岳宇君,洪長(zhǎng)威

(南京郵電大學(xué) 管理學(xué)院,南京 210003)

一、引言

隨著數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展,政府越來越多地選擇通過數(shù)字政府建設(shè)提供在線政務(wù)服務(wù),以滿足數(shù)字社會(huì)的發(fā)展需求。從內(nèi)涵上看,數(shù)字政府是綜合運(yùn)用數(shù)字技術(shù)重塑管理架構(gòu)、業(yè)務(wù)架構(gòu)及技術(shù)架構(gòu),改善公共服務(wù)供給,實(shí)現(xiàn)政府決策、服務(wù)、評(píng)估等數(shù)字化而建立的新型政府形態(tài)[1];從特征上看,數(shù)字政府具有政府即平臺(tái)、以公民為中心、高度數(shù)字化及政務(wù)公開透明等特征;從目標(biāo)上看,數(shù)字政府注重實(shí)現(xiàn)決策數(shù)字化、服務(wù)高效化、流程標(biāo)準(zhǔn)化、權(quán)力透明化、治理精準(zhǔn)化及考核科學(xué)化等。[2]

從政策層面看,我國(guó)的數(shù)字政府建設(shè)可以追溯到2002年的《國(guó)家信息化領(lǐng)導(dǎo)小組關(guān)于我國(guó)電子政務(wù)建設(shè)指導(dǎo)意見》。近三年,《中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》(2020.11)、《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》(2021.3)、《關(guān)于加強(qiáng)數(shù)字政府建設(shè)的指導(dǎo)意見》(2022.6)等文件,都強(qiáng)調(diào)加強(qiáng)數(shù)字政府建設(shè),推動(dòng)生產(chǎn)方式、生活方式及治理方式的轉(zhuǎn)變。經(jīng)過近二十年的發(fā)展,我國(guó)數(shù)字政府已從簡(jiǎn)單的信息發(fā)布轉(zhuǎn)變?yōu)閮?yōu)化職能、改善政府服務(wù)的綜合信息系統(tǒng);其建設(shè)重點(diǎn)也從滿足政府自身的政策需要轉(zhuǎn)向響應(yīng)公眾的實(shí)際需求。[3]

目前學(xué)術(shù)界對(duì)數(shù)字政府的研究,大多著眼于數(shù)字政府建設(shè)前景、數(shù)字政府建設(shè)的影響因素以及數(shù)字政府帶來的影響。其中,對(duì)數(shù)字政府建設(shè)前景的研究主要基于數(shù)字技術(shù)的發(fā)展,對(duì)數(shù)字政府建設(shè)影響因素的研究主要包括公民需求、技術(shù)賦能等,對(duì)數(shù)字政府影響的研究主要集中在績(jī)效評(píng)估、機(jī)構(gòu)改革及隱私保護(hù)等方面。[4][5]數(shù)字政府建設(shè)強(qiáng)化數(shù)字技術(shù)與政務(wù)服務(wù)的有機(jī)結(jié)合,以技術(shù)融合賦能組織變革,以業(yè)務(wù)融合重構(gòu)政府流程,以數(shù)據(jù)整合重塑發(fā)展生態(tài),以跨界創(chuàng)新重構(gòu)行政體系,使政府部門能夠更精準(zhǔn)地為公眾提供高質(zhì)量的服務(wù),提高治理體系和治理能力現(xiàn)代化水平。[6]

目前論及的數(shù)字政府對(duì)企業(yè)影響的相關(guān)研究成果,大多是定性研究,只有少量定量分析(集中在國(guó)際貿(mào)易[7]、技術(shù)創(chuàng)新[8]上)。已有結(jié)論認(rèn)為：數(shù)字政府是處理政府“有形之手”與市場(chǎng)“無形之手”之間邏輯關(guān)系的突破口,提高了政府在經(jīng)濟(jì)調(diào)控、市場(chǎng)監(jiān)管及公共服務(wù)等方面的治理效率[9];推動(dòng)市場(chǎng)主體培育,營(yíng)造適合創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的環(huán)境,增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力,釋放市場(chǎng)潛力。[10][11]當(dāng)然與之不同的是,也有學(xué)者的結(jié)論認(rèn)為高昂的數(shù)字政府建設(shè)在優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境的效果上具有不確定性。[12]

那么,數(shù)字政府與企業(yè)發(fā)展質(zhì)量到底存在怎樣的關(guān)聯(lián)呢?影響的內(nèi)在機(jī)理究竟又是什么呢?本文以2010-2017年滬深A(yù)股上市企業(yè)為研究樣本,構(gòu)建研究模型,進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),深入探究和揭示數(shù)字政府與企業(yè)發(fā)展質(zhì)量之間的內(nèi)在機(jī)理,并從有助于推動(dòng)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的視角提出有針對(duì)性的建議。本文可能的邊際貢獻(xiàn)體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：(1)檢驗(yàn)數(shù)字政府對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的影響,拓展了影響企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的研究視角;(2)政府廉潔程度、法治環(huán)境及市場(chǎng)化進(jìn)程中介效應(yīng)的研究,有助于認(rèn)識(shí)數(shù)字政府影響企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的內(nèi)在機(jī)理;(3)異質(zhì)性檢驗(yàn)與進(jìn)一步檢驗(yàn),豐富了數(shù)字政府與企業(yè)發(fā)展質(zhì)量關(guān)系的研究框架。

二、理論機(jī)理與研究假設(shè)

(一)數(shù)字政府與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展

數(shù)字政府涉及企業(yè)的事項(xiàng)主要包括信息公開(包括總體規(guī)劃、行政許可及資金補(bǔ)貼等)、行政職權(quán)(包括投資備案、資格認(rèn)定及稅費(fèi)征收等)及便民服務(wù)(包括政策咨詢、資產(chǎn)評(píng)估及業(yè)務(wù)協(xié)辦等)。[13]數(shù)字政府有助于建設(shè)服務(wù)型政府,實(shí)現(xiàn)政府組織形式變革、職能優(yōu)化及執(zhí)行效率提高,為企業(yè)提供較好的營(yíng)商環(huán)境和堅(jiān)實(shí)的制度保障。數(shù)字政府能夠加強(qiáng)部門協(xié)同性,實(shí)現(xiàn)政務(wù)信息、基礎(chǔ)資源及管理方式等的最大化共享,大大提高資源利用效率[14];不僅體現(xiàn)數(shù)字技術(shù)在時(shí)間和空間上的優(yōu)勢(shì),還迫使政府改革組織形式,重組業(yè)務(wù)流程,簡(jiǎn)化程序;提供無差別服務(wù),有效減少地方政府多標(biāo)準(zhǔn)審批、暗箱操作等問題,提高公共服務(wù)均等化水平[15];擴(kuò)大政務(wù)公開,優(yōu)化服務(wù)水平,便利企業(yè)參政議政,加強(qiáng)有效溝通,改善政企關(guān)系。

數(shù)字政府有助于暢通政企互動(dòng)渠道,提供及時(shí)、全面的政策信息,為企業(yè)節(jié)省信息搜索成本,減小企業(yè)因信息不對(duì)稱導(dǎo)致的發(fā)展決策偏差,防止企業(yè)因信息不透明而錯(cuò)失發(fā)展機(jī)會(huì)。[16]數(shù)字政府進(jìn)一步擴(kuò)大市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的公平性,使管理者更有動(dòng)力,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)更加敏感,更加關(guān)注企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的效率。[17]顯然,數(shù)字政府要求政府以服務(wù)為導(dǎo)向,明確政府權(quán)責(zé)范圍,有效提升其制度供給的質(zhì)量和效率,降低企業(yè)與政府打交道的成本,有利于經(jīng)營(yíng)決策的市場(chǎng)化,減少企業(yè)盲目決策。基于上述分析,本文提出如下假設(shè)：

H1：數(shù)字政府對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量具有正向的提升作用。

(二)數(shù)字政府、中介機(jī)制與企業(yè)發(fā)展質(zhì)量

需要進(jìn)一步分析的問題是,是否存在著一些因素會(huì)顯著影響數(shù)字政府與企業(yè)發(fā)展質(zhì)量之間的關(guān)系。本文認(rèn)為,有必要對(duì)政府廉潔程度、法治環(huán)境及市場(chǎng)化進(jìn)程的中介效應(yīng)進(jìn)行分析。這是因?yàn)椋?/p>

數(shù)字政府帶來的信息公開、在線服務(wù)和政企互動(dòng),可以減少行政壟斷和自由裁量權(quán)、提高問責(zé)的實(shí)施效果,有效遏制腐敗滋生。具體而言,數(shù)字政府可以提高政府的開放性,為企業(yè)提供更多信息,緩解信息不對(duì)稱,有效減少政府官員的信息壟斷[18];為企業(yè)提供控告、檢舉及建議等的渠道,更密切地監(jiān)督政府行為,有效提升對(duì)政府機(jī)構(gòu)和官員腐敗問責(zé)的有效性;使工作流程公開化、程序化、規(guī)范化,有效控制和減少政府工作人員的自由裁量權(quán),增強(qiáng)公職人員的服務(wù)意識(shí),避免暗箱操作與關(guān)系型交易。[19]此外,數(shù)字政府有助于改善企業(yè)對(duì)政府的廉潔形象認(rèn)知,減少非生產(chǎn)性支出,使企業(yè)能夠投入更多資金用于發(fā)展。而政府廉潔可以改善企業(yè)的生存環(huán)境,贏得企業(yè)的積極反應(yīng),提高企業(yè)發(fā)展質(zhì)量。[20]

數(shù)字政府改善了政府與企業(yè)之間的互動(dòng)機(jī)制,打破舊的行政秩序,推動(dòng)新制度體系的建立,同時(shí)促進(jìn)良好的法治環(huán)境的形成。以知識(shí)產(chǎn)權(quán)為例,數(shù)字政府可以使產(chǎn)權(quán)保護(hù)規(guī)范化,提升政府產(chǎn)權(quán)保護(hù)能力,降低侵權(quán)行為的可能性。[21]數(shù)字政府促進(jìn)政府信息共享,化解可能的風(fēng)險(xiǎn),克服官僚偏好,降低企業(yè)的制度性交易成本,體現(xiàn)為法治環(huán)境改善的效應(yīng)。[22]

不同地區(qū)現(xiàn)有的制度安排存在差別,且政府部門的有限理性和偏好不同,加上機(jī)制不完善,使得法治環(huán)境有所不同。數(shù)字政府有著趨于一致的目標(biāo),可以促進(jìn)法治環(huán)境的優(yōu)化,改變偏離合法邏輯、效率邏輯的現(xiàn)象。[23]而良好的法治環(huán)境有效提高司法和行政執(zhí)法機(jī)構(gòu)的公正性和效率,使企業(yè)在研發(fā)、融資等上獲得很好的保障,提高企業(yè)發(fā)展質(zhì)量。[24]

數(shù)字政府可以改善政府管理和服務(wù),以數(shù)字平臺(tái)為中心,響應(yīng)企業(yè)的需求,減少環(huán)節(jié)、簡(jiǎn)化流程、節(jié)省時(shí)間及降低成本。數(shù)字政府通過改變政府組織結(jié)構(gòu),提供“一站式”政務(wù)服務(wù),提升了政府治理效能,降低了企業(yè)的行政和政策負(fù)擔(dān),從而激發(fā)了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的活力。[25]

數(shù)字政府有效緩解各社會(huì)主體的信息不對(duì)稱,為企業(yè)贏得公平的發(fā)展機(jī)會(huì);抑制部門或個(gè)人的非法“設(shè)權(quán)”和“越權(quán)”行為,確保企業(yè)公平地享有政府提供的服務(wù)。[26]數(shù)字政府推動(dòng)政務(wù)服務(wù)方式的改善,從權(quán)力源頭上縮短審批時(shí)間和規(guī)范審批行為,簡(jiǎn)化和規(guī)范流程,減少企業(yè)獲得行政許可的時(shí)間,降低交易成本。[27]此外,數(shù)字政府通過簡(jiǎn)化企業(yè)注冊(cè)流程,在一定程度上降低了企業(yè)的市場(chǎng)準(zhǔn)入門檻。而市場(chǎng)化進(jìn)程縮短企業(yè)辦事時(shí)長(zhǎng),降低辦事成本,提高企業(yè)發(fā)展質(zhì)量。[28]

基于上述分析,本文提出如下假設(shè)：

H2：政府廉潔程度、法治環(huán)境及市場(chǎng)化進(jìn)程在數(shù)字政府對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的作用機(jī)制中發(fā)揮中介作用。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選取及數(shù)據(jù)來源

本文選取2010—2017年滬深A(yù)股上市企業(yè)為研究樣本,該時(shí)間跨度的選擇是囿于數(shù)據(jù)可得性：國(guó)脈電子政務(wù)網(wǎng)發(fā)布的數(shù)字政府?dāng)?shù)據(jù)始于2010年,止于2017年。為了提高研究數(shù)據(jù)的質(zhì)量,對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理：剔除變量數(shù)據(jù)缺失及ST、*ST或已退市的企業(yè)樣本。

最終,獲得9464個(gè)樣本觀測(cè)值。企業(yè)層面的數(shù)據(jù)主要來自CSMAR數(shù)據(jù)庫,數(shù)字政府?dāng)?shù)據(jù)(政府網(wǎng)站績(jī)效得分和排名)來自國(guó)脈電子政務(wù)網(wǎng),公職人員數(shù)、犯罪立案等數(shù)據(jù)來自《中國(guó)檢察年鑒》,法治環(huán)境、市場(chǎng)化進(jìn)程數(shù)據(jù)來自王小魯、樊綱等發(fā)布的《中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告》。為消除異常值的影響,對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行上下1%的Winsorize處理。

(二)研究變量的選擇

1. 被解釋變量

企業(yè)發(fā)展質(zhì)量(QED),參考鈔小靜等(2021)的研究[29],選取企業(yè)全要素生產(chǎn)率來衡量,并選擇ACF法來測(cè)算。與LP、OP法相比,ACF法能夠解決“函數(shù)相關(guān)性”問題。

2. 解釋變量

數(shù)字政府(EG),參考王曉曉等(2021)的研究[8],選取國(guó)脈電子政務(wù)網(wǎng)政府網(wǎng)站績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)來衡量。該指標(biāo)體系由政務(wù)公開、在線服務(wù)、互動(dòng)回應(yīng)、數(shù)據(jù)開放及創(chuàng)新發(fā)展等組成,能夠準(zhǔn)確客觀地反映數(shù)字政府建設(shè)水平,適用性較強(qiáng)。

3. 中介變量

根據(jù)理論機(jī)理,本文選取的中介變量包括：(1)政府廉潔程度(GI),參考劉賢趙(2022)的研究[30],選取瀆職立案數(shù)量占(每萬)公職人員的比例來衡量;(2)法治環(huán)境(LAW),參考王佰芳等(2022)的研究[31],選取市場(chǎng)中介組織發(fā)育和法治環(huán)境指標(biāo)來衡量;(3)市場(chǎng)化進(jìn)程(MP),參考宮興國(guó)等(2022)的研究[32],選取政府與市場(chǎng)的關(guān)系來衡量。

4. 控制變量(Controls)

借鑒已有研究文獻(xiàn),選擇以下指標(biāo)作為控制變量[33][34]：勞動(dòng)力規(guī)模(LAB),選取企業(yè)總員工人數(shù)的自然對(duì)數(shù)來衡量;資本強(qiáng)度(CI),選取固定資產(chǎn)值與員工人數(shù)比值的自然對(duì)數(shù)來衡量;資產(chǎn)收益率(ROA),選取凈利潤(rùn)與總資產(chǎn)的比值來衡量;資產(chǎn)負(fù)債率(LEV),選取總負(fù)債與總資產(chǎn)的比值來衡量;總資產(chǎn)報(bào)酬率(ROTA),選取利潤(rùn)總額和利息支出之和與平均資產(chǎn)總額的比值來衡量;流動(dòng)比率(CR),選取流動(dòng)資產(chǎn)與流動(dòng)負(fù)債的比值來衡量;固定資產(chǎn)比例(PFA),選取固定資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比值來衡量;企業(yè)規(guī)模(SIZE),選取總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)來衡量;企業(yè)年齡(AGE),選取企業(yè)成立年齡來衡量;宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境(PGDP),選取企業(yè)所在省級(jí)行政區(qū)GDP的自然對(duì)數(shù)來衡量;制度環(huán)境(INS),選取市場(chǎng)化總指數(shù)來衡量。

(三)研究模型

結(jié)合本文所提出的假設(shè),參考阿米特·達(dá)斯和肖巴·達(dá)斯(Amit Das &Shobha S.Das,2021)、張思涵等(2022)的研究[35][36],構(gòu)建基準(zhǔn)回歸模型如下：

QEDit=a0+a1EGit+γControlsit+εi+νi+μt+φit

(1)

為檢驗(yàn)中介機(jī)制,參考溫忠麟和葉寶娟(2014)的研究[37],在模型(1)的基礎(chǔ)上,構(gòu)建如下中介效應(yīng)模型：

U(GI、LAW、MP)it=b0+b1EGit+γControlsit+εi+νi+μt+φit

(2)

QEDit=c0+c1EGit+c2U(GI、LAW、MP)it+γControlsit+εi+νi+μt+φit

(3)

其中,i為省份,t為年份,ε、ν及μ分別為年份固定效應(yīng)、地區(qū)固定效應(yīng)及行業(yè)固定效應(yīng),φ為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示,可以看出：企業(yè)發(fā)展質(zhì)量(QED)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值及最大值分別為9.202、1.095、2.187及13.950,表明樣本企業(yè)的發(fā)展質(zhì)量存在明顯的差異;數(shù)字政府(EG)的均值、中位數(shù)、最小值及最大值分別為4.273、4.236、2.485及4.504,表明我國(guó)大部分地區(qū)的數(shù)字政府建設(shè)低于平均水平;政府廉潔程度(GI)、法治環(huán)境(LAW)及市場(chǎng)化進(jìn)程(MP)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值及最大值,均表明不同地區(qū)在一定程度上存在明顯差異。其他變量的統(tǒng)計(jì)結(jié)果均在合理范圍內(nèi),不再贅述。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

(二)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

數(shù)字政府對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量影響的基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表2所示：分別采用隨機(jī)效應(yīng)模型(OLS)、固定效應(yīng)模型(FE)及隨機(jī)效應(yīng)模型(RE),進(jìn)行回歸。其中,列(4)為采用隨機(jī)效應(yīng)模型時(shí)列(1)的基礎(chǔ)上加入了控制變量,列(5)為采用固定效應(yīng)模型時(shí)列(2)的基礎(chǔ)上加入了控制變量,列(6)為采用隨機(jī)效應(yīng)模型時(shí)列(3)的基礎(chǔ)上加入了控制變量。列(1)、列(4)的回歸結(jié)果顯示,數(shù)字政府對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的系數(shù)分別為0.217和0.163,均在1%的水平上顯著;列(2)、列(5)的回歸結(jié)果顯示,數(shù)字政府對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的系數(shù)分別為0.460和0.238,均在1%的水平上顯著;列(3)、列(6)的回歸結(jié)果顯示,數(shù)字政府對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的系數(shù)分別為0.323和0.245,均在1%的水平上顯著。這表明數(shù)字政府對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量具有正向的提升作用,研究假設(shè)H1得證。同時(shí),F檢驗(yàn)、Hausman檢驗(yàn)及Wald統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)表明固定效應(yīng)模型更優(yōu),因此選擇固定效應(yīng)模型進(jìn)行后續(xù)回歸。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

(三)內(nèi)生性檢驗(yàn)和穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 內(nèi)生性檢驗(yàn)

(1)引入工具變量。借鑒袁航和朱承亮(2022)的研究[38],選擇各省級(jí)行政區(qū)的地形起伏度(RDLS)作為數(shù)字政府的工具變量(地形起伏度會(huì)影響數(shù)字政府相關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)),進(jìn)行IV-2SLS回歸,結(jié)果如表3中列(1)、列(2)所示。K-P rk LM統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的p值為0.000,K-P rk Wald F統(tǒng)計(jì)量大于Stock-Yogo弱識(shí)別檢驗(yàn)10%水平上的臨界值,表明所選的工具變量是合理的。研究顯示,數(shù)字政府對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的系數(shù)為0.800,在1%的水平上顯著。這表明基準(zhǔn)回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

表3 內(nèi)生性檢驗(yàn)

(2)更換回歸方法。參考陳曉峰(2021)的研究[39],選擇將回歸方法更換為廣義矩估計(jì)方法,分別采用差分GMM、系統(tǒng)GMM進(jìn)行回歸,結(jié)果如表3中列(3)、列(4)所示。企業(yè)發(fā)展質(zhì)量滯后一期(L.QED)的系數(shù)分別為0.650、0.600,均在1%的水平上顯著;數(shù)字政府對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的系數(shù)分別為0.209、0.185,均在1%的水平上顯著。同時(shí),AR(2)檢驗(yàn)、Sargan檢驗(yàn)表明差分GMM、系統(tǒng)GMM回歸選擇的工具變量是有效的,也表明基準(zhǔn)回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

2. 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(1)替換解釋變量衡量方法。參考郭蕾和黃鄭愷(2021)的研究[40],選取電子政務(wù)排名來衡量數(shù)字政府,其他變量保持不變,對(duì)數(shù)字政府與企業(yè)發(fā)展質(zhì)量重新進(jìn)行回歸,結(jié)果如表4中列(1)所示。數(shù)字政府對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的系數(shù)為-0.049,在10%的水平上顯著。這表明基準(zhǔn)回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(2)改變被解釋變量測(cè)算方法。參考馮玨和黃解宇(2023)的研究[41],分別采用OP法、LP法重新測(cè)算企業(yè)發(fā)展質(zhì)量,其他變量保持不變,對(duì)數(shù)字政府與企業(yè)發(fā)展質(zhì)量重新進(jìn)行回歸,結(jié)果分別如表4中列(2)、列(3)所示。

數(shù)字政府對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的系數(shù)分別為0.213和0.245,均在1%的水平上顯著。依然表明基準(zhǔn)回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

(四)異質(zhì)性檢驗(yàn)

1. 行業(yè)異質(zhì)性檢驗(yàn)

鑒于不同技術(shù)特性的企業(yè)的創(chuàng)新能力、員工素質(zhì)等存在較大差異,參考王佳妮等(2022)的研究[42],劃分為高新企業(yè)和非高新企業(yè)。具體來說,將行業(yè)代碼C26、C27、C28、C37、C39、C40、I63、I64、I65、M74、M73及N77劃分為高新企業(yè),其他為非高新企業(yè),進(jìn)行行業(yè)異質(zhì)性檢驗(yàn),結(jié)果如表5所示。

表5 行業(yè)異質(zhì)性檢驗(yàn)

在高新企業(yè)樣本中,數(shù)字政府對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的系數(shù)為0.331,在1%的水平上顯著;在非高新企業(yè)樣本中,數(shù)字政府對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的系數(shù)為0.038,不顯著?？梢钥闯?與非高新企業(yè)相比,數(shù)字政府對(duì)高新企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的影響更為顯著。

2. 區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)

鑒于不同地區(qū)的企業(yè)面臨的經(jīng)濟(jì)環(huán)境、社會(huì)環(huán)境等可能存在較大差異,參考鄧榮榮和吳云峰(2023)的研究[43],劃分為東部、中部及西部,進(jìn)行回歸,結(jié)果如表6所示。在東部企業(yè)樣本中,數(shù)字政府對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的系數(shù)為0.282,在1%的水平上顯著;在中部企業(yè)樣本中,數(shù)字政府對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的系數(shù)為0.140,不顯著;在西部企業(yè)樣本中,數(shù)字政府對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的系數(shù)為0.121,不顯著?？梢钥闯?與中部、西部企業(yè)相比,數(shù)字政府對(duì)東部企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的影響更為顯著。

表6 區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)

(五)中介效應(yīng)檢驗(yàn)

表7中列(1)、列(2)為政府廉潔程度中介效應(yīng)檢驗(yàn)的結(jié)果,其中列(1)為模型(2)的回歸結(jié)果,列(2)為模型(3)的回歸結(jié)果。在列(1)中,數(shù)字政府對(duì)政府廉潔程度的影響系數(shù)為-0.127,在1%的水平上顯著。在列(2)中,數(shù)字政府對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的影響系數(shù)為0.201,在1%的水平上顯著;政府廉潔程度對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的影響系數(shù)為-0.827,在1%的水平上顯著。同時(shí),Sobel檢驗(yàn)表明,中介效應(yīng)為0.187,在1%的水平上顯著,中介效應(yīng)占比27.17%。這表明,數(shù)字政府建設(shè),促進(jìn)了政府廉潔,進(jìn)而提高了企業(yè)發(fā)展質(zhì)量。

表7 中介效應(yīng)檢驗(yàn)

表7中列(3)、列(4)為法治環(huán)境中介效應(yīng)檢驗(yàn)的結(jié)果,其中列(3)為模型(2)的回歸結(jié)果,列(4)為模型(3)的回歸結(jié)果。在列(3)中,數(shù)字政府對(duì)法治環(huán)境的影響系數(shù)為15.086,在1%的水平上顯著。在列(4)中,數(shù)字政府對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的影響系數(shù)為0.293,在1%的水平上顯著;法治環(huán)境對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的影響系數(shù)為0.024,在1%的水平上顯著。同時(shí),Sobel檢驗(yàn)表明,中介效應(yīng)為0.367,在1%的水平上顯著,中介效應(yīng)占比55.63%。這表明,數(shù)字政府建設(shè),優(yōu)化了法治環(huán)境,進(jìn)而提高了企業(yè)發(fā)展質(zhì)量。

表7中列(5)、列(6)為市場(chǎng)化進(jìn)程中介效應(yīng)檢驗(yàn)的結(jié)果,其中列(5)為模型(2)的回歸結(jié)果,列(6)為模型(3)的回歸結(jié)果。在列(5)中,數(shù)字政府對(duì)市場(chǎng)化進(jìn)程的影響系數(shù)為4.185,在1%的水平上顯著。在列(6)中,數(shù)字政府對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的影響系數(shù)為0.577,在1%的水平上顯著;市場(chǎng)化進(jìn)程對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的影響系數(shù)為0.020,在1%的水平上顯著。同時(shí),Sobel檢驗(yàn)表明,中介效應(yīng)為0.082,在1%的水平上顯著,中介效應(yīng)占比12.49%。這表明,數(shù)字政府建設(shè),推進(jìn)市場(chǎng)化進(jìn)程,進(jìn)而提高企業(yè)發(fā)展質(zhì)量。

同時(shí),進(jìn)行了Bootstrap檢驗(yàn),見表8,結(jié)果顯示,政府廉潔程度(GI)、法治環(huán)境(LAW)及市場(chǎng)化進(jìn)程(MP)中介效應(yīng)的置信區(qū)間均不包含0,表明中介效應(yīng)成立。綜上,政府廉潔程度、法治環(huán)境及市場(chǎng)化進(jìn)程在數(shù)字政府對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的作用機(jī)制中發(fā)揮中介作用。研究假設(shè)H2得證。

表8 Bootstrap檢驗(yàn)

(六)進(jìn)一步檢驗(yàn)

在線服務(wù)(OS)、互動(dòng)回應(yīng)(IR)及數(shù)據(jù)開放(OD)是數(shù)字政府(EG)的三個(gè)主要細(xì)分指標(biāo),有助于從不同維度認(rèn)識(shí)數(shù)字政府建設(shè)。因此,有必要將數(shù)字政府(EG)分別替換為在線服務(wù)(OS)、互動(dòng)回應(yīng)(IR)及數(shù)據(jù)開放(OD),重新進(jìn)行回歸,結(jié)果如表9所示。在線服務(wù)對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的系數(shù)為0.020,不顯著;互動(dòng)回應(yīng)對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的系數(shù)為0.072,在1%的水平上顯著;數(shù)據(jù)開放對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的系數(shù)為0.006,不顯著。上述結(jié)果顯示,在線服務(wù)、互動(dòng)回應(yīng)及數(shù)據(jù)開放三者,只有互動(dòng)回應(yīng)對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的影響是顯著的。這表明,數(shù)字政府在政企溝通中發(fā)揮著重要作用,但可能因管理、制度等因素影響服務(wù)效果。

表9 數(shù)字政府細(xì)分指標(biāo)的進(jìn)一步檢驗(yàn)

五、結(jié)論與建議

本文以2010—2017年滬深A(yù)股上市企業(yè)為研究樣本,實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字政府對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的影響：首先進(jìn)行數(shù)字政府對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的基準(zhǔn)回歸,然后進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)和穩(wěn)健性檢驗(yàn)(包括引入工具變量、更換回歸方法、替換解釋變量衡量方法及改變被解釋變量測(cè)算方法),再進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)(包括行業(yè)異質(zhì)性檢驗(yàn)、區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)),接著進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)(包括政府廉潔程度、法治環(huán)境及市場(chǎng)化進(jìn)程),最后進(jìn)行數(shù)字政府細(xì)分指標(biāo)的進(jìn)一步檢驗(yàn)。

研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字政府對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量具有正向的提升作用。異質(zhì)性檢驗(yàn)表明,與非高新企業(yè)相比,數(shù)字政府對(duì)高新企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的影響更為顯著;與中部、西部企業(yè)相比,數(shù)字政府對(duì)東部企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的影響更為顯著。中介效應(yīng)檢驗(yàn)表明,政府廉潔程度、法治環(huán)境及市場(chǎng)化進(jìn)程在數(shù)字政府對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的作用機(jī)制中發(fā)揮中介作用。數(shù)字政府細(xì)分指標(biāo)的進(jìn)一步檢驗(yàn)表明,在線服務(wù)、互動(dòng)回應(yīng)及數(shù)據(jù)開放三者,只有互動(dòng)回應(yīng)對(duì)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的影響是顯著的。

基于上述研究結(jié)論,提出以下建議：

第一,應(yīng)高質(zhì)量推動(dòng)數(shù)字政府建設(shè)。數(shù)字政府建設(shè)要充分考慮地區(qū)之間存在的差異,如數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等,需要結(jié)合區(qū)位特征,采取差異化策略,有的放矢地完善數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),彌合“數(shù)字鴻溝”,打通數(shù)字政府建設(shè)的梗阻問題。同時(shí),還要拓寬數(shù)字政府的功能深度：以企業(yè)需求為出發(fā)點(diǎn),通過技術(shù)融合、業(yè)務(wù)整合及流程再造,使數(shù)字政府服務(wù)充分滿足企業(yè)需求,加強(qiáng)與企業(yè)之間的互動(dòng)交流,讓企業(yè)參與到數(shù)字政府服務(wù)于企業(yè)發(fā)展中來,避免政府與企業(yè)之間存在數(shù)字鴻溝。

第二,數(shù)字政府建設(shè)應(yīng)與體制機(jī)制改革相協(xié)調(diào)。數(shù)字政府建設(shè)不僅是新的技術(shù)形式,還是一種全新的治理模式,從而使先進(jìn)的技術(shù)、完善的配套政策為政府管理服務(wù)。數(shù)字政府存在制度更新滯后的問題,制約著數(shù)字政府服務(wù)質(zhì)量的提升,如技術(shù)規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)體系、安全防護(hù)及運(yùn)維監(jiān)管等,需要克服與完善,建設(shè)服務(wù)型政府。完善反饋機(jī)制、法律保障體系及安全保障體系,及時(shí)總結(jié)數(shù)字政府服務(wù)中的堵點(diǎn)難點(diǎn),實(shí)現(xiàn)政府職能轉(zhuǎn)變、政務(wù)流程優(yōu)化,強(qiáng)化部門協(xié)調(diào)機(jī)制,靈活應(yīng)對(duì)企業(yè)需求,提升數(shù)字政府服務(wù)能力。

第三,借助數(shù)字政府優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境。數(shù)字政府可以通過提供非歧視性、全方位的公共服務(wù),改善企業(yè)與政府打交道的體驗(yàn),以優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境。數(shù)字政府有助于整合政務(wù)服務(wù)體系和功能,提高政府決策、管理、監(jiān)管及服務(wù)等能力,改善問責(zé)和監(jiān)督機(jī)制。數(shù)字政府推動(dòng)監(jiān)管從注重事前審批轉(zhuǎn)向事中事后監(jiān)管,提升市場(chǎng)監(jiān)管的科學(xué)性。借助數(shù)字政府,更加有效地保護(hù)企業(yè)的合法權(quán)益,維護(hù)市場(chǎng)的公平性、公開性和公正性;推進(jìn)部門權(quán)力、責(zé)任的落實(shí)與公開,提高企業(yè)家對(duì)市場(chǎng)的信心,減輕企業(yè)負(fù)擔(dān)。