evidence from a Natural Experiment”，The Journal of Finance，2013，68(3)，pp.881-928；錢雪松、方勝：《擔(dān)保物權(quán)制度改革影響了民營企業(yè)負(fù)債融資嗎?——來自中國〈物權(quán)法〉自然實(shí)驗(yàn)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《經(jīng)濟(jì)研究》，2017年第5期。，構(gòu)造雙重差分模型。其中以2015年作為處理時(shí)點(diǎn)，處理組設(shè)置為2014年及更早年份中，年報(bào)中出現(xiàn)過數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)詞匯內(nèi)容的企業(yè)，其余為對照組。數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)詞匯的提取方法和標(biāo)準(zhǔn)參照吳非等的研究(19)吳非、胡慧芷、林慧妍、任曉怡：《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場表現(xiàn)——來自股票流動(dòng)性的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《管理世界》，2021年第7期。，可分為大數(shù)據(jù)技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、人工智能技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)和數(shù)字技術(shù)運(yùn)用等五大類，合計(jì)76個(gè)具體詞匯。

采用這一設(shè)定的邏輯在于，該政策頒布的時(shí)點(diǎn)對于2014年及以前的企業(yè)決策而言，是相對外生和不確定的，一定程度上避免了政策內(nèi)生性問題。在政策頒布之前如果企業(yè)年報(bào)中出現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)內(nèi)容描述，則可以說明該企業(yè)已經(jīng)或?qū)⒁M(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，也可以認(rèn)為該企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面具有一定優(yōu)勢或稟賦，在政策實(shí)施以后，處理組將比對照組獲得更多的政策支持，以及實(shí)現(xiàn)更大程度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，本文的穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分也將討論這一點(diǎn)。計(jì)量模型具體設(shè)定為如下形式：

SubCoit=α+βPostt*Treati+ρXit+Ci+Yt+εit

(1)

其中，下標(biāo)i表示母公司，t表示年份。被解釋變量SubCoit表示母公司i第t年所擁有的異地子公司數(shù)量。解釋變量含義如下：Postt表示t年是否為政策處理后年份，在2014年及以前取值為0，在2015年及之后取值為1。Treati表示母公司i是否為處理組，處理組取值為1，對照組取值為0。Xit表示一系列影響跨地區(qū)投資的企業(yè)層面控制變量，包括注冊資本、第一大股東持股比率、前10大股東持股比例、兩權(quán)分離率、母公司凈資產(chǎn)收益率、母公司資產(chǎn)負(fù)債比率等(20)為降低多重共線性影響，總資產(chǎn)、總負(fù)債等數(shù)據(jù)并未使用合并報(bào)表數(shù)據(jù)，而是采用母公司數(shù)據(jù)。。Ci表示母公司固定效應(yīng)，吸收了母公司所在行業(yè)、城市等因素，Yt表示時(shí)間固定效應(yīng)。εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，α為常數(shù)項(xiàng)。β為本文感興趣的雙重差分估計(jì)系數(shù)。

2.企業(yè)—城市對層面雙重差分模型

企業(yè)在進(jìn)行跨地區(qū)投資決策時(shí)，通常還會(huì)考慮一系列區(qū)位因素，特別是對于制造企業(yè)而言，原材料、銷售市場、勞動(dòng)力以及稅收等眾多地區(qū)層面因素均會(huì)影響其是否在某地設(shè)置子公司。另外，現(xiàn)有文獻(xiàn)還發(fā)現(xiàn)政企紐帶(21)夏立軍、陸銘、余為政：《政企紐帶與跨省投資——來自中國上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《管理世界》，2011年第7期。、制度距離(22)宋淵洋：《制度距離、制度相對發(fā)展水平與服務(wù)企業(yè)國內(nèi)跨地區(qū)經(jīng)營戰(zhàn)略——來自中國證券業(yè)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《南開管理評論》，2015年第3期。、異地商會(huì)(23)曹春方、賈凡勝：《異地商會(huì)與企業(yè)跨地區(qū)發(fā)展》，《經(jīng)濟(jì)研究》，2020年第4期。、交通基礎(chǔ)設(shè)施(24)馬光榮、程小萌、楊恩艷：《交通基礎(chǔ)設(shè)施如何促進(jìn)資本流動(dòng)——基于高鐵開通和上市公司異地投資的研究》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》，2020年第6期。和財(cái)政激勵(lì)(25)范子英、周小昶：《財(cái)政激勵(lì)、市場一體化與企業(yè)跨地區(qū)投資——基于所得稅分享改革的研究》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》，2022年第2期。等因素均會(huì)影響企業(yè)選址決策。為此，本文構(gòu)造如下以企業(yè)—城市對為樣本的雙重差分模型，以盡可能控制地區(qū)層面的遺漏變量。

SubCoinmt=α+βPostt*Treati+ρXit+δim+unt+vmt+εimt

(2)

其中，n表示母公司所在地級市行政區(qū)域，m表示被投資的地級市行政區(qū)域。SubCoinmt表示t年時(shí)，位于城市n的母公司i在城市m設(shè)立的子公司數(shù)量。Postt、Treati以及Xit的含義和式(1)中相同。δim為母公司—被投資城市固定效應(yīng)，該變量吸收了母公司和被投資地區(qū)不隨時(shí)間變化的特殊關(guān)系，比如某地區(qū)產(chǎn)出某公司大量需要的原材料，同時(shí)也吸收了母公司所在城市與被投資城市之間不隨時(shí)間變化的關(guān)系，比如地理距離和文化淵源等。unt表示母公司城市—年份固定效應(yīng)，吸收了母公司所在城市層面隨時(shí)間變化的因素，如市場規(guī)模、稅收、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口等。vmt表示被投資城市—年份固定效應(yīng)，吸收了被投資城市層面隨時(shí)間變化的因素。εimt表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，α為常數(shù)項(xiàng)。我們感興趣的系數(shù)仍為β，表示受到政策影響后，處理組相比對照組平均在其他每個(gè)地級市多設(shè)置了多少家子公司。模型(2)的系數(shù)相較于模型(1)更為穩(wěn)健，本文將主要匯報(bào)模型(2)的回歸結(jié)果。

(三)樣本選取與變量描述性統(tǒng)計(jì)

在篩選出制造業(yè)上市公司的基礎(chǔ)上，考慮到2007年會(huì)計(jì)準(zhǔn)則存在較大調(diào)整，以及部分?jǐn)?shù)據(jù)的可得性問題，本文選取2007—2020年期間的數(shù)據(jù)。由于B股存在重復(fù)計(jì)算帶來的權(quán)重問題，本文僅保留A股數(shù)據(jù)，即股票代碼為0和6開頭的企業(yè)數(shù)據(jù)。為避免所考察期間新上市企業(yè)的影響，導(dǎo)致處理組和對照組樣本平衡問題，本文選取2007年及以前就已上市，并且政策處理前后都有數(shù)據(jù)記錄的企業(yè)。另外，少數(shù)母公司注冊地發(fā)生過變更的企業(yè)也從樣本中剔除。在地級市行政區(qū)域方面，由于數(shù)據(jù)可得性問題，本文剔除掉個(gè)別地級市行政區(qū)域，以及省直轄縣級行政區(qū)域后，共保留293個(gè)地級市行政區(qū)域。最終形成的樣本中，企業(yè)層面共有10146個(gè)觀測值，企業(yè)—城市對層面共有2962632個(gè)觀測值。企業(yè)—城市對層面變量描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示：

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

從上表可知，每家企業(yè)平均向其他每個(gè)城市設(shè)立0.028家子公司，而由于每家企業(yè)每年的數(shù)據(jù)和292個(gè)被投資的外地城市(26)相對于母公司注冊地而言。配對，即相當(dāng)于每家企業(yè)平均擁有8.176家異地子公司。樣本中的處理組占比為50.5%，處理組和對照組之間在樣本大小方面具有較好的平衡性?？刂谱兞糠矫?，注冊資本平均為10.151億元，第一大股東持股比率平均為33.3%，前10大股東持股比例平均為52.5%，兩權(quán)分離率平均為6.2%，母公司凈資產(chǎn)收益率平均為20.8%，母公司資產(chǎn)負(fù)債比率平均為43.9%。

三、數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響制造企業(yè)跨地區(qū)投資的實(shí)證結(jié)果

(一)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造企業(yè)跨地區(qū)投資的影響的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表2展示了企業(yè)層面和企業(yè)—城市對層面雙重差分回歸結(jié)果。其中，第(1)列和第(2)列為企業(yè)層面的回歸結(jié)果，第(1)列表示未加入控制變量時(shí)，相較于對照組，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的凈效應(yīng)為：處理組平均多投資5.52家異地子公司，而第(2)列中加入控制變量后的回歸系數(shù)稍有降低，但顯著程度不變。第(3)列和第(4)列為企業(yè)—城市對層面的回歸結(jié)果，第(3)列為未加入控制變量的結(jié)果，而第(4)列為加入控制變量后的結(jié)果，其回歸系數(shù)為0.0116。平均而言，處理組將比對照組在其他每個(gè)城市多設(shè)置0.0116家子公司，即總共多投資3.39家異地子公司(27)回歸系數(shù)乘以292個(gè)城市。。相比于第(2)列的回歸系數(shù)，第(4)列中企業(yè)—城市對模型計(jì)算得到的結(jié)果偏小，說明遺漏變量確實(shí)得到了一定控制。在有無控制變量和回歸模型改變的情況下，各列中的回歸系數(shù)均在1%水平顯著，因此本文結(jié)果的穩(wěn)健性得到了初步驗(yàn)證。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了說明基準(zhǔn)回歸結(jié)果的可靠性，本文以多種方式進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)：(1)以事件分析法進(jìn)行平行趨勢假設(shè)檢驗(yàn)，將2014年作為基期進(jìn)行回歸發(fā)現(xiàn)，2013年及以前的交乘項(xiàng)未顯著異于0,2015年及之后的交乘項(xiàng)顯著異于0，表明雙重差分回歸滿足平行趨勢假設(shè)(28)J.D.Angrist，Mostly Harmless Econometrics:An Empiricist’s Companion，Princeton and Oxford:Princeton University Press，2009.。(2)對2015年所有行業(yè)上市公司的樣本進(jìn)行回歸，回歸系數(shù)并不顯著，這排除了“雙創(chuàng)”等政策的影響。(3)以企業(yè)的數(shù)字化無形資產(chǎn)、政府補(bǔ)助替換因變量之后發(fā)現(xiàn)，回歸系數(shù)均顯著為正，表明處理組增加了更多的數(shù)字化無形資產(chǎn)，也可能通過相關(guān)政策獲得了更多政府補(bǔ)助，處理組確實(shí)進(jìn)行了更大程度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。(4)將因變量分別替換為異地城市子公司數(shù)量對數(shù)、是否設(shè)立子公司以及子公司總投資額后，回歸系數(shù)依然顯著大于0。(5)為排除可能只是因某些隨機(jī)因素導(dǎo)致的處理組和對照組時(shí)間序列上的差異，本文參照以往文獻(xiàn)中虛構(gòu)政策處理年份的方法(29)陳剛：《法官異地交流與司法效率——來自高院院長的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊)》，2012年第4期。進(jìn)行檢驗(yàn)。各政策虛構(gòu)年份回歸系數(shù)均在10%的水平上不顯著，說明未發(fā)生實(shí)際政策沖擊時(shí)，處理組和對照組在跨地區(qū)投資行為上并未出現(xiàn)明顯差異。以上檢驗(yàn)表明，本文基準(zhǔn)回歸結(jié)果是穩(wěn)健可信的，限于篇幅原因，回歸結(jié)果留存?zhèn)渌鳌?/p>

(三)機(jī)制檢驗(yàn)

本文基于企業(yè)邊界理論對企業(yè)跨地區(qū)投資的外部交易成本和內(nèi)部組織協(xié)調(diào)成本進(jìn)行了分析，并討論了數(shù)字化轉(zhuǎn)型后企業(yè)面臨這兩類成本的變化，認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要通過降低企業(yè)的內(nèi)部組織協(xié)調(diào)成本促進(jìn)了企業(yè)跨地區(qū)投資行為。企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型之后，可以將物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和區(qū)塊鏈等先進(jìn)技術(shù)，融入其生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)中。以IBM推出的數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)為例，數(shù)字化管理平臺(tái)、資源即時(shí)調(diào)度和決策平臺(tái)、跨區(qū)域協(xié)作系統(tǒng)、營銷自動(dòng)化平臺(tái)、集團(tuán)資金優(yōu)化管理和供應(yīng)鏈協(xié)同等，均能有效提高企業(yè)內(nèi)部資源配置效率，降低企業(yè)跨區(qū)域協(xié)調(diào)和組織的成本，促使其增加跨地區(qū)投資。

前文的回歸結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型后處理組的企業(yè)確實(shí)發(fā)生了更多的跨地區(qū)投資行為。企業(yè)跨地區(qū)投資的內(nèi)部組織協(xié)調(diào)成本包括管理成本、銷售成本以及風(fēng)險(xiǎn)成本三個(gè)方面。管理成本主要體現(xiàn)在管理費(fèi)用中，可使用管理費(fèi)用率(管理費(fèi)用/營業(yè)成本)來衡量。銷售成本則主要體現(xiàn)在銷售費(fèi)用中，可使用銷售費(fèi)用率(銷售費(fèi)用/營業(yè)成本)來衡量。由于企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)成本難以進(jìn)行量化，當(dāng)企業(yè)感知到風(fēng)險(xiǎn)程度降低時(shí)，可能采取更激進(jìn)的營運(yùn)資金融資策略，更多使用諸如融資租賃、商業(yè)信貸和短期借款等金融性負(fù)債方式(30)王貞潔、王竹泉：《經(jīng)濟(jì)危機(jī)、信用風(fēng)險(xiǎn)傳染與營運(yùn)資金融資結(jié)構(gòu)——基于外向型電子信息產(chǎn)業(yè)上市公司的實(shí)證研究》,《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》，2013年第11期。，風(fēng)險(xiǎn)成本越低可體現(xiàn)為金融性負(fù)債越多，因此本文使用金融負(fù)債比率(金融性負(fù)債(31)金融性負(fù)債=非流動(dòng)負(fù)債合計(jì)+短期借款+一年內(nèi)到期的非流動(dòng)負(fù)債+交易性金融負(fù)債+衍生金融負(fù)債。/負(fù)債合計(jì))作為風(fēng)險(xiǎn)成本的逆向代理變量。將上述三個(gè)指標(biāo)替換模型(1)中的因變量后回歸結(jié)果如下：

從表3中可以發(fā)現(xiàn)，處理組在受到政策處理作用后，平均比對照組降低了7.29%的管理費(fèi)用率，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效降低企業(yè)管理成本。對銷售費(fèi)用率而言，處理組平均比對照組降低了0.91%的銷售費(fèi)用率，降低幅度雖不如管理費(fèi)用率，但仍顯示出一定的降成本作用。另外，處理組的金融負(fù)債比率提高了2.95%，表明數(shù)字化程度更高的企業(yè)確實(shí)采用了更為激進(jìn)的融資策略，金融性負(fù)債顯著增加，這也說明其面臨的風(fēng)險(xiǎn)成本更低，有助于擴(kuò)大跨地區(qū)投資活動(dòng)。上述結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型確實(shí)降低了企業(yè)的內(nèi)部組織協(xié)調(diào)成本，從而降低了在異地購買市場化服務(wù)的意愿，并通過設(shè)置更多的異地子公司實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)規(guī)模的擴(kuò)大。

表3 機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

(四)進(jìn)一步討論

1.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對投資結(jié)構(gòu)的影響

推進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化發(fā)展，是推動(dòng)數(shù)字化與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的重要方式，能夠降低制造企業(yè)組織成本，提高企業(yè)生產(chǎn)效率，增加制造企業(yè)價(jià)值鏈參與程度，促進(jìn)價(jià)值鏈升級。這一過程中，服務(wù)化則是提高制造企業(yè)在價(jià)值鏈中分工地位的重要手段(32)劉斌、魏倩、呂越、祝坤福：《制造業(yè)服務(wù)化與價(jià)值鏈升級》，《經(jīng)濟(jì)研究》，2016年第3期。。數(shù)字化轉(zhuǎn)型在促進(jìn)企業(yè)擴(kuò)大投資規(guī)模時(shí)，可能并不是等比例地?cái)U(kuò)大了所有業(yè)務(wù)規(guī)模。且由于數(shù)字技術(shù)對于生產(chǎn)性業(yè)務(wù)的替代作用，以及對服務(wù)性業(yè)務(wù)的互補(bǔ)作用，企業(yè)的投資結(jié)構(gòu)將更多地側(cè)重于服務(wù)性業(yè)務(wù)。

為此，本文借助python的jieba庫將所有子公司的主營業(yè)務(wù)進(jìn)行分詞，并通過TF-IDF算法提取前500個(gè)關(guān)鍵詞，將企業(yè)主營業(yè)務(wù)類型設(shè)定為生產(chǎn)、服務(wù)和研發(fā)等三個(gè)類別后，采取人工分類的方式，篩選能準(zhǔn)確判斷主營業(yè)務(wù)類型的關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞篩選完成后，根據(jù)每家子公司主營業(yè)務(wù)進(jìn)行搜尋，如果包含相應(yīng)關(guān)鍵詞則標(biāo)記為某個(gè)分類。最后以生產(chǎn)、服務(wù)和研發(fā)三類子公司數(shù)量替換模型(2)中的因變量，回歸結(jié)果如下：

如表4所示，處理組顯著增加了異地的生產(chǎn)和銷售類型子公司數(shù)量。從系數(shù)大小來看，處理組企業(yè)平均向每個(gè)外地城市增設(shè)0.0022個(gè)生產(chǎn)類子公司，以及0.0049個(gè)銷售類子公司，其中銷售類子公司增加的數(shù)量達(dá)到生產(chǎn)類子公司的兩倍以上。這一結(jié)果表明，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，跨地區(qū)投資結(jié)構(gòu)也在發(fā)生變化，其設(shè)立的異地子公司將更多地經(jīng)營服務(wù)性業(yè)務(wù)，印證了理論分析的結(jié)果。另外，研發(fā)類子公司的系數(shù)幾乎為0，且在統(tǒng)計(jì)意義上并不顯著，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)并不會(huì)導(dǎo)致企業(yè)在異地增設(shè)更多的研發(fā)類子公司?？赡艿脑蛟谟?，生產(chǎn)和服務(wù)類子公司需要接近原材料產(chǎn)地或市場，而研發(fā)類業(yè)務(wù)受到區(qū)位限制條件較小，企業(yè)更傾向于將研發(fā)部門直接設(shè)在母公司，或聚集在母公司同一城市，以獲得更高的研發(fā)效率。

表4 按照子公司類型回歸結(jié)果

2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對投資方向的影響

本文的基準(zhǔn)回歸表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著地促進(jìn)了企業(yè)的跨地區(qū)投資行為，而這一投資行為可能存在偏向性。即如果傳統(tǒng)的“雁行模式”起主導(dǎo)作用，則企業(yè)將往不發(fā)達(dá)地區(qū)設(shè)立更多子公司；如果數(shù)字化技術(shù)導(dǎo)致的集聚效應(yīng)起主導(dǎo)作用，則企業(yè)將往發(fā)達(dá)地區(qū)設(shè)立更多子公司。為了檢驗(yàn)上述兩個(gè)效應(yīng)的大小關(guān)系，本文引入城市間的工資高低關(guān)系作為分類變量，以企業(yè)—城市對為樣本，拓展為三重差分模型。其中，第三重差分項(xiàng)Wnmt表示t年時(shí)，城市n與城市m的工資高低關(guān)系，若城市n的工資水平高于城市m則取值為1，否則取值為0。工資采用《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》中城鎮(zhèn)職工年平均工資水平。采用工資這一指標(biāo)的原因在于，工資一方面可以代表城市的勞動(dòng)力成本，另一方面也可以代表城市居民的購買力和消費(fèi)水平，因此，在本文的情境下可以代表城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度。為了表述清晰起見，下文將發(fā)達(dá)地區(qū)的母公司向不發(fā)達(dá)地區(qū)城市投資稱為順向投資(Wnmt=1)，將不發(fā)達(dá)地區(qū)的母公司向發(fā)達(dá)地區(qū)城市投資稱為逆向投資(Wnmt=0)。將順向投資、逆向投資以及合并后的三重差分回歸結(jié)果一并匯報(bào)如下：

表5中第(1)列和第(2)列分別是順向投資和逆向投資的回歸結(jié)果。第(1)列系數(shù)表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能促進(jìn)發(fā)達(dá)地區(qū)母公司向不發(fā)達(dá)地區(qū)增加0.0089家子公司。第(2)列系數(shù)表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能促進(jìn)不發(fā)達(dá)地區(qū)母公司向發(fā)達(dá)地區(qū)增加0.0235家子公司。這一結(jié)果初步驗(yàn)證了投資方向的不對稱性。第(3)列展示了三重差分的回歸結(jié)果，其中三重差分交互項(xiàng)的系數(shù)為-0.0173，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，相比于逆向投資，處理組的順向投資將少增加0.0173家子公司。上述結(jié)果表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于逆向投資的促進(jìn)作用顯著強(qiáng)于順向投資。為考察地區(qū)間差異程度的異質(zhì)性影響，本文將每年各城市間的工資差值按絕對值進(jìn)行五等分后，進(jìn)行分位數(shù)三重差分回歸。

表5 投資方向不對稱性檢驗(yàn)

表6展示了分位數(shù)三重差分回歸結(jié)果，其中第(1)列至第(5)列依次為城市間工資差距從大到小的回歸結(jié)果。第(1)列的三重差分項(xiàng)回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明對于經(jīng)濟(jì)差距最大的城市之間，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對逆向投資的促進(jìn)作用，仍要顯著強(qiáng)于對順向投資的促進(jìn)作用。而隨著兩地間工資差距的縮小，如第(2)列至第(5)列所示，三重差分的交互項(xiàng)變得不顯著，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的集聚效應(yīng)變得不明顯，即投資方向的不對稱性減弱。這一結(jié)果為前文的理論分析提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

表6 分位數(shù)三重差分回歸結(jié)果

3.地理距離異質(zhì)性分析

一般而言，地理距離越遠(yuǎn)，市場之間的聯(lián)系將會(huì)越弱(33)趙永亮、劉德學(xué)：《市場歧視、區(qū)際邊界效應(yīng)與經(jīng)濟(jì)增長》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》，2008年第12期。，企業(yè)可能具有更強(qiáng)的動(dòng)機(jī)在距母公司更遠(yuǎn)的城市設(shè)立子公司。因此本文按城市之間的地球球面距離進(jìn)行分組回歸，結(jié)果如表7所示(34)一般而言，同一經(jīng)濟(jì)圈內(nèi)主要城市間的距離均在300千米以內(nèi)，包括：京津冀、長三角、珠三角、長江中游城市群、成渝城市群，因此以其作為第一檔。而1000千米則大致相當(dāng)于相鄰經(jīng)濟(jì)圈之間的距離，1000千米以上則屬于跨東中西部地區(qū)或跨南北地區(qū)，因此第二檔和第三檔以1000千米作為劃分依據(jù)。。第(1)列的樣本為300千米以內(nèi)的城市，經(jīng)計(jì)算可得在這一距離內(nèi)平均每個(gè)城市有17個(gè)臨近城市，將其乘以回歸系數(shù)的大小可知，數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)處理組的企業(yè)在300千米內(nèi)多增加0.714家子公司。以同樣的方式可計(jì)算得到(35)在300-1000千米的距離上，平均每個(gè)城市對應(yīng)104個(gè)其他城市，在超過1000千米的距離上，平均每個(gè)城市對應(yīng)172個(gè)其他城市。，300至1000千米的范圍內(nèi)多增加1.248家子公司，1000千米以上的范圍內(nèi)多增加1.3588家子公司。這一結(jié)果表明，對于地理距離越遠(yuǎn)的區(qū)域，數(shù)字化轉(zhuǎn)型將促使企業(yè)增設(shè)更多的子公司以擴(kuò)大市場并拓展業(yè)務(wù)。

表7 按距離分組回歸結(jié)果

4.企業(yè)控制權(quán)類型異質(zhì)性分析

企業(yè)控制權(quán)的差異也可能使企業(yè)跨地區(qū)投資行為存在一定差異。上市公司中的國有企業(yè)受到的監(jiān)管更為嚴(yán)格(36)劉金科、肖翊陽：《中國環(huán)境保護(hù)稅與綠色創(chuàng)新：杠桿效應(yīng)還是擠出效應(yīng)?》，《經(jīng)濟(jì)研究》，2022年第1期。，在進(jìn)行投資活動(dòng)時(shí)可能要經(jīng)過國有資產(chǎn)管理部門的嚴(yán)格審批。民營企業(yè)在投資等活動(dòng)上則可以采取更為市場化的操作方式，其子公司的獲得形式和投資規(guī)模相較于國有企業(yè)更為靈活。本文按照企業(yè)控制權(quán)類型進(jìn)行分組回歸，結(jié)果如表8所示。國有控股企業(yè)的雙重差分回歸系數(shù)為0.0080，而非國有控股企業(yè)的回歸系數(shù)為0.0153，接近國有企業(yè)的兩倍。這一結(jié)果表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于非國有控股企業(yè)跨地區(qū)投資的促進(jìn)作用更強(qiáng)。

表8 按企業(yè)控制權(quán)類型分組回歸結(jié)果

四、結(jié)論與政策建議

在當(dāng)前“穩(wěn)增長”的形勢下，如何引導(dǎo)制造企業(yè)資本在地區(qū)間合理配置，對于優(yōu)化產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)，推動(dòng)以國內(nèi)大循環(huán)為主體的經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型具有重要意義。而在數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一背景下，制造企業(yè)跨地區(qū)投資的方式和路徑可能與傳統(tǒng)模式存在一定差異。本文借助2015年《中國制造2025》政策作為外生沖擊，利用2007—2020年制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，采用雙重差分方法，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造企業(yè)跨地區(qū)投資的影響。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能通過降低企業(yè)的管理成本、銷售成本和風(fēng)險(xiǎn)成本，促進(jìn)制造企業(yè)跨地區(qū)投資，其投資結(jié)構(gòu)也更多偏向于服務(wù)化的業(yè)務(wù)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型也帶來了投資方向上的不對稱性，企業(yè)將更傾向于往發(fā)達(dá)地區(qū)投資，但是隨著地區(qū)間經(jīng)濟(jì)差距的縮小，這一不對稱性將弱化。另外，隨著城市間距離和企業(yè)控制權(quán)的不同，數(shù)字化轉(zhuǎn)型也存在異質(zhì)性影響。

基于以上研究結(jié)果，本文提出如下政策建議：

第一，政府部門要順應(yīng)數(shù)字化技術(shù)迅速發(fā)展的機(jī)遇，把握當(dāng)前第四次科技革命的契機(jī)，積極推動(dòng)制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，降低企業(yè)跨地區(qū)投資的障礙，促進(jìn)制造業(yè)資本跨地區(qū)流動(dòng)，增進(jìn)地區(qū)間經(jīng)濟(jì)和技術(shù)交流，帶動(dòng)制造業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平整體提升。在此過程中，還應(yīng)當(dāng)利用各地區(qū)資源稟賦，充分發(fā)揮比較優(yōu)勢，完善產(chǎn)業(yè)鏈在區(qū)域間的布局，形成產(chǎn)業(yè)在區(qū)域間的合理分工，以加快建設(shè)全國統(tǒng)一大市場。

第二，重視制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的研發(fā)投入，鼓勵(lì)發(fā)展先進(jìn)制造業(yè)和綠色制造業(yè)，鼓勵(lì)制造企業(yè)拓展業(yè)務(wù)模式，將生產(chǎn)和服務(wù)相結(jié)合，提供更多高附加值的產(chǎn)品，提高制造業(yè)盈利能力和抗風(fēng)險(xiǎn)能力。同時(shí)，這部分制造企業(yè)跨地區(qū)轉(zhuǎn)移所帶來的高素質(zhì)勞動(dòng)需求，也有助于推動(dòng)被投資地區(qū)提高人力資本投資水平，將當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)向知識(shí)和技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

第三，由于數(shù)字化技術(shù)可能導(dǎo)致地區(qū)間投資的集聚效應(yīng)，故在推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同時(shí)，還要注重縮小地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異，引導(dǎo)制造企業(yè)向不發(fā)達(dá)地區(qū)投資，提高當(dāng)?shù)氐木用袷杖耄瑪U(kuò)大消費(fèi)市場和購買力，以吸引更多的投資，形成正向反饋。政府部門應(yīng)當(dāng)完善落后地區(qū)的公共基礎(chǔ)設(shè)施和配套服務(wù)，制定人才吸引政策，并為制造企業(yè)向落后地區(qū)投資給予一定的優(yōu)惠待遇。對經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平過于落后地區(qū)，還應(yīng)當(dāng)通過轉(zhuǎn)移支付和再分配等手段，保障當(dāng)?shù)鼐用裆钏胶徒?jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿Γ苊獾貐^(qū)間經(jīng)濟(jì)差距進(jìn)一步擴(kuò)大。只有在推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)，同步推動(dòng)地區(qū)間共同富裕，才能最終實(shí)現(xiàn)以國內(nèi)大循環(huán)為主體的經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。