互联网与中国制造业企业风险承担

许家云 杨 俊

一、引 言

在市场经济环境下，企业若想保持持续增长与较强的竞争力、最大化自身价值与股东利益，必须提高风险承担水平，充分利用各种投资机会积极进行风险活动。风险承担水平较高的企业，往往能够合理估计经营活动的风险与收益，具有更多的研发投入和更高的创新积极性(Hilary和Hui，2009)；同样，具有更高风险承担水平的国家或地区，其技术进步速度较快，其资本使用效率也较高，更容易实现经济长期增长(Acemoglu和Zilibotti，1997)。然而，在产业结构转型升级的大趋势下，作为中国实体经济的重要支柱，制造业企业面临着冒险与创新意识不足、技术实力不强等重要瓶颈，若要实现“创新推动经济结构优化升级”，提高企业风险承担水平就变得尤为重要。制造业企业拥有长而复杂的业务链条，生产过程中涉及市场调研、资金筹集、要素供应、产品生产与销售的各个环节，无一能隔绝风险因素的渗入。因此，如何提升制造业企业风险承担水平，是关系企业乃至制造业行业长久发展的重要课题。

20世纪90年代以来，以互联网为代表的信息通信技术在中国迅猛发展，我国网民规模由20世纪末的2250万人激增至2020年底的9.89亿人，互联网普及率达70.4%①数据来自2021年第47次《中国互联网络发展状况统计报告》。。在如今万物互联的时代，互联网日益渗透到经济社会的各个领域，深刻改变着传统产业的价值创造方式，正在重塑产业组织形态和产业竞争格局，这对产业变革和产业升级产生了重要影响(郭家堂和骆品亮，2017)。我国先后提出“宽带中国”战略和“互联网＋”行动计划以借力互联网实现传统产业的优化升级；党的十九大也进一步提出建设网络强国的基本目标，并以互联网等新兴技术与实体经济的深度融合作为建设现代化经济体系的重要路径。在互联网对经济各领域渗透日益加深的背景下，互联网不仅仅是一种资源，更是企业能力的延伸。大数据和“互联网＋”时代带来的数据信息膨胀以及多样化的竞争手段，给企业带来了运营成本的降低和生产效率的改进，其赋予企业的网络效应有利于提高企业风险应对的积极性和成功率。由此，我们不禁要问，互联网对企业风险承担水平到底产生了怎样的影响？具体作用机制如何？其通过影响企业风险承担水平进一步对行业整体资源配置产生了怎样的影响？毋庸置疑，从企业风险承担的视角出发，考察互联网对制造业企业的影响，有利于厘清互联网时代企业的生存与发展机制，更有利于探寻中国在新常态下产业转型和升级的内在机理。

二、文献回顾与机制梳理

（一）文献回顾

与本文主题紧密相关的第一类研究关注企业风险承担水平的影响因素。企业经营过程中时刻面临着各种不确定性，管理者需要合理估计经营活动的风险与收益，并在有限的成本空间内做出收益最大化的决策。公司治理与企业风险承担之间的关系是学者重点关注的研究领域之一，诸多工作从公司治理水平(John等，2008)、管理者持股数量(Faccio等，2011)及行权期限(Brisley，2006)、管理者激励方式(Coles等，2005)、管理者特征(Baker和Wurgle，2013)、企业所有制(余明桂等，2013)等方面详细考察了公司治理与企业风险承担之间的关系。另有学者致力于探讨制度因素对企业风险承担的影响。该类文献主要关注法律等政策、制度的颁布和实施对企业经营环境产生影响对企业风险承担水平的作用。除正式制度之外，现有研究普遍关注国家文化特征(Li等，2013)、宗教信仰(Hilary和Hui，2009)、社会网络(张敏等，2015)等非正式制度对企业风险承担水平的影响。此外，也有部分学者从企业外部经营环境的角度，对企业风险承担水平进行了考察，如官员更替(钱先航和徐业坤，2014)、政府补贴(毛其淋和许家云，2016)、社会冲突(杨瑞龙等，2017)、经济政策不确定性(刘志远等，2017)等。

与本文话题相关的另一类研究致力于考察互联网对微观企业以及宏观经济发展的影响，包括经济增长、贸易、就业等方面。第一，在经济增长方面。信息基础设施投资本身作为资本积累可直接拉动经济增长；与一般的基础设施不同，信息基础设施具有独特的规模效应和网络效应，这对于提升家庭和企业决策的准确度、降低企业的搜寻成本和生产成本、加速资源流转和技术扩散具有显著的促进作用。在理论研究的基础上，Basu和Fernald(2007)、白骏骄(2020)均发现了信息基础设施或互联网对经济增长或者全要素生产率具有促进作用。然而，Shiu和Lam(2008)则发现电信基础设施与实际GDP的因果关系仅在东部地区显著；Maurseth(2018)发现互联网对国家经济增长具有显著的负向作用。第二，在贸易方面。不少研究证实互联网能够促进企业进出口贸易(Freunda和Weinhold，2004；李兵和李柔，2017)。当前文献倾向于将互联网对贸易的促进机制归结于其对企业贸易成本的降低效应(Juhász和Steinwender，2018)。当然，也有部分文献对互联网的贸易提振效应持谨慎态度，如Yadav(2014)发现互联网对企业贸易促进作用的发挥需建立在特定条件的基础上。第三，在就业方面。互联网促使劳动力市场供求双方的信息更为完备，这促进了劳动力市场流动性的增加(Stevenson，2009)；而邵文波和盛丹(2017)发现，信息化导致了我国劳动收入份额降低，但未必是企业就业下降的原因。

（二）机制分析

本文在对已有文献进行总结和梳理的基础上，将互联网对制造业企业风险承担水平的作用机制概括为成本节约效应和生产率提升效应两个方面。

1. 成本节约效应

互联网引致的成本节约已被众多研究所证实，互联网因其便捷和快速的办事效率、较高的信息传递和搜寻效率，极大地降低了企业的运营成本。具体而言，互联网对制造业企业的成本节约效应主要体现在五个方面：第一是搜寻成本。互联网可以有效降低企业收集上下游企业、供应商、要素、商品以及消费者偏好商品的市场占有份额等方面信息的成本(Levin，2011)，极大地提高了企业所需信息的质量，增强了信息透明度。第二是通信成本。互联网的普及和通讯技术的发展，有助于实现企业与企业之间、企业与消费者之间信息的高效匹配，买卖双方获取信息的渠道都更加便捷，使得企业的通信成本不断下降，通信效率进一步提升。第三是营销成本。互联网作为一种信息即时传播的工具，突破了传统营销的局限性，有助于提升企业营销效率和降低企业营销成本，对产品的国内销售乃至国际贸易产生了提振效应(Karavdic和Gregory，2005)。第四是生产成本。互联网能够辅助企业更好地进行市场调研和市场分析从而得到更准确的信息数据以及做出相对准确的投资判断，降低因投资失误造成资源浪费的比例(Jensen，2007)。第五是企业的融资成本。互联网金融可通过外部经济、规模经济和范围经济三重效应促进企业融资难问题的解决(王馨，2015)。

成本节约是企业提升风险承担水平的重要渠道。第一，互联网的成本节约效应有助于企业以最短的时间获取和传播信息、以更多种形式更为高效、准确地处理信息，这极大程度地降低了信息不完全程度并帮助企业更好地在经济冲击发生前获取需求信息，致使企业在冲击发生后能够更高效地针对需求冲击做出反应。第二，互联网的成本节约效应有助于企业打通各生产环节或缩短业务链条，从而使其加快生产要素和产品在供应、生产、分销、物流等各个环节的配置和流转，有利于企业在更好地适应客户需求的基础上扩大市场份额。第三，从融资成本的视角看，互联网金融具备高透明度、低中间成本以及更灵活高效的信息处理等诸多优势，有助于终结银行对金融信息的垄断而降低融资成本。综上所述，互联网的成本降低效应使得企业有能力和动机进行更多预期有利可图的投资活动，企业能以更低成本针对市场动向做出灵活调整，从而更加积极应对市场风险和不确定性，提升风险承担水平。

2. 生产率提升效应

Basu和Fernald(2007)指出，技术溢出效应最早发生于信息技术生产部门内部，接着由信息技术生产部门向信息技术使用部门扩散。类似于规模经济的作用，Dunnewijk和Hultén(2007)发现，随着使用互联网的企业数量的增加，互联网可以促进信息和技术在更广的范围内传播和扩散，从而促进企业的技术水平提高。韩先锋等(2014)认为，信息化对信息技术应用部门的创新溢出(信息技术前向关联溢出)、对信息技术研发生产部门的创新溢出(信息技术后向关联溢出)以及信息技术在两个部门间的互动溢出共同促进了工业部门中企业技术创新效率的提高。因此，互联网通过技术溢出效应，实现和加快了技术和知识在不同企业间普及和流转，提高了制造业企业的技术水平和创新效率，促进了企业生产率的提升和企业风险承担水平的提升。

除了技术溢出之外，与互联网相伴而生的新的商业模式，直接对传统的商业模式造成了冲击；且互联网带来的信息透明化使得传统行业的技术垄断难以长期维持，以互联网为基础的新兴企业极易颠覆强势在位企业的市场地位(韩先锋等，2014)。互联网强化了市场环境下优胜劣汰的竞争机制，一方面倒逼企业加大研发投入和创新力度来提升其生产率水平；另一方面竞争的市场环境也有助于减少行业内进入、退出壁垒，迫使低效率企业退出，维护高效率企业的市场份额，优化行业内资源配置，更加有利于企业生产效率的提升。而竞争性的市场环境除了有助于企业生产率提升之外，更有助于企业加强风险管理和提高企业的风险承担水平。

整体来看，生产率提高是企业生存和经营之根本(孙楚仁等，2019)，互联网的应用能够促进企业生产率的提高，实际上是从本质上提升了企业的风险承担水平；而其能够增强市场竞争、改善资源配置效率、优化市场环境以及倒逼企业不断加强研发投入、激发创新热情和冒险意识，会进一步提升企业的风险承担水平。

综合以上研究，我们不难发现，现有文献或者从宏观或者从微观视角考察了互联网对经济增长绩效的影响，或者考察互联网的应用对企业某一特征或行为的影响，但并没有就互联网对企业风险承担水平的影响进行深入探讨，而企业风险承担恰是企业实现自身价值与保持地区经济活力的重要保证。另外，现有文献多从宏观或者中观层面对互联网或者信息基础设施的作用渠道进行考察，尚未有文献详细讨论互联网应用对企业风险承担水平产生影响的微观机制。鉴于此，本文尝试利用中国制造业企业微观数据，全面系统地考察互联网应用对中国制造业企业风险承担水平的影响。本文可能的贡献主要体现在以下几个方面：第一，研究视角方面。本文尝试考察互联网对制造业企业风险承担水平的影响，并从“成本节约效应”和“生产率提升效应”两个方面检验互联网作用于企业风险承担水平的中间渠道，对已有研究进行了补充。第二，研究方法方面。本文使用PSM-DID方法考察互联网对企业风险承担水平的影响，能更好地控制内生性问题以及样本选择性偏差和混合性偏差等问题对估计结果的干扰。第三，研究维度方面。本文不仅考察互联网对企业风险承担水平的基本影响，还关注其对不同企业和行业的异质性影响，同时本文对其作用机制、互联网与基础设施的互补作用以及互联网资源配置效应的考察，都有利于从更多维度上获得更为稳健的研究结论。第四，研究结论方面。通过对互联网作用的考察，本文发现互联网对企业风险承担水平的作用效果依赖于其他基础设施的铺设和完善，且互联网通过提升企业的风险承担水平对行业内资源配置效率有显著的促进作用，这些结论对既有互联网及企业风险承担方面研究是拓展性的补充，并对企业经营、制造业转型升级乃至政府与市场关系的调整具有一定的现实指导意义。

三、研究方法、模型和数据

（一）研究方法和模型

在现实中，企业是否使用互联网并非是随机的，这就意味着本文的样本选择可能是内生的，决定企业是否使用互联网的因素同时也会影响企业的风险承担水平。在此情况下，使用OLS回归会导致样本选择偏差，进而对估计结果产生干扰。为较好地解决上述问题，本文基于倾向得分匹配的倍差法(PSM-DID)进行实证研究。在倾向得分匹配的基础上，本文实证模型为：

其中，i和t分别表示企业和年份，risktit表示企业风险承担水平，itε为随机扰动项。系数1α反映互联网的使用对企业风险承担水平的作用效果。如果1α＞0，意味着在使用互联网后，处理组企业风险承担水平的提升幅度大于对照组企业风险承担水平的提升程度，即使用互联网提升了企业的风险承担水平；反之，则意味着互联网的使用降低了企业的风险承担水平。

（二）指标测度

1. 使用互联网企业的识别

本文借鉴李兵和李柔(2017)的方法，通过识别企业是否使用网站或电子邮箱来判断企业是否使用互联网。本文所用企业网站和邮箱数据来源于中国工业企业数据库中企业网站和电子邮箱信息。我们根据特征字段筛选出使用网站或电子邮箱的企业，并将其标记为使用互联网的企业；考虑到一旦企业使用了互联网之后不太可能会终止使用，因而我们假定对于已经使用互联网的企业在其之后所存在的年份均使用互联网。

2. 企业风险承担水平的测度

根据John等(2008)的做法，本文采用企业盈利的波动性来衡量企业风险承担水平，并选择三年为一个观测时段。企业利润率(profit)为净利润(利润总额减去企业补贴收入)与销售收入之比，并采用式(2)以剔除行业特征对profit的潜在作用。

其中，τ表示观测时段，本文参考Faccio等(2011)的做法，采用年份滚动的方法划分观测时段①本文使用年份滚动的方法划分时段，因而2004年企业i的风险承担水平采用2002—2004年(即第一个时段)的利润率标准差表示。同样，2007年企业的风险承担水平用2005—2007年(即第四个时段)的利润率标准差表示，其余年份以此类推。，q＝1，2，3表示在相应观测时段内的年度序数，Q＝3表示每个观测时段内年度序数最大值。模型(1)中的riskt为RiskT的对数形式。

(3) 控制变量

Z为一组控制变量。其中，企业年龄(age)采用当年年份与企业成立年份之差表示；企业规模(scale)用企业年均从业人数表示；资本密集度(klr)采用企业固定资本存量与年均从业人数比值表示；企业负债率(debt)用负债总额与企业总资产之比衡量；企业利润率(profit)用企业净利润与销售收入的比值表示；融资约束(finance)则使用企业利息支出与其固定资产的比值表示；要素市场化程度(factor)根据樊纲等(2011)在《中国市场化指数》中公布的“要素市场发育程度”取对数得到，用于衡量各地区企业要素市场环境的发育状况。表示企业是否为出口企业的虚拟变量(exp)系根据企业出口交货值情况赋值得到的二元虚拟变量。表示企业所有制状况的虚拟变量(soe和foreign)则根据企业的所有制情况生成。另外，所有的连续变量均采用对数形式。

（三）数据说明

本文使用的数据主要来源于中国工业企业数据库。考虑到企业网站指标从2004年开始统计，并且2010年之后该数据库不再统计企业邮箱和网站信息，因而选取的样本时间跨度为2004—2010年。我们选取制造业样本，参考Brandt等(2012)的做法，对行业分类标准进行统一，将各年份的数据进行匹配并合并为统一的面板数据。此外，与Feenstra等(2014)以及Yu(2015)的方法类似，我们还对一些异常样本进行了处理。

四、实证估计结果及分析

（一）倾向得分匹配

本文处理组的选择标准为，在样本期间内某一年度首次出现且不使用互联网但其出现后在某一期间内开始使用互联网的企业；对照组的选择标准为，在样本期间内始终未使用互联网的企业。在为使用互联网的企业样本寻找合适的对照组样本方面，本文所用匹配变量包括：劳动生产率(lp)①用工业总产值与企业就业人数的比值来衡量。本文使用的数据时间段为2004—2010年，由于中国工业企业数据库在2008—2010年没有提供工业增加值和中间投入品数据，因此无法用OP和LP的方法计算全要素生产率，这里我们使用企业的劳动生产率来衡量企业的生产率。此外，我们还截取2004—2007年的样本数据使用OP法、LP法和OLS法来测算得到的企业生产率进行了相应的稳健性检验，发现估计结果与基准估计结果较为相似。、企业规模(scale)、企业规模二次项(scale2)、企业年龄(age)、企业年龄二次项(age2)、资本劳动比(klr)、出口状态(exp)、企业利润率(profit)、企业融资约束(finance)、是否为国有企业(soe)和是否为外资企业(foreign)的虚拟变量。其匹配过程使用1∶3的最近邻比例。

为确保匹配结果的可靠性，匹配需满足平衡性假设(balancing assumption)与共同支撑假设(common support assumption)。平衡性假设要求给定企业使用互联网的概率，企业是否使用互联网与其特征向量之间是相互独立的；也就是说，平衡性假设要求匹配之后匹配变量在控制组与处理组两组样本间不存在差异。附录表1②扫描本文首页二维码，点击“附录”获取。给出了匹配变量在处理组和控制组两组样本间平衡性检验的结果。不难发现，各变量在匹配之后t统计量的相伴概率在10%以上，且各变量的标准偏差绝对值均降低至不足5%，可以认定本文所选取的匹配变量和匹配方法是合适的③本文的匹配同样也满足共同支撑假设，限于篇幅并未汇报相关结果，备索。。

（二）基准回归结果

表1前两列汇报了基准检验的结果。第(1)列没有加入任何控制变量，第(2)列为加入了控制变量的情况。可以发现，在控制了年份和企业固定效应之后，Inter×T的系数显著为正，说明互联网显著提升了企业的风险承担水平，这证实了前文理论分析的结论。与此同时，在控制变量中，企业的资本劳动比(klr)、负债率(debt)、利润率(profit)、接受政府补贴虚拟变量(subsidy)以及企业所在地区的市场化水平(factor)等变量均对企业风险承担水平的提升起到正向作用；而企业年龄(age)、企业规模(scale)、融资约束(finance)、企业出口虚拟变量(exp)以及所有制(soe、foreign)等变量对企业风险承担水平的影响均不显著。

表1 互联网与风险承担：基准检验结果

续表1

检验互联网分别通过成本节约效应和效率提升效应对企业风险承担水平的影响，在模型(1)的基础上我们进一步得到模型(4)：

其中，cost表示企业总成本，用企业的固定成本、沉没成本与企业工资之和的对数表示。沉没成本用管理费用表示，固定成本采用企业的固定资本表示，企业总工资用企业的工人工资与福利费之和表示。固定资本存量采用Brandt等(2012)的方法计算得到；沉没成本和企业工资用1998年为基期的CPI平减得到。lp为企业劳动生产率，用工业总产值与企业就业人数的比值来衡量。式(4)中，若1β＜0，意味着互联网的使用降低了企业成本，从而提升企业风险承担水平；若2β＞0，说明互联网的使用促进了企业效率的提升，从而促进了企业风险承担水平的提高。其回归结果见表3的后三列。1β始终显著为负，2β始终显著为正，这证实了本文作用机制的存在。

（三）稳健性检验

本文的基本估计结果显示，互联网提升了企业的风险承担水平，且成本节约效应和生产率提升效应是互联网提升企业风险承担水平的重要渠道。接下来，就这一基本结论进行稳健性检验，以证明该结论的可靠性和稳定性①限于篇幅，这里没有汇报稳健性估计的结果，备索。。

1. 改变数据匹配方法

为避免因特定匹配方法导致的样本选择偏差问题，本文使用1∶5的最近邻匹配、半径匹配(r＝0.001以及r＝0.005)、马氏匹配为处理组企业寻找对照组，并在该基础上对模型(3)、(8)进行检验，发现其估计结果与基准估计结果没有发生显著变化。

2. 改变回归方法

在最近邻匹配的基础上使用固定效应和工具变量方法进行估计。其中固定效应控制了地区、行业和年份等不可观测因素，工具变量在控制各种固定效应的基础上，选用了2001年各地级市城市电信业务总量(万元)的对数值和城市人均邮局拥有数(所)的对数值作为工具变量。在更换了回归方法之后，基本结论依然成立。

3. 改变变量测算方法

我们从以下两方面来排除变量测算方法对回归结果的影响。首先，将企业风险承担水平的测算波动周期由3年替换为5年，得到新的风险承担水平指标riskt5，将其重新纳入模型进行回归。其次，用OP和ACF的方法重新测算生产率，得到新的生产率指标tfp_acf和tfp_op，将其纳入模型(4)进行回归，基本结论依然成立。

4. 安慰剂检验

为检验任何遗漏变量可能对估计结果造成的影响，本文进一步参考Li等(2016)的处理方式，随机指定样本中采用互联网的处理组企业样本和政策年份，并重复检验500次，以查看虚假交互项系数的分布情况。随机指定的处理变量的估计系数明显地集中在0值附近，这意味着随机指定的互联网变量以及由其构造的互联网的生产率提升效应和成本节约效应对企业的风险承担水平没有产生作用，证明了本文基准回归结果的稳健性。

五、拓展分析

（一）异质性影响

企业是否使用互联网是多种因素共同作用的结果，不同类型企业的风险承担水平也可能存在显著差异。这些因素的存在意味着互联网对企业风险承担的作用效果可能会受其他因素的影响，因此本文进一步基于模型(3)进行异质性检验。其回归结果报告在表2中。

我们按照企业规模的大小和生产率的高低将样本平均分为三等份。其中，分别以小规模企业和低生产率企业为基准组，upscl和uplp分别表示企业是大规模企业和高生产率企业的虚拟变量，检验结果分别报告于表2的前两列。其一，估计结果表明，相对于小规模和低效率企业，大规模企业和高效率企业使用互联网对其风险承担水平的提升作用更为显著。可能的解释是，相比小规模和低效率企业，大规模企业和高效率企业更能负担互联网的使用成本，使用互联网的可能性较高，且企业运行专业化程度高，形成规模经济的可能性较大，互联网的使用对其成本和运营效率的提升较为明显。相反，在互联网兴起之初，小规模企业和低效率企业负担互联网使用成本的压力较大，从而使用互联网的可能性较低。另外，由于运营和生产方面的低效率，互联网可能对其效率的提升以及成本节约的作用并不明显。

其二，企业所有制异质性。按照企业所有制的差异，我们将企业分为国有企业、外资企业和民营企业三种类型。其中，以国有企业为基准组，foren和prvt分别表示企业是外资企业和民营企业的虚拟变量，具体估计结果汇报于表2第(3)列。其结果表明，相比国有企业和外资企业，互联网显著促进了民营企业风险承担水平的提升。对于外资企业而言，围绕其发生的交流成本主要发生于其与外国母公司的联系中，而这些公司一般已经与国外有关企业建立了相应联系，因此对信息成本的反应程度要小于内资企业。对于国有企业而言，其在资本、资质、人才乃至先发优势等方面有着难以比拟的优势，但由于民营企业的资本更具流动性、管理体系更具灵活性和创新性，而且更重要的是民营企业更具企业家精神和冒险精神、员工更具创新精神，这些因素决定了民营企业在互联网使用上优于国有企业。

其三，企业出口状态异质性。按照企业出口状态，将企业分为出口企业(exp＝1)和非出口企业。其中，以非出口企业为基准组，考察互联网对企业风险承担水平的作用效果是否依企业出口状态而呈现异质性特征，回归结果报告于表2第(4)列。从中可以发现，相对于非出口企业，互联网对出口企业风险承担水平的促进作用更为显著。出口企业面对更为广阔的国际市场，需要承担更为高昂的搜寻成本和交流成本，因而更加依赖互联网以降低经营难度；相反，非出口企业的业务和目标客户主要集中于国内，面临的搜索成本和交流成本较低，可以依靠便利而多样的通讯或者交通基础设施实现信息和产品的交换，互联网作为其可选的交流工具之一，对其成本和效率的作用效果有限。此外，出口企业相比非出口企业具有更好的经营绩效，在本文样本期间内、互联网发展之初，更能负担起互联网的安装和使用成本，从而能更好地发挥互联网对其风险承担水平提升的作用。

表2 互联网与企业风险承担：异质性检验

（二）互联网与企业风险承担：基础设施的作用

基准估计结果表明互联网能显著提升企业的风险承担水平，但是互联网为企业带来的成本节约和效率提升离不开其他通讯和交通基础设施的辅助，因而有必要考察其他基础设施在互联网影响企业风险承担水平中的作用。基于此，本文参考毛其淋和许家云(2016)的做法，引入城市层面基础设施变量(infra)与inter×T的交互项变量，构成三重交互项(infra×inter×T)。若三重交叉项的系数为正，则说明在基础设施建设越完善的地区，互联网越能促进企业风险承担水平的提升。其回归结果汇报在表3中。本文采取10类基础设施指标来考察其他基础设施在互联网影响企业风险承担水平方面的作用。前4列对货运类基础设施的作用进行了考察，分别采用公路、水路、铁路、航空运输货运量表示，可以发现四类交通基础设施与互联网变量构成的三重交叉项的作用系数均显著为正。表3第(5)列、第(6)列、第(7)列对邮电类基础设施的作用进行了考察，其指标分别用企业所在城市的邮局数量、邮电业务量以及电信业务量表示，可以发现邮电类基础设施同样非常显著地促进了互联网对企业风险承担水平的积极影响。表3第(8)列、第(9)列、第(10)列的结果显示了通讯类基础设施的相应影响，其指标分别使用企业所在城市的固定电话用户数、移动电话用户数以及国际互联网用户数来表示。其回归结果同样表明通讯基础设施的改善有助于互联网在提升企业风险承担水平方面发挥积极作用。比较这三大类基础设施的影响，我们发现通讯类基础设施在互联网影响企业风险承担水平中发挥的积极作用最大。综合以上结论，我们认为互联网对企业风险承担水平提升的作用离不开基础设施的完善。因此，若要进一步激发互联网对企业风险承担水平的正面影响，各地区就需要进一步加强和完善相应的基础设施(尤其是通讯类基础设施的建设)。

表3 互联网与企业风险承担：基础设施的作用

（三）互联网的资源配置效应

我们通过异质性分析发现，互联网对高效率企业风险承担水平的提升作用大于其对低效率企业风险承担水平的提升作用；其对民营企业的风险承担水平提升作用大于其对国有企业的作用，而民营企业在此方面的效率往往更高。这些现象是否意味着互联网的使用具有某种资源配置效应？为了证明这一点，本部分首先考察互联网通过作用于企业风险承担水平对企业所在行业资源配置效率的整体影响，然后分别从企业进入退出、制造业行业上游垄断以及市场分割的角度考察其作用机理。

1. 互联网、企业风险承担与行业资源配置效率

本部分首先将原有企业层面的研究转移至城市制造业四分位行业层面，通过生成各城市行业互联网使用率以及各城市内各行业企业平均风险承担水平，考察其对资源配置效率的作用。其回归模型如下

其中，effctk为c城市k行业t年的资源配置效率。与前文不同，式(5)中的risktctk为一城市某行业内企业风险承担水平的加权值。inter_raitockt为c城市k行业第t年内企业使用互联网的比率，用行业内使用互联网的企业数与行业总企业数之比表示。系数1γ衡量互联网通过提升企业风险承担水平对行业资源配置效率的影响，2γ衡量行业内互联网使用率对其资源配置效率的作用。X表示一组控制变量，包含城市层面行业内企业平均固定成本(ave_fixcost)、企业平均管理费用(ave_mngecost)、企业平均工资(ave_wage)、企业平均规模(ave_scale)、企业平均经营年限(ave_age)、企业平均出口倾向(ave_expratio)、企业所有制分布(ave_soeshare、ave_forshare)、市场化程度(factor)等变量，所有变量的取值均经过了对数处理。此外，式(5)也控制了四分位行业固定效应、时间固定效应以及地级市固定效应。

参照Lu和Yu(2015)的做法，本文使用泰尔指数来衡量行业内加成率的分散程度，用以表示行业内的资源配置情况。泰尔指数计算公式如下：

其中，Vckt为c城市t年k行业中企业加成率方差，其他变量的定义与前文相同。

相关回归结果报告于表4。表4中第(1)列为以行业内企业加成率的泰尔指数衡量的行业资源配置效率为被解释变量的回归结果，可以发现互联网通过提升行业内企业的平均风险承担水平而显著降低了行业加成率的离散度，即互联网的使用显著提升了行业资源配置效率。表4第(2)列至第(5)列的估计结果证实了第(1)列结果的稳健性。因此，可以认为互联网通过提升企业的风险承担水平而提升了行业内资源配置效率。

表4 互联网、风险承担的资源配置效应

注：括号内数值为聚类稳健的标准误，***、**和*分别代表系数在1%、5%和10%的显著性水平上显著，这里省略了控制变量的估计结果。

2. 互联网、企业风险承担与资源配置效率：动态机理

(1) 企业进入退出的视角

互联网是否会提高高效率企业的进入率和低效率企业的退出率并由此促进行业资源配置效率的提高呢？为回答这一问题，本部分就互联网进一步对行业内企业的进入率和退出率的影响进行考察。参考毛其淋和盛斌(2013)的做法构造行业内企业进入率(entrckt)和退出率(exitckt)，估计结果汇报于表5的第(1)和第(4)列中。接下来，按c城市行业k内企业劳动生产率的高低从低到高进行排序，取劳动生产率排前25%的企业定义为低效率企业，取劳动生产率排后25%的企业定义为高效率企业，并测算了c城市行业k内高效率企业的进入率、退出率(entr_hghckt、exit_hghckt)与低效率企业的进入率、退出率(entr_lowckt、exit_lowckt)，并进一步就高低效率企业的进入、退出对行业内互联网的使用比例进行回归，回归结果同样报告在表5的第(2)列、第(3)列、第(5)列、第(6)列中。

通过表5的第(1)列、第(4)列，可以发现互联网的使用显著抑制了行业内企业的进入率与退出率，且通过提升行业平均风险承担水平使其对该进入率和退出率同样具有显著的抑制作用。对高、低效率企业的进入率和退出率进行考察的结果分别汇报于表5的第(2)列、第(3)列、第(5)列、第(6)列中。其估计结果表明，在企业退出方面，互联网对高效率企业退出率的作用并不显著，但显著促进了低效率企业的退出。对此可以理解为，相较于高效率企业，互联网企业的增加倾向于促进低效率企业退出市场，从而在整体上可以促进行业内资源配置效率的提高。在企业进入方面，可以发现互联网显著提高了高效率企业的进入率，同时显著降低了低效率企业的进入率，整体上有助于促进行业内资源配置效率的提升，并且上述作用随着企业风险承担水平的提高而增强。

表5 互联网、风险承担与行业的进入率和退出率

(2) 上游垄断的视角

本小节参照王永进和施炳展(2014)的方法，结合2007年中国135行业的投入产出表，采用上游行业的赫芬达尔－赫希曼指数，对城市层面三分位行业的上游垄断进行测度，并基于式(5)对其影响进行计量估计。其中，行业上游垄断的计算公式为：

其中，hhicnt表示t年c城市n行业的赫芬达尔指数，用于表示市场集中度，该值越大，市场垄断程度越高；sale表示工业销售产值；θnm表示行业m中使用的行业n的投入占行业m中间投入的比重。此外，我们还分别使用行业内销售排名前4位和前8位企业的市场集中度指标以及行业内销售额排名前5位与前10位企业的市场集中度进行稳健性检验。

本文进一步借鉴王永进和施炳展(2014)的做法，计算行业的下游市场竞争度：comcnt＝1-mnpcnt，并以之考察互联网对下游市场竞争的影响。与之前的做法类似，本部分所有变量均经过对数处理①在对下游竞争进行对数处理时，由于comcnt=1-mnpcnt，存在最小值为负的情况，综合多种测度方式下的最小值，本文系对comcnt加20之后取对数，以最大程度保留样本。，结果汇报在表6中。其中第(1)列使用针对行业内所有企业计算的上游垄断指标进行估计，第(2)列至第(5)列分别使用工业销售产值排名前4、前8、前5、前10位企业计算的上游垄断指标进行估计。可以发现，在所有回归结果中，互联网使用比例和行业风险承担水平对上游垄断的影响都显著为负，即互联网使用比例的增加和行业风险承担水平的提高显著削弱了上游垄断的负面影响。更为重要的是，我们发现在第(1)列至第(5)列回归结果中，riskt×inter_ratio的估计系数均显著为负，即互联网使用比例的提高通过提高企业风险承担水平显著削弱了上游垄断的消极影响。互联网及其通过风险承担对下游竞争的估计结果汇报在附录表2①扫描本文首页二维码，点击“附录”获取。中。riskt和riskt×inter_ratio的估计系数都显著为正，这说明企业风险承担水平的提升可以提高行业的下游竞争程度，而互联网使用比例的提高可以强化上述作用。对其可能的解释是，前文研究表明，相对于国有企业，非国有企业选择使用互联网更能促进其风险承担水平的提升，而随着行业内互联网使用比例的增加，国有企业竞争优势开始萎缩，由其主导的上游垄断现象出现扭转的局面，而随着非国有企业风险承担水平的提升，其在“互联网＋”时代下的竞争优势日益凸显。可见，互联网通过促使企业风险承担水平提升，进一步对中国的“非对称竞争”有一定的矫正作用。

表6 互联网、风险承担与上游垄断

(3) 市场分割的视角

本节通过计算市场分割指数，详细考察互联网及其通过作用于企业风险承担水平进而对市场分割的影响。本文借鉴桂琦寒等(2006)提出的“相对价格法”，通过选取11类消费品63对相邻省市4年数据来计算市场分割变量②11类商品具体是：食品、饮料饮酒、纺织品、家用电器及音响器材、日用品、化妆品、金银珠宝、中西药品及医疗保健用品、书报杂志及电子出版物、燃料。63对相邻省市是指中国大陆31个省市自治区中除海南省以及西藏自治区之外其他29个省市构成的地区对。。另外，由于市场份额越大的地区对全国市场份额的影响程度越大(赵玉奇和柯善咨，2016)，我们以各省份四分位行业工业销售产值所占省份层面工业销售产值总额的比重为权重，测算得到各四分位行业面临的省内市场分割的强度，经对数处理之后得到diseg_averkt。其回归结果报告在附录表3①扫描本文首页二维码，点击“附录”获取。的第(1)列中。

此外，我们还进行了以下几组稳健性检验：第一，按照桂琦寒等(2006)的方法计算市场分割指数，然后将63对相对价格方差按照省份求和，以此为基础重新得到省份-四分位行业的市场分割强度diseg_sumrkt。第二，参考赵玉奇和柯善咨(2016)的做法得到市场分割壁垒指标，并同样按照工业销售总额构成权重，得到各省市四分位行业层面的市场分割壁垒diseg_bleirkt。第三，参考陆铭和陈钊(2009)的做法，采用价格指数法衡量各地区市场分割程度，并同样以工业销售总额为权重得到各四分位行业的市场分割情况diseg_prcerkt。第四，上述工作均在省份-四分位行业层面展开，本文进一步在省份-三分位行业层面重复进行上述工作，回归结果报告在附录表3第(5)列至第(8)列中。第三，本文在城市层面重新计算diseg_averkt和diseg_sumrkt，控制时间和城市固定效应重新进行回归。

从附录表3各列估计结果中可以发现，互联网使用比例的提高和行业平均风险承担水平的提高均显著降低了市场分割程度，并且行业内使用互联网的企业比重越高，风险承担对市场分割的负向影响越显著(riskt×inter_ratio的估计系数显著为负)；互联网通过提升行业或者城市内企业平均风险承担水平，显著降低了该行业或者城市的市场分割程度。由此，我们可以认为互联网可以强化风险承担对市场分割的抑制作用，从而可以提高当地的市场化水平，促进当地资源配置效率的提升。根据已有的研究结论，地区或者行业风险承担水平越高，其经济增长便越富有活力；而互联网带来信息和资讯低价高效的传播和企业技术水平的提升，可以促进企业之间在要素、商品、信息上跨越空间和互通有无，这可以进一步地促使企业技术水平的提高，更意味着该地区或者行业市场一体化的加强和资源配置效率的提升。

我们通过上述分析发现，互联网通过提升企业的风险承担水平，对制造业行业的资源配置效率有显著的提升作用，主要表现在互联网通过提高企业的风险承担水平显著降低了行业内生产率(成本加成率、利润率)的分散度；互联网通过提升企业的风险承担水平，显著降低了行业内高效率企业相对于低效率企业的退出率，降低了低效率企业相对于高效率企业的进入率，进而通过加速低效率企业的退出和抬高低效率企业进入门槛促使行业内生产率以及资源配置效率得到提升。最后，互联网可通过提升企业的风险承担水平对行业上游垄断产生显著的抑制作用，对下游竞争产生显著的促进作用。换言之，互联网通过提升企业风险承担水平，对中国目前存在的“非对称竞争”问题有一定的缓解作用。

六、结 论

20世纪90年代以来，互联网在中国取得了突飞猛进的发展。如今随着“互联网＋”和大数据时代的到来，互联网对制造业企业而言已不仅仅是通讯技术的变革，更是生产和销售方式的变革，其对企业的创新意识、创新活力以及冒险精神的激发，为社会资源的整合和升级带来了巨大的契机，极大地提高了企业风险承担水平和行业资源配置效率。

本文基于2004—2010年中国制造业微观企业数据，使用倾向得分匹配的倍差法系统考察了互联网对企业风险承担水平的影响及其进一步对行业资源配置效率的影响。本文的实证结果显示，互联网的应用显著提高了企业风险承担水平。并且，成本节约效应和生产率提升效应是互联网作用于企业风险承担的重要途径。该结论在改变数据匹配方法、改变回归方法、改变变量测算方法以及安慰剂检验之后依然稳健。异质性检验表明，互联网对企业风险承担的积极影响在民营企业、高效率企业、大规模企业以及出口企业中效果更为显著。

最后，本文进一步发现，互联网的使用以及由其导致企业风险承担水平的提升显著地促进了行业内资源的优化配置。

本文的研究证实了互联网对制造业企业风险承担水平的提升具有促进作用，也论证了互联网对于改善市场环境、缓解行业上游垄断压力、提升资源配置效率俱有积极作用。目前，在“互联网＋”与大数据的背景下，5G等互联网技术在世界范围内的建设方兴未艾，我国应把握在新型基础设施建设方面的有利形势，进一步加强信息基础设施、融合基础设施以及创新基础设施的建设，同时不能忽略与新型基础设施配套的相关基础设施的完善。我们应一如既往地坚持市场在资源配置中的决定性作用，打破要素流动壁垒，鼓励新形态商业模式的发展，激发企业创新意识、提振企业家精神，激励制造业企业风险承担水平的提升和制造业行业的转型升级，促进生产要素在国内大循环的流转。企业风险承担水平的提升意味着企业更愿意从事高风险经营活动，而互联网的使用更意味着企业之间联系的加强以及风险危害性和传染性的增强，国家应加强对大中型企业的风险管控，尽量避免企业因过度承担风险而对就业、物价等社会稳定因素造成不利影响。于企业个体而言，互联网有助于企业风险承担水平提升，这一方面意味着企业有机会获取更多的投资回报和提升企业价值，而另一方面更意味着过度承担风险也会带来更为严重的损失。为此，企业要强化风险意识和法律意识，完善和加强风险管理，减少风险损失。