比较优势理论能否有效解释承接外包的产生机理*——基于中国工业的经验研究，本文主要内容关键词为：机理论文,外包论文,中国论文,比较优势论文,理论论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F752 文献标志码：A 文章编号：1002-5766(2011)10-0145-14
一、引言
20世纪60年代开始，发达国家的跨国企业考虑到成本竞争的压力，将缺乏比较优势的生产环节转移到发展中国家，以便集中本国的既有资源发展优势产业，提高国际竞争力。进入20世纪90年代中期，伴随着信息技术革命以及经济全球化的加速发展，外包是新一轮全球产业转移不可逆转的主流趋势。哈佛商业评论(1997)曾评价外包为“过去75年间最重要的管理思想和实践行为之一”，并定义外包本质是“以最有效率的比例获得最合适的才能”，目的就是让企业“集中能力做最好的部分——核心业务”。外包的飞速发展为全球经济和产业优化资源配置提供了新方式，也为各国创造了培育各自产业优势的新机遇。深入探讨中国承接跨国企业生产环节的关键性因素，发挥中国在各个产业乃至具体环节存在的比较优势，对于促进贸易平衡与推进贸易转型升级都具有重要现实意义。
总体而言，现有文献对于承接外包的因素研究主要分为三个层面。一是侧重于国家视角展开分析，认为语言和文化相近性、宏观经济环境、工业发展水平、对外经济政策、完善的物流体系、政府支持、人才优势以及工资和土地成本等都对吸引外包起着非常重要的作用(林季红，2002；Gossman & Helpman，2005；王爱虎、钟雨晨，2006；裴瑱，2007；曾铮、熊晓琳，2008)；二是侧重于企业视角分析影响外包决策的因子，认为未来需求的不确定性、企业集中优势强化核心业务、降低成本、利用外部资源获得技术、降低企业的研发预算等是外包决策的动因(林毅夫等，2004；寇宗来，2004；杜培枫，2004；荆林波，2005；Olsen，2006；OECD，2007；陈咏梅，2009)；三是侧重行业视角分析，属于中间层面，是宏观层面和微观层面的有效衔接。这部分研究极少，有限的研究也仅仅涉及某一具体产业或行业的分析(文嫮、金雪琴，2008；左小德、张耀辉，2009)。
既有文献对发展中国家影响发达国家跨国企业进行外包转移的因素给出了不同的解释，并得出了许多重要结论。然而，在该领域的现有研究文献中，侧重产业层面分析影响制造外包的因素研究相对匮乏，基于国际贸易比较优势理论经验分析外包产生机理的文献则更为少见。迄今为止，现有文献仍然无法回答下面的问题：随着劳动力资源的成本上升，廉价劳动力存量的增速降低，我国是否会丧失吸引跨国企业转移生产环节的比较优势？近期资本存量相对于劳动力资源(即要素禀赋)的变化及劳动生产率的提高是否会助推我国承接制造外包行为？
鉴于此，本文试图基于Feenstra(2010)的外包机理模型，以国际贸易优势理论三大假说为基础，深入分析我国承接制造外包的影响因素，并对其方向和大小进行实证检验，以便按产业、按类别提出合理的应对政策。具体研究工作和创新之处包括：(1)由于数据资料不易获取，既有研究无法实现产业分类数据的对接，缺少细分产业部门类别对制造外包影响因素的考察和检验。本文延续吕延方、赵进文(2010)对Feenstra(2010)外包模型的解释，进一步以国际贸易优势理论为基础，提出了中国吸引国外制造产业外包的因素模型，实现产业分类数据的统一，并进行实证检验；(2)本文在Feenstra & Hanson(1996)和Ahn等(2008)的外包指标测定方法基础上，使用了更为精确、合理的方法测算我国承接外包指标；(3)从分析视角来看，学者主要是从发包国角度(主要是发达国家)分析实施外包行为应考虑的因素。与现有文献的研究视角不同，本文将古典贸易、新贸易理论与外包模型整合于国际产业分工特殊视角之下，站在承接国的立场上，分产业、分类别详细分析了中国承接跨国企业生产环节的关键性因素。
二、比较优势三个假说及模型构建
1、Feenstra的外包产生机理模型
Feenstra(2010)为一个包括各种生产环节的产业构建了外包模型(如图1所示)，体现了发包国与承接国所承担的不同工序。横轴0-Z的工序是按照需要技能高低的比例来排序的，从0开始愈向Z延伸愈需要更高的技能。两个假设条件是：(1)一个活动的单位成本主要由技术B、使用劳动的成本(要求高技能的劳动成本为
2、构筑比较优势理论主要假说和外包的联系
Feenstra的理论框架支持生产成本是决定发包国向承接国转移生产工序的动因，但他没有进一步指出哪些具体因素能够促使外包水平发生变化。贸易理论中的比较优势学说可以很好地解释国际贸易产生的原因，对于国际贸易新型发展模式外包同样具有重要的理论参考价值。
(1)假说Ⅰ：劳动力生产率决定说。李嘉图创立了比较优势理论。他认为，比较优势决定一国的生产模式，即一国应该输出劳动力生产率相对高的产品，而输入相对低的产品。通过这种贸易形式，这个国家可以通过贸易获得间接的“生产”，这种生产付出的劳动量相对国内较少。同时，消费能力也比过去提高，最终凭借贸易获得了利益。随着产品生产的复杂性和消费者需求的多样性，一国愈来愈难以集中所有的生产工序来完成某一产业全部产品的生产，否则将造成生产率的降低，从而不能集中优势合理地配置资源。故此，将他的观点应用于外包的产生机理，本文提出假说1(H1)：随着劳动力生产率不断地提高，发达国家将向中国转移更多的生产环节，即劳动生产率与承接外包正相关。
图1 Feenstra外包产生机理模型
(2)假说Ⅱ：要素禀赋决定说。20世纪初，瑞典经济学家赫克歇尔和俄林在继承和发展李嘉图的古典贸易理论基础上，进一步提出了要素禀赋比较优势学说。他们认为，在缺乏李嘉图外生技术比较优势时，只要国家之间存在着要素禀赋差别，也可能会产生分工经济。如果一国劳动力与资本的比例大于另一国家，则前者会出口劳动力密集型产品而进口资本密集型产品；后者则相反。在赫克歇尔和俄林模型中，劳动不再是唯一的投入，但生产的规模报酬仍然保持不变。
公式(4)意味着较低的资源投入要素价格2产生较低的活动价格2，则活动2关于要素2集约(即需要投入更多的要素2)，活动1则关于要素1集约。例如如图2所示，日本富有资本资源，它的国民生产总值居于世界第二位，但相对于资本优势，它较缺乏便宜的劳动力资源。而中国相反，富有便宜的大量劳动力资源，尤其农村的闲置劳动力，但缺乏足够的资本和技术。根据自然禀赋决定说，日本将集中生产需要使用大量资本的活动1和活动2(如集成电路和电视屏幕)，而中国将集中生产需要使用大量劳动力的活动3和活动4(如电脑的鼠标等部件)。可见，产品的复杂性决定了部分环节需要较便宜的劳动力生产要素，而核心环节需要资本优势提高机器的工作效率，以及一定的技术工人完成复杂的工作程序。基于此，本文提出假说2(H2)：中国承接外包的大部分环节需要使用较便宜且相对大量的劳动力，即劳动力相对于另一个主要投入要素资本存量的比例与承接外包比率正相关，或者资本存量相对于劳动投入的比例与承接外包比率负相关。
图2 要素禀赋理论解释不同环节的形成
(3)假说Ⅲ：规模经济决定说。20世纪70年代末，随着国际贸易的飞速发展和跨国公司活动的频繁，一部分经济学家开始用新方法来分析贸易的原因和结果，研究新的贸易结构与贸易政策，并创立了一系列新的学说。Balassa(1967)和Kravis(1971)分别研究了除禀赋和技术差异以外的发生贸易的原因，即规模经济的问题。但他们的研究只限于外部经济。Dixit & Stiglitz(1977)建立模型，证明即使两国的初始资源条件完全相同，没有李嘉图所说的外生比较优势，但如果存在规模经济，则两国可以选择不同的行业，从而产生内生的后天绝对优势；Krugman(1979)在DS模型基础上，提出规模经济比较利益学说。他认为，国际贸易主要发生在先天资源条件相近的发达国家之间，而比较利益较多的发达国家与落后国家之间的贸易，反而大大小于条件互相类似的发达国家之间的贸易。这种源自规模经济的比较利益称为后天获得的比较利益。H-O定理强调了每种商品的规模收益不变；Feenstra(2002)基于已有研究，再次指出规模已成为国家间贸易的重要原因，因为一个规模收益递增的公司在国外销售商品时，它的产出扩张带来了生产平均成本的降低，效率的提高将带动它的比较优势的提高。故此，提出假说3(H3)：单位企业的产出规模与承接外包比率正相关。
3、模型构建
基于上述假说，首先构建影响我国承接世界制造外包的三个基本模型，表示形式为：
模型1：
进一步，为了说明各种因素是否因为产业类型的不同对外包比率的影响产生差异，本文形成劳动、资源密集型以及资本、技术密集型2个样本，形成模型4～模型9。联合国国际贸易标准分类方法(SITC)是目前分类较科学的一种方法，按照它的分类，劳动/资源密集产品包括：(1)皮革、纺织、服装、鞋类、玩具；(2)运动器材；(3)木材及纸制品；(4)非金属矿产品等四类。基于这种界定，前面划分的产业中，属于劳动/资源密集型产业的主要包括：纤维工业，食料品制造业，纸、木制品和皮革橡胶等制品业，以及非金属矿物制品业这四大产业，其余产业属于资本/技术密集型产业。
最后，为了验证比较优势假说对于承接不同类别制造外包比率的影响，本文将承接制造外包比率变量cwosb分成三部分：承接加工品生产的制造外包比率变量cwosbp、承接零配件生产的制造外包比率变量cwosba和承接资本品生产的制造外包比率变量cwosbc，按照模型1～模型3构建方法依次形成模型10～模型18。
三、中国承接制造外包的指标测算方法
目前，国内外学术界对于外包的度量主要采用了加工贸易额②、垂直专业化指数③和外包比率等不同的测算方法④。其中，外包比率测算法主要以投入产出表数据来度量外包的程度，它能综合反映主要产业的外包趋势，又因为数据易于获得和测算的可行性等优点，近来被许多学者使用以衡量跨国外包的程度⑤。
总之，某产业的外包是进口的中间投入占总投入的比例，进口的越多，则外包的程度相对越大。Hijzen等(2005)，Ekholm & Hakkala(2006)以及OECD(2007)先后使用这种方法来测算外包。
将式(10)和式(11)分别代入式(8)和式(9)，则狭义外包和广义外包比率由四部分组成，分别是某产业某中间环节的投入、总投入、某中间环节的总进口及某中间环节的总消费；也可以被解释为中间品的投入比例和消费中进口比例的乘积：
为了较为准确地计算出中间投入的进口部分金额，Ahn等(2008)提供了另外一种计算方法，将式(12)和式(13)分别改写成某产业整个进口中某环节的进口比例和这一环节的总进口与这一产业总投入比值的乘积，见式(14)和式(15)。在具体操作上，从亚洲经济研究所编制的国际投入产出表可以获得投入产出表编制这一年(如1990年)某产业某环节中间投入的进口数据，再利用直接获得的其他数据，根据式(14)和式(15)计算出这一年的外包比率。然后，他们利用1990年的
来反映以后4年(如1991-1994年)的进口中中间品投入比例，这样再加入可以从年鉴直接获得的历年进口和中间投入数据，就可以得到五年(如1990-1994年)的外包比率数据。但是，此种方法仍会因为各年进口的中间投入比例的不同而产生微弱的误差。
以上两种方法都是近似地测算外包，计算的结果不可否认具有一定程度的误差。笔者利用日本经济产业省的经济产业研究所的RIETI-TID数据库，采用另外一种方法较为精确地测算外包比率：首先将某产业进口的产品划分为不同的类别，包括原材料、消费品、资本品、零配件和加工品，又因为后三个类别的产品被视为中间生产工序的主要投入品，所以可直接获得各年的
，再除以总中间投入，最终测算出广义外包比率。
四、数据选取
1、产业分类的统一和整理
我国国民经济行业分类自1984年首次实施以来先后两次进行修订，虽然新旧标准中制造业都包括30个部门，但部分分类稍微有差别，本文首先按照2003年以后年鉴使用的最新标准(GB/T4754-2002)为基础进行国内产业数据的统一和整理。同时，中国最新使用的国民经济行业分类标准与国际标准产业分类(ISIC/Rev3)仍有分歧，需在前面调整基础上再进行一次调整。无论从新旧产业分类还是从国内外产业分类上看，制造业的大类相差不大且容易进行调整，因此，本文在具体测定我国承接不同类型的各产业外包比率之前，以日本经济产业研究所贸易产业分类为标准，进行产业数据口径的统一和整理(如表1所示)。样本选取为1990-2008年跨度19年的我国制造业11个部门数据。解释变量产业数据主要来自各年《中国工业经济统计年鉴》，计算承接外包变量的原始数据来自日本RIETI-TID(2009)数据库。
2、承接外包变量数据选取
承接世界各国的广义制造外包变量cwosb。用公式(16)来度量中国主要工业产业每个产出中承接世界各国制造业外包的容量的占比。分母产出使用主要工业产业的总产值，数据来自中国各年工业统计年鉴，并采用缩减法转换成不变价，制造业部门的缩减指数为相对应的工业品出厂价格指数。分子为向世界输出的中间产品贸易额，数据取自RIETI-TID(2009)数据库，并通过有效汇率ER转换成人民币金额。有效汇率计算公式为名义汇率乘以美国对中国的GDP缩减指数比值，即REER=ER×(U.S.deflator/CHN deflator)。承接世界各国加工品生产的制造外包比率变量cwosbp、承接世界各国零配件生产的制造外包比率变量cwosba和承接世界各国资本品生产的制造外包比率变量cwosbc。同样，基于公式(16)测算，分母同上，分子变量分别取自RIETI-TID(2009)数据库的相应产业的加工品出口贸易额、零配件出口贸易额和资本品出口贸易额。
3、解释变量数据选取
(1)劳动力投入。原则上应使用劳动时间表示，由于统计资料的局限性，我们无法获取各产业部门的实际劳动时间，这里不得不假设各部门劳动者有相同的平均作业时间，且忽略部门间的差异。多数研究文献通常用劳动者人数作为劳动力投入的代理变量。这里参照涂正革和肖耿(2006)、原毅军等(2009)等的方法用年平均从业人员人数(单位：万人)作为劳动力投入变量的代理变量。
(2)要素禀赋变量。为资本相对于劳动力资源的丰裕程度，我们用各产业资本存量与年平均从业人员人数的比值来表示要素禀赋，单位为万元/人。对于资本存量的测定，国内学者使用不同的方法。本文为了与从业人员年均人数计量相统一，参照涂正革和肖耿(2006)、干春晖和郑若谷(2009)等采用固定资产净值年平均余额(单位：亿元)来作为资本存量的代理变量，并用各年固定投资价格指数进行平减。但是，1999年以前统计年鉴仅有固定资产净值(年底数)指标，因此，针对1999年以前资本存量数据，本文使用前一年年底的固定资产净值与当年年底的固定资产净值的平均值作为当年的固定资产净值年平均余额。
(3)劳动生产率。劳动生产率可定义为所选定的产业部门生产产品或服务的效率，即单位劳动者单位时间生产的增加值。因为无法直接获取各产业部门的劳动时间，所以，本文仅以单位劳动者的产业增加值来表示劳动生产率。分子使用实际增加值，即统计年鉴各部门的名义增加值除以各部门增加值的价格平减指数。统计年鉴里可以获取14个主要产业的工业品出厂价格指数，再根据制造业部门间的关联程度，构造出11个制造业产业产出年度价格指数作为名义工业增加值的调节因子⑥。分母的劳动力投入使用上面计算的年平均从业人数来代表。劳动生产率单位为万元/人。
(4)企业规模。本文选取单位企业创造的工业增加值来反映企业规模。企业数目取自各年中国工业统计年鉴，工业增加值仍为上面的各产业部门当年不变价增加值，单位为万元/个。
本文将上面产值和资本的名义数据分别用相应产业的工业品出厂价格指数和固定投资价格指数平减后，换算成实际数据，有利于跨年度比较要素禀赋、劳动生产率和企业规模这三个因素。由于1989年前的固定资产价格指数无法获得，所以，主样本区间只能选取1990-2008年间的数据，共209组。
五、估计结果分析
1、我国承接外包的变化趋势
表2显示了1990-2008年我国主要工业产业承接世界制造外包的变化趋势。总体上，我国制造业承接世界制造外包比率从1990年的5.09%大幅度提高到2008年的10.13%，年几何增长率约3.9%，这充分证明世界各国制造业生产对中国中间产品依赖性的增强。因为食品工业大部分输出的是直接面向消费者的产成品，一直以来呈较低的承接外包比率，而且外包比率也在不断下降，已呈现满足内需为主的产业结构特点。改革开放政策的加快实施，促进了我国开放型劳动密集型产业取得迅速的发展，显现出较高的承接外包比率，但近来却有放缓甚至下降的趋势。例如，纺织业承接外包比率从绝对值来看较大，但1990-2008年承接世界外包水平平均下降2.4%；另一种重要的劳动密集型产业轻工业虽然也呈现较突出的承接优势，2008年承接外包比率为8.343%，年仅增长1.9%。但近来增长率速度也缓慢下来。随着产业生产技术水平的提高和资本存量的累积，中国逐渐承接一部分需要复杂工艺的技术密集型和资金量大的资本密集型生产工序。资本、技术密集型产业目前逐渐成为承接外包的主体产业。一般机械、石油、冶金和非金属矿物制品是承接外包增长较快的产业。这期间，一般机械产业增长幅度最大，平均年增长8.8%，石油次之，年均7.6%，且2008年承接外包比率达到30%以上；冶金和非金属产业也取得较快的发展。相对于其他呈较快增长趋势的装备制造业，电子电器产业虽然仍保持较高的承接外包比率，但是增长幅度已经不明显，年均增长仅0.4%。
2、面板数据的单位根检验
现代计量经济学理论认为，利用非平稳变量进行回归分析会出现虚假回归，导致估计结果失效。为正确设定模型和估计参数，需要对各个面板数据序列进行单位根检验。为此，本文同时应用LLC(Levin等，2002)、IPS(Im等，2003)以及Fisher-ADF和Fisher-PP(Maddala & Wu，1999)，进行面板数据序列的平稳性检验⑦。LLC检验认为，各截面存在同质单位根过程，其余三种检验允许各截面存在异质单位根过程。如果在给定的显著性水平上拒绝了原假设，则表明面板数据序列是平稳的；反之，则表明面板数据序列是非平稳的。表3的检验结果显示，除个别情形外，无论是针对同质面板假设的检验，还是针对异质面板假设的其他三种检验，外包比率变量及劳动力投入、要素禀赋、劳动生产率、企业规模等解释变量均为平稳变量⑧。
3、总样本和分样本的估计结果分析
对于面板数据模型进行估计之前，需要先选择模型形式进行假设检验。通过冗余固定效应似然比检验(Redundant Fixed Effects Likelihood Test，LR)和Hausman检验(Hausman，1978)来选择最佳的估计方法。冗余固定效应检验是先估计出固定效应时的系数，然后根据LR检验判断固定效应是否冗余⑨，而Hausman检验是以模型为随机效应为原假设，基于Wald检验来判别采用固定效应获取的系数是否显著不同于随机效应时的系数⑩。
表4中模型1～模型3检验固定效应模型的F统计量，在1%显著性水平下拒绝不存在固定效应的原假设，而Hausman检验结果表明，在1%显著性水平下，统计量|W|值小于临界值，则模型1～模型3接受随机效应模型。随机效应模型又区分为个体、时间以及双向的随机效应模型，在本文的估计中，时间以及双向效应模型的估计结果无法通过假设检验(11)，据此，表4模型1～模型3选择个体随机效应模型。
表4模型1～模型3显示了影响我国承接世界制造外包总体水平变动的估计结果。模型1仅对劳动力投入和要素禀赋对承接世界总体外包比率进行回归，此后则在该估计模型基础上，逐渐添加控制变量劳动生产率和企业规模，形成模型2和模型3，参加回归的样本点都为209个。
(1)关注劳动力投入对外包比率的影响。在3个估计模型中，劳动力投入变量的估计系数都为负值，且在1%显著性水平下高度显著，该变量估计系数大小在-0.50～-0.36区间内波动。由此可知，样本期间内劳动力投入的增加反而降低了我国承接世界的制造外包比率，表明中国仍是一个劳动力丰富的大国，目前我国劳动力相对于其它国家的绝对优势已不再是促进我国工业承接外包业务发展和吸引发达国家的跨国企业在中国投资设厂的主要正向影响因素，相反会产生一定的负向影响。王晓红(2007)也指出，进入本世纪以来，越来越多的离岸外包发生并不是基于降低成本的因素。
(2)关注要素禀赋对外包比率的影响。与劳动力投入影响方向相反，要素禀赋的估计系数均为正值，并且在1%显著性水平下高度显著，符合我们的预期。该变量估计系数的大小在0.30～0.64区间内波动，这些估计值均高出同一模型其他主要变量的估计结果。由此可知，样本期内单位劳动力所拥有的资本存量是正向影响我国承接世界的制造外包比率的最主要因素，并说明，随着中国经济实力的增强，国外资本以及国内资本不断在各主要产业积累后形成的资本存量是影响世界主要发包国家向中国转移工业中间环节的主要资源优势。
(3)关注劳动生产率解释变量的影响。在不添加企业规模控制变量的模型2中，估计系数为负但在10%水平上不显著，模型3因为添加企业规模控制变量后的显著性水平及模型拟合度较好，所以，我们主要分析此模型的估计结果。模型3的估计系数为正值且在1%水平上显著，符合预期，这说明作为动态比较优势的主要影响因子，我国主要产业劳动生产率的提高会促进承接世界的制造外包总体水平的增加，而且，尽管它对承接制造外包的正向影响作用明显地低于要素禀赋的影响系数，但相对于劳动力投入变量所起的显著负向影响，我们建议：代替以往的主要依赖劳动力投入的绝对优势，用于提高劳动生产率的各项生产制度的革新会有效促进承接世界主要发包国家的中间环节业务增加。
(4)关注模型3的企业规模控制变量的影响。企业规模变量的估计系数为负值，并且1%水平上高度显著，这与预期不符。检验结果说明，我国主要产业企业规模的扩大不仅没有促进承接世界制造外包总体水平的增加，反而产生显著的负向影响。尽管新贸易理论认为，规模经济是影响产业内贸易的主要因素，但对于世界主要发包国家向中国转移制造业中间环节的外包现象来说，它的影响却背离新贸易理论：一方面可以表明中小型企业仍是我国承接外包业务的主体，规模大的企业成本优势并不明显；另一方面，跨国企业到中国投资设厂的主要原因并不是基于我国产业规模的扩大，而有效利用中国的不断积累的资本相对优势。因此，积极挖掘能够有效提高劳动生产率的关键技术是现阶段我国稳步发展制造业承接外包业务的重要任务。
通过表2对我国承接世界制造外包变化趋势的分析，可以发现，我国承接劳动、资源密集型产业的外包趋势逐渐减弱，而承接技术、资本密集型产业的中间生产工序有较快的增长趋势。表4模型4～模型9的估计结果验证了各因素对不同类型产业的影响。通过F统计量和Hausman检验，模型7～模型8支持随机效应模型，模型4～模型6、模型9支持固定效应模型。模型6和模型9(12)的结果显示：劳动力投入变量的估计系数都为负值，但仅资本、技术密集型产业的估计结果在1%显著性水平下高度显著。由此说明，我国劳动力的绝对优势不是影响我国主要资本、技术密集型产业吸引世界及主要发达国家转移中间生产环节的关键因素。要素禀赋的估计系数均为正值，资源、劳动密集型产业和技术、资本密集型产业的估计结果分别在10%和1%显著性水平下显著，这说明，样本期间内单位劳动力所拥有的资本存量的增加会显著促进我国各类型产业承接世界各国外包业务的增长，对资源、劳动密集型产业承接外包业务的影响略高于对其他产业的影响。劳动生产率的估计结果虽为正值，但即使在10%水平上也不显著。所以，样本期内，我国主要产业劳动生产率的提高不能有效解释不同类型产业承接外包业务的增加。企业规模的估计结果均为负值，分别在5%和1%水平上显著。企业规模对劳动密集型产业的负向影响明显高于对资本、技术密集型产业承接外包的负向影响，这说明企业规模不仅成为影响我国各类型产业承接世界各国外包业务的主要负向因子，并且对劳动密集型产业的负向影响作用更大。
4、影响承接不同类别工序外包比率变动的因素分析
加工品一直是我国承接外包业务的主要类别，因此，这里首先估计了影响我国承接世界加工品外包总体水平变动的因素系数。因为运输机械工业主要承接的工序类别不包括加工品，所以，运输机械工业的样本被剔除，参与回归的样本点由总样本的209个减少为190个。由各模型估计的检验统计量来决定采用何种效应模型(随机、固定或混合)。依据F统计量及Hausman检验统计量，模型10～模型12选择个体随机效应模型，如表5所示。
在模型10～模型12中，劳动力投入变量的估计系数都为负值，基本上在5%和1%显著性水平下显著，该变量估计系数的大小在-0.52～-0.29区间内波动，这可以证明，样本期内劳动力投入的增加降低了我国承接世界加工品外包比率，目前我国劳动力相对于其它国家的绝对优势已不再是促进我国工业承接加工品中间业务的发展和吸引主要发包国家跨国企业在中国经营加工业务的正向影响因素。要素禀赋的估计系数均为正值，符合预期，都在1%显著性水平下高度显著，这证明，样本期间内单位劳动力所拥有的资本存量的增加显著地促进我国承接世界的加工品外包业务的增长。模型12在添加企业规模控制变量后的拟合度较好，可集中分析此模型估计结果，劳动生产率在10%水平上不显著，这说明，我国主要产业劳动生产率的提高不能促进承接世界加工品外包比率的增加。这还可以解释为，随着我国劳动力技能的提高，承接简单加工制造环节的趋势逐渐减弱。综合劳动力投入的显著负向影响，本文认为，劳动力投入的绝对静态优势和动态优势不能解释我国承接世界加工品外包业务的增加。企业规模变量的估计结果为负值，并在1%水平上高度显著，这不仅说明我国主要产业的企业规模的扩大对承接世界加工品外包比率有显著的负向影响，而且表明发达国家跨国企业向中国转移加工业务并不是基于我国产业规模的扩大。因此，对于世界主要发达国家向中国转移简单加工中间环节的外包现象来说，企业规模的影响同样背离新贸易理论。
近年来，我国承接零配件外包业务不断增长，而表5中模型13～模型15数据显示了各因素对我国承接零配件外包比率影响的估计结果。食品、化学、石油和非金属承接的工序类别不包括零配件，这样参与回归的样本点由总样本的209个减少为133个，模型13～模型15均支持随机效应模型。在模型13～模型15中，劳动力投入变量的估计系数都为负值，仍与预期不符。我们还注意到，所有零配件模型的估计系数都明显低于加工品的估计系数，这充分证明，尽管随着我国劳动力相对于其它国家的绝对优势在逐渐减弱，但我国工业承接零配件业务不仅没有缩小，反而因为其他因素的作用有不断扩大的趋势。要素禀赋的估计系数为正值，除了模型14不显著外，其他模型都显著，这证明，样本期内单位劳动力所拥有的资本存量的增加基本能够有效促进我国承接世界零配件外包业务的增长。劳动生产率的估计结果在10%水平上显著，这说明作为动态比较优势的主要影响因子，我国主要产业劳动生产率的提高能够解释承接世界零配件外包比率的增加。相对于劳动力投入的显著负向影响，不断提高的劳动生产率会正向促进承接零配件等较复杂制造环节的增加。企业规模系数的估计结果在10%水平上不显著，表明了我国主要产业的企业规模的扩大仍不会有效促进世界向中国转移零配件中间环节的外包业务。
伴随着我国装备制造业的迅速发展，承接机器制造等资本品外包业务凸显增长的趋势。表5中模型16～模型18检验固定效应模型的F统计量，在1%显著性水平下全部拒绝不存在固定效应的原假设，Hausman检验结果表明，模型16～模型17支持随机效应模型，而模型18在1%显著性水平下拒绝存在随机效应的原假设，应选择固定效应模型(13)。对于固定效应模型应考虑到各产业可能会造成面板数据模型中的自相关和异方差问题。如果个体成员存在截面自相关或异方差，即各个体成员方程的随机误差项不符合相互独立或同方差的假设，这时采用可行的广义最小二乘估计(FGLS)进行估计，优于采用普通最小二乘法估计的结果。为此，对模型18利用Wooldridge(2002)及Greene(2003)关于面板数据的自相关检验和异方差检验，并且使用可行的广义最小二乘估计(FGLS)对固定效应模型的组间异方差和序列相关进行修正。表5模型16～模型18显示了各因素对我国承接资本品外包比率影响的估计结果。模型18的拟合度较高，所以集中分析其结果。劳动力投入变量的估计系数均为负值且显著，这说明，我国装备制造业的劳动力绝对优势同样在减弱，并且所有资本品模型的结果都明显低于前面两个外包环节的估计结果，更证明了我国劳动力的绝对优势不是影响主要发达国家向中国转移资本品生产环节的关键因素。要素禀赋的估计系数均为正值，估计结果在5%显著性水平下显著，这说明，样本期间内单位劳动力所拥有的资本存量的增加会显著促进我国承接世界主要发包国家资本品外包业务的增长。劳动生产率的估计系数均为正值，估计系数在10%水平上显著，这说明，作为动态比较优势的主要影响因子，我国主要产业劳动生产率的提高可以解释承接世界资本品外包业务的增加。企业规模估计系数为负，估计结果在1%水平上高度显著，这说明，企业规模并不能成为解释我国承接世界各国资本品外包业务增加的主要正向因子。
5、模型诊断检验
为了评价估计结果，本文对上述模型进行诊断检验，主要检验所估计面板残差的平稳性是否得到满足。如果残差序列是非平稳序列，则说明因变量除了能被自变量解释的部分外，其余部分的变化仍不符合同方差或相互独立的假设。这时，即使拟合优度与显著性水平等指标都很好，仍然存在虚假回归问题。为此，应用Levin，Lin & Chu的t统计量、Im，Pesaran & Shin的w统计量以及Fisher-ADF Chi-square统计量、Fisher-PP Chi-square统计量，进行面板残差的平稳性检验(14)。基于诊断结果，所分析的模型的面板残差在10%的显著性水平下具有平稳性，表明不存在虚假回归情况。
六、结论及启示
本文基于Feenstra(2010)的外包产生机理模型及国际贸易比较优势的三大假说，从承接外包类别和产业类型不同层次构建我国承接制造外包的影响因素模型，然后利用国际投入产出表、RIETI-TID数据库的中间贸易品数据，探讨1990-2008年间我国承接世界制造外包的波动趋势，最后运用Panel Data建模方法检验了我国承接制造外包的影响因素。结论和政策启示如下：
(1)1990-2008年我国主要工业产业承接世界制造外包的变化趋势为：总体上，我国制造业承接世界制造外包比率从1990年的5.09%大幅度提高到2008年的10.13%。从产业层面具体分析，资源、劳动密集型产业的承接外包比率近来有放缓甚至下降的趋势，这主要因为中国劳动密集型产业的综合实力以及整体出口地位的上升；资本、技术密集型产业近来逐渐成为承接外包的主体产业。
(2)劳动力投入变量显著负向影响承接不同类型工序的外包比率。尽管中国仍富有大量的劳动力，但目前我国劳动力相对于其它国家的绝对优势已不再是促进我国工业承接外包业务的发展和吸引发达国家的跨国企业在中国投资设厂的主要正向影响因素，相反会产生一定的负向影响。廉价的劳动力也已不是承接各国的零配件和资本品生产环节的主要正向影响因素。尽管无法证明劳动力投入会显著负向影响我国劳动密集型产业承接外包业务的增长，但经验数据表明，它不再是影响我国主要资本、技术密集型产业吸引各国转移中间生产环节的关键因素。因此，廉价劳动力会继续促进我国主要制造业承接外包业务发展的假说不能被我国现阶段的经验数据证明。
(3)要素禀赋(即资本相对于劳动力投入的丰裕程度)对外包比率的影响大部分为正值，与劳动力投入影响方向相反。伴随着中国经济实力的增强，国外资本以及国内资本不断在各主要产业积累后形成的资本存量是影响发达国家向中国转移制造中间环节的主要资源优势。单位资本存量的增加显著促进我国承接世界加工品、零配件及资本品外包业务的增长。另外，技术、资本密集型产业的估计结果高于资源、劳动密集型产业的估计情形，这说明单位劳动力所拥有的资本存量的增加会显著促进技术、资本密集型产业承接外包业务的增长。
(4)劳动生产率对于承接外包的影响不一致。总体上，我国产业部门劳动生产率的提高会促进承接世界制造外包总体水平的增加。因此，合理地替代以往的主要依赖劳动力投入的绝对优势发展承接外包业务，用以提高劳动生产率的各项生产制度的革新将会有效促进承接世界主要发达国家的外包业务的增加。劳动生产率的提高不能解释承接世界加工品外包比率的增加，这主要因为随着我国劳动力技能的提高，承接简单加工制造环节的趋势正逐渐减弱，而这些劳动生产率提高的产业完全能在国内范围内组织更复杂、更全面价值链的生产。我国产业劳动生产率的提高可以解释承接世界零配件、资本品外包比率的增加，这是因为不断提高的劳动生产率会有效促进要求技术水平高且较为复杂中间环节业务的增长。
(5)企业规模控制变量对大部分承接外包行为有一定的负向影响。总体上，我国产业部门的企业规模负向影响承接世界制造外包总体水平，这表明规模大的企业不是我国承接外包业务的主体。企业规模负向影响承接世界加工品和资本品等环节的外包比率，但无法证明它对承接零配件外包业务的解释作用。企业规模对劳动密集型产业的负向影响明显高于对资本、技术密集型产业承接外包的负向影响。
在日益激烈的国际竞争中，如何脱颖而出进而分享国际产业分工全球化带来的利益，如何扩展经济发展空间，提高经济效益，促进经济的可持续发展，锻造世界经济强国？这是当前我国和国际社会都非常关注的重要议题。随着国内外市场竞争的加剧，劳动力成本的提高，我国应当在国际市场中扩张部分具有优势的劳动密集型产业，提高品牌在世界的认知度，革新贴牌生产的生产架构，真正利用核心技术方法或手段形成自身的竞争优势，提高企业整体劳动生产率。相对于自然资源、劳动密集型产业的放缓甚至下降的趋势，资本、技术密集型产业近来逐渐成为承接外包的主体产业。面临这种新的发展趋势，中国的产业政策仍需侧重于劳动密集型产业整体技术和生产率的提高，发挥比较优势，进而带动企业竞争力的提升，以便巩固和加强它在世界制造业的领先地位。中国应当不断调整产业政策，鼓励资本/技术密集型产业通过技术和技术装备的使用来提高资本使用效率和劳动生产率，以便逐渐提升这些产业的竞争力，促进我国的技术进步和经济增长。2009年中国政府提出的十大产业振兴规划中，除了纺织、轻工和物流业之外，其它7项产业规划都侧重于资本/技术密集型产业的发展。这些规划充分体现了政策体系对这些产业发展的扶持力度。中国通过积极参与国外先进跨国企业的外包业务，在此过程中不断地学习模仿先进的技术与管理经验等，促进劳动生产率的提高和产业技术水平的提升，有利于我国推进产业链升级，将在承接外包的新一轮洗牌中独领风骚。
注释：
①反映承接外包国家的各变量用*标识，以便与发包国的变量进行区分。
②张秋菊、朱钟棣(2008)曾采用这种类似的方法度量外包。
③Hummels等(2001)定义垂直专业化为出口品中进口投入品的贡献率，具体测算方法为总产出中进口投入品比例乘以出口值。国内学者平新乔(2006)、北京大学中国经济研究中心课题组(2006)和王爱虎、钟雨晨(2006)也曾采用垂直专业化指标的测算方法。
④此分类方法的解释还可参见张莉、鲍晓华(2010)。
⑤参见吕延方、王冬(2010)。
⑥具体叙述参见吕延方、王冬(2010)。
⑦面板单位根检验比常规时间序列单位根检验复杂，难度更大。到目前为止还远未形成一个统一的框架进行检验。为此采用多种方式进行检验，以期比较、核对，确认检验方法的稳定性。
⑧为节省篇幅，只列出主要变量单位根检验结果，省略了其余变量的检验结果。如果需要，笔者将另外提供。
⑨它的原假设是固定效应是冗余的。如果LR检验拒绝原假设，认为应选择变截距模型进行回归。
⑩在给定的显著水平下，若统计量的值大于临界值，就表明个体效应和解释变量是相关的，则接受固定效应模型，反之则接受随机效应模型。
(11)我们省略了这部分检验结果。
(12)这两个模型拟合度高于其他模型。
(13)固定效应模型又区分为个体、时间以及双向的固定效应模型，在本文的估计中，时间以及双向效应模型的估计结果无法通过假设检验，我们省略了这部分检验结果。
(14)由于篇幅所限省略了面板残差的检验结果。
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