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中日产业内贸易结构特征及影响因素的相关研究

发布时间:2015-07-20 09:43

本文转载《商业研究》 作者简介:丁一兵(1973-),男,武汉人,吉林大学经济学院教授,博士研究生导师,经济学博士,研究方向:世界经济;刘璐(1987-), 女, 辽宁营口人,吉林大学经济学院博士研究生,研究方向:世界经济。 20世纪90年代以来,东亚地区从以往的由日本向其它东亚国家提供资金和资本品,其它国家生产最终产品并销往美国等外部市场模式,逐渐转为包括日本在内的其它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。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。
  随着东亚产业内贸易迅速发展,对中国和日本间产业内贸易的结构特征及其演变进行全面细致的考察显得极为必要。中国与日本间的产业内贸易扩张是否推动了中国出口产品结构的升级,是否意味着中国与日本间水平分工程度提高,是否反映了中国与日本间经济结构不断趋同,这需要人们在对上述产业内贸易进行更加细致的分类基础上进行更加细致地考察。
  首先,本文将中国与日本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,并将制造业产品分为中低技术、中高技术、高技术三类,在此细分的基础上进一步提出中国与日本之间产业内贸易结构优化程度指数,以此确认中国与日本之间制造业产业内贸易的发展及其结构特征的演变,以求考察中国与日本的产业内贸易是否存在结构性的优化升级,以及这种优化升级能否始终持续。
  其次,建立向量误差修正模型,检验相关因素对中国与日本之间产业内贸易结构的优化升级是否具有积极影响。这对于明确认识中国在中日两国分工体系中的地位,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。
  一、基于三种模型的产业内贸易指数测算
  考察产业内贸易的结构特征,对产业内贸易进行细分具有重要意义。Athukorala和Yamashita(2006)重点考察了东亚国家国际生产分割情况,发现制造业零部件贸易的增长远大于制造业总的贸易增长。张伯伟、胡学文(2011)认为东亚内部的零部件贸易是区域内产品出口的内在动力,东亚区域生产分工网络不断加深。张会清、唐海燕(2011)考察了中国制造业部门,认为零部件及中间产品的出口推动了技术的进步。总体看来,现有文献对于中国和日本之间产业内贸易、特别是零部件与中间产品贸易的研究已经取得了一定进展,但专门针对产业内贸易结构特征及其变化的考察并不多。由于现有相关文献在分类方法上相对比较粗略,在测算方法上主要仍运用传统手段。如果要对中国与日本间产业内贸易的性质、结构特征的演变得到更加清晰地认识,需要在这两方面进行更加深入地拓展。
  丁一兵:中日产业内贸易结构特征及影响因素分析
  2013/09本文统计数据来源于联合国贸易统计数据库,选取的是《国际贸易标准分类》(SITC)第三次修订中的第7类产品②的四位数数据,对于产业内贸易的测算主要基于Gluble&Lloyd所提出的产业内贸易指数③。本文要考察的是日本和中国之间发生的产业内贸易的具体类型,也就是要考察成品和零部件之间的产业内贸易。具体来说包括四种类型:(1)日本向中国出口零部件进口成品的产业内贸易;(2)日本向中国出口成品、同时也进口成品的产业内贸易;(3)日本向中国出口成品、进口零部件的产业内贸易;(4)日本向中国出口零部件的同时进口零部件的产业内贸易。因此,需要将所得到的数据进行成品和零部件的划分,划分方法主要参考Athukorala(2003)④。
  1. 一般加权模型。应用传统的GL指数,计算日本与中国之间的四种类型产业内贸易指数,计算公式为:Ximt=1-X-MimtX+Mi
  (1)
  其中m=1,2,3,4,分别代表上述四种类型的产业内贸易,这四种类型的产业内贸易水平由低到高,代表产业内贸易的优化升级。i代表不同的三位数编码,即不同的产品,i取值从1到41,代表共41种产品。经过以上计算后得出41种不同产品的四种类型产业内贸易指数。为了便于分析7类产品作为一个产业部门的总体情况,需要将这41类不同的产品产业内贸易指数整合为一个统一的指标。因此,采用加权平均的方法,分别计算每类产品下的四种类型的产业内贸易量,在每种类型总的产业内贸易量中所占比重作为权数,具体公式为:
  本文在公式(3)计算结果的基础上进行具体的分析和探讨,分别比较日本与中国之间四种类型的产业内贸易的变动情况。图1用来反映日本和中国之间四种类型的产业内贸易加权指数变动情况,其中S1t表示日本向中国“出口零部件-进口制成品”,也就是日本在中国进行加工装配后将制成品再出口的过程。S2t表示日本向中国“出口制成品-进口制成品”,这代表了比较高级化的一种产业内贸易。S3t表示日本向中国“出口制成品-进口零部件”。S4t表示日本向中国“出口零部件-进口零部件”,用以衡量零部件贸易的发展水平。S1t类型的产业内贸易水平要明显高于其它三种类型,这说明日本和中国之间的贸易模式仍然是加工贸易占主导,其次是S4t类型即零部件贸易,在2004年之前出现了较大幅度的提升,随后出现明显的下降。
 图1 日本和中国之间产业内贸易加权指数
  资料来源:联合国对外贸易统计数据库(),经作者计算整理后得出。
  2. 技术加权模型。为了进行更加深入细致地研究,探讨日本和中国之间贸易结构的优化程度,需要在成品和零部件划分的基础上,对产品进行技术等级的划分。因此,本文将三位数分类产品分为中低技术、中高技术、高技术三个层次⑤,在此划分技术层次的基础上分别给这三个层次的产品附以不同的取值(用Tk表示),以代表其因为技术等级不同而导致的差异。将Tk作为另一权数,对上文的产业内贸易指数进行技术含量加权,加权后的公式为:
  s′imt=∑41i=1TkXimtwimt
  (4)
  其中Tk根据分类产品所属技术等级赋值,即 中低技术、中高技术、高技术分别赋值1,2,3。图2由四个图标组成,分别表示中低技术水平、中高技术水平、高技术水平以及技术加权后的产业内贸易指数变动情况。图2(1)中日本和中国之间中低技术水平的成品产业内贸易水平很低,S’1t呈下降趋势,零部件产业内贸易水平呈上升趋势。图2(2)中的中高技术水平的四种类型的产业内贸易变化情况比较复杂,但总体上均呈现上升趋势。图2(3)中,S’1t和S41t整体上高于S’2t和S’3t。所以,日本与中国之间针对高技术产品的产业内贸易主要集中于在中国组装后出口以及零部件贸易方面,这与前两种技术条件下的情形是完全不同的。高技术水平的零部件产业内贸易占据了主要地位,其发展程度远远高于成品产业内贸易水平,成品产业内贸易下降的幅度超过了零部件产业内贸易。S’imt表示将技术等级及各种类型的贸易占比作为权重进行加权后的产业内贸易指数,既体现了四种类型产业内贸易重要性的不同,也体现了中低技术、中高技术以及高技术这三种技术等级的差异。从图2(4)可以看出技术加权后的产业内贸易指数形态,与高技术水平的产业内贸易指数形态非常相似。日本和中国之间的零部件产业内贸易及加工贸易发展程度较高,这更加印证了日本和中国之间的贸易模式更倾向于加工贸易,二者在东亚区域内部的分工地位还存在一定差距。
  图2 日本和中国之间四种技术水平的产业内贸易指数
  资料来源:联合国对外贸易统计数据库(),经作者计算整理后得出。
  总体看来,日本与中国在中低技术水平的零部件产业内贸易上总体水平较低。日本与中国的产业内贸易更多地表现为中高技术水平的成品产业内贸易。对于高技术水平产品的产业内贸易来说,日本和中国之间仍然以加工贸易为主,并且这种分工模式所导致的贸易模式开始出现改变。对于高级术水平上的成品产业内贸易,日本与中国之间的发展程度比较低,说明中日之间生产技术差异比较明显。
  3. 范数模型。按照Athukorala的分类方法,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产业内贸易的GL指数。为了便于观察而将这41类子产品的产业内贸易指数进行整合,用一个综合指数来代表这41类产品的成品和零部件的产业内贸易发展状况,进而考察日本和中国之间贸易结构的优化程度。参考白雪梅、赵松山(1995)对地区间产业结构的研究方法,引入“范数”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:
  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产业结构的高度化水平。因此,可以借鉴该范数对其进行进一步的修正,用以反映日本和中国之间产业内贸易贸易结构的优化程度。 权重有四个,即w′imt, Wimt,Qmt,Tk,分别表示每类产品四种类型的产业内贸易量占该类产品进出口总额的比重,每类产品四种类型的产业内贸易量占7类产品进出口总额的比重,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的计算进行了修改,分母使用的是进出口的总量⑥,用X′imt来表示,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。m取值1,2,3,4,分别对应表示“出口零部件-进口成品”、“出口成品-进口成品”、“出口成品-进口零部件”以及“出口零部件-进口零部件”四种类型的产业内贸易。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。本文修正得出的能够反映日本和中国之间产业内贸易结构优化程度的综合指数为:
  资料来源:联合国对外贸易统计数据库
  (wwwcomtradeunorg),经作者计算整理后得出。
  从图3中可以看出日本与中国之间的产业内贸易结构表现为不断优化升级的趋势,但自20世纪90年代上半期开始出现停滞。中日之间的产业内贸易仍然表现为垂直分工模式下的垂直型产业内贸易,中国的加工贸易角色仍然主导总体贸易状况。一方面表现为向中国进行产业转移,将其生产过程中的组装环节转移到中国;另一方面则表现为存在技术差异的中间产品即零部件的贸易。虽然中日之间加工贸易类型的产业内贸易占主导,但是早期零部件贸易规模的大幅提升还是促进了中日之间产业内贸易结构的优化。但是,近些年来中日零部件贸易的增长势头也已放缓。
  20世纪90年代开始形成的东亚新“三角贸易”生产网络推动了东亚国家产业结构升级,从而在一定程度上促进了中国生产结构与经济结构的优化升级。本文研究发现中国与日本之间的产业内分工有趋于固化的态势,这种趋于固化的分工模式并不利于中国经济结构的调整。另外,这种趋于固化的产业内分工模式说明中国仍然处在垂直分工的较低水平,这对东亚区域经济一体化的收益会产生影响。东亚经济体之间在生产、分工以及经济结构上更趋于水平,会对东亚区域经济合作包括贸易、货币等领域合作创造有利的条件,但这种趋于固化且仍然体现为垂直分工特征的产业内贸易模式,不利于东亚区域合作的开展和推进。
  二、中日产业内贸易结构优化影响因素分析
  1.理论回顾。在实证研究方面,很多学者已经对产业内贸易的影响因素做了细致而大量的研究,但这些研究多以产业内贸易指数或总量贸易作为被解释变量,考察产业内贸易结构变动的研究较为少见,产业内贸易影响因素的选取大多集中在以下几种指标。
  第一,人均收入水平代表两国居民对于差异化产品的需求程度(Linder,1961;张彬、孙孟,2009),贸易伙伴国居民的需求决定了本国的出口优势。Helpman和Krugman(1985)认为人均GDP的差异反映了两国之间要素禀赋的差异性,以及对差别化产品的需求程度,Balassa(1966b)指出FDI代表了差别化产品的出口量,Fukao(2003)认为FDI加速了东亚地区垂直产业内贸易的发展。William、Richard和Tochkov(2010) 以FDI净流入占GDP的比 重,反映亚洲出口导向的FDI和跨国公司的公司内贸易。其研究发现外国公司利用中国优势进行生产,将产品出口回本国,其结论是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。
  第二,Zhang和Zhou(2005) 将高技术品出口量占出口总量的比重及制造业产品出口量占出口总量的比重作为影响因素,认为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,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。因为制造业产品更容易出现产品差异化,也更易于参与到国际生产分割中去,产业内贸易更易于发生在制造业部门。由于以往文献对于产业内贸易影响因素的探究已经较为充分,本文使用产业内贸易结构优化指数作为被解释变量而进行考察,其目的就是为了更加清晰地观察相关因素,对于中国与日本之间产业内贸易结构特征演变的影响。
  2.模型设定。根据以往文献的研究,本文选取相关解释变量,对中日之间产业内贸易结构优化的影响因素进行实证检验,模型的基本设定形式为:
  注:表中所给为各检验统计量的P值。S表示原序列,DS表示一阶差分后序列;A表示接受原假设,R表示拒绝原假设。***表示1%显著性水平,*表示10%显著性水平。
  经过上述单位根的检验发现PP检验的结果表明变量之间均为一阶单整过程,可以进行协整检验。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,此时的回归结果是较精确的。
  (2)协整分析。本文应用Johansen提出的一种以VAR模型为基础的检验回归系数的方法,进行多变量协整检验。Johansen协整检验包含两种检验方法,一个是特征根迹检验,另一个是最大特征值检验。当统计值小于临界值时接受原假设,相反则拒绝原假设。根据Johansen协整检验方法,得到相应的统计量值和p值,结果汇总于表3,根据检验结果可以看出模型中存在四个协整关系。
  (3)向量误差修正模型(VEC)。为了进一步考察中日之间产业内贸易结构的升级与各解释变量之间的长期均衡关系及其对短期波动的影响,本文采用向量误差修正(VEC)模型进行分析。由以上协整分析可得如下误差修正关系,即反映变量间长期均衡关系的协整方程:
  受样本容量的约束,VEC模型无法估计出一阶差分项滞后项的系数,也即无法分析各变量短期波动的影响,模型仅估计出能够反映长期均衡关系的一阶滞后误差修正项的系数。所以,在本文构建的VEC模型中,被解释变量的短期波动仅受长期均衡关系的影响。
  4.结论。从实证分析结果可以看出人均GDP的差异对中日之间的产业内贸易结构优化指数有着正向的影响,但并不显著。人均收入水平相近的国家其居民的消费偏好相似,更易于发生水平型产业内贸易。相反,人均收入水平差异越大,越有利于垂直型产业内贸易的发展。因此,两国人均GDP的差异对产业内贸易的实际影响取决于以上两种情况的综合效应。本文在构造用于反映中日之间产业内贸易结构优化程度指数时,将两国间的水平型产业内贸易赋予较高等级的权重,用来反映中日间机械类产品产业内贸易的水平化发展趋势。从本文的实证结果可以看出中日之间人均GDP的差异,在20世纪90年代之前对两国产业内贸易结构的优化和升级起到了拉动作用,随着日本对中国FDI的不断增加,中日两国之间以零部件贸易为主的水平型产业内贸易发展迅猛,两国人均GDP差异的扩大则不利于此种类型的产业内贸易发展,中日之间产业内贸易结构的优化与升级趋于停滞。
  以往的研究表明FDI对零部件贸易的发展起着关键性作用,本文的回归结果再次证明了这样的观点。跨国公司在中国进行投资生产,利用中国廉价的劳动力,对中国的加工贸易起到了积极的作用。此外,在本文的被解释变量综合指数的设计中将零部件贸易作为最高级形式的一种产业内贸易,FDI对被解释变量的显著正向作用更加说明中国FDI的流入有利于中国参与东亚区域内生产分工,并促进了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。
  另外,解释变量lnhex和lnrhex对St有着显著的正向影响。中国以往参与国际生产分工的主要形式是加工贸易,处于生产分工环节的最底端。随着中国经济发展水平的不断提高、自身技术的进步以及由加工装配贸易活动中所产生的技术外溢效应,中国正在不断地增加其生产环节的技术水平,逐渐从原来单纯加工组装发展为从事简单的零部件生产活动,这说明中国出口品技术含量在不断上升。因此,模型估计结果显示中国高技术产品的出口份额对产业内贸易有着显著的正向影响,高技术产品出口的增加能够促进中国产业内贸易结构的升级。
  四、结论及启示
  通过以上分析得出以下结论:(1)日本与中国之间的产业内贸易结构表现为不断优化升级的趋势,但自20世纪90年代上半期开始出现停滞。(2)人均GDP的差异对中日之间的产业内贸易结构升级有着负向的影响,缩小两国人均GDP的差异对于中国产业内贸易的优化升级具有重要的意义。(3)日本向中国FDI的输入有利于中国参与东亚区域内生产分工,并促进中日之间产业内贸易结构从低级形式向高级形式不断升级。(4)中国高技术产品的出口份额对产业内贸易有着显著的正向影响,高技术产品出口的增加能够促进中国产业内贸易结构的升级。
 结合本文的研究结论,得出以下启示:(1)中国应配合积极的政策措施继续引导日本以及东亚其它国家对中国水平型FDI的不断流入,充分利用FDI流入推动中国的贸易转型与升级,同时控制FDI向垂直型发展。(2)中国应积极促进高技术产品产业的发展,同时注重本国高技术产业部门自主创新和自主研发能力的提升。(3)中国应在保持经济高速增长和基础设施建设不断完善的基础上,实现贸易结构的调整和升级。
  注释:
  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.中国在东亚经济中地位的提升:基于贸易动向的考察[J].世界经济与政治论坛,2005(9).
  ② SITC 7类产品为机械及运输设备,本文用以代表制造业产业。
  ③ 传统GL指数计算公式:GL=1-X-MX+M。
  ④ Athukorala,P.,“Product Fragmentation and Trade Patterns in East Asia”,Working Paper No. 2003/21. Athukorala是在SITC五位数的基础上对成品和零部件进行区分,本文借鉴其划分方法,以SITC四位数为研究对象进行成品和零部件的划分。
  ⑤ Lall,S. “The Technological Structure and Performance of Developing Country Manufactured Exports,1985-1998”,QEH Working Paper Series-QEHWPS44,2000
  ⑥ 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。
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  [12] Lall,S.,The Technological Structure and Performance of Developing Country Manufactured Exports, Working Paper Series-QEHWPS44,2000.
  .American Economic Review,1982,72(1):16-31.

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