企業出口強度與產品質量的相互影響——質量促進效應還是出口學習效應

劉曉寧 劉 磊

(1．山東社會科學院 國際經濟研究所，山東 濟南 250002； 2．山東財經大學 國際經貿學院，山東 濟南 250014)

企業出口強度與產品質量的相互影響
——質量促進效應還是出口學習效應

劉曉寧1劉 磊2

(1．山東社會科學院 國際經濟研究所，山東 濟南 250002； 2．山東財經大學 國際經貿學院，山東 濟南 250014)

利用中國工業企業數據庫與海關進出口數據庫匹配的微觀企業數據，實證檢驗了企業產品質量與出口強度之間的“質量促進效應”和“出口學習效應”。研究結果表明：企業出口強度提高與產品質量升級之間存在顯著的“出口學習效應”，即企業越多參與國際市場競爭越有利于產品質量升級，企業產品初始質量越高通過參與國際市場競爭質量提升速度越快，提升效果越明顯，而隨企業產品質量逐漸降低學習效應也隨之減弱；企業產品質量升級對出口強度的整體作用不顯著，即“質量促進效應”不顯著，但對于出口質量水平較高的企業，產品質量的提升能在一定程度上促進其出口強度的提高。

產品質量；出口強度；質量促進效應；出口學習效應

一、引言及文獻綜述

經過30多年的持續快速發展，中國在全球貿易中占據了舉足輕重的重要地位。然而，中國雖已是貿易大國但還沒有成為貿易強國，在全球價值鏈中仍處于較低的位置，出口產品的結構、質量、附加值與貿易強國還有較大差距。提高產品質量和附加值，實現在全球價值鏈上的攀升，從“大進大出”轉向“優進優出”，是實現下一階段中國對外貿易跨越式發展的必經之路。作為對外貿易的微觀主體，企業行為決策會影響產品質量，而產品質量又是影響企業發展壯大和進入國外市場的重要因素。

近年來，以Melitz(2003)為代表的異質性企業貿易理論逐漸興起，該理論在新貿易理論的基礎上，通過引入企業異質性，從企業層面探討貿易的動因和結果。但Melitz(2003)理論有兩點假設亟待擴展：一是僅關注企業生產率異質性，而不考慮其他方面的差異性特征；二是將消費者偏好用CES(固定替代彈性)效用函數表示，僅關注消費者對產品多樣化的需求，而不關注同類產品的質量差異性。Melitz(2003)的研究雖是出于模型簡化的需要，但與現實明顯不符，導致結論與現實企業貿易行為不一致，而引入產品質量異質性則是解決該問題的重要思路之一(Kugler et al.,2011;Feenstra et al.,2012)。另外，Melitz(2003)模型出現以后，許多研究文獻對其中的關鍵推論，即生產率與企業出口之間的正相關關系進行了多方位的實證檢驗，其中最重要的又是對下述兩種假說進行檢驗：一是自我選擇效應，即生產率較高的企業才會出口；二是出口學習效應，即出口會使企業生產率得以提高(錢學鋒 等，2011)。那么，在將產品質量異質性納入企業異質性之后，在產品質量與企業出口決策之間是否也存在類似生產率與企業出口之間的相互關系；產品質量與企業的出口強度決策之間是否也存在相互的促進作用。目前對這些問題鮮有文獻進行探討，本文將對此進行初步檢驗。

二、理論模型

在Melitz(2003)模型的基礎上，本文引入Hallak et al.(2009)質量內生的異質性企業理論模型，以分析企業產品質量差異對出口決策的影響。假設在一個壟斷競爭模型中，每家企業只生產一種產品，且面臨CES效用函數，產品j的需求數量為：

(1)

其中：qj、pj、λj分別表示j產品的產量、價格、質量；σ表示產品間的替代彈性；E為外生給定的國內市場的支出水平。式(1)表明，在具有垂直差異的產品市場中，消費者對某種產品的需求數量取決于該產品的質量和價格。

本文建立的模型內包括了兩個方面的企業異質性：一是生產率φ異質性，在質量一定的情況下，生產率越高可變成本越低；二是質量生產能力ε異質性，即企業在成本一定情況下生產高質量產品的能力。企業的邊際成本函數為：

(2)

其中：c為常數；β為邊際成本的質量彈性。

企業的固定成本函數為：

(3)

其中：f為常數；α為固定成本的質量彈性。

第二天上班的時候，高潮把那份黑海市農民的上訪材料裝進了包里。早早趕到單位，高潮連自己辦公室都沒進，徑直走進了田卓辦公室。

(4)

為了簡化企業的生產率和質量生產能力的計算，企業的綜合生產能力η為：

(5)

(6)

(7)

聯立方程模型的估計方法分為單一方程估計法(也稱有限信息估計法)和系統估計法(也稱全信息估計法)，前者是對聯立方程組中的每一個方程分別進行估計，后者則將其作為一個系統進行聯合估計。一般而言，由于忽略各方程之間的聯系，單一方程估計法不如系統估計法有效率。在系統估計法中，最常用的方法是三階段最小二乘法(3SLS)，采用這種方法的基本步驟為：先對每個方程進行2SLS估計，接著是對整個系統的擾動項之協方差矩陣估計，最后對整個系統進行GLS估計。

湯翠從此害怕夜晚，夜晚讓她又怕又盼。怕難受，總也到不了自己想要的高度；盼侯大同突現奇跡，讓自己好好地做一回女人。

三、計量模型

探討企業不同出口強度對產品質量的影響和在不同產品質量水平下出口強度的變化，則要考察企業出口產品質量與出口強度之間的關系，分別建立如下動態面板數據模型：

式（7）中，eo1，eo2=z2-x2，eo3=z3-x3為系統觀測誤差變量；z1，z2，z3 為擴張狀態觀測器的狀態變量；k1，k2，k3為擴張狀態觀測器增益；非線性函數fal（g）具有如下形式：

EXIijt=β0+β1ln Qualityijt+β2Controlsijt+β3EXIijt-1+ξ

(8)

ln Qualityijt=β0+β1EXIijt+β2Dominijt+β3ln Qualityijt-1+ξ

(9)

其中:下標i、j和t分別表示企業、行業和年份；因變量EXIijt表示企業的出口強度；Qualityijt表示出口產品質量；EXIijt-1和Qualityijt-1分別代表滯后項，由于企業出口強度和質量均存在一定慣性，而因變量的滯后項能夠體現上一期因素對本期的影響程度，所以分別將其引入模型；在ξ=vj+vt+εijt中，vj和vt分別表示行業和年份的特定效應，用GB/T2002二分位行業虛擬變量和年份虛擬變量加以控制，其中行業固定效應包含了行業內競爭程度、需求變化等不同行業特征因素對企業出口產品質量的影響，年份特定效應包含了諸如人民幣匯率、國際經濟波動、技術進步等隨時間變動的宏觀因素的影響，εijt表示隨機擾動項。

式(8)的控制變量Controlsijt的集合為：

Controls=γ1tfpijt+γ2ln sizeijt+γ3ln ageijt+γ4ln wageijt+γ5klratioijt+γ6subsidyijt

(10)

式(9)的控制變量Dominijt的集合為：

Domin=γ1tfpijt+γ2ln sizeijt+γ3ln wageijt+γ4subsidyijt+γ5R & Dijt+γ6newproductijt

腎臟和輸尿管結石是泌尿外科最常見疾病之一。結石以單側發病為主，常常是腎盂腎盞結石合并輸尿管結石，多伴有腎盂和輸尿管擴張、積水，患側腎功能不全。對于輸尿管結石合并腎結石這一類臨床復雜泌尿系結石患者，如何通過一次性手術取凈輸尿管結石及同側腎結石，是泌尿外科一直在探索的問題。經皮腎鏡（PCNL）、輸尿管軟鏡和腹腔鏡切開取石都是復雜性上尿路結石的常用術式，各有其優缺點[1]。本研究擬將腹腔鏡輸尿管切開取石術和輸尿管軟鏡取石術聯合起來，應用于輸尿管上段結石伴同側腎結石的治療，取得較好臨床療效，現報告如下。

(11)

其中:tfpijt代表企業全要素生產率；sizeijt代表企業規模；ageijt代表企業經營時間；wageijt代表薪酬水平；klratioijt代表資本密集度；subsidyijt表示補貼收入；R & Dijt表示研發投入；newproductijt表示新產品開發投入。為了消除量綱和減少異方差的影響，根據變量的不同測度方式，對一些變量進行了取對數處理。

四、變量說明

本文的關鍵變量為企業出口強度與出口產品質量，企業出口強度指標用企業的出口交貨值與工業銷售產值的比值來衡量，出口產品質量用Manova et al.(2012)的方法進行測度，即產品單位價值與該種產品平均單位價值的比值，公式如下：

(12)

其中：uvikt表示i企業在t時間出口k產品的單位價值；avg(uvikt)表示所有企業在t時間出口的k產品的平均單位價值；而產品按照HS編碼8位碼進行分類，通過這種測度實現了不同種類產品的質量的比較。出口產品單位價值測算使用的數據來自中國海關進出口數據庫，在得到產品層面的質量信息后，將產品維度指標轉換為企業維度指標，進而使用某種產品的出口額比重進行加權，公式如下：

(13)

其中：Qualityit代表i企業在t時間所有出口產品的平均質量，用i企業m種出口產品質量的加權平均計算而得；Valueimt代表i企業在t時間第m種出口產品的出口額。

五、數據來源與處理

內陸河，也叫內流河，是指由內陸山區降雨或高山融雪產生的，不能流入海洋，只能流入內陸湖泊或在內陸消失的河流。新疆的塔里木河是我國第一大內陸河，也是世界第五大內陸河。世界第一大內陸河是俄羅斯的伏爾加河。

表3 變量的描述性統計特征

在對兩種數據分別進行處理之后，接下來對兩個數據庫的企業樣本進行匹配。借鑒余淼杰等(2011)的方法，先用兩數據庫中的企業名稱進行匹配，接著用兩數據庫中企業的郵政編碼和電話號碼后7位進行匹配，最后匹配出8210家企業樣本5年共41050個樣本觀察值，數據樣本基本情況見表2。從匹配結果來看，匹配的8210家企業占海關進出口數據庫中有效持續經營企業數的24%，占工業企業數據庫中有效持續經營出口企業數的29%，說明匹配結果可以接受。需要說明的是，海關數據庫中包含大量的專業貿易公司樣本，一定程度上會干擾實證檢驗結果，而之后絕大部分都被篩除了，這樣有助于提高實證檢驗的準確性。

六、實證結果分析與穩健性檢驗

(一)內生性分析及處理

由于產品質量可能會對企業的出口強度產生影響，即存在“質量促進效應”，而企業的出口決策也有可能影響產品質量的升級，即存在“出口學習效應”，因此，模型很可能存在反向因果關系導致的內生性問題。而內生性問題會導致混合OLS方法、固定效應方法或隨機效應方法的估計結果是有偏的和非一致的，雖然可用工具變量法解決這一問題，但工具變量的選擇及其效果也具有很大的不確定性。

同時，由于計量模型中包含因變量的滯后項，樣本數據成為動態面板數據，組內估計量(FE)也是不一致的，此時有效的估計方法是使用廣義矩估計(GMM)(李坤望 等，2013)。其中，系統GMM將內生解釋變量的差分滯后項作為水平方程中內生解釋變量的工具變量，可以解決弱工具變量問題，并對動態面板數據模型進行估計。為了保證系統GMM估計的有效性，本文采用Arellano-Bond AR(2)和Sargan檢驗來判斷工具變量和估計結果的有效性。其中：Arellano-Bond AR(2)可以用于判斷差分方程的殘差是否存在二階序列相關，其原假設不存在序列相關，估計結果是有效的；而Sargan檢驗可以用于判斷是否存在過度識別約束，其原假設為模型中工具變量的選取是有效的。

(二)質量促進效應的檢驗結果

企業會選擇使其利潤最大化的產品價格和產量，凈利潤的表達式為：

表4 “質量促進效應”總體樣本回歸結果

注：括號內為回歸系數的t統計量，Wald chi2欄括號內為p值；***、**和*分別表示1%、5%和10%的顯著性水平；Sargan檢驗和Arellano—Bond檢驗均報告了p值。下表同。

使用Stata13.0軟件進行系統GMM估計，同時匯報差分GMM和固定效應模型的估計結果比較數值，結果見表4。從檢驗結果看，Sargan檢驗表明不能拒絕工具變量整體有效的原假設(其P值均大于0.1，不能拒絕原假設)，表明工具變量的選擇是有效的；Arellano-Bond AR(2)檢驗結果也表明模型的設定是合理有效的，差分方程的殘差項不存在二階序列相關(P值均大于0.1，不能拒絕原假設)。因此，系統GMM估計得到的結果是可靠的。

前文為了消除兩者可能互為因果帶來的內生性問題，采用了系統GMM方法進行估計。接下來將再采用聯立方程模型進行檢驗，聯立方程模型的特殊結構和工具變量性質有助于發現企業出口強度與其產品質量之間的傳導機制與相互影響關系。鑒于此，構建如下聯立方程計量模型：

近些年來，現代信息技術和互聯網技術的深入發展，對社會各個領域的發展都產生了很大的影響，分析來看，互聯網技術具有開放性、及時性、廣泛性等特點，作為一種新的信息技術，在經濟社會中逐漸滲透和應用，“互聯網+”的發展，對我國教育教學活動也帶來了很大的影響。

在得到整體樣本的分析結論之后，為了考察不同特征企業的表現，需要進一步進行分組估計。而分組估計過程中，要重點關注不同質量水平及不同出口強度企業在實證分析中的表現。具體辦法是：將各行業中質量水平處于前30%的企業匯總歸到高質量組，后30%的企業匯總歸到低質量組，中間40%的企業匯總到中質量組，并分別進行回歸，結果見表5。

表5 “質量促進效應”分組回歸結果

從產品質量變量的回歸結果可知：中低質量組估計系數不顯著，表明中低質量水平的企業對出口強度的提升效應不顯著，這與施炳展(2013)的研究結論一致，即產品出口不會受到其較低質量水平的影響；高質量組估計系數顯著為正，且系數值大于中低質量組，表明高質量組產品質量的出口促進作用顯著為正。原因可能在于，對于中低質量的產品，消費者會更關注其基本功能，而對高質量的產品則會更重視其品質，因此高質量產品的質量升級可以顯著促進出口規模的擴大和出口強度的提升。

本文數據來自《中國工業企業數據庫》和《中國海關進出口數據庫》的匹配。《中國工業企業數據庫》中企業層面生產數據是度量企業全要素生產率等控制變量的數據來源，而《中國海關進出口數據庫》中產品層面的貿易數據則被用于度量企業的出口產品質量。而在兩個數據庫進行匹配之前要分別對各自進行處理。對《中國工業企業數據庫》的處理方法遵循如下原則：(1)考察時間段為2001—2006年期間*由于中國工業企業數據庫中2004年多項指標缺失，故刪去該年樣本。持續經營企業；(2)行業代碼開頭兩位為13—42的制造業企業。具體處理參照謝千里等(2008)的做法：刪除涉及變量中存在缺漏值的樣本；刪除雇員人數小于10的企業樣本；刪除工業增加值、固定資產凈值年平均余額、本年應付工資和應付福利費、補貼收入、研發費用、新產品產值小于0的企業樣本；刪除1900年之前成立的企業樣本。最后得到60540家企業樣本5年的數據。對《中國海關進出口數據庫》的處理，先按照前文所述的方法將相同企業合并，求其多種出口產品的平均質量，然后刪除各相關變量存在缺漏值的樣本，得到34007家企業樣本5年的數據。

接下來將出口強度高于70%的企業歸到高強度組，低于30%的企業歸到低強度組，其他企業歸到中強度組，分別進行回歸。結果表明，所有出口強度組的產品質量對出口強度的提升均不顯著，尤其高出口強度組在統計上和經濟上都不顯著，甚至數值小于0.01。原因在于：一是該樣本組中包含了大量的加工貿易企業(加工貿易“兩頭在外”的特征決定了其產品的全部或大部分用于出口，因此出口強度很高)，而加工貿易企業的出口規模并不會受到產品質量的影響；二是該組中企業本來出口強度就很高，出口上升的空間有限，質量升級對其提升作用不明顯。

第三，加強人力資源開發管理工作的落實和執行。在現代化企業管理理念下，開發管理是人力資源工作中非常關鍵的一部分內容，同時也是人力資源工作的開展基礎，對于整體隊伍素質能力的發展來說有著十分積極的推進作用。人力資源開發管理工作的落實也需要從多個角度進行入手改進，我們在具體工作推進中，應該積極做好相關的執行工作。煤機維修企業的人力資源管理部門應該從思想意識上重視開發管理工作，并且能夠給與充分的配合與支持，這樣開發管理工作的開展才能具備更好的落實成效。在具體工作的落實中，我們也應該確保開發管理工作的執行成效，并確保各項制度的有效推進實現。

(三)出口學習效應的檢驗結果

（1）若四邊形ABCD為平行四邊形，則AD____BC,AB____DC（填位置關系）若AD∥BC，補充條件____使四邊形ABCD為平行四邊形。

由于企業產品質量與出口決策之間存在逆向因果關系的可能，這可能造成內生性問題，因此使用系統GMM方法進行估計，同時匯報差分GMM和固定效應模型的估計結果進行比較，結果見表6。從檢驗結果看，Sargan檢驗表明不能拒絕工具變量有效的原假設(其P值均大于0.1)，即工具變量的選擇是有效的；Arellano-Bond AR(2)檢驗也表明接受差分方程的殘差項不存在二階序列相關的原假設(其P值均大于0.1)，模型的設定是合理的。因此，系統GMM估計結果是可靠的。

表6 “出口學習效應”總體樣本回歸結果

表7 “出口學習效應”分組回歸結果

從估計結果可知，企業出口強度對產品質量有顯著的正向影響。換言之，產品質量與企業出口之間表現出一定程度的出口學習效應，即企業出口規模越大產品質量越高。控制變量方面，只有研發投入變量始終顯著，表明隨著企業研發投入的增加和研發力度的提升，出口產品質量提升步伐會逐漸加快，這說明企業研發是產品質量提升的關鍵。其他控制變量變化趨勢雖然不顯著，但仍表現出方向上的影響，其中全要素生產率變量對產品質量升級表現出正向影響，這與預期相符。政府補貼變量對產品質量升級的影響為負，可能的原因在于：由于政府發放補貼時存在信息不對稱，發放對象未必是具有技術進步潛力的企業，會出現逆向選擇問題；企業獲得補貼后，如果政府監管不到位，企業未必將補貼用于技術改進和提升產品質量，導致道德風險問題始終存在；在存在補貼發放的逆向選擇和道德風險的情況下，補貼不僅沒有起到正面效果，反而使企業裹足不前。

為了考察不同企業的差異化表現，同樣展開分組估計，此時重點關注不同質量水平和不同出口強度的企業的表現，結果見表7。

(1)按質量水平分組。從變量的估計結果可知，高、中、低三個質量組估計系數均顯著為正，表明企業出口強度的提高能顯著促進產品質量水平的提升，與整體樣本的估計結果一致。從系數值的比較來看，高、中、低質量組的系數值依次減小，表明在高質量組中質量提升的出口學習效應最為顯著，即產品初始質量水平越高，通過參與國際市場“干中學”方式得到質量提升效果越明顯，而隨著產品質量的逐漸降低，學習效應也逐漸減弱。

與重力場特征類似，本區高山巖體和寶山巖體的磁場值相當，均為-140nT左右，亦說明兩巖體可能同屬深部相連的同一個巖體。此外，北部邊界近東西向的半橢圓形負磁異常可能為區域性構造所致。

表8 聯立方程模型回歸結果

注：括號內為回歸系數的t統計量，Wald chi2欄括號內為p值；***、**和*分別表示1%、5%和10%的顯著性水平。

(2)按出口強度分組。結果表明，高出口強度樣本組的出口擴大對產品質量的影響不顯著，但影響方向為正，可能的原因與上文相同，即高出口強度樣本組中包含了大量的加工貿易企業，而對訂單生產為主的加工貿易企業，出口規模的擴大與產品質量的提升并無必然的聯系。中低出口強度組的出口強度系數均顯著為正，表明出口強度提高會帶來質量升級效應，但低出口強度組的系數值相對更大，表明企業出口規模和出口強度越小，其隨規模擴張獲得質量提升的速度越快。考慮到會出現低質量組的極端情況，可以將出口強度非常小的企業近似地看作是非出口企業，此時出口規模擴張相當于企業由非出口企業轉變為出口企業，可以在一定程度上彌補由于無法考察出口參與決策對產品質量影響而產生的缺陷，證明存在產品質量的出口學習效應的結論。

(四)穩健性檢驗：聯立方程模型

從系統GMM的估計結果可知，產品質量對企業出口強度的影響方向為正，但系數不顯著，差分GMM估計的系數也表現出相似的特征。換言之，產品質量與企業出口強度之間的質量促進效應并不明顯。控制變量方面：全要素生產率變量系數為負，且大部分顯著，表明該變量與企業出口強度負相關，出現了“生產率悖論”(李春頂，2010)。究其原因，大多認為與大量從事價值鏈低端環節的加工貿易企業相關，由于加工貿易本身技術含量較低，且能獲得政府在稅收方面的優惠，即使效率低下也可以較為輕松地在出口市場存活；此外，出口企業的“惰性”、創新動力不足以及國內市場進入成本過高也是重要因素。資本密集度變量的影響顯著為負，其原因很可能與“生產率悖論”的產生原因相同，即勞動密集型加工貿易企業的大量存在拉低了出口企業整體的資本密集度。補貼變量的系數為負但不顯著，表明對企業進行的轉移支付并沒有起到應有的作用。這是因為在中國補貼機制不完善，企業易于通過“尋租”等非生產性行為獲取政府補貼，“尋租”的企業也能實現較好的盈利，導致企業普遍缺乏開拓創新的積極性，對擴大出口規模激勵不足，以至于補貼的效率較低。

本文通過引入Hallak et al.(2009)質量內生的異質性企業理論模型，分析企業產品質量的差異對出口決策的影響，利用中國工業企業數據庫與海關進出口數據庫匹配的微觀企業數據實證檢驗了產品質量與出口強度之間的相互關系，即是否存在“質量促進效應”和“出口學習效應”。

(14)

其中:控制變量Controlsijt和Dominijt與前文相同。

可以看出，在企業生產率一定的條件下，企業的質量生產能力越強(即η越高)，產品質量越高，利潤越大，企業也越容易進入國外市場，即產品質量越高的企業出口概率越大。進一步推廣到一般的情況，當企業從非出口企業轉變為出口企業時，是出口強度從0提升到大于0的過程。換言之，企業產品質量的提高也伴隨著出口強度的提高。

七、結論

綜上，CT引導下RFA聯合TACE治療原發性肝癌，療效確切，操作安全，可反復治療，效果優于單一的TACE治療，是一種值得推廣的微創手術治療方法。

最終，得出如下研究結論：(1)出口強度提高與產品質量升級之間存在顯著的“出口學習效應”，企業越參與國際市場競爭越有利于產品質量升級，而產品質量升級對出口強度的作用并不顯著，即“質量促進效應”不顯著。(2)從不同質量水平分組檢驗來看，產品質量處于中低水平的企業，質量升級對出口強度提升效應不顯著，而產品質量處于較高水平的企業，產品質量的出口促進效應則顯著為正；高質量組樣本中質量提升的出口學習效應最為顯著，產品初始質量越高，通過參與國際市場質量提升的速度越快越明顯，而隨著產品質量的逐漸降低，學習效應逐漸減弱。(3)從不同出口強度分組檢驗來看，高中低出口強度組的產品質量對出口強度的促進作用并不顯著；高出口強度樣本組的出口擴大對產品質量的影響并不顯著，而中低出口強度組的出口學習效應顯著，企業出口強度越小，其隨規模擴張獲得質量提升的速度越快。(4)控制變量的估計結果表明，在出口產品的質量影響因素中，研發投入是始終顯著的正向影響因素；政府補貼不僅沒能促進企業的出口強度提升和產品質量升級，還產生了反作用。

從中可以得到的政策啟示是：企業應該更為積極地參與國際市場競爭，以通過“出口中學”獲得產品質量提升；企業應該通過加大研發投入提升自主創新能力，促進出口產品質量升級；政府應進一步完善對企業的補貼機制，切實提高補貼效率。

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最后，進行模型的經濟學驗證，常數a0等于11 025.12，即在碳交易金額和地區生產總值均為0的情況下，二氧化碳的自發排放數量為11 025.12萬噸，符合假設；系數a1等于-2.72×10-5，即碳交易金額與碳排放數量成反比，以1990年為基期核算的碳交易金額對碳排放數量的影響系數為-2.72×10-5，符合假設；系數a2等于0.009 7，即地區生產總值與碳排放數量成正比，以1990年為基期核算的地區生產總值對碳排放數量的影響系數為0.009 7，符合假設。

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蘇軾以谷賤傷農，谷貴傷末的理論，反對朝廷制定谷物交易稅。而對免榷零售小商鹽課，蘇軾的看法是，賣鹽小販，僅僅掙點兒微薄之利賴以養家糊口。政府開征此項稅，國家收到的只是小錢，可造成的損失卻很大，開征此類稅收，實在是得不償失。因此，蘇軾認為應該停征零售小商的鹽課。

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(責任編輯 張 坤)

Interaction between Export Intensity and Product Quality:Quality Promoting Effect or Learning by Exporting Effect

LIU XiaoNing1LIU Lei2

(1.Institute of Intenational Economics, Shandong Academy of Social Sciences, Jinan 250002;2.School of International Trade and Economics, Shandong University of Finance and Economics, Jinan 250014)

This paper uses micro-enterprise-level data from Chinese industrial enterprises database and custom database, to empirically test the “Quality Promoting” and “Learning by Exporting” effect. The results shows that there is a significant “Learning by Exporting” effect between export intensity and product quality upgrading, and firms with higher initial quality will experience a faster upgrading in international market, as the quality is gradually reduced, this “Learning by Exporting” effect is gradually weakened; on the other hand, the effect of product quality upgrading on export intensity is not significant, that is, “Quality Promoting” effect is not obvious, but for firms with higher quality, their quality upgrading can promote export intensity to a certain extent.

product quality; export intensity; quality promoting effect; learning by exporting effect

2016-04-25

劉曉寧(1982--)，男，山東棗莊人，博士，山東社會科學院國際經濟研究所助理研究員。 劉 磊(1982--)，男，山東青州人，博士，山東財經大學國際經貿學院講師。

國家社科基金青年項目“企業異質性視角下中國對外直接投資的區位與模式研究”(13CJL036)；國家社科基金青年項目“垂直專業化背景下中國制造業國內技術含量的動態變化及影響因素研究”(15CJL049)。

F740

A

1001-6260(2016)06-0060-10