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第三节
比较优势结构

一 比较优势的测算方法

对一国(或地区)贸易比较优势的测度,通常使用显示性比较优势指数( RCA ),即:

其中, x ik x wk 分别表示 i 国(或地区)和世界出口的产品 k ; x it x wt 表示 i 国(或地区)和世界的总出口; t 表示时间。如果公式(1.9)计算的某国(或地区)某种产品 RCA >1,说明该国(或地区)在该类产品的出口相对较为集中,由此可以推断该国(或地区)在这类产品具有比较优势(喻志军,2009;于津平,2003)。

RCA 指数的优点是计算容易,任何层面的产品分类均可计算,但缺点是存在不对称性,即具有比较优势部门的 RCA 指数可以无穷大,而比较劣势部门可能会小于零。为解决这一问题,Laursen(2000)使用一种标准化的方法来计算:

上式中, RCA 与公式(1.9)完全相同,但 NRCA 的计算结果取值范围为 [ -1, 1],从而可以把比较优势部门和比较劣势部门的显示性指数对称起来。

为将比较优势同出口产品的技术复杂度结合起来,Hausmann 等(2007)提出了一种出口复杂度的测算指标,也被称为 PRODY 指数:

其中: Y 表示人均GDP; j 表示国家(或地区)。

但是樊纲等(2006)认为一国(或地区)人均GDP一般呈指数分布,只有将其对数处理后才能线性加权(洪世勤、刘厚俊,2013),进而可以得到显示性技术复杂度( RTV) 指数:

其中: RTV ik 表示国家(或地区) i 产品 k 的显示性技术复杂度; j 为全部贸易对象集合中的任意一个经济体;ln( Y j )为 j 国(或地区)人均GDP对数; w ik 为国家(或地区) i 产品 k 的权重,且

此后,联合国贸发会议的Shirotori等陆续提出了类似于 PRODY 指数或 RTV 指数的方法,来估算贸易产品人力资本和物质资本的显示性要素密集度(Shirotori et al., 2010):

其中: h j 表示 j 国(或地区)人力资本; K j 为国家(或地区) j 的人均资本存量,一般用总资本除以总劳动力数量表示。

我国出口贸易产品是否实现了比较优势的动态升级?基于比较优势的显示性技术复杂度发生了什么改变?细分行业下又有何不同?这里选取上述指标对中国贸易数据进行结构分解。

二 中国出口贸易分要素密集度总体发展态势

借鉴樊纲等(2006)、魏浩等(2005)、杨汝岱等(2008)以及 Lall (2000)的方法,本章首先将SITC -3位码产品划分为资源、劳动、资本和技术密集型四类,然后借鉴李淑贞(2010)SITC -3位码与工业行业对照表,再将中国出口的全部HS-6位码贸易数据转变为30个二分位行业和259个三分位行业,其中资源密集型部门包括5个二分位行业、74个三分位行业 ;劳动密集型部门包括10个二分位行业、51个三分位行业 ;资本密集型部门包括8个二分位行业、45个三分位行业 ;技术密集型部门包括7个二分位行业、89个三分位行业 。表1—8的统计结果表明:

表1—8 中国出口产品的要素密集度 单位:%

表1—8 中国出口产品的要素密集度 单位:%续表

资料来源:CEPII BACI数据库,笔者整理。

(1)资源密集型产品的中国出口所占比重很小,从1995年的8.67%下降到2017年的3.56%,减少了5.11个百分点,说明我国对外贸易已经成功摆脱了依赖资源出口的老路,且随着国内经济的持续发展,经济增长所需资源越来越多,我国已悄然从“资源相对丰裕”变为“资源相对稀缺”的国家。

(2)劳动密集型产品的中国出口所占比重减小幅度很快,从1995年接近“半壁江山”(49.21%)下降到2017年的23.20%,减少了26.01个百分点,在一定程度上说明我国原来低劳动成本竞争优势可能存在逐渐减弱的发展态势。

(3)资本密集型产品的中国出口一直保持“稳中有进”,从1995年的11.82%增加到2017年的12.28%,增长了0.46个百分点,也在一定意义上表明我国出口贸易的要素密集度结构正在逐步改善。

(4)技术密集型产品的中国出口“突飞猛进”,从1995年占比为30.05%增长到2017年的61.00%,增加了30.95个百分点,反映出多年来为促进我国外贸产品技术含量增加的相关政策取得了实质效果,中国出口产品的技术含量总体不断增加,对外贸易的高技术附加值比以往大有“好转”。

应该指出的是:尽管中国劳动密集型产品出口所占比重逐年下降,但就其抗外部需求冲击的作用上,贡献不容“忽视”,尤其是在2008年国际金融危机爆发之后尤为如此。图1—10的四类产品出口占比发展趋势上,资本密集型产品尽管在“危机”前表现出持续增长态势,但受主要发达国家国内需求不振以及“再工业化战略”等不利影响,2009年首次出现下降。与此不同的是,劳动密集型产品出口占比在2009年“国际金融危机”之后不降反增,说明中国劳动密集型产品仍存在较大比较优势。

图1—10 中国四类产品出口所占比重的波动趋势

资料来源:CEPII BACI数据库统计。

三 出口产品要素密集度的比较优势

使用公式(1.9)对中国出口产品按资源、劳动、资本和技术密集度分别计算其显示性比较优势指数( RCA) 后,表1—9的统计结果表明:

(1)资源密集型产品的 RCA 指数始终小于1,表明我国在密集使用资源的相关产品出口上一直处于比较劣势状态。

(2)劳动密集型产品的 RCA 指数始终大于1,体现出我国在劳动密集型产品的全球贸易格局中仍具备相对较大的比较优势,只是这一优势正在不断“减弱”,因为其 RCA 指数从1996年达到样本期峰值的2.49后逐年下降,到2017年仅为1.56,减少了37.3%。

(3)资本密集型产品的比较优势“正在”逐步改善, RCA 指数在2005年之前一直小于1,表明该类产品的中国出口总体上处于比较劣势, 2006年之后绝大多数年份的 RCA 指数开始大于1,说明资本密集型产品正从原来的比较劣势向比较优势转变,只是这一转变过程仍不十分稳定,因为国际金融危机之后的2009—2010年,该类产品出口的 RCA 指数再次降到1以下,表明中国资本密集型产品出口在这两个年份还是处于比较劣势状态。

表1—9 中国出口四类产品的RCA指数 单位:%

资料来源:根据CEPII BACI数据库的统计数据进行计算。

(4)技术密集型产品的比较优势稳步提升,表现为其 RCA 指数在2004年之前一直小于1,而在2005年之后始终大于1,说明在这类产品的出口上,中国总体“实现”了从比较劣势向比较优势转型升级。

四 出口产品显示性技术复杂度

使用公式(1.12)对中国四大类出口产品的显示性技术复杂度指数( RTV) 进行测算后,表1—10的统计结果表明我国外贸产品的技术复杂度正不断“攀升”,具体表现在:资源密集型产品的出口技术复杂度从1995年的8.45增加到2017年的8.67, RTV 指数增长了0.22;劳动密集型产品的出口技术复杂度也从1995年的8.29增加到2017年的8.58, RTV 指数增长了0.29;资本密集型产品的出口技术复杂度增长幅度最大,从1995年的8.01增加到2017年的8.44, RTV 指数增长了0.43;技术密集型产品的出口复杂度增长幅度位居第二,从1995年的8.19增加到2017年的8.53, RTV 指数增长了0.34。

表1—10 中国四类产品出口的技术复杂度

表1—10 中国四类产品出口的技术复杂度续表

资料来源:根据CEPII BACI数据库的统计数据进行计算。

当然,出口产品技术复杂度的提升也离不开中国对外开放战略的持续推进和国内经济发展目标的相互“衔接”。这是因为从图1—11的变动趋势上看,我国对外贸易的技术复杂度并未“始终”保持增长状态,相反几次较为明显的“止跌促增”都出现在以往大力实施深化改革和扩大开放进程之中,具体表现在:1995年中国“复关”谈判失败后,四大类中国出口产品的显示性技术复杂度都先后出现下降,且这一下降趋势一直延续到21世纪初;2001年中国加入WTO取得成功后,四大类产品出口的显示性技术复杂度指数“止跌增长”,“入世”过渡期和后过渡期的扩大开放、制度性融入世界等的战略举措,让多年来中国经济发展蕴含的要素禀赋优势得到“彻底”释放,促使我国出口产品的 RTV 指数不断“攀升”,对外贸易的比较优势和显示性技术优势不断凸显;2007年后,受主要发达国家国内需求不振和我国对外贸易产品、国别(地区)集中度相对较高的制约,中国四大类产品出口的显示性复杂度指数出现“短期下挫”;后危机时期,包括我国在内的众多发展中国家和新兴经济体集体“救市”,不仅给主要发达国家优质产品扩大了国际市场需求,更给危机中的世界经济注入了希望,全球需求市场的缓慢复苏继续带动中国出口产品的显示性技术复杂度提升;受制于后危机时期我国宏观经济发展始终存在“三期叠加风险”,中国整体经济进入“新常态”后,对外贸易的四大类产品技术复杂度指数在2012年之后再次下降;2015年国家推出“供给侧结构性改革”后,压缩过剩产能、延长全球价值链国内分工和布局、力争向“微笑曲线”两端延伸等一系列举措取得一定效果,中国对外贸易产品的显示性技术复杂度再次“止跌回升”,尽管上升幅度尚未达到或超越2012年的“峰值”。

图1—11 中国四类产品出口的显示性技术复杂度趋势

资料来源:CEPII BACI数据库统计,下同。

五 两分位行业的显示性技术复杂度比较

再次使用公式(1.12)对中国出口的30个二分位行业出口数据计算显示性技术复杂度后,表1—11的统计结果表明:

(1)将石油开采和黑色金属矿采选归为其他行业后,所有行业出口技术复杂度均值也出现先减后增的总体发展态势,数值从1995年的8.23先减少到2002年的最低值7.98,然后又总体呈现增加趋势,到2017年均值为8.59。这一结论总体符合 Hausmann 等(2003)的研究结论,即一国(或地区)出口产品的技术复杂度会随着本国(或地区)经济发展出现动态升级的趋势。

(2)从分行业的平均值水平来看,出口产品的显示性技术复杂度指数比1995年有所增加的行业达到21个,占29个全部统计行业的72%。

表1—11 1995-2017年中国二分位行业出口RTV指数

表1—11 1995-2017年中国二分位行业出口RTV指数续表

(3)出口产品的显示性技术复杂度平均指数比1995年有所减小的也有8个,占29个全部统计行业的28%,其中减幅从大到小的行业分别是家具制造业,有色金属矿采选业,印刷业和记录媒介的复制,有色金属冶炼及压延加工业,木材加工业,服装业,通信设备、计算机及其他电子设备制造业和其他制造业。

(4)如果仅仅比较统计年份的起止时间,2017年全部29个行业中也有13个行业的显示性技术复杂度指数比1995年高,占比达到45%;其余16个行业在2017年的 RTV 指数相对1995年要小一些,占比为55%。

(5)从平均增长率上看,全部29个行业中有27个行业出口的显示性技术复杂度指数出现正增长,占比93%。

(6)样本期间,仅有两个行业的平均增长率出现负增长,分别是印刷业和记录媒介的复制、家具制造业,占比仅为7%。

一般来说,行业出口技术复杂度年均增幅反映了一个行业技术水平提升的速度,而行业出口技术复杂度均值则可以反映该行业在全球价值链中的地位高低(洪世勤、刘厚俊,2013)。从上面的统计结果中可以看出,行业出口技术水平提升与其在全球价值链中地位基本一致的行业包括21个,分别为煤炭开采和洗选业,饮料制造业,石油加工、炼焦及核燃料加工业,交通运输设备制造业,皮革制造业,非金属矿采选业,医药制造业,橡胶制品制造业,化学纤维制造业,黑色金属冶炼及压延加工业,金属制品业,纺织业,电器机械及器材制造业,非金属矿采选业,文教体育用品制造业,造纸及纸制品业,塑料制品业,机械制造业,仪器仪表及文化、办公用机械制造业,食品加工与制造业,化学原料及化学制品制造业,占全部行业的比重为72%,在一定意义上应该能够说明我国“基本”实现了出口产品的技术升级。

使用核密度分布函数更容易看出中国外贸出口产品的技术结构分布特征和变化趋势。图1—12显示:密度函数波峰不断右移,说明行业出口技术结构逐渐从相对低水平发展为相对高水平;密度分布呈“单峰”形态,表明细分行业出口复杂度没有“两极分化”; 1995—2015年,密度分布波峰逐渐“变高变尖”,体现出行业间出口产品技术复杂度的差距逐渐缩小;2017年行业出口技术复杂度均值较以往有所扩大,且“波峰”有所降低,表明中国出口产品的技术优势进一步显现;总体上,中国行业出口技术复杂度的密度函数呈向右的“拖尾”分布态势,说明处于技术复杂度平均水平之上的行业,其出口技术水平越高,越能表现出技术领先的出口促进作用。

图1—12 中国制成品三分位码的出口技术复杂度kdensity密度

资料来源:CEPII BACI数据库统计,笔者整理。 GBpFYulI8/6n6t8y3zQYVCfKTkNTzVoLkYaobR/vijk6mfjmh0QNudunJNpclITK

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