產(chǎn)業(yè)政策提升數(shù)字企業(yè)的全要素生產(chǎn)率了嗎？

李平，李同舟，董 康

（1.中國社會科學(xué)院數(shù)量經(jīng)濟與技術(shù)經(jīng)濟研究所，北京 100732；2.中國社會科學(xué)院項目評估與戰(zhàn)略規(guī)劃研究咨詢中心，北京 100732；3.中國社會科學(xué)院大學(xué) 商學(xué)院，北京 102488；4.四川省社會科學(xué)院 經(jīng)濟研究所，成都 610072）

一、引言

作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要推動力量，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用與創(chuàng)新愈發(fā)成為大國博弈和全球競爭的關(guān)鍵支點，將進一步在世界經(jīng)濟與科技競爭中發(fā)揮至關(guān)重要的作用。黨的二十大報告中提出要加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合，強調(diào)要加快建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟體系，著力提高全要素生產(chǎn)率。在全球數(shù)字競爭愈發(fā)激烈的背景下，發(fā)達國家密集出臺支持?jǐn)?shù)字經(jīng)濟發(fā)展的各類政策，試圖鞏固和提升現(xiàn)有優(yōu)勢，搶占未來科技發(fā)展先機。對中國而言，盡管在發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟方面取得了一定成就，例如，2022 年我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達50.2 萬億元，占GDP 的41.5%。①數(shù)據(jù)來源于國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室發(fā)布的《數(shù)字中國發(fā)展報告（2022 年）》。但也存在數(shù)字企業(yè)科技創(chuàng)新能力不足、關(guān)鍵核心技術(shù)受制于人、對國內(nèi)大市場較為依賴等突出問題，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的“質(zhì)”亟待進一步提升。因此，發(fā)揮好我國特有的制度優(yōu)勢，借助有效的政策手段推動數(shù)字企業(yè)形成核心技術(shù)優(yōu)勢、有效提高全要素生產(chǎn)率，既是提高我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的重要方式，也是搶占未來科技制高點、促進中國式現(xiàn)代化發(fā)展的應(yīng)有之義。

近年來，數(shù)字經(jīng)濟一直是學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點問題，眾多學(xué)者從不同角度明確了數(shù)字經(jīng)濟所發(fā)揮的的各項作用，充分肯定了發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟的重要價值和意義。然而，關(guān)于如何提升數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展水平，現(xiàn)有研究多是基于機理路徑的定性研究，缺乏從實證角度定量探索究竟哪些因素能夠有效促進數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展。數(shù)字經(jīng)濟作為一種新興經(jīng)濟形態(tài)，技術(shù)較為密集且更新迭代迅速，市場需求和演進方向具有高度的不穩(wěn)定性和不確定性，需要一定力度的政策扶持以幫助其發(fā)展興盛（郭克莎，2019）。各級政府目前正積極作為，出臺了包括數(shù)字基建、稅收優(yōu)惠、研發(fā)補貼和技能培訓(xùn)等一系列政策，旨在支持企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、推動數(shù)字行業(yè)發(fā)展興盛，這也引發(fā)部分學(xué)者從產(chǎn)業(yè)政策視角展開定量研究。秦文晉和劉鑫鵬（2022）以“寬帶中國”試點作為準(zhǔn)自然實驗，實證檢驗了網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟的促進作用。鄧峰和楊國歌（2021）發(fā)現(xiàn)，固定資產(chǎn)加速折舊政策能夠通過緩解融資約束來提升數(shù)字企業(yè)的創(chuàng)新效率，且對中小規(guī)模和國有數(shù)字企業(yè)作用更為明顯。黃華等（2022）從政策環(huán)境角度出發(fā)，驗證了數(shù)字產(chǎn)業(yè)的政策環(huán)境對企業(yè)創(chuàng)新行為的促進作用。還有學(xué)者從政策比較的角度，探索不同類型的產(chǎn)業(yè)政策對數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新的異質(zhì)性影響（余長林等，2021）。產(chǎn)業(yè)政策是推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的重要變量，會對數(shù)字經(jīng)濟主體的生產(chǎn)活動和經(jīng)營決策帶來深遠影響，但當(dāng)前研究僅涉及前者對后者創(chuàng)新的作用，研究視角頗為單一?？萍紕?chuàng)新的目的是為了推動生產(chǎn)力發(fā)展、提高效率水平，因此在研究產(chǎn)業(yè)政策對數(shù)字經(jīng)濟的作用時，效率尤其是全要素生產(chǎn)率也是需要考量的重要因素，但目前尚未有學(xué)者對此展開探索。

基于此，本文從微觀企業(yè)角度入手，采用手工收集的數(shù)字行業(yè)上市企業(yè)2007—2020 年的各項財務(wù)數(shù)據(jù)，實證檢驗政府補貼、稅收優(yōu)惠、信貸支持和市場準(zhǔn)入四類產(chǎn)業(yè)政策對于數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，并對不同產(chǎn)權(quán)、規(guī)模和生命周期的數(shù)字企業(yè)進行異質(zhì)性分析，最后進行作用機制檢驗。本文的邊際貢獻在于：①鑒于目前針對產(chǎn)業(yè)政策影響數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的研究尚不充分，探索性地從全要素生產(chǎn)率視角研究了產(chǎn)業(yè)政策對數(shù)字企業(yè)的作用效果，一定程度上彌補了現(xiàn)有研究的缺憾；②從正反兩個方面分析了不同類型產(chǎn)業(yè)政策對數(shù)字企業(yè)的作用機理，深化了對產(chǎn)業(yè)政策的理解與認識；③通過對比分析不同產(chǎn)業(yè)政策的作用情況，并進行不同產(chǎn)權(quán)、規(guī)模和生命周期數(shù)字企業(yè)的異質(zhì)性分析，可以明確各類產(chǎn)業(yè)政策在不同情況下對數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用效力，能夠為政府制訂更為精準(zhǔn)的產(chǎn)業(yè)政策提供借鑒參考。

二、理論分析與研究假設(shè)

產(chǎn)業(yè)政策作為國家對于產(chǎn)業(yè)發(fā)展和結(jié)構(gòu)調(diào)整進行干預(yù)的各類政策總和，具有鮮明的調(diào)控和培植作用，尤其是在以數(shù)字行業(yè)為代表的新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，產(chǎn)業(yè)政策發(fā)揮著扶持初創(chuàng)企業(yè)（周文斌和后青松，2021）、促進企業(yè)創(chuàng)新（陳雄輝等，2020；Wang et al，2022）、降低經(jīng)營風(fēng)險（鄧峰等，2021；董鴻源和袁潮清，2023）、推動多方合作（李文鶼等，2021；周曉陽等，2022）等多個方面的重要作用。但與此同時，產(chǎn)業(yè)政策若使用不當(dāng)也會對數(shù)字企業(yè)的經(jīng)營績效帶來負面影響（Riccardo et al，2023），造成市場扭曲和不公平競爭加劇，引發(fā)資源錯配、重復(fù)建設(shè)和產(chǎn)能過剩等一系列問題（陳小亮和陳彥斌，2019），不利于數(shù)字行業(yè)的良性發(fā)展。由此可見，借助產(chǎn)業(yè)政策促進數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展并非易事，必須深入剖析產(chǎn)業(yè)政策對數(shù)字經(jīng)濟主體的作用機制，合理評估各類政策的實施狀況和作用效力，才更有助于發(fā)揮好產(chǎn)業(yè)政策的推動作用，避免和減少因政策設(shè)計和實施不當(dāng)帶來的負向影響。此外，根據(jù)黎文靖和李耀淘（2014）、余明桂等（2016）的研究，產(chǎn)業(yè)政策大致包括市場準(zhǔn)入、特許經(jīng)營權(quán)和環(huán)保規(guī)制等直接干預(yù)類，以及資金支持、研發(fā)費用加計扣除和政府采購等間接引導(dǎo)類?？紤]到具體產(chǎn)業(yè)政策對于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的重要程度及數(shù)據(jù)的可得性，本文選取并考察政府補貼、稅收優(yōu)惠、信貸支持和市場準(zhǔn)入四類產(chǎn)業(yè)政策對數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。

全要素生產(chǎn)率是對經(jīng)濟增長質(zhì)量和技術(shù)進步狀況的衡量，也是近些年我國在發(fā)展過程中反復(fù)強調(diào)的重要指標(biāo)。企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高主要源于創(chuàng)新能力的提升和資源配置效率的改善，尤其對于知識與技術(shù)高度密集的數(shù)字企業(yè)而言，創(chuàng)新能力的高低是影響其全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵因素。本文重點從創(chuàng)新能力和資源配置效率兩個維度分析四類產(chǎn)業(yè)政策對數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。

政府補貼是我國應(yīng)用十分廣泛的一類產(chǎn)業(yè)扶持政策，一直受到產(chǎn)業(yè)界和學(xué)界的重點關(guān)注。政府補貼可以為數(shù)字企業(yè)的創(chuàng)新活動提供資金支持，增加其研發(fā)投入并與之共擔(dān)創(chuàng)新風(fēng)險，從而激發(fā)出數(shù)字企業(yè)的創(chuàng)新積極性，有助于數(shù)字企業(yè)創(chuàng)新能力的提高。與此同時，政府補貼可以傳遞出政府認可數(shù)字行業(yè)的發(fā)展前景這一重要信號（Li et al，2019），會吸引資金資源大量涌入推動數(shù)字行業(yè)發(fā)展壯大。行業(yè)規(guī)模的擴張一方面會增加數(shù)字企業(yè)可利用創(chuàng)新資源的數(shù)量；另一方面則會引發(fā)行業(yè)內(nèi)競爭烈度的增加。為了在激烈競爭中獲得生存和發(fā)展空間，數(shù)字企業(yè)必須加大創(chuàng)新研發(fā)力度，以增強自身競爭力并獲取超額利潤（王宏偉等，2022），從而進一步通過創(chuàng)新能力的提升來提高自身全要素生產(chǎn)率。但從另一角度看，政府補貼也可能帶來負向影響，引發(fā)企業(yè)的“偷懶”和尋租行為，還會致使部分企業(yè)“沉溺于”低質(zhì)量的創(chuàng)新研發(fā)中（黎文靖和鄭曼妮，2016），從而導(dǎo)致擠出效應(yīng)、資源錯配等一系列降低企業(yè)全要素生產(chǎn)率的問題出現(xiàn)（Howell，2017）。

基于此，本文提出假設(shè)1：

政府補貼有可能促進數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升（H1）。

稅收優(yōu)惠作為政府引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心政策工具，也是影響數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的重要因素。稅收優(yōu)惠可以通過增加數(shù)字企業(yè)凈利潤的方式改善企業(yè)財務(wù)狀況，使其擁有更多資金投入創(chuàng)新研發(fā)，從而帶來對數(shù)字企業(yè)的創(chuàng)新激勵效應(yīng)。稅收優(yōu)惠可以通過引導(dǎo)資源的流向，促使數(shù)字企業(yè)將有限的資源朝著政策所倡導(dǎo)的高效率領(lǐng)域投入，進而改善資源配置效率，減少數(shù)字企業(yè)的非效率投資（Rego and Wilson，2012）。此外，根據(jù)賀炎林等（2022）的研究，稅收優(yōu)惠的一部分會用來提高員工薪酬和增加員工職業(yè)培訓(xùn)，這在一定程度上可以激發(fā)員工的工作積極性并提高員工的技能水平，從而可以通過提高人力資本水平的方式提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率（鄭寶紅和張兆國，2018）。但與此同時，稅收優(yōu)惠也無法避免對數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的負向影響，原因同政府補貼較為類似，政策尋租、資源錯配和道德風(fēng)險等問題的存在可能導(dǎo)致政策的實際效果背離初衷。

基于此，本文提出假設(shè)2：

稅收優(yōu)惠有可能促進數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升（H2）。

信貸支持是指政府幫助企業(yè)獲得銀行信貸的一類產(chǎn)業(yè)政策，會對企業(yè)的投融資活動產(chǎn)生重要影響。對于創(chuàng)新性強、技術(shù)含量高的數(shù)字企業(yè)而言，融資約束是影響其創(chuàng)新投入的重要因素，而創(chuàng)新又是一個長期且持續(xù)的過程，因而銀行信貸這一穩(wěn)定性強、持續(xù)性好的融資渠道顯得尤為重要（鄭世林等，2023）。一方面，信貸支持可以提高數(shù)字企業(yè)的銀行信貸可得性，幫助其緩解融資約束，減少企業(yè)為獲取信貸資金而產(chǎn)生的非生產(chǎn)性投入，有助于數(shù)字企業(yè)更專注于生產(chǎn)經(jīng)營和創(chuàng)新從而提高全要素生產(chǎn)率；另一方面，信貸支持能夠幫助數(shù)字企業(yè)獲得一定額度的低息貸款，降低企業(yè)的資金使用成本，增加其在創(chuàng)新研發(fā)方面的可用資金，進而有利于數(shù)字企業(yè)創(chuàng)新能力的提高。此外，缺乏穩(wěn)定的融資渠道是我國多數(shù)企業(yè)所面臨的突出問題，進而對企業(yè)的創(chuàng)新活動帶來了不利影響（馬光榮等，2014），這也更加凸顯了信貸支持對于數(shù)字企業(yè)發(fā)展的重要價值。

基于此，本文提出假設(shè)3：

信貸支持能夠促進數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升（H3）。

市場準(zhǔn)入直接影響某一行業(yè)的市場競爭強度，是干預(yù)性較強的一類產(chǎn)業(yè)政策。市場準(zhǔn)入政策可以通過降低審核門檻的方式促使更多企業(yè)進入數(shù)字行業(yè)，提高數(shù)字行業(yè)的競爭程度。在競爭壓力下企業(yè)的創(chuàng)新動力得到激發(fā)，行業(yè)的創(chuàng)新活力也進一步提升，從而有利于數(shù)字企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新（余長林等，2021）。放寬數(shù)字行業(yè)準(zhǔn)入限制能夠減少各種形式的不合理限制和隱性壁壘，使各類要素進出流動更為自由，從而促進資源的高效率配置，有助于數(shù)字行業(yè)整體全要素生產(chǎn)率的提升。但與此同時，市場競爭的加劇也會強化數(shù)字企業(yè)的危機意識，促使企業(yè)進行多領(lǐng)域投入和超前布局，以期找到新的風(fēng)口“先下手為強”，在未來競爭中搶占先機。由于數(shù)字行業(yè)具有知識、技術(shù)密集度高的顯著特征，投資金額大、研發(fā)風(fēng)險高，企業(yè)若競相采用擴張性手段不斷開辟新領(lǐng)域，很可能導(dǎo)致過度投資行為的出現(xiàn)（章琳一和張洪輝，2015），從而給數(shù)字企業(yè)帶來效率損失。

基于此，本文提出假設(shè)4：

市場準(zhǔn)入有可能促進數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升（H4）。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以2007—2020 年我國滬深A(yù) 股數(shù)字行業(yè)上市企業(yè)為研究樣本，根據(jù)證監(jiān)會2012 版行業(yè)分類，選擇計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)、電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)業(yè)、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)四類行業(yè)中的上市企業(yè)作為研究樣本，并依據(jù)下述原則進行數(shù)據(jù)剔除：①剔除special treatment（ST）類公司；②剔除關(guān)鍵數(shù)據(jù)缺失較嚴(yán)重的企業(yè)；③剔除成立年限不滿五年的企業(yè)，最終獲得了總計1995 個樣本觀測值。此外，為避免異常值的干擾，對樣本數(shù)據(jù)進行2%的雙邊縮尾處理。文中所需的所有數(shù)據(jù)均源于國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫。

（二）變量定義與說明

1.被解釋變量

對于全要素生產(chǎn)率的測算，目前學(xué)術(shù)界應(yīng)用較廣的方法包括索洛余量法、固定效應(yīng)法、Levinsohn-Petrin方法（LP 法）、Olley-Pakes 方法（OP 法）、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）和廣義矩方法（GMM）等。不同方法的優(yōu)劣勢各有差異，例如，固定效應(yīng)估計值無法體現(xiàn)時間變化信息，OP 法雖然能較好地解決內(nèi)生性問題但要求投資非負，GMM 法對于樣本數(shù)據(jù)的要求較高等（魯曉東和連玉君，2012）。本文同時選擇LP、OP 和GMM 三類方法對數(shù)字企業(yè)的全要素生產(chǎn)率進行測度，以便于進行后續(xù)回歸結(jié)果的比較，避免因測度方法本身的局限性影響結(jié)論的穩(wěn)健。

2.解釋變量

（1）政府補貼。政府補貼反映政府部門對企業(yè)的資金支持力度，本文借鑒孔東民等（2013）的處理方法，從企業(yè)財務(wù)報表附注的營業(yè)外收入中選擇“政府補助”一項，并將其除以總資產(chǎn)以消除公司規(guī)模的影響，以此來衡量政府補貼。

（2）稅收優(yōu)惠。當(dāng)前學(xué)術(shù)界對稅收優(yōu)惠政策的衡量大體可分為直接和間接兩種方式，前者多以企業(yè)收到的稅費返還來衡量，后者多以企業(yè)實際稅率來指代。由于間接衡量需對企業(yè)原始數(shù)據(jù)做更多處理，為盡可能減少因數(shù)據(jù)處理計算所帶來的誤差與信息損失，本文借鑒柳光強（2016）的做法，以企業(yè)“收到的各項稅費返還總額/總資產(chǎn)”來代表稅收優(yōu)惠。

（3）信貸支持。信貸支持對于企業(yè)降低融資成本、增強流動性具有十分關(guān)鍵的意義。參考Aghion 等（2015）的研究，以“利息支出/流動負債”代表企業(yè)的借貸利率，并將行業(yè)的平均借貸利率減去企業(yè)的借貸利率，該差值越大，說明企業(yè)獲得的信貸支持力度越大。

（4）市場準(zhǔn)入。截至目前，學(xué)術(shù)界對于行業(yè)準(zhǔn)入的衡量并沒有一個公認的指標(biāo)，代表性的研究中多以行業(yè)競爭強度進行表征。本文借鑒陳志斌和王詩雨（2015）的處理方法，以行業(yè)主營業(yè)務(wù)利潤率標(biāo)準(zhǔn)差的倒數(shù)進行衡量。該值越大，表明行業(yè)內(nèi)企業(yè)的競爭強度越大，市場準(zhǔn)入門檻越低。

3.控制變量

根據(jù)數(shù)字企業(yè)的基本特征，結(jié)合錢雪松等（2018）、陳熙和朱玉杰（2021）等相近研究的做法，選擇企業(yè)年齡（Age）、總資產(chǎn)（Size）、總資產(chǎn)利潤率（ROA）、資產(chǎn)負債率（Lev）、資本密集度（Asset）、第一大股東持股比例（Top1）、托賓Q（TobinQ）作為本文的控制變量。

（三）模型設(shè)定

為檢驗四類產(chǎn)業(yè)政策對我國數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，構(gòu)建如式（1）基準(zhǔn)回歸模型。

其中：lnTFPjt為數(shù)字企業(yè)j在t年全要素生產(chǎn)率的對數(shù)值；Subjt為政府補貼；TaxPjt為稅收優(yōu)惠；Loanjt為信貸支持；Marjt為市場準(zhǔn)入；Controljt為一系列控制變量；μj、μr、μt分別指企業(yè)、地區(qū)和時間固定效應(yīng)；εjt為隨機干擾項；β為待估系數(shù)。

（四）描述性統(tǒng)計

表1 報告了主要變量2007—2020 年的描述性統(tǒng)計結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn)，由三種方法測算出的數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有不小的差異性，采用LP 方法估計出的全要素生產(chǎn)率均值要顯著高于使用OP 和GMM 方法的估計值，說明采取不同方法進行全要素生產(chǎn)率的測算和計量結(jié)果對比是必要的。產(chǎn)業(yè)政策對不同數(shù)字企業(yè)的作用力度也差異較大，以政府補貼為例，個別企業(yè)獲得的補貼額達到了其總資產(chǎn)的18.1%，而另一部分企業(yè)得到的政府補貼相比其總資產(chǎn)幾乎可以忽略不計。此外，四類產(chǎn)業(yè)政策的均值和標(biāo)準(zhǔn)差顯著不同，說明不同產(chǎn)業(yè)政策的實施狀況存在一定的差異性，可能會對數(shù)字企業(yè)的全要素生產(chǎn)率帶來異質(zhì)性影響。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

四、實證分析

（一）基本回歸

表2 報告了四類產(chǎn)業(yè)政策對數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸結(jié)果。在控制了一系列控制變量及企業(yè)個體、年份和省份固定效應(yīng)之后，結(jié)果顯示，信貸支持顯著促進了數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，在通過三種方法測算出的TFP 的回歸當(dāng)中回歸系數(shù)均在1%的水平下顯著為正。市場準(zhǔn)入則帶來顯著的負向效應(yīng)，政府補貼和稅收優(yōu)惠對數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響并不顯著，假設(shè)H3 得以驗證，假設(shè)H1、假設(shè)H2 和假設(shè)H4 則未能得到證實。究其可能的原因，相較于計劃經(jīng)濟色彩殘留、“尋租空間”相對較大的政府補貼和稅收優(yōu)惠政策而言，市場傾向性更強的信貸支持政策有利于企業(yè)聚焦于主業(yè)經(jīng)營與企業(yè)發(fā)展，降低企業(yè)在政策尋租和利益游說中的資源投入，從而在促進數(shù)字企業(yè)的全要素生產(chǎn)率方面更具優(yōu)勢。此外，企業(yè)在不同年份獲得的政府補貼和稅收優(yōu)惠可能差異較大，而信貸支持作為解決企業(yè)融資問題的重要工具，在政策的連續(xù)性和穩(wěn)定性方面相對更優(yōu)，能幫助企業(yè)獲得更加可靠的現(xiàn)金流來源，故而對于數(shù)字企業(yè)的效率提升作用更大。

表2 基本回歸結(jié)果

市場準(zhǔn)入政策的回歸結(jié)果表明，更低市場門檻、更具競爭性的市場環(huán)境不利于數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。細究后發(fā)現(xiàn)，區(qū)別于傳統(tǒng)企業(yè)邊際成本先遞減后遞增的一般規(guī)律，以互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)為代表的數(shù)字企業(yè)，在完成高額固定成本投入之后便具有顯著的低邊際成本特征，能夠以接近于零的成本無限擴增其產(chǎn)量、持續(xù)降低長期平均成本。在這種規(guī)模報酬遞增的狀態(tài)下，數(shù)字企業(yè)的生產(chǎn)效率必然與企業(yè)規(guī)模成正比，這顯然會壓縮小企業(yè)的生存空間，使得完全競爭難以實現(xiàn)（荊文君和孫寶文，2019；陳曉紅等，2022）；此外，市場競爭過于激烈可能引發(fā)數(shù)字企業(yè)的過度投資行為，尤其是在新風(fēng)口出現(xiàn)的早期階段，燒錢補貼、跑馬圈地的現(xiàn)象屢見不鮮，數(shù)字企業(yè)之間的競爭更像是一場你死我活的零和博弈。這顯然會造成巨大的市場投入，導(dǎo)致數(shù)字企業(yè)“透支過度”，給企業(yè)帶來效率損失。劉亭立等（2019）和高粼彤等（2022）對新興產(chǎn)業(yè)的研究也對此有所印證。因此，市場準(zhǔn)入政策更加考驗政府對公平和效率的兼顧，既要推動構(gòu)建一個公平高效、充滿活力的有序市場，又要對數(shù)字企業(yè)“蹭熱度”“擠風(fēng)口”式一擁而上的市場行為進行合理調(diào)節(jié)，緩解企業(yè)的過度投入和資源浪費，從而促進數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。

（二）異質(zhì)性檢驗

1.產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性

產(chǎn)權(quán)性質(zhì)是影響企業(yè)獲得政策支持的一個重要變量，產(chǎn)業(yè)政策所帶來的政府“軟預(yù)算約束”和“所有制歧視”問題曾一度引發(fā)學(xué)術(shù)界的廣泛探討（林毅夫等，2004；劉瑞明，2011）。故根據(jù)數(shù)字企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)進行分組回歸。表3 報告了基于產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性的回歸結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，四類產(chǎn)業(yè)政策對于國有數(shù)字企業(yè)的全要素生產(chǎn)率增長并無明顯的促進作用，在通過三種方法測算的TFP 的回歸當(dāng)中各回歸系數(shù)均不顯著。非國有數(shù)字企業(yè)的回歸結(jié)果則與全樣本結(jié)果保持一致，信貸支持和市場準(zhǔn)入政策分別發(fā)揮了正向和負向的影響作用?？赡艿脑蛟谟冢a(chǎn)業(yè)政策多以緩解融資約束的方式來幫助企業(yè)經(jīng)營發(fā)展，而國有企業(yè)因其有著更為緊密的政商關(guān)聯(lián)，獲取政府資金支持的機會更多，面臨的融資約束更小，故而對于產(chǎn)業(yè)政策的需求普遍不及非國有企業(yè)那般迫切，對政府支持資金的利用也可能會更加粗放和低效。而非國有企業(yè)由于缺乏某種意義上的“保護”，面臨的市場競爭壓力更大，必須將有限的資源聚焦于企業(yè)的生存和發(fā)展，對于產(chǎn)業(yè)政策的利用效率可能更高。此外，相較于擁有更多自主決策權(quán)的非國有企業(yè)而言，國有企業(yè)雖然受到了更多的政策幫扶，但也面臨著更多來自于政府的決策干預(yù)，違背效率原則的經(jīng)營決策時常出現(xiàn)。這可能會扭曲國有企業(yè)的資源配置效率，不利于其全要素生產(chǎn)率的提升；另外，國有企業(yè)憑借其特殊的市場地位，所處的競爭環(huán)境相對寬松，因市場競爭壓力而進行過度投資的情況顯然較少。非國有企業(yè)由于處于競爭第一線，開辟新領(lǐng)域、尋找新機遇的動力更強，出現(xiàn)過度投資的概率更大，故而市場準(zhǔn)入對于非國有企業(yè)的負向影響更為顯著。

表3 基于產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性的回歸結(jié)果

2.企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性

企業(yè)規(guī)模往往與企業(yè)的市場影響力和資源充裕度強相關(guān)，這會使得不同規(guī)模的企業(yè)對于產(chǎn)業(yè)政策的需求程度和利用狀況不盡相同，因而也是影響產(chǎn)業(yè)政策作用效果的一個重要因素。本文借鑒鄧峰等（2021）處理數(shù)字企業(yè)的做法，依據(jù)企業(yè)員工人數(shù)進行規(guī)模劃分，按人數(shù)是否大于2000 人分為大企業(yè)和中小企業(yè)兩類，分組回歸的結(jié)果見表4?？傮w上看，信貸支持對于中小數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升作用明顯，市場準(zhǔn)入對兩類數(shù)字企業(yè)的全要素生產(chǎn)率均帶來負向影響，但對大企業(yè)的作用顯著性更強。部分原因在于，相較于多憑借規(guī)模優(yōu)勢占領(lǐng)市場的大企業(yè)而言，組織決策高度靈活、對市場需求十分敏感的中小企業(yè)往往更具創(chuàng)新活力，期望憑借產(chǎn)品服務(wù)創(chuàng)新和效率提升來獲得進一步發(fā)展的機會（王孝松和張瑜，2021）。但受制于風(fēng)險承擔(dān)能力低、可利用資源有限，中小企業(yè)的融資約束相對較高，但對于信貸支持往往更為倚重。而大企業(yè)的抗風(fēng)險能力往往更強，獲取資源資金的渠道更廣，信貸可得性要優(yōu)于中小企業(yè)，對于信貸支持政策的敏感程度可能不及前者；另外，根據(jù)前文的分析，排斥競爭性過強的市場環(huán)境是數(shù)字企業(yè)的普遍特征，尤其是對大企業(yè)而言，保持規(guī)模優(yōu)勢、維護市場地位的優(yōu)先級顯然更高，故而對于市場準(zhǔn)入更加敏感。

表4 基于企業(yè)規(guī)模的回歸結(jié)果

3.企業(yè)生命周期異質(zhì)性

根據(jù)企業(yè)生命周期理論，處于不同生命周期的企業(yè)在資源約束、目標(biāo)戰(zhàn)略和發(fā)展穩(wěn)定性等方面迥然相異，對于產(chǎn)業(yè)政策的需求很可能存在較大差異性。本文以企業(yè)年齡中位數(shù)為界線，將數(shù)字企業(yè)劃分為成長期和成熟期兩種類型并進行分組回歸。表5 的回歸結(jié)果顯示，四類產(chǎn)業(yè)政策中，信貸支持顯著促進了成長期數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，市場準(zhǔn)入則對成熟期數(shù)字企業(yè)的全要素生產(chǎn)率起到顯著的抑制作用，其余產(chǎn)業(yè)政策的效果均不顯著。究其可能的原因，對于成長期數(shù)字企業(yè)而言，開疆拓土、搶占市場是這一階段主要任務(wù)，故而對外部資金有著巨大的需求。但此時企業(yè)的投資風(fēng)險較高，面臨的資金成本較大，融資渠道也較為有限。信貸支持政策能夠為其提供成本較低、相對穩(wěn)定的現(xiàn)金流來源，幫助其緩解融資約束，支持企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營和研發(fā)創(chuàng)新，有助于提高其全要素生產(chǎn)率。而成熟期數(shù)字企業(yè)的業(yè)務(wù)模式和發(fā)展框架基本成型，面臨的融資約束相對更小，更為注重其市場地位的穩(wěn)固，對于鼓勵競爭的市場準(zhǔn)入政策具有一定的排斥性，這可能導(dǎo)致了市場準(zhǔn)入對其全要素生產(chǎn)率的負向影響。

表5 基于企業(yè)生命周期異質(zhì)性的回歸結(jié)果

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.調(diào)整樣本年度區(qū)間

考慮到2008 年金融危機和2020 年新冠疫情所帶來的外生沖擊，可能會對數(shù)字企業(yè)的經(jīng)營運轉(zhuǎn)帶來某些不利影響，影響估計結(jié)果的穩(wěn)健性，故將樣本的年度區(qū)間調(diào)整為2010—2019 年進行再次估計。表6（1）～（3）列的結(jié)果顯示，調(diào)整后的估計結(jié)果與之前保持一致，研究結(jié)論保持穩(wěn)健。

表6 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果（樣本區(qū)間、替換解釋變量）

2.替換解釋變量

有別于政府補貼、收稅優(yōu)惠和信貸支持，市場準(zhǔn)入本身具有一定的爭議性，不同學(xué)者對市場準(zhǔn)入的衡量方法差別較大，僅用行業(yè)利潤率進行衡量可能影響結(jié)論的穩(wěn)健性。本文引入赫芬達爾指數(shù)（HHI）替換原有解釋變量，對市場準(zhǔn)入政策進行重新表征。赫芬達爾指數(shù)公式為HHI=∑(Xi/X)2，其中Xi為數(shù)字行業(yè)中企業(yè)i的收入；X為行業(yè)總收入。HHI指數(shù)越大，表明該行業(yè)競爭程度越低，市場門檻越高。根據(jù)表6 的（4）～（6）列的結(jié)果，替換后的回歸結(jié)果同之前一致，HHI指數(shù)與數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率顯著正相關(guān)，研究結(jié)論保持穩(wěn)健。

3.解釋變量滯后處理

考慮到產(chǎn)業(yè)政策從開始實施到發(fā)揮作用也存在一定的時滯，可能不會對數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升起到立竿見影的效果，故將解釋變量滯后一期進行再度估計，表7 的估計結(jié)果同之前依然保持一致。

表7 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果（解釋變量滯后處理）

4.更換回歸估計方法

為保證結(jié)果的可靠性，同時在一定程度上緩解內(nèi)生性問題，本文借鑒宋敏等（2021）的處理方法，采用系統(tǒng)GMM 法對加入TFP滯后項的動態(tài)面板模型進行重新估計。在通過了二階序列相關(guān)檢驗AR（2）與過度識別約束檢驗（Hansen 檢驗）后，表8 的回歸結(jié)果再次驗證了之前結(jié)論的穩(wěn)健性。

表8 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果（更換回歸估計法）

五、機制分析

前文驗證了信貸支持和市場準(zhǔn)入對數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響作用，為進一步探索影響政策效力的關(guān)鍵因素，明確兩類產(chǎn)業(yè)政策的具體作用路徑，進而進行機制檢驗與分析。

根據(jù)前文的理論分析，信貸支持能夠通過緩解融資約束的方式促進數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，而市場準(zhǔn)入則會引發(fā)數(shù)字企業(yè)的過度投資從而帶來效率損失，故分別從融資約束和信貸支持兩個方面，構(gòu)建中介效應(yīng)模型分別進行機制檢驗，模型為

其中：Policyjt為產(chǎn)業(yè)政策，包括信貸支持Loanjt和市場準(zhǔn)入Marjt，政府補貼與稅收優(yōu)惠則納入控制變量當(dāng)中；Medjt為中介變量，包括融資約束FCjt和過度投資Overinjt，前者采用體現(xiàn)影響因素最為全面的WW 指數(shù)來衡量（苗苗等，2019），后者借鑒Richardson（2006）的研究，通過構(gòu)建投資期望模型對數(shù)字企業(yè)的過度投資進行估計，模型如式（4）所示。

其中：Investjt為數(shù)字企業(yè)j在t年的新增投資支出；Growjt-1、Levjt-1、Cashjt-1、Agejt-1、lnSizejt-1、Retjt-1和Invjt-1分別為數(shù)字企業(yè)j在t-1 年的TobinQ增長率、資產(chǎn)負債率、現(xiàn)金保有量、企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模的對數(shù)值、股票收益率和投資支出；α為待估系數(shù)。以投資期望模型回歸后的殘差項（僅正值）作為對數(shù)字企業(yè)過度投資Overinjt的衡量。

（一）信貸支持機制-融資約束

表9 報告了融資約束中介效應(yīng)的檢驗結(jié)果：信貸支持顯著降低了數(shù)字企業(yè)的融資約束程度（Loan的系數(shù)為-0.0904，10%水平下顯著），而融資約束對數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率有明顯的抑制作用，說明中介效應(yīng)成立，信貸支持通過降低數(shù)字企業(yè)的融資約束來提高其全要素生產(chǎn)率。Sobel檢驗結(jié)果也確保了結(jié)論的穩(wěn)健性（Z值都在1%水平下顯著）。數(shù)字技術(shù)的持續(xù)升級和快速迭代決定了數(shù)字企業(yè)需要不斷加大技術(shù)創(chuàng)新投入以確保自身競爭優(yōu)勢，而信貸支持所帶來融資約束的改善意味著數(shù)字企業(yè)能夠緩解資金不足的問題，并可以輕裝上陣，更加聚焦于研發(fā)創(chuàng)新，從而更有可能實現(xiàn)技術(shù)升級和效率提升。

表9 機制檢驗結(jié)果（信貸支持機制）

（二）市場準(zhǔn)入機制-過度投資

市場準(zhǔn)入機制的檢驗結(jié)果見表10。由結(jié)果可知，市場準(zhǔn)入加劇了數(shù)字企業(yè)的過度投資行為（系數(shù)為0.0855，10%水平下顯著），過度投資對數(shù)字企業(yè)的全要素生產(chǎn)率起到顯著的抑制作用，且Sobel 檢驗均通過，中介效應(yīng)成立。數(shù)字行業(yè)具有企業(yè)競爭烈度大、技術(shù)研發(fā)難度高的顯著特點，數(shù)字企業(yè)必須不斷探索新領(lǐng)域并提早布局才更有助于應(yīng)對競爭對手的挑戰(zhàn)。市場準(zhǔn)入則會提高數(shù)字行業(yè)的市場競爭強度，激發(fā)數(shù)字企業(yè)的“搶占先機”和“攀比動因”（劉亭立等，2019），加劇企業(yè)的過度投資行為，降低資金的配置效率，從而給數(shù)字企業(yè)帶來效率損失。

表10 機制檢驗結(jié)果（市場準(zhǔn)入機制）

六、結(jié)論與建議

本文基于手工收集的2007—2020 年中國數(shù)字行業(yè)上市企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，采用三種方法對數(shù)字企業(yè)的全要素生產(chǎn)率進行測算，實證檢驗了政府補貼、稅收優(yōu)惠、信貸支持和市場準(zhǔn)入四類產(chǎn)業(yè)政策對數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用效果，并進行基于企業(yè)產(chǎn)權(quán)、規(guī)模和生命周期的異質(zhì)性分析，最后進行機制檢驗。研究發(fā)現(xiàn)：①四類產(chǎn)業(yè)政策中，信貸支持顯著促進了數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，市場準(zhǔn)入則起到顯著的負向作用，政府補貼和稅收優(yōu)惠對數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長無明顯效果。②產(chǎn)業(yè)政策對數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響存在顯著的異質(zhì)性，具體表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)政策對國有數(shù)字企業(yè)的全要素生產(chǎn)率無顯著影響，對非國有數(shù)字企業(yè)的作用情況與全樣本保持一致；信貸支持顯著促進了成長期數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，市場準(zhǔn)入則對成熟期數(shù)字企業(yè)的全要素生產(chǎn)率起到顯著的抑制作用；信貸支持對于中小數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升作用明顯，市場準(zhǔn)入對大企業(yè)的負向影響更為顯著。③機制檢驗結(jié)果表明，信貸支持通過緩解數(shù)字企業(yè)的融資約束來提高其全要素生產(chǎn)率，市場準(zhǔn)入加劇了數(shù)字企業(yè)的過度投資從而對其全要素生產(chǎn)率帶來負向影響。因此，為更好地發(fā)揮產(chǎn)業(yè)政策對數(shù)字企業(yè)的促進作用，盡可能提高數(shù)字企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，本文提出如下政策建議：

（1）加大對數(shù)字行業(yè)的信貸支持力度，把握好政策工具的實施方向和重點。由于信貸支持政策顯著促進了數(shù)字企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，因而針對數(shù)字行業(yè)應(yīng)更為重視與信貸優(yōu)惠相關(guān)的政策設(shè)計，發(fā)揮好信貸支持對數(shù)字企業(yè)的效率提升作用。要以激勵創(chuàng)新作為政策出發(fā)點，加強對創(chuàng)新型數(shù)字企業(yè)的支持力度，鼓勵企業(yè)通過研發(fā)創(chuàng)新實現(xiàn)全要素生產(chǎn)率提升，降低創(chuàng)新性不足的數(shù)字企業(yè)優(yōu)惠信貸可得性。要提高信貸支持政策的針對性和精準(zhǔn)度，進一步加大對非國有數(shù)字企業(yè)的支持力度，重點扶持處于初創(chuàng)期、規(guī)模較小和創(chuàng)新性強的數(shù)字企業(yè)。考慮到此類企業(yè)一般具有高風(fēng)險特征，銀行信貸可得性較差，政府可酌情適度給予政策性擔(dān)保支持，增加企業(yè)獲得商業(yè)性信貸的機會。還應(yīng)進一步優(yōu)化對國有數(shù)字企業(yè)信貸支持的力度和方式，合理施用有限的政策資源，引導(dǎo)和激勵國有企業(yè)加強技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新投入，增大國有數(shù)字企業(yè)借助創(chuàng)新提高全要素生產(chǎn)率的內(nèi)生動力。

（2）調(diào)節(jié)數(shù)字行業(yè)競爭烈度，健全公平競爭制度規(guī)則。針對過度競爭對數(shù)字企業(yè)所帶來的效率損失問題，應(yīng)當(dāng)進一步強化對數(shù)字行業(yè)的市場規(guī)制，通過規(guī)則健全和制度完善對過度和無序競爭行為進行監(jiān)管調(diào)節(jié)。要健全市場準(zhǔn)入制度，將提升數(shù)字企業(yè)供給質(zhì)量與規(guī)范行業(yè)入場秩序相結(jié)合，逐步建立各類數(shù)字行業(yè)的準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)，限制產(chǎn)品和服務(wù)不合規(guī)、不達標(biāo)的企業(yè)進入市場運行，引導(dǎo)數(shù)字企業(yè)提供安全、便利、優(yōu)質(zhì)和規(guī)范的數(shù)字產(chǎn)品及服務(wù)。完善數(shù)字經(jīng)濟公平競爭監(jiān)管制度，構(gòu)建全鏈條全流程全領(lǐng)域監(jiān)管框架，明確反公平競爭行為的判別標(biāo)準(zhǔn)，強化對行業(yè)頭部企業(yè)的市場監(jiān)管，推動形成自由公平競爭的市場秩序。進一步健全數(shù)字競爭規(guī)則，為數(shù)字企業(yè)提供清晰明確的規(guī)則指引，依法依規(guī)管控企業(yè)過度競爭、損害競爭的市場行為，努力構(gòu)建有序、有度、有活力的市場競爭環(huán)境。

（3）多措并舉優(yōu)化政策實施方式，提高產(chǎn)業(yè)政策作用效力。鑒于政府補貼和稅收優(yōu)惠目前未能有效提升數(shù)字企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，因此要進一步增加政策設(shè)計的科學(xué)性、政策覆蓋的精準(zhǔn)性和政策使用的合理性，努力實現(xiàn)制定政策的預(yù)期目標(biāo)。要進一步厘清不同數(shù)字行業(yè)的主要特點，進而實施差異化的產(chǎn)業(yè)政策，提升政策的針對性和靈活性。要提高政府對數(shù)字企業(yè)的資質(zhì)認證能力，加強對申請產(chǎn)業(yè)政策支持企業(yè)的資質(zhì)審核，對創(chuàng)新意愿強、發(fā)展?jié)摿Υ蠛托袠I(yè)前景好的數(shù)字企業(yè)進行有效甄別，盡可能保證“好鋼用在刀刃上”。要健全補貼資金使用監(jiān)督機制，確保獲補數(shù)字企業(yè)資金使用合理合規(guī)，提升補貼資金的作用效力。還應(yīng)進一步完善如研發(fā)費用加計扣除等稅收優(yōu)惠政策的政策設(shè)計，優(yōu)化申請審批流程，提升政策實施效率，合理加大對初創(chuàng)期數(shù)字企業(yè)的政策傾斜。