企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與出口產(chǎn)品質(zhì)量提升

馬丹 董家伶

摘 要：在數(shù)字革命的驅(qū)動(dòng)下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量的提升作用顯著，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)因?yàn)槠髽I(yè)類型、所屬地區(qū)的不同而存在差異。具體而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)國(guó)有企業(yè)的出口產(chǎn)品質(zhì)量促進(jìn)作用明顯大于非國(guó)有制企業(yè)，對(duì)東部地區(qū)的企業(yè)的出口產(chǎn)品質(zhì)量促進(jìn)作用明顯大于中西部東北部地區(qū)企業(yè)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能通過(guò)企業(yè)創(chuàng)新渠道對(duì)企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量產(chǎn)生影響。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；創(chuàng)新水平；出口產(chǎn)品質(zhì)量

中圖分類號(hào)：F270；F752文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009 - 5381（2023）03 - 0104 - 14

一、引言

在數(shù)字革命背景下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)的深度融合已經(jīng)逐步滲透至經(jīng)濟(jì)社會(huì)的眾多領(lǐng)域，這也導(dǎo)致以此為表征的數(shù)字化轉(zhuǎn)型日益嵌入企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的各環(huán)節(jié)。國(guó)家發(fā)改委為了解決“不會(huì)轉(zhuǎn)、不能轉(zhuǎn)、不敢轉(zhuǎn)”這一難題，于2020 年發(fā)布《數(shù)字化轉(zhuǎn)型伙伴行動(dòng)倡議》，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和紓困提供幫助?！吨腥A人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》（以下簡(jiǎn)稱“十四五”規(guī)劃）也指出要加快數(shù)字化發(fā)展，建設(shè)數(shù)字中國(guó)，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式變革。

當(dāng)前，全球經(jīng)濟(jì)正處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期，數(shù)字技術(shù)是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的推動(dòng)力，也是世界各國(guó)提升國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。近年來(lái)，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)新時(shí)代的到來(lái)以及中國(guó)出口貿(mào)易的迅速發(fā)展，中國(guó)對(duì)外貿(mào)易規(guī)模不斷擴(kuò)大，在全球分工中的參與度不斷提高。2020年，中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模約占GDP比重的40%，成為全球第二大數(shù)字經(jīng)濟(jì)體，其中產(chǎn)業(yè)數(shù)字化規(guī)模對(duì)GDP的貢獻(xiàn)率接近31%?？梢钥闯?，數(shù)字技術(shù)逐漸成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展中新的增長(zhǎng)點(diǎn)和核心驅(qū)動(dòng)力，推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提升企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量，從而在國(guó)際市場(chǎng)中產(chǎn)生貿(mào)易新優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，中國(guó)高度重視以數(shù)字化轉(zhuǎn)型引領(lǐng)高質(zhì)量發(fā)展，以數(shù)字賦能推動(dòng)貿(mào)易強(qiáng)國(guó)建設(shè)，出臺(tái)了很多支持?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型的政策來(lái)推動(dòng)企業(yè)“走出去”。在“十四五”規(guī)劃中，“加快數(shù)字化發(fā)展，建設(shè)數(shù)字中國(guó)”的論述為未來(lái)各行業(yè)的發(fā)展提供了機(jī)遇。在黨的二十大報(bào)告中，明確提出了“支持專精特新企業(yè)發(fā)展”“促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合”等政策，為制造業(yè)企業(yè)的發(fā)展指明了前進(jìn)方向。

然而，在競(jìng)爭(zhēng)激烈的數(shù)字化時(shí)代，傳統(tǒng)企業(yè)的低效發(fā)展模式已經(jīng)無(wú)法滿足我國(guó)未來(lái)的發(fā)展戰(zhàn)略，我國(guó)出口貿(mào)易仍然存在很多不足。比如，我國(guó)當(dāng)前對(duì)進(jìn)口中間產(chǎn)品的依賴性較高、最終出口產(chǎn)品的附加值較低、人口紅利與勞動(dòng)力成本逐漸失去競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、在關(guān)鍵技術(shù)上難以突破、缺乏創(chuàng)新型人才等，這些問(wèn)題亟待解決。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展對(duì)各行各業(yè)都產(chǎn)生了深刻的影響，也為我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)注入了強(qiáng)勁動(dòng)力。數(shù)字技術(shù)的不斷融合與投入，可以帶來(lái)生產(chǎn)效率的提高、產(chǎn)品質(zhì)量的提升。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)出口有關(guān)鍵作用，企業(yè)在新發(fā)展階段需要進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，充分利用自身資源，促進(jìn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)升級(jí)優(yōu)化，提升出口產(chǎn)品質(zhì)量，維持自身競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

本研究從企業(yè)層面入手，研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其出口產(chǎn)品質(zhì)量的提升作用，在此基礎(chǔ)上探究企業(yè)創(chuàng)新水平與企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量的邏輯關(guān)聯(lián)，為全球數(shù)字化背景下我國(guó)企業(yè)的出口產(chǎn)品質(zhì)量提升提供經(jīng)驗(yàn)支持和理論支撐。本研究在理論和實(shí)證上為有關(guān)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與出口產(chǎn)品質(zhì)量的研究提供了事實(shí)支撐，可能的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，拓展了新新貿(mào)易理論，將數(shù)字技術(shù)納入理論模型當(dāng)中，分析了出口企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其出口產(chǎn)品質(zhì)量的影響；第二，豐富了關(guān)于企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量影響因素的現(xiàn)有研究，數(shù)字化變革背景下的創(chuàng)新效應(yīng)是影響企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量的重要因素，有助于企業(yè)擺脫“低端鎖定”困境，向價(jià)值鏈高端攀升；第三，理論與實(shí)證結(jié)合，利用雙重差分、工具變量法進(jìn)行實(shí)證回歸，驗(yàn)證理論模型提出的假設(shè)，得到的結(jié)論較為可靠。

二、文獻(xiàn)綜述

Ebert C和Duarte C將數(shù)字化轉(zhuǎn)型定義為企業(yè)在生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)和服務(wù)過(guò)程中運(yùn)用數(shù)字技術(shù)降低重復(fù)勞動(dòng)比例，或利用先進(jìn)數(shù)字技術(shù)替代傳統(tǒng)數(shù)字技術(shù)的變革過(guò)程[1]。關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究，早期主要聚焦于信息技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用、制造業(yè)企業(yè)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)改變現(xiàn)有生產(chǎn)格局、提高生產(chǎn)效率[2]。后期“互聯(lián)網(wǎng) + 制造業(yè)”發(fā)展模式為制造業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型開(kāi)辟了新路徑，極大地促進(jìn)了制造業(yè)提質(zhì)增效[3]。在這些研究的基礎(chǔ)上，學(xué)者們從生產(chǎn)要素投入的視角將數(shù)字化引入傳統(tǒng)企業(yè)生產(chǎn)理論框架中進(jìn)行分析。趙宸宇等通過(guò)對(duì)上市公司的年度報(bào)告與數(shù)字化相關(guān)的詞頻進(jìn)行處理和統(tǒng)計(jì)得出數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，實(shí)證發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)提高企業(yè)創(chuàng)新、優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)進(jìn)而提升企業(yè)生產(chǎn)率[4]。袁淳等在已有研究的基礎(chǔ)上構(gòu)建相對(duì)完備的數(shù)字化詞典，通過(guò)文本分析法構(gòu)建上市公司數(shù)字化指標(biāo)，實(shí)證發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升了企業(yè)專業(yè)化分工，進(jìn)而提升企業(yè)生產(chǎn)效率[5]。張晴和于津平根據(jù)完全消耗系數(shù)構(gòu)建制造業(yè)行業(yè)數(shù)字化依賴度，通過(guò)實(shí)證發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提高了企業(yè)全球價(jià)值鏈地位[6]。事實(shí)上，在數(shù)字技術(shù)或數(shù)字化方面?zhèn)涫軣嶙h的問(wèn)題還有關(guān)于計(jì)算機(jī)與生產(chǎn)率之間的“索洛悖論”。數(shù)字化革命需要經(jīng)歷多階段迭代，進(jìn)而滲透至經(jīng)濟(jì)社會(huì)的各個(gè)環(huán)節(jié)，逐漸融合于傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)進(jìn)而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，但對(duì)于數(shù)字化程度較低的部門(mén)而言，則很容易出現(xiàn)生產(chǎn)率增長(zhǎng)停滯的現(xiàn)象。李帥娜在Acemoglu 和Restrepo研究的基礎(chǔ)上，將自動(dòng)化因素引入最終產(chǎn)品的CES生產(chǎn)函數(shù)的中間產(chǎn)品項(xiàng)中，并在一般均衡框架下考察數(shù)字技術(shù)對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響。大量經(jīng)驗(yàn)證據(jù)也可作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于提振全要素生產(chǎn)率的例證。

此外，還有部分學(xué)者研究了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)出口行為的影響。何菊香等驗(yàn)證了互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展對(duì)出口促進(jìn)作用的空間溢出效應(yīng)。施炳展等指出互聯(lián)網(wǎng)通過(guò)降低出口固定成本從而擴(kuò)大出口規(guī)模，但具體的影響程度與企業(yè)本身的特征息息相關(guān)[7]。易靖韜等驗(yàn)證了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)出口具有重要影響，企業(yè)創(chuàng)新、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)數(shù)字化與出口的關(guān)系有正向調(diào)節(jié)作用，對(duì)制度環(huán)境具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

可見(jiàn)，企業(yè)發(fā)展必然走向企業(yè)數(shù)字化，企業(yè)數(shù)字化能提高企業(yè)參加貿(mào)易的概率。從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響來(lái)看，企業(yè)原有的組織和管理方式將伴隨數(shù)字化水平的提升而優(yōu)化，更加高效地利用內(nèi)部資源，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新能力的提升和加強(qiáng)對(duì)創(chuàng)新機(jī)遇的預(yù)測(cè)，從而有可能提升生產(chǎn)能力和出口產(chǎn)品的質(zhì)量。數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的普及和智能設(shè)備的互聯(lián)互通為企業(yè)提供了高效的外部學(xué)習(xí)條件，企業(yè)能夠及時(shí)感知外部環(huán)境的變化。也就是說(shuō)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠賦能企業(yè)獲取外部創(chuàng)新資源，進(jìn)而催化企業(yè)創(chuàng)新模式開(kāi)放，促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

從上述文獻(xiàn)回顧可以發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究多側(cè)重?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)的一般影響，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)出口的影響多是從宏觀層面研究，從企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量角度出發(fā)的研究較少；對(duì)數(shù)字技術(shù)與產(chǎn)品質(zhì)量關(guān)系的研究主要是從互聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人或人工智能等數(shù)字技術(shù)角度討論其對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的影響，對(duì)產(chǎn)品本身的數(shù)字化程度討論較少，產(chǎn)品數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否提升產(chǎn)品質(zhì)量仍有待研究?，F(xiàn)有數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)研究多從理論或測(cè)算角度展開(kāi)，集中闡述數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展邏輯及指標(biāo)測(cè)算，從微觀企業(yè)主體角度深入分析的較少。通過(guò)對(duì)已有的企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量的影響因素研究回顧，還缺乏細(xì)化的關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量的作用機(jī)制研究。

三、理論機(jī)制

本文將討論企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量的影響作用以及影響路徑，并探究企業(yè)創(chuàng)新能力是否是數(shù)字化促進(jìn)企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量提升的中介變量。

（一）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量的直接影響

數(shù)字化轉(zhuǎn)型以信息技術(shù)為引擎，在數(shù)字化浪潮中逐步成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素改變了傳統(tǒng)的生產(chǎn)組織方式，提高信息傳遞和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的效率，成為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要組成部分。數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)生產(chǎn)高質(zhì)量產(chǎn)品，降低產(chǎn)品需求彈性，增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，擁有更高的產(chǎn)品定價(jià)權(quán)，從而有利于提高企業(yè)的出口競(jìng)爭(zhēng)力。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠?yàn)橹圃鞓I(yè)企業(yè)帶來(lái)全方位的優(yōu)化和升級(jí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過(guò)企業(yè)生產(chǎn)能力、生產(chǎn)效率兩條途徑來(lái)促進(jìn)企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量的提高。制造業(yè)的數(shù)字化與企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量之間具有顯著的U型關(guān)系，只有當(dāng)數(shù)字化投入超過(guò)某一臨界值時(shí)，才能明顯地提升企業(yè)生產(chǎn)效率、降低產(chǎn)品生產(chǎn)成本以及推動(dòng)產(chǎn)業(yè)融合，對(duì)企業(yè)出口產(chǎn)品產(chǎn)生積極影響。數(shù)字技術(shù)可以在企業(yè)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)人力、機(jī)器、產(chǎn)品的互聯(lián)互通，不斷優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)的資源配置效率，同時(shí)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)的生態(tài)演進(jìn)，通過(guò)不同企業(yè)的相互協(xié)作進(jìn)一步提高產(chǎn)品質(zhì)量。

基于以上分析，本文提出假設(shè)1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平高的企業(yè)出口產(chǎn)品的質(zhì)量更高。

（二）企業(yè)創(chuàng)新能力對(duì)企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量的間接影響

企業(yè)能夠借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型來(lái)減少資源錯(cuò)配的發(fā)生，提升運(yùn)營(yíng)效率，增強(qiáng)數(shù)據(jù)推動(dòng)創(chuàng)新的能力。同時(shí)，數(shù)字化會(huì)創(chuàng)造更多科技創(chuàng)新資源，增強(qiáng)企業(yè)組織韌性，提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的能力。新興技術(shù)革命以信息技術(shù)為核心，數(shù)字技術(shù)降低了企業(yè)運(yùn)營(yíng)生產(chǎn)全流程中的各類成本，使企業(yè)可以分配更多資金用于研發(fā)創(chuàng)新，增加ICT投入激勵(lì)了創(chuàng)新行為，從而使產(chǎn)品的綜合性能得到提升，進(jìn)而體現(xiàn)在產(chǎn)品質(zhì)量等方面。數(shù)字技術(shù)通過(guò)數(shù)字平臺(tái)，加速知識(shí)、技術(shù)等的流動(dòng)和擴(kuò)散，拓展全球價(jià)值鏈的學(xué)習(xí)或干中學(xué)知識(shí)邊界，大大加速了技術(shù)創(chuàng)新，提高了企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量。企業(yè)通過(guò)數(shù)字平臺(tái)運(yùn)用數(shù)字技術(shù)改造企業(yè)運(yùn)營(yíng)模式，內(nèi)化知識(shí)并聚焦于更細(xì)分的垂直專業(yè)化產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新和產(chǎn)品質(zhì)量提升。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可通過(guò)降低成本、提高企業(yè)資本利用效率、提升創(chuàng)新能力等途徑，提升實(shí)體企業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量及經(jīng)濟(jì)效益。

另外，本文從消費(fèi)者、生產(chǎn)者行為以及市場(chǎng)一般均衡條件的角度入手，分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平對(duì)企業(yè)出口質(zhì)量的影響。

參考Hallak et al.的模型[8]，消費(fèi)者偏好函數(shù)采用CES偏好形式：

（1）

表示產(chǎn)品? 的質(zhì)量， 表示消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品? 的需求量， 是消費(fèi)者能夠買(mǎi)到的所有種類的產(chǎn)品集合， 衡量了不同產(chǎn)品之間的替代彈性， 表示對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的偏好強(qiáng)度。

通過(guò)局部均衡可以求得：

（2）

其中，，是衡量不同質(zhì)量層級(jí)產(chǎn)品的綜合價(jià)格指數(shù)；代表給定的國(guó)外市場(chǎng)支出水平。

從生產(chǎn)者行為角度來(lái)看，通過(guò)數(shù)字化賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，可以加速企業(yè)生產(chǎn)的數(shù)字化智能化進(jìn)程，改變企業(yè)的創(chuàng)新模式，使消費(fèi)者消息可以更便捷有效地收集并投入新產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程，加快企業(yè)對(duì)產(chǎn)品升級(jí)更新的進(jìn)程，提高產(chǎn)品的綜合性能。此外，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用擴(kuò)大了數(shù)據(jù)和知識(shí)要素在企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)之間的交流和分享，助力企業(yè)內(nèi)部研發(fā)設(shè)計(jì)創(chuàng)新。根據(jù)已有學(xué)者關(guān)于數(shù)字技術(shù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新影響的研究，可以假設(shè)企業(yè)的創(chuàng)新能力R是其數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平e的函數(shù)，， 代表企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平。

對(duì)于出口企業(yè)而言，考慮到出口過(guò)程中的冰山成本，其出口產(chǎn)品的價(jià)格可以表示為。其中代表國(guó)際貿(mào)易的冰山成本，表示企業(yè)在不考慮冰山成本時(shí)的價(jià)格。由于運(yùn)輸成本在高質(zhì)量產(chǎn)品的價(jià)格組成中占比相對(duì)更小，所以本文假定關(guān)于是遞減的。

出口企業(yè)的收入可以表示為：，將價(jià)格的表達(dá)式代入收入表達(dá)式化簡(jiǎn)得：

（3）

再令，則有：

（4）

由于企業(yè)生產(chǎn)率反映了企業(yè)能以更低投入成本生產(chǎn)產(chǎn)品的能力。參考Hallak et al.的設(shè)定，將企業(yè)的邊際成本設(shè)定為? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?。其中，為常數(shù)，為企業(yè)的生產(chǎn)率，為邊際成本的質(zhì)量彈性。

企業(yè)要生產(chǎn)達(dá)到一定質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)品，首先要投入固定成本，而且對(duì)于具有不同創(chuàng)新能力的企業(yè)，其在給定支出下生產(chǎn)高質(zhì)量產(chǎn)品的能力也不同。一家具有較高產(chǎn)品創(chuàng)新能力的企業(yè)，能夠更有效地生產(chǎn)新產(chǎn)品，將消費(fèi)者的差異化質(zhì)量需求更快速地轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量產(chǎn)品的生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)商品和服務(wù)生產(chǎn)創(chuàng)新的精準(zhǔn)匹配，降低產(chǎn)品創(chuàng)新失敗的成本?；贏lexis Antoniades的理論，在Hallk et al.的基礎(chǔ)上加以應(yīng)用，將企業(yè)的固定成本設(shè)定為：

其中，表示企業(yè)達(dá)到的創(chuàng)新能力。越大，表明企業(yè)的生產(chǎn)成本隨著企業(yè)創(chuàng)新而下降，即企業(yè)創(chuàng)新能力越強(qiáng)。為常數(shù)，表示固定成本的質(zhì)量彈性。

根據(jù)出口企業(yè)的收入和成本函數(shù)，利潤(rùn)函數(shù)可表示為：

（5）

其中，為企業(yè)出口的固定成本。根據(jù)一般均衡條件，求得最優(yōu)價(jià)格為：

（6）

將最優(yōu)價(jià)格代入利潤(rùn)函數(shù)（5）式，令可得：

（7）

對(duì)求導(dǎo)得到利潤(rùn)最大化的一階條件，即：

（8）

的彈性為，假定，令，

將（8）式等式左右兩邊同時(shí)乘以，化簡(jiǎn)可得：

（9）

由于關(guān)于 是遞減的，關(guān)于 是遞增的，分析可得。又由于，則。

基于以上分析，本文提出假設(shè)2： 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平通過(guò)影響企業(yè)創(chuàng)新能力影響企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量。

四、模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)來(lái)源與變量選取

（一）模型構(gòu)建

1.基準(zhǔn)模型

根據(jù)前面關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)出口質(zhì)量影響的分析，從中間投入的角度測(cè)算了中國(guó)各部門(mén)的數(shù)字化程度。本文將設(shè)定計(jì)量模型對(duì)理論假設(shè)做出驗(yàn)證，模型設(shè)定如下：

（10）

其中，下標(biāo)i、d、t分別代表上市企業(yè)、出口目的國(guó)、年份，表示t年i企業(yè)出口到d國(guó)的產(chǎn)品質(zhì)量，表示i企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平，是企業(yè)層面的控制變量。此外，本文在計(jì)量模型中還加入了企業(yè)—目的國(guó)固定效應(yīng)（）和年份固定效應(yīng)（）。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文首先將海關(guān)數(shù)據(jù)與我國(guó)上市企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，再將其與企業(yè)層面的變量進(jìn)行匹配合并?？紤]到2007年以前上市企業(yè)變量缺失較多，且我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展及深化應(yīng)用集中發(fā)生在2007年以后，因此將研究樣本確定為2007—2015年的上市企業(yè)。篩選數(shù)據(jù)的原則如下：

1.僅保留A股上市企業(yè)母公司；

2.剔除金融行業(yè)樣本；

3.剔除 ST、PT 以及資不抵債的樣本；

4.剔除相關(guān)變量缺失的樣本。

最終得到1317家上市公司的118466個(gè)企業(yè)—出口目的國(guó)的年度觀測(cè)值。上市企業(yè)層面的控制變量數(shù)據(jù)主要來(lái)源于國(guó)泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫(kù)、Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，省份層面的具體數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

基于測(cè)算出的上市企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平和企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量，將其逐年的平均水平反映在圖1中。從圖1來(lái)看，2007—2015年間上市企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型逐漸加快，呈穩(wěn)步轉(zhuǎn)型狀態(tài)，企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量整體增加。這一特征與目前學(xué)者的研究基本一致，為我們的研究假設(shè)和后續(xù)實(shí)證提供了初步事實(shí)依據(jù)。

（三）變量選取與說(shuō)明

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量（quality）。產(chǎn)品出口質(zhì)量測(cè)度參照Hallak et al.和Khandelwal et al.在具體測(cè)度我國(guó)的產(chǎn)品質(zhì)量時(shí)的巧妙方法，構(gòu)建產(chǎn)品的需求函數(shù)，借助這一函數(shù)進(jìn)一步構(gòu)建出計(jì)量模型，從而推導(dǎo)得到企業(yè)在t年對(duì)d國(guó)出口產(chǎn)品g的數(shù)量表示為：

（11）

對(duì)上式兩邊取對(duì)數(shù)，進(jìn)行簡(jiǎn)單整理后可得計(jì)量回歸方程式：

（12）

在（12）式中，代表出口目的國(guó)—年的虛擬變量；代表隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，這一項(xiàng)涵蓋了出口產(chǎn)品質(zhì)量。

上述推斷方法沒(méi)有排除價(jià)格因素和水平性差異對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量衡量可能帶來(lái)的干擾，本文計(jì)算出i企業(yè)出口到d國(guó)以外的目的國(guó)的g產(chǎn)品的均價(jià)，用其代表i企業(yè)對(duì)d國(guó)出口g產(chǎn)品價(jià)格的工具變量。借鑒Khandelwal的處理方式[9]，在（9）式中添加各省的實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值來(lái)代表國(guó)內(nèi)自身市場(chǎng)的需求。將這些因素考慮在內(nèi)，再對(duì)（9）式估計(jì)，得到產(chǎn)品質(zhì)量的推斷表達(dá)式為：

（13）

其中，借鑒施炳展等的已有研究，將其取3。進(jìn)一步將上面計(jì)算得到的產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)化得到：

（14）

分母上的質(zhì)量最大和最小值分別代表研究樣本內(nèi)的全部企業(yè)在各年份對(duì)全部國(guó)家出口產(chǎn)品g的質(zhì)量最大和最小值。

考慮到前文理論模型構(gòu)建中簡(jiǎn)化處理為針對(duì)一種類型的產(chǎn)品進(jìn)行建模，在實(shí)證部分，將上面算出的出口產(chǎn)品質(zhì)量加權(quán)匯總到企業(yè)—目的國(guó)—年份層面，獲得標(biāo)準(zhǔn)化質(zhì)量指標(biāo)，將這一匯總水平看作企業(yè)出口“一籃子”產(chǎn)品的總體質(zhì)量水平（與前文理論模型中的相對(duì)應(yīng)），代表一個(gè)出口企業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量水平：

（15）

其中，? ? ?為產(chǎn)品種類數(shù)，為某一產(chǎn)品g的出口額，為出口總額。

2.核心解釋變量

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平（dig）。由于目前缺少官方的指標(biāo)反映企業(yè)的數(shù)字化水平，因此企業(yè)層面的細(xì)化貿(mào)易數(shù)據(jù)也較為缺乏。在企業(yè)層面關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的討論，多是對(duì)理論機(jī)制及轉(zhuǎn)型邏輯等展開(kāi)闡述，從微觀企業(yè)層面直觀展示數(shù)字轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀的不多?，F(xiàn)有關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型測(cè)度的方法主要分為兩種，第一種是以上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告附注披露的年末無(wú)形資產(chǎn)明細(xì)項(xiàng)中與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的部分占無(wú)形資產(chǎn)總額的比例來(lái)度量企業(yè)的數(shù)字化水平，這種衡量方法較為簡(jiǎn)潔，但可能存在企業(yè)跟風(fēng)進(jìn)行非理性投資等因素干擾，未必能反映出企業(yè)的真實(shí)數(shù)字應(yīng)用水平。第二種方法是通過(guò)設(shè)計(jì)問(wèn)卷調(diào)研具體企業(yè)的雇員中使用計(jì)算機(jī)工作的所占比例，將這一比例指標(biāo)作為企業(yè)數(shù)字化水平的代替指標(biāo)。然而這一指標(biāo)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵頗有不同，不能很好地反映出信息通信技術(shù)在企業(yè)中的多場(chǎng)景應(yīng)用。早前還有研究從企業(yè)建設(shè)數(shù)字信息系統(tǒng)（如CRM、ERP等）這一角度入手進(jìn)行衡量，這也存在對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的維度覆蓋不夠全面的問(wèn)題。近年來(lái)，隨著文本大數(shù)據(jù)在經(jīng)濟(jì)學(xué)和金融學(xué)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，部分研究文獻(xiàn)開(kāi)始運(yùn)用文本分析方法闡述企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，較有代表性的研究包括吳非、趙宸宇、戚聿東和蔡呈偉、何帆和劉紅霞等。以企業(yè)公布的年報(bào)這一綜合反映數(shù)字化行動(dòng)理念和具體規(guī)劃的文本為藍(lán)本，從中篩選出與數(shù)字化相關(guān)的文字信息并構(gòu)造分詞庫(kù)，再運(yùn)用文本分析的方法構(gòu)造指標(biāo)。

通過(guò)運(yùn)用政策文件的關(guān)鍵詞建立與本研究相關(guān)的企業(yè)數(shù)字化自定義詞庫(kù)，并利用文本分析的方法進(jìn)行分詞及詞頻統(tǒng)計(jì)，從而構(gòu)建出適合度量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的指標(biāo)，具體實(shí)施步驟如圖2所示。

第一步，考慮到“Jieba”中文分詞組件的詞庫(kù)對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的特有名詞及新詞收錄不足，一些能夠集中反映出數(shù)字化的詞語(yǔ)并不能通過(guò)常見(jiàn)的分詞模式自行識(shí)別出來(lái)，因此本文通過(guò)建立與企業(yè)數(shù)字化相關(guān)的分詞詞典從而對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平進(jìn)行衡量。首先收集政府網(wǎng)及工信部網(wǎng)站上關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的政策文件，篩選出30份關(guān)鍵政策文件，然后運(yùn)用python的“Jieba”詞庫(kù)對(duì)其進(jìn)行分詞處理，通過(guò)詞頻統(tǒng)計(jì)及人工篩選處理得到數(shù)字化相關(guān)的關(guān)鍵詞238個(gè)，運(yùn)用這些詞匯建立本文研究所使用的自定義詞典。

第二步，由于我國(guó)上市企業(yè)公開(kāi)年報(bào)的“管理層討論與分析”（MD&A）部分反映了管理層對(duì)企業(yè)原本經(jīng)營(yíng)的評(píng)價(jià)剖析及對(duì)企業(yè)未來(lái)發(fā)展方向的研判，從這一部分更容易把握企業(yè)的發(fā)展重心和轉(zhuǎn)型著力點(diǎn)。因此，基于上面的自定義詞典和“Jieba”，先對(duì)企業(yè)年報(bào)文本的MD&A部分進(jìn)行分詞處理，并統(tǒng)計(jì)與數(shù)字化相關(guān)關(guān)鍵詞的出現(xiàn)次數(shù)。

第三步，將上面統(tǒng)計(jì)的數(shù)字化詞匯出現(xiàn)次數(shù)加總，采用總詞頻數(shù)與年報(bào)MD&A文本總長(zhǎng)度的比值作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平衡量的代替指標(biāo)。

（16）

3.控制變量

（1）要素密集度（facdens），選取企業(yè)的固定資產(chǎn)凈值與其雇員總數(shù)的比值作為要素密集度的替代變量。這一指標(biāo)如果較高則表明企業(yè)運(yùn)用高級(jí)的生產(chǎn)要素對(duì)傳統(tǒng)要素的替代度較高，高級(jí)要素的集聚為企業(yè)生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品提供中間投入優(yōu)勢(shì)。

（2）政府補(bǔ)助 （govsub），本文選取政府補(bǔ)貼金額并取對(duì)數(shù)來(lái)衡量。政府的支持能夠?yàn)槠髽I(yè)面臨產(chǎn)品升級(jí)所帶來(lái)的資金窘境紓困，企業(yè)可以將部分資金投入研發(fā)高質(zhì)量產(chǎn)品的活動(dòng)中，還可以將部分資金用于購(gòu)買(mǎi)高質(zhì)量的中間品，從而為生產(chǎn)的產(chǎn)品提高質(zhì)量提供技術(shù)含量高的投入品。

（3）稅收優(yōu)惠（fiscal），用企業(yè)收到的稅費(fèi)返還與支付的各項(xiàng)稅費(fèi)的比值的對(duì)數(shù)來(lái)衡量。

（4）總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率（roa），用企業(yè)的凈利潤(rùn)與總資產(chǎn)平均余額的對(duì)數(shù)來(lái)衡量。

各個(gè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

五、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表2展示了全樣本的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。本文使用了年份固定效應(yīng)、企業(yè)固定效應(yīng)和目的國(guó)固定效應(yīng)，考慮到企業(yè)出口可能與其所在地區(qū)的行業(yè)集聚的專業(yè)化優(yōu)勢(shì)相關(guān)，還控制了地區(qū)—行業(yè)固定效應(yīng)。首先采用數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平單變量面板回歸，在后續(xù)依次加入其他控制變量，結(jié)果顯示在第（1）—（5）列。根據(jù)回歸結(jié)果，隨著逐步加入控制變量，在控制其他影響因素不變時(shí)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量的提升作用是穩(wěn)定且顯著的。在控制其他條件不變的情況下，在樣本時(shí)段內(nèi)，上市企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平每提高1單位強(qiáng)度，企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量將提升0.0085個(gè)單位強(qiáng)度。換言之，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平越高，越有利于產(chǎn)品出口質(zhì)量的提升。本文提出的研究假設(shè)1得以驗(yàn)證。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.考慮交互固定效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，在基準(zhǔn)回歸中分別加入各類固定效應(yīng)，結(jié)果對(duì)應(yīng)于表3的第（1）（2）（3）列。第（1）列控制了年份—目的國(guó)交互項(xiàng)及城市—行業(yè)交互項(xiàng)，第（2）列控制了年份—城市交互項(xiàng)及目的國(guó)，第（3）列控制了年份—目的國(guó)交互項(xiàng)及年份—城市交互項(xiàng)。從表3展示的回歸結(jié)果來(lái)看，控制各類不同的固定效應(yīng)后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量的提升效應(yīng)仍穩(wěn)健，各控制變量的符號(hào)也未發(fā)生明顯改變。

2.測(cè)量誤差的檢驗(yàn)

為消除企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量的測(cè)量誤差對(duì)實(shí)證結(jié)果帶來(lái)的偏差，本文采用更換產(chǎn)品替代彈性再次計(jì)算出口產(chǎn)品質(zhì)量，將產(chǎn)品間的替代彈性σ取為5，得到新的回歸結(jié)果在表6的第（4）列給出。從回歸結(jié)果可以看出，用新方法計(jì)算得到的產(chǎn)品出口質(zhì)量替換原來(lái)的產(chǎn)品出口質(zhì)量后，核心解釋變量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對(duì)企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量的提升效應(yīng)在5%顯著性水平下仍成立，各控制變量的系數(shù)符號(hào)也保持一致，驗(yàn)證了核心結(jié)論的穩(wěn)健性。

3.內(nèi)生性討論

數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)出口質(zhì)量之間可能存在互為因果的關(guān)系，從而導(dǎo)致前文研究結(jié)論可能面臨潛在的內(nèi)生性問(wèn)題挑戰(zhàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型既可能提升出口產(chǎn)品質(zhì)量，同時(shí)具有較高產(chǎn)品出口質(zhì)量的企業(yè)也可能有更強(qiáng)的意愿采用數(shù)字技術(shù)。出口質(zhì)量較高的企業(yè)本身對(duì)技術(shù)發(fā)展的需求也更加強(qiáng)烈，會(huì)積極推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，即出口高質(zhì)量產(chǎn)品的企業(yè)會(huì)傾向于進(jìn)行數(shù)字化變革，以獲得更大的經(jīng)濟(jì)效益，從而導(dǎo)致同時(shí)性偏差問(wèn)題。此外，模型設(shè)定偏誤或遺漏變量等問(wèn)題也可能導(dǎo)致內(nèi)生性問(wèn)題產(chǎn)生，例如可能遺漏同時(shí)影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量的因素。

為了緩解內(nèi)生性問(wèn)題，本文借鑒已有研究的思路，搜集1984年的郵電數(shù)據(jù)作為工具變量。樣本企業(yè)所屬地區(qū)在過(guò)去可以通過(guò)技術(shù)偏好、使用習(xí)慣、接受度等影響企業(yè)對(duì)高端數(shù)字技術(shù)的選擇和使用，相關(guān)性條件得以滿足。郵電部門(mén)對(duì)企業(yè)的出口產(chǎn)品質(zhì)量沒(méi)有直接影響，因而外生性條件能夠被滿足。此外，考慮到工具變量原始數(shù)據(jù)為截面數(shù)據(jù)，因此不能直接用于面板數(shù)據(jù)的計(jì)量分析，參考以往學(xué)者的處理方法，本文引入一個(gè)時(shí)間序列變量來(lái)構(gòu)造面板工具變量。具體地，使用滯后一期的全國(guó)上網(wǎng)人數(shù)（萬(wàn)人）分別與1984年各地級(jí)市每萬(wàn)人擁有電話機(jī)數(shù)量構(gòu)造交互項(xiàng)，將其作為當(dāng)期企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工具變量，緩解內(nèi)生性問(wèn)題對(duì)研究結(jié)論的不利影響。

表4展示了采用IV-2SLS 法估計(jì)的結(jié)果，其中本文選取的工具變量滿足相關(guān)性條件。此外，Kleibergen-PaapLM 統(tǒng)計(jì)量為10.504，并通過(guò)了不可識(shí)別和弱工具變量檢驗(yàn)，共同印證了本文所選取的工具變量的合理性。在第二階段回歸中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的估計(jì)系數(shù)在 1%水平上顯著為正，表明本文主要結(jié)論仍成立。本文還利用GMM和LIML方法進(jìn)行估計(jì)驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的估計(jì)系數(shù)均在1%水平下顯著為正。

可見(jiàn)，選取上述工具變量并采用IV-2SLS 法重新進(jìn)行估計(jì)，發(fā)現(xiàn)Digital的回歸系數(shù)均顯著為正，這說(shuō)明采用工具變量法控制內(nèi)生性問(wèn)題后，本文的主要結(jié)論依然可靠。

（三）異質(zhì)性分析

1.基于企業(yè)所有制異質(zhì)性的檢驗(yàn)

不同所有制企業(yè)的技術(shù)基礎(chǔ)、政策支撐和信貸約束等條件不同，且在企業(yè)決策、資源要素優(yōu)化配置方面均有明顯差異?？紤]到這些因素，本文將研究樣本分為國(guó)有和非國(guó)有企業(yè)兩類，分別進(jìn)行回歸，結(jié)果見(jiàn)表5中的第（1）—（2）列。結(jié)果顯示，國(guó)有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平在5%水平下正向顯著，而非國(guó)有企業(yè)的影響則不明顯。考慮到國(guó)有企業(yè)在政策支持、政策補(bǔ)貼、資金規(guī)模、技術(shù)基礎(chǔ)等方面具有的相對(duì)優(yōu)勢(shì)，這些因素為國(guó)有企業(yè)轉(zhuǎn)型奠定了良好的基礎(chǔ)。與非國(guó)有企業(yè)相比，國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)外部壓力相對(duì)小，能夠覆蓋前期的數(shù)字轉(zhuǎn)型成本，而且有扎實(shí)的技術(shù)設(shè)備配套，從而能更容易使數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的提升效應(yīng)體現(xiàn)在出口產(chǎn)品質(zhì)量提升上。

2.企業(yè)所在區(qū)域異質(zhì)性的檢驗(yàn)

由于我國(guó)不同區(qū)域數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施水平參差不齊，本文將樣本按照東部、中西部和東北部地區(qū)進(jìn)行劃分并分別進(jìn)行回歸。表6第（1）（2）列反映出東部企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為正，中西部和東北部地區(qū)企業(yè)的回歸結(jié)果不顯著。出現(xiàn)這一結(jié)果，可能是由于東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)普遍發(fā)展較好，且自身的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈條較為成熟，便于進(jìn)行較快的數(shù)字化迭代革新。在數(shù)字化產(chǎn)業(yè)拓展升級(jí)方面具備“領(lǐng)頭雁”效應(yīng)，信息基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展快速完善，數(shù)字化產(chǎn)業(yè)園規(guī)模效應(yīng)顯著，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中獲得優(yōu)質(zhì)資源及核心技術(shù)的可得性高。中西部及東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)相對(duì)不夠扎實(shí)，地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為緩慢，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在企業(yè)落地生根的機(jī)會(huì)相對(duì)較少，在數(shù)字化產(chǎn)業(yè)規(guī)模、技術(shù)、資金上相對(duì)匱乏。

（四）中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

通過(guò)前面的理論機(jī)制分析可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過(guò)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新影響企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量提升。為檢驗(yàn)假設(shè)2，驗(yàn)證企業(yè)創(chuàng)新在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與出口產(chǎn)品質(zhì)量間起到的中介作用，本文進(jìn)一步構(gòu)建中介效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗(yàn)：

其中，i、d、t分別表示企業(yè)、出口目的國(guó)和年份，是反映企業(yè)創(chuàng)新的中介變量；表示i企業(yè)向d國(guó)出口產(chǎn)品t的質(zhì)量；表示企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平；是企業(yè)層面的控制變量。此外，本文在計(jì)量模型中加入了企業(yè)—目的國(guó)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)。本文采用企業(yè)的專利總授予量的對(duì)數(shù)進(jìn)行測(cè)度，具體測(cè)度為發(fā)明專利、實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利的總授予量，并加1取對(duì)數(shù)。

表7展示了創(chuàng)新中介效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果。第（1）列表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量的總效應(yīng)，第（2）列表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新存在正向影響，第（3）列反映出同時(shí)將數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)創(chuàng)新納入模型后，企業(yè)創(chuàng)新仍在1%水平下顯示出正顯著，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用則減弱，且各控制變量的符號(hào)未發(fā)生明顯改變，反映數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)企業(yè)創(chuàng)新對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量產(chǎn)生促進(jìn)效應(yīng)。以上結(jié)果表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能通過(guò)企業(yè)創(chuàng)新渠道對(duì)企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量產(chǎn)生影響，假設(shè)2得以驗(yàn)證。

六、結(jié)論與建議

通過(guò)理論模型推導(dǎo)發(fā)現(xiàn)，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，邊際成本降低，整體利潤(rùn)水平得以提高，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能通過(guò)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新進(jìn)而提升出口產(chǎn)品質(zhì)量。

通過(guò)基準(zhǔn)回歸及穩(wěn)健性檢驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量的提升有顯著的正向推動(dòng)作用，并且該結(jié)論在系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依然成立。此后的中介效應(yīng)檢驗(yàn)表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能通過(guò)企業(yè)創(chuàng)新渠道對(duì)企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量產(chǎn)生影響。在此基礎(chǔ)上，異質(zhì)性分析結(jié)果表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)不同企業(yè)類型、不同企業(yè)所屬地區(qū)而言，其影響的顯著性存在差異。從企業(yè)類型來(lái)看，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)國(guó)有企業(yè)的出口產(chǎn)品質(zhì)量具有顯著的正向促進(jìn)作用，對(duì)非國(guó)有企業(yè)的影響不明顯，這與國(guó)有企業(yè)所具備的資金規(guī)模、技術(shù)基礎(chǔ)、政策支持、政策補(bǔ)貼、信貸融資等相對(duì)優(yōu)勢(shì)有關(guān)。這些因素讓國(guó)有企業(yè)因數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)外部壓力相對(duì)小，從而更容易使數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的提升效應(yīng)體現(xiàn)在出口產(chǎn)品質(zhì)量提升上。從企業(yè)所屬的地理區(qū)域來(lái)看，東部企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平對(duì)其出口產(chǎn)品質(zhì)量具有顯著的正向促進(jìn)作用，中西部和東北部地區(qū)企業(yè)的數(shù)字化對(duì)其出口產(chǎn)品質(zhì)量的促進(jìn)作用不顯著，這可能與東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)普遍發(fā)展較好且自身的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈條較為成熟有關(guān)。中西部及東北地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為緩慢，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在企業(yè)落地生根的機(jī)會(huì)相對(duì)較少，在數(shù)字化產(chǎn)業(yè)規(guī)模、技術(shù)、資金上相對(duì)匱乏，企業(yè)發(fā)展差異明顯。

因此，在推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型及相關(guān)政策制定的過(guò)程中，需要因類施策，充分考慮到企業(yè)類型和地理位置的差異性，優(yōu)先推進(jìn)受數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響顯著的企業(yè)率先進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，其數(shù)字科技創(chuàng)新成果及外溢效應(yīng)將惠及并帶動(dòng)其他企業(yè)。與此同時(shí)，應(yīng)適度對(duì)非國(guó)有制企業(yè)、中西部及東北部地區(qū)的中小微企業(yè)給予前期補(bǔ)貼，降低此類企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型門(mén)檻。

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Digital Transformation of Enterprises and Quality Improvement of Export Products

——Analysis of Data from Chinese Customs

Ma Dan，Dong Jialing

（Southwest University of Finance and Economics，Chengdu 611130，Sichuan，China）

Abstract：The research shows that driven by the digital revolution，the digital transformation of enterprises has a significant effect on improving the quality of export products，and digital transformation of enterprises will be different due to different types of enterprises and regions. Specifically，digital transformation has a significantly greater impact on the quality of export products of state-owned enterprises than non-state-owned enterprises，and a significantly greater impact on the quality of export products of enterprises in the eastern region than enterprises in the central，western and northeastern regions. Enterprise digital transformation can affect the quality of enterprise export products through enterprise innovation channels.

Key words：digital transformation；innovation level；export product quality

責(zé)任編輯：李祖杰 劉有祥