经济增长中“净出口”作用 如何被低估？ ——基于传统方法的修正、 再测算与比较研究

刘 梦 戴 翔

一、问题提出

改革开放至2008 年全球金融危机的30 年发展“黄金期”，为中国对外贸易的飞速蓬勃发展提供了适宜的市场环境和强劲的政策助力，贸易的“爆炸式”巨额增长也成为世界公认的“中国发展奇迹”的核心特征之一。据联合国贸发会议统计数据库的相关资料显示，中国进出口总额从1978 年的206.4 亿美元上升到2008 年的25632.55 亿美元，30 年增长了约124.2 倍，年均增长率高达17.44%。其中，出口贸易额从1978 年的99.5 亿美元上升到2008 年的14306.93 亿美元，30 年增长了约143.79 倍，年均增长率高达18.01%。毋庸置疑，对外贸易的高速发展尤其是出口贸易的急剧膨胀，为中国经济多年的持续增长提供了强劲动力。尽管将改革开放以来中国经济增长取得的巨大成就归功于出口贸易的快速发展不免有夸大之嫌，但无可否认，出口贸易确乎为推进中国经济发展做出了重要贡献。这种作用已然在理论上得到了证实。开放经济条件下，出口贸易是促进经济增长的重要驱动因素，经济学界提出的所谓“出口导向型经济”的重要命题，就是对上述作用的充分肯定。围绕这一基本命题，已有众多研究从不同视角、选取不同国家和地区样本进行了实证检验(Maizle，1963；Balassa，1978；Feder，1982；Frankel 和 Romer，1999；Thornton，1997)，研究结果基本支持这一重要命题假说。就中国而言，由于其特殊的历史背景和经济形态，出口贸易长期以来一直被视作驱动中国经济增长的三驾马车之一，这也在一定程度上说明了“出口导向型经济”在中国实践中的成功及其重要性。

然而，这种强劲发展态势下积累的经济矛盾最终以金融危机的形式在2008 年集中爆发，在世界范围上终结了一直以来经济发展的迅猛态势，包括中国在内的各国贸易体量骤减，由以往的高速增长，进入到中低速增长通道乃至部分年份出现负增长的所谓全球贸易发展“新常态”(Hoekman，2015)。以中国为例，国家统计局数据显示，2017 年中国出口额为22635.22 亿美元，如果以2008 年全球金融危机发端年份为基期，9 年间中国出口贸易增长仅1.58 倍，年均增长仅约为5.22%，远低于前一轮两位数的增长速度。这期间还有部分年份出现了负增长，比如2009 年、2015 年和2016 年的出口增长率分别为-16.01%、-2.94%和-7.73%。这种变化引起了理论研究者和实际工作者的深刻担忧。一方面，全球市场环境变化导致中国出口贸易受挫，中国出口导向型经济的脆弱性暴露无遗；另一方面，在新一轮产业革命和科技革命爆发进而推动新的产业范式变革之前，全球贸易难以回到以往高速增长的轨道。由此，众多学者指出，对外贸易在中国经济发展中的重要性正在渐减，发展战略也应该由之前的外需主导向内需主导转变(刘志彪，2012)。

实际上，无论是在中国对外贸易高速增长阶段对外贸驱动经济增长作用的肯定，还是在中国外贸减速的当前阶段对外贸驱动经济增长作用的疑虑，根本上还是基于“出口导向型”经济的传统思维，即“净出口”对经济增长所能产生的驱动作用。这种思维在实证研究方面，突出表现为探究出口贸易对经济增长贡献度的分析(沈程翔，1999；孙焱林，2000；赵陵等，2001；包群等，2003；林毅夫和李永军，2003)；在实际工作部门中的测算方面，则主要表现为在国内生产总值增长核算中，具体分解“净出口”这一经济活动对经济增长的贡献率和拉动率。现有探讨出口增长对经济增长推动作用的文献，主要采用计量回归方法估计出口贸易的作用和贡献，鲜有涉及扣除进口因素后的“净出口”作用分析。尽管进口贸易在经济增长中的作用也日渐受到学术界的重视(尹翔硕等，2003；王娟和何长江，2011；裴长洪，2013)，但相关研究大多是从动态层面理论分析和实证探究其作用和效果，并不涉及一定时期内的增长核算问题。在实际工作中从需求层面分解“净出口”对经济增长的贡献率和拉动率，其主要的理论依据就是宏观经济学恒等式。

我们认为，无论是采用计量回归方法估计出口贸易对经济增长的推动作用，还是增长核算中分解出“净出口”需求因子的作用，对于正确认识“净出口”在经济增长中的实际作用都存在较大的局限性。前者主要是因为缺乏对进口因素的充分关注，或者说未能剔除进口因素的作用而单纯考虑出口贸易的作用。后者则主要受制于宏观经济恒等式对贸易分解的前提假定，即恒等式构成因素中的各“三大需求”都是相互独立的，“净出口”不会对诸如消费、投资等其他经济行为产生影响。这种假定无疑会低估“净出口”的实际作用，因为“净出口”除了在需求层面会对国内生产总值产生一个直接的等量拉动作用外，还会通过其他经济变量间的相互作用对经济总量产生间接拉动作用。尤其是在当前全球价值链分工体系下，“净出口”会透过全球投入产出关系对最终产出形成直接和间接的双重影响。因此，如何正确和客观地认识和评价“净出口”对国内生产总值的真实作用，是当前理论和实际工作面临的重要课题。鉴于此，本文从全球价值链分工的事实特征出发，基于全球投入产出模型的基本原理，在数理层面上推导出“净出口”对经济增长拉动率和贡献率的新测算框架，并在此基础上，利用全球投入产出数据库(WIOD)提供的基础数据，在总体和产业层面上测算了2001—2014 年期间，中国“净出口”对国内生产总值增长的贡献率和拉动率，并将这一结果与传统测算结果进行对比分析，以明晰二者之间的差异程度或者说传统测度方法的低估程度。

二、传统测算方法及其局限性

经典贸易理论中有关贸易对经济增长作用的基础性研究，主要是在贸易与其他经济活动相互独立的前提下，基于宏观经济恒等式的现行框架推演的。简单来说，贸易中出口与进口对经济增长相向作用正负相抵，最终以“净出口”的表现形式作用于经济增长。在现行统计框架体系中，对贸易促进经济增长程度的衡量主要借助“净出口”的拉动率与贡献率指标。该指标的内在含义如下。

在基于支出法对国内生产总值的计算等式下，开放条件下国内生产总值X 可表示为:X = C + I + G + ( E - M)。其中，C 表示最终消费，I 为投资，G 为政府购买，E 为本国出口总额，M 为进口总额，( E - M)为“净出口”额。

在上述传统测度框架下，“净出口”是以最终消费品为单位统计的，假设世界上有且仅有两个国家，为国家1 和国家2，各国均有N 个产业。国家1 对各产业最终消费品的进口不变，出口增加了 E1( N× 1阶向量)，则国家2 将相应增加进口 E1。设国家1、国家2 在基期N 种产业的 N× 1阶总产出向量以 X1、X2表示。在其他经济活动一定的前提下，由宏观经济恒等式可知，国家1 将增加 E1的生产总额，即国家1 产出变动量为ΔX1，而国家2 将相应减少 E1的生产总额，即国家2 产出变动量为 Δ X2。由上式(1)、式(2)可知，国家1、国家2 贸易对经济增长的拉动率 p10、p20与贡献率 q10、q20可表示为:

由式(3)、式(4)可知，两国模型下，国家1 出口增长并对应国家1 进口等额增长，在假设两国基期经济总额相等即 X1= X2的条件下，“净出口”对两国经济增长有绝对额相等且方向相反的拉动率，即出口表现正向促进而进口表现负向抑制作用；若两国基期经济总额不等，则“净出口”对基期经济总额较低国家的绝对拉动率更大；而其对经济增长的贡献率，则均表现为正向的促进作用。这一方面反映了“净出口”对经济增长拉动作用的矢量性，另一方面则解释了传统经济核算中“净出口”变动额对经济增长变动额存在系数为I 的贡献作用。

无疑，上述指标的构建及其对现实的反映在数据统计层面具有一定的意义与合理性，但也确有相当数量的研究就上述推导建立在“净出口”与消费、投资等其他经济活动完全独立的不合理假设进行了大量讨论(张小济和胡江云，1999)。实际上，不仅诸如消费、投资、进口和出口等经济行为之间高度相关，而且贸易还会通过联系世界各国而引致变量间的跨国相关。因此，建立在“不相关”假定基础之上的传统方法，其测度出的“净出口”对经济增长的贡献程度显然存在较大偏误，具有明显的局限性。尤其是在当前全球价值链分工条件下，投入产出之间的“全球性”关系使贸易成为“关联”全球生产网络的重要中间介质和影响变量，其透过全球价值链网络对一国最终产出的实际影响远远超乎自身的绝对量水平。为正确认识和客观测算“净出口”对经济增长的真实作用，必须充分考虑全球价值链分工条件下全球投入产出的基本作用机理，并在此基础上推演出“净出口”变化对一国产出的实际影响模型。

三、超越传统：基于全球投入产出关系的新测算框架

借鉴Koopman(2010)对价值链投入产出问题的分析逻辑，假设国际贸易体系中有两个国家，分别为国家1 和国家2，根据投入产出表的基本结构，可设两国各自生产N种产业参与全球价值链分工和贸易，两国的投入产出矩阵形式如下:

上式可化简得:

其中，X1、X2分别表示国家1、国家2 的N 种产业的 N× 1阶总产出向量；Y11、Y22表示国家1、国家2 的国内最终消费需求 N× 1阶向量；Y12表示在国家1 生产被国家2最终消费的 N× 1阶需求向量，也就是国家1 的最终品出口或者说国家2 的最终品进口向量；Y21表示在国家2 生产被国家1 最终消费的 N× 1阶需求向量，也就是国家2 的最终品出口或者说国家1 的最终品进口向量。2 N × 2N阶矩阵( Aij)表示两国各产业之间的投入产出系数矩阵，该矩阵中元素 Aij为i 国各产业投入对j 国各产业产出的N ×N阶相关系数矩阵，矩阵中元素 an,m,ij表示j 国m 产业产出需要投入的i 国n 产业的占比。

由式(5)可知，针对国家1、国家2，有:

与前文逻辑一致，假设国家1 对各产业的最终消费品出口增加了1E ( 1N× 阶向量)，国家2 对各产业的最终消费品出口增加了2E ( 1N× 阶向量)，不考虑投入产出的多次循环，也就是假定国家1 最终品出口完全由国家2 消费市场扩张吸收，两国对本国生产最终品的消费均未发生变化。假设由于国家1 出口变动引致的两国产出的变动量为 1XΔ 、2XΔ ，由此，可将上式(6)改写为:

进一步有:

由式(7)解得 1XΔ 、2XΔ 为:

现有统计核算框架依然建立在传统宏观经济恒等式所推演的产出变动额与“净 出口”变动额相等的条件下，故统计部门实际测算得到的两国“净出口”拉动率 p1、 p2为:

同理，实际测算得到的两国“净出口”贡献率1q 、2q 可表示为:

分别比较式(9)与式(11)、式(12)所表示的“净出口”对经济增长的拉动率指标以及式(10)与式(13)、(14)所表示的“净出口”对经济增长的贡献率指标可知，在投入产出机制下，继续沿用传统测算方法得出的拉动率与贡献率指数至少存在以下两个方面的偏误。

一方面，从“净出口”对经济增长的作用方向来看统计部门基于传统宏观经济恒等式测算得出的“净出口”对经济增长的拉动率与贡献率指数，由式(11)、式(13)可知，对出口国国家1 经济增长的作用方向与对进口国国家2 经济增长的作用方向相反。这正是直观感受的贸易对进口国和出口国相反作用的统计依据。但实际上，在价值链投入产出机制的作用下，由式(9)、式(10)可知，贸易对出口国和进口国的经济增长均有同向的拉动作用和贡献程度，只不过程度不同。这便与传统测度结果存在差异。

究其根本，是因为投入产出机制下，贸易与生产消费活动之间不再独立，而是通过投入产出的关联机制成为生产环节的一部分进而影响生产，在这种机制下，最终品出口的增加将相应引致为生产该部分产品所需的中间品进口，在进出口与其他经济活动相互关联的条件下，“净出口”变动额与其引致的产出变动额不再相等。对出口国而言，“净出口”所引致的产出增量大于“净出口”的增加额，对进口国而言，最终品进口增加不仅未如宏观经济恒等式所表述的那样相应降低了产出，而是在投入产出的关联机制下，也促进了产出的增长。这突出表现为式(8)中国家1 产出变动额 Δ X1各元素均大于“净出口”矩阵 ( E1- E2)的相应对角元素，而国家2 本应为负的产出变动额，在式(8)中也发生了逆转，表现为国家2 产出变动额 ΔX2各元素大于0。因此，在价值链分工日益普及的今天，产业间投入产出关联日益密切，传统核算方法下产出变动额与“净出口”变动额相等的假设前提已不再成立，致使测算得到的拉动率和贡献率与实际情况表现出一定程度的偏误，而该偏误的程度大小则由不同产业间投入产出的关联系数决定。

综上可知，在价值链投入产出机制下，由于未能考虑贸易融入生产环节而对经济增长产生的乘数驱动机制，现行统计口径对“净出口”贡献率和拉动率的测度指标已不能准确衡量“净出口”对经济增长的真实作用程度，“净出口”对经济增长的驱动作用被低估，具体表现为以下两个方面:一是当本国“净出口”增加的同时本国经济同趋势增长，即“净出口”存在“正贡献”时，传统统计方法下得到的“净出口”对经济增长的拉动率与贡献率在数值上被低估；二是当本国“净出口”与经济增长的变动趋势相反，即“净出口”存在“负贡献”时，传统统计方法下测算得到的“净出口”对经济增长的抑制作用也被低估了。这一理论结果表明，现行统计体系已不能准确衡量贸易在全球价值链体系下的实际作用，亟待通过修正“净出口”拉动率与贡献率等统计指标重新审视“净出口”对经济增长的作用情况。

四、指标测度及数据说明

基于前述的理论推演，本部分根据中国经验数据，就修正前后的“净出口”拉动率与贡献率指标进行重新测算和分析，通过对比理论作用值与基于传统方法的实际测算结果，考察中国经济增长中“净出口”作用的低估程度与变动情况，从而在验证上述理论假说的同时，深化对中国经济增长中贸易作用的正确认知。

指标测算基于2017 年6 月WIOD 数据库最新发布的2000—2014 年世界投入产出表WIOT 数据，该数据是在2013 年11 月发布的1995—2011 年投入产出数据的基础上更新而来的，新数据库不仅将参与国际贸易的国家由41 个主要经济体扩展为44个，还将产业分类由35 个进一步细分为56 个，是目前能获取的最新权威数据。该数据库基于按生产行为的产业分类标准(CPA)，衡量了全球主要经济体之间的非竞争型投入产出和双边贸易情况。由于产业重新分类等因素造成的统计口径不一，前后公布的两套投入产出数据在2000—2011 年之间的重叠期存在一定差异，为保证测算结果的一致性和实效性，本文根据2000—2014 年的最新投入产出数据进行了测算。

为简化计算而不失一般性，本文将44 个国家、56 个产业的投入产出表化简为中国与其他国家之间的两国模型，并剔除了其中16 个干扰计算的异常产业数据①剔除原因主要基于该产业贸易行为是否长期为0 值，该值对矩阵计算存在较大干扰，剔除的16 个产业分别为:23、28、34、37、38、43、44、46、47、48、49、50、51、53、55、56，绝大多数为服务业。中国服务贸易的发展并不十分成熟，上述产业在投入产出表中存在较多0 值等异常值。，最终得到中国与世界其他国家、40 个产业的投入产出数据。

结合理论模型部分的研究，相关指标设定如下表1 所示。表1 为中国“净出口”对本国经济增长的拉动率与贡献率测度公式，用以验证和分析前述理论模型中本国“净出口”增加对本国经济增长作用被低估的相关论断。其中，理论值是指基于本文提出的新测度方法而计算的结果，传统统计值则是依据传统测度方法而计算的结果。

表1 中，I 为单位矩阵；11A 、12A 、21A 、22A 分别表示中国对中国、中国对其他国家、其他国家对中国、其他国家对其他国家40 个产业的投入产出直接消耗系数矩阵；1E 表示中国40 个产业的最终品“净出口”增加额对角矩阵；1X 表示中国各产业的总产出向量；1XΔ 表示中国各产业的总产出变动向量。根据表1，基于调整后中国与其他国家的两国模型投入产出数据，测算中国“净出口”增加对本国经济增长的拉动率与贡献率指数。

进一步，为考察国家所有产业的整体情况，计算国家层面的拉动率与贡献率指数如下式(15)所示:

其中，P、Q 为一国宏观和整体层面上的“净出口”拉动率与贡献率指数。ip 、iq分别表示该国产业i 的“净出口”拉动率与贡献率，ie 表示本国或他国产业i 的最终品“净出口”增加额，iy 、iyΔ 分别表示本国产业i 的总产出额与总产出增加额。

综上，基于WIOD 提供的全球投入产出原始数据，可计算得到2001—2014 年中国各产业的“净出口”拉动率与贡献率以及国家层面“净出口”对经济增长的总拉动率和总贡献率指数①由于测度过程中需要计算增加值，2000 年作为数据基期，无法测算该年的拉动率与贡献率指数。。进而为深入分析传统统计方法下中国国家与各产业层面“净出口”对经济增长作用的低估情况奠定基础。需要说明的是，在宏观层面和整体层面上，国家统计局公布了历年的“净出口”对国内总产出的贡献率和拉动率。因此，在宏观层面和整体层面上将理论测算值和传统方法测算值进行比较分析时，后者原本可以直接采用国家统计局公布的测算结果。但是，由于两个数据库的统计口径不一，且国家统计局也并没有在产业层面测算贡献率和拉动率，因而为了保证数据分析的一致性和测算结果的可比性，基于本文测算方法的理论值和基于传统测算方法的传统指标，均采用WIOD基础数据。

五、测算结果与对比分析

在前述研究的基础上，本部分重点就“净出口”拉动率与贡献率在新测算体系和传统统计体系下的测算结果进行国家层面和产业层面的比较分析，用以验证前述结论并进一步探究中国“净出口”对经济增长实际作用大小。

（一）国家整体层面

从国家整体层面来看，基于上表1 和式(15)，本文分别测度2000—2014 年我国“净出口”对经济增长的拉动率与贡献率的理论值与传统统计值，具体报告于表2。其中，p*、q*分别表示基于本文提出的测度方法测算的中国“净出口”对本国经济增长拉动率与贡献率的理论值指数，p、q 则为传统统计体系下相应指标的测度值。

表2 2001—2014年中国“净出口”对经济增长的拉动率与贡献率指数(%)

根据表2 的测算结果可以看出，中国自2001 年加入WTO 以来直至所能获取样本数据最新年份的2014 年，无论是“净出口”对中国经济增长的拉动率还是贡献率，除个别年份外，总体呈现显著的积极作用。这进一步证明了入世以来“净出口”对驱动中国经济增长的重要贡献。然而，更值得关注的问题，也即本文研究的核心所在，即“净出口”对经济增长的拉动率与贡献率的理论值与传统统计值之间确实存在显著差异。具体而言，理论值对经济增长的“作用力”是高于传统统计值的，这一点无论是在“净出口”对中国经济增长产生正向驱动作用年份，还是在产生负向拖累年份，都是如此。例如，2014 年“净出口”对中国经济增长的拉动率与贡献率，基于传统测度方法的实际测算值分别为0.04%和0.64%，但基于本文提出的新测度方法所得理论测算值分别为0.09%和1.29%，理论值明显高于传统方法测算的统计值。2009 年由于受到全球金融危机冲击，中国进出口贸易双双下挫，进而导致“净出口”对中国经济增长产生了一个负向“拖累”作用，突出表现为拉动率与贡献率均为负数。进一步比较该年贸易作用系数的理论值和传统统计值可以发现，基于传统测度方法测算的拉动率与贡献率分别为-0.83%和-9.80%，而基于本文提出的新测度方法所得理论测算值则分别为-1.31%和-15.58%，其绝对作用力也均高于传统统计值。从其他年份的测度情况来看，理论值与传统统计值的上述差异同样存在。据此可见，采用传统测度方法测算“净出口”对中国经济增长的拉动率和贡献率，确实存在着低估问题。

本文还测算了“净出口”对中国经济增长的拉动率和贡献率的理论值与传统统计值的差异程度，以进一步明晰“低估”的程度究竟有多大。为此，我们设置了两个测度指标，一是理论值与传统统计值的差值，即用 p*- p表示拉动率理论值与传统统计值的差异程度，用 q*- q表示贡献率理论值与传统统计值的差异程度；二是理论值与传统统计值的比值，即用 p*p 测度拉动率的理论值是传统统计值的多少倍，用 q*q 测度贡献率的理论值是传统统计值的多少倍。以上各指标的测算结果一并汇报于表2。为了更直观地反映理论值和传统统计值的差异及其低估程度，我们根据表2 汇报的测算结果，绘制了2001—2014 年中国“净出口”拉动率与贡献率的理论值与传统统计值变动情况以及二者的理论值与传统统计值差值与比值的变动情况，具体如图1 所示。

由图1 显示的净出口拉动率、贡献率与低估情况可以得出如下几个方面的基本结论。第一，无论是拉动率还是贡献率，其理论值“波动”幅度都要明显高于传统统计值的“波动”幅度，说明采用传统统计方法的测算值，确实低估了“净出口”对中国经济增长的拉动率和贡献率。第二，无论是拉动率还是贡献率，其理论值与传统统计值之间差异程度的绝对值大小，似乎与“净出口”作用力自身大小有关。也就是说，当“净出口”对经济增长的作用力较大时(包括拉动率和贡献率)，理论值与传统统计值之间差异程度相对而言也就越大；反之，当“净出口”对经济增长的作用力较小时，理论值与传统统计值之间差异程度相对而言也就会越小。这一现象也就意味着，当“净出口”对经济增长的作用越重要时，在实际测算时可能越低估了其重要程度。第三，理论值与传统统计值之比在波动中呈现不断上升的趋势，这一变化趋势似乎意味着随着时间演进“净出口”对经济增长的理论作用效果越来越强于传统统计值所描述的实际作用效果。出现这种变化的可能原因在于，全球价值链的深入演进，进一步强化了国与国之间投入产出的关联程度，从而贸易透过全球投入产出作用机制而对国内生产总值的作用 越来越强。这一变化趋势同时意味着，伴随全球价值链分工的深度演进，贸易对经济增长的真实作用效果，已经逐渐超越了传统统计方法测算结果所揭示的现实效应。因此，如同在全球价值链分工体系下，贸易统计体系需要从传统总值核算法向贸易增加值核算法转变一样，正确认识和评估贸易对经济增长的真实作用，也需要由传统统计方法向基于全球投入产出关联机制的新测度方法转变。

图1 2001—2014年中国“净出口”拉动率与贡献率指数及其低估情况

（二）中国产业层面

前文主要从宏观和整体层面上测算了“净出口”对中国经济增长的拉动率和贡献率的理论值和传统统计值，并进行了比较分析。为了进一步明晰上述比较分析所发现的差异性及其规律性是否同样存在于细分产业层面，以及进一步深化认识“净出口”对产出增长的拉动率和贡献率，其理论值和传统统计值的差异性是否会因不同产业而有所区别，本文进而分别测度了2001—2014 年中国各产业自身“净出口”对自身产出增长的拉动率与贡献率的理论值与传统统计值。受篇幅所限，此处仅给出中国2005 年、2010 年、2014 年各制造业(编号为5-22)行业“净出口”对产出增长的拉动率和贡献率(包括理论值和传统统计值)。代表性的三个年度的具体测算结果分别汇报于表3、表4和表5。

表3 2005年中国制造业“净出口”对产出增长的拉动率与贡献率指数(%)

根据表3 测算的结果可以发现，2005 年各细分产业的“净出口”对产出增长的拉动率和贡献率，其理论值和传统统计值同样存在着明显差异。更确切地说，理论测算值显示的“净出口”对产出增长的拉动率和贡献率，其作用力要明显强于传统统计值所显示的作用水平，即从绝对值角度看，无论是拉动率还是贡献率，理论测度值的绝对值均高于传统统计值的绝对值。这说明在各细分产业层面，采用传统统计值测度“净出口”对产出增长的拉动率和贡献率，同样存在着低估的情形。这一发现与基于宏观和整体层面测算结果的对比结果保持了一致性。

表4 和表5 基于2010 年和2014 年的测算结果同样表明，“净出口”对产出增长的拉动率和贡献率，其理论值和传统统计值的差异性在细分产业层面上依然是存在

的，传统统计值对“净出口”拉动率和贡献率在各细分产业层面依然存在低估情形。实际上，不仅汇报年份的结果如此，全部年份的测算结果均印证了前述理论测算框架的预期。尽管各年份各产业间存在差异，但基本逻辑趋势是一致的，本文对此不再赘述。 尤为值得我们注意的是，不同制造业产业层面上，无论是从拉动率还是贡献率的角度看，理论值和传统统计值的差异程度也存在显著的个体特征。比如制造业行业代码为6、12、17、18、20、21 的细分产业，理论值和传统统计值的差异相对就比较大，而其他细分制造业行业的理论值和传统统计值的差异相对较小。从WIOD 的行业分类看，行业代码为6、12、17、18、20、21 的细分制造业行业分别为:纺织、服装及皮革业、医药制品业、计算机、电子及光学设备制造业、电气设备制造业以及小汽车、拖车、半挂车制造业，而上述各行业恰恰是制造业全球价值链发展较为成熟的行业，或者说全球价值链分解程度相对较高的行业，也正是中国嵌入全球价值链的主要依托性产业。这从另一层面验证了前文理论测算框架的预期，因为既然全球价值链分工条件下的投入产出关联机制导致“净出口”对产出增长的拉动率和贡献率超越了传统作用，那么也就意味着价值链分工演进程度越深，其投入产出关联度越高，“净出口”对产出增长的拉动率和贡献率作用力也就越大，与传统统计值的测度结果偏离程度就会越高。

表4 2010年中国制造业“净出口”对产出增长的拉动率与贡献率指数(%)

表5 2014年中国制造业“净出口”对产出增长的拉动率与贡献率指数(%)

与前文宏观层面分析逻辑一致，我们同样测算了制造业细分行业层面上另外两个指标，一是拉动率的理论值与传统统计值的差值 p*- p以及贡献率的理论值与传统统计值的差值 q*- q；二是拉动率理论值与传统统计值的比值 p*p 以及贡献率理论值与传统统计值的比值 q*q。以上各指标的测算结果一并汇报于表3、表4 和表5。综合表3、表4 和表5 的各列测度指标，基本上可以得出与前述基于宏观和整体层面较为一致的发现和结论，即从制造业细分产业层面看，第一，采用传统的测度方法测算全球价值链分工条件下“净出口”对产出的拉动率和贡献率，确实会产生对贸易作用的统计性“低估”问题。第二，在制造业细分层面上，“净出口”作用的低估程度同样与“净出口”作用力自身大小有关，即“净出口”本身的作用力越大，低估的程度也就会越明显。第三，“净出口”对产出的拉动率和贡献率被低估的程度，随着时间演进，更确切地说随着价值链分工演进，表现得越来越大，进而表明在全球价值链深度演进的现实分工背景下，传统测度方法已面临较大的局限性和误导性。

六、简要结论与启示

改革开放以来，贸易对中国经济的蓬勃发展起到了至关重要的作用。这引发了学术界就贸易与经济增长关系的广泛讨论，特别是针对出口贸易在中国经济增长中贡献究竟几何的分析与研究成果颇丰。现有统计部门基于宏观经济恒等式虽然可以从三大需求角度较为精确地分离并测算特定时期“净出口”对经济增长的拉动率和贡献率，但必须指出的是，传统测算方法建立在各变量相互独立的假定基础之上，也不考虑变量间存在跨国相互作用的问题。其假定在全球价值链已经成为当前国际分工主导形态的现实背景下显然不再合理，致使以此为基础的传统测度方法面临巨大挑战。换言之，基于传统方法的测算结果，不仅容易出现较大偏误并难以真实反映“净出口”对经济增长的实际拉动率和贡献率，而且在实践中容易形成对贸易作用认知的误导。传统测算体系和方法亟待变革。

基于此，本文从全球价值链分工的基本事实特征出发，考虑到全球投入产出的关联机制作用，利用全球投入产出模型，在数理层面上推导和构建了“净出口”对经济增长拉动率与贡献率的新测算框架；利用世界投入产出数据库(WIOD)提供的基础数据，从总体和制造业细分产业两个维度上，以中国样本数据为例，分别采用本文构建的新测算方法和传统测算方法，测算了2001—2014 年中国“净出口”对经济增长的理论作用值和传统统计值，进而对比分析了中国“净出口”拉动率和贡献率的理论值与传统统计值的差异程度。对比分析发现，无论是在宏观和整体层面上，还是在细分制造业层面上，理论值与传统统计值均存在明显差异。具体而言，第一，“净出口”对经济增长理论作用的绝对水平高于传统统计值，也就是说，传统测度方法计算的“净出口”对经济增长的拉动率和贡献率在全球价值链条件下确实存在低估问题；第二，传统测度方法低估“净出口”对经济增长的拉动率和贡献率程度，与“净出口”作用力本身大小有关，换言之，当“净出口”对经济增长的作用力越强时，采用传统测度方法所得结果的低估程度相对越大；第三，融入全球价值链分工体系程度越深的行业，“净出口”对其产出作用力被传统测度方法低估的程度越深；第四，伴随时间演进或者说伴随全球价值链分工的进一步深化，“净出口”对经济增长的拉动率和贡献率程度的理论值与传统统计值之间的差异会越来越大，也就是说，在全球价值链进一步深化发展的现实背景下，继续采用传统方法测算“净出口”对经济增长的拉动率和贡献率，其被低估的程度会越来越严重。

“净出口”对经济增长的拉动率和贡献率之所以被低估，究其原因，主要是因为在全球价值链分工体系下贸易的本质特征已经发生了深刻变化，即从以往连接生产和消费的简单流通环节，演变为全球生产网络中链接并促使各经济变量相互作用的重要中间介质，甚至成为全球生产网络中的重要组成部分。因此，在这种全球投入产出的关联作用机制下，即便从最终需求的层面来看，“净出口”对产出的作用将不再局限于“净出口”自身的绝对量水平，而将产生一个显著“放大”的作用。也正是由于这种“放大”源于全球投入产出的关联机制，或者说源于经济活动变量透过投入产出关系而产生的交互式作用，因而在价值链分工越是细化的制造业行业，“净出口”对产出的作用超越“净出口”本身绝对量的程度就会越高；全球价值链分工越是深化发展，“净出口”对经济增长的贡献率和劳动率真实作用力就会越大，传统测度方法所带来的“低估”问题就会越严重。

在全球价值链分工的现实背景和条件下，上述研究不仅为重新审视和测度贸易对经济增长的实际拉动和贡献提供了新的理论基础、测算框架与研究思路，而且为正确客观地认识经济增长中“净出口”的作用提供了全新的突破视角和研究方法。对于已经深度融入全球价值链分工体系的中国而言，一方面，犹如贸易统计值需要从传统的总值核算法向增加值核算法变革一样，测算“净出口”对经济增长拉动率和贡献率同样需要做出相应的统计体系变革；另一方面，对“净出口”驱动中国经济增长的作用要采用新的测度方法加以重新审视。尤其是在当前全球经济进入深度调整期，中国开放型经济发展进入新阶段的特殊关口，中国出口贸易增速面临着下滑的巨大压力，正确并及时调整对贸易作用认知的重要性与急迫性尤为空前。应该说，“外需”弱化并非意味着出口重要性渐减，相反，培育出口竞争新优势，充分发挥“净出口”在驱动中国经济增长中的作用，在全球价值链分工条件下以及中国经济发展的特定阶段，其重要性仍不可忽视。要正确认识这一点，则需要有与之相应的高质量统计体系为之提供科学测算方法。党的十九大报告明确提出“完善统计体制”的要求和目标，理论界和实业界均亟待采用更加科学的测度方法以正确评估贸易对驱动中国经济增长可能带来的影响。这既是“新时代”构建高质量统计体系以助推经济高质量发展的客观需要，也是避免因测算统计结果偏误而产生误判以及避免误导国家发展战略调整和经济政策制定的现实需要。