【摘要】當(dāng)前，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模持續(xù)快速增長，成為國民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分。鑒于此，文章基于2015—2022年我國A股上市企業(yè)的面板數(shù)據(jù)，以國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)為一項(xiàng)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，通過雙重差分模型探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展的微觀影響。研究發(fā)現(xiàn)：首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展顯著抑制了企業(yè)非效率投資，即提高了企業(yè)投資效率。經(jīng)過安慰劑檢驗(yàn)、PSM-DID檢驗(yàn)、控制其他政策干擾等一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)之后，結(jié)論依然成立。其次，機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展可以通過增加企業(yè)研發(fā)投入，進(jìn)而提高企業(yè)投資效率。最后，異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，相比于國有企業(yè)和大規(guī)模企業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展對(duì)非國有企業(yè)和小規(guī)模企業(yè)投資效率的提高作用更顯著。研究為進(jìn)一步推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展和企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提出可行性建議。

【關(guān)鍵詞】數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展；研發(fā)投入；投資效率；雙重差分模型

【中圖分類號(hào)】F724

引言

近年來，數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展，規(guī)模持續(xù)增長。2012—2022年，中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模從11萬億元增長到50.2萬億元，在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、網(wǎng)民數(shù)量、人工智能發(fā)展等多方面領(lǐng)跑全球?！稊?shù)字中國發(fā)展報(bào)告（2023年）》顯示，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重達(dá)到10%左右，連續(xù)11年成為全球第一大網(wǎng)絡(luò)零售市場。2024年7月，2024全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)大會(huì)在北京開幕，大會(huì)發(fā)布了多項(xiàng)重要成果和報(bào)告，如《2024北京數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告》藍(lán)皮書等。自2015年起，我國出臺(tái)一系列數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的政策，例如“寬帶中國”戰(zhàn)略、智慧城市建設(shè)。2019年，為了探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展的新思路、新模式、新路徑，進(jìn)一步發(fā)揮示范引領(lǐng)和輻射帶動(dòng)作用，有力支撐現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系建設(shè)和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，我國啟動(dòng)國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)建設(shè)工作。

現(xiàn)有文獻(xiàn)已經(jīng)廣泛研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)的影響，主要集中于“寬帶中國”戰(zhàn)略、智慧城市建設(shè)和國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)等。首先，在“寬帶中國”戰(zhàn)略方面，現(xiàn)有研究一致表明其提高了企業(yè)創(chuàng)新水平。徐揚(yáng)和劉育杰（2022）[ 1 ]、邱洋冬（2022）[ 2 ]運(yùn)用多期雙重差分模型，研究發(fā)現(xiàn)“寬帶中國”戰(zhàn)略顯著提升了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平。童雨（2023）[3]研究發(fā)現(xiàn)“寬帶中國”戰(zhàn)略能夠有效對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)進(jìn)行賦能。進(jìn)一步地，Ju（2023）[4]從企業(yè)和行業(yè)異質(zhì)性的微觀視角出發(fā)，研究發(fā)現(xiàn)“寬帶中國”戰(zhàn)略對(duì)企業(yè)的突破性創(chuàng)新和漸進(jìn)性創(chuàng)新都產(chǎn)生了實(shí)質(zhì)性的積極影響。其次，在智慧城市建設(shè)方面，已有研究成果證明其增強(qiáng)了企業(yè)綠色創(chuàng)新。韋琳和馬夢茹（2022）[5]、Guo等（2024）[ 6 ]采用多期雙重差分模型，研究發(fā)現(xiàn)智慧城市建設(shè)能夠顯著提升企業(yè)的綠色創(chuàng)新水平。進(jìn)一步地，余得生和王姝婕（2024）[7]研究發(fā)現(xiàn)智慧城市試點(diǎn)政策顯著提升了企業(yè)綠色創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量，具有增量提質(zhì)的效果。最后，在國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)方面，已有研究成果顯示其推動(dòng)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和技術(shù)創(chuàng)新。孫偉增等（2023）[ 8 ]、侯林岐等（2023）[9]、石玉堂和王曉丹（2024）[ 1 0 ]基于雙重差分模型，研究發(fā)現(xiàn)試驗(yàn)區(qū)有效激發(fā)了企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。進(jìn)一步，戴艷娟等（2023）[ 1 1 ]研究發(fā)現(xiàn)試驗(yàn)區(qū)顯著促進(jìn)了試驗(yàn)區(qū)內(nèi)企業(yè)的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步創(chuàng)新發(fā)展，部分學(xué)者開始關(guān)注國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)。曾皓（2023）[ 1 2 ]基于雙重差分法，研究發(fā)現(xiàn)國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)顯著促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。宋潞平和劉曉梅（2024）[13]和李君銳等（2024）[14]分別研究發(fā)現(xiàn)其顯著促進(jìn)了區(qū)域和企業(yè)的創(chuàng)新。

與此同時(shí)，企業(yè)投資效率代表資源配置效率，是高質(zhì)量發(fā)展的追求目標(biāo)及價(jià)值積累的源動(dòng)力。高效率投資有利于資源的最優(yōu)分配（雷光勇和楊婭，2015）[15]，企業(yè)投資效率對(duì)于企業(yè)的盈利能力、市場競爭力、可持續(xù)發(fā)展以及決策效率等方面都具有重要意義。因此，企業(yè)應(yīng)高度重視投資效率問題，不斷優(yōu)化投資策略和管理機(jī)制，以實(shí)現(xiàn)長期穩(wěn)健發(fā)展。本研究關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展能否提高企業(yè)投資效率?；诖耍疚囊試覕?shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)作為一項(xiàng)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，基于2012—2022年我國A股上市企業(yè)的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建雙重差分模型探究其對(duì)企業(yè)投資效率的影響，以及其影響機(jī)制和邊界條件。本研究基于委托代理視角，探究了國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)對(duì)企業(yè)研發(fā)投入和投資效率的影響，這為更好地理解數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展如何產(chǎn)生政策效果提供了解釋。最后，基于研究結(jié)論，本研究為進(jìn)一步完善國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)和提高企業(yè)投資效率提出了建議。

二、政策背景與理論機(jī)制

（一）制度背景

中國的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展大致經(jīng)歷了三個(gè)階段。第一階段是1994—2004年，技術(shù)孕育階段。這一時(shí)期，中國誕生了一系列互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，形成了中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基本格局。同時(shí)，政府對(duì)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的投入和支持為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的孕育提供了重要保障。第二階段是2005—2015年，爆發(fā)增長階段。在此期間，互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量激增，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施快速發(fā)展，人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)為互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的發(fā)展提供了支撐，平臺(tái)經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)爆發(fā)式增長。第三階段是2016年至今，融合協(xié)同階段。2016年9月，二十國集團(tuán)首次提出《G20數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與合作倡議》，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的定義和構(gòu)成進(jìn)行了明確闡述。2021年12月，我國出臺(tái)了《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》，從頂層設(shè)計(jì)上明確了我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總體思路、發(fā)展目標(biāo)、重點(diǎn)任務(wù)和重大舉措。

然而，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在快速發(fā)展中也面臨一些挑戰(zhàn)。企業(yè)層面，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，傳統(tǒng)商業(yè)模式受到?jīng)_擊，企業(yè)需要探索新的商業(yè)模式以適應(yīng)市場需求。傳統(tǒng)企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，需要重構(gòu)業(yè)務(wù)流程、升級(jí)信息系統(tǒng)、培養(yǎng)數(shù)字化人才等，研發(fā)資金需求大、周期長。由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目的復(fù)雜性和不確定性，金融機(jī)構(gòu)在評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)時(shí)可能會(huì)提高融資成本，使企業(yè)難以承受。區(qū)域?qū)用妫覈鴶?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在區(qū)域間存在不平衡現(xiàn)象，東部地區(qū)發(fā)展較快，中西部地區(qū)相對(duì)滯后。產(chǎn)業(yè)層面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)需要構(gòu)建完善的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系，包括產(chǎn)業(yè)鏈上下游的協(xié)同、產(chǎn)業(yè)間的融合等。然而，當(dāng)前產(chǎn)業(yè)生態(tài)構(gòu)建過程中存在利益分配不均、合作機(jī)制不健全等問題。

2019年10月，國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)啟動(dòng)會(huì)召開，標(biāo)志著試驗(yàn)區(qū)的建設(shè)工作正式啟動(dòng)。首批國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)包括河北?。ㄐ郯残聟^(qū)）、浙江省、福建省、廣東省、重慶市、四川省等6個(gè)?。ㄊ?、區(qū)）。國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)在推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)程中，采取了多維度、系統(tǒng)性的策略：第一，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)與模式創(chuàng)新。試驗(yàn)區(qū)強(qiáng)調(diào)技術(shù)創(chuàng)新和模式創(chuàng)新，支持平臺(tái)經(jīng)濟(jì)、共享經(jīng)濟(jì)等新業(yè)態(tài)、新模式的發(fā)展，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的深刻變革。同時(shí)，試驗(yàn)區(qū)鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)探索適合數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目的融資模式，建立健全針對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估機(jī)制，以拓寬企業(yè)的融資渠道。第二，系統(tǒng)優(yōu)化與高效配置。試驗(yàn)區(qū)注重系統(tǒng)優(yōu)化與高效配置，優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)各要素的流通機(jī)制。第三，政策協(xié)同與區(qū)域協(xié)同。試驗(yàn)區(qū)強(qiáng)化跨部門政策協(xié)同，確保各項(xiàng)政策措施的有效銜接和落地。第四，生態(tài)構(gòu)建與治理提升。試驗(yàn)區(qū)致力于構(gòu)建完善的數(shù)字經(jīng)濟(jì)生態(tài)體系，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。

目前，試驗(yàn)區(qū)在技術(shù)創(chuàng)新和模式創(chuàng)新方面取得了顯著成效。2023年，以福建試驗(yàn)區(qū)為例，其數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模已2.9萬億元，對(duì)GDP貢獻(xiàn)率超50%。這表明試驗(yàn)區(qū)在推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面取得了顯著成效，貢獻(xiàn)度不斷提升。

（二）理論機(jī)制

企業(yè)投資效率問題始終是學(xué)術(shù)界關(guān)注的重要問題之一，在企業(yè)投資研究的發(fā)展過程中，先后出現(xiàn)了投資加速器理論、現(xiàn)代廠商投資理論、Q理論、MM理論、權(quán)衡理論，以及從信息不對(duì)稱視角、委托代理視角、行為金融學(xué)視角和政府干預(yù)視角進(jìn)行研究（許為賓和周建，2017）[ 1 6 ]。根據(jù)委托代理視角，由于企業(yè)所有權(quán)與控制權(quán)相分離，兩者的利益目標(biāo)不再一致，管理者除了具有獲取私有收益的自利動(dòng)機(jī)外還存在人力資本聲譽(yù)和職業(yè)安全偏好等方面的個(gè)人動(dòng)機(jī)（郝穎，2010）[17]。在企業(yè)投資決策時(shí)，管理層有可能從其自身的利益出發(fā)，選擇有利于自己而非有益于股東的投資項(xiàng)目，出現(xiàn)過度投資行為。然而由于信息不對(duì)稱等因素，管理層在進(jìn)行投資時(shí)也可能放棄真正收益較高的項(xiàng)目，導(dǎo)致投資不足（姚立杰等，2020）[ 1 8 ]。以面對(duì)創(chuàng)新機(jī)會(huì)為例，管理者的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避偏好可能導(dǎo)致其對(duì)創(chuàng)新項(xiàng)目持保守態(tài)度，使其放棄具有潛在價(jià)值的創(chuàng)新機(jī)會(huì)，削弱企業(yè)的創(chuàng)新能力的同時(shí)造成非理性投資。只有當(dāng)企業(yè)的投資水平?jīng)]有出現(xiàn)過度或不足的情況，能夠恰到好處地滿足企業(yè)發(fā)展的需要時(shí)，才認(rèn)為企業(yè)的投資效率是較高的。

國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)增加研發(fā)投入，進(jìn)而提高企業(yè)投資效率。首先，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，需要更多的研發(fā)投入，極大地提高了企業(yè)對(duì)研發(fā)投入的需求。試驗(yàn)區(qū)響應(yīng)企業(yè)需求，通過政策引導(dǎo)，鼓勵(lì)和支持企業(yè)根據(jù)市場需求進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品研發(fā)。例如，設(shè)立專項(xiàng)獎(jiǎng)勵(lì)資金，對(duì)成功開發(fā)出符合市場需求新產(chǎn)品的企業(yè)進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)。其次，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展加劇市場競爭，企業(yè)需要不斷適應(yīng)快速變化的市場環(huán)境并加大技術(shù)研發(fā)投入，以保持競爭力和可持續(xù)發(fā)展。試驗(yàn)區(qū)激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新動(dòng)力，通過制定技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的規(guī)劃和目標(biāo)，引導(dǎo)企業(yè)加大在關(guān)鍵技術(shù)、核心領(lǐng)域和前沿技術(shù)方面的研發(fā)投入。最后，企業(yè)在創(chuàng)新過程中會(huì)面臨多種不確定性，這些不確定性不僅增加了創(chuàng)新的難度，還可能給企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)損失。試驗(yàn)區(qū)積極消除不確定因素，通過給予一定比例的資金補(bǔ)貼降低企業(yè)的研發(fā)成本，同時(shí)鼓勵(lì)保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)開展針對(duì)研發(fā)活動(dòng)的保險(xiǎn)產(chǎn)品，為企業(yè)提供研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)保障。

研發(fā)投入增加有利于進(jìn)一步提高企業(yè)投資效率。一方面，通過持續(xù)的研發(fā)投入，企業(yè)可以創(chuàng)造出具有技術(shù)含量的新產(chǎn)品、新技術(shù)或新工藝，最大限度地滿足消費(fèi)者需求，從技術(shù)層面不斷提升企業(yè)的核心競爭力。這種核心競爭力的提升有助于企業(yè)在市場上獲得更高的份額和更大的利潤空間，進(jìn)而提升企業(yè)的整體投資效率。另一方面，企業(yè)管理人員為實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略目標(biāo)，必須對(duì)與研發(fā)投入有關(guān)的資源進(jìn)行協(xié)調(diào)與控制，在此過程中研發(fā)投入的效率也得到了提高，對(duì)整個(gè)企業(yè)投資效率的提高發(fā)揮巨大的作用（吳良海等，2015）[19]。

基于此，本文提出如下假設(shè)：

H1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展顯著提高企業(yè)投資效率。

H2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展顯著增加了企業(yè)研發(fā)投入，進(jìn)而提高了投資效率。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)計(jì)

其中，i表示企業(yè)，t表示年份；efficiency為本文的被解釋變量，表示企業(yè)投資效率；treat×time為通過雙重差分模型構(gòu)建的解釋變量，表示國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)；controls為一系列可能影響企業(yè)投資效率的控制變量。模型中還控制了多維固定效應(yīng)，δ表示企業(yè)維度的個(gè)體固定效應(yīng)，μ表示年份維度的時(shí)間固定效應(yīng)。ε表示干擾項(xiàng)。

（二）變量設(shè)計(jì)

1.被解釋變量

其中，Invest、Growth、NEG分別表示企業(yè)實(shí)際投資總額、營業(yè)收入增長率以及營業(yè)收入是否增長的虛擬變量。對(duì)模型（2）分行業(yè)、分年度進(jìn)行回歸，所得殘差取絕對(duì)值代表企業(yè)的非效率投資，以此反向度量efficiency，其越小說明投資效率越高。

2.解釋變量

國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)（treat×time）：本文基于雙重差分模型構(gòu)建政策變量。其中，time是0-1變量，當(dāng)年份在2019年之后取值為1，否則為0；treat是0-1變量，當(dāng)企業(yè)注冊地位于6個(gè)試點(diǎn)區(qū)域時(shí)取值為1，否則為0。

3.機(jī)制變量

研發(fā)投入（innovation）：參考馬廣奇等（2020）[ 2 1 ]的研究成果，本研究采用研發(fā)費(fèi)用率，即研發(fā)費(fèi)用與營業(yè)收入的比值衡量企業(yè)研發(fā)投入的水平。

4.控制變量

參考前期與企業(yè)投資效率相關(guān)的研究成果，本文選擇一系列控制變量Controls。變量的定義與測度見表1。

（三）樣本與數(shù)據(jù)來源

本文選取2015—2022年我國A股上市企業(yè)作為初始研究樣本。同時(shí)，本文進(jìn)行以下樣本篩選工作：（1）剔除銀行、保險(xiǎn)行業(yè)的樣本；（2）剔除資產(chǎn)負(fù)債率大于1即破產(chǎn)的樣本；（3）剔除上市時(shí)間1年及以內(nèi)和觀測值僅有一期的樣本。處理后，本文共獲取3374個(gè)企業(yè)樣本，共計(jì)20 492條觀測值。

本文中企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和投資效率的測度數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》等。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2為主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。其中，企業(yè)投資效率（efficiency）均值為4.121，最大值為42.253，最小值為0，說明樣本企業(yè)投資效率差距較大，企業(yè)投資能力參差不齊。研發(fā)費(fèi)用率（innovation）均值為0.03，標(biāo)準(zhǔn)差為0.047，最大值為0.792，表明不同樣本企業(yè)研發(fā)投入的強(qiáng)度存在明顯差異，各企業(yè)對(duì)創(chuàng)新的重視程度不同。treat×time的均值為0.176，說明試點(diǎn)地區(qū)的企業(yè)在試點(diǎn)后的觀測值占整體的17.6%，比較適合進(jìn)行DID模型研究。其他相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果不作贅述。

（二）回歸分析

1.動(dòng)態(tài)效應(yīng)檢驗(yàn)

其中，year為每一年設(shè)定的虛擬變量。如圖繪制了以政策生效前一年（2019年）為基準(zhǔn)期，在95%置信區(qū)間下回歸系數(shù)的估計(jì)結(jié)果。

由圖1可知，首先，在2020年之前的回歸系數(shù)值不顯著異于0，說明在政策實(shí)施之前實(shí)驗(yàn)組與控制組并無顯著差異，滿足平行趨勢假設(shè)。其次，在2020年之后，回歸系數(shù)值出現(xiàn)差異，說明政策效應(yīng)開始顯現(xiàn)。最后，政策效應(yīng)顯現(xiàn)存在滯后。可能原因是，企業(yè)投資戰(zhàn)略調(diào)整需要一定的決策周期，因此導(dǎo)致企業(yè)的投資行為和研發(fā)活動(dòng)在政策實(shí)施后出現(xiàn)滯后。

2.回歸結(jié)果分析

本文檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展對(duì)企業(yè)投資效率的影響，回歸結(jié)果如表3列（1）、列（2）所示。列（1）為僅控制時(shí)間和個(gè)體固定效應(yīng)的回歸結(jié)果，treat×time的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)。列（2）為控制時(shí)間和個(gè)體固定效應(yīng)以及控制變量的回歸結(jié)果，treat×time的系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)。這說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展能夠抑制非效率投資，即提高投資效率。該結(jié)果驗(yàn)證了本文假設(shè)1。

研發(fā)投入的機(jī)制檢驗(yàn)回歸結(jié)果如列（3）、列（4）所示。列（3）中treat×time與innovation顯著正相關(guān)，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠有效促進(jìn)企業(yè)增加研發(fā)投入。列（4）在模型（1）中加入了機(jī)制變量innovation，結(jié)果顯示innovation的系數(shù)顯著為負(fù)，說明研發(fā)投入的增加能夠抑制非效率投資。此外，在加入innovation機(jī)制變量后，treat×time的系數(shù)值有所降低（見列（1））。這說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展可以通過增加企業(yè)研發(fā)投入，進(jìn)而提高企業(yè)投資效率。該結(jié)果驗(yàn)證了本文假設(shè)2。

上述結(jié)果說明，國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)作為推動(dòng)我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展的重要舉措，顯著提高了企業(yè)的研發(fā)投入和投資效率。這表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展已經(jīng)成為助力我國企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵要素，必須總結(jié)經(jīng)驗(yàn)、繼續(xù)推廣，不斷完善國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)的建設(shè)工作。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.安慰劑檢驗(yàn)

為了消除潛在的不可觀測因素的干擾，本研究進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)。通過隨機(jī)抽樣抽取與實(shí)驗(yàn)組數(shù)量相同的樣本，作為偽實(shí)驗(yàn)組treat’，并將其與time交互形成偽政策變量treat’×time進(jìn)行回歸。圖2繪制了循環(huán)500次隨機(jī)抽樣的回歸結(jié)果，橫軸刻度了回歸結(jié)果的估計(jì)系數(shù)，縱軸刻度了回歸結(jié)果的核密度及其p值。

由圖2可知，首先核密度曲線接近正態(tài)分布，說明檢驗(yàn)基本滿足隨機(jī)抽樣。其次，絕大多數(shù)隨機(jī)抽樣的回歸系數(shù)值都在0值附近，且p值大于0.05，說明虛構(gòu)的偽實(shí)驗(yàn)組并未取得顯著效果。最后，以豎虛線表示實(shí)際估計(jì)系數(shù)（見表3列（2））明顯異于隨機(jī)抽樣的大部分結(jié)果。因此，本文的檢驗(yàn)結(jié)果比較穩(wěn)健，基本不存在其他的替代解釋。

2. PSM-DID檢驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)組被選擇可能受到某些因素的驅(qū)動(dòng)，為了保證穩(wěn)健性，本文借鑒James（1997）[ 2 2 ]的研究成果，對(duì)研究樣本進(jìn)行傾向得分匹配（PSM），以消除這些因素的干擾。具體來說，本文以所有控制變量為協(xié)變量，并計(jì)算傾向匹配得分值，進(jìn)行1：1最鄰近匹配。

由表4中列（1）可知，PSM后僅剩4516條觀測值。treat×time的系數(shù)顯著為負(fù)，說明在消除了可能影響實(shí)驗(yàn)組被選擇的因素干擾之后，研究結(jié)果依然穩(wěn)健。

3.控制其他政策干擾

國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)對(duì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新具有顯著影響，因此可能對(duì)本研究的結(jié)論產(chǎn)生干擾。為此，本研究通過雙重差分模型生成了國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的政策變量bigdata，并作為控制變量加入基準(zhǔn)回歸模型。

如表4列（2）所示，bigdata的系數(shù)顯著為負(fù)，說明大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)確實(shí)對(duì)企業(yè)投資效率具有顯著影響。但是，treat×time的系數(shù)依然顯著為負(fù)，大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)并未對(duì)研究結(jié)果產(chǎn)生顯著的沖擊。

4.替換測度

其中，Invest、Growth分別表示企業(yè)實(shí)際投資總額、營業(yè)收入增長率。如表4列（3）所示，treat×time的系數(shù)顯著為負(fù)，說明核心變量的測度方式并不影響本研究的結(jié)論。

5.滯后效應(yīng)

為了進(jìn)一步緩解內(nèi)生性問題，本研究將解釋變量及所有控制變量滯后一期（郭夢和朱成成，2023）[24]，進(jìn)行基準(zhǔn)回歸檢驗(yàn)。如表4列（4）所示，treat×time的系數(shù)顯著為負(fù)，研究結(jié)果是穩(wěn)健的。

（四）異質(zhì)性分析

1.產(chǎn)權(quán)性質(zhì)

本文進(jìn)一步研究在不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展對(duì)企業(yè)投資效率的影響。如表5所示，在非國企中treat×time的系數(shù)顯著，而國企組中系數(shù)不顯著。這說明相比于國有企業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展對(duì)非國有企業(yè)投資效率的提高作用更顯著。

可能的解釋是，非國有企業(yè)相較于國有企業(yè)擁有更加靈活的經(jīng)營機(jī)制和決策流程，這使得它們能夠更快地響應(yīng)市場變化，調(diào)整投資策略。面對(duì)市場競爭的壓力，非國有企業(yè)能夠充分利用這些資源和工具，推動(dòng)產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新，從而提高投資效率。

2.規(guī)模差異

本文將樣本劃分為小規(guī)模企業(yè)和大規(guī)模企業(yè)進(jìn)行分組回歸，進(jìn)一步考察不同的企業(yè)規(guī)模下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展對(duì)投資效率的影響。如表5所示，在小規(guī)模企業(yè)中treat×time的系數(shù)顯著，而在大規(guī)模企業(yè)中系數(shù)不顯著。這說明相較于大規(guī)模企業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展對(duì)小規(guī)模企業(yè)投資效率的影響更大。

可能的解釋是，大規(guī)模企業(yè)的經(jīng)營部門眾多、生產(chǎn)流程復(fù)雜，通常需要大量的資產(chǎn)投入，這導(dǎo)致其對(duì)投資預(yù)期的誤差更難掌握，從而抑制了投資效率。小規(guī)模企業(yè)面臨更大的市場壓力，市場敏銳度使其能夠更快地開發(fā)出符合市場需求的產(chǎn)品和服務(wù)，提高投資效率。

五、結(jié)論與建議

數(shù)字經(jīng)濟(jì)正在迎來新一輪的創(chuàng)新發(fā)展，已經(jīng)成為推動(dòng)中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵要素。為此，本研究以國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)為一項(xiàng)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，通過雙重差分模型探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展的微觀影響。研究發(fā)現(xiàn)：首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展顯著提高了企業(yè)投資效率，即抑制了非效率投資。經(jīng)過安慰劑檢驗(yàn)、PSM-DID檢驗(yàn)、控制其他政策干擾等一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)之后，結(jié)論依然成立。其次，機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展可以通過增加企業(yè)研發(fā)投入，進(jìn)而提高企業(yè)投資效率。最后，異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，相比于國有企業(yè)和大規(guī)模企業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展對(duì)非國有企業(yè)和小規(guī)模企業(yè)投資效率的提高作用更顯著。

基于此，本研究提出以下政策建議。首先，政府應(yīng)深化政策落實(shí)，確保各項(xiàng)措施精準(zhǔn)落地，同時(shí)總結(jié)并推廣試點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)，穩(wěn)妥擴(kuò)大試點(diǎn)范圍，以全面推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展。其次，政府應(yīng)構(gòu)建多元化、開放性的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，通過專項(xiàng)基金支持研發(fā)項(xiàng)目、產(chǎn)學(xué)研合作促進(jìn)知識(shí)共享、技術(shù)轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化及優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境等措施，激勵(lì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新。最后，政府應(yīng)深入了解地方資源稟賦，引導(dǎo)企業(yè)發(fā)揮比較優(yōu)勢。針對(duì)企業(yè)不同發(fā)展階段和規(guī)模，提供定制化服務(wù)與支持，如初創(chuàng)企業(yè)可獲融資與孵化服務(wù)，成長型企業(yè)則加強(qiáng)市場拓展與技術(shù)創(chuàng)新支持。

與此同時(shí)，企業(yè)應(yīng)明確自身在數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的定位與優(yōu)勢，優(yōu)化研發(fā)管理并確保資源有效配置，合理評(píng)估研發(fā)項(xiàng)目的潛在風(fēng)險(xiǎn)與回報(bào)，以高效響應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展政策，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

主要參考文獻(xiàn)：

[1]徐揚(yáng)，劉育杰.數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新——基于“寬帶中國”示范城市政策的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].南京財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2022（04）：77-87.

[2]邱洋冬.網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提升企業(yè)創(chuàng)新績效的路徑與異質(zhì)性——來自“寬帶中國”示范城市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].西部論壇，2022，32（04）：89-107.

[3]童雨.數(shù)字新基建賦能企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新——基于“寬帶中國”戰(zhàn)略的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究，2023（11）：50-54.

[4]Ju B. Network infrastructure construction and heterogeneous enterprise innovation quasinatural experiment based on “Broadband China”[J]. Information Economics and Policy， 2023，65：101066.

[5]韋琳，馬夢茹.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與企業(yè)綠色創(chuàng)新——基于“智慧城市”試點(diǎn)建設(shè)的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)研究[J].現(xiàn)代財(cái)經(jīng)（天津財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)），2022，42（08）：24-40.

[6]Guo C， Wang Y，Hu Y，et al. Does smart city policy improve corporate green technology innovation Evidence from Chinese listed companies[J]. Journal of Environmental Planning and Management， 2024，67（6）：1182-1211.

[7]余得生，王姝婕.智慧城市建設(shè)對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響——基于準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)的實(shí)證研究[J].湖南師范大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào)，2024，47（03）：111-119.

[8]孫偉增，毛寧，蘭峰，等.政策賦能、數(shù)字生態(tài)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型——基于國家大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2023（09）：117-135.

[9]侯林岐，程廣斌，王雅莉.國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)如何賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2023，40（21）：45-55.

[10]石玉堂，王曉丹.大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)設(shè)立能否驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 ——基于準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)的實(shí)證研究[J].科學(xué)學(xué)研究，2024，42（07）：1482-1492.

[11]戴艷娟，沈偉鵬，譚偉杰.大數(shù)據(jù)發(fā)展對(duì)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的影響研究——基于國家大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)[J].西部論壇，2023，33（02）：16-28.

[12]曾皓.區(qū)位導(dǎo)向性政策促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型嗎 ——基于國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)[J].財(cái)經(jīng)論叢，2023（04）：3-13.

[13]宋潞平，劉曉梅.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出——來自國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)[J].投資研究，2024，43（02）：75-86

[14]李君銳，買生，劉磊.國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)設(shè)立的創(chuàng)新效應(yīng)：基于供給側(cè)與需求側(cè)雙重視角[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2024，41（13）：45-56.

[15]雷光勇，楊婭.企業(yè)管理層背景特征與投資效率研究——基于北京上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].國際商務(wù)財(cái)會(huì)，2015（09）：14-21.

[16]許為賓，周建.企業(yè)投資效率研究綜述[J].現(xiàn)代管理科學(xué)，2017（01）：12-14.

[17]郝穎.基于委托代理理論的企業(yè)投資研究綜述[J].管理學(xué)報(bào)，2010，7（12）：1863-1872.

[18]姚立杰，陳雪穎，周穎，等.管理層能力與投資效率[J].會(huì)計(jì)研究，2020（04）：100-118.

[19]吳良海，張媛媛，章鐵生.高管任期、RD支出與企業(yè)投資效率——來自中國A股資本市場的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].南京審計(jì)學(xué)院學(xué)報(bào)，2015，12（05）：56-68+94.

[20]Chen F， Hope O K， Li Q， et al.Financial reporting quality and investment efficiency of private firms in emerging markets[J]. The accounting review， 2011，86（4）：1255-1288.

[21]馬廣奇，張保平，沈李歡.研發(fā)投資、舞弊風(fēng)險(xiǎn)與審計(jì)費(fèi)用[J].南京審計(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)，2020，17（03）：1-12.

[22]James A. Ohlson.Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy[J]. Journal of Accounting Research，1980：109-131.

[23]Biddle G C， Hilary G， Verdi R S. How does financial reporting quality relate to investment efficiency [J].Journal of accounting and economics， 2009，48（2-3）：112-131.

[24]郭夢，朱成成.環(huán)保稅征收、融資約束與重污染企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)——基于“稅負(fù)提標(biāo)”的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)[J].金融市場研究，2023（10）：107-119.

責(zé)編：楊雪