Promoting Stability through Digitalization: Digital Technology Application and Urban Export Resilience
-
摘要: 在贸易强国建设战略驱动与全球贸易格局深度调整的背景下，数字技术应用已成为中国突破传统竞争壁垒、构建国际竞争新优势的核心路径。以2009—2023年285个地级市为研究样本，深入探究数字技术应用对城市出口韧性的影响效应与机制。研究发现，数字技术应用显著增强了城市出口韧性，且该结论通过了一系列稳健性检验与内生性检验。机制检验发现，数字技术应用能够通过缓解资源错配与提高创新效率赋能城市出口韧性。调节效应表明，“有为政府”与“有效市场”能够强化数字技术应用对城市出口韧性的影响效应。异质性分析表明，数字技术应用的赋能效应在胡焕庸线东南侧、初始数字基础设施水平较高以及知识产权保护强度较高的地区表现更为突出。本研究为数字技术应用价值释放、增强城市出口韧性提供了重要的理论支撑和经验证据。Abstract: Driven by the strategy of building a trading power and amid the profound restructuring of the global trade landscape, digital technology application has become a core path for China to break through traditional competitive barriers and build new advantages in international competition. Taking 285 prefecture-level cities from 2009 to 2023 as the research sample, this paper deeply explores the effect and mechanism of digital technology application on urban export resilience. The study finds that digital technology application significantly enhances urban export resilience, and this conclusion has passed a series of robustness tests and endogeneity tests. Mechanism tests reveal that digital technology application can empower urban export resilience by alleviating resource misallocation and improving innovation efficiency. Moderating effect analysis shows that both the "proactive government" and the "efficient market" can strengthen the impact of digital technology application on urban export resilience. Heterogeneity analysis indicates that the empowering effect of digital technology application is more prominent in regions southeast of the Hu Huanyong Line, regions with higher initial levels of digital infrastructure, and regions with stronger intellectual property protection. This study provides important theoretical support and empirical evidence for unlocking the value of digital technology application and enhancing urban export resilience.
-
表 1 主要变量描述性统计
变量类别 变量名称 变量符号 样本量 均值 标准差 最小值 最大值 被解释变量 城市出口韧性 ExpRes 4 275 -0.001 0.042 -0.173 0.143 解释变量 数字技术应用水平 Digde 4 275 0.002 0.007 0.000 0.051 控制变量 人均经济发展水平 lnpgdp 4 275 10.709 0.725 9.133 12.568 金融发展水平 Fin 4 275 2.563 1.202 0.990 6.999 人力资本水平 Hum 4 275 0.020 0.025 0.001 0.120 产业结构高级化 Struc 4 275 1.059 0.563 0.305 3.501 对外开放水平 Open 4 275 0.002 0.003 0.000 0.012 财政分权度 Finadp 4 275 0.449 0.218 0.093 0.992 城镇化率 Urban 4 275 0.394 0.210 0.107 0.996 
下载: 导出CSV
表 2 基准回归结果
变量 ExpRes (1) (2) (3) (4) Digde 0.208** 0.289*** (2.232) (2.980) Digde_breadth 0.561*** (3.118) Digde_depth 0.487*** (2.848) lnpgdp 0.003 0.003 0.003 (0.463) (0.451) (0.486) Fin 0.001 0.001 0.001 (0.465) (0.438) (0.479) Hum 0.003 0.004 0.005 (0.028) (0.040) (0.054) Struc -0.010** -0.010** -0.010** (-2.434) (-2.444) (-2.418) Open 1.166** 1.152** 1.158** (2.468) (2.443) (2.446) Finadp 0.005 0.005 0.005 (0.355) (0.336) (0.344) Urban -0.029** -0.030** -0.029** (-2.214) (-2.220) (-2.206) 常数项 -0.033*** -0.053 -0.052 -0.055 (-12.769) (-0.796) (-0.778) (-0.820) 城市固定效应 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 样本量 4 275 4 275 4 275 4 275 R2 0.105 0.111 0.111 0.111 注：*、* *、* * *分别表示10%、5%、1%的显著性水平, 小括号内为城市层面的t值。下表同。
下载: 导出CSV
表 3 内生性检验结果
变量 滞后解释变量 工具变量1 工具变量2 PSM检验(7) 滞后一期
(1)滞后两期
(2)第一阶段
(3)第二阶段
(4)第一阶段
(5)第二阶段
(6)Digde 0.307*** 0.250*** 1.820*** 0.948* 0.445** (3.760) (2.770) (3.552) (1.760) (2.136) Ⅳ1 -1.157*** (-4.976) Ⅳ2 0.207*** (5.285) 控制变量 是 是 是 是 是 是 是 城市固定效应 是 是 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 是 Kleibergen-Paap rk LM 22.260*** 29.005*** [0.00] [0.00] Kleibergen-Paap rk Wald F 18.361 27.926 {16.38} {16.38} 样本量 3 990 3 705 4 275 4 275 4 275 4 275 723 R2 0.077 0.080 — 0.011 — 0.010 0.188 注：工具变量小括号内为z值，中括号内为检验对应的P值, 大括号内为检验对应的临界值。
下载: 导出CSV
表 4 城市出口韧性评价指标体系
一级指标 二级指标 三级指标 指标说明 性质 抵抗力与恢复力 区域经济基础 经济规模 地区实际生产总值 + 城镇化率 城镇人口/总人口 + 区位和交通基础 海运条件 距离港口的最近距离 - 陆运条件 人均道路面积 + 对外贸易发展状况 外贸依存度 进出口总额/地区生产总值 + 出口贸易 出口额/进出口总额 + 出口偏离度 (当年出口额-2008年出口额)/2008年出口额 + 外资依存度 外商实际投资额 - 重构力 经济支持 金融发展水平 年末金融机构各项贷款余额/地区生产总值 + 消费能力 人均可支配收入 + 电子商务支持 跨境电商发展 跨境电子商务综合试验区数量 + 政府支出 税收支持 综合保税区数量 + 科技支出水平 科学支出/财政支出 +
下载: 导出CSV
表 6 稳健性检验结果：替换关键变量与剔除特殊样本
变量 替换被解释变量 替换解释变量 剔除特殊样本 指标体系
(1)单一指标
(2)指标体系
(3)改变样本区间
(4)剔除直辖市影响
(5)剔除2015年和2020年样本
(6)Digde 0.422*** 0.125*** 0.002** 0.615*** 0.340*** 0.224** (2.763) (5.811) (2.546) (4.345) (3.382) (2.270) 控制变量 是 是 是 是 是 是 城市固定效应 是 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 样本量 4 275 4 275 4 275 3 135 4 215 3 705 R2 0.558 0.240 0.127 0.090 0.111 0.114
下载: 导出CSV
表 5 城市数字技术应用评价指标体系
一级指标 二级指标 三级指标 指标说明 性质 数字技术应用水平 数字基础设施支撑 宽带互联网普及率 每万人互联网宽带接入用户数 + 移动电话普及率 每万人移动电话年末用户数 + 光缆密度 长途光缆线路长度/行政区域面积 + 数字产业发展水平 信息产业发展 计算机服务和软件从业人员占比(%) + 电信产业发展 人均电信业务收入(万元) + 电商产业发展 电子商务交易额 + 数字技术创新能力 数字创新要素支撑 科学技术支出占GDP比值 + 数字专利申请量 数字专利申请总量(个) + 数字技术授权量 数字专利授权总量(个) + 数字普惠金融应用 数字普惠金融覆盖广度 数字普惠金融覆盖广度指数 + 数字普惠金融使用深度 数字普惠金融使用深度指数 + 数字普惠金融数字化程度 数字普惠金融数字化程度指数 +
下载: 导出CSV
表 7 稳健性检验结果：双重机器学习与排除竞争性假
变量 双重机器学习 排除竞争性假设 拉索回归算法
(1)梯度提升算法
(2)宽带中国试点政策
(3)跨境电商综合试验区
(4)综合考虑
(5)Digde 0.255*** 0.274*** 0.265*** 0.292*** 0.269** (3.338) (3.664) (2.609) (2.823) (2.512) Did1 0.002 — 0.002 (0.540) (0.543) Did2 — 0.000 0.000 (-0.063) (-0.102) 控制变量 是 是 是 是 是 城市固定效应 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 样本量 4 275 4 275 4 275 4 275 4 275 R2 — — 0.111 0.111 0.111
下载: 导出CSV
表 8 缓解资源错配中介机制的检验结果
变量 资源扭曲程度 资本扭曲程度 劳动力扭曲程度 Dist
(1)ExpRes
(2)DistK
(3)ExpRes
(4)DistL
(5)ExpRes
(6)Digde -3.998*** -4.556*** -1.914*** (-4.110) (-4.334) (-3.753) Dist -0.017* (-1.821) DistK -0.015* (-1.684) DistL -0.019** (-2.009) 控制变量 是 是 是 是 是 是 城市固定效应 是 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 样本量 4 275 4 275 4 275 4 275 4 275 4 275 R2 0.270 0.197 0.461 0.121 0.573 0.122
下载: 导出CSV
表 9 提升创新效率中介机制的检验结果
变量 创新效率 技术研发效率 成果转化效率 Inno
(1)ExpRes
(2)Tech
(3)ExpRes
(4)Conv
(5)ExpRes
(6)Digde 0.183*** 0.070*** 0.099*** (8.177) (5.852) (10.143) Inno 0.822** (2.208) Tech 1.308* (1.750) Conv 1.974*** (2.651) 控制变量 是 是 是 是 是 是 城市固定效应 是 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 样本量 4 275 4 275 4 275 4 275 4 275 4 275 R2 0.481 0.111 0.396 0.111 0.529 0.111
下载: 导出CSV
表 10 调节机制检验结果
变量 ExpRes
(1)ExpRes
(2)Digde×Trans 0.008*** (2.606) Digde×Market 0.030*** (7.965) Digde 0.540*** 0.295*** (3.613) (3.020) Trans 0.000 (-0.157) Market 0.000 (0.963) 控制变量 是 是 城市固定效应 是 是 年份固定效应 是 是 样本量 4 275 4 275 R2 0.090 0.087
下载: 导出CSV
表 11 异质性分析结果
变量 胡焕庸线两侧异质性 初始数字基础设施异质性 知识产权保护水平异质性 西北侧
(1)东南侧
(2)较低
(3)较高
(4)较低
(5)较高
(6)Digde -7.078** 0.352*** 0.349 0.323*** -0.023 0.320*** (-2.414) (3.560) (1.422) (3.592) (-0.019) (3.699) 控制变量 是 是 是 是 是 是 城市固定效应 是 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 样本量 405 3 870 2 760 1 515 1 565 2 710 R2 0.124 0.141 0.104 0.175 0.068 0.182 组间差异(P值) -7.430*** 0.026* -0.343*** 注：组间差异来自1 000次抽样bdiff检验。
下载: 导出CSV
-
[1] 李醇, 史恩义, 刘采斌. 国内市场一体化对企业出口韧性的影响研究[J]. 国际经贸探索, 2026, 42(2): 37-55. [2] Wang M, Ren S, Xie G. Going "green trade": assessing the impact of digital technology application on green product export[J]. Technology in Society, 2024, 77(c): 102487. [3] Li C, Yin J, Li S, et al. Digital technology application on corporate internationalization: co-moderating effect of centralizing decision power and internationalization experience[J]. PloS one, 2024, 19(10): e0306696. doi: 10.1371/journal.pone.0306696 [4] 蔡宏波, 韩金镕. 数字技术应用与企业出口表现——以中关村国家自主创新示范区企业为例[J]. 管理世界, 2024, 40(5): 58-75. [5] 陈维涛, 唐子玮. 数字技术应用对中国企业出口竞争力的影响与作用机制[J]. 华东经济管理, 2024, 38(2): 31-41. [6] 王锋波, 刘胜, 钟坚. 数字技术创新赋能企业出口韧性: 基于产品转换与质量提升视角[J]. 经济体制改革, 2025(2): 21-29. [7] 宋林, 李柯, 高强. 数字技术创新对企业出口国内附加值率的影响——来自中国制造业的经验证据[J]. 国际经贸探索, 2025, 41(3): 4-21. [8] 宋建, 胡学萌. "质量追赶"之匙: 数字技术创新的出口产品质量跃迁效应与关键路径探析[J]. 财经研究, 2024, 50(8): 64-78. [9] 曹宇芙, 邓宗兵. 数字技术发展、出口多样化与城市出口韧性[J]. 经济体制改革, 2024(5): 192-200. [10] 郑媛媛, 杨仁发. 数字经济渗透对全球价值链网络演化的影响及风险应对[J]. 经济学动态, 2025(8): 153-171. [11] 李健, 张金林, 董小凡. 数字经济如何影响企业创新能力: 内在机制与经验证据[J]. 经济管理, 2022, 44(8): 5-22. [12] 余倩, 詹新宇. 数字技术何以驱动企业创新: 非对称驱动效应与机制解析[J]. 经济评论, 2025(4): 101-116. [13] 余志文, 周慧. 数字基础设施、数字治理与经济高质量发展[J]. 江西财经大学学报, 2026(1): 62-74. [14] 武昊, 王康宁, 吴永红. 地区数字经济政策强度与企业劳动收入份额——基于要素配置和人力资本的机制研究[J]. 软科学, 2026, 40(1): 1-11. [15] 卢现祥, 滕宇汯. 创新驱动政策如何提升城市经济韧性: 基于有效市场和有为政府的机制分析[J]. 中国软科学, 2023(7): 102-113. [16] Braun M, Larrain B. Finance and the business cycle: international, inter-industry evidence[J]. The Journal of Finance, 2005, 60(3): 1097-1128. doi: 10.1111/j.1540-6261.2005.00757.x [17] 许朝凯, 刘宏曼. 国际贸易网络演化与中国出口韧性提升[J]. 世界经济研究, 2023(6): 100-114. [18] Chaokai X, Hongman L. Export tax rebates and enterprise export resilience in China[J]. The Journal of International Trade & Economic Development, 2023, 32(6): 953-972. [19] 豆建民, 王光丽, 马融. 数字经济发展对城市合作创新的影响——基于空间溢出效应的视角[J]. 经济管理, 2023, 45(7): 56-75. [20] 徐承红, 林敏, 董紫娴. 数字技术应用能否拓展区域创新技术边界[J]. 财经科学, 2025(3): 86-101. [21] 屠西伟, 史丹. 数字产业集聚与企业能源效率改进[J]. 数量经济技术经济研究, 2025, 42(10): 70-89. [22] 吴非, 胡慧芷, 林慧妍, 等. 企业数字化转型与资本市场表现——来自股票流动性的经验证据[J]. 管理世界, 2021, 37(7): 130-144. [23] 汤凯, 蔡晓培, 王海杰. 数字技术对城市创新能力的影响研究[J]. 经济与管理研究, 2026, 47(1): 83-99. [24] 钱海章, 陶云清, 曹松威, 等. 中国数字金融发展与经济增长的理论与实证[J]. 数量经济技术经济研究, 2020, 37(6): 26-46. [25] 金泽虎, 管俊. 人工智能技术对城市出口韧性的影响研究[J]. 价格月刊, 2024(8): 57-68. [26] 江艇. 因果推断经验研究中的中介效应与调节效应[J]. 中国工业经济, 2022(5): 100-120. [27] 李万利, 刘虎春, 龙志能, 等. 企业数字化转型与供应链地理分布[J]. 数量经济技术经济研究, 2023, 40(8): 90-110. [28] Hsieh C, Klenow J P. Misallocation and manufacturing TFP in China and India[J]. The Quarterly Journal of Economics, 2009, 124(4): 1403-1448. doi: 10.1162/qjec.2009.124.4.1403 [29] 李青原, 章尹赛楠. 金融开放与资源配置效率——来自外资银行进入中国的证据[J]. 中国工业经济, 2021(5): 95-113. [30] 张军, 吴桂英, 张吉鹏. 中国省际物质资本存量估算: 1952—2000[J]. 经济研究, 2004(10): 35-44. [31] 王栋, 赵志宏. 金融科技发展对区域创新绩效的作用研究[J]. 科学学研究, 2019, 37(1): 45-56. [32] 田高良, 刘晓丰, 司毅. 财政透明度与企业避税行为[J]. 管理工程学报, 2024, 38(3): 58-75. [33] 霍春辉, 卞圣凯, 庞铭. 统一大市场建设促进了国内价值链循环吗[J]. 财经科学, 2024(4): 121-134. [34] 钞小静, 廉园梅, 罗鎏锴. 新型数字基础设施对制造业高质量发展的影响[J]. 财贸研究, 2021, 32(10): 1-13. [35] 沈国兵, 黄铄珺. 城市层面知识产权保护对中国企业引进外资的影响[J]. 财贸经济, 2019, 40(12): 143-157. -
点击查看大图
图(1) / 表(11)
计量
- 文章访问数: 9
- HTML全文浏览量: 9
- PDF下载量: 1
- 被引次数: 0