数字化平台消费与制造业企业提质增效

邓 峰,李征帛,朱俏俏

(新疆大学 经济与管理学院,新疆 乌鲁木齐 830046)

一、 引 言

改革开放以来,中国经济的飞速发展带来了要素禀赋结构的根本性变化,制约发展中国家经济增长的资本要素已经表现出相对其他要素的比较优势[1]。根据罗斯托的经济增长阶段理论,中国将逐渐由成熟发展阶段向大众高消费阶段和追求生活质量阶段过渡[2],消费对中国经济增长的拉动作用将愈发重要。如何激发市场活力,释放消费潜能,实现创新驱动,畅通经济循环,是新时期中国经济面临的重要问题。数字经济的蓬勃发展无疑将为中国经济带来新的机遇。目前,数字经济对中国经济的贡献主要以消费和流通赋能为主,应进一步加快数字产业化和产业数字化发展,为供给侧提供强大赋能,激发数字经济对制造业发展的贡献潜力[3]。

数字技术在消费领域的快速融合和渗透催生出了平台经济这一新商业模式。为了加快推进数字技术与实体经济的融合发展,满足平台经济的发展需求,中国在2008年金融危机后的“四万亿投资”计划、“宽带中国”、移动互联网建设等重大经济政策举措极大地改善了交通和通信基础设施状况,为中国的平台经济发展创造了优越条件,促使中国互联网平台消费在2012年以后开始呈现出爆发式增长态势(见图1)。中国网上零售总额占社会消费品零售总额的比重由2014年的9.5%上升到2020年的30.01%。即使在2020年因疫情原因总体消费转弱,社会消费品零售总额下降3.93%的情况下,平台消费仍然保持着快速发展的势头,并实现了10.61%的增长。可见,数字化平台消费新模式正在成为拉动消费、促进经济增长的重要引擎。鉴于此,《中共中央国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》中提到,要加快推动商品市场数字化改造和智能化升级,鼓励打造综合性商品交易平台。

图1 平台消费水平变化趋势

经济的发展是一个循环累积的过程,只着眼于需求侧拉动的短期效应尚且不足,更要注重需求与供给的有效互动,形成需求引导供给、供给创造需求的良性循环。当前中国所处的发展阶段客观上必然要求在经济发展中既要重视消费对经济增长的拉动作用,也要充分认识到深化供给侧结构改革、夯实制造业基础的重要性,坚持把发展经济的着力点放在实体经济上,推动经济实现质的有效提升和量的合理增长。那么,平台消费在中国的快速崛起对制造业企业的可持续健康发展与创新驱动转型能否产生积极影响?如果答案是肯定的,产生影响的机制路径如何?对具有不同禀赋条件的制造企业将产生何种差异化影响?对于上述问题的解答将有助于厘清平台消费对制造业发展的作用逻辑,对中国经济的可持续高质量发展具有重要意义。

为了有效回答上述问题,文章基于异质性企业模型的构建及资本循环运动过程的分析,理论上探讨了平台消费对制造业企业效益水平及发展质量的影响机理。在理论分析的基础上,利用2014—2019年中国各省份平台消费与制造业上市公司等数据对理论推断进行了实证检验。可能的边际贡献主要包括:(1)在中国数字经济大发展的背景下,聚焦于平台经济领域,基于经济循环视角,从量与质两个维度考察了需求侧平台消费新商业模式对供给侧制造业企业的影响;(2)从经济循环过程的不同环节入手,探索平台消费对企业创新模式、商品流通过程和消费者消费行为的影响,揭示平台消费促进制造业企业提质增效的机制路径;(3)基于制造业企业的禀赋条件,深入挖掘平台消费对不同类型企业的异质性影响,呈现出平台消费带动制造业发展的阶段特征和作用趋势。

二、 文献回顾

随着数字信息技术的飞速发展,数字经济正在成为经济增长的新引擎,其对制造业发展的影响正得到越来越多的关注。数字化网络平台是数字要素传播的载体,由此形成的平台经济是数字经济的重要组成部分。作为数字技术在消费领域的商业模式创新和平台经济的主要内容,平台消费兼具数字技术的技术共性与具体经济运行环节的特殊性。因此,对数字技术、平台经济和平台消费三者影响制造业发展的相关研究进行梳理是必要的。

(一) 数字技术对制造业发展的影响

制造业既是社会经济发展的基石,也是创新价值实现的重要领域,其发展水平将在很大程度上决定整个经济体系的供给质量和供给效率。已有研究表明,数字技术的发展有利于降低交易成本、减少资源错配、转变消费模式与消费结构、变革生产组织方式、提高生产和管理的智能化程度、促进专业化分工[4-12],直接或间接地推动制造业创新能力、生产效率和价值链地位的提升[13-15]。以此可见,在数字技术应用对制造业发展的影响方面,已有文献进行了较为丰富的理论与实证探讨。

创新是推动经济增长的核心动力,由数字技术与实体经济的深度融合所推动的数字创新正对社会经济发展的方方面面产生深远影响,也必将带来企业创新模式的变化。已有研究对数字创新的定义和特征进行了归纳和总结[16-17],主要从数字产品创新、数字过程创新、数字组织创新和商业模式创新四个方面对数字创新的表现形态和具体应用进行了较为细致的研究[18-22],并进一步指出分布式创新和重整式创新是推动数字创新的主要机制[23]。近年来,数字经济在中国的发展松茂竹苞,针对数字创新的理论探讨日渐增多[24-26],其所带来的经济影响受到广泛关注。然而,聚焦于中国情境的企业数字创新行为的实证研究仍然十分匮乏。

(二) 平台经济对制造业发展的影响

中国平台企业的迅速发展壮大引起了学者们的关注,在平台经济对制造业发展的影响方面开展了有益探讨,但已有相关研究较少,且主要集中于理论上的分析和推理。例如,李昌浩和徐琪(2014)认为利用平台经济发展制造业的服务创新模式是新时期推动制造业转型升级的重要途径[27]。彭诗言(2017)指出,平台经济可以通过模块化分工、开放式创新、市场竞争倒逼和信任合作四种机制促进制造业的转型升级[28]。谢晓燕和刘洪银(2018)也指出应构建制造业平台生态系统,推动制造业的智能化升级和价值链重塑[29]。此外,岳云嵩和李兵(2018)利用企业间的平台交易数据实证考察了电子商务平台对中国制造业企业出口的促进作用[30]。

(三) 平台消费对制造业发展的影响

目前,少有文献聚焦于考察平台消费对制造业发展的影响,但已有关于平台消费所带来的商品消费与宏观经济影响的相关研究较为丰富,形成了较好的研究基础。已有研究表明,平台消费的快速发展正在深刻改变着商品的交易模式与匹配机制,信息触达与信息搜索双向交叉信息传递效率的提升对消费者的消费意愿具有正向影响[31]。平台消费模式可以通过降低交易费用、感知消费偏好、提高商品搜索效率、释放消费潜力、改善消费结构等机制促进消费[32-35]。从平台消费对市场经流活动的整体影响来看,已有文献具有两种不同观点。一种观点认为,平台消费有助于减小商品均衡价格的波动、降低商品的价格黏性、纠正市场错配、促进产业结构优化转型[36-38],有利于经济的高质量可持续发展;另一种观点认为,平台企业可能会借助网络交叉效应迅速壮大,进而过度扩张,产生垄断和价格歧视问题,使平台经济对社会福利的影响具有不确定性[39-45]。平台消费所引起的激烈的市场竞争也可能会降低平台卖家的参与意愿[46]。可见,已有研究在平台消费将产生何种经济影响的问题上观点并不一致。

对于制造业体量世界第一、亟须创新驱动转型的中国来说,平台消费作为数字技术在需求侧的创新应用,对供给侧制造业的影响应给予关注。然而,现有文献在平台消费对中国制造业企业的影响方面较为匮乏。虽然余文涛等(2022)基于中国制造业企业及其在电商平台的旗舰店、直营店的销售额数据实证考察了电商平台应用对企业绩效的影响[47],但该销售数据并不能反映平台消费的全貌,平台自营与个体经营者的销售情况以及其他类型的平台交易活动也是平台消费的重要组成部分。

综上所述,已有研究在数字技术对制造业发展的影响和平台消费的经济影响两个方面进行了较为丰富的探讨,且从理论上分析了数字化时代企业数字创新模式的转变。但罕有文献从经济循环的全局视角详细考察需求侧数字化平台消费新模式对供给侧制造业企业发展的作用。本文尝试从经济循环运动的生产、流通和消费各环节入手,通过考察企业创新模式、商品流通效率和消费者消费行为的变化,揭示平台消费对制造业发展的影响及其作用机制。

三、 机理分析

借鉴Melitz与Bustos的异质性企业模型[48-49],进一步引入消费者消费特征、商品流通特征和企业创新行为特征,考察平台消费对制造业企业的影响。假设市场存在多个区域,每个区域内生产同质产品,商品可以在区域间自由交易,企业的生产只依靠劳动力一种要素。

1.消费者方面。消费者的偏好采用CES效用函数描述:

(1)

其中,U表示消费者的效用水平,ω表示消费者选择的商品种类,Ω表示商品种类集合,ρ为不同商品之间的替代率。

商品的总体价格水平P为:

(2)

商品替代弹性为σ=1/(1-ρ),选择商品的数量为M,商品ω的价格为p(ω)。

将消费者的商品选择序列视作一个总体,在消费者效用最大化的均衡条件下[50]:

(3)

(4)

消费者对ω商品的需求量为q(ω),Q为消费者消费商品总量,E为消费者总消费支出,I为消费者收入,α为消费者的消费倾向。假设消费者收入不变,传统与平台消费模式下的消费倾向分别为αt和αp。在经济循环的消费环节,平台消费将提高商品的信息触达与消费者信息搜索的匹配效率,降低交易成本,提升消费者的信息能力和消费倾向。首先,平台消费便捷、高效的搜索方式和数字支付系统极大地简化了交易流程,为消费者节省了大量的时间和精力,使消费者能够释放出传统消费模式下受制于交易成本而放弃的消费需求;其次,平台消费将改善供需双方信息不对称的问题,强化企业间的市场竞争,压低商品均衡价格,抑制价格大幅波动,提高消费者剩余和福利水平,激发消费欲望;再次,平台消费打破了时空局限,随着平台企业金融业务的不断完善,消费者能够随时随地实现跨区域的商品搜索和购买,更充分地满足消费者不断变化和日益提高的消费需求;最后,消费平台通过数字化的功能展示、原理讲解、场景构建等方式,使消费者能够更容易发现和充分了解商品的使用价值,通过优化消费者的产品感知促进消费。因此,αp>αt。两种模式下的消费需求为:

qt(ω)=αtIPσ-1[p(ω)]-σ

(5)

qp(ω)=αpIPσ-1[p(ω)]-σ

(6)

2.生产者方面。假设企业的劳动生产率为φ,企业生产产品的固定成本为f,则采用传统销售模式的企业成本(TC)为:

(7)

企业欲采用数字化平台销售模式,则需承担数字基础设施建设的固定成本投入。假设数字平台建设对企业固定成本影响为η(η>1)。数字平台将为企业提供大量的消费者行为信息,使其更充分地了解消费者的需求,合理安排生产,优化生产流程,改善生产效率。数字网络平台的构建也将提升企业自身的数字化水平,对企业的生产和运营将产生积极影响。假设数字技术应用对企业生产效率的影响为γ(γ≥1)。企业采用网络平台新销售模式的生产成本为:

(8)

传统模式下企业的交易成本为τ,主要包括信息搜索成本、产品流通成本等。平台消费对交易成本的影响为κ。在经济循环的流通环节,平台消费规模的快速扩张将有效带动物流相关行业的发展,提升商品流通效率,加速企业资本循环。首先,数字平台将原本分散于不同销售网点的商品信息汇聚到虚拟网络,消费活动跨时空整合所产生的巨量商品流通需求和统一调配的规模效应将诱致资本流向流通领域,带动物流相关行业的技术进步和效率提升;其次,平台消费带动物流相关行业发展的同时,使中间产品的跨区匹配效率更高、运输成本更低,提高资源的配置效率,降低交易成本;最后,消费环节的数字化转型将有效带动商品流通环节的数字融合发展,以适应网络平台上随时产生、规模庞大和高度分散的交易行为,使商品的流通过程安排更加科学、高效,节约流通成本。因此,κ<1。两种模式下产品的定价分别为:

(9)

(10)

因此,两种销售模式下企业的利润分别为:

(11)

(12)

式(11)与式(12)构成了图2的情形。在传统模式下,企业通常会通过提高组织效率、加大研发投入等方式提高企业生产效率,使企业的技术水平处于(φ0)σ-1右侧,进而保持市场上的相对技术优势。在产业整体技术水平达到(φ*)σ-1之前,由于建设网络平台需要投入巨大成本,企业继续采用传统经营模式更有利。但是,随着企业的发展和数字基础设施的完善,产业技术水平将越来越接近(φ*)σ-1,继续采用传统模式推动企业创新的效率将变得相对低下,企业需进行数字化转型以适应数字时代的技术变革。平台经济发展所需的基础设施往往具有公共产品属性,依靠私人投资将产生投资不足和重复建设的问题。然而,前期基础设施领域的建设与信息技术的研发投入又恰恰是企业在数字化时代实现数字转型的必要条件。鉴于此,政府大力开展数字基础设施领域的投资建设将为实体经济与数字技术的融合发展铺平道路,推动图2中(φ*)σ-1点位置左移,使企业能够更早地具备向数字化转型的条件,提升企业的盈利能力和技术水平。

图2 传统模式与数字平台新模式的技术选择

图3 逻辑框架图

以上分析直接给出了平台消费模式对企业生产效率的影响γ,而企业的创新行为将对生产效率产生主要的和直接的影响。为了深入分析γ的产生过程,下面进一步将企业的创新行为纳入模型。借鉴Akcigit等(2018)的模型分析框架[51],假设企业的创新来源于创新人力资本所产生的新想法、新思路。根据Ciriello等(2018)的定义,重整式创新是指通过将现有模块与嵌入式数字技术相结合而形成新的数字解决方案所推动的创新活动;分布式创新是指通过对跨组织边界的数字编码信息的收集和重新组合所推动的数字创新活动[23]。本文认为数字化转型企业的创新人员与外部的交流频率和对外界知识的学习能力都将得到显著加强。企业不仅可利用数字技术手段加强对自身创新资源的统筹与整合能力来促进创新,而且将使数字平台不断产生的数据信息化、知识化,进而实现对组织外部创新资源的整合与利用,即可通过重整式创新与分布式创新两种数字创新机制提升创新能力。

平台消费将带动制造业企业的数字化转型,通过重整式创新提升发展质量。一方面,数字化平台消费的发展将促使生产者主动适应数字化时代带来的各种新变化、新规则,提升驾驭数字信息技术的能力,推动数字化研发活动,实现对既有创新资源更高效的利用,提高创新质量与生产效率;另一方面,数字技术的不断渗透也将带来组织模式的变革,推动企业提升数字化组织能力,使企业自身的创新资源得到优化整合,革旧从新,发挥比较优势。

数字平台的出现打破了知识信息传播的时空障碍,使企业可以更加便捷地整合外部创新资源,吸收外界创新溢出,把握消费动态趋势,提炼多维创新元素,即平台消费将通过助推企业的分布式创新拓展创新活动边界。首先,生产企业可以通过网络消费数据及时收集消费者偏好的变化趋势,进行更有针对性、更符合市场需求的创新研发,有利于企业抢占创新红利、形成先发优势;其次,平台消费的发展所催生出的知识信息类平台商业模式创新使得海量低成本、高质量的知识信息资源汇聚于网络,有利于研发人员专业素质和创新能力的提升,加强企业的人力资本积累;最后,平台消费有利于推动各种数字信息要素价值的价格表征和市场化配置,使具有可无限复制特征的数字信息具有竞争性和稀缺性,促进数据要素的合理配置。

假设企业的创新资源投入为ξ(ξ≥1),企业的实际生产率为ξφ,则企业的利润为:

(13)

(14)

(15)

其中,Ct和Cp为企业为创新而追加的成本。由式(15)可知,消费者消费倾向的提升和平台消费模式的交易成本弱化效应将提高企业的利润。这表明,从“量”的方面看,平台消费模式将通过提高消费者消费倾向和促进商品流通提高企业的效益水平。假设人力资本的创新质量是同质且外生的,创新质量为λ=ξσ-1。基于创新来源的角度,进一步引入企业数字创新行为,则企业的创新质量可表示为:

(16)

(17)

(18)

mD表示创新主体的交流效率。mX表示创新主体的学习效率。根据前文的分析,重整式创新和分布式创新分别指代数字信息时代企业通过利用数字技术强化自身统筹创新资源和整合外部创新资源的能力,是数字技术赋能企业加强创新能力的新机制。因此,令ψt与ψp分别表示传统消费模式和平台消费模式下企业统筹和整合创新资源的效率,若存在重整式创新机制,则ψp>ψt。mO表示企业利用数字技术与外部创新主体展开交流对创新效率的贡献,视为分布式创新的作用。θ表示新想法形成创新的效率,可视作边际创新成本。企业的边际创新成本(MC)为:

(19)

(20)

企业的创新成本函数与利润函数为:

(21)

(22)

(23)

(24)

根据利润最大化条件,令π对λ的一阶导数等于0,整理得到:

(25)

一方面,由式(25)右边第一项和第二项可以看出,平台消费模式削弱了企业的交易成本、提高了消费者的消费倾向,提高了商品流通效率、促进了商品资本的价值实现,提升了企业的效益水平。效益水平的提升也将为企业进一步提高创新质量积累必要的研发资本,这体现了平台消费模式下资本积累对创新质量提升的促进作用。

另一方面,式(25)右边第三项表明,在平台消费模式下,数字技术表现出赋能企业创新能力提升的作用。企业不仅通过重整式创新机制加强了自身统筹创新资源的能力,而且在分布式创新机制的作用下提升了整合外部创新资源的能力,推动企业创新质量的提高,这体现了平台消费模式有助于推动企业通过开展数字创新活动提升创新质量。

根据马克思对价值运用过程的分析,在商品经济时代,资本的运动过程可归纳为生产、分配、流通和消费四个环节,资本在不同环节价值表现形式的转换共同构成了社会经济的循环过程[52]。价值的分配涉及劳动力价格的形成,其由劳动力的供需、制度安排和社会福利状况等因素共同决定。因此,本文将研究视角聚焦于经济循环的其他三个环节来考察平台消费对制造业企业发展的影响。消费者消费倾向和商品流通效率的提升将分别在经济循环的消费环节和流通环节加快价值形式转换和价值实现过程,从而加速企业的资本积累,提高效益水平。企业创新能力的提高将推动生产技术的进步和生产工艺的改进,从社会经济的宏观角度来看体现为经济循环的生产环节价值创造能力和生产效率的提升,从生产企业的微观角度来看则表现为企业竞争能力和发展质量的提高。基于上述分析,本文提出如下研究假设:

假设1:平台消费将促进中国制造业企业的提质增效,从“质”与“量”两个维度推动企业的可持续发展。

假设2:在经济循环的消费和流通环节,平台消费可分别通过提升消费者的消费倾向和商品流通效率的机制提高制造业企业的效益水平。

假设3:在经济循环的生产环节,平台消费可通过重整式创新和分布式创新两条路径推动制造业企业的数字创新活动,提升企业的发展质量。

四、 实证设计

(一) 基础模型

(26)

(27)

(二) 中介机制检验模型

根据前文理论机制部分的分析,对于经济循环的消费环节、流通环节和生产环节来说,平台消费分别通过提升消费者消费倾向、加速商品流通和提高数字创新水平三种机制促进了制造业企业的提质增效。由此可见,这三种机制在平台消费促进制造业企业提质增效的过程中将表现出显著的中介作用。理论上消费倾向的提高、商品流通的加速和生产能力的提升分别对于经济循环的消费环节、流通环节和生产环节的促进作用是明显且成立的。因此,参考江艇(2022)的思路[53],本文通过构建如下模型对各中介机制进行检验。

1.消费环节的机制检验。在经济循环的消费环节,数字化平台消费通过提升消费者的消费倾向提高制造业企业效益水平的机制作用可通过如下模型进行检验:

(28)

其中,propit表示i省份在第t年消费者的消费倾向,其余变量均与前文一致。影响消费者消费倾向的因素主要包括消费习惯、收入差距、社会保障、房价和城乡差异[48],本文除消费习惯外的其他主要影响因素均已通过控制变量加以控制。根据张翼(2016)的定义,生存型消费为个人及家庭维持劳动力的生产和再生产而发生的基本消费;发展性消费为个人为了追求更高生活质量和未来发展机会而发生的消费[54]。鉴于此,本文进一步将消费倾向划分为生存型消费倾向(prop-lit)和发展型消费倾向(prop-dit),以期更详尽地厘清消费倾向的机制作用。生存型消费包括食品烟酒、衣着、居住、生活用品及服务、交通通信的消费支出;发展型消费包括教育文化娱乐、医疗保健、其他用品及服务的消费支出。

2.流通环节的机制检验。在经济循环的流通环节,数字化平台消费通过提升商品的流通效率提高制造业企业效益水平的机制作用可通过如下模型进行检验:

(29)

其中,circulijt表示i省份j企业在第t年的商品流通效率,其余变量均与前文一致。

3.生产环节重整式创新的机制检验。在经济循环的生产环节,数字化平台消费通过推动重整式创新提升企业发展质量的机制作用可通过如下模型进行检验:

(30)

其中,inteinnoijt表示i省份j企业在第t年的重整式创新指标,其余变量均与前文一致。本文采用样本内企业的研发资金作为创新资本要素投入、研发人员数量作为创新劳动要素投入、专利获批数量作为创新产出,采用数据包络分析法计算出表示创新效率的Malmquist指数,以此作为企业重整式创新的代理指标。

4.生产环节分布式创新的机制检验。由于无法对企业的分布式创新行为进行直接测度,本文从两个角度对分布式创新机制进行检验:(1)从微观企业视角检验跨区域平台消费对自身创新产出的影响;(2)从生产关联的视角考察跨区域平台消费影响企业创新的空间特征。逻辑在于,若生产企业能够对跨区域平台消费所产生的数据及其所带动的知识信息传递实现有效的收集、整理和分析,实现对跨区域、跨组织边界的数字化创新要素的整合,从而有效推动自身的创新产出,则可以认为平台消费通过推动企业分布式创新提升发展质量的机制存在。此外,若区域间产业关联越紧密,平台消费所产生和带动的数字化知识信息将会越丰富,也将更有利于企业的创新形成,这种空间特征也将进一步证实分布式创新机制的存在。

(1)从微观企业视角检验跨区域平台消费对自身创新产出的影响

(31)

其中,patentijt表示i省份j企业在第t年的创新产出,其余变量均与前文一致。当考察区域外平台消费对本地企业创新的影响时,使用k(k≠i)省份平台消费PC-outkt代替模型中的PCit进行回归分析。本文进一步将企业创新产出分为实质性创新(patent1ijt)与策略性创新(patent2ijt),以期更清晰地识别平台消费对制造业企业创新的影响。鉴于企业专利指标存在大量零值,故采用适用于离散变量的logit回归模型。

(2)从生产关联的视角考察平台消费推动中国制造业企业创新的空间杜宾模型

patentit=α0+ρ×W×patentit+α1×PCit+δ×W×PCit+α2×Xit+ρi+θt+εit

(32)

其中,patentit表示i城市在第t年的制造业创新指标,由i城市在第t年制造业上市企业的专利总和表示;PCit表示i城市在第t年的平台消费规模;W为空间权重矩阵;εit为随机误差项;Xit为城市层面的控制变量。本文利用中国城市间的投入产出表,整理得到各城市制造业间的投入产出数据,构建出反映生产关联程度的空间权重矩阵,具体构建过程如下:

(33)

其中,wij表示城市i与城市j的空间权重。inputij(inputji)表示城市i(j)制造业产出对城市j(i)制造业的投入。空间权重的计算一方面通过1/|inputij-inputji|测度了各城市制造业间的生产活动距离,另一方面,通过|inputij+inputji|/2兼顾了各城市间制造业生产投入的规模,可以较为精准地反映出各城市制造业之间的投入产出距离。

(三) 变量选取和数据来源

1.被解释变量。本文的被解释变量为制造业企业的效益水平和发展质量,分别体现了企业在量的增长与质的提升两个维度的成长状况。一方面,企业产生效益的前提是商品资本的价值实现,在其他条件不变的情况下收入越高代表效益越好,本文采用中国制造业企业的营业收入作为效益水平的代理变量;另一方面,企业对超额剩余价值的追求必然要求生产效率的提升,保持相对较高的生产效率是企业建立竞争优势和实现可持续发展的关键,本文参考肖文和薛天航(2019)的做法,利用LP方法测算了企业的全要素生产率(TFP),以此作为企业发展质量的代理变量[55]。

2.解释变量。本文的核心解释变量为平台消费。目前关于平台消费的统计数据较为匮乏,本文借鉴余文涛和吴士炜(2020)的做法,采用各省份互联网零售额作为平台消费的代理变量[36]。为深入考察不同类型平台消费对制造业企业的异质性影响,本文将各省份实物商品网上零售额作为实物类商品平台消费的代理指标,将各省份互联网零售额与实物商品网上零售额的差值作为数字商品类平台消费的代理指标。为了结果的稳健和便于展开进一步分析,本文利用企业所在地级市消费品零售额与全省消费品零售额之比作为权重,将各省份互联网零售额降维分解到企业所在地级市,形成地级市层面的平台消费数据。

3.中介机制变量。参考陈昌盛等(2021)的做法,消费者平均消费倾向采用人均消费支出与人均可支配收入之比表示[56]。商品流通效率采用企业的产品周转率表示。企业实际的创新产出情况能够切实反映出创新能力的变化,因此本文使用企业的专利获批数量表示企业的创新水平,并分别以发明专利和非发明专利数量表示实质性创新和策略性创新。

4.控制变量。为客观评估平台消费对制造业企业提质增效的影响,本文从微观企业内在因素和宏观区域经济环境两个方面考虑了影响企业发展的关键控制变量。在企业层面的控制变量中,使用托宾Q值(Tobin)表示企业资本市场的表现,使用营业成本(cost)、销售费用(sexp)、管理费用(mexp)表示企业的运营管理水平,使用固定资产净值(assets)表示企业不变资本规模;在省份层面的控制变量中,使用人均GDP(pgdp)表示经济发展水平,使用宽带接入户数(bnum)表示数字基础设施,使用铁路营业里程(rail)和公路里程(road)表示物流基础设施,使用社保参保人数(insure)表示社会福利水平,使用城乡居民收入比(eratio)和城镇人口占比(pratio)表示城乡二元结构,使用平均房价(house)表示消费者住房支出压力。

5.数据来源。本文所涉及的中国制造业企业相关数据来自国泰安数据库和中国经济金融数据库(CCER)。平台消费数据来自《中国统计年鉴》。各省份人均GDP、人均消费、人均可支配收入、互联网宽带接入用户数、铁路和公路里程、社会保障数据来自中国宏观经济数据库和各省份统计年鉴,城乡二元结构数据来自中国三农数据库,房价数据来自《中国房地产统计年鉴》。地级市相关数据来自CEIC数据库。构建空间权重矩阵的投入产出数据来自CEADs数据库提供的2015年中国城市间投入产出表。

鉴于互联网零售统计数据最早可追溯到2014年,同时为了避免2020年新冠肺炎疫情“黑天鹅事件”的干扰,本文采用2014—2019年中国制造业上市公司和各省份互联网平台消费组成的面板数据作为基础研究样本。样本剔除所有出现经营问题的带有ST和PT标记的企业,并且只保留在样本期内连续运营的制造业企业数据。为减少异方差问题对回归结果所造成的影响,所有的变量均加1后做对数化处理。

五、 实证检验

(一) 基准回归

基准回归结果见表2。第(1)列和(5)列分别表示在加入控制变量的情况下平台消费对中国制造业企业效益水平和发展质量的影响,回归结果在1%的水平上显著。进一步考虑固定效应后,第(2)列和(6)列的回归结果仍然显著,说明平台消费显著促进了制造业企业提质增效。此外,第(3)列、第(4)列、第(7)列、第(8)列的结果表明,实物和数字商品类平台消费对制造业企业的提质增效均有显著的促进作用,且作用效果无明显差别,进一步证实了假设1的结论。

(二) 稳健性检验

1.替换被解释变量的代理指标。利润总额和市值均可反映企业创造和获取剩余价值的能力,本文将制造业企业效益水平的代理变量替换为利润总额和市值重新进行回归检验,结果分别如表3第(1)、(2)列所示。与LP方法相比,OP法虽没有考虑中间投入,但也可有效反映企业TFP水平的变化情况,故本文参考肖文和薛天航(2019)的做法,采用OP法重新测度了企业的TFP[55],回归结果见表3第(3)列。表3第(1)列至第(3)列的结果表明,在替换被解释变量的代理指标后假设1的结论依然稳健。

2.解释变量的时空变换。考虑到平台消费对于制造业企业的影响可能存在滞后性,因此,将平台消费滞后一期作为解释变量,回归结果见表3第(4)列、第(5)列。此外,跨区域数字化平台消费理论上也会对本地制造业企业的发展产生影响,故将解释变量替换为外省平台消费,回归结果见表3第(6)列、第(7)列。表3第(4)列至第(7)列的结果表明,在对解释变量的代理指标进行时空变换后假设1的结论依然稳健。

(三) 内生性处理

1.遗漏变量的处理。将平台消费滞后一期处理虽然可以在一定程度上缓解内生性问题,但各省份内部不同区域的禀赋条件、发展状况和风俗习惯等方面一般会存在差异,有可能因忽略了这些异质特征而产生内生性问题。为此,本文将各省份平台消费数据降维到地级市层面,进而加入对应的控制变量重新检验。地级市层面的控制变量包括:建设用地、道路面积、出口额、进口额、宽带接入数、外商直接投资、公路旅客运输量、公路货物运输量。表4的结果显示,将平台消费降维到地级市层面并加入相应控制变量后,平台消费促进制造业企业提质增效的结论仍然稳健。

2.工具变量的处理。制造业的高质量发展将为平台经济提供更加优质的商品和技术不断革新的生产资料,进一步推动平台经济的繁荣。因此,本文的模型理论上可能存在反向因果所导致的内生性问题。

21世纪初,互联网和电子计算机开始越来越多地出现在中国的社会经济生活中,但薄弱的产业技术基础、落后的网络基础设施和较低的居民收入水平与互联网和电子计算机的庞大应用需求表现出鲜明的供需矛盾,网吧得到快速发展和推广。一方面,网吧的经营业务主要在于满足消费者休闲娱乐和沟通交流的需求,制造业的发展与网吧的经营状况无直接关系;另一方面,网吧的出现为广大消费者提供了接触互联网的平台,提高了群众的网络认知水平,为平台经济的发展和网络效应的形成创造了基础条件。因此,可以认为早期网吧的经营状况对于中国制造业企业的发展具有较强的外生性,而与当下平台消费的大规模普及密切相关。

综上,结合图1平台消费的发展趋势,本文使用2007—2012年各省份网吧经营状况的相应指标作为工具变量,采用2SLS方法对模型进行内生性处理。本文使用的工具变量主要有:①网吧计算机终端数(iv1);②网吧经营面积(iv2);③网吧个数(iv3);④采用网吧上网方式的普及程度(iv4)。由于只有2012年的网吧日均上网人次数据,本文采用2012年网吧日均上网人次与2007—2012年各省份互联网普及度的交乘项作为网吧上网方式普及度的代理指标。网吧数据来自中国文化数据库,互联网普及度来自历年《中国互联网络发展统计报告》。

表5第(1)列至第(4)列的回归结果表明,本文所采用的工具变量均在1%的显著性水平上表现出与核心解释变量的正相关关系。通过Cragg-Donald Wald F和Kleibergen-Paap rk Wald F统计量与Stock-Yogo临界值的对比可知,四个工具变量均显著拒绝弱工具变量的原假设。此外,表5中C统计量的结果表明,在采用工具变量法进行处理后模型并没有显著拒绝所有解释变量均为外生的原假设。上述结论表明,本文所采用的网吧相关指标满足作为平台消费工具变量的基本要求。表5第(5)列至第(8)和第(9)列至第(12)列的结果表明,在采用工具变量法进行内生性处理后,平台消费促进制造业企业提质增效的检验结果仍然显著。至此,假设1的结论得到验证。

(四) 机制检验

1.“量”的增长方面:消费与流通环节的机制检验。(1)消费者消费倾向的机制检验。表6第(1)列至第(3)列的回归结果显示,平台经济提振消费的作用明显,显著提升了消费者的消费倾向。平台消费对生存型和发展型消费倾向的提升作用差别较小,说明数字网络平台不仅为消费者提供了丰富的生存型消费品选择,同时也整合了大量有助于消费者个人发展的商品,使消费者的消费结构得到改善,从而更好地满足了消费者的消费需求。表6第(4)列至第(9)列的结果表明,消费者消费倾向的提升主要得益于实物商品类平台消费的快速发展,数字商品类平台消费对消费者的消费倾向表现出抑制作用。其原因可能在于:首先,数字信息的可复制和可重新编程特性使得虚拟数字产品再生产的边际成本几乎为零,随着数字平台网络交叉效应的不断放大,催生出了免费提供、免费试用、会员制等平台经营模式,使消费者可实现低成本、海量的数字产品体验,降低了消费者的消费倾向;其次,当前发展阶段实物商品类消费是消费者的主要消费内容,数字商品类消费份额的提高为消费者带来的效用提升会形成对实物消费的替代作用,随着社会生产力的发展、人民收入水平的进一步提高,这种替代作用将逐渐减弱,并逐渐表现出数字商品类平台消费对消费者消费倾向的正向影响。表7的结果表明,数字商品类平台消费的平方项回归系数显著为正,且对称轴与横轴焦点大于零,即数字商品类平台消费对消费者消费倾向的影响表现为U型特征,从而证实了上述推测。

(2)商品流通效率的机制检验。表6第(10)列至第(12)列的回归结果显示,总体平台消费和实物商品类平台消费显著带动了制造业企业商品流通效率的提升,数字商品类平台消费虽然也表现出与商品流通效率的正相关关系,但结果并不显著。原因可能在于:首先,实物商品作为制造业的主要产出类型,其规模的扩大将直接产生大量的商品流通需求,为物流相关行业的发展注入动力;其次,数字商品类消费规模的提高所带动的数字产业化发展和企业数字创新转型理论上将推动物流业的智能化发展,间接提高商品的流通效率,但作用效果的显现还有待平台经济的进一步发展和完善。至此,假设2得到验证。

2.“质”的提升方面:生产环节机制检验。(1)重整式创新的机制检验。表8的结果表明,平台消费在1%的显著性水平上表现出对制造业企业重整式创新的促进作用。其中,实物商品类与数字商品类平台消费的促进作用均有显著体现。由此可见,重整式创新是平台消费推动中国制造业企业提升发展质量的重要渠道之一。

(2)分布式创新的机制检验。表9的结果表明,无论是本地平台消费还是跨区域平台消费,均显著促进了制造业企业创新水平的提升,这与沈国兵和袁征宇(2020)的企业互联网化对中国企业创新具有显著促进作用的研究结论相一致[13]。这说明制造业企业可以通过利用平台消费的发展所带动的跨组织边界的数字化知识信息强化自身的创新能力。跨区域平台消费对实质性创新与策略性创新均表现出显著的促进作用,但后者的促进作用更强。原因可能在于:首先,数字信息时代产品的更新速度加快、生命周期缩短,生产和消费的快节奏催生出大量的策略性创新产出;其次,数字平台加剧了市场竞争,企业需要通过策略性创新活动更加快速、灵活地赋予产品差异化特征,增强产品的市场竞争力。

表10中Moran’s I与LM指数的测算结果表明模型变量存在显著的空间相关性。rho值均在5%以上的显著性水平上拒绝了无空间自相关的原假设,说明区域间的投入产出关系越紧密,平台消费带动企业创新的作用越强,这尤其表现在数字商品类平台消费方面。此外,虽然表9的结果体现了策略性创新的数量优势,但表10的结果揭示出在考虑产业关联的情况下平台消费所促成的数字创新空间效应对企业的实质性创新具有更强的助推作用。由此可以看出,区域间产业关联越紧密,所产生的经济活动信息量越丰富,平台消费跨区域和跨组织边界的知识传递作用将会得到更充分的发挥,进而推动企业的创新驱动发展。表10中第(3)列、第(6)列、第(9)列的回归结果表明,在产业关联视角下平台消费对企业策略性创新具有正向的空间影响,但显著性水平不高。结合表9第(3)列、第(6)列的结果,说明平台消费所推动的企业分布式创新并不完全依赖于区域间生产上的联系,创新资源可在网络平台上自由、广泛地流动,使区域间的制造业企业即使在生产上没有交集依然可以借助网络平台吸收和消化来自外界的创新溢出。综上所述,分布式创新是数字化平台消费提升制造业企业发展质量的重要机制,这也在实证分析的基础上印证了江小涓和靳景(2022)关于数字技术推动企业数字化分布式研发的理论预期[57]。至此,假设3得到验证。

表1 主要变量的描述性统计

表2 基准回归结果

表3 稳健性检验结果

表4 遗漏变量处理的回归结果

表5 2SLS的回归结果

表6 量的方面:平台消费规模效应的中介机制检验

表7 数字商品类平台消费的非线性影响

表8 重整式创新中介机制的检验

表9 平台消费对企业创新的整体影响

表10 企业分布式创新的检验

表11 产权异质性

(五) 异质性分析

1.产权异质性。本文对样本中国有制造业企业赋值为1,非国有制造业企业赋值为0,将该哑变量(p)与平台消费的交乘项作为新的解释变量代入基准回归模型。表7的回归结果表明,与非国有制造业企业相比,平台消费对国有制造业企业提质增效的促进作用更强,在区分实物与数字商品两种平台消费类型后结果仍然在1%的水平上显著。由此可以看出:首先,平台消费模式的发展需要巨大的基础设施建设,国有制造业企业主要位于产业链的中上游,并在相应产业领域中扮演着重要角色,故表现出对国有企业发展更强的拉动作用;其次,随着国有企业的发展壮大,产业链的参与度越来越高,数字商业平台所释放出的消费拉动力促进了国有企业的规模扩张;最后,平台消费进一步强化了市场对资源配置的决定性作用,有利于国有企业的市场化改革,使国有企业具有更高的市场感知力,增强了国有企业的创新活力与市场竞争能力,从而更有力地带动了国有企业发展质量的提升。

2.行业异质性。平台消费的繁荣带动了经济循环过程中不同环节的发展变革,而透过社会经济综合呈现出的全局性表观现象,进一步厘清平台消费对处于产业链不同位置、生产不同种类产品的制造业企业的差异化影响有助于更充分地把握平台消费在当前发展阶段的具体着力点以及今后的发展方向。为此,本文按照产品用途将制造业分为九大类别。表12的结果表明:①平台消费显著促进了运输设备、通信设备、电气机械与仪表类企业的提质增效,提高了金属、非金属加工制造和化工制品类企业的效益水平,并提升了专用与通用设备制造类企业的发展质量。这说明数字化平台消费不仅直接带动了数字产品制造产业化发展,其所带动的大规模基础设施和物流体系建设需求也有效拉动了相关制造业企业的不断成长壮大。②平台消费显著提高了纺织与服装、居家制品类企业的效益,但对其发展质量的影响不明显。这说明,平台消费通过交易成本的降低、产品的价格优势与数字信息的高效触达使该类企业更好地适应了消费者的偏好变化,提高了产销水平。但此类劳动密集型产业的生产技术工艺较为成熟,平台消费对其发展质量的积极影响还需产业数字化水平的进一步提高才能显现。③平台消费对食品、文体与医疗类制造业企业的提质增效没有表现出明显的促进作用。原因可能在于,食品类制造业的产品供给具有较高的市场饱和度,且实体店仍然是其主要的消费场所,使得食品类平台消费更多地表现为对线下消费的替代。与线下消费相比,文体与医疗类产品的平台消费规模较小,该类产品的平台经营还需进一步拓展。

表12 行业异质性

整体来看,表12的结果表明平台消费对制造业的影响还主要表现在与基础设施建设密切相关的资本密集型的重工业部门,对与消费者剩余和居民福利水平直接相关的下游行业发展的带动作用还相对较弱。因此,应进一步支持和鼓励平台经济的发展,使其充分发挥促进产业协调可持续发展的积极作用。

3.资本有机构成的异质性。对于生产相同产品的两个企业来说,在同等的劳动投入条件下资本有机构成更高的企业将凭借生产效率的优势获得超额利润、占有更多剩余价值。若平台消费更有利于资本有机构成高的企业发展,意味着其将引致剩余价值的分配趋于分化,致使强者恒强、弱化竞争,激化就业矛盾,降低劳动收入份额。本文将样本期内企业各年的资本密集度指标取平均值,得到各行业内企业的平均资本密集度中位数。如果企业的资本密集度低于所在行业分类内企业资本密集度中位数则赋值为1,否则赋值为0,并将平台消费与新构建的哑变量(cm)的交乘项作为新解释变量。表13的结果表明,平台消费显著促进了资本有机构成较低的制造业企业提质增效,这说明:一方面,数字化交易平台释放了市场消费潜力,降低了企业的创新成本,使资本有机构成较低的制造业企业能够获得更多发展和追赶的机会,有助于充分就业和剩余价值的协调分配;另一方面,平台消费有助于缩小制造业企业间的发展差距,倒逼优势企业加强研发创新以保持既得优势,促进市场竞争。

表13 资本有机构成异质性

4.数字化水平异质性。制造业企业的数字化转型应与社会经济发展实际相结合,片面强调转型速度将引起供需矛盾恶化、就业波动加剧、资源配置扭曲等问题,应在经济增长的循环累积过程中科学、均衡地推进企业的数字化改造。借鉴王永钦和董雯的做法[58],本文采用国际机器人联合会(IFR)2014—2019年制造业机器人使用数据刻画中国制造业企业的数字化水平。具体计算公式如下:

(34)

其中,csijt表示中国制造业j行业i企业在第t年的机器人渗透度;robotjt表示IFR提供的中国制造业在第t年j行业机器人使用量;laborjt表示中国制造业在第t年j行业平均用工人数;robotjt/laborjt表示中国制造业在第t年j行业机器人渗透度;claborijt表示中国制造业j行业i企业在第t年的员工人数;mlaborjt表示中国制造业j行业所有企业在第t年员工数量的中位数;claborijt/mlaborjt反映了第t年企业i在j行业所有企业当中的相对规模大小。

将计算得到的企业机器人渗透度中位数以下的企业赋值为1,其余企业赋值为0,平台消费与该哑变量(rm)的交乘项作为新的解释变量。表14的结果表明,平台消费更显著地带动了数字化水平较低的制造业企业提质增效。这说明平台消费的发展缓解了数字化水平相对落后企业的转型压力,使该类企业的资本和技术积累得到加强,从而有助于制造业产业数字化转型的均衡发展。

表14 数字化水平异质性

(六) 进一步讨论

从数字交易平台的经营特点来看,如果对平台企业的有效监管不足,其可能会利用数字平台网络效应形成垄断,提高制造业产品的边际成本,挤占制造业企业的利润空间,致使企业整体效益水平的提升而实际盈利能力的下降。那么,中国的平台消费是否呈现出健康发展的态势?平台企业对中国制造业企业的盈利能力是否具有消极影响?为此,本文通过构建以下模型进行检验:

(35)

(36)

其中,profit-bonijt表示i省份j企业在t年的产品利润加成水平,由净利润与营业收入之比表示。profitijt表示i省份j企业在t年的净利润。其他变量与基准回归部分相同。

表15第(1)列、第(3)列、第(5)列的回归结果不显著,说明中国平台消费的发展对制造业企业的产品利润加成水平无明显影响,即平台消费的发展并没有损害中国制造业企业的盈利能力。表15第(2)列、第(4)列、第(6)列的回归结果在1%的水平上显著,说明平台消费显著提高了中国制造业企业的净利润水平。上述结论进一步证明了平台消费对中国制造业企业提质增效的促进作用,同时也可以看出,目前中国平台消费的发展并没有导致平台企业过度垄断的问题。平台企业通过数字化手段使商品信息得到有效整合与展示,平台消费所产生的数据不断转化为有用信息,促使新知识的产生,形成创造性破坏。从整个社会经济循环的全局视角来看,平台企业扮演了一种通过信息技术优化资源配置的新晋角色,加速了资本循环运动各环节的价值实现,体现了社会生产分工的进一步深化。

表15 平台消费对中国制造业企业盈利能力的影响

六、 结论与政策启示

(一) 研究结论

构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局是当前中国经济应对复杂的外部环境和顺应内部发展要求的科学抉择,在此过程中既要充分发挥消费的基础性作用,更要兼顾供需双侧的循环累积与协调互动。本文立足于经济循环的全局视角,从理论和实证两个方面论证了平台消费对制造业企业提质增效的促进作用。研究结果表明:(1)平台消费显著促进了制造业企业的提质增效,这得益于中国政府主导下的基础设施建设,为中国平台经济的成长提供了肥沃的土壤;(2)平台消费促进制造业企业提质增效的机制表现在经济循环运动的不同环节,主要通过提高消费者消费倾向和商品流通效率加速企业商品的价值实现,并通过数字技术加持下的重整式创新和分布式创新提升企业生产研发的创新能力;(3)实物与数字商品类平台消费对制造业企业提质增效的影响机制不同,前者促消费、畅流通和强创新作用明显,后者对消费的影响表现为U型特征,且主要作用于企业的创新驱动发展;(4)结合中国制造业企业自身禀赋条件来看,平台消费对具有国有产权、资本密集度高、资本有机构成和数字化水平较低的制造业企业发展具有更显著的带动作用;(5)中国的平台经济发展状况良好,平台企业与制造企业之间表现为互惠共赢的关系,平台企业的发展体现了社会分工的进一步深化。

(二) 政策启示

(1)虽然我国的平台经济呈现出良好的发展态势,但头部平台企业的规模与世界顶尖企业相比还有较大差距。本文的实证考察结果表明,平台消费对消费者生存型和发展型消费均有积极影响,但从对中国制造业各行业发展的带动情况来看,平台消费对直接影响消费者效用和福利水平的食品、纺织和健康医疗等相关行业的带动作用还有待进一步释放。应鼓励平台企业的业务拓展,充分发挥数字平台的网络效应优势,提高上述行业的供给能力和供给质量,改善居民生活水平。要顺应平台经济的发展规律,厘清资本无序扩张的界限,鼓励平台企业做大做强。

(2)本文的实证结果表明平台消费的快速发展对西部地区经济发展的带动作用还相对较弱。应进一步提高西部地区的基础设施水平,使其能够跟上数字信息时代的发展浪潮,抓住“一带一路”的历史机遇,引致产业投资,缩小发展差距。

(3)本文的实证结果表明平台消费有助于数字化水平相对较低的企业的技术追赶,既有利于经济均衡发展,也有助于强化市场竞争。因此,要鼓励平台企业的发展,推动制造业企业的数字化转型,在充分发挥平台消费促“均衡发展”作用的同时加强政策引导,逐步打破企业不想转、不敢转和无力转的困局,助推企业创新,提升供给质量,促进市场竞争,激发市场活力。

(4)规范知识信息在各类数字平台的流通,促进数字创新网络化发展,提升人力资本质量,夯实创新根基,为中国经济的创新驱动转型培育基础性的内生动力。