亚太地区数字贸易潜力及影响因素分析

李博文 刘义圣

一、引言及文献综述

随着大数据、人工智能等新一代信息技术的发展和应用，数字技术与服务贸易加速融合，叠加新冠疫情冲击实体经济，驱动国际贸易向数字化、服务化方向转型发展。据中国信息通信研究院统计，2020年全球数字服务贸易规模达31675.90亿美元，在全球服务贸易中占比提升至63.60%，数字服务贸易已成为拉动国际贸易增长的重要引擎。亚太地区是全球数字经贸发展最为活跃的地区，据联合国贸易与发展会议（UNCTAD）数据统计，2006—2020 年亚太区域内数字服务贸易规模从1089.49 亿美元增长至3418.78 亿美元，年均增速8.79%，领先于全球数字服务贸易3.27%的平均增速。

关于亚太地区数字贸易的讨论多集中于数字规则的定性分析以及数字贸易潜力的定量测算。定性分析方面，已有研究围绕亚太地区尚未统一的数字贸易“模板”（盛斌和陈丽雪，2023），比较RCEP、CPTPP、USMCA 等自由贸易协定中数字贸易规则部分的文本差异（白洁等，2021；洪俊杰和陈明，2021），并讨论中国对接DEPA等数字贸易规则的路径（周念利和于美月，2022）。

定量测算方面，部分学者通过社会网络分析方法，发现全球数字服务贸易呈现发达国家引领和发展中国家潜力巨大的特点，亚太地区正形成以美国、日本、中国为中心的亚太数字服务贸易圈（吕延方等，2021）。部分学者通过构建多维度的评价体系分析数字贸易强国发展潜力，如马述忠等（2022）综合比较全球主要国家，发现美国、中国、日本是亚太地区潜在的数字贸易强国。中国的数字贸易潜力指数表现良好，但在数字基础设施水平、数字贸易法律法规完善程度等方面有待提升。根据数字贸易的不同模式（沈玉良等，2022）与不同测量方式（盛斌和高疆，2020），部分学者基于随机前沿引力模型定量测算数字贸易潜力。如李丹和武杰（2022）结合海关编码构建数字产品分类标准，采用时变随机前沿引力模型分析中国对RCEP 伙伴国数字产品出口现状、动态影响因素及贸易潜力。

本文采用2006—2020年17个国家的相关数据，构建随机前沿引力模型，测算亚太地区国家间的数字贸易效率，并检验影响数字贸易效率的主要因素。其学术价值主要体现在：一方面，全面收集了亚太地区国家间数字服务出口的国家对（Country pairs）数据①，测算并比较分析了国家间数字贸易效率与潜力，对于中国推动贸易自由化便利化，推进亚太地区双边、区域和多边数字贸易合作具有重要的现实意义，在研究视角上具有一定的新颖性。另一方面，从双边签署数字贸易协定与否、数字基础设施环境、经济制度环境、法律制度环境等方面分析亚太地区数字贸易效率的影响因素，为中国高质量实施RCEP 并积极推进加入CPTPP 和DEPA提供经验支撑。

二、亚太国家间数字贸易效率的实证分析

（一）随机前沿引力模型设定

随机前沿分析方法（SFA），最初由Aigner等（1977）提出并运用于生产效率问题研究中。随后学者们将该方法与传统的贸易引力模型相结合，分析国家间最优贸易水平前沿面，并评估国家间的贸易效率与潜力。在此基础上，i国对j国t年份的实际出口额经对数化处理后可以表示为：

lnTijt表示t年i、j两国间实际贸易额的对数；xijt表示贸易引力模型中影响双边贸易流量的主要因素；β为待估参数向量；vijt-uijt为复合误差，其中vijt为服从正态分布的随机扰动项，uijt为服从截尾正态分布的贸易非效率项，二者相互独立。当uijt= 0 时，此时两国实际贸易额（Tijt）达到最大值，即随机前沿面上的最优贸易额（Tijt*）。用两国间实际贸易额除以最优贸易额，即可得到贸易效率：

式（3）中，贸易效率（TEijt）是贸易非效率项的指数函数，取值范围为TEijt∈(0,1]。当TEijt= 1 时，表示进出口国间不存在任何贸易摩擦的理想情况。通常情况下，TEijt取值介于0和1之间，此时进出口国间存在制造贸易摩擦的贸易非效率因素，实际贸易额小于最优贸易额。此外，根据模型设定中贸易非效率项（uijt）是否随时间变化，随机前沿模型可分为非时变模型与时变模型。式（4）中，当待估参数η= 0 时，uijt=uij，模型为非时变模型；当η大于或小于0时，uijt呈随时间递减或递增的趋势，模型为时变模型。

（二）变量选取与数据来源

借鉴现有研究并结合本文的研究内容，构建如下随机前沿引力模型来测算亚太国家间数字服务贸易的贸易效率。具体公式如下：

上式中，i、j、t分别表示出口国、进口国、年份，其中Tijt表示亚太地区i国对j国的数字服务贸易出口额（百万美元）。为避免异方差问题，文中对数字服务贸易出口、人口规模（POPit、POPjt）、人均GDP（PGDPit、PGDPjt）、国家间地理距离（DISTij）均取自然对数形式。模型还包括i、j两国是否接壤（CONTij）及是否使用共同语言（LANGij）等虚拟变量。依据数据的可获得性，随机前沿引力模型主要使用2006—2020 年亚太地区17 个国家②相互之间数字服务出口的面板数据作为研究样本。借鉴周念利和陈寰琦（2020）等学者的经验做法，被解释变量由6 个具体行业的数字服务出口额加总得到，数据来自UNCTAD 数据库③。解释变量中，双边人口规模和人均国内生产总值数据均来自世界银行WDI数据库，是否接壤、是否使用共同语言及地理距离等变量整理自法国国际经济研究所的Gravity数据库。

（三）模型适用性检验

随机前沿引力模型高度依赖模型的函数形式设定，故在进行贸易效率和贸易潜力估计前采用似然比检验确定函数形式尤为重要（施锦芳和李博文，2021）。使用似然比检验依次检验模型中是否存在贸易非效率项、贸易非效率项是否随时间变化、是否引入DISTij和LANGij虚拟变量，似然比统计量结果均在1%的显著性水平下拒绝原假设。表明本文选取的模型合理，时变模型优于非时变模型，引入上述虚拟变量符合模型设定。

（四）随机前沿引力模型的估计结果分析

为检验结果的稳健性，本文同时列出引力模型、非时变和时变随机前沿引力模型的回归结果（表1）。其中γ=u2∕(v2+u2)衡量实际贸易未达到贸易潜力时人为因素对贸易潜力的影响程度。时变和非时变模型中γ值均在1%水平下大于0.80，进一步验证了随机前沿引力模型较传统引力模型更加合理。时变模型中η值在1%水平下显著为正，说明非效率项随时间递减，且时变模型较非时变模型更合理。从表1 的3 个模型估计结果可知：第一，两国人口规模变量均在1%显著性水平下系数为正，说明出口国服务供给能力越强、进口国市场规模越大，国家间数字服务贸易流量越大。从系数大小来看，出口国服务供给能力对数字服务出口的促进作用更强。第二，两国人均GDP变量系数均显著为正，说明进出口国的经济发展水平越高，对于数字服务的供给与需求越旺盛，国家间数字服务贸易往来越频繁。第三，进出口国的地理距离变量均显著为负，表明国家间地理距离越远则贸易阻力越高，并将显著降低数字贸易规模。第四，两国间使用共同语言均在1%的显著性水平下系数为正，说明使用共同语言有助于加强信息沟通，降低数字服务阻力并扩大贸易规模。而另一个虚拟变量，两国间是否接壤在3 个模型中均无法通过显著性检验，可能的解释是，在数字经济时代，互联网和通信技术的飞速发展正在突破国家间的地理界限，使得数字服务贸易的边界效应不再明显。

表1 亚太地区数字服务贸易整体估计结果

三、亚太国家间数字贸易潜力测算

（一）域内比较

进一步拓展研究，本文通过时变随机前沿引力模型估计2006—2020 年亚太地区共计272 个国家对的数字服务出口效率与潜力情况，并按西太平洋地区和东太平洋地区进行比较分析，结果如图1 所示。观测期内亚太地区国家间数字服务效率总体趋稳，平均水平介于0.4～0.6 之间。但是得益于亚太地区实际数字服务贸易的持续扩张，亚太地区国家间数字服务潜力总体呈上升趋势，从2006 年不足4000 亿美元攀升至2020 年接近11000亿美元。这表明亚太地区整体拥有可观的数字服务贸易潜力和可扩展空间。

图1 2006—2020年数字服务贸易效率与贸易潜力比较

从亚太地区内部看，西太平洋地区数字服务贸易效率在多数年份超过0.5，而东太平洋地区数字服务贸易效率维持在0.4～0.5 之间。从贸易潜力看，观测期内东太平洋地区的数字服务贸易潜力总体高于西太平洋地区。然而东太平洋地区数字服务贸易潜力增速相对较慢，在亚太地区数字服务贸易潜力的份额从2006 年的49.75%缩减至2020 年的31.25%。相较之下，西太平洋地区数字服务贸易潜力的增长趋势明显，在亚太地区数字服务贸易潜力的份额从2006 年的9.21%提升至2020 年的21.85%。由此表明，以美国为中心的东太平洋地区的数字服务先发优势明显，而中国所处的西太平洋地区数字服务贸易潜力追赶趋势更加突出。

（二）国别比较

根据随机前沿模型估计结果和各国实际数字服务贸易数据，表2展示了2020年各国对亚太地区其他国家数字服务进、出口贸易效率均值、贸易潜力规模及实际贸易额与贸易潜力间的差额，即可扩展潜力规模。从贸易效率看，2020年亚太各国数字服务进、出口的平均贸易效率在0.3～0.7之间。其中新加坡与亚太各国数字服务进、出口的平均贸易效率较高，分别为0.661 和0.683，这与新加坡在金融、保险、其他商务服务领域优势以及离岸金融市场地位相匹配。比较各国数字服务进口与出口的平均贸易效率可见，亚太区域多数发达国家出口效率均显著高于进口效率，反映出这些发达国家在数字服务出口方面更具有比较优势。而中国对亚太各国数字服务进口效率显著高于出口效率，这与中国数字服务贸易逆差的实际情况吻合，说明中国当前对亚太各国数字服务出口存在较大非效率的问题。从贸易潜力看，2020年美国、日本、加拿大和新加坡等发达国家对其他亚太国家数字服务进、出口贸易潜力排名分列前四位，其中美国以5147.270 亿美元的出口潜力和3075.146 亿美元的进口潜力远超其他国家。可能的解释是，一方面发达国家在数字贸易领域处于领先地位，相互间数字贸易限制水平较低，故数字贸易潜力较大。另一方面，长期以来美国作为全球最大的数字服务提供者，在亚太乃至全球数字贸易网络中占据重要地位，故未来数字服务出口潜力依然巨大。此外，2020年中国对亚太其他国家数字服务进、出口的贸易潜力分别为857.576 亿美元和652.487 亿美元，排名位列第五；可扩展潜力分别为419.135 亿美元和363.413 亿美元，排名超越新加坡位列第四。由此表明，一方面中国对亚太国家数字服务贸易存在较大潜力；另一方面相较于中国当前数字贸易规模和较低的贸易效率而言，随着贸易合作层次提升和非效率问题解决，中国未来面向亚太国家的可扩展数字贸易潜力十分可观。

表2 亚太各国数字服务进、出口效率及潜力

四、亚太国家间数字贸易效率的影响因素分析

（一）数字贸易效率影响因素模型设定

基于随机前沿模型测算得到出口贸易效率，进一步分析贸易效率的影响因素。借鉴前人研究基础，考虑数字服务贸易特征，并基于数据的可获得性，本文设定如下模型：

其中，被解释变量TEijt表示t时期i国对j国数字服务出口的贸易效率，根据随机前沿引力模型估算得到。解释变量主要涵盖了数字贸易协定、数字基础设施环境、法律制度环境、经济制度环境等4 个维度。其中，FTAdigitijt表示t时期两国间是否存在包含数字贸易条款的双边或多边自由贸易协定，若协定正式生效取值为1，否则取值为0，数据整理自Burri和Polanco（2020）开发的TAPED 数据库。Netijt、Phoneijt分别表示互联网用户渗透率和百人移动电话订阅人数，表征进出口国数字基础设施环境，数据来自世界银行WDI 数据库。Govijt、IPPijt分别表示政府效率和知识产权保护水平，表征进出口国法律制度环境，数据分别来自世界银行发布的世界治理指数和《全球竞争力报告》。Tradeijt、Investijt分别表示贸易自由度和投资自由度，表征进出口国经济制度环境，数据来自美国传统基金会发布的经济自由度指数。此外，β0为常数项，βi(i= 1～7)为对应待估参数，εijt为随机扰动项。最后，为削弱数据的异方差问题，同样对所有连续变量作对数化处理。

（二）数字贸易效率影响因素的估计结果分析

针对2006—2020 年亚太国家间272 个国家对样本，对式6 分别用混合效应、随机效应、固定效应进行估计，结果如表3 前三列所示。F 检验和Hausman 检验的P 值均为0.000，说明随机效应估计结果优于混合效应估计结果，而固定效应估计结果优于随机效应结果。固定效应估计结果显示：第一，FTAdigitijt的系数在1%的显著性水平下为正，说明在贸易双边已签署生效的自由贸易协定中若包含了数字贸易规则，可对数字贸易效率产生显著促进作用。第二，lnNetijt和lnPhoneijt在1%水平下正显著，表明进出口国完善互联网、电子通信等数字基础设施环境有助于提升双边数字贸易效率。第三，lnGovijt和lnIPPijt分别在10%和5%的水平下正显著，说明提高各国政府公共服务能力和国内知识产权保护水平，有助于形成更加健全的法律制度环境，并提升双边数字贸易效率。第四，经济制度环境中的lnInvestijt的估计系数在1%水平下显著为正，而lnTradeijt的系数未通过显著性检验，说明国家间资本自由流动有助于提升数字贸易效率。可能的解释是，资本自由流动障碍的减少能够降低数字服务生产与交易成本，并有效提升数字服务贸易效率，而关税与非关税贸易壁垒削减对服务贸易的影响并不显著。

表3 数字服务贸易效率影响因素的估计结果

为确保上述研究结果的正确性，表3 后两列分别采用缩尾处理和相关变量滞后一期进行稳健性检验。第一，由于亚太各国在制度环境方面的差异较大，以及数字贸易效率测算过程中可能出现不可观测的误差，为避免离群值的影响，对解释变量与被解释变量均在10%水平下进行缩尾处理。缩尾之后的估计结果显示，各变量的系数符号与显著水平未发生实质变化。第二，考虑到数字贸易协定的签署、数字基础设施环境、法律与经济制度环境等解释变量可能与双边数字服务贸易效率互为因果关系，为避免内生性问题给回归结果造成偏误，将所有解释变量的滞后一期纳入模型进行估计。结果表明，除个别变量显著性水平下降外，模型中变量的系数符号均保持一致，说明固定效应的估计结果是稳健的。

五、结论与启示

通过收集2006—2020年亚太地区17个国家间共计272个国家对样本的相关数据，采用时变随机前沿引力模型衡量非人为因素对区域内数字服务出口的影响，测算亚太地区及域内各国的数字贸易效率与贸易潜力，并使用固定效应模型估计数字贸易效率的影响因素。通过分析，本文得出如下结论：

第一，国家间人口规模、经济发展水平、使用共同语言对亚太地区数字服务贸易具有正向影响，双边地理距离则会阻碍数字服务贸易扩大。随着数字技术突破地理界限，国家间接壤给数字服务贸易带来的边界效应不再明显。在排除上述非人为因素后，亚太地区国家间数字服务贸易存在随时间逐渐递减的非效率问题。若贸易双边能够签署生效包含电子商务、数字贸易章节在内的区域贸易协定，完善互联网和信息通信等数字基础设施环境，健全政府效率和尊重知识产权的法律制度环境，以及减少资金自由流动障碍，则亚太国家间的数字贸易效率将显著提升。

第二，观测期内亚太地区数字服务贸易效率总体趋稳，得益于实际数字服务贸易金额扩张，数字服务潜力呈上升趋势。在亚太地区内部，东太平洋地区数字服务潜力初始份额较高，西太平洋地区数字服务潜力增长更快。在亚太国家间，以美国为代表的发达国家凭借服务贸易领域的先发优势，数字服务进出口潜力目前普遍高于发展中国家。相对于数字服务进口，当前中国在数字服务出口方面优势较弱，存在较大的非效率问题。随着贸易合作层次提升和非效率问题改善，未来中国面向亚太地区的可扩展数字贸易潜力可观。

基于上述结论，得到启示如下：

第一，当前亚太各国经济发展水平参差不齐，在数字贸易谈判中形成统一“模板”的协调成本较高。鉴于双边数字贸易协定生效有助于提升数字贸易效率，释放区域内的数字贸易潜力，亚太各国在自由贸易协定谈判中应争取引入电子商务和数字贸易等章节，并注重对数字服务竞争力较弱的发展中国家的包容性与普惠性。中国应继续深化APEC 框架内合作，进一步推动RCEP、CPTPP、DEPA 相互衔接，主导数字贸易谈判和规则重构，引领构建开放型的亚太经济。

第二，应对贸易非效率问题，亚太各国应紧跟数字技术发展步伐，注重在5G、大数据、互联网等领域的发展研究，充分利用APEC峰会、“一带一路”峰会等国际合作机制，提升区域内新型数字基础设施互联互通水平，逐步破解数字鸿沟问题，并降低信息搜寻、磋商沟通等服务贸易成本。各国应借鉴发达国家和数字贸易效率较高国家的先进经验，进一步改善法律政策环境与提升政府治理水平，逐步提升国内民众的知识产权保护意识。

第三，中国应处理好开放与保护之间的关系。一方面，积极推动数字服务领域进一步扩大开放，提高电信、金融、保险和养老等服务领域的开放程度，加强数字服务交易过程中的知识产权保护，逐步削减资金自由流动壁垒，在高质量实施RCEP 过程中积累开放经验。另一方面，应充分把握中国的可观贸易潜力和后发速度优势，在CPTPP 和DEPA 谈判中争取贸易筹码，积极优化和调整中国数字服务贸易的发展方向和开放步伐。

注释：

①相比于使用中国与亚太各国的出口或进口数据，使用国家对数据形式将区域内所有国家相互之间的贸易行为纳入引力模型中，可以更全面地考量亚太地区的区域贸易效率与潜力。

②亚太地区在狭义上仅指西太平洋地区，广义上则包含整个环太平洋地区。遵循广义界定，本文选取的17 个亚太国家分别是西太平洋地区的中国、日本、韩国、菲律宾、马来西亚、泰国、文莱、新加坡、印度尼西亚、越南、澳大利亚、新西兰和东太平洋地区的美国、加拿大、墨西哥、秘鲁、智利。受限于数据可获得性，老挝、柬埔寨、缅甸3个最不发达国家以及中国香港、中国澳门、中国台湾3个地区未纳入研究样本。

③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、保险和养老金服务、知识产权使用费、其他商业服务、个人文化和娱乐服务等6个部门纳入数字服务贸易领域。