制度質量對出口復雜度的門檻效應分析

趙 靜，謝小蓉

（1.西安翻譯學院 經濟管理學院，西安 710105；2.西南財經大學 中國西部經濟研究中心，成都 611130）

0 引言

鑒于國內外形勢的變化，中國“十二五”及“十三五”規劃綱要均明確指出要提升出口復雜度，提高參與國際分工的層次。此時，對于技術創新能力偏低的中國來說，制度質量改進能否促進出口復雜度提升，是一個急需研究的領域。

出口復雜度是從關注出口數量轉向出口質量的分析視角。關于其測度，該領域的最新前沿文獻是Hidalgo等（2009）[1]基于反射法提出的經濟復雜度ECI，去除了以往同類指標包含的收入信息，可以更好地解釋出口產品的技術含量。目前，國內外學者對ECI的應用尚處于起步階段。關于出口復雜度的影響因素，已有文獻一般從FDI、加工貿易等外部視角和人力資本、研發支出、物質資本、基礎設施、制度等內部視角展開[2，3]。其中，制度視角的研究數量有限，且實證研究較匱乏[4-6]。

本文將采用Hausmann等（2016）測算的剔除收入信息的ECI指標，以便更準確地衡量各樣本的出口復雜度；借鑒Hausmann等（2013）[7]，選取年貿易量10億及以上、人口120萬及以上且貿易數據基本連續的56①56個經濟體為:美國、英國、澳大利亞、奧地利、比利時、加拿大、智利、捷克、丹麥、愛沙尼亞、芬蘭、法國、德國、希臘、匈牙利、愛爾蘭、以色列、意大利、拉脫維亞、墨西哥、荷蘭、新西蘭、挪威、波蘭、葡萄牙、斯洛伐克、斯洛文尼亞、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、南非、俄羅斯、阿根廷、哈薩克斯坦、摩爾多瓦、伊朗、巴基斯坦、烏克蘭、蒙古、巴西、中國、中國（香港）、日本、韓國、新加坡、馬來西亞、印尼、菲律賓、泰國、印度、羅馬尼亞、立陶宛、保加利亞、突尼斯、埃及。根據聯合國商品貿易數據庫測算，樣本歷年貿易額的世界占比在0.8以上。個經濟體的面板數據，采用內生門限模型等檢驗制度質量改進對出口復雜度的門檻效應，在一定程度上豐富了出口復雜度影響因素的經驗研究。

1 模型設定、變量選取與數據說明

1.1 變量選取與數據說明

基于以上理論分析，出口復雜度（ECI）即為被解釋變量、制度質量(INS)即為核心解釋變量。出口復雜度的影響因素較多，綜合文獻[2，4，8]，選擇代表創新能力的研發支出（RD）、表示經濟發展水平的人均GDP（PC）、外商投資凈流入（FDI）、物質資本（CAP）、人力資本（HUM）、基礎設施（INF）、高層次產品內分工強度（DIVH）和貿易開放度（OP）作為模型的解釋變量。限于數據可得性和一致性，研究時限為2000—2015年。各變量的計算方法、數據來源和描述性統計見表1。

表1 各變量的計算方法、數據來源和描述性統計

1.2 計量模型設定

面板數據模型較易遇到各變量的多重共線性問題，測算各變量Pearson相關性系數發現LNPC和INF相關性系數為0.853、CAP和OP相關性系數為0.81，其他變量間的相關性系數均在0.8以下。為了盡可能在整體上回避多重共線性問題，將INF和CAP刪除。基于以上分析，設定計量模型如下：

其中，i表示各個國家（地區），t表示時間年份，εi，t表示模型的隨機誤差項，各變量的系數估計值預期符號均為正。

2 實證分析

2.1 基于虛擬變量的制度質量分層估計結果

基于Hausmann檢驗結果采用雙固定效應對計量模型進行檢驗。基于前文理論分析，不同層次制度質量國家的制度改進對出口復雜度的影響程度可能存在差異，故基于制度質量將所有樣本分為4組，構建虛擬變量實施分層次檢驗，結果見表2。

表2 基于虛擬變量的INS分層檢驗結果

由表2可知，4組數據回歸結果的R2值均較大，超過0.9，說明模型對原始數據有較好的擬合效果。同時模型整體顯著性效果檢驗統計量F值均在1%顯著性水平下不為0，因此各模型均對ECI的變化具有較好的解釋效果。從回歸結果可得出以下結論：第2～5列分別表示制度質量的前1/4、中間兩個1/4和最后一個1/4的回歸結果，制度質量的估計系數依次為0.0324、0.220、0.0821和-0.0144，但僅第二個1/4的樣本通過了1%顯著性水平的檢驗。綜合系數估計值和顯著性水平來看，制度質量改進在前三組樣本中對出口復雜度有正向影響作用，在第四組樣本中有負向作用。其他解釋變量對出口復雜度的影響基本符合預期。樣本分組回歸結果初步可以說明，較低層次制度質量樣本的制度質量改進有助于提升出口復雜度，在一定程度上驗證了前文的理論分析。

2.2 基于內生門限回歸模型的檢驗結果

為使估計結果更具穩健性和客觀性，本文采用Hansen（1997）[9]創立的內生門限回歸方法對理論分析進行驗證。如果存在單門限，建立如下模型：

其中 Thi，t表示確定門限的門限變量，I(Thi，t＞ τ)為依據門限確定的虛擬變量，其他經濟變量含義沒有變化。如果存在雙門限值，模型如下：

如存在三重門限，可以類似建立模型。為判斷是否存在門限效應以及具體多少門限，使用Bootstrap方法進行門限效應檢驗，檢驗結果如表3所示。

表3 門限效應Bootstrap檢驗結果

從表3可知，僅單門限通過檢驗，計算得到制度質量門限值8。單門限值95%的置信區間為[7.98，8.01]，較小的置信區間表明估計的單門限值8基本準確。因此可將56 個 樣 本 劃 分 兩 個 層 級 ，分 別 是 I(Thi，t≤8，000) 和I(Thi，t＞8，000)，估計結果見表4。

表4 INS門限回歸結果以及基于LAW的穩健性檢驗

從表4基于INS的歸結果看，F統計量在1%的顯著性水平下通過顯著性檢驗，因此可認為模型對ECI具有顯著性的解釋效果。從門限估計值分開的兩個區間看，制度質量對出口復雜度的影響均在1%的顯著性水平上顯著為正，但第二區間的影響系數低于第一區間。由此可認為，低層次制度質量國家的制度改進更有助于出口復雜度的提升。RD和LNPC均在1%的水平上對ECI起顯著正影響，說明研發支出的增加和經濟發展水平的提高，對出口復雜度起正向推動作用，這與現有研究結論一致[2]。

2.3 穩健性檢驗

制度質量的常用代理指標除了弗雷澤研究所的經濟自由度外，還有世界銀行的全球治理治理指標WGI。為考察回歸估計結果的穩健性，借鑒邵軍等（2008）[10]的做法，以及考慮到和契約執行效率等相關的法律法規更接近本文對制度質量的定義，故將WGI數據庫中的法治（簡稱LAW）作為制度的代理指標，代替上述檢驗中使用的制度變量INS，實施進一步的穩健性檢驗，結果見表4。從基于LAW的內生門限回歸結果看，F統計量在0.01的顯著性水平下通過顯著性檢驗，可認為模型對ECI具有顯著性的解釋效果；低層次制度質量國家的制度改進對出口復雜度的影響顯著為正，高層次制度質量國家的制度改進對出口復雜度的影響不顯著。其他各解釋變量的顯著性水平與基于INS的回歸結果存在差異，但影響系數的符號均一致。兩次回歸結果中研發支出對出口復雜度的影響均顯著為正。通過兩次內生門限回歸，均說明制度質量改進對不同層次制度質量國家對出口復雜度的影響存在門檻效應，在不同程度上驗證了前文的理論分析，表明本文實證估計結果的可靠性。

3 基于中國的進一步分析

為對實證結果形成直觀認識，對全樣本和中國2000—2015年各變量的變動進行對比分析，以評估中國各指標的優勢與不足。從表5并結合全樣本歷年原始數據看：第一，中國各指標歷年基本呈上升態勢。第二，本文關注的核心解釋變量制度質量,中國歷年INS變動范圍為（5.7，6.6）、LAW變動范圍為（-0.55，-0.32），中國歷年INS、LAW均值與全樣本均值尤其是INS對ECI的門檻值8均有一定差距，表明中國未來進行制度質量建設以提升出口復雜度的發展空間還較大。第三，中國RD、FDI和DIVH三個指標歷年均值高于全樣本，這與中國近年來不斷加大研發投入、積極引進外資和參與高層次產品內國際分工的事實相符。但就DIVH來說，中國參與了較多的加工組裝等低技術環節，而非研發設計等高技術環節，所以DIVH對中國ECI的貢獻還有待探討。第四，中國HUM和OP的劣勢不容忽視。

4 結論與啟示

主要結論如下：（1）制度質量改進對出口復雜度提升具有門檻效應，門檻值為8，低層次制度質量國家比高層次制度質量國家的制度改進對出口復雜度的提升效應更明顯。（2）兩次門檻回歸，其他變量的顯著性雖然存在差別，但是符號均一致，對出口復雜度起正向影響的是技術創新能力RD、外商投資凈流入FDI、經濟發展水平人均GDP、高層次產品分工強度DIVH和貿易開放度OP。（3）對比全樣本，中國現有的制度質量離制度質量門檻值還有一定距離，通過制度質量建設推動出口復雜度提升的空間還比較大。

表5 中國及其與全樣本各變量變動比較

研究結論對中國如何提升出口復雜度極具政策含義：（1）中國改革開放至今，通過持續深化體制改革，制度質量得以不斷改進。但在激勵創新和保護產權、社會信用體系的完善以及政府行政效率提升等領域還有較大進步空間，應繼續深化體制改革以不斷提升制度的制定與執行質量。（2）出口復雜度的提升，需要研發創新能力等高端生產要素的培育和制度、資本等配套要素的支撐。因此，中國應繼續增加研發投入、吸引高質量外資和提高參與國際分工的層次，不斷提升出口復雜度。