摘 要： 基于1995—2018年數(shù)字服務(wù)貿(mào)易數(shù)據(jù)，利用復雜貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)分析方法、雙向固定效應(yīng)模型和中介效應(yīng)模型，探究數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位對綠色全要素生產(chǎn)率的影響。研究顯示：（1）全球數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)密度總體增加、平均路徑長度減小、貿(mào)易關(guān)聯(lián)更密切；（2）一國數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位提高顯著促進綠色全要素生產(chǎn)率提升，并通過推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與促進創(chuàng)新能力提升兩條途徑推動綠色全要素生產(chǎn)率提高；（3）數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位對綠色全要素生產(chǎn)率的影響存在異質(zhì)性，相較于發(fā)展中國家，數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位對發(fā)達國家綠色全要素生產(chǎn)率的影響更顯著，對核心國家的促進效應(yīng)更強。

關(guān)鍵詞： 數(shù)字服務(wù)貿(mào)易；貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)；創(chuàng)新能力；綠色全要素生產(chǎn)率；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

中圖分類號： F 062.9

文獻標志碼： A

The Influence of Digital Service Trade Network Statuson Green Total Factor Productivity

Abstract： Based on the data of digital trade in services from 1995 to 2018， this paper uses the complex trade network analysis method， two-way fixed effect model and intermediary effect model to explore the impact of the status of digital trade in services network on green total factor productivity. The results show that： （1） the global digital service trade network density increases overall， the average path length decreases， and the trade correlation is closer; （2） The improvement of the status of a country’s digital service trade network significantly promotes the improvement of green total factor productivity， and promotes the improvement of green total factor productivity by promoting the upgrading of industrial structure and promoting the improvement of innovation ability. （3） The impact of digital service trade network status on green total factor productivity is heterogeneous， and compared with developing countries， the impact of digital service trade network status on green total factor productivity in developed countries is more significant， and the promotion effect on core countries is stronger.

Key words： digital service export；trade network；innovation capacity；green total factor productivity；industrial structure

在“碳達峰、碳中和”的目標下，數(shù)字服務(wù)貿(mào)易作為一種新興的貿(mào)易形態(tài)正逐漸成為各國新的經(jīng)濟增長動力，也推動各國綠色全要素生產(chǎn)率的提升。一方面，數(shù)字服務(wù)貿(mào)易通過數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新，促進國家的技術(shù)進步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化；另一方面，數(shù)字服務(wù)貿(mào)易利用數(shù)字服務(wù)覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈，構(gòu)建高效生產(chǎn)制造和貿(mào)易體系，依靠其“網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)”和“綠色效應(yīng)”實現(xiàn)綠色全要素生產(chǎn)率的提升。本文基于國家視角，首先借助復雜貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)分析方法構(gòu)建全球數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)，分析其動態(tài)演進特征，并利用雙向固定效應(yīng)模型和中介效應(yīng)模型實證檢驗數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位對綠色全要素生產(chǎn)率的影響及作用機制，以期為數(shù)字服務(wù)貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展和綠色全要素生產(chǎn)率提升提供新的理論基礎(chǔ)與經(jīng)驗支撐。

1 理論分析

1.1 數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位與綠色全要素生產(chǎn)率

數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中所處地位越中心的國家往往擁有更便利的知識和信息獲取渠道，從而促進國家綠色全要素生產(chǎn)率的提升；同時，較高的網(wǎng)絡(luò)中心度也意味著該國在數(shù)字服務(wù)貿(mào)易行業(yè)具有較強的比較優(yōu)勢，可以優(yōu)化本國的資本投入和能源消費結(jié)構(gòu)，從而提升綠色全要素生產(chǎn)率。

1.2 數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級

數(shù)字服務(wù)貿(mào)易憑借數(shù)字技術(shù)和其他關(guān)鍵要素，突破信息交流的障礙，逐步優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)配置。一方面，網(wǎng)絡(luò)中心度的提高有助于利用比較優(yōu)勢促進國家資源的持續(xù)投入，促進產(chǎn)業(yè)主體向技術(shù)密集型、知識密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐步向高級化、合理化轉(zhuǎn)變；另一方面，可以將本國不再具有比較優(yōu)勢的落后產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到其他國家，形成“服務(wù)外包”，有效優(yōu)化本國資源配置，改變高污染、高能耗的傳統(tǒng)經(jīng)濟發(fā)展方式，推動綠色全要素生產(chǎn)率的提升。

1.3 數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位與創(chuàng)新能力提升

數(shù)字服務(wù)貿(mào)易不斷發(fā)展促進該國自主創(chuàng)新帶來的提升是助力綠色高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵要素。一方面，一國數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中心度的提升反映出其有相對較多的資源渠道，節(jié)點間的貿(mào)易交流為其帶來多樣化的信息知識。同時內(nèi)外知識的有效整合可以極大地促進該國自主創(chuàng)新。另一方面更高的貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中心度代表著在網(wǎng)絡(luò)中擁有極高的威望，能夠以高端要素吸引優(yōu)質(zhì)的高科技產(chǎn)業(yè)，進一步帶來自主創(chuàng)新能力的提升。國家自主創(chuàng)新能力的增強將重塑國家的核心競爭力，加快打破原有高污染的經(jīng)濟增長模式，降低經(jīng)濟發(fā)展對自然資源的依賴，提高資源利用率，在循序漸進的創(chuàng)新中尋找經(jīng)濟增長的新動力，推動綠色全要素生產(chǎn)率的提升。

2 研究設(shè)計

2.1 研究方法

2.1.1 復雜網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

基于復雜網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法，本文搭建有向加權(quán)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)G，可表示為：

G=（V，E，W）（1）

其中，V={v1，v2，v3...}為節(jié)點集合，v1，v2，v3...表示貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中的國家；二值矩陣E=［aij］，表示國家之間是否存在貿(mào)易關(guān)系，即當a國指向b國的權(quán)重值大于0時，aij=1，否則為0；W=［wij］為權(quán)重矩陣，wij為i國指向j國的權(quán)重值，本文借鑒馬述忠［1］的做法，選用出口額最大值的0.0075作為門檻值，即當wij大于當年最大出口額的0.0075時，aij=1，反之則為0。

2.1.2 GML模型

2.1.2 基準模型

本文構(gòu)建如下基準回歸模型以檢驗一國在數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中的地位對該國綠色全要素生產(chǎn)率的影響：

GTFPit=β0+β1degreeit+β2Xit+μi+ηt+εit（2）

其中，下標i表示國家，t表示年份；GTFP表示綠色全要素生產(chǎn)率；degree表示一國在數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中的中心度，degree越大，說明該國處于數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)越核心的位置；X為控制變量；μi為國家固定效應(yīng)，ηt為時間固定效應(yīng)；εit為隨機誤差項。

2.1.3 中介效應(yīng)模型

為進一步檢驗數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位對綠色全要素生產(chǎn)率的作用機制，本文借鑒溫忠麟的方法，構(gòu)建如下中介效應(yīng)模型：

Tit=β0+β1degreeit+μi+ηt+εit（3）

GTFPit=β0+β1degreeit+β2Tit+β3Xit+μi+ηt+εit（4）

其中，下標i表示國家，t表示年份，Tit分別表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和自主創(chuàng)新。

2.2 變量定義和測算

2.2.1 被解釋變量

本文的被解釋變量為綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP）。具體測算借鑒Chung等（1997）［2］提出的GML生產(chǎn)率指數(shù)［見公式（5）］，以所有各期總和為參考集，具備傳遞性且可累乘，避免ML指數(shù)存在線性規(guī)劃可能無解等問題。投入量選用勞動力總?cè)藬?shù)、固定資本形成總額、原油量，期望產(chǎn)出為現(xiàn)值GDP，非期望產(chǎn)出為CO2。具體計算方法如下：

其中，x為投入向量，y為期望產(chǎn)出向量，b為非期望產(chǎn)出向量，g為方向距離函數(shù)（Directional Distance Function，DDF）。

2.2.2 解釋變量

本文的核心解釋變量是數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位，本文使用點度數(shù)（degree）來反映國家或地區(qū)在網(wǎng)絡(luò)中的中心度。全球數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中各國的點度數(shù)，即與該國有貿(mào)易往來的伙伴數(shù)，這從側(cè)面反映了該國在數(shù)字服務(wù)網(wǎng)絡(luò)中貿(mào)易聯(lián)系的廣度，具體定義如下：

2.2.3 控制變量

本文借鑒相關(guān)文獻，選取如下控制變量：（1）經(jīng)濟發(fā)展水平（Lnpgdp），采用一國的人均國內(nèi)生產(chǎn)總值取對數(shù)來衡量一國的經(jīng)濟發(fā)展水平。（2）貿(mào)易開放度（Open），以經(jīng)濟自由度衡量。（3）基礎(chǔ)設(shè)施（Lnrnd），選取每百人使用互聯(lián)網(wǎng)人數(shù)。（4）自然資源稟賦（Res），采用燃料與礦產(chǎn)品占出口比重。（5）人力資本水平（Hc），采用高等教育入學率。

2.2.4 中介變量

2.3 數(shù)據(jù)來源

變量數(shù)據(jù)均來源于世界銀行、OECD數(shù)據(jù)庫和美國傳統(tǒng)基金會IEF，對部分缺失數(shù)據(jù)采用插值法補齊。

3 數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的整體網(wǎng)絡(luò)特征分析

3.1 網(wǎng)絡(luò)密度及平均路徑長度

網(wǎng)絡(luò)密度常用來衡量網(wǎng)絡(luò)中各國家的貿(mào)易聯(lián)系的緊密程度。當網(wǎng)絡(luò)密度趨近于1時，意味著國家間的貿(mào)易聯(lián)系更為緊密；反之，則表示貿(mào)易聯(lián)系更為松散。具體公式為：

平均路徑長度用來反映貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中各國之間信息傳遞效率的高低。平均路徑長度越短，表明國家間的數(shù)字服務(wù)貿(mào)易越便利。具體計算公式為：

基于以上計算方法，本文繪制了1995—2018年網(wǎng)絡(luò)密度和平均路徑長度的總體趨勢圖（圖1）。自1995年開始，全球數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)密度整體呈增長態(tài)勢，表明國家間數(shù)字服務(wù)貿(mào)易關(guān)聯(lián)日益密切。受1997年亞洲金融危機影響，從1996年的0.263下降到1999年的0.258，且增長緩慢，直至2000年才逐步恢復。平均路徑長度總體呈現(xiàn)縮短趨勢，說明網(wǎng)絡(luò)內(nèi)國家之間的信息傳遞效率隨數(shù)字技術(shù)發(fā)展逐步提高。

3.2 QAP分析

為了更深入地描述數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)變化，本文選擇QAP方法進行深入分析。QAP通過提供相關(guān)性系數(shù)及其非參數(shù)檢驗，揭示數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演變過程。表1給出了1995—2018年全球數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的兩兩QAP分析數(shù)值。結(jié)果顯示：（1）1995年至2018年期間，全球的數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)變化顯著。2018年與2017年，全球數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)性高達0.927。2018年和1995年的貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)相關(guān)性僅為0.529，即2018年的全球數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)與1995年的網(wǎng)絡(luò)差異性較大。（2）全球數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)逐步變化，具有一定的自穩(wěn)定性。以2018年的數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)為研究對象，它與2017年的全球數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)之間的關(guān)聯(lián)度高達0.927，與2016年的貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度為0.914，但在2003年，這一關(guān)聯(lián)度只有0.708。

3.3 網(wǎng)絡(luò)中心度

本文根據(jù)各國中心度繪制全球數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)圖（圖2與圖3），箭頭指向各國的出口目的地，國家的中心性越突出，其節(jié)點就越大。比較1995年與2018年各國所處數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位，發(fā)現(xiàn)2018年網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的連邊數(shù)量明顯增長，各國貿(mào)易聯(lián)系更加密切。從圖中可以看出，主要經(jīng)濟體的地位基本穩(wěn)定，且以美國、法國、日本為核心，再一次印證了全球數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)具有較強的自穩(wěn)定性。中國從1995年的較為邊緣位置，逐步走向2018年網(wǎng)絡(luò)圖的中心位置，與各國的交易愈發(fā)頻繁，中心度也在逐步提升，體現(xiàn)出中國的數(shù)字技術(shù)在不斷完善，逐步在數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中掌握話語權(quán)。

4 實證結(jié)果分析

4.1 基準回歸結(jié)果

本文采用個體時間雙向固定效應(yīng)模型檢驗數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位對綠色全要素生產(chǎn)率的影響，結(jié)果見表2。在不加入控制變量的情況下［列（1）］，數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位對綠色全要素生產(chǎn)率具有顯著的促進作用。逐步加入控制變量［表2列（2）～（6）］數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位提高仍顯著促進綠色全要素生產(chǎn)率。數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)通過其“綠色效應(yīng)”和“網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)”逐漸蔓延到生產(chǎn)、加工、貿(mào)易、支付和售后等多個層面，對國家經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的綠色賦能作用。

4.2 穩(wěn)健性檢驗

綠色全要素生產(chǎn)率高的國家對數(shù)字技術(shù)的發(fā)展往往會給予政策扶持，進而導致雙向因果關(guān)系，造成內(nèi)生性問題。同時，為避免樣本離群值所帶來的結(jié)果偏誤，本文從四個方面進行穩(wěn)健性檢驗（表3）。第一，對所有連續(xù)變量進行1%分位數(shù)上的雙邊縮尾處理，其結(jié)果如列（1）。第二，使用傾向匹配得分法（PSM），對于前置變量，將中心度進行三分位分類，一二分位取0，三分位取1，結(jié)果如列（2）。第三，基于SBM模型重新測算GTFP，結(jié)果如列（3）。第四，將數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位的滯后項作為數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位的工具變量，利用兩階段最小二乘法進行回歸?；貧w結(jié)果表明，數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位顯著促進綠色全要素生產(chǎn)率的提升，基準回歸結(jié)果穩(wěn)健。

4.3 機制檢驗

為進一步探究數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位對綠色全要素生產(chǎn)率的作用機制，本文以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化轉(zhuǎn)型和自主創(chuàng)新能力提升為中介變量進行實證檢驗。表4中，列（1）為基準回歸結(jié)果，將數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位分別對兩個中介變量進行回歸，列（2）和（4）顯示數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位對二者的回歸系數(shù)均顯著為正，在加入中介變量的回歸結(jié)構(gòu)（3）和（5）中，數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位的系數(shù)均顯著為正，表明數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位通過推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化轉(zhuǎn)型和自主創(chuàng)新能力提升兩條路徑助力綠色全要素生產(chǎn)率的提高。

4.4 異質(zhì)性分析

不同國家由于經(jīng)濟發(fā)展水平、數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)核心邊緣圈層不同，可能會出現(xiàn)數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位對綠色全要素生產(chǎn)率的影響存在異質(zhì)性。本文從以下兩個角度展開異質(zhì)性分析。（1）依據(jù)2010年聯(lián)合國開發(fā)計劃署認定，將32個樣本國家劃為發(fā)達國家，19個國家劃為發(fā)展中國家，據(jù)此進行分組檢驗，如列（1）。結(jié)果顯示，數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中心度對發(fā)達國家的綠色全要素生產(chǎn)率提升有顯著的促進作用，對發(fā)展中國家綠色全要素生產(chǎn)率的提升影響并不顯著，可能是因為沒有技術(shù)落地條件的國家很難獲得技術(shù)紅利，數(shù)字服務(wù)貿(mào)易帶來的經(jīng)濟效益難以有效發(fā)揮和利用。（2）根據(jù)復雜網(wǎng)絡(luò)分析法，核心－邊緣分析，將18期及以上（共24期）處于核心圈層的19個國家定為核心國家，其余定義為邊緣國家。結(jié)果顯示，數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中心度的提高對兩組國家的綠色全要素生產(chǎn)率均具有顯著的促進作用，但對核心國家的作用效應(yīng)大于邊緣國家。可能是因為數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)核心國家具有更強的汲取能力，有更完善的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，更強的人才吸引能力，促進該國數(shù)字服務(wù)貿(mào)易發(fā)揮更強作用。

5 結(jié)論與政策建議

基于對數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位與綠色全要素生產(chǎn)率的探討，本文得到以下結(jié)論：（1）1995至2018年間，全球數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的密度總體呈現(xiàn)上升態(tài)勢，平均路徑長度則呈現(xiàn)縮短趨勢，各國間的數(shù)字貿(mào)易聯(lián)系日趨緊密。網(wǎng)絡(luò)中心國家如美國、日本、法國的基本位置無變化，中國逐步邁入貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中心行列。（2）一國所處數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位提高對其綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著的促進作用，通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和自主創(chuàng)新提升發(fā)揮作用。（3）數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位對綠色全要素生產(chǎn)率的影響具有異質(zhì)性，相較于發(fā)展中國家，數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)地位對發(fā)達國家的影響更顯著，對核心國家促進效應(yīng)更強。

為進一步發(fā)揮數(shù)字服務(wù)貿(mào)易的驅(qū)動作用，促進綠色全要素生產(chǎn)率提升，本文提出以下政策建議：（1）加強數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的賦能帶動作用，加強數(shù)字貿(mào)易聯(lián)系，合理拓寬貿(mào)易自由度。（2）加快優(yōu)化數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)賦能的多路徑作用，充分利用數(shù)字技術(shù)帶來的貿(mào)易便捷、信息成本削減等優(yōu)勢，積極推動國內(nèi)自主創(chuàng)新，逐步優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，高效利用資源，減少環(huán)境污染。（3）持續(xù)推動數(shù)字服務(wù)貿(mào)易差異化發(fā)展戰(zhàn)略。明確本國在數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中所處位置，實施“因地制宜”的發(fā)展策略，不斷加強與網(wǎng)絡(luò)內(nèi)不同國家的貿(mào)易合作和聯(lián)動發(fā)展。

參考文獻：

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