国际化程度对企业数字化转型的影响

林立杰 李盼盼

【摘要】本文以2015 ～ 2021年我国制造业上市公司为研究对象， 检验国际化程度对企业数字化转型的影响。研究发现： 国际化程度与企业数字化转型之间存在U型关系， 即国际化程度对企业数字化转型表现出先抑制后促进的作用效果。机制检验表明： 企业财务柔性在二者的U型关系曲线中发挥了中介作用； 此外， QFII不仅使国际化程度和数字化转型之间的U型曲线更平缓， 还使U型曲线的拐点左移。异质性检验发现， 上述U型关系在非国有企业和劳动密集型企业样本中更为明显。经济后果检验显示， 国际化程度较高的企业能够通过数字化转型实现全要素生产率的提高。

【关键词】国际化；数字化转型；QFII；财务柔性；全要素生产率

【中图分类号】 F276.5     【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2023）12-0145-8

一、 引言

随着新一轮技术革命的兴起， 新兴技术快速发展渗透到企业运转的各个环节中， 尤其是传统产业的数字化转型已成为近年来国家战略变革的重点对象。在此背景下，2022年我国《政府工作报告》与“十四五”规划都指出， 要加强数字中国建设整体布局， 促进产业数字化转型， 并将数字化转型作为提高企业竞争力的重要抓手。已有研究表明， 数字化转型在优化企业信息环境（罗进辉和巫奕龙，2021）、 促进专业化分工（袁淳等，2021）、 提高风险承担能力（黄大禹等，2022）等方面发挥了积极作用。然而， 传统企业的数字化转型效果并不理想， 转型成本高、 技术门槛高、 回报周期长等消极因素导致企业频繁出现“不会转”“不愿转”“不敢转”等问题。如何打破数字化转型的困局成为学者们关注的重点。已有研究从外部环境（陈庆江等，2021）、 高管特征（阳镇等，2022）、 资源配置（黄大禹，2020； 任晓怡等，2022）等角度探讨了数字化转型的影响因素， 但其普遍默认企业战略选择是同质的， 鲜有文献将战略因素纳入数字化转型的研究框架之中。而国际化战略作为企业战略架构中的重要组成部分， 对企业数字化转型会产生怎样的影响， 现有研究并未给出解答。

在经济全球化的时代背景下， 为增强企业竞争力和环境适应性而制定的国际化战略逐渐成为我国企业新型的经营战略模式。然而， 国际化战略是一把 “双刃剑”， 在给企业创造额外收益的同时也蕴含着一定的潜在风险。一方面， 有学者认为企业实施国际化战略能够发挥资源效应， 扩大企业经营边界， 进而创造超额收益（Wu和Salomon，2016）， 并肯定了其在提高企业经营业绩（Lin等，2011）、 降低融资成本（Mihov和Naranjo，2019）以及增强创新能力（崔静波等，2021）等方面发挥的积极作用。另一方面， 作为国际市场的后入者， 我国企业缺乏发达国家所具备的垄断优势和信息优势， 国际化发展也可能对企业经营产生消极影响。由于制度与文化差异造成的国际市场偏见， 我国企业在“走出去”过程中面临的外来者劣势不仅使其营运成本剧增（Salomon和Martin，2008）， 而且提高了运营风险（范建亭和刘勇，2018）。而企业的数字化转型存在着投入成本高、 潜在风险大等特征（陈华东，2016）， 并且作为一种创新活动， 企业在数字化转型过程中需要保持足够高的财务柔性， 即充足的现金流量以及稳定的融资渠道作为支撑（吕劲松，2015）。因此， 國际化战略表现为资源优势时， 能够为企业数字化转型提供养料； 但表现为风险劣势时， 在资源禀赋有限的条件下， 会对依赖资源投入的企业的数字化转型产生“挤出效应”。鉴于此， 本文认为不同程度的国际化进程对企业数字化转型存在异质性影响。此外， 合格境外机构投资者（QFII）作为国外资本市场中的专业投资者， 出于持股收益最大化的考虑， 也可能在企业国际化扩张的不同阶段发挥差异性作用， 进而在二者关系中发挥调节作用。

鉴于此， 本文以企业国际化战略作为切入点， 剖析国际化程度与企业数字化转型之间的关系， 以及财务柔性在这一传导机制中发挥的作用， 同时考察QFII持股对二者关系的调节作用， 以为我国企业数字化转型过程中国际化战略的制定和实施提供经验启示。

二、 理论分析与研究假设

（一）国际化程度与企业数字化转型

早期跨国公司的国际化行为主要出现在具有较高国际市场竞争力的发达国家， 其开展国际化活动的动机可以通过对外直接投资（FDI）理论解释， 即其相较于东道国企业具有所有权优势、 比起母国企业具有区位优势、 比起依靠出口的企业具有内部化优势（Dunning， 1977）。但我国作为新兴市场， 我国的跨国企业， 尤其是制造企业大多为国际市场的后入者， 其国际化行为的目的主要是通过不断集聚异质性资源， 突破技术壁垒并获得高额收益， 进而提升自身竞争优势。因此， FDI理论无法用来解释我国企业的国际化行为。

在国际化经营早期， 企业不仅会面临新进入者负担引发的诸多挑战， 比如采购生产设备、 配备人员、 建立内部管理体系与外部商业网络等， 上述挑战都会降低企业的市场竞争力， 使企业在新市场中处于不利地位； 还会面临外来者劣势， 企业必须付出额外的成本以弥补由于市场差异、 制度差异和文化差异所产生的竞争劣势（Hymer，1976）。因此， 当国际化程度较低时， 企业投入较多的资金， 采用并购或者购买跨国公司关键技术等激进的方式以克服新进入者负担与外来者劣势（Luo和Tung，2007）， 使国际化扩张中的边际成本高于边际收益， 最终造成规模不经济与范围不经济。同时， 依据资源有限理论， 在可用资源存在明显边界的情况下， 企业国际化扩张与数字化转型会演化出一种替代关系， 即若企业将更多的资源用于海外扩张， 则会对数字化转型产生“挤出效应”（任晓怡等，2022）。此时， 国际化扩张战略层面的资源倾斜， 会堵塞企业的内源与外源融资渠道， 不仅使企业的经营性现金流面临较大的压力， 还会加大企业的融资约束（朱杰，2022）， 进而导致财务柔性降低， 不利于企业数字化转型。

但随着企业国际化程度的不断加深， 二者的关系并不会一直呈现出负相关关系。组织学习理论提出， 国际化是一个渐进的过程， 当企业的国际化程度达到一定水平后， 其能够为企业带来国内运营所得不到的国际化知识与特定市场知识（Johanson和Vahlne， 1977）， 从而发挥信息优势促进数字化转型。另外， 从资源可获得层面而言， 当企业的国际化扩张达到一定规模后， 意味着国外市场能够为企业创造额外的营业收入， 增加企业的经营性现金流量。并且经营规模和经营能力的提高， 会增强企业与商业银行等金融机构的议价能力， 从而拓宽融资渠道、 降低融资成本， 最终提高企业的融资总量（黄国良和刘圻松，2021）。因此， 经营性现金流量的增加以及更强的融资能力能够提高企业的财务柔性， 发挥资源效应， 为企业数字化转型提供丰裕的物资储备， 使其内部化优势逐步加强， 进而促进企业数字化转型。

综上可知， 当企业的国际化程度较低时， 为克服新进入者负担与外来者劣势， 企业会将更多的资源向国际化经营倾斜， 降低财务柔性， 从而对数字化转型产生“挤出效应”； 但随着国际化程度的加深， 海外经营成本的减少以及融资能力的提高能够提升企业财务柔性， 进而“反哺”数字化转型。综上， 本文提出如下假设：

H1： 國际化程度与企业数字化转型之间存在先减后增的U型曲线关系。

（二）国际化程度、 QFII持股与企业数字化转型

QFII作为国外资本市场中的专业投资者， 对我国资本市场产生了重要影响（Gillian和Starks，2003）。基于企业层面， 现有文献已经证明QFII持股在降低盈余管理（Lel，2019）、 提高审计质量（Guedhami等，2009； Kim等，2019）、 提高股价信息含量（He等，2013）、 改善公司治理（Aggarwal等，2011）、 增强风险承担能力（Boubakri等，2013）等方面的积极作用。那么， QFII也会对企业的国际化战略选择以及国际化进程产生影响， 进而对国际化经营与企业数字化转型的关系发挥调节作用。具体分析如下：

当国际化程度较低时， 企业需要投入额外的资金、 技术等以克服新进入者负担与外来者劣势等海外扩张中的不利因素。这是由于企业在国际化经营过程中会时刻面临市场壁垒、 制度壁垒的威胁， 必须通过不断投入资源稳固自身的市场地位、 保持足够的市场竞争力。但QFII作为企业的外部股东， 为追求自身投资收益最大化， 会以企业价值最大化为持股目标（吴卫华等，2011）。在国际化经营前期， QFII能够利用自身的信息优势， 降低企业与海外市场的信息不对称程度， 为企业国际化决策提供更多的私有信息， 压缩企业的信息获取成本及试错成本（庄明明和梁权熙，2021）， 减少企业在早期国际化扩张阶段的资源投入， 降低国际化扩张对数字化转型的“挤出效应”， 从而平缓国际化程度与数字化转型之间U型关系曲线的前半段。此外， 由于QFII在国际化扩张前期给予企业的信息优势与资源优势， 企业能够提前克服市场差异与制度差异给国际化经营带来的干扰， 使国际化经营提前对数字化转型产生“反哺效应”， 二者之间的U型曲线拐点左移。

当国际化经营达到一定程度时， 企业会利用国际化扩张所带来的资源优势与信息优势进行数字化转型， 将资源投入向数字化转型倾斜。但此时QFII持股比例的增加反而会降低数字化转型的速度， 主要体现为以下两点： 一方面， QFII只是价值投资者而不是价值创造者（李蕾和韩立岩，2014）， 其持股动机可能仅限于牟取高额收益。虽然企业的数字化转型符合QFII的利益目标函数， 但实际上数字化转型是一项复杂且不确定性较高的长期工作（Mattc等，2015）。基于委托代理理论， 当企业进行投资回报期较长且不确定性较高的数字化决策时， 将为管理层进行机会主义行为提供较大的便利。而由于信息不对称的存在， QFII难以识别数字化转型是出于企业现实需要还是管理层自利动机的资源转移行为， 更可能会通过退出威胁等干预企业决策， 阻碍企业的数字化转型， 从而降低数字化转型速度。另一方面， 随着国际化程度的不断加深， 企业克服了早期制度差异、 文化差异以及市场差异引发的外来者劣势。此时， 企业进行国际化扩张的边际成本将低于数字化转型的边际成本， 并且其边际收益高于数字化转型的边际收益。从成本收益的视角看， 以投资收益最大化为目标的QFII更可能进一步支持企业进行国际化扩张， 而非数字化转型。因此， 随着国际化程度的不断提高， 其与数字化转型之间的U型曲线的后半段也相对平缓。基于以上分析， 本文提出如下假设：

H2a： 随着QFII持股比例的增加， 国际化程度与企业数字化转型之间的U型曲线趋于平缓。

H2b： 随着QFII持股比例的增加， 国际化程度与企业数字化转型之间的U型曲线拐点左移。

三、 研究设计

（一）样本选择及数据来源

本文选取2015 ～ 2021年我国A股制造业上市公司为初始样本， 并对原始数据进行如下处理： 剔除存在数据缺失的样本； 剔除金融保险类及ST、 PT类企业样本； 剔除东道国为“避税天堂”的地区； 剔除当年不存在海外业务收入的企业样本。最终共得到6640个企业年度观测值。为了避免数据极端值的干扰， 本文对连续变量进行上下1%的缩尾（Winsorize）处理。本文所涉及的变量中， 企业年报信息来自巨潮资讯网， 其余数据均来自Wind和CSMAR数据库。

（二）变量设计

1. 被解释变量： 数字化转型（DIGIT）。参照吴非等（2021）的做法， 从巨潮资讯网爬取2015 ～ 2021年上市公司年报， 依据人工智能（机器学习、 商业智能等）、 大数据（数据可视化、 文本挖掘等）、 云计算（内存计算、 流计算等）、 区块链（区块链、 数字货币等）四大底层技术运用以及数字技术应用（B2B、 B2C等）构建企业数字化词频， 将词汇扩充到Python的jieba库中， 统计上述词汇在年报中出现的次数， 最后加总关键词词频数来计算数字化转型程度。由于词频数统计分布具有明显的右偏性， 因此本文对关键词词频数总和加1后取自然对数， 进而得到数字化转型的衡量指标。

2. 解释变量： 国际化程度（FSTS）。现有关于企业国际化的指标主要从其深度、 广度以及复合指标来进行衡量。基于业绩的国际化深度指标能够最直接地反映企业国际化程度， 但鉴于上市公司数据披露的有限性， 参照王海林和王晓旭（2018）的做法， 本文使用海外营业收入占总营业收入的比值来衡量国际化程度， 该值越大说明国际化程度越高。

3. 调节变量： QFII持股（QFII）。考虑到大部分上市公司只披露前十大股东信息， 参考李春涛等（2018）的研究， 本文采用会计年度QFII持股均值与流通股股数的比值作为QFII持股的测量指标。

4.  控制变量。本文控制了一系列可能影响制造企业数字化水平的企业特征变量； 同时， 考虑到各个地区不同的市场化程度、 不同行业和年份对企业数字化水平的影响， 还控制了地区变量（East）以及行业（Ind）、 年份（Year）虚拟变量。其中， 行业变量（Ind1、 Ind2和Ind3）的设置参照尹美群等（2018）的研究， 将制造企业分为技术密集型、 资本密集型、 劳动力密集型三类加以控制。所涉及的变量定义参见表1。

（三）模型构建

为检验国际化程度和企业数字化转型之间的U型关系， 本文构建如下模型：

DIGIT=β0+β1FSTS+β2FSTS2+∑Controls+ε （1）

其中， 国际化程度（FSTS）的一次项和二次项是核心解释变量， Controls为控制变量， ε表示残差项。

参考Haans等（2016）的研究， 进一步在模型（1）中引入调节变量QFII， 并分别引入国际化程度的一次项和QFII的交乘项、 国际化程度的二次项和QFII的交乘项， 以验证QFII持股的调节作用。具体模型如下：

DIGIT=β0+β1FSTS+β2FSTS2+β3FSTS×QFII+β4FSTS2×QFII+β5QFII+∑Controls+ε （2）

若模型（2）的回归结果中β4显著为正， 则QFII持股比例越大， 企业国际化程度与数字化转型之间的U型曲线越平缓， 反之越陡峭。若β1、 β2、 β3、 β4均通过显著性检验， 且（β1β4-β2β3）为正值， 则QFII持股比例越大， U型曲线拐点越向右移， 反之越向左移。

四、 实证分析

（一）描述性统计

表2报告了本文主要变量的描述性统计结果。由表2可知： DIGIT的均值为1.430， 最大值为4.850， 最小值为0， 标准差为1.290， 说明样本企业总体数字化水平较低， 但存在较大的个体差异； FSTS的均值为0.230， 最大值为0.920， 最小值为0， 可见我国制造企业国际化程度整体不高， 仍处于起步阶段， 各企业间国际化程度的差距较大； QFII的均值为0.120， 说明有12%的样本被QFII持股。其余控制变量的描述性统计结果与现有研究基本一致， 在此不再详细说明。

（二）回归结果与分析

1.  国际化程度对企业数字化转型的影响。表3列示了基本回归结果。可以看出， 无论是否添加控制变量， FSTS的系数皆为负， FSTS2的系数皆为正， 且均通过了1%水平的显著性检验。该曲线拐点为0.472［0.909/（2×0.962）］， 恰好落在FSTS［0， 0.920］的取值范围内， 说明国际化程度与企业数字化转型之间并不存在线性相关关系， 而是存在一种类似U型曲线的相关关系。此外， 基于回归结果utest检验的t值为3， 在1%的水平上显著， 且拐点0.472的95%置信区间［0.403， 0.617］位于FSTS ［0， 0.924］的取值范围内， 由此能够有效解释国际化程度与数字化水平之间的U型关系， 验证了H1。我国制造企业在国际化经营初期， 由于新进入者负担与外来者劣势， 营运成本和经营风险的提升使企业对数字化投入和成本产生“挤出效应”； 伴随着国际化程度的加深， 其所有權优势和内部化优势开始不断加强， 企业在东道国累积的技术知识以及海外子公司带来的额外营业收入逐步增多， 有利于数字化转型的稳步推进。

2. QFII持股的调节作用。表4第（1）、 （2）列中仅加入了QFII， 发现无论是否加入控制变量， QFII的系数均至少在5%的水平上显著为正， 说明QFII具有较大的资源平台以及丰富的投资经验和较高的信息处理能力， 能够更好地推动企业将数字技术融入生产管理活动中， 进而促进数字化转型。第（3）、 （4）列的回归结果显示， 无论是否加入控制变量， FSTS2×QFII的系数均在1%的水平上显著为负， 由此证明随着QFII持股比例的增加， 国际化程度与数字化转型之间的U型曲线更加平缓， H2a得到验证。此外， 计算（β1β4-β2β3）发现， 无论是否加入控制变量， 其值均小于0， 说明随着QFII持股比例的增加， 曲线拐点左移， H2b得到验证。

以上结果表明， QFII持股比例的增加能够缓解企业进行海外活动时对其数字化转型的影响幅度， 并且使由抑制转为促进数字化转型的拐点更早到来。尽管从U型曲线的后半段来看， 促进作用的缓和不利于企业数字化转型， 但从整体来看， 这种缓和避免了加剧国际化程度对数字化转型的抑制影响， 对于企业稳步推进数字化转型具有积极意义。

（三）稳健性检验

1. 替换数字化转型的衡量指标。为进一步证明本文结论的稳健性， 参照戚聿东和蔡呈伟（2020）的做法， 重新替换数字化转型的衡量方式， 即选择制造业各细分行业中的其他企业作为参照物， 以样本中各个公司年报关键词与该年度同一行业其他全部企业关键词总量的权重之比重新测度企业数字化转型。替换变量后的回归结果显示： FSTS与FSTS2系数的符号及显著性均没有发生变化， 且该曲线的拐点为0.51， 在FSTS［0， 0.920］的取值范围内。同时， 基于utest检验的t值为4.86， 在1%的水平上显著， 说明变更数字化转型的测度方法后， 国际化程度与数字化转型之间仍然为显著的U型关系， 验证了本文结论的稳健性。

2. 替换估计模型。考虑到数字化转型指标具有明显的左截尾特征（DIGIT≥0）， 为避免估计方法对回归结论可能造成的估计偏差， 本文参照张岳和周应恒（2022）的做法， 重新采取Tobit模型检验企业国际化程度对数字化转型的影响。回归结果显示， FSTS与FSTS2系数的符号及显著性依旧未发生明显变化， 表明本文的结论依旧稳健。

3. 内生性讨论。

（1）样本选择偏误。为克服估计偏误以及变量自选择的内生性问题， 本文分别采用Heckman两阶段法和倾向得分匹配（PSM）处理可能存在的内生性问题。在Heckman两阶段中， 考虑到管理者的海外认知程度对企业进行国际化决策具有重要影响， 本文选择海外背景高管比例（oversearation）作为排他性变量引入第一阶段Probit回归模型中， 同时计算出逆米尔斯比率（IMR）， 并将其作为控制变量代入第二阶段模型中进行拟合。此外， 参照胡海峰等（2020）的做法， 以国际化程度是否超过拐点为匹配标准， 将U型曲线拐点右边的样本设置为实验组， 并与U型曲线拐点左边的样本进行匹配。将具有相同财务特征和经营现状的企业当年国际化程度的样本设置为对照组， 同时设定全部控制变量为协变量， 通过均衡性检验后， 基于匹配样本再次进行回归。

Heckman第一阶段的回归结果表明， oversearation对FSTS具有显著的正向影响； 第二阶段的回归结果表明， FSTS的系数显著为负， FSTS2的系数显著为正， 且IMR与DIGIT显著负相关， 表明存在内生性问题。PSM回归结果表明， 匹配后FSTS的系数显著为负， FSTS2的系数显著为正， 表明在控制解释变量与拐点两侧样本选择偏误这一内生性问题后， 二者间的U型关系仍旧稳健。

（2）反向因果。为了解决反向因果导致的内生性问题， 本文借鉴胡海峰等（2020）的做法， 选取上市公司所处行业国际化程度均值和所处地区国际化程度均值作为工具变量。一方面， 同一行业和地区其他企业的国际化程度会对同时期该企业的国际化程度造成一定影响， 满足内生性条件； 另一方面， 同一行业和地区其他企业的国际化程度不会直接影响到本企业的数字化转型程度， 符合外生性的约束条件。第一阶段的回归结果显示， 工具变量与FSTS和FSTS2的回归结果均显著为正， F值分别为48.03和 37.54， 表明并不存在弱工具变量的问题； 第二阶段的回归结果显示， FSTS的系数显著为负， FSTS2的系数显著为正， 与基准回归结论一致， 说明在控制反向因果可能带来的内生性问题后， 本文的结论依旧稳健。

限于篇幅， 稳健性检验的详细结果未予列示。

五、 进一步分析

（一）财务柔性的机制检验

根据上文的理论分析可知， 随着我国资本市场的不断开放， 在企业国际化经营对其数字化转型施加影响的过程中， 资源的优化配置成为关键问题。数字化转型作为企业长期进行的创新活动， 持续且稳定的现金流是其必不可少的要素， 而较高的财务柔性能够保障企业数字化转型所需的稳定资金流（肖建波和吕沙，2015）。对此， 本文围绕财务柔性对企业国际化程度影响其数字化转型的内在机理进行分析。借鉴董保宝（2014）等对于U型曲线中介效应的检验思路， 构建以下模型：

其中： FF为财务柔性， 借鉴曾爱民等（2011）的做法， 采用现金柔性和负债柔性两个指标加权进行衡量； FF_fitted为模型（3）中财务柔性的拟合值。

表5展示了财务柔性中介效应的检验结果。第（1）列中FSTS2的系数在5%的水平上显著为正， 表明国际化程度与财务柔性之间呈现U型关系； 第（2）列中FF的系数在1%的水平上显著为正， 表明企业财务柔性越高， 越能促进企业数字化转型； 第（3）列中FF_fitted的系数在1%的水平上显著为正， 表明国际化程度通过作用于财务柔性进而促进企业数字化转型； 第（4）列中FSTS2的系数与FF的系数均显著为正， 表明财务柔性具有部分中介效应。以上结果表明： 当企业处于国际化初期时， 由于海外经营经验不足以及大量的资源占有 ， 导致财务柔性降低， 对企业数字化转型产生“挤出效应”； 而随着企业在国际市场的组织学习以及海外子公司绩效的提升， 对企业资源的占有情况得到缓解， 从而提高了财务柔性， 保障了企业进行数字化转型的资金需求与技术准备， 助推企业数字化转型。

（二）异质性检验

考虑到不同类型企业的国际化程度对数字化转型可能存在差异性影响， 本文将制造企业按照产权性质（国有企业与非国有企业）以及生产要素密集程度（技术密集型、 资本密集型和劳动密集型）进行划分， 以检验不同情境下国际化程度对数字化转型的异质性影响， 回归结果如表6所示。

从表6第（1）、 （2）列可以看出： 在国有企业中， 国际化程度与数字化转型之间不存在显著的U型关系； 而在非国有企业中， FSTS、 FSTS2的系数分别为-1.159和1.239， 均在1%的水平上显著， 该曲线拐点为0.468， 并且在1%的水平上通过了utest检验， 说明在非国有企业中国际化程度与数字化转型之间存在显著的U型关系。形成该差异的原因可能是： 国有企业拥有更多的政府资源支持和更强的获取信息能力， 在海外扩张时期， 其开展数字化活动并不会呈現先下降后上升的U型关系； 而非国有企业并不存在上述特定优势， 由于其在国际化经营初期缺少母国政府的资源支持， 海外子公司面临着较大的新入者负担和外来者劣势， 随着在东道国通过组织学习获取更多的资源优势， 企业开展的数字化活动才会顺利推进， 数字化水平也随之提高。

从第（3）、 （4）列可以看出： 在技术密集型企业中， 国际化程度与数字化转型不存在显著的U型关系； 在资本密集型和劳动密集型企业中， FSTS、FSTS2的系数均通过了显著性检验， 该U型曲线拐点分别为0.448和0.481， 初步说明存在U型关系。此外， 资本密集型企业未通过utest检验， 而劳动密集型企业在1%的水平上通过了utest检验， 表明只有劳动密集型企业的国际化程度与数字化转型存在显著的U型关系。其原因可能在于： 相较于资本密集型和技术密集型企业， 劳动密集型企业缺乏技术和资金优势， 在国际化经营初期亟需大量的资金和技术支持， 因此短期内的资源倾斜会抑制企业数字化转型； 当国际化经营达到一定程度后， 海外市场带来大量的技术知识和利润回报是劳动密集型企业进行数字化转型所缺乏的关键资源， 因此有利于促进企业数字化转型。

（三）经济后果研究

全要素生产率作为经济持续增长的源泉， 其市场规模的增长不仅可使制造企业获得更高的技术水平以及更优的产业配套， 而且能够增强企业的国际竞争力， 进而获得更多国际市场份额（朱克朋和樊士德，2020）。当企业跨国经营克服了初期经营压力到达成熟阶段时， 由于组织学习和知识发展增加了财务柔性， 进而加速了企业数字化转型。赵宸宇等（2021）指出， 企业作为高质量发展主体， 如何借数字化转型之力来提高全要素生产率是当前亟待解决的问题。因此， 结合本文研究主题， 进一步考察企业数字化转型在国际化程度与全要素生产率之间的中介效应， 进而验证当企业国际化程度较高时（FSTS>0.472）， 是否能够通过促进数字化转型进而提高全要素生产率。为此， 本文建立以下中介效应模型：

其中， TFP为全要素生产率， 借鉴鲁晓东和连玉君（2012）的研究， 采用OP法衡量。表7报告了当企业国际化程度较高（FSTS>0.472）时， “国际化战略→数字化转型→全要素生产率”路径的检验结果。第（1）列中FSTS与TFP的系数显著为正， 说明较高的国际化程度能够显著提高企业全要素生产率； 第（2）列中FSTS与DIGIT的系数显著为正， 说明较高的国际化程度有助于企业数字化转型； 第（3）列中FSTS、 DIGIT的系数均在1%的水平上显著为正， 说明数字化转型是国际化程度影响全要素生产率的部分中介因子， 即较高的国际化程度通过影响企业数字化转型进而提升全要素生产率。因此， 企业应当尽快过渡到国际化程度促进数字化转型这一阶段， 把握住智能制造机遇， 通过数字赋能传统制造业， 从而带动企业全要素生产率的提高。

六、 研究结论与建议

本文以2015 ～ 2021年我国A股制造业上市公司为样本， 研究企业国际化程度对数字化转型的影响， 研究发现： 国际化程度与数字化转型之间并非简单的线性关系， 而是存在U型的相关关系， 即国际化程度对数字化转型表现出先抑制后促进的作用效果； QFII持股在二者的关系中发挥了调节作用， QFII持股比例的提高使国际化程度和数字化转型之间的U型曲线更平缓， 并且使U型曲线的拐点左移； 企业财务柔性是上述U型曲线产生的内在机理； 国际化程度与数字化转型的U型关系只体现在非国有企业和劳动密集型企业中； 当国际化程度较高时， 企业国际化经营能够通过促进数字化转型提高其全要素生产率。

根据上述研究结论， 本文从政府、 企业两个层面提出相关建议。在政府层面， 一是鼓励制造企业实施国际化战略， 关注企业在不同国际化水平下财务柔性的非线性变化， 为其国际化经营提供相应的融资和保障工作； 二是出台相应的政策适当放开QFII對我国制造企业的投资限制， 借助境外成熟的投资机构， 增加跨国公司早期国际化经营的QFII数目， 使国际化程度对企业数字化转型由抑制作用转为促进作用的拐点更早到来， 同时缓解国际化战略对数字化转型的抑制作用； 三是加大对非国有企业和劳动密集型企业的政策扶持， 削弱国际化程度对企业数字化转型可能产生的负面影响。在企业层面， 一是要用长远的战略目光来审视国际化程度与数字化转型之间的非线性关系， 做好财务资源的整合工作， 尤其是在国际化经营初期， 企业应通过建立良好的商业信誉、 拓宽融资渠道， 进而提升其财务柔性储备， 缓解国际化程度对其数字化转型的资源“挤出效应”； 二是努力提升企业自身的治理水平， 吸引QFII长期稳定投资， 尽快过渡到国际化程度促进数字化转型这一阶段， 重视国际化程度通过促进数字化转型提升企业全要素生产率这一路径， 助力经济高质量发展。

【 主 要 参 考 文 献 】

陈华东．管理者任期、股权激励与企业创新研究［ J］．中国软科学，2016（8）：112 ～ 126．

陈庆江，王彦萌，万茂丰．企业数字化转型的同群效应及其影响因素研究［ J］．管理学报，2021（5）：653 ～ 663．

崔静波，张学立，庄子银等．企业出口与创新驱动——来自中关村企业自主创新数据的证据［ J］．管理世界，2021（1）：76 ～ 87+6．

范建亭，刘勇．国际化程度与绩效关系的中外企业差异——来自500强企业的经验证据［ J］．管理科学学报，2018（6）：110 ～ 126．

胡海峰，窦斌，王爱萍．企业金融化与生产效率［ J］．世界经济，2020（1）：70 ～ 96．

黄大禹，谢获宝，邹梦婷．金融化抑制了企业数字化转型吗？——证据与机制解释［ J］．现代财经（天津财经大学学报），2022（7）：57 ～ 73．

黄国良，刘圻松．资本市场开放对企业债务融资成本的影响与机制研究——基于陆港通的准自然实验［ J］．工业技术经济，2021（3）：63 ～ 71．

李春涛，刘贝贝，周鹏等．它山之石：QFII与上市公司信息披露［ J］．金融研究，2018（12）：138 ～ 156．

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