我国出口商品集中度对商品贸易顺差的影响

鞠 姗，王晋斌

1994年至今，中国货物贸易已连续19年保持顺差，即便2012年2月出现自2000年以来最大的月度对外贸易逆差，2012年全年仍实现顺差3216亿美元，超过金融危机前2007年3159亿美元的水平。作为中国经济增长的一支重要贡献力量，货物贸易顺差受政策、成本、汇率、国际垂直分工、国际市场需求等多方面因素的影响，而出口商品集中度往往被视为货物贸易顺差问题的一个重要方面却非其影响因素。事实上，出口商品集中度的高低反映的是一国出口的专业化或多样化之路，出口的专业化或多样化则以不同的机制对一国商品贸易差额产生影响。

一、文献回顾

目前关于中国出口商品集中度的文献首先是对出口集中度高低的判断，因使用的测度方法不同，数据细分程度、时间区间各异，已有文献得出了中国出口渐进专业化和多样化两种不同的结论。在初步判断出口集中度程度之后，各种文献主要研究了出口集中度与经济增长、出口稳定性以及生产率的关系。

大多数研究表明，中国的出口多样化促进了经济增长、生产率提高及出口的稳定;相应地，中国出口集中度的提高不利于经济增长、生产率提高及出口的稳定。例如，沈程翔(1999)使用 Herfindhl－Hirschman指数计算了我国1980—1997年的出口集中度，结果显示此期间出口多样化程度明显提高，且与经济增长之间存在极为显著的关联性。韩剑(2009)理论上采用新古典主义生产函数，分析了出口多样化产生的出口中学效应和干中学效应;实证方面使用1985—2006年中国出口商品 SITC3位数数据计算了 Herfindhl－Hirschman指数，结果表明，中国出口的多样化程度先迅速提高后缓慢下降，出口多样化对经济增长的推动作用非常明显。周飞等(2012)使用1980—2009年SITC1分位数据并基于新古典增长理论建立计量模型，结果显示我国出口呈多样化发展，并与经济增长正相关。张明志等(2013)基于SITC4位码的产品进口数据，测算了1962—2011年中国出口的Gini－Hirschman系数，发现中国出口多样化整体上呈震荡式收敛态势，且出口多样化的深化促进了中国经济增长。高凌云等(2012)利用半参数广义可加模型和按行业分类的省际面板数据进行分析，认为我国出口走的是一条非线性、超越所处发展阶段的渐进专业化道路，且已经对我国经济增长产生了显著的不利影响。祝树金等(2013)采用33个工业行业的出口产品数据，结合修正的Feenstra指数方法度量了我国1993—2009年间工业行业的出口多样化，结论为:我国工业行业总体出口多样化明显上升且显著促进了要素生产率的提升。刘卫江(2002)对1981—1999年中国出口不稳定性进行了实证分析，研究结果为出口商品集中度提高对我国外贸出口稳定性有负影响。强永昌等(2011)使用1995—2009年SITC2分位数据计算了我国出口集中度的GINI系数，并采用时间趋势法计算了我国1978—2009年出口总量的波动水平，结果显示:在选择的样本期间，我国出口集中度和出口波动总体上均呈下降趋势，两者具有很强的关联性。

相反，少数研究认为中国出口的专业化有利于经济增长和出口增长。比如，邵军等(2011)采用经典OLS以及控制空间依赖性的空间计量分析方法，基于我国222个地级以上城市2001—2008年期间样本数据，实证检验了出口集中度与地区经济增长之间的关系，结果显示两者之间显著正相关。Mary和Caroline(2008)通过描绘累积出口份额和测算GINI系数，对比了中国1992年与2005年的出口结构，发现在1992年到2005年间中国出口增长的同时出口集中度在提高，从而对出口多样化是出口增长主要因素的观点提出质疑。他们的研究启示我们，出口商品集中度的提高可能是中国商品贸易顺差的原因之一。而综观已有文献，关于中国出口集中度对贸易顺差有何影响，几乎没有涉及。因此，本文以1994年以来中国出口商品集中度对商品贸易顺差的影响为研究对象，具体分析这期间中国出口商品集中度的变化、对商品贸易顺差的影响及影响机制。

二、中国出口商品集中度的演变

(一)中国出口商品集中度的测算

1.出口商品集中度的衡量方法

出口商品集中度是指一国出口商品集中于某类商品的程度。对于出口商品集中度的测算，现有文献中使用过的指标和方法很多。为保证结果的稳健，本文使用现有文献中用到的大多数指标(高凌云 等，2012)，如表1。

表1 出口集中度的测度指标

表1中，n表示出口商品种类，Xit表示某国第i类商品在第t期的出口额，Xt表示某国第t期的总出口额，Xt(－)=(1/n)Xt，Wit表示世界第i类商品在第t期的出口额，Wt表示世界第t期的总出口额，pi为(Wit/Wt)的累积百分比，qi为(Xit/Xt)的累积百分比。

以上8种指标除MRCA外，所有指标均与出口集中度正相关，即数值越大，表示研究对象出口商品的集中度越高。MRCA是Blassa RCA指数分布的中位数，由于该分布并不是对称分布，取值在零和无穷大之间，因此分布的中位数也较适宜作为集中度的测度指标之一，但中位数越大，说明研究对象拥有越多具有比较优势的出口部门，从而出口集中度会越低。

2.中国出口商品集中度的演变

为清晰显示中国出口集中度随时间推移的变化趋势，下面将以上8种指标计算的中国1994—2012年出口集中度系数按绝对指标和相对指标分别描绘在折线图中(图1和图2)。从图中可以发现:由绝对指标计算出的出口集中度系数总体上呈明显上升趋势;由相对指标计算出的出口集中度系数中，RGINI系数总体上呈明显上升趋势，MRCA系数(MRCA系数与出口集中度反向变化，即MRCA系数越小，出口集中度越高)总体上呈明显下降趋势，DISSIM系数和RTHEIL系数总体上比较平缓，未显示明显上升或下降趋势。绝对指标中，我国出口产品的HHI系数①各系数取值由笔者依据联合国贸易数据库UNCOMTRADE1994—2012年的原始数据计算而得。1994年为0.248，2004年为0.306，2010年达0.332;GINI系数1994年为0.334，2000 年为 0.400，2009 年为 0.439，2012 年达0.442;CV系数1994年为1.217，2002年为1.341，2004年为1.436，2009年达1.523;THEIL系数1994年为0.641，1998 年为 0.723，2002 年为 0.808，2005 年为0.892，2009年达0.948。相对指标中，我国出口商品的RGINI系数1994年为0.113，2002年为 0.214，2008 年为0.310，2011年为 0.327;MRCA系数 1994年为0.402，1998 年为 0.302，2003 年为 0.208，2009 年为0.162。综合以上结果，可以认为中国在1994—2012年期间出口商品的贸易集中度是逐步上升的态势。

图1 1994—2012年中国出口商品集中度的绝对指标

图2 1994—2012年中国出口商品集中度的相对指标

(二)中国出口商品的主要类别

那么，中国的出口商品主要集中于哪些类别的产品上呢?

从表2提供的信息看，自1994年持续顺差以来，中国的出口商品主要集中于三大类产品上:SITC1位分类的第6类(主要按材料分类的制成品)、7类(机械和运输设备)和8类(杂项制成品)。1994年，我国这三类产品的出口额占总出口额的比重约为78.32%，1997年为81.15%，2006年达89.87%，且自2005年以来这一比例一直维持在89%的水平。其中，第6类产品出口额占总出口额的比重变化不大，1994—2012年期间最低占15.53%，最高占22.11%;第7类产品出口额占总出口额的比重显著增加，从1994年占18.04%到2012年占47.15%，其间最高的2010年占49.53%;第8类产品出口额占总出口额的比重明显下降，从1994年占40.62%到2012年占26.00%，最低的2008年占23.29%。

进一步细究，1994年至今，按SITC1位分类的第8类产品一直是顺差最大的产品类别，而按SITC2位分类看②作者依据联合国贸易数据库UNCOMTRADE1994—2012年的原始数据比较而得。，第8类产品中的8个类别中，84(服装及衣服配件)出口额始终位居第一。第7类产品中的9个类别中，75(办公室机器和自动数据处理设备)、76(电信、录音和放音设备)、77(电动机械、仪器和用具、配件)出口额交替位居第一，并且每年度三类产品出口额相差不多。其中，2005—2010年75类位居第一;1994年、2003年、2004年76类位居第一;1995—2002年以及2011—2012年77类位居第一。第6类产品中的9个类别中，除2008年出口额居第一位的是67(钢铁产品)外，其他年份65(纺织纱线、织物、制成品和相关产品)出口额始终位居第一，而2008年65类产品与67类产品出口额相差不多。

表2 1994—2012年中国各类产品出口额占总出口额的比重(按SITC1位分类) 单位:%

三、我国出口商品集中度对商品贸易顺差影响的实证分析

数据选择1994—2012年中国商品贸易的绝对顺差额(用asurplus表示，单位为亿美元)作为被解释变量，反映出口商品集中度的HHI指数①由于现有关于出口商品集中度的研究大部分采用HHI指数，因此这里我们也选用HHI指数测算的结果作为解释变量。(用cc表示)作为解释变量。使用Eviews 6.0软件进行检验。相关分析结果显示两者之间的相关系数为0.906，初步判断，商品贸易绝对顺差额与出口集中度之间存在较高的相关关系。

(一)平稳性检验

随机时间序列数据往往非平稳，如果直接进行回归分析可能出现伪回归，为避免这种情况，首先要对数据进行平稳性检验。为消除量纲的影响，这里对数据做标准化处理，绝对贸易顺差取对数，对HHI指数+1取对数，得到的结果表示为lnasurplus和lncc，然后作ADF单位根检验，滞后阶数根据AIC最小准则和显著性确定。结果如表3。可以看出，在1%的置信水平下，原始序列不平稳，但一阶差分序列都平稳，因此序列均为一阶单整，即I(1)，符合协整检验的前提条件。

表3 平稳性检验

(二)协整检验

协整检验的常用方法有两种，即EG－ADF协整检验和Johansen协整检验。此处是双变量，因此两种方法均可。本文选择Johansen协整检验。经检验，对变量lnasurplus与lncc建立向量自回归模型为VAR(3)，因此Johansen协整检验的滞后阶数为滞后2阶，选择的形式为序列没有确定性趋势且协整方程有截距的方程进行估计，检验结果如表4。

表4 Johansen协整检验结果

迹检验统计量和最大特征值统计量的结果均表明:在5%的显著性水平下，两个变量间存在1个协整关系，长期协整关系方程为:

这说明，商品出口绝对顺差与出口商品集中度之间存在长期变动趋势，当出口商品集中度增加1%时，商品出口绝对顺差增加35.072%。

(三)向量误差修正模型(VEC)

方程(1)只能解释在长期内我国商品出口绝对顺差与出口集中度之间的同向变动趋势，并不能解释短期内对这种长期均衡的偏离，为此可以建立误差修正模型来分析两者在短期的联系。根据估计结果，VEC模型为:

模型拟合优度0.78，各项系数通过1%的显著性检验，误差修正项(ECM)系数为－0.854，符合反向修正机制，说明当出口商品绝对差额的短期波动偏离长期均衡时，将以－0.854的调整力度将非均衡状态拉回均衡状态。

四、中国出口专业化影响商品贸易顺差的主要机制:规模经济效应

中国出口商品集中度的逐步提高意味着中国出口走的是一条渐进专业化之路，出口专业化主要通过规模经济来降低成本、提高竞争力。

(一)内部规模经济与外部规模经济的理论分析

规模经济与范围经济通常与企业的扩张活动相联系，但也适用于行业分析。规模经济是指随着产量扩大平均成本降低的现象。规模经济有内部规模经济与外部规模经济之分，前者是单个企业随产量增加平均成本降低的现象，后者是整个行业受益于产量扩大带来的平均成本降低现象。范围经济是指随着产品种类增加平均成本降低的现象。范围经济的产生主要是由于多种产品可共享企业的仓储、研发、营销、运输、客服等系统并分摊管理费用。

规模经济的早期思想源于马歇尔和斯蒂格勒，他们的分析主要针对内部规模经济。他们认为，由于固定成本的存在和固定投资的不可分割性，通过扩大生产规模、加强专业化生产能够带来成本的节约。理论之外，大量实践证明，在一些技术含量比较低的行业中，企业往往把实现规模经济作为降低成本、获取竞争优势的主要途径。比起IT等高附加值行业，食品、服装、玩具、机电等行业对技术性要求相对较低，而对劳动力成本和资本金要求较高，这种特点恰好符合改革开放以来中国经济的现实(技术水平较低、丰富的低成本劳动力、吸引资本的优惠政策带来了大量外国资本)，从而形成了中国参与国际垂直分工的比较优势。从1994—2012年的数据来看，这些行业也正是贡献中国持续贸易顺差的主要行业。

外部规模经济主要来源于三个方面:第一，临近专业化供应商。企业在地理位置上临近供应商可能会更有效率。原因是，多企业聚集形成的市场吸引供应商同时服务于多个企业，那么企业就不需要以较高成本在自身内部生产其投入品，从而空间聚集成为一种“外部要素”，可以成为内部要素的替代;其次，企业在地理位置上临近供应商，可以及时获取投入品，从而减少库存、降低成本。第二，共享劳动力市场。同行业企业集中地区容易招募到更多技能类似的熟练劳动力，有利于提高工人的平均技能;企业扩张和收缩的灵活性更大，通过适时调整投入组合可以保持较高的生产效率。第三，技术知识溢出。空间上聚集的同行业企业，可以及时掌握竞争对手的技术进步情况，获得本行业的技术创新信息，还能利用该地区各类研发活动带来的外部性，进而生产效率更高。

(二)内部规模经济与外部规模经济的实证检验

本文以顺差规模最大的第8类产品中出口额始终位居第一的84类产品①可与《国民经济行业分类》二位码层次的“纺织服装、服饰业(18)”对应。生产企业为例进行验证。

1.内部规模经济检验

测度企业内部规模经济的常用方法之一是柯布－道格拉斯生产函数法(张旭青 等，2010)，其一般形式为:

式(4)中，Yi、Ki、Li、Mi分别代表企业i的产出、资本投入、劳动投入和原材料投入，A表示技术效率，0＜α、β、γ＜1，ui为随机干扰项，e为自然对数的底。

对式(4)两边同时取对数，得到:

为了判断规模报酬是否显著，即α+β+γ之和是否显著大于1，可以利用F检验方法(古扎拉蒂，2007)，原假设H0为α+β+γ=1。

这里使用《中国工业企业数据库》1995—2011年行业代码为1810、1820、1830类企业的数据，以销售收入作为产出(千元)指标，投入要素分别为企业固定资产(千元)、职工人数(人)、中间投入(千元)，计量结果如表5。

表5 纺织服装、服饰业企业内部规模经济模型估计结果

回归结果显示，R2和调整后的R2值较高，模型拟合较好，三个弹性之和在样本期内的1995年、1996年、1997年、2011年4年均大于1，表明规模报酬递增;2002年、2008年、2009年3年等于1，表明规模报酬不变;其余年份小于1，表明规模报酬递减。不过，规模报酬递减的年份中，三个弹性之和已非常接近1。因而总体上，中国商品贸易顺差期间，纺织服装、服饰业企业的内部规模经济虽不是很显著，但已经显现。

2.外部规模经济检验

为检验外部规模经济，设定生产函数如下(张旭青等，2010):

对式(6)两边同时取对数，得到需要估计的方程:

式中，Yci、Kci、Lci和Mci分别是地区c中第i个企业的产出、内部的资本、劳动和原材料生产要素，F(·)是一个生产函数，Qc为c地区的产业规模，b表示指数，外部规模经济设定为产业规模的指数函数(Henderson，1982;Mitra，1999)。在以上检验内部规模经济的数据基础上，将位于同一省份，即邮政编码前两位数相同的企业生产总值加总作为产业规模，估计结果如表6。

表6 纺织服装、服饰业企业外部规模经济模型估计结果

回归结果显示，R2和调整后的R2值较高，模型拟合较好，产业规模变量前的回归系数值除1997年、2007年、2008年、2009年、2010年为负之外①可能是由于1997年亚洲金融危机、2008年全球金融危机后全球需求骤减，部分企业关闭所致。，其余年份均为正，并高度显著。说明控制其他因素不变，这些产业规模变量前回归系数为正的年份中，当地区纺织服装、服饰业生产总值每增长1%时，平均每个企业产出增长0.01% ～0.08%，产业聚集确实对纺织服装、服饰加工企业的产出产生正面影响，即纺织服装、服饰业企业的外部规模经济已经显现。

五、简要结论与启示

本文使用8种常用的指标及SITC1分位数据，从绝对和相对角度测算了我国1994—2012年的出口商品集中度，结果显示，在商品贸易持续顺差的19年间，我国出口商品的集中度呈逐渐上升态势。出口产品主要集中于三大类产品上:SITC1位分类的第6类(主要按材料分类的制成品)、7类(机械和运输设备)和8类(杂项制成品)。基于协整方法的分析表明:出口商品集中度与商品贸易顺差之间存在长期稳定的均衡关系，当以HHI指数衡量的出口商品集中度增加1%时，商品出口绝对顺差增加35.072%。而且当出口商品绝对差额的短期波动偏离长期均衡时，将以－0.854的调整力度将非均衡状态拉回均衡状态。出口商品的集中度提高主要通过规模经济效应影响顺差的扩大。本文还使用顺差规模最大的第8类产品中出口额始终位居第一的84类产品生产企业相关数据测算了1995—2011年期间企业的内、外部规模经济效应，结果表明企业的内、外部规模经济均已显现。

基于以上分析，我们认为低技术密集型行业应继续在出口中发挥优势。从前面的实证检验结果可以看出，像服装行业这样的低技术密集型行业的内、外部规模经济虽已显现，但并不是很显著，在规模经济效应的发挥上仍有潜力。而且，虽然我国的劳动力成本从2003年开始出现明显上升的趋势变化，但与同期世界平均水平相比仍然较低。因此，我国在未来一段时期内，“几亿件衬衫换一架飞机”这种事不仅要继续做下去，而且意义仍然重大，因为我们仍有许多做不了“飞机”，只能做“衬衫”、只会做“芭比娃娃”的农民群体(裴长洪等，2011)。就服装业来看，企业可通过加强产品设计、品牌文化建设增强企业核心竞争力，从而实现显著的规模经济;地方政府可以在金融危机后行业重新“洗牌”的条件下，进一步促进生存下来的企业加强聚集，并激励物流、资金、通关、出口收汇保险等相关环节提高服务效率，进而实现显著的外部规模经济。

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责任编校:张朝胜