摘 要：本文基于2005—2022年RCEP成員國(guó)的面板數(shù)據(jù)，采用雙固定效應(yīng)模型，以數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為抓手，研究其對(duì)數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度的作用機(jī)制。結(jié)果表明，數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度的提升受到數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的顯著影響。這一影響主要表現(xiàn)在三個(gè)方面：一是優(yōu)化勞動(dòng)效率；二是促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化轉(zhuǎn)型；三是有效擴(kuò)大數(shù)字服務(wù)出口的規(guī)模。本文通過(guò)異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，這一影響在高收入水平國(guó)家以及金融服務(wù)、使用知識(shí)產(chǎn)權(quán)費(fèi)用的服務(wù)等數(shù)字密集型行業(yè)更顯著。因此，我國(guó)要大力推進(jìn)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，重視服務(wù)業(yè)與數(shù)字技術(shù)和制造業(yè)的深度融合，營(yíng)造良好的數(shù)字服務(wù)貿(mào)易發(fā)展環(huán)境，以期推動(dòng)服務(wù)貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展。

關(guān)鍵詞：RCEP；數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施；數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；雙固定效應(yīng)

圖分類(lèi)號(hào)：F752.62 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2024）10（a）--06

1 引言

習(xí)近平總書(shū)記在黨的二十大報(bào)告中提出：“發(fā)展數(shù)字貿(mào)易，加快建設(shè)貿(mào)易強(qiáng)國(guó)”。隨著數(shù)字技術(shù)在工業(yè)、服務(wù)業(yè)的廣泛應(yīng)用，服務(wù)貿(mào)易逐漸成為各國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要引擎，結(jié)合數(shù)字技術(shù)的數(shù)字服務(wù)貿(mào)易逐漸成為一國(guó)未來(lái)貿(mào)易發(fā)展的重點(diǎn)方向。數(shù)字化時(shí)代，健全且優(yōu)質(zhì)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施體系可以有效推動(dòng)服務(wù)貿(mào)易數(shù)字化革新的進(jìn)程，使數(shù)字服務(wù)出口得到優(yōu)化，進(jìn)而在全球服務(wù)貿(mào)易中占據(jù)更有競(jìng)爭(zhēng)力的地位。

作為世界上涉及人口最多、規(guī)模最大的自貿(mào)協(xié)定，區(qū)域全面經(jīng)濟(jì)伙伴關(guān)系協(xié)定（RCEP）簽署以來(lái)就受到世界廣泛關(guān)注。相較其他自由貿(mào)易協(xié)定，RCEP在服務(wù)貿(mào)易領(lǐng)域的開(kāi)放承諾顯得更為深入，使得跨境服務(wù)成本大幅降低。RCEP生效以來(lái)，我國(guó)服務(wù)貿(mào)易的開(kāi)放和發(fā)展都邁上了新臺(tái)階，但仍不屬于“服務(wù)貿(mào)易強(qiáng)國(guó)”。服務(wù)出口復(fù)雜度作為衡量一國(guó)服務(wù)貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展的重要指標(biāo)之一[1]，其提高代表著出口的服務(wù)產(chǎn)品從低端向高端的轉(zhuǎn)變。在此背景下，以RCEP成員國(guó)數(shù)據(jù)為分析樣本，旨在揭示數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度之間的內(nèi)在聯(lián)系與影響機(jī)制，有助于我們理解如何通過(guò)加強(qiáng)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)來(lái)更好地適應(yīng)數(shù)字化趨勢(shì)，優(yōu)化服務(wù)貿(mào)易結(jié)構(gòu)，推動(dòng)服務(wù)貿(mào)易更高質(zhì)量發(fā)展。

2 文獻(xiàn)綜述

數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施是指在5G網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)驅(qū)動(dòng)下，政府對(duì)信息網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的不斷完善以及對(duì)傳統(tǒng)基建的數(shù)字化、智能化改造，逐漸與制造業(yè)、服務(wù)業(yè)等領(lǐng)域融合發(fā)展，催生出更多的應(yīng)用場(chǎng)景。

現(xiàn)有研究成果中，學(xué)者們圍繞數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)貿(mào)易的影響效應(yīng)以及數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度的影響因素進(jìn)行了分析，為本文的研究奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在相關(guān)文獻(xiàn)中，學(xué)者對(duì)于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與貿(mào)易方面的論述主要圍繞降低生產(chǎn)、交易成本效應(yīng)[2]，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整效應(yīng)，推進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新[3]等方面展開(kāi)，普遍認(rèn)為高質(zhì)量的基礎(chǔ)設(shè)施可以提高市場(chǎng)環(huán)境的透明度[4]，使雙邊信息交換的更加便利，降低了貿(mào)易成本，進(jìn)而降低了產(chǎn)品價(jià)格[5]，而價(jià)格下降導(dǎo)致的需求量上升則會(huì)助推貿(mào)易的增長(zhǎng)；健全的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施不僅能有效推動(dòng)出口規(guī)模的增大，還能顯著提升出口產(chǎn)品的技術(shù)復(fù)雜程度[6]。對(duì)于數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度的研究，uqfckjih5nuLOntA8aobhQ==學(xué)者多聚焦于數(shù)字貿(mào)易壁壘對(duì)其的影響，如江濤等（2022）[7]從數(shù)字稅、本地化要求等角度印證了數(shù)字服務(wù)貿(mào)易壁壘對(duì)于數(shù)字服務(wù)貿(mào)易的抑制作用，齊俊妍等（2022）[8]從跨境數(shù)據(jù)流動(dòng)限制、數(shù)字服務(wù)投入方面驗(yàn)證了數(shù)字服務(wù)貿(mào)易壁壘對(duì)數(shù)字服務(wù)貿(mào)易的抑制作用。

綜上所述，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施帶來(lái)的數(shù)字化必定對(duì)數(shù)字服務(wù)貿(mào)易帶來(lái)影響，但是有較少學(xué)者將兩者結(jié)合，并基于數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度驗(yàn)證其影響渠道。因此，本文依據(jù)2005—2022年RCEP國(guó)家的面板數(shù)據(jù)，結(jié)合數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度的雙重維度，試圖解決“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施可以通過(guò)相關(guān)機(jī)制推動(dòng)數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度的提升”問(wèn)題。

3 理論分析與研究假設(shè)

3.1 數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度的影響

作為支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵要素，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施推動(dòng)了數(shù)字技術(shù)在服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用，促進(jìn)了服務(wù)貿(mào)易數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在供給端，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施特別是物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，可以顯著提升企業(yè)的信息化水平，使得信息和技術(shù)跨區(qū)域流動(dòng)，倒逼傳統(tǒng)服務(wù)的勞動(dòng)力技能轉(zhuǎn)型升級(jí)，實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升[9]，加速勞動(dòng)密集型向資本密集型的替代，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)[10]。與此同時(shí)，數(shù)字服務(wù)的內(nèi)容和形式也將得到提升，居民數(shù)字化消費(fèi)需求擴(kuò)大，數(shù)字服務(wù)出口增加?；诖耍疚奶岢鋈缦录僭O(shè)：

H1：數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)會(huì)顯著提高數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度。

3.2 數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度的影響機(jī)制

首先，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于提升全行業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率，勞動(dòng)生產(chǎn)效率的提高有助于企業(yè)降低單位產(chǎn)品的生產(chǎn)成本，進(jìn)而促進(jìn)出口技術(shù)的提升[11]。具體而言，一方面，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)降低了地理距離限制所引起的交流時(shí)間成本，通過(guò)提高知識(shí)溢出效率推動(dòng)了區(qū)域內(nèi)知識(shí)和技術(shù)的擴(kuò)散和共享，提升了各行業(yè)的生產(chǎn)效率[12]。另一方面，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)被看作加速產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)性工程[3]，依托數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，相關(guān)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)等產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展，推動(dòng)全行業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率提高，進(jìn)而發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)促進(jìn)出口技術(shù)提升[11]。

其次，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向服務(wù)化轉(zhuǎn)型，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化是實(shí)現(xiàn)價(jià)值鏈向兩端進(jìn)行延伸的有效途徑，價(jià)值鏈的資源整合效應(yīng)能夠促進(jìn)出口技術(shù)復(fù)雜度提升[13]。具體來(lái)看，完備的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要載體。因數(shù)字技術(shù)的融入，原本屬于低附加值范疇的生產(chǎn)與服務(wù)環(huán)節(jié)得以升級(jí)，轉(zhuǎn)變?yōu)楦吒郊又挡糠諿14]，并通過(guò)企業(yè)間與產(chǎn)業(yè)間的網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，帶動(dòng)大批上游高端零部件制造業(yè)及相關(guān)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)蓬勃發(fā)展[15]，提升了現(xiàn)代服務(wù)業(yè)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中的比重，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向服務(wù)化方向的轉(zhuǎn)型升級(jí)，進(jìn)而促進(jìn)數(shù)字服務(wù)產(chǎn)品出口復(fù)雜度的提升。

最后，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的完善通常意味著互聯(lián)網(wǎng)使用規(guī)模的擴(kuò)大以及數(shù)字化消費(fèi)需求的提升[16]，企業(yè)為了滿(mǎn)足更復(fù)雜的市場(chǎng)需求以及應(yīng)對(duì)更多同類(lèi)產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)壓力，往往會(huì)不斷提升產(chǎn)品的技術(shù)含量和創(chuàng)新水平，從而提升本國(guó)出口產(chǎn)品的復(fù)雜度[17]。具體來(lái)看，RCEP區(qū)域內(nèi)人口基數(shù)大，互聯(lián)網(wǎng)使用頻率高，完善的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施為各類(lèi)電商平臺(tái)的發(fā)展創(chuàng)造了條件，使得貿(mào)易雙邊信息交換更加便利，進(jìn)而對(duì)雙邊貿(mào)易增長(zhǎng)具有顯著正向作用[18]。同時(shí)，生產(chǎn)者借助數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施面向世界展示自身的數(shù)字化產(chǎn)品，并推動(dòng)國(guó)際貿(mào)易新業(yè)態(tài)、新模式的發(fā)展，擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)體數(shù)字服務(wù)貿(mào)易出口規(guī)模。在此期間，數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)技術(shù)的創(chuàng)新結(jié)合提升了本國(guó)產(chǎn)品的出口復(fù)雜度。

基于此，本文提出如下假設(shè)：

H2：數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)會(huì)通過(guò)促進(jìn)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升來(lái)提高數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度；

H3：數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)會(huì)通過(guò)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)來(lái)提高數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度；

H4：數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)會(huì)通過(guò)擴(kuò)大數(shù)字服務(wù)出口規(guī)模來(lái)提高數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度。

4 研究設(shè)計(jì)

4.1 計(jì)量模型設(shè)計(jì)

本文聚焦于數(shù)字服務(wù)貿(mào)易，深入分析數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度的潛在影響機(jī)制。因此，本文構(gòu)建雙向固定效應(yīng)模型：

lnSTIit=α0+α1DIit+α2Cit+εi+θt+μit（1）

其中，模型（1）中的變量下標(biāo)i、t分別代表國(guó)家和年份。lnSTIit表示t時(shí)期i國(guó)家（地區(qū)）的數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度。DIit表示t時(shí)期i國(guó)家（地區(qū)）的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平。Cit為一組控制變量。εi和θt分別為時(shí)間固定效應(yīng)和地區(qū)固定效應(yīng)，μit表示誤差項(xiàng)。

4.2 變量說(shuō)明

4.2.1 被解釋變量

被解釋變量lnSTIit 是RCEP國(guó)家（地區(qū)）的數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度。對(duì)于數(shù)字服務(wù)行業(yè)的具體劃分，參考OECD與Eurostat 聯(lián)合發(fā)布的《EBOPS（擴(kuò)大的國(guó)際收支服務(wù)分類(lèi)）》其中6類(lèi)涉及可數(shù)字交付的服務(wù)貿(mào)易，即數(shù)字服務(wù)貿(mào)易，分別是保險(xiǎn)服務(wù)、金融服務(wù)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)服務(wù)、電信、計(jì)算機(jī)及信息服務(wù)、其他商業(yè)服務(wù)、個(gè)人文娛服務(wù)。同時(shí)，對(duì)于出口復(fù)雜度的計(jì)算則參考Hausmann等（2007）[19]的做法，測(cè)算這六大類(lèi)單項(xiàng)數(shù)字服務(wù)的出口復(fù)雜度（ISTIi），具體見(jiàn)式（2），以及各經(jīng)濟(jì)體數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度（STIj），具體見(jiàn)式（3），具體計(jì)算步驟如下：

其中，xij表示j國(guó)（地區(qū)）i項(xiàng)服務(wù)的出口貿(mào)易額，Xj表示j國(guó)的服務(wù)出口貿(mào)易總額，Yj表示j國(guó)（地區(qū)）的人均GDP。在測(cè)算出各國(guó)數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度后，需要對(duì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)數(shù)處理以消除異方差的影響。

4.2.2 核心解釋變量

核心解釋變量DIit是各國(guó)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平。當(dāng)前，對(duì)于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平的衡量，學(xué)者主要采用互聯(lián)網(wǎng)普及率、寬帶建設(shè)情況等單項(xiàng)指標(biāo)來(lái)衡量[20]，或是利用一系列綜合指標(biāo)來(lái)進(jìn)行評(píng)估。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)涉及5G、大數(shù)據(jù)、人工智能等建設(shè)的多個(gè)方面，使用單項(xiàng)指標(biāo)無(wú)法全面而準(zhǔn)確地刻畫(huà)其真實(shí)水平，因此，本文參考王夢(mèng)穎（2023）借鑒國(guó)際電信聯(lián)盟（ITU）構(gòu)建IDT指數(shù)的思路，選擇固定電話訂閱量、移動(dòng)蜂窩訂閱量、固定寬帶訂閱量、移動(dòng)寬帶訂閱量、國(guó)際寬帶速率這5個(gè)單項(xiàng)指標(biāo)[21]，利用Stata軟件，使用主成分分析構(gòu)建數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平綜合指標(biāo)，并得到所關(guān)注變量的綜合性指數(shù)。

4.2.3 控制變量

本文選取如下控制變量：（1）外商直接投資（FDI），采用外國(guó)直接投資凈流入額衡量，并取對(duì)數(shù)。（2）人口規(guī)模（POP），采用各國(guó)（地區(qū)）年末總?cè)丝跀?shù)（百萬(wàn)）衡量，并取對(duì)數(shù)。（3）受教育程度（GEE），采用政府教育支出占GDP的百分比衡量。（4）數(shù)字服務(wù)出口規(guī)模（SD），采用數(shù)字服務(wù)出口占服務(wù)業(yè)總出口的比重衡量。（5）服務(wù)貿(mào)易對(duì)外開(kāi)放程度（OPEN），采用服務(wù)貿(mào)易進(jìn)出口總額與服務(wù)業(yè)增加值的比值衡量[22]。

4.2.4 機(jī)制變量

機(jī)制變量選取如下：（1）勞動(dòng)生產(chǎn)率（lnLAB），采用一國(guó)單位時(shí)間內(nèi)的勞動(dòng)產(chǎn)量，即以國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值與就業(yè)人數(shù)之比衡量。（2）產(chǎn)業(yè)升級(jí)（UP），本文參考干春暉等（2011）的方法，采用服務(wù)業(yè)增加值與工業(yè)增加值之比衡量。（3）數(shù)字服務(wù)出口規(guī)模（SDS），采用數(shù)字服務(wù)出口總額衡量，并取對(duì)數(shù)[23]。

4.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

基于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取2005—2022年RCEP區(qū)域內(nèi)的14個(gè)國(guó)家（地區(qū)）（不包含老撾）的樣本，對(duì)于空缺的樣本使用線性插值法補(bǔ)充。其中，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平數(shù)據(jù)來(lái)自WDI、ITU數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度以及控制變量數(shù)據(jù)來(lái)自UNCTAD、IMF數(shù)據(jù)庫(kù)[24]。

5 實(shí)證結(jié)果與分析

5.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果與分析

本文使用OLS方法進(jìn)行估計(jì)，采用國(guó)家穩(wěn)健聚類(lèi)的標(biāo)準(zhǔn)誤的處理方式來(lái)解決異方差問(wèn)題?；鶞?zhǔn)回歸結(jié)果如表1所示，列（4）為同時(shí)使用年份固定和國(guó)家固定效應(yīng)，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度的影響效應(yīng)呈現(xiàn)出顯著的正向性，其估計(jì)系數(shù)α1=0.012，p＜0.01，即在1%的水平下顯著。這一結(jié)果驗(yàn)證了假設(shè)1，即數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的不斷推進(jìn)對(duì)提升數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度具有顯著的促進(jìn)作用[25]。

5.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

在回歸過(guò)程中，為了進(jìn)一步驗(yàn)證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文選擇改變解釋變量的測(cè)度方法（S_DI），使用熵權(quán)法衡量RCEP各國(guó)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)水平。此外，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)實(shí)現(xiàn)了新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換，可提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能升級(jí)服務(wù)，但數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的影響效應(yīng)可能存在時(shí)間滯后性[24]，故將核心解釋變量滯后一期（L_DI）帶入回歸。回歸結(jié)果如表2所示，在更換核心解釋變量的測(cè)算方法后，見(jiàn)列（2），α1=0.0.702，p＜0.01；將核心解釋變量滯后一期，見(jiàn)列（3），α1=0.024，p＜0.05，由此可知，結(jié)果分別在1%與5%的顯著性水平下為正，進(jìn)一步證明對(duì)“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可以顯著促進(jìn)數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度提升”的驗(yàn)證具有穩(wěn)健性，其結(jié)論更加可信。

5.3 機(jī)制檢驗(yàn)

本文提出了核心解釋變量（DI）促進(jìn)被解釋變量（lnSTI）提升的三個(gè)理論機(jī)制假設(shè)。為了驗(yàn)證假設(shè)是否成立，本文參考江艇（2022）進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn)的方法，其結(jié)果如表3所示，列（2）至列（4）為核心解釋變量（DI）對(duì)中介變量lnLAB、UP、SDS的影響顯著結(jié)果，其系數(shù)均在1%的水平下顯著且為正。具體地，從列（1）和列（2）結(jié)果來(lái)看，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可以顯著推動(dòng)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高，且對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的推動(dòng)作用為9.6%，勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升有助于企業(yè)憑借規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的發(fā)揮進(jìn)一步推動(dòng)出口技術(shù)的升級(jí)與發(fā)展[11]。類(lèi)似的，表3列（1）和列（3）的結(jié)果表明，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可以顯著推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，而產(chǎn)業(yè)升級(jí)可以擴(kuò)大參與價(jià)值鏈的資源整合效應(yīng)，進(jìn)而促進(jìn)出口復(fù)雜度提升[13]。表3列（1）和列（4）的結(jié)果表明，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可以顯著擴(kuò)大數(shù)字服務(wù)出口規(guī)模，企業(yè)為了降低擴(kuò)大規(guī)模產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)往往會(huì)不斷創(chuàng)新以提升產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力，從而提升本國(guó)出口產(chǎn)品的復(fù)雜度[17]。由此，假設(shè)2、3、4得證。

5.4 異質(zhì)性檢驗(yàn)

5.4.1 區(qū)分經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的異質(zhì)性分析

不同國(guó)家對(duì)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的重視程度有所不同，這與一國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有關(guān)。因此在收入水平不同的國(guó)家，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度有不同影響。一般來(lái)說(shuō)，在較高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的國(guó)家對(duì)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施投入得越多，相應(yīng)地?cái)?shù)字基礎(chǔ)設(shè)施越完善，數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度也越高。相反，數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度則越低。本文按照世界銀行經(jīng)濟(jì)體收入分組標(biāo)準(zhǔn)（2019年）將RCEP地區(qū)納入驗(yàn)證范圍的13個(gè)國(guó)家分為高收入國(guó)家、較高收入國(guó)家和低收入國(guó)家。在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平國(guó)家中的結(jié)果如表4所示，與先前預(yù)期存在顯著的差異。具體來(lái)看，在高收入和較高收入水平國(guó)家均在5%的水平上顯著，在低收入國(guó)家不顯著。這可能是因?yàn)椋阂环矫?，在高收入以及較高收入水平國(guó)家，由于推動(dòng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需要，亟須完善數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以支持高附加值的數(shù)字服務(wù)，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的完善可以顯著推動(dòng)數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度的提高；在低收入國(guó)家，雖然數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)已達(dá)到一定水平，但服務(wù)貿(mào)易仍以傳統(tǒng)服務(wù)出口為主，是限制數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度提升的重要原因，從而導(dǎo)致數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度的推動(dòng)作用并不顯著。

5.4.2 區(qū)分?jǐn)?shù)字服務(wù)行業(yè)的異質(zhì)性分析

數(shù)字服務(wù)行業(yè)分為六個(gè)小類(lèi)，每個(gè)小類(lèi)所應(yīng)用的技術(shù)也不盡相同。鑒于這種差異性，需要深入研究數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)不同類(lèi)別數(shù)字服務(wù)行業(yè)所產(chǎn)生的影響。區(qū)分?jǐn)?shù)字服務(wù)行業(yè)的異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)顯著促進(jìn)了保險(xiǎn)和養(yǎng)老金、金融、使用知識(shí)產(chǎn)權(quán)費(fèi)用的服務(wù)、電信與信息服務(wù)和其他商業(yè)服務(wù)的出口復(fù)雜度，其中，對(duì)使用知識(shí)產(chǎn)權(quán)費(fèi)用服務(wù)的影響最為顯著；數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)個(gè)人、文化和娛樂(lè)服務(wù)的影響不顯著。這可能是因?yàn)椋阂环矫?，金融、使用知識(shí)產(chǎn)權(quán)費(fèi)用的服務(wù)、電信與信息服務(wù)屬于技術(shù)密集型服務(wù)，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)帶來(lái)的勞動(dòng)生產(chǎn)率提高、產(chǎn)業(yè)升級(jí)等影響促進(jìn)了這些行業(yè)的發(fā)展；另一方面，個(gè)人、文化和娛樂(lè)服務(wù)受到社會(huì)文化因素、版權(quán)保護(hù)、國(guó)際文化認(rèn)知度等多方面的影響更大，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)并不能直接影響這些因素，因而對(duì)個(gè)人、文化和娛樂(lè)服務(wù)的數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度影響不顯著。

6 研究結(jié)論與政策啟示

6.1 研究結(jié)論

本文以2005—2022年RCEP成員國(guó)面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)雙固定效應(yīng)模型探討數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)如何影響數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度及其相關(guān)機(jī)制。經(jīng)過(guò)系統(tǒng)分析，本文得到研究結(jié)論如下：第一，從基準(zhǔn)回歸的結(jié)果來(lái)看，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在推動(dòng)數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度提升方面發(fā)揮著顯著作用，且這一結(jié)論經(jīng)過(guò)改變解釋變量的測(cè)算方法以及滯后一期的穩(wěn)健性檢驗(yàn)后仍成立；第二，經(jīng)過(guò)機(jī)制檢驗(yàn)分析，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施可以通過(guò)三條核心路徑影響該復(fù)雜度，包括勞動(dòng)生產(chǎn)率路徑、產(chǎn)業(yè)服務(wù)化升級(jí)路徑與擴(kuò)大數(shù)字服務(wù)出口規(guī)模路徑；第三，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在收入水平較高的國(guó)家對(duì)數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度具有正向的推動(dòng)作用，在低收入國(guó)家的分組回歸中則未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)；第四，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)顯著促進(jìn)了技術(shù)密集型服務(wù)的出口復(fù)雜度，如金融、電信與信息服務(wù)和其他商業(yè)服務(wù)，對(duì)受外界主觀影響較大的個(gè)人、文化和娛樂(lè)服務(wù)的影響不顯著。

6.2 政策啟示

本文以RCEP成員國(guó)為樣本，從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)角度為進(jìn)一步提高我國(guó)數(shù)字服務(wù)出口復(fù)雜度提供路徑支持，對(duì)于我國(guó)加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)、推動(dòng)服務(wù)貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展具有如下啟示：

第一，大力推進(jìn)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。（1）重視數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，制訂合理的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)劃，注重?cái)?shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與傳統(tǒng)設(shè)施的協(xié)同發(fā)展，確保網(wǎng)絡(luò)設(shè)施的穩(wěn)定性和安全性。（2）堅(jiān)持自主研發(fā)和外部引進(jìn)相結(jié)合，進(jìn)一步加大5G網(wǎng)絡(luò)、云網(wǎng)、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)，推動(dòng)數(shù)據(jù)平臺(tái)的互聯(lián)互通，尋求私營(yíng)部門(mén)、學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)等進(jìn)行多方合作，最大限度推動(dòng)數(shù)字化建設(shè)。

第二，重視服務(wù)業(yè)與數(shù)字技術(shù)和制造業(yè)的深度融合。（1）加快傳統(tǒng)服務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，對(duì)于傳統(tǒng)服務(wù)需組織制定和實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略，應(yīng)用人工智能、大數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)等改善用戶(hù)體驗(yàn)，設(shè)計(jì)個(gè)性化、定制化的數(shù)字化服務(wù)，推動(dòng)其向更高效、更智能的方向發(fā)展。（2）加快培育數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)用場(chǎng)景，發(fā)展生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)貿(mào)易。推動(dòng)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域的深度融合發(fā)展，進(jìn)一步挖掘智能制造、新能源汽車(chē)、數(shù)字金融、智慧旅游等領(lǐng)域的發(fā)展?jié)撃?。同時(shí)，充分發(fā)揮金融服務(wù)、使用知識(shí)產(chǎn)權(quán)費(fèi)用的服務(wù)等生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的高附加值、高技術(shù)密集度等特點(diǎn)，帶動(dòng)國(guó)內(nèi)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展，推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)。

第三，營(yíng)造優(yōu)良的數(shù)字服務(wù)貿(mào)易發(fā)展環(huán)境。（1）政府需高度重視數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的超前建設(shè)和與上下游產(chǎn)業(yè)的銜接，加大對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的力度，改善信用環(huán)境，加強(qiáng)相關(guān)領(lǐng)域知識(shí)產(chǎn)權(quán)的立法工作。（2）深化數(shù)字經(jīng)濟(jì)國(guó)際合作，推動(dòng)區(qū)域協(xié)定中有關(guān)數(shù)字服務(wù)貿(mào)易規(guī)則的談判，高標(biāo)準(zhǔn)落實(shí)RCEP協(xié)定規(guī)則條款，持續(xù)提升服務(wù)貿(mào)易投資自由化、便利化水平，優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境。

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