數字經濟、要素資源錯配與企業產能利用率

鄭雪梅,鄒粉菊,徐偉呈

(1. 西南財經大學 中國西部經濟研究院,四川 成都 611130;2. 中國海洋大學 經濟學院,山東 青島 266100;3. 中國海洋大學 海洋發展研究院,山東 青島 266100)

一、 引言

經過改革開放40多年的發展,我國制造業取得了長足的進步,但其產能過剩問題依然突出[1]。產能過剩問題的解決是我國制造業高質量發展過程中的重要一環,為緩解產能過剩給我國經濟帶來的危害,中央政府先后出臺多項政策,旨在優化產能,但其收效甚微。學術界也對產能過剩的成因進行了大量探討。與國外學者多數從市場角度分析產能過剩的成因不同,國內學者多從體制因素角度進行分析,認為政府出于績效考核等原因對要素資源配置的干預是導致產能過剩問題的主要原因[2]。在完美市場假設下,要素資源自由流動,各部門間的要素資源配置最終會使其邊際報酬率相等,當要素流動受限,各部門間的要素資源配置不再取得一致收益率,要素資源配置偏離最優,發生要素資源錯配現象[3]。在現實生活中,政府干預等因素阻礙了要素的自由流動,受到政策傾斜的企業不斷進行低端重復建設,造成了總產能的低效運行。

隨著數字經濟的興起,依托數據要素發展的數字技術、數字平臺與數字金融改變了經濟的發展方式,成為經濟高質量發展的新引擎,加快推進數字經濟與實體經濟戰略融合成為促進經濟高質量發展的新舉措。為加快推進數字經濟發展,我國出臺多項政策,二十大報告里更是提出要加快構建“數字中國”。數字經濟的快速發展減弱了信息不對稱程度,改變了經濟發展方式。在此背景下,數字經濟發展是否可以提高企業的產能利用率并化解制造業企業的產能過剩問題?而由于政府干預等因素形成的要素資源錯配又如何影響其間的關系?對這一問題的解答,不僅可以加深數字經濟對實體經濟影響路徑機制的理解,也可以為我國化解產能過剩問題提供新的理論支持和解決思路,對數字中國和制造強國的打造具有重要的現實指導意義。因此,本文選取2011—2019年制造業上市公司為研究對象,研究數字經濟是否可以提高企業產能利用率,為化解制造業產能過剩及“數字中國”的構建提供決策參考。

二、 文獻回顧

現有文獻對產能過剩的形成機制探討主要從市場因素和體制因素兩個方面出發。市場因素主要從市場結構[4]、不確定性[5]、信息不對稱[6]、廠商進入壁壘的設置[7]等方面分析了產能過剩的成因。而針對中國產能過剩的成因,多數學者從體制因素進行了探討,認為國有企業內部成本的外部化和不明晰的產權關系造成了企業的過度投資[8];地方政府對企業投資的干預[9-10]、金融體系的預算軟約束[11]也是造成地方企業低端重復建設的重要原因。為了緩解產能過剩問題帶來的危害,學者們從國內政府視角出發,認為政府應加強宏觀調控、弱化干預,建立完善的退出機制[12],以此來優化產能。而數字經濟的興起改變了經濟發展方式,已有研究發現數字經濟已成為經濟增長的關鍵驅動力,可以有效推動我國產業結構向中高端邁進[13-14]。在企業發展層面,文獻指出數字經濟發展可以提升企業的技術創新能力[15]、提高技術企業的資源配置能力[16]、影響企業的定價策略[17]等。

同時也有少數學者研究了企業數字化轉型、信息通信技術的應用、數字基礎設施的建設與產能利用率之間的關系。韓國高等[18]指出企業數字化轉型可以通過促進企業的技術創新、緩解信息不對稱、提升企業內部控制水平來提升產能利用率。李后建[19]證實了企業信息通訊技術的應用可以提高生產率和強化信息共享,進而發揮去產能效應。羅奇等[20]發現數字基礎設施的建設可以有效抑制企業過度投資,提高企業的出口需求和管理效率,從而提升企業的產能利用率,且這種提升作用會隨著時間的推移而逐漸加強。

綜上所述,現有文獻中對數字經濟與產能過剩的研究較少,少數幾篇文獻與本文研究內容聯系密切,但出發角度不同,且忽視了要素市場在優化產能中發揮的作用。對比現有文獻,本文可能的貢獻在于以下幾點。第一,不同于微觀企業數字化視角,無法反映數字經濟發展在宏觀層面所產生的經濟效應,本文從城市數字經濟視角出發,深刻剖析數字經濟對企業產能利用率的影響機制。第二,不同于以往從行業層面測度要素資源錯配程度,本文從微觀層面將企業要素資源錯配進一步分為資本資源錯配與勞動力資源錯配,實證檢驗數字經濟對企業產能利用率的作用機制,拓展數字經濟影響產能利用率的相關文獻。第三,本文結論表明了數字經濟可以顯著提升企業產能利用率,但是資本資源錯配與勞動力資源錯配會減弱這種積極影響。結論為政府如何利用數字經濟優化產能提供了實踐方向和科學依據。

三、 理論分析與研究假設

產能過剩是指企業預先投入的生產能力超出了均衡產量所需而造成的生產要素閑置[21],其主要癥結是企業供給端的要素投入冗余和需求端的消費需求不足而導致的資源配置效率低下[22]。因而化解產能過剩,匹配生產供給端和消費需求端是關鍵。在產品生產過程中,企業根據市場需求約束制定生產計劃,而信息不對稱的存在導致企業對市場需求的估計偏離最優,造成企業忽視市場需求而盲目追加投資,資源配置偏離最優投入比例,企業產能利用率低下。因此,保證企業供給與消費者需求一致對優化產能至關重要。數字經濟的發展通過大數據的快速傳輸與運用,可以降低市場信息不對稱程度,企業可以較為及時地獲取市場需求信息,降低產品供給與消費需求的不匹配程度,從而提升企業的產能利用率。

數字經濟發展促進數字技術在企業中的推廣應用,以大數據、云計算、人工智能為代表的數字技術和算力基礎設施通過開展智能算法優化生產,同時企業可以利用數字技術將生產的各個環節進行有效整合,通過精確算法實時監控下游消費者的消費需求和上游供給端的供給能力,降低由于信息不對稱形成的資源投入冗余,避免造成生產端的過量供給。通過對市場需求變化的及時監控,數字經濟將企業不明確的硬性生產計劃轉變成柔性的、可根據需求變化而及時進行調整的連續性生產,優化企業的投入產出比例,提升企業的產能利用率。因此提出研究假說1。

假說1:數字經濟發展可以提升企業的產能利用率。

在完全競爭市場中,市場在看不見的手的作用下進行資源配置,要素資源從生產率低的部門流向生產率高的部門,其配置達到最優。而在中國經濟體制漸進的改革進程中,政府對微觀企業和銀行的干預現象普遍存在,使得要素資源配置表現出非市場特征,政企、銀企、政銀關系錯綜復雜,要素資源錯配成為客觀現象[23]。在企業生產函數中,企業主要投入的生產要素為資本要素與勞動力要素,資本要素的配置主要由金融市場決定。在金融市場上,由于政府干預及銀行風險防控等原因,信貸資金流向政府偏好企業而不是生產效率高的企業,這種信貸配給問題導致了生產企業資本錯配現象的發生。在勞動力市場上,由于企業性質的不同、戶籍制度的束縛以及勞動需求市場上信息不對稱問題的存在,阻礙了勞動力的自由流動,勞動力并不能在市場上及時調整,從生產效率低的部門轉向生產效率高的部門,從而產生勞動力資源錯配現象。

要素資源錯配影響著數字經濟對企業產能利用率的提升作用。在不存在要素資源錯配或者其錯配程度較低的地區,市場化競爭更加激烈,企業為了避免被市場淘汰,會加快技術創新步伐[24]。與此同時,當地企業會更加積極地吸收數字經濟發展給當地企業帶來的經濟紅利,為企業發展與產能利用率的提升提供支撐。此外,在要素資源錯配程度較輕的地方,政府的管制與干預較少,可以更好地發揮市場的決定性作用,要素流動速度與信息傳播速度較快,有利于發揮數字經濟對企業產能利用率的提升作用。而在要素資源錯配程度高的地方,要素市場與產品市場的改革“不對稱”現象更加嚴重,政府對要素的定價與分配的控制權更大[25]。此時要素流動受到政府掣肘,不利于數字經濟對要素市場化的積極作用,也會減弱數字經濟對市場信息不對稱的緩解作用,因而數字經濟對企業產能利用率的提升作用會被削弱。根據上述分析,我們提出研究假說2。

假說2:要素資源錯配會削弱數字經濟對企業產能利用率的提升作用。

四、 研究設計

(一) 模型設定

本文主要研究數字經濟對制造業上市公司產能利用率的影響,使用面板固定效應進行基準回歸,其模型設定如下:

(1)

其中,i代表上市公司,c代表上市公司所在城市,t代表年份。CU代表企業的產能利用率,digi代表城市數字經濟發展水平。X代表上市公司的一系列控制變量,包括企業規模、資產負債率、公司業績和第一大股東持股比例。Z代表城市層面控制變量,包括二產比重與城市規模。γd代表行業固定效應,μt代表時間固定效應,ε代表隨機擾動項。

(二) 變量選擇

1. 被解釋變量

被解釋變量為產能利用率。產能利用率的測度方法主要有峰值法、數據包絡分析法、隨機前沿分析法、成本函數法、生產函數法[26]。每種方法各有其優缺點,由于生產函數法以新古典增長理論為基礎,理論基礎較強,可信度較高,而且這種方法的計算只需要產出、資本和勞動力指標,在數據可獲得性上具有優勢,還可以消除不同企業之間的產能差異,結果具有可比性[27]。因此本文采用生產函數法計算企業的產能利用率。

2. 核心解釋變量

核心解釋變量為數字經濟。其指標選取借鑒趙濤等[28]關于城市數字經濟發展相關指標,具體為百人中互聯網寬帶接入用戶數、計算機服務和軟件業從業人員占城鎮單位從業人員比重、人均電信業務總量、百人中移動電話用戶數和數字普惠金融發展指數[29],通過熵值法得到數字經濟發展指標。

3. 主要控制變量

為了更為準確地度量數字經濟發展對企業產能利用率的影響,我們對企業層面和城市層面的變量進行控制。在企業層面選取企業規模、資產負債率、公司業績和第一大股東持股比例作為控制變量。其中,企業規模用上市公司總資產表示,資產負債率用公司的負債總計除以資產總計表示,公司業績用總利潤除以總資產表示。在城市層面,選取產業結構和城市規模作為控制變量,產業結構用二產比重代表,城市規模用城市年末總人口代表。為了消除數據差異大引起的異方差問題,對上市公司總資產和城市年末總人口取自然對數處理。

(三) 樣本選擇與數據來源

本文選取2011—2019年制造業上市公司為研究樣本。在進行實證分析前,剔除在樣本期內被ST及*ST處理的上市公司,剔除主要研究變量缺失或者為0的年份。由于進行的是面板數據分析,刪除只有一年數據的上市公司。本文上市公司的主要數據來源于國泰安數據庫。為提高數據的可靠性,對營業收入和固定資產凈額分別用工業生產者出廠價格指數和固定資產投資價格指數進行平減處理。平減價格指數來源于國家統計局,數字經濟指標來源于《中國城市統計年鑒》和北京大學數字普惠金融指數,剔除相關指標連續缺失兩年以上的城市,部分缺失數據由各地方統計年鑒和統計公報進行查找補充。因數字經濟指標所需數據來源于《中國城市統計年鑒》,在2021年《中國城市統計年鑒》和2022年《中國城市統計年鑒》中存在所需數據缺失,且在2020年疫情發生之后,企業的生產經營受到影響,這一時期的企業數據具有特殊性,故選取數據的時間段截止到2019年。

表1 主要變量的描述性統計

(四) 數據描述性統計

主要變量的描述性統計結果如表1所示。由表1可以看出,產能利用率的均值為67.3%,均值估計結果和唐葉[30]所測的制造業上市公司平均產能利用率69.9%相接近,相較于歐美發達國家產能利用率的正常值在79%～83%之間的標準,我國制造業上市公司確實存在較為嚴重的產能過剩。在樣本上市公司所在城市中,核心解釋變量數字經濟均值為0.223,其最大值為0.665,表明我國數字經濟發展水平還有較大的完善空間,且地區發展差異較大。

五、 實證結果分析

(一) 基準回歸結果分析

表2報告了基準回歸結果。由表格第1列可以看出,在只有數字經濟作為解釋變量時,其系數在1% 的顯著性水平下為正,表明數字經濟可以顯著提高企業的產能利用率,化解產能過剩難題。由表格第2列至第3列的回歸結果可以看到,在逐次加入企業層面控制變量和城市層面控制變量后,數字經濟對產能利用率的提升作用依然顯著為正。

(二) 穩健性檢驗

1. 更換模型、更換核心解釋變量、考慮樣本特殊性與遺漏變量

第一,更換模型。由于產能利用率為0到1之間的數據,因此我們更換原有的基準回歸模型,利用Tobit模型對其重新進行回歸分析,同時控制行業和年份固定效應。第二,更換核心解釋變量。借鑒韋莊禹[31]的指標選取,將城市級別的數字經濟發展指標替換成由騰訊研究院編制的2014—2018年數字中國指數替代城市的數字經濟發展水平,對其結果重新進行回歸。第三,考慮樣本特殊性。我國直轄市具有較為明顯的經濟政治優勢,可以更好地享受中央扶持政策和稅收優惠政策,因此直轄市地區的企業樣本與其他地區具有差異性,為排除這種差異性對回歸結果的影響,我們剔除直轄市地區樣本重新進行回歸檢驗。第四,考慮可能的遺漏變量。為防止遺漏變量問題而導致估計誤差,本文進一步將企業研發投入金額納入回歸模型。

表2 基準回歸結果

表3 穩健性檢驗

由表3的回歸結果可以看到,在更換模型、更換核心解釋變量、考慮樣本特殊性和遺漏變量問題后,數字經濟的系數仍然在1%的顯著性水平下顯著,表明上述的基準回歸結果是穩健的。

2. 內生性檢驗

為了緩解可能存在的反向因果關系和遺漏解釋變量引起的內生性問題,本文借鑒黃群慧等[32]和趙濤等[28]的做法,運用歷史郵電數據作為工具變量,采用兩階段最小二乘法緩解內生性問題。這種做法的內在邏輯為:城市數字經濟發展與互聯網技術息息相關,歷史上在互聯網技術發展越好的地區其后續互聯網技術與設施發展越快,當地的數字經濟發展水平越高。而歷史上的郵電數幾乎影響不到當代企業的產能利用率,因為其信息更新換代頻繁,歷史郵電數隨著時間推移其影響逐漸減小,因而工具變量滿足外生性要求。具體而言,本文分別運用1984年的每百人固定電話數量和人均郵電業務總量作為工具變量,因其為固定數值,無法進行面板固定效應模型回歸,因此借鑒Nunn and Qian[33]的做法,分別構建工具變量與上一期全國互聯網寬帶接入用戶數的交乘項作為城市數字經濟發展的工具變量。

兩階段最小二乘回歸結果如表4所示。表格結果顯示,在工具變量的不可識別檢驗中,Anderson canon.corr.LM統計量分別為1768.306與2936.506,其p值均為0.0000,拒絕工具變量無法識別的原假設;在弱工具變量檢驗中,Cragg-Donald Wald F統計量分別為2457.523與5568.788,大于10%水平下的評價值16.38,表明不存在弱工具變量。在第一階段回歸結果中可以看出,工具變量對數字經濟影響的系數在1%的顯著性水平下均顯著為正,與上述分析相符;第二階段數字經濟對產能利用率的影響系數在5%的顯著性水平下也均顯著為正,且系數與基準回歸結果系數相近,表明基準回歸結果是穩健的。

(三) 異質性分析

1. 區域異質性分析

為了檢驗數字經濟對企業產能利用率在不同地區之間的差異,將樣本上市公司按照地區分為東部、中部和西部,檢驗不同地區之間影響的差異性,利用面板固定效應模型進行回歸分析?？梢钥吹?數字經濟對企業產能利用率的正向作用只在東部地區和中部地區是顯著的。西部地區數字經濟發展水平較東部地區低,但近年發展較快,其對企業產能利用率提高沒有顯著作用的可能原因是,當地企業利用數字經濟發展進行轉型和技術創新的效果不顯著。這也反映出數字經濟發展是關鍵,但將其融入實體經濟并進行吸收轉化也是重要環節。

表4 兩階段最小二乘回歸結果

表5 區域異質性回歸結果

表6 規模異質性回歸結果

表7 所有制異質性回歸結果

2. 規模異質性分析

為了進一步考察數字經濟對產能利用率在不同規模下的影響差異,將樣本上市公司按照員工人數進行大、中、小企業規模劃分。根據企業員工人數的四分位數,將小于四分之一分位數的上市公司劃定為小規模企業,大于四分之三分位數的上市公司劃定為大規模企業,然后對其進行回歸分析,回歸結果如表6所示。由表6的回歸結果可以看到,數字經濟對產能利用率的提升作用只在中小規模企業中是顯著為正的。產生這種現象的原因可能是在大規模上市公司中,企業已經形成一定的規模經濟,管理方式和設備都較為先進,對于新技術的引進和跟蹤以及市場需求的變化都更為敏感和精準,產能利用率與技術發展水平比中小企業更高,因此數字經濟的發展對其影響并不顯著。而對中小企業來說,由于其落后的管理方式和設備及過高的技術引進成本導致其產能過剩,數字經濟的發展可以降低管理成本,信息共享化促進了新技術引進,同時通過大數據的應用提高了對市場需求的感知力,從而對企業產能利用率的提高有較為顯著的影響。

3. 所有制異質性分析

根據企業的所有制性質將企業分為國企、民營和外資企業,刪除所有制變量為空的上市公司樣本,對其進行回歸分析,回歸結果如表7所示。由表7的第1列至第3列可知,數字經濟對國有企業和外資企業的產能利用率沒有顯著影響。第2列回歸結果顯示,數字經濟對民營企業的產能利用率有顯著的正向影響。在中國經濟增長中,中央政府領導下的地方政府發揮著重要作用[34]。國有企業受地方政府隱形保護,因其社會穩定等動機,對存在產能過剩問題的國有企業,各個地方政府通過“預算軟約束”構筑企業的退出壁壘,從而阻止了過剩產能的退出,導致國有企業產能過剩問題的長期存在[35]。同時政府的隱形保護政策也導致國有企業進行轉型的動力減弱,優化產能的激勵不足,所以數字經濟對企業產能利用率的影響不顯著。而外資企業的樣本量較少,可能由此存在一定的偏差。對其民營企業,由于企業的利潤最大化特征,競爭較為激烈,因而倒逼企業積極采用新技術,數字經濟的發展也會促進各個企業進行技術創新,從而顯著提升其產能利用率。

六、 機制檢驗

在基準回歸結果的基礎上,對假說2企業要素資源錯配削弱了數字經濟對產能利用率的提升作用進行檢驗。在企業層面,資本配置效率由金融資源的最優配置決定[36],因此本文研究中用企業的金融錯配程度代替資本錯配程度。企業的資本錯配與勞動力錯配程度的衡量借鑒周煜皓和張盛勇[37]、呂承超和王志閣[38]的指標選取,資本錯配程度用企業資金使用成本偏離平均資金成本的程度表示,勞動力錯配程度用企業勞動力使用成本偏離平均勞動力成本表示。具體而言,資本錯配程度用企業利率(利息支出除以扣除應付賬款后的總負債)除以行業的平均利率表示,勞動力錯配程度用勞動力使用成本(“支付給職工以及為職工支付的現金”除以員工人數)除以行業的平均勞動力使用成本表示。

表8 機制檢驗

為了進一步分析要素資源錯配是否影響數字經濟對產能利用率的提升作用,借鑒楊洋等[25]的做法,利用調節效應進行實證分析。具體而言,在基準回歸模型的基礎上進一步加入要素資源錯配項、數字經濟與要素資源錯配交互項對其進行回歸分析。其回歸結果如表8所示。由表格結果可以看出,數字經濟的系數均顯著為正,數字經濟與資本錯配交叉項、數字經濟與勞動力錯配交叉項的系數均顯著為負,表明在考慮到企業要素資源錯配的情況下,數字經濟對企業產能利用率依然有顯著的提升作用,但是企業要素資源錯配顯著削弱了數字經濟對企業產能利用率的提升作用,這也與預期相符。因要素資源錯配會干擾數字經濟的信息傳遞作用,減緩要素的流動自由度,因而在存在要素資源錯配的情況下,數字經濟對企業產能利用率的提升作用會減弱。而交叉項系數的顯著性也驗證了上文假設2,即要素資源錯配會削弱數字經濟對企業產能利用率的提升作用。

七、 結論及政策建議

(一) 研究結論

本文以2011—2019年制造業上市公司為研究樣本,采用生產函數法計算的產能利用率為被解釋變量,城市數字經濟發展水平為主要核心解釋變量,研究數字經濟對企業產能利用率的影響。研究結果發現:(1)數字經濟的發展對企業產能利用率有顯著的提升作用,在各種穩健性檢驗后其結果仍然顯著為正。(2)對上市公司樣本企業進行地區、股權性質、規模特征劃分后,發現數字經濟對企業產能利用率的提升作用在東部和中部地區、中小規模企業、民營企業中是顯著的。(3)將上市公司要素資源錯配進一步劃分為資本錯配與勞動力錯配,調節機制顯示,上市公司的資本錯配與勞動力錯配削弱了數字經濟對產能利用率的提升作用。

(二) 政策建議

從主要研究結論出發,本文提出如下政策建議:(1)加快推動我國數字經濟建設,加快相應數字新型基礎設施的建設,如5G、人工智能、物聯網等基礎設施建設,同時強化協同治理和監管機制,促進數字經濟的健康發展,營造較好的營商環境,吸引外資,引進國外先進技術,引領數字經濟邁向更好水平。(2)推動數字經濟與制造業企業的融合,加快企業數字化轉型步伐,利用人工智能、大數據等技術改造企業傳統生產技術,推動數字車間、智慧工廠的建立,優先改造制造業企業龍頭企業,使其充分發揮領頭作用,同時政府應從資金、人才、數據流動等方面給予企業政策支持,化解企業轉型難、共享技術難等問題。(3)通過數字經濟的發展減少地區發展差異,因地制宜制定政策,合理配置數字資源,通過完善市場機制,推動數字要素市場化,激發數字活力,優化資源配置,同時基于不同地區制造業企業產能現狀和數字經濟發展現狀,優化地區產業布局,避免出現數字產業的趨同發展,造成資源浪費。