數(shù)字貿(mào)易與制造業(yè)出口效率及不確定性

摘 要：通過搭建五個維度共計18個指標的綜合評價體系，我國不同地區(qū)的數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平得以衡量。基于此，本文采用異質(zhì)性隨機前沿模型，通過實證研究探討了數(shù)字貿(mào)易發(fā)展對我國不同地區(qū)制造業(yè)出口的影響。研究發(fā)現(xiàn)，我國制造業(yè)出口效率損失可以通過數(shù)字貿(mào)易的發(fā)展來有效降低，同時產(chǎn)生了更多不確定性。因此，加快數(shù)字貿(mào)易發(fā)展有助于出口潛力的發(fā)揮，并促進我國制造業(yè)出口提質(zhì)增效，助推經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

關(guān)鍵詞：數(shù)字貿(mào)易；異質(zhì)性隨機前沿模型；出口效率；出口不確定性；制造業(yè)

中圖分類號：F752；TJ305 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2024）08（a）--04

1 引言

全球價值鏈的重構(gòu)正逐漸形成新的發(fā)展格局，出口貿(mào)易發(fā)展也面臨著新的機遇與挑戰(zhàn)。我國由過去“以外促內(nèi)”的外循環(huán)發(fā)展轉(zhuǎn)變?yōu)樾聲r期的國內(nèi)國際“雙循環(huán)”共同發(fā)展，從客觀上對出口供給質(zhì)量和效率的升級提出了新要求，把握數(shù)字貿(mào)易發(fā)展的時代契機將對我國出口貿(mào)易的質(zhì)量提高和效率提高產(chǎn)生深遠的影響。現(xiàn)有研究多基于要素稟賦理論將出口效率的影響因素歸納為自然和人為阻力兩方面，并認為降低人為貿(mào)易阻力才是提高出口效率的重點。因而，本文圍繞異質(zhì)性隨機前沿模型展開，探討了數(shù)字貿(mào)易發(fā)展對我國制造業(yè)出口效率損失和不確定性的影響。

2 模型構(gòu)建與變量說明

2.1 基于C-D函數(shù)的異質(zhì)性隨機前沿模型（SFA）

選擇生產(chǎn)函數(shù)是使用參數(shù)分析方法的前提，本文基于柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)（C-D函數(shù)）表示不存在效率損失的最佳出口前沿水平為出口潛力，構(gòu)建出口潛力部分的模型如下：

lnT*it=c0+α1lnKit+α2lnLit（1）

其中，lnT*it表示i地區(qū)t年制造業(yè)的潛在出口量，即出口潛力，Kit是i地區(qū)t年的資本投入，采用各省份制造業(yè)固定資產(chǎn)投資額來衡量；Lit是i地區(qū)t年的勞動力投入，采用各省份制造業(yè)就業(yè)人員數(shù)量來衡量。

在式（1）的基礎上，可得到制造業(yè)實際出口量的表達式，構(gòu)建基本模型如下：

lnTit=lnT*it（Xit）+νit-uit（Zit）（2）

νit～iid N（0，σ2ν）（3）

uit～N+（μ，σ2u）（4）

其中，lnTit表示i地區(qū)t年制造業(yè)的實際出口量。在異質(zhì)性隨機前沿模型中，最為特別的是擾動項中效率損失項uit （Zit）的存在，uit分布設定為靈活性更強的截斷型半正態(tài)分布；νit則為隨機誤差項。正是由于異質(zhì)性隨機前沿模型中假設隨機擾動項存在異方差，方差σ2u得以用來體現(xiàn)出口的不確定性，即制造業(yè)效率損失變化帶來的不確定性。進一步地，制造業(yè)出口非效率部分的模型結(jié)構(gòu)如式（5）所示，DTit為核心解釋變量數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平；Ctrlit為地區(qū)層面的控制變量；δt為年份固定效應。

μit=β0+β1DTit+β2Ctrlit+δt，σ2u=exp（γ0+γ1DTi+γ2Ctrlit）+δt（5）

2.2 指標選取

本文選取2007—2021年我國除西藏外30個省市的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本，原始數(shù)據(jù)主要來自《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》。

2.2.1 數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平的測度

基于數(shù)字貿(mào)易的廣義概念，本文構(gòu)建了涵蓋5個維度共計18個指標的綜合評價指標體系，并采用熵權(quán)法對各省份的數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平進行測度。其中，一級指標包括貿(mào)易潛力、信息網(wǎng)絡基礎、物流環(huán)境、創(chuàng)新要素基礎和數(shù)字化市場五個方面。測算結(jié)果顯示，我國數(shù)字貿(mào)易總體發(fā)展水平隨時間穩(wěn)步上升，但呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域不平衡性，整體上東部地區(qū)的發(fā)展顯著優(yōu)于中、西部地區(qū)，西部地區(qū)略優(yōu)于中部地區(qū)。2016年左右，各地區(qū)得益于信息通信技術(shù)的進步，數(shù)字貿(mào)易加速發(fā)展。

2.2.2 其他變量說明

控制變量：（1）外商直接投資（fdi），采用外商投資額與地區(qū)生產(chǎn)總值之比來衡量；（2）受教育程度（edu），用教育年限法以各地區(qū)人均受教育年限來度量；（3）交通基礎設施水平（inf），采用公路和鐵路密度進行測算，即各省市每萬平方千米鐵路和公路長度之和與行政區(qū)劃面積之比；（4）城鎮(zhèn)化水平（urb），采用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎貋砗饬俊１?為主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果，使用STATA17.0完成，下同。

3 計量結(jié)果與討論

3.1 似然比檢驗

本文采用最大似然法估計檢驗是否存在無效率項，這是隨機前沿模型的使用前提。原假設為H0∶uit=0，即無約束條件，從而構(gòu)建似然比統(tǒng)計量為LR=-2［L（H0）-L（H1）］。其中，對數(shù)似然函數(shù)采用了截斷型半正態(tài)分布的經(jīng)典表達式，本文不再贅述。

3.2 模型估計與選擇

表2列示了多種設定下的模型結(jié)構(gòu)篩選結(jié)果。其中，模型1未施加任何參數(shù)約束，通過對模型1施加各種約束條件得到模型2～模型4的估計結(jié)果，并通過似然比統(tǒng)計量來比較模型的優(yōu)劣。模型2中的設定表示σ2u為常數(shù)而非線性函數(shù)，即假定數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平對出口不確定性的影響不隨地區(qū)和時間發(fā)生變化；而模型3中的設定表示μit為常數(shù)而非線性函數(shù)，即假定數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平對出口非效率本身沒有影響；模型4中假定模型是在零處截斷的異質(zhì)性半正態(tài)分布。表2中的似然比檢驗結(jié)果表明，無約束的異質(zhì)性隨機前沿模型顯著優(yōu)于受到參數(shù)約束的模型，故以下分析將基于模型1展開。

出口效率損失部分的估計結(jié)果表明，在1%水平上，DT的系數(shù)顯著為負，符合理論預期，即數(shù)字貿(mào)易發(fā)展能夠顯著降低制造業(yè)出口效率損失。這可能得益于數(shù)字貿(mào)易降低了實際出口的直接和間接成本，從而帶動了制造業(yè)出口效率提高。在1%水平上，fdi的系數(shù)顯著為負，這說明外商直接投資的增加可能通過提高資源使用效率來降低出口效率損失。在1%水平上，edu的系數(shù)顯著為正，這說明人們受教育程度越高，制造業(yè)出口效率損失反而越多，這可能是工資率的提高導致投入成本加大，從而降低了出口效率。在1%水平上，inf的系數(shù)顯著為負，這說明交通基礎設施水平的提升可能降低各種運輸成本，并提供更高效的物流，從而顯著提高制造業(yè)出口效率。在1%水平上，urb的系數(shù)顯著為負，說明城鎮(zhèn)化進程加快有利于提高資源利用率，從而優(yōu)化制造業(yè)出口表現(xiàn)。

出口不確定部分的估計結(jié)果表明，在1%水平上，DT的系數(shù)顯著為正，說明數(shù)字貿(mào)易發(fā)展反而給制造業(yè)出口帶來了更多不確定性。這可能是由于數(shù)字貿(mào)易依托信息通信技術(shù)，相較傳統(tǒng)貿(mào)易模式，主體更多元、形式更靈活、內(nèi)容更廣泛，且正處于高速發(fā)展期又尚未形成成熟的治理體系，因而大大增加了出口不確定性。fdi、edu、inf、urb的系數(shù)在1%水平上均顯著為負，這說明外商直接投資、受教育程度、交通基礎設施和城鎮(zhèn)化水平的提升均能降低制造業(yè)出口不確定性，故在表2略去。

3.3 出口效率分析

在對模型1進行估計后，本文根據(jù)TE=exp（-uit）測算出我國各省市每年的出口效率。從頻數(shù)分布來看，我國制造業(yè)整體出口效率偏低，大部分省份的平均出口效率集中在0.6左右，制造業(yè)出口效率損失高達40%，這說明仍有較大的提升空間，因而數(shù)字貿(mào)易對制造業(yè)出口效率的降低意味著釋放出了各地區(qū)更大的出口潛力。此外，地區(qū)間的差異性也較大，東部地區(qū)的效率水平顯著高于中西部地區(qū)，而中部地區(qū)總體上略高于西部地區(qū)。其中，制造業(yè)平均出口效率最高的上海效率值達85.6%，而平均出口效率最低的青海僅有52.7%。

從時間序列來看，2007—2019年我國制造業(yè)出口效率整體呈上升趨勢，但這種上升存在一定的波動性和區(qū)域不平衡性，這同測度的數(shù)字貿(mào)易發(fā)展趨勢相似。其中，2008年左右，可能受全球性金融危機造成的出口環(huán)境惡化影響，國際市場需求萎縮，因而各地區(qū)的制造業(yè)出口效率都出現(xiàn)了明顯下降。此后，由于全球經(jīng)濟環(huán)境逐漸復蘇，各地的制造業(yè)出口效率出現(xiàn)了回暖趨勢。2012年之后，得益于互聯(lián)網(wǎng)通信和數(shù)字技術(shù)的高速發(fā)展，我國制造業(yè)的出口效率水平穩(wěn)步提升。值得注意的是，2019年之后，我國各地區(qū)制造業(yè)的出口效率水平出現(xiàn)驟跌，可能是由于制造業(yè)出口受到了新冠疫情的重創(chuàng)，同時遭受諸如中美貿(mào)易摩擦等強烈不穩(wěn)定的國際經(jīng)濟環(huán)境因素的嚴重影響。然而，近兩年我國制造業(yè)的出口情況逐漸復蘇。

3.4 穩(wěn)健性檢驗

本文通過替換核心解釋變量、縮尾處理和分組回歸等方法來增強回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。如表3所示，列（1）列采用了主成分分析方法，基于調(diào)整后的指標評價體系再次測度了各地的數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平；列（2）對所有變量進行縮尾1%處理；列（3）～（4）分別為2008～2013年和2013～2021年不同時間區(qū)間的估計結(jié)果。結(jié)果表明，以上三種方法下出口效率損失部分，數(shù)字貿(mào)易的回歸系數(shù)均顯著為負；出口不確定部分，數(shù)字貿(mào)易的回歸系數(shù)均顯著為正。

4 結(jié)語

本文主要研究結(jié)論如下：第一，我國的數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平近年來顯著提升，其特點為區(qū)域發(fā)展不協(xié)調(diào)，東部地區(qū)顯著高于中西部地區(qū)。第二，數(shù)字貿(mào)易的發(fā)展能夠顯著提高我國各地制造業(yè)的出口效率，但同時給制造業(yè)出口帶來了更多的不確定性。第三，總體上我國制造業(yè)出口處于低效狀態(tài)，各地區(qū)的出口效率水平呈波動式上升趨勢，尚存較大的發(fā)展空間。綜上所述，我國應緊抓數(shù)字化、信息化的時代發(fā)展機遇，進一步發(fā)揮數(shù)字貿(mào)易發(fā)展對出口效率升級和質(zhì)量提高的積極作用，大力推進協(xié)調(diào)發(fā)展并縮小地區(qū)差距，助推中國經(jīng)濟的全面高質(zhì)量發(fā)展。

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