国际分散化生产导致了扩展边际增长吗?——来自中国出口产品层面的证据

陈勇兵 孙 方

(中南财经政法大学工商管理学院,湖北武汉430073)

一、引言

中国正处于从计划经济向市场经济的转型时期,其独特的参与全球经济行为的模式得到了广泛认同,这种模式的主要特征之一是国际分散化生产的深度参与。在1992～2003年间,中国出口贸易中的国际分散化生产比率已经由14%上升到21.18%,上升了50%[1]。中国出口的爆炸式增长与深度参与国际分散化生产密不可分。新新贸易理论中的企业异质性贸易模型揭示：一国的出口增长主要是沿着扩展边际(extensive margin)和集约边际(intensive margin)实现的①[2][3]。如果一国出口主要沿着集约边际增长,那就意味着该国出口集中于少数企业或产品的出口上,从而导致收入的不稳定,同时也可能导致该国的贸易条件恶化,而且很容易受到外部冲击的影响;相反,如果一国出口主要沿着扩展边际增长,意味着出口企业的数目或出口产品的种类增加,这有利于促进该国生产结构的多元化,抵抗外部冲击的能力将会大一些[4]。金融危机已经暴露了中国出口增长的脆弱性,因此,在国际分散化生产背景下,中国出口增长的具体路径是什么?我们应该如何利用国际分散化生产促使中国出口沿着扩展边际增长,从而避免出口应对外部冲击的脆弱性?对以上问题进行经验研究,有利于我们在经济全球化背景下,更好地参与国际分散化生产来发展中国经济,也为优化中国出口结构提供理论依据。

然而现有的研究中,很少有文献从国际分散化生产这一视角在微观层面考虑中国出口增长。多数文献是基于中国出口的宏观角度来考虑出口增长的[1][5][6],也有文献从微观层面分析了中国出口增长的影响因素[7][8][9],但是,这些文献都没有考虑国际分散化生产情形下出口增长的扩展边际。本文将重点从产品层面考察中国出口增长的扩展边际,同时,将国际分散化生产这一新的分析视角加入进来,利用CEPIIBACI数据库②中1996～2005年 HS-6位数的中国出口贸易数据,分析影响总贸易扩展边际的因素;另外,由于国际分散化生产大多发生在制造业中,我们用 HS84-HS92③代表制造业,以考察国际分散化生产对中国出口增长扩展边际的影响,为中国利用国际分散化生产来优化出口结构提供政策参考。

二、文献综述

近几十年来,生产工序的跨国分离越来越普遍,国际分散化生产成为趋势和潮流,大量文献关注了中国参与国际分散化生产的现状和对中国的影响。有些文献对国际分散化生产这一现象的动因及影响因素进行了实证分析,例如胡昭玲和张蕊对中国制造业参与国际分散化生产的影响因素做了理论和实证分析,结果表明低成本劳动力的比较优势是中国参与国际分散化生产的基础[10];史明珠和王建华把开放度、关税、国民生产总值等因素对中国参与国际分散化生产的程度进行了计量分析,发现它们的作用及影响机制不同[11]。有些文献则侧重分析了国际分散化生产对生产率的影响,例如张小蒂和孙景蔚考察了国际分散化生产对中国产业国际竞争力的影响,发现国际分散化生产带来了中国劳动生产率和产业技术水平的提高,从而有利于产业国际竞争力的提升[12];刘庆林等发现非加工贸易形式的生产分割对生产率的提升作用要强于加工贸易形式的生产分割[13];胡昭玲研究发现,参与国际分散化生产促进了中国工业竞争力的提升[14]。

另外,不少文献也开始关注中国出口增长的二元边际,Amiti和 Freund研究了中国出口增长的二元分解,发现沿集约边际的增长是中国出口增长的主要方面[15]。钱学锋也得出了相似的结论,他建立了一个企业异质性贸易模型分析框架,从企业层面上考察了可变贸易成本和出口固定成本对二元边际的影响。结果表明,在2003～2006年间,中国的出口扩张主要源自集约边际,而贸易成本的变动对中国出口总量增长的影响主要是通过促进扩展边际实现的[7]。还有些文献侧重研究了扩展边际的影响因素,并着重考察不同贸易成本和扩展边际的关系。Eaton等对法国企业的出口进行了分析,发现贸易成本变化引起总贸易量变化时,出口的扩展边际变化最显著[16];钱学锋和熊平描述了中国出口增长的二元边际结构的特征事实,发现经济规模有助于提升出口的集约边际,而对出口的扩展边际起到抑制作用,多边阻力不能促进集约边际,但能帮助实现出口的扩展边际[8]。

现有文献为我们理解国际分散化生产和贸易增长的二元边际提供了良好的理论基础和多维的分析视角,但没有在国际分散化生产背景下对贸易增长的二元边际进行深入研究,尤其令人遗憾的是,对中国相关问题的研究明显不足。因此,本文拟通过考察国际分散化生产对中国出口增长扩展边际的影响,为利用国际分散化生产来优化中国出口结构提供经验依据。

三、中国的经验事实

(一)中国参与国际分散化生产的事实描述

中国已经深度参与了国际分散化生产,成为生产网络当中的一环。根据2007年中国统计年鉴,钱学锋和陈勇兵计算得出中国在1997年、2002年和2006年的加工贸易比率相差不大,分别为52.2%、48.7%和47.3%[17]。Dean等将加工贸易从一般贸易中分离出来,他们的结论是2002年中国出口贸易中的国际分散化生产比率为35.9%,相比1997年增加了23%[18]。Koopman等结合贸易统计和投入产出表的数据估计了中国出口中的外国成分,发现这一比率高达50%,在某些行业这一比率甚至高达80%[19]。由此看来,中国作为国际分散化生产网络当中的一个区位是毫无疑问的。

我们利用CEPIIBACI数据库中1996～2005年中国出口的贸易数据,选出中国的54个出口国家和地区④,中国向这54个国家和地区的出口占中国总出口的95%。把 HS84-HS92制造业和联合国《按经济大类分类》的分类标准进行匹配,可以计算出中间产品出口贸易占制造业产品出口贸易的比重(见表1)。由表1可以看出1996～2005年中间产品的出口值在持续增长,翻了几番,均占制造业出口值的35%左右,这意味着在制造业中由国际分散化生产所导致的中间产品贸易占了很大比重,同时也说明中国正在逐步深入参与国际分散化生产。

表1 中间产品出口值及所占比重 (单位：千美元)

(二)中国出口增长的特征性描述

本文参照Am iti和Freund的方法从产品层面对二元边际进行分解[15],贸易增长份额用下式表示

等式左端代表 t-1期到 t期的贸易增长份额,被分为三个部分：现有产品贸易的增加、消失产品贸易的减少以及新产品贸易的增加

由于消失产品贸易占很小的比重,为了计算简便我们将其忽略不计,因此,贸易增长可以简化为扩展边际的增长和集约边际的增长。首先,我们以加入W TO为分界点将样本分为两个时间段,即1996～2000年和2001～2005年,同时把制造业单独列出,考察其出口增长的二元边际结构。在这里我们把1996年未出口而在2000年出口的产品定义为扩展边际,把1996年和2000年均出口的产品定义为集约边际。对于2001～2005年时间段也是如此定义。根据上述二元边际的定义,我们计算出中国在两个时间段内出口的扩展边际和集约边际总值及其份额。同时,由于国际分散化生产大部分发生在制造业中,我们把最能体现参与国际分散化生产程度的制造业 HS84-HS92提取出来,单独考虑制造业的二元边际。表2和表3分别列出了中国两个时间段的出口二元边际特征。

表2 中国出口增长的二元边际：1996～2000年 (单位：千美元)

从表2可以看出在加入W TO之前,以1996年为基期,出口扩展边际约占总出口增加值的5%,出口集约边际约占95%;对于制造业的出口,扩展边际和集约边际的份额同样分别约为5%和95%,可以看出无论是所有产品的出口还是制造业的出口,集约边际均占相当大的比重,而扩展边际所占比重很小。

表3 中国出口增长的二元边际：2001～2005年 (单位：千美元)

在表3中,以2001年为基期发现,在出口总值中,扩展边际和集约边际所占份额分别为2%和98%;而在制造业中,扩展边际和集约边际所占份额分别为9%和91%。对比两个时期,我们发现中国的出口主要是沿着集约边际增长的。扩展边际在出口总值中所占的份额是下降的,然而制造业的扩展边际份额是增加的,这说明中国制造业的出口贸易品的范围在逐步扩大,结构趋于多元化,这与国际分散化生产的普遍化以及中国的深度参与密切相关。

四、模型与计量结果

(一)模型设定及变量解释

理解出口增长的扩展边际及其因素决定,本质上是一个贸易流量估计问题。我们确定扩展边际的方法是,以1996年作为参照,依次考察1997～2005各年该产品是否由中国新增加出口到该国,如果出口,那么将该产品的出口值作为扩展的边际。通过整理汇总从CEPIIBACI数据库中选出的出口贸易数据,计算出中国对54个国家和地区所有产品的扩展边际值和制造业扩展边际值,并以其作为被解释变量构造模型。以伙伴国的 GDP、中国的 GDP以及两国之间的距离为解释变量构建以下基本模型：

其中,lnEXit、lnEXMit分别代表中国对54个国家和地区所有产品出口的扩展边际值和制造业出口的扩展边际值。lnGDPit代表中国主要出口伙伴国的 GDP,国家经济规模扩大,其贸易(对出口伙伴国来说是进口)也会增长,预期其估计参数的符号为正。lnCHNGDP代表中国的 GDP,作为出口国,它对扩展边际应该有正向的作用,预期参数估计的符号为正。lnD ISTit代表中国与贸易伙伴国的地理距离,以两国首都城市的距离代表运输距离,距离越大贸易成本越大,我们预期其符号为负。鉴于日本(JPN)、新兴工业经济体(N IES)以及东盟(ASEAN 4)与中国相隔较近,更容易发生贸易,同时欧盟(EU)和美国(US)是中国的主要贸易伙伴,因此我们把它们作为5个虚拟变量对上述基本方程进行扩展。

(二)计量结果分析

用面板数据建立的模型通常有三种：混合模型、固定效应模型和随机效应模型。在我们的模型中,存在随时间、个体变化的效应,并且解释变量中的距离变量是不随时间变化的,因此我们使用随机效应模型。

在表4中,前两列是对总出口扩展边际的估计结果,后两列是对制造业出口扩展边际的估计结果。从估计结果可以看出,无论是对总出口还是制造业出口,出口的扩展边际与贸易国的 GDP显著正相关,与距离负相关,这与我们的预期相符,并且与经典引力模型相一致。但相对来说,距离这一变量对制造业的出口扩展边际影响要小一些,这是因为距离产生的成本并不能阻止以降低成本为目的的国际分散化生产的深化,而国际分散化生产主要发生在制造业中。

加入虚拟变量之后,我们发现,日本与总出口和制造业出口的扩展边际均负相关,且较为显著,这与预期不符,初步考虑,这是由于中日两国的发展程度不同,所承担的贸易角色不同,在中日贸易中,中国更倾向于向日本出口最终产品而非中间产品,同时,我们发现中国对日本的出口贸易增长是沿着集约边际实现的。对于新兴工业经济体这个虚拟变量,它与中国出口扩展边际负相关,且较为显著,这也可以解释为新兴工业经济体与作为发展中国家的中国在贸易中的角色不同。另外,我们发现欧盟这一虚拟变量与中国的两种扩展边际均负相关,但不显著,这可能是由于距离的原因,导致贸易成本较大,产生了这种负相关关系。美国这一虚拟变量与中国总出口的扩展边际有正相关关系,与制造业出口的扩展边际负相关,但均不显著。东盟这个虚拟变量与总出口的扩展边际正相关,但不显著,但是与制造业出口的扩展边际却负相关,这说明东盟促进了中国总出口扩展边际的增长,但对制造业扩展边际却有反向作用。

表4 总出口和制造业出口扩展边际的因素决定回归结果

五、结论与政策含义

本文利用CEPIIBACI数据库中1996～2005年 HS-6位数中国出口产品的微观数据来测度中国出口增长的二元边际结构。由于国际分散化生产主要发生在制造业,我们还用 HS84-HS92代表制造业,单独考察了制造业出口增长的扩展边际。我们发现中国出口贸易的增长主要是沿着集约边际实现的,扩展边际所占的比重很小,而且在下降。然而,制造业出口的扩展边际所占份额相对于总出口中的扩展边际份额较大,而且比重在增大。我们运用引力模型考察了贸易国的 GDP、贸易成本(两国之间的距离)以及不同出口目的国等变量对扩展边际的影响,发现无论是在总产品贸易还是在制造业贸易中,贸易国的 GDP与出口扩展边际有正相关关系且显著,而两国之间的距离与扩展边际负相关,而不同的出口目的国对出口扩展边际的影响不尽相同。

本文的政策含义在于：随着国际分散化生产这一现象越来越普遍,中国逐步深入参与其中,尤其表现在制造业方面,更多地参与了贸易产品的某个制造环节,从而增加了中间产品的贸易,使得出口贸易产品范围扩大,出口结构趋于多元化。因此,我们可以看出参与国际分散化生产有利于提高我国出口增长的扩展边际份额,优化出口结构,增强抵御外部冲击的能力,政府应该鼓励企业积极参与国际分散化生产。

本文仅利用制造业来体现国际分散化生产,对这一现象并没有进行系统深入的考察。为了更细致地考察国际分散化生产对出口扩展边际的影响,应该把产品分解为中间产品和最终产品来分别研究,以分析中间产品是否促进了出口沿着扩展边际增长。这将是后续研究方向之一。

注释：

①对于集约边际和扩展边际的理解,有三种不同的视角：从产品层面上,集约边际是指原有贸易产品的贸易值或贸易数量,扩展边际是指新增加贸易品种的贸易值或贸易数量(Hummels and Klenow,2005;Chaney,2008);从企业层面上,集约边际是指原有参与贸易的企业数目或者原有企业的贸易值,扩展边际是指新进入的企业数目或者其贸易值(M elitz,2003;Bernard et al.,2009);从国家层面上,已有的双边贸易关系的贸易增长成为集约边际增长,新产生的双边贸易关系成为扩展边际增长(Helpman et al.,2008;Felbermayr and Kohler,2006)。

②CEPIIBACI数据库包括了1996～2005年世界各国双边的HS1992的六分位贸易数据,包括每一种商品的价值量、数量和单位价值。

③HS84为通用设备,HS85为电机机械,HS86-HS89为运输设备,HS90-HS92为精密仪器。

④这54个国家和地区分别是美国、中国香港、日本、韩国、德国、荷兰、英国、新加坡、中国台湾、俄罗斯、意大利、法国、印度、加拿大、澳大利亚、马来西亚、阿联酋、西班牙、印度尼西亚、比利时-卢森堡、泰国、墨西哥、越南、巴西、土耳其、菲律宾、沙特阿拉伯、南非、伊朗、哈萨克、芬兰、波兰、巴拿马、巴基斯坦、匈牙利、丹麦、乌克兰、尼日利亚、瑞典、智利、爱尔兰、埃及、孟加拉国、捷克、以色列、吉尔吉斯、瑞士、希腊、阿根廷、罗马尼亚、中国澳门、阿尔及利亚、挪威、新西兰。

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