Shortand long-term drivers of China’s high-tech export leadership: empirical analysis

封面

如何引用文章

全文:

详细

It is widely acknowledged that the People’s Republic of China has emerged as a major player in the global arena of high-­technology product exports. In the preceding 15-year period, high-­tech exports have exhibited an average annual growth rate of 6%, though this trend is stochastic in nature. Consequently, the growth rate is not consistent but is acutely responsive to external shocks. The Granger causality test and the Engle — Granger cointegration test are utilised to identify the long-­run effects of the variables under consideration. The Error Correction Model (ECM) is employed to estimate the long-­run and short-­run response to changes in the main drivers. The results demonstrate that despite changes in economic policy and the launch of the Made in China 2025 programme a decade ago, the primary long-­term driver of export growth remains foreign capital. While expenditures on research and development (R&D) have shown a tendency to positively influence high-­tech exports in the short term, international investment, particularly in the form of foreign direct investment, has a more significant long-­term impact on high-­tech exports from China. In the short term, a decline in net foreign direct investment inflows is likely to be balanced by an increase in R&D. Nevertheless, in the long term, the impact of accumulated international investment proves to be considerably more significant. New Chinese policy priorities are expected to shift the main driver of high-­tech export growth from foreign capital to domestic R&D.

作者简介

Svetlana Balashova

RUDN University

编辑信件的主要联系方式.
Email: balashovasa@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0003-1797-8825
SPIN 代码: 8307-9357

Candidate of Sciences in Physics and Mathematics, Head of the Economic Modelling Department, Faculty of Economic

6 Miklukho-Maklaya st., Moscow, 117198, Russian Federation

Ruzana Abramian

RUDN University

Email: 1132210576@pfur.ru
student, Economic Modelling Department, Faculty of Economic 6 Miklukho-Maklaya st., Moscow, 117198, Russian Federation

Nikita Lazarev

RUDN University

Email: 1132222066@rudn.ru
student, Economic Modelling Department, Faculty of Economic 6 Miklukho-Maklaya st., Moscow, 117198, Russian Federation

参考

  1. Balashova, S., & Volgina, N. (2021). Pharmaceutical leadership of countries: Role of accumulative effect of R&D expenditures and effect of imports continuity. World Economy and International Relations, 65(11), 49–59. (In Russ.). https://doi.org/10.20542/0131-2227-2021-65-11-49-59 EDN: FYIOYU
  2. Bayraktutan, Yu. (2018). Innovation and high-­tech exports in developed and developing countries. Journal of International Commerce, Economics and Policy, 9(3). https://doi.org/10.1142/S1793993318500114
  3. Chandra, V. (Ed.). (2006). Technology, adaptation, and exports: How some developing countries got it right. World Bank Publications.
  4. Chen, Y., & Yuan, Y. (2007). The innovation strategy of firms: empirical evidence from the Chinese high‐tech industry. Journal of Technology Management in China, 2(2), 145–153. https://doi.org/10.1108/17468770710756095
  5. Chen, Z., Zhang, J., & Zheng, W. (2017). Import and innovation: Evidence from Chinese firms. European Economic Review, 94, 205–220. https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2017.02.008
  6. Cheung, K.Y. (2010). Spillover effects of FDI via exports on innovation performance of China’s high-­technology industries. Journal of Contemporary China, 19(65), 541–557. https://doi.org/10.1080/10670561003666152
  7. Dickey, D.A., & Fuller, W.A. (1981). Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica, 49(4), 1057. https://doi.org/10.2307/1912517
  8. Domazet, I., Marjanović, D., Ahmetagić, D., & Bugarčić, M. (2021). The impact of innovation indicators on increasing exports of high technology products. Ekonomika preduzeća, 69 (1–2), 31–40. https://doi.org/10.5937/EKOPRE2102031D EDN: SNWQHY
  9. Ekananda, M., & Parlinggoman, D.J. (2017). The role of high-­tech exports and of foreign direct investments (FDI) on economic growth. European Research Studies Journal, 20 (4A), 194–212. https://www.um.edu.mt/library/oar//handle/123456789/32575
  10. Engle, R.F., & Granger, C.W.J. (1987). Co-­integration and error correction: Representation, estimation, and testing. Econometrica, 55(2), 251–276. https://doi.org/10.2307/1913236
  11. Fu, D., Wu, Y., & Tang, Y. (2012). Does innovation matter for Chinese high-­tech exports? A firm-­level analysis. Frontiers of Economics in China, 7(2), 218–245. https://doi.org/10.3868/s060-001-012-0010-9
  12. Ganeshan, W. (2012). Innovation, learning, and exporting in China: Does R&D or a technology index matter? Journal of Asian Economics, 23(3), 224–233. https://doi.org/10.1016/j.asieco.2011.02.001
  13. Gaulier, G., Lemoine, F., & Ünal-­Kesenci, D. (2007). China’s Integration in East Asia:Production Sharing, FDI & High-­Tech Trade. Econ Change, 40, 27–63 https://doi.org/10.1007/s10644-007-9013-5
  14. Han, C., Thomas, S.R., Yang, M., Ieromonachou, P., & Zhang, H. (2017). Evaluating R&D investment efficiency in China’s high-­tech industry. The Journal of High Technology Management Research, 28(1), 93–109. https://doi.org/10.1016/j.hitech.2017.04.007.
  15. Han, X., & Feng, H. (2023). The impact of foreign R&D on the innovation performance of China’s high-­tech industry and its spatial spillover effect. PLOS ONE, 18(3), e0282626. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0282626 EDN: EXQEQX
  16. Hao, L., Qiu, B., & Cervantes, L. (2016). Does firms’ innovation promote export growth sustainably? — Evidence from Chinese manufacturing firms. Sustainability, 8(11), 1173. https://doi.org/10.3390/su8111173
  17. Hu, G., Zhang, X., & Zhu, T. (2024). A catalyst for China’s high-­tech export competitiveness: Perspective of technological innovation. Sustainability, 16(5), 2169. https://doi.org/10.3390/su16052169 EDN: JWXWCQ
  18. Kittová, Z., & Družbacká, B. (2023) Developments in the field of innovations in China and Chinese exports. Croatian Economic Association, 74(1), 59–84. https://doi.org/10.32910/ep.74.1.3 EDN: QPWLOD
  19. Lee, K., & Wang, L. (2023). Chinese high-­tech export performance: Effects of intellectual capital mediated by dynamic and risk management capabilities. SAGE Open, 13 (1). https://doi.org/10.1177/21582440231153039
  20. Liang, Y. (2008). Why are China’s exports special?: The role of FDI, regional trade, and government policies. The Chinese Economy, 41(6), 99–118. https://doi.org/10.2753/CES1097-1475410605
  21. Liu, C., & Gao, Y. (2020). The Impact of OFDI on the Technical Complexity of High-­tech Industry Export in Home Country. E3S Web of Conferences, 214, 02012. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202021402012 EDN: DONHFC
  22. Liu, K., & Daly, K. (2024). Foreign direct investment in China manufacturing industry —transformation from a low tech to high tech manufacturing. International Journal of Business and Management, 6, 15–15. https://doi.org/10.5539/ijbm.v6n7p15
  23. Liu, X., & Buck, T. (2007). Innovation performance and channels for international technology spillovers: Evidence from Chinese high-­tech industries. Research policy, 36(3), 355–366. https://doi.org/10.1016/j.respol.2006.12.003
  24. Liu, X., & Zou, H. (2008). The impact of greenfield FDI and mergers and acquisitions on innovation in Chinese high-­tech industries. Journal of world business, 43(3), 352–364. https://doi.org/10.1016/j.jwb.2007.11.004
  25. Ma, Y., & Rauf, A. (2020). Indigenous innovation, foreign technology transfer and the export performance of China’s manufacturing industries. The Singapore Economic Review, 65(05), 1349–1366. https://doi.org/10.1142/S0217590819400034
  26. Navarro Zapata, A., Arrazola, M., & de Hevia, J. (2024). Determinants of high-­tech exports: New evidence from OECD countries. Journal of the Knowledge Economy, 15(1), 1103–1117. https://doi.org/10.1007/s13132-023-01116-z EDN: JAEZUR
  27. Phillips, P.C.B. (1995). Fully modified least squares and vector autoregression. Econometrica, 63(5), 1023–1078. https://doi.org/10.2307/2171721 EDN: HFZUHP
  28. Rauf, A., Ma, Y., & Jalil, A. (2023). Change in factor endowment, technological innovation and export: evidence from China’s manufacturing sector. European Journal of Innovation Management, 26(1), 134–156. https://doi.org/10.1108/EJIM-01-2021-0055 EDN: ZHZDFS
  29. Reshetnikova, M.S., & Mikhaylov, I.A. (2023). Artificial intelligence development: Implications for China. Montenegrin Journal of Economics, 19(1), 139–152. https://doi.org/10.14254/1800-5845/2023.19-1.12 EDN: VIXKPO
  30. Reshetnikova, M.S., & Balashova, S.A. (2024). Global challenges of the modern world. China’s “response” models. EDN: NFSEFF
  31. Sandu, S., & Ciocanel, B. (2014). Impact of R&D and Innovation on High-­tech Export. Procedia Economics and Finance, 15, 80–90. https://doi.org/10.1016/S2212-5671 (14)00450-X
  32. Shmarlouskaya, H.A., Shalupayeva, N.S., Babyna, I.V., & Sinyuk, T.Y. (2022). Development of China’s high-­tech exports under the implementation of the dual circulation strategy. In Innovative trends in international business and sustainable management (pp. 33–42). Singapore: Springer Nature Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-19-4005-7_4 EDN: QZTMWT
  33. Wignaraja, G. (2012). Innovation, learning, and exporting in China: Does R&D or a technology index matter? Journal of Asian Economics, 23(3), 224–233. https://doi.org/10.1016/j.asieco.2011.02.001
  34. Xiong, J., & Qureshi, S. (2013). The quality measurement of China high-­technology exports. Procedia Computer Science, 17, 290–297. https://doi.org/10.1016/j.procs.2013.05.038
  35. Zhang, D., Zheng, W., & Ning, L. (2018). Does innovation facilitate firm survival? Evidence from Chinese high-­tech firms. Economic Modelling, 75, 458–468. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2018.07.030.
  36. Zhang, K.H. (2015). What drives export competitiveness? The role of FDI in Chinese manufacturing. Contemporary Economic Policy, 33(3), 499–512. https://doi.org/10.1111/coep.12084
  37. Zhang, Z., Zhao, X., & Wang, D. (2019). The impact of high-­tech product export on the regional competitiveness of science technology and maritime transportation innovation. In: Guido-­Aldana, P.A., Mulahasan, S. (eds.). Advances in Water Resources and Exploration. Journal of Coastal Research, (93), 780–784. https://doi.org/10.2112/SI93-109.1
  38. Zhao C., & Sang-­Ho, L.W.X. (2017). R&D Performance in High-­Tech Firms in China. Asian Economic Papers, 16(3), 193–208. https://doi.org/10.1162/asep_a_00565
  39. Zhu, J., Wang, Y., & Wang, C. (2019). A comparative study of the effects of different factors on firm technological innovation performance in different high-­tech industries. Chinese Management Studies, 13(1), 2–25. https://doi.org/10.1108/CMS-10-2017-0287 EDN: WJPJMD

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».