中国对RCEP成员国数字服务出口贸易效率及影响因素研究

摘 要：文章分析中国对RCEP成员国数字服务出口额与出口国别结构，运用随机前沿引力模型测算2010—2021年中国对RCEP国家数字服务出口贸易效率，并分析其影响因素作用的程度和方向。结果表明：中国对RCEP成员国数字服务出口贸易规模持续增长但出口的数字服务产品结构不平衡；经济发展水平、共同语言对中国数字服务出口贸易起促进作用，地理距离起阻碍作用；数字基础设施建设、政府效率、贸易和金融自由度减少贸易阻力，数字贸易限制指数、知识产权保护和关税水平增加贸易阻力，其中数字服务贸易限制指数对中国数字服务出口效率影响作用最强；为提升中国与RCEP成员双边贸易效率，应积极推动中国文化走出去，加大数字基础设施建设。本文深入分析数字服务出口贸易效率及影响因素，可为科学把握RCEP区域中国数字服务出口发展趋势，进一步推进中国数字服务贸易发展提供参考。

关键词：RCEP；数字服务出口；出口贸易；贸易效率；随机前沿引力模型

中图分类号：F752.62 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2024）11（b）--05

党的二十大报告指出加快发展数字贸易，数字服务贸易作为数字贸易的重要组成部分，成为现阶段促进经济高质量发展的新引擎。2021年，世界数字贸易额为38610.8亿美元，较2020年增长14.3%。近年来，我国对RCEP成员国的数N+3SC7yoozQ+vZqMK0fb3w==字服务出口不断增长，但我国数字服务行业结构不合理、缺乏国际竞争力等问题在一定程度上制约了数字服务贸易的发展。RCEP协定中对电子商务、无纸化贸易等方面的规定有助于降低各成员国的贸易成本，拓展中国对RCEP成员国的贸易潜力，提升双边数字服务贸易效率。

随着RCEP中数字贸易规则的签署，为RCEP国家数字服务贸易发展提供广阔平台，测度中国对RCEP数字服务贸易效率水平并探究影响效率的因素，有助于促进中国在数字贸易区域合作，提升开放水平。结合相关文献对数字服务贸易的内涵、测度以及贸易效率的测度模型，本文选取2010—2021年RCEP中除缅甸以外的13个国家为研究对象，分析中国与RCEP成员国的数字服务出口现状并运用“一步法”时变随机前沿引力模型分析影响贸易效率提升的因素测算中国对RCEP成员国数字服务出口贸易效率，并提出促进双边效率提升的合理建议。

1 中国对RCEP成员国数字服务出口贸易的现状

1.1 出口规模现状

从中国对RCEP成员国数字服务出口规模来看，2010—2021年，我国对RCEP成员国数字服务贸易出口额逐年递增，由2010年的96.05亿美元增长到2021年的364.76亿美元，出口增长率逐渐递增，由2012年的2.32%增加到2021年的26.42%。此外，我国对RCEP成员国数字服务出口占比逐年上升，占我国数字服务贸易总出口额的17%以上，在2021年，占比已达19%。随着RCEP中数字贸易条约的生效，我国对RCEP成员国数字服务出口规模有望持续增加（表1）。

1.2 出口结构现状

参考UNCTAD使用产业识别法，本文将数字服务贸易分为六个部门，由图1可知，“其他商业服务”是我国对RCEP成员主要出口的数字服务，占比常年保持在50%以上，但呈现逐年减少的趋势。“电信、计算机和信息服务”占比次之，且随着年份的增长，其在我国对RCEP数字服务出口中的占比越来越大。另外，其余四个部门的占比总和不及中国对RCEP国家数字服务出口的10%。其中，除“保险和养老金服务”占比保持稳定外，其余三类占比都呈现出逐年上涨的趋势。

1.3 出口国别现状

2010—2021年，中国对RCEP成员国数字服务出口的国别情况如表2所示，日本是我国数字服务的最大进口国，占中国对RCEP国家出口的30%以上，其次分别为新加坡、澳大利亚和韩国，在中国数字服务的进口占绝大多数，达到83.32%。其余十个国家对中国数字服务进口较少，总占比为16.68%。由此可知，中国对RCEP各国数字服务出口分布国别结构不均衡，RCEP中的发达国家为中国数字服务主要出口国。

2 中国对RCEP成员国数字服务出口贸易效率影响因素实证分析

2.1 计量模型设定

使用“一步法”随机前沿引力模型实证检验中国对RCEP数字服务出口贸易效率的影响因素。参考Armstrong，将短期或中期无法改变的因素纳入随机前沿引力模型中，设置主模型：

lnEXijt=α0+α1lnGDPit+α2lnGDPjt+α3lnCMLij+α4lnDISijt+vijt-uijt（1）

其中，t表示时间，i和j分别表示数字服务贸易的出口国和进口国；EXijt表示t年i国对j国数字服务贸易实际出口额，GDPit和GDPjt为国内生产总值，分别表示进口国和出口国的经济发展水平，经济发展水平越高，对出国口数字服务的生产和供给能力越强，对进口国数字服务的购买能力越强；CMLij表示i国和j国的共同语言指数，语言相似度高在一定程度上代表两国文化的相似性；DISijt是t时期i国与j国首都之间的地理距离，地理距离大表示交易成本高，不利于出口；vijt为随机扰动项；uijt为贸易非效率项。

本文根据数字服务贸易的特性和数据可获得性，将贸易阻力的影响因素纳入随机前沿引力模型的非效率项：

uijt=β0+β1lnIBUjt+β2GOVjt+β3lnTRAjt+β4lnFINjt+

β5lnDSTLjt+β6lnIPRjt+β7lnTAFjt+ξijt（2）

IBUjt为国际宽带使用情况，用来表示j国在t年的互联网基础设施水平，该值越高则贸易阻力越小；GOVjt为j国在t年的政府效率，反映政府治理情况，取值越高，贸易阻力越小；TRAjt和FINjt分别表示j国在t年的贸易自由度和金融自由度，取值越高，贸易阻力越小；DSTLjt为t年j国的数字贸易限制指数，取值越高，贸易阻力越大；IPRjt为j国在t年的知识产权保护水平，取值范围为1～7，知识产权保护水平体现了法律的完善程度和对知识产权的保护，数字服务的出口受知识产权保护水平“市场扩张效应”和“市场势力效应”的影响，知识产权保护水平对数字服务出口贸易的影响取决于两种效应的强弱；TAFjt为平均关税，表示j国在t年的关税水平，关税水平高会阻碍进口国商品进口。因此，伴随商品贸易而产生的数字服务贸易也会受到阻碍；ξijt为贸易非效率模型的随机扰动项。

2.2 变量选取与数据说明

由于缅甸数据缺失严重，本文选取2010—2021年除缅甸之外的RCEP成员国为样本国家。DISijt变量使用i国与j国首都之间距离除以当年的国际石油价格，DSTLjt和IPRjt变量存在缺失值，使用插值法补齐。GDP、IBU、TAF变量数据来自世界银行WDI数据库；CML和DIS变量数据来自CEPII数据库；GOV数据来自世界银行WGI数据库；TRA和FIN数据来自美国传统贸易基金会；DSTL和EX数据来自OECD数据库；IPR数据来自世界竞争力报告。变量的描述性统计见表2。

2.3 模型检验

本文在进行回归分析前对变量进行多重共线性检验，可以避免变量的多重共线性问题对随机前沿引力模型的回归结果的影响。从模型变量的多重共线性检验结果可以看出（见表3），各变量的VIF值均小于10，因此变量之间的多重共线性问题不存在。

采取广义似然比对随机前沿模型的适用性、技术效率的时变性和共同语言指数变量的引入进行检验。从随机前沿模型的似然比检验结果来看（见表4），三个检验的LR统计量均大于1%的卡方临界分分布值，因此拒绝原假设，即随机前沿引力模型的贸易非效率项存在、贸易项随时间变化且应引入共同语言指数变量。

2.4 模型估计结果

使用“一步法”随机前沿引力模型对变量参数进行估计，从时变随机前沿引力模型的主模型估计结果（表5）可知，GDPit和GDPjt在1%的水平上显著为正，表明我国与RCEP成员国的经济发展水平对我国数字服务出口具有积极的促进作用，我国与RCEP成员国经济发展水平越高，我国的数字服务出口额越多；CMLij通过1%的显著性检验，系数为正，表明中国与进口国有相近的语言和文化，有相似的市场偏好，能够降低交易成本，促进中国数字服务的出口；DISijt通过1%的显著性检验，系数较小，说明地理距离对中国数字服务出口有着微弱的负相关关系，其原因可能是数字服务出口行为主要通过互联网进行，已经脱离了时间和空间的约束，但地理距离也在一定程度上反映了两国之间的文化相似度，因此，地理距离对中国数字服务贸易存在不可忽视的影响。

从贸易非效率项估计结果可知，IBUjt通过了10%的显著性水平检验，且系数为负，国际宽带的使用能够反映当地网络基础设施水平，基础设施完善，保证了数字服务跨境交付和使用，降低了数字服务的使用和交易成本。因此，进口国国际宽带使用可以降低中国与进口国之间的贸易非效率，提升中国对进口国的数字服务出口效率；GOVjt通过1%的显著性水平检验，表明进口国的政府效率对中国数字服务出口效率有显著影响，政府效率在一定程度上反映了进口国政府管理水平，系数为负，表明进口国政府效率越高，政治越稳定、法制程度越高，对中国数字服务出口阻碍越小；TRAjt和FINjt分别通过5%和1%显著性水平检验，系数为负，说明进口国的贸易和对外投资开放度越高，受限程度越低，中国数字服务出口阻力越小，中国数字服务出口效率越高；DSTLjt在1%的水平上显著为正，表明进口国家对数字服务贸易的限制会增加中国数字服务贸易出口阻碍；IPRjt在1%的水平上显著为正，表明进口国知识产权保护程度越高，中国对其数字服务出口效率越低，其原因可能是市场势力的作用超过了市场扩张的作用，进口国提高知识产权保护水平时，对于研发创新程度高的数字服务产品，出于垄断竞争的角度考虑，中国减少出口；对于创新性不强的数字服务产品，中国会因进口国对仿制品打击力度增加而显著减少出口量；TAFjt在1%的水平上显著为正，说明关税水平高会阻碍两国的商品贸易，而与商品贸易相伴而生的服务贸易也会受到负面影响，因此，关税水平高会增加中国数字服务出口的阻力。

3 中国对RCEP成员国数字服务出口贸易效率分析

根据随机前沿引力模型拟合出贸易额的“前沿值”，实际贸易额与前沿贸易额之比即为双边贸易效率，公式为：

TEijt=Yijt/Y*ijt（3）

其中，TEijt为中国和进口国的贸易效率，取值0～1，Yijt是中国与进口国的实际贸易额，Y*ijt为随机前沿引力模型测算出的贸易潜力。结合本文随机前沿引力模型设定以及公式（3）可得到中国对RCEP成员国数字服务出口贸易效率。

中国对RCEP成员国的平均数字服务出口贸易效率从2010年的0.55增加到2021年的0.67，从总体上看，出口贸易效率水平较低，呈现上涨的趋势。如图2所示，我国对新加坡、澳大利亚、日本和新西兰的数字服务出口效率最高，均在0.8以上，可能是由于这四个国家与中国的经济发展水平差异较小、数字基础设施建设相对完善、对数字服务贸易限制小等原因降低了中国对其出口数字服务的贸易阻力，然而由于出口效率高所以市场开拓潜力小，因此我国对这些国家的出口效率较稳定，没有明显的增长趋势；其次为文莱、韩国、泰国、菲律宾、马来西亚、越南和印度尼西亚，中国对其出口效率均在0.5以上且均呈现上涨趋势，其中效率增长最快的是文莱，中国对其数字服务出口效率从2010年的0.71增长到2013年的0.66，再到2021年的0.96，增长率高达26%，其原因可能是2013年之后，随着中国与文莱经贸合作日益频繁，降低了两国之间的数字服务贸易阻力。在RCEP成员国中，与中国数字服务贸易出口效率最低的国家是柬埔寨和老挝，可能是这两个国家与中国的经济发展水平差距较大、基础设施建设不完善等原因造成经贸往来较少，进而导致中国对其数字服务出口有明显阻碍。

4 结论与建议

4.1 结论

本文通过“一步法”构建随机前沿引力模型，梳理中国对RCEP成员国数字服务出口现状、本文构建的模型分析中国对RCEP成员国数字服务出口效率，主要得出以下三点结论：

（1）中国对RCEP成员国的数字服务出口规模呈现出逐年上升的趋势；从出口结构来看，中国对RCEP成员国数字服务出口结构不平衡，主要集中于“其他商业服务”与“电信、计算机和信息服务”部门；从出口的国别来看，日本、新加坡、澳大利亚和韩国是我国主要的数字服务进口国，出口市场过于集中。

（2）从模型的实证结果可知：我国和RCEP成员国的经济发展水平、语言相似度以及两国之间的地理距离都对我国的数字服务出口额有显著影响。进口国的国际宽带使用情况、政府效率、贸易自由度和金融自由度减少了中国对RCREP成员国数字服务的出口阻力，进口国的数字贸易限制指数、知识产权保护水平和关税增加了中国对RCEP成员国的数字服务的出口阻力。

（3）在出口效率分析中，2010—2020年中国对RCEP成员国数字服务出口效率呈现出逐年增长的趋势；中国对文莱、新加坡和新西兰的出口效率较高，对老挝的出口效率最低。

4.2 建议

综上所述，为更好促进我国对RCEP成员国数字服务出口提出以下两点建议。

（1）推动数字基础设施建设合作。中国对RCEP的数字服务贸易涉及数据传输及产品交付，都离不开RCEP各成员国完善的数字服务基础设施建设，政府应与RCEP中基础设施建设落后的国家达成合作，提高RCEP成员国通信基础设施建设水平以及交通基础设施建设，降低因数据传输造成的贸易阻力，发掘贸易潜力。

（2）推动中国文化走出去。国内相关机构和企业利用互联网积极宣传中国文化，扩大我国数字服务出口的消费市场。数字服务贸易的个人和企业应主动了解目标市场的文化风俗及消费习惯，降低贸易成本，减少同RCEP成员国的贸易阻力。

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