數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度?

摘 要：在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅是中國(guó)制造業(yè)邁向高質(zhì)量發(fā)展的核心途徑，也是推動(dòng)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度升級(jí)的關(guān)鍵因素?；?012-2022年中國(guó)A股上市公司數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響。結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的提升，且該結(jié)論在多項(xiàng)穩(wěn)健性檢驗(yàn)中得到了進(jìn)一步驗(yàn)證。機(jī)制分析顯示，數(shù)字化通過(guò)增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新能力和促進(jìn)節(jié)能減排推動(dòng)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度提升。異質(zhì)性分析進(jìn)一步揭示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響在所有權(quán)性質(zhì)、融資約束以及高管是否具有金融背景的不同企業(yè)之間存在差異。通過(guò)揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度影響的內(nèi)在機(jī)制，可為貿(mào)易發(fā)展以及提升貿(mào)易整體質(zhì)量提供支持。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；出口技術(shù)復(fù)雜度；雙元?jiǎng)?chuàng)新；節(jié)能減排

中圖分類號(hào)：F752.62；F49

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

DOI：10.3969/j.issn.1672-2272.202410025

英文標(biāo)題

How Digital Transformation Affects Enterprise Export Technology Complexity？ Evidence from Listed Companies in China

Liu Ting

（School of Economics， Nanjing Audit University， Nanjing 211815， China）

英文摘要Abstract：In the context of the digital economy， promoting digital transformation is not only a core approach for China’s manufacturing sector to advance towards high-quality development but also a crucial factor in driving the upgrading of export technology complexity among enterprises. Using data from China’s A-share listed companies between 2012 and 2022， this paper empirically examines how digital transformation influences the export technological complexity of manufacturing enterprises.The results indicate that digital transformation significantly contributes to the enhancement of export technology complexity among enterprises， a finding further validated through various robustness tests. Mechanism analysis reveals that digitalization， by bolstering enterprises’ innovation capabilities and fostering energy conservation and emission reduction， serves as an essential channel for advancing their export technology complexity. Further heterogeneity analysis underscores variations in the influence of digital transformation on export technology complexity across enterprises with differing ownership structures， financing constraints， and the presence or absence of financial backgrounds among senior executives. This research clarifies the internal mechanisms through which digital transformation affects the export technological complexity of enterprises， while also providing fresh impetus for China’s foreign trade.reinforcing the foundation for trade development and notably elevating the overall quality of trade.

英文關(guān)鍵詞Key Words：Digital Transformation; Export Technology Complexity; Dual Innovation; Energy Saving and Emission Rreduction

0 引言

隨著數(shù)字化時(shí)代的迅猛發(fā)展，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)數(shù)字技術(shù)正在深刻改變?nèi)虍a(chǎn)業(yè)格局。數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的核心驅(qū)動(dòng)力。2021年，中國(guó)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)總規(guī)模達(dá)到了45.5萬(wàn)億元，較2020年增長(zhǎng)16.2%，占GDP的比重高達(dá)39.8%。這一數(shù)字經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)，使中國(guó)在全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域占據(jù)顯著地位。為進(jìn)一步推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展，國(guó)務(wù)院于2021年12月發(fā)布《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》，明確提出強(qiáng)化核心技術(shù)創(chuàng)新、完善數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、加快產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型等多項(xiàng)重要措施。2023年3月5日發(fā)布的政府工作報(bào)告中，進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的戰(zhàn)略地位，提出要大力推動(dòng)新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，加快數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，培育創(chuàng)新模式，從而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基石，制造業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中扮演著至關(guān)重要的角色。制造業(yè)不僅是支撐中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的中堅(jiān)力量，其發(fā)展還能有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，為國(guó)家經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展提供有力支撐。2015年5月國(guó)務(wù)院印發(fā)的《中國(guó)制造2025》，明確將數(shù)字化作為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的主要方向。然而，隨著要素成本上升、全球經(jīng)濟(jì)增速放緩以及單邊主義的挑戰(zhàn)，中國(guó)制造業(yè)的發(fā)展正面臨諸多困境。在此背景下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)被視為破解低端鎖定困局的關(guān)鍵因素。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型融合了眾多先進(jìn)的數(shù)字科技，已成為企業(yè)搶占競(jìng)爭(zhēng)制高點(diǎn)、實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展的重要戰(zhàn)略。

現(xiàn)有文獻(xiàn)探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)內(nèi)部管理、生產(chǎn)效率和供應(yīng)鏈優(yōu)化的影響，數(shù)字技術(shù)在提升企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率、降低成本、滿足市場(chǎng)需求等方面的作用得到了廣泛認(rèn)可。然而，關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響研究較少，這一影響表現(xiàn)出何種差異還需進(jìn)一步探討。

本文選取2012-2022年滬深兩市A股上市公司數(shù)據(jù)，探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度影響。本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于：其一，在理論層面上，結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景，深入探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響，豐富了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究維度。其二，本文通過(guò)探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)發(fā)展路徑的多維度影響，以節(jié)能減排、雙元?jiǎng)?chuàng)新作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)出口技術(shù)復(fù)雜度的具體路徑，為企業(yè)有效進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了現(xiàn)實(shí)依據(jù)。其三，從異質(zhì)性視角考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響，對(duì)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)現(xiàn)具有一定參考價(jià)值。從異質(zhì)性視角出發(fā)，本文揭示了不同企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中的差異性影響，為企業(yè)在多樣化背景下實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展提供了相關(guān)的政策建議。

1 理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

1.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響

在全球經(jīng)濟(jì)和貿(mào)易環(huán)境日益復(fù)雜的背景下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型逐漸成為推動(dòng)企業(yè)出口增長(zhǎng)和提高國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅通過(guò)提升制造業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，增強(qiáng)了企業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力，還直接影響了出口產(chǎn)品的技術(shù)復(fù)雜性。數(shù)字化轉(zhuǎn)型指企業(yè)通過(guò)應(yīng)用一系列數(shù)字技術(shù)，不僅優(yōu)化了業(yè)務(wù)流程，還提升了客戶體驗(yàn)，推動(dòng)了新產(chǎn)品和服務(wù)的開(kāi)發(fā)，提高了生產(chǎn)效率和運(yùn)營(yíng)能力。這一過(guò)程幫助企業(yè)更好地應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的國(guó)際市場(chǎng)環(huán)境，從而推動(dòng)出口產(chǎn)品技術(shù)復(fù)雜度的提升。具體而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)改進(jìn)生產(chǎn)工藝、優(yōu)化供應(yīng)鏈管理、促進(jìn)研發(fā)創(chuàng)新，提升了出口產(chǎn)品的技術(shù)含量。此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型還使企業(yè)能夠借助數(shù)據(jù)分析工具，精準(zhǔn)識(shí)別市場(chǎng)需求并創(chuàng)新產(chǎn)品設(shè)計(jì)，從而提升出口產(chǎn)品的技術(shù)含量和市場(chǎng)適應(yīng)性。

本文通過(guò)梳理相關(guān)研究，系統(tǒng)分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)出口的不同層面，從提升產(chǎn)品技術(shù)復(fù)雜性到增強(qiáng)出口韌性。數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)提升制造業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，對(duì)企業(yè)出口的技術(shù)復(fù)雜性產(chǎn)生了積極影響。李英杰等［1］提出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過(guò)促進(jìn)制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，提高出口產(chǎn)品的技術(shù)含量，從而提升整體出口技術(shù)復(fù)雜性。這一觀點(diǎn)得到了杜傳忠等［2］的支持，他們進(jìn)一步探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)出口技術(shù)復(fù)雜性的多方面影響，指出數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)產(chǎn)業(yè)融合、技術(shù)外溢和降低貿(mào)易費(fèi)用等機(jī)制，顯著提升了出口產(chǎn)品的技術(shù)水平。趙一菲［3］則強(qiáng)調(diào)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力和融資能力在這一過(guò)程中發(fā)揮的關(guān)鍵作用，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型與高技術(shù)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度之間存在正相關(guān)關(guān)系。戴翔和馬皓巍［4］的研究揭示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字渠道，幫助企業(yè)更好地理解和響應(yīng)消費(fèi)者的需求，從而靈活調(diào)整產(chǎn)品組合，以應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化并增強(qiáng)出口韌性。在貿(mào)易摩擦等外部沖擊的背景下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)出口韌性的提升尤為重要。張鵬楊等［5］通過(guò)構(gòu)建企業(yè)多工廠出口模型，并引入數(shù)字化參數(shù)，實(shí)證分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型在應(yīng)對(duì)貿(mào)易摩擦中的作用，其研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著減少了貿(mào)易摩擦對(duì)企業(yè)出口的不利影響，增強(qiáng)了企業(yè)的出口韌性?；谝陨戏治?，本文提出以下假設(shè)：

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以顯著提高企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度。

1.2 節(jié)能減排在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度關(guān)系中的中介作用

數(shù)字化轉(zhuǎn)型為企業(yè)帶來(lái)的信息獲取優(yōu)勢(shì)，使其能夠更深入地執(zhí)行國(guó)家節(jié)能減排的工作方案。數(shù)字化轉(zhuǎn)型則能減輕企業(yè)面臨的環(huán)境規(guī)制壓力，通過(guò)人工智能、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)，使企業(yè)從粗放型生產(chǎn)模式向集約型生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變。此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型使企業(yè)能夠迅速捕捉并精準(zhǔn)掌握環(huán)境政策信息，以及各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)質(zhì)量。這有助于企業(yè)及時(shí)提高生產(chǎn)方案標(biāo)準(zhǔn)，避免觸碰綠色生產(chǎn)的底線。數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的信息溢出效應(yīng)，使企業(yè)的生產(chǎn)行為“暴露”在公眾視野下，這迫使企業(yè)出于維護(hù)“外部公共形象”的壓力而規(guī)范自身生產(chǎn)行為，從而達(dá)到節(jié)能減排的要求。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)代，企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的提升與節(jié)能減排效應(yīng)的顯著促進(jìn)密切相關(guān)。環(huán)境規(guī)制作為外部壓力，推動(dòng)企業(yè)加快技術(shù)升級(jí)和結(jié)構(gòu)調(diào)整，并促使企業(yè)內(nèi)部積極開(kāi)展節(jié)能減排行為。依據(jù)波特假說(shuō)，嚴(yán)格的環(huán)境規(guī)制不僅能幫助企業(yè)優(yōu)化資源配置，提升環(huán)保意識(shí)，還能有效降低因環(huán)境因素不確定性帶來(lái)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。這迫使企業(yè)不得不通過(guò)提高產(chǎn)品技術(shù)含量來(lái)維持市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。企業(yè)為應(yīng)對(duì)環(huán)境規(guī)制的影響，會(huì)主動(dòng)調(diào)整生產(chǎn)行為。余娟娟［6］分析了環(huán)境規(guī)制對(duì)行業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的調(diào)整效應(yīng)。她通過(guò)引入環(huán)境規(guī)制的“抵消效應(yīng)”和“補(bǔ)償效應(yīng)”，構(gòu)建了理論模型，并發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度與出口技術(shù)復(fù)雜度之間表現(xiàn)出先負(fù)向抑制、后正向促進(jìn)的U型關(guān)系。高翔和袁凱華［7］在研究中探討了清潔生產(chǎn)環(huán)境規(guī)制對(duì)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響，他們利用2003年清潔生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)清潔生產(chǎn)顯著提升了企業(yè)的出口技術(shù)復(fù)雜度。清潔生產(chǎn)通過(guò)加速企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)品轉(zhuǎn)換和提高出口技術(shù)復(fù)雜度較低企業(yè)的退出率，增強(qiáng)了整體出口技術(shù)復(fù)雜度。衛(wèi)斌［8］基于2011-2021年237家滬深A(yù)股上市跨境電商企業(yè)的數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量的影響。其研究發(fā)現(xiàn)，低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型顯著提升了跨境電商企業(yè)的出口產(chǎn)品質(zhì)量，尤其在高收入和東部地區(qū)表現(xiàn)更為顯著。環(huán)境規(guī)制作為推動(dòng)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的重要外部力量，對(duì)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響具有復(fù)雜的時(shí)空動(dòng)態(tài)特征?；谝陨戏治?，本文提出以下假設(shè)：

H2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過(guò)節(jié)能減排效應(yīng)對(duì)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度產(chǎn)生影響。

1.3 雙元?jiǎng)?chuàng)新在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度關(guān)系中的中介作用

數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新行為。企業(yè)創(chuàng)新行為具有內(nèi)在不確定性，高層管理人員會(huì)謹(jǐn)慎考慮當(dāng)前市場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境以及創(chuàng)新投資收益來(lái)決定企業(yè)是否開(kāi)展創(chuàng)新，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型極大提高了企業(yè)開(kāi)展創(chuàng)新行為的效率。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)市場(chǎng)中各種資源和要素在不同組織之間的流動(dòng)，減少信息不對(duì)稱的影響，激勵(lì)企業(yè)開(kāi)展創(chuàng)新活動(dòng)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于整合企業(yè)內(nèi)外部資源，對(duì)企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)、治理體系、隊(duì)伍建設(shè)等方面進(jìn)行全方位創(chuàng)新。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)避免委托代理等不確定性造成的“創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)”，增強(qiáng)企業(yè)的創(chuàng)新活力。

在企業(yè)創(chuàng)新研究中，創(chuàng)新活動(dòng)通常被劃分為突破式創(chuàng)新和漸進(jìn)式創(chuàng)新兩種類型。突破式創(chuàng)新通常指新技術(shù)、新產(chǎn)品或新工藝的開(kāi)發(fā)，這類創(chuàng)新在技術(shù)跨度或市場(chǎng)影響力方面具有顯著特點(diǎn)，能夠在相對(duì)較短的時(shí)間內(nèi)提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和市場(chǎng)地位。漸進(jìn)式創(chuàng)新主要涉及現(xiàn)有技術(shù)、產(chǎn)品或工藝的小幅改進(jìn)和優(yōu)化。雖然這類創(chuàng)新的技術(shù)跨度較小，但通過(guò)持續(xù)的改進(jìn)，漸進(jìn)式創(chuàng)新能夠逐步增強(qiáng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力和市場(chǎng)適應(yīng)性，從而在長(zhǎng)期內(nèi)鞏固企業(yè)的市場(chǎng)地位。March［9］研究發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)期的企業(yè)生存依賴于突破式創(chuàng)新和漸進(jìn)式創(chuàng)新的有效結(jié)合和管理，以應(yīng)對(duì)不同類型的市場(chǎng)需求和技術(shù)變革。漸進(jìn)式創(chuàng)新注重對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品、服務(wù)或流程的持續(xù)改進(jìn)，幫助企業(yè)在現(xiàn)有市場(chǎng)中穩(wěn)固競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)；而突破式創(chuàng)新則關(guān)注全新的技術(shù)、商業(yè)模式或市場(chǎng)開(kāi)拓，盡管伴隨高風(fēng)險(xiǎn)，但能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來(lái)巨大的增長(zhǎng)機(jī)會(huì)。 O’Reilly amp; Tushman

［10］強(qiáng)調(diào)，雙元?jiǎng)?chuàng)新戰(zhàn)略能夠幫助企業(yè)在保持當(dāng)前業(yè)務(wù)的同時(shí)，探索未來(lái)的增長(zhǎng)潛力，從而在快速變化的市場(chǎng)環(huán)境中獲得持續(xù)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。王生輝與張京紅［11］的研究表明，雙元?jiǎng)?chuàng)新不僅能夠直接提高國(guó)際代工企業(yè)的出口績(jī)效，還在推動(dòng)企業(yè)從原始設(shè)備制造向原始設(shè)計(jì)制造轉(zhuǎn)型起到間接作用。兩者的平衡使企業(yè)在提升出口績(jī)效的同時(shí)實(shí)現(xiàn)功能升級(jí)。Hu等［12］認(rèn)為通過(guò)不斷的研發(fā)和技術(shù)突破，企業(yè)能夠在國(guó)際市場(chǎng)中提供獨(dú)特且高附加值的產(chǎn)品，從而獲得更大的市場(chǎng)份額。此外，其研究還指出，創(chuàng)新對(duì)出口的影響在不同地區(qū)和行業(yè)中可能存在差異，因此企業(yè)應(yīng)根據(jù)自身特點(diǎn)制定合適的創(chuàng)新戰(zhàn)略。數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)增強(qiáng)企業(yè)的創(chuàng)新能力，顯著提升了企業(yè)的出口技術(shù)復(fù)雜度?；谝陨戏治?，本文提出以下假設(shè)：

H3：數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過(guò)雙元?jiǎng)?chuàng)新對(duì)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度產(chǎn)生影響。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2012-2022年滬深兩市A股上市公司數(shù)據(jù)，相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于巨潮資訊網(wǎng)、國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)以及海關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)。研究樣本并進(jìn)行以下處理：①剔除ST、*ST和期間退市樣本；②剔除金融上市公司樣本；③對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行1%的縮尾處理；④剔除關(guān)鍵變量缺失的樣本。最終得到12 336個(gè)樣本觀測(cè)值。

2.2 變量說(shuō)明

2.2.1 被解釋變量

出口技術(shù)復(fù)雜度不僅能有效反映一個(gè)國(guó)家在全球價(jià)值鏈中的位置，還能為制定產(chǎn)業(yè)政策和提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力提供關(guān)鍵依據(jù)。通過(guò)評(píng)估出口產(chǎn)品的技術(shù)復(fù)雜度，研究者可以更準(zhǔn)確地分析國(guó)家或地區(qū)在國(guó)際市場(chǎng)中的技術(shù)優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)，從而為經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略的制定提供實(shí)證支持。Hausmann等［13］學(xué)者提出的計(jì)算方法被廣泛應(yīng)用于評(píng)估國(guó)家的技術(shù)復(fù)雜度。該方法是基于各國(guó)出口產(chǎn)品的技術(shù)復(fù)雜度來(lái)衡量國(guó)家經(jīng)濟(jì)的技術(shù)水平和生產(chǎn)能力。然而，這個(gè)方法在中國(guó)的應(yīng)用中存在一定的局限性，主要表現(xiàn)在未剔除出口品中包含的進(jìn)口中間投入品的技術(shù)含量，從而得出的出口技術(shù)復(fù)雜度可能被高估，給出的技術(shù)水平可能不符合實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)技術(shù)水平?；诖?，本文采用余娟娟和余東升［14］提出的方法，采用企業(yè)全要素生產(chǎn)率來(lái)構(gòu)建出口技術(shù)復(fù)雜度指標(biāo)。

Prodyjt=∑xnjt/Xnt∑xnjt/Xnt）×Ynt （1）

ESIit=TFPitTFPjt×Prodyjt（2）

其中，Prodyjt為制造業(yè)行業(yè)j在t時(shí)期的出口技術(shù)復(fù)雜度，xnjt為 n地區(qū)j行業(yè)在t時(shí)期的出口額，Xnt為 n地區(qū)在t時(shí)期的出口額，Ynt為 n地區(qū)在t時(shí)期內(nèi)的人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，TFPit為企業(yè)i在t時(shí)期的全要素生產(chǎn)率，TFPjt為j行業(yè)在t時(shí)期的平均全要素生產(chǎn)率， ESIit為企業(yè)i在t時(shí)期的出口技術(shù)復(fù)雜度。

2.2.2 解釋變量

數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（Dig）為解釋變量，本文參考吳非等［15］的做法，利用Python的爬蟲(chóng)技術(shù)，系統(tǒng)搜集并整理滬深兩市A股上市公司2012-2022年的年度報(bào)告。隨后，借助Jieba中文分詞工具，對(duì)年報(bào)內(nèi)容進(jìn)行了分詞處理與詞頻統(tǒng)計(jì)。在此基礎(chǔ)上，聚焦于大數(shù)據(jù)及其應(yīng)用、互聯(lián)網(wǎng)及其商業(yè)模式、人工智能及其應(yīng)用、云計(jì)算及其應(yīng)用以及現(xiàn)代信息系統(tǒng)這五大領(lǐng)域，從中整理出與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的高頻關(guān)鍵詞。通過(guò)運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)所有年度報(bào)告中的“管理層討論與分析”部分進(jìn)行文本分析。經(jīng)過(guò)分詞處理和詞頻統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)出企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)特征詞的披露頻次。由于該類數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出顯著的非正態(tài)性，具體表現(xiàn)為右偏態(tài)分布的特質(zhì)。為了數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理，將披露次數(shù)加1后取對(duì)數(shù)處理，構(gòu)成本文的解釋變量。

2.2.3 控制變量

如表1所示，結(jié)合現(xiàn)有文獻(xiàn)的相關(guān)結(jié)論與研究，在模型中添加微觀企業(yè)層面的控制變量：企業(yè)規(guī)模（Size）、凈資產(chǎn)收益率（ROE）、管理費(fèi)用率（Mfee）、企業(yè)資本密集度（Cap1）、第一大股東比率（Top1）。此外，本文還控制了行業(yè)和年份固定效應(yīng)。

2.3 模型設(shè)定

根據(jù)以上研究假設(shè)，構(gòu)建雙向固定效應(yīng)模型，檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響，回歸模型如下：

ESIit=α0+α1Digit+α2Controlit+λi+ut+εit（3）

其中，ESIit是被解釋變量，表示企業(yè)i在t時(shí)期的出口技術(shù)復(fù)雜度；Digit是核心解釋變量，表示企業(yè)i在t時(shí)期的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度；Controlit表示控制變量；λi表示行業(yè)固定效應(yīng)，ut表示為時(shí)間固定效應(yīng)，εit表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

表2為相關(guān)變量的描述性分析結(jié)果，結(jié)果顯示，出口技術(shù)復(fù)雜度的平均值為11.172，標(biāo)準(zhǔn)差為0.197，較高的均值表明，大多數(shù)樣本企業(yè)的出口技術(shù)復(fù)雜度較強(qiáng)。較低的標(biāo)準(zhǔn)差表明企業(yè)之間在出口技術(shù)復(fù)雜度上的差異較小，意味著大多數(shù)企業(yè)在這方面表現(xiàn)相對(duì)一致。數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度均值為0.864，最小值為0.000，最大值為5.481，標(biāo)準(zhǔn)差為1.078，說(shuō)明樣本企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平差距較大。

3 實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

在進(jìn)行回歸之前，本文進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)，結(jié)果顯示p值小于0.05，拒絕原假設(shè)。因此，選用固定效應(yīng)優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)。根據(jù)表3所示，在加入行業(yè)固定效應(yīng)、年份固定效應(yīng)后，回歸分析采用逐步添加控制變量的方法，列（1）為無(wú)控制變量的結(jié)果，可以看出核心解釋變量的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為正，回歸系數(shù)為0.022。列（2）、（3）為加入控制變量后的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示由于控制變量的添加，模型的擬合優(yōu)度增加，根據(jù)列（3）結(jié)果表明如果數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度每提升1個(gè)百分點(diǎn)，將使得企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度提升約7%，表明企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)競(jìng)爭(zhēng)力有明顯的促進(jìn)作用，驗(yàn)證了假設(shè)H1。

3.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3.2.1 調(diào)整樣本范圍

直轄市作為國(guó)家的政治、經(jīng)濟(jì)和文化中心，通常擁有顯著高于其他城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。由于其特殊的行政地位，直轄市在政策和資源配置上往往享有更多的傾斜，這可能導(dǎo)致這些地區(qū)的企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和出口技術(shù)復(fù)雜度方面的表現(xiàn)與其他城市有所不同。此外，直轄市的行政管理架構(gòu)和治理模式與省級(jí)城市存在顯著差異，這種差異可能對(duì)研究結(jié)果的穩(wěn)健性產(chǎn)生潛在影響。因此，為確保研究結(jié)論的可靠性，本文在分析中剔除了北京、上海、天津和重慶4個(gè)直轄市的樣本，并對(duì)模型進(jìn)行了重新估計(jì)。與此同時(shí)，考慮到2020年新冠肺炎疫情對(duì)全球經(jīng)濟(jì)的深遠(yuǎn)影響，各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)可能出現(xiàn)異常波動(dòng)。為了進(jìn)一步驗(yàn)證實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文剔除了2020年的數(shù)據(jù)樣本，并重新進(jìn)行了回歸分析。回歸結(jié)果如表4列（1）、（2）所示，主要變量的估計(jì)系數(shù)在1%的顯著性水平上均為正，這表明無(wú)論是剔除直轄市樣本還是排除2020年數(shù)據(jù)的處理，基準(zhǔn)回歸的估計(jì)結(jié)果依然保持穩(wěn)健性。

3.2.2 替換核心解釋變量

為進(jìn)一步驗(yàn)證實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文參照甄紅線等［16］的研究方法，采用CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)中的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型綜合評(píng)估指數(shù)，以更加全面地衡量企業(yè)的數(shù)字化發(fā)展水平。該指數(shù)通過(guò)對(duì)上市公司在戰(zhàn)略引領(lǐng)、技術(shù)驅(qū)動(dòng)、組織賦能、數(shù)字化成果、數(shù)字化應(yīng)用及宏觀環(huán)境等6個(gè)一級(jí)指標(biāo)及若干二級(jí)指標(biāo)的評(píng)估，構(gòu)建了系統(tǒng)的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型評(píng)價(jià)體系，并依據(jù)各指標(biāo)的權(quán)重綜合計(jì)算出數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)。表4列（3）的回歸結(jié)果顯示，更換核心解釋變量后，實(shí)證結(jié)果仍保持穩(wěn)健性，進(jìn)一步驗(yàn)證了研究結(jié)論的可靠性。

3.3 內(nèi)生性檢驗(yàn)

隨著企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度不斷提升，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求也在上升，考慮到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與出口技術(shù)復(fù)雜度之間可能存在內(nèi)生性問(wèn)題。因此，本文采用兩種工具變量來(lái)進(jìn)一步檢驗(yàn)內(nèi)生性問(wèn)題對(duì)本文研究結(jié)論的影響。

本文借鑒柏培文等［17］、趙濤等［18］的研究從相關(guān)性角度分析，距離沿海港口較近的城市往往擁有更加完善的基礎(chǔ)設(shè)施，包括先進(jìn)的通信網(wǎng)絡(luò)和便捷的物流體系，這些條件為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了強(qiáng)有力的支持。從外生性角度分析，上市公司所在地的地理特征，特別是與沿海港口的距離，主要由自然地理?xiàng)l件所決定，這些條件在長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)保持相對(duì)穩(wěn)定，是外生變量。選用全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)的對(duì)數(shù)體現(xiàn)時(shí)變性，為此，本文采用到距離港口的最近距離與全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)的對(duì)數(shù)的交互項(xiàng)作為第1個(gè)工具變量?？紤]檢驗(yàn)的穩(wěn)健性，使用1984年各城市每百萬(wàn)人固定電話數(shù)量作為第2個(gè)工具變量。從相關(guān)性角度分析，固定電話作為傳統(tǒng)通信技術(shù)的重要組成部分，其歷史發(fā)展軌跡與后續(xù)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)之間相互影響。從外生性角度分析，隨著移動(dòng)通信設(shè)備和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的興起，固定電話的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)影響逐漸減弱。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下，固定電話的普及率越來(lái)越少，反映當(dāng)代技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展趨勢(shì)。因此，固定電話的歷史數(shù)據(jù)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的直接相關(guān)性降低，滿足外生性。由于該數(shù)據(jù)為橫截面數(shù)據(jù)，無(wú)法直接用于面板數(shù)據(jù)分析，因此采用滯后上一年全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)與1984年各城市每百萬(wàn)人固定電話數(shù)量的交互項(xiàng)作為第2個(gè)工具變量 。

本文的兩種工具變量使用兩階段最小二乘法進(jìn)行檢驗(yàn)，工具變量通過(guò)不可識(shí)別檢驗(yàn)和過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)以及弱工具變量檢驗(yàn)。K-P rk LM統(tǒng)計(jì)量與K-P rk Wald F統(tǒng)計(jì)量均在1%水平上顯著，均拒絕原假設(shè)。Hansen J檢驗(yàn)大于0.1，接受原假設(shè)，即不存在過(guò)度識(shí)別，說(shuō)明選取的工具變量是符合標(biāo)準(zhǔn)的。列（2）、（4）為在1%水平上顯著為正，表明在解決可能存在的內(nèi)生性后，2SLS的回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持了一致性，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文的主要研究結(jié)論。

4 中介機(jī)制檢驗(yàn)

為驗(yàn)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)節(jié)能減排、創(chuàng)新影響制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的內(nèi)在機(jī)制，在模型（1）的基礎(chǔ)上，構(gòu)建如下兩階段中介效應(yīng)模型：

Cgit=β0+β1Digit+β2Controlit+λi+ut+εit（4）

ESIit=γ0+γ2Cgit+γ3Controlit+λi+ut+εit（5）

Radicalit=θ0+θ1Digit+θ2Controlit+λi+ut+εit（6）

ESIit=δ0+δ2Radicalit+δ3Controlit+λi+ut+εit（7）

Incrementalit=φ0+φ1Digit+φ2Controlit+λi+ut+εit（8）

ESIit=ρ0+ρ2Incrementalit+ρ3Controlit+λi+ut+εit（9）

其中，Cgit表示企業(yè)i在t時(shí)期的碳強(qiáng)度；式（4）表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)碳強(qiáng)度的回歸估計(jì)，式（5）表示碳強(qiáng)度對(duì)出口技術(shù)復(fù)雜度的回歸估計(jì)；Radicalit表示企業(yè)i在t時(shí)期的突破式創(chuàng)新；式（6）表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)突破式創(chuàng)新的回歸估計(jì)，式（7）表示突破式創(chuàng)新對(duì)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的回歸估計(jì)；Incrementalit表示企業(yè)i在t時(shí)期的漸進(jìn)式創(chuàng)新，式（8）表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)漸進(jìn)式創(chuàng)新的回歸估計(jì)，式（9）表示漸進(jìn)式創(chuàng)新對(duì)出口技術(shù)復(fù)雜度的回歸估計(jì)。

4.1 節(jié)能減排效應(yīng)

參考何小鋼等［19］的研究，采用碳強(qiáng)度（Cg）作為衡量節(jié)能減排效果的代理變量，分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響。碳強(qiáng)度通常被定義為單位經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出所對(duì)應(yīng)的二氧化碳排放量，是衡量企業(yè)或行業(yè)能源效率和環(huán)保表現(xiàn)的重要指標(biāo)。本文具體使用企業(yè)的二氧化碳排放量與其主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的比值來(lái)代表碳強(qiáng)度。該比值越大，表明企業(yè)在創(chuàng)造相同經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的同時(shí)，排放的碳量越多，碳強(qiáng)度越高。由于直接獲取企業(yè)的碳排放數(shù)據(jù)存在一定困難，本文通過(guò)行業(yè)能源消耗數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)二氧化碳排放量進(jìn)行了近似估算。表6列（1）回歸結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)碳強(qiáng)度的回歸系數(shù)為-0.046，且在1%的顯著性水平上為負(fù)，這表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著降低了企業(yè)的碳強(qiáng)度。數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)引入先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)和管理方式，提高了能源利用效率，減少了單位收入所需的能源消耗，從而有效降低了碳排放強(qiáng)度。

二氧化碳排放=（企業(yè)主營(yíng)成本/行業(yè)主營(yíng)成本）×行業(yè)能源消耗總量×二氧化碳折算系數(shù)（10）

碳強(qiáng)度=二氧化碳排放量企業(yè)主營(yíng)收入（11）

綜上所述，本文的假設(shè)H2得到了支持，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)降低碳強(qiáng)度，發(fā)揮節(jié)能減排作用，有助于提升其出口技術(shù)復(fù)雜度。

4.2 雙元?jiǎng)?chuàng)新

借鑒肖仁橋等［20］的研究方法，采用突破式創(chuàng)新（Radical）和漸進(jìn)式創(chuàng)新（Incremental）來(lái)表征雙元?jiǎng)?chuàng)新。通過(guò)對(duì)年度外觀設(shè)計(jì)專利數(shù)和實(shí)用新型專利數(shù)分別加1后取自然對(duì)數(shù)，來(lái)表征企業(yè)的漸進(jìn)式創(chuàng)新。外觀設(shè)計(jì)專利和實(shí)用新型專利通常反映企業(yè)對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品或技術(shù)的改進(jìn)，因而是漸進(jìn)式創(chuàng)新的重要表現(xiàn)形式。與此同時(shí)，發(fā)明專利則代表企業(yè)在研發(fā)和技術(shù)創(chuàng)新方面取得的重大突破。本文將企業(yè)的發(fā)明專利數(shù)加1后取自然對(duì)數(shù)，作為衡量企業(yè)突破式創(chuàng)新的指標(biāo)。發(fā)明專利通常涉及全新技術(shù)或產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)，是突破式創(chuàng)新的典型代表，能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來(lái)更高的市場(chǎng)價(jià)值和競(jìng)爭(zhēng)壁壘。如表6列（2）、（3）所示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)突破式創(chuàng)新和漸進(jìn)式創(chuàng)新的回歸系數(shù)分別為0.121和0.124，且在1%的顯著性水平上呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。這意味著數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著推動(dòng)了企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)，無(wú)論是在重大技術(shù)突破方面，還是在現(xiàn)有技術(shù)的改進(jìn)和優(yōu)化方面。數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)引入新技術(shù)、優(yōu)化生產(chǎn)流程和加強(qiáng)信息管理，提高了企業(yè)的研發(fā)能力和創(chuàng)新效率，從而激勵(lì)企業(yè)開(kāi)展更多創(chuàng)新。研究還進(jìn)一步驗(yàn)證了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的促進(jìn)作用，結(jié)果表明，創(chuàng)新在提升企業(yè)國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力方面具有顯著的正向影響。

綜上所述，本文的假設(shè)H3得到了支持，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)促進(jìn)企業(yè)的創(chuàng)新能力，有助于提升其出口技術(shù)復(fù)雜度。

5 異質(zhì)性分析

前文的研究已經(jīng)證實(shí)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的促進(jìn)效應(yīng)，但這一結(jié)論是建立在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上，缺少異質(zhì)性層面的考察。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度提升效果會(huì)因企業(yè)自身屬性的差異性而有所不同。因此，本部分將從以下層面進(jìn)行研究。

5.1 企業(yè)高管金融背景異質(zhì)性

在進(jìn)行高管金融背景對(duì)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度影響的異質(zhì)性分析時(shí)，考慮到高管是否具備金融背景對(duì)企業(yè)表現(xiàn)的差異性具有重要意義。如表7列（1）、（2）所示，在擁有金融背景的高管中，數(shù)字化對(duì)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響系數(shù)約為0.010，且在1%水平下顯著。相對(duì)于金融背景較強(qiáng)的企業(yè)，高管金融背景較弱的企業(yè)中，數(shù)字化對(duì)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響系數(shù)略低，約為0.007，同樣在1%的水平下顯著。這可能說(shuō)明具有金融背景的高管對(duì)于推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與提高出口技術(shù)復(fù)雜度的作用更加顯著。具有金融背景的高管可能具備更強(qiáng)的財(cái)務(wù)分析能力和風(fēng)險(xiǎn)管理技能，他們能夠更好地理解和運(yùn)用數(shù)字化技術(shù)的商業(yè)價(jià)值，將其融入企業(yè)的整體戰(zhàn)略中，從而更好地提升企業(yè)的出口技術(shù)復(fù)雜度。這種背景使得他們?cè)谫Y金的調(diào)配、成本控制及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判上表現(xiàn)更為出色，從而在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中獲得更多的優(yōu)勢(shì)。而高管無(wú)金融背景的公司雖然也能受益于數(shù)字化轉(zhuǎn)型，但由于缺乏金融專業(yè)知識(shí)和管理經(jīng)驗(yàn)，其轉(zhuǎn)型效果可能受到一定限制。

5.2 企業(yè)所有權(quán)異質(zhì)性

本研究進(jìn)一步分析了企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)出口技術(shù)復(fù)雜度影響。依據(jù)企業(yè)的所有權(quán)性質(zhì)將樣本劃分為國(guó)有企業(yè)和民營(yíng)企業(yè)，并分別進(jìn)行回歸分析，以探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)這兩類企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響是否存在顯著差異。如表7列（3）、（4）所示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)國(guó)有企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的促進(jìn)作用顯著強(qiáng)于民營(yíng)企業(yè)。這一差異可能歸因于國(guó)有企業(yè)在資源獲取、資本積累以及政策支持等方面的相對(duì)優(yōu)勢(shì)，使其在實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)具備更強(qiáng)的動(dòng)員能力和執(zhí)行力。國(guó)有企業(yè)通常能夠獲得更充足的財(cái)政支持以及政策激勵(lì)，從而更有效地推進(jìn)數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，優(yōu)化生產(chǎn)流程和管理機(jī)制，最終顯著提升其在國(guó)際市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)力。同時(shí)，國(guó)有企業(yè)相對(duì)完善的管理體系和較高的風(fēng)險(xiǎn)承受能力，使其在應(yīng)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的挑戰(zhàn)時(shí)表現(xiàn)出更強(qiáng)的適應(yīng)性和穩(wěn)定性。這些優(yōu)勢(shì)使得國(guó)有企業(yè)能夠更大程度地從數(shù)字化轉(zhuǎn)型中獲益，鞏固并提升其出口競(jìng)爭(zhēng)地位。相比之下，盡管民營(yíng)企業(yè)在市場(chǎng)靈活性和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)方面具有一定優(yōu)勢(shì)，但由于資源相對(duì)匱乏，且在政策支持上不及國(guó)有企業(yè)，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其出口技術(shù)復(fù)雜度的提升效果相對(duì)有限。

5.3 企業(yè)融資約束程度異質(zhì)性

在進(jìn)行融資約束對(duì)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度影響的異質(zhì)性分析時(shí)，考慮到企業(yè)所面臨的融資約束程度對(duì)其表現(xiàn)的差異性具有重要意義。如表7列（5）、（6）所示，在低融資約束的企業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響系數(shù)略低，為0.007，同樣在1%的顯著性水平下顯著。在高融資約束的企業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響系數(shù)為0.006，且在1%的顯著性水平下顯著。低融資約束企業(yè)擁有充足的資金支持，使其能夠在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中投入更多資源，低融資約束企業(yè)還可能通過(guò)廣泛的外部融資渠道獲取資金，用于大規(guī)模的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和人才引進(jìn)，這些措施能夠顯著提高其在全球市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)力。此外，這些企業(yè)更有能力承受數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的短期不確定性和高額前期投資，從而在長(zhǎng)期內(nèi)獲得更高的收益。相比之下，高融資約束企業(yè)由于資金獲取困難，往往面臨較大的資金短缺壓力，這使得其在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投入方面更加謹(jǐn)慎。

6 結(jié)論、啟示與展望

6.1 研究結(jié)論

數(shù)字化轉(zhuǎn)型在制造業(yè)中扮演著越來(lái)越重要的角色，其對(duì)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響已成為學(xué)術(shù)界和政策制定者的關(guān)注重點(diǎn)。隨著全球市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇，數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用已成為提高制造業(yè)生產(chǎn)效率、優(yōu)化供應(yīng)鏈管理、提升產(chǎn)品質(zhì)量和創(chuàng)新能力的關(guān)鍵因素。本文以 2012-2022年中國(guó)A股上市公司的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，深入剖析數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平對(duì)制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度影響機(jī)制，并進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。研究結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升了企業(yè)的出口技術(shù)復(fù)雜度，并且這一結(jié)論在多項(xiàng)穩(wěn)健性檢驗(yàn)中均得到驗(yàn)證。機(jī)制分析顯示，數(shù)字化通過(guò)增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新能力和促進(jìn)節(jié)能減排推動(dòng)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度提升。本研究通過(guò)揭示數(shù)字化對(duì)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的內(nèi)在機(jī)制，為中國(guó)對(duì)外貿(mào)易注入新動(dòng)能，夯實(shí)貿(mào)易發(fā)展的基礎(chǔ)，并顯著提升貿(mào)易的整體質(zhì)量；有利于我國(guó)發(fā)出“中國(guó)制造”的聲音，推動(dòng)制造業(yè)向高端、高質(zhì)量和高附加值方向發(fā)展，對(duì)于實(shí)現(xiàn)制造強(qiáng)國(guó)目標(biāo)具有里程碑式意義。本研究從數(shù)字化轉(zhuǎn)型視角探討了制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的相關(guān)問(wèn)題，這對(duì)于有效促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步融合，構(gòu)建新型國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)具有重要啟示。

6.2 管理啟示

第一，加大創(chuàng)新投入，提升技術(shù)積累。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)提升企業(yè)創(chuàng)新能力來(lái)顯著提高出口技術(shù)復(fù)雜度。企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)在數(shù)字技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用上的資源投入，將創(chuàng)新作為核心戰(zhàn)略，尤其是推動(dòng)制造流程的數(shù)字化創(chuàng)新和高端技術(shù)開(kāi)發(fā)。通過(guò)設(shè)立專門(mén)的數(shù)字化創(chuàng)新部門(mén)或引入外部技術(shù)合作，企業(yè)可以加速創(chuàng)新能力建設(shè)，從而提高在出口產(chǎn)品中的技術(shù)附加值。這一策略不僅有助于提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，還為未來(lái)出口產(chǎn)品的高技術(shù)含量奠定了基礎(chǔ)。

第二，建立數(shù)字化節(jié)能減排體系，推進(jìn)綠色轉(zhuǎn)型。數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)節(jié)能減排效果推動(dòng)了出口技術(shù)復(fù)雜度的提升。企業(yè)應(yīng)利用數(shù)字技術(shù)優(yōu)化資源配置、提升能源利用效率，進(jìn)而達(dá)成低碳生產(chǎn)目標(biāo)。具體而言，可以建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的資源管理系統(tǒng)，以實(shí)時(shí)監(jiān)控能源消耗并及時(shí)作出調(diào)整，確保生產(chǎn)的環(huán)保和低碳性。這不僅響應(yīng)了全球綠色低碳趨勢(shì)，還能夠強(qiáng)化企業(yè)在國(guó)際市場(chǎng)上的綠色競(jìng)爭(zhēng)力，有助于構(gòu)建高質(zhì)量的出口產(chǎn)品形象。

第三，加強(qiáng)數(shù)字化人才培養(yǎng)，奠定數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)高技能數(shù)字化人才的需求至關(guān)重要，技術(shù)創(chuàng)新和管理轉(zhuǎn)型依賴于具備數(shù)字化技能的人才支撐。因此，企業(yè)應(yīng)通過(guò)校企合作、專業(yè)培訓(xùn)等方式，培養(yǎng)復(fù)合型數(shù)字化人才。同時(shí)，管理層還應(yīng)關(guān)注核心技術(shù)人才的引進(jìn)和培養(yǎng)，通過(guò)建立激勵(lì)機(jī)制，提升技術(shù)團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)新積極性，從而為企業(yè)的持續(xù)轉(zhuǎn)型提供動(dòng)力支持。一個(gè)具備數(shù)字化素養(yǎng)的人才團(tuán)隊(duì)將幫助企業(yè)更快地響應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求，提高創(chuàng)新效率。

6.3 研究不足與展望

本研究在揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度影響的內(nèi)在機(jī)制方面提供了初步探索，但仍存在一定的局限性。首先，本研究基于宏觀數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，雖然揭示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的總體影響，但在具體產(chǎn)業(yè)層面的應(yīng)用分析上可能存在不足，隨著微觀數(shù)據(jù)的逐步豐富，未來(lái)研究可以基于特定行業(yè)的數(shù)據(jù)，探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)細(xì)分產(chǎn)業(yè)融合的具體影響。其次，本文主要通過(guò)企業(yè)的創(chuàng)新能力和節(jié)能減排渠道分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響，未來(lái)可考慮引入更多機(jī)制變量，以全面探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)出口技術(shù)復(fù)雜度的多元影響。

參考文獻(xiàn)參考文獻(xiàn)：

［1］ 李英杰，韓平.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)的影響——基于省級(jí)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析［J］.商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2021（6）：183-188.

［2］ 杜傳忠，管海鋒.數(shù)字經(jīng)濟(jì)與我國(guó)制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度——基于中介效應(yīng)與門(mén)檻效應(yīng)的檢驗(yàn)［J］.南方經(jīng)濟(jì)，2021（12）：1-20.

［3］ 趙一菲.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響研究［D］.濟(jì)南：山東財(cái)經(jīng)大學(xué)，2024.

［4］ 戴翔，馬皓巍.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、出口增長(zhǎng)與低加成率陷阱［J］.中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2023（5）：61-79.

［5］ 張鵬楊，劉維剛，唐宜紅.貿(mào)易摩擦下企業(yè)出口韌性提升：數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用［J］.中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2023（5）：155-173.

［6］ 余娟娟.環(huán)境規(guī)制對(duì)行業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的調(diào)整效應(yīng)［J］.中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2015，25（8）：125-134.

［7］ 高翔，袁凱華.清潔生產(chǎn)環(huán)境規(guī)制與企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度——微觀證據(jù)與影響機(jī)制［J］.國(guó)際貿(mào)易問(wèn)題，2020（2）：93-109.

［8］ 衛(wèi)斌.低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型與跨境電商企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量——基于綠色技術(shù)創(chuàng)新的中介效應(yīng)分析［J］.商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2024（7）：139-142.

［9］ MARCH J G. Exploration and exploitation in organizational learning［J］. Organization Science ，1991，2（1）：71-87.

［10］ O’REILLY C A， TUSHMAN M L. Ambidexterity as a dynamic capability： resolving the innovator’s dilemma［J］.Research in Organizational Behavior，2008，28：185-206.

［11］ 王生輝，張京紅.雙元?jiǎng)?chuàng)新對(duì)國(guó)際代工企業(yè)出口績(jī)效影響機(jī)理研究——從OEM到ODM功能升級(jí)的中介效應(yīng)［J］.中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2021（10）：108-117.

［12］ HU G， ZHANG X， ZHU T.A catalyst for China’s high-tech export competitiveness： perspective of technological innovation［J］. Sustainability， 2024， 16（5）：2169.

［13］ HAUSMANN R， HWANG J， RODRIK D. What you export matters ［J］. Journal of Economic Growth， 2007，12：1-25.

［14］ 余娟娟，余東升. 政府補(bǔ)貼、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度 ［J］. 財(cái)經(jīng)研究， 2018，44（3）： 112-124.

［15］ 吳非，胡慧芷，林慧妍，等.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場(chǎng)表現(xiàn)——來(lái)自股票流動(dòng)性的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.管理世界，2021，37（7）：130-144，10.

［16］ 甄紅線，王璽，方紅星.知識(shí)產(chǎn)權(quán)行政保護(hù)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2023，58（11）：62-79.

［17］ 柏培文，張?jiān)?數(shù)字經(jīng)濟(jì)、人口紅利下降與中低技能勞動(dòng)者權(quán)益［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2021，56（5）：91-108.

［18］ 趙濤，張智，梁上坤.數(shù)字經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)業(yè)活躍度與高質(zhì)量發(fā)展——來(lái)自中國(guó)城市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.管理世界，2020，36（10）：65-76.

［19］ 何小鋼，張耀輝.技術(shù)進(jìn)步、節(jié)能減排與發(fā)展方式轉(zhuǎn)型——基于中國(guó)工業(yè)36個(gè)行業(yè)的實(shí)證考察［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2012，29（3）：19-33.

［20］ 肖仁橋，沈佳佳，錢(qián)麗.數(shù)字化水平對(duì)企業(yè)新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)績(jī)效的影響——雙元?jiǎng)?chuàng)新能力的中介作用［J］.科技進(jìn)步與對(duì)策，2021，38（24）：106-115.

（責(zé)任編輯：周 媛）