中国增加值贸易隐含的要素流向扭曲程度分析_程大中.docx

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1、炫汝媒金 2 0 1 4年第 9期 中国增加值贸易隐含的要素流向技曲程度分析 程大中 内 容提要 :本文在双边 HOV基本框架下同时引入要素生产率 （ TFP)与综合贸易成本 (CTC)的跨国差异，并基于 “ 世界投入 -产出数据 （ WIOD)， 多角度评估了在全球价值链 (GVCs)分工背景下中国增加值贸易 （ TiVA)隐含的净要素含量流向扭曲程度。研究发 现，资本与劳动力流向扭曲程度总体上趋于下降；相对于进口，出口隐含的资本流向扭曲 程度较高、劳动力流向扭曲程度则较低；相对于高技能劳动力，中低技能尤其是低技能劳 动力的流向扭曲程度较低；相对于跟俄罗斯、 .印度和巴西等 “ 金砖 ”国家

2、的双边贸易，中国 与美国、日本、韩国、德国和台湾等五个最重要贸易伙伴的双边贸易隐含的资本和劳动力 要素流向扭曲程度较轻；受到中低技能特别是低技能劳动力要素流向扭曲影响的行业较 少，贸易量较大的行业受到要素流向扭曲的影响较轻。本文初步表明，要素禀赋结构仍是 反映一国增加值贸易是否以及在多大程度受到要素流向扭曲影响的基础。因此，中国要 促进增加值贸易（及其产业链基础转型升级，同时减轻贸易所含要素流向的扭曲程度， 应首先着眼于国内（相对于国外 ） 的 要素禀赋结构优化升级。 关键词 ：增加值贸易世界投入 -产出表 HOV模 型 贸 易 的 要 素 含 量 要 素 流 向 、弓 I 言 在经济全球化时

3、代，世界各经济体的经贸联系日益密切，其背后作用机制之一是国际分工的深 化与细化。目前国际分工模式的基本特征是价值链和产业链分工，表现为微观主体的生产活动和 生产过程越来越分散化 （ disintegration) (Feenstra， 1998; .Grossman and Helpman， 2002)。企业通过 FDI或非股权模式 （ NEMs )如外包 （ outsourcing )等途径将其不同的生产阶段布局于不同的国家和 地区，从而极大限度地利用资源禀赋等方面的跨国差异而产生的商业机会 （ UNCTAD, 2011)。这 样，一种产品的生产往往由多个经济体的多家企业协同完成，其不同生产

4、环节及其增加值是在不同 经济体实现的，由此产生的贸易被称为增加值贸易 （ trade in value-added， TiVA)或任务贸易 （ trade in tasks)(Grossman and Rossi-Hansberg, 2008 ； Stehrer et al. , 2012； Timmer, 2012； Mattoo et al. , 2013) 这种基于全球产业链和价值链的贸易与分工模式不仅对传统的国际贸易与投资理论提出新的课题 (Hummels et al. , 2001 ； Grossman and Rossi-Hansberg, 2008； Baldwin and Lo

5、pez-Gonzalez, 2013) 有着非常不同的经济涵义 （ 比如好就业与福利的影响 ）， 同时还给传统的国际经济统计带来巨大挑战。 为此，近年来学术界以及国际组织开始关注增加值贸易的测算问题，包括构建跨国或世界投入 -产出 表（ Timmer.， 2012; Dieteenbacher et al.， 2013; Mattoo et al.， 2013; Koopman et al.， 2014)。 作为世界各经济体之间经贸联系方式之一的国际贸易，表面上呈现的是产品与服务的跨国交易 ， * 程大中，复且大学世界经济系和世界经济研究所，邮政编码 :200433,电子信箱 :。 作者感谢国

6、家社 科基金重点项目（ 14AZD058)、 国家自然科学基金项目（ 71272069)、教育部 “ 新世纪人才支持计划 ” 和重点研究基 地重大项目 (12丨 JD790003)、 上海哲社规划课题(2014BJB006)的资助，以及上海对外经贸大学会计学院程卓同学在数据整理方面提供的协助。 作者非常感谢匿名审稿人的有益建议，当然文责自负。 105 程大中：中国增加值贸易蹌含的要素流向扭曲程度分析 但其背后隐含着资本、劳动力等生产要素的跨国流动 （ Vanek， 1968; Helpman， 1984; Davis and Weinstein， 2 01; Trefler and Zhu,

7、2 10)。不过，与基于传统的总量贸易 （ gross trade)测算要素含量及 跨国流向的做法相比，基于增加值贸易的测算不仅能更加细致、客观地反映一国（地区 ） 在全球价值链 (global value chains, GVCs)分工中的地位，而且可以准确地评估一国（地区 ） 净要素含量或禀赋的价 格和跨国流向是否 “ 搞对 ” 。就中国而言， 30多年的改革开放不仅是国内市场机制逐渐发挥作用、要 素配置不断调整和纠正的过程，也是中国逐渐嵌入全球产业链和价值链、成为全球增加值贸易流有机 组成部分的过程。然而，在这一过程中，要素 的跨国流动是否 “ 跑对方向 ” 无疑与要素的国内流动是否 “

8、 跑对方向 ” 问题同等重要。为了进一步廓清这些问题，本文采用贸易的要素含量 （ factor content of trade)分析方法即 H0V模型，并首次同时引入要素生产率 (TFP)与综合贸易成本 (comprehensive trade c st， CTC)的跨国差异，然后基于大样本的 “ 世界投人 -产出数据库 ” （ W10D),多角度测算在新的全球产 业链和价值链分工背景下中国增加值贸易隐含的净要素含量跨国流向及其对理论预期的偏离程度。 本文的研究与以下三方面文献相关：一是关于中国出口产品特别是制成品出口复杂度 (sophistication)问题的研究。 Schott(200

9、6)、 Rodrik(2006)、 Wang & Wei(2008)、 Xu & Lu(2009)发 现中国出口品的复杂度一直在稳步上升，但其中的原因不尽相同。关志雄 （ 2002)、 樊纲等 （ 2006)、 杜修立、王维国（ 2007)、姚洋、张晔（ 2008)、黄先海等（ 2010)、 K opman et al. (2011)、郭亦玮等 (2012)则发现中国出口品的复杂度虽有所提升， 但幅度不大，与发达经济体差距较大，且在产品和 行业上表现不一。二是关于中国双边总量贸易与增加值贸易特点的研究 。 Stehrer et al. (2012)、 Tiouner(2012)等发现，中国的总

10、量出口 （ gr ss exports)包含了较高份额的外国增加值，而且差不多 有一半的进口中间品是用作出口品的中间投人。这意味着，就双边贸易而言，增加值贸易相对于总 量贸易更能反映一国对外贸易的净要素含量。另外 ， GaSi rek et al. (2014)发现，中国与欧盟在全 球价值链层面上的联系甚至超过欧盟与美、日、韩的联系，两者的互补性持续上升，欧盟专业化于 高、中技能增加值部分（比如服务），而中国则在低技能和资本增加值部分（比如制造活动）拥有比 较优势。三是采用 H0V模型估算中国对外贸易要素含量的研究 。 Stone etal. (2011)基于 GTAP 数据进行跨国比较，发现

11、在剔除中间投人后中国熟练劳动力的净出口为负，而非熟练劳动力与资本 的情况相反。常黎、胡鞍钢 （ 2011)发现， 1992 2002年中国的贸易结构日益向着密集出口低级技 能劳动要素、更加依赖进口高级技能劳动要 素和资本要素的方向演变。刘瑶 （ 2011)采用传统方法 计算中国制造业贸易的要素含量，发现中国制造业技术水平不断提高、熟练工人密集度显著提髙， 但这一方法会因忽略中间品贸易而造成中国制造业要素净出口的严重高估。 本文将增加值贸易分析与贸易的要素含量分析结合起来，从以下三方面对现有文献进行拓展： 首先，在方法上，本文主要基于 Helpman(1984)、 Debaere(2003)与

12、Choi & Krishna (2004)提出 的方法，检验中国增加值贸易流所含要素流向的 “ 双边 （ Wlateml)约束条件。但考 虑到要素质量 和贸易成本跨国差异因素的影响，本文一方面按照 Lai &Zhu(2007)的思路引人行业水平上的李嘉 图技术差异，另一方面借鉴 Anderson & van Wincoop(2003)、 Novy(2013)等提出的综合贸易成本 (CTC)测算方法计算行业水平上的贸易成本。也就是说，本文在双边 H0V基本框架下同时引入要 素生产率 (TFP)与综合贸易成本 （ CTC)的跨国差异以控制其对测算结果可能产生的干扰。 其次，由于本文要探讨的是双边增

13、加值贸易的净要素含量，因此，我们按照 Trefler & ZhU (2010)与 Stehrer et al. (2012)的做法，采用国内投入 -产出矩阵 （ domestic input-output matrix)，以 剔除中间品和最终品贸易中的外国要素含量 ,从而得到仅来自本国的净要素含量已有的相关 总量贸易 （ gross trade)与总要素含董（包括国内与国外要素）相对应，而一国的增加值贸易 （ TiVA)则与其净要索含童（不 含国外要素相对应。本文主要关注后者。 106 炫故轉金 2 0 1 4年第 9期 文献如 Choi & Krishna (2004)和 Berahofen

14、(2009)并未区分中间品与最终品贸易，但本文对此做了 细分。毫无疑问，这两类产品贸易的区分在全球价值链分工背景下是非常关键的。 第三，本文从要素类型、贸易方向、产品用途、行业部门等不同角度测算中国增加值贸易（主要 是与 39个样本经济体的贸易 ） 的净要素含量及流向，特别是对要素进行分解，以探讨各类要素的 单独流向。尽管已有文献都是考虑组合要素的流向，但本文认为考察不同要素的单独流向不仅可 以作为分析组合要素流向的补充与对照，而且有助于观察要素跨国流向的差异性，因 为国际范围内 要素禀赋等方面的细微差异而产生的商业机会和利益是价值链分工的基本动因 （ UNCTAD， 2013)。 本文第二节

15、阐述基本理论方法以及本文的拓展；第三节介绍数据以及指标与变量处理 ;第四节 多角度评估中国增加值贸易隐含的净要素含量流向扭曲程度；最后是基本结论与启示。 二、理论与方法 (一）基准情形 本文模型基本思路源自 Ch i& KriShna(2004)。 传统贸易理论认为，国际贸易进出口格局是 由产品的比较成本差异决定的。对此 ,Deard rff( 1984 )较早提出以下一般性检验方法： pa -Pnr 0 (1) 该式表明，当国家 c封闭经济下的价格 /T低于（高于 ） 其国际贸易价格，时，该国将倾向于出 口（进口 ） 该产品 （ r L但该方法因无法获得封闭经济下的价格数据而难以实施。 为了

16、解决 这一问题同时又不受制于国际要素价格均等化 （ FPE)的约束， HelPrnan(1984)、 Ch i & Krishna (2004)等学者在 Vanek(1968)基础上提出新的方法。定义 /T为国家 c的直接投人矩阵或技术矩 阵 （ technical matrix)(即描述初始要素投入和产出之间的技术关系 ） 为国家 c的投人 -产出矩 阵 （ 即表示每个行业生产一单位总产出 T需要从其他行业购买的产出量），国家 C的贸易向量 (tradevect r)r为最终产品 y1与国内消费 ZT的差值 ： r = r- %如果生产中使用中间品，那么 总产出与最终产品的关系为 ： r =

17、 (/-sr。 其中 ，（ /-jr)为里昂惕夫矩阵。这样，国家 c生产 最终产品对生产要素的总使用（包括直接与间接使用的要素）为，其中， 7为 “ ivxyv” 的单位阵为里昂惕夫逆矩阵。定义为外国 （ 用上标 /表示）从本国（用上标 /1表示） 的总进口向量、， 就利用 186_8 1872年日本的贸易进出口数据 以及 19世纪 50年代各种关于封闭价格的信息，直接检验公式 （ 1),结果支持该公式的预测。 107 程大中：中国增加值贸 15隐含的要素流向扭曲程度分析 闭经济下的价格数据，同时它也无需假定要素价格均等化以及进行偏好设定 ,就能预测国家之间贸 易的要素含量。公式 (3)也可转

18、换成： ( fFkf + ( hFhf + e l (4) 该式表明，对于任意两个经济体如本国与外国之间的双边贸易流 FA/与，这一比率就是以进 口国衡量的（假设 ） 生产成本（即进口国要素价格与出口国要素使用量的乘积 ） 之和与在出口国的 (实际 ）生产成本（即实际生产者的要素价格与要素使用量之间的乘积）之和的比率。公式 （ 4)预 测贸易中隐含的要素将从要素价格低的国家流向要素价格高的国家。 (二） 拓展分析 公式 （ 4)尚未考虑技术与贸易成本这两个重要因素，因为要素使用的国际差异不仅源于要素 价格的国际差异，而且可能由于技术的国际差异以及贸易成本的存在。技术的国际差异可以反映 在要素质

19、量或生产率的国际差异方面。比如，若本国与外国的要素 价格相同 ,但外国的要素生产率 是本国的 2倍，那么外国只需要相当于本国一半的要素量就能生产出与本国相同的产出。为了反 映技术差异可能带来的影响，本文按照 Ui&Zhu(2007)的思路引入行业水平上的李嘉图技术（用 全要素生产率 TFP衡量 ）（ 以 A表示）差异。这样，公式 (4)就变为： kh/kf)o/Fhf + kf/kh)b)hFfh )kFkf + (5) 就对要素使用的影响而言，贸易成本与要素生产率的作用机制正好相反（即贸易成本会抵消 生产率的正面效应）。因此，公式 （ 4)可以转换成： Tf/Th)c fFhf + (Th/

20、Tf)( hFfh (0hFhf + /FA (6) 其中， T表示行业水平上的贸易成本，我们采用 Anderson & van奶 1; (2003)、 Novy(2013)等 学者提出的综合贸易成本 （ CTC)测算方法加以衡量。基于公式 (5)和公式 （ 6)可得： (A /)以及双边总量贸易流 （ T)。 此外，还需测算国家之间的 技术与贸易成本差异。限于篇幅，以下仅作简要介绍 （ 详细数据备索）。 (一） 投人 -产出矩阵 （ S)与初始要素投入矩阵 M) 本文的数据允许我们计算出不同国家的投入 -产出矩阵 （ fl)，并进而计算出里昂惕夫逆 矩阵 （ /-皮广 1。同时，由于双边增加

21、值贸易的净要素含量的测算需要剔除外国要素含量，所 以我们采用国内投人 -产出矩阵而非进口投人 -产出矩阵 （ imported input-output matrix)或总 体投人 -产出矩阵 （ total input-output matrix)。为了获得初始要素 .投人矩阵，首先需要基于永续 盘存法 （ PIM)估算出资本存量，其中初始年份资本存量的确定是关键，需采用两种方法： ICVAR方法 （ Thmner, 1999)与 Hargerger方法 （ Harberger, 1978),分别适用于在初始年份之前 缺失与拥有投资数据的经济体；其次获取劳动力要素，有两个衡量维度：总体劳动力

22、人数（千 人）或总工作时数（百万小时），以及按照高、中、低三种技能分类计算的劳动力工作时数（百万 小时 ） 。 (二） 要素价格 （ )与总量贸易流 资本价格 （ r)等于总资本报酬除以总资本存量 （ &),资本报酬与资本存量分别按增加值价格指 数与总资本形成价格指数进行缩减。本文测算资本报酬采用两种口径： （ 1)以剩余增加值 （ residual value added)减去总劳动报酬，获得总资本报酬； （ 2)以总产出减去总投人得到总增加值，然后再减 去总劳动报酬，得到总资本报酬。前者测得的资本报酬要低于后者。 劳动力价格 （ 或工资 ）（ 等于劳动总报酬除以劳动者总人数或总工作时数，劳

23、动总报酬按增加值价格指数进行缩减。为便 于跨国比较，所有要素价格 均折算成美元值。 本文的总量贸易数据涵盖行业水平上的货物与服 务贸易。其中，服务贸易基于 B0P 口径 ,未包括 FATS统计。中国与其他 39个样本经济体的中间 品与最终品贸易额分别占中国这两类产品贸易总额的 70%左右，因此就中国的贸易伙伴而言，这 些经济体具有很强的代表性。 (三） 要素生产率 （ TFP)的测算 为了测算行业水平上的李嘉图技术 U)差异，同时也为了使测算结果具有国际可比较性，我们 按照Lai & Zhu(2007)的做法，采用多边增加值全要素生产率指数 （ multilateral, value-adde

24、d TFP index)。 处理程序为 :令圮、 、 L:t、 l表示产品之间的替代弹性。该方法 无需假定国内贸易是没有摩擦的，而是捕捉那些使得国际贸易成本高于国内贸易成本的因素。 Novy(2013)指出：（ 1)该测弇是综合性的 （ comprehensive)， 不仅涵盖所有显性贸易成本（运输成本、 关税等 ） 与隐性贸易成本（语言壁垒、红头文件、政治关系壁垒等），还隐含地包括消费偏好的影 响， 所以应该看作是贸易成本的上限 （ upper bound) ;(2)该方法将贸易成本视为国内外贸易量的 函数，因此很容易基于贸易数据进行计算。 就本文而言，我们将按照以下步骤测算双边综合贸易成

25、本 （ CTC):(1)按照 Novy(2013)等的做法，将替代弹性 的基准值设定为 8。 (2)“ 国别 -部门 - 年份 ” 三个维度的双边贸易数据来自上面提到的 WK)D数据库；国内贸易数据是基于行业水平上 的总产出减去出口，这是按照已有文献的做法 （ Miroudotetal.， 2012)。 （ 3)由于公式 （ 9)测算的双 边综合贸易成本对于本国与外国是对称的，因此我们主要比较不同国家行业水平上的平均综合贸 易成本，并代入公式 (6)与公式 (7)进行计算。 四、实证分析 (一）总体分析 我们把除 “ 世界其余地区 ” 之外的 39个经济体看作一个整体， 分析中国与这个整体的增

26、加值 贸易所含净要素流向对理论预期的偏离程度。由图 1(a) （ d)可以看出，基于两种方法测算资本 报酬与价格而分别得到的关于资本要素流向的结果基本相同； 在调整了综合贸易成本 （ CTC)差 异之后，符合 0身 1的进出口贸易值所占比重（ )及趋势（即图 1(c)跟未进行 TFP差异和 CTC差 异调整的情形（即图 1(a)基本相同。这是因为贸易伙伴双边的平均综合贸易成本具有较强的对 称性，双方的比值接近于 1。 但经过 TFP差异调整之后、符合的进出口贸易值所占比重均出 该 TFP指数是最高级的 Ouperlative),对应灵活的转型对数函数形式；它也是可传递的 （ transitiv

27、e， 因而对基准国家的选 择无关紧要 。 Lai & Zhn(2007、 Bernh fen(2009)还采用人均 GDP作为生产率的代理变量 （ proxy),并发现人均 GDP与生产率正相 关。在本文，除去印度尼西亚和土耳其之后，人均 GDP与国家水平 TFP之间的相关性达 0.26,且在 10%的水平上显著。受篇幅所 限，本文只考虑 TFP。 Novy(2013)还推导出来与 Eaton & Kortum(2002)的李嘉图模型、 Chaney(2008)及 Melitz & Ottaviano(2008)的异质性企业 贸易模型相一致的贸易成本测算公式，其基本形式与公式 （ 9)相对应。

28、详细推导过程备索。但他们的研究并未涉及贸易的要素含 量问題。 本国偏好 （ home bias in preferences)相当于较低的国内贸易壁金。 作为稳健性检验，我们还将按照已有文献把 cr设为较低替代弹性 ） 和 10(较高替代弹性）。 “ 世界其余地区 ” 只有贸易数据，但没有要索价格等相关数据，因此无法计算中国与其增加值贸易流隐含的净要素含董流向。 在后文的分析中，我们将主要考虑基于第一种方法而得到的结果。 另外，我们还发现（数据备索）：（ 1)在样本期里，中国相对于大多数贸易伙伴的平均综合贸易成本都是趋于下降的。 （ 2) 中国的贸易伙伴收人水平越高，中国相对于其的平均综合贸易

29、成本就越髙 (3)中国相对于外国在中间品上的平均综合贸易成本 高于最终品，而外国正好相反。如果仅依据关税升级 （ tariff e8CaIati 中间品出口 U1 ) ) (d)资本：同时考虑 TFP与 CTC差异 一 4 最终品出口 （ K1) 一 _一最终品进口 （ K1) 中间品出口 （ K1 ) 一 H一中间品进口 （ K1 ) 一最终品出口 （ K2 ) 最终品进口 （ K2 ) 中间品出口 （ K2 -0 中间品进 PI (K2) #一最终品出口 （ K1) 酱一最终品进口 中间品出口 （ K1 ) 一 K一中间品进口 （ K1 一一最终品出口 （ K2 ) 聲一最终品进口 -0-

30、 中间品出口 111 程大中：中国增加值贸易嫌含的要素流向扭曲程度分析 ( 最终品进 I1 (K2) - -中间品出口 （ K2) -0 中间品进口 （ K2) (O劳动力：考虑 TFP差异 最终品出口 （ K1 ) 一最终品进口 中间品出口 Ui) 中间品进口 一 一最终品出口 （ K2 ) 最终品进 n 一3 最终品出门 （ K2 ) 最终品进门 （ K2 -中间品出口 （ K2 ) -中间品进口 （ K2 图 1中国与 39个贸易伙伴整体的双边贸易醣含的要素流向扭曲程度 注：图中的纵坐标表示符合 05=1的贸易 值所占百分比（ )。该值越高，则要素流向存在扭曲的贸易比重就 越低。 -Kr

31、-icr分别表示测算资本报酬的方法 1与方法 2。 图 l(e)_(h)显示的是劳动力要素（以工作时数表示，以劳动力人数表示的结果与之类似）流 向扭曲程度 3比较这四种情形以及两种资本报酬测算方法，我们发现，与进口相比，在最终品与中 间品出口贸易中劳动力流向符合理论预期的部分所占比重较高（约 90%以上 ） 。在趋势上，在调整 TFP与 CTC差异之后，最终品与中间品进口贸易中劳动力流向符合理论预期的部分所占比重趋于 上升，从 1996年的50%升至 2009年的 75%以上 ;对于最终品出口而言 ,这一比重基本稳定在 95%左 右 ;对于中间品出口，这一比重则从 1996年的约 85%上升至

32、 2009年的 90%多。图 1(h)与另外三种 情形 （ e、 f、 g)的最大不同在于，前者不仅矫正了最终品与中间品进口贸易中劳动力流向符合理论预期 的部分所占比重，还改变了其总体变化趋势，即在考虑与贸易伙伴的 TFP与 CTC差异之后，中国进出 口贸易中劳动力流向符合理论预期的部分所占比重在总体上均趋于上升或保持较高水平，这尤其在 中国 “ 人世 ” 之后，但 2008年 之后这一比重出现下降。这可能同样是由于受到金融危机的影响。 比较图 1(d)与图 1(h)可以看出，不管是对于最终品还是中间品，在考虑 TFP与 CTC差异之 后，中国出口隐含的资本要素流向符合理论预期的部分所占比重明

33、显低于劳动力要素（低 15%以 112 炫故絲金 2 0 1 4年第 9期 上），但中国进口隐含的资本要素流向符合理论预期的部分所占比重明显高于劳动力（高 10%以 上）。这是因为若进行国际比较（数据备索），中国的劳动力相对于资本而言较为丰裕，所以在直觉 上中国应该进口隐含着（密集使用）相对稀缺资本要素的产品 ,而出口隐含着（密集使用）相对丰裕劳 动力要素的产品。这样，中国出口隐含的劳动力要素流向扭曲程度则会低于资本，而进口则相反。 如果进一步把劳动力分解为髙、中、低三种技能 ,则经过 TFP与 CTC差异调整之后的结果如图 1(c) -(e)所示。三种技能劳动力相比，中、低技能尤其是低技能劳

34、动力的流向不符合理论预期的 贸易比重较低（涉及的最终品和中间品出口比重均不足 10% ,进口比重平均不足 30% )，而髙技能 劳动力的流向不符合理论预期的贸易比重是最高的 （ 涉及的最终品和中间品出口比重分别约为 10%和 50%，进口比重平均约为 40%以上和 80%以上 ） 。可以看出，不管是中间品还是最终品，进 口隐含的三种技能劳动力要素流向扭曲程度均高于出口，而且髙技能劳动力更为明显 ;不管是出口 还是进口，中间品贸易隐含的高技能劳动力要素流向扭曲程度均高于最终品。这是因为，本文的数 据显示，相对于外国，中国的劳动力相对于资本的成本（价格 ） 较低，高技能劳动力相对于中低技能 劳动力

35、的成本（价格 ） 较低，所以出口隐含的三种技能劳动力要素流向扭曲程度均较轻，最终品贸 易隐含的高技能劳动力流向 扭曲程度较轻。从趋势看，中国最终品和中间品进出口贸易中隐含的高 技能劳动力流向符合理论预期的部分所占比重均趋于上升 ;最终品出口隐含的中、低技能劳动力流向 符合理论预期的部分所占比重始终稳定在 90%以上的髙水平，最终品进口以及中间品进出口隐含的 中、低技能劳动力流向符合理论预期的部分所占比重则趋于上升。但对于三种技能劳动力而言， 2007 年之后要素流向符合理论预期的所占比重均出现不同程度下降，这与前面的发现基本一致。 (二）不同贸易伙伴 同样地，在分析中国双边增加值贸易情形之前，

36、我们先将本文的测算方法及结果与 Choi & Krishna(2004)的研究进行对比（见表 .1)。 本文在调整 TFP与 CTC的跨国差异之后测得的（值均 大于或等于 1，而 Choi & KriShna(2004)测得的结果中部分只占 75% (对于资本测算方法 1) 和 86% (对于资本测算方法 2)。本文的测算调低了韩国与除中国外的国家的双边 0值，这可能是 由于本文考虑了 TFP与CTC的差异，而 Choi & Krishna(2004)未考虑这一点，而且后者也未区分中 间品与最终品贸易；另外，表 1还给出了后者未涉及的中国双边贸易 0值，且均大于 1。下面将着 重分析中国的双边

37、增加值贸易隐含的不同要素的流向。 表 1 评估双边贸易所含要素流向的理论预期值（即 0值 ）： 本文与已有文献的比较 本文结果 （ 2005年 | 1据 ）： 中间品与最终品 Choi and Krishna (2004 )( 1980 年数据 ） 中国 美国 加拿大 丹麦 法国 德国 英国 荷兰 韩国 美国 加拿大 丹麦 法国 德国 英国 荷兰 韩国 中国 3.24 2.7 5.24 4. 08 4. 46 3.58 4,56 2.28 美国 2. 84 1.16 1. 19 1.05 1.24 1.11 1. 15 1,12 0.99 1.02 1.05 1.01 0.98 1. 18 1

38、.92 加拿大 2.6 1. 17 1.31 1.21 1.37 1.28 1.29 1.01 1.05 1.02 0.99 0.97 1. 14 1. 81 丹麦 3.63 1. 18 1.4 1.03 1.14 1. 15 1. 11 1.29 1.07 0. 99 1.03 1.04 2.72 法国 3.57 1.03 1.26 1.04 1. 1 1.02 1.08 1.33 0.99 1.04 1.03 2.98 德国 3.9 1.23 1.35 1. 17 1. 1 1. 15 1.06 1.74 0. 97 1.00 2.76 英国 2. 87 1. 12 1.3 1. 13 1

39、.03 1. 13 1.03 1. 37 1, 11 2. 10 荷兰 4.34 1. 15 1.31 1.09 1. 14 1.06 1.04 1.4 4. 08 韩国 2.31 1.04 0. 99 1.29 1.23 1.48 1.26 1.24 注 :本文的测算考虑了 TFP与 CTC的差异。关于组合要素流向，本文考虑资本与三种细分劳动力组合的情形。这是因为要素细分程 度越高，测算误差 (measurement enw)就越低 (Bemhofen, 2009)。 Ch i & Kri8hna(2004)将劳动分为生产性和非生产性工人 ,后者进一步分 管理人员、职员及其他等三类。本文结果

40、部分表格对角线右上半边为中间品、左下半边为最终品。只列出资本报酬测算方法 1的结果。 Chd & Kri8hna(2004)只涉及 8个国家，而本文则涵盖 40个经济体。因此，这里只比较共同涉及的经济体再加上中国。 113 程大中：中国增加值贸易隐含的要索流向扭曲程度分析 本文涉及的中国贸易伙伴有 39个，但受篇幅限制，只讨论两组贸易伙伴 :一组是中国的最重要 贸易伙伴 （ 以贸易量衡量 ）， 包括美国、日本、韩国、德国和台湾五个经济体；在中国与 39个贸易伙 伴的增加值贸易总额中，中国对这五个伙伴的中间品和最终品出口分别占 50%以上和 60%以上、 中国从这五个伙伴的中间品和最终品进口均分

41、别 占 60%以上。另一组是最近几年备受关注的三 个 “ 金砖 ” 国家即俄罗斯、印度和巴西，但中国与这三个伙伴的增加值贸易占中国与 39个贸易伙伴 增加值贸易总额的比重不到 10%。 表 2显示（只报告经过 TFP与 CTC差异调整之后的结果 ）， 平 均而言，相对于进口，中国对 8个贸易伙伴的中间品和最终品出口隐含的资本要素流向扭曲程度较 髙（符合理论预期的贸易比重比进口平均低 15% 25% )、劳动力要素流向扭曲程度较低 （ 符合理 论预期的贸易比重比进口平均高 20% 30% );相对于中间品，中国对 8个贸易伙伴的最终品贸易 (包括进口和出口）隐含的资本要素流向扭曲程度较高 （ 符

42、合理论预期的贸易比重比中间品贸易平 均低 10%左右）、劳动力要素流向扭曲程度基本持平。动态地看 ,在样本时期里，中国与这些贸易 伙伴的双边中间品贸易隐含的资本要素流向扭曲程度趋于上升（出口上升 8.7%、进口上升 16. 4%),而其他情形下的要素（劳动力以及最终品贸易中的资本 ） 流向扭曲程度均趋于下降。 具体到贸易伙伴层面，可以发现：（ 1)平均而言，在所有贸易伙伴中，中国与巴西或与印度的双 边增加值贸易隐含的资本与劳动力要素流向扭曲程度最高。比如，对于中国向巴 西出口中间品和 最终品、中国从印度进口中间品和最终品，资本要素流向扭曲程度最高；对于中国向印度出口中间 品和最终品、中国从巴西

43、进口中间品和最终品，劳动力流向扭曲程度最高。 （ 2)与其他贸易伙伴相 比，中国（大陆 ）与台湾的双边贸易隐含的资本要素流向扭曲程度始终是最低的（受此影响的贸易 比重平均不到 10%)，而中国与美国的双边贸易隐含的劳动力要素流向扭曲程度始终是最低的（受 此影响的贸易比重平均不到 15% );中国对俄罗斯的最终品出口隐含的资本要素流向扭曲程度下 降速度最快 （ 符合理论预期的贸易比重从 1996年的 5%升至 2009年的 96%)。 （ 3)在大多数情况 下，相对于中国与 5个最重要贸易伙伴的双边贸易，中国与三个 “ 金砖 ” 国家的双边贸易隐含的要 素流向扭曲程度总体上要高一些。 如果将劳动

44、力进一步分解为三种技能，则平均而言，相对于中间品，中国与 8个贸易伙伴的最 终品贸易隐含的高、中技能劳动力要素流向扭曲程度较低；相对于进口，出口隐含的三种技能劳动 力要素流向扭曲程度均较低 ;相对于高技能劳动力，中、低技能劳动力要素的流向扭曲程度较轻。 这一发现与上面关于总体贸易的分析结果基本一致。分贸易伙伴观察，中国与美国等 5个最重要 贸易伙伴的中间品贸易隐含的高技能劳动力要素流向扭曲程度最为严重（符合理论预期的贸易比 重基本不到 50%， 有的甚至不到 10% );相对于其他贸易伙伴，中美最终品贸易隐含的高技能劳动 力以及中美最终品和中间品贸易隐含的中、低技能劳动力要素的流向扭曲程度是最

45、轻的。中、低技 能劳动力流向的扭曲程度及特点与整体劳动力相似，这尤其反映在中国的出口方面。这可能主要 因为中国出口隐含的劳动力以中、低技能为主。 (三）分行业分析 与已有文献 Choi & KriShna(2004)、 Bemh fen(2009)不同的是，本文可以细分到行业层面来 测算 0值。首先，我们将中国的增加值贸易分为货物贸易（部门 01 17)与服务贸易（部门 18 35)两大类，其中货物贸易占绝对的份额（ 80%以上），对于服务贸易而言，用作中间品的部分所占 我们还采用 Pearson相关分析（备索 ）， 观察中国双边增加值贸易中隐含的各种要素流向符合理论预期的情形即 0值的大 小

46、与收人水平和要素禀賦差异这两大因岽的关系。结果表明，无论对于中间品还是最终品贸易，中国与贸易伙伴的实际人均收人 差异越大，则双边贸易中隐含的资本和劳动力（高技能劳动力除外 ） 流向越可能 “ 搞对 ” ，但髙技能劳动力流向越可能 “ 搞错 。这 可能因为实际人均收人（发展阶段）越相似，体制等方面也就越接近，因而对体制较为敏感的高技能劳动力就越容易 “ 跑对方向 ” 。 中国与贸易伙伴的单位产出的要素投入差异越大，则要素流向越可能“ 搞对 ” ，这也符合基本的经济学直觉。 114 表 2 中国与 8个贸易伙伴的双边贸易隐含的要素流向扭曲程度：考虑 TFP与 CTC差异 资本：出口 资本 :进口

47、劳动力：出口 劳动力：进口 1996 2009 均值 变化 1996 2009 均值 变化 1996 2009 均值 变化 1996 2009 均值 变化 美国 75.0 75.2 67.3 0.3 97.5 92.9 92.4 -4.6 94.0 95.7 97, 8 1,8 78.3 70-4 84.6 -10. 1 德国 95.5 98.2 90.8 2.8 99.8 99.9 99.6 0. 1 86.2 89.7 84.7 4.0 46.4 57.0 48.9 22.7 曰本 73.9 87. 5 79.7 18.4 99.4 98.8 99. 1 -0*6 82.4 94. 1 90.0 14. 1 56.4 96. 1 77.5 70.4 中 韩国 77.4 80.8 76.0 4*3 98.5 98.8 99. 1 0.3 65.7 83.5 79. 1 27 37.6 81.4 57.5 116 间 台湾 90.7 93.0 91,8 2,6 100 99.3 99.2 -0.7 73.0 91,7 86,9 25.6 34.0 91.8 75. 1 170 品 巴西 30.6 11.6 26. 1 -62.2 92.3 70.0 73.4 -24.2 97.0 88.4 93.6 -8.9 32.1 29.8 38.7 -7.0 印度