中国企业出口产品质量测算及其决定_省略_素_培育出口竞争新优势的微观视角_施炳展

摘要：本文从质量（quality）视角入手分析中国企业出口行为及其决定因素。借鉴新新贸易理论最新进展，我们首先放弃单位价值（unitvalue）等同于质量的假设，采用2485个产品层面回归反推方法，测算中国企业出口产品质量；然后匹配海关数据和工业企业数据，分析企业出口产品质量的决定因素。结论发现，中国企业出口产品质量总体呈上升趋势；但本土企业与外资企业产品质量差距扩大；生产效率、研发效率、广告效率、政府补贴、融资约束缓解、市场竞争均会提升产品质量；但研发投入、广告投入并没有明显效果；企业出口空间分布特征也会反作用于产品质量；外资对本土企业产品质量影响不利，但提升了外资企业出口产品质量。从政策层面看，提升企业效率、促进金融市场发展、增强市场竞争均有益于出口产品质量提升，但对外资作用应审慎对待。关键词：企业质量决定因素效率一、问题的提出经过改革开放几十年发展特别是入世以来，中国出口规模迅速增加，早已跃居世界第一位；但随着国内外经济形势变化，实现出口贸易的可持续发展也成为一个重要问题。从国内看，中国人口年龄结构转型，劳动力比较优势的要素禀赋基础变弱；环境、资源、能源等约束力也逐渐显现。从国际看，其他发展中国家积极融入全球生产链条，人民币升值压力不断增加，经济复苏乏力背景下发达国家不断兴起国际贸易保护主义，这都使得中国出口贸易增长的国际环境日益恶化。在上述背景下，党的十八大政府 工作报告 骨伤科个人专业技术工作报告ppt工作报告模板政府工作报告ppt个人极端案事件排查工作报告公司安全生产工作报告 、“十二五”规划纲要都提出了“培育技术、品牌、质量、服务为核心的出口竞争新优势”的重要思路，以期在国内外新形势下继续保持出口贸易的可持续发展。本文即以“质量”为切入点，借鉴国外文献的最新进展，精确测算中国企业出口产品质量，客观评估中国出口的质量结构，进一步分析企业出口产品质量决定因素，探求中国企业出口产品质量提升的动力机制，为提升中国企业出口产品质量提供相应依据。质量（quality）是观察中国出口贸易结构的全新视角，它与技术复杂度（sophistication）概念截然不同。技术复杂度着重产品技术特征，强调产品间（across-product）的技术含量差异，如一般认为鞋子的技术含量低于手机。质量则是强调产品内（within-product）的垂直差异，如高端鞋子较低端鞋子有更高的舒适度，高端手机较低端手机有更好的耐用性。按照Garvin（1984）分析，质量既包括产品客观特征，如耐用性、安全性、兼容性、配套服务等；也包括由于口碑、广告、历史等因素形成的社会性特征，如品牌信任度、品牌忠实度、品牌社会地位等；还包括消费者从产品中获得的某种心理和视觉满足感，如产品设计的美观度、消费者虚荣心满足程度等。Garvin（1984）从8个角度入手分析了质量的多方面含义，内涵极其丰富。简单说，同等产品数量条件下，所有引起消费者效用水平提升的特征都可以归结为产品质量，这与稍后的理论分析一致。中国企业出口产品质量测算及其决定因素*——培育出口竞争新优势的微观视角□施炳展邵文波*作者感谢教育部人文社会科学项目（13YJA790055）、国家自科项目（71403136、71473133）的资助，文责自负。中国企业出口产品质量测算及其决定因素工商管理理论论坛--90《管理世界》(月刊)2014年第9期由于质量与技术复杂度概念存在本质区别，从质量视角入手观察中国出口贸易可能会刷新有关中国出口结构的认识。诚然，近年来中国出口中高技术复杂度产品比重上升，从而总体技术复杂度水平增加，姚洋和张晔（2008）、Rodrik（2006）、杨汝岱和姚洋（2008）、Wang和Wei（2008）均印证了这一判断。但从质量角度入手，我们更关心的是产品内的垂直差异，即中国出口的鞋子是否实现了从低端品牌到高端品牌的华丽转身？中国出口的手机是否占据了同类产品的高端市场位置？从直觉看，中国至今还很少创造出具有国际声誉的高端品牌，发达国家可能由于技术、品牌、营销等优势处于同类产品的高端位置，而中国可能仅处于低端位置。同时，近年来中国出口数量（quantity）激增，在“物以稀为贵”理念下，消费者对中国产品的主观评价可能会降低。因此，从质量角度入手重新审视中国出口贸易结构是完全有必要的。产品质量也是近期国外新新贸易理论（new-newtradetheory）研究的重要问题，从质量角度入手分析中国出口贸易，也为相关理论研究提供了一个来自转型经济体的经验证据。Melitz（2003）开创了新新贸易理论，强调企业间生产效率异质性，认为只有生产效率高的企业出口。近期学者开始关注企业异质性更多维度，被广泛谈及的是企业产品质量异质性，认为产品质量高的企业有更好的出口绩效，如Baldwin和Harrigan（2011）、Crozet等（2012）、Verhoo⁃gen（2008）、Hallak和Savadian（2009）等。关于中国出口产品质量的研究相对较少，而且在研究问题、研究方法上有待进一步深化。如Mark等（2012）以鞋类产品为例研究了产品质量和生产效率对企业出口绩效的影响，但鞋类产品所占出口比重越来越低，1995年、2000年、2005年和2010年鞋类产品占中国出口产品的比重分别为5.16%、4.31%、2.71%和2.54%，因此单纯鞋类产品难以全面反映中国出口质量情况①；Rodrik（2006）、Xu和Lu（2009）涉及中国出口产品质量问题，但均利用单位价值法测算产品质量，而且关注点在技术复杂度。和本文最接近的两篇文献是近期国内的相关研究：施炳展等（2013a）采用Khandelwal（2010）的离散选择模型分析了中国出口产品质量，并从行业特点入手分析了决定因素，然而其研究数据是产品层面数据，无法反映企业层面特征与微观机制；施炳展（2013b）测算了中国企业层面出口产品质量并提炼了相关典型化事实，但并没有关注企业层面的决定因素。综上，本文将在新新贸易理论框架内，从质量这一崭新视角入手，破解“培育中国出口竞争新优势”的命题，试图对中国企业出口产品质量的现状、发展趋势及其动力机制进行深入分析。和现有文献相比，本文有3个显著特点。首先，从研究问题看，本文首次揭示了中国企业层面出口产品质量的决定因素，挖掘了企业效率、政府政策、市场环境、进口国特征等多维因素对企业层面出口产品质量的影响，从而为提升中国企业出口产品质量、构建中国出口竞争新优势提供微观动力机制和可操作性对策。其次，从研究结论看，本文实证研究发现研发投入或广告投入本身对于企业产品质量改进作用有限，而研发效率和广告效率才具有显著影响，这提示我们不仅要关注可变成本投入效率（生产效率），更要关注固定成本投入效率（广告效率和研发效率），与现有新新贸易理论大部分文献仅仅强调生产效率相比，丰富了企业异质性的内涵，有助于更为全面的理解企业行为差异性及其决定因素。最后，从研究数据和研究方法看，本文综合运用了《中国工业企业数据库》、《中国海关数据》、CE⁃PII的BACI数据库等，考虑了内生性和选择性偏差，保证了结论的可信度和科学性。文章结构安排如下：第二部分是文献综述和理论机制；第三部分是计量模型构建与数据描述；第四部是分产品质量测算结果；第五部分是产品质量决定因素的计量分析；最后是结论与政策含义。二、文献综述与理论机制分析国际贸易领域关于产品质量的理论研究大致可分为四类。第一类研究从需求角度解释质量与国际贸易的关系，最早可追溯到Linder（1961）提出的重叠需求理论，Fan（2005）对重叠需求理论做了规范化、数学化表达，而Fajgelbaum等（2011）将Linder假设应用于关于外商直接投资的研究。第二类研究从供给角度解释产品质量与国际分工，20世纪80年代基于产品质量诞生了垂直产业内贸易理论，如Falvey（1981）、Flam和Helpman（1987）、Falvey和Kierzkowski（1987）等。第三类研究将产品质量与内生经济增长相联系，将产品质量阶梯内生增长理论扩展到开放条件下，研究南北贸易对经济增长和经济收敛的影响，如Grossman和Helpman（1991，1992）等。第四类研究基于新新贸易理论框架，从--91企业层面研究出口产品质量的决定机制和影响因素等，这也是和本文最直接相关的一类文献。Melt⁃iz（2003）强调企业生产效率异质性；但近期随着新新贸易理论的发展，越来越多的文献开始强调企业的多维度异质性，其中一个被广泛提及的是企业产品质量异质性，如Hallak和Sivadasan（2009）、Kru⁃gler和Verhoogen（2012）、Baldwin和Harrigan（2011）等。接下来，我们以Hallak（2006）、Hallak和Siv⁃adasan（2009）为基础，在企业产品质量异质性模型框架下，讨论企业产品质量的决定机制，为后续出口产品质量测算和决定因素分析奠定理论基础。从需求层面看，消费者具备双层（two-tier）效用函数，外层效用函数为：这表明m国消费者在t年获得效用水平为消费者在所有商品（共G种）上获得的效用的函数，任取第g种商品，m国消费者t年在第g种商品上获得的效用如（1）式。（1）（1）式中，Ngt表示生产g商品的企业总数，假设每种企业只生产一种产品种类（variety），那么Ngt也表示g商品的种类数；λgimt、qgimt分别表示企业i生产的g商品的质量和数量，σg>1为替代弹性。（1）式对应的价格指数如（2）式。（2）那么企业i生产的g商品的需求量为（3）式。（3）Egmt为m国消费者t年在g商品上的总支出。（3）式表明垂直差异化产品市场中，消费量同时取决于产品质量和价格，即性价比。进一步引入企业的生产行为，假设企业生产成本包括可变成本和固定成本②，如（4）式：（4）边际成本MC取决于边际成本的质量弹性β、产品质量λ、企业生产效率φ；固定成本F取决于固定成本的质量弹性α、企业产品质量λ和指标ξ；c、f为常数，代表可变投入和固定投入的单位价格；β>0，α>0，表明产品质量越高，企业边际成本、固定成本也越高。φ为生产效率，刻画企业边际成本异质性；指标ξ代表企业的固定投入效率，刻画固定成本异质性，其值越大，厂商固定成本越低，比如研发效率、广告效率等。现有研究发现产品质量生产需要较大的固定成本投入，如Shaked和Sutton（1983），Motta（1993），Gervais（2009）等；而且企业的固定成本使用效率也存在异质性，Zhang等（2003）发现中国企业研发效率异质性，Das等（2001）发现企业出口固定成本的异质性，Bugamelli和Infante（2003）发现企业信息搜集能力存在异质性。给定需求函数和成本函数后，企业通过利润最大化行为，得产品质量表达式③：（5）α'=α-（1-β）（σ-1）>0，0<β<1，α>α'。（5）式可见，企业产品质量内生决定于3个方面，即企业生产效率、固定投入效率和市场规模。φ为企业生产效率，刻画边际成本异质性，其值越高产品质量越高；ξ为研发或广告效率，刻画企业固定成本异质性，其值越大产品质量越高；E/P是市场整体需求量；其余符号作为常数处理。简言之，企业最优产品质量决定于需求量、固定投入效率和生产效率3个方面。接下来，以上述理论分析为基础，构建计量模型并进行相应的数据说明。三、模型、数据与描述性分析实证分析分两个步骤进行，第一步测算中国企业出口产品质量；第二部分析中国企业出口产品质量的决定因素。相应的我们计量模型构建和数据说明也分两步进行。（一）中国企业出口产品质量测算计量模型与数据分析早期产品质量测算一般基于单位价值量（unitvalue），如Schott（2004）、Hallak（2006）、Hummels和Klenow（2005）、Hummels和Skiba（2004）等。但对于中国而言，中国要素市场存在要素价格负向扭曲（施炳展、冼国明，2012），这意味着中国高质量产品可能因为要素价格扭曲产生高质低价问题；同时，中国企业之间存在较为激烈的出口竞争，出口企业之间竞相降价，从而导致出口价格偏低。这样，中国出口低价格并不完全是由于出口产品质量低，出口价格并不能较好地反映中国出口产品质量。因此，按照Gervais（2009）、Mark等（2012）、Joel（2011）做法，由（3）式构建计量模型。由于我们的回归在产品层面进行，因此我们删掉角标g，那么m国消费者t年对企Umt=Uéëùûu1mt,u2mt,⋯⋯ugmt,ug+1mt,⋯⋯uGmtugmt=éëêêêêùûúúúú∑i=1Ngt(λgimtqgimt)σg-1σgσgσg-1Pgmt=∑i=1Ngtp1-σgimtλσg-1imtqgimt=p-σgimtλσg-1imt（Egmt/Pgmt）MC(λ,φ)=(c/φ)λβ,F(λ,ξ)=F0+(f/ξ)λαλ(φ,ξ)=éëêêùûúú1-βαæèçöø÷σ-1σσæèçöø÷φcσ-1ξfEP1α'中国企业出口产品质量测算及其决定因素工商管理理论论坛--92《管理世界》(月刊)2014年第9期业i生产商品种类的的消费量可以简化为（6）式。（6）两边取自然对数，进行简单整理后得计量回归方程式（7）。（7）χmt=lnEmt-lnPmt为进口国—时间虚拟变量，它是随时间和进口国变化的变量。lnpimt表示企业i在t年对m国出口产品的价格；εimt=（σ-1）lnλimt测度企业i在t年对m国出口的产品的质量，作为残差项处理。（7）式是某一产品hs的回归方程式，即本文回归是在产品层面进行的，自然控制了产品特征，如产品技术复杂度等。对于（7）式估计存在两个问题。其一，（7）式仅考虑了产品价格和产品质量对产品需求量影响，但没有考虑产品水平多样化特征，即产品种类。其二，产品质量εimt与产品价格pimt相关，存在内生性。对于第一个问题，我们借鉴Khandel⁃wal（2010）思路，认为企业产品种类是市场规模的函数，故在回归（7）式中加入企业国内市场需求规模来控制企业生产的水平种类产品④。对于第二个问题，借鉴Nevo（2001）、Hausman（1996）估计需求函数的工具变量选择方法，选择企业在其他市场（除进口国m）出口产品的平均价格作为该企业在m市场出口产品价格pimt工具变量⑤。在考虑产品种类和内生性后对（7）式回归，根据回归结果通过（8）式定义质量⑥。（8）对（8）式的质量指标进行 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 化处理，如（9）式。（9）min、max分别代表求最小值和最大值，（9）式定义的标准化质量指标位于[0，1]之间，且不具有测度单位，因此可以进行加总分析和跨期、跨截面比较研究。整体指标如（10）式。（10）（10）式中TQ代表对应样本集合Ω的整体质量，Ω代表某一层面的样本集合，如本土企业整体，高技术产品整体等。利用海关微观贸易数据，提取价值量、数量指标，计算价格指标，按照（7）式进行回归。为了保证回归结果的可信度，需要按照一定原则对原始数据进行处理，如表1所示。表1中，第三列、第四列分别代表数据整理后剩余样本贸易量占整体、制造业贸易规模的比重。第1步，剔除掉信息损失样本，包括没有企业名字、进口地名称、产品名字数据；第2步，剔除掉单笔贸易交易规模在50美元以下，或者数量单位小于1的样本；第3步，同一产品编码下，有些产品具有多种数量计数单位，为了保证价格可比性，仅保留同一产品编码下计数单位最多的样本量。然后，将海关数据HS八分位编码同国际HS六分位编码对齐，在HS六分位基础上同ISICRev.2三分位编码、SITCRev.2三分位编码、四分位编码对齐，编码之间的转化标准来自BACI数据库中的ProductCodes文件。在编码对齐的基础上，第4步仅保留制造业样本数据，即保留ISIC编码处于300~400之间、SITC四分位编码位于5000~9000之间的样本量；第5步，按照Lall（2000）标准，将产品在SITC三分位编码基础上划分为初级品、资源品、低技术品、中技术品和高技术品，由于初级品、资源品的质量主要源于自然资源禀赋，并不能准确体现质量内涵，因此剔除掉初级品、资源品样本⑦；第6步，按照Rauch（1999）分析，产品垂直差异主要体现在差异化产品上，因此剔除掉同质产品；第7步，为了保证回归的可信度，剔除掉总体样本量小于100的产品；第8步，由于大量贸易中间商的存在，中间商可能存在价格调整，从而出口产品价格和数量信息并不能真实反映生产企业的产品质量消息，因此剔除掉企业名称中含有“贸易”、“进出口”关键词的企业；最后考虑到工具变量回归，我们必须保证企业至少对两个国家出口同一种产品，因此剔除只对一个国家出口的企业样本。通过上述整理过程，我们最终获得2000~2006年97281个企业对212个国家和地区出口2485种产品的数据，样本量为6979150。这些样本占总体出口量的40.6%，占制造业总体出口量54.7%，具有较强的代表性。在上述数据整理基础上，我们按照（7）式分产品进行回归，总计2485个回归。回归结果分析汇总qimt=p-σimtλσ-1imt(Emt/Pmt)lnqimt=χmt-σlnpimt+εimtqualityimt=lnλ̂imt=ε̂imt()σ-1=lnqimt-lnq̂imt()σ-1r-qualityimt=qualityimt-minqualityimtmaxqualityimt-minqualityimtTQ=vimt∑imt∈Ωvimt×r-qualityimt表1数据处理过程（%）123456789数据处理步骤剔除信息损失样本剔除贸易价值量小于50美元，数量小于1样本保留同种产品下最大数量单位样本保留制造业样本剔除制造业中的初级品、资源品样本剔除同质产品样本剔除样本量小于100样本剔除贸易公司样本剔除无工具变量的企业样本占整体99.197.294.374.365.462.261.848.640.6占制造业100.088.083.783.165.554.7资料来源：笔者整理。以下各表皆同。--93如表2，回归系数90%都位于-0.002以下，说明大部分回归系数为负；t值50%位于-4.738以下，说明大部分回归系数据有较高的显著性；平均样本为2808个，90%样本量处于156以上。按照（8）~（10）式分别计算质量、标准化质量和加总指标，从而分析本土企业出口产品质量变化趋势、分布特点，详细结果见第四部分。（二）中国企业出口产品质量决定因素的计量模型构建与数据描述分析（5）式中，决定企业产品质量的因素主要有3个，生产效率φ、固定投入效率ξ和市场需求因素E/P，在此基础上进行扩展，最终企业出口产品质量决定方程如下。（11）（11）式中，i代表企业，c代表进口方，k代表HS八分位产品，t代表年份。被解释变量qickt代表i企业在t年对c国出口的某HS八分位产品质量。tfp为企业生产效率用以刻画（5）式中的φ；rdeff、adeff分别为研发效率和广告效率变量用以刻画（5）式中的ξ；fi⁃nance为企业融资约束变量，由于中国转型经济的特殊背景，融资约束是中国企业产品质量提升的重要瓶颈；sub为企业是否接受政府补贴指标，用以刻画政府行为对企业出口产品质量的影响；fdi为外资变量，用以分析外资对企业出口产品质量的影响，可以部分说明开放条件下的中国企业出口产品质量升级的动力机制；compete为市场竞争程度变量，分析市场结构对企业出口产品质量的影响；lngdp、lnmres为进口国国内生产总值、进口国多边阻力，刻画（5）式中的E/P。进口国地理距离lndist，按照Hummels和Ski⁃ba（2004）分析，地理距离越远，出口产品质量越高。process代表加工贸易变量，如果这一笔交易为加工贸易，则取为1，否则为0。λk代表了产品固定效应控制了所有不随时间变化的产品特征如技术复杂度等。λt为时间固定效应，用以刻画仅随时间变化的变量，如汇率 制度 关于办公室下班关闭电源制度矿山事故隐患举报和奖励制度制度下载人事管理制度doc盘点制度下载 变革、入世等因素。εijckt为随机干扰项。接下来介绍指标测算和数据处理。被解释变量qickt、解释变量fdi、compete、porcess由笔者据《中国海关数据库》计算所得。企业层面指标数据来自《中国工业企业数据库》，我们按照Feenstra等（2013）、Yu（2013）、聂辉华等（2012）的建议对数据进行了删减⑧。进口国层面的数据根据CEPII的Gravity、BACI以及WDI数据库整理而得，包括地理距离lndist、经济总量lngdp、多边阻力lnmres，其中lnmres由笔者计算所得。被解释变量qickt为（9）式标准化质量指标，用rq表示。生产效率指标tfp，按照Brandt等（2012）做法，对原始数据进行指数平减、行业跨期调整后，采用多种方法分行业计算全要素生产效率。首先采用OLS回归方法计算企业tfp，这样做的好处在于可以尽量保留样本信息，计算结果即为tfp_ols；进一步，在分行业回归过程中，加入企业固定效应，从而控制不随时间变化的生产率冲击，减少遗漏变量，部分地解决内生性问题，计算结果为tfp_fe；考虑样本选择偏差与共时性偏差，采用O-P方法计算企业生产效率结果为tfp_op；但O-P方法计算生产效率要求企业的投资值必须大于0，这导致大量样本损失，L-P方法取而代之采用中间投入品作为代理变量，在克服共时性偏误同时保留了大量样本，是相对有效的一种方法，我们将L-P方法结果记为tfp_lp；但是L-P方法不能很好地处理样本选择偏差问题，Wooldridge（2009） 证明 住所证明下载场所使用证明下载诊断证明下载住所证明下载爱问住所证明下载爱问 一步GMM方法可以很好地解决C-D生产函数中企业资产和TFP的共时性问题以及非平衡面板数据和企业生存概率所带来的样本选择问题，因此是一种具有一致性的有效估算方法。我们将利用Wooldridge（2009）改进的L-P方法估算结果记为tfp_lp_w。最终，我们计算了tfp_ols、tfp_fe、tfp_op、tfp_lp、tfp_lp_w五类生产效率指标，从而保证分析的稳健性和可靠度。研发效率指标rdeff。按照吴延兵（2006）、Thom⁃as（2011）分析，企业研发投入包括研发人员、研发支出，研发产出包括专利、新产品产值、公开发表等，研发效率反映了企业研发投入转化为研发产出的能力。考虑到数据可得性，借鉴Thomas（2011）的做法，用研发产出与研发投入之间的比率表示研发效率，即企业新产品产值与企业研发投入规模的比值表示，加1取自然对数进入回归方程，记为rdeff⑨。采用比率指标虽然最接近研发效率的含义，但原始数据中研发投入大量为0值，这导致大量样本损失，为此采用企业是否有研发投入drd、企业是否有新产品产值dnew两个指标作为研发行为的替代变量。最表2回归结果统计分析回归系数t值可决系数样本量均值-0.817-5.7650.160280810%-1.689-13.0310.02315650%-0.798-4.7380.12393090%-0.002-0.0030.3576487qickt=α0+δ1tfpit+δ2rdeffit+δ3adeffit+δ4financeit+δ5subit+δ6fdickt+δ7competeckt+δ8lngdpct+δ9lnmresct+δ10lndistc+φprocessickt+λt+λk+εickt中国企业出口产品质量测算及其决定因素工商管理理论论坛--94《管理世界》(月刊)2014年第9期后，由于原始工业企业数据库中，研发投入指标个别年份存在缺失，为了保证数据连续性，借鉴Xu和Lu（2009）的做法，采用企业无形资产信息作为研发的代理变量，会计上一般将企业的商标权、专利权看作企业无形资产，而企业商标、专利权会进一步影响消费者对产品品牌、产品质量的判断，因此无形资产与企业研发行为具有较强的相关性，我们分别采用企业是否有无形资产dwz，无形资产占总资产的比重wzratio刻画研发行为，前者为虚拟变量，后者加1取自然对数进方程。最终我们选定rdeff、drd、dnew、dwz、wzratio这5个指标测算企业研发效率。广告效率adeff。类似于对研发效率的分析，广告效率的一个重要含义是广告投入促进销售增加的能力，按照乔均等（2008）、Albena等（2010）做法，采用企业销售额与广告费用之间的比值刻画企业广告效率，加1取自然对数进方程，记为adeff。由于原始数据中大量企业无广告投入，因此我们也引入企业是否有广告投入变量dad，有为1否则为0。最终我们选定dad、adeff两个指标反映企业广告效率。融资约束指标finance。在不存在融资约束的情况下，企业资产增长对现金流应无敏感性，借鉴Guariglia等（2011）、张杰等（2012）的做法，以资产增长对现金流的敏感性为基础，定义企业的融资约束指标cfs⑩。企业可以通过内部融资、外部融资缓解融资约束，按照张杰等（2012）分析，企业自身现金流越充裕，企业越容易实现融资约束缓解，其中企业现金流为企业净利润与本年折旧之和，采用企业现金流与总资产的比值刻画企业内部融资约束缓解，其值越大，企业面临融资约束程度越小，记为cash；类似的，企业实收资本变化率也可以表示企业内部融资难易程度，实收资本变化额为本年企业实收资本减去上年企业实收资本，用企业实收资本变化额与企业总资产的比值表示实收变化率，其值越大融资约束程度越小，记为capital。按照李志远和余淼杰（2013）的分析，如果企业可以获得银行贷款，则可以从外部融资渠道缓解融资约束，采用企业利息支出与企业总资产比值加1取自然对数刻画记为loan，其值越大，企业面临融资约束越小；进一步，在中国金融市场发展不健全的情况下，商业信用（tradecredit）是缓解融资约束的另一个重要渠道（余明桂、潘洪波，2010；石晓军、张顺明，2010），采用应收帐款与企业总资产比值加1取自然对数进方程，记为ryingshou，其值越大，企业面临融资约束越大。最终选定cfs、cash、capital、loan、ryingshou这5个指标刻画企业融资约束程度。补贴指标sub。采用企业是否接受政府补贴dsub、企业接受补贴占总资产的比重subratio刻画政府对企业的补贴行为。外资指标fdi。我们采用两个指标刻画外资进入水平，一是外资出口价值量占总出口的比重fdi_value；二是根据江小涓（2002）的分析，外资企业数目以及由此引致的外资企业之间的竞争是外资溢出效应的重要因素，因此我们加入了外资企业个数占总体出口企业个数的比重，即外资企业数目比重fdi_num。这两个指标加1取自然对数进方程。市场竞争指标compete。计算在同一进口方市场上出口同一种产品企业的赫芬达尔指数，其值越大说明出口越集中在少数企业中，进口方市场竞争程度越低，用compete_hindex表示。另外，出口企业数目越多，企业之间的竞争强度越大，也用出口企业数目表示竞争强度，即compete_num。Porcess加工贸易虚拟变量，如果一笔贸易为加工贸易取为1，否则为0。进口国特征指标。进口国层面的数据根据CE⁃PII的Gravity、BACI以及WDI数据库整理而得，包括地理距离lndist、经济总量lngdp、人均收入lngdpper、多边阻力lnmres。按照Kancs（2007）、Head和Mayer（2002）做法，将多边阻力表述为双边贸易自由度的加权平均数，其权重为贸易对象的经济总量占整体的比重，即：，其中贸易自由度ϕij按照计算，Eij、Eji表示双边贸易量；Eii、Ejj表示国内贸易量，利用总产出减去净出口获得。上述数据来自多个不同数据库，需要在数据库之间进行匹配。首先是工业企业数据库与海关数据库的匹配，先按照企业名字进行匹配，再按照邮编和电话号码进行匹配，将两种匹配方法取并集。然后是海关数据库中的进口国与CEPII数据库中的国家代码匹配，从而获得进口国层面的解释变量。数据描述见表3。四、中国企业出口产品质量事实总结本部分汇报中国企业出口产品质量的相关事实，主要关注企业出口产品质量的差异性，一是跨期差异性，即中国企业出口产品质量的发展趋势；MRES-1i=∑j=1N()YjYϕijϕij=EijEji/EiiEjj--95二是跨截面差异性，即中国企业之间出口产品质量的差异性，重点关注本土企业与外资企业的差异性。表4列出了中国企业出口产品质量发展趋势。整体看，中国出口产品质量增长呈现跨期差异性。为了考虑产品结构变化对产品质量的影响，我们将产品分为高技术、中技术和低技术产品，从而粗略去掉由于产品技术结构变化引起的产品质量变化；可以看到，高、中、低技术类型产品均呈现增长趋势。为了剔除地理结构对产品质量的影响，我们取出中国出口的前十贸易伙伴进行分析，发现无论在美国等发达国家，还是韩国等新兴经济体中，中国企业出口产品质量均呈现上升趋势。因此，中国企业出口产品质量表现出跨期差异性，而且在考虑了产品结构、地理结构变化因素后，跨期差异性依然稳健存在。当然，在不同技术类型产品、不同贸易对象市场上，质量跨期差异性程度不同，这也提醒我们在分析产品质量决定因素时需考虑产品特征和进口方市场特征等。表4结果源自对原始上百万条数据的均值分析，这显然没有充分体现原有的数据信息，为此我们绘制核密度分布图进行整体全样本数据分析。图1分别绘制了2000~2002年和2004~2006年企业出口产品质量核密度分布图。可见，后期的质量分布曲线更加靠右、靠上，说明总体上后期产品质量高于前期；进一步，我们通过两个样本是否同分布的K-S检验表明，拒绝了K-S检验原假设，说明两条核密度分布曲线不同。因此，总体上企业出口产品质量表现出跨期差异性。进一步，类似于图1的分析，我们绘制不同技术类型产品的两期产品质量分布图，可以发现前期和后期的分布状况与图1类似，说明所有技术类型产品的出表3数据描述分析变量产品质量生产效率研发效率广告效率融资约束补贴加工贸易竞争外资进口国变量指标rqtfp_olstfp_fetfp_optfp_lptfp_lp_wdrddnewrdeffdwzwzratiodadadeffcfscashcapitalloanryingshoudsubsubratioprocesscompete_numcompete_hindexfdi_valuefdi_numberlndistlngdplngdpperlnmres含义标准化产品质量OLS结果企业固定效应结果OP方法结果LP方法结果LP-Woolridge方法结果是否研发投入是否新产品产出新产品产值与研发投入比值是否有无形资产无形资产与总资产比重是否有广告投入销售额与广告投入比值企业融资约束指数现金流占总资产比重固定资产变化额占总资产比重利息支出占总资产比重应收账款占总资比重是否有补贴补贴占总资产比重是否加工贸易出口企业数目进口市场赫芬达尔指数外资价值量比重外资企业数目比重地理距离国内生产总值人均收入多边阻力样本量202203519780731274174130525412741741273810153365616247843635932021845202184519306915060471951703201862317910832022006202203520220352021845202203520220352022035202203520220352022035202203520220352022035均值0.5534.0114.9024.3946.9807.0250.2370.1721.7690.4970.0240.3336.669-0.0120.0810.0250.0080.1910.3110.0020.3433.307-1.7780.4110.3758.74035.5099.31018.691方差0.1520.9851.5051.1621.7541.7920.4250.3772.3820.5000.0460.4711.8710.1830.1060.1130.0140.1570.4630.0140.4751.6061.0400.2040.1540.7086.0851.2892.043表4中国企业出口产品质量发展趋势整体高技术中技术低技术美国英国法国德国日本荷兰中国香港韩国中国台湾新加坡20000.8000.7860.8090.7880.8550.7670.7680.7930.8210.7750.8220.7790.7600.72520010.8050.7700.8130.7970.8630.7720.7510.8000.8290.7780.8270.7880.7550.72320020.7990.7720.8110.7950.8560.7710.7410.7900.8210.7540.8260.7800.7490.72820030.8020.8130.8090.8000.8590.7630.7550.7980.8200.7700.8270.7870.7550.73720040.8090.8110.8180.8100.8670.7780.7660.8090.8300.7930.8310.7990.7810.77120050.8080.7860.8230.8050.8630.7770.7660.8110.8320.7780.8330.7910.7800.77020060.8140.7870.8290.8100.8670.7800.7750.8080.8370.7930.8420.8050.7780.813均值0.8050.7890.8160.8010.8610.7730.7600.8010.8270.7770.8300.7900.7650.752增长率(%)1.122.411.501.860.861.112.091.881.172.421.252.083.227.93图2中国出口产品质量的趋势分析：不同技术类型图1中国出口产品质量的趋势分析注：图中实线为2000~2002年数值，虚线为2004~2006年数值。中国企业出口产品质量测算及其决定因素工商管理理论论坛--96《管理世界》(月刊)2014年第9期口产品质量均呈现出总体跨期差异性。上述分析集中于跨期差异性，表5则呈现了本土企业与外资企业的出口产品质量对照情况，可以初步展示出口产品质量的企业间差异性。从整体看，均值上本土企业出口产品质量低于外资企业水平；增长率看，本土企业为负，外资企业为正；因此本土企业与外资企业出口产品质量存在显著差异性，而且差异性呈现日益扩大的态势。考虑产品技术特征，我们发现在高、中、低技术三类产品上，本土企业质量水平均低于外资企业，而且均呈现日益扩大趋势。考虑出口结构分布，我们发现在十大贸易伙伴市场上，绝大多数市场本土企业出口产品质量低于外资企业，而且差距呈现扩大态势。进一步，类似于对总体的分析，我们绘制了本土企业与外资企业整体、不同技术类型产品的质量核密度分布图，如图3和图4，可以发现外资企业出口产品质量显著高于本土企业。不再赘述。综上，中国企业出口产品质量整体呈现上升趋势，表现出跨期差异性；本土企业出口产品质量低于外资企业，而且差距有扩大趋势，产品质量呈现跨截面差异性。接下来，我们利用决定因素分析试图解释造成这种差异性的来源，从而为提升中国企业出口产品质量提供政策建议。五、中国企业出口产品质量决定因素分析分三部分汇报实证结果。首先是基本回归结果，讨论各变量对企业产品质量的影响，包括生产效率、研发效率、广告效率、补贴、融资约束、外资和市场竞争，变化指标考察稳健性；其次是各类影响因素的差异化影响，包括分样本分析、交叉项分析；最后考虑到内生性问题、选择性偏误进行稳健性分析。（一）基本回归结果表6主要考察生产效率对企业出口产品质量的影响。5种不同方法计算的生产效率指标回归结果均显著为正。生产效率提升，可以降低企业产品质量生产的可变成本，提升产品质量，这与前面的理论机制分析一致。从其他回归变量看。无形资产dwz指标并不稳健为正，这可能与指标选取有关系；广告指标dad、补贴指标dsub显著稳健为正，融资约束指标ryingshou显著为负，与预期一致。加工贸易指标process显著为正，由于加工贸易主要进口国外高质量中间产品，因此最终出口品质量较高。竞争程度compete_num显著为正，竞争强度增加，企业产品质量提升。外资指标fdi_value显著为正，说明表5本土企业与外资企业出口产品质量差异性分析本土企业外资企业整体高技术中技术低技术美国英国法国德国日本荷兰中国香港韩国中国台湾新加坡整体高技术中技术低技术美国英国法国德国日本荷兰中国香港韩国中国台湾新加坡20000.8090.7850.8110.7970.8750.7870.7530.7960.8100.7700.8520.7410.7580.7340.7960.7960.8080.7820.8450.7550.7750.7910.8250.7780.8020.7880.7610.72320010.8080.7910.8070.8010.8760.7800.7470.7920.8150.7720.8560.7400.7580.7200.8040.7850.8140.7950.8560.7680.7530.8040.8340.7800.8110.7980.7530.72320020.7950.7630.7930.7940.8730.7660.7360.7850.8060.7610.8360.7480.7560.7160.8010.8230.8170.7950.8480.7730.7450.7930.8250.7530.8200.7890.7470.73120030.7900.7720.7800.7950.8670.7670.7400.7830.8090.7620.8310.7400.7450.7330.8060.8070.8170.8030.8560.7610.7630.8030.8230.7720.8250.8000.7570.73820040.7880.7750.7780.7930.8660.7740.7500.7810.8070.7600.8330.7650.7590.7410.8180.8430.8280.8180.8670.7810.7730.8180.8360.8040.8300.8080.7870.77620050.7790.7580.7710.7840.8550.7650.7620.7840.8060.7510.8230.7470.7460.7440.8190.8370.8350.8150.8650.7820.7690.8200.8380.7850.8350.8010.7880.77520060.7830.7660.7740.7890.8550.7680.7600.7870.8070.7550.8300.7640.7500.7590.8260.8150.8420.8200.8700.7850.7830.8150.8440.8020.8440.8150.7840.822均值0.7930.7730.7880.7930.8670.7720.7500.7870.8090.7610.8380.7490.7530.7350.8100.8150.8230.8040.8580.7720.7660.8060.8320.7820.8240.8000.7680.755增长率-2.64-1.78-3.69-1.05-1.82-1.171.62-0.87-0.45-1.60-2.282.06-0.783.302.563.672.633.342.032.202.282.671.343.413.132.014.208.67图3本土企业与外资企业出口产品质量差异性分析图4本土企业与外资企业出口产品质量差异性分析：不同产品注：图中实线为本土企业数值，虚线为外资企业数值。--97外资可能通过溢出效应、融资约束缓解等渠道提升了产品质量。地理距离显著为正，这与Hummels和Skiba（2004）的结果一致，地理距离越远，高质量产品的相对贸易成本越低，从而出口产品质量越高。经济规模显著为正，经济规模越大，企业面对的需求规模越大，从而产品质量越高。人均收入水平显著为正，说明对发达国家出口可能反过来提升企业产品质量。多边阻力显著为负，说明多边阻力越大，中国企业出口贸易成本相对越低，企业出口可能性越大，低质量产品企业出口越多。总起来看，生产效率对企业产品质量存在显著稳健的作用。表7进一步汇报了研究开发与企业产品质量的关系。为了聚焦于研究开发与企业产品质量的关系，我们删掉了所有其他控制变量。研发投入指标drd显著为负，说明有研发投入的企业产品质量低，可能原因在于研发效率较低，导致研发投入无法提升产品质量。研发效率rdeff指标显著为正，说明采用研发效率的必要性。然而，由于原始数据研发效率数据较少，导致样本不及总体样本的1/4，为此我们进一步采用研发行为的替代指标无形资产进行分析，发现无形资产指标dwz为正但不显著，无形资产投入比重wzratio显著为正。总起来看，研发投入并不一定引致产品质量提升，研发效率才是关键。考虑到指标测算的准确性和样本量，我们在后续回归中分别采用rdeff、wz⁃ratio两个指标进行分析。广告投入指标dad显著为正，说明广告通过降低信息不对称、提升消费者主观评价等途径提升了产品质量。广告效率指标adeff显著为正，这与理论分析一致。同样，基于指标测算的准确性和样本量考虑，我们在后续研究中采用dad、adeff两个指标进行分析。无论是补贴dsub还是补贴强度指标subratio，总体上看均显著为正，说明政府补贴总体上提升了产品质量。但进一步从不同所有制企业看，国有企业显著为负，说明国有企业利用补贴效率较低，也意味着政府补贴资源的错配。但补贴均显著地提升了私营企业和外资企业产品质量。在后续的分析表6生产效率与企业产品质量tfp_olstfp_fetfp_optfp_lptfp_lp_wdwzdaddsubryingshouprocesscompete_numfdi_valuelndistlngdplngdpperlnmresNR2(1)0.013***(17.374)0.001(0.692)0.010***(12.883)0.032***(42.740)-0.006***(-8.544)0.120***(156.908)0.046***(53.572)0.008***(10.340)0.009***(12.389)0.279***(142.942)0.055***(55.797)-0.183***(-110.795)18881480.038(2)0.003***(3.524)0.004***(4.286)0.012***(13.010)0.031***(32.545)-0.015***(-16.221)0.116***(119.837)0.045***(40.545)0.009***(9.195)0.007***(7.836)0.266***(108.715)0.057***(45.497)-0.174***(-84.643)11863550.035(3)0.021***(24.191)-0.001(-0.746)0.005***(5.123)0.032***(34.522)-0.003***(-2.982)0.116***(124.481)0.048***(45.618)0.007***(7.683)0.010***(11.226)0.284***(118.821)0.062***(51.315)-0.182***(-90.233)12744830.038(4)0.011***(11.860)0.003***(2.757)0.010***(10.687)0.030***(31.998)-0.016***(-17.777)0.115***(118.740)0.046***(41.731)0.008***(8.708)0.008***(8.114)0.266***(108.478)0.056***(45.042)-0.174***(-84.435)11863550.035(5)0.017***(18.158)0.002*(1.951)0.009***(9.498)0.030***(31.726)-0.017***(-18.510)0.115***(118.620)0.047***(42.628)0.008***(8.465)0.008***(8.208)0.265***(108.143)0.056***(44.631)-0.173***(-84.181)11860780.036注：系数为标准化系数（standardizedbetacoefficients），显著性水平为*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01。表10融资约束与企业出口产品质量表9补贴与企业出口产品质量表8广告与企业出口产品质量表7研究开发与企业出口产品质量NR2drd-0.008***(-9.494)14995660.039dnew0.003***(3.911)14995660.039rdeff0.030***(17.889)3573530.055dwz0.001(0.692)18881480.038wzratio0.014***(19.354)18881480.038注：所有回归的控制变量均相同，这里只汇报研发变量。表8~表11采用了类似的表格。dadadeffNR2(1)0.009***(12.024)18881480.038(2)0.045***(32.124)4968340.055dsubsubratioNR2整体0.032***(42.319)18881480.0380.009***(12.772)18881480.037国有企业-0.014***(-4.194)917650.077-0.006**(-1.997)917650.077私营企业0.011***(7.059)3924720.0540.003*(1.739)392