数字化投入对企业出口技术复杂度的影响机制

段佳文

（浙江工商大学，杭州 310018）

一、引言

近年来，中国制造业对外贸易规模突飞猛进，中国在世界贸易模式中的地位持续上升，各级政府高度重视制造业出口，对外优势企业不断发展壮大，培育了顶尖的外向型企业，特别是通过对外贸易产品的出口战略、出口品牌战略、“走出去”战略极大地推动了制造业出口的发展。但制造业仍然存在很多不足，导致制造业出口竞争力较薄弱，具体表现如下：第一，产品附加值低（曾铮和张路路，2008），尽管制造业出口品牌相对较多，但自主品牌较少；第二，关键技术缺乏，中国出口产品大多为初级加工品，相关技术标准水平较低，生产高端技术产品的技术匮乏；第三，创新型人才缺乏，如果没有众多专业化人才的支持，根本无法实现从“制造大国”向“制造强国”的转变；最后，受资源消耗过度、环境严重污染、劳动力成本持续提升等因素的影响，我国制造业的传统生产要素的优势已经逐渐消失。

目前，在世界新冠肺炎疫情的影响下，复杂多变的外部挑战对制造业出口加压，数字化转型与制造业的深入融合，逐渐形成我国制造业的新竞争优势，为中国国际竞争力的增强奠定了坚实的基础。那么，数字化投入能有效促进制造业企业出口技术复杂度提升吗？二者间又是以何种机制发挥积极作用？本文以上述问题为目的，以期对我国制造业出口向高品质发展迈进提供重要参考。

二、文献综述

数字化变革背景下便捷的信息交流平台有助于企业收集信息，获取生产决策所需信息（周广肃和樊纲，2018），完成企业高质高效改造，消除生产端多重维度的信息不对称，降低企业在生产、交易等环节的信息获取成本，赋能企业生产。

在实证方面，早期数字经济影响贸易效应的研究多集中于国家层面，且关注的出口变量多为贸易额。马淑琴和谢杰（2013）基于异质性企业模型分析了网络基础设施对出口产品技术具有促进作用。施炳展和李建桐（2020）在研究中指出，互联网有助于降低出口所需的固定成本，帮助企业扩大出口规模，但具体的影响程度与企业本身的特征息息相关。党琳等（2021）根据49个国家的网络就绪指数以及制造业投入产出数据，构建行业数字化转型指标，该指标可用于国际比较，通过识别国家网络就绪指数的门槛效应，证明了制造业行业数字化转型对其出口技术复杂度的影响存在显著的非线性特征，行业异质性检验结果显示，这种影响只存在于具有中高研发密度或资本密集型行业。

在我国对外贸易突飞猛进发展的同时，企业出口追求的不只是量上的提升，更注重质的飞跃。学界对于出口的注重也不只停留在出口规模的扩大，除了出口技术复杂度也有许多对产品出口进行评价的指标，如出口国内附加值、出口产品质量等指标。现有文献为了了解数字化内涵和其效应提供了丰富解释，但也存在几点不足:一是已有研究在分析数字经济对企业出口行为影响机制时多从成本和创新效应进行，要深入了解数字经济时代企业出口技术复杂度升级路径亟需更丰富的研究。二是理论和编制仍限于数字经济，投入数字化和对出口贸易的影响测度尚处于探索阶段，量化和实证研究有待补充。三是针对数字化投入效应的研究多限于宏观层面，且现有少数微观研究仅限于互联网化、人工智能视角，缺乏企业层面的经验证据。

基于以上，本文存在可能的边际贡献在于：在研究视角方面，以制造业企业为研究对象，全面考察投入数字化与出口技术复杂度之间的关系；借鉴余娟娟和余东升（2018）用“企业全要素生产率”对Hausmann等人（2007）的EPXY收入指标进行修正，以得到企业层面的出口技术复杂度指标，以更加准确地反映企业出口技术复杂度的提升；在机制分析方面，尝试从需求和供给方面对投入数字化与企业出口技术复杂度之间的影响路径进行研究，为完善企业出口贸易分析框架提供了理论和实证依据。

三、机制分析

制造业数字化主要通过四个机制影响企业出口技术复杂度：一是交易成本。数字化的引入扩大了企业信息的检索范围，买卖双方信息匹配成本大幅削减（Chaney T，2011）。随着进口成本的降低，企业能够利用这种成本降低效应提高出口产品的生产率，从而通过促进出口产品国内增加值的提升而加快企业出口转型升级。二是进口依赖效应。与国内的数字投入相比，国外的数字投入增加了创新难度和创新风险：一方面，国外数字要素主导全球价值链，导致下游企业投入成本增加；另一方面，发达国家采取的贸易保护措施尽可能地保护本国数据流，限制数据与核心技术转移（伊万和白树强，2018）。而国内企业对高端数字要素的过度依赖不利于企业创新安全，陷入技术“卡脖子”困境，阻碍企业创新，从而不利于企业出口技术复杂度提升。三是非技能劳动需求效应。首先，在“技能偏向性技术进步”理论假设中，数字化投入是一种外生技术进步，经验证明其会明显替代低技能和受教育程度较低的劳动力（宋冬林等，2010）。我国人口红利逐渐丧失，企业偏向于用数字要素替代低技能劳动，尤其是从事程序化工作的非技能型人员极易被替代。通过替代劳动力来显著减少企业劳动需求，进而降低成本。其次，数字化技术的使用激励非技能型员工向技能型员工转变，进而提高企业人力资本水平，优化要素配置，最终实现劳动和资本生产效率提升（韩民春等，2020）。四是消费需求升级效应。在数字经济时代，物联网、人工智能等数字技术的使用使消费需求的差异化得到满足，消费对产品量和质的需求都有所提升。消费影响供给，消费者需求升级对企业产生的竞争效应和创新激励效应促进了企业产品质量和技术复杂度的提升。

四、研究样本与数据

（一）数据来源

文章数据主要来自2000-2014年世界投入产出表（WIOT数据库）、中国工业企业数据库、海关数据库、UNcomtrade数据库。出于数据的可得性考虑，研究数据选择2000-2014年工业企业数据库和海关数据库匹配数据。

（二）变量说明

1.核心解释变量：制造业投入数字化（digital）

本文借鉴许和连（2017）“服务化”的测算方法，制造业数字化投入指标选取绝对指标直接消耗系数。首先，直接消耗系数按照∑a测算，a为制造业j部门对数字经济依托部门d的直接消耗系数，该指标计算数据均来自WIOT数据库。再利用公式（1）测算直接消耗系数。

2.被解释变量：企业出口技术复杂度

借鉴余娟娟和余东升（2018）用“全要素生产率”对Hausmann等人（2007）的EPXY收入指标进行修正，以得到企业层面出口技术复杂度。首先根据Hausmann等人（2007）的研究得到行业层面出口技术复杂度计算公式：

其中，ets为行业出口技术复杂度，x表示处于地区n的j产业的出口额，X为该地区总出口，Y表示n国的人均GDP。用企业全要素生产率进行调整公式如下：

其中，tfp表示企业i的全要素生产率，tfp表示行业平均的全要素生产率，ets为行业j的平均出口技术复杂度。

3.控制变量

企业规模（lnscale），以企业固定资产取对数计算得到，该值越大，则企业规模越大；利息支出占比（finance），由公式“利息支出占比=利息支出/财务费用”计算所得；外资占比（frcapital），以企业外商资本除以实收资本计算所得，以反映企业接受外国直接投资的情况；企业资本密集度（kl），该变量等于固定资产合计与年末就业人数之比。企业利润率（profit），以企业的营业利润比企业销售额衡量；出口密集度（expr），以企业出口交货值与销售额之比衡量。

五、实证分析

（一）基准模型

现主要研究数字化投入对出口技术复杂度的影响，根据以上机制分析，本文构建以下计量模型：

其中，下标i、j、t分别表示企业、行业、时间。ets为企业i第t年的出口技术复杂度；digital为核心解释变量，表示制造业行业j在第t年的数字化投入水平；μ、μ、μ分别为行业、时间和地区的固定效应；control为控制变量。

（二）基准回归分析

F检验和LM检验的结果均为拒绝原假设，则认为该模型存在个体效应，不适用混合OLS模型。进一步分析中使用Hausman检验，结果显示p值为0.000，拒绝原假设，认为固定效应模型优于随机效应模型，固定效应回归结果如表1所示。

第（1）列为仅将数字化投入与企业出口技术复杂度指标进行回归，结果显示在1%的水平上具有显著的正向关系，（2）至（8）列分别为依次添加控制变量的固定效应模型回归结果。可以看出随着控制变量的增多，数字化投入与企业出口技术复杂度的关系并未改变，并且这种正向关系一直在1%的水平下显著，验证了本文最开始的推测。国内制造业不断加大数字化投入，渗透到生产的各个环节，达到降低生产成本、提高企业生产效率的效果。同时，数字化技术的投入使得企业能综合全方面信息，使用来自世界的中间投入，对产品质量和技术复杂度都有显著的的提升效果。各种企业通过增加数字要素投入，促使其商品技术复杂度大大提升。

在控制变量的回归结果中，企业规模系数显著为正，表示企业规模越大其出口技术复杂度越高，规模经济优势使其有更多的资金用于研发；企业利息支出占比的回归系数随着控制变量个数的增加依然不显著，且系数极小，不能说明利息支出占比对企业出口技术复杂度具有影响效果；（4）至（8）列显示外资占比系数在1%的水平下显著，且（4）、（5）列的回归系数大于本文的解释变量，但是在第（6）列后随着控制变量的增加系数变小，这说明在一定条件下外商投资能够为企业带来现金的技术经验和管理经验，有助于一个企业技术水平的提升；企业利润率回归系数在1%的显著性水平下为负，企业利润率越高，可能在该行业中占有一定的垄断地位，满足于现有利润而在产品的研发和创新活动上松懈，这便导致其出口技术复杂度难以提升；企业出口密集度的回归系数在10%的显著性水平下为负，可能是囿于本文研究样本的限制；企业资本密集度越大，出口技术复杂度越高，可能是因为其更加重视研发，这对生产工艺改善和产品质量提升具有直接作用（张杰等，2015），进而提升出口的技术复杂性。

（三）稳健性检验

内生性问题在经济学研究中很难被忽视。借鉴已有文献构建工具变量的方法，本文选取工具变量法。借鉴Acemoglu和Restrepo（2017）的做法，选取美国制造业投入数字化水平（USdigital）作为我国投入数字化水平的工具变量。原因在于：一方面，在样本期内我国制造业的数字化投入来源从国际上来看，美国最多，美国制造业投入数字化水平反映了其在生产过程中对数字要素的需求，同时也能对中国制造业投入数字化水平产生影响，满足相关假设；另一方面，没有研究证明美国的制造业数字化投入是直接影响中国产业结构变动的证据，只能和中国的数字化投入相关联，满足外生性假设。

表三显示了使用工具变量2SLS估计的结果。其中，KP-LM统计量显示，可以拒绝识别不足的H0，KP Wald F估计值拒绝弱工具变量假设，以上结果证明选取了合适的工具变量。克服内生性问题后进行回归，仍得出与前文相近的结果，数字化投入估计系数显著为正，说明数字化投入能够提升企业的出口技术复杂度，但是与表1基准回归系数之比的系数大小发生变化，从0.161上升到0.187，表明基准回归的内生问题，低估了中国制造业的数字化投入对企业出口技术复杂度的促进作用。总体来说，本研究得到的计量结论是稳健可靠的。

表1 固定效应估计结果

六、基于不同来源地数字化投入的异质性分析

国内与国际数字化投入水平存在巨大差距，因此，有必要将国内与国际数字化投入分开进行异质性检验，探究不同来源数字化投入对企业出口转型升级的影响。本文将全球数字化投入按来源地划分为国内数字化投入（dom_digital）与国际数字化投入（for_digital），分别检验对企业出口技术复杂度的影响。各类型投入数字化对企业ETS的基准回归结果见表3。

表3 国内外数字化投入回归结果

列（1）（3）（5）是仅考虑核心解释变量的回归结果，列（2）（4）（6）为进一步包含所有控制变量后的回归结果。列（1）（2）结果表明，dom_digital的回归系数显著为正，且通过了1%的检验，表明国内源的投入数字化对企业ETS具有显著的提升作用。列（3）和（4）均为国际来源的数字化投入的回归结果，系数显著为负，表明国际来源的投入数字化不仅对企业ETS的提升不具有显著影响，反而降低了企业的产品技术复杂度。鉴于列（1）-（4）结果所表示出的不同来源的数字化投入对企业ETS的影响具有差异性，进一步将dom_digital和for_digital同时纳入模型，结果见列（5）（6）。国内和国外来源的投入数字化对企业出口技术复杂度影响方向相反，对国外关键数字技术的过度依赖阻碍了我国制造业企业获取技术提升的内在动力和速度。除了重要的解释变量之外，其他控制变量的回归结果与基准回归所得到的结果相似，与现有研究结论没有较大出入。

表2 工具变量2SLS回归结果

七、结论与政策含义

数字化投入正向显著影响我国制造业企业的创新水平。首先，企业引入的数字化投入会在供给方面影响我国制造业企业的出口技术复杂度，包括降低交易成本效应和中间品进口依赖效应；企业引入的数字化投入会在生产环节降低沟通成本、销售环节降低贸易成本，而对国外高技术中间品的大量进口可能会导致企业对进口中间品的依赖，从而抑制自身科研创新活动，不利于出口技术复杂度提升。另一方面，数字化投入也会通过需求端影响我国制造业企业的出口技术复杂度，包括非技能劳动替代效应和消费需求升级效应，数字化投入的增加意味着企业对技能劳动需求的增加，技能劳动对非技能劳动替代产生的技能溢价凝结在产品中就是产品技术复杂度的提升；各类数字化投入在消费者和厂商之间形成更为灵敏的反馈机制，企业生产出更符合消费偏好的产品。这两方面作用会对企业出口技术复杂度产生不同影响，但总的表现是促进作用。

数字化来源的异质性和制造业企业的异质性影响其吸收数字化投入的能力。现将数字化投入来源分为国内来源和国际来源，回归结果发现二者系数均为正，说明其对制造业企业出口技术复杂度均有促进作用；但是国际数字来源的系数大大小于国内数字来源，且将二者同时纳入回归模型时发现，国际数字化投入系数显著为负，这表明国外来源的投入数字化对出口技术复杂度有抑制作用。

针对以上结论，本文提出了相应建议：第一，要充分依赖国内的数字化投入，加快国内数字产业的培养，打牢本国数字产业基础，竭力思考如何迈过“卡脖子”障碍，加快补全短板技术，突破国家基础设施、交易和媒体等数字要素的瓶颈；在理性处理国外数字元素、数字要素生产的“全球化”“碎片化”趋势下，如何推动国内数字产业发展，应以做强本土数字产业为目标，重视实施数字贸易开放战略；加大研发投入力度，对于重点科研领域，除了加大政府层面的研发支持外，应当通过技术转让、鼓励科技成果转化等方式引导社会资本进入，为科技研发提供充足的资金保障；提高人力资本水平，一方面要促进基础教育、职业教育、高等教育的投资，把人力资源和教育结合起来，明确产业在产业发展中的本质作用；建立良好的人才激励机制和工资制度，加强人才要素在企业与科研间的自由流动，构建产学研相结合的机制。同时，利用高端人力资本，在重点领域引进高新技术产品，消化学习，在尊重知识产权的基础上模仿和改进，以适应中国制造业的发展，从而打破西方知识壁垒和技术封锁，形成技术“溢出效应”。