产出波动需求转移与出口退税的出口激励效果

相当多的文献（McFadden，1980；Berry, Levinsohn和Pakes，1995）探讨了差异产品的需求问题，这些文献都认为，由于一国实际的总需求是消费者个体需求的加总，而消费者的个体需求又取决于消费者的效用函数与收入。因此，消费者效用函数与收入的分布决定了差异产品的需求，当消费者收入变化或者收入分布发生变化时，差异产品间的可替代程度也发生变化，如果考虑这种需求变化对产品替代的影响，则有：δ=δ（Q，Q′）。如果需求的变化影响了不同产品的可替代程度，则由（10）式，可得外需变化对出口退税的出口激励效果影响为：

由上式可以看出，需求变化对出口激励效果的影响取决于需求因素对消费者选择的影响，如果dδ/dQ＞0，则需求下降会弱化出口退税的出口激励（抑制）效果；如果dδ/dQ＜0，则需求下降会强化出口退税的出口激励（抑制）效果，因此有：

命题4：考虑需求的结构影响后，外部需求的变化考虑会强化也可能会弱化出口退税的出口激励效果。

四、中国出口退税的出口激励效果实证分析

1.检验模型

根据命题1至命题4结果，本文设定的检验模型为：

EX=EX（e，Q，Q'，TR）

其中，e、Q、Q'、TR分别表示汇率、国内需求、国外需求与出口退税。为

了检验外部需求对出口退税出口激励的影响，我们还引入了外部需求与出口退税的交叉项，检验设定的模型为：

EX=EX（e，Q，Q'，TR，Q×TR）如果外部需求的下降强化了出口退税的出口激励效果，则Q×TR符号预期为正；如果外部需求的下降弱化了出口退税的出口激励效果，则Q×TR符号预期为负。

2.变量及数据的选取

本文采用中国2004年1月到2009年12月的分行业月度数据。按照联合国SITC Rev.2标准，国际贸易中的有形商品共分为10类：食品及主要供使用的活动物（SITC0）；饮料及烟类（SITC1）；燃料以外的非食用粗原料（SITC2）；矿物燃料、润滑油及有关原料（SITC3）；动植物油脂及油脂（SITC4）；未列名化学品及有关产品（SITC5）；主要按原料分类的制成品（SITC6）；机械及运输设备（SITC7）；杂项制品（SITC8）；未分类的其他商品（SITC9）。我们一般把0到4类商品称为初级产品，把5到9类称为制成品。本文被解释变量为按SITC标准的二位数分类中国各行业月度出口额（EXPORT），从SITC00到SITC89是10个大类下的63个章类，单位为千美元，数据来自中经网海关月度报表。解释变量分别是：

分行业出口退税率（TRR）：月度出口退税率是在中国出口退税率查询网（http://www.taxrefund.com.cn/）查询得到的分行业月度出口退税率基础上按SITC二位数分类标准整合得到，由于原始出口退税率为八位数分类，在整合的过程中采用了加权平均法。

实际有效汇率（REER）：使用实际有效汇率而不是名义汇率的原因是实际有效汇率包含了国内外市场的相对产品价格，反映了一国出口的实际成本。实际有效汇率数据来源于国际货币基金组织（IMF）的IFS数据库。

国外需求（GDPF）：我们采用外国加权GDP来表示外国市场的需求波动。计算方法如下：从国家统计局的网站获取每月中国出口到10个主要国家的出口额（10个国家或地区分别是东盟、欧盟、加拿大、澳大利亚、俄罗斯、中国香港、中国台湾、美国、日本和韩国，其中东盟指的是最初的东盟五国，欧盟指的是欧元地区的国家）。分别计算每季度10个主要国家或地区从中国的进口额占10国总进口的份额，然后从IMF的WEO数据库获得这10个主要国家或地区的季度GDP，并将季度GDP以各国或地区所占贸易份额为加权分解为外国加权GDP季度数据，再以发达经济体每月工业增加值数据对其分解，最终得到国外加权GDP月度数据，单位是千美元。以上10个国家（或地区）2004～2009年从中国的进口总额占中国总出口额的比例为80%左右，它们的GDP加权总和基本代表了外国市场对中国产品的进口需求。

国内GDP（GDPC）：由于国内只公布了GDP季度数据而未公布GDP的月度统计数据，在实证分析中，我们按国内工业增加值月度指数把中国GDP的季度数据分解为月度GDP数据，单位是千美元，GDP季度数据与国内工业增加值月度数据来自国研网数据库。

需要指出的是，为消除数据的季节趋势对模型结果的影响，本文所有季节趋势变量数据在进入模型分析前均经过季节平滑处理。

3.实证检验及结果

尽管对时间序列的单位根检验已经是实证研究中的一个常规处理技术，但是对面板数据的单位根检验直到近年来才得到关注。我们使用LLC（Levin，Lin和Chu, 2002）、IPS（Im, Pesaran和Shin, 2003）方法进行面板数据的单位根检验。结果详见表1。

由表1可以看出，EXPORT、REER、TRR以及GDPC存在单位根，而经过一阶差分后，单位根消除。考虑到面板单位根的存在，下面的问题就是，这些面板数据之间是否存在长期均衡的关系。考虑到除GDPF序列外，模型的解释变量与被解释变量均为一阶非平稳，根据协整检验规则，需要检验这些变量是否存在协整关系。表2与表3显示了Kao残差协整检验与Johnson协整检验结果。Kao残差协整检验与Johnson协整检验结果均在1%的显著性水平上拒绝了变量之间不存在协整关系的原假设，因此，我们接受中国的出口与出口退税、实际有效汇率、中国GDP和国外加权GDP之间存在长期均衡关系的假设。

4.出口退税与中国出口模型

基于以上分析，我们建立了出口退税的出口激励模型，在实证分析中，为了克服可能的遗漏变量以及变量内生性对模型结果的影响，我们在解释变量中还增加了被解释变量的二阶滞后项以控制相关因素的影响。在面板数据模型的选择上，我们首先采用多余固定效应对数似然率检验以判断选择混合回归模型还是虚拟变量回归模型，如果是虚拟变量回归模型，我们进一步采用Hausman检验以判断是采用固定效应模型还是随机效应模型，最终结果见表4。

由表4可看出，虽然模型采用了不同形式，但是模型各个变量的符号及其取