但其背后隐含着资本、劳动力等生产要素的跨国流动（Vanek，trade）测算要素含量及跨国流向的做法相比，基于增加值贸易的测算不仅能更加细致、客观地反映一国（地区）在全球价值链（globalvaluechains，GVCs）分工中的地位，而且可以准确地评估一国（地区）净要素含量或禀赋的价格和跨国流向是否“搞对”。就中国而言，30多年的改革开放不仅是国内市场机制逐渐发挥作用、要素配置不断调整和纠正的过程，也是中国逐渐嵌入全球产业链和价值链、成为全球增加值贸易流有机组成部分的过程。然而，在这一过程中，要素的跨国流动是否“跑对方向”无疑与要素的国内流动是否contentoftrade）分析方法即H0V模型，并首次同时引入要素生产率（TFP）与综合贸易成本（comprehensive tradec：St，CTC）的跨国差异，然后基于大样本的“世界投人-产出数据库（WI0D），多角度测算在新的全球产业链和价值链分工背景下中国增加值贸易隐含的净要素含量跨国流向及其对理论预期的偏离程度。

　　本文的研究与以下三方面相关：一是关于中国出口产品特别是制成品出口复杂度Wei（2008）、XuLu（2009）发现中国出口品的复杂度一直在稳步上升，但其中的原因不尽相同。关志雄（2002）、樊纲等（2006）、杜修立、王维国（2007）、姚洋、张晔（2008）、黄先海等（2010）、Koopman etal.（2011）、郭亦玮等（2012）则发现中国出口品的复杂度虽有所提升，但幅度不大，与发达经济体差距较大，且在产品和行业上表现不一。二是关于中国双边总量贸易与增加值贸易特点的研究。Stehreretal.（2012）、Timmer（2012）等发现，中国的总量出口（grossexports）包含了较高份额的外国增加值，而且差不多有一半的进口中间品是用作出口品的中间投人。这意味着，就双边贸易而言，增加值贸易相对于总量贸易更能反映一国对外贸易的净要素含量。另外，Gasirek etal.（2014）发现，中国与欧盟在全球价值链层面上的联系甚至超过欧盟与美、日、韩的联系，两者的互补性持续上升，欧盟专业化于高、中技能增加值部分（比如服务），而中国则在低技能和资本增加值部分（比如制造活动）拥有比较优势。三是采用H0V模型估算中国对外贸易要素含量的研究。Stone etal.（2011）基于GTAP数据进行跨国比较，发现在剔除中间投人后中国熟练劳动力的净出口为负，而非熟练劳动力与资本的情况相反。常黎、胡鞍钢（2011）发现，1992?2002年中国的贸易结构日益向着密集出口低级技能劳动要素、更加依赖进口高级技能劳动要素和资本要素的方向演变。刘瑶（2011）采用传统方法计算中国制造业贸易的要素含量，发现中国制造业技术水平不断提高、熟练工人密集度显著提高，但这一方法会因忽略中间品贸易而造成中国制造业要素净出口的严重高估。

　　本文将增加值贸易分析与贸易的要素含量分析结合起来，从以下三方面对现有进行拓展：首先，在方法上，本文主要基于Helpman（1984）、Debaere（2003）与ChoiKrishna（2004）提出的方法，检验中国增加值贸易流所含要素流向的“双边"（bilateral）约束条件。但考虑到要素质量和贸易成本跨国差异因素的影响，本文一方面按照Lai Zhu（2007）的思路引人行业水平上的李嘉图技术差异，另一方面借鉴Anderson vanWincoop（2003）、Novy（2013）等提出的综合贸易成本（CTC）测算方法计算行业水平上的贸易成本。也就是说，本文在双边H0V基本框架下同时引人要素生产率（TFP）与综合贸易成本（CTC）的跨国差异以控制其对测算结果可能产生的干扰。

　　其次，由于本文要探讨的是双边增加值贸易的净要素含量，因此，我们按照TreflerZhu（2010）与Stehreretal.（2012）的做法，采用国内投人-产出矩阵（domesticinput-outputmatrix），以剔除中间品和*终品贸易中的外国要素含量，从而得到仅来自本国的净要素含量。已有的相关总量贸易（grosstrade）与总要素含量（包括国内与国外要素）相对应，而一国的增加值贸易（TiVA）则与其净要素含量（不含国外要素〉相对应。本文主要关注后者。

　　Krishna（2004）和Bernhofen（2009）并未区分中间品与*终品贸易，但本文对此做了细分。毫无疑问，两类产品贸易的区分在全球价值链分工背景下是非常关键的。

　　第三，本文从要素类型、贸易方向、产品用途、行业部门等不同角度测算中国增加值贸易（主要是与39个样本经济体的贸易）的净要素含量及流向，特别是对要素进行分解，以探讨各类要素的单独流向。尽管已有都是考虑组合要素的流向，但本文认为考察不同要素的单独流向不仅可以作为分析组合要素流向的补充与对照，而且有助于观察要素跨国流向的差异性，因为国际范围内要素禀赋等方面的细微差异而产生的商业机会和利益是价值链分工的基本动因（UNCTAD，本文第二节阐述基本理论方法以及本文的拓展；第三节介绍数据以及指标与变量处理；第四节多角度评估中国增加值贸易隐含的净要素含量流向扭曲程度；*后是基本结论与启示。

　　二、理论与方法本文模型基本思路源自ChiKrishna（2004）。传统贸易理论认为，国际贸易进出口格局是由产品的比较成本差异决定的。对此，Deardrff（1984）较早提出以下一般性检验方法：该式表明，当国家。封闭经济下的价格/低于（高于）其国际贸易价格，时，该国将倾向于出口（进口）该产品（r>h但该方法因无法获得封闭经济下的价格数据而难以实施。①为了解决这一问题同时又不受制于国际要素价格均等化（FPE）的约束，Helpman（1984）、Chi Krishna（2004）等学者在Vanek（1968）基础上提出新的方法。定义/T为国家C的直接投人矩阵或技术矩阵（technicalmatrix）（即描述初始要素投入和产出之间的技术关系）为国家C的投人-产出矩阵（即表示每个行业生产一单位总产出需要从其他行业购买的产出量），国家C的贸易向量（tradevectoiOr为*终产品F与国内消费ZT的差值：r=F->%如果生产中使用中间品，那么总产出与*终产品的关系为：F=（/-Se）T.其中，（/-T）为里昂惕夫矩阵。这样，国家C生产*终产品对生产要素的总使用（包括直接与间接使用的要素）为，其中，/为的单位阵，（/-厂1为里昂惕夫逆矩阵。定义为外国（用上标/表示）从本国（用上标/1表示）的总进口向量、为外国从本国的总进口隐含的要素向量。给定外国的总进口向量严以及本国的总投人矩阵（/-以广1，则相应的要素含量为：要素价格向量。将这两个不等式合并，则得：国内均衡要素价格衡量），但该式的所有变量都与贸易均衡相关，因此可以采用“观察到”的贸易均衡时的数据来检验该式。该方法的优点在于它只需要贸易后的数据（post-trade data）而不需要封但有一个特别的例子是19世纪的日本。日本在19世纪50.年代中期基本处于封闭经济状态，而在19世纪60年代末随着明治维新（MeRestoration）而迅速走向开放经济状态。Bernhofen Brown（2001）就利用18681872年日本的贸易进出口数据以及19世纪50年代各种关于封闭价格的信息，直接检验公生产成本（即进口国要素价格与出口国要素使用量的乘积）之和与在出口国的（实际）生产成本（即实际生产者的要素价格与要素使用量之间的乘积）之和的比率。公拓展分析公（以A表示）差异。这样，公式（4）就变为：就对要素使用的影响而言，贸易成本与要素生产率的作用机制正好相反（即贸易成本会抵消生产率的正面效应）。因此，公、Novy（2013）等学者提出的综合贸易成本（CTC）测算方法加以衡量。基于公式（5）和公差异以及综合贸易成本差异的影响，表明：在控制TFP与CTC差异之后，贸易中隐含的要素将从荽素价格低的国家流向要素价格高的国家。为便于分析，本文将增加值贸易隐含的净要素含量流向扭曲程度界定为要素流向是否以及在多大程度上符合公式（4）一（7）的理论预期，相应的衡量指标包括三个：一是理论预期值即0值的大小；二是要素流向符合理论预期（0>1）的情形（以频率表示）所占比重；三是要素流向符合理界定，如果0值越大（>1）或要素流向符合理论预期（0>1）的情形或贸易值所占比重越高，则一国增加值贸易隐含的要素流向扭曲程度就越轻；反之则反是。

　　三、数据与变量处理本文采用的数据主要来自*新发布的WIOD数据库，涵盖包括中国在内的40个经济体以及作为一个整体对待的“世界其余地区（RW），②所涉行业达35个（其中货物生产行业17个、服务行该式以及随后公式可由基准情形推导而得，具体推导过程可以向作者索取。

　　除中国外的其他39个经济体为：奥地利、比利时、保加利亚、塞浦路斯、捷克、丹麦、爱沙尼亚、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、爱尔兰、意大利、拉托维亚、立陶宛、卢森堡、马耳他、荷兰、波兰、葡萄牙、罗马尼亚、斯洛伐克、斯洛文尼亚、西班牙、瑞典、英国、加拿大、美国、巴西、墨西哥、印度、日本、韩国、澳大利亚、中国台湾、土耳其、印度尼西亚、俄罗斯。

　　业18个），经过价格折算之后的样本年份为1996?2009年。为了分析贸易隐含的要素流向，就必须先基于公。

　　（一）投人-产出矩阵（B）与初始要素投人矩阵M）本文的数据允许我们计算出不同国家的投入-产出矩阵（B），并进而计算出里昂惕未逆矩阵（/-皮同时，由于双边增加值贸易的净要素含量的测算需要剔除外国要素含量，所以我们采用国内投入-产出矩阵而非进口投人-产出矩阵（imported matrix）。为了获得初始要素。投人矩阵，首先需要基于永续盘存法（PIM）估算出资本存量，其中初始年份资本存量的确定是关键，需采用两种方法：缺失与拥有投资数据的经济体；其次获取劳动力要素，有两个衡量维度：总体劳动力人数（千人）或总工作时数（百万小时），以及按照高、中、低三种技能分类计算的劳动力工作时数（百万小时）。

　　资本价格U）等于总资本报酬除以总资本存量（/，资本报酬与资本存量分别按增加值价格指数与总资本形成价格指数进行缩减。本文测算资本报酬采用两种口径：（1）以剩余增加值（residual valueadded）减去总劳动报酬，获得总资本报酬；（2）以总产出减去总投人得到总增加值，然后再减去总劳动报酬，得到总资本报酬。前者测得的资本报酬要低于后者。②劳动力价格（或工资）（；）等于劳动总报酬除以劳动者总人数或总工作时数，劳动总报酬按增加值价格指数进行缩减。为便于跨国比较，所有要素价格均折算成美元值。③本文的总量贸易数据涵盖行业水平上的货物与服务贸易。其中，服务贸易基于B0P口径，未包括FATS统计。中国与其他39个样本经济体的中间品与*终品贸易额分别占中国这两类产品贸易总额的70%左右，因此就中国的贸易伙伴而言，这些经济体具有很强的代表性。

　　为了测算行业水平上的李嘉图技术（A）差异，同时也为了使测算结果具有国际可比较性，我们按照LaiZhn（2007）的做法，采用多边增加值全要素生产率指数（multilateml.value-addedTFPindex）。处理程序为：令、<分别为￡年<；国i行业的实际增加值、资本投入、劳动投人和劳动成本份额；定义乏；户圮/C、E g在（：，+ Xc4/C）/2（C为样本国家数）。这样，t年c国i行业的TFP指数等于：技能类型基于联合国教科文组织（UNESCO）"国际教育标准分类"（ISCED）加以界定。

　　在本文使用的WI0D数据库中，总产出趄出总投人（=总增加值）的部分有6项。其中2项即“产品税收减去补贴净值”（taxeslesssubsidiesonproduct8）和“以基本价衡量的剩余增加值”（RVAatbasicprices）的数值较大，其他项均很小或为零。本文对于资本报酬的测箅可以与Choi KriShna（2004）进行比较，后者也采用了两种方法测算资本报酬：一是令营业盈余（operatingsurplus）等于总资本报酬，这相当于本文的**种测算口径；二是令总增加值（TVA）减去劳动总报酬的余额等于总资本报酬，这相当于本文的第二种测算口径。**种方法需要一个严格的零利润假定，因为一般而言营业盈佘还包含有其他成分如利润等i而第二种方法则更符合理论上的界定。在存在资本流动的世界里，用**种方法估算的国家之间的资本酬差异可能要小于用第二种方法估算的结果；同时，用**种方法估算的资本报酬要小于用第二种方法估算的资本报酬。在篇幅允许时，本文尽可能分别采用这两种方法进行比较分析。

　　本文各经济体的价值变量（产出、增加值、贸易流以及要素报酬）均通过价格折算以及美元换算，转换成可以进行跨国比较的美元计值实际变量。这样可以大致控制住物价与汇率变动的影响。

　　其中，tv是双边贸易（严、，）成本，与国内贸易（严、严）成本严/的相对值几何平均，减去1是便于用关税等值（tariffequivalent）来表示贸易成本。tr>l表示产品之间的替代弹性。该方法无需假定国内贸易是没有摩擦的，而是捕捉那些使得国际贸易成本高于国内贸易成本的因素。

　　Novy（2013）指出：（1）该测算是综合性的（comprehensive），不仅涵盖所有显性贸易成本（运输成本、关税等）与隐性贸易成本（语言壁垒、红头文件、政治关系壁垒等），还隐含地包括消费偏好的影响，所以应该看作是贸易成本的上限（upperbound）；（2）该方法将贸易成本视为国内外贸易量的函数，因此很容易基于贸易数据进行计算。就本文而言，我们将按照以下步骤测算双边综合贸易成本（CTC）：（1）按照NVy（2013）等的做法，将替代弹性的基准值设定为8.（2）“国别-部门-年份”三个维度的双边贸易数据来自上面提到的WI0D数据库；国内贸易数据是基于行业水平上的总产出减去出口，这是按照已有的做法（Minmdotetal.，2012）。（3）由于公总体分析我们把除“世界其余地区”之外的39个经济体看作一个整体，分析中国与这个整体的增加值贸易所含净要素流向对理论预期的偏离程度。由（a）（d）可以看出，基于两种方法测算资本报酬与价格而分别得到的关于资本要素流向的结果基本相同；在调整了综合贸易成本（CTC）差异之后，符合的进出口贸易值所占比重及趋势（即（c））跟未进行TFP差异和CTC差异调整的情形（即（a））基本相同。这是因为贸易伙伴双边的平均综合贸易成本具有较强的对称性，双方的比值接近于1.但经过TFP差异调整之后、符合的进出口贸易值所占比重均出该TFP指数是*高级的（superlative），对应灵活的转型对数函数形式；它也是可传递的（transitive），因而对基准国家的选择无关紧要。UiZhn（2007）、Bernhfen（2009）还采用人均GDP作为生产率的代理变量（proxy），并发现人均GDP与生产率正相关。在本文，除去印度尼西亚和土耳其之后，人均GDP与国家水平TFP之间的相关性达0.26，且在10%的水平上显著。受篇幅所限，本文只考虑TFP. EatonKortum（2002）的李嘉图模型、Chaney（2008）及MelitzOttaviano（2008）的异质性企业贸易模型相一致的贸易成本测算公式，其基本形式与公和10（较高替代弹性）。

　　在后文的分析中，我们将主要考虑基于**种方法而得到的结果。

　　另外，我们还发现（数据备索）：（1）在样本期里，中国相对于大多数贸易伙伴的平均综合贸易成本都是趋于下降的。（2）中国的贸易伙伴收入水平越高，中国相对于其的平均综合贸易成本就越篼。（3）中国相对于外国在中间品上的平均综合贸易成本高于*终品，而外国正好相反。如果仅依据关税升级（tariffescalation）理论，则中国的这种现象不太正常，因为在这种情况下，*终品不仅得不到有效保护，而且也不利于中国融入全球价值链与产业链分工。当然，要搞楚哪些因素造成了这种现象，则需要进一步对综合贸易成本进行分解，但这超出了本文的研究主题，需另外专门研究。

　　现了上升。这意味着（a）与（c）两种情形低估了资本要素“跑对方向”的程度。接下来主要观察（d），相对而言，中国的中间品进口隐含的资本要素流向扭曲程度是*轻的（受此扭曲影响的中间品进口比重不到10%），而*终品出口隐含的资本要素流向扭曲程度是*重的（受此影响的贸易比重在1996年高于60%，在2009年约为40%）。这可能因为，在中国融人经济全球化的过程中，体现全球价值链和产业链分工新趋势的（资本密集型）中间品贸易的自由化则更为显著，而与此同时中国的资本相对于劳动力而言较为稀缺，所以进口隐含的资本要素扭曲程度会比出口小。

　　实际上，不管是中间品还是*终品，出口隐含的资本要素流向扭曲程度均高于进口（比如，2009年资本要素流向被扭曲的中间品出口和进口所占比重分别约为30%和10%，*终品出口和进口所占比重分别约为40%和10%）。从趋势看，资本要素流向被扭曲的*终品和中间品的出口贸易所占比重均呈缓慢下降态势（或者说，资本要素流向符合理论预期的情形所占比重均处于缓慢上升态势），这尤其表现在中国“人世”之后。这似乎表明，中国“人世（即意味着更大程度的开放与自由化）有助于矫正资本要素的跨国（或跨境）流向，使资本要素更可能”跑对方向“即从资本价格低的经济体流向资本价格高的经济体。资本要素流向被扭曲的*终品和中间品的进口贸易比重基本保持稳定。但2008年之后，无论对于*终品还是中间品、出口还是进口，资本要素流向被扭曲的贸易比重均呈上升态势，这可能是由于受到金融危机的随机冲击。

　　（h>资本：考虑TFP差异U）资本：未考虑TFP与CTC差异（0劳动力：未考虑TFP与CTC差异*终品出口（K1）一*终品进口（KI）（f）劳动力：考虑TFP差异*终品出口（K1）?*终品进口（K1）中国与39个贸易伙伴整体的双边贸隐含的要素流向扭曲程度注：图中的纵坐标表示符合￠3=1的贸易值所占百分比。该值越高，则要素流向存在扭曲的贸易比重就越低。“Kl”、“K2”分别表示测算资本报酬的方法1与方法2.图l（e）（h）显示的是劳动力要素（以工作时数表示，以劳动力人数表示的结果与之类似）流向扭曲程度。比较这四种情形以及两种资本报酬测算方法，我们发现，与进口相比，在*终品与中间品出口贸易中劳动力流向符合理论预期的部分所占比重较高（约90%以上）。在趋势上，在调整TFP与CTC差异之后，*终品与中间品进口贸易中劳动力流向符合理论预期的部分所占比重趋于上升，从1996年的50%升至2009年的75%以上；对于*终品出口而言，这一比重基本稳定在95%左右；对于中间品出口，这一比重则从19%年的约85%上升至2009年的90%多。（h）与另外三种情形（e、f、g）的*大不同在于，前者不仅矫正了*终品与中间品进口贸易中劳动力流向符合理论预期的部分所占比重，还改变了其总体变化趋势，即在考虑与贸易伙伴的TFP与CTC差异之后，中国进出口贸易中劳动力流向符合理论预期的部分所占比重在总体上均趋于上升或保持较高水平，这尤其在中国“入世”之后，但2008年之后这一比重出现下降。这可能同样是由于受到金融危机的影响。

　　比较（d）与（h）可以看出，不管是对于*终品还是中间品，在考虑TFP与CTC差异之后，中国出口隐含的资本要素流向符合理论预期的部分所占比重明显低于劳动力要素（低15%以112上），但中国进口隐含的资本要素流向符合理论预期的部分所占比重明显高于劳动力（高10%以上）。这是因为若进行国际比较（数据备索），中国的劳动力相对于资本而言较为丰裕，所以在直觉上中国应该进口隐含着（密集使用）相对稀缺资本要素的产品，而出口隐含着（密集使用）相对丰裕劳动力要素的产品。这样，中国出口隐含的劳动力要素流向扭曲程度则会低于资本，而进口则相反。

　　如果进一步把劳动力分解为篼、中、低三种技能，则经过TFP与CTC差异调整之后的结果如（c）-（e）所示。三种技能劳动力相比，中、低技能尤其是低技能劳动力的流向不符合理论预期的贸易比重较低（涉及的*终品和中间品出口比重均不足10%，进口比重平均不足30%），而篼技能劳动力的流向不符合理论预期的贸易比重是*高的（涉及的*终品和中间品出口比重分别约为10%和50%，进口比重平均约为40%以上和80%以上）。可以看出，不管是中间品还是*终品，进口隐含的三种技能劳动力要素流向扭曲程度均高于出口，而且高技能劳动力更为明显；不管是出口还是进口，中间品贸易隐含的高技能劳动力要素流向扭曲程度均高于*终品。这是因为，本文的数据显示，相对于外国，中国的劳动力相对于资本的成本（价格）较低，高技能劳动力相对于中低技能劳动力的成本（价格）较低，所以出口隐含的三种技能劳动力要素流向扭曲程度均较轻，*终品贸易隐含的高技能劳动力流向扭曲程度较轻。从趋势看，中国*终品和中间品进出口贸易中隐含的高技能劳动力流向符合理论预期的部分所占比重均趋于上升；*终品出口隐含的中、低技能劳动力流向符合理论预期的部分所占比重始终稳定在90%以上的高水平，*终品进口以及中间品进出口隐含的中、低技能劳动力流向符合理论预期的部分所占比重则趋于上升。但对于三种技能劳动力而言，2007年之后要素流向符合理论预期的所占比重均出现不同程度下降，这与前面的发现基本一致。

　　同样地，在分析中国双边增加值贸易情形之前，我们先将本文的测算方法及结果与Choi Krishna（2004）的研究进行对比（见表。1）。①本文在调整TFP与CTC的跨国差异之后测得的（值均大于或等于1，而ChoiKriShrm（2004）测得的结果中部分只占75%（对于资本测算方法1）和86%（对于资本测算方法2）。本文的测算调低了韩国与除中国外的国家的双边0值，这可能是由于本文考虑了TFP与CTC的差异，而ChoiKrishna（2004）未考虑这一点，而且后者也未区分中间品与*终品贸易；另外，表1还给出了后者未涉及的中国双边贸易0值，且均大于1.下面将着重分析中国的双边增加值贸易隐含的不同要素的流向表1评估双边贸易所含要素流向的理论预期值（即0值）：本文与已有的比较本文结果（2005年数据）：中间品与*终品（1980年数据）中国美国加拿大丹麦法国德国英国荷兰韩国美国加拿大丹麦法国德国英国荷兰韩国中国美国加拿大丹麦法国德国英国荷兰韩国注：本文的测算考虑了TFP与CTC的差异。关于组合要素流向，本文考虑资本与三种细分劳动力组合的情形。这是因为要素细分程度越高，测算误差（measurement 2009）。ChoiKri8hna（2004）将劳动分为生产性和非生产性工人，后者进一步分管理人员、职员及其他等三类。本文结果部分表格对角线右上半边为中间品、左下半边为*终品。只列出资本报酬测算方法1的结果。

　　①ChoiKri8hna（2004）只涉及8个国家，而本文则涵盖40个经济体。因此，这里只比较共同涉及的经济体再加上中国。

　　本文涉及的中国贸易伙伴有39个，但受篇幅限制，只讨论两组贸易伙伴：一组是中国的*重要贸易伙伴（以贸易量衡量），包括美国、日本、韩国、德国和台湾五个经济体；在中国与39个贸易伙伴的增加值贸易总额中，中国对这五个伙伴的中间品和*终品出口分别占50%以上和60%以上、中国从这五个伙伴的中间品和*终品进口均分别占60%以上。另一组是*近几年备受关注的三个“金砖”国家即俄罗斯、印度和巴西，但中国与这三个伙伴的增加值贸易占中国与39个贸易伙伴增加值贸易总额的比重不到10%.①表2显示（只报告经过TFP与CTC差异调整之后的结果），平均而言，相对于进口，中国对8个贸易伙伴的中间品和*终品出口隐含的资本要素流向扭曲程度较篼（符合理论预期的贸易比重比进口平均低15%?25%）、劳动力要素流向扭曲程度较低（符合理?30%）；相对于中间品，中国对8个贸易伙伴的*终品贸易（包括进口和出口）隐含的资本要素流向扭曲程度较高（符合理论预期的贸易比重比中间品贸易平均低10%左右）、劳动力要素流向扭曲程度基本持平。动态地看，在样本时期里，中国与这些贸易伙伴的双边中间品贸易隐含的资本要素流向扭曲程度趋于上升（出口上升8.7%、进口上升16.4%），而其他情形下的要素（劳动力以及*终品贸易中的资本）流向扭曲程度均趋于下降。

　　具体到贸易伙伴层面，可以发现：（1）平均而言，在所有贸易伙伴中，中国与巴西或与印度的双边增加值贸易隐含的资本与劳动力要素流向扭曲程度*高。比如，对于中国向巴西出口中间品和*终品、中国从印度进口中间品和*终品，资本要素流向扭曲程度*高；对于中国向印度出口中间品和*终品、中国从巴西进口中间品和*终品，劳动力流向扭曲程度*高。（2）与其他贸易伙伴相比，中国（大陆）与台湾的双边贸易隐含的资本要素流向扭曲程度始终是*低的（受此影响的贸易比重平均不到10%），而中国与美国的双边贸易隐含的劳动力要素流向扭曲程度始终是*低的（受此影响的贸易比重平均不到15%）；中国对俄罗斯的*终品出口隐含的资本要素流向扭曲程度下降速度*快（符合理论预期的贸易比重从〗996年的5%升至2009年的96%）。（3）在大多数情况下，相对于中国与5个*重要贸易伙伴的双边贸易，中国与三个“金砖”国家的双边贸易隐含的要素流向扭曲程度总体上要篼一些。

　　如果将劳动力进一步分解为三种技能，则平均而言，相对于中间品，中国与8个贸易伙伴的*终品贸易隐含的高、中技能劳动力要素流向扭曲程度较低；相对于进口，出口隐含的三种技能劳动力要素流向扭曲程度均较低；相对于高技能劳动力，中、低技能劳动力要素的流向扭曲程度较轻。

　　这一发现与上面关于总体贸易的分析结果基本一致。分贸易伙伴观察，中国与美国等5个*重要贸易伙伴的中间品贸易隐含的高技能劳动力要素流向扭曲程度*为严重（符合理论预期的贸易比重基本不到50%，有的甚至不到10%）；相对于其他贸易伙伴，中美*终品贸易隐含的高技能劳动力以及中美*终品和中间品贸易隐含的中、低技能劳动力要素的流向扭曲程度是*轻的。中、低技能劳动力流向的扭曲程度及特点与整体劳动力相似，这尤其反映在中国的出口方面。这可能主要因为中国出口隐含的劳动力以中、低技能为主。

　　Krishna（2004）、Bemhofen（2009）不同的是，本文可以细分到行业层面来测算0值。首先，我们将中国的增加值贸易分为货物贸易（部门01?17）与服务贸易（部门18?35）两大类，其中货物贸易占绝对的份额（80%以上），对于服务贸易而言，用作中间品的部分所占①我们还采用Pearson相关分析（备索），观察中国双边增加值贸易中隐含的各种要素流向符合理论预期的情形即0值的大小与收人水平和要素禀嬴差异这两大因素的关系。结果表明，无论对于中间品还是*终品贸易，中国与贸易伙伴的实际人均收人差异越大，则双边贸易中隐含的资本和劳动力（篼技能劳动力除外）流向越可能“搞对”，但篼技能劳动力流向越可能“搞错".这可能因为实际人均收人（发展阶段）越相似，体制等方面也就越接近，因而对体制较为敏感的高技能劳动力就越容易”跑对方向“。

　　中国与贸易伙伴的单位产出的要素投人差异越大，则要素流向越可能“搞对”，这也符合基本的经济学直觉。

　　劳动力：进口变化d OS寸33均值00卜o92.4n资本：进口变化-4.6l-H均值m寸% Qt画m画翁巴西s-俄罗斯均值画德国m画台湾巴西印度俄罗斯均值s夺哇狳