数字贸易对产业结构升级的影响研究——基于长三角城市数据的分析 *

胡 艳,王玉慧

(安徽大学 a.经济学院; b.创新发展战略研究院,安徽 合肥 230039)

一、引言

在数字经济的引领下,中国经济呈现“数字”驱动的新发展模式。数字贸易发展势头强劲,对世界经济增长的影响已经超过了传统贸易,这不仅给全球价值链分工造成巨大冲击,其发展势头也推动着世界经济发展格局的重构[1]。2020年商务部发布了《中国数字贸易发展报告2020》,报告显示2020年中国数字贸易额为2 947.6亿美元,占服务贸易的比重是44.5%,并且数字贸易的规模还将继续扩大(1)数据来源:中华人民共和国商务部网站:http://tradeinservices.mofcom.gov.cn/article/szmy/gnqwfb/202109/119433.html.。面对数字贸易的迅速发展,《2021年全球数字贸易白皮书》指出,要大力推动数字贸易与传统产业深度融合,充分释放政策红利。诚然,数字贸易有助于传统产业的转型与新兴产业的发展,其对产业结构升级的作用不可忽视。一方面,数字贸易是产业结构升级的内生动力,能够缓解结构性矛盾、减小转型压力,助力产业结构升级[2];另一方面,数字贸易为产业结构升级提供结构支撑,促进产业资源高效配置,推动三次产业增加值的占比发生改变,不同产业得到协同发展。

鉴于此,本文首先从理论层面分析了数字贸易对产业结构升级的作用方向与机理,然后利用2007—2020年长三角地区41个城市的数据,借助中介效应模型和空间计量模型分析数字贸易对产业结构升级的影响效应和作用机制,并从多个视角分析数字贸易对产业结构升级的异质性作用。与现有研究相比,本文可能的研究贡献主要体现在如下几个方面:(1) 本文重点从数字贸易的角度,研究其对产业结构升级的支撑作用,并从不同维度、不同城市、不同人口规模、不同发展水平的异质性视角探索数字贸易对产业结构升级影响效应的空间异质性;(2) 基于技术创新效应和物质资本效应,对数字贸易影响产业结构升级的作用机制进行探讨;(3) 运用空间杜宾模型进一步分析数字贸易对长三角地区产业结构升级的空间溢出效应,为城市发展提供有利支撑。

二、文献综述

一是从不同视角出发分析数字贸易的内涵,主要分为狭义的数字贸易和广义的数字贸易。狭义的数字贸易是指通过互联网传输货物或服务的商业活动[3]。USITC认为数字贸易是通过网络传感器、互联网设备等方式交付云计算服务、工业应用和通信、电子商务等多种类型的数字产品和服务[4]。狭义的定义主要侧重于贸易的交付依靠数字交付,而非实物交付。广义的数字贸易主要从贸易的属性、交易的对象和参与者三个方面进行拆分。盛斌和高疆根据交易方式的差异进行分析并认为广义的数字贸易可分为数字订购型、平台支持型、数字交付型[5]。Mohd 和 Nida认为数字贸易是利用电子设备和互联网等技术手段以在线方式转移产品和服务的过程[6],至少包括数字商品和服务、数字使者、有形商品和服务以及新兴的变革数字技术四个方面。广义的数字贸易包含用数字方式交付的实物商品,但狭义的数字贸易仅限于数字产品和服务的范畴,不包括实体商品[7]。

二是对数字贸易的测度进行分析。部分学者从数字贸易的定义入手,选取单一指标或直接采取数字实际交付服务贸易总额与采集数字实际支付贸易总额占数字可支付贸易总额的样本比率进行测度[8],也有学者通过构建综合指标体系的方式对数字贸易进行测度,如吕延方等[9]借鉴UNCTAD[10]的研究,将与互联网密切相关的金融、保险和养老金服务、IT行业等纳入数字服务贸易范畴。考虑数据的可得性问题,周念利和李玉昊直接使用数字服务贸易数据来测度[11]。冯宗宪和段丁允基于49个国家的面板数据,将数字贸易分为数字创新、数字技能、数字贸易规模、数字基础设施、数字信任风险与数字贸易壁垒六个维度进行测度[12]。姚战琪从中国30个省份的数据出发,通过数字化技术、电子商务基础设施、数字产业化贸易、产业化规模、贸易交易额以及其依赖对外贸易的程度测度数字贸易水平[13]。贾怀勤等提出二元三环数字贸易架构,构建货物—跨境电商统计指标和(服务)数字贸易统计指标[14]。Jiang和 Jia将数字服务化水平分为生产条件、需求条件、相关及配套产业、公司战略、结构和竞争、政府和机会这六个方面,通过时间序列主成分分析将数字化水平的指标整合在一起[15]。

三是探讨数字贸易与产业结构升级的关系,现有研究主要包括两个方面。一方面,部分学者主要研究数字贸易对产业结构升级的影响,Hao 等认为数字化的广泛应用,不仅可以推动新模式、新产业不断涌现,还可以实现现有产业结构的优化升级[16],刘洋和陈晓东认为数字技术对产业结构升级存在正向的促进作用[17]。另一方面,还有学者侧重研究数字贸易对产业结构升级的作用机制。数字贸易主要通过数字资源禀赋、国际贸易和物流路径推动产业结构升级[18]。朱兆一和姜峰从资源错配的视角,验证了数字服务贸易出口能够显著抑制资本与劳动要素扭曲,进而推动全球产业结构合理化发展[19]。姚战琪利用结构方程模型的多重中介效应,分析数字贸易对中国30个省份出口技术复杂度和产业结构升级的影响[13]。

通过对现有文献的梳理可知,相关学者已揭示了数字贸易与产业结构升级的内在联系,但还存在一些不足之处:一是现有研究大多以全球主要经济体或中国30个省份为研究对象,但缺乏从城市层面探讨数字贸易对产业结构升级的内在逻辑和作用机制;二是数字贸易具有空间依赖性,但很少有学者探讨数字贸易对产业结构升级的空间外溢效应。

三、 理论机制

(一) 数字贸易对产业结构升级的直接影响

数字贸易通过大数据和互联网远程交付平台的广泛使用,帮助企业收集消费者的资料,并根据消费者需求的变化改进产品和服务。一方面,依靠数字贸易的发展打破产业边界,构建多样化的需求与多样化的供给相匹配的新型商业模式,扩大企业经营范围,为厂商带来更多的效益[20]。另一方面,数字贸易逐渐渗透到第二、三产业,使得第三产业的比重开始上升,慢慢超过第二产业,逐步实现由以低附加值、低技术产业为主向高附加值、高技术产业为主的阶段演进,促进产业结构高级化[21]。传统产业部门通过数字技术将研发、生产、运输等运营环节进行结构优化和升级改造,进一步实现了产业向价值链中高端方向移动,从高能耗高污染转变为低能耗低污染,从而促进产业结构合理化[22]。基于上述分析,提出假设:

假设1:数字贸易水平对促进产业结构升级存在显著的正向影响。

(二) 数字贸易对产业结构升级的间接影响

数字贸易在降低数据处理和交易成本、精确资源配置等方面具有较为明显的优势,能够实现数据的无限复制共享和随时随地的互联互通[23]。技术创新是实现要素禀赋结构转型换代和产业结构优化升级的关键路径之一[24]。首先,传统产业的研发依靠数字技术的广泛运用,帮助企业掌握更多信息化的资源,有效缓解信息不对称的问题,以准确地把握市场发展方向,降低创新风险。其次,企业通过使用互联网技术能够实现对样本数据的分析和掌握客观世界的规律,避免在开展技术创新时发生错误。再者,技术创新有利于实现生产要素在产业间的合理配置,满足不同产业协同发展需求[25],以达到产业结构优化升级的目的。基于此,本文提出假设:

假设2:数字贸易通过技术创新水平促进产业结构升级。

保罗·克鲁格曼(Paul Krugman)等学者的新贸易理论认为,各国应优先发展规模经济,贸易的深化可以加速出口规模的增长,推动物质资本快速积累,提高资源优化配置的效率,促进产业结构升级[26]。数字贸易的发展是基于数字基础设施的广泛使用。一方面,数字贸易的发展需要高价值物质资本的积累,赋能数字技术,加快产业结构升级;另一方面,鼓励中国各大中小企业坚持“引进来,走出去”的战略方针,加快数字技术基础设施建设,掌握数字贸易交易策略,提升产业结构升级的效率。以此为基础,提出假设:

假设3:数字贸易通过物质资本发展促进产业结构升级。

(三) 数字贸易对产业结构升级的空间溢出效应

根据地理学第一定律,地理事物或属性在空间分布上相互依赖,数字贸易的投入要素和环境要素具有空间依赖性,因此数字贸易具有空间依赖性,表现为数字贸易在空间上的流动及其效应的跨区域联动[27]。一个城市的产业结构发展不再局限于某个区域,还会受到周围城市的影响,产生空间自相关性[28]。数字贸易通过信息通信技术开展线上交易,打破了地理距离的影响,使得贸易不再受到时空的限制,贸易能够渗透到各城市、各产业之间,大大增强了信息的普惠性、交易的便利性[29]。结合已有研究可知,数字技术对邻近城市的发展存在空间溢出效应。因此数字贸易发展会对周边城市产业结构的优化升级产生影响。基于此,本文提出假设:

假设4:数字贸易对产业结构升级的影响存在空间溢出效应。

四、研究设计

(一) 模型设定

1 基准模型 为了考察数字贸易对产业结构升级的直接影响,验证假设1,本文构建了如下固定效应模型。

Uisit=α0+α1dtrait+αcXit+εit

(1)

其中,Uis表示产业结构升级,包括产业结构合理化(isu)和产业结构高级化(ois);i、t分别表示城市和年份;dtra表示数字贸易水平;X为一系列控制变量;εit表示随机误差项,且服从正态分布。

2 中介效应模型 为了探讨数字贸易对产业结构升级的影响机制中所存在的中介效应,本文选择技术创新和物质资本水平作为中介变量,设置如下回归模型。

tecit=β0+β1dtrait+βcXit+εit

(2)

Uisit=γ0+γ1dtrait+γ2tecit+γcXit+εit

(3)

phyit=ω0+ω1dtrait+ωcXit+εit

(4)

Uisit=η0+η1dtrait+η2phyit+ηcXit+εit

(5)

其中,技术创新(tec)和物质资本(phy)为中介变量,其余变量的含义与(1)式等同。

3 空间计量模型 为了分析数字贸易对周边城市产业结构升级是否存在空间溢出效应,在模型(1)中引入数字贸易水平、产业结构升级及控制变量的空间交互项,建立空间杜宾模型(SDM)。

Uisit=α0+ρW×Uisit+φ1W×dtrait+α1dtrait+φcW×Xit+αcXit+εit

(6)

其中W为41×41的空间反经济距离权重矩阵,ρW为反经济距离矩阵下的空间自回归系数,W×Uisit为产业结构升级的空间滞后变量,W×dtrait为数字贸易的空间滞后变量,W×Xit为控制变量的空间滞后变量,εit为随机误差项。

(二) 变量说明

1 被解释变量 产业结构升级(Uis)为本文的被解释变量。结合现有文献,本文的产业结构升级采用产业结构合理化(isu)和产业结构高级化(ois)两个维度来表示。参考姚战琪[13]的方法,采用三次产业占GDP比重的加权平均值来衡量产业结构合理化指数;参考干春晖等[30]的方法,采用第三产业产值与第二产业产值之比来测度产业结构高级化。

isu= (y1×1+y2×2+y3×3)/6

(7)

其中,y1、y2、y3分别表示第一、二、三产业产值与GDP之比。

2 解释变量 数字贸易(dtra)为本文的解释变量。目前对数字贸易的测度还未形成一致的讨论,文章参考浙江大学2018年发布的《世界与中国数字贸易蓝皮书》的指标,结合城市层面数据的可获得性[31],设定互联网水平(net)、贸易潜力(tra)、消费潜力(com)、电子商务(dig)与物流绩效(log)五个二级指标构成的多维评价指标体系,通过熵权法,将数据进行正向标准化处理后,得到数字贸易发展水平,即dtra 。具体指标见表1。

表1 数字贸易发展水平的综合评价指标体系

3 中介变量 本文设定了两个中介变量,分别为技术创新(tec):参考李广昊[32]等的方法,采用每万人专利授权量来表示;物质资本(phy):采用固定资产投资额来表示[33]。

4 控制变量 为提高数字贸易对产业结构升级的研究结果的可靠性,本文设立了五个控制变量,分别为经济发展水平(eco):采用人均GDP来衡量;政府干预程度(gov):利用政府一般公共预算支出与GDP 之比表示;金融发展水平(fin):利用金融机构存贷总额与GDP之比表示;就业水平(emp):利用城镇单位年末从业人员数表示;城镇化水平(urb):用城镇人口与常住人口之比表示。

(三) 数据来源

本文针对2007—2020年长三角41个城市展开研究,研究所使用的数据主要来自城市统计年鉴、城市经济社会发展年报和EPS数据库,缺失数据通过插值法补齐。本文的控制变量在检验时均取对数,目的是消除异方差等影响。 本文主要变量的描述性统计见表2 。

五、实证结果及分析

(一) 基准回归

表3显示了数字贸易的发展会影响产业结构升级的基准回归结果。第(1)和第(2)列表明数字贸易在未加入控制变量的情况下估计系数均通过了1%的显著性水平检验,系数分别为0.285和5.986,这表明数字贸易发展水平越高,产业结构升级的效果越显著。列(3)显示了在加入控制变量后数字贸易对产业结构合理化的回归系数在1%的水平上显著为正,列(4)显示数字贸易对产业结构高级化的回归系数是4.384,在1%的水平上显著。从各控制变量的估计结果可以看出,地区经济发展水平的系数显著为正,对产业结构升级具有一定的促进作用,说明长三角地区经济发展水平越高,越能够带动各产业之间合理布局;城镇化水平的提高能够促进产业结构合理化发展,表明城镇化进程引起消费结构的变化,社会分工得到优化升级,从而为产业结构升级提供良好的契机;政府干预对产业结构合理化和高级化存在一定的抑制作用,说明地方政府可能存在过度干预的情况,导致数字贸易不能更好地发挥作用,资源难以得到合理的配置,进而阻碍了产业结构的优化升级;金融发展水平能够促进产业结构合理化发展,但对产业结构高级化的促进作用并不显著,表明金融机制有待进一步完善,以实现资本在市场上的有效流动;就业水平对产业结构升级的作用效果不显著,其原因在于劳动力与市场机制不适配,导致工作人员不能最大限度地发挥自己的才能。

表3 基准回归结果

(二) 稳健性检验

1 控制其他特征 为了增强模型的可靠性,文章增加了影响产业结构升级的变量,即城乡收入差距(inc),采用城镇居民可支配收入与农村居民可支配收入之比来衡量[34]。结果见表4列(1)和列(2)所示。结果显示数字贸易对产业结构合理化和产业结构高级化的估计系数仍显著为正,证实基准回归可靠。

表4 稳健性检验结果

2 改变样本 在长三角41个城市中,上海市属于直辖市,与其他城市相比,直辖市通常在政治、经济、交通等方面具有显著优势,在全样本估计中可能会影响数字贸易对产业结构升级的效果,因此文章在稳健性检验部分将直辖市样本剔除,从而进一步缓解样本选择偏误造成的内生性问题。结果如表4列(3)和列(4)显示,数字贸易对产业结构升级依然存在显著的促进作用,证实结果稳健可靠。

3 变换估计模型 通过使用系统GMM模型进行稳健性检验,结果如表4列(5)和列(6)所示,AR(1)和AR(2)检验的p值通过了自相关检验,Sargan检验结果表明工具变量有效,说明采用系统GMM的估计方法是可靠的。数字贸易水平对产业结构升级的方向和显著性没有发生变化,再次证实基准回归结果可靠。

(三) 内生性检验

本文采用工具变量法解决内生性的问题。文章参考向云[35]的研究,构造滞后一期的数字贸易发展水平与上一年全国互联网上网人数Per对数值的交乘项L1.dtra×ln(Per),作为当前数字贸易的工具变量。回归结果见表5,第一阶段F统计值均大于经验法则的临界值,且工具变量与数字贸易发展水平存在显著的正相关,说明工具变量对内生解释变量的解释力度较强。弱工具变量通过了显著性检验,第二阶段结果表明,数字贸易对产业结构升级存在显著的促进作用,因此检验结果具有稳健性。

表5 内生性检验结果

(四) 异质性分析

1 分维度异质性 表6为数字贸易五个分维度影响产业结构升级的回归结果。 列(1)(2)显示在加入控制变量情况下,产业结构合理化和产业结构高级化的回归系数均为正值,说明互联网水平对产业结构升级有促进作用。列(3)～(8)的估计结果显示贸易潜力、消费潜力和电子商务均对产业结构升级存在显著促进作用。列(9)(10)显示物流绩效对产业结构升级存在抑制作用。进一步比较系数大小可知,数字贸易的不同维度对产业结构升级的促进效应存在显著差异。

2 区位异质性 由于各城市在发展水平、资源比较优势等方面存在差异,因此需要进一步分析和讨论。本文将2019年经国务院同意的《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》中确定的27个城市作为中心区。表7中(1)(2)列可知,中心区的数字贸易水平对产业结构合理化的回归系数为0.091且在1%水平上显著,而非中心区的数字贸易对产业结构合理化的系数为0.040且不显著;(3)(4)列结果显示,中心区的数字贸易对产业结构高级化的回归系数为4.774且在1%水平上显著,而非中心区的数字贸易对产业结构高级化的影响为负向相关且不显著。由此可见,相比于非中心区,中心区城市的数字贸易水平对产业结构升级的正向效果更显著,因为中心区城市具有良好的产业结构基础,其数字贸易发展水平优于其他城市,更有利于产业结构优化升级。

3 城市规模异质性 本文根据2014年国务院发布的《关于调整城市规模划分标准的通知》,按照2020年城区常住人口,将长三角41个城市划分为50万～100万人口的中等城市,100万～500万人口的大城市,500万～1 000万人口的特大城市和大于1 000万人口的超大城市。由表8列(1)～(4)可知,中等城市、特大城市和超大城市的数字贸易对产业结构合理化的影响效果均为正且不显著,但大城市的数字贸易对产业结构合理化的影响系数显著为正。列(5)～(8) 表明,中等城市、大城市和特大城市的数字贸易对产业结构高级化的影响系数均在5%的水平上显著为正,其中,中等城市的作用效果最好,超大城市的数字贸易对产业结构高级化的作用效果不显著,说明不同人口规模的城市对数字贸易作用于产业结构升级的影响效果存在显著差异。

表7 数字贸易影响产业结构升级的区位异质性分析

表8 数字贸易对产业结构升级的城市规模异质性分析

4 分位数回归 表9报告了使用面板分位数回归分析不同分位数上数字贸易对产业结构升级的估计结果。从结果中可以发现,(1)～(5)列显示数字贸易对产业结构合理化的影响随着分位数的增大,系数在逐渐减小,表明数字贸易对产业结构合理化的作用效果在减弱。 由(6)～(10)列可知,在10%～90%的分位数上,数字贸易对产业结构高级化的影响系数逐渐增大。由此可见数字贸易发展水平越高,对产业结构升级的影响效果越显著。

表9 数字贸易对产业结构升级的分位数回归结果

(五) 作用机制

1 技术创新作用机制 从表10的列(3)可以发现,数字贸易对技术创新的影响在5%的水平上显著,说明数字贸易对城市技术创新存在促进作用。对比列(2)和列(6)可知技术创新是数字贸易影响产业结构高级化的中介机制;由列(1)和列(5)中数字贸易对产业结构合理化的系数可知,技术创新并不是数字贸易影响产业结构合理化的中介机制,可能的原因在于我国数字贸易还在早期发展阶段,缺乏核心数字技术,导致数字化转型不发达,未能及时把握数字贸易发展对传统产业进行升级改造的时机[36]。且大部分企业的数字研发技术创新能力不强,产业结构合理化还无法在技术进步和数字技术的发展中发挥充分的作用,导致技术创新推动产业结构合理化的作用在短期内难以得到有效发挥[37]。由此可见,并没有很好地验证假设2。

2 物质资本作用机制 列(4)可以看出数字贸易对物质资本的影响在5%的水平上显著为正,表明数字贸易对物质资本水平存在促进作用,列(1)中数字贸易对产业结构合理化产生的总效应是0.077,列(7)中表明数字贸易对产业结构合理化产生的直接效应是0.041,占总效应的比重是53.25%,说明数字贸易通过物质资本的中介效应机制能够对产业结构合理化产生影响,而且Sobel检验和Bootstrap检验均证明中介效应的存在;对比列(2)和列(8)的回归系数可知物质资本是数字贸易影响产业结构高级化的有效中介机制,因此很好地验证了假设3。

表10 数字贸易对产业结构升级的中介机制检验结果

(六)空间效应分析

1 空间自相关检验 构建反经济距离权重矩阵并利用全局莫兰指数,计算长三角地区数字贸易与产业结构升级的空间自相关性,从而判断是否存在空间依赖性。具体见表11,2007—2020年长三角41个城市数字贸易指数、产业结构合理化指数和产业结构高级化指数的Moran’sI大部分在1%的水平上显著,表明2007—2020年长三角41个城市数字贸易对产业结构升级存在显著的空间自相关性,两者在空间分布上存在集聚现象。

表11 2007-2020年有关变量的空间自相关性检验结果

2 空间溢出效应分析 由于空间模型存在多种形式,因而需要选择合适的模型来分析数字贸易对产业结构升级的空间格局的变化。首先检验模型是否存在空间效应,根据表12显示的LM-Lag、Robust LM-Lag统计量均通过显著性检验,为此应该选择带空间效应的面板模型;其次豪斯曼检验的结果表明本文应该选择固定效应模型;最后检验空间杜宾模型(SDM)是否会退化为空间自回归模型(SAR)或者空间误差模型(SEM)。结果显示,LR检验和Wald检验均显著拒绝原假设,因此文章选择空间杜宾模型进行研究。

表12 相关统计量检验

表13为增加了空间杜宾模型后的回归结果。由列(1)和列(2)的空间回归结果显示:在反经济距离权重矩阵下,数字贸易水平对本城市的产业结构合理化和产业结构高级化的影响在1%的水平上显著为正,且对邻近城市的产业结构升级的影响也在1%的水平上正向显著。因此上述分析结果验证了假设4,数字贸易会对产业结构升级带来空间溢出效应。

表13 空间杜宾模型的回归结果

六、结论与建议

基于以上研究结果的分析,得出以下结论。首先,数字贸易对产业结构升级存在显著的正向促进作用。其次,异质性分析发现,数字贸易的不同维度对产业结构升级的影响效果存在差异,数字贸易对中心区和中等城市产业结构升级的促进作用更明显,数字贸易对不同发展水平的产业结构升级影响效果存在差异。再次,在中介效应检验中,数字贸易对产业结构高级化的影响效果可以通过技术创新和物质资本水平两个中介变量来实现,而数字贸易对产业结构合理化的影响效果仅能通过物质资本来实现。最后,通过空间计量模型证实数字贸易发展对邻近城市的产业结构升级存在正向空间溢出效应。

基于以上结论,本文提出以下建议。(1) 加强数字基础设施建设,推动数字贸易发展。一方面,需要改善传统的物流管理模式,合理规划公路、铁路、航空等运输线路,提高物流运输绩效;另一方面,互联网接入速度和网络覆盖率的提高能促进数字贸易的有效运行,通过发展数字化基础设施服务使数据在产业链中顺畅流动。(2) 各地的数字贸易水平存在很大的发展空间。中心区与大城市的数字贸易发展势头强劲,能够起到一定的示范作用,非中心区和中等城市的数字贸易发展相对落后,因此需要加大对数字化基础设施和大数据、云计算等服务平台的资金投入。借鉴中心区城市的发展经验,结合当地的资源禀赋,打造数字贸易发展特色平台,充分发挥数字技术对传统产业的转型升级,优化重点产业布局和统筹发展,增强城市竞争力,缩小地区差距,实现更高水平的一体化。(3) 深入推进技术创新。坚持科技创新和科技自立自强,加快构建大数据、云计算服务平台,从而促进技术的融合发展,推动产业技术和数字贸易之间的结合,不断培育数字贸易新业态、新模式。(4) 发挥区域数字贸易的联动机制。空间溢出效应说明数字贸易可以打破地域的限制,实现邻近城市的产业结构升级,因此为了解决地区间数字贸易发展不平衡的问题,提出长三角结对帮扶政策,充分发挥地区先发优势,提高数字贸易在落后地区的发展,加快地区的产业结构转型升级能力,消除相关产业壁垒,使得生产要素在跨区域内自由流动,实现数字贸易基础设施和数字技术的建设和提高。