数据跨境流动规则对数字贸易出口技术复杂度影响研究

doi:10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2023.05.003

数据与计算发展前沿 ›› 2023, Vol. 5 ›› Issue (5): 23-34.

CSTR: 32002.14.jfdc.CN10-1649/TP.2023.05.003

doi: 10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2023.05.003

• 专刊:数据要素安全高效流通的关键技术 • 上一篇下一篇

数据跨境流动规则对数字贸易出口技术复杂度影响研究

丛颖男¹(),彭友²,朱金清^3,^*()

1.中国政法大学，商学院，产业经济系，北京 100088
2.中国政法大学，数据法治研究院，北京 100088
3.北京字节跳动网络技术有限公司，北京 100043

收稿日期:2023-05-04 出版日期:2023-10-20 发布日期:2023-10-31
通讯作者: *朱金清（E-mail: zhujinqing@bytedance.com）
作者简介:丛颖男，中国政法大学商学院，副教授，博士，产业经济系副主任，为CCF会员、CAAI会员。主要研究方向为法商大数据、人工智能、区块链、金融科技、监管科技、复杂系统。
负责撰写“1引言、2理论基础与研究假设、4结论与展望”，设计实证模型。
CONG Yingnan, Ph.D., is an associate professor and vice director of the Industrial Economics Department, Business School, China University of Political Science and Law. He is a member of CCF and CAAI. His main research interests include big data on business and law, artificial intelligence, blockchain, Fin-tech, Reg-tech, and complex systems.
In this paper, he is responsible for writing “1 Introduction, 2 Theory and Hypothesis, 4 Conclusion and Prospect” and designing the empirical models.
E-mail: cyn_2010@163.com|朱金清，北京字节跳动网络技术有限公司，硕士研究生，工程师，为CCF高级会员、CAAI会员。主要研究方向为数据库系统、内容数据分析、人工智能、知识图谱。
负责撰写“3模型构建、变量选取和数据来源”。
ZHU Jinqing, a Master’s graduate and engineer at Beijing ByteDance Network Technology Co., Ltd, is a senior member of CCF and a member of CAAI. His main research interests include database systems, content data analysis, artificial intelligence, and knowledge graphs.
In this paper, he is responsible for writing “3 Model Construction, Variable Selection and Data Sourcing”.
E-mail: zhujinqing@bytedance.com
基金资助:
2022年国家重点研发计划“社会治理与智慧社会科技支撑”重点专项“知识产权司法保护与跨部门协同服务关键技术研究”(2022YFC3303000);教育部人文社会科学研究一般项目“基于知识图谱的新时代中西方价值观维度研究”(22YJC190003);北京市教育科学“十四五”规划课题“基于多维度健康大数据的精准运动处方体育教学模式研究”(CECA22136)

A Study of the Impact of Regulations on Cross-Border Data Flow on the Export Technology Complexity of Digital Trade

CONG Yingnan¹(),PENG You²,ZHU Jinqing^3,^*()

1. Department of Industrial Economics, Business School, China University of Political Science and Law, Beijing 100088, China
2. The Institute for Data Law, China University of Political Science and Law, Beijing 100088, China
3. Beijing Bytedance Network Technology Co., Ltd, Beijing 100043, China

Received:2023-05-04 Online:2023-10-20 Published:2023-10-31

摘要/Abstract

摘要：

【目的】 随着信息技术的高速发展，数据跨境流动已经成为数字经济跨境贸易的重要组成部分，建立高效的数据跨境流动规则是实现数字经济高质量发展的关键。【方法】 本文采用ECIPE发布的DTRI指数衡量数据跨境流动规则的限制性程度，以出口技术复杂度衡量数字贸易的发展质量，通过构建基准回归模型检验了限制性规则对数字贸易的影响。【结果】 数据跨境流动限制对数字贸易出口技术复杂度具有显著而稳健的负向影响，该影响可以通过技术创新能力和数字基础设施建设水平这两个作用渠道实现，且在贸易部门和国家经济发展水平两个层面存在异质性。【结论】 建立包容审慎的数据跨境流动规则、推进区分行业的精细化立法、提升新基建水平和技术创新能力能够有效提升数据跨境流动效率。本文研究成果为我国数字贸易高速、高质量增长以及产业结构转型升级提供了参考。

关键词: 数字经济, 数据跨境流动, 数字贸易, 出口技术复杂度, 数据基础制度

Abstract:

[Objective] As information technology is developing rapidly, cross-border data flow has become an important part of digital economy cross-border trade. Thus, establishing efficient cross-border data flow rules is the key to achieving high-quality development of the digital economy. [Methods] This paper uses the DTRI index released by ECIPE to measure the restrictiveness of cross-border data flow rules and uses export technology complexity to measure the quality of digital trade development. It tests the impact of restrictive rules on digital trade by constructing a benchmark regression model. [Results] Restrictions on data cross-border flow have a significant and robust negative impact on the export technology complexity of digital trade, which can be realized through two channels: technological innovation capability and digital infrastructure construction level. This negative impact has heterogeneity in both trade sector and national economic development level. [Conclusions] Establishing inclusive and prudent data cross-border flow rules, advancing sector-specific refined legislation, and improving the level of new infrastructure construction and technological innovation capability can effectively improve the efficiency of data cross-border flow. The research results of this paper provide a reference for the high-speed and high-quality growth of China’s digital trade, as well as the transformation and upgrade of industrial structure.

Key words: digital economy, data cross-border flow, digital trade, export technology complexity, data foundation system

丛颖男, 彭友, 朱金清. 数据跨境流动规则对数字贸易出口技术复杂度影响研究[J]. 数据与计算发展前沿, 2023, 5(5): 23-34.

CONG Yingnan, PENG You, ZHU Jinqing. A Study of the Impact of Regulations on Cross-Border Data Flow on the Export Technology Complexity of Digital Trade[J]. Frontiers of Data and Computing, 2023, 5(5): 23-34, https://cstr.cn/32002.14.jfdc.CN10-1649/TP.2023.05.003.

图/表 8

图1

图2

表1

控制变量及其含义"

控制变量类别	变量名称	变量含义
基准回归控制变量	国内生产总值（ $l n G D P$ ）	采用各国GDP的对数值衡量一国经济生产规模
	人力资本（ $l n H C$ ）	采用教育公共开支总额占GDP比重的对数值衡量一国的人力资本水平
	人口规模（ $l n P O P$ ）	采用各国总人口的对数值衡量各国的人口规模
	服务贸易比重（ $l n P S$ ）	采用各国服务贸易进出口占GDP比重的对数值衡量服务贸易规模
渠道检验控制变量	信息和通信技术服务出口额（ $l n I C T$ ）	采用一国信息和通信技术服务出口总额的对数值衡量ICT产业的发展水平

表1

表2

数据来源与描述性统计"

变量分类	变量名称	均值	标准差	数据来源
被解释变量	出口技术复杂度（ $E S i k$ ）	7.19	1.57	WTO数据库世界银行世界发展指标（World Development Indicator, WDI）数据库
核心解释变量	数字贸易限制指数（ $D T R I i$ ）	0.26	0.11	ECIPE-DTRI报告
控制变量	国内生产总值（ $l n G D P$ ）	27.10	1.59	世界银行WDI数据库
	人力资本（ $l n H C$ ）	1.55	0.25	世界银行WDI数据库
	人口规模（ $l n P O P$ ）	16.95	1.87	世界银行WDI数据库
	服务贸易比重（ $l n P S$ ）	3.01	0.85	世界银行WDI数据库
	信息和通信技术服务出口额（ $l n I C T$ ）	22.27	1.53	世界银行WDI数据库
渠道检验中间变量	创新能力（ $l n I N N O$ ）	9.97	1.47	世界银行WDI数据库
渠道检验中间变量	数字基础设施（ $l n I N F R$ ）	9.02	1.55	世界银行WDI数据库
稳健性检验工具变量	故意谋杀犯罪率（MUR）	4.03	6.41	世界银行WDI数据库
稳健性检验工具变量	死亡率（DEATH）	9.29	2.29	世界银行WDI数据库

表2

表3

表4

表5

表6

参考文献 33

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变量	(1)lnES	(2)lnES	(3)lnES	(4)lnES
DTRI	-2.009**	-4.699***	-3.222***	-19.452*
	(-2.48)	(-3.82)	(-2.60)	(-1.88)
lnPOP		0.590***	0.292	1.886**
		(3.23)	(1.62)	(2.09)
lnGDP		-0.373**	-0.090	-1.013**
		(-2.44)	(-0.61)	(-2.18)
lnPS		0.486**	0.384**	0.784**
		(2.42)	(2.10)	(2.39)
lnHC		-1.004**	-0.585	-0.837
		(-2.15)	(-1.42)	(-1.45)
常数项	7.712***	8.609***	5.407*	6.651*
	(29.05)	(2.90)	(1.96)	(1.78)
观测值	175	175	245	175
R²	0.022	0.103	0.043	.

变量	(1)lnES	(2)lnINNO	(3)lnES	(4)lnINFR
DTRI	-4.699***	-2.242*	-4.699***	-3.961**
	(-3.82)	(-1.87)	(-3.82)	(-2.23)
lnPOP	0.590***	0.726***	0.590***	-0.861***
	(3.23)	(8.08)	(3.23)	(-2.76)
lnGDP	-0.373**		-0.373**
	(-2.44)		(-2.44)
lnPS	0.486**		0.486**	-0.847*
	(2.42)		(2.42)	(-1.70)
lnICT		0.274***		0.632***
		(3.25)		(4.06)
lnHC	-1.004**		-1.004**
	(-2.15)		(-2.15)
常数项	8.609***	-7.853***	8.609***	13.122**
	(2.90)	(-3.92)	(2.90)	(2.74)
观测值	175	35	175	35
R²	0.103	0.870	0.103	0.711

变量	(1)lnES	(2)lnES	(3)lnES	(4)lnES	(5)lnES
DTRI	-7.451***	-6.349*	-5.149*	-2.839	-1.709
	(-2.97)	(-2.01)	(-2.04)	(-0.91)	(-0.44)
lnPOP	0.998***	1.025*	0.542	0.452	-0.065
	(2.86)	(1.99)	(1.46)	(1.31)	(-0.10)
lnGDP	-0.526	-0.709	-0.344	-0.207	-0.080
	(-1.68)	(-1.66)	(-1.00)	(-0.70)	(-0.18)
lnPS	0.882*	0.727*	0.342	0.818**	-0.340
	(1.88)	(1.80)	(0.89)	(2.06)	(-0.57)
lnHC	-0.765	-0.827	-0.836	0.102	-2.692*
	(-0.75)	(-0.89)	(-1.03)	(0.14)	(-1.75)
常数项	4.919	9.784	8.589	3.923	15.830**
	(0.78)	(1.67)	(1.22)	(0.51)	(0.029)
观测值	35	35	35	35	35
R²	0.233	0.195	0.116	0.126	0.125

变量	(1)发展中国家lnES	(2)发达国家lnES
DTRI	-16.171***	2.880
	(-8.47)	(0.94)
lnPOP	0.396*	-0.384
	(1.79)	(0.71)
lnGDP	0.830*	0.293
	(2.01)	(0.74)
lnPS	0.470	0.229
	(1.56)	(0.65)
lnHC	-3.550***	-1.345**
	(-4.63)	(-2.22)
常数项	-12.829	6.326*
	(-1.60)	(1.87)
观测值	45	130
R²	0.739	0.065

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[1]	李洪涛,张菲,隆云滔. 国际数字贸易规则助力中小企业数字化转型——以DEPA数字贸易规则为例[J]. 数据与计算发展前沿, 2022, 4(6): 67-76.
[2]	张耀南. 数据工程学建设思考与实践[J]. 数据与计算发展前沿, 2022, 4(1): 5-19.