數字貿易賦能制造業出口產品升級
——基于技術復雜度視角的研究

韓民春 張 霄

（華中科技大學經濟學院，武漢 430074）

引 言

2022年黨的二十大報告指出：“要推動貨物貿易優化升級，創新服務貿易發展機制，發展數字貿易，加快建設貿易強國。”近年來，數字技術正加速向國際經貿領域滲透，數字貿易發展勢頭強勁，推動經濟全球化不斷向前。數字貿易以信息網絡為載體，借助數字技術完成傳統實物、數字化信息與數字產品和服務的有效交換，是傳統貿易在數字經濟時代下的延伸和延續[1]。尤其是2020年初以來，新冠肺炎疫情在全球肆虐，中國數字貿易逆勢增長，呈現出強大韌性，貿易方式、貿易對象和貿易格局發生深刻變革。截至2020年底，全球數字貿易占全球服務貿易出口的比重達到63.55%，數字貿易在全球服務貿易中的主導地位正逐步突顯。

出口產品升級一般指企業通過提高其出口產品的生產效率和技術含量，搶占出口競爭優勢[2]。出口技術復雜度是出口產品生產效率和技術含量的綜合體現。長期以來，中國依靠勞動力優勢促進了制造業崛起。而當前，由于受到部分發達國家的圍堵和人口紅利消失等問題，制造業出口貿易逐漸由高速增長 “換擋”到中高速增長，面臨著低端勞動密集型產品出口增長模式難以為繼、對國外先進中間品進口依賴度高以及技術密集型產業發展動力不足等諸多挑戰[3，4]。在此背景下，2015年我國發布 《中國制造2025》，將建設 “制造強國”作為戰略目標提出，加快轉型升級、創新發展、提質增效，促進我國制造業向更高水平邁進。

隨著數字貿易的蓬勃發展，越來越多的服務要素可以參與到制造業全球貿易和全球生產分工，降低了傳統貿易成本，從而可能成為未來制造業全球產業鏈和價值鏈發展的新動能和驅動因素。那么，中國能否通過發展數字貿易這一新型貿易模式促進制造業出口產品升級，打破制造業 “低端鎖定”困境，進而促進制造業高質量發展呢？如果能，其產生影響的作用機制是什么？

綜合目前相關文獻來看，數字貿易與制造業出口升級的相關研究較為稀缺，對數字貿易的研究大多集中在數字貿易內涵、規則以及數字貿易壁壘等方面[5-7]，較少通過理論和實證方法進行數字貿易對經濟、產業等的影響研究。部分學者研究了數字技術和數字化服務貿易對制造業的影響，并認為數字技術可以通過降低貿易成本、加強技術創新、轉變消費結構和加速產業融合等方面提升制造業出口技術復雜度[8，9]。其使用互聯網技術和大數據應用能夠降低制造業企業的信息數據獲取、物流配送和售后服務成本，還能夠提高企業在研發、生產和運營過程中的效率[10，11]，從而實現企業部門的有效管理。

本文基于技術復雜度視角，使用2011～2020年度數據進行實證分析，研究數字貿易對制造業出口產品升級的影響，并進行區域和行業異質性分析。同時，本文引入服務貿易相關指標，從互聯網環境、數字產業融合、數字創新和貿易潛力4個維度構建數字貿易綜合評價指標體系，并從貿易成本、技術創新和金融服務效率3條路徑研究數字貿易對制造業出口技術復雜度的作用機制，為新時代促進數字貿易發展，推動我國制造業升級提供新思考。

1 理論機制與研究假設

1.1 數字貿易影響制造業出口技術復雜度的直接效應

數字貿易打造了一個涵蓋消費者、生產者和市場的新型平臺。從消費端上看，數字貿易給消費者提供了更多的產品和交付手段選擇，同時，信息共享使消費者發現、了解和比較產品更加便利，從而使消費者對產品有更加全面的了解和認識。市場需求催生供給，數字貿易的產生和發展降低了貿易門檻，原本不在貿易行列的產品變得可貿易，推動傳統貿易產品轉型升級。

從生產端上看，制造業全球價值鏈鏈條愈發冗長、協作成本逐漸增加，導致近年來制造業全球生產分工速度放緩。數字技術的應用，既能減少現有商品在全球價值鏈上的組織和協調成本，又能為全球范圍內的新貿易產品提供新的價值鏈。數字貿易自身去中心化和無界化的發展，將會吸引更多的國家參與到國際分工中，從而提高制造業出口技術復雜度。

從市場效率上看，數字貿易可以有效增強市場活躍性，提高市場信息充分性，增強市場主體之間的相互作用。集約化、無界化和平臺化的數字貿易發展特征，使得各貿易參與者之間的關系日益密切，生產要素在全球范圍內高效配置，進而優化社會分工，提高生產效率，促進制造業出口技術復雜度提升[12]。據此，本文提出如下假設：

H1：數字貿易發展有利于提高制造業生產效率，促進制造業出口技術復雜度提升。

1.2 數字貿易影響制造業出口技術復雜度的機制分析

1.2.1 數字貿易通過降低貿易成本促進制造業出口技術復雜度提升

數字貿易通過互聯網技術推動各生產環節協調一致，使制造業企業貿易成本降低，生產效率和產品附加值提高。（1）在大數據背景下，通過信息關聯與數據挖掘能為制造業企業搜尋潛在的機遇和客戶，及時準確地匹配市場供需，降低制造業生產商的信息搜尋和獲取成本，合理優化資源分配，提高制造業生產效率[10]；（2）數字技術促使貿易效率和透明程度提高，信息不對稱問題得到有效緩解，減少了信息交流和商務交易的成本。同時由于數字貿易擁有數字化和無紙化特征，有效降低了貿易過程中談判、合同以及報關成本[13]。較低的貿易成本會使生產商間的競爭更加激烈，從而促使生產商不斷創新，搶占市場份額；（3）數字貿易背景下的協同分工和信息共享能有效擴大市場規模，產生規模效應，使制造業企業在創新、研發等核心領域投入更多人力和財力，促使生產技術向更高水平的標準化和專業化發展[9]。據此，本文提出如下假設：

H2：數字貿易通過降低貿易成本促進制造業出口技術復雜度提升。

1.2.2 數字貿易通過推動技術創新促進制造業出口技術復雜度提升

數字貿易背景下，新貿易模式和新業態不斷涌現，有效推動了全球知識和技術外溢，制造業企業生產效率和價值附加值得到提升[14]。（1）從研發投入視角來看，制造業技術創新需要投入大量資源，目前僅憑內部資源投入進行創新收效甚微，數字貿易所使用的數字技術有效提高了制造業企業獲取和利用資源的能力，使制造業企業資源配置效用最大化；（2）從技術轉化視角來看，數字貿易發展加速知識和技術的低成本滲透，能有效降低制造業企業創新的試錯成本[15]。同時，由于其具有低邊際成本和可復制性等特點，可以實現低成本批量生產，并能應用于價值鏈的各個環節，從而提高企業的創新能力和技術水平；（3）從技術溢出視角來看，數字貿易過程提升了貿易企業員工獲取外界知識、信息等資源的能力，實現了人力資本水平的積累。據此，本文提出如下假設：

H3：數字貿易通過推動技術創新促進制造業出口技術復雜度提升。

1.2.3 數字貿易通過提升金融服務效率促進制造業出口技術復雜度提升

數字貿易背景下，新一代信息技術將金融行業與貿易實體部門 “粘”合在一起，不斷推動制造業發展，打造金融制造平臺。（1）數字貿易能有效匹配貿易過程中的金融供給與需求，精準對接供求雙方，降低金融交易成本[16]；（2）數字貿易能有效緩解資本錯配，提高交易效率。在數字貿易過程中，可投入要素的數量與質量都會得到提高，從而使各部門間的財政資源得到更精確的配置。同時數字貿易背景下直接融資與間接融資過程都變得透明，在改變傳統貿易形式的同時也促進了商業銀行等金融機構的改革；（3）數字貿易能有效提高資本流通效率和資本使用效率，加強資本利用率。數字貿易依托互聯網技術和大數據應用，能夠快速收集制造業企業的財務、信用信息，并基于收集的信息進行處理、分析和評估，形成資本供給與制造業企業需求更契合的貿易模式[17]。據此，本文提出如下假設：

H4：數字貿易通過提升金融服務效率促進制造業出口技術復雜度提升。

2 研究設計

2.1 基準模型設定

為檢驗數字貿易對制造業出口技術復雜度的影響，本文采用2011～2020年中國省級（由于數據缺失，排除西藏及港、澳、臺地區）面板數據構建計量模型進行實證分析。

基準模型設定如下：

其中METCit為i地區t時期的制造業出口技術復雜度；DTit為i地區t時期的數字貿易發展水平；Xit為一系列控制變量；ui表示個體固定效應；ut表示時間固定效應；εit表示隨機擾動項。

2.2 變量選取

2.2.1 被解釋變量：制造業出口技術復雜度

本文采用 Hausmann 等 （2007）[18]的測算方法。一國中參與較高生產效率行業的企業數量越多，該國經濟就越發達，學術界將這種生產率水平類比為 “復雜度”[19]。基于此，構建出如下測算某個細分行業的出口產品技術復雜度指標（PRODY）和包含經濟體所有細分行業出口產品的總體技術復雜度指標（EXPY）：

Yi為i經濟體的人均實際GDP；xik／Xi為i經濟體k細分行業產品出口額占該經濟體出口總額的比重。

2.2.2 解釋變量：數字貿易

（1）數字貿易綜合評價指標體系

關于數字貿易的評價指標體系，當前國內外學術界尚未形成統一的標準。本文基于數字貿易內涵和特征，借鑒現有學術研究成果，構建了包含互聯網環境、數字產業融合、數字創新以及貿易潛力4個維度的一級指標體系。對于本文數據缺失值，采用線性插值法得到的相應數值替代。具體指標體系如表1所示。

表1 數字貿易綜合評價指標體系

（2） 統計測度

指標權重分析方法主要有層次分析法（AHP）、主成分分析法和熵值法等。基于數據情況，本文使用熵值法進行統計測度。單一指標的數值越大對體系越有利時，采取正向指標計算方法：

而當單一指標的數值越小對體系越有利時，則采用負向指標計算方法：

其中，max｛Xj｝和 min｛Xj｝分別代表最大值和最小值，χij為標準化指標值。

?ij為i年第j項指標值的比重。

ej為指標信息熵，dj為信息熵冗余度，m為年數。

wj為指標權重，Sij為j項指標在i年的值。

2.2.3 控制變量

制造業出口技術復雜度受多方面因素影響。借鑒已有文獻研究，選取以下的控制變量：人力資本水平HC，采用大專以上學歷占就業人口中的比重表示；產業結構IS，采用第二產業與第三產業的比值表示；外商直接投資FDI，采用外商直接投資與GDP的比值表示；工業化水平IL，采用工業增加值與地區生產總值的比值表示；政府調控水平Gov，采用一般預算支出與GDP的比值表示。

2.3 數據來源

本文采用2011～2020年中國省級面板數據實證研究數字貿易對制造業出口技術復雜度的影響。被解釋變量數據來源于中國海關行業第四類以及第六到十八類共14類制造業行業。所有變量相關數據來源于 《中國統計年鑒》、《中國互聯網統計報告》、《中國科技統計年鑒》、《中國信息產業統計年鑒》、《中國商務年鑒》以及 《中國貿易外經統計年鑒》。

3 實證結果與分析

3.1 基準回歸結果

本文考察數字貿易對制造業出口技術復雜度的影響，基準回歸結果如表2所示。表2列 （1）單獨考察了數字貿易對制造業出口技術復雜度的影響，DT的系數在1%的顯著性水平下顯著為正，表明數字貿易發展對制造業出口技術復雜度的提升存在正向作用。在逐個添加控制變量后，列 （2）～（6）中DT的系數在1%的顯著性水平下仍然顯著為正，從而驗證了假設1。這一結論為中國通過提升數字貿易發展水平促進制造業出口產品升級、發展制造業新動力提供了理論依據。隨著網絡技術的應用，數字貿易迅速發展，為新發展格局下我國制造業打破 “低端鎖定”分工形式帶來了重要發展機遇。

表2 數字貿易對制造業出口技術復雜度的基準回歸結果

表2列 （6）包含所有控制變量的樣本回歸結果顯示，（1）人力資本水平估計系數不顯著，反映我國雖然人力資本規模較大，但由于技術創新和研發人才存在結構錯配等問題，人力資本的效用未能得到有效發揮[20，21]； （2） 產業結構的回歸系數在1%的顯著性水平下顯著為負，說明制造業與服務業融合能夠提升生產率，制造業的服務化表現為利用物聯網和大數據尋找并挖掘市場潛能，可以有效降低企業制造與貿易成本，形成規模效應，提高生產效率，有利于制造業的高精尖化和專業化[22]；（3）外商直接投資估計系數不顯著，可能的原因是利用外資承接產業轉移致使企業難以自主研發、創新，最終被發達國家所主導的全球價值鏈鎖定在低端環節，并不能促使制造業出口技術復雜度提升[14]；（4）工業水平的回歸系數在1%的顯著性水平下顯著為負，側面反映我國雖然擁有巨大的制造業體量，但是供應能力超過了需求增長，產生結構性產能過剩，未能導致制造業技術提升[23]；（5）政府調控水平估計系數不顯著，可能的原因是政府調控存在反應滯后期以及政府投資的逆周期性，導致調節力度過度或不夠、措施不夠精準等問題[24]。

3.2 穩健性檢驗

3.2.1 內生性處理

由于生產率較高的制造業，在貿易成本、技術創新等方面更具優勢，使得數字貿易的發展程度進一步提高，造成了被解釋變量和解釋變量之間互為因果關系的內生性問題。本文參考黃群慧等 （2019）[25]的方法，采用各省域在2011年的移動電話普及率數據作為數字貿易發展水平的截面工具變量，同時參考 Nunn 和 Qian （2014）[26]，通過引入一個時間序列變量來構造面板工具變量，即以上一年互聯網用戶數分別與2011年各省域移動電話普及率數據構造交互項，作為數字貿易發展水平的工具變量。工具變量識別不足Kleibergen-Paap rk LM統計量P值為小于0.01，過度識別檢驗Hansen J統計量的P值大于0.05，識別弱工具變量的Cragg-Donald Wald F統計量為105.279，大于10%的臨界水平16.38，說明工具變量是有效的。回歸結果如表3列 （2）所示，可以看出，DT的回歸系數依然在1%的顯著性水平下顯著為正，說明數字貿易發展能有效促進制造業出口技術復雜度提升。

表3 穩健性檢驗

3.2.2 其它穩健性

為使估計結果更加可靠，本文采取以下3種方法進一步進行穩健性檢驗。（1）采用考慮內生性的系統GMM方法對基準模型進行穩健性檢驗，如表3列 （3）所示；（2）更換時間樣本：考慮新冠肺炎疫情對數據穩定性的影響，采用2011～2019年數據進行回歸，如表3列 （4）所示，說明制造業受新冠肺炎疫情影響相對有限[27]，本文結論較為可靠；（3）選取核心變量的替換變量進行檢驗。在基準回歸中，實際人均GDP項包含了非制造業部門的干擾信息，導致測算的制造業出口技術復雜度存在偏差，故使用制造業全員勞動生產率（ML）替換人均實際GDP項[28]，如表3列（5）所示。可以看出，采用系統GMM方法、更換時間樣本和替換被解釋變量等方法后，DT的回歸系數始終在1%的顯著性水平下顯著為正，說明估計結果較為穩健。

3.3 異質性分析

由于不同區域、不同制造業行業的特性不同，數字貿易對不同區域、不同制造業行業的出口技術復雜度也會有不同程度的影響。因此本文從區域和行業兩層面分別進行異質性分析，按區域將總體樣本分為東部、中部和西部地區①，按行業分為勞動、資本和技術密集型行業②，回歸結果如表4所示。

表4 異質性分析

如表4列 （1）～（3） 所示，數字貿易發展對東部、中部和西部制造業出口技術復雜度提升均存在顯著的正向效應，且對東部的正向效應最大，西部基本持平于中部。其可能的原因是：改革開放所釋放的經濟活力使全國經濟均有所增長，但市場經濟體制改革使東部地區發展迅速，在互聯網技術和大數據應用方面存在優勢，致使東部地區制造業企業能夠獲取更多資源，與數字貿易的融合度也更高[29]。對于中、西部地區，國家積極推進西部大開發戰略實施，期間陸續實施振興東北地區等老工業基地戰略、中部崛起戰略，對于推進中、西部經濟發展有較強的促進作用；另外，中、西部在銜接東部產業的同時，部分省域按照當地的特點，形成了自己獨有的制造業優勢，并以更高水平的服務品質來提升自己的吸引力，形成內生發展動力，致使制造業產業鏈逐步完善，后發優勢明顯[30]。

如表4列 （4）～（6） 所示，列 （6）DT的估計系數在1%的顯著性水平下顯著為正，說明數字貿易發展對技術密集型制造業出口技術復雜度存在顯著的正向效應，對勞動和資本密集型制造業出口技術復雜度不存在顯著效應。其可能的原因是：技術密集型制造業主要包括電子設備、儀器制造等產業，其在研發生產過程中需要大量的技術應用，而數字貿易主要依靠的就是互聯網技術和大數據應用，因而使得數字貿易更容易在技術密集型制造業方面發揮作用。而勞動密集型制造業主要包括服裝紡織等產業，其更加傾向于使用勞動替代，資本密集型制造業主要包括礦業重金屬等產業，其追求資本投入和規模擴張，而不是提升技術創新效率[14]，從而導致數字貿易發展對勞動和資本密集型制造業出口技術復雜度的提升效應有限。

3.4 機制檢驗

正如前文理論機制部分所言，數字貿易可以通過降低貿易成本、推動技術創新和提高金融服務效率提升制造業出口技術復雜度，此部分針對數字貿易對機制變量的影響進行實證檢驗。具體模型如下：

其中，MVit為機制變量，分別是貿易成本、技術創新和金融服務效率的代理變量，其他變量同上。機制變量的代理指標如下：（1）貿易成本（TC）：因貿易成本數據可得性原因，本文選取區域市場化水平指數來表示貿易成本[31]，市場化程度與貿易成本呈負向關系；（2）技術創新（Tec）：使用專利申請受理數； （3）金融服務效率（FSE）：采用北京大學數字普惠金融指數。由檢驗結果（表略）可知，區域市場化水平指數在1%的顯著性水平下顯著為正，說明數字貿易發展對貿易成本的降低有顯著促進作用。由交易成本理論，數字技術的應用通過激活沉淀數據、精準匹配供需以及減少信息不對稱問題等方式實現企業的去中介化和交易成本的降低，從而減少無效投資與生產，提高制造業生產效率，從而驗證了假說2。專利申請受理數在1%的顯著性水平下顯著為正，說明數字貿易發展能夠推動技術創新。 “摩爾定律”表明技術進步會降低數字技術價格，從而有效降低企業試錯成本，提高企業獲取、模仿和轉化資源、技術的能力，從而促進制造業進行技術創新，從而驗證了假說3。數字普惠金融指數在1%的顯著性水平下顯著為正，說明數字貿易發展能夠提升金融服務效率。數字技術促進了 “零接觸”金融服務的迅速發展，場景金融服務模式多元化，融資渠道扁平化、合理化，融資方式、途徑更加快捷，有效提升了金融服務效率。隨著新型金融模式的快速發展，制造業企業可以借助信息技術節約成本，減少非必要流程，深度融合產業鏈與金融，提高制造業企業生產效率，從而驗證了假說4。

4 結論與對策建議

本文基于技術復雜度視角，利用2011～2020年中國省級面板數據對數字貿易發展促進制造業出口產品升級進行實證檢驗，并從貿易成本、技術創新以及金融服務效率3個方面探討了數字貿易促進制造業出口技術復雜度的路徑，得出以下結論：（1）數字貿易發展能顯著促進我國制造業出口技術復雜度的提升。此外，產業結構與工業水平對提升我國制造業出口技術復雜度有顯著負向影響，人力資本水平、外商直接投資以及政府調控水平對我國制造業出口技術復雜度并未產生顯著影響；（2）數字貿易發展對東部、中部和西部制造業出口技術復雜度提升均存在顯著的正向效應，且對東部的正向效應最大，中部其次，西部基本持平于中部。此外，數字貿易發展對技術密集型制造業出口技術復雜度存在顯著的正向效應，對勞動密集型和資本密集型制造業出口技術復雜度不存在顯著效應；（3）數字貿易發展對制造業出口技術復雜度不僅存在直接效應，同時還通過貿易成本、技術創新和金融服務效率3個間接機制促進制造業出口技術復雜度的提升。

基于上述所得結論，本文針對如何通過數字貿易賦能制造業出口產品升級提出如下幾點建議：

（1）宏觀國家層面上，大力發展數字貿易，增強數字貿易競爭力，推進數字貿易協調發展，發揮其對制造業生產率提升的直接和間接效應。積極探索貿易新業態新模式，通過搭建信息共享平臺、推進數字貿易商業和管理模式創新等方式降成本增效能。加強對信息技術的投資力度，打造數字貿易全球網絡。

（2）中觀行業層面上，抓住數字貿易快速發展機遇，繼續推進制造業服務化進程，通過將生產服務要素嵌入制造業研發生產過程，推動制造業與服務業有效融合。同時制造業行業應建立健全多層次制造業金融服務體系，激勵傳統金融機構將數字化信息技術與金融有機結合，推動其轉型升級，助力數字貿易發展與產業新體系構建。

（3）微觀企業層面上，不同區域制造業企業應在大力發展數字貿易的同時堅持數字技術應用領域的自主創新，著力加大基礎研究投入和知識產權保護力度，培育良好的創新環境。另外，通過對人力資本回報率的調整，重構以技術為主導的科技資源配置方式，將人力資本引入到制造研發領域，從而提高人力資本投入在制造業技術創新中的作用，激發企業的創新活力從而形成獨有的數字核心技術優勢。

注釋：

①東部：北京、天津、河北、遼寧、江蘇、上海、浙江、福建、山東和海南；中部：山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南、吉林和黑龍江；西部：內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。

②勞動密集型（輕紡制造業）：第四、七、八、九、十、十一和十二類；資本密集型（資源加工業）：第六、十三、十四和十五類；技術密集型（機械設備制造業）：第十六、十七和十八類。