数字经济发展与出口韧性：来自我国地级市层面的经验证据

李宏兵，唐 莲，王 岩

（北京邮电大学经济管理学院，北京 100088）

一、引言

自加入WTO以来，我国出口取得了显著的业绩，被外界称为“出口奇迹”，尤其是在2009年、2015年和2019年先后遭受全球金融危机和中美贸易摩擦等外部冲击后，我国进出口总额大幅下降，但均在此后数年内稳定回升，展现出我国对外贸易在危机冲击下的强大韧性。习近平主席在2022年世界经济论坛上指出“中国经济韧性强、潜力足、长期向好的基本面没有改变”①详见《人民日报》2022年1月18日第1版报道《习近平出席2022年世界经济论坛视频会议并发表演讲强调要在历史前进的逻辑中前进在时代发展的潮流中发展坚定信心勇毅前行共创后疫情时代美好世界》。，强调了经济发展韧性在当今时代的重要作用。出口韧性是经济韧性的重要组成部分，探寻加强出口韧性的路径正逐渐成为提振经济的关键举措，而数字经济作为我国经济发展新动能，在赋能出口韧性提升和贸易高质量发展方面被寄予厚望。一方面，数字平台的崛起促进了国际贸易中的信息流动，尤其是在国际动荡背景下，数字经济使贸易相关信息实现了实时共享，提高了信息时效性。数字化转型使数字贸易更具灵活性和抗风险能力，相对于传统贸易更为高效。另一方面，数字经济的发展降低了贸易成本，实现了进出口过程的精细、动态、可视化管理。通过打破信息壁垒、降低信息搜寻成本以及提高物流链运行效率、降低运输成本等手段，数字经济激发了国际市场潜在需求，扩大了贸易市场范围，加强了出口韧性。面对纷繁复杂的国际局势与纵横交织的多种内外因素，中国外贸发展的稳定性不断受到外部冲击，探究数字经济是否及如何影响出口韧性，其作用机理又如何，对深刻理解数字经济时代的贸易高质量发展具有重要意义。

事实上，Reggiani等［1］首次将“韧性”的概念应用于空间经济学中，“韧性”泛指一个系统承受冲击或扰动后恢复、更新、重新定位的能力［2］。之后，这一概念拓展到区域经济研究领域，被用来反映区域经济遭受危机冲击或市场波动后保持稳定并恢复到原有经济水平的能力［3］。通常包含3种解释：一为工程韧性，即区域经济恢复到冲击前稳态或平衡路径的能力［4］；二为生态韧性，强调区域在受到冲击后对原有功能、结构和性能进行完善的能力［2］；三为演化韧性，突出区域受到冲击后通过对结构功能等方面的调整，最终达到应对冲击的最佳能力［5］。伴随着国际贸易不断发展和国际局势愈加复杂，学术界拓展了贸易领域的“韧性”定义，认为出口韧性是贸易崩溃后出口贸易的抵抗恢复程度［6］。贺灿飞等［7］提出，韧性在出口贸易方面主要表现为抵抗冲击、恢复原有状态和出口结构优化升级。

本文主要探究数字化转型背景下城市经济体如何抵抗危机并从危机中恢复的过程，不涉及冲击后经济体对功能、结构和适应能力的调整，因而认同工程韧性的概念，从抵抗性和恢复性两个层面解读经济韧性与出口韧性。现有对出口韧性影响因素的相关研究主要从供应链视角［8］、全球价值链嵌入［9］，以及出口策略、出口市场、产业集聚等多样化要素出发［7，10-11］。数字经济与出口韧性这一具体研究主题缺乏一定的直接研究，但相关间接研究提供了多角度的辅助性证据。数字经济影响出口贸易相关变量的研究视角已有以下主要结论：数字经济提升了出口增加值，降低了贸易成本，提高了出口产品质量，降低了出口成本，优化出口效率，提升了出口技术复杂度［12-15］。相关文献都为本文提供了有力的理论支撑，侧面说明了研究数字经济对出口韧性影响的可行性。

总体而言，上述研究为数字经济影响出口韧性的研究提供了有益的经验和理论启示，但仍在如下方面存在一定的局限性：一是现有文献多从贸易壁垒、贸易成本、人口集聚等视角研究出口韧性，缺乏从数字经济视角研究影响出口韧性的直接证据；二是已有研究主要聚焦微观企业或宏观国家样本，而对韧性的分析着重于区域本土化研究，以城市出口韧性为研究对象则更具现实意义，但目前这方面的研究较为薄弱；三是关于数字经济对出口贸易相关的影响研究尚未形成理论体系，其中的作用机制仍未理清。

基于此，本文聚焦于出口韧性，衡量区域经济的出口规模在遭受外部影响时抵抗衰退趋势的能力。进一步地，以2008年金融危机作为时代背景，运用主成分分析法构建地级市的数字经济发展指标，通过理论分析和计量模型验证数字经济在危机冲击下对出口韧性的提升作用，同时深入分析其影响过程，探讨技术、贸易开放、产业、网络等因素在其中的作用机制，提供数字经济影响出口韧性的直接经验证据，为相关研究领域提供理论补充，并提出相应政策建议。

本文创新之处在于：第一，研究数字经济与出口韧性的直接联系，有利于丰富关于数字经济提升区域经济韧性的相关研究，也为考察数字经济的经济效应提供新的视角。第二，系统性地阐述数字经济对出口韧性的作用机制，包括技术创新与贸易开放的作用机制、产业因素的调节效应、互联网发展规模的非线性影响，对该领域的后续研究与政策制定有一定启发作用。第三，通过从技术创新、贸易开放等新角度进行机制分析，引入产业发展因素，深化对模型的调节效应的探讨，从与数字经济发展关联较强的互联网发展水平视角探究其产生的门槛效应，并从城市发展水平、科技水平等维度开展异质性分析，为研究城市间异质性表现提供更全面的视角。

二、数字经济发展影响出口韧性的理论分析

（一）数字经济对出口韧性的影响

数字经济与经济发展和科技进步紧密相关，对国家宏观经济具有广泛而深刻的影响。具体到数字经济对出口韧性的影响，也存在着多角度的辅助性证据，如数字经济提升了出口增加值、出口技术复杂度、提高了出口产品质量等［7，12-15］，其中隐含着对出口韧性的提升作用。由于出口韧性受到产业发展、贸易往来、基础设施、信息化等因素的关联作用［11］，数字经济对出口韧性的提升可能存在多条影响路径，简要分析，数字经济影响出口韧性的主要表现如下：

第一，数字经济通过提升企业生产效率、降低成本，使企业得以生产更具竞争力的产品。国际贸易中的竞争本质上是产品的竞争，更优质、价格更低廉的产品能在激烈的国际竞争中胜出，相关企业即使面对外部需求波动的冲击，仍能最大限度地保持出口规模。一方面，数字经济推动产业数字化，将先进数字技术融入企业生产过程，提升资源利用率和生产效率；另一方面，数字化还通过快速连接各方，对企业效率、生产力、成本和敏捷性产生积极影响，使企业能够在需求下降的情况下保持较强的出口韧性。

第二，数字经济降低了贸易成本，提供了更多国际贸易合作机会。数字经济模式下，企业能够更广泛地参与多样化的出口活动，有利于提高贸易开放程度，从而加强出口韧性。信息通信技术的使用打破了时空限制，降低了贸易成本。数字化的物流企业能够进行线路优化与货量配置，降低产品的运输成本。此外，数字经济催生的国际贸易平台降低了贸易门槛，使更多中小企业能参与到出口活动中，对完善国家出口结构和分散贸易风险具有积极影响；数字经济连接起全世界的国家，增强了出口的多样化，丰富了出口产品、目的地、合作企业的选择，进而加强了出口韧性。

第三，数字经济加强了信息的流通性。时效性是关联国际贸易风险的重要因素，信息的快速高效流通能够帮助企业规避未知风险。数字经济的发展使企业的信息流通更加迅速，使企业间能够及时交换商业信息并达成合作，拓展了国际贸易的深度与广度，有利于企业掌握全方位的国际贸易信息，增强了企业预测风险的能力，进而使企业有预见性地采取风险应对的措施，有利于降低企业崩溃破产的可能性，从而使出口韧性得以加强。

贸易成本的降低、数字平台提供的更广泛的贸易对象选择等因素，增加了企业抵抗风险的能力，因此数字经济有利于提升出口韧性的抵抗性。数字技术的融合应用、迅速有效的信息沟通渠道，使企业得以快速从危机中恢复到原有发展水平，贸易开放程度的扩大也使企业在恢复中具有更广阔的市场选择，因此数字经济对出口韧性的恢复性能起到提升作用。据此提出以下假设：

H1：数字经济对出口韧性的抵抗性和恢复性具有显著的正向影响。

（二）数字经济影响出口韧性的理论机制

1.数字经济通过技术创新影响出口韧性

通过影响技术创新，数字经济能够发挥对出口韧性的提升作用。数字经济与技术创新的紧密关联使得人工智能、物联网和云计算等数字技术得以广泛应用，丰富了技术创新路径，打破了传统创新链条规律，促成了创新协同效应，为技术创新提供了源源不断的动力［16］。多样化的创新主体为主动适应数字经济时代特征和数字化转型需求，不断打造新技术、提供新产品和新服务，使得数字时代下技术创新的效率不断提升［17-18］。杜传忠等［15］验证了数字经济通过技术溢出效应影响制造业出口技术复杂度的作用机制，发现在数字经济驱动下的技术创新能够使企业产出更物美价廉的商品，进而能使企业产品的国际市场竞争力得到提升，从而为提升出口韧性奠定坚实基础。此外，数字经济催生出智能制造、柔性生产等模式，使制造业能够灵活调整产品的生产规模，有助于提升制造系统适应内外部环境变化的能力，对出口韧性的提升有重要的积极作用。

数字经济带来的技术创新显著影响着贸易成本。产品价格在国际进出口贸易中是决定商品流动走向的关键因素。范鑫［14］验证了数字经济发展能够通过降低出口成本和优化地区资源配置提高出口效率。数字经济带来的技术创新降低了产品生产和贸易过程中的成本，使得城市出口在产品价格上更具竞争力，能够在国际贸易总体收缩时表现出一定的抵抗性。

此外，数字经济带来的技术创新还促进了信息的高速流通。数字经济推动了信息高速流通与透明化，发达的信息通信技术与集合服务商的数字平台整合了供应链的信息流通，使信息被贸易各方共享，使企业得以依据信息快速决策从而避免损失的发生；在经济恢复过程中，信息流通也促进了新的贸易关系的建立。综上所述，提出以下假设：

H2a：通过影响技术创新，数字经济能够促进出口韧性的抵抗性和恢复性的提升。

2.数字经济通过贸易开放影响出口韧性

通过影响贸易开放，数字经济能够发挥对出口韧性的提升作用。由于国际贸易在地理区位分散的情况下达成贸易合作相对困难，加上缺乏有效的商务沟通渠道，因此地理相对封闭的区域的贸易开放程度相对较低。在这种情况下，数字经济的发展增加了内陆地区的贸易机会，缩小了地理区位带来的差距，大幅提升了贸易开放程度，使国内外企业之间能够及时交换商业信息，有助于规避由价格、国际局势、市场供求等因素带来的商业风险，这对于新兴市场的公司和企业尤为重要。数字经济的发展能够降低这些公司和企业参与国际贸易的风险，促进其国际业务的开展，最终对出口韧性产生积极的促进作用［19］。

数字经济促进贸易开放，降低了企业参与国际贸易的门槛。数字平台的兴起让不同规模的企业均能参与国际贸易活动，同时平台提供了完善的服务体系，使得企业间能够及时沟通并获取全面的商业信息。贸易门槛的降低使得中小企业也能够获得参与国际贸易的有利条件，对降低贸易成本的作用尤为显著。企业获得快速灵活的信息沟通渠道与更多可选择的交易对象，使出口韧性进一步加强。

在数字经济的影响下，贸易开放提供了更广阔的国际市场，促进了出口活动的多样化。数字经济催生的国际贸易平台连接了全球各个国家的贸易企业，使得贸易合作伙伴的选择更加多样化，也使企业出口的目的地更加分散。贸易开放带来的企业出口目的地的多样性加强了出口韧性，使企业能够在需求波动时灵活调整产品的输出方向，避免由于出口合作单一而带来的风险以及出口脆弱性。综上所述，提出以下假设：

H2b：通过影响贸易开放，数字经济能够促进出口韧性抵抗性和恢复性的提升。

3.产业因素的调节效应

已有文献在探讨数字经济与出口贸易的过程中常常涉及产业层面的因素。本文综合现有研究成果，从产业集聚和产业多样化两个方面探讨产业因素的调节效应。

产业集聚对经济发展的影响主要表现为规模效应和拥挤效应。在区域经济发展初期，产业规模扩张降低了平均生产成本，产业集聚改变了本地生产要素来源和组织生产协作方式，促进了资源和信息流通，进而提高了生产效率，体现了规模效应的正向影响，从而推动经济发展和经济韧性的加强。然而，当产业过度集聚时，可能会导致“大城市病”等问题，表现为拥挤效应的负面影响，对出口韧性产生不利影响。特别是在制造业集聚方面，已有研究表明制造业集聚在数字经济影响出口产品质量的过程中存在负向作用［13］，制造业集聚可能会降低流通效率，加剧企业间的竞争，对出口韧性提升不利。我国早在2003年就已经进入制造业拥挤时期，较强的拥挤效应比规模效应更加突出，因此制造业集聚对数字经济影响出口韧性存在的调节效应可能是负面的，据此提出假设：

H2c：制造业集聚对数字经济影响出口韧性起到负向的调节效应。

产业多样化是影响经济韧性的重要因素，这意味着经济区域内有丰富的产出，就能够降低外部需求波动的负面影响，降低系统的不稳定风险。多样化的产业结构能够分散外部风险，对抵抗外部冲击表现出较强的韧性。在数字经济影响出口韧性的过程中，产业多样化为数字化转型提供了更大的作用空间和更广泛的技术融合场景，增强了数字经济的技术创新拉升作用。多样的产业结构有助于分散外部风险，使得企业间的劳动力、资金、资源保持较高的流动性，有利于保证受冲击较小的企业优先发展、受冲击较大的企业可灵活调整出口策略，区域经济表现出较强的出口韧性。因此，产业多样化对数字经济影响出口韧性存在的调节效应可能是正面的，据此提出如下假设：

H2d：产业多样化对数字经济影响出口韧性起到正向的调节效应。

（三）互联网发展规模的非线性效应

互联网是数字经济发展的重要基础，其对出口韧性的影响需要从终端互联网用户规模的角度探讨。现有研究表明，信息通信技术的贸易促进效果与用户使用密切相关［20］，因此有必要从终端互联网用户规模的角度去探讨数字经济对出口韧性的影响。在网络效应影响下，互联网以前所未有的方式实现增长扩张，且当规模达到一定程度后其作用效应会被快速放大。梅特卡夫法则指出，当互联网用户数达到一定规模后，由于网络效应的存在，资源的边际传播成本逐渐缩小并趋近于零，互联网价值呈几何式上升，其价值溢出对经济的拉升作用较强；而当互联网用户规模达到一定饱和水平、数字资源得到充分流通时，大量企业初步完成了数字化转型，这时互联网用户的增长对于传统经济发展的拉升作用逐渐减弱，网络效应的价值溢出不再明显［21］。因此，互联网规模与经济发展之间存在一定的非线性关系。

互联网规模在数字经济影响出口韧性的过程中同样也起到一定的非线性影响。数字经济通过技术创新促进新型数字技术的发展，提升企业生产效率，降低成本，柔性制造有助于应对外部需求变化，从而提升出口韧性。在互联网扩张期，用户数的增加造成价值几何级增长，促进区域内创新能力的快速提升。进入用户饱和期后，企业投入互联网资源的边际效益减弱，企业逐渐失去投资动力，呈现出“高水平陷阱”［22］。同时，当企业可获用户达到饱和，获客成本提升，庞大用户规模导致创新惰性，扩张收益和创新效率会逐渐下降［23］。由此可见，互联网发展规模扩张对数字经济影响出口韧性的作用可能是非线性的。基于门槛回归的验证，提出如下假设：

H3：以互联网发展规模为门槛变量，数字经济对出口韧性的影响存在门槛效应。

综上所述，本文对数字经济影响出口韧性的理论机制进行分析与归纳，如图1所示。

图1 数字经济影响出口韧性的理论机制

图2 平行趋势检验

三、模型构建与变量设定

（一）模型构建

为验证数字经济对出口韧性的影响，本文基于2009—2017年的中国地级市面板数据建立实证模型。数据的年份选取原因主要是：第一，以2008年金融危机出口额下降为背景，样本可以获得较长的经济恢复时期；第二，由于2018—2019年中美贸易摩擦加剧，导致我国出口额出现较大波动，因此以2017年为截止年份。设定如下基准模型：

其中，i表示我国各个城市，t表示年份；被解释变量出口韧性的衡量包含抵抗性和恢复性两部分，式（1）中，Res表示城市出口韧性的抵抗性，式（2）中，Rec表示城市出口韧性的恢复性；核心解释变量Digital表示城市数字经济发展水平指标；X表示控制变量，主要包括：城市的人均GDP（元）对数（GDP）、科学技术支出（万元）的对数（Science）、固定资产投资（万元）的对数（Investment）、城镇单位从业人数（Employees）、在岗职工平均工资（元）（Wages）、第三产业产值占GDP的比重（Service）。由于选用了面板数据，为排除地级市个体差异可能造成的干扰，本文加入了个体固定效应；另外，为了控制随时间变动的变量对模型造成的影响，加入了时间固定效应，构建了双向固定效应模型，μi表示城市i的个体固定效应，λt表示t年的时间固定效应。

为了验证数字经济对出口韧性的作用机制，本文构建了中介效应模型和调节效应模型，以探究相关研究因素在回归模型中起到的内在作用，具体见式（3）～（5）。

机制检验模型如式（3）～（5），通过逐步法检验回归系数来验证机制变量的作用，本文对技术创新和贸易开放两个机制路径进行探究，机制变量Mit选取的变量包括：中国区域创新创业指数（Innovationit）、对外贸易依存度（Tradeit）。

为了验证调节效应的作用，本文加入核心变量与调节变量的交互项，构建调节效应模型如式（6）～（7）所示，从制造业集聚和产业多样化两个方向进行探究，调节变量Zit选取的变量包括：制造业集聚（Manufacture），用制造业的区位熵来衡量；产业多样化（Industry），用产业多样化指数（Var）来衡量。

由于理论分析部分探讨了互联网规模的非线性效应，为了检验互联网规模扩张的不同阶段对基准回归的影响，借鉴Hansen［24］的研究，构建门槛回归计量模型，见式（8）～（9），其中，I为指标函数，Thr代表门槛变量。

（二）变量选取

1.出口韧性

被解释变量出口韧性的定义参考已有文献研究中贺灿飞等［25］、宗会明等［26］的设定，将出口韧性分为抵抗性和恢复性两部分。出口韧性抵抗性部分，由于本文主要聚焦于2008年金融危机的后续影响，因此以2008年的出口额为标定，采取大多数学者的定义方式，以城市当年的出口额与2008年出口额的差值占2008年出口额的比重来衡量，计算公式见式（10），Res的数值越大，出口下降幅度越小，表示出口韧性的抵抗性越强。出口韧性恢复性则参考贺灿飞等［25］的研究，将出口韧性恢复性（Rec）定义为虚拟变量，当t年出口额超过2008年出口额时，则设定Rec取值为1，否则取值为0。

2.数字经济

本文的核心解释变量数字经济发展水平的定义，以赵涛等［27］构建的城市数字经济指标体系为基础进行改进，考虑到科研创新能力与数字技术发展水平的相关性［28］，基本指标为人均电信业务总量、百人中移动电话用户数、百人中互联网宽带接入用户数、ICT从业人员占城镇单位从业人员比重、科研从业人员占城镇单位从业人员比重，采取主成分分析的方式确定权重得出综合得分。

3.控制变量

基于已有研究，选择的控制变量包括：经济发展规模（GDP），用地级市人均GDP（元）的对数表示；科技研发投入（Science），用科学技术的政府支出（万元）的对数表示；固定资产投入（Investment），用固定资产投资（万元）的对数表示；人力资本规模（Employees），用城镇单位从业人数表示；劳动力成本（Wages），用在岗职工平均工资（元）表示；产业结构（Service），用第三产业占GDP的比重表示。

4.机制变量与调节变量

机制变量主要有两个：一是技术创新（Innovation），用北京大学开放数据库的中国区域创新创业指数表示，这一指数通过采用新建企业、外商投资、专利开发、商标授权等数据，较为全面地表现了城市维度创新创业的水平。大众创业和万众创新是数字经济释放出口红利的重要渠道［29］，技术创新是数字经济影响出口韧性的重要中间因素。二是贸易开放（Trade），用对外贸易依存度表示，即进出口总额占GDP的比重。数字经济促进了信息流通，降低了出口贸易的成本，大大降低了参与出口的企业准入门槛。更大规模的出口企业能使区域经济的出口更具韧性，而对外贸易依存度则能从一定程度上展现出口企业的数量与规模。

调节变量主要有3个：一是制造业集聚（Manufacture），用制造业的区位熵进行衡量。评价产业集聚程度的指标较多，其中区位熵通过反映区域产业分布与全国产业分布的相对水平来衡量区域产业集聚水平，兼具客观性与数据可获得性，被众多学者采纳选用。本文参考杨仁发［30］的研究，通过城市制造业的区位熵来评价制造业集聚水平，式（11）为区位熵agglir的计算公式，其中，i表示城市，r表示行业，eir表示i城市r行业的就业规模。

二是产业多样化（Industry），参考陈奕玮等［31］的做法，用产业多样化指数（Var）进行衡量，见式（12），其中，pr表示r行业的从业人员所占比重。产业多样化指数通过类似信息熵的计算方式来测度产业多样化水平，Var的数值越高，代表产业多样化的水平越高，而Var的数值越低则代表多样化水平越低，但一般也意味着产业专业化的水平更高。

三是互联网用户数（Net），门槛回归模型部分，为了衡量互联网的扩张规模对基准模型的影响，选取最能直观表现互联网发展规模的变量作为门槛变量，即互联网用户数（每万人）。

（三）数据来源

本文所采用的数据为2007—2017年地级市层面的宏观经济数据，数据来自中国城市统计年鉴，表1为模型中各变量的基本统计情况，机制变量中选取的创新创业指数来自北京大学开放数据库中的中国区域创新创业指数。数据处理说明如下：为避免极端值对模型造成影响，基准回归之前对出口韧性与数字经济的指标进行了1%的缩尾处理；删除缺失值较多的城市；针对少数缺失值，使用插值法填补。最终得到2007—2017年中国282个城市的非平衡面板数据。

表1 主要变量的描述性统计

本文探讨数字经济对出口韧性的影响，在模型中纳入多个地级市宏观经济变量。为防止数据存在多重共线性从而对模型造成影响，对各变量进行方差膨胀因子检验，检验结果如表2所示，各个变量的方差膨胀因子及其均值均小于10，表明变量间不存在多重共线性，从而保证了后续研究的准确性。

表2 方差膨胀因子检验

四、实证结果分析

（一）基准回归结果

表3报告了实证模型的基准回归结果，从核心解释变量的系数来看，数字经济对出口韧性抵抗性和恢复性均具有显著的正向影响。列（1）为数字经济对出口韧性抵抗性的单独回归，回归系数为正且在5%的置信水平上显著；列（2）加入了各个控制变量，回归系数仍表现出较强的显著性，说明数字经济发展指标每提高1个单位，出口韧性抵抗性指标就提升0.221个单位，表明数字经济对出口韧性抵抗性有较强的提升作用；列（3）为数字经济对出口韧性恢复性的单独回归，回归系数为正且在1%的置信水平上显著；列（4）加入了控制变量，回归系数仍表现出较强的显著性，说明数字经济发展指标每提高1个单位，出口韧性恢复性指标就提升0.067个单位，表明数字经济对出口韧性恢复性具有显著提升作用。假设H1得以验证。

表3 基准回归结果

从控制变量来看，出口韧性抵抗性的回归加入控制变量后，解释变量的回归系数有所提升，表明城市相关变量对出口韧性的抵抗性存在一定影响；而出口韧性恢复性的回归加入控制变量后，解释变量的回归系数与显著性均略有下降，表明城市相关变量对出口韧性恢复性的提升作用较弱。列（2）中人均GDP（GDP）、科学技术支出（Science）、固定资产投资（Investment）的系数显著为正，这表明城市发展规模、科研的投入等城市宏观经济因素对出口韧性抵抗性的提升作用较大；而职工平均工资（Wages）和第三产业占GDP比重（Service）的系数显著为负，可能的原因是：影响出口韧性的关键产业为制造业，其抵抗性需要较低的人力资源成本与较高的产业规模作为支撑。列（4）中固定资产投资（Investment）和城镇职工人数（Employees）的系数显著为正，表明产业内的固定资产与员工规模对出口韧性恢复性具有一定正向影响，人均GDP（GDP）的系数显著为负，可能的原因是：金融危机导致了经济衰退，GDP发生波动，而出口额的恢复在时间上与GDP的恢复并不同步。

（二）稳健性检验

1.双重差分法

由于模型可能存在遗漏变量、样本选择的相关问题进而影响模型结果，本文采用双重差分法进行检验，选取“宽带中国”的政策实施作为实验条件，以“宽带中国”示范城市为处理组，其他城市为对照组，保证模型结果的准确性。我国国务院于2013年发布了“宽带中国”国家战略方案，并逐步推进在我国各地级市的实施，在2014年、2015年、2016年分别发布了“宽带中国”示范城市名单，为“互联网＋”应用范围的拓展奠定了基础，对数字经济的发展起到了重要作用。一方面，网络基础设施建设是支撑数字经济持续发展的重要根基，对技术升级、性能优化和服务质量提升都有深刻影响［27］；另一方面，“宽带中国”战略的实施能够完善地区信息网络建设，从而加速地区间全产业链数字化、智能化重构，减少经济发展与贸易往来中因信息不对称而导致的机会主义行为［32］，提升地区间资源配置效率，产生“数字红利”，在通过信息化、数字化、智能化赋能贸易发展的同时，也通过促进技术创新、降低贸易成本等路径进一步加强出口贸易的抵抗性和恢复性，从而实现对出口韧性的影响。由于出口韧性恢复性为虚拟变量，且实现出口规模恢复的大多数城市在“宽带中国”战略施行之前已实现恢复，政策影响的年份区间内恢复性的数据缺少分析价值，因此本文着重于出口韧性抵抗性的验证。借鉴Liu等［33］的做法构建多期DID模型，以验证研究的准确性，具体见式（13）：

其中，DID为政策影响的交互项，为treat与post的乘积，treat为处理组的虚拟变量，处理组为1，实验组为0，post为处理时期的虚拟变量，处理期及之后的年份赋值为1，处理之前的年份赋值为0。

双重差分法的检验结果如表4所示，列（1）为不加入控制变量的初步回归，政策交互项和解释变量的回归系数均在1%的置信水平上显著，列（2）为加入控制变量的结果，列（3）为加入城市和时间固定效应的结果，回归系数均显著，交互项显著，表明“宽带中国”政策对数字经济影响出口韧性具有正向促进作用，而数字经济在加入交互项后仍表现出较强的显著性，表明在政策实行的情况下数字经济对出口韧性仍具有显著的正向影响，验证了模型的准确性。

表4 双重差分法检验结果

由于双重差分法的使用前提为：政策实施前，处理组与对照组具有相似的趋势，且在政策实施后，处理组与对照组具有显著差异，因此需要进行平行趋势检验。“宽带中国”作为多期政策影响，采用的方法也为多期DID，与传统DID的平行趋势检验有所不同，本文参考付鑫等［34］的检验方法，构建如下检验模型：

将交互项各年度数据均加入回归，观察系数σ的差异性，结果如图1所示。图中纵坐标为交互项系数，用来衡量政策效应差异，横坐标为政策实行的年份，在政策实行前6年至前2年，系数趋于平稳且不显著异于0。从政策实行基期至实行后2年，系数显著异于0。政策实行后3年系数不显著异于0，实行后4年又逐渐恢复原有趋势，其可能的原因有两点：第一，“宽带中国”的政策影响在施行数年后，对数字经济基础设施的提升作用不再突出，对数字经济影响出口韧性的边际作用逐渐减弱；第二，2015年我国外贸出口规模因外部因素出现大规模下跌，影响了数字经济对出口韧性的提升作用，导致结果的短期异常。因此，数据通过了平行趋势检验，保证了双重差分法结果的准确性。

2.工具变量法

虽然数字经济明显对出口韧性存在正向作用关系，但出口韧性影响着城市的经济持续稳定，较强的出口韧性使城市得以在外部危机冲击下仍保持稳定增长，推动科技与产业的发展，进而影响到数字经济的发展规模，因此二者可能存在一定的双向因果关系，从而导致内生性问题。

为了解决此问题，本文采用两阶段最小二乘法进行工具变量检验，工具变量的选取参考黄群慧等［35］与Nunn等［36］的做法，用1984年各城市每百万人邮局数量作为工具变量，该数据为截面数据，不能表现面板数据的时间变化量，因此依据已有文献的做法构造交互项，利用邮局数据（Station，随城市变化）与移动电话用户数量（Phone，每百万人，随时间变化）构建交互项。其中，邮局数量作为数十年前的电信基础设施数据，对如今的出口韧性影响甚微，而加入移动电话用户数量构建交互项满足了面板数据的模型要求。检验结果如表5所示，均控制了控制变量与双向固定效应，列（1）为第一阶段回归，交互项的系数在1%的置信水平上显著为正，为避免弱工具变量问题，检验显示F值为113.633，远大于10，因此模型选择的工具变量为强工具变量。列（2）～（3）中，数字经济影响出口韧性的回归系数均表现出一定的显著性，因此使用工具变量法能在一定程度上避免模型内生性问题。

3.省份固定效应

我国的进出口贸易状况、数字经济的发展力度在不同区域存在一定差异，各个省份依据国家的战略规划形成的政策计划也因各省份的个体特征而不尽相同，进而对模型造成影响。为避免省份层面的影响因素对模型造成干扰，在原有模型的基础上加入省份固定效应，如表6的列（1）～（2）所示。结果显示，在加入省份固定效应后，核心解释变量的回归系数与显著性均没有下降，这表明模型结果在考虑省份层面因素的影响下仍是稳健的。

表6 省份固定效应与缩尾处理的检验结果

4.缩尾处理

由于我国各个城市数字经济发展、进出口贸易等经济因素的差异较大，东南沿海地区城市相关因素的规模明显高于内陆城市，因此为了避免因较大差异产生的极端值对模型造成较大的干扰，对出口韧性抵抗性和数字经济两个核心变量进行2%的缩尾处理，结果见表6的列（3）～（4），核心解释变量数字经济的显著性不变，系数略有增强，这表明在减少极端值干扰的情况下，数字经济对出口韧性的影响得到提升，进一步验证了模型结果的可靠性。

五、机制检验与异质性分析

（一）机制检验

基准回归已经验证了数字经济对出口韧性存在显著的正向影响，对于其中的作用机制，前文进行了理论层面的探讨，下面将通过机制检验对部分理论分析进行验证，运用逐步回归法，主要验证技术创新与贸易开放两方面的机制。

1.技术创新机制

理论分析部分阐述了数字经济通过推动技术创新使企业数字化程度提升，使企业有了更灵活的生产方式、更畅通的信息沟通渠道，得以应对外部危机造成的波动，从而提升出口韧性。本文采用北京大学开放数据库的中国区域创新创业指数（Innovation）来衡量城市的技术创新程度，这一指数包含了新建企业、外商投资、专利开发、商标授权等子指标，能够较全面地衡量城市的创新创业水平。表7显示了机制检验的结果，同样加入了控制变量和城市、时间的双向固定效应，结果显示：数字经济影响技术创新的回归系数在1%的置信水平上显著，数字经济影响出口韧性抵抗性和恢复性的回归系数仍具有较强的显著性，这表明数字经济确实通过技术创新这一机制变量影响出口韧性，表现为部分中介效应，假设H2a得到验证。

表7 技术创新和贸易开放的作用机制

2.贸易开放机制

理论分析部分阐述了数字平台的构建使得更多中小企业能够参与到对外贸易的大市场当中，信息沟通更加便捷的区域的对外贸易占经济的比重也比信息闭塞的地区更高，且明显会对出口韧性造成影响。因此，数字经济将通过影响城市的贸易开放进而推动出口韧性的提升。利用机制检验，以对外贸易的依存度（Trade）即进出口总额占GDP比重来衡量贸易开放程度，结果如表7所示，加入了控制变量与双向固定效应，结果显示：列（4）中数字经济影响外贸依存度的系数在5%的置信水平上显著为正，在列（5）～（6）中，外贸依存度的系数在1%的置信水平上显著为正，数字经济的系数不显著，这表明数字经济确实通过影响外贸依存度进而影响出口韧性，表现为完全中介效应，假设H2b得到验证。

3.制造业集聚调节机制

理论分析部分阐述了制造业集聚对数字经济影响出口韧性存在一定影响，欧家瑜等［13］和周升起等［37］的研究表明数字经济提升了出口产品质量，而制造业集聚在其中表现出负向调节作用，原因在于制造业集聚带来的正向规模效应小于负向拥挤效应，制造业中大规模高相关性企业的集中分布，使出口相对专业化，但产品种类集中于某几样品类，容易导致区域应对外部冲击的出口韧性较差，因此，制造业集聚可能对数字经济影响出口韧性产生负向作用。利用调节效应检验，以制造业的区位熵来衡量制造业集聚（Manufacture），并加入了控制变量与双向固定效应，结果如表8所示。表8列（1）中，数字经济和制造业集聚的系数均在1%的置信水平上显著为正，表明制造业集聚对出口韧性抵抗性的影响中，正向的规模效应占主导，而交互项的系数在1%的置信水平上显著为负，表明制造业集聚在数字经济影响出口韧性抵抗性的作用中起到负向调节作用，拥挤效应占据主导，而列（2）中各项系数均不显著，表明制造业集聚在数字经济影响出口韧性恢复性中不存在调节效应，结果验证了假设H2c。

表8 制造业集聚、产业多样化的调节机制检验

4.产业多样化调节机制

理论分析部分阐述了产业多样化在数字经济影响出口韧性中的作用，贺灿飞等［7］验证了相关多样化对出口韧性具有负向影响，相关多样化指的是一系列多样化、强关联的产业分布，相关多样化的数值越高，产业间的关联性越强，对出口韧性的抑制作用越明显。本文从相反的视角进行分析，探究产业多样化对数字经济影响出口韧性的作用，根据已有文献，可知产业结构丰富以及关联性不强的产业分布，减少了需求冲击的传导渠道，抑制了冲击在关联产业间的传播，从而有利于提高出口韧性，因此产业多样化可能对数字经济影响出口韧性具有正向的调节作用。同样加入了控制变量与双向固定效应，检验结果如表8所示。表8列（3）中，数字经济与产业多样化的交互项在1%的置信水平上显著为正，表明产业多样化对数字经济影响出口韧性抵抗性起到正向的调节效应，列（4）中数字经济与产业多样化的交互项在1%的置信水平上显著为正，表明产业多样化对数字经济影响出口韧性恢复性起到正向的调节效应。假设H2d得到验证。

（二）门槛效应分析

由于理论分析部分探讨了互联网规模扩张的非线性效应，为了检验互联网规模扩张的不同阶段对基准回归的影响，本文借鉴Hansen［24］的研究，构建门槛回归计量模型。选取互联网用户数（Net，每万人）作为门槛变量，并进行门槛值计算，检验结果如表9所示：互联网用户数作为门槛变量时，数字经济对出口韧性抵抗性的影响具有双门槛效应，且在5%的置信水平上显著，门槛值分别为11.640和13.941，而数字经济对出口韧性恢复性的影响不具有门槛效应。

表9 门槛效应检验

表10为门槛效应估计结果，同样加入了控制变量和双向固定效应。结果表明：在互联网用户数小于等于11.64万人时，数字经济的系数为1.239且在1%的置信水平上显著，此时互联网发展规模处于初期阶段，数字经济对出口韧性抵抗性的拉升作用较明显。当互联网用户数处于11.65万～13.94万人时，数字经济的系数为1.700且在1%的置信水平上显著，系数有所上升，表明互联网发展达到一定规模，信息流通和资源共享的效率大幅提升，网络效应显著，区域经济的技术创新水平上升，数字经济对出口韧性抵抗性的正向影响也得到了提升。而当互联网用户数超过13.94万人时，数字经济的系数为0.839且在1%的置信水平上显著，此时互联网规模发展逐渐成熟，用户群体趋向固定，新增用户对区域经济创新水平的边际收益减少，进而导致对数字经济影响出口韧性的促进作用有所下降，因此数字经济的系数相较于前两个阶段更低。整体来看，互联网规模扩张对数字经济提升出口韧性抵抗性表现出“倒U型”的影响，印证了互联网发展规模的非线性效应，验证了假设H3。

表10 门槛效应回归结果

（三）基于城市特征的异质性分析

根据已有文献，不论是对城市经济韧性还是出口韧性的实证研究，均反映存在较强的地区异质性，我国城市出口额与距离沿海地区的远近息息相关，不同城市的出口产品种类、出口目的国、出口依存度均存在差异，这都影响着城市在受到危机冲击时出口总量的变化程度。数字经济发展的地区差异影响了数字技术的应用程度以及企业的数字化转型，进而影响了地级市出口韧性的差异性。另外，城市对外贸易依存度表现为进出口总额占GDP的比重，代表着城市经济对于进出口贸易的倚重程度，不同对外贸易依存度的城市在应对外部经济波动时也会表现出不同程度的出口韧性。为此，进一步考察城市不同特征对回归结果的差异性影响，从地理分布、数字经济发展水平、对外贸易依存度3个视角进行异质性分析。

1.基于地理分布的异质性分析

表11的列（1）（2）（5）（6）将地级市按照所在省份的地域分布分为东部和中西部两组并进行回归分析。

表11 地理分布影响出口韧性的异质性分析

从抵抗性来看，数字经济对出口韧性的影响在东部地区不显著，而在中西部地区的回归系数在1%的置信水平上显著；从恢复性来看，结果则相反，东部地区的回归系数在5%的置信水平上显著，而中西部地区的回归系数则不显著，并且数字经济对中西部地区抵抗性影响与对东部地区恢复性影响的系数均高于基准回归，说明数字经济对于对应地区出口韧性的影响更强。分析其中原因，可能是地理分布导致的外部需求波动对我国城市东部和中西部地区的影响存在差异，进而影响到数字经济对出口韧性的提升作用。具体来说，东部地区外贸产业发达，受到外部需求波动的影响更大，数字经济对出口韧性的提升作用在东部地区被危机冲击所掩盖，而中西部地区受影响相对较小，且中西部地区数字经济发展相对落后，数字经济对出口韧性抵抗性的拉升作用则表现更为明显，进而导致了数字经济对中西部地区出口韧性抵抗性的提升作用更为显著；而当外部需求回升时，东部地区接收需求变动的反应更加迅速，恢复更快，比较之下中西部地区接收需求回升的速度更慢，因此从恢复性来看，东部地区数字经济对出口韧性恢复性的作用更为显著。

表11的列（3）（4）（7）（8）将我国地级市按照所属地区分为南部地区和北部地区进行异质性分析，结果显示南部数字经济对出口韧性的作用系数均不显著，北部的作用系数则均在10%的水平上显著，分析其原因可能在于：北部地区城市数字经济发展相对落后，企业数字化水平相对较低，数字经济处于发展的初步阶段，产生的边际效益更高，对出口韧性的拉升作用明显。另外，在恢复性上表现与东部和中西部的结果不同，原因可能在于出口需求波动更多是从东部传导到中西部，而南部、北部均有沿海城市分布，因此需求波动的传导并没有影响数字经济在南部和北部城市的作用差异。

2.基于数字经济发展水平的异质性分析

表12的列（1）（2）（5）（6）为不同数字经济发展水平对出口韧性影响的回归结果，将地级市按照数字经济发展水平的均值为界分为高数字经济城市和低数字经济城市两组，创建虚拟变量进行回归分析。

从抵抗性来看，结果显示高数字经济城市的影响要弱于低数字经济城市，前者数字经济的回归系数在1%的置信水平上显著为正，后者系数在5%的置信水平上显著为正，且远大于前者的系数。从恢复性来看，结果显示高数字经济城市的影响要弱于低数字经济城市，前者数字经济的回归系数不显著，后者系数则表现出较强的显著性；同时，数字经济对低数字经济城市的出口韧性抵抗性和恢复性影响的系数均高于基准回归的结果，说明数字经济对低数字经济城市出口韧性的影响更强。

3.基于对外依存度的异质性分析

表12中列（3）（4）（7）（8）为不同对外贸易依存度对出口韧性影响的回归结果，将地级市按照2009年对外贸易依存度的均值为界分为高对外依存度城市和低对外依存度城市两组，创建虚拟变量进行回归分析。从抵抗性来看，结果显示高对外依存度城市的影响要弱于低对外依存度城市，前者数字经济的回归系数不显著，后者的系数在1%的置信水平上显著为正。从恢复性来看，结果显示高对外依存度城市的影响要弱于低对外依存度城市，前者数字经济回归系数不显著，后者的系数在1%的置信水平上显著为正；同时，数字经济对低对外依存度城市的出口韧性抵抗性和恢复性影响的系数均高于基准回归的结果，说明数字经济对低对外依存度城市出口韧性的影响更强。

六、结论与政策建议

本文对数字经济与出口韧性两个要素进行分析，构建数字经济影响出口韧性的理论框架，并提出研究假设，通过实证模型的检验验证了假设的正确性。研究表明：数字经济对出口韧性抵抗性和恢复性具有显著的正向影响，在纳入城市相关因素的控制变量、城市固定效应、时间固定效应的情况下，数字经济对出口韧性的回归系数仍显著为正，并且这一结果在双重差分、工具变量、控制省份固定效应和缩尾处理等稳健性检验后依旧稳健。进一步研究发现：数字经济主要通过促进技术创新和贸易开放，从而促进出口韧性抵抗性和恢复性的提升；其中，制造业集聚对数字经济影响出口韧性有负向调节作用，产业多样化对数字经济影响出口韧性有正向调节作用。门槛效应分析结果表明：以互联网用户数为门槛变量，数字经济对出口韧性抵抗性的影响存在双门槛效应，呈现“倒U型”影响效应。此外，上述影响存在地区异质性，具体而言，按照地理分布特征，中西部地区城市数字经济对出口韧性抵抗性的影响强于东部地区城市，东部地区城市数字经济对出口韧性恢复性的影响强于中西部地区城市，北部地区城市数字经济对出口韧性的作用强于南部地区城市；按照数字经济发展水平特征，低数字经济发展水平城市的数字经济对出口韧性抵抗性和恢复性的影响均强于高数字经济发展水平城市；按照对外依存度特征，低对外贸易依存度城市的数字经济对出口韧性抵抗性和恢复性的影响均强于高对外贸易依存度城市。

上述研究结论揭示了数字经济对出口韧性的影响效应和理论机制，为高质量发展目标下对外贸易发展提供了丰富的政策启示：首先，应加大对数字经济与相关产业的支持力度，推动其规模发展，引导其战略规划，加速数据确权，积极参与国际数字经济标准与规则制定，建立我国数据监管范式。其次，促进数字技术在传统行业的深度融合。数字经济影响出口韧性的重要作用机制在于技术创新，因此要不断促进数字技术在传统行业中的深度融合，开发数字技术应用场景，刺激传统行业得以焕发新的活力。再次，应推动国内各地域均衡发展，减小城市差异，促进中西部地区和欠发达地区的数字经济发展，实现数字化、智能化的产业革新。最后，倡导经济多样化发展，积极应对外部冲击，避免高度相关的产业密集分布，倡导企业开展多样化经营，提供良好开放的经营环境，为拓展新市场提供政策便利；同时，积极参与国际贸易合作，建立更多经济合作伙伴关系，提高对新兴市场国家的贸易开放程度，这将有利于提升企业的出口多样化，进而有助于提升出口韧性。