中国会陷入比较优势陷阱吗？

一、引言
    过去30年快速的经济增长，推动中国在2010年超越日本成为世界第二大经济体，人均收入水平达到4382美元，按照世界银行的标准，刚好达到中上等收入国家的水平（Cai，2012）。同时，中国也成为世界第一大出口国和制造业生产国（World Bank，2012），甚至高技术产业的生产和出口在2008年也居世界第一（据OECD统计数据①）。然而，正如学者们所指出的，支撑中国这些壮观的规模和速度的，其实是以低廉的要素成本（尤其是劳动力）和资源环境代价为基础的“比较优势”，长期而言不具有可持续性（王小鲁、樊纲、刘鹏，2009）。由于“中国制造”的产品低端、利润微薄，在全球价值链分工中处于劣势地位，其低成本优势会因为汇率上升、原材料价格上涨、环保成本提高、劳动力成本上升等因素而受到冲击（刘林青、李文秀、张亚婷，2009）。如果逐渐失去在劳动密集型产业中的比较优势，而尚未获得在技术和资本密集型产业中的比较优势，则中国将面临“比较优势真空”的挑战，亦即面临落入“比较优势陷阱”的风险（蔡昉，2011）。世界银行和国务院发展研究中心的报告指出，低收入国家以低成本劳动力和国外技术发展劳动密集型制造业，在达到中等收入水平后，由要素在部门间重新配置和技术赶超所带来的生产率提高潜力最终消耗殆尽，要素成本（尤其是劳动力）上升导致劳动密集型产品出口的国际竞争力下降，如果不能通过创新提高生产效率，中等收入国家就会陷入困境（World Bank，2012），即“中等收入陷阱”。显然，在达到中等收入国家水平后，比较优势从主要依靠资本和劳动的投入到主要依靠生产效率的提高转变，就成为中国的必然选择，亦即跨越“比较优势陷阱”是避免陷入“中等收入陷阱”的必由之路。这就需要对比较优势有准确的认识与把握，尤其需要通过长历史时期的纵向比较与跨国的横向比较，方能准确判断中国到底是否会陷入“比较优势陷阱”。然而对此问题，尚未有研究基于理论和实证进行充分论证，对其解答也就付之阙如。
    针对已有研究的不足，本文在对“比较优势陷阱”问题的源起进行梳理之后，基于揭示生产率、要素禀赋、地理特征及制度等多种因素对比较优势动态变化的影响机理的RHO理论，采用改进的Levchenko和Zhang（2011）对比较优势的测度方法，选择典型的发达国家、新兴工业化经济体和后发国家的样本，就比较优势的测度结果进行跨国跨期比较分析，其结果表明中国的比较优势正从低等技术产业转向高等技术产业，如果这一进程能够持续，则中国能够像新兴工业化经济体一样避免落入比较优势陷阱，而持续的技术创新可能是避免陷阱的重要推动力。
    二、文献回顾
    关于比较优势理论，众所周知可追朔到斯密的绝对优势说和以李嘉图为代表的比较优势说，而赫克歇尔、俄林则提出了禀赋比较优势说，经萨缪尔森等人的形式化，形成了现代国际贸易理论（新古典比较优势理论）基石的四大定理：赫克歇尔—俄林（Heckscher-Ohlin，HO）定理，斯托尔珀—萨缪尔森（Stolper-Samuelson，SS）定理，要素价格均等化（Factor—Price Equalization，FPT）定理和雷布津斯基（Rybczynski）定理（杨小凯、张永生，2001）。这4个定理的核心概念是要素丰裕度和要素密集度，前者又称为要素禀赋，后者是产品生产过程中不同投入要素之间的比率。针对比较优势理论静态及比较静态分析的不足，学者们沿着这两个核心概念试图将其动态化，即要素丰裕度动态化，代表性研究是Vernon（1966）提出的产品生命周期理论和要素密集度的动态化，如Findlay和Grubert（1959）、Oniki和Uzawa（1965）、Findlay（1970）、Chen（1992）等通过技术进步、资本积累对要素禀赋、产出结构的及贸易格局的影响，分析比较优势的长期变化趋势。这些研究的结论一致认为，一个国家在经济发展始点的贸易模式和比较优势在长期经济增长中不会发生变化，而是会得到强化，其根本原因在于自由贸易下的要素价格均等化（Bond et al.，2003）。
    在传统比较优势理论框架下，后发国的比较优势只能集中在初级产品、至多是劳动力密集型的加工制造业，在国际分工与贸易中处于从属地位，而且由于要素禀赋和技术水平都是外生给定的，使得后发国比较优势的转换和升级根本无从谈起（Olofin，2002）。因而比较优势理论如不加分析地应用于发达和欠发达国家之间的贸易，会影响到欠发达国家竞争力的形成和经济的发展，德国经济学家李斯特最先洞察到这一问题，并籍此提出了幼稚产业保护论（李义平，2009）。在20世纪50年代，一些研究者注意到，发展中国家的初级产品和发达国家的制成品之间的非对称贸易，由于两类产品的价格需求弹性不同，会导致在长期中发展中国家贸易条件的恶化（Singer，1949；Prebisch，1950）②。Bhagwati（1958）进一步的研究指出，一些发展中国家由于某种原因（一般总是单一要素供给的极大增长）使传统商品出口规模极大增长，其结果不仅使得该国贸易条件严重恶化，还会导致该国国民福利水平绝对下降，称之为“贫困化增长”（Immiserizing Growth），Pugel和Lindert（2000）将“贫困化增长”明确界定为：扩大一国贸易意愿的增长可以导致该国贸易条件如此严重的恶化，以致使该国的境况变得更差，并指出了其存在的3个前提条件。可见，在非对称的贸易模式下，发展中国家依赖初级要素参与国际分工与贸易，未必能带来在全球产业链和价值链地位的提升，甚至还可能导致贸易条件恶化和福利水平下降，并形成路径依赖和恶性循环。
    针对比较优势理论的局限性，一些学者以新增长理论和自由贸易为基础提出了赶超理论，即后发国能通过模仿先进国家的技术而实现更快速的增长，并在长期中与发达国家趋同（Abramovitz，1986；Grossman and Helpman，1990）。但有学者指出，这种赶超可能因为后发国人力资本积累不足和跨国直接投资（代替技术转移）而难以实现，导致后发国陷入赫克歇尔—俄林陷阱（Heckscher-Ohlin Trap）（Lohrmann，2000）。实际上，除了人力资本积累和跨国直接投资的问题外，赶超理论还面临一个很大困境，后发国的技 术模仿和学习总是有限度的——以不损害发达国家的竞争优势为度，从而后发国家只能永远处于从属地位。如果以这一理论框架为指导，后发国所能凭借的优势唯有低成本的要素与资源，当要素成本优势消耗殆尽后，将缺乏进一步增长的动力。从本质上来讲，后发国仍然跳不出长期历史形成的不对等的国际分工与贸易格局，其具有比较优势的产品特别是劳动密集型产品出口，不能自动、自发地向资本密集型和技术密集型转变（郑有国、刘佑军，2007），导致在国际分工中低端地位的锁定（Lockin）。实际上，由于对一种比较优势的过度依赖导致进一步发展受阻的案例曾多次发生过，如第二次世界大战后一些资源丰富国家或地区因为对资源优势的过度依赖，最终陷入增长困境，亦即荷兰病（Dutch Disease）或者资源诅咒（Resource Curse）（Auty and Gelb，2000；Auty，2002），而一些资源相对短缺但劳动力丰富的国家，通过发展出口型的制造业，利用市场机制优化资源配置，取得了经济的快速增长（Lal，1993；Sachs and Warner，1997；Auty，2007）。然而当这些经济体凭借低成本劳动力优势跨越贫困陷阱（Poverty Trap），逐步融入到全球经济体之中、达到中等收入国家水平之后，想要更进一步时却发现困难重重——不能摆脱对低成本劳动力等要素的依赖，建立以技术创新、物质资本和人力资本积累为基础的新比较优势。实际中的数据表明，到1960年被列为中等收入水平的101个经济体中，截至2008年仅有13个经济体进入高收入国家行列（World Bank，2008）。国内学者将这种后发困境问题用“比较优势陷阱”来概括（王佃凯，2002；李辉文，2004；陈昊，2010；刘涛雄、周碧华，2012），从所分析的问题来讲，实际上和赫克歇尔—俄林陷阱是一致的。
    一些学者着手从后发国技术进步的角度来分析如何避免传统贸易理论下的后发困境，Posner（1961）的技术差距理论可以看做是一种初步尝试。其后，基于熊彼特的动态增长理论，Olofin（1977）、Fisch和Speyer（1997）等指出，不确定条件下不断探寻和学习新技术（即技术进步的分布）决定了国际贸易的模式，即一国的竞争力和比较优势就不仅仅来自要素禀赋，而且也取决于竞争所驱动的技术进步，因此，后发国提升比较优势和国际分工地位的关键就是构建合适的制度环境，以促进技术创新与进步，从而培育动态比较优势和国际竞争力。此外，也有一些研究尝试将比较优势进行内生化，Krugman（1987）、Grossman和Helpman（1989）认为比较优势内生于外部规模经济或“干中学”效应，Young（1991）、杨小凯和黄有光（1999）等研究则认为比较优势内生于个人专业化分工③。20世纪70年代以来产业内贸易的兴盛，以外生技术和资源禀赋差别为基础的新古典贸易理论难以提供合理解释，由此催生出以不完全竞争和规模经济为基础的新贸易理论，代表性成果如Krugman（1979，1980，1981）、Helpman（1981）、Lancaster（1980）、Helpman和Krugman（1985）、Grossman和Helpman（1989，1990）等，这些研究利用产业组织、市场结构理论、不完全竞争、规模收益递增、差异产品等拓展了比较优势理论（王世军，2006）。近年来兴起的新新贸易理论，从微观层面上分析企业的贸易和投资等国际化路径，以及外包和一体化等全球化组织生产选择，开创了国际经济研究的新范式，主要包括两个方向：以Melitz（2003）为基础异质性企业贸易理论；以Antràs（2003）为基础企业内生边界理论，为比较优势的研究提供了新的思路。
    研究比较优势的另一个重要方向是对其进行实证测度。早期有代表性的研究，是Balassa（1965）提出的被广为运用的“显示性比较优势”（RCA）指数。以Dornbusch等（1977）的研究为基础，Eaton和Kortum（2002）构建了一般均衡的新李嘉图模型（简称EK模型），引入异质性厂商的假设和现实的地理特征，推导出贸易流量结构方程。该理论认为技术水平决定生产率从而形成绝对优势，生产率异质程度决定比较优势，贸易障碍与贸易国之间的距离成正比，从而很好地将研发、技术、生产率与贸易流动有机结合起来，由此奠定了对李嘉图模型定量分析的基础。Bernard等（2003）将Bertrand竞争、地理障碍、多国贸易引入李嘉图模型中，以异质厂商的生产率为切入点，研究厂商生产与贸易流动之间的关系。Costinot和Komunjer（2007）则将标准李嘉图模型扩展为多国多产业，进一步将生产率与比较优势直接联系了起来。近年来兴起的RHO理论，则是将李嘉图（Ricardo）理论和HO（Heckscher-Ohlin）理论结合在一起，从而揭示生产率、要素禀赋、地理特征及制度等多种因素对比较优势动态变化的影响机理，并构建可用于实证分析的模型。如Morrow（2010）结合Ricardo理论和HO理论，提出生产率差异与要素禀赋共同形成比较优势，从而决定贸易模式。Levchenko和Zhang（2011）结合要素禀赋理论，进一步将EK模型拓展为多部门的李嘉图模型，从生产率角度分析比较优势，并基于75个国家19个产业50年的贸易和生产数据，计算产业部门的相对生产率，分析了比较优势在发达国家和发展中国家随着时间发展的动态变化。
    针对中国的比较优势问题的研究中，以林毅夫等人所倡导的比较优势战略为代表（林毅夫等，1999；林毅夫，2002，2003；林毅夫、李永军，2003；林毅夫、任若恩，2007；林毅夫、张鹏飞，2005；徐朝阳、林毅夫，2010），其核心思想是后发国应发展自身具有比较优势的产业，并强调积极的政府在引导经济、克服经济持续发展之障碍中发挥的作用，其系列研究总结成“新结构经济学”（林毅夫，2011，2012）。国内学者曾就比较优势问题进行过两次争论：一次是有关比较优势理论是否具有一般性的争论，杨小凯和张永生（2001，2002）评述了否定贸易理论四大命题的理论研究和经验证据，并认为以HO理论为代表的现代比较优势理论不具有一般性。而梁琦和张二震（2002）、鞠建东等（2004）则对此提出了不同看法；另一次是对后发优势的争论，Sachs、胡永泰和杨小凯（2003）认为，后发国家应更重视对先进国家制度而非技术的模仿，否则最终会因面临制度的天花板而进入死胡同④，即后发劣势；林毅夫等则认为，后发国家可以通过模仿先进国家的技术实现经济发展甚至赶超，即后发优势，而制度可以在 经济改革中得到改良（林毅夫，2003；林毅夫、张鹏飞，2005）。刘涛雄和周碧华（2012）则认为，后发国可利用新的重大技术革新带来的产业机会，超越比较优势陷阱，可以视为另一种赶超或者后发优势说。也有一些研究尝试将动态比较优势引入针对中国的分析，如李永（2003）、代谦和别朝霞（2006）、侯经川、黄祖辉和钱文荣（2007）等。
    总结对比较优势的研究可发现，后发国家如果过度依赖资源禀赋或要素成本方面的优势，不能随着经济发展而实现比较优势的动态调整与升级，往往容易陷入发展困境，经济增长与既有比较优势之间形成恶性循环，从而落入比较优势陷阱。对于正努力向高收入国家迈进的中国而言，避免落入比较优势陷阱，是实现可持续发展的必要条件。然而遍览已有的相关文献，鲜有研究基于理论和实证分析，提供中国能否避免比较优势陷阱的可靠论据。因此，本文在改进Levchenko和Zhang（2011）分析方法（以下简称LZ模型或方法）的基础上，通过基于RHO理论的生产效率的跨国跨期比较，借鉴正反两方面的经验，探讨中国能否跨越比较优势陷阱。后文先介绍LZ模型分析方法，再对其进行合理性改进，并基于跨国数据进行比较分析和稳健性检验，最后作总结性评论。
    三、测量模型和方法
    如上文所述，RHO理论将李嘉图（Ricardo）理论和HO（Heckscher—Ohlin）理论结合在一起，揭示了生产率、要素禀赋、地理特征及制度等多种因素对比较优势动态变化的综合影响机理，并可构建用于实证分析的模型，从而为比较优势的相关研究提供了可靠的理论基础和工具方法，Levchenko和Zhang（2011）的研究则是这些研究中的典型文献，因此我们以该方法为基础对中国的比较优势进行跨国跨期对比分析。相对于RCA指数等传统的比较优势测度方法，采用LZ模型分析方法更具合理性——有更明确的经济学理论基础，还能体现生产率、要素禀赋、地理特征及制度等多种因素对比较优势动态变化的综合影响。因此下文先对LZ模型分析方法进行概要介绍，再对其进行合理性改进后用于实际测度。
    （一）LZ模型
    在Levchenko和Zhang（2011）的研究中，假设世界上有N个国家，以劳动力L和资本K（仅在国内自由流动）投入j=1，…，J+1个产业，其中J+1为非贸易产业，其余为可贸易产业。市场是完全竞争的，产业内厂商是异质的，生产连续性的差异化产品F52Y801.jpg∈。国家n的代表性消费者的效用函数为Cobb-Douglas型，
    F52Y802.jpg
    F52Y803.jpg
    F52Y804.jpg
    F52Y805.jpg
    F52Y806.jpg
    根据1式相对投入成本可以表示为：
    F52Y807.jpg
    F52Y808.jpg
    （二）方法改进
    我们对LZ方法的改进主要有3个方面：一是采贸易中的增加代替直接贸易数据计算相关指数。在LZ方法中，对各国的进出口额以及双边贸易额，均直接采用贸易原值计算。然而根据Lall（2000）、Mani（2000）和Srholec（2007）以及黄先海、杨高举（2010）的研究，自20世纪70年代以来，由于产品内分工（Intra-product Specialization）的发展，许多发展中国家广泛参与其中，即大量进口高集成度的中间产品，在其国内组装加工后再出口，而传统的国际贸易的总量统计法把从他国进口的中间产品的价值也计为出口额的一部分，从而导致发展中国家出口额出现了与其发展水平、技术能力以及比较优势相背离的“虚高”现象，被称为“统计假象”（Statistical Illusion）。这样就使得直接采用进出口额来计算各种指数时，会出现因“统计假象”而存在误差。Koopman等（2008）、黄先海、杨高举（2010）认为，可以通过估算出口中的增加值，以之代替出口额，可有效避免“统计假象”问题带来的干扰。因此，我们采用黄先海、杨高举（2010）的方法，通过非竞争型投入产出表来估算样本经济体出口中的增加值率，乘以相应出口额，得到出口中的增加值，以之计算各种指数。对部分经济体单位出口中的国内完全增加值的计算结果（表1）表明，各样本经济体出口的国内完全增加值率都呈下降趋势，即出口生产中使用了更多的进口中间投入（用1减去国内完全增加值率即为进口中间投入所占比例），部分经济体出口生产使用的进口投入比例甚至高达40%左右（如巴西、中国）。这些数据说明，直接采用贸易额数据计算各种指数时将会存在明显的偏误，因而进行修正是非常必要的。
    二是放松产业间投入产出系数跨国、跨期不变的假定。LZ方法假定部门间的中间投入系数F52Y817.jpg在各国间保持一致，也不因时期而变化，并以美国1995年的投入产出表进行计算。尽管以分国别/时期的投入产出表的中间投入系数来计算的各产业生产效率，与采用不变中间投入系数计算的生产效率有着很强的相关性（Levchenko & Zhang，2011），但显然采用分国别/时期的中间投入系数计算的准确性更高。因为各国产业结构和技术水平的差异及其随时间的演进，会导致部门间的投入系数在不同国家和不同时期有很大差异。此外，由于中间投入还包括进口部分，因而在产品内分工条件下，投入产出系数还会受“统计假象”问题的干扰。因此，我们采用OECD非竞争型投入产出表（OECD Input-Output Database 2009）数据，以国内投入部分来计算各样本经济体不同时期的产业间投入产出系数。以巴西、中国、印度、日本、美国和南非1995年、2000年和2005年的投入产出表，计算14个产业对所有产业的平均投入系数⑥，在SPS 13.0中用Duncan's multiple range test方法⑦，进行多组样本间差异显著性检验，结果显示绝大部分投入系数在不同经济体间具有非常显著的差异（表2）。因而采用跨国、跨期可变的投入产出系数才更合理。
    F52Y809.jpg
    F52Y810.jpg
    其三是采用跨国和跨期可变的F52Y812.jpg和F52Y811.jpg，即劳动者收益占增加值的比重和增加值占总产出的比重都因国家和时期而异。LZ方法中，对F52Y812.jpg和F52Y811.jpg都取75国的中值。我们以UNIDO数据库中数据最齐备的智利、香港、印度、日本、韩国、马来西亚、新加坡、南非、美国共9个经济体部分产业的数据，分别计算不同时期的F52Y812.jpg和F52Y811.jpg，并进行差异性的显著性检验，结果（表3）表明，不同经济体F52Y812.jpg和F52Y811.jpg均有非常显著的差异。因此，采用跨国和跨期可变的F52Y812.jpg和F52Y811.jpg更合理。
    综合对LZ方法后两个方面的改进，前文模型中（1）式变为：
    F52Y813.jpg
    F52Y814.jpg
    相应地（2）式也变为：
    F52Y815.jpg
    四、数据及处理
    在改进的LZ方法基础上，我们选择韩国、中国台湾、香港、新加坡4个新兴工业化经济（被认为是成功避免了比较优势陷阱的典型代表），阿根廷、巴西、智利、墨西哥、泰国和马来西亚（一般认为未能成功实现比较优势升级）等国家，以及印度、俄罗斯、南非、中国金砖四国成员，和日本、美国两个发达国家的制造业基于ISIC Rev.3两位码的数据，计算以生产效率衡量的比较优势，以分析不同类型国家的比较优势演进趋势，对比分析中国能否避免比较优势陷阱。由前文可知，对特定经济体而言，选择不同基准国计算的相对生产率可能不会完全相同。但基于前文的模型分析，可以预期其变动趋势应该有相似性，而且应该能反映不同类型国家的特点，否则表明该方法将是不可靠的。因此我们先选择美国为基准计算生产率，然后再以日本为基准计算，以验证计算结果的可靠性。
    各经济体基于国际贸易标准分类（SITC Rev.1）1962～2011年的贸易数据来自UNcomtrade数据库，并转换为ISIC Rev.3⑧，以便于和其他数据相匹配。部分缺失的数据从OECD ITCS（International Trade by Commodity Statistics）数据库整理补充⑨。
    各经济体基于ISIC Rev.3两位码的工业总产出、增加值、就业、工资总额、固定资产形成额等数据来自联合国工业发展组织的工业统计数据库（UNIDO，INDSTAT22012，Industrial Statistics Database），数据起止时间是1963～2009年。
    F52Y816.jpg
    对各产业间的中间投入系数F52Y817.jpg，基于经合组织2009年版的投入产出表（OECD Input-Output Database 2009），采用黄先海、杨高举（2010）的方法，计算国内完全投入系数，以避免进口中间投入的影响。由于各经济体的投入产出表并非每年都有，因此每个投入产出表计算的系数在后续年份中仍然使用，直到新的投入产出表可得。为解决多数投入产出表只能追朔到1995年的问题，借鉴LZ的方法，以美国和日本两个基准国的平均值与其余样本经济体的数值进行线性拟合，再推算其余经济体早期所缺年份数据⑩。
    对相对成本的计算，需要各经济体的工资、劳动力和资本数据。其中工资采用UNIDO的数据，以制造业的工资支出总额除以其就业人数得到。对各经济体的劳动力和资本禀赋，我们基于Penn World Tables 7.1的数据进行估算，其中劳动力以人均GDP乘以人口数再除以劳均GDP得到；而资本则通过永续盘存法以6%的折旧率计算，各经济体初始年份的资本存量以F52Y818.jpg（γ+0.06）计算，F52Y818.jpg表示初始年份总投资额（以投资占人均GDP的比例乘以人均GDP与人口之积得到），γ为初始10年的平均投资增长率（11）。同时，各经济体分时期的F52Y812.jpg和F52Y811.jpg也基于UNIDO的数据计算，以工资总额除以增加值，得到F52Y812.jpg，以工业增加值除以工业总产值得到F52Y811.jpg。
    对美国和日本两个基准国生产效率（F52Y819.jpg）的计算，采用索罗余值法，分别估算其分产业的全要素生产率（TFP，资本和劳动力两要素），再采用LZ方法消除国际贸易和竞争对TFP的影响，得到两个基准国分产业的生产效率F52Y819.jpg。所需的数据来自UNIDO数据库和UNcomtrade数据库，资本存量采用与上文相同的永续盘存法估算。对非贸易部分的处理方法与LZ方法相同。
    五、结果及讨论
    采用改进的方法基于以上数据计算得到F52Y821.jpg后，我们先根据Levchenko和Zhang（2011）的方法，分析各经济体生产效率的相对收敛趋势，以判断在不同类型经济体中，不同产业的生产效率是否存在收敛趋势的差异。如果新兴工业经济体有着更快的收敛速度，而被后发国家则收敛速度较慢，则通过与新兴工业经济体收敛速度的比较，就可以判断一国是否会避免或跨越比较优势陷阱。如果不同经济体的生产效率的收敛趋势没有表现出明显的规律性，则表明相对收敛速度并不能作为判断是否存在比较优势陷阱的依据。具体的收敛估计方程如下：
    F52Y820.jpg
    其中等式左边是一经济体j产业样本期间生产效率的对数差，F52Y821.jpg是样本起始期的生产效率，ε为随机误差项。对于某一经济体的产业截面数据进行估计，如果系数β为负数且显著，则对该经济体而言，初期相对落后的产业，其生产效率比初期先进的产业有着更快的提升速度，亦即产业间的生产效率具有收敛趋势。考虑到各个经济体计算收敛趋势的起始年份不同，因此根据口β=F52Y8168.jpg-1来计算收敛速度T，以避免时期区间差异造成的影响，其中T越小表示收敛速度越快（12）。从各经济体生产效率的相对收敛趋势来看（表4），只有少数经济体的β系数不显著，其余都显著为负，表明对多数经济体而言，其产业间生产效率呈显著的收敛趋势。而生产效率收敛速度的结果（T的大小）显示不同经济体的收敛速度各异，并没有出现明显的分化趋势，即新兴工业化经济体并没有表现出更快的收敛速度。因此，生产效率是否收敛或收敛的速度，并不能区分经济体的发展水平，也难以作为是否成功避免比较优势陷阱的标准（13）。
    F52Y822.jpg
    F52Y823.jpg
    进而我们判断生产效率量值的产业分布在不同类型的经济体中是否有差异，根据巴拉萨提出的阶段比较优势理论（Balassa，1965），经济的迅速发展会导致一国出口商品构成和比较优势，从劳动密集型和自然资源密集型产品转向资本和技术密集型产品。因此，发展程度高的经济体，其比较优势应更多地体现在高技术产业部门。表5给出了各经济体分别以美国和日本为基准计算的生产效率的跨期平均值，并根据美国国家科学基金会对制造业的技术层级分类方法（14），将产业分中低及低技术产业和中高及高技术产业两部分。结果显示，虽然生产效率的均值与各经济体的发展水平没有明显的相关性，但从生产效率量值在产业间的分布来看，新兴工业化经济体及日本和美国等先进国家的制造业中，生产效率量值最大的前5位中有较多的属于中高及高技术产业（粗体字，平均数为2.5），而量值最小的前五位中属于中高及高技术产业的则较少（斜体字，平均数为1.1）；相反，在中国等后发国家中，生产效率量值最大的前5位属于中高及高技术产业的相对较少（平均数为1.15），而量值最小的前五位的产业则 相对多一些（平均数为2.65）。这似乎表明，先进国家的比较优势更多体现在高等技术的产业中，而后发国家则相反，亦即生产效率在产业间的分布状况，在一定程度上体现了各经济体的发展水平。
    各经济体的生产效率在产业间的分布状况与其发展水平一定程度上具有相互关联性，因此我们分别计算中低和低技术（低等技术）、中高和高技术（高等技术）两大类产业的平均生产率，并作其随时间变化的趋势图，结果显示（图1～图3），不同经济体两类产业的生产效率变化趋势的确存在一定的规律性：新兴工业化经济体及日本经历了高等技术产业生产效率赶超低等技术产业的趋势，而大多数后发国家则大都是高等技术产业生产效率持续低于低等技术产业。
    具体而言，从4个新兴工业化经济体以及日本的表现来看，都有着一个明显共同特征：随着时间推移，高等技术产业的生产效率与低等技术产业之间的“差距”不断缩小，直至逐渐“赶超”了低等技术产业（15），并保持领先状态。其中香港的高等技术产业的生产效率逼近并逐渐超越低等技术产业，大约在20世纪80年代中后期至90年代初期，韩国也大体在80年代中期出现“赶超”，新加坡和日本的“赶超”基本上在70年代初期出现，中国台湾则大约在70年代后期出现，而美国则在样本期间都是高等技术产业的生产效率大于低等技术产业（如图1所示）。
    而那些被认为未能成功跨越比较优势陷阱的国家中，虽然一些国家以美国和日本分别计算的两类产业生产效率的变化趋势具有一定差异性，如墨西哥和马来西亚在以美国为基准的结果中都是两类产业的生产效率非常接近，且差不多都在1995年之后低等技术产业的生产效率出现加速上升，拉大了与高等技术产业的差距（如图2所示）。而在以日本为基准的结果中，墨西哥基本是两类技术产业保持着“差距”，而马来西亚则出现了二者“差距”逐步缩小并出现短时期的“赶超”，之后“差距”再次拉开。而且在各自的样本时间段内，这些国家间两类产业的生产效率的变化趋势也并不相同。但总体来看有一个共同的特征：都没有出现明显的持续“赶超”趋势，即高等技术产业的生产效率大都低于高等技术产业，虽然部分国家曾出现了“差距”非常小的时期，如20世纪80年代之前的智利，1995年之前的墨西哥和马来西亚（以美国为基准），以及90年代初期的泰国（以日本为基准），但随后“差距”又开始出现，甚至不断拉大（如智利）。
    对比以上两类经济体两大类产业比较优势的变换趋势可发现，要跨越“比较优势陷阱”成功迈入高收入国家的行列，高等技术产业的生产效率要赶超低等技术产业，亦即一经济体的比较优势要从低等技术产业向高等技术产业转换。
    F52Y824.jpg
    F52Y825.jpg
    F52Y826.jpg
    再看金砖国家的表现（如图3所示），对印度和俄罗斯而言，在样本时期内两类产业的生产效率“差距”基本上没有多大变化，而南非虽然在两种计算结果中表现不大一致，但二者的样本时期差异较大，显然可比性并不大。中国则与其余3个国家明显不同，而与新兴工业化经济体的表现非常相似：两种类型产业的生产效率“差距”从样本起始期就比较小（基本上是中国改革开放的起步时期），而且呈不断缩小趋势，大约在20世纪90年代的中后期到21世纪初期，两者的量值差距几乎缩小为零，之后由于低等技术产业生产效率上升速度的相对回落（基本发生在中国加入WTO的随后几年），高等技术产业逐步实现了“赶超”，只不过相对于新兴工业化经济体和日本，中国出现“赶超”的时间要晚得多（16）。由此可见，与样本中其他经济体不同，中国似乎更有可能实现比较优势从低等技术产业转向高等技术产业，从而走上与新兴工业化经济体相似的道路：超越比较优势陷阱、迈入高收入国家行列。然而图3的结果也表明，中国高等技术产业的生产效率超过低等技术产业的时间还较短，而一些后发国家的经验表明，高等技术产业的生产效率如果只在短期内接近甚至超过低等技术产业，并不能保证成功跨越比较优势陷阱，因为存在“差距”再次拉开的可能，如智利和马来西亚的表现。因此，只有像新兴工业化经济体那样，高等技术产业的生产效率赶超并保持对低等技术产业的优势，即经济体的比较优势完全转向高等技术产业，才可以说成功避免了比较优势陷阱。
    以上分析结论，需要作进一步的稳健性检验以验证其可靠性，我们从两个方面进行：一是对不同基准计算结果的比较。前文分别以美国和日本为基准计算各样本经济体分产业的生产效率，两种标准计算的结果变化趋势比较一致，一定程度上表明了分析方法及其结果的可靠性。此外，我们对采用LZ方法计算各样本经济体分产业的生产效率，和使用改进方法所计算的结果进行了差异性分析，结果表明两种方法计算的结果具有显著差异（限于篇幅未列出该结果），结合前文对LZ方法改进的讨论，表明改进是有必要且具有合理性的。
    其二，我们计算各样本经济体两类产业改进的显示性比较优势指数（RCA），与上文测算结果进行对比。RCA指数被广泛用于测度不同经济体比较优势，然而当存在产品内分工与贸易时，由于出口中包含进口中间投入，从而使得直接以出口数据计算的RCA指数并不能真实地反映一国的比较优势。因此，我们采用前文提到的方法，以分产业的出口的国内增加值率乘以出口额，剔除进口中间投入的影响，再计算RCA指数（17）。从结果来看（图4），两类产业改进的RCA指数的结构及其变化趋势，与我们计算的生产效率一定程度上相互印证：先进国家（经济体）存在“差距”缩小和“赶超”，而后发国家则未能实现“赶超”。具体而言，以香港、新加坡和中国台湾为代表的新型工业化经济体，高等技术产业的RCA指数在样本时期范围内“赶超”了低等技术产业，虽然与生产效率的变化状况相比，“赶超”出现的时间并不完全相同，但趋势很明显是相似的。日本和美国则在样本时期内都是高等技术产业的RCA指数大于低等技术产业，也和两国相应生产效率的变化趋势一致。而巴西、智利、墨西哥和泰国等国，仅有泰国出现了“差距”缩小的趋势，总体上均未 出现“赶超”，而且两类产业RCA指数的“差距”都比较大。中国则出现了明显的“差距”缩小的趋势，尤其2000年之后出现了加速缩小趋势，表明加入WTO产生了积极的影响，到2005年两类产业RCA指数已非常接近并持续到样本期末。显然这些变化趋势与生产效率的结果能相互印证。
    以上分析以高等技术和低等技术的比较优势的变化趋势，展示了不同经济体比较优势变化的趋势以及是否迈过了比较优势陷阱，但却不能说明不同经济体比较优势表现各异的原因。由于高等技术产业相对于低等技术而言，其发展更多依赖于研发投入和技术创新，因而如果一个经济体在技术创新方面有很好的表现，则其高等技术产业发展更快，其技术效率以及比较优势也会有更快的提升。基于此，我们从世界知识产权组织（World Intellectual Property Organization，WIPO）数据库收集到除中国台湾外的15个样本经济体1980～2011年（18）的发明专利授权数据，用以分析各经济体技术创新的状况。分别对专利授权数和制造业劳均（19）专利拥有量作时间趋势图，从绝对量和相对量两个维度来显示各经济体的技术创新状况。
    从发明专利授权数变动趋势来看（见图5），日本和美国在长时间里保持了领先优势，韩国在20世纪90年代开始发力，并逐步赶上了美国的水平，中国则在2000年之后出现了快速增长，甚至在2011年与美国相当，俄罗斯则与美国相似，保持着比较平稳的增长态势（虽然总量相对较小）。香港、新加坡等获得专利授权量也较少，可能由于经济总量较小。虽然专利授权的总量与经济活动规模有关，只能从总量上反映各经济体的技术创新情况，但一定程度上专利数量的变动趋势与前文比较优势水平的变动较为一致：日本和美国在专利数量上领先，而中国和韩国则有快速增长并接近美国的水平，这至少表明专利及其代表的技术创新和比较优势变动是一定程度上密切相关的。
    F52Y827.jpg
    从制造业劳均专利授权量的变动趋势来看（见图6），日本、韩国和美国处于领先地位，其他经济体中除了俄罗斯遥遥领先外（可能是因为有历史积累），中国和新加坡、香港的表现相似，进入2000年之后出现了大幅度的上升，只是新加坡起步更早，中国和香港则几乎同步上升。阿根廷、智利和墨西哥则基本都经历了先上升再降低的过程（虽然波峰出现时期不同），且在整体区间内基本呈前高后低的态势。此外，金砖国家中的南非表现比较例外，在20世纪90年代后半期经历了大幅度的V型波谷，而印度则表现出与中国相似的上升趋势，但速度明显较慢。这些结果和比较优势的变动趋势有着较好的一致性（20）。
    F52Y828.jpg
    F52Y829.jpg
    从以上分析结果来看，一些经济体之所以能够实现高等技术产业比较优势对低等技术的赶超，或许是持续的技术创新和积累发挥了重要作用，相反未能实现赶超的经济体则很可能是因为创新未能得到持续，甚至出现了倒退，如阿根廷、智利和墨西哥，表明一个经济体只有通过不断的技术创新和持续的生产效率进步，将比较优势从低技术含量的产业逐步转移到资本及技术密集型的产业中，才可能避免落入比较优势陷阱。这对中国而言具有很强的借鉴意义：虽然在一定程度上实现了比较优势的“赶超”，进而可能比较优势陷阱，但如果不能通过持续的技术创新推动实现产业转型升级，仍然有可能出现比较优势的逆转。
    六、总结性评论
    本文在改进Levchenko和Zhang（2011）分析方法的基础上，结合李嘉图的相对比较优势（生产率）与HO模型的绝对比较优势（要素禀赋）理论，运用综合体现一国的技术水平、投入成本、贸易壁垒、要素禀赋的生产率指标，进行跨国跨期比较分析，从正反两方面的国际经验来判断中国能否跨越比较优势陷阱。结果表明，中国的比较优势正从低等技术产业转向高等技术产业，如果这一进程能够得以持续，则中国能像亚洲四小龙等新兴工业化经济体一样，避免落入比较优势陷阱。这项研究一方面对准确认识和把握中国的比较优势状况、判断其发展趋势提供了较为可靠的依据，进而为中国超越比较优势陷阱、迈入高收入国家行列提供一些实践参考；另一方面，我们对LZ方法的改进，能在避免因产品内分工导致的统计假象问题的基础上，为准确衡量一国的比较优势提供一个更为可靠的分析方法。
    当然，我们对中国比较优势的判断只是基于已有数据计算而得，并不能确保未来的发展趋势会与我们的判断相符，更不意味着中国不需要做任何事情就会自发自动地超越比较优势陷阱。因为中国当前正处在比较优势从低等技术产业向高等技术产业转换的初期，从一些国家的经验来看，仍然存在比较优势逆转的可能，而能否避免逆转，需要多种条件和多方面的努力，其中持续的技术创新、促进产业转型升级是关键。
    此外，本文的分析只是实现了对中国比较优势状况的准确认识，显然更进一步也更为重要而迫切的问题是，新兴工业化经济体成功避免比较优势陷阱的主要推动力是什么，以及这一问题的反面——部分后发国家未能避免的原因何在。这些问题的解答，对于中国如何才能推动高等技术产业的比较优势得到持续提升、彻底完成比较优势的转换和比较优势陷阱的跨越，如何从他国的做法中吸取经验教训，从而避免或少走弯路，是非常具有借鉴意义的，也是非常值得进一步研究的。限于篇幅，对此问题的深入讨论留待后续研究中展开。
    F52Y830.jpg
    注释：
    ①。未包括经香港的转口贸易。限于数据资料来源，如未作特别说明，本文所涉及的中国的相关数据资料，均只包括中国内地。
    ②Prebisch和Singer的研究发现被称为Prebisch-Singer Thesis（PST）。
    ③高敬峰（2008）对比较优势动态化和内生化的相关文献做了一个较好的梳理和总结。
    ④从当前中国亟待通过改革来获得进一步发展动力而言，杨小凯等人的警告绝非杞人忧天。
    ⑤根据以上条件可解得消费者效用最大化和最优要素分配的均衡解，但因该解并非我们研究关注的重点，因此不作讨论。
    ⑥因为这6个国家的这14个产业的数据齐备，方便进行多组样本问差异显著性分析。下文表3的数据遴选也是基于这一原则。
    ⑦该方法的技术细节可参阅SPSS的相关教程：。
    ⑧只有SITC Rev.1版的数据有长时期的统计。由于SITC Rev.1和I SIC Rev.3之间没有直接对照表，因此以HS 1996为转换中介。分类目录的对照表来自联合国统计司（unsd/trade）。编译好的代码对照表及转换方法可向作者索取。
    ⑨。
    ⑩美国和日本的投入产出表最早可到20世纪70年代，更早年份以1970年的代替。
    （11）此处的计算方法基于Levchenko和Zhang（2011）。在Penn World Tables 7.1中的劳动力和投资额的计算方法为：F52Y8169.jpg=1000×pop×rgdpch/rgdpwok, F52Y8170.jpg=wi×rgdpl×pop。
    （12）此处计算收敛及其速度的方法是基于Barro（1991）和Barro and Sala-i-Martin（1992）的研究。
    （13）Levchenko和Zhang（2011）的计算结果显示，先进的OECD国家较之其他经济体有着更快的产业间生产效率相对收敛。这与我们的结果具有差异性，原因可能在于我采用了改进的方法。
    （14）见：。
    （15）为表述方便，以下用“差距”特指高等技术产业的生产效率与低等技术产业之间的差距，而用“赶超”特指高等技术产业的生产效率超过低等技术产业。
    （16）这一结果也和傅朝阳、陈煜（2006）和魏浩、王露西、李翀（2011）的研究结论相近。
    （17）由于缺乏全世界分产业（ISIC Rev.3）的数据，此处计算RCA指数时使用OECD（2010），STAN Bilateral Trade Database（BTD）中的28个OECD国家和16个非OECD国家（经济体）的数据，这44个经济体的出口总额占世界总体的77.5%（1988～2009年），因而是具有代表性的。没有投入产出表数据的经济体以相应类型国家的均值代替。
    （18）该数据集最早记录始于1980年，中国台湾在该数据库中没有相应记录。
    （19）由于缺乏总体就业长时期数据，此处以制造业就业数代替。考虑样本经济体的经济活动大多集中在制造业（至少从长时期来看是如此），而且专利授权也大多集中在制造业领域，因此这样的处理方法具有一定实际意义。
    （20）虽然从变动趋势来看，专利数据的变动要滞后于比较优势，但这可能恰好反映了经济、技术活动的特征，即获得专利是技术创新的结果，而技术创新是和经济发展同步变动、相互促进的。