辽宁省动态比较优势研究
2020-09-15许晓军王伟兵袁辉姚娜
许晓军 王伟兵 袁辉 姚娜
[提要] 比较优势概率模型认为比较优势会随着时间增加而递减,大数据会加快比较优势递减。实证模型表明:在没有控制其他控制变量的条件下,核心控制变量时间的回归系数为正数;在控制大数据这个控制变量,但是没有控制其他控制变量的条件下,核心控制变量时间的回归系数仍然为正数;在控制大数据bs、总劳动生产率tlr、人均资本pzd和净出口rp所有控制变量的条件下,核心控制变量时间的回归系数仍然为正数。所以,辽宁省的比较优势不符合比较优势递减定理,其比较优势具有锁定效应,称为比较优势之谜。应深入发展培育新型产业,打造辽宁省新的比较优势。
关键词:辽宁;大数据;比较优势;动态比较优势之谜;回归模型
基金项目:辽宁省社会科学规划基金课题:“基于大数据要素禀赋转移的辽宁省比较优势路径升级研究”(编号:L18BJL008)阶段性成果;辽宁省社科联2018年度辽宁省经济社会发展研究课题:“辽宁深入实施创新驱动发展战略、加快老工业基地转型发展研究”(编号:2018lslktyb-093)阶段性成果;辽宁省教育厅辽宁省高等学校基本科研项目:“大数据背景下辽宁省社区网格化管理优化设计研究”(编号:WQGD2017018)阶段成果
中图分类号:F127 文献标识码:A
收录日期:2020年6月23日
一、引言
比较优势是国际贸易核心概念,贯穿整个国际贸易理论的整个主线。主要研究成果包括:(1)比较优势的来源(David Ricardo,1817;Heckscher,1919;Ohlin,1924)。(2)比较优势与价格关系(Paul A.Samuelson,1949)。Samuelson提出了著名的生产要素实际价格会均等定理。(3)比较优势的拓展(Jaroslav Vanek,1968;鞠建东,2012)。(4)比较优势战略及路径演进(林毅夫,1999;张其仔,2008)。(5)比较优势边界及其规律(许晓军,袁辉,2014)。虽然袁辉、许晓军对比较优势动态递减规律进行了研究,给出比较优势动态递减定理,但是缺乏实证检验。本论文运用辽宁省数据对动态比较优势进行检验。范铭殊(2020)认为比较优势是不断变动的,但是未来经济增长还是要依靠比较优势的支持。牛志伟(2020)提出了比较优势动态转换的三条途径与产业升级的四个维度,构建了中国制造业比较优势动态转换与产业升级的理论框架。邵桂兰(2019)运用非参数估计的分布动态法研究了中国入世以来水产品比较优势的动态演变和比较优势水产品技术含量升级情况。认为中国水产品在國际贸易中具有比较优势,但比较优势在减弱,比较优势具有较强的内部流动性。中国比较优势水产品主要集中于低技术型和中等技术型。刘志彪(2019)认为推进产业基础高级化进程必须运用动态比较优势理论为指导。李玲娣(2019)认为长三角地区的服务贸易应该创建具有动态比较优势的服务业。吕杰(2016)研究了辽宁玉米布局变化及其区域比较优玉米的新兴比较优势产区,而丹东、营口、辽阳和盘锦4个地区在玉米生产上不具有比较优势,所以动态比较优势具有重要的研究价值。本文借鉴袁辉、许晓军(2017)对于动态比较优势递减的研究成果,运用辽宁省数据进行检验。
二、动态比较优势理论机制
假设只考虑一个国家本国H,在X产品上具有比较优势,N表示X产品具有比较优势的持续时间,假设本国在X产品上具有比较优势已经持续n年,比较劣势的概率为?滋h+o(h),F(n)表示随机变量N的分布函数,即F(n)=P(N Pn≤N 可以推出F(n)=1-e-?滋n。有下面比较优势递减定理:比较优势会随着时间增加而递减,具有发散效应,各国的比较优势是不断更新变动的。考虑大数据条件下的比较优势递减定理。将大数据考虑进来,大数据会让比较优势已经持续n增加,进而e-?滋n减小,所以F(n)=1-e-?滋n会增大,即大数据会加快比较优势递减。所以,大数据时代是辽宁省转型升级,培育新的比较优势的最好机会。 三、辽宁省动态比较优势实证分析 (一)计量模型的构建及数据来源。假设物价指数为price,因为价格price是比较优势的定义变量。价格price高,不具有比较优势。价格price低,具有比较优势。所以可以运用价格price来衡量比较优势。因此选用价格price作为被解释变量。选用大数据bs、总劳动生产率tlr、人均资本pzd和净出口rp作为控制变量。时间t作为核心控制变量。建立动态比较优势计量经济模型如下: price=?茁0+?茁1t+?茁iXi+?滋 其中,Xi为其他控制变量,表示大数据bs、总劳动生产率tlr、人均资本pzd和净出口rp。大数据bigstata作为虚拟变量,定义为: bs=0 if year<20121 if year≥2012 (二)辽宁省动态比较优势模型回归结果。绘制价格与时间、总劳动生产率与时间的关系图形,见图1。从图1可以看出,价格和总劳动生产率都随着时间而上升,具有模型关系。基准模型的回归结果见表1。(图1、表1) 从表1可以看出,在没有控制其他控制变量的条件下,核心控制变量时间的回归系数为12.85499,而且显著性水平非常高,说明辽宁省比较优势随着时间递增,不符合比较优势递减定理。在控制大数据这个控制变量,但是没有控制其他控制变量的条件下,核心控制变量时间的回归系数为13.93313,也不符合比较优势递减定理。在全面控制大数据bs、总劳动生产率tlr、人均资本pzd和净出口rp的条件下,核心控制变量时间的回归系数为19.6497,也不符合比较优势递减定理。下面将工资作为被解释变量,进行稳健性检验,见表2。(表2)
从表2可以看出,在没有控制其他控制变量的条件下,核心控制变量时间的回归系数为105.1196,而且显著性水平非常高,说明辽宁省比较优势随着时间递增,不符合比较优势递减定理。在控制大数据这个控制变量,但是没有控制其他控制变量的条件下,核心控制变量时间的回归系数为65.87292,也不符合比较优势递减定理。在控制大数据bs、总劳动生产率tlr、人均资本pzd和净出口rp等所有控制变量的条件下,核心控制变量时间的回归系数为21.16675,也不符合比较优势递减定理。称为比较优势递减之谜。
四、结论
各国的比较优势是不断更新变动的,比较优势会随着时间增加而递减。将大数据考虑进来,大数据会加快比较优势递减。从模型上看,大数据时代是辽宁省转型升级,培育新的比较优势的最好机会。实证模型表明,在没有控制其他控制变量的条件下,核心控制变量时间的回归系数为正数,而且显著性水平非常高,说明辽宁省比较优势随着时间递增。在控制大数据这个控制变量,但是没有控制其他控制变量的条件下,核心控制变量时间的回归系数仍然为正数。在全面控制大数据bs、总劳动生产率tlr、人均资本pzd和净出口rp的条件下,核心控制变量时间的回归系数仍然为正数。所以,辽宁省的比较优势不符合比较优势递减定理,宁省的比较优势具有锁定效应。所以,即使在大数据条件下,想提升辽宁省比较优势,进行产业转型升级,也是比较不容易的。应该深入发展培育辽宁省新型产业,培育做强做大创新产业,打造辽宁省新的比较优势。
主要參考文献:
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