国际外包影响因素的实证研究——基于测算方法的差异

吕新军

（河南大学 经济学院，河南 开封 475004）

1 问题提出

随着经济全球化的持续发展和市场竞争的不断加剧，产品生产不再局限于某一国或地区，生产环节出现跨国界分布，一种新兴的管理模式和分工形态——外包逐渐成为企业界、学界的研究热点。中国作为世界上发展最快的国家之一，在承接大量国际外包的同时也对其他国家进行外包作业。但是，根据笔者的测算［1］，有些行业具有较高的外包水平，而有些行业的外包水平则相对较低。究竟哪些因素对行业的国际外包产生影响？如何有效提升中国工业行业的国际外包水平？回答这些问题对于提升中国工业行业的国际外包能力、改善中国工业行业的效率、推动产业结构升级具有十分重要的理论价值和现实意义。

学者们对外包的动因展开了广泛研究，并取得了不少文献成果。然而，目前关于国际外包动因的研究多数是从发达国家的角度展开分析的，分析中国工业行业的国际外包动因的研究较少。发达国家与中国的资源禀赋并不相同，影响发达国家行业外包的因素并非一定影响中国行业的国际外包。关于国际外包的动因，Costa［2］认为主要是成本因素，Lacity和Willcocks［3］以及陈菲［4］认为是提高核心竞争 力，Grossman、Helpman 和Szeidl［5］认为是规模经济因素。但是，也有学者（如荆林波［6］）对“降低成本”假说产生质疑，认为在信息技术服务外包中企业进行业务外包的主要目的是为了巩固其核心业务和获取外部资源。之所以会产生不同的结论，主要是因为两方面的原因。第一，目前国际外包尚缺乏一个明确、统一的定义，这主要是因为我们无法准确判断企业参与国际化生产时其产品生产过程中的哪个环节是在国外进行。第二，定义的不统一导致国际外包水平的测算方法不统一。笔者和胡晓绵［1］认为，利用不同的测算方法得出的结果存在较大差异，导致后续分析中结论存在很大差异。

测算方法准确是有效进行经验研究的前提。鉴于此，本文分别利用3种国际外包率测算方法对中国35个工业行业的物质外包率和服务外包率进行测算，分析不同工业行业国际外包率的差异，进一步比较分析3种测算方法下国际外包的影响因素。

2 研究假设与模型设定

借鉴国内外相关文献并结合数据的可获得性，本文主要从行业的内部环境和外部环境两个方面分析行业的国际外包。

2.1 行业国际外包的内部影响因素

1）工资成本（Wage）。

近20年来，欧美等国家和地区的技术工人的相对工资大幅上升，致使许多跨国企业转移其非核心业务以降低成本。Costa［2］等发现，降低成本是企业选择外包的主要动因之一。一项对英国有外包业务的企业的调查研究的结果显示，64%的企业进行外包的原因是外包能有效降低成本，成本在影响外包的所有因素中居于首位。中国拥有天然的低成本劳动力资源，那么，当中国工业行业企业在进行国际外包业务时，成本是否仍是其考虑的关键因素呢？为此，本文选取行业平均工资作为企业成本的度量，来分析成本对行业国际外包的影响，用投入产出表中的行业劳动收益与行业就业人数的比值表示行业平均工资。综上，本文提出假设1。

假设1：成本是影响行业国际外包率的关键因素，成本越高、行业的国际外包率越大。

2）市场竞争压力（Com）。

国际外包的核心理念就是“做你做得最好的，其余的让别人去做”，以快速适应外界环境的变化和满足顾客需求，充分发挥自身核心竞争力和增强企业对环境的应变能力。竞争压力越大，对企业灵活性的要求就越高，也就越会刺激企业进行外包业务。同时，企业通过与对手比较，可进一步了解自身的竞争劣势和不足，从而将处于竞争劣势的业务转移出去。本文选取企业数目与工业总产值的比值衡量市场竞争压力。一般认为，在相同的总产值下，参与企业的数目越多，市场竞争压力越大。综上，本文提出假设2。

假设2：市场竞争压力越大，行业的国际外包率越高。

3）规模经济（Scale）。

Grossman、Helpman和Szeidl［5］从规模经济的角度分析了外包的动因，认为单个厂商生产复杂产品的所有部分的成本过于高昂，而外包则可以通过发挥规模经济效应来降低成本。通常情况下，企业规模越大，其产品的单位成本越低，企业可以更低的成本提供更好的产品或服务，因此规模经济效应明显的行业进行国际外包可更明显地降低成本。本文选取工业增加值/企业数目作为规模经济的代理变量。平均每个企业所分担的工业增加值越多，意味着该行业的规模经济效应越明显。综上，本文提出假设3。

假设3：规模经济效应越明显，行业的国际外包率越高。

4）垄断势力（Mon）。

一般而言，垄断行业具有规模优势、人才优势、技术优势和市场优势等。相比完全竞争行业，垄断势力强的行业所面临的外在竞争压力较小，其生存环境相对舒适或优越。但是，任何行业的发展都无法完全排除竞争威胁的外在压力。从某种意义来看，垄断使竞争更加残酷、尖锐。这种竞争压力迫使垄断企业不得不寻求新的方式来降低成本或开展其他技术创新活动，因为一旦停止寻找新的发展模式，其他企业便可能通过模仿或采取其他方式获得垄断优势，从而使市场中的垄断力量发生改变。因此，从某种程度上说，垄断势力强的企业一方面凭借自身的各种优势不采取外包，另一方面迫于外部竞争的压力又不得不与外部企业合作，所以垄断势力对国际外包的影响取决于两者力量的对比。综上，本文提出假设4。

假设4：垄断势力对行业国际外包率的影响不确定。

2.2 行业国际外包的外部影响因素

1）外资比重（For）。

一般认为，外商直接投资给东道国带来的不仅是资本，而且包括先进的技术和管理经验，所以各发展中国家都在不遗余力地大量吸引外资。外商直接投资对国际外包率的影响渠道主要有两种。一是合作效应。由于跨国公司往往具有先进的技术和管理经验，因此本地企业可以通过与东道国的跨国公司合作，将本地企业本来要发生的国际外包内部化，不需要走出国门便可达到目的。二是竞争效应。外资的进入加剧了行业内的竞争，使行业内的资源更加紧张，迫使企业不得不将非核心业务转移出去以降低成本。因此，外资对行业国际外包的影响取决于这两种效应的大小。综上，本文提出假设5。

假设5：外资对行业国际外包率的影响不确定。

2）出口开放度（Ex）。

根据国际外包的定义和测算方法，笔者发现行业参与国际化程度是影响行业国际外包的一个关键因素。行业的出口比例越大，意味着行业参与国际分工越紧密、国际化程度越高，那么发生国际外包的几率也就越高。综上，本文提出假设6。

假设6：出口开放度越高，行业的国际外包率越高。

综合以上分析，本文最终构建的计量模型如下：

3 国际外包率测算和数据来源

3.1 国际外包率的测算方法

目前关于国际外包的经验研究中存在多种国际外包的定义和测算方法。这主要是因为测算外包的直接变量难以被观测，只能选取代理变量进行测度，而选择代理变量的角度不同则会导致测算方法不同。目前文献中最为常见的3种测算国际外包率的方法①除了这3种方法，还有其他一些测算国际外包率的指标，只是其定义更为狭窄。例如：Hijzen［12］用进口的中间投入品占产业增加值的比重衡量外包水平；Hummels等［13］采用出口产品中进口的中间品来衡量外包水平。本文未做分析。为：

①IITM（imported input in total import）。Egger和Egger［7］以及Chen［8］将某行业进口的中间品投入占所有行业总进口的比重作为代理变量。

②IITI（imported input in total intermediate input）。Feenstra 和 Hanson［9］以 及 Amiti 和Wei［10］将某行业进口的中间品投入占该行业总投入的比重作为代理变量。

③IIGO（imported input in total output）。Egger和Egger［7］以及Geishecker和Gorg［11］将 某行业进口投入占该行业总产出的比重作为代理变量。

式（3）～式（5）中：w表示中间投入品行业；j表示使用中间投入品进行生产的行业；iwjt表示t时期j行业使用的w行业的进口中间投入品；dwjt表示t时期j行业使用的w行业的国内中间投入品；qwjt表示t时期j行业使用的w行业的所有中间投入品（q=i+d）；mwt表示t时期w行业的总进口；swt表示t时期w行业的国内总使用，包括最终使用、中间使用和资本使用；fwt表示t时期w行业的总进口占国内总使用的比例；pjt表示t时期j行业的总产出。

本文利用上述3种方法分别测算中国工业行业的国际外包率，并分析不同指标下国际外包的影响因素差异。

3.2 数据来源

由于上述3种国际外包率的测算方法都需要用到“进口的中间品投入”数据，但是该数据却无法直接从统计年鉴中获得。虽然可利用投入产出表间接计算得出所需的各行业的中间品投入，但是投入产出表的编制并不连续。对此，学者们通常采取两种处理方法获得缺失年份的数据：平新乔［14］和唐玲［15］假设两张投入产出表中的产业投入产出系数保持不变，以第一张投入产出表中的中间投入流量矩阵表示缺失年份的流量矩阵；沈利生和王恒［16］以及王中华［17］采用线性插值法补齐缺失年份的数据。但是，上述两种方法都存在误差，所以本文并未采用缺失年份的数据。此外，由于1997年以前投入产出表的最终使用部分仅有净出口数据，缺乏各行业的进口数据，加之1997 年投入产出表的数据统计口径与2002年和2007年不一致，因此本文也未采用1997年数据。笔者最终借鉴姚战琪［18］以及霍景东和黄群慧［19］的做法，只采用2002年和2007年的投入产出表对行业国际外包率进行测算。其他解释变量的数据主要来自2002年和2007年的《中国工业经济统计年鉴》和《中国统计年鉴》。

各变量的描述性统计见表1。

4 实证分析

4.1 国际外包率的行业特征

本文运用上述3 种方法分别测算2002 年和2007年中国工业行业的国际外包率，并按照谢建国［20］的分类方法，根据素密集度将中国工业行业分为4类——资源密集型、劳动密集型、资本密集型和资本技术密集型。2002年和2007年中国4类工业行业的3个国际外包率指标的均值见表2。

表1 变量的描述性统计结果

首先，从所有工业行业的测算结果来看，无论是物质外包，还是服务外包，均是IITI指标值最大、IIGO 指标值次之、IITM 指标值最小。同时，中国工业行业整体的物质外包率水平远高于服务外包率。其次，从不同类型的工业行业来看，不管是物质外包率还是服务外包率，资本技术密集型行业的外包率均是最高的。这可能是因为：一方面，目前中国的技术研发能力不足，高技术产业等发展所需的电子设备、元器件等高技术设备需要大量进口；另一方面，目前中国工业行业的外包增长仍以外资推动为主，大量外商投资企业进口设备的增加导致整个技术密集型行业的外包率水平相对较高。劳动密集型行业的外包率水平最低，可能是因为目前中国仍是劳动力大国，该类行业所需的中间投入品基本上可以自给自足，不需要进口，由此导致该类行业的外包水平很低。

表2 2002年和2007年中国工业行业整体及4类分行业的国际外包率均值 %

4.2 国际外包影响因素的回归结果

4.2.1 行业物质外包的影响因素

表3列示了行业物质外包影响因素的面板数据模型的估计结果，模型1～模型3中的被解释变量分别为3个物质外包指标。个体差异的显著性检验结果显示，回归结果在5%的显著水平下拒绝各个体的截距相等的原假设，因此不能用纯Pooled形式进行模型估计，采用面板模型会得到更稳健的估计结果。根据Hausman检验结果，对模型1采用随机效应模型，对模型2和模型3均采用固定效应模型。同时，笔者考虑到不同行业之间存在较大的个体差异，可能存在异方差现象，因此采用横截面权重的GLS（generalized least square）方法对上述模型重新进行估计，得到的结果与表3所列示结果的差异不大。

1）行业规模。模型1的回归结果显示，行业规模变量的系数显著为正，行业规模每提高1%，国际外包水平提高0.905%——这与霍景东和黄群慧［19］的研究结果基本保持一致。但是，模型2 和模型3中行业规模变量的系数没有通过显著性检验。一般而言，企业的产品和服务随着企业规模的扩大会变得更加复杂，企业为了提升效率倾向于将非核心业务转移出去。但这并不一定意味着规模小的企业的外包水平就低。小企业的生产可能只是产业链中的某个环节，虽然其生产过程相对简单，但是运营过程中的其他服务外包需求反而可能较大。因此，企业规模对物质外包的影响不确定。3个模型中行业规模变量系数的显著性之所以不同，主要是因为3个模型中行业国际物质外包率的测算方法不同。根据定义，IITM 指标是指某一行业进口的中间投入品占所有工业行业总进口的比例，而IITI 指标和IIGO 指标分别是某一行业进口的中间投入品占该行业总投入和总产出的比例。前者是某一行业进口与所有工业行业总进口的比较，而后两者则都是同一行业内部的比较，所以行业规模的变化对前者的影响更显著。

2）行业平均工资。3个模型中行业平均工资变量的系数均通过了显著性检验，且系数值均为正。这意味着工资成本是影响企业是否进行外包的重要因素，成本越高、企业的外包水平越高。这与张莉和鲍晓华［21］的研究结论基本一致：其研究结论表明，企业的生产成本越高、外包份额越多。此外，模型2和模型3中行业平均工资变量的系数值显著大于模型1，也即成本因素对后两种国际外包测算指标的影响更明显。

3）市场竞争压力。3个模型中市场竞争压力变量的系数均通过了显著性检验，且系数值均为正。这说明外部竞争压力的增大也是促进行业进行国际外包的一个重要因素。其中，市场竞争压力对IITI指标和IIGO 指标的影响程度要大于对IITM 指标的影响。这是因为市场竞争容易发生在行业内部，所以IITI指标和IIGO 指标受市场竞争的影响较大，IITM 指标受市场竞争的影响较小。

4）外资比重。3个模型中外资比重变量的系数均通过了1%水平下的显著性检验，且系数值均为正，这意味着外商直接投资是影响国际外包的重要因素。这与张莉和鲍晓华［21］的研究结论不一致：其研究结论表明，外商直接投资并不是影响国际外包的主要因素。随着中国的外商直接投资比例逐年加大，企业参与国际分工的能力和水平必然得到提升；随着大量外资进入中国，行业间的竞争越来越激烈，这也迫使企业陆续将非核心业务外包以提升竞争力：综上，本文认为外商直接投资的增加会显著提升行业的外包水平。

5）出口开放度。3个模型中出口开放度变量的系数均显著为正，且其系数值均大于其他变量——这验证了霍景东和黄群慧［19］以及张莉和鲍晓华［21］的研究结论。中国产品出口的主力军是外向型出口企业，这些企业生产的典型特征是来料加工、来件装配等，因此出口密集度高的企业的产品外包水平较高。

6）规模经济和垄断势力。3个模型中规模经济变量和垄断势力变量的系数都没有通过显著性检验。这主要是因为中国工业行业中多数企业的规模不大，其国际物质外包尚处于起步阶段，正式的规模经济效应尚未形成。

表3 行业物质外包影响因素的面板数据模型估计结果

4.2.2 行业服务外包的影响因素

表4列示了行业服务外包影响因素的面板数据模型估计结果。根据Hausman检验结果，对模型4选择固定效应模型，对模型5和模型6均选择随机效应模型。根据回归结果可知，服务外包的影响因素与物质外包的影响因素不尽相同。

1）行业平均工资。模型1～6中行业平均工资变量的系数均通过了显著性检验，这意味着工资成本仍是影响中国工业行业服务外包的重要因素；与物质外包影响因素模型中行业平均工资变量的系数相比，服务外包影响因素模型中行业平均工资变量的系数相对较小。这可能是因为服务外包通常需要高技术、高水平的人才，而目前中国服务外包人才市场相对处于供给不足的状态，从而导致企业对外包人才成本的需求弹性变小。

2）市场竞争压力。市场竞争压力是影响IITM指标和IITI指标的因素，但是模型6中市场竞争压力变量的系数没有通过显著性检验。这可能是因为中国工业行业的服务外包起步较晚，市场竞争程度相对较弱，市场竞争还不是影响国际外包水平的关键因素。

3）规模经济。模型5和模型6中规模经济变量的系数分别通过了1%和5%的显著性检验，说明规模经济是影响中国工业行业服务外包的一个主要因素。服务外包产品通常都是技术含量相对较高的产品，而单个企业生产复杂产品的成本过于高昂，外包则可通过实现规模经济降低企业的生产成本，所以具有规模经济的行业容易发生服务外包。

4）垄断势力。模型4～6中垄断势力变量的系数也通过了显著性水平，且系数值为负。这意味着垄断势力强的行业不容易发生国际服务外包。这是因为垄断势力强的行业通常是资源密集型行业，具有较强的行业壁垒，其他行业难以进入，所以其内部竞争压力和成本对其影响较小、其外包动力相对不足。

5）外资比重。模型5和模型6中外资比重变量的系数通过了显著性检验，系数值均为负。这意味着外资比例高的行业不容易发生国际服务外包。这可能是因为外资进入产生的合作效应大于竞争效应。

6）出口开放度。出口开放度是影响服务外包的IITM 指标的关键因素，但不是影响其IITI指标和IIGO 指标的主要因素。

表4 行业服务外包影响因素的面板数据模型估计结果

5 结语

5.1 结论

本文运用3种方法测算了2002年和2007年中国35个工业行业整体以及分类的物质外包率和服务外包率，并对国际外包的影响因素进行了实证分析。研究结果表明：行业平均工资、市场竞争压力、外资比重和出口开放度对利用3种方法测算所得的物质外包率都有显著影响，即行业平均工资越高、市场竞争压力越大、外资比例越大、出口开放度越高越容易促使行业进行国际外包，而行业规模只对物质外包的IITM 指标有显著影响；行业平均工资对利用3种方法测算所得的服务外包率都有显著影响，即行业平均工资越高、国际外包水平高，市场竞争压力和出口开放度是影响服务外包的SIITM 指标的重要因素，但不是影响SIITI指标和SIIGO 指标的因素，而规模经济、垄断势力和外资比重是影响服务外包的IITI指标和IIGO 指标的重要因素，但不是影响IITM 指标的因素。

综上可知，利用不同测算方法得出的外包率的影响因素不尽相同。如果侧重分析行业总体外包水平的影响因素，建议采用IITM 指标；如果侧重分析行业内部国际外包水平的影响因素，采用IITI指标或IIGO 指标会更有说服力。

5.2 启示

根据以上研究结论，可得到如下政策启示：

第一，对物质外包和服务外包不可偏废，两者的发展都是促进中国产业发展的重要契机。

第二，完善人才培养制度，增加外包人才供给。工资成本是导致企业进行外包的主要动因，从完善外包产业链的角度看，人才培养是外包产业链中的重要环节，增加外包人才供给是促进企业外包发展的重要保障。

第三，进一步完善市场经济制度，为企业提供更好的外包环境。激烈的竞争促进企业进行外包创新，通过工艺创新、组织创新、技术创新等提高企业在外包市场中的竞争能力。

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