A Study of the Impact of Restrictive Measures on Cross-border Data Flow on the Export Technical Complexity of Digital Trade
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摘要: 基于欧洲政治经济研究中心(ECIPE)的数字贸易限制指数，针对44个国家的数据跨境流动限制性措施与该国数字贸易出口技术复杂度的相关性进行经验研究。结果表明：一国采取数据跨境流动限制性措施会抑制该国出口技术复杂度的提升；与发达经济体相比，发展中经济体实施数据跨境流动限制性措施对其出口技术复杂度的负面影响更显著；与其他部门相比，数据跨境流动限制性措施对金融服务和研究、开发服务等部门的出口技术复杂度的抑制效果更加明显。Abstract: Based on the ECIPE Digital Trade Restrictiveness Index, this paper conducts empirical research on the correlation between restrictive measures on cross-border data flow and the technical complexity of their export digital trade in 44 countries. The results indicate that restrictive measures taken by a country on cross-border data flow will restrain the upgrading of technical complexity of a country's export; compared with developed economies, the restrictive measures on cross-border data flow implemented by developing economies have a more significant negative impact on their technical complexity of export; compared with other sectors, the restrictive measures on cross-border data flow have a more inhibitory effect on export technical complexity of export sectors such as financial services and research and development services. Based on the results of this empirical research, some relevant policy recommendations are given.
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一、 引言
随着云计算、人工智能、物联网等新兴科技迅猛发展及传统产业的数字化转型，数据及其流动对国际贸易发展的重要性日益凸显。数字贸易①已成为国际贸易的重要组成部分，数据跨境流动是决定数字贸易发展的重要因素(OECD, 2019)[1]。一方面，数据流动有助于降低国际贸易的交易成本，提升贸易便利化水平，促进更多的发展中国家、中小企业及个人参与到国际贸易之中(Anderson和Wincoop，2004；施炳展，2016；López和Jouanjean, 2017)[2-4]; 另一方面, 数据流动有助于提高市场透明度，促进产品及服务的提供者运用大数据技术分析消费者行为、偏好和需求，从而催生出新型的定制化服务，有助于丰富国际贸易的业态、模式和内容(Hess等，2016)[5]。
① 根据经济合作及发展组织（OECD）（2019）的定义，数字贸易包括数字可交付服务以及借助数字连接实现的传统商品、服务贸易、供给链。本文基于该定义，将研究对象定位为当前的主要服务贸易部门，并在文中用“数字贸易”指代。
虽然数据跨境流动可助力数字贸易发展，但由于一些数据具有较强的经济、政治和文化敏感性，其跨境流动会对个人隐私、执法便利、数字产业发展等带来潜在风险，因而一些国家纷纷采取数据跨境流动限制措施。目前，典型的做法是要求数据必须在本地存储即所谓“数据本地化要求”①，且提出此要求的国家日益增多。针对数据跨境流动问题，目前国际上存在三类代表性的治理理念：美国是全球的数字贸易大国和强国，基于其技术优势和产业优势，美国在其缔结的区域贸易协定中秉持着促进数据跨境自由流动理念，并期望能将促进数据跨境流动的相关规则在全球范围内进行扩展适用；欧盟站在道德制高点，强调重视个人隐私保护，对个人数据出境提出了严苛要求，以确保公民隐私安全；以俄罗斯、印度尼西亚等为代表的新兴经济体，将维护国家主权和经济安全放在重要位置，要求基于安全可控原则对数据跨境流动实施严格管控。
①数据本地化要求是一种对数据在存储或处理环节采取的限制性措施，即要求数据必须在本地存储。
作为数字贸易大国，目前我国也在积极参与国际数字贸易治理进程，数据跨境流动治理是数字贸易规则体系的关键组成部分。一方面，我国对外缔结的区域贸易安排开始涵盖数据跨境流动相关规则，如全面区域经济伙伴关系协定(RCEP)；另一方面，在国内自贸试验区层面，我国在积极探索和出台有关数据跨境流动的制度创新与突破。如何针对数据跨境流动在管制与流动之间找到合理的平衡点，是摆在中国面前的重要难题。数据跨境流动治理会涉及到数据保护相关立法问题、数据跨境安全评估的操作性问题、数据分类分层分级的技术性问题，等等。为此，本文利用客观数据和计量模型对44个国家实施的数据跨境流动政策与其数字贸易出口技术复杂度的相关性展开经验研究。
与本文相关的既有研究主要聚焦于如下三个方面：一是数据跨境流动壁垒的相关研究。当前对数据跨境流动壁垒研究多停留在论述其定义、类别以及对比分析主要国家的典型做法等方面。学术界粗略地将数据跨境流动壁垒分为“数据本地化要求”和“数据跨境流动限制”两类，并依据各国对个人数据和重要数据的管制水平从高到低细分为“无监管”“自由流动”“有保障地流动”以及“根据具体情况或临时授权的流动限制”四个等级(Ferracane等，2018；Casalini等，2019)[6-7]。除此，Ferracane等(2018)[6]和Ferencz(2019)[8]收集了主要国家实际数字贸易限制措施，并分别利用数字贸易限制指数(digital trade restrictiveness index，DTRI)和数字服务贸易限制指数(digital service trade restrict index，DSTRI)来定量刻画各国对数据跨境流动的管制程度。尽管这两个评价体系的内容及结构存在差别，但针对数据跨境流动壁垒的评估方法和评估结果比较相似。DTRI认为数据跨境流动限制可区分为“禁止传输或本地处理要求”“本地存储要求”以及“其他流动限制”三个部分。国内学者主要围绕各国的数据跨境流动规则问题进行剖析，有的通过对比分析美国和欧盟的数据治理理念和政策导向，对国内如何开展数据跨境流动问题提出对策建议(东方，2019；黄道丽和何治乐，2017)[9-10]；有的针对我国数据跨境流动规则和现状进行深入探讨(马其家和李晓楠，2021)[11]；也有部分学者对数据主权问题展开了研究(史宇航，2018；崔淑洁，2020)[12-13]。二是出口技术复杂度的相关研究。Hausmann等(2007)[14]将出口技术复杂度定义为衡量一国出口产品技术含量和生产率的综合指标，随后多位国内外学者基于其提出的出口技术复杂度测度方法，对影响一国或某行业的出口技术复杂度提升的因素展开经验研究。如Xuan(2016)[15]认为贸易自由化程度、关税和FDI等因素对东南亚等地区的出口技术复杂度有显著影响。国内学者探讨了影响我国出口技术复杂度的因素，包括经济发展水平、OFDI、FDI、货物贸易出口规模、服务贸易开放度、人口规模等(张雨，2012；陈俊聪，2015；戴翔，2011；戴翔和金碚，2014)[16-19]。但关于贸易壁垒影响出口技术复杂度变化的文献相对少且存在异议，如盛斌和毛其淋(2017)[20]认为贸易壁垒(关税)对出口技术复杂度提高具有抑制作用, 而戴魁早和方杰炜(2019)[21]则认为实施进口贸易壁垒确实会抑制出口技术复杂度增强，但出口贸易壁垒对其具有促进作用。三是数据跨境流动限制与数字贸易的相关性研究。如Jouanjean(2019)[22]认为建立良好的数字连接有利于增进彼此间的贸易增长，而采取限制数据流动的措施会成为国际贸易发展的新障碍；Ferracane和Marel(2018)[23]利用经验数据证明了一国实施数据流动限制性措施会阻碍其服务进口，特别是对数据密集型服务部门具有显著的负面作用。这意味着具有贸易往来的双方或一方对数据跨境流动实施严格管制均会影响彼此间的贸易流量。
通过以上梳理和总结，可以看出多数文献聚焦于对“数据跨境流动限制”和“出口技术复杂度”展开单独的定性梳理和定量测度，对二者相关性的理论和机制探讨则非常缺乏。另外，囿于数字贸易统计数据的可获得性，目前针对数据跨境流动壁垒对数字贸易效应的经验研究还极其有限，且仅聚焦于分析该壁垒对数字贸易规模的影响，针对数据跨境流动壁垒对数字贸易出口技术复杂度影响的研究更是鲜见。有鉴于此，本文首先尝试针对数据跨境流动壁垒和数字贸易出口技术复杂度之间的相关性展开逻辑推演，对数据跨境流动壁垒究竟是否以及基于何种效应或渠道影响数字贸易出口技术复杂度进行机理分析。在此基础上，本文选取44个代表性国家作为研究对象，从ECIPE提供的数字贸易限制指数(DTRI)中剥离出刻画数据跨境数据流动壁垒的分指数，就数据流动壁垒水平对数字贸易出口技术复杂度的影响展开经验研究。
二、 数据跨境流动限制性措施对数字贸易出口技术复杂度的影响机制
数字贸易一般指“可数字化的服务贸易”。数据作为与土地、劳动力、资本和技术同等重要的生产要素①，其流动已成为支撑数字贸易发展的重要基础。最典型的数据跨境流动限制性措施是数据本地化要求，规定特定类别数据必须存储于位于本国的服务器中，且只允许数据在当地进行处理。最严苛的数据跨境流动限制性措施是直接禁止某些数据出境。这些阻碍数据跨境流动的限制性措施必然会影响数字贸易的发展。有学者经过测算发现，出口国实施的数据本地化要求会极大削弱出口企业的竞争力，中国和印度尼西亚的出口会因此缩减1.7%(Nigel，2017)[24]。因为相比非出口企业，出口企业的生产效率会更高，这意味着贸易壁垒会降低出口技术复杂度(Melitz，2003)[25]。根据这些分析，我们可以认为一国采取“数据本地化要求”等数据跨境流动限制性措施势必会影响本国生产率和技术含量高的企业出口。因此，可提出：
①参见《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》。
假设1：出口国实施数据跨境流动壁垒会阻碍其数字贸易出口技术复杂度的提高。
数据跨境流动限制性措施是基于何种机制来影响数字贸易出口技术复杂度呢？对此，我们认为出口国实施的数据跨境流动限制性措施不仅会提高该国数字贸易企业的贸易成本影响数字贸易发展，同时还可能影响出口国企业进行对外直接投资(OFDI)。因为数据跨境流动成本提高，出口国企业进行对外直接投资规模会降低，OFDI带来的逆向技术溢出效应也将降低，进而降低出口国的出口技术复杂度。为什么出口国采取的数据跨境流动限制性措施会降低本国企业的对外直接投资呢？这是因为出口国的数字贸易企业进行OFDI的目的通常是要在境外创建子公司或研发中心。在数字经济时代，母国公司与境外子公司或研发中心的信息数据共享是非常必要的，这需要依托数据跨境流动才能得以实现，特别是母国公司所涉及的企业内部数据或客户数据出境通常会成为重点关注的对象。出口国政府提出的诸如“数据本地化要求”等数据跨境流动限制性措施必然会抬升其本国母公司与境外子公司或研发中心之间的交易成本。这意味着出口国政府对数据跨境流动管控越严苛，越不利于母国企业对外进行投资。出口国企业OFDI的降低，会使得基于OFDI逆向技术溢出效应所带来的生产率或创新能力提升效应大打折扣，这无疑会降低出口国企业出口产品的技术含量和生产效率，即出口技术复杂度会随之下降[17]。因此，可提出：
假设2：出口国实施的数据跨境流动壁垒可能通过削减本国跨国企业对外直接投资的规模，进一步降低其出口技术复杂度。
此外，出口国实施的数据跨境流动限制性措施会阻碍该国企业对技术或数据密集型中间产品或服务的进口，进口品技术复杂度的下降自然会影响该国企业生产效率与创新能力的提升，抬高该国企业的生产经营成本，进而降低该国的出口技术复杂度。具体而言，出口国对数据跨境流动实施管控将显著抑制数字服务产品的进口[23]，而数字服务产品一般是知识或技术密集型的，这意味着出口国出台的数据跨境流动限制性措施不利于进口技术复杂度的提升。事实上，出口国企业通常可能通过进口贸易来强化其自身的全要素生产率(Coe和Helpman，1993)[26]，并通过进口品的技术溢出或技术转移途径促进其技术水平的提升(祝树金等，2010)[27]。这意味着数据跨境流动壁垒会通过进口抑制效应阻碍出口国企业出口技术含量高的服务和产品(宣烨和陈启斐，2017)[28]。此外，出口国采取的数据跨境流动限制性措施会阻碍该国企业将知识或数据密集型的服务和产品外包给境外企业，转而外包给国内生产效率低下且价格昂贵的企业。此做法会促使该国企业生产成本上升、生产率下降，降低出口国的出口技术复杂度。如印度、新加坡、泰国等国家为支持国内数字产业发展，要求国内企业的数据需要在本地服务运营商存储和处理，因此，在数据本地化要求限制措施作用下，这些国家的企业只能将数据密集型的业务转移给效率低且服务价格高的本地企业[7]。这种操作模式显然会抬高国内企业生产成本而缩减进口需求，并进一步影响国内企业的生产率及出口国的出口技术复杂度。基于以上分析，可以提出：
假设3：出口国实施数据跨境流动限制性措施可能会通过影响自身的进口技术复杂度进一步降低其出口技术复杂度。
以上从理论视角阐释了数据跨境流动壁垒对出口技术复杂度的影响机制。为了验证该机制的科学性，现利用44个国家①主要服务部门② 2017年的实际数据对这二者的相关性进行粗略估计，采用偏回归方法得出偏回归图，见图 1，Y轴表示出口技术复杂度，X轴表示数据跨境流动壁垒指标(DI)。由图 1拟合直线可知，DI和出口技术复杂度呈负相关，即出口国实施较高的数据跨境流动壁垒会降低其出口技术复杂度。下文将再次利用计量模型论证该结论。
① 具体包括：澳大利亚、奥地利、比利时、巴西、加拿大、智利、中国、哥伦比亚、哥斯达黎加、捷克共和国、丹麦、爱沙尼亚、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、冰岛、印度、印度尼西亚、爱尔兰、以色列、意大利、日本、韩国、拉脱维亚、立陶宛、卢森堡、墨西哥、荷兰、新西兰、挪威、波兰、葡萄牙、俄国、斯洛伐克、斯洛文尼亚、南非、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、英国、美国。
② 包括运输服务、保险和养老金服务、金融服务、使用知识产权的费用服务、电信服务、计算机服务、信息服务、研究与开发服务、专业和管理咨询服务、与技术贸易相关和其他商业服务等10个服务部门。
三、 模型、变量和数据说明
（一） 模型构建
本文针对数据跨境流动限制性措施与出口技术复杂度的相关性进行考察。基于ECIPE提供的2017年数字贸易限制指数(DTRI)③，选取44个代表性国家作为研究对象，并利用投入产出矩阵测算出各国10个服务部门的数据强度④，再将其乘以相应国家的数据跨境流动限制性措施得分，得到“国家—部门”层面的数据衔接指数。本文的回归模型如下：
$$ \ln E S_{i k}=\beta_{0}+\beta_{1} D I_{i k}+\beta_{2} X+\mu_{k}+\delta_{i k} $$ (1) ③资料来源：https://ecipe.org/dte/dte-report/
④ 数据强度可理解为各服务部门对数据资源的依赖程度，或认为是潜在的使用程度。
其中，lnESik代表i国第k个数字贸易部门出口技术复杂度的对数值，单位为百万美元；DIik代表i国第k个数字贸易部门的数据衔接指数；X代表一系列国家层面的控制变量；β1系数是本文重点考察对象。
（二） 变量含义与数据来源说明
1.被解释变量(lnESik)
借鉴Hausmann等(2007)[14]、戴翔(2011)[18]、张雨(2012)[16]等学者的经验做法，测算“国家—部门”层面的出口技术复杂度。具体方法分两步：第一步，利用式(2)计算数字贸易部门k的技术复杂度指数(TSIk):
$$ {TS{I_k} = \sum\nolimits_i {\frac{{{e_{ik}}/{e_i}}}{{\sum\nolimits_i {\left( {{e_{ik}}/{e_i}} \right)} }}{Y_i}} } $$ (2) 其中eik代表i国k部门的出口贸易额，ei代表i国数字贸易出口总额，Yi代表i国人均国内生产总值。
第二步，利用式(3)计算i国k部门的出口技术复杂度(ESik)：
$$ E S_{i k}=\frac{m_{i k}}{M_{i}} T S I_{k} $$ (3) 其中mik代表i国k部门出口贸易额，Mi代表i国数字贸易出口总额。
式(2)和(3)中的eik和mik数据源自WTO数据库(EBOPS 2010版2位部门编码)，ei和Mi数据同样源自WTO数据库，Yi数据源自世界银行世界发展指标(WDI)数据库。
2.核心解释变量(DIik)
借鉴Ferracane和Marel(2018)[23]与Marel等(2016)[29]的做法，构建一个数据衔接指数，用以度量“国家—部门”层面的数据跨境流动限制性措施程度。测算方法分三步：第一步，测算每一服务部门的数据强度；第二步，确定衡量一国对数据跨境流动的管控程度指标；第三步，将前两步结果相乘得到分国别分部门层面的数据衔接指数。
(1) 测算数据强度。对于数据强度的测算方法，Ferracane和Marel(2018)[23]提供了两种思路。第一步，基于美国商务部经济分析局(简称USBEA)投入产出表①，参考Ferracane和Marel(2018)[23]与Marel等(2016)[29]做法，确定10个部门作为数据生产者②，再利用投入产出法，将认定为数据生产者的10个部门作为下游服务部门生产中的数据投入方。对应的公式为：$\ ln \frac{\sum_{p} \theta_{k p}}{l a b_{k}}$，其中，∑pθkp代表数据生产部门(数据生产者)对下游其他部门的投入比重，labk代表对应下游部门的劳动力，单位为100%。第二步：运用美国劳动统计局(简称BLS)每年公布的各部门用于购买信息通信技术(ICT)和计算机软件的费用，用以评估服务部门的数据强度。其中，ICT和计算机软件费用支出又可细分为资本类项目支出和非资本类项目支出。在稳健性检验中，本文分别利用非资本类项目支出和资本类项目支出情况，重新度量各部门的数据强度，对应的公式为：$\ ln \frac{\sum_{p} \tau_{k p}}{l a b_{k}}$, 单位为100%。
① 有学者常以美国投入产出矩阵作为行业层面贸易的衡量标准，原因主要是考虑到各个国家在投入产出表的行业分类系统或聚合水平会有所差异，无法将行业代码统一标准[23, 29]。
② 在提供服务时产生大量数据的服务部门。包括如下部门(NAICS分类标准)：511200、517110、517210、518200、519130、541512、54151A、5111A0、517A00、5191A0。
(2) 测算国家层面的数据跨境流动限制性措施程度。ECIPE为衡量各国数字贸易壁垒水平专门构建了数字贸易限制指数(DTRI)③。DTRI基于数字贸易评估(DTE)数据库④，对主要国家数字贸易限制壁垒进行评估并赋予0到1之间的分值，数值越接近于1，表明该措施对贸易带来的阻碍作用越大，0表示无阻碍。国家层面的数据跨境流动限制性措施指标(cbi)基于DTRI和该数据库的加权方法测算得出。
③ 资料来源：https://ecipe.org/dte/dte-report/。
④ DTE涵盖了1 500多种政策措施，是迄今为止针对各国贸易政策记录最全面的数据库。
(3) 测算数据衔接指数。基于前两步测算结果，利用式(4)和(5)分别拟合得到核心解释变量数据衔接指数DIik和DIik*，刻画i国k部门的数据跨境流动限制性措施水平：
$$ D{I_{ik}} = \;ln\frac{{\sum\nolimits_p {{\theta _{kp}}} }}{{la{b_k}}} \times c{b_i} $$ (4) $$ DI_{ik}^* = \;ln\frac{{\sum\nolimits_p {{\tau _{kp}}} }}{{la{b_k}}} \times c{b_i} $$ (5) 式(4)是用第一种方法测算的数据强度，其中，p表示数据生产者；k表示每一下游服务部门；θip表示数据生产者对每一下游部门k的投入，数据维度是6位部门编码；labk表示k部门劳动人数，利用BLS2012年4位部门编码数据，并将分子和分母数据维度匹配为4位部门编码。式(5)是用第二种方法测算的数据强度，其中，τkp表示每一数字贸易部门对非资本类和资本类的ICT技术与计算机软件费用支出；p、k和labi含义同式(4), labi采用BLS 2013年4位部门编码数据；cbi表示i国的数据跨境流动限制性措施水平。除此，为保证DIik和DIik*与被解释变量lnESik的数据维度一致，本文利用简单平均法将DIik和DIik*的4位部门编码的数据维度匹配至2位部门编码。
3.控制变量
本文参考经验做法[16, 18-19]，将国内生产总值、外商直接投资、货物出口额、城镇率、服务贸易依存度、总人口等变量加入式(1)进行回归。具体地，采用国内生产总值的对数(lngdp)衡量一国的经济生产规模；采用外商直接投资的对数(lnfdi)和服务总贸易在国内生产总值中的占比(open)衡量一国的国际化程度；采用城镇人口占总人口的比率(urban)衡量一国的城镇化水平；采用总人口的对数(lnpeople)衡量一国的人口规模；采用货物出口额的对数(lngoodex) 捕捉货物贸易对服务贸易的拉动作用，因为服务贸易往往会随着货物贸易的发生而产生，尤其是通过互联网平台改变传统贸易方式，有效提高跨境交流的效率，如跨境电商。这意味着随着货物贸易增长，对可数字化服务贸易的需求也在上涨。上述变量的数据均源自世界银行世界发展指标(WDI)数据库和联合国贸发会议统计数据库。
四、 基准回归及稳健性检验
（一） 基准回归分析
上文从理论视角分析了数据跨境流动限制性措施可能不利于数字贸易出口技术复杂度的提高，并使用偏回归图说明了二者存在负向关系，此处利用式(1)进一步验证二者间的相关性。相应地，式(1)核心解释变量是国家部门层面的数据跨境流动限制性措施(DI)，被解释变量是国家部门层面的出口技术复杂度(lnESik)，并通过加入控制变量和固定效应确保普通最小二乘估计方法(OLS)结果的一致性，以及利用稳健标准误回归克服异方差问题。表 1列(1)是lnESik对DI回归的结果，DI估计系数负向显著，符合预期。说明出口国实施数据跨境流动限制性措施会抑制本国出口技术复杂度上升，也意味着对数据跨境流动管制越严格，其数字贸易出口技术复杂度也就越低，由此验证了假设1。除此，出口国的经济生产规模与数字贸易出口技术复杂度正向相关；出口国对外开放程度越高越有利于其数字贸易出口技术复杂度的提升；外国企业在境内直接投资流量也会影响本国数字企业的出口技术复杂度高低。
表 1 基准回归和稳健性检验变量 (1) (2) (3) (4) (5) DI(DI*) -0.500 5** -0.819 8** -0.520 7* -0.438 8* -0.982 4*** (-2.516 9) (-2.237 3) (-1.865 7) (-1.945 0) (-3.133 4) open 1.854 5** 5.097 8*** 1.866 6* 1.861 3* 2.079 8** (1.999 8) (4.207 4) (1.939 7) (1.935 2) (2.150 0) urban -0.013 3** -0.021 7** -0.012 9** -0.012 8** -0.015 6** (-2.058 4) (-2.277 0) (-2.003 7) (-1.990 5) (-2.252 4) lngdp 0.555 7 2.400 2*** 0.573 4 0.572 2 0.635 3 (0.913 2) (3.626 9) (0.886 2) (0.883 3) (1.029 6) lnpeople -0.505 1 -1.634 6*** -0.519 4 -0.519 8 -0.499 9 (-1.404 4) (-3.912 9) (-1.387 0) (-1.388 5) (-1.414 2) lnfdi 0.107 2 0.066 7 0.114 9 0.115 7 0.061 0 (1.173 1) (0.384 9) (1.227 7) (1.229 9) (0.645 6) lngoodex 0.139 8 -0.549 4* 0.117 2 0.116 7 0.151 2 (0.503 3) (-1.728 6) (0.392 5) (0.391 3) (0.559 7) Kleibergen-Paaprk LM statistic 42.103 [0.00] Kleibergen-Paaprk Wald F statistic 133.252 {19.93} DWH 4.808 92 [0.028 3] Hansen-Overid J 1.669 [0.196 4] 常数项 4.527 9*** 0.512 8 4.556 4*** 4.574 0*** 4.051 6*** (3.569 2) (0.335 9) (3.374 3) (3.376 1) (3.022 4) 固定效应 是 是 是 是 是 观测值 365 390 355 355 365 R2 0.518 7 0.386 6 0.510 9 0.510 7 0.510 7 注：括号内数值为纠正了异方差后的t统计量；中括号数值为相应统计量的P值；大括号内的值为Stock-Yogo检验10%水平上的临界值；*、* *和* * *分别表示在10%、5%和1%的水平上显著；回归均采用部门层面固定效应。 （二） 稳健性检验
1.被解释变量替换的稳健性检验
被解释变量存在零值问题，为了在回归中保留零值的贸易数据，本文参考Busse和Hefeker(2007)[30]的经验做法，将出口技术复杂度以$\ lnes = \ ln [es + \sqrt {e{s^2} + 1} ]$形式代入回归式(1)，表 1列(2)是对应的估计结果。列(2)中DI估计系数为负，且在5%水平下显著，与基准回归结果较为相近，说明出口国对数据跨境流动管制越严苛，越不利于其数字贸易出口技术复杂度提高。
2.替换核心解释变量的稳健性检验
基准回归中运用BEA 2012年投入产出矩阵对数据强度进行测算，而测度方法也可以从费用支出方面考虑。因为一部门每年对信息和通信技术(ICT)与计算机软件的消费支出越多，表示该部门对数据的依赖程度(数据强度)越高。据此，基于式(5)的测算方法，用各部门ICT与计算机软件的资本项目支出和非资本项目支出依次重新度量数据强度。表 1列(3)是由资本项目支出度量数字强度的估计结果，列(4)是非资本项目支出度量数字强度的估计结果，两列中核心解释变量DI*的估计系数为负且显著，故此证明基准回归结果具有一定的稳健性。
3.更换计量方法的稳健性检验
考虑到出口技术复杂度与数据跨境流动限制性措施之间可能存在内生性问题，本文运用两阶段最小二乘方法(2SLS)对基准模型进行稳健性检验。第一个工具变量借鉴刘斌等(2018)[31]做法，将各国20世纪60年代的历史人口死亡率作为映射当地的制度环境和政府的执政能力指标，并作为贸易便利化影响出口返回值的工具变量。基于数据可获得性，本文选取1960年各国历史死亡率(death)指标作为数据跨境流动限制性措施的工具变量，当地历史死亡率越低表明其制度环境相对越好、政府执政能力越强。因国家制度变迁漫长并具有路径依赖性，当前的制度变革会受历史制度的滞后影响，并且数据跨境流动限制性措施具有制度属性，故各国的数据治理理念与其历史制度环境存在相关性，而历史人口死亡率和数字贸易出口技术复杂度不具有直接相关性。
第二个工具变量参考Lin(2015)[32]选择Freedom House构建的公民自由指数(CL)，用以评估对比各国之间的社会和政治环境。由于政府决策会影响公民对网络的使用权限，网络是促进数据跨境流动的重要媒介，可见一国的公民自由权利与政府实施的数据跨境流动限制性措施具有相关性，但CL与本国数字贸易出口技术复杂度并不直接相关。因此，选择CL作为工具变量同样符合逻辑。
表 1列(5)是历史死亡率(death)和公民自由指数(CL)指标作为数据跨境流动限制性措施(DI) 工具变量的2SLS回归结果。列(5)DI估计系数负向显著，说明出口国对数据跨境流动监管越严苛，对出口技术复杂度提升的抑制作用越强。同时，由Durbin-Wu-Hausman检验、Hansen-Overid J检验、以及Kleibergen-Paaprk LM和Kleibergen-Paaprk Wald F统计量结果说明本文的工具变量设定有效合理。
五、 机制检验
基准回归结果反映了数据跨境流动限制性措施会抑制数字贸易出口技术复杂度提升。前文针对二者的影响机制进行了理论分析，假设2和3分别指出出口国实施数据跨境流动限制性措施会通过减少出口国的OFDI和降低进口技术复杂度两个途径影响出口企业数字贸易出口技术复杂度。现利用中介模型依次检验研究假设2和3。
（一） 中介模型设定和变量说明
基于研究假设2和3，构建如下中介效应递推回归模型，分别检验中介变量lnOFDI和lnIS对数据跨境流动壁垒影响出口技术复杂度的传导机制。
$$ \ln E S_{i k}=\beta_{0}+\beta_{1} D I_{i k}+\beta_{2} X+\mu_{k}+\delta_{i k} $$ (1) $$ \ ln O F D I_{i}=\beta_{0}+\beta_{1} D I_{i k}+\beta_{2} X+\mu_{k}+\delta_{i k} $$ (6) $$ \ ln E S_{i k}=\beta_{0}+\beta_{1} D I_{i k}+\beta_{2} X+\beta_{3} \ln O F D I_{i}+\mu_{k} $$ (7) $$ ln I S_{i k}=\alpha_{0}+\alpha_{1} D I_{i k}+\alpha_{2} X+\mu_{k}+\delta_{i k} $$ (8) $$ ln E S_{i k}=\alpha_{0}+\alpha_{1} D I_{i k}+\alpha_{2} X+\alpha_{3} \ln I S_{i k}+\mu_{k}+\delta_{i k} $$ (9) 式(1)(6)和(7)是检验lnOFDI作为中介变量的三步法。式(1)(8)和(9)是检验进口技术复杂度作为中介变量的三步法。中介变量lnOFDI是2017年各国OFDI流量的对数值，数据源自联合国贸发会议统计数据库；中介变量进口技术复杂度(lnIS)的测算方法同出口技术复杂度，利用式(2)和(3)测度国家部门层面的进口技术复杂度。
（二） 中介效应检验
1.lnOFDI的中介效应检验
根据上述中介模型设定，先对lnOFDI作为中介变量的传导机制进行检验，检验结果见表 2。表 2列(1)显示数据跨境流动限制性措施与出口技术复杂度呈显著负相关，证明有可能存在中介效应。列(2)是中介变量lnOFDI对数据跨境流动限制性措施的估计结果，核心解释变量DI的估计系数显著为负，即出口国实施数据跨境流动限制性措施会削减OFDI规模。列(3)是加入中介变量lnOFDI后出口技术复杂度对数据跨境流动限制性措施的估计结果，跟列(1)中DI的估计系数大小和显著性相比，一方面，列(3)中DI的估计系数绝对值小于列(1)情形(0.358 7 < 5 005)；另一方面，列(3)核心解释变量DI的估计系数出现显著性下降(由在5%水平下显著转向在10%水平下显著)。除此，OFDI能显著促进出口技术复杂度提升。由列(1)~(3)估计结果获悉，OFDI确实是数据跨境流动限制性措施抑制数字贸易出口技术复杂度的重要机制，故此证明研究假设2。
表 2 OFDI和进口技术复杂度对出口技术复杂度的中介效应变量 (1)lnES (2)lnOFDI (3)lnES (4)lnES (5)lnIS (6)lnES DI -0.500 5** -0.564 5*** -0.358 7* -0.500 5** -0.425 7** -0.344 8* (-2.516 9) (-4.596 4) (-1.905 9) (-2.516 9) (-2.425 0) (-1.748 5) lngdp 0.555 7 1.090 0*** 0.285 4 0.555 7 0.02 0.565 2 (0.913 2) (3.289 6) (0.504 6) (0.913 2) (0.051 9) (1.055 2) lnpopu -0.505 1 -0.398 0* -0.430 3 -0.505 1 -0.096 6 -0.439 6 (-1.404 4) (-1.823 6) (-1.264 9) (-1.404 4) (-0.410 3) (-1.383 3) open 1.854 5** 1.868 5** 1.112 8 1.854 5** -0.349 4 2.112 7** (1.999 8) (2.427 9) (1.338 9) (1.999 8) (-0.471 1) (2.411 5) lnfdi 0.107 2 0.116 2 0.024 3 0.107 2 -0.030 9 0.053 7 (1.173 1) (1.308 2) (0.244 9) (1.173 1) (-0.384 9) (0.547 7) lngoodex 0.139 8 0.653 6*** -0.158 0.139 8 0.200 1 0.071 7 (0.503 3) (4.198 9) (-0.525 5) (0.503 3) (1.111) (0.282 6) urban -0.013 3** 0.028 8*** -0.025 9*** -0.013 3** -0.008 3* -0.010 9* (-2.058 4) (6.361) (-3.262 9) (-2.058 4) (-1.716 5) (-1.763 6) lnOFDI 0.383 6*** (4.290 4) lnIS 0.581 4*** (4.817 1) 常数项 4.527 9*** -13.090 3*** 9.434 5*** 4.527 9*** 8.434 5*** -0.455 1 (3.569 2) (-18.009 5) (6.831 5) (3.569 2) (8.809 5) (-0.270 4) 固定效应 是 是 是 是 是 是 观测值 365 350 331 365 310 310 R2 0.518 7 0.843 6 0.549 1 0.518 7 0.593 8 0.577 注：括号内数值为纠正了异方差后的t统计量；*、* *和* * *分别表示在10%、5%和1%的水平上显著；回归均采用部门层面固定效应。表 3同。 表 3 对不同类型经济体的异质性考察变量 发展中经济体 发达经济体 DI -1.000 4*** 0.242 1 (-2.735 8) (0.924 0) 固定控制变量 是 是 固定效应 是 是 观测值 171 194 R2 0.461 3 0.726 6 2.进口技术复杂度的中介效应检验
利用式(1)(8)和(9)检验进口技术复杂度作为中介变量的递推回归模型。表 2列(4)~(6)是相应的估计结果，其结果与“lnOFDI的中介效应检验”情形相似，此处不再一一赘述。列(4)~(6)递推估计结果验证了研究假设3，出口国采取的数据跨境流动限制性措施会通过进口技术复杂度的技术溢出效应和成本效应，间接影响本国跨国企业出口技术复杂度。
六、 异质性考察
（一） 基于经济体类型的异质性考察
鉴于发展中经济体和发达经济体在数字基础设施建设和数字技术发展水平方面可能存在数字鸿沟，因此处于数字经济发展不同阶段的经济体出台的数据跨境流动限制性措施对其数字贸易出口技术复杂度的影响程度也可能会存在差异。为验证该异质性，本文将研究样本划分成发展中经济体①和发达经济体②两个分样本，并分别进行回归分析，结果见表 3。
① 发展中经济体包括：巴西、智利、中国、哥伦比亚、哥斯达黎加、捷克共和国、爱沙尼亚、匈牙利、印度、印度尼西亚、以色列、拉脱维亚、立陶宛、墨西哥、波兰、俄国、斯洛伐克、斯洛文尼亚、南非、土耳其。
② 发达经济体包括：澳大利亚、奥地利、比利时、加拿大、丹麦、芬兰、法国、德国、希腊、冰岛、爱尔兰、意大利、日本、韩国、卢森堡、荷兰、新西兰、挪威、葡萄牙、西班牙、瑞典、瑞士、英国、美国。
表 3的回归结果显示了数据跨境流动限制性措施对于数字贸易出口技术复杂度的影响确实因为经济体类型的不同而呈现出异质性。和发达经济体相比，发展中经济体采取的数据跨境流动限制性措施会更加不利于本国数字贸易出口技术复杂度的提升。这印证了若发展中经济体以保护个人隐私、维护国家安全或支持产业发展作为政策目标，对数据跨境流动加以严格管制，很可能需要以出口技术复杂度下降作为代价。为什么跟发达经济体相比较，发展中经济体采取的数据流动限制性措施所带来的技术出口复杂度下降程度会更多呢？其原因在于，相对而言发达经济体具有更好的互联网基础设施，具有优秀的互联网企业，网民数量多且素质相对更高，因此来自发达经济体的数字贸易企业会有更多的办法和途径来逾越政府采取的跨境数据流动限制性措施。基础设施和数字技术优势能够促使出口企业突破制度性的贸易壁垒(数据跨境流动限制性措施)来实现更多的数字产品和服务的出口。因此，来自发展中经济体的贸易企业会因数据跨境流动限制性措施的阻碍丧失更多的出口机会。
（二） 基于不同数字贸易部门的异质性考察
鉴于各数字贸易部门的技术密集度及数据强度可能存在差异，数据跨境流动限制性措施对出口技术复杂度的影响可能也会具有部门异质性。据此，本文利用分组回归方法展开考察，结果详见表 4。
表 4 部门①出口技术复杂度的异质性考察变量 运输 保险 金融 知识产权 R & D 专业 技术 DI 0.604 8** -0.658 0 -0.510 8** -1.112 6 -2.028 1* -1.304 8 -0.320 6 (2.480 5) (-0.768 2) (-2.405 0) (-1.423 8) (-1.735 3) (-1.192 6) (-0.587 5) open 1.879 3** -4.487 2* -0.227 0 5.643 0* 2.591 1 4.791 7 4.259 0 (2.268 1) (-1.797 7) (-0.160 1) (1.915 3) (0.751 7) (1.169 1) (1.108 9) urban 0.001 4 -0.006 4 -0.014 1 0.025 3 -0.014 2 -0.039 5 -0.014 3 (0.213 9) (-0.406 9) (-1.352 0) (1.334 5) (-0.738 6) (-1.352 1) (-0.529 7) lngdp 0.919 7** -0.423 3 1.388 3** 0.952 8 0.671 4 1.668 2 2.040 8 (2.166 1) (-0.340 5) (2.276 6) (0.472 1) (0.399 6) (0.521 0) (0.666 4) lnpeople -0.470 1 -0.075 2 -1.101 4*** -0.734 1 -0.697 4 -0.990 4 -1.137 2 (-1.689 4) (-0.109 9) (-2.845 5) (-0.628 1) (-0.670 0) (-0.513 0) (-0.635 6) lnfdi -0.437 1*** 0.106 3 0.104 1 -0.102 4 0.197 1 0.275 9 -0.188 6 (-4.354 4) (0.326 9) (0.483 8) (-0.409 6) (0.787 5) (1.694 3) (-0.757 0) lngoodex -0.228 7 1.064 7 -0.101 2 0.806 3 0.265 4 -0.778 7 -0.654 7 (-1.321 0) (1.669 5) (-0.270 1) (0.838 4) (0.322 0) (-0.533 1) (-0.487 6) 常数项 7.105 3*** 0.127 2 1.489 3 -9.948 9** 0.981 4 4.331 8 1.879 1 (5.429 9) (0.037 6) (0.772 4) (-2.706 2) (0.264 3) (0.769 3) (0.351 2) 观测值 39 39 39 39 34 35 36 R2 0.554 0 0.512 1 0.429 7 0.619 2 0.358 5 0.207 7 0.127 5 注：括号内数值为纠正了异方差后的t统计量；*、* *和* * *分别表示在10%、5%和1%的水平上显著。 ① 由于电信部门、信息部门和计算机部门的数据缺失严重，这里未对这三个部门予以考察。表 4列(1)~(7)各部门依次是运输服务、保险和养老金服务、金融服务、使用知识产权的费用服务、研究与开发服务、专业和管理咨询服务、与技术贸易相关和其他商业服务。
表 4显示只有金融部门和R & D部门DI的估计系数为负，且通过了t统计检验。说明出口国实施的数据跨境流动限制性措施对本国金融和R & D两部门出口的负面影响更大。本文对这10个部门的技术复杂度进行了测算，结果显示金融服务、使用知识产权的费用服务和研究与开发服务(R & D)的技术复杂度较高，运输服务最低，这与董直庆和夏小迪(2010)[33]的测算结果相似。技术复杂度较高的部门对数据自由流动的要求自然要大于其他部门，出口国对数据跨境自由流动管制势必影响技术复杂度高的企业出口。另一方面，金融部门的数据强度相对较高，数据强度高低的不同也会导致影响程度呈现差异。概括之，数据跨境流动限制性措施对技术和数据密集型数字贸易部门的出口技术复杂度的抑制作用更为明显。
七、 结论和政策建议
本文对44个国家实施的数据跨境流动限制性措施与该国数字贸易出口技术复杂度的相关性进行了经验研究。结果如下：第一，出口国采取的数据跨境流动限制性措施会导致其出口技术复杂度降低。第二，出口国对数据跨境流动的管制越严格，越不利于该国企业开展对外直接投资。这会降低OFDI带来的逆向技术溢出效应和成本节约效应，进而会影响出口企业生产效率和创新能力提升，其结果是导致该国出口技术复杂度的降低。第三，出口国实施的数据跨境流动限制程度与该国的进口技术复杂度呈显著负相关，数据流动管制越严格，进口技术复杂度越低，进口所带来的技术溢出效应和成本节约效应会降低，进而影响本国的出口技术复杂度。第四，与发达经济体相比，发展中经济体实施的数据跨境流动限制性措施对其出口技术复杂度的负面影响更显著。第五，数据跨境流动限制性措施对技术或数据密集型数字贸易部门(包括金融服务和研究与开发服务(R & D))出口技术复杂度的抑制效果更加明显。
基于以上研究结论及我国积极开展数据跨境安全流动试点的现实基础，本文提出如下两点建议：第一，虽然对数据跨境流动实施严格管制有助于保护隐私、国家和产业安全等，但势必以数字贸易出口技术复杂度的下降作为代价，况且中国作为发展中经济体，该代价会比发达经济体更显著。所以中国有必要将数据跨境流动限制控制在合理水平，尤其是针对数据密集型或技术密集型数字贸易部门而言更是如此。目前中国在国内自由贸易试验区等层面实施的数据跨境流动安全管理试点和制度创新，确实非常有必要。第二，中国在实施数据跨境流动限制性措施的同时，为了克服短期内由数据跨境流动壁垒导致国内技术创新能力和全要素生产率下降的问题，中国政府可以采取措施增强企业的自主研发能力，鼓励企业进行创新研发，同时兼顾出台优质人才引进机制，弥合因进口和OFDI缩减所导致的出口技术复杂度的下降。
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表 1 基准回归和稳健性检验
变量 (1) (2) (3) (4) (5) DI(DI*) -0.500 5** -0.819 8** -0.520 7* -0.438 8* -0.982 4*** (-2.516 9) (-2.237 3) (-1.865 7) (-1.945 0) (-3.133 4) open 1.854 5** 5.097 8*** 1.866 6* 1.861 3* 2.079 8** (1.999 8) (4.207 4) (1.939 7) (1.935 2) (2.150 0) urban -0.013 3** -0.021 7** -0.012 9** -0.012 8** -0.015 6** (-2.058 4) (-2.277 0) (-2.003 7) (-1.990 5) (-2.252 4) lngdp 0.555 7 2.400 2*** 0.573 4 0.572 2 0.635 3 (0.913 2) (3.626 9) (0.886 2) (0.883 3) (1.029 6) lnpeople -0.505 1 -1.634 6*** -0.519 4 -0.519 8 -0.499 9 (-1.404 4) (-3.912 9) (-1.387 0) (-1.388 5) (-1.414 2) lnfdi 0.107 2 0.066 7 0.114 9 0.115 7 0.061 0 (1.173 1) (0.384 9) (1.227 7) (1.229 9) (0.645 6) lngoodex 0.139 8 -0.549 4* 0.117 2 0.116 7 0.151 2 (0.503 3) (-1.728 6) (0.392 5) (0.391 3) (0.559 7) Kleibergen-Paaprk LM statistic 42.103 [0.00] Kleibergen-Paaprk Wald F statistic 133.252 {19.93} DWH 4.808 92 [0.028 3] Hansen-Overid J 1.669 [0.196 4] 常数项 4.527 9*** 0.512 8 4.556 4*** 4.574 0*** 4.051 6*** (3.569 2) (0.335 9) (3.374 3) (3.376 1) (3.022 4) 固定效应 是 是 是 是 是 观测值 365 390 355 355 365 R2 0.518 7 0.386 6 0.510 9 0.510 7 0.510 7 注：括号内数值为纠正了异方差后的t统计量；中括号数值为相应统计量的P值；大括号内的值为Stock-Yogo检验10%水平上的临界值；*、* *和* * *分别表示在10%、5%和1%的水平上显著；回归均采用部门层面固定效应。 
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表 2 OFDI和进口技术复杂度对出口技术复杂度的中介效应
变量 (1)lnES (2)lnOFDI (3)lnES (4)lnES (5)lnIS (6)lnES DI -0.500 5** -0.564 5*** -0.358 7* -0.500 5** -0.425 7** -0.344 8* (-2.516 9) (-4.596 4) (-1.905 9) (-2.516 9) (-2.425 0) (-1.748 5) lngdp 0.555 7 1.090 0*** 0.285 4 0.555 7 0.02 0.565 2 (0.913 2) (3.289 6) (0.504 6) (0.913 2) (0.051 9) (1.055 2) lnpopu -0.505 1 -0.398 0* -0.430 3 -0.505 1 -0.096 6 -0.439 6 (-1.404 4) (-1.823 6) (-1.264 9) (-1.404 4) (-0.410 3) (-1.383 3) open 1.854 5** 1.868 5** 1.112 8 1.854 5** -0.349 4 2.112 7** (1.999 8) (2.427 9) (1.338 9) (1.999 8) (-0.471 1) (2.411 5) lnfdi 0.107 2 0.116 2 0.024 3 0.107 2 -0.030 9 0.053 7 (1.173 1) (1.308 2) (0.244 9) (1.173 1) (-0.384 9) (0.547 7) lngoodex 0.139 8 0.653 6*** -0.158 0.139 8 0.200 1 0.071 7 (0.503 3) (4.198 9) (-0.525 5) (0.503 3) (1.111) (0.282 6) urban -0.013 3** 0.028 8*** -0.025 9*** -0.013 3** -0.008 3* -0.010 9* (-2.058 4) (6.361) (-3.262 9) (-2.058 4) (-1.716 5) (-1.763 6) lnOFDI 0.383 6*** (4.290 4) lnIS 0.581 4*** (4.817 1) 常数项 4.527 9*** -13.090 3*** 9.434 5*** 4.527 9*** 8.434 5*** -0.455 1 (3.569 2) (-18.009 5) (6.831 5) (3.569 2) (8.809 5) (-0.270 4) 固定效应 是 是 是 是 是 是 观测值 365 350 331 365 310 310 R2 0.518 7 0.843 6 0.549 1 0.518 7 0.593 8 0.577 注：括号内数值为纠正了异方差后的t统计量；*、* *和* * *分别表示在10%、5%和1%的水平上显著；回归均采用部门层面固定效应。表 3同。
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表 3 对不同类型经济体的异质性考察
变量 发展中经济体 发达经济体 DI -1.000 4*** 0.242 1 (-2.735 8) (0.924 0) 固定控制变量 是 是 固定效应 是 是 观测值 171 194 R2 0.461 3 0.726 6
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表 4 部门①出口技术复杂度的异质性考察
变量 运输 保险 金融 知识产权 R & D 专业 技术 DI 0.604 8** -0.658 0 -0.510 8** -1.112 6 -2.028 1* -1.304 8 -0.320 6 (2.480 5) (-0.768 2) (-2.405 0) (-1.423 8) (-1.735 3) (-1.192 6) (-0.587 5) open 1.879 3** -4.487 2* -0.227 0 5.643 0* 2.591 1 4.791 7 4.259 0 (2.268 1) (-1.797 7) (-0.160 1) (1.915 3) (0.751 7) (1.169 1) (1.108 9) urban 0.001 4 -0.006 4 -0.014 1 0.025 3 -0.014 2 -0.039 5 -0.014 3 (0.213 9) (-0.406 9) (-1.352 0) (1.334 5) (-0.738 6) (-1.352 1) (-0.529 7) lngdp 0.919 7** -0.423 3 1.388 3** 0.952 8 0.671 4 1.668 2 2.040 8 (2.166 1) (-0.340 5) (2.276 6) (0.472 1) (0.399 6) (0.521 0) (0.666 4) lnpeople -0.470 1 -0.075 2 -1.101 4*** -0.734 1 -0.697 4 -0.990 4 -1.137 2 (-1.689 4) (-0.109 9) (-2.845 5) (-0.628 1) (-0.670 0) (-0.513 0) (-0.635 6) lnfdi -0.437 1*** 0.106 3 0.104 1 -0.102 4 0.197 1 0.275 9 -0.188 6 (-4.354 4) (0.326 9) (0.483 8) (-0.409 6) (0.787 5) (1.694 3) (-0.757 0) lngoodex -0.228 7 1.064 7 -0.101 2 0.806 3 0.265 4 -0.778 7 -0.654 7 (-1.321 0) (1.669 5) (-0.270 1) (0.838 4) (0.322 0) (-0.533 1) (-0.487 6) 常数项 7.105 3*** 0.127 2 1.489 3 -9.948 9** 0.981 4 4.331 8 1.879 1 (5.429 9) (0.037 6) (0.772 4) (-2.706 2) (0.264 3) (0.769 3) (0.351 2) 观测值 39 39 39 39 34 35 36 R2 0.554 0 0.512 1 0.429 7 0.619 2 0.358 5 0.207 7 0.127 5 注：括号内数值为纠正了异方差后的t统计量；*、* *和* * *分别表示在10%、5%和1%的水平上显著。
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