信息化、企業研發與全要素生產率的實證分析

一 引 言

我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段，以資本和勞動力投入拉動的經濟增長方式難以為繼。實施創新驅動發展戰略，加快信息化建設進程，提高全要素生產率，是現階段社會發展的主要目標之一。新的發展觀要求充分發揮創新第一推動力的作用，即依靠企業研發促進全要素生產率的提高(王薇和艾華，2018[1]；關書和成力為，2020[2])。不過，企業研發并不總是積極的，必然會受到投資不足、市場失靈等因素的影響。有研究顯示，降低企業研發中的不確定性，縮短創新時滯，促進成果轉化，都離不開信息化的發展(David et al.，2019)[3]。信息化的影響已經從信息技術擴散階段發展到以數字驅動型經濟為主導的發展階段：信息化在技術進步、效率提升和組織變革中發揮著越來越重要的作用，成為推動產業轉型升級、實現經濟高質量發展的關鍵動力(何小鋼等，2020)[4]。針對信息化影響的研究，宏觀層面重點關注信息化帶來的經濟增長效應，中觀層面主要包括行業信息化水平和產業創新效率，微觀層面主要關注信息技術應用給企業帶來的效率和生產率變化(Girmay，2019)[5]。信息化程度不高和創新能力不足是困擾我國企業發展的兩個重要因素，影響著我國經濟持續快速增長(儲伊力和儲節旺，2019)[6]。如何更好地推進企業信息化，促進企業研發水平的提升，進一步提高企業全要素生產率，已成為一個亟待解決的問題。信息化、企業研發與全要素生產率之間的作用機制是怎樣的？企業研發在信息化與全要素生產率之間起著什么樣的效應？這是本文試圖回答的問題。

現有關于信息化、企業研發與全要素生產率的研究主要集中在：(1)信息化對全要素生產率的影響研究。自從信息技術生產率悖論被提出以來，關于信息技術與企業生產率有關系的研究一直存在爭議。早期的研究停留在國家和行業層面，沒有得出非常明確的結論。近年來，學者們利用行業和企業層面的數據來估計信息化對不同行業/企業生產率的影響，結果表明，企業信息化對生產率有正向影響，但對不同行業、不同企業的影響差異較大，且影響程度會隨時間而變化(何小鋼等，2019)[7]。原因是多方面的，如勞動技能結構、研發創新、組織結構等(董祺，2013[8]；劉小玄和吳延兵，2009[9]；寧光杰和林子亮，2014[10])。(2)企業研發對全要素生產率影響的研究。現階段，“通過增加研發投入來實現技術進步，從而提高企業全要素生產率”的觀點已被廣泛接受(Sourafel et al.，2009[11]；羅良文和孫小寧，2020[12]；盛明泉等，2020[13])，但不同樣本的實證結果并不完全一致(趙玉林和谷軍健，2017[14]；郭建等，2020[15])。趙玉林和谷軍健(2017)[14]實證研究得出，企業研發與制造業生產率總體關系不顯著，而企業研發與生產率的關系具有產業異質性，研發資本對高技術產業生產率有正向影響，對低技術產業生產率有負向影響；郭建等(2020)[15]研究發現，研發費用加計扣除政策對企業全要素生產率的激勵效果不同，對盈利能力較弱企業和資本密集型企業的促進作用更為明顯，對政策環境較好地區企業的促進作用較弱。可見，相關研究忽略了企業信息化、產業異質性和產權結構等因素。也有一些文獻研究了信息化、企業研發對全要素生產率的影響，但對這三者的作用機理分析仍較為缺乏。

本文以2013-2018年我國創業板上市公司為研究對象，圍繞信息化、企業研發與全要素生產率三者之間的關系進行實證分析，同時提出對策建議，以期為創業板上市公司的良性發展提供啟示。與現有研究相比，本文可能的貢獻在于：現有研究主要集中在信息化對企業全要素生產率的影響或企業研發對企業全要素生產率的影響上，而對信息化、企業研發和全要素生產率關系的研究較少。本文將信息化、企業研發和全要素生產率納入同一分析框架，研究三者之間關系及其作用機理，包括信息化對企業研發的影響機理，以及企業研發在信息化與全要素生產率關系中的作用等。

二 研究設計

(一)研究假設

1.信息化與企業研發

企業研發始于從環境中獲取信息，在組織內部共享信息，分析、處理和生成新信息，最后新信息轉化為新產品(彭正銀等，2019)[16]。因此，從某種意義上說，企業研發本身就是一種信息活動。信息化可以為企業研發提供技術環境，優化組織結構，使企業在研發中更有效地配置、使用、處理、開發和利用信息資源，從而提高研發效率(Forman和Van，2012)[17]。從傳導機制上看，信息化對企業研發的傳導機制可分為基本傳導機制、非線性傳導機制(倒U型)及異質傳導機制，這可以解釋為什么有的企業能夠將信息化作為研發利器，而有些企業卻用得不好(Amable et al.，2016)[18]。此外，信息基礎設施、應用軟件及信息技術人員等可以成為企業新的研發資源(Melville et al.，2004)[19]。更重要的是，信息化可以為企業提供獨特的、難以模仿的信息能力，對企業研發產生積極影響——降低市場分析成本，更好地匹配研發與需求，縮短研發周期，提高研發的當期收益，進而實現對企業加大研發投入的激勵(付睿臣和畢克新，2009)[20]。因此，提出以下假設：

H1：信息化水平與企業研發正相關，信息化水平越高，對企業研發的促進作用越大。

2.企業研發與全要素生產率

H2：企業研發與全要素生產率正相關，研發投入越高，對全要素生產率的促進作用越大。

3.信息化與全要素生產率

企業工作分工具有互補性，只有企業信息化、經營策略變革、技術創新等要素相輔相成才能減少企業生產流程(Hubbard，2003)[26]。因此，大多關注信息化與企業全要素生產率關系的研究也將企業的其它因素納入分析框架(黃群慧等，2019)[27]。信息化促進企業整體創新升級：在生產方面，信息化促進產品信息含量的增加，有助于滿足消費者的需求；在市場方面，信息化可以解決市場均衡問題，為企業與消費者提供充足的市場信息，降低交易成本；在管理方面，及時、準確的信息溝通可以解決企業管理效率問題；在技術方面，信息化實現了企業各方面信息的有效傳輸，可以利用信息技術進行挖掘、集成、互聯和互動(Fethi et al.，2019)[28]。因此，信息化促進了技術進步，提高了規模效率、技術效率和配置效率，推動企業全要素生產率的增長(程虹，2018)[29]。需要說明的是，也有研究顯示，信息化對不同企業全要素生產率的影響存在較大差距(Bloom et al.，2017)[30]。因此，提出以下假設：

H3：企業信息化與全要素生產率正相關，信息化水平越高，對全要素生產率的促進作用越大。

全要素生產率的提高不僅受信息化的直接影響，還有一部分是通過企業研發來實現。信息化為企業研發提供了技術平臺，使企業研發成為信息化對全要素生產率影響的必要中介。因此，提出以下假設：

H4：企業信息化的應用若能促進企業研發，將獲得更高的企業全要素生產率，企業研發在企業信息化與企業全要素生產率的關系中起著中介效應。

(二)樣本選擇與數據來源

本文選取2013-2018年我國創業板上市公司作為研究對象，剔除金融公司，因為這類公司具有特殊的會計核算和財務特征，可能影響研究結果的準確性(張娟和黃志忠，2020)[31]。在樣本企業的選擇上，由于企業信息化程度不同，對研發創新的重視情況也不同，部分變量指標數據會有缺失。為保證研究結果的有效性，剔除數據缺失的企業，最終獲得412家樣本企業和4532條觀測值。相關數據主要來源于上市公司年報，輔以CSMAR數據庫，各省GDP數據來源于《中國統計年鑒》。

抗擊連續五年干旱取得全面勝利。在連續5年干旱面前，云南省籌集投入抗旱救災資金23.35億元，投入抗旱救災行動421萬人次，有效解決了349.76萬人飲水困難，抗旱澆灌面積837萬畝次（15畝=1 hm2，下同），實現了決不讓旱區任何一個人沒有水喝和努力把旱災損失降到最低的目標。全年庫塘蓄水突破75億m3，再創歷史新高。

(三)變量定義與度量

1. 信息化(INFOR)。以往的研究還沒有形成統一的企業信息化衡量指標。考慮到數據的可獲得性，采用參與信息化相關培訓的員工占比來衡量企業信息化程度(劭文波等，2018)[32]，在穩健性檢驗中選擇網絡銷售(互聯網和電子商務實現的銷售收入占比)來衡量信息化程度(王永進等，2017)[33]。從人力資本和生產經營的角度來反映信息化程度，更為直接客觀。

2. 企業研發(RD)。企業研發是指企業為獲取科技知識、創造和使用科技、改進產品和服務而進行的工作(Liu et al.，2013)[34]。考慮到數據的可得性，選擇我國創業板上市公司實際發生的研發金額取自然對數作為衡量指標(何明志和王曉暉，2019)[35]。

3. 全要素生產率(TFP)。全要素生產率是指在所有生產要素投入不變的情況下，生產量仍能增加的額外生產效率。使用LP方法計算全要素生產率(James和Amil，2003)[36]，在穩健性檢驗中使用資本生產率(CP)來度量企業的生產率，該指標能夠反映企業單位資產的產出水平(魯曉東和連玉君，2012)[37]。

4. 控制變量(Controls)。結合數據可得性和現有文獻，選擇企業規模(SIZE)、員工素質(EDU)、資本強度(K)、企業年齡(AGE)及營業利潤(OP)作為控制變量(王娟，2017)[38]。由于樣本企業所處地區不同，地區經濟水平會對企業全要素生產率產生一定的影響，因此也選擇地區經濟水平(PGDP)作為控制變量(沈瓊和王少朋，2019)[39]。

具體變量的符號及計算方法等如表1所示。

表1 變量定義

(四)研究模型

借鑒Edquist和Henrekson(2017)[40]、Fabio et al.(2018)[41]和陳維濤等(2019)[42]關于信息化、企業研發與全要素生產率實證研究的思路，結合創業板上市公司的特點，構建如下基本模型：

企業信息化與企業研發的回歸模型：

(1)

企業研發與全要素生產率的回歸模型：

(2)

渠道機制檢驗的回歸模型：

(3)

(4)

(5)

其中，i為企業個體，t為年份，δt為年度固定效應，μi為行業固定效應，εit為隨機干擾項，用交互項INFOR*RD捕捉交互效應，Controlsj為第j個控制變量。

三 實證分析

(一)描述性統計分析

主要變量的描述性統計結果(見表2)顯示，數據基本呈現正態分布特征。企業全要素生產率(TFP)的均值為16.213，最小值為15.025，最大值為18.091；信息化(INFOR)的均值為0.618，最小值為0.342，最大值為1；企業研發(RD)的均值為12.711，最小值為10.011，最大值為14.741。這表明，從總體上看，樣本企業的全要素生產率、信息化程度及研發投入都比較高，符合創業板上市公司的特點，但企業間差異較大，其中信息化程度差異最大。此外，員工素質(EDU)的均值為0.464，最小值為0.322，最大值為1.000，說明樣本企業中大專以上學歷員工較多，文化程度較高；企業所在省GDP的最小值為9.486，最大值為11.485，說明地區經濟水平(PGDP)存在顯著差異。其他變量的特征與已有文獻基本一致，具有較高的準確性和可靠性。

表2 描述性統計

(二)多元回歸分析

1. 信息化與企業研發的回歸分析。控制時間固定效應和行業固定效應，對模型(1)進行回歸分析：先使用普通最小二乘法(OLS)、固定效應模型(FE)、隨機效應模型(RE)對面板數據進行估計，通過Hausman檢驗確定哪種模型方法是最優的，而后與廣義最小二乘法回歸(FGLS)的結果進行比較，結果見表3。結果顯示：R2均在0.7以上，回歸擬合度高，效果理想；Hausman檢驗P值為0.013，小于0.05，說明固定效應模型是最佳選擇，與廣義最小二乘法的回歸結果相比，二者變量系數的符號相同。在固定效應模型中，信息化(INFOR)對企業研發(RD)的影響系數為0.041，在1%水平下顯著；在廣義最小二乘法回歸中，信息化(INFOR)對企業研發(RD)的影響系數為0.034，在5%水平下顯著。這表明信息化確實可以降低企業的研發周期，提高企業研發的當期收益，有利于增加企業研發支出總額，驗證了付睿臣和畢克新(2009)[20]的研究。控制變量方面，企業規模(SIZE)、員工素質(EDU)和企業年齡(AGE)與企業研發顯著正相關，說明企業規模越大，員工素質越高，企業年齡越長越注重創新能力和可持續發展能力，越愿意加大研發投入，這與何小鋼等(2020)[4]、王娟(2018)[38]的研究結果一致；資本強度(K)和營業利潤(OP)對企業研發的影響顯著為正，這可能是因為企業在創新階段的耗時長且成本支出高昂，需要足夠的資金支持；地區經濟水平(PGDP)對企業研發具有顯著的正向影響，說明企業所在省的經濟發展水平越高，生存環境就越好，越容易吸引資金、人才等，與張訓婷和鄒媛媛(2017)[43]的研究發現類似。假設H1得到驗證，信息化水平與企業研發正相關，信息化水平越高，對企業研發的促進作用越大。

表3 信息化與企業研發的回歸分析

2. 企業研發與全要素生產率的回歸分析。控制時間固定效應和行業固定效應對模型(2)進行回歸分析。表4結果顯示，R2均在0.7以上，回歸擬合度高，效果理想；Hausman檢驗P值為0.008，小于0.05，固定效應模型是最佳選擇，與廣義最小二乘法的回歸結果相比，二者變量系數的符號相同；在固定效應模型中，企業研發(RD)對全要素生產率(TFP)的影響系數為0.394，在1%水平上顯著；在廣義最小二乘法的回歸結果中，企業研發(RD)對全要素生產率(TFP)的影響系數為0.296，在1%水平上顯著。該研究結果符合研究預期：隨著研發活動投入的增加，市場競爭已形成良好態勢，對全要素生產率增長起到了促進作用。控制變量方面，員工素質(EDU)、資本強度(K)、企業年齡(AGE)、營業利潤(OP)與企業全要素生產率顯著正相關，說明員工素質越高，資本強度越大，企業年齡越長，營業利潤越大，全要素生產率越高；地區經濟水平(PGDP)對全要素生產率具有顯著的正向影響，說明良好的經濟環境有助于全要素生產率的提高；企業規模(SIZE)對全要素生產率(TFP)的影響系數為正，但不顯著，可能是當企業規模超過規模經濟上限時，企業規模對企業生產率的影響會下降，甚至產生負效應。假設H2得到驗證，企業研發與全要素生產率正相關，研發投入越高，對全要素生產率的促進作用越大。

3.渠道機制檢驗。經Hausman檢驗，采用固定效應模型進行面板數據回歸來檢驗企業研發的效應(見表5)。從表5列(1)和列(3)可知，信息化與企業研發、全要素生產率均在1%水平上顯著正相關。從表5列(4)和列(5)可以觀察到調節效應：列(4)中，信息化和企業研發的回歸系數顯著為正；列(5)中，信息化和企業研發的回歸系數變為不顯著，且交互項(INFOR*RD)的回歸系數為正，但不顯著，R2為0.793，變化不大。表明在信息化與全要素生產率的關系中，企業研發的調節效應不明顯。在表5列(3)中，信息化回歸系數為0.142，在1%水平上顯著為正。綜合列(1)和列(2)的結果，企業研發在信息化與全要素生產率之間具有中介效應。列(1)信息化的回歸系數為0.041，列(4)企業研發的回歸系數為0.254，均在1%水平上顯著，說明企業研發起著明顯的間接中介效應。從列(2)和列(4)的回歸結果來看，在控制企業研發變量后，信息化對全要素生產率的回歸系數為0.019，在1%水平上仍顯著為正，信息化的直接效應顯著；而回歸系數由0.142降為0.019，說明企業研發起著部分中介效應。參考溫忠麟和葉寶娟(2014)[44]的研究，測出企業研發的中介效應占直接效應的比例約為54.81%(0.041*0.254/0.019)，也就是說，信息化約有54.81%通過企業研發作用于全要素生產率。綜上所述，假設H3、H4得到了驗證。

表5 渠道機制檢驗

(三)穩健性檢驗

從以下3個方面驗證結果的穩健性：

1. 分行業、地區的穩健性檢驗。樣本企業在行業和地區上存在差異，可能對全要素生產率產生較大影響。因此，從行業和地區兩個維度進行穩健性檢驗：一是分別以勞動密集型行業和非勞動密集型行業為考察對象，二是將樣本企業所在地區劃分為東部和中西部。表6結果顯示：(1)無論是勞動密集型行業的企業還是非勞動密集型行業的企業，信息化、企業研發對企業全要素生產率的提升作用顯著，對勞動密集型行業的影響較小，可能是因為勞動密集型行業對技術和設備的依賴程度較低，對研發創新的需求較少；(2)無論是東部地區的企業還是中西部地區的企業，信息化、企業研發對企業全要素生產率的提升作用顯著，對東部地區企業的影響較大，可能是因為東部地區經濟比較發達，人才吸引力比較大，資金比較充裕，能夠更好地滿足信息化和企業研發的需求。

表6 分行業、地區的回歸結果

2.改變變量度量方式的穩健性檢驗。從兩個方面進行穩健性檢驗：(1)選擇資本生產率(CP)作為被解釋變量全要素生產率的替代變量；(2)選擇網絡銷售(ESALE)作為解釋變量企業信息化的替代變量。表7結果顯示，信息化、企業研發對資本生產率有顯著的促進作用，網絡銷售、企業研發能夠顯著提高企業全要素生產率水平，都與多元回歸分析的結論一致。

表7 改變度量方式的穩健性檢驗回歸結果

(續上表)

3. 考慮內生性問題的穩健性檢驗。考慮到信息化與全要素生產率之間可能存在逆向因果關系所導致的內生性問題，引入信息化與企業研發的滯后期INFORt-1和RDt-1進行回歸分析。結果如表8所示：INFORt-1和RDt-1無論是單獨的滯后期，還是共同存在時的滯后期，回歸系數都在不同水平上顯著，其結果與多元回歸分析的結論一致。因此，逆向因果關系所帶來的內生性問題并沒有影響到研究結論。

表8 內生性的穩健性檢驗回歸結果

四 主要結論及政策含義

現有一些研究分析了信息化、企業研發對全要素生產率的影響，但對其中作用機理剖析不足。針對此，本文以我國創業板上市公司為研究樣本，建立多元回歸模型，考察信息化、企業研發與全要素生產率三者之間的關系。主要結論是：(1)信息化與企業研發的回歸系數顯著為正，說明創業板上市公司的信息化對企業研發具有促進作用；(2)企業研發與全要素生產率的回歸系數顯著為正，說明創業板上市公司的企業研發對全要素生產率有促進作用；(3)渠道機制檢驗表明，信息化能夠提升全要素生產率，企業研發在信息化與全要素生產率之間起部分中介效應，說明信息化對創業板上市公司全要素生產率有促進作用。此外，與勞動密集型創業板上市公司相比，信息化、企業研發對非勞動密集型創業板上市公司全要素生產率的影響更大；與中西部地區創業板上市公司相比，信息化、企業研發對東部地區創業板上市公司全要素生產率的影響更大。

本文的政策含義：(1)要注重推進企業信息化建設。創業板上市公司要重視軟硬件和信息平臺建設，加強信息運維管理，提高信息內容采集、分析和發布的科學性，加強信息化培訓，積極推進生產工藝優化、組織結構轉型及信息制度建設。(2)充分發揮企業研發的中介效應。創業板上市公司應注重要素投入的合理配置，讓企業創新促進全要素生產率的增長；制定企業創新戰略，實施激勵措施，調動企業研發積極性，把企業研發轉化為實際生產力。(3)根據行業選擇信息化策略。對于勞動密集型創業板上市公司，要在企業研發中注重信息技術的轉化，提高產品的技術含量；對于非勞動密集型創業板上市公司，注重信息技術在業務流程中的滲透，實現業務環節與信息技術的匹配。(4)根據地區選擇信息化策略。對于東部地區的創業板上市公司，可以通過“智能制造”、“柔性生產”等更好地發揮新興信息技術的關鍵作用；而對于中西部地區的創業板上市公司，可以加快新興信息技術的推廣應用。(5)政府為企業信息化提供必要的支持。政府要在推進信息基礎設施建設、提高運營商競爭等方面發揮積極作用，提高信息服務質量，降低信息服務成本；通過稅收優惠、財政補貼、人才培養等方式，與創業板上市公司共同推動數字革命和智能制造，引導企業優化產能、質量和效率。本文選取的創業板上市公司大多是高新技術企業，結論未必適用于所有企業。囿于數據的可獲得性，僅用兩個指標來衡量企業信息化程度。今后，將嘗試擴大時間跨度和樣本量，選擇更全面的信息化指標，在處理內生性問題時增加工具變量，采用兩階段最小二乘法進行進一步分析。