RCEP成员国的数字贸易发展水平对中国跨境电商出口的影响

摘要伴随着数字经济的迅猛发展，以数字贸易为代表的新兴产业正在蓬勃兴起，成为新的经济增长点，推动着整个社会的发展。跨境电商在促进全球数字贸易兴起中扮演关键角色。随着贸易数字化的日益深入，这一领域将迎来更广阔的成长空间。现今，信息科技的发展，数字化贸易和跨境电子商务持续发展。同时，RCEP协定的签订，也给中国和其他国家的跨境电商发展带来了新的机遇。近几年，RCEP各成员国纷纷开展数字化贸易，其发展水平也在不断的提高。基于阅读大量的国内外文献，对影响数字贸易发展水平的因素进行了梳理，并对其指标体系进行了深层次的探索。本研究运用熵值法来量化评估RCEP成员国之间数字贸易的发展程度，聚焦于2012年至2022年间中国与RCEP国家间的跨境电商交易数据。通过建立面板固定效应模型，对数字贸易发展水平如何影响跨境电商出口进行了实证分析。结果显示，RCEP成员国的整体数字贸易水平呈上升趋势，但各国之间的贸易发展程度存在着很大的差距。同时，RCEP成员国家在数字贸易上的发达程度，也将极大地推动中国的跨境电商产品的出口。在此基础上，提出推动中国跨境电商出口持续健康发展的建议，主要包括：利用RCEP协议进一步地完善贸易便利化制度体系，优化中国跨境电商的营商环境；同时完善数字基础设施，搭建交流新平台，拓宽中国跨境电商的发展空间；此外要加强与RCEP各成员国的经贸合作，激发中国跨境电商新潜能。关键词：RCEP;数字贸易；跨境电商；贸易引力模型

AbstractWiththerapiddevelopmentofthedigitaleconomy,theemergingindustriesrepresentedbydigitaltradearebooming,becominganeweconomicgrowthpointandpromotingthedevelopmentofthewholesociety.Cross-bordere-commerceplaysakeyroleinfacilitatingtheriseofglobaldigitaltrade.Withthedeepeningoftradedigitization,thisfieldwillusherinabroaderroomforgrowth.Nowadays,withthedevelopmentofinformationtechnology,digitaltradeandcross-bordere-commercecontinuetodevelop.Atthesametime,thesigningoftheRCEPagreementhasalsobroughtnewopportunitiestothedevelopmentofcross-bordere-commerceinChinaandothercountries.Inrecentyears,RCEPmemberstateshavecarriedoutdigitaltrade,anditsdevelopmentlevelisalsoconstantlyimproving.Basedonreadingalargenumberofdomesticandforeignliterature,thefactorsaffectingthedevelopmentlevelofdigitaltradearesortedout,anditsindexsystemisdeeplyexplored.ThisstudyusestheentropymethodtoquantifythedegreeofdevelopmentofdigitaltradeamongRCEPmembercountries,focusingoncross-bordere-commercetransactiondatabetweenChinaandRCEPcountriesfrom2012to2022.Byestablishingapanelfixedeffectmodel,thispaperempiricallyanalyzeshowthedevelopmentlevelofdigitaltradeaffectscross-bordere-commerceexports.TheresultsshowthattheoveralllevelofdigitaltradeinRCEPmembercountriesisontherise,butthereisalargegapinthedegreeoftradedevelopmentbetweencountries.Atthesametime,thedegreeofdevelopmentofRCEPmembercountriesindigitaltradewillalsogreatlypromotetheexportofChina'scross-bordere-commerceproducts.Onthisbasis,suggestionsareputforwardtopromotethesustainableandhealthydevelopmentofChina'scross-bordere-commerceexports,whichmainlyinclude:usingtheRCEPagreementtofurtherimprovethetradefacilitationsystemandoptimizethebusinessenvironmentofChina'scross-bordere-commerce;Atthesametime,improvethedigitalinfrastructure,buildanewplatformforcommunication,andexpandthedevelopmentspaceofChina'scross-bordere-commerce;Inaddition,itisnecessarytostrengtheneconomicandtradecooperationwithRCEPmemberstatesandstimulatethenewpotentialofChina'scross-bordere-commerce.Keywords:RCEP;digitaltrade;cross-bordere-commerce;Tradegravitymodel目录TOC\o"1-3"\h\u31396摘要 第四章RCEP成员国的数字贸易发展水平对中国跨境电商出口影响的实证研究4.1模型设定（1）中国与RCEP成员国的跨境电商出口额测算鉴于跨境电子商务是一个新兴的发展模式，目前还未获得确切的统计资料。因此，通过查阅大量行业相关研究报告和文献，确定了利用艾瑞咨询和电子商务研究中心提供的资料以及其研究方法，对中国对RCEP成员国跨境电商出口额进行计量，具体公式如下：中国对a国b年的出口总额Y=中国跨境电商b年的出口规模×中国b年的出口总额（2）模型构建JanTinbergen提出，贸易吸引力模型的核心是，双边贸易规模与经济体之间的距离呈反比关系，同时与经济规模呈正比关系。随着引力模型的广泛应用，该理论正不断得到进一步的完善和深化。在前期学者的研究分析和现有数据的基础上，研究选取了中国与RCEP国家的跨境电商出口数据（Y）为被解释变量，RCEP国家的数字贸易发展水平（X）为主要解释变量，引入其它控制变量，构建新的贸易引力模型。其中，RCEP成员国的国内人口数量（X1）和国内人均生产总值（X3）可用以呈现国家的经济规模；两国之间的距离（X2）则可显示国家的地理特征；而RCEP成员国的经济自由度（X4）和平均关税水平（X5）则可代表两国间的贸易壁垒程度。最终设定的模型如下所示：lnY=β0＋β1X＋β2lnX1＋β3lnX2＋β4lnX3＋β5lnX4＋β6X5＋εij其中，lnY代表了国家i对国家j在年份t的跨境电子商务出口量。X代表了国家j在年份t的数字贸易发展水平。lnX1表示国家j在年份t的人口数量的自然对数。lnX2表示两个国家之间的地理距离的自然对数（地理距离乘以当年的原油价格指数）。lnX3表示国家j在年份t的人均国内生产总值的自然对数。lnX4表示国家j在年份t的经济自由度的自然对数。X5代表了国家j在年份t的全部商品的平均关税水平，εij为随机误差项。4.2数据来源与变量说明4.2.1数据来源（1）数字贸易发展水平指标体系的构建数字化交易是基于信息通信技术，在网上进行宣传、交易、结算等一系列实体交易活动。同时，也是透过资讯通信网路（声讯及资料网路等）传递的服务交易，例如资料、数字化产品等。在对国内外相关研究成果进行全面梳理的基础上，结合已有数据基础设施、数字产业发展水平、数字贸易发展环境、数字创新能力与贸易潜力五个方面，构建数字贸易发展水平评估指标体系。这一指标体系是在对一国在数字化贸易方面的综合实力与发展潜力进行评估。在图4-1中显示了各个级别的特定指标设定。各指标数据均来自WDI和UNCTAD。表4-1RCEP成员国数字贸易发展水平的评价指标体系一级指标二级指标二级指标符号数字基础设施固定宽带普及率A1固定电话普及率A2移动网络普及率A3安全互联网服务器A4数字产业水平信息和通信技术产品进口占总量比重A5信息和通信技术产品出口占总量比重A6信息和通信技术（ICT）服务进口A7信息和通信技术（ICT）服务出口A8数字贸易发展环境执行合同所需要的时间A9开办企业程序的费用A10互联网使用人数A11数字创新能力专利申请总量A12科技期刊文章A13贸易潜力人均GDP/美元A14（2）利用熵值法进行数据处理资料选取：在选取的N个抽样中，使用m种不同的指数，这样，第i个抽样的第j个指数的数值可以用Xij来表达，这里i=1、2、3、…n；j=1、2、3、…数据处理的步骤①使选定的数据规范化正向化指标：Xij-Min(Xij)X’=Max(Xij)-Min(Xij)（1）负向化指标：Max(Xij)-XijX’=Max(Xij)-Min(Xij)（2）②计算第j项指标下第i个样本占该指标的权重XijPij=∑ni=1Xij（3）③计算第j项指标的熵值ej=—K*∑ni=1(Pij*ln(Pij))（4）④计算第j项指标的差异系数dj=1-ej（5）⑤计算评价指标权重djwj=∑mj=1dj（6）⑥计算各样本综合得分zi=∑mj=1wjXij（7）（3）构建RCEP成员国的数字贸易发展水平评价指标体系后，到对应的数据库查找2012-2022年RCEP成员国的相关数据并进行整理，通过Stata17.0软件的分析，获取各项二级指标的权重，具体的数据可参考4-2表格。表4-22012-2022年RCEP成员国数字贸易发展水平的权重一级指标二级指标二级指标符号权重数字基础设施固定宽带普及率A10.0649固定电话普及率A20.0594移动网络普及率A30.0055安全互联网服务器A40.1974数字产业水平信息和通信技术产品进口占总量比重A50.0009信息和通信技术产品出口占总量比重A60.0840信息和通信技术（ICT）服务进口A70.0086信息和通信技术（ICT）服务出口A80.0565数字贸易发展环境执行合同所需要的时间A90.0188开办企业程序的费用A100.0040互联网使用人数A110.0187数字创新能力专利申请总量A120.2668科技期刊文章A130.1248贸易潜力人均GDP/美元A140.0890由此，根据所提供的数据，可以估算出2012-2022年RCEP成员国的数字贸易发展程度（见表4-3）。表4-32012-2022年RCEP成员国的数字贸易发展水平(a)国家2012201320142015201620172018日本1.17461.16161.22031.22561.38502.35213.7548澳大利亚0.26870.29200.30890.33850.58791.16911.7507大韩民国0.51460.55640.57970.60630.61330.65390.7570新加坡0.08580.09480.09630.10700.28080.72411.0216印度尼西亚0.01030.01240.01480.02040.17280.69420.7118越南0.00660.00830.00980.01270.05930.26020.3436马来西亚0.03620.03900.04290.04860.09210.33870.3931新西兰0.07400.08040.08510.08310.10830.19290.2220泰国0.02150.02430.02520.02800.04010.10110.1554表4-32012-2022年RCEP成员国的数字贸易发展水平（续）文莱达鲁萨兰国0.04220.03960.03720.02820.02480.02690.0301菲律宾0.00630.00690.00820.00980.01420.02450.0267柬埔寨0.00110.00120.00140.00160.00210.00330.0043老挝0.00170.00190.00210.00220.00250.00270.0029缅甸0.00130.00140.00150.00150.00350.00250.0026表4-32012-2022年RCEP成员国的数字贸易发展水平(b)国家2019202020212022平均得分排名日本5.47876.46396.45076.44533.37391澳大利亚1.96642.14712.15652.16011.19512大韩民国1.03631.20821.21511.15940.80913新加坡1.45731.51581.53111.53560.76824印度尼西亚0.94971.06161.06221.06260.52485越南0.50700.61320.61340.61380.27716马来西亚0.46360.51810.51860.51940.27377新西兰0.24740.25560.26280.26130.17038泰国0.21900.28900.28910.28900.13479文莱达鲁萨兰国0.03700.03830.04210.04720.035810菲律宾0.03270.03280.03310.03310.020711柬埔寨0.00700.00800.00800.00810.004212老挝0.00310.00340.00330.00290.002613缅甸0.00310.00360.00340.00320.002514由表4-3可知，2012-2022年间，RCEP14个成员国的数字贸易发展水平虽然有些许起伏，但值得注意的是，当前，各国在数字贸易方面的发展水平都在不断提高。以国家层面来看，日本是数字贸易发展水平最为突出的国家。它的数字贸易发展水平呈现稳步增长的趋势，最高值为6.4639。接下来是澳大利亚、大韩民国、新加坡、印度尼西亚、越南、马来西亚、新西兰和泰国，这几个国家的数字化贸易总体水平都在0.1以上。但是，文莱达鲁萨兰国，菲律宾，柬埔寨，老挝，缅甸在数字贸易方面的发展程度还不高，均低于0.1。综上所述，经济发展水平越高的国家，其数字化贸易发展程度也就越高。以时间层面来看，2012至2022年间，日本的数字贸易呈现持续高水平发展态势，并持续稳步增长。数字贸易增长较快的有：澳大利亚，大韩民国，新加坡，新西兰，泰国。而文莱达鲁萨兰国、菲律宾等国的发展相对缓慢。但从2021、2022这两年来看，RCEP国家的数字贸易增长速度明显加快，显示出该区域内的数字贸易仍然具有很大的发展空间。（3）其他控制变量的数据来源RCEP成员国内人口、GDP及平均关税率等资料来自世界银行，中国与RCEP成员的地理距离资料来自CEPII，而RCEP成员的经济自由度数据主要来源于美国的基金会。针对RCEP各成员国数据中有缺失的情况，采用平均插值法和线性插值法。4.2.2变量说明被解释变量。中国跟RCEP国家的跨境电商出口额（Y）。其中，中国对RCEP成员国的出口额（Y）用对数（lnY）进行刻画。核心解释变量。RCEP成员国的数字贸易发展水平（X）。研究将选取2012年至2022年期间的相关数据，测算RCEP各成员国在不同年份的数字贸易发展水平（X）。数字贸易发展水平越高，贸易量也越大，因此预期回归系数为正。控制变量。同时，本项目还考虑了RCEP国家的人口数量、地理距离、GDP、经济自由度以及平均税率等因素，以增强研究的有效性和可信性。其中，国内的人口数量（lnX1）可被视为反映j国潜在客户人数，即市场容量的指标。代表国家的经济规模和潜在的贸易需求，经济增长往往伴随着更大的贸易需求。人口数量大的贸易出口国，预期会促进更高的贸易需求和进口，故其回归系数预计为正。另一方面，中国与RCEP成员国之间的地理距离的对数（lnX2）衡量了双方的地理隔阂。距离越远，物流时间和成本增加，这通常会抑制双边贸易活动。因此，预测其回归系数为负。需要注意的是，由于两国间的地理距离不随时间而变化，我们将其乘以当年的国际原油价格指数，使之成为一个时序变量。国内生产总值（lnX3）反映了一个国家的经济发展状况以及潜在的贸易需求。随着经济的发展，贸易需要会更大，因此回归系数应为正。经济自由度（lnX4）反映了市场化程度，自由度越高，贸易越发达，预期回归系数也为正。平均关税水平（X5）作为一个指标，体现贸易障碍的程度，其系数预期为负，因为高关税通常抑制贸易流量。4.3实证检验与结果分析描述性统计描述性统计分析是用几个关键的数字来描述数据集的整体情况。因此，使用Stata17.0软件来进行描述性统计，结果如表4-4所示。由表4-4可知，所有变量的基本统计特征。表4-4描述性统计结果VariableObsMeanStd.dev.MinMaxCode1547.54.0442114Year15420173.172520122022lnY15426.52171.668622.475129.0235X1540.54231.10730.00116.4638lnX115417.07091.644012.915619.4341lnX215412.22700.654910.579613.8163lnX31549.17061.42026.856911.3242lnX41544.22020.33742.99574.6041X51544.46533.00650.1512.45（2）相关性检验在构建模型前，有必要对选定的变量执行相关检验，以验证它们对中国与RCEP成员国跨境电商出口额的显著影响。利用Stata17.0软件进行了这样的相关性分析，其详细结果可在表4-5中查阅。表4-5相关性检验结果lnYXlnX1lnX2lnX3lnX4X5lnY1.000X0.495***1.000lnX10.695***0.240***1.000lnX2-0.251***-0.143*-0.262***1.000lnX30.239***0.405***-0.362***0.262***1.000lnX40.335***0.279***-0.171**0.151*0.810***1.000X50.180**-0.147*0.488***-0.269***-0.499***-0.384***1.000注：***、**和*代表显著性水平为1%,5%,10%由表4-5可知，所选取的变量与中国和RCEP成员国的跨境电商出口额均在90%的置信区间显著相关。（3）多重共线性检验（VIF检验）在线性回归分析中，一个普遍遇到的挑战是自变量间的相互依存，这称为多重共线性问题。在此情形下，会造成分析结果的不稳定，甚至会造成回归系数的估算偏离现实，从而使重要的自变量丧失统计意义，而原本不重要的变量显得重要。因此，识别并缓解多重共线性至关重要。多重共线性检验可以让后续的实证分析减除多重共线性影响，使得实证结果更为准确。一般来说，VIF值在10以下，特别是在5以下，表明这个模型不存在多重线性关系，从而可以得出该模型在构建过程中较为良好。由此，使用Stata17.0软件来进行多重共线性检验，结果如表4-6所示。表4-6多重共线性检验（VIF检验）VariableVIF1/VIFlnX34.890.2044lnX43.300.3028lnX11.890.5296X1.740.5760X51.630.6143lnX21.630.8214MeanVIF2.44根据表4-6的数据显示，所选变量的VIF值均小于5，这表明，所有相关变量在多重共线性检验中都得到了认可，适合作为基准回归分析的基础。（4）豪斯曼检验（Hausman检验）通常，利用豪斯曼试验来确定是否使用固定效应或随机效应模式。在验证过程中，如果拒绝了原假说，就是偏向于固定效果。如果不是，那么就采用了随机效应模型。使用Stata17.0软件对该研究进行了测试，结果列于表4-7中，证实了选用固定效应模型的合理性。表4-7豪斯曼检验（Hausman检验）Hausman(1978)specificationtestCoef.Chi-squaretestvalue36.96P-value0.0000由表4-7可知，在统计分析中，P值为0.0000，远低于0.05的显著性水平，这明确否定了初始假设，因此我们选择固定效应模型作为基础回归分析的工具。（5）固定效应模型为了进行基准回归分析，本研究使用了Stata17.0软件。基准回归结果详见表4-8。表4-8固定效应模型基准回归结果变量固定效应模型X0.2119***lnX111.4402***lnX2-0.2709***lnX31.5414***lnX40.3981*X5-0.0556**Constant-181.1449***Numberofobs154R-squared0.9997注：***、**和*分别表示显著性为1%、5%、10%从表4-8中可以看出①RCEP成员国的数字贸易发展水平（X）显示出正向关联，符合研究假设。这一发现证明，一个国家数字贸易的增强能有效地减少贸易成本，提升交易效率，并刺激跨境电商的出口量。具体来说，固定效应模型的评估揭示，在1%的统计显著性水平上，RCEP国家的数字贸易进展对中国的跨境电商出口有显著影响。换句话说，若这些国家的数字贸易水平提升1%，中国的相关出口值预计会上升0.21%。②RCEP成员国的国内人口数量（lnX1）的回归系数符号为正，与预期相合。研究结果表明，贸易国人口数量的增加会加大对产品的需求量，从而促进中国跨境电商的出口量。而且，从固定效应模型回归的结果来看，RCEP成员国的国内人口数量在1%的水平上显著，即当其他条件不变的情况下，RCEP成员国的国内人口数量每增长1%，中国与RCEP国家的跨境电商出口额预计将增加11.44%。③两国之间的地理距离（lnX2）的回归分析体现为负向关系，与理论预测一致。数据清楚地表明，跨境距离的增加导致更高的运输与交易成本，因而中国向RCEP成员国家的跨境电商产品的出口会受到影响。④RCEP成员国的国内人均生产总值（lnX3）的回归系数呈现正向关联符号，符合预期。此外，实证数据支持了一个观点：贸易伙伴的经济规模与其对中国跨境电商出口的贡献成正比例。经固定效应模型检验，在1%的显著性水平上，RCEP成员国的人均GDP展现出正相关性。这意味着，每当这些国家的人均GDP提高1%，中国对其的跨境电商出口额预计会相应增长1.54%。由此可以推断，RCEP成员国拥有较高的国内人均GDP，将直接促进中国对它们的跨境电商出口。⑤经济自由度（lnX4）的正向关联系数表明其与预期一致，暗示在RCEP成员国中，经济开放度对中国跨境电子商务出口的积极影响并不显著，从而排除了自由度作为主要影响因素的可能性。⑥平均关税水平（X5）的负向回归系数符合预期，显示出关税水平的提高会增强贸易障碍，导致更高的交易成本，这对中国的跨境电商出口可能产生不利影响。4.4稳健性检验稳健性检验主要关注评价方法和指标解释能力的可靠度与稳定性。由于RCEP成员国家之间的数字贸易对中国的电商出口具有一定的时滞作用，所以进行了滞后一阶段的检验，有关的试验结果如表4-9所示。表4-9稳健性检验变量lnYX0.1912***lnX110.5413***lnX2-0.2077***lnX31.6221***lnX40.2934*X5-0.0236Constant-166.9439***R-squared0.9998注：***、**和*代表显著性水平为1%,5%,10%根据表4-9的数据，虽然在核心解释变量中加入了一个阶段的滞后期，使得其数字贸易发展水平的回归系数发生了轻微的变动，但其基本方向未变，且统计上显著，这证明基准模型在考虑了滞后效应后依然稳定。4.5本章小结从RCEP成员的数字贸易发展水平评估模型中可见，RCEP成员的数字贸易发展水平总体上是不断提高的，但是各国之间的差距却很大。在这些国家中，日本的数字贸易发展程度是最高的，而缅甸则是最低的。RCEP成员国在数字贸易发展上存在着两个层次的差异。第一档为日本，澳大利亚，大韩民国，新加坡，印度尼西亚，越南，马来西亚，新西兰，泰国，泰国。它们都是经济比较发达，数字化贸易发展程度比较高，发展比较迅速的。第二档为文莱的达卢萨兰国，菲律宾，柬埔寨，老挝和缅甸。通过对中国对各成员国家跨境电商的影响因素进行了研究，结果表明，其数字贸易发展水平显著地促进了我国的外贸出口。在其它解释变量中，RCEP国家居民人数、GDP和经济自由度对中国跨境电商出口有正向影响；地理距离和RCEP成员国的平均关税水平对中国的跨境电商出口有负面影响。第五章促进跨境电商发展的建议5.1合理运用RCEP规则，优化中国跨境电商的营商环境RCEP协议生效后，一是使跨境电商商品的进口和出口费用大幅下降，目前批准的成员国中90%以上的商品都达到了零关税。这一政策的实施，有利于提升中国的跨境电商产品在国际市场上的竞争优势，进而推动中国的跨境贸易发展。同时，《跨境电子商务零售进口商品清单》中的商品也能得到更大的折扣，从而带动了国内消费的回流。二是有助于跨境电商标准化、规范化、规模化，为跨境电商发展营造良好的生态环境，提升其投资信心。三是使用数字技术进行无纸化贸易，电子认证、电子签名等都将提高通关效率，推动跨境电商快速发展。RCEP中有很多贸易投资自由化便利化的相关规定，鼓励跨境电商发展的条款，这些都将有助于改善中国的国际贸易环境，促进其在国际市场上的快速发展，从而提高中国在国际市场上的国际地位。此外，RCEP的电商纠纷解决机制详尽周到，规定争议首先通过善意的协商尝试解决，若协商无果，可进一步提交至RCEP联合委员会，最终解决争议。5.2完善数字基础设施，搭建交流新平台数字基础设施以数据创新为引擎，依托通信网络，凭借数据资源，聚焦于数据的核心作用。无人驾驶技术等新的数字技术，为数字基建的发展提供了广阔的空间，勾画出一幅崭新