数字赋能企业升级:路径识别与政策支持※

郭峰 陈凯

内容提要：深度挖掘微观主体的数字化升级质效是培育现代化产业体系竞争优势的决胜关键。基于2011-2021年中国沪深A股上市公司面板数据,实证检验了数字化影响企业升级绩效的经济效果、中介路径和调节机制。研究表明,数字化对企业升级绩效具有正向促进效应;数字化通过企业内部价值链赋能和企业外部价值链赋能双重路径影响企业升级绩效,前者体现为技术创新效应和营销管理效应,后者体现为产业链重组效应和产业链协同效应;政策支持对企业数字化升级绩效具有显著强化作用,即金融支持、政府补助、市场治理均表现为正向调节效应;考虑企业异质性差异,数字化升级效应及其政策调节效应整体在非国有企业、高成长性企业、发达地区企业中表现更为明显。

一、引 言

实体经济的高质量发展是构筑现代化产业体系的基础支撑。随着工业革命和城市改革的深入推进,中国产业结构变迁的重心逐步从产业间调整向产业内升级更迭,而微观层面的企业升级成为现代化产业体系竞争优势培育的决胜关键。在新技术变革的时代浪潮下,数字经济与实体经济的深度融合为国民经济持续增长注入了强劲动力,依托数字化转型升级成为微观主体高质量发展的典型策略。然而,数字化仍属于初始阶段的数字产物,由于企业转型过程充满复杂性与不确定性,加之微观主体特征差异的影响,数字化与企业升级绩效的内在关系并未明朗。在机遇与风险并存的现实背景下,首要厘清的理论问题有:数字化对企业升级绩效存在何种影响?作用机制是什么?是否具有异质性表现?

产业竞争实力的提升不仅需要微观个体的积极响应,更离不开政府部门的支持引领。现阶段,国家高度重视企业数字化转型升级的战略部署。“十四五”规划指出,要促进数字技术与实体经济深度融合,赋能传统产业转型升级。中共二十大报告亦强调,要加快发展数字经济,促进数字经济和实体经济深度融合。自“网络强国战略”“国家大数据战略”实施以来,中央政府和地方政府相应给予配套政策支持,既制定用以缓解企业资金供给不足的直接性政策支持,如金融支持、财政补贴等举措,也给予改善宏观经济秩序的间接性政策支持,如市场环境治理等规制手段,致力为企业转型发展提供制度保障。那么,政策支持是否对数字化与企业升级绩效的内在关系起到实质性作用?回顾现有研究成果,尚未得到具体反馈。鉴于此,本文在解读数字化对企业升级绩效的作用效果及路径机制的基础上,进一步考察政策支持的可能影响,旨在为推进现代产业体系建设和数字中国建设提供理论参考。

本文可能的边际贡献在于:一是尝试基于企业内部价值链和企业外部价值链双重维度,识别数字化转型影响企业升级绩效的中介传导机制,解构数实融合背景下企业升级行为的阶段特征和路径演变;二是考察政策支持的调节效应,分类比较金融型政策支持(金融支持)、补贴型政策支持(政府补助)和环境型政策支持(市场治理)的差异化影响,弥补传统研究忽视政策环境调节因素的不足;三是从所有权性质、企业生命周期、经济区位特征等方面考察微观主体特征差异,明晰数字化绩效提升效应及政策调节效应的异质性表现。

二、文献回顾

围绕数字化与企业升级绩效的内在关系,现有文献的核心议题主要涉及以下几方面:其一,以经营业绩、全球价值链地位、全要素生产率为企业升级绩效表征变量,重点讨论数字化对企业升级绩效的正向作用。如Peng和Tao(2022)利用中国上市公司数据研究发现,数字化对企业升级绩效具有显著的促进作用。杜勇和娄靖(2022)进一步肯定数字化对企业升级绩效的行业溢出效应。Li等(2023)则强调数字化转型对企业盈利绩效的正向影响存在滞后性。其二,强调“数字化悖论”的特征事实,认为数字化未必能改善企业升级绩效,两者可能呈现负向影响关系。从风险成本而言,Wamba等(2017)指出由于过度的资金投入和长周期的收益回报,转型企业容易陷入“数字化困境”,导致企业经济绩效不升反降。从规模效应来看,刘淑春等(2021)发现,随着企业规模的扩张,数字化的绩效提升效果会呈现递增或递减的非线性反应。其三,基于内外部因素的复合影响,着重探讨数字化影响企业升级绩效的内在作用机制。如Liu等(2022)关注融资约束、业务风险、技术创新的路径影响;张倩肖和段义学(2023)阐述产业整合的传导作用等。部分研究结合所有制性质、治理结构、动态能力等微观内容解释数字化绩效回报差异的引致原因(Li等,2023);亦有文献试图从制度环境等宏观视角考察外部因素对企业数字化赋能效应的调节影响(张欣和董竹,2023)。

尽管企业数字化的绩效赋能效应备受学者们关注,但诸多议题仍处于实证领域的模糊地带。一方面,经验文献普遍将企业升级过程视为单点式的目标“黑箱”,忽略或者弱化了企业升级过程的阶段特征和路径演变。虽然学者们尝试从交易成本、劳动效率、技术进步等维度解构数字化影响企业升级绩效的路径,但这些零散的机制拼接并未从根本上厘清企业数字化背景下“升级行为-升级过程-升级绩效”的传导轮廓。事实上,企业升级理论强调企业升级是通过内部升级与外部升级实现价值增值的动态攀升过程(钞小静和薛志欣,2022)。按照企业升级的路径演化,吴家曦和李华燊(2009)将企业升级过程归类为转轨和转行两种模式,前者强调企业内部经营模式和组织架构的优化,后者关注企业对于不同行业的转换和延伸。聚焦于数字化情境,企业通过数字化升级行为影响企业升级绩效的过程中,同样可能存在企业内部价值链活动和企业外部价值链活动双重进阶的演变特征。但是,现有实证研究尚未结合企业升级过程的路径演变识别数字化影响企业升级绩效的传导机制。另一方面,经验文献主要从微观内部视角考察数字化对企业升级绩效的调节影响,忽视宏观政策因素的复杂作用。基于企业数字化高风险性、高成本性及不确定性的现实考量,政府部门既制定用以缓解企业资金供给不足的直接性政策支持,如财政补贴、金融支持等举措,也给予改善宏观经济秩序的间接性政策支持,如市场环境治理等规制手段,致力为企业转型发展提供制度保障。围绕这个现实背景,科学评估数字政策扶持体系的实施效果,能够直观把握有效市场和有为政府的融合成效。尤其考虑到数字化转型的主体差异和阶段差异,更需要系统性检验支持性政策的效能发挥,但目前鲜有研究将政策支持与企业数字化绩效赋能置于同一框架进行探讨。

综上所述,关于数字化与企业升级绩效的研究,在影响效果方面,现有文献对两者的内在关系尚存争议;在传导路径方面,缺乏按照“升级行为-升级过程-升级绩效”的逻辑框架解读数字化影响企业升级绩效的机制分析;在调节作用方面,忽视财政补贴、金融支持、市场治理等宏观政策因素对企业数字化绩效提升的影响。为此,本文构建数字赋能企业升级绩效的内在逻辑框架,并利用中国沪深A股上市公司面板数据,检验数字化影响企业升级绩效的经济效果、传导路径和调节机制。

三、理论假说

1. 数字化影响企业升级绩效的效果假说

企业数字化是企业借助智能通讯设备、无线传输网络、物联网人工智能、底层技术集成应用等数字媒介,优化重组生产经营流程,推动传统生产要素和数据生产要素融合创新,从而增强市场竞争能力和价值增值能力的升级行为。企业升级绩效反映了企业升级行为的经济结果,由于企业升级策略形式多样,企业绩效可能表现在产品质量、技术工艺、产业价值链、财务营收等方面,但Humphrey和Schmitz(2002)、杜勇和娄靖(2022)指出,无论企业升级采取何种方式,最终都以综合性生产效率为主线得以体现。本文延续以上研究观点,采用全要素生产率表征企业升级绩效的核心内涵。

作为企业战略性变革举措,数字化转型可以降低经济交易成本、提高资源整合能力、拓展供需市场空间,进而提升企业升级绩效。其一,企业通过更新改造生产经营设备和优化调整组织管理结构,推动传统生产运营模式向数字生产运营模式转换,有利于降低内外部交易成本,提高生产经营的高效性和规模性,从而促进企业升级绩效提升(刘淑春等,2021)。其二,企业实施数字化转型能够从研发、采购、生产、管理、销售、服务等全方位把控生产经营流程,有利于资源整合利用和要素科学配置,推动企业升级绩效提高。其三,企业运用数字技术可以规避经济活动空间限制,极大程度地响应市场需求变化,构建企业与用户、供应商、服务商等利益主体的数字生态网络,帮助企业捕获更大的市场空间,进而提高企业升级绩效表现(Gregory,2019)。尽管数字化改造存在成本不可控和风险不确定等短期制约因素,但长期来看,仍有利于企业获取超额收益和竞争优势(Li等,2023)。据此,提出待检验假设:

H1:假定其他条件不变,数字化对企业升级绩效具有正向促进效应。

2. 数字化影响企业升级绩效的路径假说

价值链直观反映经济主体生产运营各环节的价值增值能力。按照价值创造轨迹的演变,企业数字化绩效提升效应可能通过企业内部价值链赋能和企业外部价值链赋能双重路径实现,前者强调企业内部价值活动的优化,后者侧重企业外部价值活动的提升(钞小静和薛志欣,2022;吴家曦和李华燊,2009)。

根据“微笑曲线”可知,企业内部高附加值创造环节主要集中于研发与营销,因而技术创新能力与营销管理能力是决定企业竞争优势的关键(Schmitz,2007)。数字化转型能够融合企业内部价值创造活动,提升企业研发创新能力和营销管理能力,进而助推企业升级绩效的持续性提高。一方面,数字技术应用不仅拓宽了企业知识获取和知识共享的范围,降低技术研发潜在风险,提高企业创新意愿和创新投入,还能促进信息流通和组织协同,缩短产品创新周期,节省研发投入成本,增加创新产出和创新效率。另一方面,以数字平台支撑的营销架构重塑了生产者与消费者的交互关系,线下实体交易向线上虚拟交易的场景转换突破时空限制,有利于企业开拓市场空间,建立规模化的营销网络,并且数字技术的出现使得营销管理决策趋向扁平化,模糊性职能边界促进组织部门的合作和业务流程的贯通,整体推动营销管理效率提高。据此,提出待检验假设:

H2:假定其他条件不变,数字化通过企业内部价值链赋能影响企业升级绩效,表现为技术创新效应和营销管理效应。

数字技术的出现强化了企业与外部主体的经济联系,产业链关联活动是企业外部价值链管理的核心部分(黄群慧和倪红福,2020)。在互联互通的网络生态环境下,生产要素流转速度和产业边界融合速度趋快,企业需要适时根据外部环境变化作出策略性响应,用以稳固自身竞争优势和产业地位。本文主要从产业链重组和产业链协同两方面关注企业外部价值链升级问题。一方面,数字化加快了产业更迭速度,推动企业通过资产并购重组调整产业布局,实现落后产能淘汰、产业链条延伸、新兴行业进入等产业链整合目的,促进资源向优势产业聚集(慕亚宇和胡奕明,2022)。另一方面,数字化强化了产业链联动效应,推动企业打破行业界限参与产业链协同,形成内外部资源共享的商业合作模式,推动企业在产业价值链地位的提升。据此,提出待检验假设:

H3:假定其他条件不变,数字化通过企业外部价值链赋能影响企业升级绩效,表现为产业链重组效应和产业链协同效应。

3. 政策支持影响企业数字化升级绩效的调节假说

产业政策支持是政府引导产业发展的主要手段。现有文献关于政策支持的调控效果存在分歧。持正者认为政策支持能够纠正市场失灵,激发产业发展势能,促进企业经济效益提高(王红建等,2020)。异议者指出政策支持的局限性,强调政府资源配置行为存在偏误,低效率盲目性的政策引导加剧资源“逆向流动”,引发投资“潮涌现象”,致使企业经济效益降低(侯方宇和杨瑞龙,2018)。目前企业数字化转型仍处于探索阶段,整体存在诸多不确定因素,需要政府的产业政策支持。由于政策工具的功能侧重存在差异,本文将分类讨论金融型政策支持、补贴型政策支持、环境型政策支持的作用机理。

从金融支持的角度而言,信贷供给能够缓解企业融资约束问题,保障企业资金投入的流动性和连续性,降低数字化转型的不确定风险,为企业扩大设备改造投入和技术研发投入提供基础支撑,最终强化企业数字化升级绩效的表现。与此同时,数字化在改善企业实体盈利能力的同时,也会吸引更多的资金顺流到实体投资渠道,削弱企业金融投资的避险动机,抑制经济过度金融化的“脱实向虚”风险,形成实体数字化和实体投资化的“良性双循环”,从而促进企业获取持续性的经济效益(刘柏和郭书妍,2023)。据此,提出待检验假设:

H4:假定其他条件不变,金融支持对企业数字化升级效应具有正向调节作用。

从政府补助的角度而言,财税补贴政策具有直接资源补充和间接信号传递的双向功能(王刚刚等,2017)。一方面,政府补助能够弥补企业资源缺口,适度分担企业转型成本压力,激发企业转型升级的参与意愿,有益于增强企业提升绩效的驱动力。另一方面,政府补贴倾向于高发展潜力的优势产业或企业群体,这种隐含式的政府信用背书机制能够向外界释放企业资质的积极信号,降低合作利益者的甄选成本,有利于营造资源集聚共享的合作氛围,对企业数字化转型行为产生“挤入作用”,对企业升级绩效产生正向强化作用。据此,提出待检验假设:

H5:假定其他条件不变,政府补助对企业数字化升级效应具有正向调节作用。

从市场治理的角度而言,市场治理的核心在于通过竞争性机制实现资源自由配置(陈冠宇,2022)。政府通过市场竞争环境的规制治理改善企业营商环境,基于配置机制、激励机制、联动机制强化企业数字化的经济绩效表现。其一,竞争性市场治理保障资源、人才、技术、信息自由流动,降低要素市场和产品市场垄断风险,能够给予企业公平竞争、秩序稳定的供需市场,有利于企业提高经济绩效。其二,面对适者生存的存续压力,企业为维持竞争优势和竞争地位,会自主加快转型升级强度,进而快速适应变革的市场环境,从而增强企业绩效提升。其三,市场竞争治理能够畅通产业链内部沟通桥梁,推动企业与数字生态伙伴跨界合作,强化企业升级绩效表现。据此,提出待检验假设:

H6:假定其他条件不变,市场治理对企业数字化升级效应具有正向调节作用。

图1 企业数字化影响企业升级绩效的理论框架

四、研究设计

1. 数据来源

考虑实证数据的全面性及可得性,本文采用2011-2021年中国沪深A股上市公司面板数据展开分析。企业数字化数据及财务数据来源于CSMAR数据库,专利研发数据来源于CNRDS数据库,年报数据来源于巨潮资讯网,宏观层面数据来源于《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》。数据处理包括:剔除经营状况异常的ST类公司和会计准则特殊的金融类公司;考虑到员工规模较小可能对企业升级绩效核算产生异常干扰,删除员工人数少于50人的公司样本;删除核心变量、控制变量、中介变量数值缺失的公司样本。最终得到27824个观测样本。

2. 变量选取

(1) 被解释变量企业升级绩效(Upperfor)。企业升级绩效综合体现为企业效率的提高,本文参考杜勇和娄靖(2022)的做法,用全要素生产率表征企业升级绩效。关于全要素生产率的测度,主流核算方法包括OLS、GMM、OP、LP等。其中,LP法引入中间投入作为生产效率的代理变量,能够有效解决估计模型的内生性问题及联立性问题,故本文采用LP法核算全要素生产率。其中,企业产出增加值=固定资产折旧+职工工资+营业利润+税金及附加+应交增值税;中间投入=营业成本+销售费用+管理费用+财务费用-固定资产折旧-职工工资;资本投入为固定资产净值;劳动投入为企业员工人数。职工工资包括实际发放薪酬和未发放薪酬两部分,具体公式为:职工工资=支付给员工以及为员工支付的现金+应付员工薪酬的期末值-应付员工薪酬的期初值。为消除通货膨胀因素的影响,价值形态数据均以2011年为基期折算为实际值。其中,企业产出增加值和中间投入采用工业出厂价格指数进行平减,固定资产净额用GDP平减指数进行平减。

(2) 核心解释变量企业数字化(Dig)。目前企业数字化主要采用文本词频分析法、数字无形资产占比等方式度量。词频分析法虽然样本获取较为全面,但考虑企业年报存在过度披露的机会主义倾向,统计值和实际值误差可能较大。数字无形资产核算虽然能够避免主观层面的机会主义误差,但受限于多数年报数字资产明细披露不全的弊病,数据遗漏现象较为严重。鉴于此,本文采用CSMAR数据库公布的企业数字化转型指数。该指数从战略驱动、技术赋能、组织赋能、环境赋能、数字化成果、数字化应用6大维度综合评估企业数字化水平,指标体系全面完整,能够系统性反映企业数字化真实情况。

(3) 中介变量(M)。企业内部价值链赋能维度包括技术创新能力(M_Inn)和营销管理能力(M_Mar),企业外部价值链赋能维度包括产业链重组(M_Rec)和产业链协同(M_Coo)。技术创新能力综合体现为技术创新投入与技术创新产出的效率输出,计算公式为:Ln[(1+专利申请总数)/(1+研发投入)](刘畅等,2023)。考虑到3种专利研发难度存在差别,因此发明专利、实用新型专利、外观设计专利分别赋权3、2、1计算专利申请总数。营销管理能力综合体现为营销管理投入与营销管理产出的效率输出,计算公式为:Ln[营业收入/(销售费用+管理费用+财务费用)](顾雷雷和彭俞超,2014)。产业链重组主要体现为落后产能淘汰、产业链条延伸、新兴行业进入等产业链整合行为,故根据会计年度是否发生资产收购并购事件或资产剥离并购事件来定义,若发生赋值为1,否则赋值为0(慕亚宇和胡奕明,2022)。产业链协同表现为供应链的协同效应,采用存货周转率对数代替。

(4) 调节变量(W)。政策支持主要涉及金融型政策支持、补贴型政策支持和环境型政策支持3方面,即金融支持(W_Fin)、政府补助(W_Sub)和市场治理(W_HHI)。其中,金融支持用可供抵押的有形资产获得借款的融资强度来反映,计算公式为:Ln[(短期借款+长期借款)/(总资产×有形资产占比)],该指标越大,说明有形资产获得借款的金融支持力度越大(林辉和李唐蓉,2023)。政府补助采用当期企业获得政府补助金额的自然对数度量。市场治理程度采用(1-HHI指数)衡量,HHI指数越大,说明市场垄断势力越强,经过反向调整可以刻画市场竞争环境的治理程度。

(5) 控制变量。企业层面:企业规模(Size),选取企业员工人数的自然对数表征;企业年龄(Age),采用企业成立年限的自然对数衡量;资产负债率(Lev),利用总负债与总资产的比值刻画;净资产收益率(Roe),按照净利润与股东权益余额的比值度量;管理者持股比例(Msr),采用董高监持股数量与总股数量的比值衡量;账面市值比(BM),采用总资产与总市值的比值衡量;机构投资者持股比例(Sys),采用机构投资者持股数量与总股数量的比值衡量。宏观层面:地区经济发展水平(Pgdp),利用上市公司所在城市的人均实际GDP对数表征;政府干预程度(Gov),采用上市公司所在城市财政预算内支出与地区GDP的比值度量。

3. 模型设计

首先,构建基准面板回归模型探究数字化对企业升级绩效的影响,模型如下:

Upperforit=α0+δDigit+γControlit+εit

(1)

其中,α0为常数项;εit为随机误差项;δ为数字化对企业升级绩效的回归系数;γ为控制变量的回归系数向量。

其次,运用中介效应模型识别数字化影响企业升级绩效的路径机制,模型如下:

(2)

其中,Mit为中介变量;θ为数字化对中介变量的回归系数;λ为中介变量对企业升级绩效的回归系数。

采用逐步回归法检验中介效应,需同时满足以下要求:第一,数字化Dig的估计系数δ通过显著性检验;第二,当θ和λ均显著时,如果δ′显著则表明M具有部分中介效应,如果δ′不显著则表明M具有完全中介效应,当θ和λ至少有1个不显著时,结合Sobel检验进一步判断中介效应的有无。

最后,运用调节效应模型考察政府支持对企业数字化升级效应的调节影响,模型如下:

Upperforit=α0+δDigit+φW+ρW×Digit+γControlit+εit

(3)

其中,Wit为调节变量;φ为调节变量对企业升级绩效的回归系数;ρ代表数字化与调节变量的交互项对企业升级绩效的回归系数。

五、实证分析

1. 数字化影响企业升级绩效的效果分析

(1) 基准回归。根据表1可知,列(1)列(2)未控制固定效应,列(3)列(4)同时控制企业、年份、城市固定效应。经过F检验、Hausman检验和时间效应检验,最终选取同时控制企业、年份和城市的固定效应模型进行方程估计,且所有模型均采用企业层面的聚类稳健标准误,结果见列(4)。可见,无论是否加入控制变量,核心解释变量Dig的回归系数均在1%统计水平上显著为正,表明数字化对企业升级绩效具有正向促进效应,验证假设H1成立。考虑内生性潜在影响,列(5)中采用核心解释变量滞后1期L.Dig进行回归,可见回归系数符号及显著性均未发生改变,再次验证假设H1成立。

表1 数字化影响企业升级绩效的基准回归结果

关于控制变量,结合列(4)来看,企业规模Size、企业年龄Age、管理层持股比例Msr、机构投资者持股比例Sys的回归系数显著为正,表明企业规模扩大、经营年限越久,越能够整合资源扩大规模效益;管理层持股激励使得个人利益与集体利益一致,有利于规避委托代理问题,降低管理者风险经营概率,促进企业长远性发展;机构持股比例越高,企业越倾向于稳健性经营,越能加大升级投入提高经济绩效。资产负债率Lev和账面市值比BM的回归系数显著为负,净资产收益率Roe的正向回归系数未通过显著性检验。宏观层面,地区经济发展水平Pgdp和政府干预程度Gov的回归系数显著为正,说明经济发展水平的提高能够给予企业更好的市场空间和转型环境,有利于提高企业升级绩效;而政府干预程度的提高反映政府调控治理程度的加深,一定程度上代表着政府和市场的有效结合,有益于企业绩效提升。

(2) 稳健性检验。为保证实证结果的可靠性,进行以下稳健性处理,结果见表2。一是替换解释变量。按照吴非等(2021)的核算方法,利用关键词词频对数测度企业数字化水平。列(1)结果显示,核心解释变量的回归系数符号和显著性均未发生明显变化,验证研究结论稳健性良好。二是替换被解释变量。重新采用OP方法测度被解释变量,其中,投资=购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金-处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金。由列(2)可知,回归结果未发生明显变化,说明研究结论稳健。三是强化高阶固定效应。考虑到研究期内不同城市在不同时点出台了系列数字化政策,为此,构建城市维度与年份维度交互的高阶固定效应引入模型,以降低数字政策等不可观测变量的外生冲击影响。由列(3)可知,研究结论依旧成立。四是剔除特定样本。考虑到计算机类、互联网类、软件服务类等行业的数字化程度普遍高于其他类行业,故删除这些行业的观测样本重新进行回归。由列(4)可知,剩余样本的核心变量回归系数仍然显著为正,再次验证研究结论的可靠性。

表2 数字化影响企业升级绩效的稳健性检验结果

(3) 内生性检验。为克服个体行为惯性、遗漏变量偏误、反向因果关系和样本自选择引致的内生性问题,本文利用两步SYS-GMM法、工具变量法和倾向得分匹配法重新估计,回归结果见表3。

表3 数字化影响企业升级绩效的内生性检验结果

两步SYS-GMM法。引入被解释变量滞后1期构造动态面板回归模型,采用两步SYS-GMM法进行估计。由表3列(1)可知,模型扰动项的差分存在一阶自相关但无二阶自相关,且Hansen检验接受工具变量有效的原假设,说明系统GMM回归模型设定有效。进一步来看,在克服解释变量自身的内生性问题后,核心解释变量Dig的回归系数在1%统计水平上仍显著为正,表明基准回归结果依旧成立。

工具变量法。参考张倩肖和段义学(2023)的研究,选取各城市1984年每百万人邮局数作为工具变量。一方面,本地现代通讯设施是历史性通讯条件的传承延续,而宏观基础设施环境能够正向激励或者辅助企业数字化进程,满足工具变量的相关性标准;另一方面,历史性邮局数据主要反映当地居民的生活消费水平和通讯服务需求,与企业生产经营绩效的直接关联较小,并且随着时间推移,传统通信手段对产业发展的影响日渐式微,一定程度上不会直接影响企业经营成效,满足工具变量的外生性标准。为保证截面工具变量随时间发生变动,同时引入滞后1期的全国移动电话普及率作为宏观时间趋势项,将两者乘积数作为最终工具变量(iv)进行回归。表3中列(2)列(3)分别报告了工具变量的第一段和第二段回归结果。可见,F值和Kleibergen-Paap rk LM统计量通过1%显著性检验,Cragg-Donald Wald F统计量大于临界值16.38,同时拒绝识别不足和弱工具变量的原假设,说明本文工具变量的选取有效。与此同时,第一阶段和第二阶段中关键系数均通过1%的显著性检验,验证研究结论成立。

(4) 倾向得分匹配法。根据企业数字化转型综合指数的中位数将样本分为处理组(高于中位数)和对照组(低于中位数),选取基准回归的控制变量作为匹配模型的协变量,采用1∶4有放回的最近邻匹配法。平衡性检验结果显示,匹配后处理组和对照组的协变量差异得到有效控制,所有协变量的标准化偏差及其显著性均通过平衡性检验。利用匹配后的样本进行回归,表3列(4)显示核心解释变量的系数显著为正,证明克服样本自选择偏误后研究结论依旧成立。

2. 数字化影响企业升级绩效的路径分析

根据理论分析所述,数字化可能通过企业内部价值链赋能和企业外部价值链赋能两大路径影响企业升级绩效,前者体现为技术创新效应和营销管理效应,后者体现为产业链重组效应和产业链协同效应。为此,本文借助中介效应模型对上述传导路径进行识别,表4报告了数字化影响企业升级绩效的路径检验结果。

表4 数字化影响企业升级绩效的路径检验结果

聚焦于企业内部价值链赋能,列(1)至列(4)中核心解释变量Dig对技术创新能力和营销管理能力的回归系数均显著为正,表明数字化转型对企业技术创新能力和营销管理能力具有正向促进效应;纳入中介变量,技术创新能力和营销管理能力对企业升级绩效的影响显著为正,核心解释变量Dig对企业升级绩效的影响显著为正且系数绝对值有所下降,说明技术创新能力和营销管理能力对数字化影响企业升级绩效具有部分中介效应,经Sobel检验可知,技术创新能力和营销管理能力的中介效应均通过检验,中介比例分别为13.69%和18.04%,从而验证假设H2成立。这意味着,数字化应用能够通过提升技术创新能力和营销管理能力影响企业价值链的上下端,带动企业内部价值链升级。

聚焦于企业外部价值链赋能,列(5)至列(8)中核心解释变量Dig对产业链重组和产业链协同的回归系数均显著为正,表明数字化转型有助于促进企业产业链重组和产业链协同;纳入中介变量,产业链重组和产业链协同对企业升级绩效的影响显著为正,核心解释变量Dig对企业升级绩效的影响显著为正且系数绝对值有所下降,说明产业链重组和产业链协同对数字化影响企业升级绩效具有部分中介效应,中介比例分别为0.94%和8.06%。其中,产业链重组的中介比例较小,可能的原因在于本文采用并购事件发生情况来定义产业链重组变量,在一定程度上低估产业链重组的经济效应,后续回归结果可将其视为产业链重组中介效应影响的下限作为参考,虽然该比例较小,但仍通过Sobel检验,从而验证假设H3成立。在数字变革环境下,企业通过整合产业链提升企业外部价值链竞争优势,进而促进企业绩效提升。一方面,通过淘汰落后产能、延伸产业链条、进入新兴行业等并购重组行为进行“补链”,集合资源向优势产业发展;另一方面,通过资源共享、联合研发等协同合作行为进行“固链”,强化产业互联合作生态。

结合列(1)至列(8)的独立中介效应可知,企业内部价值链赋能路径的中介效应要明显高于企业外部价值链赋能路径。进一步,将所有中介变量纳入模型,考虑多重中介效应的综合影响,回归结果如列(9)所示。可以发现,M_Inn、M_Mar、M_Rec、M_Coo的估计系数均在至少5%统计水平上显著,且核心解释变量Dig仍显著为正,回归系数值下降至0.003,证明多重中介效应存在综合影响。其中,技术创新能力承担的中介效应为0.00048(计算方式为0.029×0.016),中介比例为10.23%(计算方式为0.00048/0.0046),同理,营销管理能力的中介效应为0.00081,中介比例为17.22%;产业链重组的中介效应为0.00005,中介比例为1.12%;产业链协同的中介效应为0.00013,中介比例为2.87%。所以,数字化同时通过M_Inn、M_Mar、M_Rec、M_Coo等4种渠道给企业升级绩效带来的总中介效应为0.00147,总中介效应比例为31.44%。总体来看,综合路径下营销管理能力的中介效应最高,其次为技术创新能力,产业链协同和产业链重组的中介效应均较小,意味着企业在数字化过程中更倾向于通过内部价值链活动来推动企业绩效提升。

六、调节效应分析

1. 政策支持影响企业数字化升级绩效的调节效应分析

为考察政策支持对企业数字化升级效应的调节影响,本文构造数字化与政策支持的交互项进行实证检验。为克服多重共线性的影响,核心解释变量和调节变量均进行去中心化处理。

表5报告了政策支持调节企业数字化升级效应的回归结果,重点关注交互项的符号和显著性。由结果可知,列(1)至列(3)中调节变量W_Sub和W_HHI的系数均显著为正,而W_Fin的系数显著为负,可能的原因在于企业存在过度金融化的“脱实向虚”倾向,且金融信贷的政策引导加剧资源“逆向流动”,引发非理性投资潮涌现象,致使企业经济绩效降低(侯方宇和杨瑞龙,2018)。此外,核心解释变量Dig的主效应均显著为正,交互项Dig×W的正向调节效应均通过显著性检验,表明政策支持对企业数字化绩效提升效应具有显著的强化作用,验证假设H4、H5、H6成立。这意味着,政策支持力度越大,企业数字化的绩效赋能效果越明显,验证研究期内数字政策扶持体系具有实效。金融型政策支持能够保障企业改造资金的流动性和连续性,抑制过度金融化的“脱实向虚”风险,削弱企业非理性投资倾向,推动实体数字化和实体投资化的良性循环,从而提高企业升级绩效;补贴型政策支持既能通过资金补偿的直接手段激励企业持续升级,又能通过信号传递的间接途径促进企业间合作,增强企业经济绩效表现;环境型政策支持能够畅通市场渠道,通过市场竞争规范的治理手段改善企业外部营商环境,正向推动企业绩效提升。

表5 政策支持调节企业数字化升级绩效的检验结果

2. 政策支持调节企业数字化升级绩效的异质性分析

企业的异质性特征可能影响数字化升级绩效,本文从所有权性质、企业生命周期、经济区位特征3方面展开比较分析。

(1) 所有权性质的影响。根据表6可知,列(1)中国有企业样本数字化的回归系数未能通过检验,列(5)中非国有企业数字化的回归系数显著为正,表明企业数字化绩效提升效应在非国有企业中更为明显。从政策支持来看,除国有企业金融支持和市场治理的交互项未通过显著性检验外,列(3)、列(6)至列(8)的交互项系数均显著为正,且非国有企业的交互项系数绝对值均高于国有企业,说明政策支持的正向调节效应在非国有企业中表现更强。国有企业内部结构复杂且治理链条冗长,战略调整反应迟缓,数字化升级的经济驱动力较弱,转型效益显现更为滞后。加之,由于自身资源获取存在天然优势,国有企业较非国有企业能够享受更多的政策支持,在预算软约束的弱激励机制下,支持性政策的效用发挥更为受限。相比之下,非国有企业面临更大的资源约束和竞争压力,这类企业凭借强劲的转型动力和敏捷的转型速度,能够灵活作出调整以适应复杂的数字环境,所以政策支持对于非国有企业数字化绩效提升具有更大的辅助作用。

表6 政策支持对异质性所有权企业的影响

(2) 企业生命周期的影响。参考李云鹤和李湛(2012)的做法,根据销售收入增长率、资本支出率、留存收益率及企业年龄4个指标的综合得分,将样本划分为高成长性企业和低成长性企业。结合表7列(1)和列(5)可知,数字化对高成长性企业的升级效应高于低成长性企业。从政策支持来看,除低成长性企业金融支持和市场治理交互项未通过显著性检验外,列(2)至列(4)、列(7)的交互项系数均显著为正,且高成长性企业的交互项系数绝对值均高于低成长性企业,说明政策支持的正向调节效应对高成长性企业作用更加明显。主要原因在于,高成长性企业和低成长性企业的基础实力和发展目标存在差异。处于发展期的高成长性企业重在拓宽自身市场份额,产品迭代速度快,市场反应灵敏,能够快速变革数字运营模式抢占市场份额,从而保持高速发展模式;而处于稳定期的低成长性企业重在维持自身市场地位,组织架构相对完整,战略调整经济动机较弱,数字化边际赋能效应及其政策调节效应有限。

表7 政策支持对异质性生命周期企业的影响

(3) 经济区位特征的影响。根据研究期间样本城市的人均实际GDP平均值,将样本分为发达地区企业和欠发达地区企业进行分析。对比表8列(1)和列(5)可知,数字化对发达地区企业的绩效提升效应高于欠发达区企业,意味着经济发展水平的提高能够更大程度地释放企业数字升级红利。考虑平均值分组的主观性,进一步采用费舍尔组合检验法检验组间差异,核心解释变量的差异显著性p值为0.000,证实两组数字化效应存在统计差异。从政策支持来看,除欠发达地区企业金融支持和市场治理的交互项未通过显著性检验外,列(2)至列(4)、列(7)的交互项系数均显著为正,且发达地区企业的交互项系数绝对值均高于欠发达地区企业,说明政策支持的正向调节效应在发达地区企业中表现更强。比较而言,发达地区具有更优的生产要素资源、技术竞争优势及制度政策环境,能够更大程度地聚合要素资源以推进企业数字融合,辅助企业获得更大的升级绩效;而欠发达地区整体实力薄弱,人才技术资源匮乏,市场空间有限,转型环境下给予企业的政策支持相对更弱,因而数字化赋能效应及政策调节效应作用相对有限。

七、结论与政策建议

深度挖掘微观主体的数字化升级质效是培育现代化产业体系竞争优势的决胜关键。本文构建数字赋能企业升级绩效的内在逻辑框架,利用2011-2021年中国沪深A股上市公司面板数据,结合固定效应模型、中介效应模型及调节效应模型,验证了数字化影响企业升级绩效的经济效果、传导路径和调节机制。研究表明:一是数字化对企业升级绩效具有正向促进效应,考虑测量误差和内生性问题的影响后该结论依旧稳健;二是数字化通过企业内部价值链赋能和企业外部价值链赋能双重路径影响企业升级绩效,前者体现为技术创新效应和营销管理效应,后者体现为产业链重组效应和产业链协同效应;三是政策支持对企业数字化升级绩效具有显著强化作用,即金融支持、政府补助、市场治理均表现为正向调节效应,考虑企业异质性差异,数字化绩效提升效应及其政策调节效应整体在非国有企业、高成长性企业、发达地区企业中表现更为明显。据此,提出以下政策实施建议:

(1) 加快构建数字化运营体系,深度挖掘数字升级效能。企业要抓住数字变革契机,推动数字技术与生产运营流程的深度融合,强化数字转型提升企业综合效益的赋能作用。在这个过程中,企业应当兼顾自身的基础条件和需求定位,有针对性地制定数字化升级战略。尤其对于发展潜力势猛的高成长性企业、市场活力突出的非国有企业、经济区位占优的发达地区企业,更应该把握数字化转型的发展机遇,充分挖掘数字升级的赋能价值。

(2) 协同企业价值链增值路径,联合推动内外实力提升。依附数实融合的运行环境,企业应该打破单向赋能的思维桎梏,建立内部与外部双向驱动的战略调整方案。聚焦于内部价值链层面,借助数字技术应用提高产品或服务的技术含量和创新实力,构建数字赋能的商业运营模式,打通研发、供应、生产、销售、管理、服务的业务流和数据流,提升内部价值链增值能力;聚焦于外部价值链层面,依托互联互通的数字平台,建立跨界融合攀升机制,通过资源共享参与产业重组合作,集合资源向优势产业发展,强化自身的经济绩效表现。

(3) 持续落实辅助性政策支持,差序引导企业转型升级。无论是金融型政策支持,还是补贴型政策支持,抑或环境型政策支持,都能在一定程度上缓解企业转型风险,强化企业数字化赋能效应。政府应继续加大政策扶持力度,为微观主体营造宽松、自由、公平的转型环境。但值得注意的是,由于企业间存在性质差异,政策支持的效用发挥存在偏向性,因而政府在给予数字制度保障时应充分考量企业间差异,采取差序化策略引导政策实施。