全球产业转移与GVC区域竞争——基于中国与中南半岛四国的分析

删除或更新信息，请邮件至freekaoyan#163.com(#换成@)

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

姚作林^,¹^,²^,³^,⁴, 金凤君^,¹^,²^,³, 陈卓¹^,²

1.中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101

2.中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室,北京 100101

3.中国科学院大学资源与环境学院,北京 100049

4.北京师范大学地理科学学部,北京 100875

Global industrial transfer and GVC regional competition: An analysis based on China and four Indo-China Peninsula countries

YAO Zuolin^,¹^,²^,³^,⁴, JIN Fengjun^,¹^,²^,³, CHEN Zhuo¹^,²

1. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China

2. Key Laboratory of Regional Sustainable Development Modeling, CAS, Beijing 100101, China

3. College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

4. Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China

通讯作者: 金凤君（1961-）,男,内蒙古赤峰人,研究员,博士生导师,主要研究方向为区域经济与经济地理。E-mail: jinfj@igsnrr.ac.cn

收稿日期:2020-04-13接受日期:2020-09-30网络出版日期:2021-02-10

基金资助:

中国科学院战略性先导科技专项(A类).XDA19040403
国家自然科学基金项目.41771134

Received:2020-04-13Accepted:2020-09-30Online:2021-02-10
作者简介 About authors
姚作林（1990-）,男,四川南充人,博士研究生,主要研究方向为经济地理与区域发展。E-mail: 543821263@qq.com

摘要
以中国和中南半岛四国为对象,以定量评价全球产业转移背景下的区域全球价值链（GVC）竞争态势为目标,采用多因子综合评价、IRIO投入-产出分析和RCA、GVC指数分析等方法,刻画了21世纪以来全球43个主要经济体、八大类型产业的全球产业转移时空演化特征,同时测算了中国和中南半岛四国的全球产业转移吸引力以及制造业全球竞争力的时空演化格局,并从全球价值链视角分析了中国和中南半岛不同国家、不同产业部门全球价值链GVC参与度指数和GVC地位的区域竞争动态演变趋势。研究发现：① 2000—2014年,中国成为承接全球产业转移规模最大的国家,不同经济体所拥有的资源禀赋和比较优势是吸引全球产业转入最主要的因素。② 2000—2018年间,中国的全球产业转移吸引力水平长期维持在高位水平,整体上优于中南半岛四国。③ 2005—2015年,中国的中高级制造业和高技术制造业在全球制造业层面的竞争优势日益强化,柬埔寨、越南则分别在初级制造业和中低级制造业部门提升了其国际竞争力。④ 中国的整体GVC参与度水平在2005—2015年期间低于越南,但其GVC地位指数却远远领先于中南半岛。
关键词： 全球产业转移;全球价值链（GVC）;制造业;区域竞争;中国;中南半岛

Abstract

Taking China and four Indo-China Peninsula countries as research objects, this paper uses the methods of multi-factors comprehensive evaluation, IRIO input-output modeling, comparative advantage index (RCA) and global value chain (GVC) analysis to quantitatively evaluate the spatial and timing situation of regional GVC competitive. It depicts the global industrial transfer characteristics of 43 economies and 8 main industrial types since the beginning of the 21st century, as well as measures the regional evolution trends of industrial transfer-in attraction and global manufacturing competitiveness, and also it analyses the GVC participation and position of different economies and industrial sectors from the perspective of GVC. The conclusions are as follows: (1) In 2000-2014, China became the economy which undertook the largest scale of global industrial transfer-in, and regional resource and comparative advantages originated from different economies were the main factors which attracted global industrial transfer-in most. (2) From 2000 to 2018, China's attractiveness of global industrial transfer-in remained at a high level, which was much higher than the four Indo-China Peninsula countries, but the attractiveness of global industrial transfer-in of China showed a trend of decline due to the increase of production cost in recent years. (3) In 2005-2015, the competitive advantages in middle-level and high-level manufacturing of China had been strengthened continuously all over the world, and Cambodia and Vietnam had respectively enhanced their global competitiveness in primary manufacturing and low-level manufacturing during the same period. (4) China's overall level of GVC participation was lower than Vietnam in 2005-2015, but its GVC position index was far ahead of the four Indo-China Peninsula countries, which indicated that China's leadership and control force in region GVC was dominant.

Keywords：global industrial transfer;global value chains;manufacturing;regional competition;China;Indo-China Peninsula

PDF (1882KB)元数据多维度评价相关文章导出EndNote|Ris|Bibtex 收藏本文
本文引用格式
姚作林, 金凤君, 陈卓. 全球产业转移与GVC区域竞争——基于中国与中南半岛四国的分析. 地理研究[J], 2021, 40(2): 326-342 doi:10.11821/dlyj020200306
YAO Zuolin, JIN Fengjun, CHEN Zhuo. Global industrial transfer and GVC regional competition: An analysis based on China and four Indo-China Peninsula countries. Geographical Research[J], 2021, 40(2): 326-342 doi:10.11821/dlyj020200306

1 引言

区域关系包括区域冲突、区域竞争与区域分工等若干类型,区域分工主导下的区域合作是区域关系中最理想的结果,但最原始、最广泛、最深刻的表现形式则是区域冲突所引致的区域竞争^[1]。区域竞争是推动区域发展和区域间对比关系动态演变的内在驱动力,对于国家和区域经济发展、跨国经济合作区的形成乃至世界地缘政治经济格局的演化都起到了至关重要的推动作用^[2,3]。从全球来看,20世纪以来的快速全球化进程使得全球竞争态势不断加剧,到21世纪,全球竞争已经颠覆了传统的以争夺资源与市场为目标,以产品竞争为核心,以跨国公司为主体的竞争模式,进而演变为在国家与区域长远发展战略导向下,以科技创新为核心、以产业经济为重点、以组织网络为载体的全球竞争新形态。特别是在经济全球化领域,由全球和区域不同国家和地区建立起来的全球生产网络（GPN）使得产业链空间组织形态由水平分工向垂直分工不断演化,进一步激化了全球和区域尺度下产业链条上各部门、各环节、各主体之间的竞争态势^[4,5,6]。从中国来看,1978年改革开放后,中国在深度享受全球第四次产业转移红利的同时快速融入全球生产网络,特别是制造业得益于生产性服务业的发展和国内生产配套能力的提高而实现了快速发展壮大,成为了全球唯一拥有联合国产业分类目录中所有工业门类的国家,并与美国、欧盟,以及周边的日、韩、东盟等主要经济体建立起了相互依存而又彼此竞争的制造业生产网络^[7,8]。随着“一带一路”倡议的深入推进,中国与世界上其他国家和地区的竞争态势将日益激烈,特别是东南亚地区与中国地理位置邻近,资源禀赋相似,工业化和城镇化同处于快速发展阶段,在全球第五次产业转移快速推进与全球地缘政治格局关系深刻调整的背景下,东南亚地区将与中国在全球价值链（GVC）层面展开激烈的区域竞争^[9]。

产业转移本质上是产业要素在空间上的重新配置。传统的全球产业分工体系中,落后和欠发达经济体主要出口原材料和农产品,进口工业制成品,而高度工业化经济体则恰好相反^[10]。但随着第二次世界大战后全球产业转移逐步提速,原有的全球分工结构与形态已经发生了深刻变革,主要表现在全球尺度下的制造业重心逐步向发展中国家（地区）转移,而发达国家的产业发展也逐步迈入“服务经济”时代^[11]。同时,伴随着全球产业转移而兴起的全球外包、海外组装、海外外包、转包等新业态也直接推动了全球产业间分工、产业内分工向产品内分工不断演进并日益趋于网络化和复杂化^[12]。自18世纪末以来,全球已先后经历了四次完整的全球产业转移过程,始于2010年前后的第五次全球产业转移则是处于“现在进行时态”的一次全球尺度生产关系和产业经济地理版图深刻调整过程^[13,14]。对比前四次来看,第五次全球产业转移突破了雁行理论基础性的分层转移和线性生产模式,改变了传统的单一路径依赖,出现了劳动密集型产业向欠发达地区转移;同时高技术产业和高端研发环节向欧美发达地区回流的“双通道”转移模式,使得中国的产业转移面临“中国-欧美发达国家”和“中国-东南亚”的“双对冲型”竞争。前者的竞争焦点聚集在高技术制造业和高端研发环节,而后者则主要在初级制造业要素市场和中低级制造领域发力^[15,16,17]。从竞争效应分析,全球尺度下的“双对冲型”竞争将引发全球要素市场、生产格局、消费市场等的剧烈变革,其最直接、最具象的冲击则是引致全球和区域价值链的重构^[18]。价值链的概念由波特在1985年提出,他将价值链定义为公司价值创造过程中的基本活动（生产-销售等）与支持性活动（原材料供应、技术、人力资源等）所构筑起的价值创造行为,并将其用于分析公司的行为和竞争优势^[19]。随后,经寇伽特、格里芬、亨德森等人的继承与发展,全球价值链（GVC）的概念应运而生,经发展后的价值链研究对象从单一的企业延伸到国家与区域,并将全球价值链意化为一种考察全球尺度下产业组织形式的载体^[20,21]。产业转移是驱动价值链在地理空间上实现动态解构与重组的主要驱动因素之一,其主要的方式与影响来源于4个方面：一是以研发为代表的技术创新出现国家间梯度转移;二是作为全球产业转移驱动主体的跨国公司出现“逆向创新”全球化战略调整;三是全球产业转移出现从制造业向服务业部门拓展延伸的态势;四是产业转移驱使世界不同国家和地区孕育出新的技术与产业^{[22,23,24,25,26]}。在全球价值链定量测度方面,最常用于测算某一经济体、某产业部门价值链分工参与度与地位的方法主要包括四类：一是附加值贸易法,该方法由Koopman等提出,主要是基于国家间投入-产出表测算全球价值链中各国附加值贸易水平的相互依赖程度^[27];二是垂直专业化法,即通过出口产品中进口中间投入品的比例来反映国家和地区间的垂直专业化水平,间接体现其参与全球价值链的状态^[28];三是最为传统的贸易数据统计方法,最常用的指数包括产品出口价格指数、出口复杂度指数等^[29];四是在GPN、全球供应链（GSC）等理论框架下,基于TiVA数据库分析全球价值链指数和显性比较优势系数等指标来考察全球价值链的演变态势^[30,31]。近十多年来,由于中国生产要素价格成本上涨、东南亚地区经济快速发展、欧美发达国家推行“再工业化”战略等原因,中国代工制造业逐步向东南亚进行转移,一定程度上加剧了中国与东南亚在全球价值链层面的区域竞争态势^[32]。从全球价值链来看,当前全球和区域价值链存在三大梯度和模式：第一梯度是由美、欧和日本建立起来的领导型价值链组织模式,主要目标是高端市场;第二梯度是以韩国为代表,以及中国香港、中国台湾等地区为主导的兼具模块型和领导型特质的价值链组织模式;第三层次则是以中国大陆、东南亚、南美等发展中国家和地区为代表的市场型组织模式^[33]。可以发现,中国大陆与东南亚国家长期以来处于全球价值链的同一梯度,在制鞋^[34]、纺织服装^[35]、电子装配^[36]、汽车制造^[37]等主要产业部门,以及原料进口市场、国际订单代工、创新设计、消费市场等价值链主要环节展开竞争。从优、劣势因素对比来看,东南亚地区代工制造业的竞争优势主要包括劳动力成本低廉、国际贸易壁垒较少,同时政府也较为重视相关产业的战略引导,但同时也存在产业链不完整、原料进口依赖性强、研发能力不足和投资营商大环境较差的竞争劣势^[38]。总结已有研究发现,定量刻画全球产业转移和中国-东南亚在全球制造业价值链层面的区域竞争已经有了较为细致的研究,但也存在以下几个待深化的方面：一是已有的全球产业转移定量研究多从国家和地区视角开展,针对制造业和服务业,并深入细化不同制造业和服务业部门的产业转移研究仍然较少;二是在全球价值链定量测度方面,已有研究多从东南亚和东盟整体出发,对于东南亚和东盟内部不同国家及其不同制造业和服务业产业部门在全球价值链层面的参与度和地位指数的区域差异和异质性的研究有待深入。针对上述不足,本文定量刻画了21世纪以来不同经济体、不同产业部门的全球转移时空态势与特征,并揭示了中国-中南半岛在吸引全球产业转移能力、全球层面的价值链参与度与地位的空间异质性,以期为明晰全球产业转移背景下中国-中南半岛国家间的整体GVC竞争态势,找准中国的优势与不足,并提升中国与中南半岛国家的GVC分工合作水平提供案例分析与路径探索。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究区概况

东南亚地区是第五次全球产业转移的主要流入地,也是在制造业全球价值链领域与中国竞争最为直接和激烈的地区。相关统计数据显示（www.unctad.org/fdistatistics）,从2008年开始,全球对东盟的FDI投资规模呈现急剧增长的态势,从495.5亿美元增长至2018年的1486.9亿美元,年均增速超过11.6%。而作为第四次全球产业转移流入地的中国对于东盟这片全球经济热土的投资热情则更为高涨,2008—2018年间中国对东盟的FDI规模翻了15.5倍,年均增速超过47.8%。从东南亚内部国家来看,除文莱、东帝汶体量较小可比性不足外,其余九国中越南、泰国的FDI流入存量规模均排名前列,同期老挝和柬埔寨的FDI增速也分别高达24.2%和13.7%,且上述四国均位于中南半岛,与中国地理距离较近,自然资源条件相似,相互间空间位置邻近,其承接全球投资的规模外部性效应逐步体现,已成为承接第五次全球产业转移的核心区域。因此,本研究选择以越南、老挝、柬埔寨、泰国4个中南半岛国家为对象（表1）,考察其承接产业转移吸引力和制造业比较优势,并揭示中国与上述四国的全球价值链竞争整体状态与空间格局。

Tab. 1
表1
表12018年中国与中南半岛四国相关主要指标
Tab. 1Related indicators of China and four Indo-China Peninsula countries in 2018

序号	国家	面积 (万km²)	人口 (万人)	GDP (亿美元)	人均GDP (美元)	进出口总额 (亿美元)	三次产业比(%)
序号	国家	面积 (万km²)	人口 (万人)	GDP (亿美元)	人均GDP (美元)	进出口总额 (亿美元)	一产	二产	三产
1	中国	960.0	139273	136082	9771	46229	7.2	40.7	52.1
2	越南	33.1	9554	2450	2564	4898	16.2	38.1	45.7
3	老挝	23.7	706	181	2568	116	17.7	35.5	46.8
4	柬埔寨	18.1	1625	246	1512	335	23.5	34.4	42.1
5	泰国	51.3	6943	5050	7274	5018	8.3	35.6	56.1

注：① 中国数据不包括中国香港特别行政区、中国澳门特别行政区、中国台湾地区数据。② 数据来源：《中国统计年鉴2019》附录一：国际主要社会经济指标和联合国统计数据库（http://data.un.org/）。

新窗口打开|下载CSV

2.2 研究方法

2.2.1 投入-产出模型投入-产出模型由美国经济学家列昂惕夫（Leontief）在20世纪30年代提出^[39],并在后续的研究中得到了不断更新和深化,其中最著名的是Isard所构建的区域间投入产出模型（IRIO）^[40]。此模型在建立研究区域内中间投入与最终产品流量矩阵的同时,进一步细分和深化了分区域、分部门的区域间产品流量矩阵,做到了宏观、微观地理尺度,高级、低级产业部门之间投入-产出数据的对应和匹配。本文借鉴已有研究中较为成熟的IRIO投入-产出模型,参考已有研究中对于产业转移定量测度的理论框架和模型方法^[41,42],构建起一个由m个国家和n个产业部门构成的国际区域间投入-产出模型。定义A国最终需求增加引起的B国i部门的产业增加为A国向B国的产业转移规模,记为

X_{i}^{B}

,则

X_{i}^{B}

主要由三部分组成：一是本国其他部门对于i部门的中间投入规模,记

x_{ij}^{AB}

为某一部门向i部门的中间投入规模,则所有部门的中间投入规模为

\overset{n}{\sum_{n = 1}} x_{ij}^{AB}

;二是其他国家其他部门对于B国i部门的中间投入,则中间投入总规模为

\overset{m}{\sum_{m = 1}} \overset{n}{\sum_{n = 1}} x_{ij}^{AB}

;三是B国i部门的最终需求,记为

\overset{m}{\sum_{m = 1}} Y_{n}^{m}

,则：

（1）

X_{i}^{B} = \overset{n}{\sum_{n = 1}} x_{ij}^{AB} + \overset{m}{\sum_{m = 1}} \overset{n}{\sum_{n = 1}} x_{ij}^{AB} + \overset{m}{\sum_{m = 1}} Y_{n}^{m}

根据公式（1）,则一定时期内A国向B国的产业转移规模Δ

X_{i}^{B}

可记为：

（2）

Δ X_{i}^{B} = X_{i (t + Δ)}^{B} - X_{i}^{B}

2.2.2 多指标综合评价考虑到不同国家（地区）经济总量、国土面积、人口规模、消费市场等在地理空间尺度上的可比效应,本文优先考虑选择比例指标而非规模指标,从经济发展、基础设施建设、市场潜力、要素支撑、全球化、成本支出与营商环境等方面构建产业转移吸引力测算指标体系（表2）。其中,经济发展水平准则层中的两个指标均为正向指标,即人均GDP的增长和非农产业增加值比重的提升都会提升研究对象的产业转移吸引力水平;基础设施准则层反映的是基础设施建设对于外来投资的支撑能力,包括交通基础设施和信息基础设施建设,均为正向指标;市场潜力主要通过人均可支配收入和劳动力规模来反映,市场潜力规模越大,则外来投资的意愿和承接产业转移的可能性越高;全球化主要反映研究单元融入全球发展的能力与水平,包括进出口规模和外商直接投资规模,均为正向指标;成本支出主要由就业人员平均工资来反映,工资越高则生产成本越高,则外来投资的意愿和承接产业转移的可能性越低,为负向指标,营商环境便利度指数与产业转移吸引力呈正相关关系。具体计算中,本文选择客观权重赋值法,即熵值法来测算指标权重,并以此来测度待研究国家（地区）的产业转移吸引力指数。

Tab. 2
表2
表2产业转移吸引力评价指标体系
Tab. 2Index system of industrial transfer attraction evaluation

目标层	准则层	指标层	指标权重（熵权法）	指标性质
产业转移吸引力	经济发展水平	人均GDP(美元)	0.070	正向
	经济发展水平	非农产业增加值比重(%)	0.022	正向
	基础设施建设	交通基础设施综合指数	0.088	正向
	基础设施建设	互联网普及率(%)	0.036	正向
	市场潜力规模	人均可支配收入(美元)	0.051	正向
	市场潜力规模	人口规模(万人)	0.142	正向
	要素支撑能力	劳动人口比重(%)	0.141	正向
	要素支撑能力	R&D投入水平(%)	0.076	正向
	全球化水平	进、出口规模(亿美元)	0.140	正向
	全球化水平	外商直接投资规模(亿美元)	0.128	正向
	成本支出与营商环境	就业人员平均工资(美元)	0.012	负向
	成本支出与营商环境	营商环境便利度指数	0.095	正向

新窗口打开|下载CSV

2.2.3 显性比较优势系数显性比较优势（RCA）由美国经济学家巴拉萨（Balasa）在1965年提出^[43],此后被广泛应用于评价产业国际竞争力,具体指一国某种产业部门出口额占该国总出口额份额与世界该产业部门出口额占世界总出口额份额的比例,可有效评价一个国家或地区的主要产业部门在国际市场中的竞争力水平^[44],其计算公式如下：

（3）

RC A_{ij} = \frac{\frac{X_{ij}}{X_{wj}}}{\frac{X_{it}}{X_{wt}}}

式中：

RC A_{ij}

指i国j产业的显性比较优势系数;

X_{ij}

指i国j产业的出口总额;

X_{it}

指i国全部产业部门的出口总额;

X_{wj}

指世界所有国家（地区）j产业的出口总额;

X_{wt}

指世界所有国家（地区）全部产业的出口总额。参考已有研究的一般设定^[45],按照

RC A_{ij}

系数值的大小可以将其分为4个等级：①

RC A_{ij}

≥2.5,则表明该产业在全球具有很强的竞争优势;② 1.0≤

RC A_{ij}

<2.5,则表明该产业在全球具有较强竞争力;③ 0.8≤

RC A_{ij}

<1.0,则表明该产业在全球的竞争力一般;④

RC A_{ij}

≤0.8,则表明该产业的全球竞争力较弱。

2.2.4 全球价值链参与度与地位指数

（1）GVC参与度指数。Koopman为衡量某个国家（地区）在特定部门中的全球价值链地位状态,最先提出全球价值链地位指数。该指数基于贸易增加值分解框架（KPWW）,构建全球价值链参与度指数和全球价值链地位指数两大指标,以此来衡量某一国家（地区）某一产业（或部门）在全球价值链上所处的分工状态^[46]。具体来看,全球价值链GVC参与度指数的测算依据来源于以垂直专业化为基础的增加值贸易统计体系,其基于国家（地区）间投入-产出表,测算一国的间接和国外增加值出口相加所得到的总值和增加值角度测算出口额的总值相除得到的比值^[47],其计算公式如下：

（4）

GV C_{p ar} = \frac{I V_{ij}}{E_{ij}} + \frac{F V_{ij}}{E_{ij}}

式中：

GV C_{par}

是指j国i产业的全球价值链参与程度;

I V_{ij}

指j国i产业总出口额中含有的国内间接增加值,即j国i产业的中间品出口中被第三国加工再出口中包含的增加值;

F V_{ij}

指j国i产业总出口中的国外增加值部分;

E_{ij}

指j国i产业从增加值角度核算的出口总额。

GV C_{par}

指数数值越大,表明其参与全球生产网络的程度越深,反之则越浅。

（2）GVC地位指数。该指数用某国某产业“中间品”出口额（包括用于他国生产和出口“最终产品”）,与该国该产业的“中间品”进口额（包括用于本国生产和出口“最终产品”）进行比较,即该国（地区）某产业向其他国家（地区）出口中间品的对数值,与本国该产业出口品中使用的进口中间品的对数值之差来反映该国的GVC地位指数^[48],其计算式如下：

（5）

GV C_{pos} = \ln (1 + \frac{I V_{ij}}{E_{ij}}) - \ln (1 + \frac{F V_{ij}}{E_{ij}})

式中：

GV C_{pos}

指j国i产业在全球价值链中分工体系中所处的地位;其余函数内涵与公式（4）相同。Koopman等认为,假设一个国家（地区）处于某产业价值链的“上游”环节（创意、品牌、零部件等）,它会向其他国家（地区）提供中间品参与GVC生产,则其间接价值增加值

I V_{ij}

占总出口

E_{ij}

的比重会高于国外增加值

F V_{ij}

占总出口

E_{ij}

的比重,意味着其相应的

GV C_{pos}

数值就会较大,也就表明该国在该产业GVC中所处的全球分工地位就较高;反之则其在该产业GVC中所处的全球分工地位就较低^[49]。

2.3 数据来源

投入-产出分析数据源自世界投入产出数据库（http://www.wiod.org/home）;RCA分析数据源自联合国经济数据库（https://unstats.un.org/unsd/snaama/index）和联合国贸易数据库（https://comtrade.un.org/）;GVC分析数据源自经济合作与发展组织（OECD）TIVA增加值数据库（http://www.oecd.org/industry/ind/measuring-trade-in-value-added.htm）。其他数据包括相关年份的《中国统计年鉴》、主要国家（地区）年度发展公报、《东南亚蓝皮书：东南亚地区发展报告》,人口数据来源于联合国经济和社会事务部数据库（https://unstats.un.org/unsd/demographic-social/products/dyb/dybcensusdata.cshtml）。为考察中国和中南半岛四国不同要素投入类型产业的全球竞争力以及其GVC参与度和地位指数,本文根据OECD产业划分原则,将制造业和服务业全部小类按照要素投入的类型和强度划分为7个主要中类（表3）。

Tab. 3
表3
表3产业门类与再分类
Tab. 3Industrial categories and reclassification

大类	中类	小类
大类	中类	UNCD代码	TIVA代码	产业类型
制造业	初级制造业	41~76,78~83	D10~D17	食品、饮料、纺织品、服装、木制品、印刷制品等
	中低级制造业	28~40	D19~D25	化学品、塑料、橡胶、初级金属等
	中高级制造业	84~89	D28~D31	运输设备、机械设备等
	高技术制造业	90,93	D26~D27	计算机、电子和光学产品等
服务业	传统服务业	-	D45~D55	批发、零售、住宿、餐饮、交通仓储邮政通讯等
	新兴服务业	-	D58、D90	金融、信息、房地产、科研等
	公共服务业	-	D69~D86、D97	公共行政、教育卫生、社会保障、家庭服务等

新窗口打开|下载CSV

3 结果分析

3.1 不同国家（地区）和产业的全球产业转移时空特征

3.1.1 2000—2014年不同经济体全球产业转移时空特征对2000—2014年全球42个主要国家的产业转移规模进行测度（表4）,结果表明：① 从单一国家来看,研究时段内中国是承接全球产业转入规模最大的国家,累计承接全球产业转入量达到19.02万亿美元,占到全球总规模的44.57%;其次分别是美国（5.03万亿美元）、德国（1.81万亿美元）、俄罗斯（1.50万亿美元）、韩国（1.30万亿美元）、印度（1.29万亿美元）、巴西（1.24万亿美元）、英国（1.13万亿美元）、法国（1.13万亿美元）和澳大利亚（0.94万亿美元）。② 按照世界地理区域划分标准,将42个国家整合为七大地区,发现东亚是承接全球产业转入规模最大的地区,达到20.25万亿美元,占到全球总规模的48.3%,其次分别为欧洲（11.24万亿美元,26.9%）、北美洲（6.34万亿美元,15.2%）、南亚（1.29万亿美元,3.1%）、南美洲（1.04万亿美元,2.5%）、大洋洲（0.94万亿美元,2.3%）和东南亚（0.61万亿美元,1.5%）。③ 从不同产业转移规模等级的全球空间分布格局来看,以中国为主的东亚地区和以美国为主的北美洲地区是研究时段内承接全球产业转入的热点地区,同时英国、德国、法国等传统欧洲大国,以及俄罗斯、印度、巴西等主要发展中国家也是全球产业转入的主要流向地区。④ 结合全球产业转移的历史进程来看,全球产业转移在研究时段内表现出明显的“东进”趋势,即产业转入的热点区域持续由西半球向东半球演进,从南北半球来看主要且将持续集中在北半球。

3.1.2 2000—2014年不同产业部门全球产业转移时空特征按照产业自身属性和国际产业划分的通行标准,将世界投入-产出数据表中56个行业整合为农业、采掘业、食品纺织业、石化金属业、电子机械业、其他制造业、新兴服务业和传统服务业等八大类产业,并测算不同国家（地区）、不同类型的产业转移规模中所占的规模与比重（表5）,结果表明：① 除传统服务业外,中国大陆在其他七大类转移产业中均为承接产业转移规模最大的国家（地区）,单一类型产业转移规模平均占比达到59.4%,高于美国的11.7%,但美国在传统服务业部门的产业转移占比排名第一（30.0%）,且农业、采掘业、食品纺织、石化金属四大类型产业转移规模占比均排名全球次席。② 产业转移的直接目的是争夺并利用区域优势资源,表现出明显的地域特色资源导向特征,即产业转移的空间路径以特色资源为终点,追逐资本基础雄厚、技术先进、劳动力供给充足、开放政策优惠、全球化水平高的国家和地区,并结合不同国家（地区）的特色、优势资源构建GPN和分工体系,如巴西和澳大利亚的农业、俄罗斯的采掘业、韩国的食品纺织业和石化金属业、中国台湾地区的电子机械业等。③ 产业转移仍然是全球主要经济体之间的竞争,主要发达国家（地区）和部分新兴发展中国家（地区）承接全球产业转移总量的比重之和超过75%,非洲、拉丁美洲等地区仍然难以接受全球产业转移的“辐射”,一定程度上加剧了全球的非均衡发展态势。④中国大陆、印度、印度尼西亚等亚洲国家（地区）在八大类行业产业转移规模和占比中均位于前列,表明亚洲国家（地区）及其产业部门在很大程度上享受到全球产业转移红利。

Table. 4
表4
表42000—2014年全球42个经济体产业转移等级与规模
Table. 4Industrial transfer grade and scale of 42 economies in the world from 2000 to 2014

排名	国家	产业转入规模（万亿美元）	排名	国家	产业转入规模（万亿美元）	排名	国家	产业转入规模（万亿美元）
1	中国	19.02	15	荷兰	0.50	29	斯洛伐克	0.09
2	美国	5.03	16	瑞士	0.42	30	匈牙利	0.09
3	德国	1.81	17	波兰	0.42	31	卢森堡	0.08
4	俄罗斯	1.50	18	墨西哥	0.41	32	葡萄牙	0.08
5	韩国	1.30	19	土耳其	0.38	33	希腊	0.05
6	印度	1.29	20	比利时	0.31	34	保加利亚	0.05
7	巴西	1.24	21	瑞典	0.25	35	斯洛文尼亚	0.03
8	英国	1.13	22	挪威	0.25	36	立陶宛	0.03
9	法国	1.13	23	奥地利	0.21	37	拉脱维亚	0.03
10	澳大利亚	0.94	24	捷克	0.21	38	克罗地亚	0.03
11	意大利	0.92	25	罗马尼亚	0.16	39	爱沙尼亚	0.02
12	加拿大	0.91	26	丹麦	0.15	40	马耳他	0.01
13	西班牙	0.67	27	芬兰	0.13	41	塞浦路斯	0.01
14	印度尼西亚	0.61	28	爱尔兰	0.11	42	日本	-0.07

注：中国数据包括中国香港特别行政区、中国澳门特别行政区、中国台湾地区的数据。

新窗口打开|下载CSV

Tab. 5
表5
表5八大类型产业国家（地区）产业转移规模占比排名（前十）
Tab. 5Ranking of the proportion of industrial transfer scale in eight industries (Top 10)

排名	农业	占比(%)	采掘业	占比(%)	食品纺织	占比(%)	石化金属	占比(%)
1	中国大陆	62.5	中国大陆	53.1	中国大陆	73.5	中国大陆	65.3
2	美国	11.9	美国	14.4	美国	5.8	美国	9.7
3	印度	7.1	加拿大	6.7	印度	3.1	韩国	4.9
4	巴西	5.4	俄罗斯	6.7	韩国	2.8	俄罗斯	4.1
5	印尼	4.2	澳大利亚	5.3	西班牙	2.8	印度	4.1
6	俄罗斯	1.8	印尼	3.8	意大利	2.8	德国	4.0
7	法国	1.8	巴西	3.3	巴西	2.5	巴西	2.6
8	澳大利亚	1.8	墨西哥	2.9	德国	2.5	日本	1.8
9	意大利	1.8	挪威	2.4	英国	2.2	意大利	1.8
10	德国	1.8	印度	1.4	印度尼西亚	2.2	中国台湾	1.7
排名	电子机械	占比(%)	其他制造业	占比(%)	新兴服务业	占比(%)	传统服务业	占比(%)
1	中国大陆	75.6	中国大陆	43.7	中国大陆	41.7	美国	30.0
2	韩国	7.2	英国	8.1	美国	16.9	中国大陆	28.6
3	德国	5.5	德国	7.4	俄罗斯	7.7	德国	7.4
4	中国台湾	2.9	美国	6.7	德国	6.8	英国	6.8
5	印度	1.9	澳大利亚	6.7	印度	6.8	法国	6.3
6	俄罗斯	1.7	法国	6.3	巴西	5.6	澳大利亚	4.5
7	墨西哥	1.4	印度	5.9	法国	4.5	巴西	4.4
8	意大利	1.4	俄罗斯	5.9	加拿大	3.8	俄罗斯	4.1
9	美国	1.2	意大利	5.2	韩国	3.2	意大利	4.1
10	巴西	1.2	韩国	4.1	澳大利亚	3.0	加拿大	3.7

注：中国大陆数据包括中国香港特别行政区和中国澳门特别行政区的数据,但不包括中国台湾地区的数据。

新窗口打开|下载CSV

3.2 中国与中南半岛四国的产业竞争态势

3.2.1 中国与中南半岛四国产业转移吸引力演变利用熵值法测算2000年、2006年、2012年、2018年中国和中南半岛四国的产业转移吸引力指数,采用自然断裂法进行等级划分（表6）,结果表明：① 从单一国家对比来看,中国平均产业转移吸引力指数达到0.87,远远高于中南半岛四国,长期处于第一等级并维持高位水平;泰国平均产业吸引力指数为0.47,高于越南的0.20和柬埔寨的0.09,老挝平均产业转移吸引力指数仅为0.05。② 从吸引力水平演变趋势来看,五国中仅有老挝和柬埔寨的全球产业转移吸引力指数在研究时段内呈现稳步提升态势,中国、泰国和越南均在不同时期出现下降。从吸引力等级演变来看,2000—2006年间泰国的吸引力等级由强将为较强,越南的等级则从较强下滑至较弱;2006—2012年,越南产业转移吸引力等级再次回升至较强;2012—2018年,柬埔寨的产业转移吸引力等级也从弱提升为较弱。③ 结合全球经济发展的周期性涨落态势来看,承接全球产业转移是一柄“双刃剑”。其正向作用表现在全球产业转移能够对地区经济发展、人民生活、基础设施建设等提供要素支持;负向作用则是通过不同国家参与全球一体化分工体系深度来体现的,对比越南-泰国、柬埔寨-老挝可以发现：经济体参与全球分工体系的深度越深,越容易受到全球经济周期性涨落的影响。

Tab. 6
表6
表62000—2018年中国与中南半岛四国全球产业转移吸引力水平演变
Tab. 6Evolution of global industrial transfer attractiveness level between China and four Indo-China Peninsula countries in 2000-2018

国家	2000年		2006年		2012年		2018年
国家	指数	等级	指数	等级	指数	等级	指数	等级
中国	0.76	强	0.83	强	0.93	强	0.95	强
越南	0.17	较强	0.22	较弱	0.19	较强	0.20	较强
老挝	0.02	弱	0.04	弱	0.05	弱	0.09	弱
柬埔寨	0.06	较弱	0.07	弱	0.08	弱	0.11	较弱
泰国	0.50	强	0.49	较强	0.45	较强	0.46	较强

注：中国数据不包括中国香港特别行政区、中国澳门特别行政区、中国台湾地区的数据。

新窗口打开|下载CSV

3.2.2 中国与中南半岛四国产业转移吸引力等级演化从中国和中南半岛四国不同类型制造业的RCA指数分析,区域资源依赖属性强、技术含量低、处于价值链低端的初级和中低级制造业竞争优势相对较强,而对于资金、智力、技术等要素投入依赖性较强的中高级制造业和高技术制造业则不具备全球比较优势（图1）。具体来看：① 全球尺度下,四大制造业类型中,中国与中南半岛四国仅在初级制造业领域的比较优势系数值超过0.80,在全球的竞争力水平处于中等;中低级制造、中高级制造和高技术制造均不具备全球竞争力。② 从具体国家来看,中国的制造业整体RCA指数略高于其他4个国家,达到0.62,但仍然不具备全球比较优势;泰国、越南分别为0.52和0.42,柬埔寨为0.37,老挝仅为0.31。③ 从具体制造业部门来看,中国的中高级制造、高技术制造业的优势相对突出,柬埔寨初级制造业的RCA指数较高,泰国中低级制造业的RCA指数具有区域比较优势。④ 从时序演变态势分析,五国在四大类制造业门类中的分别提升了-2.24、0.46、0.38、0.19,即除初级制造业领域外的其余3个制造业类型中均实现了不同幅度的提升,反映了其正处于制造业产业升级的阶段。总体来看,无论是2018年时点的制造业结构状态,还是在2000—2018年间时序上的制造业结构演变过程,中国制造业RCA指数对比中南半岛四国的优势长期存在,特别是中高级、高技术制造业2个大类的区域竞争力相对突出。

图1

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图12000—2018年中国与中南半岛四国不同类型制造业RCA优势演变态势

注：中国数据不包括中国香港特别行政区、中国澳门特别行政区、中国台湾地区的数据。
Fig. 1RCA evolution of different manufacturing industry types between China and four Indo-China Peninsula countries in 2000-2018

3.3 中国与中南半岛国家GVC竞争态势

3.3.1 中国与中南半岛国家GVC参与度指数时序演变与空间演化依据表3的产业类型划分标准,利用OECD组织发布的TiVA数据库,测算出2005—2015年中国、越南、柬埔寨、泰国七大类产业的GVC参与度指数 ( 由于经济合作与发展组织（OECD）TiVA数据库未统计老挝相关数据,因此本文未计算老挝的GVC参与度与GVC地位指数。),并考察其整体水平与演变趋势（表7）,结果表明：① 从国家对比来看,中国七大类产业的年平均GVC参与度指数为0.62,低于越南的0.64,高于泰国的0.61和柬埔寨的0.14。其中,七大产业类型中,中国仅在中高级制造业和高技术制造业两大类中排名第一;而越南在四大类产业类型中处于领先,分别是初级制造业、中低级制造业、传统服务业和新兴服务业;泰国则是在公共服务业部门具有GVC参与度比较优势。② 从具体产业来看,4个国家在七大类产业中的全球整体参与水平可以划分为3个等级,参与度最高的产业类型为中高级制造业（0.73）,参与度中等的产业类型为初级制造业（0.56）、中低级制造业（0.58）和高技术制造业（0.56）;服务业部门的传统服务业、新兴服务业和公共服务业参与度均低于0.50,处于较低水平。③ 从时序演变态势分析,中国七大类产业平均GVC参与度指数值提升了0.03,越南提升了0.05,泰国降低了0.04,柬埔寨本身参与度不高所以无明显变化。具体产业部门中,中国的中高级制造和高技术制造GVC参与度指数值分别提升了0.08和0.07;越南在初级制造、中低级制造和高技术制造部门也取得明显提升,且高技术制造业GVC参与度指数提升了0.08,提升幅度高于中国;泰国除传统服务业提升0.03外,其余六大产业均出现下滑;柬埔寨各产业参与度涨落幅度均较小。整体来看,中国的GVC参与水平提升主要集中在制造业,特别是中高端制造业部门,而中南半岛国家,尤其是越南在初级制造业、中低级制造业部门的GVC参与度提升较快;在服务业部门,中国的整体服务业GVC参与度低于泰国和越南,柬埔寨参与度最低。

Table. 7
表7
表72005—2015年中国和中南半岛三国GVC参与度和地位指数
Table. 7GVC participation and position indices of China and three Indo-China Peninsula countries in 2005-2015

产业类型	国家	GVC参与度			GVC地位
产业类型	国家	2005年	2010年	2015年	2005年	2010年	2015年
初级制造业	中国	0.67	0.63	0.65	0.27	0.30	0.34
	泰国	0.61	0.62	0.60	0.07	0.11	0.12
	越南	0.69	0.71	0.75	-0.10	-0.11	-0.10
	柬埔寨	0.27	0.28	0.28	-0.22	-0.24	-0.23
中低级制造业	中国	0.68	0.66	0.68	0.19	0.23	0.30
	泰国	0.67	0.68	0.66	-0.05	0.01	-0.03
	越南	0.70	0.74	0.77	-0.17	-0.14	-0.13
	柬埔寨	0.22	0.23	0.23	-0.47	-0.38	-0.36
中高级制造业	中国	0.95	1.17	1.03	0.19	0.31	0.36
	泰国	0.85	0.79	0.76	-0.22	-0.21	-0.22
	越南	0.90	0.88	0.93	-0.26	-0.30	-0.36
	柬埔寨	0.16	0.15	0.15	-0.63	-0.73	-0.86
高技术制造业	中国	0.79	0.78	0.86	-0.01	0.11	0.18
	泰国	0.74	0.74	0.65	-0.28	-0.25	-0.25
	越南	0.64	0.68	0.72	-0.23	-0.28	-0.38
	柬埔寨	0.06	0.06	0.05	-0.86	-1.04	-1.40
传统服务业	中国	0.37	0.27	0.35	0.12	0.11	0.19
	泰国	0.41	0.43	0.44	-0.02	0.03	0.04
	越南	0.42	0.47	0.52	-0.09	-0.07	-0.05
	柬埔寨	0.14	0.15	0.15	-0.19	-0.15	-0.10
新兴服务业	中国	0.48	0.50	0.52	0.19	0.26	0.30
	泰国	0.51	0.53	0.46	-0.02	-0.03	-0.02
	越南	0.57	0.59	0.52	-0.01	-0.03	-0.15
	柬埔寨	0.06	0.07	0.06	-0.05	-0.10	-0.55
公共服务业	中国	0.33	0.33	0.36	0.16	0.19	0.22
	泰国	0.55	0.56	0.50	0.03	0.03	0.07
	越南	0.36	0.37	0.41	-0.02	-0.02	-0.04
	柬埔寨	0.07	0.07	0.07	-0.05	-0.05	-0.10

注：中国数据不包括中国香港特别行政区、中国澳门特别行政区、中国台湾地区的数据。

新窗口打开|下载CSV

3.3.2 中国与中南半岛国家GVC地位指数时序演变与空间演化同样测算2005年、2010年和2015年四国七大类产业的GVC地位指数（表7）,研究发现：① 相较于GVC参与度指数,中国在研究时段内的七大类产业整体GVC地位指数比较优势更为突出,平均GVC地位指数达到0.21,领先于泰国（-0.05）、越南（-0.14）和柬埔寨（-0.42）,且在全部7个产业大类中,中国GVC地位指数均排名第一;泰国在初级制造业和传统服务业领域位居第二。② 4个国家在七大类产业中的全球整体地位可以划分为2个等级,地位相对较高的产业类型为初级制造业（0.02）和公共服务业（0.04）,其余5个产业大类GVC地位指数均为负值。③ 从时序演化态势分析,中国七大类产业在研究时段内的GVC地位水平提升了0.11;泰国提升了0.03;越南和柬埔寨则分别下降了0.05和0.16;中国在全部七大类型产业的GVC地位指数均得到提升,其中高技术产业和中高级制造业提升幅度最为明显,分别提升了0.19和0.17;泰国的传统服务业和初级制造业分别提升0.06和0.05,越南则是在中低级制造业提升了0.04。整体来看,在GVC地位指数方面,不管是GVC地位指数水平还是其演变态势,中国相较于中南半岛国家的领先优势较为明显,且GVC地位指数出现全方位提升;而越南和柬埔寨GVC地位整体较低,且在2005—2015年期间出现下降;柬埔寨在整体GVC参与度提升0.01的同时也出现了GVC地位下降的现象。

4 结论与讨论

4.1 结论

全球产业转移既是全球化的主要驱动因素,也是全球化进程中所表现出来的重要形态与特征。历经前四次全球产业转移的积淀,在GPN、跨国公司、区域经济综合体等多要素的催生下,第五次全球产业转移对于全球经济格局、国际进出口贸易网络、全球产业竞争力格局等都产生了前所未有的深刻影响,必将改变不同国家和地区在全球经济体系中扮演的角色及其国际地位,进而影响其对外开放与区域合作战略的制定。本文首先刻画了21世纪以来全球产业转移的基本形态,描绘了不同国家和地区、不同产业的产业转移整体特征,并将研究聚焦于近两次全球产业转移受利最多的中国和东南亚地区,以中国和中南半岛4个国家为案例,从整体上分析了中国、越南、老挝、柬埔寨和泰国在吸引全球产业转移和参与全球制造业竞争方面的能力与水平,并按照七大类产业的分类标准,从全球价值链区域竞争的视角出发,分析了除老挝外的4个国家在GVC参与度和地位2个指标上的竞争演变态势,主要研究结论包括：

（1）2000—2014年,中国成为承接全球产业转移转入规模最大的国家,全球产业转入热点区域空间演变呈现出明显的“东进”态势。主要发达国家和部分新兴发展中国家是全球产业转移的主要受益者,全球“南北”非均衡发展态势持续固化。从区域尺度分析,中国和东南亚地区范围内,特色农业、采掘业和食品纺织等部门的全球产业转移持续推进,以区域特色资源为导向正成为全球产业转移的重要特征。

（2）2000—2018年间,中国产业转移吸引力水平长期维持高位水平,中南半岛四国则在波动中得到提升。受限于劳动力人口供应规模、劳动力工资投入成本和营商环境便利度等生产要素制约,中国的产业转移吸引力水平在2015年后出现小幅度下滑。在制造业RCA方面,中国和中南半岛四国整体制造业的全球比较优势较低,中国在中高级、高技术制造业部门比较优势相对突出,柬埔寨初级制造业、泰国中低级制造业的RCA指数开始处于区域领先地位。可以发现,中国与中南半岛四国的制造业比较优势出现部门分化,存在错位的空间,即中国的优势集中在中高级、高技术制造业部门,而中南半岛四国则可以在初级制造业和中低级制造业部门体现比较优势。

（3）相较于中南半岛国家,中国GVC参与度优势集中在中、高端制造业,初、中级制造和服务业优势并不突出,但高技术制造业和中高级制造业的GVC地位指数在2000—2015年实现了明显提升。中南半岛国家中越南的表现明显优于泰国,越南在初级制造业、中低级制造业和传统服务业部门具备GVC参与度优势,同时其七大部门的整体GVC地位指数也高于泰国。整体而言,中国与中南半岛四国的GVC参与度和GVC地位指数在第五次全球产业转移和全球价值链重构的基础上实现了整体提升,但也要尽量避免出现柬埔寨式GVC参与度提升但GVC地位却下降的现象。

4.2 讨论

产业的空间转移与GVC竞争态势是一个双向催化的过程,该过程既是产业和产品生命周期演化、区域产业空间组织模式调整的一种自适应性演化,也是不同尺度、不同主体发展战略调整的产物。从研究的内容和方法论体系来看,本研究将研究对象聚焦在中南半岛4个国家,未来需要顺应第五次全球产业转移的空间路径依赖,思考在多源数据的支持下分析中国和整个东盟地区的全球价值链竞争态势;同时,现有研究主要是基于客观历史进程和规律的探索,后续研究有必要对未来一定时期内的中国-东南亚地区不同国家间的GVC竞争关系和态势演变进行复杂系统模拟。从研究的应用价值来看,考虑到现阶段复杂严峻的全球经济形势导致的经济发展不确定性增大,在下一阶段的中国-东南亚地区区域竞争中,中国需要积极发挥自身的主观能动性,在建设以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局目标的引领下,充分把握第五次全球产业转移机遇,一方面要以东南亚地区为重点对象建立国内国际双循环格局,加快构建中国-东南亚地区的区域一体化化生产网络,另一方面也要注重强调与东南亚地区国家在国际产业竞争力结构、产业结构、资源结构等方面的差异化发展,提升中国在中高端制造业和现代服务业领域的全球产业转移吸引力、国际竞争力和GVC地位。当然,在良性竞争的基础上深化区域合作,以RCEP区域合作框架为引领,构建以中国为主体,囊括东南亚地区乃至日、韩的区域一体化价值链体系对于中国也具有长远的战略意义。

致谢

真诚感谢匿名评审专家在论文评审中所付出的时间和精力,评审专家对本文研究综述、整体研究框架设计、结果分析、结论梳理方面的修改意见,使本文获益匪浅。

参考文献原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

[1]

陆玉麒, 董平. 区域竞合论: 区域关系分析的新视角
经济地理, 2013,33(9):1-5.