RCEP成员国数字经济发展对中国出口贸易效率的影响

胡艳丽 郭琛 陈军

摘要：随着数字经济的蓬勃发展，“数字丝绸之路”成为“一带一路”高质量发展的重要引擎。“一带一路”倡议与《区域全面经济伙伴关系协定》（RCEP）在覆盖区域上具有部分重叠性，可通过重叠国的外溢作用，吸引更多国家参与“一带一路”建设，从而在亚洲地区形成RCEP和“一带一路”双轮驱动的经济合作发展新格局。基于2010—2020年中国对RCEP成员国出口贸易面板数据，利用随机前沿引力模型可以厘清数字经济发展对中国出口RCEP成员国贸易效率的影响。研究表明：RCEP成员国数字经济发展水平呈现两极化态势，RCEP成员国的数字经济发展能显著提升中国对其出口贸易效率。相较于数字基础设施的完善和数字产业国际竞争力的提升，数字经济的创新性发展对中国出口贸易效率提升的拉动作用更强。中国对RCEP成员国出口效率最高的是东盟。因此，要重点关注数字经济的创新发展，加速数字经济与传统产业融合发展；采取不同的合作对接策略；重视参与中等收入国家的数字基础设施建设。

关键词：数字经济；出口贸易效率；RCEP；经贸合作

基金项目：新疆大学国家安全研究省部共建协同创新中心项目“数字安全视角下西北边疆消除数字鸿沟实现数字普惠研究”（22GAZXB02）；国家社会科学基金项目“新阶段下中巴经济走廊经济特区建设及中资企业参与策略研究”（20XGJ009）

中图分类号：F49文献标识码：A文章编号：1003-854X（2024）05-0028-10

一、引言与相关文献综述

数字经济的强渗透性特征影响着贸易发展的各个方面，各国都在积极发展数字经济。我国作为数字经济大国，早在2017年就提出“数字丝绸之路”。“数字丝绸之路”的建设在加大区域市场开放力度、优化区域产业布局和助力“一带一路”高质量发展等方面发挥了积极的作用。数字经济能够通过交互式的数字平台和数字信息技术，打破传统贸易模式下的时空限制，降低了信息的非对称性，生产商能够更快速地了解到市场需求的变化，从而有针对性地设计满足大众消费者的出口产品，从而提高出口产品质量，提升出口贸易效率。

《区域全面经济伙伴关系协定》（RCEP）作为目前全球经贸规模和发展潜力最大的自贸协定，于2022年1月1日正式生效。当前，“一带一路”倡议的规则和制度“软联通”尚未跟上基础设施建设“硬联通”的步伐，因而RCEP的签订与落实为“一带一路”沿线国家和地区之间的国际规则协调树立了典范，有力地支持和维护了“一带一路”沿线多边经贸体制。RCEP实施后不断发挥其制度性安排优势，助推成员国之间深化合作，促使更多国家、企业参与到“一带一路”建设中来。据商务部数据，2022年，我国与RCEP其他成员国进出口总额12.95万亿元人民币，同比增长7.5%，占我国外贸进出口总额的30.8%。2023年第一季度，我国对RCEP其他成员国合计进出口3.08万亿元，同比增长7.3%，占同期我国外贸总值的31.2%，比重较去年同期提升0.8個百分点。其中，出口1.65万亿元，增长20.2%；进口1.43万亿元，下降4.5%。因此，将RCEP成员国作为样本，研究数字经济对我国出口贸易效率的影响，继而发挥RCEP成员国的贸易创造和贸易外溢效应，使得更多的“一带一路”沿线国家和地区受益，提高经济一体化水平，这对发展我国与“一带一路”沿线国家的数字贸易有一定参考价值。

在贸易效率的测算方法上，学者们主要采用传统引力模型和随机前沿引力模型。Nilsson利用传统引力模型预测欧盟国家和塞浦路斯的贸易效率及潜力（1）。Demir等运用随机前沿引力模型检验14个亚洲国家的双边机械和运输设备贸易效率（2）。王睿和张爱瑜使用随机前沿引力模型测算中国和东盟国家的贸易效率（3）。在贸易效率的影响因素中，郭连成和左云认为国内生产总值、人口规模、距离、经济自由度、政治稳定度和关税水平都在不同程度上影响中国与欧亚经济联盟国家的贸易效率（4）。高志刚和田丰将中国和巴基斯坦的贸易便利化水平作为影响其贸易效率的核心解释变量（5）。Doanh等研究制度、文化距离以及贸易壁垒对东盟贸易效率的影响（6）。冯乾彬等认为中欧班列的开通会提升中国与沿线国家的贸易效率（7）。曹芳芳等将贸易制度安排作为影响贸易效率的核心解释变量（8）。范鑫将数字经济的发展纳入影响贸易效率的核心解释变量（9）。

数字经济以其自身优势在降低贸易成本、提升贸易效率方面发挥了不可或缺的作用。Bunje 等认为数字经济是影响非洲经济体国际贸易的直接因素（10）。李亚波和崔洁以中国31个省为研究样本，实证分析其数字经济发展水平对中国出口质量影响（11）。姚战琪研究我国数字经济的发展和制造业出口竞争力的关系（12）。包振山等选取中国30个省市对其进行数字经济的测度，发现数字经济的发展能显著促进对外贸易高质量发展（13）。林峰和林淑佳认为“互联网+”促进了中国城市对外贸易发展（14）。

现有文献为本文研究提供重要参考，但仍存在以下不足：一是现有研究集中在数字经济对出口质量、出口竞争关系、贸易高质量发展的影响，研究数字经济如何影响贸易效率的相关文献较少；二是以往文献大多研究中国的数字经济发展如何影响对外贸易，关于进口国的数字经济发展如何影响中国贸易效率的研究较少。

本文可能的边际贡献在于：一是以进口国数字经济发展为视角，探究进口国数字经济发展对中国出口贸易效率的促进效应，继而再从数字经济发展的三个不同维度探究其影响程度，有助于为中国提升出口贸易效率提供更为具体的政策建议。二是以RCEP成员国为研究对象，建立数字经济发展水平指标体系，有助于探究RCEP不同成员国数字经济发展特征，制定不同的对接策略，促进区域协同发展。

二、理论分析和研究假设

（一）数字基础设施的完善降低了贸易成本

以5G网络、大数据中心、光纤宽带为代表的新型数字基础设施的建设为市场交易主体提供了更多的交易信息，能够减少贸易双方的信息不对称，降低贸易双方的信息搜寻成本。智能翻译的应用，降低了贸易双方的沟通成本（15）。随着信息通讯技术（ICT）的高速发展，信息传送更加快速便捷。贸易伙伴国完善数字基础设施建设，互联网、物联网、电子商务等交易平台更加紧密地连接生产、分配、交换和消费各个环节。我国可通过电子交易平台实施订单式生产，精准确定销售数量，根据所签订的合约与订单对商品价格与产量做到及时调整。订单式生产可解决产品积压等问题，缩短交易周期，提升我国对贸易伙伴国的出口效率。传统的跨境贸易出口环节多、时间长、成本高，而跨境电子支付平台直接面向消费者，极大地缩减了企业的交易成本，提升市场交易效率（16）。跨境物流业借助物联网和物流信息数据分析平台对贸易产品进行实时跟踪，实时了解贸易产品物流状态。“互联网+物流业”能够使供应商灵活便捷地了解各国海关政策、合理规划货物的运输路线，实施智能化发货管理，进一步提高物流效率。基于以上分析，本文提出假设1。

H1：贸易对象国数字基础设施的完善能降低交易成本，提升我国出口贸易效率。

（二）数字经济的创新发展能够刺激消费需求，提升出口产品质量

由于数字技术的快速发展，更多的商品交易平台应运而生，消费者对于商品的购买不再局限于本国国内市场。信息技术与智慧物流的蓬勃发展，使得消费者能够更加快速地从国际市场获得所需商品。在以往的传统国际贸易中，如果一些实力较强的贸易中介处于垄断地位，会影响生产商拓展海外市场，致使商品成本较高，损害生产商和消费者的利益。数字技术的广泛应用为生产商和消费者提供直接交流的桥梁，物美价廉的商品会刺激消费者的需求。消费者在线上快速了解商品信息，线下跨境物流直接将商品运输到消费者手中，进一步降低了商品在流转过程中的成本，加速商品流转，提升国际贸易效率。

以数字技术为支撑的市场交易平台能够打通贸易双方信息渠道，迅速传递贸易对象国的多元化消费需求，倒逼我国企业调整内部生产结构，生产出满足贸易对象国需求的高质量产品（17）。这种内在驱动力同时也倒逼我国出口企业积极提升自身创新能力，使其产品种类趋于多样化，进一步扩大贸易出口市场，提升出口贸易效率（18）。基于以上分析，本文提出假设2。

H2：数字经济的创新性发展刺激消费需求，提升出口产品质量，加速商品流转，提升出口贸易效率。

（三）“数字+产业”助推产业结构优化升级

贸易对象国的数字经济与传统产业相融合，促使其国内产业结构优化升级。产业结构的改变会在一定程度上增加相关商品和服务贸易的进口需求。贸易对象国为了避免研发结果的不确定性与高额的研发投入，会直接从国外引进现有的技术，这为我国出口贸易提供了机会。数字信息技术有利于贸易对象国匹配到更为合适的供应者，加速贸易对象国服务外包进程。数字经济对传统贸易产业链的变革主要体现在：在生产端，通过数字技术在交易前中后所形成的数字化集成加快了对智慧工厂建设的升级改造。利用数字平台对生产端的产品实现追溯与监管、对产品价格实现全方位监测，增强生产端应对市场变化的能力。在交易端，通过对市场交易信息数字化处理，使得产品的价格和质量等方面的信息更加透明，供需双方信息畅通，提升贸易产业链上下游供需匹配效率。在供应链端，借助跨境电商贸易平台实时呈现产品物流配送运营质量和效率的信息，提升物流主体的协同水平。数字化的发展有利于整个服务贸易产业链的优化升级，数字通信技术加强服务及货物贸易产业链中下游的互联互通，在降低贸易成本的同时提升出口贸易效率（19）。基于以上分析，本文提出假设3。

H3：数字经济与传统产业相融合，增强贸易产业链的互联互通水平，提升我国出口贸易效率。

三、测度数字经济发展水平的指标及RCEP成员国的水平测算

（一）指标选取

国内外学者对于数字经济发展水平测度未形成统一的意见，国际上较为流行的指标分别是欧盟分布的DESI、《全球信息技术报告》发布的网络就绪指数（NRI）、国际电信联盟ICT发展指数。Miroslaw Moroz采用NRI和DESI两个指标测度数字经济的发展（20）。国内学者也开展了关于数字经济量化分析的研究，如张伯超和沈开艳选用16个指标测算数字经济发展就绪度（21）；辛金国等主要采用产业数字化投入、电子商务和质量效益、数字网络普及和创新能力来构建数字经济发展指标体系（22）；王海梅采用互联网普及率来测度数字经济规模（23）；韩振国和饶玉凤借鉴国际电信联盟ICT发展指数，从数字经济的应用水平、应用环境以及基础设施水平三个维度构建数字经济发展指标体系（24）。本文以G20对数字经济的定义为基础，综合马慧敏和贾丽萍的研究成果（25），选取数字基础设施建设、数字创新发展与数字产业国际竞争力3个一级指标以及11个二级指标，最终呈现的指标体系如表1所示。由于老挝和缅甸大部分数据缺失，因而本文仅研究2010—2020年RCEP其他13个成员国的数字经济发展水平。

表 1 测度数字经济发展水平的指标体系

一级指标 二级指标 数据来源 指标属性

数字基础设施建设（A） 固定宽带普及率（每百人）（A1） 国际电信联盟 正

固定电话普及率（每百人）（A2） 正

移动电话普及率（A3） 正

互联网使用率（A4） 正

安全互联网服务器（每百 万人）（A5） 正

数字创新发展（B） 科技期刊量（B1） 世界银行数据库 正

居民申请专利（B2） 正

高等教育入学率（B3） 正

數字产业国际竞争力（C） ICT产品出口占比（C1） 世界银行数据库 正

ICT服务出口占比（C2） 正

高新技术产品出口（C3） 正

（二）RCEP成员国数字经济发展水平的指标权重确定及结果分析

对于数字经济发展水平各级指标权重确定的方法大致有三种：主成分分析法、熵值法和层次分析法。借鉴王芳和董战峰的研究，利用熵值法测算RCEP成员国2010—2020年的数字经济发展水平（26），具体测算过程如下：

第一步：为消除11个二级指标不同取值范围所带来的量纲问题，先对所有数据采用极差标准化法进行标准化处理，如公式（1）所示：

（1）

其中， Xijt'表示第t年i国j指标标准化处理后的数据。Xijt表示第t年i国j指标的原始数据， max{Xjt}和min{Xjt}表示第t年所有统计国家j指标的最大值和最小值。

第二步：在对某些指标进行标准化处理之后会出现计算值较小的情况，为消除其对计算结果产生的偏差，需要对标准化处理后的数据进行平移处理。 H为指标平移的幅度，本文选取0.0001。

（2）

第三步：对所有数据进行归一化处理：

（3）

第四步：测算第j个指标的熵值：

（4）

第五步：第j个指标的差异系数

gj=1-ej （5）

最后，第j个指标的权重为：

（6）

将标准化后的数据与权重相乘得出最终指标得分

（7）

根据熵值法确定各二级指标的权重，最终RCEP成员国数字经济发展水平指标得分结果如表2所示。

图 1 RCEP排名前六国家的数字经济发展水平

数据来源：根据前文测算结果整理而得。

根据RCEP成员国数字经济发展水平的最终得分，从时间序列分析，相较于高收入国家，中等收入国家的数字经济发展水平在统计年份均呈上升趋势。由图1可知，中国和新加坡在2016年之后其数字经济发展水平呈上升趋势，澳大利亚、新西兰在2015—2016年其数字经济发展水平降低。由于2015—2016年间世界经济增长乏力，全球贸易出现负增长，阻碍了各国的数字经济发展。从国别角度分析，RCEP成员国的数字经济发展水平呈现两极化态势，中国的数字经济发展水平位居榜首。近年来，我国数字经济规模不断扩大。相较于其他国家，中国的居民申请专利和发表的科技期刊数量都较多。在数字经济的三个不同维度，中国的数字产业国际竞争力优势较强。除中国外的其他RCEP成员国主要分为两大梯队，第一梯队为新加坡、韩国、澳大利亚、日本、新西兰和马来西亚，由于这些国家完善的数字基础设施和对数字创新要素的不断投入使得其数字经济蓬勃发展。第二梯队为菲律宾、越南、泰国、文莱、印度尼西亚和柬埔寨，其数字经济发展程度相对较低，因为这些国家相对较低的经济发展水平制约了其数字创新发展。数字经济发展要求基础设施不断更新换代，其滞后程度也是导致这些国家数字经济发展水平较低的原因。

四、研究设计

（一）变量选取及数据来源

1.被解释变量

本文的被解释变量为EXijt，其中i表示中国，j表示RCEP其他成员国，EXijt表示中国对RCEP成员国在第t年的出口贸易额，单位为亿美元，数据来源于中国统计年鉴。

2.核心解释变量

本文核心解释变量DELjt表示RCEP成员国在第t年的数字经济发展水平，对于数字经济发展水平的测度采用数字基础设施、数字创新发展和数字产业国际竞争力3个一级指标和11个二级指标通过熵权法测算而得。数字经济的本质是信息的高速传递，在交易过程中，数字平台的涌现降低了信息搜集成本、沟通成本和运输成本，提升中国出口贸易效率，因此预期其与贸易非效率项呈负相关。

3.控制变量

在随机前沿项中，GDPit和GDPjt分别表示第t年中国和RCEP其他成员国的国内生产总产值，数据来源于世界银行。该数值用以衡量国家的经济发展水平，当中国GDP和RCEP成员国GDP较高时，一方面，能为中国出口产品质量的提升提供资金支持；另一方面，RCEP成员国消费的意愿更加强烈，因此预期其与中国出口贸易效率成正比。POPit和POPjt分别表示中国和RCEP成员国人口规模，数据来源于世界银行。人口规模代表一个国家的消费市场和劳动力市场，即代表着一个国家的需求与供给。如果RCEP成员国劳动力充足，生产的产品在满足自给自足的情况下会减少从国外进口产品的数量。如果RCEP成员国国内消费需求旺盛，在有限的供给下，会使其转向国外市场消费，因此POPit和POPjt预期符号不确定。DISijt表示中国和RCEP成员国首都之间的距离，数据来源于CEPII BACI据库。当两国的距离越远，商品运输成本就越高，不利于中国对其出口贸易，因此预期符号为负。LAUij和BORij这两个虚拟变量分别表示中国和RCEP成员国是否有共同语言和共同边界，数据来源于CEPII BACI据库。如果中国和RCEP成员国有共同语言和共同边界，就可降低运输与沟通成本，提升我国出口贸易效率，因此预期符号为正。在贸易非效率项中，APECijt和FATijt这两个虚拟变量分别表示中国和RCEP成员国是否均为APEC的成员、是否均签订自由贸易协定。当这两个虚拟变量取值都为1，有利于降低贸易成本和提升贸易质量，促进贸易便利化发展，因而预期与贸易非效率项呈负相关。TDEPjt为RCEP成员国的贸易开放度，数据来源于世界银行。贸易开放度能够削减关税及贸易壁垒，提高本国与外国商品、资源的自由流动性，因而预期与贸易非效率项呈负相关。TARIjt为RCEP成员国的加权平均关税，若RCEP成员国的关税增加，会使得我国对其的出口成本增加，因而预期与贸易非效率项呈正相关。

（二）模型设定

随机前沿分析方法最初被用來测算技术效率，后来学者们将此方法与引力模型相结合，借助随机前沿分析方法来研究复合误差项，可分为由效率因素影响的贸易非效率项和由随机环境因素影响的随机误差项。Battese和Coelli提出判断贸易非效率项是否是时变的标准，其表达式如公式（1 0）。1995年他们又提出将随机前沿模型和非效率模型结合起来的“一步法”，表达式如公式（1 1）。

（8）

（9）

（10）

（11）

公式（8）为随机前沿引力模型，公式（9）是对公式（8）取对数而得。如公式（1 0）所示，区别时不变模型和时变模型的标准是看η是否为0，若为0即为时不变模型，反之为时变模型。Yijt表示i国在t时期对j国的贸易出口额，Xijt表示在一定时间内不易变化的客观自然因素，α是待估算Xijt变量的数值，Vijt是随机误差项，服从正态分布，表示未被纳入引力模型的其他因素， uijt是贸易非效率项，服从截断正态分布，将在一定时间内可以根据人的意志改变的人为因素纳入其中，用Zijt表示影响贸易非效率的主观人为因素，衡量贸易中的阻力。Vijt和uijt是相互独立的。β为待估参数，表示人为因素的影响程度。εijt为随机扰动项。

以随机前沿引力模型为基础，将回归方程设定为公式（1 2）：

（12）

为了估算RCEP成员国数字经济发展水平对出口效率的影响，构建非效率模型如公式（1 3）所示：

（1 3）

为了度量数字经济发展水平的三个一级指标对贸易效率的影响程度，本文将数字基础设施（A）、数字创新发展（B）和数字产业国际竞争力（C）引入随机前沿引力模型，公式如下：

（14）

（15）

（16）

（三）描述性统计结果

本文对RCEP成员国部分年份缺失的数据采用多重插补法补全。在实证过程中，对中国的出口贸易额、中国和RCEP成员国的GDP与中国和RCEP成员国的人口数量取对数，主要变量的描述性统计结果如表3所示。

表 3 主要变量的描述性统计结果

变量 含义 样本量 均值 标准差 最大值 最小值

LnEXijt 出口贸易额 132 14.63 1.46 16.53 10.51

LnGDPit 本国经济规模 132 12.70 1.64 15.65 9.33

LnGDPjt 贸易伙伴国经济规模 132 16.17 0.27 16.50 15.62

LnPOPit 本国人口数量 132 17.10 1.73 19.42 12.89

LnPOPjt 贸易伙伴国人口数量 132 21.04 0.02 21.07 21.01

DISijt 地理距离 132 12.39 0.71 13.89 10.53

LAUij 是否有共同语言 132 0.17 0.37 1.00 0.00

BORij 是否有共同边界 132 0.08 0.28 1.00 0.00

DELjt 数字经济发展水平 132 0.24 0.13 0.58 0.04

APECijt 是否均为APEC成员 132 0.92 0.28 1.00 0.00

FATijt 是否与中国签订自贸协定 132 0.27 0.45 1.00 0.00

TDEPjt 贸易开放度 132 1.07 0.81 3.79 0.28

TARIjt 加权平均关税 132 3.02 2.37 9.77 0.02

五、实证结果分析

（一）模型检验结果

在设定随机前沿引力模型之前，需要通过似然比检验来确定模型选取是否合理。本文分两步进行检验，第一步原假设为不存在贸易非效率项，若LR统计量＞1%临界值，即表明贸易非效率项存在，使用随机前沿引力模型。第二步原假设为非效率项不随时间变化，对比LR统计量与1%临界值的大小，若LR统计量大，那贸易非效率项是时变的。根据表4所呈现的结果，均是LR＞1%临界值，因此最终选取时变随机前沿引力模型。

（二）“一步法”下随机前沿引力模型估计结果

表 5 随机前沿引力模型估计结果

变量 系数 t值

随机前沿项 常数 522.766*** 418.367

GDPit 2.283*** 24.246

GDPjt 0.605*** 25.481

POPit -26.223*** -256.435

POPjt 0.198*** 6.769

DISijt -0.334*** -8.884

BORij 1.027*** 14.994

LAUij 0.816*** 10.006

贸易非效率项 常数 -5.677 -1.251

DELjt -3.761** -2.483

APECijt 6.246 1.460

FATijt -0.388 -1.247

TDEPijt -1.198** -2.145

TARIjt 0.035 0.497

δ 0.769** 2.162

γ 0.981*** 114.610

LR檢验值 73.5385

对数似然值 -26.8609

观测值 132

注：  *、 **、 ***分别表示在10%、 5%、 1%水平上显著。       下表同。

本文采用随机前沿引力模型，对影响中国出口贸易效率的变量进行回归，回归结果如表5所示，LR检验值为73.5385，表明回归结果较好，得出以下结论：第一，γ表示贸易非效率项在随机干扰项中所占的比重，γ为0.981并且通过了显著性检验，其值越接近于1，代表实际贸易值与潜在的最优贸易水平差距越大，而造成这种差距的原因是人为因素导致的贸易阻力。第二，GDPit和GDPjt都在1%水平下通过了显著性检验，系数均为正值，表明中国与RCEP成员国的国内生产总值的增加可以提高中国出口贸易额，但中国GDP系数远大于RCEP成员国GDP的系数，意味着我国国内生产总值提高对中国出口贸易额具有更强的拉动作用。第三，POPit和POPjt均在1%水平下通过了显著性检验，但中国人口总数系数是负的，一个国家的人口代表一个国家的市场规模，国内市场需求越旺盛，大部分产品与服务就会被内部所消化，用于出口的产品与服务将会减少。RCEP成员国人口规模越大，意味着消费群体越大，国内的有限资源与该群体的消费需求不匹配时，更多的消费群体将会在国外市场中寻求所需的商品与服务。第四，DISijt和BORij均在1%水平下通过了显著性检验，DISijt系数为负，表明地理距离越远的两个国家其运输费用就越高，中国对RCEP成员国出口贸易成本就越高，阻碍其发展。BORij的系数为正，相邻的两个国家一般长期保持较为密切的贸易往来关系，在一定程度上能够提升贸易效率。第五，LAUij在1%水平下通过了显著性检验，中国与贸易对象国具有相同的语言，可以促进我国对贸易对象国的出口额。

貿易非效率项中的系数若为负，表示该变量是有效率的，能够增加中国出口贸易额，提升我国出口贸易效率，如系数为正，表示该变量会阻碍我国的出口贸易发展，降低贸易出口效率。贸易非效率项回归结果如下：第一，核心解释变量DELjt在5%的水平下通过了显著性检验，其系数为负，表明RCEP成员国的数字经济发展水平能够减少我国出口贸易效率的损失。数字经济通过电子通信、互联网等不断更新的数字手段打破了传统的地域限制，使世界范围内的贸易信息更加高效地传递，从而降低贸易成本。数字经济也可通过建立高速高效的跨境电子支付平台来加速RCEP区域内商品和金融贸易的交流，促进RCEP成员国的金融科技与贸易合作。数字经济在需求端和供应端之间建立了数字平台，生产商能够更快速地了解到市场需求的变化，从而有针对性地设计出口产品，进一步提高了产品出口质量，提升出口贸易效率。第二，APECij结果并不显著，与预期不符。由于APEC成员国数量较多，各成员国的经济发展水平、社会、制度、文化与历史等方面存在差异，可能的金融风险会阻碍贸易的发展。此外APEC聚焦贸易和投资，与预期不符也可能是贸易和投资所存在的替代性造成的。第三，FATijt 的结果并不显著，但其系数为负，证实签订自贸协定是可以促进贸易效率，但是由于中国与RCEP成员国签订的自贸协定较少，因此FAT的签署在消除贸易壁垒、促进贸易便利化发展等方面的作用尚未充分体现。第四，RCEP成员国的贸易开放度（TDEP）在5%水平下通过了显著性检验，表明贸易对象国对外开放程度的提高能够增加双方的贸易往来，提升贸易效率。第五，RCEP成员国加权平均关税（TARI）对中国出口贸易效率的影响并不显著。

（三）数字经济不同维度的随机前沿引力模型回归结果

表 6 分级指标回归结果

变量 模型1 模型2 模型3

贸易非效率项 Ajt -3.300**

（-2.253） — —

Bjt — -7.698*

（-1.652） —

Cjt — — -5.887

（-1.373）

APECijt 5.879*

1.757 6.156

1.382 5.423*

1.904

FATijt -0.428

（-1.343） -0.651**

（-1.720） -0.561**

（-1.970）

TDEPijt -1.082**

（-2.448） -1.310*

（-1.822） -0.772***

（-3.485）

TARIjt 0.001

0.007 0.032

0.457 -0.024

（-0.334）

常数 -5.66

（-1.518） -6.015

（-1.207） -4.958*

（-1.706）

为了进一步分析数字经济发展水平的三个一级指标对出口贸易效率的影响程度，本文将数字基础设施（A）、数字创新发展（B）和数字产业国际竞争力（C）分别引入随机前沿引力模型，如公式（1 4）、公式（1 5）和公式（1 6）所示，分别用模型1、模型2和模型3表示，回归结果如表6所示。

模型1中，数字基础设施（A）在5%的水平下通过了显著性检验。数字经济的本质是数字信息的高效传输，数字基础设施的不断完善可以降低企业的沟通成本和搜寻成本，加速交易双方市场信息的传递，提升我国出口贸易效率。假设1得到验证。

模型2中，数字创新发展（B）在10%的水平下通过了显著性检验且系数为负，表明数字经济的创新发展能够降低贸易成本和提升出口贸易效率，是贸易发展的新引擎。数字经济的创新发展有利于传统贸易的变革，为贸易发展提供新动力，逐步释放贸易发展潜力。因此要提升中国对RCEP成员国的出口贸易效率，首要任务是提升RCEP成员国的数字创新发展水平。假设2得到验证。

模型3中，数字产业国际竞争力（C）没有通过显著性检验，系数为负，表明RCEP数字产业国际竞争力的提升可以促进中国贸易出口效率，但由于RCEP成员国多处于产业价值链的中下游位置，其自身数字产业国际竞争力不强。比较模型1和模型2，发现数字创新发展（B）的系数大于数字基础设施建设（A）的系数，表明数字经济的创新发展对我国出口贸易效率的拉动作用更强。

（四）稳健性检验

表 7 分组及替代变量检验结果

变量 2010—

2017年 2012—

2019年 2017—

2020年 替换变量

贸易非效率项 DELjt -2.041**

（-2.153） -5.758**

（-2.179） -14.071**

（-2.517） -1.568*

（-1.882）

APECijt 2.142***

3.081 2.267*

1.781 1.007

1.087 6.148

（1.630）

FATijt -0.346***

（-4.517） 0.480

-1.206 0.198

-0.282 -0.413

（-1.274）

TDEPijt -0.628***

-4.632 -0.995**

（-2.751） -0.541

（-1.594） -1.033**

（-2.355）

TARIjt 0.055

-0.778 -0.425**

（-1.990） -0.669**

（-2.527） 0.016

（0.218）

常数 -1.579**

（-2.090） -0.574

（-0.535） 1.681

1.321 -5.692

（-1.413）

为了检验不同时间区间的RCEP成员国数字经济发展对中国出口贸易效率的稳健性，本文将统计年份分为3组分别进行回归，分别是2010—2017年、2012—2019年和2017—2020年。确定数字经济发展水平的权重有不同方法，本文使用主成分分析法对数字经济发展水平重新进行测度，检验其结果是否具有稳健性。从表7的回归结果来看，在不同的统计年份中替换变量之后，RCEP成员国数字经济发展水平对中国出口贸易效率的影响结果仍具有稳健性。

（五）异质性检验

表 8 异质性检验结果

贸易非效率项 高收入国家 中等收入国家

系数 t值 系数 t值

DELjt -4.074 -1.547 -10.271*** -4.838

APECijt 1.301 1.106 1.297** 1.962

FATijt -3.221** -1.810 -1.257 -1.563

TDEPijt -0.349 -1.188 2.308*** 5.018

TARIjt 0.249* 1.836 -0.339*** -2.992

常数 -1.161 -0.876 -3.162*** -3.324

为了研究不同收入水平的RCEP成员国的数字经济发展水平对中国出口贸易效率的影响程度，根据世界银行关于收入水平的分类标准，将RCEP成员国分为高收入国家和中等收入国家。

由表8可知，RCEP成员国中高收入国家和中等收入国家的数字经济发展都促进了中国服务贸易出口效率。中等收入国家的回归结果显著，而高收入国家的回归结果不显著。这是由于高收入国家主要向中国进口机电产品和零部件，当RCEP成员国数字经济发展较好时，可以自给自足。如果中等收入国家数字经济发展较好，可减少贸易双方信息搜集成本、沟通成本，产品价格较低，可以刺激中等收入国家的消费需求，促进中国对RCEP成员国的出口贸易效率。

六、中国对RCEP成员国出口的贸易效率评价

图 2 中国对RCEP成员国出口贸易效率的平均值

数据来源：根据Frontier4.1软件输出结果整理所得。

本文使用随机前沿引力模型的另一重要目的是测算中国对RCEP成员国在统计年份的出口贸易效率。图2所呈现的是中国对RCEP成员国出口贸易效率的平均值。不难发现，中国对新加坡、柬埔寨、泰国和澳大利亚出口贸易效率最高，对印度尼西亚和新西兰的出口贸易效率最低。

由于高收入国家经济发展水平较高，国内市场规模较大，有足够实力进口我国的产品与服务。中国对泰国的出口贸易效率水平较高，而对马来西亚的出口贸易效率较低，这是由于泰国实行自由经济政策，属于外向型经济，高度依赖中、美、日等外部市场。越南与中国相邻，运输成本较低，贸易往来较密切，因而中国对其出口贸易效率也较高。

图 3 中国对RCEP成员国出口贸易效率

从图3可以看出，中国对东盟八国的出口贸易效率在2010—2020年最高，对东亚两国的出口贸易效率次之，对大洋洲两国的出口贸易效率最低，甚至低于中国对RCEP成员国的平均出口贸易效率。从时间序列分析，中国对东亚两国的出口贸易效率在2010—2020年呈现较大的波动，而对东盟八国的出口贸易效率波动范围较小，且一直处于一个较高的水平。由于中国与东盟各国签订了自由贸易协定，降低了交易和流通等方面的成本，简化了贸易手续和提升了贸易便利化和自由化水平，从而推动了贸易的发展和效率的提升。2016年中国对RCEP成员国的出口贸易效率降低，是因为2016年国际贸易持续低迷，经济大环境不佳。

七、研究结论与政策建议

本文通过构建数字经济发展水平指标体系，将其变量纳入贸易效率的影响因素中，分析RCEP成员国的数字经济水平对我国出口贸易效率的影响程度，具体结论如下：

第一，RCEP成员国的数字经济发展水平呈现两极化态势，提升RCEP成员国的数字经济发展水平能够有效地促进我国对RCEP成员国出口贸易效率的提升。

第二，数字基础设施的完善和数字经济的创新性发展均能提升我国出口贸易效率，而数字经济的创新发展对我国出口贸易效率的拉动作用更强。

第三，在中国对RCEP成员国出口效率的分析中，中国对东盟国家的出口贸易效率最高，高于RCEP成员国的平均出口贸易效率。

基于上述结论，本文提出以下政策建议：

第一，重点关注数字经济的创新发展，加速推进数字经济与传统产业融合发展。数字基础设施建设和数字经济创新发展对中国出口贸易效率均有显著的促进作用，但数字经济的创新发展对中国出口贸易效率的拉动作用更强。中国应积极引导数字经济与传统产业的融合，加速产业结构优化升级，促进传统产业迈向价值链中高端。要积极引导RCEP区域产业链的重塑，推进中国企业创新性发展，积极鼓励企业参与区域产业链分工。

第二，重视中等收入国家的数字基础设施建设。中等收入国家的数字基础设施较为薄弱，但其数字基础设施建设提升空间较大。数字经济发展水平排名靠后的是越南、印度尼西亞和柬埔寨，应重点关注对这些国家的数字技术帮扶和资金帮扶，加强与其互联互通。

第三，采取不同的合作对接策略。韩国、日本和越南在中国对RCEP伙伴国出口贸易潜力中位于前三，我国应积极开展与其经贸合作。要发挥好RCEP这一最大自由贸易区的外溢作用，吸引更多的国家参与共建“一带一路”。要从局部和重点区域抓起，促进RCEP与“一带一路”高质量协同发展，加大我国对外开放力度，提升我国的出口贸易效率。

注释：

（1） L. Nilsson， Trade Integration and the EU Economic Membership Criteria， European Journal of Political Economy 2000， 16（4）， pp.807-827.

（2） M. A. Demir， M. Bilik， U. Utkulu， The Impact of Competitiveness on Trade Efficiency： The Asian Experience by Using the Stochastic Frontier Gravity Model， Eurasian Journal of Economics and Finance， 2017， 5（4）， pp.1-15.

（3） 王睿、张爱瑜：《中国与东盟贸易效率国别比较与竞争优势研究》，《中国软科学》2022年第8期。

（4） 郭连成、左云：《中国与欧亚经济联盟国家的贸易效率及潜力研究——基于随机前沿引力模型的分析》，《经济问题探索》2021年第3期。

（5） 高志刚、田丰：《中巴经济走廊背景下贸易便利化水平对中巴出口贸易效率影响研究》，《南亚研究》2019年第2期。

（6） N. K. Doanh， L. T. Truong， Y. Heo， Impact of Institutional and Cultural Distances on ASEANs Trade Efficiency， Journal of Economic Studies， 2020， 49（1）， pp.77-94.

（7） 馮乾彬、张沁雪、廖宇新：《中欧班列对中国与沿线国家双边贸易效率及潜力的影响研究》，《工业技术经济》2022年第7期。

（8） 曹芳芳、张静、李先德：《贸易制度安排对中国农产品出口“一带一路”沿线国家贸易效率的影响——基于时变随机前沿引力模型的实证分析》，《中国流通经济》2022年第4期。

（9） 范鑫：《数字经济发展、国际贸易效率与贸易不确定性》，《财贸经济》2020年第8期。

（10） M. Y. Bunje， S. Abendin， Y. Wang. The Multidimen-sional Effect of Financial Development on Trade in Africa： The Role of the Digital Economy， Telecommunications Policy， 2022， 46（10）， p.102444.

（11） 李亚波、崔洁：《数字经济的出口质量效应研究》，《世界经济研究》2022年第3期。

（12） 姚战琪：《数字经济对我国制造业出口竞争力的影响及其门槛效应》，《改革》2022年第2期。

（13） 包振山、韩剑、翁梅、陶思宇：《数字经济如何促进对外贸易高质量发展》，《国际经贸探索》2023年第2期。

（14） 林峰、林淑佳：《“互联网+”促进了中国城市对外贸易发展吗——来自290个地级市的经验证据》，《国际商务（对外经济贸易大学学报）》2022年第2期。

（15） 孙浦阳、张靖佳、姜小雨：《电子商务、搜寻成本与消费价格变化》，《经济研究》2017年第7期。

（16） 鞠雪楠、赵宣凯、孙宝文：《跨境电商平台克服了哪些贸易成本？——来自“敦煌网”数据的经验证据》，《经济研究》2020年第2期。

（17） 沈国兵、袁征宇：《互联网化、创新保护与中国企业出口产品质量提升》，《世界经济》2020年第11期。

（18） 杜明威、耿景珠、刘文革：《企业数字化转型与中国出口产品质量升级：来自上市公司的微观证据》，《国际贸易问题》2022年第6期。

（19） 洪俊杰、蒋慕超、张宸妍：《数字化转型、创新与企业出口质量提升》，《国际贸易问题》2022年第3期。

（20） M. Moroz， The Level of Development of the Digital Economy in Poland and Selected European Countries： A Comparative Analysis， Foundations of Management 2017， 9（1）， pp.175-190.

（21） 张伯超、沈开艳：《“一带一路”沿线国家数字经济发展就绪度定量评估与特征分析》，《上海经济研究》2018年第1期。

（22） 辛金国、姬小燕、张诚跃：《浙江省数字经济发展综合评价研究》，《统计科学与实践》2019年第7期。

（23） 王海梅：《数字经济发展水平对进出口贸易和贸易效率的影响——基于江苏与RCEP协议国的数据分析》，《现代管理科学》2022年第3期。

（24） 韩振国、饶钰凤：《数字经济发展水平对中国对外贸易效率的影响研究》，《价格月刊》2023年第4期。

（25） 马慧敏、贾丽平：《“数字丝绸之路”背景下数字经济合作对策研究——以东南亚国家为例》，《国际经济合作》2022年第4期。

（26） 王芳、董战峰：《数字经济对我国碳排放的影响——基于省级面板数据的实证检验》，《改革》2023年第3期。

作者简介：胡艳丽，新疆大学政治与公共管理学院副教授，新疆乌鲁木齐，830046；郭琛，通讯作者，新疆师范大学商学院，新疆乌鲁木齐，830017；陈军，新疆师范大学商学院副教授，新疆乌鲁木齐，830017。

（责任编辑 李灯强）