中日制造业产业内贸易技术溢出效应研究

吴庆艳

摘要：对1995—2012年中日制造业产业内贸易状况及行业TFP进行比较分析，结果表明，两国在电子及光学仪器设备制造业等高技术行业具有较高的产业内贸易水平，而与日本相应行业的TFP差距小幅扩大。以Hakura 和Jaumotte的研究模型为基础，进行中日双边制造业10行业产业内和产业间贸易的技术溢出效应研究。构造面板数据模型进行计量分析，检验结果表明，中国与日本双边产业内贸易的技术溢出效应为正，且来自日本的进口占优产业间贸易带来正的技术溢出效应。

关键词：产业内贸易；技术溢出；中国；日本

中图分类号：F710 文献标识码：A 文章编号：2095-3283（2016）07-0011-05

一、引言

近年来，关于国际贸易和FDI的技术溢出效应已有大量研究，国际贸易技术溢出效应研究主要集中于进口和出口的溢出效应，而FDI技术溢出效应研究主要集中于基于投入—产出分析FDI的产业内和产业间溢出效应，很多研究者认为FDI的替代效应等导致负的产业内溢出。目前，对于产业内贸易的技术溢出效应研究较少，而产业内贸易在当今国际贸易中所占比重越来越大，相关研究的必要性也逐渐凸显。

从产业内贸易角度进行制造业和细分10行业的产业内贸易技术溢出研究，选取中日贸易及其技术溢出效应进行分析。日本是中国的近邻，贸易往来十分频繁，中国一直是日本最大的贸易合作伙伴和第一进口来源国。虽然自2012年起中日双边贸易逐渐萎缩，2015年中日双边贸易额仅为2698.6亿美元，但由于中日特殊的近邻特征，研究中日间贸易往来仍具有重要的意义。笔者在Jaumotte（1999）研究基础上进行拓展，将其国家角度的研究转向制造业行业角度，进行细分的制造业10类行业的产业内贸易及TFP（全要素生产率）比较分析，研究中国是否在与日本的贸易往来中得到了制造业技术水平的提升。

二、中日制造业10行业产业内贸易及TFP比较分析

（一）分类方法及统计数据来源

国内已有从行业角度的产业内贸易研究文献，李小平和朱钟棣（2004，2005，2006），李小平、卢现祥和朱钟棣（2008）等对产业内贸易的衡量多采用来自联合国统计处的COMTRADE数据库的数据。而行业分类采用的是《中国统计年鉴》中对中国工业行业的分类标准（CICC）。由于两者存在不一致，需要进行转换。并且由于各国间的行业分类标准不一致，需要进一步统一，如盛斌（2001）的研究。笔者将产业内贸易、产业分类都与ISIC国际分类标准相统一。ISIC标准是目前国际上使用最为广泛的行业分类标准，大多数国家都有与ISIC相统一的研究或数据库。

我国工业增加值的数据在我国统计体系中只有1993年以后的数据，而日本相关数据的时间区间为1975—2012年，通过加总各产业数据获得合并后的10行业数据。数据来自于日本经济产业研究所JIP数据库2015和ICAP国际数据库。JIP数据库2015提供的是日本2012年的数据，基于研究需要，笔者选取1995—2012年的数据。

在制造业10行业细分中，ISIC 3.0版本中制造业36、37类为杂项制品，在各国间存在差异，本研究中省略这一部分。郑海涛和任若恩（2004）在中德制造业对比研究中，根据ICOP的分类标准将制造业分为17个行业。徐圆（2009）在分析国内和国际R&D资本对中国工业行业TFP增长的长期影响时，根据分析需要将中国工业行业分为13个行业。由于我国的国民经济行业分类标准（GB/T4754-2002）与国际标准产业分类（ISIC/Rev.3）总体一致，但是在细分行业的划分上存在差异，大多数研究中都参照国家统计局公布的《国民经济行业分类》与《国际标准产业分类》，结合数据的可得性与可比性，对行业分类进行统一。本研究统一为10个制造业行业，与黄勇峰和任若恩（2002）的分类方法相同。

（二）产业内贸易分析

日本是与中国在地理位置上最为临近的发达国家之一，双边经贸关系密切。采用CHELEM数据库对中日制造业产业内贸易进行研究，该数据库提供了147个 INT-ISIC 类别，以及1967年以来全球各国所有双边贸易商品信息，通过计算1995—2012年中日ISIC分类制造业3位数55行业产业内贸易指数，进而合并计算出10行业产业内贸易指数。图1只列举了1995、1999、2003、2007和2012年几个主要年份，以反映基本状况和趋势，其余各年完整数据备索。

其中，在1999年之后GL指数一直在0.7以上的产业为H6和H9，反映出比较典型的产业内贸易特征，即非金属矿物制品的制造业和电子及光学仪器设备制造业。而H1、H2、H3、H10的GL指数在主要年份都在0.5以下，为比较典型的产业间贸易。H4、H7、H8、H9的GL指数则总体呈上升趋势，逐渐超过0.5。H2的GL指数呈下降趋势。H5的GL指数在0.6左右波动。H10的GL指数主要在0.2—0.4之间波动，反映出分行业中日制造业贸易在多数行业都并非产业内贸易，只有非金属矿物制品、电子及光学仪器设备制造业为典型的产业内贸易。现阶段中国对日本出口的产品中，低技术含量的劳动密集型产品所占比重较大，而与之形成鲜明对比的是日本主要向中国出口高技术水平的机械和电子产品等。

（三）TFP比较分析

TFP的国际比较包括总量水平和行业层次两类，从增长率和绝对量水平两种角度进行分析。国家间行业生产率差异的研究文献通过设定生产可能性前沿，使用行业投入和产出数据计算行业生产率指数，其中Doallar 和 Wolf（1993）、Maskus（1991）、Acemoglu 和 Zilibotti（2001）计算了包括22个发达国家和发展中国家的27个3位数制造行业的生产率指数；Harrigan（1997）和Harrigan（1999）分别就8（6）个行业，2（9）年，10（8）个OECD国家的数据计算了相应行业的TFP指数；Chor（2006）将其模型拓展到存在要素比例差异。这一系列模型提供了一个可选的使用贸易数据构建行业生产率指数的途径。

TFP比较的方法是Jorgenson等（1995）在增长核算的方法下发展起来的，将TFP比较和增长率比较统一在KLEMS框架下。泛太平洋国家实施的ICPA项目（International Comparison of the Productivity among Pan-Pacific Countries）就是采用这种方法。

目前国内也有很多国家和行业层面的TFP比较研究。从1993年起，中日两国制造业的行业比较就开始在国际产出和生产力分析（International Comparison of Output and Productivity，ICOP）框架下进行，并形成了一系列文献，如Szirmai 和 Ren（1995）、Ren（1997）、Bai 和Ren（2000）；黄勇峰和任若恩（2000），后续的中德制造业生产率研究，如Ren和Bai（2001）；中日两国关于TFP的比较研究较多，如李浩和泉弘志（1998）、曹平（2010）等进行了中美日三国比较研究，郑海涛和任若恩等（2009）、杨东亮（2011）对中日TFP进行了比较研究。

笔者以1995为基期进行比较，按照Szirmai 和 Ren（1995）、黄勇峰和任若恩（2000）的方法构建产出、投入的购买力平价。采用日本JIP数据库2015、ICPA项目数据、中国统计年鉴的等相关数据，日本JIP数据库2015提供的数据为2012年的数据，依此本研究的时间跨度为1995—2012年。依据任若恩（2009）、Jorgenson （ 2007）、杨东亮（2011）等研究，计算出1995—2012年中日两国制造业10行业全要素生产率TFP及其增长率g的值，推算出1995—2012年中日制造业10行业TFP指数对比值。图2列举了主要年份的数据，详细数据备索。

由图2可知，中国分行业的TFP值在1995—2012年中与日本比较存在差距，H1、H7与日本相应行业的TFP比值小于1，说明与日本的食品加工制造、饮料、烟草制造业和金属冶炼及压延加工业、金属制造业比较，我国相应行业的技术水平得到了提升，并超过了日本相应行业。H2、H3、H4、H5、H6、H10与日本相应行业TFP比较，差距在逐渐减小，这些行业主要为低技术或中等技术密集行业。H9与日本的相应行业，即电子及光学仪器设备制造业的差距小幅扩大。就绝对值而言，H8是目前中国技术与日本相应行业比较最落后的，即在通用、专用机械制造业方面日本具有技术优势。

三、中日制造业产业内贸易技术溢出效应比较分析

国内对于产业角度的技术溢出研究多集中于FDI的产业溢出效应分析，基于投入—产出分析，很多研究认为FDI的替代效应等导致负的产业内溢出。笔者则从制造业细分10行业的产业内贸易技术溢出效应角度进行研究。在Jaumotte（1999）的研究中，选取了1970—1993年87个国家的数据，其中63个发展中国家、24个OECD国家的贸易和TFP数据进行分析，侧重对中日制造业10行业进行分析，验证产业内贸易的技术溢出效应，构造2个模型方程进行检验。

对每一模型进行8组回归，分别是Pool-OLS、加地区虚拟变量的Pool-OLS、加年份虚拟变量的Pool-OLS、同时加地区和年份虚拟变量的Pool-OLS、时间固定效应、加地区虚拟变量的时间固定效应、随机效应、加地区虚拟变量的随机效应。回归结果列举分析如下。

（一）产业内和产业间贸易技术溢出分析

检验中国制造业10行业TFP增长中，来自于日本制造业10行业TFP增长、双边产业内、产业间贸易技术溢出的影响。

其中，gzs表示中国制造业s行业的TFP增长率；gus表示美国制造业s行业的TFP增长率；TFPzs表示中国制造业s行业的TFP；TFPus表示美国制造业s行业的TFP；s表示制造业细分的行业，s=1，2，…10；st表示进一步细分的行业，其分类是基于ISIC 3.0版的三位数行业。mzust为中国制造业部门st从日本的进口额。以0.7为分界，当产业内贸易指数IITs>0.7，认为该部门贸易为产业内贸易，即s∈IA；当产业内贸易指数IITs<0.7，认为该部门贸易为产业间贸易，即s∈IR；s代表制造业细分的部门。

从日本制造业按照10大类划分的行业对中国相应行业的技术溢出效应回归结果来看，在区分产业内贸易、产业间贸易模式差异进行的回归中，α值，即行业的TFP增长率的溢出系数除了Pool-OLS加上年份虚拟变量的回归结果在5%的水平上显著为正外，在其他回归中均不显著。产业间贸易中，两国相应行业TFP相对水平对我国相应行业TFP增长率影响的8个回归检验结果中，除了Pool-OLS加上行业的回归、加地区虚拟变量的时间固定效应回归在1%的水平上显著，时间固定效应在5%的水平上显著外，其他回归均不显著。产业内贸易中，两国相应行业TFP相对水平对我国的相应行业TFP增长率影响的检验结果表明，其溢出效应显著，且为正，原因可能在于中日的地理距离较近，有利于技术传播，因此日本制造业分行业的产业内贸易对中国制造业相应行业产生正的技术溢出效应。

（二）区分进出口相对规模的技术溢出分析

检验中国制造业10行业TFP增长中，来自日本制造业10行业TFP增长、区分单边贸易（出口占优，进口占优）和双边贸易（产业内贸易）三方面的技术溢出效应。

从日本制造业按照10大类划分的行业对中国相应行业的技术溢出效应回归结果来看，按照同行业出口额与进口额，结合产业内贸易GL指数0.7区分的产业内、产业间贸易的差别，分为进口占优、产业内贸易和出口占优的回归。行业的TFP增长率之间的溢出效应在所有回归中均不显著。进口占优的产业间贸易中，两国相应行业TFP相对水平对我国相应行业TFP增长率影响的检验结果的8个回归结果均显著且为正。产业内贸易中两国相应行业TFP相对水平对我国相应行业TFP增长率影响的检验结果表明其溢出效应显著，整体为正，证明日本对中国的行业产业内贸易技术溢出显著为正。而出口占优的产业间贸易对中国制造业行业的技术溢出效应不显著。

由回归结果可以看出，引入双边贸易占我国制造业总产值比重这一因素后，区分产业内贸易和产业间贸易进行的检验结果显示，与日本的制造业产业内贸易对我国制造业TFP增长的技术溢出、制造业产业间对我国的制造业TFP增长的技术溢出都明显为正溢出。区分产业内、产业间贸易使得检验结果能够明确看出不同贸易结构的溢出效应，而这一负效应的解释与产业内贸易行业分布特征、TFP的行业差距一致，即这些年中国技术水平与日本的相对差异扩大，而产业内贸易密集的行业为纺织服装行业等低技术密集型行业。

四、结论与建议

从区分产业内与产业间贸易的角度，对中日制造业10行业产业内贸易的技术溢出效应进行了分析，采用联合国COMTRADE数据库、日本JIP数据库2015及ICPA数据库投入—产出相关数据，进行计算和回归检验分析。结果表明，我国与日本的制造业产业内贸易带来了正的技术溢出效应，其他因素影响下的技术溢出效应不尽相同。

在与日本的贸易往来中，产业内贸易对我国技术的发展带来了正效应，进口一些技术先进的产品对于提升我国制造业技术水平也有一定正效应。因此，应对我国在国际产业分工中所处地位有清楚的认识，在相应贸易促进政策下，进一步促进我国与日本的经贸往来，同时着力于提升产品设计能力和生产技术，增强在中高技术密集型产品和行业的比较优势，促进相关行业、产业发展，提升我国外贸整体竞争力。

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（责任编辑：乔虹）