作为一个普通的消费者，我们大部分人每一天都在享受着全球化、国际贸易带来的好处。例如，一个在北京生活的中产阶级家庭，喝着意大利进口的咖啡，看着好莱坞大片，偶尔吃从日本空运来的寿司；一个生活在美国的家庭，一边去购买中国制造的新款的T恤衫，另一边又把他们淘汰掉的T恤衫卖给二手衣店，经过层层工序，这些二手衣又被运送到了非洲，这些二手衣在非洲大受欢迎。这样的贸易每一天都在发生。另外，作为生产者，我们每个人受到国际贸易的影响命运就可能大有不同。例如，在美国生活的约翰，所从事的工作可能技能较低，他可能时刻担心远在中国、印度的工人把他的工作夺去，所以他决定给所在州的参议员写信抗议贸易自由化。在中国农村生活的小花，听说当地来了外商，开了以出口为导向的加工工厂，那里收入很高，所以她的职业从种地变成了工厂里的一名纺织女工；有了更高的收入，小花在家里的地位也变得更高了。这是我们每天参与国际分工、与国际贸易打交道的一个又一个瞬间。

21世纪以来，越来越多的微观贸易大数据信息产生并被搜集整理，得以被研究者使用。这些新的数据使得人们对贸易研究的问题，从国家产业层面，渐渐过渡到了企业、个体层面。毕竟，做出口与否、进口与否决定的决策者是一个个利润最大化的企业和一个个效用最大化的个体。本书系统地总结了宏观、微观层面全球的贸易大数据以及当前研究中利用大数据所做的分析。

一 为什么国际贸易是重要的

随着世界各国经济的增长，国家间的贸易量也大幅度提高。中国作为世界第二大经济体、第一大贸易国（从进口量和出口量的角度来说），国际贸易无疑是促进中国经济增长的一个非常重要的因素。中国自改革开放以来大力发展出口外向型经济，中国的开放程度，即国际贸易占GDP的比重长期来说在全世界范围内都处于很高的水平。

然而在最近十几年的时间里，一个有趣的现象是国际贸易占全球GDP的比重受到2008年次贷危机的影响发生了重大变化。如图1所示，近年来，全球国际贸易占GDP的比重从最高点的近60%下降到不足50%，中国国际贸易占GDP的比重更是从最高点的70%下降到不足50%。无论是对于中国还是对于世界，2008年的次贷危机都使贸易出现了“大崩溃”（great collapse）。这种崩溃不仅仅是绝对量上的，更是指在经济危机发生之后，国际贸易下降的比重要远远高于全球GDP下降的程度。另外，随着经济的逐步恢复，贸易又迅速恢复了增长的态势。对此现象，不同的经济学家给出了不同的解释。相对于一般的国内生产，贸易有哪些特殊性呢?它需要更多的融资，风险更高，运输成本更高，库存周期更长。经济学家认为国际贸易的库存因素、融资约束因素等是导致贸易大崩溃的主要因素。

图1 2000—2015年世界和中国的贸易量（货物和服务）占GDP比重

传统的国际贸易以货物贸易为主，随着各国第三产业的发展，国际服务贸易也迅速发展起来。如图2 所示，2000—2015年，中国的服务贸易量从1000 亿美元增加到约8000 亿美元。如图3 所示，2000—2015年，全球的服务贸易量从约3万亿美元增加到约8万亿美元。一个有趣的现象是，尽管在世界范围内，服务贸易占GDP的比重节节攀升，但在中国该比重却出现了较大的波动，相对于2000年，2015年中国的服务贸易占 GDP 的比重下降了（见图4）。服务贸易相对于货物贸易面临更多的贸易障碍，并且这种障碍的消除面临更大的困难。因此，了解服务贸易与货物贸易的具体区别，对于中国产业转型有着重要的意义。

图2 2000—2015年中国的服务贸易量

图3 2000—2015年世界的服务贸易量

图4 2000—2015年世界和中国的服务贸易量占GDP比重

同时，很多国际贸易的研究者都在研究全球价值链的分布与决定因素。关于全球价值链，人们最经常举的例子是苹果手机的生产流程。苹果手机的研发、外形设计、制造、组装、包装等一系列环节，都会在不同的国家进行流转。如果我们只是简单统计一国的出口量、进口量，就完全无法了解谁在这条价值链上做了什么、贡献了多少，因为这样的统计量无法区分本国的附加值和他国的附加值。因此，经济学家致力于研究全球价值链来更准确地了解国际分工中各国所扮演的角色。

二 为什么国际贸易大数据是重要的

大数据的概念在经济方面，最先应用在微观金融领域，主要是因为在金融领域观测经济行为的频率高，加上搜集整理数据能力的提高，这使得运用金融大数据来分析问题具有可操作性。各国微观层面的国际贸易数据也符合大数据的两大特征：一是观测量非常大，二是单据层面的贸易数据属于一国贸易的全样本。过去的贸易研究者所使用的都是经过层层加总之后的总体数据。我们从加总的数据中可以获得什么呢?较大的国家间（就GDP总量而言）的贸易流量更多，距离较近的国家间贸易流量更多。我们是不是可以仅满足于知道这些呢?这些结论似乎非常符合我们的直觉，然而我们并不满足于此，我们还想知道是什么样的企业出口、出口到哪里，等等。随着我们想要知道的问题越来越多、越来越具体，揭开这些问题的谜底就需要一把钥匙，这把钥匙就是微观层面的贸易大数据。微观贸易大数据在数据质量方面具有多方面的优势。

第一，贸易数据观测的频率比较高，对于大部分国家的贸易数据，单据是最具体的观测单位。企业有可能在任何一天去提交报关单，贸易单据可以精确到天。其他宏观经济学的指标则不同，例如GDP是季度的、CPI是月度的。

第二，相对于企业层面的调查数据，微观国际贸易数据的准确性更高。因为它们是基于真实交易、逐笔填写的数据。而企业调查数据会受到人为错误、倾向性等多方面主观因素的影响。

第三，相对于国内贸易流，国际贸易流在数据上有着天然的优势。因为国家与国家之间设有海关，可以准确地计量商品货物的流动：来源国、中转国、目的国、产品、数量、单价、重量、运输方式等。在国内，省与省之间是不设海关的，产品从哪里生产、将销售到哪里是难以被追踪的。尽管所有的国际贸易模型都可以适用于国内不同地区之间的贸易，然而相对来说研究数目很少，主要是因为对于大部分国家来说，国内贸易数据缺乏。

第四，国际贸易数据的统计质量高。海关数据是征收关税以及出口退税的基础，具有统一的填写规范，有相关的税务人员稽查审核，因此相对于调查数据，它更为可靠严格。

第五，国际贸易数据可以帮助我们建立微观与宏观之间的连接。早期的国际贸易研究关注的重点是国家与国家之间、产业与产业之间的贸易数据，然而出口的最终决定个体是企业，出口是企业利润最大化的一部分。尽管国家可以制定各种各样的贸易政策影响企业的出口行为，尽管不同的产业政策也会影响行业的比较优势，从而影响进出口的具体产品，但即使在一个非常细分的行业内，我们也会观察到，只有一小部分的企业出口，大部分的企业不出口。越来越多的国家微观层面贸易与企业生产数据的涌现，帮助我们拼出世界贸易的版图，它们相互关联的细节提供了基础的资源，拼成了一个藏宝图，我们可以从中挖掘出关于人类行为的很多解释以及人们对于全球化的态度。21世纪以来，各国微观层面的贸易数据大量涌现，对于国际贸易的讨论也更加深入具体，并且建立了从微观到宏观的链接。

第六，国际贸易数据可以帮助我们更好地理解宏观经济增长。随着经济的增长，经济体一般会经历两次结构性变迁（structural change）。第一次是农业比重下降，第二产业比重上升；第二次是第二产业比重下降，第三产业即服务业比重上升。在传统的研究结构变迁的模型里，服务业一般被视为不可贸易品。在贸易数据中，我们发现服务贸易呈现出增长的态势。虽然其相对于货物贸易而言更加难以统计，但随着第三产业在经济中重要性的提高，我们应该越来越重视它。

三 微观国际贸易数据能给我们哪些新的启示

第一，微观国际贸易数据能告诉我们什么样的企业会出口，它对全国总产出的福利作用（welfare effect）是什么。不同时间、不同国家的微观数据发现出口企业相对于非出口企业而言更具有生产优势，出口企业销售额更高、雇用人数更多、规模更大、生产力水平更高。然而，其中的因果联系的方向仍然颇具争议。关于企业出口和企业生产力之间的因果关系，一直存在两方面的故事：一种是生产力强的企业的自选择（self selection）理论，另一种是企业在出口中边出口边学习的理论。一方面，自选择理论（Melitz，2003；Bernard，Jensen and Kortum，2003，2006）认为出口是厂商超额生产的结果。为了进入出口市场，厂商将会付出无法收回的进入成本。只有生产能力强的厂商能够承担进入成本并成为出口者；另一方面，出口学习理论（Marin，1992；BenDavid，1993）提出高生产力是厂商加入出口市场的结果。加入出口市场后，厂商在激烈的信息化全球竞争下将会迅速成长并更能够洞悉技术发展的前沿。

自选择理论则有众多理论与实证的支持。然而，对出口学习理论的实证研究多建立在生产力增加与出口状态的相对时序基础上，得到的结论不尽相同。例如，使用印度尼西亚（Amiti and Konings，2007）、加拿大（Baldwin and Gu，2003）、英国（Blalock et al.，2004）和智利（Alvarez and Lopez，2005）的研究发现强有力的证据支持出口厂商相比于非出口厂商拥有更高的生产力。相反，Clerides，Lach和Tybout（1998）使用墨西哥、哥伦比亚和摩洛哥厂商的数据发现没有证据表明进入出口市场会影响生产成本。另外，Lileeva 和 Trefler（2010）使用加拿大的厂商数据发现只有那些受关税减免政策影响从而进入出口市场或者更多从事出口的厂商会有显著的学习效应。近期的研究（Aw，Roberts and Winston，2007；Verhoogen，2008；Bustos，2011）认为创新和科技有助于将生产能力的动态变化路径与出口状态联系起来。Hallward-Driemeier，Iarossi 和 Sokoloff（2002）；Baldwin 与Gu（2003）；Aw，Roberts和Winston（2007）以及 Bustos（2011）发现公司的出口与科研（R&D）投资和采用新技术有关。这些研究都是基于微观层面的贸易数据才得以开展的。

第二，微观国际贸易数据能具体地告诉我们什么样的人会从出口中获益，什么样的人会从出口中受到损失。传统的贸易理论告诉我们对于本国丰裕要素的拥有者，出口会使得他们的福利提高；对于本国稀缺要素的拥有者，进口会使得他们的福利受损。然而，我们并不只满足于这样模糊的答案。微观贸易数据可以帮助我们去评估消费者贸易是不是让我们的生活过得更好了；作为生产者，贸易是让一部分人的生活过得更好，另一部分人的生活变差了吗?好了多少，差了多少?

第三，微观国际贸易数据能告诉我们全球产业价值链是怎样决定与演化发展的。让我们引以为傲的“中国制造”（Made in China），吸引外资，开展外向型经济开启了中国改革开放的进程。中国出口的商品销往世界各个地区，以致人们担心在出国旅游的时候买回“中国制造”的产品。然而，中国作为世界工厂的地位也不是一成不变的，历史上，曾经作为世界工厂的国家还有英国、美国、日本。我们骄傲的“中国制造”又会被谁取而代之呢?随着中国劳动力成本的提升，东部沿海地区出现“民工荒”现象，产业在悄然间又一次发生了转移，我们越来越多地听到、见到“越南制造”（Made in Vietnam）、“哥伦比亚制造”（Made in Colombia）等，世界工厂是又一次要迁址了吗?这对于中国是好事还是坏事呢?微观国际贸易数据可以告诉我们答案。

第四，微观国际贸易数据能告诉我们一个国家的贸易政策代表了哪一部分人的利益，它的形成有哪些惊心动魄的故事，加工贸易是不是一个不划算的买卖，发达国家在发展中国家建立的工业是血汗工厂还是也起到了提高发展中国家生产力水平的作用?

第五，微观国际贸易数据能告诉我们贸易将会以什么样的形式改变人们的生活方式。贸易不仅是一个商品传递的过程，也是一个文化传播的过程。家庭中男女工资比例的变化导致男女在家庭中地位的变化。好莱坞大片的引入，使得落后地区的人们见识到发达国家的文化与生活方式。

当然我们需要意识到当前国际贸易数据存在的问题：①标准不统一，跨国合并难以实现。不同国家有不同的产品及行业分类方法，把不同分类方法下的数据匹配在一起，首先需要我们进行编码的对应（concordance）。②服务贸易的统计口径不一致。③各国的附加值贸易数据的计算不同。④各种各样的隐性避税动机所造成的各国数据间的差距。⑤最大的困难在于数据的可得性。大部分企业的数据非公开可得的，企业生产经营方面的信息更加敏感，这也为在世界范围内合并数据造成了很大的困难。⑥很多信息在各种各样的语言翻译转换中消失了。

四 本书的结构

本书将介绍目前在国际贸易研究中运用最多的大数据以及它们在各个经济问题上的运用。首先，第一章将全面介绍在现有的国际贸易中，被运用最多、最广泛的微观层面数据。其中包含全球国际贸易量数据、各国微观数据的合并的问题、全球国际贸易成本数据、全球服务贸易的数据、中国历史上的国际贸易数据、中国国内贸易数据。第二章将介绍微观贸易大数据应用之一：贸易的扩展边界和集约边界。其中包括扩展边界和集约边界的定义，并从深度边界和扩展边界的角度来解剖中国贸易；同时还运用球—箱模型来解释中国贸易流量数据的缺失，分析解释贸易数据中的“0”能告诉我们哪些信息。第三章将介绍微观贸易大数据应用之一即贸易保护对贸易流量的影响。其中会介绍非关税贸易壁垒及调查的流程，并将详细阐述贸易保护所造成的直接影响，即破坏和转移效应以及新兴国家反倾销和反补贴与反规避的研究。最后将分析贸易保护对本国企业的影响、贸易保护对调查国企业的影响。第四章将介绍微观贸易大数据应用之一，即贸易与劳动力市场、教育、健康之间的关系。其中包括分析国际贸易与中美两国技能溢酬之间的关系，讨论国际贸易与教育、国际贸易与健康之间的关系。第五章将介绍和中国相关的贸易政策以及利用微观贸易大数据对这些问题的研究。其中包括中国进出口经营权放开的过程并讨论贸易公司在中国经济中的作用。

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