數(shù)據(jù)流動(dòng)限制、數(shù)據(jù)強(qiáng)度與數(shù)字服務(wù)貿(mào)易

齊俊妍 強(qiáng)華俊

(天津財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，天津 300222)

一、引言與文獻(xiàn)綜述

國(guó)際組織將數(shù)字服務(wù)貿(mào)易定義為“通過(guò)信息通訊網(wǎng)絡(luò)跨境傳輸交付的服務(wù)”[1]。因此相對(duì)于傳統(tǒng)服務(wù)貿(mào)易，信息技術(shù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字服務(wù)貿(mào)易在很大程度上依賴于數(shù)據(jù)的跨境流動(dòng)和處理[2]，使得服務(wù)提供者在最能發(fā)揮價(jià)值增值之處獲取和發(fā)送數(shù)據(jù)并和接收對(duì)象進(jìn)行時(shí)空分離，增強(qiáng)了服務(wù)可貿(mào)易性及其比較優(yōu)勢(shì)，并成為各國(guó)發(fā)展的重點(diǎn)[3]。據(jù)UNCTAD統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，全球2019年數(shù)字服務(wù)貿(mào)易出口額占出口貿(mào)易總額比重已達(dá)12.9%，占服務(wù)貿(mào)易出口更達(dá)52%以上。但由于支撐數(shù)字服務(wù)貿(mào)易的頂層制度設(shè)計(jì)、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字創(chuàng)新水平具有顯著差異，國(guó)家間數(shù)字鴻溝問(wèn)題還無(wú)法有效解決，數(shù)據(jù)賦能價(jià)值顯現(xiàn)出數(shù)據(jù)不當(dāng)使用所導(dǎo)致的安全隱憂，疊加數(shù)據(jù)主權(quán)和信息安全戰(zhàn)略觀念深化，使得大多數(shù)國(guó)家對(duì)數(shù)據(jù)流動(dòng)實(shí)施了不同程度的限制政策，包括數(shù)據(jù)本地化要求及強(qiáng)制設(shè)立數(shù)據(jù)保留期限等[4-5]，不僅阻斷了通訊網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流通性，還給服務(wù)出口商帶來(lái)了較高在線交付成本，在一定程度上削弱了本國(guó)數(shù)字貿(mào)易發(fā)展優(yōu)勢(shì)和潛力。

如何在維護(hù)國(guó)內(nèi)信息網(wǎng)絡(luò)安全和構(gòu)建便利化跨境數(shù)據(jù)流動(dòng)監(jiān)管政策體系之間進(jìn)行平衡，以突破碎片化國(guó)際治理規(guī)則促進(jìn)數(shù)字貿(mào)易發(fā)展，成為各國(guó)面臨的重要難題[3]。在WTO多邊數(shù)字貿(mào)易治理體系無(wú)法取得突破性進(jìn)展的背景下，具有數(shù)字貿(mào)易比較優(yōu)勢(shì)經(jīng)濟(jì)體參與規(guī)則制定的路徑呈現(xiàn)多元化態(tài)勢(shì)[6]，其中區(qū)域貿(mào)易協(xié)定(RTA)儼然成為推進(jìn)和引領(lǐng)全球數(shù)字貿(mào)易規(guī)則制定的重要平臺(tái)[7-8]。主要經(jīng)濟(jì)體通過(guò)在RTA中設(shè)立專門的電子商務(wù)章節(jié)和相關(guān)服務(wù)章節(jié)等，將數(shù)字貿(mào)易議題納入規(guī)則制定范疇以加強(qiáng)雙多邊數(shù)字貿(mào)易深化合作[6]。與此同時(shí)，與歐美發(fā)達(dá)國(guó)家相比，我國(guó)在參與全球或區(qū)域?qū)用鏀?shù)字貿(mào)易規(guī)則體系建設(shè)和國(guó)內(nèi)監(jiān)管制度準(zhǔn)備上都尚顯不足，與國(guó)際高標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則脫軌可能導(dǎo)致在未來(lái)國(guó)際貿(mào)易競(jìng)爭(zhēng)中處于不利地位[9]。因此，在數(shù)字貿(mào)易規(guī)則談判成為國(guó)際經(jīng)貿(mào)秩序重構(gòu)的重要背景下，系統(tǒng)剖析數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策對(duì)數(shù)字服務(wù)出口貿(mào)易的影響及其作用機(jī)制，并有效檢驗(yàn)雙邊簽署涵蓋數(shù)字貿(mào)易規(guī)則的RTA對(duì)邊境內(nèi)數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策貿(mào)易效應(yīng)的影響，對(duì)我國(guó)數(shù)字服務(wù)貿(mào)易發(fā)展以及數(shù)字貿(mào)易規(guī)則制定具有重要政策意涵。

目前關(guān)于數(shù)字服務(wù)貿(mào)易的研究文獻(xiàn)還比較缺乏，部分文獻(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)政策和數(shù)字貿(mào)易規(guī)則的經(jīng)貿(mào)影響僅做了初步探討。Christensen等(2013)[10]和Bauer等(2013)[11]率先評(píng)估了歐盟通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例對(duì)企業(yè)績(jī)效和貿(mào)易的影響，發(fā)現(xiàn)使用數(shù)據(jù)相當(dāng)密集的中小企業(yè)在遵守這些新規(guī)則時(shí)會(huì)產(chǎn)生大量成本，進(jìn)而減少了歐盟與其他經(jīng)濟(jì)體間的貿(mào)易。Marel等(2016)[2]以O(shè)ECD-PMR數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)期會(huì)影響數(shù)據(jù)處理和使用的相關(guān)規(guī)制作為數(shù)據(jù)政策限制的代理指標(biāo)考察其對(duì)行業(yè)全要素生產(chǎn)率等生產(chǎn)績(jī)效的負(fù)面影響。Marel和Ferracane(2021)[12]基于Ferracane等(2018)[5]測(cè)算的數(shù)據(jù)流動(dòng)限制指數(shù)，量化分析了數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策對(duì)數(shù)據(jù)密集型服務(wù)進(jìn)出口貿(mào)易的抑制性影響效果。齊俊妍和強(qiáng)華俊(2021)[13]以及周念利和姚亭亭(2021)[4]研究證實(shí)了包括數(shù)據(jù)流動(dòng)限制在內(nèi)的數(shù)字服務(wù)貿(mào)易壁壘對(duì)數(shù)字服務(wù)出口規(guī)模和出口技術(shù)復(fù)雜度的顯著負(fù)面影響。齊俊妍和強(qiáng)華俊(2022)[14]以數(shù)字服務(wù)投入為紐帶展開跨境數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策對(duì)制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度影響的研究，發(fā)現(xiàn)二者存在明顯負(fù)向聯(lián)系，并且負(fù)向影響程度與數(shù)字服務(wù)投入呈現(xiàn)正相關(guān)?，F(xiàn)階段，將數(shù)字貿(mào)易規(guī)則納入RTA協(xié)定以實(shí)現(xiàn)數(shù)字服務(wù)貿(mào)易自由化發(fā)展成為大多數(shù)國(guó)家的現(xiàn)實(shí)選擇。周念利和陳寰琦(2020)[15]探究了全球RTA協(xié)定中具有“美式模板”特征數(shù)字貿(mào)易規(guī)則的貿(mào)易促進(jìn)效應(yīng)。劉斌等(2021)[16]從規(guī)制融合視角研究認(rèn)為RTA層面的數(shù)字貿(mào)易規(guī)則合作能夠有效促進(jìn)雙邊數(shù)字服務(wù)貿(mào)易增長(zhǎng)。彭羽等(2021)[17]對(duì)RTA中數(shù)字貿(mào)易規(guī)則條款進(jìn)行分類并構(gòu)建條款異質(zhì)性指數(shù)，發(fā)現(xiàn)提高各類型規(guī)則條款深度能顯著促進(jìn)締約國(guó)數(shù)字服務(wù)出口，但促進(jìn)效應(yīng)受到雙邊制度質(zhì)量差異的影響。

上述文獻(xiàn)對(duì)本文研究提供了有益參考，但仍存在不足之處：(1)對(duì)各國(guó)數(shù)據(jù)流動(dòng)監(jiān)管政策識(shí)別不足，間接衡量指標(biāo)無(wú)法反映各國(guó)邊境內(nèi)數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策全貌；(2)并未在數(shù)據(jù)監(jiān)管政策和數(shù)字服務(wù)貿(mào)易之間建立起有效聯(lián)系，且受限于相關(guān)數(shù)據(jù)不足的截面數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及直接的OLS實(shí)證分析可能導(dǎo)致研究結(jié)果存在偏誤；(3)缺乏數(shù)據(jù)政策貿(mào)易影響的作用機(jī)制及相關(guān)異質(zhì)性特征的考察，籠統(tǒng)刻畫貿(mào)易效應(yīng)不利于精準(zhǔn)施策；(4)RTA數(shù)字貿(mào)易規(guī)則的單一貿(mào)易效應(yīng)分析難以從政策協(xié)調(diào)視角為中國(guó)積極參與雙多邊數(shù)字貿(mào)易規(guī)則談判提供經(jīng)驗(yàn)解釋。本文創(chuàng)新之處體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：(1)基于歐洲國(guó)際政治經(jīng)濟(jì)中心數(shù)字貿(mào)易評(píng)估數(shù)據(jù)庫(kù)(ECIPE-DTE)構(gòu)建較為全面的數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策評(píng)價(jià)體系，刻畫分析各國(guó)時(shí)間維度上的數(shù)據(jù)流動(dòng)限制水平，減少因使用截面數(shù)據(jù)造成的回歸誤差；(2)借鑒Calvino等(2018)[18]方法量化數(shù)字服務(wù)貿(mào)易部門的數(shù)據(jù)強(qiáng)度，以此構(gòu)建數(shù)據(jù)政策與數(shù)字服務(wù)貿(mào)易之間聯(lián)系的橋梁，力求精準(zhǔn)測(cè)度數(shù)字服務(wù)貿(mào)易受政策的影響；(3)采用Heckman兩階段模型從出口決策和出口規(guī)模視角的實(shí)證分析，避免貿(mào)易“零值”導(dǎo)致的潛在樣本選擇偏差和模型內(nèi)生性問(wèn)題；(4)有效區(qū)分行業(yè)和監(jiān)管政策國(guó)家類型進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)，并從貿(mào)易成本效應(yīng)和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境效應(yīng)揭示數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策影響數(shù)字服務(wù)貿(mào)易的內(nèi)在機(jī)制，進(jìn)而從研究結(jié)果中剝離出更具價(jià)值的政策建議；(5)基于TAPED數(shù)據(jù)庫(kù)檢索全球含數(shù)字貿(mào)易規(guī)則的RTA，根據(jù)條款法律約束性程度對(duì)數(shù)字貿(mào)易規(guī)則深度水平進(jìn)行量化，并通過(guò)調(diào)節(jié)效應(yīng)模型檢驗(yàn)其規(guī)制融合貿(mào)易促進(jìn)效應(yīng)，以期提供國(guó)家間在RTA層面進(jìn)行數(shù)字貿(mào)易監(jiān)管規(guī)則合作必要性的重要證據(jù)。

二、理論分析與研究假設(shè)

(一)數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策對(duì)數(shù)字服務(wù)出口貿(mào)易的影響渠道分析

貿(mào)易成本渠道。從ECIPE-DTE數(shù)據(jù)庫(kù)各類政策措施影響來(lái)看：“禁止轉(zhuǎn)讓和有條件流動(dòng)”政策要求數(shù)字服務(wù)出口商在進(jìn)行商業(yè)數(shù)據(jù)跨境傳輸時(shí)必須滿足嚴(yán)格的安全審查和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估措施，出口門檻的設(shè)定降低了信息搜索質(zhì)量和便利性，增加基于信息和數(shù)據(jù)為載體的數(shù)字服務(wù)的存儲(chǔ)、計(jì)算和傳輸難度，極大提高了搜尋成本、在線溝通成本、建立分銷渠道成本以及政策合規(guī)成本[14]，降低了出口企業(yè)與貿(mào)易商之間信息交流和服務(wù)交易效率，收窄了企業(yè)出口范圍。在“數(shù)據(jù)本地加工和存儲(chǔ)要求”政策下，出口企業(yè)需在國(guó)內(nèi)建立數(shù)據(jù)處理中心或?qū)?shù)據(jù)相關(guān)業(yè)務(wù)外包給具有壟斷地位的本地?cái)?shù)據(jù)服務(wù)提供商，但無(wú)論何種選擇，企業(yè)出口固定成本都會(huì)額外增加[5]。過(guò)長(zhǎng)數(shù)據(jù)保留時(shí)間要求會(huì)增加企業(yè)信息存儲(chǔ)成本，而如果規(guī)定企業(yè)在不需要提供服務(wù)時(shí)不得保留某些數(shù)據(jù)，會(huì)導(dǎo)致企業(yè)客戶信息損失進(jìn)而形成二次搜尋成本。“數(shù)據(jù)隱私主體權(quán)利和隱私管理要求”通常是為了合法目標(biāo)，但當(dāng)某些要求被不成比例的或以歧視性方式實(shí)施時(shí)，仍會(huì)給企業(yè)造成出口障礙[12]，例如收集和使用數(shù)據(jù)的請(qǐng)求同意繁瑣程序以及監(jiān)管部門要求直接訪問(wèn)企業(yè)處理和使用的數(shù)據(jù)，會(huì)引起貿(mào)易伙伴的不滿進(jìn)而減少服務(wù)進(jìn)口需求。另外，行政處罰措施提高了出口企業(yè)面臨的不確定性風(fēng)險(xiǎn)，為緩解不確定性企業(yè)需要支付額外的政策和法律咨詢費(fèi)用，導(dǎo)致數(shù)字服務(wù)出口合規(guī)成本提高。

互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境渠道?，F(xiàn)有文獻(xiàn)研究認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)普及率和網(wǎng)絡(luò)帶寬速率的提升以及信息通訊網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用能力的增強(qiáng)減弱了地理距離約束，使得服務(wù)業(yè)企業(yè)能夠迅速且有效的鏈接供需[19]，并通過(guò)降低貿(mào)易成本、擴(kuò)大市場(chǎng)參與者以及優(yōu)化貿(mào)易結(jié)構(gòu)等路徑對(duì)服務(wù)出口貿(mào)易產(chǎn)生積極影響[20]。但與此同時(shí)，Helen(2006)[21]認(rèn)為政策制度因素會(huì)影響一國(guó)互聯(lián)網(wǎng)普及率和通信基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平。數(shù)字經(jīng)濟(jì)滲透加速了數(shù)字技術(shù)賦能服務(wù)貿(mào)易的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，數(shù)據(jù)流通作為信息網(wǎng)絡(luò)傳輸和數(shù)字服務(wù)交易的基礎(chǔ)性作用進(jìn)一步放大，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的數(shù)字服務(wù)貿(mào)易促進(jìn)效應(yīng)的發(fā)揮會(huì)極大受限于一國(guó)數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策[12]。例如，強(qiáng)制性數(shù)據(jù)保留和信通設(shè)施本地化要求等限制措施一方面會(huì)使本國(guó)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)供應(yīng)商形成寡頭壟斷、并造成互聯(lián)網(wǎng)連接和使用的高價(jià)格局面；另一方面還進(jìn)一步降低了外圍企業(yè)對(duì)信息通訊網(wǎng)絡(luò)行業(yè)的投資，進(jìn)而在一定程度上阻礙了本國(guó)互聯(lián)網(wǎng)覆蓋范圍的擴(kuò)大、網(wǎng)絡(luò)傳輸和接入能力的增強(qiáng)以及數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平的提升[14]?；ヂ?lián)設(shè)施連通性下降、網(wǎng)絡(luò)資源匱乏以及國(guó)家間不斷擴(kuò)大的數(shù)字鴻溝，降低了本國(guó)服務(wù)企業(yè)信息技術(shù)應(yīng)用能力和數(shù)字服務(wù)出口傳輸效率，制約了本國(guó)數(shù)字服務(wù)出口貿(mào)易的增長(zhǎng)。另外，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的正外部性效應(yīng)本質(zhì)上就是數(shù)據(jù)能夠及時(shí)地進(jìn)行生產(chǎn)、傳輸、處理和分析，嚴(yán)格的數(shù)據(jù)監(jiān)管政策在導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)延滯的同時(shí)，也降低了數(shù)字服務(wù)出口企業(yè)生產(chǎn)要素配置效率和出口績(jī)效[22]。綜上，提出以下假設(shè)。

H1數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策對(duì)本國(guó)數(shù)字服務(wù)出口貿(mào)易存在顯著負(fù)向影響，其中貿(mào)易成本效應(yīng)和互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境效應(yīng)是重要的中間影響渠道。

(二)數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策對(duì)數(shù)字服務(wù)出口貿(mào)易的異質(zhì)性影響分析

不同數(shù)字服務(wù)行業(yè)數(shù)據(jù)生產(chǎn)量、使用量和交易量存在差異，從這一角度來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策對(duì)不同數(shù)字服務(wù)行業(yè)的貿(mào)易影響與各行業(yè)數(shù)據(jù)密集程度或進(jìn)行跨境服務(wù)提供的信息通信網(wǎng)絡(luò)使用程度密切相關(guān)。Calvino等(2018)[18]基于不同行業(yè)的ICT投資和購(gòu)買等相關(guān)數(shù)據(jù)大致測(cè)算了不同行業(yè)數(shù)據(jù)密集度，發(fā)現(xiàn)信息通訊、金融保險(xiǎn)等數(shù)字服務(wù)貿(mào)易部門數(shù)字化程度較高。Christensen等(2013)[10]以及Marel和Ferracane(2021)[12]研究指出，數(shù)據(jù)密集型企業(yè)在數(shù)字貿(mào)易政策合規(guī)等方面所作出的工作努力會(huì)產(chǎn)生較大的成本。另外，Aaronson和Leblond(2018)[23]根據(jù)監(jiān)管特征進(jìn)一步將各國(guó)數(shù)據(jù)流動(dòng)和處理政策規(guī)則劃分為 “開放型”、“條件型”和“限制型”三種類型，而其主要代表性經(jīng)濟(jì)體分別為美國(guó)、歐盟和中國(guó)，現(xiàn)也被稱為數(shù)字貿(mào)易政策的 “美式規(guī)則”、“歐式規(guī)則”和 “中式規(guī)則”[24]。在數(shù)字服務(wù)企業(yè)的跨境傳輸和處理數(shù)據(jù)的便利性受到本國(guó)數(shù)據(jù)監(jiān)管政策干擾的背景下[25]，通常具有“開放型”模式的雙邊國(guó)家數(shù)字服務(wù)企業(yè)依托數(shù)據(jù)流進(jìn)行貿(mào)易更加便捷，因此兩國(guó)間表現(xiàn)出較高的數(shù)字服務(wù)貿(mào)易水平，但“條件型”和“限制型”模式的雙邊國(guó)家數(shù)字服務(wù)企業(yè)對(duì)外貿(mào)易會(huì)受到嚴(yán)格的數(shù)據(jù)監(jiān)管政策掣肘，合規(guī)成本的提高降低了雙邊數(shù)字服務(wù)貿(mào)易流量[24]。綜上，提出以下假設(shè)。

H2數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策的負(fù)向貿(mào)易影響存在數(shù)字服務(wù)行業(yè)和數(shù)據(jù)監(jiān)管模式國(guó)家的顯著異質(zhì)性。

(三)RTA數(shù)字貿(mào)易規(guī)則的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

數(shù)字貿(mào)易全球性規(guī)則的缺失疊加各國(guó)限制性數(shù)字貿(mào)易監(jiān)管政策，客觀上推動(dòng)了各國(guó)通過(guò)締結(jié)RTA協(xié)定加強(qiáng)雙邊和多邊規(guī)則合作[7-8]。根據(jù)國(guó)際政治經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，生產(chǎn)國(guó)際化和貿(mào)易依存度的提高加深了國(guó)際規(guī)則與國(guó)內(nèi)政策之間的關(guān)聯(lián)度，增強(qiáng)了一國(guó)對(duì)國(guó)際政策協(xié)調(diào)的需求，將促使國(guó)家間監(jiān)管政策趨同化[26]。而各經(jīng)濟(jì)體間締結(jié)涵蓋數(shù)字貿(mào)易相關(guān)規(guī)則RTA的目的也確實(shí)是想要加強(qiáng)數(shù)字貿(mào)易政策合作以創(chuàng)造更加健康、自由、便利和共贏的數(shù)字貿(mào)易環(huán)境[17]。以RTA中數(shù)據(jù)相關(guān)規(guī)則條款為例，由于跨境數(shù)字服務(wù)貿(mào)易的核心是數(shù)據(jù)自由流動(dòng)[15]，因此締約國(guó)對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算機(jī)設(shè)施非本地化、源代碼保護(hù)以及互聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)和使用原則等條款的執(zhí)行，可以有效增強(qiáng)邊境內(nèi)數(shù)據(jù)政策措施一致性，進(jìn)而降低數(shù)字服務(wù)企業(yè)出口貿(mào)易成本，提升雙邊跨境數(shù)據(jù)流動(dòng)的自由化水平[15-17]。因此，RTA中涵蓋廣泛的數(shù)字貿(mào)易規(guī)則并提高條款承諾水平將有助于實(shí)現(xiàn)雙多邊數(shù)字服務(wù)貿(mào)易監(jiān)管的規(guī)制融合，削弱以跨境數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策為代表的邊境內(nèi)數(shù)字貿(mào)易壁壘，促進(jìn)雙邊數(shù)字服務(wù)出口增長(zhǎng)。由此，提出以下假設(shè)。

H3簽署數(shù)字貿(mào)易規(guī)則RTA并提高條款深度水平能夠緩解數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策的負(fù)向貿(mào)易影響。

三、數(shù)據(jù)流動(dòng)限制和數(shù)據(jù)強(qiáng)度的定量評(píng)估

(一)數(shù)據(jù)流動(dòng)限制水平的評(píng)估與分析

ECIPE數(shù)據(jù)流動(dòng)限制指數(shù)是目前較為全面且被國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)廣泛使用的指標(biāo)體系之一。ECIPE-DTRI報(bào)告中僅公布了2017年的數(shù)據(jù)流動(dòng)限制指數(shù)，但ECIPE-DTE數(shù)據(jù)庫(kù)列出了各經(jīng)濟(jì)體不同年份的基于企業(yè)成本角度篩選的壁壘性數(shù)據(jù)流動(dòng)監(jiān)管政策信息，包含對(duì)數(shù)據(jù)政策措施的詳細(xì)描述、所屬政策領(lǐng)域和子領(lǐng)域名稱、覆蓋范圍、時(shí)間范圍以及政策來(lái)源等。數(shù)據(jù)政策主要分為“跨境數(shù)據(jù)流動(dòng)限制措施”和“國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)流動(dòng)和使用限制措施”兩類[27]，前者包括數(shù)據(jù)本地化政策領(lǐng)域，后者包括數(shù)據(jù)保留和資料隱私主體權(quán)利等五個(gè)政策領(lǐng)域。鑒于不同政策領(lǐng)域及其下轄措施壁壘程度差異，ECIPE專家根據(jù)措施部門覆蓋率及受影響數(shù)據(jù)類型對(duì)各政策領(lǐng)域和具體措施分別賦予不同權(quán)重和分值，以從貿(mào)易成本視角合理科學(xué)反映不同數(shù)據(jù)政策的限制水平[5]?；诖?，本文利用ECIPE-DTE的各國(guó)數(shù)據(jù)政策信息以及DTRI指數(shù)報(bào)告中公布的量化方法，核算時(shí)間維度上的各國(guó)數(shù)據(jù)流動(dòng)限制指數(shù)，取值介于0和1之間，越接近于1，說(shuō)明數(shù)據(jù)政策限制程度越強(qiáng)(1)具體數(shù)據(jù)政策分類和量化方法可參見Ferracane等(2018)[5]以及齊俊妍和強(qiáng)華俊(2022)[14]。。

圖1是全球數(shù)據(jù)流動(dòng)限制指數(shù)隨時(shí)間演變的情況?？梢园l(fā)現(xiàn)，三個(gè)維度數(shù)據(jù)流動(dòng)限制指數(shù)存在明顯上升趨勢(shì)，反映了所有類型的數(shù)據(jù)監(jiān)管政策隨著時(shí)間的推移變得更加嚴(yán)格的特征。這主要反映出隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，數(shù)據(jù)日益成為重要的生產(chǎn)要素和數(shù)字化服務(wù)交易的依托形式，數(shù)據(jù)流呈幾何式增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)價(jià)值凸顯促使各國(guó)從數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)保護(hù)角度對(duì)數(shù)據(jù)流動(dòng)監(jiān)管呈現(xiàn)趨緊態(tài)勢(shì)。

圖1 全球數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策發(fā)展趨勢(shì)資料來(lái)源：基于ECIPE-DTE數(shù)據(jù)庫(kù)和ECIPE-DTRI報(bào)告核算整理。

(二)數(shù)據(jù)強(qiáng)度指標(biāo)的構(gòu)建與分析

不同數(shù)字服務(wù)貿(mào)易部門數(shù)據(jù)依賴度存在差異，若對(duì)數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策和數(shù)字服務(wù)貿(mào)易進(jìn)行簡(jiǎn)單未加權(quán)分析，會(huì)造成實(shí)證研究中數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策貿(mào)易影響的估計(jì)偏誤。Arnold(2011)[28]早期率先構(gòu)建“服務(wù)滲透率”指標(biāo)研究制造業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)受服務(wù)貿(mào)易政策的影響程度。遵循該思想，本文以數(shù)字服務(wù)貿(mào)易部門中來(lái)自“數(shù)據(jù)產(chǎn)出部門”的投入占比構(gòu)建數(shù)字服務(wù)行業(yè)的數(shù)據(jù)強(qiáng)度指標(biāo)(DIjt)，以更好地反映不同行業(yè)對(duì)“數(shù)據(jù)中間投入”的依賴和滲透程度。計(jì)算公式為

DIj=ΣdDMIdj/TIj

(1)

其中，j表示數(shù)字服務(wù)貿(mào)易部門，d表示 “數(shù)據(jù)產(chǎn)出部門”，借鑒Calvino等(2018)[18]行業(yè)數(shù)據(jù)密集度劃分，選取具有高數(shù)據(jù)密集度的行業(yè)作為“數(shù)據(jù)產(chǎn)出部門”(2)數(shù)據(jù)產(chǎn)出部門(按ISIC Rev.4分類)：C26、C27、C28、C30、C31_C32、G45、J59_J60、J61、J62_J63、K64_K65、M69_M70、M72、M73、M74_M75。；ΣdDMIdj表示j部門接受來(lái)自所有“數(shù)據(jù)產(chǎn)出部門”的中間投入；TIj表示j部門總的中間投入。

為避免單一指標(biāo)核算偏誤，本文利用完全消耗系數(shù)法核算數(shù)字服務(wù)貿(mào)易部門對(duì)“數(shù)據(jù)產(chǎn)出部門”的完全消耗量，以此作為數(shù)字服務(wù)貿(mào)易部門“數(shù)據(jù)強(qiáng)度”的穩(wěn)健性檢驗(yàn)代理變量，計(jì)算公式如下

(2)

其中，等式右邊第一項(xiàng)是j部門對(duì)“數(shù)據(jù)產(chǎn)出部門d”的直接消耗，第二項(xiàng)、第三項(xiàng)、…、第n+1項(xiàng)表示第一次、第二次、……、以及第n次的間接消耗，累加之和即為完全消耗。

圖2展現(xiàn)了世界主要經(jīng)濟(jì)體數(shù)字服務(wù)貿(mào)易部門的平均數(shù)據(jù)強(qiáng)度?？梢园l(fā)現(xiàn)，發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體數(shù)字服務(wù)貿(mào)易部門數(shù)據(jù)強(qiáng)度要明顯高于新興經(jīng)濟(jì)體：其中德國(guó)和美國(guó)的數(shù)據(jù)強(qiáng)度指數(shù)分別達(dá)0.55和0.46，而印度和俄羅斯僅為0.11和0.08；進(jìn)一步以日本和中國(guó)的ICT以及其它商業(yè)服務(wù)典型部門為例，日本兩部門數(shù)據(jù)強(qiáng)度指數(shù)分別為0.96和0.91，而中國(guó)僅為0.33和0.5?？傮w上看，我國(guó)各服務(wù)部門數(shù)據(jù)強(qiáng)度依然較低，這種差距說(shuō)明我國(guó)各服務(wù)行業(yè)還存在較大的數(shù)字化轉(zhuǎn)型空間，也側(cè)面反映出數(shù)據(jù)自由流動(dòng)對(duì)推動(dòng)服務(wù)業(yè)和服務(wù)貿(mào)易數(shù)字化發(fā)展具有重要意義。

圖2 跨國(guó)行業(yè)數(shù)據(jù)強(qiáng)度比較資料來(lái)源：基于WIOD-WIOTs數(shù)據(jù)庫(kù)核算繪制。

四、計(jì)量模型與數(shù)據(jù)說(shuō)明

(一)基準(zhǔn)回歸模型

雙邊數(shù)字服務(wù)貿(mào)易部門出口數(shù)據(jù)存在較多零值，若剔除零值樣本，可能會(huì)產(chǎn)生樣本選擇性偏差問(wèn)題，進(jìn)而影響實(shí)證估計(jì)精度。因此本文利用Heckman兩階段選擇模型分析數(shù)據(jù)流動(dòng)限制對(duì)數(shù)字服務(wù)貿(mào)易的影響：第一階段建立出口決策Probit模型，并計(jì)算得到逆米爾斯比率(IMR)；其次建立出口規(guī)模決定模型，并將IMR納入模型中進(jìn)行修正。另外Heckman第一階段模型中要求有一個(gè)變量作用出口決策但對(duì)出口規(guī)模無(wú)影響，本文借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)普遍做法，使用上一期出口決策(EXDisjt-1)作為該作用變量。模型如下

Pr(EXDisjt=1)=φ(α0+α1DFRIijt+α2Controls+γEXDisjt-1+φi+vs+μj+θt+εisjt)

(3)

lnEXisjt=β0+β1DFRIijt+β2Controls+δIMRisjt+φi+vs+μj+θt+εisjt

(4)

其中，i、s、t、j分別表示出口國(guó)、進(jìn)口國(guó)、年份和數(shù)字服務(wù)貿(mào)易部門；EXDisjt為數(shù)字服務(wù)出口的二元虛擬變量；EXisjt表示數(shù)字服務(wù)出口額，采用出口額加1的對(duì)數(shù)衡量；DFRIijt表示i國(guó)j部門數(shù)據(jù)流動(dòng)限制指數(shù)：將部門層面數(shù)據(jù)強(qiáng)度變量與國(guó)家層面數(shù)據(jù)流動(dòng)限制變量進(jìn)行交互得到滲透至數(shù)字服務(wù)行業(yè)的數(shù)據(jù)流動(dòng)限制指數(shù)，即DFRIijt=DFRIit×DIijt；Controls表示所有控制變量；φi、vs、μj和θt分別表示出口國(guó)、進(jìn)口國(guó)、行業(yè)和年份固定效應(yīng)；εisjt為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

(二)數(shù)據(jù)詳情及描述性分析

1.被解釋變量和核心解釋變量

參考UNCTAD(2018)[1]關(guān)于數(shù)字服務(wù)貿(mào)易行業(yè)界定標(biāo)準(zhǔn)來(lái)確定研究的數(shù)字服務(wù)貿(mào)易部門，數(shù)據(jù)來(lái)源于WTO服務(wù)貿(mào)易數(shù)據(jù)庫(kù)。核心解釋變量為數(shù)據(jù)流動(dòng)限制變量和部門數(shù)據(jù)強(qiáng)度變量交互得到滲透至數(shù)字服務(wù)貿(mào)易行業(yè)層面的數(shù)據(jù)流動(dòng)限制指數(shù)。國(guó)家層面數(shù)據(jù)流動(dòng)限制變量包括總體數(shù)據(jù)流動(dòng)限制指數(shù)(DFRI)、跨境數(shù)據(jù)流動(dòng)限制指數(shù)(DFRI_C)和國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)流動(dòng)限制指數(shù)(DFRI_D)三個(gè)維度。行業(yè)數(shù)據(jù)強(qiáng)度指標(biāo)構(gòu)建所需數(shù)據(jù)來(lái)源于WIOD投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)庫(kù)(WIOD-WIOTs)。通過(guò)將WTO服務(wù)貿(mào)易數(shù)據(jù)庫(kù)和WIOD-WIOTs數(shù)據(jù)庫(kù)中的行業(yè)進(jìn)行匹配，本文選擇42個(gè)國(guó)家(3)樣本國(guó)：AUS、AUT、BEL、BGR、BRA、CAN、CHE、CHN、CYP、CZE、DEU、DNK、ESP、EST、FIN、FRA、GBR、GRC、HRV、HUN、IDN、IND、IRL、ITA、JPN、KOR、LTU、LUX、LVA、MEX、MLT、NLD、NOR、POL、PRT、ROU、RUS、SVK、SVN、SWE、TUR、USA。5個(gè)數(shù)字服務(wù)貿(mào)易行業(yè)2007-2018年的樣本數(shù)據(jù)(4)WIOD-WIOTs數(shù)據(jù)最新年份只到2014年，2015-2018的數(shù)字強(qiáng)度指標(biāo)無(wú)法計(jì)算獲得，因此本文采用均值法進(jìn)行補(bǔ)齊。下文來(lái)源于WIOD的行業(yè)層面相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)，均采用此方法。。

表1 行業(yè)匹配

2.控制變量

為減少遺漏變量造成的估計(jì)偏誤，加入引力模型中較常用的國(guó)家層面控制變量：雙邊經(jīng)濟(jì)規(guī)模(GDPist，GDPist=GDPit+GDPst)；雙邊地理距離(DISTis)、是否有共同語(yǔ)言(LANGis)、是否具有共同邊界(TIGis)以及是否具有殖民地關(guān)系(CLONYis)。另考慮行業(yè)特征的影響，加入行業(yè)層面的控制變量：行業(yè)規(guī)模(SCALEijt)，用行業(yè)總產(chǎn)出表示；資本密集度(CAPijt)，用行業(yè)資本存量與雇傭人數(shù)之比表示；勞動(dòng)生產(chǎn)率(LABijt)，用行業(yè)總產(chǎn)出與行業(yè)人數(shù)之比衡量；工資水平(WAGEijt)，用員工收入與員工人數(shù)之比衡量。

3.中介變量

(2)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境(ICT)。利用世界經(jīng)濟(jì)論壇的網(wǎng)絡(luò)就緒度指數(shù)衡量，該指標(biāo)從環(huán)境、就緒度和應(yīng)用三個(gè)方面綜合評(píng)價(jià)了一國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展環(huán)境情況。其次，基于“互聯(lián)網(wǎng)滲透率”思想，本文以數(shù)字服務(wù)貿(mào)易部門增加值中來(lái)源于信息通訊行業(yè)增加值的占比為權(quán)重，構(gòu)建滲透至數(shù)字貿(mào)易部門層面的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展環(huán)境指標(biāo)，用以反映不同部門受國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境變化的影響情況。

4.描述性統(tǒng)計(jì)

本文對(duì)相關(guān)變量取自然對(duì)數(shù)以克服模型異方差和多重共線性問(wèn)題，具體變量信息及數(shù)據(jù)來(lái)源見表2。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

五、實(shí)證檢驗(yàn)及結(jié)果分析

(一)基準(zhǔn)回歸

表3是三個(gè)不同維度限制指數(shù)的回歸結(jié)果。在第二階段估計(jì)結(jié)果中，逆米爾斯比率(IMR)系數(shù)均在1%水平上顯著不為0，說(shuō)明采用 Heckman 兩階段模型是合理且必要的。第一階段出口決策模型回歸顯示，三個(gè)維度數(shù)據(jù)流動(dòng)限制變量系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，即一國(guó)數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策降低了數(shù)字服務(wù)貿(mào)易部門出口概率。對(duì)于出口規(guī)模，第二階段估計(jì)結(jié)果顯示，三個(gè)維度的數(shù)據(jù)流動(dòng)限制均顯著阻礙了數(shù)字服務(wù)貿(mào)易部門出口規(guī)模擴(kuò)張。就跨境數(shù)據(jù)流動(dòng)限制和國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)流動(dòng)限制分別而言，限制程度每提高1%，數(shù)字服務(wù)貿(mào)易出口規(guī)模將分別下降4.1%和2.3%。由此來(lái)看，跨境數(shù)據(jù)流動(dòng)限制是制約一國(guó)數(shù)字服務(wù)貿(mào)易增長(zhǎng)的關(guān)鍵壁壘，國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)使用和流動(dòng)限制措施的負(fù)向影響作用相對(duì)較小。綜上結(jié)果，數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策對(duì)數(shù)字服務(wù)出口企業(yè)構(gòu)成較高成本負(fù)擔(dān)，收窄數(shù)字服務(wù)出口市場(chǎng)空間的同時(shí)，也制約服務(wù)貿(mào)易競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)的形成，不僅阻礙一國(guó)對(duì)外數(shù)字服務(wù)貿(mào)易規(guī)模的增加，也是影響數(shù)字服務(wù)貿(mào)易部門進(jìn)行出口決策的重要掣肘因素。

表3 Heckman兩階段模型估計(jì)

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.替換數(shù)據(jù)強(qiáng)度指標(biāo)

考慮到“數(shù)據(jù)強(qiáng)度”指標(biāo)核算方法不同可能會(huì)影響到研究結(jié)論，本文采用完全消耗系數(shù)法重新測(cè)算部門“數(shù)據(jù)強(qiáng)度”并進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。表4中(1)是具體估計(jì)結(jié)果：第一階段和第二階段DFRI變量系數(shù)絕對(duì)值和顯著性較基準(zhǔn)回歸均出現(xiàn)上升，但回歸系數(shù)符號(hào)方向并未發(fā)生變化，表明一國(guó)數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策負(fù)向影響本國(guó)數(shù)字服務(wù)貿(mào)易部門出口決策和出口規(guī)模的結(jié)論是穩(wěn)健的。

2.替換數(shù)據(jù)流動(dòng)限制指標(biāo)

構(gòu)建數(shù)據(jù)流動(dòng)限制指標(biāo)的賦分和加權(quán)方法可能存在主觀性因素影響，本文使用OECD數(shù)字服務(wù)貿(mào)易限制指數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)中“基礎(chǔ)設(shè)施連通性”政策領(lǐng)域的限制指數(shù)(DSTRI)作為數(shù)據(jù)流動(dòng)限制指標(biāo)的代理變量進(jìn)行重新估計(jì)(5)OECD-DSTRI數(shù)據(jù)庫(kù)涵蓋50個(gè)國(guó)家2014-2020年的指標(biāo)信息，通過(guò)國(guó)家和年份匹配，本文選擇36個(gè)國(guó)家2014-2018年的指標(biāo)數(shù)據(jù)。，合理性在于該領(lǐng)域政策措施涵蓋了包括數(shù)據(jù)本地化以及禁止跨境傳輸數(shù)據(jù)等一系列限制措施，與本文指標(biāo)限制措施存在高度重合性。表4中(2)的估計(jì)結(jié)果顯示，DSTRI變量在1%水平上顯著降低了數(shù)字服務(wù)貿(mào)易部門出口概率和出口規(guī)模，說(shuō)明利用不同方法評(píng)價(jià)一國(guó)數(shù)據(jù)監(jiān)管環(huán)境并不會(huì)改變本文基準(zhǔn)研究結(jié)論。

3.替換估計(jì)方法

為避免由于不同計(jì)量方法而造成估計(jì)偏誤，本文利用最大似然估計(jì)法(MLE)進(jìn)行Heckman兩階段模型的實(shí)證回歸。表4中(3)的MLE估計(jì)結(jié)果顯示，數(shù)據(jù)流動(dòng)限制水平每提高1%，數(shù)字服務(wù)貿(mào)易部門的出口概率將下降2.03%，出口規(guī)模收窄3.9%，再次佐證了基準(zhǔn)結(jié)論的準(zhǔn)確性。其次，本文使用引力模型中處理零值問(wèn)題較為常用的泊松擬極大似然估計(jì)方法(PPML)進(jìn)行檢驗(yàn)。表4PPML估計(jì)方法下DFRI回歸系數(shù)為-1.018 5，且在1%水平上顯著，表明數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策對(duì)數(shù)字服務(wù)出口貿(mào)易存在顯著阻礙作用。

4.增加其他變量

考慮到本國(guó)的出口決策和出口規(guī)?？赡軙?huì)受到伙伴國(guó)數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策的較大影響，本文進(jìn)一步在模型中加入進(jìn)口國(guó)數(shù)據(jù)流動(dòng)限制指數(shù)變量(DFRI_IM)進(jìn)行檢驗(yàn)。表4中(4)的估計(jì)結(jié)果顯示，第一階段和第二階段DFRI和DFRI_IM變量的估計(jì)系數(shù)均顯著為負(fù)。這首先進(jìn)一步驗(yàn)證了本文基準(zhǔn)結(jié)論，其次從估計(jì)系數(shù)來(lái)看，本國(guó)數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策對(duì)數(shù)字服務(wù)出口的負(fù)向影響要明顯大于進(jìn)口國(guó)。所以促進(jìn)本國(guó)數(shù)字貿(mào)易發(fā)展的首要是削減本國(guó)數(shù)據(jù)流動(dòng)壁壘，在此基礎(chǔ)上加強(qiáng)與貿(mào)易伙伴國(guó)的監(jiān)管協(xié)調(diào)以減少進(jìn)口國(guó)限制政策造成的二次貿(mào)易成本。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(三)內(nèi)生性處理

本文分別采用IV-Probit和IV-2SLS估計(jì)法對(duì)Heckman兩階段模型進(jìn)行內(nèi)生性處理。首先，參考周念利和姚亭亭(2021)[4]的研究，選取“公民自由指數(shù)”作為第一個(gè)工具變量：政府賦予公民的權(quán)利涵蓋了公民對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的使用權(quán)限，公民自由指數(shù)也在一定程度上刻畫了一國(guó)的社會(huì)環(huán)境和政治體系，進(jìn)而會(huì)對(duì)一國(guó)的數(shù)據(jù)政策產(chǎn)生影響，同時(shí)公民個(gè)體權(quán)利與一國(guó)貿(mào)易不直接相關(guān)。其次，參考黃群慧等(2019)[30]的做法，選取各國(guó)“1990年每百人固定電話使用數(shù)量”作為DFRI的第二個(gè)工具變量：歷史固定電話數(shù)量較高的國(guó)家往往也是互聯(lián)網(wǎng)普及率與發(fā)展水平較高的國(guó)家，而互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平與一國(guó)數(shù)字貿(mào)易政策息息相關(guān)[31]，但歷史上固定電話數(shù)量對(duì)當(dāng)前的數(shù)字服務(wù)貿(mào)易難以產(chǎn)生影響。因此兩個(gè)工具變量均符合相關(guān)性和外生性要求。同時(shí)為滿足面板數(shù)據(jù)模型應(yīng)用，借鑒Numm和Qian(2014)[32]的研究，將各國(guó)1990年每百人固定電話數(shù)量(與個(gè)體有關(guān))與上一年ICT產(chǎn)品貿(mào)易額(與時(shí)間有關(guān))進(jìn)行交互，作為面板模型中DFRI的工具變量(6)公民自由指數(shù)來(lái)源于弗雷澤研究所每年發(fā)布的“THE HUMAN FREEDOM INDEX”報(bào)告；各國(guó)1990年每百人固定電話數(shù)量和ICT產(chǎn)品貿(mào)易額來(lái)源于世界銀行發(fā)展指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)。。

工具變量檢驗(yàn)中，第一階段采用ivprobit法進(jìn)行估計(jì)并計(jì)算IMR，第二階段納入IMR并進(jìn)行2SLS估計(jì)。表5中(1)是工具變量檢驗(yàn)結(jié)果：第一階段DFRI估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)的P值大于0.05，表明不能拒絕“所有變量均為外生”的原假設(shè)，弱工具變量檢驗(yàn)的Wald統(tǒng)計(jì)量P值為0，則拒絕“內(nèi)生變量與工具變量不相關(guān)”的原假設(shè)，因此工具變量的選擇是合理的。第二階段估計(jì)系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，不可識(shí)別的Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計(jì)量和弱識(shí)別的Kleibergen-Paap rk Wald F統(tǒng)計(jì)量的結(jié)果均通過(guò)了工具變量有效性檢驗(yàn)。以上估計(jì)結(jié)果與基準(zhǔn)研究結(jié)論一致，說(shuō)明控制了模型潛在內(nèi)生性問(wèn)題后，數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策負(fù)向影響數(shù)字服務(wù)貿(mào)易出口決策和出口規(guī)模的結(jié)論是可靠的。另外，表5中(2)和(3)分別采用DFRI_C和DFRI_D工具變量進(jìn)行估計(jì)，研究結(jié)論依然成立。

表5 工具變量檢驗(yàn)

(四)異質(zhì)性分析

1.行業(yè)異質(zhì)性分析

本文區(qū)分不同數(shù)字服務(wù)行業(yè)考察數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策的異質(zhì)性影響，為避免采用分類回歸導(dǎo)致樣本信息損失，通過(guò)虛擬變量法進(jìn)行行業(yè)異質(zhì)性檢驗(yàn)：將保險(xiǎn)和養(yǎng)老金行業(yè)作為基準(zhǔn)組，SEC1、SEC2、SEC3、SEC4分別表示金融行業(yè)、信息通訊、其它商業(yè)服務(wù)業(yè)以及文娛行業(yè)業(yè)的虛擬變量。通過(guò)將行業(yè)虛擬變量與DFRI變量做交互項(xiàng)納入Heckman模型中進(jìn)行回歸分析。表6中(1)是具體估計(jì)結(jié)果：數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策對(duì)五個(gè)數(shù)字服務(wù)貿(mào)易部門出口貿(mào)易均具有顯著阻礙作用；就負(fù)向影響程度而言，其它商業(yè)服務(wù)和通訊信息服務(wù)行業(yè)受到的負(fù)向影響最大，DFRI每提高1%，兩個(gè)行業(yè)出口概率將分別下降7.24%和5.50%，出口規(guī)模減少8.70%和6.48%；金融和保險(xiǎn)兩個(gè)行業(yè)貿(mào)易受到的抑制作用次之，個(gè)人文娛行業(yè)受到的負(fù)向影響相對(duì)較小。以上回歸印證了數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策對(duì)各數(shù)字服務(wù)貿(mào)易部門的負(fù)向影響程度與部門數(shù)據(jù)強(qiáng)度呈正相關(guān)，當(dāng)數(shù)字服務(wù)貿(mào)易部門對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)出部門具有較高消耗和投入時(shí)，會(huì)放大數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策的貿(mào)易抑制效應(yīng)。

2.國(guó)家數(shù)據(jù)監(jiān)管模式的異質(zhì)性分析

本文依據(jù)Ferracane和Marel(2021)[24]各國(guó)數(shù)據(jù)監(jiān)管模式分類，將樣本國(guó)劃分為“美式規(guī)則”、“歐式規(guī)則”和“中式規(guī)則”三類國(guó)家，以考察數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策的貿(mào)易影響在具有不同數(shù)據(jù)監(jiān)管理念國(guó)家的差異化表現(xiàn)。以“美式規(guī)則”樣本國(guó)為基準(zhǔn)組，構(gòu)建分別表示“歐式規(guī)則”和“中式規(guī)則”樣本國(guó)的虛擬變量EU和CHN，并將其與DFRI變量做交互項(xiàng)納入模型進(jìn)行回歸。表6的(2)估計(jì)結(jié)果顯示：數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策對(duì)三種類型數(shù)據(jù)監(jiān)管模式國(guó)家的數(shù)字服務(wù)出口概率和出口規(guī)模均具有顯著抑制作用，其中對(duì)具有“中式規(guī)則”監(jiān)管模式國(guó)家的數(shù)字服務(wù)出口負(fù)向影響最大，“歐式規(guī)則”負(fù)向影響次之，“美式規(guī)則”國(guó)家數(shù)字服務(wù)貿(mào)易所受負(fù)向影響最小，該結(jié)論也與Ferracane和Marel(2021)[24]的研究相一致。主要原因在于，數(shù)字服務(wù)貿(mào)易依賴于互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)有效流動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)其可交易性，因此跨境數(shù)據(jù)的無(wú)障礙傳輸是促進(jìn)數(shù)字服務(wù)貿(mào)易增長(zhǎng)的重要因素，而具有“美式規(guī)則”和“歐式規(guī)則”監(jiān)管理念的國(guó)家保持了數(shù)據(jù)的完全和部分開放性，并且這類國(guó)家的數(shù)字服務(wù)行業(yè)具有較高的數(shù)據(jù)強(qiáng)度。所以在數(shù)據(jù)開放監(jiān)管和數(shù)字化程度較高的雙重因素驅(qū)動(dòng)下，其數(shù)字服務(wù)貿(mào)易受數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策負(fù)向影響較小。

表6 異質(zhì)性分析

(五)影響機(jī)制檢驗(yàn)

本文通過(guò)構(gòu)建以貿(mào)易成本和互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境為機(jī)制變量的中介效應(yīng)模型揭示數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策影響數(shù)字服務(wù)出口貿(mào)易的重要中間渠道。模型設(shè)定如下

lnEXisjt=a0+a1DFRIijt+a2Controls+φi+vs+μj+θt+εisjt

(5)

lnMEDisjt=b0+b1DFRIijt+b2Controls+φi+vs+μj+θt+εisjt

(6)

lnEXisjt=c0+c1DFRIijt+c2lnMEDijt+c3Controls+φi+vs+μj+θt+εisjt

(7)

其中，MED表示中介變量。中介效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ头譃橐韵氯齻€(gè)步驟(7)本文機(jī)制檢驗(yàn)部分對(duì)式(5)和式(7)的回歸采用Heckman Two-Step回歸方法，該方法與Heckman手工計(jì)算兩步法的科學(xué)性和內(nèi)在邏輯相同，且直接匯報(bào)修正后的回歸結(jié)果。：首先是基準(zhǔn)回歸；其次，以MED作為被解釋變量分別對(duì)DFRI變量進(jìn)行回歸；最后，在基準(zhǔn)模型中加入MED變量進(jìn)行回歸。本文通過(guò)比較式(7)和式(5)的變量回歸系數(shù)大小和顯著性變化以及Sobel檢驗(yàn)法來(lái)判斷中介效應(yīng)是否存在[33]。

表7中(1)的基準(zhǔn)回歸結(jié)果與前文研究結(jié)論相一致。(2)為貿(mào)易成本效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果：第二步檢驗(yàn)中，數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策顯著增加了數(shù)字服務(wù)貿(mào)易部門的出口貿(mào)易成本，在第三步檢驗(yàn)中，lnTC和DFRI變量估計(jì)系數(shù)均在1%水平上顯著為負(fù)，但DFRI變量系數(shù)絕對(duì)值出現(xiàn)下降，從-1.61下降至-0.77，且soble檢驗(yàn)值為-4.42，表明貿(mào)易成本的中介效應(yīng)存在，中介效應(yīng)占比為15.38%。(3)為互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果：首先，數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策不利于一國(guó)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境改善和信息通訊基礎(chǔ)設(shè)施水平提升；其次第二步檢驗(yàn)結(jié)果表明一國(guó)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的優(yōu)化能夠顯著帶來(lái)數(shù)字服務(wù)出口貿(mào)易的擴(kuò)張，互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中介效應(yīng)有效性檢驗(yàn)的soble值為-3.65，說(shuō)明數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策通過(guò)削弱一國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平進(jìn)而帶來(lái)顯著的數(shù)字服務(wù)貿(mào)易阻礙作用，中介效應(yīng)占比為7.74%。

表7 中介效應(yīng)分析

六、拓展性分析：RTA數(shù)字貿(mào)易規(guī)則的調(diào)節(jié)效應(yīng)

部分國(guó)家率先在RTA層面加強(qiáng)雙多邊數(shù)字貿(mào)易規(guī)則合作以實(shí)現(xiàn)域內(nèi)數(shù)字貿(mào)易自由化發(fā)展和占據(jù)在全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)中的有利地位[9]。那么締結(jié)涵蓋數(shù)字貿(mào)易規(guī)則條款的RTA能否推動(dòng)雙邊數(shù)字服務(wù)貿(mào)易監(jiān)管的規(guī)制融合，進(jìn)而在一定程度上削弱以本國(guó)邊境內(nèi)數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策為代表的數(shù)字貿(mào)易壁壘措施的負(fù)向貿(mào)易影響？本文構(gòu)建Heckman兩階段調(diào)節(jié)效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗(yàn)

Pr(EXDisjt=1)=φ(α0+α1DFRIijt+α2RTAist-1+α3(DFRIijt×RTAist-1)+α4Controls+γEXDisjt-1+φi+vs+μj+θt+εisjt)

(8)

lnEXisjt=β0+β1dFRIijt+β2RTAist-1+β3(DFRIijt×RTAist-1)+β4Controls+δIMRisjt+φi+vs+μj+θt+εisjt

(9)

上式中，RTA表示數(shù)字貿(mào)易規(guī)則深度變量，若雙邊沒(méi)有已生效的含數(shù)字貿(mào)易規(guī)則條款的RTA，則均取值為0，反之則RTA取其數(shù)字貿(mào)易規(guī)則深度水平值(8)若兩國(guó)在某一年度存在多個(gè)數(shù)字貿(mào)易規(guī)則RTA，則變量取深度水平的最大者。。鑒于RTA生效后的影響效應(yīng)尚需時(shí)間，因此本文在模型中使用滯后一期的變量進(jìn)行檢驗(yàn)。相關(guān)原始數(shù)據(jù)來(lái)源于TAPED數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)將全球2000-2019年間簽署或更新的RTA中涉及到的相關(guān)數(shù)字貿(mào)易規(guī)則歸納為92條具體條款(主要涵蓋電子商務(wù)規(guī)則、數(shù)據(jù)相關(guān)規(guī)則和數(shù)字知識(shí)產(chǎn)權(quán)規(guī)則三類)，并按照承諾水平對(duì)不具有約束力的“軟條款”賦值為1、具有約束力的“硬條款”賦值為3、兼具約束力和非約束力的“混合條款”賦值為2，并利用總分值與條款數(shù)的比值計(jì)算RTA的數(shù)字貿(mào)易規(guī)則深度指標(biāo)，進(jìn)而獲得每一個(gè)RTA數(shù)字貿(mào)易規(guī)則承諾水平的可比信息[34]。

表8 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

表8中(1)是RTA數(shù)字貿(mào)易規(guī)則深度的檢驗(yàn)結(jié)果，(2)-(4)是分類條款深度檢驗(yàn)結(jié)果。在四組回歸中，DFRI變量回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，與基準(zhǔn)結(jié)論一致；而RTA變量回歸系數(shù)均顯著為正，說(shuō)明雙邊國(guó)家簽署涵蓋數(shù)字貿(mào)易規(guī)則的RTA能夠顯著促進(jìn)數(shù)字服務(wù)出口概率的提高和數(shù)字服務(wù)出口規(guī)模的增長(zhǎng)，并且RTA中覆蓋的數(shù)字貿(mào)易規(guī)則條款范圍越廣及其約束性水平越高，其數(shù)字服務(wù)出口促進(jìn)效應(yīng)越強(qiáng)，這與彭羽等(2021)[17]和劉斌等(2021)[16]的研究結(jié)論相一致。重點(diǎn)關(guān)注交互項(xiàng)DFRI×RTA的回歸系數(shù)，在(1)回歸中，交互項(xiàng)系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明與貿(mào)易伙伴國(guó)簽署的RTA中數(shù)字貿(mào)易規(guī)則承諾水平的提升能夠削弱本國(guó)邊境內(nèi)數(shù)據(jù)流動(dòng)限制措施的負(fù)向貿(mào)易影響。在分類條款回歸中，雖然交互項(xiàng)的回歸系數(shù)顯著為正，但系數(shù)大小存在明顯差異：其中，電子商務(wù)條款深度提升對(duì)本國(guó)數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策的負(fù)向貿(mào)易影響的削弱效應(yīng)最大，其次是數(shù)據(jù)相關(guān)條款，而數(shù)字知識(shí)產(chǎn)權(quán)條款影響效應(yīng)較小。

七、結(jié)論與政策啟示

本文系統(tǒng)考察了邊境內(nèi)數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策對(duì)本國(guó)數(shù)字貿(mào)易出口貿(mào)易的影響以及雙邊簽署數(shù)字貿(mào)易規(guī)則RTA的規(guī)制融合效應(yīng)。主要得出以下結(jié)論：(1)數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策對(duì)數(shù)字服務(wù)貿(mào)易部門出口概率和出口規(guī)模具有顯著負(fù)向影響，其中跨境數(shù)據(jù)流動(dòng)限制措施比國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)使用限制措施的負(fù)向貿(mào)易影響更強(qiáng)；(2)數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策對(duì)其它商業(yè)服務(wù)和信息通訊服務(wù)部門的出口抑制作用最大，金融和保險(xiǎn)行業(yè)受到的抑制作用次之，個(gè)人文化和娛樂(lè)行業(yè)受到的負(fù)向影響相對(duì)較??；(3)數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策對(duì)遵循“中式規(guī)則”數(shù)據(jù)監(jiān)管理念國(guó)家的負(fù)向出口貿(mào)易影響依次大于“歐式規(guī)則”和“美式規(guī)則”國(guó)家；(4)數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策通過(guò)貿(mào)易成本效應(yīng)和互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境效應(yīng)對(duì)數(shù)字服務(wù)出口產(chǎn)生負(fù)向作用；(5)與貿(mào)易伙伴國(guó)簽署涵蓋各類型數(shù)字貿(mào)易規(guī)則條款的RTA能夠顯著削弱本國(guó)邊境內(nèi)數(shù)據(jù)流動(dòng)限制政策的負(fù)向貿(mào)易影響，并且隨著RTA數(shù)字貿(mào)易條款深度水平的提高，其調(diào)節(jié)效應(yīng)也會(huì)更強(qiáng)。

基于研究結(jié)論，本文提出以下政策建議：(1)跨境數(shù)據(jù)自由流動(dòng)是開展數(shù)字服務(wù)貿(mào)易的核心環(huán)節(jié)，我國(guó)現(xiàn)階段應(yīng)盡快有效實(shí)施數(shù)據(jù)分級(jí)分類管理，簡(jiǎn)化純商業(yè)用途數(shù)據(jù)出境的流程和手續(xù)，并鼓勵(lì)和推動(dòng)跨境數(shù)據(jù)流動(dòng)監(jiān)管改革在自貿(mào)港和自貿(mào)區(qū)等對(duì)外開放前沿陣地“先行先試”；(2)國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)流動(dòng)的限制政策是影響數(shù)字服務(wù)貿(mào)易發(fā)展的重要制約因素，我國(guó)服務(wù)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展需輔之以數(shù)據(jù)開放共享，因此監(jiān)管當(dāng)局應(yīng)致力于彌合企業(yè)間的數(shù)字鴻溝，建立行之有效的數(shù)據(jù)流動(dòng)和共享原則以促進(jìn)國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)協(xié)同能力增強(qiáng)和生產(chǎn)效率提升，進(jìn)而培育在數(shù)字服務(wù)貿(mào)易國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中的比較優(yōu)勢(shì)；(3)我國(guó)數(shù)字貿(mào)易規(guī)則滯后于數(shù)字服務(wù)貿(mào)易發(fā)展，且與世界高標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字貿(mào)易規(guī)則存在明顯差距，在擴(kuò)大制度性開放成為中國(guó)新一輪對(duì)外開放方針下，我國(guó)亟需采取“以雙邊帶多邊、以區(qū)域帶整體”的數(shù)字貿(mào)易規(guī)則構(gòu)建策略融入全球數(shù)字貿(mào)易治理，一方面著力于在RTA中與重要貿(mào)易伙伴率先簽訂互信互認(rèn)的跨境數(shù)據(jù)流動(dòng)規(guī)則條款，另一方面要積極推動(dòng)WTO框架下多邊數(shù)字貿(mào)易規(guī)則談判并提出我國(guó)全球數(shù)據(jù)跨境安全自由流動(dòng)的策略主張；(4)數(shù)字貿(mào)易是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代引領(lǐng)全球貿(mào)易增長(zhǎng)的重要引擎，我國(guó)要進(jìn)一步加大政策優(yōu)惠扶持新興數(shù)字服務(wù)行業(yè)向世界標(biāo)準(zhǔn)看齊發(fā)展，并給予充足創(chuàng)新投資以支持傳統(tǒng)服務(wù)行業(yè)向數(shù)字化和智能化方向拓展轉(zhuǎn)型。