姚 博 魏 瑋

導(dǎo) 言

隨著全球合作分工網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)一步深化，產(chǎn)品內(nèi)垂直分工模式對(duì)一國(guó)貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的帶動(dòng)優(yōu)勢(shì)越發(fā)明顯，一方面特定產(chǎn)品的不同生產(chǎn)工序有效實(shí)現(xiàn)了差異化的區(qū)段增值能力，提高了垂直分工模式下的產(chǎn)品投入要素稟賦收益，另一方面跨國(guó)分散生產(chǎn)鏈條上的分工參與方通過垂直專業(yè)化生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)了最小成本和效率最大化，擁有了出口結(jié)構(gòu)特定環(huán)節(jié)的升值空間。一國(guó)的產(chǎn)品內(nèi)垂直分工程度影響著生產(chǎn)要素在各個(gè)環(huán)節(jié)能否實(shí)現(xiàn)效用最大化，從而決定了該國(guó)的出口復(fù)雜度在全球不同層次位置的能力(Hausmann，2007)。因此研究影響出口復(fù)雜度解釋因素以及產(chǎn)品內(nèi)垂直分工對(duì)其的作用就具有重要的意義。

一般來說，一國(guó)參與產(chǎn)品內(nèi)完整鏈條的研發(fā)、設(shè)計(jì)、營(yíng)銷等高附加值工序的分工階段就意味著該國(guó)具有較高的出口復(fù)雜度，相反，一國(guó)擅長(zhǎng)廣泛從事于產(chǎn)品內(nèi)原材料供應(yīng)、加工組裝這些低附加值的分工環(huán)節(jié)，則說明該國(guó)的出口復(fù)雜度水準(zhǔn)還并不高。不過通過產(chǎn)品內(nèi)垂直分工這一途徑，為參與國(guó)不僅帶來了產(chǎn)業(yè)升級(jí)與特定工序環(huán)節(jié)產(chǎn)值的增加，更重要的是這種垂直分工專業(yè)化形態(tài)所帶來的技術(shù)溢出是不可估量的，從長(zhǎng)久來看這更有利于出口復(fù)雜度水準(zhǔn)的提高。Memedovic(2004)指出亞洲“四小龍”正是通過產(chǎn)品內(nèi)垂直分工網(wǎng)絡(luò)的合作，實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)升級(jí)，出口復(fù)雜度也迅速邁進(jìn)了高水平階段。

近幾年來針對(duì)出口復(fù)雜度影響因素的研究較多，Xu(2007)通過測(cè)算中國(guó)的出口復(fù)雜度指數(shù)，解釋中國(guó)的分工與出口地位變動(dòng)情況，Rodrik(2006)認(rèn)為出口復(fù)雜度與人均收入顯著正相關(guān)，與人力資本有微弱的正偏相關(guān)，與制度不相關(guān)。Wang和Wei(2007)發(fā)現(xiàn)中國(guó)實(shí)施開發(fā)區(qū)、高新區(qū)的政策有利于出口復(fù)雜度的提高，加工貿(mào)易和FDI不能解釋出口復(fù)雜度對(duì)于城市間的差異。Schott(2008)研究得出出口復(fù)雜度隨人均GDP和技術(shù)的上升而增加，出口復(fù)雜度的國(guó)家差異性用國(guó)家的規(guī)?？梢愿玫亟忉尅５菍?duì)產(chǎn)品內(nèi)垂直分工與出口復(fù)雜度之間關(guān)系的研究較少，在這方面首次做實(shí)證分析的是唐海燕等(2009)基于40個(gè)發(fā)展中國(guó)家的樣本研究，該研究主題與本文的研究最為接近，但是其研究?jī)?nèi)容、計(jì)量方法、變量的測(cè)度方法和數(shù)據(jù)選取、樣本的選擇與本文都有很大不同。

相對(duì)于已有的研究，本文的貢獻(xiàn)主要在于從以下幾個(gè)方面作了設(shè)計(jì):首先，本文旨在研究產(chǎn)品內(nèi)垂直分工對(duì)出口復(fù)雜度的影響作用，但是又吸納了一些其他的條件或因素，有資本、技術(shù)、制度等方面;其次，考慮到內(nèi)生性、共線性和其他不確定性因素，采用面板固定、隨機(jī)、IV估計(jì)、GMM估計(jì)等多種方法進(jìn)行比較判斷，提高了穩(wěn)健性，之后又對(duì)不同發(fā)展水平的分組國(guó)家作了相應(yīng)的出口復(fù)雜度解釋因素影響情況的對(duì)比;再次，對(duì)產(chǎn)品內(nèi)垂直分工與幾個(gè)指標(biāo)的交互變量給出了估計(jì)回歸結(jié)果，解釋了產(chǎn)品內(nèi)垂直分工與其他條件因素結(jié)合在一起是如何影響出口復(fù)雜度水平的;最后，本文樣本范圍選取的是更為廣泛的跨國(guó)數(shù)據(jù)，具體涵蓋161個(gè)國(guó)家，SITC標(biāo)準(zhǔn) Rev3.0三位數(shù)分類的261種產(chǎn)品①產(chǎn)品詳見附錄1。，BEC分類標(biāo)準(zhǔn)的若干中間產(chǎn)品，時(shí)間跨度為1998—2010年。

產(chǎn)品內(nèi)垂直分工、出口復(fù)雜度的測(cè)算與統(tǒng)計(jì)描述

產(chǎn)品內(nèi)垂直分工的衡量辦法較多，Yeats(2001)用進(jìn)口中間品占進(jìn)口總量的比重方法，Hummels et al(2001)采用了垂直專業(yè)化指數(shù)，Amiti和Wei(2004)運(yùn)用進(jìn)口中間品占投入品總量的比率，Yamashita(2007)指出衡量產(chǎn)品內(nèi)垂直分工時(shí)，也應(yīng)包含中間品出口部分。本文綜合考慮之后，借鑒了唐海燕等(2009)的算法，使用中間品的進(jìn)出口貿(mào)易額占一國(guó)貿(mào)易出口總額的比重辦法①由于中間品的進(jìn)出口貿(mào)易額采用BEC標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)，因此這里一國(guó)貿(mào)易出口總額也是采用BEC標(biāo)準(zhǔn)下統(tǒng)計(jì)，這就保證了計(jì)算產(chǎn)品內(nèi)垂直分工時(shí)采用同一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。由于產(chǎn)品內(nèi)垂直分工水平是一個(gè)比值，因而與采用SITC Rev3.0三位數(shù)分類標(biāo)準(zhǔn)下統(tǒng)計(jì)的出口復(fù)雜度變量數(shù)據(jù)，在之后的回歸分析中不受影響。，但與唐海燕等(2009)的計(jì)算方法還是有一定的區(qū)別，考慮到比值太小會(huì)削弱垂直分工的影響權(quán)重，比值中并沒有包含一國(guó)貿(mào)易進(jìn)口額。

對(duì)于中間品的進(jìn)出口貿(mào)易額數(shù)據(jù)選取，為了得到可比、連續(xù)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，本文采用按BEC標(biāo)準(zhǔn)劃分的國(guó)際貿(mào)易商品分類體系，基于法國(guó)CEPII機(jī)構(gòu)對(duì)中間品的劃分，中間品分為半成品與零部件，在聯(lián)合國(guó)貿(mào)易發(fā)展委員會(huì)的國(guó)家貿(mào)易分類統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)(UN Comtrade Database)里 BEC的劃分標(biāo)準(zhǔn)中，中間品包括的 BEC 代碼②代碼121指用于工業(yè)處理的食品、飲料;22指未列名工業(yè)加工用品;322指加工用燃料和潤(rùn)滑油，不包括汽油;42指資本型貨品的零部件與飾品，不包括交通運(yùn)輸設(shè)備;53指交通運(yùn)輸設(shè)備的零部件與飾品。有121、22、322、42、53。

由于出口復(fù)雜度存在屬性差異，無論從研發(fā)、設(shè)計(jì)還是產(chǎn)品方面，出口復(fù)雜度的水準(zhǔn)均難以準(zhǔn)確度量，但是一國(guó)的產(chǎn)品內(nèi)垂直分工強(qiáng)度的效果會(huì)體現(xiàn)在其具體的產(chǎn)品，尤其是出口產(chǎn)品的復(fù)雜度水平上，一般來說，垂直分工強(qiáng)度水平高的國(guó)家，其出口產(chǎn)品的復(fù)雜度水準(zhǔn)就越高(Lall等，2005)。對(duì)于出口產(chǎn)品復(fù)雜度的衡量，Lall等(2006)以各國(guó)出口產(chǎn)品的比較優(yōu)勢(shì)作為權(quán)重計(jì)算出口技術(shù)指數(shù)，Wang和Wei(2007)采用出口結(jié)構(gòu)的相似度指數(shù)，通過與發(fā)達(dá)國(guó)家的出口結(jié)構(gòu)作比較，反映與價(jià)值鏈最高水平的距離，該值越高表示出口商品越復(fù)雜。本文的出口復(fù)雜度衡量辦法是這樣的，采用Rodrik(2006)、Hausmann等(2007)的做法，計(jì)算步驟如下:

prodyj是某一產(chǎn)品的出口復(fù)雜度，j代表產(chǎn)品，c表示國(guó)家或地區(qū)，xcj是c國(guó)j產(chǎn)品的出口額，Xc是c國(guó)總出口額指c國(guó)j產(chǎn)品的出口額所占比重，是c國(guó)的人均GDP。

ESIc是一國(guó)或地區(qū)的出口復(fù)雜度。本文采用SITC(Rev3.0)的三位碼分類標(biāo)準(zhǔn)，該標(biāo)準(zhǔn)下共有261種產(chǎn)品，利用UN Comtrade Database提供的181個(gè)國(guó)家(地區(qū))的出口分類產(chǎn)品貿(mào)易額數(shù)據(jù)，計(jì)算了在1998—2010年間，261種產(chǎn)品的產(chǎn)品出口復(fù)雜度和181個(gè)國(guó)家或地區(qū)的出口復(fù)雜度，各國(guó)(地區(qū))人均GDP數(shù)據(jù)來自世界銀行WDI數(shù)據(jù)庫(kù)，采用2000年不變價(jià)以美元衡量。

根據(jù)世界銀行對(duì)不同發(fā)展水平的國(guó)家分組情況，本文給出一些有代表性的分組國(guó)家，有高收入OECD國(guó)家、“金磚國(guó)家”、最不發(fā)達(dá)國(guó)家，它們的出口復(fù)雜度水平對(duì)數(shù)值的差異性如圖1所示，高收入OECD國(guó)家的均值在2010年達(dá)到了將近8，幾乎是最不發(fā)達(dá)國(guó)家出口復(fù)雜度水平的2倍，“金磚國(guó)家”的出口復(fù)雜度水平均值由1998年的4.21上升到2010年的5.60，最不發(fā)達(dá)國(guó)家出口復(fù)雜度水平的對(duì)數(shù)值均值保持在4.04左右，變化不大。從這種不同發(fā)展層次的國(guó)際比較中，出口復(fù)雜度水平隨著時(shí)間的變化差異性明顯，“金磚國(guó)家”的出口復(fù)雜度隨著分工層次的深化不斷提升，最不發(fā)達(dá)國(guó)家則沒有明顯的進(jìn)步。就具體國(guó)家而言，還有一部分國(guó)家的出口復(fù)雜度出現(xiàn)退步甚至惡化，當(dāng)然不同國(guó)家的出口復(fù)雜度受具體國(guó)家的條件影響也是復(fù)雜多樣的，有待于進(jìn)一步的理論分析與實(shí)證探討。

另外本文通過對(duì)數(shù)據(jù)測(cè)算、整理，得到了161個(gè)國(guó)家(地區(qū))的產(chǎn)品內(nèi)垂直分工與出口復(fù)雜度二者之間關(guān)系的散點(diǎn)圖，其中出口復(fù)雜度為取對(duì)數(shù)值，圖2中的擬合斜率表明產(chǎn)品內(nèi)垂直分工與出口復(fù)雜度二者之間存在一定的正向相關(guān)關(guān)系，出口復(fù)雜度的對(duì)數(shù)值集中分布在2—7.8之間，產(chǎn)品內(nèi)垂直分工的數(shù)值密集分布在0.15—2之間，不過產(chǎn)品內(nèi)垂直分工與出口復(fù)雜度二者之間的相關(guān)顯著性還有待于進(jìn)一步的實(shí)證計(jì)量分析。

影響機(jī)制、模型與數(shù)據(jù)選取

由比較優(yōu)勢(shì)理論和新貿(mào)易理論可知，一國(guó)應(yīng)該出口其具有比較優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)品，相對(duì)要素稟賦決定了優(yōu)勢(shì)產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力集合，從而這也體現(xiàn)了其出口復(fù)雜度的水準(zhǔn)，產(chǎn)品內(nèi)垂直分工促使各國(guó)依賴其優(yōu)勢(shì)要素進(jìn)行專業(yè)化生產(chǎn)不同種類的產(chǎn)品，反過來，一國(guó)所能生產(chǎn)差異化產(chǎn)品種類的數(shù)目也反映了其國(guó)內(nèi)要素的比較優(yōu)勢(shì)情況。

產(chǎn)品內(nèi)垂直分工有利于促進(jìn)技術(shù)轉(zhuǎn)移、擴(kuò)散、溢出效應(yīng)。在上下游供應(yīng)商之間的生產(chǎn)工序中，為了得到高質(zhì)量和符合國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)的投入品，利于各個(gè)環(huán)節(jié)按時(shí)順利進(jìn)行，高級(jí)供應(yīng)商勢(shì)必會(huì)積極主動(dòng)向低端供應(yīng)商提供必要的技術(shù)，有利于推動(dòng)產(chǎn)品內(nèi)分工合作，事實(shí)上，低端供應(yīng)商通過進(jìn)口和參與分工合作也會(huì)產(chǎn)生投入產(chǎn)出效應(yīng)，在短期內(nèi)其會(huì)以低成本模仿、學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)率提高和分工技術(shù)溢出效應(yīng)。Coe和Helpman(1995)發(fā)現(xiàn)低端加工環(huán)節(jié)的國(guó)家全要素生產(chǎn)率提升與分工合作伙伴國(guó)的研發(fā)投入和貿(mào)易互惠來往呈正相關(guān)關(guān)系。

固定資本作為柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型構(gòu)成中的兩大重要要素之一，是生產(chǎn)效率提高的核心投入成份，直接促進(jìn)了出口商品的復(fù)雜度效果。外商投資的引入帶來的是競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)，引發(fā)國(guó)內(nèi)企業(yè)競(jìng)相接觸外國(guó)技術(shù)積極性，通過參與合作和模仿學(xué)習(xí)，提高了產(chǎn)業(yè)鏈接效應(yīng)，Wang和Wei(2007)指出外資企業(yè)一般在出口產(chǎn)品復(fù)雜度上比本地企業(yè)更有優(yōu)勢(shì)，外資企業(yè)也會(huì)間接地對(duì)本地企業(yè)產(chǎn)生技術(shù)溢出作用。

人力構(gòu)成和研發(fā)是知識(shí)資本的重要因素，創(chuàng)新理論和新增長(zhǎng)理論都很重視知識(shí)和科技的影響，知識(shí)資本既可以通過自身的知識(shí)創(chuàng)造得到，也可以由分工合作產(chǎn)生的技術(shù)溢出獲得。人力資本是知識(shí)創(chuàng)新的關(guān)鍵性因素，Hausmann等(2007)認(rèn)為有效的人力資源可以明顯地?cái)U(kuò)展成本發(fā)現(xiàn)和產(chǎn)品發(fā)現(xiàn)的范圍，對(duì)分工技術(shù)水平的提升具有重要影響，研發(fā)則反映了創(chuàng)新的效率，決定了技術(shù)的潛力。Schott(2008)發(fā)現(xiàn)了一國(guó)與高收入經(jīng)合組織國(guó)家的出口相似度隨研發(fā)投入的增加而明顯提升。

公共服務(wù)也會(huì)對(duì)一國(guó)的比較優(yōu)勢(shì)產(chǎn)生影響，改變分工和出口結(jié)構(gòu)的效率。Rodrik(2006)認(rèn)為中國(guó)的政府公共服務(wù)在對(duì)其電子等技術(shù)領(lǐng)域產(chǎn)品的出口優(yōu)勢(shì)方面發(fā)揮了很重要的推動(dòng)作用。影響生產(chǎn)分工與出口貿(mào)易的制度環(huán)境也是一國(guó)要素稟賦的重要組成部分，Schott(2008)認(rèn)為出口退稅會(huì)擴(kuò)大出口種類和范圍，進(jìn)口關(guān)稅卻會(huì)導(dǎo)致一國(guó)優(yōu)勢(shì)資源和市場(chǎng)行為的錯(cuò)配，譬如會(huì)出現(xiàn)資本技術(shù)豐富的國(guó)家大量生產(chǎn)勞動(dòng)密集型產(chǎn)品的情形。

結(jié)合以上理論分析，為了驗(yàn)證產(chǎn)品內(nèi)垂直分工與出口復(fù)雜度之間的關(guān)系，并分析影響出口復(fù)雜度的解釋因素，結(jié)合前人的研究文獻(xiàn)，本文納入的解釋變量有產(chǎn)品內(nèi)垂直分工、固定資本、人力投入、外商投資、研發(fā)、公共服務(wù)、制度要素，建立的計(jì)量模型如下:

其中，下標(biāo) i，t表示第i個(gè)國(guó)家和第t年，νi、αt表示截面與時(shí)間固定效應(yīng)，用于約束被忽略國(guó)家層面的影響，εi，t是隨機(jī)誤差項(xiàng)，其與解釋變量和νi、αt均不相關(guān)，esi表示各國(guó)出口復(fù)雜度，度量其價(jià)值鏈水平，div表示產(chǎn)品內(nèi)垂直分工程度，cap表示固定資本投資，rd表示研發(fā)支出，Lnfdi為FDI的對(duì)數(shù)項(xiàng)，hum為人力資本，eff是公共服務(wù)效率，con是制度變量。

具體而言，各變量的衡量方法和數(shù)據(jù)搜集是這樣的:

(1)參照Ngo(2004)對(duì)資本的評(píng)價(jià)方法，固定資本投資比重是由資本形成總額占GDP比重給出的，資本形成總額由新增固定投資和庫(kù)存的凈變動(dòng)值構(gòu)成，反映物質(zhì)資本的要素稟賦;研發(fā)支出比重是由研發(fā)支出占GDP的比重衡量的，在一定程度上反映了知識(shí)技術(shù)資本的積累，人力資本以每百萬(wàn)人中專業(yè)技術(shù)人員的數(shù)量所占比重來表示①對(duì)于人力資本的測(cè)度有多種方法，劉海英等(2004)采用人均受教育年限，唐海燕等(2009)采用大學(xué)生占總?cè)丝诘谋戎兀浣鸬?2010)使用高等教育的總?cè)雽W(xué)率。本文根據(jù)幾種不同的測(cè)度方法，考慮數(shù)據(jù)的獲取便利性、回歸結(jié)果的顯著性以及與其他變量的相關(guān)性，故采納專業(yè)技術(shù)人員的比例來衡量人力資本水平。，F(xiàn)DI數(shù)據(jù)為現(xiàn)價(jià)美元，采用對(duì)數(shù)形式處理。固定資本投資比重、研發(fā)支出比重、專業(yè)技術(shù)人員比例、FDI數(shù)據(jù)來源于世界銀行的世界發(fā)展指標(biāo)(WDI)數(shù)據(jù)庫(kù)。

(2)公共服務(wù)效率與制度的量化有多種方法，Deardorff(2000)把與分工有關(guān)的服務(wù)分為交通、電信、會(huì)計(jì)、金融等多領(lǐng)域的集合，然后進(jìn)行合成，計(jì)算出服務(wù)效率指標(biāo)，F(xiàn)raser Institute機(jī)構(gòu)通過發(fā)布法律、貿(mào)易自由度、商業(yè)管制等子領(lǐng)域的指數(shù)，唐海燕等(2009)則利用該機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)的Economic Freedom of the World Database子指數(shù)進(jìn)行合成，得出制度變量指標(biāo)，本文結(jié)合數(shù)據(jù)的選取與計(jì)算過程，采用祝樹金等(2010)的做法，公共服務(wù)效率和制度變量數(shù)據(jù)來自于世界銀行的世界治理指標(biāo)(WGI)數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)給出了6個(gè)治理評(píng)價(jià)指標(biāo)，每個(gè)指標(biāo)的范圍在－2.5—2.5之間，其值越高表示治理效果越好(Kaufmann等，2008)。樣本期間對(duì)于一些缺失值少量的國(guó)家采用插值法估計(jì)，有的國(guó)家缺失數(shù)據(jù)較多則予以剔除，最終保留了161個(gè)國(guó)家和地區(qū)，樣本區(qū)間為1998—2010年。

實(shí)證分析過程

1.基于面板GLS和IV方法的估計(jì)分析

根據(jù)理論模型，本文首先采用固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)方程，計(jì)量結(jié)果見表1中的模型(1)和(2)，結(jié)果顯示，產(chǎn)品內(nèi)垂直分工、固定投資占GDP比重、研發(fā)支出占比、FDI對(duì)數(shù)、技術(shù)人員比例、政府公共服務(wù)、制度的回歸系數(shù)大都顯著為正，這與我們的理論預(yù)期基本一致，另外也給出了F值和hausman檢驗(yàn)結(jié)果，以消除面板數(shù)據(jù)可能存在的截面異方差與自相關(guān)性?？紤]到已有文獻(xiàn)提出了產(chǎn)品出口復(fù)雜度與國(guó)外投資存在內(nèi)生性關(guān)系，hausmann(2007)在研究出口價(jià)值與FDI之間的復(fù)雜關(guān)系解釋時(shí)，認(rèn)為FDI在影響一國(guó)出口價(jià)值時(shí)，反過來，出口價(jià)值也會(huì)作用于外國(guó)投資效果，這種內(nèi)生性關(guān)系就會(huì)對(duì)一般的面板估計(jì)產(chǎn)生偏誤，進(jìn)而采用工具變量辦法，以每百人擁有的固定寬帶互聯(lián)網(wǎng)用戶作為工具變量，數(shù)據(jù)來自于世界銀行的世界發(fā)展指標(biāo)WDI數(shù)據(jù)集，表1中的模型(4)(5)給出了工具變量估計(jì)結(jié)果。這里本文列舉了選用固定效應(yīng)組內(nèi)2sls估計(jì)(IV－FE)與隨機(jī)效應(yīng)Baltagi估計(jì)(IV－RE)運(yùn)行結(jié)果①Stata對(duì)面板數(shù)據(jù)的工具變量估計(jì)給了四種方法:隨機(jī)效應(yīng)Baltagi估計(jì)、組間2sls估計(jì)、固定效應(yīng)組內(nèi)2sls估計(jì)、固定效應(yīng)一階差分估計(jì)。本文分別作了這四種嘗試并比較，最后給出固定效應(yīng)組內(nèi)2sls估計(jì)(IV－FE)與隨機(jī)效應(yīng)Baltagi估計(jì)(IV－RE)結(jié)果。。為了比較各種估計(jì)效果的有效性，又做了廣義最小二乘法FGLS估計(jì)，為表1模型(3)所在列。

由幾種結(jié)果看出，產(chǎn)品內(nèi)垂直分工變量在幾種估計(jì)中，符號(hào)和顯著性沒有變化，相關(guān)強(qiáng)度在工具變量估計(jì)中變小，固定投資比重、技術(shù)人員占比在工具變量估計(jì)中發(fā)生了符號(hào)變化，其中，技術(shù)人員占比的顯著性也在減弱，研發(fā)支出與政府公共服務(wù)效率的符號(hào)和顯著性、相關(guān)強(qiáng)度均有稍微變化，但波動(dòng)不大。FDI、制度的回歸系數(shù)符號(hào)沒變，顯著性、相關(guān)強(qiáng)度均有明顯增強(qiáng)，結(jié)合DWH檢驗(yàn)在0.01的水平上顯著，說明出口商品價(jià)值與FDI間確實(shí)存在一定的內(nèi)生性問題，但采用工具變量估計(jì)后，內(nèi)生解釋變量FDI對(duì)因變量的相關(guān)解釋程度增加，說明選用每百人擁有的固定寬帶互聯(lián)網(wǎng)用戶作為工具變量相對(duì)較合理。當(dāng)然其他外生的解釋變量雖然顯著性、相關(guān)程度都依賴于所采用的估計(jì)方法和其他解釋變量，但對(duì)因變量的解釋整體上反映也較好。

表1 GLS和IV估計(jì)結(jié)果

2.基于DIF－GMM方法的估計(jì)

工具變量可以識(shí)別模型估計(jì)的內(nèi)生性問題，修正估計(jì)的偏誤，但在很大程度上依賴于工具變量的選取，對(duì)于不同的模型和變量，卻很難找到相對(duì)合適的工具變量，這勢(shì)必會(huì)有影響模型估計(jì)的穩(wěn)健性，尤其是模型中含有滯后因變量，會(huì)進(jìn)一步加強(qiáng)這種內(nèi)生性，導(dǎo)致一般GLS和工具變量估計(jì)都是有偏的，這些問題一般運(yùn)用GMM估計(jì)來解決，Arellano和Bond(1991)提出了差分GMM方法①Arellano et al(1995)和Bond et al(1998)又提出系統(tǒng)GMM估計(jì)方法，包含了差分方程和水平方程，增加了一組滯后的差分變量作為水平方程對(duì)應(yīng)內(nèi)生變量的工具變量，但它要求新增的工具變量為顯著有效。，對(duì)初始模型進(jìn)行一階差分，然后運(yùn)用因變量和其他內(nèi)生變量的高階滯后項(xiàng)作為工具變量，如果殘差項(xiàng)是獨(dú)立同分布的，這些滯后項(xiàng)就會(huì)與模型中滯后因變量和內(nèi)生變量水平項(xiàng)高度相關(guān)，但與誤差項(xiàng)不相關(guān)，即使存在自相關(guān)，如果服從AR(1)過程，也可以采用更高階的滯后項(xiàng)構(gòu)造工具變量(Baum，2006)。

GMM估計(jì)又分為一步和兩步GMM估計(jì)，不過兩步差分估計(jì)的偏差存在向下偏倚②Windmeijer(2005)認(rèn)為雖然這種偏倚經(jīng)過調(diào)整后會(huì)減小，但會(huì)導(dǎo)致兩步GMM估計(jì)量的漸近分布并不可靠。，在經(jīng)驗(yàn)應(yīng)用中通常使用一步GMM估計(jì)量Bond(2002)，因此本文主要報(bào)告一步DIF－GMM的估計(jì)結(jié)果。

與工具變量估計(jì)類似，表2中研發(fā)支出比重與政府提供的公共服務(wù)并不受所選變量和估計(jì)方法的影響，其回歸系數(shù)大小和顯著性相對(duì)穩(wěn)定，研發(fā)支出比重的估計(jì)系數(shù)為0.23上下，政府提供的公共服務(wù)的估計(jì)系數(shù)保持在0.10左右，這說明研發(fā)支出比重對(duì)出口復(fù)雜度的影響相對(duì)比政府提供的公共服務(wù)要大一點(diǎn)，研發(fā)會(huì)直接推動(dòng)一國(guó)技術(shù)水平的增強(qiáng)，提高出口貿(mào)易中高端產(chǎn)品的創(chuàng)造能力。

產(chǎn)品內(nèi)垂直分工程度的估計(jì)系數(shù)顯示為高度正相關(guān)，持續(xù)保持在0.10左右，說明參與產(chǎn)品內(nèi)垂直分工有利于改善生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，與不同層次的生產(chǎn)國(guó)家進(jìn)行產(chǎn)品內(nèi)垂直分工合作，獲得生產(chǎn)工藝的技術(shù)外部性，減少生產(chǎn)環(huán)節(jié)投入成本與生產(chǎn)周期，只需要在較短時(shí)間內(nèi)進(jìn)入出口結(jié)構(gòu)的某一環(huán)節(jié)，獲得分工收益，當(dāng)然隨著分工強(qiáng)度的增加，出口復(fù)雜度水準(zhǔn)也會(huì)不斷提升。

固定資本投資比例對(duì)出口復(fù)雜度的回歸系數(shù)在模型(1)(3)(4)中均保持在0.0024左右，但在模型(2)(5)中，與產(chǎn)品內(nèi)垂直分工的交互效應(yīng)對(duì)價(jià)值鏈對(duì)數(shù)項(xiàng)的回歸系數(shù)減小為0.0009左右，且顯著性也有所減弱。本文認(rèn)為，產(chǎn)品內(nèi)分工領(lǐng)域的投資結(jié)構(gòu)不合理，可能會(huì)導(dǎo)致垂直分工效率低下，尤其是針對(duì)大型設(shè)備和先進(jìn)產(chǎn)品的固定投資缺乏正確合理的引導(dǎo)。李小平和朱鐘隸(2006)研究也發(fā)現(xiàn)，市場(chǎng)機(jī)制不成熟的國(guó)家，企業(yè)的固定資本投資需要具備合理的環(huán)境約束，才能減少成本，提高發(fā)揮效用。

FDI對(duì)數(shù)項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)顯著為正，但影響作用相對(duì)較小，均值在0.02左右，可能由于FDI在全球來說還是流動(dòng)在低加工價(jià)值的分工領(lǐng)域，而在真正的高端出口復(fù)雜環(huán)節(jié)，各母公司對(duì)FDI的注入依然慎重，因而對(duì)出口復(fù)雜度水平的提升，發(fā)揮的作用并不是很明顯。這里類似于已有的研究，王紅領(lǐng)等(2006)、彭向等(2011)分析認(rèn)為FDI有抑制局部地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)值的可能，邱斌等(2012)通過實(shí)證分析得出FDI進(jìn)入低端制造環(huán)節(jié)，會(huì)使出口復(fù)雜度提升的效果并不太好。

專業(yè)技術(shù)人員所占比例項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)始終為負(fù)，顯著性也一般，模型(3)(5)中交互項(xiàng)Div*hum的估計(jì)系數(shù)也為負(fù)值，這就與我們的預(yù)期判斷看似有點(diǎn)矛盾，包括唐海燕等(2009)對(duì)發(fā)展中國(guó)家出口復(fù)雜度的實(shí)證研究也顯示人力資本對(duì)出口復(fù)雜度有顯著正相關(guān)，人力資本與分工的交互項(xiàng)的效果也如此，這似乎是一個(gè)有趣的現(xiàn)象。本文認(rèn)為一方面對(duì)于大多數(shù)發(fā)展中國(guó)家和不發(fā)達(dá)國(guó)家來說，專業(yè)技術(shù)人員比重非常的小，尤其像“金磚五國(guó)”和欠發(fā)達(dá)國(guó)家人口基數(shù)本來就已經(jīng)非常龐大，極其有限的專業(yè)技術(shù)人員比例把該變量整體拉低，使得對(duì)出口復(fù)雜度的影響估計(jì)微乎其微。另一方面，唐海燕等(2009)研究發(fā)展中國(guó)家的人力資本時(shí)采用的是一國(guó)的大學(xué)生比例，而本文選用的是專業(yè)研發(fā)技術(shù)人員比重，這會(huì)導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)樣本數(shù)量大大減少，比重的反映就更小。這些都表明，對(duì)于出口復(fù)雜度的貢獻(xiàn)程度來說，在提升高技術(shù)專業(yè)人員數(shù)量以及加強(qiáng)產(chǎn)品內(nèi)垂直分工的專業(yè)技術(shù)人員流動(dòng)性方面，還有很大的拓展空間。

制度變量對(duì)出口復(fù)雜度影響的估計(jì)系數(shù)為負(fù)值，并且不顯著，這可能是由于制度評(píng)價(jià)指標(biāo)與出口復(fù)雜度的提升并不具有直接的相關(guān)性，并且制度特征一般也不易被廣泛全面衡量(Hausmann等，2007)，另外，制度質(zhì)量特征本來就反映了多方面因素，也容易和其他解釋變量存在較高相關(guān)性(祝樹金等，2010)，本文中可能與政府公共服務(wù)存在一定相關(guān)，在模型(4)和(5)中，制度與垂直分工交互項(xiàng)變量的符號(hào)由負(fù)變?yōu)檎?，顯著性也增強(qiáng)了。由此可以推測(cè)，開放的制度、寬松的審批與稅收制度、強(qiáng)大的產(chǎn)權(quán)保護(hù)與市場(chǎng)體制有利于推進(jìn)產(chǎn)品內(nèi)全球垂直分工水平，帶動(dòng)產(chǎn)品出口復(fù)雜水平向高端推動(dòng);其實(shí)同樣，垂直分工中的合作高端企業(yè)也會(huì)要求制度不完善的國(guó)家或市場(chǎng)實(shí)施高效的制度改革，創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)鏈高端環(huán)節(jié)分工合作的優(yōu)良環(huán)境。

此外，我們對(duì)模型設(shè)定的合理性與工具變量的有效性進(jìn)行了檢驗(yàn)，二階序列相關(guān)AR(2)檢驗(yàn)顯示，所有DIF－GMM模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)均不存在二階序列相關(guān)，表明模型設(shè)定合理，sargan過度識(shí)別約束檢驗(yàn)結(jié)果表明采用的工具變量是合適的，回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

3.不同發(fā)展水平代表性分組國(guó)家出口復(fù)雜度影響因素的差異

為了比較不同發(fā)展水平國(guó)家出口復(fù)雜度影響因素之間的差異性，本文根據(jù)世界銀行2011年對(duì)國(guó)家的分組，挑選了一些代表性的國(guó)家和地區(qū)，有高收入經(jīng)濟(jì)合作組織成員國(guó)、“金磚五國(guó)”和最不發(fā)達(dá)國(guó)家，對(duì)它們分別作DIF－GMM估計(jì)，另外為了比較判斷估計(jì)結(jié)果，又采用了工具變量估計(jì)方法①此處本文做了幾種不同方法的工具變量估計(jì)，根據(jù)比較效果，最后采用IV－ec2sls估計(jì)，默認(rèn)的估計(jì)方法是隨機(jī)效應(yīng)Baltagi估計(jì)。。工具變量估計(jì)中，內(nèi)生的解釋變量依然是FDI，工具變量是每百人擁有固定互聯(lián)網(wǎng)用戶，估計(jì)結(jié)果如表3所示。

從回歸結(jié)果中看出，在工具變量估計(jì)中，“金磚國(guó)家”垂直分工的回歸系數(shù)最高，3組國(guó)家的固定資本比重的回歸系數(shù)作用均微弱，甚至為負(fù)值，研發(fā)支出與制度變量的回歸系數(shù)不太顯著，與工具變量估計(jì)結(jié)果相比，DIF－GMM估計(jì)的變量顯著性和模型的穩(wěn)健性更加合理，并且DIF－GMM估計(jì)結(jié)果也更符合我們的預(yù)期判斷。

在DIF－GMM估計(jì)中，3組國(guó)家的垂直分工與固定資本投資比重回歸系數(shù)均顯著為正，且“金磚國(guó)家”產(chǎn)品內(nèi)垂直分工與固定資本投資比重的回歸系數(shù)仍然最高，分別為2.8513和0.0049，說明“金磚國(guó)家”參與垂直分工合作與固定資本投資對(duì)出口復(fù)雜度的影響作用明顯，另外，可能是“金磚國(guó)家”樣本量較少的原因，使得該組國(guó)家在研發(fā)支出比重與FDI方面，均比經(jīng)合組織國(guó)家和最不發(fā)達(dá)國(guó)家占有微弱優(yōu)勢(shì)，但這也證實(shí)了“金磚國(guó)家”作為全球發(fā)展?jié)摿ψ羁斓氖袌?chǎng)，其研發(fā)創(chuàng)造的提升空間與FDI的機(jī)會(huì)巨大。

表2 基于DIF－GMM方法的估計(jì)結(jié)果

當(dāng)然，高收入經(jīng)濟(jì)合作組織成員國(guó)在專業(yè)技術(shù)人員比重與制度方面對(duì)價(jià)值鏈的貢獻(xiàn)上還是占有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，“金磚國(guó)家”在這兩方面估計(jì)系數(shù)比較微弱，最不發(fā)達(dá)國(guó)家的政府公共服務(wù)效率每提高1%，會(huì)引起其出口復(fù)雜度水準(zhǔn)提升0.13%，可能是最不發(fā)達(dá)國(guó)家政府所能提供的公共服務(wù)變數(shù)更大，比如為了招商引資而提供的專門優(yōu)惠待遇服務(wù)，使得公共服務(wù)對(duì)出口復(fù)雜度的影響要超過其他因素的影響，并且該變量的估計(jì)系數(shù)也要大于經(jīng)合組織成員國(guó)和“金磚國(guó)家”?？傮w上看，產(chǎn)品內(nèi)垂直分工對(duì)出口復(fù)雜度的估計(jì)回歸系數(shù)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他因素，并且該回歸系數(shù)也會(huì)因不同發(fā)展水平的分組國(guó)家而表現(xiàn)出異質(zhì)性。其實(shí)這也恰恰印證了對(duì)于擁有龐大市場(chǎng)的生產(chǎn)制造型國(guó)家來說，由于生產(chǎn)層次及種類項(xiàng)目與經(jīng)濟(jì)規(guī)模大小成正比(Hummels和Klenow，2005)，使得產(chǎn)品內(nèi)垂直分工合作的層次和業(yè)務(wù)種類會(huì)對(duì)出口復(fù)雜度水準(zhǔn)有較大影響。

結(jié)論與啟示

本文利用1998—2010年161個(gè)國(guó)家和地區(qū)261種產(chǎn)品貿(mào)易額的面板數(shù)據(jù)，考察了產(chǎn)品內(nèi)垂直分工、固定資本投資、研發(fā)支出、外商投資、人力、公共服務(wù)、制度等對(duì)出口復(fù)雜度的影響，研究方法上有幾個(gè)方面的改進(jìn):其一，綜合比較了面板固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)、工具變量、GMM各種回歸結(jié)果，以往的文獻(xiàn)可能只用其中的一種或兩種估計(jì)方法。其二，對(duì)產(chǎn)品內(nèi)垂直分工與幾個(gè)指標(biāo)構(gòu)成的交互變量，采用動(dòng)態(tài)面板的DIF－GMM與其他幾個(gè)變量一起估計(jì)了對(duì)出口復(fù)雜度的影響程度。其三，從不同發(fā)展水平挑選了幾個(gè)有代表性的分組國(guó)家，有高收入經(jīng)合組織成員國(guó)、“金磚五國(guó)”和最不發(fā)達(dá)國(guó)家，對(duì)出口復(fù)雜度影響因素的國(guó)家異質(zhì)性作了分析。結(jié)合前人的研究，得出的結(jié)論如下:

首先，產(chǎn)品內(nèi)垂直分工對(duì)出口復(fù)雜度水準(zhǔn)的提升具有顯著的促進(jìn)作用，同時(shí)研發(fā)支出、政府公共服務(wù)效率也是促進(jìn)出口復(fù)雜度提升的重要因素，這些因素與產(chǎn)品內(nèi)垂直分工結(jié)合起來，構(gòu)成相輔相成的支持性條件。其次，固定資本投資結(jié)構(gòu)會(huì)影響產(chǎn)品內(nèi)垂直分工的效率，進(jìn)而影響出口復(fù)雜度水平，外商資本可能投資在生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的低加工領(lǐng)域，對(duì)出口結(jié)構(gòu)的高端環(huán)節(jié)影響不夠明顯。技術(shù)專業(yè)人員的規(guī)模潛力沒有很好地拓展，其數(shù)量和流動(dòng)性有巨大的上升空間。此外，制度的影響性并不明顯，但其與垂直分工的交互變量影響性顯著增強(qiáng)。最后，3組不同發(fā)展水平的分組國(guó)家中，“金磚國(guó)家”的產(chǎn)品內(nèi)垂直分工與其他因素對(duì)出口復(fù)雜度的作用更明顯一點(diǎn)，從“金磚國(guó)家”的規(guī)模層面也可以看出，產(chǎn)品內(nèi)垂直分工合作的層次和業(yè)務(wù)種類會(huì)對(duì)出口復(fù)雜度水平的提升有較大影響。

在產(chǎn)品內(nèi)垂直分工專業(yè)化程度不斷深化，出口復(fù)雜度不斷提升的全球化背景下，上述研究結(jié)論具有重要的啟示:

積極營(yíng)造產(chǎn)品內(nèi)垂直分工的支持性配套環(huán)境，為提高產(chǎn)業(yè)鏈的分工合作走向高端環(huán)節(jié)提供外部條件，參與產(chǎn)品內(nèi)垂直分工的同時(shí)，加大研發(fā)支出投入，改善政府公共服務(wù)效率、優(yōu)化固定資本投資結(jié)構(gòu)、創(chuàng)造外商資本直接在高端出口結(jié)構(gòu)環(huán)節(jié)投資的條件。

突破專業(yè)技術(shù)人員匱乏的瓶頸，加大培訓(xùn)技術(shù)人力資本、擺脫其流動(dòng)性障礙，優(yōu)先解決影響產(chǎn)品內(nèi)垂直分工的制度束縛，增強(qiáng)產(chǎn)品內(nèi)垂直分工與商品、生產(chǎn)、市場(chǎng)的相關(guān)制度正向交互影響作用。對(duì)于不同發(fā)展水平的國(guó)家或地區(qū)來講，加強(qiáng)產(chǎn)品內(nèi)垂直分工合作，另外擴(kuò)大產(chǎn)品業(yè)務(wù)種類以及生產(chǎn)、市場(chǎng)規(guī)模，都有助于提高出口復(fù)雜度水平。

對(duì)于中國(guó)的產(chǎn)品內(nèi)分工與出口復(fù)雜度而言，產(chǎn)品內(nèi)垂直分工程度在“金磚五國(guó)”中均值較高，這可能與中國(guó)的產(chǎn)品內(nèi)多樣化種類、龐大的市場(chǎng)規(guī)模、有效的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)刺激政策有關(guān)，尤其是以加工貿(mào)易為主的高速出口使得我國(guó)的產(chǎn)品內(nèi)垂直分工強(qiáng)度受益巨大，但出口復(fù)雜度均值卻并沒有“金磚國(guó)家”中的巴西、南非高，這可能源于中國(guó)在出口結(jié)構(gòu)環(huán)節(jié)中仍處于低端加工生產(chǎn)階段，使得這種產(chǎn)品內(nèi)垂直分工強(qiáng)度的收益還遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于應(yīng)該具備的水準(zhǔn)，因此要注重垂直分工的技術(shù)復(fù)雜度，加大向產(chǎn)品內(nèi)垂直分工的高層次和專業(yè)化傾斜。

附錄1:

SITC(Rev3.0)三位碼分類標(biāo)準(zhǔn)下共有261種產(chǎn)品，具體如下:

活體動(dòng)物;牛肉;其他肉類及食用雜碎;肉類生鮮冷藏;食用肉雜碎鹽腌或熏制;腌制好的肉;牛奶和奶油;食用黃油;乳酪及凝乳;蛋和白蛋白;新鮮魚;腌制魚;甲殼動(dòng)物;制好冷藏的魚與甲克動(dòng)物;未碾磨混合麥大米;未碾磨大麥;未碾磨玉米;其他谷物;未碾磨小麥粉;其他谷粉;谷配制品;蔬菜已調(diào)制蔬菜及根莖;水果堅(jiān)果;冷藏水果;水果汁蔬菜汁;糖與蜂蜜糖果;咖啡;咖啡替代品;可可;巧克力;茶及馬黛茶;香料;動(dòng)物飼料;牛油及起酥油;食用產(chǎn)品和制劑;非酒精飲料;酒精飲料;未制成的煙草;制成的煙草;皮(毛皮除外)原材料;未處理毛皮;油種子;天然橡膠;合成橡膠;天然軟木;原料和廢料;薪材;木材芯片粗糙木質(zhì);簡(jiǎn)單加工木質(zhì);漿及紙廢料;絲綢;棉;黃麻其他紡織用韌皮纖維;紡織用植物纖維;用于紡紗的合成纖維;其他人造纖維;羊毛其他動(dòng)物毛;破舊衣物;化肥;原油石料;沙礫石;硫磺及未焙燒的黃鐵礦;天然磨料其他未加工的礦物;鐵礦砂及其精礦;鐵廢料及碎料;銅礦砂及其精礦;鎳礦砂及其精礦;鋁礦砂及其精礦;鈾或釷礦砂及其精礦;基本金屬礦砂及精礦;非亞鐵金屬?gòu)U料及碎料;礦砂及其精礦貴金屬;未經(jīng)加工的動(dòng)物材料;未經(jīng)加工的植物材料;煤未經(jīng)結(jié)塊，煤磚褐煤;泥煤焦炭煤的半焦;石油原油;從瀝青礦物提取的油類其他石油產(chǎn)品;液化丙烷丁烷;天然氣液化氣石油氣;其他烴類氣;煤氣水煤氣爐煤氣類似氣體;電流;動(dòng)物油及脂肪;固定植物油;軟性原油成品或分餾;軟性以外固定植物脂肪及原油精煉或分餾;處理動(dòng)物或植物脂肪及油;碳?xì)浠衔?醇，酚，酚醇及其鹵化;羧酸及其酐;氮化合物;有機(jī)無機(jī)化合物;雜環(huán)化合物;其他有機(jī)化工原料無機(jī)化學(xué)元素;氧化物鹵化鹽;金屬鹽類;過氧其他無機(jī)化學(xué)品;貴金屬有機(jī)及無機(jī)化合物;放射性物質(zhì)和相關(guān)材料;有機(jī)合成著色料及色淀;印染和制革提取物;合成鞣料物質(zhì);顏料涂料;清漆和相關(guān)材料;醫(yī)療及藥用產(chǎn)品;藥物(包括醫(yī)治動(dòng)物用的藥劑);精油香水味料;香水化妝品梳洗用品;肥皂清潔拋光的籌備用品;肥料(除272組);初級(jí)形狀的乙烯聚合物;苯乙烯聚合物氯乙烯;其他鹵化烯烴聚合物;初級(jí)形狀的聚縮醛;其他聚醚及環(huán)氧樹脂;其他塑料制品;塑料廢料碎料等;塑料管軟管塑料板;塑料單絲;殺蟲劑等;淀粉菊粉及小麥面筋;炸藥及煙火產(chǎn)品;礦物油;類似的配制添加劑;雜項(xiàng)化學(xué)產(chǎn)品;皮革;生產(chǎn)皮革合成皮革;鞣制毛皮;橡膠材料;橡膠胎面輪胎;橡膠;軟木制品;飾面板膠合板刨花板;木制品和紙板紙和切成大小或形狀紙板;紡織紗線;棉織物梭織;人造紡織原料的梭織物;其他紡織面料針織或鉤編織物;網(wǎng)眼薄紗;花邊，刺繡，緞帶;特種紗和紡織面料;制成品主要的紡織材料;地板覆蓋物;石灰水泥;裝配式建筑材料;黏土建筑材料;耐火建筑材料;礦產(chǎn)制品;玻璃;玻璃器皿;陶器;珍珠;寶石或半寶石;生鐵鏡鐵海綿鐵;鐵或鋼顆粒;錠及其他初級(jí)形狀;鐵或非合金鋼扁軋制品;鍍或涂層的鐵或非合金鋼，平軋產(chǎn)品;合金鋼扁軋制品;鐵和鋼條桿;鐵路軌道施工材料;鐵或鋼線;管及空心型材管配件;銀鉑等金屬鉑族;銅;鎳;鋁;鉛;鋅;錫;冶金用的雜項(xiàng)非鐵金屬陶瓷;未列明的金屬結(jié)構(gòu)容器;線材產(chǎn)品;釘子螺絲螺母螺栓鉚釘;手用或機(jī)用工具;刀具;金屬家用設(shè)備;金屬生產(chǎn)用品;蒸汽或其他蒸汽發(fā)電鍋爐;熱水鍋爐蒸汽渦輪機(jī)及其他蒸汽渦輪機(jī);活塞內(nèi)燃發(fā)動(dòng)機(jī);引擎及馬達(dá);旋轉(zhuǎn)電廠和零部件機(jī)械;發(fā)電及零件;農(nóng)業(yè)機(jī)械拖拉機(jī);土木工程及承建設(shè)備;紡織及皮革用機(jī)械及零件;造紙廠和紙漿廠機(jī)械;印刷和裝訂機(jī)械;食品加工機(jī);其他特殊工業(yè)機(jī)械及設(shè)備;機(jī)床切削金屬;其他材料工作機(jī)床加工金屬;燒結(jié)金屬碳化物;金屬陶瓷;使用機(jī)器的配件組;金屬加工機(jī)械;加熱和冷卻設(shè)備及其零件;液體泵;空氣或其他氣體壓縮機(jī)及風(fēng)扇;機(jī)械裝卸設(shè)備;非電氣機(jī)械工具及器具;球或滾子軸承;龍頭旋塞閥門及類似器具管道;傳動(dòng)軸;非電力零件及機(jī)械配件;辦公室機(jī)器自動(dòng)數(shù)據(jù)處理設(shè)備;磁性或光學(xué)抄錄機(jī)零件及附件;電視接收器;無線電廣播接收機(jī);錄音機(jī)電信設(shè)備;電力機(jī)械;電氣設(shè)備開關(guān);保護(hù)電路分布電力設(shè)備;電學(xué)儀器為醫(yī)療;家用電氣設(shè)備;非電氣設(shè)備的類型;熱離子管;冷陰極管光陰極閥門和管;電氣機(jī)械及器材;汽車和其它機(jī)動(dòng)車輛的主要設(shè)計(jì)備件;汽車貨物運(yùn)輸;特殊用途的機(jī)動(dòng)車輛;道路機(jī)動(dòng)車輛組機(jī)動(dòng)車零件及配件摩托車;拖車及半拖車其他車輛;鐵路車輛;飛機(jī)和相關(guān)設(shè)備;船，艇(包括氣墊船)浮動(dòng)結(jié)構(gòu)體;預(yù)制裝配式建筑物;衛(wèi)生管道及發(fā)熱裝備及配件;照明燈具及配件;家具及零件床上用品床墊;衣箱旅行箱化妝箱;行政案件公文包;男裝或男童大衣披肩外套西服;婦女或女童大衣披肩外套西服;服裝紡織面料;服裝輔料紡織面料針織;除紡織面料服裝及衣著附件其他物品;鞋類;光學(xué)儀器及器具;儀器和用具計(jì)數(shù)器;測(cè)量和控制儀器;攝影器具及設(shè)備;電影攝影用品;電影軟片曝光及顯影;光學(xué)用品制造業(yè);鐘表;武器和彈藥;印刷品;嬰兒車玩具游戲及運(yùn)動(dòng)貨品;辦公室及文具用品;藝術(shù)珍藏品及古董;金銀器;樂器及其零件及附件雜項(xiàng)制品;郵包不按類型分類;特別交易和商品不按類型分類;硬幣;非貨幣性黃金。

附錄2:

根據(jù)數(shù)據(jù)的缺失與整理情況，計(jì)算價(jià)值鏈和產(chǎn)品內(nèi)垂直分工時(shí)確定181個(gè)國(guó)家或地區(qū)的數(shù)據(jù)，面板分析時(shí)結(jié)合其他變量數(shù)據(jù)缺失以及補(bǔ)充情況，確定錄入161個(gè)國(guó)家或地區(qū)。帶*表示面板分析中沒有錄入的國(guó)家或地區(qū)。詳細(xì)包含的國(guó)家或地區(qū)如下:

阿爾巴尼亞;阿爾及利亞;安道爾;安提瓜和巴布達(dá);阿根廷;亞美尼亞;阿魯巴*;澳大利亞;奧地利;阿塞拜疆;巴哈馬;巴林;孟加拉國(guó);巴巴多斯;白俄羅斯;比利時(shí);伯利茲;貝寧;百慕大*;不丹*;玻利維亞;波斯尼亞和黑塞哥維那;博茨瓦納;巴西;文萊;保加利亞;布基納法索*;布隆迪;柬埔寨;喀麥隆;加拿大;佛得角;中非;乍得*;智利;中國(guó);哥倫比亞;科摩羅;哥斯達(dá)黎加;科特迪瓦;克羅地亞;古巴*;塞浦路斯;捷克;丹麥;吉布提;多米尼克;多米尼加;厄瓜多爾;埃及;薩爾瓦多;厄立特里亞;愛沙尼亞;埃塞俄比亞;斐濟(jì);芬蘭;法國(guó);加蓬;岡比亞;格魯吉亞;德國(guó);加納;希臘;格陵蘭*;格林納達(dá);危地馬拉;幾內(nèi)亞;幾內(nèi)亞比紹*;圭亞那;海地;洪都拉斯;香港;匈牙利;冰島;印度;印度尼西亞;伊朗;伊拉克;愛爾蘭;以色列;意大利;牙買加;日本;約旦;哈薩克斯坦;肯尼亞;基里巴斯*;韓國(guó);科威特;吉爾吉斯斯坦;拉脫維亞;黎巴嫩;萊索托;利比亞*;立陶宛;盧森堡;澳門;馬其頓;馬達(dá)加斯加;馬拉維;馬來西亞;馬爾代夫;馬里;馬耳他;毛里塔尼亞;毛里求斯;墨西哥;摩爾多瓦;蒙古;黑山;摩洛哥;莫桑比克;緬甸*;納米比亞;尼泊爾*;荷蘭;新喀里多尼亞*;新西蘭;尼加拉瓜;尼日爾;尼日利亞;挪威;阿曼;巴基斯坦;巴拿馬;巴布亞新幾內(nèi)亞;巴拉圭;秘魯;菲律賓;波蘭;葡萄牙;卡塔爾;羅馬尼亞;俄羅斯;盧旺達(dá);圣多美和普林西比;沙特阿拉伯;塞內(nèi)加爾;塞爾維亞;塞舌爾;塞拉利昂*;新加坡;斯洛伐克;斯洛文尼亞;所羅門群島*;南非;西班牙;斯里蘭卡;圣基茨和尼維斯;圣盧西亞;圣文森特和格林納丁斯*;蘇丹;蘇里南;斯威士蘭;瑞典;瑞士;敘利亞;塔吉克斯坦*;坦桑尼亞;泰國(guó);東帝汶*;多哥;湯加;特立尼達(dá)和多巴哥;突尼斯;土耳其;土庫(kù)曼斯坦*;圖瓦盧;烏干達(dá);烏克蘭;阿拉伯聯(lián)合酋長(zhǎng)國(guó);英國(guó);美國(guó);烏拉圭;烏茲別克斯坦*;瓦努阿圖;委內(nèi)瑞拉;越南;也門;贊比亞;津巴布韋。