李丹丹 楊柳

［摘 要］利用2012—2021年中國(guó)31個(gè)省區(qū)市的面板數(shù)據(jù)為研究樣本，構(gòu)建制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用雙重差分模型和中介效應(yīng)模型實(shí)證檢驗(yàn)政策執(zhí)行效果審計(jì)對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響。研究發(fā)現(xiàn)：（1）政策執(zhí)行效果審計(jì)能夠顯著促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。（2）數(shù)字化水平對(duì)政策執(zhí)行效果審計(jì)影響制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展起到正向調(diào)節(jié)效應(yīng)。（3）營(yíng)商環(huán)境是政策執(zhí)行效果審計(jì)促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的中介因素，并且起部分中介作用。因此，應(yīng)從提高政策執(zhí)行效果審計(jì)監(jiān)督效能、提升數(shù)字化水平、完善營(yíng)商環(huán)境等方面來(lái)推動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

［關(guān)鍵詞］政策執(zhí)行效果審計(jì)；制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展；數(shù)字化水平；營(yíng)商環(huán)境；調(diào)節(jié)效應(yīng)；雙重差分法；國(guó)家審計(jì)

［中圖分類號(hào)］F239? ［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A? ［文章編號(hào)］2096-3114（2023）04-0022-10

一、 引言

制造業(yè)是我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，自2010年以來(lái)，中國(guó)制造業(yè)增加值已連續(xù)12年位居世界第一，2021年規(guī)模達(dá)到了31.4萬(wàn)億元，占GDP比重達(dá)27.4%。中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議中重點(diǎn)提出實(shí)現(xiàn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，國(guó)家審計(jì)是推動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要力量，承擔(dān)著貫徹黨中央決策的責(zé)任，實(shí)施政策執(zhí)行效果審計(jì)是國(guó)家審計(jì)發(fā)揮職能的重要手段，不斷促進(jìn)政策措施的實(shí)施以及完善，可以更好地實(shí)現(xiàn)政策的既定目標(biāo)，因此，政策執(zhí)行效果審計(jì)促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展是國(guó)家審計(jì)廣泛關(guān)注的內(nèi)容。

在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的背景下，政府推出“深化制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展”“制造業(yè)緩稅補(bǔ)繳期限再延長(zhǎng)”“新設(shè)專項(xiàng)再貸款支持制造業(yè)設(shè)備更新改造”等政策去推動(dòng)制造業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，并對(duì)包括“促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展”政策在內(nèi)的國(guó)家重大政策執(zhí)行效果采用抽查的方式進(jìn)行審計(jì)并公告。政策執(zhí)行效果審計(jì)對(duì)于完善國(guó)家治理體系建設(shè)、提高綜合治理能力有著極其重要的作用[1]。目前，國(guó)內(nèi)學(xué)者大都把績(jī)效審計(jì)與跟蹤審計(jì)視為政策執(zhí)行效果審計(jì)的切入點(diǎn)，從內(nèi)涵、目標(biāo)、要求、方式等方面不斷完善政策執(zhí)行效果審計(jì)的理論體系[2]。學(xué)者們認(rèn)為政策執(zhí)行效果審計(jì)具有審計(jì)獨(dú)特的鮮明性、政治敏銳性和時(shí)效性等特點(diǎn)[3]，并分析了政策執(zhí)行效果審計(jì)的內(nèi)在動(dòng)因[4]。還有學(xué)者吸取政策執(zhí)行效果審計(jì)實(shí)際工作中的經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)了政策執(zhí)行效果審計(jì)的重點(diǎn)與難點(diǎn)[5]，考察了政策執(zhí)行效果審計(jì)的實(shí)踐流程、路徑與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)[6]，通過(guò)總結(jié)政策執(zhí)行效果審計(jì)過(guò)程中的審計(jì)方法，建立實(shí)施機(jī)制。而關(guān)于政策執(zhí)行效果審計(jì)的實(shí)證研究相對(duì)較少，有學(xué)者以政策跟蹤審計(jì)事件為研究對(duì)象，運(yùn)用事件研究法實(shí)證考察發(fā)現(xiàn)，針對(duì)穩(wěn)增值以及其他政策實(shí)施的審計(jì)對(duì)市場(chǎng)有積極影響[7]。也有學(xué)者實(shí)證分析了政策執(zhí)行效果審計(jì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力的作用，結(jié)果表明實(shí)施政策執(zhí)行效果審計(jì)可以增強(qiáng)企業(yè)的創(chuàng)新能力[8]。政府審計(jì)對(duì)國(guó)有企業(yè)具有顯著的治理效應(yīng)，審計(jì)力度越大，治理效應(yīng)越顯著[9]。此外，研究發(fā)現(xiàn)，審計(jì)覆蓋率對(duì)國(guó)有企業(yè)治理效率有著顯著的正向影響[10]。

針對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，學(xué)術(shù)界就其發(fā)展水平和影響因素等展開了探討。在對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的測(cè)度上，大部分學(xué)者采用企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效指標(biāo)、非財(cái)務(wù)績(jī)效指標(biāo)來(lái)衡量[11]，或者是從創(chuàng)新行為和質(zhì)量行為兩方面衡量[12]。部分學(xué)者以制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率為高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)該指標(biāo)的提升對(duì)制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展起到了至關(guān)重要的作用[13-14]。孟茂源等用勞動(dòng)生產(chǎn)率指標(biāo)來(lái)測(cè)度制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展質(zhì)量[15]。還有少量文獻(xiàn)從多維度構(gòu)建制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，側(cè)重點(diǎn)在經(jīng)濟(jì)效益、技術(shù)創(chuàng)新及資源環(huán)境等方面。許冰等從經(jīng)濟(jì)效益、創(chuàng)新能力、綠色發(fā)展等六個(gè)維度對(duì)制造業(yè)發(fā)展水平以及各地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)行了實(shí)證分析[16]。在制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響因素方面，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要從政府治理、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)需求、金融發(fā)展水平等宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境[17]和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、企業(yè)信心和創(chuàng)新能力等企業(yè)自身微觀特征[18]兩個(gè)角度來(lái)積極探尋影響制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的因素。最近的相關(guān)文獻(xiàn)多從理論角度來(lái)研究國(guó)家審計(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和發(fā)展模式的影響、國(guó)家審計(jì)對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)安全運(yùn)行的保障作用等。董志愿等實(shí)證檢驗(yàn)了國(guó)家審計(jì)對(duì)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響，研究發(fā)現(xiàn)國(guó)家審計(jì)能夠促進(jìn)企業(yè)把握經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀健康發(fā)展，進(jìn)而推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展[19]。

綜上，國(guó)家審計(jì)在促進(jìn)國(guó)有企業(yè)改革、治理和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等方面的作用已得到普遍認(rèn)可，積累了有益成果，但鮮有文獻(xiàn)對(duì)政策執(zhí)行效果審計(jì)與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析，政策執(zhí)行效果審計(jì)對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響機(jī)制與作用渠道還有待澄清，且當(dāng)前相關(guān)實(shí)證研究較少涉及以外生事件作為審計(jì)作用發(fā)揮的特定場(chǎng)景。基于此，本文將以2012—2021年中國(guó)31個(gè)省區(qū)市的面板數(shù)據(jù)為研究樣本，分析政策執(zhí)行效果審計(jì)對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響機(jī)制以及作用渠道，以期豐富國(guó)家審計(jì)治理與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，并進(jìn)一步從數(shù)字化水平與營(yíng)商環(huán)境方面提供相關(guān)政策建議。

本文可能的貢獻(xiàn)主要包括：（1）構(gòu)建雙重差分模型對(duì)政策執(zhí)行效果審計(jì)促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響提供實(shí)證檢驗(yàn)，并考察數(shù)字化水平對(duì)二者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，為政府更好推動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的實(shí)證基礎(chǔ)。（2）考察政府執(zhí)行效果審計(jì)影響制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的作用渠道。本文在關(guān)注政策執(zhí)行效果審計(jì)對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的直接影響效應(yīng)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建營(yíng)商環(huán)境的中介效應(yīng)模型進(jìn)行作用渠道檢驗(yàn)，在一定程度上豐富相關(guān)領(lǐng)域的研究。

二、 理論分析與研究假說(shuō)

（一） 政策執(zhí)行效果審計(jì)對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響機(jī)制

審計(jì)署于2014年開展了關(guān)于國(guó)家重大政策執(zhí)行情況的審計(jì)工作，隨著對(duì)審計(jì)工作的要求越來(lái)越高，對(duì)政策落實(shí)效果的推動(dòng)也越來(lái)越深入和清晰。審計(jì)署發(fā)布多份關(guān)于政策措施貫徹落實(shí)情況的審計(jì)結(jié)果公告和相關(guān)解讀，反映了政府部門通過(guò)政策執(zhí)行效果審計(jì)，既能實(shí)現(xiàn)對(duì)政策實(shí)施全程的追蹤并保障政策的落實(shí)，又能促進(jìn)政策發(fā)揮其應(yīng)有的作用和價(jià)值[20]。同時(shí)，對(duì)企業(yè)進(jìn)行政策執(zhí)行效果審計(jì)，能夠發(fā)現(xiàn)企業(yè)發(fā)展中的問題，從而為企業(yè)提供有效的審計(jì)建議。

第一，政策執(zhí)行效果審計(jì)可以緩解制造業(yè)企業(yè)內(nèi)部的委托代理問題并提高其創(chuàng)新能力，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)是制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心，企業(yè)在實(shí)施創(chuàng)新的過(guò)程中需要投入大量的創(chuàng)新資源，但也需要承擔(dān)收益不確定性等各種風(fēng)險(xiǎn)[21]，這使得企業(yè)在實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略進(jìn)而實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的過(guò)程中始終保持謹(jǐn)慎的決策態(tài)度。根據(jù)委托代理理論，在創(chuàng)新政策實(shí)際執(zhí)行過(guò)程中，冗余資源能夠誘發(fā)代理問題，從而引發(fā)管理層的道德風(fēng)險(xiǎn)行為。如，管理層將研發(fā)資源用于沒有挑戰(zhàn)性的常規(guī)項(xiàng)目上，對(duì)長(zhǎng)期性投資的研發(fā)活動(dòng)缺乏熱情，或者侵占公司研發(fā)資助的資源。政策執(zhí)行效果審計(jì)具有強(qiáng)大的威懾力，通過(guò)較強(qiáng)的獨(dú)立性、權(quán)威性以及監(jiān)管力度，有效降低研發(fā)資助的錯(cuò)配程度，最大限度地保障研發(fā)資助的合規(guī)性使用，提高企業(yè)的創(chuàng)新投入產(chǎn)出，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

第二，政策效果審計(jì)通過(guò)溢出效應(yīng)促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。政府審計(jì)結(jié)果公告具有公開性和較高關(guān)注度，政府審計(jì)部門通過(guò)對(duì)促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展政策落實(shí)情況進(jìn)行專項(xiàng)審計(jì)調(diào)查，將審計(jì)結(jié)果公告公開向社會(huì)發(fā)布，通過(guò)曝光審計(jì)發(fā)現(xiàn)的問題，對(duì)企業(yè)提出審計(jì)整改要求，采取責(zé)令期限處理、改正等措施，糾正政策落實(shí)過(guò)程中的偏差，促進(jìn)被審單位積極落實(shí)政策；另外，通過(guò)處罰、提出建議、公開督促整改等手段，促使企業(yè)健全制度、規(guī)范機(jī)制、完善機(jī)制，抑制企業(yè)在發(fā)展中出現(xiàn)的各種“病害”，進(jìn)而推動(dòng)制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展[22]。因此，基于以上分析，本文提出假說(shuō)1。

假說(shuō)1：政策執(zhí)行效果審計(jì)能夠顯著促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

（二） 數(shù)字化水平的調(diào)節(jié)效應(yīng)

當(dāng)下我國(guó)數(shù)字化水平的提高主要表現(xiàn)在數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)日趨完善和數(shù)字化技術(shù)運(yùn)用快速發(fā)展，較高的數(shù)字化水平為數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)奠定了基礎(chǔ)，數(shù)字化技術(shù)的不斷成熟也在加速推進(jìn)制造業(yè)與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)的深度融合，并從提升資源利用效率、提高創(chuàng)新效率和改善社會(huì)效率等方面驅(qū)動(dòng)制造業(yè)優(yōu)化升級(jí)。一方面，數(shù)字化可以從資源整合配置和資源結(jié)構(gòu)調(diào)整和兩個(gè)方面提高資源利用效率，利用數(shù)字化技術(shù)升級(jí)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)結(jié)構(gòu)，推動(dòng)生產(chǎn)制造的精細(xì)化管理，對(duì)企業(yè)內(nèi)外部資源優(yōu)化整合，運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)、在線監(jiān)測(cè)等數(shù)字技術(shù)掌握各環(huán)節(jié)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)，實(shí)現(xiàn)供給端與需求端的全面互聯(lián)[23]，同時(shí)引入高素質(zhì)技術(shù)人才提高企業(yè)自主研發(fā)能力，升級(jí)制造業(yè)資源要素；此外，數(shù)字化技術(shù)的運(yùn)用可以輔助企業(yè)創(chuàng)新服務(wù)化模式，改變企業(yè)組織形態(tài)、協(xié)調(diào)機(jī)制，促進(jìn)傳統(tǒng)制造業(yè)全面向智慧型模式轉(zhuǎn)化，加速向現(xiàn)代化、集約化和高效化的制造業(yè)資源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型。另一方面，數(shù)字化技術(shù)的運(yùn)用可以提高企業(yè)創(chuàng)新效率，開發(fā)核心技術(shù)和業(yè)務(wù)，提高企業(yè)的創(chuàng)新動(dòng)力，培養(yǎng)具有核心競(jìng)爭(zhēng)力的技術(shù)和業(yè)務(wù)能力，驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)向知識(shí)密集型轉(zhuǎn)變，促進(jìn)企業(yè)從技術(shù)、產(chǎn)品、服務(wù)、管理模式等方面全方位提高創(chuàng)新效率[24]。此外，數(shù)字化水平也可以推動(dòng)社會(huì)管理與大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)的融合，提高社會(huì)管理效率，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化審計(jì)，促進(jìn)政策執(zhí)行效果審計(jì)智能化，建立國(guó)家數(shù)據(jù)體系、構(gòu)建政府?dāng)?shù)字化審計(jì)平臺(tái)，保持審計(jì)技術(shù)與社會(huì)技術(shù)同步發(fā)展，創(chuàng)新審計(jì)工作技術(shù)，優(yōu)化審計(jì)流程，降低審計(jì)成本，擴(kuò)大政策執(zhí)行效果審計(jì)的覆蓋面，提高政策執(zhí)行效果審計(jì)的監(jiān)管力度，降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，提高審計(jì)質(zhì)量與工作效率[25]。據(jù)此，數(shù)字化水平可能對(duì)政策執(zhí)行效果審計(jì)和制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間的關(guān)系產(chǎn)生影響，本文提出假說(shuō)2。

假說(shuō)2：數(shù)字化水平對(duì)政策執(zhí)行效果審計(jì)促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展起到正向調(diào)節(jié)效應(yīng)。

（三） 營(yíng)商環(huán)境的中介作用機(jī)制

政策執(zhí)行效果審計(jì)具有獨(dú)立性與權(quán)威性，不易受到外界干擾，能夠有效揭露政策落實(shí)過(guò)程中的阻礙因素，通過(guò)對(duì)各地財(cái)政補(bǔ)貼、重大產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目、制造業(yè)財(cái)政補(bǔ)貼等項(xiàng)目進(jìn)行審計(jì)，對(duì)各地促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的政策執(zhí)行效果情況進(jìn)行監(jiān)督，利用其震懾功能降低政策落實(shí)偏差程度，減少政府干預(yù)制造業(yè)營(yíng)商環(huán)境的發(fā)展，營(yíng)造良好的營(yíng)商環(huán)境。同時(shí)，政策執(zhí)行效果審計(jì)還可以依據(jù)執(zhí)行過(guò)程中發(fā)現(xiàn)的問題進(jìn)行深層次的原因分析，推動(dòng)體制改革，規(guī)范政府行為，提升政府效能和效率，增強(qiáng)地區(qū)的營(yíng)商環(huán)境水平[26]。就市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)理論層面而言，良好的營(yíng)商環(huán)境能夠理順政府與企業(yè)之間的關(guān)系，有效減少機(jī)會(huì)主義、尋租等復(fù)雜性問題的出現(xiàn)，并且有助于降低企業(yè)融資和制度性交易成本[27]、緩解信息不對(duì)稱，進(jìn)一步激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新動(dòng)力，提高核心競(jìng)爭(zhēng)力。此外可以通過(guò)減少企業(yè)非生產(chǎn)性支出、提高企業(yè)生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)，提高制造業(yè)績(jī)效，進(jìn)而促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

因此，基于以上分析，本文提出假說(shuō)3。

假說(shuō)3：政策執(zhí)行效果審計(jì)能夠通過(guò)優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境途徑促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

三、 研究設(shè)計(jì)

（一） 模型設(shè)計(jì)

本文借鑒鄭偉宏和涂國(guó)前的研究思路[8]，以推動(dòng)（促進(jìn)）制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展實(shí)施政策執(zhí)行效果審計(jì)這一外生事件為背景來(lái)檢驗(yàn)政策執(zhí)行效果審計(jì)對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響。在政策執(zhí)行效果審計(jì)實(shí)際實(shí)施之前，企業(yè)都抱著“僥幸”的心態(tài)，不會(huì)積極地落實(shí)“非常態(tài)”高強(qiáng)度的政策。而審計(jì)單位一旦開展了審計(jì)工作，被審計(jì)單位就會(huì)被迫進(jìn)入剛性整改狀態(tài)，面臨追責(zé)風(fēng)險(xiǎn)以及受到輿論壓力，因此審計(jì)糾錯(cuò)的效果更加顯著。由此，本文構(gòu)建以下雙重差分模型（DID），如公式（1）所示：

Qualityit=α+β1Treati×Postt+∑Controlit+γit+μit+εit

（1）

其中，下標(biāo)i表示省份，t表示時(shí)間，Qualityit表示省份i在第t年的制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)；Treati表示當(dāng)該省市被審計(jì)過(guò)時(shí)，取值為1，否則取值為0；Postt表示省區(qū)市被執(zhí)行政策執(zhí)行效果審計(jì)的時(shí)點(diǎn)，執(zhí)行當(dāng)年及以后年份取值為1，否則取值為0；Treati×Postt為政策虛擬變量，表示如果i省份在t年實(shí)施了政策執(zhí)行效果審計(jì)政策，則該省份的在t年及之后的年份政策虛擬變量取值為1，否則為0。Controlit為一系列影響制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的控制變量，γit為個(gè)體固定效應(yīng)，μit為時(shí)間固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。本研究重點(diǎn)關(guān)心系數(shù)β1，若β1顯著為正，則說(shuō)明政策執(zhí)行效果審計(jì)政策對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展存在顯著促進(jìn)效應(yīng)。

本文進(jìn)一步考察數(shù)字化水平（Dig）在政策執(zhí)行效果審計(jì)與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間的調(diào)節(jié)作用，建立如下調(diào)節(jié)效應(yīng)模型：

Qualityit=α+β1Treati×Postt+β2Digit+β3Treati×Postt×Digit+∑Controlit+γit+μit+εit

（2）

其中，Digit表示i省第t年的數(shù)字化水平，其余變量與公式（1）一致。該公式中重點(diǎn)關(guān)心核心解釋變量Treati×Post的系數(shù)β1和交互項(xiàng)Treati×Postt×Digit的系數(shù)β3。如果β1和β3顯著為正，則說(shuō)明數(shù)字化水平對(duì)該影響機(jī)制存在正向調(diào)節(jié)作用；如果兩者異號(hào)，則說(shuō)明數(shù)字化水平起到抑制主效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用。

本文根據(jù)中國(guó)各省區(qū)市審計(jì)廳信息來(lái)源（如表1），統(tǒng)計(jì)出2014—2020年我國(guó)推進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展執(zhí)行政策落實(shí)審計(jì)的省份有浙江省、山東省、廣東省和河南省。將此4個(gè)省份作為政策執(zhí)行效果審計(jì)的實(shí)驗(yàn)組，以其他27個(gè)省份（由于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑不一致和數(shù)據(jù)缺失問題，不包括港澳臺(tái)）為控制組。由于處理組4個(gè)省份發(fā)布政策執(zhí)行效果審計(jì)的時(shí)間在2014—2015年，因此本文將2015年作為政策執(zhí)行效果審計(jì)實(shí)施的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。

（二） 變量界定

1.被解釋變量：制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展（Qualityit）。本文從制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵出發(fā)，結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲得性以及當(dāng)前制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展面臨的現(xiàn)實(shí)問題，以經(jīng)濟(jì)效益和創(chuàng)新能力為基礎(chǔ)評(píng)價(jià)維度，配置品牌質(zhì)量、行業(yè)質(zhì)量和綠色發(fā)展能力，構(gòu)建制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如表2所示。其中，經(jīng)濟(jì)效益與創(chuàng)新能力指標(biāo)體現(xiàn)出制造業(yè)追求效益的能力，是制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的根本目的。經(jīng)濟(jì)效益包含經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的穩(wěn)定性、全員工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率2個(gè)二級(jí)指標(biāo)，創(chuàng)新能力包含研發(fā)投入水平、研發(fā)人員投入力度、人均發(fā)明專利數(shù)以及人均技術(shù)成交額4個(gè)二級(jí)指標(biāo)；品行質(zhì)量、行業(yè)質(zhì)量與綠色發(fā)展維度是企業(yè)提升核心競(jìng)爭(zhēng)力的必要條件，品牌質(zhì)量用有效發(fā)明專利表達(dá)，行業(yè)質(zhì)量包含新產(chǎn)品生產(chǎn)規(guī)模與高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展2個(gè)二級(jí)指標(biāo)，綠色發(fā)展能力采用能源使用強(qiáng)度與固體廢物排放強(qiáng)度2個(gè)二級(jí)指標(biāo)評(píng)價(jià)，除能源使用強(qiáng)度為制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的逆向指標(biāo)外，其余皆為正向指標(biāo)。

在指標(biāo)權(quán)重的設(shè)定上，首先，用無(wú)量綱化方法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得出各個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)值；其次，采用熵值法對(duì)各二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，并將其與標(biāo)準(zhǔn)值相加，求得一級(jí)指標(biāo)的分值；最后，對(duì)各一級(jí)指標(biāo)進(jìn)行了加權(quán)，得出了綜合得分。熵的賦權(quán)法在兼顧高質(zhì)量發(fā)展各個(gè)維度的重要性的同時(shí)，也能使各個(gè)指標(biāo)的客觀信息得到充分利用，具有一定的科學(xué)性。具體做法如下：

設(shè)有n個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，原始數(shù)據(jù)為Xij，i=1，…，n；j=1，…，m，首先進(jìn)行無(wú)量綱化處理：

Xij=Xij-XminXmax-Xmin

（3）

Xij=Xmax-XijXmax-Xmin

（4）

其中Xmax和Xmin分別為第j項(xiàng)指標(biāo)的最大值和最小值。Xij為處理后數(shù)據(jù)。計(jì)算第i個(gè)被評(píng)價(jià)對(duì)象在第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)上的指標(biāo)值比值：

Pij=Xij∑ni=1Xij

（5）

評(píng)價(jià)第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵值：

ej=-1Ln∑ni=1PijLn（Pij）

（6）

其中，0≤ej≤1。計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)Xj的差異性系數(shù)：

gj=1-ej

（7）

計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重：

Wj=gj∑mj=1gj

（8）

此Wj即為各指標(biāo)最終的權(quán)重系數(shù)。最后，計(jì)算一級(jí)指標(biāo)得分

Qualityit=∑mj=1Wj×Pij

（9）

2. 解釋變量：政策執(zhí)行效果審計(jì)（Treati×Postt），變量界定如前文所示。

3. 調(diào)節(jié)變量：數(shù)字化水平（Dig），選取2012—2021年31個(gè)省區(qū)市的互聯(lián)網(wǎng)域名數(shù)、軟件業(yè)務(wù)收入、移動(dòng)電話普及率、長(zhǎng)途光纜線路長(zhǎng)度、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口、移動(dòng)電話局交換機(jī)容量以及電信業(yè)務(wù)總量等7個(gè)指標(biāo)進(jìn)行熵權(quán)TOPSIS得到城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)。

4. 中介變量：營(yíng)商環(huán)境（Mri）。本文選取《中國(guó)分省市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告》數(shù)據(jù)，采用相鄰偶數(shù)年的平均值代替缺失的奇數(shù)年數(shù)據(jù)。

5. 控制變量：為減小因遺漏變量而造成的估計(jì)偏差問題，通過(guò)分析影響制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的因素，本文選擇了相關(guān)控制變量。（1）經(jīng)濟(jì)水平（GDP），使用各省地區(qū)生產(chǎn)總值表示；（2）對(duì)外開放水平（Open），以各省對(duì)外進(jìn)出口總額占比生產(chǎn)總值來(lái)表示；（3）城市規(guī)模（Pop），用省本級(jí)預(yù)算內(nèi)財(cái)政總支出占比地區(qū)生產(chǎn)總值的自然對(duì)數(shù)表示；（4）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Cyjd），用各省第一產(chǎn)業(yè)占比生產(chǎn)總值來(lái)表示；（5）財(cái)政分權(quán)（FD），用各省本級(jí)預(yù)算內(nèi)財(cái)政總收入占比省本級(jí)預(yù)算內(nèi)財(cái)政總支出表示。

（三） 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2012—2021年中國(guó)31個(gè)省區(qū)市（不包括港澳臺(tái)）面板數(shù)據(jù)為研究樣本，其中，有關(guān)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，營(yíng)商環(huán)境數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告》，其他變量數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局以及EPS數(shù)據(jù)平臺(tái)。經(jīng)整理，最終得到310個(gè)有效樣本。

四、 實(shí)證分析

（一） 基準(zhǔn)結(jié)果

1. 描述性統(tǒng)計(jì)分析。在實(shí)證分析前，本文對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理：（1）對(duì)主要連續(xù)變量在1%水平進(jìn)行縮尾；（2）為避免多重共線性問題，對(duì)交互項(xiàng)中心化處理。為了保證估計(jì)結(jié)果的無(wú)偏性和可靠性，對(duì)各變量間的多重共線性問題進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果說(shuō)明，核心變量和控制變量的方差膨脹因子值（VIF）和VIF均值（1.04）均小于10，說(shuō)明模型沒有多重共線性問題。

通過(guò)對(duì)各面板數(shù)據(jù)的處理和分析，確定出最恰當(dāng)?shù)墓浪惴椒āP Test顯示，在樣本數(shù)據(jù)中存在不可觀測(cè)到的個(gè)體效應(yīng)，故采用面板數(shù)據(jù)的方法比OLS法更具優(yōu)勢(shì)。通過(guò)Hausman檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)模型（1）的P值顯著為0，說(shuō)明解釋變量和非觀測(cè)的個(gè)體效應(yīng)有一定的相關(guān)性，因此本文選擇運(yùn)用雙重差分模型進(jìn)行計(jì)量檢驗(yàn)。通過(guò)計(jì)量軟件Stata17對(duì)主要變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，其結(jié)果見表3。

2. 基準(zhǔn)回歸結(jié)果。面板數(shù)據(jù)模型可以避免無(wú)法觀測(cè)的個(gè)體效應(yīng)，運(yùn)用雙重差分模型對(duì)公式（1）進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果如表4所示。在回歸過(guò)程中，對(duì)個(gè)體進(jìn)行了聚類，同時(shí)控制了個(gè)體和時(shí)期固定效應(yīng)，回歸結(jié)果見表4的列（1）與列（2）?？梢钥闯?，列（1）中沒有加入控制變量時(shí)，制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展綜合指標(biāo)（Qualityit）對(duì)政策虛擬變量（Treati×Postt）的回歸系數(shù)β1為0.08（P<1%），列（2）中加入控制變量后，系數(shù)β1仍然為正數(shù)且在1%的水平上顯著，這表明政策執(zhí)行效果審計(jì)對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生了顯著的正效應(yīng)，研究假說(shuō)1得到支持。

表4中，列（3）和列（4）是加入數(shù)字化水平（Digit）調(diào)節(jié)變量后的雙重差分回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，列（3）和列（4）中Treati×Postt的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，其中列（4）中核心解釋變量（Treati×Postt）系數(shù)β1為0.082，并在5%的水平上顯著，調(diào)節(jié)變量交互項(xiàng)（Treati×Postt×Digit）的系數(shù)為0.290，且在1%的水平上顯著，這說(shuō)明數(shù)字化水平對(duì)政策執(zhí)行效果審計(jì)促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量的發(fā)展起到正向調(diào)節(jié)效應(yīng)，假說(shuō)2得到支持。

（二） 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。

采用雙重差分法必須符合平行趨勢(shì)檢驗(yàn)，即保證政策執(zhí)行效果審計(jì)作為外部事件是導(dǎo)致控制組與對(duì)照組變動(dòng)趨勢(shì)的唯一原因。

因此，本文選取了政策執(zhí)行效果審計(jì)實(shí)施前后10年間的年份虛擬變量作為解釋變量進(jìn)行平行趨勢(shì)檢驗(yàn)，結(jié)果如圖1所示。2015年為政策實(shí)施當(dāng)期，縱坐標(biāo)表示政策效應(yīng)，從圖1可以看出：在2015年試點(diǎn)之前，事前年份虛擬變量的系數(shù)在95%的置信區(qū)間并不顯著，這說(shuō)明政策執(zhí)行效果審計(jì)前，各指標(biāo)之間沒有明顯的系統(tǒng)性差異，能夠假設(shè)符合普遍趨勢(shì)；政策效應(yīng)從2015年延續(xù)到了2021年，并呈現(xiàn)出穩(wěn)步增長(zhǎng)的趨勢(shì)，這說(shuō)明政策執(zhí)行效果審計(jì)促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展存在一定的動(dòng)態(tài)效應(yīng)。政策執(zhí)行效果審計(jì)對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)作用的時(shí)間異質(zhì)性得到了驗(yàn)證，即滿足平行趨勢(shì)假設(shè)，因此本研究采用雙重差分法進(jìn)行模型估計(jì)是合適的。

2. 安慰劑檢驗(yàn)。

為解決潛在的內(nèi)生性問題，本文隨機(jī)打亂政策執(zhí)行效果審計(jì)（Treati），即將treat全部值拿出暫存，隨機(jī)賦給每一個(gè)樣本，繼而生成新的處理組與控制組進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)。為提高安慰劑檢驗(yàn)的識(shí)別能力，重復(fù)執(zhí)行了1000次回歸，結(jié)果如圖2所示。圖2展示了重新分組的估計(jì)系數(shù)的分布以及相應(yīng)的p值，其中x軸表示核心解釋變量系數(shù)，y軸表示p值，灰色圓點(diǎn)代表p值分布。從圖2可以看出，“偽實(shí)驗(yàn)組”中大多數(shù)估計(jì)值都集中在-0.03到0.03這個(gè)區(qū)間，而真實(shí)估計(jì)值接近1，大部分p值都大于0.1，即在10%的水平上不顯著。這表明我們真實(shí)估計(jì)值明顯是一個(gè)異常值，無(wú)法得到顯著性的估計(jì)結(jié)果，不可能是隨機(jī)模擬產(chǎn)生的偶然結(jié)果，進(jìn)一步說(shuō)明政策執(zhí)行效果審計(jì)對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生了顯著的促進(jìn)作用，增強(qiáng)了本文結(jié)論的可靠性。

3. PSM-DID估計(jì)結(jié)果。

我國(guó)各省份實(shí)施的政策執(zhí)行效果審計(jì)政策并非完全隨機(jī)，而是與各省份的實(shí)際狀況緊密相關(guān)。因此，直接估算的結(jié)果存在自選擇誤差，但如果從實(shí)驗(yàn)組找出與處理組相似的樣本構(gòu)造反事實(shí)事件，同時(shí)將PSM和DID法相結(jié)合，則可以有效克服“選擇性偏差”與“內(nèi)生性”，從而有效地識(shí)別和評(píng)價(jià)“政策處理效果”[25]。首先，分別采用了k＝4的k近鄰匹配法和卡尺匹配（半徑為0.01）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行PSM處理，再使用匹配樣本進(jìn)行回歸，表5報(bào)告了PSM-DID的回歸結(jié)果。表5中，列（1）與列（4）分別為近鄰匹配與卡尺匹配樣本的回歸結(jié)果，兩種匹配方法的估計(jì)系數(shù)、符號(hào)和顯著性水平與基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本一致，交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)都在1%水平上顯著為正，表明政策執(zhí)行效果審計(jì)政策顯著地提高了制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平，且與表3中的回歸結(jié)果顯著性基本一致，表明該模型具有強(qiáng)穩(wěn)健性。同樣，列（2）與列（5）分別為添加了調(diào)節(jié)變量（Digit）近鄰匹配與卡尺匹配后樣本的回歸結(jié)果，調(diào)節(jié)效應(yīng)Digit的估計(jì)系數(shù)均在5%的水平上顯著為正。列（3）與列（6）分別為添加了交互項(xiàng)Treati×Postt×Digit近鄰匹配與卡尺匹配后樣本的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，交互項(xiàng)Treati×Postt×Digit的結(jié)果均在1%的水平下顯著為正，表明數(shù)字化水平對(duì)政策執(zhí)行效果審計(jì)影響制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展起到正向調(diào)節(jié)效應(yīng)，再次支持了假說(shuō)2。

（三） 中介機(jī)制檢驗(yàn)

鑒于前文研究結(jié)果，政策執(zhí)行效果審計(jì)能夠通過(guò)營(yíng)商環(huán)境來(lái)促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，本文構(gòu)建營(yíng)商環(huán)境的中介效應(yīng)模型對(duì)其檢驗(yàn)。該模型包括三個(gè)階段：第一階段與公式（1）保持一致，檢驗(yàn)政策執(zhí)行效果審計(jì)政策對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的影響；第二階段使用中介變量替換第一階段中因變量來(lái)檢驗(yàn)政策執(zhí)行效果審計(jì)政策對(duì)中介變量的影響；第三階段將中介變量加入第一階段回歸模型中作為自變量，檢驗(yàn)中介變量和政策執(zhí)行效果審計(jì)政策同時(shí)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的影響。設(shè)計(jì)模型如下：

Mriit=α+β1Treati×Postt+∑Controlit+γit+μit+εit

（10）

Qualityit=α+β1Treati×Postt+β2Mriit+∑Controlit+γit+μit+εit

（11）

中介效應(yīng)回歸結(jié)果如表6所示，列（1）為未加入中介變量，結(jié)果顯示，政策執(zhí)行效果審計(jì)可以促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，加入中介變量后，第二階段的回歸結(jié)果見列（2），可以看出Treati×Postt的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明政策執(zhí)行效果審計(jì)可以顯著促進(jìn)營(yíng)商環(huán)境的改善。第三階段的回歸結(jié)果見列（3）Mriit的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明營(yíng)商環(huán)境可以作為政策執(zhí)行效果審計(jì)政策影響制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的傳導(dǎo)路徑，其原因在于，政策執(zhí)行效果審計(jì)政策能夠優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境，激發(fā)企業(yè)活力，奠定制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的政策基礎(chǔ)。而且Treati×Postt的估計(jì)系數(shù)從列（1）的0.075到列（3）的0.115，β1、λ1與φ2的符號(hào)均為正，說(shuō)明營(yíng)商環(huán)境是政策執(zhí)行效果審計(jì)影響制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的部分中介變量。

五、 結(jié)論性評(píng)述

本文以2012—2021年中國(guó)31個(gè)省區(qū)市的面板數(shù)據(jù)為研究樣本，通過(guò)構(gòu)建制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，采用雙重差分模型實(shí)證檢驗(yàn)了政策執(zhí)行效果審計(jì)對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響，并考察了數(shù)字化水平的調(diào)節(jié)效應(yīng)和營(yíng)商環(huán)境的中介效應(yīng)，得出以下結(jié)論：（1）政策執(zhí)行效果審計(jì)通過(guò)緩解企業(yè)內(nèi)部的委托代理問題、溢出效應(yīng)促進(jìn)了制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，即政策執(zhí)行效果審計(jì)對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有激勵(lì)效應(yīng)。進(jìn)一步采用平行趨勢(shì)檢驗(yàn)、安慰劑檢驗(yàn)、PSM-DID模型等方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)后結(jié)論仍然成立。（2）數(shù)字化水平在政策執(zhí)行效果審計(jì)與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展中具有正向調(diào)節(jié)效應(yīng)。（3）營(yíng)商環(huán)境優(yōu)化是政策執(zhí)行效果審計(jì)對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生影響的中介因素，且具有部分中介效應(yīng)。

基于以上結(jié)論，本文提出如下政策建議：第一，進(jìn)一步加強(qiáng)落實(shí)促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的政策執(zhí)行效果審計(jì)。對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的政策執(zhí)行效果審計(jì)加大力度，完善線上線下雙鏈條審計(jì)監(jiān)督體系，確保政策執(zhí)行效果審計(jì)能夠全面推進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。第二，實(shí)施動(dòng)態(tài)數(shù)字化經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略，持續(xù)提升數(shù)字化水平。數(shù)字化在政策執(zhí)行效果審計(jì)對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展影響過(guò)程中具有正向調(diào)節(jié)作用，因此政府要加強(qiáng)推動(dòng)審計(jì)工作智能化進(jìn)程，利用好數(shù)字化高效、便捷以及可持續(xù)的優(yōu)勢(shì)，有效聯(lián)合政策執(zhí)行效果審計(jì)落實(shí)監(jiān)督功能，從而提高政策執(zhí)行效果審計(jì)對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的激勵(lì)效應(yīng)。第三，進(jìn)一步優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境。一方面，通過(guò)開展政策執(zhí)行效果審計(jì)工作，加強(qiáng)國(guó)家審計(jì)機(jī)構(gòu)和隊(duì)伍建設(shè)，形成全覆蓋審計(jì)工作機(jī)制，強(qiáng)化審計(jì)機(jī)關(guān)與其他部門之間的協(xié)同合作，確保各級(jí)各類優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境政策的落實(shí)；另一方面，探索優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境推動(dòng)制造業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的多維路徑，促進(jìn)制造業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

［1］張龍平，熊雪梅.我國(guó)政策執(zhí)行效果審計(jì)研究——關(guān)于政策執(zhí)行效果評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建[J].廈門大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2020（2）：79-90.

［2］史吉乾.政策措施落實(shí)情況審計(jì)的重點(diǎn)和方法探討[J].審計(jì)研究，2016（1）：17-21.

［3］張繼勛，賀超，韓冬梅.標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)報(bào)告改進(jìn)與投資者感知的審計(jì)人員責(zé)任——一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)證據(jù)[J].審計(jì)研究，2015（3）：56-63.

［4］晏維龍，韓峰，湯二子.新常態(tài)下的國(guó)家審計(jì)變革與發(fā)展[J].審計(jì)與經(jīng)濟(jì)研究，20161（2）：3-13.

［5］蔡春，唐凱桃，劉玉玉.政策執(zhí)行效果審計(jì)初探[J].審計(jì)研究，2016（4）：35-39.

［6］王慧.政策措施落實(shí)情況跟蹤審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)及其防控[J].審計(jì)月刊，2017（6）：17-19.

［7］王雷，劉斌.穩(wěn)增長(zhǎng)等政策執(zhí)行情況跟蹤審計(jì)的市場(chǎng)傳導(dǎo)效應(yīng)研究[J].審計(jì)研究，2016（4）：3-9.

［8］鄭偉宏，涂國(guó)前.政策執(zhí)行效果審計(jì)與企業(yè)創(chuàng)新能力提升[J].審計(jì)研究，2019（5）：49-58.

［9］張龍平，劉翠.政府審計(jì)與國(guó)有企業(yè)金融化治理[J].中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào)，2022（3）：3-16.

［10］劉玉玉，蔡春，王愛國(guó).國(guó)家審計(jì)覆蓋率與國(guó)有企業(yè)治理效率——來(lái)自地方審計(jì)機(jī)關(guān)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].審計(jì)與經(jīng)濟(jì)研究，2021，36（4）：10-20.

［11］Goran B， Davor M，Petra P. Sources of export growth and development of manufacturing industry： empirical evidence from Croatia[J]. Ekonomska Istraivanja，2019，32（1）：112-126.

［12］劉瑞，郭濤.高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)的構(gòu)建及應(yīng)用——兼評(píng)東北經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[J].東北大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2020（1）：31-39.

［13］陳喆，鄭江淮.綠色技術(shù)創(chuàng)新能夠促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展嗎？——兼論環(huán)境政策的選擇效應(yīng)[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2022（4）：43-58.

［14］惠寧，楊昕.數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)與中國(guó)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展[J].陜西師范大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2022（1）：133-147.

［15］孟茂源，張廣勝.勞動(dòng)力成本上升對(duì)制造業(yè)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響分析[J].經(jīng)濟(jì)問題探索，2021（2）：145-155.

［16］許冰，聶云霞.制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系構(gòu)建與評(píng)價(jià)研究[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究，2021（9）：119-123.

［17］張紅霞，王悅.經(jīng)濟(jì)制度變遷、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演變與中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[J].經(jīng)濟(jì)體制改革，2020（2）：31-37.

［18］王洪濤，陸銘.供需平衡、動(dòng)能轉(zhuǎn)換與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展[J].江蘇社會(huì)科學(xué)，2020（4）：128-136.

［19］董志愿，張?jiān)?政府審計(jì)對(duì)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響——基于審計(jì)署央企審計(jì)結(jié)果公告的實(shí)證分析[J].審計(jì)與經(jīng)濟(jì)研究，2021（1）：1-10.

［20］王帆，錢瑞.政策跟蹤審計(jì)效果評(píng)價(jià)體系構(gòu)建與應(yīng)用研究——以穩(wěn)增長(zhǎng)等政策審計(jì)為例[J].西安財(cái)經(jīng)學(xué)院學(xué)報(bào)，2019（5）：60-66.

［21］王美英，曾昌禮，劉芳.國(guó)家審計(jì)、國(guó)有企業(yè)內(nèi)部治理與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)研究[J].審計(jì)研究，2019（5）：15-22.

［22］任慧莉，陳希暉.國(guó)家審計(jì)服務(wù)區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展的機(jī)制和路徑——以江蘇發(fā)展實(shí)踐為例[J].南京社會(huì)科學(xué)，2021（6）：48-54.

［23］史言信，熊天任.數(shù)字化、制度環(huán)境與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展[J].當(dāng)代財(cái)經(jīng)，2022（11）：113-124.

［24］張愛琴，張海超.數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平測(cè)度分析[J].科技管理研究，2021（19）：68-75.

［25］牛艷芳，薛巖，孟祥宇.我國(guó)政府?dāng)?shù)字化審計(jì)平臺(tái)能力成熟度模型研究[J].審計(jì)研究，2015（5）：35-40.

［26］邢維全.國(guó)家審計(jì)能促進(jìn)營(yíng)商環(huán)境優(yōu)化嗎？——一個(gè)考慮空間溢出效應(yīng)的再檢驗(yàn)[J].審計(jì)與經(jīng)濟(jì)研究，2022（5）：23-32.

［27］張乃麗，馬榮國(guó).營(yíng)商環(huán)境優(yōu)化對(duì)制造業(yè)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響[J].濟(jì)南大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2023（1）：87-100.

［責(zé)任編輯：黃 燕］

Research on the Impact of Policy Implementation Effect Audit

on the High-quality Development of Manufacturing Industry： Analysis of the Digitization Level Regulatory Effect

LI Dandan， YANG Liu

（School of Business， Northwest University of Political Science and Law， Xian 710199， China）

Abstract： Using panel data from 31 provincial-level administrative regions

in China from 2012 to 2021 as a research sample， this paper uses a dual difference model and an intermediary effect model to empirically test the impact of policy implementation effect audit on the high-quality development of manufacturing industry， based on the construction of an evaluation index system for high-quality development of the manufacturing industry. Research findings are as follows： （1） Policy implementation effect audit can significantly promote high-quality development of the manufacturing industry. （2） Digitization has a positive moderating effect on the impact of policy implementation audit on the high-quality development of the manufacturing industry. （3） Business environment is an intermediary factor in promoting the high-quality development of manufacturing industry through policy implementation effect audit， and plays a partial intermediary role. Therefore， we should promote the high-quality development of the manufacturing industry by improving the efficiency of audit supervision， enhancing the level of digitization， and improving the business environment.

Key Words： policy implementation effect audit; high quality development of manufacturing industry; digitization level; business environment; moderating effect; double difference method; national audit

［收稿日期］2023-02-12

［基金項(xiàng)目］審計(jì)署重點(diǎn)科研課題（22SJ01004）；

陜西省社會(huì)科學(xué)基金年度項(xiàng)目（2023D298）；

西安市科技局軟科學(xué)一般項(xiàng)目（22RKYJ0052）

［作者簡(jiǎn)介］李丹丹（1990— ），女，河南濟(jì)源人，西北政法大學(xué)商學(xué)院副教授，博士，主要研究方向?yàn)楫a(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)與國(guó)家審計(jì)；楊柳（1998— ），女，山西呂梁人，西北政法大學(xué)商學(xué)院碩士生，主要研究方向?yàn)閲?guó)家審計(jì)與公司治理，郵箱：y1193591209@163.com。