经济管理前沿
Frontiers in Economics and Management
- 主办单位:未來中國國際出版集團有限公司
- ISSN:3079-3696（P）
- ISSN:3079-9090（O）
- 期刊分类:经济管理
- 出版周期:月刊
- 投稿量:6
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数字普惠金融赋能出口企业数字化转型 — 基于双重间接渠道的检验
Digital Inclusive Finance Enables Export Enterprises' Digital Transformation A Test Based on Double Indirect Channels
引言
新一轮数字技术革命重塑全球贸易格局，数字化转型已然成为我国出口企业参与国际竞争、向全球价值链高端环节攀升的必然选择。当前，外贸企业开展数字化改造普遍面临投入规模大、投资周期长、不确定性高等问题。传统金融体系受信息不对称、服务门槛偏高的制约，难以充分匹配外贸企业的数字化融资需求。在此背景下，依托大数据、云计算、人工智能等技术诞生的数字普惠金融，打破传统金融的时空壁垒，拓宽服务覆盖面、降低综合融资成本，为外贸主体获取资金支持开辟了新路径。
国家层面先后出台多项政策，推动数字普惠金融与实体经济、外贸产业深度融合。《“十四五” 对外贸易高质量发展规划》明确提出，要健全数字金融服务体系，助力外贸企业完成数字化改造。各地也纷纷推出数字普惠金融专项信贷产品，支持出口企业向线上化、智能化方向升级。在此现实背景下，数字普惠金融能否有效驱动出口企业数字化转型、其内在传导路径如何、不同类型企业是否存在效应差异，成为值得深入探究的问题。
梳理现有研究成果，学界围绕数字普惠金融的经济效应、企业数字化的影响因素已形成丰富成果。现有研究证实，数字普惠金融能够有效缓解企业融资约束、激发创新活力；而资金供给、研发能力、风险偏好是决定企业数字化进程的核心要素。部分文献探讨了数字普惠金融对制造业、中小企业数字化的正向作用，但现有研究大多未针对出口企业展开专项分析。出口企业直面海外市场波动、汇率波动、贸易壁垒等多重风险，经营特征与内销企业存在显著区别，数字化转型的驱动逻辑也具备特殊性。
基于上述研究现状，本文以 2011—2023 年 A 股出口上市公司为研究样本，构建计量模型，结合中介效应、异质性分析、稳健性与内生性检验开展实证研究。本文的边际贡献主要体现在三方面：第一，聚焦出口企业这一细分外贸主体，结合行业特征开展实证分析，补充数字金融赋能外贸转型的微观证据；第二，构建双重中介分析框架，系统识别数字普惠金融影响数字化转型的两条间接路径，深化机制层面的研究；第三，从地理区位、行业技术属性、出口依赖度三个维度开展异质性检验，为各地实施分类施策、精准扶持提供实证支撑。
一、理论分析与研究假设
（一）数字普惠金融与出口企业数字化转型：直接效应
企业数字化转型涉及硬件设备迭代、软件系统搭建、数字化人才引进、业务流程重构等多项长期投入，持续稳定的资金供给是转型落地的基础。数字普惠金融发展能更加契合企业数字化转型的多元化资金需求。我国传统金融体系存在明显的客户分层现象，金融资源过度向大型优质企业倾斜，大量中小出口企业、民营企业长期面临融资难、融资贵的困境，资金缺口直接制约数字化投入规模。
与传统金融服务相比，数字普惠金融能够有效降低金融资源的交易成本，为企业数字化转型带来全新的机遇。数字普惠金融依托数字技术重构金融服务模式，从三方面破解上述难题：一是突破物理网点限制，下沉服务至中小外贸主体，扩大金融服务的覆盖范围；二是依托企业经营数据、外贸流水等海量信息构建信用评价体系，弱化传统抵押担保要求，有效缓解信息不对称问题，降低信贷审批成本；三是创新供应链金融、线上信用贷、外贸专项贷款等多元化产品，匹配企业数字化不同阶段的资金需求。综合来看，数字普惠金融能够全面改善出口企业的融资环境，为数字化转型提供资金保障。据此提出研究假设 H1：
H1：数字普惠金融发展水平越高，越能够显著促进出口企业数字化转型。
（二）双重间接传导渠道：中介机制分析
本文结合出口企业经营特征，提出创新产出、风险承担两条中介路径。
1.创新产出渠道
数字化转型是技术创新与管理创新融合的过程，持续的创新产出是企业数字化落地的核心支撑[1]。数字普惠金融缓解融资约束后，企业可将更多资金投入数字技术研发、智能产品迭代、跨境数字平台搭建等创新活动，提升专利、软著等创新成果数量。同时，出口企业参与全球市场竞争，海外客户对智能化、定制化产品的需求持续倒逼企业开展创新；而各类创新成果又会反哺生产、销售、物流等全链条，推动企业整体数字化升级。
逻辑链条：数字普惠金融 → 提升企业创新产出 → 推动数字化转型。据此提出假设 H2a：
H2a：创新产出在数字普惠金融与出口企业数字化转型之间发挥中介作用。
2.风险承担渠道
出口企业同时面临国际市场需求波动、汇率风险、贸易壁垒等多重外部不确定性，而数字化项目本身试错成本高、回报周期长，企业的风险承担能力直接决定数字化投入力度。传统金融机构风险偏好偏低，对高风险、长周期项目的信贷投放较为谨慎，进一步加剧了此类项目的资金缺口。
数字普惠金融能够有效提升企业风险承担能力：第一，多元化融资渠道分散企业流动性风险，降低单一资金来源的压力；第二，长期低成本的资金供给，让企业有能力布局长周期数字化项目；第三，部分数字金融平台联动保险、担保产品，对冲外贸经营与数字化投资的双重风险。当企业风险承受能力提升时，会加大数字化投入与技术试错力度，加快转型步伐。据此提出假设 H2b：
H2b：风险承担在数字普惠金融与出口企业数字化转型之间发挥中介作用。
（三）异质性理论分析
不同类型的出口企业，对数字普惠金融的利用能力、数字化转型动力存在差异，最终导致赋能效果出现分化。本文从三个维度展开分析：
1.区域异质性：我国区域金融发展不均衡，东部地区金融业态完善、企业融资渠道丰富，数字普惠金融的边际改善效果较弱；北方及中西部地区传统金融供给不足，外贸企业融资约束更强，数字普惠金融的补短板效应更为突出。
2.技术密集度异质性：高技术出口企业本身具备数字技术基础，数字化意愿与转型空间更大，叠加数字金融的资金支持，转型效果更显著；非技术密集型企业技术储备薄弱，数字化动力不足，赋能效果相对有限。
3.出口依赖度异质性：高出口依赖企业深度参与全球竞争，数字化是提升国际竞争力的刚需，对数字金融资源的利用效率更高；低出口依赖企业以内销为主，数字化转型倒逼力量较弱，赋能效果偏弱。
据此提出假设 H3：
H3：数字普惠金融对出口企业数字化转型的影响存在异质性，在北方地区、高技术行业、高出口依赖企业中促进作用更强。
二、研究设计
（一）样本选取与数据来源
本文选取 2011—2023 年中国沪深两市 A 股出口上市公司作为初始研究样本。由于北京大学数字金融研究中心《数字普惠金融指数》始于 2011 年，为保证核心解释变量数据完整可比，将样本起始年份设定为 2011 年；本文界定当年出口额大于 0的 A 股上市公司为出口企业，样本区间共计 13 个年度，覆盖数字普惠金融完整发展周期以及公共卫生事件前后企业经营的动态变化，是开展实证研究的理想时间窗口。
对初始样本进行如下预处理：（1）剔除 ST、*ST、PT 等经营状态异常的企业样本，规避经营不确定性对回归结果的干扰；（2）剔除金融行业上市公司，金融企业经营模式、财务结构与实体出口企业存在本质差异；（3）剔除被解释变量、核心解释变量及控制变量存在数据缺失的观测值，保证实证样本完整性；（4）对所有连续变量进行1% 双侧缩尾处理，消除极端值造成的系数估计偏误。
经过上述筛选与处理，最终得到初始有效观测值 20169 个。受中介变量、分组子样本进一步剔除缺失值影响，后续各回归模型观测值略有下降。企业财务、经营数据来源于国泰安（CSMAR）数据库；数字普惠金融数据采用北京大学数字金融研究中心发布的《数字普惠金融指数》；企业数字化转型指标参照赵宸宇的文本分析法，基于上市公司年报文本词频测算得到。
（二）变量选取
1.解释变量
核心解释变量为数字普惠金融发展水平（index_aggregate），采用北京大学数字金融研究中心编制的数字普惠金融总指数衡量。该指数在数字金融领域实证研究中应用广泛，信度与效度得到充分验证。
2.被解释变量
被解释变量为企业数字化转型程度（DIG）。参照赵宸宇的测算方法，从数字技术应用、互联网商业模式、智能制造、现代信息系统四个维度，统计 99 个数字化关键词的词频总数并取自然对数，数值越大代表企业数字化转型水平越高。
| 变量类型 | 变量名称 | 变量符号 | 变量定义 |
|---|---|---|---|
| 被解释变量 | 数字化转型 | DIG | 数字化词频统计后取对数 |
| 解释变量 | 数字普惠金融指数 | index_aggregate | 北京大学数字普惠金融总指数 |
| 中介变量 | 风险承担 | Risk | 连续三年ROA 的滚动标准差 |
| 创新产出 | Patent | 企业当年专利申请总数量 | |
| 控制变量 | 企业规模 | Size | 年总资产的自然对数 |
| 资产收益率 | ROA | 净利润 / 总资产平均余额 | |
| 企业年龄 | FirmAge | ln(当年年份-公司成立年份+1) | |
| 成长性 | Growth | 本年营业收入 / 上一年营业收入-1 | |
| 产权性质 | SOE | 国有=1，非国有=0 | |
| 管理层持股比例 | Mshare | 董监高持股数量 / 总股本数量 |
（三）模型构建
1.基准回归模型
为检验数字普惠金融对出口企业数字化转型的直接影响，构建企业-年份双向固定效应模型如下：
式中，i,t为第i家企业第t年数据，为截距，为变量系数，为个体固定效应，为时间固定效应，为随机扰动项。
本文所有回归均采用企业层面聚类的稳健标准误进行统计推断，以缓解异方差和序列相关带来的估计偏误。
2.中介模型
为检验风险承担与专利产出在数字普惠金融与出口企业数字化转型之间的中介作用，参考温忠麟等的中介效应检验方法，构建如下模型：
（1）创新产出（patent）中介模型
（2）风险承担（risk）中介模型
式中，各符号含义同模型（1）。
三、实证检验与结果分析
（一）描述性分析
表2报告了主要变量的描述性统计结果。被解释变量企业数字化转型（DIG）均值为0.0159，标准差为 0.0225，最小值为 0，最大值为0.129，说明样本内出口企业数字化转型水平存在明显差异，部分企业尚未开展数字化建设，部分企业已具备较高数字化程度。核心解释变量数字普惠金融总指数（index_aggregate）均值为 328.03，标准差为 103.9028，最小值 39.82，最大值 463.6289，表明不同城市数字普惠金融发展水平存在较大差异，为本文识别其对出口企业数字化转型的影响提供了良好的识别条件。控制变量方面，企业规模（Size）均值为 22.2903，资产收益率（ROA）均值为 0.0379，成长性（Growth）均值为 0.1496，企业年龄（FirmAge）均值为 2.9676，国有企业占比（SOE）为 26.90%，管理层持股比例（Mshare）均值为 0.1583，所有变量均处于合理区间，样本分布符合我国出口上市企业的典型特征。最终本文得到有效观测值 20169 个。
| 变量 | N | mean | sd | p50 | min | max |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DIG | 20169 | 0.0159037 | 0.0225886 | 0.007939 | 0 | 0.1296205 |
| index_aggregate | 20169 | 328.03 | 103.9028 | 360.509 | 39.82 | 463.6289 |
| Size | 20169 | 22.29034 | 1.243717 | 22.08973 | 20.17119 | 26.07856 |
| ROA | 20169 | 0.0378885 | 0.0594868 | 0.0379203 | -0.2090975 | 0.1872225 |
| Growth | 20169 | 0.1495514 | 0.3112143 | 0.1049155 | -0.4595607 | 1.583475 |
| FirmAge | 20169 | 2.96759 | 0.3088858 | 2.995732 | 2.079442 | 3.637586 |
| SOE | 20169 | 0.2689771 | 0.443439 | 0 | 0 | 1 |
| Mshare | 20169 | 0.1583258 | 0.1988613 | 0.041455 | 0 | 0.676575 |
（二）基准回归
表3中列（1）（2）为基准回归结果，本文采用企业 — 年份双向固定效应模型逐步引入控制变量。结果显示，数字普惠金融总指数（index_aggregate）系数分别为 0.0000358 和 0.0000361，均在 1% 水平上显著为正，表明数字普惠金融发展能够显著促进出口企业数字化转型，本文核心假设得到验证。
从控制变量来看，企业规模（Size）系数显著为正，说明规模越大的出口企业资源储备更充足，数字化转型投入能力更强。资产收益率（ROA）系数显著为负，表明盈利水平较高的企业短期内转型动力相对保守。成长性（Growth）系数显著为负，说明高速成长企业更聚焦业务扩张，数字化投入相对审慎。企业年龄（FirmAge）系数显著为负，表明年轻企业数字化转型意愿更强。产权性质（SOE）系数显著为负，说明非国有企业面对市场竞争压力更大，数字化转型更为积极。管理层持股比例（Mshare）系数显著为负，反映管理层持股较高时出于风险规避对长期数字化投资更为谨慎。
| (1) | (2) | |
|---|---|---|
| DIG | DIG | |
| index_aggregate | 0.0000358*** | 0.0000361*** |
| (3.34) | (3.37) | |
| Size | 0.00467*** | 0.00479*** |
| (22.22) | (22.69) | |
| ROA | -0.00841*** | -0.00874*** |
| (-5.37) | (-5.57) | |
| Growth | -0.000657*** | -0.000683*** |
| (-2.73) | (-2.84) | |
| FirmAge | -0.00818*** | |
| (-5.22) | ||
| SOE | -0.00194*** | |
| (-3.68) | ||
| Mshare | -0.00177* | |
| (-1.86) | ||
| _cons | -0.0994*** | -0.0773*** |
| (-17.35) | (-10.99) | |
| Firm | Yes | Yes |
| Year | Yes | Yes |
| N | 19983 | 19983 |
| F | 137*** | 85*** |
| r2 | 0.872 | 0.872 |
| r2_a | 0.851 | 0.851 |
注：t statistics in parentheses，* p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01。
（三）稳健性检验
为验证基准回归结论的可靠性，本文从计量方法、变量替换、固定效应设定三个维度开展稳健性检验，结果见表3。
第一，基准回归已采用聚类稳健标准误重新估计，核心变量系数依然在 1% 水平显著为正；第二，替换核心解释变量，将数字普惠金融总指数替换为细分指标使用深度（usage_depth），回归系数显著为正，结论不变；第三，在企业、年份双向固定效应基础上进一步加入行业固定效应，核心解释变量的系数符号、数值大小与显著性均未发生明显变化。
| (1) | (2) | (3) | |
|---|---|---|---|
| 稳健标准误 | 分维度检验 | 行业固定 | |
| usage_depth | 0.0000427*** | ||
| (7.00) | |||
| Size | 0.00476*** | 0.00479*** | 0.00437*** |
| (22.57) | (15.32) | (20.72) | |
| ROA | -0.00831*** | -0.00874*** | -0.00768*** |
| (-5.30) | (-4.56) | (-4.95) | |
| Growth | -0.000661*** | -0.000683** | -0.000727*** |
| (-2.75) | (-2.51) | (-3.05) | |
| FirmAge | -0.00792*** | -0.00818*** | -0.00788*** |
| (-5.06) | (-4.49) | (-5.07) | |
| SOE | -0.00193*** | -0.00194*** | -0.00197*** |
| (-3.67) | (-2.65) | (-3.78) | |
| Mshare | -0.00164* | -0.00177* | -0.00170* |
| (-1.72) | (-1.69) | (-1.81) | |
| index_aggregate | 0.0000361*** | 0.0000368*** | |
| (3.46) | (3.47) | ||
| _cons | -0.0797*** | -0.0773*** | -0.0691*** |
| (-12.22) | (-9.08) | (-9.91) | |
| Firm | Yes | Yes | Yes |
| Year | Yes | Yes | Yes |
| Industry | Yes | ||
| N | 19983 | 19983 | 19981 |
| F | 90*** | 41*** | 72*** |
| r2 | 0.873 | 0.872 | 0.877 |
| r2_a | 0.851 | 0.851 | 0.856 |
注：t statistics in parentheses，* p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01。
（四）中介机制检验
为揭示数字普惠金融影响出口企业数字化转型的内在传导路径，本文从创新产出、风险承担两条间接渠道开展中介效应检验，结果如表4 所示。
第一，创新产出渠道：列（1）结果显示，数字普惠金融对企业专利申请量（Patent）的系数在 1% 水平显著为正，说明数字普惠金融能够拓宽融资渠道、缓解融资约束，有效提升企业创新产出；将专利产出纳入基准模型后（列 2），Patent 系数显著为正，同时核心解释变量系数依旧显著，证明创新产出发挥部分中介作用。第二，风险承担渠道：列（3）结果显示，数字普惠金融对风险承担（Risk）的系数在 5% 水平显著为正，数字普惠金融可优化企业融资环境、稳定经营预期，提升企业风险承受能力；纳入风险承担变量后（列 4），Risk 系数显著为正，核心解释变量系数仍显著，说明风险承担同样存在部分中介效应。
| (1) | (2) | (3) | (4) | |
|---|---|---|---|---|
| Patent | DIG | Risk | DIG | |
| index_aggregate | 1.536*** | 0.0000339*** | 0.0000970** | 0.0000357*** |
| (4.45) | (3.17) | (2.55) | (3.33) | |
| Size | 59.84*** | 0.00473*** | -0.0118*** | 0.00488*** |
| (8.79) | (22.36) | (-15.79) | (22.95) | |
| ROA | 65.89 | -0.00887*** | -0.169*** | -0.00770*** |
| (1.30) | (-5.66) | (-30.47) | (-4.78) | |
| FirmAge | 137.2*** | -0.00832*** | -0.00131 | -0.00831*** |
| (2.71) | (-5.31) | (-0.24) | (-5.30) | |
| Growth | -6.873 | -0.000646*** | 0.0000961 | -0.000716*** |
| (-0.89) | (-2.68) | (0.11) | (-2.98) | |
| SOE | -79.80*** | -0.00185*** | 0.00126 | -0.00192*** |
| (-4.69) | (-3.50) | (0.68) | (-3.65) | |
| Mshare | 195.2*** | -0.00199** | -0.0268*** | -0.00164* |
| (6.38) | (-2.09) | (-7.98) | (-1.72) | |
| Patent | 0.00000111*** | |||
| (4.69) | ||||
| Risk | 0.00498** | |||
| (2.31) | ||||
| _cons | -2115.9*** | -0.0749*** | 0.280*** | -0.0789*** |
| (-9.33) | (-10.63) | (11.20) | (-11.18) | |
| N | 19977 | 19977 | 19949 | 19949 |
| r2 | 0.797 | 0.873 | 0.475 | 0.873 |
注：t statistics in parentheses，* p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01。
（五）异质性分析
为探究数字普惠金融赋能效果的结构性差异，本文从技术属性、地理区位、出口依赖程度三个维度进行分组异质性检验，结果如表5所示。
- 高新技术 / 非高新技术企业：高新技术企业组系数在 1% 水平显著为正，非高新技术企业组系数不显著。高新技术企业具备技术基础与转型需求，融资约束缓解后可快速推进数字化升级；传统非高新企业技术储备薄弱、转型意愿不足，资金支持难以转化为数字化动力。
- 南北方地区：北方地区企业系数在 1% 水平显著为正，南方地区系数不显著。北方传统外贸企业占比高、数字金融基础薄弱，数字普惠金融的补短板效应突出；南方市场化程度高、融资渠道丰富，数字普惠金融的边际赋能效应被弱化。
- 出口依赖程度：以当年企业出口占比中位数为界划分为高、低出口依赖组。低出口组系数未通过显著性检验，高出口组系数在 10% 水平显著为正。高出口企业深度参与全球贸易，跨境业务倒逼其开展数字化改造，能够有效利用数字普惠金融资源；低出口企业重心在国内市场，外部转型倒逼压力较小。
整体来看，数字普惠金融对出口企业数字化转型的促进作用，集中体现在高新技术企业、北方地区企业、高出口依赖企业中，存在明显的异质性特征。
| (1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 高新技术DIG | 非高新DIG | 北DIG | 南DIG | 低出口DIG | 高出口DIG | |
| index_aggregate | 0.0000513*** | 0.00000850 | 0.0000554*** | 0.0000222 | 0.000262 | 0.0000342* |
| (3.75) | (0.64) | (2.69) | (1.47) | (1.39) | (1.80) | |
| Size | 0.00450*** | 0.00542*** | 0.00506*** | 0.00474*** | 0.0131 | 0.00454*** |
| (13.28) | (7.99) | (9.17) | (12.42) | (1.63) | (9.33) | |
| ROA | -0.00986*** | -0.00574* | -0.0108*** | -0.00784*** | 0.0213 | -0.00890*** |
| (-4.25) | (-1.78) | (-3.13) | (-3.41) | (0.90) | (-3.48) | |
| FirmAge | -0.00776*** | -0.0127*** | -0.00416 | -0.00962*** | 0.0572** | -0.00837** |
| (-3.50) | (-4.05) | (-1.31) | (-4.33) | (2.16) | (-2.31) | |
| Growth | -0.00106*** | 0.000572 | -0.000451 | -0.000777** | 0.000264 | -0.000732** |
| (-3.30) | (1.12) | (-1.02) | (-2.30) | (0.10) | (-2.51) | |
| SOE | -0.00211** | -0.000518 | -0.00262* | -0.00164* | -0.00582* | -0.00192 |
| (-2.31) | (-0.55) | (-1.78) | (-1.91) | (-1.77) | (-1.29) | |
| Mshare | -0.00261** | 0.00362* | -0.00681*** | -0.000344 | -0.0567 | -0.00212 |
| (-2.17) | (1.76) | (-2.98) | (-0.29) | (-0.25) | (-1.29) | |
| _cons | -0.0752*** | -0.0748*** | -0.101*** | -0.0674*** | -0.555** | -0.0705*** |
| (-7.49) | (-4.46) | (-5.81) | (-6.45) | (-2.47) | (-4.35) | |
| Firm | Yes | Yes | Yes | Yes | Yes | Yes |
| Year | Yes | Yes | Yes | Yes | Yes | Yes |
| N | 14665 | 5210 | 5324 | 14651 | 418 | 19565 |
| F | 33*** | 10*** | 15*** | 26*** | 2 | 14*** |
| r2 | 0.878 | 0.843 | 0.896 | 0.863 | 0.818 | 0.875 |
| r2_a | 0.857 | 0.815 | 0.879 | 0.840 | 0.785 | 0.854 |
注：t statistics in parentheses，* p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01。
四、研究结论与政策启示
（一）研究结论
本文基于 2011—2023 年 A 股出口上市公司面板数据，以创新产出、风险承担为双重中介渠道，实证检验数字普惠金融对出口企业数字化转型的影响及异质性特征，主要结论如下：数字普惠金融能够显著促进出口企业数字化转型，经过稳健性检验与工具变量内生性处理后，该核心结论可靠；机制层面存在双重部分中介效应：数字普惠金融一方面通过增加企业创新产出，推动数字化转型；另一方面通过提升企业风险承担能力，助力数字化项目落地，两条传导路径均有效；异质性特征明显：数字普惠金融的赋能效果在北方地区企业、高技术行业企业、高出口依赖型出口企业中更为突出，在南方、低技术、低出口依赖企业中作用有限。
（二）政策启示
1.政府层面
第一，持续推进数字普惠金融基础设施建设，尤其加大北方、中西部等传统金融薄弱地区的布局，下沉服务至中小出口企业，破解外贸企业数字化融资难题；第二，推出外贸数字化专项金融产品，结合出口企业特征设计供应链金融、数字转型专项贷、风险补偿类产品，匹配企业长周期、高风险的数字化资金需求；第三，实施差异化扶持政策：重点支持高技术出口企业、深度外向型企业对接数字金融资源；对传统外贸企业辅以技术指导、转型补贴，协同发挥金融与政策作用。
2.金融机构层面
商业银行、互联网金融平台应依托大数据完善外贸企业信用评价体系，减少对抵押担保的依赖；针对出口企业打造一站式数字金融服务，将信贷、保险、汇率避险、数字化融资相结合，全方位服务企业转型。同时加强风险管控，平衡金融支持与风险防范。
3.企业层面
出口企业应主动拥抱数字普惠金融工具，合理利用多元化融资渠道保障数字化投入；高技术企业持续强化研发创新，以技术迭代驱动数字化升级；传统出口企业结合自身业务循序渐进开展数字化改造，同时优化内部治理，适度提升风险承担意愿，把握数字经济发展机遇。
（三）研究局限与展望
本文仅以上市出口企业为研究样本，未涵盖大量中小非上市外贸企业，样本存在一定局限性；未来研究可进一步拓展调研样本，结合问卷调查、实地走访等方式，分析中小外贸企业的数字化困境与数字金融适配性。同时，可进一步探究数字金融不同维度、不同产品对数字化细分领域（生产数字化、营销数字化、跨境数字化）的差异化影响，深化该领域研究。
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