韩 萌,姜 峰
(1.中国社会科学院欧洲研究所,北京市 100732;2.中国信息通信研究院产业与规划研究所,北京市 100037)
随着全球数字经济的飞速发展,以信息技术为核心的科技与产业变革正在兴起,在深刻改变着传统生产生活方式的同时,也为各国培育竞争新优势、拓展合作新路径提供了有力支撑,成为当前推动全球经济增长的重要引擎。作为全球最大的数字市场之一,欧盟曾拥有全球领先的数字技术,但对数据隐私、垄断规则、网络安全等方面的高度关切使其相关产业发展阻力重重,并在全球数字化浪潮中丧失了主导地位,发展速度已落后于其他头部国家。[1]为重塑数字经济竞争优势,近年来欧盟出台了许多政策措施,从2015年的单一数字市场战略到2018年的欧盟人工智能战略,再到2021年《2030数字指南针:欧洲数字十年之路》,充分展现了欧盟在数字领域发力的雄心,并为其加快数字技术发展步伐、提高市场数字化供给能力、创造数字化营商环境提供了政策保障。
数字经济广泛地改变着社会经济生活的方方面面,对推动国际贸易的变革作用也是不言而喻的。作为中国最为重要的贸易伙伴之一,欧盟同中国的市场相互依存度不断提高,对促进中国经济增长和国际竞争力提升的作用与日俱增。欧盟统计局数据显示,2021年,中欧贸易额达6 955 亿欧元,中国保持了欧盟第一大贸易伙伴国地位,且同比增长18.3%,延续了快速发展的势头。其中,中国向欧盟出口商品4 722 亿欧元,同比增长22.6%,使欧盟成为新冠肺炎疫情下中国最具增长活力的海外市场之一。[2]欧盟数字经济的发展是否提高了中国出口的贸易利得,其作用传导机制如何实现,对于上述问题的研究有助于厘清数字经济发展与国际贸易联动的内在关系,在顺应欧盟数字化转型客观趋势的同时,也可为中国优化中欧贸易路径、深化中欧数字合作进程提供理论依据,并以实际利益为导向,为进一步推进国内国际双循环建设和数字丝绸之路发展提供经验支持。
当前,数字经济的发展是学术界重点研究领域之一,其对国际经贸的影响亦成为该领域研究的重要切入点。国内外研究结论普遍表明,以互联网及信息通信技术(ICT)应用水平为主要参考依据的数字经济发展将显著提升国际经贸规模[3-5]。一方面,有学者从中、微观层面出发,发现进口国数字经济水平的提升对出口国行业或企业的出口贸易具有积极带动作用。如弗伦德(Freund)等[6]基于1995—1999年美国14 个服务行业数据,分析了网络对服务贸易的影响,认为伙伴国网络发展将有效提振双边服务贸易。姜珂等[7]实证检验了伙伴国数字经济水平与中国服务贸易的关系,发现伙伴国数字经济发展将产生成本降低效应,对中国服务出口贸易具有促进作用,但在这一过程中存在着文化距离的单门槛效应,即跨过门槛值的国家,其数字经济发展对中国服务出口贸易的促进作用将明显减弱。高丽等[8]同样将研究视角集中于服务贸易,以25 个经济合作与发展组织(Organization for Economic Co-operation and Devel⁃opment,OECD)国家2008—2016年数据为样本,利用随机前沿引力模型考察进口国数字经济水平对中国服务贸易出口效率的影响,结果表明,伙伴国数字经济的发展显著降低了中国服务贸易出口的效率损失,而这一作用在进口规模小且经济自由度高的国家更明显。傅晓冬等[9]采用中国与189个国家和地区1996—2019年的贸易数据,将互联网使用比例作为衡量数字经济程度的变量,实证分析伙伴国数字经济发展对中国文化产品出口的影响,结果表明,伙伴国数字经济无论是与中国文化产品的出口量,还是与中国文化产品市场占有的广度和深度,都有着显著的正向关系,但随着中国与伙伴国经济、制度与文化距离的增大,正向作用将有所下降。朱安简(Jouanjean)[10]将研究聚焦于农业和食品行业的中小企业,发现数字经济加快了该类企业融入全球价值链的进程,提升了企业贸易规模。另一方面,部分学者从理论机制入手,探讨数字经济发展与一国开展对外经贸合作的内在联系,从宏观层面验证进口国数字经济水平对吸引出口国贸易的作用与力度。如切尼(Chaney)[11]、孙浦阳等[12]认为,通信技术的应用可以有效克服国际贸易中的信息壁垒,降低贸易对接中的匹配成本。贝塔斯曼(Bartelsman)等[13]同样认为,数字技术可提高信息交换效率和要素匹配效率,不仅能大幅压缩信息成本,而且可使商品交换突破时空束缚,提高贸易效率。潘家栋等[14]以中国21 个主要贸易伙伴为样本,实证研究了样本国网络发展对中国出口贸易的影响,结论显示,互联网技术降低了出口的信息搜寻成本、沟通成本和生产成本,对中国出口贸易具有显著的促进作用。
从已有研究成果看,虽然绝大多数结论显示了进口国数字经济发展对出口国贸易存在着正向促进的作用,但相关理论机制的解释基本集中于成本因素,研究视角较为单一,且缺乏对机制影响的实证支撑,无法全面有效把握数字经济发展与出口贸易增长的内在互动逻辑。同时,现有文献大多以贸易规模衡量贸易水平,难以反映由出口增长带来的实际利益获取,无法准确判断进口国数字经济发展是否真正提升了出口国的贸易地位与收益。鉴于此,本文从三个方面对已有研究成果进行完善和创新:一是聚焦欧盟市场,基于动态视角建立更符合欧盟国家特征的数字经济发展评价指标体系,以便对成员国数字发展水平差异进行客观、科学量化。二是区别于以往以出口额作为测度中国对外贸易水平的变量,本文以出口增加值对中国贸易利得加以衡量,从而更直观、准确地论证欧盟数字发展对中国出口质量的影响,为中国更好利用欧盟数字经济发展机遇、强化高质量对外开放提供更合理的理论依据。三是从贸易成本、技术复杂度和产品覆盖率三个角度实证检验进口国数字经济发展对出口国贸易利得的促进作用机制,通过拓展研究视角,完善内在机理与驱动路径的理论逻辑框架,在提升研究结论稳健性的同时,为进一步优化中欧贸易实践、提高中国贸易利得空间提供创新思路与着力方向。
在传统的国际贸易理论中,对阻碍贸易往来的摩擦因素被统称为“冰山成本”,这既涵盖了由地理距离、通达条件等因素带来的自然阻力成本,也包含了因信息不对称、制度差异等造成的人为阻力成本。[15]数字经济依托于信息通信技术,不仅使交易双方在沟通中摆脱了时空制约,在交易中提升了物流效率,从而降低了自然阻力成本的影响,而且也丰富了供需双方市场信息的获取渠道,提高了信息的流通速度,扩大了信息流通的范围,使人为阻力成本得到有效控制。通过推动贸易活动的数字化转型,不同贸易主体在更节约、更高效的市场环境下开展更平等的合作与竞争,以趋于扁平化的商业结构,压缩了各个贸易环节的成本支出。[16]
一方面,中国与欧洲在地理上相距甚远,无论是开展沟通交流还是商品运输,都面临着客观的对接障碍。信息通信技术使交易双方实时沟通更加便利,降低了传统贸易当面磋商所产生的财力与时间的损失,在保证沟通质量的基础上,提升了交流效率,降低了贸易活动中无谓的沟通成本。[17]同时,信息通信技术在运输成本节约方面也发挥了积极作用。大数据、物联网等数字技术的运用推动了物流企业的业务模式创新,通过将运输线路、人力资源、存储和分销网络的精准匹配,物流管理与运转效率得到提升,而跨国运输成本也随之降低。[18]另一方面,信息通信技术保障了信息流动的及时性、全球性和互动性,既帮助贸易供需主体打破信息壁垒,以更高的市场透明度提高市场效率,也改善了跨境贸易管理机构与利益相关方之间的制度协调,从而降低了通关压力,缓解了人为因素带来的制度性障碍。[19]
信息通信技术是企业创新活动的关键驱动力量。首先,欧盟数字经济发展拓展了其市场的产品供给边际,使中国企业可以更容易地获取并对接市场消费需求,从而以更低的门槛参与市场竞争。虽然更多企业的融入加剧了欧盟市场竞争的激烈程度,短期内对出口价格造成挤压,但为获取市场竞争优势,企业将更关注技术创新突破,这将显著促进企业自主研发能力与出口产品技术复杂度的提升。其次,在同类产品市场中,企业间并非是单纯的竞争关系,通过开展联合研发活动,不同企业共同分担研发成本,共享研发成果,而这一过程激发了技术溢出的正向作用。进口国数字经济水平的提升为企业间开展研发合作拓宽了渠道,并会产生更大的示范效应,倒逼技术落后企业加快技术更新。[20]最后,技术溢出效应不仅表现在行业内部,还会在行业之间产生影响。进口国数字经济的发展通过新生产技术、新商业模式和新市场创造等途径促进本地产业结构升级,而这一产业高级化进程将对相邻产业带来积极作用,加快包括跨国产业链环节的改造升级步伐。[21]
数字经济水平的提升通常伴随着互联网用户规模与数字化消费规模的扩大以及社交渗透率的提高,这将推动市场需求的多样化发展,并对市场供给端提出更高的要求。在数字技术的加持下,新型商业模式加速诞生,供给端对需求端的反应会更迅速,为适应产品的多元需求趋势,出口企业必须丰富其产品结构,填补甚至挖掘数字经济所创造的消费空间。[22]同时,进口国数字技术的推广加强了国际贸易的连通度,而传统贸易壁垒的下降不仅使处于进口国市场垄断地位的企业面临着新的外部挑战,而且也为中小企业进入该国市场开辟了新路径,在促进市场资源配置进一步优化的基础上,也拓展了外国企业产品输入的种类范围。[23]此外,适度规模生产也是进口国数字经济发展推动企业产品多样化出口的因素之一。适度规模生产是企业规模报酬变化下的生产策略选择。在企业产量较小的情况下,加大产品生产规模可以提升生产要素利用率,实现规模报酬递增,但当企业生产规模过大时,要素的拥挤效应会使生产出现规模报酬递减。数字经济的发展显著刺激消费者需求的增长,当规模化生产的产出效率因拥挤效应而下滑时,企业更注重产品的多样性发展,既保证原有的低成本优势,又满足消费者的个性化需求,以此实现产出效率的最优状态。[24]
综上所述,进口国数字经济水平的提升可降低国际贸易成本,并提升出口国出口产品的技术复杂度与覆盖率水平,这些因素将发挥中介效应的作用,扩大出口国价值创造、改变利得分配(参见图1)。据此,本文提出如下4个假设:
图1 进口国数字经济发展对出口国贸易的作用机制
H1:欧盟数字经济发展通过降低国际贸易成本提高中国对欧出口贸易利得。
H2:欧盟数字经济发展通过提高中国出口产品技术复杂度提高中国出口贸易利得。
H3:欧盟数字经济发展通过提高中国出口产品覆盖率水平提高中国出口贸易利得。
H4:欧盟数字经济发展可显著提高中国对欧出口贸易利得。
随着全球范围内数字经济的快速发展,客观、全面、高效地衡量一国数字经济水平对理解和把握该国经济发展形势与趋势至关重要。由于数字经济涵盖领域广泛,几乎涉及当前国民经济中的所有部门,因此仅依靠传统统计口径很难准确捕捉与提取现实经济中数字化成分,制约了人们对数字经济真实现状的认识,给各层级经济主体行为决策的判断与优化带来一定障碍。
围绕数字经济发展水平测度研究,近年来,国内外学者和相关机构进行了积极探索。如美国商务部、经济合作与发展组织(OECD)以及中国信息通信研究院等国内外机构均构建并发布了数字经济发展指标体系,在不同视角与侧重下对数字经济发展进行量化对比。国内学者也基于各自研究目标,从具体维度出发选取代表性指标,对特定区域数字经济发展水平进行测度。[25-27]虽然关于衡量数字经济发展水平的相关研究已取得了一定成果,但数字经济的广泛性与复杂性使学界对该领域的研究尚未形成权威的分析范式与理论框架,并且研究视角的相对局限性也使现有成果难以匹配或适应所有研究对象与研究方向的要求,从而造成测度结果的片面与偏差。鉴于此,本文结合已有文献成果,在充分考虑指标合理性与数据可得性的基础上,构建符合欧盟数字经济发展特点、突出中欧贸易数字影响因素的综合指标体系,以期科学全面地审视欧盟数字环境差异,并为实证分析提供合理且完备的数据支撑。
在《G20数字经济发展与合作倡议》中,数字经济主要包含三个关键因素,即数字化生产要素、数字化载体与数字化应用。[28]有别于传统的劳动与资本,数字化生产要素是以知识和信息为核心的生产投入;数字化载体是承载和传播数字化要素的工具,是数字基础设施的直观表现;数字化应用反映了数字技术的使用效率与产出转换能力,体现了数字产业的竞争力水平。同时,在《2022年数字经济与社会指数报告》(DESI)中,欧盟建立了以人力资本、数字公共服务、互联互通、数字技术集成、网络应用为一级指标的数字经济评价体系,为成员国分析数字经济和社会发展程度提供了量化依据。基于G20 与欧盟对数字经济水平界定与衡量,结合姜峰等[16]、齐俊妍等[29]、何树全[30]等的指标分类方法,本文构建了包含4 个一级指标、15个二级指标的欧盟数字经济发展评价指标体系(参见表1)。
表1 欧盟数字经济发展评价指标体系
目前,指标体系的赋权方法主要为主观与客观赋值两类。虽然主观赋值法操作简单,且不易出现权重数值与实际程度相悖的现象,但随意性较大,结论的合理性难以保证。在对数字经济发展水平指标权重的设计中,学者通常采用主成分分析法、灰色聚类法和熵值法等客观赋值方法,使评价结论更具数理基础,但上述方法不具备纵向可比性,难以实现跨期动态评价,因此无法满足本文的实证需要。鉴于此,本文采用动态因子分析法,通过借鉴费德里奇(Federici)等[31]方法,构建双因素方差动态因子模型,在充分考虑静态结构差异与动态变化的基础上,为欧盟数字经济发展评价指标体系科学赋权。
动态因子分析法的原理是将主成分分析的截面结果与线性回归的时间序列结果进行综合,假设给定数据:
其中,i表示样本,j表示指标,t表示时期,每一个元素xijt均可被分解为以下形式:
其中,aj为常数项,bj为t 的估计系数,ejt为干扰项,ejt应满足以下条件:
基于上述模型,动态因子分析法具体计算步骤如下:
第一,为消除指标刚量影响,对数据进行Z 标准化处理:
其中,zij为标准化后数据。
第二,根据各期协方差矩阵Y(t),求平均协方差矩阵YT,即:
第三,求YT的特征向量、特征值与特征值方差贡献率。
第四,计算各样本平均得分矩阵:
第五,计算各样本动态得分矩阵:
第六,将各主成分对应特征值与提取主成分特征值之和的比(方差贡献率)作为权重,计算动态得分。
根据动态因子分析法计算步骤,以累积方差贡献率高于80%为原则,欧盟数字经济发展评价指标体系提取了6个主因子,累积贡献率达83.34%,可以较充分体现欧盟数字经济发展所包含的信息(参见表2)。
表2 主因子的特征值、方差贡献率和累积方差贡献率
依据方差贡献率,本文得到欧盟数字经济发展评价指标体系的细化权重,并由此计算出欧盟27国2009—2018年数字经济发展水平与动态变化情况(参见表3)。通过计算可知,欧盟27国数字经济发展水平存在着显著差异。从2009—2018年欧盟数字经济发展水平平均综合得分来看,意大利、爱尔兰、法国、德国、丹麦、比利时等西欧国家数字经济水平居前,高水平的科研投入和优越的数字基础设施是其保持数字化领先的关键因素;波兰、马耳他、罗马尼亚等部分中东欧国家数字化程度偏低,这主要源于相对薄弱的经济基础制约了其自身创新能力的发展,而产业结构的相对固化与基础设施的相对滞后也是其数字竞争力不足的重要原因。同时,从指数的动态变化来看,希腊、法国、德国、丹麦、荷兰表现优异,2009—2018年间指数得分上升速度高于欧盟其他国家;罗马尼亚表现同样不俗,虽然数字发展位势在欧盟仍显滞后,但样本期间指数上升幅度明显,在中东欧国家中得分增值位居首位,数字化转型步伐不断加快。对数字化发展的重视和数字制度环境的不断完善推动了部分欧盟国家数字化进程的加速与社会整体数字技能的提升,而有效的创新激励、完备的设施保障、合理的制度安排和科学的产业布局将成为欧盟国家数字经济发展的根本依托,并为促进中欧贸易联动与提高中国贸易利得创造有利条件。
表3 欧盟国家数字经济发展水平综合得分
本文以欧盟27 个国家为样本,选取了2009—2018年欧盟国家数字经济发展水平得分数据和中国对相关国家出口贸易国内增加值数据,并控制了对中国出口贸易利得影响密切的变量,在前述理论研究的基础上,采用修正的引力模型检验欧盟国家数字经济发展水平与中国贸易利得之间的关系。具体模型设定如下:
其中,EXDVAit为中国对国家i在时期t的出口贸易国内增加值,Digitalit为t期国家i的数字经济水平,Controlit是控制变量,γi和δt分别为国家固定效应与时间固定效应,εit是随机扰动项,α0是常数项,α1、α2分别代表各变量估计系数。
(1)被解释变量
本文研究欧盟国家数字经济发展对中国贸易利得的影响,为获得直接可比的数据,参考张海燕[32]、江希等[33]、戴翔[34]等学者的研究成果,将中国对i国出口贸易的国内增加值EXDVAit作为衡量贸易利得的被解释变量。数据来源于贸易增加值(Ti⁃VA)数据库。
(2)核心解释变量
欧盟国家数字经济水平Digitalit为核心解释变量,由DFA 方法测算得到的2009—2018年欧盟数字经济发展水平综合得分表示。
(3)控制变量
出口国自然资源丰裕度是影响其出口的重要因素,充足的自然资源禀赋刺激出口国通过增加原料出口换取外汇收入。本文以2009—2018年中国燃料、矿石和金属出口额占总出口额比重(NRt)作为衡量自然资源丰裕度的控制变量,数据来源于世界银行。
进口国经济发展水平是该国市场规模与消费能力的体现,为消除汇率波动对进口国经济发展水平的非线性影响,本文选取世界银行发展指标数据库中以2010年不变价美元核算的欧盟国家国内生产总值(GDPit)对i国在t期的进口需求加以衡量。
劳动生产率体现国家的生产能力,进口国劳动生产率越低,则出口国越能通过贸易提升国内增加值。本文将欧盟国家历年劳动生产率(LPit)作为控制变量,数据来源于国际劳工组织数据库。
进口国对外贸易依存度反映该国经济的对外依赖程度,本文用进口国货物和服务进出口总额占其GDP 比重(DTit)作为控制变量,对其外贸易依存度进行衡量,数据来源于世界银行。
经济自由度是评价一国市场制度环境质量的重要指标。两国经济制度距离的扩大将使出口国贸易增加值受阻。[35]因此,本文将欧盟国家同中国经济自由度得分之差(ESDit)作为衡量i国在t时期与中国经济制度距离的控制变量,数据来源于美国传统遗产基金会。
以上变量名称、含义及数据来源见表4。
表4 变量名称及含义
由于欧盟国家国情各异,存在不依时间变化遗漏变量的可能,为保证模型有效性,首先进行豪斯曼(Hausman)检验,结果显示样本数据不适用于随机效应模型,故本文使用固定效应模型对数据进行回归分析。
表5 是欧盟国家数字经济发展水平与中国出口贸易增加值的普通最小二乘法(OLS)回归结果。列(1)与列(2)未纳入控制变量,列(1)未引入时间效应,列(2)考虑了不随个体而变但随时间而变的遗漏变量问题,将时间效应纳入固定效应模型中,以双向固定效应模型对数据进行回归。结果显示列(1)和列(2)的Digitalit系数均大于0,且在10%水平上显著,表明欧盟国家数字经济发展对中国出口贸易增加值具有显著促进效果。列(3)和列(4)将控制变量引入回归方程,其中核心变量Digitalit的系数仍显著大于0,再次证明提升欧盟数字经济水平将提高中国对欧出口贸易利得,H4得以验证。
表5 欧盟国家数字经济发展水平与中国出口贸易增加值的回归结果(固定效应模型)
同时,为避免解释变量内生性造成估计量不一致,本文运用工具变量法进行稳健性检验。参考姜峰等[16]、黄群慧等[36]的研究思路,本文将2006年欧盟各国每百位居民固定电话订阅数乘以上一年度互联网使用率作为欧盟国家数字经济发展水平的工具变量。一方面电话线拨号接入(PSTN)是网络进入社会大众的起点,互联网与数字经济相伴相生,因此可以说数字经济的发展是从固定电话的普及开始。固定电话的订阅从通信技术水平与消费模式转型等方面影响数字经济进程,这满足了每百位居民固定电话订阅数作为数字经济发展水平工具变量的相关性要求。另一方面,相较数字技术的变革升级速度,社会对固定电话的使用逐步减少,而固定电话对欧盟各国社会经济和进口需求的影响也在日益下降,这也满足了工具变量排他性约束条件。
鉴于样本为面板数据,仅将2006年欧盟各国每百位居民固定电话订阅数作为工具变量会使固定效应模型因其截面数据类型而出现度量问题。因此,本文通过借鉴奴恩(Nunn)等[37]的处理方法,将欧盟国家2006年每百位居民固定电话订阅数与其上一年度互联网使用率的交互项作为工具变量,具体回归结果见表6。
表6 欧盟国家数字经济发展水平与中国出口贸易增加值的回归结果
列(1)至列(4)为两阶段最小二乘法(IV-2SLS)估计结果,列(5)至列(6)是有限信息最大似然法(LIML)估计结果。表6 结果显示,核心变量Digitalit的系数均大于0,且全部通过10%水平的显著性检验,表明欧盟国家数字经济发展水平明显促进了中国出口的贸易增加值,有效证明了前述回归结果的稳健性。同时,LIML 的估计系数与2SLS高度相似,说明不存在弱工具变量,反映了工具变量设定的有效性,H4合理。
此外,本文从产业层面出发,以中国对欧盟国家的不同产业出口增加值为被解释变量,进一步检验欧盟国家数字经济发展水平与中国出口贸易利得的相关关系。本文采用国际标准行业分类(ISIC Rev 4.0)将中国对欧盟出口产品的产业划分为20大门类(参见表7),产业层面数据来源于贸易增加值(TiVA)数据库。
表7 中国对欧盟出口产品的产业划分表
表8 显示了在产业维度下固定效应模型回归结果。列(11)未纳入控制变量,且没有引入时间效应,其核心解释变量数字经济发展水平估计系数为正,并在1%水平下显著。通过引入时间效应,核心解释变量估计系数未发生改变,欧盟国家数字经济发展水平对中国出口贸易利得正效应显著。列(13)和列(14)引入控制变量,结果表明,无论是否考虑时间效应,核心解释变量估计系数依旧大于0,且Digitalit的系数分别在5%与10%的水平上正向显著,进一步证明了提高欧盟国家数字经济发展水平将促进中国出口国内增加值的提升,H4在产业层面得以充分验证。
表8 产品层面欧盟数字经济发展水平与中国出口贸易增加值的回归结果(固定效应模型)
前述实证分析得到了欧盟数字经济发展显著促进中国出口贸易利得的结论,为进一步分析欧盟国家的数字经济发展如何影响中国出口贸易增加值,本文利用中介效应模型对进口国数字经济发展与出口国贸易利得的理论关系进行机制检验,证明欧盟国家数字经济发展是否通过降低贸易成本、提高技术复杂度和扩大产品覆盖率三个路径对中国出口贸易利得的提升产生积极影响(即验证H1、H2和H3),具体中介效应模型设定如下:
其中,Mediumit是t时期国家i的中介变量,EXDVAit、Digitalit以及Controlit分别是前述的中国对欧盟国家双边出口贸易增加值、欧盟国家数字经济发展水平和一系列控制变量,β0与θ0为常数项,γi和δt分别为国家固定效应和时间固定效应,εit是随机扰动项,β1、β2、θ1、θ2与θ3均为估计系数。
在中介变量(Mediumit)的选取方面,本文将双边贸易成本(Costit)、出口技术复杂度(Extecit)和出口产品类别覆盖率(Productit)作为衡量中欧贸易障碍、产品技术附加值与中欧贸易多样性的代理变量,而各中介变量的数据处理方法如下:
1.贸易成本
贸易成本是生产成本外商品在流通过程中所支付的全部成本。在传统贸易理论中,对贸易成本概念提及较少,但在现实中贸易成本普遍存在。[38]本文借鉴诺伊(Novy)[39]对贸易成本的计算方法,得到中介变量Costit,具体形式为公式(13)。
其中,i、j分别代表欧盟各国与中国。Exportijt表示t时期i国对中国的出口贸易额。Exportjit表示t时期中国对i国出口额。Exportiit与Exportjjt分别表示t 时期i 国与中国的内贸总额,借鉴许统生等[40]的方法,一国内贸总额用该国国内生产总值减去其总出口来衡量。φ为产品的替代弹性,安德森(Anderson)等[41]在梳理前期文献基础上,提出φ的值应在5~10 之间,本文参考诺伊[39]方法,将φ值设为8。中介变量Costit的相关贸易数据来自联合国商品贸易统计数据库(UN Comtrade Data⁃base),各国国内生产总值数据来自世界银行。
2.出口技术复杂度
对测算出口技术复杂度,豪斯曼(Hausmann)等[42]提出两步计算法,即在第一步测算针对每种出口产品技术复杂度指数的基础上,以一国出口产品分布为权重,在第二步计算出该国整体的出口技术复杂水平。为进一步凸显中国对不同欧盟国家出口产品技术复杂度的差异,本文将该方法加以修正,以双边层面的中国产品出口分布为权重,呈现中国出口技术复杂度的国别变化,减少因国别因素差异不足而产生的实证偏差。测算公式具体如下:
其中,TSIkt为每种出口产品k在t期的技术复杂度,xikt为t期国家i产品k的出口额,Xit为t期国家i的出口总额,Yit为国家i在时期t人均国内生产总值,表示中国向国家i在时期t出口产品k的数额,Xjt表示中国在时期t的出口总额,而Extecit表示中国在时期t对国家i的出口技术复杂度。
本文利用联合国商品贸易统计数据库(UN Comtrade Database)中2009—2018年国际贸易标准分类(SITC Rev 4.0)2 位出口数据,将中国与欧盟27 国作为测算TSIkt的样本,进而得到2009—2018年中国对不同欧盟国家的出口技术复杂度。
3.产品覆盖率
本文借鉴本科夫斯基(Benkovskis)等[43]的方法,依据HS 六位编码的分类标准,在UN Comtrade Database中选取2009—2018年27个欧盟国家从中国进口的产品种类数占其自身从全球进口的产品种类数的百分比对产品覆盖率(Productit)变量加以衡量。
1.贸易成本效应
表9 是欧盟数字经济发展水平对中欧双边贸易成本缩减效应的估计结果和稳健性检验。列(1)与列(2)反映了在不加入时间固定效应下,欧盟数字经济发展显著降低了中欧双边贸易成本,且更低的双边贸易成本将提高中国对欧盟国家出口贸易增加值。列(1)中Digitalit系数小于0,且在5%水平上通过显著性检验,表明欧盟数字经济发展水平提升对中国与其成员国贸易成本具有明显的抑制作用。列(2)Costit的系数同样在5%水平上通过显著性检验,表明中国与欧盟国家双边贸易成本的降低将提升中国的出口贸易增加值,即提高了贸易利得。这一结论验证了H1。列(3)至列(4)在列(1)至列(2)基础上分别加入了时间固定效应,Digitalit与Costit的估计系数符号并未发生改变,且均通过显著性检验,再次验证欧盟数字经济发展为中国贸易利得的提高提供了贸易成本改进动力。此外,为克服内生性问题,本文选择欧盟国家2006年每百位居民固定电话订阅数与其上一年度互联网使用率的交互项作为Digitalit的工具变量,采用系统广义矩估计法(SYS-GMM)进行稳健性检验。列(5)和列(6)显示了SYS-GMM 的估计结果,与列(1)至列(4)相似,Digitalit与Costit呈显著负相关关系,且Costit的系数显著为负,进一步说明本文分析结果的稳健可靠。
表9 双边贸易成本的中介效应分析与稳健性检验
2.出口技术升级效应
表10 显示了中介效应模型估计结果,其中列(1)与列(2)说明在不加入时间固定效应下,欧盟数字经济发展通过影响中国对欧盟出口产品技术复杂度,从而对中国贸易利得产生的作用。其中,列(1)数字经济发展水平指数(Digitalit)在10%的显著性水平下对中国出口技术复杂度产生正向影响,即欧盟更高的数字经济发展水平将有效带动中国对其出口的技术更新升级。而在列(2)中,出口技术复杂度(Extecit)的系数为正,且在10%水平上通过显著性检验,表明随着中国出口产品技术水平的提升,中国对欧盟出口贸易增加值将得到有效提振。同时,列(3)与列(4)展现了在考虑时间固定效应下,中国出口技术复杂度具有的中介效应,在欧盟数字经济发展的促进下,提高了中国对欧盟出口的贸易利得。结果显示,Digitalit与Costit的估计系数符号依旧为正,且均通过显著性检验,进一步证明欧盟数字经济水平与中国出口技术升级、中国出口增加值之间的正向关系,H2 得以验证。此外,为检验回归估计结果的可靠性,本文继续选取欧盟国家2006年每百位居民固定电话订阅数与其上一年度互联网使用率的交互项作为数字经济发展水平(Digitalit)的工具变量,进行稳健性检验。列(5)与列(6)显示,通过采用SYS-GMM估计法,回归结果与列(1)至列(4)具有逻辑一致性,Digitalit与Extecit显著正相关,且Extecit的估计系数在1%水平上显著为正,说明回归结果具有较强的稳健性。
表10 出口技术复杂度的中介效应分析与稳健性检验
3.出口产品多元化效应
表11是欧盟数字经济发展水平对中欧双边贸易多元化效应的估计结果和稳健性检验。其中,列(1)Digitalit的系数显著为正,表明欧盟国家数字经济发展有利于中国对欧出口产品多样性的提升。而列(2)中,产品覆盖率(Productit)的系数同样大于0,且在10%水平下显著,说明欧盟国家数字化建设通过刺激中国对其出口的多元化发展,带动了中国出口贸易增值的提升,助力中国贸易利得进一步提高。在加入时间固定效应后,列(3)和列(4)中Extecit与Digitalit的估计系数均显著大于0,再次证明欧盟数字经济水平与中国对其出口的产品覆盖率、中国贸易利得正相关,H3成立。此外,为避免内生性,本文依旧运用SYS-GMM 估计法,选取欧盟国家2006年每百位居民固定电话订阅数与其上一年度互联网使用率的交互项作为工具变量进行有效估计,列(5)显示Digitalit系数为1.907,在1%水平下显著大于0,而列(6)中,Extecit同样在1%水平下显著为正,该结果与理论预期一致,说明表11中回归结果的稳健性。
表11 出口产品覆盖率的中介效应分析与稳健性检验
随着网络信息技术的快速发展,数字经济正以前所未有的速度扩张,不仅作用在一国社会经济生活的各个领域,而且对国际经贸的影响也是不言而喻的。本文探讨了欧盟数字经济的发展与中欧贸易联动的内在机理,可为欧盟数字转型背景下提高中国出口贸易利得提供理论依据与实证支持,本文的研究得出了如下结论:
首先,本文构建了符合欧盟数字经济发展特点、突出中欧贸易数字影响因素的综合指标体系,采取动态因子分析法对2009—2018年欧盟27 国数字经济发展水平进行测算,结果显示,意大利、爱尔兰、法国、德国、丹麦、比利时等西欧国家数字经济发展水平综合得分相对较高,数字发展总体居前,且数字化发展动能更强劲,而这主要源于其更大规模的科研投入与更优越的数字基建基础。波兰、马耳他、罗马尼亚等部分中东欧国家数字化程度偏低,薄弱的经济基础、固化的产业结构和滞后的基建水平成为其数字竞争力不足的关键制约。
其次,在兼顾数据可得性基础上,本文采用修正引力模型,实证检验了2009—2018年欧盟数字经济发展水平与中国出口贸易增加值之间的关系。回归结果显示,无论是否纳入控制变量与时间固定效应,欧盟数字经济发展水平综合得分作为核心变量的系数均显著为正,而通过工具变量法和细分产业数据进行稳健性检验,欧盟国家数字经济发展水平对中国出口贸易增加值的正效应未发生改变,再次证明提升欧盟数字经济水平将提高中国对欧出口贸易利得的假设。
再次,通过中介效应模型,本文对欧盟数字经济发展影响中国贸易利得的内在机制进行了检验,回归结果显示,欧盟数字经济水平与中欧的贸易成本显著负相关,与中国对欧出口产品的技术复杂度与覆盖率水平显著正相关,这些因素发挥了中介效应,显著促进了中国对欧出口价值创造与利得的提高。同时,通过采用系统广义矩估计法,本文对中介效应进行了稳健性检验,结果与理论预期一致,为机制的内在逻辑提供了合理的量化支撑。
新冠肺炎疫情的蔓延与地缘政治局势的动荡使国际经济的运行方式发生了深刻改变,虽然全球经济不振给各国数字经济发展带来了严峻挑战,但数字技术以其较低的物理限制性在这一时期展现出独特优势,从而赋予数字经济更大的发展潜能。欧盟在数字经济领域充满雄心,如何更好地发挥并利用欧盟数字化转型机遇,拉紧中欧贸易纽带,扩大中国出口贸易利得空间,基于本文研究结论,得到如下政策启示:
1.加强中欧数字联动,助力贸易降本增效
欧盟数字经济发展有助于中欧贸易成本的下降,并带动出口增加值的扩张。为进一步放大贸易成本效应,一方面,中欧应积极开展各领域大数据合作平台建设,通过提升信息联动与共享水平,降低中欧间沟通成本、搜索成本和信用成本,释放贸易获利空间;另一方面,中欧应在多边层面就数字领域标准规则开展积极协调,加快破除双方贸易往来的数字壁垒,创建更开放的数字制度环境,为提升中欧市场对接效率、优化中国出口成本结构提供支持。
2.加大数字经济与实体经济融合力度,推动技术协同创新
为更好发挥数字经济对中国出口产品技术升级的赋能作用,中国应鼓励传统产业加快数字化转型步伐,依托数字技术对产业进行全方位、多环节的优化改造,形成数字发展与产品创新的良性互促,为提高中国对欧出口贸易利得提供更多数字动能。同时,为最大限度推动中欧在数字领域实现技术优势互补、释放创新合作潜能,中国应加大同欧盟在数字领域开展联合科学研究与技术项目推广,发挥双方差异化优势,加快数字创新突破,为提升中国出口技术结构创造有利条件。
3.拓宽中欧数字通路,促进双方供需对接
研究结果显示,欧盟数字经济发展带动了中国出口产品的多元化趋势,为进一步发挥数字经济的需求创造与供给优化作用,一方面,中欧应加大对于数字商业模式的引导与支持,打破传统贸易的时间与空间制约,以更高效的信息传递方式,进一步激发欧盟对华产品的潜在多元需求;[44]另一方面,中欧应借力数字技术,针对双方贸易“堵点”探寻数字化方案,通过加快完善中欧数字贸易配套体系建设,提高中国对欧出口产品供给效率,以更广泛的市场覆盖,扩大中国出口产品的利得分配基础。