数字政务能否提升企业资源配置效率?※

廖雪婷 白俊红

内容提要：以企业资源配置为切入点,将2016年公布的“互联网+政务服务”试点城市政策作为准自然实验,使用连续双重差分法考察数字政务对企业的微观经济效应。研究发现,“互联网+政务服务”试点城市政策提升了企业的资源配置效率。异质性分析表明,试点政策实施效果具有“东弱西强”不均衡特征,还受到政府政策注意力分配的影响,即地方政府面临的压力越小、“年轻”官员任期越长,地方政府越重视数字政务建设,对企业资源配置效率提升作用越明显。机制分析表明,数字政务主要通过成本节约效应、缓解融资约束及创新激励等渠道实现企业资源配置效率的提升。从数字政务细分维度来看,公众参与显著提升了企业资源配置效率,而在线服务和信息公开的作用尚未充分发挥。未来,应进一步加快政府数字化转型,大力推进数字基础设施建设,将数字化建设纳入地方政府考核标准中,从根本上保障数字政务的实施顺畅。

一、 引 言

现阶段,中国正处于一个全面向“信息社会”过渡的时期,信息和通信技术(ICT)不仅推动了产业数字化升级,还对政府管理、决策产生了变革性影响。为了适应数字化潮流下治理环境的变化,中共二十大提出,以数字变革引导机制重塑,加快形成数字治理新格局。2023年,国务院印发的《数字中国建设整体布局规划》强调要“发展高效协同的数字政务”,以“技术红利”促进制度环境优化。数字政务的建设,有利于发挥政府的引导作用,进而推动有效市场与有为政府的更好结合,实现更为高效合理的资源配置,提高企业效率和竞争力。在此背景下,探讨数字政务对资源配置效率的影响,对于政府调整治理改革方向和政策取向具有重要意义。

数字政务作为实现国家治理体系和治理能力现代化的重要手段,成为学界高度关注的热点话题。过往研究多集中于总结国外数字化经验(张晓和鲍静,2018;黄建伟和刘军,2019)、影响因素(谭海波等,2019)等。国内学者一致认为数字政务提升了政府行政效率、公共服务质量以及政企互动便捷度,有助于减少腐败和非正规经济范围(施炳展和游安南,2021)。部分学者聚焦于数字化转型的政策效果,进行了跨国面板的国别比较(Ali等,2018),针对区域层面经济效应的研究(Liu等,2023;方锦程等,2023),肯定了数字政务促进经济发展、优化营商环境的作用,但鲜有研究就政府内部治理变革如何传导至微观企业作出回答。不仅如此,上述研究往往将政府视为一个整体,忽视了中国制度环境下地方政府、官员特征对政府数字化进程的直接影响,在识别数字政务的经济效应时没有将财政支持、同侪竞争等内外部因素纳入考虑。由此,一个问题自然产生,数字政务建设能否促进企业效率提升?其内在影响机制怎样?回答这个问题,不仅有助于客观评价政府数字化转型的经济效应,而且有助于为改善企业的资源错配提供新见解。基于此,本文以资源配置为切入点,研究“互联网+政务服务”试点城市政策的实施效果,探究数字政务与企业资源配置效率之间的关系。

本文可能存在的边际贡献在于以下三个方面:第一,不同于现有文献构建政府数字化综合评价体系进行衡量,本文利用“互联网+政务服务”试点城市政策为准自然实验,采用连续双重差分法识别数字政务的微观经济效应,在研究视角和研究问题方面推进了政府数字化转型现有文献,也为数字政府建设更加有为政府、赋能市场要素配置的作用提供微观证据。第二,已有文献主要从制度环境、企业行为以及政策效应三个方面研究了企业资源配置效率,而数字政务作为利用数字技术优化制度环境的重要举措却少有研究,本文不仅研究了数字政务对企业资源配置效率的影响,还通过成本节约效应、缓解融资约束、创新激励等角度考察了数字政务影响企业资源配置效率的作用渠道,并在此基础上考虑地区法治环境、城市区位以及企业所有制、创办年限、行业类型等多方面异质性影响,丰富了资源配置影响因素的文献。第三,本文基于信息技术在数字政务建设的应用这一背景,结合中国制度环境特殊性,考察了地方政府政策注意力分配对建设数字化政府与企业资源配置效率二者关系的影响,结果发现财政压力、官员晋升激励都会强化数字政务对企业资源配置效率提升作用,揭示了政策实施效果存在区域性差异的内在原因,为地方政府加快数字化转型提供理论和实证支撑。

二、 政策背景与理论分析

1. 政策背景

中国政府治理数字化转型起步于中共十八大以后,主要以政务服务优化为主。政府解决政府管理问题时,将互联网思维应用在创新行政管理方法、创新行政流程、创新服务方式上,积极搭建公共服务平台,实现政务服务“一网通办”,城市运营“一网统管”。2016年国务院出台了《关于加快推进“互联网+政务服务”工作的指导意见》,标志着政府治理进入到全新阶段。该政策就优化再造政务服务环节、融合升级平台渠道以及信息基础建设提出了明确的任务目标,指出要在80个信息惠民的试点城市进行“互联网+政务服务”试点建设,优化营商环境,实现利企便民。需要说明的是,“互联网+政务服务”的试点名单承接自信息惠民试点政策,然而后者推行的初衷是在整合资源的基础上集中建设信息化的城市惠民公共服务平台,具体的政策措施与企业生产经营活动关联较弱(黄寿峰和赵岩,2023)。因此,可以认为该试点政策是外生的政策冲击。

2. 文献综述与理论分析

制度改革、技术创新都是改善企业资源配置效率的关键因素。从制度因素来说,许多学者基于具体政策实践,研究了政府机构改革对资源配置效率的影响。例如,行政审批制度通过激励和“减负”作用提高了资源配置效率(郭小年和邵宜航,2019);“电视问政”的开通使得公众更容易对政府进行监督,一定程度上降低政策的不确定性,避免因政府行政行为导致的过度投资,提高资本配置效率(张思涵等,2022);商事制度改革可以促进企业进入和降低制度性成本,提升市场竞争力和资源再配置(郑国楠和刘诚,2021);从技术因素来说,信息通信技术具有渗透性、替代性,不仅赋予传统要素新的内涵,提高了资本、劳动力要素价值,还推动具有更高价值的稀缺数据要素融入企业生产中,最终促进资源配置效率提高(蔡跃洲和张钧南,2015;何小钢等,2019)。总的来说,制度改革、技术创新与企业资源配置存在紧密联系,作为利用数字技术优化制度环境的重要举措,数字政务理应起到提升企业资源配置效率的作用。基于此,本文试图探讨数字政务对企业资源配置效率的影响机制,具体可以归纳为以下几点。

(1) 数字政务可以通过成本节约效应提升企业的资源配置效率。首先,“互联网+政务服务”实现了政务服务数字化和线下线上联动,减少政府与企业间摩擦和纸质文件的流转,降低企业的交易成本(Schopf,2019);其次,政府通过建立信息公开平台和数据共享机制,提高了信号传递速度和信息透明度,抑制因公职人员权力垄断、腐败带来寻租支出的增加(曲永义和王可,2022)。最后,成本节约可以释放冗余资源,减少资源误置。对于企业而言,与政府进行协作时,政府和政策机构可以共享信息并提供优质交易服务,企业可以通过数字通信等电子手段在注册新公司、在线纳税、成为政府服务提供商时,迅速地获取与业务相关的即时信息和统计数据。此时,企业可以节约与政府打交道所消耗的生产资源,并将其转移到新产品研发、产品设计等高附加值环节,提升要素资源利用效率。

(2) 数字政务可以通过降低融资约束效应提升企业的资源配置效率。首先,“互联网+政务服务”平台提高了网上事项搜索、查询等方面的便捷度,畅通了政府与企业之间的沟通渠道,企业能够及时、全面地掌握真实的招商政策、投融资信息,避免因信息不对称造成融资决策和规划偏差,改善了企业资源错配的情况(徐霞和蔡熙乾,2021);其次,“无人智能审批”“一件事集成服务”“信用数据一网归集”等模式创新,减少了企业投资审核流程以及办事效率,还可以进行多部门联动、银税互动,向金融机构提供更为准确、全面的企业信息和相关授信资料,有利于金融机构对企业进行风险评估,降低融资门槛(于文超等,2020)。不仅如此,部分银行联手地方政府深度参与数字政务建设,推出了“政采贷”“税务贷”“普惠贷”等普惠金融产品以及“秒批秒贷”服务,拓宽了中小企业的融资渠道,从而有利于企业资本配置效率提升。

(3) 数字政务除了上述路径影响企业生产要素投入以外,还可以通过提升企业创新激励发挥作用。首先,作为政府治理的一种创新举措,数字政务为企业提供相对有利的制度环境,引发区域内要素的集聚(Lazzarini,2015)。对于企业而言,政策引导下人力资本、信息技术等稀缺要素聚集,企业能够获得更广泛的异质创新资源,并以创造性方式组成新的投入组合,从而提高企业资源配置效率。其次,政府借助线上交易、监管手段,加大对数字经济生态的治理、整顿,消除因网络效应等形成的数字平台垄断(余龙等,2021),从而促进新企业进入市场。大量企业进入使得市场均衡下的研发成本、平均利润降低(金晓雨,2021),竞争机制倒逼落后企业转型升级,从而优化资源配置。

三、 实证方法及数据来源

1. 识别策略与模型构建

本文将“互联网+政务服务”试点城市政策视为一项外生政策冲击,参考曲永义和王可(2022)的做法,将冲击时间设定为2016年,在此基础上使用连续双重差分法考察数字政务与企业资源配置效率之间的关系。以往研究用政策年份与试点城市二值变量仅能体现实施试点城市政策与未实施试点城市政策的区别,并不能很好地反映实验组和对照组受政策影响的强度差异。本文利用城市数字基础设施水平差异衡量企业受政策影响的程度,比较组间差异,构建如下基准计量模型检验数字政务与企业资源配置效率之间关系:

Misft=α+β1Dpolicyjt+β2Treatjt+β∑(Xft+Ypt+Zjt)+λf+λj+λs+ηt+εfjst

(1)

其中,f、j、p、s、t分别代表企业、城市、省份、行业和年份;Misft表示企业资源配置效率;Dpolicyjt表示属于实验组的样本企业受到“互联网+政务服务”试点城市政策影响的程度;Treatjt表示样本企业所在城市是否受到“互联网+政务服务”试点城市政策的影响;Xft+Ypt+Zjt为排除其他因素对实证检验影响,引入的上市公司经济特征、区域特征的向量组。模型中还加入了个体、城市、行业以及时间固定效应,εfjst为随机扰动项。

(1) 被解释变量。本文基于Hsieh和Klenow(2009)用微观层面资源配置扭曲估算宏观经济效率的思路,利用固定效应法测度企业实际生产中的资本投入扭曲程度τk、劳动投入扭曲程度τL,构建式(2)和式(3):

(2)

(3)

当存在资源配置扭曲时,根据企业利润最大化的一阶条件,可以得出企业的实际产出为:

(4)

企业资源配置效率Misft可以表示为实际产出与不存在要素扭曲时(τk=τl=0)企业最优化产出的偏离程度,具体公式为:

(5)

其中,R是市场利率,是真实利率和折旧率之和,其中5%表示真实利率,5%表示折旧率;αs是s行业的资本产出弹性;对于企业劳动力的投入Lsf,本文参考韦庄禹(2022)做法,将ωLsf视为一个整体,令劳动要素的使用价格ω=1,用企业支付的总劳动报酬衡量劳动投入;对于企业的资本投入Ksf,本文利用固定资产净值衡量;对企业的产出PsfYsf,本文使用企业的增加值衡量;此外,本文使用工业生产者出厂价格指数、固定资产投资价格指数、消费者物价指数进行平减。

(2) 核心解释变量。具体形式为Dpolicyjt=Treatjt×Eij。Treatjt是双重差分项,如果样本企业位于“互联网+政务服务”试点城市,样本年份大于2016年取值为1,否则为0。Eij反映了企业受到政策影响的强度,参考孙黎和许唯聪(2021)的做法,使用信息基础设施水平的加权平均值测度该地区受到政策影响的程度,具体选取了信息传输、计算机服务业和软件业固定投资总额,长途光缆线路长度,互联网普及率,互联网用户比重4个指标,利用主成分分析法确定地区信息基础设施水平的平均值。这种设定方式既可以保证试点城市被定义在实验组中,又可以反映实验组受到政策影响的强度差异,即企业如果位于互联网信息基础设施水平良好的“互联网+政务服务”试点城市内,受到政策的影响程度更大。

(3) 控制变量。为剔除其他因素对企业资源配置效率的影响,本文从企业、省份、城市3个层面引入一系列控制变量Xft、Ypt、Zjt。借鉴韦庄禹(2022)的研究,企业特征变量Xft包括企业规模Size、负债率Lev、资本密集度Fixed。借鉴白俊红等(2022)的研究,城市特征变量Xjt包括城市人均国内生产总值Lagpd、产业结构Stru、外商投资水平Fdi、城市规模Pop、政府干预Gov。省份特征变量Ypt包括市场化水平Mkt。

2. 数据来源

本文选用2010-2022年中国沪深A股上市公司作为研究样本,数据来自国泰安CSMAR数据库、《中国城市统计年鉴》以及各省份统计年鉴,并对原始数据进行如下处理:剔除数据严重缺失的地级市;根据企业注册地址,将样本数据与区域、行业特征变量进行合并,得到企业-行业-区域的多维度面板数据;根据《国民经济行业分类标准》筛选出制造业行业;剔除资产总额、固定资产及其他关键研究变量缺失、重复的企业样本,并进行1%缩尾处理。经过上述处理,本文样本包含2010-2022年1314家上市公司共13061个观测值。

四、 数字政务与企业资源配置效率

1. 基准回归

根据基准模型(1)的设定,表2报告了相应结果。列(1)是“互联网+政务服务”建设的城市试点政策对企业资源配置效率的单变量估计结果,核心解释变量Dpolicy系数在5%的显著性水平为负,说明试点政策实施后企业资源配置效率高于预期,这与本文的预期相一致。列(2)至列(4)依次加入了企业、城市、省份层面的特征变量,Dpolicy系数变化不大,且至少在5%的显著性水平为负,说明数字政务确实提升了企业资源配置效率。根据列(4)的回归结果,“互联网+政务服务”的试点政策确实对企业资源配置效率发挥了作用,随着政策“强度”上升,企业资源配置效率提升了14.66%。可能是因为统一的信息基础设施的建设支撑了政府数字化持续演进,能够保障政府不同主体业务的应用需求,发挥出政策应有的社会经济效应。

2. 平行趋势检验

使用双重差分模型的前提是确保试点城市企业与非试点城市企业在政策实施之前保持一致趋势,且满足这一政策时间是唯一的。本文使用事件研究法的思路,考察样本企业在政策实施前的资源配置效率是否存在组间差异。如果试点城市企业与非试点城市企业在政策实施前变化趋势并没有显著变化,则平行趋势假设通过,具体检验模型如下:

(6)

图1为95%置信区间下βk的估计结果,结果显示:第一,βk在政策开始前(t<0)均不显著,说明实验组和对照组在“互联网+政务服务”试点城市政策实施之前没有显著差异,验证了平行趋势假设。第二,βk在政策实施后的系数断崖式下降且显著,说明试点城市企业与非试点城市企业的资源配置效率产生了显著差异。政策颁布次年(1≤t≤4)开始,试点政策对企业资源配置效率的提升作用更为明显,而在政策颁布当年(t=0)时影响较小且不显著,表明政策存在一定滞后性。

图1 平行趋势检验

3. 内生性分析和稳健性检验

(1) 识别条件的检验。为了使核心解释变量Dpolicyjt系数β1的估计结果无偏,必须满足与随机扰动项εfjst无关,即模型满足试点年份选择的随机性和试点城市选择的随机性。

关于试点城市选择的随机性。有学者对“互联网+政务服务”创新扩散进行事件史分析,在检验政务信息化建设和与体现“前后”变量的内部影响因素是否相关时,发现试点城市数量、人均国内生产总值、城市规模、行政等级均未通过检验(嵇江夏和宋迎法,2020)。曲永义和王可(2022)、黄寿峰和赵岩(2023)的研究结论也印证了试点政策的外生性。从公布的试点城市名单来看,试点是由国家发展改革委等12部门共同决定,涉及到的城市广泛分布在31个省份,其中80%左右的城市为中小型城市。即使是早在2014年就开始启用数据中心的肇庆、湛江等市也未能入选,说明候选城市即使符合了“成熟的信息化发展基础”这一标准,也有可能无法进入试点名单。因此,试点城市选择具有一定的随机性。本文借鉴了Li等(2016)的做法,尝试提取影响试点城市选择的前定变量,具体做法是:以城市都没有发生改革的2015年作为分析期,以是否为试点城市作为被解释变量,除前文使用城市层面的控制变量外依次纳入城市行政等级Spcity、第三产业占比Third、基础设施水平Dei、城镇化率Urban、财政压力Fp、科学技术支出Tech作为解释变量,进行logit回归。其中,城市行政等级Spcity用是否为省级城市、副省级城市表示;第三产业占比Third用第三产业增加值占国内生产总值比重表示;基础设施水平Dei用公路里程与行政区划面积比值表示;城镇化率Urban用城镇人口占城市总人口的比重表示;财政压力用财政预算支出与财政预算收入比值表示;科学技术支出Tech用城市科学技术支出与年末总人口的比值表示。表3的回归结果显示,试点城市的选择主要受经济发展、城市规模、对外开放、政府干预、行政等级等因素影响。因此,本文将外商投资水平Fdi、人均国内生产总值Lagdp、城市行政等级Spcity、城镇化率Urban、城市规模Pop作为影响试点城市选择的前定变量,将其与时间趋势项三次方t3的交互项纳入城市层面的控制变量,并控制反映样本系统性差异的处理组特定的时间趋势TreatGroup×t,缓解实验组选择的非随机性问题。回归结果见表4列(1),在考虑了选择的“标准”之后,核心解释变量Dpolicy系数在5%显著性水平为负,缓解了非随机性干扰后的估计结果依然稳健。

关于试点年份的随机性。政府推行政务信息化是贯彻落实中共十九大精神,推动简政放权、放管结合、优化服务改革向纵深发展的重要部署,是政府现代化治理改革的产物,具有一定的不可预期性。从图2可以看出,在试点城市政策公布之前,试点城市和非试点城市的人均国内生产总值、政府干预、对外开放以及城市规模的差异波动较小。为了进一步讨论试点年份的随机性,本文设置了政策前1-3期的时间虚拟变量Set2015、Set2014、Set2013,将其与处理组的虚拟变量TreatGroup、政策强度变量Ei相乘,考察交互项Dpolicy2015、Dpolicy2014、Dpolicy2013的显著性。回归结果见表4列(2)至列(4),核心解释变量Dpolicy估计系数始终显著为负,但Dpolicy2013、Dpolicy2014、Dpolicy2015的系数均不显著,说明企业的资源配置对试点城市设立并不存在预期调整。

图2 试点城市的特征趋势

图3 安慰剂检验

(2) 工具变量回归。尽管前文发现了试点城市政策对企业资源配置效率的影响,但回归结果可能存在内生性困扰。本文借鉴黄群慧等(2019)的做法,利用1984年地级市每百人拥有电话机数与历史宽带接入数构建工具变量。工具变量满足两个条件:一是相关性,政府早期电子政务推广得益于通信基础设施的完善,因此满足相关性的条件;二是外生性,1984年电话普及率不太可能影响到现在企业资源配置效率,满足外生性条件。考虑到城市1984年每百人拥有电话机数为截面数据,作为工具变量时应乘以一个与其相关的时间序列数据,以避免多重共线性,本文选择上一年度人均电信业务总量与其相乘作为工具变量(IV)。工具变量法的估计结果见表5列(1)至列(3),其中列(1)是第一阶段回归估计结果,交互项Dpolicy在1%的显著性水平大于0,且F统计量大于临界值10,说明满足相关性条件,通过了弱工具变量检验。列(2)将交互项与工具变量同时作为解释变量进行回归,交互项Dpolicy的系数显著为负,但工具变量的系数并不显著,说明工具变量本身并不影响企业资源配置效率,只能通过交互项Dpolicy发挥作用,满足排他性约束。列(3)是第二阶段回归估计结果,交互项Dpolicy系数显著为负。与没有考虑内生性的基准模型估计结果相比,交互项Dpolicy的系数扩大了1倍,与已有研究平均扩大2倍的工具变量估计系数差距不大(方锦程等,2023),说明本文选取工具变量较为合理,验证了表2估计结果的稳健性。

(3) 基于城市数据的再检验。本文的数据来源中,部分城市上市公司数量较少,可能存在分布不均的问题。为了保证因果推断的准确性,本文使用2010-2022年城市要素资源错配作为资源配置效率的度量。借鉴白俊红等(2022)的做法,通过测度资本、劳动错配指数衡量城市资源配置效率。其中,产出以实际国内生产总值进行衡量,资本投入量以永续盘存法计算,劳动投入量以城市就业人数进行衡量。本文构建如下模型:

Misjt=α+β1Dpolicyjt+β2Treatjt+βXjt+λj+ηt+εjt

(7)

其中,j、t分别代表城市和年份;Misjt表示城市要素资源配置效率,这里用资本错配指数(TK)和劳动错配指数(TL)进行衡量;Dpolicyjt表示受“政策强度”影响的连续双重差分项;Treatjt是双重差分项,如果样本城市属于“互联网+政务服务”试点城市,样本年份大于2016年取值为1,否则为0;Xjt表示城市层面的控制变量,与前文使用变量一致;λj、ηt分别为城市固定效应和时间固定效应,εjt为随机扰动项。

回归结果如表5列(4)列(5)所示,估计结果表明“互联网+政务服务”试点城市政策优化了城市资本、劳动力要素配置效率,证实了试点政策有利于资源配置,验证了表2估计结果的稳健性。

(4) 控制实验组和对照组的差异。尽管本文控制了影响资源配置效率的企业、行业以及城市因素,但这些控制变量与被解释变量、核心解释变量可能存在复杂的非线性关系。本文尝试使用倾向得分匹配(PSM)和熵平衡法(EBM),修正内生性导致的估计偏差。具体来说,以控制变量为协变量,有放回地进行1∶1近邻匹配和EBM法匹配,从样本城市中选择与试点城市相似的非试点城市作为对照组,按照式(1)的模型重新进行回归,估计结果见表5列(6)列(7)。与线性模型相比,匹配后的交互项Dpolicy系数、显著性没有明显变化,验证了表2估计结果的稳健性。

(5) 排除相关政策干扰。本文的样本期存在多个与“互联网+政务服务”试点政策相似的政策冲击,可能对本文的估计结果造成干扰。因此,本文进一步排除同时期的政策的影响:一是2011年底出台的县级电子政务试点政策(Egov)对企业资源配置效率的影响。首批设立的县级电子政务试点为101个,广泛分布在31个省份,这种电子政务推广政策可能也会改善企业的资源错配。本文在式(1)的基础上加入2012年以后的虚拟时间变量,从而排除县级电子政务政策影响。表6列(1)中Dpolicy的系数依然显著但Egov的系数不显著。二是2012年开始,各地级市政府尝试建设公共数据开放平台,以政务数据公开共享推动企业等市场主体的数据采集,发挥数据要素对市场融通和资源配置的促进作用。公共数据开放平台(Data)与“互联网+政务服务”试点城市政策同属于政府数字化转型的重要组成部分,且均能起到促进数据要素流动的作用。因此,本文在将开放试点城市与实施年份虚拟变量的交互项纳入基准回归模型中,表6列(2)中Dpolicy的系数依然显著但Data的系数不显著。三是2013年推行的“宽带中国”战略(Kdzg),旨在完善城市互联网基础设施建设,也是支撑“互联网+政务服务”试点城市政策建设的基础性工程。因此,本文将“宽带中国”试点城市与实施年份虚拟变量的交互项纳入基准回归模型中,表6列(3)中Dpolicy的系数依然显著但Kdzg的系数不显著。四是2013年出台的“智慧城市”试点政策(Zhcs),能够利用数字技术为城市公共服务赋能,与“互联网+政务服务”试点城市政策同属于推进数字治理创新探索的重要实践。因此,本文在将智慧试点城市与实施年份虚拟变量的交互项纳入基准回归模型中,表6列(4)中Dpolicy的系数依然显著但Zhcs的系数不显著。五是2016年出台的国家级大数据中心(Dsj)试点政策,在促进设施互联互通的基础上深化数据的共享开发利用,充分激发数据要素价值,赋能数字政务创新发展。因此,本文将国家级大数据综合试验区与实施年份虚拟变量的交互项纳入基准回归模型中,表6列(5)中Dpolicy的系数依然显著但Dsj的系数不显著。总之,上述实证结果验证了表2估计结果的稳健性,侧面印证了本文选取的“互联网+政务服务”试点城市政策的外生性。

(6) 基于模型设定的稳健性检验。第一,替换被解释变量。本文放松了规模弹性不变的假设,利用LP法测算企业的资源配置效率,并对式(1)重新回归。表7列(1)列中交互项DPolicy系数显著为负,与表2的回归系数方向一致,说明改变企业资源配置效率指标的测算方法并不会影响本文的研究结论,验证了表2估计结果的稳健性。第二,替换模型固定效应。已有研究表明,部分地方政策也可能对企业资源配置效率产生影响,可能增加估计结果的偏误。因此,本文使用企业-行业-区域联合固定效应、行业与时间交互项、区域与时间交互项的固定效应代替基准模型,进而控制所有行业、宏观经济因素,并采用双重聚类标准误,估计结果如表7列(2)至列(4)所示。与基准回归结果相比,交互项DPolicy的系数依然显著为负,排除了时间序列自相关的问题对本文研究结论的影响。第三,为了缓解内生性问题,本文将控制变量滞后1期重新纳入式(1)进行回归,估计结果如表7列(5)所示,与基准回归结果相比,交互项DPolicy的系数依然显著为负。

(7) 安慰剂检验。为了检验基准回归结果的稳健性以及是否存在企业-行业-城市层面不可观测因素对研究结果的影响,本文通过反事实推断法,进行了500次随机划分实验组和对照组,重新估计式(1),检验Dpolicy估计系数的显著性。具体而言,本文保持政策时间不变,从样本城市中随机抽选与试点城市数量等同的80个城市作为实验组,随机模拟500次,绘制变量Dpolicy估计系数的核密度以及p值,结果如图2所示。可以发现,回归系数主要集中在0附近,p值基本大于0.1,说明随机划分实验组与对照组时,“互联网+政务服务”试点政策对企业资源配置效率影响并不显著,证明了不存在影响本文估计结果的遗漏不可观测因素,前文的结果依然稳健。

4. 异质性分析

(1) 外部环境与试点城市政策效果。本文主要从法治环境、城市区位特征考虑数字政务对企业资源配置效率提升作用是否会因为外部环境不同而存在显著性差异。

第一,法治环境。资源配置离不开经济法律制度的设计,如果法治缺失,难以形成可预期的法治结构,市场机制也无法有效发挥。本文使用律师事务所个数衡量当地法治水平,并以法治水平中位数为标准进行分组检验,表8列(1)列(2)是低法治水平地区、高法治水平地区子样本回归结果。由结果可知,Dpolicy在高法治水平地区中显著为负,而在低法治水平地区中虽然为负但并不显著。有理由认为,数字政务对企业资源配置效率提升作用需要法律等制度的保障才能顺利发挥。

第二,地区差异性。由于区域社会经济发展差异较大,本文将样本企业按照所在地理区位进行分组检验,表8列(3)列(4)是东部、中西部地区子样本回归结果。由结果可知,Dpolicy在东部地区的回归系数为负但不显著,在中西部地区的回归系数显著为负,说明试点政策对提升中西部地区企业资源配置效率产生了更强的助推作用,对东部地区并未产生实质性影响。这可能是因为东部地区的市场经济较为发达,拥有良好的信息基础设施,且政府早已进入互动式高级电子政务阶段,企业原本就拥有比较高的资源配置效率,改善空间有限。与东部地区相反,中西部地区政府服务效率低下,企业仍处于转型阶段。应在中西部地区加快推行数字政务,充分发挥数字赋能作用,降低传统政府科层式组织结构带来的高昂的沟通、协调和监督成本,以更低的人力物力成本实现对快速变化的市场需求作出迅速反应。

(2) 企业异质性特征与试点城市政策效果。本文主要从所有制、企业年龄、技术类型考虑数字政务对企业资源配置效率提升作用是否会因为企业异质性而存在显著差异。

第一,所有制类型。在企业层面,不同产权性质的企业在政策扶持、资源倾斜、融资渠道等方面存在显著差异,本文从企业所有制类型角度(国有企业、非国有企业)检验不同类型企业在面临试点政策冲击时影响是否显著不同。表9列(1)列(2)是非国有企业、国有企业的回归结果。由结果可知,Dpolicy的系数在非国有企业中显著为负,而在国有企业中并不显著。这可能是因为国有企业长期获得政府隐性保护,非国有企业则要付出更多时间、精力与金钱处理与政府之间关系,政策的推行会进一步规范政府的政务服务流程,有效降低非国有企业交易性投入,进而改变非国有企业要素投入决策和资源配置效率。

第二,企业年龄。一般而言,初创企业会受到所处时空环境的影响。创业环境不确定性提高了初创企业获取生产经营所需信息的搜寻成本,不利于企业获得稀缺要素资源,而政府在改善创业环境中扮演了尤为重要的角色。本文以企业年龄中位数为标准进行分组检验,表9列(3)列(4)是初创企业、非初创企业的回归结果。由结果可知,Dpolicy的系数在初创企业中显著为负,而在非初创企业中不显著。一般而言,新进入市场的企业生产率较低,在市场竞争中处于不利地位,与政府打交道时倾向付出额外的交易费用。此外,企业诞生之初的规模一般比较小,更容易受到制度环境影响。因此,数字政务对初创企业资源配置效率提升作用更明显。

第三,高新技术产业类型。本文根据《战略性新兴产业分类目录》划分标准,将样本分为高新技术企业和非高新技术企业两组,考察试点政策对企业资源配置效率是否存在行业差异。表9列(5)列(6)是非高新技术企业、高新技术企业的分组回归结果。由结果可知,Dpolicy的系数在高新技术企业中显著为负,而在非高新技术企业中不显著。这可能是因为高新技术企业往往因为其行业属性决定了更依赖创新研发活动,而政府可以通过优化制度环境、促进数据要素开放共享,刺激企业提高创新要素投入进而改变企业要素投入结构和效率。有理由认为,高新技术企业所在城市的政府数字治理水平越高,对其资源配置效率提升作用越显著。

5. 政策调节效应的检验

“互联网+政务服务”建设是政府内外双重因素共同作用的结果,中央政府统筹协调,出台了大量指导性文件,地方实施试点先行,逐步推广到全国。在这过程中,数字政务的快速发展更多与地方政府受到中央政府的制度压力、同级政府竞争压力有关,与自身经济发展水平、城市规模关联性较小。这也与前文稳健性检验得出的结论相一致。本文借鉴政府创新扩散模型的思路,从“左右逻辑”“前后逻辑”思考影响数字政务建设的内外部因素,剖析政府对数字化转型的反应。

(1) 官员晋升激励(Compe)。政府行为反映了其背后作为实体的官员的动机(陈那波和张程,2022),因此在考察数字政务对企业资源配置效率的影响时,需要注意到政府官员行为对政策实施效果的影响。对于政府官员来说,晋升激励会影响政府官员在不同时期形成差异化的注意力侧重。本文手工收集整理了各地市委书记履历信息,确认了样本期间市委书记的任期以及年龄。另外,考虑到官员年龄与晋升激励之间可能存在非线性关系,本文将官员年龄按照当年在任市委书记年龄中位数划分为两组(高于中位数为1,其他为0),与任期相乘作为衡量官员晋升激励的代理变量。表10列(1)是官员晋升激励作为调节变量作用于数字政务与企业资源配置效率的回归结果,Compe×Dpolicy的系数在5%的统计水平上显著为负,说明“年轻”官员任期越长,数字政务对企业资源配置效率提升作用越明显。随着任期的增加,官员能够掌握足够的资源和自由度,其为政府数字化转型提供政策支持的推行成本大幅度下降,产生政绩也更容易被认定为自身工作能力。在中央政府将数字化建设纳入干部考核标准的当下,“年轻”的主政官员会根据这一信号,将更多的注意力用于数字政府建设,强化了数字政务对企业资源配置效率的提升作用。

表1 变量的描述性统计

表2 基准回归结果

表3 “互联网+政务服务”试点政策前定变量分析结果

表4 识别条件的检验结果

表5 稳健性检验结果

表6 排除相关政策干扰检验结果

表7 基于模型设定的稳健性检验结果

表8 外部环境与试点城市政策效果分析结果

表9 企业异质性与试点城市政策效果分析结果

表10 政策调节效应的检验结果

(2) 财政压力(Fp)。受到财政压力的地方政府可能陷入短视行为和机会主义,从而会采取提高税收征管力度、削减公共服务供给等措施弥补财政支出的缺口,政府对数字化建设的投入可能会在政府权衡公共政策价值冲突时被挤出。因此,财政压力不仅直接影响到微观企业资源配置效率,还会通过影响政策传导来发挥调节作用。本文将财政预算支出/财政预算收入作为财政压力衡量指标。表10列(2)是将财政压力作为调节变量作用于数字政务与企业资源配置效率的回归结果,Fp×Dpolicy的系数在1%的统计水平上显著为正,说明在财政压力下,“互联网+政务服务”政策在短时间内难以被地方政府所重视,难以有效发挥数字政务对企业资源配置效率的提升作用。

6. 数字政务促进企业资源配置效率的机制检验

基于前文分析,本文进一步讨论数字政务影响企业资源配置效率的机制,构建如下中介效应模型:

Interft=α+β1Dpolicyjt+β∑(Xft+Ypt+Zjt)+λf+λj+λs+ηt+εfjst

(8)

Misft=φ+φ1Dpolicyjt+φ2Interft+β∑(Xft+Ypt+Zjt)+λf+λj+λs+ηt+εfjst

(9)

其中,Interft为中介变量,分别为交易成本Tc、融资约束Sa、创新激励Di,其他变量与前文一致。如果系数β1、φ2均显著,中介效应存在;若φ1也显著,说明存在部分中介效应。

首先检验数字政务能否缓解企业的交易成本。作为一个典型的转型经济国家,政府占有大量的权威性资源,在资源配置中处于主导地位,企业的交易成本更多体现为寻租成本,隐藏在企业非生产性支出之中。因此,本文借鉴万华林和陈信元(2010)的做法计算企业的非生产性支出。表11列(1)中,Dpolicy的系数在1%的统计水平上显著为负,说明数字政务可以有效降低企业非生产性支出,减轻企业负担。列(2)中,Dpolicy的系数在1%的统计水平上显著为负,中介变量Tc在1%的统计水平上显著为正,说明交易成本对企业资源配置效率产生了部分中介效应,验证了数字政务可以通过降低企业交易成本从而改善企业资源错配。

表11 机制分析结果

其次检验数字政务能否缓解企业融资约束。考虑到数据可得性,本文通过构建SA指数衡量企业的融资约束。表11列(3)中,Dpolicy的系数在1%的统计水平上显著为负,说明数字政务会缓解企业的融资困境;列(4)中,Dpolicy的系数在1%的统计水平上显著为负,中介变量Sa在1%的统计性水平上显著为正,说明融资约束对企业资源配置效率产生了部分中介效应,验证了数字政务可以通过降低企业融资约束影响企业资源配置效率。

最后检验数字政务是否提升创新激励。专利是反映企业创新投入最直接的指标。为了更好地衡量数字经济与数字政务融合下企业的创新投入,本文采用数字技术专利数量衡量企业的数字创新激励。围绕产业转型升级所依赖的人工智能、大数据、云计算、区块链和物联网5大核心技术,选取28个数字技术关键词28个数字技术关键词是:移动技术、物联网、云计算、数字化、信息物理系统、智能化、智慧化、数字资产、数字资源、区块链、互联网、信息技术、电子商务、数字转型、5G、智慧制造、虚拟社区、VR、智能制造、信息化、嵌入式设备、数字平台、社交媒体、数字技术、大数据、AR、人工智能、网络化。,以此在大为INNOJOY全球专利数据库搜索专利名称、摘要,提取包含相关关键词的专利样本,根据申请人信息与上市公司名称进行匹配从而获得企业当年申请的数字专利数据。表11列(5)中,Dpolicy的系数在1%的统计水平上显著为正,说明数字政务会影响企业的创新投入决策;列(6)中,Dpolicy的系数在1%的统计水平上显著为负,中介变量Di在1%的统计水平上显著为负,说明创新激励对企业资源配置效率产生了部分中介效应,验证了数字政务可以通过强化创新激励来影响企业的资源配置效率。

五、 进一步分析:政府网站评价体系细分维度

本文借助“互联网+政务服务”试点城市政策探讨了数字政务对企业资源配置效率的影响,但缺乏对具体维度方面的研究。因此,本文基于数字化概念,借助已有的政府网站评价信息选取在线服务(Zxfw)、信息公开(Xxgk)以及公众参与(Gzcy)3个维度对企业资源配置效率影响作进一步分析。数据来源于中国电子信息产业发展研究院和中国软件评测中心联合发布的2010-2021年《中国政府网站绩效评估结果》。表12列(1)列(2)是在线服务、信息公开对企业资源配置效率的回归结果,系数均为负且未通过显著性检验。这可能是由于数字政务发展并非取决于单一因素,而是取决于多个因素,包括电信基础设施、立法和监管氛围、文化等社会因素等。政府在数字化建设过程中受制于自身发展条件,使得数字技术在信息公开、在线服务方向还未形成协同效应。列(3)是公众参与对企业资源配置效率的回归结果,系数在5%的统计水平上显著为负,说明数字政务在改善、促进企业和政府之间互动方面有巨大潜力。政府加强电子政务服务、开放数据共享平台,实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和公共服务,为企业主体和公众参与公共服务提供了良好的沟通渠道,提高了使用公共信息的速度和便捷度,减少企业因信息不对称带来的资源配置损失。在这一阶段,政府根据地区实际情况调整数字化建设,如选择与当地相关或特定部门的目标、实现这些目标的当地可接受和部门可行的方式等,在技术红利与制度红利的协同作用下推动政府治理数字化,优化营商环境,从而改善企业资源错配情况。

表12 网站绩效评估的细分维度分析结果

六、 结论与建议

中国正在推进治理现代化。在此背景下,深入分析数字技术在政府治理现代化建设的应用,成为观察政府作用的一个新视角。本文把数字技术应用与政府改革共同纳入企业资源配置优化的分析框架中,利用“互联网+政务服务”试点作为准自然实验构建连续双重差分模型,使用2010-2022年A股上市公司数据,系统研究了数字政务对企业资源配置效率的影响。研究表明:试点政策显著改善了企业的资源配置,验证了数字政务对企业资源配置效率的提升作用;数字政务对企业资源配置效率的提升作用受到外部环境以及企业差异的影响,具体而言,数字政务对企业资源配置效率提升作用主要是在东部省份、法治水平高的地区,对于非国有企业、初创企业和技术密集型企业的提升作用更显著;机制分析表明,数字政务主要通过企业成本节约效应、降低融资约束效应、创新激励效应促进企业资源配置效率的提升;地方政府对政策注意力分配在数字政务影响企业资源配置效率中发挥了显著的调节作用,即地方政府的财政压力、官员晋升竞争会强化政策实施效果;进一步分析表明,数字政务对企业资源配置效率提升作用更多地体现在公众参与这一细分评价指标,在线服务、信息公开则没有反映出这一提升作用。

本文验证了数字政务的微观经济效应。基于此,本文提出以下三点建议:第一,应该进一步加快政府数字化转型,继续推进高频事项的审批办理流程再造,扩大政务服务跨区域、跨部门、跨层级的范围。第二,考虑到数字政务发挥的条件,应大力扶持数字基础设施建设,提供公平、普惠的数字服务,从根本上保障数字政务的实施顺畅,避免数字技术带来的两极分化。对于法治水平较低且短期难以改变的地区,应尽快完善相关法律法规,提高监管水平,继续推进数字政务建设以弥补法治环境缺失对资源配置效率的负面影响。对于民营企业、初创企业,未来应着力关注其资金约束,建立政银企常态化合作机制,为创新型企业提供精准融资对接,充分发挥民营经济在活跃市场、促进创新方面不可替代的作用。第三,坚持对数字政务建设的统一领导,将数字化建设纳入地方政府考核标准中,调动官员积极性,选拔具有高数字素养的官员。需要注意的是,主政官员的晋升竞争在激发政府创新改革活力的同时,还可能产生数字形式主义,出现简单重复的“内卷”。因此,考核地方政府数字化改革成效时更应关注需求侧的意愿是否得以满足,需要构建高效畅通的互动渠道,强化公众的电子参与。