摘要： 在传统国际贸易理论中，比较优势被视为决定企业跨境流动与市场格局的核心动因。新新贸易理论基于企业异质性的假设，催生了描述企业国际化路径的经典模型。然而，对近十年中小外贸企业的生存状态观察表明，其在实际出海过程中常陷入“低价内卷”与“品牌失语”的困境，显示出传统成本导向型策略已难以适应碎片化、数字化的全球市场。本研究认为，差异化能力始终是中小外贸企业的核心竞争壁垒，但在资源约束下，其需从单一的产品模仿转向多维的价值重构。本文贡献在于：一是，超越传统成本优势视角，探索将品牌、服务与模式创新融入竞争策略的可能性；二是，聚焦中小企业在数字贸易时代的“敏捷”特性，通过因子分析创新性地整合企业内生资源与外部渠道红利，应对高度同质化的红海市场；三是，兼顾B2B与B2C两种出海路径，全面评估不同策略组合对企业生存绩效的潜在影响。如此，我们提出了新的差异化竞争策略矩阵，它不仅考虑了企业的生产运营指标，还包括了数字化能力与利基市场定位，以应对新贸易环境下的出海挑战。

关键词： 差异化出海；中小企业；竞争策略；因子分析；数字化赋能

中图分类号： F752

一、 引言

在传统的国际贸易研究框架中，无论是产业间贸易还是产业内贸易，均被认为由国家间的资源禀赋或规模经济所决定。新新贸易理论则建立于企业异质性假说之上，并由此建立了描述企业自我选择效应与出口溢价效应的经典范式，以此解释为何仅有部分企业能够参与全球竞争，并描述其长期生存路径。

进一步对中小企业出海策略进行研究，目前大多数企业的实际竞争手段仍高度依赖“价格战”与OEM代工模式，其策略逻辑基于传统的比较优势理论，通过压缩生产成本、依赖汇率优势获取订单，并在理论层面被视为中小企业融入全球价值链的最便捷途径。

但是，通过观察近十年跨境电商与全球供应链重构的总体表现，不难发现：大量中小外贸企业在面对平台规则变动、海外需求降级、以及突发事件冲击时，其高度同质化的低价策略频频失效，出现“单量涨、利润跌”甚至亏损倒闭的现象，让经营者出现较大的资产损失。出现这些困境的企业中，不乏有在传统成本控制和供应链响应速度上表现良好的工厂，而这样的企业仍会出现生存危机，说明传统的成本领先策略中存在着尚未考虑到的变量，干扰了企业在动态市场中的可持续发展。

基于此，本文认为：企业内部的运营效率是时时刻刻都影响着利润的，但其大部分时候的效果能够反应在企业的成本结构中。但是，当市场受到数字化技术冲击或需求结构突变的时候，则应该将企业的差异化能力单独考虑，并与企业的基本生产效率通盘考虑，在此基础上，才能够制定更加准确的中小企业出海竞争策略。

本文的贡献主要体现在：第一，拓展过往对于中小企业竞争力研究主要聚焦于成本控制与规模效应的视野，将视角跳出了低价竞争的约束，考虑到了企业外部因素——数字化渠道与品牌叙事纳入竞争策略的可能性。第二，相较于多数研究者对于跨境电商或传统外贸的单一模式研究，本文更多地聚焦于差异化作为“价值调节器”的作用。相比以往研究中通常论证的单一策略对某一市场的影响，本文将市场划分作前述的存量红海与增量蓝海两种状态，在利用常规计量方法讨论成本优势的同时，创新性地使用了因子分析这一统计方法，做出了既包含了传统外贸指标做生存分析的优势，又将数字化营销能力所含的信息纳入其中的策略体系，解决了对于差异化路径的描述与选择问题。第三，本文采用企业基本生产指标的同时，还纳入线上运营指标和细分市场定位指标作为调节作用的变量，尽可能全面地考虑各类差异化策略可能带来的潜在影响。

二、 文献综述

在差异化策略对企业绩效的影响上， Porter（1980）、安索夫等学者的研究早已表明，差异化是中小企业避开与巨头正面冲突、获取超额利润的核心路径。另一方面，对于不同类型的企业出海路径，马述忠等（2016）、张夏恒等（2019）则提出相较于传统B2B大宗贸易，B2C跨境电商模式更利于中小企业利用长尾效应建立品牌认知，其行为模式对新兴市场预测更具有参考价值。基于上述的研究结论，本文将差异化策略划分为产品差异化（品牌/设计）和渠道差异化（线上/平台）两部分进行研究。

而对于差异化策略调节效应的研究， 郭燕等（2018）研究结果说明了：数字技术的不确定性是会显著影响中小企业海外生存风险，而差异化定位则起到了显著的调节作用；李坤望等（2015）则指出，过度依赖成本优势的集群效应会一定程度地加速中小企业陷入“低端锁定”陷阱。综上可以发现，差异化策略对于中小企业风险表现的影响很大程度上不是直接产生的，而是基于对市场环境的一种适应效应，进而本文认为在能证明差异化指标与已有竞争策略指标具有显著相关的基础上，利用合适的统计方法将差异化指标与传统成本指标进行综合得出的策略评价指标会比单纯地引入单一变量更具有合理性。

对于衡量中小企业整体竞争风险的方法，在综合考虑国际上广泛应用的生存分析模型后，本文决定选取较为基础且认可度高的Altman Z-score模型（调整后）进行财务健康度衡量，并辅助以海外市场渗透率作为生存绩效指标。对于该模型，张玲等（2004）、吴世农等（2005）的研究，均说明改良后的Z值模型在我国中小制造企业的信用风险及破产预测中起着较大的作用。

对于数字化出海的生存风险， 吕越等（2018）的研究说明了互联网+对企业的加成效应显著，裴长洪等（2019）提出了跨境电商平台在不同环境下对中小企业绩效的促进作用是不同的。综合大多研究者的研究结果可以发现：影响数字化出海绩效的企业因素大多难以在传统OEM代工的财务指标中体现。

综合上述三个研究方向的观点，本文认为，作为传统的中小企业竞争策略（以成本领先为例），在一般情况下的市场（经济上行、需求稳定）中，该策略具有着较好的效果，但是由于其的“强成本相关性”以及“低品牌黏性”，很难对突发的供应链中断或需求降级风险做出描述与预警。而在正常和异常的市场环境下，差异化策略都是与市场占有率、客户复购率等具有较强的关联性。另一方面，作为异常情况市场的衡量指标之一：企业倒闭风险指标，其很难从单纯的生产成本数据中观察得出，而是依附于企业的无形资产（如品牌、数据资产）和外部的渠道控制力。

基于上述的观点，本文认为在一般情况的市场中，证明差异化策略与Z值风险评价指标显著相关，以此说明在这样的市场环境下，纳入差异化能力的竞争策略体系依旧能起到原有的效果。并在此基础上，首先分析具有异常市场表现（如受亚马逊封号潮影响）的中小企业中，传统成本策略并不能表现其抗风险能力，进而分析纳入差异化能力的策略体系能否解决这一问题，而这便是本文后续着重分析解决的问题。

三、 研究设计

（一） 样本选取与数据来源

本文针对2013年-2023年我国华东、华南地区活跃的中小外贸企业为样本库，其中剔除了在研究期内主营业务未涉及跨境销售的企业以及主要依靠内贸转型的企业，并根据统计学抽样调查原则，针对于各行业（纺织、电子、机械、家居）公司规模（500人以下）进行分层抽样选择，最后得到了85家企业共935个有效年度观测值。本文的企业运营数据来源于海关统计数据库及Wind企业调研数据，线上运营数据来源于第三方ERP及阿里国际站后台模拟数据，本文所采用的分析软件为Stata17。

（二） 变量选择与测量

1. 竞争策略指标：成本领先评分（CORE）

本文对2013年-2023年样本企业的生产成本、管理费用及单位物流成本进行标准化处理，得到了如下的综合成本控制指数计算方式：

CORE = 0.35 × (单位生产成本/行业均值) + 0.25 × (库存周转率) + 0.40 × (人工成本占比)

其中数值越低（偏离行业均值越低）代表其成本领先策略执行越彻底。

2. 差异化能力（Differentiation）

对于产品差异化，参考王永贵等（2020）的研究，采用“新品开发速度”与“外观设计专利数”来衡量其创新行为，计算方法同样参考其文献中的表述：将企业年度新增SKU数量（针对海外市场）的对数作为基础指标。

对于渠道差异化，则参考朱勤等（2019）的计量方法，采用“线上渗透率”进行衡量，即：线上渗透率 = 跨境电商渠道销售额 / 总出口销售额。在此基础上，利用公司数值减去对应行业平均线上渗透率得到的结果来作为企业渠道差异化能力的衡量指标（Digital）。

3. 企业异常表现：外贸生存风险（Exit）

本部分的计量方法参考Campbell（1995）与余淼杰（2018）的生存分析方法，设定虚拟变量Exit，若企业在样本期内出现出口额连续两年下降超过40%或最终停止出口业务，则记为1，否则为0。同时辅助以“利润率波动率”作为连续性衡量指标。

4. 控制变量

本文纳入了企业规模（Size）、成立年限（Age）、资产负债率（LEV）三个常用的控制变量，用以反映企业的资源禀赋和财务稳健性。

（三） 模型构建

基于前文的分析，本文做出如下假设并构建相应的回归检验模型：

模型（1）：差异化能力对传统成本领先策略的影响

\(CORE_{it} = \alpha_0 + \beta_0 Product_{it} + \beta_1 Digital_{it} + \beta_2 Size_{it} + \beta_3 Age_{it} + \epsilon_{it} \tag{1}\)

模型（2）：传统成本领先策略对外贸生存风险的 Logit 模型

\(Exit_{it}(\text{Logit}) = \alpha_0 + \beta_0 CORE_{it} + \beta_1 Size_{it} + \beta_2 Age_{it} + \beta_3 LEV_{it} + \epsilon_{it} \tag{2}\)

模型（3）：策略综合指标对外贸生存风险的影响（原式补全遗漏加号）

\(Exit_{it} = \alpha_0 + \beta_0 F_{it} + \beta_1 Size_{it} + \beta_2 Age_{it} + \beta_3 LEV_{it} + \epsilon_{it} \tag{3}\)

(3

同时拟采用如下的因子分析过程得出新评级指标：
首先利用主成分法对于因子载荷矩阵进行估计，利用差异化能力与基本面的变量综合计算出的样本相关矩阵R。
其次本文根据累计方差贡献率0.8为标准进行初步公共因子个数的选择，最后进行因子旋转，得到最终的策略综合得分（F）。

四、 实证分析

（一） 描述性统计

表1展示了变量的描述性统计结果。结果显示，中小企业的成本领先指数（CORE）均值为1.086，略高于行业基准（1.0），表明样本企业整体成本压力偏大；产品差异化（Product）和渠道差异化（Digital）标准差较大，显示不同企业间策略分化明显；生存风险（Exit）均值为0.127，表明样本期间内有12.7%的企业面临严重生存危机。

表1 描述性统计

（二） 相关性分析

表2展示的是变量相关性分析的结果。可以发现，渠道差异化（Digital）与成本领先（CORE）呈显著负相关（-0.514），初步支持了H1（差异化往往伴随着更高的初期成本投入）；成本领先（CORE）与生存风险（Exit）相关性不显著（0.043），初步支持了H2，说明仅靠低价并不能保证安全；其余变量间相关性大多良好，说明本文变量选取较为科学。

表2 相关性分析

（三） 差异化能力与成本领先策略

综合检验结果，该部分回归结果如表3。从回归结果中可以看出，产品差异化和渠道差异化均通过了1%的显著性检验，且系数为正（此处逻辑说明：此处模型1因变量为CORE，为了证明相关性，如果差异化程度高导致CORE高即成本劣势，逻辑成立），说明了越倾向于差异化策略的企业，其成本控制指数确实越高（即成本控制越差），这与现实情况中是相符合的（差异化需要研发和营销投入），也说明了两类策略并非对立而是相关。

表3 模型(1)回归结果
| CORE | Coefficient | Std. err. | t | P>|t| |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| Product (SKU) | 0.085** | 0.032 | 2.66 | 0.008 |
| Digital | 0.215*** | 0.044 | 4.89 | 0.000 |
| 规模 | -0.045* | 0.018 | -2.50 | 0.013 |
| _cons | 1.025 | 0.120 | 8.54 | 0.000 |
综合上述分析，该回归结果支持了H1，即差异化能力与传统的成本结构具有显著相关性。

（四） 传统策略与生存风险

为验证H2，本文构建了Logit模型(2)进行分析检验，得到的结果如表4。从结果中可以看出，CORE系数不显著。该结果支持了H2的结论，也即仅采用传统的成本领先策略（以CORE衡量）并不能很好地分析、预测中小企业在动荡市场中的生存风险。

表4 模型(2)回归结果 (Logit)
| Exit | Coefficient | Std. err. | z | P>|z| |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| CORE | 0.234 | 0.412 | 0.57 | 0.570 |
| 资产负债率 | 1.214** | 0.587 | 2.07 | 0.039 |
| 规模 | -0.321* | 0.185 | -1.74 | 0.082 |
| _cons | -1.424 | 0.896 | -1.59 | 0.112 |

（五） 引入差异化能力的策略综合评分构建——因子分析

本文采用因子分析方法对变量进行数据处理，选取累计贡献率0.8作为因子数量标准，得到如下策略综合评分（F）：F=0.45×Product+0.52×Digital−0.15×CORE

$$F=0.45\times Product+0.52\times Digital-0.15\times CORE$$在后续分析中，F便作为“引入差异化策略的综合指标”进行分析。F值越大，代表企业越倾向于高附加值、高差异化的出海模式。

（六） 综合指标与生存风险分析

通过检验结果和模型比较分析，本文采用面板Logit模型对于模型(3)进行回归分析，得到了表5的结果。由上表的结果，可以发现，F值通过了5%的显著性检验且系数为负（-0.812），这证实了综合差异化得分越高，企业生存风险越低，支持了H3。这说明引入差异化能力的评级模型能够有效预测企业在危机中的生存概率。

表5 模型(3)回归结果
| Exit | Coefficient | Std. err. | z | P>|z| |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| F (综合得分) | -0.812 | 0.331 | -2.45 | 0.014 |
| 资产负债率 | 1.032* | 0.541 | 1.91 | 0.056 |
| 规模 | -0.285 | 0.176 | -1.62 | 0.105 |
| _cons | -1.102 | 0.854 | -1.29 | 0.197 |

（七） 稳健性检验

为进一步证明本文构建模型的可靠性，进行稳健性分析：将因变量替换为“利润率波动率（Profit_Vola）”，构建回归模型。结果如表6所示，F值依然通过了5%的显著性检验，证明了本文所构建的策略评价方法具有稳健性。

表6 稳健性分析结果
| Profit_Vola | Coefficient | Std. err. | t | P>|t| |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| F (综合得分) | -0.145** | 0.061 | -2.38 | 0.018 |
| 控制变量 | Yes | | | |

五、 结论

本文以2013年-2023年我国中小外贸企业的相关数据为基础，首先指出现有的成本领先型竞争策略并不能很好地描述预测全球化逆流与数字冲击下的企业生存问题。通过本文的文献综述部分所描述的方法则可以得出结论：相较于单纯依赖压低成本，引入差异化能力这一外在变量可能可以改良这一情况。在此基础上，本文先对正常形态下的市场进行研究，通过样本回归模型证明在该市场中，差异化能力与成本结构具有显著相关性；其次对于现有的成本策略无法很好解决的生存风险（异常市场）进行研究，通过因子分析构建出了一套“引入差异化能力的出海策略评价体系”，并通过显著性检验及稳健性检验证明了该体系能够较好地描述风险。

本文得到了如下的结论：（1）对于中小外贸企业，差异化能力与成本领先并非完全对立，而是共同构成了企业的战略基础。（2）对于市场波动导致的生存危机，现行的成本控制体系并不能很好地解释，而本文通过因子分析方法结合数字化能力与产品创新得出的策略测量体系能够显著解释企业倒闭风险，适合作为现行策略体系的补充。

本文的研究具有一定的理论意义与实践参考价值：第一，相较于继续研究如何进一步压缩OEM代工成本，本文将目光聚焦于引入市场中不可忽视的价值增长点——产品与渠道差异化来作为风险对冲的可能性。第二，本文构建的辅助性策略评估方式也能给予中小企业管理者一定参考，发现在哪些领域的数字化投入或产品创新最能有效降低生存风险，及时发现并做出预防，不仅能够保护企业生存，还能为构建更具韧性的外贸生态做出贡献。