汪小龍 千東畢

(1.無(wú)錫太湖學(xué)院 會(huì)計(jì)學(xué)院，江蘇 無(wú)錫 214064；2.韓國(guó)國(guó)立釜慶大學(xué) 技術(shù)經(jīng)營(yíng)學(xué)院，韓國(guó) 釜山 48547)

0 引言

Simon和 Gunter S[1]基于世界生產(chǎn)總量數(shù)據(jù)評(píng)估人口增長(zhǎng)率和勞動(dòng)生產(chǎn)率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，提出國(guó)家比較優(yōu)勢(shì)理論以來(lái)，經(jīng)濟(jì)學(xué)家圍繞一國(guó)為何會(huì)獲得經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的討論從未停止過(guò)。比較優(yōu)勢(shì)理論能指出經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的來(lái)源，但是仍不能解釋為何相似資源稟賦的經(jīng)濟(jì)體，擅長(zhǎng)生產(chǎn)的產(chǎn)品不同，以及這些產(chǎn)品結(jié)構(gòu)應(yīng)該如何升級(jí)以繼續(xù)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的問(wèn)題。Ricardo et al.[2]利用世界銀行數(shù)據(jù)評(píng)估影響國(guó)家生產(chǎn)不同產(chǎn)品的要素指標(biāo)，首次建立產(chǎn)品空間理論框架，引入比較優(yōu)勢(shì)度RCA、產(chǎn)品鄰近度PCI和經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度ECI指標(biāo)。認(rèn)為產(chǎn)品是一國(guó)資源稟賦的最終載體能夠反映不同經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和競(jìng)爭(zhēng)能力。從產(chǎn)品角度觀測(cè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，能夠突破比較優(yōu)勢(shì)理論的靜態(tài)觀點(diǎn)，強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)變遷的復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性。Arnelyn Abdon和 Jesus Felipe[3]評(píng)估結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型背景下的南部非洲經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提出產(chǎn)業(yè)升級(jí)的異質(zhì)性，認(rèn)為升級(jí)路徑需考慮歷史、政策、國(guó)內(nèi)和國(guó)外四個(gè)維度的因素。Anna Jankowska et al.[4]對(duì)產(chǎn)品空間設(shè)計(jì)如何避免中等收入陷阱的作用機(jī)制展開(kāi)研究，依據(jù)東亞與拉美國(guó)家出口數(shù)據(jù)，認(rèn)為產(chǎn)品空間布局能力與合理的政策設(shè)計(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)有促進(jìn)作用。中國(guó)對(duì)產(chǎn)品空間理論的研究也較為充分，認(rèn)為產(chǎn)業(yè)升級(jí)潛力和推動(dòng)地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級(jí)中的作用并不完全相同，還取決于產(chǎn)業(yè)類(lèi)型、技術(shù)關(guān)聯(lián)程度、地理鄰近度和產(chǎn)品空間初始外置等[5-7]。

產(chǎn)品空間理論指出了產(chǎn)品空間結(jié)構(gòu)特征決定比較優(yōu)勢(shì)演化路徑，進(jìn)而影響經(jīng)濟(jì)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用機(jī)制。這一機(jī)制可以形象比喻為“猴子跳樹(shù)”理論。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的過(guò)程就像猴子從貧瘠的產(chǎn)品森林跳向富饒的產(chǎn)品森林的過(guò)程，而其中的比較優(yōu)勢(shì)比喻為猴子跳躍的能力，產(chǎn)品鄰接度比喻為樹(shù)木的遠(yuǎn)近程度，經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度為現(xiàn)有森林對(duì)其他森立的增益程度。比喻形象的說(shuō)明了因素之間的相互關(guān)系，但是，忽略了不同產(chǎn)品空間的樹(shù)木“茂密程度”對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響程度不同，甚至某些產(chǎn)品空間的“茂密程度”與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系為顯著負(fù)向關(guān)系。盡管后期經(jīng)濟(jì)學(xué)者補(bǔ)充研究了產(chǎn)品密度[8]、資源型行業(yè)[9]，以及資源依賴(lài)程度的不同，產(chǎn)品空間要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用有所區(qū)別，但是數(shù)據(jù)選取以中國(guó)省級(jí)為樣本，時(shí)間跨度多為2004-2017年，可能存在數(shù)據(jù)樣本選擇偏差的問(wèn)題，并且并未計(jì)量產(chǎn)品空間中的9個(gè)大類(lèi)產(chǎn)品不同的比較優(yōu)勢(shì)度，部分研究對(duì)技術(shù)復(fù)雜度和經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度的概念界定也存在混同的問(wèn)題。

首先，本文的邊際貢獻(xiàn)可能包括：首先，在模型設(shè)定層面，利用逐步回歸和后向回歸方法，對(duì)9大類(lèi)產(chǎn)品比較優(yōu)勢(shì)度影響國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑進(jìn)行多元多次項(xiàng)回歸，觀測(cè)直線型關(guān)系和非直線型關(guān)系，構(gòu)建最優(yōu)模型；其次，在數(shù)據(jù)選擇方面，避免了傳統(tǒng)研究中按照特定地理位置、特定行業(yè)等分類(lèi)的主觀偏向性，通過(guò)1995-2018年199個(gè)經(jīng)濟(jì)體不同樣本數(shù)據(jù)，克服了樣本數(shù)據(jù)選擇性偏差的問(wèn)題；第三，研究方法上，首次計(jì)量了9個(gè)產(chǎn)品類(lèi)別的RCA系數(shù)，同時(shí)結(jié)合ECI和PCI系數(shù)，全面厘清了作用于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響關(guān)系和程度；最后，在實(shí)證層面，綜合運(yùn)用OLS回歸和熵值法權(quán)重系數(shù)，系統(tǒng)梳理不同洲別、不同經(jīng)濟(jì)周期、發(fā)展程度和人力密集型、資源密集型以及技術(shù)密集型經(jīng)濟(jì)體分組的影響，給出了199個(gè)經(jīng)濟(jì)體產(chǎn)品空間綜合系數(shù)，對(duì)不同分組經(jīng)濟(jì)體優(yōu)先發(fā)展何種產(chǎn)品的最優(yōu)路徑選擇進(jìn)行了計(jì)量。

1 文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

產(chǎn)品空間結(jié)構(gòu)能夠計(jì)算經(jīng)濟(jì)體經(jīng)濟(jì)的復(fù)雜程度，同時(shí)與其他國(guó)家進(jìn)行對(duì)比，并利用不同類(lèi)別產(chǎn)品空間投入要素的改變，預(yù)測(cè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)態(tài)關(guān)系。比較優(yōu)勢(shì)指標(biāo)(RCA)是衡量一國(guó)產(chǎn)品或產(chǎn)業(yè)在國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力最具說(shuō)服力的指標(biāo)，旨在定量地描述一個(gè)經(jīng)濟(jì)體各個(gè)產(chǎn)業(yè)相對(duì)出口的表現(xiàn)。通過(guò)RCA指數(shù)可以判定經(jīng)濟(jì)體的哪些產(chǎn)業(yè)更具出口競(jìng)爭(zhēng)力，從而揭示經(jīng)濟(jì)體在國(guó)際貿(mào)易中的比較優(yōu)勢(shì)。該公式為：

(1)

(2)

(3)

產(chǎn)品空間另一個(gè)重要的概念是產(chǎn)品鄰近度(Proximity)，指經(jīng)濟(jì)體同時(shí)擁有兩種具有顯著比較優(yōu)勢(shì)的概率。兩種產(chǎn)品的距離越近，產(chǎn)品鄰接值越高，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品升級(jí)的難度和幅度就越小，如果某一產(chǎn)業(yè)和其他產(chǎn)業(yè)之間的產(chǎn)品鄰接度越高，則認(rèn)為同時(shí)生產(chǎn)兩種產(chǎn)品所需的生產(chǎn)能力是相似的，兩種產(chǎn)品間轉(zhuǎn)換難度較低，技術(shù)相關(guān)性程度也較大，如公式(4)所示：

PCIi,j,t=min{p(RCAi|RCAj),p(RCAj|RCAi)}

(4)

上述公式中，(PCIi,j,t)表示(i)產(chǎn)品具有比較優(yōu)勢(shì)的情況下，產(chǎn)品(j)具有顯著性比較優(yōu)勢(shì)的條件概率，即產(chǎn)品同時(shí)具有顯著性比較優(yōu)勢(shì)的概率。由于兩種產(chǎn)品條件概率不完全相等，取值為兩種產(chǎn)品條件概率的最小值作為產(chǎn)品鄰近度的標(biāo)準(zhǔn)值。在企業(yè)利潤(rùn)最大化目標(biāo)下，產(chǎn)品升級(jí)路徑將遵循距離當(dāng)前產(chǎn)業(yè)距離最近和利潤(rùn)最高的方向演進(jìn)。

為克服基于經(jīng)濟(jì)體人均收入計(jì)算的產(chǎn)品復(fù)雜度和平均價(jià)格水平指標(biāo)的局限性，提出基于產(chǎn)品普遍性和國(guó)家多樣性的經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度指數(shù)(ECI)，利用網(wǎng)絡(luò)反射方法對(duì)經(jīng)濟(jì)體某一時(shí)期生產(chǎn)的具有顯性比較優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)品數(shù)量與某一時(shí)期該產(chǎn)品具有顯性比較優(yōu)勢(shì)的國(guó)家數(shù)量，進(jìn)行比較計(jì)算。ECI>1，表示產(chǎn)品的普遍性大于國(guó)家的多樣性，能生產(chǎn)這一產(chǎn)品的國(guó)家越少，產(chǎn)品越具有復(fù)雜性和競(jìng)爭(zhēng)力。公式如下所示：

(5)

(6)

經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度指標(biāo)(ECI)避免了相對(duì)比較優(yōu)勢(shì)指標(biāo)和平均價(jià)格水平指標(biāo)的“富國(guó)出口復(fù)雜產(chǎn)品，窮國(guó)出口簡(jiǎn)單產(chǎn)品”的邏輯。而是指出某一經(jīng)濟(jì)體具有比較優(yōu)勢(shì)，生產(chǎn)的產(chǎn)品普遍性將提高。這些增加的具有比較優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)品，只有少數(shù)國(guó)家能夠生產(chǎn)時(shí)，才具有經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)化性。因此該指標(biāo)同時(shí)考慮了產(chǎn)品的市場(chǎng)需求能力和產(chǎn)品提供能力。

整理9個(gè)產(chǎn)品類(lèi)別的RCA數(shù)據(jù)，結(jié)果顯示人力和資源密集型的紡織類(lèi)、農(nóng)業(yè)類(lèi)、鉆石類(lèi)、礦產(chǎn)類(lèi)和電子類(lèi)產(chǎn)品比較優(yōu)勢(shì)度與國(guó)民收入增長(zhǎng)相關(guān)系數(shù)分別為-18.9%、-20.8%、-2.6%、-3.2%和-5.0%；技術(shù)密集型的金屬類(lèi)、化工類(lèi)、汽車(chē)類(lèi)和設(shè)備類(lèi)產(chǎn)品比較優(yōu)勢(shì)度與國(guó)民收入增長(zhǎng)相關(guān)系數(shù)為正向的1.3%、28.7%、11.7%和79.0%，并分別具有顯著性。需要說(shuō)明是，經(jīng)濟(jì)體如果出口的是鋼鐵類(lèi)產(chǎn)品可以促進(jìn)國(guó)民收入增長(zhǎng)1.3%，但是，如果出口的產(chǎn)品為鐵礦石，則會(huì)減少?lài)?guó)民收入增長(zhǎng)3.2%。為何相同的出口價(jià)值，具體到產(chǎn)品類(lèi)別，卻出現(xiàn)了對(duì)國(guó)民收入增長(zhǎng)截然不同的影響。人力和資源密集型經(jīng)濟(jì)體，相比技術(shù)密集型經(jīng)濟(jì)體出口促進(jìn)國(guó)民收入增長(zhǎng)的“公平”為何消失，不同的經(jīng)濟(jì)體該如何尋找最優(yōu)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)路徑。

哈佛大學(xué)Atlas數(shù)據(jù)庫(kù)繪制的產(chǎn)品空間結(jié)構(gòu)圖，如圖1所示，產(chǎn)品出口比較優(yōu)勢(shì)度與國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的紡織類(lèi)、農(nóng)業(yè)類(lèi)、石材類(lèi)、礦產(chǎn)類(lèi)和電子類(lèi)，分別位于產(chǎn)品空間圖的右邊外圍位置和左邊下方位置，而技術(shù)密集型的金屬、化工、汽車(chē)和設(shè)備類(lèi)則處于產(chǎn)品空間結(jié)構(gòu)圖的中心位置。RCA指標(biāo)作為產(chǎn)品空間圖的要素之一，只是指出了圓點(diǎn)的大小，即一國(guó)的產(chǎn)品出口量占該國(guó)的比例與該類(lèi)產(chǎn)品的全球出口占比的關(guān)系。而圓點(diǎn)是否處于產(chǎn)品空間中心位置，以及圓點(diǎn)與其他圓點(diǎn)的距離遠(yuǎn)近關(guān)系還需要分別考量經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度ECI和產(chǎn)品鄰近度PCI指標(biāo)。ECI指數(shù)越高，圓點(diǎn)越接近結(jié)構(gòu)圖的中心區(qū)域，產(chǎn)品溢價(jià)能力越高。PCI指數(shù)越高，圓點(diǎn)與其他圓點(diǎn)的位置越鄰近，一國(guó)轉(zhuǎn)換生產(chǎn)產(chǎn)品的能力越強(qiáng)。

圖1 產(chǎn)品空間結(jié)構(gòu)

李曉華[10]指出電子類(lèi)產(chǎn)品作為國(guó)家科技產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)性產(chǎn)品，屬于產(chǎn)業(yè)鏈低端，依賴(lài)低人工成本優(yōu)勢(shì)的生產(chǎn)基礎(chǔ)非常脆弱，產(chǎn)業(yè)衰落會(huì)非常迅速。黃興年[11]依據(jù)1992-2001年世界銀行數(shù)據(jù)，分析紡織類(lèi)比較優(yōu)勢(shì)度對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)增長(zhǎng)的影響，指出紡織業(yè)應(yīng)當(dāng)擺脫RCA陷阱，政府應(yīng)創(chuàng)造良好的制度環(huán)境，從技術(shù)進(jìn)步與自主品牌建設(shè)中獲益。鄧向榮和曹紅[12]以1962-2014年中國(guó)商品貿(mào)易數(shù)據(jù)為樣本，評(píng)估產(chǎn)業(yè)升級(jí)與國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，認(rèn)為傳統(tǒng)的勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)應(yīng)加大退出力度，以解決抑制技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的問(wèn)題。趙玉敏和童莉霞[13]根據(jù)2012年WTO數(shù)據(jù)，實(shí)證中國(guó)的礦產(chǎn)出口貿(mào)易政策抑制貿(mào)易出口，且與國(guó)民收入增長(zhǎng)負(fù)相關(guān)。研究表明，資源型行業(yè)升級(jí)至技術(shù)型行業(yè)需要更多輪次，甚至缺乏至技術(shù)型行業(yè)的路徑[14]、煤炭產(chǎn)業(yè)與全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)之間存在資源詛咒現(xiàn)象，技術(shù)創(chuàng)新和金融業(yè)存在擠出效應(yīng)[15]、以及認(rèn)為資源依賴(lài)程度導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新能力下降，進(jìn)而行業(yè)升級(jí)路徑鎖定，難以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長(zhǎng)等[16]。綜上，提出假設(shè)H1：人力和資源密集型產(chǎn)品比較優(yōu)勢(shì)度對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)體增長(zhǎng)具有抑制作用。

各產(chǎn)品類(lèi)別作用于經(jīng)濟(jì)的關(guān)系不是一成不變的，人力密集型行業(yè)和人口增長(zhǎng)率一度是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要推動(dòng)因素。Simon 和 Gunter S依據(jù)1964-1983年世界生產(chǎn)總量數(shù)據(jù)，評(píng)估人口增長(zhǎng)率與勞動(dòng)生產(chǎn)率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，肯定了國(guó)家人口規(guī)模和增長(zhǎng)速度的固有比較優(yōu)勢(shì)。經(jīng)濟(jì)體的不同地理位置，從經(jīng)濟(jì)發(fā)展協(xié)同性的角度看，可能影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，魏后凱[17]基于1978-1995年中國(guó)GDP數(shù)據(jù)，研究了國(guó)民收入差異的原因，發(fā)現(xiàn)中國(guó)的城市地理區(qū)域是影響收入差異的主要原因，并且差異隨時(shí)間出現(xiàn)倒U型結(jié)構(gòu)。Ricardo et al.依據(jù)1985-2000年世界銀行數(shù)據(jù)，首次建立產(chǎn)品空間理論框架，引入產(chǎn)品密度、人均GDP、技術(shù)復(fù)雜度、產(chǎn)品鄰接度和RCA 5個(gè)指標(biāo)，認(rèn)為固有的國(guó)家發(fā)展程度對(duì)產(chǎn)品空間要素影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生作用。曾世宏和鄭江淮[18]評(píng)估三次產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對(duì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的影響，指出高端生產(chǎn)型服務(wù)業(yè)，金融產(chǎn)業(yè)等綠色產(chǎn)業(yè)對(duì)促進(jìn)出口產(chǎn)品升級(jí)作用顯著。但是，并未進(jìn)行實(shí)證計(jì)量結(jié)果和異質(zhì)性。具體到各產(chǎn)品類(lèi)別作用于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的程度關(guān)系，齊瑋[19]認(rèn)為汽車(chē)出口是帶動(dòng)GDP增長(zhǎng)的主要因素；姜延書(shū)和何思浩[20]指出中國(guó)紡織出口貿(mào)易增加值來(lái)源于規(guī)模增長(zhǎng)和國(guó)際產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)的增強(qiáng)；毛琦梁和王菲[21]認(rèn)為不同地區(qū)的生產(chǎn)結(jié)構(gòu)演化具有差異性，與外界交往便捷的區(qū)域具有優(yōu)勢(shì)，實(shí)質(zhì)上區(qū)域一體化增加產(chǎn)業(yè)升級(jí)和技術(shù)復(fù)雜度；毛琦梁[22]認(rèn)為不同地區(qū)在產(chǎn)品空間結(jié)構(gòu)中的初始位置決定了產(chǎn)業(yè)升級(jí)的方向與路徑；陳礪和黃曉玲[23]從經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度和產(chǎn)品鄰近度的角度看，產(chǎn)品鄰近度對(duì)產(chǎn)品比較優(yōu)勢(shì)具有正向促進(jìn)作用，應(yīng)積極尋找產(chǎn)品鄰近且處于核心區(qū)域的產(chǎn)品優(yōu)先發(fā)展等。綜上，提出假設(shè)H2：不同經(jīng)濟(jì)周期、洲別、發(fā)展程度和密集類(lèi)型的經(jīng)濟(jì)體，產(chǎn)品空間要素影響國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有異質(zhì)性。

2 數(shù)據(jù)收集與實(shí)證方法

本文使用的數(shù)據(jù)來(lái)源于世界銀行1995-2018年全球199個(gè)經(jīng)濟(jì)體產(chǎn)品出口數(shù)據(jù)，為避免數(shù)據(jù)選擇性偏差，本文數(shù)據(jù)集除包含年份、人均國(guó)民收入、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、紡織類(lèi)出口、農(nóng)業(yè)類(lèi)出口、石材類(lèi)出口、礦產(chǎn)類(lèi)出口、金屬類(lèi)出口、化工類(lèi)出口、汽車(chē)類(lèi)出口、設(shè)備類(lèi)出口、電子類(lèi)出口、經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度和產(chǎn)品鄰近度等連續(xù)型變量外，還包括洲別、經(jīng)濟(jì)周期、發(fā)展程度和密集類(lèi)型等虛擬二值變量。本文所用的產(chǎn)品空間指標(biāo)數(shù)據(jù)具有代表性和可信性，具體變量指標(biāo)定義如表1所示。

表1 變量的定義

為提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理：首先，縮小變量間數(shù)據(jù)范圍的級(jí)差程度，對(duì)因變量人均國(guó)民收入和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，如公式(7)所示：

y*=Ln(GNIper,GDP)

(7)

其次，對(duì)自變量和控制變量數(shù)值進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，見(jiàn)公式(8)所示：

(8)

最后，相關(guān)變量描述性統(tǒng)計(jì)整理如表2所示，變量數(shù)據(jù)峰值普遍大于0，說(shuō)明總體數(shù)據(jù)分布與正態(tài)分布相為尖頂峰。變量數(shù)據(jù)的偏度說(shuō)明數(shù)據(jù)分布形態(tài)與正態(tài)分布的程度偏離不大。

為克服內(nèi)生性問(wèn)題，本文使用逐步回歸和多元二次項(xiàng)構(gòu)建最優(yōu)擬合模型。采用逐步回歸方法擬定最優(yōu)模型。基于“節(jié)儉模型”的原則，使用一元一次模型作為基礎(chǔ)回歸方程，公式如(9)和(10)所示：

Ln(GNIper)=E(y)+ε

(9)

E(y)=β0+β1TEXT

(10)

通過(guò)逐步回歸構(gòu)建了包括紡織類(lèi)比較優(yōu)勢(shì)、農(nóng)業(yè)類(lèi)比較優(yōu)勢(shì)、石材類(lèi)比較優(yōu)勢(shì)、金屬類(lèi)比較優(yōu)勢(shì)、化工類(lèi)比較優(yōu)勢(shì)、汽車(chē)類(lèi)比較優(yōu)勢(shì)、設(shè)備類(lèi)比較優(yōu)勢(shì)、電子類(lèi)比較優(yōu)勢(shì)、經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度和產(chǎn)品鄰近度等變量的回歸模型。運(yùn)用后向回歸方法，對(duì)多元一次回歸模型中不具有顯著性的礦產(chǎn)類(lèi)比較優(yōu)勢(shì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響進(jìn)行二次項(xiàng)檢驗(yàn)，通過(guò)繪制散點(diǎn)圖發(fā)現(xiàn)，礦產(chǎn)類(lèi)比較優(yōu)勢(shì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈曲線型關(guān)系。最終，構(gòu)建的多元二次回歸模型如下所示：

E(y)=β0+β1TEXTit+β2AGRIit+β3STONit+β4MINEit+β5MINE2it+β6METAit+β7CHEMit+β8VEHIit+β9MACHit+β10ELECit+β11ECIit+β12PCIit+εit

(11)

進(jìn)一步，檢驗(yàn)主效應(yīng)回歸方程中11個(gè)控制變量的Pearson相關(guān)系數(shù)。結(jié)果如表3顯示，主要變量的相關(guān)系數(shù)在0.3及以下，證明變量之間不存在明顯的多重共線性問(wèn)題，可以進(jìn)行回歸分析。

表2 數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)

表3 變量的 Pearson系數(shù)

3 結(jié)果分析與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3.1 人均國(guó)民收入全樣本檢驗(yàn)

人均國(guó)民收入水平是衡量一國(guó)的經(jīng)濟(jì)實(shí)力和人民富裕程度的重要指標(biāo)，產(chǎn)品空間要素對(duì)人均國(guó)民收入回歸結(jié)果如表4所示，負(fù)向作用的有：紡織類(lèi)產(chǎn)品抑制人均國(guó)民收入增長(zhǎng)17.1%；農(nóng)業(yè)類(lèi)抑制16.9%；石材類(lèi)抑制2.2%；礦產(chǎn)類(lèi)抑制4.3%，但呈現(xiàn)正U型結(jié)構(gòu)，開(kāi)口向上，曲率為正的0.008；電子類(lèi)產(chǎn)品抑制人均國(guó)民收入增長(zhǎng)7.6%。正向促進(jìn)的為：金屬類(lèi)產(chǎn)品比較優(yōu)勢(shì)度促進(jìn)人均國(guó)民收入增長(zhǎng)1%；化工類(lèi)產(chǎn)品促進(jìn)20.2%；汽車(chē)類(lèi)產(chǎn)品促進(jìn)9.5%；設(shè)備類(lèi)產(chǎn)品促進(jìn)人均國(guó)民收入增長(zhǎng)幅度最大，為61.2%；經(jīng)濟(jì)復(fù)雜程度促進(jìn)人均國(guó)民收入增長(zhǎng)22.9%，產(chǎn)品鄰近度促進(jìn)增長(zhǎng)24.4%。模型F值為241.87，調(diào)整后R2為0.654，模型擬合基本正確，結(jié)論支持假設(shè)H1：人力和資源密集型產(chǎn)品比較優(yōu)勢(shì)度對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)體增長(zhǎng)具有抑制作用，產(chǎn)品空間要素與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系中，存在“資源詛咒”現(xiàn)象。

表4 人均國(guó)民收入回歸檢驗(yàn)結(jié)果

3.2 洲別分組產(chǎn)品空間異質(zhì)性檢驗(yàn)

檢驗(yàn)產(chǎn)品空間要素對(duì)不同地理位置的經(jīng)濟(jì)體影響程度是否存在顯著差異，利用洲別分組數(shù)據(jù)OLS回歸，分析自變量與地理位置因素交互效應(yīng)在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的異質(zhì)性。結(jié)果如表5所示，紡織類(lèi)產(chǎn)品比較優(yōu)勢(shì)方面，大洋洲可以促進(jìn)人均國(guó)民收入增長(zhǎng)6.8%，其他洲別效應(yīng)為負(fù)；農(nóng)業(yè)類(lèi)產(chǎn)品比較優(yōu)勢(shì)方面，北美洲基于豐富的海洋魚(yú)類(lèi)資源，產(chǎn)品比較優(yōu)勢(shì)度促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)7.6%，其他洲別效應(yīng)為負(fù)；石材類(lèi)產(chǎn)品出口比較優(yōu)勢(shì)度方面，大洋洲和歐洲的效應(yīng)為正的4.4%和1.6%，其他洲別效應(yīng)為負(fù)；礦產(chǎn)類(lèi)產(chǎn)品方面，北美洲、大洋洲和非洲促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)分別為38.4%、44.1%和14.6%，其他洲別效應(yīng)為負(fù)；金屬類(lèi)產(chǎn)品方面，大洋洲和非洲效應(yīng)為正，分別為5.2%和1.8%，其他洲別效應(yīng)為負(fù)；化工類(lèi)產(chǎn)品方面，亞洲促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用為43.1%，其他洲別效應(yīng)為負(fù)；汽車(chē)類(lèi)產(chǎn)品方面，北美洲、歐洲和亞洲促進(jìn)經(jīng)濟(jì)作用為正，分別為20.4%、6.3%和19.7%，其他洲別效應(yīng)為負(fù)；設(shè)備類(lèi)產(chǎn)品方面，北美洲、歐洲和亞洲效應(yīng)為正，分別為50.6%、69.5%和64.3%，其他洲別效應(yīng)為負(fù)；電子類(lèi)產(chǎn)品方面，非洲和南美洲促進(jìn)經(jīng)濟(jì)作用為正，分別為59%和157%，其他洲別效應(yīng)為負(fù)；經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度方面，所有洲別提高經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度均能促進(jìn)人均國(guó)民收入增長(zhǎng)；產(chǎn)品鄰近度方面，北美洲、大洋洲和非洲促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)3%、148.6%和2.9%，其他洲別效應(yīng)為負(fù)。

表5 洲別分組回歸檢驗(yàn)結(jié)果

3.3 經(jīng)濟(jì)周期、發(fā)達(dá)程度、密集類(lèi)型異質(zhì)性分組檢驗(yàn)

將樣本數(shù)據(jù)劃分為兩個(gè)經(jīng)濟(jì)周期，通過(guò)產(chǎn)品空間要素相關(guān)系數(shù)的變化，分析各產(chǎn)品比較優(yōu)勢(shì)度、經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度和產(chǎn)品鄰近度作用經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的異質(zhì)性?；貧w結(jié)果如表6所示，紡織類(lèi)產(chǎn)品抑制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提高10.9%；農(nóng)業(yè)類(lèi)產(chǎn)品抑制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提高13.7%；石材類(lèi)產(chǎn)品抑制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提高5.9%；礦產(chǎn)類(lèi)產(chǎn)品從促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)6.2%，轉(zhuǎn)變?yōu)橐种?.7%；金屬類(lèi)產(chǎn)品從促進(jìn)作用0.5%轉(zhuǎn)變?yōu)橐种谱饔?4.6%；化工類(lèi)產(chǎn)品促進(jìn)作用提升9.3%；汽車(chē)類(lèi)產(chǎn)品由促進(jìn)作用9.7%，轉(zhuǎn)變?yōu)橐种谱饔?%；設(shè)備類(lèi)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提升119.8%；電子類(lèi)產(chǎn)品由促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)0.9%，轉(zhuǎn)變?yōu)橐种平?jīng)濟(jì)21.2%；經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度仍然促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但是幅度從98.3%下降至12.4%；產(chǎn)品鄰近度即產(chǎn)品生產(chǎn)裝換能力的提升，則從最初促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的6.5%提高到18.1%。

發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體擁有比較優(yōu)勢(shì)，因此產(chǎn)品空間的初始位置存在較大差別。表7回歸結(jié)果分析了產(chǎn)品空間要素影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的異質(zhì)性：紡織類(lèi)產(chǎn)品方面，發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體相比發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體具有相對(duì)比較優(yōu)勢(shì)為16%；農(nóng)業(yè)類(lèi)產(chǎn)品方面，發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體劣勢(shì)于發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體2%；石材類(lèi)產(chǎn)品方面，發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體劣勢(shì)于發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體2.9%；礦產(chǎn)類(lèi)產(chǎn)品方面，發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體具有27.6%的相對(duì)優(yōu)勢(shì)；金屬類(lèi)產(chǎn)品方面，發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體具有9.5%的相對(duì)優(yōu)勢(shì)；化工類(lèi)產(chǎn)品方面具有18.1%的比較優(yōu)勢(shì)；汽車(chē)類(lèi)產(chǎn)品方面具有14.9%的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)；設(shè)備類(lèi)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用為15.7%，但是劣勢(shì)于發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的66%；電子類(lèi)產(chǎn)品方面，發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體具有相對(duì)比較優(yōu)勢(shì)52.1%；另外，提高經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度和產(chǎn)品鄰近度對(duì)經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用顯著大于發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體。

表6 經(jīng)濟(jì)周期分組檢驗(yàn)結(jié)果

產(chǎn)業(yè)升級(jí)基本遵循資源稟賦的路徑發(fā)展，經(jīng)濟(jì)體是否具有人力、自然資源與技術(shù)的資源稟賦，產(chǎn)品空間要素影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有異質(zhì)性。回歸結(jié)果如表8所示，紡織類(lèi)產(chǎn)品出口比較優(yōu)勢(shì)方面，人力密集型經(jīng)濟(jì)體作用與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有相對(duì)比較優(yōu)勢(shì)為-5.4%，而自然資源密集型和技術(shù)密集型分別為-23.8%和-28.7%；農(nóng)業(yè)類(lèi)產(chǎn)品方面，人力密集型效應(yīng)為正的4.3%，其他密集類(lèi)型效應(yīng)為負(fù)；石材類(lèi)產(chǎn)品方面，自然資源密集型經(jīng)濟(jì)體具有相對(duì)比較優(yōu)勢(shì)，為-0.07%；礦產(chǎn)類(lèi)產(chǎn)品方面，自然資源密集型經(jīng)濟(jì)體促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)26.1%，其他類(lèi)型效應(yīng)為負(fù)；金屬類(lèi)產(chǎn)品方面，人力密集型經(jīng)濟(jì)體具有相對(duì)優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)1.8%；化工類(lèi)產(chǎn)品方面，自然資源密集型經(jīng)濟(jì)體具有相對(duì)比較優(yōu)勢(shì)，為1.5%和6.3%；汽車(chē)類(lèi)產(chǎn)品方面，自然資源密集型經(jīng)濟(jì)體具有促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)11.6%；設(shè)備類(lèi)產(chǎn)品出口比較優(yōu)勢(shì)度促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方面，技術(shù)密集型經(jīng)濟(jì)體促進(jìn)作用最大，為49.6%；電子類(lèi)產(chǎn)品方面，具有相對(duì)比較優(yōu)勢(shì)的經(jīng)濟(jì)體分別為人力密集型經(jīng)濟(jì)體、自然資源密集型經(jīng)濟(jì)體和技術(shù)密集型經(jīng)濟(jì)體；人力資源密集型經(jīng)濟(jì)體在產(chǎn)品中心化選擇和產(chǎn)品鄰近開(kāi)發(fā)方面，具有最大正向促進(jìn)作用。

表7 經(jīng)濟(jì)體發(fā)展程度分組檢驗(yàn)結(jié)果

3.4 國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值全樣本穩(wěn)健性檢驗(yàn)

通過(guò)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP替代變量，進(jìn)行全樣本穩(wěn)健性檢驗(yàn)，回歸模型見(jiàn)如下公式：

Ln(GDP)=22.67+0.067TEXTit-0.17AGRIit-0.016STONit+0.588MINEit-0.036MINE2it+0.026METAit+0.438CHEMit-0.032VEHIit+0.775MACHit+0.142ELECit+0.22ECIit+0.72PCIit+εit

(12)

回歸模型擬合度F=159.35，調(diào)整后決定系數(shù)R2=0.520，相應(yīng)控制變量顯著性結(jié)果如表9所示。正向作用的有：紡織類(lèi)產(chǎn)品出口比較優(yōu)勢(shì)度促進(jìn)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)6.7%；礦產(chǎn)類(lèi)產(chǎn)品促進(jìn)58.8%，但呈現(xiàn)倒U型結(jié)構(gòu)，曲線開(kāi)口向下，曲率為-0.036；金屬類(lèi)產(chǎn)品促進(jìn)2.6%；化工類(lèi)產(chǎn)品促進(jìn)43.8%；設(shè)備類(lèi)產(chǎn)品促進(jìn)77.5%；電子類(lèi)產(chǎn)品促進(jìn)14.2%；經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度和產(chǎn)品鄰近度的提高，分別促進(jìn)GDP增長(zhǎng)22%和72%。負(fù)向作用的為：農(nóng)業(yè)類(lèi)產(chǎn)品出口比較優(yōu)勢(shì)度抑制國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值17%；石材類(lèi)產(chǎn)品抑制作用為1.6%。汽車(chē)類(lèi)產(chǎn)品作用于GDP不具有顯著性。

表8 資源密集類(lèi)型分組檢驗(yàn)結(jié)果

表9 國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值全樣本穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4 結(jié)論

在探討產(chǎn)品空間要素對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響時(shí)，如果忽略了內(nèi)生機(jī)制和外生給定的分組情況，可能很難識(shí)別促進(jìn)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的變量要素和作用機(jī)制。并且，容易陷入平均效應(yīng)的認(rèn)識(shí)偏差。本文放開(kāi)了所有經(jīng)濟(jì)體服從相同回歸函數(shù)的假定，對(duì)于9個(gè)產(chǎn)品類(lèi)別出口比較優(yōu)勢(shì)度、經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度和產(chǎn)品鄰近度影響國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行分類(lèi)別的探討最優(yōu)經(jīng)濟(jì)性，并構(gòu)建經(jīng)濟(jì)體產(chǎn)品空間綜合評(píng)價(jià)模型，相關(guān)研究結(jié)果，為當(dāng)前世界經(jīng)濟(jì)體應(yīng)對(duì)新冠肺炎疫情沖擊下的經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)提供了理論借鑒參考。

本文利用世界銀行1995-2018年199個(gè)經(jīng)濟(jì)體數(shù)據(jù)，采用逐步回歸和熵值法權(quán)重，對(duì)經(jīng)濟(jì)周期、洲別、發(fā)展程度和資源類(lèi)型分組檢驗(yàn)以及對(duì)11個(gè)控制變量影響國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用研究結(jié)果表明自變量與分組類(lèi)別變量交互作用，對(duì)產(chǎn)品空間要素作用經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)形成最優(yōu)外部性。相應(yīng)的建議如下：

(1)不同洲別在發(fā)展產(chǎn)品比較優(yōu)勢(shì)度方面存在差異性，例如北美洲應(yīng)當(dāng)優(yōu)先發(fā)展農(nóng)業(yè)、礦產(chǎn)、汽車(chē)和設(shè)備類(lèi)產(chǎn)品出口；大洋洲可以將發(fā)展紡織、石材、礦產(chǎn)、金屬類(lèi)產(chǎn)品作為優(yōu)先選擇；非洲則從礦產(chǎn)、電子類(lèi)產(chǎn)品、提升經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度和產(chǎn)品鄰近度方面發(fā)展本國(guó)經(jīng)濟(jì)；南美洲可以?xún)?yōu)先發(fā)展金屬類(lèi)和電子類(lèi)產(chǎn)品；歐洲的石材類(lèi)、汽車(chē)類(lèi)、設(shè)備類(lèi)和電子類(lèi)產(chǎn)品可以顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；亞洲發(fā)展化工類(lèi)、汽車(chē)類(lèi)、設(shè)備類(lèi)產(chǎn)品，可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)43.1%、19.7%和64.3%。

(2)2007-2018年的經(jīng)濟(jì)周期相比1995-2006年而言，應(yīng)當(dāng)優(yōu)先發(fā)展化工類(lèi)產(chǎn)品和設(shè)備類(lèi)產(chǎn)品出口比較優(yōu)勢(shì)度，而且選擇產(chǎn)品空間中處于中心區(qū)域和鄰近度最高的產(chǎn)品加以?xún)?yōu)先發(fā)展，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用分別為15.3%、131.4%、12.4%和18.1%。

(3)發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體相比發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體在資金和技術(shù)方面優(yōu)勢(shì)不足，盡管在化工、汽車(chē)和設(shè)備類(lèi)產(chǎn)品促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的幅度不及發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體，僅為5.3%、8.6%和15.7%。但是，在紡織類(lèi)、電子類(lèi)產(chǎn)品和產(chǎn)品鄰近度指標(biāo)方面，相對(duì)比較優(yōu)勢(shì)分別為16%、42.1%和1.8%。

(4)人力密集型經(jīng)濟(jì)體應(yīng)當(dāng)優(yōu)先發(fā)展農(nóng)業(yè)類(lèi)產(chǎn)品和金屬類(lèi)產(chǎn)品出口，可以提升經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)4.3%和1.8%；自然資源型經(jīng)濟(jì)體應(yīng)當(dāng)側(cè)重發(fā)展礦產(chǎn)類(lèi)產(chǎn)品和汽車(chē)類(lèi)產(chǎn)品促進(jìn)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)26.1%和11.6%；技術(shù)密集型經(jīng)濟(jì)體則應(yīng)在設(shè)備類(lèi)產(chǎn)品中加大出口比較優(yōu)勢(shì)度，將會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)49.6%。

綜上，在應(yīng)對(duì)全球新冠肺炎疫情沖擊情況下，國(guó)家經(jīng)濟(jì)治理手段和路徑需要結(jié)合自身特點(diǎn)，分主次、分方向的實(shí)施，尋找最優(yōu)的國(guó)家經(jīng)濟(jì)治理多路徑依賴(lài)機(jī)制。雖然本文建立了產(chǎn)品空間各分類(lèi)變量對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的模型，計(jì)量了比較優(yōu)勢(shì)度、經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度和產(chǎn)品鄰近度等11個(gè)變量作用于國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的程度和趨勢(shì)關(guān)系。但是，研究存在一定的局限性，未來(lái)可引入后向回歸和多元多次項(xiàng)交互模型，考量變量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的非直線性關(guān)系。