Relocation from China (with Chinese Characteristics)
具有中国特色的供应链重构

💡 核心价值 (Takeaway)

1

核心结论

脱钩并未真正发生，而是演变为供应链的"延长"：中国通过在越南、墨西哥设立子公司完成成品组装，同时显著增加了这些国家对中国零部件的进口需求。

2

理论创新

提出"具有中国特色的迁移"概念：生产地点转移伴随着中国资本(FDI)和中间品紧密跟随，形成"组装在外，供链在内"的新模式。

3

方法亮点

创新性使用微观企业层面的HS6位码贸易数据，精确匹配"特定成品"与"对应零部件"的微观联系。

4

政策启示

贸易壁垒的有限效果：企业通过FDI和供应链重组成功规避关税。传统意义的"脱钩"难以实现，全球供应链展现高度韧性与适应性。

1. 作者信息

作者信息

• Jason Garred：渥太华大学（University of Ottawa）。
• Song Yuan：浙江大学（Zhejiang University）。
• 研究背景：两位作者专注于国际贸易、全球供应链重组以及贸易政策对企业行为的影响。

发表信息

• 时间：2025年9月。
• 状态：发表于《Journal of Development Economics》（《JDE》），JEL分类号为F14, F21, O19。

2. 研究背景与核心故事

宏观背景

随着全球政治紧张局势加剧和贸易保护主义政策（如美国对华关税）的推行，全球化面临威胁。特别是2016年以来，美国对华经济政策发生急剧转变，导致中美直接贸易大幅下降。核心争议在于：这究竟代表了受影响经济体的彻底“脱钩”（decoupling），还是贸易伙伴关系以更复杂的方式进行了重塑？

• 解读：
  • Panel A (原始数据)：显示2018年后，中国在美国进口总额中的份额（实线）急剧下降，而在世界其他地区（ROW，虚线）的份额并未出现类似下降。
  • Panel B (固定需求权重)：为了排除疫情期间需求结构变化的影响，作者将产品层面的需求份额固定在2012年水平。结果显示，中国在美国市场的份额下降更为明显。
• 作者意图：确立“直接贸易脱钩”的事实——中国在美国市场的份额显著流失，且这是针对美国的特定现象，而非中国出口能力的普遍衰退。

• 解读：表A1列出了2018-2022年间美国进口份额增长最快（赢家）和下降最快（输家）的国家。中国以下降4.50个百分点位居“输家”榜首。而“赢家”主要集中在越南（+2.06%）、台湾、韩国、泰国等东亚和东南亚经济体，以及加拿大和墨西哥。
• 作者意图：识别具体的“第三方赢家”，为后续分析这些国家是否成为中国企业“借道”的中转站提供目标样本。

• 解读：展示了在“国家-行业”层面，美国进口份额增长最快的具体案例。例如越南的家具（+10.89%）和电子产品（+8.00%），墨西哥的饮料（+10.56%）。
• 作者意图：表明“赢家”现象在行业层面存在显著异质性，这为利用细分产品层面的微观数据进行识别提供了依据。

现实矛盾

虽然宏观数据显示中美直接贸易急剧下降，但这并不一定意味着中国经济主体退出了生产过程。如果生产转移到了第三方国家，但这些国家依赖中国的投资（FDI）或中间品（Parts），那么“脱钩”可能只是表面现象，实际上形成了更隐蔽的“间接联系”（indirect relationships）。

问题提出

• 核心研究问题：中美直接贸易的下降是否导致了真正的“脱钩”，还是通过供应链重组形成了新的间接联系？
• 子问题：
  1. 中国企业是否通过对外直接投资（FDI），在那些赢得美国市场份额的“第三方国家”建立了新的生产基地？
  2. 这些“第三方国家”在增加对美出口特定产品的同时，是否增加了对中国该产品零部件的进口？

文章贡献与创新

• 实证贡献：不同于以往基于宏观或行业层面数据的研究（如 Freund et al., 2024），本文利用企业层面（firm-level）的海外子公司数据和细分产品层面（product-level）的零部件贸易数据，提供了微观证据。
• 概念创新：提出了“具有中国特色的迁移”（Relocation with Chinese characteristics），即生产地点的转移伴随着中国资本和中间品投入的跟随。
• 方法细节：利用HS分类系统的特性，精确匹配特定成品的零部件贸易流（如“真空吸尘器”与“真空吸尘器零件”），构建了比传统投入产出表更精确的供应链联系。

3. 理论分析与假设

核心逻辑链条

贸易壁垒/地缘政治紧张 $\rightarrow$ 改变比较优势 $\rightarrow$ 生产向第三国转移（Reallocation） $\rightarrow$ 中国企业为保持市场份额进行应对：

• 应对路径 A（资本渠道）：中国企业通过FDI在第三国设厂（Manufacturing Affiliates）。
• 应对路径 B（中间品渠道）：第三国工厂依赖中国成熟且低成本的供应链，增加中国零部件进口（Parts Exports）。

理论假设

• 假设 1 (FDI Channel)：如果新的贸易壁垒改变了第三国相对于中国的比较优势，使其成为对美出口的替代基地，那么这些国家也会成为中国制造业投资的吸引地。因此，主要向美国出口特定产品的中国企业，会在该产品美国市场份额增长较快的第三国设立更多制造型子公司。
• 假设 2 (Parts Channel)：即使最终组装转移，中国企业仍可能是中间投入品的最低成本供应商。因此，在特定产品上赢得美国市场份额的国家，会同时增加该产品对应的中国零部件的进口份额。

4. 研究设计与识别方法

变量设计与数据来源

• 数据来源：
  • FDI数据：CSMAR数据库中上市公司的年报，提取海外子公司信息。利用关键词（如“manufacturing”, “assembly”）识别制造业子公司，排除贸易/销售子公司（Section 3.1）。
  • 贸易数据（企业级）：中国海关数据（截至2016年），用于确定企业初始的对美出口产品结构。
  • 贸易数据（零部件）：UN Comtrade数据库，利用HS分类识别153类具有明确对应关系的“零部件-成品”组合（Section 4.1）。
• 核心变量测度：
  • 被解释变量 1 ($New Affiliates_{fc}$)：企业 $f$ 在2019-2022年间在国家 $c$ 新设制造业子公司的数量（泊松回归）。
  • 被解释变量 2 ($\Delta China Export Share_{gc}$)：2018-2022年间，国家 $c$ 在中国关于商品类别 $g$ 的零部件出口中所占份额的变化。
  • 核心解释变量 1 ($\Delta USImportShare_{fc}$)：基于企业 $f$ 2016年对美出口产品组合加权的、国家 $c$ 在美国进口市场份额的变化（2018-2022）。
    $$ \Delta U S I m p o r t S h a r e _ { f c } = \sum _ { p } \frac { E x p o r t s t o U S _ { p f , 2 0 1 6 } } { E x p o r t s t o U S _ { f , 2 0 1 6 } } \left( \frac { U S I m p o r t s _ { p c , 2 0 2 2 } } { U S I m p o r t s _ { p , 2 0 2 2 } } - \frac { U S I m p o r t s _ { p c , 2 0 1 8 } } { U S I m p o r t s _ { p , 2 0 1 8 } } \right) $$
  • 核心解释变量 2 ($\Delta USImportShare_{gc}$)：2018-2022年间，国家 $c$ 在商品类别 $g$ 的下游成品美国进口市场份额的变化。

实证策略

• 模型 1（FDI 分析 - 泊松回归）：
  $$ N e w A f f i l i a t e s _ { f c } = e x p ( \beta \Delta U S I m p o r t S h a r e _ { f c } + \delta _ { f } + \gamma _ { c } ) \times \epsilon _ { f c } $$
  • 固定效应：$\delta_f$ 控制企业特征，$\gamma_c$ 控制国家特征（如距离、制度环境）。
• 模型 2（零部件分析 - OLS回归）：
  $$ \Delta C h i n a E x p o r t S h a r e _ { g c } = \beta \Delta U S I m p o r t S h a r e _ { g c } + \delta _ { g } + \gamma _ { c } + \epsilon _ { g c } $$
  • 固定效应：$\delta_g$ 控制商品类别特征，$\gamma_c$ 控制国家特征。

方法分析

• 泊松回归的合理性：因变量（新设子公司数）是计数变量且存在大量零值，使用PPML（泊松伪最大似然估计）比OLS更合适。
• 长差分（Long Differences）：使用2018-2022年的变化量，捕捉贸易战后的结构性调整，而非短期波动。
• 安慰剂检验：使用“非制造业子公司”作为对照组，排除“赢家”国家整体经济增长带来的普遍吸引力。

5. 结果分析

描述性证据

• 解读：
  • Panel A (FDI)：展示了十大“赢家”国家（见表A1）在中国上市公司海外制造业子公司中的份额（实线），该份额与这些国家在美国进口中的份额（虚线）同步急剧上升。
  • Panel B (Parts)：展示了这些国家在中国零部件出口中的份额（实线），同样与它们在美国市场的份额增长高度同步。
• 作者意图：提供直观的宏观趋势证据，表明“赢家”国家不仅赢得了美国市场，同时也吸引了中国的投资和零部件。

• 解读：报告了FDI回归样本的描述性统计。平均每个企业在样本期间新设2.11个制造业子公司。
• 作者意图：展示数据的分布特征，特别是零值的普遍性，证明使用泊松回归的必要性。

• 解读：报告了零部件回归样本的统计量。

基准回归结果

• 解读：
  • 第(1)列：系数为8.237且显著。
  • 第(2)列：加入控制变量（2017年存量子公司数）后，系数为8.103 ($p=0.008$)。这意味着，如果一个国家在某企业主要出口产品的美国市场份额增加1个百分点，该企业在该国新设制造业子公司的数量将增加约 8.6% $(e^{8.237 \times 0.01} - 1)$。
  • 第(3)-(4)列：作为安慰剂检验，因变量换为“非制造业子公司”（如销售办事处）。系数不显著且为负值。
• 设计意图：
  • 核心效应：证实了中国制造业投资确实流向了那些抢占美国市场的国家。
  • 排除“本地增长”假说：非制造业子公司的结果表明，这种投资不是因为这些国家经济整体增长带来的（否则销售子公司也该增加），而是特指与生产相关的转移。

• 解读：
  • 第(1)列：系数为0.118 ($p=0.091$)。表明某国在某类成品的美国进口份额每增加1个百分点，其在中国该类零部件出口中的份额增加约0.118个百分点。
  • 第(2)-(4)列：剔除贸易额较小的产品类别后，结果依然稳健，系数甚至略有上升（0.141-0.165）。
• 设计意图：证实了供应链的“延长”现象——成品生产转移了，但零部件供应仍留在中国。

稳健性与异质性检验

• 解读：使用2017年作为基期，或者仅使用上市公司本身（而非整个集团）的数据构建变量，结果依然稳健。

• 解读：将连续变量替换为“最大赢家”虚拟变量。结果显示企业在“最大赢家”国家的投资增加了113%。

• 解读：效应主要集中在东亚和东南亚国家（Panel A），非高收入国家（Panel C）也有显著效应，但高收入国家（Panel D）不显著。
• 设计意图：揭示了供应链转移的地理方向——主要是周边的发展中经济体。

• 解读：在电气设备（Electrical equipment）行业效应最强。

• 解读：排除零件与成品混合分类的情况，结果稳健。

• 解读：类似Table A6，使用虚拟变量验证零部件出口结果的稳健性。

• 解读：零部件的转移效应同样在东亚和东南亚最强。

• 解读：电子和仪器仪表、电气设备行业的效应显著。

6. 讨论与结论

研究结论

• 文章通过微观证据表明，中国对美直接贸易的下降并没有导致完全的“脱钩”。相反，供应链发生了重组：
  • 中国企业积极在那些赢得美国市场份额的“第三国”进行制造业投资（设厂）。
  • 这些“第三国”在增加对美成品出口的同时，增加了对中国零部件的进口。
  • 这种现象具有明显的地缘和行业特征：主要集中在东亚/东南亚国家，以及电子、电气设备行业。

文章贡献

• 本文揭示了全球化遭遇政治冲击时的一种“中国特色”适应机制。所谓的“脱钩”实际上演变为一种更加迂回的联系（indirect relationships）。中国经济主体通过重新配置资本和中间品流向，继续参与以美国为终点的全球供应链。这挑战了简单的“去全球化”叙事。

局限性

• 作者承认的局限：
  • FDI数据仅限于上市公司，可能无法代表中小企业的行为。
  • 零部件分析仅限于HS分类中明确区分“零件”与“成品”的类别，覆盖面有限。
  • 研究仅提供了描述性证据（descriptive evidence），而非严格的因果推断，且仅捕捉了早期的调整（snapshot as of early 2020s）。
• 未承认但可推知的局限：
  • 文章未能完全量化这种“间接联系”在多大程度上抵消了直接贸易的损失（净效应未知）。
  • 缺乏对“第三国”本地附加值比例的具体测算，无法判断这是否仅仅是简单的“转口贸易”（Transshipment）还是实质性的产能合作。