数字经济影响出口质量的机制检验

呙小明，郑 锲，黄 森

（四川外国语大学 国际金融与贸易学院，重庆 400031）

0 引言

当前，中国劳动力成本大幅上升，原先以低附加值产品为主的出口模式难以为继；同时，世界经济面临多重挑战，贸易保护主义抬头给中国出口带来较大负面影响。面对内外困境，国家积极构建“双循环”新发展格局。在此背景下，数字经济作为一种新兴的经济形态，为中国出口质量提升带来了契机。

现有涉及数字经济和出口质量的研究较为丰富。首先，在数字经济的概念方面，不少学者认为数字技术在一定范围内是数字经济的基础[1]，如互联网、大数据、云计算、人工智能等可以称为数字基础设施。同时，由于数字技术本身产生了新的产业形态，而这种产业形态对于国民经济的发展也会产生更为重要的影响[2]，可称为数字产业化。另外，数字技术与传统产业相结合的应用是数字经济的重要组成部分[3]，被称为产业数字化。其次，在出口质量的概念方面，大多数学者认为出口质量是和出口贸易数量对应的概念[4]，即出口贸易由量转向质的发展过程；也有学者从微观视角将其定义为出口产品质量[5]。最后，在数字经济和出口质量的关系方面，虽然学者们均认为数字经济能促进出口贸易规模或质量的提升，但不同学者从不同层面对二者之间的关系进行了研究，包括国家层面的面板数据，如傅晓冬和杜琼（2022）[6]研究发现数字经济对中国文化产品的出口有明显的促进作用；城市层面的面板数据，如刘信恒（2023）[7]研究发现数字经济是提高城市出口附加值的一个重要渠道；企业层面的面板数据，如李亚波和崔洁（2022）[8]研究发现数字经济对我国出口贸易质量有显著提升，且产品差异化程度越高，出口贸易质量越高。总体来看，当前的研究成果十分丰富，但还存在以下拓展空间：一是关于出口质量的测度大多采用出口产品技术复杂度[9]、DVAR[10]等方法，较少从二元边际角度进行考量。二是关于数字经济与出口质量的研究大多是针对某一区域、某一产品或是企业层面的情况开展的，对于中国省域层面情况的研究相对不足。三是现有文献大多直接研究二者间的关系[11]，鲜有考虑到省域出口质量可能存在的空间关联性，研究有待进一步深入。

鉴于此，本文首先从数字基础设施、产业数字化和数字产业化三个维度，运用熵值法对中国省域数字经济发展水平进行测度，并运用二元边际法测算出口质量水平；其次，尝试采用中国省域层面的数据探讨数字经济对出口质量的影响，并基于多种空间面板计量模型剖析其空间效应；最后，探讨数字经济影响出口质量的渠道，并分区域讨论这一影响的异质性。

1 理论基础与研究假设

与传统经济相比，数字经济从根本上改变了传统的生产和交易模式，从整体上提升了出口贸易规模，切实拓展了出口贸易能力。首先，数字基础设施是数字经济发展的重要前提，数字基础设施采用新的数字化体系，以新兴科技的产业应用为基础，培育出许多新的商业模式。其次，数字产业的崛起拓展了数字新业务，由内而外推动数字化产品和服务创新，进一步扩大出口贸易种类和规模，从而促进出口质量的提升。最后，传统产业利用新兴技术提高了工厂、中间商、消费者的交易效率，推动产业链和供应链升级，提高了生产效率，使得生产规模逐步扩大，进而扩大出口贸易规模，同时，也能有更多的资金用于研发与创新，使得产业更加高度化、合理化，从而加快出口质量提升。据此，本文提出假设1：

假设1：数字经济对出口质量具有直接的促进作用。

新经济地理学指出，不同的资源因素共同决定了空间内经济活动的整合强度，而资源要素的流动是由空间向心力和离心力的作用共同决定的。数字经济对出口质量的影响在空间上可能表现为“扩散效应”或“虹吸效应”。中国不同地区的空间效应可能呈现不同特征。由于国际上的巨大市场以及由此带来的竞争压力，有些地区的工业集聚程度高，数字技术得到迅速和广泛的应用，辐射效果显著，让整个区域内的出口质量更加具有竞争力，数字经济对出口质量的影响就容易出现“虹吸效应”，对周边地区出口质量发展具有显著的抑制作用。同时，在数字技术的支持下，数字经济可以有效减少资源要素的时空壁垒以及交易成本，加速贸易集聚的扩散，让整个区域内的数字经济发展更加具有联动性，因此贸易开放对数字经济的影响在部分地区也容易出现“扩散效应”，对周边区域数字经济发展具有显著推动作用。据此，本文提出假设2：

假设2：数字经济对出口质量的影响具有空间效应，但在方向上可能存在区域差异。

除了直接作用机制和空间效应外，数字经济还可以通过促进技术创新、提升人力资本以及降低贸易成本三个间接渠道来作用于出口质量。首先，数字经济发展水平提高会促进技术创新。在数字经济发展模式下，利用相应的数字技术，前期投入的数字基础设施边际成本逐步下降，促进技术进步和研发创新。而强大的技术创新能力能够快速适应国际市场的变化和技术的更新换代，进而推动中国出口质量提升[12]。其次，数字经济的发展对人力资本提出了一定的要求，促进人力资本水平的提升，增强了创新创造的发挥条件。数字经济的发展会推动人们不断学习，以此来提高自身的数字化能力。而人力资本提升最重要的表现是劳动者素质的提高，这也会相应地提高劳动生产率，促进各要素的流动，进而扩大出口种类和规模，提高出口质量。最后，数字经济发展会提高市场化程度，降低贸易成本，进而推动出口质量提升。数字经济的发展能够扩大信息搜集的范围，大大降低贸易成本。贸易成本的降低会提高出口利润，从而促进商品出口规模扩张。据此，本文提出假设3：

假设3：数字经济会通过促进技术创新、提升人力资本、降低贸易成本间接推动出口质量提升。

由于中国幅员辽阔，各地区的资源要素禀赋存在较大差异，因此数字经济对出口质量的影响可能存在地区差异。一方面，东部地区的出口质量基准水平较高，对应的贸易广度、深度均高于中西部地区，且资源趋于饱和，边际效应下降的趋势也促使资源流向收益率更高的欠发达地区，这时技术外溢、知识外溢效应成为中西部地区经济发展的助力，故数字经济对出口质量的影响程度可能会低于中西部地区，甚至没有显著影响。另一方面，中西部地区出口质量基准水平较低，数字经济对出口质量的影响可能更为突出，数字经济发展水平的提高会吸引本地及外地出口企业增加投资，进而促进当地出口质量提升。据此，本文提出假设4：

假设4：中西部地区数字经济的发展能直接促进出口质量提升，但这种促进效应在东部地区可能不显著。

2 研究设计

2.1 研究方法

2.1.1 空间权重矩阵的确定

在进行空间分析之前，需确定合适的空间权重矩阵（W）。本文选择地理距离空间权重矩阵（W1）作为基准矩阵，其中的地理距离采用常用的欧式距离（d）进行衡量。

2.1.2 空间相关性检验

本文采用Moran，s I 来检验出口质量的空间自相关性。全局Moran，s I可以体现研究区域内出口质量空间布局的整体特征。指数的取值范围在-1 至1 之间，指数＞0表示正相关，指数＜0表示负相关，指数=0表示空间无关。

2.1.3 空间计量模型

为更好地体现数字经济对出口质量的空间效应，本文建立空间误差模型（SEM）、空间滞后模型（SLM）和空间杜宾模型（SDM），公式分别为：

空间误差模型：

空间滞后模型：

空间杜宾模型：

其中，exq表示出口质量，i和t分别表示省份和年份，dige表示数字经济，W1为地理距离空间权重矩阵，Z为控制变量，ε和μ表示随机误差项。

为探讨数字经济对出口质量的影响机制，本文建立如下中介效应检验模型：

其中，med表示中介变量，包括技术创新（tech）、人力资本（hc）、贸易成本（mar）。本文先以空间误差模型作为基准模型，具体模型将在后文实证中进行选择。

2.2 变量选取

本文的被解释变量为出口质量（exq），借鉴项松林（2020）[13]的贸易二元边际思路，对中国各省份的商品出口贸易广度和贸易深度进行测量，再将其进行加权平均，得到省域出口质量，具体计算公式如下：

其中，sc表示贸易广度，de表示贸易深度，gi和gh分别表示i省份和全国出口产品的集合，Peh和Qeh分别表示e产品在全国范围内的出口价格和数量，Pei和Qei分别表示e产品在i省份的出口产品价格和数量。

核心解释变量为数字经济（dige）。本文从数字基础设施、产业数字化、数字产业化三个维度构建省域数字经济发展水平评价指标体系（见表1），并采用改进的熵值法来确定各指标的权重及综合得分。

表1 数字经济发展水平评价指标体系

本文采用的中介变量（med）包括技术创新（tech）、人力资本（hc）、贸易成本（mar）；控制变量（Z）则包括城镇化水平（urb）、金融发展水平（fd）、科技发展水平（sci）、产业结构升级（upindustry）以及交通基础设施水平（prail）。具体的变量说明见表2。

表2 变量说明

2.3 数据来源

本文选取2010—2020年我国31个省份（不含港澳台）的数据为研究样本，tech指标和sci指标的数据均以2010年为基期做了不变价处理，部分变量进行了取对数处理。出口质量数据来源于国研网数据库，产业结构升级数据来源于《中国分省份市场化指数报告（2021）》，金融发展水平数据来源于《金融统计年鉴》，科技发展水平来源于《全国科技经费投入统计公报》，技术创新数据来源于《中国高技术产业统计年鉴》，其他数据均来自《中国统计年鉴》。

3 实证分析

3.1 出口质量测度结果分析

从下页表3可以看出，2010—2020年中国大部分省份出口质量呈现上升态势，其中，广东、江苏、上海等省份的出口质量均值高于0.5，表现出较高的出口质量，这些省份主要位于东部地区。海南、贵州、西藏等省份的出口质量均值低于0.45，出口质量相对较低，主要位于中西部地区。整体来看，中国省域出口质量呈现“东部高、中西部低”的分布格局，且空间集聚特征明显。随着时间推移，中西部地区部分省份出口质量有所提升，东部地区省份出口质量则相对下降。

表3 2010—2020年中国省域出口质量测度结果

3.2 空间相关性分析

空间相关性分析结果显示，出口质量的莫兰指数在大多数年份均是显著的，这表明中国省域出口质量存在空间自相关。从具体结果来看，出口质量呈显著的空间负相关。

3.3 空间回归模型的选择

本文使用LM检验对空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）进行选择。结果显示，只有Robust LM-Spatial lag 的结果不显著，表明使用SEM 更合适。再使用Hausman检验对固定效应和随机效应进行选择，结果表明应采用固定效应模型。因此，本文将采用固定效应的SEM 检验数字经济对出口质量的影响机制。

3.4 基准回归结果分析

下页表4 展示了SEM 的回归结果，同时，为了方便对比，还报告了OLS 和SLM 的估计结果。从表4 列（2）中的结果可知，数字经济对出口质量的影响系数显著为正，说明数字经济的发展促进了贸易广度和贸易深度的延伸，影响了当地对外经济活动，从而带动出口质量提升，验证了假设1。空间自相关系数显著为负，说明数字经济发展水平的提高会产生跨区域的负向溢出效应。在数字经济和出口质量的整体发展过程中，难免会造成出口资源的占用，导致本地区有利的资源汇集到一起，形成竞争优势，对于周边区域出口质量的提升产生抑制作用。故数字经济对出口质量的影响具有负向空间效应，部分验证了假设2。

表4 基准回归结果

3.5 稳健性检验

3.5.1 替换空间权重矩阵

本文借鉴李婧等（2010）[14]的研究，采用经济地理空间权重矩阵（W2）替换W1，不仅考虑地理上的差异，还将经济因素（E）纳入考量范围。具体公式如下：

其中，mit表示i省份t年份的人均GDP，d表示时间长度（d=11），n表示样本量（n=31）。由于更换了空间权重，需要再度进行模型选择检验，LM 检验结果表明，SLM更合适。表5 展示了经济地理空间矩阵（W2）下的回归结果，回归系数的符号和显著性没有明显改变，表明前文的回归结果是稳健的。

表5 替换空间权重的检验结果

3.5.2 更换回归模型

考虑到区域间出口质量的发展是动态的，前一时期的水平可能对当期发展产生一定影响，因此，本文在SLM的基础上建立如下动态空间面板模型：

其中，φ为时间滞后系数。

由表5 列（3）可知，出口质量的时间滞后项和空间滞后项的回归系数均显著为正，表明当年出口质量会受到往年出口质量和周边区域的影响，存在一定的时间和空间依赖性。同时，动态模型解释变量仍与基准回归结果基本保持一致，再次验证了前述结论的稳定性。

3.5.3 滞后核心解释变量

考虑到数字经济对出口质量影响的空间效应可能存在时间持续性，因此本文分别将dige滞后一期和滞后二期来进行回归。根据LM检验结果，均采用空间误差模型（SEM）。从下页表6可以看出，无论是滞后一期还是滞后二期，数字经济对出口质量的影响均显著为正。由此可知，数字经济对出口质量的影响具有持续性，且持续效果稳定，回归系数的符号和显著性没有明显改变，说明结果稳健。

表6 滞后核心解释变量的检验结果

3.6 数字经济不同维度的影响

本文从数字经济的三个一级指标出发，分别考察其对出口质量的影响。根据LM检验结果，数字产业化和产业数字化采用空间滞后模型（SLM）进行回归，数字基础设施采用空间误差模型（SEM）进行回归。表7的结果表明，三者均能促进出口质量提升。其中，数字基础设施产生了最大的影响，说明在数字经济背景下，数字基础设施依托数字技术改造升级传统基础设施，培育新商业模式，带动相关产业发展，对出口质量影响最大；其次是产业数字化和以上结果再次验证了假设1。

表7 数字经济不同维度的检验结果

3.7 机制检验

表8 列示了三种中介效应的回归结果。其中，列（1）和列（2）为技术创新的中介效应检验结果，列（1）采用了SLM，列（2）采用了SEM，技术创新发挥了部分中介效应，即数字经济对出口质量的积极影响有一部分是通过促进技术创新发挥作用的；列（3）和列（4）为人力资本的中介效应检验结果，列（3）与列（4）均采用了SLM，人力资本也发挥了部分中介效应，即数字经济对出口质量的积极影响还有一部分是通过促进人力资本提升发挥作用的；列（5）和列（6）为贸易成本的中介效应检验结果，列（5）采用了SLM，列（6）采用了SEM，贸易成本也发挥了部分中介效应，数字经济发展促进市场化水平提高提升，降低贸易成本，进而促进出口质量提升。综上，数字经济可以通过促进技术创新、提升人力资本以及降低贸易成本三种途径促进出口质量提升，验证了假设3。

表8 空间中介效应模型检验结果

3.8 区域异质性检验

本文将我国31个省份分为东部地区和中西部地区两组，进行区域异质性检验。LM检验结果显示，均采用空间滞后模型进行回归。表9中的结果显示，我国东部和中西部地区的数字经济发展水平对出口质量的影响存在较大差异。空间滞后项的系数在东部地区表现为负值，而在中西部地区则表现为正值，表明在东部地区数字经济对出口质量会产生“虹吸效应”，而在中西部地区则表现为“扩散效应”，即东部地区数字经济发展的竞争大于合作，本地区数字经济的发展会抑制其他地区出口质量的提升，而中西部地区的出口贸易相比东部地区较为落后，整个区域内数字经济对出口质量的带动作用更强，表现出明显的合作状态，故本地区数字经济的发展会促进其他地区出口质量的提升，进一步验证了假设2。

表9 区域异质性检验结果

从数字经济的回归系数来看，数字经济在中西部地区对出口质量的影响要大于东部地区，东部地区这一影响甚至并不显著。可能的原因在于，东部地区出口贸易基准水平较高，各方面的发展亦趋于稳定，其进一步发展受到资源、环境等诸多因素的限制，故数字经济对其出口质量的作用也会受限。而与此同时，中西部地区数字经济发展在“中部崛起”和“西部大开发”等国家重大战略政策的带动下，获得“后发优势”，能更明显地推动出口质量提升。以上分析验证了假设4。

继续分三个维度对东部和中西部地区进行检验，下页表10的结果显示，在中西部地区，数字经济三个维度的回归系数均显著为正，而在东部地区数字经济的各个维度并未产生显著影响，这与前文的结果也是相符的。从系数的大小也可以看出，数字基础设施对出口质量的影响最大，占据主导地位。对于中西部地区来说，数字基础设施的建设能够倒逼当地加快数字化进程，有助于扩大当地的出口，推动出口质量提升。

表10 分维度区域异质性检验结果

4 结论

本文利用中国31 个省份2010—2020 年的面板数据，在测度中国省域数字经济发展水平和出口质量的基础上，构建空间计量模型，探索数字经济对出口质量的影响，并充分考察这一影响的区域异质性，得到如下结论：第一，数字经济发展能显著促进出口质量提升，其中，数字基础设施是这一促进作用的主导因素。第二，数字经济对出口质量的影响具有显著的空间效应，且呈负向作用，即本地区的数字经济发展对周边地区出口质量的提升具有抑制作用。第三，数字经济会通过促进技术创新、提升人力资本以及降低贸易成本三种渠道对出口质量产生间接的积极影响。第四，分区域来看，中西部地区数字经济发展对出口质量的直接积极影响大于东部地区，表现出明显的“后发优势”；且中西部地区数字经济发展影响出口质量的空间溢出效应表现为“扩散效应”，而东部地区则表现为“虹吸效应”。