政府數字化轉型與企業全要素生產率*

● 汪克亮，趙 斌，孫亭亭，許如玉

（1. 中國海洋大學 經濟學院，山東 青島 266100；2. 中國石油大學 經濟管理學院，山東 青島 266580）

一、引言

經濟增長理論認為各國經濟增長率和收入水平差異很大程度上源于全要素生產率差異[1]。與此同時，作為推動國民經濟高質量發展的核心任務之一[2-3]，促進全要素生產率提升具有重要意義。企業是市場參與的微觀主體，一個國家全要素生產率的提高與經濟高質量發展在很大程度上取決于企業全要素生產率能否提高[4]。然而在我國經濟實踐中，受制于體制扭曲和市場制度不完善等因素，企業創新能力不強，資本、勞動等要素投入組合錯配，致使企業全要素生產率偏低的現象普遍存在[5]。那么，如何提升企業全要素生產率，已然成為學術界討論的重要話題之一。研究表明，提高企業全要素生產率不僅需要企業內部治理結構的轉型[6]，也需要政府宏觀調控為企業發展提供良好的外部環境[7]。

在“互聯網+”戰略背景驅動下，中國數字信息技術得到長足發展，并逐漸顛覆傳統的企業生產治理與政府服務模式，一方面企業將大數據、云計算、人工智能、物聯網等與其生產經營治理過程進行深度融合，促進了數字化轉型與全要素生產率的提高[8]；另一方面，以網絡為基礎的公共服務改進受到全社會的更廣泛關注，倒逼各政務服務部門大力提升互聯互通、信息共享和業務協同水平[9]，實現了企業與政府的對接，并將二者緊密聯系在一起，使得以“互聯網+政務服務”為特征的數字政府實現快速的發展，推動政民互動模式轉型，以及社會關系的重塑[10]。那么，依托數字化變革的政府數字化轉型是否會賦能企業全要素生產率，進而促進中國經濟高質量發展，值得進一步深入研究。

“信息惠民國家試點城市”被認為是政府借助“互聯網+政務服務”的重要舉措[11]。2014 年，由國家發改委等12 個部門聯合支持的城市信息化項目，不僅加快提升公共服務水平和均等普惠程度，而且為探索信息化優化公共資源配置、創新社會管理和公共服務提供新模式，并為全面實施信息惠民工程積累經驗，提升政府管理和服務能力的具體落實能力。2016 年，國務院辦公廳轉發了十部委共署的《推進“互聯網+政務服務”開展信息惠民試點的實施方案》，充分肯定了信息惠民國家試點城市兩年來涌現的“互聯網+政務服務”的創新模式，認為這是信息惠民建設的重要基礎，是“互聯網+”行動的重要組成部分，政府利用互聯網思維實現融合創新的過程，也是對電子政務的擴展與深化，在一定程度上可以詮釋政府數字化轉型。因此，為探究以“信息惠民國家試點城市”為準自然實驗的政府數字化轉型對企業全要素生產率的影響提供了良好研究契機。

通過梳理關于企業全要素生產率的相關文獻，可以發現在中國這種采用政府與市場雙軌制資源配置模式的國家[12]，企業全要素生產率的提高不僅僅需要健全的市場環境，同時也離不開政府的參與。正如樊綱等[13]研究發現市場化進程可以有效促進全要素生產率的提高，一些國有企業的改革重組，使投入要素流向一些生產率更高的民企和外資企業，從而提高企業全要素生產率，并推動經濟增長。但不容忽略的是，在市場機制調節下，由于外部性與信息不對稱等因素的存在，導致企業出現融資約束收緊等發展困境，不利于企業全要素生產率的提高，因此需要政府進行適度參與[14]。當前，關于政府參與如何影響企業全要素生產率的研究并不少見，主要集中在“抑制論”與“促進論”兩方面，但未形成一致的結論。其中“抑制論”學者認為政府財政補貼是為了擴大地方產出規模，而非提高企業全要素生產率[15]，以及政府公共債務的增加能夠通過增加企業稅負負擔，加劇信貸融資約束降低企業創新投入等傳導機制阻礙全要素生產率的提高[16]。然而“促進論”學者認為政府參與對企業全要素生產率的提高具有積極的促進作用，諸如地方政府縱向行政管理結構改革可以通過提高政府行政效率、改善財政狀況進而提升企業全要素生產率[17]。地方政府還可以通過加大教育支出，促進人力資本與技術創新以及通過財政補貼形式緩解企業融資約束，提高企業投資與規模效率，進而使得企業全要素生產率得到改善[18-19]。

作為政府數字化轉型重要路徑的政務服務部門，依托“互聯網+”與數字化紅利，政府政務服務模式由傳統的“辦證多、辦事難”模式向數字信息化服務模式轉型。目前已有學者從國家層面、地區層面對政府數字化轉型產生的經濟效應進行了相關研究[20-22]。然而從企業微觀層面考察政府數字化轉型的經濟效應比較匱乏，僅有少數學者使用微觀企業數據關注數字政府對企業創新的影響[11]。因此，通過對文獻的梳理，可以發現探究政府數字化轉型與企業全要素生產率的關系缺乏一個準自然實驗，然而探尋政府數字化轉型與企業全要素生產率等經營績效之間的因果關系的一個自然選擇是利用準自然實驗。至于以“信息惠民國家試點城市”為準自然的政府數字化轉型對企業全要素生產率影響的研究，迄今還缺乏比較系統的理論與實證研究。

基于上述背景和現有研究的不足之處，本文以“信息惠民國家試點城市”作為政府數字化轉型的準自然實驗，基于2007—2019 年地級市層面政府數字化轉型匹配滬深A 股上市公司的企業全要素生產率數據，以企業微觀視角系統考察政府數字化轉型對企業全要素生產率的影響和作用機制。

與已有的研究相比，本文的邊際貢獻主要包括如下三個方面。第一，本文結合城市與企業層面相關數據，梳理以“信息惠民國家試點城市”為準自然實驗的政府數字化轉型賦能企業全要素生產率的機制基礎上，使用DID 模型展開政府數字化轉型對企業全要素生產率影響的實證分析，研究成果可以作為政府數字化轉型影響評估經濟高質量發展的重要補充。第二，本文從政府數字化轉型視角闡述了企業全要素生產率的動態變化以及所在地區層面、行業層面以及企業層面的差異，增進了對政府數字化轉型如何影響實體企業經濟的認識和理解。第三，本文引入企業數字化轉型以及企業交易成本作為政府數字化轉型賦能企業全要素生產率提升的中介傳導機制，并通過實證進行逐一檢驗，為政府數字化轉型對企業全要素生產率的影響機制提供新視角。

二、政策背景與理論機制分析

（一）政策背景

在過去很長一段時間內，中國各級政府部門在為企業和公民提供在線與網上互動等政務服務方面乏力，且政府內部數據孤島、系統壁壘等問題依舊存在，流程繁瑣、決策遲滯使得公共服務和應急響應無法滿足公眾與企業需求[23]。即使政府提供了在線政務服務，但往往還是各自為政，企業和公民不得不申請和注冊多個賬戶，并且需要反復提交各種材料和表格，這在導致“鞋底成本”明顯上升的同時，也使得“辦證多、辦事難”問題愈演愈烈。因此，政府迫切需要提高政務服務效率。

2014 年6 月，國家發改委等12 個部門研究決定，將深圳、佛山、蘇州等80 個城市列為信息惠民國家試點城市，旨在探索信息化優化公共資源配置、創新社會管理和公共服務的新機制、新模式，為全面實施信息惠民工程積累經驗，并提升政府管理和服務能力。信息惠民國家試點城市是加快政府職能轉變，優化服務工作部署的重要舉措，也是解決“辦證多、辦事難”現象等難題的有效途徑，是適應新的形式和要求，也是促進政府數字化轉型的重要途徑。2016 年，國務院辦公廳轉發了十部委共署的《推進“互聯網+政務服務”開展信息惠民試點的實施方案》，充分肯定了信息惠民國家試點城市兩年來涌現的“互聯網+政務服務”的創新模式，認為這是信息惠民建設的重要基礎，是“互聯網+”行動的重要組成部分，是對2014 年以深圳、佛山、蘇州等80 個信息惠民國家試點城市建設的延伸與肯定。2015 年和2016 年的政府工作報告中都提出要大力推行“互聯網+政務服務”發展，強調要實現部門間數據共享，讓居民和企業少跑腿、辦好事、不添堵，促進政府數字化?？梢?，推動以“互聯網+”為載體的“信息惠民國家試點城市”不僅有效地打破信息孤島、解決“辦證多、辦事難”等問題，而且也是政府加快轉變職能，著力構建政府數字化轉型的重要一環。

基于以上背景分析，深圳、佛山、蘇州等80 個信息惠民國家試點城市為本文運用雙重差分法識別政府數字化轉型對企業全要素生產率的政策效應提供了良好的準自然實驗環境。

（二）理論機制分析

政府數字化轉型可以有效地提高政府效率和規范性，并能夠通過促進企業數字化轉型以及降低企業成本等機制影響企業全要素生產率，具體的影響機制如下：

1. 企業數字化轉型

企業數字化轉型是企業結合信息、計算、通信和連接技術，引發實體屬性的重大變革，包括產品、服務、流程、模式與組織數字化轉型[24]，其轉型戰略一致性體現為企業績效與數字化戰略二者之間不斷保持一致、耦合的一個持續發展過程[25]。

政府數字化轉型過程中需要有大量的軟件、互聯網、信息基礎設施等行業的企業參與。同時，企業數字化轉型離不開政府的支持與服務，政府數字化轉型可以改變傳統政府的組織結構和業務模式，為數字服務建立完善的治理結構[26]，進而為企業數字化轉型提供政務服務并優化營商環境。當政府著力構建服務信息化與數字型政府目標時，企業有強烈的動機推進企業數字化轉型[27]，形成“政府搭臺，企業唱戲”的狀態。2021 年，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035 年遠景目標綱要》中提出，要打造數字經濟新優勢，促進數字技術與實體經濟深度融合，建設數字中國。企業數字化轉型不僅可以驅動企業技術創新，而且可以改變企業創新模式和創新體系，帶動企業全要素生產率提高[28]。

企業數字化轉型對企業全要素生產率的影響主要體現在如下兩個方面：一方面，企業依托互聯網平臺進行數字化轉型能夠匯聚供應鏈各個環節，推動關鍵數據共享和資源優化配置，實現跨企業、跨地區、跨行業的研發協同，以數據價值網絡推動企業創新能力提升，進而提高企業全要素生產率水平[8]。另一方面，數字化轉型可以使得企業組織結構扁平化和透明化，打破企業內部的“信息孤島”，提升了企業內部信息流轉水平，借助大數據技術進行供需的有效整合和匹配，有效推動數據與其他生產要素的深度融合，為企業決策和要素配置效率提升奠定了技術基礎，促進了產業協同創新轉變，大大提高了資源配置效率[29]。

2. 企業交易成本效應

交易成本主要指不直接發生在物質生產過程中的成本[30]。交易成本主要體現在兩方面，一個是外部交易成本，另一個是內部交易成本[31]。在制度經濟學理論中，交易成本作為制度結構與經濟績效相互關系的中介，對企業生存與發展具有重要的影響[32]。同時在現代經濟活動中，企業要想在一個競爭激烈的市場上生存發展，提高企業績效、降低其交易成本是最重要的決策之一。政府數字化轉型主要通過降低企業外部成本與內部成本使得企業整體交易成本下降，進而影響企業全要素生產率，具體機制分析為：

外部成本效應。政府數字化轉型過程中政府效率的提升將在一般意義上縮減企業以制度性交易成本為代表的外部成本，使得企業可以將更多的資源投入創新活動中[33-34]，進而促進企業全要素生產率的提高。即政府數字化轉型過程中充分運用了互聯網信息技術，使得原本處在堵塞的物理空間通道上的政務服務轉移至虛擬空間的通道上，讓企業少跑腿，數據多跑路[35]。如2018 年上海率先出臺《上海市公共數據和一網通辦管理辦法》，在整合公共數據資源，加強業務協同辦理，優化政務服務流程，推動群眾與企業辦事線上一個總門戶、一次登錄、全網通辦，最多跑一次等發揮著積極的作用，以及浙江省的“最多跑一次”、廣東省的“數字政府”改革，均有效地降低企業與地方政府交接的外部性交易成本，減少企業非生產性支出負擔，增加企業自有資金的集約化利用，有助于企業經營效率和全要素生產率的提升[17]。

內部成本效應。政府數字化轉型使得信息傳遞變得更為便捷高效，提升了政府行政效率幫助企業及時把握市場契機。企業對市場新動向快速做出反應，還能夠極大節約人員成本，避免“有項目沒人”和“有人沒項目”極端情況的出現[36]，能夠開展更多的創新活動[37]，促進公司各項監督和激勵機制有效運行，簡化創新流程，降低與技術創新相關的內部交易成本，使得企業內部有更多的資源在研發創新領域進行資源優化配置，進而加速企業全要素生產率的提高[38]。

綜合上述分析，本文基于企業數字化轉型與企業交易成本兩方面詮釋政府數字化轉型如何賦能企業全要素生產率的提高，并提出如下三個研究假設：

H1：政府數字化轉型促進企業全要素生產率的提高。

H2：政府數字化轉型通過促進企業數字化轉型進而提升企業全要素生產率。

H3：政府數字化轉型通過降低企業交易成本進而提升企業全要素生產率。

三、模型構建與數據說明

（一）模型構建

1. 基準模型

為了準確識別以“信息惠民國家試點城市”作為準自然實驗的政府數字化轉型對企業全要素生產率的因果效應，本文根據國家發改委在2014 年公布的信息惠民國家試點城市名單，采用雙重差分模型進行回歸。其中，將入選試點城市中的企業作為實驗組，未入選的企業作為對照組。由此構建的基準模型如下：

其中，i代表上市公司，t代表年份；TFP為被解釋變量，代表每個上市企業的全要素生產率；DID為核心解釋變量，代表信息惠民國家試點政策組的虛擬變量。如果企業i所在城市在2014年入選試點城市，則在2014 年及之后，DID賦值為1，反之為0?；貧w系數β反映了政府數字化轉型對企業全要素生產率的凈效應，如果β正向顯著，則說明政府數字化轉型能夠提升企業全要素生產率。Controls為控制變量，包含城市控制變量和企業控制變量兩個方面；δi，μi，εit分別表示時間固定效應、個體固定效應和隨機誤差項。

2. 中介效應模型

為了檢驗中介變量在政府數字化轉型對企業全要素生產率影響所起到的中介作用，本文借鑒Baron 和Kenny[39]研究，構建中介效應模型。公式表示如下：

其中，Mit為中介變量，包括企業數字化程度和企業交易成本兩個變量。模型（2）反映政府數字化轉型對企業全要素生產率的影響，模型（3）反映政府數字化轉型對中介變量的影響，模型（4）反映政府數字化轉型和中介變量共同影響企業全要素生產率。如果模型（2）中α1顯著，表明政府數字化轉型影響企業全要素生產率；同時，如果模型（3）中β1和模型（4）中θ2顯著，那么說明存在中介效應。

（二）變量選擇和數據說明

1. 被解釋變量

企業全要素生產率為本文的被解釋變量。本文主要參考Levinsohn 和Petrin 的研究，運用LP法，對2007—2019 年上市公司的全要素生產率進行估計[40]。生產函數如模型（5）所示。

其中，Yit為企業i 在t 時期的營業收入；Kit、Lit為資本投入和勞動力投入，分別以固定資產凈值以及員工人數衡量；Mit為中間投入，以（營業成本+期間費用-折舊攤銷-員工薪酬）表示。本文將上述樣本進行回歸，并計算出殘差對數值度量企業全要素生產率（TFP）。此外，為了保證回歸結果的穩健性，本文還采用了OP 方法測算的全要素生產率作為穩健性檢驗。

2. 核心解釋變量

本文的核心解釋變量為以“信息惠民國家試點城市”為準自然實驗的政府數字化轉型（DID），即試點政策的虛擬變量。我們將其定義為：企業所在城市當年及之后被選為信息惠民國家試點城市，取值為1，否則為0。

3. 中介變量

企業數字化程度（Digital）。借鑒袁淳等的做法，采用“企業數字化相關詞匯頻數總和”表示數字化程度[31]。

企業交易成本（Cost）。借鑒劉亞偉等的研究思路，采用“銷售費用、管理費用以及財務費用之和占營業收入的比值”來衡量交易成本[17]。

4. 控制變量

借鑒相關文獻，本文分別控制了城市和企業兩個層面影響企業全要素生產率的其他因素。城市層面因素包括：經濟發展水平（Ed）、產業結構升級（Str）和金融發展水平（Fin）。企業層面因素包括公司規模（Size），公司年齡（Age），企業成長能力（Growth），現金流比率（Cash），兩職合一（Dual），第一大股東持股比例（Top1）和行業競爭度（HHI）。主要變量定義如表1 所示。

表1 主要變量定義

（三）數據來源與變量的描述性統計

本文利用了2007 年至2019 年的上市公司和所在城市的數據，樣本數據來自《中國城市統計年鑒》、國泰安數據服務中心（CSMAR）。由于我國香港、澳門、臺灣與西藏的數據缺失較多，本文未考慮如上地區上市公司的樣本。在剔除了金融行業的公司、ST 公司和各種變量數據不完整的公司后，本文最終獲得了2 549 家公司2007 年至2019年的面板數據，共計19 039 個樣本。主要變量的 描述性統計見表2。

表2 主要變量的描述性統計

四、實證結果分析

（一）平行趨勢檢驗

采用DID 方法進行政策評估的前提是在政策實施前，處理組和對照組的變化趨勢均沒有明顯變化。本文借鑒Jacobson 等的方法，采用事件分析法進行平行趨勢檢驗[41]。模型設定如下：

其中，current代表政策當期，pre7—pre1 分別代表政策影響前7 年—前1 年（且為避免多重共線性問題，剔除前2 年的虛擬變量），post1—post5分別代表政策影響后5 年。平行趨勢檢驗的結果由圖1 所示?？梢钥闯?，在政策實施之前，pre7—pre1 不顯著；在政策實施之后，post1—post5 基本在10%水平上顯著為正，滿足平行趨勢檢驗。

圖1 平行趨勢檢驗的結果

（二）基準回歸結果分析

為檢驗政府數字化轉型對企業全要素生產率的影響，通過模型選擇，使用面板固定效應模型對式（1）進行雙重差分估計，具體回歸結果如表3 所示。表3 中第（1）（2）列羅列了不考慮企業層面固定效應回歸結果，第（3）（4）列為考慮企業層面固定效應的回歸結果。由第（1）—（4）列可知，無論是否考慮控制變量，政府數字化轉型回歸系數均顯著為正，表明政府數字化轉型促進企業全要素生產率的提高。H1得證。

表3 基準回歸結果

（三）內生性與穩健性分析

1. 內生性檢驗：工具變量法

在分析政府數字化轉型對企業全要素生產率的影響時，上述基準回歸結果可能存在潛在的內生性問題，導致回歸結果存在偏誤。具體來說，政府數字化轉型對企業全要素生產率有積極作用，反之，企業全要素生產率也可能通過技術溢出和其他方式影響政府數字化轉型，即政府數字化轉型和企業全要素生產率之間可能存在反向因果關系。此外，影響企業全要素生產率的因素眾多，而本文涉及的控制變量有限，可能難以避免遺漏變量問題。因此，為了解決反向因果關系以及遺漏變量等問題所造成的內生性問題，采用工具變量法進一步進行檢驗。

本文借鑒黃群慧等[42]的研究，采用1984 年每萬人固定電話數量與上一年的全國互聯網普及率的交互項作為政府數字化轉型的工具變量。其原因如下：從相關性看，政府數字化轉型是在通信技術和互聯網技術普及的基礎上發展起來的，歷史上固定電話使用較多的地區極有可能是政府數字化程度較高的地區，選取每萬人固定電話數量作為政府數字化轉型的工具變量符合相關性的要求；從排他性看，歷史上每萬人固定電話數量對于現在企業全要素生產率的影響微乎其微。因此，選用1984 年每萬人固定電話數量與上一年的全國互聯網普及率的交互項作為工具變量具有可行性。

表4 報告了政府數字化轉型對企業全要素生產率的兩階段回歸結果。其中，表4 第（1）列的第一階段回歸結果表明，工具變量的回歸系數顯著為正，說明工具變量和政府數字化轉型之間有顯著的正相關性，且F 值為39.99，遠大于10，表明本文選擇的工具變量是有效的。進一步地，第（2）列的回歸結果表明，在解決了可能存在的內生性問題后，政府數字化轉型對企業全要素生產率的影響具有顯著的正相關關系，這與基準回歸結果一致，表明政府數字化轉型促進了企業全要素生產率的提升。

表4 內生性回歸結果

2. 穩健性檢驗

（1）PSM-DID 檢驗

為降低樣本選擇性偏差問題對回歸結果的影響，本文基于PSM-DID 方法分析政府數字化轉型對企業全要素生產率的影響。首先，將一系列控制變量作為匹配變量，基于Logit 回歸來計算每個企業所在城市入選信息惠民試點城市的概率，再采用核匹配和最近鄰匹配，為試點企業匹配相應對照組內的企業樣本。表5 第（1）列和第（2）列分別為應用核匹配法和最近鄰匹配法的估計結果?？梢钥闯?，DID 的估計系數和顯著性并未發生顯著變化，表明結論依然是穩健的。

表5 PSM-DID檢驗回歸結果

（2）安慰劑檢驗

為了避免不可觀測因素對估計結果的影響，本文借鑒La 等[43]和Li 等[44]做法，在所有的207 個城市中，隨機篩選66 個城市作為試點政策的“偽處理組”，然后將其與政策時間虛擬變量的交互項作為核心解釋變量重新進行回歸，最后再用DID方法進行模型估計。為了進一步增強安慰劑檢驗的效果，將隨機篩選次數設置為500 次，并繪制了回歸系數DID 以及對應P 值的分布圖。由此來驗證企業全要素生產率是否顯著受到除政府數字化轉型以外的不可觀測因素的影響。由圖2 可以看出，回歸系數的集中分布在0 附近，且絕大部分P 值大于0.1。同時，圖2 中的豎線所代表的實際估計系數在安慰劑檢驗中明顯屬于異常值。綜合來看，在排除其他隨機性觀測因素對結果的干擾后，政府數字化轉型確實能夠促進企業全要素生產率的提升。

圖2 安慰劑檢驗結果

（3）其他穩健性檢驗

為進一步地保證核心結論的穩健性，本文采用三種方法進行穩健性檢驗，具體包括：一是更換被解釋變量。為盡可能弱化數據模型選擇對估算結果的影響，本文將企業全要素生產率的測算方法由LP 法改為OP 法，然后將其作為被解釋變量重新進行估計，如表6 第（1）列所示。二是調整樣本數量?？紤]到直轄市和其他城市的政府數字化轉型水平存在較大差異，因此將企業注冊所在地位于直轄市的上市公司樣本予以剔除，然后重新進行回歸，結果如表6 第（2）列。三是排除其他政策干擾。樣本期內還實施了與信息惠民試點政策相關的其他政策，可能會對估計結果產生一定的干擾。為此，進一步控制了智慧城市和信息消費示范城市兩種代表性政策對企業全要素生產率的影響，將上述兩種政策的虛擬變量納入基準回歸模型中重新進行估計，結果如表6 第（3）—（5）列所示。

表6 其他穩健性檢驗回歸結果

可以看出，信息惠民國家試點城市為準自然實驗的政府數字化轉型的回歸系數在表6 中第（1）—（5）列中均顯著為正，表明政府數字化轉型對企業全要素生產率存在顯著的正向促進作用。由此可知，政府數字化轉型可以顯著促進企業全要素生產率提高的結論是可靠與穩健的。

（四）異質性分析

鑒于地區之間存在資源稟賦差異、行業間差異以及企業屬性差異，在借鑒已有研究基礎上，本文從地區異質性、城市人口規模、行業異質性以及企業性質四個方面討論政府數字化轉型對企業全要素生產率的影響，具體回歸結果如表7 所示。

表7 異質性回歸結果

一是關于地區異質性討論，將樣本數據分為東部與中西部地區，回歸結果如表7 第（1）（2）列所示。對于東部地區而言，政府數字化轉型與企業全要素生產率之間存在顯著的正相關關系，表明東部地區地方政府依托相對優越的經濟條件，以及“互聯網+”與數字信息快速發展帶來的紅利，優化了資源配置，使得政務更加高效便捷，促進了東部地區企業全要素生產率的提升。與東部地區形成鮮明對比的是，中西部地區政府數字化轉型對企業全要素生產率的影響未通過顯著性檢驗，鑒于中西部地區數字信息營商環境、市場環境等方面依舊有著很大的優化改進空間，政府數字化轉型對企業全要素生產率的積極作用尚未顯現。

二是使用城市人口規模將城市劃分為大城市與小城市，回歸結果如表7 第（3）（4）列所示。無論是在大城市還是小城市，政府數字化轉型對企業全要素生產率的影響均呈現正相關關系，這一結果也體現出無論是在人口聚集的大城市還是人口相對分散的小城市，以“信息惠民國家試點城市”作為準自然實驗的政府數字化轉型均可以優化公共資源配置，創新社會管理模式以及為企業提供良好的公共服務。值得注意的是，在控制其他變量的前提下，大城市政府數字化轉型對企業全要素生產率提高的作用效果更明顯，這說明對人口規模聚集的大城市而言，政府數字化轉型更有助于惠民惠企，推動資源配置效率得到優化，促進企業全要素生產率的提高。

三是基于行業性質將樣本企業劃分為高科技行業與非高科技行業的企業，回歸結果如表7 第（5）（6）列所示。從回歸結果可以得出，相較于非高科技行業，政府數字化轉型對高科技行業的企業全要素生產率的效果更明顯，表明政府更傾向對高科技行業從事技術密集型的生產與研發活動提供便利高效的外部服務，甚至在創新驅動發展戰略背景下，政府對高科技行業的企業實施政策傾斜，大大降低了高科技行業企業的交易成本，推動了高科技行業企業內部資源配置效率提高。

四是基于企業性質劃分為國有企業與非國有企業，回歸結果如表7 第（7）（8）列所示。政府數字化轉型對國有企業全要素生產率的促進作用明顯高于非國有企業。國有企業與地方政府具有更加密切的關聯程度，同時可以幫助地方政府承擔部分社會責任，更容易獲得來自地方政府的關照，進而獲得額外的資源傾斜[16]。非國有企業在面對激烈的市場競爭時有著更強的自我優化意愿，但囿于自身融資約束，即便有著較強地提高全要素生產率的內在需求，相對于國有企業，獲取地方政府政務服務提供的資源相對較少，最終導致企業全要素生產率提升緩慢。

（五）傳導機制分析

基于理論機制分析，政府數字化轉型通過促進企業數字化轉型及降低企業交易成本等途徑促進企業全要素生產率的提高?；貧w結果見表8。

1.企業數字化轉型效應

政府數字化轉型能夠促進企業數字化轉型進而促進企業全要素生產率的提高。為了檢驗這一傳導機制是否成立，對于其進行中介效應檢驗，回歸結果如表8 第（1）列及第（2）（3）列所示，由表8第（2）（3）列可知。政府數字化轉型與企業數字化轉型呈現顯著的正相關關系，且企業數字化轉型與企業全要素生產率也呈現顯著的正相關關系，表明政府數字化轉型通過促進企業數字化轉型進而可以提高企業全要素生產率。H2得證。

2.企業交易成本效應

政府數字化轉型能夠通過降低企業交易成本進而促進企業全要素生產率的提高。為了檢驗這一傳導機制是否成立，對其進行中介效應檢驗，回歸結果如表8 第（1）與第（4）（5）列所示。由表8第（4）（5）列可知，政府數字化轉型與交易成本呈現顯著的負相關關系，且交易成本與企業全要素生產率之間也存在顯著的負相關關系，表明政府數字化轉型能夠通過降低企業交易成本進而提高企業全要素生產率。H3得證。

五、結論與啟示

本文以“信息惠民國家試點城市”作為政府數字化轉型的準自然實驗，選取中國城市與滬深A股上市公司2007—2019 年數據通過DID 模型實證檢驗政府數字化轉型對企業全要素生產率的影響及作用機制?；鶞驶貧w表明，信息惠民國家試點城市實施后，政府數字化轉型對實驗組的企業全要素生產率呈現顯著的正相關關系，且在考慮潛在的內生性與進行一系列穩健性檢驗后，該結論依舊成立。異質性表明，政府數字化轉型對企業全要素生產率的影響對東部顯著，中西部地區不顯著、大城市作用效果明顯高于小城市、高科技行業明顯優于非高科技行業，以及國有企業正向顯著效果優于非國有企業。影響機制表明，政府數字化轉型可以通過促進企業數字化轉型以及降低交易成本等渠道促進企業全要素生產率的提高?；谝陨涎芯拷Y論，本文得出如下啟示，以期更好地發揮政府服務向數字信息化轉型，促進企業全要素生產率的提高，進而實現政府政務服務數字信息一體化與中國實體企業全要素生產率的融合發展。

首先，中國政府應積極順應以“互聯網+”為載體的數字科技迅猛發展的趨勢，依托“互聯網+”，深化政府政務服務數字信息化改革，提升數字信息化政務服務水平。大力推行“互聯網+政務服務”，實現部門間數據共享，讓居民和企業少跑腿，好辦事，不添堵。并進一步簡化企業經營中所涉及的政府審批程序，充分尊重企業的經營自主權，打擊市場惡意競爭行為，鼓勵企業之間的公平競爭，激發企業活力，為我國經濟邁向高質量發展注入生機。

其次，地方政府努力改善轄區內營商環境，為企業數字化轉型提供良好的營商環境。驅使企業數字化轉型，借助大數據技術進行供需的有效整合和匹配，進而優化資源配置。充分發揮媒體在挖掘和搜集市場信息與對企業的監管，對經理人加強監督，減少對資源的侵占，實施一體化決策。降低企業數字化轉型成本，驅動其加快創新步伐，驅動企業數字化轉型，進而推動數據與其他生產要素的深度融合，推動生產結構和模式的優化，提高資源配置效率，促進企業全要素生產率提升。

再次，依托電子政務平臺，克服受地理空間、市場分割、政務數字信息壁壘等問題的服務限制，協調國內不同地區、不同城市、不同行業以及不同企業性質的企業全要素生產率發展，逐步形成一次登錄、全網通辦，最多跑一次等服務體系。同時，進一步優化地方政府行為，地方政府將數字信息創新納入政府工作重點，賦予地方政府驅動微觀主體創新轉型行為相應的激勵制度，促進地方政府數字化轉型與中國企業實體經濟融合發展。

最后，本文以“信息惠民國家試點城市”為準自然實驗的政府數字化轉型對中國企業實體經濟取得了顯著成效，不僅堅定了中國特色社會主義制度與道路自信。同時也為其他新興經濟體國家如何借助“互聯網+”平臺，將政府數字化轉型與企業全要素生產率融合發展提供借鑒啟示。