出口放缓、高质量换挡与地区经济增长*

李逸飞 陈灵杉 李瑞子

一、引言

自20世纪80年代起,中国实行改革开放政策,对外开放与对内改革并行推进。其中,对外开放带来的是出口贸易的迅猛发展。1978年中国出口贸易额为167.60亿元,直至2019年出口贸易额高达172373.63亿元。加入WTO后更是加速了中国融入全球化的进程,2002—2008年期间平均出口依存度为31.52%,而往前追溯五年,这一数字还在18%左右徘徊。作为拉动经济增长的“三驾马车”之一,中国对外贸易出口在1992—2008年期间平均增长率为18%,相较于消费、投资在经济增长中占有更大份额(Hanson,2012)。然而2008年金融危机后,全球经济虽在一定程度上复苏,需求逐渐下降表现出的疲软却使贸易量增速明显放缓,这通常意味着福利永久性的损失,而世界范围内对外贸易零增长预示着全球经济即将衰退(Davies,2013)。外部经济环境的下行直接冲击着中国对外贸易,金融危机后尤其是2010年以来,中国对外出口则出现了缓慢增长以及负增长的趋势,中国经济进入新常态。2011—2016年全球贸易发展呈现疲软态势,同期我国的出口增长速度下降趋势也极为明显,并在2015年首次出现负增长(赵春明等,2021)。

与此同时,2014年5月习近平总书记指出:“中国发展仍处于重要战略机遇期,我们要增强信心,从当前中国经济发展的阶段性特征出发,适应新常态,保持战略上的平常心态。”随后2014年12月的中央工作经济会议提出中国的经济发展进入新常态,对外贸易正处于增速的换挡期,中国的外贸已经从高速增长阶段进入到了中高速增长阶段。2019年11月发布的《中共中央国务院关于推进贸易高质量发展的指导意见》明确了:“大力推动贸易高质量发展,到2022年贸易结构更优化,贸易效益显著提升,贸易实力进一步增强。因此贸易增速下降的同时我们要更加关注对外贸易发展的质量和效益。”二十大报告中进一步强调加快构建新发展格局,着力推动高质量发展。

众所周知,对外贸易发展的质量和效益与贸易结构密不可分。基于“出口导向型”经济思维,在新常态背景下,相较于原来粗放式的出口拉动经济增长,新时期出口增速放缓对地区经济增长结构的影响、要素投入引起的贸易结构变化对地区经济增长的影响等问题成为当前经济转型的关注重点。另一方面,我国当前经济发展的重点是把扩大内需战略同深化供给侧结构性改革有机结合,增强国内大循环内生动力和可靠性,提升国际循环质量和水平,以高质量发展推进中国式现代化。因此,研究出口放缓、高质量换挡下的地区经济增长问题十分必要。

以往相关文献由于选取的方法与数据不同,所得出的结论也有差异。在数据方面的限制也导致较少学者将出口额从产品出发加总至地级市层面来研究“新常态”时期贸易环境变化与经济增长的关系。此外,因果识别产生的内生性问题使在研究贸易环境变化对宏观经济变量的边际效应时产生误差。有鉴于此,为有效研究新常态时期中国出口放缓这一贸易环境变化对地区经济增长的影响,本文利用2011—2015年的海关数据,从地级市层面和产品层面出发,基于Bartik(1991)的“份额-移动工量变量”,同时借鉴Autor等(2013)和Campante等(2019)构建地区进出口竞争冲击的方法,利用各地级市层面基期的产业结构差异性,构建了地区出口冲击的工具变量,以解决因果识别的内生性问题。

二、文献综述与研究假说

出口贸易与经济增长的因果关系,以及出口对经济增长的边际贡献等问题,长期以来都是贸易理论和发展经济学界争论的焦点之一。随着格兰杰因果检验与误差修正模型的提出与完善,众多学者通过宏观时间序列数据探究出口贸易与经济增长的因果关系。Moschos(1989)、Greenaway和Sapsford(1994)等学者的研究表明出口贸易促进经济增长,但一些学者认为此影响效应有时仅在特定的条件下成立,如石传玉等(2003)认为出口仅短期内对经济增长有促进作用,长时期则并不存在;王永中和赵奇锋(2017)运用面板向量自回归的分析方法得到出口对经济增长有短期拉动作用。此外,Kunst和Marin(1989)指出出口贸易与GDP之间互为因果,相互影响。微观数据层面上,部分学者以产业或者企业层面的数据为出发点,研究出口贸易在供给端能否提升产业以及企业生产率,进而推动经济增长。如范剑勇和冯猛(2013)测算了出口企业和非出口企业的全要素生产率,发现了出口企业的全要素生产率普遍高于非出口企业,其原因为高全要素生产率的出口企业存在自我选择效应和出口学习效应。

中国出口贸易对经济增长的边际贡献的相关文献主要分为测算贸易乘数和探究乘数效应两方面。将贸易乘数以4.0作为分界线,该数值以上为高位乘数,反之则为低位乘数。大部分学者测算贸易乘数为低位乘数(蔡米纳,2002;叶劲松,2006),仅少数学者测得了高位乘数(王笑寒等,2007)。罗静和李春明(2007)将贸易乘数模型扩展为动态形式,通过Z变换推导贸易乘数,进一步测算了1986—2005年中国贸易乘数的平均值为1.32。进一步,部分学者在测算贸易乘数的基础上探究乘数效应。张亚雄和陶丽萍(2009)通过投入—产出模型测算2002—2007年的中国贸易乘数,结果表明外贸的乘数效应存在递减情形。此外,史言信(2009)认为贸易乘数效应剧烈波动,且净出口对经济增长的边际贡献弱化,这与罗静和李春明(2007)的观点一致。

基于上述分析,本文提出如下假说:

假说1:出口与地区经济增长之间具有正相关关系,出口增速减缓会降低人均地区生产总值的增长幅度。

现有文献主要通过要素结构改变出口贸易结构、进而作用于经济增长这一路径,研究贸易转型对经济增长的影响。一方面,在要素结构对出口贸易结构的影响上,Ju等(2010)对发展中国家的要素结构进行探究,认为要素结构的不断变化导致产业结构随之变化。贸易所积累的资本最终会使资本密集型产业取代劳动密集型产业,且取代过程交互不断。另一方面,贸易结构优化本身能够显著作用经济增长。Balaguer和Cantavella-Jordá(2004)的研究表明出口贸易量增加对经济增长的正向作用远不及贸易结构优化对经济增长的影响。冯帆(2012)运用VAR模型研究中国贸易结构与经济增长水平之间的关系,发现贸易结构与贸易量之间独立且贸易结构对经济增长有显著积极作用。景鹏飞(2012)则指出长期来看贸易结构对经济增长有显著正向效应,但短期来看还是贸易量的作用占据主导。

基于上述分析,本文提出如下假说:

假说2:贸易结构转型升级能够减少出口增速放缓对地区经济增长的抑制作用。

与本文相关的另一类文献是出口产品质量的有关研究。大多数学者是从企业或行业层面展开分析,集中探讨出口产品质量的影响因素,发现提升企业效率、促进金融市场发展、增强市场竞争、集约边际、资源再配置效应、市场竞争和集聚经济等均有益于出口产品质量提升(施炳展和邵文波,2014;汪建新等,2015;许明,2015;许家云等,2016)。贺祥民(2017)、程玲(2022)、赵春明等(2022)一些学者也对城市层面的出口产品质量有所研究,但出口结构变化所引起的出口产品质量的提升对地区经济增长的影响的文献却很少。

从已有研究来看,关于出口对于经济增长的影响,研究对象主要集中在发达国家,即使研究中国的对外贸易,大部分文献也集中在金融危机前外贸高速增长阶段,“新常态”阶段出口贸易的研究相对匮乏。关于出口贸易经济增长影响的研究缺乏从产业结构、城市行政区划以及要素投入视角的分析。本文的边际贡献主要体现在以下三个方面:第一,在研究对象上,本文使用地级市、产品等微观层面的数据对出口变量进行处理,一定程度上补充、丰富了出口对地区经济增长影响的研究。第二,在研究视角上,本文将地区生产总值按照三大产业结构进行划分,同时考虑了城市出口增长的异质性,并进一步分析了要素投入影响出口结构变化所带来的出口产品质量的提升对地区经济增长的影响。第三,在研究方法上,本文借鉴Bartik IV构建了地区出口冲击的工具变量,最大程度控制内生性,使回归估计的边际系数更准确。

三、数据说明、出口冲击测度与实证策略

(一)数据说明

1. 贸易相关数据

贸易数据来源于中国海关数据库,该数据库包含进口或出口类型、税号编码、税号中文、企业编码、经营单位、消费地进口或生产地出口、企业性质、起运国或目的国、贸易方式、运输方式等相关信息。本文选取所有出口数据,首先根据税号编码和税号中文,参照UNcomtrade数据库中各版本HS-6编码转换表,将产品HS六位数编码统一调整为1996版。再根据经营单位地址和生产地出口,结合《中国城市统计年鉴》中行政区划将出口地调整至288个地级市。进一步,将各产品出口额加总到地级市层面。

2. 经济发展相关数据

本文研究出口冲击对于地区经济增长的影响,选取地区生产总值作为主要被解释变量,其数据来源于《中国城市统计年鉴》。此外,本文还收集了一组地级市层面的经济变量,用于控制和探究其他地方经济成果。数据均来自《中国城市统计年鉴》,包括科技研发资本、人均享有医疗资源、受过高等教育的人口比例、人均固定资产投资等可能对经济发展有影响的变量,均为地级市层面数据。后续实证当中根据4位城市代码将出口数据与经济发展相关数据进行匹配。需要说明的是,本文均选取《中国城市统计年鉴》中“全市”统计范围的样本,即全部行政区域,包括城区、辖县、辖市。

3. 贸易结构相关数据

衡量出口技术结构的方法大致可以分为两类:(1)对贸易品进行技术层面分类,并根据此标准对一国出口贸易结构进行分析;(2)构建测度指数,大多采用人均GDP构建出口复杂度指标,并以此构建测度产品技术含量的指标。从Hausmann等(2007)的出口技术复杂度指标可知技术复杂度与人均GDP高度相关,但由于其内在实质不够明确,因此本文采用方法(1),即从贸易结构出发,选取资本与技术要素密集度指标,从要素投入的角度分析中国贸易出口的转型升级对地区经济增长的影响。本文收集整理了Ma等(2014)关于产品要素密集度的指标,Ma等(2014)计算了1999—2007年资本、技术、研发及广告要素密集度指标,其原数据来源为《中国工业企业统计年鉴》。

(二)出口冲击测度

本文首先汇总了i城市f公司k产品的出口数据,以构建t年人均出口的度量指标:

(1)

其中,Xfikt表示t年i城市f公司k产品的出口额,Li,2010表示i城市2010年的适龄劳动(15～64岁)人口数量,此数据来自中国人口普查,包括所有具有或没有居住权(户口)的人员。本文分析的主要研究期t∈{2012,2013,2014,2015},同时考虑出口的年度变化值,定义为ExpShockit=Exportit-Exporti,t-1,并作为主要解释变量。通过构建ExpShockit可以衡量每工人单位美元的出口变化量。图2显示了2012—2015年全国各地级市的分布情况,可以看出时空差异性很大,2015年有明显的出口放缓。

本文考虑到由于内生性的存在,普通最小二乘估计结果可能存在反向因果问题。因此,本文基于经典的Bartik(1991)方法,同时借鉴Autor等(2013)和Campante等(2019)构建地区进出口竞争冲击的方法,为出口冲击构建了一个工具变量,从而为从出口放缓到经济发展水平变化的因果关系提供了更清晰的分析框架。该工具变量结合了有关中国各城市初始出口结构的信息以及除中国外的世界其他国家之间贸易流的产品水平变化情况。具体的,关于工具变量的构造如式(2)所示:

(2)

接下来从经济意义上说明本文所构建的工具变量是有效的。一方面,从图1可以看出中国的出口贸易额与其他国家出口到其他地区的贸易额有着相似趋势,从图形上直观反映了式(2)中ΔXROW与内生解释变量(出口冲击)的相关性。国际货币基金组织(IMF)在《世界经济展望报告》中指出,金融危机后全球贸易增速放缓60%～80%是由于需求方面的冲击,其供给方面的摩擦性因素较少。进一步,葛阳琴和谢建国(2018)认为国外需求疲软是中国2011年至2014年出口贸易增速下降的主要驱动因素,且国外贸易需求下降在该过程中的贡献度为85.9%,因此保证了国外贸易冲击与内生解释变量间接相关。另一方面,国外需求冲击外生于中国外贸与经济发展水平,分析思路与式(2)的基期出口结构相同:外部贸易需求冲击影响一个样本地区的生产总值,但同样一个样本地区的生产总值反过来作用于全球出口贸易额的概率较低。

资料来源:《中国统计年鉴》、《中国海关》。图1 贸易出口增长率:中国和世界其他国家(ROW)(2002—2015年)

(3)

(4)

(三)模型构建

本文探究贸易新常态背景下中国对外贸易出口额变化对地区经济增长的影响,地区经济增长以人均地区生产总值(人均GDP)来衡量,因此设定的计量模型如下:

(5)

式中,i代表城市,t代表年份。因变量为人均地区生产总值(GDP)的变化量,且进行对数化处理使数据的平稳性得以加强;ExpShockit为前文构建的出口冲击指标(人均出口变化量),是本文的核心解释变量;而在后续的两阶段最小二乘回归当中,本文将用ExpShockROWit作为出口冲击的工具变量。值得一提的是,通过观察图2中位数变化可知本文的研究背景为中国出口增速放缓阶段,模型中的出口冲击则可以表示为出口增加或者减少1000美元/人时对于地区生产总值的影响。赵春明等(2021)在实证分析中把正向出口冲击作相反数处理以符合增速放缓的大背景,便于实证结果的解释。但本文在研究两者关系中关注点在于出口冲击对于地区生产总值边际影响的大小(乘数大小),因此未作相关处理。此回归分析包含2012～2013年、2013～2014年和2014～2015年三个时期,变量均为t年和t-1年的差值。Xit代表一组随时间变化的地区特征,包括科技研发资本、人均享有医疗资源、受过高等教育的人口比例、人均固定资产投资,本文将其作为因变量的潜在替代决定因素加以控制。βit为常数项,Dpt为按省份年份排列的固定效应,Di为城市固定效应,εit为随机扰动项。人均出口变化量对人均地区生产总值变化量的具体影响可从参数中反映出来。此外,回归中还包含了因变量的滞后一期变量,以控制任何可能出现的平均回归趋势。

资料来源:《中国海关》,经整理获得。图2 地级市层面2012—2015年出口增长率分布

本文将式(3)关于城市出口产品的资本、技术要素密集度指标引入模型中,以分析资本与技术要素投入变化所引致的出口转型对于地区经济水平的影响,具体回归如式(6)所示:

(6)

本文的变量定义如表1所示:

表1 各变量定义及说明

四、实证结果及分析

(一)描述性统计

表2报告了主要变量的描述性统计结果。从表中可以看到,出口冲击变量(ExportShock)均值为0.147,即2011—2015年中国地级市层面的平均出口变化量是147美元/人。出口冲击的工具变量(ExpShockROW)的均值为0.081,与原出口冲击相比均值有所下降。而ExpShockROW的标准差的值大于ExpShock,说明样本观测值的变化幅度相对更大。考虑要素密集度之后发现出口冲击均变为负值且标准差也随之变小。其中,技术密集度出口冲击(ExpShock-Skill)的均值小于资本密集度出口冲击(ExpShock-Capital)。本文同样对考虑要素密集度的出口冲击构建工具变量ExpIntensity-Capital以及ExpIntensity-Skill,相比于原要素密集度出口冲击,均值由负转正,同时发现ExpIntensity-Capital的标准差为3.392,远高于ExpIntensity-Skill。

表2 各变量描述性统计

2011—2015年中国288个地级市的平均地区生产总值(PerCapitaGDP)为7581美元/人,根据第一、二、三产业的人均地区生产总值的均值来看,第二产业占比最高,第一产业占比最低,符合中国在该时期的工业化进程现状。

(二)基准回归结果

表3报告了方程(5)的全样本估计结果,回归都加入了地级市层面固定效应和省份与年份交乘的固定效应,并且均是以地级市15～64岁适龄劳动人数为权重的加权。第(1)列显示了关于式(5)的OLS回归估计,结果表明出口冲击下降1000美元/人时,地区生产总值的增量下降1123美元/人,即出口冲击会导致人均地区生产总值的增长同比下滑,本文使用式(2)中定义的出口冲击的工具变量进行两阶段最小二乘回归,结果表明出口冲击下降1000美元/人时,地区生产总值的增量为4436美元/人,边际系数为正则符合“对外贸易乘数论”理论的预期,即出口增长的放缓对一国经济增长具有抑制作用。对比第(1)列与第(2)列,发现IV的回归结果的显著性加强,且使用OLS方法在回归系数大小方面造成了一定程度的低估。第一阶段F值理论上大于10可初步判断该工具变量不是弱工具变量(表3中第(2)列、第(3)列第(4)列所报告的第一阶段F值分别为22.161、21.911、27.337,结果均大于10)。对第(2)～(4)列列进一步有不可识别检验与弱工具变量检验:①不可识别检验汇报的统计量为Kleibergen-PaaprkLM。第(2)～(4)列检验结果的P值均小于0.01,拒绝原假设“工具变量不可识别(秩条件不成立)”;②弱工具变量检验汇报的统计量为Kleibergen-PaaprkWaldF。第2-4列的结果均大于10%偏误下的临界值16.380,拒绝弱工具变量的原假设。以上不可识别检验、弱工具变量检验均保证工具变量与内生解释变量的相关性。由于工具变量与原内生解释变量个数相等,回归结果中无法进行过度识别检验。(本文在其余章节处从经济意义上说明了工具变量的外生性)根据第一阶段F值、不可识别检验与弱工具变量的检验结果,Bartik IV可在一定程度上解决内生性问题,因此应使用两阶段最小二乘法进行回归估计。进一步,本文在第(3)列回归中加入了一系列可能对地区经济发展有影响的变量加以控制,包括科技研发资本、人力资本(以人均享有医疗资源与教育资源来衡量,具体参见表1)以及人均固定资产投资,所有控制变量均为地级市层面数据,结果显示,在加入控制变量后,出口冲击对人均地区生产总值增量的回归系数依然在1%的水平下显著,大小与第(2)列相比无明显差异。为进一步加强工具变量的外生性,本文将核心解释变量滞后一期来研究对地区生产总值的影响,结果如第(4)列所示。与第(3)列相比,出口冲击滞后一期对地区生产总值的边际贡献加强。最后,第(5)列报告了工具变量与人均地区生产总值变化的OLS回归,以确认除中国外的世界其他国家或地区(ROW)之间的出口冲击的减少与解释人均地区生产总值增量减缓间接相关,进一步保证工具变量在统计意义上的有效性。

表3 出口冲击与人均地区生产总值

五、异质性分析与进一步讨论

(一)产业与城市层面异质性分析

本文考虑到同一个城市在不同年份的出口变化可能存在差异,不同城市间的出口情况也具有异质性。对此,本文计算了2011—2015年期间各城市的平均出口增长率,并以中位数作为分界点,高于中位数的前50%的城市为高平均出口增长率组,低于中位数的后50%的城市为低平均出口增长率组,按此标准把样本分为两组,将两组分样本的出口冲击指标与人均地区生产总值进行回归,出口冲击对不同出口增长率、不同产业的人均地区生产总值的影响情况如表4所示。出口冲击变化对于地区经济增长的影响程度,与城市本身的出口情况有关。对于不同产业而言,出口冲击均对平均出口增长率较低城市的人均地区生产总值具有显著的正向影响,可以发现出口冲击的边际贡献大小为第三产业最高,第一产业最低。原因可能是第一产业相较于其他两产业,其产品为刚性需求,需求弹性较低,相反对第三产业的服务的需求弹性最高,若出口增速减缓从需求端来讲则首先对第三产业服务造成冲击,由于需求弹性的作用,出口增速下降对该地区第三产业的经济增长的抑制效应最大。此外,以上结果能看到出口冲击对分产业经济增长的影响小于对整体经济增长的影响,也就是说在出口增速下降对地区生产总值的内部结构的抑制作用相比于整体有所弱化。

表4 出口冲击与分产业人均地区生产总值的分组回归

(二)出口结构变化对地区生产总值的影响

进一步分析资本要素投入变化所引致的出口转型对于地区经济增长的影响,本文将出口冲击与资本要素密集度冲击引入回归方程。根据指标构建一节,将资本要素密集度加入工具变量ExpShockROW进行两阶段最小二乘回归。同理,所有回归均作加权处理,出口冲击与出口产品的资本要素密集度冲击对地区人均生产总值的影响如表5所示。回归结果表明:(1)第(1)列中,在引入资本要素密集度冲击后,出口冲击对地区生产总值影响的边际系数仍在1%上显著。具体来看,出口冲击下降1000美元/人,地区生产总值的增量下降2531美元/人。(2)第(2)列中,引入技术要素密集度冲击后,出口冲击下降1000美元/人,地区生产总值的增量下降2593美元/人,两列结果并无明显差异。将表5中的两列结果与未加入要素密集度冲击的结果(表2第(3)列)相比,出口增速放缓对地区经济增长的抑制作用有较大程度的减缓。(3)资本与技术要素密集度冲击对人均地区生产总值的变化具有正向边际贡献。从数值上来看,资本与技术要素密集度冲击对经济增长的边际贡献值为分别为0.095、3.968,可以发现技术密集型产品相比资本密集型产品对产出的提升作用更大。中国正处在贸易大国向贸易强国的转型阶段,目前多为劳动密集型的加工出口贸易,资本与技术密集型的出口贸易占比较低。而技术密集型产品的附加值高,对于经济增长的推动作用更加明显。在贸易增速减缓的“新常态”背景下,增加出口产品中高级要素含量、优化贸易结构与加强出口转型升级可减缓出口增速放缓对地区经济增长的负面作用。

表5 出口冲击与出口产品要素密集度冲击对人均地区生产总值的回归

六、结论与政策启示

金融危机后全球贸易经历了“大崩溃”,各个国家采取宏观刺激政策试图摆脱危机困境,比如美国“无限量化宽松政策”、中国“四万亿计划”,一系列的刺激虽有一定效果但全球需求仍然疲软,随之使得贸易处于低速增长甚至负增长趋势。中国在全球贸易下滑的背景下未能独善其身,出口贸易增长由高速增长转为中高速增长,该特征被称为“新常态”。新常态背景下,一方面是外部需求疲软,另一方面中国自身产品成本低廉的优势逐渐被东南亚等新型“世界工厂”所替代,在中国出口产品技术含量未与顶尖制造业发达国家持平的情形下,导致目前中国出口产品处于两难境地。

本文利用2011—2015年的海关数据,从地级市层面和产品层面出发,基于经典的Bartik(1991)方法,利用各地区最初产业结构的差异性,构建了地区出口冲击的工具变量,同时考虑出口产品质量上的变化,结合资本与技术要素密集度指标,探究贸易增速减缓的“新常态”背景下出口贸易“换挡”转型对地区经济增长的影响。

本研究得出的主要结论为:

(1)出口贸易增速减缓会降低人均地区生产总值的增长幅度,在一定程度上会阻碍经济增长,普通最小二乘回归相比于构建Bartik IV后进行的两阶段最小二乘回归低估了出口减缓对人均地区生产总值增长的抑制作用,因此本文在考虑并解决内生性问题后有理由认为新常态时期中国的出口贸易增速放缓对经济增长的抑制作用实际上应更加明显。

(2)考虑出口产品质量变化后,资本技术要素的投入会一定程度上降低出口增速减缓对地区生产总值的负向边际贡献,其中,技术要素投入的缓解抑制作用更优。此外,本文还观察到技术要素与资本要素投入本身能通过增加出口产品的技术含量以带动地区的经济增长,且同样技术要素的投入带来的出口增加相比资本要素的投入能较大程度上带动地区经济增长。

(3)出口冲击对于人均地区生产总值的影响程度,与城市本身的出口情况有关,即出口增速放缓对地区经济增长的负向影响存在城市层面样本的异质性。将城市样本按照平均出口增长率中位数分组后回归发现,出口冲击对于那些平均出口增长率较低的城市的人均地区生产总值具有更显著的作用。在低出口增长率的城市中,出口冲击对地区服务业产值的边际贡献最大,对地区农业产值的边际贡献最小。

基于本文的研究结论,提高出口质量水平、完善出口贸易结构从而实现出口升级是中国在经济转型期亟待解决的问题。因此,本文有如下政策启示:

(1)充分引进国际高级生产要素,提升出口产品质量。中国目前出口贸易中,多为附加值低的加工贸易品。改革开放至金融危机前出口贸易额的大量提升成为经济增长中最不可替代的重要一环,而目前中国出口贸易中附加值低的加工贸易品占据主体,使外贸进一步发展遇到了瓶颈。在全球要素跨国流动不断增强的今天,中国应依托良好的营商环境发挥“虹吸”效应,充分引进国外高级生产要素。但需注意的是,我们应转变过去的思维,此处的生产要素不仅仅是资本要素,而是“全要素”的概念,即技术、管理、制度等一系列有益于提升出口产品质量的要素。同时应做好整合高级生产要素的工作,发挥其应有价值,增强出口发展的后劲。

(2)鼓励科技创新和培育人力资本,增强经济增长内生动力。中国出口产品的技术含量及附加值较低,很大程度上的原因为自主创新的能力不足。中国过去以劳动力成本低廉成为“世界工厂”,但新兴经济体的崛起使中国逐渐失去劳动力成本优势,在此窗口期,应培育新的出口外贸优势。中国制造业的技术水平与世界发达制造业经济体还存在不小的差距。其中原因有很多,比如出口型企业的研发投入与营收占比较低导致没有核心技术优势在手,再深究下去也可能是制度层面所为,即没有创造一个良好的鼓励出口企业研究开发的制度环境。因此,除了加快引进国外的先进技术以外,还应加强基础研究的投入,增加产学研的合作力度,促进自主创新成果的转化,使资本密集型、技术密集型产品在出口中占据主体地位。

(3)优化产业结构,实现出口转型与产业调整之间的良性循环。实现产业结构的优化是出口贸易转型“调结构、转动力”的重要方向。在中国经济开放初期,以一般制造业的发展路径来跟随发达工业化国家的脚步,此为“补短”。而目前的确缩短了与发达国家之间的差距,一度使中国成为“工业大国”。但是现如今中国处在工业大国向工业强国的转变阶段,“补强”成为新的产业优化的发展路径,提高先进制造业如新能源、半导体等产业的水平使中国在产业结构上具备与发达工业化国家的竞争能力。为此,推进“中国工业4.0”,以《中国制造2025》为该计划的初步行动纲领,坚持“创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本”的仿真,提升中国制造业企业的核心竞争力。