基于產(chǎn)品內(nèi)垂直分工的出口復雜度解釋因素分析——來自161個國家(地區(qū))的經(jīng)驗數(shù)據(jù)

姚 博 魏 瑋

導 言

隨著全球合作分工網(wǎng)絡(luò)的進一步深化，產(chǎn)品內(nèi)垂直分工模式對一國貿(mào)易與經(jīng)濟增長的帶動優(yōu)勢越發(fā)明顯，一方面特定產(chǎn)品的不同生產(chǎn)工序有效實現(xiàn)了差異化的區(qū)段增值能力，提高了垂直分工模式下的產(chǎn)品投入要素稟賦收益，另一方面跨國分散生產(chǎn)鏈條上的分工參與方通過垂直專業(yè)化生產(chǎn)，實現(xiàn)了最小成本和效率最大化，擁有了出口結(jié)構(gòu)特定環(huán)節(jié)的升值空間。一國的產(chǎn)品內(nèi)垂直分工程度影響著生產(chǎn)要素在各個環(huán)節(jié)能否實現(xiàn)效用最大化，從而決定了該國的出口復雜度在全球不同層次位置的能力(Hausmann，2007)。因此研究影響出口復雜度解釋因素以及產(chǎn)品內(nèi)垂直分工對其的作用就具有重要的意義。

一般來說，一國參與產(chǎn)品內(nèi)完整鏈條的研發(fā)、設(shè)計、營銷等高附加值工序的分工階段就意味著該國具有較高的出口復雜度，相反，一國擅長廣泛從事于產(chǎn)品內(nèi)原材料供應(yīng)、加工組裝這些低附加值的分工環(huán)節(jié)，則說明該國的出口復雜度水準還并不高。不過通過產(chǎn)品內(nèi)垂直分工這一途徑，為參與國不僅帶來了產(chǎn)業(yè)升級與特定工序環(huán)節(jié)產(chǎn)值的增加，更重要的是這種垂直分工專業(yè)化形態(tài)所帶來的技術(shù)溢出是不可估量的，從長久來看這更有利于出口復雜度水準的提高。Memedovic(2004)指出亞洲“四小龍”正是通過產(chǎn)品內(nèi)垂直分工網(wǎng)絡(luò)的合作，實現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)升級，出口復雜度也迅速邁進了高水平階段。

近幾年來針對出口復雜度影響因素的研究較多，Xu(2007)通過測算中國的出口復雜度指數(shù)，解釋中國的分工與出口地位變動情況，Rodrik(2006)認為出口復雜度與人均收入顯著正相關(guān)，與人力資本有微弱的正偏相關(guān)，與制度不相關(guān)。Wang和Wei(2007)發(fā)現(xiàn)中國實施開發(fā)區(qū)、高新區(qū)的政策有利于出口復雜度的提高，加工貿(mào)易和FDI不能解釋出口復雜度對于城市間的差異。Schott(2008)研究得出出口復雜度隨人均GDP和技術(shù)的上升而增加，出口復雜度的國家差異性用國家的規(guī)?？梢愿玫亟忉?。但是對產(chǎn)品內(nèi)垂直分工與出口復雜度之間關(guān)系的研究較少，在這方面首次做實證分析的是唐海燕等(2009)基于40個發(fā)展中國家的樣本研究，該研究主題與本文的研究最為接近，但是其研究內(nèi)容、計量方法、變量的測度方法和數(shù)據(jù)選取、樣本的選擇與本文都有很大不同。

相對于已有的研究，本文的貢獻主要在于從以下幾個方面作了設(shè)計:首先，本文旨在研究產(chǎn)品內(nèi)垂直分工對出口復雜度的影響作用，但是又吸納了一些其他的條件或因素，有資本、技術(shù)、制度等方面;其次，考慮到內(nèi)生性、共線性和其他不確定性因素，采用面板固定、隨機、IV估計、GMM估計等多種方法進行比較判斷，提高了穩(wěn)健性，之后又對不同發(fā)展水平的分組國家作了相應(yīng)的出口復雜度解釋因素影響情況的對比;再次，對產(chǎn)品內(nèi)垂直分工與幾個指標的交互變量給出了估計回歸結(jié)果，解釋了產(chǎn)品內(nèi)垂直分工與其他條件因素結(jié)合在一起是如何影響出口復雜度水平的;最后，本文樣本范圍選取的是更為廣泛的跨國數(shù)據(jù)，具體涵蓋161個國家，SITC標準 Rev3.0三位數(shù)分類的261種產(chǎn)品①產(chǎn)品詳見附錄1。，BEC分類標準的若干中間產(chǎn)品，時間跨度為1998—2010年。

產(chǎn)品內(nèi)垂直分工、出口復雜度的測算與統(tǒng)計描述

產(chǎn)品內(nèi)垂直分工的衡量辦法較多，Yeats(2001)用進口中間品占進口總量的比重方法，Hummels et al(2001)采用了垂直專業(yè)化指數(shù)，Amiti和Wei(2004)運用進口中間品占投入品總量的比率，Yamashita(2007)指出衡量產(chǎn)品內(nèi)垂直分工時，也應(yīng)包含中間品出口部分。本文綜合考慮之后，借鑒了唐海燕等(2009)的算法，使用中間品的進出口貿(mào)易額占一國貿(mào)易出口總額的比重辦法①由于中間品的進出口貿(mào)易額采用BEC標準統(tǒng)計，因此這里一國貿(mào)易出口總額也是采用BEC標準下統(tǒng)計，這就保證了計算產(chǎn)品內(nèi)垂直分工時采用同一個標準。由于產(chǎn)品內(nèi)垂直分工水平是一個比值，因而與采用SITC Rev3.0三位數(shù)分類標準下統(tǒng)計的出口復雜度變量數(shù)據(jù)，在之后的回歸分析中不受影響。，但與唐海燕等(2009)的計算方法還是有一定的區(qū)別，考慮到比值太小會削弱垂直分工的影響權(quán)重，比值中并沒有包含一國貿(mào)易進口額。

對于中間品的進出口貿(mào)易額數(shù)據(jù)選取，為了得到可比、連續(xù)的時間序列數(shù)據(jù)，本文采用按BEC標準劃分的國際貿(mào)易商品分類體系，基于法國CEPII機構(gòu)對中間品的劃分，中間品分為半成品與零部件，在聯(lián)合國貿(mào)易發(fā)展委員會的國家貿(mào)易分類統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫(UN Comtrade Database)里 BEC的劃分標準中，中間品包括的 BEC 代碼②代碼121指用于工業(yè)處理的食品、飲料;22指未列名工業(yè)加工用品;322指加工用燃料和潤滑油，不包括汽油;42指資本型貨品的零部件與飾品，不包括交通運輸設(shè)備;53指交通運輸設(shè)備的零部件與飾品。有121、22、322、42、53。

由于出口復雜度存在屬性差異，無論從研發(fā)、設(shè)計還是產(chǎn)品方面，出口復雜度的水準均難以準確度量，但是一國的產(chǎn)品內(nèi)垂直分工強度的效果會體現(xiàn)在其具體的產(chǎn)品，尤其是出口產(chǎn)品的復雜度水平上，一般來說，垂直分工強度水平高的國家，其出口產(chǎn)品的復雜度水準就越高(Lall等，2005)。對于出口產(chǎn)品復雜度的衡量，Lall等(2006)以各國出口產(chǎn)品的比較優(yōu)勢作為權(quán)重計算出口技術(shù)指數(shù)，Wang和Wei(2007)采用出口結(jié)構(gòu)的相似度指數(shù)，通過與發(fā)達國家的出口結(jié)構(gòu)作比較，反映與價值鏈最高水平的距離，該值越高表示出口商品越復雜。本文的出口復雜度衡量辦法是這樣的，采用Rodrik(2006)、Hausmann等(2007)的做法，計算步驟如下:

prodyj是某一產(chǎn)品的出口復雜度，j代表產(chǎn)品，c表示國家或地區(qū)，xcj是c國j產(chǎn)品的出口額，Xc是c國總出口額指c國j產(chǎn)品的出口額所占比重，是c國的人均GDP。

ESIc是一國或地區(qū)的出口復雜度。本文采用SITC(Rev3.0)的三位碼分類標準，該標準下共有261種產(chǎn)品，利用UN Comtrade Database提供的181個國家(地區(qū))的出口分類產(chǎn)品貿(mào)易額數(shù)據(jù)，計算了在1998—2010年間，261種產(chǎn)品的產(chǎn)品出口復雜度和181個國家或地區(qū)的出口復雜度，各國(地區(qū))人均GDP數(shù)據(jù)來自世界銀行WDI數(shù)據(jù)庫，采用2000年不變價以美元衡量。

根據(jù)世界銀行對不同發(fā)展水平的國家分組情況，本文給出一些有代表性的分組國家，有高收入OECD國家、“金磚國家”、最不發(fā)達國家，它們的出口復雜度水平對數(shù)值的差異性如圖1所示，高收入OECD國家的均值在2010年達到了將近8，幾乎是最不發(fā)達國家出口復雜度水平的2倍，“金磚國家”的出口復雜度水平均值由1998年的4.21上升到2010年的5.60，最不發(fā)達國家出口復雜度水平的對數(shù)值均值保持在4.04左右，變化不大。從這種不同發(fā)展層次的國際比較中，出口復雜度水平隨著時間的變化差異性明顯，“金磚國家”的出口復雜度隨著分工層次的深化不斷提升，最不發(fā)達國家則沒有明顯的進步。就具體國家而言，還有一部分國家的出口復雜度出現(xiàn)退步甚至惡化，當然不同國家的出口復雜度受具體國家的條件影響也是復雜多樣的，有待于進一步的理論分析與實證探討。

另外本文通過對數(shù)據(jù)測算、整理，得到了161個國家(地區(qū))的產(chǎn)品內(nèi)垂直分工與出口復雜度二者之間關(guān)系的散點圖，其中出口復雜度為取對數(shù)值，圖2中的擬合斜率表明產(chǎn)品內(nèi)垂直分工與出口復雜度二者之間存在一定的正向相關(guān)關(guān)系，出口復雜度的對數(shù)值集中分布在2—7.8之間，產(chǎn)品內(nèi)垂直分工的數(shù)值密集分布在0.15—2之間，不過產(chǎn)品內(nèi)垂直分工與出口復雜度二者之間的相關(guān)顯著性還有待于進一步的實證計量分析。

影響機制、模型與數(shù)據(jù)選取

由比較優(yōu)勢理論和新貿(mào)易理論可知，一國應(yīng)該出口其具有比較優(yōu)勢的產(chǎn)品，相對要素稟賦決定了優(yōu)勢產(chǎn)品的競爭力集合，從而這也體現(xiàn)了其出口復雜度的水準，產(chǎn)品內(nèi)垂直分工促使各國依賴其優(yōu)勢要素進行專業(yè)化生產(chǎn)不同種類的產(chǎn)品，反過來，一國所能生產(chǎn)差異化產(chǎn)品種類的數(shù)目也反映了其國內(nèi)要素的比較優(yōu)勢情況。

產(chǎn)品內(nèi)垂直分工有利于促進技術(shù)轉(zhuǎn)移、擴散、溢出效應(yīng)。在上下游供應(yīng)商之間的生產(chǎn)工序中，為了得到高質(zhì)量和符合國際標準的投入品，利于各個環(huán)節(jié)按時順利進行，高級供應(yīng)商勢必會積極主動向低端供應(yīng)商提供必要的技術(shù)，有利于推動產(chǎn)品內(nèi)分工合作，事實上，低端供應(yīng)商通過進口和參與分工合作也會產(chǎn)生投入產(chǎn)出效應(yīng)，在短期內(nèi)其會以低成本模仿、學習，實現(xiàn)生產(chǎn)率提高和分工技術(shù)溢出效應(yīng)。Coe和Helpman(1995)發(fā)現(xiàn)低端加工環(huán)節(jié)的國家全要素生產(chǎn)率提升與分工合作伙伴國的研發(fā)投入和貿(mào)易互惠來往呈正相關(guān)關(guān)系。

固定資本作為柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)和經(jīng)濟增長模型構(gòu)成中的兩大重要要素之一，是生產(chǎn)效率提高的核心投入成份，直接促進了出口商品的復雜度效果。外商投資的引入帶來的是競爭效應(yīng)，引發(fā)國內(nèi)企業(yè)競相接觸外國技術(shù)積極性，通過參與合作和模仿學習，提高了產(chǎn)業(yè)鏈接效應(yīng)，Wang和Wei(2007)指出外資企業(yè)一般在出口產(chǎn)品復雜度上比本地企業(yè)更有優(yōu)勢，外資企業(yè)也會間接地對本地企業(yè)產(chǎn)生技術(shù)溢出作用。

人力構(gòu)成和研發(fā)是知識資本的重要因素，創(chuàng)新理論和新增長理論都很重視知識和科技的影響，知識資本既可以通過自身的知識創(chuàng)造得到，也可以由分工合作產(chǎn)生的技術(shù)溢出獲得。人力資本是知識創(chuàng)新的關(guān)鍵性因素，Hausmann等(2007)認為有效的人力資源可以明顯地擴展成本發(fā)現(xiàn)和產(chǎn)品發(fā)現(xiàn)的范圍，對分工技術(shù)水平的提升具有重要影響，研發(fā)則反映了創(chuàng)新的效率，決定了技術(shù)的潛力。Schott(2008)發(fā)現(xiàn)了一國與高收入經(jīng)合組織國家的出口相似度隨研發(fā)投入的增加而明顯提升。

公共服務(wù)也會對一國的比較優(yōu)勢產(chǎn)生影響，改變分工和出口結(jié)構(gòu)的效率。Rodrik(2006)認為中國的政府公共服務(wù)在對其電子等技術(shù)領(lǐng)域產(chǎn)品的出口優(yōu)勢方面發(fā)揮了很重要的推動作用。影響生產(chǎn)分工與出口貿(mào)易的制度環(huán)境也是一國要素稟賦的重要組成部分，Schott(2008)認為出口退稅會擴大出口種類和范圍，進口關(guān)稅卻會導致一國優(yōu)勢資源和市場行為的錯配，譬如會出現(xiàn)資本技術(shù)豐富的國家大量生產(chǎn)勞動密集型產(chǎn)品的情形。

結(jié)合以上理論分析，為了驗證產(chǎn)品內(nèi)垂直分工與出口復雜度之間的關(guān)系，并分析影響出口復雜度的解釋因素，結(jié)合前人的研究文獻，本文納入的解釋變量有產(chǎn)品內(nèi)垂直分工、固定資本、人力投入、外商投資、研發(fā)、公共服務(wù)、制度要素，建立的計量模型如下:

其中，下標 i，t表示第i個國家和第t年，νi、αt表示截面與時間固定效應(yīng)，用于約束被忽略國家層面的影響，εi，t是隨機誤差項，其與解釋變量和νi、αt均不相關(guān)，esi表示各國出口復雜度，度量其價值鏈水平，div表示產(chǎn)品內(nèi)垂直分工程度，cap表示固定資本投資，rd表示研發(fā)支出，Lnfdi為FDI的對數(shù)項，hum為人力資本，eff是公共服務(wù)效率，con是制度變量。

具體而言，各變量的衡量方法和數(shù)據(jù)搜集是這樣的:

(1)參照Ngo(2004)對資本的評價方法，固定資本投資比重是由資本形成總額占GDP比重給出的，資本形成總額由新增固定投資和庫存的凈變動值構(gòu)成，反映物質(zhì)資本的要素稟賦;研發(fā)支出比重是由研發(fā)支出占GDP的比重衡量的，在一定程度上反映了知識技術(shù)資本的積累，人力資本以每百萬人中專業(yè)技術(shù)人員的數(shù)量所占比重來表示①對于人力資本的測度有多種方法，劉海英等(2004)采用人均受教育年限，唐海燕等(2009)采用大學生占總?cè)丝诘谋戎?，祝樹金?2010)使用高等教育的總?cè)雽W率。本文根據(jù)幾種不同的測度方法，考慮數(shù)據(jù)的獲取便利性、回歸結(jié)果的顯著性以及與其他變量的相關(guān)性，故采納專業(yè)技術(shù)人員的比例來衡量人力資本水平。，F(xiàn)DI數(shù)據(jù)為現(xiàn)價美元，采用對數(shù)形式處理。固定資本投資比重、研發(fā)支出比重、專業(yè)技術(shù)人員比例、FDI數(shù)據(jù)來源于世界銀行的世界發(fā)展指標(WDI)數(shù)據(jù)庫。

(2)公共服務(wù)效率與制度的量化有多種方法，Deardorff(2000)把與分工有關(guān)的服務(wù)分為交通、電信、會計、金融等多領(lǐng)域的集合，然后進行合成，計算出服務(wù)效率指標，F(xiàn)raser Institute機構(gòu)通過發(fā)布法律、貿(mào)易自由度、商業(yè)管制等子領(lǐng)域的指數(shù)，唐海燕等(2009)則利用該機構(gòu)統(tǒng)計的Economic Freedom of the World Database子指數(shù)進行合成，得出制度變量指標，本文結(jié)合數(shù)據(jù)的選取與計算過程，采用祝樹金等(2010)的做法，公共服務(wù)效率和制度變量數(shù)據(jù)來自于世界銀行的世界治理指標(WGI)數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫給出了6個治理評價指標，每個指標的范圍在－2.5—2.5之間，其值越高表示治理效果越好(Kaufmann等，2008)。樣本期間對于一些缺失值少量的國家采用插值法估計，有的國家缺失數(shù)據(jù)較多則予以剔除，最終保留了161個國家和地區(qū)，樣本區(qū)間為1998—2010年。

實證分析過程

1.基于面板GLS和IV方法的估計分析

根據(jù)理論模型，本文首先采用固定效應(yīng)與隨機效應(yīng)估計方程，計量結(jié)果見表1中的模型(1)和(2)，結(jié)果顯示，產(chǎn)品內(nèi)垂直分工、固定投資占GDP比重、研發(fā)支出占比、FDI對數(shù)、技術(shù)人員比例、政府公共服務(wù)、制度的回歸系數(shù)大都顯著為正，這與我們的理論預(yù)期基本一致，另外也給出了F值和hausman檢驗結(jié)果，以消除面板數(shù)據(jù)可能存在的截面異方差與自相關(guān)性。考慮到已有文獻提出了產(chǎn)品出口復雜度與國外投資存在內(nèi)生性關(guān)系，hausmann(2007)在研究出口價值與FDI之間的復雜關(guān)系解釋時，認為FDI在影響一國出口價值時，反過來，出口價值也會作用于外國投資效果，這種內(nèi)生性關(guān)系就會對一般的面板估計產(chǎn)生偏誤，進而采用工具變量辦法，以每百人擁有的固定寬帶互聯(lián)網(wǎng)用戶作為工具變量，數(shù)據(jù)來自于世界銀行的世界發(fā)展指標WDI數(shù)據(jù)集，表1中的模型(4)(5)給出了工具變量估計結(jié)果。這里本文列舉了選用固定效應(yīng)組內(nèi)2sls估計(IV－FE)與隨機效應(yīng)Baltagi估計(IV－RE)運行結(jié)果①Stata對面板數(shù)據(jù)的工具變量估計給了四種方法:隨機效應(yīng)Baltagi估計、組間2sls估計、固定效應(yīng)組內(nèi)2sls估計、固定效應(yīng)一階差分估計。本文分別作了這四種嘗試并比較，最后給出固定效應(yīng)組內(nèi)2sls估計(IV－FE)與隨機效應(yīng)Baltagi估計(IV－RE)結(jié)果。。為了比較各種估計效果的有效性，又做了廣義最小二乘法FGLS估計，為表1模型(3)所在列。

由幾種結(jié)果看出，產(chǎn)品內(nèi)垂直分工變量在幾種估計中，符號和顯著性沒有變化，相關(guān)強度在工具變量估計中變小，固定投資比重、技術(shù)人員占比在工具變量估計中發(fā)生了符號變化，其中，技術(shù)人員占比的顯著性也在減弱，研發(fā)支出與政府公共服務(wù)效率的符號和顯著性、相關(guān)強度均有稍微變化，但波動不大。FDI、制度的回歸系數(shù)符號沒變，顯著性、相關(guān)強度均有明顯增強，結(jié)合DWH檢驗在0.01的水平上顯著，說明出口商品價值與FDI間確實存在一定的內(nèi)生性問題，但采用工具變量估計后，內(nèi)生解釋變量FDI對因變量的相關(guān)解釋程度增加，說明選用每百人擁有的固定寬帶互聯(lián)網(wǎng)用戶作為工具變量相對較合理。當然其他外生的解釋變量雖然顯著性、相關(guān)程度都依賴于所采用的估計方法和其他解釋變量，但對因變量的解釋整體上反映也較好。

表1 GLS和IV估計結(jié)果

2.基于DIF－GMM方法的估計

工具變量可以識別模型估計的內(nèi)生性問題，修正估計的偏誤，但在很大程度上依賴于工具變量的選取，對于不同的模型和變量，卻很難找到相對合適的工具變量，這勢必會有影響模型估計的穩(wěn)健性，尤其是模型中含有滯后因變量，會進一步加強這種內(nèi)生性，導致一般GLS和工具變量估計都是有偏的，這些問題一般運用GMM估計來解決，Arellano和Bond(1991)提出了差分GMM方法①Arellano et al(1995)和Bond et al(1998)又提出系統(tǒng)GMM估計方法，包含了差分方程和水平方程，增加了一組滯后的差分變量作為水平方程對應(yīng)內(nèi)生變量的工具變量，但它要求新增的工具變量為顯著有效。，對初始模型進行一階差分，然后運用因變量和其他內(nèi)生變量的高階滯后項作為工具變量，如果殘差項是獨立同分布的，這些滯后項就會與模型中滯后因變量和內(nèi)生變量水平項高度相關(guān)，但與誤差項不相關(guān)，即使存在自相關(guān)，如果服從AR(1)過程，也可以采用更高階的滯后項構(gòu)造工具變量(Baum，2006)。

GMM估計又分為一步和兩步GMM估計，不過兩步差分估計的偏差存在向下偏倚②Windmeijer(2005)認為雖然這種偏倚經(jīng)過調(diào)整后會減小，但會導致兩步GMM估計量的漸近分布并不可靠。，在經(jīng)驗應(yīng)用中通常使用一步GMM估計量Bond(2002)，因此本文主要報告一步DIF－GMM的估計結(jié)果。

與工具變量估計類似，表2中研發(fā)支出比重與政府提供的公共服務(wù)并不受所選變量和估計方法的影響，其回歸系數(shù)大小和顯著性相對穩(wěn)定，研發(fā)支出比重的估計系數(shù)為0.23上下，政府提供的公共服務(wù)的估計系數(shù)保持在0.10左右，這說明研發(fā)支出比重對出口復雜度的影響相對比政府提供的公共服務(wù)要大一點，研發(fā)會直接推動一國技術(shù)水平的增強，提高出口貿(mào)易中高端產(chǎn)品的創(chuàng)造能力。

產(chǎn)品內(nèi)垂直分工程度的估計系數(shù)顯示為高度正相關(guān)，持續(xù)保持在0.10左右，說明參與產(chǎn)品內(nèi)垂直分工有利于改善生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，與不同層次的生產(chǎn)國家進行產(chǎn)品內(nèi)垂直分工合作，獲得生產(chǎn)工藝的技術(shù)外部性，減少生產(chǎn)環(huán)節(jié)投入成本與生產(chǎn)周期，只需要在較短時間內(nèi)進入出口結(jié)構(gòu)的某一環(huán)節(jié)，獲得分工收益，當然隨著分工強度的增加，出口復雜度水準也會不斷提升。

固定資本投資比例對出口復雜度的回歸系數(shù)在模型(1)(3)(4)中均保持在0.0024左右，但在模型(2)(5)中，與產(chǎn)品內(nèi)垂直分工的交互效應(yīng)對價值鏈對數(shù)項的回歸系數(shù)減小為0.0009左右，且顯著性也有所減弱。本文認為，產(chǎn)品內(nèi)分工領(lǐng)域的投資結(jié)構(gòu)不合理，可能會導致垂直分工效率低下，尤其是針對大型設(shè)備和先進產(chǎn)品的固定投資缺乏正確合理的引導。李小平和朱鐘隸(2006)研究也發(fā)現(xiàn)，市場機制不成熟的國家，企業(yè)的固定資本投資需要具備合理的環(huán)境約束，才能減少成本，提高發(fā)揮效用。

FDI對數(shù)項的估計系數(shù)顯著為正，但影響作用相對較小，均值在0.02左右，可能由于FDI在全球來說還是流動在低加工價值的分工領(lǐng)域，而在真正的高端出口復雜環(huán)節(jié)，各母公司對FDI的注入依然慎重，因而對出口復雜度水平的提升，發(fā)揮的作用并不是很明顯。這里類似于已有的研究，王紅領(lǐng)等(2006)、彭向等(2011)分析認為FDI有抑制局部地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)值的可能，邱斌等(2012)通過實證分析得出FDI進入低端制造環(huán)節(jié)，會使出口復雜度提升的效果并不太好。

專業(yè)技術(shù)人員所占比例項的估計系數(shù)始終為負，顯著性也一般，模型(3)(5)中交互項Div*hum的估計系數(shù)也為負值，這就與我們的預(yù)期判斷看似有點矛盾，包括唐海燕等(2009)對發(fā)展中國家出口復雜度的實證研究也顯示人力資本對出口復雜度有顯著正相關(guān)，人力資本與分工的交互項的效果也如此，這似乎是一個有趣的現(xiàn)象。本文認為一方面對于大多數(shù)發(fā)展中國家和不發(fā)達國家來說，專業(yè)技術(shù)人員比重非常的小，尤其像“金磚五國”和欠發(fā)達國家人口基數(shù)本來就已經(jīng)非常龐大，極其有限的專業(yè)技術(shù)人員比例把該變量整體拉低，使得對出口復雜度的影響估計微乎其微。另一方面，唐海燕等(2009)研究發(fā)展中國家的人力資本時采用的是一國的大學生比例，而本文選用的是專業(yè)研發(fā)技術(shù)人員比重，這會導致統(tǒng)計樣本數(shù)量大大減少，比重的反映就更小。這些都表明，對于出口復雜度的貢獻程度來說，在提升高技術(shù)專業(yè)人員數(shù)量以及加強產(chǎn)品內(nèi)垂直分工的專業(yè)技術(shù)人員流動性方面，還有很大的拓展空間。

制度變量對出口復雜度影響的估計系數(shù)為負值，并且不顯著，這可能是由于制度評價指標與出口復雜度的提升并不具有直接的相關(guān)性，并且制度特征一般也不易被廣泛全面衡量(Hausmann等，2007)，另外，制度質(zhì)量特征本來就反映了多方面因素，也容易和其他解釋變量存在較高相關(guān)性(祝樹金等，2010)，本文中可能與政府公共服務(wù)存在一定相關(guān)，在模型(4)和(5)中，制度與垂直分工交互項變量的符號由負變?yōu)檎?，顯著性也增強了。由此可以推測，開放的制度、寬松的審批與稅收制度、強大的產(chǎn)權(quán)保護與市場體制有利于推進產(chǎn)品內(nèi)全球垂直分工水平，帶動產(chǎn)品出口復雜水平向高端推動;其實同樣，垂直分工中的合作高端企業(yè)也會要求制度不完善的國家或市場實施高效的制度改革，創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)鏈高端環(huán)節(jié)分工合作的優(yōu)良環(huán)境。

此外，我們對模型設(shè)定的合理性與工具變量的有效性進行了檢驗，二階序列相關(guān)AR(2)檢驗顯示，所有DIF－GMM模型的隨機誤差項均不存在二階序列相關(guān)，表明模型設(shè)定合理，sargan過度識別約束檢驗結(jié)果表明采用的工具變量是合適的，回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

3.不同發(fā)展水平代表性分組國家出口復雜度影響因素的差異

為了比較不同發(fā)展水平國家出口復雜度影響因素之間的差異性，本文根據(jù)世界銀行2011年對國家的分組，挑選了一些代表性的國家和地區(qū)，有高收入經(jīng)濟合作組織成員國、“金磚五國”和最不發(fā)達國家，對它們分別作DIF－GMM估計，另外為了比較判斷估計結(jié)果，又采用了工具變量估計方法①此處本文做了幾種不同方法的工具變量估計，根據(jù)比較效果，最后采用IV－ec2sls估計，默認的估計方法是隨機效應(yīng)Baltagi估計。。工具變量估計中，內(nèi)生的解釋變量依然是FDI，工具變量是每百人擁有固定互聯(lián)網(wǎng)用戶，估計結(jié)果如表3所示。

從回歸結(jié)果中看出，在工具變量估計中，“金磚國家”垂直分工的回歸系數(shù)最高，3組國家的固定資本比重的回歸系數(shù)作用均微弱，甚至為負值，研發(fā)支出與制度變量的回歸系數(shù)不太顯著，與工具變量估計結(jié)果相比，DIF－GMM估計的變量顯著性和模型的穩(wěn)健性更加合理，并且DIF－GMM估計結(jié)果也更符合我們的預(yù)期判斷。

在DIF－GMM估計中，3組國家的垂直分工與固定資本投資比重回歸系數(shù)均顯著為正，且“金磚國家”產(chǎn)品內(nèi)垂直分工與固定資本投資比重的回歸系數(shù)仍然最高，分別為2.8513和0.0049，說明“金磚國家”參與垂直分工合作與固定資本投資對出口復雜度的影響作用明顯，另外，可能是“金磚國家”樣本量較少的原因，使得該組國家在研發(fā)支出比重與FDI方面，均比經(jīng)合組織國家和最不發(fā)達國家占有微弱優(yōu)勢，但這也證實了“金磚國家”作為全球發(fā)展?jié)摿ψ羁斓氖袌觯溲邪l(fā)創(chuàng)造的提升空間與FDI的機會巨大。

表2 基于DIF－GMM方法的估計結(jié)果

當然，高收入經(jīng)濟合作組織成員國在專業(yè)技術(shù)人員比重與制度方面對價值鏈的貢獻上還是占有絕對優(yōu)勢，“金磚國家”在這兩方面估計系數(shù)比較微弱，最不發(fā)達國家的政府公共服務(wù)效率每提高1%，會引起其出口復雜度水準提升0.13%，可能是最不發(fā)達國家政府所能提供的公共服務(wù)變數(shù)更大，比如為了招商引資而提供的專門優(yōu)惠待遇服務(wù)，使得公共服務(wù)對出口復雜度的影響要超過其他因素的影響，并且該變量的估計系數(shù)也要大于經(jīng)合組織成員國和“金磚國家”?？傮w上看，產(chǎn)品內(nèi)垂直分工對出口復雜度的估計回歸系數(shù)要遠遠大于其他因素，并且該回歸系數(shù)也會因不同發(fā)展水平的分組國家而表現(xiàn)出異質(zhì)性。其實這也恰恰印證了對于擁有龐大市場的生產(chǎn)制造型國家來說，由于生產(chǎn)層次及種類項目與經(jīng)濟規(guī)模大小成正比(Hummels和Klenow，2005)，使得產(chǎn)品內(nèi)垂直分工合作的層次和業(yè)務(wù)種類會對出口復雜度水準有較大影響。

結(jié)論與啟示

本文利用1998—2010年161個國家和地區(qū)261種產(chǎn)品貿(mào)易額的面板數(shù)據(jù)，考察了產(chǎn)品內(nèi)垂直分工、固定資本投資、研發(fā)支出、外商投資、人力、公共服務(wù)、制度等對出口復雜度的影響，研究方法上有幾個方面的改進:其一，綜合比較了面板固定效應(yīng)、隨機效應(yīng)、工具變量、GMM各種回歸結(jié)果，以往的文獻可能只用其中的一種或兩種估計方法。其二，對產(chǎn)品內(nèi)垂直分工與幾個指標構(gòu)成的交互變量，采用動態(tài)面板的DIF－GMM與其他幾個變量一起估計了對出口復雜度的影響程度。其三，從不同發(fā)展水平挑選了幾個有代表性的分組國家，有高收入經(jīng)合組織成員國、“金磚五國”和最不發(fā)達國家，對出口復雜度影響因素的國家異質(zhì)性作了分析。結(jié)合前人的研究，得出的結(jié)論如下:

首先，產(chǎn)品內(nèi)垂直分工對出口復雜度水準的提升具有顯著的促進作用，同時研發(fā)支出、政府公共服務(wù)效率也是促進出口復雜度提升的重要因素，這些因素與產(chǎn)品內(nèi)垂直分工結(jié)合起來，構(gòu)成相輔相成的支持性條件。其次，固定資本投資結(jié)構(gòu)會影響產(chǎn)品內(nèi)垂直分工的效率，進而影響出口復雜度水平，外商資本可能投資在生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的低加工領(lǐng)域，對出口結(jié)構(gòu)的高端環(huán)節(jié)影響不夠明顯。技術(shù)專業(yè)人員的規(guī)模潛力沒有很好地拓展，其數(shù)量和流動性有巨大的上升空間。此外，制度的影響性并不明顯，但其與垂直分工的交互變量影響性顯著增強。最后，3組不同發(fā)展水平的分組國家中，“金磚國家”的產(chǎn)品內(nèi)垂直分工與其他因素對出口復雜度的作用更明顯一點，從“金磚國家”的規(guī)模層面也可以看出，產(chǎn)品內(nèi)垂直分工合作的層次和業(yè)務(wù)種類會對出口復雜度水平的提升有較大影響。

在產(chǎn)品內(nèi)垂直分工專業(yè)化程度不斷深化，出口復雜度不斷提升的全球化背景下，上述研究結(jié)論具有重要的啟示:

積極營造產(chǎn)品內(nèi)垂直分工的支持性配套環(huán)境，為提高產(chǎn)業(yè)鏈的分工合作走向高端環(huán)節(jié)提供外部條件，參與產(chǎn)品內(nèi)垂直分工的同時，加大研發(fā)支出投入，改善政府公共服務(wù)效率、優(yōu)化固定資本投資結(jié)構(gòu)、創(chuàng)造外商資本直接在高端出口結(jié)構(gòu)環(huán)節(jié)投資的條件。

突破專業(yè)技術(shù)人員匱乏的瓶頸，加大培訓技術(shù)人力資本、擺脫其流動性障礙，優(yōu)先解決影響產(chǎn)品內(nèi)垂直分工的制度束縛，增強產(chǎn)品內(nèi)垂直分工與商品、生產(chǎn)、市場的相關(guān)制度正向交互影響作用。對于不同發(fā)展水平的國家或地區(qū)來講，加強產(chǎn)品內(nèi)垂直分工合作，另外擴大產(chǎn)品業(yè)務(wù)種類以及生產(chǎn)、市場規(guī)模，都有助于提高出口復雜度水平。

對于中國的產(chǎn)品內(nèi)分工與出口復雜度而言，產(chǎn)品內(nèi)垂直分工程度在“金磚五國”中均值較高，這可能與中國的產(chǎn)品內(nèi)多樣化種類、龐大的市場規(guī)模、有效的經(jīng)濟增長刺激政策有關(guān)，尤其是以加工貿(mào)易為主的高速出口使得我國的產(chǎn)品內(nèi)垂直分工強度受益巨大，但出口復雜度均值卻并沒有“金磚國家”中的巴西、南非高，這可能源于中國在出口結(jié)構(gòu)環(huán)節(jié)中仍處于低端加工生產(chǎn)階段，使得這種產(chǎn)品內(nèi)垂直分工強度的收益還遠遠低于應(yīng)該具備的水準，因此要注重垂直分工的技術(shù)復雜度，加大向產(chǎn)品內(nèi)垂直分工的高層次和專業(yè)化傾斜。

附錄1:

SITC(Rev3.0)三位碼分類標準下共有261種產(chǎn)品，具體如下:

活體動物;牛肉;其他肉類及食用雜碎;肉類生鮮冷藏;食用肉雜碎鹽腌或熏制;腌制好的肉;牛奶和奶油;食用黃油;乳酪及凝乳;蛋和白蛋白;新鮮魚;腌制魚;甲殼動物;制好冷藏的魚與甲克動物;未碾磨混合麥大米;未碾磨大麥;未碾磨玉米;其他谷物;未碾磨小麥粉;其他谷粉;谷配制品;蔬菜已調(diào)制蔬菜及根莖;水果堅果;冷藏水果;水果汁蔬菜汁;糖與蜂蜜糖果;咖啡;咖啡替代品;可可;巧克力;茶及馬黛茶;香料;動物飼料;牛油及起酥油;食用產(chǎn)品和制劑;非酒精飲料;酒精飲料;未制成的煙草;制成的煙草;皮(毛皮除外)原材料;未處理毛皮;油種子;天然橡膠;合成橡膠;天然軟木;原料和廢料;薪材;木材芯片粗糙木質(zhì);簡單加工木質(zhì);漿及紙廢料;絲綢;棉;黃麻其他紡織用韌皮纖維;紡織用植物纖維;用于紡紗的合成纖維;其他人造纖維;羊毛其他動物毛;破舊衣物;化肥;原油石料;沙礫石;硫磺及未焙燒的黃鐵礦;天然磨料其他未加工的礦物;鐵礦砂及其精礦;鐵廢料及碎料;銅礦砂及其精礦;鎳礦砂及其精礦;鋁礦砂及其精礦;鈾或釷礦砂及其精礦;基本金屬礦砂及精礦;非亞鐵金屬廢料及碎料;礦砂及其精礦貴金屬;未經(jīng)加工的動物材料;未經(jīng)加工的植物材料;煤未經(jīng)結(jié)塊，煤磚褐煤;泥煤焦炭煤的半焦;石油原油;從瀝青礦物提取的油類其他石油產(chǎn)品;液化丙烷丁烷;天然氣液化氣石油氣;其他烴類氣;煤氣水煤氣爐煤氣類似氣體;電流;動物油及脂肪;固定植物油;軟性原油成品或分餾;軟性以外固定植物脂肪及原油精煉或分餾;處理動物或植物脂肪及油;碳氫化合物;醇，酚，酚醇及其鹵化;羧酸及其酐;氮化合物;有機無機化合物;雜環(huán)化合物;其他有機化工原料無機化學元素;氧化物鹵化鹽;金屬鹽類;過氧其他無機化學品;貴金屬有機及無機化合物;放射性物質(zhì)和相關(guān)材料;有機合成著色料及色淀;印染和制革提取物;合成鞣料物質(zhì);顏料涂料;清漆和相關(guān)材料;醫(yī)療及藥用產(chǎn)品;藥物(包括醫(yī)治動物用的藥劑);精油香水味料;香水化妝品梳洗用品;肥皂清潔拋光的籌備用品;肥料(除272組);初級形狀的乙烯聚合物;苯乙烯聚合物氯乙烯;其他鹵化烯烴聚合物;初級形狀的聚縮醛;其他聚醚及環(huán)氧樹脂;其他塑料制品;塑料廢料碎料等;塑料管軟管塑料板;塑料單絲;殺蟲劑等;淀粉菊粉及小麥面筋;炸藥及煙火產(chǎn)品;礦物油;類似的配制添加劑;雜項化學產(chǎn)品;皮革;生產(chǎn)皮革合成皮革;鞣制毛皮;橡膠材料;橡膠胎面輪胎;橡膠;軟木制品;飾面板膠合板刨花板;木制品和紙板紙和切成大小或形狀紙板;紡織紗線;棉織物梭織;人造紡織原料的梭織物;其他紡織面料針織或鉤編織物;網(wǎng)眼薄紗;花邊，刺繡，緞帶;特種紗和紡織面料;制成品主要的紡織材料;地板覆蓋物;石灰水泥;裝配式建筑材料;黏土建筑材料;耐火建筑材料;礦產(chǎn)制品;玻璃;玻璃器皿;陶器;珍珠;寶石或半寶石;生鐵鏡鐵海綿鐵;鐵或鋼顆粒;錠及其他初級形狀;鐵或非合金鋼扁軋制品;鍍或涂層的鐵或非合金鋼，平軋產(chǎn)品;合金鋼扁軋制品;鐵和鋼條桿;鐵路軌道施工材料;鐵或鋼線;管及空心型材管配件;銀鉑等金屬鉑族;銅;鎳;鋁;鉛;鋅;錫;冶金用的雜項非鐵金屬陶瓷;未列明的金屬結(jié)構(gòu)容器;線材產(chǎn)品;釘子螺絲螺母螺栓鉚釘;手用或機用工具;刀具;金屬家用設(shè)備;金屬生產(chǎn)用品;蒸汽或其他蒸汽發(fā)電鍋爐;熱水鍋爐蒸汽渦輪機及其他蒸汽渦輪機;活塞內(nèi)燃發(fā)動機;引擎及馬達;旋轉(zhuǎn)電廠和零部件機械;發(fā)電及零件;農(nóng)業(yè)機械拖拉機;土木工程及承建設(shè)備;紡織及皮革用機械及零件;造紙廠和紙漿廠機械;印刷和裝訂機械;食品加工機;其他特殊工業(yè)機械及設(shè)備;機床切削金屬;其他材料工作機床加工金屬;燒結(jié)金屬碳化物;金屬陶瓷;使用機器的配件組;金屬加工機械;加熱和冷卻設(shè)備及其零件;液體泵;空氣或其他氣體壓縮機及風扇;機械裝卸設(shè)備;非電氣機械工具及器具;球或滾子軸承;龍頭旋塞閥門及類似器具管道;傳動軸;非電力零件及機械配件;辦公室機器自動數(shù)據(jù)處理設(shè)備;磁性或光學抄錄機零件及附件;電視接收器;無線電廣播接收機;錄音機電信設(shè)備;電力機械;電氣設(shè)備開關(guān);保護電路分布電力設(shè)備;電學儀器為醫(yī)療;家用電氣設(shè)備;非電氣設(shè)備的類型;熱離子管;冷陰極管光陰極閥門和管;電氣機械及器材;汽車和其它機動車輛的主要設(shè)計備件;汽車貨物運輸;特殊用途的機動車輛;道路機動車輛組機動車零件及配件摩托車;拖車及半拖車其他車輛;鐵路車輛;飛機和相關(guān)設(shè)備;船，艇(包括氣墊船)浮動結(jié)構(gòu)體;預(yù)制裝配式建筑物;衛(wèi)生管道及發(fā)熱裝備及配件;照明燈具及配件;家具及零件床上用品床墊;衣箱旅行箱化妝箱;行政案件公文包;男裝或男童大衣披肩外套西服;婦女或女童大衣披肩外套西服;服裝紡織面料;服裝輔料紡織面料針織;除紡織面料服裝及衣著附件其他物品;鞋類;光學儀器及器具;儀器和用具計數(shù)器;測量和控制儀器;攝影器具及設(shè)備;電影攝影用品;電影軟片曝光及顯影;光學用品制造業(yè);鐘表;武器和彈藥;印刷品;嬰兒車玩具游戲及運動貨品;辦公室及文具用品;藝術(shù)珍藏品及古董;金銀器;樂器及其零件及附件雜項制品;郵包不按類型分類;特別交易和商品不按類型分類;硬幣;非貨幣性黃金。

附錄2:

根據(jù)數(shù)據(jù)的缺失與整理情況，計算價值鏈和產(chǎn)品內(nèi)垂直分工時確定181個國家或地區(qū)的數(shù)據(jù)，面板分析時結(jié)合其他變量數(shù)據(jù)缺失以及補充情況，確定錄入161個國家或地區(qū)。帶*表示面板分析中沒有錄入的國家或地區(qū)。詳細包含的國家或地區(qū)如下:

阿爾巴尼亞;阿爾及利亞;安道爾;安提瓜和巴布達;阿根廷;亞美尼亞;阿魯巴*;澳大利亞;奧地利;阿塞拜疆;巴哈馬;巴林;孟加拉國;巴巴多斯;白俄羅斯;比利時;伯利茲;貝寧;百慕大*;不丹*;玻利維亞;波斯尼亞和黑塞哥維那;博茨瓦納;巴西;文萊;保加利亞;布基納法索*;布隆迪;柬埔寨;喀麥隆;加拿大;佛得角;中非;乍得*;智利;中國;哥倫比亞;科摩羅;哥斯達黎加;科特迪瓦;克羅地亞;古巴*;塞浦路斯;捷克;丹麥;吉布提;多米尼克;多米尼加;厄瓜多爾;埃及;薩爾瓦多;厄立特里亞;愛沙尼亞;埃塞俄比亞;斐濟;芬蘭;法國;加蓬;岡比亞;格魯吉亞;德國;加納;希臘;格陵蘭*;格林納達;危地馬拉;幾內(nèi)亞;幾內(nèi)亞比紹*;圭亞那;海地;洪都拉斯;香港;匈牙利;冰島;印度;印度尼西亞;伊朗;伊拉克;愛爾蘭;以色列;意大利;牙買加;日本;約旦;哈薩克斯坦;肯尼亞;基里巴斯*;韓國;科威特;吉爾吉斯斯坦;拉脫維亞;黎巴嫩;萊索托;利比亞*;立陶宛;盧森堡;澳門;馬其頓;馬達加斯加;馬拉維;馬來西亞;馬爾代夫;馬里;馬耳他;毛里塔尼亞;毛里求斯;墨西哥;摩爾多瓦;蒙古;黑山;摩洛哥;莫桑比克;緬甸*;納米比亞;尼泊爾*;荷蘭;新喀里多尼亞*;新西蘭;尼加拉瓜;尼日爾;尼日利亞;挪威;阿曼;巴基斯坦;巴拿馬;巴布亞新幾內(nèi)亞;巴拉圭;秘魯;菲律賓;波蘭;葡萄牙;卡塔爾;羅馬尼亞;俄羅斯;盧旺達;圣多美和普林西比;沙特阿拉伯;塞內(nèi)加爾;塞爾維亞;塞舌爾;塞拉利昂*;新加坡;斯洛伐克;斯洛文尼亞;所羅門群島*;南非;西班牙;斯里蘭卡;圣基茨和尼維斯;圣盧西亞;圣文森特和格林納丁斯*;蘇丹;蘇里南;斯威士蘭;瑞典;瑞士;敘利亞;塔吉克斯坦*;坦桑尼亞;泰國;東帝汶*;多哥;湯加;特立尼達和多巴哥;突尼斯;土耳其;土庫曼斯坦*;圖瓦盧;烏干達;烏克蘭;阿拉伯聯(lián)合酋長國;英國;美國;烏拉圭;烏茲別克斯坦*;瓦努阿圖;委內(nèi)瑞拉;越南;也門;贊比亞;津巴布韋。