深度分析和可靠结果

（1）相关性分析

表5.6和表5.7报告了主要变量的Pearson相关性的分析结果。从表5.6中可以看到，Ih_dele和Ih_off与tariff之间在10%或者5%的显著性水平上正相关，这初步验证了命题1的观点，某行业国内利益集团的政治影响会给该行业带来更高的保护，不过Ih_contri1与tariff之间在5%的显著性水平上正相关，究竟国内利益集团使用的是何种影响方式还需要进一步验证。tariff与If_foreign，If_adcvd在1%的显著性水平上负相关，这与命题2的观点是一致的，某行业国外利益集团的政治影响会使得该行业更偏向于自由贸易，但是外国利益集团究竟是采取什么方式来影响的，也需要进一步检验。另外，Ih_contri2和If_fta均与关税并没有明显的相关性，这与上文推测是一致的，政治献金和自由贸易协定的签订可能并不是利益集团影响中国政府的主要方式。

表5.6　相关性检验A

注：***、**和*分别代表1%、5%和10%的显著性水平。

从表5.7中可以发现，所有工具变量scientist、ln（scale）和ln（k／l）与各个和之间，除了以管理费替代的政治献金以及自由贸易协定之外，基本都保持在10%的显著性水平上存在相关性，这是符合选取这些变量作为工具变量时所进行的分析，同时也初步验证了工具变量与内生变量之间的相关性。应该说，所进行的Pearson相关性分析给出了的初步统计证据，并且基本验证了理论分析的结果，当然，更确切的结果还需要通过下文的多元回归得出。

（2）回归结果

表5.8报告了不同国内利益集团政治影响判断标准下，贸易保护政策与其各个影响因素的回归结果。该表中，国外利益集团的影响方式被认为是利用母国政府施压，判断门限值均为50th百分位数。作为本书的研究重点，在Ih_dele列中，β1和β2无论是从统计意义上还是经济意义上都支持了命题1和命题2的结果。也就是说，若某行业存在国内利益集团，则该行业获得的贸易保护会有约5.3%的提高，而如果某行业存在国外利益集团，且对方政府的确帮助过该利益集团对中国企业进行过反倾销或者反补贴调查，则该行业的贸易保护程度会降低约1.7%。命题3同样得到了显著的数据支持，如果某行业既不存在国内利益集团也不存在国外利益集团，则该行业受到的贸易保护将会有约1.3%的提高。之所以在经验验证中，国内利益集团选择的代表委员类政治联系而非官员类政治联系，可能的原因是，根据《中华人民共和国公务员法》第53条的规定，公务员不得从事或者参与营利性活动，在企业或者其他营利性组织中兼任职务，因此尽管许多行业中拥有曾在在中央政府任职的官员，但是毕竟时过境迁，他们在政治上影响力可能不如身兼“政企”两职的现任人大代表和政协委员。

另外，观察a和a／γ值可以发现，a＞0和a／γ＞1，这基本验证了假设1，也就是说，政府制定贸易政策时，相对于社会福利，利益集团的政治影响也是非常重要的考量；尽管从a／γ的数值上来看，政府的确更加关注来自国内利益集团的影响，毕竟国内利益集团在影响方式、信息渠道、沟通能力等方面占据较为明显的优势，不过随着贸易保护主义的抬头，外国利益集团的影响力也不可小觑。在表5.8的Ih_off、Ih_contri1和Ih_contri2三列中，有的系数与命题中假设的方向不一致，有的则不显著，a和a／γ值也并不符合预期。这进一步说明了代表委员类政治联系应该是国内利益集团影响政府的主要方式。为了保证结果的稳定性，下文以0th、25th和75th百分位数为门限值进行了稳定性检验。

另外，表5.9则报告了国外利益集团利用中国政府对于其产品的依赖进行影响时关税的变化。从结果中看，在Ih_dele列中，β1和β2分别在1%和5%的显著性水平上支持了命题1和命题2的结果。不过，虽然β3与命题3所预测的方向一致，但并不显著。a和a／γ值依旧满足，a＞0和a／γ＞1，不过数值有所扩大。与表5.8类似，在其他三列中，要么是系数符号与预期相反，要么就是不显著性。总之，国内利益集团的影响方式较为明显，是代表委员类政治联系；而国外利益集团的影响方式究竟是依靠母国政府施压还是依靠中国政府对其产品的依赖施压，还有待进一步检验。表5.10报告的是外国利益集团利用自由贸易协定进行影响的结果。β2的结果与预期方向不一致，而且并不显著，这较为充分地说明了自由贸易协定并非是外国利益集团的主要影响方式。

表5.8　回归结果A

注：***、**和*分别代表1%、5%和10%的显著性水平，括号中的数字为双尾检验的t值。本表中国外利益集团的影响方式为If_adcvd。

表5.9　回归结果B

续　表

注：***、**和*分别代表1%、5%和10%的显著性水平，括号中的数字为双尾检验的t值。本表中国外利益集团的影响方式为If_foreign。

表5.10　回归结果C

续　表(www.xing528.com)

注：***、**和*分别代表1%、5%和10%的显著性水平，括号中的数字为双尾检验的t值。本表中国外利益集团的影响方式为If_fta。

（3）稳定性检验

为了检验命题1、命题2和假设1的稳定性，本书分别采用了0th、25th和75th百分位数作为判断门限值。根据上文结果，国内利益集团采用代表委员类政治联系作为影响方式，而国外利益集团的影响方式仍旧需要进一步检验。表5.11根据上述分类列出了回归结果，结果表明，当外国利益集团利用母国政治压力方式进行影响时，β1和β2在0th、25th和75th百分位数的标准下，大都至少在10%的显著性水平上支持了命题1、命题2。当国外利益集团凭借东道国对其进口产品的依赖进行影响时，在0th、25th和75th百分位数的标准下β1和β2的表现并不稳定，特别是在25th、75th百分位数的标准下，β2、β1系数方向与命题预测的相反。由此可见，外国利益集团的影响方式应该是利用母国的政治压力。

表5.11　稳定性检验A

续　表

注：***、**和*分别代表1%、5%和10%的显著性水平，括号中的数字为双尾检验的t值。本表中国外利益集团的影响方式为If_adcvd。

另外一个需要进行稳定性检验就是a值和a／γ值，相对于上文的结果，前三两列中的a值在0th、25th和75th百分位数的标准下有所下降，但仍旧均大于1，也就是说，虽然政府对于利益集团的政治影响依然十分关注，其仍然是政策制定中需要考虑的重要因素。前三列中的a／γ值不是很稳定，但基本保持在1和12之间，这仍旧肯定了假设1，国内外利益集团的影响受到的关注程度相对而言是较为接近的，当然，考虑到变化的频率和幅度，国内利益集团的影响更多，而国外利益集团的影响也不可忽视。值得注意的是，无论是什么国外影响方式，β3在0th、25th的标准下均没有显著的支持命题3，也就是说，当某行业不存在利益集团时，它继续保持原有的贸易保护水平。

表5.8到表5.11均是针对式（5.12）进行的回归，式（5.12）中不仅加入了赫芬达尔指数、行业平均工资、年度虚拟变量，还增加了用来控制内生性的工具变量。有些学者（例如，Baldwin，1985；Goldberg和Maggi，1999；Gawande等，2012）则强调了结构方程表达式的重要性，要求直接对式（5.11）进行回归，不增加其他控制变量以检验理论模型的合理性。表5.12就报告了对式（5.11）的直接回归结果，在该表中，国内利益集团的影响方式被确定为代表委员类政治联系，国外利益集团的影响方式则确定为利用母国的政治压力，表中的结果在0th、25th、50th和75th百分位标准下验证了命题1、命题2和假设1，但是结果的显著性水平却相对有所下降，多数β1仅在10%的显著性水平上显著。命题3并没有得到稳定的数据支持。a值和a／γ值25th、50th百分位标准下验证了假设1的观点，但在0th和75th百分位标准下并不是很稳定。造成显著性下降以及a值和a／γ值不稳定的原因可能是：首先，没有加入控制变量使得回归结果存在一定的偏误；其次，某行业需要累积一定数量的代表委员才能对政府产生明显的作用，因此0th百分位标准下的结果并不是十分稳定和显著。

表5.12　稳定性检验B

注：***、**和*分别代表1%、5%和10%的显著性水平，括号中的数字为双尾检验的t值。本表中国外利益集团的影响方式为If_adcvd。

表5.13和表5.14则分别从不同回归方法以及不同样本范围对命题1、命题2和假设1进行了稳定性检验。相对固定效应模型而言，如果不存在个体效应，随机效应模型得到的结果会更有效率，表5.13便使用了随机效应模型对式（5.12）进行了回归。从表5.13的结果可以发现β1和β2的系数的确更加显著地支持了命题1和命题2的观点，即当某行业存在国内利益集团，则该行业将会获得较高贸易保护；当某行业存在国外利益集团，则该行业更可能会实现自由贸易。但是，a值和a／γ值0th、25th百分位标准下的结果并没有支持假设1的观点，并且出现了较大的波动。产生这样的结果说明了，如果不存在个体效应随机效应模型的确比固定效应模型更具效应；而本模型中由于只是用了年度虚拟变量作为控制虚拟变量，因此个体效应并不能忽略，且Hausman检验也说明了这一点。

表5.13　稳定性检验C

注：***、**和*分别代表1%、5%和10%的显著性水平，括号中的数字为双尾检验的t值。本表中国外利益集团的影响方式为If_adcvd。

表5.14则报告了样本区间为2005—2011年的回归结果。从表5.14的结果来看，β1和β2的系数在0th、25th、50th百分位标准下验证了命题1、命题2的观点，但显著性明显下降，并且β1在75th百分位标准下不显著。a值和a／γ值0th、50th百分位标准下支持了假设1的观点，在25th、75th百分位标准下与预测值不一致。产生类似结果的原因可能是因为缩减了样本区间，减少了将近四分之一的样本，影响了回归的大样本的性质，从而使得显著性有所下降。总之，根据不同百分位标准、不同回归模型、不同回归方法以及不同样本的稳定性检验结果来看，命题1、命题2以及假设1的观点是具有稳定性的。上述稳定性检验基本都是针对解释变量进行的，还有待利用其他被解释变量进行进一步验证。

表5.14　稳定性检验D

注：***、**和*分别代表1%、5%和10%的显著性水平，括号中的数字为双尾检验的t值。本表中国外利益集团的影响方式为If_adcvd，样本区间为2005—2011年。