產業的自我選擇效應與反傾銷裁決

王 晰

(湖南農業大學 商學院，湖南 長沙 410128)

一引言

理論上，傾銷是市場掠奪工具，扭曲了世界的經濟效率。實踐上，各國反傾銷法有關傾銷的定義內容沒有一個同掠奪性定價有關，但卻提供了以反不“公平”競爭為借口對國外企業施加高額關稅并大幅降低其出口的可能。對反傾銷戰略性的運用以獲取全球市場利益已成為越來越多國際化企業和政府的目標。“……一個事實日益明顯:反傾銷保護下，越來越多的企業不再追求在商業和貿易競爭中運用市場戰略來擊敗競爭對手，更多的把時間花費在管制者的門廳和走廊里尋求政治支持;政府和反傾銷管理機構似乎也與企業達成了一定默契，試圖幫助其通過非商業競爭戰略取得在市場上的成功”［1］。產業層面這種戰略意圖更加明顯:第一，國際反傾銷的數量盡管不斷增長，然而多數案件都集中在金屬及其制品、化工產品、機電及電子設備、紡織品、塑料及橡膠制品等幾個大類，合計占案件總量82.4%。對華反傾銷中也存在同樣趨勢，主要申訴產業與國際案件相似，發起案件合計比重達78.1%。第二，從發起主體看，產業協會或者少數代表性企業在不同年份的案例中反復出現，具有一種長期戰略性特征。第三，代表性產業不僅占發起總數比重高，而且在裁決中也獲得了異乎尋常的成功率，特別是對華反傾銷更是獲得了平均超過70%的成功率。現有文獻并未對以下問題進行充分解釋:考慮到進口產業數以千計，為何不同產業對于反傾銷的態度存在如此大的差異?為何少數產業會在不同年份反復發起反傾銷申訴?為何這些產業能在反傾銷裁決中獲得更理想的結果?本文擬對這些問題進一步深入探究。

現存的國外文獻對反傾銷裁決的研究主要集中在美國和歐盟的案例。最早的文獻如Finger的實證結果顯示當時美國財政部在傾銷裁定上是比較公正的，而ITC的損害檢驗中，代表產業尋租的政治變量非常顯著［2］。Baldwin和Moore的研究對ITA裁定的傾銷邊際進行了檢驗，發現無論是那些測量損害的變量還是那些測量政治影響的變量統計上都不顯著［3］。相反，Sabry的實證發現產能利用率、進口滲透率是統計最顯著的傾銷邊際的決定變量，然而這兩個變量對于構成傾銷邊際決定并沒有必然聯系，因而他推斷傾銷裁定中政治影響是存在的［4］。Hansen和Park同時以二元決定變量和連續的傾銷變量分析了ITA的裁決［5］。除了考慮 Finger歸納的政治經濟因素，他們納入了許多變量推測國會的意圖，包括競選獻金、申訴產業在擁有國會委員的關鍵選區的分布。Blonigen和Bown使用Nested Logic框架實證研究發現美國反傾銷立案受出口國是否有反傾銷法規、美國產業出口量大小影響。而裁決結果受外國政府是否尋求爭端解決機制以及美國出口量大小影響［6］。Prusa較早運用兩階段裁決模型分析了ITC行為［7］。他將簽署終止協議的裁決作為第一階段，而執行了最終損害裁決的為第二階段，推斷法律規則和政治影響同時左右了ITC損害裁定。國會一方面立法提供技術參數引導裁決，另一方面，當無法滿足需求時重新修改法律。而國內成果從20世紀90年代中后期開始對反傾銷研究逐步深入，代表性成果有楊仕輝［8］、鮑曉華［9］、謝建國［10］、王孝松［11］、馮宗憲和向洪金［12］、沈國兵［13］、鐘根元和王方華［14］等。

總體看，已有研究大多未考慮反傾銷行動產生的內生性，也即不同產業基于其特定屬性，對反傾銷參與的態度是有差異的，而在長期反復參與反傾銷的產業往往比較集中，這反映了產業根據自身政治經濟屬性所進行的自我選擇行為。因此，以往研究所選擇的樣本僅包括了那些參與申訴獲得立案的產業裁決案例，而遺漏了其他產業關于申訴行為的選擇，從而導致了研究結論有偏誤。本文考慮了這種內生性，首先對申訴產業的自我選擇行為進行分析，并引入Heckman選擇二階段回歸來控制這種內生性，以得出更加準確的結論。

二、反傾銷申訴與裁決的理論假說

選擇美國制造業進行申訴與裁決的二階段實證的原因在于:第一，根據WTO數據，1995—2009年期間，美國累計對華發起反傾銷指控達101起，是世界上目前對華反傾銷的第二大國。第二，其對華反傾銷一個鮮明特征是多數指控都發生在制造業部門，特別以金屬和化工、塑料橡膠制品產業為典型，反傾銷實質就反映這些行業在國際競爭中的長期戰略。第三，美國的統計數據體系較為完善，這使得筆者能夠在產業層面上對反傾銷與產業變量的相互關系進行實證研究。下面的內容主要分析哪些因素影響產業層面的申訴和裁決行為。

第一個重要因素是產業的集中度。首先，產業集中度對于一個產業是否能組織起占有足夠市場份額的廠商以滿足反傾銷法的最低市場份額門檻是非常關鍵的。其次，根據Olson［15］的“集體行動邏輯”，如果一個產業中生產和所有權集中在少數的企業，那么這些較大的企業更能克服“免費搭車”困境，也擁有更多資源來克服組織、游說、訴訟成本，從而有效地影響政策結果［15］。相反，一個由眾多分散的小廠商組成的產業，很難想象相互之間存在著激烈的競爭行為的企業會通過申訴行為為自己的競爭對手提供公共產品。Czinkota的研究也證實了這一點，他的實證研究發現產業集中度是決定ITC裁決結果的最顯著因素之一，他解釋ITC裁決中更加偏好那些具有穩定而均衡市場份額的集中產業［16］。最后，從實踐角度觀察，Tansey發現，在美國產業反傾銷活動的政治商業周期中，始終保持較高活躍度的往往就是集中度較高的鋼鐵和化工產業，這些高度壟斷的產業不惜花費大量政治資本實現其支持價格的基本目標，甚至冒著失去解決要素成本、產業競爭力等實質性問題的機會［17］。本文運用產業的前4大廠商的產值比重來衡量一個產業的集中程度。

第二個影響因素是產業為立法者和政府官員競選活動提供的政治獻金水平。在一輪接一輪的選舉周期中，那些立法者和政府官員的競選活動對于競選融資的需求非常迫切。而產業勞工聯盟和產業內的企業、產業協會往往就是重要的政治獻金來源。特別是對于反傾銷活動這種相對透明度不高的政策，由于一般公眾很難了解到整個案件的處理過程和細節問題，政治獻金往往可以對反傾銷機構的裁決活動施加很大的壓力，增加肯定裁決的可能性。那些在周期性選舉活動中積極行動的產業與立法委員或政府候選人之間有長期的重復博弈關系，使得立法者和政府官員的保護政策提供有相當程度的可信性 (若接受獻金者不能回饋預期的保護政策，可能在下期選舉中遭到懲罰)。因此，那些積極參與政治捐獻的產業與其他產業相比具有較優的政治屬性，更傾向于反復參與反傾銷申訴活動，并可能獲得更好的回報。Wright［18］的文獻提到，那些長期持續參與向ITC申訴行為產業的平均PAC政治獻金水平以及游說活動支出遠遠高于其他產業，而它們也獲得了高于平均水平的成功率。

第三個重要的政治屬性是產業在美國各州的分布及其雇傭規模。產業除了可以通過政治獻金影響裁決外，還可通過在選舉中的投票行為對候選人施加政治壓力。產業在美國各州的分布越寬，特別是那些代表席位數量較多的州，那么其政治影響力就越大，越可能獲得更理想的裁決結果，參與申訴的積極性也越高。早期如Caves已經探索了產業政治代表分布廣度對其尋求貿易保護有非常積極的作用［19］。近期文獻如前文提到的Hansen和Park已經用實證方法驗證了廣泛分布于大量政治選區的產業更有可能收到決策者對他們的偏好［5］。此外，產業的雇傭規模越大，則在候選人心目中的政治分量就越重，同時，雇傭規模較大的產業面對外來壓力的調整成本更加高昂，雇傭率下降的可能性更大，面臨勞工聯盟的壓力也越大，因此雇傭水平變動是又一個重要的技術參數。Eaton和Grossman也提出當私人市場無法抵御未來收入水平因外國競爭而下降的風險時，政府可通過貿易政策起到提供“社會保險”的作用，消除不確定性和風險——特別是對于把充分就業和社會穩定作為重要目標的政府，顯然不會無視進口競爭對這些高雇傭水平產業的沖擊［20］。所以，本文判斷，雇傭水平變動是同時影響產業申訴行為選擇和裁決結果的重要因素。

從經濟因素考慮，一個產業所面臨的進口滲透率越大，產業的經濟福利水平則越可能遭受巨大的打擊，那么產業則越可能參與到反傾銷申訴之中。因為進口滲透率無論是在傾銷裁決過程中還是在損害裁決判定的過程中，都是反傾銷機構考慮的一個重要技術變量，低價產品的進口滲透率越高，顯然更有可能壓低東道國市場的價格水平，造成更大的傾銷邊際，那些東道國企業損失的市場份額也越大，在價格水平下降的條件下，利潤損失加重，因此損害裁決肯定的可能性也越大。因此，較高的進口滲透率不僅增強了產業參與申訴活動的激勵，同時也從規則層面提高了肯定裁決結果的可能性。Furusawa的文獻也進行了分析，提出作為美國ITC衡量損害的重要指標，與產業的同類制品的規模一起，成為影響廠商申訴動機和機構裁決的主要因素［21］。

再就是要考慮第二階段影響反傾銷裁決的因素。顯然，影響到產業反傾銷參與選擇的經濟政治屬性變量如產業的政治獻金規模，產業組織的集中度水平、產業的雇傭規模、產業在美國各州分布同樣有助于其在裁決中獲得良好結果。然而，從反傾銷保護供給看，管制者還要考慮一些其他因素。首先是反傾銷法所規定確定國外傾銷邊際及損害判定的技術參數，如產業的利潤率、產能利用率、市場份額變動、價格變動、投資能力、雇傭水平變化、資金流通、進口滲透率等。如Sabry從美國反傾銷程序的角度研究發現美國ITC裁決的主要考慮因素由外國產品的滲透水平、行業生產設施利用率和商務部的傾銷估計決定［4］。基于數據可得性和技術參數的代表性，本文主要選擇了進口滲透率、產能利用率、雇傭率這三個指標衡量。一般國外低價產品進口滲透率較高時，往往就意味著國內產業市場份額損失和價格水平下降，從而導致產業的銷售和利潤損失，而產能利用率和雇傭率的下降則一定程度反映了在外部競爭壓力下產業生存狀況的惡化。

在政府的貿易保護供給考慮中，貿易收支平衡往往起到了一個非常重要的作用，它反映了一國產業參與國際分工過程與他國產業的利益分配狀況，當產業的貿易收支平衡狀況惡化時，政府更有可能予以保護機構壓力進行積極的反傾銷供給。比較典型的例子就是在20世紀80年代，美日的嚴重貿易赤字導致了日本成為美國的頭號貿易“敵人”。另外，我們考慮了反傾銷規則變遷對反傾銷裁決的影響。80年代以后，兩個重要的規則變遷大大增加了美國對華反傾銷的肯定裁決的可能，一個是1984年的對傾銷效應的累積評估，另一個是2000年的博爾德修正案，這兩個法案的修改很大程度上反映了政府希望提高反傾銷保護供給滿足日益增長的保護需求的意圖。特別是后者從某種程度上反映了政府偏好的改變，從而可能影響裁決機構的行為。Lee提出1984年關稅和貿易法不僅增加了幾個關于實質性損害的具體衡量標準，而且規定要求美國ITC對遭遇調查的兩個或者以上的國家的進口量和效應進行累積評估，之后肯定裁決的比重明顯地不斷增長［22］。而2000年的博爾德修正案將反傾銷收益分配給申訴廠商，不僅使得廠商更能夠克服集體行動難題滿足基本的申訴門檻要求，而且導致廠商愿意更多的以征稅而不是價格承諾的方式結案以獲得美國相關部門的高額補貼。最后，本文增加了一個中國因素的虛擬變量，衡量美國對華反傾銷裁決是否存在歧視性。

表1 產業層面的對華反傾銷裁決模型研究假說

三、申訴和裁決的二階段回歸模型構建和實證分析

(一)申訴和裁決的二階段回歸模型構建

樣本選擇偏誤在計量經濟學中，是屬于受限因變量 (Limited Dependent Variable)模型的研究領域之一，指的是所搜集的樣本無法完全代表研究的整體，若是只用傳統的最小二乘法(OLS)來估計模型參數，則會發生回歸偏誤的問題。本文研究中，在使用參與申訴的產業樣本與未參與申訴產業樣本共同建立反傾銷裁決模型時，由于無法觀察到放棄申訴的產業行為，所做的一般Probit模型回歸不具有代表性。因此要真實反映樣本總體的裁決影響因素特征，必須要考慮所有產業的申訴參與決定，需要通過Heckman兩步法，建立樣本選擇方程。樣本選擇方程如下:

同時滿足:

(εi，μi)～ 雙變量正態分布

Zi=1代表產業選擇申訴，Zi=0代表產業不申訴

Yi=1代表肯定裁決，Yi=0代表否定裁決

其中，Yi值僅當Zi=1才可觀測到，而Zi值可在所有案例中可觀測到。其中 (1)式為申訴階段模型，ωi為影響產業選擇申訴的解釋變量。(2)式為裁決階段模型，Xi為影響參與申訴企業獲得肯定裁決的變量。由此可以推出，只有參與申訴企業的樣本中，才可以得到這些申訴者是否可獲得肯定裁決。在εi為標準正態分布的假設下，傳統的Probit模型都是用選擇參與的申訴者的數據去估計裁決模型的參數，而在(εi，μi)～雙變量正態分布的假設下，可以得到一個聯合概率結果如下:

其中，φB為二元正態累積概率分布函數，φU為單變量累積概率分布函數，而似然函數如下:

由 (3)式可知，如果ρ=0，在樣本選擇過程中就不會造成系數βi偏誤估計，式 (3)結果和傳統的Probit模型估計結果相同。如果ρ≠0，則僅用傳統Probit進行肯定裁決概率估計，會造成很大偏誤。ρ表示為申訴階段模型與裁決階段模型的相關程度。而事實上，如前文分析，反傾銷過程中，申訴與裁決兩個階段有相當程度的聯系，即ρ≠0，因此必須使用Heckman二階段樣本選擇模型來進行估計。

由于 Heckman［23］二階段樣本選擇模型中，第二階段被解釋變量屬性為連續 (即工作時數)，與本研究所探討被解釋變量 (裁決是否肯定)屬性并不相同，故本研究在第一階段與第二階段均采用Probit來構建模型:第一階段，先使用最大似然估計法估計Probit模型，得到各個K'的估計值，并用K'的估計值計算出每個產業的Mill-λ。第二階段將Mill-λ當作一個解釋變量與原解釋變量來建立第二階段Probit模型，得到

樣本i=1～n1為參與申訴產業未獲得肯定裁決個數，i=n1～n為參與申訴產業獲得肯定裁決個數，而i=n～m為一開始沒有參與申訴的產業個數。根據以上式子，可得到獲得肯定裁決的概率為:β'和λ'。若 λ'估計值顯著異于0，代表 Mill-λ 可解釋方程式的樣本選擇偏誤問題，亦即構建反傾銷裁決模型需將樣本選擇偏誤考量進去。

(二)數據收集和模型處理

1.數據收集與數據描述

本文的Heckman二階段回歸，第一階段被解釋變量為在某一年度，產業是否選擇發起1起申訴，為0—1變量，第二階段被解釋變量為裁決是否為肯定，也為0—1變量，模型考察的時間階段為1980—2005年 (因很多解釋變量統計數據庫僅更新到2005年)。第一階段的被解釋變量來源于世界銀行的全球反傾銷數據庫 (4－digit SIC)的反傾銷申訴數據，第二階段被解釋變量來源于美國《進口損害調查案例統計1980—2007》。產業集中度的數據來源于美國國家統計局的《國家經濟調查報告》第一卷報告系列，產業提供的政治獻金數據來源于美國聯邦選舉委員會FEC政治捐資數據庫，產業在美國各州的分布數據取自美國國家統計局制造業統計系列數據庫，產業的雇傭規模數據來源于NBER-CES制造業數據庫，產業的進口滲透率數據和國家貿易收支平衡數據來源于美國國家統計局產業貿易統計數據庫計算整理，產能利用率數據來源于《美國現代產業報告:產能利用率調查》。

相關變量的描述如表2所示。

表2 變量描述和預期符號

2.模型估計

本文用Initiation作為第一階段被解釋變量，Wincase作為第二階段被解釋變量，運用Heckman二階段Probit模型對兩個方程進行了估計。我們設計了3種回歸形式，模型一為傳統Probit回歸，包含裁決階段解釋變量，后兩個模型為二階段回歸，模型二第二階段僅包含經濟變量，模型3則包含所有解釋變量。回歸的滯后結構基于美國國際貿易委員會的調查期的規定。根據以前有關反傾銷裁決的文獻如 Baldwin和Moore［3］以及Hansen［24］，本文對雇傭率、產能利用率和貿易收支差額、進口滲透率采用一期滯后。

建立模型前，須先對解釋變量進行篩選，若解釋變量的特性重復且彼此間具有高度相關，將導致模型有過度擬合的情況產生。為避免錯誤的發生，本節進行了方差膨脹因子檢驗 (Variance-Inflation-Factor)。若VIF值大于10，表示該變量與其它變量間有高度共線性存在，為了不使得模型過度擬合，必須將變量間有高度相關者剔除。故本研究以全體變量共線性檢定結果小于10為標準進行檢驗，并將檢驗結果匯總于表3。

表3 樣本選擇模型的VIF檢驗

解釋變量經過 VIF檢驗后，本研究使用上述3個模型進行了估計，如表4所示。首先我們根據傳統的Probit對影響反傾銷裁決的因素進行了回歸，從解釋變量的符號看，基本與預期方向一致，但多數代表反傾銷規則涉及的經濟因素的變量都表現不顯著，僅僅只有產業層面的進口滲透率在10%的水平表現顯著，顯示當產業面臨的進口滲透率越高時，反傾銷機構更可能給予肯定裁決。政治變量中有4個表現顯著。其中產業的政治獻金的對數值在1%的水平上通過顯著性測試，表明產業通過政治捐獻有效的施加了政治壓力，能明顯地提升產業獲得案件勝訴的概率。變量China在5%的水平顯著，且系數較大，說明當反傾銷案例針對中國的產品時，裁決機構更可能授予肯定裁決。變量YA1984和YA2000在10%水平顯著，說明立法機構對反傾銷法案的修改一定程度上影響了裁決機構的裁決行為，增加了肯定裁決獲得通過的概率。

之后，我們運用Heckman二階段進行了模型2的回歸。從對數似然值來看，與傳統一階段方法相比，模型的擬合優度有所提高。而Mill-λ顯著異于0，并在5%的顯著性水平上通過檢驗，表示二階段模型間存在著顯著相關，也就是說有樣本選擇偏誤存在，這意味著如果不采取樣本選擇模型，而采用傳統的模型估計的話，將產生很大的偏誤。模型2僅僅考察了經濟變量的影響，在裁決階段，產能利用率、雇傭增長率、產業集中率系數符號與預期相同，當僅在10%的顯著性水平通過測試，說明美國反傾銷機構裁決與反傾銷法律規定的經濟指標之間的聯系比較弱，機構僅在較低的程度上根據反傾銷規則行事。產業的進口滲透率和貿易平衡在1%的顯著性下通過測試，說明進行裁決時進口滲透率和貿易平衡狀況是反傾銷機構考慮的重要因素。在申訴階段，基本上所有代表產業的結構和政治屬性的變量都表現顯著，說明產業根據自身屬性優勢進行自我選擇的行為確實存在。

表4 反傾銷裁決的Heckman二階段法估計結果

最后，我們在二階段模型中加入政治變量和制度變量，從對數似然值來看，模型擬合優度進一步提高，說明政治因素在反傾銷過程中有不可忽略的重要影響。模型3的Mill-λ同樣證實了二階段模型的相關性。從模型3看，反傾銷機構裁決的經濟依據依然比較微弱，產能利用率、雇傭增長率、產業集中率只在1%的水平顯著，而進口滲透率和貿易平衡依然保持1%的顯著性。加入的政治變量和制度變量表現全部通過了5%水平的測試，說明產業通過政治捐獻、在產業分布的各選區通過游說和投票有效地對立法者和反傾銷機構委員施加了影響，將裁決結果導向他們理想的方向，而雇傭水平較大的產業也在裁決過程中獲得了反傾銷機構更多的同情。YA1984和YA2000依然在5%水平顯著，再一次證實了反傾銷規則修訂對于裁決結果的引導作用。在二階段模型中，China的系數有所提高，說明針對中國產品的反傾銷案例中，申訴產業總是能夠獲得相比其他國家的案件得到反傾銷機構更多的照顧。在模型3的申訴階段，所有代表產業異質性的變量全部在5%以上顯著性水平通過測試，其中產業的政治捐獻和產業的地區分布廣度在1%水平通過檢驗，有力確認了來自經濟沖擊、產業結構和產業政治通道差異所引致的產業層面的異質性引發了不同的國內產業對于反傾銷不同的態度，那些政治行動活躍、產業組織程度比較高、受外部沖擊大、調整成本較高的產業已經把反傾銷行動作為一種長期戰略競爭工具，通過反復的反傾銷行為，從市場競爭狀態的即時改變中獲取收益。

將傳統的一階段模型回歸結果與二階段結果對比，可以發現，二階段的回歸中反傾銷規則依據的經濟變量是在一定程度顯著的，反傾銷機構并非完全不按技術參數行事，同時一階段回歸僅少數政治變量顯著，而二階段回歸多數政治變量顯著性水平提高，更印證了政治因素在反傾銷過程中發揮的作用。

綜上所述，反傾銷的裁決結果在一定程度是依據反傾銷法規定的經濟基礎上，優勢產業利益集團反傾銷需求與政府反傾銷供給之間的博弈產物。那些具備結構和政治屬性優勢的產業，通過各種政治渠道有效地對政府和立法機構施加政治影響。而政府和立法機構基于自身的選舉利益，通過反傾銷規則的操縱、立法的修改、對機構預算和人員任命的控制，引導反傾銷機構保護優勢產業利益，同時保證自身政治回報處于最優。在此過程中，與其他國家相比，中國的出口廠商是最大的受害者，基于中美貿易的嚴重不平衡以及非市場經濟地位、應對經驗缺乏，在反傾銷裁決中中國廠商往往遭受與其他國家相比更加不利的結果。

3.模型擬合能力與預測準確率

為驗證Heckman樣本選擇模型與傳統Probit模型在樣本內與樣本外的預測準確率與擬合能力是否如本文所預期，本文分別計算了兩模型樣本內的K－S值、AUC值與AR值，此外同時以樣本外數據做驗證，檢驗模型對于樣本外數據的擬合度與預測能力。AUC(Area Under Curve)為在所有可能的臨界值下，模型對區別正常產業和具有屬性優勢產業的平均能力，比率介于0—1之間，當AUC越接近于1，表示模型的預測正確性越高;當K－S(Kolmogorov-Smirnov)值可用于檢驗預測模型對正常產業與具有屬性優勢的產業區分能力好壞。越高時，代表模型本身越能有效區別兩群體;當模型的AR(Cumulative Accuracy Profile)值越大時，代表模型的預測準確率越佳。表5為兩個模型的K－S值、AUC值與AR值，其中Heckman樣本選擇模型樣本內的K－S值、AUC值與 AR分別為 0.76、0.85與0.78;傳統Probit模型樣本內的K－S值、AUC值與AR分別為0.68、0.81與0.75;Heckman樣本選擇模型樣本外的K－S值、AUC值與AR分別為0.76、0.84與0.77;傳統Probit模型樣本外的 K－S值、AUC值與 AR分別為0.67、0.80與0.70。

表5 樣本內與樣本外 K－S值、AUC值、AR值

首先，兩模型的K－S值無論在樣本內或是樣本外基本處于60—75范圍內，表示兩模型無論在樣本內或是樣本外均具有良好的區別能力，且Heckman樣本選擇模型的K－S值明顯優于傳統Probit模型的K－S值。其次，兩模型的AUC值無論在樣本內或樣本外基本在80—90范圍內，代表兩模型無論在樣本外或是樣本內均有強的擬合能力，且Heckman樣本選擇模型在樣本外的擬合度也明顯地優于傳統Probit模型。最后，兩模型在樣本內預測準確率AR表現上差距不大，且Heckman樣本選擇模型在樣本外的預測準確率明顯的優于傳統Probit模型。綜上，兩模型在樣本內與樣本外的預測準確率與擬合優度上的表現大致符合本文預期。

四、結論和不足

反傾銷作為當今主流的管理保護工具，其運作過程特征及結果是在WTO反傾銷守則約束下、不同的制度安排下規則導向、產業屬性、企業策略和政府偏好多階段交織作用的產物。其復雜性和特殊性已吸引了大量學者從不同角度進行分析。現有文獻大多未考慮基于產業異質性所導致的產業對反傾銷申訴的參與選擇以及裁決結果的影響。本文則以此為切入點進行了分析:第一，基于經濟或規則層面因素，東道國產業將根據國內需求狀況、進口滲透率這些經濟規則條件進行申訴的自我選擇。第二，那些廠商數量較少、分布較集中、雇傭規模大的產業具有更優良的結構屬性，從反傾銷活動中可以獲得更大收益。第三，從政治屬性看，那些在選舉周期中與政治家頻繁互動并積極進行政治捐獻的產業具有更大的政治影響，而反傾銷活動也成為其主導的游戲。進一步的，本文引入了Heckman二階段模型對這種內生性進行了控制，發現產業在申訴階段的選擇行為的確影響了裁決階段的結果，很明顯反傾銷裁決很大程度表現出對這些具有屬性優勢產業的偏好。就政府本身而言，對授權機構的反傾銷過程的操控事實上也滿足了自身政治回報最優的目標。而基于非市場經濟地位、出口的過度滲透、應訴效率和經驗的欠缺，中國的出口廠商往往成為最大的受害者。

本文的研究豐富了反傾銷的政治經濟研究的理論文獻，有效解釋了為何少數產業會將反傾銷作為其競爭的長期戰略并始終維持異乎尋常高的成功率，也為中國出口產業的國際市場戰略調整和持續發展提供了理論啟示。但本文的研究也可能存在以下方面不足:第一，對產業屬性的歸納是初步和嘗試性的，可能不能全面反應產業的異質性。第二，由于各國提供的產業層面數據有限且少數數據涉及商業機密進行了加密處理，本文未能在產業層面進行跨國一般性檢驗。第三，除了不少文獻已關注的國家和產業層面，反傾銷機構的特征變量如執行屬性、組織結構屬性、投票規則在反傾銷過程中發揮的調節作用值得未來進一步探討。

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