劉方 楊永華

摘 要：文章利用2004—2014年24國(guó)（地區(qū)）的平衡面板數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用了面板隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)、面板分位數(shù)估計(jì)、系統(tǒng)GMM估計(jì)和Heckman選擇模型等方法，實(shí)證研究了銀行部門發(fā)展、證券市場(chǎng)發(fā)展對(duì)出口質(zhì)量的影響。研究結(jié)果表明：（1）銀行部門發(fā)展與出口質(zhì)量大體呈“倒U形”關(guān)系，而證券市場(chǎng)發(fā)展對(duì)出口質(zhì)量并無(wú)較大的作用，整體來(lái)看，銀行部門比證券市場(chǎng)更有利于出口質(zhì)量的提升；（2）經(jīng)濟(jì)發(fā)展、資本形成率和貿(mào)易開(kāi)放度的提高對(duì)出口質(zhì)量具有積極作用，但過(guò)快放開(kāi)資本賬戶與放任資本自由流動(dòng)則會(huì)損害一國(guó)（地區(qū)）的宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定性，從而不利于企業(yè)出口質(zhì)量的躍升。

關(guān)鍵詞：金融發(fā)展；出口質(zhì)量；面板分位數(shù)回歸；系統(tǒng)GMM

中圖分類號(hào)：F831.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-2265（2018）11-0003-10

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

一、引言

改革開(kāi)放40年來(lái)，我國(guó)對(duì)外貿(mào)易發(fā)展取得了重要成就。2017年我國(guó)對(duì)外出口額達(dá)22634.9億美元，一般貿(mào)易出口額為12300.8億美元，貢獻(xiàn)率為59.4%，加工貿(mào)易出口額為7588億美元，貢獻(xiàn)率為26.3%①，出口目的地遍及全球，主要是中國(guó)香港、日本、韓國(guó)、中國(guó)臺(tái)灣、東盟國(guó)家、歐盟國(guó)家、金磚四國(guó)以及加拿大、美國(guó)、澳大利亞和新西蘭等國(guó)家和地區(qū)。出口在拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、改善人民生活水平、增加就業(yè)機(jī)會(huì)等方面發(fā)揮著重要作用。

但是，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的深度調(diào)整以及供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的深入推進(jìn)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)效并進(jìn)，不僅需要擴(kuò)大我國(guó)企業(yè)出口規(guī)模、改善出口產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，更為重要的是，要提高我國(guó)出口產(chǎn)品的質(zhì)量，由低端向中高端邁進(jìn)，增強(qiáng)我國(guó)出口產(chǎn)品在全球市場(chǎng)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。根據(jù)國(guó)際貨幣基金組織（IMF）的數(shù)據(jù)顯示，1963年中國(guó)大陸出口質(zhì)量指數(shù)為0.74，遠(yuǎn)低于中國(guó)香港（0.91），甚至是美國(guó)、日本、德國(guó)和加拿大等發(fā)達(dá)國(guó)家（見(jiàn)圖1）。

令人欣喜的是，我國(guó)出口質(zhì)量并未長(zhǎng)期處于“低端鎖定”狀態(tài)，相反，卻呈現(xiàn)出一種“質(zhì)量追趕式”的躍升，表現(xiàn)為1987年以后，我國(guó)出口質(zhì)量指數(shù)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(fā)達(dá)國(guó)家水平，但仍有少許差距。不僅是中國(guó)，大多數(shù)發(fā)展中國(guó)家的出口質(zhì)量指數(shù)都呈現(xiàn)出這種“趕超式”的上升，那么，是什么因素推動(dòng)了出口質(zhì)量的躍升？金融發(fā)展是否會(huì)起到關(guān)鍵作用呢？

鑒于金融在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)中的核心地位，金融發(fā)展的影響已經(jīng)得到極大關(guān)注。本文擬以金融發(fā)展為切入點(diǎn)，區(qū)分銀行部門發(fā)展和證券市場(chǎng)發(fā)展，深入探討銀行部門發(fā)展、證券市場(chǎng)發(fā)展對(duì)出口質(zhì)量的影響，從而為我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供必要的參考借鑒。

資料來(lái)源：國(guó)際貨幣基金組織。

圖1：部分國(guó)家和地區(qū)出口質(zhì)量指數(shù)比較

二、文獻(xiàn)評(píng)述

隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程的不斷加深，出口質(zhì)量的提升不僅成為企業(yè)家關(guān)注的焦點(diǎn)，而且也是學(xué)術(shù)研究的熱點(diǎn)。這是因?yàn)?，出口企業(yè)不僅需要提高出口產(chǎn)品的數(shù)量、增加出口產(chǎn)品的多樣性，還需注重提高出口產(chǎn)品質(zhì)量，借此提升比較優(yōu)勢(shì)、獲得豐厚利潤(rùn)（Henn等，2017）。然而，出口質(zhì)量的提升不僅受企業(yè)自身因素的影響，也受企業(yè)外部因素的制約，如一國(guó)的金融發(fā)展水平。

關(guān)于金融發(fā)展對(duì)出口質(zhì)量影響的研究，國(guó)外主要是通過(guò)討論融資約束對(duì)出口質(zhì)量的影響來(lái)間接論述的，因?yàn)榻鹑诎l(fā)展可以緩解融資約束，從而間接地促進(jìn)企業(yè)出口質(zhì)量的提升。Fan等（2015）在Melitz （2003）異質(zhì)性企業(yè)貿(mào)易模型的基礎(chǔ)上，通過(guò)嵌入內(nèi)生性質(zhì)量、融資約束和市場(chǎng)成本，利用中國(guó)企業(yè)層面的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)：融資約束越大，企業(yè)越傾向于出口質(zhì)量較低的產(chǎn)品。這與Phillips和Sertsios（2011）的研究結(jié)論類似，他們發(fā)現(xiàn)融資約束越大，企業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品質(zhì)量越差，低質(zhì)量反過(guò)來(lái)降低了產(chǎn)品的單位價(jià)值。

Ciani等（2015）利用意大利中小企業(yè)的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，中小企業(yè)面臨的信貸約束越大，越不可能提高出口產(chǎn)品質(zhì)量。相反，若中小企業(yè)獲得的銀行信貸越多，其產(chǎn)品出口的可能性就越大，越能提高海外市場(chǎng)對(duì)高質(zhì)量產(chǎn)品的要求（Abor等，2014）。Choi和Lugovskyy（2015）利用1991—2007年美國(guó)進(jìn)口產(chǎn)品數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展與企業(yè)出口價(jià)格（離岸價(jià)格）之間呈U形關(guān)系，金融發(fā)展每提高10%，將會(huì)帶來(lái)0—2.7%價(jià)格的下降。Crinò和Ogliari（2017）則利用1988—2011年171個(gè)國(guó)家的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展促進(jìn)了企業(yè)出口質(zhì)量的提升，而且該結(jié)論在具有外部融資約束的行業(yè)中依然成立。

但是，在融資約束較大的情況下，出口企業(yè)可以提高出口產(chǎn)品價(jià)格，以彌補(bǔ)該產(chǎn)品的生產(chǎn)成本，獲取利潤(rùn)。Secchi等（2013）發(fā)現(xiàn)，在產(chǎn)品和出口目的地相同的條件下，融資約束越大的出口企業(yè)越傾向于提高出口價(jià)格，而且在投入品質(zhì)量越高時(shí)，生產(chǎn)出來(lái)的產(chǎn)品質(zhì)量也會(huì)越高（Manova和Zhang，2012）。

然而，上述文獻(xiàn)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(méi)有大量涉及證券市場(chǎng)的作用。Manova（2008）認(rèn)為，當(dāng)企業(yè)受到銀行部門信貸約束時(shí)，證券市場(chǎng)開(kāi)放將會(huì)極大地提高企業(yè)出口規(guī)模，特別是對(duì)那些依賴外部融資較高的企業(yè)?？梢?jiàn)，銀行部門和證券市場(chǎng)均可能對(duì)一國(guó)出口質(zhì)量產(chǎn)生重要影響。

國(guó)內(nèi)相關(guān)研究主要集中于出口質(zhì)量的測(cè)度、比較與決定因素。張杰等（2014）發(fā)現(xiàn)，我國(guó)出口產(chǎn)品質(zhì)量總體上呈現(xiàn)出輕微下降趨勢(shì)，呈U形變化態(tài)勢(shì)，相反，施炳展和邵文波（2014）發(fā)現(xiàn)，中國(guó)企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量總體呈上升趨勢(shì)，企業(yè)效率、金融市場(chǎng)發(fā)展和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度均對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量提升有重要影響。陳勇兵等（2012）指出，中國(guó)對(duì)歐盟出口產(chǎn)品的相對(duì)質(zhì)量并沒(méi)有得到改善，而謝杰等（2018）發(fā)現(xiàn)，中國(guó)出口產(chǎn)品在金融危機(jī)前后并未經(jīng)歷顯著的質(zhì)量升級(jí)。張杰等（2015）從政府補(bǔ)貼和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)兩個(gè)視角，分析其對(duì)企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量的影響。他們研究發(fā)現(xiàn)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)提高了企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量，而政府補(bǔ)貼抑制了企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量。李秀芳和施炳展（2013）、張洋（2017）則得出了相反的結(jié)論。

與之不同的是，李坤望和王有鑫（2013）從FDI視角研究發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)DI穩(wěn)健地提高了我國(guó)出口產(chǎn)品質(zhì)量，而且外商投資對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的提升作用要強(qiáng)于港澳臺(tái)投資。而施炳展（2015）認(rèn)為，F(xiàn)DI對(duì)本土企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量存在顯著的正向和負(fù)向影響，其原因主要?dú)w結(jié)于作用機(jī)制的差異。景光正和李平（2016）從OFDI視角進(jìn)行研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)OFDI通過(guò)技術(shù)反饋效應(yīng)、市場(chǎng)深化效應(yīng)以及資源配置效應(yīng)對(duì)出口產(chǎn)品質(zhì)量提升產(chǎn)生了積極影響。這與杜威劍和李夢(mèng)潔（2015）的結(jié)論一致。鄒衍（2016）則區(qū)分了對(duì)外直接投資東道國(guó)的差異，指出投資高收入國(guó)家的OFDI對(duì)企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量的提升作用明顯大于那些投資中低收入國(guó)家的OFDI。

從融資約束視角，張杰（2015）認(rèn)為，中國(guó)現(xiàn)階段的金融改革并沒(méi)有對(duì)融資約束和企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量之間倒U形關(guān)系造成影響，即金融發(fā)展并未改善二者之間的倒U形關(guān)系，反而在一定程度上有所強(qiáng)化。融資約束、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和最低工資標(biāo)準(zhǔn)的相互作用最終也會(huì)導(dǎo)致出口產(chǎn)品質(zhì)量的下降（許明，2016；許和連和王海成，2016），而且對(duì)食品工業(yè)企業(yè)出口質(zhì)量升級(jí)也會(huì)產(chǎn)生抑制作用（王學(xué)君等，2017）。羅連發(fā)等（2016）則區(qū)分了融資約束是來(lái)自正規(guī)金融市場(chǎng)還是非正規(guī)金融市場(chǎng)，他們的研究結(jié)果表明：正規(guī)金融市場(chǎng)的融資約束對(duì)企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量具有顯著的正效應(yīng)，而非正規(guī)金融市場(chǎng)的約束對(duì)企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量具有顯著負(fù)效應(yīng)。

綜上所述，融資約束、金融發(fā)展和出口質(zhì)量的國(guó)內(nèi)外研究已經(jīng)取得了較大進(jìn)展，得出了重要結(jié)論和命題，為后續(xù)研究提供了有益借鑒。但是，在該領(lǐng)域仍然存在一些有待擴(kuò)展的空間：其一，國(guó)內(nèi)研究大多采用工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)，探討融資約束等對(duì)企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量影響，而國(guó)外研究則僅關(guān)注銀行部門的作用，較少關(guān)注證券市場(chǎng)的影響；其二，在新常態(tài)下，我國(guó)出口貿(mào)易的核心問(wèn)題已經(jīng)不再是出口數(shù)量，而是出口技術(shù)含量和質(zhì)量的轉(zhuǎn)變，但是我國(guó)出口質(zhì)量與世界其他發(fā)達(dá)國(guó)家相比，仍存在顯著差距，關(guān)于如何縮小差距相關(guān)文獻(xiàn)并未進(jìn)行深入探討，也缺乏從金融機(jī)構(gòu)和市場(chǎng)視角的深入研究而存有缺憾，對(duì)于這兩點(diǎn)的擴(kuò)展成為本文研究的重要貢獻(xiàn)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)計(jì)

參考Henn等（2017）的建?？蚣?，為了考察銀行部門發(fā)展和證券市場(chǎng)發(fā)展對(duì)出口質(zhì)量的影響，我們建立如下的基準(zhǔn)線性模型：

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

（1）

式（1）中，[EQIit]表示第[i]個(gè)國(guó)家在第[t]年的出口質(zhì)量，用出口質(zhì)量指數(shù)作為代理變量。[FDbankit]是第[i]個(gè)國(guó)家在第[t]年的銀行部門發(fā)展程度，[FDmarketit]是第[i]個(gè)國(guó)家在第[t]年的證券市場(chǎng)發(fā)展程度。向量[Zit]是一個(gè)信息集，包含其他一系列影響出口質(zhì)量的因素。[μi]和[φt]分別表示國(guó)家效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)，[εit]是誤差項(xiàng)。

根據(jù)張杰（2015）的研究，金融發(fā)展與出口質(zhì)量可能存在倒U形的非線性關(guān)系，因此，我們?cè)谑剑?）中分別加入銀行部門發(fā)展和證券市場(chǎng)發(fā)展的二次項(xiàng)，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(shù)[λ1>0，λ2<0]（[α1>0，α2<0]），則表明銀行部門發(fā)展（證券市場(chǎng)發(fā)展）與出口質(zhì)量呈倒U形關(guān)系；若回歸系數(shù)[λ1<0，λ2>0]（[α1<0，α2>0]），則表明銀行部門發(fā)展（證券市場(chǎng)發(fā)展）與出口質(zhì)量呈U形關(guān)系，其他條件下二者則呈線性關(guān)系。

（二）變量選取

1. 因變量。國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)有關(guān)出口質(zhì)量的衡量指標(biāo)設(shè)置較多，代表性的有出口產(chǎn)品單位價(jià)值（一般用出口產(chǎn)品價(jià)格代替）、出口市場(chǎng)份額、進(jìn)口國(guó)和出口國(guó)的平均收入等（Fan等，2015）。其中，出口產(chǎn)品單位價(jià)值是最常用的一種，但是，若進(jìn)行國(guó)別比較，則由于不同國(guó)家生產(chǎn)率差異的緣故，用出口產(chǎn)品單位價(jià)值衡量出口質(zhì)量就會(huì)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(mào)易引力模型方程，間接測(cè)度了出口質(zhì)量，形成了便于國(guó)別比較和分析的出口質(zhì)量指數(shù)。因此，本文擬采用該指數(shù)作為被解釋變量。

2. 自變量。Levine（1997）設(shè)計(jì)了4個(gè)衡量金融機(jī)構(gòu)發(fā)展的指標(biāo)，分別是DEPTH（金融體系流動(dòng)性負(fù)債/GDP）指標(biāo)、BANK（商業(yè)銀行信貸/（商業(yè)銀行信貸+中央銀行國(guó)內(nèi)資產(chǎn)））指標(biāo)、PRIVATE（商業(yè)銀行對(duì)私人企業(yè)貸款/（國(guó)內(nèi)信貸總額-銀行間貸款） ）和PRIVY（商業(yè)銀行對(duì)私人企業(yè)貸款/GDP），根據(jù)大多數(shù)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的文獻(xiàn)，以及Crinò 和Ogliari （2017）的研究，本文在PRIVY的基礎(chǔ)上，加入其他金融機(jī)構(gòu)向私人企業(yè)的貸款/GDP，即商業(yè)銀行和其他金融機(jī)構(gòu)向私人部門貸款/GDP表示銀行部門發(fā)展（[FDbank]），根據(jù)?ihák等（2013）、Svirydzenka（2016）的研究，以股票市場(chǎng)市值/GDP表示證券市場(chǎng)發(fā)展（[FDmarket]）。

3. 控制變量。根據(jù)Henn等（2017）、Crinò 和Ogliari （2017）的研究，設(shè)定如下的控制變量：人均GDP對(duì)數(shù)值（lnRGDPP）、最終資本形成率（CAP）、貿(mào)易開(kāi)放度（OPEN）、金融開(kāi)放度（KAOPEN），所有變量的定義和來(lái)源見(jiàn)表1。

（三）數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文所使用的數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)際貨幣基金組織的出口質(zhì)量指數(shù)（Export-Quality-Index）、世界銀行的全球金融發(fā)展數(shù)據(jù)庫(kù)（GFDD）和世界發(fā)展指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)（WDI）以及Chin和Ito（2006）的研究。限于數(shù)據(jù)的完整性和可得性，選擇所有指標(biāo)數(shù)據(jù)都較為完善的24個(gè)國(guó)家和地區(qū)2004—2014年的平衡面板數(shù)據(jù)。這些國(guó)家和地區(qū)分別是阿根廷、澳大利亞、奧地利、智利、埃及、德國(guó)、希臘、中國(guó)香港、匈牙利、印度、印度尼西亞、以色列、日本、馬來(lái)西亞、墨西哥、挪威、秘魯、菲律賓、新加坡、南非、西班牙、泰國(guó)、土耳其和美國(guó)。其中，發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體有11個(gè)，新興市場(chǎng)和發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體有13個(gè)，所有變量的描述統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表2。

從圖2中可知，銀行部門發(fā)展（FDbank）與出口質(zhì)量（EQI）的非線性關(guān)系較為明顯②，而股票市場(chǎng)發(fā)展（FDmarket）與出口質(zhì)量（EQI）的線性與非線性關(guān)系不明顯。但這僅僅是無(wú)條件相關(guān)，還需要在控制其他影響因素的條件下通過(guò)嚴(yán)格的計(jì)量分析才能得出確切的結(jié)論。

圖3展示了24國(guó)（地區(qū)）銀行部門發(fā)展的密度分布圖，大部分國(guó)家（地區(qū)）的商業(yè)銀行和其他金融機(jī)構(gòu)向私人部門貸款與GDP之比介于0—2之間，少部分國(guó)家（地區(qū)）某些年份超過(guò)2。因此，大部分國(guó)家（地區(qū)）銀行部門發(fā)展均未超過(guò)臨界值（198.08%），從而側(cè)面證實(shí)了銀行部門發(fā)展對(duì)出口質(zhì)量的影響仍處于正向作用階段。

四、實(shí)證結(jié)果

（一）單位根檢驗(yàn)

由于使用面板數(shù)據(jù)，為了避免回歸偏誤，在回歸分析前需要進(jìn)行面板單位根檢驗(yàn)。面板單位根檢驗(yàn)的方法有多種，通常使用的是相同單位根的LLC檢驗(yàn)和不同單位根的Fisher-ADF檢驗(yàn)，若經(jīng)二者檢驗(yàn)均拒絕具有單位根的原假設(shè)，則認(rèn)為變量是平穩(wěn)的。經(jīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)③，所有變量在10%的水平下均拒絕存在單位根的原假設(shè)，故可以直接進(jìn)行面板數(shù)據(jù)回歸分析。

（二）模型選擇

由于使用面板數(shù)據(jù)，理論上存在混合回歸、固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)三種可供選擇的面板估計(jì)模型，在應(yīng)用時(shí)需要根據(jù)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，以選擇合適的估計(jì)模型。選擇過(guò)程如下：首先，運(yùn)用F檢驗(yàn)確定是混合回歸還是固定效應(yīng)模型；其次，運(yùn)用拉格朗日乘數(shù)（LM）檢驗(yàn)確定是用混合回歸還是隨機(jī)效應(yīng)模型；最后，若都拒絕混合回歸，則使用豪斯曼（Hausman）檢驗(yàn)確定是用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)模型，若都接受混合回歸，則使用混合回歸模型，不再進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)④，對(duì)模型式（1）—（3）使用隨機(jī)效應(yīng)模型較優(yōu)。

（三）結(jié)果分析

表3報(bào)告的是模型式（1）—（3）的面板隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果。從表3的回歸結(jié)果列（1）—（2）來(lái)看，單獨(dú)考察線性關(guān)系時(shí)，銀行部門發(fā)展的系數(shù)為正，且在5%的水平下顯著；當(dāng)考察二者的非線性關(guān)系時(shí)，發(fā)現(xiàn)銀行部門發(fā)展一次項(xiàng)的系數(shù)為0.0529、二次項(xiàng)的系數(shù)為-0.018，且二者均在1%的水平下顯著。也就是說(shuō)，銀行部門發(fā)展對(duì)出口質(zhì)量的影響呈倒U形關(guān)系，當(dāng)銀行部門發(fā)展超過(guò)147%門檻值時(shí)⑤，銀行部門發(fā)展對(duì)出口質(zhì)量將會(huì)產(chǎn)生抑制作用，而當(dāng)銀行部門發(fā)展不足147%的門檻值時(shí)，銀行部門發(fā)展對(duì)出口質(zhì)量會(huì)產(chǎn)生積極作用。此時(shí)，銀行部門發(fā)展每提高1%，出口質(zhì)量提高0.0169%。

從表3的回歸結(jié)果列（1）—（3）來(lái)看，證券市場(chǎng)發(fā)展（FDmarket）能夠顯著抑制出口質(zhì)量，但由于系數(shù)太小而不具有較強(qiáng)作用力。證券市場(chǎng)發(fā)展對(duì)出口質(zhì)量產(chǎn)生抑制作用的原因可能在于，出口企業(yè)研發(fā)投入的資金并不主要是依靠證券市場(chǎng)融資，相反，那些依靠上市融資的出口企業(yè)，由于股價(jià)波動(dòng)的不確定性，融資規(guī)模也帶有不確定性，因此，可能制約出口企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入，從而負(fù)向影響出口質(zhì)量。非線性關(guān)系結(jié)果表明，證券市場(chǎng)發(fā)展與出口質(zhì)量呈不顯著的U形關(guān)系，但系數(shù)較小說(shuō)明經(jīng)濟(jì)意義不顯著。從二者的回歸系數(shù)可知，銀行部門發(fā)展比證券市場(chǎng)發(fā)展更有利于出口質(zhì)量的提升。

在表3的回歸結(jié)果列（1）—（3）中，人均實(shí)際GDP對(duì)數(shù)（lnRGDPP）、資本形成率（CAP）、貿(mào)易開(kāi)放度（OPEN）等均對(duì)出口質(zhì)量具有顯著的正向影響，而金融開(kāi)放度（KAOPEN）對(duì)出口質(zhì)量則具有顯著的負(fù)向影響。前者意味著各國(guó)（地區(qū)）人均收入的增加，對(duì)國(guó)外商品的需求增加，多邊或雙邊貿(mào)易得以加強(qiáng)，進(jìn)而推動(dòng)出口質(zhì)量的提高，而資本投入增加通過(guò)改進(jìn)落后技術(shù)，或引用先進(jìn)技術(shù)推動(dòng)企業(yè)技術(shù)革新，從而提高出口產(chǎn)品質(zhì)量。后者則意味著金融開(kāi)放度的提高，資本流動(dòng)加快將引致國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)動(dòng)蕩，提高金融脆弱性，加大宏觀經(jīng)濟(jì)不穩(wěn)定，從而降低企業(yè)技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新意愿，最終降低出口質(zhì)量水平。

五、進(jìn)一步分析

（一）分組檢驗(yàn)

1. 不同經(jīng)濟(jì)體之間的差別。表4報(bào)告了在不同經(jīng)濟(jì)體下的估計(jì)結(jié)果。從表4可知，在發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體樣本中，銀行部門發(fā)展對(duì)出口質(zhì)量具有顯著的正向影響，而且二者之間仍呈倒U形關(guān)系，門檻值為150.64%；但是證券市場(chǎng)發(fā)展對(duì)出口質(zhì)量的影響為負(fù)，且大多在10%、5%的水平下顯著，也不存在U形關(guān)系。

與發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體不同的是，在發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體中，銀行部門發(fā)展對(duì)出口質(zhì)量無(wú)顯著的正向影響，二者之間的倒U形關(guān)系不再顯著，而證券市場(chǎng)發(fā)展的影響仍是負(fù)的（除列（6）外），存在不明顯的非線性倒U形關(guān)系。

分不同經(jīng)濟(jì)體的回歸結(jié)果表明，銀行部門發(fā)展對(duì)發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體出口質(zhì)量提高具有顯著的正向作用，而對(duì)發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的正向作用不顯著。無(wú)論是發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體還是發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體，證券市場(chǎng)發(fā)展均對(duì)出口質(zhì)量產(chǎn)生負(fù)向作用，其中對(duì)發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體的影響尤甚。

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

因此，在銀行部門發(fā)展較低時(shí)，提高銀行部門發(fā)展水平對(duì)一國(guó)出口企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量提升具有重要作用，而無(wú)論銀行部門發(fā)展高低，證券市場(chǎng)發(fā)展均對(duì)出口質(zhì)量產(chǎn)生抑制作用，只是力度較小而已。

3. 不同出口質(zhì)量之間的差別。同理，我們按照出口質(zhì)量指數(shù)的均值（92.95%）大小對(duì)樣本進(jìn)行劃分，若EQI[≥]92.95%，則歸為高質(zhì)量組，否則為低質(zhì)量組，估計(jì)結(jié)果如表6所示。從中不難發(fā)現(xiàn)：當(dāng)出口質(zhì)量較高時(shí)，銀行部門發(fā)展均不顯著影響出口質(zhì)量，且二者之間的倒U形關(guān)系也不顯著；當(dāng)出口質(zhì)量較低時(shí)，銀行部門發(fā)展顯著促進(jìn)出口質(zhì)量提升，其二次項(xiàng)的回歸系數(shù)不顯著，說(shuō)明倒U形關(guān)系不明顯。無(wú)論出口質(zhì)量高低，證券市場(chǎng)發(fā)展對(duì)出口質(zhì)量的影響仍大多為負(fù)數(shù)，且多數(shù)在10%、5%的水平上顯著，非線性關(guān)系也不明顯。這說(shuō)明證券市場(chǎng)發(fā)展能夠顯著抑制出口質(zhì)量，估計(jì)系數(shù)較小，可見(jiàn)其作用力度微弱。

無(wú)論是分不同經(jīng)濟(jì)體、不同銀行部門發(fā)展程度、不同出口質(zhì)量差別，表4、表5 和表6中，人均實(shí)際GDP對(duì)數(shù)（lnRGDPP）、資本形成率（CAP）、貿(mào)易開(kāi)放度（OPEN）等均對(duì)出口質(zhì)量具有積極的正向影響，而金融開(kāi)放度（KAOPEN）對(duì)出口質(zhì)量則具有明顯的負(fù)向影響（高質(zhì)量組和發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體除外）。

另外，由于發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家出口質(zhì)量存在顯著差異，為了精確捕捉在不同質(zhì)量水平上，銀行部門發(fā)展、證券市場(chǎng)發(fā)展對(duì)出口質(zhì)量的影響，我們利用面板分位數(shù)回歸技術(shù)進(jìn)行回歸分析。根據(jù)李群峰（2011）的研究，假設(shè)有如下簡(jiǎn)化形式的面板數(shù)據(jù)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(gè)體，[t]代表不同的觀察時(shí)點(diǎn)，[βi]為解釋變量的系數(shù)向量，[ai]表示不可觀測(cè)的隨機(jī)效應(yīng)向量，[uit]表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

若采用分位數(shù)回歸方法對(duì)模型（4）進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，首先需要建立條件分位數(shù)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(shù)下的系數(shù)向量。

當(dāng)[τ]在（0，1）上變動(dòng)時(shí)，通過(guò)求解加權(quán)絕對(duì)殘差最小化問(wèn)題即可得到分位數(shù)回歸在不同分位點(diǎn)的參數(shù)估計(jì)值，最小化加權(quán)絕對(duì)殘差表達(dá)為：

[β=argmina，β（i=1Nρτ（yi-β′（τ）xi-ai））]

從表7可知，銀行部門發(fā)展對(duì)出口質(zhì)量的影響在不同分位點(diǎn)上存在顯著差異（Panel A部分），銀行部門發(fā)展（FDbank）的系數(shù)整體呈先升后降態(tài)勢(shì)，在95%的分位點(diǎn)上對(duì)出口質(zhì)量的影響為負(fù)，而且銀行部門發(fā)展的二次項(xiàng)系數(shù)在高分位點(diǎn)和低分位點(diǎn)上均是正數(shù)，也就是說(shuō)，銀行部門與出口質(zhì)量之間的倒U形關(guān)系在高分位點(diǎn)上發(fā)生了逆轉(zhuǎn)，在低分位點(diǎn)時(shí)非線性關(guān)系不存在。這說(shuō)明，在較高的出口質(zhì)量水平上，銀行部門發(fā)展對(duì)出口質(zhì)量具有促進(jìn)作用，但在出口質(zhì)量接近發(fā)達(dá)國(guó)家水平時(shí)，銀行部門的發(fā)展因不能滿足企業(yè)融資需要，對(duì)出口質(zhì)量形成制約，在出口質(zhì)量很低時(shí)，提高銀行部門發(fā)展水平則對(duì)出口質(zhì)量具有顯著的積極作用。證券市場(chǎng)發(fā)展的回歸系數(shù)大多顯著為負(fù)，而且系數(shù)較小，說(shuō)明證券市場(chǎng)發(fā)展雖對(duì)出口質(zhì)量形成制約，但制約力度有限。

證券市場(chǎng)發(fā)展除了在95%分位數(shù)上顯著促進(jìn)出口質(zhì)量，其二次項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)（Panel B 部分），呈倒U形關(guān)系外，在其余分位數(shù)上，股票市場(chǎng)發(fā)展的系數(shù)均顯著為負(fù)，二次項(xiàng)系數(shù)有正有負(fù)，但從系數(shù)大小來(lái)看，整體上接近于0，影響力較弱。因此，在低分位數(shù)上，證券市場(chǎng)發(fā)展不利于出口質(zhì)量提升；在高分位數(shù)上，證券市場(chǎng)發(fā)展雖有利于出口質(zhì)量提升，但影響力卻較弱。銀行部門發(fā)展的回歸系數(shù)顯著為正，且較大，表明了銀行部門比證券市場(chǎng)發(fā)展更有利于出口質(zhì)量提升。

（二）動(dòng)態(tài)面板估計(jì)

由于遺漏變量通常會(huì)保持相對(duì)不變，其對(duì)于回歸結(jié)果的影響可由滯后一期的因變量所反映，況且出口質(zhì)量的提升可能具有連貫性，質(zhì)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?cè)谀Ｐ褪剑?）和（3）中加入被解釋變量的一階滯后項(xiàng)，分別變?yōu)椋?/p>

[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(zhì)量，若[γ]、[κ]小于1，反映了出口質(zhì)量的收斂性，即初始出口質(zhì)量較高的國(guó)家，出口質(zhì)量的增速較低。由于含有被解釋變量的一階滯后項(xiàng)為動(dòng)態(tài)面板，故使用系統(tǒng)GMM和差分GMM方法同時(shí)進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果見(jiàn)表8。

在表8中，AR（1）是一階序列相關(guān)性檢驗(yàn)，若AR（1）統(tǒng)計(jì)量顯著，則表明一階差分序列相關(guān)，存在內(nèi)生性問(wèn)題，否則不存在內(nèi)生性問(wèn)題。AR（2）是二階序列相關(guān)性檢驗(yàn)，若AR（2）不顯著，則表明二階序列不相關(guān)，也就是說(shuō)該方法有效地克服了內(nèi)生性問(wèn)題，以此結(jié)果可以推斷原模型的誤差項(xiàng)無(wú)序列相關(guān)。Sargan Test是對(duì)工具變量的有效性進(jìn)行檢驗(yàn)，該變量值不顯著，表明工具變量有效，不存在過(guò)度識(shí)別問(wèn)題。

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

在兩種估計(jì)方法中，銀行部門發(fā)展與出口質(zhì)量仍呈顯著的倒U形關(guān)系，證券市場(chǎng)發(fā)展對(duì)出口質(zhì)量的影響仍較微弱，個(gè)別具有顯著性?？刂谱兞恐?，除了金融開(kāi)放度和人均實(shí)際GDP的系數(shù)部分顯著為負(fù)和顯著為正外，資本形成率及貿(mào)易開(kāi)放度的系數(shù)有正有負(fù)，而且大多不再具有統(tǒng)計(jì)意義上的顯著性，這與前面的估計(jì)結(jié)果形成一定差異，也側(cè)面表明了出口質(zhì)量連貫性的影響。

（三）Heckman選擇模型

并非所有企業(yè)都會(huì)選擇出口，出口質(zhì)量的高低還受諸多其他因素的影響，因此并不是隨機(jī)事件。而且，出口質(zhì)量越高的國(guó)家，越能追趕前沿國(guó)家；出口質(zhì)量越低的國(guó)家，出口質(zhì)量提高得越慢，追趕時(shí)間越長(zhǎng)，這就形成了出口質(zhì)量的“質(zhì)量梯子”（Khandelwal，2010）。一些國(guó)家處于質(zhì)量梯子的底端，另一些國(guó)家則處于質(zhì)量梯子的高端。因此，利用Heckman選擇模型研究銀行部門發(fā)展和證券市場(chǎng)發(fā)展對(duì)出口質(zhì)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(zhì)量提升決策模型，利用Probit模型進(jìn)行估計(jì)，同時(shí)構(gòu)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(zhì)量模型中。根據(jù)上述分析，建立估計(jì)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(jì)出口質(zhì)量提升的概率。被解釋變量[yit]表示出口質(zhì)量是否處于“質(zhì)量梯子”的高端，若出口質(zhì)量指數(shù)大于1，則取1，否則取0。[FD]統(tǒng)一代表銀行部門發(fā)展和證券市場(chǎng)發(fā)展，[X]統(tǒng)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(zhì)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(gè)解釋變量不出現(xiàn)在影響模型中，因此本文將出口質(zhì)量指數(shù)的滯后一期變量納入模型，估計(jì)結(jié)果如表9所示。

從表9中不難發(fā)現(xiàn)，逆米爾斯比率Mills的回歸系數(shù)顯著不為0，說(shuō)明Heckman選擇模型是有效的。實(shí)證結(jié)果顯示，銀行部門發(fā)展和證券市場(chǎng)發(fā)展并沒(méi)有顯著影響到一國(guó)企業(yè)出口質(zhì)量提升決策，相反卻影響出口質(zhì)量水平，其中以銀行部門發(fā)展的影響最大。在第二階段中，銀行部門發(fā)展的回歸系數(shù)顯著為正，其二次項(xiàng)的系數(shù)顯著為負(fù)，倒U形關(guān)系成立；而證券市場(chǎng)發(fā)展的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，其二次項(xiàng)的系數(shù)為正，但不顯著，呈不顯著的U形關(guān)系。貿(mào)易開(kāi)放度、人均GDP對(duì)出口質(zhì)量提升決策和出口質(zhì)量水平產(chǎn)生積極影響，前期出口質(zhì)量對(duì)出口提升決策具有積極的促進(jìn)作用；金融開(kāi)放度對(duì)出口質(zhì)量水平則產(chǎn)生消極影響，資本形成率對(duì)出口質(zhì)量提升決策產(chǎn)生抑制作用，但卻能夠顯著提升出口質(zhì)量水平。

因此，從Heckman選擇模型的估計(jì)結(jié)果來(lái)看，銀行部門發(fā)展和證券市場(chǎng)發(fā)展僅對(duì)出口質(zhì)量水平產(chǎn)生重要影響，前者與出口質(zhì)量水平呈顯著的倒U形關(guān)系，后者則呈不明顯的U形關(guān)系。綜合來(lái)看，銀行部門發(fā)展的作用比證券市場(chǎng)發(fā)展的作用大。

六、結(jié)論與政策啟示

本文利用2004—2014年24個(gè)國(guó)家（地區(qū)）的平衡面板數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用面板隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)、面板分位數(shù)估計(jì)、系統(tǒng)GMM估計(jì)和Heckman選擇模型等方法，實(shí)證研究銀行部門發(fā)展、證券市場(chǎng)發(fā)展對(duì)出口質(zhì)量的影響，得出的結(jié)論及政策啟示是：

（一）銀行部門發(fā)展與出口質(zhì)量的關(guān)系大體呈倒U形

隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)、系統(tǒng)GMM估計(jì)、分組檢驗(yàn)以及Heckman選擇模型估計(jì)均顯示，隨著商業(yè)銀行及其他金融機(jī)構(gòu)向私人部門貸款占GDP的比例不斷提高，出口質(zhì)量先提高，后下降，呈倒U形非線性關(guān)系。而面板分位數(shù)估計(jì)結(jié)果則顯示在75%分位數(shù)前，銀行部門發(fā)展與出口質(zhì)量呈倒U形關(guān)系，但是在高分位數(shù)上（75%分位數(shù)及以上），二者關(guān)系發(fā)生了“逆轉(zhuǎn)”，在低分位數(shù)上（10%的分位數(shù)）則不存在非線性關(guān)系。因此，總體來(lái)看銀行部門發(fā)展與出口質(zhì)量呈倒U形的非線性關(guān)系，銀行部門發(fā)展對(duì)出口質(zhì)量提升具有重要影響。為了確保商業(yè)銀行更好地支持企業(yè)提升出口質(zhì)量，發(fā)展中國(guó)家要加快金融改革與發(fā)展，改善商業(yè)銀行的金融服務(wù)水平，積極推進(jìn)普惠金融、小微金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新，以支持出口企業(yè)開(kāi)展技術(shù)革新，提高出口企業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量和核心競(jìng)爭(zhēng)力。

（二）證券市場(chǎng)發(fā)展對(duì)出口質(zhì)量并無(wú)較大的正負(fù)影響

無(wú)論是隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)、面板分位數(shù)估計(jì)（除低分位點(diǎn)估計(jì)外）、系統(tǒng)GMM估計(jì)還是Heckman選擇模型估計(jì)，結(jié)果均顯示證券市場(chǎng)發(fā)展對(duì)出口質(zhì)量存在正向或負(fù)向影響，但是估計(jì)系數(shù)太小，經(jīng)濟(jì)意義不明顯。也就是說(shuō)，對(duì)于股票市場(chǎng)發(fā)展而言，其對(duì)企業(yè)提高出口質(zhì)量并未發(fā)揮太大作用，相反，還可能起到抑制效果，這與世界各國(guó)融資結(jié)構(gòu)的基本事實(shí)是一致的。換句話說(shuō)，不論是發(fā)展中國(guó)家還是發(fā)達(dá)國(guó)家，股票或債券都不是企業(yè)最主要的外部融資來(lái)源（米什金，2016），而且大多數(shù)出口企業(yè)也并不一定是上市企業(yè)，因而股票市場(chǎng)發(fā)展對(duì)出口質(zhì)量的影響微小。

（三）穩(wěn)定開(kāi)放的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境是出口質(zhì)量提高的重要保障

回歸結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、資本形成率以及貿(mào)易開(kāi)放程度均會(huì)對(duì)出口質(zhì)量產(chǎn)生正向影響，但是，資本賬戶開(kāi)放過(guò)快，甚至完全開(kāi)放則會(huì)引發(fā)宏觀經(jīng)濟(jì)的不穩(wěn)定而對(duì)出口質(zhì)量產(chǎn)生顯著的抑制效應(yīng)。雖然資本自由流動(dòng)可以解決企業(yè)部分外部融資約束，但是不穩(wěn)定的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境則會(huì)影響企業(yè)的投資意愿，降低技術(shù)革新和產(chǎn)品研發(fā)的投資力度，從而不利于出口質(zhì)量的提高。因此，保證宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定對(duì)提高出口質(zhì)量具有重要作用。一方面，要推動(dòng)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)健康發(fā)展，提高資本形成率，摒棄貿(mào)易保護(hù)主義思想，積極推進(jìn)與世界各國(guó)的貿(mào)易；另一方面，漸進(jìn)穩(wěn)妥地推進(jìn)資本賬戶開(kāi)放，對(duì)于資本賬戶完全開(kāi)放的發(fā)達(dá)國(guó)家，則可以考慮增加對(duì)資本流動(dòng)的適度管理，避免經(jīng)濟(jì)大起大落影響企業(yè)的正常生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)。

注：

①資料來(lái)源：中華人民共和國(guó)商務(wù)部，http：//tjxh.mofcom.gov.cn/article/tongjiziliao/feihuiyuan/201801/20180102701206.shtml。

②從擬合優(yōu)度來(lái)看，線性方程的擬合優(yōu)度為46.5%，而非線性方程的擬合優(yōu)度為49.7%，且估計(jì)系數(shù)也比較顯著，門檻值為198.08%。

③限于篇幅，我們未報(bào)告各個(gè)變量的單位根檢驗(yàn)結(jié)果。

④限于篇幅，我們不再一一報(bào)告所有在不同變量模型下的Hausman檢驗(yàn)結(jié)果。

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