制度質(zhì)量對出口復(fù)雜度的門檻效應(yīng)分析

趙 靜，謝小蓉

（1.西安翻譯學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，西安 710105；2.西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 中國西部經(jīng)濟(jì)研究中心，成都 611130）

0 引言

鑒于國內(nèi)外形勢的變化，中國“十二五”及“十三五”規(guī)劃綱要均明確指出要提升出口復(fù)雜度，提高參與國際分工的層次。此時，對于技術(shù)創(chuàng)新能力偏低的中國來說，制度質(zhì)量改進(jìn)能否促進(jìn)出口復(fù)雜度提升，是一個急需研究的領(lǐng)域。

出口復(fù)雜度是從關(guān)注出口數(shù)量轉(zhuǎn)向出口質(zhì)量的分析視角。關(guān)于其測度，該領(lǐng)域的最新前沿文獻(xiàn)是Hidalgo等（2009）[1]基于反射法提出的經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度ECI，去除了以往同類指標(biāo)包含的收入信息，可以更好地解釋出口產(chǎn)品的技術(shù)含量。目前，國內(nèi)外學(xué)者對ECI的應(yīng)用尚處于起步階段。關(guān)于出口復(fù)雜度的影響因素，已有文獻(xiàn)一般從FDI、加工貿(mào)易等外部視角和人力資本、研發(fā)支出、物質(zhì)資本、基礎(chǔ)設(shè)施、制度等內(nèi)部視角展開[2，3]。其中，制度視角的研究數(shù)量有限，且實(shí)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(biāo)，以便更準(zhǔn)確地衡量各樣本的出口復(fù)雜度；借鑒Hausmann等（2013）[7]，選取年貿(mào)易量10億及以上、人口120萬及以上且貿(mào)易數(shù)據(jù)基本連續(xù)的56①56個經(jīng)濟(jì)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(jù)聯(lián)合國商品貿(mào)易數(shù)據(jù)庫測算，樣本歷年貿(mào)易額的世界占比在0.8以上。個經(jīng)濟(jì)體的面板數(shù)據(jù)，采用內(nèi)生門限模型等檢驗(yàn)制度質(zhì)量改進(jìn)對出口復(fù)雜度的門檻效應(yīng)，在一定程度上豐富了出口復(fù)雜度影響因素的經(jīng)驗(yàn)研究。

1 模型設(shè)定、變量選取與數(shù)據(jù)說明

1.1 變量選取與數(shù)據(jù)說明

基于以上理論分析，出口復(fù)雜度（ECI）即為被解釋變量、制度質(zhì)量(INS)即為核心解釋變量。出口復(fù)雜度的影響因素較多，綜合文獻(xiàn)[2，4，8]，選擇代表創(chuàng)新能力的研發(fā)支出（RD）、表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的人均GDP（PC）、外商投資凈流入（FDI）、物質(zhì)資本（CAP）、人力資本（HUM）、基礎(chǔ)設(shè)施（INF）、高層次產(chǎn)品內(nèi)分工強(qiáng)度（DIVH）和貿(mào)易開放度（OP）作為模型的解釋變量。限于數(shù)據(jù)可得性和一致性，研究時限為2000—2015年。各變量的計(jì)算方法、數(shù)據(jù)來源和描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

表1 各變量的計(jì)算方法、數(shù)據(jù)來源和描述性統(tǒng)計(jì)

1.2 計(jì)量模型設(shè)定

面板數(shù)據(jù)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(guān)性系數(shù)發(fā)現(xiàn)LNPC和INF相關(guān)性系數(shù)為0.853、CAP和OP相關(guān)性系數(shù)為0.81，其他變量間的相關(guān)性系數(shù)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(shè)定計(jì)量模型如下：

其中，i表示各個國家（地區(qū)），t表示時間年份，εi，t表示模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)，各變量的系數(shù)估計(jì)值預(yù)期符號均為正。

2 實(shí)證分析

2.1 基于虛擬變量的制度質(zhì)量分層估計(jì)結(jié)果

基于Hausmann檢驗(yàn)結(jié)果采用雙固定效應(yīng)對計(jì)量模型進(jìn)行檢驗(yàn)。基于前文理論分析，不同層次制度質(zhì)量國家的制度改進(jìn)對出口復(fù)雜度的影響程度可能存在差異，故基于制度質(zhì)量將所有樣本分為4組，構(gòu)建虛擬變量實(shí)施分層次檢驗(yàn)，結(jié)果見表2。

表2 基于虛擬變量的INS分層檢驗(yàn)結(jié)果

由表2可知，4組數(shù)據(jù)回歸結(jié)果的R2值均較大，超過0.9，說明模型對原始數(shù)據(jù)有較好的擬合效果。同時模型整體顯著性效果檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)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(jié)果可得出以下結(jié)論：第2～5列分別表示制度質(zhì)量的前1/4、中間兩個1/4和最后一個1/4的回歸結(jié)果，制度質(zhì)量的估計(jì)系數(shù)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(yàn)。綜合系數(shù)估計(jì)值和顯著性水平來看，制度質(zhì)量改進(jìn)在前三組樣本中對出口復(fù)雜度有正向影響作用，在第四組樣本中有負(fù)向作用。其他解釋變量對出口復(fù)雜度的影響基本符合預(yù)期。樣本分組回歸結(jié)果初步可以說明，較低層次制度質(zhì)量樣本的制度質(zhì)量改進(jìn)有助于提升出口復(fù)雜度，在一定程度上驗(yàn)證了前文的理論分析。

2.2 基于內(nèi)生門限回歸模型的檢驗(yàn)結(jié)果

為使估計(jì)結(jié)果更具穩(wěn)健性和客觀性，本文采用Hansen（1997）[9]創(chuàng)立的內(nèi)生門限回歸方法對理論分析進(jìn)行驗(yàn)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(jù)門限確定的虛擬變量，其他經(jīng)濟(jì)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(yīng)以及具體多少門限，使用Bootstrap方法進(jìn)行門限效應(yīng)檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3 門限效應(yīng)Bootstrap檢驗(yàn)結(jié)果

從表3可知，僅單門限通過檢驗(yàn)，計(jì)算得到制度質(zhì)量門限值8。單門限值95%的置信區(qū)間為[7.98，8.01]，較小的置信區(qū)間表明估計(jì)的單門限值8基本準(zhǔn)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(jì)結(jié)果見表4。

表4 INS門限回歸結(jié)果以及基于LAW的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

從表4基于INS的歸結(jié)果看，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量在1%的顯著性水平下通過顯著性檢驗(yàn)，因此可認(rèn)為模型對ECI具有顯著性的解釋效果。從門限估計(jì)值分開的兩個區(qū)間看，制度質(zhì)量對出口復(fù)雜度的影響均在1%的顯著性水平上顯著為正，但第二區(qū)間的影響系數(shù)低于第一區(qū)間。由此可認(rèn)為，低層次制度質(zhì)量國家的制度改進(jìn)更有助于出口復(fù)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(fā)支出的增加和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，對出口復(fù)雜度起正向推動作用，這與現(xiàn)有研究結(jié)論一致[2]。

2.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

制度質(zhì)量的常用代理指標(biāo)除了弗雷澤研究所的經(jīng)濟(jì)自由度外，還有世界銀行的全球治理治理指標(biāo)WGI。為考察回歸估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，借鑒邵軍等（2008）[10]的做法，以及考慮到和契約執(zhí)行效率等相關(guān)的法律法規(guī)更接近本文對制度質(zhì)量的定義，故將WGI數(shù)據(jù)庫中的法治（簡稱LAW）作為制度的代理指標(biāo)，代替上述檢驗(yàn)中使用的制度變量INS，實(shí)施進(jìn)一步的穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果見表4。從基于LAW的內(nèi)生門限回歸結(jié)果看，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量在0.01的顯著性水平下通過顯著性檢驗(yàn)，可認(rèn)為模型對ECI具有顯著性的解釋效果；低層次制度質(zhì)量國家的制度改進(jìn)對出口復(fù)雜度的影響顯著為正，高層次制度質(zhì)量國家的制度改進(jìn)對出口復(fù)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(jié)果存在差異，但影響系數(shù)的符號均一致。兩次回歸結(jié)果中研發(fā)支出對出口復(fù)雜度的影響均顯著為正。通過兩次內(nèi)生門限回歸，均說明制度質(zhì)量改進(jìn)對不同層次制度質(zhì)量國家對出口復(fù)雜度的影響存在門檻效應(yīng)，在不同程度上驗(yàn)證了前文的理論分析，表明本文實(shí)證估計(jì)結(jié)果的可靠性。

3 基于中國的進(jìn)一步分析

為對實(shí)證結(jié)果形成直觀認(rèn)識，對全樣本和中國2000—2015年各變量的變動進(jìn)行對比分析，以評估中國各指標(biāo)的優(yōu)勢與不足。從表5并結(jié)合全樣本歷年原始數(shù)據(jù)看：第一，中國各指標(biāo)歷年基本呈上升態(tài)勢。第二，本文關(guān)注的核心解釋變量制度質(zhì)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(jìn)行制度質(zhì)量建設(shè)以提升出口復(fù)雜度的發(fā)展空間還較大。第三，中國RD、FDI和DIVH三個指標(biāo)歷年均值高于全樣本，這與中國近年來不斷加大研發(fā)投入、積極引進(jìn)外資和參與高層次產(chǎn)品內(nèi)國際分工的事實(shí)相符。但就DIVH來說，中國參與了較多的加工組裝等低技術(shù)環(huán)節(jié)，而非研發(fā)設(shè)計(jì)等高技術(shù)環(huán)節(jié)，所以DIVH對中國ECI的貢獻(xiàn)還有待探討。第四，中國HUM和OP的劣勢不容忽視。

4 結(jié)論與啟示

主要結(jié)論如下：（1）制度質(zhì)量改進(jìn)對出口復(fù)雜度提升具有門檻效應(yīng)，門檻值為8，低層次制度質(zhì)量國家比高層次制度質(zhì)量國家的制度改進(jìn)對出口復(fù)雜度的提升效應(yīng)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(fù)雜度起正向影響的是技術(shù)創(chuàng)新能力RD、外商投資凈流入FDI、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平人均GDP、高層次產(chǎn)品分工強(qiáng)度DIVH和貿(mào)易開放度OP。（3）對比全樣本，中國現(xiàn)有的制度質(zhì)量離制度質(zhì)量門檻值還有一定距離，通過制度質(zhì)量建設(shè)推動出口復(fù)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(jié)論對中國如何提升出口復(fù)雜度極具政策含義：（1）中國改革開放至今，通過持續(xù)深化體制改革，制度質(zhì)量得以不斷改進(jìn)。但在激勵創(chuàng)新和保護(hù)產(chǎn)權(quán)、社會信用體系的完善以及政府行政效率提升等領(lǐng)域還有較大進(jìn)步空間，應(yīng)繼續(xù)深化體制改革以不斷提升制度的制定與執(zhí)行質(zhì)量。（2）出口復(fù)雜度的提升，需要研發(fā)創(chuàng)新能力等高端生產(chǎn)要素的培育和制度、資本等配套要素的支撐。因此，中國應(yīng)繼續(xù)增加研發(fā)投入、吸引高質(zhì)量外資和提高參與國際分工的層次，不斷提升出口復(fù)雜度。