全球FTA数字贸易规则网络结构及其影响因素.pdf

882023年第7 期经济理论与经济管理全球FTA数字贸易规则网络结构及其影响因素杨碧舟彭羽提要本文在考虑协定深度的基础上，分析了全球FTA数字贸易规则网络的结构特征，并采用时态指数随机图模型（TERGM）方法对网络形成的影响因素进行实证分析。结果发现：第一，全球FTA数字贸易规则网络的无权和有权网络密度总体呈增长趋势，反映了网络中各国的参与广度和深度均有所提升，欧盟、美国、新加坡处于FTA数字贸易规则网络的中心地位；第二，欧盟所在子群与其他子群间形成明显的核心一边缘结构，美国所在子群与中国及部分东盟国家所在子群之间联系紧密，表明美式规则在亚太地区的强大影响力；第三，基于TERGM的实证分析，证实了网络传递性在推动全球FTA数字贸易规则网络结构形成中的作用，这为中国积极应对美式和欧式FTA规则传播，加快形成中国FTA数字贸易规则范本并积极在全球范围内推广提供了政策依据。关键词FTA数字贸易规则网络；协定深度；网络传递性；时态指数随机图模型一、引言随着人工智能、区块链、物联网、3D打印等新兴数字技术在产业和贸易中的大规模应用，全球化进人“数字促进贸易”时代。国际贸易的内容、对象和方式在数字技术的影响下发生了显著改变，数字贸易的蓬勃发展对现有国际经贸规则提出新的要求。在多边层面上，WTO成员在2 0 世纪末已认识到数字化对贸易的影响，并于1998 年启动电子商务工作计划，但除了提出并暂时保持“对电子传输免征关税”等规定外（Gao，2 0 18），在服务贸易、货物贸易、知识产权保护和经济发展等领域所需的必要规则调整方面，几乎没有建树（Burri&Polanco，2 0 2 0），W T O 层面的规则已严重滞后于数字贸易主体的需求。对此，美国和欧盟等主要经济体正在自由贸易协定层面（下文简称FTA）加快构建国际高水平的数字贸易规则，并以其作为全球规则制定者（Rule-makers）的影响力为依托对外输出和推广其规则（Seiermann，2 0 18），这对全球FTA数字贸易规则网络的形成和发展产生重大影响。据瑞士卢塞恩大学于2 0 2 1年7 月发布的TAPED（T r a d e A g r e e m e n t s Pr o v i s i o n s o n Ele c-*杨碧舟、彭羽，上海社会科学院，邮政编码：2 0 0 2 35，电子信箱：18 38 0 96 6 2 9 。本文得到了国家社会科学基金一般项目“一带一路”FTA网络中的国家地位测度及贸易效应研究”（18 BJL095）、“全球数字贸易规则新趋势及中国的政策选择研究”（17 BFX148）的资助。感谢匿名评审人提出的修改意见，笔者已做了相应修改，本文文责自负。例如，2 0 15年美国主导签署的TPP确立了全球高水平的数字贸易规则体系，其退出后由其贸易伙伴日本和加拿大例如，2 0 15年美国主导签署的TPP确立了全球高水平的数字贸易规则体系，其退出后由其贸易伙伴日本继续向亚太区其他CPTPP成员国推广892023年第7 期经济理论与经济管理tronic-commerce andData）数据显示，截止到2020年底，全球范围内共有12 3个已签署纳人特定电子商务条款（Specific E-commerceProvisions）的FTA，共涉及五大洲136 个经济体，其中包含9 9 个发展中经济体，这说明覆盖全球不同区域、不同发展水平经济体的FTA数字贸易规则网络已经形成。中国政府正积极推动高标准的FTA数字贸易规则建设。不过，与美国和欧盟相比，中国在数字贸易规则的参与上起步较晚，2 0 15年生效的中国一韩国FTA、中国一澳大利亚FTA首次以专章方式纳人“电子商务”规则，规则重心主要聚焦于贸易便利化与透明度等条款；中国在RCEP（2 0 2 2年1月生效）中首次纳入“跨境数据流动”和“数据本地化”等高标准数字贸易规则条款，但在法律语言表述和法律约束力上与美国、欧盟主导的数字贸易规则相比仍存一定差距。因此，在美国和欧盟加快构建符合其自身利益的高标准FTA数字贸易规则背景下，深人研究全球FTA数字贸易规则的演变、网络结构特征以及网络结构形成的影响因素，不仅可以丰富FTA数字贸易规则网络领域的理论研究，而且也对中国如何形成体现国家利益的FTA数字贸易规则范本以及在FTA网络中逐步扩大其规则影响力，具有重要的实践指导价值。二、文献综述和本文创新与本文研究主题相关的文献主要围绕全球FTA网络形成的影响因素和FTA数字贸易规则的分类及影响因素等视角展开。一是全球FTA网络形成的影响因素研究。指数随机图模型（ERGM）在解释FTA网络形成研究方面的应用相对较广泛。LeeBa i（2 0 0 9）将反映FTA成员国经济及政治特征同配性（Homophily）的指标引入ERGM模型，证实了相近的地理距离、民主程度高的政治制度能够促进两国签署FTA，而相近的经济规模和发展水平的促进效果较弱。在此基础上，LeeBa i（2 0 13）在模型中加人反映FTA传递性（Transitivity）的网络统计量，证实了全球FTA网络存在的传递性特征。Wuetal（2 0 2 0）对1965年到2 0 18 年共19 3个经济体组成的FTA网络进行了ERGM和TERGM分析，发现网络内生结构对于FTA网络的形成产生重要影响。由此可见，以上采用ERGM方法的文献均从网络结构特征、行动者属性和外生网络效应三个层面分析全球FTA网络形成的影响因素；类似地，采用面向随机行为者的模型（SAOM）和离散选择模型等不同研究方法的文献也支持全球FTA网络形成是由内生网络结构和外生影响因素共同决定的结论（Mangeretal.，2012；K i n n e，2 0 13；王开和靳玉英，2 0 13；Kim&Manger,2017)。二是FTA数字贸易规则的分类和影响因素研究。现有文献基于美式和欧式FTA数字贸易条款进行比较研究，认为美式规则包含当前最为前沿的FTA数字贸易规则。与美国相比，欧盟在数据跨境自由流动的议题上较为保守，更加重视个人数据及隐私的保护，且在视听例外及隐私保护上的立场十分坚定（周念利和陈寰琦，2 0 2 0；高凌云和樊玉，2 0 2 0；Wolfe，2 0 19；Pa s a d i l l a，2 0 2 0)。而中国FTA数字贸易规则将谈判重点局限在电子商务领域，并预留了大量例外条款（Gao，2 0 18），与美国、欧盟主导的FTA数字贸易规则深度上存在一定差距（彭羽等，2 0 2 1）。关于FTA数字贸易规则的影响因素方面，韩剑等（2 0 19）采用自然语言文本处理方法构建反映FTA数字贸易条款深度的异质性指标，并进一步从双边角度对FTA签署的影响因素进行实证分析，发现经济规模越大、经济相似性越大、双边距离越近的国家越倾向于签署数字贸易条款。从已有文献看，现有基于FTA网络影响因素的研究侧重于是否签署FTA的无权网络分析，即不考TAPED数据库由瑞士卢塞恩大学及伯尔尼大学共同研究开发，涵盖了自2 0 0 0 年以来已签署的近2 0 0 个含有数字贸易相关条款的FTA。例如，与美式协定CPTPP“电子商务”章相比，RCEP在“跨境数据流动”和“数据本地化”条款上的例外规定更宽松，且不适用争端解决机制。90经济理论与与经济管理2023年第7 期虑FTA在不同规则领域的异质性。而数字贸易规则作为新一代FTA规则争夺的焦点，很大程度上反映了未来全球高标准FTA网络的发展趋势。同时，现有关于FTA数字贸易规则的研究主要围绕不同经济体的规则导向比较和双边数字贸易规则影响因素展开，缺乏从全球FTA数字贸易规则网络视角分析其结构特征及其形成的影响因素的文献。基于此，本文的研究创新如下：第一，在研究视角上，在数字贸易规则条款深度量化基础上构建全球FTA数字贸易规则网络，并分析其网络结构特征及美国、欧盟等主要经济体在网络中的地位，从而将双边FTA数字贸易规则的比较分析拓展到FTA数字贸易规则网络视角；第二，在研究方法上，基于网络内生结构、行动者一关系效应和协变量网络三个维度，使用时态指数随机图模型（T ER G M）对FTA数字贸易规则网络结构形成的影响因素进行实证分析，弥补了该领域现有文献的不足；第三，在研究结论上，本文在TERGM分析中加入反映网络传递性的内生结构变量，并证实了网络传递性在推动全球FTA数字贸易规则网络结构形成中的作用，这为中国积极应对美式和欧式FTA数字贸易规则传播，加快形成中国FTA数字贸易规则范本并积极在全球范围内推广提供了政策依据。三、全球FTA数字贸易规则网络结构特征（一）考虑深度的全球FTA数字贸易规则网络构建21世纪以来，全球FTA数字贸易规则开始出现并迅速发展，2 0 0 0 年签署的美国一约旦FTA是全球首个纳人电子商务条款的FTA，2 0 0 3年澳大利亚一新加坡FTA则首次以电子商务专章形式纳人FTA，全球范围内包含特定数字贸易条款的FTA数量从2 0 0 0 年的2 个增加到2 0 2 0 年的12 3个。同时，近年来FTA数字贸易规则的平均深度也在明显提高。1.FTA数字贸易规则的深度量化本文对FTA数字贸易规则深度进行量化的数据来源于TAPED数据库，TAPED数据库对全球范围内FTA中的数字贸易条款进行了详细分类，并根据条款深度对其进行赋值（介于0 3之间），数值越大说明条款的法律约束力越强。本文计算数字贸易条款FTA的整体深度，以综合反映FTA中条款的覆盖范围和法律约束力。具体步骤是：首先对TAPED数据库中电子商务、数据流动、在服务章节/部分中提及数据和数据传输、知识产权章节、特别谅解或规定五个部分中的条款深度分别进行算数平均，得到各部分的规则深度，然后对这五个部分的规则深度进行算数平均，最终得到FTA的整体深度。具体计算过程可以用如下的公式来表示，式中，n为某个部分中的条款总数，proisio-n；表示该部分中第i项条款的深度，depth为FTA整体的深度。通过计算，本文得到了2 0 0 0 一2020年签署的含有数字贸易条款FTA的深度。depth:Cprovision(1)=12.基于协定深度的FTA网络构建。2.基于协定深度的FTA网络构建。本文将数据库中所有FTA的成员拆分成相应的国家和地区对，用来表示两国和地区之间的FTA关系，每个国家和地区对均与上文计算得到的FTA深度相对应。由于FTA数字贸易规则的深度总体上不断加深，且高标准数字贸易规则代表了数字贸易治理的方向。为了更好地反映FTA数字贸易规则的前沿性，本文在基于协定深度的FTA网络中仅纳人深度相对较高的FTA，以体现其与传统FTA网络结构的差异性。对于FTA数字贸易规则网络节点的筛选过程如下：对于某一具体年份，将该年及该年之前全球范围内已签署的所有FTA的深度取中位数，深度大于或等于该中位数的FTA即为高标准FTA，由此可以得到高标准此处统计口径为：至少包含1个数字贸易条款的FTA数量。具体赋值方法和步骤：若FTA不包含某项数字贸易条款，则在该项条款上赋值为O；若FTA虽包含该数字贸易条款，但在其协定文本中对条款的执行仅规定了成员的非约束性义务（Non-bindingObligations），则FTA赋值为1；若FTA中同时包含约束性义务（BindingObligations）和非约束性义务，则赋值为2；若FTA中仅包含约束性义务，则赋值为3。912023年第7 期经济理论与经济管理FTA数字贸易规则网络。图1绘制了全球FTA数字贸易规则网络的演变，2 0 0 1年全球FTA数字贸易规则网络是由几个相对分散独立的局部网络节点组成，随着参与国家和地区数量的不断增加，2020年已经发展成复杂交叠式全局网络。更进一步地，本文分别计算无权网络和有权网络的密度。无权网络密度由2 0 0 2 年的0.0 8 0 4增长至2 0 2 0 年的0.12 35，有权网络密度由2 0 0 2 年的0.0 18 8 增长至2 0 2 0 年的0.1413，说明网络成员之间的联系变得愈加紧密且在不断深化。有权网络密度的增长明显快于无权网络密度的增长，表明新签署FTA的深度相较之前签署的FTA存在显著提升趋势。加鑫大娜威沙特阿拉伯支教士登科威特约以色列阿受卡搭尔巴林瑞士冰岛土其格林纳达阿联首圣卢西亚美国圣基茨和尼维斯巴拿呼伦比亚摩洛哥格普吉亚巴西哥斯达黎加智利特立尼达和多巴哥圭亚那阿根廷洪都拉斯美国加拿大苏黑南危地马拉星西哥秘音科威特新加坡英国欧盟文菜尼加拉瓜卡尔中国台湾多米尼加新西兰哥斯达黎加韩国澳大利亚泰国牙录提瓜和巴布达马来西亚细句亚美尼亚沙特阿拉伯乌克兰老老挝菲律宾印度尼西亚多米尼克東埔寨巴哈马斯里兰卡伯利兹中国巴巴多斯a2001年FTA数字贸易规则网络b2020年FTA数字贸易规则网络图1全球FTA数字贸易规则网络的演变注：网络节点之间的连线粗细代表FTA数字贸易规则的深浅，连线越粗表示协定深度越高；节点面积及标签大小与网络度数中心度的大小成正比；图形使用Gephi软件绘制。(二)网络节点中心度分析本文借鉴仇怡和黄丹（2 0 2 1）的研究，从度数中心度、中介中心度、特征向量中心度三个维度衡量网络中不同国家和地区的地位。本文计算了2020年全球FTA数字贸易规则无权网络的三种节点中心度指标，并对中心度进行排序。度数中心度（DegreeCentrality）反映了节点在网络中的活跃程度和中心地位，欧盟、韩国、新加坡、美国、日本的度数中心度分列前5位，表明这些国家在FTA数字贸易规则签署上非常积极，在网络中的连接数量上处于领先位置。中国的度数中心度排名第2 2 位，较2 0 19 年上升12 位，原因主要在于区域全面经济伙伴关系协定（RCEP）的签署。中介中心度（Betweenness Centrality）体现了节点在网络中的“桥梁”作用，即节点在多大程度上能够成为其他节点之间的中介，欧盟、日本、美国、瑞士、新加坡位于中介中心度排名前五位，说明这些国家在FTA数字贸易规则网络中承担着较强的“桥梁”作用，成为不同区域国家和地区之间联系的枢纽。其中，中国的中介中心度为0，这是因为2 0 2 0 年RCEP的签署使中国所有相依据此定义，不同年份的高标准FTA所要求达到的深度可能不同，也即“高标准”是相对于该年份已签署的其他FTA而言的，是一个随时间动态变化的概念。高标准FTA数字贸易规则网络进一步可以被转化为有权网络矩阵（考虑协定深度）和无权网络矩阵（不考虑协定深度）。2篇幅所限，在此省略了完整的计算结果，详细数据备索。92经济理论与与经济管理2023年第7 期邻节点之间均建立了直接联系，极大地削弱了中国在网络中的中介地位。特征向量中心度（Eigen-vectorCentrality）不仅考虑到了相邻节点数量对于节点地位的影响，同时还将相邻节点的重要性纳人衡量标准，新加坡是网络中特征向量中心度最高的国家，这表明新加坡的数字贸易规则FTA伙伴（如日本、美国、欧盟、澳大利亚等）在网络中的重要性较高。美国和欧盟的特征向量中心度分列第9位和第2 1位，较2 0 19 年分别下滑8 位和15位，原因在于2 0 2 0 年数字经济伙伴关系协定（DE-PA）和RCEP等亚太地区高标准FTA数字贸易规则的签署，在提升协定成员国家和地区网络地位的同时，也弱化了美国和欧盟的相邻节点在网络中的重要性。中国的特征向量中心度由2 0 19 年的38位上升至2 0 位，这是因为RCEP的签署使中国与一些网络影响力较高的国家和地区建立了联系。总体而言，网络中不同中心度指标排名位居前列的国家和地区比较稳定。欧盟、美国、新加坡、日本、韩国等国在高标准FTA数字贸易规则网络中处于中心地位，在网络中的影响力较大。同时，澳大利亚、越南、马来西亚、墨西哥、文莱等国家在网络中也扮演了重要角色，这些国家和地区中除韩国外，均为CPTPP成员国和地区，属于典型的美式FTA数字贸易规则类型国家和地区，这充分凸显了美式规则在网络中的影响力。RCEP的签署极大地提升了中国的度数中心度和特征向量中心度，但与美国和欧盟等主要经济体的中心度地位相比仍有明显差距，对整体网络的影响力较小。(三)网络块模型分析为了更深入分析全球FTA数字贸易规则网络的整体结构以及结构形成的内在原因，本文进一步对全球FTA数字贸易规则网络进行块模型分析。结果显示，FTA数字贸易规则网络被划分为4个一级子群和8 个二级子群，为了更清晰地观察各子群之间的联系，本文使用UCINET软件计算得到8个二级子群之间的密度矩阵，并使用密度准则将密度矩阵转化为像矩阵。本文设定2 0 19 年全球FTA数字贸易规则网络的密度（0.0 9 2 3）为值，密度矩阵中高于该值的密度被赋值为1，低于该值的密度赋值为0，由此密度矩阵转化为只有0和1的像矩阵。图2 基于像矩阵绘制了各子群之间的联系，如果子群之间存在连线，则表示这些子群存在较强的联系。由此发现，欧盟所在子群4一2与其他子群之间的关系十分密切，形成明显的核心一边缘结构，子群4一2 是这一结构的核心。这主要是因为欧盟的FTA伙伴国不仅数量多，而且覆盖了全球多个区域。美国所在的子群2 一1在网络中的地位虽不及欧盟所在子群，但也处于比较中心的位置，美国所在子群2 一1与中国及部分东亚国家和地区所在子群2 一2 之间联系紧密，表明美式规则在亚太区具有较强影响力。同时，从单个子群内部关系紧密度来看，美国所在子群2 一1与欧盟所在子群4一2 的内部关系十分密切，这说明围绕美国和欧盟各自形成了由接受其规则的经济体构成的凝聚子群，充分体现了二者在FTA数字贸易规则网络中的地位和影响力，可以预计这两个子群的规模还将不断扩张。四、网络结构形成的影响因素与理论假设全球FTA数字贸易规则网络受到诸多因素的共同影响，这些因素大致可分为网络内生结构效应、行动者一关系效应和协变量网络效应三类，它们通过不同的机制影响网络的形成，共同推动形成全球FTA数字贸易规则网络形态一）网络的内生结构效应网络的内生结构效应体现了网络本身的一种“自组织性”，即行动者之间的关系会受到网络中其他关系的影响，而不是仅仅取决于行动者本身的特征。这在FTA网络中突出表现为传递性，即“朋友的朋友是朋友”，一个已经拥有两条边的三元组很大可能形成第三条边，组成一个封闭的三角形。如图3所示，以A、B、C组成的三元组为例，若A同时与B、C 签署了FTA，则B、C 也更有可能签署FTA，使该三元组闭合。这是因为A与B、C因篇幅所限，本文在此省略像矩阵的具体计算结果，备索。932023年第7 期经济理论与经济管理均签署FTA后，在这个三元组中居于中心地位，与B、C共同组成了“轮轴一辐条”结构。B、C之间原先存在的贸易可能由于A关税水平的下降而发生贸易转移，导致B、C经济利益的受损，而A却能利用其地位进行结构套利（StructuralArbi-trage）。为了使三者之间的贸易关系恢复平衡，B、C作为“辐条”国家和地区存在很强的签署双边FTA的动机（图3中的虚线表示存在签署FTA的倾向），因此产生“三元闭合”效应（Manger etal.，2 0 12）。除此之外，伙伴与第三方签署FTA会提升本国和地区对第三方的信任程度，进而促进两方之间FTA的签署（BaldwinJa i m o v i c h，2012Kinne，2 0 13)。子群3-2子群1-2特立尼达和多巴哥子群1-1苏南圣文森特和林纳大斯冰岛安提瓜和巴布达中国台湾亚美尼亚瑞士以色列巴+马沙特哥拉伯阿疆首支慕士登邦威波斯尼亚和黑塞哥维廊卡馨尔土其摩价多瓦乌惠兰多米尼克斯里兰卡伯利#巴巴多斯科威特幸豪那阿尔雁利亚子群4-1子群4-2俄斯圣户西亚格林纳达格韵吉平白依罗斯哥伦北亚巴鑫马哈萨惠斯坦尼加拉瓜萨尔瓦多圣基茨香尼维斯牙加多尼加子群2-1洪都斯哥斯道黎加危地马拉美国韩国新坡澳大亚超南乌如主加鑫大菲缘宾子群3-1文莱日本泰国新西兰马来西亚老过中国子群2-2摩海缅甸印度服西亚墨西哥图2全球FTA数字贸易规则网络块模型联系图注：图中每个椭圆都代表一个子群，子群之间存在连线表示相互间的关系较为紧密，椭圆边缘加粗表示该子群内部经济体之间的关系紧密，边缘未加粗表示该子群内部经济体之间的关系较松散。就FTA数字贸易规则而言，美国、欧盟作为全球数字贸易规则的主要发起者，倾向于同大量国家和地区签署双边或诸边的FTA，以推动符合其国家利益的数字贸易规则传播。而接受美式或欧式数字贸易规则的国家和地区会更倾向于与其他已接受相同规则的国家和地区进行合作，由于这些国家和地区建立了相似的数字贸易规制框架，相互之间进行FTA数字贸易规则谈判的成本和难度大幅降低，从而产生FTA签署的正向激励。与此同时，这些国家和地区也会进一步通过FTA向次一级的国家和地区传播数字贸易规则（图3中D、E、F、G），以提升本国和地区在FTA数字贸易网络中的地位，从而使美式规则或欧式规则在网络中发生更大范围的传导，带来“多米诺骨牌”效应。在规则传递性的推动下，已经签署相似FTA数字贸易规则的国家和地区会进一步加强相互之间的联系，使FTA关系网络规模不断扩大，最终形成以美式或欧式规则为主导的内部联系紧密的团体（如图3中由A、B、C、D、E、F、G 构成的网络）。因此，传递性是FTA网络形成和演化的重要内生变量，FTA网络在传递性作用下变得更加紧密，体现出聚集特点。本文将传递性视为FTA数字贸易规则网络的重要影响因素，网络的这种“自组织性”促成了国家和地区之间签署FTA数字贸942023年第7 期经济理论与经济管理易条款。基于以上分析，本文提出如下假设：假说1个传递性推动了FTA数字贸易规则网络的形成。-1BBBD图3FTA数字贸易规则网络传递性示意图资料来源：笔者绘制。(二)行动者一关系效应行动者一关系效应反映了节点自身的属性对网络中关系形成的影响，对于本文中的FTA数字贸易规则网络而言，国家和地区所具备的一些经济特征可能是促成其签署FTA的重要因素。行动者一关系效应包括主效应和交互项两类，主效应仅反映节点个体属性对于网络关系形成的影响，而交互项关注的是二元组中两个节点属性之间的关系。若两个国家和地区具备的某个相同属性促成其签署FTA，则这一效应被称为行动者属性的“同配性”；若两国和地区签署FTA的原因在于某个属性的差异，则这一效应被称作“异配性”。本文在TERGM分析中纳人GDP、资本劳动比、服务贸易开放度的异配性、收人水平的同配性，以及收人水平和ICT基础设施完备程度的主效应。由于FTA数字贸易规则的“边境后措施”（Be h i n d-t h e-b o r d e r M e a s u r e s）特征十分明显，相似经济规模的大国之间在数字贸易规则签署上通常因国内治理目标的不同而存在广泛分歧（Wille-myns，2 0 2 0），因此，各影响因素的系数符号可能与传统理论有所区别。出于推广有利于本国数字贸易规则的目的，大国可能会积极地与经济体量小于本国的国家和地区签署高标准FTA，而非为改善本国贸易条件与经济规模相近的国家和地区缔结协定，因此GDP异配性的系数预期为正。数字贸易相比传统贸易更具有资本密集和技术密集的特征，资本劳动比较高的国家和地区有动机同资本劳动比较低的国家和地区缔结FTA数字贸易条款，从而使双方获得更多基于比较优势的贸易福利增进，因此资本劳动比异配性的预期系数为正。数字贸易规则的深度与服务贸易本身的开放程度高度相关，服务贸易开放度较高的国家和地区通常也是更重视数字贸易发展的国家和地区，因此更容易达成数字贸易条款，服务贸易开放度异配性的预期系数为负。不同收入水平的国家和地区在签署高标准FTA数字贸易规则的趋向上可能有所分化，存在一定的“等级结构”（Mangeretal.，2 0 12），高收人国家和地区在数字贸易和数字经济的发展上居于领先地位，同时也是数字贸易规则的制定者，因此，其相互之间更倾向于达成FTA数字贸易条款。此外，高收人国家和地区通常还会积极地与收人水平更低的国家和地区签署FTA数字贸易条款，以推广有利于本国和地区的数字贸易规则在FTA网络中的传播。高收人国家和地区同配性和主效应的预期系数均为正，本文将收人水平同配性变量和收人水平主效应变量划分为若干组，以对其预期系数差异进行实证检验。ICT基础设施是一国和地区开展数字贸易的必备条件，ICT基础设施越完善越可能通过签署高标准数字贸易规则获益，故ICT基础设施完备程度主效应预期为正。基于以上分析，本文提出如下假设：假说2 行动者一关系效应对FTA数字贸易规则网络的形成产生影响。其中，GDP和资本劳动比异配性的预期影响为正，服务贸易开放度异配性的预期影响为负，高收入水平同配性的预期影响为正，ICT基础设施完备程度和高收入水平主效应的预期影响为正。(三）协变量网络效应协变量网络效应体现了网络中行动者在其他外生关系网络中的一种“嵌人”（Embeddedness），在这些外生关系网络中，行动者之间已经存在的关系会对行动者在所研究网络中的行为产生影响。本文主要考虑两种对签署FTA数字贸易规则影响较大的协变量网络效应，分别为共同语言网络效应和距离网络效应。语言网络效应的预期系数为正，距离网络效应的预期系数为负。基于以上分析，本文提出如下假设：假说3协变量网络效应对FTA数字贸易规952023年第7 期经济理论与经济管理则网络的形成产生影响。拥有共同官方语言的国家和地区之间更倾向于签署FTA数字贸易规则；地理距离越近的国家之间越倾向于签署FTA数字贸易规则。五、基于时态指数随机图模型(TERGM)的实证分析(一)时态指数随机图模型(TERGM)的构建时态指数随机图模型（T ER G M）是在指数随机图模型（ERGM）的基础上构建的，因此，需要先引人指数随机图模型的结构。指数随机图模型(ERGM)的基本形式如下：Pr(Y=y/0)=()exp(0Tg.(y)+0igp(y,x)+ofg(y,g)(2)式中，网络Y在给定条件的情况下等于y的概率用Pr（Y=y|）来表示，1/k为用来确保概率处于0 1之间的一个常量，g。（y），g（y，），g（y，g）分别代表网络的内生结构效应、行动者一关系效应以及协变量网络效应，.，oF，为网络统计量的系数。由于指数随机图模型仅能用于分析同一个时间节点上的网络截面数据，不能对网络的动态变化机制进行分析，本文进一步引人时间要素，使用时态指数随机图模型（TERGM）对全球FTA数字贸易规则网络的影响因素进行实证分析。时态指数随机图模型（TERGM）的结构可以用下式表示，其中K为马尔可夫相关的阶数：Pr(Y=y I Yi-K.,YI-1,0)=exp(ZoHg(y,yt-lHy-KK)/k(0,y-K(3)从式（3）可以看出，时点t上的网络受到之前K期网络的共同影响，因此比式（2）更能反映网络结构的动态变化。本文使用R软件对全球FTA数字贸易规则网络进行TERGM分析，估计方法为蒙特卡洛极大似然估计（MCMCMLE），并使用自助法（Boot-strap）验证估计结果的稳健性。限于数据可获得性，本文最终选择2 0 142 0 17 年的全球FTA数字贸易规则网络作为实证分析的对象。(二)变量说明及数据来源本文在TERGM分析中加人了网络内生结构效应、行动者一关系效应、协变量网络效应三类变量，表1详细说明了各变量的构成及其意义。1网络内生结构效应。本文模型中加入的网络内生结构变量分别为边数（Edges）和几何加权边共享伙伴（Geometrically-Weighted Edgewise SharedPartnerships，G W ESP)。几何加权边共享伙伴是用于描述网络中传递性特征的统计量，定义了边共享伙伴计数分布的参数形式。边共享伙伴是指存在一个相连接的二元组，且该二元组的两个节点均与网络中的第三方节点相连接的情况。2.行动者一关系效应。本文使用的GDP数据来源于世界银行世界发展指标数据库（WDI）和IMF世界经济展望数据库（WorldEconomicOut-lookDatabase）。资本劳动比的资本存量数据来自荷兰格罗宁根大学发布的佩恩表（PennWorld Ta-ble9.0），劳动力数据来自WDI数据库和IMF数据库。服务贸易开放度指标等于一国和地区的服务贸易进出口总额占其货物和服务贸易进出口总额的比重，使用WDI数据库中的货物和服务进出口数据计算。ICT基础设施完备程度指标，采用国际电信联盟世界电信指标数据库（ITU）中的“每10 0名居民固定互联网订阅量”作为代理变量。此外，本文采用世界银行对国家收人水平的分组作为衡量一国和地区收人水平的标准，共分为四组：高收人、中高收人、中低收人、低收人。由于本文所研究的FTA数字贸易规则网络自动剔除了低收入分组的国家和地区，因此，实证分析中仅包含高收入、中高收人、中低收入三组。边数的作用类似于一般回归中的常数项，在多数情况下为负，不做特别解释。962023年第7 期经济理论与经济管理表1TERGM分析变量描述效应类型变量名称变量含义网络统计量示意图意义2yi作用类似于常数项，多数情况下系Edges边数数为负。网络内生结构效应Grwesp几何加权边共享伙伴ATK(y)体现了网络中存在的传递性。2ai-a;lyi检验是否GDP差异越大的国家和Heter(GDP)GDP异配性地区之间越容易签署高标准FTA。检验是否资本劳动比差异越大的国Heter(factor)资本劳动比异配性家和地区之间越容易签署高标准FTA。检验是否服务贸易开放度差异越大行动者一Heter(openness)放度异配性服务贸易开2lxi-a,lyij.的国家和地区之间越容易签署高标关系效应准FTA。检验是否收人水平越相近的国家和Homo(income)收入水平同配性地区之间越容易签署高标准FTA。ICT基础设施检验是否ICT基础设施越完备的国Main(ICT)完备程度主效应家和地区越容易签署高标准FTA。Zriyi检验是否收人水平越高的国家和地Main(income)收入水平主效应ij区越容易签署高标准FTA。检验是否拥有共同语言的国家和地Ncou(language)共同语言网络Lano协变量区之间更容易签署高标准FTA。网络效应检验是否地理距离越近的国家和地Ncou(distance)距离网络Dist区之间越容易签署高标准FTA。资料来源：笔者整理。3.协变量网络效应。本文使用CEPII数据库中的国家和地区间共同语言数据构建共同语言网络，网络矩阵中1表示两国和地区官方语言一致，O表示两国和地区官方语言不同。本文使用CEPII数据库中国家和地区间地理距离数据构建距离网络，网络矩阵中的元素等于两国和地区人口最多的城市之间的地理距离，单位为千公里。(三)TERGM分析结果全球FTA数字贸易规则网络的TERGM分析结果如表2 所示。本文首先将传递性变量和协变量网络效应从模型中剔除，主要观察行动者一关系效应对网络形成的影响。结果发现，列（1）中Heter（G D P）的系数显著为正，即GDP差距越大的国家和地区越有可能签署高标准FTA，这说明签署高标准FTA的动机可能不仅仅在于改善本国和地区的贸易条件。大国可能出于推广本国数字贸易规则的动机，倾向于同经济规模较小的国家和地区签署FTA，而小国和地区由于其数字经济和数字贸易发展程度较低，引人高标准规则几乎不会对本国和地区的经济发展造成负面影响，因此可能在大国的某些许诺下愿意开放本国市场。对于经济规模相近的国家和地区，其在数字贸易规则领域存在的分歧更多，达成高标准FTA的难度更高。Heter（f a c t o r）的系数同样为正显著，说明由相对要素赋差异所带来的比较优势是一国和地区参与数字贸易的重要考量，各国和地区更倾向于同与本国和地区比较优势不同的国家和地区签署高标准FTA，降低市场准人壁垒，增加贸易创造。而资本劳动比相近的国家和地区之间可能存在产业竞争，贸易谈判面临较大的国家和地区内利益集团阻972023年第7 期经济理论与经济管理力，因此难以达成高标准FTA。M a i n（ICT）的系数显著为正，说明一国和地区ICT基础设施越完善，其数字经济准备程度就越高，越倾向于参与高标准FTA。H e t e r（o p e n n e s s）的系数显著为负，这说明服务贸易开放度差异越大的国家和地区之间越不容易签署高标准FTA数字贸易规则，而服务贸易开放度相近的国家和地区对数字贸易规则的诉求相对一致，因此更容易达成高标准FTA数字贸易规则。本文将收人水平同配性变量划分为同属高收人国家和地区（H o m o（i n c o m e-H）、同属中高收入国家和地区（Homo（i n c o m e-M H）、同属中低收入国家和地区（Homo（i n c o m e-ML）三组，其中Homo（i n c o m e-H）的系数显著为正，而Homo（i n c o m e-M H）和Homo（i n-come-ML）的系数为负但不显著，这说明高收入国家和地区倾向于同与本国和地区收人水平相近的国家和地区签署高标准FTA，而中高收人国家和地区之间及中低收入国家和地区之间没有明显的签署FTA数字贸易条款的倾向。表2全球数字贸易规则网络影响因素TERGM分析结果变量(1)（2)(3)（4)-2.7730*-2.471 8*-3.7322*-3.8902*Edges(0.130.9)(0.151 2)(0.1406)(0.144 3)Gwesp0.7493*0.7522*(0.037 1)(0.0360)0.0877*0.0637*0.021.1*0.0202*Heter(GDP)(0.0074)(0.0078)(0.0060)(0.0061)1.2261*1.5697*0.9620*0.5737:Heter(factor)(0.3836)(0.4034)(0.349.5)(0.3256)-3.7732*-4.4519*-2.704.5*-2.753 1*Heter(openness)(0.5235)(0.5520)(0.4225)(0.413 2)0.0089*0.012 8*0.0061*0.0063*Main(ICT)(0.0029)(0.0031)(0.001 9)(0.0020)1.0121*0.9877*0.420 5*Homo(income-H)(0.111 0)(0.117 8)(0.0851)-0.104 40.135 90.073.3Homo(income-MH)(0.157 4)(0.161.5)(0.142.0)-0.4920-0.32440.146 0Homo(income-ML)(0.310.6)(0.315 6)(0.3042)0.2705*Main(income-H)(0.0713)0.0643Main(income-MH)(0.063 2)1.246 6*0.8225*0.8228*Ncou(language)(0.0950)(0.0698)(0.0678)-4.451 9*-0.0697*-0.068 8*Ncou(distance)(0.5520)(0.0071)(0.007 1)说明：*，分别表示变量系数在0.1%，1%，5%，10%的水平显著，括号中为标准误。表2 列（2）在列（1）的基础上加人了协变量网络效应，可以看到Nco（l a n g u a g e）的系数显著为正，说明官方语言一致的国家和地区之间倾向于签署高标准FTA；Nc o u（d i s t a n c e）的系数显著为负，说明地理距离越近的国家和地区越容易签署高标准FTA，也即高标准FTA数字贸易规则网络存在区域主义的特征。表2 列（3）约给出了加人传递性变量的估计结98经济理论与经济管理2023年第7 期果，可以看到Gwesp的系数显著为正，说明传递性在FTA数字贸易规则网络的形成过程中扮演了重要角色。其他解释变量系数的显著性没有发生太大变化，由列（1）和列（2）得到的结论依然成立。注意到在加人传递性变量后，同属高收入国家和地区变量的系数绝对值变小了，这说明传递性变量与同属高收入国家和地区变量存在一定的相关性，也即高收入国家和地区之间更有可能形成三角形的网络结构，实现高标准FTA数