前言：
中美贸易战进入被升级阶段。今天，2018年7月6日，美国将对总额340亿美元的来自中国的进口商品增加25%关税。如何应对这一挑战亟需理论的创新?
生产的不断碎片化，从研发到销售的生产过程全球分布，新的生产范式逐渐占据主导地位，产品贸易已经不能像过去一样代表两国贸易的绝对主流；而知识为代表的无形资产贸易则越来越频繁、越来越重要。
本文力图对此提供一个新的视角。其分析结果证明美国在无形资产的国际贸易中获得了巨大的利益。综合考虑货物和无形资产贸易后的美国对外贸易逆差至少减少大半。这个分析框架也说明美国需要国际市场来实现其先进技术、商业秘密、国际品牌等无形资产的价值。贸易战导致的国际市场丧失、特别是失去中国这个巨大市场，将是美国搬起石头砸自己的脚。
因此，若干年后，特朗普将为其发起的贸易战而后悔。第一，它砍弱了美国经济增长的外部引擎。第二，它彻底唤醒了一头还在梦中的雄狮。
文章不仅仅是针对中美贸易，它是一个通用的理论框架。我们对全球化以及它的影响应该有一个准确的认识，基于此才能提出有效的政策和解决方案。
这个框架也可以拓展到其它研究领域，引入了无形资产贸易的概念后对我们传统贸易视角带来了极大冲击。
它可以用来分析中美贸易逆差，也可以用来分析全球贸易失衡和其他的双边贸易关系。 这一新的理论框架对一些利益集团和个人的利益有触动。因此它的发展不会一帆风顺。
无形资产贸易与基于全球价值链视角的国际贸易和贸易平衡分析
傅晓岚
牛津大学国际发展学院技术管理发展研究中心
摘要
本文旨在建立一个在不断加剧的经济全球化、生产碎片化、无形资产贸易背景下，包含产品贸易、服务贸易和无形资产贸易的一体化国际贸易统计测度框架，并将这个框架用于分析国际贸易不平衡问题。通过深入讨论五种无形资产贸易的模式，本文提出了一个基于全球价值链视角的国际贸易统计框架。根据本文的框架，即使不考虑美国企业在外包活动中得到的无形资产收益，美国2016年的贸易逆差会从7500亿美元减少到约一半的3960亿美元。本文的框架表明：在讨论国际收支平衡问题和相应的政策措施时，我们的分析应当基于一个囊括21世纪所有的不同类别的贸易活动的框架。对于解决不平等问题，无形资产贸易的既得利益者和社会其它群体之间的收入再分配是非常重要的措施。此外，国际社会还应合作遏制无形资产贸易收益的跨国避税。
1. 引言
贸易失衡现在已经成为工业化国家反国际化思潮的主要论点。被广泛承认的中美贸易巨大顺差（2017年已经达到3750亿美元）也成为美国2018年3月向中国发起多产品、高关税为主的贸易战的主要论点[2]。一般来说，一个国家在国际贸易中的位置需要放到多边贸易而不是双边贸易的框架下来讨论顺差或者逆差。另一方面，由于持续的全球化、全球生产的细分和碎片化(Helpman and Krugman, 1985; Krugman et al., 1995; Venables, 1999; Baldwin and Evenett,2015) 和全球价值链中知识与服务贸易不断深化，使得无形资产贸易的形式和渠道成为一个非常重要的问题。这其中包括一系列的知识产权，如专利、知识、商标、产权、品牌和商业秘密等等，和由此产生的跨境价值流动。也因此，我们需要重新架构国际贸易分析框架来更全面和真实的反映21世纪复杂的国与国之间的贸易关系。
尽管贸易理论已经从经典的产品贸易理论演变到产业内贸易理论，并进一步发展到制造业“工序”贸易理论，无形资产贸易到目前为止并未被完全纳入国际贸易的理论框架，仅仅有一部分出现在“工序”贸易理论文献中。现阶段，几乎所有的文献都专注于产品和服务或者产品制造流程的工序上。与此同时，尽管贸易理论反映出了许多贸易模式的演进和某些形式的无形资产贸易，贸易数据的发展并不能反映出全部的变化。国际贸易统计框架严重的滞后于现在的贸易现状，无法反映现在真实的完整国际贸易图景。这一方面是由于数据收集上的困难，另一方面是由于缺少一个完整的包含产品和无形资产贸易的国际贸易框架。据本文作者所知，Reindorf and Slaughter (2009) 是唯一的一项关于无形资产贸易的前沿研究。这项由NBER支持的编纂的书囊括了一系列有深度的前沿研究，如Carol Robbins的测度知识产权供给和应用的收益，Francisco Moris 的研发的进出口新数据和方法论问题，以及Gordon Hanson和Chong Xiang的电影服务业的国际贸易。Moris (2017) 发现供应链贸易中，研发服务和FDI流动有互补关系。一个间接相关的研究是Gusvenen等(2018)的关于美国跨国公司利润转移的文章，他们发现，考虑了利润转移后，美国企业研发密集产业的生产率增长特别大。这一现象最有可能是由于无形资产的利润转移。然而，无形资产贸易并没有在理论和实践中的贸易测算得到完整而系统讨论。
另一方面，虽然全球价值链的文献把无形资产放在研究的核心位置，这些文献基本都关注全球价值链的治理，而无形资产则是影响企业在全球价值链上的权利关系的重要影响因素。全球价值链的治理通常被认为是由知识交换与贸易端，而非制造端的企业主导，且其类型多种多样（包括等级制，如大多数FDI，以及外包和正常交易） (Gereffi et al. 2005;Mudambi 2008)。
本文旨在综合技术、国际贸易、国际商务和全球价值链文献，并且提出一种适应于全球产品和不断增长的无形资产贸易背景的涵盖无形资产贸易和产品贸易的全球贸易框架。通过深入讨论五种无形资产贸易模式，本文提出一个基于全球价值链视角的国际贸易统计框架。完整的全球价值链包括知识创造、资源获取、零部件生产、组装整合、品牌经营、营销和售后服务。无形资产也是一个国家的资源禀赋，虽然不是自然禀赋，但是是被创造的禀赋。无形资产不仅仅通过制造品进入国际贸易，还通过各种专门的渠道进行交易。所以，真实的国际贸易图景应当用一个综合的包括产品、服务与无形资产在内的分析框架来描绘。
本文接下来将回顾经典的国际贸易理论和它们产生的背景，然后分析全球生产模型以及相应的贸易类型，最后提出一个基于全球价值链视角的，包括产品、服务与无形资产的国际贸易综合分析框架。
另外，国际社会还应合作遏制无形资产贸易收益的跨国避税。
2.国际贸易理论：简介
经典的贸易理论从亚当斯密开始。他的《国富论》(Smith, 1776) 提出了“剩余出路”论，认为贸易是为国内过剩产值提供出路，同时让生产可能性边界回到原来的满负荷状态。之后，李嘉图提出“比较优势理论”(Ricardo, 1817)，国家在某些产品生产上存在比较优势，通过专业化生产具有比较优势的产品，国家参与贸易时能够从资源优化配置和福利效应中获益。这种比较优势带来的利益与亚当斯密的绝对优势并不相关，而是来自于资源的重新分配和福利效应。赫克歇尔－俄林的“要素价格理论”基于李嘉图的比较优势理论，通过贸易各方的要素禀赋来预测产品贸易的模式和规律。这个模型认为国家出口的产品主要是利用国内过剩或者廉价的生产要素生产的，同时进口需要利用国内稀缺要素生产的产品(Leamer, 1995)。
为了解决赫克歇尔－俄林模型不能解释的一些贸易现象，弗农提出了的“产品生命周期理论” (Vernon, 1966)。这一理论认为先创新的国家更有可能拥有科技上的比较优势。在产品生命周期早期，所有的生产资料和劳动力来自于发明产品的地区。然而，当技术不断成熟和渗透，它会成为一种标准并扩散到不那么发达的国家。根据产品生命周期理论，产品的进出口是基于生产的整体比较成本。在产品生命周期的晚期，其生产会逐渐离开发明地，甚至成为发明地的进口产品。
1970年代以来，以运输成本大幅下降为标志，生产过程变得越来越细分和专业化。生产网络/价值链从本地/国家分布变为全球分布。这就形成了产业内贸易。由此，新贸易理论 (如Krugman, 1979; 1981; 1991;Lancaster, 1980; Balassa, 1986; Melitz, 2003) 出现，用规模经济、垄断竞争和网络效应来解释产业内贸易。
进入新世纪后，技术进步和电子化以及跨国公司的商业模式创新导致外包和工序贸易变成了一种新的趋势。这种变化甚至被看成一种新的工业革命(Blinder, 2006)。工序贸易的研究探讨了离岸经济和外包的动机和收益，以及产业组织的演变(Grossman & Rossi-Hansberg, 2008 and 2012; Rodriguez-Clare,2010; Baldwin and Venables, 2013; Baldwin and Robert-Nicoud, 2014)。这些研究发现，跨国公司的存在创造了总部服务贸易。而这些服务往往是无形资产，如研发、技术、设计和营销服务。通过FDI或者外包实现的离岸经济也是重要的“出口”无形资产的模式，不过仅仅是多种模式中的一部分(Markusena, and Venables, (2000)。
以上的各种贸易理论的发展揭示了贸易模式的演变和国际贸易的动机和影响。然而，这些理论基本都是产品贸易理论。古典和新古典的贸易理论假设一个国家生产所有的生产要素并且一个产品的生产过程都在同一个国家进行。由此，国家应该国际化分工生产不同的产品。虽然新国际贸易理论考虑了国际化生产的碎片化，它仍然主要考虑产品的国际贸易，特别是与产品生产相关的工序和零部件贸易。总的来说，虽然现有的国际贸易理论有了巨大的成就，无形资产仍然没有被当做重要的因素纳入考量。无形资产贸易的渠道和模式仍然没有被完整和系统的讨论。
3. 全球价值链与微笑曲线
全球价值链构建了一个跨国或者跨地区不同公司实现不同的工序和商业功能的生产架构(Grossman和Rossi-Hansberg，2012)。这个架构是“生产性的（价值增长的）通向并且支持最终使用的顺序” (Sturgeon 2001)。微笑曲线提出了一种不同的解构国际贸易的方法。有些国家专业化“生产”知识与研发，而另一些国家专业化于制造业，或者品牌营销。因此，一个产品的增加值不再是完全属于某一个国家，而是整条价值链上的参与者都可以分一杯羹。在为最终产品贡献价值的生产工序的链条上（既，产品的价值链），一般的工序链条开始于基础和应用研究与设计。这些研究与设计活动往往会带来新的想法、技术、新产品设计和新的生产工艺。这个工序链条下一环节是商业化这些研究成果，如专利和知识产权（想法、论文、知识等）；再下一环节是资源的获取和材料的生产（包括农业产品），零部件的生产和产品的组装，以及最后环节的营销、广告、品牌管理、物流、商业服务和售后服务。另外，价值链在文献中的定义是超出中间品贸易的，它强调在不同环节上领先企业与供应商之间的权力架构 (Milberg，2004)。
通过90年代开始的信息扩散和技术交流，国际生产变的细分和碎片化。单个国家不再负责整个生产流程，而更多是专业化的负责某一个有比较优势的生产工序。从不断增长的中间品国际贸易我们可以看出，一个产品的生产与价值创造往往分布在多个国家，而这种全球化生产被称为全球价值链。全球价值链如今被当做是21世纪的国际贸易名片 (WIPO, 2017)。
在全球价值链里，国家往往专业化于产品或者服务价值创造的一个细分环节。有些国家专注于通过R&D生产想法和新的技术。而另一些国家主要负责资源开采和初级产品生产。还有一些国家专业化于制造中间品或者组装。也有一些国家专攻营销、品牌、售后服务和商业服务。一个国家可以在全球价值链上专业化于一个或者多个工序，特别是那些从事R&D的国家也有可能同时从事同一产品的营销和品牌，例如：苹果手机。最终，国际贸易从（经典的）产品贸易扩展成为一系列产品、服务与知识的贸易(Baldwin和Evenett, 2015)。
如果出口产品的创造与生产是在同一个国家完成，并且使用的中间品和服务也是这个国家生产的，那么这个简单的一国版价值链的情况就是古典和新股年贸易理论。当然，我们会看到，这种情况正在逐渐减少。
3.1 微信曲线和价值链不同环节的价值创造
根据Stan Shih的研究 (Shih, 1992)，价值链不同环节的增加值创造收到多个因素的影响（如劳动力与资本密集度、隐性知识、竞争）。在很多制造业产业，价值链的两端——开端的概念、研发和末端的营销、品牌化——比中间的制造环节创造更多单位劳动力增加值(Shih, 1996; OECD, 2013; Alcacer和Oxley,2014; Rungi和Del Prete, 2018)。换句话说，全球价值链两端的每单位劳动力增加值比中间环节的更高，画在图上就和Stan Shinh提出的微笑曲线一样（如图1）(Shih, 1992)。资源获取和材料生产也产生增加值。但是一个企业（或者一个国家的平均值）提高获取价值的能力取决于价值链治理(Gereffi et al.2005; Mudambi 2008;Kaplinsky, 2000) 和这些活动所处的国家的治理。
需要注意的是，增加值总量的微笑曲线会比单位劳动力增加值的更加平缓。对于小众市场中的定制产品，微笑曲线会更陡峭；而大众市场产品的增加值总量的微笑曲线则更平缓，而单位劳动力增加值的会依旧陡峭。
4. 无形资产贸易和基于全球价值链的国际贸易整体框架
许多国家专业化从事价值链中一个或者某几个环节。因此，一个产品的增加值并不是完全属于一个国家，而是分布于全球价值链上的不同国家。在单一国家价值链的情况下，整个产品除了出口目的地国家的销售利润外的所有增加值都由一个国家获得。根据Constantinescu et al.(2018) 和世界银行et al. (2017)，在2014年，约三分之二的国际贸易在到达最终消费国之前涉及到超过两次的跨境生产。
由于全球研发资源高度集中于少数几个工业化国家(World Bank,2017; OECD, 2017)，新的知识创造仍然是这些工业化国家的特权。根据世界知识产权组织（WIPO）统计，截至2017年，世界排名前25的创新国家除中国外全部都是发达国家。而，中国是在2017年第一次进入这个排行榜。与此同时，有的国家有一个强大的国际化的商业服务产业，比如英国，还有一些国家则发展出了一系列具有国际声誉的品牌，如法国、德国、日本和意大利。于是，发达国家更倾向于出口知识（想法、技术、商业模式、营销、品牌管理、商业服务和一些售后服务）和知识密集零部件，同时进口制造品。与此同时，发展中国家倾向于出口制造品，同时进口知识密集产品、服务或者通过各种知识贸易获得知识本身。在获得增加值方面，大部分产品的增加值分布符合微笑曲线，特别是单位劳动力增加值微笑曲线。然而，无形资产在全球价值链上获得的价值占比高于实物资产，且逐年递增。2014年无形资产的收入占全球所有制造业产品的32%，几乎是有形资产的两倍(WIPO, 2017)。
Corradoet al. (2012) 关于发达国家无形资产和增长的文章中使用了一个两部门模型，一个上游知识生产部门和一个下游知识应用部门。上游部门利用免费的基础知识（概念和想法）生产“完成的”想法和商业知识（如蓝图）。另一种理解这个模型的方式是，一个部门是“创新”，另一个是“生产”或者“终产品”。Corrado et al. (2012)认为常规的GDP增长率是不包含创新的投入的，直到这种投资资本化才会同时反映两个部门的生产。由此，无形资产代表了一种非常重要的经济增长资源和价值创造驱动因素。
基于Corrado et al. (2012) 和Haskel 和Westlake(2017)发现的无形资产（知识以及其他形式的无形资产）的重要作用，本文提出一个全球价值链视角的国际贸易模型，同时包含产品和知识（包括技术、管理、营销知识）的国际贸易。我们从一个简单的两国家两部门模型开始。国家A出口知识进口制造品，国家B出口制造品进口知识。于是，国际贸易（贸易平衡）是价值链上无形资产贸易和产品贸易的结合。
令这种贸易更加复杂的是，无形资产贸易有时会以不同的甚至更复杂的方式出现。一般来说，无形资产（知识与品牌）的贸易有五种形式：授权、直接投资、外包、合作/联盟和提供咨询服务。这些方式在价值链上以不同方式获取增加值（总结如表1）。
表1：知识贸易的不同形式和收益获取方式
授权是一种常见的无形资产贸易方式。这种贸易方式适用于多种无形资产，包括技术专利、商业模式、无专利的技术窍门和品牌等。在获得授权费后，知识产权的所有者可以向其他单位授予知识产权的使用权（如专利、商标、工业流程和设计等机密和特许经销权），也可以通过许可协议授权其使用原版（如书籍文章、计算机软件、影像作品和音像作品的版权）以及相关权利（如现场表演、视、有线电视和卫星广播） (IMF, 2017)。除了直接授权外，有时也会出现公司间交叉授权，允许彼此使用对方的特定专利技术。这种交叉授权多用于电子产业，因为生产电子最终产品需要的众多专利往往属于不同的公司或组织。在2016年，全球专利支出达到22385亿美元。中国支付了130.4亿美元用于购买外国的专利授权，同年获得了10.8亿美元的专利授权费。相比之下，美国支付了443.9亿美元的外国专利费用，同时获得了1244.2亿美元的专利授权费（如图3）。
外商直接投资, 在许多情况下，特别是公司拥有知识产权时，公司可能会利用知识产权结合物质资本（包括金融资本、机器设备和营销知识）以外商直接投资的方式在外国成立公司或者制造/服务单位。这种外商直接投资既可以是全资子公司的形式，也可以是与当地合作伙伴成立合资机构。知识产权所有者的商业/金融能力越强越有可能用外商直接投资的方式而不是专利授权的方式获取知识产权的价值。一般来说，知识产权所有者中，商业机构比学术研究机构更有可能采取外商直接投资的方式。常见的案例包括西门子、大众、梅赛德斯奔驰、通用汽车、通用电气在中国和其他发展中国家成立的合资或独资子公司。
知识产权所有者通过几种方式从合资企业中获得知识产权投资的回报，如：分红，企业增长带来的资产增值，以及利用转移支付在别处获得的利润。在2016年，美国最好的互联网科技企业中：亚马逊从网络服务中获得了122亿美元，其中海外市场运营获得了440亿美元，eBay从国际市场运营中获得了51亿美元，谷歌获得了474亿美元[3]。2016年同年，类似企业的英国分支机构的利润为：微软12亿美元，英特尔55.4亿美元，Cisco 117.8亿美元[4]。在一篇关于美国跨国公司“离岸利润转移”的论文中，Guvenen等(2018)定义离岸利润转移是“跨国公司把本该归为美国母公司的利润归集到其他国家分公司名下的行为。而这些利润转移被记录在初次收入账户下，列为不影响GDP的美国海外资产收益”。他们建立了一种新的考虑利润转移的增加值测算方法，并且发现“考虑利润转移的影响后，总生产率增长率1994到2004年提高了0.09%每年，2004到2008年提高了0.24%每年，2008年后降低了0.09%”。利润转移带来的影响在研发密集产业尤为突出，表明极有可能是研发带来的无形资产帮助了利润转移。在2000年代，考虑利润转移后的研发密集产业的增加值增加了高达8%。
--------------------------------------------------------------------------------
[3]数据来源：各公司官网年报。
[4]数据来源：FAME数据库。
图4是美国跨国企业2008到2016年间的股息和提款。股息和提款以及再投资收益是两种主要的资产投资收入。股息和提款是分配给企业所有者所投入的资产的收入。企业支付股息给资产的所有者，股息就是所有者或者股东的收益。美国股东或者所有者获得的股息和提款值从2008年的172亿美元减少到2016年的120亿美元。这部分美国对外直接投资（OFDI）的收入相比美国的OFDI总量来说非常小，相比美国的知识产权和商业服务收入也非常小。美国OFDI令人意外的低收益的可能的原因就是美国跨国公司处于再投资或者避税等缘故，并未全部传回美国本土。
在投资所在国，如中国2015年，除港澳台的外商投资企业利润达到9957亿元人民币，港澳台商投资企业利润5948亿元人民币。表2列出了中国规模以上工业企业2008年到2015年的利润。近半数的外资企业在年报中称它们经营亏损。根据中国国家税务局的报告，三分之一的外资企业亏损是经营问题，而其他则是由于非正常原因，如转移支付。
表2. 中国规模以上工业企业利润
外包。近年，外包越来越成为广泛应用的国际生产方式。有些技术和设计所有者选择向一个或者多个供应商外包产品制造环节。同时，这些所有者通过投资运营研发设计活动来控制价值链。比如，苹果公司拥有专利和设计等知识产权，并控制品牌和营销渠道。2017年世界知识产权报告(WIPO, 2017)称，苹果手机价值链上，苹果公司获得了苹果手机售价中42%的收入，其余22%为材料费用，15%为配送零售费用，5%为知识产权授权费，5%为其他；而其余只有1%是中国劳动力支出。类似的，华为和三星分别获得了各自手机42%和34%的价值链增加值(WIPO, 2017)。
外包不仅仅出现在技术密集型的电子产业也出现在其他产业。比如，在咖啡价值链上，知识产权包括农民拥有的农业生产技术和商标、技术窍门、加工与交易中的贸易机密，以及烘焙调味中的工业设计和窍门。在这个全球价值链，品牌被越来越多的当成差异化工具(WIPO, 2017)。
外包在服务产业中也非常普遍，特别是那些专业或商业服务可以拆分，而且远程服务在数字技术条件下变得切实可行的产业。比如，在商业服务产业，跨国公司拥有品牌和流程设计知识产权同时将财务部门外包给印度和东南亚的承包商。
在这个模型里，知识产权的价值是最终产品去除总成本和外包成本后的净利润。知识产权的所有者可以不通过直接投资就在全球价值链不同环节获得专利、设计、品牌、贸易机密和技术窍门的价值。这些所有者可以是价值链的控制者（如发达国家的跨国企业）或者参与者（包括发达和不发达国家的企业）。
需要注意的是，通过外包获得的知识产权的价值不仅仅发生于发包与承接国家。因为最终产品是全球销售的，而知识产权的价值被包含于最终产品之中，无论是否通过承接国家，这些产品既出口到外包承接国家也出口到世界各地。如果终产品是通过全球子公司销售的话，出售国家的收入表现为返还到母公司/总部的分红。比如，苹果公司美国部分无形资产产出价值的收入既包括苹果手机产品中包含的知识产权出口到中国的，也包括出口到世界各地的。所以，这部分收入应当从世界各地以分红的形式转移回美国总部。然而，这个部分是母国非常难以监管的。跨国公司有理由不转移这部分利润回母国。
合作。知识产权的所有者可以与其他公司和机构形成合作或者联盟。无形资产在这种情况下被当做一种资产。相应的，价值获取的方式为根据无形资产在联盟总资产中的占比获得最终产品增加值的一定分成。这种方式不同于外商直接投资且不需要股权投资。这种贸易方式由几种不同形式。比如，供应方可以授权专利但是并不把它转变为股权或者授权费，相反，知识产权所有者获得事先约定好比例的最终产品销售收入的分成。另一种常见模式是所有参与方建立一个平台，共同进行研发活动，如果研发成功，这个平台会继续进行生产和商业化。这种方式可能需要双方或者多方合作。一个例子是Sematech，它是一个美国半导体技术平台，包括美国的公司，后来还包括一些其他国家公司(Walsh et al., 2016)。另一个例子是中国的3G开放平台，它包括了大唐、华为、中兴、西门子和一些小型美国公司 (Mu和Lee, 2005)。
咨询服务是一种通过培训、咨询服务、售后服务、安装和运维等向个人和组织知识转移的方式。知识产权由所有的接收者分享（尽管所有者仍然持有知识产权）。知识产权的价值实现是通过咨询费用实现。
IMF定义服务收益为无形资产产品可同时生产、转移和消费的经济产出。2016年，服务的国际支出已经达到37770亿美元之多。中国支付了4526亿美元用于进口服务，同时收入出口服务费2084亿美元。相比之下，美国支付了5047亿美元的服务进口费，同时收入了7524亿美元出口服务费。图5是中美商业服务进出口。图6是美国、英国和中国的商业服务贸易净收支。对比中美两国的保险和金融服务和信息通信技术服务（附录1）也呈现类似的关系。相比于其他形式的知识产权价值获得方式，咨询服务获取的价值比较低，一部分原因是因为这种形式的知识产权的独特性和不可复制性更差。
值得注意的是，由于知识的公共品属性，无形资产的贸易也会在全球价值链上，同行业、集群和地区产生外部性和溢出效应。一般来说这种溢出和外部性对当地经济是正向的，但是测量起来很困难。
一体化的测量统计框架
所以，如果我们同时考虑产品和无形资产贸易，并且假设无形资产贸易在本文提到的所有方式中都会发生，国家贸易关系不再是线性的2×2模型，而是“蜘蛛”或者“蛇形”等网络模型(Baldwin和Venables,2013) 。我们必须用更复杂的网络模型来考察贸易，这使得追踪无论是无形资产还是有形资产的贸易流都颇具挑战，因为这些贸易流交织成了一个多环节、多边贸易网络（如图7所示）。
无论网络模型如何复杂，如果我们只考察两国，A和B，之间的贸易关系，那么国家A向国家B的出口应当包括：
(1) 记录在国际收支平衡表经常账户下“贸易平衡表”中的产品出口，
(2) 经常账户下资本项目中无形资产授权产生的授权费用，
(3) 经常账户下资本项目中知识产权或知识密集型服务贸易的收益
(4) 经常账户下无形资产形成的资本和对外投资获得的资本项目收益，
(5) 记录在公司出口或者海外销售中的无形资产通过外包、合作/联盟产生的增加值（技术、管理资本和品牌）。
相应的，国家A从国家B的进口应当包括1）产品进口，2）知识产权支出，3）无形资产密集的服务支出，以及4）跨国企业子公司对母公司的资金转移（详见表3）。
跟踪记录表3中第四、五项贸易收入是最具挑战的。基于避税等各种考虑，跨国公司有可能会转移价值到低税率的国家。基于战略的考虑，跨国公司有可能会吧收入直接投资到第三国家。因此，跨国公司母国很难跟踪监管这些经济活动。第五项贸易收入理论上是可以观察到的，而实际上却很难，观察成本很高。因为这需要我们跟踪全球价值链的每一种货物，基于每一步生产所需的复杂的投入品计算增加值。同时，在很多情况下，一个强势的知识产权所有者会根据知识产权、产业、市场、合作伙伴和目标市场的特点利用各种方法来获得知识产权的收益。这就使得跟踪和记录知识产权收益更加困难。即便如此，本文的分析框架在传统的国际贸易基础上考虑了无形资产贸易，因此能够帮助我们理解更完整宏观的二十一世纪的国际贸易图景。产品贸易的平衡不再是一个好的测量贸易关系的指标，甚至包括服务贸易在内也远远不够。无形资产贸易的多样化应当也被考虑进来。一个可能的解决办法是利用数字技术（如物联网和大数据）和全球价值链上公司的可靠的自陈系统。而这个新框架和数据收集工作成功的一个非常重要前提条件是通过国际合作达成一个统一标准和可行的实施方案。
以美国总体贸易收支为例，表4列出了详细的产品和无形资产贸易项目。知识产权净收支的数据来自于IMF。商业服务数据来自于世界一体化贸易解决方案。美国对外直接投资（OFDI）和外商直接投资（FDI）来自美国商务部经济分析局。由于交通运输服务可能包含较少的无形资产贸易，最终无形资产贸易中只计算了保险与金融服务和计算机、通讯和其他服务贸易。由于FDI中包含的无形资产净收益并没有统计数据测度，我使用几种不同的测度来近似代表它。其中，我假设美国无形资产平均净收益为对外投资总额的2%或者3%。另一方面，其他国家对美国直接投资中也包含了美国的无形资产进口。由于美国在许多行业无形资产都处于领先地位，为了剔除与无形资产贸易无关的FDI，我仅仅计算美国无形资产密集产业的FDI，既：1）制造业，2）信息产业，3）专业、科技服务业；然后以这些产业FDI总额的2%或者3% 来近似估计其他国家对美国FDI的无形资产平均净收益。当然，这是一个假设的比例，而且可能如Guvenen等(2018)发现的在不同产业变化非常大。另一种对无形资产通过FDI进行贸易的净收益的估计是美国OFDI和FDI未经成本现价调整的收入（见表4）。最后，无形资产贸易收入中的外包收入由于难以追踪且没有比较完整的数据，所以我仅收录了一家跨国公司，苹果公司，的公开年报数据和在WIPO (2017)发表的严谨的研究数据为例。
根据表4，考虑了无形资产贸易收入后，2016年美国的贸易净收支（包括产品、知识产权、保险和金融服务、计算机通讯和其他服务，以2%收益率计算的OFDI存量净收益和以2%收益率计算的无形资产密集行业FDI存量净收益，以及苹果公司的非美国部分收入）为3963.8亿美元逆差，比 7499.3亿美元仅以产品贸易计算的逆差减少了近一半；2015年美国贸易净收支为3971.5亿美元逆差，而不是7625.7亿美元。需要注意的是，以上计算并未考虑除了苹果公司外的通过外包活动产生的无形资产贸易。并且，以上计算假设OFDI和FDI包含的知识产权收益为存量总额的2%。如果知识产权收益率上升到OFDI和FDI存量总额的3%，美国贸易逆差2016年会减少到3622.1亿美元，2015年减少到3635.4亿美元。
5. 总结
本文尝试了整合技术、国际贸易和全球价值链文献，并基于当下全球化、生产活动碎片化和无形资产贸易增长的趋势发展出一套整合了产品贸易和无形资产贸易的国际贸易分析框架。通过深入讨论五种无形资产贸易的模式，本文发展出一套基于全球价值链的国际贸易统计框架。把这个框架应用于美国贸易收支计算，我们发现考虑无形资产贸易后， 2016年美国的贸易净收支（包括产品、知识产权、保险和金融服务、计算机通讯和其他服务，以2%收益率和总OFDI和无形资产密集行业FDI历史存量计算的无形资产净收益，以及苹果公司的非美国部分收入）为3963.8亿美元逆差，比 7499.3亿美元仅以产品贸易计算的逆差减少了近一半；2015年美国贸易净收支为3971.5亿美元逆差，而不是7625.7亿美元。如果我们进一步加入除苹果公司外的包含在外包中的无形资产贸易，美国的贸易逆差应当更小。因此，本文认为国际贸易不平衡与相应的政策措施应当基于完整的包括21世纪多种贸易活动在内的统计框架来讨论。
本文的贸易统计框架提供了一种帮助我们理解21世纪更广的贸易图景的方法。产品贸易，甚至产品加服务贸易，不再是描述贸易关系的好的指标。无形资产贸易的各种模式和渠道需要被纳入到这个大的贸易图景中来。一种可能的解决方法是整合数字技术和可靠的公司自申报系统。比如，我们可以用物联网技术链接各种投入和产出，然后用大数据技术对比不同来源数据的准确性和可靠性，以及填补中间的数据空白。而国际合作是建立标准和执行对于新框架的使用和数据收集的可行性和可靠性的重要保障。
本文的研究具有重要的政策意义。第一，本文的研究为如何更好的测度全球化做出了贡献。全球化不应当仅仅根据产品、投资和服务的互动和一体化来测度，还应该包含追踪和测度起来更加复杂的无形资产的流动。
第二，本文为全球化的影响的争论和更包容的全球化政策做出了贡献。近年，全球化被认为是导致发达国家不平等问题的罪魁祸首。反全球化浪潮出现在一些主流的工业化国家。产品的国际贸易成为了攻击对象。贸易和投资保护主义在不断抬头。本文的研究表明全球经济失衡并不像商品贸易所表现出来的那么严重。实际上，工业化国家有巨大的无形资产顺差。但是问题是，无形资产贸易带来的巨大收益集中在少数的所有者和一小部分创造这些无形资产的研究技术人员手里。所以，对于工业化国家来说，无形资产贸易获得巨大利益的团体与社会其他人群之间的是减少不平等的重要措施。并且应当禁止跨境避税行为。
最后，本文的研究对贸易不平衡做出了贡献。我们应该从更加整体的角度，从全球价值链的视角来思考国际贸易的问题。解决工业化国家（如美国）和发展中国家（如中国）之间的贸易不平衡问题的政策工具应当是基于真实的完整的贸易活动。根据本文的分析，中美真实的贸易逆差比大众认知的3570亿美元低很多。因此，减少逆差的谈判基础应当考虑到这个问题。同时，无形资产出口应当被当做一种政策工具纳入两国政府的考量，而不仅仅是高技术产品的出口。
未来的研究应当进一步发展这个基于全球价值链网络的贸易模型，建立必要的数据收集系统、标准和国际数据库，从主要的全球价值链到所有全球价值链，再到所有类型的全球价值链和不基于全球价值链的贸易，分析国家在全球价值链上的位置如何影响他们获取和分享增加值的能力，分享最近的工业革命如何快速的改变全球价值链的形态和国家在其上的位置，以及分析这次工业革命如何影响国家间的价值分配、收入分配、发展中国家的升级，还有分析哪些政策制度对于无形资产和产品整体贸易框架的健康运行是必要的，最后还有分析IPR保护的角色和确保可靠的、有益的数据产生和分享所需的监管。
参考文献
Alcacer,J., & Oxley, J. (2014). Learning by supplying. Strategic ManagementJournal, 35(2), 204-223.
Antràs, P.,(2003). Firms, Contracts, and Trade Structure. The Quarterly Journal ofEconomics, 118(4), pp.1375-1418.
Balassa, B.,(1986). Intra-industry specialization: a cross-country analysis. EuropeanEconomic Review, 30(1), pp.27-42.
Baldwin,R. E., & Evenett, S. J. (2015). Value creation and trade in 21st centurymanufacturing. Journal of Regional Science, 55(1),31-50.
Baldwin, R. andRobert-Nicoud, F., (2014). Trade-in-goods and trade-in-tasks: An integratingframework. Journal of International Economics, 92(1),pp.51-62.
Baldwin, R., and A. Venables (2013): “Spidersand Snakes: Offshoring and Agglomeration in the Global Economy,” Journal ofInternational Economics, 90 (2), 245–254.
Blinder, A. (2006). Offshoring: The Next IndustrialRevolution? Foreign Affairs, 85(2), 113-128. doi:10.2307/20031915
Constantinescu,I. C., Mattoo, A., Mulabdic, A., & Ruta, M. (2018). Global trade watch 2017: trade defies policy uncertainty - will itlast? (English). Washington, D.C.: World Bank Group. http://documents.worldbank.org/curated/en/934031525380654860/Global-trade-watch-2017-trade-defies-policy-uncertainty-will-it-last
Corrado, C. A.,Haskel, J., Jona Lasinio, C., & Iommi, M. (2012). Intangible capital andgrowth in advanced economies: Measurement and comparative results.Publisher:Imperial College Business School, https://spiral.imperial.ac.uk:8443/handle/10044/1/9913
Gereffi, G., Humphrey, J., & Sturgeon, T. (2005).The governance of global value chains. Review of internationalpolitical economy, 12(1), 78-104.
Grossman, G. M., & Rossi-Hansberg, E. (2012). Tasktrade between similar countries.Econometrica, 80(2),593-629.
Grossman, G.M. and Rossi-Hansberg, E., (2008). Tradingtasks: A Simple Theory Of Offshoring. American Economic Review, 98(5),pp.1978-97.
Guvenen, F., Mataloni, R. J., Rassier, D. G., Ruhl, K.J. (2018) ‘Offshore Profit Shifting and Domestic Productivity Measurement’,NBER Working Paper No. 23324.
Haskel, J.,& Westlake, S. (2017). Capitalism without Capital: The Rise of theIntangible Economy. Princeton University Press, Princeton and Oxford.
IMF (2017).Balance of Payment Statistics Yearbook: 2017,International Monetary Fund.
Helpman, E., Krugman, P., 1985.Market Structure and Foreign Trade. MITPress, Cambridge, MA.
Kaplinsky, R.(2000). Globalisation and unequalisation: What can be learned from value chainanalysis? Journal of development studies, 37(2),117-146.
Krugman, P.(1991). Increasing returns and economic geography. Journal of politicaleconomy, 99(3), 483-499.
Krugman, P.R.,1981. Intra-industry Specialization and the Gains from Trade. Journalof Political Economy, 89(5), pp.959-973.
Krugman, P. R.(1979). Increasing returns, monopolistic competition, and internationaltrade. Journal of international Economics, 9(4),469-479.
Krugman,P., Cooper, R. N., & Srinivasan, T. N. (1995). Growing world trade: causesand consequences. Brookings papers on economic activity, 1995(1),327-377.
Lancaster, K.,(1980). Intra-industry Trade Under Perfect Monopolistic Competition. Journalof International Economics, 10(2), pp.151-175.
Leamer, E.(1995). The Heckscher-Ohlin Model in Theory and Practice.International Economics Section, Department of Economics, Princeton University.
Markusen, J.R.and Venables, A.J., (2000). The theory of endowment, intra-industry andmulti-national trade. Journal of International Economics, 52(2),pp.209-234.
Milberg, W. (2004). The changing structure of tradelinked to global production systems: what are the policy implications? InternationalLabour Review, 143(1‐2), 45-90.
Melitz, M.J.,(2003). The impact of trade on intra‐industry reallocations and aggregate industry productivity.Econometrica,71(6), pp.1695-1725.
Moris, F. (2017) Intangibles Trade and MNEs:Supply-Chain Trade in R&D Services and Innovative Subsidiaries, Journal ofIndustry, Competition and Trade, https://doi.org/10.1007/s10842-017-0265-0.
Mu, Q., & Lee, K. (2005). Knowledge diffusion,market segmentation and technological catch-up: The case of the telecommunicationindustry in China. Research policy, 34(6), 759-783.
Mudambi, R. (2008). Location, control and innovationin knowledge-intensive industries. Journalof economic Geography, 8(5), 699-725.
OECD(2013). Interconnected Economies: Benefiting from Global Value Chains.OECD Publishing.
OECD.(2017), OECD Science, Technology and Industry Scoreboard 2017: Thedigital transformation, OECD Publishing, Paris, http://dx.doi.org/10.1787/9789264268821-en.
Reinsdorf,M. B. and Slaughter, M. J. (2009) InternationalTrade in Services and Intangibles in the Era of Globalization, Universityof Chicago Press.
Ricardo, D. (1817). On the Principles ofPolitical Economy and Taxation,London: John Murray.
Rodriguez-Clare, A. (2010). Offshoring in a Ricardian world, AmericanEconomic Journal: Macroeconomics, 2 (2).
Rungi,A., & Del Prete, D. (2018). The smile curve at the firm level: Where valueis added along supply chains. EconomicsLetters, 164, 38-42.
Shih, S. (1992).Empowering technology—making your life easier. Acer’s Report, Acer’s, New Taipei.
Shih, S. (1996).Me-Too Is Not My Style: Challenge Difficulties, Break ThroughBottlenecks, Create Values. The Acer Foundation, Taipei.
Smith, A. (1776).An inquiry into the nature and causes of the wealth of nations. London: George Routledge and Sons.
Sturgeon, T. J. (2001). How do we definevalue chains and production networks? IDS bulletin, 32(3),9-18.
UNCTAD. (2018).Key Statistics and Trendsin International Trade: The Status of World Trade 2017.United Nations: New York and Geneva. http://unctad.org/en/pages/PublicationWebflyer.aspx?publicationid=2109
Venables,A.J., (1999). Fragmentation and multinational production. European EconomicReview. 43, 935–945.
Vernon, R. (1966). InternationalInvestment and International Trade in the Product Cycle. The QuarterlyJournal of Economics, 80(2), 190-207.
Walsh, J. P., Lee, Y. N., & Nagaoka,S. (2016). Openness and innovation in the US: Collaboration form, ideageneration and implementation. Research Policy, 45(8),1660-1671.
WIPO (2017).World Intellectual Property Indicators – 2017, WIPO, Switzerland.
World Bank. (2017). World Bank Annual Report 2017 (English). Washington,D.C.: World Bank Group. http://documents.worldbank.org/curated/en/143021506909711004/World-Bank-Annual-Report-2017
附录
图 1A. 中美保险金融服务和ICT服务
（文章来源：牛津大学技术与管理发展研究中心）
