基于网络准备指数的数字贸易对我国产业服务化推动机制研究

陈 珉

（温州职业技术学院，浙江 温州 325000）

一、引言

当前国家对数字经济的定位已从新兴产业层面上升为推动传统产业升级，成为一种国家战略。作为经济活动中配置资源的核心环节，贸易正在经历一场前所未有的“数字化”革命，数字贸易应运而生。伴随着数字贸易的发展，对产业服务化产生了重要的影响，各种产业服务化现象层出不穷。可以说数字贸易的发展离不开各式各样的产业服务，同时数字贸易下互联网技术的广泛采用还推动了产业服务化的提升。产业服务化意味着现代服务业软投入的比重在三次产业中不断提高，“微笑曲线”的两端作用越来越突出，进而增加产品附加值，降低能耗，提高产业竞争力的过程[1]。产业服务化代表增长方式的转变和经济结构的优化，促使经济结构向高质量、高附加值、产业价值链高端的方向转变[2]。

本文实证考察了数字贸易发展对于提升产业服务化水平的作用。与传统研究主要聚焦制造业服务化问题不同，本文计算了所有行业的服务化程度并对此进行分析，而不局限于制造业服务化。与以往的研究相比，本文主要创新之处在于：通过实证分析，分别考察了数字贸易发展对三次产业及重点行业如运输服务化、电信服务化、金融服务化、分销服务化的影响，并在此基础上阐释数字经济背景下服务化的新方向。

二、数据说明与计量模型

（一）数据说明

2016 年世界经济论坛发布的网络准备指数（Networked Readiness Index，简称NRI）①网络准备指数对全球139 个经济体利用信息通信技术（ICT）推动经济发展及竞争力方面的有效性进行评分和排名，涉及商业和创新环境、政治和法规环境、基础设施和数字内容、承受能力、技能、个人使用、商业使用、政府使用、经济影响、社会影响等多项内容。为本文的研究提供了重要数据基础，本文重点关注网络准备指数中与数字贸易相关的指标，选取一级指标网络准备指数以及两个三级指标B2B 使用（ICT use for bizto-biz transactions，即企业对企业交易中信息通信技术的使用情况，简称B2B）和B2C 使用（Internet use for biz-to-consumer transactions，即企业对消费者交易中互联网使用情况，简称B2C）共三个指标综合反应一国的数字贸易发展情况。世界综合贸易解决方案（WITS）在构建E-trade 指标体系时同样使用B2B 和B2C 两项指标。新加坡、芬兰和瑞典位居NRI 指标排名前三，日本、英国和瑞士位列B2B 指标排名前三，英国、美国和荷兰位列B2C 指标排名前三。研究发现，数字贸易指数排名靠前的主要是发达国家。中国NRI 排名第59 位，B2B 排名第57位，B2C 排名第32 位。总体而言，中国互联网以及数字贸易发展处于全世界的中等偏上水平，其中B2C 发展相对而言较为靠前。

本文根据世界投入产出表数据库WIOD 计算直接消耗系数和完全消耗系数①数据源于2016 全球信息技术报告（Global Information Technology 2016），直接消耗系数是指某一个行业在生产经营过程中，生产一单位总产出所直接消耗的各行业的产品或服务的数量。完全消耗系数是指某一行业在生产经营过程中，生产一单位总产出所直接和间接消耗的各行业产品或服务的数量。，以反映各行业的服务化情况[3-4]。本文研究侧重于研究服务化情况，因而主要计算各个行业直接或完全消耗生产性服务业的情况。

参照刘斌等（2016）[3]的做法以及前文的理论分析，本文将服务化划分为运输、电信、金融以及分销服务化四类。与传统研究主要聚焦制造业服务化问题不同，本文计算了所有行业的服务化程度并对此进行分析，而不局限于制造业服务化。这主要是因为现阶段，三次产业中来自现代生产性服务业的投入不断提高。数字贸易发展的影响并非仅仅局限于制造业，数字贸易对农产品贸易以及服务业的全球化同样会发挥重要作用。我国经济进入高质量增长阶段，需要着力推进农业产业化向农业服务化转型，加快制造业向“中国智造”转型[5]。传统服务业在数字经济时代同样面临转型，网络和信息技术从根本上改变了传统服务业低效率和不可贸易的性质，使服务全球化的推动力大大加强。因而，本文计算了全部行业对生产性服务业的消耗，以反应数字贸易的发展对三次产业服务化的情况。实证分析中也进行了分样本回归，以考察数字贸易发展对三次产业服务化升级的异质性影响。

服务化指标1，SER1ij（直接消耗系数）的计算公式如下：

SER1ij表示j 行业的服务化水平，Xj表示j 行业的总产出，xij表示j 行业生产经营中使用i 行业的产品。i 行业为各类生产性服务业。

服务化指标2，SER2ij（完全消耗系数）的计算公式如下：

若SER1ij和SER2ij数值较大，则说明j 行业服务化水平较高。本文分别计算了各个行业总体服务化指标以及运输、电信、金融以及分销服务化四个分项指标。将每个国家的五个服务化指标SER2ij汇总，并从大到小排序。卢森堡、马耳他、拉脱维亚、捷克、英国、法国等国在服务化水平排名靠前。值得注意的是，这些国家中有很多都出现在了数字贸易指数排行榜前10 名中，这说明数字贸易发展与产业服务化之间存在一定的相关关系，也在一定程度上揭示了本文的结论。本文回归分析所使用主要变量的描述性统计结果如表1 所示。

表1 变量描述性统计结果

（二）计量模型

为了论证机制，本文构建如下计量模型：

其中，DigitalTradei表示i 国数字贸易发展程度，具体的实证分析中使用NRI、B2B 以及B2C 作为代理指标；SERij表示i 国j 行业服务化程度，实证分析中使用SER1、SER2 以及各分项指标作为代理指标。在上面的上述计量模型中，我们分别以NRI、B2B 以及B2C 为解释变量，以SER1、SER2 为被解释变量，通过普通最小二乘回归来考察数字贸易对行业服务化的影响。需要注意的是，由于DigitalTradei是国家层面的变量，而SERij是国家-行业层面的变量，在模型（1）加入了行业固定效应。系数a1是本文研究的核心，若a1显著为正（负），则说明数字贸易的发展能够显著提升（降低）服务化水平，若a1不显著，则说明数字贸易的发展不会显著影响产业服务化。

三、基准回归结果与分析

该部分先实证分析数字贸易对产业服务化的总体影响，然后分别考察数字贸易对运输服务化、电信服务化、金融服务化以及分销服务化的影响。

（一）产业总体服务化

本节基于模型（1）考察数字贸易发展对服务化的影响，首先以总体服务化指数1 和2 为被解释变量，以数字贸易指标NRI、B2B 以及B2C 为解释变量进行普通最小二乘回归，结果如表2 列1-6 所示。观察列1-3 可以看到，以SER1 为被解释变量的回归中，NRI 和B2B 的系数虽然为正但都不显著，而B2C 的系数则为-0.007 且显著为负，这与前述理论分析不符。这可能是因为直接消耗系数无法反应各行业之间复杂的相互依存关系。观察列4-6 可以看到，以SER2（完全消耗系数）为被解释变量的回归中，NRI 和B2B 的估计系数分别为0.023 和0.031，二者均在1%的水平上显著；B2C 估计系数为-0.005，不显著。这表明数字贸易发展在总体上会提升行业服务化的水平。这与盛丹和王永进（2010）[6]研究基本一致，数字贸易的发展促进生产性服务业与现代生产互相融合，推动产业服务化的发展。B2C的估计系数与预测不一致可能与B2C 主要面向的是消费者群体有关。

表2 数字贸易与总体服务化

（二）运输服务化

为了分析数字贸易对运输服务化的影响，我们以SER_tran 为被解释变量，NRI、B2B、B2C 为解释变量进行计量分析，以检验前述理论，估计结果如表3 列1-6 所示。可以看到，被解释变量无论是以直接消耗系数计算的运输服务化，还是以完全消耗系数计算的运输服务化，NRI、B2B、B2C 的估计结果均在1%的水平上显著为正。而且相比于列1-3、列4-6 中各变量的估计系数绝对值明显要大。这意味着，数字贸易的发展会提升交通服务化的水平，而且从行业间复杂依存关系的角度看，这一提升作用更加明显。

表3 数字贸易与运输服务化

（三）电信服务化

为了分析数字贸易对电信服务化的影响，我们以SER_tele 为被解释变量，NRI、B2B、B2C 为解释变量的估计结果如表4 列1-6 所示。可以看到，除列3 中B2C 的估计系数在10%的水平上显著外，其余变量均在1%的水平上显著为正。这意味着数字贸易的发展会提升电信服务化的水平。

表4 数字贸易与电信服务化

（四）金融服务化

为了分析数字贸易对金融服务化的影响，我们以SER_fina 为被解释变量，NRI、B2B、B2C 为解释变量进行最小二乘估计，结果如表5 列1-6 所示。可以看到，以直接消耗系数为被解释变量的列1-3中，变量均不显著；以完全消耗系数为被解释变量的列4-6 中，NRI 和B2B 的估计系数显著为正，B2C不显著。一方面，金融服务涉及生产和管理中的各个环节，完全消耗系数能更全面地反应问题；另一方面，可能是因为2014 年互联网平台提供的金融服务（特别是对于B2C 的金融服务）还不普遍。

表5 数字贸易与金融服务化

（五）分销服务化

为了分析数字贸易对分销服务化的影响，本文以SER_sale 为被解释变量，以NRI、B2B、B2C 为解释变量进行最小二乘估计，结果如表6 列1-6 所示。可以看到，被解释变量无论是直接消耗系数表示的分销服务化水平，还是完全消耗系数表示的分销服务化水平，NRI、B2B、B2C 的估计系数均在1%的水平上显著为负。也就是说，数字贸易对分销服务化产生负面影响要高于正面影响。数字贸易会降低分销服务化的水平，这与数字贸易发展的扁平化特征密切相关[7]。

表6 数字贸易与分销服务化

四、分样本回归结果与分析

为了进一步分析数字贸易发展对不同类型产业服务化的异质性影响，根据国家统计局设管司公布的三次产业划分规定，本节的分析中将国民经济所有产业划分为第一产业、第二产业、第三产业三类，依次进行回归分析。本节的回归中，我们使用NRI 作为数字贸易发展程度的代理变量，使用完全消耗系数作为服务化的代理变量，并控制行业固定效应。

第一产业①第一产业包括：农、林、牧、渔业。的估计结果如表7 所示。列1、3 和4中，NRI 的估计系数显著为正。这意味着，数字贸易能够促进第一产业的服务化，主要以电信服务化和金融服务化为主。

表7 数字贸易与第一产业服务化

第二产业②第二产业包括：采矿业，制造业，电力、热力、燃气及水生产和供应业，建筑业。的估计结果如表8 所示。可以看到，列1 中NRI 的估计系数虽然为正，但并不显著，数字贸易对第二产业的总体服务化水平没有显著影响。进一步观察列2-5 中NRI 的估计结果，我们发现NRI 的估计系数都非常显著，但列2-4 中符号为正，而列5 中符号为负。这意味着数字贸易有利于提升运输、电信和金融服务化的水平，然而会降低分销服务化的水平。总体服务化内部的分项指标之间存在相互抵消的作用，这可能是列1 中NRI 估计系数不显著的重要原因。

表8 数字贸易与第二产业服务化

第三产业③第三产业包括：批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业，住宿和餐饮业，信息传输、软件和信息技术服务业，金融业，房地产业，租赁和商务服务业，科学研究和技术服务业等。的估计结果如表9 所示。可以看到，列1 中NRI 的估计系数显著为正，数字贸易发展有利于提升第三产业总体服务化的水平。列2-4 中，NRI的估计系数均显著为正，这意味着数字贸易发展能够提升第三产业运输、电信、金融服务化水平；列5中，NRI 的估计系数在10%的水平上显著为负，也就是说，数字贸易发展可能会降低第三产业分销服务化水平。这一结果与第二产业的估计结果有一定的相似性，但数字贸易对第三产业分销服务化的降低作用不如对第二产业那么强，因而从总体上看，数字贸易还是会提升第三产业总体服务化水平。

表9 数字贸易与第三产业服务化

五、总结与讨论

总结以上实证分析，数字贸易发展能够显著提升第一、第三产业的总体服务化水平，其中对于电信和金融服务化水平的提升效果最为明显；数字贸易能够提升第二产业运输、电信、金融服务化水平，但会显著降低分销服务化水平，二者存在抵消关系使得数字贸易对于第二产业的总体服务化没有显著影响。刘斌等（2016）[3]的实证研究指出，制造业服务化提升了中国企业在全球价值链中的参与度，并且明显提高了中国企业在全球价值链体系中的分工地位。制造业服务化通过“垂直溢出效应”促进了中国产品的质量，并且通过“水平溢出效应”提升了产品技术复杂度，对于资产专用性越高的行业，制造业服务化越有利于企业产品的升级。总体上，数字贸易的发展有助于提升产业的总体服务化指数，而这进一步促进我国产业向价值链中高端攀升。

综上所述，提出以下政策建议：数字贸易的发展有助于提升产业服务化，有助于我国产业向价值链中高端攀升。应当抓住数字贸易发展的良好契机，大力推动生产性服务业转型升级。要大力发展数字贸易，以发展数字贸易为契机，推进数字技术在生产性服务领域的推广和应用，促进生产性服务业向数字化、专业化、规模化、高端化发展，推进现代物流、金融服务、电信服务、商务服务等数字化转型。要大力发展数字贸易，依靠市场机制和现代科技创新，促进服务业发展，推动我国生产性服务业的高质量发展，促进现代服务业与先进生产制造业的进一步融合。提升产业体系建设的现代化水平，提高产业基础能力，提升产业链现代化水平，促进生产性服务业向专业化发展，并向价值链高端延伸。