政府数字化转型与企业全要素生产率*

● 汪克亮，赵 斌，孙亭亭，许如玉

（1. 中国海洋大学 经济学院，山东 青岛 266100；2. 中国石油大学 经济管理学院，山东 青岛 266580）

一、引言

经济增长理论认为各国经济增长率和收入水平差异很大程度上源于全要素生产率差异[1]。与此同时，作为推动国民经济高质量发展的核心任务之一[2-3]，促进全要素生产率提升具有重要意义。企业是市场参与的微观主体，一个国家全要素生产率的提高与经济高质量发展在很大程度上取决于企业全要素生产率能否提高[4]。然而在我国经济实践中，受制于体制扭曲和市场制度不完善等因素，企业创新能力不强，资本、劳动等要素投入组合错配，致使企业全要素生产率偏低的现象普遍存在[5]。那么，如何提升企业全要素生产率，已然成为学术界讨论的重要话题之一。研究表明，提高企业全要素生产率不仅需要企业内部治理结构的转型[6]，也需要政府宏观调控为企业发展提供良好的外部环境[7]。

在“互联网+”战略背景驱动下，中国数字信息技术得到长足发展，并逐渐颠覆传统的企业生产治理与政府服务模式，一方面企业将大数据、云计算、人工智能、物联网等与其生产经营治理过程进行深度融合，促进了数字化转型与全要素生产率的提高[8]；另一方面，以网络为基础的公共服务改进受到全社会的更广泛关注，倒逼各政务服务部门大力提升互联互通、信息共享和业务协同水平[9]，实现了企业与政府的对接，并将二者紧密联系在一起，使得以“互联网+政务服务”为特征的数字政府实现快速的发展，推动政民互动模式转型，以及社会关系的重塑[10]。那么，依托数字化变革的政府数字化转型是否会赋能企业全要素生产率，进而促进中国经济高质量发展，值得进一步深入研究。

“信息惠民国家试点城市”被认为是政府借助“互联网+政务服务”的重要举措[11]。2014 年，由国家发改委等12 个部门联合支持的城市信息化项目，不仅加快提升公共服务水平和均等普惠程度，而且为探索信息化优化公共资源配置、创新社会管理和公共服务提供新模式，并为全面实施信息惠民工程积累经验，提升政府管理和服务能力的具体落实能力。2016 年，国务院办公厅转发了十部委共署的《推进“互联网+政务服务”开展信息惠民试点的实施方案》，充分肯定了信息惠民国家试点城市两年来涌现的“互联网+政务服务”的创新模式，认为这是信息惠民建设的重要基础，是“互联网+”行动的重要组成部分，政府利用互联网思维实现融合创新的过程，也是对电子政务的扩展与深化，在一定程度上可以诠释政府数字化转型。因此，为探究以“信息惠民国家试点城市”为准自然实验的政府数字化转型对企业全要素生产率的影响提供了良好研究契机。

通过梳理关于企业全要素生产率的相关文献，可以发现在中国这种采用政府与市场双轨制资源配置模式的国家[12]，企业全要素生产率的提高不仅仅需要健全的市场环境，同时也离不开政府的参与。正如樊纲等[13]研究发现市场化进程可以有效促进全要素生产率的提高，一些国有企业的改革重组，使投入要素流向一些生产率更高的民企和外资企业，从而提高企业全要素生产率，并推动经济增长。但不容忽略的是，在市场机制调节下，由于外部性与信息不对称等因素的存在，导致企业出现融资约束收紧等发展困境，不利于企业全要素生产率的提高，因此需要政府进行适度参与[14]。当前，关于政府参与如何影响企业全要素生产率的研究并不少见，主要集中在“抑制论”与“促进论”两方面，但未形成一致的结论。其中“抑制论”学者认为政府财政补贴是为了扩大地方产出规模，而非提高企业全要素生产率[15]，以及政府公共债务的增加能够通过增加企业税负负担，加剧信贷融资约束降低企业创新投入等传导机制阻碍全要素生产率的提高[16]。然而“促进论”学者认为政府参与对企业全要素生产率的提高具有积极的促进作用，诸如地方政府纵向行政管理结构改革可以通过提高政府行政效率、改善财政状况进而提升企业全要素生产率[17]。地方政府还可以通过加大教育支出，促进人力资本与技术创新以及通过财政补贴形式缓解企业融资约束，提高企业投资与规模效率，进而使得企业全要素生产率得到改善[18-19]。

作为政府数字化转型重要路径的政务服务部门，依托“互联网+”与数字化红利，政府政务服务模式由传统的“办证多、办事难”模式向数字信息化服务模式转型。目前已有学者从国家层面、地区层面对政府数字化转型产生的经济效应进行了相关研究[20-22]。然而从企业微观层面考察政府数字化转型的经济效应比较匮乏，仅有少数学者使用微观企业数据关注数字政府对企业创新的影响[11]。因此，通过对文献的梳理，可以发现探究政府数字化转型与企业全要素生产率的关系缺乏一个准自然实验，然而探寻政府数字化转型与企业全要素生产率等经营绩效之间的因果关系的一个自然选择是利用准自然实验。至于以“信息惠民国家试点城市”为准自然的政府数字化转型对企业全要素生产率影响的研究，迄今还缺乏比较系统的理论与实证研究。

基于上述背景和现有研究的不足之处，本文以“信息惠民国家试点城市”作为政府数字化转型的准自然实验，基于2007—2019 年地级市层面政府数字化转型匹配沪深A 股上市公司的企业全要素生产率数据，以企业微观视角系统考察政府数字化转型对企业全要素生产率的影响和作用机制。

与已有的研究相比，本文的边际贡献主要包括如下三个方面。第一，本文结合城市与企业层面相关数据，梳理以“信息惠民国家试点城市”为准自然实验的政府数字化转型赋能企业全要素生产率的机制基础上，使用DID 模型展开政府数字化转型对企业全要素生产率影响的实证分析，研究成果可以作为政府数字化转型影响评估经济高质量发展的重要补充。第二，本文从政府数字化转型视角阐述了企业全要素生产率的动态变化以及所在地区层面、行业层面以及企业层面的差异，增进了对政府数字化转型如何影响实体企业经济的认识和理解。第三，本文引入企业数字化转型以及企业交易成本作为政府数字化转型赋能企业全要素生产率提升的中介传导机制，并通过实证进行逐一检验，为政府数字化转型对企业全要素生产率的影响机制提供新视角。

二、政策背景与理论机制分析

（一）政策背景

在过去很长一段时间内，中国各级政府部门在为企业和公民提供在线与网上互动等政务服务方面乏力，且政府内部数据孤岛、系统壁垒等问题依旧存在，流程繁琐、决策迟滞使得公共服务和应急响应无法满足公众与企业需求[23]。即使政府提供了在线政务服务，但往往还是各自为政，企业和公民不得不申请和注册多个账户，并且需要反复提交各种材料和表格，这在导致“鞋底成本”明显上升的同时，也使得“办证多、办事难”问题愈演愈烈。因此，政府迫切需要提高政务服务效率。

2014 年6 月，国家发改委等12 个部门研究决定，将深圳、佛山、苏州等80 个城市列为信息惠民国家试点城市，旨在探索信息化优化公共资源配置、创新社会管理和公共服务的新机制、新模式，为全面实施信息惠民工程积累经验，并提升政府管理和服务能力。信息惠民国家试点城市是加快政府职能转变，优化服务工作部署的重要举措，也是解决“办证多、办事难”现象等难题的有效途径，是适应新的形式和要求，也是促进政府数字化转型的重要途径。2016 年，国务院办公厅转发了十部委共署的《推进“互联网+政务服务”开展信息惠民试点的实施方案》，充分肯定了信息惠民国家试点城市两年来涌现的“互联网+政务服务”的创新模式，认为这是信息惠民建设的重要基础，是“互联网+”行动的重要组成部分，是对2014 年以深圳、佛山、苏州等80 个信息惠民国家试点城市建设的延伸与肯定。2015 年和2016 年的政府工作报告中都提出要大力推行“互联网+政务服务”发展，强调要实现部门间数据共享，让居民和企业少跑腿、办好事、不添堵，促进政府数字化。可见，推动以“互联网+”为载体的“信息惠民国家试点城市”不仅有效地打破信息孤岛、解决“办证多、办事难”等问题，而且也是政府加快转变职能，着力构建政府数字化转型的重要一环。

基于以上背景分析，深圳、佛山、苏州等80 个信息惠民国家试点城市为本文运用双重差分法识别政府数字化转型对企业全要素生产率的政策效应提供了良好的准自然实验环境。

（二）理论机制分析

政府数字化转型可以有效地提高政府效率和规范性，并能够通过促进企业数字化转型以及降低企业成本等机制影响企业全要素生产率，具体的影响机制如下：

1. 企业数字化转型

企业数字化转型是企业结合信息、计算、通信和连接技术，引发实体属性的重大变革，包括产品、服务、流程、模式与组织数字化转型[24]，其转型战略一致性体现为企业绩效与数字化战略二者之间不断保持一致、耦合的一个持续发展过程[25]。

政府数字化转型过程中需要有大量的软件、互联网、信息基础设施等行业的企业参与。同时，企业数字化转型离不开政府的支持与服务，政府数字化转型可以改变传统政府的组织结构和业务模式，为数字服务建立完善的治理结构[26]，进而为企业数字化转型提供政务服务并优化营商环境。当政府着力构建服务信息化与数字型政府目标时，企业有强烈的动机推进企业数字化转型[27]，形成“政府搭台，企业唱戏”的状态。2021 年，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》中提出，要打造数字经济新优势，促进数字技术与实体经济深度融合，建设数字中国。企业数字化转型不仅可以驱动企业技术创新，而且可以改变企业创新模式和创新体系，带动企业全要素生产率提高[28]。

企业数字化转型对企业全要素生产率的影响主要体现在如下两个方面：一方面，企业依托互联网平台进行数字化转型能够汇聚供应链各个环节，推动关键数据共享和资源优化配置，实现跨企业、跨地区、跨行业的研发协同，以数据价值网络推动企业创新能力提升，进而提高企业全要素生产率水平[8]。另一方面，数字化转型可以使得企业组织结构扁平化和透明化，打破企业内部的“信息孤岛”，提升了企业内部信息流转水平，借助大数据技术进行供需的有效整合和匹配，有效推动数据与其他生产要素的深度融合，为企业决策和要素配置效率提升奠定了技术基础，促进了产业协同创新转变，大大提高了资源配置效率[29]。

2. 企业交易成本效应

交易成本主要指不直接发生在物质生产过程中的成本[30]。交易成本主要体现在两方面，一个是外部交易成本，另一个是内部交易成本[31]。在制度经济学理论中，交易成本作为制度结构与经济绩效相互关系的中介，对企业生存与发展具有重要的影响[32]。同时在现代经济活动中，企业要想在一个竞争激烈的市场上生存发展，提高企业绩效、降低其交易成本是最重要的决策之一。政府数字化转型主要通过降低企业外部成本与内部成本使得企业整体交易成本下降，进而影响企业全要素生产率，具体机制分析为：

外部成本效应。政府数字化转型过程中政府效率的提升将在一般意义上缩减企业以制度性交易成本为代表的外部成本，使得企业可以将更多的资源投入创新活动中[33-34]，进而促进企业全要素生产率的提高。即政府数字化转型过程中充分运用了互联网信息技术，使得原本处在堵塞的物理空间通道上的政务服务转移至虚拟空间的通道上，让企业少跑腿，数据多跑路[35]。如2018 年上海率先出台《上海市公共数据和一网通办管理办法》，在整合公共数据资源，加强业务协同办理，优化政务服务流程，推动群众与企业办事线上一个总门户、一次登录、全网通办，最多跑一次等发挥着积极的作用，以及浙江省的“最多跑一次”、广东省的“数字政府”改革，均有效地降低企业与地方政府交接的外部性交易成本，减少企业非生产性支出负担，增加企业自有资金的集约化利用，有助于企业经营效率和全要素生产率的提升[17]。

内部成本效应。政府数字化转型使得信息传递变得更为便捷高效，提升了政府行政效率帮助企业及时把握市场契机。企业对市场新动向快速做出反应，还能够极大节约人员成本，避免“有项目没人”和“有人没项目”极端情况的出现[36]，能够开展更多的创新活动[37]，促进公司各项监督和激励机制有效运行，简化创新流程，降低与技术创新相关的内部交易成本，使得企业内部有更多的资源在研发创新领域进行资源优化配置，进而加速企业全要素生产率的提高[38]。

综合上述分析，本文基于企业数字化转型与企业交易成本两方面诠释政府数字化转型如何赋能企业全要素生产率的提高，并提出如下三个研究假设：

H1：政府数字化转型促进企业全要素生产率的提高。

H2：政府数字化转型通过促进企业数字化转型进而提升企业全要素生产率。

H3：政府数字化转型通过降低企业交易成本进而提升企业全要素生产率。

三、模型构建与数据说明

（一）模型构建

1. 基准模型

为了准确识别以“信息惠民国家试点城市”作为准自然实验的政府数字化转型对企业全要素生产率的因果效应，本文根据国家发改委在2014 年公布的信息惠民国家试点城市名单，采用双重差分模型进行回归。其中，将入选试点城市中的企业作为实验组，未入选的企业作为对照组。由此构建的基准模型如下：

其中，i代表上市公司，t代表年份；TFP为被解释变量，代表每个上市企业的全要素生产率；DID为核心解释变量，代表信息惠民国家试点政策组的虚拟变量。如果企业i所在城市在2014年入选试点城市，则在2014 年及之后，DID赋值为1，反之为0。回归系数β反映了政府数字化转型对企业全要素生产率的净效应，如果β正向显著，则说明政府数字化转型能够提升企业全要素生产率。Controls为控制变量，包含城市控制变量和企业控制变量两个方面；δi，μi，εit分别表示时间固定效应、个体固定效应和随机误差项。

2. 中介效应模型

为了检验中介变量在政府数字化转型对企业全要素生产率影响所起到的中介作用，本文借鉴Baron 和Kenny[39]研究，构建中介效应模型。公式表示如下：

其中，Mit为中介变量，包括企业数字化程度和企业交易成本两个变量。模型（2）反映政府数字化转型对企业全要素生产率的影响，模型（3）反映政府数字化转型对中介变量的影响，模型（4）反映政府数字化转型和中介变量共同影响企业全要素生产率。如果模型（2）中α1显著，表明政府数字化转型影响企业全要素生产率；同时，如果模型（3）中β1和模型（4）中θ2显著，那么说明存在中介效应。

（二）变量选择和数据说明

1. 被解释变量

企业全要素生产率为本文的被解释变量。本文主要参考Levinsohn 和Petrin 的研究，运用LP法，对2007—2019 年上市公司的全要素生产率进行估计[40]。生产函数如模型（5）所示。

其中，Yit为企业i 在t 时期的营业收入；Kit、Lit为资本投入和劳动力投入，分别以固定资产净值以及员工人数衡量；Mit为中间投入，以（营业成本+期间费用-折旧摊销-员工薪酬）表示。本文将上述样本进行回归，并计算出残差对数值度量企业全要素生产率（TFP）。此外，为了保证回归结果的稳健性，本文还采用了OP 方法测算的全要素生产率作为稳健性检验。

2. 核心解释变量

本文的核心解释变量为以“信息惠民国家试点城市”为准自然实验的政府数字化转型（DID），即试点政策的虚拟变量。我们将其定义为：企业所在城市当年及之后被选为信息惠民国家试点城市，取值为1，否则为0。

3. 中介变量

企业数字化程度（Digital）。借鉴袁淳等的做法，采用“企业数字化相关词汇频数总和”表示数字化程度[31]。

企业交易成本（Cost）。借鉴刘亚伟等的研究思路，采用“销售费用、管理费用以及财务费用之和占营业收入的比值”来衡量交易成本[17]。

4. 控制变量

借鉴相关文献，本文分别控制了城市和企业两个层面影响企业全要素生产率的其他因素。城市层面因素包括：经济发展水平（Ed）、产业结构升级（Str）和金融发展水平（Fin）。企业层面因素包括公司规模（Size），公司年龄（Age），企业成长能力（Growth），现金流比率（Cash），两职合一（Dual），第一大股东持股比例（Top1）和行业竞争度（HHI）。主要变量定义如表1 所示。

表1 主要变量定义

（三）数据来源与变量的描述性统计

本文利用了2007 年至2019 年的上市公司和所在城市的数据，样本数据来自《中国城市统计年鉴》、国泰安数据服务中心（CSMAR）。由于我国香港、澳门、台湾与西藏的数据缺失较多，本文未考虑如上地区上市公司的样本。在剔除了金融行业的公司、ST 公司和各种变量数据不完整的公司后，本文最终获得了2 549 家公司2007 年至2019年的面板数据，共计19 039 个样本。主要变量的 描述性统计见表2。

表2 主要变量的描述性统计

四、实证结果分析

（一）平行趋势检验

采用DID 方法进行政策评估的前提是在政策实施前，处理组和对照组的变化趋势均没有明显变化。本文借鉴Jacobson 等的方法，采用事件分析法进行平行趋势检验[41]。模型设定如下：

其中，current代表政策当期，pre7—pre1 分别代表政策影响前7 年—前1 年（且为避免多重共线性问题，剔除前2 年的虚拟变量），post1—post5分别代表政策影响后5 年。平行趋势检验的结果由图1 所示。可以看出，在政策实施之前，pre7—pre1 不显著；在政策实施之后，post1—post5 基本在10%水平上显著为正，满足平行趋势检验。

图1 平行趋势检验的结果

（二）基准回归结果分析

为检验政府数字化转型对企业全要素生产率的影响，通过模型选择，使用面板固定效应模型对式（1）进行双重差分估计，具体回归结果如表3 所示。表3 中第（1）（2）列罗列了不考虑企业层面固定效应回归结果，第（3）（4）列为考虑企业层面固定效应的回归结果。由第（1）—（4）列可知，无论是否考虑控制变量，政府数字化转型回归系数均显著为正，表明政府数字化转型促进企业全要素生产率的提高。H1得证。

表3 基准回归结果

（三）内生性与稳健性分析

1. 内生性检验：工具变量法

在分析政府数字化转型对企业全要素生产率的影响时，上述基准回归结果可能存在潜在的内生性问题，导致回归结果存在偏误。具体来说，政府数字化转型对企业全要素生产率有积极作用，反之，企业全要素生产率也可能通过技术溢出和其他方式影响政府数字化转型，即政府数字化转型和企业全要素生产率之间可能存在反向因果关系。此外，影响企业全要素生产率的因素众多，而本文涉及的控制变量有限，可能难以避免遗漏变量问题。因此，为了解决反向因果关系以及遗漏变量等问题所造成的内生性问题，采用工具变量法进一步进行检验。

本文借鉴黄群慧等[42]的研究，采用1984 年每万人固定电话数量与上一年的全国互联网普及率的交互项作为政府数字化转型的工具变量。其原因如下：从相关性看，政府数字化转型是在通信技术和互联网技术普及的基础上发展起来的，历史上固定电话使用较多的地区极有可能是政府数字化程度较高的地区，选取每万人固定电话数量作为政府数字化转型的工具变量符合相关性的要求；从排他性看，历史上每万人固定电话数量对于现在企业全要素生产率的影响微乎其微。因此，选用1984 年每万人固定电话数量与上一年的全国互联网普及率的交互项作为工具变量具有可行性。

表4 报告了政府数字化转型对企业全要素生产率的两阶段回归结果。其中，表4 第（1）列的第一阶段回归结果表明，工具变量的回归系数显著为正，说明工具变量和政府数字化转型之间有显著的正相关性，且F 值为39.99，远大于10，表明本文选择的工具变量是有效的。进一步地，第（2）列的回归结果表明，在解决了可能存在的内生性问题后，政府数字化转型对企业全要素生产率的影响具有显著的正相关关系，这与基准回归结果一致，表明政府数字化转型促进了企业全要素生产率的提升。

表4 内生性回归结果

2. 稳健性检验

（1）PSM-DID 检验

为降低样本选择性偏差问题对回归结果的影响，本文基于PSM-DID 方法分析政府数字化转型对企业全要素生产率的影响。首先，将一系列控制变量作为匹配变量，基于Logit 回归来计算每个企业所在城市入选信息惠民试点城市的概率，再采用核匹配和最近邻匹配，为试点企业匹配相应对照组内的企业样本。表5 第（1）列和第（2）列分别为应用核匹配法和最近邻匹配法的估计结果。可以看出，DID 的估计系数和显著性并未发生显著变化，表明结论依然是稳健的。

表5 PSM-DID检验回归结果

（2）安慰剂检验

为了避免不可观测因素对估计结果的影响，本文借鉴La 等[43]和Li 等[44]做法，在所有的207 个城市中，随机筛选66 个城市作为试点政策的“伪处理组”，然后将其与政策时间虚拟变量的交互项作为核心解释变量重新进行回归，最后再用DID方法进行模型估计。为了进一步增强安慰剂检验的效果，将随机筛选次数设置为500 次，并绘制了回归系数DID 以及对应P 值的分布图。由此来验证企业全要素生产率是否显著受到除政府数字化转型以外的不可观测因素的影响。由图2 可以看出，回归系数的集中分布在0 附近，且绝大部分P 值大于0.1。同时，图2 中的竖线所代表的实际估计系数在安慰剂检验中明显属于异常值。综合来看，在排除其他随机性观测因素对结果的干扰后，政府数字化转型确实能够促进企业全要素生产率的提升。

图2 安慰剂检验结果

（3）其他稳健性检验

为进一步地保证核心结论的稳健性，本文采用三种方法进行稳健性检验，具体包括：一是更换被解释变量。为尽可能弱化数据模型选择对估算结果的影响，本文将企业全要素生产率的测算方法由LP 法改为OP 法，然后将其作为被解释变量重新进行估计，如表6 第（1）列所示。二是调整样本数量。考虑到直辖市和其他城市的政府数字化转型水平存在较大差异，因此将企业注册所在地位于直辖市的上市公司样本予以剔除，然后重新进行回归，结果如表6 第（2）列。三是排除其他政策干扰。样本期内还实施了与信息惠民试点政策相关的其他政策，可能会对估计结果产生一定的干扰。为此，进一步控制了智慧城市和信息消费示范城市两种代表性政策对企业全要素生产率的影响，将上述两种政策的虚拟变量纳入基准回归模型中重新进行估计，结果如表6 第（3）—（5）列所示。

表6 其他稳健性检验回归结果

可以看出，信息惠民国家试点城市为准自然实验的政府数字化转型的回归系数在表6 中第（1）—（5）列中均显著为正，表明政府数字化转型对企业全要素生产率存在显著的正向促进作用。由此可知，政府数字化转型可以显著促进企业全要素生产率提高的结论是可靠与稳健的。

（四）异质性分析

鉴于地区之间存在资源禀赋差异、行业间差异以及企业属性差异，在借鉴已有研究基础上，本文从地区异质性、城市人口规模、行业异质性以及企业性质四个方面讨论政府数字化转型对企业全要素生产率的影响，具体回归结果如表7 所示。

表7 异质性回归结果

一是关于地区异质性讨论，将样本数据分为东部与中西部地区，回归结果如表7 第（1）（2）列所示。对于东部地区而言，政府数字化转型与企业全要素生产率之间存在显著的正相关关系，表明东部地区地方政府依托相对优越的经济条件，以及“互联网+”与数字信息快速发展带来的红利，优化了资源配置，使得政务更加高效便捷，促进了东部地区企业全要素生产率的提升。与东部地区形成鲜明对比的是，中西部地区政府数字化转型对企业全要素生产率的影响未通过显著性检验，鉴于中西部地区数字信息营商环境、市场环境等方面依旧有着很大的优化改进空间，政府数字化转型对企业全要素生产率的积极作用尚未显现。

二是使用城市人口规模将城市划分为大城市与小城市，回归结果如表7 第（3）（4）列所示。无论是在大城市还是小城市，政府数字化转型对企业全要素生产率的影响均呈现正相关关系，这一结果也体现出无论是在人口聚集的大城市还是人口相对分散的小城市，以“信息惠民国家试点城市”作为准自然实验的政府数字化转型均可以优化公共资源配置，创新社会管理模式以及为企业提供良好的公共服务。值得注意的是，在控制其他变量的前提下，大城市政府数字化转型对企业全要素生产率提高的作用效果更明显，这说明对人口规模聚集的大城市而言，政府数字化转型更有助于惠民惠企，推动资源配置效率得到优化，促进企业全要素生产率的提高。

三是基于行业性质将样本企业划分为高科技行业与非高科技行业的企业，回归结果如表7 第（5）（6）列所示。从回归结果可以得出，相较于非高科技行业，政府数字化转型对高科技行业的企业全要素生产率的效果更明显，表明政府更倾向对高科技行业从事技术密集型的生产与研发活动提供便利高效的外部服务，甚至在创新驱动发展战略背景下，政府对高科技行业的企业实施政策倾斜，大大降低了高科技行业企业的交易成本，推动了高科技行业企业内部资源配置效率提高。

四是基于企业性质划分为国有企业与非国有企业，回归结果如表7 第（7）（8）列所示。政府数字化转型对国有企业全要素生产率的促进作用明显高于非国有企业。国有企业与地方政府具有更加密切的关联程度，同时可以帮助地方政府承担部分社会责任，更容易获得来自地方政府的关照，进而获得额外的资源倾斜[16]。非国有企业在面对激烈的市场竞争时有着更强的自我优化意愿，但囿于自身融资约束，即便有着较强地提高全要素生产率的内在需求，相对于国有企业，获取地方政府政务服务提供的资源相对较少，最终导致企业全要素生产率提升缓慢。

（五）传导机制分析

基于理论机制分析，政府数字化转型通过促进企业数字化转型及降低企业交易成本等途径促进企业全要素生产率的提高。回归结果见表8。

1.企业数字化转型效应

政府数字化转型能够促进企业数字化转型进而促进企业全要素生产率的提高。为了检验这一传导机制是否成立，对于其进行中介效应检验，回归结果如表8 第（1）列及第（2）（3）列所示，由表8第（2）（3）列可知。政府数字化转型与企业数字化转型呈现显著的正相关关系，且企业数字化转型与企业全要素生产率也呈现显著的正相关关系，表明政府数字化转型通过促进企业数字化转型进而可以提高企业全要素生产率。H2得证。

2.企业交易成本效应

政府数字化转型能够通过降低企业交易成本进而促进企业全要素生产率的提高。为了检验这一传导机制是否成立，对其进行中介效应检验，回归结果如表8 第（1）与第（4）（5）列所示。由表8第（4）（5）列可知，政府数字化转型与交易成本呈现显著的负相关关系，且交易成本与企业全要素生产率之间也存在显著的负相关关系，表明政府数字化转型能够通过降低企业交易成本进而提高企业全要素生产率。H3得证。

五、结论与启示

本文以“信息惠民国家试点城市”作为政府数字化转型的准自然实验，选取中国城市与沪深A股上市公司2007—2019 年数据通过DID 模型实证检验政府数字化转型对企业全要素生产率的影响及作用机制。基准回归表明，信息惠民国家试点城市实施后，政府数字化转型对实验组的企业全要素生产率呈现显著的正相关关系，且在考虑潜在的内生性与进行一系列稳健性检验后，该结论依旧成立。异质性表明，政府数字化转型对企业全要素生产率的影响对东部显著，中西部地区不显著、大城市作用效果明显高于小城市、高科技行业明显优于非高科技行业，以及国有企业正向显著效果优于非国有企业。影响机制表明，政府数字化转型可以通过促进企业数字化转型以及降低交易成本等渠道促进企业全要素生产率的提高。基于以上研究结论，本文得出如下启示，以期更好地发挥政府服务向数字信息化转型，促进企业全要素生产率的提高，进而实现政府政务服务数字信息一体化与中国实体企业全要素生产率的融合发展。

首先，中国政府应积极顺应以“互联网+”为载体的数字科技迅猛发展的趋势，依托“互联网+”，深化政府政务服务数字信息化改革，提升数字信息化政务服务水平。大力推行“互联网+政务服务”，实现部门间数据共享，让居民和企业少跑腿，好办事，不添堵。并进一步简化企业经营中所涉及的政府审批程序，充分尊重企业的经营自主权，打击市场恶意竞争行为，鼓励企业之间的公平竞争，激发企业活力，为我国经济迈向高质量发展注入生机。

其次，地方政府努力改善辖区内营商环境，为企业数字化转型提供良好的营商环境。驱使企业数字化转型，借助大数据技术进行供需的有效整合和匹配，进而优化资源配置。充分发挥媒体在挖掘和搜集市场信息与对企业的监管，对经理人加强监督，减少对资源的侵占，实施一体化决策。降低企业数字化转型成本，驱动其加快创新步伐，驱动企业数字化转型，进而推动数据与其他生产要素的深度融合，推动生产结构和模式的优化，提高资源配置效率，促进企业全要素生产率提升。

再次，依托电子政务平台，克服受地理空间、市场分割、政务数字信息壁垒等问题的服务限制，协调国内不同地区、不同城市、不同行业以及不同企业性质的企业全要素生产率发展，逐步形成一次登录、全网通办，最多跑一次等服务体系。同时，进一步优化地方政府行为，地方政府将数字信息创新纳入政府工作重点，赋予地方政府驱动微观主体创新转型行为相应的激励制度，促进地方政府数字化转型与中国企业实体经济融合发展。

最后，本文以“信息惠民国家试点城市”为准自然实验的政府数字化转型对中国企业实体经济取得了显著成效，不仅坚定了中国特色社会主义制度与道路自信。同时也为其他新兴经济体国家如何借助“互联网+”平台，将政府数字化转型与企业全要素生产率融合发展提供借鉴启示。