中国内地与东亚地区产业内贸易现状及影响因素分析（中国社会科学院：邹宗森、原磊、薄晓东）.pdf

中国与东亚地区产业内贸易现状及影响因素分析邹宗森·原磊2薄晓东3 〖内容摘要〗目前中国与东亚地区的贸易模式仍以产业间贸易为主,产业内贸易比重较低且以垂直型产业内贸易为主。基于贸易引力模型的面板数据实证检验表明市场规模、人均收入水平、汇率和FDⅠ是影响贸易模式的重要因素。加强区域合作,推进产业结构转型和升级,鼓励企业积极参与国际分工和提高创新能力,有助于提升我国产业内贸易水平〖关键词〗东亚一体化产业内贸易引力模型贸易类型〖中图分类号〗F52〖文献标识码〗A〖文章编号〗随着东亚经济的崛起和区域经济合作的推进,东亚区域产业内贸易( Intra- industry Trade,IIT)正日益受到关注。得益于人们对区域经济一体化研究的深入、各国贸易数据可获得性的增强以及计量方法的完善,产业内贸易硏究的理论和实证文献也日益增多,其中产业内贸易的测度及影响因素成为产业内贸易重要的研究方向。 Sawyer、 Sprinkle和 Tochkov (2010)计算了亚洲22个经济体2003年的产业内贸易指数,加权平均的区域GL指数为0.25 高收入国家(地区)如新加坡、韩国和中国台湾,以及东盟地区中的马来西亚、菲律宾和泰国产业内贸易水平较高,中国内地、日本和印度次之,运用 TOBIT模型分产业进行的回归结果显示,GDP差异、地理距离以及研发投入对于产业内贸易的影响较为显著,而人均GDP差异变量几乎对所有产业的影响都不显著。Ando(2006)在HS分类体系6位数层次上对东亚国家1990、1996和2000年的机械产品与零部件贸易数据进行分解,发现东亚区域产业间贸易比重在下降,垂直产业内贸易份额在上升,说明东亚国家参与的垂直型国际生产分工使区域产业内贸易迅速增长。韩国学者赵恩娇(2013)采用 Greenaway.、Hine和 Milner(1994)提出的GHM方法测度产业内贸易类型,发现中韩两国的工业制成品以产业内贸易为主,且垂直型产业内贸易一直占据重要地位。国内学者郑昭阳和周昕(2007)对东亚10个主要经济体各类产品1992-2005年的产业内贸易数据进行分析,结果表明产业内贸易已成为东亚区域的主要贸易形式。梁明和李光辉(2009)研究了东北亚地区双边贸易的影响因素,发现进出口国 GDP、进口国的人均GDP、地理距离、是否W0和APEC成员国等变量对东北亚地区双边贸易影响显著。对于中国而言,与东亚地区贸易伙伴的产业内贸易现状和格局如何?影响因素有哪些? 对这些问题细致、客观的分析有助于准确判断中国在东亚地区分工体系中所处的地位,从而收稿日期作者简介:1.邹宗森,中国社会科学院研究生院博士研究生。研究方向:区域经济一体化、国际金融。北京,102488。 2原磊,中国社会科学院工业经济研究所,副研究员,经济学博士。研究方向:宏观经济形势分析、工业政策。北京,100836。 3.薄晓东,中国社会科学院财经战略研究院。研究方向:国际贸易政策、国际投资。北京, 100045。基金项目:本文受到国家社科基金重大招标项目“产业竟争优势转型战略与全球分工模式的演变”(批准号09&ZD035)资助

中国与东亚地区产业内贸易现状及影响因素分析邹宗森 1 原磊 2 薄晓东 3 【内容摘要】目前中国与东亚地区的贸易模式仍以产业间贸易为主，产业内贸易比重较低且以垂直型产业内贸易为主。基于贸易引力模型的面板数据实证检验表明市场规模、人均收入水平、汇率和 FDI 是影响贸易模式的重要因素。加强区域合作，推进产业结构转型和升级，鼓励企业积极参与国际分工和提高创新能力，有助于提升我国产业内贸易水平。【关键词】东亚一体化产业内贸易引力模型贸易类型【中图分类号】F752 【文献标识码】A 【文章编号】随着东亚经济的崛起和区域经济合作的推进，东亚区域产业内贸易（Intra-industry Trade, IIT）正日益受到关注。得益于人们对区域经济一体化研究的深入、各国贸易数据可获得性的增强以及计量方法的完善，产业内贸易研究的理论和实证文献也日益增多，其中产业内贸易的测度及影响因素成为产业内贸易重要的研究方向。Sawyer、Sprinkle 和 Tochkov （2010）计算了亚洲 22个经济体 2003年的产业内贸易指数，加权平均的区域 GL指数为 0.25，高收入国家（地区）如新加坡、韩国和中国台湾，以及东盟地区中的马来西亚、菲律宾和泰国产业内贸易水平较高，中国内地、日本和印度次之，运用 TOBIT 模型分产业进行的回归结果显示，GDP 差异、地理距离以及研发投入对于产业内贸易的影响较为显著，而人均 GDP 差异变量几乎对所有产业的影响都不显著。Ando(2006)在 HS 分类体系 6 位数层次上对东亚国家 1990、1996 和 2000 年的机械产品与零部件贸易数据进行分解，发现东亚区域产业间贸易比重在下降，垂直产业内贸易份额在上升，说明东亚国家参与的垂直型国际生产分工使区域产业内贸易迅速增长。韩国学者赵恩娇(2013)采用 Greenaway、Hine 和 Milner(1994)提出的 GHM 方法测度产业内贸易类型，发现中韩两国的工业制成品以产业内贸易为主，且垂直型产业内贸易一直占据重要地位。国内学者郑昭阳和周昕(2007)对东亚 10 个主要经济体各类产品 1992-2005 年的产业内贸易数据进行分析，结果表明产业内贸易已成为东亚区域的主要贸易形式。梁明和李光辉(2009)研究了东北亚地区双边贸易的影响因素，发现进出口国 GDP、进口国的人均 GDP、地理距离、是否 WTO 和 APEC 成员国等变量对东北亚地区双边贸易影响显著。对于中国而言，与东亚地区贸易伙伴的产业内贸易现状和格局如何？影响因素有哪些？对这些问题细致、客观的分析有助于准确判断中国在东亚地区分工体系中所处的地位，从而收稿日期：作者简介：1.邹宗森，中国社会科学院研究生院博士研究生。研究方向：区域经济一体化、国际金融。北京，102488。 2.原磊，中国社会科学院工业经济研究所，副研究员，经济学博士。研究方向：宏观经济形势分析、工业政策。北京，100836。 3.薄晓东，中国社会科学院财经战略研究院。研究方向：国际贸易政策、国际投资。北京， 100045。基金项目：本文受到国家社科基金重大招标项目“产业竞争优势转型战略与全球分工模式的演变”（批准号 09&ZD035）资助

为贸易、投资和产业政策提供科学的决策依据中国和东亚产业内贸易现状 (一)贸易指数 Grubel和 Lloyd于1975年提出GL指数,若某个国家有n个产业,则该国以i产业进出口额占所有产业进出口额之和的比重为权数的加权国家产业内贸易指数可以表示为 GL=∑(1 (1) x+M1∑。(X+M) 其中X与M1分别表示i产业的出口额和进口额,GL∈[0,1],0表示完全产业间贸易,1表示完全产业内贸易。 Fontane和 Freudenberg(1997)认为GL指数仅仅衡量了贸易重叠程度,具有局限性。他们首先根据Min( X:, M: MMax(X1M1)的大小将贸易类型划分为产业间贸易和产业内贸易, 然后按照出口和进口单位价值的相近程度将产业内贸易进一步分解为两种情形:水平产业内贸易( Horizontal Intra- industry Trade,HIT)和垂直产业内贸易( Vertical Intra- industry Trade,ⅥIT),表1描述了上述分解方法。划分出三种贸易类型后,可以进一步计算各种类型所占的份额,即F-F份额指数。表1FF贸易类型划分方法出口和进口重叠程度: 出口和进口单位价值的相近程度 MmXM4Max(X,M)1+)≤UV/V≤(+a) 不低于0.1? 是否是 HIIT 否 InIT 资料来源: Fontane和 Freudenberg(1997) 其中X和M1分别表示i产业j产品的出口额和进出额:UV和UVm分别表示单位出口价值和单位进口价值。 (二)产业内贸易水平由于中国内地、香港和台湾的贸易数据分开统计,因此选取内地及其东亚地区8个较大的贸易伙伴作为研究对象,贸易伙伴包括中国香港、日本、韩国、印度尼西亚、马来西亚菲律宾、新加坡和泰国,数据来源于联合国商品贸易数据库( UN Comtrade)HS编码4位数水平的统计数据。根据内地与上述贸易伙伴双边贸易数据计算的GL指数显示,中国内地产业内水平整体不高,若将上述所有贸易伙伴视为一个整体,按照进出口额加权计算出的GL指数,2001年为0.23,2006年降为0.22,2011则进一步降为0.17 按照F-F方法分别对双边贸易进行分解,发现中国内地与上述贸易伙伴产业内贸易份额所占比重普遍较低,且多以垂直型产业内贸易为主。中国内地与香港地区以及印度尼西亚的双边产业间贸易份额呈上升趋势,而产业内贸易则呈下降趋势;中国内地与日本、韩国、马来西亚、泰国的双边产业间贸易份额呈下降趋势,产业内贸易份额呈上升趋势,但产业内 ①此处“东亚”并非严格的地理和政治意义上的东亚,而是广义的东亚范围,涵盖地理意义上的东亚、东北亚和东南亚地区,这种定义在西方学术界和传媒业非常普遍,请参阅:htp/ zh. wikipedia. org/wiki东亚 2运用10%的重叠标准划分产业间贸易和产业内贸易后,约有26%的产业内贸易数据缺乏进出口数量数据, 计算HIT和ⅥIT时予以忽略

为贸易、投资和产业政策提供科学的决策依据。一、中国和东亚产业内贸易现状（一）贸易指数 Grubel 和 Lloyd 于 1975 年提出 GL 指数，若某个国家有 n 个产业，则该国以 i 产业进出口额占所有产业进出口额之和的比重为权数的加权国家产业内贸易指数可以表示为： n i i i i i=1 n i i i i i=1 X -M (X +M ) GL= (1- ) X +M (X +M ) ∑ ∑ (1) 其中 Xi 与 Mi 分别表示 i 产业的出口额和进口额，GL ∈[0,1]，0 表示完全产业间贸易，1 表示完全产业内贸易。 Fontagné 和 Freudenberg(1997)认为 GL 指数仅仅衡量了贸易重叠程度，具有局限性。他们首先根据 Min(X ,M )/Max(X ,M ) ii ii 的大小将贸易类型划分为产业间贸易和产业内贸易，然后按照出口和进口单位价值的相近程度将产业内贸易进一步分解为两种情形：水平产业内贸易 (Horizontal Intra-industry Trade, HIIT) 和垂直产业内贸易 (Vertical Intra-industry Trade, VIIT)，表 1 描述了上述分解方法。划分出三种贸易类型后，可以进一步计算各种类型所占的份额，即 F-F 份额指数。表 1 F-F 贸易类型划分方法出口和进口重叠程度： Min(X ,M )/Max(X ,M ) ij ij ij ij 不低于 0.1? 出口和进口单位价值的相近程度： 1/(1+α)≤ x m UV /UV ij ij ≤(1+α)？是否是 HIIT VIIT 否 InIT 资料来源：Fontagné 和 Freudenberg(1997) 其中 Xij 和 Mij 分别表示 i 产业 j 产品的出口额和进出额； x UVij 和 m UVij 分别表示单位出口价值和单位进口价值。（二）产业内贸易水平由于中国内地、香港和台湾的贸易数据分开统计，因此选取内地及其东亚地区① 8 个较大的贸易伙伴作为研究对象，贸易伙伴包括中国香港、日本、韩国、印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、新加坡和泰国，数据来源于联合国商品贸易数据库(UN Comtrade)HS 编码 4 位数水平的统计数据。根据内地与上述贸易伙伴双边贸易数据计算的 GL 指数显示，中国内地产业内水平整体不高，若将上述所有贸易伙伴视为一个整体，按照进出口额加权计算出的 GL 指数，2001 年为 0.23，2006 年降为 0.22，2011 则进一步降为 0.17。按照 F-F 方法分别对双边贸易进行分解②，发现中国内地与上述贸易伙伴产业内贸易份额所占比重普遍较低，且多以垂直型产业内贸易为主。中国内地与香港地区以及印度尼西亚的双边产业间贸易份额呈上升趋势，而产业内贸易则呈下降趋势；中国内地与日本、韩国、马来西亚、泰国的双边产业间贸易份额呈下降趋势，产业内贸易份额呈上升趋势，但产业内 ① 此处“东亚”并非严格的地理和政治意义上的东亚，而是广义的东亚范围，涵盖地理意义上的东亚、东北亚和东南亚地区，这种定义在西方学术界和传媒业非常普遍，请参阅：http://zh.wikipedia.org/wiki/东亚。 ②运用 10%的重叠标准划分产业间贸易和产业内贸易后，约有 2.6%的产业内贸易数据缺乏进出口数量数据，计算 HIIT 和 VIIT 时予以忽略

(一)计量模型设定基于双边贸易流量的引力模型揭示了双边贸易额与两经济体的经济总量正相关,与地理距离负相关 T= A (2) 其中T为k与k经济体的双边贸易额:与分别为k与k'经济体的CDP;D为k 与k'经济体的地理距离;A、B1、B2、β3为待估参数。以贸易引力模型为基础,可将计量模型扩展为 Tindex - index )n=Po+B. InAGDPan*BaInDGDPax*i, InAGDPPCat +B4InDGDPPCK +B. InDISTANCEKk +B FXK (3) 阝 LnAfDI+B3WTO+Et 被解释变量ln( Tindex(1- Tindex)为对数变形,其中 Tindex为贸易指数,包括按照F-F分解法计算的中国内地与东亚地区双边In份额指数、HI份额指数和ⅥI份额指数,以及按照CL公式计算的IIT指数解释变量包括:1.市场规模变量,引入中国内地与贸易伙伴平均GDP和GDP的绝对差异两个变量,分别用AGDP和DGDP表示;2.人均收入水平,引入中国内地与贸易伙伴平均人均 GDP和人均GDP差异两个变量,分别记为 AGDPPC和 DGDPPC;3.运输成本,采用中国内地与贸易伙伴的地理距离 DISTANCE作为代理变量,衡量运输成本的高低;4.汇率因素,用以反应国际竞争力的动态演化,采用以人民币为本币的间接标价法,并计算出汇率年度变化率 FX,FX能够体现出人民币对外币的升值或贬值程度:5.FDI,采用中国内地与贸易伙伴FDI 流入的平均值,记为AFDI,用以考察FDI对于国际贸易产生促进作用还是替代作用;6.WT0 虚拟变量,我国于2001年12月正式加入W0,因此为了考察入世因素对中国内地贸易的影响,2002年及以后年份取值为1,2002年以前年份取值为0 解释变量中的AGDP、 AGDPPC、 DISTANCE和AFDI分别取对数形式;DGDP和 DGDPPC采用 Balassa和 Bauer(1987)的公式计算: Diff=1 wIn(w)+(l-w)In( In2 式中w=Va/Va+var),var分别为DGDP和 DGDPPC (二)数据描述被解释变量为4个贸易指数的对数变形,由原始数据经计算获得。计算解释变量AGDP AGDPPC、DGDP和 DGDPPC所用的名义GDP和人口数据均来自于世界银行数据库;地理数据采用 Geobytes网站的 City Distance Tool计算得出:汇率的原始数据取自CEIC数据库;FDI的原始数据取自联合国贸易和发展会议网站。各变量的统计学描述如表2所示表2变量的统计学描述早期大量的实证研究文献直接对GL指数进行OLS回归,然而预测值可能超出GL指数区间[0,1,影响预测效果,于是产生了对数变形,变形以后单调性保持不变,且能够解决预测区间限制的问题。由于依据样本计算上述4个指数的历年数据均大于0且小于1,因此被解释变量可以采用贸易指数的对数变形 2a取值0.25

（一）计量模型设定基于双边贸易流量的引力模型揭示了双边贸易额与两经济体的经济总量正相关，与地理距离负相关： 1 2 ' ' 3 ' k k kk kk Y Y T A D β β β = (2) 其中Tkk ' 为 k 与k '经济体的双边贸易额；Yk 与Yk ' 分别为 k 与 k '经济体的 GDP；Dkk ' 为k 与 k '经济体的地理距离；A、 β1、 β 2 、 β 3 为待估参数。以贸易引力模型为基础，可将计量模型扩展为： kk't 0 1 kk't 2 kk't 3 kk't 4 kk't 5 kk' 6 kk't 7 kk't 8 kk't kk't Tindex ln( ) =β +β lnAGDP +β lnDGDP +β lnAGDPPC 1-Tindex +β lnDGDPPC +β lnDISTANCE +β FX +β LnAFDI +β WTO +ε (3) 被解释变量 kk't ln(Tindex/(1-Tindex)) 为对数变形①，其中 Tindex 为贸易指数，包括按照 F-F 分解法② 计算的中国内地与东亚地区双边 InIT 份额指数、HIIT 份额指数和 VIIT 份额指数，以及按照 GL 公式计算的 IIT 指数。解释变量包括：1.市场规模变量，引入中国内地与贸易伙伴平均 GDP 和 GDP 的绝对差异两个变量，分别用 AGDP 和 DGDP 表示；2.人均收入水平，引入中国内地与贸易伙伴平均人均 GDP 和人均 GDP 差异两个变量，分别记为 AGDPPC 和 DGDPPC；3.运输成本，采用中国内地与贸易伙伴的地理距离 DISTANCE 作为代理变量，衡量运输成本的高低；4.汇率因素，用以反应国际竞争力的动态演化，采用以人民币为本币的间接标价法，并计算出汇率年度变化率 FX，FX 能够体现出人民币对外币的升值或贬值程度；5.FDI，采用中国内地与贸易伙伴 FDI 流入的平均值，记为 AFDI，用以考察 FDI 对于国际贸易产生促进作用还是替代作用；6.WTO 虚拟变量，我国于 2001 年 12 月正式加入 WTO，因此为了考察入世因素对中国内地贸易的影响，2002 年及以后年份取值为 1,2002 年以前年份取值为 0。解释变量中的 AGDP、AGDPPC、DISTANCE 和 AFDI 分别取对数形式；DGDP 和 DGDPPC 采用 Balassa 和 Bauwen(1987)的公式计算： kk' wln(w)+(1-w)ln(1-w) Diff =1+ ln2 (4) 式中 w =Var /(Var +Var ) k k k' ，Var 分别为 DGDP 和 DGDPPC。（二）数据描述被解释变量为 4 个贸易指数的对数变形，由原始数据经计算获得。计算解释变量 AGDP、 AGDPPC、DGDP 和 DGDPPC 所用的名义 GDP 和人口数据均来自于世界银行数据库；地理数据采用 Geobytes 网站的 City Distance Tool 计算得出；汇率的原始数据取自 CEIC 数据库；FDI 的原始数据取自联合国贸易和发展会议网站。各变量的统计学描述如表 2 所示：表 2 变量的统计学描述 ①早期大量的实证研究文献直接对 GL 指数进行 OLS 回归，然而预测值可能超出 GL 指数区间[0,1]，影响预测效果，于是产生了对数变形，变形以后单调性保持不变，且能够解决预测区间限制的问题。由于依据样本计算上述 4 个指数的历年数据均大于 0 且小于 1，因此被解释变量可以采用贸易指数的对数变形。 ②α取值 0.25