中国出口比较优势分析—基于不同贸易方式生产异质性的研究

田开兰，祝坤福，杨翠红

(1.中国科学院数学与系统科学研究院，北京 100190；2.对外经济贸易大学 全球价值链研究院，北京 100029;3.格罗宁根大学经济学院，荷兰格罗宁根 9700AB;4.中国科学院大学，北京 100049)

中国出口比较优势分析—基于不同贸易方式生产异质性的研究

田开兰1,3,4，祝坤福2，杨翠红1

(1.中国科学院数学与系统科学研究院，北京 100190；2.对外经济贸易大学 全球价值链研究院，北京 100029;3.格罗宁根大学经济学院，荷兰格罗宁根 9700AB;4.中国科学院大学，北京 100049)

在以增加值为贸易核算标准的全球价值链背景下，本文综合考虑了产业的国际分工和国内关联，利用出口增加值替代传统的出口总额对产业出口比较优势进行了更为准确的衡量和分析。结果显示，中国的竞争力优势部门仍然集中在纺织服装等劳动密集型部门，一些技术密集型产品的比较优势虽然有所上升，但上升力度却被传统的指数高估。进一步地，考虑到中国加工贸易比重高这一特色以及加工出口和一般出口之间的生产异质性，本文利用区分中国加工贸易的国际投入产出表测算发现，与不区分加工贸易的结果相比，中国劳动密集型产品的出口优势更加明显，技术密集型产品的出口优势则进一步减弱。

显性比较优势；全球价值链；出口增加值；生产异质性

1 引言

改革开放以来，中国出口贸易取得了快速的发展，1978～2007年间年均出口增长率达到了20%以上，对中国经济的快速增长起到了至关重要的推动作用。自金融危机以后，中国外贸增速放缓，2015年中国出口贸易首次出现了1.8%的负增长。与此同时，中国外贸遭受到欧美国家的质疑也越来越多，其中一个主要的顾虑便是中国外贸竞争力的增强会抢夺欧美国家的市场份额和就业，特别是随着中国对外贸易结构的改善，机电产品和高新技术产品的出口份额越来越高，欧美国家对中国外贸的排挤也越来越强烈，由此引发了中国遭受贸易保护措施的活跃期。

长期以来，中国出口贸易主要依靠低廉的劳动力成本和资源环境代价快速发展起来的。然而，随着中国劳动和资源密集型产品出口份额逐渐降低，技术和资本密集型产品出口份额逐渐上升[1]，是否意味着中国的出口比较优势已经实现了从依靠劳动和资源到主要依靠资本和技术的转变？是否意味着中国的技术密集型产品的出口竞争力已经发展到足以对欧美国家技术类产品构成威胁？要回答这些问题，需要对中国产业出口的比较优势的变化趋势和现状进行深入研究。

国际贸易研究中，广泛使用Balassa[2]提出的显性比较优势(Revealed Comparative Advantage，简称RCA)指数来衡量一国在某种出口品生产上的竞争优势。RCA指数是指某产品出口总额在该国总出口中的比例相对于全球该产品出口总值在全球总出口中所占比例的大小。李钢和刘吉超[3]、金碚等[4]利用该RCA方法计算了中国产业国际竞争力的现状及演变趋势，发现近年来中国制造业产业国际竞争力有较大程度提升。

Balassa提出的RCA指数得到了学者们的广泛推广和应用，但是在全球价值链的分工背景下，该RCA指数遭到了不少的争论和质疑。Balassa的理论假设是各国进行水平分工，同时一种商品的生产全部在一国内部完成，产业的边界以国家为界，因此海关统计的贸易额全部为出口国所有。然而，在全球价值链分工形势下，各个经济体由专注于生产某种产品转向于产品价值链上的某个生产环节，由此导致某种产品的生产跨越多个国界的现象越来越普遍，很多产品的价值实际上被很多国家/地区分享，而不是仅由最终出口该产品的国家/地区占有。由此可见，对于那些生产环节全球化的产品，从贸易总量的角度来衡量一国在该种产品出口上的比较优势，将存在严重的误导性。

事实上，已有不少学者[5-9]意识到当前以进出口贸易总值核算贸易利益的误导性，并主张和推广利用“贸易增加值”来核算贸易所得。当传统的贸易额无法反映真正的贸易利益时，从贸易总额角度构造的传统RCA指数也将无法反映真实的比较优势。在这一背景下，一些学者[10-11]提出了从贸易增加值视角测度一个国家或产业的出口竞争优势。

在衡量中国的出口比较优势时，已有一些文献意识到了传统指数的缺陷，并从“贸易增加值”这一视角进行测度。比如，戴翔[12]以及郭晶和刘菲菲[13]基于贸易增加值分别测算了中国制造业和中国服务业的比较优势，张禹和严兵[14]则进一步基于比较优势与全球价值链测算了中国产业的国际竞争力。然而，这些基于贸易增加值测算中国比较优势的研究都忽略了中国加工出口比重很高这一特征。2007年中国加工贸易出口占货物总出口的比重高达50%，近几年这一比重虽逐渐下降到2014年的38%，但仍然保持在较高水平。加工出口企业与一般贸易企业在投入结构等方面存在较大的异质性，加工出口生产通常从国外进口大量原材料以及零部件，经过加工组装为成品后再出口到国外，相比一般贸易生产，加工出口生产与国内生产部门的联系较弱，产生的增加值较少[6,8]。中国的电子和电气设备等技术密集型产品出口中，有很大比例的加工出口，如果简单地将加工出口与一般出口同等对待，即便是从“贸易增加值”视角测度RCA指数，也将会高估这些加工出口比重大的产品的比较优势。

测度“贸易增加值”最常用的方法是基于非竞争型投入产出表计算，然而，可惜的是，与其他国家的投入产出表类似，中国官方公布的投入产出表没有对加工贸易生产在投入结构上的异质性进行区分。在很多国际贸易问题的研究中(如出口中隐含的国内增加值[15]、碳排放的测度[16-17])，这一缺陷会导致严重的核算偏差。比如，李根等[16]基于一般的投入产出模型分情景分析了我国制造业的完全能耗强度，赵忠秀等[17]则指出了在研究中国的能耗和污染排放等问题时，区分中国加工贸易的重要性。

为了反映中国加工贸易的重要异质性，中国科学院课题组[6,15]提出并与国家统计局合作编制了中国的反映加工贸易的非竞争型投入产出表(以下简称DPN投入产出表)。该表将中国国内生产区分为满足国内需求生产(D)、加工出口生产(P)和非加工出口生产及外商投资企业的其他生产(N，下文也称一般贸易出口)三种类型。基于中国的DPN表，本文编制了2007年反映中国加工贸易的59部门国际投入产出表。与此同时，利用中国提供的相关数据，经济合作与发展组织(OECD)拓展推导编制了1995、2000、2005以及2008至2011年的区分中国加工贸易的34部门国际投入产出表。本文将利用这些表分别核算区分加工贸易前后中国产业的出口比较优势，并进行比较分析。

本文将沿用“基于贸易增加值测度出口比较优势”这一做法，利用出口增加值替代海关统计的贸易总额定义新的RCA指数测度显性比较优势。新的指数既考虑了国内产业之间的关联，又考虑了国际分工，可以更为准确地衡量全球价值链分工下出口产业的竞争力。在此基础上，本文考虑了中国加工贸易的异质性，利用区分中国加工贸易的国际投入产出模型核算中国的比较优势，这有助于我们清楚了解中国的电子和电气设备等技术密集型产品的真正出口比较优势。

2 全球价值链视角下显性比较优势的测度

2.1传统显性比较优势测度

传统显性比较优势指数(简称TRCA)是指一国总出口中某类商品所占份额相对于该商品在世界贸易总额中所占比例的大小。其公式为：

(1)

其中，Eij表示i国j类商品的出口额，Ei表示i国所有商品的出口额，Ewj表示j类商品的世界出口总额，Ew表示所有商品的世界出口总额。若RCA指数大于1，表示该国这一产业的出口具有比较优势，贸易竞争力强；若RCA指数小于1，表示该国这一产业的出口竞争力相对较弱。

虽然有不少学者利用传统RCA指数对中国出口竞争力进行了实证分析，但是，在全球价值链分工形势下，传统的RCA指数忽略了国际分工和国内产业关联。首先，随着国际分工的日益深入，中国在生产出口品时往往需要进口大量原材料、零部件等，如果出口产品中使用了较多的进口部件，那么出口额中将包含外国价值，即使RCA 指数较高， 也无法说明该国在生产该种产品时具有较高的竞争力。比如，中国出口的苹果手机中大部分价值属于国外，基于海关统计的出口额构造的RCA指数显然会高估中国苹果手机的比较优势。

其次，传统RCA指数忽略了国内产业关联。 一个经济系统中， 各部门之间存在着错综复杂的关联关系， 一个产业部门的生产需要消耗其他部门的产品， 该部门产品也会作为投入品被其他部门消耗。 因此， 一个部门生产出来的产品出口优势不仅体现在本部门的直接出口中， 还体现在下游部门的出口中， 因为国内某部门的价值可以隐含在该国其他下游产业出口品中实现间接出口。

鉴于传统RCA指数的这两个缺陷，本文接下来将从“贸易增加值”的角度来定义RCA指数，利用投入产出模型计算的出口增加值可以有效地排除了某部门出口品中进口的价值，同时又考虑了某部门价值通过其他产业出口品实现间接出口的部分， 更为准确地衡量产业出口的比较优势。

2.2基于贸易增加值的RCA指数的测度

一个国家在进行出口品的生产过程中，会消耗大量国内中间品、进口中间品及服务以及最初投入(即增加值部分)，生产的出口品总值减去中间品和服务，即为出口品中的直接国内增加值。而在国内中间品和服务的生产中，也会产生国内增加值，这就是出口品的间接国内增加值。出口品的直接国内增加值和所有间接增加值之和，就是出口的完全增加值，这与生产法GDP核算是一致的。

在全球价值链视角下，新的显性比较优势指数指的是某部门完全出口增加值占某国总出口中国内增加值比例，相对于所有国家出口中这一部门所创造的增加值占全球总出口增加值的比例的比较值。 因此，本文首先需要利用投入产出技术计算各国各产业部门的出口增加值，为了更好地区分中间品和最终品出口，本文采用国际投入产出模型进行测算,包含2个国家m个部门的国际投入产出表的简表如表1所示。

定义A为直接消耗系数矩阵[18-19]，其元素可表示成aij=zij/xj。国际投入产出模型水平方向上满足中间需求加上最终需求等于总产出，即满足以下均衡方程式：

AX+F=X

(2)

表1 两国投入产出模型表式

对公式(2)进行整理可以得到：

X=(I-A)-1F，

(3)

其中(I-A)-1是经典的列昂惕夫逆矩阵，即投入产出模型中的完全需要系数矩阵，其元素表示生产一单位最终产品所需要的各部门产品的总产出。进一步地，根据投入产出理论，生产最终产品F所需要的完全增加值为Av(I-A)-1F，其中Av为直接增加值系数向量，其元素为各部门增加值与总产出的比值。

根据Johnson和Noguera[7]的定义，国家i的出口增加值为为满足除i国外的其他国家的最终需求所需要的i国完全增加值，因此，国家i各部门的出口完全增加值(VAE)可写成：

(4)

在计算出各国各部门出口增加值之后， 基于出口增加值的显性比较优势指数(简称为VRCA)可以定义为：

(5)

其中，VAEij表示i国j部门的完全出口增加值，VAEi表示i国总出口中国内增加值，VAEwj表示所有国家出口中j部门所创造的增加值，VAEw表示全球总出口增加值。

3 中国出口竞争力实证分析

本文的数据来源为世界投入产出(WIOD)数据库， 该数据库[20]提供了1995至2011 年40个经济体和一个世界其他经济体的35部门投入产出表，利用投入产出数据和公式(1)和(5)， 本文测算了这17年40个经济体35个部门的传统RCA指数和新RCA指数,现将重要结果分析如下。

3.1中国出口竞争力分析

总体而言，两类RCA指数显示， 纺织服装业以及鞋、皮革制造业是中国出口份额最大、具有较强比较优势的劳动密集型传统行业，机械器材、交通运输设备制造业以及租赁和商务服务业等服务行业的出口竞争力表现疲软。从贸易增加值角度测度的RCA 指数则显示，传统RCA指数高估了某些产品的竞争优势，如电子产品，有些产品的竞争优势则被低估，如农产品。

不论从TRCA指数看，还是从VRCA看，中国的纺织服装业和鞋、帽制造业都具有很强的竞争力。从1995至2011年，传统RCA指数一直维持在3至5.2之间，新RCA维持在3至4左右，展现出很强的出口竞争力。但是两种RCA指数都呈现逐年下降的趋势，这两类产品的出口份额在逐渐减少。随着劳动力成本的上升，中国劳动密集型传统行业的生产优势会逐渐减弱，一部分产业很有可能逐渐转移到其他劳动力成本更低的地区/国家。

从TRCA指数看，中国的农林牧渔业处于出口劣势，但从VRCA看，中国农林牧渔业的出口竞争力不可小觑。1995至2011年，TRCA指数由1.25下降至0.33(如图1左图所示)，2004年至今，一直维持在0.3至0.5之间，说明中国农产品的出口份额逐年下降，在国际市场上由具有一定的竞争力转变为竞争力很弱。VRCA指数由2.82下降至1.67，大部分年份该指数都大于2，从出口增加值的角度来衡量，中国农林牧渔业依然有强的国际竞争力。中国农林牧渔业的直接增加率较高是造成新RCA指数较高的一个重要原因，另一方面，农业增加值的出口不只体现在本部门产品的出口中，还有相当大一部分通过隐含于纺织服装、食品、家具等优势下游产业出口品而实现间接出口，因此VRCA指数很高。

TRCA指数低估了中国农产品的生产竞争优势，却高估了中国电子产品的竞争优势。图1(右图)显示，1995至2011 年，中国电子产品的TRCA指数由1.37逐渐上升至2.56，在国际市场上出口份额逐渐上升，表现出较强的竞争力，但从VRCA 指数看，上升力度明显减弱。VRCA指数从1.02上升到1.81，比传统指数要低。这主要是因为中国的电子产品加工贸易比重高，处于全球生产链条低端，生产过程中进口大量中间品，附加值率低。排除了国外进口价值的贡献之后，在只考虑中国国内增加值的贡献情况下，竞争优势明显减弱。

不论从传统RCA指数看，还是从新RCA看，中国的机械设备制造业、交通运输设备制造业都处于竞争劣势。两类制造业的RCA 指数基本都在1以下，不过两类指数都呈现出上升的趋势，机械设备制造业近几年已攀升至略高于1。中国正在加强制造业的产业升级，以提高在国际市场上的竞争力。虽然这些行业里可能有部分产品已具有较强竞争力，比如中国港口机械近年来发展良好，在国际市场上已具有较强的竞争力，但其行业占比较低，竞争优势平均化了，尚没有扭转整个行业竞争弱势的整体格局。

图1 中国农产品(左图)和电子产品(右图)的两类RCA指数

3.2出口竞争力的国际对比分析

综合比较国际上主要欧美和亚洲国家可以发现，中国的出口优势主要表现在纺织业和纺织服装、鞋、帽制造业等劳动密集型传统行业，美国、英国、法国的服务贸易表现出强劲的出口竞争力，我们的近邻印度也在租赁和商务服务业、住宿餐饮业等服务行业展现出明显的竞争优势。德国、日本的机械器材制造业、交通运输设备制造业表现出明显的出口竞争优势。日本的电气和光学产品也展现出强劲的出口优势。

分行业来看，不同国家在不同行业展现出比较优势。不论从传统RCA指数还是新RCA指数来看,相对于中国、印度等发展中国家,西方发达国家的农林牧渔业、纺织服装、鞋、帽、皮革制品业的出口竞争力都较弱。从1995至2011年，西方发达国家的劳动密集型行业的RCA指数都小于1，有的甚至接近0，由此可知，由于劳动成本高昂，发达国家在传统劳动密集型行业没有生产优势。

传统RCA指数显示，从2002年起，中国的电子产品的比较优势已超过美国和日本，而且趋势越来越明显。但是，与新指数相比发现，传统RCA指数低估了日本、美国等发达国家电子产品的出口优势，中国大部分年份的新指数都小于美国和日本，只有近几年，三个国家的新RCA指数才处于一个相近的水平。

如图2(左图)所示，1995至2011年,日本电子产品的两类RCA 指数介于1至2之间，具有很强出口竞争力。图2(右图)中美国的传统RCA指数显示，2003年以后，美国电子产品已经成为一个出口劣势部门，但根据新的RCA指数，美国电子设备仍然是一个具有比较优势的出口部门， 而且近几年的比较优势呈现强势上升趋势。究其原因，我们发现，1995 至2011年间，中国电子设备部门的增加值率由0.3 下降至0.2，而美国的由0.3上升至0.6.在电子产品的全球化生产工序上，发达国家往往负责开发设计、销售等高附加值的生产工序，而中国往往负责加工、组装等低附加值的生产工序，因此相对于传统的出口优势，用增加值贸易测算之后，中国的竞争优势明显降低，而美国、日本等发达国家的生产竞争优势明显上升。这进一步说明，从贸易总值角度测算的比较优势指数忽略了由国际分工导致的同一产品的价值被不同国家分割的问题，造成了一些假象。

服务业贸易方面，中国的服务业总体处于出口劣势。美国的批发零售业、金融服务业展现出强劲的竞争优势，两类RCA指数基本都在2以上。印度的住宿餐饮业、租赁和商务服务业的RCA指数也基本都在2以上。

交通运输设备制造业方面，中国的两类RCA指数基本都在0.6以下，生产处于竞争弱势，德国、日本的两类RCA指数都在1.7以上，有的年份超过2，具有很强的生产竞争优势。由此可见，不论是从总出口比例还是增加值贸易来衡量，中国要由“制造业大国”走向“制造业强国”依然任重而道远。

4 区分加工贸易的中国出口比较优势测度

与分析

基于“贸易增加值”定义的RCA指数考虑了国内产业关联和国际分工，相较于传统的RCA指数，可以更为准确地衡量全球价值链分工下出口产业的比较优势，但具体到测算中国产业的出口比较优势时，上述测算依然忽略了中国高比重的加工出口的生产异质性。基于目前的国际投入产出表的相关分析有一个隐含的假定：满足国内需求生产、加工出口生产和一般贸易出口生产具有相同的投入结构，即这三种生产方式的平均投入结构。然而，通常情况下，加工出口企业只是对进口原材料进行加工和装配，使用了大量进口品，但国内中间投入比例很低，蕴含的国内增加值也比一般出口低很多。如果简单地将加工出口与一般出口同等对待，势必会高估加工出口比例高的产品比较优势。

图2 日本(左图)与美国(右图)电子产品的两类RCA指数

基于中国出口的这一特点，可以将中国国内生产拆分为满足国内需求生产、加工出口和一般出口生产三部分，进一步地，可以在国际投入产出表中区分中国的这三类生产，构建反映中国加工贸易的国际投入产出表，具体表式结构如表2所示。

编制表2需要用到中国DPN表和世界投入产出表。利用海关贸易统计数据、国家统计局投入产出调查数据和工业统计数据、国家外汇管理局的服务贸易数据，中国科学院课题组[21]和国家统计局投入产出处合作编制了中国DPN表。中国的DPN表为产品*产品类型，而WIOD公布的世界投入产出表为产业*产业类型。为了保持一致性，我们首先将40个国家的国际供给使用表合并成一张世界供给使用表，然后基于生产工艺假定将世界供给使用表转化为产品类型的世界投入产出表。最后，利用中国DPN表以及中国海关提供的分国别、分贸易方式(加工贸易和非加工贸易)的进出口数据，本文编制了2007年反映中国加工贸易的国际投入产出表 (简称DPN-WIOT表)。

编表思路与过程可以概括为两大部分(详细编制方法参见Chen等的文章 (2014)[22])，第一部分为产品*产品类型世界投入产出表的编制。首先，将40个国家的国际供给使用表合并成一张世界供给使用表，利用双边贸易数据将世界供给使用表中各个国家的生产活动连接起来。然后，基于生产工艺假定将世界供给使用表转化为基本的产品*产品类型的世界投入产出表。由于世界其他国家(WIOD数据库中简称RoW)没有供给使用表，在基本的产品*产品类型的世界投入产出表中RoW被作为外生国家处理。最后，对RoW建模，进行内生化处理，并对原始表进行平衡，得到最终的用于分析的产品*产品类型的世界投入产出表。

第二部分为利用产品类型的世界投入产出表和中国的DPN表以及海关的双边贸易数据来推导表2。首先，推导中国用于国内需求生产、加工出口生产和一般贸易出口生产的总产出和增加值向量。然后，推导中国对国产品的最终需求和中国的国内流量矩阵，由于加工出口生产的产品只能用于出口，中国对国产品的最终需求由生产类型D 和N满足。最后，推算中国加工出口品和非加工出口品在国外的使用去向和中国进口的中间品在不同生产类型中的使用去向。运用两阶段双比例平衡(RAS)法对表进行平衡。

表2 区分中国加工贸易的国际投入产出模型

注：简化表式中有中国、S国和R国三个国家。上标D、P和N分别表示中国国内产品、加工出口、一般贸易出口。X和V分别表示总产出列向量和增加值行向量，F表示最终需求。Z表示中间流量矩阵，其中上标DD、DP和DN分别表示国内产品用于国内使用、加工出口和一般贸易出口，其余类推。由于国内需求产品并不用于出口，故有D部分的出口为0，即对S国和R国既无中间投入，也不提供最终使用品。加工出口产品全部用于出口，不用于国内中间投入和最终使用。上标SD、SP和SN分别表示S国对中国生产国内产品、加工出口和一般贸易出口的中间投入，S*表示S国用于中国的最终使用品，R国的上标类似。

在编制表2之后，区分加工出口后中国各产品部门基于贸易增加值的比较优势指数(简称为NRCA)可以调整为：

(6)

其中，VAECPj表示中国j部门加工出口的完全增加值，VAECNj表示中国j部门一般出口的完全增加值，VAEC表示中国总出口增加值，包括中国所有部门的加工出口和一般出口增加值，VAEwj表示所有国家出口中j部门所创造的增加值，VAEw表示全球总出口增加值。

利用表2和公式(6)，本文测算了中国2007年59个部门的NRCA，计算结果如图3所示，图中横坐标表示传统的TRCA指数，纵坐标表示区分加工贸易的NRCA指数。图中横、竖两条虚线分别是两类RCA指数测算的比较优、劣势分界线，超过1的为比较优势，反之为比较劣势。图中45度线上方的圆点表示TRCA指数低估了其增加值出口优势的部门，比如农产品、食品饮料烟草、化工产品等，下方的圆点表示TRCA高估了其出口优势的部门，比如办公器械与计算机、电气设备、机械设备等。图中区域I内的圆点表示的是两类RCA指数都大于1，即两类指数都显示出口优势的部门，典型的有纺织品、服装鞋帽与皮革制品；区域II内的圆点表示TRCA指数显示处于出口劣势，但NRCA指数显示处于增加值出口优势的部门，典型的有农林牧渔产品；区域III内的圆点表示的是两类RCA指数都小于1，都显示处于出口劣势的部门，典型的有交通运输设备、商务服务等服务业；区域IV内的圆点表示TRCA指数显示处于出口优势，但NRCA指数显示处于出口劣势的部门，比如仪器仪表、建筑服务。

图3 2007年中国59个产品部门的出口比较优势

利用相同的编表思路和中国提供的相关数据，OECD-TiVA数据库将表2拓展到了更多年份，推导编制了1995、2000、2005以及2008至2011年的区分中国加工贸易的国际投入产出表。利用这些表，本文测算了区分加工贸易前后中国各行业的出口比较优势，部分行业的结果如表3所示。

从表3可以看出，在区分加工贸易之前，1995、2000、2005和2010年的VRCA分别是4.01、3.59、3.26和3.00，出口比较优势很强，在区分加工贸易之后，NRCA则分别上升至4.51、4.39、4.26和3.90，比较优势进一步增强。木制品及家具的情形类似，比较优势也在区分加工贸易之后有所增强。

对于技术密集型产品，情况则有所不同。1995和2000年，VRCA指数显示中国的电子设备和电气设备有较弱的出口比较优势，但是，在区分加工贸易之后，NRCA指数大幅下降，由较弱的比较优势转为明显的比较劣势。从1995至2010年，尽管中国电子和电气设备的比较优势呈现出上升趋势，但NRCA显示的增长幅度要低于VRCA显示的增长幅度。

究其原因，可以发现电子、电器设备和交通运输设备等技术密集型产品的加工贸易比重比较大，比如，计算机、电子设备部门在这四个年份的加工出口比例分别为99%、98%、92%和79%，而加工出口中包含的国内增加值含量比一般贸易较少，在区分加工贸易的异质性之后，这些产品的NRCA较VRCA降低，即加工贸易占比高使得VRCA仍然高估了这些产品的出口比较优势。不过，从1995年到2010年，VRCA与NRCA之间的差值由0.45下降至0.26，说明随着加工出口的比例逐渐下滑，VRCA对比较优势的高估程度也有所降低。

近几年来，中国的出口产品中，占比最大的是机电产品，其次是传统劳动密集型产品。在区分加工贸易之后，NRCA相当于进一步缩小了技术密集型的机电产品的贸易增加值占比，加工出口比例低的服装纺织品、家具等劳动密集型产品的贸易增加值占比则相应地凸显出来，表现为劳动密集型产品的NRCA大于VRCA，而技术密集型产品的情形则相反。

表3 中国部分行业的VRCA和NRCA指数

数据来源：作者根据OECD提供的国际投入产出表计算而得。

5 结语

当前研究产业出口竞争力的文献广泛采用传统显性比较优势指数，从出口总额的角度来进行贸易比较优势的分析。本文指出传统RCA既忽略了国内的生产分工又忽略了国际生产分工，不能反映出口产业真正的竞争优势。为克服这个缺陷，本文从出口的增加值占比这一角度来定义显性比较优势指数。利用区分加工贸易的世界投入产出模型，本文研究了加工出口对于不同产品部门出口优势的作用。

本文主要有以下结论：从贸易增加值角度来看，中国的劳动密集型轻工业依然保持着很强的出口竞争力，但存在着附加值偏低的问题；中国的农产品生产优势被传统RCA指数低估，但电气和光学设备的比较优势被传统指数高估；中国虽是制造业大国，但是交通运输设备、机械设备等制造业整体处于比较弱势，与德国等制造业强国还有很大差距；中国服务贸易整体处于比较劣势，且不论与发达国家服务业的差距，即使与我们的近邻印度相比，依然相差甚远；加工贸易是影响中国出口比较优势的重要因素之一，如果简单地将加工出口与一般出口同等对待，将会高估中国技术密集型行业的比较优势，加工贸易在技术密集型产品的出口优势上起着重要作用。

针对以上分析结果，本文有以下几点启示和建议：

(1)积极参与全球价值链，从宏观政策到产业政策两个方面制定提升中国全球价值链中地位的战略。特别地，顺应国际分工由产品分工转向要素分工的趋势，适当调整产业政策，加强对关键环节的支持，但同时也需兼顾传统产业的发展。我们过去的产业政策更多地集中在支持(或不支持)整个产业的发展，但是在参与全球价值链分工的背景下，需要及时调整产业政策，从注重支持产业部门转向注重支持关键环节，如研发、设计，特别地，加大信息通讯、高铁、机械制造等技术密集型产业的研发创新力度，由加工组装等环节向研发设计、技术服务等环节逐步过渡，进而向价值链中高端攀升。此外，过去若干年，纺织、服装等劳动密集型等传统产业在中国经济发展和出口增长中发挥了重要作用，且从获取增加值的能力看，劳动密集型产业有很好的表现。但曾几何时，传统密集型产业被认为是技术水平不高，特别是和技术密集型和资本密集型产业相比，因此在政策制定中的关注度降低了。

(2)实施更加积极开放的贸易和投资战略，鼓励更多企业“走出去”。从优势产业开始，做大、做强中国的跨国公司，培养若干条以我为主的全球价值链，增强中国对全球价值链的影响力。实际上，全球价值链的形成正是以跨国公司主导的，跨国公司主导的全球价值链占全球贸易的80%，这些跨国公司的母公司主要分布在美国、日本等发达经济体。因此，要想改变中国处于全球价值链中低端的现状，需要培育自己的跨国公司，在一些产业逐步构建中国主导的全球价值链。

(3)加快完善服务贸易促进体系，推动服务贸易与货物贸易同步发展。长期以来，中国主要发展货物贸易，中国出口中服务贸易的增加值比例远不如美国、日本等发达国家。事实上，服务贸易获取增加值的能力明显强于货物贸易，因此，要积极推动服务贸易的发展，在巩固“中国制造”的同时，鼓励和推进“中国创造”。要实现这一目标，必须制定和完善产业政策，发展国内服务业，提高服务业竞争能力。

[1] 唐宜红,张鹏杨.反倾销对我国出口的动态影响研究-基于双差分法的实证检验[J].世界经济研究,2016，(11):33-46.

[2] Balassa B.Trade liberalization and revealed comparative advantage[J].The Manchester School,1965,33(2): 99-123.

[3] 李钢,刘吉超.入世十年中国产业国际竞争力的实证分析[J].财贸经济,2012,(8):88-96.

[4] 金碚,李鹏飞,廖建辉.中国产业国际竞争力现状及演变趋势-基于出口商品的分析[J].中国工业经济,2013,(5):5-17.

[5] Dean J M,Fung K C,Wang Zhi.Measuring vertical specialization: The case of China[J].Review of International Economics,2011,19(4): 609-625.

[6] Chen Xikang,Cheng L K,Fung K C,et al.Domestic value added and employment generated by Chinese exports: A quantitative estimation[J].China Economic Review,2012,23(4):850-864.

[7] Johnson R C,Noguera G.Accounting for intermediates: production sharing and trade in value added[J].Journal of International Economics,2012,86(2):224-236.

[8] Koopman R,Wang Zhi,Wei Shangjin.Estimating domestic content in exports when processing trade is pervasive[J].Journal of International Economics,2012,99(1): 178-189.

[9] 张杰,陈志远,刘元春.中国出口国内附加值的测算与变化机制[J].经济研究,2013,48(10):124-137.

[10] Timmer M P,Los B,Stehrer R,et al.Fragmentation,incomes and jobs: An analysis of European competitiveness[J].Economic Policy,2013,11 (4) : 613-661．

[11] Koopman R,Wang Zhi,Wei Shangjin.Tracing value-added and double counting in gross exports[J].American Economic Review,2014,104(2):1-37.

[12] 戴翔.中国制造业国际竞争力-基于贸易附加值的测算[J].中国工业经济， 2015,(1):78-88.

[13] 郭晶,刘菲菲.中国服务业国际竞争力的重新估算-基于贸易增加值视角的研究[J].世界经济研究，2015,(2):52-60.

[14] 张禹,严兵.中国产业国际竞争力评估-基于比较优势与全球价值链的测算[J].国际贸易问题，2016,(10):38-49.

[15] Yang Cuihong,Dietzenbacher E,Pei Jiansuo,et al.Processing trade biases the measurement of vertical specialization in China[J].Economic Systems Research,2015,27(1):60-76.

[16] 李根,刘家国,赵金楼.基于投入产出非线性优化的制造业完全能耗强度情景分析[J].中国管理科学,2016,24(3):31-40.

[17] 赵忠秀,裴建锁,闫云凤.贸易增长、国际生产分割与CO2排放核算：产业VS.产品[J].中国管理科学,2014,22(12):11-17.

[18] 陈锡康,杨翠红.投入产出技术[M].北京:科学出版社,2011.

[19] 徐大举,尹金生,李爱芹,等.直接消耗系数矩阵特征值的经济意义研究[J].中国管理科学,2010,18(1):33-38.

[20] Dietzenbacher E,Los B,Stehrer R,et al.The construction of world input-output tables in the WIOD project[J].Economic Systems Research,2013,(25):71-98.

[21] 刘遵义,陈锡康,杨翠红,等.非竞争型投入占用产出模型及其应用-中美贸易顺差透视[J].中国社会科学,2007,(5):91-103.

[22] Chen Q R,Zhu K F,Yang C H,et al.Distinguishing the processing trade in the world input-output table: A case of China[C]//Proceedings of The 22th International Input-Ouput Conference,2014.

Abstract： The concept of revealed comparative advantage (RCA),proposed by Balassa (1965),has proven useful in many research and policy applications.In standard applications,it is defined as the share of a sector in a country’s total gross exports relative to the world average of the same sector in world exports.However,with the increasing international fragmentation of production and the evolution of global value chain revolution,the problem of double counting of certain value-added components in the official trade statistics suggests the traditional computation of RCA could be misleading since it ignores both domestic and international production sharing.

In order to remove this distortion,some authors have proposed using domestic value added in exports to substitute for gross exports as domestic value added in a country’s exports describes the characteristics of a country’s production.In this paper,this new substitution is followed,and multi-regional input-output model which is rooted in Johnson and Noguera (2012) is applied to analyze Chinese competitiveness of export and give the contrast analysis with other countries using the World Input-Output Database.The results show that China’s comparative advantage sectors are still concentrated in primary products sectors and labor-intensive sectors such as agriculture and textiles during the period of 1995-2011.Although the competitiveness of some technology-intensive sectors is increasing over the years,the traditional RCA overestimates the growth rate.

Furthermore,it is pointed out that previous literatures ignore the prevalence of processing trade in China when computing the new RCA of Chinese sectors.In this study,the new RCA of Chinese industries is re-estimated using OECD world input-output tables which distinguish China’s processing trade,by taking into account the trade heterogeneity in production technology.The results reveal that processing trade is quite a significant contributor to the RCA of China’s technology-intensive manufactures while traditional labor-intensive manufacturing goods depended more on normal trade rather than processing trade.

Keywords： revealed comparative advantage;global value Chain;value added exports;trade heterogeneity

Re-estimate Revealed Comparative Advantage Based on Value Added Exports and Trade Heterogeneity: An Analysis for China

TIANKai-lan1,3，4，ZHUKun-fu2，YANGCui-hong1

(1.Academy of Mathematics and Systems Science,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China；2.Research Institute for Global Value Chains,University of International Business and Economics,Beijing 100029,China;3.Faculty of Economics and Business,University of Groningen,Groningen 9700AB,Netherlands；4.University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049)

F223;F752

A

1003-207(2017)09-0001-10

10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2017.09.001

2016-12-28；

2017-03-31

国家自然科学基金资助项目(71673269，71125005,71473245);国家商务部重大项目(TAHP-2015-ZB-365)；对外经济贸易大学中央高校基科研业务费专项资金项目(CXTD7-06)；中国科协高端科技创新智库青年项目(DXB-ZKQN-2017-046)

杨翠红(1971-)，女(汉族)，河南人，中国科学院数学与系统科学研究院研究员，研究方向：投入产出技术、全球价值链、宏观经济分析，E-mail： chyang@iss.ac.cn.