城市数字经济对制造业企业全要素生产率的影响研究.pdf

第 卷第 期 年 月北京邮电大学学报(社会科学版)()收稿日期:项目基金:福建省习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心年度项目()福建省发树慈善基金会资助研究专项()福建省自然科学基金面上项目()作者简介:孙湘湘()女 福建宁德人 博士 副教授 硕士生导师:./.城市数字经济对制造业企业全要素生产率的影响研究孙湘湘 邱灵仙(.闽江学院 经济与管理学院 福建 福州 .闽江学院 新华都商学院 福建 福州)摘 要:基于 年 个地级市数字经济发展水平和 个 股制造业上市企业的数据 检验城市数字经济对制造业企业全要素生产率的影响及作用效果 结果表明 总体上 城市数字经济能够显著提升制造业企业全要素生产率 机制研究表明 城市数字经济通过促进制造业企业技术创新和缓解融资约束 进而促进企业全要素生产率的提升异质分析发现 城市数字经济对东部地区、大规模城市和非国有性质的制造业企业全要素生产率的促进效果更为显著研究结论为数字经济发展战略的制定和企业战略的实施提供了参考依据关键词:城市数字经济 制造业企业 全要素生产率 技术创新 融资约束中图分类号:文献标识码:文章编号:()党的二十大报告明确指出 加快发展数字经济 促进数字经济和实体经济深度融合 打造具有国际竞争力的数字产业集群 习近平总书记强调“要推动数字经济和实体经济融合发展 把握数字化、网络化、智能化方向 推动制造业、服务业、农业等产业数字化 利用互联网新技术对传统产业进行全方位、全链条的改造 提高全要素生产率 发挥数字技术对经济发展的放大、叠加、倍增作用”当前 我国制造业正从高速增长阶段转向高质量发展阶段 以云计算、大数据、通信、人工智能等技术和平台为核心的数字经济 正通过破解创新链瓶颈、提升制造链质量、优化供应链效率、拓宽资金链空间助力制造业企业实现数字化、智能化和低碳化转型 带来企业全要素生产率的提高 并最终推动企业实现高质量发展 因此 厘清城市数字经济发展水平与制造业企业全要素生产率之间的影响效应和机制 探究如何利用城市数字经济赋能制造业企业全要素生产率的提升 具有重要的理论价值和现实意义现有研究从企业创新、企业现金持有水平、企业出口产品质量等方面阐述了数字经济对企业经济效益的提升作用 有学者研究了资本市场开放程度、减税和降费、贷款利率市场化改革等外部环境因素和企业数字化转型、机构共同持股、经营性负债等内部因素对企业全要素生产率的影响 聚焦制造业企业全要素生产率方面 尽管有学者研究了政府补贴、人口老龄化、进口关税、高管股权激励、技术创新等各方因素对制造业企业生产率的影响 但关于城市数字经济对制造业企业生产率的影响研究仍然不足 有关数字经济对制造业企业生产率影响的文献中 大多数学者集中在数字经济的某一组成部分或某一要素/技术 如数字金融、信息技术、互联网、机器人应用、人工智能技术等对制造业企业生产率的影响 而将城市数字经济作为外部影响因素的研究较为缺乏 杜传忠等、贺婷和刘伊然得出的数字经济对企业生产率影响的研究成果也并非聚焦制造业企业的角度 基于此 本文从企业的微观角度出发 着眼于城市层面的数字经济发展如何影响制造业企业全要素生产率 有助于帮助企业更好地适应数字经济的发展规律 制定更为有效的变革措施本文可能的边际贡献为:一是在对数字经济影响制造业企业全要素生产率理论探讨的基础上 进一步实证检验数字经济对制造业企业全要素生产率的影响效应 尝试更深入地打开数字经济与制造业企业全要素生产率之间的“黑箱”拓展数字经济与制造业企业全要素生产率两者关系研究的边界 二是从技术创新、融资约束两个方面分别检验了城市数字经济对制造业企业全要素生产率的影响机制为解释数字经济影响制造业企业全要素生产率的内在规律及作用机制提供新的视角 极大丰富且加深了制造业企业高质量发展理论 三是进一步探讨了城市数字经济影响制造业企业全要素生产率的异质性 有利于从区域层面和企业微观层面加深对数字经济红利效应的理解一、理论分析与研究假设(一)城市数字经济对制造业企业全要素生产率的影响现有文献对数字经济的定义还未达成一致意见 国内具有较高认可度的定义是 年 杭州峰会对数字经济的概念界定 年 二十国集团数字经济发展与合作倡议将数字经济界定为:“以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动”虽然现有文献对数字经济的定义还未达成一致的意见 但在发展载体、数字技术和信息技术等生产要素以及驱动力等方面具有相似性和一致性 重点强调了数字化知识和信息通信技术等要素一般来说 数字经济对制造业企业全要素生产率的影响是多维度的 从生产端来说 与传统制造业企业不同 现代制造业企业已经能够灵活运用数字系统、技术及平台 实现整个制造过程的精细化、透明化、可控化 借助实时数据分析监控产品制造过程 随时检查和纠正问题 优化生产流程、降低次品率 一方面 制造业企业可以通过数字技术分析工具和设备的应用来将长期生产成本维持在 型曲线的较低点 帮助企业更好地管理固定成本和可变成本 尤其可以将可变成本最小化 另一方面数字经济时代 员工学习技能的渠道增多 员工可以更好、更快地掌握工作所需的技能 有利于企业生产率的提升 随着数字技术在生产、研发、管理环节中的应用 产品质量和生产过程的稳定性显著提高 智能化工厂、数字化工厂能及时发现制造过程中出现的问题 帮助企业对生产制作流程进行优化提升 设备也能自分析、自决策 实时数据更新还能提供预警监测 预测设备故障并进行检修 以防止生产进程中断 提高制造链运行效率和产品质量从供应链端来说 数字经济具有高渗透性、高协同性、网络化特征 实现了设计商、制造商、供应商、集成商等成员的有机联合和信息共享 加强了企业与外部创新主体之间的合作与联系 扩展了采购和销售渠道 为企业带来更多产出 同时 数字经济有助于企业进行跨界融合 加快资源的交互和整合 让企业内部研发生产与外部供应链管理之间实现协同并进 进一步提高了全要素生产率 互通互联实现供应链各环节生产要素得到合理有效的调配 解决供应链中资源不均衡问题 带来资产效应的提升 进而带来企业全要素生产率的增长 大数据、信息交互、人工智能等技术的广泛应用 企业对研发、采购、生产、销售、仓储的协调管理效率得以提高 通过对数据的分析与掌握为原材料、人力、资金等资源配置提供决策参考 对产品全周期进行精细化管理 优化供应链的资源配置效率用有限资源达成最佳收益总的来说 城市数字经济的发展为城市中的企业带来了信息、人才、技术和资金等多方面优势这些优势影响着制造业企业的创新链、制造链、供应链以及资金链等多个环节 进而给企业全要素生产率带来影响 基于此提出以下假设:城市数字经济能够提升制造业企业全要素生产率孙湘湘等:城市数字经济对制造业企业全要素生产率的影响研究(二)城市数字经济对制造业企业全要素生产率的间接影响本文分别从技术创新和融资约束两个维度解释数字经济对制造业企业全要素生产率的影响机制.技术创新的影响机理分析数字经济能优化创新要素配置、提供创新资源、增强技术溢出效应 由此实现制造业技术创新具体来看 其一 数字经济加强了企业与消费者、科研平台之间的互动 及时反馈生产中的技术瓶颈缓解技术供给与市场技术需求不匹配的问题 有利于提高创新要素的配置效率 推动企业的研发与创新 其二 随着数字经济的发展 数据已然成为新的生产要素 被视为具有价值的数据资本 这些数据不仅可以为企业的生产经营决策提供理据 还能成为企业创新的重要资源 数字经济的发展为整个社会的数据收集、存储、分析提供技术 企业可以利用数据分析系统、人工智能等对消费需求、消费习惯、消费特征等消费数据进行精准分析形成消费者画像 为企业产品研发和创新提供思路和方向 数字经济能帮助企业基于海量的样本数据 进行统计预测 获取所需的创新资源 为创新提供准确方向和资源支持 其三 数字经济凭借其独特的优势 为制造业企业间技术溢出效益的增强提供了有力支持 通过便捷的数字平台和强大的数据分析能力 制造业企业能够迅速获取并分享先进技术信息和经验 降低了信息获取成本 此外 数字经济的开放性促进了企业间的技术交流与合作 加速了技术知识的传播和应用 这不仅提高了企业的技术创新能力 还进一步推动了整个制造业的技术进步和产业升级 基于此提出以下假设:城市数字经济通过促进技术创新提高制造业企业全要素生产率 融资约束的影响机理分析数字经济能改善信息不对称、降低融资成本、提高财务运营效率、增强企业管理财务和风险能力 由此缓解制造业企业融资约束 具体来看 其一 数字经济的发展带来信息的快速流动 提高了信息透明度和信息对称性 有助于投资者更好地对创新项目的可行性及收益性进行评估 亦有助于金融机构对制造业企业信用情况进行风险评估 从而缓解制造业企业融资约束 其二 数字经济技术帮助金融机构获得低成本“信息流”并拓宽金融服务范围 制造业企业同样通过“信息流”低成本获得金融机构的产品与服务信息 进而拓宽融资渠道 提高融资效率 进一步降低制造业企业融资约束程度 此外 互联网、大数据等平台加持下的数字金融拓宽了企业的外部融资渠道 使制造业企业能够更方便地获取资金支持 其三 企业内部管理系统在数字经济时代进行了全新的升级与改革 使企业内部运转率、财务运营效率、资金利用率得到显著提高 缓解了融资约束 通过大数据和云计算等技术 制造业企业可以更准确地预测未来的融资需求和风险 从而制定更为合理的财务计划 这不仅有助于制造业企业更好地管理资金 还能降低财务风险 进一步缓解融资约束 数字经济的崛起对金融市场供需匹配产生了积极影响 有效减轻了企业的融资压力 基于此提出以下假设:城市数字经济通过缓解融资约束提高制造业企业全要素生产率二、研究设计(一)样本与数据来源本文选取 家 股制造业上市公司组成 年的面板数据进行实证分析 企业的相关基础变量数据均来自国泰安数据库()和万德数据库()为保证实证结论的准确性 本文对原始数据作如下处理:()剔除、和上市状态异常企业样本()剔除财务数据严重缺失的企业样本()对所有连续性变量做 和 分位数上的缩尾处理 用来测度城市数字经济水平的基础数据来源于中国城市统计年鉴 数字普惠金融指数来自北京大学数字金融研究中心公布的“数字普惠金融指数”北京邮电大学学报(社会科学版)年第 期(二)变量说明 被解释变量:企业全要素生产率由于本文采取的是 年的面板数据 时间跨度较长 考虑到企业各方面特征的时间趋势本文借鉴鲁晓东等的研究 采用 方法测算微观企业全要素生产率 用资本当期值作为工具变量 采取固定资产净额衡量资本投入()采取企业员工人数衡量劳动投入()产出变量为营业收入()中间投入()为:营业成本 销售费用 管理费用 财务费用 折旧摊销 支付给职工以及为职工支付的现金 本文对以上投入产出变量进行 和 分位数缩尾处理后进行对数处理 解释变量:城市数字经济本文借鉴赵涛等的方法 利用 软件通过主成分分析法 计算了我国 个地级市数字经济发展水平 将计算机服务和软件业从业人员占城镇单位从业人员比重、百人中互联网宽带接入用户数、百人中移动电话用户数、人均电信业务总量和数字普惠金融指数 个指标的数据标准化后降维处理得到城市数字经济综合发展指数 中介变量对于技术创新 以往文献通常采用企业专利数量衡量技术创新水平 本文采用企业当年独立或联合申请的发明专利、实用新型专利和外观设计专利的对数值衡量 具体计算公式为:(独立或联合申请的发明专利数 实用新型专利数 外观设计专利数)关于融资约束的测度 等在 指数模型的基础上 利用企业规模和企业年龄两个外生性的变量 通过 模型进行回归 构造出 指数计算模型 指数的计算公式为:其优点在于企业规模和企业年龄两个变量均随时间变化不大 且为很强的外生性变量 变量数据容易获得且相对稳定 这种计算方法避免了财务指标中相关变量内生性问题 因此 指数法在学界逐渐得到推广 本文采用 指数计算企业面临的融资约束程度 参照刘莉亚等的做法 本文将企业总资产数据调整为经过对数处理的单位为百万元的数据进行计算 由于 指数计算结果均为负数 对其取绝对值 绝对值越大 则企业面临的融资约束就越高 控制变量本文探讨了城市层面数字经济对微观企业要素生产率的影响 由于解释变量与被解释变量分别处于不同的研究层面 为确保研究结果的准确性和可靠性 同时减少遗漏变量对企业全要素生产率的影响可能引起的偏差 本文从城市层面和企业层面分别选取控制变量 以下是对具体控制变量的说明:企业层面的控制变量:()企业规模:年末资产合计的对数值()企业年龄:当前年份减去成立年份的对数值()资产收益率:净利润与总资产比值()资产负债率:总负债与总资产比值()现金流水平:经营产生的净现金流量与总资产比值()固定资产比率:固定资产净额与总资产比值 城市层面控制变量:()产业结构水平:第三产业占地区生产总值的比重()城镇化水平:人口密度的对数值()经济发展水平:人均 的对数值 具体如表 所示表 变量定义变量变量标识变量定义全要素生产率使用 方法计算数字经济用主成分分析法 对人均电信业务总量等 个指标标准化后做降维处理技术创新发明专利申请数加 后取对数融资约束 企业规模年末资产合计的对数值孙湘湘等:城市数字经济对制造业企业全要素生产率的影响研究续 表变量变量标识变量定义企业年龄当前年份减去成立年份的对数值资产收益率净利润与总资产比值资产负债率总负债与总资产比值现金流水平经营产生的净现金流量与总资产比值固定资产比率固定资产净额与总资产比值产业结构水平第三产业占地区生产总值的比重城镇化水平人口密度的对数值经济发展水平人均 的对数值(三)模型设定首先 本文研究的核心问题是城市数字经济对制造业企业全要素生产率的影响 因此 本文构建如下多元线性回归模型:()其次 本文利用中介三步法 检验城市数字经济对制造业企业全要素生产率的影响机制问题 具体模型如下:()()()在上述公式中 表示城市 表示时间 表示企业 为制造业企业全要素生产率 为数字经济发展水平 为中介变量 包括企业技术创新以及融资约束程度、为控制变量 分别表示企业规模、年龄、总资产净利润率、资产负债率、现金流水平、固定资产比率、产业结构水平、城镇化水平和经济发展水平 为常数项 为变量系数 为时间虚拟变量合集 为行业固定效应合集 为面板数据扰动项三、实证结果分析(一)描述性统计根据描述性统计结果可以看到 本文的总样本量为 被解释变量企业全要素生产率的均值为北京邮电大学学报(社会科学版)年第 期 标准差为 最小值为 最大值为 这说明样本企业全要素生产率水平差异较大 核心解释变量城市数字经济的均值为 标准差为 最小值为 最大值为 这说明各个区域之间的城市数字经济发展水平差异较大 企业技术创新的均值为 最小值为 最大值为 这说明样本企业在技术创新方面存在较大差异 企业面临的融资约束最小值为 最大值为 均值达到 这说明样本企业普遍面临较为严重的融资约束程度 具体如表 所示表 全样本描述性统计结果变量样本量均值标准差最小值最大值 根据对子样本描述性统计结果对比 首先 东部地区城市数字经济发展均值达到了 而中部地区和西部地区仅为、东部地区产业结构均值达到了 城镇化率达到了 可以看到 东部地区数字经济发展最好 产业结构完善 其次 东部地区企业的技术创新均值为 中西部地区分别为 、东部地区企业的融资约束均值为 中西部地区企业分别为、可以看到 东部地区数字经济发展最好 东部地区企业面临的融资约束程度最小 技术创新水平最强 因此 促使东部地区的企业全要素生产率水平较高 从企业的财务特征差异上看东部地区企业的盈利能力普遍较强 均值达到了 现金流情况较为充裕 而西部地区企业的负债水平最高 资产负债率均值达到了 (二)基准回归根据表 第()列 在控制时间固定效应和行业固定效应、不加入控制变量的情况下 核心解释变量城市数字经济的系数为 在 水平上显著为正 说明城市数字经济的发展可以显著促进制造业企业的全要素生产率水平 根据表 第()()列 在控制时间固定效应和行业固定效应的基础上 依次加入控制变量的过程中 核心解释变量城市数字经济的系数均在 的水平上显著为正 根据第()列 在加入了全部的控制变量后 核心解释变量城市数字经济的系数为 在 水平上显著为正 说明在控制了时间、行业固定效应以及企业层面特征和城市层面特征后 城市数字经济依然可以显著促进制造业企业全要素生产率 得到支持 城市数字经济的发展提供了多种数字化技术和工具 如物联网()、人工智能()和机器学习可以用于制造设备和生产流程的自动化和智能化这使得制造业企业能够更高效地管理生产 减少生产中的错误和浪费 从而显著提高企业全要素生产率 这不仅有助于降低生产成本 还可以提高产品质量和市场竞争力 具体如表 所示孙湘湘等:城市数字经济对制造业企业全要素生产率的影响研究表 基准模型分析结果变量()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()样本量 行业控制控制控制控制控制控制控制控制控制控制年度控制控制控制控制控制控制控制控制控制控制 注:、和分别表示在、和 水平下显著 括号里的数值表示稳健性标准误差(三)稳健性检验首先 本文的基准模型可能出现的内生性问题是双向因果问题 具体来说 本文的核心结论是城市数字经济的发展可以促进制造业企业全要素生产率水平 但是 全要素生产率水平较高的企业往往是各方面都比较优秀的成熟企业 这些企业往往处于经济发展水平较高 数字经济发展程度较高的地域 或者说 是全要素生产率较高的优质企业推动了区域数字经济的发展 由此产生了双向因果问题为了缓解双向因果问题对本文基准模型造成的偏差 笔者的做法是 将核心解释变量城市数字经济作滞后一期到滞后三期的处理 考虑当年的数字经济发展对未来一年到三年内的企业全要素生产率是否会产生正向促进作用 根据表 第()()列 滞后一期到三期的城市数字经济系数分别为 、和 均通过了 水平的显著性检验 说明当年的城市数字经济发展对未来一年到三年内的企业全要素生产率仍然会产生正向促进作用 因此 本文的结论是稳健的其次 本文进一步采用更换因变量测算方法进行稳健性检验 参考 方法重新测算制造业企业全要素生产率 并再次进行回归检验 结果如表 第()列所示 由此可知 数字经济的回归系数为 在 水平上显著为正 说明在更换制造业企业全要素生产率的测算方法后 城市数字经济对制造业企业全要素生产率的促进效应仍然显著 因此 本文的研究结论具有一定的稳健性最后 本文的基准模型可能存在的另一个内生性问题是遗漏变量问题 为了避免遗漏变量问题对北京邮电大学学报(社会科学版)年第 期基准模型估计造成的偏差 本文采取工具变量法 选用滞后一期的城市数字经济作为工具变量进行两阶段最小二乘法回归 用于缓解基准模型的内生性问题 此外 统计量的 值为 显著拒绝了工具变量识别不足的原假设 统计量大于弱工具变量检验在水平上的临界值 显著拒绝了“工具变量为弱工具变量”的原假设 根据表 第()列 数字经济的系数为 在 水平上显著为正 说明在使用工具变量缓解内生性后 城市数字经济仍然对制造业企业全要素生产率有促进作用 因此 本文的结论是稳健的表 稳健性检验结果变量()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()样本量 行业控制控制控制控制控制年度控制控制控制控制控制 注:、和分别代表在、和 水平下显著 括号里的数值表示稳健性标准误差孙湘湘等:城市数字经济对制造业企业全要素生产率的影响研究(四)机制分析 技术创新的中介效应表 第()列显示 城市数字经济的系数为 在 水平上显著为正 根据表 第()列 城市数字经济的系数为 在 水平上显著为正 说明城市数字经济的发展显著促进了企业的技术创新水平 城市创新生态因为数字经济的发展得到改善 促进了企业之间、行业之间以及跨行业的技术交流和知识共享 制造业企业可以更容易地与技术提供商、初创企业、研究机构及其他合作伙伴合作 共同开发新技术和解决方案 带动技术创新水平的提高 此外 海量数据的产生、收集和分析让制造业企业可以更直接地了解客户的需求和反馈 从而定制产品和服务 推动技术研发与创新根据表 第()列 城市数字经济的系数为 在 水平上显著为正 企业技术创新的系数为 在 水平上显著为正 说明企业技术创新水平在城市数字经济促进制造业企业全要素生产率的过程中发挥了中介效应 得到支持 具体来说 城市数字经济的发展促使制造业企业进行技术研发 提高其技术创新能力 技术创新水平的提高可以帮助制造业企业更好地管理和优化劳动力、原材料、资金等资源的使用 提高企业全要素生产率表 基于技术创新的中介效应分析结果变量()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()样本量 行业控制控制控制年度控制控制控制 注:、和分别代表在、和 水平下显著 括号里的数值表示稳健性标准误差北京邮电大学学报(社会科学版)年第 期 融资约束的中介效应根据表 第()列 城市数字经济的系数为 在 水平上显著为正 根据表 第()列 城市数字经济的系数为 在 水平上显著为负 说明城市数字经济的发展显著缓解了企业面临的融资约束程度 城市数字经济发展推动了新的融资渠道出现 如众筹、借贷、数字货币和区块链融资等 制造业企业可以更多元化地获取资金 减轻了对传统银行贷款的依赖 数字经济产生大量数据 这些数据可用于建立更精确的信用评估模型 银行和其他金融机构可以更准确地评估企业的信用风险和价值 减少了因信息不对称而导致的贷款利率上升和融资难度增加的问题根据表 第()列 城市数字经济的系数为 在 水平上显著为正 融资约束的系数为 在 水平上显著为负 这表明 在城市数字经济促进制造业企业全要素生产率提高的过程中 融资约束程度发挥了中介作用 得到支持 融资约束的缓解使制造业企业能够更好地投资创新、扩产和资源优化 进而带来企业全要素生产率的提高表 基于融资约束的中介效应分析结果变量()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()孙湘湘等:城市数字经济对制造业企业全要素生产率的影响研究续 表变量()()()样本量 行业控制控制控制年度控制控制控制 注:、和分别代表在、和 水平下显著 括号里的数值表示稳健性标准误差(五)异质性分析 地理区域分组本文根据企业所处的地理区域 将总体样本划分为东部地区()、中部地区()和西部地区()根据表 第()()列可以看出 对于东部地区而言 城市数字经济的系数为 在 水平上显著为正 对于中部地区和西部地区来说 城市数字经济的系数分别为 和 但都不显著 东部地区的城市数字经济系数最大 并且显著性最高 说明城市数字经济对于企业全要素生产率的促进效果在经济较为发达的东部地区最为明显 东部地区经济发展水平相较于其他地区较高基础设施和产业结构完善 市场机制作用明显 总的来说 东部地区的制造业企业通常受益于更好的资金、技术、人才、市场等资源和政策环境 这些资源的丰富性可以提供更好的生产条件 有助于提高制造业企业全要素生产率 而中西部地区经济发展水平较低 产业结构合理化水平较低 各方面资源和人才吸引力较弱 仅仅依靠城市数字经济的发展无法持续提高本地区企业的全要素生产率水平 城市规模分组本文以截面数据城市人口规模的中位数为划分标准 如果该年内 某个城市人口规模大于中位数则 否则 根据表 第()()列可以看出 对于大规模城市而言 数字经济的系数为 在 水平上显著为正 对于小规模城市而言 数字经济的系数为 但不显著大规模城市的数字经济系数和显著性均大于小规模城市 说明数字经济对于制造业企业全要素生产率的促进效果在大规模城市中更为明显 第一 大规模城市通常拥有更大的市场规模和更丰富的消费者需求 制造业企业在大城市中容易找到更多的客户 销售更多的产品 这可以推动生产规模的扩大通过规模经济效应带来全要素生产率的提高 第二 大城市通常聚集了更多的高素质人才和技术专家企业更容易招募和留住优秀的员工 获取最新的技术和生产方法 使制造业企业对数字技术的使用更加深入 更容易产出创新成果 企业技术创新能力的提高可以实现以更少的生产资料投入获得更高产出 提高制造业企业全要素生产率 第三 大规模城市通常拥有更多金融机构和融资渠道 制造业企业更容易获得所需的资金来支持扩张和创新 因此 在大规模城市中 数字经济对企业全要素生产率的促进作用更为明显 企业所有制分组本文基于企业所有制类型情况 将样本企业分为国有企业()和非国有企业()根据表 第()()列 对于国有企业而言 城市数字经济的系数为 并且不显著 对于非国有企业而言 城市数字经济的系数为 在 水平上显著 非国有企业的城市数字经济系数和显著性均大于国有企业样本 说明城市数字经济对非国有企业制造业企业全要素生产率的促进效果更为明显具体来说 在我国现有的金融体系中 国有企业可以享受很多因所有制差异而获得的融资优势 可以较低的成本获得大规模资金及其他生产要素 国有企业与政府之间存在的利益关联较多 最终使得金融资源有偏向性地流向国有企业 国有企业信用风险低 投资风险低 容易获得贷款机构的青睐和政策性补贴 与此相反的是 民营企业发展起步晚 风险大 不确定性高 通常无法获得贷款或者无法北京邮电大学学报(社会科学版)年第 期以较低的成本获得贷款 即使获得了银行贷款 也多为短期贷款 无法以大规模和足够期限的资金满足技术创新等资金需求 因此 城市数字经济的发展降低了信贷市场的信息不对称程度 使得民营企业能够获得较多融资机会 有效减轻了资金压力 得以将更多的资金投入固定资产或招募技术员工等生产要素 进而提高了企业全要素生产率水平表 异质性分析结果变量东部中部西部大规模城市小规模城市国有企业非国有企业()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()样本量 行业控制控制控制控制控制控制控制年度控制控制控制控制控制控制控制 注:、和分别代表在、和 水平下显著 括号里的数值表示稳健性标准误差四、结论与建议本文使用 年地级市数字经济发展水平和 股上市制造业企业数据 考察城市数字经济对制造业企业全要素生产率的影响 得出以下研究结论:第一 总体来看 城市数字经济水平与我国孙湘湘等:城市数字经济对制造业企业全要素生产率的影响研究经济发展水平一样 呈现出“东高西低”的特征 存在区域差异性 第二 城市数字经济对制造业企业全要素生产率会产生正向促进作用 第三 城市数字经济通过技术创新、缓解融资约束来促进制造业企业全要素生产率的提高 第四 通过异质性检验发现 城市数字经济对处在不同地理区域、城市规模、所有制的制造业企业全要素生产率的促进作用存在明显差异根据研究结论 本文从政府和企业两个层面提出政策建议(一)政府层面 加强数字经济软硬件建设 解决数字经济地区发展不平衡问题研究结论表明 城市数字经济呈现“东高西低”的特征 存在较大区域差异 针对此种情况 政府应在强化对 通信、数据中心、千兆宽带等基础设施投建力度的时候 更加关注数字经济水平薄弱的中西部地区 各地区可实施差异化的数字经济战略 对中西部地区的制造业企业给予有针对性的创新政策扶持 引导他们积极参与制造业技术创新活动及项目 融入创新氛围 着重解决数字经济地区发展不平衡问题 以大环境牵引微观企业数字化转型和技术创新 这一系列基础设施建设包括加大对企业数字化转型公共服务平台建设的投入 为企业构建提供数字化转型全流程、全场景咨询的“平台 服务”实现制造资源、制造知识、制造能力跨企业协作 高效带动制造业企业集群协同转型 帮助制造业企业运用工业互联网等新兴技术培育竞争新优势、提高产品科技含量 推动制造业数字化、高端化、绿色化和智能化发展 同时 政府部门牵头邀请数字经济发达、全要素生产率高的企业与这方面能力较为薄弱的企业作经验分享交流 努力助推“以优促优 以优带劣”企业互助模式 共同构建基于平台的共赢生态 更快更好地打造“中国智造”优势 深化国有企业混合所有制改革 激发数字化转型内生动力基于本文的研究结论 数字经济对非国有企业全要素生产率的促进效果更为明显 对国有企业的影响不显著 国有企业风险意识高 决策链条长 对新技术的研发风险把控严格 各方面的制度和审查明显抑制了企业的创新活力 在瞬息万变的数字经济时代 对国有企业的发展确实多方掣肘 因此政府应纵深推进混合所有制改革 鼓励国有资本与民间资本、外资等各类资本合作 激发各种所有制企业数字化转型内生动力 实现共赢 加大对企业技术创新的支持力度 着力破解我国制造业“卡脖子”问题根据实证研究结果 数字经济的崛起为企业技术创新奠定有力基础 一方面 政府需要继续积极支持制造业企业的技术创新 包括提供更多的信贷担保额度 增加制造业企业的政策补贴、税收优惠和其他资源支持等措施 以促进关键技术的攻关和突破 切实推动破解我国制造业“卡脖子”问题 另一方面 支持科技领军企业等牵头建设创新联合体 鼓励领军企业实施“强链工程”通过“揭榜挂帅”等方式 联合开展技术攻关 完善制造业产业链供应链 推动构建有针对性、有效力的制造业企业金融产品和服务体系研究结果表明 融资约束的存在对企业全要素生产率有不利影响 政府应该推动金融机构聚焦制造业企业特征打造“因地制宜”的金融产品和服务体系 利用好数字技术优化金融资源的配置效率以满足企业多元融资需求 尤其侧重对制造业企业数字化转型及研发创新方面的支持 并充分利用大数据、互联网、云计算等技术提高金融产品的触达性及服务效率 为企业拓宽融资渠道 优化金融资源的配置 提高企业融资效率、降低企业融资成本 这一系列措施有助于缓解企业融资约束 从而提高企业全要素生产率(二)企业层面 主动拥抱数字化、智能化 实现管理模式与生产方式的根本性变革企业要积极主动加强数字经济与实际经营管理相融合 将生产经营的各个环节纳入智能化、数字化系统中 以实现信息互联和精细化管理 通过这一过程 企业可以迈向智慧管理 提升资源利用率提高产品的质量和生产率 以此降低经营成本 实现数字化管理模式与生产方式的根本性变革 积极推动实施数字化工厂、智能化工厂建设 着力关键技术的突破与创新 从而在激烈的市场竞争中保持核心竞争力 为更好地参与国家制造强国建设贡献力量 最终实现企业的高质量发展北京邮电大学学报(社会科学版)年第 期 增加研发投入 促进技术创新企业技术创新是提升全要素生产率的关键路径之一 企业可以加大研发投入 明确将创新纳入企业战略的核心 并加强对知识产权的保护 此外 可采取一些激励措施 如提高技术创新人才的薪资水平、提供股权激励等 以吸引和留住创新型人才 为创新活动的进行提供有力支撑 在推进创新的过程中 企业需要将内部资源和外部资源联动起来 可以通过加强与高校、科研机构的合作 对技术或者设备方面的升级与创新进行联合攻关 并充分发挥企业产业化、市场化、商业化能力 以实现科研成果转化 帮助现实企业提高生产质量和效率 提高企业信息透明度 减小企业融资约束压力企业可以采取以下策略来改善融资环境并减轻融资约束:一要着力提高企业信息透明度 有效建立起企业与外部资金提供者之间的信任关系 因为透明的信息披露能够帮助外部资金提供者更加便捷地监督企业的经营状况 为投资决策提供依据 从而降低投资风险 二要加强信息化、数字化、智慧化管理系统或生产系统的使用 提高制造业企业生产经营及内部管理效率 将企业资金利用率最优化从而降低对外部融资的依赖参考文献:刘淑春 林汉川.把握数字化、网络化、智能化方向推动数字经济和实体经济融合发展(新知新觉)/.().:/./.刘丽娜 闫照坤.数字经济对企业创新的影响:基于冗余资源视角.武汉金融():.申明浩 谭伟杰 陈钊泳.数字经济发展对企业创新的影响:基于 股上市公司的经验证据.南方金融():.蒋殿春 潘晓旺.数字经济发展对企业创新绩效的影响:基于我国上市公司的经验证据.山西大学学报(哲学社会科学版)():.何琼 曲立.数字化发展水平对企业创新能力影响的实证.统计与决策():.王莹 刘建江 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