出口退稅、行業集中度與出口行業“盯市”行為研究

項后軍，何 康，宋申棟

(浙江財經大學經濟學院，浙江 杭州 310018)

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出口退稅、行業集中度與出口行業“盯市”行為研究

項后軍，何 康，宋申棟

(浙江財經大學經濟學院，浙江 杭州 310018)

本文以金融危機前后曾出現的出口退稅較大調整為背景，應用面板平滑轉換模型(PSTR)對出口行業“盯市”(依市定價)程度與出口退稅、行業集中度之間的關系展開探討。研究結果表明，就行業集中度而言，無論危機前還是危機后始終對出口行業的PTM行為產生影響，且均與PTM存在平滑轉變的非線性關系；出口退稅僅在危機后的大幅提升后才對PTM影響顯著，并表現為突變的快速向下的門限效應，而危機前對PTM并無影響；與出口退稅相比，行業集中度對PTM的影響雖非立竿見影但卻是緩慢且持久的。

匯率傳遞；盯市行為；金融危機；面板平滑轉換模型

一、引 言

一段時間以來，人民幣出現了較大的跌幅及貶值的傾向，而更早時IMF曾兩次明確宣布人民幣已升值到位，其共同的背景是過去十年中人民幣經歷了相當長的一段時間的升值且幅度較大*顯然，這些影響不能因為目前人民幣的貶值而遭到漠視甚至遺忘，反而更需總結性的回顧和反思。。因此，雖然近來人民幣匯率的跌幅較大，但這種下跌其實更多的是對持續升值付出代價的某種程度上的矯正。

這種代價具體表現在實體經濟特別是實體經濟中占據相當比重的出口行業受到了較大的影響并承受巨大壓力，進一步細究這種影響的實質則不難發現，當匯率變動(譬如升值)時，出口的外幣價格變動并未與匯率同等程度的變動，出口商僅將匯率變動的一部分傳遞出去。對此，Krugman(1987)提出的“盯市”(Pricing to Market，PTM)理論認為，出口商在面對匯率變動時主動調整出口加成，以維持目標市場當地貨幣價格的穩定[1]。因此，在諸如匯率升值性變動時，出口商通常不得不采取降低成本加成以維持出口外幣價格穩定的PTM行為，而這樣一來將使其利潤空間大幅度的壓縮*特別是升值幅度較大時，甚至會出現部分出口企業因無法負荷本幣升值而瀕臨倒閉的現象。。

值得注意的是，因為PTM行為的實質是出口行業利潤及出口價格策略的調整，而大量的研究已表明出口退稅這一頗具中國特色的因素對出口行業的利潤和價格策略是不可忽視的，故出口退稅對出口行業的PTM行為很可能會產生較大的影響。

那么，出口退稅與出口行業PTM的關系到底如何？這不僅對準確把握中國出口行業盯市(PTM)程度頗有價值，而且對一段時間以來一直頗受爭議的出口退稅政策問題也有較大的研究意義。特別是近來隨著經濟新常態的出現及出口的疲態更多地應用財政政策(包括出口退稅的調整策略)來支持出口的呼聲也越來越多，在此情況下研究出口退稅的影響就更具有現實意義。

二、相關文獻綜述

關于出口行業PTM的研究，國內外學者基本上從總體層面或行業層面展開。Yang(1998)從理論上構建匯率傳遞與PTM的模型，研究美國102種出口產業的出口的匯率傳遞情況，結果表明美國大部分出口企業存在顯著的盯市行為，且不同產業間的盯市行為具有明顯的差異性[2]。Bacchetta和E.van Wincoop(2005)的研究表明產品差異化程度越高，在目標市場的替代性越小，占有國外市場的份額越高，出口商維持價格加成的能力就越強，出口商就越有可能采用生產者貨幣定價，進而匯率傳遞彈性就越大[3]。Garcia-Solanes和Torrejon-Flores(2010)的研究表明發達國家和發展中國家進口的匯率傳遞彈性存在顯著的差異[4]。Garetto(2012)構建異質企業的出口定價模型，通過實證研究企業的出口定價策略后發現企業出口的匯率傳遞效應確實是不完全的，企業出口匯率傳遞大小與企業相對其競爭對手的規模大小有關，匯率波動既影響貿易商品的價格，又影響國內商品的價格[5]。Berman等(2012)采用法國企業層面的數據研究不同類型出口企業面對匯率變動時的匯率傳遞彈性，結果表明匯率傳遞是不完全的，且不同類型企業面對匯率變動的價格策略是不同的[6]。

國內學者對出口商盯市行為的研究也日漸增多。陳學彬等(2007)研究具有傳統比較優勢的勞動密集型行業和以加工貿易為特征的高科技行業兩類行業的盯市能力，發現勞動密集型行業的盯市能力較強，而能源、原材料等以加工貿易為特征的高科技行業則沒有或較弱的定價能力[7]。王勝等(2009)和陳勇兵等(2013)在考慮國際價格競爭對出口定價影響的基礎上分析中國對美國的出口價格匯率傳遞程度，結果發現匯率傳遞程度并不高[8][9]。胡冬梅等(2010)和唐登山(2011)采用高度分解的面板數據模型研究不同類商品的匯率傳遞彈性[10][11]。文爭為(2010)認為總體上看中國制造業長期匯率傳遞彈性較高，基本上存在盯市行為且各行業的盯市行為具有顯著的差異性[12]。

最近，林玲等(2012)、黃滿盈等(2012)和金山等(2012)分別從HS細分商品的不同方面考察不同附加值水平出口行業的匯率傳遞彈性[13][14][15]。余娟娟等(2013)等采用傳統的匯率傳遞模型與加入貿易附加值的模型比較分析貿易附加值對匯率傳遞彈性的影響，研究表明不同行業出口的匯率傳遞彈性具有顯著的差異性，行業貿易附加值的不同是導致行業出口匯率傳遞彈性具有差異性的重要因素，且貿易附加值對行業的匯率傳遞彈性具有正向偏效應，在其他條件不變的情況下，貿易附加值越大，出口行業的匯率傳遞效應越明顯[16]。

部分文獻注意到出口退稅這一頗具中國特色的變量對出口行業盯市行為的影響。陳斌開等(2010)在模型中加入出口退稅這一變量，基于產業層面并采用1997年1月至2007年6月的數據對11個行業出口盯市行為進行研究，結果表明不同行業出口盯市行為具有顯著的差異性，樣本期間出口退稅對出口行業的匯率傳遞彈性基本上沒有影響[17]。

盡管如此，目前的研究仍存在一些可議之處：

1.現有大部分文獻均是研究外界宏觀因素(如GDP等)對行業PTM的影響，而較少注意到即使沒有受到外界宏觀因素變動的沖擊，行業的PTM也不是一成不變的。例如，行業的產業特征(如出口行業的集中度等)也有可能影響到行業的PTM*此處的行業集中度是指某一行業在國內市場的行業集中度。。

2.盡管出口退稅對出口行業的PTM行為可能產生重要影響，但陳斌開等(2010)的研究卻表明出口退稅對出口行業的PTM行為并未產生顯著影響。究其原因在于樣本期內的出口退稅率一直相對偏低，沒有發生明顯的較大變動，這樣一來可能就很難檢驗出口退稅對出口行業PTM的影響。因此，選擇出口退稅明顯的較大的調整來比較研究PTM可能是一個更為有益的嘗試*金融危機不僅造成出口行業需求上的極大沖擊，進而對其PTM行為產生影響，而且為應對上述的不利影響，危機期間的出口退稅發生了很大的變化(如出口退稅大規模向上調整)。，而金融危機期間出口退稅的較大變化則提供了一個相對較好的研究背景。

3.就研究方法來看，在現實情況下，由于價格存在粘性(如交易成本、合同期限等)，出口行業的PTM可能隨著某些因素的變動而呈現平滑轉變的動態變化特征，因而需考慮能刻畫此類平滑轉變特征的較新的非線性計量方法。

針對這些問題，本文嘗試在現有研究的基礎上做一個有益的補充，除充分考慮現有模型中影響出口行業PTM行為的各種因素外，結合面板平滑轉換模型(PSTR)，重點考察出口退稅、行業集中度這兩個因素(作為狀態轉換變量產生影響)對出口行業PTM的影響。

三、實證模型、研究方法與數據處理

(一)模型設定

在Camp & Goldberg(2005)等人研究的基礎上，我們以行業集中度和出口退稅為轉換變量構建如下的兩個PSTR模型：

Lnexpit=α0+α1Lnneerit+α2Lnmcit+α3Lngdpit+α4Lntaxit+

(1)

Lnexpit=β0+β1Lnneerit+β2Lnmcit+β3Lngdpit+β4Lntaxit+

(2)

其中，exp表示出口價格指數，neer表示匯率，mc表示邊際成本，gdp表示國外收入水平，tax表示出口退稅，cr表示出口行業的集中度。我們分別給出模型(1)、(2)中匯率傳遞彈性的表達式：

(3)

(4)

(二)匯率傳遞與PTM的內在關聯

由于我們重點研究的是出口行業的PTM，故需進一步弄清楚匯率傳遞效應與盯市程度(PTM)的內在關系。此前，Yang(1997)已研究匯率傳遞與盯市行為的內在關系，假設存在一個生產商，其產品在國內和國外兩個市場銷售，我們采用PA表示出口的本幣價格、PB表示出口的外幣價格，根據一價定律可知PB=PAE。其中，E為匯率，表示一單位本幣標示的外幣數量。當匯率變動時，出口本幣價格變動的幅度與出口外幣價格變動的幅度之間的關系為：

(三)數據處理方法

根據我國工業部門分類方法及國際貿易商品分類體系——《商品名稱及編碼協調制度》(HS分類方法)，本文將我國制造業出口產品分為15大類，選擇出口比重較大的9個工業部門(紡織、機械、化學、造紙、木材、塑料制品、冶金、食品和皮革)作為研究對象。所有變量的數據均為季度數據，樣本時間段為2005年第3季度至2011年第3季度并以2005年第3季度為基期。為消除可能存在的異方差，各指數均予以對數處理。為消除季節因素的影響，所有指數均做X12季節調整。

2.各行業名義有效匯率(neer)。對不同的行業分別編制我國相較于主要貿易國的名義有效匯率時，我們首先采用《中國對部分國家出口商品類章金額統計表》中的數據得出我國每個行業對14個主要貿易國家或地區的出口額*文中14個中國的主要貿易國家和地區包括印尼、日本、馬來西亞、新加坡、菲律賓、韓國、南非、歐盟、加拿大、澳大利亞、美國、英國、香港和臺灣。。然后，采用主要貿易國貨幣對人民幣月度匯率來計算以出口額為權重的各行業名義有效匯率并進一步轉變為季度數據，以此名義有效匯率作為各行業匯率的代理變量。

3.各行業出口廠商的生產成本(mc)。由于各行業生產成本存在較大的差異，因此采用總體工業品出廠價格指數或消費者價格指數來衡量行業的生產成本對行業匯率傳遞彈性的估計極易產生偏差。為此，本文選取國內各工業部門工業品出廠價格作為各行業出口商生產成本的代理變量。

4.各行業國外需求(gdp)。我們首先獲取中國14個主要貿易國的實際GDP指數，然后以我國對各國出口額為權重得到各行業的國外需求，具體計算方法為Y=∑λmnGDPn。其中，λmn為我國對n國出口額占m行業總出口額的比重，GDPn為n國的真實GDP指數。

5.各行業出口退稅(tax)。根據歷次出口退稅調整的相關細則可知各行業出口退稅的詳盡調整時間，同時參考樊琦(2009)等文獻中的數據獲取方法而得到樣本期內各行業出口退稅的季度數據[18]。

四、實證研究結果及分析

金融危機期間出口退稅的較大變化為我們提供了一個很好的比較研究背景。大部分行業的出口退稅在2008年第4季度發生了較大的向上變動(以應對金融危機)，顯然是因為彼時金融危機的影響已非常嚴重而不得不大規模、大面積地迅速推出此舉措。據此，我們把這一時點(2008年第4季度)視為金融危機對我國出口行業影響較為明顯的分段時點，并將時間段劃分為2005年第3季度至2008年第3季度和2008年第4季度至2011年第3季度，以分別研究金融危機前后出口退稅及行業集中度對出口行業PTM的影響*2008年第4季度開始的出口退稅向上調整，到2011年第3季度已基本恢復至調整前水平，因此對2011年第3季度之后的考察意義不大，故作出文中的樣本期的選擇。。

在運用PSTR模型估計之前，首先需檢驗各個變量的平穩性，我們采用LLC和IPS兩種Panel單位根檢驗方法對變量的平穩性進行檢驗，結果顯示金融危機前后所有變量的數據都通過了平穩性檢驗*限于篇幅，文中的具體檢驗結果未予列出，作者備索。。

(一)危機前后行業集中度對匯率傳遞效應的影響

在估計之前，我們首先統一檢驗危機前后模型的截面異質性(結果如表1所示)。

表1 確定轉換函數個數的LM檢驗

注：括號內為p值。

1.危機前行業集中度與匯率傳遞彈性之間關系的估計

從表1的檢驗結果可以看出，危機前的模型(1)顯著拒絕了無異質性的原假設，說明其很好地捕捉了截面異質性，因而建立PSTR模型是合適的。在進一步的異質性“殘余”檢驗中，模型接受了r=1的原假設，說明模型不再存在“殘余”的異質性，轉換函數的最優個數為1。隨后的檢驗得到模型的最優位置參數為1個平滑參數γ為3.0772，斜率系數α1為0.0586，斜率系數ρ11為1.1872，位置參數c為-2.1698，這意味著當lncrit大于-2.1698時，模型趨向于高機制；當lncrit小于-2.1698時，模型趨向于低機制。

模型的平滑參數γ為3.0772，表明模型的轉變速率較慢，不同機制之間的轉換是平滑的。這意味著行業的匯率傳遞系數隨行業集中度的變動而呈現非線性動態變化的特征，即隨著行業集中度的增加，匯率傳遞系數不斷增大。具體而言，當行業集中度較小時，行業內部缺乏主導企業或企業集團，行業的中小型企業較多且比較分散，行業整體出口的議價能力較弱，因而在面對人民幣升值時，為維持市場份額不變，出口商不得不大幅度降低成本加成以維持出口外幣價格的穩定，匯率傳遞彈性較小，盯市程度較大。另一方面，行業的低集中度也顯示國內該行業同類企業之間的競爭較為激烈，出口企業之間不可避免地頻發價格戰，甚至出現無序競爭、惡意降價的局面，這也是出口商很難調高出口價格的一個重要原因。

接下來，我們分別計算2005年第3季度至2008年第3季度各行業的匯率傳遞彈性，同時依據匯率傳遞效應與盯市二者之間的內在機理估算各行業的PTM。

由表2可知，在9個行業中，塑料、紡織、皮革、木材和造紙均沒有跨過行業集中度的門檻值(11.42%)，行業的匯率傳遞彈性明顯較小，這主要是因為這些行業的企業數目眾多，規模較小且較為分散，因此行業整體出口的議價能力較弱，在面對不利的匯率變動時，這些行業被迫降低成本加成來吸收匯率變動產生的大部分成本。其中，特別明顯的是塑料的行業集中度最小(5.43%)，該行業的匯率傳遞彈性也最小(0.17)，這意味著塑料行業的出口商在面對不利的匯率變動時僅能將匯率變動的17%轉嫁給國外進口商，剩下的83%需自己吸收*跨過行業集中度門檻值的行業的相關分析與之類似，在此未予列出。?？梢?，各行業的行業集中度不同，出口議價能力不同。在面對匯率波動時，各行業出口價格的調整幅度是不同的，即不同行業的PTM不同。

2.危機后行業集中度與匯率傳遞彈性之間關系的估計

從表1的檢驗結果不難看出，危機后的模型(1)同樣也顯著拒絕了無異質性的原假設，說明建立PSTR模型也是較合適的。在進一步的異質性“殘余”檢驗中，模型也接受了r=1的原假設。隨后的檢驗則得到危機后模型(1)的最優位置參數為1個，斜率系數α1為0.0768，斜率系數ρ11為0.9762，γ為3.4672，位置參數為-2.1161，這意味著當lncrit大于-2.1161時，模型趨向于高機制；當lncrit小于-2.1161時，模型趨向于低機制。模型的轉換速率γ為3.4672，表明危機后的模型(1)的轉變速率也較慢，不同機制之間的轉換是平滑的。這意味著隨行業集中度的增加，匯率傳遞系數不斷地緩慢增大，即行業的匯率傳遞彈性系數隨著行業集中度的變動而呈現平滑轉換的非線性動態變化特征，與金融危機前表現了大致相同的變化趨勢。

表2 危機前后各行業的匯率傳遞彈性和PTM估計

注：“*** ”、“** ”和“* ”分別表示統計量在1%、5%和10%的水平上顯著。

根據表2可以看出，不同行業的PTM存在顯著的差異。在9個行業中，塑料、紡織、皮革、木材和造紙均沒有跨過門檻值(12.05%)，匯率傳遞明顯較小，其中塑料的行業集中度最小(5.73%)，其行業的匯率傳遞彈性也最小(0.15)，這意味著該行業在面對金融危機導致的需求下降時，出口商僅可將匯率變動的15%傳遞給國外進口商，剩下的85%不得不自己吸收?？邕^行業集中度門檻的有化學、冶金和機械等行業。如前所述，這幾個行業的市場集中度相對較高，當金融危機導致需求下降時，這些行業的確表現了更強的匯率傳遞能力。此外，為檢驗估計結果的穩健性，我們連續采用不同的行業集中度數據CR6和CR8(作為行業集中度的衡量指標)依次按危機前后重新進行估計，結果也得到了大致類似的結論*因為方法完全相同且受篇幅的限制，詳細的估計結果已略去，作者備索。。

(二)危機前后出口退稅的變動對匯率傳遞的影響

1.危機前后模型的非線性效應檢驗

表3 確定轉換函數個數的LM檢驗

注：括號內為p值。

2.危機前出口退稅與匯率傳遞彈性之間關系的估計

由表3可知，危機前的模型(2)并沒有顯著地拒絕無異質性的原假設，顯示模型(2)沒有通過非線性檢驗，說明模型的數據中不存在非線性的機制轉移效應，即危機前出口退稅與匯率傳遞彈性之間并不存在非線性關系。盡管如此，仍無法排除二者之間存在線性關系?；诖耍涍^Hausman檢驗及模型形式的檢驗，我們確定基礎模型采用變系數的固定效應形式：

Lnexpit=ηi+αiLnneerit+βiLnmcit+γiLngdpit+εit

(5)

為探究危機前出口退稅是否對匯率傳遞彈性產生顯著的線性影響，在上述基礎模型(模型(5))的基礎上加入出口退稅后構建如下的比較模型：

Lnexpit=βi+λiLnneerit+ρiLnmcit+θiLngdpit+μiLntaxit+εit

(6)

接下來，我們分別估計模型(5)、(6)中各行業的匯率傳遞彈性，并根據匯率傳遞彈性與PTM的內在關聯估算各行業的PTM(結果如表4所示)。

表4 各行業的匯率傳遞彈性和PTM估計

注：“*** ”、“** ”和“* ”分別表示統計量在1%、5%和10%的水平上顯著。

模型(5)、(6)的回歸結果差異較小，表明危機前的出口退稅并不會對PTM產生線性影響。因此，無論非線性模型還是線性模型的估計結果均表明危機前出口退稅并不是影響出口行業PTM的重要因素。

3.危機后出口退稅與匯率傳遞彈性之間關系的估計

在表3中，危機后的模型(2)的估計結果顯示存在非線性*因為方法完全相同且受篇幅的限制，詳細的估計結果此處不再贅述，作者備索。，但其平滑參數γ為82.6060且很大，說明模型在不同機制之間轉換的速度非?？?，PSTR模型已退化為簡單的兩機制的面板門限模型。位置參數c為-1.9255，斜率系數β1為0.4682，斜率系數θ11為-0.2536，這意味著當lntaxit小于-1.9255，模型位于低機制，行業的匯率傳遞系數為0.4682；當lntaxit大于-1.9255，模型位于高機制，行業的匯率傳遞系數為0.2146，行業的匯率傳遞彈性在門檻值0.1458(e-1.9255)附近(由高機制向低機制)發生了向下的突變。

(1)匯率傳遞彈性之所以(跨過門檻值)突然變小，可能是因為金融危機導致的需求面的沖擊使需求突然下降，而出口商為維持市場份額只能在一定程度上降低出口的本幣價格，以使出口的外幣價格保持不變或略微上升。此時的行業出口退稅率及時得到提高，較高的出口退稅率能“立竿見影”地抵消壓低價格產生的成本(實際上降低了出口成本)，而出口成本變低，穩定出口價格的能力則得到增強，以抵消金融危機導致的需求下降。當行業的出口退稅率較低時，較低的出口退稅率只能較小程度地抵消金融危機導致的需求突然下降而產生的成本，穩定出口價格的能力較弱，因此匯率傳遞彈性較大。

(2)沒跨過出口退稅門檻值的行業有塑料、造紙、木材、冶金、化學、皮革和食品，其匯率傳遞彈性較大(0.4682)。跨過出口退稅門檻值的行業有紡織和機械，其匯率傳遞彈性較小(0.2146)。行業間有差別的出口退稅率不同程度地降低了出口的成本，使不同的出口商調整加成的能力不同，進而導致各行業的盯市行為具有明顯的差異性。因此，在控制其他影響PTM變量的基礎上，行業間有差別的出口退稅率為行業間PTM的異質性提供了解釋。

(三)進一步分析

從影響強度來看，在出口退稅和行業集中度這兩個變量中，無論危機前還是危機后，行業集中度對行業PTM的影響均顯著，而出口退稅僅在危機后得到大幅提升后才對行業PTM有影響。這說明行業集中度是一以貫之地影響出口PTM的行業特征因素，也是不可忽視的內在的行業特征。

從模型自動選擇的估計結果來看，由Andres Gonzalez(2005)提出的模型選擇準則，最強地拒絕線性原假設的模型為最優。從表1、3可以看出，在危機后以lncrit為轉換變量建立的模型(1)是最優的，因而在出口退稅和行業集中度兩個轉換變量中，行業集中度對行業PTM的影響最為顯著。

從平滑與突變的視角來看，危機前后出口行業的PTM隨著行業集中的變動均呈現平滑、連續而又緩慢的非線性特征，這說明即便是作為行業重要內在特征的行業集中度，其更多的還是間接而緩慢地逐步傳導到出口行業的整體PTM中。而由模型的平滑參數(轉換速率)由危機前的3.0772到危機后的3.4672來看，平滑轉換的速度略有提高，故不難推斷危機后至樣本期末(約3年多的時間)相關行業的集中度還是有一些變化的，集中度略有提高(可能是行業中部分中小企業因受到沖擊而倒閉、被兼并等)且對出口行業的PTM產生了一些影響。當然，這種改變還不算很大(幾年內相關行業中并未有借著危機成長出大的企業集團或發生特別大/多的兼并行為等，由此也不難發現金融危機本身對中國相關行業的集中度的沖擊并不是很大)。

而危機前一直相對低一些的出口退稅對出口行業的PTM沒有影響，只是在危機后出口退稅大幅上調后才對出口行業的PTM以突變和離散(幾近向下變化的門限回歸)的形式更直接地表現出來。由此看來，平時相對較低的出口退稅對出口行業的PTM(與出口利潤和價格高度相關)來說實無裨益，反而留下了很多乘機騙稅套利的機會。

五、研究結論及政策建議

本文在非線性框架下以2008年第4季度為節點劃分危機前和危機后兩個時段，研究不同經濟背景下行業集中度和出口退稅對出口行業PTM的影響，結果得到了以下的幾點結論：

1.就行業集中度而言，危機前后行業盯市行為(PTM)與行業集中度均存在非線性關系，即無論是危機前還是危機后行業的PTM都一以貫之地隨行業集中度的變動而呈現非線性的緩慢平滑轉換的動態變化特征，在其他條件不變的情況下，PTM與行業集中度呈負相關關系。

2.危機前后出口退稅對行業PTM的影響并不相同。危機前出口退稅對行業的PTM沒有影響，但危機后經過較大提升的出口退稅則對部分行業的PTM產生了立竿見影的影響且呈現一種快速向下的門檻效應。

3.在出口退稅和行業集中度兩個轉換變量中，行業集中度是影響PTM的更為重要的因素，不同行業的PTM存在顯著的差異性，行業間不同的出口退稅率和行業集中度的不同是行業間PTM異質性的重要因素。

從政策含義上看，近年來出口退稅方面不斷被揭露出來一些嚴重的騙稅問題，考慮到危機前較低的退稅確實未對出口行業的PTM產生什么影響，故其不但未能對出口行業的利潤和價格穩定提供期望中的有效支持，反而更多地提供了某種騙稅的渠道和空間。既然如此，嘗試考慮一般正常時期的出口退稅是否可以索性停止或加以適當的縮減。即便是保持退稅不變，其幅度也盡可能地低一些，從而借此擠壓騙稅套利的空間(騙稅必經的中介操作空間大約在5%，一旦較大地壓縮退稅幅度，就可相當有效地擠壓套利的空間)。

從長遠來看，努力調整產業結構，淘汰落后產能，不斷提高行業集中度，避免小散差的惡性競爭，進而提升出口企業在國際市場上的議價能力才是長久之計。事實上，分析結果顯示金融危機這樣大的外部沖擊都未能明顯地促進(倒逼)產業結構的調整，因而產業結構調整最終還需依賴自身內部的動力而非外力推動，唯此才能獲得真正持久的競爭能力。

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[15] 金山,汪前元.不完全匯率傳遞下的貨幣政策工具規則分析[J].財經論叢,2012,(1).

[16] 余娟娟,林玲.人民幣匯率不完全傳遞的行業差異——引入貿易附加值的分析[J].當代財經,2013,(2).

[17] 陳斌開,萬曉莉,傅雄廣.人民幣匯率、出口品價格與中國出口競爭力——基于產業層面數據的研究[J].金融研究,2010,(12).

[18] 樊琦.出口退稅政策與我國出口商品結構優化——基于不同技術程度行業的研究[J].國際貿易問題,2009,(11).

(責任編輯:化 木)

A Research of Export Tax Rebates，Industry Concentration and the Behavior of Pricing to Market(PTM)

XIANG Hou-jun，HE Kang，SONG Shen-dong

(School of Economics，Zhejiang University of Finance & Economics，Hangzhou 310018，China)

Using the more recently developed panel threshold regression models, this paper investigates the nonlinear relationship between Pricing to market (PTM) of export prices on industry level and concentration ratio of industry and nonlinear relationship between Pricing to market (PTM) of export prices on industry level and export tax rebates under two different economic backgrounds. The results of the study include the following four points. First, PTM before the financial crisis is different from PTM after the financial crisis. Secondly, in terms of industry concentration, industry concentration always exercises a great influence on PTM under different economic backgrounds, and there is a nonlinear relationship between PTM and industry concentration under different economic backgrounds. Thirdly, In terms of export tax rebates, there is neither linear nor nonlinear relationship between PTM and export tax rebates before financial crisis while export tax refund has significant effects on PTM after financial crisis. There is a threshold effect between PTM and export tax refund after financial crisis. Finally, Compared with the export tax rebate, industry concentration has more significant effect on PTM.

exchange rate pass-through；pricing to market；the financial crisis；panel smooth transition regression

2016-02-12

國家自然科學基金面上項目(71573224)；浙江省社科基金重點項目(14NDJC010Z)

項后軍(1967-)，男，湖北武漢人，浙江財經大學經濟學院教授，博士；何康(1986-)，男，安徽阜陽人，浙江財經大學經濟學院碩士生；宋申棟(1988-)，男，山東滕州人，浙江財經大學經濟學院碩士生，興業銀行杭州分行中級經濟師。

F74

A

1004-4892(2016)08-0003-09