数字产品进口与中国企业出口质量

于 欢 何欢浪 姚 莉

(1．上海第二工业大学 经济与管理学院，上海 201209；
2．上海对外经贸大学 国际经贸学院，上海 201620)

加入WTO以来，中国创造的出口奇迹引起了世界关注。但近年来，全球贸易保护主义、单边主义喧嚣尘上导致经济全球化面临着重大挑战，与此同时，国内人口红利和资源红利逐渐消退，中国亟须由贸易大国向贸易强国转变。2020年《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二○三五年远景目标的建议》明确提出，“十四五”时期经济社会发展要以推动高质量发展为主题，坚定不移建设质量强国。因此，探究如何提升出口质量，已成为社会各界关注的焦点问题。事实上，在大数据、物联网等数字技术加持下，数字贸易与制造业生产经营各环节的全面深度融合，为中国制造业提质增效、出口升级和抢占高端产业主导权带来了机遇。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》强调要提升贸易数字化水平；
商务部部长王文涛在第9次东亚峰会经贸部长会议上再次强调要积极拓展数字贸易等新兴领域合作，加强互联互通，为地区和世界经济增长注入动力。

在学术研究上，立足传统贸易，一类文献聚焦中间品和最终品进口贸易自由化视角，通过理论推导指出削减关税使得生产高质量产品的企业出口市场更广[1]，相关的实证研究则证实进口关税减让使得接近于世界前沿技术产品的质量水平显著提升[2][3]；
另一类文献聚焦中间品进口或资本品进口，基于中国企业数据证实进口会通过进口质量效应、进口种类效应和技术溢出效应提升企业出口质量[4][5]。在当前数字化被提升为国家战略，打造数字强国的背景下，现有研究逐步将视角由传统因素转向数字化因素。王梦颖和张诚(2021)基于联合国贸发会议(UNCTAD)数据库量化了国别维度的数字服务贸易水平，其实证研究发现数字服务贸易进口显著提升了新兴服务业出口技术复杂度[6]。姚战琪(2021)用数字产业化规模、数字产业化贸易等二级指标加权测算了省份维度的数字贸易水平，证实数字贸易通过增加研发投入促进了制造业出口技术复杂度提升[7]。李丫丫等(2017)从行业维度聚焦工业机器人这一类数字产品，实证发现其进口会通过技术溢出效应显著提升制造业生产率[8]。刘佳琪和孙浦阳(2021)则从企业维度，通过关键词识别方法全面提取了有形的数字产品数据，进而证实数字产品进口通过技术溢出效应显著促进了企业创新[9]。于欢等(2022)在此基础上，将全面识别的数字产品与进口来源国数字经济相结合，构造复合数字产品进口指标，研究发现数字产品进口能通过生产率提升效应和出口多样化效应显著提升企业出口技术复杂度[10]。

由上述文献可知，早期研究多关注传统贸易品进口对企业出口质量的影响。相较传统贸易品，数字产品的数字技术复制成本较低，当企业完成该产品的研发并投入生产后，每多生产一单位产品的边际成本非常低[9]，这无形中能通过更为广泛的新技术外溢影响到企业出口质量。因而本文尝试立足数字产品视角，揭示相较于传统贸易品，以高效率和数字技术易复制为特征的数字产品影响出口升级的独特性。近期研究主要关注了数字服务贸易、数字贸易乃至微观数字产品进口对出口技术复杂度的影响，没有关注其出口质量效应，这启发我们可以聚焦于微观层面数字产品进口的出口质量效应开展研究，对上述文献做出边际补充。从逻辑上讲，数字产品进口影响企业出口质量是可以预见的。工业机器人、无人机、数控机床、3D打印设备、DVD和雷达等数字产品作为企业生产过程中独特的要素投入，与企业的劳动力要素投入紧密相关，其进口不仅能直接冲击企业现有劳动力的技术结构，催生大量数字化技能人才投入企业生产中，而且能通过更为直接的技术外溢提升企业的创新水平，进而对企业出口质量升级发挥积极作用。因此，数字产品进口可能是出口质量提升的重要促进因素。

本文的边际贡献主要体现在以下三个方面：(1)与立足传统进口贸易视角的出口质量效应研究不同，本文以数字化为研究视角，以求剥离出更丰富的结论，为中国在数字贸易领域分类施策提供针对性建议。(2)已有关于数字贸易的研究多选择出口技术复杂度为落脚点，本文则关注出口质量效应。质量与技术复杂度截然不同，技术复杂度强调不同产品种类间的技术含量差异，如鞋子和手机，而质量则强调同一产品种类下的垂直差异，如高质量手机较低质量手机的耐用性更好[11]。本文聚焦数字产品进口的出口质量效应进行研究，以丰富其贸易效应维度。(3)既有文献大多从技术溢出效应角度揭示数字贸易的影响，较少关注数字贸易通过影响企业劳动力结构等因素，进而对企业出口产生影响。本文着重从人力资本水平提高和创新水平提高两条路径探究数字产品进口提升企业出口质量的内在机制，为充分发挥数字产品的技术特点助推中国企业出口产品质量升级提供政策参考。

本文后续结构安排如下：第二部分是理论分析；
第三部分是实证设计；
第四部分为实证结果及分析；
第五部分是进一步讨论；
最后为结论及政策建议。

随着大数据、物联网和人工智能等数字技术的不断发展，数字产品为企业解决了生产过程中的信息不对称和人工低效率等问题，已成为企业实现提质增效的重要因素。我们认为数字产品进口主要通过提升人力资本水平和创新水平两个途径促进企业出口质量提升。

其一，数字产品进口可以通过提升企业人力资本水平促进出口质量提升。一方面，数字产品进口会推动企业减少低技能劳动力雇佣，如物流领域使用的快递智能机器人分拣系统替代了大量物流仓管员、运转中心搬运员和末端分拣员。另一方面，数字产品进口也引致出高技能劳动力需求。2019年4月，国家人力资源和社会保障部发布的13个新职业信息，如人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、数字化管理师等，主要是因数字经济而衍生的新职业。已有文献基于法国和中国企业数据，实证发现工业机器人的进口和运用替代了低技能劳动力，促使企业拥有更丰富的人力资本[12][13]。人力资本作为企业生产中重要的投入要素，其提升一方面意味着员工具有较强的学习和研发能力，增强了企业的创新活力；
另一方面，高技能员工的“干中学”效应更明显，企业有动力对员工积极开展相关技能培训以通过较明显的“干中学”效应获得更高的回报。上述两方面都提高了人力资本的出口质量促进效应[14]。

其二，数字产品进口可以通过提升企业创新水平促进出口质量提升。相较传统贸易品，资本和技术密集度较高的数字产品质量较高，通过高端贸易伙伴的工程师指导和配套售后服务，企业可以接近世界前沿技术，获得先进技术支持和更优的生产指导，进而有利于企业新产品的开发和创新水平的提升。此外，数字产品的数字技术复制成本较低，这无形中降低了使用数字产品企业的研发成本，进而实现较为广泛和直接的新技术外溢并促进企业创新[9]。而创新是企业出口质量升级的关键要素[15]。伴随企业的扩张发展和市场竞争，企业产品质量也需要同步提高。技术创新可以对企业使用的机械设备和生产工艺进行改良，帮助企业降低生产成本、提高生产效率，使企业更加专注于高质量产品的生产和出口。此外，技术创新具有不易模仿、附加值高等突出特点，由此企业建立的创新优势使得其能积累足够的资金用于出口质量升级，以保持其出口优势。相关研究证实技术创新对中国制造业出口质量升级有积极作用[16]。施炳展和邵文波(2014)基于中国企业的研发效率数据，也证实创新能促进企业出口质量提升[17]。因此，数字产品进口为企业提升创新水平提供了一条快速通道，企业可以借此通过不断推出新的技术来推动高质量出口。

基于以上分析，我们认为数字产品进口有助于促进企业出口质量提升，且这种促进作用主要通过提升人力资本水平和创新水平两种渠道实现。该推断将在下文中通过严格的计量分析加以验证。

(一)计量模型设定

本文为研究数字产品进口与企业出口质量之间的关系，构造如下计量模型：

Qlyft=α0+α1lnDigeft+αXft+dt+df+εft

(1)

式(1)中，Qlyft表示企业f在t年的出口质量，lnDigeft表示企业f在t年的数字产品进口。Xft为企业层面控制变量，包括：采用LP方法测度的企业全要素生产率(lntfp)；
采用年末就业人数取对数测度的企业规模(lnsize)；
使用当年年份与企业成立年份差值取对数表示的企业年龄(lnage)；
采用企业固定资产总额与雇员总数的比值取对数表示的资本密集度(lnkdes)；
采用企业利息支出与固定资产总额的比值取对数表示的融资约束(lnfina)；
使用企业利润总额与销售产值的比值取对数表示的企业利润(lnprof)。dt为年份固定效应，df为企业固定效应，εft为随机扰动项。

(二)核心变量测度

1.被解释变量：企业出口质量。本文基于需求信息回归推断法测算企业出口质量(Qly)[5]，测算公式如下：

(2)

式(2)中，qfidt表示第t年对于产品种类i，企业f销往目的地d的数量；
pfidt为产品价格；
λfidt为产品质量；
Edt为消费者总支出；
Pdt为价格指数；
θ为产品i面临的替代弹性，且大于1。对式(2)两边取自然对数，整理后可得：

lnqfidt=lnEdt-lnPdt-θlnpfidt+μfidt

(3)

式(3)中，μfidt=(θ-1)lnλfidt为包含质量信息的残差项。我们采用目的地国内生产总值(GDPdt)和消费价格指数(CPIdt)作为Edt和Pdt的代理变量，并借鉴Broda和Weinstein(2006)估计的中国HS2分位行业弹性代理θ[18]。在选择目的地d之外的其他市场出口产品的平均价格作为d市场出口价格的工具变量解决内生性问题后，对式(3)进行回归。第t年企业f出口到目的地d的产品i的质量为：

(4)

2.解释变量：数字产品进口。已有研究多从工业机器人、ICT服务(信息传输、软件和信息技术服务业)或ICT产品(计算机、通信和其他电子设备制造业)等方面识别测度数字产品。相较于工业机器人和ICT产品，还存在大量数字技术渗透率较高的产品，如以数字媒体为标志的网络出版及发行、录像、电视和电影节目的制作等。我们在已有研究的基础上，立足更全面的数字产品开展研究[9][10]。具体测算思路为：首先，根据2020年OECD公布的数字贸易测算手册①和中国通信院公布的2015-2019年《数字经济发展白皮书》，我们将数字产品划分为有形产品和无形产品，基于有形产品提取出26个关键词②，继而在剔除贸易代理商③的基础上，基于中国海关数据库中产品的中文名称，通过26个关键词识别出数字产品；
其次，依据《进出口税则商品及品目注释(2020版)》中的子目注释，剔除掉包含上述关键词但不属于数字产品的商品；
最后，基于2020年OECD公布的ICT产品，合并上述识别出的数字产品。我们最终得到2000-2013年241887家企业961种HS6位码数字产品的进口信息，并结合进口来源国的数字经济发展水平，构造如下企业层面数字产品进口指标：

(5)

(三)数据说明

本文使用2000-2013年中国工业企业和海关贸易的匹配数据库测算中国企业出口质量、数字产品进口及企业全要素生产率等指标。在合并两大数据库时，首先，我们借鉴Brandt等(2012)的方法，对原始工业企业数据库进行清洗[19]：一是剔除掉没有企业代码、贸易方式和工业总产值等信息的数据；
二是剔除数值明显不合理的样本，如产出为负值、总资产小于固定资产或流动资产和固定资产净值高于总资产的样本等；
三是仅保留营业状态的企业，并将成立时间无效的企业样本剔除。其次，我们借鉴马述忠和吴国杰(2016)的思路，对原始海关数据库进行整理[4]：一是删除企业名称和产品HS代码信息缺失的样本；
二是剔除非常规性交易样本，如交易数量小于1或交易金额小于50美元。最后，我们参照田巍和余淼杰(2013)的做法，先通过企业名称进行匹配，而后通过邮政编码加电话号码后七位的方法再次匹配[20]。我们基于该合并数据测算相关变量。为了剔除较多的异常值，以尽可能使用较正常的样本数据得到可靠结果，我们对变量测算值做上下3%的缩尾处理，相关变量的描述性统计见表1。

表1 变量描述性统计

(一)基准回归

首先，本文验证数字产品进口对企业出口质量的影响，根据模型(1)对企业层面的数字产品进口和出口质量数据进行回归，结果见表2。在表2第(1)～(6)列中，我们开始只加入核心解释变量即数字产品进口lnDige，然后逐步加入其他控制变量，发现数字产品进口的估计系数始终为正，且均在1%水平上显著。这表明企业进口数字产品的确有利于提升其出口质量，这一结果与我们的预期相符。数字产品作为企业独特的要素投入，其蕴含的数字技术确实对出口质量提升起到了积极作用。

表2 数字产品进口对企业出口质量的影响：基准回归

从控制变量来看，企业全要素生产率(lntfp)的系数始终在1%水平上显著为正，表明企业全要素生产率对其出口质量有促进作用。这是由于高生产率企业的效率高，便于其进行质量升级。企业规模(lnsize)的系数也均在1%的水平上显著为正，说明企业规模扩大有利于提升出口质量。这是由于规模较大的企业经营实力较强，有能力应对因研制生产高质量产品所带来的风险，因而倾向于提升出口质量以维持其垄断地位。企业年龄(lnage)的系数也均在1%的水平上显著为正，说明企业经营时间越长，越能提升出口质量。这是由于企业经营年限越长，积累的生产经验越多，越有能力生产高质量的产品。企业利润(lnprof)的系数基本显著为正，说明利润提高会使得企业有资金升级产品质量。企业资本密集度(lnkdes)的系数均在1%的水平上显著为正，表明企业较高的资本密集度能提升其出口质量，这是由于资本密集度越高，代表企业生产技术水平越高，越有能力生产高质量产品。企业融资约束(lnfina)的系数在回归中不显著，说明其在本样本中对出口质量影响较小。

(二)稳健性检验

1.解决样本选择偏误问题。数字产品进口不仅影响在位出口企业，还会影响非出口企业的出口决策，仅使用出口企业数据进行实证研究可能存在样本选择偏误。对此，本文采用Heckman两步法进行稳健性检验。第一步，采用Probit模型分析影响企业是否出口的因素，计算逆米尔斯比(Inverse Mill’s Ratio，IMR)；
第二步，将逆米尔斯比加入模型(1)中进行回归，结果展示在表3的第(1)列。从中看出，lnDige的回归系数仍然显著为正，这说明在考虑样本选择偏误问题后，本文结论未发生变化，即数字产品进口能提升企业出口质量。

2.替换核心解释变量。为了尽量降低核心解释变量测算误差对估计结果的影响，本部分采用不同的方法重新测算数字产品进口指标，并代入模型(1)重新回归，具体来说：一是借鉴相关研究[10]，使用企业数字产品进口额的对数替代本文测算的核心解释变量，回归结果展示在表3的第(2)列。二是聚焦ICT产品重新测算核心解释变量。相较于本文定义的数字产品而言，ICT产品是一种更为狭义的数字产品，其数字技术特征更加明显，故而本部分聚焦于企业进口的ICT产品重新测算指标并回归，结果展示在表3的第(3)列。三是当期数字产品进口的影响可能存在滞后性，因而我们将自变量滞后一期作为解释变量，回归结果展示在表3的第(4)列。从表3的列(2)～(4)可以看出，自变量lnDige的回归系数均显著为正，说明数字产品进口确实有利于提升企业出口质量。

表3 数字产品进口对企业出口质量的影响：稳健性检验

(三)机制检验

本文认为数字产品进口主要通过人力资本水平提升和创新水平提升两种渠道促进了企业出口质量提升，对此进行实证检验：

(6)

式(6)中，Wage表示人力资本水平，选取企业工资水平的对数测度，该数据来自中国工业企业数据库；
Innov表示创新水平，参考相关研究[21]，我们以企业每年的专利申请数加1取对数衡量，该数据来自中国国家专利局统计的企业专利数据库。

表4是机制检验的回归结果。列(1)是数字产品进口对出口质量的回归，即本文的基准回归结果表2第(6)列。第(2)列是数字产品进口对人力资本的回归，数字产品进口的回归系数显著为正，说明数字产品进口显著提升了企业人力资本水平，进而促进企业出口质量升级。第(3)列是数字产品进口对创新的回归结果，数字产品进口的回归系数显著为正，说明数字产品产生了直接的技术溢出，提升了企业的创新水平，进而提升了企业整体的出口质量。这与现有文献的结论一致[22]。机制检验的回归结果表明，人力资本水平提升和创新水平提升是数字产品进口促进企业出口质量提升的两个渠道，验证了理论分析中的推断。

表4 数字产品进口对企业出口质量的影响：影响机制检验

(四)异质性分析

考虑到行业、企业及数字产品自身的特征会使得数字产品进口对出口质量的作用效果有所差异。本部分将回归模型设置如式(7)所示，以考察异质性效应：

(7)

式(7)中，Hetern代表某一异质性分析下第n类的二元虚拟变量，n取值为1或2。α1为我们感兴趣的系数向量，其他变量的定义与上文一致，相应结果汇报于表5。

其一，考虑行业和企业异质性。(1)高端制造业与传统制造业。具有高技术含量和信息密集度的高端制造业可能对数字产品更为依赖，这意味着数字产品进口对不同行业的出口质量提升效应可能存在差异。我们将制造业划分为高端制造业和传统制造业④，并分别生成对应的虚拟变量Heter1和Heter2，Heter1=1代表高端制造业，反之则为0；
Heter2=1代表传统制造业，反之则为0。回归结果展示在表5的列(1)。结果显示，与传统制造业相比，高端制造业企业数字产品进口对其出口质量的提升效应较大。其原因可能在于：高端制造业具有比较适合使用数字技术的基础条件，接触和使用数字技术的机会较多，数字产品对其出口质量的促进作用相对较强。(2)生产率水平较高的企业与生产率水平较低的企业。我们还根据生产率均值将样本分为生产率较高的企业和生产率较低的企业，并生成对应的虚拟变量Heter1和Heter2，Heter1=1代表生产率水平较高的企业，反之则为0；
Heter2=1代表生产率水平较低的企业，反之则为0。回归结果展示在表5的列(2)。结果显示，与生产率较低的企业相比，生产率较高的企业进口数字产品对其出口质量的提升效应较大。其原因可能在于：企业生产率水平较高意味着企业的资源配置效率和运营效率较高，能充分吸收运用数字产品带来的先进技术并提升其出口质量。

其二，考虑产品异质性。(1)数字中间品进口与数字资本品进口。为了厘清数字中间品进口和数字资本品进口对企业出口质量的差异化影响，本文使用来自联合国统计局的BEC-HS对照表，根据BEC分类标准对数字产品种类进行划分⑤，并按照本文构造数字产品进口指标的方法分别测算数字中间品进口指标(ZlnDigeft)和数字资本品进口指标(KlnDigeft)，利用模型(1)重新回归。回归结果展示在表5的列(3)。从中可以看出：相较数字中间品进口，数字资本品进口对企业出口质量的提升效应更显著。原因可能在于：相较中间品进口，资本品进口嵌入的技术更为密集，能直接增加企业资本存量积累，对出口质量的影响更大。(2)核心产品出口与外围产品出口。相较于外围产品，核心产品具有更强的竞争力[23]。那么，数字产品进口是否会使得企业核心产品的出口质量提升效应更强？我们以年份—企业维度下产品出口额的大小为依据区分核心产品和外围产品，将出口额最多的产品定义为核心产品，其余为外围产品，并分别生成对应的虚拟变量corefit和ncorefit，corefit=1代表产品i为核心产品，反之则为0；
ncorefit=1代表外围产品，反之则为0。我们按照年份—企业—产品维度，在模型(1)的基础上加入数字产品进口与上述两类产品虚拟变量的交互项进行回归，回归结果展示在表5的列(4)。不难发现，数字产品进口与核心产品交互项lnDige×core的系数显著为正，说明数字产品进口显著提升了企业核心产品出口质量。但数字产品进口与外围产品的交乘项lnDige×ncore的回归系数显著为负，说明数字产品进口降低了外围产品出口质量。其原因可能在于：多产品企业内部不同产品之间存在质量差异，核心产品是出口企业具有优势的出口产品，数字产品的运用会明显增强企业原有的优势，进而使得核心产品出口质量提升显著；
而企业将重要资源分配于外围产品的概率较小，甚至会对其存在挤出效应，以保持企业核心出口竞争力，因而数字产品进口对外围产品质量提升的效果不理想。

表5 数字产品进口对企业出口质量的影响：异质性分析

虽然相关研究一直聚焦于通过更好的要素投入(数字产品、数字技术、资本和劳动者技能等)来解释企业出口质量的差异，但是，在企业通过进口的数字化、智能化设备等数字产品对其内部传统要素不断进行替代的过程中，企业经营管理也起到了至关重要的作用，会直接影响数字产品在其内部的运作效率和企业出口绩效。

企业管理覆盖前期生产计划、要素采购投入、人员组织协调、领导指挥运作、流水线风险检测控制、品牌营销和出口市场拓展等活动，旨在尽可能优化各种要素投入，以实现利润最大化目标。但是，企业管理能力在数字产品进口影响出口质量的过程中可能发挥正向的调节作用，也可能发挥负向的调节作用。一方面，企业的高效管理体系，如其高级的管理团队和完善的风险监管系统能够在不确定的外部市场环境中提前预判进口数字产品产生的风险并做出正确的决策，即通过高质量的筛选效应甄别出较合适的数字产品，并在数字产品使用的过程中，遴选出合适的工作人员进行操作管理，进而发挥出积极的出口质量促进效应。另一方面，企业为提升其经营管理能力会开展一系列活动，意味着用于管理方面的费用支出不断提高，这将增加企业的经营负担。而数字产品进口与企业成本密切相关，企业加大管理能力提升方面的费用支出，意味着用于数字产品进口方面的支出减少，因而企业管理能力的提升可能存在成本挤出效应，弱化数字产品进口的出口质量提升效应。为检验企业管理能力的调节效应，本部分构建如下模型：

Qlyft=α0+α1lnDigeft+α2Magft+α3lnDigeft×Magft+α4Xft+dt+df+εft

(8)

表6 企业管理能力的调节效应检验

如何充分发挥进口数字产品的技术特点来促进中国高质量出口，是实现中国外贸高质量发展目标的重要议题。本文采用2000-2013年中国工业企业数据库和海关数据库的合并数据，实证检验了数字产品进口对中国企业出口质量的影响，研究发现：第一，总体而言，数字产品进口显著提升了企业出口质量，在经过一系列稳健性检验后，如解决了样本选择偏误问题、替换核心解释变量和内生性处理，该结论依然稳健；
第二，异质性分析发现，数字产品进口对出口质量的促进效应在高端制造业、生产率水平较高的企业、数字资本品进口和核心产品出口中更为显著；
第三，渠道检验发现，数字产品进口通过人力资本水平提升效应和创新水平提升效应促进了企业出口质量提高；
第四，调节效应发现，企业管理能力促进了企业出口质量提升，但是随着企业管理能力提高，数字产品进口对企业出口质量的提升效应没有显著变化。

据此，本文提出如下建议：(1)优化数字贸易环境，降低数字贸易壁垒。在国际数字贸易规则体系缺失的背景下，美欧模板与中式模板的利益冲突层出不穷。一方面，政府要针对医药制造业、通用设备制造业、交通运输设备制造业等高端制造业领域的数字产品进口，建立合理的国际数字贸易争端解决机制，保证冲突发生时有法可依，为上述领域数字产品进口提供良好的贸易环境。另一方面，政府要通过开展双边和多边数字贸易谈判，切实推动数字贸易合作深化再上新台阶，弱化数字产品关税壁垒尤其是数字资本品关税壁垒给企业进口带来的阻力。(2)企业一方面应重视人力资本的提升，通过对员工进行数字技术的相关培训，提升员工应用数字产品的操作能力，进而实现高质量出口目标；
另一方面也要注重创新水平的提升，通过消化吸收数字产品所蕴含的数字技术，加大研发投入力度，进而有效发挥数字产品的出口质量提升效应。此外，管理费用支出可能会降低企业数字产品进口方面的性价比，因而企业在注重管理能力提升的同时，还要注重管理效率的同步提升，充分发挥企业管理能力的正向调节作用，以提高出口质量。

注释：

①来自2020年《Handbook on Measuring Digital Trade》。

②具体包括智慧、软件、远程、电视、VCD、系统、装置、机器人、雷达、移动、智能、电子、机、自动生产线、机器、数字、数码、自动、设备、人工智能、广播、数控、通信、计算机、数据和DVD。

③企业中文名称中含有“进出口”“经贸”“科贸”“贸易”“外经”“物流”“工贸”等关键词。

④高端制造业即医药制造业、通用设备制造业、专用设备制造业、汽车制造业、铁路船舶航空航天和其他运输设备制造业(2012年以前均为交通运输设备制造业)、电气机械和器材制造业、计算机通信和其他电子设备制造业、仪器仪表制造业，其余则为传统制造业。

⑤中间品是指BEC分类中代码为111、121、21、22、31、322、42和53等八大类产品，资本品是指BEC分类中代码为41和521的两大类产品。

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