國際化程度對企業數字化轉型的影響

林立杰 李盼盼

【摘要】本文以2015 ～ 2021年我國制造業上市公司為研究對象， 檢驗國際化程度對企業數字化轉型的影響。研究發現： 國際化程度與企業數字化轉型之間存在U型關系， 即國際化程度對企業數字化轉型表現出先抑制后促進的作用效果。機制檢驗表明： 企業財務柔性在二者的U型關系曲線中發揮了中介作用； 此外， QFII不僅使國際化程度和數字化轉型之間的U型曲線更平緩， 還使U型曲線的拐點左移。異質性檢驗發現， 上述U型關系在非國有企業和勞動密集型企業樣本中更為明顯。經濟后果檢驗顯示， 國際化程度較高的企業能夠通過數字化轉型實現全要素生產率的提高。

【關鍵詞】國際化；數字化轉型；QFII；財務柔性；全要素生產率

【中圖分類號】 F276.5? ? ?【文獻標識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2023）12-0145-8

一、 引言

隨著新一輪技術革命的興起， 新興技術快速發展滲透到企業運轉的各個環節中， 尤其是傳統產業的數字化轉型已成為近年來國家戰略變革的重點對象。在此背景下，2022年我國《政府工作報告》與“十四五”規劃都指出， 要加強數字中國建設整體布局， 促進產業數字化轉型， 并將數字化轉型作為提高企業競爭力的重要抓手。已有研究表明， 數字化轉型在優化企業信息環境（羅進輝和巫奕龍，2021）、 促進專業化分工（袁淳等，2021）、 提高風險承擔能力（黃大禹等，2022）等方面發揮了積極作用。然而， 傳統企業的數字化轉型效果并不理想， 轉型成本高、 技術門檻高、 回報周期長等消極因素導致企業頻繁出現“不會轉”“不愿轉”“不敢轉”等問題。如何打破數字化轉型的困局成為學者們關注的重點。已有研究從外部環境（陳慶江等，2021）、 高管特征（陽鎮等，2022）、 資源配置（黃大禹，2020； 任曉怡等，2022）等角度探討了數字化轉型的影響因素， 但其普遍默認企業戰略選擇是同質的， 鮮有文獻將戰略因素納入數字化轉型的研究框架之中。而國際化戰略作為企業戰略架構中的重要組成部分， 對企業數字化轉型會產生怎樣的影響， 現有研究并未給出解答。

在經濟全球化的時代背景下， 為增強企業競爭力和環境適應性而制定的國際化戰略逐漸成為我國企業新型的經營戰略模式。然而， 國際化戰略是一把 “雙刃劍”， 在給企業創造額外收益的同時也蘊含著一定的潛在風險。一方面， 有學者認為企業實施國際化戰略能夠發揮資源效應， 擴大企業經營邊界， 進而創造超額收益（Wu和Salomon，2016）， 并肯定了其在提高企業經營業績（Lin等，2011）、 降低融資成本（Mihov和Naranjo，2019）以及增強創新能力（崔靜波等，2021）等方面發揮的積極作用。另一方面， 作為國際市場的后入者， 我國企業缺乏發達國家所具備的壟斷優勢和信息優勢， 國際化發展也可能對企業經營產生消極影響。由于制度與文化差異造成的國際市場偏見， 我國企業在“走出去”過程中面臨的外來者劣勢不僅使其營運成本劇增（Salomon和Martin，2008）， 而且提高了運營風險（范建亭和劉勇，2018）。而企業的數字化轉型存在著投入成本高、 潛在風險大等特征（陳華東，2016）， 并且作為一種創新活動， 企業在數字化轉型過程中需要保持足夠高的財務柔性， 即充足的現金流量以及穩定的融資渠道作為支撐（呂勁松，2015）。因此， 國際化戰略表現為資源優勢時， 能夠為企業數字化轉型提供養料； 但表現為風險劣勢時， 在資源稟賦有限的條件下， 會對依賴資源投入的企業的數字化轉型產生“擠出效應”。鑒于此， 本文認為不同程度的國際化進程對企業數字化轉型存在異質性影響。此外， 合格境外機構投資者（QFII）作為國外資本市場中的專業投資者， 出于持股收益最大化的考慮， 也可能在企業國際化擴張的不同階段發揮差異性作用， 進而在二者關系中發揮調節作用。

鑒于此， 本文以企業國際化戰略作為切入點， 剖析國際化程度與企業數字化轉型之間的關系， 以及財務柔性在這一傳導機制中發揮的作用， 同時考察QFII持股對二者關系的調節作用， 以為我國企業數字化轉型過程中國際化戰略的制定和實施提供經驗啟示。

二、 理論分析與研究假設

（一）國際化程度與企業數字化轉型

早期跨國公司的國際化行為主要出現在具有較高國際市場競爭力的發達國家， 其開展國際化活動的動機可以通過對外直接投資（FDI）理論解釋， 即其相較于東道國企業具有所有權優勢、 比起母國企業具有區位優勢、 比起依靠出口的企業具有內部化優勢（Dunning， 1977）。但我國作為新興市場， 我國的跨國企業， 尤其是制造企業大多為國際市場的后入者， 其國際化行為的目的主要是通過不斷集聚異質性資源， 突破技術壁壘并獲得高額收益， 進而提升自身競爭優勢。因此， FDI理論無法用來解釋我國企業的國際化行為。

在國際化經營早期， 企業不僅會面臨新進入者負擔引發的諸多挑戰， 比如采購生產設備、 配備人員、 建立內部管理體系與外部商業網絡等， 上述挑戰都會降低企業的市場競爭力， 使企業在新市場中處于不利地位； 還會面臨外來者劣勢， 企業必須付出額外的成本以彌補由于市場差異、 制度差異和文化差異所產生的競爭劣勢（Hymer，1976）。因此， 當國際化程度較低時， 企業投入較多的資金， 采用并購或者購買跨國公司關鍵技術等激進的方式以克服新進入者負擔與外來者劣勢（Luo和Tung，2007）， 使國際化擴張中的邊際成本高于邊際收益， 最終造成規模不經濟與范圍不經濟。同時， 依據資源有限理論， 在可用資源存在明顯邊界的情況下， 企業國際化擴張與數字化轉型會演化出一種替代關系， 即若企業將更多的資源用于海外擴張， 則會對數字化轉型產生“擠出效應”（任曉怡等，2022）。此時， 國際化擴張戰略層面的資源傾斜， 會堵塞企業的內源與外源融資渠道， 不僅使企業的經營性現金流面臨較大的壓力， 還會加大企業的融資約束（朱杰，2022）， 進而導致財務柔性降低， 不利于企業數字化轉型。

但隨著企業國際化程度的不斷加深， 二者的關系并不會一直呈現出負相關關系。組織學習理論提出， 國際化是一個漸進的過程， 當企業的國際化程度達到一定水平后， 其能夠為企業帶來國內運營所得不到的國際化知識與特定市場知識（Johanson和Vahlne， 1977）， 從而發揮信息優勢促進數字化轉型。另外， 從資源可獲得層面而言， 當企業的國際化擴張達到一定規模后， 意味著國外市場能夠為企業創造額外的營業收入， 增加企業的經營性現金流量。并且經營規模和經營能力的提高， 會增強企業與商業銀行等金融機構的議價能力， 從而拓寬融資渠道、 降低融資成本， 最終提高企業的融資總量（黃國良和劉圻松，2021）。因此， 經營性現金流量的增加以及更強的融資能力能夠提高企業的財務柔性， 發揮資源效應， 為企業數字化轉型提供豐裕的物資儲備， 使其內部化優勢逐步加強， 進而促進企業數字化轉型。

綜上可知， 當企業的國際化程度較低時， 為克服新進入者負擔與外來者劣勢， 企業會將更多的資源向國際化經營傾斜， 降低財務柔性， 從而對數字化轉型產生“擠出效應”； 但隨著國際化程度的加深， 海外經營成本的減少以及融資能力的提高能夠提升企業財務柔性， 進而“反哺”數字化轉型。綜上， 本文提出如下假設：

H1： 國際化程度與企業數字化轉型之間存在先減后增的U型曲線關系。

（二）國際化程度、 QFII持股與企業數字化轉型

QFII作為國外資本市場中的專業投資者， 對我國資本市場產生了重要影響（Gillian和Starks，2003）。基于企業層面， 現有文獻已經證明QFII持股在降低盈余管理（Lel，2019）、 提高審計質量（Guedhami等，2009； Kim等，2019）、 提高股價信息含量（He等，2013）、 改善公司治理（Aggarwal等，2011）、 增強風險承擔能力（Boubakri等，2013）等方面的積極作用。那么， QFII也會對企業的國際化戰略選擇以及國際化進程產生影響， 進而對國際化經營與企業數字化轉型的關系發揮調節作用。具體分析如下：

當國際化程度較低時， 企業需要投入額外的資金、 技術等以克服新進入者負擔與外來者劣勢等海外擴張中的不利因素。這是由于企業在國際化經營過程中會時刻面臨市場壁壘、 制度壁壘的威脅， 必須通過不斷投入資源穩固自身的市場地位、 保持足夠的市場競爭力。但QFII作為企業的外部股東， 為追求自身投資收益最大化， 會以企業價值最大化為持股目標（吳衛華等，2011）。在國際化經營前期， QFII能夠利用自身的信息優勢， 降低企業與海外市場的信息不對稱程度， 為企業國際化決策提供更多的私有信息， 壓縮企業的信息獲取成本及試錯成本（莊明明和梁權熙，2021）， 減少企業在早期國際化擴張階段的資源投入， 降低國際化擴張對數字化轉型的“擠出效應”， 從而平緩國際化程度與數字化轉型之間U型關系曲線的前半段。此外， 由于QFII在國際化擴張前期給予企業的信息優勢與資源優勢， 企業能夠提前克服市場差異與制度差異給國際化經營帶來的干擾， 使國際化經營提前對數字化轉型產生“反哺效應”， 二者之間的U型曲線拐點左移。

當國際化經營達到一定程度時， 企業會利用國際化擴張所帶來的資源優勢與信息優勢進行數字化轉型， 將資源投入向數字化轉型傾斜。但此時QFII持股比例的增加反而會降低數字化轉型的速度， 主要體現為以下兩點： 一方面， QFII只是價值投資者而不是價值創造者（李蕾和韓立巖，2014）， 其持股動機可能僅限于牟取高額收益。雖然企業的數字化轉型符合QFII的利益目標函數， 但實際上數字化轉型是一項復雜且不確定性較高的長期工作（Mattc等，2015）。基于委托代理理論， 當企業進行投資回報期較長且不確定性較高的數字化決策時， 將為管理層進行機會主義行為提供較大的便利。而由于信息不對稱的存在， QFII難以識別數字化轉型是出于企業現實需要還是管理層自利動機的資源轉移行為， 更可能會通過退出威脅等干預企業決策， 阻礙企業的數字化轉型， 從而降低數字化轉型速度。另一方面， 隨著國際化程度的不斷加深， 企業克服了早期制度差異、 文化差異以及市場差異引發的外來者劣勢。此時， 企業進行國際化擴張的邊際成本將低于數字化轉型的邊際成本， 并且其邊際收益高于數字化轉型的邊際收益。從成本收益的視角看， 以投資收益最大化為目標的QFII更可能進一步支持企業進行國際化擴張， 而非數字化轉型。因此， 隨著國際化程度的不斷提高， 其與數字化轉型之間的U型曲線的后半段也相對平緩。基于以上分析， 本文提出如下假設：

H2a： 隨著QFII持股比例的增加， 國際化程度與企業數字化轉型之間的U型曲線趨于平緩。

H2b： 隨著QFII持股比例的增加， 國際化程度與企業數字化轉型之間的U型曲線拐點左移。

三、 研究設計

（一）樣本選擇及數據來源

本文選取2015 ～ 2021年我國A股制造業上市公司為初始樣本， 并對原始數據進行如下處理： 剔除存在數據缺失的樣本； 剔除金融保險類及ST、 PT類企業樣本； 剔除東道國為“避稅天堂”的地區； 剔除當年不存在海外業務收入的企業樣本。最終共得到6640個企業年度觀測值。為了避免數據極端值的干擾， 本文對連續變量進行上下1%的縮尾（Winsorize）處理。本文所涉及的變量中， 企業年報信息來自巨潮資訊網， 其余數據均來自Wind和CSMAR數據庫。

（二）變量設計

1. 被解釋變量： 數字化轉型（DIGIT）。參照吳非等（2021）的做法， 從巨潮資訊網爬取2015 ～ 2021年上市公司年報， 依據人工智能（機器學習、 商業智能等）、 大數據（數據可視化、 文本挖掘等）、 云計算（內存計算、 流計算等）、 區塊鏈（區塊鏈、 數字貨幣等）四大底層技術運用以及數字技術應用（B2B、 B2C等）構建企業數字化詞頻， 將詞匯擴充到Python的jieba庫中， 統計上述詞匯在年報中出現的次數， 最后加總關鍵詞詞頻數來計算數字化轉型程度。由于詞頻數統計分布具有明顯的右偏性， 因此本文對關鍵詞詞頻數總和加1后取自然對數， 進而得到數字化轉型的衡量指標。

2. 解釋變量： 國際化程度（FSTS）。現有關于企業國際化的指標主要從其深度、 廣度以及復合指標來進行衡量。基于業績的國際化深度指標能夠最直接地反映企業國際化程度， 但鑒于上市公司數據披露的有限性， 參照王海林和王曉旭（2018）的做法， 本文使用海外營業收入占總營業收入的比值來衡量國際化程度， 該值越大說明國際化程度越高。

3. 調節變量： QFII持股（QFII）。考慮到大部分上市公司只披露前十大股東信息， 參考李春濤等（2018）的研究， 本文采用會計年度QFII持股均值與流通股股數的比值作為QFII持股的測量指標。

4.? 控制變量。本文控制了一系列可能影響制造企業數字化水平的企業特征變量； 同時， 考慮到各個地區不同的市場化程度、 不同行業和年份對企業數字化水平的影響， 還控制了地區變量（East）以及行業（Ind）、 年份（Year）虛擬變量。其中， 行業變量（Ind1、 Ind2和Ind3）的設置參照尹美群等（2018）的研究， 將制造企業分為技術密集型、 資本密集型、 勞動力密集型三類加以控制。所涉及的變量定義參見表1。

（三）模型構建

為檢驗國際化程度和企業數字化轉型之間的U型關系， 本文構建如下模型：

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

其中， 國際化程度（FSTS）的一次項和二次項是核心解釋變量， Controls為控制變量， ε表示殘差項。

參考Haans等（2016）的研究， 進一步在模型（1）中引入調節變量QFII， 并分別引入國際化程度的一次項和QFII的交乘項、 國際化程度的二次項和QFII的交乘項， 以驗證QFII持股的調節作用。具體模型如下：

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

若模型（2）的回歸結果中β4顯著為正， 則QFII持股比例越大， 企業國際化程度與數字化轉型之間的U型曲線越平緩， 反之越陡峭。若β1、 β2、 β3、 β4均通過顯著性檢驗， 且（β1β4-β2β3）為正值， 則QFII持股比例越大， U型曲線拐點越向右移， 反之越向左移。

四、 實證分析

（一）描述性統計

表2報告了本文主要變量的描述性統計結果。由表2可知： DIGIT的均值為1.430， 最大值為4.850， 最小值為0， 標準差為1.290， 說明樣本企業總體數字化水平較低， 但存在較大的個體差異； FSTS的均值為0.230， 最大值為0.920， 最小值為0， 可見我國制造企業國際化程度整體不高， 仍處于起步階段， 各企業間國際化程度的差距較大； QFII的均值為0.120， 說明有12%的樣本被QFII持股。其余控制變量的描述性統計結果與現有研究基本一致， 在此不再詳細說明。

（二）回歸結果與分析

1.? 國際化程度對企業數字化轉型的影響。表3列示了基本回歸結果。可以看出， 無論是否添加控制變量， FSTS的系數皆為負， FSTS2的系數皆為正， 且均通過了1%水平的顯著性檢驗。該曲線拐點為0.472［0.909/（2×0.962）］， 恰好落在FSTS［0， 0.920］的取值范圍內， 說明國際化程度與企業數字化轉型之間并不存在線性相關關系， 而是存在一種類似U型曲線的相關關系。此外， 基于回歸結果utest檢驗的t值為3， 在1%的水平上顯著， 且拐點0.472的95%置信區間［0.403， 0.617］位于FSTS ［0， 0.924］的取值范圍內， 由此能夠有效解釋國際化程度與數字化水平之間的U型關系， 驗證了H1。我國制造企業在國際化經營初期， 由于新進入者負擔與外來者劣勢， 營運成本和經營風險的提升使企業對數字化投入和成本產生“擠出效應”； 伴隨著國際化程度的加深， 其所有權優勢和內部化優勢開始不斷加強， 企業在東道國累積的技術知識以及海外子公司帶來的額外營業收入逐步增多， 有利于數字化轉型的穩步推進。

2. QFII持股的調節作用。表4第（1）、 （2）列中僅加入了QFII， 發現無論是否加入控制變量， QFII的系數均至少在5%的水平上顯著為正， 說明QFII具有較大的資源平臺以及豐富的投資經驗和較高的信息處理能力， 能夠更好地推動企業將數字技術融入生產管理活動中， 進而促進數字化轉型。第（3）、 （4）列的回歸結果顯示， 無論是否加入控制變量， FSTS2×QFII的系數均在1%的水平上顯著為負， 由此證明隨著QFII持股比例的增加， 國際化程度與數字化轉型之間的U型曲線更加平緩， H2a得到驗證。此外， 計算（β1β4-β2β3）發現， 無論是否加入控制變量， 其值均小于0， 說明隨著QFII持股比例的增加， 曲線拐點左移， H2b得到驗證。

以上結果表明， QFII持股比例的增加能夠緩解企業進行海外活動時對其數字化轉型的影響幅度， 并且使由抑制轉為促進數字化轉型的拐點更早到來。盡管從U型曲線的后半段來看， 促進作用的緩和不利于企業數字化轉型， 但從整體來看， 這種緩和避免了加劇國際化程度對數字化轉型的抑制影響， 對于企業穩步推進數字化轉型具有積極意義。

（三）穩健性檢驗

1. 替換數字化轉型的衡量指標。為進一步證明本文結論的穩健性， 參照戚聿東和蔡呈偉（2020）的做法， 重新替換數字化轉型的衡量方式， 即選擇制造業各細分行業中的其他企業作為參照物， 以樣本中各個公司年報關鍵詞與該年度同一行業其他全部企業關鍵詞總量的權重之比重新測度企業數字化轉型。替換變量后的回歸結果顯示： FSTS與FSTS2系數的符號及顯著性均沒有發生變化， 且該曲線的拐點為0.51， 在FSTS［0， 0.920］的取值范圍內。同時， 基于utest檢驗的t值為4.86， 在1%的水平上顯著， 說明變更數字化轉型的測度方法后， 國際化程度與數字化轉型之間仍然為顯著的U型關系， 驗證了本文結論的穩健性。

2. 替換估計模型。考慮到數字化轉型指標具有明顯的左截尾特征（DIGIT≥0）， 為避免估計方法對回歸結論可能造成的估計偏差， 本文參照張岳和周應恒（2022）的做法， 重新采取Tobit模型檢驗企業國際化程度對數字化轉型的影響。回歸結果顯示， FSTS與FSTS2系數的符號及顯著性依舊未發生明顯變化， 表明本文的結論依舊穩健。

3. 內生性討論。

（1）樣本選擇偏誤。為克服估計偏誤以及變量自選擇的內生性問題， 本文分別采用Heckman兩階段法和傾向得分匹配（PSM）處理可能存在的內生性問題。在Heckman兩階段中， 考慮到管理者的海外認知程度對企業進行國際化決策具有重要影響， 本文選擇海外背景高管比例（oversearation）作為排他性變量引入第一階段Probit回歸模型中， 同時計算出逆米爾斯比率（IMR）， 并將其作為控制變量代入第二階段模型中進行擬合。此外， 參照胡海峰等（2020）的做法， 以國際化程度是否超過拐點為匹配標準， 將U型曲線拐點右邊的樣本設置為實驗組， 并與U型曲線拐點左邊的樣本進行匹配。將具有相同財務特征和經營現狀的企業當年國際化程度的樣本設置為對照組， 同時設定全部控制變量為協變量， 通過均衡性檢驗后， 基于匹配樣本再次進行回歸。

Heckman第一階段的回歸結果表明， oversearation對FSTS具有顯著的正向影響； 第二階段的回歸結果表明， FSTS的系數顯著為負， FSTS2的系數顯著為正， 且IMR與DIGIT顯著負相關， 表明存在內生性問題。PSM回歸結果表明， 匹配后FSTS的系數顯著為負， FSTS2的系數顯著為正， 表明在控制解釋變量與拐點兩側樣本選擇偏誤這一內生性問題后， 二者間的U型關系仍舊穩健。

（2）反向因果。為了解決反向因果導致的內生性問題， 本文借鑒胡海峰等（2020）的做法， 選取上市公司所處行業國際化程度均值和所處地區國際化程度均值作為工具變量。一方面， 同一行業和地區其他企業的國際化程度會對同時期該企業的國際化程度造成一定影響， 滿足內生性條件； 另一方面， 同一行業和地區其他企業的國際化程度不會直接影響到本企業的數字化轉型程度， 符合外生性的約束條件。第一階段的回歸結果顯示， 工具變量與FSTS和FSTS2的回歸結果均顯著為正， F值分別為48.03和 37.54， 表明并不存在弱工具變量的問題； 第二階段的回歸結果顯示， FSTS的系數顯著為負， FSTS2的系數顯著為正， 與基準回歸結論一致， 說明在控制反向因果可能帶來的內生性問題后， 本文的結論依舊穩健。

限于篇幅， 穩健性檢驗的詳細結果未予列示。

五、 進一步分析

（一）財務柔性的機制檢驗

根據上文的理論分析可知， 隨著我國資本市場的不斷開放， 在企業國際化經營對其數字化轉型施加影響的過程中， 資源的優化配置成為關鍵問題。數字化轉型作為企業長期進行的創新活動， 持續且穩定的現金流是其必不可少的要素， 而較高的財務柔性能夠保障企業數字化轉型所需的穩定資金流（肖建波和呂沙，2015）。對此， 本文圍繞財務柔性對企業國際化程度影響其數字化轉型的內在機理進行分析。借鑒董保寶（2014）等對于U型曲線中介效應的檢驗思路， 構建以下模型：

其中： FF為財務柔性， 借鑒曾愛民等（2011）的做法， 采用現金柔性和負債柔性兩個指標加權進行衡量； FF_fitted為模型（3）中財務柔性的擬合值。

表5展示了財務柔性中介效應的檢驗結果。第（1）列中FSTS2的系數在5%的水平上顯著為正， 表明國際化程度與財務柔性之間呈現U型關系； 第（2）列中FF的系數在1%的水平上顯著為正， 表明企業財務柔性越高， 越能促進企業數字化轉型； 第（3）列中FF_fitted的系數在1%的水平上顯著為正， 表明國際化程度通過作用于財務柔性進而促進企業數字化轉型； 第（4）列中FSTS2的系數與FF的系數均顯著為正， 表明財務柔性具有部分中介效應。以上結果表明： 當企業處于國際化初期時， 由于海外經營經驗不足以及大量的資源占有 ， 導致財務柔性降低， 對企業數字化轉型產生“擠出效應”； 而隨著企業在國際市場的組織學習以及海外子公司績效的提升， 對企業資源的占有情況得到緩解， 從而提高了財務柔性， 保障了企業進行數字化轉型的資金需求與技術準備， 助推企業數字化轉型。

（二）異質性檢驗

考慮到不同類型企業的國際化程度對數字化轉型可能存在差異性影響， 本文將制造企業按照產權性質（國有企業與非國有企業）以及生產要素密集程度（技術密集型、 資本密集型和勞動密集型）進行劃分， 以檢驗不同情境下國際化程度對數字化轉型的異質性影響， 回歸結果如表6所示。

從表6第（1）、 （2）列可以看出： 在國有企業中， 國際化程度與數字化轉型之間不存在顯著的U型關系； 而在非國有企業中， FSTS、 FSTS2的系數分別為-1.159和1.239， 均在1%的水平上顯著， 該曲線拐點為0.468， 并且在1%的水平上通過了utest檢驗， 說明在非國有企業中國際化程度與數字化轉型之間存在顯著的U型關系。形成該差異的原因可能是： 國有企業擁有更多的政府資源支持和更強的獲取信息能力， 在海外擴張時期， 其開展數字化活動并不會呈現先下降后上升的U型關系； 而非國有企業并不存在上述特定優勢， 由于其在國際化經營初期缺少母國政府的資源支持， 海外子公司面臨著較大的新入者負擔和外來者劣勢， 隨著在東道國通過組織學習獲取更多的資源優勢， 企業開展的數字化活動才會順利推進， 數字化水平也隨之提高。

從第（3）、 （4）列可以看出： 在技術密集型企業中， 國際化程度與數字化轉型不存在顯著的U型關系； 在資本密集型和勞動密集型企業中， FSTS、FSTS2的系數均通過了顯著性檢驗， 該U型曲線拐點分別為0.448和0.481， 初步說明存在U型關系。此外， 資本密集型企業未通過utest檢驗， 而勞動密集型企業在1%的水平上通過了utest檢驗， 表明只有勞動密集型企業的國際化程度與數字化轉型存在顯著的U型關系。其原因可能在于： 相較于資本密集型和技術密集型企業， 勞動密集型企業缺乏技術和資金優勢， 在國際化經營初期亟需大量的資金和技術支持， 因此短期內的資源傾斜會抑制企業數字化轉型； 當國際化經營達到一定程度后， 海外市場帶來大量的技術知識和利潤回報是勞動密集型企業進行數字化轉型所缺乏的關鍵資源， 因此有利于促進企業數字化轉型。

（三）經濟后果研究

全要素生產率作為經濟持續增長的源泉， 其市場規模的增長不僅可使制造企業獲得更高的技術水平以及更優的產業配套， 而且能夠增強企業的國際競爭力， 進而獲得更多國際市場份額（朱克朋和樊士德，2020）。當企業跨國經營克服了初期經營壓力到達成熟階段時， 由于組織學習和知識發展增加了財務柔性， 進而加速了企業數字化轉型。趙宸宇等（2021）指出， 企業作為高質量發展主體， 如何借數字化轉型之力來提高全要素生產率是當前亟待解決的問題。因此， 結合本文研究主題， 進一步考察企業數字化轉型在國際化程度與全要素生產率之間的中介效應， 進而驗證當企業國際化程度較高時（FSTS>0.472）， 是否能夠通過促進數字化轉型進而提高全要素生產率。為此， 本文建立以下中介效應模型：

其中， TFP為全要素生產率， 借鑒魯曉東和連玉君（2012）的研究， 采用OP法衡量。表7報告了當企業國際化程度較高（FSTS>0.472）時， “國際化戰略→數字化轉型→全要素生產率”路徑的檢驗結果。第（1）列中FSTS與TFP的系數顯著為正， 說明較高的國際化程度能夠顯著提高企業全要素生產率； 第（2）列中FSTS與DIGIT的系數顯著為正， 說明較高的國際化程度有助于企業數字化轉型； 第（3）列中FSTS、 DIGIT的系數均在1%的水平上顯著為正， 說明數字化轉型是國際化程度影響全要素生產率的部分中介因子， 即較高的國際化程度通過影響企業數字化轉型進而提升全要素生產率。因此， 企業應當盡快過渡到國際化程度促進數字化轉型這一階段， 把握住智能制造機遇， 通過數字賦能傳統制造業， 從而帶動企業全要素生產率的提高。

六、 研究結論與建議

本文以2015 ～ 2021年我國A股制造業上市公司為樣本， 研究企業國際化程度對數字化轉型的影響， 研究發現： 國際化程度與數字化轉型之間并非簡單的線性關系， 而是存在U型的相關關系， 即國際化程度對數字化轉型表現出先抑制后促進的作用效果； QFII持股在二者的關系中發揮了調節作用， QFII持股比例的提高使國際化程度和數字化轉型之間的U型曲線更平緩， 并且使U型曲線的拐點左移； 企業財務柔性是上述U型曲線產生的內在機理； 國際化程度與數字化轉型的U型關系只體現在非國有企業和勞動密集型企業中； 當國際化程度較高時， 企業國際化經營能夠通過促進數字化轉型提高其全要素生產率。

根據上述研究結論， 本文從政府、 企業兩個層面提出相關建議。在政府層面， 一是鼓勵制造企業實施國際化戰略， 關注企業在不同國際化水平下財務柔性的非線性變化， 為其國際化經營提供相應的融資和保障工作； 二是出臺相應的政策適當放開QFII對我國制造企業的投資限制， 借助境外成熟的投資機構， 增加跨國公司早期國際化經營的QFII數目， 使國際化程度對企業數字化轉型由抑制作用轉為促進作用的拐點更早到來， 同時緩解國際化戰略對數字化轉型的抑制作用； 三是加大對非國有企業和勞動密集型企業的政策扶持， 削弱國際化程度對企業數字化轉型可能產生的負面影響。在企業層面， 一是要用長遠的戰略目光來審視國際化程度與數字化轉型之間的非線性關系， 做好財務資源的整合工作， 尤其是在國際化經營初期， 企業應通過建立良好的商業信譽、 拓寬融資渠道， 進而提升其財務柔性儲備， 緩解國際化程度對其數字化轉型的資源“擠出效應”； 二是努力提升企業自身的治理水平， 吸引QFII長期穩定投資， 盡快過渡到國際化程度促進數字化轉型這一階段， 重視國際化程度通過促進數字化轉型提升企業全要素生產率這一路徑， 助力經濟高質量發展。

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