數據流動限制、數據強度與數字服務貿易

齊俊妍 強華俊

(天津財經大學經濟學院，天津 300222)

一、引言與文獻綜述

國際組織將數字服務貿易定義為“通過信息通訊網絡跨境傳輸交付的服務”[1]。因此相對于傳統服務貿易，信息技術驅動的數字服務貿易在很大程度上依賴于數據的跨境流動和處理[2]，使得服務提供者在最能發揮價值增值之處獲取和發送數據并和接收對象進行時空分離，增強了服務可貿易性及其比較優勢，并成為各國發展的重點[3]。據UNCTAD統計數據顯示，全球2019年數字服務貿易出口額占出口貿易總額比重已達12.9%，占服務貿易出口更達52%以上。但由于支撐數字服務貿易的頂層制度設計、產業基礎設施和數字創新水平具有顯著差異，國家間數字鴻溝問題還無法有效解決，數據賦能價值顯現出數據不當使用所導致的安全隱憂，疊加數據主權和信息安全戰略觀念深化，使得大多數國家對數據流動實施了不同程度的限制政策，包括數據本地化要求及強制設立數據保留期限等[4-5]，不僅阻斷了通訊網絡數據流通性，還給服務出口商帶來了較高在線交付成本，在一定程度上削弱了本國數字貿易發展優勢和潛力。

如何在維護國內信息網絡安全和構建便利化跨境數據流動監管政策體系之間進行平衡，以突破碎片化國際治理規則促進數字貿易發展，成為各國面臨的重要難題[3]。在WTO多邊數字貿易治理體系無法取得突破性進展的背景下，具有數字貿易比較優勢經濟體參與規則制定的路徑呈現多元化態勢[6]，其中區域貿易協定(RTA)儼然成為推進和引領全球數字貿易規則制定的重要平臺[7-8]。主要經濟體通過在RTA中設立專門的電子商務章節和相關服務章節等，將數字貿易議題納入規則制定范疇以加強雙多邊數字貿易深化合作[6]。與此同時，與歐美發達國家相比，我國在參與全球或區域層面數字貿易規則體系建設和國內監管制度準備上都尚顯不足，與國際高標準規則脫軌可能導致在未來國際貿易競爭中處于不利地位[9]。因此，在數字貿易規則談判成為國際經貿秩序重構的重要背景下，系統剖析數據流動限制政策對數字服務出口貿易的影響及其作用機制，并有效檢驗雙邊簽署涵蓋數字貿易規則的RTA對邊境內數據流動限制政策貿易效應的影響，對我國數字服務貿易發展以及數字貿易規則制定具有重要政策意涵。

目前關于數字服務貿易的研究文獻還比較缺乏，部分文獻對數據政策和數字貿易規則的經貿影響僅做了初步探討。Christensen等(2013)[10]和Bauer等(2013)[11]率先評估了歐盟通用數據保護條例對企業績效和貿易的影響，發現使用數據相當密集的中小企業在遵守這些新規則時會產生大量成本，進而減少了歐盟與其他經濟體間的貿易。Marel等(2016)[2]以OECD-PMR數據庫中預期會影響數據處理和使用的相關規制作為數據政策限制的代理指標考察其對行業全要素生產率等生產績效的負面影響。Marel和Ferracane(2021)[12]基于Ferracane等(2018)[5]測算的數據流動限制指數，量化分析了數據流動限制政策對數據密集型服務進出口貿易的抑制性影響效果。齊俊妍和強華俊(2021)[13]以及周念利和姚亭亭(2021)[4]研究證實了包括數據流動限制在內的數字服務貿易壁壘對數字服務出口規模和出口技術復雜度的顯著負面影響。齊俊妍和強華俊(2022)[14]以數字服務投入為紐帶展開跨境數據流動限制政策對制造業出口技術復雜度影響的研究，發現二者存在明顯負向聯系，并且負向影響程度與數字服務投入呈現正相關。現階段，將數字貿易規則納入RTA協定以實現數字服務貿易自由化發展成為大多數國家的現實選擇。周念利和陳寰琦(2020)[15]探究了全球RTA協定中具有“美式模板”特征數字貿易規則的貿易促進效應。劉斌等(2021)[16]從規制融合視角研究認為RTA層面的數字貿易規則合作能夠有效促進雙邊數字服務貿易增長。彭羽等(2021)[17]對RTA中數字貿易規則條款進行分類并構建條款異質性指數，發現提高各類型規則條款深度能顯著促進締約國數字服務出口，但促進效應受到雙邊制度質量差異的影響。

上述文獻對本文研究提供了有益參考，但仍存在不足之處：(1)對各國數據流動監管政策識別不足，間接衡量指標無法反映各國邊境內數據流動限制政策全貌；(2)并未在數據監管政策和數字服務貿易之間建立起有效聯系，且受限于相關數據不足的截面數據結構以及直接的OLS實證分析可能導致研究結果存在偏誤；(3)缺乏數據政策貿易影響的作用機制及相關異質性特征的考察，籠統刻畫貿易效應不利于精準施策；(4)RTA數字貿易規則的單一貿易效應分析難以從政策協調視角為中國積極參與雙多邊數字貿易規則談判提供經驗解釋。本文創新之處體現在以下幾個方面：(1)基于歐洲國際政治經濟中心數字貿易評估數據庫(ECIPE-DTE)構建較為全面的數據流動限制政策評價體系，刻畫分析各國時間維度上的數據流動限制水平，減少因使用截面數據造成的回歸誤差；(2)借鑒Calvino等(2018)[18]方法量化數字服務貿易部門的數據強度，以此構建數據政策與數字服務貿易之間聯系的橋梁，力求精準測度數字服務貿易受政策的影響；(3)采用Heckman兩階段模型從出口決策和出口規模視角的實證分析，避免貿易“零值”導致的潛在樣本選擇偏差和模型內生性問題；(4)有效區分行業和監管政策國家類型進行異質性檢驗，并從貿易成本效應和網絡環境效應揭示數據流動限制政策影響數字服務貿易的內在機制，進而從研究結果中剝離出更具價值的政策建議；(5)基于TAPED數據庫檢索全球含數字貿易規則的RTA，根據條款法律約束性程度對數字貿易規則深度水平進行量化，并通過調節效應模型檢驗其規制融合貿易促進效應，以期提供國家間在RTA層面進行數字貿易監管規則合作必要性的重要證據。

二、理論分析與研究假設

(一)數據流動限制政策對數字服務出口貿易的影響渠道分析

貿易成本渠道。從ECIPE-DTE數據庫各類政策措施影響來看：“禁止轉讓和有條件流動”政策要求數字服務出口商在進行商業數據跨境傳輸時必須滿足嚴格的安全審查和風險評估措施，出口門檻的設定降低了信息搜索質量和便利性，增加基于信息和數據為載體的數字服務的存儲、計算和傳輸難度，極大提高了搜尋成本、在線溝通成本、建立分銷渠道成本以及政策合規成本[14]，降低了出口企業與貿易商之間信息交流和服務交易效率，收窄了企業出口范圍。在“數據本地加工和存儲要求”政策下，出口企業需在國內建立數據處理中心或將數據相關業務外包給具有壟斷地位的本地數據服務提供商，但無論何種選擇，企業出口固定成本都會額外增加[5]。過長數據保留時間要求會增加企業信息存儲成本，而如果規定企業在不需要提供服務時不得保留某些數據，會導致企業客戶信息損失進而形成二次搜尋成本。“數據隱私主體權利和隱私管理要求”通常是為了合法目標，但當某些要求被不成比例的或以歧視性方式實施時，仍會給企業造成出口障礙[12]，例如收集和使用數據的請求同意繁瑣程序以及監管部門要求直接訪問企業處理和使用的數據，會引起貿易伙伴的不滿進而減少服務進口需求。另外，行政處罰措施提高了出口企業面臨的不確定性風險，為緩解不確定性企業需要支付額外的政策和法律咨詢費用，導致數字服務出口合規成本提高。

互聯網環境渠道。現有文獻研究認為，互聯網普及率和網絡帶寬速率的提升以及信息通訊網絡應用能力的增強減弱了地理距離約束，使得服務業企業能夠迅速且有效的鏈接供需[19]，并通過降低貿易成本、擴大市場參與者以及優化貿易結構等路徑對服務出口貿易產生積極影響[20]。但與此同時，Helen(2006)[21]認為政策制度因素會影響一國互聯網普及率和通信基礎設施發展水平。數字經濟滲透加速了數字技術賦能服務貿易的數字化轉型，數據流通作為信息網絡傳輸和數字服務交易的基礎性作用進一步放大，互聯網發展的數字服務貿易促進效應的發揮會極大受限于一國數據流動限制政策[12]。例如，強制性數據保留和信通設施本地化要求等限制措施一方面會使本國互聯網服務供應商形成寡頭壟斷、并造成互聯網連接和使用的高價格局面；另一方面還進一步降低了外圍企業對信息通訊網絡行業的投資，進而在一定程度上阻礙了本國互聯網覆蓋范圍的擴大、網絡傳輸和接入能力的增強以及數字基礎設施水平的提升[14]。互聯設施連通性下降、網絡資源匱乏以及國家間不斷擴大的數字鴻溝，降低了本國服務企業信息技術應用能力和數字服務出口傳輸效率，制約了本國數字服務出口貿易的增長。另外，互聯網發展的正外部性效應本質上就是數據能夠及時地進行生產、傳輸、處理和分析，嚴格的數據監管政策在導致互聯網數據延滯的同時，也降低了數字服務出口企業生產要素配置效率和出口績效[22]。綜上，提出以下假設。

H1數據流動限制政策對本國數字服務出口貿易存在顯著負向影響，其中貿易成本效應和互聯網環境效應是重要的中間影響渠道。

(二)數據流動限制政策對數字服務出口貿易的異質性影響分析

不同數字服務行業數據生產量、使用量和交易量存在差異，從這一角度來說，數據流動限制政策對不同數字服務行業的貿易影響與各行業數據密集程度或進行跨境服務提供的信息通信網絡使用程度密切相關。Calvino等(2018)[18]基于不同行業的ICT投資和購買等相關數據大致測算了不同行業數據密集度，發現信息通訊、金融保險等數字服務貿易部門數字化程度較高。Christensen等(2013)[10]以及Marel和Ferracane(2021)[12]研究指出，數據密集型企業在數字貿易政策合規等方面所作出的工作努力會產生較大的成本。另外，Aaronson和Leblond(2018)[23]根據監管特征進一步將各國數據流動和處理政策規則劃分為 “開放型”、“條件型”和“限制型”三種類型，而其主要代表性經濟體分別為美國、歐盟和中國，現也被稱為數字貿易政策的 “美式規則”、“歐式規則”和 “中式規則”[24]。在數字服務企業的跨境傳輸和處理數據的便利性受到本國數據監管政策干擾的背景下[25]，通常具有“開放型”模式的雙邊國家數字服務企業依托數據流進行貿易更加便捷，因此兩國間表現出較高的數字服務貿易水平，但“條件型”和“限制型”模式的雙邊國家數字服務企業對外貿易會受到嚴格的數據監管政策掣肘，合規成本的提高降低了雙邊數字服務貿易流量[24]。綜上，提出以下假設。

H2數據流動限制政策的負向貿易影響存在數字服務行業和數據監管模式國家的顯著異質性。

(三)RTA數字貿易規則的調節效應分析

數字貿易全球性規則的缺失疊加各國限制性數字貿易監管政策，客觀上推動了各國通過締結RTA協定加強雙邊和多邊規則合作[7-8]。根據國際政治經濟學理論，生產國際化和貿易依存度的提高加深了國際規則與國內政策之間的關聯度，增強了一國對國際政策協調的需求，將促使國家間監管政策趨同化[26]。而各經濟體間締結涵蓋數字貿易相關規則RTA的目的也確實是想要加強數字貿易政策合作以創造更加健康、自由、便利和共贏的數字貿易環境[17]。以RTA中數據相關規則條款為例，由于跨境數字服務貿易的核心是數據自由流動[15]，因此締約國對數據存儲和計算機設施非本地化、源代碼保護以及互聯網訪問和使用原則等條款的執行，可以有效增強邊境內數據政策措施一致性，進而降低數字服務企業出口貿易成本，提升雙邊跨境數據流動的自由化水平[15-17]。因此，RTA中涵蓋廣泛的數字貿易規則并提高條款承諾水平將有助于實現雙多邊數字服務貿易監管的規制融合，削弱以跨境數據流動限制政策為代表的邊境內數字貿易壁壘，促進雙邊數字服務出口增長。由此，提出以下假設。

H3簽署數字貿易規則RTA并提高條款深度水平能夠緩解數據流動限制政策的負向貿易影響。

三、數據流動限制和數據強度的定量評估

(一)數據流動限制水平的評估與分析

ECIPE數據流動限制指數是目前較為全面且被國內外相關文獻廣泛使用的指標體系之一。ECIPE-DTRI報告中僅公布了2017年的數據流動限制指數，但ECIPE-DTE數據庫列出了各經濟體不同年份的基于企業成本角度篩選的壁壘性數據流動監管政策信息，包含對數據政策措施的詳細描述、所屬政策領域和子領域名稱、覆蓋范圍、時間范圍以及政策來源等。數據政策主要分為“跨境數據流動限制措施”和“國內數據流動和使用限制措施”兩類[27]，前者包括數據本地化政策領域，后者包括數據保留和資料隱私主體權利等五個政策領域。鑒于不同政策領域及其下轄措施壁壘程度差異，ECIPE專家根據措施部門覆蓋率及受影響數據類型對各政策領域和具體措施分別賦予不同權重和分值，以從貿易成本視角合理科學反映不同數據政策的限制水平[5]。基于此，本文利用ECIPE-DTE的各國數據政策信息以及DTRI指數報告中公布的量化方法，核算時間維度上的各國數據流動限制指數，取值介于0和1之間，越接近于1，說明數據政策限制程度越強(1)具體數據政策分類和量化方法可參見Ferracane等(2018)[5]以及齊俊妍和強華俊(2022)[14]。。

圖1是全球數據流動限制指數隨時間演變的情況。可以發現，三個維度數據流動限制指數存在明顯上升趨勢，反映了所有類型的數據監管政策隨著時間的推移變得更加嚴格的特征。這主要反映出隨著數字經濟發展，數據日益成為重要的生產要素和數字化服務交易的依托形式，數據流呈幾何式增長，數據價值凸顯促使各國從數據安全和數據保護角度對數據流動監管呈現趨緊態勢。

圖1 全球數據流動限制政策發展趨勢資料來源：基于ECIPE-DTE數據庫和ECIPE-DTRI報告核算整理。

(二)數據強度指標的構建與分析

不同數字服務貿易部門數據依賴度存在差異，若對數據流動限制政策和數字服務貿易進行簡單未加權分析，會造成實證研究中數據流動限制政策貿易影響的估計偏誤。Arnold(2011)[28]早期率先構建“服務滲透率”指標研究制造業生產活動受服務貿易政策的影響程度。遵循該思想，本文以數字服務貿易部門中來自“數據產出部門”的投入占比構建數字服務行業的數據強度指標(DIjt)，以更好地反映不同行業對“數據中間投入”的依賴和滲透程度。計算公式為

DIj=ΣdDMIdj/TIj

(1)

其中，j表示數字服務貿易部門，d表示 “數據產出部門”，借鑒Calvino等(2018)[18]行業數據密集度劃分，選取具有高數據密集度的行業作為“數據產出部門”(2)數據產出部門(按ISIC Rev.4分類)：C26、C27、C28、C30、C31_C32、G45、J59_J60、J61、J62_J63、K64_K65、M69_M70、M72、M73、M74_M75。；ΣdDMIdj表示j部門接受來自所有“數據產出部門”的中間投入；TIj表示j部門總的中間投入。

為避免單一指標核算偏誤，本文利用完全消耗系數法核算數字服務貿易部門對“數據產出部門”的完全消耗量，以此作為數字服務貿易部門“數據強度”的穩健性檢驗代理變量，計算公式如下

(2)

其中，等式右邊第一項是j部門對“數據產出部門d”的直接消耗，第二項、第三項、…、第n+1項表示第一次、第二次、……、以及第n次的間接消耗，累加之和即為完全消耗。

圖2展現了世界主要經濟體數字服務貿易部門的平均數據強度。可以發現，發達經濟體數字服務貿易部門數據強度要明顯高于新興經濟體：其中德國和美國的數據強度指數分別達0.55和0.46，而印度和俄羅斯僅為0.11和0.08；進一步以日本和中國的ICT以及其它商業服務典型部門為例，日本兩部門數據強度指數分別為0.96和0.91，而中國僅為0.33和0.5。總體上看，我國各服務部門數據強度依然較低，這種差距說明我國各服務行業還存在較大的數字化轉型空間，也側面反映出數據自由流動對推動服務業和服務貿易數字化發展具有重要意義。

圖2 跨國行業數據強度比較資料來源：基于WIOD-WIOTs數據庫核算繪制。

四、計量模型與數據說明

(一)基準回歸模型

雙邊數字服務貿易部門出口數據存在較多零值，若剔除零值樣本，可能會產生樣本選擇性偏差問題，進而影響實證估計精度。因此本文利用Heckman兩階段選擇模型分析數據流動限制對數字服務貿易的影響：第一階段建立出口決策Probit模型，并計算得到逆米爾斯比率(IMR)；其次建立出口規模決定模型，并將IMR納入模型中進行修正。另外Heckman第一階段模型中要求有一個變量作用出口決策但對出口規模無影響，本文借鑒現有文獻普遍做法，使用上一期出口決策(EXDisjt-1)作為該作用變量。模型如下

Pr(EXDisjt=1)=φ(α0+α1DFRIijt+α2Controls+γEXDisjt-1+φi+vs+μj+θt+εisjt)

(3)

lnEXisjt=β0+β1DFRIijt+β2Controls+δIMRisjt+φi+vs+μj+θt+εisjt

(4)

其中，i、s、t、j分別表示出口國、進口國、年份和數字服務貿易部門；EXDisjt為數字服務出口的二元虛擬變量；EXisjt表示數字服務出口額，采用出口額加1的對數衡量；DFRIijt表示i國j部門數據流動限制指數：將部門層面數據強度變量與國家層面數據流動限制變量進行交互得到滲透至數字服務行業的數據流動限制指數，即DFRIijt=DFRIit×DIijt；Controls表示所有控制變量；φi、vs、μj和θt分別表示出口國、進口國、行業和年份固定效應；εisjt為隨機干擾項。

(二)數據詳情及描述性分析

1.被解釋變量和核心解釋變量

參考UNCTAD(2018)[1]關于數字服務貿易行業界定標準來確定研究的數字服務貿易部門，數據來源于WTO服務貿易數據庫。核心解釋變量為數據流動限制變量和部門數據強度變量交互得到滲透至數字服務貿易行業層面的數據流動限制指數。國家層面數據流動限制變量包括總體數據流動限制指數(DFRI)、跨境數據流動限制指數(DFRI_C)和國內數據流動限制指數(DFRI_D)三個維度。行業數據強度指標構建所需數據來源于WIOD投入產出數據庫(WIOD-WIOTs)。通過將WTO服務貿易數據庫和WIOD-WIOTs數據庫中的行業進行匹配，本文選擇42個國家(3)樣本國：AUS、AUT、BEL、BGR、BRA、CAN、CHE、CHN、CYP、CZE、DEU、DNK、ESP、EST、FIN、FRA、GBR、GRC、HRV、HUN、IDN、IND、IRL、ITA、JPN、KOR、LTU、LUX、LVA、MEX、MLT、NLD、NOR、POL、PRT、ROU、RUS、SVK、SVN、SWE、TUR、USA。5個數字服務貿易行業2007-2018年的樣本數據(4)WIOD-WIOTs數據最新年份只到2014年，2015-2018的數字強度指標無法計算獲得，因此本文采用均值法進行補齊。下文來源于WIOD的行業層面相關指標數據，均采用此方法。。

表1 行業匹配

2.控制變量

為減少遺漏變量造成的估計偏誤，加入引力模型中較常用的國家層面控制變量：雙邊經濟規模(GDPist，GDPist=GDPit+GDPst)；雙邊地理距離(DISTis)、是否有共同語言(LANGis)、是否具有共同邊界(TIGis)以及是否具有殖民地關系(CLONYis)。另考慮行業特征的影響，加入行業層面的控制變量：行業規模(SCALEijt)，用行業總產出表示；資本密集度(CAPijt)，用行業資本存量與雇傭人數之比表示；勞動生產率(LABijt)，用行業總產出與行業人數之比衡量；工資水平(WAGEijt)，用員工收入與員工人數之比衡量。

3.中介變量

(2)互聯網環境(ICT)。利用世界經濟論壇的網絡就緒度指數衡量，該指標從環境、就緒度和應用三個方面綜合評價了一國互聯網發展環境情況。其次，基于“互聯網滲透率”思想，本文以數字服務貿易部門增加值中來源于信息通訊行業增加值的占比為權重，構建滲透至數字貿易部門層面的互聯網發展環境指標，用以反映不同部門受國家互聯網環境變化的影響情況。

4.描述性統計

本文對相關變量取自然對數以克服模型異方差和多重共線性問題，具體變量信息及數據來源見表2。

表2 變量描述性統計

五、實證檢驗及結果分析

(一)基準回歸

表3是三個不同維度限制指數的回歸結果。在第二階段估計結果中，逆米爾斯比率(IMR)系數均在1%水平上顯著不為0，說明采用 Heckman 兩階段模型是合理且必要的。第一階段出口決策模型回歸顯示，三個維度數據流動限制變量系數在1%的水平上顯著為負，即一國數據流動限制政策降低了數字服務貿易部門出口概率。對于出口規模，第二階段估計結果顯示，三個維度的數據流動限制均顯著阻礙了數字服務貿易部門出口規模擴張。就跨境數據流動限制和國內數據流動限制分別而言，限制程度每提高1%，數字服務貿易出口規模將分別下降4.1%和2.3%。由此來看，跨境數據流動限制是制約一國數字服務貿易增長的關鍵壁壘，國內數據使用和流動限制措施的負向影響作用相對較小。綜上結果，數據流動限制政策對數字服務出口企業構成較高成本負擔，收窄數字服務出口市場空間的同時，也制約服務貿易競爭新優勢的形成，不僅阻礙一國對外數字服務貿易規模的增加，也是影響數字服務貿易部門進行出口決策的重要掣肘因素。

表3 Heckman兩階段模型估計

(二)穩健性檢驗

1.替換數據強度指標

考慮到“數據強度”指標核算方法不同可能會影響到研究結論，本文采用完全消耗系數法重新測算部門“數據強度”并進行回歸檢驗。表4中(1)是具體估計結果：第一階段和第二階段DFRI變量系數絕對值和顯著性較基準回歸均出現上升，但回歸系數符號方向并未發生變化，表明一國數據流動限制政策負向影響本國數字服務貿易部門出口決策和出口規模的結論是穩健的。

2.替換數據流動限制指標

構建數據流動限制指標的賦分和加權方法可能存在主觀性因素影響，本文使用OECD數字服務貿易限制指數數據庫中“基礎設施連通性”政策領域的限制指數(DSTRI)作為數據流動限制指標的代理變量進行重新估計(5)OECD-DSTRI數據庫涵蓋50個國家2014-2020年的指標信息，通過國家和年份匹配，本文選擇36個國家2014-2018年的指標數據。，合理性在于該領域政策措施涵蓋了包括數據本地化以及禁止跨境傳輸數據等一系列限制措施，與本文指標限制措施存在高度重合性。表4中(2)的估計結果顯示，DSTRI變量在1%水平上顯著降低了數字服務貿易部門出口概率和出口規模，說明利用不同方法評價一國數據監管環境并不會改變本文基準研究結論。

3.替換估計方法

為避免由于不同計量方法而造成估計偏誤，本文利用最大似然估計法(MLE)進行Heckman兩階段模型的實證回歸。表4中(3)的MLE估計結果顯示，數據流動限制水平每提高1%，數字服務貿易部門的出口概率將下降2.03%，出口規模收窄3.9%，再次佐證了基準結論的準確性。其次，本文使用引力模型中處理零值問題較為常用的泊松擬極大似然估計方法(PPML)進行檢驗。表4PPML估計方法下DFRI回歸系數為-1.018 5，且在1%水平上顯著，表明數據流動限制政策對數字服務出口貿易存在顯著阻礙作用。

4.增加其他變量

考慮到本國的出口決策和出口規模可能會受到伙伴國數據流動限制政策的較大影響，本文進一步在模型中加入進口國數據流動限制指數變量(DFRI_IM)進行檢驗。表4中(4)的估計結果顯示，第一階段和第二階段DFRI和DFRI_IM變量的估計系數均顯著為負。這首先進一步驗證了本文基準結論，其次從估計系數來看，本國數據流動限制政策對數字服務出口的負向影響要明顯大于進口國。所以促進本國數字貿易發展的首要是削減本國數據流動壁壘，在此基礎上加強與貿易伙伴國的監管協調以減少進口國限制政策造成的二次貿易成本。

表4 穩健性檢驗

(三)內生性處理

本文分別采用IV-Probit和IV-2SLS估計法對Heckman兩階段模型進行內生性處理。首先，參考周念利和姚亭亭(2021)[4]的研究，選取“公民自由指數”作為第一個工具變量：政府賦予公民的權利涵蓋了公民對互聯網的使用權限，公民自由指數也在一定程度上刻畫了一國的社會環境和政治體系，進而會對一國的數據政策產生影響，同時公民個體權利與一國貿易不直接相關。其次，參考黃群慧等(2019)[30]的做法，選取各國“1990年每百人固定電話使用數量”作為DFRI的第二個工具變量：歷史固定電話數量較高的國家往往也是互聯網普及率與發展水平較高的國家，而互聯網發展水平與一國數字貿易政策息息相關[31]，但歷史上固定電話數量對當前的數字服務貿易難以產生影響。因此兩個工具變量均符合相關性和外生性要求。同時為滿足面板數據模型應用，借鑒Numm和Qian(2014)[32]的研究，將各國1990年每百人固定電話數量(與個體有關)與上一年ICT產品貿易額(與時間有關)進行交互，作為面板模型中DFRI的工具變量(6)公民自由指數來源于弗雷澤研究所每年發布的“THE HUMAN FREEDOM INDEX”報告；各國1990年每百人固定電話數量和ICT產品貿易額來源于世界銀行發展指標數據庫。。

工具變量檢驗中，第一階段采用ivprobit法進行估計并計算IMR，第二階段納入IMR并進行2SLS估計。表5中(1)是工具變量檢驗結果：第一階段DFRI估計系數顯著為負，過度識別檢驗的P值大于0.05，表明不能拒絕“所有變量均為外生”的原假設，弱工具變量檢驗的Wald統計量P值為0，則拒絕“內生變量與工具變量不相關”的原假設，因此工具變量的選擇是合理的。第二階段估計系數在1%的水平上顯著為負，不可識別的Kleibergen-Paap rk LM統計量和弱識別的Kleibergen-Paap rk Wald F統計量的結果均通過了工具變量有效性檢驗。以上估計結果與基準研究結論一致，說明控制了模型潛在內生性問題后，數據流動限制政策負向影響數字服務貿易出口決策和出口規模的結論是可靠的。另外，表5中(2)和(3)分別采用DFRI_C和DFRI_D工具變量進行估計，研究結論依然成立。

表5 工具變量檢驗

(四)異質性分析

1.行業異質性分析

本文區分不同數字服務行業考察數據流動限制政策的異質性影響，為避免采用分類回歸導致樣本信息損失，通過虛擬變量法進行行業異質性檢驗：將保險和養老金行業作為基準組，SEC1、SEC2、SEC3、SEC4分別表示金融行業、信息通訊、其它商業服務業以及文娛行業業的虛擬變量。通過將行業虛擬變量與DFRI變量做交互項納入Heckman模型中進行回歸分析。表6中(1)是具體估計結果：數據流動限制政策對五個數字服務貿易部門出口貿易均具有顯著阻礙作用；就負向影響程度而言，其它商業服務和通訊信息服務行業受到的負向影響最大，DFRI每提高1%，兩個行業出口概率將分別下降7.24%和5.50%，出口規模減少8.70%和6.48%；金融和保險兩個行業貿易受到的抑制作用次之，個人文娛行業受到的負向影響相對較小。以上回歸印證了數據流動限制政策對各數字服務貿易部門的負向影響程度與部門數據強度呈正相關，當數字服務貿易部門對數據產出部門具有較高消耗和投入時，會放大數據流動限制政策的貿易抑制效應。

2.國家數據監管模式的異質性分析

本文依據Ferracane和Marel(2021)[24]各國數據監管模式分類，將樣本國劃分為“美式規則”、“歐式規則”和“中式規則”三類國家，以考察數據流動限制政策的貿易影響在具有不同數據監管理念國家的差異化表現。以“美式規則”樣本國為基準組，構建分別表示“歐式規則”和“中式規則”樣本國的虛擬變量EU和CHN，并將其與DFRI變量做交互項納入模型進行回歸。表6的(2)估計結果顯示：數據流動限制政策對三種類型數據監管模式國家的數字服務出口概率和出口規模均具有顯著抑制作用，其中對具有“中式規則”監管模式國家的數字服務出口負向影響最大，“歐式規則”負向影響次之，“美式規則”國家數字服務貿易所受負向影響最小，該結論也與Ferracane和Marel(2021)[24]的研究相一致。主要原因在于，數字服務貿易依賴于互聯網的數據有效流動來實現其可交易性，因此跨境數據的無障礙傳輸是促進數字服務貿易增長的重要因素，而具有“美式規則”和“歐式規則”監管理念的國家保持了數據的完全和部分開放性，并且這類國家的數字服務行業具有較高的數據強度。所以在數據開放監管和數字化程度較高的雙重因素驅動下，其數字服務貿易受數據流動限制政策負向影響較小。

表6 異質性分析

(五)影響機制檢驗

本文通過構建以貿易成本和互聯網環境為機制變量的中介效應模型揭示數據流動限制政策影響數字服務出口貿易的重要中間渠道。模型設定如下

lnEXisjt=a0+a1DFRIijt+a2Controls+φi+vs+μj+θt+εisjt

(5)

lnMEDisjt=b0+b1DFRIijt+b2Controls+φi+vs+μj+θt+εisjt

(6)

lnEXisjt=c0+c1DFRIijt+c2lnMEDijt+c3Controls+φi+vs+μj+θt+εisjt

(7)

其中，MED表示中介變量。中介效應檢驗模型分為以下三個步驟(7)本文機制檢驗部分對式(5)和式(7)的回歸采用Heckman Two-Step回歸方法，該方法與Heckman手工計算兩步法的科學性和內在邏輯相同，且直接匯報修正后的回歸結果。：首先是基準回歸；其次，以MED作為被解釋變量分別對DFRI變量進行回歸；最后，在基準模型中加入MED變量進行回歸。本文通過比較式(7)和式(5)的變量回歸系數大小和顯著性變化以及Sobel檢驗法來判斷中介效應是否存在[33]。

表7中(1)的基準回歸結果與前文研究結論相一致。(2)為貿易成本效應的檢驗結果：第二步檢驗中，數據流動限制政策顯著增加了數字服務貿易部門的出口貿易成本，在第三步檢驗中，lnTC和DFRI變量估計系數均在1%水平上顯著為負，但DFRI變量系數絕對值出現下降，從-1.61下降至-0.77，且soble檢驗值為-4.42，表明貿易成本的中介效應存在，中介效應占比為15.38%。(3)為互聯網環境效應的檢驗結果：首先，數據流動限制政策不利于一國網絡環境改善和信息通訊基礎設施水平提升；其次第二步檢驗結果表明一國互聯網環境的優化能夠顯著帶來數字服務出口貿易的擴張，互聯網環境中介效應有效性檢驗的soble值為-3.65，說明數據流動限制政策通過削弱一國互聯網發展水平進而帶來顯著的數字服務貿易阻礙作用，中介效應占比為7.74%。

表7 中介效應分析

六、拓展性分析：RTA數字貿易規則的調節效應

部分國家率先在RTA層面加強雙多邊數字貿易規則合作以實現域內數字貿易自由化發展和占據在全球數字經濟競爭中的有利地位[9]。那么締結涵蓋數字貿易規則條款的RTA能否推動雙邊數字服務貿易監管的規制融合，進而在一定程度上削弱以本國邊境內數據流動限制政策為代表的數字貿易壁壘措施的負向貿易影響？本文構建Heckman兩階段調節效應模型進行檢驗

Pr(EXDisjt=1)=φ(α0+α1DFRIijt+α2RTAist-1+α3(DFRIijt×RTAist-1)+α4Controls+γEXDisjt-1+φi+vs+μj+θt+εisjt)

(8)

lnEXisjt=β0+β1dFRIijt+β2RTAist-1+β3(DFRIijt×RTAist-1)+β4Controls+δIMRisjt+φi+vs+μj+θt+εisjt

(9)

上式中，RTA表示數字貿易規則深度變量，若雙邊沒有已生效的含數字貿易規則條款的RTA，則均取值為0，反之則RTA取其數字貿易規則深度水平值(8)若兩國在某一年度存在多個數字貿易規則RTA，則變量取深度水平的最大者。。鑒于RTA生效后的影響效應尚需時間，因此本文在模型中使用滯后一期的變量進行檢驗。相關原始數據來源于TAPED數據庫，該數據庫將全球2000-2019年間簽署或更新的RTA中涉及到的相關數字貿易規則歸納為92條具體條款(主要涵蓋電子商務規則、數據相關規則和數字知識產權規則三類)，并按照承諾水平對不具有約束力的“軟條款”賦值為1、具有約束力的“硬條款”賦值為3、兼具約束力和非約束力的“混合條款”賦值為2，并利用總分值與條款數的比值計算RTA的數字貿易規則深度指標，進而獲得每一個RTA數字貿易規則承諾水平的可比信息[34]。

表8 調節效應分析

表8中(1)是RTA數字貿易規則深度的檢驗結果，(2)-(4)是分類條款深度檢驗結果。在四組回歸中，DFRI變量回歸系數在1%的水平上顯著為負，與基準結論一致；而RTA變量回歸系數均顯著為正，說明雙邊國家簽署涵蓋數字貿易規則的RTA能夠顯著促進數字服務出口概率的提高和數字服務出口規模的增長，并且RTA中覆蓋的數字貿易規則條款范圍越廣及其約束性水平越高，其數字服務出口促進效應越強，這與彭羽等(2021)[17]和劉斌等(2021)[16]的研究結論相一致。重點關注交互項DFRI×RTA的回歸系數，在(1)回歸中，交互項系數在1%的水平上顯著為正，表明與貿易伙伴國簽署的RTA中數字貿易規則承諾水平的提升能夠削弱本國邊境內數據流動限制措施的負向貿易影響。在分類條款回歸中，雖然交互項的回歸系數顯著為正，但系數大小存在明顯差異：其中，電子商務條款深度提升對本國數據流動限制政策的負向貿易影響的削弱效應最大，其次是數據相關條款，而數字知識產權條款影響效應較小。

七、結論與政策啟示

本文系統考察了邊境內數據流動限制政策對本國數字貿易出口貿易的影響以及雙邊簽署數字貿易規則RTA的規制融合效應。主要得出以下結論：(1)數據流動限制政策對數字服務貿易部門出口概率和出口規模具有顯著負向影響，其中跨境數據流動限制措施比國內數據使用限制措施的負向貿易影響更強；(2)數據流動限制政策對其它商業服務和信息通訊服務部門的出口抑制作用最大，金融和保險行業受到的抑制作用次之，個人文化和娛樂行業受到的負向影響相對較小；(3)數據流動限制政策對遵循“中式規則”數據監管理念國家的負向出口貿易影響依次大于“歐式規則”和“美式規則”國家；(4)數據流動限制政策通過貿易成本效應和互聯網環境效應對數字服務出口產生負向作用；(5)與貿易伙伴國簽署涵蓋各類型數字貿易規則條款的RTA能夠顯著削弱本國邊境內數據流動限制政策的負向貿易影響，并且隨著RTA數字貿易條款深度水平的提高，其調節效應也會更強。

基于研究結論，本文提出以下政策建議：(1)跨境數據自由流動是開展數字服務貿易的核心環節，我國現階段應盡快有效實施數據分級分類管理，簡化純商業用途數據出境的流程和手續，并鼓勵和推動跨境數據流動監管改革在自貿港和自貿區等對外開放前沿陣地“先行先試”；(2)國內數據流動的限制政策是影響數字服務貿易發展的重要制約因素，我國服務業數字化轉型發展需輔之以數據開放共享，因此監管當局應致力于彌合企業間的數字鴻溝，建立行之有效的數據流動和共享原則以促進國內產業協同能力增強和生產效率提升，進而培育在數字服務貿易國際競爭中的比較優勢；(3)我國數字貿易規則滯后于數字服務貿易發展，且與世界高標準數字貿易規則存在明顯差距，在擴大制度性開放成為中國新一輪對外開放方針下，我國亟需采取“以雙邊帶多邊、以區域帶整體”的數字貿易規則構建策略融入全球數字貿易治理，一方面著力于在RTA中與重要貿易伙伴率先簽訂互信互認的跨境數據流動規則條款，另一方面要積極推動WTO框架下多邊數字貿易規則談判并提出我國全球數據跨境安全自由流動的策略主張；(4)數字貿易是數字經濟時代引領全球貿易增長的重要引擎，我國要進一步加大政策優惠扶持新興數字服務行業向世界標準看齊發展，并給予充足創新投資以支持傳統服務行業向數字化和智能化方向拓展轉型。