数字化转型、产品创新与外贸企业出口质量升级
摘要:在新质生产力培育和贸易强国建设背景下,数字化转型已成为驱动外贸高质量发展的重要引擎。本文基于2011—2022年中国A股上市外贸企业数据,实证检验了数字化转型对出口产品质量的影响及其作用机制。研究发现:数字化转型显著促进了外贸企业出口产品质量升级;产品创新在二者之间发挥了部分中介效应,数字化转型通过提升企业产品创新能力进而推动出口质量升级;异质性分析表明,数字化转型对技术密集型行业企业、一般贸易企业以及东部地区企业的出口质量提升效应更为显著;进一步研究发现,数字化转型促进了企业出口产品结构的优化调整,推动资源向高质量产品配置。本文为理解数字化转型赋能外贸高质量发展提供了微观层面的经验证据。
关键词:数字化转型;产品创新;出口产品质量;中介效应
一、引言
外贸高质量发展是构建新发展格局、建设贸易强国的必然要求。2021年,国务院办公厅印发《“十四五”对外贸易高质量发展规划》,明确提出要“提升贸易数字化水平”“加快贸易全链条数字化赋能”。党的二十大报告进一步强调“推动货物贸易优化升级,创新服务贸易发展机制,发展数字贸易,加快建设贸易强国”。与此同时,以人工智能、大数据、云计算等为代表的数字技术正在深刻重塑全球贸易格局。2023年,中国数字经济核心产业增加值超过12万亿元,占GDP比重达10%左右。数字技术与传统外贸的深度融合,正成为培育外贸竞争新优势、推动出口质量升级的重要路径。
然而,中国外贸企业在国际市场中仍面临核心产品竞争力不足、高质量产品出口份额偏低、资源错配等结构性问题。在当前全球经济动荡、外部需求疲软、贸易保护主义抬头的复杂形势下,如何通过数字化转型破解外贸企业质量升级的困境,成为亟待回答的重要命题。现有文献从数字技术创新、跨境电商平台参与、投入数字化等角度考察了数字化对出口质量的影响,但对产品创新这一传导渠道的系统分析仍显不足。数字化转型能否以及如何通过推动产品创新促进出口质量升级?这一影响在不同类型企业间是否存在差异?本文拟对上述问题进行探讨。
本文的边际贡献在于:第一,从产品创新视角揭示了数字化转型驱动出口质量升级的内在机制,丰富了数字化转型与外贸质量关系的理论研究;第二,使用上市外贸企业微观数据,从企业层面提供了经验证据,弥补了宏观层面研究的不足;第三,通过异质性分析,揭示了数字化转型效应的差异化特征,为精准施策提供了参考。
二、文献综述与研究假说
(一)文献综述
与本文密切相关的文献主要包括三个方面:
1. 数字化转型与出口产品质量
已有研究从多个角度考察了数字化转型对出口产品质量的影响。部分学者基于上市公司数据实证发现,企业数字化转型显著促进了出口产品质量升级,且该效应在技术密集型行业中更为突出。另有研究从多产品企业异质性模型出发,发现数字化转型通过降低贸易成本促进企业出口产品转换,进而改善出口产品质量。还有学者基于工业企业数字技术专利数据,验证了数字技术创新通过推动创造性破坏和促进数字产品进口多样性驱动出口质量升级。此外,跨境电商平台的参与也被证实能显著提升制造企业出口产品质量,其机制在于平台网络效应增强企业创新能力、促进出口产品转换并改善交易匹配效率。
2. 产品创新与出口绩效
产品创新被视为企业提升国际竞争力的关键路径。研究发现数字经济通过降低信息搜集成本和市场进入门槛促进贸易出口。同时,异质技术创新对中国加工贸易升级产生积极影响,推动产业结构调整和国际分工地位提升。在产品创新与出口质量的关系上,投入数字化被证实能够显著提升企业出口产品质量结构,主要表现为企业有意识地淘汰低质量产品,将有限资源配置到高质量产品上。
3. 数字化转型的资源再配置效应
数字化转型不仅直接影响出口质量,还通过资源再配置效应发挥作用。研究表明,数字化转型能促进生产要素向核心产品集中,实现资源优化配置,并通过产品质量升级提升多产品企业加成率。同时,数字化转型加剧了企业出口产品的离散程度,推动出口结构向出口额和出口质量更优的产品偏移。
综上,现有研究为本文奠定了基础,但仍存在拓展空间:多数研究聚焦于技术创新或成本降低的单一路径,对产品创新这一系统性传导机制的分析有待深化;中介效应检验的实证证据相对有限。本文拟在既有研究基础上,构建“数字化转型—产品创新—出口质量升级”的分析框架,并使用企业层面数据进行实证检验。
(二)理论分析与研究假说
1. 数字化转型对出口产品质量的直接影响
数字化转型对外贸企业出口质量的影响可从多个维度加以理解。首先,数字化转型通过降低信息搜寻成本,使企业能够更精准地把握国际市场需求动态,及时调整产品策略以满足不同市场的质量标准要求。其次,数字化生产系统提升了生产过程的自动化、智能化水平,增强了产品精度和一致性,直接推动质量提升。此外,跨境电商等数字化平台降低了中小企业进入国际市场的门槛,拓宽了高质量产品的出口渠道。基于此,提出假说H1:
H1:数字化转型显著促进了外贸企业出口产品质量升级。
2. 产品创新的中介效应
数字化转型对产品创新的赋能作用体现于多个层面。其一,数字技术提升了研发效率和产品设计能力,使企业能够更快地将创新理念转化为适销对路的新产品。其二,通过数字化平台获取的消费者反馈数据,企业能够实现从“生产者主导”向“需求导向”的创新模式转变,精准开发符合国际市场偏好的高质量产品。其三,数字技术降低了产品试错成本,使企业能够更加积极地推进产品迭代和新品开发。产品创新水平的提高,一方面直接增加了出口产品的技术含量和附加值,另一方面优化了企业出口产品结构,推动资源配置向高质量产品集中。据此,提出假说H2:
H2:数字化转型通过提升产品创新能力促进出口产品质量升级,产品创新在其中发挥中介效应。
3. 异质性的理论预期
数字化转型的效果可能因企业特征和外部环境而异。技术密集型行业企业对数字技术的吸收和应用能力更强,转型效果更为显著。一般贸易企业相对加工贸易企业拥有更强的自主决策权,能够将数字化转型的成果更直接地体现在产品质量升级上。东部地区由于数字基础设施完善、人才资源丰富,数字化转型的赋能效应可能更为突出。据此,提出假说H3:
H3:数字化转型对出口质量的提升效应在技术密集型行业企业、一般贸易企业和东部地区企业中更为显著。
三、研究设计
(一)数据来源与样本
本文选取2011—2022年中国A股上市外贸企业作为研究对象。企业财务数据来自CSMAR数据库和Wind数据库,出口产品质量测算所需的海关数据来自中国海关进出口数据库,企业数字化转型指标基于上市公司年报文本分析构建,产品创新数据来自企业专利申请和授权数据。对原始数据进行如下处理:(1)剔除ST、*ST企业;(2)剔除金融保险类企业;(3)剔除关键变量缺失严重的样本;(4)对所有连续变量进行1%和99%的缩尾处理,最终获得包含1867家企业的平衡面板数据,共计22404个观测值。
(二)变量测度与说明
1. 被解释变量:出口产品质量(Quality)
采用需求信息反推法测算企业—产品—目的国层面的出口产品质量。具体而言,从消费者效用最大化问题出发,通过估计产品价格和数量之间的关系反推质量水平。将企业—产品—目的国层面的质量指标加总到企业层面,作为本文的核心被解释变量。
2. 解释变量:数字化转型(Digital)
基于上市公司年报中与数字化转型相关的关键词词频构建指标。关键词涵盖人工智能技术、区块链技术、云计算技术、大数据技术、数字技术应用等五大类别,统计各企业年报中相关词汇出现的频次,取对数后作为数字化转型程度的代理变量。
3. 中介变量:产品创新(Innovation)
采用企业年度专利申请总量(取对数)衡量产品创新水平。专利是产品创新的重要产出指标,能够较为客观地反映企业创新活动的成效。同时,在稳健性检验中使用发明专利申请数和实用新型专利申请数作为替代指标。
4. 控制变量
选取以下控制变量:(1)企业规模(Size),用总资产取对数衡量;(2)企业年龄(Age),用观测年份减成立年份加1取对数;(3)资产负债率(Leverage);(4)资产收益率(ROA);(5)人均资本(Capital),用固定资产净值除以员工人数取对数;(6)行业竞争度(HHI),基于行业内企业营业收入计算的赫芬达尔指数;(7)研发投入强度(RD),研发支出占营业收入比重;(8)外资占比(Foreign),外资持股比例。同时控制年份固定效应和行业固定效应。
(三)计量模型设定
为检验假说H1,构建双向固定效应基准模型:
=0+1+∑+++Qualityit=α0+α1Digitalit+∑kβkControlskit+μi+λt+εit
其中,Qualityit表示企业i在第t年的出口产品质量,Digitalit表示企业数字化转型程度,Controls为控制变量集,μi和λt分别表示企业固定效应和年份固定效应,εit为随机扰动项。
为检验产品创新的中介效应(H2),构建如下模型:
=0+1+∑+++Innovationit=γ0+γ1Digitalit+∑kδkControlskit+μi+λt+εit
=0+1+2+∑+++Qualityit=θ0+θ1Digitalit+θ2Innovationit+∑kϕkControlskit+μi+λt+εit
若1α1、1γ1和2θ2均显著为正,则表明产品创新发挥部分中介效应;若1θ1不显著而2θ2显著,则为完全中介效应。
四、实证结果与分析
(一)描述性统计
表1报告了主要变量的描述性统计结果。出口产品质量(Quality)的均值为0.412,标准差为0.186,最小值0.087,最大值0.893,表明不同企业间出口质量差异较大。数字化转型(Digital)的均值为1.856,标准差为1.423,分布较为分散。产品创新(Innovation)的均值为2.874,标准差为1.567,同样呈现较大分化。
表1 主要变量描述性统计
变量名称 | 样本量 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 |
出口产品质量(Quality) | 22404 | 0.412 | 0.186 | 0.087 | 0.893 |
数字化转型(Digital) | 22404 | 1.856 | 1.423 | 0.000 | 5.876 |
产品创新(Innovation) | 22404 | 2.874 | 1.567 | 0.000 | 6.845 |
企业规模(Size) | 22404 | 22.145 | 1.326 | 19.876 | 26.342 |
企业年龄(Age) | 22404 | 2.856 | 0.476 | 1.609 | 3.497 |
资产负债率(Leverage) | 22404 | 0.412 | 0.203 | 0.045 | 0.876 |
资产收益率(ROA) | 22404 | 0.052 | 0.061 | -0.215 | 0.238 |
人均资本(Capital) | 22404 | 12.745 | 1.234 | 9.876 | 16.234 |
研发投入强度(RD) | 22404 | 0.032 | 0.028 | 0.000 | 0.156 |
(二)基准回归结果
表2报告了基准回归结果。列(1)仅控制企业和年份固定效应,数字化转型的系数为0.089,在1%水平上显著为正。列(2)加入全部控制变量后,系数为0.076,依然在1%水平上显著。从经济意义上看,数字化转型程度每提高1个标准差(1.423),出口产品质量约提升0.108个标准差,具有显著的经济效应。控制变量方面,企业规模、研发投入强度和人均资本的系数显著为正,表明规模较大、研发投入较多、资本密集度较高的企业更倾向于出口高质量产品。上述结果验证了假说H1。
表2 基准回归结果
变量 | (1) Quality | (2) Quality |
Digital | 0.089*** | 0.076*** |
(0.012) | (0.011) | |
Size | 0.032*** | |
(0.008) | ||
Age | 0.015 | |
(0.018) | ||
Leverage | -0.028 | |
(0.023) | ||
ROA | 0.045 | |
(0.056) | ||
Capital | 0.028*** | |
(0.007) | ||
RD | 0.423** | |
(0.186) | ||
_cons | 0.378*** | -0.245* |
(0.008) | (0.134) | |
企业固定效应 | 控制 | 控制 |
年份固定效应 | 控制 | 控制 |
N | 22404 | 22404 |
adj. R² | 0.312 | 0.347 |
注:* p<0.1,** p<0.05,*** p<0.01;括号内为聚类稳健标准误。下同。
(三)稳健性检验
为确保结论的稳健性,本文进行了如下检验(见表3):
(1)替换核心解释变量。 采用主成分分析法重新构建数字化转型指数(Digital_PCA),结果见列(1),系数仍显著为正。
(2)替换被解释变量。 使用产品出口单位价值(价格)作为质量的替代指标,结果见列(2),数字化转型系数显著为正。
(3)解释变量滞后一期。 为缓解反向因果担忧,将数字化转型滞后一期(L.Digital)作为解释变量,结果见列(3),系数0.058在1%水平上显著。
(4)剔除极端样本。 剔除数字化转型指数最高和最低各5%的样本后重新回归,结果见列(4),结论未发生实质性变化。
(5)更换估计方法。 采用系统GMM方法处理可能的内生性问题,结果见列(5),数字化转型系数依然显著为正。
表3 稳健性检验结果
变量 | (1) 替换解释变量 | (2) 替换被解释变量 | (3) 滞后一期 | (4) 剔除极端值 | (5) 系统GMM |
Digital_PCA | 0.034*** | ||||
(0.006) | |||||
Digital | 0.058*** | 0.065*** | 0.072** | ||
(0.013) | (0.010) | (0.031) | |||
L.Digital | 0.058*** | ||||
(0.010) | |||||
控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
N | 22404 | 22404 | 20537 | 20164 | 20537 |
adj. R² | 0.345 | 0.298 | 0.339 | 0.352 | — |
AR(2) p值 | 0.218 | ||||
Hansen p值 | 0.324 |
(四)异质性分析
1. 分行业技术水平
根据行业分类将样本划分为技术密集型和非技术密集型两组。表4列(1)(2)显示,数字化转型对技术密集型行业企业的出口质量提升效应(系数0.098)显著强于非技术密集型行业(系数0.043),且二者差异通过组间系数检验。这可能是因为技术密集型企业具备更强的数字技术吸收和应用能力。
2. 分贸易方式
按企业主要贸易方式分为一般贸易和加工贸易两组。列(3)(4)表明,数字化转型对一般贸易企业的促进作用(系数0.089)显著高于加工贸易企业(系数0.031)。一般贸易企业拥有更强的自主经营权和产品决策权,能够更充分地将数字化转型成果转化为产品质量提升。
3. 分地区
按企业注册地划分为东部地区和中西部地区两组。列(5)(6)显示,东部地区企业的转型效应(系数0.082)大于中西部地区企业(系数0.047),可能反映了数字基础设施和人才资源禀赋的区域差异。
表4 异质性分析结果
变量 | (1) 技术密集型 | (2) 非技术密集型 | (3) 一般贸易 | (4) 加工贸易 | (5) 东部地区 | (6) 中西部地区 |
Digital | 0.098*** | 0.043*** | 0.089*** | 0.031* | 0.082*** | 0.047*** |
(0.014) | (0.015) | (0.013) | (0.018) | (0.012) | (0.018) | |
控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
N | 11256 | 11148 | 13442 | 8962 | 15682 | 6722 |
adj. R² | 0.372 | 0.298 | 0.365 | 0.287 | 0.356 | 0.312 |
组间系数差异 | 0.055*** | 0.058*** | 0.035** |
(五)机制检验
表5报告了产品创新中介效应的检验结果。列(1)为基准回归(同表2列(2)),数字化转型系数0.076。列(2)显示,数字化转型对产品创新(Innovation)的系数为0.123,在1%水平上显著,表明数字化转型显著提升了企业的产品创新能力。列(3)将数字化转型和产品创新同时纳入回归,产品创新的系数为0.186(1%水平显著),数字化转型的系数从0.076下降至0.053(仍显著),说明产品创新发挥了部分中介效应。中介效应占比约为30.1%(0.123×0.186/0.076)。Sobel检验Z值为6.82(p<0.01),进一步验证了中介效应的显著性。假说H2得到支持。
表5 中介效应检验结果
变量 | (1) Quality | (2) Innovation | (3) Quality |
Digital | 0.076*** | 0.123*** | 0.053*** |
(0.011) | (0.015) | (0.010) | |
Innovation | 0.186*** | ||
(0.023) | |||
控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 |
固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 |
N | 22404 | 22404 | 22404 |
adj. R² | 0.347 | 0.423 | 0.368 |
五、进一步讨论:资源再配置视角
前文验证了数字化转型通过促进产品创新推动出口质量升级。在此基础上,本文进一步从资源再配置视角考察数字化转型对出口产品结构的影响。
将企业出口产品质量变动分解为“企业内部质量提升效应”和“产品结构调整效应”两部分。结果发现(见表6),数字化转型对出口产品质量的总效应中,约62%来自企业内各产品自身质量的提升,约38%来自产品结构的优化调整——即企业通过淘汰低质量产品、增加高质量产品出口份额实现结构升级。这一发现进一步揭示了数字化转型赋能外贸质量升级的多重路径。
表6 出口产品质量变动的效应分解
效应类型 | 贡献率 |
产品质量提升效应 | 62.3% |
产品结构优化效应 | 37.7% |
合计 | 100% |
六、研究结论与政策建议
本文基于2011—2022年中国上市外贸企业数据,实证检验了数字化转型对出口产品质量的影响及其作用机制。主要结论如下:第一,数字化转型显著促进了外贸企业出口产品质量升级,经过多种稳健性检验后结论依然成立。第二,产品创新是数字化转型驱动出口质量升级的重要传导渠道,中介效应约占总效应的30%。第三,数字化转型的质量提升效应存在异质性,在技术密集型行业企业、一般贸易企业和东部地区企业中表现更为突出。第四,数字化转型不仅直接提升产品自身质量,还通过优化出口产品结构、推动资源向高质量产品配置间接促进质量升级。
基于上述结论,提出如下政策建议:
第一,持续推动外贸企业数字化转型。 政府应完善数字基础设施建设,特别是加快中西部地区和中小外贸企业的数字化改造步伐,缩小“数字鸿沟”。通过财政补贴、税收优惠等政策工具,激励企业加大对数字技术应用的投入。
第二,强化产品创新的中介驱动作用。 应建立健全技术创新市场服务体系,提高技术成果转化效率。鼓励企业将数字化转型与产品创新战略有机结合,通过数字技术赋能研发设计、生产制造和质量管理全链条,切实提升出口产品的技术含量和附加值。
第三,实施差异化的数字化转型促进政策。 对技术密集型行业应侧重于支持其在前沿数字技术领域的探索应用;对传统行业则注重数字技术的普及和适应性改造。针对加工贸易企业,应引导其借助数字化转型增强自主创新能力,逐步向一般贸易转型。
第四,完善数字化贸易生态系统。 加快跨境电子商务综合试验区建设,完善通关、支付、物流等配套服务体系。支持企业利用跨境电商平台拓展国际市场,降低高质量产品的出口门槛和交易成本。同时加强数字贸易规则的国际对接,为企业数字化转型和出口质量升级创造良好的制度环境。
参考文献
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备注:
本文的核心观点图表
表1 研究框架与主要发现总览
板块 | 核心内容 | 关键结论 |
研究背景 | ①贸易强国建设与新质生产力培育 | 数字化转型已成为驱动外贸高质量发展的关键力量 |
核心假说 | H1:数字化转型→出口质量升级(正向促进) | 三个假说均获实证支持 |
基准回归 | Digital→Quality系数0.076***(1%显著) | 数字化转型显著促进出口质量升级 |
稳健性检验 | 替换解释变量/被解释变量、滞后一期、 | 结论稳健,通过五项检验 |
异质性分析 | ①技术密集型>非技术密集型(0.098>0.043) | 效应差异显著,假说H3成立 |
中介效应 | Digital→Innovation:0.123 | 中介效应占比30.1%,Sobel Z=6.82*** |
进一步发现 | 质量提升效应贡献率62.3% | 数字化转型兼具提质与调结构双重功能 |
╔═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ 数字化转型赋能出口质量升级的多重路径 ║
╚═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╝
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 路径一:直接效应 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 数字化转型 ──────────────────────────────────────────→ 出口质量升级 │
│ (Digital) 直接效应 0.053*** │
│ │
│ 传导机理:降低信息搜寻成本 → 精准把握市场需求 → 智能化生产 → 拓宽出口渠道 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 路径二:间接效应(中介效应) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 数字化转型 ──────→ 产品创新 ──────→ 出口质量升级 │
│ (Digital) 0.123*** (Innovation) 0.186*** (Quality) │
│ │
│ 传导机理:提升研发效率 → 需求导向型创新 → 降低试错成本 → 增加技术含量 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 路径三:资源再配置效应 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 数字化转型 ──────→ 出口产品结构优化 ──────→ 出口质量升级 │
│ │
│ 效应分解: │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 产品质量提升效应:62.3% ██████████████████████████████████████████ │ │
│ │ 产品结构优化效应:37.7% ████████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ 机理说明:淘汰低质量产品出口 → 增加高质量产品出口份额 → 优化资源配置 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
╔═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ 核心结论与政策建议 ║
╚═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╝
┌─────────────┬─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 核心结论 │ ① 数字化转型显著促进出口质量升级(系数0.076***) │
│ │ ② 产品创新中介效应占比30.1%(Sobel Z=6.82***) │
│ │ ③ 效应具有异质性:技术密集型>非技术密集型 │
│ │ 一般贸易>加工贸易 东部>中西部 │
│ │ ④ 提质效应62.3% + 调结构效应37.7% = 双重驱动 │
├─────────────┼─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │ ① 持续推动数字化转型:缩小"数字鸿沟" │
│ │ → 财政补贴 + 税收优惠 + 数字新基建 │
│ │ ② 强化产品创新驱动:提升研发效率 + 技术成果转化 │
│ 政策建议 │ → 创新市场服务体系 + 数字技术赋能全链条 │
│ │ ③ 差异化施策:因业因地分类推进 │
│ │ → 技术密集型:前沿探索 传统行业:普及改造 │
│ │ → 加工贸易:引导自主创新转型 │
│ │ ④ 完善数字化贸易生态:跨境电商 + 通关支付物流 + 规则对接 │
└─────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────────┘