【华创宏观·张瑜团队】从全球价值链角度看中国制造——全球价值链研究系列一

文/华创证券首席宏观分析师：张瑜

执业证号：S0360518090001

联系人：张瑜（微信 deany-zhang） 陆银波（微信 15210860866）

自2018年以来，先是中美贸易摩擦引发市场对产业链移出中国的担忧，后是疫情扩散至全球，引发市场对疫情影响下，中国产业链供需两端受冲击的忧虑。在这样的背景下，市场对全球贸易走势的关注越来越高，对全球产业链的研究也越加重视。我们从本篇报告开始，聚焦全球产业链中的全球价值链部分，作深入的研究，以期对投资者带来一定的启发和思考。

为什么选择全球价值链作为研究的切入点？第一，价值链的研究在学术界是个比较前沿的话题。基本从2000年以来才逐渐涌现，2010年以后理论相对成熟起来。借助学术研究成果，我们可以获得更多的思考点。第二，价值链的研究相比全球贸易的研究，更聚焦一国出口中的增加值而非出口总值，可能更适合用来研究一国的各个行业的比较优势、一国的出口结构以及一国在全球分工中所作的贡献以及所处的位置等话题。

何为全球价值链？简单来说，是生产活动的全球分工。研究什么？研究各国在这个分工的过程中，各自创造了多少增加值。怎么研究？通过构建全球投入产出表，将一国的出口进行分拆。拆成来自国内贡献的增加值有多少，来自国外的增加值有多少。在这个基础上，可以再进一步拆分。比如，来自国内的增加值，哪些以终端消费品的形式出口，哪些以中间品的形式出口。

有什么用？出口数据予以拆分后，应用的方向有很多。本篇报告介绍其中四个。即评估一国GDP对出口的依赖、一国在全球价值链中的位置、一国的出口结构、一国各个行业的比较优势。从这四个角度，对中国的制造业的基本状况形成一个更加立体化的了解。

应用一：中国的GDP中有多少来自出口？其他国家如何？

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%。

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非常偏低的。

应用二：中国在全球价值链中处于什么位置？十年的维度看发生了哪些变化？

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。

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，出口中来自进口的中间品的比例在减少。二是，技术提升后，出口中间品用于国外再加工的比例在增加。

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。反映中国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，这些国家通过从事简单的加工贸易，在深度参与全球分工。

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，以提高自己的中间品输出能力，提升全球分工参与度。

应用三：行业角度怎么看中国的出口结构？

第一，电子设备行业一直是中国出口中第一大行业。但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%。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（国内贡献的增加值，下同）与出口的比值为13.4%，FVA（国外贡献的增加值，下同）与出口的比值为2.8%。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。

应用四：中国各个行业的比较优势如何？十年的维度看发生了哪些变化？

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（使用DVA改进后的，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。

顾名思义，全球价值链这一名词指向两个内容。一个是价值链，另一个是全球。对于价值链，学术界给出的定义是，“将一个产品从概念到终端使用，所涉及的全部的生产活动，这些生产活动通常包括设计、生产、营销、分销、售后服务等”（Gereffi and Fernandez-Stark，2011）。如果这些生产活动，由多个国家予以完成，则可以称之为全球价值链。简单理解，就是生产活动的全球分工。因而，全球价值链的研究，很重要的一点是研究各国在这个分工的过程中，各自创造了多少增加值。

全球价值链的研究的难点在于其生产活动涉及多个国家，数据的搜集、加工是一件相当困难的事。现有的出口数据的统计只涉及出口产品的总价值，并不会区分其出口中，所包含的由出口国创造的增加值是多少。学术界的研究也是近20年才开始热闹起来。一个颇有影响力的文章是研究中国出口的Appleipod:中包含的中国创造的增加值。根据（Dedrick, Kraemer,and Linden,2008）,中国工厂出厂的ipod价格是144美元，但中国只贡献了其中的4美元。其中100美元是来自进口的日本的硬盘、显示屏、电池等，15美元来自进口的美国的内存、处理器等。但这，也只是对某个产品的全球价值链的研究，若要对全部商品及服务进行全球价值链的研究，则更加复杂一些。我们主要参考学界一篇影响力较大，方法论较为完备的文章（Robert Koopman et al，2014）。参见下一小节。

对全球价值链的研究，可以分解为五个步骤。即先构建全球投入产出表，再计算一些简单宏观指标，进而将出口分解为九项。这九项中一部分为国外贡献的增加值（FVA），一部分为国内贡献的增加值（DVA）。然后计算一国在全球分工中的前向参与度（通过出口中间品参与全球分工，这个中间品出口后需要至少再跨境一次，方式是计算出口中来自forward participation的比值）、后向参与度（通过进口中间品参与全球分工，这个中间品需要用于出口，方式是计算出口中来自 backward participation的比值）。在前四步的基础上，可以用来研究一些问题。比如一国GDP中有多少来自出口所贡献。一国出口中有多少来自国外的产品。一国在全球分工中是更偏上游还是更偏下游。我们在后面的1-4小节逐一介绍前四步。在第三章节介绍几个简单的应用。

（一）步骤一：构建全球投入产出表

全球投入产出表的构建涉及一些基础数据以及一些基本假设。基础数据主要是三个。

第一，各个国家的投入产出表。全球主要的经济体一般都会定期编制本国的投入产出表。中国的投入产出表目前更新至2017年。一些不编制投入产出数据的国家，一般将其合并在一起，作为一个整体，列入全球其他这一部分，并对这部分的数据作一些估计。

第二，全球商品贸易与服务贸易数据。贸易数据较为完善，以中国的商品贸易数据为例，有出口至各个国家的基于HS（世界海关组织制定的统一标准，各国前6位是一致的）分类编码的各个商品的出口数据。

第三，编码转换表。以商品贸易为例，需要将HS编码转为投入产出表编制中使用的行业分类（国际标准产业分类，即ISIC，联合国制定）。此外，需要基于BEC（广泛经济类别，联合国制定）将出口的商品分为中间品和消费品。

主要的基本假设如下：

第一，全球由G个国家或地区组成，每个国家或地区的经济活动分为N个行业。理论上，如果数据足够齐全，G可以为全球所有的国家或地区的数量，N可以是最细致的行业分类对应的行业数量。但限于数据可得性，G和N都不会太大。G中会包括一个特殊的国家，即全球除了模型中包括的国家之外的地方。

第二，一国生产的商品有两种用途。一种是用于本国或者其他国家的中间消耗。另一种是用于本国或者其他国家的终端消费。即一国的总产出等于用于中间消耗的部分加上用于终端消费的部分。

第三，中间品可以不断的加工，出口。但终端消费品最多出口一次，即要么在本国消费，要么出口到另一个国家被其所消费。现实中可能存在终端消费品被进口国再次出口到其他国家的现象。

第四，全球所有国家的增加值（即GDP）等于所有国家的终端消费之和。但对于一国而言，其终端消费不等于其GDP。这一点与研究国内的投入产出表时会有点不一样（国内投入产出表中终端消费加上净出口等于其GDP）。

第五，一国的GDP由两部分贡献。一个是出口的商品（中间品或者终端消费品）中包含的增加值。另一个是用于国内中间消耗或者终端消费中包含的增加值。这样的拆分可以清晰的看到一国GDP中由出口贡献的比例有多少。

（二）步骤二：计算简单的宏观指标

因为构建全球投入产出表的过程中，会涉及一个优化的过程，即在尽可能减少误差的情况下，使得最终的投入产出表满足基本假设。因而，在构建完投入产出表后，需要重新计算一些简单的宏观指标。比如，一国的总产出、一国的GDP、一国的出口等。一国的总产出中有多少用于中间消耗（既有用于本国的中间消耗，也有用于其他国家的中间消耗），有多少用于终端消费（既有用于本国的终端消费、也有用于他国的终端消费）。

此外，后了后续计算的需要，会计算一个直接消耗系数。即，一国每个行业生产一个单位的商品，需要消耗本国各个行业多少商品，需要消耗他国每个行业多少商品。每个行业的总产出减去中间消耗即为这个行业贡献的增加值。

（三）步骤三：将出口数据予以分解

这一步是研究全球价值链的核心。我们参考（Robert Koopman et al，2014），将一国的出口，分解成九个部分。这九个部分相加等于出口总额。这九个部分，参见图表1，第1-3项是来自国外贡献的增加值（即记为FVA）。第4-9项是来自国内贡献的增加值（即为DVA）。总出口 = FVA +DVA。这样的分解，便于我们做很多后续的研究。

我们逐一解释下这9项的具体含义。根据（Robert Koopman et al，2014）的计算，我们列出主要国家的出口数据的分解结果（图表3），我们提示一点，出口中占比最高的其实是第一、第二、第四、第七这四项。即对于一国而言，出口中会包含一定比例的进口的商品。出口的商品的主要流向，或者以终端消费品的形式被进口国直接消费，或者以中间品的形式被进口国加工成消费品然后消费。其他几种流向，占比都比较小。

假设出口国记为A国。同时结合图表2，讲解这九项分别对应的贸易方式。图表2从一个价值4美元的中间品开始，假设每加工一次增加1美元的价值。我们观察，这个商品不同的加工、消费方式，对于A国而言，出口多少，贡献A国多少增加值，以及与这九项的联系。

九项中的前三项是计算A国出口中包含的国外贡献的增加值。进一步，细分如下：

第一项，是A国出口的终端消费品中，来自国外的增加值有多少。参考贸易方式二，进口一个价值4美元的中间品，加工成终端消费品，然后出口至国外。此时，出口5美元的消费品，来自国外的增加值为4美元。

第二项，是A国出口的中间品，来自国外的增加值有多少。参考贸易方式六，进口一个价值4美元的中间品，加工成中间品，此时出口5美元的中间品，来自国外的增加值为4美元。

第三项，纯统计重复项。由于一国出口产品中要么是中间品，要么是终端消费品。因而，出口中来自国外的增加值已经全部计算入第一项与第二项中了。之所以有第三项，是由于存在这么一种情形。某个商品需要多次经由国外加工，那么在多次出口的过程中，会重复计入这个出口商品中包含的国外的增加值。参考贸易方式7，A国先是从B国进口了4美元的中间品，加工成中间品（此时为5美元）给B继续加工，然后再进口回来，再加工成中间品，再出口，此时出口价值为7美元。但就这一个商品而言，一共出口两次，出口合计12美元。这12美元中，本国加工两次，贡献了2美元的增加值。B国贡献了最初的4美元的中间品，以及加工了一次，一共贡献了5美元的增加值，A国与B国合计贡献了7美元的增加值。但出口统计的数据是12美元，多出来的5美元就是重复统计项。这个重复统计项中，4美元是重复统计了B国的原材料。也就是来自国外的增加值的重复统计项。

九项中的后六项是计算A国出口中包含的国内的增加值。进一步，细分如下。这里需要强调的是，A国中间品出口后，可能会经过多个国家的加工，但模型实际上是按最终将中间品加工成消费品的国家是谁进行分类的，不会去管中间由谁完成了加工。这一点，在分析第七项处，需要尤其予以注意。

第四项，是A国将终端消费品出口至B国，被B国消费，这一环节包含的国内贡献的增加值。参考贸易方式一，A国将本国的中间品加工成消费品出口至B国，出口5美元，全部由本国贡献。

第五项，是A国将中间品出口至B国，被B国加工成中间品，再回到A国，由A国加工成终端消费品，被A国消费，这一环节包含的国内贡献的增加值。第五项值得注意的是，回到A国加工成消费品，如果再出口，会算入第四项中。参考贸易方式九。A国将4美元的中间品出口至B国，B国加工成5美元的中间品，再回到A国，A国进一步加工成消费品，此时价值6美元，由A国所消费。此时出口4美元，全部由本国贡献。

第六项，是A国将中间品出口至B国，被B国加工成消费品，回到A国消费，这一环节包含的国内贡献的增加值。参考贸易方式八，A国将4美元的中间品出口至B国，B国加工成5美元的消费品，被A国所消费。此时出口4美元，全部由本国贡献。

第七项，是A国将中间品出口至B国，在B加工成消费品，然后在B国消费，这一环节包含的国内贡献的增加值。参考贸易方式三，A国将4美元的中间品，出口至B国，由B国加工成5美元的消费品，由B国消费掉。但这里需要强调的是，贸易方式四也会被纳入这一项中，即A国将4美元的中间品先出口至C国，C国加工成5美元的中间品后出口至B国，B国加工成6美元的消费品后，自己消费掉。贸易三与贸易四最大的区别是跨境的次数。贸易三只跨境一次。贸易四跨境超过一次。后续的研究中，将贸易四认为是从前向角度参与全球分工。

第八项，是A国将中间品出口至B国，在B国加工成消费品，然后由C国消费，这一环节包含的国内贡献的增加值。参考贸易方式五，A国将4美元的中间品出口至B国，B国加工成5美元的消费品，出口给C国消费。

第九项，纯统计重复项。与第三项类似，不同的是，此处重复的是国内创造的增加值。比如一个商品，反复多次出口至国外加工再回到国内加工，那么国内创造的增加值在出口环节会被重复计算。参考贸易方式7，在贸易方式7中，一共重复计算了5美元的增加值，其中4美元是第三项，由国外贡献的增加值的重复统计，1美元是第九项，由国内贡献的增加值的重复统计。

（四）步骤四：计算前向参与度与后向参与度

研究前向参与度（通过出口中间品参与全球分工，这个中间品出口后需要至少再跨境一次）与后向参与度（通过进口中间品参与全球分工，这个中间品需要用于出口），主要是为了研究一国在多大程度上参与全球分工。且，在全球分工中，是处于下游位置还是上游位置。需要强调的是，此处的全球分工，一般指的是，一个商品，从生产到最终消费，至少要跨境两次。一国处于上游位置，要么通过出口原材料，比如原油或者矿产品。要么出口技术，比如电子芯片中的设计环节。一国处于下游位置，则主要是通过进口中间品，组装成终端消费品。一般认为，一国依靠技术出口处于上游位置的国家，其制造业中技术含量较高。

前向参与度的计算 = forwardparticipation/Export ，即一国出口中有多少比例是本国向全球贡献的用于继续加工的中间品。后向参与度的计算 = backward participation/Export），即一国出口中有多少比例是本国采购的其他国家的中间品。计算的关键是从一国出口中拆出forward participation 与backwardparticipation。我们不讨论计算细节，但与出口的九项分解的联系简述如下：

forward participation，包括了出口中的第五项（贸易方式九）、第六项（贸易方式八）、第八项（贸易方式五）、第九项（贸易方式七），以及一部分第七项。之所有第七项没有全部纳入，是因为第七项的简单模式下（贸易方式三），比如A国出口中间品至B国，然后B国加工成消费品在B国直接消费掉，商品只跨境一次，与第四项（贸易方式一）没有差别，不纳入此处全球分工的考虑范畴。但第七项的复杂模式下（贸易方式四），商品跨境至少两次，纳入此处考虑范畴。其他几项，商品跨境次数也都至少两次。

backward participation，相对较为简单，包括了出口中的第一（贸易方式二）、第二（贸易方式六）、第三（贸易方式七）这三项。事实上，只要出口的商品中包含进口的成分，商品跨境次数必然至少两次。

（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。

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。