數字化投入對企業出口技術復雜度的影響機制

段佳文

（浙江工商大學，杭州 310018）

一、引言

近年來，中國制造業對外貿易規模突飛猛進，中國在世界貿易模式中的地位持續上升，各級政府高度重視制造業出口，對外優勢企業不斷發展壯大，培育了頂尖的外向型企業，特別是通過對外貿易產品的出口戰略、出口品牌戰略、“走出去”戰略極大地推動了制造業出口的發展。但制造業仍然存在很多不足，導致制造業出口競爭力較薄弱，具體表現如下：第一，產品附加值低（曾錚和張路路，2008），盡管制造業出口品牌相對較多，但自主品牌較少；第二，關鍵技術缺乏，中國出口產品大多為初級加工品，相關技術標準水平較低，生產高端技術產品的技術匱乏；第三，創新型人才缺乏，如果沒有眾多專業化人才的支持，根本無法實現從“制造大國”向“制造強國”的轉變；最后，受資源消耗過度、環境嚴重污染、勞動力成本持續提升等因素的影響，我國制造業的傳統生產要素的優勢已經逐漸消失。

目前，在世界新冠肺炎疫情的影響下，復雜多變的外部挑戰對制造業出口加壓，數字化轉型與制造業的深入融合，逐漸形成我國制造業的新競爭優勢，為中國國際競爭力的增強奠定了堅實的基礎。那么，數字化投入能有效促進制造業企業出口技術復雜度提升嗎？二者間又是以何種機制發揮積極作用？本文以上述問題為目的，以期對我國制造業出口向高品質發展邁進提供重要參考。

二、文獻綜述

數字化變革背景下便捷的信息交流平臺有助于企業收集信息，獲取生產決策所需信息（周廣肅和樊綱，2018），完成企業高質高效改造，消除生產端多重維度的信息不對稱，降低企業在生產、交易等環節的信息獲取成本，賦能企業生產。

在實證方面，早期數字經濟影響貿易效應的研究多集中于國家層面，且關注的出口變量多為貿易額。馬淑琴和謝杰（2013）基于異質性企業模型分析了網絡基礎設施對出口產品技術具有促進作用。施炳展和李建桐（2020）在研究中指出，互聯網有助于降低出口所需的固定成本，幫助企業擴大出口規模，但具體的影響程度與企業本身的特征息息相關。黨琳等（2021）根據49個國家的網絡就緒指數以及制造業投入產出數據，構建行業數字化轉型指標，該指標可用于國際比較，通過識別國家網絡就緒指數的門檻效應，證明了制造業行業數字化轉型對其出口技術復雜度的影響存在顯著的非線性特征，行業異質性檢驗結果顯示，這種影響只存在于具有中高研發密度或資本密集型行業。

在我國對外貿易突飛猛進發展的同時，企業出口追求的不只是量上的提升，更注重質的飛躍。學界對于出口的注重也不只停留在出口規模的擴大，除了出口技術復雜度也有許多對產品出口進行評價的指標，如出口國內附加值、出口產品質量等指標?，F有文獻為了了解數字化內涵和其效應提供了豐富解釋，但也存在幾點不足:一是已有研究在分析數字經濟對企業出口行為影響機制時多從成本和創新效應進行，要深入了解數字經濟時代企業出口技術復雜度升級路徑亟需更豐富的研究。二是理論和編制仍限于數字經濟，投入數字化和對出口貿易的影響測度尚處于探索階段，量化和實證研究有待補充。三是針對數字化投入效應的研究多限于宏觀層面，且現有少數微觀研究僅限于互聯網化、人工智能視角，缺乏企業層面的經驗證據。

基于以上，本文存在可能的邊際貢獻在于：在研究視角方面，以制造業企業為研究對象，全面考察投入數字化與出口技術復雜度之間的關系；借鑒余娟娟和余東升（2018）用“企業全要素生產率”對Hausmann等人（2007）的EPXY收入指標進行修正，以得到企業層面的出口技術復雜度指標，以更加準確地反映企業出口技術復雜度的提升；在機制分析方面，嘗試從需求和供給方面對投入數字化與企業出口技術復雜度之間的影響路徑進行研究，為完善企業出口貿易分析框架提供了理論和實證依據。

三、機制分析

制造業數字化主要通過四個機制影響企業出口技術復雜度：一是交易成本。數字化的引入擴大了企業信息的檢索范圍，買賣雙方信息匹配成本大幅削減（Chaney T，2011）。隨著進口成本的降低，企業能夠利用這種成本降低效應提高出口產品的生產率，從而通過促進出口產品國內增加值的提升而加快企業出口轉型升級。二是進口依賴效應。與國內的數字投入相比，國外的數字投入增加了創新難度和創新風險：一方面，國外數字要素主導全球價值鏈，導致下游企業投入成本增加；另一方面，發達國家采取的貿易保護措施盡可能地保護本國數據流，限制數據與核心技術轉移（伊萬和白樹強，2018）。而國內企業對高端數字要素的過度依賴不利于企業創新安全，陷入技術“卡脖子”困境，阻礙企業創新，從而不利于企業出口技術復雜度提升。三是非技能勞動需求效應。首先，在“技能偏向性技術進步”理論假設中，數字化投入是一種外生技術進步，經驗證明其會明顯替代低技能和受教育程度較低的勞動力（宋冬林等，2010）。我國人口紅利逐漸喪失，企業偏向于用數字要素替代低技能勞動，尤其是從事程序化工作的非技能型人員極易被替代。通過替代勞動力來顯著減少企業勞動需求，進而降低成本。其次，數字化技術的使用激勵非技能型員工向技能型員工轉變，進而提高企業人力資本水平，優化要素配置，最終實現勞動和資本生產效率提升（韓民春等，2020）。四是消費需求升級效應。在數字經濟時代，物聯網、人工智能等數字技術的使用使消費需求的差異化得到滿足，消費對產品量和質的需求都有所提升。消費影響供給，消費者需求升級對企業產生的競爭效應和創新激勵效應促進了企業產品質量和技術復雜度的提升。

四、研究樣本與數據

（一）數據來源

文章數據主要來自2000-2014年世界投入產出表（WIOT數據庫）、中國工業企業數據庫、海關數據庫、UNcomtrade數據庫。出于數據的可得性考慮，研究數據選擇2000-2014年工業企業數據庫和海關數據庫匹配數據。

（二）變量說明

1.核心解釋變量：制造業投入數字化（digital）

本文借鑒許和連（2017）“服務化”的測算方法，制造業數字化投入指標選取絕對指標直接消耗系數。首先，直接消耗系數按照∑a測算，a為制造業j部門對數字經濟依托部門d的直接消耗系數，該指標計算數據均來自WIOT數據庫。再利用公式（1）測算直接消耗系數。

2.被解釋變量：企業出口技術復雜度

借鑒余娟娟和余東升（2018）用“全要素生產率”對Hausmann等人（2007）的EPXY收入指標進行修正，以得到企業層面出口技術復雜度。首先根據Hausmann等人（2007）的研究得到行業層面出口技術復雜度計算公式：

其中，ets為行業出口技術復雜度，x表示處于地區n的j產業的出口額，X為該地區總出口，Y表示n國的人均GDP。用企業全要素生產率進行調整公式如下：

其中，tfp表示企業i的全要素生產率，tfp表示行業平均的全要素生產率，ets為行業j的平均出口技術復雜度。

3.控制變量

企業規模（lnscale），以企業固定資產取對數計算得到，該值越大，則企業規模越大；利息支出占比（finance），由公式“利息支出占比=利息支出/財務費用”計算所得；外資占比（frcapital），以企業外商資本除以實收資本計算所得，以反映企業接受外國直接投資的情況；企業資本密集度（kl），該變量等于固定資產合計與年末就業人數之比。企業利潤率（profit），以企業的營業利潤比企業銷售額衡量；出口密集度（expr），以企業出口交貨值與銷售額之比衡量。

五、實證分析

（一）基準模型

現主要研究數字化投入對出口技術復雜度的影響，根據以上機制分析，本文構建以下計量模型：

其中，下標i、j、t分別表示企業、行業、時間。ets為企業i第t年的出口技術復雜度；digital為核心解釋變量，表示制造業行業j在第t年的數字化投入水平；μ、μ、μ分別為行業、時間和地區的固定效應；control為控制變量。

（二）基準回歸分析

F檢驗和LM檢驗的結果均為拒絕原假設，則認為該模型存在個體效應，不適用混合OLS模型。進一步分析中使用Hausman檢驗，結果顯示p值為0.000，拒絕原假設，認為固定效應模型優于隨機效應模型，固定效應回歸結果如表1所示。

第（1）列為僅將數字化投入與企業出口技術復雜度指標進行回歸，結果顯示在1%的水平上具有顯著的正向關系，（2）至（8）列分別為依次添加控制變量的固定效應模型回歸結果?？梢钥闯鲭S著控制變量的增多，數字化投入與企業出口技術復雜度的關系并未改變，并且這種正向關系一直在1%的水平下顯著，驗證了本文最開始的推測。國內制造業不斷加大數字化投入，滲透到生產的各個環節，達到降低生產成本、提高企業生產效率的效果。同時，數字化技術的投入使得企業能綜合全方面信息，使用來自世界的中間投入，對產品質量和技術復雜度都有顯著的的提升效果。各種企業通過增加數字要素投入，促使其商品技術復雜度大大提升。

在控制變量的回歸結果中，企業規模系數顯著為正，表示企業規模越大其出口技術復雜度越高，規模經濟優勢使其有更多的資金用于研發；企業利息支出占比的回歸系數隨著控制變量個數的增加依然不顯著，且系數極小，不能說明利息支出占比對企業出口技術復雜度具有影響效果；（4）至（8）列顯示外資占比系數在1%的水平下顯著，且（4）、（5）列的回歸系數大于本文的解釋變量，但是在第（6）列后隨著控制變量的增加系數變小，這說明在一定條件下外商投資能夠為企業帶來現金的技術經驗和管理經驗，有助于一個企業技術水平的提升；企業利潤率回歸系數在1%的顯著性水平下為負，企業利潤率越高，可能在該行業中占有一定的壟斷地位，滿足于現有利潤而在產品的研發和創新活動上松懈，這便導致其出口技術復雜度難以提升；企業出口密集度的回歸系數在10%的顯著性水平下為負，可能是囿于本文研究樣本的限制；企業資本密集度越大，出口技術復雜度越高，可能是因為其更加重視研發，這對生產工藝改善和產品質量提升具有直接作用（張杰等，2015），進而提升出口的技術復雜性。

（三）穩健性檢驗

內生性問題在經濟學研究中很難被忽視。借鑒已有文獻構建工具變量的方法，本文選取工具變量法。借鑒Acemoglu和Restrepo（2017）的做法，選取美國制造業投入數字化水平（USdigital）作為我國投入數字化水平的工具變量。原因在于：一方面，在樣本期內我國制造業的數字化投入來源從國際上來看，美國最多，美國制造業投入數字化水平反映了其在生產過程中對數字要素的需求，同時也能對中國制造業投入數字化水平產生影響，滿足相關假設；另一方面，沒有研究證明美國的制造業數字化投入是直接影響中國產業結構變動的證據，只能和中國的數字化投入相關聯，滿足外生性假設。

表三顯示了使用工具變量2SLS估計的結果。其中，KP-LM統計量顯示，可以拒絕識別不足的H0，KP Wald F估計值拒絕弱工具變量假設，以上結果證明選取了合適的工具變量?？朔壬詥栴}后進行回歸，仍得出與前文相近的結果，數字化投入估計系數顯著為正，說明數字化投入能夠提升企業的出口技術復雜度，但是與表1基準回歸系數之比的系數大小發生變化，從0.161上升到0.187，表明基準回歸的內生問題，低估了中國制造業的數字化投入對企業出口技術復雜度的促進作用?？傮w來說，本研究得到的計量結論是穩健可靠的。

表1 固定效應估計結果

六、基于不同來源地數字化投入的異質性分析

國內與國際數字化投入水平存在巨大差距，因此，有必要將國內與國際數字化投入分開進行異質性檢驗，探究不同來源數字化投入對企業出口轉型升級的影響。本文將全球數字化投入按來源地劃分為國內數字化投入（dom_digital）與國際數字化投入（for_digital），分別檢驗對企業出口技術復雜度的影響。各類型投入數字化對企業ETS的基準回歸結果見表3。

表3 國內外數字化投入回歸結果

列（1）（3）（5）是僅考慮核心解釋變量的回歸結果，列（2）（4）（6）為進一步包含所有控制變量后的回歸結果。列（1）（2）結果表明，dom_digital的回歸系數顯著為正，且通過了1%的檢驗，表明國內源的投入數字化對企業ETS具有顯著的提升作用。列（3）和（4）均為國際來源的數字化投入的回歸結果，系數顯著為負，表明國際來源的投入數字化不僅對企業ETS的提升不具有顯著影響，反而降低了企業的產品技術復雜度。鑒于列（1）-（4）結果所表示出的不同來源的數字化投入對企業ETS的影響具有差異性，進一步將dom_digital和for_digital同時納入模型，結果見列（5）（6）。國內和國外來源的投入數字化對企業出口技術復雜度影響方向相反，對國外關鍵數字技術的過度依賴阻礙了我國制造業企業獲取技術提升的內在動力和速度。除了重要的解釋變量之外，其他控制變量的回歸結果與基準回歸所得到的結果相似，與現有研究結論沒有較大出入。

表2 工具變量2SLS回歸結果

七、結論與政策含義

數字化投入正向顯著影響我國制造業企業的創新水平。首先，企業引入的數字化投入會在供給方面影響我國制造業企業的出口技術復雜度，包括降低交易成本效應和中間品進口依賴效應；企業引入的數字化投入會在生產環節降低溝通成本、銷售環節降低貿易成本，而對國外高技術中間品的大量進口可能會導致企業對進口中間品的依賴，從而抑制自身科研創新活動，不利于出口技術復雜度提升。另一方面，數字化投入也會通過需求端影響我國制造業企業的出口技術復雜度，包括非技能勞動替代效應和消費需求升級效應，數字化投入的增加意味著企業對技能勞動需求的增加，技能勞動對非技能勞動替代產生的技能溢價凝結在產品中就是產品技術復雜度的提升；各類數字化投入在消費者和廠商之間形成更為靈敏的反饋機制，企業生產出更符合消費偏好的產品。這兩方面作用會對企業出口技術復雜度產生不同影響，但總的表現是促進作用。

數字化來源的異質性和制造業企業的異質性影響其吸收數字化投入的能力?，F將數字化投入來源分為國內來源和國際來源，回歸結果發現二者系數均為正，說明其對制造業企業出口技術復雜度均有促進作用；但是國際數字來源的系數大大小于國內數字來源，且將二者同時納入回歸模型時發現，國際數字化投入系數顯著為負，這表明國外來源的投入數字化對出口技術復雜度有抑制作用。

針對以上結論，本文提出了相應建議：第一，要充分依賴國內的數字化投入，加快國內數字產業的培養，打牢本國數字產業基礎，竭力思考如何邁過“卡脖子”障礙，加快補全短板技術，突破國家基礎設施、交易和媒體等數字要素的瓶頸；在理性處理國外數字元素、數字要素生產的“全球化”“碎片化”趨勢下，如何推動國內數字產業發展，應以做強本土數字產業為目標，重視實施數字貿易開放戰略；加大研發投入力度，對于重點科研領域，除了加大政府層面的研發支持外，應當通過技術轉讓、鼓勵科技成果轉化等方式引導社會資本進入，為科技研發提供充足的資金保障；提高人力資本水平，一方面要促進基礎教育、職業教育、高等教育的投資，把人力資源和教育結合起來，明確產業在產業發展中的本質作用；建立良好的人才激勵機制和工資制度，加強人才要素在企業與科研間的自由流動，構建產學研相結合的機制。同時，利用高端人力資本，在重點領域引進高新技術產品，消化學習，在尊重知識產權的基礎上模仿和改進，以適應中國制造業的發展，從而打破西方知識壁壘和技術封鎖，形成技術“溢出效應”。