RCEP背景下贸易便利化对我国跨境电商出口影响研究

摘要本文基于跨境电商视角，构建5个一级和15个二级指标的测算体系，利用主成分分析方法计算2010-2019年RCEP各成员国（除缅甸、老挝、文莱外）的贸易便利化指标得分。本文采用贸易引力模型进行实证回归分析，以我国跨境电商对各成员国出口额作为因变量，11个国家的贸易便利水平作为核心解释变量，将各国国内生产总值、两国之间地理距离、各国人口数、各国关税税率作为控制变量。结果表明，各国贸易便利水平对我国跨境电商出口额呈现显著正向影响，各控制变量中的国内生产总值、人口数具有相同显著正向影响，两国地理距离对被解释变量具显著负向影响。同时，本文对贸易便利水平拆分成五个单一一级指标分别进行回归分析，得出电子商务和金融服务显著正向影响我国跨境电商出口额的结论，并对其各维度提出相关建议对策。关键词：跨境电商；贸易便利化；RCEP

AbstractFromtheperspectiveofCBEC,thispaperdevelops5first-levelindicatorsand15second-levelindicatorstomeasuretheleveloftradefacilitationbasedonWilson'sconcept,andusesthePCAtoevaluatetheweightofeachRCEPcountry'stradefacilitationindicatorsfortheperiod2010-2019andanalyzetheweightofeachcountry'sindicator.Inthispaper,tradeattractivenessmodelisusedtoconductempiricalregressionanalysis,inwhichtheexplanatoryvariableisChina'sCBECexportstoRCEPmembercountries,themainexplanatoryvariableiseachmembercountry'stradefacilitationscore,andthecontrolvariablesareeachcountry'sGDP,geographicaldistancebetweentwocountries,country'spopulation,tariffrateafterremovingalldatafromChina.Theresultsshowthateachcountry'sleveloftradefacilitationhasasignificantpositiveimpactonChina'sCBECexports,China'sGDPandpopulationhaveanequallysignificantpositiveimpact,andthegeographicdistancebetweenthetwocountrieshasanimportantimpactontheexplanatoryvariables.Meanwhile,fortheregressionanalysisinthispaper,theleveloftradefacilitationisdecomposedintofivesingle-levelindicatorsandtheimpactofthelevelofCBECfacilitationonthelevelofEBECfacilitationisanalyzed.Keywords：CBEC;Tradefacilitation;RCEP目录TOC\o"1-3"\h\u11542一、绪论 725773（一）研究背景及意义 716432（二）文献综述 916432（三）研究方法 914817二、中国跨境电商发展现状 725773（一）宏观与微观角度中国跨境电商发展状况 716432（二）中国对RCEP成员国出口贸易情况 927550三、贸易水平体系构建与测算 1031330（一）贸易便利水平指标体系构建 1031260（二）数据清洗与权重确定 106478（三）测算结果分析 1214667四、RCEP框架下贸易便利化对我国跨境电商出口影响的实证分析 155766（一）扩展引力模型的构建 1525969（二）实证回归模型检验 1622412（三）实证结果分析 187087五、结论与建议 2318272（一）结论 2320622（二）建议 24RCEP背景下贸易便利化对我国跨境电商出口影响研究绪论研究背景及意义研究背景近年来，我国跨境电商发展迅猛，从2010至2019年间，中国跨境电商进出口总额增长了8万亿元，平均增长率为23.22%。其次，在此期间，其出口总额占我国总出口贸易额的比重从10%上升至47%，可见跨境电商逐渐成为我国出口贸易组成的重要部分。跨境电商的迅猛发展离不开各企业的积极参与，同时也离不开协定与政策的相关支持。在全球经济呈下滑趋势的背景下，2020年正式签署了RCEP协定，加强了成员国在投资、技术、文化等各领域的交流与合作，促进了成员国经济发展，加深了相互了解和信任，为未来经济增长和发展奠定了坚实基础。在RCEP框架下，成员国之间的关税壁垒和非关税壁垒都得到了一定程度的削弱，贸易投资的整体环境逐渐优化，在海关通关效率、相关程序简化等方面也做出相应措施，提高各国贸易便利水平，为跨境电商出口提供了更高效的渠道与服务。然而，各成员国因基础设施建设、金融服务渗透吸收的程度差异较大，为各国跨境电商贸易有一定阻碍作用。因此，探究如何在RCEP背景下充分利用贸易便利化减少相关贸易阻碍对我国跨境电商的发展具有重要作用。研究意义在理论层面上，对以往文献的比较分析来看，将RCEP成员国的贸易便利化和我国跨境电商发展结合研究的情况较少，大多数集中在范围更大的框架下进行探讨，或是对两者相关性研究的内容比较基础。本文基于RCEP视角构建便利化指标体系，通过更为客观的分析方法测算其水平，一定程度上丰富了相关的发展理论。在现实层面上，本文基于RCEP成员国研究其贸易便利化对我国跨境电商出口的影响，同时拆分分析综合体系下五大重点指标对其影响差异程度，得出金融服务和电子商务信息水平是主要影响因素，且通过异质性分析，揭示了不同收入水平的RCEP成员国在贸易便利水平对中国跨境电商出口额影响上的异质性的同时，对不同发展程度的国家提出针对性建议对策，更具现实参考价值。文献综述截止2024年，在文献平台中，文献主题为“贸易便利化”共3137篇，主题为“跨境电商出口”共1556篇，主题为“RCEP”共7613篇。可以看出，各领域学者们在这三方面的相关研究十分丰富且深入，为本文写作提供一定的指导和借鉴。在以往研究中，更多学者在贸易便利水平的测度方法上参考采用Wilson[]构建基本思想，选择构建一二级贸易便利化指标的方法，比较少学者采用多个贸易便利化指标通过求解平均值的方法[]来测算。在权重确定上，学者们主要采用主成分分析法[]、熵值法[]、和层次分析法[]等客观赋值方法实现。在实证研究的模型选择上，多数学者利用贸易（拓展的）引力模型[]进行回归研究，GTAP模型[][]、随机前沿引力模型[]、灰色关联模型[]等方法应用相对较少。许多学者发现，贸易便利化对经济增长、贸易成本和其他方面有重大影响。贸易便利水平低是发展中国家的普遍现象。贸易便利化是发展区域贸易的一个重要因素，贸易便利化可以使欠发达发展中国家摆脱贫困[]。Hummels[]认为，贸易运输的成本很大程度上可以通过改善贸易便利化来实现。影响跨境电商贸易因素的研究中，各领域学者也提供了丰富且深入的研究视角。在信息技术水平方面，戴翔（2023）[]搜集海关总署宏观层面和上市企业公司微观层面的数据与指标进行实证分析，得出企业数字化转型对出口有显著正向促进作用，强调跨境电商与数字化结合的重要性。认为，电子商务对贸易增长有显著效应[]。在金融服务方面，石凯雁（2022）[]认为，跨境电商正逐渐成为国际贸易发展的重要交易形式，金融便利化能够极大地促进国际贸易的发展。朱鹏羽（2022）在跨境电商的进口和出口联合分析，发现基础设施建设对跨境电商的出口发展有更强的促进作用[]，而陈倩（2022）在贸易成本方面，有观点认为，跨境电子商务本身降低了间接贸易成本，而基础设施的连通性则更多地抑制了跨境贸易的直接成本[]。在制度环境角度看，部分学者认为知识产权是应该被重点关注的，由于跨境电商企业不断面临来自其他国家的侵权诉讼，对中国电商企业在海外的发展产生了重大影响，相关企业应提高对主管部门的维权意识，同时积极发展和完善相关国际机制[]。国家间制度环境的差异也会在一定程度上阻碍贸易的发展，例如，如果东道国与母国的制度距离较远，制度和市场一致性方面的差异就会更大，企业可能会因为缺乏合法性或市场经验而难以适应当地的母国市场[]。此外，制度腐败问题也是影响企业进入一国市场的重要影响因素[]。通过对以上几方面的学术研究分析总结，大多数文献对“一带一路”、“东盟”两中样本群体进行探讨，相对来说，RCEP成员国视角的研究比较少，在贸易便利化的影响研究中，对跨境电商的联系也较少。因此本文选取RCEP框架范围，着重通过金融服务、电子商务、制度环境、基础建设和海关环境五大方面的综合贸易便利水平测评体系进行分析，基于跨境电商视角对引力模型拓展，使用面板数据实证研究贸易便利化对我国向成员国出口的影响。研究方法本文利用文献分析法阅读大量有关RCEP协定、贸易便利化、跨境电商发展三大方面的文献资料，了解国内外学者在三个领域的研究结果，深入了解并学习其研究逻辑和方法，同时学习并搜集国别统计报告、国家统计局、世界银行、前瞻研究院、中国统计年鉴等各大组织和平台发布的统计数据与研究报告，为本文提供一定数据支撑和研究逻辑基础。此外，本文还采用比较研究的方法来衡量贸易便利水平，以考察各成员国贸易便利水平的发展程度，研究各维度指标的差异对中国跨境电商出口的影响。最后，本文在完成贸易便利水平测算的基础上，利用实证分析法根据搜集的相关面板数据，在贸易引力模型的逻辑框架下，基于跨境电商视角进行研究，分析相关因素对我国跨境电商出口的影响。中国跨境电商发展现状宏观与微观角度中国跨境电商发展状况从宏观角度分析，随着中国数字化转型的普及和技术的支撑、政府一系列政策的扶持等，跨境电子商务得以迅速发展，我国跨境电商出口市场规模处于增长趋势。根据中国统计局的数据可以看出（见表1），在2010-2019年间，我国跨境电商出口额在总出口贸易额中的占比逐年增高，从2010年至2019年增长了37%，且2015年至2016年增长速度最快。数据表明，跨境电商市场规模加速扩张，整体活力和发展潜力也逐渐爆发。表SEQ表\*ARABIC1中国跨境电商出口额的占比趋势根据中商产业研究院的数据，中国跨境电商市场规模在近年来持续保持增长态势（见表2），2010-2019年，中国跨境电子商务明显以出口交易结构为主。出口跨境电子商务贸易额在10年间增长了6.93万亿元，但随着时间推移，进口跨境电商的占比逐渐增大，其占比从2010年的12%至2019年的25.1%。随着全球电子商务市场的不断扩大和技术的不断进步，跨境电商将继续保持高速增长。表SEQ表\*ARABIC2中国跨境电商进出口额分布从微观角度分析，根据企查查数据显示（见表3），在10-19十年期间，我国跨境电商企业的注册量共增加2882家，且从2012年开始至2015年，增长速率逐渐增快，2015年环比上年同比增长88%，迎来跨境电商企业注册高峰。从2016年起，我国跨境电商企业数量仍有上升，但增长率下滑至9%，在2019年有所增长。数据表明，我国跨境电商行业在此期间获得了蓬勃发展，直接扩大我国跨境电商进出口规模，在各品类商品进入国际视野的同时促进我国贸易的增长。表SEQ表\*ARABIC3中国跨境电商企业注册量在商业模式方面，我国跨境电商以B2B模式为主，例如阿里巴巴、中国制造网等平台为企业提供贸易渠道，但随着跨境电商试点的不断扩容与优化改善，我国跨境电商商业模式逐渐趋于多元化。如今其商业模式大概分为B2B（企业对企业）、B2C（企业对消费者）、O2O（线上对线下）、F2C（工厂对消费者）、Dropshipping（直邮电商）等商业模式。多种商业模式的创新让各企业拥有更灵活的选择，可根据不同市场、不同行业、不同产品等业务需求和市场情况进行分析和判断，优化企业在市场拓展、贸易方式、竞争格局等方面，更好地实现全球销售，让企业充分创造高价值。中国对RCEP成员国出口贸易情况由于跨境电商在贸易方式中属于新型业态，前期的具体数据不完整，因此本文根据艾瑞咨询的计算方法进行统计，中国对RCEP各成员国的出口额和中国贸易出口总额数据来源于国家统计局。具体如公式（2.1）所示： EXi=从表4中可以看出，我国对各RCEP成员国的跨境电商出口贸易随着时间的增加有明显的增长趋势，越南在2019年的增长率最高，环比增长29.41%。在此期间，我国对日本的跨境电商出口增加额最多。我国主要的跨境电商出口市场为日本、韩国、越南。这表明这三个国家的消费者对我国的产品有较高的需求，并且我国企业在这些国家的市场渗透力较强。同时，越南是RCEP成员国内唯一一个与我国有边界的国家，同时日本和韩国与我国地理位置相近，文化背景相似，消费者对产品的喜好和消费习惯与我国有一定的共通性，这为我国的产品在这三个国家市场的销售提供了便利。相反，由于柬埔寨、新西兰两国的政治环境、地理距离、海关环境等各种因素的影响，我国对柬埔寨和新西兰两个国家的跨境电商出口贸易份额占比最少，但在2010-2019年，我国跨境电商对其出口额呈现连续增长的趋势。表SEQ表\*ARABIC4中国对RCEP各成员国的跨境电商出口额贸易水平体系构建与测算贸易便利水平指标体系构建本文基于Wilson的研究思路与体系搭建逻辑，同时考虑跨境电商相关的影响因素，共选择了5个一级指标和15个二级指标。但由于2020年疫情因素的影响，自2020年至今，世界经济论坛停止了对全球竞争力的评判，因此本文选取2010-2019年十年、在RCEP框架下的11个贸易伙伴国（由于缅甸、越南和老挝的数据缺失占比超过60%，为不影响后续研究的真实性，因此去除此三个成员国的测评数据）的数据，构建了贸易水平指标评价体系，具体见表5所示。一级指标二级指标取值范围数据来源制度环境解决争端的法律框架的效率1-7全球竞争力报告(GCR)司法独立1-7政府决策的透明度1-7知识产权保护1-7基础设施道路基础设施质量1-7铁路基础设施质量1-7港口基础设施质量1-7航空运输基础设施质量1-7海关环境非关税壁垒的普遍存在1-7边境通关效率1-5续表-5一级指标二级指标取值范围数据来源电子商务固定宽带互联网订阅0-100全球竞争力报告(GCR)互联网用户0-100金融服务中小企业融资1-7风险资本可用性1-7银行稳健性1-7表SEQ表\*ARABIC5贸易便利化体系构建数据清洗与权重确定由于选取的二级指标中取值范围含1-5、1-7及1-100三种区间，为确保在同一维度上对每个指标进行精确测量和分析，本文将数据数据标准化整理与清洗，消除了不同数值范围的影响，使数据具有可比性。各个指标为正向指标，因此直接令数据落[0，1]区间，公式（3.1）如下。 X∗=本文采用主成分分析法对指标体系进行测算。利用STATA17软件判断主成分分析对本文数据的适用性。KMO取样适切量数0.862巴特利特球形度检验近似卡方2928.177自由度105显著性0.000表SEQ表\*ARABIC6KMO与巴特利特检验从表6中可以看出，KMO值为0.862，P显著性值为0，这说明数据非常适合进行因子分析。检验完数据的因子分析可行性后，提取主成分，得到表达式(3.2)与(3.3)： Comp1=0.093X1Comp2=0.110X1+对数据标准化处理求和，得到贸易便利化的公式(3.4)与指标权重（见表7）。TFI=0.093X一级指标一级权重二级指标二级权重贸易便利化各指标权重制度环境0.353解决争端的法律框架的效率X10.093司法独立X20.081政府决策的透明度X30.098续表7一级指标一级权重二级指标二级权重知识产权保护X40.080基础设施0.171道路基础设施质量X50.038铁路基础设施质量X60.016港口基础设施质量X70.056航空运输基础设施质量X80.060海关环境0.164非关税壁垒的普遍存在X90.098边境通关效率X100.066电子商务0.044固定宽带互联网订阅X110.011互联网用户X120.034金融服务0.268中小企业融资X130.084风险资本可用性X140.088银行稳健性X150.096表SEQ表\*ARABIC7贸易便利化各指标权重测算结果分析根据上述贸易便利化测评体系模型可以得到各国贸易便利化每年的得分，如表8所示。国家201020122013201420152016201720182019新加坡0.900.900.880.870.900.920.930.880.89日本0.550.570.620.670.700.700.700.720.72新西兰0.800.830.810.830.820.820.830.720.70马来西亚0.580.650.640.700.710.670.650.670.66澳大利亚0.720.700.640.630.670.670.680.650.64韩国0.400.380.350.320.380.420.430.460.50中国0.440.420.430.450.430.470.500.470.47泰国0.450.400.410.390.400.410.440.420.43印度尼西亚0.380.340.390.400.370.400.450.440.43菲律宾0.200.280.320.350.340.300.290.330.34越南0.280.190.200.220.270.270.270.230.28柬埔寨0.200.280.230.130.130.160.150.200.23表SEQ表\*ARABIC8各国每年贸易便利化权重得分本文参考曾铮和周茜（2008）把贸易便利化分为四个层次的方法[]，可得出结果，2019年新加坡贸易便利水平最高；日本、新西兰的贸易便利水平程度相对较高，马来西亚、澳大利亚贸易便利程度一般，其余7国在2019年的贸易便利水平均低于0.6，便利化发展落后。通过各国十年期间的趋势变化图可看出，日本、马来西亚、马来西亚、韩国、中国、越南和柬埔寨的贸易便利水平在此期间呈上升趋势，证明部分国家的海关程序、贸易政策、国家基础设施建设、相关法规环境方面的综合指标都在往良好方面改进和完善。根据10-19年各国TFI数值，对各国贸易便利水平按五个一级指标进行权重测算分析，见表9所示。制度环境基础设施海关环境电子商务金融服务新加坡3.2131.6251.3660.3422.432新西兰3.0821.0831.2660.3802.152澳大利亚2.3881.0030.9520.3601.993马来西亚2.2011.1920.8400.2612.079日本2.5581.2410.6240.3741.734中国1.4660.7880.5860.1991.496泰国1.0380.8270.5180.1421.636韩国1.0081.2240.5060.4060.863印度尼西亚1.3090.5910.4690.0711.506菲律宾0.7130.2530.4120.1471.427越南0.7940.3900.2950.1710.781柬埔寨0.4550.4020.3650.0490.685表SEQ表\*ARABIC9各国各一级指标权重得分从表格中RCEP各成员国的五个贸易便利化一级指标得分可以看出，各成员国在贸易便利化方面存在以下问题。首先，各国制度环境差异显著。从表中可看出，新加坡和新西兰的制度环境得分较高，显示出较为完善的制度框架和法律环境。然而，像菲律宾、越南和柬埔寨等国家的得分较低，表明这些国家的制度环境还需进一步加强，包括法律法规的完善、执行效率的提升等。其次，基础设施建设投资分布不均。新加坡在基础设施方面得分最高，说明其拥有良好的物流网络、通信设施和交通运输体系。相反，一些成员国如印度尼西亚和菲律宾得分较低，表明这些国家的基础设施建设相对滞后，需要加大投资力度，提升基础设施的质量和覆盖范围。此外，各国海关环境效率参差不齐。尽管新加坡、新西兰和澳大利亚的海关环境得分相对较高，但部分国家的海关环境仍需改进。比如，越南和柬埔寨的海关效率得分较低，这可能涉及到海关流程繁琐、通关时间长、清关费用高等问题，这些问题会影响贸易便利化的提升。同时，各国电子商务发展不平衡。韩国在电子商务方面的得分最高，显示出该国在电子商务领域的领先地位。然而，印度尼西亚和柬埔寨等国的得分非常低，这反映了这些国家在电子商务基础设施建设、技术应用和人才培养等方面存在较大差距，限制了其在全球贸易中的竞争力。最后，各国金融服务水平有待提升。新加坡的金融服务得分最高，表明其金融市场的成熟度和创新能力。但整体来看，RCEP成员国的金融服务水平普遍偏低，尤其是在金融服务的覆盖范围、创新能力和风险控制等方面。这可能会限制企业在贸易活动中的融资和支付便利性，从而影响贸易活动的进行。我国在2010-2019年的各一级指标得分处于中游水平，其中金融服务和制度环境分值较高，基础设施、电子商务水平较低。但随着我国对外政策制度的优化，贸易开放程度越来越高，同时随着电商持续增长发力，产业规模的不断扩大，在近几年的发展电子商务方面的产业规模不仅推动了传统产业的数字化转型，同时相关行业的制度已经得到了大幅度的完善。我国还需增强基础设施的建设，减少此方面对跨境电商的冲击。RCEP框架下贸易便利化对我国跨境电商进出口影响的实证分析扩展引力模型的构建在考察贸易便利水平时，本文选取贸易引力模型，在给定跨境电商和RCEP成员国等特征的前提下，实证考察RCEP下成员国贸易便利水平对中国跨境电商出口的影响。贸易引力模型的含义是两国或地区之间的贸易额与它们的经济总量成正相关，与它们之间的距离成负相关，如公式(4.1)所示： Tij=A本文以RCEP成员国（除我国外的11国）作为研究样本，在扩展的引力模型中本文剔除我国的国内生产总值和人口数避免多重共线性等问题影响实证研究结果，最终模型如公式（4.2）所示： lnEX=α0+本模型各解释变量具体含义及来源见表10所示。解释变量含义数据来源预期符号EX中国跨境电商对RCEP成员国的出口额国家统计局TFI贸易便利水平前文测算+TAR关税税率GCR-DIST中国与RCEP成员国之间的地理距离CEPII-TOPRCEP成员国人口数世界银行+/-GDP国内生产总值世界银行+BOR是否与中国接壤CEPII+ASE是否是东盟成员国WTO+表SEQ表\*ARABIC10各解释变量说明实证回归模型检验描述性统计与相关性分析由于各指标原始数据数量级差别很大，如各国人口数、生产总值等与贸易便利水平、各国关税税率的数量级差距很大，最大值与最小值超过亿单位。因此需要对原始数据进行对数处理，之后进行描述性统计观测是否有异常值。变量观测值均值标准差最小值最大值LnEX11013.5341.3149.44615.702TFI1100.5110.2280.1330.926LnGDP11026.7841.40823.14329.467LnTOP11017.4751.23615.28619.412LnDIST11012.440.71810.6313.894TAR1104.9063.1180.0213.031表SEQ表\*ARABIC11描述性统计结果从表11中可看出，数据没有异常值，各指标的数据数量级差距不大，保证数据可比性和分析有效性。LnEXLnTOPLnTARLnTFILGDPLnDISTLnEX1LnTOP0.4481LnTAR-0.0640.0091LnTFI0.236-0.428-0.0941LnGDP0.430.461-0.0570.4751LnDIST-0.502-0.441-0.0260.382-0.2031表SEQ表\*ARABIC12相关性分析结果相关分析结果（见表12）表明，变量之间的相关系数小于0.5，这证明变量之间的相关性不强，同时可通过相关系数看出关税税率、两国之间地理距离对中国跨境电商出口的影响呈负相关系数，起阻碍作用；其余变量对因变量起促进作用。多重共线性检验自变量之间存在高度相关性，这可能导致回归系数、显著性有较大差异等问题，因此，进行VIF检验对于确保回归模型的准确性和可靠性至关重要。VIF值越接近于1，且容许度（1/VIF）大于0.1时，表明变量不存在多重共线性。变量VIF1/VIFLnTFI5.120.20LnGDP4.980.20LnTOP4.130.24LnDIST1.530.65LnTAR1.010.98MeanVIF3.36表SEQ表\*ARABIC13多重共线性分析结果从结果表13可看出，各变量VIF小于10，1/VIF大于0.1，变量不存在其问题，可用于回归分析。平稳性检验本文选取LLC检验和ADF-Fisher检验判断数据平稳性，结果见表14所示。变量LLC检验ADF-Fisher检验结论LnEX-5.404214.7677平稳0.0000.087LnGDP-4.525529.6265平稳0.0000.027LnTOP-9.814970.892平稳0.0000.000LnTFI-6.394959.906平稳0.0000.000LnTAR-7.19227.652平稳0.0000.002表SEQ表\*ARABIC14平稳性检验结果LLC检验发现，每个变量的P值均为0，这意味着参数在1%的显著性水平上，数据是平稳的；ADF检验发现，变量在5%的显著性水平上趋势平稳，可以进行回归分析。F检验及Hausman检验本文对数据进行F检验和Hausman检验来选择回归的模型，结果见表所示。F检验用于确定是否可用混合估计模型。表15显示，P值为0，强烈拒绝建立混合估计模型原假设。模型F值P值EX69.530.000表SEQ表\*ARABIC15F检验结果从结果（见表16）可以看出，P值为0，选择固定效应模型。模型chi2P值结论EX1979.110.000固定效应模型表SEQ表\*ARABIC16豪斯曼检验结果实证结果分析整体实证分析本文使用stata17，对数据整体回归，结果如下（表17）。

(1)(2)(3)混合效应模型固定效应模型随机效应模型lntop-0.344***9.961***-0.609***(0.131)(1.310)(0.191)lngdp0.958***1.880***1.278***(0.139)(0.247)(0.185)lntar-0.012-0.011-0.013(0.038)(0.017)(0.033)lntfi0.0930.606***0.049(0.307)(0.218)(0.350)lndist-0.829***-0.581***-1.164***(0.097)(0.111)(0.131)bor0.762***0.0000.797*(0.212)(.)(0.453)ase1.161***0.0001.750***(0.205)(.)(0.374)_cons3.475-203.206***3.297(2.914)(19.613)(3.979)N110.000110.000110.000r20.8200.897r2_a0.8080.880表SEQ表\*ARABIC17整体回归分析结果从整体回归结果可以看出，RCEP成员国的人口数回归系数为9.961，显著程度很高，代表RCEP成员国的总人口上升，电商平台消费者上升，增加中国跨境电商出口额。除了消费者数上升带来的出口额的增长，各成员国人口的上升也会进一步为国家带来更多的劳动力，同时也增加了中国跨境电商的出口额。RCEP成员国GDP对中国跨境电商出口有显著影响。RCEP成员国的GDP提高1%，中国跨境电商出口额会增加1.880%。这表明，RCEP各成员国经济规模的增长，将令消费市场和购买力进一步增强，为我国跨境电商提供更广阔的机遇，提高我国跨境电商的出口额。各RCEP成员国的贸易便利程度提高1%，将为我国跨境电商出口带来0.606%增长额，是十分显著的结果。证明贸易便利水平的提高，能够降低跨境电商的贸易各项成本，使得海关通关效率提高，进而带来我国跨境电商出口的增长。贸易伙伴国各国关税税率对我国跨境电商出口额有一定程度的负面影响。各国关税税率提高1%，贸易额将降低0.011%。关税税率上涨，影响货物的税收成本，进而削弱跨境电商在价格上的又是，带来一定的阻碍，减少我国跨境电商出口额。RCEP成员国与我国距离越远，就会越阻碍跨境电商的贸易与发展。两国的地理距离每增加1%，相关的贸易额会降低0.581%，地理距离越远，运输过程中所需的费用和时间就越多。这可能会增加商品的成本，降低价格竞争力，同时也可能导致消费者等待时间延长，降低购物体验。单一指标回归分析由于本文对RCEP各成员国的贸易便利水平测算共含5个一级指标，为了判断单一指标对我国对RCEP成员国跨境电商出口额的影响水平对比，对TFI进行单一指标的拆分，做但指标回归分析研究。结果见表18所示。

(1)(2)(3)(4)(5)(6)全样本制度环境基础设施海关环境电子商务金融服务lngdp1.880***1.779***1.955***1.912***1.736***1.619***(0.247)(0.266)(0.257)(0.253)(0.252)(0.267)lntop9.961***10.501***9.830***9.397***7.733***9.898***(1.310)(1.382)(1.347)(1.447)(1.524)(1.298)lntar-0.011-0.1930.1900.192-0.106-0.150(0.017)(0.126)(0.127)(0.127)(0.126)(0.123)lndist-0.581***-0.547***-0.595***-0.626***-0.522***-0.538***(0.111)(0.120)(0.114)(0.114)(0.114)(0.112)lntfi0.606***(0.218)Ln10.222(0.149)Ln20.161(0.161)Ln30.203(0.199)Ln40.953***(0.344)Ln50.494***(0.181)_cons-203.206***-211.129***-203.466***-194.636***-160.954***-196.297***(19.613)(20.509)(20.119)(22.187)(24.926)(19.670)N110.000110.000110.000110.000110.000110.000r20.8970.8930.8910.8920.8990.898r2_a0.8800.8760.8740.8740.8820.882表SEQ表\*ARABIC18单一指标分析结果如表所示，电子商务和金融服务对我国跨境电商出口的影响最大。RCEP成员国电子商务发展水平每提高1%，其对中国的跨境电子商务出口将增加0.953%。同样，具有相同重要性的金融服务指标每提高1%，其对中国的跨境电子商务出口将增加0.494%。虽然制度环境、基础设施和海关环境的回归结果没有通过显著性检验，但这三个指标仍对中国跨境电商出口增长额有正向推进作用。在RCEP各成员国的制度环境发展提高1%的情况下，我国跨境电商出口额将增加0.222%。基础设施的建设对我国跨境电商出口额的影响较小，其建设水平提高1%，只为我国跨境电商带来0.161%的增长出口额。针对上述结果，我们可以得出以下结论。首先，电子商务水平对中国跨境电商出口额的影响显著，这表明在各成员国内，电商平台的发达程度、电商技术的创新应用以及电商市场的成熟度都对中国跨境电商的出口具有显著推动作用。当前全球此行业处于迅猛发展的趋势，跨境电商作为新型贸易方式日益受到重视。因此，中国跨境电商企业应继续加强在电商领域的投入和创新，提升电商平台的运营效率和服务质量，以进一步拓展RCEP成员国的市场。其次，金融服务对中国跨境电商出口额的影响同样显著，这表明金融服务在跨境电商交易中扮演着至关重要的角色，包括跨境支付、融资、保险等方面的便利性和安全性都直接影响到中国跨境电商的出口表现。因此，中国跨境电商企业需要与金融机构紧密合作，优化金融服务流程，降低跨境交易成本，提高资金使用效率，从而增强在RCEP区域内的出口竞争力。虽然制度环境、海关环境和基础设施三个指标没有通过显著性检验，然而，这些指标没有通过显著检验可能意味着在当前阶段，它们对中国跨境电商出口额的实际影响并不显著。这可能是由于多种因素的综合作用导致的。例如，跨境电商的发展可能更多地受到市场需求、商品价格、营销策略等直接因素的影响，而制度环境、基础设施和海关环境等间接因素的作用可能相对较弱。此外，不同RCEP成员国在这些方面的差异也可能导致整体影响的抵消或减弱。但从表中可看出其正相关关系表明这些指标在理论上是有利于中国跨境电商出口额增长的。制度环境的完善、基础设施的健全和海关环境的优化都是跨境电商发展的基础条件，它们能够为跨境电商提供更加稳定、高效和便捷的运营环境。因此，从逻辑上讲，这些指标的提升应该能够促进中国跨境电商出口额的增长。综上所述，这一实证研究结果表明，在推动中国跨境电商出口额增长的过程中，电子商务水平和金融服务是两个关键因素。虽然制度环境、基础设施和海关环境与中国跨境电商出口额呈现正相关关系，但由于多种因素的综合作用或研究方法的局限性，它们在当前阶段对中国跨境电商出口额的实际影响并不显著。这并不意味着这些指标不重要，而是提示我们在推动跨境电商发展的过程中，需要综合考虑多个因素，并针对具体情况制定合适的政策和措施。同时，也需要进一步完善数据和研究方法，以更准确地评估这些指标对跨境电商出口额的影响。异质性分析通过对进行分组，以上解释变量对不同群体是否存在显著差异。本文对参考对国家进行分组回归，将国家分为日本、新加坡、澳大利亚、韩国、新西兰5个高收入国家和马来西亚、印度尼西亚、泰国、柬埔寨、菲律宾和越南6个非高收入国家[]，对两个不同的群体进行回归分析，结果见表19所示。

(1)(2)(3)全样本高收入国家非高收入国家lntfi0.601***0.1700.572**(0.215)(0.472)(0.283)lngdp1.866***2.549***1.452***(0.245)(0.341)(0.488)lntop10.063***8.498***11.967***(1.296)(1.363)(2.970)lntar-0.0110.1680.136(0.017)(0.139)(0.207)lndist-0.560***-0.706***-0.500***(0.110)(0.141)(0.179)bor0.0000.0000.000(.)(.)(.)ase0.0000.0000.000(.)(.)(.)_cons-205.190***-191.762***-231.665***(19.421)(20.105)(43.540)N110.00050.00060.000r20.8990.9320.886r2_a0.8830.9160.863表SEQ表\*ARABIC19异质性分析结果分组回归分析的结果揭示了不同收入水平的RCEP成员国在贸易便利化对中国跨境电商出口额影响上的异质性。高收入国家的TFI系数为正，但影响并不显著；而非高收入国家的贸易便利化对中国跨境电商出口额具有显著的正向影响。通过回归结果可看出，在高收入水平国家这一群体中，虽然贸易便利水平与中国跨境电商出口额呈现正相关关系，但没有通过显著性检验，且回归系数与全样本稍有差异。结果表明，在高收入国家中，若贸易便利水平提高1%，将带来0.170%的跨境电商出口增长额。这可能意味着在高收入国家中，尽管贸易便利水平的提高在理论上有助于促进中国跨境电商的出口，但由于这些国家已经具有较高的贸易便利水平，进一步的提升可能对中国跨境电商出口额的影响并不显著。此外，高收入国家的市场可能更加成熟，竞争更加激烈，中国跨境电商企业可能面临更多的挑战和竞争压力，这也可能影响贸易便利水平对出口额的实际影响。然而，对于非高收入国家来说，这一组的贸易便利水平与中国跨境电商出口额具有与全样本相同的显著性和正相关关系，且回归系数更加接近于全样本的回归结果。结果显示，若非高收入国家的便利化程度提高1%，跨境电商出口额将增长0.572%。这解释了在非高收入国家群体可能正处于便利水平提升的关键时期，因此改善贸易环境、提高贸易效率能够显著促进跨境电商发展。因此，我国跨境电商企业应积极关注非高收入国家的市场机遇，加强与这些国家的贸易合作，同时也不应忽视高收入国家市场的潜力，通过不断提升产品质量和服务水平，增强在高收入国家市场的竞争力。稳健性检验为了检验模型的稳健性，本文在剔除不显著变量后进行回归，结果见表20所示：

(1)model1(2)model2logtfi0.593***0,870***(2.74)(3.18)loggdp1.885***0,356***(7.65)(3.33)logtop9.891***0,197**(7.60)(2.07)logdist-0.584***-0,951***(-5.30)(-9.15)_cons-202.075***13,076***(-10.38)(4.69)N110110adj.R20.8810.716表SEQ表\*ARABIC20稳健性检验结果从表中可看出，数据的显著性和相关关系都没有发生变化，证明本文回归结果具有稳健性。结论与建议结论首先，通过对RCEP成员国的贸易便利水平的测算可知，截止2019年，RCEP各成员国贸易便利程度有较大差异。最高得分0.89，最低得分0.23，相差0.66。2019年仍有7个国家的贸易便利水平属于不便利程度，且85%的国家分布于东南亚地区，此地区国家经济发展状况不如新西兰、新加坡等发达国家，在基础设施建设投资、海关环境优化、制度法规完善、电子商务赋能和金融服务提升等方面能力相对有限，不能很好地在短时间内同时提高各方面的贸易环境。但从趋势图来看，这部分国家的便利水平有较为良好的增长趋势，有较大的改善优化空间。总而言之，各国的贸易便利化程度与该国总体经济发达程度有明显的相关性。其次，RCEP各成员国的贸易便利水平对我国跨境电商在其出口额影响的实证分析结果得知，我国跨境电商出口额主要受到RCEP各国贸易便利程度影响。与此同时，跨境电商出口额还受各成员国国内生产总值、人口总数有显著正相关关系，与两国地理距离、各国关税税率有负相关关系。此外，回归分析结果揭示，电子商务水平和金融服务对中国跨境电商出口额的影响最为显著，电商平台的发达程度、电商技术的创新应用以及电商市场的成熟度都对中国跨境电商的出口具有显著推动作用。制度环境、海关环境和基础设施三个指标没有通过显著性检验，但仍对我国跨境电商出口额具有正向影响，这表明了不同RCEP成员国在制度法规、海关环境、基础设施的差异比较大，可能导致整体影响的抵消或减弱。通过对高收入国家和其他收入国家的异质性分组回归分析，这表明，高收入国家的贸易便利化与中国跨境电商出口呈正相关，但影响不显著，而对于非高收入国家群体，其发展受到贸易便利化的显著影响。建议据前文测算和实证研究结果可知，贸易便利水平对我国跨境电商出口额有显著正向影响，因此本文从贸易便利水平体系的五大维度根据前文测算研究结果提出以下建议和对策。根据前文研究结果可知，金融服务的发展水平是对跨境电商出口影响具有强影响的因素之一，但通过对我国单一贸易便利化指标权重测算结果可知，我国在金融服务水平方面的得分排名靠后，因此，我国应加强对此层面的提升和完善。从国家政府方面，我国可以完善金融机构体系，以此满足不同层次的金融需求；此外，还可以制定相关金融服务政策，与各成员国建立征信体系的同时支持金融科技企业多元化创新，加强数字化贸易平台的搭建，提升其智能化、便捷化水平；同时，金融监管体系的健全是提高金融服务水平的基础条件，因此加强对金融机构的监管力度，优化防范及应对金融风险的机制。从金融机构方面，我国各银行、保险等机构需将金融产品多元化、金融服务解决差异化，为不同种类的企业提供不同层次的金融产品和金融服务，以此提高我国跨境货币结算水平。电子商务的发展水平也是影响中国跨境电子商务出口量的重要因素，中国及其成员国应积极响应RCEP相关倡议的规定，如促进无纸化贸易、鼓励电子认证、保护企业用户数据、加强消费者保护协议领域的监管合作等。从贸易便利化权重测算结果可知，仍有大部分东盟国家的电子商务水平低于得分均值，对于电子商务发展落后的国家，可以与其展开更为密切的合作，提高其对技术的吸收与渗透。我国应为企业积极给予相关优惠待遇，鼓励企业参与跨境电商运作，同时提供相关营运举措对策，扶持企业从0到1的全球化经营，扩大跨境电商产业规模同时，令企业能健康发展，提高我国跨境电商国际竞争力。政府决策的透明度很大程度上决定了各国相关制度法规环境的好坏。因此提高其决策透明度是亟待解决的重点，我国与各RCEP国可以建立健全的新系统开制度，主动增强政策解读和宣传单工作，帮助企业、公众等群体对政策有更好的理解。听取群众的反馈也是增强决策透明度的重要一环，因此各国可以设立公众咨询委员会等方式接触到公众群体，收集群体建议和反馈的同时在一定程度上也是对政策决定与执行的监督。除了提高决策透明度的同时，知识产权保护RCEP协定内容最多的章节。其内容体现了知识产权保护发展的新趋势和各国应履行的义务，具体措施首先体现在培养企业建设自主品牌出海的意识，从源头上规避了相关风险；而对于一些尚未具有品牌建设的出海企业，应该就RCEP制定的知识产权保护政策与措施对企业进行点对点宣导，严格把控产品侵权风险，利用大数据构建的侵权风险系统高效筛选不符合条件的产品，避免品牌与商标的纠纷。由于RCEP各国经济发展水平有较大差异，因此对基础设施的投资与建设水平也层次不齐，这会导致各国贸易期间会遇到不同程度的阻碍，如贸易成本高昂、运输效率低下、货物损坏丢失风险过高等，进而导致影响跨境电商出口贸易。我国基础设施建设的测算结果与大多数东南亚国家一样不够理想，因此我国与东南亚国家应该加大力度对海陆空三大基础设施的投资与建设，在条件允许的前提下扩大海外仓建设范围，可以大幅规避运输期间会遇到的各种阻碍。对于一些基建技术落后的国家，如越南、泰国、柬埔寨等国，我国可以与相关国多开展港口建设、航空建设等国际合作，将RCEP成员国在贸易便利化中基础设施整体水平平均拔高，促进各国之间的贸易合作，扩大我国跨境电商的出口贸易规模。海关环境改善：海关环境的改善依赖于健全的法规体系。各成员国需要遵循RCEP条款制定的“一致性”、“透明度”的法律规则，同时重点改进海关程序繁琐一大问题，通过货物进出口基本文件信息统一收集、适当选择性对货物进行风险评估等方式提高通关效率，此外可以借助信息技术，与各国建立统一货物管理数据平台，在提高透明度的同时便于海关的电