赵素萍，葛 明

(1.四川外国语大学 国际商学院，重庆 400031；2.西南大学 经济管理学院，重庆 400715)

中国出口附加值率的产业特征及其演进路径分析
——基于核密度函数分解技术*

赵素萍1，葛 明2

(1.四川外国语大学 国际商学院，重庆 400031；2.西南大学 经济管理学院，重庆 400715)

基于中国投入产出表，应用核密度估计及其分解技术，本文分析了中国加入WTO之后,各产业出口附加值率的分布及其动态变化。结果表明：中国各产业出口附加值率经历了先快速下降、再适度反弹，而后趋于平稳的演进路径；但三大产业的出口附加值率在演进方向、力度、强度和时间分布上呈现出不同的特征。进一步分析发现：三大产业出口附加值率动态演进的首要原因在于均值效应，其次为残差效应，效果最小的是方差效应。因而，促进出口附加值率增加既要推进各产业的整体发展，又要兼顾不同产业的个体特征。

出口附加值率；核密度；函数分解

引言

加入WTO以来，中国对外贸易出口额发展迅速，由2002年的3 256亿美元增加至2015年的16 641亿美元，其中2012年达到20 487亿美元，连续多年排名全球第一位。在全球生产网络背景下，出口产品往往集合了多国中间要素的投入价值，因而一国的出口规模难以准确反映该国实际获得的贸易利益。剔除掉出口中的国外价值含量，应用出口国内附加值来表征贸易利益就适应了理论和现实的需要。特别是出口国内附加值率指标，既有助于分析一国嵌入全球价值链的程度，也有助于分析一国参与国际分工的地位。

然而，一国各产业部门的出口附加值率是不均衡发展的，带有典型的异质性特征。那么，加入WTO之后，中国各产业部门的出口附加值率是如何变化的、具有哪些动态特征和演进趋势，就是需要回答的问题，所得结论将有助于进一步认识中国各产业部门出口结构特点及其发展规律。

自Hummels，Ishii& Yi(2001)(后文简称HIY)应用出口国外附加值率来测度一国的垂直专业化程度以来，出口国内附加值的研究就吸引了大量学者的关注。平新乔等(2006)基于中国竞争性投入产出表，利用HIY方法分解了中美贸易的国别价值来源。曾铮、张璐璐(2008)在HIY方法和陈宏易(2002)的基础上重点关注了中国制造业出口附加值，林玲、余娟娟(2012)基于动态GMM模型分析了各产业部门出口附加值率变动的影响因素。Lau等(2007)认为国家统计局公布的竞争性投入产出表，无法识别进口中间要素是用于加工贸易产品生产、一般贸易商品生产还是国内消费品的生产，因此编制了中国非竞争性投入产出表，并且基于此核算了中国加工贸易出口附加值率和一般贸易出口国内附加值率。Koopman等(2008)单独考虑了加工贸易的影响，将国内需求生产和一般贸易生产同质看待；随后基于世界投入产出数据考察了出口贸易附加值的国别来源和最终消费去向，将其分解为五个部分(Koopman等，2010)。李昕(2012)在Koopman(2010)的基础上分解了中国出口价值的国内、外部分，研究发现海关统计高估了中国的实际贸易总额和贸易差额。现有文献重点关注了中国贸易附加值的价值来源及其影响因素,还鲜有文献对各产业部门出口附加值率的动态变化进行分析和比较。

传统的趋同估计需要选取准确的参数模型，而在参数未知的情况下，模型的选择很可能出现偏差；而且参数模型一般要求数据服从正态分布，在数据出现双峰或者多峰的异质性状态时，参数估计结果就容易偏离真实状态。而此时，应用非参数估计更适于刻画研究对象的特征及其变动趋势。本文采用Kernel密度函数及其分解方法来刻画各产业出口附加值率曲线的位置、延展性及其分布形态，作为一种描述事实的分布动态法和非参数估计法，它可以直观地说明附加值率的分布特点和动态变化趋势，也可以纵向比较附加值率的增长形态及其差距大小。

一、研究方法和数据处理

(一)出口附加值率测算方法

借鉴Hummels等(2001)提出的出口垂直专业化指数模型，推导得出各产业出口贸易国内附加值率的计算公式：

TAV=μ[I-AM(I-AD)-1]

(1)

其中，TAV代表各产业出口附加值率行向量，I是单位矩阵，μ=(1 1…1)表示元素全为1的行向量。AM=[aij]表示进口中间要素投入系数矩阵，元素aij=Mij/Yj表示j部门生产1单位产出需要i部门投入的进口中间产品价值量，Mij表示j部门生产中使用的i部门进口中间产品价值，Yj表示j部门总产出。AD=[bij]n×n表示国内要素投入系数矩阵，元素bij=Dij/Yj表示j部门生产1单位产出需要i部门投入的国内生产要素价值量，Dij表示j部门在生产过程中需要i部门投入的国内中间产品价值。

(二)核密度函数估计及其分解

核密度估计作为一种非参数估计方法，相对于参数估计，具有函数形式任意设定、因变量和自变量数据分布限制较少等优势，而放松这些限制更容易得出普遍性的结论。核密度估计主要用核函数来描述经济分布运动，基本原理如下：

假定X1,X2,…,Xn同分布，则经验分布函数为：

(2)

若该函数为均匀核*核函数是一种加权函数或者平滑函数，主要有高斯核、Epanechnikov核、余弦核、三角核、四次核等。，则

(3)

于是，核密度函数估计式为：

(4)

上式中n为样本个数；h称为平滑系数或带宽，其值越大说明平滑度越大；而样本n越大则要求h值越小，因而h值的选择至关重要。依据Silverman(1986)的方法，本文设定h=0.9SeN-1/5,其中Se为随机变量观测值的标准差。具体描述出口附加值率的分布密度时，本文采用高斯核函数。

核密度函数在年度间的变动反映了中国各产业出口附加值率的变化，其分布可以分解为平移、延伸、变形三个维度，对应的经济学含义分别代表均值效应、方差效应和残差效应三个方面(Jenkins,Van Kerm，2005；安康等，2012)，具体解析如下：①密度函数曲线平移(均值效应)，表示在曲线延伸性和形态不变的情况下，仅作均值移动，也即是核密度曲线的水平变动，向右平移则代表出口附加值率水平提升，出口国内贸易利得增加；而曲线延伸性和形态不变的假设则意味着所有产业部门均可以通过曲线右移获取贸易利益。②密度函数曲线延伸(方差效应)，表示在曲线均值和形态不变的情况下，延伸性的变化状况；方差变化是函数的一阶变动，在经济学中意味着不平衡程度的变化，方差增大意味着各产业出口附加值率的分化更加严重；曲线均值和形态不变意味着分布的变动以均值线为中轴向两端均等的延伸，且延伸的速度与距离中轴的距离成正比。③密度函数曲线变形(残差效应)，表示均值和延伸性不变时，函数曲线的形态发生了变化，曲线变形是函数的二阶变动，出现双峰或多峰时意味着异质性群体的存在，即个别产业部门的出口附加值率显著高于或低于其他部门。具体分解公式如下：

(5)

其中，Δf(x)表示样本期内出口附加值率核密度函数的变化，μ0、σ0分别表示样本出口附加值率初期核密度函数f0(x)的均值、方差，μ1、σ1则分别表示末期核密度函数f1(x)的均值、方差，ξ1(x;μ1,σ0)、ξ1(x;μ0,σ1)是末期函数的反事实函数，η⊂[0,1]代表密度函数分解的不同顺序，其变化对最终结果不构成影响，为了计算方便，本文取η=1(刘靖等，2009)。

(三)数据来源及其处理

文中数据来自中国国家统计局公布的2002、2005、2007、2010和2012年42部门投入产出表，由于全部是竞争型投入产出表，进口中间要素投入AM不能从直接消耗系数A中直接分离，这里借鉴平新乔等(2005)方法，假设(1)进口中间要素在进口总值中的比重等于国内中间要素与总产出的比值，(2)进口中间要素与国内中间要素同质。从而推导出i产业部门的进口中间要素比例λi=i产业的总进口/总产品，而总产品=总产出+进口-出口，继而用不同的λi乘以A的第i行得到AM，再由AD=A-AM得到国内要素矩阵。根据本文研究的需要和国民经济产业分类标准，我们将投入产出表42个产业划分为三大产业，具体见表1。

表1 三大产业整合表

资料来源：作者根据42产业投入产出表和国民经济产业分类标准制作。

二、计算结果与分解分析

(一)出口附加值率

基于中国国家统计局公布的国家竞争性投入产出表，本文测度了各产业的出口附加值率，如图1和表2所示。在样本期内整体而言，中国出口附加值率呈现“V”形发展，平均值由2002年的0.86大幅下降至2005年的0.81，之后保持平稳至2007年；随后逐步反弹，至2010年时达到0.83，2012年回升至0.84。由此可见，加入WTO对出口国内附加值率的初始冲击非常大，这主要是因为根据入世承诺，中国的平均关税率由2002年的15.3%迅速调整至2005年的10%。进口税率大幅度下降，直接导致国外中间要素的大规模进口，对国内部分中间产品产生强劲的替代效应，因而出口附加值率快速下降。而进口关税率在2005年之后降幅趋缓，至2010年的目标税率为9.8%，随着国内产业布局的调整和国际竞争力度的提升，出口中的国内要素所占比重开始回升。

图1 中国42个产业部门出口附加值率演变图注释：x轴对应42个产业代码，y轴为出口国内附加值率。

三大产业出口国内附加值率所受入世的影响幅度并不相同，第一产业所受影响较小，由2002年的0.94下降至2007年的0.91，而后恢复至2012年的0.93，且有进一步提升的趋势。虽然农产品平均税率由2002年的18.1%下降到2005年的15.3%和2010年的15.2%，但进口农产品多为最终产品，对中国农产品出口价值结构的影响较为有限。第三产业初始下降幅度比较明显，2005年较2002年下降了5%，但之后快速回升，2012年时已达到0.89，略高于入世前的水平。服务业开放集中于资本领域，入世初期，外资的蜂拥而入稀释了中国出口的国内增加值率，而之后，生产性服务业特别是金融、保险领域的外资准入限制政策加速了国内要素价值的增长。第二产业所受影响比较大，2012年和2010年均为0.80，低于2002年4个百分点，但高出2005年2%。工业品平均税率由2002年的11.7%下降到2005年的9.5%和2010年的8.9%，入世后的初始下降幅度比较明显，而中国制造业参与国际分工以加工贸易为主要模式，因而国外优质中间要素大批量进口，进而迅速拉低了出口国内增加值率。总体而言，三大产业的出口附加值率遭受入世冲击的影响程度不同，恢复速度各异，但产业间差异有缩小的趋势。

值得说明的是通信设备、计算机及其他电子设备制造业，该产业出口额几乎占据中国出口总额的1/4，但是出口附加值率一直维持在低位，2005和2007年分别为0.53和0.55，在美国金融危机后有所提高，2010年为0.62，至2012年已达到0.75，但是相对于其他产业仍处于较低水平，也因此拉低了第二产业甚至整个样本的出口国内附加值率。赵素萍(2015)等利用世界投入产出数据库和Koopman等(2010)模型也得出了类似的结论。究其原因，一方面是由于电子产品的单位价值比较高，单位出口额的贸易成本相对较低，因而国际生产分工较为充分，而中国利用低廉的劳动力成本在入世之后迅速成为机电产品的加工组装地。据中国海关贸易数据库统计，2011年该产业出口的近六成是以加工贸易模式进行的；另一方面是电子类中间产品的关税率一直处于较低水平。根据入世承诺，自2005年1月1日起，中国即对256个税目的信息技术产品实行零关税，再由于中国对加工贸易施行的出口退税政策，因而在电子产品生产过程中，国外优质要素得到了充分应用。

表2 中国三大产业出口附加值率描述性统计

资料来源：《中国统计年鉴》，出口附加值率由测度公式得出，表中数字由软件STATA 12.0得出。

(二)出口附加值率变动状况

1.如图2所示，5个样本期内，全部产业部门核密度分布曲线都只有一个波峰，2002年的波峰在横轴上的投影位置是0.9，相比较2005年的0.8明显右移；而2007和2010年的投影位置基本相同，均在0.86附近，但是2010年的曲线跨度相对于2007年有所收敛；2012年的波峰回归至0.89，但曲线峰值的核密度显著低于其他年份，呈现出扁平化的趋势。这说明中国出口附加值率在2002年快速下降后，经历了一个回弹的过程，并于2012年达到期初水平，各产业部门出口附加值率向均值水平靠拢。这种状况主要缘于两个因素：一是国内生产要素国际竞争力的不断增强；二是美国金融危机后中间产品贸易受到一定程度抑制。

2.第二产业在2005年的分布曲线显著异于2002年，表现为波峰向左侧大幅移动，在横轴的投影由0.84降低为0.78；另外2005年波峰的核密度0.74也显著高于2002年的0.65，这充分说明加入WTO之后，国外生产要素对中国第二产业的支撑作用快速增强。2005年之后，核密度曲线也发生了较大变化。2007波峰的位置大幅下降至4.7，而在横轴的投影也向右侧移动至0.84，反映了第二产业出口国内附加值率的增长和集中化趋势。2010以及2012年的核密度曲线与2007年几乎重合，都表现出左侧拖尾，跨度较大而波峰密度较低，只是2012年曲线有进一步扁平化的趋势，与2010年相比，绝大多数产业部门的出口附加值率差异保持在0.2以内。整体来看，第二产业的出口附加值率水平趋向于稳态发展。

3.第三产业在2002年表现出较高的出口附加值率(波峰投影为0.91)，但入世之后所受冲击比较大，2005年时波峰投影降至0.87，且跨度大幅增加，波峰对应的核密度也由8.5降至5.2，而后调整至2007年的0.89，跨度也有所收缩。但2010年呈现出“双峰”特征，投影分别为0.86和0.92，2012依然保持“双峰”特征，但是投影全部右移，分别是0.87和0.93，这说明第三产业各部门出口附加值率 “两极分化”的特征非常明显，比如租赁商务服务业的出口附加值率达到0.97，而邮政业只有0.83。另外， 2010年时第三产业部门出口附加值率集中在0.86附近，而2012时集中于0.93附近，这表明第三产业不少部门滑动至高附加值率区间，也说明第三产业出口贸易利益不断增长，比如计算机信息服务产业的出口附加值率由0.88大幅提高至0.95。

图2 不同样本产业出口附加值率分布图

4.如图3所示，2002—2012年总体产业分布差异与第二产业较为相似，只是第二产业波动幅度更大，这是因为第三产业出口附加值率集中在高位，对第二产业有反向对冲的作用，导致整体产业出口附加值率的核密度曲线趋缓。分时间段来看，这一变动主要缘于2002—2005年的贡献，出口附加值率高于0.82的产业部门大幅减少，而位于区间[0.7 0.8]的产业部门密度增加，之后在2005—2007年度出现小幅反弹， 2007—2010年基本保持稳定，2010—2012年几乎维持不变。因而，全部样本仍呈现出出口附加值率减少的态势。第三产业出口附加值率相对较高，差异密度曲线呈现出“正弦”型特征，高附加值率的产业部门向低附加值率的区间集中，与第二产业不同的是2007—2010年度，第三产业继续保持着由低附加值区间向高附加值区间转移的趋势，这表明尽管第三产业遭受了入世的强烈冲击，但发展的内生动力依然强劲，从国家竞争优势的角度来讲，这主要缘于中国巨大的国内市场需求，以及人才、资本、知识等高附加值要素的积累，对国外先进科学技术的引进和吸收，产业集聚和规模经济的双重影响，国内软环境和硬件环境的双重改善等因素的影响。

图3 各年度区间不同产业样本出口附加值率分布差异图

三、出口附加值率演进路径

1.首先，本文对全体样本出口附加值率的差异曲线进行分解，如图4所示，水平线(零值线)上方代表正的贡献、下方代表负的贡献，距离水平线的距离越远代表分解效应的贡献越大。由于横坐标大小基本一致，纵坐标跨度越大意味着该类型效应产生的影响越大。就总体产业出口附加值率而言，各样本期间核密度差异的拐点均位于0.83附近，但是影响方向却不尽相同。在[0.5 0.67]这个区间几乎没有变化，主要原因在于绝大部分产业部门的出口附加值率并未落在这个区间；而在[0.67 0.83]这个低附加值率区间，2002—2005年的产业部门数大幅度增加，一个重要的原因在于中国加入WTO之初，大量涌入的外资顺势携带了大量的外国生产要素。而2005—2007年的情况则截然相反，两者的反作用关系还表现在附加值率区间[0.83 1]，这一特征反映了中国国内生产要素参与国际竞争能力的快速增强。随着国内要素的培育、外商资本与中国经济的深度融合，国内优质要素逐步替代国外投入要素。2007年之后，各产业部门国内附加值率变动幅度开始趋缓，但在2010—2012年度，位于区间[0.81 0.89]的产业部门有较大幅度减小。从变动效应的来源分析，2002—2012年，均值效应对全体产业出口附加值率分布差异的影响最大，其次为残差效应，最小是方差效应。

均值效应表明，五个样本期内，出口附加值率在区间[0.5 0.67]的产业部门数目几乎没有变化，而在[0.67 0.87]和[0.87 1]这两个区间变动频繁。比如在区间[0.67 0.87]，2005年相对于2002年的产业部门数目大幅增加，反过来在区间[0.87 1]大幅减少。在2007年和2010年有少数产业部门从[0.67 0.87]滑动至[0.87 1]，而2010—2012年几乎没有变化。所以， 2012年相对于2002年仍然有不少产业部门的出口附加值率滑落至区间[0.67 0.87]，整体呈现出负向影响。

方差效应表现出明显的两极分化，出口高附加值率和低附加值率的产业部门区间内差异在增大，而中等附加值率的区间内差异在缩小。具体分阶段来看，2002—2005年度的变动幅度比较大，2005—2010年度有小幅的调整，但总体上2002—2010年与2002—2005年度的表现是一致的。但是2010—2012年度的表现颇为显著，在低附加值率的产业部门区间，差异在大幅扩张；而高附加值率区间，各产业部门之间的差异有显著的缩小，其原因可以通过残差效应来分析。总体而言，方差效应削弱了均值效应的幅度，减弱了总体附加值率的下降速度。

在2002—2010年度，残差效应与方差效应曲线相似，两端区间呈现正的贡献度，而中间区间呈现负的贡献度，但是残差效应与水平线交点更多，尤其是在两极部分。残差效应主要是2002—2005年度形成的，在2005—2010年度出现反方向的小幅调整，但并不改变两个期间的曲线相似度。然而2010—2012年度，残差效应显示，在低附加值率区间，两极的产业部门数有所增加，而位于中间区域的部门数则大幅减少，一个可能的原因在于在此区间，中高附加值率的产业部门移动到另一个区域，并且因此降低了高附加值率区间的方差差异。残差效应反映了总体产品部门中的异质性群体的分布变动情况，其对分布差异的贡献高于方差效应，但低于均值效应，因而没有改变整体产业附加值率减弱的趋势。

图4 第二产业出口附加值率分布函数年度间差异分解

2.比较图4和图5，第二产业出口附加值率的年度总差异远高于第三产业。整个样本期间，第二产业的均值效应高于第三产业，一方面表现为第二产业均值效应曲线所包围的面积较大；另一方面表现为更多高附加值率的产品部门向低附加值率区间转移。但是2002—2005年度，第三产业的均值效应高于第二产业，出口附加值率减少幅度更大，这表明入世对第三产业的直接冲击更为严重；2005年之后的均值效应在不同区间都发生了反向调整，因此2002—2012年度的均值效应并不显著。

比较两个产业的方差效应可以发现，第二产业相对较低，2002—2012年度与2002—2005年度的曲线特征非常相似，只是2002—2012年度稍微向右移动，其他年度区间的变动幅度均不大，且往往处于反向调整状态。而第三产业主要是在2002—2005年度、2005—2007年度以及2010—2012年度三个样本期内变动明显，且呈现完全的相互抵消状态，因而， 2002—2012年度方差效应并不显著，这说明入世对第三产业各部门的冲击力并不均衡，出口附加值率差异变大；但第二产业整体受到了强烈的冲击，几乎全部产业部门的出口附加值率均呈现下滑的状态。

对于残差效应而言，第三产业核密度系数显著高于第二产业，这说明整个样本期内，第三产业出口附加值率显示出异质性特征的部门占比更多，尤其是2010—2012年度，低附加值率区间的残差效应波动幅度加大，呈现出未来加强的趋势，这说明第三产业在低附加值率区间有更多产业部门呈现异质性特征，而高附加值率区间的产业部门表现出趋同的特征，异质性部门大为减少。第二产业整体上相对平缓， 波动较为强烈的是2002—2005年度与2005—2007年度，其残差效应程度基本相同但方向完全相反，因而熨平了整个区间内的残差效应，没有出现更多异质性的产业部门。

图5 第三产业出口附加值率分布函数年度间差异分解

四、主要结论

本文应用中国投入产出表计算了各产业部门的出口附加值率，基于核密度估计刻画了出口附加值率的分布状况，通过分解核密度函数研究了各产业样本在不同年度间的分布差异及其演进路径，结合其经济含义更为深入地探讨了中国出口附加值率的动态变化。

加入WTO之后，中国出口附加值率都有不同水平的下降，主要由高附加值率区间降至低附加值率区间。第三产业初始下降幅度较大，但反弹也较为强劲，至2012年已超过入世前的水平。第二产业反弹力度和速度都相对缓慢，在2007年后保持基本稳定。第一产业所受影响较小，一直维持在高位。

进一步对核密度分布差异分解发现，分布变化的首要原因在于均值效应下降；其次为异质性群体带来的残差效应，而由于发展不均衡带来的方差效应最小。这表明加入WTO对各产业部门出口贸易利益获取都产生了较强的冲击，普遍性的出现出口附加值率下降的现象，但不同产业部门的恢复速度差异很大，个别恢复较快的异质性产业部门，在一定程度上缓和了整体附加值率下降的态势，产业部门中的不均衡状况与均值效应的影响方向相反，但影响力度较弱。所以，在扩大出口规模的同时，也要提升各产业部门出口的国内附加值率，关键在于增强本国要素参与国际分工的能力，不但包括原材料、半成品等可见要素，还包括管理方式、技术水平、营销渠道等不可见要素的全面升级。另外，在推动均值效应曲线右移，整体产业国际竞争力提高的同时，还要兼顾不同产业存在的异质性特征，一方面要提高关键技术和零部件的国内研发和创造，特别是出口规模较大的通信设备、计算机制造产业的国内要素配套能力建设；另一方面，要鼓励第三产业部门积极参与国际竞争，不断提高竞争能力和附加值质量。

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(责任编校：朱德东)

Analysis of Industrial Characteristics and Dynamic Evolution of Export Added-value Rates of China—Based on a Kernel Density Function Decomposition Approach

ZHAO Su-ping1, GE Ming2

(1.SchoolofInternationalBusiness,SichuanInternationalStudiesUniversity,Chongqing400031,China; 2.SchoolofEconomicsandManagement,SouthwestUniversity,Chongqing400715,China)

Based on the Input-Output Tables of China, this paper gives a deep insight of the distribution and changing characters of export added-value rate of China’s industries after China joining WTO by the method of kernel density function.The results show that as a whole, all the export added-value rates of China’s three industries are showing a trend toward rapid decline at first, then moderate rebound and finally stability, while each industry varies in direction, strength and time.Using kernel density function decomposition approach, it finds that the leading cause of dynamic change is average effect (a decrease in the overall export value-added rate), next is residual effect (heterogeneity products division with extremely high or low export value added rate), and the last is variance effect (uneven export value-added rate in all products).Thus, the promotion of export value-added increase needs to boost the holistic development of all industries and to pay attention to individual feature of different industries.

export added-value rate; kernel density; function decomposition

10.3969/j.issn.1672- 0598.2017.01.007

2016-09-29

重庆社会科学规划项目(2015BS072);四川外国语大学校级青年项目(sisu201523)

赵素萍(1983—)，女，河南商丘人；四川外国语大学国际商学院副教授，经济学博士，主要从事国际金融与贸易研究。葛明(1985—)，男，河南商丘人，西南大学经济管理学院讲师，经济学博士，主要从事全球价值链研究。

F752

A

1672- 0598(2017)01- 0045- 08