产业内贸易：10个行业子样本回归结果分析

采用全部工业行业的面板数据进行回归得到的估计系数并没有完全通过显著性检验，检验的结果也受到组间效应的影响，从而可靠性降低。本节从全部的33个工业行业中挑选出在产业内贸易特性上比较接近的10个行业继续进行检验，以消除行业之间差异对回归结果的影响，增强其可靠性。

在本章第一节的表5.1中，已经给出了每个行业在1992年的产业内贸易比重，本节根据这个指标，以其中产业内贸易比重最高的10个行业作为子样本进行检验。从选择的结果来看，这10个行业的产业内贸易比重都超过了60%，并且全部来自于制造业产业，这与理论预期的产业内贸易的梯度分布比较一致。

对这10个行业子样本的面板数据进行检验的方法与全部样本的检验方法相同，具体的回归结果如表5.3所示。

表5.3　10个行业子样本的回归结果

表5.3的回归结果显示：(www.xing528.com)

（1）3种面板数据的回归模型在变量估计系数的显著性和符号方面并没有显著差别，各个变量的回归系数都通过了显著性检验。在固定效应模型和随机效应模型的检验结果中，大部分回归系数的绝对值都比采用混合数据普通最小二乘估计的要小，这说明考虑行业之间的差异之后，各变量对产业内贸易增长的影响有一定减少。不过，Hausman检验则通过了10%水平上的显著性检验，这表明组间效应对估计系数的影响不大，采用子样本数据后的行业差异可以忽略不计，并不影响到最后的检验结果。因此，固定效应模型的估计结果更为可靠，各回归系数的值和符号能够充分说明各变量在同一产业不同年份的变化对产业内贸易额这一因变量的影响。

（2）代表资本积累、技术扩散和技术创新演进机制的6个自变量的回归系数都通过了显著性检验，说明这3种演进机制对于中国产业内贸易的长期增长确实起到一定的积极作用，验证了本书第3章中理论分析的结论。资本密集度变量的估计系数为负，原因仍然可能是产业内贸易中加工贸易的存在。

（3）在这些变量的估计系数中，绝对值最大的基本上是用三资企业销售收入衡量的外商直接投资水平。按照固定效应模型，该变量每提高1个百分点，产业内贸易额就能增加0.6个百分点以上。用实物资本存量衡量的资本投入水平，其每提高1个百分点，产业内贸易额就能增加0.5个百分点以上。用科研活动经费比重和科研人员比重衡量的企业研发能力的估计系数值最小，只有0.002左右。这些估计值的大小在一定程度上反映出3种演进机制对于产业内贸易增长的作用大小，技术扩散在产业内贸易的增长中起到的作用可能最大。

（4）产业的规模与产业内贸易额仍然正相关。

总的来说，对10个产业内贸易比重较大的工业行业进行的面板数据回归结果基本上支持了本书第3章中的相关理论。也就是说，如果某个行业存在较多的资本积累、技术扩散和技术进步，则该行业的产业内贸易额增长得也就越多。并且，从回归系数的绝对值大小来看，技术扩散演进机制的作用最大，其次是资本积累演进机制，最后是技术创新演进机制。当然，检验的结果也不排除产业内贸易的增长还受到了其他本书没有考虑到的因素的影响。不过，本书第3章的理论部分已经阐述了经济增长过程中的生产要素变化和产业内贸易的增长之间确实存在某些演进的机制，因此，从这些变量出发对中国产业内贸易增长的实证检验结果具有一定的可靠性。