中国IT和其他信息服务业在全球价值链中的地位研究

2021-04-26 13:49俞黄鑫黄庆
中国经贸导刊 2021年8期
关键词:全球价值链比较优势

俞黄鑫 黄庆

摘要:基于增加值贸易框架,构建“比较优势-GVC参与度-GVC地位指数”三维评价指标体系,选用TiVA数据库对比分析金砖五国、欧美等发达国家,对我国IT和其他信息服务业GVC地位演变及现状进行研究。结论如下:一是我国IT和其他信息服务业出口能力不强,出口转化给本国的附加值小;二是我国IT和其他信息服务业GVC参与度低,部分国家的贸易壁垒及中低端产品的可替代性,使得我国IT和其他信息服务业GVC参与度很难提升;三是我国IT和其他信息服务业处于GVC中下游。

关键词:增加值贸易框架  比较优势  全球价值链  低端锁定

当今世界,以IT和其他信息服务业为代表的高技术服务业得到了迅猛地发展,推动了传统产业的转型升级,给人们的生活、出行等带来了极大的便利。随着信息化技术的发展,智慧城市的推进,使IT和其他信息服务业逐渐成为我国第一大产业,是我国经济的重要组成部分。步入21世纪,信息技术更新迭代,IT和其他信息服务业成为衡量一个国家综合实力、现代化程度的重要标志。

一、文献回顾

Gereffi(1994)[1]提出全球价值链(Global Value Chain,简称GVC)的概念,指出在全球价值链分工背景下,商品由单个国家生产、加工、销售转为多个国家协同生产、加工,商品的增益来自各个生产工序。Hummels等(2001)[2]构建了垂直专业化(Vertical Specialization,简称VS)指数来衡量一国产业垂直专业化水平。Koopman等(2010、2012、2014)[3][4][5]通过对区域间投入产出模型(interregional input-output model,简称IRIO)的分解,创新性的构建了GVC参与度、GVC地位指数,并以此来衡量一国产业在GVC参与情况、所处的位置。

王直等(2015)[6]将两国双边贸易扩展成16部分,在传统贸易核算体系与国民经济核算之间建立了一个框架,并将垂直专业化、显性比较优势和增加值出口等相关指标进行了转换。乔小勇等(2017)[7]构建“地位-参与度-显性比较优势”三维评价指标,对我国服务业在GVC中的参与度、地位指数、比较优势进行研究。潘安等(2020)[7]构建GVC分工程度、集中度指数来衡量GVC分工特征,测算并分析七国集团和金砖国家分工地位。

本文借鉴Koopman(2010)[3]提出的总贸易分解法,构建“比较优势-GVC参与度-GVC地位指数”三维评价指标体系,选用TiVA数据库,探究我国IT和其他信息服务业在国家市场的竞争力、在GVC的参与情况、在GVC中的位置及演变趋势。

二、理论模型与指标体系构建

(一)构建基础

Koopman等(2010)提出总贸易分解法,对IRIO进行全球价值链分解,得出出口转化给各国附加值矩阵VBE,见式(1):

对r国出口进行分解,见式(2):

式(2)中,矩阵為r国出口转化给其他国家的附加值;矩阵为其他国家进口用于最终消费从而转化给r国的附加值;矩阵为其他国家进口中间品进行生产后本国最终消费从而转化给r国的附加值;矩阵为其他国家进口中间品生产后出口给r国从而转化给r国的附加值;矩阵为其他国家进口中间品生产后出口给第三国从而转化给r国的附加值。基于以上理论,本文从以下角度对IT和其他信息服务业在GVC中的分工地位进行讨论。

(二)修正显性比较优势指数

传统贸易分工下,显性比较优势指数(Index of Revealed Comparative Advantage,简称RCA)用来衡量一个地区的产品是否具有比较优势,见式(3):

式中,为特定国家特定产业出口量,为特定国家出口量,为所有国家特定产业出口量,为所有国家出口量。在全球价值链下,采用出口量的计算方式衡量一国产品比较优势显得不合理,本文用产业出口转化给本国该产业完全增加值替换出口量,见式(4):

式中,为i国j产业出口转化为本国本产业的增加值,为i国出口转化给各自产业增加值的和,为各个国家j产业出口转化为各国j产业增加值的和,为各个国家各个产业出口转化为各国各自产业增加值的和。NRCA指数越高,说明该国该产业比较优势越大,反之,则越小。

(三)全球价值链参与度

Koopman(2010)提出全球价值链参与度,见式(5):

式中,为其他国家出口转化给r国的附加值,为r国的出口量,為r国出口转化给其他国家的附加值。GVC参与度表明一国GVC分工参与程度,当GVC参与度越高,说明该国GVC分工参与程度越高,反之,则越低。GVC参与度可以分解前向参与度和后向参与度,见式(6)、(7):

为前向参与度,表示其他国家出口转换为r国的附加值占r国出口比重,该值越大,说明该国越处于GVC上游;为后向参与度,表示r国出口转化给其他国家附加值占r国出口比重,该指数越大,说明该国越处于GVC下游。

(四)全球价值链地位指数

Koopman(2010)提出全球价值链地位指数,见式(8):

为全球价值链地位指数,该指数越大,说明该国越处于GVC分工上游,反之,则处于GVC分工下游。

三、实证分析

本文选用的OECD数据库的ICIO表,由2005-2015年64个国家(地区)组成的跨国投入产出表。结合修正显性比较优势指数、GVC参与度、GVC地位指数,计算64个国家(地区)IT和其他信息服务业,并选取金砖五国和以美国、日本为代表的发达国家进行分析,计算结果如下表1、表2和表3所示。

IT和其他信息服务业的发展程度,标志着一个国家现代化、信息化的程度。中国将IT和其他信息服务业作为基础化的建设,在国内进行大力发展,但中国IT和其他信息服务业比较优势相对较弱。如表1所示,2005-2015年,中国IT和其他信息服务业NRCA指数维持在0.05-0.08之间,为所选国家最后一名,说明中国IT和其他信息服务业出口比较优势低。同为金砖五国之一的印度IT和其他信息服务业采用国际市场需求导向的发展政策,且其IT和其他信息服务业在国际市场有强大的竞争力。如2015年,印度IT和其他信息服务业NRCA为11.29,远大于1,说明印度IT和其他信息服务业出口具有比较优势,印度的IT和其他信息服务业在国际市场受到青睐。英美等发达国家将IT和其他信息服务业作为促进本国其他行业的措施,国内相关产业完善,并通过积极出口来创汇。

中国IT和其他信息服务业GVC前向参与度中等,后向参与度高,在2005-2015年,IT和其他信息服务业后向参与度在下降。如表2所示,2015年,中国IT和其他信息服务业GVC前向参与度为0.28,处于中等水平;中国IT和其他信息服务业GVC后向参与度从2005年的0.17下降到2015年的0.10,整体呈下降趋势,说明中国对IT和其他信息服务业配套基础产业的建设在逐渐完善。同为金砖五国的巴西在IT和其他信息服务业拥有地域、文化、语言等先天优势,积极承包国际服务外包产业,国际上大型IT技术公司早已入驻巴西,IT行业已成为巴西最挣钱的行业。如2005年,巴西IT和其他信息服务业GVC前向参与度为1.42,在所选国家中位列第一,同时后向参与度为0.03,说明巴西国内IT和其他信息服务业配套基础产业链完善,其他国家出口转化给巴西IT和其他信息服务业的附加值高。欧美等发达国家GVC分工参与度处于中等偏上,后向参与度小,在2005-2015年,IT和其他信息服务业的GVC分工前向、后向参与度较稳定。如英国2015年IT和其他信息服务业GVC前向参与度为0.28,后向参与度为0.07。

中国IT和其他信息服务业GVC分工地位处于中游,且中国IT和其他信息服务业全球价值链地位指数在呈下降趋势。如表3所示,中国IT和其他信息服务业GVC地位指数从2005年的0.19下降到2015年的0.15。南非IT和其他信息服务业GVC分工地位处于所选国家的倒数第一。如2015年南非IT和其他信息服务业GVC分工地位指数为-0.15,为所选国家的倒数第一,说明南非作为金砖五国之一,分工地位较低,这可能源于南非在经济衰退。日本、英国等发达国家IT和其他信息服务业GVC分工地位较高,但在地位领先在减少。如2005年日本IT和其他信息服务业GVC地位指数为0.35,到2015年GVC地位指数为0.24。

四、结论及未来研究方向

(一)结论

本文运用NRCA指数、GVC参与度、GVC地位指数,对TiVA数据库我国IT和其他信息服务业进行研究,结论如下:一是我国IT和其他信息服务业产品因贸易壁垒、整体技术不高等原因,在国际市场上不受青睐,我国IT和其他信息服务业出口能力低;二是我国IT和其他信息服务业GVC前向参与度中等,后向参与度高,且前向、后向参与度在变小,说明我国IT和其他信息服务业配套产业在逐步完善,使得出口转化给本国的完全价值链比例上升;三是我国IT和其他信息服务业处于GVC中游,我国IT和其他信息服务业产业向GVC上游转移存在困难。

(二)研究展望

基于Koopman提出的全球价值链分解模型,本文对我国IT和其他信息服务业GVC地位进行了研究,本文认为未来可以从以下两个方向进行深入研究:一是结合NVC和GVC视角,借鉴吴永亮(2019)从NVC和GVC视角对比分析中美两国产业关联程度的指标体系,对我国IT和其他信息服务业进行对比分析;二是从行业视角对产业进行研究,Koopman提出的GVC參与度、GVC地位指数是从国家视角对产业进行研究,可以考虑从行业视角对全球价值链进行分解,并构建相应指标体系,从而对行业进行深入分析。

参考文献:

[1]潘安,戴岭.全球价值链分工特征的指标体系构建及应用[J].统计研究,2020,37(06):3-14.

[2]吴永亮,王恕立.中美GVC和NVC视角产业关联对比分析——基于非竞争型投入产出数据[J].国际贸易问题,2019(04):125-142.

[3]乔小勇,王耕,郑晨曦.我国服务业及其细分行业在全球价值链中的地位研究——基于“地位-参与度-显性比较优势”视角[J].世界经济研究,2017(02):99-113+137.

[4]王直,魏尚进,祝坤福.总贸易核算法:官方贸易统计与全球价值链的度量[J].中国社会科学,2015(09):108-127+205-206.

[5]Koopman R,Wang Z,Wei S J.Tracing value-added and double counting in gross exports[J].American Economic Review,2014,104(02):459-494.

[6]Koopman R,Wang Z,Wei S J.Estimating domestic content in exports when processing trade is pervasive[J].Journal of Development Economics,2012,99(01):178-189.

[7]Koopman R,Powers W M,Wang Z,et al.Give credit where credit is due: tracing value added in global production chains[J].NBER Working Paper,2010(09).

[8]Hummels D L,Ishii J,Yi K M.The nature and growth of vertical specialization in world trade[J].Journal of International Economics,2001,54(01):75-96.

[9]Gereffi G,Korzeniewica M.Commodity chains and global capitalism[J].ABC-CLIO,1994(149):7-14.

〔本文系国家级大学生创新创业训练计划“夏意—出口跨境电商零售”(项目编号:201910336025X)阶段性成果〕

(俞黄鑫、黄庆,杭州电子科技大学经济学院)

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