西华师范大学计财处,南充, 637009
摘要:本文构建了工业企业韧性评价体系,结合统计年鉴数据通过熵值法测算了30省市2013-2019年的工业企业韧性和数字经济发展评价指数,进而通过模型分析了数字经济发展对工业企业韧性的影响。基准回归结果表明数字经济发展能提高工业企业韧性,包括企业抵抗能力、企业重构能力和企业更新能力。
关键词:数字经济 工业企业 韧性
引言
人工智能、大数据等新型信息技术赋能下,产业的数字化、智能化的推动逐渐形成了数字经济新形态。新技术的应用改造了传统产业,数字对经济发展的放大、叠加、倍增作用凸显,为我国经济高质量发展注入新动能。《中国数字经济发展白皮书》指出,2020年中国数字经济规模达到39.2万亿元,增速达9.7%,占GDP比重为38.6%。2020年中国服务业、工业、农业数字经济占比分别为40.7%、21.0%和8.9%,产业数字化转型提速,融合发展向深层次演进。《数字经济蓝皮书:中国数字经济前沿(2021)》预测到2025年,中国数字经济增加值规模将达到32.67万亿元。数据、技术等新要素融入经济社会发展、推动生产力跃升的潜能巨大。然而数字经济新蓝海的发展,更多支持政策蓄势待发。工业和信息化部发布了《关于推动工业互联网加快发展的通知(2020)》和《中小企业数字化赋能专项行动方案(2020)》,提出提升工业互联网平台核心能力,建设工业互联网大数据中心,利用信息技术加强疫情防控,助推中小企业上云用云,夯实数字化平台功能,提升智能制造水平等重点任务。国家发展改革委发布《关于推进“上云用数赋智”行动 培育新经济发展实施方案(2020)》提出了大力培育数字经济新业态,深入推进企业数字化转型,打造数据供应链,以数据流引领物资流、人才流、技术流、资金流,形成数字化生态体系。可以看出数字经济已成为国民经济发展的支柱力量。而韧性起源于生态科学,在垮领域学科中也越来越受到广泛关注。韧性表现为事物在外部冲击中成功恢复的能力。在经济方面,韧性包括快速恢复能力,承受冲击能力和避免冲击能力。Caldera-Sanchez等(2016)认为韧性是指降低脆弱性、抵抗冲击和迅速恢复的能力。同理,企业韧性的强弱取决于企业受到外部干扰是否能迅速恢复。企业韧性是企业免疫力、发展潜力的总和。在面对金融危机、新冠肺炎疫情等重大危机时,全球见证了外部冲击对企业发展带来的巨大挑战。此时韧性强的企业才能在危机冲击下实现可持续发展。工业是社会经济高速发展的基础性产业,《中国制造2025》等转型政策倡导打造具有国际竞争优势的企业,那么数字经济发展给工业企业韧性带来了怎样的影响?该问题的有效探讨,对于实现经济高质量发展以提高企业韧性有一定的理论和实践价值。
一、文献综述
(一)关于数字经济发展研究
国内学者关于数字经济发展主要集中两方面,首先不同学者对于数字经济的测量范围提出了不同观点。王军等(2021)从发展载体,数字产业化,产业数字化和发展环境四个方面30个指标进行了体系构建。也有学者概括为基础、应用、创新和变革四维度(焦帅涛等,2021)。钟文等(2021)从基础、数字产业化和数字技术进步三个维度构建体系进行评价。丛屹等(2020)认为数字经济应该包括基础设施、数字业务规模、数字设备应用三方面。也有研究用单指标衡量数字经济,通过互联网宽带接入用户数表示。其次数字经济发展影响广泛,如产业结构及优化升级、区域创新能力、劳动及企业生产率、公司治理、企业价值等。学者对数字经济进行了一定研究,研究视角多元,成果丰富。
(二)关于企业韧性研究
企业韧性的核心就是应对外部冲击。这就要求企业具备资源配置能力,通过提高资源配置效率以降低危机带来的负面影响。胡海峰等(2020)认为企业韧性包括抵抗力和恢复力,并分别讨论了投资者保护制度对企业抵抗力、恢复力的促进作用。姜帅帅等(2021)同样从抗风险能力及恢复能力两方面对出口企业的韧性进行了分析,通过实证分析得出全球价值链嵌入上游度会降低风险抵御能力但会提高恢复能力。沙叶舟等(2020)分析了典型事件对上市公司韧性的影响,发现贸易摩擦能负面冲击企业的股票价格。对于宏观层面的企业韧性研究较少,部分研究集中在组织层面,通过调查问卷进行评价,缺乏一定的持续性和可比性。针对数字经济与工业企业韧性关系的探讨不多。总体上,数字经济为企业的可持续发展带来了契机和挑战。数字经济是以数字技术为核心带动整个经济活动过程并创造效益的经济模式。这种新模式对市场的反应速度快、边际成本低、资源消耗少、环境污染小。通过数字技术,企业通过在生产、服务以及管理实现智能决策和智能化制造,减少了对劳动力的依赖。本文借鉴前人的研究方法,综合评价数字经济指数和工业企业韧性指数、探讨两者之间的关系如何变化。研究结果对于推进数字基础建设、产业升级、激发工业企业韧性潜力具有现实意义和政策参考价值。
二、研究设计
(一) 模型构建
本文构建了基准模型:
Resiit =α0+α1DEit+γXit+λi+λt+εit
其中,i和t表示是地区和年份,Resi是工业企业韧性指数,DE是数字经济发展水平。Xit包括本文涉及的相关控制变量:企业规模、资本密集度、资产负债率、固定资产占比。本文主要关注模型中的系数及其显著性,以分析数字经济发展与工业企业韧性之间的关系。
(二) 变量设定
被解释变量: 工业企业韧性(Resi),目前学术界还没有统一的关于工业企业韧性的测算方法。本文主要从企业抵抗能力、企业重构能力和企业更新能力三个方面构造了工业企业韧性评价指标体系,如表1。本文通过工业销售产值、主营业务收入和利润总额来表示企业的抵抗能力。重构能力主要体现在劳动力和资本上,以此抗击外部危机,确保强有力生产能力,具体为企业固定资产和平均从业人员两方面。更新能力是提高竞争力的根本,具体表现为工业企业研发人员和经费的投入。本文研究区域为30个省市,因国内数字经济兴起时点为2013年,故研究期间为2013-2019年,以上指标因度量单位不同,采取熵值法进行标准化处理得到各指标权重和综合指数,熵值法过程不再赘述。
表1 工业企业韧性指标体系构建
工业企业韧性指标体系 | 一级指标 | 二级指标及权重 | 单位 |
抵抗能力(0.3721) | 销售产值(0.1464) | 亿元 | |
主营业务收入(0.1385) | 亿元 | ||
利润总额(0.0872) | 亿元 | ||
重构能力 (0.2288) | 企业固定资产(0.0788) | 亿元 | |
平均从业人数(0.15) | 万人 | ||
更新能力(0.3991) | 企业R&D人员(0.2095) | 人 | |
企业R&D内部经费(0.1896) | 亿元 |
解释变量: 数字经济(DE),借鉴焦帅涛等(2021)数字经济发展指数指标体系,重分类为数字基础、数字应用和数字产业三部分15个指标,同样采用熵值法确定各指标权重,得出各省市各年综合指数。
控制变量: (1)企业规模(size): 通过企业的资产总额来表示企业的总体规模。 (2)资本密集度(kl): 采用固定资产总量除以企业从业人数来资本密集度。(3)资产负债率(lev)和固定资产占比(fixed-ass):即负债总额和固定资产分别占资产总额比重用以控制内生性。
(三) 数据说明
本文主要分析数字经济对工业企业韧性的影响,工业企业数据来源于2014-2020中国工业统计年鉴、中国科技统计年鉴,数字经济指标体系来源于2014-2020中国统计年鉴,对于工业销售产值,以2013年为基期,通过工业生产者出厂价格指数进行平减。固定资产净值,通过固定资产原值扣除折旧所得,企业研发投入经费,以2013年为基期,进行存量处理。同时,由于中国工业统计年鉴未有2017-2018年官方数据,本文采用插值法进行补充。变量描述性统计结果如表2示。
表2 描述性统计
变量 | 观测值 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 |
Resi | 210 | 0.1762 | 0.1893 | 0.0051 | 0.9409 |
DE | 210 | 0.1235 | 0.1444 | 0.0077 | 0.9477 |
lnkl | 210 | 3.9615 | 0.5536 | 2.7329 | 5.1838 |
lnsize | 210 | 10.1743 | 0.8140 | 7.7354 | 11.8331 |
fixed-ass | 210 | 0.3737 | 0.0834 | 0.1444 | 0.5902 |
lnlev | 210 | 4.0628 | 0.1109 | 3.7395 | 4.3318 |
三、实证结果分析
(一) 数字经济对企业韧性的影响
基于模型设定,通过2013-2019年数据测算了数字经济对工业企业韧性的影响,回归结果如表3所示。列(1)报告了加入了控制变量的归回结果,系数显著为正。表明数字经济对工业企业韧性有促进作用,这是由于数字经济的发展带来的自动化和智能化技术能为工业企业带来便利,提高效率。根据列(2)、(3)、(4)的结果表明数字经济发展有助于提高工业企业抵抗能力、重构能力和更新能力。三方面能力的合力提升为工业企业韧性增强奠定了基础。
表3 数字经济对工业企业韧性的影响
(1) | (2) | (3) | (4) | |
Resi | dkl | cgl | gxl | |
DE | 0.511*** | 0.354*** | 0.123* | 0.422*** |
(0.0313) | (0.0778) | (0.0677) | (0.141) | |
lnkl | -0.130*** | -0.907*** | -0.230* | 0.0731 |
(0.0231) | (0.143) | (0.124) | (0.260) | |
lnsize | 0.152*** | 0.888*** | 1.144*** | 1.249*** |
(0.0192) | (0.126) | (0.109) | (0.228) | |
fixed-ass | 0.411*** | 2.841*** | 3.464*** | -1.141 |
(0.0716) | (0.444) | (0.387) | (0.807) | |
lnlev | 0.0721** | -0.703*** | 0.556*** | 0.470 |
(0.0352) | (0.217) | (0.189) | (0.394) | |
_cons | -1.362*** | -2.046 | -12.00*** | -14.13*** |
(0.292) | (1.792) | (1.559) | (3.254) | |
时间固定 | Y | Y | Y | Y |
地点固定 | Y | Y | Y | Y |
N | 210 | 210 | 210 | 210 |
R2 | 0.9941 | 0.9925 | 0.9952 | 0.9895 |
(二) 稳健性分析
为了能使研究结果更具说服力,还需要进行稳健性检验。稳健性检验的方法很多,如:替代变量、补充变量、分样本回归、模型替代、改变样本容量等。本文通过替代变量进行检验,解释变量通过互联网接入户数进行替代(列5),结果显著为正。同时通过空间杜宾模型对OLS模型的替代进行验证(列6)。数字经济发展的直接效应和间接效应系数为0.227和0.332,显著为正,表明数字经济发展不仅在本地区工业企业韧性有提高作用,而且能够增强地区工业企业韧性的空间溢出效应。根据检验结果(表4),可以看出数字经济对工业企业韧性的影响与基准回归结论一致。
表4稳健性检验结果
(5) | (6) | |||
Resi | 直接效应Resi | 间接效应Resi | 总效应Resi | |
lnInternet | 0.146*** | |||
(0.0367) | ||||
DE | 0.227*** | 0.332*** | 0.559*** | |
(0.0402) | (0.114) | (0.140) | ||
lnkl | -0.723*** | -0.696*** | -0.357*** | -1.053*** |
(0.0850) | (0.0619) | (0.130) | (0.142) | |
lnsize | 1.163*** | 0.905*** | -0.268 | 0.637** |
(0.0711) | (0.0758) | (0.214) | (0.254) | |
fixed-ass | 2.297*** | 2.423*** | 0.0179 | 2.441*** |
(0.274) | (0.209) | (0.424) | (0.461) | |
lnlev | -0.103 | -0.0610 | 0.339 | 0.278 |
(0.133) | (0.113) | (0.343) | (0.363) | |
_cons | -7.910*** | |||
(1.104) | ||||
时间固定 | Y | |||
地点固定 | Y | |||
Log-likelihood | 348.9167 | |||
N | 210 | 210 | ||
R2 | 0.9977 | 0.7943 |
四、结论与讨论
本文通过2013-2019年统计年鉴数据分析了数字经济发展与工业企业韧性的关系,以及资源配置效率、规模效应和技术创新在两者之间的中介作用,并验证了这种关系在区域间的异质性。结果表明: 首先,结合了前人的研究,借鉴了相关指标构建工业企业韧性和数字经济评价体系,通过熵值法得出了30省市的综合评价值。通过回归分析可以看出数字经济发展能显著提高企业韧性,进一步分析得出数字经济发展对工业企业的抵抗能力、重构能力和更新能力都有积极的影响。
对策建议:第一,政府应致力于加强数字经济发展,鉴于数字经济评价体系指标来看,政府应合理规划数字基础建设,加大开发数字应用技术,尽可能为企业提供良好的数字技术环境。第二,增强企业韧性仍需企业加强内部资源的优化,尽可能的减少错配以适应数字技术变化。
参考文献
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基金项目:南充市社科联“十四五”规划一般项目(NC22B156)