国际贸易论文哪里有？本文主要通过测算2010—2020年世界62个国家的绿色全要素生产率，采用理论与实证相结合的方式，研究样本国家数字服务贸易对绿色全要素生产率的影响。
1绪论
1.4创新点与不足
本文存在以下几个创新点。
第一，数字贸易和绿色全要素生产率都是当下学术界的研究热点。但是大多数文献均集中在我国省域、城市以及行业层面，缺乏国家层面数字贸易对绿色全要素生产率的影响研究。因此，本文以62个国家为研究对象，从国家层面切入，为相关研究提供了一个新的研究视角。
第二，在目前研究的基础上，本文在绿色全要素生产率测量体系中加入能源投入和非期望产出，构建投入—产出体系，并基于超效率SBM-GML测算模型对研究期间内世界主要国家的绿色全要素生产率水平进行测度，详细分析了绿色全要素生产率的国别和区域差异。此外，本文将绿色全要素生产率的收敛性分析纳入现状分析框架，这对全面把握GTFP的整体状况有一定的帮助。
第三，研究数字贸易对绿色全要素生产率的影响的相关文献较少，本文采用理论与实证相结合的方式，深入探究数字服务贸易对绿色全要素生产率的作用机理，为提高一国的绿色全要素生产率，发展绿色经济提供了新的思路和方法。
3数字服务贸易的现状分析
3.1全球数字服务贸易稳步增长
近年来，全球范围内的数字服务贸易规模一直呈现稳步增长趋势。UNCTAD数据显示，近十年来全球数字服务出口规模持续扩大，从2010年18790.71亿美元增长到2020年的33385.72亿美元，年平均增长约1460亿美元，年均增长率达到5.92%。其中，2011年数字贸易出口规模增长最快，增速为14.5%。与此同时，2010—2020年数字贸易出口在全球服务贸易中的比重也在持续提高。除2016年以外，其余年份数字服务贸易增速均大于服务贸易。2010年数字贸易占比47.24%，2016年首次超过五成，占据全球服务贸易规模一半以上。数字贸易地位不断攀升，重要性不言而喻。2020年数字服务贸易规模比重超过六成，达64.46%（见图3.1），比2019年提高12.19个百分点。这主要是因为2020年全球服务贸易遭受全球新冠肺炎疫情的严重冲击，出口规模减少11110.98亿美元，同比下降17.66%。数字化服务贸易以数字技术为依托，以现代信息技术为载体，极大地拓展了传统服务贸易的边界，减弱了贸易在空间上的制约。当今的疫情防控对这种以数字化手段交付的服务贸易的影响明显要小于对其他服务贸易部门的影响。金融、教育和医疗等领域的服务贸易数字化转型加速，线上交易、在线教育、办公及远程医疗等新兴数字服务产业蓬勃发展，数字贸易的独特优势和巨大潜力凸显。数字贸易在全球服务贸易产业中的主导地位正逐步显现。预计未来全球数字贸易将继续为世界贸易增长注入新动力，给世界经济带来深刻变革。
5数字服务贸易对绿色全要素生产率影响的实证分析
5.2变量选取与数据来源
5.2.1被解释变量和解释变量
本文的被解释变量是世界主要国家的绿色Gtfp。本文在DEA框架下，运用超效率SBM模型，并结合全局ML生产率指数来测度62个样本国家的绿色全要素生产率。本文的解释变量采用的是UNCTAD提出的数字服务贸易定义及核算方法，以可数字化交付的服务贸易衡量各个样本国家的数字服务贸易，包括保险和养老金服务、金融服务、知识产权使用费、ICT服务、其他商业服务以及个人文化娱乐服务。本文以整理得到的数字服务贸易规模数据占同一时期内该国商品和服务贸易总额的比例作为核心解释变量，衡量各国的数字服务贸易水平。
5.3回归结果
基于设定的基准模型，本文选用stata软件，采用个体和时间双固定效应对全样本国家数字服务贸易的绿色增长效应进行统计检验。回归结果如表5.3所示，本文利用分步回归方法，在回归模型中逐步加入控制变量。未加入控制变量时，结果如表5.3第（1）列结果所示。数字服务贸易发展水平对绿色全要素生产率的影响显著为正，系数为0.347，这表明了数字贸易发展有利于绿色全要素生产率的提高。依次加入一系列控制变量后，数字服务贸易的发展依然能够对绿色全要素生产率产生显著性影响，在1%的置信水平下显著为正，且回归系数始终为正，明显提高为0.377。加入控制变量能够使核心解释变量回归系数扩大，这意味着在排除其他变量干扰的情况下，数字贸易具有稳定的绿色发展效应，回归结果更科学和准确。第（5）列回归结果显示，数字贸易水平每扩大1%，绿色全要素生产率就提高0.377%，这也验证了数字服务贸易可以通过扩大规模直接促进国家绿色全要素生产率的提高。
控制变量对绿色全要素生产率的影响可以从表5.3的回归结果中得到反映。工业化程度对GTFP有显著的负向影响。工业化程度每提高1%，绿色全要素生产率就降低0.003%，符合理论预期。这表明各国或地区整体上要素配置没有达到最优，资源利用效率低，产能落后。经济发展通常以环境污染和资源过度损耗为代价，工业化程度越高，就意味着高能耗和高污染。政府干预程度对GTFP同样存在显著的负向影响，且在5%的水平下显著，其显著程度和回归系数均低于工业化程度。这表明政府干预造成的影响要小于工业发展带来的影响，政府干预水平每提高1%，绿色全要素生产率就降低0.005%。这说明了各国政府在经济发展的同时会重点关注绿色低碳发展，将更多的财政资金投入绿色技术研发中去，充分发挥了政府的引导作用。但是，政府干预过度会降低市场运行效率，抑制绿色全要素生产率的提升。外商直接投资将会抑制绿色全要素生产率，与“污染天堂”理论相符，但是效果并不显著。当今世界，发达国家或地区将生产要素投入国内高附加值、高效清洁的行业，并将高能耗、高污染的产业转移至发展中国家。
6结论与建议
6.1结论
本文主要通过测算2010—2020年世界62个国家的绿色全要素生产率，采用理论与实证相结合的方式，研究样本国家数字服务贸易对绿色全要素生产率的影响，得到的主要结论如下。
第一，世界数字服务贸易发展水平稳步提高，前景一片良好，但仍存在较大的国别和区域差异。发达经济体在数字贸易中占据优势地位，数字贸易集中在欧洲地区。从细分行业来看，ICT部门是数字贸易增长的主要来源，这表明数字技术是经济发展的重要动能。
第二，本文通过构建SBM模型和测算指标体系，测算出世界主要国家研究期间的绿色全要素生产率。从结果可以看出，2010—2020年世界主要国家绿色全要素生产率整体上呈现上升趋势，绿色经济效率显著提升。和数字贸易相同的是，绿色全要素生产率也存在一定的国别和区域差异。其中，北欧国家在绿色全要素生产率方面表现优异，非洲地区一直处于落后地位。另外，本文运用收敛理论分析了世界总体和各区域间的绿色全要素生产率的收敛性，研究发现世界整体和各区域均不存在显著的σ收敛，σ值基本呈现明显的上升趋势。世界整体以及亚洲和欧洲地区存在明显的绝对β收敛，北美地区存在条件β收敛，绿色全要素生产率低的国家其增长速度快于高效率的国家，他们之间的效率差距会逐渐缩小，最终趋于相同的稳态水平。第三，通过分析相关理论，本文先从理论角度解释了数字服务贸易对绿色全要素生产率的影响机制，认为数字贸易能够通过优化产业结构，促进技术进步和改善能源消费影响本国的绿色全要素生产率。其次，本文设定了双固定面板模型对该影响进行了回归分析，控制一系列可能影响绿色全要素生产率的变量。实证结果显示，数字服务贸易发展对绿色全要素生产率的影响与理论一致，确实存在显著的正相关关系。为保证回归结果的科学性和稳定性，本文通过更换解释变量，缩短样本区间等方法进行了稳健性检验。检验结果与基准回归结果相同。然后，考虑到不同地区、行业以及贸易流向可能影响回归结果，本文进行了异质性检验。研究发现，亚洲地区数字服务贸易的绿色效应最明显，应加快数字贸易发展。发展金融和ICT行业能够明显提升本国绿色全要素生产率，其他部门数字贸易的影响不明显。不同贸易方向均会促进绿色全要素生产率的提高，出口的显著性高于进口。最后，本文将绿色全要素生产率分解为技术进步和技术效率，分别进行回归分析。结果发现，绿色全要素生产率提高的主要源泉是技术进步。数字服务贸易主要通过促进技术进步来提高GTFP。
参考文献（略）
