《中国制造业外包动因研究》：
2.3.1外包量化方法的总结和比较
在现实中，外包量化及其发展主要受到数据缺乏的阻碍。外包是一种新的产业和企业组织模式，对外包的直接度量要求掌握企业生产过程中每个阶段的数据。同时，在给定跨国企业所起的相关作用以后，仍然需要用数据来确定其复杂的所有权结构。商业调研可以获得少部分这样的数据，但是由于受到成本和复杂性的制约，到目前为止这种调研只在美国、日本和法国等少数国家存在，而且调研结果不能定期更新，另外各个国家调研方法也不一致，使得国家间的比较更加困难。因此，基于企业微观数据的研究这一相对直接的量化方法在现实中的应用受到了很多局限。
为了避免这些问题，只能通过其他渠道采用间接的方法来度量。外包相关数据主要有两个来源：（1）利用贸易数据，包括官方的一般贸易统计资料和加工贸易数据。比如，美国使用广义的经济分类（Broad Economic Categories，BECs），使得国际贸易标准分类（SITC）可以根据产品性质分为初级产品和加工制成品，或者根据最终用途分为中间品、资本品以及消费品。尽管官方的数据容易获得且可以进行国家间的比较，但仍有不足。比如中间品与最终品的划分具有任意性。因为生产过程可以进一步细分，这就意味着在目前分类下的最终品可能数据上是一些没有分开记录的加工阶段的结果。另外，中间服务品贸易的度量也存在问题，因为服务贸易的统计资料不如货物贸易统计得详细，并且不能区分中间使用和最终消费的部分。加工贸易数据相对于一般的贸易统计资料有明显的优势，但由于其仅考虑那些在国外加工的出口品（进口品）接着再进口（再出口）的贸易，这只是中间品贸易的一小部分，故可能会低估外包的程度。另外，因为加工贸易数据是以企业所申明的贸易量为基础，而企业会根据关税减让或者免除所获得的利益与暴露敏感信息所带来的成本进行权衡，这就会影响数据的可靠性。（2）利用投入产出表的数据。这是较常用的一种数据，主要原因是投入产出表能够对贸易统计资料提供的信息给予补充。但也存在不足，一是不能观测到出口品的最终使用情况，无法识别出口的投入品是在目的国组装成最终产品，还是再出口到第三国进行再加工。二是由于投入产出表的编制耗时很长，其数据通常不具有时效性。不过Wixted等（2006）指出没必要对投入产出表吹毛求疵，因为有证据表明投入产出结构不会很快发生变化，因此只要数据库有周期性的更新，也可以观测到投入产出结构的变化。三是各个国家编纂投入产出表的方法差异限制了国家间投入产出数据的可比性。这也是一些国际性的组织，如OECD正致力于投入产出表一致性研究的主要原因。
基于三大数据来源的外包量化研究各有优劣，在实际应用中有时可以将不同来源的数据结合起来综合应用，比如应用投入产出表数据时会结合贸易数据，这取决于现实中资料的可获得性和研究的侧重点。而研究方法的拓展与创新，有时可以部分解决数据不足的问题，比如Amador和Cabral（2008）①提出了一个垂直专业化的相对度量方法，使各个国家的垂直专业化活动不必受制于投入产出表的局限，可以随时间推移对各国外包水平进行动态的评估和比较。
从国内外的研究来看，对于外包的度量主要有三种方法：用投入产出表的数据来度量近似外包是用得比较多的一种方法，可以了解整_AI外包行业的发展情况以及各个国家之间的不同，同时这种方法避免了区分中间产品和最终产品，但由于数据方面比较粗糙，反映的是外包的整体情况而非各个行业各种类型外包的具体情况。当有大量的企业水平微观数据时，就可以了解与各种类型外包相对应的企业行为特征，包括生产率、技术水平、规模等，微观数据可以相对直接地度量企业外包，但获得数据的难度较高。利用加工贸易进出口数据来度量外包的方法在考察我国以及其他一些发展中国家的外包情况时用得比较多，尤其是我国对外贸易中加工贸易占了大半，而加工贸易多是对中间投入品和零部件的再加工和装配，属于外包的范畴，所以也可以间接反映我国的外包情况。
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