申明浩 譚偉杰

一 引言與文獻(xiàn)綜述

隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和云計算等新興數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)如何實(shí)現(xiàn)深度融合逐漸受到社會的廣泛關(guān)注。2022年《政府工作報告》提出，加強(qiáng)數(shù)字中國建設(shè)整體布局，培育壯大工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與人工智能等數(shù)字產(chǎn)業(yè)，釋放數(shù)據(jù)要素核心潛力，讓數(shù)字經(jīng)濟(jì)更好地賦能高質(zhì)量發(fā)展、豐富人民生活?！吨袊ヂ?lián)網(wǎng)發(fā)展報告2021》顯示，2020年我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的總規(guī)模達(dá)到39.2萬億元，占GDP比重為38.6%，在全球經(jīng)濟(jì)形勢復(fù)雜嚴(yán)峻的背景下我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)仍保持9.7%的高位增長，是同期GDP名義增速的3.2倍多?？梢?，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在我國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌發(fā)展中發(fā)揮著越來越重要的作用，有利于打通產(chǎn)業(yè)之間要素流通的各個環(huán)節(jié)，激發(fā)企業(yè)活力與“雙循環(huán)”發(fā)展優(yōu)勢。在微觀層面，企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的提升與其嘗試一些更具戰(zhàn)略意義但短期收益波動較大的投資項目密切相關(guān)(Faccio et al.，2011)[1]，是企業(yè)提升核心競爭力的關(guān)鍵。這種風(fēng)險承擔(dān)意愿能夠在一定程度上激勵企業(yè)進(jìn)行更多創(chuàng)造性和高質(zhì)量的項目業(yè)務(wù)探索，發(fā)揮更高的企業(yè)能動性，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)弱化了各經(jīng)濟(jì)主體間經(jīng)濟(jì)活動的邊界，降低了信息溝通成本，從而讓企業(yè)能夠在更大范圍內(nèi)享受數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的紅利。準(zhǔn)確挖掘數(shù)字經(jīng)濟(jì)對宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展與微觀企業(yè)轉(zhuǎn)型變革的作用，有助于為數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)政策制定以及經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供思路與方向。

然而，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平是否具有促進(jìn)效應(yīng)？如果答案是該效應(yīng)成立，那么其背后的影響機(jī)制和特征又是什么呢？現(xiàn)有研究主要從企業(yè)內(nèi)部和外部環(huán)境兩個層面對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的影響因素展開分析。企業(yè)內(nèi)部層面主要包括所有權(quán)、管理者特征、公司治理和代理理論等。Boubakri et al.(2013)[2]研究發(fā)現(xiàn)，外資控股會提高企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)水平。李小榮和張瑞君(2014)[3]認(rèn)為股權(quán)激勵能夠緩解委托代理問題，鼓勵管理層進(jìn)行更有價值的投資活動，從而提升企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平。Schoar和Zuo(2017)[4]研究發(fā)現(xiàn)，有過經(jīng)濟(jì)危機(jī)經(jīng)歷的企業(yè)管理者，其投資策略會相對趨于保守，進(jìn)而外化為企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)意愿的降低。企業(yè)面臨的融資約束問題也是影響企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的重要因素(張敏等，2015)[5]。從風(fēng)險承擔(dān)水平的外部環(huán)境影響因素來看，主要包括宏觀經(jīng)濟(jì)波動、社會文化和資本市場等。周彬蕊等(2017)[6]研究發(fā)現(xiàn)，貨幣政策能夠通過影響企業(yè)融資約束程度而提升企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水。John et al.(2008)[7]認(rèn)為宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境通過企業(yè)外源融資成本的變化影響企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平，當(dāng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境較好時，較低的外源融資成本會使企業(yè)的投資行為趨于激進(jìn)，從而形成更高的風(fēng)險承擔(dān)意愿。胡劉芬和周澤將(2018)[8]的研究表明，風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)持股等外部治理環(huán)境的改善有助于緩解企業(yè)融資約束，提升企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平。申丹琳(2019)[9]認(rèn)為地區(qū)社會信任度與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平密切相關(guān)。郭品和沈悅(2019)[10]則從金融科技的視角出發(fā)，探究了其對銀行風(fēng)險承擔(dān)水平的影響?，F(xiàn)有關(guān)于企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的研究豐富，但是準(zhǔn)確評估數(shù)字經(jīng)濟(jì)與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平之間關(guān)系的微觀實(shí)證研究較為缺乏。本文在已有理論研究的基礎(chǔ)上，嘗試測算了2011—2019年省級數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的影響和作用機(jī)理。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，基于多維度的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，從省級層面對地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行了較為全面的測度，這對數(shù)字經(jīng)濟(jì)真實(shí)發(fā)展水平具有一定程度的代表性，為后續(xù)研究提供了方法上的借鑒。第二，將分析視角拓展至數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的影響，為外部環(huán)境對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的實(shí)證研究提供了新視角和理論解釋。第三，深入探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過激勵企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新活動和緩解外部融資約束的雙重機(jī)制影響企業(yè)創(chuàng)新績效。此外，本文引入“寬帶中國”試點(diǎn)政策作為外生沖擊檢驗(yàn)，進(jìn)一步提高了研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

二 理論分析與研究假設(shè)

(一)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)

2016年《G20數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與合作倡議》準(zhǔn)確界定了數(shù)字經(jīng)濟(jì)這個概念，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是指以數(shù)字化的知識和信息作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素、以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)作為重要載體、以信息通信技術(shù)的有效使用作為效率提升和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的重要推動力的一系列經(jīng)濟(jì)活動。目前關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究主要圍繞經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展(趙濤等，2020)[11]、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)效率(韓先鋒等，2019)[12]、全要素生產(chǎn)率(黃群慧等，2019)[13]等論題，對微觀層面的討論較為缺乏。Boubakri et al.(2013)[2]認(rèn)為企業(yè)在日常投資決策中的風(fēng)險承擔(dān)水平反映了企業(yè)在此過程中對待風(fēng)險的意愿與傾向，是企業(yè)對可能面臨的風(fēng)險進(jìn)行綜合權(quán)衡和預(yù)判的結(jié)果。企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平會受到企業(yè)內(nèi)外部諸多因素的影響，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過影響知識傳遞和溢出、市場要素資源組合等加快信息和資源交互，從而促進(jìn)企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的提升。

第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)物，可以提供更加優(yōu)質(zhì)、便捷的技術(shù)和產(chǎn)品服務(wù)，從而有效提升各部門的運(yùn)行效率(羅珉和李亮宇，2015)[14]?！懊诽乜ǚ蚍▌t”和網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)能夠迅速整合市場信息資源，降低交易成本，優(yōu)化市場供需匹配的速度和路徑(韓長根和張力，2019[15]；荊文君和孫寶文，2019[16])，提高企業(yè)日常經(jīng)營管理的效率，為企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平提升奠定基礎(chǔ)。第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠激發(fā)用戶的產(chǎn)品多樣化需求，同時極大地滿足供需雙方企業(yè)的信息獲取需求。在數(shù)字化時代，企業(yè)可以獲取海量的顧客產(chǎn)品多樣化需求，及時根據(jù)需求來了解市場整體情況，調(diào)整產(chǎn)量，減少市場上由于信息不對稱而導(dǎo)致的企業(yè)周轉(zhuǎn)不靈。良好的周轉(zhuǎn)狀態(tài)是企業(yè)提高自身抗風(fēng)險能力的重要因素，穩(wěn)健的經(jīng)營狀態(tài)會驅(qū)使企業(yè)敢于投資高附加價值和高風(fēng)險的項目。第三，社會互動性所引發(fā)的示范效應(yīng)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的顯著特征(周廣肅和樊綱，2018)[17]，促進(jìn)了社會資本積累，激勵企業(yè)更愿意去嘗試高風(fēng)險、長周期的投資項目，最終表現(xiàn)為企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平提升，并對周邊地區(qū)企業(yè)產(chǎn)生影響。另外，韓先鋒等(2019)[12]研究發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展能夠驅(qū)動區(qū)域創(chuàng)新效率的提高，創(chuàng)新紅利的釋放刺激了創(chuàng)新思維的產(chǎn)生和碰撞，有助于促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。而創(chuàng)新項目本身主要是高風(fēng)險但凈現(xiàn)值為正的投資活動，因此最終表現(xiàn)為企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的提升。基于此，本文提出研究假設(shè)1。

研究假設(shè)1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于促進(jìn)企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的提升。

(二)資源介入與內(nèi)部創(chuàng)新的雙重機(jī)制分析

數(shù)字經(jīng)濟(jì)提供了便捷的信息交流平臺，基于大數(shù)據(jù)和人工智能等的數(shù)字技術(shù)降低了經(jīng)濟(jì)活動主體間的信息不對稱程度，提高了信息透明度(Wamda et al.，2015[18]；金洪飛等，2020[19])。而企業(yè)面臨的融資約束主要是由于銀企之間信息不對稱而導(dǎo)致企業(yè)無法獲取足夠資金滿足生產(chǎn)經(jīng)營需求的問題(Sufi，2007)[20]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠降低該過程中的信息不對稱，從而強(qiáng)化企業(yè)向金融機(jī)構(gòu)貸款的融資能力。另外，數(shù)字金融作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的衍生產(chǎn)物，能夠彌補(bǔ)企業(yè)信用擔(dān)保不足(Heiskanen，2017)[21]，為增加企業(yè)信用等級提供支撐的同時(Yin et al.，2019)[22]，也拓寬了企業(yè)的融資渠道(Cole et al.，2019)[23]，進(jìn)而在一定程度上緩解企業(yè)面臨的融資約束問題。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠緩解企業(yè)面臨的融資約束問題。

然而，當(dāng)企業(yè)內(nèi)部流動性管理不善，又受到外部融資約束而陷入流動性困境時，對于不同風(fēng)險投資項目的選擇決定了企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)水平，且往往會影響到企業(yè)的長遠(yuǎn)穩(wěn)定發(fā)展。Denis和Sibilkov(2010)[24]的研究表明，受到融資約束的企業(yè)，其代理成本會得到有效降低，同時會約束企業(yè)過度投資行為，從而對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)產(chǎn)生影響。嚴(yán)楷等(2019)[25]研究發(fā)現(xiàn)，對于面臨較高融資約束的企業(yè)而言，因?yàn)楫?dāng)企業(yè)得到外源融資后，投資者往往更有動力去關(guān)注和監(jiān)督企業(yè)的資金走向和安排，促使管理者更謹(jǐn)慎合理地評估風(fēng)險投資項目，這會提升企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平和投資效率。一方面，企業(yè)融資約束得到緩解時，企業(yè)擁有足夠的資金時往往會更傾向于選擇高風(fēng)險、激進(jìn)的項目投資策略，從而表現(xiàn)為自身風(fēng)險承擔(dān)水平的提升。另一方面，蔡競和董艷(2016)[26]研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)企業(yè)的融資渠道更加多元化時，企業(yè)與資金供給方之間的談判能力提高，有助于降低企業(yè)的融資成本，那么企業(yè)就越有可能選擇風(fēng)險較高的項目，進(jìn)而表現(xiàn)為風(fēng)險承擔(dān)水平的提升。基于此，本文提出研究假設(shè)2。

研究假設(shè)2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于緩解融資約束進(jìn)而提升企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平。

數(shù)字技術(shù)能夠有效破除信息傳遞的障礙，強(qiáng)化知識溢出效應(yīng)，為各創(chuàng)新主體提高自身創(chuàng)新效率提供重要基礎(chǔ)(Akcigit et al.，2018)[27]。一方面，企業(yè)可以通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速信息技術(shù)知識在企業(yè)內(nèi)部的擴(kuò)散，同時也為下一階段的創(chuàng)新儲備知識，提升知識向創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化的效率，反映為創(chuàng)新產(chǎn)出的提高。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠進(jìn)一步激活區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，促進(jìn)創(chuàng)新要素的流動(白俊紅等，2017)[28]、弱化產(chǎn)業(yè)邊界(肖旭和戚聿東，2019)[29]，使得創(chuàng)新主體和創(chuàng)新活動參與者能夠在更大范圍內(nèi)享受高效的創(chuàng)新服務(wù)。這為企業(yè)與競爭對手和科研機(jī)構(gòu)等組織的合作創(chuàng)新創(chuàng)造了機(jī)會，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與經(jīng)濟(jì)社會實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠有效促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的增加。而企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的顯著增加預(yù)示著核心競爭優(yōu)勢的提高，進(jìn)一步增強(qiáng)其對高風(fēng)險投資項目的信心和創(chuàng)新風(fēng)險的容忍度，最終表現(xiàn)為企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的提升。另外，從代理理論的角度出發(fā)，由于管理者與股東之間存在信息不對稱，這就需要管理者對企業(yè)績效承擔(dān)一定的責(zé)任。當(dāng)企業(yè)創(chuàng)新水平提高時，意味著企業(yè)相比競爭對手更具比較優(yōu)勢，管理層出于企業(yè)績效的長遠(yuǎn)考慮，可能會更愿意選擇風(fēng)險較高但凈現(xiàn)值為正的投資項目(張敏等，2015)[5]，從而促進(jìn)企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的提升?；诖?，本文提出研究假設(shè)3。

研究假設(shè)3：數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于激勵企業(yè)開展創(chuàng)新活動，進(jìn)而提升風(fēng)險承擔(dān)水平。

三 研究設(shè)計

(一)模型構(gòu)建

為分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的影響，本文構(gòu)建面板固定效應(yīng)模型對研究假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。建立如下回歸方程：

Riskit+1=α+βDIEjt+γ∑Controlsijt+Firm+Year+Ind+Prov+uit

(1)

其中，被解釋變量為Riskit+1，表示企業(yè)i在t+1年的風(fēng)險承擔(dān)水平；核心解釋變量為DIEjt，表示j省份在t年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；Controls表示一系列的控制變量集合；Firm、Year、Ind和Prov分別表示企業(yè)、時間、行業(yè)和省份固定效應(yīng)；uit為隨機(jī)擾動項。同時，本文對所有被解釋變量均進(jìn)行滯后一期處理，適度緩解反向因果的內(nèi)生性問題，且在回歸檢驗(yàn)中均采用企業(yè)層面聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

(二)變量選擇與說明

1.被解釋變量：企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平

較高的風(fēng)險承擔(dān)水平往往會給企業(yè)未來收益帶來較高的不確定性。本文參考Li和Tang(2013)[30]、余明桂等(2013)[31]對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的測度方法，用每一時間段內(nèi)資產(chǎn)報酬率(ROA)的波動性來衡量企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平，本文選取的觀測時間段為三年。具體計算如下：

(2)

Risk2it=Max(ADJROAit,ADJROAit+1,ADJROAit+T-1)-Min(ADJROAit,ADJROAit+1,ADJROAit+T-1)|T=3

(3)

2.解釋變量：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展

目前官方尚未披露正式的市級、省級層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)，而具體測度數(shù)字經(jīng)濟(jì)的文獻(xiàn)較少?；跀?shù)字經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵，本文從宏觀層面選取數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展載體、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化以及產(chǎn)業(yè)數(shù)字化作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的3個一級指標(biāo)，并進(jìn)一步將其細(xì)化為9個二級指標(biāo)和25個變量指標(biāo)，表1是中國各省數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)的測度指標(biāo)、指標(biāo)屬性與構(gòu)建過程。本文借鑒王軍等(2021)[32]的研究，采用客觀賦權(quán)法中的熵值法，同時引入由北京大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心和螞蟻金服集團(tuán)合作編制的《數(shù)字普惠金融指數(shù)》(郭峰等，2020)[33]對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)進(jìn)行綜合測度(DIE)，能在一定程度上避免主觀賦權(quán)法測度的不準(zhǔn)確性。

表1 中國各省數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平評價指標(biāo)體系

3.機(jī)制變量

(1)企業(yè)創(chuàng)新活動(innov)?，F(xiàn)有文獻(xiàn)已從多個維度測量企業(yè)創(chuàng)新，如用專利申請(胡國柳等，2019)[34]、專利獲得(孟慶斌等，2019)[35]和研發(fā)投入(王永進(jìn)等，2017)[36]等作為企業(yè)創(chuàng)新績效的衡量指標(biāo)，但均存在一定缺陷。本文參考Zhou et al.(2017)[37]的研究思路，采用上市公司發(fā)明專利申請數(shù)量(innov)來衡量企業(yè)創(chuàng)新績效。

(2)融資約束(FC)。本文參考Hadlock和Pierce(2010)[38]的做法，采用SA指數(shù)來衡量企業(yè)所受到的融資約束。SA指數(shù)的測算模型僅以企業(yè)的年齡和規(guī)模兩個不隨時間變化很大且具有較強(qiáng)外生性的變量構(gòu)建，得到的融資約束SA指數(shù)絕對值的大小和企業(yè)受到的融資約束程度呈正比，即SA指數(shù)越大說明企業(yè)的融資約束程度越高。相比于目前部分學(xué)者采用的KZ指數(shù)和WW指數(shù)，SA指數(shù)能有效克服內(nèi)生性的缺點(diǎn)。具體計算公式為：

SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.04Age

(5)

4.控制變量

為了盡可能克服遺漏變量的影響，參考以往研究的思路，納入企業(yè)微觀層面和省級層面的多個控制變量。企業(yè)微觀層面變量包括：資產(chǎn)負(fù)債率 (Lev)、總資產(chǎn)回報率(ROA)、企業(yè)規(guī)模(Size)、營業(yè)收入增長率(Growth)、固定資產(chǎn)增長率(Fix)與委員會個數(shù)(Cmote)。省級層面的宏觀變量包括：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(Edl)，用地區(qū)生產(chǎn)總值與地區(qū)總?cè)丝诘谋戎当硎?；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(Ind2)，用第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比表示。

(三)數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

本文基于2011—2019年中國省級數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)與滬深兩市A股上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，最終獲得“公司-年度”觀測值為24991個，為了克服極端值對回歸結(jié)果的影響，本文對模型中涉及到的所有連續(xù)型變量進(jìn)行雙側(cè)1%水平的縮尾處理。研究數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計局、《中國統(tǒng)計年鑒》、CNRDS、CSMAR等數(shù)據(jù)庫。表2是本文主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。其中被解釋變量企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平(Risk1、Risk2)的最大值和最小值相差較大，說明企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平存在較大的差異；數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)(DIE)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(Edl)則表現(xiàn)出“均值小，標(biāo)準(zhǔn)差大”的特點(diǎn)，這與我國區(qū)域發(fā)展不平衡的國情相符。其他控制變量也存在著不同程度的差異。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

四 實(shí)證分析

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

1．?dāng)?shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的影響

為研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的影響，本文參照魏志華等(2020)[39]的做法，在全樣本回歸模型中采用企業(yè)層面的聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。表3列(1)和列(2)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平影響的基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果，DIE的估計系數(shù)分別為0.2528和0.4887，并均在1%的水平上通過了顯著性檢驗(yàn)。這就意味著，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的提高，企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平也會提升，研究假設(shè)1得到驗(yàn)證。從控制變量上看，資產(chǎn)負(fù)債率 (Lev)和營業(yè)收入增長率(Growth)的估計系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，總資產(chǎn)回報率(ROA)、企業(yè)規(guī)模(Size)、固定資產(chǎn)增長率(Fix)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(Edl)的估計系數(shù)則在1%或5%的水平上顯著為負(fù)。

表3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的影響

2.機(jī)制分析

以上分析表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的提升，那么接下來進(jìn)一步探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)創(chuàng)新和融資約束的影響。本文對機(jī)制變量(企業(yè)創(chuàng)新和融資約束)都進(jìn)行了滯后一期處理。表3列(3)為以企業(yè)創(chuàng)新活動(innov)作為被解釋變量的回歸結(jié)果，DIE的估計系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的提高；列(4)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)融資約束的影響，結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與企業(yè)融資約束在1%的水平上存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠緩解企業(yè)的融資約束問題。

為了更嚴(yán)格地驗(yàn)證中介機(jī)制，本文采用中介效應(yīng)(間接效應(yīng))的結(jié)構(gòu)方程模型。由于中介效應(yīng)的非線性分布特征，本文采用非參數(shù) Bootstrapping方法調(diào)整估計偏差(MacKinnon et al.，2004)[40]。表4Panel A和Panel B列示了兩個被解釋變量企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平Risk1與Risk2的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。

在Panel A的結(jié)果中，直接效應(yīng)系數(shù)為0.1539，置信區(qū)間(BC interval 95%)為[0.1050，0.2029]，不包含0，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的直接效應(yīng)顯著。進(jìn)一步地，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展—融資約束—企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平(DIE—FC—Risk1)的中介效應(yīng)系數(shù)為0.0108，置信區(qū)間(BC interval 95%)為[0.0014，0.0203]，不包含0。這說明緩解融資約束是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提升企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的一種重要機(jī)制，研究假設(shè)2得到支持。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展—創(chuàng)新活動—企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平(DIE—innov—Risk1)的中介效應(yīng)系數(shù)為0.0051，置信區(qū)間(BC interval 95%)為[0.0027，0.0075]，不包含0。這說明創(chuàng)新產(chǎn)出的增加是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提升企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的另一種重要機(jī)制，研究假設(shè)3得到支持。另外，由Panel B的檢驗(yàn)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，以Risk2作為企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平另一衡量變量的中介效應(yīng)檢驗(yàn)仍然顯著支持上述研究結(jié)論，即創(chuàng)新產(chǎn)出增加與融資約束問題改善在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平關(guān)系中發(fā)揮了中介作用。

此外，本文還進(jìn)一步采用Sobel檢驗(yàn)方法，得出融資約束的Z統(tǒng)計量分別為6.7351和6.5483，中介效應(yīng)占比分別為74.81%和74.24%；而創(chuàng)新活動對應(yīng)的Z統(tǒng)計量分別為5.7387和5.6153，中介效應(yīng)占比分別為11.38%和11.10%。根據(jù)上述檢驗(yàn)結(jié)果，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，融資約束和創(chuàng)新活動是影響企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平提升的關(guān)鍵因素，其中，融資約束的羈絆十分突出，因此，如何切實(shí)緩解企業(yè)融資約束困境，提高企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平，是政府制定有關(guān)政策時需要重點(diǎn)考慮的現(xiàn)實(shí)問題。

表4 中介效應(yīng)檢驗(yàn)

(二)內(nèi)生性考量

1.工具變量法

在前述的實(shí)證檢驗(yàn)中，雖然企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平是微觀變量，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)是省級宏觀變量，兩者之間的反向因果關(guān)系較弱，但是企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平一定程度上會影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，從而影響當(dāng)?shù)鼗ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)步，對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生影響。因此，本文主要考慮的是因存在遺漏變量和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)測度偏誤而導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。比如，不同地區(qū)由于發(fā)展階段等的差異，對新興經(jīng)濟(jì)態(tài)勢風(fēng)險的接受程度往往有差別，這不但影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，也影響當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)活動的開展，而且這類因素很難被度量。本文采用工具變量方法盡可能緩解模型存在的內(nèi)生性問題。有效且合理的工具變量需要滿足相關(guān)性與外生性兩個關(guān)鍵條件。借鑒黃群慧等(2019)[13]的研究，初步選取各省份1984年每百人固定電話數(shù)量和每百萬人郵局?jǐn)?shù)量作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的工具變量。一方面，當(dāng)?shù)貧v史上通信方式的基礎(chǔ)設(shè)施會從技術(shù)水平和使用偏好等方面影響往后互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，滿足相關(guān)性條件；另一方面，郵電服務(wù)等基礎(chǔ)設(shè)施主要為社會居民提供服務(wù)，并不會直接作用于企業(yè)風(fēng)險項目的選擇與投資過程，滿足外生性條件?？紤]到本文樣本為平衡面板數(shù)據(jù)，而所選取的工具變量原始數(shù)據(jù)是橫截面形式，直接使用會產(chǎn)生估計偏誤問題。因此，借鑒趙濤等(2020)[11]的研究思路，采用各省份1984年郵電數(shù)量(與個體相關(guān))分別與滯后一期的全國互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)(與時間有關(guān))的交互項(IV1)，作為地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的工具變量。

表5匯報了工具變量法的回歸結(jié)果。工具變量估計的第一階段回歸結(jié)果列(1)顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)工具變量的估計系數(shù)顯著為正。同時，對于原假設(shè)“工具變量識別不足”的檢驗(yàn)，K-P rk LM檢驗(yàn)、C-D Wald檢驗(yàn)以及K-P rk Wald檢驗(yàn)得到的F統(tǒng)計量均遠(yuǎn)大于10，表明工具變量識別不足的概率為0.00，可以初步排除“弱工具變量”問題，即工具變量滿足相關(guān)性條件。實(shí)證分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與Risk1和Risk2之間關(guān)系的第二階段回歸結(jié)果列(2)和列(3)顯示，DIE的估計系數(shù)分別為0.5373和1.7647，且均在1%的水平上顯著，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠顯著提升企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平。

此外，本文還參考郭家堂和駱品亮(2016)[41]的研究方法，進(jìn)一步用2011—2019年各省份互聯(lián)網(wǎng)普及率(IV2)作為DIE的工具變量。根據(jù)表5列(4)—列(6)的檢驗(yàn)結(jié)果，工具變量與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平滿足相關(guān)性要求，同時第二階段回歸結(jié)果顯示，DIE的估計系數(shù)與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平仍然呈正相關(guān)關(guān)系，且均在1%的水平上顯著，說明本文研究結(jié)論是穩(wěn)健可靠的。

表5 工具變量法的回歸結(jié)果

(續(xù)上表)

2.外生政策沖擊檢驗(yàn)

事實(shí)上，一個企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)水平往往也會受到當(dāng)?shù)貭I商環(huán)境、產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平以及政策支持等因素的深刻影響。因此，為了更加穩(wěn)健地評估數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展是否能夠有效提升企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平，考慮到數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與互聯(lián)網(wǎng)具有密切關(guān)系，本文借鑒趙濤等(2020)[11]的做法，采用“寬帶中國”試點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)新基建升級作為外生政策沖擊，利用雙重差分法(DID)來進(jìn)一步評估本文的核心現(xiàn)實(shí)問題。一方面，互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要作用，數(shù)字經(jīng)濟(jì)服務(wù)范圍的擴(kuò)大和服務(wù)質(zhì)量的提升都離不開互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的升級，這為地區(qū)營商環(huán)境優(yōu)化與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)能力提升奠定堅實(shí)基礎(chǔ)。另一方面，“寬帶中國”等試點(diǎn)政策具備擴(kuò)容式特點(diǎn)，能夠?yàn)楸狙芯刻峁┮粋€新的研究視角和準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)研究策略。

互聯(lián)網(wǎng)寬帶正在引領(lǐng)全球新一輪信息化數(shù)字化的發(fā)展浪潮，越來越多的國家開始重視互聯(lián)網(wǎng)寬帶發(fā)展并把其作為國家的核心發(fā)展戰(zhàn)略。2013年8月，國務(wù)院印發(fā)《“寬帶中國”戰(zhàn)略及實(shí)施方案》，標(biāo)志著我國互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和升級將陸續(xù)分批推進(jìn)。截至目前，工業(yè)和信息化部、國家發(fā)展和改革委員會于2014年、2015年和2016年分三批遴選和批復(fù)了共120個“寬帶中國”示范城市(群)。入選地區(qū)將著力規(guī)范寬帶互聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)秩序、推進(jìn)寬帶網(wǎng)絡(luò)提質(zhì)增速，進(jìn)一步擴(kuò)大用戶規(guī)模和覆蓋范圍，更好地服務(wù)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)活動主體，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(劉傳明和馬青山，2020)[42]。具體而言，本文通過設(shè)定多期DID模型探討“寬帶中國”試點(diǎn)政策是否提升了當(dāng)?shù)仄髽I(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平，建立如下回歸方程：

Riskit=α+βDIDit+γ∑Controlsijt+Firm+Year+Ind+Prov+uit

(6)

其中，DID表示企業(yè)所在城市當(dāng)年及以后年份是否屬于“寬帶中國”試點(diǎn)政策城市，如果是則為1，否則為0。其余變量均與上文基準(zhǔn)回歸的定義一致。

平行趨勢假設(shè)是運(yùn)用DID方法的重要前提假設(shè)，因此，本文先進(jìn)行平行趨勢假設(shè)檢驗(yàn)。表6列(1)和列(2)的回歸結(jié)果顯示，該試點(diǎn)政策通過了平行趨勢檢驗(yàn)?；谌珮颖镜幕貧w結(jié)果列(3)和列(4)顯示，“寬帶中國”試點(diǎn)政策的估計系數(shù)分別為0.0458和0.0654，并且均在1%的水平上顯著，表明該政策顯著提升了企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平。再次印證了本文核心結(jié)論是穩(wěn)健可靠的。

表6 “寬帶中國”試點(diǎn)政策對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平影響的回歸結(jié)果

(三)其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.替代測量

(1)替換被解釋變量。企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平有多種測量方式，為檢驗(yàn)本文相關(guān)結(jié)論對被解釋變量的敏感性，參考Faccio et al.(2016)[1]的研究方法，選擇五年觀察期計算企業(yè)總資產(chǎn)收益率的波動率(Risk3)和極差(Risk4)進(jìn)行替代性測量。表7列(1)和列(2)結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的正向影響均在1%的水平上顯著。

(2)替換解釋變量。前文解釋變量是基于熵值法測算的省級數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)(DIE)，與此對應(yīng)，在模型中引入替代變量：基于主成分分析法測算的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)。表7列(3)和列(4)結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的促進(jìn)效應(yīng)均在1%的水平上顯著。

2.考慮其他影響因素

由于區(qū)域經(jīng)濟(jì)特殊性對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可能會產(chǎn)生重要影響，考慮中國4個直轄市(北京、上海、天津、重慶)的經(jīng)濟(jì)特殊性，為了降低模型估計的偏誤，本文剔除了直轄市樣本數(shù)據(jù)后重新進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。表7列(5)和列(6)結(jié)果顯示，DIE的估計系數(shù)仍在1%的水平上顯著為正，說明本文研究結(jié)論成立。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)的回歸結(jié)果

五 進(jìn)一步分析

(一)異質(zhì)性分析

1.企業(yè)異質(zhì)性分析

(1)外部交易成本

資產(chǎn)專用性較高的企業(yè)往往面臨更高的外部交易成本，因?yàn)檫@些企業(yè)由于承擔(dān)著資產(chǎn)“套牢”風(fēng)險，所以很容易會被交易方“敲竹杠”(Williamson，1985)[43]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)了市場要素資源的流動，可能會更有利于那些資產(chǎn)專用性較高的企業(yè)化解專用性約束(肖旭和戚聿東，2019)[29]，對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的提升作用將更顯著。因此，本文利用資產(chǎn)專用性程度(Apse)來衡量外部交易成本，以考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的提升效應(yīng)在不同資產(chǎn)專用性下的異同。具體而言，參考趙璨等(2020)[44]的研究方法，用固定資產(chǎn)凈額、在建工程、無形資產(chǎn)與長期待攤費(fèi)用之和與資產(chǎn)總額的比值來衡量企業(yè)的資產(chǎn)專用性程度。若高于均值則Apse取值為1，否則為0。表8列(1)和列(2)結(jié)果顯示，交互項DIE×Apse的估計系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明企業(yè)資產(chǎn)專用性越高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平提升的作用就越明顯，與預(yù)期結(jié)論一致。

(2)內(nèi)部管控分析

從前文分析可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過改變企業(yè)內(nèi)部與外部環(huán)境，進(jìn)而影響企業(yè)活動。那么既然數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過降低企業(yè)外部交易成本進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的提升，也有可能通過影響內(nèi)部管控成本來提高企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平。據(jù)此，本文進(jìn)一步考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的提升效應(yīng)在不同內(nèi)部管控程度下的異同。具體而言，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過降低企業(yè)內(nèi)部管控成本而提高其內(nèi)部控制水平。當(dāng)企業(yè)的外部交易成本原本就比較低時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)外部交易成本的降低空間就十分有限。此時數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)內(nèi)部管控成本的降低效果將更加明顯，從而對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的提升效果也會更顯著。為了檢驗(yàn)上述推測，本文使用如下兩個指標(biāo)衡量企業(yè)內(nèi)部管控水平。

①內(nèi)部控制指數(shù)(internal)。本文借鑒已有研究的做法，采用迪博內(nèi)部控制指數(shù)來衡量企業(yè)內(nèi)部管控水平，若高于均值則internal取值為1，否則為0。表8列(3)和列(4)結(jié)果顯示，交互項DIE×internal的估計系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，說明內(nèi)部控制水平越低，數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平提升的作用就越明顯，驗(yàn)證了上述預(yù)期結(jié)論。

②管理費(fèi)用率(Manage)。借鑒李萬福等(2011)[45]的研究思路，本文使用管理費(fèi)用率來反映企業(yè)內(nèi)部管控成本。具體而言，當(dāng)企業(yè)管理費(fèi)用率低于均值時，Manage取值為1，否則為0。表8列(5)和列(6)結(jié)果顯示，交互項DIE×Manage的估計系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，說明企業(yè)管理費(fèi)用率越高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平提升的作用就越明顯，與預(yù)期相符。

表8 企業(yè)異質(zhì)性分析

2.地區(qū)異質(zhì)性分析

(1)區(qū)分地理位置的異質(zhì)性

數(shù)字經(jīng)濟(jì)在我國各區(qū)域的發(fā)展本身就存在一定程度的不平衡，那么究竟哪些地區(qū)能夠更大地釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)的紅利帶動區(qū)域企業(yè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展。本文按照以往的研究，區(qū)分企業(yè)所處的地理位置(東部地區(qū)和中西部地區(qū))，考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平促進(jìn)作用的區(qū)域差異。表9列(1)和列(2)結(jié)果顯示，DIE與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平在1%的顯著水平上呈正相關(guān)關(guān)系，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠促進(jìn)東部地區(qū)企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的提升。相反，根據(jù)列(3)和列(4)的結(jié)果，中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的估計系數(shù)為負(fù)，但不顯著。

(2)區(qū)分區(qū)域規(guī)劃政策的異質(zhì)性

類似于國家級城市群等區(qū)域規(guī)劃政策在重塑區(qū)域營商環(huán)境、創(chuàng)新環(huán)境與制度環(huán)境方面，與數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平可能會具有某種共性。因此，本文以企業(yè)所在城市是否屬于2016年前獲批的國家級城市群作為劃分依據(jù)，進(jìn)而考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與區(qū)域規(guī)劃政策在企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平上的互動差異。表9列(5)—列(8)結(jié)果顯示，相較于非國家級城市群，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對國家級城市群企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的提升效應(yīng)更顯著。

表9 區(qū)域異質(zhì)性分析的回歸結(jié)果

(二)經(jīng)濟(jì)后果：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響

大量研究表明互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展能夠充分發(fā)揮企業(yè)內(nèi)外部資源與技術(shù)創(chuàng)新上的比較優(yōu)勢，從而對企業(yè)生產(chǎn)效率產(chǎn)生顯著的促進(jìn)作用(黃群慧等，2019)[13]，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)是以互聯(lián)網(wǎng)為依托平臺的新興產(chǎn)物，那么其是否也能夠通過提高企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平，進(jìn)而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率？本文進(jìn)一步借助中介效應(yīng)模型探索三者之間的關(guān)系。具體而言，借鑒Levinsohn和Petrin(2003)[46]的方法，引入企業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)進(jìn)行驗(yàn)證。表10為中介效應(yīng)回歸結(jié)果。列(1)和列(2)結(jié)果與前文基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著促進(jìn)了企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的提升。列(3)結(jié)果顯示，DIE與TFP呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提升了企業(yè)全要素生產(chǎn)率。列(4)和列(5)中DIE的系數(shù)和顯著性水平均有一定程度的下降，而企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的估計系數(shù)仍然在1%的水平上顯著為正。以上結(jié)果說明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的促進(jìn)作用能夠進(jìn)一步提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

表10 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響

(續(xù)上表)

六 結(jié)論與政策啟示

近年來，數(shù)字經(jīng)濟(jì)逐漸成為經(jīng)濟(jì)增長的新動能，無論是《政府工作報告》還是“十四五”規(guī)劃都強(qiáng)調(diào)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，切實(shí)加快數(shù)字化、信息化建設(shè)和發(fā)展，推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合。本文基于微觀企業(yè)視角，實(shí)證研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的影響和機(jī)制，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以顯著促進(jìn)企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的提升。該結(jié)論在工具變量法、以“寬帶中國”試點(diǎn)為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)以及一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后仍然顯著成立。機(jī)制檢驗(yàn)表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過激勵創(chuàng)新和緩解融資約束兩個方面來對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平產(chǎn)生影響。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的促進(jìn)效果在外部交易成本較高和內(nèi)部管控成本較高的企業(yè)、東部和國家級城市群企業(yè)中更為顯著。進(jìn)一步地，本文還發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠通過提高企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平，進(jìn)而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

由研究結(jié)論得到如下政策啟示：第一，充分認(rèn)識并積極把握數(shù)字經(jīng)濟(jì)的機(jī)遇，驅(qū)動企業(yè)、產(chǎn)業(yè)與數(shù)字技術(shù)的深度融合。數(shù)字經(jīng)濟(jì)提高企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升正是數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)的微觀映射，為構(gòu)建數(shù)字中國和新發(fā)展格局提供有力支撐。第二，在“新基建”浪潮下，應(yīng)該不斷加大信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投資力度，特別是5G、大數(shù)據(jù)和人工智能等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，破除產(chǎn)業(yè)信息化發(fā)展的基礎(chǔ)障礙，同時政府也需要完善創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)和數(shù)字化發(fā)展平臺的服務(wù)，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型保駕護(hù)航，降低企業(yè)外部交易成本，充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)提高企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的正向效用。第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過激勵創(chuàng)新和緩解融資約束兩個方面來對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平產(chǎn)生影響。于政府而言，需要為各類創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)平臺和金融科技平臺提供完備的公共服務(wù)資源，同時也要重視數(shù)字政務(wù)、數(shù)字文化和數(shù)字生活的建設(shè)，促進(jìn)創(chuàng)新要素自由高效流動，營造良好的創(chuàng)新環(huán)境與營商環(huán)境，提升企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平。于企業(yè)而言，需要充分吸收數(shù)字經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新紅利，通過合理分配企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新資源和金融資源，增強(qiáng)企業(yè)的核心競爭優(yōu)勢，為企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平提升提供必要的基礎(chǔ)。