新兴七国出口多样化的变迁及其经济绩效

祝树金++张雯娟

摘要：采用修正的Feenstra方法度量1993～2009年E7国家相对于美国的出口产品多样化样本期间中国出口多样化在波动中略有上升，而俄罗斯的多样化水平呈明显下降趋势，其他五国出口多样化呈总体上升趋势。进一步探讨出口产品多样化影响经济增长的机制，建立计量模型进行实证分析结果证实：E7国家出口多样化显著促进了经济增长，中、低技术制成品多样化对经济增长的影响作用要大于高技术产品多样化的作用；出口多样化与出口技术溢出之间存在互补性，出口多样化水平的提升促进了出口溢出。

关键词： 产品多样化；经济增长； E7国家；GMM方法

中图分类号：F112.1文献标识码：A文章编号：1003-7217（2015）02-0105-07

一、引言

伴随着新技术的出现，新产品、新工艺、新服务层出不穷，越是经济发达的国家，往往越具有较高的产品多样化水平，这一现象引起了许多经济学家的兴趣和关注。从产品差异概念的提出至今，研究者基于不同角度，采用了各种间接方法来度量产品多样化水平。但由于度量方法的缺陷，出口多样化对于国际贸易的贡献被误判甚至被忽视[1]。Feenstra（1994）、Feenstra and Markusen（1994）基于CES生产函数构建了一个直接度量相对产品多样化的指标[2，3]。Feenstra（1994）采用这种方法考察了美国6个加工制造业产品进口，发现美国进口产品种类迅速增加[2]。Saviotti and Frenken（2008）则用熵指数来衡量产品多样化，其优点在于它可以计算任意分类水平的出口多样化，从而对出口多样化进行分解[4]。

在实证方面，许多研究者考察了产品多样化与全要素生产率、经济增长及贸易扩张之间的关系。Feenstra， Madani，Yang et al.（1998）采用韩国和台湾1972～1991年分行业的数据，检验了出口产品多样化与劳动生产率的关系并验证内生增长理论[5]。Feenstra and Kee（2008）研究出口产品多样化与生产率之间的关系，发现出口产品种类总的增长解释了样本出口国生产率增长的3.3%[6]。Chen（2009）则采用中国大陆31个省市、自治区的面板数据，实证表明出口产品多样化显著影响地区生产率的增长[7]；祝树金等（2013）结合修正的Feenstra方法度量了我国1993～2009年工业行业出口多样化，研究表明我国行业出口多样化显著促进了要素生产率的提升，并且与行业人力资本积累之间存在互补效应[8]。另一些研究则直接考察出口多样化对于经济增长以及贸易扩张的作用，验证经济增长方式是否符合内生增长理论假说[1]。Funke and Ruhwedel（2002）运用15个OECD国家1989～1997年6位码产业层面的数据，实证发现尽管出口产品多样化显著地促进出口的增长，但其作用较小[1]。Funke and Ruhwedel（2005）计算了14个东欧转型国家的进出口产品多样化，实证表明，尽管东欧转型国家的产品多样化对经济增长的影响开始显现，但是作用不大；不过，他们发现资本密集型产业的产品多样化对经济增长的作用明显[9]。Addison（2003） 运用13个发达国家和16个发展中国家的数据，实证发现产品多样化能够促进经济增长率的提高，且发展中国家生产率的提高大部分来源于对发达国家产品的模仿[10]。Saviotti and Frenken（2008）采用熵指数来衡量产品多样化，并根据SITC分类标准的不同细分程度，将3位码细分产品的出口多样化分解为相关产品、半相关产品和非相关产品多样化，结果发现相关产品多样化在短期就能促进经济增长，而非相关产品多样化在长期才能发挥作用[4]。韩剑（2009） 则采用赫芬达尔指数度量了中国1985～2006年的出口水平多样化和垂直多样化，发现出口产品多样化对中国经济增长有显著地促进作用，且出口垂直多样化对经济增长的贡献要大于水平多样化[11]。施炳展、李坤望（2009）从产品广度、价格和数量三个方面分析了中国对美国的出口，结果发现中国对美国出口的增加70%源于产品数量的增加，产品种类和产品品质并不明显[12]。黄先海、周俊子（2011）发现在2000～2009年，我国出口集约边际一直保持85%的高份额，但从增长速度上看，出口集约边际不如出口扩展边际（或出口多样化）增长的快，后者对我国出口的拉动作用逐年提高，我国经济的成功离不开出口的多样化[13]。

目前，关于出口多样化的研究通常采用Feenstra（1994）指数进行度量①，而研究对象大部分都是针对美国、东欧转型国家或者OECD国家。考虑到新兴国家经济的迅速发展，我们将研究对象锁定在7个最大的新兴市场经济国家②，采用按SITC Rev.3的5位码分类的出口产品数据，结合修正的Feenstra产品多样化指标，度量和比较E7国家相对于美国的出口多样化水平，建立计量模型研究E7国家出口多样化的经济绩效。

二、出口多样化度量及变迁分析

（一）出口产品多样化的度量指标

类似于Feenstra（1994）、Feenstra and Markusen（1994）和Funke and Ruhwedel（2002，2005）建立度量出口多样化的指标。考虑两个经济对象，分别用s和t来表示，或者表示两个国家或地区，或者表示同一国家或地区的两个不同时期，那么，不同时期或不同国家相对的出口多样化水平PV-st可以定义如下：

其中It={1，…，Nt}或者Is分别表示不同时期或者不同国家的出口产品集合，两个时期（或两个国家）共有的产品集合为I=Is∩It，q-it表示t期（或者国家t）在价格p-it下出口品i的数量③。PV-st越大，就意味着出口多样化水平越高；如果PV-st>1，则说明时期（国家）t比时期（国家）s的产品种类多，产品种类扩张。（二）数据选取与度量结果分析

选取美国作为参考对象，计算E7国家相对于美国的出口产品多样化。采用1993～2009年按SITC Rev.3（Standard International Trade Classification，Revision 3）的5位码分类的E7国家以及美国出口到世界的产品数据，原始数据来源于联合国贸易发展委员会的国际贸易分类统计数据库，如果一国某种产品在某个年度出口额或进口额小于1000美元，则认为其出口或进口为0。在具体计算出口多样化水平时，各年度各种产品的出口额均以各国在样本期间该产品的平均出口额来替代。E7国家相对于美国的出口产品多样化水平的变化趋势如图1。

图1显示，E7国家中巴西、印度、印尼、墨西哥、土耳其相对于美国的出口产品多样化水平呈总体上升的趋势，中国相对于美国的出口多样化水平的波动幅度比较大，在波动中略有上升，俄罗斯的出口产品多样化水平呈下降趋势④。样本期间巴西、中国、印度、印尼、土耳其的出口多样化水平一直要低于美国，墨西哥的出口多样化水平仅在2007年超过1，但随后其出口多样化水平降低，俄罗斯的出口多样化程度在2007年以前都高于美国，但逐年降低，2007年之后低于美国。比较而言，7个国家中俄罗斯、墨西哥和中国在样本期间平均的产品多样化水平相对较高，俄罗斯的最高，平均值为1.0016；印度尼西亚产品多样化的年度平均最低，仅为0.9274。但从增长速度来看，E7国家在2001年之前的增长率要大于2001年之后的。印度尼西亚在1993～2001年期间增长最快，其产品多样化的年度增长率平均值为1.32%，从1993年的0.8698变化到2001年的0.9627，土耳其的出口多样化上升速度也较快，从1993年的0.8799上升到2009年的0.9836；俄罗斯的年度增长率平均值一直为负。

三、理论分析与计量模型构建

（一）产品多样化影响经济增长的理论分析

1.产品多样化往往意味着新产品的出现，扩大消费者或生产者的选择范围，从而提高了整个经济的社会福利水平，促进经济增长。以Romer（1987，1990）、Grossman和Helpman（1991）等为代表的内生增长模型强调了分工对于长期技术进步和经济增长的作用，他们将分工视为产品多样化，研发的结果表现为新产品的出现，包括中间投入品或最终消费品的增加[14-16]。最终消费品的增加直接扩大了消费者的选择范围，满足消费者的多元化偏好，从而改善消费者乃至整个国家的经济福利水平。中间投入品的增加能够推动企业生产率的提高，促进资本的持续积累[17]。

图1E7国家出口多样化相对水平的变化趋势

2.新产品的出现可以使产品生产者获得垄断利润，能够激励企业的研发创新活动，从而促进长期经济增长与技术进步。Romer（1987）将社会经济区分为中间产品和消费品两个部门。中间产品部门通过研发投入开发新产品并成为该产品的唯一生产者，在一定的时间内中间厂商可以维持垄断地位，获取垄断利润，从而激励中间厂商的研发活动。对于消费品部门，中间产品品种的增加能够提高该部门的生产率。因此，Romer（1987）认为产品多样化是经济持续增长的源泉[14]。

3.产品多样化可以通过干中学效应或知识积累效应推动经济的技术创新，提高生产率，促进经济增长。一方面，新产品的出现本身导致了整个社会知识积累增加，从而使得产品创新变得更为容易。另一方面，产品多样化往往意味着产业生产链条的细化和延伸。产品品种的增加将扩大市场容量，有更多的产品出口到国外，参与国际竞争，市场的扩大将产生更多的干中学或出口中学 （learning-by-exporting ） 机会，有助于本国厂商的技术创新[1，16]。

4.新产品的出现往往导致一个新部门的产生。厂商通过投入资本进行新产品的研发和生产；当新产品投入生产并获得成功时，厂商会获得垄断利润；而由于垄断利润的驱使，更多的生产者将进行模仿并加以创新，从而加入到该产品的生产队伍当中，最终一个由众多生产有差异的新产品的厂商组成的新部门就产生了[17]。首先，新部门产生后，随着新部门中生产者的增多，竞争会不断加剧，促进效率的提高，从而有利于经济的增长；其次，新部门出现后会经历一个生命周期，在生命周期内，对于该部门产品的需求会经历一个迅速增加的过程，并达到峰值，然后下降，在长期呈逐渐增长的趋势[17]；最后，新部门的产生会对其他已存在的部门产生溢出效应，因为新产品的出现往往是技术进步的结果。

5.在封闭经济条件下，新产品的出现能够解决生产率增长所导致的生产资源闲置问题，从而解决了生产率提高与有限需求之间的矛盾[17]。

（二）计量模型设定及变量说明

根据Romer（1990）模型，最终产品的生产函数形式为：

其中Y表示产出，A表示技术参数，H表示人力资本投入，xi表示中间投入品，且假定每一种中间投入品对最终产品的作用是独立的，α、β分别表示人力资本和中间投入的产出弹性系数，N表示中间投入品的种类数。假定所有的中间产品可以表示为X=∑Ni=1xi，并且假定每一个单位总的中间产品需要η单位的资本，即ηK=∑N-i=1xi。在均衡中，所有中间产品投入都是对称的，即有x1=x2=…=x，所以，在均衡中有x=X/N=ηK/N，代人式（2）可以得到：

式（3）表明，经济的总产出取决于技术参数、物质资本、人力资本投入以及表现为产品多样化形式的技术进步。对于技术参数A，这里主要考虑出口贸易的影响。根据Levin and Raut（1997），出口贸易影响技术进步的途径主要包括两个方面：一是出口部门影响技术进步或经济增长的直接效应，这取决于出口贸易额；二是出口部门对非出口部门的技术溢出，这种间接的技术溢出效应取决于经济中出口贸易占总的GDP比重[18]。因此，技术参数具有以下的模型形式：

A=B[1+λRex]Exθ （4）

其中B度量了影响技术进步的其他因素的作用，Ex、Rex分别表示出口额以及出口额占GDP的比重（出口开放度），其对应的参数θ、λ分别度量出口部门对于技术进步的直接作用和间接溢出效应。将式（4）代入到式（3）中，两边取对数，同时利用泰勒展开，在x比较小时，有Ln（1+x）≈x，并考虑到在跨国面板数据中的应用，写成一般的面板计量方程形式如下：

其中下标i和t分别表示国家和时间维度。许多研究认为发达国家的技术创新对于落后国家或地区具有技术扩散效应，而这种扩散效应与落后国家的人力资本、技术差距有关[19，20]。因此，在模型（5）的基础上增加了技术差距与人力资本对数项的交叉项，即Ln（Tgap）×Ln（H），其中技术差距变量用样本中各国的人均GDP与世界技术前沿国家（本文用美国来表示）的人均GDP的比值来反映。此外，出口产品多样化将影响出口部门的技术创新以及干中学效应，从而影响出口部门对非出口部门的技术溢出。因此，在回归过程中增加了出口多样化与变量Rex的交叉项。于是回归方程扩展和改写为：

其中ε-it为随机扰动项。本文采用1993～2009年E7国家的面板数据进行实证分析，其中，产出Y以各国的GDP来衡量；资本K采用总固定资本形成来衡量；人力资本H采用中等学校的入学率来表示人力资本；出口多样化N以出口多样化指数PV来表示，同时还以计数的产品种类（NumP）来衡量；出口额以各国各年度的出口总额来表示；Rex以各国各年度出口总额占GDP的比重来表示⑤。

四、实证结果分析

（一）基于所有出口品的实证分析

考虑到面板数据可能会存在截面异方差和自相关性，采用广义最小二乘法（GLS）估计面板数据模型，以纠正截面异方差和自相关性。同时考虑到式（6）的估计可能存在内生性问题，进一步采用广义矩（GMM）方法进行估计，其中内生变量为出口多样化的对数项或者出口多样化对数与出口依存度的交叉项，以其一阶和二阶滞后为工具变量。

针对式（6）的GLS估计结果见表2。首先是对基准模型进行回归，然后进一步加入控制变量。从所有回归结果来看，物质资本与人力资本变量一直都有显著为正的回归系数。关于人力资本与技术差距变量的交叉项（LnTgap×LnH），一直有显著正的回归系数。出口变量的回归系数符号也与预期一致，显著为正；出口开放度的回归系数显著为负，但根据Levin and Raut（1997），出口贸易对于新兴7国经济增长的综合效应为正，例如在模型（4）中出口贸易影响经济增长的综合效应指数近似为（0.1692-0.0164）/（1-0.1692+0.0164）=0.1804⑥。而对于出口多样化而言，采用Feenstra的方法来衡量，出口多样化变量的回归系数一直为正，并且在1%的显著性水平下显著；即使采用直接计数法来测度的出口产品多样化，其回归系数依然显著为正，从而说明出口产品多样化对经济增长的促进作用是稳健的，并不受所用测度方法的影响。模型（5）、（6）纳入了出口多样化和出口溢出变量的交叉项，其有显著正的回归系数。

进一步考虑出口产品多样化与经济增长的内生性，采用GMM法估计回归模型，结果见表3，总体上Hansen J检验说明工具变量的选择是有效的，各变量的符号和显著性没有明显变化，结论与GLS估计结果基本一致。出口多样化的回归系数仍然在1%的水平下显著为正，即出口产品种类的增加显著促进了新兴7国的经济增长，这种促进作用非常稳健，不依赖于出口多样化的度量方法、估计方法以及模型中的其他控制变量。物质资本、人力资本对于这些新兴国家的经济增长有稳健的显著正的促进作用；人力资本与技术差距变量的交叉项显著为正，由于技术差距表示一国与世界前沿国家的技术差距，其值越大表明这个国家与世界的技术差距越大。因此，这个交叉项显著为正的回归系数表明对于样本中的新兴经济体而言，技术差距越大，其加大教育投入对经济增长的影响效果越明显，也就是说技术差距越大，教育投入的边际“回报率”越高。出口对于经济增长的直接作用显著为正，而对非出口部门的技术溢出效应为负，但并不稳健，并且其综合效应为正；实证结果也表明出口依存度与出口多样化的交叉项有显著正的回归系数，说明尽管出口溢出效应为负，但这种出口溢出依赖于出口部门的产品多样化水平，两者之间存在互补效应，出口多样化水平越高，出口溢出效应越强。实际上出口产品种类的扩大意味着新产品的出现和技术创新水平的提高，从而有利于加强出口部门对非出口部门的技术溢出效应。

（二）基于不同技术水平出口品的实证分析

进一步考察产品多样化的增长效应是否受到行业技术水平的影响，GMM估计结果见表4，所有回归模型的Hansen J检验都表明工具变量的选取是有效的。

从表4可以看出，考虑了细分的不同技术水平行业的出口多样化后，其他解释变量的回归系数符号与显著性基本上与GMM估计结果一致。资源性产品、低技术、中等技术和高技术水平产品的出口多样化都具有显著正的回归系数。但中技术、低技术产品出口多样化对经济增长的作用明显大于资源性和高技术产品出口多样化，中技术产品出口多样化的增长效应最大，资源性产品出口多样化的作用又高于高技术产品⑦。各类技术水平的出口多样化与出口溢出变量之间的回归系数都显著为正，说明不同技术水平行业出口多样化水平的提升都在不同程度上促进了出口溢出。

五、结论

以上研究结果表明：物质资本、人力资本、出口等显著促进了E7国家的经济增长，出口对经济增长的综合效应为正。技术差距与人力资本交叉项的回归系数显著为正，表明一国与世界技术前沿国家的技术差距越大，其加大教育投入所带来的经济增长的效果越强。出口产品多样化对经济增长有显著正的作用，并且非常稳健，不依赖于产品种类的度量方法、模型估计方法以及控制变量等；出口多样化水平的提高将促进出口部门对于非出口部门的技术溢出；不同技术水平产品的出口多样化对于经济增长的作用存在差异性，中、低技术出口产品多样化的增长效应要大于高技术产品。

研究还表明，新兴发展中国家的出口多样化水平要低于美国等发达国家，这些国家在保持出口额稳定增长的同时，更要注重出口技术结构的提升，扩大出口产品种类。可以加大对出口部门的研发投入，优化出口结构，鼓励和引导企业生产新产品、提供新服务，积极探索新产品所需要的新技术，提高出口产品的附加值水平。由于新产品的开发存在较高的“发现成本”，而新产品的生产有很强的正外部性，因此，政府层面应建立完善的专利保护制度，增强创新企业开发和生产新产品的积极性，为创新企业提供一个良好的发展和竞争环境，进而带动整个经济的技术进步。

注释：

① 该方法直接采用各国家每种产品每年的实际出口额，可能会受贸易额的影响，即使一个国家在两个时期的产品种类没有发生变化，但是相应产品的出口数量增加，以该指数度量的产品种类也可能会增加，从而导致度量的偏误。

②这7个国家分别是中国、印度、巴西、俄罗斯、印度尼西亚、墨西哥和土耳其等。霍克斯沃斯（2006）以及普华永道的报告《2050年的世界：“金砖四国”之外》率先将这些国家称为E7集团（或新兴7国）。

③如果对于同一个国家两个不同时期而言，式（1）度量了该国产品多样化的变化。Feenstra（1994）、Funke and Ruhwedel（2005）等采用的是其对数形式，这与该式是等价的。在具体计算时，式（1）中各种产品的出口贸易额多直接采用每个国家每种产品在相应年份的实际出口额。其弊端就是产品多样化水平可能会受到贸易额的影响，即一个国家在先后两个时期的产品种类没有发生变化，但所对应的出口数量增加，这反映在指标上，产品种类可能会增加。因此，为了规避度量的偏误，Feenstra and Kee（2007）建议式中各种产品的出口额均统一采用样本期间各国各种产品的平均出口额来代替，从而消除因出口额的变化对出口多样化水平的影响。

④由于印度1997年和2007年的数据缺失，本文采用平均值法进行插补。俄罗斯前三年的出口额小于1千美元，因此将其记为0。

⑤E7国家每年的GDP、固定资本形成、中等学校入学率、出口额、出口依存度数据来源于世界银行WDI数据库，GDP、总固定资本形成、出口额等变量均采用以2000年美元不变价调整后的数据。

⑥根据Levin and Raut（1997），出口贸易影响经济增长的综合效应可以表示为： δ=（α5+α6）/（1-α5-α6）。

⑦这与Feenstra et al.（1999）的结论有所差异。实际上Feenstra et al.（1999）研究的对象是新兴工业化的韩国和中国台湾地区，而本文主要考察的是新兴发展中国家。新兴7国的比较优势主要集中在资源性和中低技术制成品方面，出口技术结构明显低于前者，出口竞争优势产品也以中、低技术产品为主，这些产品种类的扩大以及质量的提升主要源于其本土技术创新以及技术贡献；尽管E7国高技术产品出口份额在不断上升，但这些高技术出口产品所蕴含的本土技术含量较少，主要通过进口大量的技术较为“复杂”的中间产品在国内经过简单的组装和加工之后出口技术水平高、复杂度高的最终产品（Mayer and Wood， 2001）。因此，对于新兴发展中国家而言，中、低技术产品的出口多样化对于其经济增长的作用要比高技术产品明显。

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（责任编辑：宁晓青）