贸易成本与中国加工贸易模式 计算两国比较成本并说明其贸易模式

　　摘 要：中国加工贸易呈现出典型的“三角贸易”（TTP）模式的特点，该模式是中国国际收支不平衡的首要原因。在构建一个理论框架的基础上，提出关于贸易成本影响中国加工贸易模式的两个假设：在其他条件不变时，出口距离和进口距离的增加均会减少中国加工出口贸易额；与对发达经济体的出口相比，中国对东亚新兴市场经济体的加工出口贸易对出口距离的变化更敏感，而对进口距离的变化相对更不敏感。基于OLS和HT方法的实证研究结果支持了这样的假定。
　　关键词：贸易成本；加工贸易；三角贸易；出口距离；进口距离
　　
　　Trade Costs and the Pattern of China’s Processing Trade
　　- Theoretical framework and Empirical Analysis
　　HUANG Shun�wu，CHENG Jie
　　(School of Economics, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui 230009, China)
　　Abstract：China’s processing trade is characterized by typical “triangular trade pattern”, which is the first cause of its balance of payments disequilibrium. On the basis of constructing a theoretical framework, this paper formulates two hypotheses concerning the effect of trade costs on China’s processing trade: ceteris paribus, an increase in both export distance and import distance reduces China’s processing trade; compared with that of developed economies, China’s processing export trade with emerging market economies in East Asia is more sensitive to changes in export distance and less to changes in import distance. An empirical study based on OLS and HT approach confirms these hypotheses.
　　Key words：trade costs; processing trade; triangular trade; export distance; import distance
　　
　　一、引言
　　 垂直专业化是当今国际生产组织最显著的趋势；其突出的特点之一是采取加工贸易的形式。由于各种贸易成本的下降，跨国公司不断延伸产业链，将更多的国家纳入国际生产体系；各个国家则按照各自的比较优势占据国际产业链的相应位置。因而，一件最终产品往往是多国共同生产的结果，成为真正的“国际产品”。
　　 关于垂直专业化国际生产体系的一个突出的问题是，贸易成本在其中的作用。垂直专业化导致商品频繁的跨国流动，因而加工贸易比一般贸易对贸易成本的变化更敏感。Yi（2003）以此解释了贸易成本相对较小的下降如何引起了二战后国际贸易的快速增长。［1］Rubin (2009)也以此推测，油价的上涨将导致全球加工贸易额的显著下降。［2］Jacks, Meissner和Novy (2009)则将次贷危机期间国际贸易的急速减少归因于贸易成本（如非关税壁垒增加、信贷萎缩等）的上升。［3］
　　 由于有效数据获取的限制，贸易成本对加工贸易影响的经验文献非常少见。一些学者采用替代方法来研究加工贸易模式。第一种方法是借助国际贸易统计代码、解释和数据，根据产品用途来区分中间品和最终品，并以此来区分加工贸易与一般贸易（Zebregs,2004）。［4］但这种方法存在着缺陷：一是根据产品代码来区分产品不够合理，因为许多产品很难被区分为中间品还是最终品；二是即使能够区分开来，也很难弄清楚其是在国内消费还是出口。第二种方法是结合使用投入产出表与国际贸易的数据，按照假定的投入比例计算进口额与增值的比重。但此方法的缺陷在于估计比例的精确性，各行业的进口投入品占比的差异往往较大（Winkler和Milberg ,2009）。［5］第三种方法是使用企业层面的数据估计跨国公司母公司与其海外分支机构之间的中间品贸易状况。然而，由于许多公司将其更大部分业务外包给其他公司，因而导致这种估计结果可能有偏（Desai, 2009）。［6］在少量的文献中，Hanson, Mataloni和Slaughter (2005) ［7］的论文是难得的一篇代表性文献。该文检验了贸易成本在美国跨国公司出口中间品到海外分支机构中的作用，并发现其作用是显著的。
　　 总体来看，尽管在理论上贸易成本对加工贸易具有重要影响，但相关研究，特别是实证研究依然不足。本文将利用一组根据中国海关总署提供并经作者整理的数据以克服实证研究的数据缺陷。由于进口的投入品免税并不得用于国内消费品的生产，因而，这组数据比较明确地描述了加工贸易投入品的来源国和最终品的目的国，从而直接将进口投入品与最终出口品联系起来，并为实证研究提供了数据支持。
　　 二、中国的加工贸易模式
　　 自20世纪80年代末90年代初以来，在经济全球化浪潮的推动下，垂直专业化国际分工模式不断强化。几乎同时，随着对外开放政策的实施，为了利用外资和扩大出口，中国加工贸易模式逐步形成。1994年，加工贸易超过一般贸易在中国贸易结构中占据主导地位，并长期维持这种格局。中国要素禀赋的特点与外资外贸政策使中国深深地融入垂直专业化的国际生产体系，并成为其中的重要一环（加工装配环节）。外商直接投资的持续流入与加工贸易额的快速增长是其突出表现。与其他新兴经济体相比，中国加工贸易模式的特点最为鲜明，呈现出典型的“三角贸易”模式（TTP），即跨国公司将中国作为产品加工和出口平台，以直接投资或外包的形式将相关产业或其部分环节转移到中国，将其他经济体的中间品和零部件出口到中国，在中国加工成最终产品后再出口到欧美等发达经济体。
　　 中国加工贸易的一项重要政策是对加工贸易投入品的进口实行免税政策，即如果进口的原材料和投入品是用于生产出口品的，那么该进口免税或退税。这突出地体现在“三来一补”（来料加工、来样加工、来件装配和补偿贸易）和贴牌生产（OEM）等加工贸易形式中。这一政策在中国各地得到很好的执行，并对中国加工贸易模式的形成与强化起到了至关重要的作用①①进口投入品免税意味着在研究贸易成本时可以不考虑关税等税收成本而重点考虑其他成本因素（主要是受贸易距离影响的运输成本），从而大大简化分析。这对于本文的研究非常重要。。
　　 加工贸易成本包括两个部分：一部分是与投入品进口相关的贸易成本（上游成本），另一部分是与最终产品出口相关的贸易成本（下游成本）。贸易成本对中国加工贸易模式具有特别重要的影响。第一，中国的加工出口品严重依赖于外国中间品的进口，产品在国内的增值比例比较小。按照Koopman(2008)的估计，该增值比例约为18％，［8］而中国的一些学者的估计则更低，一般认为该比例小于10%。第二，中间品进口距离远短于最终产品的出口距离。根据Ma和Van Assche (2010)的测算，2008年，中国加工贸易中间进口品的75％来自临近的东亚地区，而来自欧美的不到19%。与之形成鲜明对照的是，中国加工贸易最终产品的出口严重依赖于欧美发达市场。2008年，中国加工出口产品的62%流向欧美发达经济体，而流向东亚经济体的只占28%。［9］第三，中国加工区位的空间分布不一致。中国国土辽阔，1995―2008年间的大多数年份中，各省加工贸易的进口距离与出口距离负相关(Ma等, 2009)。［10］也就是说，从较近国家进口中间品的加工区位倾向于将最终产品出口到较远的国家，反之亦然。
　　 总之，中国加工贸易模式表现为典型的“三角贸易”模式（TTP）。其结果是中国国际收支严重不平衡：由于东亚经济体先前对欧美的贸易顺差转变为中国对欧美的顺差，因而中国对欧美呈现出巨额顺差；中国对东亚经济体进口较多而出口相对较少，因而对其表现为越来越大的逆差；中国加工贸易规模很大，但中国贸易得利很有限。
　　 三、理论框架
　　 假设世界由三个国家组成：O国（欧美发达经济体）、N国（东亚新兴市场经济体（含日本））和C国（中国）。O国和N国均为发达国家，其消费者消费两类商品，即同质品（由完全竞争厂商生产）和异质品（由垄断竞争厂商生产），具有较高的工资率，并对异质产品具有较大的市场需求。C（中国）为发展中国家，具有较低的工资率，对于异质产品没有需求。消费者的效用函数为：
　　 其中，c表示边际成本，1/α为利润（或成本加成）系数。
　　 国家之间的差异体现在以下几个方面的假定。第一，O国和N国比C国在同质品q0生产上具有更高的生产率。假定在O国和N国生产1单位同质品需要投入1单位劳动，但在C国则需要1/w>1单位的劳动。若wi表示i国的工资率，则有wO=wN=1>wC=w。第二，国家之间异质品的市场规模存在差异。若Yi表示i国对异质品的需求量，则我们假定YO>0，YN>0，YC=0。第三，C国距离N国比距离O国更近，而O国到N国和C国是等距的。以ωij表示从i国到j国运输产品的贸易成本，则ωii=1，ωij=ωji>1，i≠j。我们假定贸易成本随着贸易距离线性增长，则有ωCN=t πO1 。显然，由于O国与C国间的贸易距离大于N国与C国间的贸易距离，则O国企业到中国进行离岸生产的成本要大于N国企业。
　　 同时，还可见，对于两类跨国公司来说，生产率指数影响了企业收益：生产率水平越高，则收益越大，但若生产率水平相同，则贸易成本就成为影响企业收益的决定性因素。
　　 四、假设、实证模型与数据
　　 （一）假设
　　 根据前文的理论分析，我们提出两个有待经验证明的假设。
　　 假设1：在其他条件不变时，出口距离和进口距离的增加均会减少中国加工出口贸易额。
　　 这一假设的理由非常明显：一方面，出口距离的增加直接提高了出口成本，从而直接引起中国加工出口贸易额的减少；另一方面，进口距离会影响到投入品的进口成本，因而进口距离的增长将间接增加中国加工出口品的成本、提高其价格，从而减少其出口贸易额。
　　 这一假设对于经验研究具有重要意义。一般的经验研究（如引力模型）只考察出口距离而并不考虑进口距离。本文的模型充分吸纳了新经济地理学所强调的观点，即一国出口不仅取决于出口市场方面，也依赖于投入品的进口环节（Redding和Venables, 2004）。［11］
　　 假设2：在其他条件不变时，与对欧美发达经济体的加工出口贸易相比，中国对东亚新兴市场经济体的出口对出口距离的变化更敏感，而对进口距离的变化则相对更不敏感。
　　 这一假设的理由在于贸易成本t和ω对 “三角贸易”模式（TTP）的相反影响。当对O国出口时，t反映了与进口距离相关的贸易成本，而ω则反映了与出口距离相关的贸易成本。相反地，当对N国出口时，t反映了与出口距离相关的贸易成本，而ω则反映了与进口距离相关的贸易成本。之所以产生这种不同的影响，在于我们假定中国是临近的N国的低成本的加工贸易平台。显然，t的增加会减少中国作为加工贸易平台的吸引力。
　　 （二）实证模型
　　 基于相关研究，本文构建了一个扩展的实证模型：
　　 被解释变量lnEXijt为t年i省以加工贸易方式出口到j国的最终产品贸易额，取自然对数形式。
　　 一般的引力模型只有出口距离，本模型通过加入进口距离而将其扩展。扩展的引力模型中包括两个距离变量，即关键的解释变量XDij和MDit，用来考察贸易成本的作用。XDij为i省与j国间的出口距离，以离该省最近的国内港口到出口目的j国的运输距离。MDit为t年i省与j国间的进口距离。考虑到特定出口品的生产需要多种来自多国的投入品，我们采用以下的加权进口距离形式： MDit=∑jMijtΣjMijt.XDij。其中，Mijt为t年i省来自j国的进口额。如果XDij和MDit的系数显著为负，就表明假设1成立。
　　 为了检验假设2，我们引入了哑变量EANCj（表示东亚新兴市场经济体）：如果出口的最终市场是东亚新兴市场经济体，则为1；如果最终市场是欧美发达经济体，则为0。此外，我们还设置了哑变量与XDij和MDit的交叉项。如果交叉项系数β3显著为负或β4显著为正，则表明假设2成立。
　　 Zit为一组随时间和省份而变动的控制变量，包括人口规模、人均收入和工资水平。εijt为误差项。
　　 在引力模型中，贸易壁垒会限制国际贸易。为了考察贸易壁垒的变化对出口的影响，我们引入了ct，用来表示随时间变化的与全球贸易限制相关的特定的固定效应。同时，我们还引入了bi，用来表示不随时间变化而与具体省份相关的特定固定效应。此外，我们在模型中还加入国别哑变量djt，用来考查随时间变化的与具体进口国相关的特定的固定效应。
　　 由于使用最小二乘法（OLS）时模型可能遗漏了与双边贸易水平和控制变量相关的变量，因而可能会产生潜在的内生有偏。我们将运用Hausman和Taylor (1981) ［12］所使用的工具变量法（以下简称“HT”），通过选择适当的工具变量来进行检验（Carrère, 2006）。［13］
　　 （三）数据
　　 本文的样本数据区间为1988―2009年。加工贸易进出口数据由作者根据《中国海关统计》（中国海关总署网站）及各省《统计年鉴》计算得出。出口距离为出口港至进口港的海上运输距离，具体数据来自根据世界地图集，并由作者计算得出。在计算出口距离时，我们是以离该省最近的国内重要港口为出口港。对于内陆省份，将其省会至出口港的铁路距离加至总出口距离中。对于样本中欧盟的内陆国或港口较小的国家，本文采用离其最近的重要港口作为进口港，并在考虑到其首都到该港的铁路距离。①①本文选取的出口港包括大连、天津、青岛、上海、厦门、广州和北海。进口港包括温哥华、旧金山、悉尼、雅典、热那亚、马赛、巴塞罗那、里斯本、鹿特丹、伦敦、汉堡、赫尔辛基、哥本哈根和斯德哥尔摩。控制变量（人均收入、人口规模与工资水平）的数据来自相应年份的《中国统计年鉴》。
　　 由于大陆与香港（大陆极为重要的贸易伙伴）的贸易大多数属于转口贸易，因而，为了更真实地反映贸易的地理方向，我们需要对数据进行调整。我们遵照Ma等 (2009)的方法，将中国海关统计的数据与香港调查与统计局提供的再出口数据联系起来进行调整①①具体的调整方法是，以各省对香港的出口（或进口）贸易额占全国对香港出口（或进口）贸易额的比例为权重，结合香港对各国（或大陆）的再出口数据，调整得到各省通过香港的转口贸易额，再加上各省对各国的直接出口（或进口）额，从而得到最终的数据。，从而得到全部的中间投入品进口和最终品出口数据。
　　 样本中的省份是指大陆29个省、自治区和直辖市（西藏和青海由于没有加工贸易或很少，固将其排除在外）。样本中的“东亚新兴市场经济体”是指临近中国的其他东亚国家或地区，包括日本、韩国、新加坡、马来西亚、印尼、泰国、菲律宾、中国台湾和中国香港，共约占中国加工贸易进口额的95%。文中的发达经济体主要是指非亚洲的OECD成员国，具体包括美国、加拿大、澳大利亚以及欧盟中的19国，共22国。
　　 五、实证结果及分析
　　 运用计量软件Eviews6.0，分别基于OLS和HT方法，对模型（7）进行检验，检验的结果见表1。
　　 第4栏：内生变量为省际人均GDP、国别人均GDP和进口距离。
　　 第5栏：内生变量为进口距离。
　　 第6栏：内生变量为省际人均GDP和国别人均GDP。表1第（1）―（3）栏提供了对模型（7）的OLS估计结果。第1栏是以出口距离为自变量的估计结果，第2栏增加了进口距离为自变量，第3栏包括了哑变量EANCj及其交乘项。
　　 可以看出，检验结果支持假设1，如第2栏显示，进口距离和出口距离的系数均显著为负。根据假设1，无论是出口距离还是进口距离的增加，都将减少中国加工贸易出口额。第3栏显示，进口距离项的系数仍然显著为负，但出口距离项的系数为正且不再显著。
　　 检验结果也支持假设2，如第3栏所示，交乘项EANCj*lnXDij显著为负，而EANCj*lnMDit系数显著为正。根据假设2，这意味着，与对O国（欧美发达经济体）出口而言，中国对N国（东亚新兴市场经济体）的加工贸易出口额对出口距离更敏感，而对进口距离相对更不敏感。
　　 OLS估计方法的缺陷是没有考虑进口距离和人均GDP等的内生性。为了解决这个问题，我们使用HT（1981）工具变量法。相应的Hausman检验结果允许我们在1%显著性水平上拒绝零假设，并且可以判定这种使用工具变量的模型能够提供最有效的估计。表1第（4）―（6）栏使用了不同的内生变量组合，并提供了对模型（7）的HT估计结果。从各变量的系数值及其显著性可以看出，这些结果同样支持假设1和假设2。
　　 六、结束语
　　 本文的研究发现，贸易成本对中国加工贸易模式（即“三角贸易”模式）的形成与发展具有重要影响。中国加工出口贸易不仅依赖于产业链下游的贸易成本（最终品出口成本），还取决于产业链上游的贸易成本（中间投入品的进口成本）。进口距离和出口距离均会给中国加工出口贸易带来不利的影响；而且，与对欧美发达经济体贸易相比，以东亚新兴市场经济体为目的地的加工出口贸易对出口距离更敏感，而对进口距离则相对更不敏感。
　　 中国加工贸易模式是整个国际收支不平衡的首要原因。从全球层面来看，突出地表现为以中国为代表的东亚新型市场经济体（含发达的日本）及石油输出国的经常项目持续顺差，而以美国为代表的发达经济体的持续逆差(Suominen, 2010)。［14］从中国角度来看，主要表现为中国对欧美发达经济体的持续、巨额顺差，而对东亚经济体的持续逆差。究其原因，这主要是因为垂直专业化的国际生产体系、中国的加工贸易模式（“三角贸易”）以及对外部市场（欧美发达经济体）的严重依赖。伴随着中国作为“世界加工车间”的形成与发展，这种不平衡愈益扩大，由此，东亚经济体原本对欧美的贸易顺差逐渐转变它们对中国的贸易顺差和中国对欧美的贸易顺差。而本文的研究结果表明，这种不平衡受到了以贸易距离为代表的贸易成本的显著影响。
　　 为了调节国际收支不平衡与贸易利得相对较少的局面，中国必须调整加工贸易模式，深化与国际生产网络的联系。从目前来看，至少可以从以下两个角度入手：第一，调整中间投入品进口和最终产品出口的地理方向。也就是要减少对欧美发达经济体的市场依赖而增加东亚的区域内贸易（International Monetary Fund, 2010）［15］，从而减少整个东亚对外部的不平衡。第二，增加中间投入品的国内供给和扩大国内消费市场。这意味着中国需要推动技术进步、延长产业链，增加中间品的市场供给，改变在国际分工和国际产业链中的尴尬地位。与此同时，积极扩大内需，努力增加消费，减少对外部市场的依赖，从而减少中国的贸易不平衡。这些措施将最终有利于改变中国加工贸易出口规模很大，而贸易得利较少的不利局面。
　　
　　 参考文献：
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　　 ［15］ International Monetary Fund, World Economic Outlook: Rebalancing Growth［R］.Washington, D.C.: International Monetary Fund, 2010.
　　责任编辑：萧敏娜

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