[关键词]企业数字化 文本分析 出口技术复杂度 内外贸一体化 制造业 工业机器人 交易成本 效率工资
引言
推动制造业高端化、智能化、绿色化，是在新时代和新节点上，巩固优势产业领先地位的重要战略部署。逆全球化使得中国的出口市场不仅面临其他发展中国家的成本挤压，还面临发达国家的技术排挤。中国企业若不能形成新的竞争优势，将长期处于全球制造业价值链的中低端，甚至陷入全球价值链分工的“低端陷阱”，更难以实现中国经济高质量发展。2023年，中共中央印发了《数字中国建设整体布局规划》（以下简称《规划》），《规划》强调，要“培育壮大数字经济核心产业，推动数字技术与实体经济深度融合”。企业通过运用数字技术，实现生产模式、管理方式以及其他关键领域的变革，通过数字化要素推动投入要素高级化，降低信息搜索成本、交通运输成本、产品跟踪成本和信息验证等生产成本，为推动经济高质量发展，促进实体企业转型升级提供了新的机遇。
就国际贸易而言，已有文献大多考察了：数字化对全球价值链升级的影响，制造业数字化与出口稳定性、数字化服务贸易或者数字经济发展水平对出口技术复杂度的影响、数字服务贸易网络对出口国内增加值的影响。此外，还有一些学者考察了企业互联网化或电子商务平台的应用，探究了数字化对出口模式、出口决策和出口绩效产生的影响。在全球经济动能减弱，不确定性因素增加的情况下，数字化建设已成为调整产业结构的新方式、新途径。因此，研究数字化对制造业企业转型升级的影响，对加快培育出口贸易国际竞争新优势、推动中国经济高质量发展具有重要战略意义。
本文利用上市公司年报，从文本分析视角研究制造业数字化对出口技术复杂度的影响，从企业生命周期、技术密集度、企业性质等异质性视角考察数字化对企业出口技术影响的不同表现，基于工业机器人、交易成本以及效率工资检验数字化对出口技术复杂度的作用机制。目前，国家正在高标准推进内外贸一体化建设，本文进一步考察内外贸一体化建设在制造业数字化影响出口技术复杂度过程中所发挥的调节效应。最后针对本文得到的结论提出针对性的政策建议。
基于以上分析，本文采用微观企业数据与高度细化的国际贸易产品出口数据，以要素生产率水平为权重测算出口技术复杂度，验证数字化与出口技术复杂度的关系，扩展和丰富了异质性企业贸易理论的研究：在异质性分析部分，从企业生命周期、技术密集度、企业性质等角度分析数字化效应的异质性，从工业机器人、效率工资和交易成本视角研究数字化的影响机制，为推进企业数字化、促进出口技术复杂度提供理论和实证依据：本文利用上市公司数字化水平与出口技术复杂度数据，加入内外贸一体化建设作为调节变量，考察内外贸一体化对数字化影响出口技术复杂度的调节效应。
1影响机制分析
1.1数字化直接效应分析
Cardona等（2013）研究发现，以信息、网络和计算机技术为特征的数字经济，大大提高了企业商品生产和服务效率。企业数字化正是通过影响产品技术含量和出口结构，影响产品出口技术复杂度。具体体现在以下3个方面：
（1）数字化技术的蓬勃发展，打破了传统的技术边界，有效推动了多元化主体之间的技术转移与交互，通过数字技术与传统生产要素的融合叠加，放大延伸传统生产要素的功能，充分释放数字化技术带来的“倍增效应”，优化资源配置效率，提高企业生产的技术含量，推动出口技术复杂度；（2）企业的创新行为具有很大的不确定性，通常对创新投资以及产品研发持谨慎态度，数字化技术通过整合内外部资源，关联上下游企业，从企业战略管理、业务模式、组织形态等多层面全面转型，降低了不确定因素对企业研发创新的影响，一定程度上规避了创新带来的风险。数字化通过鼓励企业创新行为，提高产品技术含量，优化企业出口产品结构；（3）数字技术具有易复制、非损耗和低成本等特征，有利于打破地区和技术壁垒，促进要素流动，实现技术、成果共享，便于创新成果被大规模生产和复制，有助于出现创新行为的爆发式增长，驱动制造业技术升级和出口产品结构调整。基于以上分析，本文提出假设1：
H1：制造业数字化有助于提高出口产品技术复杂度水平。
1.2工业机器人的间接效应分析
本文认为企业数字化与工业机器人使用是两个既相关又不同的概念①，工业机器人并不是数字化的一个表现，而是数字化影响出口技术的一个传导途径，数字技术的发展可以为工业机器人提供技术支持、数据支撑．通过数字技术的运用推动工业机器人的使用，提高出口技术水平。依托人工智能技术，充分发挥工业机器人的适应性、灵活性和标准性，提高企业生产效率和产品技术水平。
具体体现在以下3个方面：（1）数字化技术使工业机器人的操控更加智能化和自适应，优化工业机器人的生产流程和操作，提高生产效率和技术水平；（2）云计算和物联网技术可以实现工业机器人之间的联网和协作，帮助企业在生产过程中实时监控和协同操作，提前发现和解决问题，降低生产成本和风险；（3）工业机器人可以不分昼夜地工作，与劳动者相比有明显的效率优势。工业机器人的大规模应用，在批量化、标准化生产流程下充分发挥规模效应，不断提高企业的竞争力，促进产业结构的升级和资本深化，影响出口技术复杂度水平。
基于以上分析，本文提出假设2：
H2：制造业数字化通过推动工业机器人的使用提高出口技术复杂度。
1.3交易成本的间接效应分析
科斯在1937年指出交易成本是为了准确获取市场信息而征收的费用，交易成本的产生源于市场不确定性。数字化主要从以下3个方面影响交易成本，进而影响产品出口技术复杂度。（1）数字化技术可以增强供应链的可视化，实时跟踪产品的生产和分销过程，提高生产透明度，降低信息不对称；（2）借助互联网信息技术，企业能够直接与消费者进行交易沟通，以较低的成本获取客户反馈，掌握更多的市场信息，提高生产决策的准确性和科学性；（3）数字化平台可以简化订单处理、支付、物流和客户服务等流程，减少中间环节，降低由于复杂流程带来的物流成本。企业能够将更多的资源重新分配到技术研发领域，提升产品技术含量。基于以上分析，本文提出假设3：
H3：制造业数字化通过降低交易成本提高出口技术复杂度。
1.4效率工资的间接效应分析
企业数字化转型是一个复杂的系统性概念，企业以追求利润最大化为目的，非常注重成本控制，企业应用数字化技术会替代一部分劳动力，调整企业劳动力技能结构。随着数字化技术的发展，一些重复性、标准化的作业环节，正逐步被数字技术所替代，对低技能劳动者的需求将逐渐减少，增加对高技能劳动者需求；另外，受过良好教育的劳动力更有可能高效合理地利用资源，产生更多的劳动技能溢价，强化了高技能劳动者的竞争优势。因此，在“替代毁灭”和“创造互补”的作用下，数字化将会加大企业对高技能劳动者的需求，从而提高效率工资水平。效率工资水平的提高，对企业的研发创新，生产制造和战略管理起着重要的激励作用，对提高出口技术复杂度水平，实现企业转型升级有重要作用。基于以上分析，本文提出假设4：
H4：数字化通过提高效率工资影响产品出口技术复杂度。
2模型设定、变量选取与数据说明
2.1模型设定
为了检验企业数字化对出口技术复杂度的影响，构建如下模型，讨论制造业数字化对出口技术复杂度的影响：
2.2变量选取
2.2.1出口技术复杂度
（1）借鉴Hausmann等（2007）的方法，测算具体产品K的出口技术复杂度：
（2）参考周申和杨传伟（2006）的方法，将HS96编码转换为国民经济行业分类2位码形式，根据不同产品在行业出口中的比重，计算g行业在t年的出口技术复杂度：
（3）参考高翔和袁凯华（2020）的研究，使用全要素生产率调整行业出口技术复杂度，得到企业出口技术复杂度，计算公式为：
2.2.2制造业企业数字化
制造业企业数字化指标测算主要参考吴非等（2021）的做法，利用2012～2022年上市公司年报，从人工智能技术、大数据技术、云计算技术、区块链技术、数字技术运用5个维度的数字化词频进行统计，得到企业数字化特征词出现的频次作为解释变量。
2.2.3控制变量
参考吴非等（2021）、毛其淋和王玥清（2023）的研究，本文选取如下控制变量：资产负债率（Lev），采用企业负债总计与资产总计比值表示；企业人数（Cashflow），采用经营活动产生的现金流量净额与资产总计比值衡量：两职合一（Dual），若董事长与总经理兼任则取值为1，否则为0；独立董事占比（Indep），采用独立董事数量与董事规模之比表示；企业年龄（Age），采用当年年份与企业成立年份差值的对数形式衡量；固定资产占比（Fixed），采用固定资产净额与总资产比值衡量；净利润率（Roa），采用企业净利润与企业总资产比值表示。
为便于变量比较，对解释变量和被解释变量进行归一化处理②。最终，本文得到时间跨度为2012～2022年企业层面的面板数据③。
3基准回归结果及分析
3.1基准回归
表1汇报了基于模型（1）估计的基准回归结果。其中，列（1）是仅包含核心解释变量，使用OLS回归后的结果，列（2）是控制企业个体效应、行业效应、时间固定效应，未加入控制变量的回归结果。列（3）是在列（2）的基础上，加入控制变量后的回归结果。列（4）在列（3）的基础上，控制了时间一行业交互效应的估计结果，结果并未发生明显变化。由此表明数字经济的发展，大数据、云计算、智能化供应链等数字技术的应用，显着提高了企业的生产效率和竞争力，推动企业出口技术复杂度水平提高，为我国企业破除“低端锁定”困局带来重要机遇和突破方向。
3.2稳健性检验
本文从替换核心变量、控制变量滞后、调整样本范围3个方面进行稳健性检验：（1）本文借鉴赵宸宇等（2021）的方法，重新选取词频构建企业数字化转型指数进行稳健性检验；（2）参考张兵兵等（2023）的方法，本文对控制变量1阶滞后，再次进行稳健性检验；（3）考虑到新冠肺炎疫情原因，世界各国的进出口均受到不同程度影响。本文将2019年后的数据剔除重新回归；（4）本文基于Oster（2019）对处理效应和不可观测变量之间的关系描述，完善遗漏变量的稳健性检验。假设引入未观测到的因素后，R2会变为原来的1.3倍，进一步假定未观测到的变量对被解释变量与已观测到的变量同等重要。在此条件下，得到假定条件下的置信区间为[0.003，0.009]，置信区间不包括零且包含在基准回归的置信区间[0.001，0.017]当中。结果显示稳健性检验全部通过，证明本文的核心结论十分稳健。
3.3内生性处理
为解决潜在的内生性问题，本文参考刘畅等（2023）的方法，使用企业所在行业其他企业的数字化均值作为工具变量。原因是，同行业的企业具有相似属性和同群效应，满足工具变量相关性要求；另外，其他企业数字化情况不会直接对本企业的出口技术复杂度产生影响，满足工具变量外生性条件。表6列（1）、（2）汇报了使用工具变量的两阶段回归结果。第一阶段工具变量与数字化的估计系数显着为正。第二阶段数字化估计系数通过了1%的显着性水平检验。LM统计量和Wald F统计量拒绝工具变量的内生性假设。实证结果表明，在缓解内生性问题以后，制造业数字化促进了企业出口产品的技术升级。
之后，本文借鉴Bartik的思路，以2012年各企业数字化的情况（初始份额）与行业数字化增长率（共同冲击）的乘积作为数字化的工具变量，该工具变量与内生变量相关，同时又与残差项无关，满足作为工具变量的条件。表3列（3）、（4）汇报了应用巴蒂克工具变量的两阶段最小二乘估计结果。与前文分析相同，实证结果表明工具变量的选择合理且有效，再次支撑本文基准回归结果的可靠性和稳健性。
3.4异质性分析
3.4.1基于企业生命周期
企业在不同的发展阶段对创新需求和创新活动的投入程度也不同，本文参考刘诗源等（2020）的方法，根据上市公司财务报表将企业生命周期划分为成长期、成熟期和衰退期。表4列（1）～（3）的结果表明，数字化对成熟期和衰退期企业的出口技术复杂度有提升效应。具体来看，企业数字化对出口技术复杂度的影响在企业成长期更加显着，衰退期企业数字化对技术复杂度的提升作用最小。可能的解释是，成长期和衰退期的企业更容易受到市场变化的影响，并且通常面临利润下降、控制成本等方面的压力，需要利用数字化来维持和生成新优势。而对于成长期企业来说，数字化并不是最紧迫的需求，资金筹集和业务扩张是其主要任务。
技术类型不同的企业，要素投入偏好也不同。本文根据《高技术产业（制造业）分类（2017）》，确定高技术行业范围，并将其余行业归为中低技术密集型。表5列（1）、（2）结果显示，制造业数字化反而对中低技术密集型企业影响更为显着。究其原因，高技术企业本身就是数字化的推动者，已具备较高的数字化水平，这类企业往往更需要突破性的技术创新，而这对数字技术提出了更高的要求，有时甚至难以达到。相比之下，中低技术密集型企业对数字化技术的使用门槛较低，数字化对出口技术复杂度水平的作用效果更加明显。
3.4.2国有企业和非国有企业
企业性质不同也会对企业出口技术复杂度产生影响，从而导致企业数字化对出口技术复杂度的影响也不同。本文根据企业股权性质划分为国有企业和非国有企业。表5列（3）、（4）的结果表明，数字化对非国有企业的出口技术复杂度的影响显着。这可能是非国有企业通常具有更高的管理灵活性，可以更灵活地调配资金和人力等资源进行数字化转型。而国有企业承担更多的社会责任，国有企业的决策和改革通常更加缓慢。
4机制分析
本文参考牛志伟等（2023）的做法，使用四段式中介效应模型进行机制检验，以增强机制检验的完备性和可信度。控制变量与基准回归模型当中使用的控制变量一致，此处不再赘述。Medator代表本文要研究的机制变量，即工业机器人、交易成本、效率工资。分步回归的计量模型设定如下（第一阶段为基准回归，此处省略）：
4.1工业机器人视角
本文使用国际机器人联合会（IFR）发布的全球主要国家行业层面的工业机器人安装流量进行机制检验。工业机器人数据标准参照ISIC Rev.4进行统计，在具体统计时既有二位码分类、也有三位码分类的情况。本文在统一行业代码时，首先统一为二位码，再与企业所属行业进行匹配，具体参考王永钦和董雯（2020）的方法进行匹配，从而得到实证分析所需数据。
表6列（1）回归结果表明数字化显着促进了工业机器人的安装使用量。列（2）、（3）的回归结果进一步表明，工业机器人显着促进了出口技术复杂度的提高，表明机制检验结果有效。数字技术的发展为工业机器人的使用提供了重要支撑，依托数据技术，工业机器人可以更好地实现集成协作，完成高强度、高精度和流程化的任务，提高生产效率，降低生产成本，推动出口技术复杂度水平提升。
4.2交易成本视角
本文参考黄群慧等（2019）的方法，采用销售费用、管理费用与财务费用占主营业务收入比重衡量交易费用，分析数字化对交易费用的影响，进而探讨其对出口技术复杂度的影响。表7列（1）结果表明，数字化显着降低了企业交易成本。列（2）、（3）的结果表明，交易成本的降低显着促进了出口技术复杂度的提高，机制检验结果有效。数字化技术的运用提高了企业生产的信息透明度，缓解了信息不对称问题，以低成本获取更多有价值的市场信息，提高生产决策的准确性和科学性，有助于企业增强研发效率，提升出口产品的技术含量。
4.3效率工资视角
本文参考刘钧霆等（2021）衡量效率工资的方法，以制造业行业三位码和年份为分类标准，计算行业平均工资，企业工资与平均工资之间的差值代表劳动投入质量，差值越大，表示效率工资水平越高。表8列（1）～（3）结果表明，数字化水平的提高带动了效率工资水平的提高，进一步促进出口技术复杂度提升。数字技术的发展，增加了对高技能劳动者需求，而高技能劳动者具备较强的劳动溢价能力，产生更高的效率工资水平，对企业的研发创新和产品技术水平提高有重要作用。
5扩展分析一内外贸一体化建设的调节效应分析
2021年，国务院下发《关于促进内外贸一体化发展的意见》，2022年又提出《关于加快建设全国统一大市场的意见》，2023年又进一步出台《关于加快内外贸一体化发展的若干措施》，提出“促进内外贸规则制度衔接融合”、“促进内外贸市场渠道对接”、“优化内外贸一体化发展环境”等一系列措施，带动中国实现更高水平的开放。内外贸一体化通过协调国内和国外两个市场，提高政策的透明度和可预见性，降低贸易成本，带动数字化对企业出口技术水平的提升，推动中国实现更高水平的开放和更高质量的发展。在考察数字化对出口技术水平的直接影响基础上，进一步加入调节效应验证内外贸一体化如何影响数字化和出口技术复杂度之间的关系。
5.1调节效应路径
内外贸一体化的特点是市场共通，国内统一大市场通过消除地区间的贸易壁垒，扩大了企业的市场规模和流通效率，进一步促使企业通过使用数字化生产技术来提高生产效率和产品质量。同时，良好的要素流通条件有助于企业更好借助数字化技术实现跨区域的供应链管理和协同，进一步带动企业出口技术水平的提高。具体地，内外贸一体化建设主要在以下两方面对数字化与出口技术复杂度产生调节效应：（1）内外贸一体化通过整合资源和信息，有利于推动数字化提高出口技术复杂度。数字化技术发展较高的企业可以借助数字化信息管理系统的应用，降低产品的仓储管理、配送管理等成本，将企业更多的资源用于产品研发和技术创新，有利于利用跨境电商等交易方式扩展国际市场，推动企业出口技术水平提升；（2）内外贸一体化通过加强内外标准的衔接和认证，为企业带来了较强的技术溢出和技术扩散效应。数字化企业可以充分利用内外贸一体化带来的技术扩散效应，利用云计算、大数据等数字化技术催生出更加多元化、发散式、协同化的创新方式，推动企业出口技术水平提升；（3）通过对标国际先进水平，不断提高产品的国际标准转化效率，提高产品的认定标准。数字化水平高的企业可以充分借助物联网技术、数据分析与决策等功能，及时发现并解决产品质量问题，根据客户反馈分析用户体验，及时调整产品，有利于推动实现内外贸产品同线同标同质，提高产品技术含量。
5.2内外贸一体化指标测算与模型设定
5.2.1指标测算
本文参考赵春明和褚婷婷（2023）的方法，将内贸和外贸看作两个相互联系、相互影响的子系统，依据耦合协同理论的思想测算内外贸一体化指标．
5.2.2模型设定
据此，将内外贸一体化（D）作为调节变量纳入模型进行检验，模型设定如下：
5.2.3结果分析
表9汇报了加入内外一体化作为调节变量以后，制造业数字化对出口技术水平的影响结果。由列（1）结果可知，数字化与内外贸一体化的交互项（D*dig）对出口技术复杂度在1%的水平上显着为正，表明内外贸一体化整体上强化了数字化对出口技术复杂度的正向影响。列（2）、（3）进一步将企业数字化分为数字底层技术与内外贸一体化（D*dig_dt）和数字技术运用与内外贸一体化（D*dig_dta）做交互效应分析。根据结果可知，内外贸一体化对数字技术提升出口技术水平的影响不显着，但对数字底层技术促进出口技术复杂度提升具有显着作用。
6研究结论与政策建议
本文基于上市公司2012～2022年数据，借助爬虫技术进行文本分析，整理“数字化”关键词刻画企业数字化水平，实证检验制造业企业数字化对出口技术复杂度的影响。结果表明：（1）制造业数字化投入的增加显着提高了中国企业的出口技术，在经过一系列稳健性检验和内生性分析以后，本文的基准结论依然成立；（2）制造业数字化对出口技术复杂度的影响存在异质性，数字化对处于成长期和衰退期的企业、低技术密集度和非国有企业的出口技术水平影响更显着；（3）作用机制检验表明，企业数字化通过扩大工业机器人的使用规模，降低交易成本，提高效率工资影响企业出口技术；（4）加入内外贸一体化作为调节效应分析发现，内外贸一体化建设强化了数字化对企业出口技术的正向作用。
基于研究结论，本文提出如下政策建议：（1）加速推进数字产业化。鼓励数字技术、数据要素、数字基础设施的应用和发展。中国拥有超大规模的市场，充分利用规模经济优势拓宽数字技术应用空间，不断加大数字经济在制造业领域的渗透和应用，实现数字技术和实体经济的深度融合；（2）打通数字化对制造业企业转型升级的传导机制，推动与数字化相匹配的软件和硬件配套设施建设，加强对数字人才的培养；（3）持续推进内外贸一体化建设，制定与国际标准接轨的贸易政策，简化进出口程序，降低贸易成本。在全国范围内统一市场准人标准，消除地方保护主义，确保全国市场一体化，促进劳动力合理流动。
