数字服务贸易网络与企业技术持续创新——基于我国沪深A 股上市公司的经验证据

徐向慧

（1.对外经济贸易大学国际经济与贸易学院，北京 100029；2.郑州科技学院财经学院，河南 郑州 450064）

一、引言及文献综述

党的二十大报告强调，“战略性新兴产业发展壮大，载人航天……生物医药等取得重大成果，进入创新型国家行列”。技术创新不仅在我国现代化建设全局中处于核心地位，而且是国家发展的战略性支撑。中国科学技术发展战略研究院发布《国家创新指数报告2022—2023》 数据显示，2023年中国国家创新指数在世界范围内排名第10 位，较上年提升3 位，是唯一进入前15 名的发展中国家，意味着中国在技术创新领域已取得突破性进展。然而，受创新成果转化不畅[1]、关键技术缺乏[2]等原因影响，企业创新面临对新兴技术领域的掌控力度偏低、创新资源协同运作不畅等梗阻，成为阻碍企业技术持续创新的现实壁垒。所谓企业技术持续创新意指通过掌握关键核心技术，提高国家竞争力和抗风险能力，以此打造创新型国家。在步入创新型国家建设的关键时期，如何进一步赋能企业技术持续创新，已成为当前学术界研究重点。

作为全球服务贸易体系的重要支撑，数字服务贸易网络可有效加快信息交互，降低信息搜索成本与创新试错成本，促进企业技术持续创新。一方面，数字服务贸易网络依托数字化技术可加速全球产业链与创新链整合优化，强化各国高端产业互联互通。这可以有效降低创新活动的不对称性以及技术应用不确定性，以此提高创新产出回报率，释放创新潜能，助推企业技术持续创新[3]。另一方面，数字服务贸易网络借助互联网、大数据等技术，促使产品研发设计、开发制造等环节向集约化方向转变。这不仅可以实现供需匹配精准化，还可有效催生大量创新资源，为提升企业技术持续创新注入资源动能。由此可以推断，数字服务贸易网络与企业技术持续创新存在密切联系，但二者间的内在机理仍需进一步展开分析。

现阶段，学术界关于企业技术持续创新的研究主要聚焦在技术创新的直接效应与间接效应。一是企业技术持续创新的直接效应。许晨曦等(2023)认为，国有企业混合所有制改革对企业创新可持续性具有正向推动作用[4]。李健等(2018)表示，经营期望落差可正向提升企业创新可持续性[5]。二是企业技术持续创新的间接效应。李健等(2017)发现，企业实际绩效可正向放大对企业持续创新的负向影响[6]。乐怡婷等(2017)认为，高管过度自信会弱化高管持股对企业持续创新的正向推动作用[7]。

当前，数字服务贸易网络已在学术界研究中形成较为成熟的模式与体系，大致分为探索数字贸易网络的衡量方式与中国在数字贸易网络中的位置两种，均受到学术界的广泛关注：其一，数字服务贸易网络的衡量方式。赵文霞(2022)以包含节点与节点关系社会关系网络衡量全球数字服务贸易网络[8]。吕延方等(2021)使用网络节点数与边数测算数字贸易网络规模特征，借助密度、平均路径与平均度测度网络联系密度，以聚类系数表征网络聚集效应，以此衡量数字服务贸易网络[9]。其二，中国在数字贸易网络中的位置。刘震等(2023)发现，随着全球数字服务贸易网络嵌入度的提高，中国服务业全球价值链地位逐步提升[10]。而温湖炜等(2021)则认为，中国在全球数字服务贸易网络中长期处于弱势地位，但近年来逐渐呈现显著核心区域靠近的趋势[11]。

梳理上述文献可以发现，已有研究分别就企业技术持续创新与数字服务贸易网络展开大量研究，为研究奠定良好基础，但仍存在如下不足：一方面，尚未有文献深入探究数字服务贸易网络与企业技术持续创新二者之间的关系。另一方面，鲜有文献从提高知识产权保护水平、助力研发要素流动视角出发，探究数字服务贸易网络对企业技术持续创新的作用机制。和已有研究相比，文章可能存在的创新性贡献在于：第一，聚焦数字服务贸易网络探究其对企业技术持续创新的影响效应，并从知识产权保护与研发要素流动视角剖析全球数字服务贸易网络对企业技术创新可持续性的间接作用，为相关研究提供有力补充。第二，借助动态调节效应，实证检验在知识产权保护、研发要素流动、技术差距、对外直接投资门槛影响下，数字服务贸易网络与企业技术持续创新的非线性特征。

二、理论分析与研究假设

数字服务贸易网络凭借共享性、开放性特征，通过现代通信与信息技术切实提高中国技术创新质量与创新规模，助力企业技术持续创新。一方面，数字服务贸易网络可有效提高企业技术创新质量。数字服务贸易网络可突破时空限制，推动知识、数据等内容沿贸易链条跨区域、跨产业流动，以此加速企业持续性知识技术的转移、扩散与溢出。进一步激励企业通过学习、模仿网络上关键技术，突破原有的技术发展瓶颈[12]，助力企业技术创新质量升级，赋能企业技术持续创新。另一方面，数字服务贸易网络可切实提高企业技术创新规模。数字服务贸易网络可不断推动技术创新向集约化发展转型，助力企业明晰自身与其他企业的前沿技术差距，以此激发企业创新活力[13]，提升企业技术创新规模，推动企业技术持续创新。基于上述分析，提出如下假设：

假设H1：数字服务贸易网络对企业技术持续创新具有正向推动作用。

数字服务贸易网络可通过提高知识产权保护水平与促进研发要素流动两种途径，间接赋能企业技术持续创新。一方面，数字服务贸易网络可通过提高知识产权保护水平，间接提升企业技术持续创新。数字服务贸易网络可有效破除国家、地区发展限制，打破传统贸易时空属性，拓宽知识产权保护边界，倒逼知识产权保护效率提升。知识产权保护通过提高侵权成本、强化创新成果保护，持续降低创新过程中可能存在的知识外溢与创新风险，从而激励企业自主开展高质量创新活动，助力企业技术持续创新。

另一方面，数字服务贸易网络可通过促进研发要素流动，间接推动企业技术持续创新。数字贸易网络借助无纸贸易、电子签字、电子发票等方式，有效简化研发要素跨境流动程序，降低研发要素流动时间成本，提高研发要素流动速度。研发要素流动本身具有较强的外部性，可有效整合空间中闲置、分散的创新资源，不断促进创新知识跨区域传播与交流，推动各创新主体研发合作，从而催生出新产品、新工艺与新方法，以此赋能企业技术持续创新。综合上述分析，提出如下假设：

假设H2：数字贸易服务网络可通过提高知识产权保护水平与促进研发要素流动，间接赋能企业技术持续创新。

三、研究设计

1. 模型构建

（1） 基准回归模型

为深入考察数字贸易服务网络对企业技术持续创新的直接影响，构建如下双重固定效应模型：

其中，i 表示企业，t 代表年份，Gtis 代表企业技术持续创新，Gdstn 指代数字服务贸易网络，X 表示控制变量，包括企业规模(Size)、总资产净利率(Sub)、企业年龄(Age)与现金持有水平(Chl)。β0表示截距项，β1为全球数字服务贸易网络的估计系数，μi与λt依次表示时间固定效应与个体固定效应，εit代表独立同分布的随机误差项。

（2） 中介效应模型

为探究全球数字贸易服务网络对企业技术可持续性的影响效应，参考Baron&Kenny(1986)[14]的研究思路，在模型(1)基础上，进一步构建中介效应模型，并依次使用逐步回归法、Bootstrap 检验法以及Sobel 检验法对中介效应进行验证，具体模型如下：

上式中，Mit代表中介变量，包括研发要素流动与知识产权保护。在回归模型中，重点考察系数β1、γ1、δ1与δ2的大小与方向。

2. 指标选取与变量说明

（1） 被解释变量：企业技术持续创新(Ctis)

创新活动包含技术研发投入、人力资本投入、战略目标制定等方面，这就意味着企业的无形资产增量可有效表征创新活动持续产出。因此，使用企业无形资产增量与企业年度初期资产总额的比重测度企业技术持续创新水平。

（2） 解释变量：数字服务贸易网络(Gdstn)

使用企业进出口市场与国家嵌入位置的比值测度企业在数字服务贸易网络中的嵌入中心性、联系强度与解耦洞，具体模型如下：

其中，c 表示中国，f 表示除中国以外的国家，degreeft(degreect)、strft(strct)与sthft(sthct)依次表示t年f 国嵌入数字服务贸易网络的中心性、联系强度与结构洞指标；eft与mft表示t年企业i 向f 国的出口、进口数字服务产品总额；oiet、oimt与oict表示t年企业i 的数字服务贸易出口额、进口额与国内销售额占三者之和的比重。与sthft依次代表企业依托出口空间布局嵌入数字服务贸易网络的中心性、联系强度与结构洞指标；依次表示企业依托进口空间布局嵌入数字服务贸易网络的中心性、联系强度与结构洞指标。

（3） 中介变量

研发要素流动(Ifl)包括R&D 人员与R&D 资本流动，下面分别对两个要素流动进行测算。一方面，引入引力模型测算各地区R&D 人员流动。具体表达式为：

模型(7)中，pfsij表示由i 企业流入j 企业的创新人员数量；代表i、j 两企业间地理直线距离，Mi指代i 企业涵盖R&D 人员范围；wageij代表企业全部就业人员的工资；houseij代表商业住宅平均销售价格。

另一方面，构建如下模型测算R&D 资本流动：

模型(8)、(9)中，cfrij代表由i 企业向j 企业流入的R&D 资本存量；Ki表示i 企业拥有的R&D 资本存量；rateij代表企业创新过程中平均利润水平；marketij表示金融业市场指数。R&D 资本流动引力变量为企业平均利润差值-金融发展水平。

知识产权保护(Ipr)，使用各地专利授权数与全国专利授权总数之比测度知识产权立法强度；选取当年各地专利纠纷结案总数与全国专利纠纷立案数之比测度知识产权执法强度，并采用熵值法确定上述两个指标权重，以衡量知识产权保护水平。

（4） 控制变量

为尽可能避免因一系列变量产生的内生性问题，参考以往学者研究思路，加入如下控制变量：企业规模(Size)，以公司总资产取对数表示；总资产净利率(Sub)，以净利润与总资产的比值测度；企业年龄(Age)，以企业成立时间起到样本年限的时间差测度；现金持有水平(Chl)，以现金及现金等价物除以总资产衡量。

3. 数据来源与描述性统计

选取2012—2022年沪深A 股上市公司数据作为研究样本，深入考察数字服务贸易对企业技术持续创新的影响。为保证数据可得性、科学性，对数据进行如下处理：首先，剔除ST、*ST、PT 等被特别处理或者现已退市的企业。其次，剔除连续3年内主营业务发生重大变化的企业。最后，去除主要数据指标严重缺失的样本。最终文章得到11574 个观测值。为消除利群变量对研究结果产生的影响，对所有变量进行上下1%缩尾处理。数据来源于历年《中国统计年鉴》《中国企业年鉴》 《中国工业企业统计年鉴》、北大法宝法律数据库、国泰安数据库、Wind 数据库、中经网与国家统计局网站。

四、实证结果与分析

1. 直接影响效应检验

（1） 基准回归检验

构建双重固定效应模型，验证贸易网络与企业技术持续创新的因果关系，具体结果如表1 列(1)所示。可以知悉，数字服务贸易网络对企业技术持续创新的影响系数为正，且通过1%显著性检验，说明数字服务贸易可切实赋能企业技术持续创新，假设H1 得证。

表1 基准回归结果检验

为探究数字贸易网络对企业技术创新可持续性提升作用是否存在区域异质性，依照国家统计局划分标准将全部样本划分为东部、中部、东北与西部地区进行区域异质性检验，具体结果如表1 列(2)～列(5)所示。观察表中数据可以知悉，数字服务贸易网络对企业技术持续创新的影响呈现“东部地区>中部地区>东北地区>西部地区”格局。

2. 内生性与稳健性检验

（1） 内生性检验

为排除内生性对研究结果造成的影响，使用两阶段最小二乘法(2SLS)探究数字服务贸易网络对企业技术持续创新的影响。具体地，选择数字服务贸易网络的二阶滞后项作为工具变量，研究结果如表2 列(1)所示。数据显示，数字服务贸易网络对企业技术持续创新的影响系数在1%置信区间上显著为正。在排除内生性问题后，研究结果依旧具有稳健性。

表2 内生性与稳健性检验

（2） 稳健性检验

为证明研究结论具有可靠性，使用创新研发投入替换无形资产增量，重新代入模型(1)中进行验证，具体结果如表2 列(2)所示。可以知悉，数字服务贸易网络对企业技术持续创新的影响系数为正，且通过1%显著性检验，表明上述结果具有稳健性。

3. 间接影响效应检验

为探究知识产权保护与研发要素流动在数字服务贸易网络与企业技术持续创新中的关系，构建中介效应模型，检验结果如表3 所示。

表3 中介效应检验结果

表3 列(1)～列(3)报告了将知识产权保护作为中介变量的检验结果。由列(1)数据可知，数字服务贸易网络对知识产权保护的影响系数为0.685，在1%统计水平上显著为正，说明数字服务贸易网络可切实提高知识产权保护水平。知识产权保护对企业技术持续创新的影响系数在1%置信区间上显著为正，表明知识产权保护可切实推动企业技术持续创新。但是对比列(1)与列(3)数据可以发现，影响系数有所下降，仍在1%统计水平上显著为正，说明知识产权保护在数字服务贸易网络促进企业技术持续创新中发挥中介效应。假设H2 得到初步证实。

表3 列(4)～列(6)列示了研发要素流动作为中介变量的检验结果。由列(4)数据可知，数字服务贸易网络对研发要素流动的影响系数为0.671，在1%统计水平上显著为正，说明数字服务贸易网络可助力研发要素流动。从列(4)数据可以发现，研发要素流动对企业技术持续创新的影响系数为0.547，且通过1%显著性检验，证明研发要素流动可切实助力企业技术持续创新。但在加入研发要素流动后，数字服务贸易网络对企业技术持续创新可持续虽有所下降，但仍通过Sobel 检验，意味着数字服务贸易网络可通过助力研发要素流动，间接赋能企业技术持续创新。至此，假设H2 得到完全验证。

五、进一步讨论

1. 模型设定

文章为深入考察数字服务贸易网络对企业技术持续创新的动态调节作用机制，构建如下所示双面板门槛模型：

其中，I(·)代表门槛指定函数，Q 表示门槛变量，包括知识产权保护(Ipr)、研发要素流动(Ifl)，η 为门槛值，其余变量与上文一致。

2. 门槛效应检验及结果分析

通过自举法重复抽样500 次，探究各个变量门槛存在性，以此确定门槛个数以及模型具体形式，检验结果如表4 所示。研究结果显示，知识产权保护、研发要素流动均通过双门槛检验。

表4 门槛存在性检验

表5 报告了门槛效应的检验结果。列(1)列示以知识产权保护为调节变量时的回归结果。由结果可以知悉，当知识产权保护跨过第一门槛值0.745 后，数字服务贸易网络对企业技术持续创新的影响系数有所增大，从0.485 上升为0.496，当知识产权保护跨过第二个门槛值0.512 时，这一影响系数增大，同时对应的标准误也随着知识产权保护水平的提高而逐渐增大。列(2)列示了以研发要素流动作为调节变量的研究结果。当研发要素流动水平偏低时，数字服务贸易网络对企业技术持续创新的影响系数为正，但未通过显著性检验。当研发要素流动越过第一个门槛值5.247 时，数字服务贸易网络对企业技术持续创新的推动作用显著为正，但仅通过10%显著性检验。当研发要素流动系数大于6.478 时，数字服务贸易网络对企业技术持续创新的影响系数上升至0.475，且通过1%显著性检验。这意味着研发要素流动到达一定门槛后，数字服务贸易网络对企业技术持续创新的赋能作用方可显现。

表5 门槛效应检验结果

六、研究结论与政策建议

1. 研究结论

选取2012—2022年沪深A 股上市公司数据，深度考察数字服务贸易网络助力企业技术持续创新的直接效应、传导机制与动态调节效应。研究结论如下：第一，数字服务贸易网络可有效赋能企业技术持续创新。第二，数字服务贸易网络对企业技术持续创新的推动作用存在显著区域异质性。第三，中介效应检验发现，数字服务贸易网络可通过提高知识产权保护水平与促进研发要素流动两条路径，间接助力企业技术持续创新。第四，数字服务贸易网络对企业技术持续创新的赋能作用，受到知识产权保护、研发要素流动的影响且呈现非线性特征。

2. 政策建议

第一，提高数字服务贸易领域对外开放水平。研究结论表明，数字服务贸易网络可有效赋能企业技术持续创新。因此，政府部门应紧抓这一契机，持续扩大数字服务贸易对外开放领域，进一步促进企业技术持续创新。具体而言，政府部门可通过打破数字领域的行政垄断，消除国有、私营和外资企业在税收等方面的政策差异，以此改善服务业企业的营商环境。这可有效破除数字信息技术服务的进入壁垒，助力社会资本渗透至应用型技术研发活动中，为企业技术持续创新注入资本动能。

第二，建立健全知识产权保护体制机制。基于研究结论，数字服务贸易网络可通过提高知识产权保护水平，间接促进企业技术持续创新。据此，政府部门应建立健全知识产权保护体制机制，通过知识产权保护为企业技术持续创新提供制度支持。具体地，政府部门可进一步完善知识产权审查注册登记政策调整机制，借助审查动态管理机制等手段，有效避免错登、漏登现象出现，以此保护企业原创性技术创新权益，助力企业技术持续创新。

第三，发挥研发要素协同配置效应。研究结论认为，数字服务贸易网络可通过促进研发要素流动，间接推动企业技术持续创新。因此，政府部门应采取针对性措施，通过发挥要素协同配置效应，有效赋能企业技术持续创新。一方面，政府部门应积极制定国外高端人才认定标准，通过为境外人才提供出入境、停留居等便利条件，进一步吸引境外人才加入企业，为促进企业技术持续创新注入人才动能。另一方面，政府部门应加快构建数据要素市场，通过建立健全数字资源清单管理制度，有效界定数据要素归属权，实施开放共享、交易流通等标准与措施，为企业技术持续创新注入数据要素动能。