摘要：数字服务贸易的快速发展，为跨越“中等收入陷阱”提供新契机。基于2010—2022年中国地级市面板数据，实证验证数字服务贸易对“中等收入陷阱”的跨越影响与助推机制。研究发现：数字服务贸易的发展能有效助推“中等收入陷阱”的跨越。同时，数字服务贸易产生的助推效果主要通过矫正资源错配、推动产业结构升级两条路径发挥中介作用。研究结论为跨越“中等收入陷阱”拓宽了理论支持，也为我国数字服务贸易的发展提供了政策方向。
关键词：数字服务贸易；“中等收入陷阱”；资源错配矫正；产业结构升级
曹红艳1胡 睿2
（1安徽工程大学 安徽 芜湖 241000
2华北电力大学经济与管理学院 北京 100000）
引言
当前，我国正处于由中等收入国家向高收入经济体迈进的关键时期，如何跨越“中等收入陷阱”是亟待解决的难题。数字服务贸易作为一种新型贸易方式，以数据为生产要素、以数字服务为重心、以数字化订购与交付为特点，极大地促进了贸易生产力的提升[1]，为跨越“中等收入陷阱”提供了新契机。
关于“中等收入陷阱”的跨越研究，现有文献主要从跨越门槛、跨越障碍以及跨越机制三个方面展开讨论。关于“中等收入陷阱”的跨越门槛，学者们对门槛标准界定存在差异，涉及人均收入水平、相对收入水平等[2]；关于“中等收入陷阱”的跨越障碍，主要立足于新古典增长框架，集中关注人口红利、产业结构等因素[3]；关于“中等收入陷阱”的跨越机制，产业升级、特别是第三产业的有效发展被普遍认为是最有效的机制[4]。
已有研究显示，贸易新业态的发展可能会促进产业转型升级，对跨越“中等收入陷阱”产生积极影响。本文引入数字服务贸易这一新视角，探讨数字服务贸易的影响效果与跨越机制，以期为我国跨越“中等收入陷阱”提供政策参考。
1理论基础与研究假设
1.1数字服务贸易的影响效果
“中等收入陷阱”问题的探讨，本质上是对收入不平等与经济增长的关系展开讨论。库兹涅茨最早关注这一问题，并提出了著名的“倒U型”假说；随后，威廉姆森从地区发展视角对“倒U型”假说做进一步补充。一般地，在中等收入国家，地区差距相对较大、商品市场萎缩、经济增长乏力，“中等收入陷阱”会由此形成[5]。
随着数字革命的兴起，数字服务贸易发展助推了零工经济和共享经济的兴起，从而改变了个体就业模式和企业运营模式，促进“中等收入陷阱”跨越。一方面，数字服务贸易使就业突破地理空间界限，能快速匹配劳动力，挖掘服务群体、跨越技能门槛限制。同时，互联网平台等新业态创造了就业岗位，修正了企业劳动力的需求缺口，优化要素配置，不断缩小地区差距。另一方面，数字服务贸易为企业搭建数字服务平台，提供数据信息服务，推动社会资源全面共享，促进供需双方信息对称。通过建立数字化对接、评价平台，推动企业运营模式变革，优化要素配置，不断缩小地区差距，实现“中等收入陷阱”的有效跨越。基于此，本文提出：
假设1：数字服务贸易能助推“中等收入陷阱”跨越。
1.2数字服务贸易的助推机制
1.2.1数字服务贸易、资源错配矫正与“中等收入陷阱”跨越
首先，数字服务贸易矫正资源错配，促进现代服务业有效发展。数字服务贸易通过简化组织结构和减少中间环节，降低了交易和运营成本，缓解区域信息不对称和消费者信任问题，促进了现代服务业的有效发展。此外，其还深刻影响了劳动力市场的调整效率，借助互联网平台等新业态，为现代服务业开辟更多就业岗位，重塑对劳动力的需求方式，优化了劳动力的成本结构。
其次，数字服务贸易矫正资源错配，促进产业链合理布局。数字服务贸易通过数据资源共建共享，提高地区产业发展潜力。地区产业通过新技术新方法，以互联网平台为媒介，加快与市场的沟通交流，实现产业链的合理布局。这既能提高资源利用效率、激发产业活力，又能提升地区全要素生产率，缩小区域经济差距，助推“中等收入陷阱”跨越。基于此，本文提出：
假设2a：数字服务贸易能矫正资源错配，助推“中等收入陷阱”跨越。
1.2.2数字服务贸易、产业结构升级与“中等收入陷阱”跨越
数字服务贸易促进数字技术的行业运用，增强产品服务供给效率，提高贸易部门劳动生产率。同时，数字服务贸易具备孵化新兴行业能力，推动产业结构优化升级。值得注意的是，数字服务贸易的发展状况及其与产业的匹配程度，可能会引发产业技术进步的速度差异，成为推动产业结构转型的诱导因素。生产要素更倾向于流向劳动生产率更高的地区部门，从而提升地区部门的劳动生产率，激发地区经济潜力、缩小区域差距，最终跨越“中等收入陷阱”。基于此，本文提出：
假设2b：数字服务贸易实现产业结构升级，助推“中等收入陷阱”跨越。
2研究设计
2.1模型设定
本文的研究模型设定如下：
Theil_it=β_0+β_1 Ditrad_it+β_2 〖Control〗_it+μ_it （1）
式（1）为基础回归模型，其中，β_0为截距项；β_i表示自变量的估计系数；μ_it为随机误差项，代表可能存在的潜在影响。Theilit为被解释变量；Ditradit为核心解释变量，Controlit为控制变量。
2.2变量定义
解释变量：数字服务贸易（Ditrad）。借鉴郭峰等（2020）[6]与刘媛媛等（2021）[7]的研究，采用网络基础设施、技术水平、潜在贸易机会以及交易能力四个维度来代指。
被解释变量：中等收入陷阱（Theil）。借鉴周文等（2017）[8]的研究，以地区经济发展的不平等情况的泰尔指数（Theil）来指代。
中介变量：资源错配矫正（Rmi）和产业结构升级（Ind）。前者借鉴崔书会等（2019）[9]的做法，以资源错配指数（Rmi）进行刻画；后者借鉴袁航和朱承亮（2018）[10]的做法，以产业升级指数（Ind）进行刻画。
控制变量。借鉴一般做法，选取经济发展水平（Lngdp）、城市经济密度（Lnurban）、金融发展程度（Lnfin）、政府干预程度（Gov）、财政投资力度（Lninvest）、教育支出水平（Lnedu）以及城镇化率（Rou）等作为控制变量[11]。
2.3数据来源与描述性统计
实证数据为2010—2022年中国地级市面板数据，来源于EPS数据库、地区统计年鉴、国泰君安CSAMR数据库。同时，为保证估计结果的有效性，剔除缺失值，用插值法进行修正，最终得到2592个样本，其描述性统计结果见表1所示。
表1 描述性统计结果
变量 | 样本量 | 平均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 |
Theil | 2592 | 0.519 | 0.021 | 0.357 | 0.681 |
Ditrad | 2592 | 0.414 | 0.092 | 0.217 | 0.742 |
Rmi | 2592 | 0.383 | 0.152 | 0.024 | 0.826 |
Ind | 2592 | 0.472 | 0.351 | 0.002 | 0.958 |
Lngdp | 2592 | 10.774 | 0.613 | 8.773 | 13.065 |
Lnurban | 2592 | 6.478 | 0.987 | 0.002 | 13.484 |
Lnfin | 2592 | 2.448 | 1.165 | 0.933 | 11.173 |
Gov | 2592 | 0.184 | 0.094 | 0.059 | 0.704 |
Lninvest | 2592 | 4.941 | 1.845 | 0.167 | 11.973 |
Lnedu | 2592 | 0.187 | 0.038 | 0.014 | 0.356 |
Rou | 2592 | 0.563 | 0.146 | 0.214 | 0.978 |
3实证结果
3.1基础回归结果
模型回归结果均通过了显著性检验（见表2），数字服务贸易有助于跨越“中等收入陷阱”，假设1被证实。
表2 基础回归结果
变量 | （1） | （2） | （3） |
Theil | Theil | Theil | |
Ditrad | -0.039*** | -0.022*** | -0.021*** |
（0.004） | （0.003） | （0.004） | |
Lngdp | — | -0.004** | -0.004** |
— | （0.002） | （0.002） | |
Lnurban | — | -0.074*** | -0.073*** |
— | （0.009） | （0.009） | |
Lnfin | — | -0.027*** | -0.041*** |
— | （0.006） | （0.008） | |
Gov | — | -0.131*** | -0.131*** |
— | （0.006） | （0.008） | |
Lninvest | — | -0.106*** | -0.095*** |
— | （0.011） | （0.013） | |
Lnedu | — | -0.003 | -0.003 |
— | （0.003） | （0.003） | |
Rou | — | -0.011 | -0.016 |
— | （0.010） | （0.011） | |
时间固定效应 | 否 | 否 | 是 |
地区固定效应 | 否 | 否 | 是 |
N | 2592 | 2592 | 2592 |
R2 | 0.379 | 0.452 | 0.395 |
注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%水平下显著，括号内为标准误，下文各表相同。
3.2稳健性检验
稳健性检验采用将样本区间缩小为9年（2012—2020年），采用地区经济发展不平等度量的广义熵指数替代泰尔指数、更换被解释变量，以及面板GMM回归方法重新进行实证回归，结果仍然稳健。（见表3）
表3 模型的稳健性检验
变量 | （1） | （2） | （3） |
缩小样本区间 | 更换被解释变量 | 更改实证方法 | |
Ditrad | -0.002** | -0.058*** | -0.004** |
（0.001） | （0.012） | （0.002） | |
Controls | 是 | 是 | 是 |
时间固定效应 | 是 | 是 | 是 |
地区固定效应 | 是 | 是 | 是 |
N | 1578 | 2592 | 2592 |
R2 | 0.396 | 0.492 | 0.358 |
4影响机制分析
中介机制资源错配矫正和产业结构升级的验证模型如下：
ZJ_it=α_0+α_1 Rmi_it+α_2 Ind_it+α_3 Ditrad_it+μ_it （2）
Theil_it=β_0+α_4 Ditrad_it+α_5 ZJ_it+μ_it （3）
其中，式（2）中Rmi、Ind分别为中介变量“资源错配矫正”和“产业结构升级”。
4.1资源错配矫正的机制检验
采用资源错配指数（Rmi）刻画资源错配的矫正效果。表4第（1）列结果表明，数字服务贸易对资源错配矫正有显著正向影响；第（2）列结果表明，资源错配矫正程度越高、地区收入差距程度越小，且加入中介变量与解释变量交叉项后（Ditrad×Rmi），其影响效果将会更大，假设2a被证实。
表4 作用机制检验
变量 | 资源错配矫正机制 | 产业结构升级机制 | ||
（1） | （2） | （3） | （4） | |
Rmi | Theil | Ind | Theil | |
Ditrad | 0.022*** | -0.018** | 0.024*** | -0.016** |
（0.003） | （0.009） | （0.005） | （0.008） | |
Rmi | — | 0.129** | — | — |
— | （0.061） | — | — | |
Ditrad×Rmi | — | -0.213* | — | — |
— | （0.128） | — | — | |
Ind | — | — | — | 0.014** |
— | — | — | （0.007） | |
Ditrad×Ind | — | — | — | -0.025** |
— | — | — | （0.011） | |
Controls | 是 | 是 | 是 | 是 |
时间固定效应 | 是 | 是 | 是 | 是 |
地区固定效应 | 是 | 是 | 是 | 是 |
N | 2592 | 2592 | 2592 | 2592 |
R2 | 0.468 | 0.248 | 0.368 | 0.214 |
4.2产业结构升级的机制检验
采用产业升级指数（Ind）刻画产业结构升级的实现效果。表4第（3）列结果表明，数字服务贸易对产业结构升级有显著正向影响；第（3）列结果表明，产业结构升级程度越高、行业收入差距程度越小，且加入中介变量与解释变量交叉项后（Ditrad×Ind），其影响效果将会更大，假设2b被证实。
结语
数字服务贸易发展对跨越“中等收入陷阱”有显著助推作用。进一步研究发现，数字服务贸易能有效矫正区域间的资源错配缩小地区间收入差距，同时实现产业结构升级缩小行业间收入差距，进而助推“中等收入陷阱”跨越。
鉴于此，本文得出如下政策启示：一是重视数字服务贸易的助推潜力。国家应加快出台相关政策，鼓励企业外贸创新，为数字服务贸易发展提供有效外部支持；二是注重利用数字服务贸易矫正资源错配程度。加快构建地区间数字平台，方便地区间有效分工与合作，打破地区间要素壁垒；三是充分利用数字服务贸易促进产业结构升级。加快构建行业间数字平台，方便企业间有效分工与合作，打破行业间的要素壁垒。
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审核：刘 坤
责编：王世明
编辑：刘 彬