On Effects of Digital Economy on China's High-quality Going-global of Manufacturing Industry in the Perspective of Export Technical Complexity Upgrading
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摘要: 构建多渠道机制下数字经济影响出口贸易的理论模型，利用2008—2017年中国省级面板数据，实证检验数字经济对制造业高质量走出去的空间溢出效应、非线性边际递增效应及影响机制。研究结果表明：数字经济显著促进了中国省级出口技术复杂度的提升，其产生的正向空间溢出效应能助推出口贸易的高质量发展；数字经济的空间溢出效应存在区域异质性，沿海省份较内陆省份享受了更多的数字红利；数字经济对出口技术复杂度的影响具有动态非线性驱动效应，出口贸易水平较高的地区享受的数字经济红利更大；通过人力资本与贸易成本两个渠道，数字经济能间接提升省级出口技术复杂度；数字经济作用于实体经济时普遍存在边际递增的网络效应。因而应加强数字经济基础设施建设，优化创新环境，让数字经济的发展推动我国制造业高质量走出去。Abstract: This paper constructs a theoretical model of the influence of digital economy on export trade under the multi-channel mechanism, and makes empirical research on the spatial spillover effect, nonlinear marginal increasing effect and influence mechanism of digital economy on high-quality going-global of manufacturing industry by using China's provincial panel data from 2008 to 2017. The results show that digital economy significantly promotes the increase of China's provincial export technical complexity, and its positive spatial spillover effect can help promote the high-quality development of export trade; the spatial spillover effect of digital economy has regional heterogeneity, and coastal provinces enjoy more digital dividends than inland provinces; the impact of digital economy on export technical complexity has a dynamic non-linear relationship that regions with high level of export technical complexity enjoy more digital economic dividends; digital economy can indirectly improve the export technical complexity through human capital and trade cost; when digital economy acts on the real economy, there is a marginal increasing network effect. Therefore, it is proposed to strengthen the construction of digital economy infrastructure, optimize the innovation environment, and let the development of digital economy promote the high-quality going-global of China's manufacturing industry.
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表 1 中国省级数字经济发展水平综合测度体系
一级指标 二级指标 指标释义 数字基础设施建设 IPv4地址比重(%) 反映省级IP地址资源分配情况 万人域名数(个/万人) 描述省级域名资源分配现状 长途光缆线路长度(公里) 体现省级光纤基础设施建设水平 数字经济接入端口数(万个) 衡量省级互联网外接硬件拥有量 数字经济普及程度 互联网上网人数(万人) 刻画省级数字服务需求量 移动电话用户数(万户) 反映省级数字经济移动终端数量 网络信息资源 网页数(个) 描述省级数字经济信息资源广度 每个网页平均字节数(KB) 衡量省级数字经济信息资源深度 数字经济商务化 快递业务总量(万件) 表征省级电子商务繁荣程度 信息传输、软件和信息技术服务业人数(万人) 体现省级数字经济上下游产业发展水平 
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表 2 变量及其统计性描述
变量类型 变量分项 Symbol Obs Mean Std.Dex Min Max 被解释变量 出口技术复杂度 LnTC 300 7.109 0 0.546 4 5.681 0 9.596 7 解释变量 数字经济 INT 300 2.724 4 0.718 6 0.551 6 4.605 1 控制变量 劳动力供给 LAB 300 7.626 4 0.796 3 5.707 1 8.819 8 基础物流设施 INF 300 8.896 0 0.779 3 6.693 8 9.993 5 研发创新能力 TECHC 300 8.673 0 1.524 3 4.369 4 12.202 5 贸易开放度 OPEN 300 0.294 4 0.346 8 0.016 7 1.697 6 中介变量 资源配置效率 ALLO 300 0.695 7 0.173 8 0.346 0 1.000 0 人力资本 EDU 300 2.176 5 0.102 4 1.911 6 2.509 9 研发强度 RD 300 1.488 9 1.071 6 0.230 0 6.010 0 贸易成本 COST 300 10.051 6 0.465 8 8.853 1 11.121 8
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表 3 空间自相关检验结果
检验方法 分项 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 经济空间 Moran'I值 0.665 0.654 0.649 0.617 0.686 0.689 0.69 0.683 0.237 0.398 权重矩阵 Z统计量 7.836 7.706 7.647 7.26 8.012 8.048 8.046 7.973 3.489 4.978 P值 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
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表 4 LM与LR检验结果
检验类型 混合OLS回归 时间固定效应回归 空间固定效应回归 LM spatial lag 364.648*** 4.965** 52.736*** LM spatial error 331.598*** 6.676*** 61.909*** Robust LM spatial lag 40.162*** 0.150 2.503 Robust LM spatial error 7.112*** 1.861 11.676*** 空间固定效应联合显著性检验LR检验 325.83[0.000] df=29 时间固定效应联合显著性检验LR检验 26.11[0.002] df=9 注：*、* *、* * *分别表示在10%、5%和1%的水平上显著，表 5~6、表 8~9同；df表示自由度；[]内为Pp值。
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表 5 空间模型回归结果
变量 (1)
全样本(2)
内陆(3)
沿海效用类型 变量 (4)
全样本(5)
内陆(6)
沿海INT 0.267***
(2.85)0.253**
(2.02)0.241**
(2.24)直接效应 INT 0.248**
(2.55)0.240*
(1.87)0.246**
(2.15)TECHC 0.012
(1.24)-0.001
(-0.04)-0.001
(-0.00)TECHC 0.015
(1.59)0.007
(0.43)-0.001
(-0.02)INF 0.614**
(2.44)0.965***
(2.81)0.245
(1.10)INF 0.573**
(2.43)0.969***
(3.02)0.265
(1.24)OPEN -0.026
(0.20)0.015
(0.06)-0.158*
(-1.84)OPEN -0.031
(-0.25)-0.009
(0.972)-0.162**
(0.30)LAB -0.028
(0.13)-0.859**
(-2.28)0.455***
(2.62)LAB 0.088
(0.695)-0.570
(-1.53)0.439***
(2.62)W×LnTC -0.298**
(-2.50)-0.607***
(-3.39)0.014
(0.916)W×INT 0.556*
(1.90)0.439
(1.19)0.536**
(1.98)间接效应 INT 0.405*
(2.55)0.268
(0.96)0.569**
(2.06)W×TECHC 0.073***
(-2.64)-0.169***
(-4.12)-0.036*
(-1.92)TECHC -0.062***
(-2.64)-0.135***
(-3.80)-0.037*
(-1.87)W×INF 1.708**
(2.08)1.045
(0.75)-0.310
(-0.48)INF 1.247*
(1.93)0.584
(0.54)-0.312
(-0.49)W×OPEN 0.066
(0.25)0.511
(0.66)0.040
(0.792)OPEN 0.069
(0.32)0.431
(0.72)0.047
(0.30)W×LAB -2.891***
(-4.21)-6.698***
(-4.18)-2.812***
(-7.89)LAB -2.299***
(-4.03)-5.08***
(-3.65)-2.395***
(-2.56)Log-likelihood 139.937 5 65.193 5 157.805 8 Wald test spatial lag 41.31*** 29.05*** 82.91*** Wald test spatial error 37.54*** 29.14*** 71.54*** 总效应 INT 0.654***
(2.68)0.509*
(1.67)0.815**
(2.45)LR test spatial lag 38.33*** 26.96*** 62.99*** TECHC -0.047*
(-1.94)-0.129***
(-3.24)-0.037*
(-1.67)LR test spatial error 35.94*** 27.40*** 62.95*** INF 1.821**
(2.53)1.554
(1.34)-0.048
(-0.07)个体固定 是 是 是 OPEN 0.037
(0.18)0.422
(0.65)-0.115
(-0.66)时间固定 是 是 是 LAB -2.210***
(-2.210)-5.654***
(-3.87)-2.395***
(-5.60)R2 0.74 0.68 0.74 注：括号内为t值。
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表 6 非线性回归结果
变量 (1)
Q=0.2(2)
Q=0.4(3)
Q=0.6(4)
Q=0.8(5)
门槛效应INT 0.634***
(13.06)0.714***
(11.92)0.727***
(13.13)0.851***
(10.07)INT < 2.228 7 0.421***
(5.97)INT >2.228 7 0.513***
(8.16)TECHC -0.007
(0.586)-0.003
(-0.30)-0.003
(-0.22)-0.012
(-0.74)0.014
(-1.2)INF 0.231***
(4.88)0.321***
(12.05)0.304***
(6.38)0.222***
(3.06)0.918***
(-3.81)LAB -0.517***
(-11.82)-0.600***
(-11.82)-0.630***
(-11.66)-0.710***
(-7.05)-0.048
-0.19OPEN 0.208***
(2.85)0.067
(0.87)0.147
(1.59)0.308*
(1.95)0.304**
(-2.39)_cons 7.030***
(21.97)6.811***
(27.43)7.250***
(23.60)8.461***
(17.21)-2.259
(-0.9)R2 0.50 0.47 0.46 0.45 0.75 obs 300 300 300 300 300 BS次数 400 400 400 400 500 注：BS次数指采用Bootstrap反复抽样的次数，下表同。
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表 7 门槛效应检验结果
变量 门槛模型 门槛效用估计值 95%置信区间 P值 临界值 BS次数 10% 5% 1% INT Single TH1: 2.228 7 (2.200 1，2.256 4) 0.03** 18.245 7 21.992 6 43.458 8 500 Double TH21:2.228 7
TH22:2.47 59(2.195 2，2.256 4)
(2.468 6，2.490 4)0.528 16.359 9 21.207 8 34.183 1 500
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表 8 传导机制检验结果
变量 (1)
ALLO(2)
LnTC(3)
EDU(4)
LnTC(5)
COST(6)
LnTC(7)
RD(8)
LnTCINT 0.160***
(8.30)0.679***
(13.20)0.107***
(11.37)0.513***
(9.97)0.587***
(15.79)0.121***
(3.36)0.749***
(8.84)0.714***
(13.22)中介变量 0.231
(1.60)1.907***
(6.93)1.015***
(23.69)0.003
(0.11)控制变量 是 是 是 是 是 是 是 是 R2 0.42 0.52 0.67 0.69 0.91 0.74 0.58 0.67 注：模型(2)(4)(6)(8)的中介变量分别为资源配置效率、人力资本、贸易成本与研发强度。
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表 9 门槛效应检验结果
变量 门槛模型 门槛效应估计值 95%置信区间 P值 临界值 BS次数 10% 5% 1% ALLO Single TH1:3.108 9 (3.007 2，3.131 9) 0.072* 14.970 9 17.564 0 26.793 0 500 EDU Single TH1:2.209 9 (2.185 7，2.219 4) 0.044** 10.096 4 11.868 2 15.274 5 500 COST Single TH1:2.228 7 (2.214 6，2.256 4) 0.002*** 19.022 6 22.480 8 28.776 3 500 RD Single TH1:3.924 1 (3.695 8，3.944 5) 0.088* 22.678 3 27.477 7 36.431 6 500
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表 10 门槛模型回归结果
门槛值 ALLO
(1)EDU
(2)COST
(3)RD
(4)Inint < TH1 0.153***(3.95) 0.054***(5.13) 0.255(9.28) 0.300***(6.39) Inint>TH1 0.179***(4.98) 0.064***(6.71) 0.299***(12.07) 0.354***(7.64) 控制变量 是 是 是 是 R2 0.67 0.69 0.91 0.74
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