數字化轉型與資源優化配置
——兼論對統一大市場建設的可能作用

戴 翔 馬皓巍 金 碚

一、引言

面臨世界百年未有之大變局，中國經濟發展正在進行一系列戰略轉型。其中，有兩個方面尤為值得關注：一是在驅動經濟發展的動力機制上，更加注重從以往的要素驅動轉向創新驅動；二是在開放引領發展的方式上，更加注重從以往的國際大循環轉向以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局。就前者而言，轉向創新驅動的根本在于推動技術進步、提升自主創新能力。當前，以數字技術為代表的新一輪信息技術革命為進入新發展階段的中國帶來了歷史性戰略機遇，抓住這一歷史性機遇，不僅有助于中國經濟發展改變以往“跟隨”和“模仿”的發展模式，而且完全有可能在新一輪信息技術革命及其引發的產業革命中實現“彎道超車”，并據此在新一輪經濟全球化中占據制高點。在數字技術日益成為國際競爭新焦點的背景下，中國相繼出臺了《國家信息化發展戰略綱要》《“十四五”數字經濟發展規劃》(后文簡稱《規劃》)等政策文件，從國家層面進行戰略部署，以期推動數字技術進步和經濟的數字化轉型發展。就后者而言，中國構建以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局，根本在于發揮超大本土市場規模優勢。需要指出的是，從總量規?？?，中國目前雖已成為僅次于美國的全球第二大經濟體，但由于體制、機制等約束，諸如“地方保護”和“諸侯經濟”等現象和問題依然存在，超大本土市場規模的潛在優勢還未能轉化為現實優勢。2022年4月，《中共中央 國務院關于加快建設全國統一大市場的意見》(后文簡稱《意見》)發布。毋庸置疑，全國統一大市場建設涵蓋的內容十分廣泛，但是從功能角度劃分，不外乎商品市場和要素市場兩類。相比較而言，經過40多年的改革開放，中國商品和服務的市場化程度較高，但要素市場化改革還很不充分。因此，深化要素市場領域改革，促進要素資源在更大范圍內自由、有序流動，進一步實現資源優化配置，是加快建設全國統一大市場的題中之義和重中之重。誠如《意見》明確指出“打造統一的要素和資源市場”(1)《中共中央 國務院關于加快建設全國統一大市場的意見》，參見中國政府網，https：//www.gov.cn/zhengce/2022-04/10/content_5684385.htm。，黨的二十大報告則進一步強調“構建全國統一大市場，深化要素市場化改革，建設高標準市場體系”(2)習近平：《高舉中國特色社會主義偉大旗幟 為全面建設社會主義現代化國家而團結奮斗——在中國共產黨第二十次全國代表大會上的報告》，29頁，人民出版社，2022。。

眾所周知，技術進步是推動分工演進的根本力量。亞當·斯密的分工理論雖然指出分工受限于市場范圍，但阿林·楊格從市場規模與迂回生產、產業間分工相互作用和自我演進的角度(3)賈根良：《楊格定理與經濟發展理論》，載《經濟社會體制比較》，1996(2)。，深刻地揭示了市場規模同樣也決定于分工水平。從這一意義上說，技術進步同樣是影響資源配置的重要力量。這就提出了一個很有理論意義和實踐價值的課題：在數字技術快速進步并在各產業領域高度滲透和參與的背景下，數字化轉型發展有助于實現資源優化配置嗎？

從現有研究來看，與本文直接相關的文獻主要分為兩支。一支文獻主要探討數字化轉型的經濟影響效應。已有研究認為，數字化轉型有利于提升企業生產效率，進而提升后者在外貿市場的表現(4)戴翔、馬皓?。骸稊底只D型、出口增長與低加成率陷阱》，載《中國工業經濟》，2023(5)。，與此同時，數字技術還會促使企業進行專業化分工(5)袁淳、肖土盛、耿春曉等：《數字化轉型與企業分工：專業化還是縱向一體化》，載《中國工業經濟》，2021(9)。，進而在分工深化中提升分工效率(6)王永進、匡霞、邵文波：《信息化、企業柔性與產能利用率》，載《世界經濟》，2017(1)。。從要素流動的視角來說，企業數字化轉型還有利于組織結構“去中心化”(7)戚聿東、肖旭：《數字經濟時代的企業管理變革》，載《管理世界》，2020(6)。，從而削弱要素之間協同配合的壁壘、提高企業內部的組織效率(8)A.Goldfarb，and C.Tucker.“Digital Economics”.Journal of Economic Literature，2019，57(1)：3-43.，最終實現企業創新能力的提升(9)沈國兵、袁征宇：《企業互聯網化對中國企業創新及出口的影響》，載《經濟研究》，2020(1)。，進而賦予企業既有產品更多的異質性特征(10)B.Cassiman，and S.Vanormelingen.“Profiting from Innovation：Firm Level Evidence on Markups”.CEPR Discussion Paper No.9703，2013.。但也需要注意到，在實踐中如果企業過度進行數字化轉型，則可能會對其他生產要素產生“擠出效應”，不利于企業長期動態競爭能力的提升。(11)戴翔、馬皓巍、張二震：《數字化轉型一定能提升企業加成率嗎》，載《金融研究》，2023(5)。另一支文獻則側重探討全國統一大市場的建設與發展。已有研究認為，從經濟學理論角度理解和分析全國統一大市場建設，實際上就是發揮市場在資源配置中的決定性作用并更好發揮政府作用，而市場本質上作為資源配置的一種手段，全國統一大市場就是要通過市場來促進要素資源配置效率的提高。(12)劉志彪、孔令池：《從分割走向整合：推進國內統一大市場建設的阻力與對策》，載《中國工業經濟》，2021(8)。其中，由于在控制其他影響市場效率的因素后，行業或企業之間加成率的趨同能夠優化經濟的資源配置，因此利用不同企業加成率之間的離散程度便可以衡量資源配置效率。(13)Y.Lu，and L.Yu.“Trade Liberalization and Markup Dispersion：Evidence from China’s WTO Accession”.American Economic Journal：Applied Economics，2015，7(4)：221-253.此外，現有研究也充分關注到建設全國統一大市場的戰略意義與經濟效應，認為其有利于構筑更加完整、更具韌性的國內產業鏈(14)黃泰巖、片飛：《習近平關于產業鏈供應鏈現代化理論的邏輯體系》，載《經濟學家》，2022(5)。，并由此推動區域更加協調、更加平衡地發展(15)劉坤：《立破并舉，加快建設全國統一大市場》，載《光明日報》，2022-04-28。。綜上，針對建立在數字技術進步基礎上的數字化轉型發展，是否會影響到資源優化配置，目前還是一個鮮見研究的重要問題。

本文力圖對數字化轉型影響資源優化配置，以及其中可能蘊含的對統一大市場建設的可能作用，做初步探討。與已有文獻相比，本文可能的邊際貢獻在于：第一，在研究視角上，從數字化轉型角度出發，進一步拓展和深化資源優化配置的影響因素；第二，在研究內容上，不僅力圖回答數字化轉型對資源優化配置產生何種影響，而且還力圖揭示其中可能的作用機制，包括客觀評估其中可能的正向作用機制和負向作用機制；第三，在政策啟示上，在闡明數字化轉型、企業加成率差異減小和全國統一大市場建成的邏輯關系基礎上，依據研究結論，提出了依托企業數字化轉型推動統一大市場建設所具有的可能政策含義。

二、理論分析及假說

企業是市場經濟的微觀主體，資源如何配置，主要是由企業負責組織實施。一般而言，市場中企業競爭程度是決定資源配置的重要變量，換言之，越是充分競爭的市場環境，越是有利于資源實現優化配置，越是壟斷的市場環境，越是不利于資源優化配置。從這一意義上說，闡釋建立在數字技術進步基礎之上的數字化轉型發展對實現資源優化配置的可能影響，可以從其引發的競爭強化效應和創新壟斷效應兩個方面予以分析。

需要強調的是，數字技術兼具一般技術的“共性”和區別于一般技術的“個性”。就共性而言，數字技術也是技術進步的重要表現，因此從經濟學“史觀”角度看，數字技術進步與經濟發展史上其他技術進步一樣，會對分工演進產生重要的推動作用，而分工水平的提高又會內生地推動市場規模和范圍的擴大，加速生產要素在不同空間范圍和產業領域的流動，從而帶來規模經濟和創新能力提高等一系列積極效應?；诮洕l展史的有關文獻也證實了這一點。(16)D.Andersson，et al.“Making a Market：Infrastructure，Integration，and the Rise of Innovation”.The Review of Economics and Statistics，2023，105(2)：258-274.就“個性”而言，當前經濟學研究亟待從史觀、微觀、宏觀向“域觀”拓展。(17)金碚：《試論經濟學的域觀范式——兼議經濟學中國學派研究》，載《管理世界》，2019 (2)；金碚：《論經濟學域觀范式的識別發現邏輯》，載《中國工業經濟》，2019(7)。從域觀經濟學角度觀察，數字技術突顯出顯著的“個性”特征，包括高度的產業滲透性和參與性，典型的規模經濟、范圍經濟，以及數據自我強化等特性，并由此形成特有的壟斷機制。數字技術具有的“共性”和“個性”特征，意味著其對資源優化配置會產生不同方向的作用力。

通常而言，企業價格加成率分布可以較好地反映資源配置效率，因為企業加成率的差異體現的不僅是企業異質性，更為重要的是反映了不同企業的壟斷優勢。顯然，具有壟斷優勢的企業，不僅會在產品市場上索取壟斷價格以獲取更高利潤，而且還會在要素市場上壓低要素價格進而降低其要素成本，產品市場和要素市場上的壟斷“疊加效應”，必然表現為更高的價格加成。反過來理解，具有更高價格加成的企業，由于具有更大的壟斷優勢，從而通過要素市場和產品市場以及二者之間的天然聯系，對生產要素自由有序流動帶來阻滯效應，影響資源優化配置。這也是為什么在現有大量的理論和實證研究中使用價格加成率分布作為資源優化配置的代理變量(18)尹恒、張子堯：《產品市場扭曲與資源配置效率：異質性企業加成率視角》，載《經濟研究》，2021(11)。，已經成為普遍做法的主要原因。

一方面，從企業層面看，由于不同企業所擁有的高端人才、科技與創新資源不同，其在利用數字技術實現數字化轉型的程度上也會存在一定差異。這也是數字技術在企業層面的“個性”特征以及據此形成壟斷優勢的重要表現。顯然，依托數字技術而獲取壟斷優勢和壟斷地位的企業，往往會采取壟斷定價的策略以提高企業的壟斷利潤。換言之，如果在位企業相較于潛在競爭對手，利用數字技術的“個性”特征，實現了更高的數字化轉型水平從而形成了壟斷優勢，那么其便會有更高的價格加成。猶如前文所述，獲取壟斷優勢的企業，無論是要素市場上的壟斷行為還是產品市場上的壟斷行為，其價格扭曲都會擾亂正常的市場供求機制?？傊?，對于市場中存在的最終生產廠商所進行的數字化轉型來說，隨著數字化轉型程度的提高，通過提高存活企業的創新能力，其帶來的是進一步的壟斷勢力擴張、更高的壟斷定價和更為嚴重的要素價格扭曲。由此，企業間生產率差異擴大，最終致使企業間加成率分布更加離散，進而降低了市場的資源配置效率。這種數字化轉型對市場資源配置效率提升的抑制作用，可稱為創新壟斷效應。

另一方面，基于經濟學的一般原理可知，市場中壟斷利潤的存在，以及數字技術的“共性”作用，或者說數字化轉型對企業生產率的提升作用，又會促進新企業進入市場。(19)黃群慧、余泳澤、張松林：《互聯網發展與制造業生產率提升：內在機制與中國經驗》，載《中國工業經濟》，2019(8)。同時，高度的產業滲透性和參與性等“共性”特征，意味著更多的企業可以利用數字技術進行轉型發展，即更多數字化轉型的企業會加入市場競爭。進入市場的新企業會使市場中的競爭束緊、縮小企業間生產率差距，通過限制市場的壟斷定價，使企業加成率的分布更加集中，緩解要素價格扭曲程度，最終提升資源配置效率。這種數字化轉型對市場資源配置效率的促進作用，可以稱為競爭強化效應。

生產要素的自由有序流動，是實現資源優化配置的前提和基礎，如果流通渠道不暢和受阻，那么資源錯配的現象就難以得到糾正?！兑庖姟吩诳傮w要求部分明確指出要“促進商品要素資源在更大范圍內暢通流動”(20)《中共中央 國務院關于加快建設全國統一大市場的意見》，參見中國政府網，https：//www.gov.cn/zhengce/2022-04/10/content_5684385.htm。，旨在實現資源優化配置?？梢哉f，實現資源優化配置，在某種程度上是統一大市場建設的必然結果和表現。因此，如果數字化轉型對市場資源配置效率產生了積極的促進作用，即產生了顯著的競爭強化效應，那么其顯然有助于推動構建全國統一大市場，或者說雖然依托數字化轉型而實現以企業加成率差異減小為表現的資源優化配置，并非等同于統一大市場的建成，但無疑有助于統一大市場的建設。反之，如果數字化轉型對市場資源配置效率具有顯著的抑制作用，即產生了顯著的創新壟斷效應，那么其顯然不利于推動構建全國統一大市場。當然，實踐中可能上述兩種效應會同時存在，因此，數字化轉型對統一大市場建設產生推動還是阻礙作用，則取決于上述兩股相反力量的作用結果。

此外，如前所述，資源配置效率能否得到改善，或者說資源能否得以優化配置，很大程度上取決于生產要素能否實現自由有序流動。通常而言，如果生產要素能夠自由有序流動，那么要素價格機制對生產要素的流動就應該能夠充分發揮作用；反之，如果要素價格機制未能發揮應有作用，一定程度上說明生產要素自由有序流動的實現程度還比較低。以要素價格扭曲程度為表征的要素市場價格機制的失靈，反映的是生產要素價格變化推動生產要素流動的作用力的強弱。要素價格扭曲程度越高，或者說市場機制失靈程度越嚴重，那么要素價格變化推動要素流動配置的功能就會越弱?！芭で潭取憋@然與數字化轉型帶來的創新壟斷效應與競爭強化效應有關。

由此，本文提出如下待檢驗假說1和2。

假說1：數字技術進步條件下的數字化轉型，會通過創新壟斷效應與競爭強化效應對資源配置效率產生影響，但二者的作用方向相反，因此最終結果存在著不確定性，取決于兩者作用力的相對大小。如果資源配置效率得以改善，說明競爭強化效應超過了創新壟斷效應，有助于推動統一大市場建設；反之則反是。

假說2：數字化轉型對要素配置同樣存在不確定性影響，最終結果取決于創新壟斷效應與競爭強化效應的相對大小。如果數字化轉型能夠推動生產要素價格發生變化并引發要素流動，意味著競爭強化效應可能居于主導地位，有助于推動統一大市場建設；反之則反是。

三、研究設計與數據處理

(一)關鍵變量設計

1.被解釋變量

根據理論分析部分的討論可知，不同企業間加成率的分布可以表征經濟體的資源配置效率，因此，本文的被解釋變量選定為企業加成率分布。在借鑒現有文獻做法并進行綜合比較的基礎上，本文選用企業加成率的泰爾熵指數(Theil)作為衡量企業加成率分布的代理變量(21)Y.Lu，and L.Yu.“Trade Liberalization and Markup Dispersion：Evidence from China’s WTO Accession”.American Economic Journal：Applied Economics，2015，7(4)：221-253.，并在后文穩健性檢驗時利用企業加成率的基尼指數(Gini)與變異指數(Cv)來衡量企業加成率分布的離散程度。具體的指標測算方法說明如下：(1)本文借鑒DLW生產函數法，通過企業成本最小化與要素需求最優化等條件，利用企業的可變要素(例如勞動、中間品等)投入的產出彈性與可變要素支出占總產出的份額之比求解出企業加成率。(22)D.Loecker，and F.Warzynski.“Markups and Firm-level Export Status”.American Economic Review，2012，102(6)：2437-2471.在基準回歸中用勞動作為可變要素投入測算企業加成率，進而測度不同企業間加成率分布，并在后文的穩健性分析中將勞動更換為中間品進行再檢驗。其中，考慮到實際生產企業產出彈性并非一致且傳統OLS方法估計生產函數過程中潛在的內生性問題，本文采用LP半參數法(23)J.Levinsohn，and A.Petrin.“Estimating Production Functions Using Inputs to Control for Unobservables”.The Review of Economic Studies，2003，70(2)：317-341.對超越對數形式的生產函數進行估計，進而得到可變要素的投入產出彈性。(2)考慮到除了不同行業之間，中國不同地區之間也存在著嚴重的資源錯配(24)L.Brandt，et al.“Factor Market Distortions across Time，Space and Sectors in China”.Review of Economic Dynamics，2013，16(1)：39-58.，本文最終使用省份—行業層面的企業加成率泰爾熵指數，衡量不同企業之間的資源配置效率。該指數值越小，表明不同企業之間加成率分布越集中，資源配置效率越高；反之，則表示企業間加成率分布的離散程度越高，資源配置效率越低。

2.核心解釋變量

本文利用數據挖掘與文本分析的方法考察微觀企業層面的數字化轉型(Digital)。具體測度方法說明如下：(1)人工篩選出樣本期間內(2011—2020年)共計32份政府機關公開的與數字經濟相關的重要政策文件，作為提取數字化轉型特定術語詞的文本來源。運用Python軟件將上述文件文本匯總后進行分詞處理，經多輪無關詞與停用詞處理后篩選出536個與數字化轉型相關的特征詞，并從中剔除詞頻小于5的特征詞，將剩余特征詞與既有文獻的特征詞進行合并后剔除重復詞，最終得到本文有關數字化轉型的關鍵詞詞典。(25)最終關鍵詞詞典包含數字化轉型各維度關鍵詞共計260個。(2)從上市公司在樣本期內的年度財務報表中提取出“管理層討論與分析”(或“董事會報告”)部分，作為各個上市公司的文本分析對象(Texti)。(3)利用關鍵詞詞典對文本分析對象(Texti)進行文本匹配分析，具體來說，依據關鍵詞詞典與文本分析對象(Texti)的匹配頻數對每個上市公司數字化轉型程度進行打分，每匹配成功一次便記一分，得分越高便表示該企業的數字化轉型程度越高?？紤]到本文核心被解釋變量為省份—行業層面變量，為避免潛在內生性問題的干擾以及保證計量邏輯一致性，本文將核心解釋變量加總調整至省份—行業層面，與被解釋變量保持一致。

3.其他控制變量

結合現有文獻的相關結論與研究，本文在核心解釋變量基礎上進一步從以下兩個層面控制影響企業加成率分布的重要因素。(1)省份與城市層面的控制變量：金融市場強度(Snn)，采用各省份銀行業金融機構營業網點數的自然對數表示；市場化水平(Mkt)，采用各省份的市場化指數來衡量；城市交通運輸發展程度(Road)，采用各城市所建設的公路里程數的自然對數表示。(2)行業層面的控制變量：行業集中度(HHI)，采用基于營業收入計算的赫芬達爾指數來衡量；行業競爭度(Lerner)，選用各行業的勒納指數來表示；行業資本密集度(KL)，采用省份—行業層面的固定資產凈值與就業人數比值的自然對數來表示。

(二)模型設定

在前文理論分析基礎之上，為考察數字化轉型對經濟資源配置效率的影響，本文構建如下雙向固定效應模型對其進行實證檢驗：

Theilpjt=β0+β1Digitalpjt+∑Controlpjit+υt+υpj+εpjt

(1)

其中，下標p代表省份，j代表行業，t代表年份。Theilpjt表示t年p省份j行業的企業加成率分布，Digitalpjt表示省份—行業層面的數字化轉型指數，∑Controlpjt代表其他控制變量，υt表示年份固定效應，υpj表示省份—行業層面的二維組合固定效應，εpjt代表隨機誤差項。此外，本文將雙向聚類標準誤控制在省份—行業層面。

(三)數據來源與處理說明

1.數據來源

微觀企業層面的數據來源于CSMAR上市公司數據庫。省份與城市層面的宏觀數據來源于《中國統計年鑒》《中國金融統計年鑒》、CSMAR數字經濟專題數據庫、中國人民銀行分支機構公布的金融運行報告等。其中，市場化指數來源于中國分省份市場化指數數據庫，區域創新創業指數與數字普惠金融指數分別來源于北京大學企業大數據研究中心與數字金融研究中心，上市公司年報文本來源于巨潮資訊網?？紤]到中國數字經濟自2010起開始快速發展的現實特征與數據的可得性，本文將樣本區間設定為2011—2020年。

2.數據處理

首先，本文根據2021年中國證監會公布的上市公司行業分類結果，將企業所屬行業代碼調整至國民經濟行業分類標準的二位數值型代碼，并據此剔除類屬金融行業的企業樣本。其次，剔除與會計準則不符的企業樣本，例如營業收入、中間投入、增加值等指標小于0的企業樣本；剔除存在ST、PT以及資不抵債的企業樣本；對于部分樣本中存在的空缺值，本文利用插值法進行填補。最后，剔除核心變量缺失的企業樣本，并對剩余樣本的核心變量進行兩端縮尾1%的處理，以控制異常值對研究的潛在影響。

3.企業投入產出數據的估計與調整

因為上市公司沒有在其財務報表中直接披露企業增加值與企業中間投入的金額，所以本文利用會計法進行推算。(26)具體計算方法為：企業增加值=營業總收入-中間投入+應繳增值稅；企業中間投入=營業成本+銷售費用+管理費用+財務費用-支付給職工以及為職工支付的現金-固定資產折舊、油氣資產折耗、生產性生物資產折舊。而為了排除價格因素對數據的影響，本文分別利用各省份工業品出廠價格指數與中國工業生產者購進價格指數，將企業增加值與企業中間投入調整至以2011年為基期的不變價格；資本投入使用固定資產凈值與折舊之和來表示，并使用各省份固定資產投資價格指數調整至2011年基期不變價；勞動力價格使用應付職工薪酬與支付給職工以及為職工支付的現金之和作為其代理變量，并運用各省份居民消費價格指數進行平減。

四、基準回歸分析

(一)基準回歸結果

表1報告了數字化轉型與企業加成率分布之間關系的基準回歸結果。在控制相應固定效應的基礎上，本文對控制變量采取遞進回歸策略。首先，在第(1)列，僅用數字化轉型對企業加成率分布進行估計，結果顯示，核心解釋變量數字化轉型(Digital)的系數估計值在5%的水平上顯著為負，表明數字化轉型顯著降低了企業加成率分布的離散程度，對經濟體的資源配置效率具有明顯的改善作用。其次，在第(2)～(4)列中，本文依次加入行業層面與地區層面的控制變量進行估計，結果顯示，核心解釋變量系數的符號與顯著性均沒有發生改變，表明數字化轉型與企業加成率分布之間依然表現出顯著的負相關關系。即從總體上來說，建立在數字技術進步和利用基礎上的數字化轉型，確實有利于降低企業加成率分布的離散程度，實現經濟體資源優化配置。

表1 數字化轉型與企業加成率分布

(二)穩健性檢驗

1.改變核心被解釋變量的測度方法

為了排除核心被解釋變量的不同度量方法對估計結果所產生的潛在影響，本文擬從以下三個方面進行穩健性檢驗。首先，本文改變企業加成率分布的測算方法，采用省份—行業層面企業加成率的基尼指數(Gini)和變異指數(Cv)，衡量企業加成率分布的離散程度。其次，在測算過程中，本文改用以中間品作為可變要素投入所測算的企業加成率，重新計算企業間加成率分布的泰爾熵指數(Theil_m)。最后，考慮到上市公司相關財務指標數據相對公允可靠，本文進一步運用會計法所測得的企業加成率(27)I.Domowitz，et al.“Market Structure and Cyclical Fluctuations in U.S.Manufacturing”.The Review of Economics and Statistics，1988，70(1)：55-66.，計算出企業加成率的泰爾熵指數(Theil_ac)，來衡量企業加成率分布，以替換基準回歸中的被解釋變量進行檢驗。檢驗結果如表2所示。從中可見，無論以何種方法測算的結果作為數字化轉型的表征變量，回歸結果均顯示，數字化轉型與企業加成率分布之間存在著顯著的負向關系。也就是說，基于不同方法度量核心被解釋變量指標，不會改變本文主要結論，即數字化轉型能夠顯著降低行業中不同廠商之間的企業加成率分布，有利于改善經濟資源配置效率。

表2 穩健性檢驗：改變核心被解釋變量的測度方法

2.內生性分析

首先，雖然在基準回歸模型中，本文通過控制多重固定效應與不同層面影響企業加成率分布和資源配置效率的因素，在一定程度上緩解了內生性的干擾，但是模型仍有遺漏變量的可能。其次，數字化轉型與企業加成率分布之間可能存在著逆向因果關系，數字化轉型在促使行業中不同企業之間加成率分布更為集中的同時，也可能意味著行業資源配置與要素投入結構的優化，進而提升行業數字化轉型水平。鑒于此，本文嘗試構建適宜的工具變量，利用兩階段最小二乘法來緩解上述可能存在的內生性問題。

關于工具變量的選取，本文首先利用歷史數據構建工具變量?？紤]到歷史數據具有不隨時間變化的特征，本文利用1984年每百人固定電話數與全國互聯網寬帶接入端口數的交互項，作為本文的基準工具變量(IV1)。由于固定電話是數字技術與互聯網普及前人們信息溝通的主要方式，歷史上固定電話普及率較高的地區通常也是當今數字技術普及程度較高的地區，而互聯網寬帶接入端口是促進數字經濟與實體經濟融合的關鍵結合點，其數目直觀地反映了數字化轉型程度，因此，基準工具變量與本文核心解釋變量之間存在高度相關性。排他性約束方面，歷史上固定電話數量和互聯網寬帶接入端口數與企業加成率之間也并不具有直接相關性，滿足工具變量選取的排他性條件。其次，考慮檢驗的穩健性，本文進一步利用外生地理因素構建工具變量。具體來說，本文根據不同城市質心與杭州市質心的經緯度測算出兩者之間的球面距離，并同理與全國互聯網寬帶接入端口數做交互，作為本文的備擇工具變量(IV2)。一方面，杭州市是數字化轉型的代表地與集中地，可以預期的是，一個城市距離杭州市越近，那么受其影響當地企業的數字化轉型水平應當越高，由此不難看出，基準工具變量與本文核心解釋變量之間存在高度相關性。另一方面，自然地理因素通常排除于經濟系統，不同城市之間的地理距離是由外生決定的，此外隨著如今交通基礎設施的不斷完善、交通工具的不斷進步，自然地理因素對企業決策的影響愈發式微，因此可以認為本文工具變量的選取滿足工具變量的排他性條件?；诠ぞ咦兞糠ǖ臋z驗結果如表3所示，本文最為關注的核心解釋變量的系數估計值顯著為負，并且均在1%顯著性水平上拒絕了識別不足檢驗與弱工具變量檢驗的原假設。這表明本文工具變量的構建是合理有效的，在考慮潛在內生性問題后，基準回歸中的結果依然穩健。

表3 穩健性檢驗：內生性分析

3.更換檢驗樣本

首先，考慮到出口企業相較于非出口企業具有更高的競爭力、生產率優勢與價格加成(28)M.J.Melitz，and G.I.P.Ottaviano.“Market Size，Trade，and Productivity”.The Review of Economic Studies，2008，75(1)：295-316.，為了控制國外市場對國內行業中不同企業之間加成率分布所可能產生的影響，本文根據上市公司財務報表附注識別出企業在樣本期內是否存在出口行為，進而剔除出口企業樣本進行檢驗。此外，考慮到外資是國內市場主體重要的組成部分，本文根據上市公司股權性質剔除外資企業樣本進行再檢驗。根據表4第(1)(2)列的結果可知，數字化轉型系數顯著為負，支持了基準回歸中的結論。其次，考慮到上市公司年報中與數字化轉型有關的信息披露可能存在策略性投機行為，進而可能對核心解釋變量的真實有效性產生影響，本文根據上市公司外部審計結果，剔除樣本期內存在重大內部控制缺陷的樣本后進行重新回歸，穩健起見，還剔除了創業板上市公司進行再檢驗。進行上述處理的內在邏輯是，企業內部控制缺陷可能會形成不合理的權力分配與組織構架，進而致使企業信息披露失真，而創業板企業相較于其他企業在數字化轉型方面更有夸大信息披露的動機?；谏鲜龇椒ㄌ幚淼臋z驗結果匯報于表4第(3)(4)列，結果表明，本文的基本結論不受潛在的企業信息披露偏誤問題的影響。最后，為了控制行業內不同企業的進退決策所可能帶來的樣本選擇偏差問題，本文僅保留樣本期內的存續企業進行再檢驗，表4中第(5)列的檢驗結果與基準回歸結果基本一致。由此可見，基于各種考慮而更換檢驗樣本后，數字化轉型對企業加成率分布的負向效應依然顯著存在，這表明數字化轉型對資源配置效率起到了顯著的改善作用。

表4 穩健性檢驗：更換檢驗樣本

(三)企業加成率的分位點檢驗

基于前文基準回歸分析部分的檢驗結果，本文證實了數字化轉型有利于縮小企業加成率分布的離散程度，這也體現為高加成率企業與低加成率企業之間差距的減小，進而表明數字化轉型對資源配置效率有顯著的改善作用。企業加成率是衡量企業對生產成本與產品定價的控制能力、反映企業動態競爭能力的重要標志，那么數字化轉型對企業加成率自身的影響是正向還是負向的呢？對這一問題的回答，有助于本文進一步認識企業加成率分布呈現的收斂趨勢，究竟是在平均水平提升基礎上的收斂，還是在平均水平下降基礎上的收斂，因為一定程度上二者反映的往往是企業績效的變化。為了對此進行考察，本文首先對樣本按省份—行業層面內企業加成率由低至高進行排序，并進一步從其20分位點、40分位點、60分位點與80分位點處進行分樣本實證檢驗。檢驗結果如表5第(1)～(5)列所示，整體來看，數字化轉型對企業加成率表現為正向促進作用，但具體從各分位點回歸結果的系數與顯著性來看，加成率越高的企業，數字化轉型對其加成率的正向促進作用越弱，特別注意到對于加成率排序處于60分位點以后的企業，該作用甚至已不再具備經濟顯著性。這說明數字化轉型對企業加成率的正向影響主要體現在低加成率企業之上，即相比之下，主要提升了低加成率企業的成本加成，進而縮小了高加成率企業與低加成率企業之間的差距，使經濟中不同企業之間的加成率分布更加集中。此外，本文進一步利用企業加成率的四分位差與90-10分位差作為企業加成率分布的代理變量進行檢驗，結果匯報于表5第(6)(7)列，可見，核心解釋變量的系數估計值依然為負，與基準回歸中的影響方向一致。綜上，上述檢驗結果說明數字化轉型在平均水平上提升了企業加成率，并促進加成率呈收斂趨勢，或者說，資源優化配置過程中也實現了整體層面上企業績效的提升。

表5 基于企業加成率與生產率差距的分位點檢驗

五、機制檢驗

前文從數字化轉型角度分析了數字技術對資源優化配置的影響，接下來，本文需要進一步分析，上述影響是否通過理論分析中所揭示的兩種重要作用機制而產生。

(一)創新壟斷效應

理論部分的分析表明，數字化轉型會通過影響企業創新壟斷能力，進而影響不同企業間加成率分布。為了驗證上述創新壟斷效應的中介作用機制，本文選用企業研發支出占營業收入的比重(RD)作為衡量企業創新壟斷能力的表征變量，考慮到企業的創新壟斷能力不僅來源于創新投入，從最終是否轉化為現實能力角度看，更體現在創新產出方面，因此本文使用企業發明專利授權數(Pat)作為企業創新壟斷能力的代理變量進行穩健性檢驗。由此構建中介效應模型如下：

RDit(Patit)=β0+β1Digitalpjt+∑Controlpjt+υt+υpj+εpjit

(2)

Theilpjt=β0+β1Digitalpjt+β2RDit(Patit)+∑Controlpjt+υt+υpj+εpjit

(3)

檢驗結果如表6所示，由第(1)列可知，核心解釋變量數字化轉型(Digital)的系數估計值顯著為正，表明數字化轉型對企業研發支出占營業收入的比重，有顯著的正向促進作用；而根據第(2)列的回歸結果，數字化轉型提高了企業加成率分布的離散程度，進而不利于資源配置效率的提升。上述結果說明創新壟斷效應是數字化轉型影響資源配置效率的中介，數字化轉型的確能夠在一定程度上推動企業創新，提升企業的壟斷優勢，進而使得市場內企業間加成率分布更加離散，這也與本文理論分析具有內在一致性。

表6 基于創新壟斷效應的中介機制分析

(二)競爭強化效應

正如理論部分所述，數字化轉型對企業間加成率分布的影響并非僅依靠單向作用力，數字化轉型程度的提升還會引發競爭強化效應，尤其是數字技術“無孔不入”的特征，使得眾多企業都面臨著運用數字技術實現數字化轉型的機遇，壟斷利潤的存在誘發更多企業加入市場競爭，使得市場競爭程度強化。上述變化會使得在位企業的加成率分布更加集中，換句話說，競爭強化效應是數字化轉型影響資源配置效率的另一個中介機制。為驗證上述分析，本文擬從兩個方面衡量企業所面臨的競爭強化效應：一是t年企業所在p省份的j行業中新企業的進入率(LE)，這里用當期行業內進入企業數與行業內企業總數之比的自然對數表示；二是t年企業在p省份的j行業中的市場份額(LS)，這里用企業營業總收入與行業內企業營業收入總額之比的自然對數表示。在其他條件不變的情況下，行業內新企業的進入率越高，則企業所面臨的競爭強化效應便越強，而如果市場中的競爭越激烈，那么企業在行業內的市場份額則會縮小?；谏鲜鰞煞N方法測度的市場競爭強化效應所構建的中介效應模型如下所示：

LEpjt(LSpjt)=β0+β1Digitalpjt+∑Controlpjt+υt+υpj+εpjt

(4)

Theilpjt=β0+β1Digitalpjt+β2LEpjt(LSpjt)+∑Controlpjt+υt+υpj+εpjt

(5)

基于競爭強化效應的中介效應模型估計結果匯報于表7，從中不難看出，數字化轉型通過顯著提高市場新進入企業數量與縮減存活企業市場份額，從而提升了市場競爭強度，進而使得行業內企業加成率分布更加集中，提高資源配置效率，回應了前文理論部分的分析。

表7 基于競爭強化效應的中介機制分析

綜合以上基準回歸結果和機制檢驗結果可見，建立在數字技術進步基礎上的數字化轉型，的確會通過創新壟斷效應和競爭強化效應兩種力量完全相反的作用機制，對資源配置效率產生影響。就目前的現實影響效應而言，數字化轉型對資源配置效率起到了改善作用，說明在當前數字化轉型階段，競爭強化效應產生的作用可能超過了創新壟斷效應產生的作用，從而在一定程度上有助于推動構建全國統一大市場。據此，前文的理論假說1中前一種預期得到了較好的邏輯一致的計量檢驗。當然，需要注意的是，正如理論假說1所指出的，兩種作用力的大小最終決定了實際影響效果，因此，當前的發展階段所呈現的數字化轉型對資源優化配置的正向促進作用，并非意味著會一直存在。隨著發展階段的演進以及兩種作用力大小關系的發展，實際影響效果也會隨之改變，這種不確定性或者說隨發展階段變化而變化的結果，意味著更好發揮數字化轉型的積極效應，在戰略上要根據實際發展階段而進行適當調整。

(三)要素配置角度的進一步分析

前文的計量檢驗結果表明，數字化轉型對資源優化配置產生了積極影響，即改善了資源配置效率。而在其他條件不變的情況下，資源優化配置的關鍵在于生產要素的自由有序流動。那么，數字化轉型是否影響了要素配置，或者說生產要素的自由有序流動？前文的理論分析表明，生產要素在企業間的配置(流動)，同樣取決于創新壟斷效應與競爭強化效應兩股相反作用力的相對大小。具體而言，數字化轉型帶來的創新壟斷效應，會阻礙生產要素的自由有序流動，壓低均衡時的要素價格。相反，如果數字化轉型通過促使新企業進入等方式形成了競爭強化效應，同樣會表現出對要素需求的競爭強化，從而引致要素價格上升。雖然各種生產要素從理論上來說，均可能存在著價格扭曲和流通不暢等問題，但相比較而言，除了土地這種不具備流動性的生產要素外，勞動力面臨的流動不暢問題更加突出?；谶@一考慮，本文可以進一步從勞動力價格(工資)和勞動力流動的角度，對數字化轉型的要素配置問題做進一步分析，以期對前文的理論假說2進行驗證，同時也更加有助于深化認識前文關于數字化轉型的資源優化配置效應的發現。

為了檢驗競爭強化效應對要素價格的影響，本文首先計算了省份—行業層面的勞動力工資水平(Wage_i)作為要素價格的代理變量，并利用前文中介效應模型檢驗創新壟斷效應與競爭強化效應對其產生的實際影響，所得結果匯報于表8第(1)～(4)列。計量檢驗結果與前文理論預期一致，證明了創新壟斷效應與競爭強化效應的存在性。進一步地，本文對數字化轉型對要素價格可能產生的影響進行實證檢驗，所得結果匯報于表8第(5)列，從中可見，數字化轉型確實顯著促進了企業層面的工資水平(Wage)提升。綜合第(1)～(5)列的估計結果，可以初步判斷，整體而言，數字化轉型所引發的競爭強化效應大于創新壟斷效應，進而改善了要素價格扭曲，這一研究發現與前文所得結論基本一致。雖然要素價格變化是驅動要素流動的關鍵力量，但勞動力價格上升可能是多種因素導致的結果，價格的上升并不意味著一定會引發勞動力要素的流動。為此，本文還需要從勞動力流動角度進行再探討。

本文通過識別企業職工人數較上一年的變化情況，構建虛擬變量Type，將企業劃分為“勞動力需求型”(Type=1)與“勞動力流失型”(Type=0)兩類，并在企業層面構建概率選擇模型進一步考察數字化轉型對勞動力市場需求的變動情況，及其可能引發的勞動力要素流動?；谠摍z驗的回歸結果匯報于表8第(6)列，從中可見，數字化轉型顯著促進了“勞動力需求型”企業的出現概率，即數字化轉型增加了市場對勞動力的需求，這意味著數字化轉型不僅有助于增加就業且有助于促進勞動力流動。另外，考慮到概率選擇模型為非線性概率模型，其估計結果并不能直接反映數字化轉型的邊際影響，因此，本文采用概率彈性(TE)來衡量數字化轉型程度的變化所引起的勞動力需求概率的變動。據此進行回歸分析，所得結果匯報于表8第(7)列，結果顯示，數字化轉型程度每變動1%，將提升0.062單位的勞動力需求概率。

表8 數字化轉型與勞動力要素配置

結合數字化轉型對勞動力價格和勞動力需求兩方面的影響效應，可以得出的基本判斷是，數字化轉型確實有助于促進勞動力要素的流動，助力統一大市場建設。這一研究結論與前文研究發現的數字化轉型的資源優化配置效應具有內在的邏輯一致性，并且也為前文的理論假說2中的第一種理論預期提供了較好的經驗證據。同樣需要注意的是，前文的理論假說2指出，生產要素的配置(流動)同樣取決于兩種相反作用力的大小。勞動力價格的上升以及勞動力流動，同樣說明當前數字化轉型的競爭效應可能居于主導地位，但這并不意味著未來創新壟斷效應不會反轉而居于主導地位，從而對要素流動產生抑制作用。

六、結論性評述

伴隨人工智能、物聯網、大數據、云計算、互聯網以及區塊鏈等數字技術在各產業領域的快速發展，數字化轉型正在成為推動要素資源重組的關鍵力量。在此背景下，對于作為市場經濟微觀主體的大多數企業而言，把握數字經濟發展機遇，加快推進數字化轉型，提升企業創新能力，無疑是新形勢和新趨勢下獲取競爭新優勢的必由之路。數字化轉型會從創新壟斷效應和競爭強化效應兩個不同方向對資源優化配置產生影響，且前者主要表現為消極作用，后者主要表現為積極作用。依托數字技術進步和數字化轉型，企業創新能力的提升會強化其壟斷優勢，不利于打造公平有序的競爭性要素市場，從而對生產要素的自由有序流動產生抑制作用；而競爭強化效應則更加有助于實現資源優化配置。在科學構建企業層面的數字化轉型指標基礎上，本文基于2011—2020年中國上市公司的經驗數據分析表明，數字化轉型對推動實現資源優化配置具有顯著的積極影響。因此，從實現資源優化配置角度看，數字技術進步以及建立在此基礎上的數字化轉型發展，對全國統一大市場的建設和形成也能產生一定的積極效應。但是需要指出的是，上述積極效應其實是兩種相反力量相互作用的結果，并且無論是競爭強化效應的正向促進作用，還是創新壟斷效應的負向抑制作用，都產生了顯著的影響。因此，總體層面表現出來的積極效應，主要是競爭強化效應的正向作用超過創新壟斷效應的負向作用而表現出的結果。顯然，如果上述兩種相反作用力的大小關系發生反轉，那么也就意味著數字化轉型會對資源優化配置產生消極影響，會成為生產要素自由有序流動的障礙因素，從而也會對全國統一大市場的建設和形成帶來不利影響。

受到數字技術快速進步及其在各產業領域滲透和融合的影響，越來越多的企業會走向數字化轉型發展之路。更確切地說，在數字化轉型發展初期，不僅企業之間會因為利用數字技術而強化創新競爭，而且也會有越來越多的企業加入數字化轉型發展的大道，使得市場競爭日趨激烈。此時，創新固然會帶來壟斷優勢，但競爭強化效應可能居于主導地位。本文得到前述計量檢驗結果的原因可能正在于此。況且，數字技術較少受到時空約束，并且具有廣泛的網絡效應，從而在推動生產要素在更大范圍更加自由和有序流動上，具有一定的優勢。從這一意義上說，把握數字技術為代表的新一輪信息技術革命的戰略機遇，不僅有助于提升自主創新能力，而且對于推動形成全國統一大市場也有積極意義。然而，數字技術天生具有一定的壟斷基因，數字經濟領域的競爭會受到梅特卡夫定律影響(29)孫晉：《數字平臺的反壟斷監管》，載《中國社會科學》，2021(5)。，即在初期競爭中某個或某些企業一旦取得某些小規模優勢，數字技術的天生壟斷基因就會使其獲取越來越大的競爭優勢，從而更容易帶來壟斷。因此，就未來進一步發展而言，如果不采取有效的規制措施，那么數字經濟快速發展必然會帶來更為嚴重的壟斷。從域觀經濟學視角看，數字技術的廣泛應用、融合和滲透會催生出一些新興的超級產業和巨大商域，其產業組織與規則系統必須通過“自律”和“他律”的方式來保證其良質性，才能使數字技術更好地服務于中國經濟高質量發展，并在優化資源配置以及推動形成全國統一大市場中發揮積極作用。正如《規劃》強調指出的，要“堅持促進發展和監管規范并重，健全完善協同監管規則制度，強化反壟斷和防止資本無序擴張，推動平臺經濟規范健康持續發展，建立健全適應數字經濟發展的市場監管、宏觀調控、政策法規體系”。(30)《“十四五”數字經濟發展規劃》，參見中華人民共和國國家發展和改革委員會官網，https：//www.ndrc.gov.cn/fggz/fzzlgh/gjjzxgh/202203/t20220325_1320207.html。

推動生產要素自由有序流動，實現資源優化配置，不僅需要加快建立全國統一的市場制度規則，打破地方保護和市場分割，還應該充分發揮數字技術對分工演進乃至擴大市場范圍和規模的內生推動作用。當然，充分發揮其內生推動作用，需要建立在其規范發展基礎之上。為此，需要考慮到數字經濟新商域的固有特征，尤其是切換成本、數據的自我強化等特有壟斷機制的形成，在大力推進數字化轉型的同時，更要健全和完善數字經濟治理體系，如此，才能在“自律”和“他律”的雙重作用下，以數字化轉型推動生產要素自由有序流動，實現資源優化配置，進而發揮其可能在助力全國統一大市場的建設和形成中的積極作用。