数字经济对外贸高质量发展的促进作用及影响机制

2024-03-02付文宇赵景峰贺子欣

统计与决策 2024年3期

付文宇，赵景峰，贺子欣

（1.西安财经大学经济学院，西安 710100；2.西北大学经济管理学院，西安 710127）

0 引言

中国已经迈入高质量发展的新时代，加快外贸高质量发展是新时代对外贸发展提出的新要求，同时也是构建“双循环”新发展格局的必然选择。改革开放以来，我国凭借劳动力、资源等方面的优势，积极嵌入全球价值链分工环节，贸易规模迅猛扩大，然而外贸大而不强的矛盾日益突出，如何有效加快外贸高质量发展已成为当前亟须研究的重要课题。

数字经济时代的到来给中国经济社会发展带来了新的机遇，数字技术已逐渐成为中国式现代化建设中的核心推动力。“十四五”规划明确指出，要大力发掘数字经济新优势，提高数字技术应用水平，为我国经济社会跨越式发展提供保障。数字经济是一种高级、可持续的经济形态[1]，加快其与外贸深度融合能够助力外贸企业转向智能化发展，从而推动外贸实现从“量”的增长到“质”的蜕变。那么，数字经济到底能否驱动外贸高质量发展？其影响效果如何，具体的作用机制是怎样的？研究这些问题对于促进中国外贸发展和升级、实现由贸易大国向贸易强国转变具有重要意义。

与本文密切相关的研究主要集中于数字经济对经济社会的影响以及外贸高质量发展的影响因素两个方面。关于数字经济对经济社会的影响，多数学者从理论和实证出发探讨其对共同富裕[2]、区域创新[3]、产业优化升级[4,5]、劳动力资源配置[6]等方面产生的影响。在对贸易产生的影响方面，夏杰长等（2022）[7]研究发现，数字经济可以作用于R＆D 经费投入和人力资本积累进而加快贸易转型升级；裴长洪和刘斌（2019）[8]指出，数字经济能够降低贸易风险，形成新的竞争优势。关于外贸高质量发展的影响因素，众多学者研究发现，影响外贸高质量发展的因素主要包括外部环境、技术创新、税制改革、金融支持等[9—13]，在外贸发展进程中要高度重视这些因素的作用。

综上可知，学术界已经展开了丰富且有益的探讨，然而系统剖析数字经济对外贸高质量发展作用机制的研究较少，针对两者间的非线性关系及其约束机制的深入讨论更是缺乏。基于此，本文首先对数字经济影响外贸高质量发展的理论机制进行阐述；然后，运用2011—2020年中国省级面板数据对数字经济和外贸高质量发展水平进行测算，并在此基础上实证检验数字经济对外贸高质量发展的线性影响效果及其作用机制；最后，进一步研究数字经济对外贸高质量发展的非线性影响以及基础设施建设和固定资产投资的约束性，以期为推动我国外贸数字化转型发展提供参考。

1 理论分析与研究假设

现如今，数据已经成为一种重要的新型生产要素，数字经济凭借自身特性影响着外贸高质量发展，本文从线性影响、作用渠道、非线性影响及其约束机制三个方面展开理论探讨。

1.1 数字经济对外贸高质量发展的线性影响

首先，数字经济本身具有渗透性以及高效信息共享性，决定了其能够有效缩短供给端和需求端之间的距离，使信息流通更加高效、资源配置更加合理，有助于增强各地区业务之间的联系，提高贸易效率，进而促进贸易质量的提升。其次，数字技术的发展改变了贸易品的种类，使得一些非出口部门转变为出口部门，进一步激发外贸活力，促进地区贸易的发展。最后，数字经济催生了外贸发展新模式、新业态，数字技术的快速发展能极大地简化贸易流程，使外贸成本大幅降低[14]。外贸企业为了更好地满足消费者的个性化需求，以在竞争中占据有利位置，通常会主动提升自主创新能力，提高出口产品质量，进而推动地区外贸高质量发展。

据此，提出假设1：数字经济能显著促进外贸高质量发展。

1.2 数字经济对外贸高质量发展的作用渠道

数字经济对外贸高质量发展的作用渠道主要有两条：

（1）技术创新效应。数字经济的高融合性决定了它能够应用于创新实践的各个环节，使企业便捷地搜集信息并高效配置资源，从而进一步强化技术研发，促进企业产品创新、运营和管理模式等方面的创新，最终推动持续性技术进步。在数字经济引发技术创新的同时，还将带动外贸高质量发展。一方面，技术创新有助于提高企业生产效率，促使外贸企业生产出更高技术含量的产品，进而提升其在国际市场上的竞争力；另一方面，技术创新能够使企业获得更多的贸易机会，当其参与到激烈的外贸竞争当中时，将倒逼企业提升产品和服务质量，从而推动外贸高质量发展。

（2）产业升级效应。数字经济能够加快产业专业化分工，弱化产业主体间经济活动的边界性，促使传统产业落后的发展模式发生根本性改变，有助于提升传统产业的生产效率和市场竞争力，进而推动产业结构优化升级。而产业升级带动地区资源优化重组，资源的重新配置将进一步吸引优质人才、资本等流向高效率企业，提升整个经济社会的运行效率，进而有利于促进外贸高质量发展。

据此，提出假设2：数字经济能通过技术创新和产业升级促进外贸高质量发展。

1.3 数字经济对外贸高质量发展的非线性影响及其约束机制

（1）非线性影响。数据要素的边际效用递增规律不仅使数字经济得以快速发展，而且将影响数字经济对外贸高质量发展的作用效果。一般而言，数字经济的不断发展使外贸企业能够以更低的成本获得所需的信息和资源，从而吸引更多的经济主体参与到外贸活动中来。与此同时，数字技术能够给外贸发展营造良好的网络环境，有助于进一步提升贸易结构与贸易层次[15]，使得外贸产品生产水平和外贸市场竞争力呈非线性提升。而当数字经济发展达到一定水平之后，继续扩大对数字技术的投资和应用能够给外贸高质量发展带来的红利将略微有所减弱，由此引发外贸高质量发展的动态演变。

据此，提出假设3：数字经济对外贸高质量发展具有非线性影响。

（2）非线性约束机制。社会发展环境和投资环境都会制约数字经济对外贸高质量发展的影响。在社会发展环境方面，加强基础设施建设有助于促进地区经济社会发展，为外贸高质量发展提供所需的便利条件，在一定程度上能降低贸易成本，增强数字经济带给外贸高质量发展的溢出效应。在投资环境方面，提高固定资产投资水平有助于激发市场活力，对当地企业的投资活动形成有效刺激，进而使地区资源得以优化配置，产业结构与经济结构得到改善，为外贸活动的顺利开展提供良好的经济支持，从而有利于发挥数字经济对外贸高质量发展的积极作用。

据此，提出假设4：数字经济对外贸高质量发展的影响效果会受到外部环境的约束。

2 研究设计

2.1 模型构建

为检验数字经济对外贸高质量发展的线性影响，构建以下计量模型：

在式（1）中，i和t分别表示地区和年份，Thq表示外贸高质量发展，Dig表示数字经济，Control为控制变量，μ、ν分别为个体、时间固定效应，ε为随机误差项。

为检验数字经济影响外贸高质量发展的作用机理，在式（1）的基础上，进一步构建中介效应模型[16]：

在式（2）、式（3）中，M为中介变量，具体包括技术创新（lnTech）和产业升级（Stru），其中，技术创新采用地区专利授权数表示，产业升级采用产业高级化指数表示。

进一步，为探究数字经济对外贸高质量发展的非线性影响，借鉴Hansen（1999）[17]的思路构建面板门槛模型，同时，还引入了基础设施建设（Inf）和固定资产投资（Invest）两个约束条件，以揭示社会发展环境和投资环境约束下的作用效果。

在式（4）中，X表示门槛变量，包括数字经济、基础设施建设建设、固定资产投资三个方面；I(·)是指示函数，当条件满足时取值为1，否则为0。

2.2 变量选取

（1）被解释变量为外贸高质量发展（Thq）。现有研究中一些学者采用单一指标，如进出口价格或数量、出口产品质量、出口技术复杂度、出口国内附加值率等来衡量外贸高质量发展水平，还有些学者则通过构建指标体系来进行综合测量。本文借鉴付文宇等（2021）[18]的研究方法，基于数据的可得性与可比性方面的考虑，选用贸易规模、贸易结构、贸易竞争力三个层面的6个指标构建评价指标体系（见表1），运用组合赋权法与多目标线性加权和法测算外贸高质量发展综合指数，以此衡量外贸高质量发展水平。

表1 外贸高质量发展评价指标体系

（2）核心解释变量为数字经济（Dig）。借鉴多数学者的研究方法[19]，选用互联网发展和数字普惠金融两个方面的5 个指标构建评价指标体系（见表2），测算出数字经济发展综合指数（计算方法同上），用来衡量数字经济发展水平。

表2 数字经济发展评价指标体系

（3）控制变量。经济发展水平（lnPgdp），使用地区人均GDP的对数表示；外商直接投资（Fdi），使用实际外商直接投资额与GDP的比值表示；政府干预程度（Gov），使用财政支出与GDP 的比值表示；人力资本（lnHuman），使用人力资本存量的对数表示，计算公式为Y=ln(h)·L，其中，Y表示人力资本存量，h为各地区人均人力资本存量，该值由教育回报率及劳动力平均受教育年限数据计算得出，L表示各地区就业人数；金融支持（Fin），使用金融机构存贷款余额与GDP的比值表示。

（4）中介变量。技术创新（lnTech），采用地区专利授权数表示，并进行对数化处理。一般而言，专利授权数越大的地区技术创新水平越高。产业升级（Stru），采用产业高级化指数表示，即第三产业产值与第二产业产值的比值。

（5）门槛变量。基础设施建设（Inf），选用公路密度来表示，即公路营运里程数与地区总人口的比值；固定资产投资（Invest），选用固定资产投资占比来表示，即固定资产投资额与地区GDP的比值。

2.3 数据来源与数据处理

本文选取2011—2020 年中国30 个省份（不含西藏和港澳台）的面板数据展开研究。原始数据主要来源于历年《中国统计年鉴》《中国金融年鉴》《中国互联网络信息统计报告》、各省份统计年鉴等，数字普惠金融指数来源于北京大学数字金融研究中心。另外，在研究过程中还对部分数据进行了处理：测算数字经济和外贸高质量发展水平时，由于所使用的具体指标具有不同的量纲，因此对相关指标数据进行了无量纲化处理；考虑到数据的可比性及研究结果的可靠性，对经济发展水平、人力资本、技术创新这些指标的数据进行了对数化处理，变量的描述性统计结果见表3。

表3 变量的描述性统计结果

3 实证结果分析

3.1 基准回归分析

下页表4 报告了数字经济对外贸高质量发展线性影响的回归结果。其中，列（1）展示了数字经济对中国整体层面外贸高质量发展的影响效果，数字经济的回归系数为0.064，通过5%的显著性检验，说明数字经济发展水平每提高10%，外贸高质量发展水平将提高0.64%，表明数字经济能够显著促进中国外贸高质量发展。随着数字经济的快速发展，信息流动速度加快，贸易成本降低，进一步促进了出口产品质量的提升，进而推动外贸高质量发展，假设1 得到验证。列（2）至列（4）展示了数字经济对各地区外贸高质量发展的影响效果，结果表明：数字经济对各地区外贸高质量发展均有显著正向影响，但影响的大小具有一定的差异。具体而言：从列（2）可以看出，在东部地区，数字经济的回归系数显著为正（0.158），表明数字经济能够促进东部地区外贸高质量发展。与列（1）的回归结果相比，东部地区数字经济的回归系数比整体层面的回归系数要大，说明数字经济对东部地区外贸高质量发展的促进作用大于全国平均水平。由列（3）可知，在中部地区，数字经济的回归系数显著为正（0.063），说明数字经济发展水平每提高10%，中部地区外贸高质量发展水平将提升0.63%。由列（4）可以看出，在西部地区，数字经济的回归系数为0.018，且通过10%的显著性检验，说明数字经济对西部地区外贸高质量发展具有积极促进作用。由此看出，数字经济有助于促进各地区外贸高质量发展，并且通过系数对比能够发现，数字经济对外贸高质量发展的促进效果呈现“东部地区＞中部地区＞西部地区”的区域异质性特征。事实上，东部地区经济社会发展较快，各类资源在该地区高度聚集，良好的经济环境促使数字经济迅速发展，而高水平的数字经济进一步激发了外贸企业的技术创新，使外贸产品质量不断提升，促进地区外贸高质量发展。而中西部地区受多个方面因素的制约，数字经济发展比较缓慢，其对外贸高质量发展的作用效果相对东部地区较弱。总之，应高度重视数字经济发挥的重要作用，借助数字经济的发展推动外贸高质量发展。

表4 线性影响的回归结果

此外，经济发展水平（lnPgdp）能够显著促进外贸高质量发展，这和多数学者的研究结论相符。经济发展越好的地区，人们对生活水平与质量的要求就越高，驱使企业生产高技术含量、高质量的产品，进而促进外贸质量的提升。外商直接投资（Fdi）的影响效果并不显著，这可能是因为吸引外资会导致管理、研发失去自主性，对核心技术攻克动力不足，一定程度上阻碍了外贸高质量发展。政府干预程度（Gov）对东部地区外贸高质量发展的影响显著为正，但对整体层面、中部和西部地区的影响并不显著。这也说明恰当的政府干预能够促进外贸高质量发展，然而政府干预也有可能会破坏市场规律，对某些地区的外贸高质量发展产生不利影响。人力资本（lnHuman）对整体层面、东部和西部地区外贸高质量发展的影响显著为负，对中部地区的影响不显著，反映出我国劳动力优势已经不明显，人力资本缺乏，人口红利正逐渐消失，人力资本对外贸高质量发展的作用效果减弱。金融支持（Fin）对整体层面以及西部地区的外贸高质量发展有显著正向影响，对东部地区的影响显著为负，对中部地区的影响则不显著。

3.2 作用机制检验

在对线性影响效果进行实证分析之后，本文展开中介效应检验以探究数字经济推动外贸高质量发展的作用渠道，回归结果见表5。

表5 整体层面的中介效应检验结果

表5列（1）是不包含中介变量的基准回归结果，列（2）和列（3）是分别以技术创新和产业升级作为被解释变量的回归结果，可以看出数字经济对技术创新和产业升级的影响显著为正。列（4）和列（5）报告了核心解释变量和中介变量对外贸高质量发展的影响效果，可以看出，技术创新和产业升级的回归系数显著为正，二者的系数分别为0.044和0.065，表明加快技术创新和产业升级对外贸高质量发展具有明显的促进作用。值得注意的是，与列（1）的估计结果相比，在分别加入中介变量技术创新和产业升级之后，数字经济的估计系数有所减小，说明技术创新和产业升级是数字经济影响外贸高质量发展的两个可能渠道。另外，由中介效应的计算方法可知，技术创新的中介效应为0.054（1.226×0.044），产业升级的中介效应为0.047（0.723×0.065），即数字经济发展水平每提高10%，通过技术创新和产业升级路径能够使外贸高质量发展水平分别提高0.54%和0.47%。为确保结果的稳健性，进行Sobel 检验，结果同样说明技术创新和产业升级起到中介变量的作用。至此，假设2得到验证。

另外，作用机制的区域异质性检验结果如下页表6所示。从表6 列（1）至列（4）可以看出，对东部地区而言，技术创新和产业升级是数字经济影响该地区外贸高质量发展的有效途径，其中，技术创新的中介效应为0.014（1.298×0.011），产业升级的中介效应为0.019（0.635×0.030）。从列（5）至列（8）可以看出，中部地区技术创新和产业升级的中介效应是存在的，技术创新的中介效应为0.013（0.754×0.017），产业升级的中介效应为0.010（0.294×0.035）。从列（9）至列（12）可以看出，西部地区技术创新的中介效应是存在的，其中介效应为0.005（0.905×0.006），说明数字经济能通过技术创新推动西部地区外贸高质量发展；而西部地区产业升级的中介效应并不显著，从列（12）可以看出，产业升级未通过显著性检验和Sobel 检验，可以得出产业升级是数字经济影响西部地区外贸高质量发展的可能路径，但该中介变量的中介效应较弱且不显著。

表6 各地区中介效应检验结果

3.3 稳健性检验

为保证实证结果的稳健性，本文采用以下两种方法进行检验：一是进行样本缩尾处理。为了避免异常值的存在影响研究结论的准确性，对数字经济和外贸高质量发展进行1%分位上的双边缩尾处理。二是替换解释变量。采用主成分分析法对核心解释变量数字经济进行重新测算以替换原来的指标数据。表7的回归结果显示，数字经济的回归系数均显著为正，数字经济对外贸高质量发展具有显著的促进作用，因此回归结果较为稳健。

表7 稳健性检验结果

4 进一步分析

为进一步探究数字经济对外贸高质量发展的非线性影响以及基础设施建设和固定资产投资的约束性，本文运用面板门槛模型展开实证检验。首先进行门槛存在性检验，以确定模型的具体形式，结果见表8。

表8 门槛模型的回归结果

从表8 可以得出，以数字经济为门槛变量时，模型显著通过单一门槛和双重门槛检验，而三重门槛检验结果不显著，说明数字经济对外贸高质量发展的影响存在明显的双重门槛效应，两个门槛值分别为0.069和0.430。据此可将数字经济发展水平分为低水平（Dig≤0.069）、中等水平（0.069＜Dig≤0.430）和高水平（Dig＞0.430）。而基础设施建设和固定资产投资仅通过单一门槛检验，未通过双重门槛和三重门槛检验，基础设施建设的门槛值为23.047，固定资产投资的门槛值为0.235。

结合门槛存在性检验结果构建相应的计量模型，估计结果见表9。表9列（1）是以数字经济为门槛变量的回归结果，由此可以得出，当数字经济处于不同发展阶段时，其回归系数均显著为正，说明数字经济对外贸高质量发展有明显的促进作用，但不同发展阶段的作用效果是不同的。总体来看，数字经济的回归系数从0.044增大至0.161，而后减小至0.152，表明随着数字经济的不断发展，其正向影响先逐渐扩大，并且当数字经济处于中等水平（0.069＜Dig≤0.430）时，其对外贸高质量发展的促进效果达到最优，当数字经济达到高水平（Dig＞0.430）时，其促进效果将略微减小，假设3得到验证。与此同时，表9还报告了在基础设施建设和固定资产投资的约束下，数字经济影响外贸高质量发展的非线性特征。从列（2）可以看出，随着地区基础设施建设的不断完善，数字经济的回归系数由0.105增加到0.129，表明当门槛变量为基础设施建设时，数字经济对外贸高质量发展的正向作用力是持续扩大的。从列（3）可以看出，随着固定资产投资的不断增加，数字经济的回归系数由0.047 增加到0.099，表明当门槛变量为固定资产投资时，数字经济对外贸高质量发展的作用效果同样在增强。至此，验证了假设4是成立的。