方法应用：全球价值链应用的方向有哪些？

　　三

　　方法应用：全球价值链应用的方向有哪些？（一）评估一国GDP对出口的依赖

　　评估一国经济对出口的依赖度，简单的做法是直接用出口比上GDP，但由于出口中通常包含较多的由其他国家创造的GDP，因而，这一做法实际上不够精确。通过将出口中来自国内的增加值以及国外的增加值予以拆分后，我们可以更加精确的衡量，一国GDP中，有多少由出口所贡献，这一比值我们记为DVA/GDP。其中，DVA即图表1中出口的来自国内贡献的增加值。（注：严格意义上讲，计算出口中来自国内贡献的增加值，应该剔除掉图表1中的第九项，即统计重复项，但其一般占比较小，对结果影响不大）。

　　我们发现，对于中国而言，从2005年至2015年，经济对出口的依赖度确实有所降低，但降低的幅度并不大，每年大概0.7个百分点左右。2005年，中国的GDP中大概24%来自出口所贡献，至2015年，这一比例降低至17%。注意到，若以出口与GDP的比值衡量经济对出口的依赖度，则结论略有差异。2005年，出口与GDP的比值为33%，至2015年，这一比例降至21%，十年降低了12个百分点，降低幅度高于使用DVA计算的结果。其原因，在于中国每一单位的出口中，所包含的来自国内的增加值，是逐年上行的。

　　就全球而言，我们可以计算各个国家GDP中来自出口的贡献，一个比较明显的规律是，经济体量越大的国家，对出口的依赖越低。全球经济体量前三的国家，美国、中国、日本，对出口的依赖在全球来看都是属于非常偏低的。比如，美国，其GDP中来自出口的贡献仅10.4%左右。一些小国，比如柬埔寨、文莱、冰岛、马耳他等，经济中来自出口贡献的比值偏高，比如马耳他，其GDP中超过50%由出口所贡献。

　　（二）评估一国在全球价值链中的位置

　　评估一国在全球价值链中的位置，需要从两个维度来予以考虑。

　　第一，全球分工参与度（计算公式为：前向参与度+后向参与度）。这里，关于前向参与度与后向参与度的计算及理解，参与章节二的步骤四。我们后面对前向参与度的表述，也称呼为从出口角度参与全球分工。对后向参与度的表述，也称呼为从进口角度参与全球分工。

　　第二，全球分工所处位置（计算公式为：ln[1+前向参与度]-ln[1+后向参与度]）。衡量的是，一国参与全球分工的方式，是更多作为原材料或者中间品供应商参与，还是更多通过进口原材料与中间品，通过组装成终端消费品参与。一般而言，一国制造业越强，或者一国资源禀赋越高，其在全球分工中所处的位置越靠前，通过公式计算出的数值也越大。

　　我们使用OECD的数据，结果展示如下，几点细节：

　　第一，从2005年至2015年，中国的全球分工参与度是在降低的。这是因为，随着国内生产技术的提升，原来更多使用进口的中间品，被国产产品所替代，使得出口中包含的国外增加值的比例在降低。也即，从进口角度参与全球化的程度在降低。

　　第二，从2005年至2015年，中国在全球分工中所处的位置是逐渐朝上游迈进的。这得益于两个因素。一是，国产替代后，从进口角度参与全球化的程度在降低。二是，技术提升后，从出口角度参与全球化的程度在上升。两种力量叠加后，中国在全球分工中所处的位置，基本是逐年上行的。

　　第三，与美国、日本、德国、英国等发达国家相比，中国在全球分工中所处的位置依然是偏下游的。反映从出口角度参与全球化的程度是不够的。也即，中间品的输出能力不够强。

　　第四，与越南、马来西亚、墨西哥、泰国等发展中国家相比，中国在全球分工中所处的位置是偏上游的。即，中国的制造能力是强于这些国家的。但是，与这些国家相比，中国的全球分工参与度是偏低的。其原因是，中国通过进口方式参与全球化的程度已经远不如这些国家。即，这些国家通过从事简单的加工贸易，深度参与全球分工。

　　第五，中国现在要做的是，尽快的在技术层面提升自己的竞争力，以提高自己从出口方面参与全球分工的能力。

　　（三）从行业角度看一国出口结构

　　对于一国出口，除了可以从总量上分为国内贡献的增加值与国外贡献的增加值外，还可以从行业角度进一步予以拆分。一国出口里面国内贡献的增加值（DVA）等于所有行业贡献的DVA之和。一国出口里面国外贡献的增加值（FVA）等于所有行业中的FVA之和。

　　我们分别计算2005年的出口结构以及2015年出口结构，可以发现的几点结论如下：

　　第一，电子设备行业一直是中国出口中第一大行业。2015年相比2005年，电子行业的出口中来自国外的增加值占中国总出口的比值大幅降低，从2005年的11.5%，降低至2015年的6.8%。这是中国出口中整体的FVA占比大幅降低的主要原因。反映的是电子行业国内技术进步较快，出口中来自国外的中间品在越来越少。

　　第二，纺织与服装行业在出口中的占比在明显下行。2005年，纺织与服装行业贡献了 16.3%的出口，是仅次于电子行业的第二大出口行业，其中纺织与服装行业的DVA与出口的比值为13.4%，FVA与出口的比值为2.8%。纺织与服装行业来自国外的增加值较少。到2015年，纺织与服装行业贡献了13.6%的出口，对出口的贡献在降低。其中，纺织与服装行业的DVA与出口的比值为12.2%，FVA与出口的比值为1.4%。两者相比2005年都有所下降。

　　第三，出口结构中，比重提升较快的有电气机械的DVA、机械设备的DVA、化工与非金属制品的DVA。2015年的出口占比相比2005年，分别提高了2.5%、2.3%、2.4%。反映的是国内在多数行业都呈现明显的进口替代的趋势。

　　（四）评估一国各个行业的比较优势

　　如何衡量一国某个行业的比较优势？一种做法是计算RCA指数（Balassa,Bela. 1965）。即将一国某个行业的出口额除以其出口总额，将这一比值与全球相应的这一比值做比较，若计算结果超过1，则认为一国这个行业有一定的比较优势。数值越大，竞争优势越明显。

　　这一做法有什么问题？没有考虑到全球分工下一国出口总量中可能包含了太多来自其他国家贡献的增加值。以产业链偏长，全球分工较为明显的电子产业为例。直接用出口数据计算的电子行业RCA指数（2015年数据）显示，中国为2.84，韩国为3.01，马来西亚为3.4。即在电子行业，马来西亚的竞争优势远远强于中国与韩国。韩国的竞争优势略高于中国，这与微观层面的感知差异较大。

　　如何改进？通过对全球价值链的研究，将一国出口中来自国外的增加值予以剔除，仅保留来自国内的增加值。重新计算RCA指数。依然以电子行业为例，使用调整过的出口数据计算的RCA指数（2015年数据）显示，中国为2.85，韩国为3.42，马来西亚为2.83。中国的竞争优势略高与马来西亚，韩国的竞争优势远远高于中国。这与微观层面的感知基本符合。

　　使用改进后的RCA指数，怎么看中国的比较优势，尤其是制造业的比较优势？几点判断如下：

　　第一，整体而言，中国的制造业有着较强的比较优势。制造业整体的RCA指数在2015年（改进后的RCA指数，下同）排名第一（64个国家与地区，包括OECD全部成员国，下同）。

　　第二，从2005年到2015年，中国的制造业在多个领域取得了较大进步。比如，电气机械行业，RCA指数在2005年排名第三，到2015年排名第一。电子设备行业，RCA指数在2005年排名第五，到2015年排名第四。机械设备，2005年RCA指数排名第9，到2015年排名第五。

　　第三，汽车及交运设备是中国制造中竞争优势排名较为靠后的一个行业，且从2005年到2015年，进步不大。汽车及交运设备在2015年RCA指数排名第25名，远远落后于德国（第6）、日本（第3）、韩国（第4），包括制造业整体排名已经非常靠后的美国（第10）。与越南、泰国基本处在同一梯队。

　　第四，纺织与服装行业，微观层面的感知是竞争优势在不断的丧失。但宏观层面的数据显示，从2005年到2015年，竞争优势的排名依然维持在第三。

　　第五，发达国家与东南亚的几个发展中国家，竞争优势存在明显的错位。日本、德国、韩国在电子设备、电气机械、汽车及交运设备、机械设备等领域竞争优势较强。泰国、越南、马来西亚在食品加工、纺织服装、化工与非金属制品、电子设备等领域竞争优势较强。其中，越南的纺织服装行业RCA指数排名第一，强于中国。马来西亚与泰国的化工与非金属制品RCA指数排名前十，强于中国。马来西亚的电子设备RCA指数排名第五，紧随中国。

　　第六，美国的制造业整体而言，不具备竞争优势。但美国在服务业的竞争优势较强。RCA指数中服务业与建筑业，美国排名第14名。而中国仅在62名。日本、德国、韩国等制造强国排名也都在40名开外。

　　四

　　附录主要参考文献Aqib Aslam ; Natalija Novta ; FabianoRodrigues-Bastos，“Calculating Tradein Value Added”, July 31, 2017，IMF Working paper.

　　Balassa, Bela. 1965. “Trade Liberalization and‘Revealed’ Comparative Advantage.” Manchester School of Economic and SocialStudies, 33, 99–123.

　　De Backer, K. and S. Miroudot (2013),"Mapping Global Value Chains", OECD Trade Policy Papers, No.159, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/5k3v1trgnbr4-en.

　　Dedrick J , Kraemer K L , Linden G . Who Profitsfrom Innovation in Global Value Chains? A Study of the iPod and NotebookPCs[J]. Industrial and Corporate Change, 2010, 19(1):81-116.

　　Gereffi, G. and K. Fernandez-Stark (2011). “GlobalValue Chain Analysis: A Primer”, Center on Globalization, Governance &Competitiveness (CGGC), Duke University, North Carolina, USA.

　　Guide to OECD’s Trade inValue Added(Tiva) Indicators,2018 edition

　　Koopman, Robert, Zhi Wang, and Shang-Jin Wei. 2014.“Tracing Value-Added and Double Counting in Gross Exports.” American EconomicReview 104(2): 459–494.

　　Koopman R , Powers W M , Wang Z , et al. Give CreditWhere Credit is Due: Tracing Value Added in Global Production Chains[J].Working paper series (National Bureau of Economic Research), 2010.

　　具体内容详见华创证券研究所5月10日发布的报告《【华创宏观】从全球价值链角度看中国制造——全球价值链研究系列一》。识别二维码，进入创见小程序。

　　（本文来源微信公众号：一瑜中的，原标题：华创宏观张瑜：从全球价值链角度看中国制造）