向永輝,胡譽天

(浙江科技學院 經(jīng)濟與管理學院,杭州 310023)

從歷史上看,對外貿(mào)易迅猛發(fā)展的國家難免遭遇貿(mào)易摩擦,其根源一直是各界關(guān)注的重要問題。對于近期發(fā)生的中美貿(mào)易摩擦,余永定[1]、陳繼勇[2]、張杰[3]、姚洋等[4]大多從中美國力此消彼長的宏觀層面來分析其根源,目前比較缺乏基于微觀層面的分析。從中國貿(mào)易救濟信息網(wǎng)提供的貿(mào)易摩擦數(shù)據(jù)看,1995年到2019年中國遭遇了來自發(fā)達國家及發(fā)展中國家的各種貿(mào)易摩擦,貿(mào)易摩擦的重心則逐步從勞動密集型向資本密集型及技術(shù)密集型行業(yè)轉(zhuǎn)移。同時,李小平等[5]、楊汝岱[6]、Khandelwal等[7]也發(fā)現(xiàn)在中國國內(nèi)出現(xiàn)了與對外貿(mào)易迅猛發(fā)展緊密關(guān)聯(lián)的生產(chǎn)率快速提升及相應比較優(yōu)勢的劇烈變動。這兩種趨勢的同時出現(xiàn)應該并非偶然,由此能否推斷是因為中國相對其他國家比較優(yōu)勢提升了從而激化了彼此間貿(mào)易摩擦?

回答該問題,首先需要測度比較優(yōu)勢。對中國比較優(yōu)勢測度的重要研究,例如Nath等[8]、Ju等[9]、金碚等[10]、戴翔[11],大都采用了顯示性比較優(yōu)勢(revealed comparative advantages,RCA)指數(shù)的方法來測度,同時他們的研究均發(fā)現(xiàn)中國的比較優(yōu)勢有從勞動密集型向資本密集型行業(yè)轉(zhuǎn)移的趨勢。然而,RCA指數(shù)大都基于Belassa[12]的傳統(tǒng)方法,并不契合比較優(yōu)勢的核心思想,因為該方法基于實際(事后)實現(xiàn)的雙邊部門的貿(mào)易流量,未能將共同影響貿(mào)易流量的出口國、進口國和特定部門等多種因素分離,而比較優(yōu)勢是基于出口國的某種內(nèi)在(事前)的特征。關(guān)注到該問題,Costinot等[13]提出了測度比較優(yōu)勢的新型RCA指數(shù)方法,可有效規(guī)避上述缺點。

回答該問題,其次還需要確定比較優(yōu)勢變動是否引起貿(mào)易摩擦。理論上常將貿(mào)易摩擦歸因于技術(shù)進步,例如Gomory等[14]及Samuelson[15]構(gòu)建的分析模型就指出國家間貿(mào)易不會永遠互補互利,后發(fā)國家技術(shù)進步可能降低先發(fā)國家福利從而引發(fā)貿(mào)易摩擦。梁俊偉等[16]、楊飛等[17]、鄧路等[18]的實證研究發(fā)現(xiàn)中國的技術(shù)進步可能是其遭遇貿(mào)易摩擦的重要原因。但本研究并不直接測度技術(shù)進步而選擇測度比較優(yōu)勢,一個重要原因是改革開放后中國外貿(mào)迅猛增長帶動了技術(shù)進步,技術(shù)進步又帶來了要素稟賦結(jié)構(gòu)變動,兩者都導致比較優(yōu)勢升遷,但實證中很難將兩者截然分開,因此選擇測度比較優(yōu)勢來表示一國特定行業(yè)的發(fā)展質(zhì)量更為全面和簡便。有鑒于此,本研究的分析思路是:首先利用新型RCA指數(shù)來準確測度各國各行業(yè)的比較優(yōu)勢,以確定中國相對其他國家確實提升了比較優(yōu)勢,然后再從行業(yè)比較優(yōu)勢的微觀視角切入,分析該提升是否激發(fā)了貿(mào)易摩擦。

1 比較優(yōu)勢的測度框架

新型RCA指數(shù)的計算過程簡述如下。貿(mào)易流量是求解新型RCA指數(shù)的基礎,可以將貿(mào)易流量利用式(1)來描述:

ln(xi,j,k)=δi,j+δj,k+θln(zi,k)+εi,j,k。

(1)

式(1)中:i、j和k分別表示出口國、進口國和行業(yè);δi,j為出口國-進口國固定效應;δj,k為進口國-行業(yè)固定效應;zi,k近似于國家i在行業(yè)k的基本生產(chǎn)率水平(即李嘉圖模型中的技術(shù)系數(shù))。技術(shù)差異是由出口國-行業(yè)自身的特點決定的,并取決于兩個參數(shù):zi,k和θ。其中,zi,k是構(gòu)建李嘉圖比較優(yōu)勢指數(shù)必不可少的參數(shù),它包含了所有可能影響給定國家和行業(yè)內(nèi)生產(chǎn)者生產(chǎn)率的相關(guān)因素,比如氣候、基礎設施、制度等;參數(shù)θ來自弗雷切特(Fréchet)生產(chǎn)率分布,它代表了行業(yè)內(nèi)生產(chǎn)率的異質(zhì)性程度,為簡便起見,可假設θ在所有國家和行業(yè)都是一樣的(較多文獻將其值取為6.5,例如Simonovska等[19]和Donaldson[20])。

盡管隨機變量zi,k的實現(xiàn)是事先未知的,但可以在式(1)中利用出口國-行業(yè)固定效應δj,k來近似確定技術(shù)差異:

ln(xi,j,k)=δi,j+δj,k+δi,k+εi,j,k。

(2)

對于式(2),利用普通最小二乘法(ordinary least squares,OLS)估計得到相應系數(shù)后再結(jié)合式(1)可以得到:

(3)

這樣計算出來的李嘉圖比較優(yōu)勢指數(shù)Zi,k有著較好的代表性,因為它是根據(jù)由給定的某個國家某個行業(yè)內(nèi)在的生產(chǎn)率所決定的貿(mào)易流量來計算的,而其他影響貿(mào)易流量的因素都通過出口國-進口國固定效應及進口國-行業(yè)固定效應進行控制。如果以某個特定的出口國和出口行業(yè)作為固定不變的基準,可以計算其他國家其他行業(yè)相對應的成對的比較優(yōu)勢指數(shù)。但本研究的目的是要提供一個全球性的比較結(jié)果,所以可以將所有出口國作為一個基準組來計算加權(quán)的新型RCA指數(shù):

(4)

式(4)中,Z..為所有出口國所有出口部門的Zi,k的平均值;Zi.為出口國i所有出口行業(yè)的Zi,k的平均值,Z.k為所有出口國在出口行業(yè)k的Zi,k的平均值。通過式(4)計算出的Ri,k若大于1,則表明國家i在行業(yè)k上具備比較優(yōu)勢,該數(shù)據(jù)可以在任何國家和任何行業(yè)之間進行比較。

2 比較優(yōu)勢測度結(jié)果的比較分析

2.1 國家和行業(yè)的選擇

與中國發(fā)生貿(mào)易摩擦較多的國家主要是大型工業(yè)國,因此本研究主要選取G20國家?？紤]到石油等資源行業(yè)純粹由自然資源稟賦決定,所以在G20國家中去掉沙特阿拉伯,以及去掉歐盟(并非單一國家),然后將西班牙和荷蘭這兩個較重要出口國添加進來。因此,出口國包括:阿根廷、澳大利亞、巴西、加拿大、中國、法國、德國、印度尼西亞、意大利、日本、韓國、墨西哥、荷蘭、俄羅斯、印度、南非、西班牙、土耳其、英國和美國。根據(jù)國際貿(mào)易中心(International Trade Center,ITC)的貿(mào)易數(shù)據(jù),這20個國家2017年總出口額占全球總出口額的64%,比較具有代表性。對于進口國,利用ITC 2017年進口貿(mào)易數(shù)據(jù)進行高低排序,選擇了排名前94名的國家或地區(qū)(年度進口金額都大于100億美元)。

對于產(chǎn)品范圍,本研究根據(jù)HS(Harmonized System,協(xié)調(diào)制度)海關(guān)編碼分類標準,將產(chǎn)品限定在制造業(yè),因為農(nóng)業(yè)和資源行業(yè)的比較優(yōu)勢較難改變。制造業(yè)所有行業(yè)中,第29、30、39、61、62、71、72、73、84、85、87、88、90、84等14個大類的產(chǎn)品,2017年總出口額占當年所有產(chǎn)品總出口額的60%,同樣也比較具有代表性;同時還包含了傳統(tǒng)及高科技行業(yè),比較具有綜合性。

2.2 中國部分制造業(yè)比較優(yōu)勢的變化及其他國家比較優(yōu)勢的變化

首先將中國自身1995年與2017年根據(jù)貿(mào)易出口數(shù)據(jù)計算而來的比較優(yōu)勢進行比較,結(jié)果見表1。將產(chǎn)品進行粗略劃分,其中第29、30、84、85、87、88和90類是相對技術(shù)和資本密集型,其余是相對勞動密集型。從表1可以看出,除了第30、88類之外,其余行業(yè)的比較優(yōu)勢都是上升的,其中第29、71、72、84和第85類的比較優(yōu)勢的上升幅度尤其大。比較傳統(tǒng)的勞動密集型行業(yè),如第61、62類,其比較優(yōu)勢也有所上升,但上升幅度相對較小。由此我們的判斷是,從1995年到2017年中國的技術(shù)和資本密集型行業(yè)的比較優(yōu)勢確實提升巨大,與前人的研究結(jié)果相一致。

雖然中國在大多數(shù)制造業(yè)中的比較優(yōu)勢有巨大提升,但是如果其他國家提升程度類似,中國并不一定具備趕超的可能,因此還需橫向比較。1995年與2017年其他國家部分制造業(yè)平均比較優(yōu)勢的變化見表2,從表中可以看出,平均比較優(yōu)勢上升的行業(yè)有制造業(yè)中的第29、39、61、62、85類,其他行業(yè)的平均比較優(yōu)勢或持平或下降,其中上升幅度最大的行業(yè)是第62類。從表1和表2的對比中可看出,相比其他國家,中國制造業(yè)比較優(yōu)勢提升幅度更大,只在第30類和第88類上的進步不足?？紤]到發(fā)達國家和發(fā)展中國家可能存在較大的差異,本研究將澳大利亞、加拿大、法國、德國、意大利、日本、韓國、荷蘭、西班牙、英國和美國等11國歸類為發(fā)達國家,中國除外的其他8個國家歸類為發(fā)展中國家,分別展示發(fā)達國家和發(fā)展中國家1995年與2017年制造業(yè)平均比較優(yōu)勢的變化,結(jié)果見表3和表4。從表3可以看出,發(fā)達國家大部分行業(yè)的平均比較優(yōu)勢都在相對下降,只有第39、61和62類在上升。從表4可以看出,發(fā)展中國家(不含中國)較多行業(yè)的平均比較優(yōu)勢都在上升,只有第30、71、72、73、88類在相對下降?？傮w而言,在技術(shù)密集型行業(yè),比如第30、84、85、87、88、90類等還是發(fā)達國家的比較優(yōu)勢更明顯,在勞動密集型行業(yè),比如第61、62類上,還是發(fā)展中國家的比較優(yōu)勢更明顯,但發(fā)展中國家已經(jīng)在第71、72類等資本密集型行業(yè)上開始占據(jù)比較優(yōu)勢了。這個比較結(jié)果與目前發(fā)達國家占據(jù)高端行業(yè)而發(fā)展中國家占據(jù)中低端行業(yè)的全球分工大格局是一致的,也顯示出發(fā)達國家偏重服務業(yè)而在制造業(yè)上相對衰落的大趨勢。將表1、表3和表4綜合來看,中國不僅相對于發(fā)達國家,而且相對于發(fā)展中國家,在大部分行業(yè)上都表現(xiàn)出更大幅度的提升,展現(xiàn)了全行業(yè)鏈的巨大優(yōu)勢,這可能是中國不僅與發(fā)達國家而且與發(fā)展中國家的貿(mào)易摩擦都比較多的重要原因。

表3 1995年與2017年11個發(fā)達國家部分制造業(yè)平均比較優(yōu)勢的變化Table 3 Changes in average comparative advantage of some manufacturing industries in 11 developed countries in 1995 and 2017

表4 1995年與2017年8個發(fā)展中國家部分制造業(yè)平均比較優(yōu)勢的變化Table 4 Changes in average comparative advantage of some manufacturing industries in 8 developing countries in 1995 and 2017

3 計量模型設定、變量說明與描述性統(tǒng)計

為進一步驗證猜想,本研究利用國家之間行業(yè)層面的貿(mào)易救濟案件數(shù)量來衡量貿(mào)易摩擦程度,試圖檢驗以下兩個假設:

假設1:中國行業(yè)層面比較優(yōu)勢的相對提升將增加其他國家與中國發(fā)生貿(mào)易摩擦的概率。

假設2:中國行業(yè)層面比較優(yōu)勢的相對提升將增加其他國家與中國發(fā)生貿(mào)易摩擦的數(shù)量。

3.1 計量模型設定

計量模型設定如下:

Dikt,Nikt=β0+β1Rikt+β2Xikt+β3Xit+δk+wt+εikt。

(5)

式(5)中:i為發(fā)起申訴的國家;k為案件對應行業(yè);t為申訴發(fā)生年份。被解釋變量有2個,一個為Dikt(發(fā)動為1,不發(fā)動則為0),代表i國k行業(yè)第t年是否對中國發(fā)動貿(mào)易救濟;另一個為Nikt,代表i國k行業(yè)第t年對中國發(fā)動貿(mào)易救濟案件數(shù)量。核心解釋變量為Rikt,是i國k行業(yè)在t年的比較優(yōu)勢指數(shù)與中國相應指數(shù)的比值?？刂谱兞糠譃樾袠I(yè)層面的變量Xikt和國家層面的變量Xit。δk和wt分別代表行業(yè)固定效應和時間固定效應,εikt是隨機擾動項。

由于第一個被解釋變量Dikt是0-1二值變量,所以選擇分類評定模型(Logit model)進行估計;而第二個被解釋變量Nikt是計數(shù)數(shù)據(jù),同時該變量包含較多零值,可用泊松模型(Poisson model)或負二項式模型(negative binomial model)來估計。

3.2 變量計算及數(shù)據(jù)來源

由于中美貿(mào)易摩擦爆發(fā)于2018年,中國對美國的出口及對其他國家的出口可能都受到較大的影響,因此,利用2018年出口數(shù)據(jù)計算的比較優(yōu)勢指數(shù)可能有所偏差,同時考慮到數(shù)據(jù)可得性,本研究將時間限定于1995年至2017年,對中國發(fā)起貿(mào)易救濟的國家限定于除中國之外的G20國家。具體貿(mào)易救濟措施包括反傾銷、反補貼和保障措施三類,其中反傾銷比例較大。經(jīng)過整理后的樣本為高維平衡面板數(shù)據(jù),樣本觀測值為6 118個(19國、14個行業(yè)和23年)。

對模型中變量的數(shù)據(jù)來源及測算說明如下:

1)被解釋變量。Dikt代表是否存在貿(mào)易救濟行為(樣本觀測值中存在貿(mào)易救濟行為的樣本為885個,占比14.5%;沒有貿(mào)易救濟行為的樣本為5 233個,占比85.5%);Nikt代表貿(mào)易救濟案件數(shù)量(案件數(shù)量差異較大,最小為0,最大為22)。貿(mào)易救濟的相關(guān)數(shù)據(jù)來自中國貿(mào)易救濟信息網(wǎng),同時參考了全球反傾銷數(shù)據(jù)庫(Global Antidumping Database,GAD)相關(guān)數(shù)據(jù)。

2)解釋變量。本研究的核心解釋變量是Rikt,可以將其他國家的新型RCA指數(shù)與中國相應的新型RCA指數(shù)相除而得,該比值越大代表差距越大,其計算所需貿(mào)易數(shù)據(jù)來自法國信息技術(shù)研究中心(Centre d’études Prospectives et d’Informations Internationales,CEPII)的BACI數(shù)據(jù)庫。

3)行業(yè)層面控制變量。行業(yè)層面的控制變量包括中國所占進口份額、來自中國的實際進口額等兩個變量。Cpenrate是中國k行業(yè)出口在i國進口市場的份額,Cinimp是中國k行業(yè)對i國出口額的自然對數(shù),其計算所需貿(mào)易數(shù)據(jù)來自CEPII-BACI數(shù)據(jù)庫。

4)國家層面控制變量。國家層面控制變量包括實際匯率比值Crer、GDP(gross domestic product,國內(nèi)生產(chǎn)總值)增長率Cgdpgrow、與中國的距離Cindist、與中國的宗教文化共同度Ccomrelig、是否簽訂了區(qū)域貿(mào)易協(xié)定Cfta_wto等。其中實際匯率比值所用數(shù)據(jù)來自國際貨幣基金,GDP增長率來自世界銀行WDI數(shù)據(jù)庫,其他變量數(shù)據(jù)來自CEPII引力數(shù)據(jù)庫。

3.3 描述性統(tǒng)計

表5為被解釋變量和解釋變量的統(tǒng)計描述,從表中可以看出,被解釋變量及行業(yè)層面的解釋變量均存在過度分散現(xiàn)象(標準差大于均值),這表明貿(mào)易救濟可能存在較強行業(yè)異質(zhì)性特征。在存在過度分散的情況下,盡管泊松回歸依然可以給出一致的估計,但相對而言負二項回歸更有效率。

表5 被解釋變量和解釋變量的統(tǒng)計描述Table 5 Statistical description of dependent and independent variables

4 實證結(jié)果分析

4.1 基準回歸

在對行業(yè)、時間及其他影響貿(mào)易救濟的因素進行控制的前提下,為了探究其他國家對中國在行業(yè)層面的比較優(yōu)勢差距是否影響貿(mào)易救濟發(fā)動概率,本研究利用分類評定模型進行估計,估計結(jié)果列于表6;除了可能影響貿(mào)易救濟發(fā)動概率之外,比較優(yōu)勢差距也可能影響采用貿(mào)易救濟行為的數(shù)量,為此本研究分別利用泊松模型和負二項式模型進行估計,估計結(jié)果見表6。從表6可看出,所有回歸系數(shù)的準對數(shù)似然比都通過了瓦爾德卡方檢驗。

表6 比較優(yōu)勢對貿(mào)易救濟的影響效應的基準回歸分析Table 6 Baseline regression analysis into effect of comparative advantage on trade remedies

表6的回歸結(jié)果顯示,其他國家對中國比較優(yōu)勢的差距越大則越顯著地減少了其他國家對中國發(fā)起貿(mào)易救濟的概率;反之,如果中國對其他國家比較優(yōu)勢的提升導致其他國家和中國差距變小則越顯著地增加了其他國家在該行業(yè)對中國發(fā)起貿(mào)易救濟的概率及增加貿(mào)易救濟的數(shù)量。由此證明了假設1和假設2。

從行業(yè)層面分析,一方面中國對某國某行業(yè)出口絕對值的增加,直接提高了進口國在該行業(yè)發(fā)起貿(mào)易救濟的概率及數(shù)量,但另一方面,中國對某國某行業(yè)出口絕對值的增加可能提升了中國在該國該行業(yè)的市場份額,增加了該國該行業(yè)對中國的經(jīng)濟依賴度,這種更緊密的依賴度則可能降低該國該行業(yè)對中國發(fā)起貿(mào)易救濟的概率及數(shù)量。從國家層面分析,中國相對進口國的實際匯率貶值,由于降低中國出口產(chǎn)品相對價格而增強中國產(chǎn)品價格競爭力,從而顯著增加進口國發(fā)起貿(mào)易救濟的概率及數(shù)量;進口國經(jīng)濟增長速度的提高引發(fā)了進口國增加對中國發(fā)起貿(mào)易救濟的概率和數(shù)量,但不太明顯;與中國國土距離的增加顯著增加了進口國對中國發(fā)起貿(mào)易救濟的概率及數(shù)量,這說明距離越遠運輸費用越大,則相比進口國本國產(chǎn)品價格,除去運輸費用之外的中國生產(chǎn)成本越低,使得進口國越有理由以定價過低來發(fā)動反傾銷形式的貿(mào)易救濟;進口國與中國的宗教文化共同程度的增加反而增加了進口國貿(mào)易救濟的概率和數(shù)量。這有些令人意外,一個合理的解釋是,與中國宗教文化比較相同的國家主要位于中國周邊,而這些國家與中國的行業(yè)和出口結(jié)構(gòu)相似程度較大,從而發(fā)生貿(mào)易摩擦的可能性也較大;自由貿(mào)易協(xié)定的簽訂有助于降低進口國發(fā)動貿(mào)易救濟的概率及數(shù)量,但在統(tǒng)計上并不顯著,這可能與中國在樣本時期內(nèi)只與極少數(shù)國家(印度尼西亞和韓國)簽訂相應的協(xié)定有關(guān)。

4.2 異質(zhì)性分析

由于基準回歸將所有的國家和行業(yè)混合在一起,沒有關(guān)注國家及行業(yè)特征。如果考慮這些異質(zhì)性特征,估計結(jié)果可能出現(xiàn)差異。故本研究將全樣本劃分為不同子樣本分別回歸,并且采用相對更有效率的負二項回歸方法,估計結(jié)果見表7。

表7 比較優(yōu)勢對貿(mào)易救濟的影響效應的異質(zhì)性分析Table 7 Heterogeneity analysis into effect of comparative advantage on trade remedies

4.2.1 國家異質(zhì)性效應分析

本研究猜測發(fā)展中國家和發(fā)達國家對中國發(fā)動貿(mào)易救濟可能有所不同,因此和前面一致,將19個國家分別歸為發(fā)達國家和發(fā)展中國家,回歸結(jié)果見表7。從表7可看出,對于發(fā)展中國家而言,中國出口份額對貿(mào)易救濟數(shù)量的影響不顯著;發(fā)展中國家和中國的距離越小,其發(fā)起貿(mào)易救濟的數(shù)量越大,與發(fā)達國家剛好相反,一個可能的解釋是發(fā)展中國家離中國都相對較近,而位于歐美的發(fā)達國家離中國都相對較遠(如對中國發(fā)起貿(mào)易救濟較多的國家,屬于發(fā)展中國家的印度離中國較近,而屬于發(fā)達國家的美國和歐盟國家離中國都較遠);發(fā)達國家與中國的宗教文化共同程度的影響不顯著,這可能與歐美發(fā)達國家與中國的宗教文化共同程度非常小有關(guān),而與中國宗教文化共同程度相對較高的發(fā)達國家,比如日本和韓國,對中國有大量貿(mào)易順差,對中國發(fā)起的貿(mào)易救濟訴訟也就非常少;由于在觀測期間發(fā)達國家中只有韓國與中國簽訂自貿(mào)協(xié)議,數(shù)量相當少,所以自貿(mào)協(xié)議的影響在統(tǒng)計上并不顯著。

4.2.2 行業(yè)異質(zhì)性效應分析

進口國相對中國在某行業(yè)上具有比較優(yōu)勢(R>1)和進口國相對中國在某行業(yè)上具有比較劣勢(R≤1),兩種情況下其影響效應可能有所不同。從表7可以看出,在相對中國存在比較劣勢的行業(yè)中,比較優(yōu)勢差距的影響效應相比全樣本,其效應要大得多(-2.741相對-0.092 1),比較劣勢越明顯(R越小或越遠離1),則越需要依靠貿(mào)易救濟來保護自己;而在相對中國領(lǐng)先的行業(yè)中,比較優(yōu)勢的影響效應與全樣本差別不大,但同樣是相對中國的比較優(yōu)勢越小(R越小或越接近1),也越需要依靠貿(mào)易救濟來保護自己。對于相對中國有比較優(yōu)勢的行業(yè)而言,中國對該國該行業(yè)出口額的增加及相應出口份額的增加,增加了對該國該行業(yè)內(nèi)企業(yè)的競爭壓力,引發(fā)了這些企業(yè)對中國企業(yè)可能在技術(shù)上超越自身的極大憂慮,使得Cpenrate和Clnimp的系數(shù)都表現(xiàn)為正。

5 結(jié)論及政策啟示

5.1 主要結(jié)論

本研究基于Costinot等提出的新型RCA指數(shù)方法,利用貿(mào)易數(shù)據(jù)對各國各主要制造業(yè)行業(yè)的比較優(yōu)勢進行了測度,對中國1995年與2017年進行縱向比較,發(fā)現(xiàn)中國在大多數(shù)制造業(yè)行業(yè)上的比較優(yōu)勢都有了巨大的提升;與其他國家進行橫向比較發(fā)現(xiàn),中國不僅相對于發(fā)達國家,而且相對于其他發(fā)展中國家在大部分行業(yè)上比較優(yōu)勢提升幅度都很大。將比較優(yōu)勢相對變動和貿(mào)易摩擦聯(lián)系在一起,發(fā)現(xiàn)中國相對于其他國家行業(yè)比較優(yōu)勢的提升確實顯著影響了其他國家在該行業(yè)對中國發(fā)起貿(mào)易救濟的概率及貿(mào)易救濟的數(shù)量,具體而言,其他國家相對中國的比較優(yōu)勢越小或比較劣勢越大,則越傾向于發(fā)動貿(mào)易救濟來保護其自身利益。

5.2 政策啟示

從本研究的研究中可以看出,由于中國的全產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢,中國同時在高端和中低端產(chǎn)業(yè)上分別與發(fā)達國家和發(fā)展中國家進行競爭,高端產(chǎn)業(yè)上比較優(yōu)勢的提升必然面臨發(fā)達國家的制約,而在中低端產(chǎn)業(yè)上比較優(yōu)勢的提升同樣會使發(fā)展中國家做出一定的反應,這是已經(jīng)占據(jù)全球出口市場較大份額的中國繼續(xù)增加出口必然面臨的困境。比較優(yōu)勢提升及由此引起的出口增加是中國技術(shù)和生產(chǎn)率進步的必然結(jié)果,當然不能因為這可能激化貿(mào)易摩擦就放棄各種促進技術(shù)和生產(chǎn)率進步的產(chǎn)業(yè)政策和配套制度。但是,中美貿(mào)易戰(zhàn)也提醒我們:自由貿(mào)易在國家內(nèi)部存在一定的收入分配效應,自由貿(mào)易(全球化)的輸家會強硬反對自由貿(mào)易。因此,作為經(jīng)濟全球化的深度受益者及堅定支持者,中國有必要改變以往“獎出限入”的一些做法,扎扎實實推進構(gòu)建更為開放和更為平衡的貿(mào)易體系。由此給出的政策建議是:1)大量增加進口,促進進出口貿(mào)易平衡,這也正是政府高層著力降低關(guān)稅、推動國際進口博覽會的用意所在;2)大力推動技術(shù)進步來獲取比較優(yōu)勢,但要更注重在全新領(lǐng)域進行開創(chuàng)性的創(chuàng)新及在原有領(lǐng)域進行突破性的創(chuàng)新,通過開創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)來主導形成新的全球分工格局,避開與其他國家在舊產(chǎn)業(yè)上進行殘酷的零和存量競爭。