王微微，李雨晨

（中國社會科學院大學 經濟學院，北京 102488）

0 引言

數字經濟發(fā)展速度之快、涉及范圍之廣、影響程度之深前所未有，隨之而來的是數字貿易的增長。數字貿易正深刻影響著國際分工格局，對于各國增強數字時代的新型國際競爭力具有重要意義。因此，中國數字貿易效率、潛力及影響因素分析是數字經濟時代亟須破解的課題。

關于中國數字貿易增長的研究已取得一定學術成果。藍慶新和竇凱（2019）[1]的研究表明，技術水平、數字貿易產業(yè)開放度等因素對中國數字貿易國際競爭力有明顯的正向效應；岳云嵩和趙佳涵（2020）[2]指出，服務業(yè)發(fā)展、對外直接投資擴張、信息化水平提升等對數字服務出口存在顯著正向作用；孫玉琴和衛(wèi)慧妮（2022）[3]以中國與中東歐國家為研究對象，考察了技術水平、市場基礎、貿易壁壘、市場前景等對雙邊數字貿易的重要作用；另外，從全球來看，數字貿易發(fā)展受各國經濟發(fā)展水平、城市化進程、產業(yè)結構升級水平、對外開放程度、制度質量、數字貿易規(guī)則深度等的正向影響，且此作用在發(fā)達國家和發(fā)展中國家間存在顯著異質性[4]。

可見，現有文獻關于數字貿易的研究主要集中在規(guī)模擴張方面，對數字貿易效率與潛力的研究較少，而數字貿易效率的提升是影響中國數字貿易國際競爭力的重要因素，對數字貿易潛力的研究有助于推動制定相關政策，從而實現中國數字貿易的高質量發(fā)展?；诖?，本文參考聯合國貿易和發(fā)展會議的統(tǒng)計方法，選取三個可數字化的典型服務貿易行業(yè)，構建數字貿易隨機前沿引力模型，研究中國全球數字貿易效率與潛力，以期為中國數字貿易高質量發(fā)展提供實證參考。

1 研究設計

1.1 數字貿易隨機前沿引力模型與貿易潛力模型

傳統(tǒng)貿易引力模型雖然得以廣泛應用，但無法分析具有人為干擾項影響的貿易阻力問題。隨機前沿引力模型的創(chuàng)新之處則在于將傳統(tǒng)模型中的隨機擾動項分解為兩個重要部分：一是隨機誤差項νi，二是負的非效率項μijt，并將貿易非效率因素引入模型之中。修正公式如下：

對式（1）進行取對數處理后得到對數形式的隨機前沿引力方程：

其中，Tijt表示在t時刻i國和j國的雙邊貿易額；Xijt表示影響被解釋變量的核心因素；β表示核心解釋變量的估計系數；νijt表示隨機誤差干擾項，與μijt獨立同分布于標準正態(tài)分布N（0，σ2）；μijt表示未被考慮進引力模型方程中作為解釋變量的其他貿易影響因素，即貿易非效率項。當貿易阻力不存在時，即μijt=0 時，可以根據式（1）得到貿易潛力的表達式：

其中，TEijt表示在t時刻中國與貿易國i的數字貿易效率，Tijt表示在t時刻中國與貿易國i的實際雙邊數字貿易額。又令為未開發(fā)數字貿易潛力，為數字貿易擴展空間，于是有：

隨機前沿引力模型現已被廣泛應用于貿易效率的研究及貿易潛力的預測。本文運用此引力方程，并借鑒Armstrong（2007）[5]、李月娥和張吉國（2021）[6]的研究方法，設定中國與27 個國家的雙邊數字貿易額為被解釋變量，同時，選擇經濟規(guī)模（GDPit、GDPjt）、人口規(guī)模（POPit、POPjt）、地理距離（DISTij）、共同邊界（CONTij）以及共同語言（COMLij）這些在短期內不會改變的因素作為解釋變量。本文構建的數字貿易隨機前沿引力模型如下：

1.2 數字貿易非效率項模型

一般地，隨機前沿引力模型包括時變模型和時不變模型。二者的不同之處在于貿易非效率項是否會隨時間的變化而變化。在時變衰減模型中，貿易非效率項的表達式為：

其中，t表示觀察年份，T表示觀察期數，η為待估參數，通過估計η的值，可有效判斷每種數據結構更適合于哪一類隨機前沿模型。實證中，貿易非效率模型的分析方法主要分為一步法和兩步法，考慮到一步法假設條件過于苛刻，本文采用常用的兩步法估計貿易非效率項的影響因素。對于模型中可能存在的內生性，具體體現為可能存在遺漏變量和反向因果問題。對于遺漏變量問題，本文將文化距離等不易觀測的特征納入貿易非效率模型，以克服遺漏變量偏誤問題。對于反向因果問題，本文將GDP滯后一期作為工具變量納入數字貿易隨機前沿引力模型，將兩國互聯網發(fā)展水平、通信發(fā)展水平以及文化距離變量的滯后一期納入數字貿易非效率模型進行估計，以避免可能存在的反向因果問題給回歸結果造成偏誤。

本文在數字貿易隨機前沿引力模型的基礎上，納入互聯網發(fā)展水平（Internetit、Internetjt）、通信發(fā)展水平（Fixteleit、Fixtelejt）、文化距離（Cultureijt）以及收入水平（D_highijt）這些因素，構建數字貿易非效率模型，具體形式為：

1.3 樣本選取及說明

為考察中國對世界各國的數字貿易發(fā)展情況，選擇2000—2020 年為觀測期，以通過聯合國商品貿易統(tǒng)計數據庫查到的與中國的雙邊數字貿易額為標準，最終確定27 個國家，分別是瑞士、挪威、愛爾蘭、美國、丹麥、新加坡、瑞典、澳大利亞、荷蘭、芬蘭、奧地利、德國、比利時、加拿大、新西蘭、英國、法國、日本、意大利、韓國、捷克、希臘、匈牙利、波蘭、俄羅斯、保加利亞和土耳其。其中，按照世界銀行的最新標準①世界銀行每年都會以人均國民總收入（GNI）為標準界定各國發(fā)展水平，截至目前，該數據庫已更新至2021年。最新的劃分標準為：低收入國家（L）為GNI≤1085美元；中低收入國家（LM）為1085美元＜GNI≤4255美元；中高收入國家（UM）為4255美元＜GNI≤13205美元；高收入國家（H）為GNI＞13205美元。，有24個國家為高收入國家、3個國家為中高收入國家。

1.4 指標設定及數據來源

在以上模型的基礎上，借鑒文獻[7—10]的研究成果進行指標設定。

（1）被解釋變量數字貿易為中國與貿易國的雙邊數字貿易額，即兩國間數字貿易進出口總額。依據聯合國商品貿易統(tǒng)計數據庫，此變量包括通信服務業(yè)、計算機和信息服務業(yè)、其他商業(yè)服務業(yè)在內的3個典型數字化服務行業(yè)的進出口貿易數據，加總得到2000—2020 年中國與27 個國家的雙邊數字貿易總額。

（2）數字貿易隨機前沿引力模型的主模型變量包括各國經濟規(guī)模、人口規(guī)模、地理距離、共同邊界、共同語言。

（3）數字貿易非效率模型變量主要選取各國互聯網發(fā)展水平、通信發(fā)展水平、文化距離以及收入水平。其中，互聯網發(fā)展水平采用個人用戶使用互聯網人數作為衡量指標；通信發(fā)展水平選取固定電話訂閱人數作為衡量指標；文化距離借鑒綦建紅等（2012）[11]的方法，在Kogut 和Singh（1988）[12]提出的KSI指數的基礎上加入兩國建交年數的倒數，以此衡量兩國間的文化距離；收入水平以貿易國是否為高收入國家作為衡量指標。描述性統(tǒng)計如表1所示。

表1 變量含義及描述性統(tǒng)計

2 中國數字貿易效率及潛力測算

2.1 模型適用性檢驗

由于隨機前沿引力模型對函數形式存在高度敏感性，因此在回歸分析之前，本文使用似然比檢驗對模型的合理性與適用性進行驗證，表2的結果表明：（1）數字貿易非效率項存在，即構建數字貿易隨機前沿引力模型是合理的；（2）數字貿易非效率項隨時間變化，即本文的研究更適用于時變數字貿易隨機前沿引力模型；（3）共同語言及共同邊界變量不應被納入模型之中。

表2 數字貿易隨機前沿引力模型的適用性檢驗結果

因此，最終隨機前沿引力模型為：

2.2 數字貿易隨機前沿引力模型估計

本文對中國與27個貿易國的雙邊數字貿易額進行隨機前沿引力模型估計。為體現模型的穩(wěn)健性，獲得更為真實且可靠的結論，本文對時不變及時變模型分別進行回歸，運用式（9）得到回歸結果。對于可能存在的內生性問題，鑒于雙邊GDP可以影響雙邊數字貿易，且雙邊數字貿易可能反向影響當期及以后的雙邊GDP，本文借鑒Karakaplan（2017）[13]的計量方法，使用中國及貿易國GDP 的滯后一期作為工具變量進行內生性檢驗①Stata軟件雖然提供了frontier命令用以估計隨機前沿模型的參數，但各種命令都沒有提供控制模型內生性的方法，直到Karakaplan（2017）[13]提供了sfkk命令，用于估計包含內生性問題的SFA模型，才使面板隨機前沿模型中的內生性問題得到解決，即本文在Stata中所采用的xtsfkk命令。，回歸結果如表3所示。

表3 數字貿易隨機前沿引力模型的回歸結果

由表3 可知，不論是時變模型還是時不變模型，數字貿易隨機前沿引力模型的核心解釋變量系數符號都基本與預期方向保持一致。同時，從內生性問題處理結果可以看出，工具變量與內生解釋變量相關，列（3）的系數符號與顯著性水平同列（1）和列（2）保持一致，實證分析結果穩(wěn)健。

2.3 數字貿易效率分析

2.3.1 不同國家的雙邊數字貿易效率

通過構建時變數字貿易隨機前沿引力模型，根據式（4），測算出2000—2020年中國與27個貿易國的雙邊數字貿易效率。通過對各年份的效率值取簡單算術平均值，得出均值排名，如表4所示。

表4 不同國家的雙邊數字貿易效率

由表4 可知，（1）中國與27 個貿易國的數字貿易效率整體處于較低水平。與德國、愛爾蘭的數字貿易效率較高，這可能是由于德國和愛爾蘭的數字化轉型較為成功，是產業(yè)數字化均衡發(fā)展與工業(yè)數字化領先發(fā)展的代表國家；與波蘭、保加利亞、土耳其、希臘的數字貿易效率較低，表明中國與這4個國家的數字貿易阻力較大，所處的數字貿易環(huán)境較差。（2）從國家類型來看，中國與高收入國家數字貿易效率普遍較高，與其他國家的數字貿易效率普遍較低。（3）從時間序列來看，中國與27 個貿易國的數字貿易效率呈現逐年下滑趨勢。數字貿易效率逐年下滑，表明中國與貿易國的實際雙邊數字貿易額與潛力額的差距在逐年拉大，雙邊數字貿易的發(fā)展空間很大，需要充分挖掘數字貿易潛力。

2.3.2 不同行業(yè)的雙邊數字貿易效率

進一步考察不同數字行業(yè)情形下，中國與27 個貿易國雙邊數字貿易效率的異質性表現。根據式（4）進行測算，測算結果如表5所示。

表5 不同行業(yè)的雙邊數字貿易效率

由表5可知，（1）在數字貿易行業(yè)中，其他商業(yè)服務業(yè)的貿易效率最高、通信服務業(yè)的貿易效率次之、計算機和信息服務業(yè)的貿易效率最低。（2）從貿易國來看，在通信服務業(yè)中，中國與英國、新加坡、荷蘭的貿易效率較高，與土耳其、挪威、愛爾蘭的貿易效率較低；在計算機和信息服務業(yè)中，中國與美國、瑞士、德國的貿易效率較高，與土耳其、保加利亞、希臘的貿易效率較低；在其他商業(yè)服務業(yè)中，中國與愛爾蘭、德國、新加坡的貿易效率較高，與土耳其、加拿大、希臘的貿易效率較低。

2.4 數字貿易潛力分析

2.4.1 不同國家的雙邊數字貿易潛力

為判斷中國雙邊數字貿易發(fā)展趨勢與規(guī)律，調整制定相關數字貿易政策，以更好地促進中國與貿易國的數字貿易發(fā)展，接下來進行雙邊數字貿易潛力測算，根據式（5），得出測算結果如表6所示。

表6 不同國家的雙邊數字貿易潛力和擴展空間

從表6 可知，（1）中國數字貿易發(fā)展?jié)摿薮?。整體上，2000—2020 年，中國雙邊數字貿易潛力均值為62.6 億美元，且潛力值呈上升趨勢。分國家來看，雙邊數字貿易潛力較大的3 個國家分別是日本、韓國和新加坡，貿易潛力較小的3個國家分別是新西蘭、匈牙利和保加利亞。（2）中國數字貿易擴展空間巨大。整體上，2000—2020年，中國數字貿易擴展空間均值為1172%，均隨時間推移而呈明顯上升趨勢。分國家而言，中國與希臘、土耳其、保加利亞的數字貿易擴展空間較大，且各國存在明顯差異。

2.4.2 不同行業(yè)的雙邊數字貿易潛力

本文還進一步考察了在不同數字行業(yè)下中國數字貿易潛力及擴展空間的異質性特征表現，根據式（4），得到測算結果，如下頁表7所示。

從表7 可以看出，（1）中國不同數字行業(yè)的數字貿易潛力存在明顯差異。整體來看，其他商業(yè)服務業(yè)的貿易潛力最大、計算機和信息服務業(yè)次之、通信服務業(yè)最小。（2）中國不同數字行業(yè)的擴展空間存在顯著區(qū)別。從均值來看，計算機和信息服務業(yè)的擴展空間最大、通信服務業(yè)次之、其他商業(yè)服務業(yè)最小。

3 中國數字貿易非效率影響因素分析

通過對時變模型的回歸，可以獲得數字貿易非效率項的估計值；再以該估計值作為被解釋變量，進行OLS 回歸估計，由此，根據式（9）得到回歸結果。為確保上述研究結果的準確性，本文參考李博文和劉義圣（2023）[14]的做法，采取相關變量滯后一期進行穩(wěn)健性檢驗。考慮到數字基礎設施環(huán)境、文化環(huán)境等解釋變量可能與雙邊數字服務貿易效率互為因果，為避免內生性問題給回歸結果造成偏誤，本文將兩國的互聯網發(fā)展水平、通信發(fā)展水平以及文化距離變量的滯后一期納入模型進行估計。結果表明，模型中變量的系數符號、顯著性水平均保持一致，說明模型的估計結果是穩(wěn)健的（見表8）。

表8 數字貿易非效率模型的回歸結果

從表8的回歸結果來看，（1）中國互聯網發(fā)展水平能顯著提升雙邊數字貿易效率，而貿易國互聯網發(fā)展水平與雙邊數字貿易效率呈反向關系，可能的原因是貿易國互聯網使用人數增多，本地數字化需求增加，從而減少了貿易國對中國市場的數字產品及服務出口規(guī)模，導致兩國雙邊數字貿易額下降。（2）兩國通信發(fā)展水平的系數均不顯著，原因可能在于互聯網設施可代替原本固定電話的通信功能，導致通信水平并不能對雙邊數字貿易效率產生顯著影響。（3）文化距離與數字貿易非效率項呈現明顯的負相關性，說明中國與貿易國之間的文化差異對雙邊數字貿易起推動作用。

4 結論

本文基于2000—2020年中國與27個樣本國家的雙邊數字貿易數據，通過構建數字貿易隨機前沿引力模型，對中國雙邊數字貿易效率及潛力進行測算，并分析了影響中國數字貿易效率的主要因素，結論如下：（1）中國的雙邊數字貿易效率較低，且與各貿易國的數字貿易效率存在顯著差異。分國家來看，中國與德國、愛爾蘭、法國開展數字貿易的效率較高，與保加利亞、土耳其、希臘的數字貿易效率較低；分行業(yè)來看，其他商業(yè)服務業(yè)的貿易效率最高、計算機和信息服務業(yè)的貿易效率最低。（2）中國雙邊數字貿易潛力巨大，數字貿易擴展空間充裕。分國家來看，中國與新加坡、日本、韓國的數字貿易潛力較大，與土耳其、保加利亞等欠發(fā)達國家的數字貿易擴展空間較大；分行業(yè)來看，其他商業(yè)服務業(yè)的貿易潛力最大，通信服務業(yè)的貿易潛力最小。（3）從影響因素來看，兩國GDP 以及中國人口規(guī)模均能促進雙邊數字貿易，而貿易國人口規(guī)模、地理距離是主要的阻礙因素；中國互聯網發(fā)展水平、文化距離能顯著提升數字貿易效率，貿易國互聯網發(fā)展水平則會抑制雙邊數字貿易效率的提升。