孙玉琴 赵亚娟 | 中国与“一带一路”共建国家数字服务贸易潜力分析

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以下文章来源于国际贸易期刊

中国与“一带一路”共建国家数字服务贸易潜力分析

摘要

数字服务贸易作为中国同“一带一路”共建国家服务贸易发展的新引擎，其影响因素及贸易效率值得深入探析。文章基于随机前沿引力模型，采用2007—2021年中国和147个“一带一路”共建国家数据，分析双边数字服务贸易的影响因素，并进一步测算贸易效率、潜力和扩展空间。研究结果表明：中国和“一带一路”共建国家的经济发展水平对双方数字服务贸易具有显著促进作用，而人口规模和地理距离则抑制双边数字服务贸易发展；互联网用户渗透率、政府效率指数、是否签订含数字贸易条款的协定、数字服务贸易开放程度等因素能够显著降低贸易非效率，而政府治理水平指数却对非效率项具有正向作用；中国和”一带一路“共建国家数字服务贸易的效率整体不高但潜力很大，当前数字服务贸易扩展空间最大的是非洲地区，其次是南美洲地区。文章的研究结果能够为进一步促进我国同“一带一路”共建国家数字服务贸易发展及贸易格局优化提供参考。

关键词

数字服务贸易 一带一路 贸易效率 贸易潜力

作者

孙玉琴 赵亚娟

来源

《国际贸易》 2025年第1期58-71,共14页

一、引言及文献综述

数字技术的不断创新与突破对贸易领域产生了颠覆性影响，尤其在新冠疫情之后，数字贸易逐渐成为各国恢复经济发展的重要引擎。作为数字贸易的重要组成部分，数字服务贸易近年来发展迅猛。据《数字贸易发展与合作报告2023》统计，2022年全球数字服务贸易规模高达3.82万亿美元，同比增长3.9%。我国自2017年提出“数字丝绸之路”建设以来，已经与“一带一路”共建国家在数字技术合作与分享方面取得显著成效，帮助共建国家缩小了数字技术鸿沟，推动了双边数字服务贸易的密切往来。在第三届“一带一路”国际合作高峰论坛上，习近平主席进一步提出八项行动方案，指出中国将通过创建“丝路电商”合作先行区，以及举办年度“全球数字贸易博览会”等平台，进一步加强与“一带一路”共建国家的数字服务贸易合作，这些政策措施有助于释放中国与“一带一路”共建国家数字服务贸易的发展潜力。

近年来，数字“一带一路”倡议的逐渐落实推动共建国家数字基础设施建设和数字贸易营商环境优化取得显著成效。例如，2010-2016年各国的数字贸易营商环境指数均值从0.2923上升到0.3272，增幅达11.94%(王智新，2020);2017-2019年各国的互联网平均使用率从60.3%上升到66.9%(姜峰和蓝庆新，2021)，这为挖掘中国与“一带一路”共建国家的数字服务贸易潜力奠定了坚实基础。此外，高疆(2022)指出，中国同“一带一路”共建国家开展数字贸易还具有优势互补、战略对接等良好基础，从长期来看有很大的发展潜力和发展空间。随着共建“一带一路”倡议的持续推进，中国亟须调整数字服务贸易格局，拓展贸易对象。在此背景下，有必要对中国同“一带一路”共建国家数字服务贸易的影响因素和贸易效率进行分析，进而发现和捕捉各影响因素对不同地区国家的差异化影响，同时对不同地区共建国家的数字服务贸易潜力和扩展空间进行测算，为我国调整数字服务贸易格局和平衡区域发展提供理论和决策参考。

目前，学者们对于数字服务贸易潜力与效率的研究大多局限在CPTPP成员国(潘紫燕，2023)、 RCEP成员国(张希颖等，2023)以及亚太地区(李博文等，2023)，从“一带一路”共建国家整体角度进行分析的文章相对较少。现有文献多选择“一带一路”共建国家中的部分国家进行分析(张正荣等，2022;肖宇等，2023)，普遍认为“一带一路”共建国家发展数字服务贸易的潜力较大，但目前仍存在众多阻碍因素。基于此，本文从共建“一带一路”倡议出发，分析中国同“一带一路”共建国家数字服务贸易效率和发展潜力情况，可能的边际贡献主要体现在以下三个方面:第一，基于“一带一路”视角分析中国同共建国家数字服务贸易的影响因素，从研究对象和研究内容两方面丰富了现有文献;第二,研究样本尽可能地包括现有“一带一路”共建国家，并从整体和地区两个层面进一步探析各因素对双边数字服务贸易的影响以及区域异质性，能够为相关贸易政策的一般性和特殊性处理提供参考;第三，测算中国同各地区“一带一路”共建国家数字服务贸易潜力和扩展空间,为我国拓展数字服务贸易对象和调整数字服务贸易格局提供参考。

二、中国与“一带一路”共建国家数字服务

贸易发展现状

“一带一路”共建国家众多，且以发展中国家为主，各国数字经济发展水平差距较大。例如，《“一带一路”数字贸易指数发展报告(2023)》中的数字贸易指数显示，指数最高的新加坡为98.85，最低的埃塞俄比亚为17.77，二者相差较大。但随着近年来各国积极投身于数字经济发展，不断加快自身数字基础设施建设，其国内的数字经济和数字贸易得到快速发展，同中国的数字服务贸易也进入快速发展时期。

首先，从整体规模来看，我国同“一带一路”共建国家数字服务贸易总额持续快速增长。如图1所示，2007年至2021年期间，中国与共建国家数字服务贸易总额从185.65亿美元增长至862.45亿美元。其中，进口额由105.74亿美元增长至347.14亿美元，出口额从79.91亿美元增长到515.31亿美元。在2017年提出“数字丝绸之路”建设之后，中国与共建国家数字服务贸易额增速逐渐加快，分别在2018年和2020年迎来了两个增速高峰。不难看出，随着我国与“一带一路”共建国家数字服务贸易往来日益紧密,“一带一路”共建国家已成为我国重要的数字服务贸易伙伴。

其次，从贸易平衡角度来看，我国数字服务贸易顺差趋势逐渐显现。如图1所示，在2013年共建“一带一路”倡议提出之前，我国同各国数字服务贸易进口和出口额差距不大且数额较低，但在提出共建“一带一路”倡议之后，我国对共建国家数字服务贸易进出口额之间的差距逐渐拉大，尤其是在2017年之后该趋势更明显。近年来，越来越多的中国企 业“走出去”助力共建国家数字基础设施建设，如我 国协助泰国建设5C智能示范工厂,在柬埔寨、老挝等国建设海外云计算中心等。这一现象充分说明中国数字贸易发展红利正惠及共建国家，逐步缩小其数字鸿沟，有利于未来数字服务贸易发展。



再次，行业结构日益均衡化。如图2所示，双边数字服务贸易构成中占比最高的为其他商业服务行业，平均占比达54%。其次是电信、计算机和信息服务行业，平均占比20%。占比最少的行业为金融服务行业以及个人、文化和娱乐服务行业，分别仅为2%和1%左右。从各行业占比变化情况来看，其他商业服务以及保险和退休金服务行业所占份额呈逐年下降趋势，而其余四个行业的占比则波动上升。



最后，数字服务贸易区域分布不均衡，国家间差异较大。“一带一路”共建国家遍布六大洲，各洲经济发展水平、人口规模、制度环境等影响数字服务贸易发展的因素存在较大差异，所以各洲同中国数字服务贸易额存在明显的区域性差异。如图3所示，一方面各大洲数字服务贸易总额存在显著差异，中国与亚洲地区和欧洲地区的数字服务贸易额在中国与“一带一路”共建国家数字服务贸易额中占较大比重，其余四个洲的占比较小;另一方面，同中国的数字服务贸易额增速在各大洲也有明显差异，从2007年至2021年各洲同中国数字服务贸易的年均增长率来看，亚洲地区为11.45%，非洲地区为13.10%，欧洲地区、北美洲地区、南美洲地区和大洋洲地区分别为11.22%、12.54%、13.84%和14.9%，增长速度最快的是大洋洲地区，其次是南美洲、非洲、北美洲、亚洲和欧洲地区。由此可见，虽然中国与亚洲和欧洲地区的数字服务贸易额在中国与“一带一路”共建国家数字服务贸易总额中占比较高，但其增速却相对较慢。由上述分析可知，未来中国与“一带一路”共建国家间数字服务贸易发展潜力巨大，但各地区数字服务贸易额以及数字服务贸易额增速等具体贸易情况却因地而异，因此各地区国家当前数字服务贸易效率和未来贸易潜力还需因地制宜地具体分析。



三、理论框架分析

Tinbergen(1962)提出了早期的引力模型，即双边贸易流量与双方的经济总量成正比、与地理距离成反比。引力模型一经提出便迅速成为分析双边贸易流量的主流模型，相关的实证检验也证实了这一模型的稳定性。此后，Linnemann(1966)进一步将人口变量引入引力模型，自此双边经济总量、地理距离和人口规模便成为贸易引力模型经常探讨的核心解释变量。在后续的扩展研究中，Bergstrand(1989)、Helpman(1987)、Wei(1996)、Soloaga et al.(2001)、Limao et al.(2001)、Bougheas(2001)等做出了巨大贡献，他们在原模型基础上加入了两类新变量：一类是虚拟变量，如两国之间是否有共同语言、共同边界等；另一类是制度质量变量，如经济自由度和政府治理质量等。自此奠定了学者们使用传统引力模型时选择解释变量的基础，引力模型也被广泛应用于双边贸易流量和贸易潜力的研究。

然而，传统引力模型在测度双边贸易流量和贸易潜力问题时存在两点缺陷：第一，传统引力模型估计出的贸易潜力不是双边贸易可能达到的最优值，而是多种贸易影响因素作用得到的平均值(Armstrong，2007)；第二，传统引力模型没有引入现实中不易观测的双边贸易阻力因素，无法对贸易阻力进行系统研究。基于此，Meeusen et al.(1977)和 Aigner et al.(1977)将随机前沿方法与传统引力模型结合，提出了随机前沿引力模型。该模型将随机扰动项分成传统的随机扰动项和技术无效率项两部分，后者用于表示不可观测的非效率因素，从而能够对双边贸易阻力进行系统分析。用随机前沿引力模型分析贸易潜力时，模型中应只引入核心解释变量，如经济规模、地理距离、人口等，将自由贸易协定等非自然因素放在贸易非效率模型中(Armstrong，2007)。

基于上述理论及现有研究，本文用于测度中国与“一带一路”共建国家数字服务贸易效率和潜力的主要影响因素有以下八个:

(一)国内生产总值

国内生产总值用于反映各国经济规模和经济发展水平。王彦芳等(2022)研究发现，经济规模越大的国家越容易与其他经济体建立数字贸易联系网络。经济规模越大、经济发展水平越高对于数字服务产品的进出口需求越强，预期对数字服务贸易有正向影响。

(二)人口总数

人口总数用于表示两国的国内市场规模。人口对于双边数字服务贸易发展的影响较为复杂，一方面，人口增加可以提高本国数字服务产品的供给水平，这有助于增加本国出口和减少进口；另一方面，人口增加也会导致本国数字服务产品需求的增加，从而增加本国进口和减少出口。人口规模变动对于双边数字服务贸易的影响会随其带来的供给效应和需求效应的大小而变动，因此人口变动对双边贸易影响存在不确定性。

(三)地理距离

数字贸易的快速发展并没有完全消除地理距离对于贸易的阻碍作用，其影响依然客观存在(马述忠等，2018)。两国间地理距离越远，贸易成本越高，不同文化、宗教等因素对数字服务贸易的阻力越大(吕延方等，2021)，预期地理距离对数字服务贸易影响为负。

(四)互联网用户渗透率

互联网用户渗透率反映数字基础设施环境。互联网基础设施是数字服务贸易发展的基础保障，互联网连通性越强、越能够通过推动数字技术应用降低数字服务贸易成本(吕延方等，2021)，所以互联网用户渗透率越高，说明该国数字基础设施环境越好,越有利于发展数字经济，从而促进双边数字服务贸易发展。

(五)政府治理指数

政府治理指数反映政府对经济的监管权限。现有研究认为，一国的监管环境对数字服务贸易发展呈负向影响(孟晓华等，2023)。主要原因是数字服务贸易以数据自由流动为支撑，而共建”一带一路“国家以发展中国家为主，数字技术水平不足以支撑数据安全自由流动。在此背景下，政府出于保护本国幼稚企业以及安全考虑，制定监管限制措施阻碍数字服务贸易自由流动，监管措施越严格，对于数字服务贸易越不利(周念利等，2021)，目前此类壁垒已成为影响数字服务贸易发展的重要因素(龚新蜀等，2022)。

(六)政府效率指数

政府效率指数表示政府提供公共服务的能力。传统服务贸易法律法规对数字服务贸易的发展已经不适用，亟需制定高质量的法律法规为数字服务贸易发展保驾护航。政府提供公共服务的能力越强，就越能快速制定高质量的政策法规降低数字服务贸易非关税壁垒的影响，从而促进数字服务贸易发展(李博文等，2023)。

(七)自由贸易协定

自由贸易协定反映两国之间是否签订包含数字贸易规则的双边或者多边贸易协定。基于现有研究可知，签订包含数字贸易规则的自由贸易协定可以降低贸易成本，促进数字服务贸易出口，从而有利于双边数字服务贸易发展(彭羽等，2021)。

(八)数字服务贸易开放程度

数字服务贸易开放程度用于表示一国的数字服务贸易自由化环境。已有研究认为，数字服务贸易壁垒是阻碍一国数字服务贸易发展的重要因素(孟晓华等，2023；高卓琼等，2024)，而数字服务贸易自由化程度越高，就越能促进一国数字经济的发展(周彦霞等，2023)。因此，预期数字服务贸易开放程度的影响为正。

本文采用时变随机前沿引力模型分析中国同“一带一路”共建国家数字服务贸易的影响因素和贸易非效率项，并使用一步法构建贸易非效率模型来分析影响贸易非效率项的因素，最后基于估计出的贸易效率来分析中国同“一带一路”共建国家的数字服务贸易发展潜力和扩展空间。

四、模型构建与数据来源

(一)模型设定

本文参考现有关于贸易效率与发展潜力的研究(李晓等，2020)，采用时变随机前沿引力模型分析中国同“一带一路”共建国家数字服务贸易的影响因素和贸易非效率项，同时借鉴Amstrong(2007)的研究成果，在随机前沿引力模型中仪引入短期内不变的自然因素，如两国GDP、距离、边界和语言等,而将非自然影响因素纳人贸易非效率模型，如自贸协定、数字服务贸易开放程度等。

1、时变随机前沿引力模型设定

基于已有研究成果，本文构建时变随机前沿引力模型如下：



(二)指标与数据来源

目前，学术界尚未形成统一的数字服务贸易定义，本文借鉴龚新蜀等(2022)的做法，根据EBOPS对服务商品的分类方式，将“保险和养老金服务”“金融服务”“知识产权使用费”“电信、计算机和信息服务”“其他商业服务”和“个人、文化和娱乐服务”六项可数字化服务行业加总，得到数字服务贸易进出口额。此外，由于部分“一带一路”共建国家数据缺失严重，所以本文在选取数据时遵循以下两个原则：一是选择尽可能多的样本国家；二是尽可能延长样本数据的时间跨度。因此，最终选取了2007—2021年147个“一带一路”共建国家的相关数据。

在时变随机前沿引力模型中，中国同各共建国家的数字服务贸易进出口额数据来自WTO-OECD数据库，GDP和人口数据来自世界银行WDI数据库，地理距离、是否使用共同语言、国家之间是否毗邻、是否有过殖民关系以及过去与现在是否为同一个国家的数据来自CEPII数据库。贸易非效率模型中，互联网用户渗透率指数来自世界银行WDI数据库；政府治理指数和政府效率指数来自世界银行 WGI数据库；贸易协定数据根据TAPED数据库数据整理而得；数字服务贸易开放程度指标由各国数字服务贸易进出口总额占本国GDP比重表示。各主要变量的描述性统计结果详见表1。



五、实证结果与分析

(一)似然比检验和模型形式选择

由于随机前沿分析结果的准确性高度依赖于模型形式，故在正式估计之前，本文使用似然比方法进行检验，确定时变模型的适用性和具体函数形式。共设定了以下六个检验：贸易非效率项是否存在检验；贸易非效率项时变性检验；是否引入四个自然因素变量的模型最终形式检验。

如表2所示，从检验结果发现贸易非效率项不存在和不变化的假设均在1%的显著性水平上被拒绝，即应使用时变随机前沿方法进行分析。而共同语言、国家毗邻、殖民联系和共同国家变量均未通过似然比检验，表明这些解释变量不应纳人时变随机前沿模型中。基于检验结果的修正时变随机前沿模型为：





(二)时变随机前沿引力模型结果分析

1.全样本国家结果分析

本文使用Stata软件对时变模型进行估计，并采用OLS模型和时不变模型对结果进行稳健性检验。此外，考虑到解释变量的影响在不同国家之间可能存在异质性，进一步将“一带一路”共建国家按经济发展水平分为发达国家和发展中国家进行稳健性检验，检验结果与时变模型基本一致(见表3)。从模型适用性来看，时变和时不变模型中γ都在1%的显著性水平上大于0.86，即意味着导致中国和“一带一路”共建国家数字服务贸易未能达到最优贸易额的主要因素是贸易非效率，再次印证了使用随机前沿分析方法的必要性。时变模型中n显著为正，表明贸易非效率项的影响随时间递减，即其对数字服务贸易量的负向影响在逐渐减小，这也是中国同“一带一路”共建国家数字服务贸易规模不断增长的重要原因之一。



从双边数字服务贸易影响因素来看，时变模型中双方经济总量为正且显著，即贸易双方经济发展对双边数字服务贸易具有显著促进作用。中国作为双边贸易的主要出口国，其较大的经济体量有助于提供更多的数字服务出口。“一带一路”共建国家的经济发展对双边数字服务贸易促进作用显著，可能是由于“一带一路”共建国家多为发展中国家，同中国的数字服务贸易多以进口为主，其经济发展刺激国内进口的作用更大。与经济总量不同，人口对于双边数字服务贸易影响为负，尤其是中国人口增长产生的负向影响更大。人口增长一方面增加了国内劳动力供给，进而增加了国内数字服务产品供给以降低进口需求；另一方面大幅增加了国内市场对数字服务产品的需求，进而降低了对外出口。因为数字服务贸易对劳动力年龄、技能水平以及行业就业规模提出了更多要求，而增加的人口有很大部分不符合要求，所以导致人口增长带来的需求效应大于供给效应，因此中国与“一带一路”共建国家的人口增长对于双边数字服务贸易呈现负向影响。相对于“一带一路”共建国家，中国人口基数较大，人口增长会带来更大的国内需求效应，进而对数字服务贸易产生更大的负向影响。双边距离体现为贸易成本，更远的距离意味着更高的贸易成本，进而降低了双边数字服务贸易需求，这与传统引力模型对双边距离的研究结果一致

2.区域异质性结果分析

共建“一带一路”倡议涉及多个区域，不同区域在经济发展水平、数字基础设施以及数字贸易营商环境方面具有较大的异质性，本文将“一带一路”共建国家按照地理区域划分为亚洲、非洲、欧洲、南北美洲和大洋洲国家，进一步分析不同地区和不同因素对双边数字服务贸易影响的差异化情况。表4结果表明，贸易非效率的时变衰减特征在各大洲均显著，即中国同“一带一路”不同区域的数字服务贸易效率是逐年增加的。从影响因素来看，亚洲、欧洲和非洲地区的GDP水平对双边数字服务贸易发展有正向影响，而中国GDP水平仅对亚洲、南北美洲和大洋洲地区的双边贸易有正向促进作用;双边人口对数字服务贸易的影响普遍为负，但是南北美洲和大洋洲地区的人口增长却对双边贸易有促进作用，主要是因为该地区本身的数字服务贸易发展水平较低，人口增加导致的数字服务产品需求需通过进口来弥补;距离因素产生的影响类似，亚洲、南北美洲和大洋洲的地理距离都对同中国的数字服务贸易产生阻碍作用，而非洲的地理距离却对同中国的数字服务贸易产生促进作用，这或许是由于非洲地区相对发达的国家位于南北两端，而这些国家恰恰是与中国数字服务贸易往来密切的国家。



(三)贸易非效率模型结果分析

前文所述时变随机前沿引力模型结果均表明，贸易非效率项是阻碍双边数字服务贸易发展的主要因素，本文进一步采用一步法对贸易非效率模型进行估计，以捕捉和分析这些因素，具体估计结果详见表5。



可以发现，各因素对贸易非效率项的影响均显著，其中互联网用户渗透率系数显著为负，即互联网用户渗透率越高，越有利于双边数字服务贸易发展；政府治理指数显著为正，说明政府治理水平对双边数字服务贸易产生阻碍作用，可能的解释是治理指数越高代表政府越稳定，政府的权力范围越大，但发展中国家的数字技术水平相对较低，政府出于安全考虑会采取措施限制数字贸易的自由流动，从而在一定程度上阻碍了双边数字服务贸易发展;政府效率指数显著为负，表明政府公共服务能力越高越有利于双边数字服务贸易发展，这主要体现在贸易效率和市场环境等方面；数字贸易协定签订系数显著为负，即双边签署包含数字贸易规则的自由贸易协定能够促进数字服务贸易效率的提升，这也是目前政府提高贸易效率的通用做法；数字服务贸易开放程度指标系数同样显著为负，即数字服务贸易开放程度的提高有利于双边数字服务贸易效率的提高和持续发展。

(四)贸易效率与贸易潜力分析

1.贸易效率分析

基于贸易非效率项可进一步计算贸易效率值，该值代表了中国与“一带一路”共建国家的数字服务贸易效率水平，其变化趋势如图4所示。从总体趋势来看，中国与各地区数字服务贸易效率在0.20至0.85之间，样本期内整体呈上升趋势，所有国家的平均效率由2007年的0.27上升到2021年的0.61，且在2018年之后上升速度逐渐加快。这意味着自中美产生贸易摩擦后，中国同“一带一路”共建国家之间的数字服务贸易联系愈加密切，这也是中国调整贸易策略和贸易格局的重要原因。从各地区的贸易效率异质性来看，同中国数字服务贸易效率最高的是大洋洲地区，其次是欧洲、亚洲，南北美洲和非洲地区。潜在原因是大洋洲地区国家较少，主要贸易国新西兰为发达国家且在2007年就与中国签订了包含数字贸易规则的贸易协定；欧洲和亚洲地区的经济基础设施水平和市场开放程度较高，特别是欧洲地区；而非洲和南北美洲地区的经济发展水平比较低，尤其非洲地区是发展中国家最集中的地区，其落后的经济制度、经济环境以及基础设施等都在一定程度上阻碍了其与中国数字服务贸易的发展。随着中国“一带一路”建设的持续推进，与各共建国家的数字服务贸易必将迎来新的发展机遇。为此，在提高总体贸易效率的同时要注意均衡发展，特别是要通过多渠道助力非洲地区改善贸易效率，推进数字服务贸易发展。



2.贸易潜力分析

上文分析表明，中国同“一带一路”共建国家数字服务贸易效率整体不高，意味着双边数字服务贸易有很大的潜在增长空间，本文通过各地区国家的贸易潜力和贸易扩展空间来描述中国同“一带一路”共建国家数字服务贸易发展的前景。贸易潜力是双边贸易在没有任何非效率因素阻碍的情况下所能达到的最优贸易额，贸易扩展空间是贸易潜力与实际贸易额之比。

图5展示了中国与"一带一路"共建国家以及分地区国家的贸易潜力。可以看出，整体上中国同"一带一路"共建国家的贸易潜力巨大，数字服务贸易规模从2007年的 725.09亿美元增加到2021年的1270.69亿美元。从区域角度来看，整体上亚洲地区的贸易潜力最大，其次是欧洲地区，而非洲、大洋洲和南北美洲地区的贸易潜力则相对较小。正如前文所阐述的，数字服务贸易发展需要具有一定的经济基础、数字技术水平和市场规模。在“一带一路”共建国家中欧洲和亚洲地区国家经济发展水平和数字技术水平相对较高，人口较多，且与中国的距离相对较近，故中国与其贸易潜力也更大；其余四个地区国家的经济发展水平和数字技术水平相对较低，距离较远，故中国与其数字服务贸易潜力相对较低。



贸易潜力是一个绝对值概念，无法全面描述数字服务贸易发展的变化情况与前景，为此本文根据贸易潜力和实际数字服务贸易额测算出所有样本国家以及分区域国家同中国的数字服务贸易扩展空间，具体结果详见表6。以2021年为例，中国同“一带一路”共建国家数字服务贸易扩展空间为47.34%，说明当前双方数字服务贸易仍有很大的提升空间有待开发；从变动趋势来看，各地区的扩展空间都呈下降趋势，其中南北美洲地区的整体变动幅度相对较小，欧洲和大洋洲地区的变动幅度较大，间接说明南北美洲地区数字服务贸易效率提升较难，而欧洲和大洋洲地区贸易效率提升较快;从2021年各地区的情况来看，扩展空间最大的是非洲地区达141.87%，其次是南北美洲和亚洲地区扩展空间分别为87.34%、78.67%和40.56%，欧洲和大洋洲地区的扩展空间相对较小。值得注意的是，虽然亚洲地区的贸易效率较高，但仍与最优贸易流量差距较大，有很大的贸易增长空间。



六、结论与政策启示

本文以2007年至2021年间中国与“一带一路”共建国家数据为样本，使用随机前沿引力模型分析了中国与“一带一路”共建国家数字服务贸易的效率和潜力，并据此测算了双边数字服务贸易的扩展空间，得出以下三个结论：

第一，由时变随机前沿的实证结果可知，从整体上看，中国与“一带一路”共建国家的GDP水平对双方数字服务贸易发展具有显著促进作用，地理距离以增加贸易成本的形式抑制双边数字服务贸易的发展，而人口增长带来的需求效应大于供给效应，导致双方的人口增加同样会阻碍数字服务贸易发展。从分地区的角度看，GDP对双边数字服务贸易的影响差异较大。其中，中国CDP仅对同亚洲、南北美洲和大洋洲地区的数字服务贸易有促进作用，而在“一带一路”共建国家中仅亚洲、欧洲、非洲地区国家CDP对双边数字服务贸易有正向影响。除非洲和欧洲地区外，距离对双边数字服务贸易的影响都为负。从人口规模来看，中国、亚洲地区、欧洲地区和非洲地区的人口增长对双边数字服务贸易有负向影响，南北美洲和大洋洲地区的人口增长对双边数字服务贸易有正向影响。

第二，由贸易非效率模型结果可知，互联网用户渗透率、政府效率指数、是否签订含数字贸易条款的协定、数字服务贸易开放程度指标都能够有效地减少贸易非效率的影响，从而促进双方数字服务贸易的发展，但政府治理水平指数却对贸易非效率项产生正向影响。

第三，从贸易效率和潜力的测算结果来看，中国同“一带一路”共建国家整体数字服务贸易效率不高，但潜力较大。与中国数字服务贸易效率较高的是大洋洲、欧洲和亚洲地区国家，较低的是非洲和南北美洲地区国家，同中国数字服务贸易发展潜力最高的是亚洲地区国家，其次是欧洲地区国家，非洲、大洋洲和南北美洲地区的贸易潜力均较低。就扩展空间来看，2021年数字服务贸易扩展空间最大的是非洲地区，其次是南北美洲和亚洲地区，欧洲和大洋洲地区的扩展空间相对较小。

基于以上结论，本文得出以下三点政策启示：

第一，以“一带一路”为纽带，多渠道加强与共建国家经贸合作，助力合作双方经济发展水平与劳动力技能水平提升，扩大双边数字服务贸易规模。研究结果表明，“一带一路”共建国家经济发展水平提高可有效促进双边数字服务贸易发展，对此我国应充分利用共建“一带一路”倡议，通过加强经贸和产业合作，积极引导各国正确搭乘中国经济快速发展列车，促进双方经济发展，从而提升数字服务贸易规模。同时，为克服人口增长对双边数字服务贸易的阻碍作用，我国应注重本国劳动力数字技能水平提升，助力各共建国提高其劳动力技能水平、培育数字技术专业人才。

第二，消除各类贸易非效率因素影响，提升双边数字服务贸易效率水平。我国应积极与共建国家进行数字服务贸易谈判，推动签订包含数字贸易条款的自由贸易协定，促进贸易自由化。此外，还应借鉴数字贸易强国的经验，提高政府服务效率，积极制定符合数字服务贸易发展需要的政策法规，在保障安全的基础上逐渐放松对数字贸易的限制,允许数据、资金、人才等的跨境自由流动。同时，通过技术交流合作和资金援助等方式为“一带一路”共建国家数字基础设施建设提供必要的技术、人才和资金帮助，以协助其改善国内数字基础设施建设水平，提升互联网用户渗透率，缩减双边数字鸿沟。

第三，因地制宜开发数字服务贸易潜力，多层次布局合作格局。由不同区域“一带一路”共建国家同中国数字服务贸易拓展空间计算结果可知，中国应逐渐注重与非洲、南北美洲和亚洲地区国家的数字服务贸易合作，同时优化同欧洲、大洋洲地区国家的数字服务贸易结构、提升贸易质量。对于亚洲、非洲和南北美洲地区扩展空间的开发应分成短期和长期规划：相较于非洲和南北美洲，亚洲地区各国的经济发展水平、环境和制度对数字服务贸易发展的阻碍作用较小，易在短期内得到改善，有利于未来数字服务贸易的进一步扩展，而与非洲和南北美洲地区数字服务贸易的潜力开发问题更适合于长期规划。欧洲地区国家中发达国家有14个，占总数的55.56%，大洋洲地区的主要贸易伙伴新西兰同样为发达国家，这些国家数字贸易基础和环境较好、数字技术较为领先，我国应注重加强与这些国家的数字科技创新合作，比如共同成立数字技术科研院所、加强双方数字技术专业人才和高水平数字企业间的交流，在巩固现有贸易成果的基础上，扩展新的高水平成果。

文章来源 | 《国际贸易》期刊

排版 | 刘卜玮



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