兩業融合政策對企業經營績效影響
——基于PSM－DID 模型的實證研究

劉偉華 邱靖程 袁超倫 劉婷婷 劉羽菲 曹悅男

（天津大學管理與經濟學部，天津 300072）

引 言

在全球價值鏈重組和經濟逆全球化發展趨勢的影響下，我國制造業安全正面臨著許多挑戰，這對我國制造業服務水平提出了更高的要求。提高供應鏈運營能力、產業協同能力和降低運營成本已經成為我國制造企業高質量發展的必然趨勢。在此背景下，2020 年9 月，國家發改委、工信部、商務部等14 部門聯合印發《推動物流業制造業深度融合創新發展實施方案》 （發改經貿〔2020〕1315 號）（以下簡稱“兩業融合” 政策），目的在于促進物流業和制造業的深度融合發展，實現降本增效，提升產業競爭力。當前，“兩業融合” 已成為促進制造業與物流業發展的關鍵詞，并多次出現在相關政策報告中，但政策對企業的影響究竟如何，尚未得出準確結論，因此評估“兩業融合”政策對企業經營績效帶來的影響成為政府進一步制定“兩業融合” 相關政策的關鍵，研究“兩業融合” 政策具體的實施效應具有重要的意義。

學術界已有一些學者從“兩業融合” 政策發展現狀和問題兩個角度出發，探究“兩業融合”政策的影響效應。如部分學者利用扎根理論等定性研究方法，認為“兩業融合” 政策促進了物流業和制造業的聯動發展，提升了產業耦合協調性［1，2］；部分學者則基于各省市行業數據，利用雙向固定模型、線性回歸等定量研究方法，驗證了“兩業融合” 對物流業和制造業的發展有著明顯的促進作用，并提出了物流業和制造業的演化特征［3－5］；也有部分學者認為“兩業融合” 尚存在聯動程度、物流管理水平、資源配置、信息化水平不足等問題，并出現了部分經濟區二者聯動效率下降的現象［6，7］。綜上，目前，學術界普遍認可“兩業融合”政策對物流業和制造業的發展具有促進作用，也針對“兩業融合” 政策可能存在的問題展開研究，但目前的研究往往集中于行業發展上，對企業績效的影響效應的研究存在較大的空白。

在過往的政策評估研究上，雙重差分法因其可以避免內生性問題的困擾，在政策評估上得到了大量的應用，但是由于理想與現實的偏差，雙重差分法無法避免樣本的自選擇偏差，因此部分學者將傾向得分匹配與雙重差分法組合，構建PSMDID 模型，使得現實的準自然實驗更近似隨機，消除選擇偏差。王瑩瑩和方厚政（2022）［8］運用PSMDID 模型的研究方法，探究西部陸海新通道建設對物流企業績效的影響，并給出相應的發展建議。冷成英和柳劍平（2022）［9］構建PSM－DID 模型，探究低碳試點的政策效應、減排路徑及其對碳達峰的作用，驗證了優化能源結構、降低能源強度、調整產業結構是試點政策的有效減排路徑。由此可見，PSM－DID 方法具有良好的政策評估效應，能夠很好的避免自選擇和內生性問題。

因此，針對上述研究不足，本文將基于2018～2022 年間的A 股上市企業的面板數據，選取PSMDID 的研究方法，探究“兩業融合” 政策對企業經營績效的影響，驗證“兩業融合” 政策對企業影響績效的促進性以及可能存在的滯后性和異質性。本文在理論上可以彌補目前學術界針對企業績效影響存在的研究不足，在實踐上也有助于政府進一步制定相關政策，并幫助企業更好的響應政策，推進物流業和制造業的深度融合。

1 研究假設

根據本文的研究目的，提出以下假設：

（1） “兩業融合” 政策對企業經營績效的促進作用

“兩業融合” 政策鼓勵物流企業和制造企業加快智能化轉型，提升供應鏈管理水平，提升企業間的融合程度，促進物流企業和制造企業的發展。吳菲陽等（2023）［10］和Zhang 等（2022）［11］利用定量研究方法，以上市制造企業作為研究對象，驗證了數智化轉型對制造企業發展的促進作用，因此“兩業融合” 政策推進數智化轉型將有效推進物流企業和制造企業的發展。同時，“兩業融合” 政策也將給予企業資金支持，向企業提供資源傾斜，企業也將更有意愿進行變革與資本投資，張宸妍等（2022）［12］分析了政策支持對企業投資的影響，得出支持性政策對企業的投資意愿有積極的促進作用。因此“兩業融合” 政策作為支持性政策也將提高物流企業和制造企業的投資意愿，加強企業的技術研發力度，進而提升企業的經營績效。據此，本文提出假設1：

H1：“兩業融合” 政策能顯著提高企業經營績效。

（2） “兩業融合” 政策的促進作用存在滯后性

組織慣性理論是指企業內部原有的制度和組織架構在面臨新的變革時，可能會出現敏感性不足等現象，導致企業的變革進程受阻，從而表現出滯后性。弋亞群等（2005）［13］認為組織慣性會削弱企業適應動態環境的能力，導致其應對新環境的反應變慢。Ehsan 等（2022）［14］發現組織慣性會阻礙商業模式創新和開放式創新。從“兩業融合” 政策的實施角度來看，物流業和制造業的融合涉及組織融合、業務融合、流程融合、標準融合等多個方面，上述融合過程均不是一蹴而就的，需要較長的時間進行準備。同時“兩業融合” 要求結合信息技術手段，打造一體化服務平臺等多方面的工作，工作繁雜且對技術水平的要求較高，而我國部分企業的技術水平尚不能達到上述信息化的要求，“兩業融合” 政策的推進會受到一定程度的阻礙。同時，由于物流業和制造業融合是我國的新舉措，缺乏指導文件和實踐經驗，需要進行長期的摸索，以獲得可以借鑒的成功經驗與實施方法。因此，企業績效在短時間內不會出現明顯的改變。基于上述分析，本文提出假設2：

H2：“兩業融合” 政策對經營績效的促進作用存在滯后性。

（3） “兩業融合” 政策的促進作用存在異質性

企業對政策的適應能力存在差異，主要受制于企業資源的不同，企業的資源量往往與企業的規模成正相關，規模較大的企業在人力資源、社會資源、市場資源、技術資源等方面均占據優勢地位，相比于規模較小的企業更具備競爭優勢。但在“兩業融合” 政策推進的過程中，需要改變企業原有組織架構和管理體系，采取新的管理方式或新的生產技術。規模較大的企業受組織慣性的影響，相較于規模較小的企業，所需的時間更久，推行的難度更高。而小企業具有較強的能動性，面對變革，可以更快地做出反應，同時由于上下級鏈條較短，變革舉措的效果可以得到更好的反饋，企業的管理者將更快地做出反應，有助于及時糾正變革過程中存在的問題，實施“兩業融合” 的效果將會更好。劉滿芝等（2021）［15］認為，缺乏資源的非國有的新能源企業會更加積極的借助政府補貼加大研發力度，政府補貼對非國有企業的促進作用更加顯著。在政策實施的過程中，原先處于劣勢的企業積極借助政策支持，推行變革，政策的促進作用對規模較小的企業的促進作用將更加顯著。據此，本文提出假設3：

H3：“兩業融合” 政策對規模較小的企業的促進作用將更加顯著。

從行業來看，物流業制造業深度創新融合發展意在將制造企業的物流業務轉移給專業的物流企業運作，提升物流業和制造業的緊密聯系，因此物流企業業務量將會增多，將直接提升物流企業的經濟效益。此外，“兩業融合” 政策強調提升數字化水平、供應鏈管理能力，構建一體化服務平臺，提升企業的服務水平。這將顯著提升物流企業的響應能力。再者，物流企業的能動性也強于制造企業，將更加主動地進行業務模式、服務流程變革，進而提升企業的經營績效。陳影和施玉平（2022）［16］對我國物流上市企業開展研究，發現我國頭部物流企業均積極采取數字化轉型的舉措，并取得了較大成效。可見我國物流企業積極響應“兩業融合” 政策，并取得了有效的成果，顯著提升了自身的經營績效。而制造企業相較于物流企業并未獲得直接效益的提升，同時也剝離了原有的物流業務，因此，制造企業獲得的增益有可能小于物流企業。基于此，本文提出假設4：

H4：“兩業融合” 政策對物流企業的促進作用更加顯著。

從地理位置上看，不同企業位于不同的經濟區，企業資源受到的政府支持力度和地方的管理水平必然存在差異。就我國而言，“京津冀” 地區、長江三角洲地區和珠江三角洲地區的發展水平較為發達，基礎設施建設更加完善。魏作磊和王鋒波（2020）［17］通過探究制造業服務化對產業績效地域的影響發現，珠三角地區制造企業服務化獲得績效改善的效果較為明顯且持久。同時，上述經濟發達地區作為我國重點建設區域，會受到更多的資源傾斜，發展機遇也更好。相較于其他欠發達地區，企業獲取的資源更多，人才儲備更豐富，企業獲得的政府支持和幫助更多，因此企業實施戰略決策和模式變革的能力更強，企業能夠獲得更好的發展機會。同時，上述地區往往會匯集較多的優秀企業，這將幫助企業在實現“兩業融合” 的過程中，獲得更多的助力。基于此，本文提出假設5：

H5：“兩業融合” 政策對發達地區企業的促進作用更加顯著。

2 研究設計

2.1 樣本選取與數據來源

本文探究《推動物流業制造業深度融合創新發展實施方案》 對企業經營績效的影響，政策發布時間為2020 年，為探究政策發布前后企業經營績效的變化，并出于數據可得性考慮，本文選取政策發布后的2020～2022 年和政策發布前的2018～2020年作為樣本期，選取2018～2022 年中國上市的A股企業作為研究對象，樣本數據均來自CSAMR 數據庫，并按照以下原則對數據進行選取：（1） 剔除研究期內ST、?ST 的上市公司；（2） 選取制造企業、物流企業作為研究企業；（3） 剔除變量數據嚴重缺失的企業；（4） 剔除B 股企業。

經過處理后，最終得到614 家樣本上市企業，選定《物流業制造業深度融合創新發展典型案例名單》 和《物流業制造業深度融合創新發展入圍案例名單》 公示的案例企業，該名單是2020 年12 月國家發改委經過案例評選公布的，是“兩業融合” 建設的優秀企業，在上述名單中共計選取34 家上市企業，將這34 家企業選定為本文的處理組，580 家企業作為參照組。為避免極端值影響，本文對變量進行了上下1%的縮尾（Winzorize）處理［18］。具體操作如圖1 所示。

圖1 樣本選取流程圖

通過上述處理，本文選定2018～2022 年間的614 家上市公司的3045 組有效年度觀測數據為樣本，其中34 家企業作為處理組，并使用Stata16.0對數據進行處理分析，相關變量的描述性統計結果如表1 所示。

表1 變量統計性分析

2.2 模型構建

關于政策評估的研究方法，本文使用雙重差分模型研究“兩業融合” 政策對企業經營績效的影響以確定政策實施的凈效應。但雙重差分模型要求樣本數據隨機分組，且在政策沖擊前具有共同趨勢。因此，本文在進行DID 估計前使用得分傾向匹配（PSM）在企業層面設置匹配變量進一步選取與處理組特征相似的企業作為控制組，以緩解自選擇偏誤。我國發布促進制造業與物流業深度融合的年份為2020 年，本文將以2020 年為時間點，樣本期為2018～2022 年，構建“兩業融合”政策對企業經營績效的影響，模型（1） 如下：

其中，Yi，t是被解釋變量；Postt表示時間虛擬變量；Treati表示企業是否是處理組，若企業是處理組Treati＝1，若企業是控制組，則Treati＝0；Treati×Postt表示企業i是否在時間t受到政策沖擊；Xi，t表示一系列控制變量，如企業規模、資本密集度、資產負債率、企業價值等；μi表示行業固定效應；γt表示時間固定效應；εi，t表示隨機擾動項；若模型中β1為正，則表示“兩業融合”政策對企業績效起到促進作用。

2.3 變量選取

被解釋變量：本文參考郭慶和方厚政（2023）［19］的研究，在衡量企業經營績效時，采用總資產收益率（ROA）作為衡量指標。總資產收益率通過凈利潤與平均總資產的比率表示，可以反映企業的凈利潤水平，企業盈利水平越高，企業的發展潛力越大，總資產收益率是衡量企業經營變化的重要指標，因此本文將選取總資產收益率作為被解釋變量。

解釋變量：Treati×Postt，也就是交互項DID，在2020 年之后的企業則Post為1，否則為0；企業為處理組，則Treat記為1，否則為0。

控制變量：本文借鑒劉偉華等（2022）［18］的研究，使用資產總額的自然對數作為衡量企業規模的指標，記為SIZE；使用托賓Q 值作為衡量企業價值的指標，記為TOBINQ；使用資產負債率（負債總額／資產總額）作為衡量企業發展情況的指標，記為LEV；使用資本密集度（固定資產／期末總資產）作為控制變量，記為CAP；將企業的所屬行業記為IND，用來表示企業的所屬行業；將所在地區記為LOC，用來反映企業的所屬地。變量設定如表2 所示。

表2 變量設定

3 實證過程與結果分析

3.1 傾向得分匹配

為緩解本研究的自偏差，本文通過Stata16.0，對數據運用截面傾向得分匹配方法進行數據處理，特征變量為企業規模（SIZE）、資本密集度（CAP）、企業價值（TOBINQ）、資產負債率（LEV），采取最近鄰匹配的方法，具體匹配結果如表3、表4 所示。

表3 傾向得分匹配結果

表4 平衡性檢驗結果

根據結果所示，所有的協變量經過匹配后，偏差百分比（%bias）均在90%以上，且均小于匹配前的結果，如圖2 所示。經過上述處理，刪除未進行匹配的樣本后，本文共選取668 組有效數據進行后續的DID 處理。

圖2 標準化偏差圖

3.2 雙重差分分析

運行Stata16.0 對經過傾向得分匹配驗證后的數據進行研究，探究“兩業融合”政策對企業經營績效的影響，通過交互項DID 的數值反映對ROA的影響程度，同時對企業規模、企業資產、行業等影響因素進行控制。

為了驗證“兩業融合” 政策對企業經營績效的影響，對相關指標進行回歸分析，如表5 所示，列（1） 為未添加控制變量，列（2） 為添加控制變量。

表5 “兩業融合” 政策對企業經營績效的影響

從表5 中可以看出“兩業融合” 政策對企業經營績效有明顯的促進作用，列（1）、（2） 中都體現了交互項DID 對ROA的影響，通過列（1）、（2） 可以看出，列（1）、（2） 的DID 均在1%的水平上顯著，因此假設H1 成立，“兩業融合” 政策對企業經營績效有顯著的促進作用。

為了驗證“兩業融合” 政策對企業影響的滯后性，借助PSM－DID 模型對不同年份的企業績效進行回歸分析，DID2020、DID2021、DID2022分別代表2020 年、2021 年、2022 年的DID 回歸結果，具體運行結果如表6 所示。

表6 “兩業融合” 政策對企業經營績效影響的滯后性

由表6 可以看出“兩業融合” 政策對企業影響的滯后性結果，2020 年和2021 年的DID 均不顯著，2022 年的DID 在1%的水平上顯著，在此基礎上，本文認為“兩業融合” 政策對企業的影響存在滯后性，并且政策的滯后期為2 年。因此假設2 成立。

為了探究影響效應的異質性，本文選取了企業規模、所屬行業、所在地區展開分析。驗證企業規模的影響效應的異質性，通過行業規模（資產總額的自然對數）的均值將企業分為兩組，高于均值代表規模較大企業、低于均值代表規模較小企業，回歸結果如表7 所示。

表7 “兩業融合” 政策對不同規模企業影響的異質性

通過表7，可以看出規模較大企業的DID 在5%的水平上顯著，規模較小的企業的DID 不顯著，因此，沒有證據表明“兩業融合” 政策對規模較小的企業的促進效應更加明顯，反而是對規模較大的企業的促進效應更好，因此，假設3 不成立。

驗證“兩業融合” 政策對不同行業的影響效果，處理組按照物流企業和制造企業進行分類，完成回歸分析，回歸結果如表8 所示。

根據表8 的結果，制造業的DID 數值在10%的水平上顯著，物流業的促進作用并不顯著。因此，“兩業融合” 政策對物流業的促進作用并沒有更顯著，假設4 不成立。

企業的經濟發展往往受到地方經濟水平、地方政策和監管水平的影響，因此本文通過模型分樣本回歸來驗證“兩業融合” 政策對不同地區企業的影響效果。將處理組按照三大經濟區和非三大經濟區進行分類，三大經濟區即京津冀、長江三角洲和珠江三角洲。京津冀包含北京市、天津市、河北省；長江三角洲包括上海市、浙江省、江蘇省、安徽省；珠江三角洲為廣東省。若企業的注冊地址位于上述地區，則LOC＝1，反之則為0。回歸結果如表9 所示。

表9 “兩業融合” 政策對企業經營績效的地區異質性分析

通過表9 的結果可以看出，三大經濟區在1%的水平上顯著，而非三大經濟區則不顯著，因此，“兩業融合” 政策對企業經營績效的影響存在地區差異，對經濟更為發達的地區的促進作用更好。因此假設5 成立。

3.3 平行趨勢檢驗

為了驗證雙重差分法的合理性，本文選取平行趨勢來檢驗模型的合理性，若在政策沖擊前處理組和參照組有相同的趨勢，政策沖擊后，有明顯的差異，則平行趨勢檢驗合格。結果如圖3 所示。

圖3 平行趨勢檢驗圖

從圖3 可以看出，在政策沖擊前（2018～2020年），處理組和參照組有著相近的漲跌趨勢，在2020 年后，處理組出現了顯著上升的趨勢，且漲幅遠大于參照組，說明了“兩業融合” 政策對企業的經營績效有著顯著的促進作用。因此，通過了平行趨勢檢驗，本文的研究結論穩健。

3.4 研究假設匯總

本文經過PSM－DID 分析的結果匯總如表10所示。

表10 研究結果

針對H1，本文的數據分析顯示“兩業融合”政策的發布顯著促進了物流業和制造業的發展，主要受益于以下3 個方面：（1） 政策為企業的發展提供良好的營商環境以及政策便利，并給予了企業相應的資金支持，為“兩業融合” 提供了良好的發展環境；（2） “兩業融合” 政策著重強調新型信息技術的使用以及綜合供應鏈服務平臺的構建，企業可以通過一體化平臺快速獲取所需的服務與資源，并借助區塊鏈、條碼識別技術等新興科技實現信息的快速交互，實現信息和服務相結合，進而提升其企業的運營效率；（3） 政府鼓勵新業態創新，推動試點企業的建設，借助政府提供的資金支持，“產品＋服務” 的新型產品形式迅速發展，更好的滿足了市場需求，加強了企業與市場的聯系，實現了降本增效。

針對H2，政策影響效應存在滯后性是比較常見的。（1） “兩業融合” 要求物流業和制造業的物流部門深入到制造企業的采購、生產、銷售各個運營環節，這一過程往往需要較長的準備時間；（2） 組織慣性的存在，使企業在進行自身管理模式、組織架構的變更時需要一定的時間；（3） “兩業融合” 作為我國的一項新舉措，在實施的過程中，缺乏可復制、成熟有效的成功經驗，企業需要不斷的摸索前進的道路，在探索的過程中也可能會出現錯誤，企業需要通過不斷的試錯，找出最優解決方案。

針對H3、H4、H5，政策影響效應的異質性方面，在企業規模上，與先前的假設相反，“兩業融合” 政策對規模較大的企業的促進作用更好。規模較大的企業雖更容易受組織慣性等因素的影響，但是在響應“兩業融合” 政策時，憑借自身的資金、人才、社會資源等多方面的優勢，在面臨變革時，往往有更好的響應速度與實施方案。小型企業可能會因資金與人力限制，無法實施企業預定的方案，也會因缺少合作伙伴，導致無法實施企業融合或融合的效果不佳。在所屬行業上，與原假設相反，“兩業融合” 政策對制造業的促進作用更好。“兩業融合” 政策強調數智化轉型，制造企業在數智化轉型上更具優勢，物流業更多的是服務于制造企業。同時，“兩業融合” 政策強調推進制造企業和物流企業或專門的物流部門針對采購、生產、配送多環節融合，提升企業的供應鏈管理能力，因此對制造企業的作用可能更大。在所在地區上，“兩業融合” 政策對經濟發達地區的促進作用更加明顯，主要得益于經濟發達地區的基礎設施建設、市場監管體系等更為完善。京津冀、長江三角洲、珠江三角洲等地區的配套設施更為完善，給予企業的支撐效果更強，企業獲得的政府資源、人力資源、轉型機遇更優質。因此，在推進“兩業融合” 的進程中，經濟更發達地區的企業會獲得更大的支持，效果更佳。

4 結論與啟示

4.1 研究結論

本文選取2018～2022 年間的614 家A 股上市企業作為研究對象，收集了3045 組有效觀測數據作為樣本數據，選擇了其中34 家企業作為處理組，其余580 家作為參照組，進行PSM－DID 模型處理，來驗證“兩業融合” 政策對企業經營績效的影響效應。通過分析其促進性、滯后性、異質性，并進行穩健性分析后，得到以下結論。

（1） “兩業融合” 政策對企業的經營績效的促進作用在1%的水平上顯著。經過PSM－DID 分析，發現“兩業融合” 政策對企業經營績效有明顯的促進作用，“兩業融合” 政策促進企業數智化轉型、流程優化、組織協同和技術升級，大幅度提升物流企業或制造業的物流部門的運營效率，產生了新的業務形態，幫助企業實現制造業物流運作的創新、高效、綠色，實現了降本增效。

（2） “兩業融合” 政策的促進作用存在滯后性，滯后期為兩年。通過本文的分析，“兩業融合” 政策對企業經營績效的影響的促進作用呈現增長的態勢，但2020 年、2021 年的DID 回歸系數均不顯著，2022 年具有顯著的促進作用，因此，政策對企業的影響效應存在滯后性，滯后期為兩年。

（3） “兩業融合” 政策的促進作用在企業規模、所屬行業、所在地區上存在異質性。“兩業融合” 政策對企業的促進作用存在異質性，會因企業的所屬行業、所在地區、企業規模存在差異。在企業規模上，與原假設相反，“兩業融合” 政策對規模較大企業的促進作用更好，大型企業憑借自身資金、人才的優勢，有更好的融合效果。在所屬行業上，與假設相反，“兩業融合” 政策對制造企業的促進作用更佳，主要得益于物流企業服務于制造企業，幫助制造企業提升供應鏈管理能力，提升了制造企業的運作效率。在所在地區上，得益于經濟發達地區的基礎設施建設、市場監管體系等更為完善，“兩業融合” 政策對發達地區的企業的促進作用更好。

4.2 管理啟示

通過上文的分析，可以看出“兩業融合” 政策對企業的經營績效有著顯著的促進作用，但由于企業和地區間的差異，促進作用存在相應的異質性，政府和企業均要根據政策實施情形和自身特點做出針對性改變。

對政府而言，目前的“兩業融合” 尚未實現全面實施，政府需要大力推進“兩業融合” 建設，完善基礎設施建設，針對地方差異性出臺相應促進政策，確保不同行業、不同規模、不同地區的企業均能享受到政策紅利，實現制造業、物流業全行業發展；另外，政府需要加強產業規劃和資源配置，優化政策環境，為企業提供更好的發展機遇。政府還可以幫助企業提供技術培訓和增加市場拓展能力，幫助企業克服發展中的困難和挑戰。

對企業而言，其需要積極響應政府政策，積極應用新興技術，加快技術研發進程，提升企業的智能水平，取長補短，加快制造業物流業融合進程，提高企業績效；另外，規模較小、處于偏遠地區的企業實施“兩業融合” 政策的效果并不明顯，因此，處于劣勢的企業需要積極借助產業協同效應，參與產業鏈合作，加強與供應商、合作伙伴之間的協同，實現資源共享、信息共享，從而提升“兩業融合” 績效水平。

4.3 研究不足與展望

本文通過PSM－DID 模型對“兩業融合” 政策的分析，驗證了政策的促進作用，以及影響效應是否存在滯后性和異質性，然而，本文的研究還存在一定局限性。（1） 本文在衡量企業的經營績效時，僅僅選擇了企業總資產收益率作為經營績效的衡量標準，未來的研究可以結合企業的經營能力、盈利能力、發展能力等多重要素來衡量企業的經營績效；（2） 本文只研究了“兩業融合”政策對企業經營績效的影響效應，而沒有研究具體的影響機制，未來可以在本文研究的基礎上，開展政策對企業績效的影響機制的深入研究。