銀行部門還是證券市場發展更有利于出口質量提升？

劉方 楊永華

摘 要：文章利用2004—2014年24國（地區）的平衡面板數據，綜合運用了面板隨機效應估計、面板分位數估計、系統GMM估計和Heckman選擇模型等方法，實證研究了銀行部門發展、證券市場發展對出口質量的影響。研究結果表明：（1）銀行部門發展與出口質量大體呈“倒U形”關系，而證券市場發展對出口質量并無較大的作用，整體來看，銀行部門比證券市場更有利于出口質量的提升；（2）經濟發展、資本形成率和貿易開放度的提高對出口質量具有積極作用，但過快放開資本賬戶與放任資本自由流動則會損害一國（地區）的宏觀經濟穩定性，從而不利于企業出口質量的躍升。

關鍵詞：金融發展；出口質量；面板分位數回歸；系統GMM

中圖分類號：F831.5 文獻標識碼：A 文章編號：1674-2265（2018）11-0003-10

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2018.11.001

一、引言

改革開放40年來，我國對外貿易發展取得了重要成就。2017年我國對外出口額達22634.9億美元，一般貿易出口額為12300.8億美元，貢獻率為59.4%，加工貿易出口額為7588億美元，貢獻率為26.3%①，出口目的地遍及全球，主要是中國香港、日本、韓國、中國臺灣、東盟國家、歐盟國家、金磚四國以及加拿大、美國、澳大利亞和新西蘭等國家和地區。出口在拉動經濟增長、改善人民生活水平、增加就業機會等方面發揮著重要作用。

但是，隨著我國經濟結構的深度調整以及供給側結構性改革的深入推進，實現經濟增長質效并進，不僅需要擴大我國企業出口規模、改善出口產品結構，更為重要的是，要提高我國出口產品的質量，由低端向中高端邁進，增強我國出口產品在全球市場的核心競爭力。根據國際貨幣基金組織（IMF）的數據顯示，1963年中國大陸出口質量指數為0.74，遠低于中國香港（0.91），甚至是美國、日本、德國和加拿大等發達國家（見圖1）。

令人欣喜的是，我國出口質量并未長期處于“低端鎖定”狀態，相反，卻呈現出一種“質量追趕式”的躍升，表現為1987年以后，我國出口質量指數大幅上升，2013年提高到0.96，2014年略微下降為0.95，基本上接近發達國家水平，但仍有少許差距。不僅是中國，大多數發展中國家的出口質量指數都呈現出這種“趕超式”的上升，那么，是什么因素推動了出口質量的躍升？金融發展是否會起到關鍵作用呢？

鑒于金融在現代經濟中的核心地位，金融發展的影響已經得到極大關注。本文擬以金融發展為切入點，區分銀行部門發展和證券市場發展，深入探討銀行部門發展、證券市場發展對出口質量的影響，從而為我國經濟高質量發展提供必要的參考借鑒。

資料來源：國際貨幣基金組織。

圖1：部分國家和地區出口質量指數比較

二、文獻評述

隨著全球經濟一體化進程的不斷加深，出口質量的提升不僅成為企業家關注的焦點，而且也是學術研究的熱點。這是因為，出口企業不僅需要提高出口產品的數量、增加出口產品的多樣性，還需注重提高出口產品質量，借此提升比較優勢、獲得豐厚利潤（Henn等，2017）。然而，出口質量的提升不僅受企業自身因素的影響，也受企業外部因素的制約，如一國的金融發展水平。

關于金融發展對出口質量影響的研究，國外主要是通過討論融資約束對出口質量的影響來間接論述的，因為金融發展可以緩解融資約束，從而間接地促進企業出口質量的提升。Fan等（2015）在Melitz （2003）異質性企業貿易模型的基礎上，通過嵌入內生性質量、融資約束和市場成本，利用中國企業層面的數據研究發現：融資約束越大，企業越傾向于出口質量較低的產品。這與Phillips和Sertsios（2011）的研究結論類似，他們發現融資約束越大，企業生產的產品質量越差，低質量反過來降低了產品的單位價值。

Ciani等（2015）利用意大利中小企業的數據研究發現，中小企業面臨的信貸約束越大，越不可能提高出口產品質量。相反，若中小企業獲得的銀行信貸越多，其產品出口的可能性就越大，越能提高海外市場對高質量產品的要求（Abor等，2014）。Choi和Lugovskyy（2015）利用1991—2007年美國進口產品數據研究發現，金融發展與企業出口價格（離岸價格）之間呈U形關系，金融發展每提高10%，將會帶來0—2.7%價格的下降。Crinò和Ogliari（2017）則利用1988—2011年171個國家的數據研究發現，金融發展促進了企業出口質量的提升，而且該結論在具有外部融資約束的行業中依然成立。

但是，在融資約束較大的情況下，出口企業可以提高出口產品價格，以彌補該產品的生產成本，獲取利潤。Secchi等（2013）發現，在產品和出口目的地相同的條件下，融資約束越大的出口企業越傾向于提高出口價格，而且在投入品質量越高時，生產出來的產品質量也會越高（Manova和Zhang，2012）。

然而，上述文獻提及的僅是銀行部門，考察銀行向私人部門信貸占GDP的比重，并沒有大量涉及證券市場的作用。Manova（2008）認為，當企業受到銀行部門信貸約束時，證券市場開放將會極大地提高企業出口規模，特別是對那些依賴外部融資較高的企業。可見，銀行部門和證券市場均可能對一國出口質量產生重要影響。

國內相關研究主要集中于出口質量的測度、比較與決定因素。張杰等（2014）發現，我國出口產品質量總體上呈現出輕微下降趨勢，呈U形變化態勢，相反，施炳展和邵文波（2014）發現，中國企業出口產品質量總體呈上升趨勢，企業效率、金融市場發展和市場競爭程度均對出口產品質量提升有重要影響。陳勇兵等（2012）指出，中國對歐盟出口產品的相對質量并沒有得到改善，而謝杰等（2018）發現，中國出口產品在金融危機前后并未經歷顯著的質量升級。張杰等（2015）從政府補貼和市場競爭兩個視角，分析其對企業出口產品質量的影響。他們研究發現，市場競爭提高了企業出口產品質量，而政府補貼抑制了企業出口產品質量。李秀芳和施炳展（2013）、張洋（2017）則得出了相反的結論。

與之不同的是，李坤望和王有鑫（2013）從FDI視角研究發現，FDI穩健地提高了我國出口產品質量，而且外商投資對產品質量的提升作用要強于港澳臺投資。而施炳展（2015）認為，FDI對本土企業出口產品質量存在顯著的正向和負向影響，其原因主要歸結于作用機制的差異。景光正和李平（2016）從OFDI視角進行研究，結果發現OFDI通過技術反饋效應、市場深化效應以及資源配置效應對出口產品質量提升產生了積極影響。這與杜威劍和李夢潔（2015）的結論一致。鄒衍（2016）則區分了對外直接投資東道國的差異，指出投資高收入國家的OFDI對企業出口產品質量的提升作用明顯大于那些投資中低收入國家的OFDI。

從融資約束視角，張杰（2015）認為，中國現階段的金融改革并沒有對融資約束和企業出口產品質量之間倒U形關系造成影響，即金融發展并未改善二者之間的倒U形關系，反而在一定程度上有所強化。融資約束、市場競爭和最低工資標準的相互作用最終也會導致出口產品質量的下降（許明，2016；許和連和王海成，2016），而且對食品工業企業出口質量升級也會產生抑制作用（王學君等，2017）。羅連發等（2016）則區分了融資約束是來自正規金融市場還是非正規金融市場，他們的研究結果表明：正規金融市場的融資約束對企業產品質量具有顯著的正效應，而非正規金融市場的約束對企業產品質量具有顯著負效應。

綜上所述，融資約束、金融發展和出口質量的國內外研究已經取得了較大進展，得出了重要結論和命題，為后續研究提供了有益借鑒。但是，在該領域仍然存在一些有待擴展的空間：其一，國內研究大多采用工業企業的數據，探討融資約束等對企業出口產品質量影響，而國外研究則僅關注銀行部門的作用，較少關注證券市場的影響；其二，在新常態下，我國出口貿易的核心問題已經不再是出口數量，而是出口技術含量和質量的轉變，但是我國出口質量與世界其他發達國家相比，仍存在顯著差距，關于如何縮小差距相關文獻并未進行深入探討，也缺乏從金融機構和市場視角的深入研究而存有缺憾，對于這兩點的擴展成為本文研究的重要貢獻。

三、研究設計

（一）模型設計

參考Henn等（2017）的建模框架，為了考察銀行部門發展和證券市場發展對出口質量的影響，我們建立如下的基準線性模型：

[EQIit=λ0+λ1FDbankit+λ2FDmarket+λ′3Zit+μi+φt+εit]

（1）

式（1）中，[EQIit]表示第[i]個國家在第[t]年的出口質量，用出口質量指數作為代理變量。[FDbankit]是第[i]個國家在第[t]年的銀行部門發展程度，[FDmarketit]是第[i]個國家在第[t]年的證券市場發展程度。向量[Zit]是一個信息集，包含其他一系列影響出口質量的因素。[μi]和[φt]分別表示國家效應和時間效應，[εit]是誤差項。

根據張杰（2015）的研究，金融發展與出口質量可能存在倒U形的非線性關系，因此，我們在式（1）中分別加入銀行部門發展和證券市場發展的二次項，即有：

[EQIit=λ0+λ1FDbankit+λ2FDbank2it+λ3FDmarket+λ′4Zit+μi+φt+εit] （2）

[EQIit=α0+α1FDmarketit+α2FDmarket2it+α3FDbank+α′4Zit+μi+φt+εit] （3）

式（2）、（3）中，若回歸系數[λ1>0，λ2<0]（[α1>0，α2<0]），則表明銀行部門發展（證券市場發展）與出口質量呈倒U形關系；若回歸系數[λ1<0，λ2>0]（[α1<0，α2>0]），則表明銀行部門發展（證券市場發展）與出口質量呈U形關系，其他條件下二者則呈線性關系。

（二）變量選取

1. 因變量。國內外文獻有關出口質量的衡量指標設置較多，代表性的有出口產品單位價值（一般用出口產品價格代替）、出口市場份額、進口國和出口國的平均收入等（Fan等，2015）。其中，出口產品單位價值是最常用的一種，但是，若進行國別比較，則由于不同國家生產率差異的緣故，用出口產品單位價值衡量出口質量就會存在偏差，且可比性較低。為了便于比較和分析，Henn等（2017）利用貿易引力模型方程，間接測度了出口質量，形成了便于國別比較和分析的出口質量指數。因此，本文擬采用該指數作為被解釋變量。

2. 自變量。Levine（1997）設計了4個衡量金融機構發展的指標，分別是DEPTH（金融體系流動性負債/GDP）指標、BANK（商業銀行信貸/（商業銀行信貸+中央銀行國內資產））指標、PRIVATE（商業銀行對私人企業貸款/（國內信貸總額-銀行間貸款） ）和PRIVY（商業銀行對私人企業貸款/GDP），根據大多數金融發展與經濟增長的文獻，以及Crinò 和Ogliari （2017）的研究，本文在PRIVY的基礎上，加入其他金融機構向私人企業的貸款/GDP，即商業銀行和其他金融機構向私人部門貸款/GDP表示銀行部門發展（[FDbank]），根據?ihák等（2013）、Svirydzenka（2016）的研究，以股票市場市值/GDP表示證券市場發展（[FDmarket]）。

3. 控制變量。根據Henn等（2017）、Crinò 和Ogliari （2017）的研究，設定如下的控制變量：人均GDP對數值（lnRGDPP）、最終資本形成率（CAP）、貿易開放度（OPEN）、金融開放度（KAOPEN），所有變量的定義和來源見表1。

（三）數據說明

本文所使用的數據來自國際貨幣基金組織的出口質量指數（Export-Quality-Index）、世界銀行的全球金融發展數據庫（GFDD）和世界發展指標數據庫（WDI）以及Chin和Ito（2006）的研究。限于數據的完整性和可得性，選擇所有指標數據都較為完善的24個國家和地區2004—2014年的平衡面板數據。這些國家和地區分別是阿根廷、澳大利亞、奧地利、智利、埃及、德國、希臘、中國香港、匈牙利、印度、印度尼西亞、以色列、日本、馬來西亞、墨西哥、挪威、秘魯、菲律賓、新加坡、南非、西班牙、泰國、土耳其和美國。其中，發達經濟體有11個，新興市場和發展中經濟體有13個，所有變量的描述統計見表2。

從圖2中可知，銀行部門發展（FDbank）與出口質量（EQI）的非線性關系較為明顯②，而股票市場發展（FDmarket）與出口質量（EQI）的線性與非線性關系不明顯。但這僅僅是無條件相關，還需要在控制其他影響因素的條件下通過嚴格的計量分析才能得出確切的結論。

圖3展示了24國（地區）銀行部門發展的密度分布圖，大部分國家（地區）的商業銀行和其他金融機構向私人部門貸款與GDP之比介于0—2之間，少部分國家（地區）某些年份超過2。因此，大部分國家（地區）銀行部門發展均未超過臨界值（198.08%），從而側面證實了銀行部門發展對出口質量的影響仍處于正向作用階段。

四、實證結果

（一）單位根檢驗

由于使用面板數據，為了避免回歸偏誤，在回歸分析前需要進行面板單位根檢驗。面板單位根檢驗的方法有多種，通常使用的是相同單位根的LLC檢驗和不同單位根的Fisher-ADF檢驗，若經二者檢驗均拒絕具有單位根的原假設，則認為變量是平穩的。經檢驗發現③，所有變量在10%的水平下均拒絕存在單位根的原假設，故可以直接進行面板數據回歸分析。

（二）模型選擇

由于使用面板數據，理論上存在混合回歸、固定效應和隨機效應三種可供選擇的面板估計模型，在應用時需要根據樣本數據進行檢驗，以選擇合適的估計模型。選擇過程如下：首先，運用F檢驗確定是混合回歸還是固定效應模型；其次，運用拉格朗日乘數（LM）檢驗確定是用混合回歸還是隨機效應模型；最后，若都拒絕混合回歸，則使用豪斯曼（Hausman）檢驗確定是用固定效應還是隨機效應模型，若都接受混合回歸，則使用混合回歸模型，不再進行豪斯曼檢驗，檢驗結果發現④，對模型式（1）—（3）使用隨機效應模型較優。

（三）結果分析

表3報告的是模型式（1）—（3）的面板隨機效應模型估計結果。從表3的回歸結果列（1）—（2）來看，單獨考察線性關系時，銀行部門發展的系數為正，且在5%的水平下顯著；當考察二者的非線性關系時，發現銀行部門發展一次項的系數為0.0529、二次項的系數為-0.018，且二者均在1%的水平下顯著。也就是說，銀行部門發展對出口質量的影響呈倒U形關系，當銀行部門發展超過147%門檻值時⑤，銀行部門發展對出口質量將會產生抑制作用，而當銀行部門發展不足147%的門檻值時，銀行部門發展對出口質量會產生積極作用。此時，銀行部門發展每提高1%，出口質量提高0.0169%。

從表3的回歸結果列（1）—（3）來看，證券市場發展（FDmarket）能夠顯著抑制出口質量，但由于系數太小而不具有較強作用力。證券市場發展對出口質量產生抑制作用的原因可能在于，出口企業研發投入的資金并不主要是依靠證券市場融資，相反，那些依靠上市融資的出口企業，由于股價波動的不確定性，融資規模也帶有不確定性，因此，可能制約出口企業技術創新投入，從而負向影響出口質量。非線性關系結果表明，證券市場發展與出口質量呈不顯著的U形關系，但系數較小說明經濟意義不顯著。從二者的回歸系數可知，銀行部門發展比證券市場發展更有利于出口質量的提升。

在表3的回歸結果列（1）—（3）中，人均實際GDP對數（lnRGDPP）、資本形成率（CAP）、貿易開放度（OPEN）等均對出口質量具有顯著的正向影響，而金融開放度（KAOPEN）對出口質量則具有顯著的負向影響。前者意味著各國（地區）人均收入的增加，對國外商品的需求增加，多邊或雙邊貿易得以加強，進而推動出口質量的提高，而資本投入增加通過改進落后技術，或引用先進技術推動企業技術革新，從而提高出口產品質量。后者則意味著金融開放度的提高，資本流動加快將引致國內金融市場動蕩，提高金融脆弱性，加大宏觀經濟不穩定，從而降低企業技術研發和創新意愿，最終降低出口質量水平。

五、進一步分析

（一）分組檢驗

1. 不同經濟體之間的差別。表4報告了在不同經濟體下的估計結果。從表4可知，在發展中經濟體樣本中，銀行部門發展對出口質量具有顯著的正向影響，而且二者之間仍呈倒U形關系，門檻值為150.64%；但是證券市場發展對出口質量的影響為負，且大多在10%、5%的水平下顯著，也不存在U形關系。

與發展中經濟體不同的是，在發達經濟體中，銀行部門發展對出口質量無顯著的正向影響，二者之間的倒U形關系不再顯著，而證券市場發展的影響仍是負的（除列（6）外），存在不明顯的非線性倒U形關系。

分不同經濟體的回歸結果表明，銀行部門發展對發展中經濟體出口質量提高具有顯著的正向作用，而對發達經濟體的正向作用不顯著。無論是發展中經濟體還是發達經濟體，證券市場發展均對出口質量產生負向作用，其中對發展中經濟體的影響尤甚。

2. 不同銀行部門發展之間的差別。我們按照銀行部門發展水平的均值（87.31%）大小對樣本進行劃分，若[FDbank≥87.31%]，則歸為高發展組，否則為低發展組，估計結果如表5所示。從中不難發現，在高發展組中，銀行部門發展對出口質量的影響大多為負效應，而且倒U形關系不再顯著；證券市場發展的影響仍然為負，非線性關系亦不顯著。相反，在低發展組中，銀行部門發展對出口質量的影響為正，且存在明顯的倒U形關系，但是證券市場發展的影響仍然不顯著，存在不明顯的U形關系。

因此，在銀行部門發展較低時，提高銀行部門發展水平對一國出口企業產品質量提升具有重要作用，而無論銀行部門發展高低，證券市場發展均對出口質量產生抑制作用，只是力度較小而已。

3. 不同出口質量之間的差別。同理，我們按照出口質量指數的均值（92.95%）大小對樣本進行劃分，若EQI[≥]92.95%，則歸為高質量組，否則為低質量組，估計結果如表6所示。從中不難發現：當出口質量較高時，銀行部門發展均不顯著影響出口質量，且二者之間的倒U形關系也不顯著；當出口質量較低時，銀行部門發展顯著促進出口質量提升，其二次項的回歸系數不顯著，說明倒U形關系不明顯。無論出口質量高低，證券市場發展對出口質量的影響仍大多為負數，且多數在10%、5%的水平上顯著，非線性關系也不明顯。這說明證券市場發展能夠顯著抑制出口質量，估計系數較小，可見其作用力度微弱。

無論是分不同經濟體、不同銀行部門發展程度、不同出口質量差別，表4、表5 和表6中，人均實際GDP對數（lnRGDPP）、資本形成率（CAP）、貿易開放度（OPEN）等均對出口質量具有積極的正向影響，而金融開放度（KAOPEN）對出口質量則具有明顯的負向影響（高質量組和發達經濟體除外）。

另外，由于發達國家和發展中國家出口質量存在顯著差異，為了精確捕捉在不同質量水平上，銀行部門發展、證券市場發展對出口質量的影響，我們利用面板分位數回歸技術進行回歸分析。根據李群峰（2011）的研究，假設有如下簡化形式的面板數據模型：

[yit=βi′xit+ai+uit（i=1，2，…，N；t=1，2，…，T）]

（4）

式（4）中，[i]表示代表不同的樣本個體，[t]代表不同的觀察時點，[βi]為解釋變量的系數向量，[ai]表示不可觀測的隨機效應向量，[uit]表示隨機誤差項。

若采用分位數回歸方法對模型（4）進行參數估計，首先需要建立條件分位數方程：

[q（τ|xi，β（τ））=β′（τ）xi+a] （5）

式（5）中，[β′（τ）=（β1，β2，…βτ）′]是[τ]分位數下的系數向量。

當[τ]在（0，1）上變動時，通過求解加權絕對殘差最小化問題即可得到分位數回歸在不同分位點的參數估計值，最小化加權絕對殘差表達為：

[β=argmina，β（i=1Nρτ（yi-β′（τ）xi-ai））]

從表7可知，銀行部門發展對出口質量的影響在不同分位點上存在顯著差異（Panel A部分），銀行部門發展（FDbank）的系數整體呈先升后降態勢，在95%的分位點上對出口質量的影響為負，而且銀行部門發展的二次項系數在高分位點和低分位點上均是正數，也就是說，銀行部門與出口質量之間的倒U形關系在高分位點上發生了逆轉，在低分位點時非線性關系不存在。這說明，在較高的出口質量水平上，銀行部門發展對出口質量具有促進作用，但在出口質量接近發達國家水平時，銀行部門的發展因不能滿足企業融資需要，對出口質量形成制約，在出口質量很低時，提高銀行部門發展水平則對出口質量具有顯著的積極作用。證券市場發展的回歸系數大多顯著為負，而且系數較小，說明證券市場發展雖對出口質量形成制約，但制約力度有限。

證券市場發展除了在95%分位數上顯著促進出口質量，其二次項系數顯著為負（Panel B 部分），呈倒U形關系外，在其余分位數上，股票市場發展的系數均顯著為負，二次項系數有正有負，但從系數大小來看，整體上接近于0，影響力較弱。因此，在低分位數上，證券市場發展不利于出口質量提升；在高分位數上，證券市場發展雖有利于出口質量提升，但影響力卻較弱。銀行部門發展的回歸系數顯著為正，且較大，表明了銀行部門比證券市場發展更有利于出口質量提升。

（二）動態面板估計

由于遺漏變量通常會保持相對不變，其對于回歸結果的影響可由滯后一期的因變量所反映，況且出口質量的提升可能具有連貫性，質量決策也可能存在滯后性。為了揭示這種滯后性（或慣性）的影響，我們在模型式（2）和（3）中加入被解釋變量的一階滯后項，分別變為：

[EQIit=λ0+γEQIit-1+λ1FDbankit+λ2FDbank2it+λ3FDmarketit+λ′4Zit+εit] （6）

[EQIit=α0+κEQIit-1+α1FDmarketit+α2FDmarket2it+α3FDbankit+α′4Zit+εit] （7）

式（6）和（7）中，[EQIit-1]為滯后一期的出口質量，若[γ]、[κ]小于1，反映了出口質量的收斂性，即初始出口質量較高的國家，出口質量的增速較低。由于含有被解釋變量的一階滯后項為動態面板，故使用系統GMM和差分GMM方法同時進行估計，結果見表8。

在表8中，AR（1）是一階序列相關性檢驗，若AR（1）統計量顯著，則表明一階差分序列相關，存在內生性問題，否則不存在內生性問題。AR（2）是二階序列相關性檢驗，若AR（2）不顯著，則表明二階序列不相關，也就是說該方法有效地克服了內生性問題，以此結果可以推斷原模型的誤差項無序列相關。Sargan Test是對工具變量的有效性進行檢驗，該變量值不顯著，表明工具變量有效，不存在過度識別問題。

由表8的回歸結果列（1）—（4）可知，使用系統GMM估計時，出口質量滯后一期項（EQI-1）的回歸系數全部顯著為正，系數大小介于0.67—0.76之間，表明上期出口質量提高1%，則對本期出口質量的提高至少是0.67%，而且所有估計系數都小于1。使用差分GMM估計時，出口質量滯后一期項（EQI-1）的系數全部為正，但不顯著，系數值也小于1。兩種估計方法所得出的結果表明，出口質量具有收斂性。

在兩種估計方法中，銀行部門發展與出口質量仍呈顯著的倒U形關系，證券市場發展對出口質量的影響仍較微弱，個別具有顯著性。控制變量中，除了金融開放度和人均實際GDP的系數部分顯著為負和顯著為正外，資本形成率及貿易開放度的系數有正有負，而且大多不再具有統計意義上的顯著性，這與前面的估計結果形成一定差異，也側面表明了出口質量連貫性的影響。

（三）Heckman選擇模型

并非所有企業都會選擇出口，出口質量的高低還受諸多其他因素的影響，因此并不是隨機事件。而且，出口質量越高的國家，越能追趕前沿國家；出口質量越低的國家，出口質量提高得越慢，追趕時間越長，這就形成了出口質量的“質量梯子”（Khandelwal，2010）。一些國家處于質量梯子的底端，另一些國家則處于質量梯子的高端。因此，利用Heckman選擇模型研究銀行部門發展和證券市場發展對出口質量的影響則可以避免樣本選擇偏誤。

Heckman選擇模型分兩步。首先，建立出口質量提升決策模型，利用Probit模型進行估計，同時構建逆米爾斯比率[mills]；其次，將逆米爾斯比率[mills]作為被解釋變量加入出口質量模型中。根據上述分析，建立估計模型如下：

[Pr（yit=1|EQI>1）=θ1FDit+θ2EQIit-1+θ4′Xit+εit] （8）

[EQIit=θ1FDit+θ2FD2it+θ3′Xit+millsit+εit] （9）

式（8）為Heckman 第一階段樣本選擇模型，估計出口質量提升的概率。被解釋變量[yit]表示出口質量是否處于“質量梯子”的高端，若出口質量指數大于1，則取1，否則取0。[FD]統一代表銀行部門發展和證券市場發展，[X]統一代表所有控制變量。

式（9）為Heckman 第二階段的影響模型——出口質量方程。在該方程中加入了逆米爾斯比率[mills]，從而克服了樣本選擇偏誤。由于樣本選擇模型中至少有一個解釋變量不出現在影響模型中，因此本文將出口質量指數的滯后一期變量納入模型，估計結果如表9所示。

從表9中不難發現，逆米爾斯比率Mills的回歸系數顯著不為0，說明Heckman選擇模型是有效的。實證結果顯示，銀行部門發展和證券市場發展并沒有顯著影響到一國企業出口質量提升決策，相反卻影響出口質量水平，其中以銀行部門發展的影響最大。在第二階段中，銀行部門發展的回歸系數顯著為正，其二次項的系數顯著為負，倒U形關系成立；而證券市場發展的回歸系數顯著為負，其二次項的系數為正，但不顯著，呈不顯著的U形關系。貿易開放度、人均GDP對出口質量提升決策和出口質量水平產生積極影響，前期出口質量對出口提升決策具有積極的促進作用；金融開放度對出口質量水平則產生消極影響，資本形成率對出口質量提升決策產生抑制作用，但卻能夠顯著提升出口質量水平。

因此，從Heckman選擇模型的估計結果來看，銀行部門發展和證券市場發展僅對出口質量水平產生重要影響，前者與出口質量水平呈顯著的倒U形關系，后者則呈不明顯的U形關系。綜合來看，銀行部門發展的作用比證券市場發展的作用大。

六、結論與政策啟示

本文利用2004—2014年24個國家（地區）的平衡面板數據，綜合運用面板隨機效應估計、面板分位數估計、系統GMM估計和Heckman選擇模型等方法，實證研究銀行部門發展、證券市場發展對出口質量的影響，得出的結論及政策啟示是：

（一）銀行部門發展與出口質量的關系大體呈倒U形

隨機效應估計、系統GMM估計、分組檢驗以及Heckman選擇模型估計均顯示，隨著商業銀行及其他金融機構向私人部門貸款占GDP的比例不斷提高，出口質量先提高，后下降，呈倒U形非線性關系。而面板分位數估計結果則顯示在75%分位數前，銀行部門發展與出口質量呈倒U形關系，但是在高分位數上（75%分位數及以上），二者關系發生了“逆轉”，在低分位數上（10%的分位數）則不存在非線性關系。因此，總體來看銀行部門發展與出口質量呈倒U形的非線性關系，銀行部門發展對出口質量提升具有重要影響。為了確保商業銀行更好地支持企業提升出口質量，發展中國家要加快金融改革與發展，改善商業銀行的金融服務水平，積極推進普惠金融、小微金融業務創新，以支持出口企業開展技術革新，提高出口企業的產品質量和核心競爭力。

（二）證券市場發展對出口質量并無較大的正負影響

無論是隨機效應估計、面板分位數估計（除低分位點估計外）、系統GMM估計還是Heckman選擇模型估計，結果均顯示證券市場發展對出口質量存在正向或負向影響，但是估計系數太小，經濟意義不明顯。也就是說，對于股票市場發展而言，其對企業提高出口質量并未發揮太大作用，相反，還可能起到抑制效果，這與世界各國融資結構的基本事實是一致的。換句話說，不論是發展中國家還是發達國家，股票或債券都不是企業最主要的外部融資來源（米什金，2016），而且大多數出口企業也并不一定是上市企業，因而股票市場發展對出口質量的影響微小。

（三）穩定開放的宏觀經濟環境是出口質量提高的重要保障

回歸結果表明，經濟發展水平、資本形成率以及貿易開放程度均會對出口質量產生正向影響，但是，資本賬戶開放過快，甚至完全開放則會引發宏觀經濟的不穩定而對出口質量產生顯著的抑制效應。雖然資本自由流動可以解決企業部分外部融資約束，但是不穩定的宏觀經濟環境則會影響企業的投資意愿，降低技術革新和產品研發的投資力度，從而不利于出口質量的提高。因此，保證宏觀經濟穩定對提高出口質量具有重要作用。一方面，要推動經濟可持續健康發展，提高資本形成率，摒棄貿易保護主義思想，積極推進與世界各國的貿易；另一方面，漸進穩妥地推進資本賬戶開放，對于資本賬戶完全開放的發達國家，則可以考慮增加對資本流動的適度管理，避免經濟大起大落影響企業的正常生產經營。

注：

①資料來源：中華人民共和國商務部，http：//tjxh.mofcom.gov.cn/article/tongjiziliao/feihuiyuan/201801/20180102701206.shtml。

②從擬合優度來看，線性方程的擬合優度為46.5%，而非線性方程的擬合優度為49.7%，且估計系數也比較顯著，門檻值為198.08%。

③限于篇幅，我們未報告各個變量的單位根檢驗結果。

④限于篇幅，我們不再一一報告所有在不同變量模型下的Hausman檢驗結果。

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