RCEP成员国贸易便利化对中国跨境电商出口贸易的影响

2023-06-17郝涵宇陈伟雄

对外经贸实务 2023年5期

郝涵宇陈伟雄

摘要：近年来我国跨境电商行业快速发展，出口额大幅增加，而 RCEP协定电子商务章节首次在亚太区域内达成了范围较广、水平较高的多边电子商务成果，为我国跨境电商行业带来巨大机遇。本文采用 RCEP 成员国2010-2019年的相关面板数据，基于扩充的贸易引力模型，进一步引入 SYS-GMM动态面板模型，实证分析区内成员国的便利化对中国跨境电商出口的影响。结果表明：贸易便利化、前期出口额以及 GDP 均对当期出口额起到正向促進作用，而地理距离起到制约作用。政府规制环境、基础设施质量、金融电商环境以及海关环境4项贸易便利化分指标均对贸易流量起正向作用，其中金融电商环境的促进作用最为明显。根据实证结果，提出加强基础设施建设、营造良好营商环境、促进国际金融合作等建议。

关键词：RCEP；贸易便利化；SYS-GMM；跨境电商

备受瞩目的《区域全面经济伙伴关系协定》（Re- gional Comprehensive Economic Partnership Agreement，RCEP）于2020年11月 RCEP 第四次领导人会议正式签署，其成员国包括了中国、日本、韩国、澳大利亚、新西兰以及东盟十国，RCEP 的签署与生效标志着涵盖全球人口最多、发展潜力最大、成员结构最多元、规模最大的自由贸易区正式扬帆起航。该协定涉及了电子商务、原产地规则、投资准入等9个领域，共20个章节，其中“电子商务”章节是首次在亚太区域内达成了范围较广、水平较高的多边电子商务成果。

随着经济的发展以及居民消费方式的转变，我国跨境电商实现了从无到有、从有到优、持续快速的发展，据海关总署统计，2022年我国跨境电商进出口总额为2.11万亿元，同比增长9.8%，其中出口1.55万亿元，同比增长11.7%，较比于2010年总额0.14万亿元，增长幅度为1407.14%。协定中针对电子商务贸易便利化提出了相对应的内容，如无纸化贸易、电子认证以及电子签名等，营造了良好的营商环境，我国跨境电商行业应紧抓 RCEP 所带来的各种机遇，积极推动国内跨境电商企业走向世界。基于此，本文测算 RCEP 各成员国贸易便利化水平及其对中国跨境电商出口的影响，并提出相应政策建议，助力我国跨境电商企业增强国际竞争力、走向更大的世界舞台。

一、文献综述

贸易便利化（Trade facilitation，TF）的相关议题最早于1966年在 WTO 部长会议上提出，一经提出，就成为各国提升双边乃至多边贸易广度与深度过程中的核心焦点。Wilson 等（2003）最早提出以基础设施、政府规制环境、电商环境和海关环境几方面构建指标体系测算 APEC 各国贸易便利化水平。齐玮（2021）基于Wilson 的指标体系测算“一带一路”沿线国家的贸易便利化水平。李光芹（2021）在 Wilson 的基础上新增物流环境对“中欧班列”沿线国家的贸易便利化进行测算。

在贸易便利化对跨境电商出口影响的研究方面，国内外学者主要运用贸易引力模型及一般均衡模型进行分析。柴利等（2019）利用贸易引力模型研究得出基础设施、电子商务、规章制度、海关环境和金融环境对我国跨境电商出口的影响程度不同。张锡宝等（2020）利用双重差分的方法研究发现贸易便利化中信息化水平与我国跨境电商发展密切相关。张赠富（2021）研究发现政府规制环境和跨境支付的便利化对跨境电商出口的影响大于跨境物流与跨境通关。石凯雁（2022）认为金融服务便利化有助于跨境电商企业收集市场情报，掌握市场需求与技术变化的趋势，实现跨境电商多模式的协同演进。姜岩等（2021）指出复杂的通关手续、杂乱的关税措施以及不合理的海关人员配置最终会导致“灰色清关”现象的发生，进而阻碍跨境电商出口。

在跨境电商行业发展的研究方面，张艳（2021）分析了2010-2020年我国跨境电商发展的趋势，指出跨境电商存在激发国内市场消费力、优化资源配置、倒逼产业转型升级等功能。张洪胜等（2021）指出跨境电商通过节约搜寻和物流成本进而降低了我国进出口贸易的成本。张夏恒（2021）结合我国跨境电商近年来的发展情况，发现跨境电商可以通过影响消费习惯、推进要素配置市场化、促进产业结构调整等促进国内大循环的构建。郁菊萍（2022）通过对全球跨境电商整体形势的判断，提出我国跨境电商应重视品牌化建设、聚焦供应链环节、提高跨境物流效率等建议。

关于 RCEP 贸易便利化指标体系数据滞后的问题，邹芳玲等（2021）通过主成分分析法测算2010-2019年 RCEP 成员国的贸易便利化，提出 RCEP 的签署既是机遇也是挑战，要基于以往数据发现问题，制定差别化的贸易便利化政策才能在合作中实现共赢。陆亚琴等（2022）运用2010-2017年的相关数据，实证检验了 RCEP 各国贸易便利化对制造业全球价值链的影响，认为基于过往数据进行分析，可以有利于我们更好利用 RCEP 条款进行产业结构升级。陈尾云等（2022）采用2012-2019年的数据分析 RCEP 成员国贸易便利化对中国跨境电商出口的影响，得出政府规制会对跨境电商出口产生较小的负面影响。付韶军等（2022）基于2011-2019年数据测算 RCEP 各国贸易便利化，指出区内成员国贸易便利化参差不齐，有待深化区内合作。

综上所述，贸易便利化对贸易流量有着正向的促进作用，但大部分学者研究的区域主要集中于“一带一路”沿线国家、“东盟十国”“金砖国家”等或是仅局限于研究跨境电商发展的某一影响要素如知识产权、物流、海关效率等，且对出口静态影响的研究较为集中，而对其动态影响的研究较少，虽有少量学者进行动态分析，但仅停留在差分广义矩估计（DIF-GMM），虽该种方法可以对动态影响进行估计，但易存在弱工具变量的问题，有时还会差分掉无时序变量以及常数项，导致信息缺失。本文将利用扩展的贸易引力模型，基于静态面板模型，采取系统广义矩估计分析2010-2019年 RCEP 贸易便利化对我国跨境电商出口的动态影响，依据各分析指标以往的影响，对加入 RCEP 后贸易便利化对跨境出口的影响进行预测分析并提出相应的政策建议。

二、RCEP 国家贸易便利化水平测算

（一）指标体系的构建

本文参照Wilson 等（2003）、陈甬军等（2018）构建的贸易便利化指标体系，以政府环境规制、基础设施质量、金融电商环境及海关环境4个一级指标，政府清廉指数、司法独立性、法律法规解决争端效率等19个二级指标构建贸易便利化指标体系，对RCEP 各国的贸易便利化水平进行测算和比较。其中，政府环境规制主要评估的是一国法律法規及政策执行的有效性；基础设施质量指标主要评估的是一国各类基础设施建设的质量；金融电商环境则是衡量了一国金融服务业的发展水平以及电子商务的普及率。本文的二级指标分别选自于《全球竞争力报告》（GCR）、世界银行数据库（WB）、全球治理指数（WGI）、美国遗产基金会（HF）以及透明国际（TI），详见表1。由于《全球贸易竞争力报告》的更新截止2019年且缅甸各指标数据缺失情况严重，综上，本文将选取2010-2019年除缅甸外的14个 RCEP 成员国的数据进行分析。

（二）贸易便利化的测算

为尽可能还原数据真实性，对于缺失原始数据的部分采取线性插值法进行补充。同时由于各二级指标的单位与取值范围不同，为消除量纲化的影响并使其最终取值落在[0，1]之间，本文采取最大值化（MaxS）的方法对数据进行处理，具体公式如下：

二级指标的原始数据除以最大值，得到最大值化后的数据。为消除指标之间的相关影响且保留原指标大部分的信息，故本文采取主成分分析法来测算各二级指标的权重。主成分分析前，要进行KMO 与 Bartlett 检验，计算各数据间相关性的大小

以判定是否适用于该种分析方法。通过 STATA 15得出，KMO 值为0.874（大于0.6），chi-square 值为2955.901且结果显著（p=0.000），表明数据间相关性较大，适用于主成分分析法。

根据特征值大于1的提取原则，共提取三个主成分，累计贡献率为83.757%（大于80%），说明这三个主成分基本包含了原指标信息，基于成分系数矩阵得出三个主成分表达式如下：

以三个主成分的贡献率（为68.527%，8.693%和6.537%）分别除以累计贡献率（83.757%）作为权重，分别乘以这三个主成分的线性组合系数再进行加总，得到各二级指标的原始比重，归一化处理后得到二级指标最终权重，一级指标权重为所对应二级权重之和，各级权重结果见表1。因此，本文最终的贸易便利化水平测算模型如下：

TFI=0.0671R1+0.0673R2+0.0687R3+0.0445R4+

0.0482T1+0.0577T2+0.0580T3+0.0326T4+0.0339T5+

0.0662B1+0.0508B2+0.0434B3+0.0585B4+0.0656B5+

0.0563C1+0.0668C2+0.0474C3+0.0670C4 式（5）

将标准化的数据代入（5）中，得到 RCEP 各国的贸易便利化水平得分并进行排名，具体见表2。

根据上文设置的贸易便利化体系及由主成分分析得出的贸易便利化测算模型，本文得出14个 RCEP国家2010—2019年的贸易便利化水平得分。为了进行更好的划分与对比，本文参照曾铮等（2008）的划分方法，认定 TFI 大于0.8为非常便利，TFI 处于0.7和0.8之间为比较便利，TFI 处于0.6和0.7之间为一般便利，TFI 处于0.6以下为不便利。

2010-2019年，总体上 RCEP 区内14个国家的贸易便利化水平均值得分从0.64上升到0.7，增幅达9%，说明区内贸易便利化在10年内有所改善。其中 TFI 超过0.8的有新加坡、新西兰、日本三个发达国家，处于0.7和0.8之间的有澳大利亚、马来西亚、韩国，处于0.6和0.7之间的有文莱、中国、泰国，小于0.6的国家，共有5个，均为发展中国家。而便利化水平较高的国家大多数为发达国家，如新加坡，其便利化程度稳居区内第一。由此可见，发展中国家的贸易便利化程度普遍较低，这与其基础设施不完善，金融服务不成熟有一定的关系，对于这些贸易便利化较低的成员国，把握住“RCEP”所带来的机遇至关重要。

我国的贸易便利化水平基本在0.6-0.65之间为一般便利，且在排名处于区内中下游。其原因在于较比新加坡、新西兰、日本、澳大利亚等国，中国的金融电商环境欠发达、相关的清关手续和程序较为繁琐、市场透明度不高、政府清廉程度较低等。但中国近年来的贸易便利化水平是逐年提高的，主要由于我国政府不断完善相关基础设施质量，营造良好的营商环境以及各种电商政策逐步落实等。

三、RCEP 成员国的贸易便利化对中国跨境电商出口的影响

（一）模型构建

对于贸易便利化对贸易流量产生的影响，国内外学者通常采用贸易引力模型或一般均衡模型（CGE）来进行研究，基于数据的可获得性以及研究内容和方法，本文采用贸易引力模型来进行实证分析。学者 Tinbergen 及Poyhonen（1963）最早将其引入贸易领域，其研究发现贸易流量与GDP 成正比，与距离成反比，其具体公式记为：

T =α Gi × Gj

其中Tij为i、j 两国间的贸易额，Gi 与Gj为i、j 两国的国内生产总值，Dij为两国间距离。由于式（6）为非线性模型，为方便计量将其转成线性模型，并对各变量取对数，消除异方差带来的影响，见式（7）：

lnExportij = uij +α+β1 ln Gjt × ln Git +β2 lnDij +vij

式（7）

由于本文研究的是贸易便利化对中国出口RCEP 国家的影响，延续采用传统贸易引力模型中两国 GDP 交互项（Gjt×Git ）反应两国经济规模，此外贸易便利化指标已被国内外学者广泛应用于贸易引力模型中，综上构建静态面板模型，见式（8）：

lnEijt = uij +α+β1 ln Gjt × ln Git +β2 lnDij +β3 ln TFjt+vij式（8）

式中，Eijt、Dij、Gjt、Git、TFjt分别为在 t 时期下中国对 RCEP 成员国跨境电商出口额、两国间的距离、中国的国内生产总值、RCEP 其他成员国的国内生产总值以及贸易便利化程度，其中uij为个体效应、vij为误差项。然而贸易流量具有持续性，前期的出口量往往会对当期的跨境电商出口产生影响，因此在式（8）的基础上引入跨境电商出口额的滞后一期，构建动态面板模型：

ln Eijt = uij +α+β1 ln Eijt?1+β2 ln Gjt × ln Git +β3 ln Dij+β4 ln TFjt + vij式（9）

动态面板模型已被越来越广泛地应用于宏观经济学等领域，然而由于解释变量中存在被解释变量的滞后项容易产生内生性问题。同时，贸易便利化指标也可能与其他变量存在着内生性，传统的估计结果容易出现偏误，目前存在着差分广义矩估计法（DIF-GMM）及系统广义矩估计法（SYS-GMM），SYS-GMM 较比于 DIF-GMM 更能克制弱工具变量的问题，通常比DIF-GMM 应用更加广泛，因此本文利用 SYS-GMM 模型进行估计，并采用内生变量的高阶滞后项等作为工具变量。为进一步探讨不同的便利化一级指标对贸易流量的影响程度，明晰区内各国便利化改进方向，将各一级指标替换总指标进行回归分析，但由于一级指标与总指标所含信息度相仿，也可能存在内生性问题，因此本文采取系统广义矩估计法（SYS-GMM）进行估计，具体模型如下：

ln Eijt = uij +α+β1 ln Eijt?1+β2 ln Gjt × ln Git +β3 ln Dij+β4 ln Rjt + vij式（10）

ln Eijt = uij +α+β1 ln Eijt?1+β2 ln Gjt × ln Git +β3 ln Dij+β4 ln Tjt + vij式（11）

ln Eijt = uij +α+β1 ln Eijt?1+β2 ln Gjt × ln Git +β3 ln Dij+β4 ln Bjt + vij式（12）

ln Eijt = uij +α+β1 ln Eijt?1+β2 ln Gjt × ln Git +β3 ln Dij+β4 ln Cjt + vij 式（13）

模型（10）、模型（11）、模型（12）、模型（13）分别是政府环境规制、基础设施质量、金融电商环境以及海关环境对中国跨境电商出口 RCEP 各成员国的动态影响分析。其中lnRjt表示 t 时期进口国j 的政府环境规制，其他便利化一级指标含义依此类推，剩余各指标含义同公式（8）。

（二）变量说明及数据来源

本文研究对象的样本选取时期为2010—2019年，由于中国对 RCEP 成员国跨境电商的出口额并没有官方进行统计整理且相关数据较少，本文参照柴利（2019）等的做法，按以下方法进行测算：出口额=中国跨境电商交易总规模×随时间变化的变量，但随着每年油价的波动，其对运输成本的影响是存在波动的，进而影响出口额，为了消除由此带来的不准确性，本文参考杜晓燕（2021）的做法，用两国首都间距离乘以当年油价进行赋权调整。各变量含义、预期结果、具体数据来源等见下表3。

要特殊说明的是，由于 RCEP 从正式签署、各国批准到正式实施，仅三年时间，相关数据不完整且贸易便利化指标体系数据更新停滞，本文仅可以获取到2010-2019年的相关数据。依据陆亚琴等（2022）的观点，基于以往的数据可以帮助我们更好地利用 RCEP 条款进行相关产业升级，并且随着 RCEP相关条款生效后区内便利化对我国跨境电商出口的正向作用进一步深化，并没有起到相反的抑制作用，因此，以往的数据仍有较大的参考价值。

（三）实证结果与分析

1.回归分析的先行检验

回归前进行平稳性检验与协整性检验，以防止“伪回归”的出现，本文利用 STATA15对2010-2019年的相关数据进行 LLC 检验，结果见表4，各变量都是拒绝原假设的，即不存在单位根问题。然后采用Pedroni检验验证模型（8）-模型（13）各变量的协整性，同见表4，通过了协整检验，即LnEjt、LnGit×LnGjt、LnDjt、lnTFIjt、lnRjt、lnTjt、lnBjt、lnCjt之间存在着长期协整性。

2.贸易便利化对我国跨境电商出口 RCEP 的影响分析

借鉴现有研究思路，参考刘钻扩（2019）的做法，先基于静态面板模型并采取逐步回归的方法分析 RCEP 各国贸易便利化对中国跨境电商出口额的影响。对于模型筛选，先进行F 检验，其统计量大于10且 p 值为0.000，即固定效应模型要优于 Pooled OLS，再进行 Hausman 檢验，其 p 值为0.0021拒绝原假设，即固定效应模型的估计结果优于随机效应模型，即选择固定效应进行分析，具体结果见表5。

静态面板回归结果显示，RCEP 成员国的贸易便利化与双边国内生产总值乘积项对中国跨境电商出口起着明显的促进作用，其正向影响系数达到2.426，而LnDjt与LnEjt则是负相关，其负向影响系数达到-2.359，并均通过了1%的显著水平检验，符合实际情况。

然而贸易流量往往高度持续性影响当期出口额，贸易便利化也可能产生内生性问题。综上，本文采取 SYS-GMM 进行回归分析结果记为 SYS1，由于考虑到贸易便利化可能存在内生性，在 SYS1基础上，将贸易便利化设为内生性变量并将其滞后期作为工具变量记为 SYS2，并且为了突出系统广义矩估计的有效性，本文将贸易便利化依次设置为外生变量及内生变量后进行差分广义矩估计，将其分别记为 DIF1和 DIF2。随后，采取固定效应模型以及Pooled OLS 模型来确定其系数的上下限，进一步检验各方程出口额滞后一阶的有效性，分别记为fe和ols。上述回归结果以及相关检验均见下表6：

根据系数上下限的检验，fe与ols分别固定了其系数的上限与下限，由上表结果可知，SYS1、DIF1和 DIF2列中的滞后一期出口额均未通过系数范围检验，即其采取的估计方法存在不合理性，仅有 SYS2通过检验。而对于AR 序列相关检验结果可知，对于 SYS2，存在一阶序列相关，不存在二阶序列相关。与此同时Sargan检验与 Hansen 检验的 p 值均没有拒绝原假设，即 SYS2模型不存在过度识别的现象即验证了工具变量的有效性。综合模型系数检验与工具变量检验，本文将依据 SYS2进行后续分析。

根据上表可以发现：第一，贸易便利化对中国跨境电商出口 RCEP 成员国的正向促进作用最大，也符合现有的研究结果，其影响系数达0.827，即 RCEP 成员国贸易便利化水平每提高1%，中国跨境电商对其出口额就会提升0.827%，贸易便利化水平的高低会影响跨境电商企业出口的意愿度进而影响跨境电商出口额。第二，中国对 RCEP 跨境电商出口额滞后一期对当期出口额也存在着显著的正向促进作用，影响系数达0.648，符合预期设想，表明我国跨境电商出口具有强传递性。第三，我国与成员国国内生产总值的乘积项与出口额正相关，影响系数为0.094，且在1%的水平上显著，RCEP 中 GDP 较高的国家如日、韩、澳等国，我国对其跨境电商的出口额也较高，这表明实证结果符合预期设想。第四，实证结果显示两国之间的地理距离与跨境电商出口额为负相关，影响系数为-0.706，与预期符号吻合，运输距离越远，物流运输成本越高，这就导致跨境电商出口的产品价格越高，大大降低了跨境电商的出口竞争力，对跨境电商平台出口产生负面影响。

3.贸易便利化各一级指标的具体影响机制分析

为了进一步探讨贸易便利化各一级指标对RCEP 跨境电商出口额的影响，明确区内贸易便利化改进的侧重点，本文将四个一级指标替换贸易便利化总指标依次进行动态面板分析，由于各一级指标与总指标一样，可能存在内生性问题，因此，依据上文将各一级指标设为内生性变量，并进行系统广义矩估计，各一级指标的系统估计结果见下表7。

如表7所示，各一级指标（lnRjt、lnTjt、lnBjt、lnCjt ）对LnEjt存在显著正向效应，这说明政府规制环境、基础设施质量、金融电商环境以及海关环境均对贸易流量起到正向促进作用。其中金融电商环境对中国跨境电商出口 RCEP 起到的作用位居首位，影响系数达1.534。马兆良（2022）的研究指出，进口国的金融电子商务环境对中国跨境电商出口的促进作用最明显，其认为金融与电子通信技术水平越高，对企业缓解融资约束越有利；另一方面，金融电商环境中可能会涉及程序审批的不透明性以及相关操作的腐败性，限制部分商户入驻市场，提高透明性以及公平性，优化电商营商环境，才能促进双边贸易，可见金融电商环境对跨境电商出口的作用不容小觑。

基础设施质量对贸易流量的影响位居第二，其质量每提升1%，中国对 RCEP 某国跨境电商出口额就提升1.158%，各国的基础设施质量在很大程度上影响了跨境电商的物流成本，进而影响了商品的国际竞争力，因此基础设施质量对贸易便利化的影响同样重要。排名第三的是政府规制环境，其影响系数达1.137，严格的法律监管、较低的腐败程度能够在一定程度上促进双边贸易。

其中海关环境对中国跨境电商出口 RCEP 的贸易流量影响最小，影响系数仅为1.091，这主要是因为跨境电商主要依托互联网平台，相对应的申报审批流程较为简便，而 RCEP 协定签署的相关协议，如“无纸化贸易”“电子签名”等，也使得跨境电商的审批由繁入简。

4.模型的稳健性检验

为了保证回归结果的稳健性，对中国对 RCEP 成员国的跨境电商出口额以及各贸易便利化一级指标进行上下1%的数据进行修剪作缩尾处理，再对模型（10）至模型（13）进行系统广义矩估计。从回归结果可知，核心被解释变量缩尾的回归结果与上文的结果基本一致，各个变量在回归系数大小、系数符号以及显著性水平方面都未产生较大的波动。通过稳健性检验，可以增强模型的说服力，确保贸易便利化对中国跨境电商出口 RCEP 国家的影响是显著正向的。

四、结论与建议

（一）研究结论

本文通过构建贸易便利化评价指标体系并进行贸易便利化指标的测算，得出了 RCEP 区内各成员国的贸易便利化水平。基于此，运用扩展的贸易引力模型验证了静态面板下贸易便利化对跨境电商出口额的正向显著作用，区内各国应提高对贸易便利化的重视程度。由于变量可能存在的内生性问题，在静态面板的基础上引进动态面板模型，并利用系统广义矩估计的方法分析 RCEP 各成员国贸易便利化水平对我国跨境电商出口的动态影响。最后从不同贸易便利化分指标进行异质性分析，发现各分项指标对出口额的影响有所差异，因此在改善区内贸易便利化时要根据其差异性制定相适应的政策，以最大化提高区内贸易便利化，得出以下结论：

1.RCEP 区内各成员国的贸易便利化水平参差不齐，但各国贸易便利化总体上呈逐年递增趋势。本文采取主成分分析的方法进行测算，2010-2019年新加坡和新西兰贸易便利化水平均大于0.8，属于非常便利国家；日本是从比较便利逐步变为非常便利国家的，在2014年之前贸易便利化水平小于0.8属于比较便利国家，在2014年之后贸易便利化水平大于0.8转变为非常便利国家；澳大利亞则是于2015年转变为非常便利；马来西亚、韩国、文莱、中国、泰国贸易便利化水平均大于0.6，属于一般便利的国家；印尼、越南、菲律宾、老挝、柬埔寨几个经济落后的小国贸易便利化均小于0.6，为不便利国家。截止2019年，区内非常便利的国家有3个，比较便利的国家有3个，一般便利的国家有3个，不便利的国家4个，区内各国便利化参差不齐就可能会产生一定的负面影响，如大多数区内国家与非常便利的国家贸易激增而忽略了不便利的国家，这就违背了区域经济一体化协定的初衷。

2.贸易便利化与跨境电商出口额的滞后一期均对我国跨境电商出口有显著的正向促进作用，其中贸易便利化对中国跨境电商出口 RCEP 国家的正向影响作用最大，其次为前期跨境电商出口额。贸易双边的经济规模与跨境电商出口额呈正相关，而双边距离则对两国跨境电商的发展起到阻碍作用，距离越远，物流费用越高，产生的成本越大，使得产品的国际竞争力减弱。

3.贸易便利化分项指标对中国跨境电商出口RCEP 的影响机制存在差异。政府环境规制、基础设施质量、金融电子商务环境及海关环境对跨境电商的出口均是显著的正向促进作用。其中对贸易便利化影响最大的分项指标为金融电子商务环境，这也是由于跨境电商这个独特行业所致的，其行业的产生基于互联网，由此互联网普及率、宽带连接数及网上商业自由度与其发展息息相关。影响力度位居第二、第三的是基础设施质量与政府规制环境，最后一名的则是海关环境，由于跨境电商的独特性，对于海关核查的相关手续简易化，使得其对出口的影响不大。

（二）政策建议

通过上述对研究结论的阐述，贸易便利化水平对中国跨境电商出口 RCEP 有着显著影响，为进一步提升贸易便利化水平，促进区内跨境电子商务贸易的发展，本文提出以下的政策建议：

1.切实推进基础设施互通互联，布局产业数字化，助推 RCEP 红利不断释放。尤其要加强信息技术产业基础设施的建设，加大对人工智能、大数据、云计算等数字化产业基础设施建设的投入，积极协调国内国际网络访问的便捷性和统一性，加速推进供电侧及用电侧的智能化、数字化，为跨境电商的发展提供坚实的技术基础。基于国外视角，我國应大力扶持基础设施落后的国家，积极发挥经贸合作的先导作用，在政策、人才、技术上给予相应的支持，协助其进行数字化产业建设、提高网络宽带的普及程度，提高区内跨境电商相关要素的配置效率，助推RCEP释放区域合作的红利。

2.大力支持海外仓的建设，推广跨境电商的应用，完善全球服务网络，为跨境电商出口畅通渠道。积极鼓励海外仓企业对接电商试验综合区服务平台、国内外电商平台，获取所需要的相关信息。支持海外仓企业向供应链上下游进行服务延伸，构建完整的物流体系，探索构建智能海外物流系统平台。此外，我国政府要加快推进与区内各国的海关AEO 认证，减少海关申报流程，简化相关过境手续。具体应快速落实各国海关信息共享平台项目，打造区内综合物流枢纽，提高口岸通关的数字化、信息化以及智能化水准。严厉打击海关工作人员的贿赂行为以及不正常支付，降低区内货物流通的成本。

3.稳步推进电子商务综合试验区的建设，总结先行试点经验并进行创新发展。依据以往经验，进一步完善营商环境、体系标准、法规制度等方面，加强跨境电商线上服务平台和线下产业园在信息共享、风险防控、金融普惠、政务服务等多方面的互通互动。在国内打造一批集创新要素、专业服务、多元企业于一体的电子商务产业园。除此之外，我国政府应尽快推进全国各省市跨境电商综合试验区的建设，形成可辐射全国的综合跨境电商服务平台，并建立完善的考核评估和退出机制。

4.完善跨境电商发展支持政策以及配套监管政策，引导跨境电商企业防范知识产权风险。促进各地跨境电商企业开展跨境电商B2B（企业对企业）出口业务，简化B2B 出口物流企业备案单证手续，在深化“放管服”改革的同时，进一步激发市场主体活力。我国政府也应进一步完善知识产权方面的法律法规、出台相关的应对指南、成立相应的专项保护小组、建立争端解决机制，为受侵犯的跨境电商企业提供法律援助。同时，更应不断强化相应监管措施，加快实施跨境电商全程通关无纸化方案，深入推进机检查验模式。

5.提高对外开放水平，加速对标高标准的国际经贸规制，扩大跨境电商贸易开放度。RCEP 条款中的优惠关税、原产地积累及知识产权保护等规则推动了跨境电商领域的高端要素流动，促进了区内产业链、价值链的深度融合。基于国内视角，我国跨境电商企业要充分把握 RCEP 带来的机遇，利用我国在信息技术、产业数字化上的优势，不断整合研发、生产、贸易等环节，加快跨境电商产业链向境外延伸。政府应扩大贸易的开放度，打造国际一流的营商环境，支持国内跨境电商企业与境外的自贸区深入对接，鼓励跨境电商企业“走出去”。基于国外视角，要加快推进中国加入 CPTPP 的进程，与 RCEP 相比，CPTPP 的准入门槛更高、约束力更强且在自由贸易方面更具广度与深度，在关税方面 CPTPP 协定优惠力度要高于 RCEP 协定，在协定覆盖领域方面CPTPP 也更加广泛。基于此，中国应多积累跨境电商出口在 RCEP 框架下所获经验，将推进跨境电商相关产业数字化转型升级作为重点内容，高度重视除传统领域外的自由贸易，以便我国在加入 CPTPP 后能获得更大的竞争优势。

参考文献：

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[2]齐玮，彭晓亚，熊含瑜．“一带一路”沿线国家贸易便利化水平对进出口贸易的影响[J].统计与决策，2021（8）：144-147.

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