模型设定和变量定义详解

（1）模型设定

为了检验上述命题，实证模型根据式（5.11）可以被设定为：通过上文中的式（5.11）可以知道，等式（5.12）左边表示第i类产品的从价关税率，β1＝，根据上文中所提出的命题，β1和β3被预测大于0，β2小于0。V表示包括时间控制变量在内的其他影响关税率的变量。根据Gawande等（2006）以及Trefler（1993）的相关研究，其他解释变量包括赫芬达尔指数（hfdl）、行业的平均工资对数值（lnwage）、是否存在行业协会的虚拟变量（union）以及年度虚拟变量。赫芬达尔指数反映了行业集中度，从理论上来看，若行业集中度较高则该行业的垄断程度较高，行业中的各家企业更加容易采取统一行动。行业的平均工资反映了该行业的就业状况，对中国政府而言，是否对某行业采取贸易保护，该行业的就业水平是一个重要考量。西方国家的工会力量非常强大，而中国企业中的工会就相对弱势很多，正如本书第3章所提到的那样，反倒是一些具有一定规模的行业协会能够给政府施加影响。其他影响贸易保护水平的变量还包括进出口额、行业规模、进口价格弹性、行业制度环境等，但是这些变量要么已经包含在了X／mε之中，要么已经由年度虚拟变量反映。为了简便起见，此处省略了下标t。

（2）变量的含义与度量

鉴于样本区间选择为2004—2012年，则以第十届、第十一届全国人大代表、全国政协委员以及对应时间的中央党政机关官员信息作为判断国内利益集团二值变量取值的依据^[2]。正如第3章所言，在中国既垂直又交叉的党政关系中，全国人大、全国政协和中央党政机关官员都有可能参与到政策决策中。与此同时，在第3章的影响机制分析中也谈到政治联系是中国利益集团最主要的影响方式之一，而核心就是寻找一个身兼政企两职的政治“联系人”。对于贸易政策而言，一般遵循中央决策、地方执行的运行机制，因此利益集团的“联系人”必须具备一定的级别才能影响到贸易政策的决策。检索全国人大代表、政协委员以及中央党政机关官员的具体方法为：首先，在全国人大、全国政协、党政机关官方网站查询第十届和第十一届人大代表、政协委员和官员的基本信息，例如姓名、年龄和现在所在地区及单位^[3]。随后，依据所获得的基本信息，在维基百科、百度百科以及官方网站上获得人大代表、政协委员以及相关官员的详细信息，特别是他们何时在何地工作的信息^[4]。最后，统计各年各行业拥有时任全国人大代表、全国政协委员的总人数，以及各行业曾经拥有的时任官员的人数。

根据Goldberg和Maggi（1999）所提出的门限值法，考察各行业中利益集团与政府之间政治联系程度。如果某行业中利益集团与政府之间的联系程度超过了所设定的门限值，则被赋值为1，否则则为0。政治联系程度的大小就是按照已经统计的各年各行业中全国人大代表、政协委员和相关官员的人数来判断，该方法在分析政治关联与金融、会计问题时得到广泛应用（杜兴强等，2009，2010）。根据上述取值定义，将政治联系划分为政府官员类_off、代表委员类_dele。门限值分别为0th、25th、50th和75th百分位数^[5]。

另外，为了确定政治献金的影响方式在中国是否适用，根据戴亦一等（2014）、杜兴强等（2010）以及Cai等（2011）的研究，将企业的慈善捐赠和企业的超额管理费看作是一种政治献金_contri，检验它是否会影响贸易政策。利用上市公司中财务报表中所记录的平均慈善捐献值以及平均超额管理费数量的对数值作为判断政治献金_contri1、_contri2取值的依据。上市公司是行业中的龙头企业，利用行业中上市公司的数据不仅可以反映行业的典型特征，而且降低了数据收集难度，提高了数据的准确度和可信度。对于超额管理费的计算方法，参照杜兴强（2010）对管理费进行甄别。具体思路为利用以下公式估计出管理费用与影响因素的系数：

其中，AE为实际管理费，sale为上期销售规模，growth为销售增长率，margin为毛利率，staff为在职职工数，auditor为审计公司是否为“四大”，CI为资本密集度。得到系数后，可以估算出期望的管理费用ae，再用实际的管理费用减去期望的管理费用得到“超额管理费用”，即EAE＝AE－ae。最后，同样以门限值来判断_contri是取值为1还是0。

国外利益集团虚拟变量的度量同样采用门限值法，首先使用50th百分位数，即中位数作为门限值。第3章对于影响机制的分析中已经谈到，政治压力是国外利益集团经常使用的影响方式。

第一，一些地方政府为了实现经济增长的目标，从而比较依赖于进口企业的经济贡献。国外利益集团正是利用政府对于其的依赖程度获得地方政府的支持，从而使得自己能够获得更多收益。地方政府也是能够影响政府决策的一个因素，他们的意见确实也会影响中央政府制定贸易政策的结果。这种政府对于进口企业的依赖程度往往可以通过外贸依存度来反映（李昕和徐滇庆，2013）。具体而言，考察各行业的外贸依存度_foreign的大小，如果某行业的外贸依存度大于所设定的门限值时，则赋值为1，否则则为0。外贸依存度可以通过得到，E表示该行业的出口额。

第二，政治压力正如李坤望和王孝松（2008）、王孝松和谢申祥（2013）所言，来自国外利益集团的母国政府，它们会利用国际贸易规则向中国政府施压，以保证自己国家利益集团的利益。因此，根据各行业遭受过反倾销和反补贴调查次数_adcvd来构建，在对应的样本时间内，如果遭受过反倾销和反补贴调查的次数超过所有行业遭受次数的中位数，则为1，否则为0。(www.xing528.com)

第三，双边以及区域贸易自由协定的签订在一定程度上削弱了中国政府自主调控贸易政策的能力，从中国与14个国家和地区签订的自由贸易协定来看，绝大部分货物贸易的双边关税将降为零，这就意味着自由贸易协定的签订事实上成为影响中国贸易保护正式的重要方式。使用If_fta衡量政府是否受到了自由贸易协定的影响。具体的计算If_fta方法为，计算当年中国某行业从那些已经与自己签订自由贸易协定的国家与地区的进口额占该行业总进口额的比例。如果该比例超过了当年所有行业进口额比例的中位数，那么If为1，否则为0。

进口价格弹性εi的度量采取Kee（2008）和陈勇兵等（2014）的方法进行计算。具体而言，首先，使用半弹性超越对数GDP函数分析得到实证模型中的被解释变量和解释变量；随后，建立回归模型：

在式（5.14）中，下标i，t，n分别是指i国，t年，第n个产品；s代表进口值占GDP的比例，p代表商品价格，p－代表总的价格指数；v代表其他各种要素禀赋，mills代表经过样本选择后的反米尔斯比。通过回归得到系数ann后，再根据εn＝＋sn－1≤0，∀sn＜0，得到第n中产品的进口价格弹性。产品分类标准为HS8位编码，根据标准转换表获得各个行业的进口价格弹性。该部分具体分析方法和结果见附录。

赫芬达尔指数hfdl是一个反映行业集中度的指标，采用山立威等（2008）的构造方法，将每年每个行业的每个上市公司的营业收入除以该行业所有公司当年的营业收入总和得到百分比，再将百分比的平方按照行业每年进行加总。

行业协会虚拟变量union反映当年该行业是否具有全国性的行业协会或者商会，以中国行业协会商会的发放证书日期为准，如果已经发放则union为1，否则为0。

行业产值X、行业进口额m以及行业的平均工资的对数值ln（wage）均可以直接获得数据，或者经过简单数学变换获得数据，为了保证样本分布的合理性，上述变量均取对数值。

（3）内生性的处理

一般而言，进口价格弹性εi以及国内利益集团组织变量Ihi都可能存在一定的内生性问题，为了得到一致性的估计需要选取合适的工具变量。根据Goldberg和Maggi（1999）以及Gawande等（2006）的研究选择科技人员比例scientist、市场规模对数值ln（scale）以及资本劳动比对数值ln（k／l）作为工具变量。从理论角度来看，科技人员比例事实上反映的是一种熟练工或者高素质人才的比例，若一个行业熟练工比例较高，它的进口弹性与那些以初级工人为劳动力主力的行业肯定有所不同，这种不同也有可能反映在政治影响力上；市场规模与是否存在利益集团具有相关性，一方面市场规模越大，利益集团的政治力量可能就越大，而另一方面，市场规模较大也可能会带来更突出的“免费搭便车”问题；资本劳动比则从要素密集度的角度来反映一个行业的特点，具有不同密集度的行业在价格弹性和政治特点上也有可能不同。对于它们的构成，科技人员比例是行业中科技人员与该行业就业人数之比，市场规模对数值是行业利税总额的对数值，资本劳动比对数值为行业资产总额与就业人数比率的对数值。工具变量分别进行了识别不足检验（underidentification test）、弱工具变量检验（weak identification test）以及过度识别检验（overidentification test）。检验结果均验证了工具变量的合理性。