企業數字化轉型如何影響對外直接投資二元邊際？

闕澄宇 崔潔 馬斌

摘 要：本文基于2010—2020年中國滬深兩市A股上市公司數據，采用雙向固定效應模型實證研究了企業數字化轉型對對外直接投資二元邊際的影響及其作用機制。研究結果表明：企業數字化轉型能促進對外直接投資二元邊際；企業數字化轉型對對外直接投資二元邊際的影響在企業、行業和城市層面存在異質性；企業數字化轉型通過提高企業人力資本水平、提升企業監管效率和緩解企業融資約束促進對外直接投資二元邊際；行業數字化轉型、相似企業行動決策和成功企業行動決策對對外直接投資二元邊際具有溢出效應。本文為推進企業數字化轉型和推動企業“走出去”提供了實證依據，也為政府提升貿易投資合作質量和水平提供了決策參考。

關鍵詞：企業數字化轉型；對外直接投資；人力資本水平；監管效率；融資約束

中圖分類號：F752；F424.3 文獻標識碼：A 文章編號：1000-176X（2023）12-0091-14

基金項目：教育部人文社會科學研究青年基金項目“人民幣國際化進程中的金融風險與應對策略研究”（21YJC790084）；遼寧省教育廳科學研究經費面上項目“‘一帶一路背景下鐵路快速化貨運的國際物流節點研究”（LJKZ0472）

一、問題的提出

黨的二十大報告提出：“推進高水平對外開放”“提升貿易投資合作質量和水平”。對外直接投資是高水平對外開放的重要內容，自加入WTO以來，中國對外直接投資取得積極成效。商務部的數據顯示，2022年，中國對外直接投資流量連續11年位列全球前三。2022年末，中國對外直接投資存量連續六年排名全球前三。盡管如此，中國對外直接投資仍存在競爭優勢不明顯和地理分布不平衡等一系列問題。這不僅使企業在“走出去”過程中面臨較高風險，也給中國深度參與全球產業分工與合作帶來一定的挑戰。近年來，基于數字中國戰略，企業數字化轉型加速推進，有效打破了信息壁壘[1]、優化了資源配置[2]、緩解了融資約束[3]、促進了創新轉化[4]，從而極大地提升了企業的生產效率和生產水平。生產率是影響企業對外直接投資決策的關鍵因素，生產效率和生產水平的提升可以補償企業開拓國際市場的固定成本和可變成本，從而提高對外直接投資的概率和規模[5]。那么，企業數字化轉型能否為對外直接投資創造新的機遇？企業數字化轉型對對外直接投資二元邊際將產生怎樣的影響？這一影響又是通過哪些渠道實現？本文試圖從理論和實證兩方面探尋上述問題的答案。當前全球化進程受阻，數字化轉型成為企業提高競爭力和參與國際合作的新抓手。筆者通過梳理現有文獻發現，與本文研究主題密切相關的文獻主要集中于以下兩類。

第一類文獻關注企業數字化轉型的經濟效應，相關研究主要從企業生產、管理和創新等維度展開。在生產維度，Siebel[6]認為，數字化轉型有助于打通企業內外部數據鏈、價值鏈和供應鏈，促進研發創新，從而降低產品生產成本，提升企業生產力。柏培文和喻理[2]指出，數字技術與產品生產深度結合會影響企業定價行為和生產決策，改善企業資源配置，促進企業生產力水平提升。在管理維度，戚聿東和肖旭[7]認為，數字技術發展會推動企業目標轉變和內部管理模式變革，提升企業管理水平。但Zhang等[8]基于中國A股上市公司數據研究發現，對于跨國管理經驗匱乏的企業，數字化轉型在短期內可能會造成內部管理混亂，降低管理效率。在創新維度，沈國兵和袁征宇[9]基于互聯網視角研究發現，數字化轉型會顯著提升企業創新能力。進一步地，趙宸宇等[1]基于中國A股制造業上市公司數據研究發現，數字化轉型通過驅動企業創新和優化人力資本結構提升企業全要素生產率。李雪松等[10]基于中國A股制造業上市公司數據研究發現，數字化轉型會促進企業融入全球創新網絡，提升其創新績效。

第二類文獻探討信息技術對企業對外直接投資決策的影響。Che和Zhang[4]認為，信息技術發展會提升企業創新效率和加速企業信息轉化，降低企業進入新東道國市場時內外部信息不對稱程度，促進其投資新海外市場。Shi等[11]基于美國企業的樣本研究發現，低信息化使企業更傾向擴大已有海外市場投資規模。但袁淳等[12]以中國A股上市公司為樣本，利用機器學習方法研究發現，信息技術水平相對較低的企業追加已有海外市場投資的意愿較低。Hitt[13]利用1895—1993年549個全球大型企業的數據考察了信息技術發展對對外直接投資橫向邊界和縱向邊界的影響，認為信息技術的應用能微弱地促進企業對外直接投資橫向邊界擴展，但使其縱向邊界縮小。

綜上所述，已有文獻具有重要借鑒意義，但仍存在進一步拓展的空間。第一，已有文獻多聚焦企業數字化轉型對企業生產、管理和創新等方面的影響，僅有少量研究從信息技術等單一維度探究了企業數字化轉型對對外直接投資的影響。事實上，企業數字化轉型還包括數字平臺和數字基礎設施等信息載體，忽略上述因素可能會低估企業數字化轉型的影響。第二，現有文獻多從對外直接投資總量角度進行研究，從擴展邊際和集約邊際方面進行考察的實證研究較少。事實上，對外直接投資擴展邊際和集約邊際對企業信息獲取能力和融資能力等方面的要求明顯不同。第三，已有文獻大多只考察企業數字化轉型對自身對外直接投資的影響，忽視了可能存在的行業或企業間溢出效應。數字化轉型極大地提升了企業間信息溝通與交流的能力，忽略溢出效應可能會導致政策制定者難以全面把握企業數字化轉型對對外直接投資的影響。

本文的邊際貢獻主要體現在三個方面：第一，在考慮信息技術的基礎上，納入數字媒介、硬件設施和數字基礎設施，從數字化賦權設施、數字化媒介和數字化交易三個維度衡量企業數字化轉型，系統探究企業數字化轉型對對外直接投資的影響。第二，將對外直接投資解構為擴展邊際和集約邊際，研究企業數字化轉型對對外直接投資二元邊際影響的差異性，以及該影響的作用機制。第三，將數字化轉型的影響由企業內拓展至行業間和企業間，分析行業數字化轉型、相似企業行動決策和成功企業行動決策對對外直接投資二元邊際的溢出效應。

二、理論分析與研究假設

“數字化轉型”是指企業以人工智能、區塊鏈、云計算、數據要素化等手段對其信息載體、經營系統和核心業務流程等進行融合創新與變革的過程[6]。而企業數字化轉型過程中的數據要素化、宣傳與通信數字化和生產模式數字化會直接影響對外直接投資二元邊際。

首先，數據要素化會促進對外直接投資二元邊際。就供給側而言，數據要素化不僅可以提升市場反饋的時效性[14]，還能充分發揮數字技術自我學習性、自我指涉性和可重編譯性的優勢，縮短企業新產品生產周期，提升生產效率和產品質量[15]，進而提高供給水平，促使其開拓新市場，促進對外直接投資擴展邊際。就需求側而言，數據要素化有助于企業擴大市場分析的數據體量，提升對已有海外市場需求預測的準確性和引導消費者需求的能力[16]，進而推動其擴大已有市場投資規模，促進對外直接投資集約邊際。

其次，宣傳與通信數字化通過“曝光效應”促進對外直接投資二元邊際。一方面，宣傳與通信數字化會增強企業信息時效性和透明度，使企業在母國也受到更強“曝光效應”，從而更易獲得母國政府的政策幫扶，傳遞出政府作為潛在保護者的信號[11]。這一過程會對潛在東道國政府構成軟約束，降低企業投資該市場的風險和交易成本，促進對外直接投資擴展邊際。另一方面，宣傳與通信數字化會提升本土企業與東道國企業合作和溝通的頻率，不僅有利于提升企業在東道國的“曝光度”和知名度，而且有助于降低企業再次投資該市場時的隱形門檻和交易成本[17]，促進對外直接投資集約邊際。

最后，生產模式數字化通過規模效應促進對外直接投資二元邊際。生產模式數字化大幅降低企業實現規模經濟的門檻值[18]，激勵企業加速新市場投資，進而促進對外直接投資擴展邊際。同時，生產模式數字化使企業生產逐步標準化和模式化，增加企業規模擴張的收益，并強化投資東道國市場規模擴張的網絡效應[19]，促使企業深化已有海外市場投資，促進對外直接投資集約邊際。由此，筆者提出以下假設：

假設1：企業數字化轉型能促進對外直接投資二元邊際。

數字化轉型通過降低摩擦成本和推進組織架構改革提高企業人力資本水平。作為企業核心競爭力之一，數字化轉型通過強化人員流動效應提升企業管理層教育背景，從而緩解企業委托代理問題[17]，提高企業對投資項目的風險容忍度，進而促進其投資新海外市場。同時，人力資源管理數字化轉型不僅更為精準地刻畫出各部門對人才的需求，而且在更大范圍內迅速將人力資本需求與外部對接，降低企業與潛在應聘者間的摩擦成本，縮短企業提高人力資本水平的時間，使其在更短期內獲得投資新市場所需的技能，提高其投資新海外市場的頻率。此外，數字化轉型通過企業組織結構扁平化[7]調動員工積極性，使員工充分利用先前對外投資時積累的經驗和特有知識，把握深化海外市場投資的時機，促進對外直接投資集約邊際。由此，筆者提出以下假設：

假設2a：企業數字化轉型通過提高企業人力資本水平促進對外直接投資二元邊際。

資產管理數字化轉型不僅有助于企業持續跟進復雜項目，而且有利于提升記錄的準確性。企業入賬申報由人人交互轉變為人機交互，相應賬目不僅更容易被記錄和監管，而且能減輕管理層對此類常規性事務的監管壓力[20]，聚焦企業關鍵項目，提升監管的針對性，進而提升企業監管效率。企業監管效率提升既可以通過降低內部成本促進企業投資新市場，促進對外直接投資擴展邊際[21]，又能夠促使企業進一步提高信息披露水平，提升行業信息透明度，使企業充分把握海外市場競爭者決策等影響對外直接投資的重要信息[22]，開展符合自身發展的投資活動，促進對外直接投資集約邊際。由此，筆者提出以下假設：

假設2b：企業數字化轉型通過提升企業監管效率促進對外直接投資二元邊際。

資金雄厚是企業開展對外直接投資活動的前提。對外直接投資項目信息透明度低、融資成本高，企業僅憑自有資金往往難以滿足對外直接投資的資金需求[3]。企業數字化轉型通過提升投資項目信息透明度緩解企業融資約束。隨著主營業務、資產和經營績效數據化以及ERP軟件與數據平臺接入，企業對外投資項目每筆交易和資金動向均有跡可循，因而降低了機構對企業進行信用評估的成本，進而降低了企業信貸獲取成本[23]，這在一定程度上緩解了企業對外直接投資的融資約束，促進對外直接投資二元邊際。由此，筆者提出以下假設：

假設2c：企業數字化轉型通過緩解企業融資約束促進對外直接投資二元邊際。

三、研究設計

（一）變量選擇

⒈被解釋變量

對外直接投資擴展邊際（WFDI），用企業年末新增對外直接投資東道國數目衡量；對外直接投資集約邊際（DFDI），用企業年末新增已有海外市場直接投資流量的自然對數值衡量。

⒉解釋變量

企業數字化轉型（dig），本文借鑒許憲春和張美慧[24]的做法，從數字化賦權設施（dig1）、數字化媒介（dig2）和數字化交易（dig3）三個維度構建九個指標，用加總求和的方式衡量。數字化賦權設施（dig1），用企業財務報表費用明細中計算機硬件支出、電信設備支出和軟件支出之和的自然對數值衡量；數字化媒介（dig2），用企業互聯網平臺費用、電商銷售費用和互聯網宣傳費用之和的自然對數值衡量；數字化交易（dig3），用企業互聯網零售收入、互聯網批發收入和互聯網貿易代理收入之和的自然對數值衡量。①

⒊中介變量

企業人力資本水平（human），用企業高管和核心技術人員中本科以上學歷人數與高管和核心技術人員總數之比衡量；企業監管效率（Q），用企業托賓Q值（即企業總市值/企業總資產）衡量；企業融資約束（finance），在KZ指數的基礎上，選取企業融資能力方面的正向指標和負向指標，用熵值法賦權后的結果衡量。②

⒋控制變量

本文從三個方面選取企業層面的控制變量：一是企業規模和結構。企業規模（size），用企業總資產的自然對數值衡量；企業資本密度（dense），用企業固定資產的自然對數值衡量；企業治理結構（org），用最大股東持股占比衡量。二是企業財務績效。主營業務收入增長率（RS），用年末企業主營業務收入和上一年末企業主營業務收入的差值與上一年末企業主營業務收入之比衡量；資產負債率（LAR），用企業總負債與企業總資產之比衡量；現金營收比（CFS），用企業運營現金流與企業主營業務收入之比衡量；資產收益率（ROA），用企業凈利潤與企業總資產之比衡量；政府補貼（pre），用企業收到補貼的自然對數值衡量。三是企業成長。企業年齡（age），用統計年份與企業成立年份之差的自然對數值衡量；企業賬面市值比（BVMA），用企業賬面價值與市場價值之比衡量。此外，本文還選取了行業和城市層面的控制變量。行業外資流入水平（for），用企業所在行業年度外資實際使用額的自然對數值衡量；城市經濟發展水平（cgdp），用企業所在城市人均GDP的自然對數值衡量。

（二）模型設定

其中，i和t分別表示企業和年份；X表示上述一系列控制變量；γ和δ分別表示個體固定效應和年份固定效應；ε表示隨機誤差項。

（三）數據來源

基于數據的可獲得性，本文以2010—2020年中國滬深兩市A股上市公司為研究對象，并對數據進行如下處理：其一，以中國證券監督管理委員會2012年《上市公司行業分類指引》為分類依據，剔除從事貨幣金融服務業和房地產行業的企業，為了排除避稅因素的干擾，剔除流向維爾京群島、開曼群島和中國香港地區的對外直接投資。其二，剔除樣本期內退市以及對外直接投資不足三年的企業。其三，對數據在1%水平上進行縮尾處理。最終本文獲得1 070家上市公司的5 108個觀測值。相關數據來自中國研究數據服務平臺（Chinese Research Data Services Platform，CNRDS）和中國經濟金融研究數據庫（China Stock Market & Accounting Research Database，CSMAR）。部分企業缺失數據利用企業披露的年報最大限度補齊，企業層面數據以公司股票代碼與年份進行匹配，城市層面數據以城市代碼、年份與樣本企業辦公地所在城市進行匹配。

（四）描述性統計

表1為主要變量的描述性統計結果，對外直接投資擴展邊際的最小值為1. 0000，最大值為44. 0000，且其方差為均值的7. 28倍，這表明該變量可能存在過度分散問題。企業數字化轉型的最大值為22. 1809，最小值為15. 3493，這表明樣本企業數字化轉型程度存在一定差異。

四、實證結果與分析

（一）基準回歸結果

為緩解對外直接投資擴展邊際數據過度分散問題，本文采用負二項回歸和自舉法進行估計，①結果如表2列（1）和列（2）所示。因為對外直接投資集約邊際以連續值測度，所以本文采用最小二乘法和企業層面聚類標準誤進行回歸，結果如表2列（3）和列（4）所示。從表2列（1）和列（2）可以看出，lnalpha檢驗結果在1%顯著性水平上拒絕原假設，與對外直接投資擴展邊際數據過度分散的預期相符，且企業數字化轉型的回歸系數顯著為正，這表明企業數字化轉型能促進對外直接投資擴展邊際；從表2列（3）和列（4）可以看出，無論是否加入控制變量，企業數字化轉型對對外直接投資集約邊際均有促進作用。綜上所述，假設1得以驗證。

（二）內生性檢驗

⒈工具變量法

為解決企業數字化轉型與對外直接投資之間可能存在的雙向因果問題，本文借鑒張勛等[27]的做法，以企業辦公地所在城市與杭州市球面距離（IV_long）作為企業數字化轉型的工具變量，假設企業辦公地所在城市距離杭州市越近，則企業數字化程度越高。企業辦公地所在城市經緯度信息來自CSMAR數據庫。上述工具變量回歸結果如表3列（1）—列（3）所示。從表3列（1）可以看出，企業辦公地所在城市與杭州市球面距離（IV_long）對企業數字化轉型（dig）的回歸系數顯著為負，且F值大于10，因而弱工具變量可能性較低，這表明辦公地所在城市距離杭州市越近的企業數字化程度越高。由于對外直接投資擴展邊際數據存在過度分散問題，因而本文采用系統GMM模型對其進行估計，結果如列（2）所示，企業數字化轉型的回歸系數顯著為負，與預期相符。列（3）仍采用最小二乘法對對外直接投資集約邊際進行回歸，回歸結果與預期相符，因而基準回歸存在雙向因果問題的可能性較低。

本文借鑒黃遠浙等[28]的做法，以除去企業自身所在行業數字化轉型均值（IV_mean_dig）作為企業數字化轉型的工具變量。表3列（4）為該工具變量對解釋變量的回歸結果，F值大于10，則出現弱工具變量問題的可能性較低。列（5）為采用系統GMM法對對外直接投資擴展邊際的回歸結果，列（6）為采用最小二乘法對對外直接投資集約邊際的回歸結果，上述結果顯示，企業數字化轉型對對外直接投資二元邊際的影響均顯著為正。

⒉Heckman兩階段及平衡面板回歸

隨著時間推移，綜合實力較弱的企業可能會退出海外市場，從而使樣本出現自選擇偏差問題。為此本文以Heckman兩階段回歸處理該問題。在第一階段回歸中，本文納入除去企業自身所在行業數字化轉型均值（IV_mean_dig）這一約束性變量后對對外直接投資擴展邊際進行Logit回歸，結果如表4列（1）所示。第二階段將第一階段回歸所得的逆米爾斯比率（IMR）納入，對對外直接投資集約邊際進行回歸，結果如表4列（2）所示。其中，IMR的回歸系數顯著為負，企業數字化轉型的回歸系數顯著為正，這表明基準回歸的確存在樣本自選擇問題，且在考慮該問題后，企業數字化轉型仍能促進對外直接投資集約邊際。

此外，本文還通過隨機抽取320家企業2010—2020年的數據構成平衡面板對式（1）進行回歸，結果如表4列（3）和列（4）所示。回歸結果仍與預期相符，企業數字化轉型對對外直接投資二元邊際的影響仍顯著為正。上述回歸結果再次證實初始樣本可能存在樣本自選擇偏差問題，在考慮了上述問題后，企業數字化轉型對對外直接投資二元邊際仍具有促進作用。

（三）穩健性檢驗①

其一，替換核心解釋變量。本文以主成分分析法重新構造企業數字化轉型的衡量指標進行回歸，以緩解指標構造方式不同造成的估計偏誤。即從數字化賦權設施、數字化媒介和數字化交易三個維度選取計算機硬件支出、電信設備支出、軟件支出、互聯網平臺費用、電商銷售費用、互聯網宣傳費用、互聯網零售收入、互聯網批發收入和互聯網貿易代理收入九個指標進行主成分分析。其二，控制前期趨勢。為了緩解對外直接投資初始趨勢差異造成的估計偏誤，本文將2015年對外直接投資二元邊際增速與年份虛擬變量的交互項加入基準回歸。其三，進行安慰劑檢驗。本文借鑒柏培文和喻理[2]的做法，用未來一期企業數字化轉型程度衡量解釋變量，若回歸系數不顯著，即基準回歸中遺漏不可觀測變量的可能性較低。上述回歸結果均與基準回歸結果一致，表明基準回歸結果是穩健的。

（四）異質性分析

⒈企業層面異質性

不同創新能力的企業可能對數字化轉型的重視程度不同，從而對對外直接投資的影響有所差異。本文根據所在行業年度研發投入中位數將樣本劃分為創新型企業和非創新型企業進行回歸，回歸結果如表5列（1）—列（4）所示。企業數字化轉型能促進創新型企業對外直接投資二元邊際和非創新型企業對外直接投資擴展邊際，但對非創新型企業對外直接投資集約邊際的影響不顯著。可能的原因是，創新型企業能更快地將數字化手段與已有東道國市場投資信息相結合，提升其決策效率[29]，進而促進對外直接投資集約邊際。但非創新型企業的數字技術可能優先應用于對新市場的投資，使得企業數字化轉型對深化已有海外市場投資決策的影響不顯著。

國有企業和非國有企業的經營目標和企業架構不同，其數字化轉型程度及影響可能存在顯著差異。本文根據企業實際控制人將樣本劃分為國有企業和非國有企業進行回歸，回歸結果如表5列（5）—列（8）所示。企業數字化轉型顯著促進非國有企業對外直接投資二元邊際，但對國有企業對外直接投資二元邊際均無顯著影響。在宏觀戰略維度，國有企業主要服務于國家戰略，出于政治和安全等因素不會輕易調整海外市場布局；在經營環境維度，非國有企業面臨更嚴峻的投資環境，企業數字化轉型有助于其更全面地獲取市場信息；在企業架構維度，國有企業組織架構層級更為分明，企業數字化轉型主要提升了上級對下級、母公司對子公司的管控能力，上級或母公司接收下級或子公司反饋信息的作用較弱，數字化信息反饋并未顯著影響對外直接投資策略。

⒉行業及城市層面異質性

不同要素密集型行業對外直接投資的動機往往不同，因而企業數字化轉型對對外直接投資的影響可能存在差異。本文借鑒魯桐和黨印[30]的做法，依據企業所在行業將樣本劃分為勞動密集型企業和資本密集型企業進行回歸，①結果如表6列（1）—列（4）所示。勞動密集型行業通常為技術相對固定的傳統產業，企業對外直接投資的動機主要為尋求廉價優質的資源[31]。企業數字化轉型在勞動密集型企業尋求資源和選擇新市場時發揮重要作用，因而促進對外直接投資擴展邊際；勞動密集型企業追加投資時資金需求和技術壁壘相對較低，所以企業數字化轉型對深化投資的影響較弱。資本密集型企業通常需要大規模資本投入且投資成本波動幅度更大，通過企業數字化轉型獲取的最新信息不僅能顯著提升投資新海外市場的收益、降低投資風險，同時還可能顯著降低投資成本，因而企業數字化轉型會促進該類企業對外直接投資二元邊際。

外資流入會通過競爭效應和技術溢出效應提升本土企業開拓海外市場的能力和意愿。本文將2010—2020年256個地級市外資流入額與樣本企業辦公城市相匹配，并按照樣本城市年度外資流入額的中位數劃分樣本，高于中位數的城市為高外資流入城市，否則為低外資流入城市，分樣本回歸結果如表6列（5）—列（8）所示。處于低外資流入城市的企業由于外資企業技術溢出效應較弱，因而擁有較強的技術尋求型對外直接投資動機。企業數字化轉型使傳統信息技術難以滿足當前處理海量信息的需求，從而進一步強化技術尋求型對外直接投資動機，加速其對外投資新市場的進程，而處于高外資流入城市的企業由于外資企業在當地具有更強烈的示范效應，可能通過模仿和學習，加速數字化轉型，進而加快投資海外市場的進程，因而企業數字化轉型顯著促進兩類企業對外直接投資擴展邊際。企業數字化轉型對低外資流入城市企業對外直接投資集約邊際的影響不顯著，這表明缺乏外資企業競爭使處于低外資流入城市的企業安于國內市場經營。②

五、機制檢驗與進一步分析

（一）機制檢驗

根據前文理論分析，企業數字化轉型通過提高企業人力資本水平、提升企業監管效率和緩解企業融資約束促進對外直接投資二元邊際。本文參考胡山和余泳澤[32]的做法，檢驗企業數字化轉型對上述中介變量的影響，機制檢驗的回歸結果如表7所示。表7列（1）的回歸結果表明，企業數字化轉型會顯著提高企業人力資本水平，從而促進對外直接投資二元邊際，假設2a得以驗證。表7列（2）的回歸結果表明，企業數字化轉型有助于提升企業監管效率，從而促進對外直接投資二元邊際，假設2b得以驗證。表7列（3）的回歸結果表明，企業數字化轉型會顯著緩解企業融資約束，從而促進對外直接投資二元邊際，假設2c得以驗證。

（二）進一步分析：溢出效應

前文重點關注企業數字化轉型如何影響對外直接投資二元邊際。但企業所在行業數字化轉型、行業內相似企業行動決策和行業內成功企業行動決策同樣可能通過反饋效應、示范效應和競爭效應影響對外直接投資決策。因此，本文構建如下模型研究行業數字化發展和企業間行動決策對對外直接投資二元邊際的溢出效應。

其中，R分別表示行業數字化轉型（indig）、相似企業行動決策（peer）和成功企業行動決策（achiever），θ3表示溢出效應。本文借鑒陳立敏等[33]的做法，分別用企業模仿密度和成功企業模仿密度衡量相似企業行動決策和成功企業行動決策。

⒈行業內溢出效應

表8列（1）和列（2）的回歸結果表明，企業數字化轉型與行業數字化轉型的交互項對對外直接投資集約邊際有顯著正向影響，但對對外直接投資擴展邊際的影響不顯著。可能的原因是，貿易摩擦等沖擊進一步惡化投資環境，風險規避程度提升使企業更傾向于深化已有海外市場投資，通過投資更為熟悉的市場規避風險。行業內大型企業通過數字化轉型獲得壟斷優勢后迫使其他企業退出市場，因而行業數字化轉型并未促進行業內所有企業數字化轉型及對外直接投資。此外，中國企業更傾向于將獲取的知識在熟悉的海外市場精耕細作[34]，使行業數字化發展并未有效轉化為企業投資新市場的動力。

⒉企業間溢出效應

表8列（3）和列（4）的回歸結果表明，企業數字化轉型與相似企業行動決策的交互項對對外直接投資擴展邊際的影響顯著為負，對對外直接投資集約邊際的影響顯著為正。當企業試圖通過模仿相似企業投資行為進入新海外市場時，相似企業可能會采取相應策略阻止企業進入，使企業難以僅憑借模仿拓展新海外市場。但就對外直接投資集約邊際而言，企業間合作效應表現得更為顯著。同一國家相似企業間更可能分享信息[26]，數字化手段使信息能更迅速地在企業間傳遞；同時，相似企業產品的替代效應使企業進入某一市場后會節約后續宣傳成本[35]，且通信技術發展使企業能迅速獲悉相似企業數字化戰略、對外投資決策以及外界對此類行為的反應，使企業能基于相似企業經驗制定符合自身發展的投資策略，促進對外直接投資集約邊際。

表8列（5）和列（6）的回歸結果顯示，企業數字化轉型與成功企業行動決策的交互項對對外直接投資擴展邊際的影響顯著為正，對對外直接投資集約邊際的影響不顯著。可能的原因在于，行業內成功企業存在示范效應，其他企業傾向于追隨行業內成功企業[36]。由于體量懸殊，初次進入新市場時，成功企業往往不會設置過多進入壁壘阻止小企業進入，因而強烈的示范效應會促進其他企業對外直接投資擴展邊際。但隨著對外直接投資集約邊際的深化，企業在海外市場不斷積累經驗，會意識到由于技術等方面的差異，成功企業的戰略規劃不僅難以復制，而且可能不適合自身發展。同時，在海外市場擁有一定市場勢力后，為維護壟斷地位，成功企業可能會對意圖繼續擴大投資的企業實施進入阻止策略，阻礙競爭者追加投資和擴大市場份額，使成功企業數字化轉型對對外直接投資集約邊際并無顯著溢出效應。

六、研究結論與政策啟示

對外直接投資是高水平對外開放的重要內容。本文基于2010—2020年中國滬深兩市A股上市公司數據，采用雙向固定效應模型實證研究企業數字化轉型對對外直接投資二元邊際的影響及作用機制。研究結果表明：企業數字化轉型能顯著促進企業對外直接投資二元邊際；企業數字化轉型對對外直接投資二元邊際的影響在企業、行業和城市層面存在異質性，企業數字化轉型能促進創新型企業、非國有企業、資本密集型企業和高外資流入城市企業的對外直接投資二元邊際，但對非創新型企業、國有企業、勞動密集型企業和低外資流入城市企業對外直接投資集約邊際的影響均不顯著；企業數字化轉型通過提高企業人力資本水平、提升企業監管效率和緩解企業融資約束促進對外直接投資二元邊際；行業數字化轉型、相似企業行動決策和成功企業行動決策對對外直接投資二元邊際具有溢出效應，行業數字化轉型、相似企業行動決策會強化企業數字化轉型對對外直接投資集約邊際的影響，成功企業行動決策會強化企業數字化轉型對對外直接投資擴展邊際的影響，但相似企業行動決策會削弱企業數字化轉型對對外直接投資擴展邊際的影響。基于上述研究結論，筆者得出以下政策啟示：

首先，企業應全面推進數字化建設。數字化建設不應局限于搭建數字平臺和拓展線上渠道，更應從數字化賦權設施、數字化媒介和數字化交易等方面加速數字化轉型。同時，企業應結合自身實際，對外充分借助數字平臺搜尋優質人力資本，獲取先進的技術知識和跨國管理經驗；對內進一步激發人才潛力，借助“人才紅利”，寬領域、多層次地部署對外直接投資目的地。此外，在提高人力資本水平的同時，企業應注重提升監管效率，使監管與數字化轉型相匹配，并重視數字化對融資的作用，發揮數字平臺優勢，通過積極信息披露和良好媒體關系增進投資者對企業的了解，緩解自身在對外直接投資中的融資約束，從而促進對外直接投資。

其次，企業應充分意識到自身特點，選擇適合自身數字化轉型和開拓海外市場的策略。企業應提升自身創新能力，借助數字化轉型的有利條件，積極借鑒國內外優秀企業的經驗，降低開拓海外市場的成本，促進對外直接投資擴展邊際。同時，企業應主動將數字化手段運用到對現有海外市場的分析中，以提升分析預測的準確性。相似企業不僅應積極借助數字技術進行經驗借鑒和知識學習，提升應對開拓新海外市場競爭壓力的能力，而且應提升合作意識，攜手出海，充分發揮數字化轉型對深耕海外市場的積極作用。成功企業應充分發揮自身示范作用，帶動其他企業進行數字化轉型和開拓海外市場。

最后，政府在企業數字化轉型過程中應發揮好支持、引導和監管的作用。政府應引導國有企業通過數字化手段既提升上級對下級、母公司對子公司的管控能力，也接收來自下級或子公司的反饋信息。同時，政府應主動識別在數字化轉型中成功企業設置的隱形壁壘，警惕企業“走出去”過程中潛在的“贏者通吃”“低端鎖定”問題，維護市場秩序，鼓勵不同類型企業公平競爭，充分發揮企業數字化轉型對對外直接投資二元邊際的積極影響。

參考文獻：

[1] 趙宸宇，王文春，李雪松.數字化轉型如何影響企業全要素生產率[J].財貿經濟，2021，42（7）：114-129.

[2] 柏培文，喻理.數字經濟發展與企業價格加成：理論機制與經驗事實[J].中國工業經濟，2021（11）：59-77.

[3] 葉永衛，李鑫，劉貫春.數字化轉型與企業人力資本升級[J].金融研究，2022（12）：74-92.

[4] CHE Y， ZHANG L. Human capital， technology adoption and firm performance： impacts of China？s higher education expansion in the late 1990s[J]. The economic journal，2018，128（614）：2282-2320.

[5] CHENG Z， LI L， LIU J. The impact of foreign direct investment on urban PM2.5 pollution in China[J]. Journal of environmental management，2020，265（1）：433-467.

[6] SIEBEL T. Digital transformation： survive and thrive in an era of mass extinction [M]. New York： Rosettabooks，2019：1-10.

[7] 戚聿東，肖旭.數字經濟時代的企業管理變革[J].管理世界，2020，36（6）：135-152+250.

[8] ZHANG C， KANDILOV I T， WALKER M D. Direct flights and cross？border mergers & acquisitions[J]. Journal of corporate finance，2021，70（1）：1-20.

[9] 沈國兵，袁征宇.企業互聯網化對中國企業創新及出口的影響[J].經濟研究，2020，55（1）：33-48.

[10] 李雪松，黨琳，趙宸宇.數字化轉型、融入全球創新網絡與創新績效[J].中國工業經濟，2022（10）：43-61.

[11] SHI W， SUN S L， YAN D， et al. Institutional fragility and outward foreign direct investment from China[J]. Journal of international business studies，2017，31（48）：452-476.

[12] 袁淳，肖土盛，耿春曉，等.數字化轉型與企業分工：專業化還是縱向一體化[J].中國工業經濟，2021（9）：137-155.

[13] HITT L M. Information technology and firm boundaries： evidence from panel data[J]. Informational systems research，1999，22（2）：134-149.

[14] 吳非，胡慧芷，林慧妍，等.企業數字化轉型與資本市場表現——來自股票流動性的經驗證據[J].管理世界，2021，37（7）：130-144+110.

[15] WU M， LIU Y， CHUNG H F， et al. When and how mobile payment platform complementors matter in cross？border B2B e？commerce ecosystems？An integration of process and modularization analysis[J]. Journal of business research，2022，139（2）：843-854.

[16] BUKHT R， HEEKS R. Defining， conceptualising and measuring the digital economy[J]. International organization research journal，2018，13（2）：143-172.

[17] 姜建剛，張建紅.政治換屆、國際關系與中國對外直接投資：交易成本視角[J].世界經濟研究，2020（7）：33-45+135-136.

[18] DINERSTEIN M， EINAV L， LEVIN J， et al. Consumer price search and platform design in internet commerce[J]. The American economic review，2018，108（7）：1820-1859.

[19] CHEN M X， WU M. The value of reputation in trade： evidence from Alibaba[J]. The review of economics and statistics，2021，103（5）：857-873.

[20] RHUE L， SUNDARARAJAN A. Playing to the crowd？Digital visibility and the social dynamics of purchase disclosure[J]. MIS quarterly，2019，43（4）：1127-1141.

[21] 孟夏，董文婷.企業數字化轉型與出口競爭力提升——來自中國上市公司的證據[J].國際貿易問題，2022（10）：73-89.

[22] ZHAN J， ZHANG Z Y， ZHANG S， et al. Manufacturing servitization in the digital economy： a configurational analysis from dynamic capabilities and lifecycle perspective[J]. Industral management & data systems，2023，123（1）：79-111.

[23] 唐松，伍旭川，祝佳.數字金融與企業技術創新——結構特征、機制識別與金融監管下的效應差異[J].管理世界，2020，36（5）：52-66+59.

[24] 許憲春，張美慧.中國數字經濟規模測算研究——基于國際比較的視角[J].中國工業經濟，2020（5）：23-41.

[25] BAREFOOT K， CURTIS D， JOLLIFF W， et al. Defining and measuring the digital economy[R]. Washington： US Department of Commerce Bureau of Economic Analysis，2018.

[26] 張葉青，陸瑤，李樂蕓.大數據應用對中國企業市場價值的影響——來自中國上市公司年報文本分析的證據[J].經濟研究，2021，56（12）：42-59.

[27] 張勛，楊桐，汪晨，等.數字金融發展與居民消費增長：理論與中國實踐[J].管理世界，2020（11）：48-63.

[28] 黃遠浙，鐘昌標，葉勁松，等.跨國投資與創新績效——基于對外投資廣度和深度視角的分析[J].經濟研究，2021，56（1）：138-154.

[29] 洪俊杰，蔣慕超，張宸妍.數字化轉型、創新與企業出口質量提升[J].國際貿易問題，2022（3）：1-15.

[30] 魯桐，黨印.公司治理與技術創新：分行業比較[J].經濟研究，2014，49（6）：115-128.

[31] 王恕立，劉軍，胡宗彪.FDI流入、動機差異與服務產品垂直型產業內貿易[J].世界經濟，2014，37（2）：71-94.

[32] 胡山，余泳澤.數字經濟與企業創新：突破性創新還是漸進性創新？[J].財經問題研究，2022（1）：42-50.

[33] 陳立敏，劉靜雅，張世蕾.模仿同構對企業國際化—績效關系的影響——基于制度理論正當性視角的實證研究[J].中國工業經濟，2016（9）：127-143.

[34] LI J， LI Y， SHAPIRO D. Knowledge seeking and outward FDI of emerging market firms：the moderating effect of inward FDI[J]. Global strategy journal，2012，61（4）：277-295.

[35] KEDIA B L， RHEW N D， GAFFNEY N T， et al. Emerging market multinationals： coopetition for global growth[J]. Thunderbird international business review，2016，11（6）：515-526.

[36] 蔣為，李行云，宋易珈.中國企業對外直接投資快速擴張的新解釋——基于路徑、社群與鄰伴的視角[J].中國工業經濟，2019（3）：62-80.

How Does Digital Transformation of Enterprises Affect the Dual Margin of Foreign Direct Investment？

QUE Cheng-yu， CUI Jie， MA Bin

（School of International Economics and Trade， Dongbei University of Finance and Economics， Dalian 116025， China）

Summary：Since joining the WTO， Chinas foreign direct investment （FDI） has developed rapidly in both depth and breadth. Nevertheless， there are still a series of problems in Chinas FDI， such as unclear competitive advantage and unbalanced geographical distribution. This not only makes enterprises face higher risks in the process of going global， but also brings challenges to Chinas deep participation in global industrial division and cooperation. The accelerated digital transformation of enterprises has greatly improved the production efficiency and level of enterprises， and brought new opportunities for enterprises to enhance the probability and scale of FDI. In this context， it is of great academic value and practical significance to explore the impact of digital transformation of enterprises on the dual margin of FDI from a more detailed perspective by using firm？level data.

Based on the data of A？share listed companies in Shanghai and Shenzhen from 2010 to 2020， this paper empirically studies the influence of digital transformation of enterprises on the dual marginal of FDI and its mechanism by using the fixed effect model. The results show that the digital transformation of enterprises significantly promotes the dual margin of FDI， and the regression results are still robust after considering endogeneity problems. The results of heterogeneity analysis show that the digital transformation of enterprises significantly promotes the intensive margin of FDI of innovative enterprises and non？state？owned enterprises （SOEs）， and has a significantly positive impact on the expansion margin of FDI of labor？intensive and capital？intensive enterprises， but only on the intensive margin of FDI of capital？intensive enterprises， and it has a more significant impact on the dual margin of FDI of enterprises in cities with high foreign capital inflow. The results of mechanism analysis show that the digital transformation of enterprises promotes the dual margin of FDI by improving the level of human capital and the efficiency of enterprise supervision， and relaxing the financing constraints of enterprises. Further analysis shows that digital transformation of industries， similar enterprises action decisions and successful enterprises action decisions have significant spillover effects.

The marginal contributions of this paper are mainly reflected in the following three aspects. Firstly， on the basis of considering information technology， the influence of digital media， hardware facilities and digital infrastructure is included， and the digital transformation of enterprises is measured in dimensions of digital empowerment facilities， digital media and digital transaction. The influence of digital transformation of enterprises on FDI is systematically explored. Secondly， the FDI is decomposed into expansion margin and intensive margin， and the difference in the impact of enterprise digital transformation on dual margin of FDI. Thirdly， this paper expands the influence of digital transformation from enterprises to inter？enterprises to analyze the spillover effect of digital transformation in industries and enterprises.

Key words：digital transformation of enterprises； FDI； human capital level； regulatory efficiency； financing constraint

（責任編輯：孫艷）

[DOI]10.19654/j.cnki.cjwtyj.2023.12.008

[引用格式]闕澄宇，崔潔，馬斌.企業數字化轉型如何影響對外直接投資二元邊際？[J].財經問題研究，2023（12）：91-104.

① 對于部分企業未披露互聯網零售收入，本文借鑒Barefoot等[25]與張葉青等[26]的做法，用企業網絡搜索指數與其所在行業網絡搜索指數之比近似替代該企業與所在行業數字化產出之比，再以該企業當年所在行業總產出乘以該比率的結果替代企業數字化交易值。根據CNRDS數據庫數據字段說明，企業網絡搜索指數是指企業股票代碼、企業簡稱和企業全稱等關鍵字在搜索引擎上的搜索量，其能較好地反映企業在互聯網上的受關注程度。

② 正向指標包括企業經營性凈現金流與上期總資產的比值、企業現金股利與上期總資產的比值、企業現金持有量與上期總資產的比值；負向指標包括企業資產負債率和企業托賓Q值。

① 參照已有研究，采用重復抽樣1 000次計算回歸結果的標準誤。

① 樣本中技術密集型企業經營時間大多在三年以內，且存在大量缺失值，因而此處僅探討勞動密集型企業和資本密集型企業的異質性問題。

② 上述城市包含四大直轄市，可能影響回歸結果的準確性，本文進一步采用省級層面外資流入數據進行分組，分組依據如前所述。高外資流入地回歸結果與城市層面數據一致，但企業數字化轉型對低外資流入地企業對外直接投資二元邊際均無顯著影響，該回歸結果未在正文中列出，留存備索。