Research on the Internal System Arrangement of China's Export Against the Trend: From the Perspective of Trade Facilitation
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摘要: 作为贸易流程中降低交易费用的一种重要制度安排, 贸易便利化对一国出口贸易具有重要影响。面对持续恶化的外部环境, 探寻新时代出口贸易逆势增长的内部机制势在必行。基于2001—2016年的省际面板数据研究贸易便利化对降低交易费用的影响, 发现贸易便利化具有显著的出口增长效应, 其中营商环境质量改善对出口增长影响最大, 且该结论在一系列稳健性检验之后依然成立; 贸易便利化对出口增长的促进作用主要通过规模扩张效应、出口集聚效应和成本递减效应等机制发挥作用。研究还发现: 随着地理位置向内陆延伸, 贸易便利化对出口增长的促进作用亦随之增大; 随着产品技术水平的提高, 贸易便利化的出口增长效应也随之增大, 其中交通基础设施、口岸通关效率和政府规制效率对中技术产品出口增长作用最大, 市场营商环境对高技术产品出口增长作用最大。因此, 优化出口流程中的制度安排, 提高出口便利化水平, 是新时代出口逆势增长的重要内部驱动力。Abstract: Trade facilitation, as an important institutional arrangement for reducing transaction costs in the trade process, has an important impact on a country's export trade. Upon the continuously deteriorating external environment, it is imperative to explore the internal mechanism of export trade growth in the new era.On the basis of inter-provincial panel data from 2001 to 2016, this paper studies the impact of trade facilitation on reducing transaction costs. It is found that trade facilitation has a significant export growth effect, among which the improvement of the business environment quality works best, and this conclusion is still true after a series of robustness tests; trade facilitation promotes export growth mainly through mechanisms such as scale effect, agglomeration effect and cost effect. It is also concluded that as the geographical location extends to inland, the role of trade facilitation in export growth also increases. So does the export growth effect of trade facilitation with the improvement of product technology level. Transportation infrastructure, port clearance efficiency and government regulatory efficiency have the largest effect on export growth of mediumtech products, while the market business environment has the most significant effect on export growth of high-tech products. Therefore, optimizing institutional arrangements in the export process and improving the level of export facilitation are important internal driving forces for export still growth in the new era.
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一、 新形势下贸易便利化势在必行
自2008年世界金融危机以来，伴随着贸易保护主义抬头、单边主义盛行和逆全球化的蔓延，中国面临诸多出口贸易增长新约束，出口环比增长率持续下滑，近年来甚至出现了负增长，如2019年10月中国的出口环比增长率为-0.9%。作为国民经济增长的“三驾马车”之一，出口持续低迷势必拖累中国经济增长。十九大报告提出，要促进贸易和投资便利化，推动经济全球化朝着更加开放、包容、普惠、平衡、共赢的方向发展，不仅要求不断提高自身开放水平，也要求更加主动塑造开放的外部环境。在此背景下，探寻新时代出口贸易逆势增长的内部机制势在必行。通过优化出口流程中的制度安排，提高贸易便利化水平，以扭转外部环境持续恶化引发的出口增长乏力趋势，不仅是实现出口由外部拉动向内部驱动转变的关键，也是强化新时代出口增长质量的必备基础。
关于贸易便利化与贸易成本。作为贸易流程中降低交易费用的一种制度安排，贸易便利化较早受到贸易经济学家的关注。许多文献提出贸易成本是阻碍贸易的重要因素。如Anderson和Wincoop(2004)[1]的研究发现，发达国家的平均贸易成本相当于制造业产品离岸价格的170%。欠发达国家因运输效率更低、制度环境更差，致其贸易成本在阻碍出口方面的作用更大。大量相关文献侧重于贸易成本测算，对贸易便利化的研究亦是如此。由于以单一化指标衡量贸易便利化的局限性和测量偏误较大，世界银行发布的《全球营商环境报告》构建了一个覆盖189个经济体、包括11类企业共计109个指标的指标体系; OECD出版的《贸易便利化指标》则包括了涉及全部边境手续的16个贸易便利化指标，因此，贸易便利化的测算研究一般都涵盖了贸易的多个环节和多个方面。如Wilson等(2003)[2]从港口基础设施、海关监管环境、政府监管效率、电子商务基础等方面构建了测算框架。这些研究大多是从国家层面考察贸易便利化水平。不过就成本的构成而言，Anderson和Wincoop(2004)[1]的研究指出，贸易成本中65%为国际成本，55%为国内成本。因而对一国内部贸易便利化的研究和基于国家层面的贸易便利化研究同样至关重要。
关于贸易便利化与出口增长效应。提高贸易便利化水平是降低贸易成本的重要制度安排，许多学者从不同角度对贸易便利化水平的提高是否具有显著的出口增长效应进行了考察。如Shepherd和Wilson(2006)[3]运用案例分析法的研究指出，提升中亚及欧洲国家的公路网质量可显著提高区域内贸易流量，但这种狭窄的在给定政策环境里的贸易便利化分析难以解释政策改革对整个经济体的福利效应; Zaki(2010)[4]则从规范角度利用CGE模型验证了贸易便利化对出口增长的正效应。有学者将多个国家的多种贸易便利化措施纳入统一框架比较分析贸易便利的重要性。如Mose和Sorescu(2013)[5]提出，加强信息有效性建设的贸易便利化措施能取得更好的效果; Hummels和Schaur(2013)[6]则强调了运输和通关便利化对提升贸易增量的重要性，等等。可以看出，研究者普遍认为贸易便利化有利于国与国之间双边贸易流量的增长。但如前所述，贸易便利化不仅是指国际间的贸易便利化，也涉及到一国内部制度的优化和改进。其中，国际间贸易便利化主要涉及国家之间的贸易协定签订、运输技术改进等因素，而一国内部贸易便利化的改善则主要涉及国内制度安排的优化等因素。在当前国际贸易条件持续恶化的背景下，提高国内贸易的便利化会更显出其重要性。不过，到目前为止，有关一国内部贸易便利化对出口影响的相关研究比较薄弱和欠缺。鉴此，本文将考察视角定位于一国内部贸易便利化对出口增长的影响，以期能在当今出口外部环境持续恶化的情况下，探寻中国出口逆势反转的内部制度安排和驱动力。
二、 理论假设: 贸易便利化是出口逆势增长推手
良好的内部制度环境是一国对外贸易的制度驱动力，可有效降低贸易的不确定性，提高交易的可预期性，引致贸易流量增加(Francois和Manchin, 2013)[7]。改革开放四十多年来，中国凭借后发优势释放制度红利，利用丰裕的劳动力资源和稳定的外部环境迅速嵌入全球价值链，成为国际贸易的重要参与者。但随着经济发展水平不断提高，传统制度红利逐渐消失，企业生产成本上升，外部环境恶化，严重制约了新时代中国对外贸易的高质量发展。余淼杰和祝辉煌(2019)[8]指出，贸易政策不确定性是关税之外对企业出口产生实质性影响的重要因素，贸易政策不确定性的提高会极大地抑制企业的出口积极性。在外部环境持续恶化的背景下，寄望于改善外部制度环境以提升出口红利效应变得很不确定。此时，通过改善内部制度环境以驱动国内经济发展、增强出口的内部动力，就应成为对外贸易的题中应有之义。如Nunn和Trefle(2013)[9]指出，一国制度安排的优劣能决定一国在对外贸易中比较优势的强弱。
贸易便利化是对外贸易中的一种综合性制度安排，提高一国内部的贸易便利化有助于增加一国出口的比较优势和提升出口能力。既有研究表明，交通基础设施提供、金融制度安排改进、法律制度环境提升等对一国的出口贸易均具有显著影响。同时，政府规制效率和出口通关效率对出口贸易也有重要影响(魏伟等，2019)[10]。因而本文将一国内部贸易便利化的影响因素划分为交通基础设施、出口通关效率、政府规制效率和市场营商环境等四个方面。其中，交通基础设施的改进可以直接降低出口贸易中的显性交易成本，出口通关效率、政府规制效率的提高和市场营商环境的改善不仅可直接降低出口贸易中的隐性交易成本，还可间接降低出口贸易中的显性交易成本。同时，贸易便利化还可通过规模扩张效应、出口集聚效应和成本递减效应对一国的出口增长发挥中介作用。
首先，贸易便利化可通过发挥规模扩张效应促进一国出口增长。如North(1990)[11]认为制度是提升交易行为规范性、抑制交易主体机会主义的一种博弈规则，制度安排有利于参与者获取一些在结构外难以取得的追加收入。制度环境完善与否决定了企业内部组织的效率，进而可影响企业的整体规模经济效益。贸易便利化暗含了制度安排的特征属性，因而推进贸易便利化、优化一国内部的制度安排，既有利于减轻企业的综合性交易成本，降低企业出口的临界生产率水平，增加在位企业的出口规模，又可增加潜在出口企业数量，促使更多企业参与出口，扩大出口规模(方晓丽和朱明侠，2013)[12]; 既有助于促进知识扩散和技术变革，通过知识与技术溢出带来企业规模报酬递增(殷德生，2006)[13]，有效缓解出口企业进一步开展技术创新面临的内源融资压力，又可显著增强技术创新对产品边际生产成本的抑制作用，增加企业净利润，激发企业技术创新的自主性，进而提高企业的生产率水平，增加出口机会。
其次，贸易便利化可通过发挥出口集聚效应促进一国出口增长。制度安排的改革对产业集聚具有决定作用(霍丽和惠宁，2007)[14]，作为一国内部制度安排的重要体现，贸易便利化尤其是内部环境的体制性、政策性改革，有利于破解资源错配难题，优化资源配置效率，促进产业集聚形成，而集聚一旦形成，就会触发螺旋式的自增强机制，不断降低企业交易成本，提升企业的出口概率与规模(Sun等，2013)[15]。从贸易便利化的硬环境来看，完善的基础设施有利于发挥产业集聚的“共享效应”，削减企业出口的固定成本，增加企业的出口倾向，促进出口沿着“扩展边际”增长(Persson, 2013)[16]。从贸易便利化的软环境来看，包括公共制度环境、金融制度环境等在内的一国内部制度安排的改善，会促使产业集聚的形成。各企业处在同一制度安排下，既克服了单个企业规模扩张中内部组织成本增加引发的规模不经济，又降低了市场制度缺陷对企业集群产生的不利影响，从而可改变企业的出口行为。如邱斌等(2014)[17]通过研究发现，制度质量是塑造新型出口比较优势的重要因素，金融发展、法制水平、知识产权保护等制度质量越高，越有利于出口持续增长。
再次，贸易便利化可通过发挥成本递减效应促进一国出口增长。制度的基本功能是降低交易费用，减少显性和隐性交易成本。提升制度环境质量，挖掘制度红利，是提升新型出口内生驱动力的关键。贸易便利化涉及境内运输、政府管理等多个领域的内部制度安排，优化这种制度安排有利于降低交易成本，引发出口增长效应。如交通、口岸等基础设施的便利化建设可有效提高货物流通速度，缩短企业交易时间，降低货物滞留风险及出口贸易的不确定性预期，进而减轻企业的显性交易成本，促进企业出口贸易发展。王永进等(2010)[18]研究发现，基础设施的改善能显著降低企业的搜寻成本，有利于提高企业的出口深度和出口广度。金融制度、产权制度、通关制度、政府规制等公共制度环境的改善，有利于提升制度环境的透明度和可预见性，提高贸易便利的可供性，优化市场营商环境，防止“寻租”行为发生，降低出口企业非常规支付导致的效率损失，进而降低企业出口隐性交易成本，激发企业出口活力(刘斌等，2019)[19]。毛其淋和许家云(2018)[20]通过研究发现，良好的地区制度环境有助于本土企业利用外资提升出口国内附加值，培育出口竞争新优势。
综上，本文提出如下研究假说:
H: 作为一种综合性的制度安排，贸易便利化可以成为一国出口增长的重要促进因素;
Ha: 贸易便利化可通过规模扩张效应推动中国各地区的出口增长;
Hb: 贸易便利化可通过出口集聚效应促进中国各地区的出口增长;
Hc: 贸易便利化可通过成本递减效应促进中国各地区的出口增长。
三、 模型与变量: 贸易便利化与地区出口关系构建
（一） 模型设定
为了探究贸易便利化对地区出口增长的影响，下面以贸易便利化为核心解释变量，同时控制影响地区出口的其他重要因素，设定基础模型为:
$$ lnexpor{t_{it}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}tr{f_{it}} + {\alpha _2}contro{l_{it}} + {\lambda _i} + {\eta _t} + {\varepsilon _{it}} $$ (1) 式中: i表示地区，t表示时间，exportit表示i地区t期的出口总值; trfit表示贸易便利化水平，其估计系数α1反映了贸易便利化水平对各地区出口增长的综合效应; 为避免估计结果偏误，加入了控制变量集合controlit; λi、ηt分别表示地区固定效应和时间固定效应，εit为随机扰动项。
（二） 变量说明
1. 被解释变量
本文的被解释变量为地区出口总值，为降低异方差影响对其取自然对数。考虑到汇率对地区出口额的影响，以当年人民币对美元汇率进行换算，并在稳健性分析中以出口总值占地区国内生产总值的比重作为代理变量。选取2001—2016年除西藏自治区之外的中国30个省份为研究对象，数据来自国研网。
2. 核心解释变量
本研究的核心解释变量为贸易便利化。由于国际上对贸易便利化的内涵尚未形成通用的标准定义，本文参照Wilson和Mann(2003)[2]的方法，将贸易便利化涉及的领域划分为交通基础设施、口岸通关效率、政府规制效率和市场营商环境四个层面。具体测算方法如下:
(1) 交通基础设施(infra)。参考石伟文(2018)[21]对基础设施的度量方法，分别采用公路密度和铁路密度进行测算，其中，公路密度以各省市每百公里公路里程数衡量，铁路密度以各省市每百公里铁路里程数衡量，数据来自《中国统计年鉴》。
(2) 口岸通关效率(port)。借鉴殷宝庆等(2016)[22]的方法，以货物通关效率和人员通关效率测算口岸通关效率。其中，货物通关效率采用各省口岸进出口贸易额占进出口总额的比重来衡量，人员通关效率采用各省口岸进出境人数占当地人口总量的比重来衡量，数据来自《中国口岸年鉴》。
(3) 政府规制效率(legal)。借鉴陈刚和李树(2012)[23]的度量方法，以腐败治理力度与知识产权保护水平衡量政府规制效率。其中，腐败治理力度根据“每万人公职人员职务犯罪立案数”来测算，数据来自《中国司法统计年鉴》和《中国检查年鉴》; 各省份的知识产权保护水平在Ginarte-Park法测算名义水平的基础上根据“执行效果”来度量(姚利民和饶艳，2009)[24]，数据来自《中国知识产权年鉴》《中国律师年鉴》《中国科技统计年鉴》和《中华人民共和国国家知识产权局专利统计年报》。
(4) 市场营商环境(ecom)。采用信息化指数和金融市场化程度测算市场营商环境。其中，信息化指数参考宋周莺和刘卫东(2013)[25]对《中国信息化发展指数统计监测年鉴报告》的修正，包含4类一级指标和13个二级指标，数据来自《中国信息年鉴》《中国互联网络发展状况统计报告》和《中国通信统计年度报告》; 金融市场化程度借鉴樊纲等(2012)[26]构建的市场化指数中的“金融市场程度”，以其作为代理变量，但该指数只更新到2009年，再从“金融市场化广度”和“金融市场化深度”两个方面对2009年之后的金融市场程度进行估算，数据来源于《中国市场指数: 各地区市场化相对进程2011年报告》及《中国统计年鉴》。在此基础上，再选取以熵值法测算的贸易便利化、根据狭义定义法测算的贸易便利化和剔除异常值的贸易便利化3个指标，作为贸易便利化综合指数的代理变量进行稳健性检验。
将上述指标进行标准化处理，并采用主成分分析法测算得出2001—2016年我国东中西部及全国的贸易便利化综合指数，结果见图 1。可以看出，2001—2016年间全国贸易便利化综合指数即贸易便利化水平持续走高，年均增长8.10%，但由东向西呈梯级递减。具体来看，东部省份普遍较高(上海居全国首位)，但增速相对缓慢，年均增长5.19%;中部省份低于全国平均水平但高于西部地区; 西部地区贸易便利化水平最低(青海居未位)，但增速相对较快，年均增长12.67%。
3. 控制变量
控制变量包括物质因素和非物质因素两方面的变量。物质因素控制变量主要有两个: 一是人力资本(humanit)，采用教育年限法即各地区人均受教育年限来度量; 二是自然资源禀赋(resourceit)，采用工业总产值中的能源资源工业产值占比作为代理变量。非物质因素控制变量主要有三个: 一是政府行为(fiscalit)，采用各地区政府财政支出占国内生产总值的比重来度量; 二是市场发育程度(marketit)，以非国有经济发展程度近似表示; 三是工业化与城镇化差距(iurbanit)，由于工业化与城镇化发展失衡会导致地区过剩供给与有限需求之间的矛盾，从而扩大地区出口的可能性，本文以各地区的工业化率减去城镇化率来度量。控制变量涉及的指标数据主要来自《中国统计年鉴》《中国人口与就业统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国教育年鉴》及各地区的统计年鉴。
四、 实证与检验: 贸易便利化提升了地区出口
（一） 基准检验
下面首先确定是使用随机效应模型还是固定效应模型进行基准检验。根据Hausman检验结果，可知采用固定效应模型更佳。同时，为控制潜在的序列相关和异方差问题，再采用以地区聚类的稳健标准误进行估计，表 1报告了基准回归估计结果。其中第(1)列为贸易便利化综合指数估计结果，由固定效应回归结果可知，贸易便利化系数在1%的置信水平上显著为正，表明贸易便利化是推动地区出口增长、缓解出口约束的强大动力。贸易便利化作为重要的制度安排，为扩大地区出口提供了高效的制度环境，其发展水平的高低将会直接影响一个地区参与国际贸易的成本(贾玉成和翟中玉，2019)[27]。由此，为实现出口贸易的逆势增长，中国政府应不断推进贸易便利化方面的创新改革，健全协调机制，加强配套设施衔接，提升制度改革的整体性和协同性，以降低企业负担，推动地方出口增长。
表 1 基准回归估计结果变量 (1)
trf(2)
infra(3)
port(4)
legal(5)
ecomtrf 2.872***(0.438) 5.060***(1.075) 6.991***(1.599) 3.638***(0.794) 9.251***(1.033) human 0.147*(0.079) 0.172**(0.082) 0.177**(0.077) 0.103(0.079) 0.530***(0.069) resource -0.190***(0.040) -0.098**(0.042) -0.177***(0.042) -0.206***(0.043) -0.186***(0.049) fiscal -2.064***(0.616) -2.382***(0.652) -2.993***(0.605) -2.698***(0.638) -1.897***(0.716) market 1.135***(0.262) 1.223***(0.266) 1.191***(0.268) 1.042***(0.256) 2.336***(0.276) iurban 0.289(0.395) 0.147(0.405) 0.256(0.408) 0.228(0.412) 0.659*(0.360) _cons 2.402***(0.853) 2.861**(0.891) 2.831***(0.799) 3.971***(0.796) -0.872(0.602) R2 0.978 0.977 0.977 0.977 0.962 个体效应 控制 控制 控制 控制 控制 时间效应 控制 控制 控制 控制 控制 观测值 480 480 480 480 480 注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，表 2、表 4、表 5、表 7同。 第(2)至(5)列为贸易便利化分项指标的估计结果。总体来看，四个分项指标均能显著促进地区出口增长，其中市场营商环境作用最大，口岸通关效率次之，交通基础设施第三，政府规制效率作用最小。具体来看，交通基础设施每提升1个百分点，将带动出口增加5.06%。公共产品提供是制度建设的重要内容，公路、铁路等基础设施越完善，说明政府提供了越多的公共产品，而地区公共产品供给越好，越有利于企业减少出口的固定成本及可变成本，降低出口的风险和不确定性，提高企业出口的扩展边际和集约边际(t盛丹等，2011)[28]。口岸通关效率估计系数为6.991，且通过了1%水平的显著性检验。通关制度改革有利于提升口岸通关效率，加快供应链的响应速度，降低出口货物的延误风险，减少企业通关成本和运营成本等制度性交易成本，提升企业的出口竞争优势(Hummels和Schaur, 2013)[6]。政府规制效率回归系数在1%水平下显著，每提升1%将促进出口提升3.638%。政府官员的腐败与寻租、低效的产权保护制度等对地区出口增长产生重要影响(Campos和Nugent, 1999)[29]，较差的政府运作效率和法制水平会阻碍地区商贸流通，减少跨国商务往来，导致国际分工边缘化，阻碍地区出口增长，反之则有助于规范契约执行环境，促进出口增长。市场营商环境每提升1个百分点，将带动出口增加9.251%。深化市场营商环境改革，不仅可以提升地区快速获取、分析和提炼有用信息的能力，降低信息不对称和市场不确定性，减少机会主义及有限理性导致的效率损失，还可改善市场融资环境，优化信贷资金配置能力，降低企业税费负担和融资成本，进而提升出口能力(王聪等，2018)[30]。
（二） 稳健性检验
为保证基准回归结果的稳健性和可靠性，下面通过改变被解释变量和核心解释变量的度量指标等方法进行稳健性估计，以验证重要变量测算方法的变化不会影响贸易便利化对出口增长的作用效果。
1. 替换变量
第一，替换被解释变量的度量指标。基准回归使用出口额绝对值取自然对数作为被解释变量，考虑到出口相对强度的变化，采用出口占国内生产总值的比重作为被解释变量的替代指标。依据四部门经济模型，出口占GDP的比重可以有效反映一个地区出口规模的相对强度，相应的回归结果见表 2第(1)列。
表 2 稳健性检验结果(一)变量 (1)
出口额占国内生产总值比重(2)
熵值法度量的贸易便利化(3)
狭义定义度量的贸易便利化(4)
剔除异常值的贸易便利化trf 0.383***(0.090) 3.269***(0.482) 0.303***(0.097) 3.110***(0.477) _cons -0.252(0.198) -1.116(1.118) 3.562***(0.822) 3.201***(0.963) 控制变量 控制 控制 控制 控制 个体效应 控制 控制 控制 控制 时间效应 控制 控制 控制 控制 R2 0.938 0.978 0.976 0.974 观测值 480 480 480 432 第二，替换核心解释变量的度量指标。首先，基准回归中的贸易便利化综合指数采用的是主成分分析法，本文再运用熵值法重新测算贸易便利化综合指数，并将其作为第一个替代指标，结果见表 2第(2)列。其次，与前文从广义层面测算的贸易便利化综合指数不同，本文再借鉴Wilson和Mann(2003)[2]对狭义贸易便利化的界定，采用口岸效率的简单算数平均值作为贸易便利化的第二个替代指标，结果见表 2第(3)列。再次，考虑到异常值对计量结果可靠性的影响，采用剔除大于95%和小于5%分位数异常值的贸易便利化综合指数作为第三个替代指标，结果见表 2第(4)列。以上几种替换度量指标的稳健性检验结果均与基准回归结果一致，表明贸易便利化对出口增长的正向作用不会受指标度量方法及异常值的影响，本文的结论稳健可靠。
2. 内生性检验
内生性问题的产生主要源于两个方面: 一是测量误差所导致; 二是反向因果关系所导致。一方面，提升贸易便利化可有效减少企业外在约束，降低企业贸易成本，从而推动地区出口增长; 另一方面，地方政府为推动出口增长而加强基础设施、优化通关程序等硬环境和软环境建设，势必会提升贸易便利化水平。为克服内生性问题可能导致的估计结果偏误，参考李波和杨先明(2018)[31]、刘斌等(2019)[22]的做法，采用工具变量法检验贸易便利化对出口增长的稳健性。具体选取如下两个指标:
第一，借鉴李波和杨先明(2018)[31]的做法，以1959—1961年大饥荒时期的人口死亡率作为贸易便利化的工具变量。究其原因，一是历史上的人口死亡率与当前的地区出口增长并无直接联系，因而可满足工具变量的外生性; 二是大饥荒时期人口死亡率能客观反映地方政府的执政能力和制度质量，而政府的治理能力和制度治理又会直接决定贸易便利化程度。大饥荒时期政府拯救饥荒的能力是导致各地区人口死亡率产生差异的关键因素，饥荒严重的地区其人口死亡率相对较高，因而政府为扭转严重的饥荒需在更长时期采取更强力的政策(范子英等，2009)[32]，这会显著影响当地的基础设施供给和制度质量。而制度建设存在明显的路径依赖，制度的完善需经历一个漫长的过程，历史时期的制度建设会对当期的制度质量产生滞后影响。因此，大饥荒时期的人口死亡率会影响当前的贸易便利化水平，二者之间的关系表现为: 高死亡率地区，其贸易便利化水平相应较低，反之则反是。可见，大饥荒时期的人口死亡率能满足相关性和外生性假设，符合工具变量的基本原则。
第二，借鉴刘斌等(2019)[19]的做法，采用各地区降雨强度的倒数与平原面积占比的交互项作为贸易便利化的另一个工具变量。原因是: 一方面，降雨强度是典型的自然变量，平原面积占比属于地理变量，二者的交互项与出口这一经济变量并无明显的直接关系，满足工具变量的外生性要求; 另一方面，降雨强度与平原面积占比会显著影响地区的贸易便利化水平。如基础设施建设与地形因素密切相关，平原面积占比较少的地区，其地形状态相对较差，昂贵的建设成本会使得该地区交通等基础设施相对落后，进而制约当地贸易便利化的发展。降雨强度较大的地区路面相对湿滑，不仅会影响货物运输效率，还会对口岸集装箱搬运和货物检验检疫等造成负担，降低口岸通关效率。山地越多降雨越频繁，也会进一步限制贸易的便利化程度。因而，降雨强度倒数与平原面积占比的交互项可影响贸易便利化水平，该值越大，贸易便利化水平越高，这一假设同样符合工具变量选择的基本原则。
第三，采用IV-LIML法进行弱工具变量的稳健性检验。在存在弱工具变量的情况下，LIML的小样本性质可能优于2SLS方法，尽管本文并不存在弱工具变量，但为了保证估计结果的稳健性，也使用对弱工具变量不敏感的有限信息最大似然估计法进行估计。
表 3第(1)至(3)列分别报告了单独引入大饥荒时期人口死亡率(即第一个工具变量)、平原面积占比与降雨强度倒数的交互项(即第二个工具变量)及同时引入两个工具变量的检验结果。估计结果显示，检验统计量Kleibergen-Paap rk LM在1%水平上显著，说明工具变量可以被有效识别; 弱工具变量检验统计量Cragg-Donald Wald F均大于10%水平上的临界值，且第一阶段的F值均大于10，表明不存在弱工具变量现象; 过度识别检验的Hansen J统计量对应的p值大于0.1，表明所选工具变量均满足外生性。这些结果说明: 本文工具变量的设定有效。第(4)列为采用有限信息最大似然法的估计结果。上述四种检验结果表明，无论是采用IV-2SLS方法还是IV-LIML方法，贸易便利化对地区出口增长的促进作用显著依然不变，从而进一步论证了基准回归结果的稳健性。
表 3 稳健性检验结果(二)变量 (1)
单独引入第一个工具变量(2)
单独引入第二个工具变量(3)
同时引入两个工具变量(4)
有限信息最大似然法trf 2.691**(1.121) 13.027**(5.331) 2.812**(1.109) 2.282*(1.235) _cons -2.061***(0.651) 1.372(1.849) -2.021***(0.643) -2.196***(0.673) Kleibergen-Paaprk LM统计量 35.586[0.000] 11.622[0.001] 38.270[0.000] Cragg-Donald WaldF统计量 112.360 11.147 56.133 Hansen-Overid统计量 4.471[0.134] 第一阶段F值 93.405 13.761 49.356 第二阶段R2 0.779 0.797 0.781 0.773 控制变量 控制 控制 控制 控制 个体效应 控制 控制 控制 控制 时间效应 控制 控制 控制 控制 观测值 480 480 480 480 注：[]内数值为相应统计量的p值；第(1)(2)列单列了一个工具变量，在模型恰好识别的情形下无法检验工具变量的外生性，故未报告Hansens J值。 （三） 异质性检验
1. 时期异质性检验
2008年国际金融危机的全面爆发使中国的出口贸易增长遭受了严重冲击，2009年中国农产品的出口年增长率下降了2.6%，纺织品、机电产品和高新技术产品的出口分别下降了9%、15.4%和10.27%，出口贸易总体下降了16%。为应对金融危机的冲击，2008年11月中国政府实施了主要面向基础设施、金融等领域的四万亿投资计划，这一举措势必会对交通、口岸基础设施及营商环境等产生影响，进而影响各地区的贸易便利化进程。基于上述事实，将全样本分为2001—2008年和2009—2016年两个时期的子样本，以2001—2008年为参照组并赋值为0，通过引入2009—2016年的时期虚拟变量，以进一步研究四万亿投资计划刺激下的贸易便利化对促进地区出口增长的差异化影响。
表 4列示了贸易便利化综合指数及分项领域对出口增长的检验结果。可以看出，2001—2008年和2009—2016年两个时期，综合指数和分项指标均显示贸易便利化具有显著的出口创造效应，但以2001—2008年为参照组的估计结果存在显著差异，贸易便利化对拉动地区出口增长的作用2009—2016年较2001—2008年更大，说明2008年底开始实施的扩大内需刺激政策发挥了重要作用，且市场营商环境的效果尤其显著。原因是这一时期国家对电网和信贷提供了倾斜支持，营造了良好的营商环境，相对宽松的制度环境使得贸易便利化制度安排得以持续改善，从而刺激了中国出口贸易的复苏。
表 4 金融危机前后贸易便利化与出口增长关系的检验结果变量 (1)
trf(2)
infra(3)
port(4)
legal(5)
ecomtrf 5.887***(0.374) 5.705***(0.372) 5.708***(0.379) 5.815***(0.374) 5.943***(0.367) dum×trf 0.662***(0.150) 1.767***(0.524) 1.806***(0.662) 2.008***(0.503) 2.781***(0.506) human 0.514***(0.049) 0.504***(0.050) 0.491***(0.050) 0.514***(0.051) 0.515***(0.049) resource -0.136***(0.050) -0.138***(0.051) -0.141***(0.051) -0.140***(0.051) -0.152***(0.049) fiscal -0.652(0.514) -1.061**(0.505) -0.967*(0.512) -0.473(0.532) -0.474(0.511) market 1.531***(0.229) 1.622***(0.229) 1.670***(0.229) 1.567***(0.229) 1.415***(0.229) iurban 0.838***(0.261) 0.829***(0.264) 0.937***(0.263) 0.887***(0.261) 0.778***(0.259) _cons -2.368***(0.351) -2.161***(0.346) -2.092***(0.347) -2.395***(0.360) -2.376***(0.341) R2 0.851 0.848 0.847 0.850 0.854 个体效应 控制 控制 控制 控制 控制 时间效应 控制 控制 控制 控制 控制 观测值 480 480 480 480 480 2. 地区异质性检验
贸易便利化水平存在明显的地区差异，那么这种差异是否对地区出口增长的作用也存在显著差异?下面将总样本划分为东部、中部和西部三个子样本，并以东部地区为参照组，引入中部地区和西部地区虚拟变量，同时构建贸易便利化与地区虚拟变量的交互项，以比较贸易便利化综合指数及各分项指标对三大地区出口增长影响的差异性，结果见表 5。
表 5 基于不同区域视角的检验结果变量 (1)
trf(2)
infra(3)
port(4)
legal(5)
ecomtrf 1.917***(0.476) 2.272***(0.384) 2.151***(0.498) 2.194***(0.486) 2.722***(0.460) trf×middle 1.303***(0.452) 6.149***(1.146) 9.363***(3.281) 0.946(1.540) 0.597(1.028) trf×west 1.921***(0.480) 11.23***(1.719) 5.135**(2.417) 3.037***(1.115) 1.862*(0.974) human 0.108(0.076) 0.101(0.073) 0.158**(0.075) 0.117(0.078) 0.129(0.079) resource -0.212***(0.044) -0.171***(0.039) -0.177***(0.042) -0.203***(0.042) -0.216***(0.042) fiscal -2.702***(0.588) -2.226***(0.591) -2.124***(0.574) -2.402***(0.602) -2.513***(0.639) market 0.736***(0.285) 0.701***(0.271) 1.012***(0.264) 1.038***(0.266) 1.038***(0.285) iurban 0.471(0.396) 0.423(0.369) 0.444(0.394) 0.323(0.390) 0.394(0.406) _cons 3.734***(0.376) 3.535***(0.794) 2.846***(0.862) 3.185***(0.876) 2.840***(0.892) 个体效应 控制 控制 控制 控制 控制 时间效应 控制 控制 控制 控制 控制 R2 0.979 0.980 0.978 0.978 0.978 观测值 480 480 480 480 480 表 5第(1)列报告了以贸易便利化综合指数为基础的估计结果，可以看出，贸易便利化对东、中、西部地区的出口增长具有显著促进作用，但作用强度存在差异。贸易便利化对西部地区出口的作用最大，中部地区次之，东部地区最小。这是因为，东部地区无论是基础设施等硬环境的制度安排，还是金融制度、产权制度等软环境的制度安排均相对完善，早已从贸易便利化建设中获益，从而进一步推进贸易便利化制度性改革的边际效益相对有限; 而中西部地区特别是西部地区的软硬件环境均相对落后，贸易便利化基础较差，地区出口相对较少，因而推进贸易便利化获得的边际效益更大。
表 5第(2)至(5)列分别报告了交通基础设施、口岸通关效率、政府规制效率和市场营商环境的估计结果，这些贸易便利化分项指标显示均显著促进了东、中、西部地区的出口增长。以东部地区为参照组，交通基础设施和口岸通关效率对中、西部地区出口增长的带动作用明显大于东部地区; 但政府规制效率和市场营商环境对西部地区的影响强于东部地区和中部地区。东部地区的市场营商环境对出口增长的效果最大; 西部地区的交通基础设施对出口增长的作用最大。因此，促进东部地区出口逆势增长的关键，在于优化以营商环境为基础的区域制度安排; 而促进西部地区出口增长的重点，则在于进一步完善以交通基础设施为主要内容的贸易便利化建设。
3. 产品异质性检验
为进一步考察贸易便利化对不同类型产品出口增长的影响是否存在差异，我们将总体样本分为农产品和工业制成品两类(胡方和曹情，2016)[33]，同时参考李小平等(2015)[34]的分类方法，将工业制成品按研发密度进一步分为低技术产品、中等技术产品和高技术产品三个层次进行研究，结果见表 6。
表 6 基于不同产品类型视角的检验结果变量 贸易便利化综合指标 (1)
lnexport1(2)
lnexport2(3)
lnexport3(4)
lnexport4(5)
lnexport5trf 2.479***(0.414) 5.580***(0.672) 2.945***(0.719) 6.865***(0.745) 5.215***(0.914) _cons 0.970*(0.551) 2.702***(0.489) 1.131*(0.659) 2026***(0.637) 0.624(0.534) R2 0.815 0.840 0.718 0.796 0.845 观测值 480 480 480 480 480 交通基础设施 infra 4.826***(1.226) 11.554***(2.497) 6.898***(1.941) 13.953***(3.135) 11.220***(2.255) _cons 0.500(0.593) 1.715***(0.574) 0.691(0.638) 0.785(0.761) -0.256(0.527) R2 0.805 0.817 0.716 0.766 0.831 观测值 480 480 480 480 480 口岸通关效率 port 3.511(2.240) 11.319***(3.199) 1.938(3.430) 16.587***(3.744) 8.299**(4.064) _cons -0.091(0.581) 0.213(0.563) -0.061(0.709) -1.115(0.736) -1.633***(0.561) R2 0.792 0.782 0.695 0.734 0.793 观测值 480 480 480 480 480 政府规制效率 legal 3.202**(1.209) 6.597***(1.896) 5.006***(1.602) 8.499***(2.231) 3.894*(2.257) _cons 0.241(0.577) 1.018**(0.485) 0.351(0.635) -0.017(0.646) -1.110**(0.526) R2 0.797 0.781 0.707 0.725 0.790 观测值 480 480 480 480 480 市场营商环境 ecom 4.884***(1.441) 9.785***(1.782) 4.337*(2.285) 11.002***(2.124) 11.723***(2.211) _cons 1.205**(0.461) 2.938***(0.699) 1.054(0.852) 2.064**(0.928) 1.473**(0.637) R2 0.807 0.806 0.704 0.744 0.840 观测值 480 480 480 480 480 注：所有检验均采用固定效应估计，且已控制其他变量。 表 6第(1)(2)列分别报告了以农产品出口和工业制成品出口为基础的估计结果，第(3)至(5)列报告了以低技术产品、中等技术产品和高技术工业制成品为基础的估计结果，这些均为贸易便利化综合指标估计结果。在此基础上，表 6还报告了贸易便利化分项领域对各类型产品出口增长的影响，可以看出，贸易便利化对农产品与工业制成品出口均具有显著促进作用，但对工业制成品的作用更大。原因之一，是农产品所具有的自然属性及其易腐性和对交货延误较敏感等贸易特征，导致了农产品出口受农业政策的影响远大于贸易便利化的影响。原因之二，是近年来全球新贸易保护主义有所抬头，相比制造业产品，农产品贸易更易受隐蔽性技术贸易壁垒的影响，农产品贸易摩擦不断，削弱了贸易便利化对农产品贸易的作用。从工业制成品细分产品看，贸易便利化对中高技术产品尤其是中等技术产品出口的促进作用较大，这与当前中国制造业行业具有技术优势的现实亦相吻合。尽管在全球价值链的国际分工中，中国的比较优势仍集中在中低技术产品，但中等技术产品已取代低技术产品成为第一大类出口产品，贸易便利化通过降低服务中间品价格提高了出口中的返回增加值，从而促使更多企业选择了出口(刘斌等，2018)[35]。
分项指标的回归结果表明，交通基础设施、口岸通关效率和政府规制效率对中等技术产品的出口促进作用最大，而市场营商环境对高技术产品的出口促进作用更大。这是因为低技术产品的出口主要依赖于资源禀赋和要素价格优势，而高技术产品的出口更多地取决于制度质量的提升。高效的制度安排特别是以优化营商环境为基础的制度改革，有助于改善契约的不完全性，有利于缓解高技术产品出口面临的专用性投资套牢问题，促进企业采用先进技术提升出口技术复杂度。同时，制度环境越好，意味着本地市场竞争越激烈，这会倒逼企业进行更专业的分工，从事更高效的生产，以提升自身竞争优势，促进企业出口由低技术产品转向高技术产品。
五、 贸易便利化的出口中介效应
为了检验贸易便利化是否会通过降低贸易成本、促进产业集聚、提升企业规模经济效应以促进各省份的出口增长，下面通过构建中介效应模型对可能的影响渠道进行实证检验。借鉴温忠麟等(2004)[36]的检验程序，建立中介效应模型如下:
$$ {\rm{ln}}\;{\rm{exp}}or{t_{it}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}tr{f_{it}} + \sum\limits_{j = 2}^7 {{\alpha _j}contro{l_{it}} + {\mu _i} + {\varepsilon _{it}}} $$ (2) $$ {M_{it}} = {\beta _0} + {\beta _1}tr{f_{it}} + \sum\limits_{j = 2}^7 {{\beta _j}cntro{l_{it}} + {\varphi _i} + {\varepsilon _{it}}} $$ (3) $$ {\rm{lnexp}}or{t_{it}} = {\lambda _0} + {\lambda _1}tr{f_{it}} + \delta {M_{it}} + \sum\limits_{j = 2}^7 {{\lambda _j}contro{l_{it}} + {\nu _i} + {\varepsilon _{it}}} $$ (4) 首先，检验自变量(贸易便利化)对因变量(出口)的影响是否显著。若不显著则停止检验，若显著则转入下一步; 其次，依次检验自变量(贸易便利化)对中介变量(规模效应代理变量、集聚效应代理变量、成本效应代理变量)、中介变量对因变量的影响是否显著。若上述两步均通过显著性检验，可对比相对应的回归系数以确定中介效应。如果至少有一步不显著，则需通过Sobel检验确定是否存在中介效应; 若Sobel检验显著，即认为存在中介效应。规模效应选取各地区规模以上企业占全国规模以上企业的比重作为代理变量(高丽娜等，2016)[37]; 集聚效应采用区位熵衡量各省市产业集聚程度，具体公式为: $ag{g_{ij}} = \frac{{{X_{ij}}/\sum\limits_i {{X_{ij}}} }}{{\sum\limits_j {{X_{ij}}} /\sum\limits_i {\sum\limits_j {{X_{ij}}} } }}$其中，aggij表示j地区i产业的区位熵，Xij为j地区i产业的增加值; 成本效应以海外市场接近度作为代理变量(黄玖立和李坤望，2006)[38]，公式为: $FM{A_{i = }}\left\{ \begin{array}{l} 100D_{ij}^{ - 1}, i \in C\\ 100{\left( {min{D_{ij}} + {D_{jj}}} \right)^{ - 1}} \end{array} \right.$其中，i∈C，j∈C。
表 7报告了贸易便利化对出口增长影响渠道的检验结果，所有回归均同时考虑了个体效应和时间效应。其中，模型(1)报告了以规模效应为因变量的回归结果，贸易便利化回归系数为正。进一步采用Sobel检验验证贸易便利化是否通过规模效应带动出口增长，由模型(2)可知，Sobel检验统计量在1%水平下显著，可以认定规模效应是贸易便利化促进出口增长的一个影响渠道。贸易便利化特别是制度环境、营商环境的改善，可通过知识外溢、技术外溢等提高出口企业的规模经济效应，从而产生出口正效应。模型(3)报告了集聚效应对贸易便利化的回归结果，贸易便利化系数为正，模型(4)的估计结果显示，贸易便利化的系数均通过了显著性检验，加入中介变量后，其回归系数较基准回归有所下降，且Sobel检验统计量在1%水平下显著，证实了贸易便利化会通过集聚效应对出口增长产生了正向效应。对产业集聚程度较高行业的企业而言，贸易便利化可加速企业的学习过程和技术转移过程，提高进口中间投入品的溢出效应和出口最终产品的经济效应，从而促进出口增长。模型(5)和(6)报告了贸易便利化通过成本效应对地区出口增长产生作用的中介效应估计结果。贸易便利化的估计系数显著为正，且通过了1%水平的显著性检验，但估计系数小于表 1第2列的基准回归估计结果，表明贸易便利化可通过降低贸易成本促进出口增长，与此相对应的Sobel检验在5%的水平下显著。因此，中介效应检验证实了贸易便利化对地区出口增长主要是通过规模扩张效应、出口集聚效应和成本递减效应等三个影响机制发挥作用。
表 7 贸易便利化对出口增长的中介效应检验变量 规模效应 集聚效应 成本效应 模型(1) 模型(2) 模型(3) 模型(4) 模型(5) 模型(6) trf 0.037*(0.019) 2.565***(0.744) 0.687*(0.351) 2.142***(0.734) -1.585**(0.718) 2.072***(0.438) human 0.002(0.002) 0.133(0.132) -0.041(0.046) 0.191(0.114) -0.144(0.098) 0.147*(0.079) resource 0.002(0.002) -0.209**(0.084) -0.004(0.037) -0.185**(0.083) -0.391***(0.101) -0.190***(0.040) fiscal 0.001(0.016) -2.076*(1.204) -0.053(0.329) -2.008(1.209) -1.390(0.999) -2.064***(0.616) market 0.045***(0.009) 0.756(0.705) 1.400***(0.234) -0.352(0.726) -0.776*(0.447) 1.135***(0.262) iurban 0.013(0.009) 0.180(0.784) -0.007(0.223) 0.297(0.675) 1.118**(0.521) 0.289(0.395) 中介变量 8.349**(3.407) 1.063***(0.267) -0.364***(0.112) 常数项 -0.004(0.019) 1.283(1.097) 0.455(0.372) 0.766(0.938) 6.474***(0.658) 1.182*(0.643) Sobel检验 1.554(0.000) 0.933(0.000) -1.381(0.000) 个体效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制 时间效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制 R2 0.236 0.894 0.487 0.907 0.348 0.968 观测值 480 480 480 480 480 480 六、 结论与启示
贸易便利化涵盖了改善出口环境的一系列制度安排，是推动地区出口增长的重要“抓手”。本文从贸易便利化视角探讨了一国内部区域制度环境对出口的影响，先从理论上分析了贸易便利化对出口增长的影响机制，然后利用2001—2016年的省际面板数据，从交通基础设施、口岸通关效率、政府规制效率及市场营商环境四个层面，构建了贸易便利化指标体系并进行了实证检验。主要结论如下: 第一，贸易便利化综合指数和交通基础设施、口岸通关效率、政府规制效率及市场营商环境四个层面的改善均能显著促进地区出口增长，市场营商环境的作用尤其明显，引入工具变量检验贸易便利化内生性问题后，该结论依然稳健。第二，贸易便利化对出口增长的促进作用主要通过规模扩张效应、出口集聚效应和成本递减效应等渠道实现。第三，从时期来看，2008年世界金融危机后贸易便利化对出口增长的促进作用更大; 从地区来看，贸易便利化对西部地区出口增长的效果最大，中部地区次之，东部地区最小; 从行业来看，贸易便利化对农产品出口和工业制成品出口具有正向促进作用，但对工业制成品的作用更大，特别是对中等技术工业制成品的影响最大; 从分指标来看，交通基础设施、口岸通关效率和政府规制效率对中等技术产品出口作用最大，市场营商环境对高技术产品的出口增长作用最大。
上述结论蕴含着以下几点启示: 首先，应完善地区内部制度安排，推进贸易便利化体制性、政策性、机制性改革。东部地区发挥贸易便利化对出口增长的促进作用，关键在于要完善以通关制度、法制水平、金融制度为主要内容的制度环境。为此，要着力完善法制监管，加强知识产权保护力度和反腐力度，依靠法制手段加强对政府部门及工作人员的监督，提高政府活动的透明度，不断优化贸易发展环境。同时，要不断增强金融服务，创新电子商务模式，推进金融市场化改革，提高金融服务的可供性，依托新一代互联网络技术推行“互联网+”行动，促进跨境电子商务模式的创新。
对中西部地区而言，发挥贸易便利化的贸易促进作用，关键在于完善以基础设施为代表的公共产品制度安排。首先，要着力加大交通基础设施投入，完善综合交通设施网络，坚持一体化服务、智能化管理、网络化运营，构建铁路、公路、航空多式联运的快速交通网，打造集互联互通、功能完善、覆盖全面、服务高效于一体的综合交通运输体系。其次，要深化以营商环境为基础的制度改革，引导出口结构转型升级。
对东部地区而言，应充分发挥引领示范作用，有重点、有层次地向中西部地区推广优化市场营商环境的经验，在提升中国贸易便利化整体水平的基础上，可鼓励东部地区先行先试发挥集聚优势，着力发展智能装备、生物医药等高技术产品，以促进中国产业迈向全球价值链中高端，培育若干世界级先进制造业集群。同时，还应加强中西部地区有效承接东部产业转移的互动机制，通过提升地区法制水平，推进金融市场化改革，扩大贸易便利化对中高技术产品出口的促进作用，延长全球产业链条和深化国际生产在国内的分工，促进各地区出口在量和质两个方面的全面提升，促进各地区出口结构的转型升级。
-
表 1 基准回归估计结果
变量 (1)
trf(2)
infra(3)
port(4)
legal(5)
ecomtrf 2.872***(0.438) 5.060***(1.075) 6.991***(1.599) 3.638***(0.794) 9.251***(1.033) human 0.147*(0.079) 0.172**(0.082) 0.177**(0.077) 0.103(0.079) 0.530***(0.069) resource -0.190***(0.040) -0.098**(0.042) -0.177***(0.042) -0.206***(0.043) -0.186***(0.049) fiscal -2.064***(0.616) -2.382***(0.652) -2.993***(0.605) -2.698***(0.638) -1.897***(0.716) market 1.135***(0.262) 1.223***(0.266) 1.191***(0.268) 1.042***(0.256) 2.336***(0.276) iurban 0.289(0.395) 0.147(0.405) 0.256(0.408) 0.228(0.412) 0.659*(0.360) _cons 2.402***(0.853) 2.861**(0.891) 2.831***(0.799) 3.971***(0.796) -0.872(0.602) R2 0.978 0.977 0.977 0.977 0.962 个体效应 控制 控制 控制 控制 控制 时间效应 控制 控制 控制 控制 控制 观测值 480 480 480 480 480 注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，表 2、表 4、表 5、表 7同。 
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表 2 稳健性检验结果(一)
变量 (1)
出口额占国内生产总值比重(2)
熵值法度量的贸易便利化(3)
狭义定义度量的贸易便利化(4)
剔除异常值的贸易便利化trf 0.383***(0.090) 3.269***(0.482) 0.303***(0.097) 3.110***(0.477) _cons -0.252(0.198) -1.116(1.118) 3.562***(0.822) 3.201***(0.963) 控制变量 控制 控制 控制 控制 个体效应 控制 控制 控制 控制 时间效应 控制 控制 控制 控制 R2 0.938 0.978 0.976 0.974 观测值 480 480 480 432
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表 3 稳健性检验结果(二)
变量 (1)
单独引入第一个工具变量(2)
单独引入第二个工具变量(3)
同时引入两个工具变量(4)
有限信息最大似然法trf 2.691**(1.121) 13.027**(5.331) 2.812**(1.109) 2.282*(1.235) _cons -2.061***(0.651) 1.372(1.849) -2.021***(0.643) -2.196***(0.673) Kleibergen-Paaprk LM统计量 35.586[0.000] 11.622[0.001] 38.270[0.000] Cragg-Donald WaldF统计量 112.360 11.147 56.133 Hansen-Overid统计量 4.471[0.134] 第一阶段F值 93.405 13.761 49.356 第二阶段R2 0.779 0.797 0.781 0.773 控制变量 控制 控制 控制 控制 个体效应 控制 控制 控制 控制 时间效应 控制 控制 控制 控制 观测值 480 480 480 480 注：[]内数值为相应统计量的p值；第(1)(2)列单列了一个工具变量，在模型恰好识别的情形下无法检验工具变量的外生性，故未报告Hansens J值。
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表 4 金融危机前后贸易便利化与出口增长关系的检验结果
变量 (1)
trf(2)
infra(3)
port(4)
legal(5)
ecomtrf 5.887***(0.374) 5.705***(0.372) 5.708***(0.379) 5.815***(0.374) 5.943***(0.367) dum×trf 0.662***(0.150) 1.767***(0.524) 1.806***(0.662) 2.008***(0.503) 2.781***(0.506) human 0.514***(0.049) 0.504***(0.050) 0.491***(0.050) 0.514***(0.051) 0.515***(0.049) resource -0.136***(0.050) -0.138***(0.051) -0.141***(0.051) -0.140***(0.051) -0.152***(0.049) fiscal -0.652(0.514) -1.061**(0.505) -0.967*(0.512) -0.473(0.532) -0.474(0.511) market 1.531***(0.229) 1.622***(0.229) 1.670***(0.229) 1.567***(0.229) 1.415***(0.229) iurban 0.838***(0.261) 0.829***(0.264) 0.937***(0.263) 0.887***(0.261) 0.778***(0.259) _cons -2.368***(0.351) -2.161***(0.346) -2.092***(0.347) -2.395***(0.360) -2.376***(0.341) R2 0.851 0.848 0.847 0.850 0.854 个体效应 控制 控制 控制 控制 控制 时间效应 控制 控制 控制 控制 控制 观测值 480 480 480 480 480
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表 5 基于不同区域视角的检验结果
变量 (1)
trf(2)
infra(3)
port(4)
legal(5)
ecomtrf 1.917***(0.476) 2.272***(0.384) 2.151***(0.498) 2.194***(0.486) 2.722***(0.460) trf×middle 1.303***(0.452) 6.149***(1.146) 9.363***(3.281) 0.946(1.540) 0.597(1.028) trf×west 1.921***(0.480) 11.23***(1.719) 5.135**(2.417) 3.037***(1.115) 1.862*(0.974) human 0.108(0.076) 0.101(0.073) 0.158**(0.075) 0.117(0.078) 0.129(0.079) resource -0.212***(0.044) -0.171***(0.039) -0.177***(0.042) -0.203***(0.042) -0.216***(0.042) fiscal -2.702***(0.588) -2.226***(0.591) -2.124***(0.574) -2.402***(0.602) -2.513***(0.639) market 0.736***(0.285) 0.701***(0.271) 1.012***(0.264) 1.038***(0.266) 1.038***(0.285) iurban 0.471(0.396) 0.423(0.369) 0.444(0.394) 0.323(0.390) 0.394(0.406) _cons 3.734***(0.376) 3.535***(0.794) 2.846***(0.862) 3.185***(0.876) 2.840***(0.892) 个体效应 控制 控制 控制 控制 控制 时间效应 控制 控制 控制 控制 控制 R2 0.979 0.980 0.978 0.978 0.978 观测值 480 480 480 480 480
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表 6 基于不同产品类型视角的检验结果
变量 贸易便利化综合指标 (1)
lnexport1(2)
lnexport2(3)
lnexport3(4)
lnexport4(5)
lnexport5trf 2.479***(0.414) 5.580***(0.672) 2.945***(0.719) 6.865***(0.745) 5.215***(0.914) _cons 0.970*(0.551) 2.702***(0.489) 1.131*(0.659) 2026***(0.637) 0.624(0.534) R2 0.815 0.840 0.718 0.796 0.845 观测值 480 480 480 480 480 交通基础设施 infra 4.826***(1.226) 11.554***(2.497) 6.898***(1.941) 13.953***(3.135) 11.220***(2.255) _cons 0.500(0.593) 1.715***(0.574) 0.691(0.638) 0.785(0.761) -0.256(0.527) R2 0.805 0.817 0.716 0.766 0.831 观测值 480 480 480 480 480 口岸通关效率 port 3.511(2.240) 11.319***(3.199) 1.938(3.430) 16.587***(3.744) 8.299**(4.064) _cons -0.091(0.581) 0.213(0.563) -0.061(0.709) -1.115(0.736) -1.633***(0.561) R2 0.792 0.782 0.695 0.734 0.793 观测值 480 480 480 480 480 政府规制效率 legal 3.202**(1.209) 6.597***(1.896) 5.006***(1.602) 8.499***(2.231) 3.894*(2.257) _cons 0.241(0.577) 1.018**(0.485) 0.351(0.635) -0.017(0.646) -1.110**(0.526) R2 0.797 0.781 0.707 0.725 0.790 观测值 480 480 480 480 480 市场营商环境 ecom 4.884***(1.441) 9.785***(1.782) 4.337*(2.285) 11.002***(2.124) 11.723***(2.211) _cons 1.205**(0.461) 2.938***(0.699) 1.054(0.852) 2.064**(0.928) 1.473**(0.637) R2 0.807 0.806 0.704 0.744 0.840 观测值 480 480 480 480 480 注：所有检验均采用固定效应估计，且已控制其他变量。
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表 7 贸易便利化对出口增长的中介效应检验
变量 规模效应 集聚效应 成本效应 模型(1) 模型(2) 模型(3) 模型(4) 模型(5) 模型(6) trf 0.037*(0.019) 2.565***(0.744) 0.687*(0.351) 2.142***(0.734) -1.585**(0.718) 2.072***(0.438) human 0.002(0.002) 0.133(0.132) -0.041(0.046) 0.191(0.114) -0.144(0.098) 0.147*(0.079) resource 0.002(0.002) -0.209**(0.084) -0.004(0.037) -0.185**(0.083) -0.391***(0.101) -0.190***(0.040) fiscal 0.001(0.016) -2.076*(1.204) -0.053(0.329) -2.008(1.209) -1.390(0.999) -2.064***(0.616) market 0.045***(0.009) 0.756(0.705) 1.400***(0.234) -0.352(0.726) -0.776*(0.447) 1.135***(0.262) iurban 0.013(0.009) 0.180(0.784) -0.007(0.223) 0.297(0.675) 1.118**(0.521) 0.289(0.395) 中介变量 8.349**(3.407) 1.063***(0.267) -0.364***(0.112) 常数项 -0.004(0.019) 1.283(1.097) 0.455(0.372) 0.766(0.938) 6.474***(0.658) 1.182*(0.643) Sobel检验 1.554(0.000) 0.933(0.000) -1.381(0.000) 个体效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制 时间效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制 R2 0.236 0.894 0.487 0.907 0.348 0.968 观测值 480 480 480 480 480 480
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