从产业间贸易到产业内贸易：变量选取和数据来源

5.1.1　因变量选取和数据来源

到目前为止，中国没有经济意义上的产业划分标准，只存在统计年鉴中的行业划分，通常用行业的划分来代替产业的划分。本书需要对中国产业层面的面板数据进行实证检验，因此所选取的数据是1992—2012年中国全部工业行业的数据。按照中国统计局统计标准，工业行业是指从事自然资源的开采，对采掘品和农产品进行加工和再加工的物质生产部门，具体包括：①对自然资源的开采，如采矿、晒盐等（但不包括禽兽捕猎和水产捕捞）；②对农副产品的加工、再加工，如粮油加工、食品加工、缥丝、纺织、制革等；③对采掘品的加工、再加工，如炼铁、炼钢、化工生产、石油加工、机器制造、木材加工等，以及电力、自来水、煤气的生产和供应等；④对工业品的修理、翻新，如机器设备的修理、交通运输工具（包括小卧车）的修理等。其中，轻工业主要是指提供生活消费品和制作手工工具的工业。重工业是指为国民经济各部门提供物质技术基础的主要生产资料的工业。

在计算产业内贸易的相关数据时，通常采用的是根据SITC或者HS两种对进出口产品的编码进行统计的数据。按照这种方法计算出来的产业内贸易数据是产品层面上的数据，而不是产业层面上的数据。因此，为了得到产业层面上的产业内贸易数据，需要对产品和产业重新进行归类和整理，即需要找到每一组SITC3位数编码的产品所对应的产业分类标准，然后将属于同一产业的所有组产品的数据进行加总，才能得到产业层面上的产业内贸易数据。盛斌（2002）针对产品和产业之间如何进行匹配提出了一些方法，本书参照他的归类方法对SITC3位数编码的产品和统计年鉴中的相应产业建立对应关系。

根据中国1994年颁布的《国民经济行业分类与代码》（GB／T4754—1994）^[1]，全部工业企业共分为41个行业^[2]，并且这些行业可以再分为采掘业、制造业消费品、制造业中间产品和制造业资本品4个大类。为了保证数据的连续性和统一性，本书不考虑2002年行业分类调整中删除的“木材及竹材采运业”和“武器弹药制造业”；不考虑“电力、蒸汽、热水的生产”、“煤气生产和供应业”和“自来水的生产和供应业”这3个很少进行贸易的政府垄断性产业；不考虑数据不全的“其他矿采选业”和第38个行业“空缺”；将“食品制造业”和“食品加工业”合并为“食品制造和加工业”。因此，本书的样本中一共有33个工业行业的数据。由于不同年份工业行业的名称或统计范围有所变动，本书进行了适当调整，一律以1994年规定的名称和范围为准。此外，为了更准确地对演进机制进行检验，本书还计算了这33个工业行业在1992年中的产业内贸易额占该产业总贸易额的比重，以便从中选出产业内贸易比重最大的20个制造业产业进一步进行的分析。表5.1列出本书具体所选行业的名称、代码、包含的SITC3位数产品种类数量，以及1992年每个产业的产业内贸易额占该产业总贸易额的比重。

表5.1　行业选择及1992年各行业的产业内贸易比重

（续表）

（续表）

具体每组SITC3位数编码产品的产业内贸易额仍然按照第3章给出的方法进行计算，数据的来源是联合国COMTRADE数据库。其中，该数据库中的原始贸易数据是以美元价格表示的，需要采用当年人民币对美元的平均汇率将数据换算成以人民币为单位的数据，再以消费价格指数折算成1992年的不变价格。

5.1.2　自变量选取和数据来源

在第3章的理论分析中，一共有3种主要的机制推动了产业内贸易的长期发展，分别为资本积累演进机制、技术扩散演进机制和技术创新演进机制。因此，能够代表资本积累、技术扩散和技术创新三方面变化的一些变量是本书主要的因变量。对中国的产业内贸易演进机制进行检验需要分别获得这些变量在1992—2012年间产业层面上的数据。

5.1.2.1　资本积累变量的选取和数据来源

资本对于一国经济的增长来说，无疑发挥着重要作用，而对于发展中国家来说，资本更是经济发展过程中的稀缺要素和核心要素之一。经过第3章的理论分析，资本积累可以从生产和需求两个方面推动产业内贸易的增长。在生产方面，资本的积累将导致本国生产的多样性产品种类数量的增加，从而扩大供给市场规模，产业内贸易增加；在需求方面，本国的资本积累能够提高人均收入水平，增强本国与发达国家之间要素禀赋结构的相似性，扩大需求市场规模，产业内贸易增加。其中，人均收入水平的提高对于产业内贸易的推动作用已经在本书第3章中通过协整关系检验，得到了肯定的结论。本章的检验更侧重于从产品生产的角度考察各种生产要素的驱动作用。因此，对资本积累演进机制的检验将只考虑资本要素的变化对多样性产品产出的影响，而不考虑资本要素的变化对多样性产品需求方面的影响。

在产品生产方面，资本积累机制对产业内贸易的长期增长作用又可以通过两种方式表现出来：一是投资的不断增加直接促进了多样性产品生产规模的扩大；二是资本的积累通过改善机器和设备等劳动生产要素使用的生产设施以及其他现代化基础设施来提高劳动生产率，激励企业扩大生产规模。与这两种方式相对应，本章将选择代表投资增加的资本存量和代表资本密集程度变化的资本－劳动比率这两个与资本积累密切相关的变量作为自变量。下面分别介绍这两个变量的具体来源和计算方法。

长期以来，资本存量（物质资本）与劳动力一起被视为一国生产的基本要素投入。作为重要的宏观经济变量，在研究经济增长、全要素生产率等很多问题中，资本存量都是研究的基础。然而，世界上大多数国家的历史资料和统计年鉴中都没有资本存量的数据，对资本存量的估算成为经济研究中一项重要但从来没有达成一致观点的研究难题。对于中国各个产业在不同年份的资本存量数据，一般研究都采用实物资本存量这一指标来衡量。关于实物资本存量的核算，联合国93SNA建议使用永续盘存法（Perpetual Inventory Method，PIM）。该方法由Goldsmith 于1951年开创性地提出，此后，逐渐成为一种国际上较为通行的用于估计固定资本存量的方法。到目前为止，大多数OECD国家都已经定期或不定期发表采用永续盘存法估算出的固定资本存量数据。中国官方对资本存量的统计并没有采用永续盘存法，而是使用固定资产原值和固定资产净值两项重要指标。这两项指标没有考虑资本品相对效率的变化，因此在考察与要素禀赋、生产率增长相关的问题时，用这两项指标来核算资本存量数据是不恰当的。(www.xing528.com)

用永续盘存法对资本存量进行度量是一个复杂的过程，不同的学者度量的结果也不尽相同。20世纪90年代初期，有许多学者对中国资本存量进行了度量，但是由于统计资料的限制，对资本使用的相对效率和租赁价格估计问题无法得到满意的解答。目前，较好地使用永续盘存法计算中国工业行业层面的资本存量的有黄永峰等（2002）以及Wu和Xu（2002）的研究。黄永峰等（2002）的研究把资本分为建筑和设备，假设建筑资产寿命16年，设备资产寿命40年，利用Jorgenson （1989）的模型，假设在不同的效率递减模式下计算了折旧率，最后构建了中国13个制造业1975—1995年间分行业的现价和不变价下的资本存量净值。Wu和Xu （2002）的研究也使用了标准的PIM程序计算了1975—1996年中国工业分行业的资本存量。其研究的优势在于占有大量未公开的关于中国工业的固定资本形成的数据，以及利用财税方面的资料推算资产的役龄。从计算结果来看，Wu和Xu （2002）的结果小于黄永峰等（2002）的结果，原因可能在于Wu和Xu（2002）的折旧是刨去了报废后残值的资产折旧率，而黄永峰等（2002）的折旧率包含报废和效率下降两个方面的内容。

白重恩等（2007）采用了与上述两篇研究类似的做法，在设定建筑安装投资寿命为38年、机器设备寿命为12年的基础上，估计得到建筑安装投资品的折旧率为24%，机器设备折旧率为8%，年度折旧率则根据每年的建筑和机器设备的比重变化进行调整，其中1978—2005年折旧率在10.47%～12.06%之间。而在资本存量估算的最新研究中，单豪杰（2008）认为20世纪80年代以来我国固定资产投资构成的结构存在渐进式的变化。从建筑安装工程、设备工器具购置和其他费用来看，其他费用部分在投资总额中所占比重呈现较快的上升趋势。例如，在1981年其他费用所占的比重不过为4.9%，此后一直上升到1993年的11.99%，2006年更是达到17.02%。经过分析，单豪杰认为，“其他费用”是依附在建筑和机器设备上的，这一部分无需再单独设定寿命年限和折旧率了。他在确定建筑和设备折旧率后，根据年鉴提供的二者之间的结构比重，对折旧率进行加权得出每年的平均折旧率，最终设定分省的折旧率统一取为10.96%。可见，对折旧率的考虑是不同研究差异的根本点。

本书在黄永峰等（2002）、Wu和Xu（2002）等学者的研究的基础上，采用较为简单的永续盘存法估算中国1992—2012年间，以1992年价格作为不变价格的工业分行业的实物资本存量。具体方法为：首先估计基准期的固定资本存量，即中国各产业1992年以前的资本存量；再用以当年价格表示的1992年资本形成总额与1992年到1996年间资本形成总额增长的几何平均数再加上6%的折旧率的比值来估算；接着再根据式（5.1）计算以1992年不变价格为基准估算中国工业各行业固定资本存量净值。

其中，Kit为产业i在第t年的资本存量，即为本书需要得到的自变量之一。δit为经济折旧率，黄永峰等（2002）在几何效率递减模式下，将建筑的经济折旧率设为8%，设备的经济折旧率设为17%，本书全部采用按6%折旧率计算的简单处理方法。Iit为产业i在第t年的当期资本获得量，即当期的资产投资，本书用资本形成总额来表示，并且将其换算成以1992年为基年的相对值。

资本存量的变化反映出资本积累在“量”上的变化，本书还需要找到能够反映资本积累在“质”上的变化的变量，而这一变量可以从“资本深化”或资本密集度的角度进行解释和衡量。所谓资本深化是指伴随着新资产的注入或设备设施等固定性生产资料的开发和改造而引起的资本技术含量发生变化，从而带来资本的生产率或资本－劳动配合比率的提高。即资本的不断投入通过改变要素配合比率，能够优化资源配置而大幅度地提高劳动生产率。从这个意义上来说，资本深化效应与本书第3章资本积累演进机制中的生产效率提高效应是一致的，因此可以用衡量资本深化的指标作为衡量资本积累“质”的变化的自变量，以检验资本积累对于生产率以及产业内贸易的增长作用。

许多研究都通过实证验证了资本深化对一国经济增长的重要作用。以最近的一些研究为例，乔根森（Jorgenson et al.，2002）通过计算得出美国在1995年到2001年资本深化对经济增长贡献最大，占全部经济增量的69.3%。阿塔克等（Atack et al.，2004）根据美国1850年到1880年制造业的数据发现在美国工业化初期，资本深化对经济增长起了非常重要的作用。对于中国资本深化的研究主要集中在资本深化是否越快越好的问题上。谢千里等（1995）、李治国和唐国兴（2003）、张军（2005）、李小平和朱钟棣（2005）等都认为，资本深化意味着有偏的技术进步，生产过程中将更多地使用资本而不是劳动。因此，尽管资本形成的加速对中国过去的经济高速增长作出了很大贡献，但其未能有效吸收剩余劳动力而最终会使经济丧失发展后劲。也有部分研究认为资本深化是世界各国工业化进程中的必然规律，是技术进步和产业结构升级的结果，是工业化进程不可逾越的阶段。本书的研究只与资本深化的生产率提高作用有关，因此不考虑劳动力就业方面的影响。

对于中国资本深化或资本密集程度指标的具体选取，很多学者采用了资本－产出比率这一指标。陈勇、唐朱昌（2006）认为资本－产出比率并不是判断资本深化的合适指标，因为资本－产出比实际上是资本生产率的倒数，在要素自由流动和不存在外生技术冲击的情况下，该比率是大致不变的，其波动更多的是一种经济周期现象，采用资本－劳动比率或所谓的资本装备率来衡量资本深化的做法更可取。本书也按照这个方法，选取资本－劳动比率作为衡量资本积累机制的自变量之一。其中各行业的资本数据来自于上面所计算出的行业实物资本存量，劳动力用全部行业从业人员的年平均人数来表示，其具体数据来自于相应年份的《中国统计年鉴》。

5.1.2.2　技术扩散变量的选取和数据来源

中国是发展中大国，借助国际技术扩散是实现技术进步、产品质量升级的重要途径。技术扩散对产业内贸易增长的促进作用表现在：当存在非对称性的国际技术扩散时，一方面，随着发达国家生产出的新产品的种类数量的增加，欠发达国家潜在的可模仿目标产品增多，模仿的成本下降，产品的转移率增加；另一方面，随着欠发达国家从发达国家转移来的产品数量的增加，其通过模仿发达国家所获得的经验积累也增加，本国生产过程中生产率不断提高。也就是说，在技术知识外溢的前提下，发达国家通过在技术扩散过程中进行模仿和学习能够促使本国贸易格局沿着按技术密集度划分的技术阶梯实现升级，实现产业内贸易的不断增长。由此可见，产业内贸易的增加会受到本国的技术转移率和外国的技术创新率两个方面的影响。对于本国的技术转移率，本书采用外商直接投资（FDI）指标来衡量；对于外国的技术创新率，本书则采用外国的研发投入指标来衡量，这两个指标同时也与国际技术扩散的两个主要渠道相对应。

跨国公司进行的对外直接投资是欠发达国家开展以模仿和转移为特征的技术扩散所采取的最普遍和最重要的渠道和方式。跨国公司利用两国之间的要素禀赋差异，在海外子公司设立工厂，将产品生产转移到欠发达国家进行。这种垂直直接投资导致的公司内贸易是产业内贸易的重要形式之一，也是实现产品生产转移的主要方式。另外，对外直接投资具有很强的技术溢出效应，能够提高东道国的生产率，带来欠发达国家生产产品质量的升级。20世纪90年代以来，国内学者对于中国FDI的技术扩散效应展开了很多研究，比如沈坤荣和耿强（2001）、魏后凯（2001）、王成歧等（2002）以及张海洋等（2005）。这些研究基本上证明了中国在引进外商直接投资的过程中已经形成较为广泛的技术转移效应，但在不同的区域和不同行业之间存在着较大差异。在这些研究中，关注FDI产业特征的研究相对较少，本书则采用产业层面的FDI指标来衡量国际技术扩散过程中的产品转移程度，从而检验技术扩散对中国产业内贸易的长期影响。

目前，已知的统计资料中还没有直接的产业层面的FDI数据，因此需要选择一个合适的指标来衡量某个产业中的FDI水平。王红领等（2006）认为，对于产业层面的FDI水平，可供选择的变量包括三资企业的资产所占比重、人员所占比重以及产出所占比重这3种，但前两种变量存在统计偏差的可能性更大，因此以产品销售收入作为刻画FDI进入该行业程度的指标更为可靠。本书也采用三资企业的销售收入占该产业总销售的比重来衡量产业层面的FDI水平，具体的数据来源于相应年份的《中国科技统计年鉴》。

产业内贸易的增加还将受到外国的产品创新率，即外国研发投入的影响。外国的产品创新率越强，能够转移到本国生产的产品种类数量也就越多，并且对本国生产效率的提高作用也越强。科和赫尔普曼（Coe and Helpman，1995）通过研究全要素生产率（TFP）与国内外研发水平的关系发现，一国从高研发水平国家进口产品会促进本国生产力的提高。Xu和Wang（2000）把机械设备的进口份额作为权数得出了类似的结论。Singh（2001）对1970—1993年11个亚洲国家的经验研究也表明了由进口产生的国际技术溢出效应能够促进这些国家的生产率增长。本书采用与每个产业对应的外国研发资本指标作为衡量国际技术扩散对产业内贸易的长期影响的另一个变量。

外国研发资本也是一个比较难处理的指标。李小平和朱钟棣（2006）在对外国研发资本的基本计算方法进行回顾和总结的基础上，构建了6种计算外国研发资本的方法。这些方法基本围绕“进口国从出口国的进口量”这一指标进行各种加权处理。但目前已有的统计资料中缺乏产业层面的进口来源数据，也就无法采用这些方法进行计算。因此，本书直接用产业的进口额与该产业的产值之比对产业层面的外国研发资本数据作近似的估计。数据来源仍然是相应年份的《中国统计年鉴》。

5.1.2.3　技术创新变量的选取和数据来源

本国企业的技术创新能够持续地提高本国产品的技术水平和劳动生产率，增加产品种类和改善产品的质量，带来市场规模的升级和产业内贸易的增加。因此，技术创新是影响产业内贸易长期增长的重要因素之一。技术创新变量的选取相对来说比较简单和统一，一般本国企业的研发投入和研发能力就可以代替企业的技术创新能力。而通常的研究中，企业的研发投入和研发能力可以用企业对科技活动投入的经费、人员数量和取得的科研成果这3个指标来衡量。与此对应的相关变量分别为科技活动经费占产品销售收入的比重、科研活动人员占从业人员比重以及专利申请数量。本书的检验侧重于对产品生产过程中要素投入变化的考察，因此将选择前两个变量作为自变量来检验企业技术创新对产业内贸易的影响。具体数据来自于各年的《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》。