数字贸易、产业结构升级与出口技术复杂度间关系的实证研究
数字贸易、产业结构升级与出口技术复杂度间关系的实证研究
作者：王雨菁 周宏燕
来源：《商场现代化》2021年第22期
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        摘 要：數字贸易是在数字技术发展之上催生的新业态、新模式，也是影响产业结构升
四川景点级、重塑全球价值链的关键力量。本文通过构建三变量中介效应模型，选取2013年-2018年我国30个省份面板数据，采用中介效应检验中的逐步回归法和Sobel检验法，对数字贸易通过产业结构升级提高出口技术复杂度的作用机制进行检验。研究证明，数字贸易可以促进产业结构的合理化、高度化、均衡化发展，进而提高地区的出口技术水平。根据上述结果，本文针对经济全球化下我国的数字贸易发展情况提出相应的政策建议。
        关键词：数字贸易;产业结构升级;出口技术复杂度
        一、引言yellow歌词翻译
        近年来，随着我国贸易开放程度的不断扩大以及科学技术的突飞猛进，我国数字贸易得到了快速发展，有关数字贸易的研究也不断增多。其中，在对数字贸易的影响作用进行分析时，许多学者着重肯定了数字贸易对产业结构升级的促进作用。李保民等（2020）借助VAR模型证明数字贸易会加速我国产业向第三产业倾斜。王红梅（2020）用VAR模型实证分析发现数字贸易对产业结构优化升级具有长期性的正向促进作用。姚战琪（2021）借助结构方程模型证明数字贸易可以通过人力资本和R&D强度对产业结构升级以及出口技术复杂度产生显著作用。还有不少学者研究了数字贸易对出口产品技术提升具有重要作用。
自我简介范文郭伟锋等（2019）从中国农产品出口贸易的发展趋势阐明数字贸易能够提高农产品的国际竞争优势。孙穗等（2020）借助中国与东盟国家面板数据实证证明信息通信技术能够促进中国与东盟国家双边贸易。
        结合以上来看，近年来已有不少文献就数字贸易、产业结构升级和出口技术复杂度两两之间的影响进行了深入探讨，但少有学者直接对数字贸易、产业结构升级和出口技术复杂度三者之间的相互作用关系展开研究。基于此，本文借助中介效应分析模型，通过实证研究数字贸易推动产业结构升级进而促进出口技术复杂度提高的中介效应机制，以理清数字贸易、产业结构升级和出口技术复杂度之间的相互关系，为我国当前产业结构优化调整提供参考。
        二、实证研究设计
        本文采用三变量中介效应检验模型，选取产业结构转型升级（合理化、高度化和均衡化）作为中介变量来分析“数字贸易→产业结构升级→出口技术复杂度”的作用机制。
        1.检验方法与模型构建
        借鉴温忠麟（2004）提出的中介效应综合检验程序，选择采取依次检验回归系数与Sobel检验相结合的方法进行检验，并以此构建出三个回归方程模型，根据回归系数显著性和Sobel检验中统计量Z的大小判断中介效应的存在性。其面板数据回归方程如下：
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        其中，下标i和t分别表示省份和年份，Expt表示出口技术复杂度，S表示数字贸易综合发展指数，Mediator表示中介变量（在本文中为产业结构升级合理化、高度化、均衡化三项指标），HR、FIN、OPEN和PGDP为模型的控制变量，ε为扰动项。
        2.变量说明
        （1） 被解释变量
        借鉴许治等（2013）方法测算中国各省（市）出口技术复杂度Expt，其公式如下：
        其中， 代表s省份i商品的出口比重，为s省份i商品的劳动生产率。
        （2） 解释变量
        参考姚战琪（2021）根据数字基础设施、数字技术水平、电子商务规模及贸易交易额
、数字产业化贸易、对外贸易依赖程度5个维度建立的数字贸易发展水平综合评价体系（表1），并借鉴张卫华等（2020）采取的熵值法计算得出各省数字贸易发展水平S。
        （3） 中介变量
        本文选取产业结构合理化指数TL、产业结构高度化指数W和产业结构均衡化指数EL三项指标作为中介变量，分角度检验产业结构升级在数字贸易影响出口技术复杂度中发挥的作用。
        ①产业结构合理化指数TL：借鉴干春晖（2011）采用的泰尔指数法计算。
        其中，Yi表示各产业产值，Yi/Li表示各产业生产率。TL数值越大产业结构合理化程度越低。
        ②产业结构高度化指数W：借鉴付凌晖（2010）的方法计算产业结构高度化系数W，W数值越大，表明该省份产业结构高度化程度越高。
        ③产业结构均衡化指数EL：借鉴刘玲（2018）的计算方法，公式如下：
        Yi/Y表示各省第i产业占该省总产值比例，Li/L表示各省第i产业从业人员占比，EL越大，产业就业结构对称性越小，产业结构效率越低。
英雄联盟进不去        （4） 控制变量
        本文参考王稀龙（2018）、姚战琪（2021）等学者的研究，并结合产业结构升级和出口技术复杂度的主要影响因素，引入人力资本HR、金融发展水平FIN、对外贸易开放度OPEN和经济增长PGDP四项指标为模型的控制变量，以增加模型的检验力和说服力。
        ①人力资本HR：人力资本是提高劳动者素质和产业技术创新能力的核心动力，对产业结构升级和出口技术水平提升均发挥了重要作用。本文参考王稀龙（2018）选用各省平均受教育年限衡量各省人力资本水平。
        ②金融发展水平FIN：金融的发展可以促进企业资金融通和外商直接投资的溢出，对出口技术复杂度的提升有着重要作用。本文参考王稀龙（2018）选用金融业增加值占地区生产总值比重表示各省金融发展水平。
        ③对外贸易开放度OPEN：进口的增加可以促进产业技术的扩散，出口规模的扩大可
以提高产业的劳动生产率，本文采用进出口总额在GDP中的占比表示各省贸易的开放程度。
        ④经济增长PGDP：一国经济增长可以促进投资重心向高技术产业转移，鼓励企业改善产品的生产工艺，提高企业的生产效率与产品技术水平。本文选用各省人均生产总值表示各省的经济增长情况。
        3.数据来源与描述性统计
        （1） 数据来源
        本文选取2013年-2018年30个省（市）省际面板数据进行检验，其中排除了数据缺失较多的西藏地区。相关数据主要来源于《中国统计年鉴》、各省统计年鉴、EPS数据库和国研网对外贸易数据库。

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