數字化、溢出效應與企業績效

李彥龍 彭 錦 羅天正

1（北京大學國家發展研究院/數字金融研究中心，北京 100871）

2（鄭州大學政治與公共管理學院，鄭州 450001）

3（北京建筑大學城市經濟與管理學院，北京 102600）

引 言

改革開放以來，我國經濟已經經歷了40多年的高速增長，但這種以要素驅動的發展模式，長期以來存在投入高、效率低的特點［1］，我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段。習近平總書記指出，“要建設網絡強國、數字中國、智慧社會，推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，發展數字經濟、共享經濟，培育新增長點、形成新動能”。對促進實體經濟高質量發展和經濟強國建設的要求，是在全球人工智能、大數據、區塊鏈、云計算等數字技術帶來深刻變革，我國也進入新發展階段的背景下提出的。研究數字技術究竟對于推動經濟高質量發展這一目標提供哪些新機遇、又帶來哪些新挑戰，亟待研究。

對數字經濟影響經濟發展的問題，現有文獻有從地區層面探索了數字化對經濟全要素生產率的影響［2，3］，也有從企業層面考察了數字金融對全要素生產率的影響［4］。而本文旨在從微觀企業的數字化視角探索其對企業績效的影響，首次從行業、地區視角探索數字經濟促進企業績效的溢出效應，從企業外部融資約束環境改善和內部管理效率提升兩個方面探索數字經濟促進企業績效的影響機制，最后探索數字經濟及其溢出效應在企業間存在的異質性。這主要從如下幾個方面展開：（1）本文以數字技術應用的細分指標在報告中出現的頻次作為企業數字化轉型的代理變量，實證研究數字化對企業績效的影響； （2）以SA指數和資產周轉率作為影響機制變量，探索數字經濟對企業績效的傳導機制，并實證檢驗數字經濟對企業績效的異質性；（3）通過計算上市公司所在城市和所處行業的數字經濟發展水平均值，首次探索數字經濟在地區內和行業內的溢出效應。

本文的貢獻如下：（1）本文以數字技術應用的細分指標在報告中出現的頻次作為企業數字化的代理變量。現有研究數字經濟影響的相關文獻中，多數采用地區層面的數字普惠金融指數［5-7］、金融科技公司數量［4］以及根據主成分分析等方法和相關數字經濟發展指標測算出的數字化水平作為核心解釋變量進行研究［2，8］，而本文則從數字技術應用的細分指標在報告中出現的頻次側面反映企業數字化；（2）通過計算上市公司所在城市和所處行業的數字經濟發展水平均值，首次從行業、地區視角探索數字經濟促進企業績效的溢出效應。從地區層面測算數字經濟發展水平其實更多層次反映的是企業所在地區的數字經濟環境，而本文基于企業層面的數字化發展水平，可從城市和行業層面估算企業的數字化水平，從行業、地區兩個層面探索數字經濟的溢出效應；（3）本文從企業外部融資約束環境改善和內部管理效率提升兩個方面探索數字化及其溢出效應促進企業績效的影響機制，并從企業規模、所有制、地區、數字化水平差異等角度實證檢驗數字化對企業績效的異質影響。

1 文獻綜述

關于數字化對企業績效影響的相關文獻，早期數字經濟概念尚未系統形成，前期與數字經濟影響文獻比較相關的是基于互聯網或信息基礎設施角度進行研究。如國外學者早期對信息基礎設施影響宏觀經濟增長的作用進行了一系列研究［9-13］。國內早期關于信息化的影響，多數是從行業或地區層面進行考察。如徐瑾［14］從地區層面考察了信息化的影響，發現信息化對拉動地區經濟增長有正向影響。孫琳琳等［15］基于行業面板數據分析了信息化對中國經濟增長的貢獻，發現信息化對中國經濟增長的貢獻主要體現于ICT資本深化的貢獻以及ICT制造業的全要素生產率改進。韓先鋒等［16］基于2005～2011年中國行業面板數據考察信息化對工業部門技術創新效率的影響，發現信息化促進了工業部門技術創新效率的提高。

由于數字技術在金融領域的使用以及北京大學數字金融研究中心編制的數字普惠金融指數指標豐富、涵蓋地區范圍廣，已有不少研究考察了數字金融對企業的影響。如謝絢麗等［5］研究發現，數字金融對城鎮化率較低的省份、注冊資本較少的微型企業有更強的鼓勵創業的作用。唐松等［7］基于2011～2017年的A股上市公司數據研究數字金融發展對企業技術創新的影響，發現數字金融促進了企業技術創新。也有學者采用地區金融科技公司數量作為金融科技的發展水平。如宋敏等［4］使用金融科技公司數量構建地區金融科技發展指標，利用2011～2018年A股上市公司數據，考察了金融科技發展對企業全要素生產率的影響，發現金融科技能顯著促進企業全要素生產率提高。

早期的信息化研究多數偏向的是互聯網化，與數字技術具有密切關系但又有較大區別。數字金融為數字技術在金融領域的滲透，然而企業的數字化轉型體現在各個領域，也有部分研究基于構建的數字經濟指數考察了數字經濟的影響。如楊慧梅和江璐［2］從數字產業化與產業數字化兩個維度，采用主成分分析法構建了數字經濟發展水平的指標體系，基于省際面板數據分析數字經濟發展對全要素生產率的影響。研究發現數字經濟發展顯著促進了全要素生產率的提升，并存在顯著的空間溢出效應。趙宸宇等［8］基于中國A股制造業上市公司數據，構建微觀層面的數字化轉型指數，實證檢驗數字化轉型對企業全要素生產率的影響，研究發現數字化轉型顯著提高了企業全要素生產率。

總體來看，現有文獻已直接或間接考察了數字化對經濟高質量發展的影響，但尚未從數字技術應用的細分指標在報告中出現的頻次側面反映企業數字化的相關研究。同時，由于數字技術往往可能存在溢出效應，現有研究對數字技術在企業間的溢出效應還未進行考察，數字技術溢出效應影響企業績效的傳導機制和企業異質性尚待進一步探索。本文旨在考察數字化對企業績效的影響及企業異質性，從外部融資約束環境和內部經營管理效率兩個角度檢驗其影響機制，實證考察數字化在行業內和城市內對企業績效的溢出效應。

2 研究策略

2.1 樣本選取與數據來源

本文主要采用的數據為我國A股上市公司數據，考慮到金融類企業的特殊性，本文剔除了金融行業上市公司。除了A股上市公司數據，本文還采用了地級市層面的GDP指數和傳統金融發展水平數據。A股上市公司數據主要來源于Wind數據庫，上市公司數字技術應用的細分指標在報告中出現的頻次數據來源于國泰安CSMAR數據庫，地級市層面的宏觀數據來源于 《中國城市統計年鑒》和Wind數據庫。最終，本文所使用的數據為2007～2020年A股上市公司的非平衡面板數據，共13191個觀測值。

2.2 模型設定與變量

為檢驗數字化對企業績效的影響，本文設定如下基準回歸模型：

其中i表示企業，t表示年度，α為企業固定效應，u表示隨機擾動項。因變量y為企業的人均產出，用于度量企業的生產績效，采用企業的營業收入與員工人數的比值度量。同時為了緩解可能存在的雙向因果導致的內生性問題，本文對除了勞動投入規模外所有的解釋變量在年度上做滯后1期處理。

核心解釋變量index為上市公司的數字化水平，采用上市公司數字技術應用的細分指標在報告中出現頻次的自然對數測度①。數據庫中除了數字技術應用的細分指標在報告中出現的頻次外，還包括人工智能技術、大數據技術、云計算技術、區塊鏈技術的各細分指標在報告中出現的頻次。但數字技術應用強調的是數字技術與其他領域的結合，其他數字技術的細分指標如數據挖掘等在報告中出現的頻次相對不高，數字技術應用細分指標出現的頻次占了更多的比重，超過了人工智能技術、大數據技術、云計算技術、區塊鏈技術的各細分指標在報告中出現的頻次之和。本文將以數字技術應用的細分指標在報告中出現頻次的自然對數測度，同時在穩健性檢驗部分報告全部細分指標在報告中出現頻次的自然對數作為數字化代理變量的估計結果。

本文選擇的控制變量X如下：（1）傳統金融發展水平，以上市公司所在城市的年末金融機構存款與貸款余額占GDP的比重度量； （2）城市層面GDP指數； （3）企業勞動投入規模，采用企業員工人數的自然對數度量； （4）企業規模，采用企業總資產的自然對數測度；（5）財務杠桿，采用上市公司的資產負債率度量；（6）現金流量，采用企業經營性活動現金流凈額與總資產的比率度量。

3 數字化與企業績效的實證估計

3.1 數字化與企業績效

表1報告了基準回歸模型 （1）的估計結果，其中列 （1）為不包含各控制變量的估計結果，列（2）包含了控制變量。表1的估計結果有如下主要發現：無論是否包含勞動投入、企業規模、現金流、資產負債率、傳統金融發展和所在城市GDP增長率等控制變量，均發現企業數字化變量的估計系數為正且在1%的水平下顯著，說明數字化顯著促進了企業績效的提高。根據列 （2）的估計系數可知，數字化轉型指數每提高1個標準差（1.089），企業的人均產出將會提高大約3.38%。

表1 數字化與企業績效：基準估計結果

3.2 穩健性檢驗

3.2.1 內生性問題的處理：工具變量估計

模型 （1）中企業數字化變量可能會存在內生性問題，從而導致表1的基準回歸結果出現偏誤。常用的工具變量包括互聯網普及率、移動電話普及率、各省到杭州的距離等。其中各省到杭州的距離相對外生，但是其不隨時間變化，對于本文所估計的面板數據而言，無法采用工具變量估計。本文最終選擇企業所在省份的互聯網普及率和移動電話普及率作為工具變量進行估計，估計結果如表2所示②。其中列 （1）和 （2）為第一階段估計結果，列 （3）～（5）為分別以互聯網普及率、移動電話普及率以及二者同時作為工具變量的估計結果。第一階段估計結果顯示，互聯網普及率和移動電話普及率的估計系數均為正且在1%的水平下顯著，說明互聯網普及率和移動電話普及率的提高均有助于當地企業數字化水平的提高，并且弱工具變量檢驗也得以通過。列 （3）～（5）的估計結果仍然發現數字化可以顯著促進企業績效的提升。此外，為了檢驗估計結果的穩健性，本文還嘗試選擇其他的變量作為工具變量進行估計。如數字化水平的滯后1期、數字化水平的水平值（eindex），與基準回歸的結論整體一致。

表2 數字化與企業績效：工具變量估計

3.2.2 替換核心解釋變量和樣本選擇

本文還采用了其他穩健性檢驗方法：（1）將前文的核心解釋變量取滯后2期處理，進一步減弱企業績效與數字化可能存在的因果關系導致的內生性問題；（2）直轄市上市公司的數字化和績效水平更高，雙向因果關系可能更強，本文對直轄市樣本進行剔除；（3）數字化對上市公司績效的影響可能是非線性的，本文在模型中引入數字化變量的平方項進行估計；（4）將核心解釋變量由數字技術應用的細分指標在報告中出現頻次的自然對數替換為還包括人工智能技術、大數據技術、云計算技術、區塊鏈技術的各細分指標在內在報告中出現頻次的自然對數；（5）上市公司數字技術應用的細分指標在報告中出現頻次的自然對數可能并不能完全反映上市公司的數字化水平，本文將核心解釋變量替換為北京大學數字金融研究中心編制的數字普惠金融指數中的 “數字支持服務程度”進行估計。可以發現，變更滯后期、刪除直轄市樣本、替換數字化的代理變量，仍然發現數字化可以顯著促進企業績效的提高。此外，數字化平方項的系數為正且在1%的水平下顯著，數字化對企業績效的影響是非線性的，隨著數字化水平的提高，其對企業績效的影響也越來越大。

3.3 異質性檢驗

本文進一步檢驗了數字化影響企業績效的效果在不同類別企業之間的異質性，估計結果如表3所示。其中規模根據樣本中規模的中位數進行分類，行業數字化水平根據樣本中各行業上市公司數字化水平均值的中位數進行分類，南方和北方地區分類方法參考清華大學中國平衡發展指數報告（2019年）。表3顯示，數字化對小規模企業和北方地區企業績效的促進作用更大，說明數字化有利于縮小南北差異和小企業與大規模企業的差異。然而，數字化對國有企業的促進作用更大，并且由于數字化對企業績效的影響是邊際遞增的，數字化的影響在數字化水平高的行業體現的更為明顯。此外，通過比較各系數的大小差異可知，數字化促進企業績效的差異在不同規模、不同數字化程度間表現的更為明顯，在國有與非國有企業、南方和北方地區之間的差異相對沒那么大。

表3 數字化與企業績效：異質性

3.4 數字化促進企業績效的傳導機制

接下來的一個關鍵問題是：數字化為什么能夠促進企業績效？本文認為數字化能夠同時影響企業的外部環境和內部經營管理來影響企業績效。（1）銀企之間的信息不對稱會導致企業間的技術效率存在差異［17］，大數據、人工智能等數字技術的采用會使企業的財務信息更加透明化，降低銀企之間的信息不對稱程度，從而緩解企業的外部融資約束環境； （2）以人工智能、大數據、5G、物聯網、工業互聯網為代表的數字化技術應用，將對企業產生積極影響，并通過智能制造、智慧供應鏈管理等多種方式降本增效。中國電子信息產業發展研究院的統計數據表明，數字化轉型將使制造業企業成本降低17.6%、營收增加22.6%。因此，數字化轉型能夠同時緩解企業的外部融資約束環境和提高企業內部的經營管理效率。

本文以SA指數反映企業的融資約束。參考Hadlock 和 Piere［18］、 劉莉亞等［19］、 宋敏等［4］的做法，融資約束即SA指數通過公式-0.737×Scale+0.043×Scale2-0.04×Age計算得到③，該指數越大，說明企業面臨的融資約束也越大。本文以總資產周轉率（營業收入/總資產）反映企業的經營管理效率。總資產周轉率是考察企業資產運營效率的一項重要指標，體現了企業經營期間全部資產從投入到產出的流轉速度，反映了企業全部資產的管理質量和利用效率。表4匯報了對SA指數和總資產周轉率進行中介效應檢驗的結果。同時，為便于比較，本文在表4列 （3）同時匯報了本文的基準回歸結果（即表1的列（2））。

表4 數字化與企業績效：中介效應檢驗

表4列 （1）的估計結果顯示，數字化變量的估計系數為負且在1%的水平下顯著，說明企業數字化轉型能夠顯著緩解企業面臨的融資約束。列 （2）顯示，數字化變量的估計系數為正且在5%的水平下顯著，說明企業數字化轉型能夠顯著提高企業的經營管理效率。列 （4）顯示，數字化變量的估計系數仍然為正且在1%的水平下顯著，但系數從0.031下降到了0.014，SA指數的估計系數為負且在1%的水平下顯著，說明數字化通過緩解企業融資約束提高了企業的人均產出水平。列 （5）顯示，數字化變量的估計系數仍然為正且在1%的水平下顯著，影響系數從0.031下降到了0.025，資產周轉率變量的估計系數為正且在1%的水平下顯著，說明數字化通過改善企業經營管理效率提高了企業的人均產出水平。列 （6）顯示，SA指數的估計系數為負且在1%的水平下顯著，資產周轉率變量的估計系數仍然為正且在1%的水平下顯著，與列 （4）、 （5）的表現類似。但數字化變量的估計系數不再顯著，這也說明緩解外部融資約束環境和提高經營管理效率是數字化促進企業績效的兩個重要渠道。

4 數字化促進企業績效的地區與行業溢出效應

前文已經研究了企業數字化對企業績效的影響，但并未考慮到數字化的溢出效應。數字技術在同地區、同行業都可能會帶來溢出效應，若僅考察企業自身數字化水平的影響，可能不足以完全認識到數字化促進企業績效的積極作用和傳導機制。

4.1 數字化促進企業績效的溢出效應檢驗

本文通過引入上市公司所在城市和所在行業的上市公司數字化轉型水平的均值變量檢驗數字化促進企業績效的溢出效應④。在控制了企業自身數字化水平后，其所在城市和行業的數字化轉型對其績效的影響可反映出數字化促進企業績效的地區與行業溢出效應。估計結果如表5所示。表5顯示，引入行業數字化和上市公司所在城市的數字化水平之后，數字化變量的估計系數仍然為正且在1%的水平下顯著，行業數字化和城市數字化水平變量系數均為正且均通過了5%水平下的顯著性檢驗，說明除了企業本身數字化水平的影響，所處行業和城市的數字化水平均會對其產生正向溢出效應。

表5 數字化促進企業績效的溢出效應檢驗

4.2 數字化促進企業績效溢出效應的企業異質性

本文進一步對數字化影響企業績效的溢出效應在不同類別企業之間存在的異質性進行研究，分類方法同表3，估計結果如表6所示。表6顯示，在引入行業數字化和城市數字化水平后，企業本身數字化對績效的影響與表3表現出了類似的差異。

表6 數字化促進企業績效溢出效應的企業異質性

通過比較溢出效應的系數大小可知，行業內數字技術的溢出效應在非國有企業、小規模企業、數字化程度高的行業和北方地區相對更大，所在城市數字技術的溢出效應在國有企業、小規模企業、數字化程度高的行業和南方地區更大。綜合來看，無論是企業自身數字化水平還是行業和城市數字化的溢出效應，均表現出小規模企業和數字化程度高的行業更大，但受限于所有制和地區經濟環境不同，行業溢出效應和城市溢出效應在國有企業與非國有企業、南方與北方地區之間表現出的差異不同。可能的原因在于，雖然數字技術對南方地區企業績效的促進作用更大，但南方地區的市場化程度更高，城市內部的數字技術溢出效應更為明顯。國有上市公司往往集中在大城市，城市數字技術溢出效應更大，但同時由于國有上市公司實力更強、規模更大，在行業內數字技術溢出效應小于非國有企業。

4.3 數字化及其溢出效應促進企業績效的傳導機制

前文發現，數字化能夠同時影響企業的外部環境和內部經營管理來影響企業績效，那么行業數字化和城市數字化溢出效應也可能通過這兩個渠道影響企業績效。本文選取與表4相同的中介變量進行檢驗，估計結果如表7所示。表7列（1）顯示，數字化、行業數字化和城市數字化變量的估計系數均為負且在1%的水平下顯著，說明企業自身數字化、所處行業數字化和所處城市數字化水平的提高均會降低企業所面臨的融資約束，企業能夠從所處行業和地區的整體發展中受益。列 （2）顯示，只有企業自身數字化變量的估計系數通過了顯著性檢驗，說明所處行業數字化和所處城市數字化并不會直接影響到企業內部的經營管理效率，主要是通過影響外部環境的融資約束。列 （3）～（6）顯示，SA指數的估計系數為負且在1%的水平下顯著，資產周轉率變量的估計系數為正且在1%的水平下顯著，說明融資約束對企業績效產生了負向影響，資產周轉率的提高有助于企業人均產出的提高。加入中介變量后，數字化、行業數字化和城市數字化變量的估計系數均有了較大幅度的下降。綜上來看，企業自身數字化、行業和城市溢出效應均會降低企業所面臨的融資約束從而促進企業績效，而在內部經營管理效率方面，只有企業自身數字化水平起到了顯著的促進作用，行業和城市溢出效應才不顯著。

表7 數字化及其溢出效應促進企業績效的傳導機制

5 結論與政策含義

本文基于2007～2020年A股上市公司的非平衡面板數據，考察數字化對企業績效的影響及企業異質性，從企業外部融資約束環境和內部經營管理效率兩個角度檢驗數字化對企業績效的影響機制，最后實證考察數字化在行業內和城市內對企業績效的溢出效應。本文基于企業層面的數字化發展水平，從城市和行業層面估算企業的數字化水平，從行業、地區兩個層面探索數字經濟的溢出效應，為探索數字化影響經濟高質量發展的效果提供了新的研究視角。

本文的主要發現如下：（1）數字化轉型顯著促進了企業績效的提高，數字化轉型指數每提高1個標準差（1.089），企業的人均產出將會提高大約3.38%；（2）數字化對小企業和北方地區企業績效的促進作用更大，說明數字化有利于縮小南北差異和小企業與大企業的差異。然而，數字化對國有企業和數字化水平高的行業績效的促進作用更大；（3）數字化能夠同時緩解企業的外部融資約束環境和提高企業內部的經營管理效率；（4）除了企業本身數字化水平的影響，所處行業和城市的數字化水平均會對其績效產生正向溢出效應，并且在不同類別企業間也存在較大差異；（5）企業自身數字化、行業和城市溢出效應均會降低企業所面臨的融資約束從而促進企業績效，而在內部經營管理效率方面，只有企業自身數字化水平起到了顯著的促進作用，行業和城市溢出效應不顯著。

上述發現有如下政策涵義：（1）數字化轉型顯著推動了企業績效的提高，因此推動我國企業的數字化轉型發展，是促進實體經濟高質量發展的重要方向；（2）數字化對小規模企業和北方地區企業績效的促進作用更大，推動數字化轉型不僅可以促進生產效率的提高，同時也有助于推動中小企業發展，縮小南北經濟差距，推動區域經濟均衡發展。數字化對國有企業和數字化水平高的行業促進作用更大，因此推動國有企業和數字化程度較高行業的數字化轉型可以更加有效的促進實體經濟高質量發展，但同時也應注意推動非國有企業和數字化程度較低行業的數字化轉型；（3）所處行業和城市的數字化水平均會對企業績效產生正向溢出效應，因此推動實體經濟高質量發展，除了鼓勵微觀企業數字化轉型外，推動數字化的相關產業和區域發展政策，推動行業和區域數字化水平的提高，強化數字技術的溢出效應，也是推動經濟高質量發展的重要思路。

注釋：

①其中數字技術應用的細分指標包括B2B、B2C、C2B、C2C、Fintech、NFC支付、O2O、互聯網醫療、互聯網金融、工業互聯網、開放銀行、數字營銷、數字金融、無人零售、智慧農業、智慧交通、智能醫療、智能客服、智能家居、智能投顧、智能文旅、智能環保、智能電網、智能穿戴、智能能源、智能營銷、電子商務、移動互聯、移動互聯網、移動支付、第三方支付、網聯、量化金融、金融科技。可以看出數字技術應用的細分指標更強調數字技術與其他領域的結合。

②控制變量包含了勞動投入、企業規模、現金流、資產負債率、傳統金融發展、所在城市GDP增長率以及企業固定效應。表2及之后均包含了這些控制變量，下文不再說明。

③Scale為前文中的變量企業規模，Age為企業上市年數。

④具體為上市公司所在城市和所在行業的上市公司數字技術應用的細分指標在報告中出現頻次均值的自然對數。