数字化转型对企业出口韧性的影响探究

Exploring the Impact of Digital Transformation on Enterprise Export Resilience

摘要: 随着全球数字化浪潮加速推进，大数据、人工智能等新兴数字技术的广泛应用，已成为企业提升出口韧性、实现高质量发展的关键手段。本文基于2009~2022年A股上市公司的面板数据，系统分析了数字化转型对企业出口韧性的影响及其作用机制。研究结果显示，数字化转型对企业出口韧性具有显著的促进作用，此结论在经过一系列的检验后仍然成立。异质性结果表明，企业规模、所在地区、股权性质及要素特征对数字化转型的出口韧性的促进作用会产生差异性的影响。机制检验结果表明，数字化转型通过提升企业的技术创新能力显著增强了其应对外部冲击的出口韧性。

Abstract: With the acceleration of the global digital wave, the wide application of emerging digital technologies such as big data and artificial intelligence has become a key means for enterprises to improve export resilience and achieve high-quality development. Based on the panel data of A-share listed companies from 2009 to 2022, this paper systematically analyzes the impact of digital transformation on the export resilience of enterprises and its mechanism. The results show that digital transformation has a significant effect on the export resilience of enterprises, and this conclusion is still valid after a series of tests. The heterogeneity results show that the size of the firm, the region where it is located, the nature of equity and the characteristics of factors will have different impacts on the promotion of export resilience of digital transformation. The results of the mechanism test show that digital transformation significantly enhances the export resilience of enterprises in response to external shocks by improving their technology innovation capabilities.

1. 引言

近年来，地缘政治冲突频发、国际贸易摩擦升级、全球供应链安全问题加剧等多重因素导致产业链供应链断裂，使得世界经济的不确定性显著上升。在此过程中，企业的出口贸易面临更加复杂的外部环境，不仅要应对全球市场需求变化，还需适应新的贸易规则、技术标准和供应链体系。如何提升出口韧性，以增强企业在国际市场中的竞争力，成为当前国际经济格局变化下的重要议题。

与此同时，数字经济的迅猛发展正加速重塑全球贸易体系。以人工智能、大数据、云计算、区块链等为代表的新兴数字技术，正推动全球要素资源的优化配置，提升贸易效率，改变传统贸易模式。数字化技术的普及在一定程度上缓解传统贸易模式下的信息不对称问题，提高企业应对市场波动和外部冲击的能力。

根据中国信通院发布的《中国数字经济发展白皮书》显示，到2023年，中国数字经济规模达到53.9万亿元，比上年增加3.7万亿元。此数据充分表明我国数字经济的发展在很大程度上依赖于传统产业的数字化转型，而不仅仅是数字产业本身的增长。那么，在此种情况下，作为微观主体的企业能否通过数字化转型来增强自身抵御风险的能力，从而增强其出口韧性？而数字化转型增强企业出口韧性的影响因素和作用机制又是什么？对这些问题的探究具有现实意义。

2. 文献综述

2.1. 数字化转型对企业出口的影响

数字化转型对企业出口的促进作用已得到多维度验证。互联网作为基础性数字工具，显著提升了企业出口概率[1]、持续性及出口密集度[2] (李兵和李柔，2017；施炳展，2016)，并通过增强创新能力推动出口增长[3] (沈国兵和袁征宇，2020)。以工业机器人为代表的人工智能对全球价值链的嵌入[4]、产业结构[5]、企业韧性[6]等都具有显著影响，人工智能通过替代劳动力收入、提高生产效率等途径对于中国企业参与全球价值链分工起到积极的促进作用[7]；而跨境电商则通过减少贸易中间环节、降低交易成本[8]，助力企业突破地理限制[9]并重构生产组织方式[10]。这些研究从技术工具与生产模式等层面揭示了数字化转型对出口的赋能路径。

在理论层面，数字化转型对企业出口行为的影响可从资源基础理论和交易成本理论予以解释。一方面，数字化技术作为企业新的战略资源，有助于提升其资源获取、整合与利用效率；另一方面，数字化降低了交易成本、信息不对称与组织协同难度，从而提高企业跨境运作效率。数字化转型在技术工具、组织变革与生产模式等层面对出口产生多元的赋能路径。

2.2. 出口韧性的定义与影响因素

Martin (2012)认为“韧性”指某一区域或企业在发展过程中遭遇外部冲击时，既能依靠自身有效应对危机冲击，又能通过适应性调整快速恢复至稳定状态的能力[11]；刘慧，綦建红(2021)将面临外需冲击时的企业出口韧性分为风险抵御能力和出口恢复能力[12]；而贺灿飞等(2019)进一步提出中国情境下区域出口韧性包含风险抵抗力、恢复力及产品结构转型提升力三重维度[13]。

目前，学术界从多种角度探讨出口韧性的影响因素，并取得了诸多研究成果。数字化转型通过产品多样化与出口质量提升[14] (魏昀妍等，2022)、数字贸易的信息对称优化[15] (曹宇芙等，2023)等路径增强出口韧性。此外，出口多元化布局[16] (HERZED, 2006)与全球价值链位置[17] (姜帅帅等，2020)均对韧性产生差异化影响，而区域贸易协定则通过标准化规则降低出口摩擦[18] (魏昀妍等，2023)。

此外，数字化可增强企业感知、整合与重构资源的能力，使其更快速响应市场变化、适应外部冲击。而全球价值链理论亦指出企业在价值链不同环节的嵌入程度将影响其面对外部冲击的脆弱性与调整空间。已有研究表明产业结构多样化与产品技术升级能够增强地区层面的系统性抗冲击能力。

2.3. 数字化转型与企业出口韧性的关系

既有研究对数字化转型与出口韧性关系的探讨呈现宏观主导特征。党琳等(2021)基于跨国制造业数据，验证了行业数字化转型与出口技术复杂度间的非线性门槛效应[19]；范鑫(2021)发现数字经济通过降成本与优化资源配置提升中国区域出口效率，且东西部间存在地区差异[20]；徐毅和王志强(2024)进一步利用地级市面板数据，证实数字经济对地区出口韧性的促进作用受收入水平与环境规制强度调节[21]；贺灿飞等(2019)从区域韧性视角，指出产业结构多样化与加工贸易主导性可强化危机抵抗力与恢复力，但短期政策干预效果有限[13]。

近年来学者们逐渐利用微观数据探讨数字化转型对企业出口韧性的影响机制。已有研究指出，数字化转型可以优化企业的生产管理方式，提高生产要素的利用效率，并降低企业的管理成本[22]；数字经济也通过优化企业的外部环境[23]、促进协同创新[24]、完善数字基础设施[25]、增加全球价值链嵌入度[17]等方式来增强企业的出口韧性；此外，企业通过数字技术的应用提高产品的多元化程度，从而实现范围经济和需求侧协同效应[26]。

通过对现有文献进行回顾与分析，本文发现目前研究虽然注重研究数字化转型与出口韧性间的关联性，但现有的多集中于国家经济体和产业部门等宏观维度。在微观经济主体层面，特别是关于企业数字化转型与其出口韧性之间关系的系统性研究仍显不足，忽视了企业作为实际出口主体在数字化转型中所展现出的异质性。此外，现有研究多强调效率提升或成本降低，而对创新能力等中介变量的作用机制关注不足。基于上述分析，本文以2009~2022年A股出口型上市企业为研究对象，从企业层面系统识别数字化转型提升出口韧性的路径机制，并以实证评估其作用机制，为完善企业出口韧性的研究、丰富数字化转型的能力建构视角提供实践参考。

3. 理论假设

3.1. 数字化转型与企业出口韧性

数字化转型降低了企业在出口中的信息不对称性，提升了企业对市场环境的感知能力和决策效率。通过大数据分析、云计算等技术，企业可以实时监测市场动态，精准获取全球市场环境、客户需求变化、竞争对手策略等关键信息，从而做出更加灵活和精准的出口决策；区块链等技术的运用也提高了供应链的透明度和可追溯性，增强了供应链的稳定性。数字化供应链管理系统的应用，促使企业能够实时追踪供应商的生产进程、物流状态和库存情况等具体信息，提前发现潜在风险并采取积极的应对措施，减少对于单一供应商或特定地区的依赖，提高供应链的抗冲击能力[22]。

此外，工业互联网等的应用提高了企业的生产效率，优化了生产流程。通过人工智能检测和智能质量管理系统提升了产品质量的控制能力，确保出口产品符合国际市场的标准与要求，提高企业在国际市场中的竞争力，增强企业的抗风险能力，使企业能够更加清晰的了解风险的来源，帮助企业在面对外部市场冲击时能够快速识别风险并及时做出正确的决策，也使其在遭受冲击后能够更快地恢复并适应市场变化，以此提升企业的出口韧性[27]。

假说1：数字化转型对企业出口韧性呈现出积极的促进作用。

3.2. 数字化转型、技术创新和企业出口韧性

数字化转型可以推进企业技术创新能力的提升。随着大数据、互联网等数字技术的推广与应用，企业能将所捕捉到的信息通过数字化转变为数据，使其可在网络上进行更快地传递，有效打破传统组织边界带来的信息孤岛现象[28]。企业内部不同部门间信息共享的速度和组织内部的协调效率得以提升，有效促进了创新知识在组织内部的快速扩散与沉淀。此外，数字化工具提升了企业对市场需求的感知能力和响应速度。当企业通过数字平台及时捕捉到客户偏好和市场变化后，能够迅速开展内部的组织创造活动，对现有技术路线或产品结构进行优化调整，加速新产品和新技术的生成过程，促使企业所生产的产品能够更好地适应新市场、新环境[29]。通过促进知识共享与动态能力建设，数字化转型增强了企业的资源整合与再创造能力，使其更具敏捷性与前瞻性。

创新作为企业发展的核心驱动力，对提升企业出口韧性起到了至关重要的作用。数字化转型使企业能够充分利用先进的信息技术，通过高效的数据采集与分析，实现对海外市场需求的精准把握和及时反馈，从而推动产品设计和生产工艺的持续优化。这种以数据为支撑的创新能力提升，使企业能够推出更具技术含量和更高质量的出口产品，增强其在国际市场上的适应性与竞争优势。

最终，通过持续的技术革新、产品升级以及供应链协同优化，数字化转型为企业构建了抵御外部不确定性和应对全球贸易波动的坚实基础，从而显著增强了出口韧性，帮助企业在复杂多变的国际环境中稳步拓展海外市场。

假说2：数字化转型能够通过提高其技术创新能力提升企业出口韧性。

4. 研究设计

4.1. 模型设定

为研究数字化转型对于企业出口韧性的影响，本文参考既有文献，构建如下基准回归模型：

$RE{S}_{it}={\alpha }_0+{\alpha }_{1}DC{G}_{it}+{\alpha }_2{X}_{it}+{\mu }_i+{\rho }_t+{\epsilon }_{it}$ (1)

其中：$RE{S}_{it}$ 为i企业第t年的出口韧性；$DC{G}_{it}$ 为i企业第t年的数字化转型程度，$X_{it}$ 表示影响企业出口韧性的其他控制变量，${\mu }_i$ 为个体固定效应，${\rho }_t$ 为时间固定效应，${\epsilon }_{it}$ 表示随机扰动项。

4.2. 主要变量及测度

4.2.1. 被解释变

企业出口韧性(RES)。主要指企业在面对外部冲击、环境的不确定性或危机时，能够较好的适应并及时调整自身战略，保持稳定出口业务和市场份额的能力[30]。本文参考郑航(2024)的做法[31]，以2008年金融危机为研究背景，用企业当年出口额与2008年出口额的偏离程度来衡量企业的出口韧性。需要注意的是，2008年的企业出口额是计算出口偏离度的基础，同时为保证数据的可比性，以2008年企业–目的国维度的出口数据作为样本而不考虑2009年及之后新进入的企业。具体计算方法为：

$RE{S}_{it}=\frac{expor{t}_{it}-expor{t}_{2008}}{expor{t}_{2008}}$ (2)

其中，$expor{t}_{it}$ 为企业当年的出口额，$expor{t}_{2008}$ 为企业2008年的出口额，$RE{S}_{it}$ 为企业出口韧性，$RE{S}_{it}$ 值越大，意味着企业出口额下降幅度越小，遭受外部冲击后恢复能力越强。

4.2.2. 解释变量

企业数字化转型($DC{G}_{it}$ )。参考吴非(2021)的做法，本文从人工智能技术、大数据技术、云计算技术、区块链技术、数字技术五个维度出发，构建企业数字化转型的特征词库。利用Python爬取A股上市公司的年度报告，在年报文本中检索特征词库中的相关关键词，统计各关键词在报告中的出现频次，并对频次求和后加1取自然对数，以此衡量企业的数字化转型程度[32]。

4.2.3. 控制变量

本文参考已有文献，选取以下变量进行控制。① 企业规模(Size)：企业年总资产取自然对数；② 企业年龄(Age)：当年年份与企业成立年份差值加1后取自然对数；③ 固定资产占比(Fixed)：企业的固定资产净额与总资产的比值；④ 托宾Q值(TobinQ) (流通股市值 + 非流通股股份数 × 每股净资产 + 负债账面值)/总资产；⑤ 董事人数(Board)：董事会人数取自然对数。

4.2.4. 中介变量

技术创新(Patent)。根据上文理论分析，本文认为企业在进行数字化转型的过程中，数字技术的应用会提高其技术创新的能力与效率，数字化转型可通过技术创新来增强企业出口韧性。因此，为进一步检验该渠道机制，参考薛成等(2024)的做法，采用上市公司获得的发明专利授权数进行加1后取对数来衡量企业的技术创新水平[33]，在式(1)的基础上构建以下模型：

$RE{S}_{it}={\alpha }_0+{\alpha }_{1}DC{G}_{it}+{\alpha }_{2}Paten{t}_{it}+{\alpha }_3{X}_{it}+{\mu }_i+{\rho }_t+{\epsilon }_{it}$ (3)

式中，$RE{S}_{it}$ 为i企业第t年的出口韧性；$DC{G}_{it}$ 为i企业第t年的数字化转型程度；$Paten{t}_{it}$ 为i企业第t年的技术创新水平。$X_{it}$ 表示影响企业出口韧性的其他控制变量，${\mu }_i$ 为个体固定效应，${\rho }_t$ 为时间固定效应，${\epsilon }_{it}$ 表示随机扰动项。

4.3. 数据说明与数据来源

本文基于2009~2022年A股上市公司的面板数据，通过构建双重固定效应模型，系统考察企业数字化转型进程对出口韧性的作用机理。本文所用数据主要来源于CEPII数据库、CSMAR数据库和巨潮资讯网，企业出口韧性数据参考张天顶等[34] (2020)和张晓涛等[35] (2024)的做法，以巨潮资讯网全部企业出口数据为依据，以CSMAR数据库中数据作为补充，计算后获得更为全面的企业出口数据。本文参考已有的实证研究方法，对样本数据进行如下处理：剔除样本期内的ST、ST*企业；剔除含“经贸”“贸易”“金融”等字样的企业；剔除从事进口业务的公司。各变量描述性统计如表1所示。可以看出，数字化转型的标准差为1.250，企业出口韧性的标准差为0.575，表示不同企业的出口韧性之间是具有一定差异的。因此，开展数字化转型对于企业出口韧性的研究是具有现实意义的。

此外，为了避免变量间的多重共线性问题，本文进行VIF检验。结果如表2所示，所有变量的VIF均值为1.250，各变量的VIF值均小于10，因此得出变量间并不存在多重共线性。

Table 1. Descriptive statistics

表1. 描述性统计

Variable	N	Mean	SD	Min	Max
RES	6020	−0.0102	0.575	−0.222	3.973
DCG	6020	1.081	1.250	0	4.543
Size	6020	22.66	1.319	20.24	26.10
Age	6020	2.614	0.533	0.693	3.367
Fixed	6020	0.232	0.153	0.00718	0.649
Board	6020	2.176	0.185	1.609	2.708
TobinQ	6020	1.903	1.058	0.834	6.749

Table 2. VIF test

表2. VIF检验

Variable	VIF	1/VIF
Size	1.530	0.653
DCG	1.240	0.805
Age	1.220	0.817
TobinQ	1.220	0.818
Fixed	1.170	0.858
Board	1.100	0.906
Mean	1.250

5. 实证结果与分析

5.1. 基准回归结果

表3报告了数字化转型对企业出口韧性影响的基准回归结果。第(1)列是未加入控制变量时，数字化转型与企业出口韧性在显著性水平为1%的情况下呈正相关，即数字化转型显著的提高企业的出口韧性。第(2)列是加入了具有企业相关特征的控制变量后的回归结果，表明在控制了相关企业特征后，数字化转型对于企业出口韧性的正向影响依然在5%的显著性水平下显著，且企业规模与固定资产占比对出口韧性也呈现出显著的正向影响，而企业年龄则在5%的显著性水平下呈现负向影响。第(3)列是进一步添加与企业董事会特征相关的控制变量后的回归结果，结果表明数字化转型的系数依然在5%水平下显著为正，即企业的数字化水平每提高1%，企业的出口韧性将会增强0.047。

Table 3. Benchmark regression results

表3. 基准回归结果

	(1)	(2)	(3)
	RES	RES	RES
DCG	0.044^***	0.030^**	0.030^**
	(2.863)	(1.969)	(1.982)
Size		0.180^***	0.182^***
		(5.303)	(5.345)
Age		−0.145^**	−0.147^**
		(−2.012)	(−2.034)
Fixed		0.257^**	0.256^**
		(2.256)	(2.222)
TobinQ		0.012	0.012
		(1.494)	(1.501)
Board			−0.056
			(−0.736)
Constant	−0.057^***	−3.831^***	−3.738^***
	(−3.485)	(−4.984)	(−4.800)
时间固定效应	是	是	是
个体固定效应	是	是	是
N	6020	6020	6020
R^2	0.621	0.628	0.628

注：括号内统计量为t值，^***、^**、^*分别代表在1%，5%，10%的水平下显著。

从回归结果来看，无论是否加入控制变量，数字化转型的系数均显著为正。表明企业进行数字化转型可显著提高其出口韧性。基于此，假设H1得以初步验证。

5.2. 稳健性分析

5.2.1. 内生性讨论

鉴于数字化转型与企业出口韧性间可能存在反向因果等内生性问题，本文选择借鉴赵宸宇(2021) [36]的研究，采用将核心解释变量滞后一期的方法来减少内生性所造成的估计偏差，结果见表4。第(1)列的结果表明，滞后一期的核心解释变量仍在1%的显著性水平下为正，能够较好地促进企业出口韧性的提升。

5.2.2. 稳健性检验

1) 替换核心解释变量的测度

本文借鉴袁淳(2022) [37]的做法，采用文本分析方法，首先从国家层面的政策文件中提取与数字化转型相关的词汇，构建数字化转型词汇库。随后，针对A股上市公司年报中“管理层讨论与分析”部分的文本内容，识别并统计词汇库中数字化相关词汇的出现频次。将所有关键词的出现频数加总后加1，再取自然对数，作为衡量企业数字化转型程度的指标(Dig)。将其纳入基准模型重新进行回归。回归结果见表4第(2)列。结果表明，替换核心解释变量后，新的解释变量系数仍在1%的显著性水平下显著为正。因此假设H1得以验证，也证实了本文结论的稳健性。

2) 缩小样本

因直辖市与其他地区在政策、经济等方面可能存在较大差异，直辖市的经济水平较高，数字化转型起步早，数字技术较为先进，数字基础设施更加完善。为进一步稳定上文结果的稳健性，本文将北京、天津、重庆、上海等四个直辖市的企业样本剔除后，再次对数字化转型对企业出口韧性的影响进行探讨，回归结果如表4。第(3)列结果表明在将直辖市的样本剔除之后，核心解释变量的系数为0.012，仍在5%的水平下显著，由此前文假说H1再次得以验证。

3) 缩尾处理

为降低异常值对结论的干扰，本文对各变量均做了上下1%的缩尾处理。回归结果如表4第(4)列所示，数字化转型的回归系数为0.030，在1%的显著性水平下显著为正，再次证实了假设H1。

Table 4. Endogeneity treatment and robustness tests

表4. 内生性处理与稳健性检验

	(1)	(2)	(3)	(4)
	滞后一期	替换解释变量	减少样本	缩尾处理
L_DCG	0.026^***
	(3.868)
Dig		0.033^***
		(2.733)
DCG			0.012^**	0.030^***
			(2.059)	(4.278)
Size	0.188^***	0.187^***	0.203^***	0.182^***
	(12.414)	(12.985)	(13.328)	(12.749)
Age	−0.165^***	−0.152^***	−0.131^***	−0.147^***
	(−4.439)	(−4.973)	(−4.347)	(−4.875)
Fixed	0.273^***	0.258^***	0.175^***	0.260^***
	(3.972)	(4.181)	(3.882)	(4.093)
TobinQ	0.013^***	0.013^***	0.012^***	0.012^***
	(2.672)	(2.897)	(2.668)	(2.674)
Board	−0.052	−0.053	−0.081^***	−0.056
	(−1.403)	(−1.524)	(−2.961)	(−1.636)
Constant	−3.835^***	−3.842^***	−4.198^***	−3.743^***
	(−10.993)	(−11.546)	(−12.583)	(−11.386)
时间固定效应	是	是	是	是
个体固定效应	是	是	是	是
N	5590	6020	5110	6020
R^2	0.768	0.751	0.716	0.752

注：括号内容同上表。

5.3. 异质性检验

5.3.1. 企业规模

本文参考孙雪娇(2023) [38]的做法，将年总资产大于所有企业总资产中位数的企业将样本划分为大型企业和中小型企业，以此来检验企业规模导致的异质性。实证结果如表5第(1)列和第(2)列所示。可以看出，大型企业的数字化转型系数为0.075，在1%的水平下显著为正，而中小型企业的系数为0.001。由此得出大型企业实施数字化转型对于出口韧性的作用更明显。这可能是因为：首先，大型企业通常拥有更强大的资金实力和融资能力，能够更好地承担数字化转型带来的各项高额成本；其次，大型企业可通过高薪吸引数字化专业人才，建立专门的技术团队，而中小企业更多地依赖外包或者通用型员工，技术应用深度略显不足；最后，大型企业丰富的管理和经营经验可以帮助其在面对风险与抵御危机时快速构建制度化的风险响应流程，并依托长期积累的全球市场认知和战略预判能力，在供应链波动、需求突变等紧急情况中实现适应性调整。

5.3.2. 企业所在地区

因各地区经济发展水平不同，导致企业所在地区的数字化技术发展水平也存在差异。本文按照企业所在地区不同，将全部样本分为东部地区和中西部地区，来考察因区域异质性所导致的差异。结果如表5第(3)列和第(4)列所示，东部地区的数字化转型系数为0.034，在1%的水平下显著为正，明显高于中西部地区。表明数字化转型对于东部地区的企业出口韧性的促进作用更强。可能是因为东部地区开放程度更高，经济更发达，新型数字基础设施更加完善，以此促进了企业的数据流通与资源共享，提高了数字化转型的效率。此外，东部地区拥有更加密集的高端数字人才储备、更活跃的产学研协同创新的生态以及更成熟的产业链协同网络，加速了数字化技术向生产、物流、销售等环节的渗透，使得数字化转型对于出口韧性的推动作用相对更加明显。由于本文在分地区后东部和中西部之间样本量差异较大，所以也可能存在东部地区样本量大而导致其结果较为显著，这也是本文存在的不足之处。

Table 5. Heterogeneity test results

表5. 异质性检验结果

	(1)	(2)	(3)	(4)
	大型企业	中小型企业	东部地区	中西部地区
DCG	0.075^***	0.001	0.034^***	0.003
	(6.16)	(0.49)	(4.31)	(0.66)
Size	0.326^***	0.035^***	0.228^***	0.085^***
	(12.84)	(13.73)	(14.81)	(9.91)
Age	−0.023	0.004	−0.176^***	−0.137^***
	(−0.33)	(0.79)	(−4.83)	(−5.94)
Fixed	0.305^**	0.016	0.472^***	−0.032
	(2.30)	(1.35)	(5.21)	(−0.73)
TobinQ	0.002	0.001	0.013	0.015^***
	(0.14)	(1.38)	(1.58)	(3.10)
Board	−0.129^*	−0.001	−0.138^**	0.003
	(−1.70)	(−0.23)	(−2.57)	(0.10)
Constant	−7.371^***	−0.960^***	−4.542^***	−1.714^***
	(−11.71)	(−17.30)	(−12.90)	(−8.37)
R^2	0.760	0.761	0.755	0.714
观测值	2998	2999	4108	1912
时间固定效应	是	是	是	是
个体固定效应	是	是	是	是

注：括号内容同上表。

5.3.3. 企业股权性质

本文根据企业股权性质将样本分为国有企业和非国有企业。股权异质性结果如下表6第(1)列和第(2)列。回归结果显示，国有企业的数字化转型系数为0.056，在1%的水平下显著为正，而非国有企业的数字化转型系数不显著。这说明国有企业进行数字化转型对企业出口韧性的促进作用要显著强于非国有企业。出现此种情况的原因可能是：国有企业具有天生的政治关联，往往能更直接地获得政府政策的扶持和资源倾斜，具有更加明显的资金和人才优势。这种政策托底效应降低了国有企业进行数字化转型的试错成本，且通过政企协同机制加速技术落地，使得数字化成果能快速渗透至国际供应链管理、跨境合规等诸多环节，从而强化出口风险应对能力。相比之下，非国有企业可能因存在政策匹配度低及长期投入意愿不足等限制，导致数字化转型对于出口韧性的提升作用难以充分释放。

5.3.4. 企业要素特征异质性

本文参考李雪冬(2018) [39]的做法，将企业分为技术密集型和非技术密集型进行回归分析。要素特征异质性结果如表6第(3)列和第(4)列。结果表明，技术密集型的数字化转型系数为0.056，在1%的水平下显著为正，而非技术密集型企业的回归系数则不显著。这是因为技术密集型企业通常具备更强的创新基因和专业化人才储备，这使得它们在推进数字化升级时能够更顺畅地将技术研发能力转化为生产力。这类企业通过智能化改造不断优化生产流程和产品性能，形成技术壁垒带来的差异化竞争优势，当遭遇外部市场动荡时，其依托技术迭代构建的快速响应机制和品质保障体系，能够有效维持海外客户的稳定性。而非技术密集型企业多聚焦于标准化产品的规模化生产，其核心竞争力建立在成本控制而非技术创新之上，使得数字化改造难以突破同质化竞争的桎梏，对出口韧性的提升作用有限。

Table 6. Heterogeneity test results

表6. 异质性检验结果

	(1)	(2)	(3)	(4)
	国有企业	非国有企业	技术密集型	非技术密集型
DCG	0.056^***	0.009	0.069^***	0.001
	(5.74)	(1.41)	(6.98)	(0.18)
Size	0.204^***	0.167^***	0.229^***	0.191^***
	(10.84)	(14.26)	(10.85)	(14.39)
Age	−0.039	−0.163^***	−0.180^***	−0.141^***
	(−0.77)	(−5.71)	(−3.90)	(−4.00)
Fixed	0.219^**	0.254^***	0.270^**	0.243^***
	(2.32)	(3.54)	(2.30)	(3.44)
TobinQ	0.006	0.018^***	0.013	0.017^**
	(0.63)	(2.82)	(1.32)	(2.27)
Board	−0.049	−0.077^*	−0.218^***	0.050
	(−0.87)	(−1.70)	(−3.33)	(1.16)
Constant	−4.534^***	−3.350^***	−4.382^***	−4.200^***
	(−9.97)	(−12.76)	(−9.38)	(−13.12)
R^2	0.740	0.788	0.728	0.792
观测值	3416	2520	2831	3185
时间固定效应	是	是	是	是
个体固定效应	是	是	是	是

注：括号内容同上表。

5.4. 作用机制检验

本文薛成等(2020) [33]的做法，用上市公司获得的发明专利授权数进行加1后取对数来衡量企业的技术创新水平。对新模型进行回归结果如下表7。可以看出，数字化转型的系数在1%的水平下显著为正，表明企业进行数字化转型有助于提升其自身的创新水平，企业通过引入并利用数字技术，将信息进行数据化，增强客户需求透明度，提高信息的处理效率，降低搜索成本。数字化工具的应用不仅提升了企业对外部市场变化的响应能力，还加强了内部知识的积累与共享，有助于加快新产品研发进程和技术成果的落地转化。从第(3)列结果可以看出，在加入创新效应后数字化转型对于企业出口韧性的正向影响依然显著，说明了技术创新是数字化转型影响企业出口韧性的重要机制，由此证实了假说H2。

Table 7. Mechanism test results

表7. 作用机制检验结果

	(1)	(2)	(3)
	RES	Patent	RES
DCG	0.030^***	0.040^***	0.024^***
	(5.122)	(2.691)	(4.177)
Patent			0.043^***
			(8.103)
Size	0.182^***	0.398^***	0.165^***
	(16.516)	(13.958)	(14.624)
Age	−0.147^***	−0.140^*	−0.156^***
	(−5.452)	(−1.894)	(−5.415)
Fixed	0.256^***	0.580^***	0.221^***
	(4.182)	(3.625)	(3.540)
TobinQ	0.012^**	0.019	0.009
	(2.008)	(1.266)	(1.538)
Board	−0.056	0.033	−0.072^*
	(−1.534)	(0.345)	(−1.955)
Constant	−3.738^***	−7.269^***	−3.356^***
	(−14.661)	(−11.010)	(−12.914)
时间固定效应	是	是	是
个体固定效应	是	是	是
N	6020	5728	5728
R^2	0.752	0.778	0.774

注：括号内容同上表。

6. 结论与建议

本文基于2009~2022年A股上市公司的面板数据，针对数字化转型对企业出口韧性的影响展开实证研究。研究结果如下：(1) 数字化转型对企业出口韧性具有正向促进作用，该积极作用在一系列的检验后仍保持显著性；(2) 经异质性分析得出的结果表明，基于企业规模差异、所在区域的差异、股权性质的差异以及要素特征的差异，数字化转型对于企业出口韧性的促进作用呈现出差异化的影响。具体来看：数字化转型在大型企业、东部地区企业、国有企业即技术密集型企业中对企业出口韧性的提升效应更加显著；(3) 从作用机制的检验结果来看，技术创新是企业数字化转型提升企业出口韧性的重要渠道。基于以上结论，为进一步加快企业数字化转型进程，更好地提升企业的出口韧性，本文提出如下建议。

首先，企业应顺应数字化转型趋势，把握转型机遇。要加强数字技术的研发与应用，加快生产、物流、营销等环节的智能化改造，提升运营效率和客户响应速度。同时，应重视数字化战略设计，健全治理体系，加强技术人才引进与培养，优化管理机制，实现资源高效配置和协同发展，增强市场竞争力和抗风险能力。政府也应加大对数字基础设施的投入，加快5G、工业互联网等新基建的布局，夯实发展基础。同时，应出台补贴、减税等激励政策，鼓励企业加大技术投入，降低中小企业转型成本，完善政策体系和制度环境，为企业转型提供有力支撑。

其次，要充分发挥技术创新对出口韧性的作用。技术创新能加快产品升级，提高附加值和差异化优势，拓展市场、分散风险。数字技术还可帮助企业实时感知和响应全球市场，通过智能供应链、跨境电商等方式，提高对需求变化的适应力和交付力，增强应对突发事件的弹性。企业应结合实际，聚焦关键环节，推动智能化转型，提升资源效率和市场响应能力，借助大数据和人工智能挖掘海外需求，优化产品与定价，实现精准营销和定制服务。

最后，要根据企业实际采取差异化战略。应考虑地域和产权差异，制定有针对性的支持政策。对技术基础弱但转型意愿强的中小企业，应提供普惠政策、专项资金和低成本服务；对基础好、能力强的大中型企业，则应引导深化创新、升级模式，发挥示范作用。同时，要建立分层分类评估体系，识别企业短板与潜力，提供定制咨询与技术支持，提高政策的精准性和有效性，推动各类企业协同发展、共同提升。