数字经济发展与企业风险承担水平

申明浩 谭伟杰

一 引言与文献综述

随着互联网、大数据、人工智能和云计算等新兴数字技术的快速发展，数字经济与实体经济如何实现深度融合逐渐受到社会的广泛关注。2022年《政府工作报告》提出，加强数字中国建设整体布局，培育壮大工业互联网与人工智能等数字产业，释放数据要素核心潜力，让数字经济更好地赋能高质量发展、丰富人民生活。《中国互联网发展报告2021》显示，2020年我国数字经济的总规模达到39.2万亿元，占GDP比重为38.6%，在全球经济形势复杂严峻的背景下我国数字经济仍保持9.7%的高位增长，是同期GDP名义增速的3.2倍多。可见，数字经济在我国经济转轨发展中发挥着越来越重要的作用，有利于打通产业之间要素流通的各个环节，激发企业活力与“双循环”发展优势。在微观层面，企业风险承担水平的提升与其尝试一些更具战略意义但短期收益波动较大的投资项目密切相关(Faccio et al.，2011)[1]，是企业提升核心竞争力的关键。这种风险承担意愿能够在一定程度上激励企业进行更多创造性和高质量的项目业务探索，发挥更高的企业能动性，而数字经济弱化了各经济主体间经济活动的边界，降低了信息沟通成本，从而让企业能够在更大范围内享受数字经济发展的红利。准确挖掘数字经济对宏观经济发展与微观企业转型变革的作用，有助于为数字经济相关政策制定以及经济高质量发展提供思路与方向。

然而，数字经济对企业风险承担水平是否具有促进效应？如果答案是该效应成立，那么其背后的影响机制和特征又是什么呢？现有研究主要从企业内部和外部环境两个层面对企业风险承担水平的影响因素展开分析。企业内部层面主要包括所有权、管理者特征、公司治理和代理理论等。Boubakri et al.(2013)[2]研究发现，外资控股会提高企业的风险承担水平。李小荣和张瑞君(2014)[3]认为股权激励能够缓解委托代理问题，鼓励管理层进行更有价值的投资活动，从而提升企业风险承担水平。Schoar和Zuo(2017)[4]研究发现，有过经济危机经历的企业管理者，其投资策略会相对趋于保守，进而外化为企业风险承担意愿的降低。企业面临的融资约束问题也是影响企业风险承担水平的重要因素(张敏等，2015)[5]。从风险承担水平的外部环境影响因素来看，主要包括宏观经济波动、社会文化和资本市场等。周彬蕊等(2017)[6]研究发现，货币政策能够通过影响企业融资约束程度而提升企业风险承担水。John et al.(2008)[7]认为宏观经济环境通过企业外源融资成本的变化影响企业风险承担水平，当经济环境较好时，较低的外源融资成本会使企业的投资行为趋于激进，从而形成更高的风险承担意愿。胡刘芬和周泽将(2018)[8]的研究表明，风险投资机构持股等外部治理环境的改善有助于缓解企业融资约束，提升企业风险承担水平。申丹琳(2019)[9]认为地区社会信任度与企业风险承担水平密切相关。郭品和沈悦(2019)[10]则从金融科技的视角出发，探究了其对银行风险承担水平的影响。现有关于企业风险承担水平的研究丰富，但是准确评估数字经济与企业风险承担水平之间关系的微观实证研究较为缺乏。本文在已有理论研究的基础上，尝试测算了2011—2019年省级数字经济综合发展指数，实证检验数字经济发展对企业风险承担水平的影响和作用机理。

本文可能的边际贡献在于：第一，基于多维度的数字经济指标，从省级层面对地区数字经济发展水平进行了较为全面的测度，这对数字经济真实发展水平具有一定程度的代表性，为后续研究提供了方法上的借鉴。第二，将分析视角拓展至数字经济对企业风险承担水平的影响，为外部环境对企业风险承担水平的实证研究提供了新视角和理论解释。第三，深入探讨了数字经济通过激励企业内部创新活动和缓解外部融资约束的双重机制影响企业创新绩效。此外，本文引入“宽带中国”试点政策作为外生冲击检验，进一步提高了研究结论的稳健性。

二 理论分析与研究假设

(一)数字经济与企业风险承担

2016年《G20数字经济发展与合作倡议》准确界定了数字经济这个概念，数字经济是指以数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动。目前关于数字经济的研究主要围绕经济高质量发展(赵涛等，2020)[11]、创新创业效率(韩先锋等，2019)[12]、全要素生产率(黄群慧等，2019)[13]等论题，对微观层面的讨论较为缺乏。Boubakri et al.(2013)[2]认为企业在日常投资决策中的风险承担水平反映了企业在此过程中对待风险的意愿与倾向，是企业对可能面临的风险进行综合权衡和预判的结果。企业风险承担水平会受到企业内外部诸多因素的影响，而数字经济可以通过影响知识传递和溢出、市场要素资源组合等加快信息和资源交互，从而促进企业风险承担水平的提升。

第一，数字经济作为互联网的产物，可以提供更加优质、便捷的技术和产品服务，从而有效提升各部门的运行效率(罗珉和李亮宇，2015)[14]。“梅特卡夫法则”和网络效应能够迅速整合市场信息资源，降低交易成本，优化市场供需匹配的速度和路径(韩长根和张力，2019[15]；荆文君和孙宝文，2019[16])，提高企业日常经营管理的效率，为企业风险承担水平提升奠定基础。第二，数字经济的发展能够激发用户的产品多样化需求，同时极大地满足供需双方企业的信息获取需求。在数字化时代，企业可以获取海量的顾客产品多样化需求，及时根据需求来了解市场整体情况，调整产量，减少市场上由于信息不对称而导致的企业周转不灵。良好的周转状态是企业提高自身抗风险能力的重要因素，稳健的经营状态会驱使企业敢于投资高附加价值和高风险的项目。第三，社会互动性所引发的示范效应是数字经济的显著特征(周广肃和樊纲，2018)[17]，促进了社会资本积累，激励企业更愿意去尝试高风险、长周期的投资项目，最终表现为企业风险承担水平提升，并对周边地区企业产生影响。另外，韩先锋等(2019)[12]研究发现，互联网的快速发展能够驱动区域创新效率的提高，创新红利的释放刺激了创新思维的产生和碰撞，有助于促进企业数字化转型。而创新项目本身主要是高风险但净现值为正的投资活动，因此最终表现为企业风险承担水平的提升。基于此，本文提出研究假设1。

研究假设1：数字经济有助于促进企业风险承担水平的提升。

(二)资源介入与内部创新的双重机制分析

数字经济提供了便捷的信息交流平台，基于大数据和人工智能等的数字技术降低了经济活动主体间的信息不对称程度，提高了信息透明度(Wamda et al.，2015[18]；金洪飞等，2020[19])。而企业面临的融资约束主要是由于银企之间信息不对称而导致企业无法获取足够资金满足生产经营需求的问题(Sufi，2007)[20]。数字经济能够降低该过程中的信息不对称，从而强化企业向金融机构贷款的融资能力。另外，数字金融作为数字经济的衍生产物，能够弥补企业信用担保不足(Heiskanen，2017)[21]，为增加企业信用等级提供支撑的同时(Yin et al.，2019)[22]，也拓宽了企业的融资渠道(Cole et al.，2019)[23]，进而在一定程度上缓解企业面临的融资约束问题。因此，数字经济能够缓解企业面临的融资约束问题。

然而，当企业内部流动性管理不善，又受到外部融资约束而陷入流动性困境时，对于不同风险投资项目的选择决定了企业的风险承担水平，且往往会影响到企业的长远稳定发展。Denis和Sibilkov(2010)[24]的研究表明，受到融资约束的企业，其代理成本会得到有效降低，同时会约束企业过度投资行为，从而对企业风险承担产生影响。严楷等(2019)[25]研究发现，对于面临较高融资约束的企业而言，因为当企业得到外源融资后，投资者往往更有动力去关注和监督企业的资金走向和安排，促使管理者更谨慎合理地评估风险投资项目，这会提升企业风险承担水平和投资效率。一方面，企业融资约束得到缓解时，企业拥有足够的资金时往往会更倾向于选择高风险、激进的项目投资策略，从而表现为自身风险承担水平的提升。另一方面，蔡竞和董艳(2016)[26]研究发现，当企业的融资渠道更加多元化时，企业与资金供给方之间的谈判能力提高，有助于降低企业的融资成本，那么企业就越有可能选择风险较高的项目，进而表现为风险承担水平的提升。基于此，本文提出研究假设2。

研究假设2：数字经济有助于缓解融资约束进而提升企业风险承担水平。

数字技术能够有效破除信息传递的障碍，强化知识溢出效应，为各创新主体提高自身创新效率提供重要基础(Akcigit et al.，2018)[27]。一方面，企业可以通过数字化转型加速信息技术知识在企业内部的扩散，同时也为下一阶段的创新储备知识，提升知识向创新成果转化的效率，反映为创新产出的提高。另一方面，数字经济的发展能够进一步激活区域创新生态系统，促进创新要素的流动(白俊红等，2017)[28]、弱化产业边界(肖旭和戚聿东，2019)[29]，使得创新主体和创新活动参与者能够在更大范围内享受高效的创新服务。这为企业与竞争对手和科研机构等组织的合作创新创造了机会，促进数字技术与经济社会实体经济的深度融合。因此，数字经济能够有效促进企业创新产出的增加。而企业创新产出的显著增加预示着核心竞争优势的提高，进一步增强其对高风险投资项目的信心和创新风险的容忍度，最终表现为企业风险承担水平的提升。另外，从代理理论的角度出发，由于管理者与股东之间存在信息不对称，这就需要管理者对企业绩效承担一定的责任。当企业创新水平提高时，意味着企业相比竞争对手更具比较优势，管理层出于企业绩效的长远考虑，可能会更愿意选择风险较高但净现值为正的投资项目(张敏等，2015)[5]，从而促进企业风险承担水平的提升。基于此，本文提出研究假设3。

研究假设3：数字经济有助于激励企业开展创新活动，进而提升风险承担水平。

三 研究设计

(一)模型构建

为分析数字经济发展对企业风险承担水平的影响，本文构建面板固定效应模型对研究假设进行检验。建立如下回归方程：

Riskit+1=α+βDIEjt+γ∑Controlsijt+Firm+Year+Ind+Prov+uit

(1)

其中，被解释变量为Riskit+1，表示企业i在t+1年的风险承担水平；核心解释变量为DIEjt，表示j省份在t年的数字经济发展水平；Controls表示一系列的控制变量集合；Firm、Year、Ind和Prov分别表示企业、时间、行业和省份固定效应；uit为随机扰动项。同时，本文对所有被解释变量均进行滞后一期处理，适度缓解反向因果的内生性问题，且在回归检验中均采用企业层面聚类稳健标准误。

(二)变量选择与说明

1.被解释变量：企业风险承担水平

较高的风险承担水平往往会给企业未来收益带来较高的不确定性。本文参考Li和Tang(2013)[30]、余明桂等(2013)[31]对企业风险承担水平的测度方法，用每一时间段内资产报酬率(ROA)的波动性来衡量企业风险承担水平，本文选取的观测时间段为三年。具体计算如下：

(2)

Risk2it=Max(ADJROAit,ADJROAit+1,ADJROAit+T-1)-Min(ADJROAit,ADJROAit+1,ADJROAit+T-1)|T=3

(3)

2.解释变量：数字经济发展

目前官方尚未披露正式的市级、省级层面数字经济发展指数，而具体测度数字经济的文献较少。基于数字经济的内涵，本文从宏观层面选取数字经济发展载体、数字产业化以及产业数字化作为数字经济的3个一级指标，并进一步将其细化为9个二级指标和25个变量指标，表1是中国各省数字经济综合发展指数的测度指标、指标属性与构建过程。本文借鉴王军等(2021)[32]的研究，采用客观赋权法中的熵值法，同时引入由北京大学互联网金融研究中心和蚂蚁金服集团合作编制的《数字普惠金融指数》(郭峰等，2020)[33]对数字经济发展指数进行综合测度(DIE)，能在一定程度上避免主观赋权法测度的不准确性。

表1 中国各省数字经济综合发展水平评价指标体系

3.机制变量

(1)企业创新活动(innov)。现有文献已从多个维度测量企业创新，如用专利申请(胡国柳等，2019)[34]、专利获得(孟庆斌等，2019)[35]和研发投入(王永进等，2017)[36]等作为企业创新绩效的衡量指标，但均存在一定缺陷。本文参考Zhou et al.(2017)[37]的研究思路，采用上市公司发明专利申请数量(innov)来衡量企业创新绩效。

(2)融资约束(FC)。本文参考Hadlock和Pierce(2010)[38]的做法，采用SA指数来衡量企业所受到的融资约束。SA指数的测算模型仅以企业的年龄和规模两个不随时间变化很大且具有较强外生性的变量构建，得到的融资约束SA指数绝对值的大小和企业受到的融资约束程度呈正比，即SA指数越大说明企业的融资约束程度越高。相比于目前部分学者采用的KZ指数和WW指数，SA指数能有效克服内生性的缺点。具体计算公式为：

SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.04Age

(5)

4.控制变量

为了尽可能克服遗漏变量的影响，参考以往研究的思路，纳入企业微观层面和省级层面的多个控制变量。企业微观层面变量包括：资产负债率 (Lev)、总资产回报率(ROA)、企业规模(Size)、营业收入增长率(Growth)、固定资产增长率(Fix)与委员会个数(Cmote)。省级层面的宏观变量包括：经济发展水平(Edl)，用地区生产总值与地区总人口的比值表示；产业结构(Ind2)，用第三产业与第二产业产值之比表示。

(三)数据来源与描述性统计

本文基于2011—2019年中国省级数字经济发展指数与沪深两市A股上市公司数据进行实证研究，最终获得“公司-年度”观测值为24991个，为了克服极端值对回归结果的影响，本文对模型中涉及到的所有连续型变量进行双侧1%水平的缩尾处理。研究数据来自国家统计局、《中国统计年鉴》、CNRDS、CSMAR等数据库。表2是本文主要变量的描述性统计结果。其中被解释变量企业风险承担水平(Risk1、Risk2)的最大值和最小值相差较大，说明企业风险承担水平存在较大的差异；数字经济发展指数(DIE)和经济发展水平(Edl)则表现出“均值小，标准差大”的特点，这与我国区域发展不平衡的国情相符。其他控制变量也存在着不同程度的差异。

表2 主要变量的描述性统计

四 实证分析

(一)基准回归结果

1．数字经济对企业风险承担水平的影响

为研究数字经济发展对企业风险承担水平的影响，本文参照魏志华等(2020)[39]的做法，在全样本回归模型中采用企业层面的聚类稳健标准误。表3列(1)和列(2)为数字经济发展对企业风险承担水平影响的基准模型回归结果，DIE的估计系数分别为0.2528和0.4887，并均在1%的水平上通过了显著性检验。这就意味着，随着数字经济发展程度的提高，企业风险承担水平也会提升，研究假设1得到验证。从控制变量上看，资产负债率 (Lev)和营业收入增长率(Growth)的估计系数均在1%的水平上显著为正，总资产回报率(ROA)、企业规模(Size)、固定资产增长率(Fix)和经济发展水平(Edl)的估计系数则在1%或5%的水平上显著为负。

表3 数字经济发展对企业风险承担水平的影响

2.机制分析

以上分析表明，数字经济能够促进企业风险承担水平的提升，那么接下来进一步探讨数字经济对企业创新和融资约束的影响。本文对机制变量(企业创新和融资约束)都进行了滞后一期处理。表3列(3)为以企业创新活动(innov)作为被解释变量的回归结果，DIE的估计系数在1%的水平上显著为正，说明数字经济发展能够促进企业创新产出的提高；列(4)为数字经济对企业融资约束的影响，结果显示，数字经济与企业融资约束在1%的水平上存在显著的负相关关系，表明数字经济能够缓解企业的融资约束问题。

为了更严格地验证中介机制，本文采用中介效应(间接效应)的结构方程模型。由于中介效应的非线性分布特征，本文采用非参数 Bootstrapping方法调整估计偏差(MacKinnon et al.，2004)[40]。表4Panel A和Panel B列示了两个被解释变量企业风险承担水平Risk1与Risk2的中介效应检验结果。

在Panel A的结果中，直接效应系数为0.1539，置信区间(BC interval 95%)为[0.1050，0.2029]，不包含0，说明数字经济的直接效应显著。进一步地，数字经济发展—融资约束—企业风险承担水平(DIE—FC—Risk1)的中介效应系数为0.0108，置信区间(BC interval 95%)为[0.0014，0.0203]，不包含0。这说明缓解融资约束是数字经济发展提升企业风险承担水平的一种重要机制，研究假设2得到支持。数字经济发展—创新活动—企业风险承担水平(DIE—innov—Risk1)的中介效应系数为0.0051，置信区间(BC interval 95%)为[0.0027，0.0075]，不包含0。这说明创新产出的增加是数字经济发展提升企业风险承担水平的另一种重要机制，研究假设3得到支持。另外，由Panel B的检验结果可以发现，以Risk2作为企业风险承担水平另一衡量变量的中介效应检验仍然显著支持上述研究结论，即创新产出增加与融资约束问题改善在数字经济发展与企业风险承担水平关系中发挥了中介作用。

此外，本文还进一步采用Sobel检验方法，得出融资约束的Z统计量分别为6.7351和6.5483，中介效应占比分别为74.81%和74.24%；而创新活动对应的Z统计量分别为5.7387和5.6153，中介效应占比分别为11.38%和11.10%。根据上述检验结果，在数字经济时代，融资约束和创新活动是影响企业风险承担水平提升的关键因素，其中，融资约束的羁绊十分突出，因此，如何切实缓解企业融资约束困境，提高企业风险承担水平，是政府制定有关政策时需要重点考虑的现实问题。

表4 中介效应检验

(二)内生性考量

1.工具变量法

在前述的实证检验中，虽然企业风险承担水平是微观变量，数字经济发展指数是省级宏观变量，两者之间的反向因果关系较弱，但是企业风险承担水平一定程度上会影响地区经济发展，从而影响当地互联网技术进步，对数字经济发展产生影响。因此，本文主要考虑的是因存在遗漏变量和数字经济发展指数测度偏误而导致的内生性问题。比如，不同地区由于发展阶段等的差异，对新兴经济态势风险的接受程度往往有差别，这不但影响数字经济的发展，也影响当地经济活动的开展，而且这类因素很难被度量。本文采用工具变量方法尽可能缓解模型存在的内生性问题。有效且合理的工具变量需要满足相关性与外生性两个关键条件。借鉴黄群慧等(2019)[13]的研究，初步选取各省份1984年每百人固定电话数量和每百万人邮局数量作为数字经济发展的工具变量。一方面，当地历史上通信方式的基础设施会从技术水平和使用偏好等方面影响往后互联网技术的发展和应用，满足相关性条件；另一方面，邮电服务等基础设施主要为社会居民提供服务，并不会直接作用于企业风险项目的选择与投资过程，满足外生性条件。考虑到本文样本为平衡面板数据，而所选取的工具变量原始数据是横截面形式，直接使用会产生估计偏误问题。因此，借鉴赵涛等(2020)[11]的研究思路，采用各省份1984年邮电数量(与个体相关)分别与滞后一期的全国互联网用户数(与时间有关)的交互项(IV1)，作为地区数字经济发展指数的工具变量。

表5汇报了工具变量法的回归结果。工具变量估计的第一阶段回归结果列(1)显示，数字经济指数工具变量的估计系数显著为正。同时，对于原假设“工具变量识别不足”的检验，K-P rk LM检验、C-D Wald检验以及K-P rk Wald检验得到的F统计量均远大于10，表明工具变量识别不足的概率为0.00，可以初步排除“弱工具变量”问题，即工具变量满足相关性条件。实证分析数字经济发展与Risk1和Risk2之间关系的第二阶段回归结果列(2)和列(3)显示，DIE的估计系数分别为0.5373和1.7647，且均在1%的水平上显著，表明数字经济发展能够显著提升企业风险承担水平。

此外，本文还参考郭家堂和骆品亮(2016)[41]的研究方法，进一步用2011—2019年各省份互联网普及率(IV2)作为DIE的工具变量。根据表5列(4)—列(6)的检验结果，工具变量与数字经济发展水平满足相关性要求，同时第二阶段回归结果显示，DIE的估计系数与企业风险承担水平仍然呈正相关关系，且均在1%的水平上显著，说明本文研究结论是稳健可靠的。

表5 工具变量法的回归结果

(续上表)

2.外生政策冲击检验

事实上，一个企业的风险承担水平往往也会受到当地营商环境、产业技术水平以及政策支持等因素的深刻影响。因此，为了更加稳健地评估数字经济发展是否能够有效提升企业风险承担水平，考虑到数字经济发展与互联网具有密切关系，本文借鉴赵涛等(2020)[11]的做法，采用“宽带中国”试点的网络新基建升级作为外生政策冲击，利用双重差分法(DID)来进一步评估本文的核心现实问题。一方面，互联网基础设施建设对推动数字经济发展具有重要作用，数字经济服务范围的扩大和服务质量的提升都离不开互联网基础设施的升级，这为地区营商环境优化与企业风险承担能力提升奠定坚实基础。另一方面，“宽带中国”等试点政策具备扩容式特点，能够为本研究提供一个新的研究视角和准自然实验研究策略。

互联网宽带正在引领全球新一轮信息化数字化的发展浪潮，越来越多的国家开始重视互联网宽带发展并把其作为国家的核心发展战略。2013年8月，国务院印发《“宽带中国”战略及实施方案》，标志着我国互联网基础设施的建设和升级将陆续分批推进。截至目前，工业和信息化部、国家发展和改革委员会于2014年、2015年和2016年分三批遴选和批复了共120个“宽带中国”示范城市(群)。入选地区将着力规范宽带互联网的建设秩序、推进宽带网络提质增速，进一步扩大用户规模和覆盖范围，更好地服务当地经济活动主体，实现经济增长(刘传明和马青山，2020)[42]。具体而言，本文通过设定多期DID模型探讨“宽带中国”试点政策是否提升了当地企业风险承担水平，建立如下回归方程：

Riskit=α+βDIDit+γ∑Controlsijt+Firm+Year+Ind+Prov+uit

(6)

其中，DID表示企业所在城市当年及以后年份是否属于“宽带中国”试点政策城市，如果是则为1，否则为0。其余变量均与上文基准回归的定义一致。

平行趋势假设是运用DID方法的重要前提假设，因此，本文先进行平行趋势假设检验。表6列(1)和列(2)的回归结果显示，该试点政策通过了平行趋势检验。基于全样本的回归结果列(3)和列(4)显示，“宽带中国”试点政策的估计系数分别为0.0458和0.0654，并且均在1%的水平上显著，表明该政策显著提升了企业风险承担水平。再次印证了本文核心结论是稳健可靠的。

表6 “宽带中国”试点政策对企业风险承担水平影响的回归结果

(三)其他稳健性检验

1.替代测量

(1)替换被解释变量。企业风险承担水平有多种测量方式，为检验本文相关结论对被解释变量的敏感性，参考Faccio et al.(2016)[1]的研究方法，选择五年观察期计算企业总资产收益率的波动率(Risk3)和极差(Risk4)进行替代性测量。表7列(1)和列(2)结果显示，数字经济对企业风险承担水平的正向影响均在1%的水平上显著。

(2)替换解释变量。前文解释变量是基于熵值法测算的省级数字经济综合发展指数(DIE)，与此对应，在模型中引入替代变量：基于主成分分析法测算的数字经济发展指数。表7列(3)和列(4)结果显示，数字经济发展对企业风险承担水平的促进效应均在1%的水平上显著。

2.考虑其他影响因素

由于区域经济特殊性对企业风险承担水平以及数字经济发展可能会产生重要影响，考虑中国4个直辖市(北京、上海、天津、重庆)的经济特殊性，为了降低模型估计的偏误，本文剔除了直辖市样本数据后重新进行回归检验。表7列(5)和列(6)结果显示，DIE的估计系数仍在1%的水平上显著为正，说明本文研究结论成立。

表7 稳健性检验的回归结果

五 进一步分析

(一)异质性分析

1.企业异质性分析

(1)外部交易成本

资产专用性较高的企业往往面临更高的外部交易成本，因为这些企业由于承担着资产“套牢”风险，所以很容易会被交易方“敲竹杠”(Williamson，1985)[43]。数字经济发展促进了市场要素资源的流动，可能会更有利于那些资产专用性较高的企业化解专用性约束(肖旭和戚聿东，2019)[29]，对企业风险承担水平的提升作用将更显著。因此，本文利用资产专用性程度(Apse)来衡量外部交易成本，以考察数字经济对企业风险承担水平的提升效应在不同资产专用性下的异同。具体而言，参考赵璨等(2020)[44]的研究方法，用固定资产净额、在建工程、无形资产与长期待摊费用之和与资产总额的比值来衡量企业的资产专用性程度。若高于均值则Apse取值为1，否则为0。表8列(1)和列(2)结果显示，交互项DIE×Apse的估计系数在1%的水平上显著为正，说明企业资产专用性越高，数字经济促进企业风险承担水平提升的作用就越明显，与预期结论一致。

(2)内部管控分析

从前文分析可以发现，数字经济可以通过改变企业内部与外部环境，进而影响企业活动。那么既然数字经济能够通过降低企业外部交易成本进而促进企业风险承担水平的提升，也有可能通过影响内部管控成本来提高企业风险承担水平。据此，本文进一步考察数字经济对企业风险承担水平的提升效应在不同内部管控程度下的异同。具体而言，数字经济能够通过降低企业内部管控成本而提高其内部控制水平。当企业的外部交易成本原本就比较低时，数字经济对企业外部交易成本的降低空间就十分有限。此时数字经济对企业内部管控成本的降低效果将更加明显，从而对企业风险承担水平的提升效果也会更显著。为了检验上述推测，本文使用如下两个指标衡量企业内部管控水平。

①内部控制指数(internal)。本文借鉴已有研究的做法，采用迪博内部控制指数来衡量企业内部管控水平，若高于均值则internal取值为1，否则为0。表8列(3)和列(4)结果显示，交互项DIE×internal的估计系数在1%的水平上显著为负，说明内部控制水平越低，数字经济促进企业风险承担水平提升的作用就越明显，验证了上述预期结论。

②管理费用率(Manage)。借鉴李万福等(2011)[45]的研究思路，本文使用管理费用率来反映企业内部管控成本。具体而言，当企业管理费用率低于均值时，Manage取值为1，否则为0。表8列(5)和列(6)结果显示，交互项DIE×Manage的估计系数均在1%的水平上显著为负，说明企业管理费用率越高，数字经济促进企业风险承担水平提升的作用就越明显，与预期相符。

表8 企业异质性分析

2.地区异质性分析

(1)区分地理位置的异质性

数字经济在我国各区域的发展本身就存在一定程度的不平衡，那么究竟哪些地区能够更大地释放数字经济的红利带动区域企业和经济发展。本文按照以往的研究，区分企业所处的地理位置(东部地区和中西部地区)，考察数字经济发展对企业风险承担水平促进作用的区域差异。表9列(1)和列(2)结果显示，DIE与企业风险承担水平在1%的显著水平上呈正相关关系，表明数字经济发展能够促进东部地区企业风险承担水平的提升。相反，根据列(3)和列(4)的结果，中西部地区数字经济发展的估计系数为负，但不显著。

(2)区分区域规划政策的异质性

类似于国家级城市群等区域规划政策在重塑区域营商环境、创新环境与制度环境方面，与数字经济提升企业风险承担水平可能会具有某种共性。因此，本文以企业所在城市是否属于2016年前获批的国家级城市群作为划分依据，进而考察数字经济发展与区域规划政策在企业风险承担水平上的互动差异。表9列(5)—列(8)结果显示，相较于非国家级城市群，数字经济发展对国家级城市群企业风险承担水平的提升效应更显著。

表9 区域异质性分析的回归结果

(二)经济后果：数字经济对企业全要素生产率的影响

大量研究表明互联网发展能够充分发挥企业内外部资源与技术创新上的比较优势，从而对企业生产效率产生显著的促进作用(黄群慧等，2019)[13]，而数字经济是以互联网为依托平台的新兴产物，那么其是否也能够通过提高企业风险承担水平，进而提升企业全要素生产率？本文进一步借助中介效应模型探索三者之间的关系。具体而言，借鉴Levinsohn和Petrin(2003)[46]的方法，引入企业全要素生产率(TFP)进行验证。表10为中介效应回归结果。列(1)和列(2)结果与前文基准回归结果一致，数字经济发展显著促进了企业风险承担水平的提升。列(3)结果显示，DIE与TFP呈显著的正相关关系，说明数字经济发展提升了企业全要素生产率。列(4)和列(5)中DIE的系数和显著性水平均有一定程度的下降，而企业风险承担水平的估计系数仍然在1%的水平上显著为正。以上结果说明，数字经济对企业风险承担水平的促进作用能够进一步提升企业全要素生产率。

表10 数字经济发展对企业全要素生产率的影响

(续上表)

六 结论与政策启示

近年来，数字经济逐渐成为经济增长的新动能，无论是《政府工作报告》还是“十四五”规划都强调发展数字经济，切实加快数字化、信息化建设和发展，推动数字经济与实体经济的深度融合。本文基于微观企业视角，实证研究了数字经济对企业风险承担水平的影响和机制，发现数字经济可以显著促进企业风险承担水平的提升。该结论在工具变量法、以“宽带中国”试点为准自然实验以及一系列稳健性检验后仍然显著成立。机制检验表明，数字经济可以通过激励创新和缓解融资约束两个方面来对企业风险承担水平产生影响。异质性分析发现，数字经济对企业风险承担水平的促进效果在外部交易成本较高和内部管控成本较高的企业、东部和国家级城市群企业中更为显著。进一步地，本文还发现数字经济发展能够通过提高企业风险承担水平，进而提升企业全要素生产率。

由研究结论得到如下政策启示：第一，充分认识并积极把握数字经济的机遇，驱动企业、产业与数字技术的深度融合。数字经济提高企业风险承担水平进而促进企业全要素生产率的提升正是数字经济赋能实体经济的微观映射，为构建数字中国和新发展格局提供有力支撑。第二，在“新基建”浪潮下，应该不断加大信息技术基础设施建设的投资力度，特别是5G、大数据和人工智能等数字基础设施建设，破除产业信息化发展的基础障碍，同时政府也需要完善创新生态系统和数字化发展平台的服务，为企业数字化转型保驾护航，降低企业外部交易成本，充分发挥数字经济提高企业风险承担水平的正向效用。第三，数字经济通过激励创新和缓解融资约束两个方面来对企业风险承担水平产生影响。于政府而言，需要为各类创新创业平台和金融科技平台提供完备的公共服务资源，同时也要重视数字政务、数字文化和数字生活的建设，促进创新要素自由高效流动，营造良好的创新环境与营商环境，提升企业风险承担水平。于企业而言，需要充分吸收数字经济的创新红利，通过合理分配企业内部创新资源和金融资源，增强企业的核心竞争优势，为企业风险承担水平提升提供必要的基础。