數字貿易與企業全要素生產率
——基于中國上市企業的中介效應分析

左思明，劉靜喆

(北京工商大學經濟學院，北京 100048)

一、引言

隨著現代通信、互聯網等技術的發展，全球已進入數字經濟時代，以數字服務、交付為特征的新型貿易成為貿易發展的主流。根據美國國際貿易委員會定義，數字貿易是指通過有線和無線數字網絡傳輸產品或服務，具體可分為數字內容服務、社交網站服務、搜索引擎服務及其他數字服務四類，既包括國內貿易也包括國際貿易。數字貿易也可從狹義與廣義兩種角度分別定義，從狹義來看數字貿易僅指利用數字技術發展的商業平臺，廣義的數字貿易則在此基礎上加入了ICT產品與服務、數字產品與服務、人員流動和數據傳輸[1]。目前，數字貿易已成為推動經濟發展的新引擎。Haitao Wu提到創新與產業結構優化離不開互聯網的發展[2]，互聯網的存在也是電子商務、跨境電商等數字貿易平臺發展的基礎。目前，中國政府已把數字貿易定義為推動貿易進步、經濟發展的重要驅動力，對數字貿易建設給予高度重視[3]。根據《中國數字經濟發展與就業白皮書》數據顯示，在2020年，我國數字經濟規模達到39.2萬億元，同比增長9.7%，占國民生產總值的38.6%；其中，跨境電商是主要貿易方式，2020年以跨境電商形式促成的進出口額達1.69萬億元，增長31.1%，其規模與5年前比增長近10倍，成為中國經濟發展新引擎。并且，在2022年4月，我國在青島自貿區設立了首個數字倉庫，這是一個集數字倉儲、數字貿易、數字金融三位一體的平臺。目前，數字貿易占全球貿易總額的比重持續增加，特別是疫情期間，數字貿易極大地替代了傳統貿易，已成為全球經濟發展的重要推動力。

數字貿易已然成為全球經濟發展的焦點，作為經濟發展的微觀個體，數字貿易發展也對企業生產效率的提高產生了重要影響。自2001年中國加入世貿組織，中國企業開始與世界接軌，國際貿易的發展成功拉動了國內經濟發展，改善了企業經營狀況；但近年來，由于國際市場持續低迷及新冠肺炎疫情的爆發，企業傳統線下貿易發展受阻，面臨營收下降、原材料價格上漲、離職率升高等問題。而數字貿易具有全球性及數字性的特點，改變了傳統貿易模式，拉近了企業與客戶間的距離，帶來了新的增長機會，促進了貿易發展。特別是中小企業，由于數字貿易的存在，貿易對象不再只是大型跨國企業，規模較小的企業也有機會參與到國際貿易中，提高了企業自身競爭力，擴大了企業貿易規模。數字貿易的發展有利于改善收入分配格局，促使企業員工收入朝均等化方向發展[4]，這會提高員工的工作積極性，有助于企業整體生產效率的提高。因此，數字貿易的發展能否推動企業全要素生產率的提高？數字貿易與企業全要素生產率之間的作用機制與影響路徑是什么？影響因素有哪些？在數字貿易成為國際貿易主流趨勢背景下，如何加強數字貿易，促進企業生產率的提高，是亟待解決的問題。

本文以2013—2020年中國2285家上市企業為研究對象，將全要素生產率作為企業生產經營狀況的表示。選取去除西藏后的國內30個省份數據，利用熵值法測算各省的數字貿易評分，該評分表示各地區的數字貿易發展水平。依據數字貿易低成本、高流動的特點，本文從交易成本、產業結構升級、人力資本水平角度來探究數字貿易與企業全要素生產率的作用機理，從而進一步剖析企業全要素生產率變化的原因是什么，并建立中介效應模型進行實證檢驗。以期從貿易角度豐富企業全要素生產率的相關研究。

二、文獻綜述

全要素生產率(Total Factor Productivity，TFP)是衡量經濟發展水平的指標，它的含義源于索洛(Robert Merton Solow，1957)提出的具有規模報酬不變特性的總量生產函數和增長方程，是指由勞動、資本等因素之外的投入帶來的產出增加效應。全要素生產率可作為核心指標衡量企業等經濟個體的發展狀況[5]。目前，對全要素生產率的研究集中在對全要素生產率的測算、測算方法的比較及有關全要素生產率的影響因素三方面。

根據眾學者對全要素生產率測算的研究情況，總體可分為宏觀層面與微觀層面兩類。宏觀層面包括國家、地區、產業、行業等方向，微觀層面則主要以企業為研究對象。其中，生產函數是測算全要素生產率的核心，不同生產函數對應的測算方法之間存在差異。地區、行業等宏觀層面的測算方法主要為以Malmquist指數為基礎的各種模型，例如DEA-Malmquist指數[6-7]、Malmquist-Luenberger指數[8]；對于微觀層面企業全要素生產率的測算，其機理與宏觀研究截然不同。目前對于企業全要素生產率的研究，大多選取A股上市公司或中國工業企業為研究對象，采用LP法、ACF法、OP法等，其中LP法、OP法是目前使用最多的方法。上述不同方法所得結果間有一定差異，魯曉東應用最小二乘法、固定效應方法、OP法和LP法等參數和半參數方法核算了我國主要工業企業的TFP，對測算結果進行橫向對比，發現半參數法更有效，可避免傳統方法中的內生性等問題[9]；張志強利用蒙特卡洛模擬法對不同方法計算結果進行檢驗，發現通常情況下OP法、LP法、ACF法會高估企業的生產率, 而利用DeLoecker、GNR和聯合估計得到的企業生產率結果更加穩健，增加值類生產函數不僅會高估企業生產率，更會高估生產率的離散程度[10]。因此，為確保測算結果的準確性及穩健性，多數學者選擇OP法與LP法結合的方法。

全要素生產率變化的影響因素也是眾多學者研究的重點，主要包括對外貿易、技術進步、要素配置、規模經濟等。出口會對全要素生產率產生正向影響，但由于出口的外溢效應需要通過一段時間后才可發揮，因此該影響存在滯后效應[11]。Masayuki Morikawa研究了外部管理與企業生產率之間的關系，將董事會組成變化作為自然實驗，利用雙重差分模型，對實驗前后企業生產率的變化進行對比，發現在短期內，外部董事人數的變化不會對企業全要素生產率造成影響[12],這也表明管理人員變動不會顯著影響企業的全要素生產率。技術進步則是影響全要素生產率的重要因素，數字金融、數字化轉型、數字經濟等都是技術進步的表現，可提高企業的全要素生產率；郭吉濤通過分解全要素生產率，發現在當前發展條件下，數字經濟的發展會阻礙企業技術進步，并且會因所處產業不同其滲透度存在明顯差異，這會對生產率的提高產生阻礙作用；而進一步研究發現人才集聚及金融規模則會加強數字經濟對全要素生產率的正向作用[13]。

現有文獻中貿易與企業全要素生產率相關的研究主要集中在出口行為以及貿易自由化等方面。大多數學者認為出口會提高企業的全要素生產率，因為出口具有“出口中學習”效應以及“自我選擇”效應，這使得出口企業的全要素生產率與非出口企業相比，有明顯的出口溢價效應[14]。出口規模以及出口密集度也會對全要素生產率產生影響，邢志平指出出口規模會促進企業全要素生產率的提升，即出口量越大，全要素生產率越高；相反，出口密集度則會產生抑制作用[15]。貿易自由化中，關稅水平是重要體現，Kladiola Gjini研究發現關稅對生產率存在負向影響，并且存在出口行為的企業，全要素生產率更高[16]。陳維濤等人對貿易自由化與企業全要素生產率之間的關系進行研究，發現貿易自由化會加強企業的創新水平，從而提高企業生產率。其中，若為中間品貿易，則不利于企業創新，從而降低企業生產率，并且貿易自由化與全要素生產率之間的關系也會受到企業性質的影響[17]。

數字貿易是數字技術與傳統貿易的結合，其對經濟發展的影響不容忽視，數字貿易已成為推動貿易發展的新趨勢，是基于互聯網技術開展的國內國際的貿易活動。有關數字貿易的研究主要集中于國家層面，包括數字貿易的測度、規則、發展現狀以及數字貿易產生的影響方面。關于數字貿易的測度，大部分采取構建指標體系的方法；賈懷勤等人建立了 “二元三環”結構及相應指標體系測度數字貿易，并提出了“實交比”測度法[18]。也有部分學者將數字貿易測度分為數字交付貿易、數字訂購貿易等幾個部分進行測度。數字貿易規則方面的研究分為兩類，包括區域貿易規則與全球貿易規則。孫玉紅等人對APEC成員間59個國家進行分析，研究信息與通信技術等產品貿易與區域貿易協定(RTA)之間的關系[19]。有關全球數字貿易規則的研究主要集中在當前國際規則與中國的應對措施方面。近年來，中國數字貿易發展迅猛，數字貿易在我國國民經濟建設中的地位進一步提高。為了更好地利用中國在數字貿易建設中取得的成就，在數字貿易發展中掌握話語權，我國應完善國內的貿易體系建設并積極參與雙邊、多邊的貿易規則建設[20]。柯靜提出我國應對國家安全保障與數據跨境流動之間的關系進行平衡，發揮自身在跨境電商方面的優勢，努力建設一個公平的規則[21]，同時應補齊數字貿易方面的短板，積極參與數字貿易國際規則制定，為全球數字貿易規則建設貢獻中國力量，提出中國方案。數字貿易發展產生的影響有：降低碳排放強度、促進產業集聚、改善人均消費支出等。同樣，我國數字貿易發展水平由于互聯網發展、人口收入提高、產業結構優化、支付便利水平提升、網絡交易規模增加、經濟發展等因素而有所提升[22]。

根據當前學者研究，全要素生產率的測算由所選的生產函數以及研究對象的不同而有所差異，影響其變化的主要因素有要素配置、對外貿易、科技創新等，這些因素都會直接或間接地影響技術進步，從而影響企業全要素生產率。因此，全要素生產率的提高與技術進步密不可分；進出口貿易帶來的全要素生產率提高背后，其直接原因為“出口中學習”、“自我選擇”、企業創新等帶來的技術進步。數字貿易作為數字技術與傳統貿易的結合，是社會整體技術提高的表現。因此，數字貿易是技術進步在貿易方面的具體體現，數字貿易發展帶來的技術效應、結構效應等也是影響企業全要素生產率的關鍵因素。而現有數字技術相關與企業TFP的研究主要集中于數字經濟、數字金融兩個方面，數字貿易作為傳統貿易與數字技術的結合，其發展必然會對全要素生產率產生影響。目前，對于數字貿易與企業生產率之間的內在聯系的研究較少；圍繞數字貿易對企業全要素生產率的影響的研究也相對匱乏，數字貿易與產業結構升級、交易成本以及人力資本水平相關的研究較少。因此，本文從交易成本、產業結構升級、人力資本水平三個角度闡述數字貿易與企業全要素生產率之間的影響機制，并利用逐步回歸與Sobel檢驗結合的中介效應模型進行實證分析，極大豐富了數字貿易與微觀企業之間關系的研究。

三、機制分析

數字貿易是當前及未來國際貿易的主體，其占全球服務貿易的比重高達61.1%。截至2020年底，我國數字服務貿易規模位列第五，數字貿易規模達到2947.6億美元，具有廣闊的發展前景。在2021年，我國將“數字貿易”列入《“十四五”服務貿易發展規劃》中，并指明數字貿易發展的重點與路徑。數字貿易本質為數字技術在傳統貿易中的應用，本質仍為貿易活動，但以互聯網、信息通信等為主的數字技術的運用改變了傳統的交易方式，拉近了企業與客戶間的距離，降低了信息不對稱，從而提升企業效率，優化企業資源配置，使得企業生產率提高。除企業本身因素外，外界因素也會影響企業生產率。因此，數字貿易可通過以下方面影響企業的全要素生產率。一方面，數字貿易可通過技術創新影響企業全要素生產率。根據Molaee的研究，企業創新會提高全要素生產率[23]。數字貿易是數字技術與傳統貿易的融合，因此其既具有技術與創新優勢，也具備貿易的學習效應，技術優勢會推動企業創新型發展，會影響經濟整體的運行狀況，若當地宏觀經濟狀況整體向好，對企業發展則更有利，大部分企業都可以從貿易往來中獲得利益，并且這些技術可以在企業的貿易交流中逐步完善與發展，有助于企業增強創新產出的動力，最終使得企業技術優化，全要素生產率提升。有助于經濟的健康發展以及全要素生產率的提升。并且數字貿易中的數字技術會對創新產生空間效應[24]，明顯提升企業的創新產出[25]。就宏觀經濟整體而言，數字貿易的優勢可通過調整要素、資源的配置，提升經濟整體運行效率促進經濟發展，從而會對生產率有積極作用。因此，數字貿易作為技術創新的形式必然會對企業全要素生產率產生影響，但其影響方向會因企業自身因素而有所差異。另一方面，政府政策、稅收優惠、基礎設施等外界因素變化也會對企業全要素生產率產生影響。企業發展數字貿易必然需要進行研發活動，政府在企業研發方面的補助不僅會降低企業自身支出，也會激發企業創新的積極性，從而加大投資力度，提高創新產出，特別是以數字服務貿易為主要業務的企業，創新有利于其業務升級優化，增加企業收益。除直接補貼外，稅收優惠政策也有利于企業全要素生產率的提高。這是由于數字貿易本身為技術進步的結果，技術進步必然存在資金及要素投入，稅收優惠政策使得進行研發活動的企業降低成本，促使其將資金全部用于研發創新，方便后續追加投入，有利于技術進步與專利產出，提升全要素生產率。除研發投入外，政府對于專利的保護程度也會影響企業生產率[26]。數字貿易發展有助于企業專利產出，政府對專利的保護則代表政府對企業創新產出的重視程度，政府對創新活動的態度又會影響當地企業的行為。因此政府對專利的行政保護力度越強，越有利于企業全要素生產率的提升。基于上述分析，數字貿易會對企業全要素生產率提升產生正向影響。

假設1：數字貿易發展有利于企業全要素生產率的提高。

在企業生產經營活動中，交易成本也是制約生產率提高的關鍵因素，企業利用互聯網等技術可以減少在追求創新過程中支付的搜尋、整合等的成本支出，將資金用于創新活動本身。在數字貿易過程中，傳遞信息、達成交易都是依靠網絡等技術，網絡的存在使信息傳遞更加便捷，節省獲取信息的時間，提高資源利用率，從而促進全要素生產率提升。數字貿易的基礎是信息化建設，可以有效提高企業內部的交流效率，有效減少信息不對稱，減少機會主義行為，從而企業可以節省部分管理支出[27]。因此，數字貿易提高了信息的傳遞速度，使得產品與服務的交易成本都下降。因此，數字貿易可以通過作用于企業交易成本對企業的生產率產生影響。

假設2：數字貿易通過降低交易成本提高企業全要素生產率。

數字貿易屬于數字經濟的一部分，是數字經濟在貿易方面的表現形式，是利用人工智能、區塊鏈、5G等技術，對傳統行業進行改造，實現數字產業化。目前，在產業結構調整的關鍵階段，數字經濟可有力推動產業結構調整，促進產業優化及融合發展，提升產業發展質量。此外，數字貿易可推動科學技術創新，改變現有生產結構及社會分工，促進產業結構優化升級。數字貿易是科技進步的表現，科技進步水平與產業結構優化升級之間的關系是長期存在的，且產業結構升級的原因也可歸結為技術進步。技術進步主要通過以下幾方面促進產業結構升級：第一，數字技術影響現有產業結構分布狀況，使第三產業在國民生產總值中的比重增加；第二，數字技術可使存在技術聯系的部門聯系在一起，使產業之間相互關聯，提升各產業的運作效率；第三，數字貿易會帶動創新活動，改善傳統貿易方式，提高貿易活動質量與規模，推動企業全要素生產率提高。

技術創新有利于企業的成本下降、產品升級，改善企業的要素資源配置，最終提高企業全要素生產率。通常情況下，技術具有外溢效應，傳統企業在學習及吸收先進技術時會進一步提升自身的產出與技術效率。因此，產業結構優化帶來的技術溢出效應有助于企業生產率的提升。產業與數字技術結合的表現為產業數字化，產業數字化發展會替代低端勞動要素，改變企業嵌入價值鏈的方式，利用 “創新激勵效應”“價值共創效應”以及 “管理優化效應”來實現企業生產率的攀升，其中中小企業受影響最深[28]。數字貿易是技術進步的成果，將傳統貿易與數字技術相結合，改變了傳統行業的生產、交易方式，加快了信息的傳遞與流通，為傳統行業帶來新的經濟增長點，使得行業整體全要素生產率提高。因此，可得出數字貿易可以通過促進產業結構升級影響企業的全要素生產率。

假設3：數字貿易通過促進產業結構升級提高企業的全要素生產率。

高層次的人力資本會增加企業的專利產出，專利水平則對企業全要素生產率具有顯著的正向影響。以互聯網、通信技術為依托的數字貿易的發展，使得企業員工可以更加快速、便捷地獲取知識，有助于提升員工的知識水平，從而提高企業的人力資本水平。數字貿易是數字技術在貿易領域的應用，其發展必然會對企業的人力資本水平產生影響，并且貿易往來中具有技術外溢及學習效應，這會使得企業吸引更多高層次人力資本。以人力資本為形式的知識溢出效應也是保證經濟持續增長和發展的引擎，并且在技術進步情況下這種效應會更強[29]。此外，高層次人力資本對企業的運營與管理具有深刻的影響，在數字貿易與數字經濟時代，企業更應進行智慧運營與服務創新建設[30]。

高層次人力資本其學習能力較強，并且可以更好地將知識進行轉化，當企業高層次人力資本比重增加時，企業的整體技術水平也會提高，從而帶動企業創新產出[31]，即人力資本與企業的創新產出呈正相關。但激勵人力資本質量作用的發揮存在差異性；工資與員工產出成正比，工資報酬越高，員工的工作積極性也會越高，勞動生產率較高，進而增加了其產出。由于不同類型企業制定工資報酬的標準不同，其激勵作用就存在差異，即當不同企業擁有同等水平的人力資本時，其全要素生產率水平也會有所不同。一般情況下，專利產出數量可視為企業的創新成果，人力資本水平則在企業申請專利方面發揮重要作用[32]，與企業專利數量呈正向關系，將人力資本進行層次劃分，博士、碩士、學士都會增加企業的創新產出，但是碩士及以上層次人力資本對發明類產出作用明顯[33]，即人力資本水平越高越有助于企業創新。在創新產出對企業生產率的影響中，發明專利對全要素生產率的影響越大，因此高層次人力資本有助于企業全要素生產率的提升。

假設4：數字貿易通過吸引高層次人力資本提升企業的全要素生產率。

四、模型構建與變量說明

(一)中介效應模型構建

本文參考溫中麟的中介效應分析方法建立逐步回歸模型，并利用sobel法檢驗是否存在中介效應。其計量模型如下：

TFPi,t=α0+α1Digitaln,t+α2Xi,t+εi,t

(1)

Mi,t=β0+β1Digitaln,t+β2Xi,t+εi,t

(2)

TFPi,t=γ0+γ1Digitaln,t+γ2Mi,t+γ3Xi,t+εi,t

(3)

其中i，n，t分別表示企業、地區及年份，TFPi,t表示企業全要素生產率，Digitaln,t表示地區數字貿易發展水平指數，Mi,t表示中介變量(產業結構水平、人力資本水平、交易成本)，Xi,t表示控制變量，εi,t表示擾動項。

(二)變量說明

1.被解釋變量

被解釋變量為企業全要素生產率(TFP)，如何衡量生產率是進行分析的基礎[34]，通過對各種測算方法進行比較，選擇OP法作為測算方法，并借鑒魯曉東和連玉君的方法計算企業全要素生產率。OP法最早由Olley和Pakes(1996)提出，是一種半參數分析法，相比其他測算方法，OP法的優勢為可以同時解決同時性偏差問題及樣本選擇偏差問題[35]。

(4)

其中，Yi,t表示總產出，用企業營業收入表示；Ki,t表示資本投入，用固定資產凈額表示；Li,t表示勞動投入，用員工人數表示；Agei,t表示企業上市年限，Statei,t表示是否為國有企業的虛擬變量，yearm表示年份，regn表示省份，indk表示行業，σi,t為誤差項。參考其他學者的做法，為保證測量結果的穩健性，同時選擇LP法進行穩健檢驗。

2.解釋變量

考慮數據的準確性及可獲得性，本文利用各省數據合成數字貿易指標，參考姚戰琪、王雨菁的做法，將數字貿易水平劃分為數字基礎設施、數字技術水平、電子商務規模、數字產業貿易、對外貿易依賴程度5個一級指標并選取11個二級指標，具體見表1，并借鑒張衛華的方法，利用熵值法得出各地區的數字貿易發展水平。

表1 數字貿易發展水平

3.中介變量

中介變量包括交易成本、產業結構升級、人力資本水平三部分。

其中，參考吳海民的做法，交易成本分別選用銷售費用、管理費用、財務費用三個指標。交易成本的作用機制為數字貿易對企業的直接影響。數字貿易減少了企業在信息搜尋、傳遞、貿易往來中的成本，突破了技術、空間及時間的限制，減少信息成本，并降低了交易的不確定性，進而減少交易成本支出，這會直接影響企業的資金配置，使企業擁有更多資金用于技術進步，追求生產率的提升。

產業結構變量則借鑒徐敏、謝汝宗的方法，利用第一、第二、第三產業產值占地區生產總值的比重，代入公式(5)，計算得到產業結構升級指數。

(5)

其中，q1,q2,q3分別代表第一、第二、第三產業產值占地區生產總值的比重，產業結構升級指數的范圍為1～3，且該指數越高，則產業結構水平越高。數字貿易發展狀況影響宏觀產業狀況，改變當前各產業在生產總值中的比重，并且會加強各產業的數字化發展，影響企業在價值鏈中的地位，帶來創新激勵與管理優化，提升企業全要素生產率。

人力資本則根據員工的學歷水平劃分為研究生及以上與本科兩類，利用這兩類員工人數占總人數的比例衡量人力資本水平。人力資本發揮作用則是通過貿易的技術外溢效應及學習效應，這會使企業吸引更多高水平、高學歷的科研人員，提升人力資本質量，進而發揮其學習能力與知識轉化能力，促進企業技術進步與管理優化，有效提高企業的生產效率。

4.控制變量

本文參考學者做法，選取以下控制變量：資產收益率、資產負債率、企業研發費用、企業規模、企業年齡、托賓Q值、經營性現金流、勞動生產率及政府補助，數據來源于Wind數據庫及國泰安數據庫，具體變量定義見表2。表3則為對各變量的描述性統計，包括各變量的均值、標準差及最值。其中，企業研發費用、企業規模及企業年限差異較大。

表2 變量定義

表3 描述性統計

五、實證檢驗及結果分析

(一)基本回歸分析

數字貿易對企業全要素生產率的回歸結果如表4，結果顯示在無任何控制變量情況下，數字貿易發展水平對于企業全要素生產率的回歸系數為0.942，且在1%的水平上顯著。為保證回歸結果的準確性，選擇逐步加入控制變量的方法進行回歸，得到如下9種回歸結果，并且數字貿易發展水平系數全部顯著且都為正值，表明數字各地區貿易發展水平提升有助于企業全要素生產率提高，從而驗證了假設1；并且隨著加入控制變量，數字貿易發展水平的回歸系數發生變化，這說明研究數字貿易發展水平與企業全要素生產率的關系時需要加入控制變量。根據回歸結果(2)，在只加入資產收益率這一控制變量時，其系數不顯著，說明在此情況下該控制變量不能影響企業全要素生產率，但隨著加入資產負債率、Tobinq值、經營性現金流、研發費用、企業規模、企業年限、勞動生產率及政府補助變量，即(3)～(9)回歸結果，所有控制變量變化都會影響企業全要素生產率。

表4 基本回歸結果

為驗證各地區數字貿易發展對企業全要素生產率的單向作用，有必要進行內生性分析。因此，本文利用二階段最小二乘法(2sls)，并引入工具變量來解釋這一單向作用。由于數字貿易依托于互聯網、移動通信等電信業務的開展，因此數字貿易發展必然伴隨著電信業務總規模的擴大，因此本文參考王雨菁(2021)的做法，將電信業務總量在地區生產總值中的占比作為數字貿易的工具變量，代入回歸當中。結果顯示，核心解釋變量系統依然為正向且顯著的，可證明數字貿易對企業全要素生產率的單向影響。

(二)中介效應分析

1.交易成本

本文將銷售費用、管理費用、財務費用作為衡量交易成本的指標，分別代入回歸模型中，得到的結果如表5(1)～(3)，其中(1)為銷售費用、(2)為管理費用、(3)為財務費用，三者在回歸中的總效應都為負，說明總體上交易成本與企業全要素生產率之間呈負相關關系，即成本下降會提高企業TFP。對銷售、管理以及財務費用的中介效應模型都進行sobel檢驗，觀察其檢驗結果可得銷售費用與管理費用是顯著的，而財務費用做中介則不顯著，說明銷售費用與管理費用對全要素生產率存在部分中介效應，且該效應為負，即若銷售費用或管理費用下降時，數字貿易發展可提升企業全要素生產率；而財務費用則不存在中介效應。該結構驗證了假設4，數字貿易可以通過降低交易成本提升企業全要素生產率。這是由于企業所在地數字貿易建設使得企業也獲得技術進步、企業內部信息傳達更為方便快捷，減少了開展經濟活動時的中間環節，提高了企業整體的運行效率，從而降低管理費用與銷售費用，最終使得企業生產率提升。

2.產業結構

本文選用產業結構升級指數衡量各地區的產業結構水平，將其作為中介變量M引入回歸當中，得到如表5(4)的回歸結果。由數據可以得到產業結構升級的總效應為0.128，即產業結構升級有助于企業TFP提高。產業結構的sobel檢驗中，Z值為2.797，大于其臨界值2.33；P值為0.0052，在1%的水平上顯著；說明產業結構升級作為中介變量通過了該檢驗，存在部分中介效應，且該中介效應為正向效應，占總效應的比重為10.75%。產業結構是正向中介的原因為數字貿易發展促使第三產業的比重上升，有助于吸收優質勞動力，提高企業的運行效率。此外，產業結構優化有利于資源的有效配置及經濟健康增長，這是企業經營發展、提升企業全要素生產率的基礎。

3.人力資本水平

本文選用研究生以上學歷水平、本科學歷員工占總員工的比例作為衡量人力資本水平的中介變量，代入回歸中，得到回歸結果如表5(5)～(6)。其中，(5)為研究生及以上學歷員工占比、(6)為本科學歷員工占比，其作為中介變量在回歸中的總效應系數分別為0.573、0.00347、0.287，因此研究生及以上學歷員工占比對企業全要素生產率的影響最大且人力資本水平與企業全要素生產率之間呈正相關。此外，對比sobel檢驗的Z值與P值，二者作為中介變量都通過了sobel檢驗，這說明兩者都是數字貿易與企業全要素生產率之間的中介，且全部為正向的部分中介；其中研究生及以上學歷員工占比的中介效應占總效應的2.72%，本科學歷員工占比的中介效應占總效應的6.55%，這驗證了假設2，數字貿易可以通過吸引高層次人力資本提升企業的全要素生產率。

表5 中介效應檢驗

(三)異質性分析

1.企業異質性分析

對于企業自身的異質性分析，集中在以下兩方面：企業是否為出口企業及企業性質。

首先，將企業按是否為出口企業進行異質性分析，按照企業是否存在海外銷售收入進行劃分，其回歸結果如表6非出口與出口兩類。從中可觀察到，無論出口企業還是非出口企業，數字貿易發展對企業TFP的影響都是正向的，但對于出口企業其回歸系數為0.430，而非出口企業系數為0.974，即對非出口企業的影響更大。其原因可能為出口企業的經濟活動有一部分在國外，企業所在地數字貿易建設無法影響其在海外進行的業務活動，而非出口企業在國內發展，自然當地數字貿易指數越高對其在本土開展的業務更有利，尤其是中國在數字貿易領域本身具有強大的優勢，更有利于提高企業的管理與經營質量，提升企業全要素生產率。

其次，按企業性質將企業劃分為國有企業與非國有企業進行異質性分析，得到回歸結果如表6。從中可以看出數字貿易對國有企業與非國有企業都存在顯著的正向影響，并且國有企業的回歸系數略大于非國有企業的回歸系數，這是因為國有企業一般擁有雄厚的資金支持，更有利于其開展創新活動；以及當前政府對企業創新型發展、數字化轉型的積極態度，推動各企業招攬優秀科研人才，提升技術水平，更新管理模式，節省不必要的成本支出，最終作用于生產率的提高。

表6 企業異質性分析

2.區域異質性分析

對企業所在地按照區域進行劃分，進行異質性檢驗，得到結果如表7(1)～(7)，可以看出不同地區發展狀況是存在差異的。其中，(1)～(7)分別為華北、東北、華東、華中、西北、西南、華南地區。由表中數據可得，數字貿易對華中及西北地區企業全要素生產率不存在顯著影響，其他地區的影響都顯著，特別是中國東北部地區，影響較大。這是因為東北地區具有地理位置優勢，東北地區與俄羅斯接壤，是中俄貿易的主力；并且該地擁有哈爾濱、佳木斯等眾多港口，有助于貿易來往；而數字貿易建設使得貿易程序簡化、手續快捷，利用數字化服務可有效提高經濟效率，提升TFP。對華北地區影響大的原因可能為北京地區的帶動作用，北京是中國的政治中心、科技中心，其本身就具有巨大的人才與資源優勢，能更好地抓住數字建設的機遇，使其創新水平、經濟水平更上一層，使得企業全要素生產率提高。此外，由(6)的回歸結果可得，數字貿易發展對西南地區則存在負效應，可能是由于西南地區資源匱乏，經濟發展水平較低，對于高層次人才的吸引力遠小于北京、上海等地區，且西南地區地理位置偏僻、經濟落后、互聯網普及率較低，其當前條件不足以保證數字貿易的健康發展，因此數字貿易水平會對企業TFP提升產生阻礙。對于華中地區及西北地區，數字貿易對企業全要素生產率的影響不顯著。因為華中、西北部地區港口較少、缺少貿易渠道，技術落后、數字貿易水平低，不足以影響企業全要素生產率的變化。

表7 區域異質性

六、結論與政策建議

(一)結論

本文以各地區的數字貿易評分為主要解釋變量，運用中介效應模型，分析各省數字貿易水平對企業全要素生產率提升的影響。得出以下結論：1.數字貿易發展在總體上對企業全要素生產率有積極作用；2.由機制分析與實證結果可得，數字貿易發展可通過吸引高水平人才、降低企業交易成本、改善各地區產業結構提高企業全要素生產率；3.數字貿易發展帶來的影響會因企業規模、性質、是否進行出口活動等因素而存在較大差異，其中微型規模、國有企業、不存在出口貿易受到的影響更明顯；4.從區域位置的回歸結果來看，數字貿易發展不均衡，中部、西部地區數字貿易對企業生產率影響較小或為負影響。

(二)政策建議

根據本文研究，共提出以下三點政策建議。

1.加強政府補助，鼓勵企業創新

技術創新是提升全要素生產率的基礎，政府應鼓勵企業進行創新活動，對于進行研發活動的企業，政府應制定相關政策，根據企業研發投入占營業收入的比重分級設定標準，對于研發支出超過相關標準的企業可進行稅收減免，并提供相應的研發補貼，激發企業創新的積極性。此外，政府應加大對高新技術產業的扶持力度，提高第三產業比重，為企業發展提供政策支持。

2.完善人才培養體系，提升企業員工待遇

首先，利用數字貿易建設的機遇，吸引更多高水平的人才會顯著提高企業的全要素生產率。人才培養是對企業員工進行培訓，使之成為適應崗位要求的專業人才。完整的人才培養體系除員工入門培訓外，還應將員工教育貫穿企業員工的整個職業生涯，并根據員工發展特性、年齡等進行調整，使之與企業發展相適應。完善的人才培養體系有助于員工充分發揮自身價值，員工待遇則很大程度上影響了企業人才數量。企業應根據所招收員工的學歷水平、工作經驗等將員工待遇分層，制定合適的工資標準，為學歷水平高且經驗豐富的人才提供優厚的待遇，有助于提高員工參與公司建設的積極性。

3.抓住“一帶一路”建設機遇，促進東西部地區協調發展

西部地區的經濟水平與東部地區相比差距較大，數字貿易發展水平、數字經濟指數也相對較低?！耙粠б宦贰苯ㄔO的開展以及中歐班列的運行，加強了西部地區與其他國家間的貿易往來，擴大了當地的貿易規模，為當地發展數字貿易打下了良好的基礎。西部地區應加強網絡基礎建設，并完善網絡安全監督體系，利用數字“一帶一路”建設的契機，打造以互聯網為基礎的智能經濟體系，使得各產業間優化融合發展，企業間信息傳遞速度加快，減少不必要的成本支出，提升企業的全要素生產率，使得東、西部經濟均衡發展。