数字贸易国际竞争力研究

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摘要:本文借鉴迈克尔•波特的“钻石模型”理论，选取了影响中国数字贸易国家竞争力的10个主要指标，通过主成分分析和回归分析方法来探讨各个指标在不同程度上对数字贸易国际竞争力的影响，得出人力资本是影响数字贸易国际竞争力的第一关键要素。并在此基础上提出了要加强数字领域专业人才培养力度、加强信息化基础设施建设、加快完善中国数字贸易领域相关法律制度、积极参与数字贸易规则体系的构建等建议。

关键词:数字贸易;国际竞争力;钻石模型

一、引言

互联网的空前快速发展使得现代基础经济设施不断优化完善，由此产生了一种新的贸易形式———数字贸易。世界贸易的全球化、网络化、数字化等各个方面不同的因素共同推动了数字贸易的快速发展，使其具有强大的生命力和广阔的发展前景。当前，全球数字贸易正在蓬勃发展，世界各个国家以其互联网技术为依托，大力发展数字贸易，不断冲击着、改变着全球贸易方式，使其成为了一种新兴的强有力的国际竞争力。(一)数字贸易的概念。数字贸易作为一种新兴的贸易形式，其概念还未被广泛地普遍认可和传播，人们对数字贸易的认识和理解也大多停留在初级阶段。美国在2013年的《美国和经济中的数字贸易》报告中提出了“数字贸易”的初步概念:利用互联网传输进行产品和服务的商业活动，不仅包括国内通过互联网传输来进行的商业活动，还包括其国际贸易活动。由此可知，数字贸易与传统的贸易方式有所不同，它提供的内容既包括数字产品，也包括数字服务。(二)数字贸易的特征。数字贸易与传统贸易不同，有如下几个特征:第一，在数字贸易下，贸易效率有明显提高。数字贸易充分利用互联网的开放性和数字交换技术的便利性，缩短了空间距离，降低了贸易的交易成本，简化了交易流程和体制，大大地提高了贸易效率。第二，数字贸易具有高创新性和高技术性。知识密集型产品和服务在数字贸易中所占比重较大，强调贸易双方的高度互动性，并且要求高度的创新功能，因此数字贸易主体会不断进行创新，学习新知识和新技术，并且进一步推动新技术、新知识的传播。第三，数字贸易的模式不断创新。数字技术的不断创新与发展促使数字贸易的形式不断多样化，进一步为贸易双方提供了更广的选择空间和选择方式，并高效满足客户的个性化需求。(三)数字贸易相关文献综述。学者多以数字贸易的发展趋势、数字贸易面临的挑战及数字贸易规则的制定为主要研究对象，很少有学者对数字贸易的国际竞争力进行研究探讨。本文将在已有的数字贸易研究基础上，利用迈克尔•波特的“钻石模型”，从生产要素、需求条件、相关及支持产业、企业战略、结构和同业竞争、机会和政府这六个方面对数字贸易国际竞争力的影响进行理论与实证分析。

二、数字贸易及其国际竞争力的发展现状

中国和美国是数字贸易的领导者，连续两年处于全球数字贸易的领先地位。美国具有全球最发达的数字技术，拥有成熟的数字产业，因而也带动了其数字贸易的快速发展。微软、脸书、谷歌、亚马逊等全球互联网巨头产业在全球分布着广泛的产业网络。对中国来说，中国的数字贸易与发达国家相比起步较晚，但发展速度快。目前，中国数字贸易的主要内容为数字货物贸易、数字服务贸易、数据贸易。中国数字货物贸易发展迅猛，跨境电子商务位居世界前列。根据国家统计局数据显示，2018年中国电子商务交易总额为31.63万亿元，同比增长8.5%。根据海关数据显示，2018年跨境电子商务进出口总额达1347亿元，同比增长50%。在数字服务贸易方面，中国同样保持稳定的发展速度。2018年中国数字服务规模达3.52万亿元，同比增长20.3%，主要包括跨境支付、电商物流、教育咨询等方面。在数据贸易方面，中国正处于数字技术发展的高速增长时期。以阿里巴巴和腾讯为首的互联网企业给中国数字技术如云计算等方面带来巨大的发展机会。这些互联网企业不断突破与创新，在全球数字技术市场所占份额逐年攀升，发挥着越来越重要的作用。

三、钻石模型与中国数字贸易国际竞争力

美国著名战略学家迈克尔•波特在《国家竞争优势》中提出钻石模型理论，将竞争优势理论系统运用到国际领域，用以分析和解决特定产业中的长久国际竞争力。该理论认为，一国的经济环境对企业发展并增强其自身竞争力具有十分重要的作用，其中能使企业获得长久竞争力的关键因素是生产要素、需求条件、相关及支持产业以及企业战略、结构和同业竞争力以及政府与机会。(一)生产要素。波特将生产要素分为初级生产要素和高级生产要素。初级生产要素主要包括非技术密集型劳动要素、资本要素、自然资源、地理位置等，高级生产要素则主要为通信基础设施、知识密集型劳动要素、技术要素等。基础设施是中国数字贸易发展的基础，目前我国基础设施建设取得巨大成就，各省、自治区和直辖市的固定投资率不断上升，但从总体来说目前还无法满足经济发展的需要。技术要素是提高中国数字贸易国际竞争力的核心因素。资本要素是数字贸易提高其国家竞争力的重要保障，人才则是数字贸易竞争力的根本要素。(二)需求条件。需求条件重点指该企业在国内外所面临的产品和服务需求。根据国家统计局数据显示，2019年中国恩格尔系数为28.2%，与2018年相比下降了0.2%，居民生活质量逐年提高，消费逐年升级。2019年全国居民人均服务型消费支出增加，占全国居民人均总消费的45.9%，全国居民人均教育文化娱乐支出所占比重也有明显提高。这些数据意味着国内居民消费需求增加，消费能力增强，尤其在服务、教育、数字方面的消费需求明显飞速增长，由此推动了数字产品及其贸易规模的增加，为提高贸易竞争力增加了强烈动力。(三)相关及支持产业。相关及支持产业是指与本产业相关的上下游企业。在相关企业方面，数字贸易的产业集群现象是影响其竞争力的关键因素。近年来国家对数字贸易的产业集群现象高度关注，并且鼓励这种集群现状。从电子信息产业方面来看，中国电子信息产业发展强劲，产业集群有利于加强数字贸易企业的合作。在相关第二产业与第三产业方面，生产服务业的发展同时带动了第三产业劳动生产率的提高，会进一步带来数字产业生产率的提高。(四)企业战略、结构和同业竞争。企业战略、结构和同业竞争是指国内同行业竞争力会影响企业的竞争优势。数字贸易竞争力的提高需要依靠数字产业建立科学的组织结构，制定全面周到的企业战略。中国的数字贸易在数字企业战略和结构方面缺乏系统科学的规划，与西方国家相比有一定的差距，无法在此方面建立强有力的优势。(五)机会与政府。政府与机会同样会对数字贸易有不同程度的影响。政府通过数字贸易规则的制定来间接影响数字贸易的竞争力。报告强调要建设网络强国，发展数字经济。这表明我国数字贸易发展具有强大潜力。当前，我国积极参与数字贸易国际规则的制定，但规则体系还不够完善，存在一定的滞后性，面临着较多的障碍和壁垒。

四、中国的数字贸易国际竞争力实证分析

本文结合波特的“钻石模型”，考虑到数据的可获得性和可操作性，选取2001－2018年影响数字贸易国际竞争力六大要素的相应指标，建立模型并对其进行实证分析，从实证角度来衡量这些因素对中国数字贸易国际竞争力的影响。(一)变量的选择及数据来源。1.生产要素。选取人力资本、技术水平、信息基础设施水平三个指标来对生产要素这一影响因素进行衡量。人力资本(HRC)以每十万人口高等教育平均在校生数来衡量，数据来源于国家统计局。技术水平(RD)以科研经费支出占国内生产总值比例来衡量，数据来源于《中国统计年鉴》。信息基础设施水平(IDI)以信息化发展指数来衡量，数据来源于《中国统计年鉴》。2.需求条件。以居民消费价格指数(CP)来反映需求条件对中国数字贸易国际竞争力的作用，数据来源于国家统计局。3.相关及支持产业。选取第二产业贡献率(SC)、第三产业贡献率(TC)来衡量相关及支持产业对中国数字贸易国际竞争力的影响，数据来源于《中国统计年鉴》。4.企业战略、结构和同业竞争。以数字贸易开放度(TO)和外商直接投资额(FDI)来衡量企业战略、结构和同业竞争对中国数字贸易国际竞争力的影响。其中数字贸易开放度用数字贸易进出口总额占国内生产总值的比例来计算，数据来源于《国际统计年鉴》和国家统计局，外商直接投资额以实际利用外商投资额衡量，数据来源于《中国统计年鉴》。5.机会。选取反映经济增长和社会发展水平的人类发展指数(HDI)来衡量世界数字贸易发展的机会，数据来源于联合国开发计划署《人类发展报告》。6.政府作用。以2007年中国《电子商务“十一五”规划》为界，引入虚拟变量(GOV)，2007年以前取值为0，2007－2018年取值为1，衡量政府政策在促进中国数字贸易国际竞争力方面的作用。(二)主成分分析和回归分析。为了降低异方差的存在，除虚拟变量GOV以外，本文对上述其余变量都取对数;同时由于本文数据变量较多，容易产生多重共线性和自相关性，因此本文先对变量进行自相关检验，然后采用主成分分析方法消除多重共线性，最后进行多元线性回归分析。首先通过计算各变量之间的相关系数得出各变量之间存在较强的自相关性。由于本文涉及较多自变量，且变量之间存在较为严重的自相关性，因此对样本数据进行主成分分析，进一步可以得到综合主成分公式:F=0.6314F1+0.2063F2+0.0823F3其次，本文以中国数字贸易出口额(lnEXP)为因变量，综合主成分F为自变量，进行回归分析，得到回归方程为:lnEXP=5.294+0.697F由于本文旨在分析“钻石模型”中各个因素对中国数字贸易国际竞争力的影响，因而需根据上文中三个主成分的表达式及综合主成分的表达式带入到回归方程中，进一步得到中国数字贸易进出口额与各个影响因素之间的相关关系，即:lnEXP=5.294+0.180lnHR+0.176lnRD+0.163lnIDI+0.089lnCP+0.004lnSC+0.011lnTC+0.181lnFDI+0.154lnTO+0.171lnHDI+0.183GOV(三)模型结果分析根据上一部分的回归分析，再结合各个解释变量所蕴含的实际含义，可以得到如下分析结果:生产要素是影响中国数字贸易国际竞争力的第一关键要素，其中人力资本的影响作用最大，这主要与中国急需数字技术方面的专业人才有关;居民消费价格指数每增加1%，会使数字贸易出口额增加0.089%，这主要与居民的人均收入水平有关;第二产业贡献率、第三产业贡献率每增加1%，分别会使数字贸易出口额增加0.004%、0.011%;实际利用外商投资额每增加1%，会带动数字贸易出口额增加0.181%，这主要与数字贸易的发展潜力有关;人类发展指数每增加1%，会使数字贸易出口额增加0.171%，这主要与中国综合实力有关;政府政策使数字贸易出口增加0.183%，这体现了政府在数字贸易政策鼓励上的重要作用。

五、结论及建议

(一)结论。1.生产要素是中国数字贸易国际竞争力的关键因素。这是由于人力资本是提高中国数字贸易国际竞争力的根本。数字贸易的发展以先进的数字技术为基础，这就需要我国精心培养大量的数字方面的专业人才，进一步促进数字贸易的发展，提高我国数字贸易的核心竞争力。2.政府相关政策是影响中国数字贸易国际竞争力的最显著的因素。政府的干预和一系列促进数字贸易发展的措施对新兴发展企业来说有着举足轻重的作用。中国数字贸易的发展目前处于全球领先地30位，这主要得益于中国政府在政策监管方面给予数字企业的广阔的发展空间。3.企业战略、结构和同业竞争对数字贸易竞争力有着正面显著影响。实际利用外商投资额对数字贸易的影响更为显著，这是因为中国国际综合实力日益增强，对外开放进一步扩大，数字贸易在全球处于领先地位，数字企业发展潜力巨大，吸引了大量外资进入国内。外商直接投资额的增加又进一步促进我国数字贸易的快速发展。4.机会对中国数字贸易竞争力影响显著。人类发展指数综合了经济指标和社会指标，评估一个国家的综合发展情况，主要是衡量国家综合国力的指标。人类发展指数越大表明该社会目前贫富差距越小，地区差距越小，发展更平衡，也就更加有利于数字企业的均衡发展，为数字贸易发展提供更有利的机会。5.需求条件对数字贸易竞争力也有着正面影响。中国经济突飞猛进的发展使得人们的收入水平和受教育水平有显著提高，进一步带来了国内消费水平的提高。人们对数字贸易的需求也因此有着更高的要求，这必然会刺激数字企业不断进行技术创新和服务创新，提高企业的整体实力，带来中国数字贸易国际竞争力的提高。6.相关及支持产业对数字贸易有着正面但不太显著的影响。本文在分析时仅考虑到第二产业和第三产业的贡献率对数字贸易的影响，忽略了其劳动生产率对数字贸易的影响。若将第二产业和第三产业的劳动生产率考虑进来，相信会对数字贸易国家竞争力有着更加显著的影响。本文对数字贸易竞争力的研究目前还处于初步探索阶段，尚有许多地方需要进一步改进和深入探讨。(1)对于数字贸易的定义，目前官方还没有统一的定义，因而对于数字贸易进出口额的统计存在一定的误差，在一定程度上会影响各个因素对中国数字贸易国际竞争力的影响程度和中国数字贸易国际竞争力的综合评价;(2)中国数字贸易国际竞争力的影响因素众多，本文选取的变量可能不足以涵盖所有影响因素，因而模型的设立和结果的解释可能存在一定的局限性。(二)建议。1.加强数字领域专业人才培养力度。中国数字企业迎来新一轮的发展机遇，对数字贸易领域方面的人才有着更高的需求和要求。数字贸易以云计算、人工智能、区块链、大数据等一系列数字技术为基础，因此要重视数字领域专业人才的培养。第一，要加强数字领域师资队伍的建设，建设专业的数字技术人才培养中心，培养新一代数字领域人才;第二，开放数字领域的学习资源，增加人们学习数字技术的途径与机会;第三，举办数字领域相关的课题研究，将数字领域理论与实际相结合;第四，为数字领域专业人才设立更好的福利待遇制度，吸引优秀的国内外数字领域人才为中国数字贸易的发展服务。2.加强信息化基础设施建设。信息化技术设施是数字贸易发展的基础。目前我国数字基础设施建设与许多发达国家相比，相对比较滞后。因此我国应进一步加强建设信息化基础设施，加大云计算、大数据和5G的产业布局，促进区块链、人工智能等数字技术的应用。3.加快完善中国数字贸易领域相关法律制度。目前中国在数字贸易领域的立法明显落后于发达国家，在知识产权保护和个人信息保护方面的立法还不够完善。第一，要以知识产权保护为重点，加大对数字创新产品、数字创新技术的保护力度;第二，创建具有中国特色并符合中国需求的数字贸易制度，不断完善国内数字贸易的规则体系;第三，积极参与多边数字贸易规则的谈判和制定，进一步营造良好的贸易环境，推动我国数字贸易全方位的发展。4.积极参与数字贸易规则体系的构建。中国是数字贸易大国，极具数字贸易发展潜力，因此应吸取发达国家在制定数字贸易中的经验，立足于中国数字贸易发展需求，推动建设符合中国国情的数字贸易规则，形成数字贸易中的“中国模板”。

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作者:谢 玉 张宝明 单位:上海理工大学管理学院