随着中美贸易战争的“硝烟四起”,特别是“中兴事件”的跌宕起伏,中美贸易、中美产品特征、中美产业竞争力等一系列问题引起了社会各界的广泛关注。当我们欣喜于改革开放以来中国产业取得巨大成就的同时,也逐渐认识到现有产业发展过程中存在的瓶颈与缺陷。中国提出实施供给侧结构性改革,并指出,产业升级发展的关键在于产业结构调整,降低产业发展过程中的“挤出效应”[1]。学术界迎来了对新常态下产业升级、产业竞争力、产业政策等的热议,如张维迎与林毅夫就产业政策的大辩论。基于中国国际贸易的飞速发展,美国等发达国家表现出一定“恐慌”。面对中美“贸易摩擦”的加剧,如何清醒地认识中美两国产业国际贸易竞争力,特别是中美两国出口产品特征对产业升级的作用机制与影响具有重要意义。
现有基于传统国际贸易理论的比较优势理论以及以波特为代表的竞争优势理论,在探讨产业发展、产业竞争力以及产业升级等方面的研究已经十分成熟[2-4],而基于产品空间理论,从微观产品空间视角对比分析产品特征在产业升级中的作用机制较少。产品空间理论可以用一个“猴子与森林”的故事形象诠释产业国际贸易中产品、产业以及国家之间的关系。在国际贸易中,产品可以视为树木,整个出口“篮子”则汇成一片森林,森林中稀疏紧密的树木形态表明产业是异质性而非同质性,国家可以被视为由出口企业组成的“猴群”,猴群占据了森林中不同地理位置,从而构成整个国家贸易竞争形态。如果猴群占据了密集的森林中心区域,猴子则可以在森林中自由、轻松地跳跃,如果猴群只占据了森林边缘或稀疏区域,则猴子相对隔绝,难以实现自由发展。因此,基于产品空间理论,中美在国际贸易中的发展情况及竞争力强弱将类似取决于两国在“森林”中占据位置的树木分布形态,以及猴群所处的位置。
基于产品空间理论的研究表明:①产业具有异质性特征,从而否定了传统的产业同质性假设,并且指出技术含量越高的产品越可能处在产品空间的核心、密集区域,而技术含量越低的产品越可能游离在产品空间的稀疏与边缘地带;②不同的产业分布形态与产品要素禀赋潜在决定了国家产业升级发展路径[5-8]。但是,就中美两国而言,两国产品特征究竟具有怎样的发展形态,以及如何影响中美两国产业发展路径?特别是,两国产业发展路径不仅仅取决于“猴群”所处位置的稀疏紧密形态,而且取决于“树木”本身间距,从而共同决定未来产业发展道路。因此,本文聚焦于比较中美两国产品特征在产业升级中的作用机制,其不仅涵盖产品积累的既有要素禀赋,而且涉及产品技术距离对实现未来产业跳跃发展的难易程度。
本文研究内容主要包括4个部分:①对中美两国产品双重特征的描述性分析,包括产业结构与优势产业指标特征比较;②基于中美两国全产业数据的回归分析,探讨双重产品特征在产业升级中的差异化作用机制;③对中美两国产业细分后的作用机制进行对比分析,以及产业间作用机制的差异性分析;④从动态视角分析改革开放前后双重产品特征在中国产业升级中作用机制的变化。本文研究贡献包括两个方面:一方面,从理论视角首次对中美两国双重产品特征在产业升级过程中的差异化作用机制进行分析,特别是对产业间差异化作用机制进行比较分析;另一方面,从实践视角,在中美“贸易摩擦”加剧,特别是“中兴事件”跌宕起伏的背景下,正确认识中国国际贸易竞争力以及产品竞争优势对未来中国加强对外贸易发展、培育产业国际竞争优势具有一定实践意义。
现有研究中对于产业升级与产业政策的分析主要是基于传统贸易理论中的比较优势理论和以波特为代表的竞争优势理论。一方面,将产业升级视为技术领域的突破,从而将产业升级等同于高新技术产业发展[9-10];另一方面,将产业升级视为宏观条件下的自然结构,但没有探讨产业升级本身的实质性内容[1]。在此基础上,路风[11]指出,产业升级的实质不是简单的技术突破,而是整个产业结构调整,向具有更高附加值的产业转移和发展。虽然从产业生产率和附加值视角对产业升级进行分析与界定,在一定程度上克服了既有分析的缺陷,但是仍然存在两个方面问题:一方面,并没有突破传统贸易理论中比较优势理论和竞争优势理论的分析范畴;另一方面,也没有进一步深入探索产业内部产品特征对产业升级的影响。
基于社会网络理论发展的产品空间理论进一步肯定了国家在产业发展过程中的能动性[12-13]。产品空间理论将产品的实质界定为知识,既包括显性知识,又包括隐形知识。而经济体的复杂性不仅仅取决于个体产品知识含量的多样性、独特性,还取决于产品空间中知识交换与转化能力。在一个经济体的产品空间里,产品知识越具有多样化、独特性、知识转换能力越强,则该经济体产业结构的竞争力越强,越可能处在连接紧密的核心区域,通常属于发达国家所处位置,否则只能游离在产品空间的边缘区域,通常为不发达国家所处位置[5,6,14]。
因此,基于产品空间理论的发展,从微观产品角度探索产业升级与发展的相关研究引发了学者们的研究热情。2009年Hidalgo&Hausmann研究指出,可以通过提高产品复杂性积累能力、促进新产品发展以及产品协同演化[15][16]。有研究指出,我国工业制成品的产业国际竞争力具有“U型”结构特征(金碚,李鹏飞,廖建辉,2013)。因此,未来发展不仅应该对产业升级机会进行甄别,而且应该在遵循既有比较优势和适度背离既有比较优势之间作均衡选择(张其仔,李颢,2013)。具体就国际贸易中的产品特征而言,出口“篮子”中的产品技术距离对产业升级与发展具有支撑和引领的双重作用:中国的产业升级与发展更多遵循了比较优势路径,美国的产业发展更多偏离了既有比较优势;中国和日本两国出口“篮子”中产品技术复杂性的差异性也对两国产业升级与发展产生了差异化影响,并且两国知识密集型产业的产品特征也潜在影响未来两国知识密集型产业竞争力和产业发展路径选择[7][17][18]。但是,现有基于产品空间理论的研究并没有从微观产品特征视角深入分析中美两国在国际贸易中产品内外部双重特征、产业结构中各细分产业发展路径的差异,以及中国改革开放前后整个产业发展路径的变化。
本文聚焦于探索中美两国产品特征在产业升级过程中的作用机制比较,对于产品特征的衡量主要包括4个指标计算:显性比较优势指数(RCA)、邻接性、密度,以及产品复杂性指数。其中,显性比较优势指数(RCA)是现有指标中衡量产业国际竞争力的重要指标之一,其定义为某国出口产品占该国出口份额的比重与占全球出口量比重的比值[19-20]。虽然说,显性比较优势指数(RCA)能够从一定程度上衡量某出口产品在产业国际贸易中的重要程度,但是该指标只是对产品在国际贸易中“量”的衡量。因此,为了进一步分析中美产业国际贸易中的产品质性关系,引入邻接性指标,用于衡量出口“篮子”中任意两种产品之间的技术距离,该指标通过计算某个国家同时出口两种产品的条件概率最小值得到。采用邻接性指标的最大优势在于不仅仅是对产业贸易中产品出口数量的衡量,还是对产品之间技术相似性“质”的衡量,即两种产品之间的邻接性越强,则技术距离越短,越容易实现产品之间的技术转换。
虽然说,邻接性很好地克服了显性比较优势指数(RCA)仅从产品特征角度进行量化衡量的缺陷,从产品技术距离角度对产品特征实现了质性衡量。但是,邻接性是一个产品-产品维度指标,并不是对某国出口“篮子”中该产品技术含量的衡量。因此,为了进一步衡量国家层面的产品特征,进一步引入密度指标和产品复杂性指数。密度指标用于衡量某国潜在产品(当前不具有显性比较优势或者还没有生产出的产品)与周边产品所具有的能力集合大小,而产品复杂性指数是在考虑产品多样性和普遍性特征下计算出来的国家出口“篮子”中的产品技术含量。
从动态分析视角,当一种产品从不具有显性比较优势发展为具有显性比较优势时,可以视为产品升级成功;当具有显性比较优势的产品转化为没有显性比较优势的产品时,可以视为产品失势或者退化;而当产品保持既有状态时,可以视为产品发展处于静态。因此,基于以上动态逻辑和现有文献,本文主要聚焦于产品动态发展,进而分析产品特征在产业升级中的作用机制并构建如下实证分析模型[5][7]:
RCAi,t=∝+βRCAi,t-1+ω1(RCAi,t-1)DENi,t-1+ω2(1-RCAi,t-1)DENi,t-1+γ1(RCAi,t-1)PCIi,t-1+γ2(1-RCAi,t-1)PCIi,t-1+δX+ε
(12)
其中,i代表产品,t代表时间。被解释变量为RCAi,t,表示产品i在t时期的显性比较优势指数,为了更好地控制回归模型中互为因果和因遗漏变量引起的内生性问题,模型中所有解释变量都滞后一期。PCIi,t-1表示产品i在t-1时期的产品复杂度指标,DENi,t-1表示产品i在t-1时期的密度指数。当产品i在t-1时期不具有显性比较优势时,RCAi,t-1取值为0,1-RCAi,t-1取值为1,如果产品i在t时期具有了显性比较优势,即实现了产品升级,则ω2和γ2分别表示产品i的DEN与PCI在产品升级过程中的作用机制;相对来说,当产品i在t-1时期具有显性比较优势,RCAi,t-1取值为1,1-RCAi,t-1取值为0,如果产品i在t时期不具有显性比较优势,即产品失势,则ω1和γ1分别表示产品i的DEN与PCI在产品失势过程中的作用机制。总体来说,关于模型中各个系数的经济含义,ω2、γ2表示产业动态发展过程中DEN与PCI在产业升级中的作用机制;而ω1、γ1则表示产业动态发展过程中DEN和PCI在产品失势与市场退出中的作用机制。
本文数据来源于联合国商品贸易统计数据库(UN COMTRADE)和Feenstra数据库,在此基础上整理出1962-2013年中国和美国的出口贸易数据。在数据整理过程中,一方面剔除了商品编码中具有“A”、“X”的商品,另一方面,剔除了研究期内数据缺失和不连续的商品代码,最终得到两个国家的产品-年份合计2*402 40个观察值,进一步与联合国商品贸易数据库中的SITC4代码及Leamer对产品产业分类代码进行匹配。在数据处理过程中,主要借助STATA软件的MATA编程实现矩阵指标计算,然后借助STATA进行数据分析。
结合数据整理与统计,具体对比分析中美主要产业指标动态演化以及演化关系。一方面,从时间和产业维度对比分析中美两国优势产业数量变化和产业结构分布形态差异;另一方面,聚焦中美两国优势产业主要指标特征与差异,分析差异背后隐藏的产业发展优势与劣势。
4.1.1 中美产业结构比较
从图1时间维度的优势产业数量比较可以发现,美国的优势产业数量一直领先中国,但是差距逐渐缩小甚至接近。图2进一步探索了中美优势产业数量在各个产业中的具体分布,可以发现,一方面中国在以原材料(Raw Materials)、动物制品(Animal Products)、谷物类产品(Cereals,etc)为代表的低PCI值产业中拥有较多优势产业,也就是说这些技术复杂度低的产业在我国产业结构中占据较大比例;另一方面中国在以制造业(Machinery)、化学制品(Chemical)为代表的PCI值较高的产业中拥有较少优势产业,也就是说这些技术复杂度高的产业在产业结构中所占优势有限。同时值得注意的是,在整个产业结构中劳动密集型产业(Labor Intensive)、资本密集型产业(Capital Intensive)占比较高。相对来说,美国在PCI指数最高的制造业(Machinery)、化学制品(Chemical)中的优势产业数量较多,而在其它PCI较低的产业中优势产业数量较少。其中,制造业(Machinery)、化学制品(Chemical)在整个产业结构中占据非常重要的位置,而劳动密集型产业(Labor Intensive)、资本密集型产业(Capital Intensive)等产业比重较低。图3对比分析了中美两国各产业发展积累的要素禀赋,很明显,美国积累的要素禀赋更高,因此在产业发展过程中为产业升级与发展提供了更多路径选择。图4进一步分析了中美两国在各产业中的平均RCA指标,即各产业在对外贸易中所占的出口比重。可以发现,美国在PCI高的产业中其RCA也较大,即在技术复杂度较高的产业中具有更大出口量,竞争优势也更大。
图1 中美优势产业数量变化比较 图2 中美优势产业数量比较与PCI指标
图3 中美产业DEN比较 图4 中美产业RCA比较
4.1.2 中美优势产业指标特征比较
从上述分析发现,从整个产业结构讲,中国的优势产业数量出现了较大增长,与美国的差距逐渐缩小并接近,但是优势产业数量增加只是一个量的积累,并不能代表产业国际竞争力,因此下面聚焦优势产业主要指标特征比较,进一步探索中美两国竞争优势的差异。
图5和图6分别表示中国与美国优势产业的主要指标特征,包括优势产业数量以及优势产业的平均RCA值、平均DEN值,以及平均PCI值。首先值得注意的是RCA与PCI的关系,中国在RCA高的产业中对应的PCI指标较低,而美国的RCA指标与PCI指标相对保持一致,也就是说,中国在技术复杂性水平较低的产业具有较高的出口竞争优势,而美国的产业竞争优势集中在复杂度水平较高的产业中;其次,就产业结构发展的均衡性而言,中国各个产业的平均RCA波动较大,而美国的波动较小,也就是说美国在全球对外贸易中,产业结构发展相对均衡;再次,两国的DEN指标与全产业的平均DEN相对保持一致,美国积累的要素禀赋仍高于中国;最后,就PCI指数而言,中国优势产业的平均PCI指数在各产业中都明显低于美国,即整个产业结构的技术复杂度水平与美国相差甚远。
图5 中国优势产业指标特征 图6 美国优势产业指标特征
图7 中美优势产业RCA指数比较 图8 中美优势产业PCI指数比较
通过分析模型中主要指标的spearman相关系数,初步探索DEN和PCI指标与RCA指标关系,为后面的回归分析作铺垫。PanelA为中国产业数据相关系数,PanelB为美国产业数据相关系数,两者最大的差异在于PCI指标与RCA指标关系。在中国产业数据的相关性分析中,PCI与RCA负相关,即既有产品技术复杂性从一定程度上抑制了产业升级与发展;而在美国产业数据的相关性分析中,PCI与RCA正相关,即既有产品技术复杂性推动了产业升级发展。这也为后面的回归分析结果作出了初步判定。
为了实证分析产品密度(DEN)和产品复杂度指数(PCI)对产业升级的影响机制,且鉴于因变量为0-1变量,本文对模型进行Logit回归分析,基于豪斯曼检验结果,选择固定效应模型。M1和M2分别对中美两国全产业数据进行分析,表2为中美两国全产业数据回归分析结果。在M1和M2中,主要探索产业结构中双重产品特征对产业升级的影响。具体来说,一方面,在同时考虑产品技术相似性以及产品技术复杂性的双重特征后,两种产品特征对产业升级的影响;另一方面,对比分析在中国和美国的产业结构升级中产品双重特征的影响是否存在差异性,哪种特征发挥了主导作用,从而探索在未来产业升级与调整过程中如何正确认识产品双重特征的差异化作用。
从已有分析中知道,密度(DEN)衡量了产品既有累积要素禀赋对产业升级的作用机制,而产品复杂度指数(PCI)衡量了产品既有技术水平对产业升级的作用机制。从M1的中国全产业数据回归结果看,(RCAi,t-1)DENi,t-1的系数显著大于0,即既有要素禀赋对产业升级表现为一定支撑作用,(1-RCAi,t-1)DENi,t-1的系数显著大于0,即产业升级更多依赖既有比较优势,遵循逐渐式发展路径;(RCAi,t-1)PCIi,t-1的系数显著小于0,即产品既有复杂度不利于产品市场形成,(1-RCAi,t-1)PCIi,t-1的系数显著小于0,即产品既有复杂度从一定程度上抑制了产业升级与发展。总的来说,在中国全产业数据回归结果中,产品密度(DEN)和产品复杂度指数(PCI)在产业升级中发挥了差异化的双重作用,具体来说就是,中国的产业升级更多依赖既有要素禀赋,遵循比较优势实现渐进式发展,而过低的产品复杂性从一定程度上抑制了产业升级成功以及相关产业市场形成。因此,在中国的产业结构升级与发展过程中,产品密度(DEN)发挥了主导作用,而产品技术复杂性(PCI)对产业升级与发展的作用有限,甚至从一定程度上制约了其发展。
表1 变量spearman相关系数
变量RCAi,t-1RCAi,t-1(RCAi,t-1)DENi,t-1(1-RCAi,t-1)DENi,t-1(RCAi,t-1)PCIi,t-1(1-RCAi,t-1)PCIi,t-1PanelA:中国数据RCAi,t-11.000 0RCAi,t-10.873 0***1.000 0(RCAi,t-1 ) DENi,t-10.231 0***0.244 5***1.000 0(1-RCAi,t-1 ) DENi,t-1-0.117 9***-0.129 4***-0.031 6***1.000 0(RCAi,t-1 ) PCIi,t-1-0.265 3***-0.287 4***-0.047 6***0.037 2***1.000 0(1-RCAi,t-1 ) PCIi,t-1-0.134 6***-0.141 3***-0.034 5***0.017 9***0.040 6***1.000 0PanelB:美国数据RCA_(i,t)1.0000RCAi,t-10.840 0***1.000 0(RCAi,t-1) DENi,t-10.077 8***0.084 2 ***1.000 0(1-RCAi,t-1 ) DENi,t-1-0.0686***-0.056 1***-0.004 71.0000(RCAi,t-1 ) PCIi,t-10.321 3 ***0.370 1***0.042 3***-0.020 8**1.000 0(1-RCAi,t-1 ) PCIi,t-10.129 3***0.116 0***0.009 8**-0.031 4***0.042 9***1.000 0
注:***p<1%,**p<5%,*p<10%,下同
从M2的美国全产业数据回归结果看,(RCAi,t-1)DENi,t-1的系数显著大于0,即既有的要素禀赋对产业升级表现出一定支撑作用,(1-RCAi,t-1)DENi,t-1的系数显著小于0,即产业升级更多依赖既有比较优势来创造新比较优势,实现产业升级的跨越式发展路径;(RCAi,t-1)PCIi,t-1的系数显著大于0,即产品既有复杂度有利于产品市场形成,(1-RCAi,t-1)PCIi,t-1的系数显著大于0,即产品既有复杂度从一定程度上推动了产业升级与发展。总的来说,在美国全产业数据回归结果中,产品密度(DEN)和产品复杂度指数(PCI)在产业升级与发展过程中同时发挥了双重正向作用机制,而美国的产业升级更多是偏离既有比较优势,依赖既有要素禀赋创造新比较优势,实现跨越式发展,同时,较高的产品复杂性进一步促进了产业升级成功以及相关产业市场形成。因此,在美国产业结构中产品的双重特征,即产品的要素禀赋与产品的技术水平同时发挥了重要的支撑与引领作用。也就是说,不仅现有要素禀赋支撑现有产品实现跨越式发展,而且较高的产品技术复杂性推动产品不断实现升级与发展,形成新的竞争优势。
表2 中美全产业数据回归分析结果
变量模型1模型2RCAi,t-14.577 6***4.879 282***(0.055 4)(0.039 9)(RCAi,t-1 ) DENi,t-10.192 8***0.1872 83***(0.037 1)(0.047 3)(1-RCAi,t-1 ) DENi,t-10.071 4***-0.369 45***(0.027 8)(0.023 7)(RCAi,t-1 ) PCIi,t-1-0.234 0***0.158 46***(0.061 6)(0.027 5)(1-RCAi,t-1 ) PCIi,t-1-0.313 1***0.445 722***(0.045 3)(0.029 5)_cons-3.179 6 ***-2.706 28***(0.059 6)(0.027 1)Obs40 24040 240Pseudo R20.667 50.609 4
总体来说,产品特征在产业升级与发展过程中发挥了双重作用机制,也就是产业升级不仅仅取决于现有产品累积的要素禀赋,而且受到产品本身的技术复杂性水平影响。在中国产业升级与发展过程中,主要依赖产品密度(DEN),即既有产品累积的要素禀赋实现渐进式发展,但很难实现跨越式发展,这一方面源于较低的产品密度,另一方面受到产品本身较低技术复杂性的制约。相比较而言,在美国的产业升级与发展过程中,产品密度(DEN)与产品技术复杂性(PCI)同时发挥了积极的双重作用——不仅既有产品累积的要素禀赋支撑产品实现跨越式发展路径,而且较高的产品复杂性推动了产品升级与发展,形成新的竞争优势。
通过中国和美国的全产业数据回归发现,产品密度(DEN)和产品复杂度指数(PCI)对中美两国产业升级表现出差异化影响机制,而不同影响机制意味着两个国家必定有差异化的政策选择。那么,基于产品空间理论的产品密度(DEN)和产品复杂度指数(PCI)的双重影响机制是否对各产业的作用机制也会存在差异?如果存在差异,则意味着不同国家在不同产业政策制定中也要力求个性化。因此,为了深入探索其对各产业的影响机制,对主要核心产业进行回归分析,结果如表3所示。
就中国产业细分数据分析结果来说,产品密度(DEN)和产品复杂度指数(PCI)在产业升级中的作用与全产业数据结果大体一致,主要存在两方面差异:①产品复杂度指数(PCI)在产业升级中的抑制作用在化学制品(Chemical)回归结果中仍为负相关,但是不具有显著性,即抑制作用较弱;②在产业路径选择过程中,虽然累积的要素禀赋主要发挥了支撑作用,但是劳动密集型产业(Labor Intensive)、资本密集型产业(Capital Intensive)、化学制品(Chemical)对既有比较优势依赖有限,而制造业(Machinery)回归结果中(1-RCAi,t-1)DENi,t-1仍显著大于零,即对既有要素禀赋依赖度高,缺乏实现跨越式发展的动力。也就是说,在产业结构调整与升级过程中,更应该注重制造业产业技术的提升,引导落后产品的市场形成,减少资源利用的挤出效应,提升制造业升级发展的动力机制。
就美国产业细分数据分析结果来说,各产业回归结果与全产业回归结果保持了较高一致性,也就是说各产业发展的要素禀赋与产品复杂性水平在产业升级过程中作用相对稳定,且各产业发展相对中国产业来说更加均衡,这与之前描述性分析中的平均值RCA波动较小的分析结果一致。
表3 中美产业细分数据回归分析结果
比较题项中国美国劳动密集型资本密集型制造业化学制品劳动密集型资本密集型制造业化学制品模型3模型4模型5模型8模型7模型8模型9模型10RCAi,t-13.004 4***2.877 3***3.015 2***3.046 8***2.766 6***2.475 0***2.587 5***2.696 0***(0.060 28)(0.050 9)(0.086 3)(0.075 1)(0.065 4)(0.066 7)(0.066 7)(0.064 5)(RCAi,t-1 )0.1468 9***0.137 8***0.532 9***0.146 5***0.105 20.166 70.111 9**0.007 1DENi,t-1(0.050 88)(0.041 0)(0.104 2)(0.055 9)(0.072 3)(0.074 6)(0.074 6)(0.063 8)(1-RCAi,t-1 )0.036 5630.009 60.132 8***0.035 3-0.156 8***-0.207 1***-0.169 2***-0.233 5***DENi,t-1(0.032 19)(0.029 4)(0.037 3)(0.039 5)(0.038 2)(0.034 9)(0.034 9)(0.031 6)(RCAi,t-1 )-0.432 9***-0.213 8***-0.111 6-0.127 4 0.183 9**0.478 0**0.109 8***0.149 0 ***PCIi,t-1(0.054 8)(0.050 4)(0.098 2)(0.099 5)(0.064 7)(0.073 3)(0.073 3)(0.049 8)(1-RCAi,t-1 )-0.154 7***-0.160 2***-0.281 1***-0.076 20.384 7***0.234 4***0.074 7*0.164 1***PCIi,t-1(0.046 2)(0.041 3)(0.040 9)(0.052 8)(0.044 2)(0.046 0)(0.046 0)(0.056 8)_cons-1.367 8***-1.460 5***-1.685 9***-1.789 8***-1.650 9***-1.749 5***-1.286 7***-1.280 0***(0.0415 )(0.033 8)(0.045 9)(0.047 8)(0.037 3)(0.033 6)(0.033 5)(0.044 3)Obs5 0576 2288 5624 6125 0576 2288 5624 612Pseudo R20.687 50.637 30.682 70.639 60.617 00.570 60.552 50.576 2
从产业细分后的作用机制分析结果可以看出,不同产业回归结果大体与全产业分析结果保持一致,也就是产品密度(DEN)和产品复杂度指数(PCI)在产业升级过程中对各产业作用方向一致。如果两个因素对不同产业升级的作用方向一致,那么内部作用力是否存在差异呢?为了进一步探索该问题,对核心产业的回归结果进行Suest检验,以实现两个组回归系数的差异性比较,即在同一个模型不同样本下实现回归系数的差异性检验,具体检验结果如表4所示。
从中国产业数据的Suest检验结果看,产业变量系数的差异性主要体现在制造业与其它产业间。就产品密度(DEN)相关系数而言,制造业回归结果中的(RCAi,t-1)DENi,t-1系数显著大于其它产业,也就是说,既有要素禀赋在制造业升级过程中具有更大支撑作用,而(1-RCAi,t-1)DENi,t-1的系数也显著大于其它产业,即制造业产业升级对既有比较优势的依赖性更强。就产品复杂度指数(PCI)相关系数而言,各产业的(1-RCAi,t-1)PCIi,t-1系数虽然都小于零,但是制造业系数也小于各产业回归系数,即产品技术复杂性对制造业升级的抑制作用更加明显。因此,就产业结构中的产品双重特征而言,在中国的产业升级与发展过程中产品密度(DEN)发挥主导作用,而产品技术复杂性(PCI)的作用有限且一定程度上抑制了产业发展与市场形成。因此,中国在未来产业结构升级与调整过程中如何摆脱过度依赖既有累积的产品要素禀赋,而转向提高产品复杂性水平(PCI)是一个重要问题。
表4 回归系数差异性检验结果
比较题项(RCAi,t-1)DENi,t-1(1-RCAi,t-1)DENi,t-1(RCAi,t-1)PCIi,t-1(1-RCAi,t-1)PCIi,t-1制造业:劳动密集型0.000 9***0.050 7*0.004 3***0.040 5**制造业:资本密集型0.000 4***0.009 5***0.354 40.037 5**PanelA:中国制造业:化学制品0.001 1***0.072 9*0.909 70.002 2***劳动密集型:资本密集型0.889 10.536 30.003 3***0.929 8劳动密集型:化学制品0.996 10.9880 60.007 2***0.263 1化学制品:资本密集型0.899 70.601 80.438 70.210 5制造业:劳动密集型0.948 80.926 40.318 90.000 0***制造业:资本密集型0.561 00.368 30.000 0***0.012 6**PanelB:美国制造业:化学制品0.182 10.115 90.522 50.216 0劳动密集型:资本密集型0.591 20.491 80.002 7***0.019 6**劳动密集型:化学制品0.309 20.186 20.609 30.002 3***化学制品:资本密集型0.116 90.608 20.000 2***0.334 5
从美国产业数据的Suest检验结果看,各产业变量系数的差异性主要体现为产品复杂度指数(PCI)相关系数不同,而产品密度(DEN)在不同产品上的回归系数不存在显著差异。这是因为,一方面产业结构密度(DEN)不存在显著差异,因此产业结构中产品累积的要素禀赋足以支撑各产业发展,这主要得益于美国产品空间中的紧密联系,即密集的产品空间为产业结构升级提供了多重发展路径。另一方面,虽然无论是在全产业数据分析结果中还是在产业细分后的分析结果中,产品复杂度指数(PCI)都有利推动产业升级,但是这种作用力很明显在不同产业中存在差异。首先,在资本密集型产业(Capital Intensive)升级与发展过程中的作用力最大,明显优于其它产业;其次是在劳动密集型产业(Labor Intensive)中发挥了显著作用力。因此,在美国现有产业结构升级与发展过程中,产业要素禀赋的作用有限,而产品技术复杂性在未来产业升级中具有主导作用。
毋庸置疑,自改革开放以来中国的经济发展取得了举世瞩目的成就,甚至出现了“中国威胁论”的论调。那么,具体从中国产业升级以及产业国际竞争力看,改革开放前后中国产业升级过程中的路径选择以及产业技术水平的作用机制是否发生实质性变化?为此,进一步研究了改革开放前后产品密度(DEN)和产品复杂度指数(PCI)在产业升级过程中的作用机制。具体分析结果如表5所示。
从中国改革开放前后的回归分析结果可以发现:①无论是改革开放前还是改革开放后,在产业升级过程中产品复杂度(PCI)系数始终为负,也就是说既有产业技术复杂性从一定程度上抑制了整个产业升级与发展;②虽然产品复杂度(PCI)系数一直小于零,但是改革开发后的系数大于改革开放前系数,也就是说抑制作用减弱;③就既有要素禀赋对产业升级路径的影响机制而言,改革开放前的(1-RCAi,t-1)DENi,t-1系数显著大于零,也就是说遵循既有比较优势的渐进式发展,而改革开放后的(RCAi,t-1)DENi,t-1系数显著大于零,即既有要素禀赋在产业升级过程中主要表现为支撑作用,同时,(1-RCAi,t-1)DENi,t-1的系数小于零,虽然不具有显著意义,但是也从一定程度上说明具有逐步偏离既有比较优势的趋势。因此,改革开放后随着中国产业发展与要素禀赋的累积,其为未来产业结构调整和升级提供了显著支撑作用,而既有产业的技术复杂性仍然较低,抑制了产业升级与发展。
表5 中国改革开放前后产业数据回归分析结果
时期改革开放前改革开放后模型模型11模型12RCAi,t-12.7570***4.7594***(0.1239)(0.0776)(RCAi,t-1)DENi,t-10.06920.2335**(0.0541)(0.0945)(1-RCAi,t-1)DENi,t-10.3477***-0.0469(0.0462)(0.0610)(RCAi,t-1)PCIi,t-1-0.8885***-0.1996 ***(0.1458)(0.0743)(1-RCAi,t-1)PCIi,t-1-0.6579***-0.3114***(0.1023)(0.0549)_cons-3.4294***-3.195096***(0.1325)(0.0687075)Obs1210928131Pseudo R20.60580.6675
表6为稳健性检验结果,其中,Panel A是中国全产业和细分产业数据稳健性检验结果,Panel B是美国全产业和细分产业数据稳健性检验结果。在稳健性检验过程中,一方面放宽了RCA与PCI、DEN之间的一次线性关系,另一方面为了进一步克服异方差影响,在个体和时间上进行聚类分析[24]。稳健性检验结果与之前的回归结果具有一致性和无偏性。
表6 稳健性检验结果
比较题项全产业数据劳动密集型资本密集型制造业化学制品RCAi,t-13.069 4***5.279 9***5.037 1***5.743 2***5.407 3***(0.022 0)(0.158 5)(0.144 5)(0.151 4)(0.180 4)DENi,t-10.035 8***0.158 1***0.108 5*0.500 4***0.1496 5(0.010 8)(0.059 4)(0.064 7)(0.136 4)(0.105 9)PCIi,t-1-0.105 6***-0.535 2***-0.363 7**-0.516 4***-0.201 0**PanelA:中国(0.012 3)(0.075 6)(0.060 9)(0.091 9)(0.097 9)_cons-1.655 5***-2.325 3***-2.548 5***-3.177 9***-3.259 0***(0.016 6)(0.091 0)(0.099 5)(0.133 1)(0.132 0)Obs40 2405 0576 2288 5624 612Pseudo R20.667 80.684 70.636 50.679 80.639 3RCAi,t-12.790 1***2.704 3***2.604 8***2.647 1 ***2.711 4***(0.0729)(0.080 6)(0.095 7)(0.113 6)(0.079 8)DENi,t-1-0.119 5*-0.103 8-0.136 0**-0.115 9-0.181 3*(0.0701)(0.068 2)(0.063 1)(0.089 3)(0.096 1)PanelB:美国PCIi,t-10.1534 ***0.320 1 ***0.302 9**0.070 9*0.1488***(0.0200)(0.038 3)(0.047 9)(0.043 9)(0.049 4)_cons-1.516 9***-1.637 7***-1.755 1 ***-1.269 6 ***-1.262 3 ***(0.052 2)(0.066 3)(0.048 2)(0.088 8)(0.064 6)Obs40 2405 0576 2284 6124 612Pseudo R20.566 30.614 10.566 30.549 50.574 0
基于产品空间理论,主要得出以下结论:①产品特征对产业升级具有双重作用机制,即在产业升级过程中,不仅存在以密度(DEN)为代理变量的产品外部技术相似性对产业升级路径选择的作用机制,而且存在以产品技术复杂度(PCI)为代理变量的产品内部技术复杂度对其升级发展的作用机制;②美国累积的要素禀赋更好地支撑了产业升级,提供了更多升级路径选择,且趋向于偏离既有比较优势,塑造新比较优势,实现了产业跨越式发展,而中国累积的要素禀赋主要发挥了产业发展过程中的支撑作用,产业发展主要依赖既有比较优势,实现了渐进式发展;③美国在产品技术复杂性较高的产业上具有更大竞争优势,而中国的产业竞争优势有限。因此,在产业升级过程中美国的产品技术复杂度指数(PCI)与RCA正相关,即既有产业的技术复杂性推动了产业升级,而中国的产品技术复杂度指数(PCI)与RCA负相关,即既有较低的产品技术复杂性抑制了产业升级与发展。进一步研究表明,密度(DEN)和产品技术复杂度(PCI)在不同产业升级过程中发挥的效果存在一定差异——作用方向和作用力,并且美国的产业结构发展更加均衡,而中国不同产业的发展程度存在较大差异。同时,中国的产业竞争力在改革开放后获得了一定提升,但是累积的要素禀赋对产业升级的引领作用有限,较低的产品技术复杂度仍然抑制了产业发展,因此产业结构升级任重而道远。
总体来说,中美两国的产品特征在产业升级与发展过程中发挥了双重作用机制,也就是产业升级与发展不仅仅取决于现有产品累积的要素禀赋,而且受到产品本身技术复杂性的影响。在中国产业升级与发展过程中,主要依赖产品密度(DEN),即依赖于既有产品累积的要素禀赋实现渐进式发展,而很难实现跨越式发展,这一方面源于较低的产品密度,另一方面源于产品本身较低的技术复杂性对产业升级发展的制约作用。相比而言,在美国产业升级与发展过程中,产品密度(DEN)与产品技术复杂性(PCI)同时发挥了积极的双重作用——不仅既有产品累积的要素禀赋支撑产品实现跨越式发展路径,而且较高的产品复杂性推动了产品升级与发展,形成新的竞争优势。
根据上述研究结论,提出以下建议:①鉴于中国产业结构中的产品特征主要表现为支撑作用,因此,我国的产业升级和发展在注重产业结构调整与升级的同时,也应加强产业内部结构优化升级,促进引领作用更强的新兴产业发展;②中国在以原材料(Raw Materials)、动物制品(Animal Products)、谷物类产品(Cereals)为代表的PCI值很低的产业中,优势产业较多,也就是说这些技术复杂度较低的产业在我国产业结构中占据较大比例,而美国在PCI指数最高的制造业(Machinery)、化学制品(Chemical)中拥有数量较多的优势产业。因此,中国整体产业的产品技术复杂度较低,抑制了产业升级发展,因此在产业发展过程中应逐步向技术复杂性更高的产业转移,从而提高整个产业结构的竞争优势;③相比美国的产业发展,中国各产业差异较大,密度(DEN)和产品技术复杂度(PCI)在产业升级过程中也存在较大差异,且中国产业的平均RCA值相比美国波动大。因此,一方面应针对各产业制定个性化产业政策,另一方面应注重产业均衡发展,保持产业整体结构的均衡性;④通过分析改革开放前后产业变化发现,虽然中国整体的产业竞争力取得了一定程度提升,但是产业升级路径仍然是依赖既有比较优势的渐进式发展,较低产品复杂性的抑制作用不断减弱,但是仍然抑制了产业升级。因此,应该正确认识产业发展现状,准确把握产品外部技术相似性以及产品自身技术复杂性在产业升级过程中的双重作用力。
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