數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否推動(dòng)中國(guó)企業(yè)進(jìn)口擴(kuò)大
——來(lái)自上市公司的經(jīng)驗(yàn)分析

谷均怡 李青藍(lán) 班元浩

一、引 言

主動(dòng)擴(kuò)大進(jìn)口是以高水平對(duì)外開(kāi)放推動(dòng)構(gòu)建新發(fā)展格局、實(shí)現(xiàn)全球價(jià)值鏈分工地位提升的重要途徑。我國(guó)高度重視進(jìn)口發(fā)展，“十四五規(guī)劃”和國(guó)務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于擴(kuò)大進(jìn)口促進(jìn)對(duì)外貿(mào)易平衡發(fā)展的意見(jiàn)》均著重強(qiáng)調(diào)進(jìn)口的重要性，提出要進(jìn)一步擴(kuò)大進(jìn)口規(guī)模、提高進(jìn)口產(chǎn)品質(zhì)量，從而推進(jìn)對(duì)外貿(mào)易平衡和高質(zhì)量發(fā)展。由此可以看出進(jìn)口貿(mào)易不僅是進(jìn)口結(jié)構(gòu)優(yōu)化、國(guó)際市場(chǎng)布局以及推動(dòng)全球貿(mào)易自由化發(fā)展的策略選擇，還是推進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展的重要因素。具體而言，中間品進(jìn)口是中國(guó)企業(yè)嵌入全球價(jià)值鏈分工體系、依托全球供應(yīng)鏈實(shí)現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)提升的重要渠道，消費(fèi)品進(jìn)口在滿足人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要、實(shí)現(xiàn)消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)上扮演著重要角色，進(jìn)口產(chǎn)品種類多樣化與質(zhì)量升級(jí)是中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的直接體現(xiàn)。在進(jìn)口貿(mào)易中，作為微觀主體的企業(yè)會(huì)受到種種限制，尤其是原材料進(jìn)口以及中間品進(jìn)口面臨的外部產(chǎn)業(yè)鏈斷供風(fēng)險(xiǎn)和進(jìn)口價(jià)格沖擊，是造成全球產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈“紊亂”以及全球經(jīng)濟(jì)波動(dòng)最重要的原因之一。當(dāng)前，中國(guó)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈體系面臨諸如貿(mào)易摩擦、全球公共衛(wèi)生危機(jī)以及地緣沖突等負(fù)面沖擊，極大地限制了企業(yè)對(duì)國(guó)外先進(jìn)技術(shù)、關(guān)鍵零部件以及核心設(shè)備的進(jìn)口，對(duì)正在布局的新發(fā)展格局及建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化強(qiáng)國(guó)既定目標(biāo)產(chǎn)生了不可忽視的影響，因此需要高度關(guān)注產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)以及進(jìn)口擴(kuò)張限制因素的形成機(jī)制與應(yīng)對(duì)策略。

擴(kuò)大進(jìn)口在促進(jìn)生產(chǎn)消費(fèi)升級(jí)、優(yōu)化外貿(mào)結(jié)構(gòu)和增強(qiáng)貿(mào)易競(jìng)爭(zhēng)力等方面具有不可忽視的作用。面對(duì)新發(fā)展階段出現(xiàn)的新現(xiàn)象和新困境，如何通過(guò)數(shù)字技術(shù)賦能產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化發(fā)展、優(yōu)化企業(yè)中間品進(jìn)口結(jié)構(gòu)與質(zhì)量、促進(jìn)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力升級(jí)，已經(jīng)成為當(dāng)前學(xué)界、業(yè)界以及政界所關(guān)注的重要議題。隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算以及人工智能等數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已然成為最具活力、創(chuàng)新力、輻射最廣泛的經(jīng)濟(jì)形態(tài)，具有成本節(jié)約、效率提升、產(chǎn)業(yè)融合和組織優(yōu)化效應(yīng)（Goldfarb and Tucker，2019；荊文君、孫寶文，2019；戚聿東、肖旭，2020），其落腳點(diǎn)在于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過(guò)數(shù)據(jù)的獲取、分析及利用以提高生產(chǎn)效率和經(jīng)營(yíng)績(jī)效，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式轉(zhuǎn)型（Wu et al.，2019）。隨著全球價(jià)值鏈分工體系的不斷深化，數(shù)字化發(fā)展推動(dòng)了全球商業(yè)模式的重塑，促進(jìn)企業(yè)更高水平地融入全球價(jià)值鏈分工，實(shí)現(xiàn)信息和資源的共享（Pezderka and Sinkovics，2011），提升了跨國(guó)企業(yè)獲取、整合和配置資源的廣度與速度，從而有利于企業(yè)在全球化經(jīng)營(yíng)過(guò)程中網(wǎng)絡(luò)信息優(yōu)勢(shì)的提升。

那么，中國(guó)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否有助于企業(yè)利用全球信息與資源、提高進(jìn)口規(guī)模與質(zhì)量？其背后的作用機(jī)制是什么？針對(duì)不同貿(mào)易類型、企業(yè)產(chǎn)權(quán)屬性以及東道國(guó)屬性又存在何種異質(zhì)性？這些極具現(xiàn)實(shí)意義的問(wèn)題尚未有研究給出清晰的答案，現(xiàn)有研究主要關(guān)注了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)出口貿(mào)易的影響。鑒于此，本文以2007—2016年制造業(yè)上市公司為樣本與海關(guān)進(jìn)口數(shù)據(jù)相匹配，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字化對(duì)企業(yè)進(jìn)口規(guī)模的影響效應(yīng)和作用機(jī)制。結(jié)果表明：數(shù)字化程度的提高顯著促進(jìn)了企業(yè)進(jìn)口規(guī)模擴(kuò)大，這一結(jié)果在使用“下一代互聯(lián)網(wǎng)示范城市建設(shè)”工具變量等一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依然成立。數(shù)字化的進(jìn)口擴(kuò)張效應(yīng)呈現(xiàn)邊際遞減特征，對(duì)于進(jìn)口較少的企業(yè)最為顯著，且主要通過(guò)降低外部交易成本、促進(jìn)生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)張和生產(chǎn)技術(shù)升級(jí)三個(gè)途徑促進(jìn)企業(yè)進(jìn)口擴(kuò)張。另外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于延長(zhǎng)企業(yè)進(jìn)口持續(xù)時(shí)間、提升進(jìn)口產(chǎn)品質(zhì)量和技術(shù)類產(chǎn)品進(jìn)口占比，為進(jìn)口貿(mào)易穩(wěn)定持續(xù)和高質(zhì)量發(fā)展發(fā)揮了重要作用。

本文可能的創(chuàng)新與邊際貢獻(xiàn)在于：一是，在研究問(wèn)題上，本文首次從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的視角解釋了新時(shí)期中國(guó)進(jìn)口增長(zhǎng)背后的驅(qū)動(dòng)因素，拓寬了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的相關(guān)研究，為進(jìn)一步利用數(shù)字技術(shù)推動(dòng)中國(guó)高水平對(duì)外開(kāi)放提供了重要的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)；二是，在研究?jī)?nèi)容上，本文從驅(qū)動(dòng)因素和構(gòu)成分解兩個(gè)維度對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)進(jìn)口的作用機(jī)理進(jìn)行深入剖析，并探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)不同類型的企業(yè)和產(chǎn)品的進(jìn)口影響差異，從而客觀反映出數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)企業(yè)進(jìn)口擴(kuò)大可能存在的限制條件，有助于進(jìn)一步明確數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)進(jìn)口行為背后的深層原因；三是，進(jìn)一步研究了數(shù)字技術(shù)的發(fā)展對(duì)企業(yè)其他進(jìn)口表現(xiàn)的影響，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化有助于企業(yè)進(jìn)口概率提升、進(jìn)口持續(xù)時(shí)間延長(zhǎng)、以及進(jìn)口產(chǎn)品質(zhì)量和技術(shù)水平提高，全面評(píng)估了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的貿(mào)易影響效應(yīng)。本文的研究揭示了數(shù)字技術(shù)與外貿(mào)實(shí)體企業(yè)深度融合對(duì)中國(guó)進(jìn)口擴(kuò)大的重要意義，有利于加深我們對(duì)中國(guó)積極擴(kuò)大進(jìn)口以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)中國(guó)新一代高水平對(duì)外開(kāi)放的理解，對(duì)如何增添貿(mào)易發(fā)展新動(dòng)能、實(shí)現(xiàn)中國(guó)對(duì)外貿(mào)易平衡和高質(zhì)量發(fā)展具有重要的參考意義和應(yīng)用價(jià)值。

二、理論分析

（一）文獻(xiàn)綜述

隨著新一輪科技革命的蓬勃興起，數(shù)字技術(shù)賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化“雙輪”驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。學(xué)術(shù)界開(kāi)始關(guān)注企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)研究，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)績(jī)效、創(chuàng)新、內(nèi)部治理以及國(guó)際貿(mào)易展開(kāi)了深入探討。首先，企業(yè)數(shù)字化變革能夠推動(dòng)產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新（張樹(shù)含、李曉翔，2023），減少資源浪費(fèi)（黃群慧等，2019），提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率（趙宸宇等，2021）。其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力也表現(xiàn)出積極影響：吳非等（2021）指出互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能夠有效提高企業(yè)的創(chuàng)新能力；沈國(guó)兵、袁征宇（2020）則認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)化可以幫助企業(yè)更好地管理產(chǎn)品，進(jìn)而更好地實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新保護(hù)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型還能夠改變企業(yè)管理方式和緩解融資約束，并對(duì)企業(yè)內(nèi)部治理和控制產(chǎn)生積極影響。戚聿東、肖旭（2020）指出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)將推動(dòng)企業(yè)目標(biāo)轉(zhuǎn)變、治理模式創(chuàng)新和內(nèi)部管理模式的變革。車德欣等（2021）認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于改善信息不對(duì)稱并強(qiáng)化企業(yè)內(nèi)部控制和財(cái)務(wù)穩(wěn)定，進(jìn)而降低企業(yè)融資成本。此外，諸多學(xué)者討論了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與對(duì)外貿(mào)易之間的關(guān)系。已有研究表明，互聯(lián)網(wǎng)的普及應(yīng)用促進(jìn)了企業(yè)出口擴(kuò)張（李兵、李柔，2017），這一作用在發(fā)展中國(guó)家更為明顯（Clarke and Wallsten，2006）。吳非等（2021）和袁淳等（2021）借助上市公司年報(bào)數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)文本分析方法測(cè)度了中國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了企業(yè)股票流動(dòng)性的提升和專業(yè)化分工水平的提高。隨后，諸多學(xué)者采用類似方法構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，并對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響中國(guó)出口貿(mào)易進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)估。具體來(lái)說(shuō)，數(shù)字化顯著促進(jìn)了企業(yè)出口擴(kuò)張（杜明威等，2022；鐘敏、王增濤，2022），對(duì)企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量、出口韌性和出口競(jìng)爭(zhēng)力具有顯著的積極影響（杜明威等，2022；魏昀妍等，2022；孟夏、董文婷，2022）。

與本文相關(guān)的另一支文獻(xiàn)是關(guān)于進(jìn)口擴(kuò)張的研究。一方面是進(jìn)口擴(kuò)張帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)影響，積極擴(kuò)大進(jìn)口有助于我國(guó)貿(mào)易結(jié)構(gòu)優(yōu)化、國(guó)內(nèi)社會(huì)福利改善，并通過(guò)技術(shù)外溢效應(yīng)增強(qiáng)企業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力（趙偉康、綦建紅，2022；Yu，2015），提升企業(yè)進(jìn)口貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位更是保障一國(guó)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈安全穩(wěn)定的重要戰(zhàn)略選擇（劉林青等，2021）。另一方面，進(jìn)口擴(kuò)張影響因素的相關(guān)研究是實(shí)施主動(dòng)擴(kuò)大進(jìn)口戰(zhàn)略的關(guān)鍵。影響企業(yè)進(jìn)口決策的因素復(fù)雜多樣，其中匯率是長(zhǎng)期以來(lái)備受學(xué)界關(guān)注的因素。匯率貶值會(huì)降低進(jìn)口產(chǎn)品的種類數(shù)（Lu et al.，2014），而匯率升值則有助于提高進(jìn)口種類和規(guī)模（Li et al.，2015）。除匯率因素外，企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)張也會(huì)推動(dòng)進(jìn)口規(guī)模擴(kuò)大。生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大增加了企業(yè)對(duì)生產(chǎn)所需資源、零部件以及機(jī)器設(shè)備的需求（毛其淋，2020），而在國(guó)內(nèi)資源供給不足的情況下，維持大規(guī)模生產(chǎn)活動(dòng)需要進(jìn)口大量的資源（魏浩、李曉慶，2015）。此外，部分學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，進(jìn)口貿(mào)易擴(kuò)大會(huì)帶來(lái)交易費(fèi)用的增加，而融資約束會(huì)對(duì)企業(yè)進(jìn)口貿(mào)易的擴(kuò)展邊際產(chǎn)生負(fù)向影響（Wagner，2015）。

現(xiàn)有研究主要從匯率波動(dòng)（Lu et al.，2014）、規(guī)模擴(kuò)張（魏浩、李曉慶，2015）、融資約束（Wagner，2015）、貿(mào)易自由化（毛其淋，2020）等方面研究了企業(yè)進(jìn)口的決定因素。以杜明威等（2022）、魏昀妍等（2022）為代表的研究深入分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)出口貿(mào)易的影響，但是對(duì)其在進(jìn)口擴(kuò)張中發(fā)揮的作用卻鮮少有文獻(xiàn)研究。數(shù)字技術(shù)深刻地改變了信息的收集、處理與分析方式（Brieger et al.，2022），影響了企業(yè)的商業(yè)運(yùn)行模式（Hanelt et al.，2021），不僅有利于提升企業(yè)供應(yīng)鏈管理水平（Pezderka and Sinkovics，2011），還有助于企業(yè)國(guó)際化進(jìn)程的加速推進(jìn)（Ipsmiller et al.，2022）。雖然胡馨月等（2021）和岳云嵩等（2017）評(píng)估了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)進(jìn)口貿(mào)易的影響，但特定的數(shù)字技術(shù)無(wú)法全面體現(xiàn)企業(yè)在各生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)尤其是關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的數(shù)字化水平（袁淳等，2021）。鑒于此，本文采用機(jī)器學(xué)習(xí)文本分析方法從“人工智能技術(shù)”、“區(qū)塊鏈技術(shù)”、“云計(jì)算技術(shù)”等多個(gè)維度出發(fā)借助上市公司年報(bào)數(shù)據(jù)全面客觀地衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，并將其與企業(yè)進(jìn)口擴(kuò)張置于統(tǒng)一的分析框架，系統(tǒng)評(píng)估數(shù)字化對(duì)于企業(yè)進(jìn)口規(guī)模、質(zhì)量以及結(jié)構(gòu)的影響，并探究其內(nèi)在影響機(jī)理，對(duì)于中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

（二）數(shù)字化轉(zhuǎn)型作用于企業(yè)進(jìn)口的機(jī)理分析

1.外部交易成本降低

現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)外部交易成本的降低效果明顯大于內(nèi)部管控成本，進(jìn)而促使企業(yè)選擇外購(gòu)中間品而非自制，而外部交易成本降低是影響企業(yè)進(jìn)口擴(kuò)張的重要渠道。具體而言，根據(jù)企業(yè)邊界理論，“外購(gòu)或自制”的企業(yè)行為決策取決于相同收益條件下外部交易成本和內(nèi)部管控成本之間的比較，較低的外部交易成本有利于企業(yè)間分工合作。數(shù)字化程度的提高可能通過(guò)以下3個(gè)途徑降低企業(yè)外部交易成本并推動(dòng)企業(yè)進(jìn)口擴(kuò)張：首先，與出口行為相比，處于買方地位的進(jìn)口企業(yè)面臨著更大的因海外市場(chǎng)信息不對(duì)稱而產(chǎn)生的信息約束等問(wèn)題，企業(yè)需要為此承擔(dān)巨大的信息搜尋成本（Stigler，1961）。而數(shù)字技術(shù)帶來(lái)的信息儲(chǔ)存、擴(kuò)散和傳播極大地降低了企業(yè)在海外市場(chǎng)的搜尋成本（Jones and Tonetti，2020），有助于企業(yè)精準(zhǔn)掌握潛在交易對(duì)象真實(shí)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)狀況、資信水平和產(chǎn)品質(zhì)量等信息，進(jìn)而幫助企業(yè)更為高效地篩選出符合自身要求的交易對(duì)象，從而促進(jìn)進(jìn)口擴(kuò)張。另外，在利潤(rùn)最大化導(dǎo)向下，企業(yè)往往進(jìn)口更具“性價(jià)比”的產(chǎn)品（胡馨月等，2021）。數(shù)字化技術(shù)下較低的搜尋成本以及海量、高度透明的市場(chǎng)信息使得企業(yè)能夠?qū)κ袌?chǎng)中的大量相似產(chǎn)品進(jìn)行質(zhì)量甄別和價(jià)格比較，進(jìn)而加劇了同質(zhì)產(chǎn)品間的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，促使產(chǎn)品價(jià)格下降，進(jìn)口企業(yè)因而會(huì)更傾向于從外部購(gòu)買最符合自身要求、質(zhì)量最好、價(jià)格最低的產(chǎn)品。其次，在確定交易對(duì)象后，互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字平臺(tái)等數(shù)字技術(shù)的普及應(yīng)用很大程度地降低了交易雙方的協(xié)商、談判和契約簽訂成本，同時(shí)簽訂契約后企業(yè)可以通過(guò)數(shù)字技術(shù)與供應(yīng)商及標(biāo)的產(chǎn)品建立實(shí)時(shí)聯(lián)系，對(duì)供應(yīng)商的生產(chǎn)行為進(jìn)行及時(shí)指導(dǎo)以確保其未偏離合作方向，這會(huì)減少企業(yè)進(jìn)口過(guò)程中所需付出的監(jiān)督控制成本和糾正成本（施炳展、李建桐，2020），有助于企業(yè)開(kāi)展進(jìn)口貿(mào)易。再次，數(shù)字技術(shù)尤其是互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展加速了信息傳播和擴(kuò)散速度，任何企業(yè)的履約情況、市場(chǎng)評(píng)價(jià)等關(guān)鍵信息都能從網(wǎng)上獲取，這意味著供應(yīng)商一旦違約將面臨著聲譽(yù)損失、客戶流失等高昂的代價(jià)，其違約概率將顯著降低（Cabral，2012），進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)更傾向于外購(gòu)中間品，進(jìn)口規(guī)模相應(yīng)擴(kuò)大。據(jù)此，提出假說(shuō)1。

假說(shuō)1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)降低企業(yè)外部交易成本，促進(jìn)企業(yè)進(jìn)口擴(kuò)張。

2.生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)張

數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)提高企業(yè)生產(chǎn)率水平來(lái)降低企業(yè)生產(chǎn)成本，同時(shí)也可以直接影響企業(yè)盈利能力，而利潤(rùn)變動(dòng)會(huì)影響企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，進(jìn)而對(duì)企業(yè)進(jìn)口產(chǎn)生影響。具體來(lái)說(shuō)，首先，數(shù)字技術(shù)的采用能夠幫助企業(yè)通過(guò)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)模型及時(shí)調(diào)整生產(chǎn)線，提前推出更為迎合消費(fèi)者偏好的產(chǎn)品，這會(huì)增加企業(yè)產(chǎn)品市場(chǎng)占有率，使其更有動(dòng)力擴(kuò)大生產(chǎn)以占領(lǐng)更大的市場(chǎng)份額。其次，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展極大地提高了信息透明度，企業(yè)借助大數(shù)據(jù)能夠?qū)灰讓?duì)象披露的信息進(jìn)行核實(shí)，增強(qiáng)了其財(cái)務(wù)報(bào)告的可靠性，進(jìn)而有效緩解企業(yè)間的信息不對(duì)稱，促使企業(yè)融資成本顯著下降（陳中飛等，2022），而融資約束降低為企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新提供了必要的利潤(rùn)基礎(chǔ)，有利于企業(yè)形成競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，提升企業(yè)盈利能力，進(jìn)而出于對(duì)高利潤(rùn)的追求擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模。再次，通過(guò)智能制造技術(shù)的應(yīng)用，企業(yè)能夠?qū)崟r(shí)獲取生產(chǎn)和庫(kù)存信息，打造柔性生產(chǎn)鏈，并幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)全生產(chǎn)過(guò)程的數(shù)字化，將產(chǎn)品設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和生產(chǎn)與全球采購(gòu)、供應(yīng)鏈銜接起來(lái)，提高供應(yīng)鏈管理效率，有效降低經(jīng)營(yíng)成本，促使企業(yè)自身主動(dòng)擴(kuò)大生產(chǎn)。而進(jìn)一步地，根據(jù)毛其淋（2020）的研究，為了滿足生產(chǎn)需要，生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大將促使企業(yè)增加投入品尤其是中間投入品的進(jìn)口需求。據(jù)此，提出假說(shuō)2。

假說(shuō)2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)張，推動(dòng)企業(yè)進(jìn)口擴(kuò)大。

3.生產(chǎn)技術(shù)升級(jí)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)升級(jí)，從而推動(dòng)企業(yè)進(jìn)口規(guī)模擴(kuò)大。異質(zhì)性貿(mào)易理論（Melitz，2003）為分析企業(yè)進(jìn)出口行為提供了理論基礎(chǔ)，與出口行為類似，企業(yè)進(jìn)口同樣存在“自我選擇效應(yīng)”，生產(chǎn)率越高的企業(yè)越有可能進(jìn)入進(jìn)口市場(chǎng)（葉建亮、楊瀅，2019）。而諸如人工智能、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)進(jìn)步有助于推動(dòng)企業(yè)向智能制造轉(zhuǎn)型，進(jìn)一步提升企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)水平和全要素生產(chǎn)率（趙宸宇等，2021），進(jìn)而推動(dòng)更多企業(yè)進(jìn)入進(jìn)口市場(chǎng)，有效刺激進(jìn)口。與此同時(shí)，作為數(shù)字化技術(shù)的重要組成部分，互聯(lián)網(wǎng)和跨境電商的發(fā)展極大地降低了企業(yè)進(jìn)入進(jìn)口市場(chǎng)面臨的如信息交流、市場(chǎng)搜尋等貿(mào)易固定成本，從而激勵(lì)企業(yè)開(kāi)展進(jìn)口貿(mào)易。其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率、獲取政府補(bǔ)助來(lái)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新效率的提升（張欣、董竹，2023），有助于企業(yè)實(shí)現(xiàn)突破性技術(shù)創(chuàng)新（黃雋、宋文欣，2023）。而企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的提升往往會(huì)帶來(lái)企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)升級(jí)，促使企業(yè)需要高質(zhì)量中間投入品與之匹配，由于國(guó)內(nèi)和國(guó)外中間品的不完全替代性且國(guó)外中間品的質(zhì)量水平和技術(shù)含量普遍更高，在預(yù)算約束下企業(yè)會(huì)相應(yīng)地?cái)U(kuò)大進(jìn)口規(guī)模以滿足中間品的質(zhì)量要求。據(jù)此，得到假說(shuō)3。

假說(shuō)3：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)推動(dòng)企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)升級(jí)，促進(jìn)企業(yè)進(jìn)口擴(kuò)張。

三、實(shí)證研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文主要使用了國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）、中國(guó)海關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)以及上市公司年報(bào)文本數(shù)據(jù)，初始研究樣本為2007—2016年中國(guó)滬深A(yù)股上市公司。其中，上市公司年報(bào)是采用Python從證券交易所官方網(wǎng)站爬取所得，隨后經(jīng)過(guò)文本分析處理得到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)。針對(duì)數(shù)據(jù)匹配，本文首先按照股票代碼將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)匹配至上市公司數(shù)據(jù)中；然后，借鑒Yu（2015）的做法清洗上市公司及海關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)中的企業(yè)名稱；最后，依次根據(jù)企業(yè)名稱、法定代表人、郵政編碼和后7 位電話號(hào)碼將中國(guó)海關(guān)數(shù)據(jù)和上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行遞進(jìn)匹配。進(jìn)一步，本文將股票交易被證監(jiān)會(huì)特殊處理、樣本期內(nèi)退市、AB 股同時(shí)上市、資不抵債、企業(yè)年齡為負(fù)、相關(guān)變量缺失的樣本刪除，同時(shí)僅保留行業(yè)代碼在C13—C43 內(nèi)的制造業(yè)企業(yè)樣本，最終得到包含1294 個(gè)具有進(jìn)口行為的上市公司的6860 個(gè)企業(yè)-年份觀測(cè)值。此外，本文對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行了1%水平的縮尾處理。

（二）數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)測(cè)度

如何準(zhǔn)確刻畫(huà)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度是本文重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。近年來(lái)，學(xué)者們開(kāi)始采用機(jī)器學(xué)習(xí)法借助上市公司年報(bào)挖掘企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型信息，進(jìn)而衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，這種測(cè)算方法彌補(bǔ)了以往研究主要從信息系統(tǒng)應(yīng)用、信息資產(chǎn)等角度較為片面地度量企業(yè)數(shù)字化水平的不足。鑒于此，本文借鑒吳非等（2021）、郭豐等（2023）的思路，首先采用Python從上海證券交易所和深圳證券交易所官方網(wǎng)站爬取2007—2016年所有滬深A(yù)股上市公司年報(bào)，并通過(guò)Java PDFbox類庫(kù)提取“管理層討論與分析”（MD&A）部分的年報(bào)文本內(nèi)容作為數(shù)據(jù)池供后續(xù)分析的特征詞篩選。然后，構(gòu)建包括“人工智能技術(shù)”、“區(qū)塊鏈技術(shù)”、“云計(jì)算技術(shù)”、“大數(shù)據(jù)技術(shù)”和“數(shù)字技術(shù)應(yīng)用”五大模塊共120余個(gè)與數(shù)字化相關(guān)的關(guān)鍵詞形成分詞詞典。最后，基于分詞詞典，采用機(jī)器學(xué)習(xí)文本分析法統(tǒng)計(jì)出年報(bào)MD&A 部分相關(guān)關(guān)鍵詞的總詞頻Digital，并以“總詞頻加1”的對(duì)數(shù)值表征企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（lnDigital）。該指標(biāo)數(shù)值越大，表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高。

圖1展示了2007—2016年我國(guó)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的變化情況，可以看出在樣本期內(nèi)我國(guó)制造業(yè)上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度整體呈逐年遞增的趨勢(shì)，特別是2012 年后企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度加深，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度均值從2012年的0.468上升至2016年的1.177。同時(shí)，已進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)占比大幅度提升，從2007 年的10.50%上升至2016 年的61.76%，意味著越來(lái)越多的制造業(yè)企業(yè)走上了數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路。

（三）計(jì)量模型設(shè)定

本文設(shè)定如下基準(zhǔn)模型，以探究數(shù)字化對(duì)企業(yè)進(jìn)口規(guī)模的影響：

其中，下標(biāo)i、j、c、t 分別代表企業(yè)、行業(yè)、城市和年份。被解釋變量lnImpit為t 年企業(yè)i 的進(jìn)口規(guī)模，采用企業(yè)進(jìn)口額的對(duì)數(shù)值來(lái)衡量。lnDigital 表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。μi、λt、ηjt和φct分別表示企業(yè)固定效應(yīng)、年份固定效應(yīng)、行業(yè)-年份固定效應(yīng)以及城市-年份固定效應(yīng)，本文在回歸中將標(biāo)準(zhǔn)誤聚類到企業(yè)層面。X 為企業(yè)特征變量的集合，包括：（1）企業(yè)年齡（Age），用“當(dāng)年減成立年份加1”的對(duì)數(shù)值表示；（2）企業(yè)規(guī)模（Size），選取企業(yè)年末員工數(shù)量的對(duì)數(shù)值作為代理變量；（3）資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（ATO），為企業(yè)營(yíng)業(yè)收入與總資產(chǎn)的比值；（4）現(xiàn)金流比率（Cashflow），為現(xiàn)金流量?jī)纛~與總資產(chǎn)的比值；（5）利潤(rùn)率（Profit），為企業(yè)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)與營(yíng)業(yè)收入的比值；（6）資產(chǎn)負(fù)債率（Lev），用企業(yè)總負(fù)債與總資產(chǎn)的比值表示；（7）企業(yè)董事會(huì)規(guī)模（Board），用企業(yè)董事會(huì)人數(shù)的對(duì)數(shù)值表示；（8）企業(yè)融資約束程度（Fincons），選取企業(yè)利息支出與固定資產(chǎn)的比值作為代理變量①該指標(biāo)越大，說(shuō)明企業(yè)所面臨的融資約束程度越小。；（9）進(jìn)口關(guān)稅（Imptariff），以中國(guó)企業(yè)i 進(jìn)口HS6 位碼產(chǎn)品m 的金額占同時(shí)期企業(yè)i 進(jìn)口總額在樣本期內(nèi)的平均比重作為權(quán)重；（10）進(jìn)口來(lái)源國(guó)真實(shí)匯率（Rer），以中國(guó)企業(yè)i 從國(guó)家n進(jìn)口的金額占同時(shí)期企業(yè)i進(jìn)口總額在樣本期內(nèi)的平均比重作為權(quán)重，將國(guó)家層面真實(shí)匯率加權(quán)平均至企業(yè)層面，計(jì)算公式為：其中，ernt為t 年進(jìn)口來(lái)源國(guó)n 的名義匯率，CPInt為t年進(jìn)口來(lái)源國(guó)n的CPI，CPIChina,t為t年中國(guó)CPI④計(jì)算進(jìn)口來(lái)源國(guó)真實(shí)匯率時(shí)，權(quán)重?cái)?shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)海關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)，各國(guó)匯率以及消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)自世界銀行數(shù)據(jù)庫(kù)。需要注意的是，進(jìn)口來(lái)源國(guó)真實(shí)匯率采用直接標(biāo)價(jià)法，因此本文預(yù)期進(jìn)口來(lái)源國(guó)真實(shí)匯率與企業(yè)進(jìn)口之間呈正相關(guān)關(guān)系。。

主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果

為考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否會(huì)影響企業(yè)進(jìn)口規(guī)模以及產(chǎn)生何種影響，本文采用HDFE 高維固定效應(yīng)估計(jì)方法對(duì)式（1）進(jìn)行估計(jì)，基準(zhǔn)回歸結(jié)果見(jiàn)表2。其中，列（1）在控制企業(yè)和年份固定效應(yīng)的情況下僅將企業(yè)進(jìn)口規(guī)模對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度進(jìn)行回歸。結(jié)果顯示，lnDigital的系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明企業(yè)進(jìn)口規(guī)模與數(shù)字化程度之間呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。列（2）進(jìn)一步加入了企業(yè)層面的特征變量，結(jié)果顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的系數(shù)顯著為正，再次證實(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)進(jìn)口規(guī)模擴(kuò)張。列（3）在列（2）的基礎(chǔ)上進(jìn)一步控制行業(yè)-年份固定效應(yīng)和城市-年份固定效應(yīng)，系數(shù)依然顯著為正，且大小基本穩(wěn)定。以列（3）的回歸系數(shù)為例，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度每增加10%，會(huì)使得其進(jìn)口額增加約1.11%。

表2 基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果

（二）無(wú)條件分位數(shù)回歸

基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型是促進(jìn)企業(yè)進(jìn)口擴(kuò)張的重要因素，但這一結(jié)果評(píng)估的是數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)進(jìn)口的平均影響效應(yīng)。事實(shí)上，不同進(jìn)口分位點(diǎn)的企業(yè)可能受到差異化影響，因此本文進(jìn)一步采用無(wú)條件分位數(shù)回歸來(lái)分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)不同進(jìn)口分位點(diǎn)上企業(yè)的具體作用效果。由表3的結(jié)果可知，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)進(jìn)口的影響和顯著性隨著企業(yè)進(jìn)口規(guī)模分位點(diǎn)的增加而不斷減弱，存在邊際遞減特征。具體來(lái)看，在進(jìn)口規(guī)模5 分位點(diǎn)上的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度上升1 個(gè)百分點(diǎn)，企業(yè)進(jìn)口額將提高0.56%；在70 分位點(diǎn)以上的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)進(jìn)口的影響不顯著。這意味著與進(jìn)口規(guī)模較大的企業(yè)相比，進(jìn)口規(guī)模較小的企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中受到的積極影響更大。造成上述結(jié)果的原因可能在于企業(yè)在進(jìn)入國(guó)際市場(chǎng)前往往需要投入大量的資源調(diào)研目標(biāo)市場(chǎng)，以降低因信息不對(duì)稱造成的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，而進(jìn)口規(guī)模較小的企業(yè)受到經(jīng)營(yíng)實(shí)力的限制，獲取的國(guó)際市場(chǎng)信息相對(duì)較少，此時(shí)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來(lái)的信息傳遞效率的改善能夠明顯增強(qiáng)進(jìn)口規(guī)模較小的企業(yè)獲取市場(chǎng)信息的能力，進(jìn)而解放這部分企業(yè)存在卻無(wú)法實(shí)現(xiàn)的進(jìn)口需求。

表3 無(wú)條件分位數(shù)回歸結(jié)果

（三）內(nèi)生性處理

本文的回歸可能存在內(nèi)生性問(wèn)題。一方面，企業(yè)進(jìn)口受到諸多因素的影響，模型可能存在遺漏變量。另一方面，企業(yè)可能通過(guò)進(jìn)口學(xué)習(xí)和技術(shù)溢出促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化水平提升，進(jìn)而導(dǎo)致反向因果問(wèn)題。據(jù)此，本文借鑒魏昀妍等（2022）的研究，根據(jù)“下一代互聯(lián)網(wǎng)示范城市建設(shè)”這一準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工具變量。理論上，“下一代互聯(lián)網(wǎng)示范城市建設(shè)”通過(guò)加快推進(jìn)示范城市數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和改造升級(jí)，為這部分城市的企業(yè)數(shù)字化提供了技術(shù)和服務(wù)支撐，滿足工具變量的相關(guān)性要求；同時(shí)作為一項(xiàng)外生政策沖擊，“下一代互聯(lián)網(wǎng)示范城市建設(shè)”并不會(huì)直接作用于企業(yè)進(jìn)口決策，滿足排他性約束要求。具體地，本文構(gòu)建政策虛擬變量Policy，若企業(yè)所在城市為互聯(lián)網(wǎng)示范試點(diǎn)城市、企業(yè)所屬行業(yè)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心行業(yè)①根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局頒布的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類（2021）》區(qū)分?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)核心行業(yè)和非數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心行業(yè)。且年份為2014 年及以后②“下一代互聯(lián)網(wǎng)示范城市建設(shè)”政策于2013年12月正式實(shí)施。，Policy 取值為1，否則取值為0。表4列（1）和列（2）報(bào)告了以“下一代互聯(lián)網(wǎng)示范城市建設(shè)”作為工具變量的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)進(jìn)口的IV 2SLS 估計(jì)結(jié)果。第一階段回歸結(jié)果表明，“下一代互聯(lián)網(wǎng)示范城市建設(shè)”對(duì)該城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)行業(yè)的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有顯著的促進(jìn)作用，同時(shí)第一階段的F 統(tǒng)計(jì)量大于10，不存在弱工具變量問(wèn)題。第二階段估計(jì)結(jié)果顯示，工具變量通過(guò)了不可識(shí)別檢驗(yàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度每提高1%，企業(yè)進(jìn)口額將顯著增加1.52%。以上結(jié)果說(shuō)明在考慮內(nèi)生性問(wèn)題后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在顯著的進(jìn)口促進(jìn)效應(yīng)這一核心結(jié)論依然成立。此外，本文還采用滯后一期的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度作為工具變量，IV 2SLS的估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表4列（3）和列（4）。結(jié)果顯示，lnDigital 的估計(jì)系數(shù)顯著為正，說(shuō)明在使用滯后一期的數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為工具變量后本文的核心結(jié)論依然穩(wěn)健。

表4 內(nèi)生性處理

本文使用進(jìn)口企業(yè)作為研究樣本，可能存在樣本自選擇問(wèn)題進(jìn)而導(dǎo)致內(nèi)生性。針對(duì)這一問(wèn)題，本文采用Heckman 兩步法進(jìn)行處理。具體地，第一階段構(gòu)建進(jìn)口決策模型，被解釋變量為企業(yè)是否進(jìn)口的虛擬變量（Import），若企業(yè)當(dāng)期進(jìn)口額不為0則取值為1，反之取值為0，解釋變量在式（1）的基礎(chǔ)上進(jìn)一步加入上一期企業(yè)是否進(jìn)口（Lag_Import）作為排他性變量，采用Probit 模型來(lái)估計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)進(jìn)口概率的影響，并計(jì)算逆米爾斯比率（IMR）；然后，第二階段在加入逆米爾斯比率的基礎(chǔ)上考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)進(jìn)口規(guī)模的影響。估計(jì)結(jié)果顯示，從表4 列（5）來(lái)看，lnDigital 的系數(shù)顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提高企業(yè)進(jìn)口概率。列（6）顯示，IMR在5%水平上顯著，表明本文的確存在樣本選擇偏誤，應(yīng)使用Heckman 兩階段模型。而列（6）中l(wèi)nDigital 的系數(shù)在1%水平上顯著為正，說(shuō)明本文的核心結(jié)論是穩(wěn)健的，Heckman 兩階段模型同樣發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了企業(yè)進(jìn)口規(guī)模擴(kuò)大。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.更換企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)測(cè)算方法

本文采用以下3 種方法對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)進(jìn)行了重新構(gòu)造：一是，對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)進(jìn)行分年份的離差標(biāo)準(zhǔn)化處理：Digital_1能夠有效反映樣本內(nèi)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相對(duì)水平，該指標(biāo)的取值范圍為[0,1]。二是，對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)進(jìn)行分年度分行業(yè)的均值調(diào)整構(gòu)造出替代指標(biāo)Digital_2，以體現(xiàn)行業(yè)內(nèi)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相對(duì)水平。三是，參照袁淳等（2021）的測(cè)算方法，將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度更換為數(shù)字化關(guān)鍵詞總詞頻（Digital）與年報(bào)MD&A 部分字段長(zhǎng)度的比值，記為Digital_3。表5列（1）-列（3）報(bào)告了相應(yīng)的估計(jì)結(jié)果，可以看出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的估計(jì)系數(shù)均顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著推動(dòng)了企業(yè)進(jìn)口規(guī)模擴(kuò)大這一結(jié)論是穩(wěn)健的。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

2.排除企業(yè)策略性信息披露行為

為了迎合政府政策，企業(yè)在年報(bào)中可能對(duì)涉及互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字化的信息披露存在刻意夸大的嫌疑（趙璨等，2020），導(dǎo)致基于文本分析法測(cè)算出的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度被高估。為了排除企業(yè)策略性信息披露行為對(duì)本文估計(jì)結(jié)果造成的干擾，我們首先剔除了樣本期內(nèi)因信息披露等問(wèn)題受到證監(jiān)會(huì)或證券交易所處罰的企業(yè)，重新對(duì)式（1）進(jìn)行估計(jì)。其次，我們僅保留信息披露考核取得“優(yōu)秀”或“良好”評(píng)價(jià)結(jié)果的上市公司重新進(jìn)行估計(jì)。由表5 列（4）和（5）可知，數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)仍然顯著為正，表明本文的核心結(jié)論并未受到企業(yè)策略性信息披露行為的干擾。

3.剔除金融危機(jī)的影響

2008 年的金融危機(jī)會(huì)對(duì)企業(yè)進(jìn)口行為產(chǎn)生直接影響，為了避免金融危機(jī)沖擊干擾本文的結(jié)論，我們剔除了2008年和2009年的樣本重新進(jìn)行估計(jì)。由表5列（6）可知，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)進(jìn)口規(guī)模的影響仍然顯著為正，再次證明了本文研究結(jié)論的穩(wěn)健。

（五）異質(zhì)性分析

1.企業(yè)所有制

前文的分析表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了中國(guó)制造業(yè)企業(yè)的進(jìn)口規(guī)模擴(kuò)大，但這一結(jié)論忽略了不同所有制類型的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能因組織結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)規(guī)模等因素對(duì)企業(yè)進(jìn)口規(guī)模的影響效果存在差異。為此，本文根據(jù)所有制類型將樣本分為兩類，并構(gòu)建企業(yè)所有制虛擬變量SOE，國(guó)有企業(yè)取值為1，非國(guó)有企業(yè)取值為0，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型與所有制虛擬變量的交互項(xiàng)lnDigital_SOE 加入基準(zhǔn)回歸模型，估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表6 列（1）。從結(jié)果來(lái)看，交互項(xiàng)lnDigital_SOE 的估計(jì)系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上不顯著，lnDigital的系數(shù)顯著為正，這表明數(shù)字化程度的提高顯著促進(jìn)了非國(guó)有企業(yè)進(jìn)口擴(kuò)張，對(duì)國(guó)有企業(yè)沒(méi)有明顯影響。進(jìn)一步地，將非國(guó)有企業(yè)劃分為民營(yíng)企業(yè)和外資企業(yè)進(jìn)行分樣本回歸。列（2）和列（3）的結(jié)果可以看出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)非國(guó)有企業(yè)的進(jìn)口促進(jìn)效應(yīng)主要來(lái)源于民營(yíng)企業(yè)，對(duì)外資企業(yè)進(jìn)口沒(méi)有顯著影響。這可能是因?yàn)橥赓Y企業(yè)通常已經(jīng)通過(guò)母公司與國(guó)外企業(yè)取得了聯(lián)系，促使數(shù)字化帶來(lái)的信息傳遞效率改善對(duì)外資企業(yè)的作用效果有限；而與國(guó)有企業(yè)相比，民營(yíng)企業(yè)雖然在資金、人才乃至政策支持等方面存在短板，但其管理體系更具自主性和創(chuàng)新性，企業(yè)能夠更好地利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升運(yùn)營(yíng)效率、擴(kuò)大生產(chǎn)，從而導(dǎo)致數(shù)字化時(shí)代下民營(yíng)企業(yè)的進(jìn)口表現(xiàn)優(yōu)于國(guó)有企業(yè)。

表6 異質(zhì)性分析I

2.出口企業(yè)與非出口企業(yè)

本文進(jìn)一步根據(jù)企業(yè)出口狀態(tài)構(gòu)造出口企業(yè)虛擬變量EXP，形成企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與出口企業(yè)虛擬變量的交互項(xiàng)lnDigital_EXP，并將其納入基準(zhǔn)模型進(jìn)行估計(jì)。如表6 列（4）顯示，相較于非出口企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)出口企業(yè)的進(jìn)口促進(jìn)效應(yīng)更為明顯，存在“為出口而進(jìn)口”的現(xiàn)象。事實(shí)上，企業(yè)進(jìn)口表現(xiàn)與其出口與否密切相關(guān)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了企業(yè)出口規(guī)模和出口產(chǎn)品質(zhì)量提升（洪俊杰等，2022；杜明威等，2022），而通常情況下出口規(guī)模增加會(huì)引致企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)張，進(jìn)而促使企業(yè)增加產(chǎn)品特別是高質(zhì)量中間品的進(jìn)口需求，以滿足生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)張以及產(chǎn)品質(zhì)量升級(jí)的需要。

3.企業(yè)貿(mào)易方式

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)出口企業(yè)的進(jìn)口促進(jìn)效應(yīng)更強(qiáng)可能與企業(yè)貿(mào)易方式密切相關(guān)，從事加工貿(mào)易如貼牌、定牌等出口行為的企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型在促進(jìn)出口擴(kuò)張的同時(shí)自然會(huì)提升進(jìn)口規(guī)模。本文根據(jù)企業(yè)貿(mào)易方式將樣本分為純加工貿(mào)易企業(yè)和非純加工貿(mào)易企業(yè)兩類，并構(gòu)建虛擬變量Process，純加工貿(mào)易企業(yè)取值為1，否則取值為0，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型與貿(mào)易方式虛擬變量的交互項(xiàng)lnDigital_Process 加入基準(zhǔn)回歸模型，估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表6列（5）。結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)兩類企業(yè)的進(jìn)口擴(kuò)張均具有顯著的推動(dòng)作用，但相對(duì)于非純加工貿(mào)易企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)純加工貿(mào)易企業(yè)的進(jìn)口促進(jìn)作用更強(qiáng)。

4.進(jìn)口產(chǎn)品類型

數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能會(huì)對(duì)不同類型產(chǎn)品的進(jìn)口產(chǎn)生差異化影響，本文根據(jù)BEC分類將產(chǎn)品分為中間品、資本品和消費(fèi)品，并基于式（1）利用企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對(duì)中間品、資本品和消費(fèi)品進(jìn)口規(guī)模分別進(jìn)行回歸，估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表7列（1）-列（3）。結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)中間品進(jìn)口具有顯著的促進(jìn)作用，對(duì)資本品和消費(fèi)品進(jìn)口沒(méi)有顯著影響。可能的原因是，數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要通過(guò)擴(kuò)大企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模來(lái)促使企業(yè)增加對(duì)中間品的進(jìn)口需求，而資本品和消費(fèi)品對(duì)企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的影響有限，因此導(dǎo)致數(shù)字化對(duì)資本品和消費(fèi)品進(jìn)口未能產(chǎn)生明顯影響。

表7 異質(zhì)性分析II

5.進(jìn)口來(lái)源國(guó)

由于不同國(guó)家的產(chǎn)品在質(zhì)量、價(jià)格、科技含量等方面具有明顯差異，OECD 國(guó)家的產(chǎn)品質(zhì)量普遍更高，因此可能導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)進(jìn)口規(guī)模的影響在不同進(jìn)口來(lái)源國(guó)上存在異質(zhì)性。本文分別考察了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)來(lái)自O(shè)ECD國(guó)家和非OECD國(guó)家的進(jìn)口產(chǎn)品規(guī)模的影響。其中被解釋變量為企業(yè)從OECD 國(guó)家（非OECD 國(guó)家）進(jìn)口的產(chǎn)品額對(duì)數(shù)值，表7 列（4）和列（5）報(bào)告了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)不同進(jìn)口來(lái)源國(guó)的差異化影響。從結(jié)果來(lái)看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型同時(shí)推動(dòng)了企業(yè)從OECD 國(guó)家和非OECD 國(guó)家進(jìn)口，但對(duì)來(lái)自O(shè)ECD 國(guó)家的進(jìn)口促進(jìn)效應(yīng)更強(qiáng)。企業(yè)數(shù)字化水平每提高1%，從OECD 國(guó)家進(jìn)口的產(chǎn)品規(guī)模將上升0.21%，從非OECD國(guó)家進(jìn)口的產(chǎn)品規(guī)模將上升0.12%。

五、影響機(jī)制檢驗(yàn)

（一）驅(qū)動(dòng)因素

基準(zhǔn)分析較為全面地解釋了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)進(jìn)口總額的影響，但是沒(méi)有回答如何影響企業(yè)進(jìn)口規(guī)模的問(wèn)題。在這一部分，我們對(duì)理論分析中的影響機(jī)制進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，具體的計(jì)量模型構(gòu)建如下：

其中，M 為對(duì)應(yīng)前文數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)進(jìn)口的渠道變量，其余變量與基準(zhǔn)回歸模型一致。當(dāng)β1和δ1均顯著時(shí)，影響機(jī)制存在。

1.外部交易成本降低

數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于降低企業(yè)的內(nèi)部管控成本和外部交易成本，但外部交易成本的作用效果占主導(dǎo)地位（張虎等，2023），最終有助于促進(jìn)企業(yè)進(jìn)口擴(kuò)張。參照袁淳等（2021）的做法，本文采用無(wú)形資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重（Asset）表征企業(yè)資產(chǎn)專用性來(lái)反映企業(yè)面臨的外部交易成本，企業(yè)資產(chǎn)專用性越高，被交易對(duì)象“敲竹杠”的概率越高，由此導(dǎo)致外部交易成本越高。表8 列（1）和列（2）的估計(jì)結(jié)果表明，數(shù)字化程度的提高顯著降低了企業(yè)資產(chǎn)專用性水平，有利于外部交易成本下降，而企業(yè)面臨的外部交易成本降低顯著推動(dòng)了企業(yè)進(jìn)口規(guī)模擴(kuò)大。進(jìn)一步，本文采用企業(yè)管理費(fèi)用占營(yíng)業(yè)收入的比重（Market）來(lái)衡量企業(yè)內(nèi)部管控成本，列（3）的結(jié)果顯示數(shù)字化對(duì)企業(yè)內(nèi)部控制成本沒(méi)有明顯影響。據(jù)此，本文發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要通過(guò)降低外部交易成本促進(jìn)企業(yè)進(jìn)口擴(kuò)張，假說(shuō)1成立。

表8 驅(qū)動(dòng)因素：外部交易成本降低和生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)張

2.生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)張

數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提升企業(yè)盈利能力，進(jìn)而激勵(lì)企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，促使其增加進(jìn)口投入以滿足生產(chǎn)需要。本文采用企業(yè)營(yíng)業(yè)收入的對(duì)數(shù)值（lnSale）衡量企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表8列（4）和列（5）。列（4）顯示，lnDigital 的系數(shù)顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)張。進(jìn)一步，列（5）結(jié)果顯示企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大顯著促進(jìn)了企業(yè)進(jìn)口規(guī)模上升。據(jù)此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)張渠道促進(jìn)企業(yè)進(jìn)口擴(kuò)張，假說(shuō)2成立。

3.生產(chǎn)技術(shù)升級(jí)

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的生產(chǎn)技術(shù)升級(jí)將促使企業(yè)對(duì)進(jìn)口產(chǎn)品尤其是高質(zhì)量進(jìn)口中間品的需求增加，進(jìn)而引致企業(yè)進(jìn)口規(guī)模擴(kuò)大。本文借鑒趙爍等（2020）的研究，采用企業(yè)科技創(chuàng)新以及與技術(shù)相關(guān)的無(wú)形資產(chǎn)投資來(lái)刻畫(huà)企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)升級(jí)，具體為企業(yè)研發(fā)投入與營(yíng)業(yè)收入的比值（R&D）、發(fā)明專利數(shù)量加1的對(duì)數(shù)值（lnPatent）和無(wú)形資產(chǎn)中諸如專利、信息管理系統(tǒng)等與技術(shù)有關(guān)的部分占企業(yè)無(wú)形資產(chǎn)總額的比重（Tech_IA）。表9列（1）-列（6）報(bào)告了上述結(jié)果，可以看出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了企業(yè)研發(fā)投入、專利申請(qǐng)以及技術(shù)引進(jìn)增加，驗(yàn)證了數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于推動(dòng)企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)升級(jí)。而生產(chǎn)技術(shù)升級(jí)顯著推動(dòng)了企業(yè)進(jìn)口擴(kuò)張，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)生產(chǎn)技術(shù)升級(jí)渠道促進(jìn)企業(yè)進(jìn)口規(guī)模擴(kuò)大，本文假說(shuō)3成立。

表9 驅(qū)動(dòng)因素：生產(chǎn)技術(shù)升級(jí)

（二）構(gòu)成因素

為了更好地了解數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)企業(yè)進(jìn)口擴(kuò)張的作用渠道，我們參照余壯雄等（2022）將企業(yè)進(jìn)口額分解為國(guó)家層面以及產(chǎn)品層面的集約邊際和擴(kuò)展邊際，分別考察企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)兩個(gè)維度進(jìn)口二元邊際的影響。本文將國(guó)家層面擴(kuò)展邊際定義為企業(yè)進(jìn)口來(lái)源國(guó)數(shù)量，產(chǎn)品層面擴(kuò)展邊際定義為企業(yè)HS6位碼進(jìn)口產(chǎn)品種類數(shù)量和平均每個(gè)來(lái)源國(guó)進(jìn)口的HS6位碼產(chǎn)品種類數(shù)量，集約邊際定義為平均每個(gè)來(lái)源國(guó)進(jìn)口額和平均每個(gè)產(chǎn)品進(jìn)口額。從表10 列（1）和列（2）中可以看到，數(shù)字化轉(zhuǎn)型促使企業(yè)平均市場(chǎng)進(jìn)口額和平均產(chǎn)品進(jìn)口額顯著提升，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)國(guó)家層面和產(chǎn)品層面的集約邊際均存在顯著的正向影響。表10列（3）-列（5）的估計(jì)結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了企業(yè)產(chǎn)品進(jìn)口種類和平均每個(gè)來(lái)源國(guó)進(jìn)口產(chǎn)品種類增加，但對(duì)企業(yè)進(jìn)口來(lái)源國(guó)數(shù)量沒(méi)有明顯影響，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)產(chǎn)品層面的擴(kuò)展邊際產(chǎn)生了顯著的正向影響，但沒(méi)有影響國(guó)家層面的擴(kuò)展邊際。上述結(jié)果表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)進(jìn)口規(guī)模的促進(jìn)作用主要源于國(guó)家和產(chǎn)品層面的集約邊際以及進(jìn)口產(chǎn)品種類的增加。

表10 進(jìn)口規(guī)模構(gòu)成分解

六、拓展分析：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與其他進(jìn)口表現(xiàn)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)進(jìn)口的影響可能不僅體現(xiàn)在貿(mào)易總量上，前文我們主要考察了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)進(jìn)口規(guī)模的影響，在拓展分析部分我們進(jìn)一步從進(jìn)口概率、進(jìn)口持續(xù)時(shí)間以及進(jìn)口產(chǎn)品質(zhì)量的角度討論數(shù)字化與企業(yè)其他進(jìn)口表現(xiàn)的關(guān)系。首先，探討其對(duì)企業(yè)進(jìn)口概率的影響，構(gòu)造企業(yè)進(jìn)口虛擬變量作為被解釋變量，當(dāng)?shù)趖年企業(yè)進(jìn)口額大于0時(shí)取值為1，否則取值為0，回歸結(jié)果見(jiàn)表11列（1）?？梢钥闯觯髽I(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提高了企業(yè)進(jìn)口概率。數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用能使企業(yè)具有更為強(qiáng)大的國(guó)際市場(chǎng)信息獲取能力和敏銳的市場(chǎng)洞察力，從而降低國(guó)際貿(mào)易中關(guān)于信息的固定成本（Freund and Weindold，2004），推動(dòng)了更多低生產(chǎn)率的企業(yè)開(kāi)展進(jìn)口貿(mào)易。與之相關(guān)的另一個(gè)問(wèn)題是，數(shù)字化轉(zhuǎn)型又會(huì)對(duì)已經(jīng)進(jìn)口的企業(yè)產(chǎn)生怎樣的影響呢？本文從進(jìn)口持續(xù)的角度考察了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)進(jìn)口持續(xù)時(shí)間的影響。具體地，我們保留2007—2015 年的進(jìn)口企業(yè)樣本，并構(gòu)造企業(yè)進(jìn)口退出變量，當(dāng)企業(yè)在第t+1年的進(jìn)口額為0時(shí)，該企業(yè)的進(jìn)口退出變量取值為1，反之取值為0。本文以企業(yè)進(jìn)口退出變量作為被解釋變量重新進(jìn)行估計(jì)，列（2）中系數(shù)顯著為負(fù)，表明對(duì)于已經(jīng)進(jìn)口的企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著延長(zhǎng)了企業(yè)進(jìn)口持續(xù)時(shí)間。

表11 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與其他進(jìn)口表現(xiàn)

質(zhì)量越高的產(chǎn)品所內(nèi)嵌的技術(shù)、知識(shí)等異質(zhì)性信息越多（Rauch，1999），買方在進(jìn)行質(zhì)量甄別時(shí)需要承擔(dān)的信息搜尋成本越高。數(shù)字化企業(yè)能夠利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和跨境電商平臺(tái)等更為有效地獲取海外市場(chǎng)信息，大幅度提升企業(yè)異質(zhì)性信息搜尋效率（Freund and Weindold，2004），從而幫助企業(yè)進(jìn)口更具“性價(jià)比”的高質(zhì)量產(chǎn)品。本文借鑒施炳展、曾祥菲（2015）測(cè)算企業(yè)進(jìn)口產(chǎn)品質(zhì)量作為被解釋變量重新進(jìn)行估計(jì)，表11列（3）的估計(jì)結(jié)果表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了企業(yè)進(jìn)口產(chǎn)品質(zhì)量提高，存在質(zhì)量搜尋效應(yīng)。

此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的生產(chǎn)技術(shù)升級(jí)可能促使企業(yè)需要更高技術(shù)水平的投入與之配套，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)對(duì)中高技術(shù)類產(chǎn)品的進(jìn)口需求增多。鑒于此，本文根據(jù)Lall（2000）的產(chǎn)品分類標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算出企業(yè)中等技術(shù)工業(yè)制成品和高技術(shù)工業(yè)制成品的進(jìn)口額占企業(yè)進(jìn)口總額的比重，并以此作為被解釋變量重新進(jìn)行回歸，估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表11 列（4）。由結(jié)果可知，數(shù)字化轉(zhuǎn)型促使企業(yè)中高技術(shù)產(chǎn)品進(jìn)口占比顯著提高，進(jìn)一步驗(yàn)證了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)進(jìn)口產(chǎn)品技術(shù)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化效應(yīng)。

七、研究結(jié)論與政策啟示

積極擴(kuò)大進(jìn)口是國(guó)內(nèi)大循環(huán)的重要組成部分，是鏈接國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)的重要樞紐，在構(gòu)建新發(fā)展格局中發(fā)揮著重要作用。在此背景下，本文基于2007—2016 年中國(guó)海關(guān)數(shù)據(jù)和國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)中的制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，考察了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)進(jìn)口規(guī)模的影響效應(yīng)及其作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)：（1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了企業(yè)進(jìn)口擴(kuò)張，并且這一影響效應(yīng)對(duì)進(jìn)口規(guī)模較小的企業(yè)更為明顯。（2）從驅(qū)動(dòng)因素來(lái)看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)降低企業(yè)外部交易成本、推動(dòng)企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)升級(jí)和生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大三個(gè)途徑來(lái)促進(jìn)企業(yè)進(jìn)口；從構(gòu)成分解來(lái)看，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)進(jìn)口規(guī)模的促進(jìn)作用主要來(lái)源于國(guó)家和產(chǎn)品層面的進(jìn)口集約邊際以及進(jìn)口產(chǎn)品種類的增加。（3）數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)民營(yíng)企業(yè)、出口企業(yè)、純加工貿(mào)易企業(yè)的進(jìn)口推動(dòng)作用更為明顯。從產(chǎn)品類型看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了企業(yè)中間品進(jìn)口，對(duì)資本品和消費(fèi)品進(jìn)口不存在明顯影響。另外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型同時(shí)推動(dòng)了企業(yè)從OECD 國(guó)家和非OECD 國(guó)家進(jìn)口產(chǎn)品，但對(duì)來(lái)自O(shè)ECD 國(guó)家的進(jìn)口促進(jìn)效應(yīng)更大。（4）數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅有利于企業(yè)進(jìn)口規(guī)模擴(kuò)大，還對(duì)企業(yè)進(jìn)口概率、進(jìn)口持續(xù)時(shí)間、進(jìn)口產(chǎn)品質(zhì)量具有顯著的正向影響。

本文研究結(jié)論從擴(kuò)大進(jìn)口的角度為我國(guó)實(shí)施“數(shù)字中國(guó)”戰(zhàn)略取得的政策成效提供了經(jīng)驗(yàn)支持，為分析企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)提供了新的研究視角，具有重要的政策啟示。一方面，鑒于數(shù)字技術(shù)的發(fā)展有利于中國(guó)制造業(yè)企業(yè)進(jìn)口規(guī)模擴(kuò)大和質(zhì)量提升，因此通過(guò)鼓勵(lì)外貿(mào)企業(yè)使用新一代數(shù)字技術(shù)對(duì)中國(guó)積極擴(kuò)大進(jìn)口貿(mào)易進(jìn)而助推中國(guó)內(nèi)需擴(kuò)大和消費(fèi)升級(jí)、縮小中國(guó)與貿(mào)易伙伴國(guó)的貿(mào)易順差具有重要的意義。中國(guó)政府應(yīng)進(jìn)一步加大支持力度推動(dòng)外貿(mào)企業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐，以數(shù)字技術(shù)賦能外貿(mào)實(shí)體企業(yè)發(fā)展，為中國(guó)進(jìn)口貿(mào)易增長(zhǎng)及高質(zhì)量發(fā)展增添新動(dòng)能。另一方面，在推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，政府應(yīng)采取針對(duì)性政策和資金扶持措施。根據(jù)本文研究結(jié)論可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)進(jìn)口規(guī)模較小的企業(yè)以及民營(yíng)企業(yè)的進(jìn)口促進(jìn)作用更為明顯，作用強(qiáng)度明顯大于其他對(duì)應(yīng)類型的企業(yè)。因此政府應(yīng)加大對(duì)中小企業(yè)和民營(yíng)企業(yè)的扶持力度，為此類企業(yè)提供更多的前期補(bǔ)貼，從而降低企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型門檻，更好地發(fā)揮擴(kuò)大進(jìn)口的積極影響。