中国纺织品贸易的人口红利消失了吗?<br/>——基于纺织品第三层次市场的对比研究*

中国纺织品贸易的人口红利消失了吗?
——基于纺织品第三层次市场的对比研究*

2021-01-11刘永辉

菏泽学院学报 2020年6期

刘永辉，高雅，张娟

(1.上海对外经贸大学“一带一路”国家经贸关系与合作高等研究院，上海松江201620；2. 上海对外经贸大学统计与信息学院，上海松江201620；3. 上海对外经贸大学国际经贸研究所，上海松江201620)

一、引言

全球价值链分工中的地位一直是人们关注的热点问题。王志明(2000)[1]指出，目前世界纺织品市场分为三个层次：一是发达国家占据的高档纺织品市场，二是新兴工业化国家所占据的中档纺织品市场，三是发展中国家所占据的低档纺织品市场。李晓钟等(2018)[2]基于全球价值链地位指数研究，证实了中国纺织品行业仍处于全球价值链的低端。即我国处于第三层次，东南亚等发展中国家以更低廉的成本正抢占我国在欧美国家的市场。

我国是世界上最大的纺织品生产国，自1994年起又成为世界上最大的纺织品出口国。根据UN Comtrade数据库的数据，2000-2014年，中国纺织品出口额和出口市场占有率高速增长。2007年中国纺织品出口市场占有率为26.97%，已超过世界纺织品市场的四分之一。2014年出口额达到近18年来的最高值(约2 875.84亿美元)，相较于2000年出口额增长了近4.8倍，占世界市场约36.05%。相反地，2015-2016年中国纺织品出口额和出口市场占有率均呈现出下降的趋势，在2017年仅小幅回升。

在中国纺织品出口贸易市场占有率下降的同时，南亚和东南亚国家开始逐步占领我国纺织品行业所处的第三层次市场。越南、印度尼西亚、柬埔寨是东南亚国家中纺织品出口贸易的“领头羊”，印度是南亚纺织品出口贸易主要国家。2013年印度纺织品出口额达到401亿美元，超越德国和意大利，较2000年增长了2.6倍，成为世界上第二大纺织品出口国。2017年越南纺织品出口额达318亿美元，较2000年的21亿美元，增长超过了14倍，成为仅次于中国和印度的世界第三大纺织品出口国。2017年印度尼西亚和柬埔寨的纺织品出口额分别达到125亿美元和72亿美元，较2000年分别增长了0.52倍和6.4倍。因此本文将越南、印度尼西亚、柬埔寨和印度统称为“竞争四国”。谭晶荣(2016)[3]基于贸易引力模型研究发现中国和中亚五国在纺织纤维类上呈现出明显的贸易不足。这让人们不由地思考“中国纺织品的优势去哪了？”

人口红利最早由Bloom和Williamson(1997)[4]通过柯布道格拉斯模型研究了东亚经济中人口转变对人均GDP增长率的贡献，并提出人口转变过程中，有效生产者的人数增长速度快于有效消费者的增长速度。Wang和Mason(2005)[5]将Bloom和Williamson(1997)的方法用于研究中国，证实了中国的人口结构转变促进了经济的增长。姚引妹(2010)[6]研究中国人口年龄结构变动的经济效应问题时发现，人口红利使得消费增长、生活水平提高，也可以投资于人力资本或物质资本，这些可能会带来较高的经济增长率。

虽然人口结构的改变并不会自动地带来更快的经济增长，但是有利的人口结构是人口红利产生的必要条件，它为经济发展创造了潜在的条件。田巍(2013)[7]将人口抚养比引入Anderson and Van Wincoop(2003)[8]的一般均衡引力方程，论证了人口抚养比是双边贸易增长的重要推动力。张爱美等(2018)[9]通过因果关系检验及脉冲响应，发现劳动力数量对我国出口贸易有显著的影响但渐微，劳动力质量在现阶段对出口贸易的影响并不显著，但是其重要性日益凸显。

人口红利一般通过人口年龄结构的指标来反映，常见的指标有劳动年龄人口比重、老龄化率和人口抚养比。衡量人口红利的主流变量是人口抚养比，即总体人口中非劳动年龄人口数与劳动年龄人口数之比，由少儿抚养比和老年抚养比之和组成，是与人口红利相对的变量。“竞争四国”人口抚养比的变化趋势与中国有所不同。根据WDI数据库，2000-2017年印度、印度尼西亚、柬埔寨和越南的人口抚养比逐年下降，说明对少儿和老年人的抚养给劳动力带来的经济负担在逐年减弱。对于这四国，纺织品出口额和人口红利均趋于上升，人口红利对于纺织品行业的发展正处于利好时期。特别是越南，纺织品出口额增长最为明显，并且人口抚养比下降的幅度也最为明显。

现阶段，基于纺织品第三层次市场，对中国和主要竞争国家的纺织品贸易潜力的对比研究以及人口红利对纺织品贸易的影响研究仍较少。因此本文基于人口红利影响因素，来对比研究中国和印度、印度尼西亚、柬埔寨、越南这四个主要竞争国家的纺织品贸易现状，采用引入人口抚养比的贸易引力模型，分析了对纺织品贸易的促进和阻碍因素，测度了纺织品的贸易结构和贸易潜力，并分析了作为人口红利的替代变量(人口抚养比)对纺织品出口贸易的影响，探索中国和“竞争四国”纺织品贸易格局变化的深层原因。

二、模型设定和数据来源

(一)模型设定

万有引力定律最早被Tinbergen(1962)[10]和Poyhonen(1963)[11]引入到国际贸易领域，他们指出两国的双边贸易量与它们的经济规模成正比，与它们之间的距离成反比。此后，贸易引力模型得到不断发展。本文旨在凸显纺织品行业的人口红利特点，因此在传统解释变量GDP、人口数量、双边首都距离的基础上，将出口国的人口数量替换成人口抚养比(人口红利的代理变量)，来构造中国和“竞争四国”的纺织品贸易引力模型，具体形式如下：

InXct=α1lnGDPct+α2lnGDPnt+α3lnPOPnt+

α4lnDnt+α5lnPOPct+α6lnGDRct+Uct

(式1)

其中，因变量Xct是指c国t年对世界各国的纺织品出口贸易额(万美元)，关于解释变量的含义及说明见表1。

本文采用贸易引力模型来测算贸易潜力。根据盛斌等(2004)[12]的定义，贸易潜力TPnt的估算采用引力模型的实际值Tnt除以预测值TEnt(刘永辉等(2019)[13]则将贸易潜力TPnt定义为引力模型的预测值TEnt除以实际值Tnt)。若实际值高于预测值，称为“贸易过度”；反之，称为“贸易不足”。

(式2)

表1 变量说明

续表

(二)数据说明

本文以中国和“竞争四国”(印度、印度尼西亚、柬埔寨和越南)为研究对象，基于四个样本，即全样本、发达国家样本、发展中国家样本和欧盟国家样本的2000-2017年的面板数据进行实证研究。其中全样本指的是世界上160个国家组成的样本集，发达国家样本指的是美国、日本等28个国家组成的样本集，发展中国家指的是俄罗斯、巴西等7个国家组成的样本集。

根据UN Comtrade数据库数据，对比中国和“竞争四国”纺织品的主要出口地，可见，中国和“竞争四国”纺织品的主要出口国家基本一致，是五个发达国家：美国、日本、英国、德国和韩国(如表2所示)。美国作为世界上主要的纺织品进口国，是中国和“竞争四国”最重要的纺织品出口地。2017年，中国出口到美国的纺织品贸易额是排在第二位日本的2.16倍，“竞争四国”出口到美国的纺织品贸易额是排在第二位日本的4.49倍。由此可见，美国对于中国和“竞争四国”的纺织品市场具有巨大影响。

表2 2017年中国和“竞争四国”纺织品的主要出口国家 (单位：出口额亿美元)

三、模型回归与结果分析

2000-2017年，中国和“竞争四国”基于全样本的纺织品出口模型回归结果见表3。人口抚养比是指总体人口中非劳动年龄人口数与劳动年龄人口数之比，故出口国的人口数和出口国的人口抚养比可能存在共线性，因此本文分别对含有出口国人口数的贸易引力模型(即模型1和模型3)和含有出口国人口抚养比的贸易引力模型(即模型2和模型4)进行多元线性回归分析。

对于含有出口国人口数的贸易引力模型，模型1和模型3人口数变化1个标准差，中国和“竞争四国”纺织品出口额分别变化0.117个标准差和0.195个标准差；对于含有出口国的人口抚养比的贸易引力模型，模型2和模型4人口抚养比变化1个标准差，中国和“竞争四国”纺织品出口额分别变化0.788个标准差和0.280个标准差。因此，人口抚养比对于纺织品出口额的影响比人口数的影响更大且更具有经济意义。因此，本文采用了含有出口国人口抚养比的贸易引力模型来进一步分析。

GDP系数在模型中都为正，说明无论是出口国还是进口国的GDP都对纺织品出口额有促进作用，双边经济规模越大，则双边纺织品贸易额也越大，符合预期。进口国人口的系数在模型中都为正，说明进口国人口越多，对纺织品的需求量也越大，虽然人口越多，本国的纺织品供给量也越多，但总体来说，需求效应大于供给效应，从而导致进口国人口的系数呈现正数。距离的系数在模型中都为负，这说明，距离增加会提高运输成本，制约相互之间的贸易往来，使得纺织品出口额降低。出口国人口抚养比在模型中都为负，人口抚养比越高，说明劳动人口需要抚养少儿和老年人的经济负担越大，劳动力人口相对较少，人口红利就越弱，因此对纺织品的出口额有负面作用，符合预期。

表3 中国和“竞争四国”的纺织品出口贸易引力模型回归结果

将上表中以2010年为基准年的GDPct和GDPnt更换成以当年为基准年的GDPctc和GDPntc，后者未消除通货膨胀的影响，进行稳健性检验。稳健性回归结果见表4，可以发现研究变量系数估计结果和显著性没有发现明显变化。

表4 中国和“竞争四国”的纺织品出口贸易引力模型稳健性回归结果

四、贸易潜力结果分析

2017年纺织品出口贸易潜力的估算见表5，依据刘青峰等(2002)[14]对贸易潜力的划分，对纺织品出口贸易潜力做进一步分析。

在全样本中，中国的纺织品贸易潜力为1.23，“竞争四国”为2.53，均大于1.2，属于“潜力再造型”；在发达国家样本中，中国的纺织品贸易潜力为0.98，属于“潜力开拓型”，相反地，“竞争四国”为3.25，属于“潜力再造型”；在发展中国家样本中，中国的纺织品贸易潜力为1.43，属于“潜力再造型”，相反地，“竞争四国”为0.90，属于“潜力开拓型”；在欧盟国家样本中，中国的纺织品贸易潜力为1.11，属于“潜力开拓型”，相反地，“竞争四国”为2.17，属于“潜力再造型”。

综上，在四个样本下，纺织品的贸易潜力都大于0.8，说明中国和“竞争四国”的纺织品贸易都不属于“潜力巨大型”，纺织品贸易已经很成熟。对比发达国家样本、发展中国家和欧盟国家样本发现，中国和“竞争四国”的纺织品贸易潜力呈现出不同的特点。“竞争四国”的纺织品在发达国家更有优势，而中国在发展中国家更具有潜力，说明印度、印度尼西亚、柬埔寨和越南这四个竞争国在逐步抢占中国纺织品在欧洲等发达国家的地位和优势。

表5 2017年中国和“竞争四国”的纺织品出口贸易潜力(亿美元)

对比传统引力模型和改进引力模型，可明显看出传统引力模型对贸易潜力的估计值明显低于改进引力模型。对于中国纺织品贸易潜力，传统引力模型较改进引力模型低估了近50%；对于“竞争四国”纺织品贸易引力潜力，传统引力模型较改进引力模型低估了近10%。

另一方面，从国家层面横向分析2017年中国和“竞争四国”纺织品的出口贸易潜力，见图1、图2和图3。在发达国家中，“竞争四国”纺织品的出口贸易潜力在大多数国家都高于中国；在发展中国家，中国纺织品的出口贸易潜力与“竞争四国”较为均衡；在欧盟国家中，“竞争四国”纺织品的出口贸易潜力在大多数国家中都高于中国。

图1 2017年中国和“竞争四国”对发达国家的纺织品出口贸易潜力

图2 2017年中国和“竞争四国”对发展中国家的纺织品出口贸易潜力

图3 2017年中国和“竞争四国”对欧盟国家的纺织品出口贸易潜力

由于美国是中国和“竞争四国”最大的纺织品贸易出口地，吕筠(2006)[15]研究表明，美国对中国的纺织品限制对中国纺织品出口影响深远，因此对美国的纺织品贸易潜力进行分析。我们从时间序列层面分析了中国和“竞争四国”纺织品的出口贸易潜力，见图4。2000-2017年“竞争四国”纺织品一直处于“贸易过度”状态，中国纺织品的出口贸易潜力一直在1左右波动。相较于“竞争四国”，中国的纺织品出口表现得“贸易不足”。

图4 2000-2017年中国和“竞争四国”对美国的纺织品出口贸易潜力

五、出口贸易结构因素分解

根据上节的回归结果和盛斌等(2004)[12]的结构因素分解，基于全样本、发达国家、发展中国家和欧盟国家共四个样本，对中国和“竞争四国”的纺织品出口贸易额结构进行分析，见表6。

表6 2017年中国和“竞争四国”出口贸易结构因素分解(平均百分比)

对于中国来说，在全样本、发达国家样本、发展中国家样本和欧盟国家样本中，GDP都是占比最高的因素，中国纺织品的贸易规模主要由双边GDP总量决定，说明中国的纺织品行业尚处于较低级阶段。其次是出口国人口抚养比，人口抚养比低意味着较高的人口红利，陈松等(2013)[16]指出，人口红利使得在劳动密集型产品生产上具有比较优势，过剩产能只能通过国外市场来消化，中国的人口抚养比影响占比较高说明中国纺织品依旧在很大程度上依赖于人口红利，仍处于劳动密集型和资源型阶段，符合实际；最后是首都距离和进口国的人口数，结构因素分解占比较小。

对于“竞争四国”来说，进口国GDP是占比最高的因素，其次是人口抚养比，说明“竞争四国”人口红利对纺织品出口的影响更大；最后是“竞争四国”的GDP、进口国人口数、首都距离。

对比发达国家样本和发展中国家样本，双边GDP、出口国人口抚养比和距离对发达国家的影响要大于对发展中国家的影响。然而，进口国的人口数对发达国家的影响要小于发展中国家，说明了中国纺织品出口主要由进口国的经济规模决定，较低的发展水平是限制中国和其贸易的主要原因。“竞争四国”也同理。

为了进一步分析人口抚养比对于中国和“竞争四国”的纺织品出口贸易的结构影响，绘制了2000-2017年在全样本下中国和“竞争四国”纺织品人口抚养比的结构影响，见图5。从图中看出，中国和“竞争四国”的人口红利对纺织品出口贸易的影响基本上呈现出逐年递减的趋势，并且中国递减的趋势比“竞争四国”更快。