中國(guó)制造業(yè)數(shù)字化投入水平影響了出口產(chǎn)品質(zhì)量么？

摘 要：本文通過(guò)對(duì)數(shù)字化投入推動(dòng)制造業(yè)發(fā)展的國(guó)內(nèi)外研究成果的梳理，結(jié)合出口產(chǎn)品質(zhì)量決定理論，從理論層面推導(dǎo)并分析了數(shù)字化投入對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量存在正向影響作用。在實(shí)證層面，依托WIOD 數(shù)據(jù)庫(kù)計(jì)算行業(yè)層面數(shù)字化投入水平，并實(shí)現(xiàn)國(guó)家間行業(yè)層面量化比較分析，通過(guò)中國(guó)海關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)和中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的匹配，計(jì)算出產(chǎn)品層面質(zhì)量數(shù)據(jù)，跨數(shù)據(jù)庫(kù)合并為2000-2013年的中國(guó)制造業(yè)企業(yè)層面出口產(chǎn)品質(zhì)量面板數(shù)據(jù)。結(jié)合理論分析，構(gòu)建計(jì)量模型，探尋數(shù)字化投入水平與出口產(chǎn)品質(zhì)量之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，在我國(guó)，企業(yè)數(shù)字化投入水平對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量具有正向推動(dòng)作用，這一作用在不同規(guī)模企業(yè)間和不同數(shù)字化投入水平企業(yè)間具有異質(zhì)性，而生產(chǎn)效率提升和資源配置優(yōu)化是兩個(gè)重要作用渠道。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；數(shù)字化投入；出口產(chǎn)品質(zhì)量；生產(chǎn)效率；資源配置

DOI：10.19313/j.cnki.cn10-1223/f.20240905.001

一、引言及文獻(xiàn)綜述

黨的二十大報(bào)告指出，要“加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合”。2024 年的政府工作報(bào)告將“大力推進(jìn)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)，加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力”列為十大任務(wù)之首，“深入推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展”是其主要內(nèi)容。近年來(lái)，我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展十分迅猛，根據(jù)中國(guó)信通院的測(cè)算，截至2022 年，我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的規(guī)模已經(jīng)達(dá)到50.2 萬(wàn)億元，同比名義增長(zhǎng)10.3%，占GDP比重達(dá)41.5%，高于GDP 名義增速4.98 個(gè)百分點(diǎn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用日益凸顯，重要地位也更加鞏固（圖1）。其中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化兩個(gè)方面都得到了高速發(fā)展，前者的規(guī)模達(dá)9.2 萬(wàn)億元，同比名義增長(zhǎng)10.3%，占GDP 比重7.6%，而后者的規(guī)模更是達(dá)到了41 萬(wàn)億元，同比名義增長(zhǎng)10.3%，占GDP 比重達(dá)33.9%。

與此同時(shí)，經(jīng)歷了改革開放40 多年的高速發(fā)展，我國(guó)已經(jīng)成為全球制造業(yè)第一大國(guó)，2012—2023 年，我國(guó)全部工業(yè)增加值由20.9 萬(wàn)億元增至39.91 萬(wàn)億元。但我國(guó)制造業(yè)仍然存在諸如產(chǎn)品附加值低、產(chǎn)品技術(shù)含量不高等問(wèn)題，供給結(jié)構(gòu)和效率還不能適應(yīng)需求升級(jí)，導(dǎo)致我國(guó)制造業(yè)“大而不強(qiáng)”問(wèn)題突出。近年來(lái)，隨著貿(mào)易保護(hù)主義抬頭，發(fā)達(dá)國(guó)家“制造業(yè)回流”情況日益凸顯，我國(guó)出口產(chǎn)品的增速也呈現(xiàn)下降趨勢(shì)（圖2），如何在現(xiàn)階段促進(jìn)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)，增加出口產(chǎn)品核心競(jìng)爭(zhēng)力，是具有很大意義的研究課題。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，從學(xué)術(shù)界到政策制定者，都越來(lái)越關(guān)注數(shù)字技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)特別是制造業(yè)發(fā)展的推動(dòng)作用。

綜合國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究，總的來(lái)看，數(shù)字技術(shù)對(duì)推動(dòng)制造業(yè)發(fā)展的作用主要有以下幾個(gè)方面。

1. 成本效應(yīng)。數(shù)字技術(shù)可以通過(guò)降低企業(yè)固定成本與交易成本，提升交易的效益。如Hitt andBrynjolfsson（1996）認(rèn)為信息技術(shù)的應(yīng)用促進(jìn)了企業(yè)多元化而非一體化發(fā)展，即企業(yè)的橫向邊界擴(kuò)張，而縱向邊界縮小。Afuah（2003）認(rèn)為信息技術(shù)的應(yīng)用能夠通過(guò)“協(xié)同效應(yīng)”和“效率效應(yīng)”來(lái)降低企業(yè)內(nèi)外部的交易費(fèi)用和生產(chǎn)成本，但其降低幅度是由企業(yè)自身的技術(shù)先進(jìn)程度、信息處理能力等決定的。Ellison and Ellison（2018）發(fā)現(xiàn)企業(yè)依靠數(shù)字技術(shù)通過(guò)搜索引擎或者網(wǎng)站來(lái)發(fā)布其產(chǎn)品信息，有助于發(fā)現(xiàn)潛在的供應(yīng)商或目標(biāo)客戶，可以有效降低其與消費(fèi)者之間以及上下游企業(yè)之間的搜尋和談判成本，實(shí)現(xiàn)交易雙方的精確匹配。Shaheer and Li（2020）發(fā)現(xiàn)企業(yè)能夠依托數(shù)字經(jīng)濟(jì)，去廣泛搜集消費(fèi)端的意見反饋，深入挖掘相關(guān)需求偏好，降低產(chǎn)品研發(fā)不確定性帶來(lái)的成本。

2. 滲透效應(yīng)。數(shù)字作為一種標(biāo)準(zhǔn)的媒體，能夠讓企業(yè)的決策流和物流等信息得以有效地在企業(yè)內(nèi)部不同部門之間實(shí)現(xiàn)高速傳遞，提高整體的生產(chǎn)效率，從而實(shí)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率的提升。Solow（1987）提出了著名的“索洛悖論”，認(rèn)為計(jì)算機(jī)時(shí)代對(duì)生產(chǎn)率的提升是缺失的。針對(duì)“索洛悖論”，Jorgenson et al.（2008）發(fā)現(xiàn)，1995-2000 年美國(guó)社會(huì)生產(chǎn)效率的增長(zhǎng)，主要來(lái)自于同信息與通信技術(shù)（ICT）有關(guān)的研發(fā)和制造業(yè)的發(fā)展。Byrne et al.（2013）發(fā)現(xiàn)，雖然與1995-2004 年的十年相比，信息與通信技術(shù)（ICT）對(duì)美國(guó)生產(chǎn)率提高的貢獻(xiàn)率在2004-2012 年間逐步出現(xiàn)了下降，但其依然是美國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展最重要的驅(qū)動(dòng)因素。針對(duì)“索洛悖論”產(chǎn)生的原因，Acemoglu et al.（2014）認(rèn)為其產(chǎn)生可能是大量數(shù)字化技術(shù)被投入到了生產(chǎn)效率提升較難的服務(wù)業(yè)之中。而Brynjolfsson et al.（2018）指出，“索洛悖論”的產(chǎn)生可能存在四方面的原因，包括預(yù)期不匹配、對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測(cè)量不準(zhǔn)確、私人獲益與社會(huì)零和的矛盾以及信息技術(shù)影響滯后性。

3. 替代效應(yīng)。一方面，信息通信設(shè)備對(duì)其他產(chǎn)品和服務(wù)產(chǎn)生了大規(guī)模替代，尤為明顯的是對(duì)勞動(dòng)力的替代；另一方面，數(shù)字化平臺(tái)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)可以減少資源錯(cuò)配，形成對(duì)低效率投資領(lǐng)域的替代。如郭美晨和杜傳忠（2019）發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前期的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和信息與通信技術(shù)（ICT）資本積累到一定程度時(shí)，ICT 產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效果將會(huì)逐步顯現(xiàn)。而數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展不僅促進(jìn)了生產(chǎn)可能性邊界的外移，也在不斷地拓展創(chuàng)新可能性邊界。Bas et al.（2015）研究發(fā)現(xiàn)，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，企業(yè)通過(guò)規(guī)模報(bào)酬遞增、合理分配資源等方式，降低了研發(fā)費(fèi)用支出，從而提升了企業(yè)對(duì)技術(shù)的吸收與創(chuàng)新，進(jìn)而提升企業(yè)的出口產(chǎn)品技術(shù)復(fù)雜度。施炳展和李建桐（2020）認(rèn)為，數(shù)字化平臺(tái)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)與數(shù)據(jù)集成工具，可以減少資源錯(cuò)配，便于企業(yè)輕裝上陣，專注于打造核心競(jìng)爭(zhēng)力。

二、理論機(jī)制分析

（一）出口產(chǎn)品質(zhì)量及其影響因素

國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究認(rèn)為，一個(gè)經(jīng)濟(jì)體所生產(chǎn)和消費(fèi)的產(chǎn)品的質(zhì)量的改善，表明該國(guó)的企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的進(jìn)步、產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)能力的增強(qiáng)，因此，產(chǎn)品質(zhì)量被廣泛用來(lái)衡量一國(guó)制造業(yè)發(fā)展水平。早期，學(xué)者們主要使用單價(jià)法、產(chǎn)品特征法來(lái)代替計(jì)算產(chǎn)品質(zhì)量，但不夠準(zhǔn)確，為了能準(zhǔn)確和全面反映出口產(chǎn)品質(zhì)量，Hallak and Sivadasan（2009）通過(guò)研究產(chǎn)品質(zhì)量異質(zhì)性對(duì)企業(yè)貿(mào)易行為的影響，利用事實(shí)反推法，構(gòu)建了質(zhì)量?jī)?nèi)生決定理論。其推導(dǎo)過(guò)程是通過(guò)構(gòu)建常替代彈性模型，假設(shè)消費(fèi)者效用函數(shù)如下表示：

其中，i 表示消費(fèi)者消費(fèi)的產(chǎn)品種類，和分別代表產(chǎn)品種類的質(zhì)量和數(shù)量，>1 表示產(chǎn)品種類間的替代彈性。

同時(shí)，對(duì)應(yīng)的價(jià)格指數(shù)：

其中，為企業(yè)產(chǎn)品進(jìn)口價(jià)格，產(chǎn)品種類i 對(duì)應(yīng)的消費(fèi)數(shù)量為：

其中，E 為消費(fèi)者在該產(chǎn)品上的總支出。同時(shí)，將企業(yè)的生產(chǎn)成本分為邊際成本和固定成本，分別用mc 和F 來(lái)表示，其中：

從（4）（5）可以看出，質(zhì)量λ和生產(chǎn)效率φ決定了可變成本mc，而質(zhì)量λ和代表質(zhì)量生產(chǎn)能力的則對(duì)固定成本F 具有決定作用。式中α>0 且β>0。Hallak and Sivadasan（2009）模型的核心是假設(shè)了企業(yè)在生產(chǎn)能力上存在φ和ξ的兩方面異質(zhì)性。企業(yè)在生產(chǎn)過(guò)程中，對(duì)產(chǎn)品的價(jià)格和質(zhì)量進(jìn)行合理的選擇，來(lái)使得其進(jìn)入市場(chǎng)后的利潤(rùn)最大化，即運(yùn)營(yíng)收益與固定成本的差額最大化。通過(guò)對(duì)CES 需求函數(shù)求一階導(dǎo)后得到pd = （σ/σ-1）（c/φ）λβd，再通過(guò)一階導(dǎo)計(jì)算出相應(yīng)的質(zhì)量函數(shù)：

其中，α′=α-（1-β）（σ-1），假設(shè)0<β<1，α′>0。（6）式說(shuō)明了在生產(chǎn)效率φ不變的情況下，企業(yè)質(zhì)量生產(chǎn)能力越大，則其產(chǎn)品質(zhì)量越高。

（二）數(shù)字化投入對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量的影響分析

在實(shí)踐層面，隨著數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展，生產(chǎn)制造企業(yè)不斷加大數(shù)字化投入，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐。對(duì)于企業(yè)而言，數(shù)字化投入主要分為管理的數(shù)字化、研發(fā)設(shè)計(jì)和生產(chǎn)制造數(shù)字化、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施等3 個(gè)主要方面，具體如圖3 所示。可以看到，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型離不開企業(yè)從管理、研發(fā)、生產(chǎn)和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施方面進(jìn)行全鏈條的數(shù)字化投入，而這些投入主要被用于研發(fā)、生產(chǎn)和管理效率的提升。

在理論層面，為了進(jìn)一步分析企業(yè)數(shù)字化投入對(duì)其出口產(chǎn)品質(zhì)量的影響，本文在Kee and Tang（2016）的理論框架下，在推導(dǎo)制造業(yè)投入數(shù)字化對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量的影響過(guò)程中，將制造業(yè)投入數(shù)字化因素引入到企業(yè)的生產(chǎn)決策過(guò)程中來(lái)。

假設(shè)壟斷競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)中的代表性企業(yè)采用規(guī)模報(bào)酬不變的柯布-道格拉斯（C-D）生產(chǎn)函數(shù)來(lái)組織生產(chǎn)：

Y= φKαKLαLMαM（7）

（7）式中，Y、φ、K、L、M 分別表示企業(yè)的總產(chǎn)出、生產(chǎn)效率、資本、勞動(dòng)和中間品投入。αK、αL、αM分別為各要素的產(chǎn)出彈性，且αK+αL+αM=1。正如Goldfarb and Tucker（2012）指出的，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的形態(tài)下，信息技術(shù)作為先進(jìn)的生kLLOCrMsS5pYkurKsjlbx1yWDRJXqllWY6dw9JNMya4=產(chǎn)力，數(shù)字化投入是決定產(chǎn)出高低的關(guān)鍵因素。根據(jù)相關(guān)理論，數(shù)字技術(shù)對(duì)制造業(yè)發(fā)展的影響作用主要從以下三方面分析：

1. 對(duì)質(zhì)量可變成本和生產(chǎn)效率的影響。根據(jù)式（6），企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量主要由生產(chǎn)效率φ和質(zhì)量生產(chǎn)能力ξ來(lái)決定。同時(shí)，將wK、wL、wM分別定義為企業(yè)的平均報(bào)酬、平均租金和平均中間品投入，三者在不同企業(yè)之間的差異可以被視為其在生產(chǎn)能力上的差異，以勞動(dòng)力為例，勞動(dòng)者的技術(shù)水平就是最主要的差異。為了生產(chǎn)質(zhì)量λ，一個(gè)企業(yè)需要支付平均報(bào)酬工資wL = wLλbL、平均租金wK = wkλbK、平均中間品投入wM = wMλbM，bL >0，bK>0， bM>0，其中，wL、wK和wM代表了最低勞動(dòng)力、資本和中間品投入，λ代表了產(chǎn)品質(zhì)量。因此可以得到，創(chuàng)造越高質(zhì)量的產(chǎn)品需要雇傭更貴的人力、投入更貴的資本和引進(jìn)更貴的中間品。將（7）式和前述（4）式合并得到邊際生產(chǎn)成本：

因此，質(zhì)量可變成本c 可以設(shè)定為由L、K、M 決定的成本函數(shù)c（L，K，M），結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟(jì)本身存在的成本效應(yīng)、滲透效應(yīng)，替代效應(yīng)，可得如下推論：

（1）數(shù)字技術(shù)通過(guò)成本效應(yīng)、有效降低企業(yè)的中間投入成本，即?wM/?Dig<0。同時(shí)，替代效應(yīng)可以對(duì)資本和勞動(dòng)力的價(jià)格產(chǎn)生影響，包括有效降低勞動(dòng)力的需求數(shù)量從而降低人均工資水平?wL/?Dig<0，有效降低了整體資本品供給價(jià)格水平?wK/ ?Dig<0。故結(jié)合式（8）以及上述結(jié)論來(lái)判斷投入數(shù)字化Dig 與質(zhì)量可變成本c 的關(guān)系可以通過(guò)下式分解：

在模型中設(shè)定質(zhì)量可變成本函數(shù)c 是投入數(shù)字化Dig 的函數(shù)，由于αK> 0、αL> 0、αM>0，可得上述（9）式的結(jié)果滿足?c/?Dig<0。

（2）考慮到數(shù)字技術(shù)對(duì)制造業(yè)發(fā)展的影響在理論上存在的滲透效應(yīng)和替代效應(yīng)帶來(lái)的單位要素投入下降，即數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用可以提高單位要素產(chǎn)出，即全要素生產(chǎn)率，因此滿足?φ /?Dig>0。

2. 對(duì)質(zhì)量固定成本和質(zhì)量生產(chǎn)能力影響的分析。假設(shè)固定成本中與質(zhì)量有關(guān)部分的Cobb-Douglas 生產(chǎn)函數(shù)具有相同的指數(shù)，即λ= （ξL'αLK'αK）1/K，這些成本可以被理解為與質(zhì)量控制體系應(yīng)用、員工培訓(xùn)或者產(chǎn)品研發(fā)等方面關(guān)聯(lián)的支出。此外，還有一些和質(zhì)量無(wú)關(guān)的支出，被計(jì)入在F0中。相應(yīng)的，根據(jù)式（5），總的固定成本被記為：

（1）數(shù)字化投入的增加，可以有效降低企業(yè)在質(zhì)量管理體系、員工培訓(xùn)等方面的成本支出，并將相關(guān)資源配置到更高效的生產(chǎn)領(lǐng)域，即?WL/?Dig<0且?WK/ ?Dig<0?？傻觅|(zhì)量固定成本f與數(shù)字化投入Dig 之間的關(guān)系：

（2）基于數(shù)字技術(shù)對(duì)制造業(yè)發(fā)展的影響理論上存在的滲透效應(yīng)和替代效應(yīng)，隨著數(shù)字技術(shù)的深入應(yīng)用，先進(jìn)的質(zhì)量控制系統(tǒng)和數(shù)字化控制技術(shù)可以有效提升企業(yè)的質(zhì)量品質(zhì)管理、創(chuàng)新研發(fā)等質(zhì)量生產(chǎn)能力，因此可推導(dǎo)得出?ξ/?Dig>0。

3. 對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量的影響的綜合分析。綜合來(lái)看，關(guān)于投入數(shù)字化與質(zhì)量之間的關(guān)系，數(shù)字化投入可以通過(guò)質(zhì)量可變成本c、生產(chǎn)效率φ、質(zhì)量固定成本f和質(zhì)量生產(chǎn)能力ξ來(lái)對(duì)質(zhì)量產(chǎn)生影響，如圖4 所示，對(duì)（6）求偏導(dǎo)：

由（6）可知?λ/?c<0，?λ/?φ>0，?λ/?f<0 且?λ/?ξ>0，再結(jié)合前文相關(guān)判斷，可以得到式（12）的?λ/ ?Dig>0 。

假說(shuō)：制造業(yè)數(shù)字化投入水平可以提升出口產(chǎn)品質(zhì)量。

三、數(shù)據(jù)模型、變量選取與數(shù)據(jù)說(shuō)明

（一）基準(zhǔn)模型構(gòu)建

參考Hallak and Sivadasan（2009）、Khandelwal（2010）相關(guān)基礎(chǔ)理論關(guān)于出口產(chǎn)品質(zhì)量的影響因素的梳理和總結(jié)，構(gòu)建企業(yè)層面的基準(zhǔn)回歸模型如下：

lnqualitycompit= α0+ α1lndigitcompit+ α2lnControl+ λi+ λt+ εit（13）

其中，下標(biāo)i 表示經(jīng)海關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)和企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)匹配后的企業(yè)樣本，下標(biāo)t 表示年份，λi為企業(yè)固定效應(yīng)，λt為時(shí)間固定效應(yīng)，εit為誤差項(xiàng)。被解釋變量lnqualitycompit表示t 年i 企業(yè)的出口產(chǎn)品質(zhì)量取對(duì)數(shù)，核心變量lndigitcompit表示t 年i 企業(yè)的數(shù)字化投入水平取對(duì)數(shù)。lnControl表示的是一系列控制變量，包括：

1. 企業(yè)經(jīng)營(yíng)年限（Age）。用企業(yè)開業(yè)年份和報(bào)告期當(dāng)年年份的差值取對(duì)數(shù)來(lái)衡量，企業(yè)經(jīng)營(yíng)時(shí)間越長(zhǎng)，可以在一定程度上證明其產(chǎn)品在市場(chǎng)上得到廣泛認(rèn)可，也從一個(gè)角度可以反映其產(chǎn)品質(zhì)量的高低。

2. 企業(yè)規(guī)模（Size）。用企業(yè)的總?cè)藬?shù)取對(duì)數(shù)來(lái)表示。企業(yè)規(guī)模在一定程度上反映了企業(yè)的綜合實(shí)力，因此，企業(yè)規(guī)模越大可能會(huì)越有利于企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量的提高。

3. 市場(chǎng)集中度（Hhi）。該指標(biāo)反映了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度，通常采用行業(yè)層面的赫芬達(dá)爾指數(shù)來(lái)表示，其測(cè)算公式是HHIgt = Σ i∈Ωgq2it ，其中，Ωg表示g 行業(yè)的企業(yè)的集合，而q2it 為t 年i 企業(yè)占g行業(yè)的工業(yè)銷售總產(chǎn)出的比值的平方。一般而言，市場(chǎng)集中度越高，越容易導(dǎo)致壟斷限制競(jìng)爭(zhēng)，可能不利于產(chǎn)品質(zhì)量提升。

4. 融資約束（Finance）。用利息支出與總資產(chǎn)的比值來(lái)表示。借鑒李志遠(yuǎn)和余淼杰（2013）的研究，如果一個(gè)企業(yè)能夠得到銀行的貸款，可以從一定層面說(shuō)明它可以通過(guò)外部融資來(lái)緩解其融資約束。所以，本文采用企業(yè)的利息支出與企業(yè)總資產(chǎn)比值加1 后再取自然對(duì)數(shù)來(lái)刻畫企業(yè)的融資約束程度，它的數(shù)值越高，說(shuō)明企業(yè)所面臨的融資約束越小。

5. 政府補(bǔ)貼（Subsidy）。反映企業(yè)是否獲得了從政府給予的補(bǔ)貼，若獲得政府補(bǔ)貼則取值為1，否則取值為0。一般而言，政府補(bǔ)貼主要被要求專項(xiàng)用于企業(yè)的技術(shù)改造等，可能有利于企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量的提升。

6. 加工貿(mào)易（Jiagong）。參考錢學(xué)鋒等（2013）、盛斌和毛其淋（2017）的研究方式，將海關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)計(jì)的不同貿(mào)易方式區(qū)分為加工貿(mào)易和一般貿(mào)易兩類，其中，將貿(mào)易方式為出口加工區(qū)進(jìn)口設(shè)備、出料加工貿(mào)易、進(jìn)料加工貿(mào)易、來(lái)料加工裝配進(jìn)口的設(shè)備以及來(lái)料加工裝配貿(mào)易的歸類為“加工貿(mào)易”，將貿(mào)易方式為邊境小額貿(mào)易和一般貿(mào)易的歸類為“一般貿(mào)易”。若當(dāng)年度企業(yè)開展了加工貿(mào)易，則取值為1，否則為0。

（二）數(shù)據(jù)測(cè)算

1. 出口產(chǎn)品質(zhì)量的測(cè)算。本文以施秉展（2014）的方法為基礎(chǔ)，構(gòu)建常替代彈性模型——該模型假設(shè)消費(fèi)者的效用函數(shù)為常替代彈性CES——估計(jì)“企業(yè)-產(chǎn)品”層面的出口產(chǎn)品質(zhì)量。m 國(guó)消費(fèi)者t 年對(duì)企業(yè)i 生產(chǎn)商品種類的消費(fèi)量可以簡(jiǎn)化為：

再對(duì)兩邊取自然對(duì)數(shù)，簡(jiǎn)化整理后得到計(jì)量回歸：

ln qimt= ximt? σlnpimt+ εimt（15）

其中，ximt= lnEimt? lnPimt為年份-出口國(guó)虛擬變量，它是隨著時(shí)間和國(guó)別變化的變量。lnpimt是企業(yè)i 在第t 年對(duì)m 國(guó)出口產(chǎn)品的價(jià)格。殘差εimt=（σ? 1）lnλimt，包含了企業(yè)i 在t 年對(duì)m 國(guó)出口產(chǎn)品的質(zhì)量等信息。

根據(jù)回歸結(jié)果定義質(zhì)量如下：

式可以測(cè)算每個(gè)企業(yè)在每個(gè)市場(chǎng)每一年度出口的每一個(gè)HS 代碼層面的產(chǎn)品質(zhì)量，但是為了獲得企業(yè)層面的質(zhì)量，需要將這些質(zhì)量進(jìn)行加總，而不同產(chǎn)品的質(zhì)量加總沒有意義，為此，根據(jù)施秉展（2014）的方法，對(duì)上式進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，從而可以對(duì)每個(gè)企業(yè)在每種產(chǎn)品、每個(gè)年度、每個(gè)市場(chǎng)上的質(zhì)量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化描述和比較。

經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理，所有產(chǎn)品的質(zhì)量指標(biāo)位于0-1 之間，不再有單位，可以在不同層面加總，從而可以進(jìn)行多種比較分析。如果要計(jì)算整體指標(biāo)，可使用下式：

式（18）中的TQ 表示對(duì)應(yīng)的某個(gè)樣本集合Ω的整體質(zhì)量，Ω代表的是某一層面的樣本集合，而vimt代表樣本的價(jià)值量，可以是產(chǎn)品總價(jià)等。相應(yīng)的，Σimt∈Ωvimt則代表整個(gè)樣本集合的價(jià)值，可以是某個(gè)企業(yè)、某個(gè)省份、某個(gè)行業(yè)等等。

本文使用的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于中國(guó)海關(guān)貿(mào)易數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)。處理過(guò)程參考施炳展（2013）的八步法，最終獲得了2000-2013 年包括274 310 個(gè)企業(yè)對(duì)200 多個(gè)國(guó)家和地區(qū)出口3015種產(chǎn)品、數(shù)據(jù)總量達(dá)29866374 條的樣本數(shù)據(jù)。通過(guò)第四章中介紹的常替代彈性模型，假設(shè)消費(fèi)者的效用函數(shù)為CES，通過(guò)分產(chǎn)品層面總計(jì)3015 個(gè)回歸，估計(jì)出了“年份-企業(yè)-進(jìn)口國(guó)-產(chǎn)品”4 個(gè)維度的出口產(chǎn)品質(zhì)量。按照（18）式，將上文計(jì)算得出的產(chǎn)品層面的出口產(chǎn)品質(zhì)量加總到企業(yè)層面。再針對(duì)海關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)和工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，借鑒田巍、余淼杰（2013）的方法將兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)在企業(yè)層面進(jìn)行匹配。通過(guò)匹配，形成了2000-2013 年共14 年企業(yè)層面微觀數(shù)據(jù)樣本559623 個(gè)，共計(jì)涉及企業(yè)129754 家。

2. 數(shù)字化投入水平的測(cè)算。本文參考楊玲（2015）、許連和等（2017）的做法，構(gòu)建了完全依賴度指數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)字化投入程度的可比性測(cè)算。公式如下：

式中completekj表示制造業(yè)j 部門對(duì)其他部門的完全消耗系數(shù)。將數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心行業(yè)占比求和，即可得出某一制造業(yè)部門的數(shù)字化投入水平。

借鑒相關(guān)研究思路，本文以ISIC Rev.4 為行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)選取了4 個(gè)行業(yè)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心行業(yè)，包括有線、無(wú)線、衛(wèi)星及其他電信活動(dòng)（J-61）；計(jì)算機(jī)軟件研發(fā)、咨詢及實(shí)施管理（J-62）；數(shù)據(jù)信息的儲(chǔ)存、處理等服務(wù)活動(dòng)，未另分類的其他信息服務(wù)活動(dòng)（J-63）；電子元件的生產(chǎn)、計(jì)算機(jī)及周邊產(chǎn)品、通信設(shè)備、電子消費(fèi)品的制造和檢驗(yàn)、導(dǎo)航和控制設(shè)備的制造（C-26），詳見表1。

基于世界投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)庫(kù)（WIOD）2016 版，按照式（19）計(jì)算出2000-2014 年制造業(yè)行業(yè)ISICRev.4 大類C10 至C32 共23 個(gè)行業(yè)的18 個(gè)數(shù)字化投入水平（其中，C10-C12、C13-C15、C31-C32合并在一起），再將計(jì)算的ISICRev.4 制造業(yè)行業(yè)類的數(shù)字化投入水平與海關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)中各年的出口產(chǎn)品根據(jù)HS-6 行業(yè)代碼與ISIC Rev.4 代碼匹配，形成各年出口企業(yè)出口產(chǎn)品的面板數(shù)據(jù)。為了計(jì)算企業(yè)層面得數(shù)字化投入水平，參照計(jì)算樣本集合出口產(chǎn)品質(zhì)量的式（20），構(gòu)建樣本集合數(shù)字化投入水平：

其中，Digimt為產(chǎn)品i 所在行業(yè)數(shù)字化投入水平，為根據(jù)前式（19）以完全依賴度指標(biāo)作為基礎(chǔ)計(jì)算的相對(duì)值，vimt代表樣本的價(jià)值量。Σimt∈Ω vimt代表整個(gè)樣本集合的價(jià)值量，由此可以計(jì)算出i 國(guó)m 企業(yè)t 年的數(shù)字化投入水平TD，構(gòu)建面板數(shù)據(jù)。

由圖5 可以看到，到2014 年，在C26（計(jì)算機(jī)、電子和光學(xué)產(chǎn)品的制造）行業(yè)上，我國(guó)的制造業(yè)數(shù)字化投入水平均已超過(guò)美、日和德三國(guó)。C28（未另分類的機(jī)械和設(shè)備的制造）和C30（其他運(yùn)輸設(shè)備的制造）也有較大提升，但應(yīng)該注意的是，在其他的制造業(yè)行業(yè)，我國(guó)數(shù)字化投入水平無(wú)論是2000 年還是2014 年，都與美日德三國(guó)有一定差距。由此可見，雖然我國(guó)整體制造業(yè)投入數(shù)字化水平較高，最主要是得益于與ICT 相關(guān)的制造業(yè)行業(yè)的發(fā)展，但在其他大部分的制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的數(shù)字化投入水平與發(fā)達(dá)國(guó)家相比還存在很大差距。

四、數(shù)字化投入對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量影響的實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果和分析

本文首先使用2000-2013 年中國(guó)制造業(yè)企業(yè)層面出口產(chǎn)品質(zhì)量面板數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)字化投入水平和出口產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行回歸，針對(duì)同一企業(yè)不同時(shí)期內(nèi)存在的擾動(dòng)項(xiàng)自相關(guān)，本文在估計(jì)過(guò)程中采用企業(yè)層面的聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

表2 匯報(bào)了模型主要變量的基本描述性統(tǒng)計(jì)量，包括樣本數(shù)、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值和最大值。

本部分回歸中，將控制變量逐步納入回歸過(guò)程，以觀察控制變量對(duì)回歸結(jié)果的影響?；鶞?zhǔn)回歸結(jié)果如表3 所示。

在控制企業(yè)固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)后，第（1）列只添加核心解釋變量，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，解釋變量lndigitcomp 的回歸系數(shù)顯著為正，對(duì)假說(shuō)進(jìn)行了初步驗(yàn)證。第（2）（3）（4）列為逐步增加控制變量的過(guò)程，可以看到核心解釋變量lndigitcomp 的估計(jì)系數(shù)顯著性和符號(hào)沒有發(fā)生根本變化，計(jì)量結(jié)果穩(wěn)定性得到了驗(yàn)證。同時(shí)，隨著控制變量的增加，可以看到回歸結(jié)果的R2 也在逐步變大，說(shuō)明回歸模型的擬合優(yōu)度較高，具有較高的解釋力度，表明企業(yè)層面的數(shù)字化投入水平的提升對(duì)于出口產(chǎn)品質(zhì)量呈明顯的正向推動(dòng)效應(yīng)，即有利于出口產(chǎn)品質(zhì)量的升級(jí)。

進(jìn)一步觀察控制變量回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)年限（lnage）從列（2）至列（4）均顯著為正，這與張晴和于津平（2020）的結(jié)果一致，表明企業(yè)經(jīng)營(yíng)時(shí)間越久，其出口產(chǎn)品質(zhì)量就越高，可能原因是“干中學(xué)”所積累的經(jīng)營(yíng)管理經(jīng)驗(yàn)有助于提升企業(yè)的出口產(chǎn)品質(zhì)量。企業(yè)規(guī)模（lnlabor）從列（2）至列（4）均顯著為正，這與毛其淋和許家云（2019）的研究一致，表明企業(yè)規(guī)模決定了其在資源、技術(shù)、人力等方面有天然的資源整合優(yōu)勢(shì)，能夠更大力度地開發(fā)新產(chǎn)品、新工藝、新技術(shù)，有助于企業(yè)提升出口產(chǎn)品質(zhì)量。融資約束（lnfinance）從列（3）至列（4）不顯著。一般而言，企業(yè)融資約束程度越低，獲得貸款越便捷。根據(jù)回歸結(jié)果，融資約束對(duì)于出口產(chǎn)品質(zhì)量沒有明顯的作用。赫芬達(dá)爾指數(shù)（hhi）在列（3）和（4）中的系數(shù)都顯著為負(fù)，這與之前學(xué)者研究結(jié)果一致，主要表明越高的市場(chǎng)壟斷越不利于企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量的提升。市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度對(duì)企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量有正向影響，可能是因?yàn)槭袌?chǎng)競(jìng)爭(zhēng)倒逼企業(yè)加大研發(fā)等投入，實(shí)現(xiàn)品牌差異化，提升出口產(chǎn)品質(zhì)量。政府補(bǔ)貼（subsidy）在列（4）中的系數(shù)顯著為正，這與張晴和于津平（2020）的研究結(jié)果一致。在我國(guó)，政府補(bǔ)貼主要用于企業(yè)的技術(shù)改造，能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)工藝的升級(jí)，對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量具有一定的積極推動(dòng)效應(yīng)。加工貿(mào)易（jiagong）在列（4）中的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明加工貿(mào)易對(duì)于出口產(chǎn)品質(zhì)量具有顯著的促進(jìn)作用，與前述特征分析結(jié)果一致?？赡艿脑蚴羌庸べQ(mào)易通過(guò)進(jìn)口原材料和零部件的質(zhì)量提升，以及國(guó)外委托方的產(chǎn)品設(shè)計(jì)不斷優(yōu)化，推動(dòng)其本身產(chǎn)品質(zhì)量的不斷提升。

綜合企業(yè)數(shù)字化投入水平對(duì)其出口產(chǎn)品質(zhì)量升級(jí)的影響的回歸結(jié)果來(lái)看，在控制企業(yè)固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)后，核心解釋變量數(shù)字化投入水平（lndigitcomp）的估計(jì)系數(shù)始終保持在1%水平上顯著為正，表明了數(shù)字化投入水平的提升對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量確實(shí)具有明顯的正向促進(jìn)作用，即有利于制造業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量的升級(jí)。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)與內(nèi)生性檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文依次采用替換被解釋變量、替換核心解釋變量、核心解釋變量滯后一期等方法對(duì)基準(zhǔn)回歸進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。同時(shí)，考慮可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題，引入政策沖擊作為工具變量進(jìn)行了內(nèi)生性檢驗(yàn)。

1. 替換被解釋變量?？紤]到企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度可以從另一層面反映其產(chǎn)品的技術(shù)水平，從而在一定程度上影響其產(chǎn)品質(zhì)量高低，因此，本文使用企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度（lnexpycomp）作為產(chǎn)品質(zhì)量（lnqualitycomp）的代理變量進(jìn)行回歸。出口技術(shù)復(fù)雜度的數(shù)據(jù)計(jì)算，利用CEPII-BACI（包含從2000-2020 年的21 年數(shù)據(jù)），根據(jù)世界銀行（WDI）數(shù)據(jù)庫(kù)獲得世界各國(guó)不同年度實(shí)際人均GDP（以2015 年為基期），計(jì)算出HS96 編碼上各產(chǎn)品不同年度的出口技術(shù)復(fù)雜度，并將其與海關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)匹配到企業(yè)層面，從而計(jì)算出企業(yè)層面出口技術(shù)復(fù)雜度水平。從表4 的（1）列可以看到，替換為企業(yè)層面出口技術(shù)復(fù)雜度后，核心解釋變量lndigitcomp 的系數(shù)依然顯著為正，表明在更換被解釋變量后，回歸依然穩(wěn)健。

2. 替換核心解釋變量。與完全依賴度相比，直接依賴度雖然沒有考慮到數(shù)字化投入對(duì)制造業(yè)行業(yè)的間接影響，但可以更直觀地反映產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程中數(shù)字產(chǎn)品和服務(wù)的直接投入程度，因此，我們將核心解釋變量的衡量指標(biāo)由完全依賴度指標(biāo)替換為直接依賴度指標(biāo)lndigitdirect，進(jìn)行重新回歸，從而考察回歸結(jié)果是否發(fā)生改變。從表4 中（2）列的估計(jì)結(jié)果可以看到，核心解釋變量更換為lndigitdirect 后的估計(jì)系數(shù)仍然顯著為正，沒有發(fā)生實(shí)質(zhì)性變化，表明在更換核心解釋變量后，回歸依然穩(wěn)健。

3. 核心解釋變量滯后一期?？紤]到當(dāng)期的數(shù)字化投入水平可能會(huì)對(duì)下一期出口產(chǎn)品質(zhì)量產(chǎn)生影響，如當(dāng)期的機(jī)器設(shè)備等固定資產(chǎn)數(shù)字化改造投入，可能會(huì)對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量產(chǎn)生跨期影響，本文選擇了企業(yè)層面數(shù)字化投入的完全依賴度指標(biāo)（lndigitcomp）的滯后一期（L. lndigitcomp）作為解釋變量進(jìn)行回歸。表4 中（3）列顯示數(shù)字化投入的完全依賴度指標(biāo)滯后一期（L.lndigitcomp）在1%的水平上顯著為正，回歸依然穩(wěn)健。

4. 內(nèi)生性檢驗(yàn)。考慮到測(cè)量誤差或反向因果可能帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題，本文試圖尋找與企業(yè)數(shù)字化投入水平高度相關(guān)的工具變量。工具變量有效意味著其本身和解釋變量之間有較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，但是不影響隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。參考Acemoglu et al.（2001）的方法，借鑒宋燦等（2022）以政策沖擊作為工具變量進(jìn)行內(nèi)生性分析的做法，考慮到國(guó)家層面工業(yè)和信息化部開展的“兩化融合”試驗(yàn)區(qū)建設(shè)，分別于2008-2009 年第一批和2011 年第二批共兩批次批復(fù)的16 個(gè)國(guó)家級(jí)“兩化融合”試驗(yàn)區(qū)，這16 個(gè)試驗(yàn)區(qū)共涉及30 個(gè)城市①?；谠擁?xiàng)政策，可以識(shí)別出企業(yè)所在城市當(dāng)年度是否已開展了“兩化融合”試驗(yàn)區(qū)試點(diǎn)，如已開展，則該企業(yè)數(shù)字化發(fā)展虛擬變量（did）記為1，否則記為0，以此來(lái)構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化投入的工具變量。工具變量的合理性在于：作為制度環(huán)境的“兩化融合”試驗(yàn)區(qū)，企業(yè)所在城市納入“兩化融合試驗(yàn)區(qū)”，則該城市的數(shù)字化發(fā)展將會(huì)從人才、基礎(chǔ)設(shè)施、資金支持等各方面加大支持力度，企業(yè)獲得的數(shù)字化投入資源豐富程度和便利性也會(huì)相應(yīng)加大，也會(huì)影響到企業(yè)的數(shù)字化投入預(yù)期，從而會(huì)將所在城市是否納入試驗(yàn)區(qū)作為其加大數(shù)字化投入的一個(gè)參考指標(biāo)，兩者之間具有較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系；但是城市納入“兩化融合”試驗(yàn)區(qū)作為外部的制度環(huán)境因素，不會(huì)直接影響到企業(yè)的出口產(chǎn)品質(zhì)量，因此，該變量滿足外生性和高度相關(guān)性的特點(diǎn)。

基于此，以政策沖擊作為工具變量，采用兩階段最小二乘法（2SLS）對(duì)模型進(jìn)行重新估計(jì)，以解決可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題。表4 第（4）（5）列分別顯示第一階段和第二階段的回歸結(jié)果，Kleibergen－Paap rk Wald F statistic、Kleibergen－Paap rk LM statistic 在較高水平分別拒絕了“工具變量為弱識(shí)別”“工具變量識(shí)別不足”的原假設(shè)，說(shuō)明將政策沖擊作為工具變量是有效的。（5）列結(jié)果也表明，在解決了內(nèi)生性后，核心解釋變量回歸系數(shù)為0.078，仍然在10%水平上顯著，證明了結(jié)果的穩(wěn)健性。

（三）異質(zhì)性分析

企業(yè)類型的不同，決定了其要素稟賦的差異，可能會(huì)在一定程度上影響到數(shù)字化投入作用的發(fā)揮。為此，本文從企業(yè)規(guī)模、行業(yè)數(shù)字化投入水平和所有制三方面進(jìn)行分類，以此來(lái)考察數(shù)字化投入水平在企業(yè)層面的異質(zhì)性影響。規(guī)模上，為了便于統(tǒng)計(jì)，本文根據(jù)制造業(yè)行業(yè)人數(shù)規(guī)模進(jìn)行統(tǒng)一劃分，1 000 人以下為中小企業(yè)，1 000 人（含）以上為大型企業(yè)；行業(yè)數(shù)字化投入水平上，本文按照ISIC Rev4 分類下數(shù)字化投入高低進(jìn)行劃分，將4 分位編碼從3799 到4190 列入高數(shù)字化投入水平行業(yè)；所有制上，本文根據(jù)企業(yè)所有制，分國(guó)有企業(yè)、非國(guó)有企業(yè)（包括外資企業(yè)和私營(yíng)企業(yè)）對(duì)企業(yè)異質(zhì)性考察。

1. 企業(yè)規(guī)模間的異質(zhì)性。表5 列（1）（2）分別通過(guò)分組回歸，分析了中小型企業(yè)和大型企業(yè)數(shù)字化投入水平與出口產(chǎn)品質(zhì)量之間的關(guān)系，從回歸結(jié)果可以看出，兩類企業(yè)的數(shù)字化投入水平與出口產(chǎn)品質(zhì)量之間均在1%水平上顯著為正。這說(shuō)明，不同規(guī)模企業(yè)的數(shù)字化投入水平都正向影響出口產(chǎn)品質(zhì)量。為進(jìn)一步驗(yàn)證異質(zhì)性結(jié)果的組間系數(shù)差異，本文引入了交叉項(xiàng)，將Scale*digit 作為大型企業(yè)和數(shù)字化投入水平的交叉項(xiàng)，用來(lái)驗(yàn)證大型企業(yè)和其他企業(yè)之間數(shù)字化投入水平對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量影響的差異，如表5 列（3）所示。經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，兩者之間有顯著區(qū)別，即大型企業(yè)數(shù)字化投入對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量的推動(dòng)作用要高于中小企業(yè)。中小企業(yè)在人力資源、資本存量、技術(shù)積累等方面處于天然劣勢(shì)，數(shù)字化投入對(duì)提升中小企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量的作用弱于大型企業(yè)。大型企業(yè)往往可以通過(guò)規(guī)模效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)更高水平的資源集聚，有利于數(shù)字化投入效果的發(fā)揮。這一結(jié)果也從側(cè)面反映了數(shù)字化投入水平可能存在的資源配置優(yōu)化機(jī)制。

2. 行業(yè)數(shù)字化投入水平的異質(zhì)性。在制造業(yè)整體樣本中存在和數(shù)字技術(shù)高度相關(guān)的行業(yè)。根據(jù)對(duì)ISIC Rev4 分類下制造業(yè)數(shù)字化投入水平的測(cè)算，C26（計(jì)算機(jī)、電子和光學(xué)產(chǎn)品的制造，即ICT 部門）、C27（電力設(shè)備的制造）這兩個(gè)行業(yè)的數(shù)字化投入水平遠(yuǎn)超其他行業(yè)。為了驗(yàn)證高數(shù)字化投入水平行業(yè)和低數(shù)字化投入水平行業(yè)的結(jié)果是否一致，本文將4 分位編碼從3799 到4190，大類包括電氣機(jī)械及器材制造業(yè)（39），通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)（40），儀器儀表及文化、辦公用機(jī)械制造業(yè)（41），列入高數(shù)字化投入行業(yè)（H_digit），將剩下的列入低數(shù)字化投入行業(yè)（L_digit），構(gòu)建兩個(gè)樣本池，由此來(lái)驗(yàn)證兩個(gè)樣本下回歸結(jié)果的差異。表5 列（4）顯示的是高數(shù)字化投入行業(yè)的回歸結(jié)果，列（5）顯示的是低數(shù)字化投入行業(yè)的回歸結(jié)果，可以看到，不同數(shù)字化投入水平行業(yè)的回歸系數(shù)均顯著為正。為進(jìn)一步驗(yàn)證異質(zhì)性結(jié)果的組間系數(shù)差異，本文引入了交叉項(xiàng)，將Hdg*digit 作為高數(shù)字化投入行業(yè)和數(shù)字化投入水平的交叉項(xiàng)，用來(lái)驗(yàn)證數(shù)字化投入不同的行業(yè)企業(yè)之間數(shù)字化投入水平對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量影響的差異，如表5 列（6）所示。經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，兩者之間在10%水平上有顯著區(qū)別，即高數(shù)字化投入行業(yè)企業(yè)的數(shù)字化投入水平對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量的推動(dòng)作用要高于低數(shù)字化投入行業(yè)企業(yè)。

3. 企業(yè)所有制的異質(zhì)性。根據(jù)企業(yè)的所有制進(jìn)行分類，其中，國(guó)有企業(yè)和集體企業(yè)統(tǒng)一記為國(guó)有企業(yè)（SOC），中外合作企業(yè)、中外合資企業(yè)、外商投資企業(yè)和私營(yíng)企業(yè)記為非國(guó)有企業(yè)（FPC）。從表5（7）（8）列分組回歸結(jié)果可以看出，兩類企業(yè)核心解釋變量lndigitcomp 都是顯著為正的，顯示無(wú)論哪種企業(yè)的所有制形式，數(shù)字化投入水平都可以顯著提升其出口產(chǎn)品質(zhì)量。為進(jìn)一步驗(yàn)證異質(zhì)性結(jié)果的組間系數(shù)差異，本文引入了交叉項(xiàng)，將SOC*digit 作為國(guó)有企業(yè)和數(shù)字化投入水平的交叉項(xiàng)，用來(lái)驗(yàn)證國(guó)有企業(yè)和其他企業(yè)之間數(shù)字化投入水平對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量影響的差異，如表5 列（9）所示。經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，兩者之間沒有顯著區(qū)別。

（四）影響機(jī)制檢驗(yàn)

基于江艇（2022）對(duì)因果推斷經(jīng)驗(yàn)研究中的中介效應(yīng)分析，根據(jù)前文理論推導(dǎo)和分析，本文分別將生產(chǎn)效率提升和資源配置優(yōu)化作為數(shù)字化投入對(duì)出口轉(zhuǎn)型升級(jí)影響的中介變量，驗(yàn)證中介變量Mit對(duì)被解釋變量lnqualitycompit的影響作用，以及自變量lndigitcompit對(duì)中介變量Mit的因果關(guān)系。

Mit= β0+ β1lndigitcompit+ β2X+ φi+φt+ εit（21）

lnqualitycompit= γ0+ γ1lndigitcompit+ γ2Mit+ γ3X+ φi+φt+ εit （22）

1. 生產(chǎn)效率提升機(jī)制作用。盡管存在“索洛悖論”爭(zhēng)論，但從現(xiàn)有的研究和最新數(shù)據(jù)的分析表明，數(shù)字化投入的滲透效應(yīng)和替代效應(yīng)可以提高制造業(yè)企業(yè)的單位要素產(chǎn)出，從而提升生產(chǎn)效率。為了驗(yàn)證生產(chǎn)效率的渠道作用機(jī)制，首先要確定生產(chǎn)效率的變量，由于2008-2009 年中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)沒有公布企業(yè)的中間投入和工業(yè)增加值，無(wú)法用半?yún)?shù)估計(jì)法的LP 法來(lái)計(jì)算2000-2013 年的全要素生產(chǎn)率，如果使用OP 半?yún)?shù)法因投資必須大于零而損失大量數(shù)據(jù)。本文借鑒毛其淋、許家云（2014）等的方法，使用勞動(dòng)生產(chǎn)率（prolabor）來(lái)代替全要素生產(chǎn)率，計(jì)算方法是用當(dāng)年度企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值與從業(yè)人員數(shù)的比值并取對(duì)數(shù)來(lái)衡量，其中，工業(yè)總產(chǎn)值采用以2000 年為基期的工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減。

表6 的回歸結(jié)果顯示，第（1）列為將生產(chǎn)效率（lnprolabor）作為被解釋變量的回歸結(jié)果，數(shù)字化投入水平（lndigitcomp）的估計(jì)系數(shù)顯著為正，即數(shù)字化投入水平可以促進(jìn)生產(chǎn)效率的提升。列（2）是將生產(chǎn)效率（lnprolabor）作為中介變量加入基本模型方程進(jìn)行回歸，可以看到lndigitcomp和lnprolabor 的回歸系數(shù)均顯著為正，且lndigitcomp 的回歸系數(shù)較表3 的基準(zhǔn)回歸結(jié)果的0.013 有所下降。經(jīng)驗(yàn)證，數(shù)字化投入對(duì)出口轉(zhuǎn)型升級(jí)影響的生產(chǎn)效率提升機(jī)制存在，即數(shù)字化投入通過(guò)滲透效應(yīng)和替代效應(yīng)，可以對(duì)生產(chǎn)效率產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響出口產(chǎn)品質(zhì)量。

2. 資源配置優(yōu)化機(jī)制作用。前文研究表明，數(shù)字技術(shù)的成本效應(yīng)和替代效應(yīng)可以引導(dǎo)社會(huì)資源配置于更高效率的領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)企業(yè)或行業(yè)資源的進(jìn)一步優(yōu)化集中，從而實(shí)現(xiàn)資源配置的優(yōu)化。根據(jù)Hsieh and Klenow（2009）的資源錯(cuò)配模型，企業(yè)間的資源配置不僅取決于企業(yè)的TFP 水平，還取決于企業(yè)所面臨的產(chǎn)出和資本扭曲程度，且在一定程度上，資源配置是由扭曲而不是企業(yè)TFP 來(lái)驅(qū)動(dòng)的，其中，資本扭曲程度與資本勞動(dòng)比（資本深化）密切相關(guān)。

結(jié)合Hsieh and Klenow（2009）的資源錯(cuò)配模型，以單個(gè)企業(yè)的資本扭曲程度為切入點(diǎn)，本文采用資本深化程度（percapital）來(lái)反映制造業(yè)企業(yè)的資源配置優(yōu)化程度，用資產(chǎn)總額與從業(yè)人員數(shù)的比值取對(duì)數(shù)來(lái)衡量。一般而言，資本深化和創(chuàng)新等有相關(guān)關(guān)系。一方面，隨著企業(yè)數(shù)字化投入的提升，數(shù)字化投入帶來(lái)的信息透明化，導(dǎo)致交易成本降低和行業(yè)準(zhǔn)入門檻下降，推動(dòng)了資產(chǎn)總額的增加；另一方面，數(shù)字化投入的替代效應(yīng)，導(dǎo)致企業(yè)對(duì)一般勞動(dòng)力的需求下降?？偟呐袛啵瑪?shù)字化投入水平會(huì)促進(jìn)資本深化程度提升。在計(jì)算過(guò)程中，資產(chǎn)總額使用以2000 年為基期的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)（IPI）進(jìn)行平減處理。參考楊汝岱（2015）的做法，相關(guān)平減指數(shù)來(lái)自于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)，其中，對(duì)于部分地區(qū)缺失的指數(shù)數(shù)據(jù)，參考張軍、吳桂英和張吉鵬（2004）的估算做法，將海南和西藏缺失的相關(guān)指數(shù)數(shù)據(jù)使用居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（RPI）代替。

表6 第（3）列為將資本深化程度（lnpercapital）作為被解釋變量的回歸結(jié)果，解釋變量lndigitcomp的估計(jì)系數(shù)顯著為正。列（4）是將資本深化程度（lnpercapital）作為中介變量加入基本模型方程中進(jìn)行回歸，可以看到lndigitcomp 和lnpercapital 的回歸系數(shù)均顯著為正，且lndigitcomp 的回歸系數(shù)較表3 的基準(zhǔn)回歸結(jié)果0.013 同樣有所下降。經(jīng)驗(yàn)證，數(shù)字化投入對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量的資源配置優(yōu)化機(jī)制同樣存在，即數(shù)字化投入水平可以通過(guò)對(duì)企業(yè)資源配置的優(yōu)化，進(jìn)而影響到其出口產(chǎn)品質(zhì)量。

五、結(jié)論與啟示

本文考察了中國(guó)制造業(yè)在企業(yè)層面數(shù)字化投入對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量的影響。研究結(jié)果表明，數(shù)字化投入水平有利于中國(guó)出口產(chǎn)品質(zhì)量的升級(jí)，且通過(guò)分步回歸，企業(yè)的存續(xù)期、企業(yè)規(guī)模、政府補(bǔ)貼、加工貿(mào)易都存在顯著性正向影響，說(shuō)明企業(yè)存續(xù)時(shí)間越久、企業(yè)規(guī)模越大、獲得政府補(bǔ)貼、開展加工貿(mào)易等因素，都有利于企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量的提升，而企業(yè)所處行業(yè)的市場(chǎng)集中度越高，越不利于出口產(chǎn)品質(zhì)量提升。同時(shí)，根據(jù)對(duì)數(shù)字化投入水平的計(jì)算發(fā)現(xiàn)，我國(guó)制造業(yè)全行業(yè)數(shù)字化水平還存在需要進(jìn)一步完善的方面：一是從國(guó)內(nèi)分行業(yè)的比較發(fā)現(xiàn)，我國(guó)數(shù)字化投入水平在制造業(yè)不同部門之間存在很大差別，ICT 部門仍然是數(shù)字化投入最主要的產(chǎn)業(yè)部門，電力設(shè)備、裝備制造等部門總體呈上升趨勢(shì)，相對(duì)而言，制造業(yè)其他部門的數(shù)字化投入水平仍然較低，還有進(jìn)一步提升的空間。二是從國(guó)際比較發(fā)現(xiàn)，我國(guó)和發(fā)達(dá)國(guó)家在分行業(yè)數(shù)字化投入水平上存在明顯差距，特別是傳統(tǒng)制造業(yè)領(lǐng)域的數(shù)字化投入水平我國(guó)仍然較低，這在一定程度上也導(dǎo)致我國(guó)的傳統(tǒng)制造領(lǐng)域大而不強(qiáng)，數(shù)字技術(shù)利用不夠，柔性生產(chǎn)和個(gè)性化定制不足，導(dǎo)致產(chǎn)品精細(xì)化程度較低，產(chǎn)品同質(zhì)化現(xiàn)象較為嚴(yán)重。

為了了解中國(guó)制造業(yè)數(shù)字化投入對(duì)企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量影響的異質(zhì)性，本文對(duì)企業(yè)規(guī)模間的異質(zhì)性進(jìn)行考察，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化投入水平對(duì)大型企業(yè)和中小企業(yè)的出口產(chǎn)品質(zhì)量均有顯著推動(dòng)作用，但是對(duì)中小企業(yè)的推動(dòng)作用顯著低于大型企業(yè)；對(duì)數(shù)字化投入水平的異質(zhì)性進(jìn)行考察，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化投入對(duì)高數(shù)字化水平行業(yè)和低數(shù)字化水平行業(yè)企業(yè)的出口產(chǎn)品質(zhì)量都有顯著推動(dòng)作用，但具有顯著差異，高數(shù)字化投入行業(yè)明顯高于低數(shù)字化投入行業(yè)；對(duì)企業(yè)所有制的異質(zhì)性進(jìn)行考察，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化投入水平對(duì)國(guó)有企業(yè)、非國(guó)有企業(yè)（外資企業(yè)和私營(yíng)企業(yè)）的出口產(chǎn)品質(zhì)量影響均顯著為正，且無(wú)顯著差異。為了了解數(shù)字化投入對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量的影響機(jī)制，首先考察了生產(chǎn)效率提升機(jī)制在數(shù)字化投入對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量影響中的渠道作用，再考察資源配置優(yōu)化機(jī)制在數(shù)字化投入對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量影響中的渠道作用?；貧w結(jié)果顯示，兩個(gè)機(jī)制效應(yīng)均成立。為此，提出如下政策建議：

1. 推動(dòng)制造業(yè)全行業(yè)數(shù)字化水平提升和全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化發(fā)展。國(guó)家層面在注重出臺(tái)政策推動(dòng)ICT 等數(shù)字化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的同時(shí)，需要重視對(duì)制造業(yè)全行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型引導(dǎo)，促進(jìn)不同行業(yè)的協(xié)同發(fā)展。同時(shí)，制造業(yè)上下游產(chǎn)業(yè)高度細(xì)分，沒有高質(zhì)量的上下游配套產(chǎn)品，就無(wú)法提升全產(chǎn)業(yè)鏈的質(zhì)量水平。要重視推動(dòng)全產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提升全產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)品的精細(xì)化、特色化水平，這也是加快現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)的重要基礎(chǔ)和必由之路。

2. 加大對(duì)中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的支持力度。中小企業(yè)作為中間商品的主要提供者，是最重要的數(shù)字化轉(zhuǎn)型突破口和關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本文研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化投入對(duì)中小企業(yè)的出口轉(zhuǎn)型升級(jí)雖然具有顯著的影響，但相比于大企業(yè)還是有一定差距，因?yàn)橹行∑髽I(yè)在資源集聚等方面的天然弱勢(shì)，導(dǎo)致單憑其自身能力實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的難度較大，這就需要政府層面的支持和幫助。對(duì)于中小企業(yè)而言，由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型成本較高，且回收期較長(zhǎng)，往往無(wú)法承受高昂的轉(zhuǎn)型成本。因此，政府部門在現(xiàn)行的推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合的政策中，要加大對(duì)中小企業(yè)特別是小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的支持力度，幫助其克服天然弱勢(shì)造成的不利影響，為中小企業(yè)開發(fā)適合其使用的數(shù)字化應(yīng)用場(chǎng)景與產(chǎn)品，降低數(shù)字化轉(zhuǎn)型成本。

3. 提升一般貿(mào)易企業(yè)的數(shù)字化投入水平和轉(zhuǎn)型升級(jí)力度。在實(shí)證分析中也發(fā)現(xiàn)，加工貿(mào)易作為一個(gè)獨(dú)立因素，對(duì)我國(guó)企業(yè)層面的出口轉(zhuǎn)型升級(jí)確實(shí)具有顯著的推動(dòng)作用，而一般貿(mào)易作為我國(guó)境內(nèi)企業(yè)的單邊出口貿(mào)易方式，在出口附加值上往往要高于加工貿(mào)易，對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展特別是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的支撐作用更大，也更能反映我國(guó)國(guó)內(nèi)循環(huán)的整體實(shí)力和水平。因此，在構(gòu)建“以國(guó)內(nèi)大循環(huán)為主體，國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)相互促進(jìn)”的新發(fā)展格局背景下，需要進(jìn)一步推動(dòng)提升以一般貿(mào)易為主的出口企業(yè)發(fā)展水平，加大本國(guó)出口產(chǎn)品的數(shù)字化投入，推動(dòng)一般貿(mào)易企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量的提升，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)整體發(fā)展質(zhì)量的穩(wěn)步提升，為雙循環(huán)發(fā)展格局的構(gòu)建奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

4. 推進(jìn)高水平對(duì)外開放，加大吸引高質(zhì)量外資力度。本文的實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化投入對(duì)包括外商投資企業(yè)在內(nèi)的非國(guó)有企業(yè)的出口產(chǎn)品質(zhì)量提升具有顯著的推動(dòng)作用。外商投資給企業(yè)帶來(lái)的生產(chǎn)理念和生產(chǎn)技術(shù)的提升，通過(guò)技術(shù)溢出效應(yīng)可以為企業(yè)帶來(lái)生產(chǎn)和管理等各方面的改進(jìn)升級(jí)。因此，在推動(dòng)出口轉(zhuǎn)型升級(jí)的過(guò)程中，要注重通過(guò)高水平的對(duì)外開放吸納高質(zhì)量的外商投資，在吸納外資的過(guò)程中，引入其先進(jìn)的管理經(jīng)驗(yàn)和模式以及生產(chǎn)技術(shù)，改造和完善數(shù)字化的生產(chǎn)工藝和生產(chǎn)流程，提升出口產(chǎn)品質(zhì)量。同時(shí)，通過(guò)數(shù)字化投入的生產(chǎn)效率提升機(jī)制和資源配置優(yōu)化機(jī)制，進(jìn)一步推動(dòng)出口轉(zhuǎn)型升級(jí)，提升我國(guó)出口核心競(jìng)爭(zhēng)力。

5. 從政策層面加快營(yíng)造數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展氛圍。在政策推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過(guò)程中，不能將工業(yè)化和信息化割裂開來(lái)分別促進(jìn)，要大力推動(dòng)兩化融合，既要通過(guò)加大如5G 基站、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)中心、人工智能等“新型基礎(chǔ)設(shè)施”的投入力度，以發(fā)展工業(yè)為重點(diǎn)，做強(qiáng)主導(dǎo)優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)、改造提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)、促進(jìn)先進(jìn)制造業(yè)、支持地方特色產(chǎn)業(yè)，也要加大各類產(chǎn)業(yè)數(shù)字化服務(wù)平臺(tái)建設(shè)力度、推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研深度合作和人才隊(duì)伍的培養(yǎng)。通過(guò)政策引導(dǎo)，建立區(qū)域公共信息服務(wù)平臺(tái)，全方位推動(dòng)形成數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的社會(huì)氛圍。從國(guó)家層面和政府管理層面，為實(shí)體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度融合/UFf5GqvmqQz2HhbLn0aqw==營(yíng)造更加有利的政策環(huán)境，鼓勵(lì)各類企業(yè)廣泛開展數(shù)字化改造，加大生產(chǎn)過(guò)程的數(shù)字化投入，加快出口轉(zhuǎn)型升級(jí)的步伐。

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〔執(zhí)行編輯：秦光遠(yuǎn)〕