中国加入跨国公司国际生产体系的动因：实证检验

本章第一节将国际贸易理论、国际投资理论、产业组织以及契约理论相结合，就要素禀赋、规模经济、基础设施、政策与制度等因素对参与跨国公司国际生产体系的影响做了理论分析。中国凭借廉价的劳动力成本、市场规模效应和国内良好的基础设施、政策与制度环境，积极加入到新型国际分工与生产体系中。本部分在前文分析的基础上，建立计量回归模型，对中国加入跨国公司国际生产体系的动因及其影响方向与程度加以实证检验。

（一）模型构建、变量与数据说明

1.计量模型构建

根据理论分析，以及前文对中国加入跨国公司国际生产体系动因的经验事实分析，设定如下计量模型：

其中，下标i、t分别表示省份和年份，被解释变量IPS为地区参与跨国生产体系的程度，解释变量主要考虑了劳动力成本（Wage）、规模经济（Scale）、基础设施（Infra）、对外开放程度（Open）、契约执行质量（Con），c为常数项，µit为随机误差项。

为了避免数据剧烈波动以及因不同省际差异可能造成的截面异方差问题，对部分变量进行对数化处理，具体模型如下：

考虑到遗漏其他重要变量引起的估计偏误以及参与跨国公司国际生产体系的累积效应，模型将滞后一期的被解释变量lnIPSi，t-1纳入解释变量之中，从而动态面板模型修改如下：

2.变量说明

度量一国加入跨国公司国际生产体系的程度有不同方法，下一章中将对此问题加以详细探讨。由于加工贸易是我国承接垂直型FDI与跨国外包的主要方式（易振华，2010），此处用加工贸易数据来近似加以度量，这也是芬斯拉特和汉森（Feenstra and Hanson，2005）等使用的方法。加工贸易在我国对外贸易中占有较大的比重，而且我国相关的数据统计比较完善，所以此处使用这一指标较为适宜。本书具体采用各地区加工贸易出口额占地区总出口额的比重来度量中国各地区参与跨国公司国际生产体系的程度（IPS）。

地区要素禀赋主要考察劳动力成本（Wage）这一变量指标，采用各省市职工的实际平均工资作为代理指标，以衡量各地区的劳动力成本比较优势。

规模经济（Scale）用各地区的工业产值占地区生产总值的比重来衡量，这一指标可以反映各地区工业的发展水平和规模。

基础设施（Infra）对跨国公司国际生产体系的全球布局有着重要的影响，Grossman和Helpman（2002a）认为，企业更愿意在通信和交通设施良好的国家或地区寻求合作，所以基础设施的改善更有利于参与跨国公司全球生产体系，在回归分析时我们分别使用各地区公路里程数和邮电业务总量作为度量交通基础设施（Road）和信息通信基础设施发展水平（Post）的指标。

政策与制度因素主要考虑对外开放政策效果以及契约执行环境。对外开放政策效果采用各地区的对外开放程度（Open）作为代理指标，用各地区进出口贸易额同地区生产总值的比值来衡量；契约执行环境（Con）采用各地区市场化指数作为其指示指标，一个国家或地区的市场化指数与契约执行环境密切相关，市场化程度越高，契约执行质量越高。(www.xing528.com)

3.数据来源说明

如前文所述，中国加入跨国公司国际生产体系表现出明显的阶段性特征。中国加入WTO之后，对外贸易和投资得到快速发展，加工贸易出口显著增长，因此样本数据的时间跨度选择为2002—2012年。由于中国西部地区的经济发展相对落后，基础设施不尽完善，加之缺乏参与国际生产体系的地理位置优势，西部一些省份的加工贸易规模极为有限，参与跨国公司国际生产体系的主要地区集中于东部和中部。考虑到数据的可获得性限制问题，最终选择中国23个省、自治区、直辖市加以考察^[7]，这23个省、区、市主要分布在东部和中部地区。

实证检验部分所需要的加工贸易出口数据来源于各省市历年的统计年鉴，其余的职工平均工资、地区工业产值、生产总值、进出口贸易额、公路里程数、邮电业务总量以及价格指数、汇率等数据均由相关年份的《中国统计年鉴》整理获得。此外，各省市的市场化指数取自樊纲和王小鲁主编的《中国市场化指数：各地区市场化相对进程2011年报告》，由于其统计数据仅到2009年，缺少的年份数据按照变化率进行推算而得。考虑到通货膨胀因素，研究中涉及价值量绝对值的指标数据，均利用以2002年价格为基期的指数剔除价格变动的影响。

（二）回归估计结果及分析

由于东道国的经济指标与加入跨国公司国际生产体系之间相互作用，从而致使研究中可能产生基于双向因果的内生性问题，进而导致参数估计的有偏性与非一致性，影响模型估计的准确性。此外，在影响一国（地区）加入跨国公司国际生产体系的各种因素中，可能存在个体效应与解释变量相关，这种情况下采用随机效应或者固定效应进行模型的估计，势必将产生非一致性估计问题。

为了克服这些潜在的问题，考虑使用阿雷拉诺和博韦尔（Arellano and Bover，1995）^[8]与布伦德尔和邦德（Blundell and Bond，1998）^[9]的广义矩估计方法（GMM）估计上述动态面板模型。差分广义矩估计（DIF-GMM）与系统广义矩估计（SYS-GMM）两种方法都可以用以估计截面数量大于时间跨度的动态面板模型，但SYS-GMM能够较好地规避弱工具变量以及小样本偏误造成的影响，估计结果更佳。因此，本节采用SYS-GMM对模型进行回归估计，结果如表2.6所示。

表2.6　中国参与跨国公司国际生产体系动因的回归分析结果

注：***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平；Ar（1）、Ar（2）给出的是统计量对应的p值。

由表2.6的回归结果可见，萨根（Sargan）检验的结果并未拒绝“方程过度识别（Over-identifying Restrictions）有效”的初始假设，Ar（1）和Ar（2）的检验结果则表明，差分后的残差项仅存在一阶序列相关性，而无二阶序列相关性，因此满足估计对序列相关性的要求。此外，估计系数的Wald检验通过了1%联合显著性水平上的检验，表示模型总体线性关系显著，各个解释变量基本上具有显著的统计性，可以从一定程度上对中国加入跨国公司国际生产体系的影响做出解释。

从具体来看，中国加入跨国公司国际生产体系的程度与平均工资水平负相关，并且均通过了10%以上的显著性水平检验，检验结果基本上与比较优势理论相一致。中国具有充裕的低成本劳动力禀赋优势，跨国公司以降低生产成本为目的将产品生产过程中劳动密集型的生产环节大量转移到中国，促使中国以低劳动力成本的比较优势加入到跨国公司的国际生产体系之中。

回归结果中反映各地区工业发展水平和规模的解释变量Scale通过了1%显著性水平的检验，并且影响系数为正，说明一国（地区）的工业发展水平是影响其加入跨国公司国际生产体系的正向作用因素。这在一定程度上反映出工业发展水平越高，越有利于获得规模收益，降低生产成本，从而有利于该国（地区）加入跨国公司的国际生产体系。

值得注意的还有基础设施的指标变量lnInfra，虽然该变量选取了公路里程数和邮电业务总量两项代理指标分别进行检验，但结果与理论预期存在差异。尽管如此，并不能说明基础设施对参与跨国公司国际生产体系有抑制性作用或者无作用。原因可能有以下两方面：一方面，基础设施包括诸多方面，即使只考虑自然基础设施，也无法使用单个指标来反映其基本状况。我们选择的公路里程数和邮电业务总量只是其中个别基本面。事实上，基础设施的相关指标还有很多，比如各地区的货物周转量、网络信息技术水平等。用单一指标衡量基础设施的总体情况，在该研究的样本区间内，出现负相关的可能性是存在的。另一方面，该实证检验中选择的样本主要分布在我国东部和中部地区，总体上看，这些省市的区位条件和基础设施状况都是相对较好的，对这些地区来说，参与跨国公司国际生产体系可能更多地受到基础设施以外的其他一些因素的影响。

在政策与制度因素方面，中国对外开放政策与契约执行环境对其加入跨国公司国际生产体系的影响显著为正。对外开放程度的提高能够促进一个国家或地区更好地融入国际化的生产网络中，积极的对外开放发展政策极大地促进了中国参与国际产品内分工合作，外商直接投资大量涌入国内，对外贸易蓬勃发展。契约执行环境变量对参与跨国公司国际生产体系的程度也有正向影响，跨国公司在布局其国际生产体系时倾向于选择契约执行环境良好的地区。在这样的地区，跨国公司国际生产网络的成本降低，经济合作更加规范和便利，更容易获得跨国生产体系的利润。因此，良好的契约执行环境是参与跨国公司国际生产体系的重要促进因素。

此外，被解释变量滞后期的回归系数为0.34，并且通过了1%水平的显著性检验，说明参与跨国公司国际生产体系的程度具有一定的累积效应。加入跨国生产体系能够在一定程度上促进一个国家（地区）各方面经济、制度等环境的不断完善，推动其更深入地参与到跨国公司国际生产体系中。因此，除了地区自身各方面现有条件的影响，先行优势也是研究中不能忽略的因素。