互聯網與中國制造業企業風險承擔

許家云 楊 俊

一、引 言

在市場經濟環境下，企業若想保持持續增長與較強的競爭力、最大化自身價值與股東利益，必須提高風險承擔水平，充分利用各種投資機會積極進行風險活動。風險承擔水平較高的企業，往往能夠合理估計經營活動的風險與收益，具有更多的研發投入和更高的創新積極性(Hilary和Hui，2009)；同樣，具有更高風險承擔水平的國家或地區，其技術進步速度較快，其資本使用效率也較高，更容易實現經濟長期增長(Acemoglu和Zilibotti，1997)。然而，在產業結構轉型升級的大趨勢下，作為中國實體經濟的重要支柱，制造業企業面臨著冒險與創新意識不足、技術實力不強等重要瓶頸，若要實現“創新推動經濟結構優化升級”，提高企業風險承擔水平就變得尤為重要。制造業企業擁有長而復雜的業務鏈條，生產過程中涉及市場調研、資金籌集、要素供應、產品生產與銷售的各個環節，無一能隔絕風險因素的滲入。因此，如何提升制造業企業風險承擔水平，是關系企業乃至制造業行業長久發展的重要課題。

20世紀90年代以來，以互聯網為代表的信息通信技術在中國迅猛發展，我國網民規模由20世紀末的2250萬人激增至2020年底的9.89億人，互聯網普及率達70.4%①數據來自2021年第47次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》。。在如今萬物互聯的時代，互聯網日益滲透到經濟社會的各個領域，深刻改變著傳統產業的價值創造方式，正在重塑產業組織形態和產業競爭格局，這對產業變革和產業升級產生了重要影響(郭家堂和駱品亮，2017)。我國先后提出“寬帶中國”戰略和“互聯網＋”行動計劃以借力互聯網實現傳統產業的優化升級；黨的十九大也進一步提出建設網絡強國的基本目標，并以互聯網等新興技術與實體經濟的深度融合作為建設現代化經濟體系的重要路徑。在互聯網對經濟各領域滲透日益加深的背景下，互聯網不僅僅是一種資源，更是企業能力的延伸。大數據和“互聯網＋”時代帶來的數據信息膨脹以及多樣化的競爭手段，給企業帶來了運營成本的降低和生產效率的改進，其賦予企業的網絡效應有利于提高企業風險應對的積極性和成功率。由此，我們不禁要問，互聯網對企業風險承擔水平到底產生了怎樣的影響？具體作用機制如何？其通過影響企業風險承擔水平進一步對行業整體資源配置產生了怎樣的影響？毋庸置疑，從企業風險承擔的視角出發，考察互聯網對制造業企業的影響，有利于厘清互聯網時代企業的生存與發展機制，更有利于探尋中國在新常態下產業轉型和升級的內在機理。

二、文獻回顧與機制梳理

（一）文獻回顧

與本文主題緊密相關的第一類研究關注企業風險承擔水平的影響因素。企業經營過程中時刻面臨著各種不確定性，管理者需要合理估計經營活動的風險與收益，并在有限的成本空間內做出收益最大化的決策。公司治理與企業風險承擔之間的關系是學者重點關注的研究領域之一，諸多工作從公司治理水平(John等，2008)、管理者持股數量(Faccio等，2011)及行權期限(Brisley，2006)、管理者激勵方式(Coles等，2005)、管理者特征(Baker和Wurgle，2013)、企業所有制(余明桂等，2013)等方面詳細考察了公司治理與企業風險承擔之間的關系。另有學者致力于探討制度因素對企業風險承擔的影響。該類文獻主要關注法律等政策、制度的頒布和實施對企業經營環境產生影響對企業風險承擔水平的作用。除正式制度之外，現有研究普遍關注國家文化特征(Li等，2013)、宗教信仰(Hilary和Hui，2009)、社會網絡(張敏等，2015)等非正式制度對企業風險承擔水平的影響。此外，也有部分學者從企業外部經營環境的角度，對企業風險承擔水平進行了考察，如官員更替(錢先航和徐業坤，2014)、政府補貼(毛其淋和許家云，2016)、社會沖突(楊瑞龍等，2017)、經濟政策不確定性(劉志遠等，2017)等。

與本文話題相關的另一類研究致力于考察互聯網對微觀企業以及宏觀經濟發展的影響，包括經濟增長、貿易、就業等方面。第一，在經濟增長方面。信息基礎設施投資本身作為資本積累可直接拉動經濟增長；與一般的基礎設施不同，信息基礎設施具有獨特的規模效應和網絡效應，這對于提升家庭和企業決策的準確度、降低企業的搜尋成本和生產成本、加速資源流轉和技術擴散具有顯著的促進作用。在理論研究的基礎上，Basu和Fernald(2007)、白駿驕(2020)均發現了信息基礎設施或互聯網對經濟增長或者全要素生產率具有促進作用。然而，Shiu和Lam(2008)則發現電信基礎設施與實際GDP的因果關系僅在東部地區顯著；Maurseth(2018)發現互聯網對國家經濟增長具有顯著的負向作用。第二，在貿易方面。不少研究證實互聯網能夠促進企業進出口貿易(Freunda和Weinhold，2004；李兵和李柔，2017)。當前文獻傾向于將互聯網對貿易的促進機制歸結于其對企業貿易成本的降低效應(Juhász和Steinwender，2018)。當然，也有部分文獻對互聯網的貿易提振效應持謹慎態度，如Yadav(2014)發現互聯網對企業貿易促進作用的發揮需建立在特定條件的基礎上。第三，在就業方面。互聯網促使勞動力市場供求雙方的信息更為完備，這促進了勞動力市場流動性的增加(Stevenson，2009)；而邵文波和盛丹(2017)發現，信息化導致了我國勞動收入份額降低，但未必是企業就業下降的原因。

（二）機制分析

本文在對已有文獻進行總結和梳理的基礎上，將互聯網對制造業企業風險承擔水平的作用機制概括為成本節約效應和生產率提升效應兩個方面。

1. 成本節約效應

互聯網引致的成本節約已被眾多研究所證實，互聯網因其便捷和快速的辦事效率、較高的信息傳遞和搜尋效率，極大地降低了企業的運營成本。具體而言，互聯網對制造業企業的成本節約效應主要體現在五個方面：第一是搜尋成本。互聯網可以有效降低企業收集上下游企業、供應商、要素、商品以及消費者偏好商品的市場占有份額等方面信息的成本(Levin，2011)，極大地提高了企業所需信息的質量，增強了信息透明度。第二是通信成本?；ヂ摼W的普及和通訊技術的發展，有助于實現企業與企業之間、企業與消費者之間信息的高效匹配，買賣雙方獲取信息的渠道都更加便捷，使得企業的通信成本不斷下降，通信效率進一步提升。第三是營銷成本。互聯網作為一種信息即時傳播的工具，突破了傳統營銷的局限性，有助于提升企業營銷效率和降低企業營銷成本，對產品的國內銷售乃至國際貿易產生了提振效應(Karavdic和Gregory，2005)。第四是生產成本?；ヂ摼W能夠輔助企業更好地進行市場調研和市場分析從而得到更準確的信息數據以及做出相對準確的投資判斷，降低因投資失誤造成資源浪費的比例(Jensen，2007)。第五是企業的融資成本?；ヂ摼W金融可通過外部經濟、規模經濟和范圍經濟三重效應促進企業融資難問題的解決(王馨，2015)。

成本節約是企業提升風險承擔水平的重要渠道。第一，互聯網的成本節約效應有助于企業以最短的時間獲取和傳播信息、以更多種形式更為高效、準確地處理信息，這極大程度地降低了信息不完全程度并幫助企業更好地在經濟沖擊發生前獲取需求信息，致使企業在沖擊發生后能夠更高效地針對需求沖擊做出反應。第二，互聯網的成本節約效應有助于企業打通各生產環節或縮短業務鏈條，從而使其加快生產要素和產品在供應、生產、分銷、物流等各個環節的配置和流轉，有利于企業在更好地適應客戶需求的基礎上擴大市場份額。第三，從融資成本的視角看，互聯網金融具備高透明度、低中間成本以及更靈活高效的信息處理等諸多優勢，有助于終結銀行對金融信息的壟斷而降低融資成本。綜上所述，互聯網的成本降低效應使得企業有能力和動機進行更多預期有利可圖的投資活動，企業能以更低成本針對市場動向做出靈活調整，從而更加積極應對市場風險和不確定性，提升風險承擔水平。

2. 生產率提升效應

Basu和Fernald(2007)指出，技術溢出效應最早發生于信息技術生產部門內部，接著由信息技術生產部門向信息技術使用部門擴散。類似于規模經濟的作用，Dunnewijk和Hultén(2007)發現，隨著使用互聯網的企業數量的增加，互聯網可以促進信息和技術在更廣的范圍內傳播和擴散，從而促進企業的技術水平提高。韓先鋒等(2014)認為，信息化對信息技術應用部門的創新溢出(信息技術前向關聯溢出)、對信息技術研發生產部門的創新溢出(信息技術后向關聯溢出)以及信息技術在兩個部門間的互動溢出共同促進了工業部門中企業技術創新效率的提高。因此，互聯網通過技術溢出效應，實現和加快了技術和知識在不同企業間普及和流轉，提高了制造業企業的技術水平和創新效率，促進了企業生產率的提升和企業風險承擔水平的提升。

除了技術溢出之外，與互聯網相伴而生的新的商業模式，直接對傳統的商業模式造成了沖擊；且互聯網帶來的信息透明化使得傳統行業的技術壟斷難以長期維持，以互聯網為基礎的新興企業極易顛覆強勢在位企業的市場地位(韓先鋒等，2014)?；ヂ摼W強化了市場環境下優勝劣汰的競爭機制，一方面倒逼企業加大研發投入和創新力度來提升其生產率水平；另一方面競爭的市場環境也有助于減少行業內進入、退出壁壘，迫使低效率企業退出，維護高效率企業的市場份額，優化行業內資源配置，更加有利于企業生產效率的提升。而競爭性的市場環境除了有助于企業生產率提升之外，更有助于企業加強風險管理和提高企業的風險承擔水平。

整體來看，生產率提高是企業生存和經營之根本(孫楚仁等，2019)，互聯網的應用能夠促進企業生產率的提高，實際上是從本質上提升了企業的風險承擔水平；而其能夠增強市場競爭、改善資源配置效率、優化市場環境以及倒逼企業不斷加強研發投入、激發創新熱情和冒險意識，會進一步提升企業的風險承擔水平。

綜合以上研究，我們不難發現，現有文獻或者從宏觀或者從微觀視角考察了互聯網對經濟增長績效的影響，或者考察互聯網的應用對企業某一特征或行為的影響，但并沒有就互聯網對企業風險承擔水平的影響進行深入探討，而企業風險承擔恰是企業實現自身價值與保持地區經濟活力的重要保證。另外，現有文獻多從宏觀或者中觀層面對互聯網或者信息基礎設施的作用渠道進行考察，尚未有文獻詳細討論互聯網應用對企業風險承擔水平產生影響的微觀機制。鑒于此，本文嘗試利用中國制造業企業微觀數據，全面系統地考察互聯網應用對中國制造業企業風險承擔水平的影響。本文可能的貢獻主要體現在以下幾個方面：第一，研究視角方面。本文嘗試考察互聯網對制造業企業風險承擔水平的影響，并從“成本節約效應”和“生產率提升效應”兩個方面檢驗互聯網作用于企業風險承擔水平的中間渠道，對已有研究進行了補充。第二，研究方法方面。本文使用PSM-DID方法考察互聯網對企業風險承擔水平的影響，能更好地控制內生性問題以及樣本選擇性偏差和混合性偏差等問題對估計結果的干擾。第三，研究維度方面。本文不僅考察互聯網對企業風險承擔水平的基本影響，還關注其對不同企業和行業的異質性影響，同時本文對其作用機制、互聯網與基礎設施的互補作用以及互聯網資源配置效應的考察，都有利于從更多維度上獲得更為穩健的研究結論。第四，研究結論方面。通過對互聯網作用的考察，本文發現互聯網對企業風險承擔水平的作用效果依賴于其他基礎設施的鋪設和完善，且互聯網通過提升企業的風險承擔水平對行業內資源配置效率有顯著的促進作用，這些結論對既有互聯網及企業風險承擔方面研究是拓展性的補充，并對企業經營、制造業轉型升級乃至政府與市場關系的調整具有一定的現實指導意義。

三、研究方法、模型和數據

（一）研究方法和模型

在現實中，企業是否使用互聯網并非是隨機的，這就意味著本文的樣本選擇可能是內生的，決定企業是否使用互聯網的因素同時也會影響企業的風險承擔水平。在此情況下，使用OLS回歸會導致樣本選擇偏差，進而對估計結果產生干擾。為較好地解決上述問題，本文基于傾向得分匹配的倍差法(PSM-DID)進行實證研究。在傾向得分匹配的基礎上，本文實證模型為：

其中，i和t分別表示企業和年份，risktit表示企業風險承擔水平，itε為隨機擾動項。系數1α反映互聯網的使用對企業風險承擔水平的作用效果。如果1α＞0，意味著在使用互聯網后，處理組企業風險承擔水平的提升幅度大于對照組企業風險承擔水平的提升程度，即使用互聯網提升了企業的風險承擔水平；反之，則意味著互聯網的使用降低了企業的風險承擔水平。

（二）指標測度

1. 使用互聯網企業的識別

本文借鑒李兵和李柔(2017)的方法，通過識別企業是否使用網站或電子郵箱來判斷企業是否使用互聯網。本文所用企業網站和郵箱數據來源于中國工業企業數據庫中企業網站和電子郵箱信息。我們根據特征字段篩選出使用網站或電子郵箱的企業，并將其標記為使用互聯網的企業；考慮到一旦企業使用了互聯網之后不太可能會終止使用，因而我們假定對于已經使用互聯網的企業在其之后所存在的年份均使用互聯網。

2. 企業風險承擔水平的測度

根據John等(2008)的做法，本文采用企業盈利的波動性來衡量企業風險承擔水平，并選擇三年為一個觀測時段。企業利潤率(profit)為凈利潤(利潤總額減去企業補貼收入)與銷售收入之比，并采用式(2)以剔除行業特征對profit的潛在作用。

其中，τ表示觀測時段，本文參考Faccio等(2011)的做法，采用年份滾動的方法劃分觀測時段①本文使用年份滾動的方法劃分時段，因而2004年企業i的風險承擔水平采用2002—2004年(即第一個時段)的利潤率標準差表示。同樣，2007年企業的風險承擔水平用2005—2007年(即第四個時段)的利潤率標準差表示，其余年份以此類推。，q＝1，2，3表示在相應觀測時段內的年度序數，Q＝3表示每個觀測時段內年度序數最大值。模型(1)中的riskt為RiskT的對數形式。

(3) 控制變量

Z為一組控制變量。其中，企業年齡(age)采用當年年份與企業成立年份之差表示；企業規模(scale)用企業年均從業人數表示；資本密集度(klr)采用企業固定資本存量與年均從業人數比值表示；企業負債率(debt)用負債總額與企業總資產之比衡量；企業利潤率(profit)用企業凈利潤與銷售收入的比值表示；融資約束(finance)則使用企業利息支出與其固定資產的比值表示；要素市場化程度(factor)根據樊綱等(2011)在《中國市場化指數》中公布的“要素市場發育程度”取對數得到，用于衡量各地區企業要素市場環境的發育狀況。表示企業是否為出口企業的虛擬變量(exp)系根據企業出口交貨值情況賦值得到的二元虛擬變量。表示企業所有制狀況的虛擬變量(soe和foreign)則根據企業的所有制情況生成。另外，所有的連續變量均采用對數形式。

（三）數據說明

本文使用的數據主要來源于中國工業企業數據庫?？紤]到企業網站指標從2004年開始統計，并且2010年之后該數據庫不再統計企業郵箱和網站信息，因而選取的樣本時間跨度為2004—2010年。我們選取制造業樣本，參考Brandt等(2012)的做法，對行業分類標準進行統一，將各年份的數據進行匹配并合并為統一的面板數據。此外，與Feenstra等(2014)以及Yu(2015)的方法類似，我們還對一些異常樣本進行了處理。

四、實證估計結果及分析

（一）傾向得分匹配

本文處理組的選擇標準為，在樣本期間內某一年度首次出現且不使用互聯網但其出現后在某一期間內開始使用互聯網的企業；對照組的選擇標準為，在樣本期間內始終未使用互聯網的企業。在為使用互聯網的企業樣本尋找合適的對照組樣本方面，本文所用匹配變量包括：勞動生產率(lp)①用工業總產值與企業就業人數的比值來衡量。本文使用的數據時間段為2004—2010年，由于中國工業企業數據庫在2008—2010年沒有提供工業增加值和中間投入品數據，因此無法用OP和LP的方法計算全要素生產率，這里我們使用企業的勞動生產率來衡量企業的生產率。此外，我們還截取2004—2007年的樣本數據使用OP法、LP法和OLS法來測算得到的企業生產率進行了相應的穩健性檢驗，發現估計結果與基準估計結果較為相似。、企業規模(scale)、企業規模二次項(scale2)、企業年齡(age)、企業年齡二次項(age2)、資本勞動比(klr)、出口狀態(exp)、企業利潤率(profit)、企業融資約束(finance)、是否為國有企業(soe)和是否為外資企業(foreign)的虛擬變量。其匹配過程使用1∶3的最近鄰比例。

為確保匹配結果的可靠性，匹配需滿足平衡性假設(balancing assumption)與共同支撐假設(common support assumption)。平衡性假設要求給定企業使用互聯網的概率，企業是否使用互聯網與其特征向量之間是相互獨立的；也就是說，平衡性假設要求匹配之后匹配變量在控制組與處理組兩組樣本間不存在差異。附錄表1②掃描本文首頁二維碼，點擊“附錄”獲取。給出了匹配變量在處理組和控制組兩組樣本間平衡性檢驗的結果。不難發現，各變量在匹配之后t統計量的相伴概率在10%以上，且各變量的標準偏差絕對值均降低至不足5%，可以認定本文所選取的匹配變量和匹配方法是合適的③本文的匹配同樣也滿足共同支撐假設，限于篇幅并未匯報相關結果，備索。。

（二）基準回歸結果

表1前兩列匯報了基準檢驗的結果。第(1)列沒有加入任何控制變量，第(2)列為加入了控制變量的情況?？梢园l現，在控制了年份和企業固定效應之后，Inter×T的系數顯著為正，說明互聯網顯著提升了企業的風險承擔水平，這證實了前文理論分析的結論。與此同時，在控制變量中，企業的資本勞動比(klr)、負債率(debt)、利潤率(profit)、接受政府補貼虛擬變量(subsidy)以及企業所在地區的市場化水平(factor)等變量均對企業風險承擔水平的提升起到正向作用；而企業年齡(age)、企業規模(scale)、融資約束(finance)、企業出口虛擬變量(exp)以及所有制(soe、foreign)等變量對企業風險承擔水平的影響均不顯著。

表1 互聯網與風險承擔：基準檢驗結果

續表1

檢驗互聯網分別通過成本節約效應和效率提升效應對企業風險承擔水平的影響，在模型(1)的基礎上我們進一步得到模型(4)：

其中，cost表示企業總成本，用企業的固定成本、沉沒成本與企業工資之和的對數表示。沉沒成本用管理費用表示，固定成本采用企業的固定資本表示，企業總工資用企業的工人工資與福利費之和表示。固定資本存量采用Brandt等(2012)的方法計算得到；沉沒成本和企業工資用1998年為基期的CPI平減得到。lp為企業勞動生產率，用工業總產值與企業就業人數的比值來衡量。式(4)中，若1β＜0，意味著互聯網的使用降低了企業成本，從而提升企業風險承擔水平；若2β＞0，說明互聯網的使用促進了企業效率的提升，從而促進了企業風險承擔水平的提高。其回歸結果見表3的后三列。1β始終顯著為負，2β始終顯著為正，這證實了本文作用機制的存在。

（三）穩健性檢驗

本文的基本估計結果顯示，互聯網提升了企業的風險承擔水平，且成本節約效應和生產率提升效應是互聯網提升企業風險承擔水平的重要渠道。接下來，就這一基本結論進行穩健性檢驗，以證明該結論的可靠性和穩定性①限于篇幅，這里沒有匯報穩健性估計的結果，備索。。

1. 改變數據匹配方法

為避免因特定匹配方法導致的樣本選擇偏差問題，本文使用1∶5的最近鄰匹配、半徑匹配(r＝0.001以及r＝0.005)、馬氏匹配為處理組企業尋找對照組，并在該基礎上對模型(3)、(8)進行檢驗，發現其估計結果與基準估計結果沒有發生顯著變化。

2. 改變回歸方法

在最近鄰匹配的基礎上使用固定效應和工具變量方法進行估計。其中固定效應控制了地區、行業和年份等不可觀測因素，工具變量在控制各種固定效應的基礎上，選用了2001年各地級市城市電信業務總量(萬元)的對數值和城市人均郵局擁有數(所)的對數值作為工具變量。在更換了回歸方法之后，基本結論依然成立。

3. 改變變量測算方法

我們從以下兩方面來排除變量測算方法對回歸結果的影響。首先，將企業風險承擔水平的測算波動周期由3年替換為5年，得到新的風險承擔水平指標riskt5，將其重新納入模型進行回歸。其次，用OP和ACF的方法重新測算生產率，得到新的生產率指標tfp_acf和tfp_op，將其納入模型(4)進行回歸，基本結論依然成立。

4. 安慰劑檢驗

為檢驗任何遺漏變量可能對估計結果造成的影響，本文進一步參考Li等(2016)的處理方式，隨機指定樣本中采用互聯網的處理組企業樣本和政策年份，并重復檢驗500次，以查看虛假交互項系數的分布情況。隨機指定的處理變量的估計系數明顯地集中在0值附近，這意味著隨機指定的互聯網變量以及由其構造的互聯網的生產率提升效應和成本節約效應對企業的風險承擔水平沒有產生作用，證明了本文基準回歸結果的穩健性。

五、拓展分析

（一）異質性影響

企業是否使用互聯網是多種因素共同作用的結果，不同類型企業的風險承擔水平也可能存在顯著差異。這些因素的存在意味著互聯網對企業風險承擔的作用效果可能會受其他因素的影響，因此本文進一步基于模型(3)進行異質性檢驗。其回歸結果報告在表2中。

我們按照企業規模的大小和生產率的高低將樣本平均分為三等份。其中，分別以小規模企業和低生產率企業為基準組，upscl和uplp分別表示企業是大規模企業和高生產率企業的虛擬變量，檢驗結果分別報告于表2的前兩列。其一，估計結果表明，相對于小規模和低效率企業，大規模企業和高效率企業使用互聯網對其風險承擔水平的提升作用更為顯著?？赡艿慕忉屖牵啾刃∫幠：偷托势髽I，大規模企業和高效率企業更能負擔互聯網的使用成本，使用互聯網的可能性較高，且企業運行專業化程度高，形成規模經濟的可能性較大，互聯網的使用對其成本和運營效率的提升較為明顯。相反，在互聯網興起之初，小規模企業和低效率企業負擔互聯網使用成本的壓力較大，從而使用互聯網的可能性較低。另外，由于運營和生產方面的低效率，互聯網可能對其效率的提升以及成本節約的作用并不明顯。

其二，企業所有制異質性。按照企業所有制的差異，我們將企業分為國有企業、外資企業和民營企業三種類型。其中，以國有企業為基準組，foren和prvt分別表示企業是外資企業和民營企業的虛擬變量，具體估計結果匯報于表2第(3)列。其結果表明，相比國有企業和外資企業，互聯網顯著促進了民營企業風險承擔水平的提升。對于外資企業而言，圍繞其發生的交流成本主要發生于其與外國母公司的聯系中，而這些公司一般已經與國外有關企業建立了相應聯系，因此對信息成本的反應程度要小于內資企業。對于國有企業而言，其在資本、資質、人才乃至先發優勢等方面有著難以比擬的優勢，但由于民營企業的資本更具流動性、管理體系更具靈活性和創新性，而且更重要的是民營企業更具企業家精神和冒險精神、員工更具創新精神，這些因素決定了民營企業在互聯網使用上優于國有企業。

其三，企業出口狀態異質性。按照企業出口狀態，將企業分為出口企業(exp＝1)和非出口企業。其中，以非出口企業為基準組，考察互聯網對企業風險承擔水平的作用效果是否依企業出口狀態而呈現異質性特征，回歸結果報告于表2第(4)列。從中可以發現，相對于非出口企業，互聯網對出口企業風險承擔水平的促進作用更為顯著。出口企業面對更為廣闊的國際市場，需要承擔更為高昂的搜尋成本和交流成本，因而更加依賴互聯網以降低經營難度；相反，非出口企業的業務和目標客戶主要集中于國內，面臨的搜索成本和交流成本較低，可以依靠便利而多樣的通訊或者交通基礎設施實現信息和產品的交換，互聯網作為其可選的交流工具之一，對其成本和效率的作用效果有限。此外，出口企業相比非出口企業具有更好的經營績效，在本文樣本期間內、互聯網發展之初，更能負擔起互聯網的安裝和使用成本，從而能更好地發揮互聯網對其風險承擔水平提升的作用。

表2 互聯網與企業風險承擔：異質性檢驗

（二）互聯網與企業風險承擔：基礎設施的作用

基準估計結果表明互聯網能顯著提升企業的風險承擔水平，但是互聯網為企業帶來的成本節約和效率提升離不開其他通訊和交通基礎設施的輔助，因而有必要考察其他基礎設施在互聯網影響企業風險承擔水平中的作用?；诖耍疚膮⒖济淞芎驮S家云(2016)的做法，引入城市層面基礎設施變量(infra)與inter×T的交互項變量，構成三重交互項(infra×inter×T)。若三重交叉項的系數為正，則說明在基礎設施建設越完善的地區，互聯網越能促進企業風險承擔水平的提升。其回歸結果匯報在表3中。本文采取10類基礎設施指標來考察其他基礎設施在互聯網影響企業風險承擔水平方面的作用。前4列對貨運類基礎設施的作用進行了考察，分別采用公路、水路、鐵路、航空運輸貨運量表示，可以發現四類交通基礎設施與互聯網變量構成的三重交叉項的作用系數均顯著為正。表3第(5)列、第(6)列、第(7)列對郵電類基礎設施的作用進行了考察，其指標分別用企業所在城市的郵局數量、郵電業務量以及電信業務量表示，可以發現郵電類基礎設施同樣非常顯著地促進了互聯網對企業風險承擔水平的積極影響。表3第(8)列、第(9)列、第(10)列的結果顯示了通訊類基礎設施的相應影響，其指標分別使用企業所在城市的固定電話用戶數、移動電話用戶數以及國際互聯網用戶數來表示。其回歸結果同樣表明通訊基礎設施的改善有助于互聯網在提升企業風險承擔水平方面發揮積極作用。比較這三大類基礎設施的影響，我們發現通訊類基礎設施在互聯網影響企業風險承擔水平中發揮的積極作用最大。綜合以上結論，我們認為互聯網對企業風險承擔水平提升的作用離不開基礎設施的完善。因此，若要進一步激發互聯網對企業風險承擔水平的正面影響，各地區就需要進一步加強和完善相應的基礎設施(尤其是通訊類基礎設施的建設)。

表3 互聯網與企業風險承擔：基礎設施的作用

（三）互聯網的資源配置效應

我們通過異質性分析發現，互聯網對高效率企業風險承擔水平的提升作用大于其對低效率企業風險承擔水平的提升作用；其對民營企業的風險承擔水平提升作用大于其對國有企業的作用，而民營企業在此方面的效率往往更高。這些現象是否意味著互聯網的使用具有某種資源配置效應？為了證明這一點，本部分首先考察互聯網通過作用于企業風險承擔水平對企業所在行業資源配置效率的整體影響，然后分別從企業進入退出、制造業行業上游壟斷以及市場分割的角度考察其作用機理。

1. 互聯網、企業風險承擔與行業資源配置效率

本部分首先將原有企業層面的研究轉移至城市制造業四分位行業層面，通過生成各城市行業互聯網使用率以及各城市內各行業企業平均風險承擔水平，考察其對資源配置效率的作用。其回歸模型如下

其中，effctk為c城市k行業t年的資源配置效率。與前文不同，式(5)中的risktctk為一城市某行業內企業風險承擔水平的加權值。inter_raitockt為c城市k行業第t年內企業使用互聯網的比率，用行業內使用互聯網的企業數與行業總企業數之比表示。系數1γ衡量互聯網通過提升企業風險承擔水平對行業資源配置效率的影響，2γ衡量行業內互聯網使用率對其資源配置效率的作用。X表示一組控制變量，包含城市層面行業內企業平均固定成本(ave_fixcost)、企業平均管理費用(ave_mngecost)、企業平均工資(ave_wage)、企業平均規模(ave_scale)、企業平均經營年限(ave_age)、企業平均出口傾向(ave_expratio)、企業所有制分布(ave_soeshare、ave_forshare)、市場化程度(factor)等變量，所有變量的取值均經過了對數處理。此外，式(5)也控制了四分位行業固定效應、時間固定效應以及地級市固定效應。

參照Lu和Yu(2015)的做法，本文使用泰爾指數來衡量行業內加成率的分散程度，用以表示行業內的資源配置情況。泰爾指數計算公式如下：

其中，Vckt為c城市t年k行業中企業加成率方差，其他變量的定義與前文相同。

相關回歸結果報告于表4。表4中第(1)列為以行業內企業加成率的泰爾指數衡量的行業資源配置效率為被解釋變量的回歸結果，可以發現互聯網通過提升行業內企業的平均風險承擔水平而顯著降低了行業加成率的離散度，即互聯網的使用顯著提升了行業資源配置效率。表4第(2)列至第(5)列的估計結果證實了第(1)列結果的穩健性。因此，可以認為互聯網通過提升企業的風險承擔水平而提升了行業內資源配置效率。

表4 互聯網、風險承擔的資源配置效應

注：括號內數值為聚類穩健的標準誤，***、**和*分別代表系數在1%、5%和10%的顯著性水平上顯著，這里省略了控制變量的估計結果。

2. 互聯網、企業風險承擔與資源配置效率：動態機理

(1) 企業進入退出的視角

互聯網是否會提高高效率企業的進入率和低效率企業的退出率并由此促進行業資源配置效率的提高呢？為回答這一問題，本部分就互聯網進一步對行業內企業的進入率和退出率的影響進行考察。參考毛其淋和盛斌(2013)的做法構造行業內企業進入率(entrckt)和退出率(exitckt)，估計結果匯報于表5的第(1)和第(4)列中。接下來，按c城市行業k內企業勞動生產率的高低從低到高進行排序，取勞動生產率排前25%的企業定義為低效率企業，取勞動生產率排后25%的企業定義為高效率企業，并測算了c城市行業k內高效率企業的進入率、退出率(entr_hghckt、exit_hghckt)與低效率企業的進入率、退出率(entr_lowckt、exit_lowckt)，并進一步就高低效率企業的進入、退出對行業內互聯網的使用比例進行回歸，回歸結果同樣報告在表5的第(2)列、第(3)列、第(5)列、第(6)列中。

通過表5的第(1)列、第(4)列，可以發現互聯網的使用顯著抑制了行業內企業的進入率與退出率，且通過提升行業平均風險承擔水平使其對該進入率和退出率同樣具有顯著的抑制作用。對高、低效率企業的進入率和退出率進行考察的結果分別匯報于表5的第(2)列、第(3)列、第(5)列、第(6)列中。其估計結果表明，在企業退出方面，互聯網對高效率企業退出率的作用并不顯著，但顯著促進了低效率企業的退出。對此可以理解為，相較于高效率企業，互聯網企業的增加傾向于促進低效率企業退出市場，從而在整體上可以促進行業內資源配置效率的提高。在企業進入方面，可以發現互聯網顯著提高了高效率企業的進入率，同時顯著降低了低效率企業的進入率，整體上有助于促進行業內資源配置效率的提升，并且上述作用隨著企業風險承擔水平的提高而增強。

表5 互聯網、風險承擔與行業的進入率和退出率

(2) 上游壟斷的視角

本小節參照王永進和施炳展(2014)的方法，結合2007年中國135行業的投入產出表，采用上游行業的赫芬達爾－赫希曼指數，對城市層面三分位行業的上游壟斷進行測度，并基于式(5)對其影響進行計量估計。其中，行業上游壟斷的計算公式為：

其中，hhicnt表示t年c城市n行業的赫芬達爾指數，用于表示市場集中度，該值越大，市場壟斷程度越高；sale表示工業銷售產值；θnm表示行業m中使用的行業n的投入占行業m中間投入的比重。此外，我們還分別使用行業內銷售排名前4位和前8位企業的市場集中度指標以及行業內銷售額排名前5位與前10位企業的市場集中度進行穩健性檢驗。

本文進一步借鑒王永進和施炳展(2014)的做法，計算行業的下游市場競爭度：comcnt＝1-mnpcnt，并以之考察互聯網對下游市場競爭的影響。與之前的做法類似，本部分所有變量均經過對數處理①在對下游競爭進行對數處理時，由于comcnt=1-mnpcnt，存在最小值為負的情況，綜合多種測度方式下的最小值，本文系對comcnt加20之后取對數，以最大程度保留樣本。，結果匯報在表6中。其中第(1)列使用針對行業內所有企業計算的上游壟斷指標進行估計，第(2)列至第(5)列分別使用工業銷售產值排名前4、前8、前5、前10位企業計算的上游壟斷指標進行估計?？梢园l現，在所有回歸結果中，互聯網使用比例和行業風險承擔水平對上游壟斷的影響都顯著為負，即互聯網使用比例的增加和行業風險承擔水平的提高顯著削弱了上游壟斷的負面影響。更為重要的是，我們發現在第(1)列至第(5)列回歸結果中，riskt×inter_ratio的估計系數均顯著為負，即互聯網使用比例的提高通過提高企業風險承擔水平顯著削弱了上游壟斷的消極影響。互聯網及其通過風險承擔對下游競爭的估計結果匯報在附錄表2①掃描本文首頁二維碼，點擊“附錄”獲取。中。riskt和riskt×inter_ratio的估計系數都顯著為正，這說明企業風險承擔水平的提升可以提高行業的下游競爭程度，而互聯網使用比例的提高可以強化上述作用。對其可能的解釋是，前文研究表明，相對于國有企業，非國有企業選擇使用互聯網更能促進其風險承擔水平的提升，而隨著行業內互聯網使用比例的增加，國有企業競爭優勢開始萎縮，由其主導的上游壟斷現象出現扭轉的局面，而隨著非國有企業風險承擔水平的提升，其在“互聯網＋”時代下的競爭優勢日益凸顯?？梢姡ヂ摼W通過促使企業風險承擔水平提升，進一步對中國的“非對稱競爭”有一定的矯正作用。

表6 互聯網、風險承擔與上游壟斷

(3) 市場分割的視角

本節通過計算市場分割指數，詳細考察互聯網及其通過作用于企業風險承擔水平進而對市場分割的影響。本文借鑒桂琦寒等(2006)提出的“相對價格法”，通過選取11類消費品63對相鄰省市4年數據來計算市場分割變量②11類商品具體是：食品、飲料飲酒、紡織品、家用電器及音響器材、日用品、化妝品、金銀珠寶、中西藥品及醫療保健用品、書報雜志及電子出版物、燃料。63對相鄰省市是指中國大陸31個省市自治區中除海南省以及西藏自治區之外其他29個省市構成的地區對。。另外，由于市場份額越大的地區對全國市場份額的影響程度越大(趙玉奇和柯善咨，2016)，我們以各省份四分位行業工業銷售產值所占省份層面工業銷售產值總額的比重為權重，測算得到各四分位行業面臨的省內市場分割的強度，經對數處理之后得到diseg_averkt。其回歸結果報告在附錄表3①掃描本文首頁二維碼，點擊“附錄”獲取。的第(1)列中。

此外，我們還進行了以下幾組穩健性檢驗：第一，按照桂琦寒等(2006)的方法計算市場分割指數，然后將63對相對價格方差按照省份求和，以此為基礎重新得到省份-四分位行業的市場分割強度diseg_sumrkt。第二，參考趙玉奇和柯善咨(2016)的做法得到市場分割壁壘指標，并同樣按照工業銷售總額構成權重，得到各省市四分位行業層面的市場分割壁壘diseg_bleirkt。第三，參考陸銘和陳釗(2009)的做法，采用價格指數法衡量各地區市場分割程度，并同樣以工業銷售總額為權重得到各四分位行業的市場分割情況diseg_prcerkt。第四，上述工作均在省份-四分位行業層面展開，本文進一步在省份-三分位行業層面重復進行上述工作，回歸結果報告在附錄表3第(5)列至第(8)列中。第三，本文在城市層面重新計算diseg_averkt和diseg_sumrkt，控制時間和城市固定效應重新進行回歸。

從附錄表3各列估計結果中可以發現，互聯網使用比例的提高和行業平均風險承擔水平的提高均顯著降低了市場分割程度，并且行業內使用互聯網的企業比重越高，風險承擔對市場分割的負向影響越顯著(riskt×inter_ratio的估計系數顯著為負)；互聯網通過提升行業或者城市內企業平均風險承擔水平，顯著降低了該行業或者城市的市場分割程度。由此，我們可以認為互聯網可以強化風險承擔對市場分割的抑制作用，從而可以提高當地的市場化水平，促進當地資源配置效率的提升。根據已有的研究結論，地區或者行業風險承擔水平越高，其經濟增長便越富有活力；而互聯網帶來信息和資訊低價高效的傳播和企業技術水平的提升，可以促進企業之間在要素、商品、信息上跨越空間和互通有無，這可以進一步地促使企業技術水平的提高，更意味著該地區或者行業市場一體化的加強和資源配置效率的提升。

我們通過上述分析發現，互聯網通過提升企業的風險承擔水平，對制造業行業的資源配置效率有顯著的提升作用，主要表現在互聯網通過提高企業的風險承擔水平顯著降低了行業內生產率(成本加成率、利潤率)的分散度；互聯網通過提升企業的風險承擔水平，顯著降低了行業內高效率企業相對于低效率企業的退出率，降低了低效率企業相對于高效率企業的進入率，進而通過加速低效率企業的退出和抬高低效率企業進入門檻促使行業內生產率以及資源配置效率得到提升。最后，互聯網可通過提升企業的風險承擔水平對行業上游壟斷產生顯著的抑制作用，對下游競爭產生顯著的促進作用。換言之，互聯網通過提升企業風險承擔水平，對中國目前存在的“非對稱競爭”問題有一定的緩解作用。

六、結 論

20世紀90年代以來，互聯網在中國取得了突飛猛進的發展。如今隨著“互聯網＋”和大數據時代的到來，互聯網對制造業企業而言已不僅僅是通訊技術的變革，更是生產和銷售方式的變革，其對企業的創新意識、創新活力以及冒險精神的激發，為社會資源的整合和升級帶來了巨大的契機，極大地提高了企業風險承擔水平和行業資源配置效率。

本文基于2004—2010年中國制造業微觀企業數據，使用傾向得分匹配的倍差法系統考察了互聯網對企業風險承擔水平的影響及其進一步對行業資源配置效率的影響。本文的實證結果顯示，互聯網的應用顯著提高了企業風險承擔水平。并且，成本節約效應和生產率提升效應是互聯網作用于企業風險承擔的重要途徑。該結論在改變數據匹配方法、改變回歸方法、改變變量測算方法以及安慰劑檢驗之后依然穩健。異質性檢驗表明，互聯網對企業風險承擔的積極影響在民營企業、高效率企業、大規模企業以及出口企業中效果更為顯著。

最后，本文進一步發現，互聯網的使用以及由其導致企業風險承擔水平的提升顯著地促進了行業內資源的優化配置。

本文的研究證實了互聯網對制造業企業風險承擔水平的提升具有促進作用，也論證了互聯網對于改善市場環境、緩解行業上游壟斷壓力、提升資源配置效率俱有積極作用。目前，在“互聯網＋”與大數據的背景下，5G等互聯網技術在世界范圍內的建設方興未艾，我國應把握在新型基礎設施建設方面的有利形勢，進一步加強信息基礎設施、融合基礎設施以及創新基礎設施的建設，同時不能忽略與新型基礎設施配套的相關基礎設施的完善。我們應一如既往地堅持市場在資源配置中的決定性作用，打破要素流動壁壘，鼓勵新形態商業模式的發展，激發企業創新意識、提振企業家精神，激勵制造業企業風險承擔水平的提升和制造業行業的轉型升級，促進生產要素在國內大循環的流轉。企業風險承擔水平的提升意味著企業更愿意從事高風險經營活動，而互聯網的使用更意味著企業之間聯系的加強以及風險危害性和傳染性的增強，國家應加強對大中型企業的風險管控，盡量避免企業因過度承擔風險而對就業、物價等社會穩定因素造成不利影響。于企業個體而言，互聯網有助于企業風險承擔水平提升，這一方面意味著企業有機會獲取更多的投資回報和提升企業價值，而另一方面更意味著過度承擔風險也會帶來更為嚴重的損失。為此，企業要強化風險意識和法律意識，完善和加強風險管理，減少風險損失。