数字经济对地区制造业出口技术复杂度的影响研究

顾月秀，杨丹萍

（宁波大学 商学院，浙江 宁波 315211）

一、引言

自改革开放以来，我国凭借特有的资源优势和丰富的劳动力供给深度融入全球价值链分工体系中，出口经济和制造业产值实现了“奇迹式”增长，但与此同时，我国制造业大而不强的问题也日渐凸显。以往我国对外贸易中更多地依赖于“低成本优势”生产低价和低端化产品（邵朝对和苏丹妮，2019）[1]，如今以传统贸易总量来统计的方法不再体现一个国家的实际贸易水平和整体综合实力，加之近年来我国人口红利的逐渐下降，众多制造业逐步向成本较低的东南亚国家转移，以自然资源优势和劳动力优势为重点的制造业传统竞争力明显减弱，以及欧美等国家再工业化战略的实施和对中国技术的封锁，双向挤压我国制造业赖以生存的空间。在此背景下，以往依赖于低廉要素成本优势的外贸增长方式不可持续性问题亟待解决，制造业作为实体经济的核心组成部分须尽快克服产品技术含量不高的短板。

随着信息技术的快速发展和广泛应用，以新一代信息技术为载体的数字经济发展态势愈发强劲，数字经济创新价值日益突显，为制造业转型升级、重塑贸易发展竞争优势提供了崭新的机遇和条件。近年来，我国也高度重视数字经济的巨大推动作用并做出相关重要部署，积极推动数字技术与实体经济深度融合，强化作为新要素、新资源的数字经济驱动数字中国建设，加快推进数字产业化和产业数字化升级。我国要想提升出口竞争力，推动制造业迈向高端化，应牢牢抓住数字经济这一发展契机、把握数字红利，促使在新一轮的国际贸易竞争中我国能实现“变道超车”，让“中国智造”高水平走向全世界（党琳等，2021）[2]。因此，本文试图以数字经济为切入点，探究我国出口技术复杂度提升新路径，厘清二者间的关系及影响机制，为此提供一定理论基础和参考借鉴。

二、文献综述

发展中国家制造业在全球价值链体系中一直以来存在中低端产能过剩、高技术依赖进口等现象，导致“低端锁定”局面，如何提高出口产品技术复杂度，实现制造业高质量发展和全球价值链地位的提升，已成为不可忽视的问题。有学者研究发现经济发展水平、人力资本质量、技术创新对一国出口技术提升呈现显著影响，较高的经济发展水平和研发投入有利于提升产品设计、核心部件的制造以及最终品销售等过程的技术能力和管理水平，进而提高出口技术复杂度（Lall，2005；郭晶和杨艳，2010）[3-4]。陈俊聪（2015）[5]基于跨国动态面板数据，表明国际活动产生的技术溢出会有效促进一国的出口技术复杂度，Xuan（2016）[6]研究发现关税下降等贸易便利化条件促使加快融入全球价值链分工体系中，充分发挥技术外溢效应，推动出口竞争力。随着信息技术的发展，数字经济的快速发展有效推动了互联网与制造业价值链的全新组合，成为传统外贸转型升级的重要渠道，深刻影响着制造业发展和出口竞争力的提升（赵振，2015）[7]。关于数字经济的研究也成为热点，学者们从数字经济的定义与测度、数字经济与出口技术复杂度等多方面展开深入研究。

数字经济是以互联网平台为载体、数字化信息为资源、数字技术创新驱动为牵引的一种新经济形态，是信息技术革命产业化和市场化的表现（陈晓红等，2022）[8]，数字经济凭借其信息传输速度快、数据处理和交易成本缩减、资源配置精确等独特优势对社会各领域产生了广泛而深刻的影响，也成为国际贸易中比较优势的新引擎（Wang 和Li，2017）[9]。在此基础上，不少学者从企业、行业和地区等层面进行研究。王瀚迪和袁逸铭（2022）[10]研究发现数字经济的发展会产生丰富的数据信息资源，降低搜寻成本，优化了企业产品质量水平，提高企业出口竞争力。党琳等（2021）[2]以制造业行业为分析对象，探讨了在全球“数字鸿沟”的背景下数字化转型和出口技术复杂度提升的非线性特征。李博文（2022）[11]基于中国30 个省份2013—2018 年的省级面板数据，强调了政府加大数字化投入对提升出口技术复杂度的必要性。

基于已有文献发现，数字经济与出口技术复杂度的研究虽取得一定进展，但以往研究中鲜有从宏观城市角度进行考察，且二者间的影响机制也尚未得到充分考察。因此，本文的边际创新如下：（1）以2011—2018 年中国262 个地级及以上城市面板数据为研究对象，探讨二者间的关系，进一步采用空间杜宾模型检验存在的空间溢出效应。（2）从提高技术创新能力和降低贸易成本两个渠道探讨其影响机制。（3）根据不同地区和不同行业性质进行了异质性分析，为推动地区数字经济发展和提高制造业出口技术复杂度提供切实可行的思路。

三、理论分析与假设提出

（一）数字经济与出口技术复杂度

出口技术复杂度作为衡量贸易质量的指标，可以反映一个国家或地区出口产品技术含量和贸易结构优化水平（戴翔和金碚，2014）[12]。各种电子信息平台的兴起，深化了数字经济与以制造业为重点的实体经济的紧密联系与融合。一方面，数字经济突破了时空的信息壁垒，改变了企业获取国际市场信息的途径，促使信息搜集便利化、信息透明度和产品知名度提升，降低了出口企业关于信息获取和传递的高昂成本，加快了创新要素的汇聚与融合，提高了产品技术含量，激励出口企业在国际竞争中保持出口产品竞争力（Paunov 和Rollov，2016；朱勤等，2021）[13-14]。另一方面，数字经济强化了市场竞争机制，不断创造新的产业和商业模式，催生了大量的新技术和新产品，倒逼研发生产部门不断提升自身的研发创新能力，促使出口企业更高效地进行价值创造，提高行业与产品的竞争力，推动了城市产业结构和贸易结构优化（Bojnec 和Ferto，2015）[15]，促使出口技术复杂度提升。因此，本文提出假设1：

H1：数字经济的发展显著促进制造业出口技术复杂度的提升。

（二）影响机制分析

技术创新机制。技术创新水平的提升有助于产品附加值的提高、贸易结构的优化和出口竞争力的提升。对于企业而言，数字经济的快速发展有效打破了知识和信息在时空上的壁垒，拓展了外部知识的挖掘深度和广度，提高企业对信息的获取、处理、吸收，为创新做好了充分的知识积累，最大限度激发技术开发潜力、提高创新效率和生产率，推动企业生产和出口技术含量更高的产品（Thomas Abrell 等，2016）[16]，增加企业利润；对于行业而言，数字经济淡化产业边界、降低行业进入壁垒和加强了生产要素间的流动性和协作性，进一步强化了市场竞争，倒逼行业创新，数字经济的正外部性与创新示范效应也推动行业创新氛围的形成（肖旭和戚聿东，2019）[17]，加快行业创新成果转化，以便提高产品竞争力获取更高产品溢价，进而提高出口技术复杂度。对于城市而言，数字经济突破了要素流动壁垒，促使知识技术要素、信息资源要素和人力资本的汇聚，有效减少了资源错配现象，有利于改善城市贸易结构和产业结构（秦建群等，2022）[18]，提高创新产出成果，推动城市出口技术复杂度的提升。因此，本文提出假设2：

H2：数字经济通过提高技术创新水平促进出口技术复杂度的提升。

贸易成本降低机制。在数字经济背景下，一国或地区数字化发展水平越高，越有利于拓宽信息搜集渠道、加快信息传播流通，精准地获取海外客户需求，降低信息搜寻成本（王瀚迪和袁逸铭，2022）[10]。类似于跨境电商平台、电子邮箱等互联网在线工具的发展有效避免传统贸易中高成本的跨国线下磋商，降低了信息不确定性和不对称性，促使信息交流和沟通成本的降低（李兵和李柔，2017）[19]。数字化海关建设、互联网融合应用的快速发展以及ICT 技术的广泛运用，科学高效调配物流运输资源，改善物流运输效率和通关效率，削减运输成本和通关成本。数字经济的发展也降低了交易过程中可能发生的支付风险以及支付成本（石良平和王素云，2018）[20]。因此，本文提出假设3：

H3：数字经济通过降低贸易成本促进出口技术复杂度的提升。

（三）空间溢出效应分析

在地域空间交互和经济活动辐射作用下，一个地区数字经济发展所产生的经济效应不仅对自身经济规模、产业结构等产生直接影响，还会对周边地区产生空间溢出效应。地区数字经济发展和地区间无意识的交流，加快了知识、资本和技术等创新要素在各主体或各地区间的传播流通，产生溢出效应和示范效应（Bathelt，2004）[21]，邻边地区则通过资源整合、吸收和学习来自其他地区的先进创新技术，实现资源优势互补、集成共享，提升产品竞争力和制造业技术水平。发展数字经济推动了跨境电商平台、工业互联网等蓬勃发展，突破国家间地理距离的限制，便利了国际贸易，弱化了地理距离带来的技术溢出效应衰减规律，促使国际市场准入门槛提升，推动各地区加大创新，提升出口产品技术含量，竞争效应驱动下，相邻地区也会相应提高产品质量和出口技术复杂度，打破低端锁定。因此，本文提出假设4：

H4：数字经济可以通过空间效应对周边地区出口技术复杂度产生影响。

四、构建计量模型、变量选取和数据来源

（一）计量模型构建

结合前文分析构建如下基准回归模型：

式（1）中，lnESIit表示t 年i 城市制造业出口技术复杂度；lnDigit表示t 年i 城市数字经济发展水平表示控制变量；μi表示地区固定效应，μt表示年份固定效应；ε 为随机扰动项。为检验技术创新机制和贸易成本降低机制是否起到中介作用，构建了如下模型：

其中，Mit为中介变量，包含技术创新（inno）和贸易成本（cost）两个指标，其他变量含义与基准回归模型一致。由于城市间数字经济水平存在空间依赖性，不仅受到自身因素影响，周边城市发展程度也会间接影响，因此构建如下模型：

（二）变量说明

1.被解释变量：城市制造业出口技术复杂度（lnESI）。

借鉴Hausmann 等（2007）[22]的方法，首先计算某年产品维度的出口技术复杂度（Prodyp），具体如下：

式（5）中，Prodyp为HS6 位产品p 的技术复杂度，Ym 表示m 国人均GDP，Xmp 和Xm 分别表示m 国家p 产品的出口额和所有产品出口总额。借鉴周茂等（2019）[23]的测算方法得出t 年城市i 的出口技术复杂度ESI，具体如式（6）所示：

2.解释变量：数字经济发展水平（lnDig）。本文参考赵涛等（2020）[24]的做法，以互联网发展水平和数字金融发展水平两个层面进行主成分分析法获取数字经济综合指数。

3.控制变量。产业结构（lnindustry）：采用第三产业增加值占GDP 的比重与第二产业增加值占GDP的比重之比取对数表示；政府干预（lngov）：一般预算支出与GDP 之比取对数表示；人力资本（lnhc）：以普通中高等在校学生数占地区年末总人口的比重取对数表示；基础设施建设（lninfra）：以人均公路货运量取对数表示；外商直接投资（lnFDI）：以实际利用外资额取对数表示。

4.中介变量。技术创新（Inno）：采用城市每年专利授权数加一取对数来表示；贸易成本（cost）：鞠雪楠等（2020）[25]表示GDP 越高，贸易成本越低，因此借鉴其做法采用各地GDP 取对数来表示。

（三）数据来源

数据主要源于Un Comtrade 数据库、OECD 数据库、《中国城市统计年鉴》以及北京大学数字普惠金融指数，对于个别缺失值采用线性插值获取相应数据进行替代。

五、实证分析

（一）基准回归

在控制时间固定效应和城市固定效应下，依次加入控制变量进行回归，结果表1 列（1）～列（6）显示，lnDig 对lnESI 的影响系数均至少在10%的显著水平上为正，证实了假设H1。控制变量回归结果表明，lnindustry、lngov、lnhc、lnfdi 和lninfra 对于lnESI均存在正向促进作用，与以往研究结果基本一致。基准回归结果不仅与我国当前大力推进数字经济赋能传统制造业数字化转型升级的现实相符合，还为我国推动制造业提升国际竞争力提供了一定的理论基础。

表1 基准回归

（二）异质性检验

1.行业异质性。本文借鉴樊茂清和黄薇（2014）[26]的行业分类方法，将研究样本划分为劳动、资源和技术密集型行业三大类型。结果如表2 列（1）～列（3）所示，由于劳动密集型行业大部分被锁定于产业链价值链的低端环节，技术水平以及数字化投入要求较低，对数字技术的依赖度不高，因此对劳动密集型行业影响为正却不显著；而资本密集型行业对市场变化反应相对慢，前期研发资金投入不充足，尚处于转型升级阶段，导致成本大幅度提升，对资本密集型行业呈现负向影响；相对来说，数字经济发展对技术密集型行业正向显著，原因在于该行业本身就具备智能化、数字化的管理理念和生产设备，具有数字经济发挥作用的温床，数字经济更易发挥经济效应，实现技术瓶颈的突破，促进出口技术复杂度。

表2 异质性检验

2.地区异质性。鉴于不同地区经济发展水平、资源条件和营商环境等存在差异，本文将全样本划分为东部、中部和西部进行分析。结果如表2 列（4）～列（6）所示，lnDig 对东部地区和中部地区的lnESI显著为正，由于东部地区经济发展起步较早且水平相对高，信息化建设和高科技行业起步较早，资源禀赋丰富，促进了大批高科技产业和人才的集聚，显著发挥数字经济的正向促进作用，中部地区着重改造传统产业，仍处于边际效益递增阶段，更大幅度吸收数字经济带来的正向效应，优化出口结构，重视技术创新，而西部地区受自身发展水平的限制，数字经济发展尚处于起步阶段，对出口技术复杂度提升作用并不显著。

（三）中介效应分析

本文借鉴江艇（2022）[27]的方法，以技术创新（Inno）和贸易成本（cost）为中介变量进行回归，结果如表3所示。表3 列（1）和列（2）显示，不论是否加入控制变量lnDig 对Inno 的回归系数均在10%水平上正向显著，表明了数字经济能够有效激发技术创新潜力和效率，显著促进区域间技术创新水平，从而验证了技术创新的中介作用，验证了假设H2。表3 列（3）和列（4）验证了贸易成本的中介效应，结果表明，数字经济弥补传统交易模式的不足，显著降低贸易成本，并通过贸易成本的降低推动制造业出口技术复杂度的提升，验证了假设H3。

表3 中介效应分析

（四）空间溢出效应分析

1.空间权重矩阵设定。地理距离空间权重矩阵（W1）。由于并非所有城市拥有共同边界，该矩阵将考量两地之间的直线距离，相比地理邻接矩阵，该矩阵设定假定前提假设：任何城市与城市之间都可能存在互动，近距离城市间的空间交互效应大，远距离城市间的空间交互效应相对小。本文选取的是城市i 与城市j 间经纬度距离的倒数。具体如下：

经济地理嵌套矩阵（W2）。为准确反映空间效应的综合性和复杂性，本文借鉴李婧等（2010）[28]的方法，将地理因素和经济因素相结合，引入距离倒数与人均GDP 的组合构建如下空间权重矩阵：

2.空间自相关性检验。本文采用目前应用较为广泛的Moran'I 检验来验证城市间是否存在高度空间依赖性，若通过Moran'I 检验则引入空间计量模型进一步分析。如表4 所示，在地理权重矩阵下2011—2018 年数字经济的莫兰指数基本稳定，城市制造业出口技术复杂度全局莫兰指数显著为正却有渐进下降趋势，但均通过了显著性检验，表明各城市间存在较强空间相关性，空间分布上存在较强的集聚现象。

表4 全局莫兰指数检验结果

3.空间模型的实证分析。采用LM、LR、Wald 检验和联合显著性检验进行空间计量模型的选择，结果如表5 所示，均通过1%显著性检验，故选择双固定效应空间杜宾面板模型（SDM）。

表5 空间回归模型选择检验

为准确识别空间效应，本文借鉴Lesage 等（2009）[29]的做法，将空间溢出中的总效应分为直接和间接效应进行分析，结果如表6 所示。LnDig 对lnESI 存在显著的空间溢出效应，其直接、间接和总效应均正向显著，表明lnDig 对本地区及其他地区lnESI 均具有明显的促进作用，验证了假设H4。在地理距离空间权重矩阵W1 下，数字经济发展水平每提高一个单位，将使本地区及邻近地区出口技术复杂度分别增加3.17%和11.13%，表明地区在大力推进数字经济发展的同时，有效激发数字经济的经济、技术等积极效益，带动本地区制造业出口技术复杂度的提升；其中lnDig 对lnESI 产生的间接效应量化系数要大于直接效应的原因可能在于，数字经济快捷性、高渗透性的特征，加快了知识、技术等创新要素的扩散和流动，辐射带动了周边地区制造业出口技术复杂度和竞争力的提高，因此从空间溢出视角下探讨二者关系尤为重要。

表6 空间效应分解结果

（五）稳健性与内生性检验

1.更换解释变量。本文借鉴胡歆韵等（2022）[30]的做法，采用熵值法计算数字经济发展水平（lnDE），估计结果如表7 中的列（1）所示，验证了结论的稳健性。

表7 稳健性和内生性检验

2.样本剔除。考虑到直辖市特殊的政治和经济地位，本文将进一步缩小研究样本，剔除北京市、天津市、上海市和重庆市的样本，回归结果如表7 列（2）所示，结论稳健。

3.置换估计方法。本文通过系统GMM 对模型的稳健性进行进一步检验，并探讨前期出口技术复杂度是否会对后期产生影响，结果如表7 列（3）所示，数字经济有利于出口技术复杂度的提升，且上期LnESI 也会显著提升当期的lnESI。

4.工具变量法。本文采取2SLS 进行内生性检验，其中工具变量为数字经济滞后一阶，表7 列（4）显示了第二阶段的检验结果，结论稳健。

六、结论与启示

本文基于2011—2018 年中国地级市面板数据，构建城市数字经济发展水平综合评价指标，深入分析数字经济对城市制造业出口技术复杂度的影响和作用机制，还利用SDM 模型考察存在的空间效应，得出以下结论：（1）数字经济有助于提升我国城市制造业出口技术复杂度，并经过实证检验证明了结论的稳健性。（2）地区和行业异质性分析表明，相对西部地区而言，东部和中部地区的数字经济发展水平对制造业出口技术复杂度的提升作用更强；对技术密集型行业的提升作用强于劳动密集型行业，而对资本密集型行业负向显著。（3）数字经济通过技术创新机制和贸易成本机制两条路径有效提升出口技术复杂度，提高出口国际竞争力。（4）各地区均存在显著的空间依赖性和正向空间溢出效应，表明数字经济在提升本地区制造业出口技术复杂度的同时还能促进邻近地区的发展。

基于以上结论提出如下建议：

一是加强数字经济基础设施建设。各地应积极推动数字经济发展，加大以物联网、5G、关于数字经济为代表的新型基础设施建设的投入和数字经济平台的孕育，优化数字经济发展的制度体系和制度环境。对于东部和中部地区，应积极构建现代化数字产业生态体系，强化东部地区的辐射带动作用，对于西部地区，应乘势而上，加大高层次人才引入和支持力度，提升当地整体数字技术水平，加强与各地区的经济联系，缩小地区发展差距，促进协同发展。

二是加大科研投入，激发技术创新活力。加强对高新技术产业发展的重视，牢牢把握数字经济带来的“知识红利”，加大科研投入，建设工业数字经济创新中心和创新生态体系，集聚高等院校、科研机构和企业等多方科研力量，推进产学研协同创新，突破关键核心技术，加强自主创新能力，促使出口技术复杂度和竞争力的提升。

三是推动数字经济与制造业发展深度融合。利用互联网新技术对制造业进行全方位改造，降低贸易成本，激发制造业创新活力，促进传统制造业转型升级，实现制造业数字化、智能化发展，提升制造业出口竞争力。

四是加快要素流动，推动地区协同发展。各地区需注重区域间的空间关联性，统筹区域发展战略，搭建有效的地区交流与协作平台,加快知识、资本和技术等资源要素在各主体或各地区间传播流通，实现资源要素的集聚和共享，打破区域间的行政地理限制和市场壁垒，发挥关键地区的示范作用和辐射带动作用，进一步缩小地区之间数字经济发展差距，形成内部辐射和外部联动的格局，以点带面共同推动出口技术复杂度的升级，提升我国在国际贸易中的竞争力。