中德制造业产品出口复杂度及影响因素研究

张晓磊，魏景赋

(上海理工大学 管理学院，上海200093)



中德制造业产品出口复杂度及影响因素研究

张晓磊，魏景赋

(上海理工大学 管理学院，上海200093)

使用出口复杂度指数，利用2005—2014年三位数《标准国际贸易分类》数据，从产品层面、产业层面及国家层面比较分析了中德制造业产品出口结构，并通过岭回归分析两国出口复杂度的影响因素。研究发现：在产品结构方面，中、德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、研发支出对中德都有重要影响，FDI因素和进口贸易对中国影响要大于对德国影响。

制造业产品;出口复杂度指数;岭回归;影响因素

一、引言

随着全球贸易的不断发展，国内外学者对于世界贸易的研究不断深入，逐渐由宏观层面转向微观层面，由出口数量转向出口结构和出口质量(Felipe等，2014)。技术含量是衡量一国出口结构和出口质量的重要指标，代表一国出口产品技术含量高度的出口技术复杂度指数相应成为研究的热点(Xu,2010)。对出口复杂度的研究最早源于Michaely(1984)提出的出口技术复杂度指标(TSI)，该指标以出口绝对份额为基础，假设一国出口产品技术含量与该国人均GDP相关，每种出口产品复杂度以各国该产品出口额占世界该产品出口总额比例为权重衡量。之后，Hausmann等(2005)、Schott(2008)等学者在此基础上针对其权重进行了改进，出口复杂度指标的衡量日益完善。

国内外学者对出口复杂度的研究大多从结构比较、演进机理及对经济增长的影响等三个视角展开。第一，关于出口复杂度结构比较。该视角侧重于各国出口结构的纵向比较，如汤碧(2012)使用出口复杂度指数分析了中日韩三国2001—2010年高技术产品技术含量的特征及变化趋势，认为中国高技术产品技术含量低于日韩，并且差距有进一步拉大的趋势；杨红和王晶(2014)测算了2000—2011年中日韩三国服务贸易出口复杂度指数，发现尽管中国出口结构不断优化，但仍与日韩有较大差距；杨红(2015)测算了2004—2012年“金砖五国”出口技术结构的分布及演进，认为中国与俄罗斯、南非的整体技术水平相近，与印度、巴西整体技术水平有些差距。第二，关于出口复杂度演进机理。出口复杂度演进机理复杂，不同学者研究的因素各异。Hausmann等(2005)通过研究发现，人口规模对出口复杂度有显著正向作用；Rodrik(2006)研究发现，出口复杂度与人均收入水平显著正相关；Johnson和Noguera(2012)研究发现，进口贸易对一国出口复杂度有重要影响；祝树金等(2010)研究了人力资本和研发支出作为知识资本对出口复杂度的促进作用；张瑛(2012)认为，FDI尤其是来自发达国家的FDI可以通过技术溢出和技术扩散效应提高出口复杂度水平。第三，关于出口技术复杂度对经济增长的影响。学者通过研究得出较为一致结论，出口复杂度对经济增长有显著正向影响。如Jarreau和Poncet(2012)使用中国省一级和县一级的出口数据，得出产品出口复杂度与经济增长呈正相关关系；Corcoles(2014)通过回归分析，检验一国出口产品在世界市场上存活年限的影响因素，认为对产品存活年限影响最大的因素是该种产品的出口复杂度。

综上可见，已有文献不乏可借鉴之处，如出口复杂度指数的测度，为后期深入研究提供了有效途径。然而已有文献大多侧重于国家层面出口复杂度的比较研究，缺乏对于产品层面及产业层面更加细致的研究。

中国自2001年加入WTO以来，积极参与全球产业分工，凭借丰富的劳动力资源和广阔的市场，成为名副其实的“世界工厂”。德国凭借其先进的科学技术和管理经验，在全球产业化分工中居于高端位置，生产的产品多为资本和技术密集型产品，具有较高技术附加值。中德是各自区域核心经济体，互为区域内最大贸易伙伴，对比两国出口结构对于提升两国合作的广度和深度具有重要意义。以往学者对中德贸易的研究主要侧重于两国贸易额的比较(陈思萌，2015)，这种方法容易导致总体偏差问题，无法准确反映每种产品、产业的特征及演化。本文利用2005—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，比较分析中德制造业产品出口复杂度的演变，并从国家层面分析了两国各自影响因素，得出演变规律及变化原因。

二、研究方法与资料来源

(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，考虑到数据的可获得性和研究目的，众多学者采用Hausmann(2005)的方法计算出口复杂度指数，该方法使用所有国家各产品出口额比重与人均GDP的加权平均来表示。然而，20世纪90年代以来，产品内分工盛行，直接使用产品贸易数据容易出现“统计假象”，拉高某些国家出口复杂度。学者Huang 和Chen (2011)在Hausmann(2005)的基础上进行改进，考虑国家间在不同产业环节上的分工，参照联合国数据匹配表，剔除掉加工贸易型进口产品。本文借鉴Huang和Chen(2011)计算方法，其计算公式如下：

(1)

其中，PRODYjw代表W国家j产品的出口复杂度，bjw代表W国家j产品剔除加工贸易型进口后的产品比重，Xjw代表W国家j产品的出口额；bjwXjw/∑bkwXkw代表W国家j产品剔除加工贸易形式的进口后占该国总出口额的比重，反映j产品在W国的重要性；∑(bjmXjm/∑bkmXkm)代表世界所有出口j产品国家剔除加工贸易形式的进口后占该国总出口额的比重之和。yw代表W国家人均GDP，其按购买力平价 (PPP)衡量(2005年不变价国际元)。PRODYjw值越高代表该产品复杂度越高，具有越高的国家竞争力。

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产业和国家层面的整体复杂度：

(2)

(二)资料来源

本文采用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，剔除数据缺失严重的国家(地区)：阿根廷、科威特、卡塔尔。这37个国家(地区)出口总额占2014年世界出口总额的92%，具有代表性。本文使用SITC Rev.3三位编码数据，并参照联合国数据表中SITC-BEC匹配表进行匹配，共包含255种产品，该编码能够更加细致地对比两国贸易结构的变化(韩永辉等，2013)。

各国家出口数据均来自UNCOMTRADE数据库，基于购买力平价的人均GDP来自WDI数据库。本文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、润滑剂和原料)、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)产品层面出口复杂度分析

根据公式(1)计算出每种产品的技术复杂度，把255种产品按出口复杂度高低平均分为五类，从高到低依次为高、中高、中、中低、低，分别计算中、德、世界五个层次所占比重。如图1-a、图1-b、图1-c所示，无论中国、德国还是世界的制造业产品出口复杂度近十年分布都相对稳定，这也与Lall等(2006)出口产品复杂度相对稳定的研究结论一致。具体而言，中国出口产品复杂度呈现“两头小，中间大”的态势，即低复杂度、高复杂度占比较少，中、中低、中高复杂度占总出口60%以上，比重较高。而德国出口产品主要集中于中、中高、高复杂度产品，低复杂度产品近十年出口比重均在6%以下。

资料来源：根据Uncomtrade数据库(http://comtrade.un.org/)计算所得

世界制造业产品出口复杂度由低到高依次增多，与世界相比，德国中高复杂度产品占比要高于世界，说明德国出口结构相比世界平均水平更加优化，而中国中低复杂度产品占比高于世界，说明相较世界平均水平中国仍有一段差距。

(二)产业层面出口复杂度分析

表1显示：2005—2014年中国10个产业中，有4个产业出口复杂度在提升，部分产业提升较快，但一些产业却明显下降。中国制造业出口复杂度最高的是SITC7(机械和运输设备)，其次是SITC8(杂项制品)、SITC6(按原料分类的制成品)、SITC5(化学品及有关制品)，其中，除按原料分类的制成品，其他三个产业出口复杂度近年处于缓慢上升趋势。SITC2(非食用原料(燃料除外))、SITC3(矿物燃料、润滑剂和原料)出口复杂度降低，并且近年呈下降趋势。其可能的原因是，中国作为“世界工厂”，对能源、原材料的需求不断增加，对相关产品的出口贸易有所减少，进口贸易不断增加(Ma等，2015)。表2显示：德国10个产业中有7个产业复杂度在提升，且提升较快，其出口复杂度最高的也是SITC7(机械和运输设备)，其次是SITC5(化学品及有关制品)、SITC6(按原料分类的制成品)、SITC8(杂项制品)、SITC9(未分类的商品)，其中，化学品及有关制品和未分类的商品近年上升趋势明显，其他三类近年没有太大变化。

对比中德产业出口复杂度可知，中德出口复杂度较高的产业均集中于工业制成品，但总体来看，中国各类别产品出口复杂度波动较大，而德国却较平稳。其中，中德在SITC7(机械和运输设备)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德国。其可能的原因是，中国在SITC7、SITC8产业近年倾向于从其他国家进口核心部件，加工组装后出口，加工贸易盛行(Caporale等，2015)。在SITC5(化学成品和有关产品)产业上，德国出口复杂度远远高于中国，这可能与德国作为世界最大化工产品出口国的地位有关。

表1　中国制造业各产业出口复杂度指数

表2　德国制造业各产业出口复杂度指数

资料来源：根据Uncomtrade数据库(http://comtrade.un.org/)计算所得

(三)国家层面出口复杂度分析

图2是根据公式(2)计算出的中德EXPY指数走势，代表了中德整体出口复杂度变化趋势。由图2可得：第一，从趋势上看，中德整体出口复杂度变化趋势相似。除2008—2009年两国出口复杂度同时处于下降状态，其他年份均处于缓慢增长状态，其原因可能与2008年世界金融危机引发各国提高国内市场保护力度有关。第二，从EXPY具体数值观察，中国整体出口复杂度一直低于德国，表明中国制造业产品离德国仍有很大技术差距。

从图3中德EXPY指数比值可以看出，中德两国差距有逐渐缩小的趋势。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。

图2　中德整体出口复杂度　　　　　　　　　　　　　图3　中德出口复杂度比率资料来源：根据UNCOMTRADE数据库(http://comtrade.un.org/)计算所得

四、实证分析

通过比较中德出口复杂指数得出，中国制造业出口结构及出口竞争力虽不断改善，但离德国仍有很大差距。为探究差距原因，接下来，对出口复杂度影响因素作实证分析。

(一)模型构建及数据选取

本文在借鉴已有出口复杂度影响因素研究文献(Hausmann等，2005；Johnson和Noguera，2012；祝树金等，2010；张瑛，2012)的基础上，选取FDI、人均GDP、人力资本、进口贸易、人口因素、研发支出作为解释变量。构建模型如下：

InEXPY=∂0+∂1InFDI+∂2InGDPP+∂3InHUM+∂4InIMP+∂5InPOP+∂6InRDG+u

通过该模型分别对中国、德国出口复杂度影响因素进行回归分析。公式中EXPY表示国家层面出口复杂度指数，∂0表示常数项，u表示误差项，FDI、GDPP、HUM、IMP、POP、RDG分别表示对外直接投资、人均GDP、人力资本、进口贸易、人口规模、研发支出。其中，人力资本用高等院校占总人数的入学率来表示，研发支出用研发占GDP的比重表示。对外直接投资数据来源于UNCTAD数据库，人均GDP、人力资本、人口，研发支出数据来源于WDI数据库，进口贸易数据来源于UNCOMTRADE数据库。

(二)测算结果及分析

使用R软件3.2.2版本进行简单的OLS回归，其结果(见表3)显示：中、德国两国模型拟合度均良好，R2分别为0.983、0.967，F统计量较高，分别为29.64、34.56；但各变量的t统计量并不显著，可能存在多重共线性。

表3　中德制造业出口复杂度影响因素的OLS估计结果

注：其中“*”表示在1%的水平上显著，“**”表示在5%的水平上显著，“***”表示在10%的水平上显著

通过klein检验发现，中国和德国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，采用岭回归法修正模型系数估计。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(Xie和Hawkes,2015)。通过回归得到如下岭迹图：

图4　中国出口复杂度影响因素的岭迹图　　　　　图5　德国出口复杂度影响因素的岭迹图

由图4看出，当中国岭参数K=0.02时，各回归系数趋于稳定；由图5看出，当德国岭参数K=0.06时，各回归系数趋于稳定。对中德分别取不同的岭参数后，得到两国岭回归估计结果见表4。

表4　中德制造业出口复杂度影响因素的岭回归估计结果

注：其中“*”表示在1%的水平上显著，“**”表示在5%的水平上显著，“***”表示在10%的水平上显著

标准化的岭回归方程为：

InEXPYCHN=0.030+0.023InFDI+0.010InGDPP+0.035InHUM+0.072InIMP+0.008InPOP+0.064InRDG

InEXPYGER=0.027+0.003InFDI+0.038InGDPP+0.055InHUM+0.001InIMP+0.007POP+0.095RDG

由岭回归结果可得，对中国而言，6个变量中只有GDPP(人均GDP)没有通过显著性检验，其余5个变量在不同显著水平上通过了检验。对德国而言，只有IMP(进口贸易)和POP(人口规模)没有通过显著性检验，其余4个变量均通过显著性检验。

中德对比可得，人力资本、研发支出对中德出口复杂度的提升均有显著正向影响，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0.03个标准单位,这与新经济增长理论中强调的人力资本和研发支出对国家创新和技术进步发挥重要引擎作用相一致。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0.023个标准单位，但对德国出口复杂度影响较小，这可能与中国政府鼓励FDI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。进口贸易也对中国出口复杂度有显著正向影响，进口贸易每增加1个标准单位，中国出口复杂度增长0.072个标准单位，这可能与中国近年加工贸易盛行有关。人均GDP对德国出口复杂度有显著正向影响，人均GDP每增加1个标准单位，德国出口复杂度增长0.038个标准单位，但对中国出口复杂度影响不大。人口规模因素没有通过德国显著性检验，虽通过中国显著性检验，但系数较小，表明人口规模因素对两国出口复杂度促进作用并不明显。

五、结论

本文基于出口复杂度角度，比较分析了2005—2014年中德制造业产品出口结构，在此基础上，运用岭回归研究影响两国出口复杂度变化的因素，得出如下结论：

第一，从三方面得出中德制造业产品出口结构状况。首先，从产品层面看，中国、德国以及世界平均产品出口复杂度近十年分布相对均匀且比较稳定。然而，中国与德国、中国与世界平均出口复杂度均有很大差距。其次，从产业层面看，中国各产业出口复杂度波动较大，而德国却较平稳。最后，从国家层面看，中德整体出口复杂度变化趋势相似，总体处于缓慢增长状态，但中国一直低于德国。

第二，就中德制造业产品出口复杂度影响因素而言，人力资本和研发支出对中德均有较大的促进作用，说明自主创新对于两国出口复杂度提升有重要影响，但对德国的影响要大于中国，这说明中国在教育及研发支出方面相对欠缺；FDI与进口贸易对中国出口复杂度提升的作用要大于德国，这可能得益于中国政府有效的外资政策及外国直接投资带来的技术溢出效应；人均GDP对德国出口复杂度的影响大于中国；人口规模因素对两国出口复杂度提升作用不明显。

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[责任编辑：邹学慧]

Comparation of Export Sophistication and Research of Influencing Factors on Manufacturing Products between China and Germany

ZHANG Xiao-lei, WEI Jing-fu

(Business School, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093,China)

Based on export Sophistication index, this paper compares the export structure of manufacturing products between China and Germany from the aspects of products level、industry level and country level by using 2005-2014 SITC 3-digit trade data. Then the influencing factors of export sophistication are analyzed empirically through ridge regression .We arrive at the following conclusions:?In terms of products structure ,China's export is concentrated in low and medium sophistication products while Germany is concentrated in medium and high sophistication products; In terms of influencing factors, human capital and R&D spending has important influence on both countries, while the factor of FDI and importing trade effects more largely on China than Germany.

Manufacturing products; Export Sophistication index; Ridge regression; Influencing Factors

2016-03-25

张晓磊(1988-)，女，硕士研究生，从事国际贸易研究；魏景赋(1965 -)，男，内蒙古赤峰人，教授，博士，从事经济史、世界经济和国际贸易学研究。

贸易经济

F740.4;F741

A

1671-7112(2016)04-0022-09