赵文霞
(天津社会科学院城市经济研究所,天津市3 000191)
2021年9月2日,习近平在中国国际服务贸易交易会全球服务贸易峰会上致辞时指出,要加强服务领域规则建设,支持北京等地开展国际高水平自由贸易协定规则对接先行先试,打造数字贸易示范区。2021年10月商务部等24 部门印发的《“十四五”服务贸易发展规划》首次将数字贸易列入规划。事实上,得益于云计算、人工智能、物联网等新兴科技的迅猛发展及广泛应用,数字贸易在全球服务贸易中的主导地位逐步显现。联合国贸易与发展会议(UNCTAD)发布的报告显示,2008—2019年,全球可数字化服务出口规模从1.9万亿美元增长至近3.2万亿美元,2019年数字服务出口规模占全球服务出口规模的比重达到52%。随着数字贸易的蓬勃发展,其日益成为学术界关注的热点主题[1]。
数字贸易研究对象最初仅限于数字内容产品和服务[2]。韦伯(Weber R H)[3]较早提出了数字贸易的概念,认为数字贸易是通过互联网等电子化手段传输有价值产品或服务的商业活动。联合国贸易与发展会议(UNCTAD)和经济合作与发展组织(OECD)将数字贸易定义为通过电子信息网络跨境提供和交付的所有服务贸易[4-5]。事实上,长期以来,关于数字贸易的含义尚未形成标准答案。数字贸易通常指通过计算机网络,以数字订购或数字交付方式进行商品或服务的国际交易[6]。我国是全球第一大商品贸易国和第二大服务贸易国,不过近年来我国在服务贸易领域持续存在逆差。商务部网站数据显示,2021年我国服务贸易逆差为2 113亿元①。数字贸易将给全球贸易形态与格局带来深刻变革,一方面,数字技术在贸易领域的广泛应用将显著降低贸易成本,促使产业供应链不同环节的分工更加细化,大大降低中小企业参与国际贸易的门槛;另一方面,随着数据价值链的形成,跨境数据流动、知识产权、数据保护制度等数字贸易治理体制也将成为一国数字贸易比较优势的体现和来源。因此,评估全球数字贸易网络发展与演化规律、分析数字贸易发展与数字贸易治理关系成为促进数字贸易发展、推动数字贸易实现赶超的基础性工作。
与本文相关的研究主要涉及数字贸易和贸易网络等。一是关于数字贸易界定及数字贸易规则的研究。盛斌等[7]基于对数字贸易传统与新型决定因素的分析,探讨了数字贸易的发展方向。岳云嵩等[8]基于数字贸易统计测度的理论与实践,梳理了数字贸易的概念内涵,分析了数字订购贸易和数字交付贸易的统计测度方法与所面临问题。莫尔兹(Meltzer J P)[9]认为,为理顺数字贸易监管与数据流动需求之间的关系,需要建立新的数字贸易规则与国际监管合作机制。王岚[10]通过比较不同领域、不同国家的数字贸易限制程度发现,受基础设施及其连通性以及数据获取和使用障碍限制,发展中经济体的数字贸易壁垒明显高于发达经济体。此外,还有部分研究对数字贸易治理体系[11-13]、我国数字贸易发展面临的机遇和挑战[14]、区域自贸协定中的数字贸易规则及可能影响[15]等进行了分析。
二是关于数字贸易及数字治理影响的研究。莱斯特里(Lestari D)等[16]发现,数字贸易可以作为新冠肺炎疫情期间贸易部门的稳定器。齐俊妍等[17]利用2014—2018年42 个国家的数字服务贸易数据,考察了双边数字服务贸易限制措施对服务出口的影响,认为双边数字服务贸易限制措施对服务出口具有明显的阻碍作用。刘斌等[18]基于2000—2014年世界投入产出表分析了规制融合对数字贸易的影响,发现规制融合主要通过降低贸易成本、增强双边网络效应、缩短制度距离的方式促进数字贸易发展。凯曼(Kaimann D)等[19]通过分析文化相似性和数字差异对欧洲经济体之间文化贸易的影响发现,数字差异对文化贸易没有显著影响,而互联网的使用显著增加了文化产品的贸易量。此外,还有研究分析了数字贸易限制对制造业服务化的影响[20],探究了数字贸易与产业结构升级的关系[21]等。
三是关于全球贸易网络格局及演化的分析。社会网络分析方法可以充分反映经济体相互间的经济关联,在国际贸易领域的应用十分广泛。斯奈德(Snyder D)等[22]较早使用社会网络分析方法研究了贸易网络的结构特征。近几年,社会网络分析方法在石油[23]、金属[24]、电子信息制造[25]、粮食[26]等贸易领域多有应用。部分学者采用社会网络分析方法研究服务贸易网络特征。比如,周文韬等[27]在二元和加权视角下分别构建2005—2016年世界服务贸易网络,并利用二次指派程序(Quadratic Assignment Procedure,QAP)方法进行分析,发现各国间的多维距离变量可以解释世界服务贸易网络结构演变的3.1%;刘敏等[28]借助社会网络分析方法研究全球数字贸易中各经济体之间的竞争互补关系及其演化,认为各经济体之间的竞争性和互补性逐年增强;吕延方等[29]采用社会网络分析方法深入分析全球数字服务贸易网络的拓扑结构、动态变迁及影响因素,认为全球数字服务贸易网络存在贸易集聚效应和“小世界”高度聚类特征。
综上所述,一方面,以往数字贸易方面文献多采用定性方法分析数字贸易的内涵与特征,相关定量研究多采用计量经济学方法研究数字贸易规则的影响效应。本文通过在数字贸易领域引入社会网络分析方法,探讨全球数字贸易网络的整体特征和网络中经济体的个体特征,以深入分析全球数字贸易网络格局演变规律。另一方面,以往文献多侧重分析贸易规模影响因素。本文采用QAP方法,结合各经济体数字贸易限制指数,从数字贸易网络与数字贸易限制之间的关系入手,剖析全球数字贸易主要治理规范。此外,本文还基于行业异质性视角,探究各经济体在数字贸易不同领域网络地位的差异性与演变特征,为在进一步开放背景下促进我国数字贸易发展提供政策参考和依据。
受数据可得性限制,目前尚缺乏完备的直接测度数字贸易的统计数据或统计方法[29]。本文参考拜尔福特(Barefoot K)等[30]的研究,将数字贸易定义为可潜在地被信息通信技术化的服务贸易。本文借鉴周念利等[31]、王泽宇等[32]的经验做法,通过对比数字贸易统计口径,结合联合国贸易与发展会议服务贸易统计数据库中的服务类别,将电信、计算机和信息服务,金融服务,个人、文化和娱乐服务,知识产权费用,保险和养老金服务,其他商业服务六个部门纳入数字贸易领域,用六个部门加总的出口额表示当年各经济体的数字贸易规模。
在对数字贸易网络进行研究之前,本文分析了近年来全球及中国的数字贸易发展情况,具体参见图1、图2。从数字贸易出口规模看,由图1可知,2005—2021年全球数字贸易出口规模呈扩大趋势,2005年全球数字贸易出口额约为1.200万亿美元,2021年达到3.861 万亿美元,比2005年增加了两倍多。从图2 可以看出,在样本期内,中国数字贸易出口规模也呈现出明显上升趋势,2005年中国数字贸易出口额约为0.017万亿美元,2021年达到0.195 万亿美元,比2005年增加了10 倍多。从数字贸易出口增速看,2008年之前全球数字贸易出口规模增长较快,其中2007年比上一年增长了22.10%。不过,受金融危机影响,2009年全球数字贸易出口下滑,比上一年下降了6.39%。随后,受全球经济形势和贸易保护主义等因素影响,全球数字贸易出口规模增速整体呈震荡态势。2007年和2008年中国数字贸易出口增速较快,分别为91.80%和21.55%,超过同期全球数字贸易出口增速。此后,受国际金融危机影响,2010年中国数字贸易出口额减少了70.04%,2011年又得以迅速恢复。受新冠肺炎疫情影响,中国数字贸易出口规模出现较快增长,2021年增速达到26.22%。中国数字贸易出口规模占全球数字贸易出口规模比重由2005年的1.45%增加到2021年的5%左右。可以看出,中国数字贸易发展潜力巨大,但相比于主要发达国家,中国在全球数字贸易中的影响力仍然有待进一步提升。
图1 2005—2021年全球数字贸易出口额及增速
图2 2005—2021年中国数字贸易出口额及增速
本文构建的数字贸易网络以包含节点和节点间相关关系的社会网络模型为基础,以参与全球数字贸易进出口的各经济体为节点,以各经济体之间的数字贸易出口额为节点关联权重。加权全球数字贸易网络可以表示为:
式中,G表示加权全球数字贸易网络;V表示所有节点,是数字贸易网络中所有经济体的集合;vi∈V,i=(1,2,…,n),表示数字贸易网络中的各经济体;E表示节点之间的所有边,代表节点vi与vj之间的数字贸易出口关系。
借鉴吕延方等[29]的研究方法,利用阈值法提炼网络核心结构,既可充分保留数字贸易网络重要基本信息,又可简化数字贸易网络,有助于更深入探究数字贸易网络特征。分别以各年度数字贸易出口额平均值作为阈值,将各经济体之间的数字贸易相互关联矩阵转化为二值矩阵D,dij为该矩阵中的元素。dij=1表示经济体i对经济体j的数字贸易出口额超过当年全球数字贸易出口额平均值,二者间存在数字贸易联系;dij=0表示经济体i对经济体j的数字贸易出口额未超过当年全球数字贸易出口额平均值,二者间不存在数字贸易联系。
提取阈值后尽管会损失部分节点观测值,但代表性经济体数字贸易出口额仍占当年全球数字贸易出口总额的绝大部分。比如,提取阈值后,2005年代表性经济体数字贸易出口额占全球数字贸易出口总额的比重约为94.9%,2020年约为88%,这说明提取阈值后的数字贸易网络具有优良的代表性。由利用阈值法和UCINET 软件构建的数字贸易网络可知,2005年美国出口至其他经济体的贸易通道最为明显,其次是英国和德国。相比于2005年,2020年数字贸易网络中各经济体之间的数字贸易网络联系表现得更为紧密,存在数字贸易往来的经济体数量显著增加,由27 个经济体66条数字贸易关系发展到52个经济体近300条数字贸易关系,但数字贸易总体格局并未发生重大变化,美国、英国、德国仍然是主要的出口经济体。其中,2020年美国数字贸易出口规模是中国的3.6 倍,占当年全球数字贸易出口总规模的16.6%。
1.数字贸易网络整体特征指标
本文使用网络密度、平均路径长度、聚类系数三个测度指标来刻画数字贸易网络的整体结构特征。其中,网络密度、平均路径长度可反映数字贸易网络联系的紧密程度,聚类系数可反映数字贸易网络的集聚效应。
(1)网络密度。网络密度表示网络中各节点之间联系的紧密度,数值越大,表示网络中各经济体之间的联系越紧密。计算公式为数字贸易网络中数字贸易关系的实际数量除以最大可能数量。本文参考聂常乐等[26]的研究,将网络密度定义为:
其中,Kden表示数字贸易网络密度,m表示数字贸易网络中数字贸易关系的实际数量,n表示网络中的节点数量。
(2)平均路径长度。平均路径长度表示网络中各节点间最短路径的平均值,可以衡量数字贸易网络的传输性能和传输效率,表示所有经济体与其他经济体实现数字贸易通达所需要的最小中间贸易次数平均值,反映数字贸易网络中数字贸易的畅通程度和贸易效率。平均路径长度数值越小,说明数字贸易网络中信息传递效率越高,数字贸易网络越便利。依据王泽宇等[32]的研究,将平均路径长度定义为:
其中,Kapl表示平均路径长度,sij表示经济体i与经济体j之间的最短路径。
(3)聚类系数。聚类系数反映各节点之间的联系强度和聚集程度,可以衡量数字贸易网络中各经济体之间的相互连接程度和聚集程度。聚类系数数值越大,说明数字贸易网络中各经济体整体的集群化程度越高,数字贸易合作越密切。参考吕延方等[29]的研究,设定聚类系数公式为:
其中,Kclu代表聚类系数,ei表示与经济体i存在实际数字贸易联系的所有经济体数量。
2.数字贸易网络个体特征指标
为研究单个经济体在数字贸易网络中的地位,本文测算度数中心度、接近中心度、中介中心度、佩奇排名(PageRank)中心度四种类型的中心度指标。
(1)度数中心度。度数中心度可以反映节点是否处于网络核心位置,所测度的是能够与某个经济体直接建立数字贸易联系的经济体数量。其数值越大,说明该经济体越处于网络核心位置。参考吕延方等[29]的定义,设定度数中心度公式为:
其中,Cid表示经济体i的度数中心度;Ciin表示入度中心度,用经济体i与其他经济体之间的数字贸易进口关系数量衡量;Ciout表示出度中心度,用经济体i与其他经济体之间的数字贸易出口关系数量衡量。
(2)接近中心度。接近中心度描述数字贸易网络节点的可达性,即经济体i是否可与其他经济体较为便捷顺畅地建立数字贸易联系。经济体i的接近中心度数值越大,表明其在数字贸易网络中对其他经济体的依赖程度越低,越能较为顺畅地与其他国家进行数字贸易往来。依据朱学红等[24]的研究,本文将接近中心度定义为节点i与其他所有节点之间最短路径之和的倒数,其表达式为:
其中,Cic表示经济体i的接近中心度。
(3)中介中心度。中介中心度反映某个节点作为中介的重要性,可以理解为某个经济体处在其他两个经济体之间最短路径上的概率,衡量数字贸易往来中的某个节点影响其他节点交易的能力,代表该节点在控制数字贸易中的中介作用,度量数字贸易网络中节点的连接性特征。中介中心度指标数值较大,代表经济体议价能力较强。参考纪(Ge J P)等[33]的研究,将中介中心度定义为:
其中,Cib表示经济体i的中介中心度,qjk表示经济体j与经济体k之间建立的数字贸易关系数量,qjk(i)表示经济体j与经济体k通过经济体i建立的数字贸易关系数量。
(4)PageRank 中心度。中心度是测度经济体在数字贸易网络中是否处于关键位置的重要指标。前述三个传统中心度指标尽管能够刻画单个经济体在数字贸易网络中的位置,但仅限于单方面描绘经济体的中心枢纽特征。比如,度数中心度测量网络中经济体自身的交易能力,未考虑其能否控制他人;接近中心度考察经济体在多大程度上不受其他经济体控制;中介中心度反映单个经济体在多大程度上居于其他两个经济体之间。因此,以上传统中心度指标无法反映数字贸易网络中较为关键的“近朱者赤”特征[29]。借鉴吕越等[34]的研究,本文引入PageRank 中心度指标,其计算公式为:
其中,CiPR(k)表示迭代第k步的PageRank 中心度,该数值越大,代表经济体i在全球数字贸易网络中越处于核心枢纽地位。α为阻尼系数,在文献中的取值通常为0.85,反映任意时刻各节点两两之间建立联系的概率,在数字贸易网络中代表任意时刻各经济体两两之间进行数字贸易往来的概率,1-α表示终止数字贸易联系的概率。
3.样本与数据来源
本文利用2005—2020年存在数字贸易往来的经济体数据②构建数字贸易网络,数据主要来自联合国贸易与发展会议服务贸易统计数据库。由于不同年份国际经济形势不同,各经济体发展状况不同,经阈值法调整的经济体数量在不同年份略有差异。
1.数字贸易网络规模
网络规模指网络所包含的全部参与者数量,数字贸易网络规模指数字贸易网络所包含的经济体数量。表1 展示了2005—2020年全球数字贸易网络规模。可以发现,在样本期内数字贸易网络规模总体呈现增长态势。就网络所包含的节点数量而言,数字贸易网络中的经济体数量由2005年的27个增加至2013年的57个,并在随后几年内基本保持在50 个以上。就网络所包含的关系数而言,数字贸易网络中的关系数量由2005年的66条增加至2017年的310条。不过考虑到美国在数字贸易网络中的重要地位,可能受美国发起的中美贸易摩擦影响,2019年数字贸易网络所包含的关系数量收缩到259条。这表明,贸易保护主义对数字贸易网络造成了较大冲击,美国作为数字贸易网络中的关键环节,它在知识产权,电信、计算机和信息服务等领域采取的限制措施是其实施贸易制裁的一个主要手段。一方面,美国曾在“301 调查”中以窃取知识产权为借口指责中国进行不公平贸易③,另一方面,美国从2018年开始对中国电信、计算机和信息服务行业的限制一直未见放松,这些贸易保护政策对全球数字贸易的蓬勃发展构成了一定阻碍。而在新冠肺炎疫情影响下,数字贸易又开始较快发展,2020年数字贸易关系数量增加到近300条。
表1 2005—2020年全球数字贸易网络规模
2.数字贸易网络整体结构特征
表2 列出了2005—2020年全球数字贸易网络整体结构特征,包括数字贸易网络密度、平均路径长度及聚类系数。
表2 2005—2020年全球数字贸易网络整体结构特征
从网络密度看,全球数字贸易网络密度尽管表现出一定程度的波动,但整体而言呈上升趋势,最小值0.079 出现在2010年,最大值0.117 出现在2017年。网络密度越大,意味着网络成员之间联系越紧密,网络对其中各行动者行为等的影响越大[35]。这说明,全球数字贸易网络从较为稀疏的状态发展到了较为稠密的状态。
平均路径长度能够反映网络中各节点之间的可达性。从平均路径长度看,全球数字贸易网络的平均路径长度从2005年的最大值2.038 缩短到2019年的1.782,这说明在样本期内全球数字贸易网络中各经济体之间数字贸易的通达性在逐渐增强。受益于新一代信息通信技术的迅猛发展,各经济体间的数字贸易往来日益便捷,数字贸易距离日益缩短。不过,2008年的平均路径长度比上一年有所增加,2017年和2018年的平均路径长度超过1.9,这说明金融危机和贸易保护主义对数字贸易均有负面冲击。
从聚类系数看,在样本期内全球数字贸易网络聚类系数尽管有所波动,但呈上升趋势,2005年聚类系数为0.670,2019年上升到0.775。聚类系数反映数字贸易网络中各经济体之间的联系强度和聚集程度,全球数字贸易网络聚类系数的增大意味着数字贸易网络中各经济体聚集程度的整体提高、各经济体之间数字贸易合作的日益频繁。值得注意的是,2008年金融危机爆发后的几年(2009—2011年)数字贸易网络聚类系数均小于0.6,这说明金融危机对全球数字贸易网络造成了较大冲击,导致经济体之间数字贸易往来减少,后来随着新一代信息技术的发展以及各经济体从金融危机中复苏,各经济体之间的数字贸易联系也逐渐密切起来。
表3列示了2005年和2020年全球数字贸易网络中心度(含度数中心度、接近中心度、中介中心度、PageRank中心度)排名前五的经济体。可以发现,在样本期内全球数字贸易网络中各经济体的地位格局基本没有变化。在度数中心度方面,2005年度数中心度排名靠前的经济体为美国、英国、德国、瑞典,中国香港也在全球数字贸易网络中占据重要地位,位列第五;2020年度数中心度排名比较靠前的经济体是美国、英国、德国、法国。这说明,美欧经济体在数字贸易网络中的优势地位比较明显,具有较强的交易能力。在接近中心度方面,2005年,美国、英国、德国、瑞典具有绝对优势地位;2020年,美国、英国、德国、法国、爱尔兰等经济体表现较为突出。这表明,这些经济体在数字贸易网络中对其他经济体的依赖程度较低,与其他经济体的数字贸易往来比较通达、便捷。在中介中心度方面,2005年和2020年,美国、英国一直名列前茅,这说明美英在数字贸易网络中一直发挥着重要的媒介和桥梁作用。在PageRank中心度方面,美国在数字贸易网络中的排名比较稳定,德国的排名由第四上升到第二,瑞典的排名由第三下降到第九,中国香港的排名有所下降。美欧经济体在数字贸易中的地位愈发稳固,说明这些经济体在数字贸易网络中控制能力较强,是全球数字贸易网络的中心枢纽,能够借助自身渠道与优势提高自身竞争力,并带动与之存在密切贸易联系的经济体发展。
表3 2005年、2020年全球数字贸易网络中心度排名前五的经济体
此外,在传统中心度方面,无论是度数中心度、接近中心度还是中介中心度,美国相应指标的数值都有所提升。比如,美国的度数中心度在2005年为0.463,2020年提升至0.647;美国的接近中心度在2005年为0.425,在2020年提升至0.472;美国的中介中心度也有所上升。不过,PageRank中心度指标结果显示,美国的数值略微下降,从2005年的0.23 降到了2020年的0.10。在2005年和2020年的全球数字贸易网络中心度排名中,美国、英国、德国均位列前五,这说明在全球数字贸易网络中,美国、英国、德国通过在数字贸易领域积累的先发优势进一步巩固了在数字贸易领域的地位,相比于其他经济体具有更加明显的优势地位。中国内地在数字贸易领域仍有较大发展潜力,在度数中心度、接近中心度方面,2005年分别排名第七、第十二,2020年分别排名第十四、第二十八,在PageRank中心度方面排名也比较靠后,说明在全球数字贸易网络中,我国与美欧经济体相比仍然存在一定差距,具有较大发展空间。
为分析全球数字贸易网络演变特征,本文进一步采用QAP方法对各经济体数字贸易网络与数字贸易限制之间的关系进行分析,同时把数字贸易细分为电信、计算机和信息服务,金融服务,个人、文化和娱乐服务,知识产权费用,保险和养老金服务,其他商业服务六个领域,探讨各经济体在全球数字贸易不同领域的地位变迁。其中,QAP方法是以对矩阵数据的置换为基础,通过比较两个矩阵中各元素的相似性,给出两个矩阵间相关系数,并对系数进行非参数检验的方法。
数字贸易网络的形成受多种因素影响,数字贸易限制就是其中之一。一方面,数字贸易发展与数字贸易开放相互促进。数字贸易开放有助于降低数字贸易成本,促进经济体之间的数字贸易往来与交流,吸引更多经济体、企业及个人参与数字贸易。另一方面,数字贸易发展程度较高的经济体可能更倾向于采取数字贸易限制措施。考虑到数据的政治、经济、文化敏感性,数字贸易开放可能会给个人隐私及产业发展带来风险,部分经济体对数字贸易开放持谨慎态度,特别是有些数字贸易比较发达的经济体在数字贸易开放方面制定了严苛的法律。如欧盟强调要重视个人隐私保护,对个人数据出境提出了较为严格的要求。数字贸易限制用OECD数字服务贸易限制指数(Digital Services Trade Restrictiveness Index,DSTRI)衡量。该数据集涵盖2014年以来所有OECD 和部分非OECD 经济体的数据。数字服务贸易限制指数可以反映各经济体相互间的数字贸易壁垒,具体数值介于0~1之间,数值越大表示数字贸易限制程度越高,数值为1 对应完全封闭的数字贸易制度。在具体计算中,对数字贸易限制矩阵中各元素的设定方法为,以i经济体各年度数字贸易限制指数的平均值作为临界值,若i经济体对j经济体数字贸易限制指数的数值小于该临界值,则i对j的数字贸易限制取0,否则取1。利用UCINET 软件和QAP 方法对数字贸易网络和数字贸易限制进行相关性分析,选择5 000次随机置换,估计结果如表4所示。
由表4可知,数字贸易网络与数字贸易限制的相关系数在各年份均为负,且通过了显著性检验。这表明,数字贸易往来与数字贸易限制指数之间存在负向的相关关系,如果两个经济体之间数字贸易限制程度较低,那么这两个经济体更容易进行数字贸易往来;如果数字贸易限制程度较高,那么随着数字贸易成本的增加,数字贸易的频率和规模将随之降低和缩小。这与周念利等[36]的研究结论近似,她们认为数据跨境流动限制措施对经济体出口技术复杂度具有负面影响。从表4可以看出,数字贸易网络与数字贸易限制的相关系数在样本期内未出现显著波动,2014年相关系数为-0.154,2019年为-0.147,说明数字贸易网络与数字贸易限制之间的关系较为稳定。美欧经济体在全球数字贸易领域居于领先地位(见表3),它们相互间的数字贸易限制程度处于较低水平。这可能是受地缘政治等因素影响,美欧数字贸易发达经济体之间达成的贸易协议较多,进行数字贸易的成本较低,数字贸易合作较为紧密。不过,2020年数字贸易网络与数字贸易限制之间的负相关关系减弱,显著性水平也有所降低,这可能是在新冠肺炎疫情影响下,数字贸易限制水平较高的发展中经济体也迎来了数字贸易发展的机遇,与其他经济体之间的数字贸易往来增加了。
表4 数字贸易网络与数字贸易限制相关性分析结果
在全球数字贸易治理中,中国也在积极探索适合我国发展进程的开放路径,在积极促进数字贸易发展过程中,找到开放与保护之间的平衡点是一个重要研究课题。近年来,出于政治层面的考虑,部分经济体通过签署贸易协议,对协议之外的经济体采取差别化数字贸易限制举措,给全球数字贸易发展格局造成了一定影响。部分数字贸易比较发达的经济体相互间采取比较开放的跨境数字流动措施,但出于数字产业安全方面的考虑,这些经济体对发展程度较低的其他经济体采取较为严格的数字贸易限制措施,结果导致数字贸易越发达,数字跨境流动越便捷,在一定程度上强化了数字贸易网络与数字贸易限制之间的负相关关系。因此,在数字贸易发展过程中,对于中国如何处理数字跨境流动限制与数字贸易发展之间的关系这个问题,需要积极审慎研究。
鉴于各经济体在数字贸易的不同领域可能存在发展差异,本部分把数字贸易细分成六个不同的领域进行分析,研究各经济体在数字贸易不同领域的个体特征及差异。考虑到PageRank中心度指标可以描绘数字贸易网络中经济体的“近朱者赤”特征,本部分主要基于PageRank中心度指标进行分析,结果参见表5。
表5 2005年、2020年全球数字贸易不同领域PageRank中心度排名前五的经济体
表5的估计结果显示,不同经济体在数字贸易不同领域的个体特征呈现出一定的异质性。在电信、计算机和信息服务领域,2005年德国、瑞典、英国的PageRank 中心度排名靠前,而2020年德国、爱尔兰、美国位列前三,爱尔兰和美国取代瑞典和英国,获得了绝对优势。在金融服务领域,2005年英国、中国香港以及德国的数字贸易出口优势比较明显,2020年美国、卢森堡、英国占据主导地位。在保险和养老金服务领域,2020年英国、法国、爱尔兰优势突出,位居全球数字贸易网络核心枢纽地位,而美国、德国的地位略有下降。在个人、文化和娱乐服务领域,2005年和2020年PageRank中心度排名差异较大,2020年美国、瑞典、英国取代德国、匈牙利及中国香港排名前三,这说明近年来美欧等经济体文娱产业发展较快,实现了更多文娱产品的输出。在知识产权费用领域,2005年美国、英国、韩国居于领先地位,2020年美国、荷兰、英国等美欧经济体居于主导地位。在其他商业服务领域,2005年欧盟经济体占据核心位置,2020年美国也开始占据举足轻重的地位。
值得注意的是,2005年美国只在保险和养老金服务、知识产权费用这两个数字贸易领域占据绝对优势地位,PageRank中心度排名第一,而2020年美国的优势领域进一步扩大,在除保险和养老金服务之外的所有数字贸易领域都名列前茅,特别是在其他商业服务中的排名大幅提升,位列第二,仅次于排名第一的德国。英国在除电信、计算机和信息服务之外的其他五个数字贸易领域优势明显,PageRank中心度排名均位于前三。这说明,美英这两大经济体在全球数字贸易网络中具有较强的控制能力,在助力全球数字贸易发展中处于关键节点,而中国在全球数字贸易网络中的地位仍有较大提升空间。
随着数字技术的广泛应用,数字贸易快速发展,其战略作用越来越突出。在数字贸易影响下,不同经济体系加快融合,新的贸易方式、贸易产品快速涌现,新的市场领域不断拓展,成为未来国际贸易发展的新动能和驱动因素。数字贸易能为贸易规模扩张提供持续动力,有望成为国际竞争力的重要体现。本文使用社会网络分析方法,对2005—2020年全球数字贸易网络格局变化、结构特征以及数字贸易网络与数字贸易限制之间的关系进行研究,得到如下结论:
第一,在样本期内,全球数字贸易出口规模快速扩大,参与数字贸易的经济体数量显著增加,数字贸易联系更加紧密。从数字贸易网络整体结构特征看,网络密度、聚类系数增大,平均路径长度缩短,这表明全球数字贸易规模迅速扩张,各经济体之间的数字贸易联系更加紧密,各经济体之间的通达性和集聚化程度也有显著提升。不过,与发达经济体相比,中国数字贸易出口规模仍然处于较低水平,具有较大发展潜力。
第二,数字贸易网络个体特征分析结果显示,以美国、英国、德国为代表的美欧经济体在度数中心度、接近中心度、中介中心度、PageRank 中心度指标上的排名均靠前,而中国排名靠后。这说明美欧等发达经济体在交易能力、控制能力、中介作用等方面处于数字贸易的核心枢纽地位。与这些经济体相比,中国数字贸易的发展仍然存在一定差距。
第三,QAP 相关性分析结果表明,数字贸易网络与数字贸易限制之间的相关关系显著为负,数字贸易发展与数字贸易开放正相关。一方面发达经济体在数字贸易领域处于领先地位,另一方面发达经济体相互间数字贸易限制水平较低。这可能与数字贸易开放有助于经济体之间的数字贸易往来有关,也可能与部分发达经济体出于地缘政治方面的考虑,相互间会签署涉及数字贸易往来的自贸协议以促进经贸往来有关。
第四,异质性分析结果表明,在不同的数字贸易领域,美国、德国、英国始终处于领先地位。其中,德国在电信、计算机和信息服务及其他商业服务领域一直具有绝对优势;美国不仅在金融服务,个人、文化和娱乐服务领域发展较快,在知识产权费用领域也始终保持领先;英国在保险和养老金服务领域发展迅速,居于核心枢纽地位。
基于上述研究结论,结合我国数字贸易发展的现实基础,为充分发挥数字贸易对贸易高质量发展的驱动作用,提出如下政策建议:
第一,重视数字技术应用,扩大数字贸易规模。发挥我国在5G 技术领域的优势,打造数字化程度更高的综合型数字基础设施。在投入方面,大力推动数字基础设施建设,坚持以市场投入为主、以政府规划引导为辅,支持多元主体参与数字基础设施建设。推动数字经济共建共享,引领跨境电商快速发展,推动数字基础设施互联互通,以国家数字服务出口基地为依托,探索数字跨境流动新机制,鼓励中国数字产品和解决方案对外出口,扩大数字服务进出口规模。
第二,处理好开放与保护之间的关系,提升我国数字治理能力。一方面,积极推动数字贸易领域进一步扩大开放。提高电信、计算机和信息服务,金融服务,保险和养老金服务等领域的开放程度,提升与知识产权相关的专利申请服务效率和质量水平,推动行政审批规范化便利化,鼓励银行业进行金融服务创新,增强跨境贸易收支的便利性。另一方面,做好数据隐私保护,规范数据流通标准。以我国数字经济发达地区和城市群为突破口,通过数据互联互通建立统一的数据流通标准。有效甄别数据准确性与数据安全等级,制定数据规范标准,推动数据跨境流动制度创新,提升我国数据治理能力。
第三,把握区域经贸协议扩容机遇,更好融入国际数字贸易。《区域全面经济伙伴关系协定》(RCEP)、《全面与进步跨太平洋伙伴关系协定》(CPTPP)等区域自贸协议以及《数字经济伙伴关系协定》(DEPA)的签署有助于推动数字贸易领域的经济一体化,能对全球数字贸易规则制定产生深刻影响,应准确把握数字贸易规则重构机遇,推动我国数字贸易发展。可考虑以自贸协议伙伴国特别是发达经济体数据跨境流动为突破口,在合适的数字贸易规则体系下与自贸协议伙伴加强数字贸易往来。同时依托国际数据服务特区建设,以区块链等技术为支撑,探索实现与自贸协议成员国之间的贸易单证互认和数据互通,更好地融入国际数字贸易。
第四,提高金融服务水平,加强知识产权保护。与发达经济体相比,我国在多个数字贸易领域存在较为明显的发展差距。比如,在金融服务领域,2021年我国金融服务出口规模只占全球金融服务出口规模的0.8%。加快推动金融服务机构数字化转型,着力提升我国金融科技水平,以高质量金融服务促进跨境电商等新兴产业发展,面向企业不同需求提供多样化个性化金融产品与服务。知识产权服务能力也是衡量对外技术依存度的重要指标。尽管我国在科技领域取得了较大进步,在对外知识产权服务方面也取得了越来越多的收入,我国知识产权服务出口规模占全球比重从2006年的0.1%增加到2021年的2.6%,但与美国、英国、德国等经济体相比,差距仍然较大。针对这种情况,我国应积极加大对知识产权的保护力度,制定能够推动研发创新的财税政策,鼓励市场主体积极参与科技创新,增加研发投入。
注释:
①根据商务部网站数据,2021年我国服务贸易进口额为2.75万亿元,出口额为2.54万亿元。
②在联合国贸易与发展会议(UNCTAD)服务贸易统计数据库中,2021年各经济体进出口总量数据可得,但各经济体细分行业进出口数据不完整,因此本文主要采用2005—2020年数据来分析数字贸易网络。
③美国《1974年贸易法》第301 条至310 条被称为“301 条款”,美国《1988年综合贸易与竞争法》将知识产权保护问题纳入“301 条款”,形成体系。关于知识产权的“301条款”也被称为“特别301条款”。2017年8月,美国对中国开展“301调查”,主要针对与知识产权、技术转让等相关的政策或做法。