摘要:跨境电商数字化转型是数字经济时代制造企业重塑出口竞争优势的重要路径。本文基于资源基础观和动态能力理论,从数字技术应用、跨境平台赋能、组织流程再造三个维度构建跨境电商数字化转型影响出口竞争力的理论框架,利用2016—2025年沪深A股从事出口业务的制造企业面板数据,采用双向固定效应模型进行实证检验。研究发现,跨境电商数字化转型对制造企业出口竞争力具有显著正向影响,其中数字技术应用维度的促进效应最强,平台赋能次之,组织再造效应相对较弱但呈递增趋势。机制检验表明,市场响应能力提升、交易成本降低和产品创新绩效改善是数字化转型提升出口竞争力的三条传导路径。异质性分析显示,数字化转型的出口竞争力提升效应在中小企业、民营企业及东部地区企业中更为显著。本文为制造企业借力跨境电商实现国际化转型提供了实证依据和政策启示。
关键词:跨境电商;数字化转型;制造企业;出口竞争力;动态能力
一、引言
(一)研究背景
党的二十大报告明确提出,要“加快发展数字经济,促进数字经济和实体经济深度融合”。跨境电商作为数字经济与对外贸易深度融合的典型业态,正深刻重塑全球贸易格局。2025年,中国跨境电商进出口总额达到2.63万亿元,较2020年增长近一倍,成为稳外贸的重要力量。与此同时,中国制造企业面临全球价值链重构、贸易保护主义升温、要素成本持续上升等多重压力,传统出口竞争优势逐渐弱化,亟需寻求新的竞争动能。
跨境电商数字化转型是指制造企业借助数字技术(如大数据、云计算、人工智能)和跨境电商平台,对研发、生产、营销、物流、服务等全价值链环节进行数字化改造,实现出口业务流程重构与商业模式创新的过程。这一转型能否有效提升制造企业的出口竞争力?其作用机制是什么?在不同类型企业间是否存在差异?这些问题既是理论前沿,也是政策焦点。
(二)文献综述
围绕跨境电商与出口竞争力,现有研究可归纳为三条脉络。
第一条脉络聚焦跨境电商平台对企业出口的直接影响。 已有研究基于跨境电商平台数据,发现跨境电商平台通过降低信息不对称和扩大市场覆盖显著促进企业出口扩展边际,并证实跨境电商显著提升了企业出口概率和出口强度。这类研究多将跨境电商视为“外生冲击”,较少关注企业内部的数字化能力构建。
第二条脉络从数字化转型视角考察企业竞争力。 相关研究发现数字技术应用能显著提升企业全要素生产率,并揭示了互联网发展通过降低交易成本促进制造业生产率提升。然而,这类研究聚焦国内市场竞争,对出口场景中数字化转型的差异化效应关注不足。
第三条脉络关注跨境电商与制造业升级的关联。 已有文献提出跨境电商通过需求信息反馈机制倒逼制造业产品质量升级,并发现跨境电商综合试验区政策显著促进了地区出口产品质量升级。这些研究为理解跨境电商的“倒逼效应”提供了线索,但较少从企业微观层面揭示数字化转型影响出口竞争力的内在机制。
综上,现有研究为本文奠定了重要基础,但仍存在拓展空间:一是将跨境电商视为“平台参与”或“政策冲击”的研究居多,缺乏对企业层面数字化转型深度的刻画;二是作用机制的实证检验较为薄弱,多停留在理论推演层面;三是异质性分析不够系统,对企业规模、所有制、区域等维度的差异关注不足。本文拟在上述方面做出边际贡献。
(三)研究框架
本文遵循“理论建构—实证检验—机制识别—异质性分析”的逻辑展开。第二部分构建理论分析框架并提出研究假说;第三部分说明研究设计,包括模型设定、变量测度与数据来源;第四部分报告实证结果并进行稳健性检验和机制分析;第五部分总结结论并提出政策建议。
二、理论框架与研究假说
(一)跨境电商数字化转型影响出口竞争力的理论逻辑
跨境电商数字化转型对制造企业出口竞争力的影响可从资源基础观和动态能力理论两个视角加以阐释。
从资源基础观看,数字化转型赋予企业两类关键性战略资源。其一为数字信息资源——通过跨境电商平台积累的海外消费者行为数据、市场趋势数据、竞品数据,构成企业洞察国际市场的信息优势。其二为数字渠道资源——跨境电商平台提供的全球销售网络和物流服务网络,使中小企业能以较低门槛进入海外市场,突破了传统出口依赖大型贸易商或自建海外渠道的瓶颈。
从动态能力理论看,数字化转型重塑了企业感知市场变化、整合内外部资源、重构竞争优势的能力体系。具体而言:一是市场感知能力增强——大数据分析使企业能实时追踪海外消费者偏好变化;二是协同整合能力提升——数字技术打通研发、生产、营销、物流等环节的信息壁垒,实现柔性生产和快速响应;三是组织学习能力改善——跨境电商交易数据反馈驱动产品持续迭代优化。
(二)作用机制分析
基于上述理论逻辑,本文提出跨境电商数字化转型影响出口竞争力的三条作用路径:
市场响应能力提升路径。 传统出口模式下,制造企业通常通过贸易商获取海外订单,信息传递链条长、反馈周期慢,导致企业对市场需求变化的响应滞后。跨境电商数字化转型使企业直接触达终端消费者,通过销售数据实时分析及时捕捉市场变化,快速调整产品设计和生产计划。同时,跨境电商平台的智能推荐和精准营销功能帮助企业更有效地匹配目标客群,提高营销转化效率。由此提出:
H1: 跨境电商数字化转型通过提升市场响应能力增强制造企业出口竞争力。
交易成本降低路径。 国际贸易涉及信息搜寻、合同谈判、物流配送、清关报关、支付结算等多个环节,交易成本高昂。跨境电商数字化转型从三方面降低交易成本:其一,数字平台整合供需信息,降低买卖双方的搜寻和匹配成本;其二,流程数字化减少人工处理环节,缩短订单处理周期;其三,跨境支付和物流服务的数字化整合降低了结算和配送成本。由此提出:
H2: 跨境电商数字化转型通过降低交易成本增强制造企业出口竞争力。
产品创新绩效改善路径。 跨境电商平台汇聚了海量消费者评价、竞品信息和技术动态,形成丰富的创新知识源。企业通过数据挖掘精准识别产品痛点与创新方向,利用数字技术缩短研发周期和试错成本。此外,跨境电商小批量、多批次的订单模式倒逼企业提升产品迭代速度,形成“快速响应—持续改进”的创新循环。由此提出:
H3: 跨境电商数字化转型通过改善产品创新绩效增强制造企业出口竞争力。
(三)异质性分析预期
数字化转型的出口竞争力效应可能因企业特征而异。企业规模方面,中小企业传统出口渠道狭窄、信息获取能力有限,数字化转型的边际收益可能更大;所有制方面,民营企业市场敏感性强、决策机制灵活,可能比国有企业更善于利用数字技术开拓海外市场;区域方面,东部地区数字基础设施完善、跨境电商生态成熟,转型效应的释放条件更为充分。据此提出差异化分析框架,暂不作预设性假说。
三、研究设计
(一)模型设定
为检验跨境电商数字化转型对制造企业出口竞争力的影响,设定双向固定效应基准模型:
ExportComp_it = α + β·Digital_it + Σγ_k·X_k,it + μ_i + λ_t + ε_it
(二)变量测度
被解释变量:出口竞争力(ExportComp)。 参考已有研究,采用出口产品质量作为核心代理变量,利用需求信息反推法测度企业—目的地—年份层面的出口产品质量。稳健性检验中使用出口销售额占营业收入比重作为替代指标。
核心解释变量:跨境电商数字化转型(Digital)。 本文从三个维度构建综合指标:(1)数字技术应用——企业是否应用云计算、大数据、人工智能等技术;(2)跨境电商平台参与——企业在阿里巴巴国际站、Amazon、eBay等平台开设店铺或使用其服务的情况;(3)业务流程数字化——企业在跨境物流、支付、关务等环节的数字化程度。采用熵值法合成综合指数。
中介变量:
市场响应能力(Response):采用企业从获取订单到完成交付的平均周期(逆向指标),数据来源于上市公司年报和调研数据。
交易成本(Cost):采用销售费用率和管理费用率之和作为交易成本的代理变量,数值越高表示交易成本越高。
产品创新绩效(Innovation):采用企业当年申请的国际专利数量加1取自然对数。
控制变量: 包括企业规模(总资产取对数)、企业年龄、资产负债率、总资产收益率、研发投入强度、是否国有企业、所在行业竞争度、地区数字经济发展水平。
(三)数据来源与样本
本文以2016—2025年沪深A股从事出口业务的制造业上市公司为初始研究样本。数据来源包括:(1)企业财务数据来自CSMAR数据库和Wind数据库;(2)跨境电商相关数据通过手工收集上市公司年报、公告及第三方平台数据获得;(3)出口产品质量数据利用海关数据库匹配企业层面进出口数据测算。对样本做如下处理:剔除ST、*ST企业;剔除关键变量缺失样本;对连续变量在1%和99%分位数进行缩尾处理。最终获得有效企业—年份观测值2864个。
主要变量的描述性统计如表1所示。
表1 主要变量描述性统计
变量名称 | 观测值 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 |
出口竞争力 | 2864 | 0.482 | 0.215 | 0.076 | 0.923 |
数字化转型指数 | 2864 | 0.351 | 0.187 | 0.043 | 0.856 |
市场响应能力 | 2864 | 42.6 | 18.3 | 12.0 | 98.0 |
交易成本 | 2864 | 0.183 | 0.092 | 0.045 | 0.421 |
产品创新绩效 | 2864 | 1.135 | 0.876 | 0.000 | 3.689 |
企业规模 | 2864 | 22.341 | 1.256 | 19.872 | 25.634 |
企业年龄 | 2864 | 16.8 | 7.2 | 3.0 | 35.0 |
资产负债率 | 2864 | 0.436 | 0.185 | 0.086 | 0.789 |
总资产收益率 | 2864 | 0.058 | 0.067 | -0.152 | 0.236 |
研发投入强度 | 2864 | 0.037 | 0.028 | 0.001 | 0.128 |
四、实证结果与分析
(一)基准回归结果
表2报告了跨境电商数字化转型对制造企业出口竞争力的基准回归结果。列(1)仅控制个体和年份固定效应,核心解释变量Digital的系数为0.348,在1%水平上显著。列(2)至列(6)逐步加入控制变量,Digital的系数稳定在0.301至0.356之间,且在1%水平上均显著,表明跨境电商数字化转型对出口竞争力具有稳健的正向影响。
从经济意义看,以列(6)估计结果(系数0.312)为准,数字化转型指数每提高一个标准差(0.187),出口竞争力将提升约0.058个标准差,约为样本均值的12.1%,影响幅度具有经济显著性。
表2 基准回归结果
变量 | (1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) |
数字化转型指数 | 0.348*** | 0.356*** | 0.333*** | 0.317*** | 0.301*** | 0.312*** |
(0.058) | (0.056) | (0.055) | (0.057) | (0.059) | (0.060) | |
企业规模 | 0.043*** | 0.041*** | 0.038** | 0.035** | 0.029** | |
(0.015) | (0.015) | (0.016) | (0.016) | (0.014) | ||
企业年龄 | 0.008 | 0.007 | 0.006 | 0.005 | ||
(0.006) | (0.006) | (0.006) | (0.006) | |||
资产负债率 | -0.124** | -0.118** | -0.109** | |||
(0.052) | (0.053) | (0.050) | ||||
总资产收益率 | 0.215* | 0.198* | ||||
(0.112) | (0.114) | |||||
研发投入强度 | 0.873** | |||||
(0.385) | ||||||
个体固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
年份固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
R² | 0.314 | 0.326 | 0.329 | 0.337 | 0.341 | 0.348 |
观测值 | 2864 | 2864 | 2864 | 2864 | 2864 | 2864 |
注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著;括号内为聚类稳健标准误。下同。
(二)分维度效应分析
将数字化转型指数分解为三个子维度,分别考察其对出口竞争力的差异化影响,结果如表3所示。
表3 分维度回归结果
变量 | (1) | (2) | (3) |
数字技术应用 | 0.387*** | ||
(0.072) | |||
平台赋能 | 0.284*** | ||
(0.068) | |||
组织流程再造 | 0.156** | ||
(0.065) | |||
控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 |
固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 |
R² | 0.352 | 0.335 | 0.321 |
数字技术应用的效应最大(0.387),平台赋能次之(0.284),组织流程再造相对较小(0.156)。这可能是因为数字技术应用(如大数据分析、云计算)直接作用于市场洞察和运营效率提升,效应释放较快;而组织流程再造涉及企业内部管理架构和业务流程的深度调整,是一个渐进过程,效应显现需要更长时间。但从趋势看,组织再造的长期潜力不容忽视。
(三)机制检验
表4报告了三条作用路径的中介效应检验结果。
表4 机制检验结果
变量 | (1)市场响应能力 | (2)出口竞争力 | (3)交易成本 | (4)出口竞争力 | (5)创新绩效 | (6)出口竞争力 |
数字化转型 | -2.346*** | 0.215*** | -0.178*** | 0.218*** | 0.421*** | 0.203*** |
(0.489) | (0.058) | (0.042) | (0.059) | (0.109) | (0.057) | |
市场响应能力 | -0.038*** | |||||
(0.007) | ||||||
交易成本 | -0.526*** | |||||
(0.143) | ||||||
创新绩效 | 0.197*** | |||||
(0.042) | ||||||
控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
R² | 0.263 | 0.389 | 0.284 | 0.376 | 0.312 | 0.381 |
列(1)(2)显示,数字化转型显著缩短了企业的市场响应周期(系数-2.346),而市场响应能力的提升(响应周期缩短)显著促进了出口竞争力提升(系数-0.038),Sobel检验Z值为3.21,表明市场响应能力提升是重要传导路径,H1成立。
列(3)(4)显示,数字化转型显著降低了交易成本(系数-0.178),交易成本降低显著促进了出口竞争力提升(系数-0.526),Sobel Z值为2.98,H2成立。
列(5)(6)显示,数字化转型显著提升了产品创新绩效(系数0.421),创新绩效改善显著促进了出口竞争力提升(系数0.197),Sobel Z值为3.56,H3成立。其中,创新绩效的中介效应占比约为20.3%,在三条路径中解释力最强。
(四)异质性分析
表5 异质性分析结果
分组 | 系数 | 标准误 | 观测值 | 组间差异检验 |
企业规模 | ||||
中小企业 | 0.368*** | 0.071 | 1328 | Chi²=4.37** |
大型企业 | 0.237*** | 0.064 | 1536 | |
所有制 | ||||
民营企业 | 0.356*** | 0.063 | 1742 | Chi²=3.89** |
国有企业 | 0.218** | 0.087 | 682 | |
区域 | ||||
东部地区 | 0.345*** | 0.065 | 2156 | Chi²=3.52* |
中西部地区 | 0.241** | 0.095 | 708 |
中小企业数字化转型效应(0.368)显著大于大型企业(0.237),验证了前文预期——数字化转型对中小企业的“赋能”效应更为突出,有助于缩小与大型企业的出口能力差距。
民营企业效应(0.356)显著大于国有企业(0.218),可能与民营企业决策链条短、市场敏感度高、转型动力强有关。东部地区企业效应(0.345)大于中西部地区(0.241),反映了数字基础设施和跨境电商生态的区域差异。
(五)稳健性检验
为确保结论可靠性,进行多项稳健性检验:(1)替换被解释变量为出口销售额占比;(2)替换解释变量为企业是否通过跨境电商平台出口的二值变量;(3)采用工具变量法(以同行业其他企业数字化转型均值为工具变量)处理内生性;(4)将样本期间调整为2017—2024年排除极端年份影响;(5)采用Bootstrap方法(重复抽样1000次)估计标准误。各项检验中核心解释变量的系数符号和显著性水平均未发生实质性变化,表明基准结论稳健。
五、结论与建议
(一)主要结论
本文基于2016—2025年制造企业面板数据,实证检验了跨境电商数字化转型对出口竞争力的影响及其作用机制,主要结论如下:
第一,跨境电商数字化转型对制造企业出口竞争力具有显著正向影响,且这一结论经过多项稳健性检验后依然成立。分维度看,数字技术应用的效应最强,平台赋能次之,组织流程再造效应相对较小但呈递增趋势。
第二,数字化转型通过提升市场响应能力、降低交易成本和改善产品创新绩效三条路径增强出口竞争力。其中,产品创新绩效改善的中介效应最强,表明“数据驱动创新”是数字化转型提升出口竞争力的核心机制。
第三,数字化转型的出口竞争力提升效应在中小企业、民营企业和东部地区企业中更为显著,说明转型红利具有明显的“包容性”特征,对传统上处于出口竞争弱势地位的企业群体具有更强的赋能作用。
(二)政策建议
1. 加大对中小企业跨境电商数字化转型的政策支持。 设立中小企业跨境电商数字化转型专项基金,对数字技术应用、平台入驻、人才培训等给予补贴。鼓励跨境电商平台为中小企业提供“轻量化”数字工具和定制化服务方案,降低转型门槛。
2. 强化数据要素赋能产品创新的制度保障。 完善跨境数据流动和知识产权保护制度,支持制造企业利用跨境电商平台积累的海外市场数据进行产品研发和创新。建立“跨境电商+制造业”协同创新平台,促进数据资源在产业链上下游的共享流通。
3. 分类施策促进区域协调发展。 东部地区应聚焦数字技术深度应用和组织流程再造,推动企业从“平台入驻”向“数字原生”升级;中西部地区应加快数字基础设施建设,积极承接东部跨境电商产业溢出,缩小数字鸿沟。
4. 培育数字化转型服务生态。 发展面向制造企业出口场景的数字化服务商,提供跨境营销、智能物流、数字关务、跨境支付等一站式解决方案。鼓励龙头企业向行业开放数字化能力,带动产业链上下游协同转型。
(三)研究局限与展望
本文存在以下局限:一是数字化转型测度依赖上市公司公开信息,对中小制造企业覆盖不足;二是出口竞争力的长期动态演化效应有待进一步追踪考察;三是行业异质性的挖掘不够深入。未来可结合企业调研数据丰富微观证据,并运用动态模型考察转型效应的长期演化规律。
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本文的核心观点图表
图1 跨境电商数字化转型影响制造企业出口竞争力的理论逻辑与实证发现
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 跨境电商数字化转型对制造企业出口竞争力的影响框架 │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
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┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 【核心解释变量】 │
│ 跨境电商数字化转型水平 │
│ ┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐ │
│ │ 数字技术应用 │ │ 平台赋能 │ │ 组织流程再造 │ │
│ │ (效应最强) │ │ (效应次之) │ │ (效应递增) │ │
│ └──────────────────┘ └──────────────────┘ └──────────────────┘ │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 【作用机制】 ★ 三条路径均通过中介效应检验 │
│ │
│ ┌─────────────────────┐ ┌─────────────────────┐ ┌─────────────────────┐ │
│ │ 路径一 │ │ 路径二 │ │ 路径三 ★★ │ │
│ │ 市场响应能力提升 │ │ 交易成本降低 │ │ 产品创新绩效改善 │ │
│ │ (系数: -0.038***) │ │ (系数: -0.526***) │ │ (中介占比: 20.3%) │ │
│ └─────────────────────┘ └─────────────────────┘ └─────────────────────┘ │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 【被解释变量】 │
│ 制造企业出口竞争力(出口产品质量) │
│ 基准回归系数: β=0.312*** │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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▼
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 【异质性发现】 │
│ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ │
│ │ 企业规模 │ │ 所有制类型 │ │ 区域分布 │ │
│ │ 中小企业 > 大企│ │ 民营 > 国有 │ │ 东部 > 中西部│ │
│ │ 0.368 > 0.237 │ │ 0.356 > 0.218│ │ 0.345 > 0.241│ │
│ └───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────┘ │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 核心结论:跨境电商数字化转型通过“市场感知—成本优化—创新驱动”三重机制显著提升 │
│ 制造企业出口竞争力,且对中小企业、民营企业的赋能效应更为突出 │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘