增加值贸易视角下中国工业制造业出口复杂度的国际比较...

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增加值贸易视角下中国工业制造业出口复杂度的国际比较及其演进的动力机制
卢仁祥
(上海电机学院 商学院，上海 201306)
摘 要： 面对贸易摩擦频发的世界经济形势，中国制造如何改变大而不强的境地已经成为热议的话题之一。利用1995-2011年WIOD数据基于WWZ(2015)方法测算的增加值贸易数据，深入分析中国工业制造业出口复杂度及其演变的动力机制。研究发现：中国工业制造业整体以及除纺织原料及纺织制品等几个传统部门以外其他部门的出口复杂度水平与世界发达经济体之间的差距在不断扩大，排名也比较靠后；中国工业制造业出口复杂度演进的动力机制并未发生变化，出口贸易仍是其主要动力；经济增长对中国工业制造业出口复杂度的推动作用在缓慢增强，但技术因素对中国工业制造业出口复杂度的促进作用在缓慢减弱；服务贸易对中国工业制造业出口复杂度提升存在明显的抑制作用，并呈现逐渐增强的趋势。
关键词： 增加值贸易； 出口复杂度； 全球价值链分工； 动力机制
一、引言
近些年，中国工业制造业通过积极融入全球价值链分工、参与国际竞争逐步实现了发展壮大。2018年，中国工业制成品出口达到23 520.21亿美元，贸易顺差9 179.96亿美元。多年来，中国工业制造业贸易持续顺差一直是中国货物贸易顺差的主要来源。学者们在感叹中国工业制成品贸易规模快速增长的同时，开始逐步关注中国工业制造业的真实技术实力和国际竞争优势问题。不可否认，中国工业制造业在全球价值链分工中通过“干中学”效应获得了较快的发展，积累了一定的技术、生产工艺和管理经验，实现了初步的产品和工艺升级。部分研究甚至还指出，中国出口的工业制成品的品质和技术已经具备较高的水平，超出了中国的经济发展水平。此次中美贸易战被美方列入对中国贸易战清单中的产品也都多集中于中国工业制造业领域，似乎也让外界感觉中国工业制造业已经具备了很强的国际竞争优势。但是，更多的研究则显示中国工业制造业整体技术水平还相对落后，国际竞争实力还比较弱。中国工业制造业主要从事加工与装配等中低端环节，核心环节和关键技术方面对欧美发达国家还存在较高程度的依赖，全球价值链分工的“低端俘获”现象明显。
上述研究争论以及中国工业制造业技术水平同中国经济发展水平相背离的内在成因与解释，对于全面了解中国工业制造业的国际竞争优势至关重要。Hausmann(2003)在测度出口产品的技术含量方面作了开创性研究，并提出出口复杂度这一概念，成为衡量一国出口产品的技术水平与国际竞争优势重要指标[1]。鉴于此，本文试图基于增加值贸易视角对出口复杂度的计算方法进行改进，测算和比较分析中国工业制造业整体及部门层面出口复杂度水平，并对中国工业制造业出口复杂度演进的动力机制进行实证研究，力求清晰刻画出中国工业制造业的真实技术水平与竞争优势，为中国制造业转型升级并提升全球价值链分工水平提供数据支撑和政策思路。与已有研究相比，本文的可能贡献主要体现在：第一，从增加值贸易视角拓展出口复杂度的计算方法，以克服传统贸易统计口径存在的重复计算与第三方效应问题，反映全球价值分工的真实面貌；第二，首次测算和比较研究中国工业制造业所有部门的出口复杂度水平，以求从部门结构层面全面了解中国工业制造业的技术实力及其同世界先进水平的差距，深化了已有文献的研究；第三，在研究中国工业制造业口复杂度的动力机制时，除考察经济增长和出口贸易对出口复杂度的影响以外，还验证了技术因素以及服务贸易对出口复杂度的影响，为探寻中国工业制造业的结构调整、转型升级与价值链攀升的有效路径提供了重要启示。
二、文献综述
传统贸易统计口径存在的虚假统计等问题已经引起了学界的普遍重视，大量文献已经开始采用增加值贸易统计数据进行相关研究。Hummels、Ishii和Yi(2001)率先提出由宏观经济数据来核算增加值贸易数据(简称HIY法)，奠定了增加值贸易核算研究的基础[2]。该方法主要基于非竞争型投入产出模型来计算国外增加值在一国或地区出口中的比例，即垂直专业化指标，并以此来度量一国参与全球价值链分工的程度。但是，HIY(2001)方法假设用于国内消费和出口的国内生产所需的中间投入品均来自国外，无国内增加值部分，与现实情况存在较大差异。为克服该方法的缺陷，众多学者在后续研究中对此假设作了大量的合理改进与拓展。如为有效反映加工贸易在中国整个贸易中比重过高的现象，Lau等(2010)建立了非竞争型投入占用表，并重新评估中美贸易规模[3]。Johnson和Noguera(2012)则是通过引入增加值出口(一国生产而最终被他国吸收的部分)的概念进行拓展研究，并据此对2004年中美之间的贸易流量进行测算,结果显示以增加值衡量的中美贸易规模远低于传统统计方法度量的规模。Koopman、Wang和Wei(2014)对一国的总出口进行彻底分解，并指出一国的总出口主要由国内增加值、国外增加值和重复计算部分等项目构成，从而形成了对增加值贸易统计与测算方面较为系统的研究[5]。王直、魏尚进和祝坤福(2015)(简称WWZ(2015))指出Koopman 等(2014)的研究不适用于部门层面的研究，因此进一步提出从一国部门或双边部门层面进行分析，依据贸易价值来源地和最终吸收地的不同将一国的总出口分成16个组成部分[6]。Wang和Wei等(2017)在王直等(2017)研究的基础上，结合全球价值链生产网络中的长度和上游度等指标，在国别和部门层面建立一套新的增加值贸易核算框架[7]。本文主要基于WWZ(2015)、Wang和Wei等(2017)的核算框架来分解和测算增加值贸易数据。
度量一国产品或产业出口的技术水平或技术复杂度，并据此对国际分工地位和竞争优势进行研究，已经成为一种全新的研究方法(Lall，2006)[8]。关于出口复杂度指标的构建主要有基于产品层面和产业层面两种方法。Hausmann(2003)率先提出出口复杂度的概念，并于2005年将其与比较优势理论相结合构建了产品层面出口复杂度指标的计算方法[1]。随后，Hausmann等(2007)又以显性比较优势(RCA)指数作为权重对出口复杂度指标予以改进，分别建立了产品层面和产业层面的出口复杂度指标[9]。不同于基于比较优势理论的产品层面出口复杂度的计算，Hausmann和Hidalgo(2010)开创性地从能力理论视角提出用反射法来计算出口复杂度，认为拥有能力的数量越多就表示出口复杂度越高，并分别以“多样性”和“普遍性”来表示国家和产品的出口复杂度[10]。在产业层面出口复杂度的测度方面，Schott(2006)假设能够出口到美国的复杂度才可以代表一国出口复杂度的真实水平，从而建立了以国际市场占有率为基础的出口复杂度指标[11]。Lall(2006)等则基于出口产品技术含量假设也构建了产业层面的出口相似度指标，并实证分析了亚洲各国的出口复杂度水平[8]。由于Hausmann等(2007)建立的出口复杂度指标是通过将各国产品显性比较优势作为权重来对人均GDP加总而得，可以很好地反映产品、产业以及国家层面的竞争优势，使其在后续的相关研究中被广泛应用[9]。本文在后续研究中也将基于增加值贸易口径对Hausmann等(2007)建立的出口复杂度计算公式进行拓展，用于分析中国工业制造业的国际竞争力及其在全球价值链分工中的地位。
随着中国工业制造业的发展和贸易规模的扩大，中国工业制造业的技术水平及国际竞争优势究竟达到何种水平和层次？中国制造是否处于大而不强的境地？学者们开始尝试将出口复杂度指标应用于这些问题的研究，成果主要涵盖出口复杂度的度量及其影响因素的分析。Hausmann等(2005)测算了1992-2003年的中国出口复杂度水平，发现出口复杂度水平比较高，甚至达到了部分发达国家的水平，与中国的经济发展水平相背离，被称为出口复杂度增长之谜(Rodrik，2006)[12]。Schott(2006)利用出口市场占有率指标对中国出口复杂度进行测算，结果也显示了这一背离现象的存在，即中国出口复杂度水平远高于同等经济发展水平的国家，与OECD国家的水平更接近[11]。对此，国内学者并不完全赞同，部分研究甚至得出相反的结论。如Xu(2010)指出这一现象产生的原因主要由于中国区域经济发展不平衡，从而导致出现部分地区出口复杂度被高估、而另一部分发达地区出口复杂度出现被低估的现象[13]。李小平等(2015)采用反射法和适合度法对中国制造业出口复杂度进行测算，指出制造业出口复杂度水平总体与中国经济发展阶段比较吻合，但是不同要素密集度行业的出口复杂度水平存在显著差异[14]。其中，劳动密集型制造业的出口复杂度水平较低且稳步提升，而资本与技术密集型制造业的出口复杂度水平虽然较高，但呈现下降趋势。黄先海等(2010)在Hausmann(2005)研究的基础上对中国出口复杂度进行测算，得出完全相反的结论，中国出口复杂度水平并不高，提升也非常缓慢[15]。这些研究虽然是聚焦于中国出口复杂度水平的测度分析，但是从研究结论上的差异可以看出，出口复杂度水平实际受到了经济发展水平、经济发展阶段和行业要素特征等因素的影响。为此，国内部分学者开始通过建立实证模型对出口复杂度的影响因素进行研究，如黄先海等(2010)研究显示经济增长是发达经济体出口复杂度水平提升的动力，出口增长则主要为发展中经济体出口复杂度演进的动力[15]；祝树金等(2010)和罗丽英等(2016)指出要素禀赋、技术创新效率对出口复杂度水平提升具有积极影响[16-17]；戴翔(2016)、张雨(2017)和刘威等(2018)则认为服务贸易发展与自由化和国内金融发展水平对中国工业制造业出口复杂度水平存在显著的正向影响[18-20]。
Va12=V1X12=V1B11(Σi≠1A1iXi2+Y12)
三、分析方法与数据说明
(一)多区域投入产出(MRIO)模型测度增加值出口的原理说明
假定世界经济体由m个国家(1,2,…,m)(以上标表示)构成，每个国家有n个部门(1,2,…,n)(以上标表示)，则其对应的MRIO模型为

(1)
式(1)中，X=(X1′ X2′ … Xm′)′为mn×1维列向量，代表全球各经济体的总产出，其中Xi代表i国纬度为n×1维的产出列向量；A是mn×mn维矩阵，表示全球生产体系，对角线上的子矩阵Aii表示国家i各部门直接消耗系数，而Aij则表示j国单位产出对i国中间投入品的需求，反映了全球各经济体间的中间产品贸易情况；Y为mn×1维列向量，表示全球经济体最终需求量，其中Yii指i国对本国生产的最终产品需，Yij表示j国对i国生产的最终产品需求，Y=Y1i′ Y2i′Y3i′…Ymi′为mn×1维列向量，代表i国最终产品需求；I表示单位矩阵，B为mn×mn维矩阵，表示里昂惕夫逆矩阵，其中子矩阵Bij代表n×n维里昂惕夫逆矩阵。
从式(2)可以清晰地看到，一国的产出源于包括该国在内的世界各经济体的最终产品需求。为了分析一国的最终产品需求对全球各经济体增加值出口贸易的影响情况，首先必须了解一国的最终产品需求分别引致的全球各经济体的生产情况。假设以国家1为例，其最终需求引致的各国产出应为
(2)
定义i国的增加值系数行向量为Vi=Vai(Xi)-1，则增加值份额矩阵如下
(3)
式(3)中，V是1×mn维行向量，表示各国各行业的增加值系数；Vi是1×n维行向量，表示i国各行业的直接增加值系数。仍然以国家1为例，从部门间后向关联的角度去分析另外一个国家(国家2)的各部门最终需求在国家1各部门创造的增加值(Va)便可以表示为
该排种器驱动装置是电动机驱动，通过单片机来记录播种速度和充排种情况。通过对电动机不同速度的控制对应拖拉机不同挡位，实现不同播种速度的调节。该装置和传统排种器工作原理一样，有充种、清种、护种和排种4个环节构成。充种完毕后，有清种刷清种，再有检测装置检测充种效果并记录在单片机内，经护种装置后进入排种阶段；排种后有检测装置再次检测排种效果，并结合速度和充排种效果计算出漏播情况。
(4)
仿照式(4)的原理，同样可以从部门间后向关联的角度分析全球经济体中其他各国的各部门的最终需求在国家1各部门创造的增加值。由此可见，MRIO模型清晰地刻画了全球各经济体之间各部门中间产品的贸易情况，可以作为追溯全球价值链上产品流向的有效工具。当推广至所有经济体时，国家1对所有其他经济体的增加值出口(EVa1W)便可以表示为

(5)
式(5)中，表示除国家1以外的其他经济体的最终产品需求向量；表示除国家1外，其他经济体所有部门的增加值系数均为0。
(二)中国工业制造部门出口复杂度指数说明
Hausmann等(2007)首先以i国k产品为例，建立产品出口复杂度指标[9]。具体计算方法如下

(6)
式(6)中，PRODYk表示世界各国k产品的平均出口复杂度，为i国k产品的出口额，Xi为i国的所有产品出口总额，Yi表示i国的人均GDP。在式(6)的基础上，假设某行业l有m种产品，即k=1,2,…,m，Hausmann又构建了测度行业出口复杂度的公式。其测度公式为

(7)
式(7)中，EXPYi表示i国行业的出口复杂度，为i国l行业的出口总额从式(7)可以看出，PRODYk值越大，i国l行业的出口复杂度EXPYi便越大，反映该行业在国际分工中所处的地位也越高。
为了全面真实地反映全球价值链分工的情况，避免传统贸易数据的虚假统计等问题，本文将引入增加值贸易数据对上述出口复杂度的计算公式进行修正。具体计算公式修正为

(8)


(9)
式(8)中NPRODYk表示世界各国k商品的平均出口复杂度，为i国k商品的增加值出口，EVai为i国增加值出口总额，表示i国l行业的增加值出口总额前的的式子表示权重，其分子为i国k商品增加值出口在其增加值出口总额中的比重，分母表示世界各国i商品的增加值出口在其增加值出口总额中所占比重之和。式(9)中NXPYi表示i国某行业的出口复杂度，NPRODY前的权重是i国k商品增加值出口在本国该行业增加值出口总额中所占的份额。
(三)数据来源说明
在进行增加值贸易数据计算时，本文选用WIOD公布的1995-2011年世界投入产出表(WIOT)数据。该数据库提供了41个经济体(包括1个其余经济体(ROW))、35个经济部门的相关数据，其中工业制造行业有14个部门(1)WIOT中的14个工业制造部门分别为c3(食品、饮料及烟草制品)、C4(纺织原料及纺织制品)、c5(皮革和鞋类制造)、c6(木材、软木及其制品)、c7(造纸、印刷和出版业)、c8(焦炭，精炼石油及核燃料加工)、c9(化学原料及化学制品)、c10(橡胶和塑料制品)、c11(非金属矿物产品)、c12(基本金属及金属制品)、c13(机械设备制造)、c14(电气、光学设备制造)、c15(交通运输设备制造)、c16(其他制造及废物回收)。；对于人均GDP数据，本文借鉴Hausmann等(2005)的做法，采用购买力平价测算的人均GDP，具体数据来源于世界银行的世界发展指标(WDI)数据库。经对照WIOD和WDI数据库，两数据库共同列举的经济体共38个，所以将这38个经济体作为最终选定的样本(2)38个经济体分别为澳大利亚(AUS)、奥地利(AUT)、比利时(BEL)、保加利亚(BGR)、巴西(BRA)、加拿大(CAN)、中国(CHN)、塞浦路斯(CYR)、捷克(CZE)、德国(DEU)、丹麦(DNK)、西班牙(ESP)、爱沙尼亚(EST)、芬兰(FIN)、法国(FRA)、英国(GBR)、希腊(GRC)、匈牙利(HUN)、印度尼西亚(IDN)、印度(IND)、爱尔兰(IRL)、意大利(ITA)、日本(JPN)、韩国(KOR)、立陶宛(LTU)、卢森堡(LUX)、墨西哥(MEX)、马耳他(MLT)、荷兰(NLD)、波兰(POL)、葡萄牙(PRT)、俄罗斯(RUS)、斯洛伐克(SVK)、斯洛文尼亚(SVN)、瑞典(SWE)、土耳其(TUR)、中国台湾(TWN)、美国(USA)。。
四、出口复杂度的国际比较
(一)整体的国际比较分析
由表1可知，随着技术的进步和全球价值链分工与合作的深入发展，1995-2011年期间各国工业制造业出口复杂度的水平都出现较大幅度的增加。工业制造业出口复杂度水平较高的国家多为发达国家，在整个制造业领域处于价值链的高端，说明一国的经济发展水平和出口复杂度水平呈显著的正相关。考察期内，排名居于前十位的国家变化不大，但是各国的名次变化显著，意味着各国工业制造行业在全球价值链分工与贸易中的竞争异常激烈。这些特征与很多现有成果的研究结论非常相似。值得一提的是从增加值贸易视角核算的SWE、NLD和DNK三国的出口复杂度水平一直很高，排名也非常靠前，与黄先海等(2010)对金属制品出口复杂度进行研究得出的结论截然不同[15]，而且对比其他部分国家的排名也存在很大差异。其背后的原因可能是基于传统贸易统计数据进行的研究未能全面反映一国在全球价值链分工中的真实地位和状况。
虽然中国工业制造业出口复杂度的绝对水平从1995年的14 517.41美元上升到2011年的28 454.88美元，但是1995年中国与出口复杂度水平最高的国家日本(JPN)仅相差3 912.26美元，而到2011年中国与出口复杂度水平最高的国家爱尔兰(IRL)的差距却高达4 790.88美元。另外，从出口复杂度的排名来看，中国工业制造业出口复杂度的排名在研究样本中也比较靠后，而且有进一步下降的趋势，从1995年的32位下降到2011年37位，个别年度排名甚至低于印度(IND)。中国工业制造业出口复杂度水平虽有所上升，但是与世界先进水平的差距却在加大。这说明中国工业制造业在全球价值链分工的地位和竞争优势正在下降，低端锁定效应明显。中国工业制造业基本上都是嵌入全球价值链分工的中低端环节，获得的收益十分微薄，进而也侧面证实了大而不强的中国制造的现实境地。
表1 世界主要经济体工业制造业出口复杂度水平及其排名 (单位：美元)


此外，根据出口复杂度与人均GDP之比度量的出口复杂度异常性指标对选取的样本进行分析，结果显示中国工业制造业出口复杂度同经济发展水平出现较大背离，与欧美发达经济体存在较大差异，异常性仅次于印度(IND)。1995年中国工业制造业的出口复杂度异常性为23.81，而同期印度的异常性高达37.46；2011年中国工业制造业的出口复杂度异常性下降为5.05，同期印度的异常性下降不是很明显，仍高达19.45。这说明中国工业制造业出口复杂度异常性呈明显的收敛趋势，中国工业制造业出口复杂度与人均GDP的差距正在缩小。38个经济体的工业制造业出口复杂度异常性均没有呈现进一步扩大的趋势，不同于黄先海等(2010)的研究结果[15]。
(二)按照部门的比较分析
为了更好地掌握和认识中国工业制造业的国际竞争力及其变化的深层次原因，文章进一步测算出中国工业制造业部门层面的出口复杂度，具体如表2所示。中国的c3(食品、饮料及烟草制品)、c7(造纸、印刷和出版业)、c8(焦炭，精炼石油及核燃料加工)、c9(化学原料及化学制品)、c12(基本金属及金属制品)、c15(交通运输设备制造)几个部门的出口复杂度排名均在30以后，而且变化不大，被锁定在全球价值链分工的低端，是中国工业制造业国际竞争力较弱的主要体现。c10(橡胶和塑料制品)部门出口复杂度排名则经历先小幅上升、后大幅下降的情况，这可能是该部门早期技术水平较低，通过融入全球价值链分工有效地实现了初步的低层次产业升级，但是随着分工的深化，全球价值链分工的促进作用下降，价值链整体攀升困难重重。值得一提的是，中国c4(纺织原料及纺织制品)、c5(皮革和鞋类制造)和c14(电气、光学设备制造)出口复杂度水平则相对较高，在国际上具有较强的竞争优势，同时c16(其他制造及废物回收)部门的排名也提高较快，2011年已经上升到第7位，竞争优势显著增强。
五、出口复杂度演进的动力机制
关于出口复杂度演进的动力机制问题的研究，部分学者已经进行了探索性的研究，如Xu和Lu(2009)分析加工贸易和外商直接投资对中国出口复杂度的影响[21]；黄先海等(2010)重点探讨出口和经济增长因素对出口复杂度作用的具体机制，并据此进行实证检验[15]；部分学者还探讨了服务贸易自由化、创新效率和金融发展等因素对中国出口复杂度的影响[18，22，20]。鉴于此，本文结合相关的出口复杂度研究成果和国际贸易理论重点检验出口贸易、经济增长和服务贸易对中国工业制造业出口复杂度演进的影响。同时，本文认为工业制造业各部门自身的技术特性也是影响其出口复杂度的重要因素，因此还将引入技术特性因素来加以分析。
(一)数据来源说明
为了能够反映全球价值链贸易的真实面貌，本文在进行回归检验时使用中国工业制造业各部门增加值出口来表示出口贸易，使用服务贸易增加值出口数据来表示服务贸易；使用的经济增长数据则是采用工业制造业部门人均GDP，具体是由中国工业制造业各部门的增加值除以人口规模计算而得，其中人口规模来源于国家统计局统计年鉴发布的数据。同时，本文将中国工业制造业各部门分为低技术和高技术两大类，实证时引入部门技术分类的虚拟变量(哑变量)代表技术因素，并将低技术部门赋值0，高技术部门则赋值1。
表2 中国工业制造业各部门增加值出口复杂度水平及其排名 (单位：美元)

注：每个部门下面数值表示中国该部门出口复杂度在38个样本经济体中的排名。
(二)模型设定与类型选择说明
面板数据模型形式的设定对实证检验结果的影响甚大，为此实证检验之前还需判定合适的模型类型。在判定具体使用变系数模型、变截距模型和不变系数模型中的何种模型更为合适时，本文利用协方差分析构造两个F检验统计量进行判定。根据公式计算可得，两个F指标值分别为8.379e-15和14.457 163，变截距模型更加合适。同时，本文运用Hausman进行检验，在设定1%显著性水平下无法拒绝随机效应的假设。因此，本文接下来将采用随机效应的变截距面板数据模型进行回归检验。具体模型设定为
lnNPRODY=αi+β1lnGDPit+β2lnMXEVait+β3SXEVait+β4HHit+εit
(10)
式(10)中，lnNPRODY、lnGDP、lnMXEVa、lnSXEVa、HH分别代表中国工业制造业各部门出口复杂度、工业制造业部门人均GDP、工业制造业部门增加值出口和服务贸易增加值出口的对数值，HH则为制造业部门技术属性的取值，ε为随机干扰项。
表3 面板数据单位根检验结果

(三)序列平稳性检验
在面板数据回归模型的回归分析中，数据的不稳定性通常会导致伪回归。为此，本文使用LLC、IPS、Fisher-ADF和Fisher-PP检验对面板数据的平稳性进行检验，分析数据是否存在单位根。根据表3的检验结果，lnNPRODY、lnGDP、lnMXEVa和lnSXEVa均存在单位根，但是所有数据均是一阶平稳的，即各个变量数据为一阶单整。
表4 协整关系检验结果

(四)协整关系分析
在平稳性检验的基础上，本文采用Pedroni和Kao检验方法对上述变量间是否存在协整关系进行检验，具体结果如表4所示。依据检验结果中的统计值和相伴概率可以看出，lnNPRODY、lnGDP、lnMXEVa和lnSXEVa之间存在协整关系，即长期稳定的均衡关系。
(五)回归结果及验证分析
鉴于中国工业制造业出口复杂度的异常性仅次于印度，早期与经济的发展水平出现较大背离，故本文在实证分析时采用黄先海等(2010)的做法，采用分时间段回归来考察出口复杂度异常性的动态变化及演变趋势。同时，考虑到模型内生性的问题，借鉴Sanguinetti和Martincus(2009)的做法，回归过程中引入主要解释变量lnGDP、lnMXEVa的滞后一期作为工具变量，并运用两阶段最小二乘法予以控制。关于具体检验模型选择时，依据Hausman检验结果选择变截距随机效应的面板数据模型。
表5 回归结果

根据表5的结果可以看出：(1)部门人均GDP的估计系数从早期的0.144 301上升为0.262 924，随后又下降为0.156 357，虽然有所波动，但总体呈上升趋势，说明经济增长对中国工业制造业出口复杂度的促进作用在提升，符合黄先海等(2010)指出的经济增长的内源性推动力逐步增强的结论[15]。(2)工业制造业部门增加值出口的估计系数总体呈下降趋势，但是均在0.81以上，远超过了部门人均GDP的促进作用，说明出口贸易是中国工业制造业出口复杂度提升的主要动力。这不同于黄先海等(2010)研究得出的经济增长在后期成为中国出口复杂度提升的主要推动力的结论[15]。(3)与戴翔(2016)等的研究结论也不同[18]，服务贸易增加值出口的估计系数呈下降趋势，说明服务贸易成为中国工业制造部门出口复杂度提升的重要阻力，而且其负面影响程度还有逐步增强的趋势。(4)部门的技术属性对出口复杂度的正向影响也比较显著，但是作用的程度在逐渐减弱(哑变量的估计系数从早期0.272 452下降为后期的0.145 837)。这可能是由于中国服务贸易的主要优势体现在传统服务业上，与制造业密切相关的生产性服务部门发展相对滞后，无法为中国工业制造业的发展提供必须的生产性服务支持。
六、结论与启示
受制于传统贸易统计口径的不足，对出口复杂度测算的现有研究无法揭示全球价值链贸易的真实状况。本文利用WIOD数据计算而得的1995-2011年增加值出口数据对中国工业制造业整体及其各部门的出口复杂度水平进行度量和国际比较，并构建面板数据模型实证检验中国工业制造业出口复杂度演进的动力机制。研究得出结论如下：
第一，与传统贸易统计口径相比，基于增加值贸易视角测算的出口复杂度水平比较客观真实地刻画了中国工业制造业在全球价值链分工中的竞争优势与地位。在1995-2011年的考察期内，基于增加值视角测算的中国工业制造业整体及其各部门的出口复杂度水平虽然显著提升，但是与世界先进水平的差距却在扩大，制造业整体及多数部门出口复杂度的世界排名呈现下降的趋势，仅c4等少数几个传统部门的出口复杂度水平有所提升。绝对水平的上升说明中国积极嵌入全球价值链分工，通过“干中学”取得了一定的技术进步，实现了初步的产品升级和技术进步；但是，出口复杂度的相对水平与排名下降说明中国工业制造业在全球价值链分工中的地位、国际竞争优势与贸易利得却在不断下降，低端锁定效应明显，价值链攀升存在明显的阻力和障碍，进而也证实了中国制造大而不强的现实处境。此外，虽然中国工业制造业出口复杂度的异常性较高，但是呈收敛趋势，说明出口复杂度与经济发展水平的差距正在缩小，背离现象得到了明显改善。
第二，中国工业制造业出口复杂度演进的动力机制并未发生转变，出口贸易仍是主要的推动力。考察期内，虽然部门人均GDP的推动作用总体呈小幅上升趋势，但其影响程度远低于增加值出口的推动作用。这说明中国工业制造业出口复杂度演变的动力机制并未出现从外源性出口推动力向内源性经济增长推动力的根本转变。这也反映出多年的对外开放使出口贸易已经成为拉动中国经济增长的重要力量，通过刺激内需来发展经济的一系列举措可能并未取得较好的效果，而且这种状况的改变或许还要很长一段时间。
第三，生产性服务业发展滞后，成为中国出口复杂度水平提升的重要障碍。考察期内，服务贸易出口对中国工业制造业出口复杂度水平提升有着明显的阻碍作用。这可能是由于中国服务贸易的竞争优势主要集中在劳动密集型的传统服务行业方面，与制造业紧密联系的生产性服务业发展则相对滞后，同美国等发达经济体的差距较大，难以适应制造业生产和贸易发展的需要，严重制约中国工业制造业出口复杂度的提升。
第四，尽管技术因素已经成为中国工业制造业出口复杂度提升的重要因素，但是出口的技术含量仍有待进一步提高。正如面板数据模型回归结果所示，考察期内工业制造业制造部门的技术属性对出口复杂度水平的提升有着重要的促进作用，早期甚至高于经济增长对出口复杂度的影响，但是技术属性的推动作用却在明显减弱。这可能是由于早期中国工业制造业通过贴牌、代加工等方式参与全球价值链分工，经由技术引进、学习和吸收途径获得了一定程度的技术进步和价值链攀升，对中国出口复杂度的提升起到较好推动作用。后期，这种参与方式的弊端却逐渐暴露。中国工业制造业对价值链上的主导企业形成了严重的技术依赖，无法获得核心的高端技术，难以提升技术创新能力，被锁定在全球价值链的中低端。因此，技术因素对出口复杂度的提升作用自然会越来越弱。
本文的研究发现对提升中国工业制造业的国际竞争优势和全球价值链分工地位具有重要的政策启示。首先，提升出口复杂度水平，不能单纯依靠外源性动力，应该大力加强经济增长这一内源性动力的作用程度。中国应该采取积极有效的刺激内需政策，通过发挥母市场效应的作用，强化经济增长对中国工业制造业出口复杂度的促进作用，提高出口复杂度水平，降低出口复杂度的异常性。其次，发展与工业制造业生产紧密联系的生产性服务业，扭转服务贸易对中国工业制造业出口复杂度不利影响的局面。中国应该调整服务业的内部结构，大力发展生产性服务业，改变生产性服务业发展缓慢的现状，提升服务业发展的专业水平，以便更好地服务于中国工业制造业生产和贸易。最后，优先发展先进制造业，增强技术因素对中国工业制造业出口复杂度的推动作用。中国应该加快制造业内部结构的调整和转型升级，优先发展先进制造业和高新技术产业，加大关键技术的攻关力度和研发投入，鼓励技术创新，提高出口的技术含量，以增强中国工业制造业的国际竞争优势，实现全球价值链攀升。
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International Comparisons of Export Sophistication of China's Industrial Manufacturing Industry and Its Dynamic Mechanism of Evolution from the Perspective of Value-Added Trade
LU Ren-xiang
(School of Business, Shanghai Dianji University,Shanghai 201306, China)
Abstract：Under the situation of frequent trade frictions in the world economy, it has become a hot topic as to how to change the big-but-not-strong situation of China's manufacturing industry. Based on the WIOD data from 1995 to 2011 and the value-added trade data measured by WWZ (2015) method, this paper makes an in-depth analysis of the export sophistication of China's industrial manufacturing industry and the dynamic mechanism of its evolution. The study finds that the gap of the export sophistication between China's industrial manufacturing industry as a whole and other sectors except textile raw materials and textile products and the developed economies in the world is widening and the ranking is relatively low. The dynamic mechanism of the evolution of export sophistication of China's industrial manufacturing industry has not changed, in other words, export trade is still the main driving force. The promotion of economic growth to the export sophistication of China's industrial manufacturing industry is enhancing, while that of the technical factors is slowly weakening. Service trade has a significant restraint on the increase of the export sophistication of China's industrial manufacturing industry, which also shows a gradual increase in the trend.
Key words：value-added trade; export sophistication; global value chains division; dynamic mechanism
中图分类号：F752.62
文献标识码：A
文章编号：1005-1007(2020)05-0085-14
收稿日期：2019-07-18
基金项目：上海市社科规划一般课题项目(2019BJL008)。
作者简介：卢仁祥，男，上海电机学院商学院教授，博士，主要从事全球价值链贸易与制造业转型升级研究。
责任编辑 蔡双立