中日出口结构测度及影响因素研究

摘 要：使用出口复杂度指数，利用1995年―2014年《标准国际贸易分类》三位码数据，从产品层面、产业层面及国家层面测度中日制造业产品出口结构，并通过岭回归解析两国出口复杂度影响因素。研究发现：在产品结构方面，中、日出口分别集中于中低、中高复杂度产品；在影响因素方面，人力资本、研发支出对中日均有显著影响，人口规模对两国均无显著影响，FDI与加工贸易对中国有显著正向影响，人均GDP对日本有显著正向影响。

关键词：制造业产品；出口复杂度指数；岭回归；影响因素

中图分类号：F43/47 文献标识码：A 文章编号：1004-2458（2016）03-0012-08

DOI：1014156/jcnkirbwtyj201603002

一、引 言

随着全球产品内贸易的不断发展，国际垂直产业链分工日益深化。有关国际贸易问题研究的重点逐渐从出口规模转向出口结构和出口质量，出口复杂度指数相应成为关注的热点[1]。该指数从世界各国每种产品出口额角度度量每种产品技术含量，在一定程度上避免了由于各国出口规模不同而引起的误差[2]，为测度各国出口结构提供了一个更深入的分析视角。

有关出口复杂度方面的国内外文献主要从以下两个角度入手，第一个角度，出口复杂度指数的测度。目前应用广泛的有两种方法：第一种是收入指标（PRODY）法，由Hausmann等（2005年）[3]对Michaely（1984年）[4]提出的出口技术复杂度指标（TSI）进行改进，通过各国收入水平测算得出。近年，越来越多的国内外学者使用该方法比较两国出口结构的变化。如，国内学者汤碧（2012年）使用该指数分析了中日韩三国高技术产品技术结构特征及变化趋势[5]，国外学者Felipe（2014）根据该指数对154个国家出口结构进行比较[6]。第二种是出口相似度指标（ESI）法，由Schott（2006年）[7]对Finger and Kreinin（1979年）提出的出口复杂度指数改进而来，通过衡量一国出口商品与发达国家出口商品集的相似重叠程度来测度。如，国内学者（戴翔和张仁震，2011年）使用出口相似度指数得出中国与OECD国家相比出口复杂度仍存在较大差距的结论[8]，国外学者（Córcoles等，2014年）使用该指数研究了世界主要国家的出口复杂度发展状况[9]。第二个角度，出口复杂度的影响机制。出口复杂度演进机理非常复杂，学者强调较多的因素包括经济增长、研发支出、人力资本、FDI推动、加工贸易、人口规模等。

如，国内学者（杨晶晶等，2013年）通过省级面板数据得出研发支出对出口复杂度有正向促进作用[10]，国外学者（Carcia 等，2012年）得出人力资本是影响出口复杂度的重要因素[11]。

综上所述，已有文献不乏可借鉴之处，如，出口复杂度指标的衡量方法、影响因素测算指标等。然而，已有文献主要针对两国国家层面出口复杂度的测度和剖析，缺少针对两国各层面出口复杂度的测度和有针对性的解析。中日作为世界第二大和第三大经济体，出口规模不断扩大，两国贸易关系不断增强。中日处于不同的经济发展阶段，贸易互补性大于竞争性[12]。拓展中日经贸合作关系，对于解决日本经济结构性困境和推动中国产业结构的调整意义重大，并且有助于缓和两国政治关系[13]。文章利用1995年―2014年三位数《标准国际贸易分类》数据，分别从产品、产业、国家层面，更加细致的比较分析中日制造业产品出口复杂度的演变，并使用岭回归比较中日出口复杂度影响因素，得出演变规律及变化原因。

二、研究方法及数据来源

（一）研究方法

理论上，测定一国出口产品复杂度最直接的方法是计算每一种产品的研发技术含量，但是产品层面的研发数据较难获得，诸多学者提出了替代的测算方法。考虑到数据的可获得性和研究目的，文章采用Hausmann（2005年）的方法计算出口复杂度指数，该方法使用所有国家出口产品人均GDP的加权平均来表示，记为PRODY。其计算可以分为两步，第一步先测算每种产品的出口复杂度：

PRODYK=∑W XWK/XWYW∑WXWK/XW（1）

其中PRODYK，为制造业产品K的出口复杂度。XWK、XW分别代表W国家K产品的出口额、W国家总出口额。分子代表W国家K产品占W国家总出口额的比重，反映K产品在W国的重要性，分母代表世界所有出口K产品国家占其总出口额比重。YW为W国家人均收入水平，通常用人均GDP表示，文章按照购买力平价 （PPP） 衡量（2005 年不变价国际元）。使用该方法计算的原理来源于李嘉图的比较优势理论，一国生产出口何种产品取决于该国生产该种产品的比较成本，即高工资国家生产高复杂度的产品，低工资国家生产低复杂度的产品。

第二步，通过计算产品层面的出口复杂度指数，我们可以进一步得到一国国家层面的整体复杂度：

EXPYW=∑K XWKXWYW（2）

（二）资料来源

文章采用2014年全球商品贸易出口额排名前40位国家或地区作为样本，为保证数据的连续性，剔除数据缺失严重的国家（地区）：比利时、南非、阿根廷、科威特、卡塔尔。这35个国家（地区）出口总额占2014年世界出口总额的90%，具有代表性。文章使用SITC Rev3 三位编码数据，剔除缺失产品数据，包含245种产品，该编码能够更加细致的对比两国贸易结构的变化[14]。

各国家出口数据来自UNCOMTRADE数据库，基于购买力平价的人均GDP来自WDI数据库。文章使用的产业代码所代表的含义如下：SITC0（食品和活畜）、SITC1（饮料和烟草及烟草制品）、SITC2（非食用原料（燃料除外））、SITC3（矿物燃料、剂和原料）、SITC4（动物和植物油、油脂和醋）、SITC5（化学成品和有关产品）、SITC6（按原料分类的制成品）、SITC7（机械和运输设备）、SITC8（杂项制品）、SITC9（未分类的商品）。

三、计算结果与分析

（一）产品层面

文章首先根据公式1计算出1995年―2014年世界每种产品的出口中复杂度，根据计算结果把全部产品按出口复杂度高低平均分为5类，依次计算出中国和日本高、中高、中、中低、低5个层次产品所占比重，如图1-a、1-b所示。近20年，中、日制造业出口复杂度呈现出不同的变化趋势。总体而言，中日制造业产品出口复杂度相对比较稳定，这也与（Lall等，2006年）出口产品复杂度相对稳定的研究结论一致。中国出口以低、中低、中复杂度产品为主，该份额占比在60%以上，而日本以中高、高复杂度产品为主，该份额占比在50%以上，这表明中日出口结构仍有较大差距，中国出口结构尚待进一步优化。从趋势上看，中国变化较大的是低复杂度产品占比，由1995年的3723%减少为2014年的1553%，其他四个层次产品出口占比均有小幅大增长，这在一定程度上表明，中国制造业出口结构呈现逐步优化趋势。日本变化较大的是中高、中、中低复杂度产品，中高复杂度产品占比由1995年的4056%下降为2014年的1692%，中、中低复杂度产品占比由1995年的1854%上升为2014年的4474%，而日本高复杂度产品及低复杂度产品没有明显变化。

（二）产业层面

表1、表2分别显示了中、日制造业产品出口复杂度产业层面的测算结果。样本期间内，中日出口复杂度在产业层面均有较大变化。中国10个产业中，有4个产业出口复杂度在提升，其他产业均处于下降趋势。中国出口复杂度提升最快的产业是SITC7（机械和运输设备），由1995年的5 430提升为2014年的15 564，提升年均幅度高达935%，这可能与中国近年加工贸易盛行有关。其次是SITC8（杂项制品）、SITC5（化学品及有关制品）、SITC3（矿物燃料、剂和原料）；而SITC6（按原料分类的制成品）处于下降趋势，下降幅度达52%。日本10个产业全部处于上升状态，且提升较快，其提升最快的是SITC5（化学品及有关制品），由1995年的1 785提升为2014年的3 976，提升年均幅度高达615%；其次是SITC7（机械和运输设备）、SITC9（未分类的商品）、SITC8（杂项制品）。

对比中日产业出口复杂度可知，中日在SITC1（饮料和烟草及烟草制品）、SITC2（非食用原料（燃料除外））、SITC4（动物和植物油、油脂和醋）产业有相似的出口复杂度，在SITC8（杂项制品）上中国出口复杂度远高于日本。其可能的原因是，中国在全球价值链体系中居于中低附加值组装位置，倾向于从其它国家进口核心部件，加工组装后出口[12-13]，文章计算的是每类产品的名义出口复杂度，没有把进口产品的复杂度从整体复杂度中剔除。在SITC9（未分类）产业上，日本出口复杂度远远高于中国，这可能与技术工艺更加精湛有关。

（三）国家层面

根据计算出来的世界每种产品的PRODYK的值，我们可以进一步通过公式2计算出每个国家整体出口复杂度EXPY，中日两国整体出口复杂度指数的变化情况如图2所示。由图2可得，虽然中日两国在个别年份呈现出一定幅度的下降，但从总体上看，两国均呈现出上升的变化趋势，这种增长趋势可能来源于国家研发支出和人力资本的增加，也可能得益于经济增长的促进效应。从EXPY具体数值来看，中国整体出口复杂度一直低于日本，表明中国制造业产品离日本仍有很大技术差距。

图3为中日EXPY指数比值，由此可以看出，除个别年份外，中日两国整体出口复杂度比例处于上升趋势，且越来越接近1，这在一定程度上表明，中国贸易结构呈现出逐渐优化的趋势。

四、影响因素实证研究

出口复杂度与一国经济发展息息相关，对于中、日而言，出口复杂度变动的原因是什么？探究中日两国出口复杂度变动原因，对两国复杂度的提升有重要意义。接下来对出口复杂度影响因素作实证分析。

（一）变量选取

文章因变量为国家层面出口复杂度指数EXPY，解释变量的选择借鉴已有文献[6]17-19，选取人力资本、研发支出、FDI、加工贸易、人均GDP、人口规模。

1.人力资本。新古典经济理论中的要素禀赋理论指出，一国生产和出口何种产品由其要素禀赋决定的，其中重要的要素之一为人力资本。

2.研发支出。内生经济增长理论把技术进步视为经济增长的内在动力，认为研发支出是一国进行自主创新、实现技术进步的重要影响因素。

3.FDI。对外直接投资通过技术溢出效应和技术转移效应，给东道国带来先进技术和管理经验，从而对于东道国出口复杂度的提升有重要影响[17]。

4.加工贸易。已有研究表明，加工贸易能够通过“干中学”效应改善东道国的贸易条件，尤其对于发展中国家，进料加工贸易中优质的产品贸易能够帮助企业通过技术外溢获得技术创新，进而提高出口产品的技术复杂度[18]。

5.人均GDP。经济增长与出口复杂度有千丝万缕的联系。经济增长是出口复杂度的提升的基础，一般认为，富裕国家出口复杂度高，贫穷国家出口复杂度低[6]。

6.人口规模。中日人口规模差距较大，比较人口因素对两国出口复杂度的影响具有重要意义[19]。

（二）模型构建及数据选取

根据所选变量，构建如下模型：

lnEXPY=α0+α1+2lnRD+α3lnFDI+α4lnPT+α5lnGDPP+α6lnPOP+μ

借鉴已有文献，人力资本（HUM）用高等院校占总人数的入学率来表示，数据来源于世界银行数据库；研发支出（R&D）用研发支出占总GDP的比重表示，数据来源于WDI数据库；对外直接投资（FDI）用每年对外直接投资存量表示，数据来源UNCTAD于数据库；加工贸易（PT）用加工进口贸易占总贸易额比重表示，数据来源于UNCOMT RADE数据库；人均GDP、人口因素（POP）数据来源于WDI数据库。

（三）测算结果及分析

使用R软件322版本进行简单的回归，其结果显示，中日两国模型拟合度均良好，R2分别为0983 2，0957 7，F统计量较高，分别为3876，7324；但各变量的统计量t并不显著，可能存在多重共线性。通过Klein检验发现，中国和日本有多个自变量相关系数大于R2，说明两国自变量均存在多重共线性。

为剔除自变量对模型的干扰，采用岭回归法进行修正。岭回归是用于克服自变量多重共线性的有偏估计回归方法，其通过对最小二乘法的改良使回归系数估计更加可靠[20]。通过回归得到如下岭迹图：

由岭回归结果可以看出，对中国而言，6个变量中只有GDPP（人均GDP）和POP（人口规模）与EXPY关系不显著，其余4个变量回归系数由大到小顺序依次为：HUM（人力资本）、PT（加工贸易）、RD（研发支出）、FDI（对外直接投资）。对日本而言，FDI（对外直接投资）、PT（加工贸易）、POP（人口规模）与EXPY关系均不显著，其余变量回归系数由小到大顺序依次为：HUM（人力资本）、RD（研发支出）、GDPP（人均GDP）。

中日对比可得，人力资本、研发支出对中日出口复杂度的提升都有显著正向影响，人力资本、研发支出每增加1个标准单位，两国出口复杂度增长幅度均大于010个标准单位。对外直接投资对中国出口复杂度有显著正向影响，对外直接投资每增加1个标准单位，中国出口复杂度增长00 602个标准单位，但对日本出口复杂度影响不大，这可能与中国政府鼓励对华投资，并通过“干中学”效应学习国外先进技术和管理经验的激励政策有关[21] 。加工贸易也对中国出口复杂度有显著正向影响，加工贸易每增加1个标准单位，中国出口复杂度增长01821个标准单位，这可能与中国近年加工贸易盛行有关[22]。人均GDP对日本出口复杂度有显著正向影响，对中国出口复杂度影响不大。另外，人口规模对中日出口复杂度均无显著影响，这在一定程度上表明出口复杂度与人口多少没有直接关系。

五、结 论

基于出口复杂度和岭回归角度，测度分析了1995年―2014年中日制造业产品出口结构，并对两国出口复杂度影响因素做了解析，得出如下结论：

第一，从三方面得出中日制造业产品出口结构状况。首先，从产品层面看，中国出口以低、中低、中复杂度产品为主，而日本以中高、高复杂度产品为主，中日出口结构仍有较大差距，中国出口结构尚待进一步优化。其次，从产业层面看，中日出口复杂度均有较大变化，中国仅有4个产业处于上升趋势，而日本全部产业均处于上升趋势。再次，从国家层面看，中日整体出口复杂度变化趋势相似，总体均处于增长状态，且中日差距逐渐缩小。

第二，就中日制造业产品出口复杂度影响因素而言，人力资本、研发支出对中日出口复杂度的提升都有显著正向影响；加工贸易对中国出口复杂度提升有显著正向影响，而对日本影响并不显著；人均GDP对日本出口复杂度有显著正向影响，对中国出口复杂度影响不大；人口规模对中日出口复杂度均无显著影响。

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Abstract： Based on export complexity index， this paper compares the export structure of manufacturing products between China and Japan from the aspects of product， industry and country by using 3digit trade data of Standard International Trade Classification from 1995 to 2014， and analyses the influencing factors of export complexity through ridge regression. The findings show that China’s exports focus on low and medium complexity products while Japan’s on medium and high complexity products in terms of products structure， that human capital， research and development expenditure have obvious significance on both countries while the population size has no obvious effects upon the two countries in terms of influencing factors， and that FDI and improvement trade have significant positive impacts on China， while per capita GDP has prominent and positive impacts upon Japan.

Key words： manufacturing products； export complexity index； ridge regression； influencing factors