数字经济赋能制造业出口竞争力：基于出口质量攀升的视角

■王金波 王佳

制造业是实体经济的基础，也是落实技术创新战略的主战场。长期以来，我国以自然要素积累起来的比较优势，对推动制造业融入国际分工，提升在全球价值链的地位起到了积极的作用。尽管“两头在外”的发展模式为我国制造业出口带来了明显的效益，但以劳动密集型行业为主的贸易结构导致我国出口产品面临产业链短、附加值低等限制，且在高新技术等技术密集型行业的产品设计、关键零部件和工艺装备等环节仍主要依赖于进口。这大大削弱了我国制造业的核心竞争力。近年来，随着人口红利的消失以及环保力度的不断增强，生产成本不断上升，我国制造业出口陷入“两头受压”的局面，面临“低端锁定”风险。在此背景下，如何提高我国制造业的出口质量成为当前亟待解决的问题。

随着全球价值链分工的不断深入，制造业产品的出口品质将成为衡量一国参与国际贸易核心竞争力的综合体现[1]。关于如何提升制造业产品的出口品质，传统研究认为人力资本、金融开放度以及要素错配是影响产品出口品质的主要因素。其中，人力资本通过促研发效应、质量吸收能力和中间品质量效应有效推动了企业产品的出口质量升级[2]。从金融开放度来看，外资银行的进入缓解了企业的融资约束，对企业产品出口质量具有明显的提升作用[3]，金融开放度越高，金融结构与技术创新能力的匹配就越容易实现，进而对企业出口产品质量的提升越显著[4]。此外，杨慧梅等[5]研究表明，资源错配程度的改善对企业出口产品质量具有显著的提升作用。

当前，随着信息技术的发展，数字技术与传统产业的融合度不断加深，数字要素成为继资本、劳动力之后的又一关键性资源，对制造业出口品质的提升作用日益明显。数字经济是智慧、知识与创造力的网络结合，是创新网络化与数字信息化相结合的新经济[6—8]。关于数字经济与制造业出口竞争力方面，部分学者认为数字经济可以显著提升一国制造业产品的出口品质[9]。Acemoglu 等[10]认为人工智能通过要素替代效应可以节约低技能劳动力的投入，通过生产率提升效应有效促进了制造业产品品质的提升。还有部分学者持相反观点，认为信息技术的发展，特别是人工智能的运用并未有效提升企业的全要素生产率，对企业出口竞争力的影响不显著[11]。进一步，从行业异质性出发，部分学者研究发现相对于中低端制造业，高新技术制造业在数字化过程中更具优势[12]。关于传导机制的考察，现有研究主要集中在数字经济的创新驱动、金融普惠性、协同效应等方面。数字经济可以通过缓解融资约束[13]，降低企业上下游的交易成本，促进产业融合[14]，发挥协同效应提升企业生产率，最终影响制造业产品的出口品质。

随着新一代信息革命在世界范围内的开展，以互联网、移动通信、数据平台为基础的数字经济成为引领现代经济发展的新引擎，在推动“中国制造”向“中国智造”的转型过程中发挥着重要的作用。至此，借数字经济发展与全球价值链重塑之际，数字经济赋能制造业出口质量攀升的内在机制如何？考虑到数字经济的空间分布以及制造业的行业特征，其影响是否存在显著差异？对于这些问题的研究，本文试图提供一个翔实的分析框架，并结合实证分析进一步给出研究结论及相关对策建议。

通过梳理发现，现有研究主要集中在数字经济对企业转型升级的影响[15，16]，而以制造业为考察对象从中观角度揭示数字经济对制造业出口质量攀升的影响还相对较少。从指标选择来看，其反映制造业产品出口品质的数据主要来源于国际投入产出表，囿于国际投入产出表的时间限制，其研究不能够准确反映出数字经济对制造业出口质量攀升影响的动态延续性。从传导机制来看，缺乏对数字经济通过改善资源错配和降低企业成本进而影响制造业出口质量攀升的系统考察。从实证方法来看，多数研究从经典面板模型来揭示数字经济与制造业产品出口质量攀升的因果关系，而数字经济具有很强的共享性、高渗透性，并且具有一定的门槛特征。网络效应以及累积效应的存在也使得数字经济在不同地区具有较强的空间关联性与门槛非连续性。为此，本文在已有研究的基础上进行了扩展：（1）从中观角度，使用制造业两位码出口产品数据，重新计算中国30个省（直辖市）2012—2018年的出口技术复杂度，作为衡量制造业出口质量攀升的主要指标。（2）从数字经济的资源配置效应、技术创新效应、企业成本效应系统考察了数字经济影响制造业出口质量攀升的内在途径。（3）利用空间杜宾模型与面板门槛模型考察数字经济对制造业出口质量攀升的空间关联性与门槛特性。

（一）数字经济的资源配置机制

数字经济作为引领现代经济发展的新引擎，具备海量数据、可替代公司的平台、智能化的活动等优势，为企业带来了技术、模式、产业、组织、文化的变革[17]。随着信息技术的发展，信息传播的高效便捷性以及独有的网络外部性，有效突破了地理距离的界限，实现了生产要素的互联互通。特别是以互联网为依托的数字经济与制造业融合发展程度的不断加深，从纵向和横向两个维度将不同的生产环节缔结在一起[18]。从纵向来看，数字经济便于企业上下游部门间信息要素的交换，下游部门能够快速有效地获取上游部门的研发信息，将上游部门的设计理念迅速转变为现实生产力，从而提高了出口产品的技术含量[19]。从横向来看，数字经济将生产性服务部门、高校科研机构与加工制造企业通过网络将不同的资源整合在一起，降低了部门间的信息不对称，促进部门间产学研融合程度的不断加深，推动了资金和生产资料的流动，优化了企业要素资源配置，可以取得良好的协同效应，进而提升了企业的边际生产率。

假说H1：数字经济通过优化要素资源配置促进了制造业出口质量攀升。

（二）数字经济的技术创新机制

数字经济通过数字机会识别能力、数字化能力、数字协同能力等方式显著影响企业的创新活动[20]，进而可以提升制造业产品的出口品质。首先，随着数字经济的发展，特别是金融部门的数字化程度不断加深，倒逼传统金融部门开展多元化的金融创新活动。金融服务的数字化过程有效降低了“长尾群体”享受金融服务的门槛，使广大中小企业也能够享受“数字经济”带来的红利，这大大促进了其创新意愿[21]。其次，数字经济所带来的信息获取成本的降低，更容易使企业了解和把握市场动向，能够及时有效的根据市场需求的变化调整生产经营策略，加大创新力度，进而改善自身产品的质量。同时，数字经济所带来的市场规模效应，使企业之间的竞争更为激烈，这要求企业要时刻跟随消费者的需求动向，不断加大创新力度[22]。最后，企业是技术创新的微观载体，数字经济的发展有利于技术创新的溢出。一方面，数字经济的快捷性、共享性使得创新成果在短时间内得到扩散，非创新企业可以低成本地享受“创新红利”，通过模仿来改进提升自身产品的品质。因此，数字经济的发展强化了技术创新的正外部效应，企业通过被动享受“技术外溢”，通过对传统技术的变革，实现了由传统制造业向高端制造业的升级。另一方面，数字经济的低成本效应，有利于帮助企业培养创新人才，从而为企业的结构转型积累人力资本，有利于企业提升自身的创新效率。

假说H2：数字经济通过创新效应促进了制造业出口质量攀升。

（三）数字经济的成本降低机制

传统制造业面临的突出问题是消费渠道单一，环节过多，企业成本高、机会少、产品的出口附加值低。而数字经济与产业发展契合度的不断深入，为解决上述问题提供了契机。首先，随着数字经济的发展，企业管理日趋智能化，借助互联网大数据，能够完成生产制造各环节的有效分工和合作，进而创建更加高效的生产管理体系。企业根据数据可以显著降低市场信息收集成本，更加全面地把握顾客的特点、喜好和潜在要求，发掘商机，造就更多新品并发展新的市场，提高消费者剩余和生产者剩余[23]。其次，数字化转型使企业管理日趋扁平化，信息在各环节的传递更为精确，进而提高了企业的内部协同效率。同时，数字经济催生了新的产业链方式，从事企业数据采集和配对的服务平台不断涌现，根据平台有效拓宽了企业的产品种类和品质[24]。最后，数字网络平台的线上点评和反馈机制，为顾客挑选产品节省了寻找成本和交涉成本[25]。

假说H3：数字经济通过成本降低效应促进了制造业出口质量攀升。

（一）模型设定

在理论分析的基础上，本文为进一步考察数字经济对制造业出口质量攀升的影响，建立如下回归方程：

其中，Meqit为被解释变量，代表制造业出口质量攀升；
Digitalit为核心解释变量，代表数字经济发展水平；
Xit为控制变量；
μi为不随时间变化的个体效应；
vt为不随个体变化的时间效应；
εit为随机干扰项。为进一步考察数字经济影响制造业出口质量攀升的传导机制，在方程（1）的基础上进一步建立中介效应检验方程如下：

其中，方程（2）是中介效应检验方程，Midit为中介变量，分别代表资源错配、企业创新以及企业成本；
方程（3）是包含中介效应在内的综合检验方程。

（二）变量选择

1.被解释变量：制造业出口质量攀升（Meq）。制造业产品的出口品质反映了一国在参与全球化过程中的核心竞争力，而出口技术复杂度则是衡量一国制造业产品获益能力和附加值的重要尺度，在某种程度上体现了一国制造业产品的出口品质。为此，本文借鉴余姗等[26]的研究，采用Hausmann 等[27]的方法，将出口技术复杂度作为衡量制造业出口质量攀升的替代变量，其构建方法如下：

其中，xijt为t时期i地区j行业的出口量；
xit为t时期i 地区所有行业的出口量；
PGDPit为t 时期i 地区的人均实际生产总值；
Prodyjt为t时期j行业的出口技术复杂度；
Meqit为t时期i地区的出口技术复杂度。

2.核心解释变量：数字经济（Digital）。本文借鉴黄群慧等[28]、李治国等[29]的方法，分别从数字基础设施、数字技术水平、数字效益规模三个维度采用熵权法来构建数字经济的综合指数。表1给出了数字经济各个维度的指标选取。

表1 数字经济指标体系构建

3.中介变量：本文的中介变量包括资源错配（Rs）、技术创新（Tech）和企业成本（Cost）。其中，技术创新（Tech），以专利授权数来衡量；
企业成本（Cost），以主营业务成本、销售费用以及财务费用三者之和来衡量。资源错配（Rs）借鉴季书涵等[30]、方湖柳等[31]的方法，构建如下：

（6）至（8）式分别为资本错配系数、劳动力错配系数以及综合资源错配系数的计算公式。Kt与Lt分别表示t 时期全国的资本存量与就业人数；
Kit与Lit分别是t时期i地区的资本存量与就业人数；
Sit为t 时期i 地区的GDP 比重；
βKit与βLit分别是t 时期i地区的资本与劳动力产出弹性，并满足：

4.控制变量：除数字经济之外，在相关研究的基础上加入以下控制变量，来进一步考察各变量对制造业出口质量攀升的影响。具体包括：平均受教育年限（Human）、外商直接投资占GDP 的比重（FDI）、市场潜能（Rmp）和金融效率（Fanice）。其中，市场潜能（Rmp）借鉴王金波[32]的研究，构建如下：

其中，Yi为i省的实际总产出；
dij为两省省会之间的公路距离；
djj为j省的内部距离。

金融效率（Fanice）借鉴孙英杰等[33]的研究，以Malmquist 指数的测算值衡量金融效率的变化情况。其公式为：

其中，x代表金融投入，以贷款总额和金融从业人员数量为投入指标；
y代表金融产出，以金融增加值为产出指标。

（三）数据来源

考虑到数据的可得性与有效性，本文采用2012—2018年中国30 个省（剔除西藏）的面板数据。其中，被解释变量、核心解释变量、中介变量、控制变量数据来源于国研网、wind数据库、《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国工业经济统计年鉴》，被解释变量出口技术复杂度在数据处理中剔除农业，仅保留制造业两位码出口产品数据，经标准化后的各变量描述性统计如表2所示。

表2 变量的描述性统计（无量纲）

由图1可知，数字经济与制造业出口质量攀升之间呈现出显著的正相关关系，这为进一步的回归提供了初步判断。

图1 数字经济与出口质量攀升的散点拟合

（一）基准结果分析

表3采用逐步回归法，考察了数字经济对制造业出口质量攀升的影响。（1）列是不添加控制变量的基准回归结果。（2）至（5）列是在（1）列基础上逐次添加控制变量后的结果。在控制了地区效应（id）与时间效应（year）以及二者的交互项（id×year）后，（1）至（5）列的拟合优度均在0.6 以上，整体拟合效果较好。添加控制变量后，数字经济对制造业出口质量攀升的影响均在1%的水平上显著为正。以（5）列作为分析重点发现，数字经济每提高1单位，可使制造业出口质量攀升0.498 个单位。这为进一步验证数字经济影响制造业出口质量攀升的内在机制提供了实证基础。

表3 数字经济对制造业出口质量攀升的影响（基准回归）

就控制变量而言，人力资本对制造业出口质量的提升具有正向效应，虽然我国人力资本的存量规模比较大，但是能够推动制造业出口质量攀升的高端和技能人才却相对匮乏，因而对出口质量攀升的正向作用相对较小。外商直接投资对制造业出口质量攀升的影响为负。近年来，虽然我国外资利用规模不断扩大，在吸纳劳动力就业、推动产业结构升级方面起到了积极作用，但就行业属性来看外商企业更多的是劳动密集型行业，技术含量较低，并且由于国家政策的倾斜，外商企业相对于国内高新技术产业占有一定的优势，形成了对国内高新技术企业的“挤出”，不利于我国制造业出口质量的整体提高。市场潜能对制造业出口质量攀升的影响显著为正，市场潜能通过消费扩容效应，倒逼企业通过改善产品品质来满足消费者多样化的需求，进而通过需求引致效应推动制造业的产品升级。金融效率对制造业出口质量攀升的影响显著为正，金融效率通过提高信贷效率缓解了企业的融资难问题，便于创新的开展，对制造业出口品质的提升具有积极作用。

（二）内生性检验

一方面，数字经济与制造业产品出口质量可能存在逆向因果关系。另一方面，虽然基准估计中加入了影响制造业出口质量攀升的控制变量，但仍可能遗漏其他的影响因素，导致干扰项与解释变量相关。为了克服潜在的内生性问题，表4通过构建Bartik 工具变量，采用两阶段2SLS 来估计数字经济对制造业出口质量攀升的影响。其构建方法为：IV_Bartik=Digitalit-1×ΔDigitalt，该变量用各地区数字经济发展水平的基期值乘以全国数字经济发展水平的增长率作为各地区数字经济实际水平的工具变量[34，35]。一方面，Bartik 工具变量与原变量存在显著相关性；
另一方面，由于Bartik 变量具有外生性，这会显著弱化与误差项的关联性，从而满足工具变量的选取原则。由表4（1）和（3）列第一阶段估计结果可知，Bartik 工具变量与原变量系数分别高达0.652和0.658，且均在1%的水平上显著，满足相关性原则；
由表4（2）和（4）列第二阶段估计结果可知，Bartik 工具变量对制造业出口质量攀升的影响分别为0.090 和0.069，且具有显著的正向效应。这进一步强化了表3的回归结果。

表4 数字经济对制造业出口质量攀升的影响（工具变量回归）

（三）异质性检验

表5分别在区域与行业异质性的基础上考察了数字经济对制造业出口质量攀升的影响。由（1）至（3）列可知，数字经济对制造业出口质量攀升的影响呈现出东高西低的空间分布格局。这是由于相对于中西部地区，东部地区率先实现了经济结构转型，其数字化服务趋势明显，数字与制造业的融合不断加强，特别是以计算机与信息技术为基础的高新技术产业成为东部地区经济发展的“新引擎”。与此同时，由于行业间的要素密集度不同，中低技术行业具有劳动密集型的特点，而高新技术行业以技术密集型为主。因此，不同行业对“数字红利”的吸收能力不同。参考张宇等[36]的思路，根据要素密集度不同将制造业划分为中低技术行业和高新技术行业。由（4）和（5）列可知，数字经济对高新技术行业的影响强度明显较高，其系数分别为0.179 和0.299，且在1%的水平上显著。一般而言，中低技术行业的劳动密集度强度较高，行业的数字化程度相对较低、产业链短、附加值低，导致数字经济与该行业的契合度较低。相反，高新技术行业的现代化水平较高，产业链较长且产业链上不同部门的数字化契合度较高。数字经济有助于发挥生产性服务业与高新技术产业间的协同效应，因此相对于中低技术行业，数字经济在提升高新技术行业的产品品质方面更具优势。

表5 数字经济对制造业出口质量攀升的异质性影响

（四）稳健性检验

为进一步考察回归结果的稳健性，表6通过变更估计方法和替换核心解释变量来进一步考察数字经济对制造业出口质量攀升的影响。其中，（1）和（2）列分别是GMM与OLS估计结果，由结果可知，数字经济对制造业出口质量攀升的影响均具有显著的正向作用。（3）列借鉴杨文溥[35]的研究，以《中国互联网+指数》记载的省级指数（Digital_S）作为数字经济发展程度的替代指标进行重新估计，通过固定效应回归可知，其结果均与之前的结果保持一致。

表6 数字经济对制造业出口质量攀升的影响（稳健性检验）

（五）机制检验

根据中介效应模型，本文对数字经济改善资源错配、促进企业创新、降低企业成本的三条途径进行检验，检验结果如表7所示。其中，（1）、（4）、（7）列为基准回归结果，其他列为中介效应回归结果。

表7 数字经济影响制造业出口质量攀升的中介效应

由（1）、（4）、（7）列可知，数字经济对制造业出口质量攀升的影响系数为0.035，且在5%的水平上显著，表明数字经济可以有效推动制造业出口产品质量的攀升。

（2）和（3）列报告了资源配置改善在数字经济推动制造业出口质量攀升中的中介作用。（2）列中，数字经济对资源错配的影响系数为-0.769，且在5%的水平上显著，表明数字经济可以有效改善部门间的资源错配程度。（3）列中，资源错配对制造业出口质量攀升的影响显著为负，而数字经济对制造业出口质量攀升的影响显著为正，进一步印证了数字经济可以通过有效改善资源错配程度来进一步促进制造业的出口质量攀升。假设1得到印证。

（5）和（6）列给出了技术创新在数字经济推动制造业出口质量攀升中的中介效应。（5）和（6）列的回归系数均显著为正，并且在（6）列中，数字经济对制造业出口质量攀升的回归系数小于基准结果，说明技术创新在数字经济推进制造业出口质量攀升的过程中起到部分中介效应。假说2得到印证。

（8）和（9）列给出了数字经济的成本效应。由（8）列可知，企业成本对制造业出口质量攀升的影响显著为负；
而由（9）列可知，数字经济可以通过有效降低企业的生产成本，进而可以有效推动制造业的出口质量攀升。假说3得到印证。

（一）数字经济的溢出效应

在以互联网技术、知识经济和全球化大市场为基础的数字经济背景下，区域空间已扩展为要素流动空间与地理场所空间交互作用的新型网络空间。数字经济通过加速知识、技术、人才、资金等生产要素的时空交换，不但可以促进本地制造业出口质量攀升，还会通过溢出效应影响邻近地区的制造业发展。同时，要素流动的时空支配性创造着一种新的时空区位优势，空间扩散和集聚成为主要表现形式。结合上述分析，本文构建空间杜宾模型如下：

其中，W分别代表了邻近矩阵、距离矩阵以及经济矩阵三种空间权重矩阵形式；
其他变量均与前文模型（1）至（3）相同。

由表8可知，在考察期内，数字经济与制造业出口质量攀升的莫兰指数均为正值。根据P值至少在5%的水平上拒绝“不存在空间相关性”的原假设，表明空间相关性是其主要特征。

表8 数字经济与出口质量攀升的莫兰指数

表9分别给出了不同空间权重下的估计结果。其中，（1）、（3）、（5）列为基准回归结果；
（2）、（4）、（6）列为添加控制变量后的扩展方程。无论是基准方程还是扩展方程，空间滞后项Spatial_rho 的估计系数均在1%的水平上显著为正，表明制造业出口质量攀升存在正的空间溢出，空间扩散趋势明显。考虑邻近地区数字经济对本地制造业出口质量攀升的影响，发现在不同空间权重矩阵下，邻近地区数字经济W×Digital对本地制造业出口产品质量攀升的影响为负，且至少在10%的水平上显著，表明邻近地区数字经济对本地制造业出口产品质量的影响存在“负向溢出”，具体表现为“空间竞争”。这是由于邻近地区的数字经济发展水平提高后，本地区要素向邻近地区外流，导致本地区高新技术产业的要素供给不足，进而弱化了制造业的出口质量攀升效应。

表9 数字经济对制造业出口质量攀升的影响（空间效应）

（二）数字经济的门槛效应

由于我国信息产业发展较晚，以信息技术为基础的数字经济发展较西方发达国家还存在一定差距，这导致数字经济发展对制造业出口质量攀升的影响存在一定的门槛效应。换言之，只有当数字经济发展累积到一定程度时，正向效应才能凸显；
反之，则不明显。

由表10可知，数字经济变量在不同的显著水平下均存在一个门槛值。从门槛值的空间分布来看，地区经济发展水平越高数字经济对制造业出口质量攀升影响的门槛值也就越高，门槛估计值在东部、中部、西部呈现依次递减的梯度分布。

表10 门槛检验结果

在门槛检验的基础上，建立如下门槛回归模型：

其中，Digital为门槛依赖变量，也是核心解释变量；
q为门槛值。

表11给出了在区域划分的基础上，数字经济对制造业出口质量攀升影响的门槛效应估计结果。由结果可知，数字经济变量在不同区域存在一个门槛值，当数字经济发展规模在不同区域低于门槛值时，数字经济对制造业出口质量攀升的影响显著为负；
反之，高于门槛值时，其影响显著为正。就不同区域而言，数字经济对制造业出口质量攀升的影响具有非连续性，并且随突破点的变化呈现出边际效应递增的特征。一方面，影响制造业出口质量攀升的因素来源于多方面，当数字经济发展规模较低时，其对制造业出口质量攀升的影响较低。另一方面，由于东部地区的人才、资金与技术积累雄厚，因此相对于中西部地区而言，其数字经济边际递增的效用产生了“1+1＞2”的协同效应。

表11 门槛估计结果

制造业出口质量攀升是制造业高质量发展的重要内容，也是提升我国制造业在全球价值链中地位的主要途径。本文从理论上全面分析了数字经济对我国制造业出口质量攀升的作用机制，并利用中国30 个省（直辖市）2012—2018年的数据，从实证角度考察了数字经济对我国制造业出口质量攀升的影响，得出如下结论：

1.从总体上来看，数字经济可以有效促进我国制造业出口质量攀升。通过一系列稳健性检验后，这一结论依然可靠。从区域和行业异质性来看，数字经济对制造业出口质量攀升的影响在不同地区、不同行业存在显著差异。其中，在东部地区和高新技术行业中表现显著，而在中西部地区以及中低技术行业中表现较弱。

2.从传导机制来看，首先，数字经济的高效性、便捷性、共享性可以降低资源错配发生的概率，从而将更多资源配置到企业的研发过程中，进而提升出口产品质量。其次，数字经济的普惠性可以有效降低制造业的融资门槛，提升创新效率，提高产品的科技含量。最后，数字经济的协同效应可以有效降低企业的生产成本，将更多资金用于研发，有效提升产品的出口质量。

3.进一步研究表明，数字经济对制造业出口质量攀升的影响存在“空间效应”。邻近地区数字经济的发展对本地制造业出口质量攀升的影响存在“虹吸效应”，具体表现为“空间竞争”。同时，门槛检验表明，数字经济发展对制造业出口质量攀升的影响具有非连续性，其影响依赖于数字经济自身的累积水平，并且其效应随突破点的变化呈现出边际效应递增的特征。

针对以上研究结论，结合我国制造业发展的典型事实，本文得出以下政策启示：

一方面，深化融合发展，进一步提高制造业生产、管理水平，有效利用数据要素和传统要素、信息技术和工业技术，推进研发设计、生产方式、经营管理、市场营销等各环节的综合集成和系统创新，为制造业数字化转型打下扎实基础。

另一方面，聚焦数据驱动，推动制造业改造与新动能培育良性循环。大力推动制造资源的数字化和制造能力的平台化，实现全社会制造资源网络化动态配置，引领制造业生产方式和发展模式的变革。深入实施工业互联网创新发展战略，促进工业数字化转型，激活工业数据资源潜力，加快工业大数据产业发展。■

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