一、引言

近年来，世界经济严重衰退，外部需求持续萎缩，美国等国家很可能发起新一轮贸易摩擦(姜鸿、刘玥，2021)。随着不确定性和不稳定性加大，全球产业链体系受到严重冲击，中国外贸发展面临着日益复杂的国内外局势。十九届五中全会提出，“到二〇三五年，要形成对外开放新格局，参与国际经济合作和竞争新优势明显增强”。这一背景下，深入研究贸易政策不确定性(Trade Policy Uncertainty，简称TPU)如何影响高质量出口，对积极应对复杂多变的国际形势、深入贯彻国内国际双循环发展战略、构建更高水平开放型经济新体制，具有重要的理论和现实意义。

目前大部分关于TPU的研究是基于贸易协定签订的视角，协定签订前后的潜在关税和实际关税差额及其技术变形是TPU的主流识别方法。一方面，基于贸易协定签订的TPU测算值为行业水平数据，忽略了TPU的时变波动，另一方面，这种方法仅能识别关税因素导致的TPU，忽略了其他因素。鉴于此，本文重点关注反倾销因素引致的时变TPU。使用世界银行的反倾销数据匹配高度细化的海关数据，本文识别了出口目的国对华反倾销引致的TPU，并对TPU如何影响企业高质量出口进行了实证分析，试图为全面认识TPU和高质量出口之间的互动机制提供经验证据。

本文可能的边际贡献是：第一，测度方法上，本文基于关税因素引致的行业层面、非时变TPU的研究，用企业在上一期是否遭受目的国发起反倾销措施，作为企业在本期TPU的代理变量，由此获得企业-产品层面的时变TPU。第二，研究内容上，本文重点关注TPU和中国企业出口质量之间的关系，考察反倾销引致的TPU如何倒逼微观企业升级出口质量，丰富了TPU的质量效应相关研究。第三，作用机制上，基于现有关于行业层面企业进入退出机制的大量讨论，本文试图从微观企业内部的产品转换视角，拓展贸易政策不确定性引发质量效应的作用机制。

二、文献综述

贸易政策不确定性这一概念最早由Handley(2014)系统提出并加以研究，主要指的是一国贸易政策无法被企业和机构等预测的潜在波动，国内外大量学者相继跟进。目前，绝大部分TPU相关文献是基于贸易协定签订的视角。这类文献的主流观点是，TPU降低是贸易协定促进贸易发展的作用机制，世界贸易组织(WTO)等贸易协定签订后，协定中的关税约束承诺降低了TPU，从而促进贸易和经济发展(Limão and Maggi, 2015)。

随后，大量学者以中国入世作为准自然实验，认为中国入世降低了TPU，促进中国贸易发展(Handley and Limão，2017；Feng et al., 2017；Osnago et al., 2018；Imbruno，2019；汪亚楠、周梦天，2017；郭晶、周玲丽，2019；刘晴等，2020；谢杰等，2021)。也有文献认为，由于中国入世之前面临的美国高关税威胁实现的可能性不大，且由于纺织服装出口配额取消的因素，TPU降低并不会显著促进出口规模扩张(王璐航、首陈霄，2019；Alessandria et al., 2021)。此外，不少学者也关注了TPU对技术创新以及进出口产品质量的影响(佟家栋、李胜旗，2015；苏理梅等，2016；毛其淋，2020；汪亚楠等，2020；Coelli，2021)。

除了WTO之外，也有不少文献以其他贸易协定签订为准自然实验，探讨了签订不同贸易协定通过降低TPU，从而促进贸易发展的影响机制(钱学锋、龚联梅，2017；Ritzel et al., 2018；Shepotylo and Stuckatz, 2018)。除了签订贸易协定之外，也有学者关注退出贸易协定的影响效应，比如，Steinberg(2019)认为英国脱欧导致TPU提高，显著抑制了英国的消费者福利和社会总福利。

综上所述，目前关于贸易政策不确定性的现有研究具有以下三个突出特点。第一，测度方法上，现有文献主要以贸易协定签订之前的潜在高关税和签订之后的实际低关税之间的差额或其技术变形来测度行业水平TPU。这种方法重点关注贸易协定签订背景下关税潜在波动引致的TPU，主要为行业层面波动。第二，研究内容上，现有研究主要聚焦在行业层面，TPU提高导致行业内企业进入减少从而行业出口规模减少是这类研究的主流观点，较少有文献涉及到微观企业层面。第三，作用机制上，企业间进入退出机制是现有研究的主要理论机制，较少有文献关注微观企业内部。

三、理论机制分析

本文的经验研究主要基于以往文献的理论基础，和本文直接相关的文献主要有两类：第一类是反倾销和出口产品质量的相关研究，第二类文献主要讨论异质性企业出口质量选择行为的差异性。

(一) 反倾销和出口产品质量

与本文最相关的是探讨反倾销如何影响出口产品质量的文献。关于反倾销如何影响出口产品质量，目前有两种截然不同的观点。一方面，不少学者主张，遭受反倾销会增加企业的出口成本，进而会抑制企业出口产品质量升级(谢建国、章素珍，2017；曹平等，2021)。另一方面，也有学者认为，尽管出口目的国的反倾销诉讼会提高出口到该国的产品价格，但出口商为避免同质产品高价导致的不利竞争，可以选择升级产品质量，通过差异化产品质量应对反倾销诉讼(Vandenbussche and Wauthy, 2001)。因此，反倾销可能反而会促进企业升级出口产品质量。高新月、鲍晓华(2020)实证检验了反倾销对出口产品质量升级的促进作用。奚俊芳、陈波(2014)实证分析发现国外对华反倾销会显著促进中国出口企业全要素生产率的提升，进而可能有利于出口产品质量提高。此外，也有学者认为产品质量也会提高反倾销概率(张先锋等，2018)。

和上述直接研究反倾销如何影响出口产品质量的文献不同，本文重点关注反倾销如何通过制造“或有关税恐慌”影响出口企业的质量选择。具体来说，以中国出口美国的企业f产品p为例，如果t期美国对fp实施反倾销诉讼，由于“或有关税恐慌”心理，企业f会提高美国市场上p产品的未来关税预期，即反倾销引致了TPU提高。根据Handley and Limão(2017)的理论分析，这意味着t+1期中国出口企业f面临的美国p产品市场的生产率临界门槛将会提高，于是高生产率企业生存、低生产率企业退出。由于高生产率往往意味着高产品质量(樊海潮、郭光远，2015)，所以，上述过程表明了发起反倾销措施的出口目的国(例如美国)引致了该国的TPU提高，最终导致了遭受反倾销的出口国(例如中国)企业出口到目的国的平均产品质量提升。

假说1：反倾销引致的TPU会促进中国出口企业产品质量升级。

企业一般很难在短时间(比如一年内)通过技术创新实现产品质量升级。更有可能的是，类似于关税TPU会引起行业层面上企业间的进入退出行为，反倾销引致的TPU引起多产品企业内部产品的进入退出，即多产品企业通过产品转换、优化资源配置，得以升级企业整体产品质量。具体来说，中国企业f产品p出口到国家(或地区)c所面临的TPU提高时，生产率门槛提高引发了出口企业f的自选择效应。在市场c生存下来的中国高生产率企业之间竞争加剧，同时面临着国家(或地区)c本地企业以及第三国对c的出口企业的激烈竞争，而竞争程度提高会加速企业内部产品转换(Ma et al., 2014)。竞争越激烈，生产率要求就越高。对于多个出口产品都出口到反倾销发起国的多产品企业而言，为满足这一要求往往会放弃“大且全”的出口模式，转向“专且精”的出口模式，企业通过减少新增产品、并退出相对不具备竞争力的产品，将生产资源转移到核心产品上。由此，企业出口产品种类数减少，企业出口的产品平均生产率提升(Eckel and Neary, 2010)。一方面，伴随生产率提升，企业产品的平均出口质量提高。另一方面，企业内部产品转换后，生产资源集中到优势竞争力产品上，往往也会提高企业出口产品的平均质量、促进企业整体出口升级(胡贝贝等，2019)。综上所述，提出本文第二个假说。

假说2：反倾销引致的TPU通过倒逼企业内部产品转换、新产品数减少、现有产品退出数增加，将资源配置到核心产品，企业出口产品种类数减少，从而促进企业产品质量提升。

(二) 企业出口产品质量选择的差异化效应

首先，企业异质性会引起TPU的差异化效应。一方面，由于加工贸易企业受国外委托方影响比较大，所以反倾销促进企业产品质量提升的效应在加工贸易中不显著，在一般贸易中更显著；由于外资企业常态化地更靠近国外先进技术和管理经验、出口产品质量在反倾销发生之前就相对较高、质量提升空间较小，所以反倾销促进企业产品质量提升的效应在外资企业中不显著，在国有企业中更显著(高新月、鲍晓华，2020)。另一方面，也有可能由于目前中国仍然处在全球价值链的低端位置，所以TPU下降导致的出口升级主要体现在加工贸易上；因为国有企业更为保守、倾向于保持相对稳定的产品组合，所以国有企业受关税TPU波动影响更小、甚至不显著(魏悦羚、张洪胜，2019)。其次，贸易品类别会引起TPU的差异化效应。由于不确定性的存在往往会导致企业或行业集聚以抱团规避风险，所以关税TPU对中间品贸易的作用可能会更强(Imbruno，2019)。最后，行业技术水平会引起TPU的差异化效应。中低技术产品的出口贸易可能主要受国外政策变动的影响，而高技术密集型产品的出口更容易受国内政策不确定性的影响(刘竹青、佟家栋，2018)。由此，提出本文的第三个假说：

假说3：反倾销引致的TPU对我国出口产品质量的倒逼升级效应具有差异性，受企业性质、贸易品类别和行业技术水平的影响。

四、计量模型和数据处理 (一) 计量模型设定

针对上述假说，设定以下计量模型：

$ { In ~~quality }_{f p c t}=\beta_{1} T P U_{f p c t-1}+\beta_{2} X_{f t-1}+\beta_{3} M_{c t-1}+\alpha_{f}+\alpha_{p}+\alpha_{c}+\gamma_{t}+\varepsilon_{f c p t} $

(1)

其中，下标f、p、c、t分别表示企业、HS6位数产品、国家(或地区)和年份。lnquality_fpct表示出口质量，用以识别微观企业的产品出口水平。TPU_fpct-1表示是否面临出口目的国反倾销发起的二元虚拟变量(是，取1；否，取0)，作为贸易政策不确定性的代理变量。X_ft-1表示t-1期企业f的一系列时变特征，主要包括企业年龄、规模、资本存量、劳动人数和生产率。M_ct-1表示t-1期出口目的国c的时变因素，主要是人均GDP和该国与人民币的汇率(1元人民币兑外币的值)。α_f、α_p、α_c、γ_t分别表示企业固定效应、产品固定效应、出口目的国固定效应和时间固定效应，分别用于控制企业层面、产品层面、出口市场层面、时间趋势上不可观测因素。ε_fcpt表示随机误差项。由于存在多重固定效应，因而采用高维面板固定效应估计法进行回归分析。

(二) 变量选择和数据来源

1.被解释变量

本文选取企业出口产品质量lnquality作为被解释变量，回归分析中基于中国海关数据、采用Khandelwal et al.(2013)提出的方法测算。遵循Khandelwal et al.(2013)的做法，直接使用既有文献中测算得到的价格替代弹性值，可以避免质量测算的回归过程中存在的价格内生性问题。

2.解释变量

本文解释变量是贸易政策不确定性(TPU)，基于世界银行的反倾销数据(GAD)、采用Crowley et al.(2018)提出的方法来识别TPU。具体来说，TPU是一个虚拟变量，以t-1期企业-产品是否面临目的国发起反倾销措施来测度(是，取1；否，取0)。如果TPU取1，表明t期贸易政策不确定性提高；如果TPU取0，表明t期TPU没有提高。背后的经济学直觉是：如果t-1期企业-产品遭受某个目的国发起的反倾销措施，由于或有关税造成的关税恐慌，会提高企业主观上对TPU的未来预期，所以t期的TPU提高。

3.控制变量

主要包括企业年龄lnage，企业资本存量lnk，企业劳动人数lnl，企业生产率lntfp(使用Levinsohn-Petrin方法测算)；出口目的国人均国民收入lngdpp；出口目的国和中国的汇率lnrxr。以上所有控制变量均滞后一期。其中企业层面的变量来源于中国工业企业数据库，gdp主要来源于世界银行，中国和出口目的国的年均汇率来源于美国经济分析局(USD BEA)。

4.数据处理说明

本文主要使用世界银行1980-2015年全球反倾销数据库(GAD)、1998-2008年中国工业企业数据、2000-2014年中国海关数据库这三大数据的匹配数据，样本区间为2000-2008年。首先，本文的企业和出口市场样本和Crowley et al.(2018)一致，企业为多产品企业，以确保实证结果的可比性。因此每年出口产品种类数小于等于2种的企业被删除，进入样本的企业共计81740家，选择包括欧盟国家在内的45个出口市场。其次，样本期间内，20个国家针对中国出口的478种HS6位数产品发起反倾销案件，涉及反倾销案件数达379件。最后，反倾销措施存在行业差异，即有些行业经常面临反倾销措施，而有些行业从未有过，因此行业间不可观测因素本身就存在。为了尽可能地使得处理组和对照组可比，实证估计中，以直接受到反倾销措施的HS6位数产品为处理组(TPU=1)，选择和处理组产品同属于一个HS4位数行业的其他未受到反倾销措施的HS6位数产品为对照组(TPU=0)。实证回归的样本期间遭受过反倾销措施的HS4位数行业共计334个，其下属HS6位数产品共计2172种。主要变量的描述性统计分析如表 1。

(三) 统计描述

图 1给出了企业出口产品质量的概率密度分布图。其中，TPU=1表示在上一期面临反倾销措施、所以本期TPU提高的处理组，TPU=0表示出口企业在上一期未面临反倾销措施、所以本期TPU不变的对照组。可以看出，处理组比对照组显著右偏。这表明，在企业层面上，TPU提高可能和企业出口质量升级之间存在正向联系。

五、基础回归结果分析 (一) 基础回归结果

为验证假说1，使用高维面板固定效应估计法进行基础回归，结果如表 2。其中，第(1)列仅控制了企业、产品、国家和时间固定效应，第(2)列在此基础上控制了企业年龄等企业层面时变因素，第(3)列又在此基础上控制了国家层面时变因素。结果表明，TPU的系数始终显著为正，说明贸易政策不确定性提高，会显著促进企业出口产品质量提升，从而验证了假说1。可能的解释是，TPU提高后，在行业层面上，生产率门槛提高导致企业进入退出，高生产率企业生存，低生产率企业退出。而在企业内部，TPU提高后，面临更激烈的市场竞争，企业内部发生产品转换、减少新增产品、退出低竞争力产品，从而优化资源配置、将生产资源集中到高质量产品上。下文将进一步对此进行检验。

(二) 稳健性检验和内生性处理

1.考虑序列相关

微观企业的出口产品质量可能存在序列相关性。为了控制序列相关因素，在基础回归中加入出口产品质量的滞后一期，结果如表 3第(1)列。可以看到，TPU系数依然为正。

2.考虑入世效应

中国入世极大降低了关税TPU，大量低生产率企业进入导致出口产品质量降低(苏理梅等，2016)。为了撇除入世效应，选取2002-2008年数据重新进行基础回归分析，结果如表 3第(2)列，TPU系数依然显著为正，且相较于基础回归模型中的TPU系数更大。

3.考虑多纤维协议废除

考虑多纤维协议废除的影响，参考周定根等(2019)的处理方法，删除HS2位数行业编码为50~63的行业，结果如表 3第(3)列，可以看到结果依然稳健。

4.考虑质量测度方法

基础回归分析中主要采用Khandelwal et al.(2013)的质量测度方法，这里使用另外三种方法。首先，鉴于不少学者提出了出口产品质量计算中不可忽视价格内生性问题(黄先海、卿陶，2020；徐邦栋、李荣林，2020)，本文使用Fan et al.(2015)提出的工具变量法重新测算产品质量，即以企业所在地区的平均工资作为企业产品价格的工具变量，回归结果见表 3第(4)列。其次，在Khandelwal et al.(2013)的质量测算中，替代弹性σ=5，本文使用σ=2重新计算了产品质量，结果见表 3第(5)列，TPU系数依然显著为正。最后，本文使用施炳展(2013)的方法测算出口产品质量，回归结果如表 3第(6)列。变更不同质量测算方法后，TPU系数依然显著为正。

5.考虑逆向因果

本文基础回归分析采用高维面板固定效应估计，严格控制年份、企业、产品、国家固定效应，可有效避免遗漏变量导致的内生性问题。但考虑到出口产品质量较高的企业可能会直接对出口目的国市场造成较大的进口竞争，提高目的国市场实施反倾销措施的概率(张先锋等，2018)，仍可能存在逆向因果导致的内生性问题。因此，本文以同行业TPU均值、同地区TPU均值分别作为TPU的工具变量，这两个均值和TPU本身相关，却与其他解释变量不相关，因此可作为TPU工具变量。基于多重高维面板固定效应估计的IV方法模型，单个工具变量估计结果见表 3第(7)~(8)列，两个指标同时作为TPU工具变量的估计结果见表 3第(9)列。首先，进行“工具变量不可识别”检验，Kleibergen-Paap rk LM统计量对应p值均为0，显著地拒绝了“工具变量不可识别”的原假设，表明这两个工具变量单分别是可识别的、共同作为工具变量也是可识别的；然后，进行“弱工具变量”检验，高维固定效应工具变量估计模型分别使用Cragg-Donald Wald和Kleibergen-Paap rk Wald两个统计量来进行检验，可以看出第(7)、(8)、(9)列的这两个统计量均远远大于10，非常有力地拒绝了“弱工具变量”的原假设。表明本文所选择的这两个工具变量不是弱工具变量；最后，进行了“工具变量过度识别”检验，由于第(7)、(8)列均为单个工具变量，不需要进行过度识别检验，而第(9)列的Hansen J统计量的p值大于0.1，表明结果接受“工具变量不存在过度识别”的原假设。由此，本文所选择的两个工具变量有效。第(7)、(8)、(9)列中，TPU依然在1%水平上显著为正。

六、渠道机制检验

为验证假说2，分三步进行：第一，验证TPU和企业新增产品数、和企业退出产品数的关系；第二，验证TPU和企业出口产品种类总数的关系；第三，验证反倾销导致TPU提高后，企业减小产品种类和企业产品质量的关系。

为了验证第一点，首先需要明确企业内部产品转换的概念。本文中企业内产品转换指的是，至少出口三种产品的多产品企业在t年和t-1年相比，其产品组合发生以下四种情况中后三种：不改变、只新增产品、只淘汰产品、既有新增又有淘汰产品(吴小康、于津平，2018)。本文用以下两个变量对企业产品转换加以识别：企业到目的国每年新增HS6位数产品种类数Add和退出HS6位数产品种类数Exit。设定如下计量模型：

(2)

计量模型(2)中，除了被解释变量，其他变量设定和计量模型(1)一致。被解释变量为目的国市场上企业-年份层面出口产品转换变量Swich_fct，主要包括新增产品数量Add和退出产品数量Exit，h表示企业新增或退出产品的数量。由于每个企业每年新增或退出产品的数量属于计数类的离散型变量，样本观测中不仅有很多0值，而且95%的企业新增产品数量基本都在15种以内，99%的企业退出产品数量基本在10种以内。这类数据显然不可能具有正态分布特征，一般也存在异方差性，无法使用线性回归模型。泊松分布较为符合这类数据分布特征，因此使用泊松回归模型(Poisson模型)对计量模型(2)进行估计，回归结果如表 4的第(1)~(4)列。结果表明，TPU提高会显著地减少企业新增产品、增加企业退出产品。

为了验证第二点，用企业出口产品种类数对TPU回归，回归结果见表 4第(5)~(6)列，可以看到TPU系数显著、稳健为负，表明TPU提高后，企业将生产资源集中到核心产品，因此企业出口产品种类数显著减少。

最后，为了进一步说明TPU提高后，企业减小产品种类和企业产品质量的关系，在基础回归模型加入TPU和产品种类数(取对数)的交互项TPU*lntype，结果如表 4的第(7)~(8)列。可以看出，这一交互项系数稳健为负，在10%水平上显著，表明TPU提高后，企业出口产品种类数减少会促进企业平均出口产品质量提升，从而验证了假说2。进一步地，图 2对出口到反倾销目的国的单产品企业和多产品企业进行了产品质量密度分布的对比，可以看出，TPU提高后，多产品企业由于可以进行内部产品转换而得以实现企业平均产品质量的升级，表现为图 2(b)中实线较虚线右偏。而单产品企业由于短期内无法通过技术创新等手段升级单一产品质量，因而TPU提高后产品质量无法得以提升，表现为图 2(a)中实线较虚线左偏。

七、异质性分析 (一) 企业异质性引致的差异化效应

为验证假说3，首先将企业按照贸易方式划分为加工贸易和一般贸易，按照企业所有权性质划分为国有企业、私营企业、外资企业。表 5的结果表明，各分组中TPU系数依然稳健为正，但加工贸易相较于一般贸易、外资相较于其他企业，出口产品质量受TPU倒逼升级的效应更强。可能的解释是，加工贸易企业和外资企业的出口决策主要由国外的委托方决定，由于拥有现成国外市场销售渠道，市场进入成本也低于其他企业，因此，TPU提高时，这两类企业为应对不利冲击、通过内部产品转换而升级产品质量的条件更为成熟，质量升级效应更强。

(二) 贸易品类别异质性引致的差异化效应

为了考察不同贸易品类别对TPU倒逼机制的不同影响，进一步验证假说3，本文基于联合国UNComtrade提供的BEC贸易类别划分将行业分为资本品行业、中间品行业和消费品行业，分组回归结果如表 6。可以看出TPU的系数依然显著。具体来说，资本品和中间品中，TPU倒逼企业质量升级的效应更大。可能的原因是，消费品更可能是“薄利多销”的出口模式，这些行业产品多是同质产品，质量空间较小，所以TPU提高时，这些行业的企业升级质量效应相对较小。而资本品行业的产品往往存在较大的质量差异化空间，从而质量升级效应更大。

(三) 行业技术水平异质性引致的差异化效应

为了考察不同技术水平对TPU倒逼机制的不同影响，进一步验证假说3，将行业按照技术水平划分为低技术、中技术和高技术，分组回归结果如表 7。可以看出TPU的系数依然显著。具体来说，高技术行业TPU倒逼企业质量升级的效应更大。可能的原因是，低技术行业大多是同质产品，质量空间较小，所以TPU提高时，这些行业的企业升级质量效应相对较小。而高技术行业的产品往往存在较大的质量差异化空间，从而质量升级效应更大。

八、结论与政策建议 (一) 结论

在全球蔓延的新冠肺炎疫情冲击进一步加剧了全球贸易不确定性的背景下，本文考察了反倾销引致的贸易政策不确定性对中国高质量出口的影响，研究发现：(1)贸易政策不确定性提高，尽管导致出口市场企业进入数量减少，但会倒逼微观企业出口质量升级，这一结论在考虑潜在内生性问题、入世冲击、多纤维协议废除等因素之后依然十分稳健。(2)多产品企业内产品转换是这一倒逼效应的主要作用机制。(3)异质性分析发现，加工贸易和外资企业由于国外市场销售渠道更为畅通、市场进入成本更低，出口质量升级受TPU的影响效应更大；中间品和资本品或高技术行业由于行业产品差异化和质量空间更大，TPU倒逼产品质量升级的效应更显著。

(二) 政策建议

面对疫情危机下的全球贸易政策不确定性持续加大的国际环境，在国内国际双循环发展战略下，要实现经济高质量发展无疑面临着诸多挑战。基于本文结论，尝试从以下三个方面提出相应的政策建议：(1)对微观企业而言，应结合自身特点，审时度势，积极应对贸易政策不确定性等全球贸易环境的变化，同时优化配置企业内部生产资源以提升自身生产率和出口竞争力，提高自身参与全球价值链时的抗风险能力。(2)对政策制定者而言，应该对市场的自发调节能力更有信心，同时考虑到企业、行业差异性，针对性制定鼓励政策，因势利导地推动企业出口质量升级，助力企业高水平走出去，稳步推进贸易强国建设。(3)当前国际形势下，在积极应对疫情冲击和贸易保护主义交织引致的贸易贸易政策不确定性的同时，应积极深化与“一带一路”沿线国家的技术、资本、项目合作，鼓励从发达国家市场退出的企业另辟蹊径、将对欧美的比较劣势转化为对“一带一路”沿线市场的比较优势，充分发挥我国企业在工业型中间品、资源型中间品、精细型中间品等方面的技术优势，最终推动构建以我为主的GVCs，彻底破解GVCs低端锁定陷阱，推动构建高水平对外开放新格局。