东亚区域产业内贸易的“新测度”及其影响因素——基于SITC7类产品的经验研究，本文主要内容关键词为：东亚论文,类产品论文,业内论文,因素论文,区域论文，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。
随着东亚区域经济一体化程度不断加深，东亚区域内部贸易，包括产业内贸易都得到了迅速发展（Athukorala，2003）。中国与东亚国家之间贸易规模的迅速扩大，固然对于中国的经济发展产生了巨大推动作用，不过对于希望进一步实现经济结构升级、优化生产结构水平的中国来说，贸易的类型与结构可能比贸易规模的意义更加重要。产业内贸易的结构特征反映了东亚国家与中国间相互的供求结构，从而影响着中国的生产结构乃至整个经济结构。所以对中国和东亚国家间产业内贸易的结构特征及其演变进行全面细致的考察，就显得极为必要。
20世纪90年代以来，东亚地区从以往的由日本向其他东亚国家提供资金和资本品、其他国家生产最终产品并销往美国等外部市场的传统“三角贸易”模式逐渐转为包括日本在内的其他东亚国家向中国提供资本品和零部件，在中国进行加工组装、最终产品销往美国等外部市场的新“三角贸易”模式①。同时，生产过程的垂直专业化将中国逐步带入到区域生产网络之中，东亚内部国际生产分割程度不断加深，使得成品与零部件之间的贸易迅速发展（Athukorala和Yamashita，2006）。这样，从总体数据上看，中国与东亚国家间的产业内贸易扩张，然而这一发展是否像传统理论所认为的那样持续推动了中国这样的后发展国家出口产品结构的升级，是否意味着中国与东亚国家间水平分工程度提高，是否反映了中国与东亚国家间经济结构不断趋同，却需要我们在对上述产业内贸易进行更加细致的分类，从而在这基础上进行更加细致的考察。
因此，本文首先将中国与东亚国家间的产业内贸易区分为中国“出口成品—进口成品”、“出口零部件—进口零部件”、“出口成品—进口零部件”及“出口零部件—进口成品”四类，进一步将制造业产品分为中低技术、中高技术、高技术三类②，在此细分的基础上进一步提出产业内贸易结构优化指数，以此确认中国与东亚国家之间制造业产业内贸易的发展及其结构特征的演变，以求考察是否存在结构性的优化升级，以及这种优化升级是否始终持续。基于以上分析建立模型，检验FDI流入、高技术品出口、基础设施建设以及文化差异等因素对这一优化指数的影响情况，进而解释近年来该指数增长态势放缓乃至停滞的原因。这对于明确认识中国在东亚分工体系中的地位，了解当前东亚分工模式对中国经济结构升级的意义，探讨东亚经济合作的条件，探索中国对外贸易与国内生产结构的进一步优化都具有不可忽视的意义。
二、产业内贸易结构的“新测度”
对于产业内贸易结构优化指数的构造需要在对产品贸易数据进行细分的基础上进行。首先按照附表-4的分类方法，将SITC 7类产品共分成41类子产品，每类产品项下可计算得出四种类型产业内贸易的GL指数。其次，参考白雪梅和赵松山（1995）对地区间产业结构的研究方法，借鉴其“范数”模型③。引入三个权重，Wimt，Qmt，Tk，分别表示每类产品四种类型的产业内贸易量分别占7类产品进出口总额④的比重、每种类型的产业内贸易量占7类产品进出口总额的比重、技术权重。此外，将产业内贸易指数Ximt的计算进行了修正，分母使用的是进出口的总量⑤，用X'imt来表示。以上三个权重与修正后的产业内贸易指数的计算公式为：
其中，t表示年份，K表示7类产品的进出口总额。Tk代表三种不同的技术等级，分别为中低技术、中高技术和高技术，分别对应赋值1，2，3，产品的技术等级分类情况见附表-5。m取值1，2，3，4，分别对应表示中国“出口成品—进口零部件”、“出口成品—进口成品”、“出口零部件—进口成品”以及“出口零部件—进口零部件”这四类。Rm表示对四种类型产业内贸易的水平程度的赋值，用以表明该四种类型的产业内贸易优化程度由低到高⑥。最后，构造出能够反映中国与东亚国家之间产业内贸易结构优化程度的指数计算方法为：
经过计算分别得出中国与日本、韩国、新加坡以及东盟四国之间的产业内贸易结构优化指数的变动情况见图1。
从图1中可以看出，中国与日本、韩国、新加坡、东盟之间的产业内贸易优化指数总体上呈现先上升后趋于平缓的态势。这一优化指数在1999年之前快速上升，而在进入21世纪之后出现了升级趋缓乃至下降的现象。一方面这说明东亚新“三角贸易”模式的确曾在90年代促进了中国与其他东亚经济体产业内贸易结构的升级，另一方面也说明近年来东亚内部的分工格局趋于固化，抑制了中国贸易结构的进一步优化。如果现有的东亚区域贸易模式不加转变，对中国的贸易结构乃至产业结构可能产生负面效应。
三、文献回顾
东亚国家产业内贸易的影响因素大致可以分为两大类。一类是影响各国各自的产业内贸易发展状况的一些国家层面的具有国家特征的因素，如人均收入水平相似性、区域一体化程度、国家规模等，可以选取的变量有GDP总量、人均GDP差异、共同边界虚拟变量等；另一类则是影响各产业的产业内贸易发展情况的具有产业特征的因素，如规模经济、市场集中程度、产品差异化等（Helpman，1981），可以选取的变量有FDI、高技术品出口规模等。
GDP水平是影响中国与贸易伙伴国之间产业内贸易的重要因素。人均收入水平代表两国居民对于差异化产品的需求程度，贸易伙伴国居民的需求决定了本国的出口优势。Zhang和Zhou（2005）采用中国与贸易伙伴国人均GDP的差额占中国人均GDP比重的绝对值作为人均GDP差异的度量，认为两国间产业内贸易程度与人均收入水平差异呈负相关关系。William，Richard和Tochkov（2010）对于人均GDP差异的计算方法做出改进，仍然得出人均GDP差异与产业内贸易发展水平负相关的结论。FDI代表了差别化产品的出口量，马剑飞等验证了产品差异化对产业内贸易的消极影响。Fukao（2003）认为FDI加速了东亚地区垂直产业内贸易的发展。Zhang和Zhou（2005）认为FDI对于垂直产业内贸易有着正向的促进作用。William，Richard和Tochkov（2010）以FDI净流入占GDP的比重来反映亚洲出口导向的FDI和跨国公司的公司内贸易。认为FDI的净流入能够促进中国与贸易伙伴国之间的产业内贸易。此外，Zhang和Zhou（2005）的研究表明，中国高技术产品出口比重的上升有利于促进中国参与国际生产分工，因此对中国与贸易伙伴国之间的产业内贸易有着积极的正向效应。William，Richard和Tochkov（2010）的研究则分别选取了R&D投入占GDP的比重以及制造业出口占全部机械类产品出口的比重作为影响产业内贸易的重要因素，同样得出了相似的结论。
以往文献中大多采用产业内贸易量或GL指数（Grubel和Lloyd，1975）作为被考察的对象，对于产业内贸易结构的深入探讨比较少见。本文正是基于这一思考，试图通过对贸易品的进一步细分，构造能够综合不同技术含量的反映制成品和零部件产业内贸易结构指数，来代替以往所采用的总量指标或GL指数。并在此基础上，对能够促进这一结构指数变大的相关因素进行实证检验。
四、模型设定与变量选取
通过构建如下回归模型，考察FDI流入、高技术品出口、基础设施建设及文化差异等因素对中国与东亚国家之间的产业内贸易优化指数的影响情况⑦。
模型中的被解释变量为产业内贸易结构优化指数。模型重点考察的解释变量为：中国FDI流入量占GDP的比值FDIit，中国高技术品出口占制造业出口的比重HEXit，两国基础设施建设差异度INFit，两国文化差异CULTit⑧（Hofstede，1980）；控制变量为：两国之间人均GDP的差异DPGDPit，进口关税税率差异TARit，两国首都间距离变量DISTi；除此之外，引入能够反映共同边界和冲击的虚拟变量：共同边界变量BDi和SHOCt。模型中变量的具体定义及解释变量的预期影响效果见表1。
五、模型估计与检验
（一）面板单位根检验
表2中列出了对序列
、lnDPGDP、FDI、lnHEX、lnINF进行单位根检验的结果。其中，变量InTAR的观测值非连续，因此未给出其单位根检验结果。统计量t-bar表示每个截面ADF检验t值的平均值。w[t-bar]表示经过标准化后的t-bar值，在原假设条件下服从标准正态分布。由面板单位根检验的结果可以看出，被解释变量原序列是平稳的，即零阶单整过程I（0）。其他四个解释变量序列其原序列均为非平稳序列，一阶差分后序列平稳，因此均为一阶单整过程I（1）⑨。
（二）基于误差修正模型的协整分析
协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。若通过了协整检验，则说明变量之间存在着长期稳定的均衡关系，其方程回归残差是平稳的。因此可以在此基础上直接对原方程进行回归。经过面板单位根的检验发现，解释变量之间均为一阶单整过程，因此可以进行协整检验。
基于误差修正模型检验的协整分析，模型中所涉及的检验统计量有四个，分别为Gt、Ga、Pt、Pa。检验的原假设是变量间不存在协整关系；备择假设一是面板整体上存在协整关系（Pt Pa），备择假设二是至少存在一对协整关系（Gt Ga⑩。协整检验结果在表3中呈现。由以上结果可以看出，lnDPGDP和FDI二者之间存在显著的协整关系，若不考虑序列相关情况，lnDPGDP和lnHEX，lnDPGDP和lnINF，FDI和lnHEX之间至少存在一组协整关系，lnHEX和lnINF之间Panel整体上存在协整关系。因此，模型整体上通过了协整检验。
（三）模型筛选与估计
面板数据模型的估计，可以采用混合回归模型、固定效应模型以及随机效应模型。
1.固定效应模型与混合回归模型
通过Wald检验个体效应是否为零，得出的F统计量，高度拒绝原假设。这说明个体效应不为零，因此相对于混合回归模型来说，应该选择固定效应模型；固定效应模型与随机效应模型的判别采用Hausman检验的方法，其原假设为固定效应与随机效应模型的估计系数不存在系统上的差异，若Hausman检验拒绝原假设，则说明应该采用固定效应模型。模型的筛选及判断结果见表4。本文应该采用固定效应模型进行估计，估计结果见表5中模型1。
2.双向固定效应模型
由于经济现象容易受到政策及国际事件的影响，而这些突发的因素往往会对模型的估计产生影响，因此为了反映随时间变化样本中出现的新的特征等情况，本文在判定采用固定效应模型的基础上，在模型中加入时间虚拟变量，即使用双向固定效应模型进行估计。在估计的过程中，时间虚拟变量yr7和yr18由于共线性而被忽略掉。模型通过了LR检验，说明时间效应在模型中起到了明显的作用。双向固定效应模型估计结果见表5中模型2。
3.随机效应模型的工具变量估计
本文模型中的解释变量lnDPGDP、lnTAR、SHOC、FDI、lnHEX、lnINF是随时间改变的解释变量，而BD、lnDIST、lnCULT是不随时间改变的解释变量。在使用固定效应模型进行估计时，BD、lnDIST、lnCULT这样的不随时间改变的解释变量会被吸收掉，表现为估计结果被略掉。因此，为了估计那些不随时间改变的解释变量，需要对模型进行修正。
面板数据模型的设定形式：
。随机效应模型假定观测不到的个体效应zi与所含变量xit无关。这一假定是随机效应模型的主要缺陷。使用固定效应模型进行估计时，那些不随时间改变的可观测特征会被固定效应所吸收。而随机效应模型的Hausman-Taylor估计量能够克服随机效应模型的缺陷，且能够对那些不随时间改变的解释变量做出估计。模型设定形式
，其中X1it表示随时间改变且与ui无关的K1个变量，X2it表示随时间改变且与ui相关的K2个变量，Z1i表示不随时间改变且与ui无关的L1个变量，Z2i表示不随时间改变且与ui相关的L2个变量。本文认为lnDPGDP、lnTAR、SHOC为严格外生的解释变量，FDI、lnHEX、lnINF是内生的，并将这三个内生解释变量作为lnCULT的工具变量。因此采用随机效应模型的Hausman-Taylor估计(11)。估计结果见表5中模型3。
表5中分别列出了固定效应模型、双向固定效应模型以及随机效应模型的Hausman-Taylor估计结果。从固定效应模型的估计结果中可以看出，BD、lnDIST、lnCULT这三个不随时间改变的解释变量，模型无法给出其系数的估计结果。解释变量lnDPGDP和lnINF的系数显著为负，这与预期影响效果相同。FDI、lnHEX的系数显著为正。lnTAR、SHOC系数为负，但并不显著。
模型2双向固定效应模型，加入了17个时间虚拟变量，用来反映时间变化给模型估计带来的影响。与固定效应模型相比，双向固定效应模型的估计结果发生了较大的变化。除解释变量lnDPGDP的系数估计基本不变外，其他解释变量的估计结果都与固定效应模型不同。FDI、lnHEX、lnINF、lnTAR的系数估计结果均变得不显著，而且FDI系数估计值为负，这与固定效应模型的估计结果刚好相反。SHOC变量在固定效应模型中估计系数不显著，而在双向固定效应模型中变得十分显著。
模型3随机效应模型的Hausman-Taylor估计结果与固定效应模型基本相同。不随时间改变的解释变量BD、lnDIST显著为负，lnCULT显著为正。随机效应模型无法计算出有效的
值，模型给出了Wald 
（9）统计量和p值，拒绝原假设，说明模型设定合理。
从以上模型估计结果可以看出，lnDPGDP、FDI lnHEX以及lnTAR系数的估计符号符合预期。而lnINF、SHOC、BD和lnCULT变量的系数估计结果和预期不符。针对以上三种方法对模型的估计结果，本文分别给出相关的理论解释和分析说明。
FDI代表了差别化产品的出口量，东亚区域内部FDI的扩大加速了东亚地区垂直产业内贸易的发展。FDI流入的增加有利于中国参与东亚区域内生产分工，并促进中国与东亚国家产业内贸易从低级形式向高级形式的不断升级。中国高技术产品出口比重的上升有利于促进中国参与国际生产分工，高技术产品出口的增加能够促进产业内贸易结构的升级(12)。两国间基础设施建设水平的接近，包括道路建设、通讯设施的建设以及网络的建设等等，这些均能够降低交易成本，有利于两国产业内贸易的发生，同时基础设施建设的趋同也意味着经济发展水平的接近及居民消费需求的趋同，这能够促进水平型产业内贸易的发生，进而促进产业内贸易结构的优化(13)。两国间文化的差异会影响居民消费模式以及需求的差异。文化差异较小的国家之间，易于发生水平产业内贸易。而文化差异较大的国家间则更易于发生垂直产业内贸易。本文对于文化差异的回归系数显著为负，说明文化的趋同会通过导致消费需求的趋同而促进产业内贸易的水平化，进而促进产业内贸易结构的升级。
人均GDP的差异对中国与东亚国家之间的产业内贸易结构优化指数有着负向的影响效果。人均收入水平代表两国居民对于差异化产品的需求程度，中国与东亚贸易伙伴国之间的人均GDP差异越大，越不利于两国之间的产业内贸易结构的升级。相反，缩小两国之间人均GDP的差异则能够促进产业内贸易结构的优化。关税的削减能够降低贸易壁垒，进而促进贸易活动。关税限制越低，越能够促进中国与东亚贸易伙伴国之间产业内贸易的发生，进而产生贸易结构优化的可能。自由贸易区和关税同盟的建立在促进东亚区域经济贸易一体化的同时，加速中国与东亚国家产业内贸易结构的高级化，促使中国从单纯的加工贸易向零部件贸易转型。危机对于零部件贸易的影响不同于总量贸易，危机是促进产业结构及贸易结构升级的催化剂。危机过后，技术进步往往是重振经济的突破口。高技术零部件的进口才是促进产业升级的重要手段。
综上所述，FDI流入、高技术产品出口规模、两国间人均GDP水平提高和基础设施建设水平的趋同以及关税壁垒的降低均对中国与东亚国家产业内贸易结构的升级产生积极的促进作用，而文化差异、人均GDP差异、基础设施建设差异、关税壁垒、危机冲击及地理距离等因素，对产业内贸易结构升级产生消极影响。因此，中国应进一步开放国内市场，制定出积极的产业政策，引导制度创新，充分利用FDI，不断促进制成品向高端技术等级攀升，加强国内基础设施的建设，以此推动中国的贸易转型与升级。
感谢匿名审稿人的建设性评论和建议。当然，文责自负。
①同时中国也逐渐成为这种新“三角贸易”的枢纽。参见李晓，丁一兵，秦婷婷：《中国东亚经济中地位的提升：基于贸易动向的考察》，《世界经济与政治论坛》，2005年第9期。
②分类方法参考Lall，S.，The Technological Structure and Performance of Developing Country Manufactured Exports,1985～1998.QEH Working Paper Series-QEHWPS44,2000.
③而修正后的范数，既能反映地区间产业结构，又能够测度不同空间产业结构的差异程度。修正后的范数为：
，（i=1，2，…m），其中m为地区数，n为产业部门数，Xij为i地区j产业的产出占该地区总产出的比重，Wi为不同的产业所占的权重。该修正后的范数对于描述地区产业结构状况具有很强的优越性。与此同时，它能够准确反映地区的产业结构高度化水平。
④7类产品进出口总额是指：SITC中第七类即机械类产品的进出口贸易量的加总。
⑤对传统GL指数的计算方法进行修正，分母采用进出口总量贸易额，其目的是使得后文进行加权平均时度量统一。
⑥本文认为零部件的双向贸易是水平化程度最高的一种产业内贸易形式，因而对其水平化赋值为4；相应地认为中国“出口成品-进口零部件”为水平化程度最低的一种产业内贸易形式，因而对其水平化赋值为1。
⑦数据来源参见附录表-1。
⑧本文借鉴Hofstede（1980）关于评估文化的架构，用以考察不同国家在文化价值观上的差异。两国间文化的差异会影响居民的消费模式，并导致需求的差异。两国之间的相似性能促进水平产业内贸易的发展，差异性则促进垂直产业内贸易的发展。计算结果见附表-3。
⑨面板单位根估计方法参考Im K.S.，M.H.Pesaran，Y.Shin,"Testing for Unit Roots in Heterogeneous Panels",in "Journal of Econometrics",2003,115,pp.53-74.
⑩基于误差修正模型的面板协整分析方法参考Westerlund,J.,"Testing for error correction in panel data",I "Oxford Bulletin of Economics and Statistics",69:pp.709-748
(11)随机效应模型的Hausman-Taylor估计结果见附表-2
(12)文东伟.中国制造业出口的技术复杂度及其跨国比较研究[J].世界经济研究，2011（6）；张会清，唐海燕，产品内国际分工与中国制造业技术升级[J].世界经济研究，2011（6）.
(13)陈静，Somnath Sen，胡昭玲，白雪飞.东亚零部件贸易的影响因素及特点分析——基于引力模型的测算：1992～2000[J].世界经济，2009（7）.
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