国际运输贸易网络特征对制造业出口国内增加值率的影响思考

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论文字数:43225 论文编号:sb2021091512152538146 日期:2021-09-27 来源:硕博论文网
笔者认为在当前经济发展新形势下,我国全面推进“一带一路”海上丝绸之路与“中国制造2025”发展,制造业高质量发展已到了关键时期。随着制造业服务化程度日益提高,物流服务为制造业在全球价值链各环节的顺利运转提供了不竭动力。我国要提升我国制造业出口国内增加值率抓住工业 4.0 的机遇,在提高物流运输竞争力的同时,推动我国制造业高质量发展。

第一章 绪论

1.1 研究背景和意义
1.研究背景
随着生产和贸易全球化的不断推进,各国积极参与国际产品内分工,国际生产分散化得到了快速发展,中间品逐渐替代最终产品成为国际贸易主流。改革开放以来,中国制造业出口凭借劳动力成本低、优惠的政策支持等优势发展迅速。然而近年来,中国制造业的发展进入瓶颈期,出口增长受到了一定程度的制约,一方面,在全球价值链分工体系中,中国依然处于全球价值链中后端,虽然出口规模庞大,但是并未取得实质性改进,进入长期出口低附加值的发展困境;另一方面,逆全球化思潮的兴起,使中国的低成本优势逐渐丧失,企业传统的发展模式无法为中国制造业出口国内增加值创造更大的发展空间。随着制造业服务化程度日益提高,运输服务贯穿于企业各个生产环节,为制造业全球价值链各环节的顺利运转提供了不竭动力,成为当前新形势下制造业竞争优势的重要来源。运输服务业可以通过降本增效、促进价值创新等途径促进制造业竞争优势的强化与出口国内增加值率的提升。基于此,研究国际运输贸易网络特征对制造业出口国内增加值率的影响,对于改善我国制造业当前发展的困境具有重要的理论和现实意义。
2.研究意义
(1)理论意义。以往对于生产服务贸易网络特征对制造业出口国内增加值率影响的相关研究比较少,具体到国际物流贸易网络特征对制造业出口国内增加值率影响的研究就更少了,故本文以国际物流服务贸易网络特征对制造业出口国内增加值率的影响为研究对象,首次尝试将二者纳入统一分析框架,为今后国内学者研究物流服务贸易网络特征与制造业出口国内增加值率提升提供一定的理论基础和借鉴。
(2)现实意义。在当前经济发展新形势下,我国全面推进“一带一路”海上丝绸之路以及“中国制造 2025”战略。随着制造业服务化程度日益提高,运输服务贯穿于企业各个生产环节,为制造业的发展注入不竭动力,推动我国的产业结构不断完善。本文通过研究国际运输贸易网络特征,提出通过促进物流运输业的发展,提升制造业及分行业出口国内增加值率的对策建议,对实现国内制造业的转型升级、推动我国制造业全球价值链地位攀升具有较强的实践价值。
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1.2 国内外文献综述
1.国际运输贸易网络特征的相关研究
目前,国内外关于国际运输贸易网络特征研究的文献极少,本部分将从国际贸易网络特征与国际物流网络的研究两个方面进行综述。
(1)对国际贸易网络特征的研究
国际贸易网络特征是由不同国家通过贸易合作形成的具有一定特征的网络,这种网络可以体现各个国家在贸易合作中的发展现状和趋势。Benedictis & Tajoli(2008)便是用构建网络的方法展开对国际贸易的分析,研究认为只有个别国家和地区完成了贸易一体化,其中 WTO 在贸易一体化中起到了十分重要的作用,且关于贸易伙伴的选择问题各个国家存在差异性[1]。Fagiolo et al(2009)在其研究基础上,又进一步阐述了权重贸易网络的演化,研究发现全球一半以上的经济体都是弱贸易联系,唯有少数经济体具有强贸易联系的特征,即在网络中存在“核心-边缘”的特征,此外,贸易网络的格局常年保持稳定[2]。还有众多国内学者也对权重贸易网络进行研究,例如刘全宝 等(2007)从多个视角阐述权重国际贸易网络的优点,他们认为从权重角度可以比其他角度体现更多的网络结构特征[3]。刘建(2013)对国际原油贸易网络的演化格局进行趋势分析,通过社会网络分析法对整体网络密度的计算,认为国际原油贸易网络不够紧密,原因是原油受经济形势、市场价格等的影响较显著[4]。邬佩琳(2014)也进行了类似研究,她选择国际稀土贸易 1990~2012 年六年的数据,得出国际稀土贸易的网络不够紧密,另外,中国、美国、俄罗斯是国际稀土贸易重要的出口国[5]。张春博 等(2015)基于 2002~2012年航空航天产品双边贸易数据,对全球 50 个经济体进行分析。他们认为全球贸易网络联系更加紧密,美国、法国、德国等处于网络的核心位置,但核心地位在逐渐减弱,以中国为代表的新兴国家逐渐向贸易网络中的核心位置靠拢[6]。邹嘉龄和刘卫东(2015)以“一带一路”沿线国家为研究主体,以国家间的贸易额为研究对象,研究得出网络密度有增大趋势,说明主体间联系愈加紧密,另外中国不断向网络核心位置靠拢,于 2013年成为该贸易网络中最核心的国家[7]。种照辉 等(2017)在此研究基础上,引入了 QAP分析法,通过实证检验得出地理距离和国家间文化差异等因素均会对贸易网络产生显著影响[8]。孙爱军(2019)基于社会网络分析法,选用 2000~2016 年的进出口贸易数据,对 G20 国家间的贸易网络进行了深度解析,研究表明中国、俄罗斯、日本等国家在国际贸易网络的中心度较高,且接近中心度对进出口贸易有正向促进作用[9]。
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第二章 国际运输贸易网络特征的现状分析

2.1 数据说明与网络构建
本文数据主要来源于 ADB-MRIO 数据库最新发布的世界投入产出表,其中包括2000、2007~2019 年 62 个国家和地区的产业部门数据。根据联合国贸易和发展委员会对服务贸易及运输服务的界定,本文选取表中第 23~26 个部门(陆运、海运、空运和其他运输方式)的双边贸易出口额作为数据源。
社会网络是指社会行动者(节点)与行动者相互之间关系(边)的集合(刘军,2002)[62],本文按以下步骤进行运输贸易网络特征分析:
(1)构建邻接矩阵。本文以参与国际运输贸易的各个国家为节点,以各个国家之间的双边贸易额为边构成国际运输贸易网络。为分析总运输贸易、海运贸易、陆运贸易、空运贸易、其他运输贸易的网络特征,分别构建与之相对应的 63*63 的贸易矩阵,导入UCINET 软件,然后将总运输贸易矩阵、海运贸易矩阵、陆运贸易矩阵、空运贸易矩阵、以及其他运输贸易矩阵二值化。有关阈值的选择,本文参考(Xiao H 等,2020)[63]的基础上,将各个矩阵元素的均值再平均后的数值设为阈值,例如 2007 年均值为 a,2019年均值为 b,则阈值设为(a+b)/2。通过计算得出总贸易矩阵的阈值为 130,海运贸易矩阵的阈值为 20,陆运贸易矩阵的阈值为 40,空运贸易矩阵的阈值为 40,其他运输贸易矩阵的阈值为 30,以此得到总运输贸易、海运贸易、陆运贸易、空运贸易、其他运输贸易分别在 2007~2019 年的邻接矩阵。
(2)网络特征分析。分别对运输网络的整体格局(“核心-边缘”、密度、凝集子群)以及节点中心性特征(点度中心度、接近中心度、中介中心度)进行分析。由于本文使用的数据是 62 个国家之间的双边贸易,即有向网络,因此又将点度中心度、接近中心度、中介中心度再细分为点出度与点入度。
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2.2 国际运输贸易网络整体格局
2.2.1 国际运输贸易基本格局
在分析国际运输贸易网络整体格局之前,本文对全球经济体 2007~2019 年海运、空运和其他运输的贸易量进行比较分析,同时将贸易量细分为货运贸易量与客运贸易量(陆运贸易量与其他运输的客运贸易量数据缺失),以了解国际运输服务贸易的基本格局。由图 2-1 可知,自 2007 年以来,海运的贸易量一直领先于空运和其他运输,但是到了 2017 年,空运贸易量实现反超,其他运输的贸易量逐年稳步增长,但是仍与海运和空运的贸易量存在一定差距。
图 2-1 全球分运输贸易量对比图(单位:百万美元)
图 2-1 全球分运输贸易量对比图(单位:百万美元)
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第三章 制造业出口国内增加值率的现状分析.................................32
3.1 出口国内增加值的测算..........................................32
3.2 全球总体层面出口国内增加值率变化......................................33
3.3 国家层面出口国内增加值率的变化................................36
第四章 国际运输贸易网络特征对制造业出口国内增加值率影响的机理分析...............47
4.1 运输贸易对制造业出口国内增加值率的影响................................47
4.1.1 成本节约效应..................................... 47
4.1.2 效率提升效应........................................ 47
第五章 国际运输贸易网络特征对制造业出口国内增加值率影响的实证分析...............51
5.1 需求网角度.................................51
5.1.1 模型设定与变量选取............................. 51
5.1.2 总样本回归......................................... 52

第五章 国际运输贸易网络特征对制造业出口国内增加值率影响的实证分析

5.1 需求网角度
5.1.1 模型设定与变量选取
本文将制造业出口国内增加值率 DVAR 作为被解释变量,国际运输贸易网络特征中的点入度 Indegree 作为核心解释变量,并在(王曼,2015)[71]的基础上,建立如下模型:
1.被解释变量:DVAR 出口国内增加值率,在上文中已经对测算方法和数据来源作了详细的说明,本文选用制造业总体 DVAR、技术密集型行业 DVAR、资本密集型行业DVAR、劳动密集型行业 DVAR 作为被解释变量,依次进入模型。
2.解释变量:Indegree 点入度,它反映该国对其他国家(地区)的物流服务消耗,也反映出该国对其他国家(地区)物流业的依赖程度和拉动力。点入度越高,说明其从世界各国进口运输服务的贸易伙伴越多,可通过刺激竞争效应,提升国内运输服务的竞争力,促使国内优质资源向更高运输服务质量的部门集聚,提升国内运输服务的创新效应。在竞争效应和创新效应下,国内外最优质的运输服务会协同向制造业渗透,或作为中间投入或充当协调价值链有效运转的润滑剂,促进制造业成本降低、效率提升与价值的创新,导致制造业出口国内增加率提升。
表 5-1 单位根检验结果
表 5-1 单位根检验结果
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第六章 研究结论与对策建议

6.1 研究结论
本文基于全球经济一体化和国际生产分散化下物流服务与制造业融合发展及我国制造业亟待高质量发展的背景,从国际运输贸易网络特征与制造业出口国内增加值率的发展现状出发,提出国际运输贸易网络特征对制造业及分行业出口国内增加值率影响的理论机制,以此为基础,从供给和需求两个角度出发,以点入度、点出度和制造业出口国内增加值率为核心变量构建面板数据,就点入度和点出度对制造业出口国内增加值率的影响作实证分析,得出以下结论:
1.国际运输贸易网络特征现状
(1)从国际运输贸易网络整体特征来看,国际运输贸易网络的“核心-边缘”现象明显,核心国家和边缘国家在数量分布上具有稳定态势,整体网络密度稳步上升,总运输与分运输贸易网络的子群划分都具有明显的区域特征,“小团体”现象明显。
(2)从国际运输贸易网络的中心性特征来看,通过对总运输贸易网络中心性、海运贸易网络中心性、陆运贸易网络中心性、空运贸易网络中心性以及其他运输贸易网络中心性特征的分析,可以发现,2007~2019 年的运输贸易网络格局基本稳定,但是德国和美国在运输贸易网络中,不管是出口网还是进口网中,均拥有绝对优势,其中德国的领先优势更加突出。对于中国来说,虽然在运输贸易网络中扮演着重要角色,地位和影响力在逐渐上升,但是与美国和德国等发达国家相比仍然存在一定的差距。
2.制造业出口国内增加值率的现状
(1)从全球总体层面出口国内增加值率的变化来看,制造业总体出口国内增加值率呈下降态势,主要是因为传统贸易和简单价值链出口国内增加值率的下降导致的,技术密集型行业出口国内增加值率变化不大,但是资本和劳动密集型行业出口国内增加值率呈下降趋势,主要是因为简单价值链出口国内增加值率逐年下降,其中劳动密集型行业出口国内增加值率下降的另一原因是其传统贸易增加值率也在下降。
参考文献(略)

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