非洲与中国及主要发达国家产业贸易对本地区经济增长影响效应分析

■王 欢 博士生（北京大学光华管理学院应用经济系 北京100871）

非洲同他国的贸易情况

中-非间经贸合作自2000年以来有了迅猛发展。中国成为非洲最大的贸易伙伴国和主要的投资国，中国的发展正以多种渠道影响着非洲国家。但同时，西方国家对中非的这种密切联系提出了很多批判性的言论，如 “以贷款和投资换资源”，新型的资源掠夺和殖民主义。本文主要关注中-非贸易问题，分析相比西方国家而言，非洲同中国的产业贸易是否更能促进当地经济增长。

通过观察非洲的贸易数据可知，非洲主要的进口对象分别来自美国、欧洲和中国。本文根据UNcomtrade中的贸易数据，并根据Lall（2000）年的文章中提到的按照技术含量水平将SITC03版的三位数编码商品分类为资源密集型产品、劳动密集型产品、资本密集型产品和技术密集型产品，其中资源型产品包括农产品、金属矿产等未加工的原材料；劳动型产品主要是像纺织品、玩具、金属铸件等技术含量偏低的加工品；资本型产品的技术含量偏高，如汽车及配件、化工制品、钢铁机械等；而技术型产品的技术含量最高，产品如办公自动设备、电信设备、医药、航空等。

根据分类数据，非洲国家从不同贸易伙伴国进口各类商品的比重的变化情况如表1所示。

从表中可以看出，非洲国家主要从中国进口劳动密集型产品，而从美国和欧洲国家主要进口资本型和技术型产品，但由2000年到2010年的发展趋势来看，非洲从中国进口资本品和技术品的份额在稳步上升，而从其他国家的进口比重却逐年下降。尤其是技术密集型产品，在2010年已经超过了美英法德等发达国家的份额，成为非洲进口技术型产品的主要来源国。

文献回顾

对于中国和非洲之间贸易的日趋紧密关系，我们会自然想到两个问题：首先，为什么会出现如此迅速的增长，特别是在技术含量相对高的产品类别上的贸易量增长。其次，这种贸易关系的发展对贸易双方会造成怎样的影响。

到目前为止，学术界的研究主要集中在第二个问题上，如Asche & Schuller（2008）、Alden（2007）指出尽管存在着区域间和部门间的差别，中国对非洲国家在国际收支平衡、储蓄率、经济增长率、投资水平等方面都具有正向的影响。与此同时，关于不同类别的中-非商品贸易的影响的实证研究还很少， Edward & Jenkins（2005）等基于行业层面的研究，得出除少数行业外，非洲国家从中国进口对非洲当地企业有很小的负面影响。

在国际贸易对经济增长影响的理论模型方面，目前有大量“南北”之间关于贸易产生技术溢出效应的研究，如Krugman（1979），Grossman and Helpman（1991）等。另一类研究关注进口能产生的替代效应，Young（1993）用Dixit_Stiglitz生产函数计算这种替代和互补效应；Xie（1999）延续这种思想并构建一个“南南”的贸易模型，指出只有当技术差异在一定范围以内时，欠发达国家才能从发达国家进口所产生的替代效应中获益，否则欠发达国家会更偏向于从与他技术差异不大的发展中国家进口。

本文在Xie（1999）南-南贸易模型的基础上，利用2000-2010年的面板数据，从实证角度研究非洲与中国及主要发达国家（美国、法国、英国和德国）的产业贸易对本地区各国经济增长的影响。

实证模型：动态面板模型

结合理论模型，初步构建存在时间固定效应的动态面板回归模型（DPD）：

其中gdpit表示非洲各国经济增长率，考虑到经济增长存在一定惯性， trend表示时间固定效应。上标CN、US、UK、FR和GE分别表示中国、美国、英国、法国和德国，trade表示五个国家与非洲各国四种不同类型的产业贸易（即技术密集型、资源密集型、劳动密集型和资本密集型），uit是模型的残差项。

Hansen（1982）提出的对于面板数据的广义矩（Generalized Method of Moments，GMM）估计方法并不要求对模型残差有过多的假设，只要求模型满足一组矩条件即可。对于动态面板数据模型（DPD），采用OLS或ML估计方法估计得到的结果都在一定程度上存在偏倚和组内估计量不一致的问题，而采用GMM估计则可以得到DPD模型的一致估计量。而对于DPD模型，一般将工具变量估计（IV）和GMM估计相结合，因此在GMM估计中一个关键环节是工具变量的设定。工具变量主要是为了解决变量内生性的问题。

数据选取和模型设定

（一）数据选取

根据第一节的回归模型，取非洲各国GDP的增长率，用gdp表示；产业贸易分别选取技术密集型、资源密集型、劳动密集型和资本密集型四种类型的进口额，分别用HT_im、PP_im、LT_im和MT_im表示；非洲各国到中、美、英、法、德的距离用自然地理距离代替，用D表示；对于虚拟变量land，如果是内陆国家，值为1，反之则为0。非洲的国家选取阿尔及利亚、安哥拉、博茨瓦纳、布隆迪、喀麦隆、佛得角、中非共和国、乍得、科摩罗、刚果（金）、刚果（布）、贝宁、赤道几内亚、埃塞俄比亚、厄立特里亚、吉布提、加蓬、冈比亚、加纳、几内亚、科特迪瓦、肯尼亚、莱索托、利比里亚、利比亚、马达加斯加、马拉维、马里、毛里塔尼亚、毛里求斯、摩洛哥、莫桑比克、纳米比亚、尼日尔、尼日利亚、几内亚比绍、卢旺达、圣多美-普林斯比、塞内加尔、塞舌尔、塞拉利昂、南非、津巴布韦、多哥、突尼斯、乌干达、埃及、坦桑尼亚、布基纳法索、赞比亚50个国家。结合数据的可得性，选取2000-2010年的年度数据。面板数据共有10年50个国家的数据，550个样本。贸易、地理数据来源UNcomtrade数据库，GDP增长率数据来源于世界银行。

（二）模型设定

由于本文所选取的面板数据只有10年的时间序列数据，有50个国家的截面数据，呈现出“宽而短”的特征，因此这里并不需要对数据做面板单位根检验。值得注意的是，GDP增长率数据本身就是平稳的，而且在动态面板回归中本文将采用差分的方法来消除截面固定效应，因此，这里也无需对数据平稳性进行检验。

为了避免出现多重共线性，在回归模型中，分别分析四种类型的产业贸易对经济增长的影响，设定回归模型

实证结果及分析

根据模型设定，构建了四个模型，采用Eviews 8.0对这四个模型分别进行回归分析，得到如表2所示的实证结果。从表中可知，四个模型的J统计量都接受原假设，从而表明四个模型的设定是正确的。根据动态面板GMM估计结果可以得出以下结论：第一，非洲地区的经济增长存在惯性，前一年的经济增长会显著的影响当年的经济增长。第二，非洲地区国家从中国进口技术、劳动 和资本密集型能够促进本国经济增长，特别是进口技术和资本密集型产品能够显著提升其经济增长率。第三，当非洲地区国家从中美英法德进口技术密集型产品时，只有从中国进口能够有效促进本国经济增长，从其他国家进口并不能带来本国经济增长的效应，特别是从英、法、德进口会显著抑制非洲地区国家的经济增长。第四，非洲地区国家从中国进口劳动密集型产品能够推动该地区经济增长，但从美国和法国进口却会阻碍经济增长，而从英国和德国进口不会对经济增长产生显著影响。第五，非洲地区国家从中国和德国进口资本密集型产品能够有效促进该地区的经济增长，而从美国和英国进口技术密集型产品会显著阻碍经济增长，但从法国进口对经济增长没有显著作用。

综上，近年来，中国和非洲国家的贸易往来日益频繁，这种贸易关系对非洲落后国家的发展是利是弊一直是国际关注的话题。本文利用双边贸易的分类数据，对2000-2010年50个非洲国家，从不同的产业贸易类型角度，实证研究产业贸易对非洲地区经济增长的影响。实证结果表明： 首先，非洲地区从中国进口技术、劳动和资本密集型产品能够有利于促进本地区的经济增长。其次，将中国与美国、英国、法国和德国这些发达国家相比，除了从德国进口资本密集型产品能够有效推动非洲地区经济增长外，从发达国家进口资本、劳动和资本密集型都不利于非洲地区的经济增长。

1.Alden,C.China in Africa: Partner,Competitor or Hegemon? Zed Books,2007

2.Alden,C, Large D. & Soares de Olivieria, R. China Returns to Africa, a Rising and a Continent Embrace. Hurst Publishers,2008

3.Edwards,C. & Jenkins,R. The Effect of China and India’s Growth and Trade Liberalization on Poverty in Africa. IDS/Enterplan,2005

4.Helpman,E. & Krugman,P.R. Market Structure and Foreign Trade.The MIT Press, Cambridge, Massachusetts,1985

5.Krugman,P.A model of innovation,technology transfer, and the world distribution of income, Journal of Political Economy,1979,Vol.87

6.Xie,X.Contagion through interactive production and dynamic effects of trade, International Economic Review,1999,Vol.40(1)

7.Young,A.Substitution and complementarity in endogenous innovation,Quarterly Journal Economics,1993,Vol.108(1)