數字貿易與開放經濟學

[摘要] 數字革命對國際貿易的挑戰已遠遠超越數字貿易的范疇。數字貿易不僅無法全面捕捉數字技術對國際貿易的全面影響，而且還會誤導人們對數字經濟時代開放經濟學的理解。本文的核心觀點是：第一，開放性是數字經濟時代的本質特征，需要從開放經濟學的視角來看待數字經濟。第二，在學科體系方面，數字技術革命不僅會帶來數字交付和數字訂購這兩種形式的數字貿易，而且會帶來新的產品、生產要素和生產技術，從而重塑國際分工模式、動力機制和利益分配效應。第三，在研究方法方面，對于多數研究者而言，大數據時代并不意味著“數據的海洋”，而是“數據的荒漠”；面對來自科技、經濟和社會轉型過程中涌現的豐富案例，應強化經濟學理論思維能力，而不是盲目“一刀切”式地學習大數據分析方法。

[關鍵詞] 數字經濟" " 數字貿易" " 開放經濟學

[中圖分類號] F49" " [文獻標識碼] A" " "[文章編號] 1004-6623（2024）04-0043-08

[基金項目] 國家社會科學基金重大項目：數字經濟賦能全球價值鏈韌性提升的理論與實踐研究（22amp;ZD074）。

[作者簡介] 王永進，南開大學經濟學院研究員，研究方向：數字經濟、國際貿易與中國經濟。

一、引 言

數字經濟不是現代經濟的一個統計范圍，而是經濟發展的一個新階段，是區別于農業經濟和工業經濟的新經濟形態。數字技術的進步一方面為我們提供了新的研究課題，另一方面也改變了經濟體系的運行規律，并正在重塑經濟學的每一個子學科。因此，數字經濟學不是經濟學的子學科，而是數字時代經濟學的簡稱，也可以理解為經濟學在數字經濟時代的新形態。從這個意義上來看，數字經濟學與勞動經濟學、區域經濟學、開放經濟學等經濟學子學科之間并不是并列關系，而是要最終完成對所有經濟學子學科的改造。

在經濟學的諸多子學科中，數字經濟對于開放經濟學的影響可能更為顯著：其一，數字的零復制成本和零傳輸成本意味著“數字化信息”可以輕松地跨越國界。因此，需要從開放的視角對數據、數字內容、軟件等數字產品的運行特征、運行規律進行研究；其二，開放經濟學這門學科本身就是科技革命的產物，其重要性隨著技術的進步與日俱增。每一次工業革命正是人類經濟社會活動不斷突破地理空間限制的過程。如果沒有蒸汽機、電力革命，全球化就不可能會形成。其三，技術進步的收益取決于開放程度。縱觀人類歷史上的技術革命，可知技術進步的發生在國家和行業間都是不平衡的。國際貿易不僅能夠為新的產品提供市場，而且也有助于利用國外生產要素以突破國內稀缺要素的限制。其四，受產品需求飽和與地球承載能力的掣肘，數字經濟時代的國際關系會從正和博弈向零和博弈轉變。越來越多的國內問題、區域問題會升級為國際問題。因此，在數字經濟時代，需要從開放的視角來審視國內問題。

綜上，一方面，開放性是數字經濟的內在屬性，要研究數字經濟就離不開開放經濟學。因此，數字經濟學的學科體系構建需要開放經濟學這條支柱。另一方面，數字時代的新要素、新產品、新動力、新模式和新的參與者介入也會改變國際貿易的流量、流向、貿易方式、收入分配效應和貿易政策，從而改寫開放經濟學。在這樣的背景下，需要系統考察數字經濟對開放經濟學的影響。

二、信息技術如何重塑全球貿易格局

1. 信息技術打破了時空和地域的限制

縱觀經濟全球化歷史不難發現，貿易網絡的演變與工業革命的進程是高度重疊的。第一次工業革命打破了地理距離對人類經濟活動的限制，從此，人類經濟活動開始跨越陸地和海洋，國際貿易由此誕生，人類社會也進入了從“不變”到“變”的新篇章。1866年，一條橫跨大西洋、從美國到歐洲的電報線路鋪設完畢。此后，信息可以在洲際之間實現瞬時傳輸。而在此之前，依靠汽船往返大西洋傳遞信息則需要十天左右。進入20世紀，電報已經不再廣泛使用，取而代之的是電話、傳真機和互聯網。隨著越來越多的信息可以不依靠人的移動來進行跨國傳輸，國際貿易的規模、范圍和模式也在發生急劇改變。

2. 信息技術催生數字經濟

縱觀人類發展歷史不難發現，經濟增長和社會進步本質上是一個信息不斷被提取、認識并在人類社會中發揮更大影響力的一個過程。從蠻荒時期的懵懂無知到科學技術的重大進步，宇宙中的信息代碼越來越多地被人類發現和利用，人類社會每一次進步都離不開信息的提煉、挖掘、處理和應用。然而，在信息技術革命以前，人類進行信息提取、計算和信息轉化主要是依靠大腦。因此，信息挖掘、存儲、傳輸和計算能力上的差異是信息經濟區別于農業經濟和工業經濟的關鍵。

在信息技術革命之前，人類進行信息提取、信息計算主要依靠大腦，把信息轉化為生產力從而調動起物質世界的能量則主要依靠人力（圖1）。信息技術的進步使得人類可以把簡單計算交給計算機來執行，這使人類可以專注于更為復雜的計算和思考（圖2）。數字經濟時代，計算機不僅僅在數據計算量和計算速度上有了大幅提升，而且還能自我學習，從而變得更加“智能”，即轉變成人工智能（AI）（圖3）。智能化的前提就是“信息的數字化”，信息數字化使得人類可以把統計學習理論用于數據計算。

然而，僅僅依靠信息數字化這一項是遠遠不夠的，要把信息轉化為物質，即實現信息物化，還需要軟件編程、材料、傳感器、云計算、5G通信、物聯網等一系列數字基礎設施。信息物化是將信息從想法轉化為社會動力的關鍵。

信息物化的重要表現是：越來越多的物質成為信息的載體。雖然信息本身就內含在宇宙之中，但是人類要想利用提取出來的這些信息實現對物質的改造，就必須使信息附著和傳導到具體的物質存在上。這些物質可能是有形的傳感器，也有可能是無形的空氣。AI和機器人不僅可以獨立完成信息計算和轉化，而且也參與到信息的提取過程。

綜上所述，第一次和第二次工業革命并未改變人類的信息獲取和信息計算方式，然而，即便如此，這兩次工業革命給人類帶來的巨變也令人感到震撼。第三次工業革命，即信息技術革命，計算機開始參與計算，并把人腦從一部分簡單計算中解放出來。然而，由于相關材料、傳感器、存儲材料等方面的進展緩慢，信息技術革命對人類社會的影響相對局限，一些復雜的腦力和體力勞動仍然需要由人來完成，計算機的作用是輔助性的。進入數字經濟時代，越來越多的復雜腦力勞動和體力勞動將被AI和機器人替代。到達該階段，人類社會的信息提取、計算和轉化甚至可以不通過人，而是直接交給AI和機器人，計算機和機器的獨立性越來越強。

3. 信息技術推動貿易理論更新

信息是數字經濟的核心要素，也是國際貿易發生的先決條件。然而，在傳統的貿易理論中，我們似乎很難尋覓到信息的身影。數字技術革命把信息推向了史無前例的重要地位，因此，有必要從信息的視角來重新審視已有的貿易理論和貿易現象。

根據要素稟賦理論，國家之間開展貿易的前提是要素稟賦差異。然而，二戰以后的貿易數據表明，國際貿易主要發生在相似收入水平的俱樂部內部。更為準確的說法是，貿易主要發生在中高收入國家之間。本文把該現象稱為“俱樂部產業內貿易”，其主要表現在兩個方面：其一，相同產業內部存在國際貿易，即所謂的產業內貿易；其二，產業內貿易主要發生在相似的（高收入）國家之間。對于前者，新貿易理論從多樣化偏好的角度解釋為什么相似的國家之間會開展國際貿易，即為什么會出現產業內貿易；對于后者，新貿易理論認為，之所以貿易更多地發生在大國之間，是因為大國的人口規模更大，從而提供的產品種類更多，需求也更大。然而，該理論卻難以解釋為什么產業內貿易主要發生在經濟大國之間，而不是在人口大國之間。

瑞典經濟學家Linder認為，貿易發生的條件是需求的重疊度。兩國收入水平越接近，則產品的供給與需求契合度越高，從而兩國之間開展貿易的可能性也就越大。該理論的前提假設有二：其一，每個國家的企業會根據本國消費者的收入決定產品的質量水平；其二，不同國家生產的產品是差異化的，從而不會完全替代。第一個假設意味著不同收入水平的國家之間生產的產品是不同的，第二個假設則是產業內貿易發生的前提。換言之，只有當兩國生產的產品“既相類似卻又不同”時，發達經濟體內部的貿易才可能發生。也就是說，這兩個假設實際上是自相矛盾的。

綜上可知，無論是哪一種理論，都難以對產業內貿易進行有效解釋。更為致命的挑戰來自現實。當人們試圖對“俱樂部產業內貿易”進行解釋時，卻發現該現象可能并不是一個穩固的事實。研究表明，“俱樂部產業內貿易”現象正在隨著時間的推移而弱化，取而代之的則是中間品貿易（即價值鏈貿易）。OECD數據表明，中間品貿易占OECD國家貨物貿易的56%；而在服務貿易中，這一比重達到了73%。推動國際貿易從最終品貿易向價值鏈貿易轉變的，正是信息和通信技術（ICT）。令人感到遺憾的是，主流的價值鏈研究文獻除了在開篇部分象征性地提及ICT的重要性，在正文分析中將其束之高閣，在建模方式上，則是把ICT帶來的變化等同于運輸成本的下降。從表面來看，價值鏈貿易與最終品貿易的區別在于生產工序是否跨越國界。而生產工序跨越國界的技術前提則是關于生產的信息和知識能夠以較低的成本在國家之間進行傳遞。從這個角度來看，全球價值鏈貿易與傳統的產業間、產業內貿易的根本區別是生產信息是否能跨國界流動。從信息流動的視角來看，價值鏈貿易標志著生產信息與最終產品生產企業的分離，是“從0到1”的根本性變化。

理解了這一點，我們仍然需要回答的問題是：在理論上我們是否需要新的建模方式？或者說，把信息成本下降直接理解成運輸成本下降究竟有何不妥？從方法論的角度來看，打開信息成本的盒子無疑會增加建模的難度，這么做是否劃算取決于其能否給我們帶來新的洞見？

我們通過一個例子說明為何要理解信息成本的影響機制。如果我們把信息成本下降直接理解成運輸成本下降，那就很容易得出一個推論：信息成本下降后，地理距離的作用將越來越小。然而，經驗證據表明，信息基礎設施改善后，地理距離的貿易彈性反而增大了。這個結論之所以令人感到驚訝，是因為我們并不理解信息成本起作用的機制。對此，我們用 “固定樣本搜尋”模型進行說明①。

在這個模型中，消費者首先確定搜尋的次數（即搜尋樣本）n，然后從n家企業中購買價格最低的產品。當不存在信息成本時，只有成本最低的企業才能在市場上生存；而當存在信息成本時，高成本企業也有機會存活下來，企業的定價就越可能偏離成本。信息成本越低，消費者搜尋次數越多（n越大），企業的價格也就越貼近成本。

如果我們把企業理解為中國的貿易伙伴，且距離越遠的國家提供的產品價格越高，那么，該理論告訴我們，在搜尋成本下降后，中國的消費者更可能從成本較低的國家——也就是距離較近的國家購買產品。因此，地理距離對貿易的影響會被放大。也就是說，當信息成本較高時，消費者可能只搜尋一次就購買產品，此時，哪怕產品價格很高，消費者也只能接受。這時候距離本國較遠的產品就有機會賣給本國消費者；而當搜尋成本下降時，消費者會貨比三家或者貨比n家（ngt;1），此時，就有成本較低的產品，也就是距離本國較近的產品才有可能賣給本國消費者。因此，當搜尋成本下降時，地理距離對貿易的影響是可能被放大的。

綜上所述，如果我們沒有對人們的信息搜尋行為進行探微，那就很難理解信息基礎設施改善為何會放大地理距離的影響。類似地，如果我們不理解信息傳遞的微觀機制，也就很難理解數字技術進步會如何重塑全球的貿易格局。

三、數字經濟對開放經濟學的影響：

從數字貿易到數字時代的開放經濟學

（一）數字貿易的內涵

提到數字時代的國際貿易，人們可能首先想到的是數字貿易。本文之所以選擇用數字時代的國際貿易來代替數字貿易，原因在于，數字貿易不僅在統計上是不完整的，而且也容易誤導人們理解數字經濟對開放經濟學的深刻影響。

IMF、OECD、UN、WTO于2023年聯合出版的《數字貿易測度手冊》指出，“數字貿易是指所有數字訂購和/或數字交付的國際貿易”，具體包括數字訂購貿易（Digitally Ordered Trade，DOT）和數字交付貿易（Digitally Delivered Trade，DDT）兩部分。其中，數字訂購貿易是指通過計算機網絡、借助為接收訂單或下訂單而專門設計的方法進行的商品或服務的國際貿易，也就是所謂的跨境電子商務；而數字交付貿易（DDT）則是指所有通過計算機網絡遠程交付的國際貿易。無論是數字訂購貿易還是數字交付貿易，都離不開“數字中介平臺”（Digital intermediation platforms，DIPs）。數字貿易的重要性可見一斑。該手冊認為，數字技術的迅猛發展正在壓縮地球的物理空間，從而創造更多的國際貿易。2019年暴發的新冠疫情更是為如火如荼的數字貿易添了一把火。數字貿易不僅為中小企業帶來了更多的機會，而且也會給貿易政策、競爭政策和產業政策帶來深刻影響。因此，有必要對數字貿易進行準確、全面和國際可比的統計。

然而，該手冊忽略了兩個基本事實：其一，數字交付貿易（DDT）必須依賴于實物存在；其二，數字技術對國際貿易的影響不僅局限于數字貿易，而且會深刻改變國際貿易的全部內容。我們對這兩個方面的影響分別予以展開的分析。

（二）數字貿易與實物貿易的關系

1. 數據跨境流動。數據的本質是以比特形式存儲的信息，原始數據本身是沒有價值的。從數據生成到產生價值的過程需要人、機器和產品的參與。以智慧農業為例，John Deere是美國一個歷史悠久的農機生產企業。為了應對國際競爭壓力，John Deere在農機產品上安裝了傳感器以收集土壤信息數據，借助于農業科學的專業知識對土壤數據進行分析，從而優化農業生產決策（李杰 等，2020）。在該案例中，數據的生成和流動伴生于產品貿易。沒有產品貿易，就沒有數據生成。

2. 軟件。硬件產品（如手機、游戲機、電腦）是軟件運行和貿易的載體。根據IMF、OECD、UN、WTO的定義，如果手機、游戲機、電腦等硬件產品不是通過線上平臺訂購的，那就不能包含在數字貿易的統計口徑中。一旦脫離了硬件貿易，軟件貿易量也會受到影響。從政策角度來看，軟件貿易很難檢測到。這就意味著政府只能通過對硬件產品征稅以間接控制軟件的進口。因此，把軟件和硬件生硬地進行區分，不僅會產生統計上的誤差，而且還會誤導決策。

3. 數字內容。數字內容是以數字數據形式存在的任何內容。數字內容包括視頻、音頻、圖像、文本和視覺故事。由于很多數字內容是免費的，這就使人們誤以為數字內容所創造的價值是被低估的。然而，這種觀點忽視了一個基本的經濟學邏輯：平臺的搭建通常需要巨額的沉沒成本，如果沒有收益，提供數字內容的平臺是不會在市場上長期存在的。數字內容平臺并非不盈利，只是不從消費者身上直接獲取利益，其收入的主要來源——廣告，最終也會加到用戶身上。而廣告收入的背后則是一個個的產品制造商。

（三）超越數字貿易：數字經濟時代對國際貿易的全面重塑

數字經濟對國際貿易的影響不僅體現在數字貿易這種新的貿易形態，而且會深刻改變整個國際貿易，從而重塑開放經濟學。具體表現如下：

1. 新的生產要素

數據是數字經濟區別于農業經濟和工業經濟的關鍵生產要素。然而，這并不意味著農業和工業經濟社會中沒有數據。數據的本質是以比特方式存儲的信息，而信息自古以來就是存在的。實際上，即便是在剔除人類的物理世界中，也蘊含著宇宙運行的各種信息。數字技術革命并沒有創造新的生產要素，而是把數據的價值“激活”了。

與土地、資本和勞動等傳統生產要素相比。數據具有一些獨特的屬性：

一是待激活性（to be activated）。沉睡的數據是沒有價值的，要從數據中挖掘有價值的信息，必須結合傳感器、算力、算法和基于應用場景的專業知識。如霍尼韋爾公司的前CEO杜瑞哲（Darius Adamczyk）所指出的，“為了創建這些主數據庫，我們必須查看和解決數據沖突，整理不一致的數據，區分出正確和錯誤的數據；對數據進行格式化，以便進行編譯；安裝必要的系統，將所有數據集中在一個地方——所有這些都需要大量的數據清理工作。”與商業領域相比，專業知識在工業制造中的作用尤其重要。因此，數據價值激活的前提是支付算力、算法、專家和傳感器方面的投資成本。

二是局部規模報酬遞增（local-IRS）。多數人認為，數字技術革命是大數據的時代。誠然，數據價值的發揮通常是以一定的數據量為前提的，但這并不意味著數據量越大越好。以需求預測為例，隨著數據量的增加，需求預測誤差會逐漸趨近于零。因此更多的數據對于降低預測誤差的作用變得微乎其微，而付出的成本則是指數增長。因此，更多的數據計算量在成本上并不經濟。在工業生產中，數據量也不是越大越好。

三是瞬時性（Instantaneous）。對于智能制造而言，只有實時的數據才有價值。木村哲也在《中小型工廠數字化改造》一書中指出，“使用新的數據很重要。因為累積了一個月的數據經過一系列意義不確定的統計處理過程，充其量只能再多得出一些數字，沒有什么實際用途”。對于需求預測而言，即便消費者的偏好是穩定的，數據折舊可能沒有那么快，但通常而言，當前的數據已經包含了所有的信息，而且人們對某種特定產品的需求偏好要在特定的市場評價中才有價值，新產品的進入、舊產品的退出都會對需求產生較大的影響。因此，及時更新數據無論對于生產制造還是需求預測都是非常必要的。

四是外部性（externality）。所謂外部性是指單個個體的行為會影響到其他人。比如，在河流的上游進行污染排放會損害到下游人口的健康以及商業利益。由于單個企業在生產過程中所產生的數據對于本行業其他企業甚至是其他行業都是有借鑒意義的。因此，企業層面的生產數據往往具有正外部性；而單個消費者的肖像數據也包含著其他消費者的偏好信息。如果單個消費者把個人數據分享給企業，那么企業就可以利用這一部分數據來榨取其他消費者的消費者剩余，從而產生負外部性。此外，消費者在消費產品過程中所產生的數據除了能夠幫助企業進行定制化生產、價格歧視外，也有可能在使用過程中導致個人隱私信息泄漏，從而也會產生負外部性。當存在正外部性時，個體的數據分享水平低于社會最優的數據分享水平（too less data）；而當存在負外部性時，個體數據分享水平就會高于社會最優的數據分享水平（too much data）。

五是準非競爭性（quasi-non-rivalry）和排他性（exclusivity）。眾所周知，非競爭性和非排他性是公共物品的兩個基本屬性。所謂非競爭性，指的是產品/技術可以同時由多人使用而互不干擾的技術特征。而非排他性是指任何人不得排除其他人使用公共物品的權利。數據的零復制成本和零傳輸成本特征是導致數據具有非競爭性的技術前提。之所以稱為準非競爭性，一方面，是因為數據價值的大小取決于經濟體的算力。在算力給定的情況下，如果所有人同時使用數據，可能會引起算力系統的崩潰。另一方面，由于數據的“待激活性”，及時把數據復制和傳輸給其他人，數據也不會自動產生價值。因此，數據的非競爭性并非是絕對的。數據在排他性上與公共物品的區別是，很多數據的產權是屬于私人的，這就決定了數據的所有權、使用權和交易權歸數據的所有者所有。其他人的非法使用屬于違法行為。

六是準副產品屬性（quasi-byproduct）。數據中所蘊含的信息是在生產、消費和交換過程中產生的，是副產品。但以數字化形式存儲的數據并不會自動生成，而是需要安裝傳感器并上傳至電腦或云才能看到，因此，數據只能算作準副產品。

七是破碎性（broken）。只有代表性、多維的數據才具有工業和商業價格。單個企業或個體所擁有的數據往往是局部的，不能全面代表樣本整體。從這個角度來看，數據的價值并非取決于絕對的容量，而是取決于所含信息的豐富程度。如果每個個體所提供的數據中包含的信息是完全相同的，那么，個體數據的無限重復反而因為無法進行計算而失去價值。

八是價值不確定性（value uncertainty）。數據需要激活才有可能產生價值。但激活后的數據到底會帶來多大的收益通常是不確定的。數據分析產生價值的前提是應用場景、專家知識以及相關數據的可得性。數據分析只是為企業解決生產中的問題提供了一種思路。以預測性設備維護為例，大數據時代的設備維護大致可以分為三種類型。第一種是“事后維護”，即在故障之后進行修理。這種維護方法的優點是可以把設備的使用壽命達到極限，但卻因為發生故障導致停工，從而帶來巨大損失。第二種是“定期維護”，即根據對每個設備的預期壽命，有規律地進行維護和替換。這種維護方法能夠在一定程度上避免停工風險，但是會導致設備浪費和較高的維護成本。第三種是基于大數據的“預測維護”，即通過大數據預測設備的使用壽命，在適當的時候進行維護。這種方式一方面可以避免不必要的維護和替換成本，另一方面也能有效避免停工的隱患，但需要支付固定的“數據激活”成本。此時，究竟采用哪一種方案來進行設備維護就難以確定了。

2. 新的生產技術

數字技術的進步會帶來生產工藝和組織結構的巨大改變。傳統要素稟賦理論通常假定要素投入產出系數為常數，該假定在數字經濟時代就不再成立。當投入產出系數不再是常數，則要素稟賦的四大定理就不再成立。

首先是“HO定理”（Heckscher–Ohlin theorem）。HO定理認為，資本豐裕的國家會出口資本密集型產品。該定理存在的前提是我們可以定義資本密集型產品和勞動密集型產品，也就是說同一產品所使用的要素密集度在不同的國家是類似的，但數字技術的出現將會為產品的要素選擇提供更多的可能。以農業生產為例，在機器人出現之前，農業在所有國家都是勞動密集型產業，按照比較優勢，巴西比丹麥在農業上更具比較優勢。而機器人出現之后，巴西可能還是會選擇相對勞動密集型的生產技術，而丹麥則會用機器人來進行耕種，從而導致比較優勢和貿易方向發生逆轉。當然，要素密集度是否會發生逆轉取決于兩個變量：一是資本與勞動的替代彈性；二是自動化技術的部門偏向性。

其次是“SS定理”（The Stolper-Samuelson Theorem）。該定理證明，貿易開放后，在資本豐裕的國家，資本的相對收入增加，而在勞動豐裕的國家，勞動相對收入增加。由于發展中國家資本稀缺、勞動豐裕，因此，對于發展中國家而言，貿易開放后收入差距會縮小。在數字經濟時代，如果發達國家在之前的勞動密集型部門突然出現了自動化技術進步，那么，發達國家就會用機器代替勞動力，從而導致比較優勢逆轉。這就意味著發展中國家出口其資本密集型產品，會導致收入差距的擴大。也就是說，貿易開放可能加劇所有國家的收入差距。

再次是“要素價格均等化定理”（FPE theorem）。在一個兩國—兩部門—兩要素的模型中，貿易開放后會導致“產品價格均等化”，從而使要素價格均等化。需要注意的是，要素價格均等化出現依賴于三個重要前提：一是產品價格均等化。該結論只有在沒有信息摩擦的世界中才會出現。信息摩擦的存在一方面意味著不具有比較優勢的部門也可以出口，從而產生產業內貿易；另一方面也意味著不同國家的產品可以定不同的價格。二是兩國生產技術相同，即要素密集度為常數、生產率水平相同。三是市場結構為“完美競爭”。數字技術的進步可能會導致第一個假定更容易被滿足，但與此同時也會打破后兩個假定，從而對該定理的影響是不確定的。

復次是“羅伯津斯基定理”（Rybczynski theorem）。該定理認為，某種要素供給量的增加會導致密集使用該要素的部門生產擴張，而另外一個部門則會收縮。而當存在自動化技術時，某種要素供給的增加會引起所有部門用該要素來代替其他要素。兩個部門可能同時擴張，也可能一個擴張、另外一個收縮，但究竟哪個部門會擴張則是不確定的。

3. 新的市場結構

一個頗具諷刺意味的事實是，主流貿易理論對市場結構的假定長期以來一直被完美競爭和壟斷競爭這兩大“寡頭”所主導，而“寡頭市場結構”本身卻被排擠在邊緣。雖然基于“寡頭市場結構”的“戰略性貿易理論”曾經在20世紀80年代后的十年間有過短暫的繁榮，但這種繁榮只不過是曇花一現，自1990年開始則漸漸被人們所遺忘。

然而，從現實來看，多數行業的市場結構其實是更接近“寡頭”的，而不是壟斷競爭。隨著人類進入數字經濟時代，產業結構變得日益集中。以Melitz（2003）為代表的異質性企業貿易理論雖然也意識到企業之間存在巨大差異這一事實，卻依然沿用了壟斷競爭的市場結構。該理論的尷尬之處在于：一方面，為了讓模型便于求解，就不得不假定市場結構是壟斷競爭的；另一方面，為了解釋大企業存在，又不得不假定生產率是異質性的。顯然，這兩個假定是自相矛盾的。壟斷競爭意味著每個企業的市場份額接近于零，而企業異質性的存在就意味著大企業的市場份額要顯著不為零。為了緩釋這個矛盾，Melitz（2003）不得不引入兩個不合常理的假定：一是企業出現的概率與其生產率水平負相關（生產率接近于無窮大的企業出現的概率接近于零）；二是生產率分布必須是連續的。任意一個假定的失效，都會導致整個模型邏輯體系的崩塌（Eaton et al.， 2013；Gaubert and Itskhoki，2021）。

4. 新的貿易模式

貿易模式在英文中對應的詞有兩個：trade pattern和trade mode。本文把trade pattern翻譯成貿易模式，把trade mode翻譯成貿易方式。所謂trade pattern指的是國家之間的貿易形態，通常包括貿易規模、貿易方向、產品種類和貿易伙伴四個方面。而trade mode描述的則是企業或國家在進行跨境貿易時所選擇的交易模式，如直接出口、間接出口、代理出口（carry-along trade）和跨境電商等。

數字技術革命對國際貿易模式的影響至少體現在三個方面：一是改變國家之間的比較優勢，即生產技術的改變會導致傳統要素的作用大小和影響機制發生根本性改變，從而重塑國際貿易格局；二是創造新的貿易渠道和貿易方式，即創造以跨境電商和遠程辦公為代表的新型貿易模式；三是創造新的價值鏈，即數字價值鏈。大數據的出現一方面需要我們理解數據跨境流動的產生機制，另一方面也需要理順數據跨境流動與產品貿易之間的互動機制。

[參考文獻]

[1] 李杰，倪軍，王安正.從大數據到智能制造[M].上海交通大學出版社，2020.

[2] Akerman A.， E. Leuven and M. Mogstad， 2022， “Information frictions， broadband internet and the relationship between distance and trade.” American Economic Journal： Applied Economics， 14（1）：133-163.

[3] Antras， Pol， and Davin Chor， 2022， “Global Value Chains.” Handbook of International Economics. Vol. 5. Elsevier.

[4] Cairncross， 2014， The Death of Distance： How the Communications Revolution Is Changing Our Lives， Harvard Business School Press， 2001.

[5] Darius Adamczyk， “The Chair of Honeywell on Bringing an Industrial Business into the Digital Age”， Harvard Business Review， 2024，March-April.

[6] Eaton Jonathan， Samuel S. Kortum amp; Sebastian Sotelo， 2013，”International Trade： Linking Micro and Macro，” in Advances in Economics and Econometrics： Tenth World Congress， Volume II， Applied Economics edited by Daron Acemoglu， Manuel Arellano， and Eddie Dekel， 2013， 329-370.

[7] Farboodi M. and L. Veldkamp， 2022， A Model of the Data Economy， Working paper.

[8] Gaubert Cecile and Oleg Itskhoki， 2021， “Granular Comparative Advantage，” Journal of Political Economy， vol 129（3）， pages 871-939.

[9] Kitenge E.， 2021， “The Linder hypothesis during the globalization era”， Economics Letters， 2021， vol. 200， issue C.

[10] Melitz， Marc J.， 2003， “The Impact of Trade on Intra-Industry Reallocations and Aggregate Industry Productivity.” Econometrica， vol. 71， no. 6， pp. 1695–725.

[11] Miroudot， S.， R. Lanz and A. Ragoussis， 2009， “Trade in intermediate goods and services”， OECD Trade Policy Working Papers， No. 93， OECD Publishing.

Digital Trade and Open Economics

Wang Yongjin

（School of Economics， Nankai University， Tianjin 300071）

Abstract： The challenges posed by the digital revolution to international trade have far exceeded the scope of digital trade. Digital trade not only fails to fully capture the comprehensive impact of digital technology on international trade， but also misleads people’s understanding of open economics in the digital economy era. The core viewpoints of this paper are as follows： Firstly， openness is the essential characteristic of the digital economy era， and the digital economy should be viewed from the perspective of open economics. Secondly， in terms of the discipline system， the digital technology revolution will not only bring about digital trade in the forms of digital delivery and digital ordering， but also bring about new products， production factors， and production technologies， thereby reshaping the international division of labor patterns， dynamic mechanisms， and benefit distribution effects. Thirdly， in terms of research methods， for most researchers， the era of big data does not mean a “sea of data” but a “desert of data”. Faced with the rich cases emerging from the process of technological， economic， and social transformation， we should strengthen the ability of theoretical thinking in economics rather than blindly learning big data analysis methods in a “one-size-fits-all” manner.

Key words： Digital Economy; Digital Trade; Open Economics

（收稿日期：2024-06-25" "責任編輯：賴芳穎）