数字贸易赋能制造业出口产品升级——基于技术复杂度视角的研究

韩民春 张 霄

（华中科技大学经济学院，武汉 430074）

2022年党的二十大报告指出：“要推动货物贸易优化升级，创新服务贸易发展机制，发展数字贸易，加快建设贸易强国。”近年来，数字技术正加速向国际经贸领域渗透，数字贸易发展势头强劲，推动经济全球化不断向前。数字贸易以信息网络为载体，借助数字技术完成传统实物、数字化信息与数字产品和服务的有效交换，是传统贸易在数字经济时代下的延伸和延续[1]。尤其是2020年初以来，新冠肺炎疫情在全球肆虐，中国数字贸易逆势增长，呈现出强大韧性，贸易方式、贸易对象和贸易格局发生深刻变革。截至2020年底，全球数字贸易占全球服务贸易出口的比重达到63.55%，数字贸易在全球服务贸易中的主导地位正逐步突显。

出口产品升级一般指企业通过提高其出口产品的生产效率和技术含量，抢占出口竞争优势[2]。出口技术复杂度是出口产品生产效率和技术含量的综合体现。长期以来，中国依靠劳动力优势促进了制造业崛起。而当前，由于受到部分发达国家的围堵和人口红利消失等问题，制造业出口贸易逐渐由高速增长 “换挡”到中高速增长，面临着低端劳动密集型产品出口增长模式难以为继、对国外先进中间品进口依赖度高以及技术密集型产业发展动力不足等诸多挑战[3，4]。在此背景下，2015年我国发布 《中国制造2025》，将建设 “制造强国”作为战略目标提出，加快转型升级、创新发展、提质增效，促进我国制造业向更高水平迈进。

随着数字贸易的蓬勃发展，越来越多的服务要素可以参与到制造业全球贸易和全球生产分工，降低了传统贸易成本，从而可能成为未来制造业全球产业链和价值链发展的新动能和驱动因素。那么，中国能否通过发展数字贸易这一新型贸易模式促进制造业出口产品升级，打破制造业 “低端锁定”困境，进而促进制造业高质量发展呢？如果能，其产生影响的作用机制是什么？

综合目前相关文献来看，数字贸易与制造业出口升级的相关研究较为稀缺，对数字贸易的研究大多集中在数字贸易内涵、规则以及数字贸易壁垒等方面[5-7]，较少通过理论和实证方法进行数字贸易对经济、产业等的影响研究。部分学者研究了数字技术和数字化服务贸易对制造业的影响，并认为数字技术可以通过降低贸易成本、加强技术创新、转变消费结构和加速产业融合等方面提升制造业出口技术复杂度[8，9]。其使用互联网技术和大数据应用能够降低制造业企业的信息数据获取、物流配送和售后服务成本，还能够提高企业在研发、生产和运营过程中的效率[10，11]，从而实现企业部门的有效管理。

本文基于技术复杂度视角，使用2011～2020年度数据进行实证分析，研究数字贸易对制造业出口产品升级的影响，并进行区域和行业异质性分析。同时，本文引入服务贸易相关指标，从互联网环境、数字产业融合、数字创新和贸易潜力4个维度构建数字贸易综合评价指标体系，并从贸易成本、技术创新和金融服务效率3条路径研究数字贸易对制造业出口技术复杂度的作用机制，为新时代促进数字贸易发展，推动我国制造业升级提供新思考。

数字贸易打造了一个涵盖消费者、生产者和市场的新型平台。从消费端上看，数字贸易给消费者提供了更多的产品和交付手段选择，同时，信息共享使消费者发现、了解和比较产品更加便利，从而使消费者对产品有更加全面的了解和认识。市场需求催生供给，数字贸易的产生和发展降低了贸易门槛，原本不在贸易行列的产品变得可贸易，推动传统贸易产品转型升级。

从生产端上看，制造业全球价值链链条愈发冗长、协作成本逐渐增加，导致近年来制造业全球生产分工速度放缓。数字技术的应用，既能减少现有商品在全球价值链上的组织和协调成本，又能为全球范围内的新贸易产品提供新的价值链。数字贸易自身去中心化和无界化的发展，将会吸引更多的国家参与到国际分工中，从而提高制造业出口技术复杂度。

从市场效率上看，数字贸易可以有效增强市场活跃性，提高市场信息充分性，增强市场主体之间的相互作用。集约化、无界化和平台化的数字贸易发展特征，使得各贸易参与者之间的关系日益密切，生产要素在全球范围内高效配置，进而优化社会分工，提高生产效率，促进制造业出口技术复杂度提升[12]。据此，本文提出如下假设：

H1：数字贸易发展有利于提高制造业生产效率，促进制造业出口技术复杂度提升。

1.2.1 数字贸易通过降低贸易成本促进制造业出口技术复杂度提升

数字贸易通过互联网技术推动各生产环节协调一致，使制造业企业贸易成本降低，生产效率和产品附加值提高。（1）在大数据背景下，通过信息关联与数据挖掘能为制造业企业搜寻潜在的机遇和客户，及时准确地匹配市场供需，降低制造业生产商的信息搜寻和获取成本，合理优化资源分配，提高制造业生产效率[10]；（2）数字技术促使贸易效率和透明程度提高，信息不对称问题得到有效缓解，减少了信息交流和商务交易的成本。同时由于数字贸易拥有数字化和无纸化特征，有效降低了贸易过程中谈判、合同以及报关成本[13]。较低的贸易成本会使生产商间的竞争更加激烈，从而促使生产商不断创新，抢占市场份额；（3）数字贸易背景下的协同分工和信息共享能有效扩大市场规模，产生规模效应，使制造业企业在创新、研发等核心领域投入更多人力和财力，促使生产技术向更高水平的标准化和专业化发展[9]。据此，本文提出如下假设：

H2：数字贸易通过降低贸易成本促进制造业出口技术复杂度提升。

1.2.2 数字贸易通过推动技术创新促进制造业出口技术复杂度提升

数字贸易背景下，新贸易模式和新业态不断涌现，有效推动了全球知识和技术外溢，制造业企业生产效率和价值附加值得到提升[14]。（1）从研发投入视角来看，制造业技术创新需要投入大量资源，目前仅凭内部资源投入进行创新收效甚微，数字贸易所使用的数字技术有效提高了制造业企业获取和利用资源的能力，使制造业企业资源配置效用最大化；（2）从技术转化视角来看，数字贸易发展加速知识和技术的低成本渗透，能有效降低制造业企业创新的试错成本[15]。同时，由于其具有低边际成本和可复制性等特点，可以实现低成本批量生产，并能应用于价值链的各个环节，从而提高企业的创新能力和技术水平；（3）从技术溢出视角来看，数字贸易过程提升了贸易企业员工获取外界知识、信息等资源的能力，实现了人力资本水平的积累。据此，本文提出如下假设：

H3：数字贸易通过推动技术创新促进制造业出口技术复杂度提升。

1.2.3 数字贸易通过提升金融服务效率促进制造业出口技术复杂度提升

数字贸易背景下，新一代信息技术将金融行业与贸易实体部门 “粘”合在一起，不断推动制造业发展，打造金融制造平台。（1）数字贸易能有效匹配贸易过程中的金融供给与需求，精准对接供求双方，降低金融交易成本[16]；（2）数字贸易能有效缓解资本错配，提高交易效率。在数字贸易过程中，可投入要素的数量与质量都会得到提高，从而使各部门间的财政资源得到更精确的配置。同时数字贸易背景下直接融资与间接融资过程都变得透明，在改变传统贸易形式的同时也促进了商业银行等金融机构的改革；（3）数字贸易能有效提高资本流通效率和资本使用效率，加强资本利用率。数字贸易依托互联网技术和大数据应用，能够快速收集制造业企业的财务、信用信息，并基于收集的信息进行处理、分析和评估，形成资本供给与制造业企业需求更契合的贸易模式[17]。据此，本文提出如下假设：

H4：数字贸易通过提升金融服务效率促进制造业出口技术复杂度提升。

为检验数字贸易对制造业出口技术复杂度的影响，本文采用2011～2020年中国省级（由于数据缺失，排除西藏及港、澳、台地区）面板数据构建计量模型进行实证分析。

基准模型设定如下：

其中METCit为i地区t时期的制造业出口技术复杂度；DTit为i地区t时期的数字贸易发展水平；Xit为一系列控制变量；ui表示个体固定效应；ut表示时间固定效应；εit表示随机扰动项。

2.2.1 被解释变量：制造业出口技术复杂度

本文采用 Hausmann 等 （2007）[18]的测算方法。一国中参与较高生产效率行业的企业数量越多，该国经济就越发达，学术界将这种生产率水平类比为 “复杂度”[19]。基于此，构建出如下测算某个细分行业的出口产品技术复杂度指标（PRODY）和包含经济体所有细分行业出口产品的总体技术复杂度指标（EXPY）：

Yi为i经济体的人均实际GDP；xik／Xi为i经济体k细分行业产品出口额占该经济体出口总额的比重。

2.2.2 解释变量：数字贸易

（1）数字贸易综合评价指标体系

关于数字贸易的评价指标体系，当前国内外学术界尚未形成统一的标准。本文基于数字贸易内涵和特征，借鉴现有学术研究成果，构建了包含互联网环境、数字产业融合、数字创新以及贸易潜力4个维度的一级指标体系。对于本文数据缺失值，采用线性插值法得到的相应数值替代。具体指标体系如表1所示。

表1 数字贸易综合评价指标体系

（2） 统计测度

指标权重分析方法主要有层次分析法（AHP）、主成分分析法和熵值法等。基于数据情况，本文使用熵值法进行统计测度。单一指标的数值越大对体系越有利时，采取正向指标计算方法：

而当单一指标的数值越小对体系越有利时，则采用负向指标计算方法：

其中，max｛Xj｝和 min｛Xj｝分别代表最大值和最小值，χij为标准化指标值。

ϖij为i年第j项指标值的比重。

ej为指标信息熵，dj为信息熵冗余度，m为年数。

wj为指标权重，Sij为j项指标在i年的值。

2.2.3 控制变量

制造业出口技术复杂度受多方面因素影响。借鉴已有文献研究，选取以下的控制变量：人力资本水平HC，采用大专以上学历占就业人口中的比重表示；产业结构IS，采用第二产业与第三产业的比值表示；外商直接投资FDI，采用外商直接投资与GDP的比值表示；工业化水平IL，采用工业增加值与地区生产总值的比值表示；政府调控水平Gov，采用一般预算支出与GDP的比值表示。

本文采用2011～2020年中国省级面板数据实证研究数字贸易对制造业出口技术复杂度的影响。被解释变量数据来源于中国海关行业第四类以及第六到十八类共14类制造业行业。所有变量相关数据来源于 《中国统计年鉴》、《中国互联网统计报告》、《中国科技统计年鉴》、《中国信息产业统计年鉴》、《中国商务年鉴》以及 《中国贸易外经统计年鉴》。

本文考察数字贸易对制造业出口技术复杂度的影响，基准回归结果如表2所示。表2列 （1）单独考察了数字贸易对制造业出口技术复杂度的影响，DT的系数在1%的显着性水平下显着为正，表明数字贸易发展对制造业出口技术复杂度的提升存在正向作用。在逐个添加控制变量后，列 （2）～（6）中DT的系数在1%的显着性水平下仍然显着为正，从而验证了假设1。这一结论为中国通过提升数字贸易发展水平促进制造业出口产品升级、发展制造业新动力提供了理论依据。随着网络技术的应用，数字贸易迅速发展，为新发展格局下我国制造业打破 “低端锁定”分工形式带来了重要发展机遇。

表2 数字贸易对制造业出口技术复杂度的基准回归结果

表2列 （6）包含所有控制变量的样本回归结果显示，（1）人力资本水平估计系数不显着，反映我国虽然人力资本规模较大，但由于技术创新和研发人才存在结构错配等问题，人力资本的效用未能得到有效发挥[20，21]； （2） 产业结构的回归系数在1%的显着性水平下显着为负，说明制造业与服务业融合能够提升生产率，制造业的服务化表现为利用物联网和大数据寻找并挖掘市场潜能，可以有效降低企业制造与贸易成本，形成规模效应，提高生产效率，有利于制造业的高精尖化和专业化[22]；（3）外商直接投资估计系数不显着，可能的原因是利用外资承接产业转移致使企业难以自主研发、创新，最终被发达国家所主导的全球价值链锁定在低端环节，并不能促使制造业出口技术复杂度提升[14]；（4）工业水平的回归系数在1%的显着性水平下显着为负，侧面反映我国虽然拥有巨大的制造业体量，但是供应能力超过了需求增长，产生结构性产能过剩，未能导致制造业技术提升[23]；（5）政府调控水平估计系数不显着，可能的原因是政府调控存在反应滞后期以及政府投资的逆周期性，导致调节力度过度或不够、措施不够精准等问题[24]。

3.2.1 内生性处理

由于生产率较高的制造业，在贸易成本、技术创新等方面更具优势，使得数字贸易的发展程度进一步提高，造成了被解释变量和解释变量之间互为因果关系的内生性问题。本文参考黄群慧等 （2019）[25]的方法，采用各省域在2011年的移动电话普及率数据作为数字贸易发展水平的截面工具变量，同时参考 Nunn 和 Qian （2014）[26]，通过引入一个时间序列变量来构造面板工具变量，即以上一年互联网用户数分别与2011年各省域移动电话普及率数据构造交互项，作为数字贸易发展水平的工具变量。工具变量识别不足Kleibergen-Paap rk LM统计量P值为小于0.01，过度识别检验Hansen J统计量的P值大于0.05，识别弱工具变量的Cragg-Donald Wald F统计量为105.279，大于10%的临界水平16.38，说明工具变量是有效的。回归结果如表3列 （2）所示，可以看出，DT的回归系数依然在1%的显着性水平下显着为正，说明数字贸易发展能有效促进制造业出口技术复杂度提升。

表3 稳健性检验

3.2.2 其它稳健性

为使估计结果更加可靠，本文采取以下3种方法进一步进行稳健性检验。（1）采用考虑内生性的系统GMM方法对基准模型进行稳健性检验，如表3列 （3）所示；（2）更换时间样本：考虑新冠肺炎疫情对数据稳定性的影响，采用2011～2019年数据进行回归，如表3列 （4）所示，说明制造业受新冠肺炎疫情影响相对有限[27]，本文结论较为可靠；（3）选取核心变量的替换变量进行检验。在基准回归中，实际人均GDP项包含了非制造业部门的干扰信息，导致测算的制造业出口技术复杂度存在偏差，故使用制造业全员劳动生产率（ML）替换人均实际GDP项[28]，如表3列（5）所示。可以看出，采用系统GMM方法、更换时间样本和替换被解释变量等方法后，DT的回归系数始终在1%的显着性水平下显着为正，说明估计结果较为稳健。

由于不同区域、不同制造业行业的特性不同，数字贸易对不同区域、不同制造业行业的出口技术复杂度也会有不同程度的影响。因此本文从区域和行业两层面分别进行异质性分析，按区域将总体样本分为东部、中部和西部地区①，按行业分为劳动、资本和技术密集型行业②，回归结果如表4所示。

表4 异质性分析

如表4列 （1）～（3） 所示，数字贸易发展对东部、中部和西部制造业出口技术复杂度提升均存在显着的正向效应，且对东部的正向效应最大，西部基本持平于中部。其可能的原因是：改革开放所释放的经济活力使全国经济均有所增长，但市场经济体制改革使东部地区发展迅速，在互联网技术和大数据应用方面存在优势，致使东部地区制造业企业能够获取更多资源，与数字贸易的融合度也更高[29]。对于中、西部地区，国家积极推进西部大开发战略实施，期间陆续实施振兴东北地区等老工业基地战略、中部崛起战略，对于推进中、西部经济发展有较强的促进作用；另外，中、西部在衔接东部产业的同时，部分省域按照当地的特点，形成了自己独有的制造业优势，并以更高水平的服务品质来提升自己的吸引力，形成内生发展动力，致使制造业产业链逐步完善，后发优势明显[30]。

如表4列 （4）～（6） 所示，列 （6）DT的估计系数在1%的显着性水平下显着为正，说明数字贸易发展对技术密集型制造业出口技术复杂度存在显着的正向效应，对劳动和资本密集型制造业出口技术复杂度不存在显着效应。其可能的原因是：技术密集型制造业主要包括电子设备、仪器制造等产业，其在研发生产过程中需要大量的技术应用，而数字贸易主要依靠的就是互联网技术和大数据应用，因而使得数字贸易更容易在技术密集型制造业方面发挥作用。而劳动密集型制造业主要包括服装纺织等产业，其更加倾向于使用劳动替代，资本密集型制造业主要包括矿业重金属等产业，其追求资本投入和规模扩张，而不是提升技术创新效率[14]，从而导致数字贸易发展对劳动和资本密集型制造业出口技术复杂度的提升效应有限。

正如前文理论机制部分所言，数字贸易可以通过降低贸易成本、推动技术创新和提高金融服务效率提升制造业出口技术复杂度，此部分针对数字贸易对机制变量的影响进行实证检验。具体模型如下：

其中，MVit为机制变量，分别是贸易成本、技术创新和金融服务效率的代理变量，其他变量同上。机制变量的代理指标如下：（1）贸易成本（TC）：因贸易成本数据可得性原因，本文选取区域市场化水平指数来表示贸易成本[31]，市场化程度与贸易成本呈负向关系；（2）技术创新（Tec）：使用专利申请受理数； （3）金融服务效率（FSE）：采用北京大学数字普惠金融指数。由检验结果（表略）可知，区域市场化水平指数在1%的显着性水平下显着为正，说明数字贸易发展对贸易成本的降低有显着促进作用。由交易成本理论，数字技术的应用通过激活沉淀数据、精准匹配供需以及减少信息不对称问题等方式实现企业的去中介化和交易成本的降低，从而减少无效投资与生产，提高制造业生产效率，从而验证了假说2。专利申请受理数在1%的显着性水平下显着为正，说明数字贸易发展能够推动技术创新。 “摩尔定律”表明技术进步会降低数字技术价格，从而有效降低企业试错成本，提高企业获取、模仿和转化资源、技术的能力，从而促进制造业进行技术创新，从而验证了假说3。数字普惠金融指数在1%的显着性水平下显着为正，说明数字贸易发展能够提升金融服务效率。数字技术促进了 “零接触”金融服务的迅速发展，场景金融服务模式多元化，融资渠道扁平化、合理化，融资方式、途径更加快捷，有效提升了金融服务效率。随着新型金融模式的快速发展，制造业企业可以借助信息技术节约成本，减少非必要流程，深度融合产业链与金融，提高制造业企业生产效率，从而验证了假说4。

本文基于技术复杂度视角，利用2011～2020年中国省级面板数据对数字贸易发展促进制造业出口产品升级进行实证检验，并从贸易成本、技术创新以及金融服务效率3个方面探讨了数字贸易促进制造业出口技术复杂度的路径，得出以下结论：（1）数字贸易发展能显着促进我国制造业出口技术复杂度的提升。此外，产业结构与工业水平对提升我国制造业出口技术复杂度有显着负向影响，人力资本水平、外商直接投资以及政府调控水平对我国制造业出口技术复杂度并未产生显着影响；（2）数字贸易发展对东部、中部和西部制造业出口技术复杂度提升均存在显着的正向效应，且对东部的正向效应最大，中部其次，西部基本持平于中部。此外，数字贸易发展对技术密集型制造业出口技术复杂度存在显着的正向效应，对劳动密集型和资本密集型制造业出口技术复杂度不存在显着效应；（3）数字贸易发展对制造业出口技术复杂度不仅存在直接效应，同时还通过贸易成本、技术创新和金融服务效率3个间接机制促进制造业出口技术复杂度的提升。

基于上述所得结论，本文针对如何通过数字贸易赋能制造业出口产品升级提出如下几点建议：

（1）宏观国家层面上，大力发展数字贸易，增强数字贸易竞争力，推进数字贸易协调发展，发挥其对制造业生产率提升的直接和间接效应。积极探索贸易新业态新模式，通过搭建信息共享平台、推进数字贸易商业和管理模式创新等方式降成本增效能。加强对信息技术的投资力度，打造数字贸易全球网络。

（2）中观行业层面上，抓住数字贸易快速发展机遇，继续推进制造业服务化进程，通过将生产服务要素嵌入制造业研发生产过程，推动制造业与服务业有效融合。同时制造业行业应建立健全多层次制造业金融服务体系，激励传统金融机构将数字化信息技术与金融有机结合，推动其转型升级，助力数字贸易发展与产业新体系构建。

（3）微观企业层面上，不同区域制造业企业应在大力发展数字贸易的同时坚持数字技术应用领域的自主创新，着力加大基础研究投入和知识产权保护力度，培育良好的创新环境。另外，通过对人力资本回报率的调整，重构以技术为主导的科技资源配置方式，将人力资本引入到制造研发领域，从而提高人力资本投入在制造业技术创新中的作用，激发企业的创新活力从而形成独有的数字核心技术优势。

注释：

①东部：北京、天津、河北、辽宁、江苏、上海、浙江、福建、山东和海南；中部：山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南、吉林和黑龙江；西部：内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆。

②劳动密集型（轻纺制造业）：第四、七、八、九、十、十一和十二类；资本密集型（资源加工业）：第六、十三、十四和十五类；技术密集型（机械设备制造业）：第十六、十七和十八类。