渐进式DID模型+八大稳健性检验方法+数字化转型主题，文章内容十分扎实！
学术
2024-11-25 11:31
四川
[1]郑国强,张馨元,赵新宇.数据要素市场化如何驱动企业数字化转型?[J].产业经济研究,2023,(02):56-68.
随着大数据技术的迅猛发展，数据已成为企业数字化转型的核心驱动要素。然而，现实中的“数据垄断”和“数据孤岛”现象极大地制约了数据要素的互通互联，限制了其潜能和价值的释放。因此，深化数据要素市场化改革，推动数据要素的自由流通和高效配置，成为促进中国经济转型和高质量发展的关键。本研究正是在此背景下展开，旨在探讨数据要素市场化如何影响并驱动企业的数字化转型。通过实证分析和机制检验，为政府深入推进数据要素市场化改革提供政策指向，同时为企业制定数字化转型战略提供经验证据。Ｈ２：数据要素市场化可以通过成本节约效应、融资约束效应以及技术创新效应间接影响企业的 数字化转型本文以2011—2021年中国Ａ股上市企业为样本，并剔除了金融类、ＳＴ或ＰＴ以及变量缺失严重的企业样本。同时，为规避异常值影响，对连续变量进行双边１％的缩尾处理。相关数据来源于国泰安数据库（ＣＳＭＡＲ）、深圳证券交易所、上海证券交易所以及上市企业官网。结果显示，核心解释变量Date的回归系数始终显著为正，说明数据要素市场化可以有效驱动企业数字化转型。如前文所述，数据要素市场化的推进为企业实现了高质量的数据供给，促进了数据共享机制和交易机制的完善，强化了企业的竞争意识和学习意愿，从而直接驱动了企业数字化转型。 表３报告了分位数回归的具体结果，可以发现：当分位数低于75%时，核心解释变量Date的回归系数在１％统计水平上显著为正；但当分位数达到９０％时，核心解释变量Date的回归系数不再显著。从具体回归系数值来看，随着分位数水平的不断提升，核心解释变量Date的回归系数值不断减小。这意味着，随着企业数字化转型的不断深入，数据要素市场化的驱动效果不断弱化。分位数回归可以发现：当企业数字化转型水平较低时，数据要素市场化的估计系数值较大；随着企业数字化转型水平的不断提升，数据要素市场化的估计系数逐渐减小。 由图２的检验结果可以发现，在数据交易平台设立之前，实验组与对照组企业的数字化转型水平的变动并不存在显著差异，即数据要素市场化符合平行趋势假设。在数据交易平台设立之后，相关回归系数显著为正，说明数据交易平台的设立有利于企业数字化水平的提升。并且，随着数据交易平台设立时间的推移，其影响效应呈现先增大后减小的变化趋势。（1）PSM—DID。PSM—DID回归 结果在表４第（１）列中报告。可以看出，核心解释变量Date的回归系数仍显著为正，说明数据要素市场化有助于驱动企业数字化转型，结论具有稳健性。 （2）重复随机抽样。重复随机抽样后的回归结果如表４第（２）列所示。结果显示，核心解释变量Date的系数方向和显著性与基准回归结果无实质性差异，进一步证明了结论的稳健性.（3）考虑预期效应。表４第（３）列的回归结果显示，BeforeDate的回归系数并不显著，并且核心解释变量Date的系数方向。（4）考虑其他政策影响。从表４第（４）列的回归结果中不难发现，在控制其他政策的影响效应以后，核心解释变量Date 的系数方向和显著性仍与基准回归保持一致，相关结论具有稳健性。（5）替换被解释变量。从表４第（５）列的回归结果可知，在替换企业数字化转型衡量指标后，核心解释变量Date的估计系数仍显著为正，主要结论不变。（6）考虑遗漏变量。表４第（６）列的回归结果显示，在加入区域层面的遗漏变量后，核心解释变量Date的估计系数仍显著为正，再次证明了回归结果的稳健性。（7）筛选样本。相关结果如表４第（７）列所示。从中可知，在剔除相关样本后，本文的结论仍未发生实质性变化。（8）工具变量法。表４中第（８）列汇报的是采用工具变量后的估计结果，Lm和Wald-F检验结果说明工具变量的选择较为合理，Date的回归系数依然显著为正，证明了回归结果的稳健性。 回归结果如表５所示。第（１）列报告的是企业成本对数字化转型的回归结果，结果说明企业在销售、管理、财务方面的成本增加将制约企业数字化转型的开展。第（２）列报告的是数据要素市场化对企业成本的回归结果，表明存在数据要素市场化→成本节约→企业数字化转型的间接传导渠道。第（３）列报告的是企业融资约束对数字化转型的回归结果，Ｋｚ变量的系数在１％统计水平下显著为负，说明企业的融资约束越高，越不利于数字化转型的推进。第（４）列报告的是数据要素市场化对企业融资约束的回归结果，表明存在数据要素市场化→融资约束降低→企业数字化转型的间接传导渠道。第（５）列报告的是企业技术创新对数字化转型的回归结果，结果说明企业技术创新水平的提升可以助力企业数字化转型。第（６）列报告的是数据要素市场化对企业技术创新的回归结果表明存在数据要素市场化→技术创新→企业数字化转型的间接传导渠道。 本文根据前文所述的产权保护指标Prope，构建数据要素市场化与产权保护的交互项并代入式（１），相关回归结果详见表６第（１）列。结果表明地区较好的产权保护水平可以保障数据要素市场化在驱动企业数字化转型方面的积极作用得以更好发挥。其次，本文根据前文所述的人才集聚指标Talent，构建数据要素市场化与人才集聚的交互项并代入式（１），回归结果如表６第（２）列所示。结果表明，地区人才集聚水平越高，数据要素市场化对企业数字化转型的赋能作用越突出。最后，本文用政府科技支出指标衡量政府的科技支持力度Tech，构建数据要素市场化与政府科技支持力度的交互项并代入式（１），回归结果如表６第（３）列所示。从中可知，Deta以及Date×Tech的估计系数均显著为正。结果表明，政府科技支持力度 越强，数据要素市场化对企业数字化转型的驱动作用越明显。 首先，本文根据企业属性设定虚拟变量Ｓｔａｔｅ。同时，构建数据要素市场化与企业产权性质的交互项并代入式（１），相关回归结果详见表６第（４） 列。可以发现数据要素市场化对国有企业数字化转型的促进作用要弱于非国有企业。其次，本文根据刘诗源等的做法设定生命周期虚拟变量Ｃｙｃｌｅ。同时，构建数据要素市场化与企业生命周期的交互项并代入式（１），回归结果如表６第（５）列所示。结果表明，数据要素市场化对于成长期企业数字化转型的驱动效果要强于处于成熟期和衰退期的企业。再次，本文根据企业属性设定虚拟变量Ｉｎｄｕｓ。同时，构建数据要素市场化与企业行业属性的交互项并代入式 （１），回归结果如表６第（６）列所示。回归结果表明，数据要素市场化对于服务业企业数字化转型的驱动效果要强于制造业企业。最后，本文根据企业技术属性设定虚拟变量Ｅｎｔｅｒ，非高技术企业赋值为０，高技术企 业赋值为１。同时，构建数据要素市场化与企业技术属性的交互项并代入式（１），回归结果如表６第（７）列所示。回归结果表明，数据要素市场化对高技术企业数字化转型的驱动作用要强于非高技术企业。 首先，应持续深化数据要素市场化改革，加速布局数据交易平台建设。其次，应加快构建数据基础制度，加强相关政策的协调配合。最后，应加强企业数字化支持政策的统筹规划，制定差异化的导向性政策。![]()
