貿易便利化、產業集聚與地區產業增長

李 波 趙鑫鋮 李艷芳

(云南大學 1.經濟學院 2.發展研究院，云南 昆明650091； 3.云南財經大學 印度洋地區研究中心，云南 昆明650021)

貿易便利化、產業集聚與地區產業增長

李 波1趙鑫鋮2李艷芳3

(云南大學 1.經濟學院 2.發展研究院，云南 昆明650091； 3.云南財經大學 印度洋地區研究中心，云南 昆明650021)

利用中國2005—2010年地區產業面板數據，運用雙重差分非線性計量模型，以產業集聚為視角，實證研究了貿易便利化對地區產業增長的影響。研究發現：貿易便利化顯著促進了地區產業增長，尤其是促進集聚程度較高產業的增長；貿易便利化是通過出口規模經濟效應、出口資源配置效應、進口競爭效應、進口知識技術轉移效應、水平效應、垂直效應、成本節約效應等渠道促進地區產業增長的。

產業集聚；貿易便利化；影響機制；產業增長

一、引言

眾所周知，中國在沿海地區率先實行對外開放的發展戰略，由此創造了高速增長的“中國奇跡”，而與此同時中國經濟增長的地區差距問題也逐步顯現(范劍勇，2006)。其中，產業增長的地區差距問題尤為突出，且差距仍然不斷擴大(蔣冠宏 等，2013；盛丹 等，2011)。這表現在，中國產業增長存在明顯的東西部地區差異，東部地區的產業增長率明顯高于西部地區，如江蘇、廣東、山東三地的年均增長率高達45%，而新疆、甘肅、寧夏等西部地區卻低于5%(蔣冠宏 等，2013)。

2008年金融危機之后，世界經濟陷入低迷，全球貿易增長乏力。全球各方都希望通過推進貿易便利化為跨國貿易注入活力，以便走出金融危機所帶來的“霧霾”。如WTO繼續在全球范圍大力推進“貿易便利化協議”，以及推進雙邊與多邊貿易協定*WTO出版的《世界貿易報告2015》對WTO RTA database研究發現，區域貿易協定(RTAs)中涉及到WTO貿易便利化協定的內容多達二十八條，當前實施的RTAs中有超過90%的RTAs涉及貿易便利化的內容。。近幾年，中國經濟發展進入新常態，經濟增長速度和外貿增長速度都由高速向中高速轉變。為此，中國不僅要融入并要主動推動全球貿易便利化進程，還要加快推進貿易便利化建設步伐。

當前，中國貿易便利化正處于快速發展時期，而阻礙貿易便利化的經濟發展不平衡問題和東西部差距問題也不斷凸顯。例如：2005—2010年間，東部地區貿易便利化綜合指數平均得分為0.94，而西部地區僅為-0.70，東部地區是西部地區的兩倍*關于貿易便利化的測算指標詳情見下文說明。。可見，中國的貿易便利化進程與經濟發展軌跡類似，呈現出同步的地區差異特征。對此不禁要問，貿易便利化與地區產業增長是否有明顯的聯系呢？貿易便利化對產業增長的具體影響又是如何的呢？貿易便利化又能否成為“后關稅時代”地區產業增長的重要力量呢？同時，中國的經濟活動空間也在不斷重新布局，人口和產業集聚日益顯著(范劍勇，2004，2006)，高集聚程度的產業數目不斷增加，低集聚程度的產業數目不斷減少(文東偉 等，2014)。而產業集聚和經濟增長是一個相伴相生的過程(劉修巖，2009)，存在顯著的外部性特征(如學習效應、關聯效應、共享效應等)，這些外部性特征在企業成長和經濟發展的過程中都扮演著重要的角色。貿易便利化存在交易成本和制度安排的特征屬性，貿易便利化對地區產業增長的影響是否會因為產業集聚的外部性特征而有所不同呢？

基于此，本文試圖對上述問題進行一一解答，不僅關注貿易便利化是如何影響地區產業增長的，還結合產業集聚的外部性特征，探討在產業集聚不斷變化的現實背景下，貿易便利化對不同地區產業增長的影響究竟有何不同。

本文與先前研究的最大不同在于：一是從“貿易便利化”出發，從產業層面考察貿易便利化對地區產業增長的影響，同時結合產業集聚的外部性特征，將地區特征和產業特征結合起來，深入探討貿易便利化的地區差異是如何從產業集聚的外部性特征差異轉化為地區產業增長差異的；二是本文借鑒了Rajan et al.(1998)論證產業特征與地區特征結合對地區產業增長影響的經典論證方法，即“連續型雙重差分模型(Difference in Difference)”，利用工具變量控制關鍵變量的內生性問題；三是深入研究了貿易便利化影響地區產業增長的機制與渠道。

二、文獻回顧與研究命題

(一)相關文獻梳理

現有解釋產業增長與地區差異的文獻主要有兩類：一類是動態外部性(dynamic externality)理論研究；另一類是從影響因素方面(如契約效率執行、FDI、市場規模等)研究產業增長的地區差異。

在動態外部性研究方面，主要是從專業化(specialization)、多樣化(diversify)與競爭性(competition)的視角出發，論證支撐產業增長的關鍵因素。在這方面開拓性研究是由Glaeser et al.(1992)所做出，其通過運用美國1956—1987年170個城市的二分位產業增長數據研究發現，地區專業化并不能促進就業增長，地區多樣化和競爭性才是就業增長的關鍵。而隨后對中國的大量研究也都借鑒了這一研究思路和框架，Mody et al.(1997)利用中國沿海地區工業部門數據，研究了動態外部性對中國產業增長的影響，結果發現，當專業化水平較低時，一個行業獲得其他行業的外部溢出越大，輕工業發展越快，重工業則發展越慢，但競爭性對增長的作用并不明顯。Batisse(2002)認為，競爭性和多樣化有利于省區產業增長，而專業化卻不利省區產業增長，且沿海省區和內陸省區的產業增長推動力存在差異。Gao(2004)的研究則發現，僅僅只有地區競爭性有助于地區產業增長，并沒有發現產業增長與當地專業化、產業多樣化是否存在正相關。薄文廣(2007，2008)則指出，多樣化與產業增長呈非線性關系，專業化不利于產業增長，而競爭性則會促進產業增長。賀燦飛等(2009)采用2000—2005年城市層面二分位制造業的數據得出以下結論，動態外部性與城市產業增長完全呈非線性關系。

在研究中國產業增長影響因素方面，現有的研究主要從FDI、市場規模、人力資本、市場化程度、契約執行效率等因素展開。文東偉(2013)利用中國省區工業行業數據研究外商資本對中國產業增長的影響，發現FDI對中國地區產業增長有明顯促進作用，尤其對FDI密集型地區的FDI依賴性產業促進作用更大。黃玖立等(2008)認為，市場規模對產業增長有促進作用，但市場規模差異是造成東部地區與中西部地區大多數行業增長出現差異的關鍵。黃玖立等(2009b)認為，地區人力資本水平的初始差異會因產業技能勞動投入密度不同而影響地區產業增長。盛丹等(2011)認為，市場化程度的提高將促進要素市場和中間投入品市場的完善，從而降低中間投入品的交易成本，促進產業快速增長，且能夠更加明顯的削減較高技術復雜程度行業的中間投入品交易成本，進而對相應產業增長產生更大促進作用。蔣冠宏等(2013)從理論和實證兩方面論證了契約執行效率對產業增長的影響，發現契約質量改善有利于產業增長，尤其對契約依賴密集型產業的契約質量改善作用顯著。

上述研究不僅為地區產業增長提供了動態外部性方面的解釋，還從產業層面對地區產業增長差異進行了深刻的探討，深化了對中國地區產業增長差異來源的認識。然而這些研究在考察外部性、人力資本、FDI、市場規模、市場化程度等影響中國地區產業增長差異之時，卻忽視了引致中國經濟快速發展一個重要推動力——出口，也即貿易政策和貿易制度的推進會引致出口的“爆炸式增長”；同時，上述文獻也僅考慮了動態外部性的綜合影響，而忽視在產業集聚不斷變化的現實背景下，產業集聚的外部性特征將會加強以貿易便利化為主要內容的貿易政策和貿易制度對地區產業增長的作用效果。

(二)研究命題

改革開放以來，中國對外貿易規模迅速擴大，2013年中國已超越德國成為世界第一大貿易國。這不僅僅是中國遵循比較優勢、實施出口導向戰略的結果(王孝松 等，2015)，也是中國推進一系列貿易制度和削減貿易壁壘*根據世界銀行的統計數據，中國的最惠國加權平均關稅率從2000年的14.7%下降到2011年的3.7%。的體現。而對于“后關稅時代”的全球經濟，不僅需要關注貿易便利化促進全球經貿增長的作用，也要在一國內部建立匹配貿易便利化的制度安排，否則勢必將影響一國的產業增長。同時，由于中國的產業集聚程度也在不斷提高，高集聚程度的產業不斷增加，低集聚程度的產業不斷減少(文東偉 等，2014)，且貿易便利化本身存在交易成本和制度安排的特征屬性，因此，產業集聚的外部性特征也會深刻影響貿易便利化對地區產業增長的作用程度。那么，貿易便利化到底如何影響地區產業增長呢？產業集聚的外部性特征究竟如何影響貿易便利化對地區產業增長的作用呢？

貿易便利化能有效降低對外貿易的交易成本，加速商品貿易和要素跨境流動，促進最終品和中間品的進出口貿易，最終推動經濟增長。因而，貿易便利化對地區產業增長的影響機制可通過作用于中間品進口貿易和最終品進出口貿易兩方面得以體現：

(1)在最終品貿易方面。首先，通過促進最終品進入出口國際市場，從來帶來規模經濟效應和資源配置效應，貿易便利化最終促進了增長(Helpman et al.，1985)；其次，貿易便利化減少了進口貿易時間，提高了外國先進產品進入國內市場的水平，加劇了本國市場的競爭程度，促進了國內市場的優勝劣汰(Baumol et al.，1991)；再次，貿易便利化帶來的本國進口最終品，能夠加速貿易知識和技術要素的跨國轉移(Coe et al.，1995；Broda et al.，2004)。

(2)在中間品貿易方面。貿易便利化主要通過作用于中間投入品進口而影響經濟增長。具體表現在：一方面，貿易便利化有利于企業進口更多種類的國外中間投入品，發揮進口中間投入品的“水平效應”，從而加快企業自身生產率水平的提高(Grossman et al.，1991；Broda et al.，2006)；另一方面，貿易便利化還將加速國外高質量和高技術含量的中間投入品進入，從而替代本國投入品，通過技術的溢出效應產生更高的經濟產出(Krugman，1979)，即發揮進口中間投入品的“垂直效應”(又稱“學習效應”)。此外，貿易便利化還能減少企業進口的貿易成本，進而加強競爭，降低企業中間投入品成本，促進相關產業產值的增長。

而對產業集聚的作用而言，貿易便利化結合產業集聚的外部性特征還會產生學習效應和共享效應(Duranton et al.，2004)，但對不同集聚程度的產業，地區產業增長作用會有所不同。對集聚程度較高的產業：一方面，貿易便利化相關的軟件基礎設施(如海關監管環境改善、貿易政策法規公開透明)*Portugal-Perez et al.(2012)在研究100個發展中國家的貿易便利化改革對出口績效的影響時，把貿易便利化涉及的四大領域分為硬件基礎設施(包括電子商務應用和交通基礎設施)和軟件基礎設施(包括海關效率和監管環境)兩塊。改善是一個了解、學習和傳播的過程(Li et al.，2009)，集聚程度越高的產業學習效應越強；另一方面，貿易便利化相配套的硬件基礎設施(如電子通信技術、交通基礎設施)越完善，產業集聚的共享效應也越強。在這兩方面作用下，高集聚程度的產業更可能從貿易便利化進程中獲益，導致貿易便利化對相應產業增長的促進作用更大。

因而，地區貿易便利化水平提升會通過中間品進口貿易(“水平效應”、“垂直效應”和“成本節約效應”)和最終品進出口貿易(“出口規模經濟效應”、“出口資源配置效應”、“進口競爭效應”和“進口知識技術轉移效應”)的作用渠道，進而促進地區產業增長；同時對集聚程度較高的產業而言，推進產業所在地區貿易便利化進程對產業增長的促進作用更大。具體的影響機制如下圖所示：

圖1 貿易便利化、產業集聚與地區產業增長影響機制圖

而本文研究脈絡是：在研究命題的基礎上，結合2005—2010年中國地區產業層面的數據，實證檢驗貿易便利化對地區產業增長的影響，并驗證產業集聚的外部性特征是否對貿易便利化影響中國地區產業增長存在強化配置作用。

三、模型設定與數據說明

(一)模型設定

上文對貿易便利化影響地區產業增長進行了解釋，同時還分析了貿易便利化如何通過產業集聚影響地區產業增長，進而發揮對經濟增長的集聚優勢。由于地區產業增長受地區特征與產業特征交互作用，通過一般的線性計量模型無法描述出貿易便利化通過產業集聚的外部性特征影響地區的產業增長的機制。近年來，在產業增長研究中涉及到國家特征與產業特征、地區特征和產業特征交互作用時，大多借鑒Rajan et al.(1998)的辦法，在研究金融發展對產業增長影響時，引入國家金融發展與產業外部融資依賴的交互項，建立連續變量的雙重差分非線性模型，進而估計并識別它們具體對產業增長的影響。Claessens et al.(2005)在研究產業市場競爭對產業增長時，也應用了這一模型。在對中國地區產業增長的研究方面，黃玖立等(2009a)、盛丹等(2011)也都借鑒了這一研究方法。

本文研究對象也非常適合采用Rajan et al.(1998)的研究方法，因而本文設定了地區特征與產業特征交互作用(交互項)及其各自維度的固定效應的連續性雙重差分模型(又稱為雙向固定效應模型)，進而估算貿易便利化通過產業集聚的外部性作用對地區產業增長的影響。具體模型設定如下：

gjr=λj+μr+αDD×aggj×PCA_TFr+β×controljr+εjr

(1)

由式(1)可知，不同地區維度變化對產業增長的影響都能夠通過地區固定效應線性地刻畫，這顯然沒能考慮到地區維度變量對產業增長的平均影響，因而不能實證檢驗貿易便利化對地區產業增長的促進作用。因此，需要對式(1)進行修正，剔除地區固定效應，單獨控制地區貿易便利化水平，以便清楚的刻畫出地區貿易便利化對企業生產率的平均影響。由此，相應的計量模型設定為：

gjr=λj+α×PCA_TFr+β×controljr+εjr

(2)

上述式(1)、式(2)中，下標j指產業、r指地區；gjr是j產業r地區人均工業總產值的增長率；為清楚的識別地區特征變量和產業特征變量，把地區特征變量都大寫，產業特征變量都小寫，PCA_TFr為r地區貿易便利化水平的綜合指數；aggj是產業集聚程度；為了避免估計結果的有偏性，加入了影響地區產業增長的其他因素，即控制變量集合controljr，其主要包括產業人力資本依賴度和地區人力資本的交互項(hj×HUMANr)、產業自然資源密集度和地區自然資源稟賦的交互項(rj×RESOURCEr)，以及地區產業的競爭性程度(comjr)、多樣化程度(divjr)、專業化程度(spejr)等三個反映動態外部性的變量；λj、μr分別指產業固定效應、地區固定效應，模型控制不同層面的固定效應的目的在于控制未觀測到的不同層面的異質性，減少遺漏變量偏誤和模型設定偏誤，同時式(1)中貿易便利化水平與產業集聚程度的交互項、行業固定效應、地區固定效應三者共同構成了本文的連續性雙重差分模型，當然該模型也是雙重固定效應模型中的一種；εjr表示隨機干擾項。

式(1)中交互項aggj×PCA_TFr的估計系數αDD為本文關注的第一個焦點，若該估計系數為正，則表明貿易便利化會促進集聚程度較高的產業增長，即貿易便利化能通過發揮產業集聚外部性作用促進地區產業增長；而式(2)中TFr的估計系數α則完全刻畫了貿易便利化對地區產業增長的總體影響，是本文考察的第二個重點，若該估計系數顯著為正，則說明貿易便利化對地區產業增長有明顯的促進作用。

(二)變量說明與度量

1.產業增長率

2.貿易便利化

由于尚無國際通用的貿易便利化標準定義，因而現今存在種類各異的貿易便利化測算方法。本文借鑒目前認可程度較高的Wilson et al.(2003,2005)的方法，把貿易便利化涉及的領域歸納為法制環境、海關效率、交通基礎設施以及電子商務應用等四個方面，并利用綜合測算貿易便利化的計分法和代理變量法分別計算相應領域的情況，通過標準化處理并經主成分分析法構建測算貿易便利化程度的綜合指標——貿易便利化綜合指數。具體指標測算如下：

(1)法制環境。以樊綱等(2011)的市場化指標體系中的“市場中介組織的發育和法律制度環境”代表法制環境指標，這與蔣為等(2015)的法制環境度量指標一致。

(2)海關效率。借鑒Hoekstra(2013)對各國海關效率的度量方法，采用《世界銀行企業調查》(Worldbank Enterprise Survey)數據中的企業進出口貨物清關所需的時間來代表海關效率，把該數據中每個地區的進出口所需天數的平均值作為企業所在省份的海關效率代表變量。

(3)交通基礎設施。參考Demurger(2001)、劉秉鐮等(2011)對中國各省區交通基礎設施的測算方法，先加總鐵路里程數、公路里程數、內河航道里程數等三類運輸方式的總里程數，然后用總里程數除以相應的國土面積再乘以1000，得到總體交通運輸方式的每1000平方公里網絡密度(簡稱交通網絡密度)。

(4)電子商務應用。采用信息化發展指數代表測算，該指數在國家統計局統計科學研究所每年發布的《中國信息化發展指數監測年度報告》中，宋周鶯等(2013)對此進行了修正，修正后的信息化發展指數包括三類一級指標和十一個二級指標。

基于上述指標，本文借鑒樊綱等(2011)計算市場化指數的方法對不同領域的指標進行了標準化評分，然后采用主成分分析法(PCA)構建貿易便利化綜合指數*此處感謝審稿人的寶貴建議。，接下來以各地區歷年的貿易便利化綜合指數為基礎，參照Rajan et al.(1998)的做法計算樣本期每個地區貿易便利化綜合指數的平均值，記為本文雙重差分模型中貿易便利化程度的度量指標。當然，貿易便利化各個子領域指標度量計算處理方法與貿易便利化綜合指數處理方法相同*下文穩健性檢驗中使用的主成分分析方法測算貿易便利化綜合指數的計算過程與此處相同。。

3.產業集聚

隨著研究數據可獲得性的提升，特別是企業層面的微觀數據質量的提高，產業集聚的度量指標也有所改進，形成了三代產業集聚度量體系(Duranton et al.，2005)*關于三代產業集聚程度指標的度量方法，英文文獻參見Duranton et al.(2005)，中文文獻參見喬彬等(2007)。。其中第三代是最為前沿和最為準確的研究測算體系，然而由于缺乏充分的地理層面數據，導致其在測算中國產業集聚的研究中尚不多見，因而目前中國的產業集聚測算仍以第二代測算體系為主。本文也采用第二代產業集聚指標體系中EG指數(Ellison et al.，1997)的修正指數進行測算，即使用MS指數(Maurel et al.，1999)。這是因為Alonso-Villar et al.(2004)研究發現，MS指數和EG指數在測算某地區的某一產業的份額與該地區總體產業份額偏離時，該類偏離對EG指數的作用永遠都是正的，而對MS指數的影響會因偏離的方向不同而有所差異，當偏離大于0時，對MS指數的作用為正，當偏離小于0時，對MS指數的作用為負；此外還發現，上述差異使得MS指數對工業化程度較高地區的企業空間分布更加敏感，如法國的產業集聚MS指數與EG指數、基尼系數相關性達90%。因此，本文采用MS指數測算中國的產業集聚程度，具體計算公式如下式：

(3)

參照式(3)，以縣級層面為地理單元測算二分位行業中的每個行業每年的產業集聚程度，然后也采用類似計算貿易便利化程度的方法測算樣本期每個行業的產業集聚程度的均值，記為本文雙重差分模型中產業集聚程度的度量指標。

四、估計結果與分析

(一)基準回歸結果

表1、表2是基于式(1)、式(2)，以貿易便利化四個分領域指標為基礎的基準估計結果，兩表區別在于表2中加入了影響產業增長的一系列控制變量。按表1估計結果所示，貿易便利化四個分領域指標的估計系數顯著為正，說明貿易便利化所有分領域的改善都能顯著促進地區產業增長；貿易便利化四個分領域指標與產業集聚的交互項的估計系數也顯著為正，則表明貿易便利化四個分領域的改善都顯著促進集聚程度較高產業的增長。而在加入控制變量后的估計結果依然如此*此時，海關效率的估計系數需要在31%的顯著性水平下顯著。，進一步證明了估計結果的穩健性，具體見表2。

表1 貿易便利化各個領域對地區產業增長影響的基準回歸結果(一)

注：表中的所有標準誤都是異方差穩健標準誤；( )中數據均為異方差穩健標準誤；*、**、***分別代表10%、5%、1%顯著性水平下顯著。下表同。

表2 貿易便利化各個領域對地區產業增長影響的基準回歸結果(二)

考慮到貿易便利化涉及的領域眾多，以及眾多領域指標的度量都采用了統一的標準化度量方法，本文采用主成分分析法計算貿易便利化綜合指數，然后進行回歸估計。同時，為了保證估計結果的穩健性，在估計過程中加入了控制變量，估計結果如表3所示。由表3可知，此時仍然發現貿易便利化對產業增長有促進作用(見表3第(1)、(3)列)，并且對集聚程度較高產業促進作用更大(見表3第(2)、(4)列)。這與上文解釋一致，即貿易便利化通過影響中間投入品貿易和最終品貿易促進地區產業增長，產業集聚的學習效應和共享效應還能通過加強貿易便利化的軟件基礎設施和硬件基礎設施影響地區產業增長，因而，對集聚程度較高的產業，貿易便利化對地區產業增長表現出更高的促進作用。為了簡化分析，下文關于貿易便利化對產業增長影響的后續分析(包括進一步討論和穩健性檢驗)中，仍沿用此處的貿易便利化綜合指數作為貿易便利化的度量指標。

表3 貿易便利化綜合指數對地區產業增長影響的回歸結果

注： K-P rk LM值(Kleibergen-Paap rk LM statistic)為工具變量識別不足檢驗統計量，原假設為方程存在識別不足問題；A-R Wald F值(Anderson-Rubin Wald F值)為內生回歸元聯合顯著性的F檢驗，原假設為第一階段內生回歸元聯合顯著性檢驗值為0；C-D Wald F值(Cragg-Donald Wald statistic)為工具變量弱識別檢驗，原假設為方程存在弱相關問題； []中數值為相應統計量的p值，{ }中數值為相應統計量10%統計水平下的臨界值。下表同。

從控制變量來看，產業人力資本依賴度和地區人力資本的交互項(h1×HUMAN)估計系數顯著為正，說明人力資本對產業增長具有重要作用，產業對人力資本依賴程度越高，人力資本對地區產業增長的作用越大，這與黃玖立等(2009b)的研究結論一致。此外，就動態外部性的估計結果而言，多樣化(divjr)估計系數顯著為正，說明雅各布(Jacobs)外部性對中國地區產業增長的作用明顯，與Batisse(2002)對中國地區產業增長的研究結論相符；競爭性(comjr)的估計系數為負，表現的不顯著，表明波特競爭外部性不利于中國的地區產業增長，這是因為中國的市場經濟發展快速，市場競爭激烈，從而可能出現過度競爭，這樣就壓縮了企業生存空間，不利于技術創新，乃至阻礙了中國的產業增長，與Mody et al.(1997)、盛丹等(2011)研究得到的結論類似；專業化(spejr)的估計系數為正，且在1%的水平下顯著為正，說明馬歇爾-阿羅-羅默(MAR)外部性明顯推動了中國地區產業增長，產業內的技術溢出效應顯著，與盛丹等(2011)的研究結論一致。

(二)內生性考察

由于貿易便利化與地區產業增長之間可能存在雙向因果關系，從而導致內生性問題的出現，以致最終影響估計結果。而地區產業增長影響貿易便利化的可能途徑為：在改善地區產業增長的過程中，不可避免地會加強基礎設施建設，從而導致地區產業進口和出口的增加，這勢必會提高對貿易便利化的需求，從而提高貿易便利化水平。為此，本文在解決內生性問題時采用通用做法，即通過尋找檢驗貿易便利化的有效工具變量，進行工具變量的二階段最小二乘法(2SLS)估計，以更好識別貿易便利化對企業生產率的影響。借鑒黃玖立等(2006)使用的海外市場接近程度作為貿易便利化的工具變量，具體處理方法是：海外市場接近程度以各省區省會城市與海岸線距離的倒數乘以100進行計算。而合理有效的工具變量具有兩大特征：一是工具變量外生性，即工具變量與模型的殘差項無關。海外市場接近程度屬于地理變量，顯然與產業增長無明顯的直接關系，也與本文樣本期的產業增長無明顯關聯。二是工具變量與內生變量的相關性。對于中國而言，與海外市場接近程度越高的地區，一般是基礎設施和制度質量較好的東部地區，當地進出口的貿易便利化水平相對較高。

表3報告了以海外市場接近程度為工具變量的兩階段最小二乘法估計結果。工具變量的相關檢驗具體步驟如下：(1)Kleibergen-Paap rk LM統計量都在5%的顯著性水平下拒絕原假設，說明工具變量能夠被有效的識別；(2)Anderson-Rubin Wald F統計量也在1%的顯著性水平下顯著，表明工具變量與內生變量有較強的相關性；(3)Cragg-Donald Wald F統計量值都大于10%水平下的臨界值，顯著拒絕工具變量弱識別的原假設。此外，第一階段的F值也遠遠大于10，上述檢驗充分表明本文選擇的工具變量是合理有效的。由表3可知，無論是否考慮其他控制變量，各列結果都充分表明貿易便利化對地區產業增長有顯著的促進作用，尤其對集聚程度較高產業促進作用更為顯著。這與上一部分的基準回歸結果類似，各類控制變量的估計結果也基本一致，進一步證實了本文的研究結論。

(三)穩健性分析

為保證本文研究結果的穩健性和可靠性，接下來通過改變度量指標、替換估計方法和剔除異常值等辦法進行穩健性分析。

第一，替換關鍵變量度量指標。對被解釋變量地區產業人均總產值增長率的度量，基準回歸中一直采用的是地區產業總產值計算的結果，然而考慮到庫存問題導致的產能過剩對產業發展的影響，以及人均產值增長率會受物價指數波動的影響，本文需要進一步采用地區產業人均銷售總額和地區產業人均就業人數為基準計算地區產業增長率，相應的回歸結果見表4的第(1)—(4)列；關于貿易便利化的度量，在基準回歸中，本文采用主成分分析法(PCA)對法制環境、海關效率、交通基礎設施和電子商務應用等貿易便利化綜合指標進行回歸，這既考慮到不同貿易便利化領域的相應指標權重存在差異，也是僅根據統計數據變化差而分析出來的結果，本文參考Wilson et al.(2003)、方曉麗等(2013)辦法，把交通基礎設施、海關效率、法制環境及電子商務應用的權重分別確定為10%、50%、25%和15%，估計結果見表4的第(5)、第(6)列；關于產業技術的度量，即產業集聚的MS指數，是以縣級層面數據為度量計算單位，但文東偉等(2014)采用EG指數計算中國各行業的空間集聚程度時指出，EG指數存在明顯的可更改區域單元選擇問題(MAUP)，即當行業層級給定時，地理層級越仔細，EG指數越小。由于MS指數是由EG指數修正而來，本文也采用城市層面和省級層面數據分別計算二分位行業的MS指數，并進行相應估計，結果見表5的第(1)—(2)列。

表4 穩健性檢驗估計結果(一)

第二，變更估計方法。工具變量的弱識別問題會導致估計結果存在偏誤。雖然上述二階段最小二乘估計(2SLS)并沒有發現弱識別問題，但Stock et al.(2002)利用蒙特卡洛模擬研究卻發現，在有限樣本的情況下，有限信息最大似然估計(LIML)會比二階段最小二乘法得到更優的估計結果。此時為保證估計結果的穩定性，也進行了工具變量的有限信息的最大似然估計(IV-LIML)回歸，具體見表5的第(3)—(4)列。

第三，剔除異常樣本觀測點。樣本數據中的異常值可能會嚴重影響估計結果的穩健性，雖然本文的貿易便利化取值連續性強、分散程度高，但中國的貿易便利化情況也存在明顯的東西部差異，東部沿海地區(如上海、北京)貿易便利化水平明顯高于西部內陸地區(如青海、寧夏)，樣本期內貿易便利化綜合指數平均水平最高的上海為2.56，平均水平最低的青海僅為-1.34，前者是后者的接近3倍，樣本數據存在一定數量的異樣樣本。因此，在剔除貿易便利化指標中小于5%分位數和大于95%分位數的樣本后，回歸結果見表5的第(5)—(6)列。

表4、表5全面報告了利用工具變量法對上述三個視角進行穩健性檢驗的估計結果，結果發現，相應的工具變量的檢驗結果都與內生性分析部分類似，說明選取的工具變量是非常有效的，貿易便利化會顯著影響地區產業增長，尤其是對集聚程度較高的產業影響更為顯著，相應控制變量的估計結果也與前文分析一致。說明估計結果并不會受變量度量指標、估計方法、樣本異常值的影響，進一步表明本文的回歸結果是穩健可靠的。

表5 穩健性檢驗估計結果(二)

五、擴展分析：可能的影響渠道探究

貿易便利化會通過影響中間投入品進口和最終品貿易而促進產業增長。那么，貿易便利化影響地區產業增長的渠道是否真的存在呢？為此，需要進一步建立中介效應模型(mediator effects model)，結合《中國海關企業進出口數據庫》*此處，根據相關機構提供的HS、ISIC(Rev3)、GB/T2002、BEC、SNA等代碼之間的轉換和對照表對《中國海關企業進出口數據》進行靈活轉換，得到相應各個行業的中間品、最終品等進出口數據。由于數據可獲得性原因，此處僅僅使用了2009年相應的進出口數據代表2005—2010年間各地區各行業的最終品和中間品進出口數據。相關數據，對可能的影響渠道進行實證檢驗。

中介效應模型的構建分為三步：首先，中介變量對基本自變量進行回歸；其次，因變量對基本自變量進行回歸，也即前文的式(2)；最后，因變量同時對基本自變量和中介變量進行回歸。三步回歸中，若基本自變量顯著影響中介變量、基本自變量顯著影響因變量、基本自變量和中間變量顯著影響因變量等三大中介效應模型條件同時滿足，通過進一步比較三步回歸之間的系數，以確定中介效應是否存在。如果基本自變量在最后一步的估計系數小于第二步的估計系數，說明存在部分的中介效應；若最后一步中基本自變量的估計系數變得不顯著，則說明存在完全的中介效應。因而，完整的中介效應模型設定如下：

medjr=κj+α×PCA_TFr+β×controljr+εjr

(4)

gjr=λj+α×PCA_TFr+β×controljr+εjr

(5)

gjr=νj+α×PCA_TFr+δ×medjr+β×controljr+εjr

(6)

其中：medjr為相應的中間變量，包括對最終品貿易便利化和中間品貿易便利化兩個渠道產生影響的中介變量。然而，由于部分影響渠道的中介變量可能無法準確刻畫和度量，本文選取相關中介變量對部分影響渠道來進行檢驗。具體選取的中介變量見下文。

(一)影響渠道考察之一：中間品進口方面

如前文所述，貿易便利化會通過進口中間品的“水平效應”、“垂直效應”、“成本節約效應”影響地區產業增長，這分別反映的是中間品進口貿易便利化帶來的中間品進口產品種類、產品數量以及產品單位成本對產業增長的促進作用，本文分別選取地區產業層面的中間品進口種類數目(imp_inter_hs_num)、產品數量(imp_inter_quantity)、進口相對價格(rel_imp_inter_price)*各地區各產業中間進口品相對價格計算步驟如下：根據各個地區每個產業中間品的進口總額和數量，得到相應地區產業中間品的進口價格；然后參照張翊等(2015)采用制造業工業品出廠價格指數代理國內生產中間品價格的方法，以各地區按行業分工業品出廠價格指數作為國內各地區各產業生產的中間品價格；最后，各地區各產業中間品進口價格與國內各地區各產業生產的中間品價格相除，即可得到各地區各產業的中間品進口相對價格(rel_price)。予以度量。

表6 貿易便利化對產業增長的影響渠道：中間品進口方面

如表6所示，第(1)列為前文基準估計，即式(5)、式(2)的結果；對于中介效應模型式(4)，相應的估計結果為第(2)、(4)、(6)列，第(2)、(4)列貿易便利化的估計系數都在1%的顯著性水平下為正，說明貿易便利化會促進中間品進口種類數目增多和產品數量的增加，第(6)列貿易便利化的估計系數顯著為負，說明推進貿易便利化將削減中間品進口的相對價格；對于中介效應模型式(6)，相應的估計結果分別為表6的第(3)、(5)、(7)列，貿易便利化的系數都顯著為正，但估計系數小于第(1)列基準估計的結果，其中對應的中介變量ln(imp_inter_hs_num)和ln(imp_inter_quantity)的估計系數顯著為正，說明進口產品種類的增加和進口產品數量的增多有益于地區產業增長，而中介變量ln(rel_imp_inter_price)的估計系數為負，但需要在更高的顯著性水平下顯著*此處需要在45%的顯著性水平下顯著。，表明進口中間品相對價格的下降有利于地區產業增長。與此相對應的Sobel檢驗，除“成本節約效應”需在更高的顯著性水平下顯著外，“水平效應”和“垂直效應”分別對應的Sobel檢驗統計量的伴隨概率都小于1%，且都在1%的顯著性水平下顯著。中介效應模型的三步檢驗估計結果充分證實了貿易便利化會通過中間品進口的“水平效應”、“垂直效應”、“成本節約效應”促進地區產業增長。

(二)影響渠道考察之二：最終品貿易方面

如前所述，一方面，貿易便利化會通過擴大出口的方式，產生規模經濟效應和資源配置效應，從而實現地區產業增長，此處采用地區產業最終品出口總量(exp_quantity)和最終品出口種類數目(exp_hs_num)分別度量地區的行業最終品出口貿易便利化的規模和資源配置程度；另一方面，貿易便利化還會增加最終品進口，增進進口的競爭效應和知識技術的轉移效應，進而影響地區產業增長。內生增長理論表明，產品種類越多，知識、技術的轉移能力和創新能力越強，因而可以采用進口最終品的種類數目(imp_hs_num)刻畫進口最終品貿易便利化的知識轉移能力和技術轉移能力，而進口最終品帶來的競爭程度使用最終品進口總額(imp_value)度量，進口總額越多，競爭程度越高。

表7 貿易便利化對產業增長的影響渠道：最終品貿易方面

表7報告了貿易便利化通過影響最終品進出口貿易的方式，進而對地區產業增長產生作用的中介效應估計結果。中介效應模型式(4)估計結果為表7的第(1)、(3)、(5)、(7)列，由結果可知，貿易便利化的估計系數都在1%的顯著性水平下為正，分別說明貿易便利化促進了最終品出口總量、出口種類數目、進口最終品種類數目以及進口總額的增加；中介效應模型式(6)估計結果為表7第(2)、(4)、(6)、(8)列，貿易便利化的估計系數也都在1%的顯著性水平下顯著為正，但估計系數小于表6的第(1)列基準估計結果，即式(5)估計結果，且除ln(exp_quantity)之外，分別對應的中介變量需在5%顯著性水平下顯著為正外，其他中介變量如ln(exp_hs_num)、ln(imp_value)以及ln(imp_hs_num)的估計系數也都在1%的顯著性水平下顯著為正，表明最終品出口的產品數量、出口產品種類數目、最終品進口的產品總額以及進口產品種類數目的增加都促進地區產業增長，與此相對應的Sobel檢驗統計量的伴隨概率都小于1%，表明在1%的顯著性水平下顯著。因而，三步中介效應模型檢驗結果都充分證實了下述結果：貿易便利化通過最終品進出口貿易對地區產業增長存在“規模經濟效應”、“資源配置效應”、“競爭效應”以及“知識技術轉移效應”等四個渠道的影響機制。

六、結論與政策啟示

本文在文獻梳理的基礎上，解釋了貿易便利化如何通過中間品貿易和最終品貿易影響地區產業增長，分析了在產業集聚的學習效應和共享效應作用下，貿易便利化是如何對地區產業增長產生影響的；通過借鑒Rajan et al.(1998)的連續變量的雙重差分非線性模型設定方法，將地區特征和產業特征相結合，結合中國2005—2010年地區產業面板數據，實證研究了產業集聚視角下貿易便利化對地區產業增長的影響。研究發現：貿易便利化顯著促進了地區產業增長，尤其顯著地促進集聚程度較高產業的增長；貿易便利化通過最終品進出口貿易的“出口規模經濟效應”、“出口資源配置效應”、“進口競爭效應”、“進口知識技術轉移效應”以及中間品進口貿易的“水平效應”、“垂直效應”、“成本節約效應”等渠道促進地區產業增長。

基于結論，政策啟示在于：

首先，應該繼續推進中國貿易便利化各分領域的建設。雖然世界出現了反對自由貿易、逆全球化的浪潮，但應該繼續加快推進中國貿易便利化進程，尤其是推進中國西部地區的貿易便利化，縮小地區貿易便利化差距，這將是“后關稅時代”增強中國企業國際競爭力、提高中國產業增長發展能力的關鍵。

其次，發揮“出口資源配置效應”和“進口知識技術轉移效應”，以更好地促進中國的產業升級。目前，中國經濟面臨下行壓力，亟需解決的是產能過剩問題，而不是產能不足的問題。“出口規模經濟效應”雖然推動了地區產業增長，極大地提高了中國的產能水平，卻未能很好地提升中國在全球生產網絡中的位置。因此，要增強貿易便利化進程推進與產業政策制定對產業發展的協同促進作用：一方面，鼓勵相關產業企業利用貿易便利化加速高質量的中間投入品對技術升級和產品創新的促進作用，另一方面，還應該加快產業集聚步伐，發揮“學習效益”、“溢出效益”和“分享效益”，持續推進中國的產業升級。當前，中國倡導的“一帶一路”重大戰略，將在次區域、區域及泛區域經濟合作層面給中國及合作區域的貿易便利化帶來了難得的機遇，尤其中國對周邊交通、通訊等基礎設施的投入，以及在國際機制平臺中實現的通關效率和制度建設等，無疑都將拓展中國的國際貿易空間，從而有利于中國地區產業的增長和升級。

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(責任編輯 張 坤)

Trade Facilitation, Industrial Agglomeration, and Regional Industrial Growth

LI Bo1ZHAO XinCheng1LI YanFang2

(1.Yunnan University, Kunming 650091; 2.Yunnan University of Finance and Economics, Kunming 650221)

Using Chinese regional industrial panel data from 2005—2010, referenced to Difference-in-Difference nonlinearity model, this paper makes an empirical study relating trade facilitation′s effects on industrial development with the view of industrial agglomeration. The research finds that trade facilitation significantly promotes regional industrial growth, especially the highly agglomerated ones, both using sub-area and comprehensive indexes. The study on medium effect model′s mechanism reveals that trade facilitation pushes the growth of regional industries by channels of export scale economy, export resource reallocation, import competition, import technology-knowledge transfer, horizontal effect, vertical effect, and cost saving effects.

industrial agglomeration; trade facilitation; effects mechanism; industrial growth

2017-01-04

李 波(1987-)，男，江西九江人，博士，云南大學經濟學院講師。 趙鑫鋮(1981-)，男，云南大理人，博士，云南大學發展研究院副教授。 李艷芳(1976-)，女，云南普洱人，博士，云南財經大學印度洋地區研究中心講師。

教育部人文社會科學項目“貿易便利化對經濟增長和企業績效的影響研究——以中國-東盟自貿區為例”(14YJC790059)；云南省哲學社會科學規劃項目“中國東盟貿易便利化合作及經濟影響研究”(QN2014022)；云南省科技惠民計劃項目“經濟新常態下云南產業發展新動力研究”(2015RD008)。

F752.4

A

1001-6260(2017)06-0001-16

10.19337/j.cnki.34-1093/f.2017.06.001

財貿研究 2017.6