产业内贸易影响因素

产业内贸易影响因素

【摘要】产业内贸易已经成为国际贸易中重要的部分并且所占的比重不断提高，研究产业内贸易已成为国际贸易研究的一个新热点。研究产业内贸易的影响因素对于促进国际贸易具有重要的指导意义。认识影响产业内贸易的产业特征因素是本文研究的初衷。本文利用面板数据，对中国产业内贸易的影响因素进行了实证研究，研究结果表明，科研经费的投入、资本密集度和市场结构对我国产业内贸易具有显著的影响作用。

【关键词】产业内贸易；面板数据；影响因素

一、引言

自第二次世界大战以来，国际贸易发展中的一个重要的倾向就是产业内贸易，特别是制成品产业内贸易的迅速增长。verdoorn （1960）对在考察“比荷卢经济同盟”集团产业内贸易贸易格局变化的研究中，第一次注意到了这种贸易的存在，他发现经济联盟内部各国专业化生产的产品大多是同一贸易分类目录下。为了研究国际贸易中商品集中度和价格弹性之间的系，michaely（1962）计算了商品出口和进口差异性的系数，他把商品分为5类，通过对36个国家数据的计算，他发现在一般情况下，发达国家之间的进出口商品组成有较高的相似性，发展中国家之间的进出口商品相似性较小。balassa（1966）对欧共体形成后各成员国贸易现状分析后发现，欧共体各国的贸易增长大部分发生在国际贸易商品标准分类的商品组内，而不是在商品组之间。他把这种现象，即同一产业内的

产品在国家间进行的贸易称为产业内贸易（intra一industry trade）。[1]

二、产业内贸易的影响因素

以克鲁格曼为代表的一批经济学家吸取了以往国际贸易理论的合理因素，创建了一个新的分析框架，提出了所谓新贸易理论。这些经济学家利用产业组织理论和市场结构理论来解释国际贸易新

现象，用不完全竞争、规模报酬递增、产品差异化等概念和思想来构造新的贸易理论模型，分析产业内贸易的基础。影响产业内贸易的因素很多，但在总体上大致可以把它们分为两类：即国家特征与产业特征。[2]

在国内众多学者的研究中，大部分都集中于产业特征对产业内贸易的实证研究分析。如徐娅玮（2001）通过时间序列对中国产业内贸易进行了回归，发现规模经济对中国整体产业内贸易影响较小。马剑飞等（2002）的结果显示，规模经济的影响不大，但明显受到产品差异化的正面影响。陈讯等（2004）的研究发现产品异质、规模经济、市场结构有正向作用，而fdi的影响为负[3]。在国家特征研究方面，徐康宁、王剑（2006）以要素禀赋和地理因素为主要研究视角，运用国际中间产品的进出口贸易数据，采用双边贸易的引力模型对国际分工变化的决定因素进行计量检验。研究结果表明，要素禀赋和地理因素共同决定了新型国际分工的基本格局，但两者的影响力发生了交替变化。在产品内国际分工这一新的分工模式中，地理因素的影响力在上升，要素禀赋对分工格局的影响力却

有所下降，并在一定程度上主要局限于区域内部的分工体系中。[4]

三、测度指标和数据

（一）产业内贸易测度指标

产业内贸易的测量方法有多种，其中1975年由grubel和lloyd 提出的grubel-lloyd指数是迄今为止度量产业内贸易水平最为权威的、采用最为广泛的指数。该指数的计算公式为：

式中：xi、mi表示某国i产业的出口额和进口额，gi表示某国i产业的产业内贸易指数。gi在0～100之间变动，该指数越接近100，其产业内贸易程度就越高，当gi为100的时候，说明i产业的商品交换完全属于产业内贸易；而gi越接近0，说明i产业的商品交换属于产业内贸易的比重就越低，等于0时，说明i产业的商品交换完全属于产业间贸易。

（二）变量说明

根据产业内贸易相关理论和之前学者的实证研究，我们将从产业特征角度考察一下因素对工业行业的产业内贸易的影响。

我们研究中所考虑到的解释变量包括：研究与开发经费（rdi），使用各行业大中型企业科研经费支出占其销售收入的比例来表示；规模经济se，采用的数据是工业各行业生产总值与厂商数目比重表示；市场结构ms1，采用某个行业中的大中型企业数并进行标准化之后的数据来表示；资本密集度klw，采用每个行业的固定资产净值与职工人数之比来衡量；外国直接投资fdip，采用外资企业与全部国有及规模以上非国有企业工业总产值的比值来衡量；产品差异

化diff1，采用盛斌（2002）所提出我国工业各行业进出口中进行征税的产品数目进行标准化处理。

本文利用中国25个工业细分行业2005～2007年的面板数据进行分析。①各工业行业的经济特征指标如各行业产值、固定资产净值和外资企业数目等数据来自《中国统计年鉴》。各行业的科研经费支出数据来自《中国科技统计年鉴》。各行业的进出口量则是通过将sitc三位数统计体系下的进出口商品数据依据sitc与isic

转换标准转换得到的，转换过程采用了盛斌（2002）所整理的sitc 与isic的对应表。[5]关于采用的计量方法，由于混合数据模型并不能反映经济现实中一些影响产业内贸易的其他因素，降低了模型的现实解释力。因此我们采用面板数据的固定效应模型就可以将一些确定性影响因素归并到混合数据，以反映产业内贸易中切实存在但不可观测的影响因素。我们使用面板数据的固定效应模型进行回归分析。

四、计量模型的建立和分析

2003-2007年的我国工业细分行业的产业内贸易指数如表1所示。

从表1中可以看到，在25个工业细分行业中，产业内贸易指数呈现上升趋势的有11个细分行业，产业内贸易指数呈现下降趋势的有9个细分行业。其中，在2007年产业内贸易指数大于0.8，即产业内贸易显著的细分产业包括：煤炭采选业、印刷业记录媒介的复制、非金属矿物制品业、普通机械制造业、交通运输设备制造业、

仪器仪表及文化办公用机械。

首先将产业内贸易指标gl与各影响因素分别做线性回归估计。运用2005-07年的面板数据，采用一元线性回归模型如下：从回归估计结果中可以得知，在单独检验中，市场结构ms1和外国直接投资fdip检验结果系数不显著，不能拒绝系数为零的假设。其他所有影响因素的检验结果都是显著的，且系数都为正，与预期相符。下面将综合所有产业内贸易影响因素，建立多元线性回归模型，所采用的模型如下所示：

采用2005-2007年面板数据估计结果如表3所示。解释变量中科研经费支出、市场结构和资本密集度t检验值符合要求，可以认为其系数值不为零，且系数为正，与预期相符。而规模经济、外国直接投资和产品差异化回归结果不显著。总体上f检验值符合要求。rdi科研经费投入的检验结果显著，且其系数为11.6151，说明科研经费的投入对于产业内贸易具有显著的促进作用。对于我国而言，虽然近年来出口产品中工业制成品所占比重不断增加，但是整体上我国工业行业的整体科技水平仍然落后于西方发达国家，我国工业行业的产业结构整体上层次较低。[6]

ms市场结构的回归估计结果在10%显著性水平下显著，但其系数较小，为0.0652。市场结构系数为正说明，市场内企业数目越多，越有助于产业内贸易的展开。一般认为，市场内企业数目越多，越能够促进产品的差异化和科技研发。大中型企业在技术创新和产品多样化方面有一定的优势，其数量的增加会促进中国的产业内贸易