基于網絡準備指數的數字貿易對我國產業服務化推動機制研究

陳 珉

（溫州職業技術學院，浙江 溫州 325000）

一、引言

當前國家對數字經濟的定位已從新興產業層面上升為推動傳統產業升級，成為一種國家戰略。作為經濟活動中配置資源的核心環節，貿易正在經歷一場前所未有的“數字化”革命，數字貿易應運而生。伴隨著數字貿易的發展，對產業服務化產生了重要的影響，各種產業服務化現象層出不窮。可以說數字貿易的發展離不開各式各樣的產業服務，同時數字貿易下互聯網技術的廣泛采用還推動了產業服務化的提升。產業服務化意味著現代服務業軟投入的比重在三次產業中不斷提高，“微笑曲線”的兩端作用越來越突出，進而增加產品附加值，降低能耗，提高產業競爭力的過程[1]。產業服務化代表增長方式的轉變和經濟結構的優化，促使經濟結構向高質量、高附加值、產業價值鏈高端的方向轉變[2]。

本文實證考察了數字貿易發展對于提升產業服務化水平的作用。與傳統研究主要聚焦制造業服務化問題不同，本文計算了所有行業的服務化程度并對此進行分析，而不局限于制造業服務化。與以往的研究相比，本文主要創新之處在于：通過實證分析，分別考察了數字貿易發展對三次產業及重點行業如運輸服務化、電信服務化、金融服務化、分銷服務化的影響，并在此基礎上闡釋數字經濟背景下服務化的新方向。

二、數據說明與計量模型

（一）數據說明

2016 年世界經濟論壇發布的網絡準備指數（Networked Readiness Index，簡稱NRI）①網絡準備指數對全球139 個經濟體利用信息通信技術（ICT）推動經濟發展及競爭力方面的有效性進行評分和排名，涉及商業和創新環境、政治和法規環境、基礎設施和數字內容、承受能力、技能、個人使用、商業使用、政府使用、經濟影響、社會影響等多項內容。為本文的研究提供了重要數據基礎，本文重點關注網絡準備指數中與數字貿易相關的指標，選取一級指標網絡準備指數以及兩個三級指標B2B 使用（ICT use for bizto-biz transactions，即企業對企業交易中信息通信技術的使用情況，簡稱B2B）和B2C 使用（Internet use for biz-to-consumer transactions，即企業對消費者交易中互聯網使用情況，簡稱B2C）共三個指標綜合反應一國的數字貿易發展情況。世界綜合貿易解決方案（WITS）在構建E-trade 指標體系時同樣使用B2B 和B2C 兩項指標。新加坡、芬蘭和瑞典位居NRI 指標排名前三，日本、英國和瑞士位列B2B 指標排名前三，英國、美國和荷蘭位列B2C 指標排名前三。研究發現，數字貿易指數排名靠前的主要是發達國家。中國NRI 排名第59 位，B2B 排名第57位，B2C 排名第32 位。總體而言，中國互聯網以及數字貿易發展處于全世界的中等偏上水平，其中B2C 發展相對而言較為靠前。

本文根據世界投入產出表數據庫WIOD 計算直接消耗系數和完全消耗系數①數據源于2016 全球信息技術報告（Global Information Technology 2016），直接消耗系數是指某一個行業在生產經營過程中，生產一單位總產出所直接消耗的各行業的產品或服務的數量。完全消耗系數是指某一行業在生產經營過程中，生產一單位總產出所直接和間接消耗的各行業產品或服務的數量。，以反映各行業的服務化情況[3-4]。本文研究側重于研究服務化情況，因而主要計算各個行業直接或完全消耗生產性服務業的情況。

參照劉斌等（2016）[3]的做法以及前文的理論分析，本文將服務化劃分為運輸、電信、金融以及分銷服務化四類。與傳統研究主要聚焦制造業服務化問題不同，本文計算了所有行業的服務化程度并對此進行分析，而不局限于制造業服務化。這主要是因為現階段，三次產業中來自現代生產性服務業的投入不斷提高。數字貿易發展的影響并非僅僅局限于制造業，數字貿易對農產品貿易以及服務業的全球化同樣會發揮重要作用。我國經濟進入高質量增長階段，需要著力推進農業產業化向農業服務化轉型，加快制造業向“中國智造”轉型[5]。傳統服務業在數字經濟時代同樣面臨轉型，網絡和信息技術從根本上改變了傳統服務業低效率和不可貿易的性質，使服務全球化的推動力大大加強。因而，本文計算了全部行業對生產性服務業的消耗，以反應數字貿易的發展對三次產業服務化的情況。實證分析中也進行了分樣本回歸，以考察數字貿易發展對三次產業服務化升級的異質性影響。

服務化指標1，SER1ij（直接消耗系數）的計算公式如下：

SER1ij表示j 行業的服務化水平，Xj表示j 行業的總產出，xij表示j 行業生產經營中使用i 行業的產品。i 行業為各類生產性服務業。

服務化指標2，SER2ij（完全消耗系數）的計算公式如下：

若SER1ij和SER2ij數值較大，則說明j 行業服務化水平較高。本文分別計算了各個行業總體服務化指標以及運輸、電信、金融以及分銷服務化四個分項指標。將每個國家的五個服務化指標SER2ij匯總，并從大到小排序。盧森堡、馬耳他、拉脫維亞、捷克、英國、法國等國在服務化水平排名靠前。值得注意的是，這些國家中有很多都出現在了數字貿易指數排行榜前10 名中，這說明數字貿易發展與產業服務化之間存在一定的相關關系，也在一定程度上揭示了本文的結論。本文回歸分析所使用主要變量的描述性統計結果如表1 所示。

表1 變量描述性統計結果

（二）計量模型

為了論證機制，本文構建如下計量模型：

其中，DigitalTradei表示i 國數字貿易發展程度，具體的實證分析中使用NRI、B2B 以及B2C 作為代理指標；SERij表示i 國j 行業服務化程度，實證分析中使用SER1、SER2 以及各分項指標作為代理指標。在上面的上述計量模型中，我們分別以NRI、B2B 以及B2C 為解釋變量，以SER1、SER2 為被解釋變量，通過普通最小二乘回歸來考察數字貿易對行業服務化的影響。需要注意的是，由于DigitalTradei是國家層面的變量，而SERij是國家-行業層面的變量，在模型（1）加入了行業固定效應。系數a1是本文研究的核心，若a1顯著為正（負），則說明數字貿易的發展能夠顯著提升（降低）服務化水平，若a1不顯著，則說明數字貿易的發展不會顯著影響產業服務化。

三、基準回歸結果與分析

該部分先實證分析數字貿易對產業服務化的總體影響，然后分別考察數字貿易對運輸服務化、電信服務化、金融服務化以及分銷服務化的影響。

（一）產業總體服務化

本節基于模型（1）考察數字貿易發展對服務化的影響，首先以總體服務化指數1 和2 為被解釋變量，以數字貿易指標NRI、B2B 以及B2C 為解釋變量進行普通最小二乘回歸，結果如表2 列1-6 所示。觀察列1-3 可以看到，以SER1 為被解釋變量的回歸中，NRI 和B2B 的系數雖然為正但都不顯著，而B2C 的系數則為-0.007 且顯著為負，這與前述理論分析不符。這可能是因為直接消耗系數無法反應各行業之間復雜的相互依存關系。觀察列4-6 可以看到，以SER2（完全消耗系數）為被解釋變量的回歸中，NRI 和B2B 的估計系數分別為0.023 和0.031，二者均在1%的水平上顯著；B2C 估計系數為-0.005，不顯著。這表明數字貿易發展在總體上會提升行業服務化的水平。這與盛丹和王永進（2010）[6]研究基本一致，數字貿易的發展促進生產性服務業與現代生產互相融合，推動產業服務化的發展。B2C的估計系數與預測不一致可能與B2C 主要面向的是消費者群體有關。

表2 數字貿易與總體服務化

（二）運輸服務化

為了分析數字貿易對運輸服務化的影響，我們以SER_tran 為被解釋變量，NRI、B2B、B2C 為解釋變量進行計量分析，以檢驗前述理論，估計結果如表3 列1-6 所示。可以看到，被解釋變量無論是以直接消耗系數計算的運輸服務化，還是以完全消耗系數計算的運輸服務化，NRI、B2B、B2C 的估計結果均在1%的水平上顯著為正。而且相比于列1-3、列4-6 中各變量的估計系數絕對值明顯要大。這意味著，數字貿易的發展會提升交通服務化的水平，而且從行業間復雜依存關系的角度看，這一提升作用更加明顯。

表3 數字貿易與運輸服務化

（三）電信服務化

為了分析數字貿易對電信服務化的影響，我們以SER_tele 為被解釋變量，NRI、B2B、B2C 為解釋變量的估計結果如表4 列1-6 所示。可以看到，除列3 中B2C 的估計系數在10%的水平上顯著外，其余變量均在1%的水平上顯著為正。這意味著數字貿易的發展會提升電信服務化的水平。

表4 數字貿易與電信服務化

（四）金融服務化

為了分析數字貿易對金融服務化的影響，我們以SER_fina 為被解釋變量，NRI、B2B、B2C 為解釋變量進行最小二乘估計，結果如表5 列1-6 所示。可以看到，以直接消耗系數為被解釋變量的列1-3中，變量均不顯著；以完全消耗系數為被解釋變量的列4-6 中，NRI 和B2B 的估計系數顯著為正，B2C不顯著。一方面，金融服務涉及生產和管理中的各個環節，完全消耗系數能更全面地反應問題；另一方面，可能是因為2014 年互聯網平臺提供的金融服務（特別是對于B2C 的金融服務）還不普遍。

表5 數字貿易與金融服務化

（五）分銷服務化

為了分析數字貿易對分銷服務化的影響，本文以SER_sale 為被解釋變量，以NRI、B2B、B2C 為解釋變量進行最小二乘估計，結果如表6 列1-6 所示。可以看到，被解釋變量無論是直接消耗系數表示的分銷服務化水平，還是完全消耗系數表示的分銷服務化水平，NRI、B2B、B2C 的估計系數均在1%的水平上顯著為負。也就是說，數字貿易對分銷服務化產生負面影響要高于正面影響。數字貿易會降低分銷服務化的水平，這與數字貿易發展的扁平化特征密切相關[7]。

表6 數字貿易與分銷服務化

四、分樣本回歸結果與分析

為了進一步分析數字貿易發展對不同類型產業服務化的異質性影響，根據國家統計局設管司公布的三次產業劃分規定，本節的分析中將國民經濟所有產業劃分為第一產業、第二產業、第三產業三類，依次進行回歸分析。本節的回歸中，我們使用NRI 作為數字貿易發展程度的代理變量，使用完全消耗系數作為服務化的代理變量，并控制行業固定效應。

第一產業①第一產業包括：農、林、牧、漁業。的估計結果如表7 所示。列1、3 和4中，NRI 的估計系數顯著為正。這意味著，數字貿易能夠促進第一產業的服務化，主要以電信服務化和金融服務化為主。

表7 數字貿易與第一產業服務化

第二產業②第二產業包括：采礦業，制造業，電力、熱力、燃氣及水生產和供應業，建筑業。的估計結果如表8 所示。可以看到，列1 中NRI 的估計系數雖然為正，但并不顯著，數字貿易對第二產業的總體服務化水平沒有顯著影響。進一步觀察列2-5 中NRI 的估計結果，我們發現NRI 的估計系數都非常顯著，但列2-4 中符號為正，而列5 中符號為負。這意味著數字貿易有利于提升運輸、電信和金融服務化的水平，然而會降低分銷服務化的水平。總體服務化內部的分項指標之間存在相互抵消的作用，這可能是列1 中NRI 估計系數不顯著的重要原因。

表8 數字貿易與第二產業服務化

第三產業③第三產業包括：批發和零售業，交通運輸、倉儲和郵政業，住宿和餐飲業，信息傳輸、軟件和信息技術服務業，金融業，房地產業，租賃和商務服務業，科學研究和技術服務業等。的估計結果如表9 所示。可以看到，列1 中NRI 的估計系數顯著為正，數字貿易發展有利于提升第三產業總體服務化的水平。列2-4 中，NRI的估計系數均顯著為正，這意味著數字貿易發展能夠提升第三產業運輸、電信、金融服務化水平；列5中，NRI 的估計系數在10%的水平上顯著為負，也就是說，數字貿易發展可能會降低第三產業分銷服務化水平。這一結果與第二產業的估計結果有一定的相似性，但數字貿易對第三產業分銷服務化的降低作用不如對第二產業那么強，因而從總體上看，數字貿易還是會提升第三產業總體服務化水平。

表9 數字貿易與第三產業服務化

五、總結與討論

總結以上實證分析，數字貿易發展能夠顯著提升第一、第三產業的總體服務化水平，其中對于電信和金融服務化水平的提升效果最為明顯；數字貿易能夠提升第二產業運輸、電信、金融服務化水平，但會顯著降低分銷服務化水平，二者存在抵消關系使得數字貿易對于第二產業的總體服務化沒有顯著影響。劉斌等（2016）[3]的實證研究指出，制造業服務化提升了中國企業在全球價值鏈中的參與度，并且明顯提高了中國企業在全球價值鏈體系中的分工地位。制造業服務化通過“垂直溢出效應”促進了中國產品的質量，并且通過“水平溢出效應”提升了產品技術復雜度，對于資產專用性越高的行業，制造業服務化越有利于企業產品的升級。總體上，數字貿易的發展有助于提升產業的總體服務化指數，而這進一步促進我國產業向價值鏈中高端攀升。

綜上所述，提出以下政策建議：數字貿易的發展有助于提升產業服務化，有助于我國產業向價值鏈中高端攀升。應當抓住數字貿易發展的良好契機，大力推動生產性服務業轉型升級。要大力發展數字貿易，以發展數字貿易為契機，推進數字技術在生產性服務領域的推廣和應用，促進生產性服務業向數字化、專業化、規模化、高端化發展，推進現代物流、金融服務、電信服務、商務服務等數字化轉型。要大力發展數字貿易，依靠市場機制和現代科技創新，促進服務業發展，推動我國生產性服務業的高質量發展，促進現代服務業與先進生產制造業的進一步融合。提升產業體系建設的現代化水平，提高產業基礎能力，提升產業鏈現代化水平，促進生產性服務業向專業化發展，并向價值鏈高端延伸。