中国产业内贸易决定因素的实证研究——基于制造业行业面板数据，本文主要内容关键词为：中国论文,制造业论文,面板论文,业内论文,因素论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
产业内贸易是指一个国家或地区既进口又出口同类产品的贸易行为。一方面，产业内贸易的发展，更多的是导致生产要素在同一个产业内流动，贸易自由化的经济调整成本相对较小（Balassa,1966）。[1] 另一方面，产业内贸易发展水平，特别是与发达国家产业内贸易水平，又是衡量一国或地区的某个产业在国际市场中应变能力和在国际分工中地位的重要指标。Hu和Ma（1999）在国际贸易标准分类（SITC）三位数下，初步地把中国的产业内贸易区分为VIIT和HIIT，用截面数据对这两类产业贸易的国家特征因素和产业特征因素进行了研究。[2] 马剑飞等（2002）利用1999年和2000年的混合数据（Pooled Data）在没有区分产业内贸易类型的条件下研究了行业特征因素，结果显示，产品的多样化与产业内贸易正相关，规模经济因素对产业内贸易没有显著影响，而外国直接投资具有一定的负效应。[3] Zhang,Witteloostuijn和Zhou（2005）则对国家特征因素进行了分析，他们在SITC四位数的层次划分产业内贸易的类型，发现VIIT与消费者类型的差异正相关，而HIIT没有这一关系；FDI在产业内贸易的发展中发挥了重要作用，特别是VIIT；对两种产业内贸易都有显著作用的，主要还有地理距离、经济规模、贸易开放度和贸易构成等。[4]
一、产业内贸易指数及解释变量
（一）产业内贸易指数
本文采用迄今为止最具科学性与权威性的格鲁伯—劳艾德指数（Grubel & Lloyd Index），简称GL指数。单个产业（或产品）的产业内贸易指数定义为：
反之，产业内贸易越低。以各产业（或产品）贸易额所占比重为权数加总可得各行业的GL指数。
由于产业内贸易不同类型的决定因素有所不同，还要对产业内贸易指数进一步分解，本文采用的是目前广泛使用的GHM度量方法，即：
考虑运保费折算出，α为离散因子，取0.15。①
这里还涉及两个问题：（1）在求单位进出口价值时以重量还是以数量为单位。很显然，用数量单位求出的单位进出口价值更能反映产品的质量高低。因而，如果有数量单位，本文用数量单位，否则用重量单位。（2）在哪一个层次进行计算。由于产业内贸易的划分，假设价格是贸易品质量的反映，这就要求必须利用尽可能详细的贸易数据，避免加总谬误。本文按照通常的标准，在国际贸易标准分类（SITC）5位数的基础上计算。此外，SITC与22个制造业各行业之间的转换采用的是盛斌（2002）的标准。②[5](517－529)
（二）解释变量
根据理论和前人实证研究，我们将考察以下因素对中国产业内贸易的影响：
1.产品多样化（PD）。由于国家之间需求的相似性和消费者偏好的多样化分布，产品的多样化导致了产业内贸易。我们用Hufbauer指数作为代理变量，即出口的单位价值变化系数（Greenaway和Milner,1986; Hu和Ma,1999）。③ 产品多样化分为水平多样化（不同的特征）和垂直多样化（质量的差别），不同的多样化对产业内贸易的不同类型产生不同的影响。
2.研究与开发费用（R&D）。R&D是产品多样化的一个重要来源，预期其与产业内贸易成正比例关系。考虑到数据的可获得性，我们用各行业中大中型企业科技活动经费占其销售收入比重作为代理变量。
3.规模经济（SE）。在CHO模型中，规模经济的存在使得每个国家不会生产一类产品的所有品种，产生了产业内贸易。然而，在市场规模一定的条件下，大的规模经济意味着更少的厂商，又会对产业内贸易产生负面影响。Greenaway（1995）研究表明，规模经济对产业内贸易的影响要取决于理论假设是大量厂商还是少量厂商，具有一定的不确定性。本文用每个行业中大中型企业的销售收入与每个行业的大中型企业总数之比作为替代变量。
4.市场结构（MS）。我们采用某个行业中的大中型企业数来衡量。若系数显示为正，说明中国符合CHO模型，完全竞争对产业内贸易有促进作用，有利于产品的多样化发展；若为负，说明企业的减少、合并、规模扩大有利于产业内贸易增长。
5.外资进入对产业内贸易的影响（MNE）。外资进入要看其动机，如果是想分割生产过程的各个环节（即垂直专业分工），就会有更多的产业间贸易而不是产业内贸易（Markusen,1995）；[6] 如果是追求规模经济和产品多样化，这两者应该是一个同步的关系（Greenaway和Milner,1986）。[7] 而且，外资对不同的产业内贸易的类型的影响也是不一样的。我们用三资企业的销售收入占各行业的比重来表示这一变量。
（三）数据来源
本文所用的贸易数据来自联合国商品贸易统计数据库（UN COMTRADE），具体分类方法是以联合国第三次修订的《国际贸易标准分类》（SITC Rev.3）为基础。R&D的数据来源于各年《中国科技统计年鉴》，其他变量数据来源于各年的《中国统计年鉴》。样本空间为1999—2005年。
二、计量模型及结果分析
Tharakan（1986）和Caves（1981）认为，计量分析应该用Logit模型，因为利用线型方程进行预测时因变量会超出0－100。而Greenaway和Milner（1986）提出，如果研究的目标是产业内贸易的决定因素，则没有必要进行Losit变换。[7] 在实证研究中，大部分学者都用线型模型且没有进行Logit转换，因而本文亦用线型模型，即：
其中，IIT可以是总产业内贸易指数（TIIT）、垂直型产业内贸易指数（VIIT）和水平型产业内贸易指数（HIIT），分别称为模型1、模型2、模型3；
（j＝0，…，5）是需要估计的参数；
表示无法观察到的且时间不变的行业特征效应；
表示确定的时间趋势；
是随机干扰项。
我们首先要对异方差进行检验，因为22个行业的差别很大，以产业内贸易指数为例，电子及通讯设备制造业超过了50％，已经以产业内贸易为主要的贸易模式，而服装及其他纤维制品制造业还不到10％。④ 由表1可知，三个模型都明显的存在异方差。
但是，异方差的结构我们无法知晓，可能是存在异方差，也有可能是存在异方差，还有可能两者都有。Mazodier和Trognon（1978）、Li和Stengos（1994）、Roy（2002）等提出了不同的处理方法。[8] 本文拟采用两种常用的方法，即广义最小二乘法（General Least Squares）和面板修正标准误差法（PanelCorrected Standard Errors）进行回归。前者假设不同的行业存在异方差，后者不仅假设不同行业存在异方差，而且在同一时间各行业有相关性（contemporaneously correlated across panels）。⑤ 由于各行业之间的相关性不高，我们在进行GLS回归时，没有考虑行业之间相关。此外，模型中的时间较短且自相关不显著，我们没有考虑自相关。
两种回归方法得出的系数和显著性水平有所不同，但符号是一致的。从表2我们也可以看出，不同类型产业内贸易的决定因素存在很大的差别，与理论和其他人的研究结果相一致。不过，由于产业内贸易的决定因素很多，模型中只包括产业特征因素，而没有包括国家特征因素，导致模型的解释能力偏低，最高的VIIT为0.3999，而HIIT只有0.2873（为PCSE的R[2]，GLS回归没有R[2]）。⑥
产品多样化（PD）的系数在模型1和模型2的符号与预期相一致，都有正的符号，基本上通过了检验，说明产品差异化促进了中国总的产业内贸易和垂直性产业内贸易的发展。这一结果与理论预期一致，而且与马剑飞等（2002）在没有区分类型时对中国的产业内贸易决定因素的研究相一致。[3] 在没有区分产业内贸易类型之前，大部分学者都得出了这一结论。然而，在模型3中的系数虽然没有通过检验，但其系数的符号为负。中国的贸易结构不断得到优化调整，机电产品和高新技术产品所占比重有了很大提高，产业内贸易也有了较大的发展，但产业内贸易中80％以上为低质量垂直型产业内贸易，水平型产业内贸易占比很小。这一结果说明中国的产品多样化主要是垂直型多样化（质量的差别）。
研究与开发费用（R&D）的符号与产品多样化（PD）完全相同，在不同的产业内贸易类型中有不同的作用。中国的主要贸易伙伴是欧盟、美国、日本等发达国家，中国与他们的产业内贸易水平较低，且低质量垂直型产业内贸易占绝对主导地位。中国与发达国家在技术上还存在很大的差距，中国的研究与开发费用更多的产生了垂直型多样化，导致了R&D与VIIT正相关，而与HIIT负相关。
规模经济（SE）的符号在三个模型中均为正，与产业内贸易理论的假设相一致，规模经济的提高能够促进产业内贸易的发展。Greenaway,Hiun & Milner（1995）在研究英国的产业内贸易时得出的结果是，SE与各种类型的产业内贸易发展均负相关，支持大量厂商的假设。这可能与中英的国情不同有关，中国是发展中国家，很多企业可能还没有达到规模经济收益递增阶段，处于规模不经济状态或是规模太小。同时，他们假设市场规模不变也不是很合理，无论是中国国内市场还是国际市场的市场规模增长得都很快。
市场结构（MS）不仅符号为正，而且基本上都在1％的显著性水平通过了检验。由于大中型企业在技术创新和产品多样化方面有一定的优势，其数量的增加会促进中国的产业内贸易的发展。马剑飞等（2002）模型中的市场结构用行业中的厂商数作为代理变量，得出通过企业兼并，厂商数的减少对中国产业内贸易的发展有促进作用。[3] 虽然他们所用的代理变量与我们的模型不同，但得出的结论是一致的。
外资（MNE）对TIIT和VIIT有促进作用，而对HIIT有负面影响，且都在1％的显著性水平通过了检验。改革开放以来，中国连续多年成为吸引外商直接投资（FDI）最多的发展中国家。外资所注重的，不仅是中国潜在的巨大市场，更有中国在全球生产体系中的分工地位（全球价值链的“非战略型环节”），这集中表现在外资企业在中国进出口中的重要地位。以2005年为例，无论是出口还是进口，它们在全国的比重都已接近60％，且在不断增长。⑦ 从贸易方式来看，外资企业在加工贸易中的地位更加突出。而加工贸易是各国同一产业内不同生产环节垂直专业化分工的结果，其进口和出口往往会表现为产业内贸易的特征。外资通过加工贸易形式极大地促进了中国对外贸易的增长，同时也促进了中国垂直型产业内贸易的发展，强化了中国在全球垂直型分工体系中的地位。这一结果与Zhang,van Witteloostuijn和Zhou（2005）的研究结果相一致。[4] 然而，外资对中国的水平型产业内贸易（HIIT）不仅没有起到促进作用，反而有一定的负面影响。由于中国引进的很多出口导向型外资的质量较低，它们以寻求中国的廉价资源为目的，只是促进了中国VIIT的发展。虽然近几年引进外资的质量有所提高，很多跨国公司在中国设立研发中心，但他们基本上都是市场寻求型，而不是出口导向型。
三、结论
通过把产业内贸易分为垂直型和水平型，并且利用行业面板数据进行分析，回归的效果明显要好于没有区分产业内贸易类型时的效果，与前人的研究基本上是一致的。从我们的实证研究中可以得出以下几点重要启示：
首先，中国的外资和加工贸易政策需要做出调整。中国借助优惠的外资和加工贸易政策积极地融入了全球价值链之中，但主要集中在低附加值环节，急需调整原来的政策，逐步向全球价值链的两端延伸，占领更多的“战略性环节”，带动加工贸易的转型升级。唯有这样才能在提高中国产业内贸易的发展水平的同时提高产业内贸易的质量。
其次，规模经济和大中型企业的增加对中国两种类型的产业内贸易都有促进作用。企业规模的扩大，实力的增强有利于技术创新和产品的多样化，进而促进产业内贸易的发展。在市场经济条件下，企业规模的扩大更多是采取合并或收购的形式，这就需要中国加快建立有效的资本市场。
再次，中国的技术研发费用（R&D）主要对垂直型产业内贸易有促进作用。经过这么多年的发展，中国的技术水平有了很大的提高，但与发达国家还有很大的差距，一方面，我们还要继续引进国外的先进技术，另一方面要走上自主创新之路，占领更多的技术“制高点”，这样才能最终提高中国产业内贸易的水平和质量。
尽管我们利用行业面板数据能够加深对中国产业内贸易决定因素的理解，但由于我们没有把影响产业内贸易发展水平的国家特征因素纳入模型，导致模型的解释能力相对较弱。如果把产业特征因素和国家特征因素同时纳入模型，再利用面板数据进行分析的话，将会有利于我们更深刻地理解中国产业内贸易发展的决定因素。
注释：
① 在实证研究中，也有的人取0.25。Greeenawy,Hine和Milner（1994、1995）认为取0.15和0.25差别不大，考虑到中国加工贸易占到半壁江山，取太大有可能不能正确反映中国产业内贸易的类型，所以本文取0.15。
② 我们选择了纺织业、服装及其他纤维制品制造、皮革皮毛羽绒及其制造业、木材加工及竹藤棕草制品业、家具制造业、造纸及纸制品业、印刷业记录媒介的复制、文教体育用品制造业、化学原料及化学制品制造业、医药制造业、橡胶制品业、塑料制品业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业、金属制品业、普通机械制造业、专用设备制造业、交通运输设备制造业、电气机械及器材制造业、电子及通讯设备制造业、仪器仪表及文化办公用机械等22个生产制成品（SITC5－8）的行业。
③ Greeenawy，Hine和Milner（1994、1995）、马剑飞等（2002）等人用每一产业在SITC5位数或4位数的数量作为产品差别化的代理变量，这一代理变量在不同的年份基本没有变化，笔者认为Hufbauer指数要更好一些。
④ 数据由笔者在SITC五位数层次上计算得到。
⑤ 假设同一时间各行业存在相关性是因为在同一时间所有行业可能受到相同的影响冲击。
⑥ GLS回归时，无法像OLS回归对总平方和进行分解，计算的R[2]不一定介于0－1，而且减少或增加解释变量不一定导致R[2]降低或增加，因而GLS回归的R[2]参考价值不大，计量软件一般也不给。
⑦ 数据来源于《中华人民共和国海关统计年鉴》（2000、2005）。