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user: 3. 研究设计 3.1. 变量选取和数据来源 3.1.1. 解释变量 关于出口产品质量指数的测算，本文借鉴李坤望(2013)提出的单位价值法 [ 14 ]。由于不同产品的出口贡献有差异，因此，采用加权平均方法，给每种产品赋予能与其出口份额匹配的权重，避免简单平均估计结果的偏差。测算公式如下： q u a l i t y i t = ∑ j v a l u e i j t ∑ j v a l u e i j t × v a l u e i j t q u a l i t y i j t 其中 q u a l i t y i t 表示我国t年出口至i国的出口产品质量， v a l u e i j t 表示t年我国向i国出口j产品的出口额， q u a l i t y i t 表示t年我国向i国出口j产品出口量。数据主要来源于法国CEPII的BACI数据库。需要说明的是由于我国出口商品种类繁多，为保证代表性，本文只选取t年我国出口至i国出口额占比超过0.1%的商品，所选商品总计在t年我国出口至i国出口总额中占比超过70%。 3.1.2. 被解释变量 关于贸易便利化综合指数的测算，本文参考Wilson (2003)构建贸易便利化体系框架，考虑到金融服务的重要性日益显著的现状 [ 15 ]，采用基础设施、电子商务、规制环境、海关环境及金融服务5 个一级指标，细分为14个二级指标构建评价体系，所有数据均来自历年世界经济论坛发布的《全球竞争力报告》。具体的指标体系如表1所示。 关于数据缺失的处理，参照惯例，沿用前一年的数据。为保证数据的一致性和可比性，对选取指标进行标准化处理。参考谢娟娟(2011)的方法采用算术平均法确定相关指标权重 [ 16 ]，得出的贸易便利化综合指数越大，阻碍贸易往来的因素越少，两国的贸易越通畅。 Table 1 Trade facilitation indicator syste 一级指标 二级指标 指标得分区间 基础设施 FURS 公路基础设施质量 1~7 铁路基础设施质量 1~7 港口基础设施质量 1~7 航空基础设施质量 1~7 电子商务 ICT 新技术可获得性 1~7 企业对新技术的吸收 1~7 互联网用户数 0~100 规制环境 REG 公众对政府的信任度 1~7 司法独立性 1~7 政策透明度 1~7 海关环境 CUS 海关程序负担 1~7 贸易壁垒盛行度 1~7 金融服务 FIS 金融服务可支付程度 1~7 金融产品多样性 1~7 表1. 贸易便利化指标体系 数据来源：历年《全球竞争力报告》。 3.1.3. 其他控制变量 已有研究表明出口目的国人均GDP、关税水平、市场规模及收入差距会影响我国出口产品质量，因此本文将以上四个变量作为控制变量加入模型。具体说来，出口目的国人均GDP越高、收入分配差距越大，高质量产品需求越大，越有利于我国出口质量提升，故预计为正向影响；关税水平越高，贸易成本越大，不利于出口产品质量提升，故预期为负面影响；出口市场规模越大，可能产生正向或负向影响，因此预期符号不确定，变量说明见表2： Table 2 Variable descriptio 含义 变量 变量说明 数据来源 预期符号 我国出口产品质量指数 q u a l i t y i t 参考李坤望(2013)的方法，用出口产品单位价值表示 CEPII的BACI数据库 出口目的国贸易便利化综合指数 tf it 参考Wilson (2003)贸易便利化指标体系框架，用5个一级指标的算术平均值表示 历年世界经济论坛 《全球竞争力报告》 待定 出口目的国经济发展水平 pgdp it 用出口目的国的人均GDP表示 世界银行数据库 正 出口目的国关税水平 tar it 用出口目的国所有产品的简单平均关税税率表示 世界银行数据库 负 出口目的国市场规模指数 size it 借鉴樊秀峰(2017)的方法，用出口目的国GDP与中国GDP之比表示 世界银行数据库 待定 出口目的国的收入分配差距 gini it 用GINI指数表示 世界银行数据库 正 表2. 变量说明 3.2. 模型设定与描述性统计 3.2.1. 面板模型设定 本文选取出口目的国贸易便利化综合指数、出口目的国人均GDP、关税税率、市场规模指数、GINI系数作为变量加入面板模型。据此，构建的模型如下： ln q u a l i t y i t = β 0 + β 1 ln t f i t + β 2 ln p g d p i t + β 3 ln t a r i t + β 4 ln s i z e i t + β 5 ln g i n i i t + β 6 ln t f i t ∗ p g d p i t + β 7 ln t f i t 2 + ε i t 其中， t f i t 表示t年i国的贸易便利化综合指数， p g d p i t 表示t年i国的人均收入水平， t a r i t 表示t年i国的平均关税水平， s i z e i t 表示t年i国的进口市场规模指数， g i n i i t 表示t年i国的平均汇率水平， ε i t 为误差项。模型中的变量均进行对数处理。 3.2.2. 描述性统计和平稳性检验 表3为主要变量的描述性统计。本文使用Fisher-ADF检验对面板数据序列进行单位根检验后发现，个别变量表现不平稳，但取一阶差分后平稳。 Table 3 Descriptive statistics of main variable 变量 Obs Mean Std Min Max ln q u a l i t y 400 4.626707 0.747961 2.479282 7.322516 ln t f 400 −0.355975 0.196136 −0.808932 −0.042211 ln p g d p 400 9.601102 1.213065 6.864843 11.389812 ln t a r 400 1.393676 0.805848 −2.000769 2.919061 ln s i z e 400 −2.503758 1.183382 −5.627512 1.163903 ln g i n i 400 3.566032 0.221619 2.785011 4.120662 表3. 主要变量的描述性统计 3.3. 实证分析 进行实证回归之前需要选择合适的面板模型。由于样本数据为平衡面板数据，先用F检验排除混合估计模型。在固定效应和随机效应模型中，通过Hausman检验，在1%的显著性水平下拒绝原假设，因此本文选择固定效应模型进行回归。 为分析在出口目的国经济发展水平和我国出口产品技术含量存在差异时贸易便利化对出口产品质量的影响，本文在全样本回归的基础上进行分组回归。分组方法如下：将样本国按照世界银行的标准(2015)分成高收入国家组和中低收入国家组，然后按照Lall (2000)的方法将出口产品分成低、中、高技术产品三类 [ 17 ]。表4为全样本及两次分组回归的详细结果。 从全样本回归结果来看，贸易便利化水平对我国出口产品质量存在较为明显地抑制作用。其他因素的影响均符合预期。这表明：出口目的国贸易便利化水平提升及市场规模扩大，都会使得出口厂商更多选择“价格竞争策略”，或出现“气馁效应”，导致出口质量整体下降。 由分组回归结果可知：高收入国家贸易便利化水平提升对我国出口产品质量的影响显著为正，说明高收入国家贸易便利化水平提升，刺激我国出口厂商更多选择“质量竞争策略”。市场规模的扩大带来正向“激励效应”以及“技术溢出效应”，抵消“价格竞争策略”、“气馁效应”的负面影响，最终对出口产品质量表现为促进作用。从收入差距上看，中、低收入国家及低技术产品出口组中收入差距扩大对我国出口产品质量的影响显著为负，这与现实情况吻合，低收入国家收入差距的扩大主要来自低收入群体收入的降低，导致购买能力降低，因此对出口产品质量升级产生负面影响。 Table 4 Full sample and group regression result 变量 全样本 按照出口目的国收入水平分组 按照出口产品技术等级分组 高收入国家 中低收入国家 低技术产品 中等技术产品 高技术产品 ln t f −0.6207332 ** (0.039) 0.8025315 ** (0.026) −0.972928 ** (0.032) −0.4152372 ** (0.012) −0.2077958 ** (0.025) 0.7213323 ** (0.017) ln p g d p 0.7957755 *** (0.000) 1.173342 *** (0.000) 0.709888 *** (0.002) 0.7370478 *** (0.000) 0.4711711 ** (0.001) 0.8911817 *** (0.000) d ln t a r −0.0820341 * (0.090) −0.0325755 ** (0.011) − 0.2226839 * (0.082) −0.0923519 ** (0.036) −0.0497056 ** (0.032) −0.1260786 ** (0.046) ln s i z e −0.7055099 *** (0.000) −0.6986208 *** (0.000) −0.8937355 *** (0.000) −0.2093447 *** (0.000) −0.5394761 *** (0.000) −0.9588861 *** (0.000) ln g i n i 1.029528 * (0.062) 1.51822 ** (0.035) −0.347875 ** (0.041) −0.096436 ** (0.048) 0.2052055 ** (0.035) 1.315204 * (0.058 ) c o n s −7.417985 *** (0.000) −11.95918 *** (0.000) −6.67879 *** (0.000) −5.431509 *** (0.000) −6.67879 *** (0.000) −7.417985 *** (0.000) R 2 0.4445 0.3612 0.4503 0.4692 0.4853 0.3318 表4. 全样本及分组回归结果 注：括号里是相应的P值， * 、 ** 、 *** 分别表示10%，5%，1%的显著性水平。 3.4. 内生性问题及稳健性说明 参考张杰(2009)的方法 [ 18 ]，将贸易便利化的滞后一期作为当前变量的工具变量，进行Hausman检验，此时原假设为不存在内生性问题，结果Prob > chi 2 = 0.000，拒绝原假设，说明解释变量 ln t f 有内生性问题，故运用TSLS进行回归。结果如表5所示，分别是滞后一阶、滞后二阶工具变量下的TSLS回归结果： Table 5 Endogenous tes 变量 TSLS滞后一期工具变量 TSLS滞后二期工具变量 ln t f −0.85651 ** (0.039) −0.50134 ** (0.011) ln p g d p 0.711173 *** (0.000) 0.51155 ** (0.013) d ln t a r −0.05129 ** (0.028) −0.15549 ** (0.037) ln s i z e −0.68053 *** (0.000) −0.65819 *** (0.000) ln g i n i 1.22489 ** (0.048) 0.7746 ** (0.039) c o n s −5.96 ** (0.011) −1.1845 ** (0.036) R 2 0.1973 0.2443 表5. 内生性检验 注：括号里是相应的P值， * 、 ** 、 *** 分别表示10%，5%，1%的显著性水平。 工具变量法的回归结果显示，贸易便利化的回归系数符号和大小皆没有太大变化，说明考虑了内生性问题后，本文核心结论依旧稳健。其余变量也是如此，不再赘述。