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摘 要 贸易自由化会如何影响企业生产率这一问题已经得到了较为充分的考察。然而，这一影响在不同比较优势的行业是否不同，仍然缺乏足够的研究。本文利用中国加入WTO作为外生冲击，使用三重差分法考察了贸易自由化对不同比较优势行业的企业生产率的影响。实证结果表明：贸易自由化会使比较优势行业的企业生产率相对于比较劣势行业上升得更快，且这种效应在非国有企业、出口企业、加工贸易企业和沿海地区企业中更为明显。
关键词 贸易自由化 企业生产率 比较优势行业 三重差分
一、引 言
改革开放迈出了中国与国际接轨的第一步，我国逐渐从自给自足的计划经济转向了市场经济，极大地释放了市场活力，推动了经济腾飞。伴随着一系列外贸体制改革，对国际贸易的管制逐步放松，尤其在20世纪初放宽外资准入、加入世界贸易组织后，国际贸易对经济发展的推动作用进一步显现（赵敏和单敬，2017;杨军等，2015）。当前中国已成为仅次于美国的世界第二大经济体，对外贸易额也连续多年稳居世界第一。党的十九大进一步提出“中国开放的大门不会关闭，只会越开越大”。外向型的经济发展战略已成为提升国家经济发展水平、改善国民福利待遇的重要途径（Arkolakis et al.， 2012;Kasahara and Lapham， 2013;Lileeva， 2008;Giovanni et al.， 2014）。因此，探索贸易开放对经济发展、国民福利的影响机制对于指导新一轮对外开放、提升国家贸易福利的政策制定具有非常重要的现实意义。
以比较优势为核心的传统国际贸易理论和以规模经济为核心的新贸易理论均认为贸易自由化可通过提高资源配置效率促进经济发展，从而增进国民福利（Heckscher and Ohlin， 1991;Krugman， 1979， 1980）。Holmes 等 （2014）、Lu和Yu （2015）和周茂等（2016）分别从模型分析和实证检验两个角度对其进行了论证。以异质企业为核心的新新贸易理论则认为贸易自由化会通过提高企业生产率促进经济发展进而提升国民福利（Melitz， 2003）。Bernard 等 （1995）、余淼杰（2010）、唐宜红和林发勤（2009）、张杰等（2010）、邓慧慧（2009）、Brandt 等（2012）和Ma 等 （2014）等进一步指出贸易自由化会通过出口学习效应、出口自选择效应、产业集聚以及企业投资和技术升级等途径来促进企业生产率的提升。本文将以企业生产率为核心，结合企业所在行业的比较优势，利用三重差分法深入考察贸易自由化对企业生产率影响的行业差异，即贸易自由化对不同比较优势行业内企业的生产率有何异质性影响。
本文与以下两个方面的研究密切相关。首先，Bernard等（2007）从比较优势引起出口机会的不对称性出发，在理论上证明了贸易自由化会使比较优势行业的平均生产率增长得更快。但本文与其存在显著差异，主要体现在：（1） Bernard 等 （2007）构建了一个包含企业异质性的比较优势模型，考察了在贸易自由化情形下，企业、行业以及国家特征间的相互作用会如何影响一般均衡。贸易自由化通过影响企业进入退出以及出口行为作用于行业平均生产率，理论上证明了比较优势行业的平均生产率相对于比较劣势行业增长得更多。而本文则利用中国真实经济数据实证检验了贸易自由化对不同比较优势行业内企业生产率的异质性影响。（2）Bernard 等 （2007）假定异质企业生产率在企业的生命周期内保持不变。而本文对企业生产率的动态变化不做限定。（3）Bernard 等 （2007）的结论依赖于出口自选择效应。而本文认为企业生产率的变化可能来自创新研发、出口学习等各种因素。其次，Ma 等（2014） 从要素密集度的角度考察了企业出口行为与生产率之间的关系，并发现出口会使企业将更多资源配置到密集使用本国丰裕要素进行生产的产品，从而提高了企业生产率。本文与Ma 等（2014）也存在较大差异：（1）在研究内容上，Ma 等 （2014）侧重考察出口行为影响企业生产率的机制，而本文则专注于考察贸易自由化对不同比较优势行业内企业生产率的差异化影响。（2）在研究方法上，Ma 等（2014）采用OLS分析了出口决策对企业比较优势和生产率的影响。本文则采用三重差分法分析了贸易自由化对不同比较优势行业内企业生产率的影响。（3）在比较优势的定义上，Ma 等 （2014）将使用本国丰裕要素进行生产的企业定义为比较优势企业，而本文利用显示性比较优势指数来确定企业所属行业的比较优势，相对而言更加规范。此外，李建萍和张乃丽（2014）、戴翔（2013）和李春顶（2010）等均从比较优势角度研究了贸易自由化对企业生产率的影响，但主要针对的是不同比较优势行业内部出口企业与非出口企业生产率的绝对差异，并认为比较优势行业内更容易出现“出口生产率悖论”，属于静态分析。而本文考察的是贸易自由化对不同比较优势行业内企业生产率动态演变的影响，二者存在显著差异。
综上所述，本文在以下几个方面存在一定的创新之处或边际贡献：（1）在研究方法上，本文选取中国加入WTO作为外生政策冲击，并在此背景下采用三重差分法识别了贸易自由化对中国不同比较优势行业内企业生产率的异质性影响。（2）在数据来源和研究视角上，本文利用中国的多个大型宏微观数据库考察了贸易自由化对不同比较优势行业内企业生产率变动的差异化影响，已有研究鲜有涉及不同比较优势行业内企业生产率的动态比较，本文弥补了这一方面的研究空白。（3）在研究内容上，除了考察贸易自由化对不同比较优势行业内企业生产率的异质性影响外，本文还进行了多方面的异质性分析。研究发现，本文结论对于非国有企业、出口企业、加工贸易企业以及沿海地区企业更加显著。这意味着我国持续推进对外开放不仅要坚持比较优势发展战略，也要注重扶持中小民营企业的发展，激发各类市场主體活力，充分发挥沿海发达地区的辐射带动作用，实现经济均衡发展。（4）本文具有重要的政策蕴含。本文的研究结果表明了政府以比较优势为主导的对外发展战略是有依据的，并且收效是显著的。这意味着在进一步扩大对外开放的过程中，仍然要坚持比较优势发展战略，提高企业的国际竞争力，进而培育出企业的自生能力。 本文剩余部分结构如下：第二部分介绍了相关事实和假说，第三部分是数据说明，第四部分是计量模型的设定，第五部分是实证结果分析，最后是本文的结论。
二、事实与假说
（一）贸易自由化与企业生产率增长的相关事实
自20世纪80年代开始，为了加快市场经济改革，中国实施了一系列贸易壁垒的削减。邓小平南方谈话以后中国关税开始呈现出显著下降的趋势，未加权平均关税从1992年的42.9%下降到了1997年的17.7%。1998年至2001年期间，我国关税水平相对保持平稳，直至2001年年底中国正式加入WTO，关税水平在2002年初有了大幅下降。从总体来看，中国的关税水平在1992-1997年、2001年底呈显著下降趋势，在1998—2001年以及2004年之后保持相对稳定。图1展示了中国1998—2007年GB/T4位数行业加权关税的变化趋势。从中可以看出， 2002年开始关税大幅下降，一直持续到2004年，2005年之后又趋于平稳，但此时的关税水平较2002年之前已经下降了将近50%。
1995年中国正式提出申请加入WTO，为了达成这一目标，中国需同所有WTO成员国进行谈判，整个过程充斥着不确定性，谈判时间和结果都难以预测。因此，中国是否会于2001年11月加入WTO在事前是难以确定的。
对于中国来讲，加入WTO是一个非常关键的节点，贸易壁垒的大幅下降使得大量外国商品涌入中国，对国内市场造成了巨大冲击。关税降幅的行业差异导致不同行业遭受冲击的程度也不同。图2描绘了GB/T4位数行业2001年的关税水平和加入WTO之后的关税变化幅度之间的关系。可以看出，二者显著正相关，这表明从整体上看加入WTO之前关税越高的行业，在加入WTO之后关税下降的幅度会越大。进一步我们以2001年各行业对称化的显示性比较优势指数为基准，将该指数大于0的行业视为比较优势行业，反之为比较劣势行业。再利用GB/T4位数行业的产值占所属比较优势（比较劣势）行业总产值的比重作为权重，计算得到每一年比较优势行业和比较劣势行业的加权关税，以考察贸易自由化对不同比较优势行业的冲击是否存在差异。图3展示了比较优势行业和比较劣势行业的关税变化趋势。可以看出，加入WTO之后二者的进口关税均呈显著下降趋势，且比较优势行业的进口关税持续下降，贸易自由化对不同比较优势行业的影响存在显著差异。
贸易自由化对不同比较优势行业的差异化影响会传递到企业层面。图4给出了不同比较优势行业中高关税组与低关税组的平均生产率之差的变化趋势。首先，以2001年的显示性比较优势将行业分为比较优势行业与比较优势行业。其次，在不同比较优势行业中，又分高关税行业和低关税行业，以企业产值占所属行业总产值的比重作为权重，将企业生产率加权至行业层面，得到不同比较优势行业中高关税行业和低关税行业的平均生产率。最后通过作差得到不同比较优势行业的平均生产率的变化趋势，见图4。可以看出，贸易自由化会使得比较优势行业的平均生产率相对于比较劣势行业上升得更多。
（二）假说
尽管已经有很多文献发现贸易自由化会提高企业生产率，但这种效应在不同比较优势行业是否存在显著差异，却仍未得到充分的考察。图4的直观结果意味着，贸易自由化对比较优势行业的平均生产率的影响大于比较劣势行业。这一结果也能在一些理论和实证文献的研究结果中得到印证。例如，Bernard 等 （2007）论证了贸易自由化会使比较优势行业相对于比较劣势行业而言，其临界生產率以及行业平均生产率都会上升得更快。Ma 等（2014）指出出口会使企业转向其核心产品，即使用本国丰裕要素进行生产的产品，从而提高企业生产率。由于贸易自由化将导致企业更可能出口和出口得更多，这意味着贸易自由化将导致企业越会使用本国丰裕要素生产，且生产率更高。其宏观表现是贸易自由化将导致比较优势行业相对于比较劣势行业而言，企业生产率会上升得更快。基于此，本文提出如下假说。
假说：行业比较优势水平越高，贸易自由化将导致该行业内企业生产率上升得更快。
三、数 据
本文主要使用的数据库有中国工业企业数据库、中国海关进出口数据库、BACI双边贸易数据库和WITS关税数据。
（一）中国工业企业数据库
本文使用的1998—2007年中国工业企业数据库由中国国家统计局统计，该数据库包括采矿业、制造业、电力和能源等三大类产业共40个行业240多万个国有和非国有企业相关的100多种信息，如企业的地理代码、所处行业、登记状态、注册资本、营业状态、生产总值、增加值、出口额、工资、利润和负债等。在样本规模和覆盖时间上有助于观测中国工业企业的绩效变化，帮助我们考察中国加入WTO对企业绩效的影响。
本文参考Brandt 等 （2012）等人的方法对数据库进行了处理，具体说明可参见Sun 等（2013）以及孙楚仁等（2013）。为了文章的完备性，这里大体说明如下。对数据库中确定企业唯一性的变量如企业代码、公司名称、法人名字、企业所在城市代码、电话、行业代码、主要产品等信息进行了重新定义，并确定了不同样本期间的企业是否是同一家企业。将所有与企业有关的指标按照2003年中国国家统计局开始施行的新的国家行业分类标准（GB/T4754）作了转换。对重复企业代码、数据缺失、错误登记等问题进行了相应处理，对省地县码、注册类型、控股类型、营业状态、隶属关系等指标进行了逐一校正。对所有企业相关财务数据用所属省份的GDP作了平减，以控制价格变动的影响。所有价值量指标均以人民币千元为计量单位。
中国的国民经济行业分类标准在1998-2007年间也进行了调整。2002年国民经济行业分类标准由GB/T1994调整为GB/T2002。因此，本文使用的工企数据中，1998—2001年使用的是GB/T1994，而2002-2007年使用的是GB/T2002。为此，我们将1998—2001年的产业分类统一用GB/T2002表示。 （二）中国海关进出口数据库
中国海关进出口数据所统计的HS6位数编码随着国际HS编码的调整而调整。国际上HS编码体系每4-6年调整一次，并于调整年份的1月1日开始实施。1996—2015年间，调整情况分别为1996年由HS1992调整为HS1996，2002年由HS1996调整为HS2002，2007年由HS2002调整为HS2007，2012年由HS2007调整为HS2012。因此，我们需要使用对应表对数据进行调整，本文以HS1992为基准对各年的HS编码进行了统一。
我们获得HS6与GB/T4的对应表的处理方法如下。根据联合国发布的不同类型产业分类对应表，获得HS1992与ISIC Rev 3.0的对应表，网址：https：//unstats.un.org/unsd/cr/registry/regdnld.asp？Lg=1。再利用ISIC Rev 3.0与GB/T产业对应表，最终得到HS1992与GB/T2002的对应表，将产品与行业进行了对应。
四、计量模型和变量指标
（一）计量模型
贸易自由化对不同比较优势行业的冲击是不一样的，所经历的关税削减幅度、行业内企业生产率变动均存在显著差异。为了识别这种异质性影响，本文采用了三重差分法，一方面有助于解决平行趋势假定的问题，另一方面双重差分法只能反映出政策发生对生产率的影响，但是政策发生之后（如关税下降）对不同比较优势行业内企业生产率变动的异质性影响，却不能很好地捕捉，而三重差分法能很好地弥补这一缺陷。再者，图5展示了2001年的行业比较优势指数（RCA指数）与2001年行业进口关税水平之间的关系，可见进口关税和比较优势是正向相关的，即比较优势越大的行业面临的进口关税越高。本文利用二者的交互项能更好地表征其对生产率的联合影响，并且在回归中我们采用的是剔除了关税影响的显示性比较优势，以便得到更为纯粹的比较优势对企业生产率的影响。因此，我们采用比较优势行业内高关税组（加入WTO之后关税下降幅度越大）作为实验组，比较优势行业内低关税组（加入WTO之后关税下降幅度越小）以及比较劣势行业内高关税组、低关税组作为对照组，通过比较加入WTO前后比较优势行业内高关税组和低关税组生产率变化的差异以及比较劣势行业内高关税组和低关税组生产率变化的差异，来考察贸易自由化对不同比较优势行业的企业生产率的影响。
（二）变量和指标
1.全要素生产率
本文的被解释变量是企业的全要素生产率（TFP）。测算全要素生产率的方式主要有数据包络法（DEA）、普通最小二乘法（OLS）、面板估计方法（FE）、OP法（Olley and Pakes， 1996）、LP法（Levinshon and Petrin， 2003）以及GMM法等。当前比较通用的是OP法（田巍和余淼杰，2012）和LP法。OP法利用企业投资作为TFP的代理变量来进行测算，LP法则利用中间品投入作为代理变量来进行测算。考虑到微观企业数据估计中出现的联立性和选择性偏差问题（孙楚仁等，2013），本文采用的是LP法计算的企业生产率。
2.显示性比较优势指数
比较优势理论、要素禀赋理论以及雷蒙德·维农（Vernon， 1966）和迈克尔波特（Porter， 1990）等关于产业发展的动态比较优势理论认为，一国（产业）的比较优势由先天自然要素禀赋和“干中学、出口中学”等后天学习取得的优势构成（鞠建东等，2004）。传统的比较优势理论强调的是一种事前优势，即先有生产某种产品效率更高，再有会出口更多。但事前的相对要素价格并不存在，比较优势只能通过贸易之后的数据进行间接测算（康成文，2014）。现有比较优势的测度指标主要有：莱斯纳指数（Liesner， 1958）、麦凯利指数（Michaely， 1962）、拉菲指数（Lafay， 1992）、显示性比较优势指数（Balassa， 1965）等。莱斯纳指数和麦凯利指数均仅考虑了单个国家的情况，无法反映该国产品与世界同类产品或世界平均水平的比较，拉菲指数将产品或产业在一国整体贸易中的综合权重视做比较优势指数的指标，更加适用于产业内贸易的比较优势测算。因而本文中主要采用显示性比较优势指数来测度行业的比较优势。
显示性比较优势指数（RCA指数）通过计算一国某类商品的出口额占本国总出口额的比重与世界上该类产品的总出口额占世界总出口额的比重之比来确定一国在该类产品上是否具有比较优势（Balassa， 1965）。RCA指数大于1表示一国的该类产品在国际市场上具有比较优势，反之不具有比较优势。显示性比较优势指数剔除了本国以及世界出口总量波动对计算结果的影响，能够较好地反映本国某类产品的出口与世界平均出口水平间的相对优势。因而成为测算比较优势应用最为广泛的指数（金碚等，2013;李钢和刘吉超，2012;张禹和严兵，2016）。
RCA指数存在的一个问题是全球化生产下中间品贸易与重复计算问题（Vollrath， 1991）。利用传统RCA指数测度比较优势的一个重要理论前提在于各国家之间水平分工，产品的生产全部集中于一国内部完成（张禹和严兵，2016）。但显然，该假设在21世纪全球价值链分工的背景下并不成立，国际分段化生产已经成为当下经济发展的重要特征（Hummels et al.， 2001），各国利用其生产的比较优势嵌入全球价值链，很大程度上比较优势体現在生产过程中而非具体产品上。使用总体贸易额测算的显示性比较优势指数难以真实反映一国（产业或产品）的比较优势，可能造成偏误（Baldone et al.， 2007）。采用总贸易流中剔除了中间贸易流的最终贸易流是修正RCA指数的基本思路，Wang 等（2013）和Koopman 等（2014）提出了基于增加值的RCA指数的具体计算方法，然而这并没有解决RCA指数是基于事后估计可能带来的弊端。本文之所以仍然采用传统的RCA指数来衡量行业比较优势，主要是基于以下考虑：一是本文对比较优势行业的划分是以2001年各行业的比较优势为基准，此时中国虽也参与国际分工，但程度不深，采用总出口额计算的显示性比较优势指数能更好地反映我国行业的实际竞争力。二是通过阅读文献我们发现，不同方法测算出来的RCA指数在数值上并没有显著差异Baldone 等 （2007）分别利用总贸易额和剔除了中间贸易的最终贸易额估算了德国和爱尔兰的RCA指数，比较发现二者并没有显著差异。，均能对本国的比较优势进行清晰地刻画，对传统RCA指数的修正也更多地集中于该指数的统计性质而非对现实经济的拟合程度（Leromaina and Oreficeb， 2014）Leromain和Orefice （2014）在Costinot 等 （2012）的模型框架下利用BACI数据测算了1995-2010 年各国修正的RCA指数，通过与传统RCA指数进行对比分析后认为修正后的RCA相比于传统RCA确实有更好的统计性质（如对称性、稳定性等），但并未涉及二者对真实经济情况的刻画。，并且对中国产业竞争力的测算多是基于传统的RCA指数金碚（2013）、李钢和刘吉超（2012）均指出显示性比较优势指数反映了一国（产业或产品）的比较优势及其竞争优势所形成的结果，能较好地刻画国家（产业或产品）竞争力。 因此，根据本文的实际情况，并参考大多数文献的做法，我们使用显示性比较优势指数来测度行业的比较优势。除此以外，RCA指数的另一个缺点在于它的不对称性（Leromaina and Oreficeb， 2014），即对那些具有比较优势的部门，它是无上限的，对于缺乏比较优势的部门，其取值会小于零。这一问题可以通过在计算的时候采用进口值而非出口值来解决，但鉴于本文重点考察的是出口行业的比较优势，我们采用另一种方法来对其进行调节，即对称化的显示性比较优势（Laursen， 2015），记为RCAS。
3.贸易自由化
本文用关税水平来衡量贸易自由化程度，主要采用了中国海关进出口数据库和WITS关税数据。具体处理过程如下。
本文数据中，1998—2001年采用的是HS1996的标准，2002-2006年采用的是HS2002的标准，2007年采用的是HS2007的标准。本文以HS1992为基准，将所有年份的HS编码统一转换为HS1992。再利用HS编码和国家标准产业分类对应表得到每个HS6位数产品所对应的GB/T4位数行业。最后，以每一个HS6位数产品出口额占所属行业出口额的比重作为权重，计算出每一个GB/T4位数行业在第t年的关税水平Tariffgt。
4.控制变量
首先，本文采用行业集聚水平以及行业进入壁垒来表征影响生产率的随时间变化的行业特征。对于行业进入壁垒，本文主要采用行业平均固定资产净值对数和行业内企业数量对数来衡量。行业的出口密集度由行业的出口额占行业产值的比重计算得到。行业平均固定资产净值对数和行业内企业数量对数这两个变量根据中国工业企业数据库中的企业层面的相关变量信息计算得到。
对于行业集聚水平，本文采用了赫芬达尔指数（HHI）来测度（孙楚仁和陈瑾，2017）。HHI综合考虑了企业总数和企业规模，通过市场结构来衡量行业集聚程度，能够较为准确地反映行业或者市场的集中程度。HHI的取值为[0，1]，值越大表示市场越集中，越小表示市场竞争越激烈。HHI能在一定程度上反映行业内部企业的变动，且计算过程较为简洁。
其中，X表示行业的市场总规模，用企业所属GB/T4位数行业的总产值来衡量。Xf代表该行业中企业f的规模，用企业f的产值来衡量。因此，sf就表示该行业中企业f的市场占有率，用来衡量市场份额的变化，n为该行业中的企业数量。图6展示了分比较优势行业和比较劣势行业的HHI变化趋势，结果发现加入WTO后两个行业的HHI均大幅度下降，且比较优势行业的HHI一直显著低于比较劣势行业，表明贸易自由化会加剧竞争，且比较优势行业的竞争更为激烈。
其次，为了减轻实验组和控制组的事前偏差，确保回归结果的无偏性，对显著影响2001年关税和RCA指数的因素也必须加以控制。借鉴Lu和Yu （2015）的方法，分别以关税和RCA作为被解释变量对潜在的影响因素进行回归以获得关税、RCA影响因子。此处考虑到通过GB/T4位数代码将影响因子与原数据进行合并会损失过多的样本，所以在计算影响因子时我们将各变量加总至GB/T2位数，再对其进行计量分析。表1的结果显示，行业雇佣规模、行业平均工资、行业资本劳动比和行业出口密集度均会显著影响2001年的行业关税水平，行业附加值比以及行业出口密集度会显著影响2001年的行业比较优势，于是就得到了关税和RCA影响因子。通过在回归中加入影响因子和年份虚拟变量的交互项，即行业资本劳动比*WTO、行业附加值比*WTO、行业雇佣规模对数*WTO、行业平均工资*WTO、行业出口密集度*WTO，从而确保了回归结果并非是由特定的影响因素造成的。
五、实证结果
（一）基准回归结果
表2为基准回归结果。第一列不加入任何控制变量。第二列控制了随时间变化的行业特征，即加入HHI、行业平均固定净资产对数和行业内企业数量对数。第三列继续控制了关税影响因子和RCA影响因子，即加入行业资本劳动比*WTO、行业附加值比*WTO、行业雇佣规模对数*WTO、行业平均工资*WTO、行业出口密集度*WTO。
可以看出，核心解释变量的系数均是显著为正的，在加入了行业控制变量、关税和RCA影响因子之后，依旧稳健，因此本文的假说成立。该结果表明贸易自由化会使比较优势行业的企业生产率相比于比较劣势行业增长得更快。不难理解，贸易自由化会带来关税下降，中间投入品的价格随之下降，企业潜在利润的增加会引致国内市场进入者增加，同时伴随着大量国外商品涌入，大大加剧了国内市场竞争。对于中国来说，比较优势行业的进入门槛更低，因而这种冲击效应对比较优势行业的企业更大，行业內企业生产率提升得更多。
（二）稳健性检验
1.对假设的检验
三重差分虽然能较好地解决平行趋势的问题，但是其结果也可能会受到同时期其他政策的影响，使得估计结果存在偏差。因而在本节中我们对识别机制的前提假设做以下检验，结果见表3。
检验预期效应。在表3的第一列中，我们加入了控制变量“2001年的虚拟变量”当年份取2001年时，“2001年的虚拟变量”取1;其他年份则取0。，以检验是否存在预期效应，即企业是否会预料到中国在2001年加入WTO进而改变企业行为，使得我们的估计结果有偏。根据回归结果，变量“2001年的虚拟变量*2001年RCA*2001年关税”的系数是不显著的，且核心解释变量的系数仍然显著为正，因此不存在预期效应。
考虑同时期其他政策的冲击。在表3的第二列中，我们加入了行业内国有企业数量、行业内FDI的数量，以剔除同一时期国有企业改革和放松对FDI的管制对结果的影响。结果显示，在控制了这些政策冲击之后核心解释变量的回归系数仍显著为正，意味着本文的基准回归结果是稳健的。
安慰剂检验。根据Lu和Yu （2015）的观点，我们采用中国加入WTO之前的样本检验了在加入WTO之前，显示性比较优势是否会显著影响关税对企业生产率的影响。考虑到加入WTO之前的这段时间里，没有任何外来冲击会对关税产生冲击，关税比较稳定，比较优势也趋于固化，因而我们预期这段时间里RCA不会显著影响企业生产率。表3第三列的结果证实了我们的预期。 2.对结果的检验
在本节，我们将对回归结果进行一系列的稳健性检验，结果见表4。
采用显示性比较优势的其他测算方式。在表4的第一列，我们采用2001年企业的资本劳动比与行业的资本劳动比之比来测度企业比较优势，再用其代替行业显示性比较优势指数进行回归。本文采用的行业比较优势是基于出口额计算得来的，对于同一个行业的所有企业，这个值都是一样的。但在现实情况中，一个行业内可能同时存在出口企业和非出口企业，利用出口额得出的行业比较优势并不适用于内销企业，于是我们采用行业内企业的比较优势来代替行业比较优势。结果仍然稳健，表明本文结论是可信的。
检验同一行业内多产品问题。考虑到将HS6位码产品层面的关税加权平均至GB/T4位码时可能会忽视同一产业内不同产品关税的差异性，我们加入了核心解释变量和同一GB/T4位码行业下的HS6位码产品数量的交互项。表4第二列中核心解释变量的回归系数依旧显著为正，表明在考虑了同一行业内多产品问题后我们的结果依然是稳健的。
样本选择问题。考虑到行业比较优势是基于企业出口额计算得到的，此处我们仅采用出口值占其产值的比重大于中位数的企业样本。表4的第三列显示核心解释变量的回归系数显著为正，表明结论依然是稳健的。
（三）异质性影响
本节我们将继续探索贸易自由化引起的不同比较优势行业内企业生产率变动的异质性。考虑到这种变动会因为企业性质、贸易方式以及地理位置等因素的差异而有所不同，我们据此进行了分样本检验。
首先，企业性质不同会产生异质结果，本文将样本分为国有企业和非国有企业、出口企业和非出口企业进行检验，结果见表6。
国有企业和非国有企业。表6的第一列为国有企业样本的检验结果，核心解释变量的回归系数显著为负。这表明仅考虑国有企业这个子样本，贸易自由化会使得比较优势行业的企业生产率下降。我们认为可能的原因在于进口关税的下降对于受政府保护的整个国有企业群体不会产生有力的冲击，比较优势行业内的国有企业受到的保护更大，冲击更弱（比如政府会为了维护社会稳定，会强制限制国有企业的裁员事项），因而比较优势行业内的国有企业生产率更有可能停滞不前，甚至下降。第二列为非国有企业样本的检验结果，核心解释变量的回归系数显著为正。表明对于非国有企业这个群体而言，贸易自由化会使比较优势行业内的企业生产率相对于比较劣势行业增长得更快。这与之前的影响机制一致：相比于国有企业，非国有企业缺乏保护，贸易自由化会使得非国有企业受到更为激烈的市场冲擊，若是处于比较优势行业，这种冲击会被放大，企业进入退出效应也更明显，因而企业生产率也提升得更快。
出口企业和非出口企业。表6的第三列为出口企业样本的检验结果，核心解释变量系数显著为正。表明对于出口企业而言，贸易自由化会使得比较优势行业的企业生产率相对于比较劣势行业上升得更快。我们认为可能的原因在于进口关税的下降带来的中间品价格降低使得出口企业能更加充分地利用其比较优势，获得更多的出口学习效应，同时大量的潜在进入者进入出口市场，造成更大的竞争，促进了企业生产率的提升。第四列采用了非出口企业样本，结果显著为负。这表明对于非出口企业而言，贸易自由化反而会使得比较优势行业的企业生产率下降。这可能是因为潜在出口获益使得更多的企业进入出口市场，造成要素（此处指出口密集使用的要素）价格上涨，使得比较优势行业内非出口企业的成本上升，进而转向比较劣势行业。
其次，不同的贸易方式及企业所处的地理位置也会对本文的结论产生影响。因此，依据贸易方式不同，我们将样本分为加工贸易企业和一般贸易企业。根据企业所处城市到港口的距离不同，本文以城市到港口距离的中位数为界：当距离大于中位数时，企业位于内陆地区;当距离小于中位数时，企业位于沿海地区。将样本分为沿海企业和内陆企业。结果见表7。
加工贸易企业和一般贸易企业。加工贸易和一般贸易的性质不同，贸易自由化对其影响也是不一样的。表7的第一列和第二列显示核心解释变量的回归系数均显著为正，表明无论是加工贸易和一般贸易，贸易自由化均会使得比较优势行业的企业生产率相比于比较劣势行业上升得更快。且对于加工贸易行业，这种上升的幅度更大，可能是因为中国的加工贸易能更加充分地利用本国丰裕的劳动力要素，比较优势效应更大，因而结果也更加明显。
沿海和内陆地区企业。表7的第三列和第四列展示了不同地理位置下贸易自由化对不同比较优势行业的企业生产率的影响。核心解释变量的回归系数均显著为正，表明无论是位于沿海还是内陆地区，贸易自由化均会使比较优势行业的企业生产率上升得更快。并且比较系数值的大小，我们可以看出这种增长对于沿海地区企业更为显著。可能因为沿海地区更加接近国际市场，有更多的比较优势行业集聚，竞争更加激烈，贸易自由化会使这些地区的比较优势行业内的企业生产率增长得更多。
六、结 论
中国加入WTO是继改革开放以来的又一大重要举措，对我国经济走向世界产生了重要影响。本文利用中国加入WTO这一事件作为外生政策冲击，采用三重差分法深入考察了贸易自由化对不同比较优势行业的企业生产率的影响。结果表明，贸易自由化会使比较优势行业的企业生产率相对于比较劣势行业增长得更快。在经过一系列的稳健性检验之后，该结论依然成立。此外，本文还考察了这种效应对于不同性质企业、不同贸易方式企业、不同地理位置企业的异质性影响。结果表明，贸易自由化使得比较优势行业内企业生产率相对于比较劣势行业上升得更快的这种效应对非国有企业、出口企业、加工贸易企业、沿海地区企业更为明显。
本文认为贸易自由化造成不同比较优势行业内企业生产率变化的差异性的原因主要在于竞争效应、出口学习效应和资源配置效应。首先，根据图6的HHI变化趋势图可以看出，比较优势行业的集中程度更低，竞争更为激烈，贸易自由化会加剧这种竞争效应，进而促进了企业生产率的提升。其次，关税下降使得企业成本下降，出口的潜在利益增加，面对广阔的国际市场，更多的企业会选择出口，出口的集约边际和扩展边际均会增加，从而获得更大的出口学习效应，生产率也提升得更快。最后，根据Ma等 （2014）可知，比较优势行业更能利用本国丰裕要素进行生产，相比于比较劣势行业而言零利润生产边界更低，出口获得的利润就更高，企业就有充足的资金进行产品升级，同时社会资源会更多地向比较优势行业倾斜，增强了规模效应，也促进了资源的优化配置，进而带来了企业生产率的增长。此外，图5表明比较优势行业的企业的初始平均生产率更低，因而当受到贸易自由化的冲击之后，生产率增幅是大于比较劣势行业的（图4）。 由于比較优势行业内的企业对关税下降的弹性较大、生产率增速较快，因而我国的对外贸易战略以比较优势产业为重点有利于吸纳就业，促进产业升级，带动经济转型。这对于我国在新一轮开放形势下的贸易战略选择和政策制定具有重要的借鉴意义。
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（責任编辑：彭琳）
关键词 贸易自由化 企业生产率 比较优势行业 三重差分
一、引 言
改革开放迈出了中国与国际接轨的第一步，我国逐渐从自给自足的计划经济转向了市场经济，极大地释放了市场活力，推动了经济腾飞。伴随着一系列外贸体制改革，对国际贸易的管制逐步放松，尤其在20世纪初放宽外资准入、加入世界贸易组织后，国际贸易对经济发展的推动作用进一步显现（赵敏和单敬，2017;杨军等，2015）。当前中国已成为仅次于美国的世界第二大经济体，对外贸易额也连续多年稳居世界第一。党的十九大进一步提出“中国开放的大门不会关闭，只会越开越大”。外向型的经济发展战略已成为提升国家经济发展水平、改善国民福利待遇的重要途径（Arkolakis et al.， 2012;Kasahara and Lapham， 2013;Lileeva， 2008;Giovanni et al.， 2014）。因此，探索贸易开放对经济发展、国民福利的影响机制对于指导新一轮对外开放、提升国家贸易福利的政策制定具有非常重要的现实意义。
以比较优势为核心的传统国际贸易理论和以规模经济为核心的新贸易理论均认为贸易自由化可通过提高资源配置效率促进经济发展，从而增进国民福利（Heckscher and Ohlin， 1991;Krugman， 1979， 1980）。Holmes 等 （2014）、Lu和Yu （2015）和周茂等（2016）分别从模型分析和实证检验两个角度对其进行了论证。以异质企业为核心的新新贸易理论则认为贸易自由化会通过提高企业生产率促进经济发展进而提升国民福利（Melitz， 2003）。Bernard 等 （1995）、余淼杰（2010）、唐宜红和林发勤（2009）、张杰等（2010）、邓慧慧（2009）、Brandt 等（2012）和Ma 等 （2014）等进一步指出贸易自由化会通过出口学习效应、出口自选择效应、产业集聚以及企业投资和技术升级等途径来促进企业生产率的提升。本文将以企业生产率为核心，结合企业所在行业的比较优势，利用三重差分法深入考察贸易自由化对企业生产率影响的行业差异，即贸易自由化对不同比较优势行业内企业的生产率有何异质性影响。
本文与以下两个方面的研究密切相关。首先，Bernard等（2007）从比较优势引起出口机会的不对称性出发，在理论上证明了贸易自由化会使比较优势行业的平均生产率增长得更快。但本文与其存在显著差异，主要体现在：（1） Bernard 等 （2007）构建了一个包含企业异质性的比较优势模型，考察了在贸易自由化情形下，企业、行业以及国家特征间的相互作用会如何影响一般均衡。贸易自由化通过影响企业进入退出以及出口行为作用于行业平均生产率，理论上证明了比较优势行业的平均生产率相对于比较劣势行业增长得更多。而本文则利用中国真实经济数据实证检验了贸易自由化对不同比较优势行业内企业生产率的异质性影响。（2）Bernard 等 （2007）假定异质企业生产率在企业的生命周期内保持不变。而本文对企业生产率的动态变化不做限定。（3）Bernard 等 （2007）的结论依赖于出口自选择效应。而本文认为企业生产率的变化可能来自创新研发、出口学习等各种因素。其次，Ma 等（2014） 从要素密集度的角度考察了企业出口行为与生产率之间的关系，并发现出口会使企业将更多资源配置到密集使用本国丰裕要素进行生产的产品，从而提高了企业生产率。本文与Ma 等（2014）也存在较大差异：（1）在研究内容上，Ma 等 （2014）侧重考察出口行为影响企业生产率的机制，而本文则专注于考察贸易自由化对不同比较优势行业内企业生产率的差异化影响。（2）在研究方法上，Ma 等（2014）采用OLS分析了出口决策对企业比较优势和生产率的影响。本文则采用三重差分法分析了贸易自由化对不同比较优势行业内企业生产率的影响。（3）在比较优势的定义上，Ma 等 （2014）将使用本国丰裕要素进行生产的企业定义为比较优势企业，而本文利用显示性比较优势指数来确定企业所属行业的比较优势，相对而言更加规范。此外，李建萍和张乃丽（2014）、戴翔（2013）和李春顶（2010）等均从比较优势角度研究了贸易自由化对企业生产率的影响，但主要针对的是不同比较优势行业内部出口企业与非出口企业生产率的绝对差异，并认为比较优势行业内更容易出现“出口生产率悖论”，属于静态分析。而本文考察的是贸易自由化对不同比较优势行业内企业生产率动态演变的影响，二者存在显著差异。
综上所述，本文在以下几个方面存在一定的创新之处或边际贡献：（1）在研究方法上，本文选取中国加入WTO作为外生政策冲击，并在此背景下采用三重差分法识别了贸易自由化对中国不同比较优势行业内企业生产率的异质性影响。（2）在数据来源和研究视角上，本文利用中国的多个大型宏微观数据库考察了贸易自由化对不同比较优势行业内企业生产率变动的差异化影响，已有研究鲜有涉及不同比较优势行业内企业生产率的动态比较，本文弥补了这一方面的研究空白。（3）在研究内容上，除了考察贸易自由化对不同比较优势行业内企业生产率的异质性影响外，本文还进行了多方面的异质性分析。研究发现，本文结论对于非国有企业、出口企业、加工贸易企业以及沿海地区企业更加显著。这意味着我国持续推进对外开放不仅要坚持比较优势发展战略，也要注重扶持中小民营企业的发展，激发各类市场主體活力，充分发挥沿海发达地区的辐射带动作用，实现经济均衡发展。（4）本文具有重要的政策蕴含。本文的研究结果表明了政府以比较优势为主导的对外发展战略是有依据的，并且收效是显著的。这意味着在进一步扩大对外开放的过程中，仍然要坚持比较优势发展战略，提高企业的国际竞争力，进而培育出企业的自生能力。 本文剩余部分结构如下：第二部分介绍了相关事实和假说，第三部分是数据说明，第四部分是计量模型的设定，第五部分是实证结果分析，最后是本文的结论。
二、事实与假说
（一）贸易自由化与企业生产率增长的相关事实
自20世纪80年代开始，为了加快市场经济改革，中国实施了一系列贸易壁垒的削减。邓小平南方谈话以后中国关税开始呈现出显著下降的趋势，未加权平均关税从1992年的42.9%下降到了1997年的17.7%。1998年至2001年期间，我国关税水平相对保持平稳，直至2001年年底中国正式加入WTO，关税水平在2002年初有了大幅下降。从总体来看，中国的关税水平在1992-1997年、2001年底呈显著下降趋势，在1998—2001年以及2004年之后保持相对稳定。图1展示了中国1998—2007年GB/T4位数行业加权关税的变化趋势。从中可以看出， 2002年开始关税大幅下降，一直持续到2004年，2005年之后又趋于平稳，但此时的关税水平较2002年之前已经下降了将近50%。
1995年中国正式提出申请加入WTO，为了达成这一目标，中国需同所有WTO成员国进行谈判，整个过程充斥着不确定性，谈判时间和结果都难以预测。因此，中国是否会于2001年11月加入WTO在事前是难以确定的。
对于中国来讲，加入WTO是一个非常关键的节点，贸易壁垒的大幅下降使得大量外国商品涌入中国，对国内市场造成了巨大冲击。关税降幅的行业差异导致不同行业遭受冲击的程度也不同。图2描绘了GB/T4位数行业2001年的关税水平和加入WTO之后的关税变化幅度之间的关系。可以看出，二者显著正相关，这表明从整体上看加入WTO之前关税越高的行业，在加入WTO之后关税下降的幅度会越大。进一步我们以2001年各行业对称化的显示性比较优势指数为基准，将该指数大于0的行业视为比较优势行业，反之为比较劣势行业。再利用GB/T4位数行业的产值占所属比较优势（比较劣势）行业总产值的比重作为权重，计算得到每一年比较优势行业和比较劣势行业的加权关税，以考察贸易自由化对不同比较优势行业的冲击是否存在差异。图3展示了比较优势行业和比较劣势行业的关税变化趋势。可以看出，加入WTO之后二者的进口关税均呈显著下降趋势，且比较优势行业的进口关税持续下降，贸易自由化对不同比较优势行业的影响存在显著差异。
贸易自由化对不同比较优势行业的差异化影响会传递到企业层面。图4给出了不同比较优势行业中高关税组与低关税组的平均生产率之差的变化趋势。首先，以2001年的显示性比较优势将行业分为比较优势行业与比较优势行业。其次，在不同比较优势行业中，又分高关税行业和低关税行业，以企业产值占所属行业总产值的比重作为权重，将企业生产率加权至行业层面，得到不同比较优势行业中高关税行业和低关税行业的平均生产率。最后通过作差得到不同比较优势行业的平均生产率的变化趋势，见图4。可以看出，贸易自由化会使得比较优势行业的平均生产率相对于比较劣势行业上升得更多。
（二）假说
尽管已经有很多文献发现贸易自由化会提高企业生产率，但这种效应在不同比较优势行业是否存在显著差异，却仍未得到充分的考察。图4的直观结果意味着，贸易自由化对比较优势行业的平均生产率的影响大于比较劣势行业。这一结果也能在一些理论和实证文献的研究结果中得到印证。例如，Bernard 等 （2007）论证了贸易自由化会使比较优势行业相对于比较劣势行业而言，其临界生產率以及行业平均生产率都会上升得更快。Ma 等（2014）指出出口会使企业转向其核心产品，即使用本国丰裕要素进行生产的产品，从而提高企业生产率。由于贸易自由化将导致企业更可能出口和出口得更多，这意味着贸易自由化将导致企业越会使用本国丰裕要素生产，且生产率更高。其宏观表现是贸易自由化将导致比较优势行业相对于比较劣势行业而言，企业生产率会上升得更快。基于此，本文提出如下假说。
假说：行业比较优势水平越高，贸易自由化将导致该行业内企业生产率上升得更快。
三、数 据
本文主要使用的数据库有中国工业企业数据库、中国海关进出口数据库、BACI双边贸易数据库和WITS关税数据。
（一）中国工业企业数据库
本文使用的1998—2007年中国工业企业数据库由中国国家统计局统计，该数据库包括采矿业、制造业、电力和能源等三大类产业共40个行业240多万个国有和非国有企业相关的100多种信息，如企业的地理代码、所处行业、登记状态、注册资本、营业状态、生产总值、增加值、出口额、工资、利润和负债等。在样本规模和覆盖时间上有助于观测中国工业企业的绩效变化，帮助我们考察中国加入WTO对企业绩效的影响。
本文参考Brandt 等 （2012）等人的方法对数据库进行了处理，具体说明可参见Sun 等（2013）以及孙楚仁等（2013）。为了文章的完备性，这里大体说明如下。对数据库中确定企业唯一性的变量如企业代码、公司名称、法人名字、企业所在城市代码、电话、行业代码、主要产品等信息进行了重新定义，并确定了不同样本期间的企业是否是同一家企业。将所有与企业有关的指标按照2003年中国国家统计局开始施行的新的国家行业分类标准（GB/T4754）作了转换。对重复企业代码、数据缺失、错误登记等问题进行了相应处理，对省地县码、注册类型、控股类型、营业状态、隶属关系等指标进行了逐一校正。对所有企业相关财务数据用所属省份的GDP作了平减，以控制价格变动的影响。所有价值量指标均以人民币千元为计量单位。
中国的国民经济行业分类标准在1998-2007年间也进行了调整。2002年国民经济行业分类标准由GB/T1994调整为GB/T2002。因此，本文使用的工企数据中，1998—2001年使用的是GB/T1994，而2002-2007年使用的是GB/T2002。为此，我们将1998—2001年的产业分类统一用GB/T2002表示。 （二）中国海关进出口数据库
中国海关进出口数据所统计的HS6位数编码随着国际HS编码的调整而调整。国际上HS编码体系每4-6年调整一次，并于调整年份的1月1日开始实施。1996—2015年间，调整情况分别为1996年由HS1992调整为HS1996，2002年由HS1996调整为HS2002，2007年由HS2002调整为HS2007，2012年由HS2007调整为HS2012。因此，我们需要使用对应表对数据进行调整，本文以HS1992为基准对各年的HS编码进行了统一。
我们获得HS6与GB/T4的对应表的处理方法如下。根据联合国发布的不同类型产业分类对应表，获得HS1992与ISIC Rev 3.0的对应表，网址：https：//unstats.un.org/unsd/cr/registry/regdnld.asp？Lg=1。再利用ISIC Rev 3.0与GB/T产业对应表，最终得到HS1992与GB/T2002的对应表，将产品与行业进行了对应。
四、计量模型和变量指标
（一）计量模型
贸易自由化对不同比较优势行业的冲击是不一样的，所经历的关税削减幅度、行业内企业生产率变动均存在显著差异。为了识别这种异质性影响，本文采用了三重差分法，一方面有助于解决平行趋势假定的问题，另一方面双重差分法只能反映出政策发生对生产率的影响，但是政策发生之后（如关税下降）对不同比较优势行业内企业生产率变动的异质性影响，却不能很好地捕捉，而三重差分法能很好地弥补这一缺陷。再者，图5展示了2001年的行业比较优势指数（RCA指数）与2001年行业进口关税水平之间的关系，可见进口关税和比较优势是正向相关的，即比较优势越大的行业面临的进口关税越高。本文利用二者的交互项能更好地表征其对生产率的联合影响，并且在回归中我们采用的是剔除了关税影响的显示性比较优势，以便得到更为纯粹的比较优势对企业生产率的影响。因此，我们采用比较优势行业内高关税组（加入WTO之后关税下降幅度越大）作为实验组，比较优势行业内低关税组（加入WTO之后关税下降幅度越小）以及比较劣势行业内高关税组、低关税组作为对照组，通过比较加入WTO前后比较优势行业内高关税组和低关税组生产率变化的差异以及比较劣势行业内高关税组和低关税组生产率变化的差异，来考察贸易自由化对不同比较优势行业的企业生产率的影响。
（二）变量和指标
1.全要素生产率
本文的被解释变量是企业的全要素生产率（TFP）。测算全要素生产率的方式主要有数据包络法（DEA）、普通最小二乘法（OLS）、面板估计方法（FE）、OP法（Olley and Pakes， 1996）、LP法（Levinshon and Petrin， 2003）以及GMM法等。当前比较通用的是OP法（田巍和余淼杰，2012）和LP法。OP法利用企业投资作为TFP的代理变量来进行测算，LP法则利用中间品投入作为代理变量来进行测算。考虑到微观企业数据估计中出现的联立性和选择性偏差问题（孙楚仁等，2013），本文采用的是LP法计算的企业生产率。
2.显示性比较优势指数
比较优势理论、要素禀赋理论以及雷蒙德·维农（Vernon， 1966）和迈克尔波特（Porter， 1990）等关于产业发展的动态比较优势理论认为，一国（产业）的比较优势由先天自然要素禀赋和“干中学、出口中学”等后天学习取得的优势构成（鞠建东等，2004）。传统的比较优势理论强调的是一种事前优势，即先有生产某种产品效率更高，再有会出口更多。但事前的相对要素价格并不存在，比较优势只能通过贸易之后的数据进行间接测算（康成文，2014）。现有比较优势的测度指标主要有：莱斯纳指数（Liesner， 1958）、麦凯利指数（Michaely， 1962）、拉菲指数（Lafay， 1992）、显示性比较优势指数（Balassa， 1965）等。莱斯纳指数和麦凯利指数均仅考虑了单个国家的情况，无法反映该国产品与世界同类产品或世界平均水平的比较，拉菲指数将产品或产业在一国整体贸易中的综合权重视做比较优势指数的指标，更加适用于产业内贸易的比较优势测算。因而本文中主要采用显示性比较优势指数来测度行业的比较优势。
显示性比较优势指数（RCA指数）通过计算一国某类商品的出口额占本国总出口额的比重与世界上该类产品的总出口额占世界总出口额的比重之比来确定一国在该类产品上是否具有比较优势（Balassa， 1965）。RCA指数大于1表示一国的该类产品在国际市场上具有比较优势，反之不具有比较优势。显示性比较优势指数剔除了本国以及世界出口总量波动对计算结果的影响，能够较好地反映本国某类产品的出口与世界平均出口水平间的相对优势。因而成为测算比较优势应用最为广泛的指数（金碚等，2013;李钢和刘吉超，2012;张禹和严兵，2016）。
RCA指数存在的一个问题是全球化生产下中间品贸易与重复计算问题（Vollrath， 1991）。利用传统RCA指数测度比较优势的一个重要理论前提在于各国家之间水平分工，产品的生产全部集中于一国内部完成（张禹和严兵，2016）。但显然，该假设在21世纪全球价值链分工的背景下并不成立，国际分段化生产已经成为当下经济发展的重要特征（Hummels et al.， 2001），各国利用其生产的比较优势嵌入全球价值链，很大程度上比较优势体現在生产过程中而非具体产品上。使用总体贸易额测算的显示性比较优势指数难以真实反映一国（产业或产品）的比较优势，可能造成偏误（Baldone et al.， 2007）。采用总贸易流中剔除了中间贸易流的最终贸易流是修正RCA指数的基本思路，Wang 等（2013）和Koopman 等（2014）提出了基于增加值的RCA指数的具体计算方法，然而这并没有解决RCA指数是基于事后估计可能带来的弊端。本文之所以仍然采用传统的RCA指数来衡量行业比较优势，主要是基于以下考虑：一是本文对比较优势行业的划分是以2001年各行业的比较优势为基准，此时中国虽也参与国际分工，但程度不深，采用总出口额计算的显示性比较优势指数能更好地反映我国行业的实际竞争力。二是通过阅读文献我们发现，不同方法测算出来的RCA指数在数值上并没有显著差异Baldone 等 （2007）分别利用总贸易额和剔除了中间贸易的最终贸易额估算了德国和爱尔兰的RCA指数，比较发现二者并没有显著差异。，均能对本国的比较优势进行清晰地刻画，对传统RCA指数的修正也更多地集中于该指数的统计性质而非对现实经济的拟合程度（Leromaina and Oreficeb， 2014）Leromain和Orefice （2014）在Costinot 等 （2012）的模型框架下利用BACI数据测算了1995-2010 年各国修正的RCA指数，通过与传统RCA指数进行对比分析后认为修正后的RCA相比于传统RCA确实有更好的统计性质（如对称性、稳定性等），但并未涉及二者对真实经济情况的刻画。，并且对中国产业竞争力的测算多是基于传统的RCA指数金碚（2013）、李钢和刘吉超（2012）均指出显示性比较优势指数反映了一国（产业或产品）的比较优势及其竞争优势所形成的结果，能较好地刻画国家（产业或产品）竞争力。 因此，根据本文的实际情况，并参考大多数文献的做法，我们使用显示性比较优势指数来测度行业的比较优势。除此以外，RCA指数的另一个缺点在于它的不对称性（Leromaina and Oreficeb， 2014），即对那些具有比较优势的部门，它是无上限的，对于缺乏比较优势的部门，其取值会小于零。这一问题可以通过在计算的时候采用进口值而非出口值来解决，但鉴于本文重点考察的是出口行业的比较优势，我们采用另一种方法来对其进行调节，即对称化的显示性比较优势（Laursen， 2015），记为RCAS。
3.贸易自由化
本文用关税水平来衡量贸易自由化程度，主要采用了中国海关进出口数据库和WITS关税数据。具体处理过程如下。
本文数据中，1998—2001年采用的是HS1996的标准，2002-2006年采用的是HS2002的标准，2007年采用的是HS2007的标准。本文以HS1992为基准，将所有年份的HS编码统一转换为HS1992。再利用HS编码和国家标准产业分类对应表得到每个HS6位数产品所对应的GB/T4位数行业。最后，以每一个HS6位数产品出口额占所属行业出口额的比重作为权重，计算出每一个GB/T4位数行业在第t年的关税水平Tariffgt。
4.控制变量
首先，本文采用行业集聚水平以及行业进入壁垒来表征影响生产率的随时间变化的行业特征。对于行业进入壁垒，本文主要采用行业平均固定资产净值对数和行业内企业数量对数来衡量。行业的出口密集度由行业的出口额占行业产值的比重计算得到。行业平均固定资产净值对数和行业内企业数量对数这两个变量根据中国工业企业数据库中的企业层面的相关变量信息计算得到。
对于行业集聚水平，本文采用了赫芬达尔指数（HHI）来测度（孙楚仁和陈瑾，2017）。HHI综合考虑了企业总数和企业规模，通过市场结构来衡量行业集聚程度，能够较为准确地反映行业或者市场的集中程度。HHI的取值为[0，1]，值越大表示市场越集中，越小表示市场竞争越激烈。HHI能在一定程度上反映行业内部企业的变动，且计算过程较为简洁。
其中，X表示行业的市场总规模，用企业所属GB/T4位数行业的总产值来衡量。Xf代表该行业中企业f的规模，用企业f的产值来衡量。因此，sf就表示该行业中企业f的市场占有率，用来衡量市场份额的变化，n为该行业中的企业数量。图6展示了分比较优势行业和比较劣势行业的HHI变化趋势，结果发现加入WTO后两个行业的HHI均大幅度下降，且比较优势行业的HHI一直显著低于比较劣势行业，表明贸易自由化会加剧竞争，且比较优势行业的竞争更为激烈。
其次，为了减轻实验组和控制组的事前偏差，确保回归结果的无偏性，对显著影响2001年关税和RCA指数的因素也必须加以控制。借鉴Lu和Yu （2015）的方法，分别以关税和RCA作为被解释变量对潜在的影响因素进行回归以获得关税、RCA影响因子。此处考虑到通过GB/T4位数代码将影响因子与原数据进行合并会损失过多的样本，所以在计算影响因子时我们将各变量加总至GB/T2位数，再对其进行计量分析。表1的结果显示，行业雇佣规模、行业平均工资、行业资本劳动比和行业出口密集度均会显著影响2001年的行业关税水平，行业附加值比以及行业出口密集度会显著影响2001年的行业比较优势，于是就得到了关税和RCA影响因子。通过在回归中加入影响因子和年份虚拟变量的交互项，即行业资本劳动比*WTO、行业附加值比*WTO、行业雇佣规模对数*WTO、行业平均工资*WTO、行业出口密集度*WTO，从而确保了回归结果并非是由特定的影响因素造成的。
五、实证结果
（一）基准回归结果
表2为基准回归结果。第一列不加入任何控制变量。第二列控制了随时间变化的行业特征，即加入HHI、行业平均固定净资产对数和行业内企业数量对数。第三列继续控制了关税影响因子和RCA影响因子，即加入行业资本劳动比*WTO、行业附加值比*WTO、行业雇佣规模对数*WTO、行业平均工资*WTO、行业出口密集度*WTO。
可以看出，核心解释变量的系数均是显著为正的，在加入了行业控制变量、关税和RCA影响因子之后，依旧稳健，因此本文的假说成立。该结果表明贸易自由化会使比较优势行业的企业生产率相比于比较劣势行业增长得更快。不难理解，贸易自由化会带来关税下降，中间投入品的价格随之下降，企业潜在利润的增加会引致国内市场进入者增加，同时伴随着大量国外商品涌入，大大加剧了国内市场竞争。对于中国来说，比较优势行业的进入门槛更低，因而这种冲击效应对比较优势行业的企业更大，行业內企业生产率提升得更多。
（二）稳健性检验
1.对假设的检验
三重差分虽然能较好地解决平行趋势的问题，但是其结果也可能会受到同时期其他政策的影响，使得估计结果存在偏差。因而在本节中我们对识别机制的前提假设做以下检验，结果见表3。
检验预期效应。在表3的第一列中，我们加入了控制变量“2001年的虚拟变量”当年份取2001年时，“2001年的虚拟变量”取1;其他年份则取0。，以检验是否存在预期效应，即企业是否会预料到中国在2001年加入WTO进而改变企业行为，使得我们的估计结果有偏。根据回归结果，变量“2001年的虚拟变量*2001年RCA*2001年关税”的系数是不显著的，且核心解释变量的系数仍然显著为正，因此不存在预期效应。
考虑同时期其他政策的冲击。在表3的第二列中，我们加入了行业内国有企业数量、行业内FDI的数量，以剔除同一时期国有企业改革和放松对FDI的管制对结果的影响。结果显示，在控制了这些政策冲击之后核心解释变量的回归系数仍显著为正，意味着本文的基准回归结果是稳健的。
安慰剂检验。根据Lu和Yu （2015）的观点，我们采用中国加入WTO之前的样本检验了在加入WTO之前，显示性比较优势是否会显著影响关税对企业生产率的影响。考虑到加入WTO之前的这段时间里，没有任何外来冲击会对关税产生冲击，关税比较稳定，比较优势也趋于固化，因而我们预期这段时间里RCA不会显著影响企业生产率。表3第三列的结果证实了我们的预期。 2.对结果的检验
在本节，我们将对回归结果进行一系列的稳健性检验，结果见表4。
采用显示性比较优势的其他测算方式。在表4的第一列，我们采用2001年企业的资本劳动比与行业的资本劳动比之比来测度企业比较优势，再用其代替行业显示性比较优势指数进行回归。本文采用的行业比较优势是基于出口额计算得来的，对于同一个行业的所有企业，这个值都是一样的。但在现实情况中，一个行业内可能同时存在出口企业和非出口企业，利用出口额得出的行业比较优势并不适用于内销企业，于是我们采用行业内企业的比较优势来代替行业比较优势。结果仍然稳健，表明本文结论是可信的。
检验同一行业内多产品问题。考虑到将HS6位码产品层面的关税加权平均至GB/T4位码时可能会忽视同一产业内不同产品关税的差异性，我们加入了核心解释变量和同一GB/T4位码行业下的HS6位码产品数量的交互项。表4第二列中核心解释变量的回归系数依旧显著为正，表明在考虑了同一行业内多产品问题后我们的结果依然是稳健的。
样本选择问题。考虑到行业比较优势是基于企业出口额计算得到的，此处我们仅采用出口值占其产值的比重大于中位数的企业样本。表4的第三列显示核心解释变量的回归系数显著为正，表明结论依然是稳健的。
（三）异质性影响
本节我们将继续探索贸易自由化引起的不同比较优势行业内企业生产率变动的异质性。考虑到这种变动会因为企业性质、贸易方式以及地理位置等因素的差异而有所不同，我们据此进行了分样本检验。
首先，企业性质不同会产生异质结果，本文将样本分为国有企业和非国有企业、出口企业和非出口企业进行检验，结果见表6。
国有企业和非国有企业。表6的第一列为国有企业样本的检验结果，核心解释变量的回归系数显著为负。这表明仅考虑国有企业这个子样本，贸易自由化会使得比较优势行业的企业生产率下降。我们认为可能的原因在于进口关税的下降对于受政府保护的整个国有企业群体不会产生有力的冲击，比较优势行业内的国有企业受到的保护更大，冲击更弱（比如政府会为了维护社会稳定，会强制限制国有企业的裁员事项），因而比较优势行业内的国有企业生产率更有可能停滞不前，甚至下降。第二列为非国有企业样本的检验结果，核心解释变量的回归系数显著为正。表明对于非国有企业这个群体而言，贸易自由化会使比较优势行业内的企业生产率相对于比较劣势行业增长得更快。这与之前的影响机制一致：相比于国有企业，非国有企业缺乏保护，贸易自由化会使得非国有企业受到更为激烈的市场冲擊，若是处于比较优势行业，这种冲击会被放大，企业进入退出效应也更明显，因而企业生产率也提升得更快。
出口企业和非出口企业。表6的第三列为出口企业样本的检验结果，核心解释变量系数显著为正。表明对于出口企业而言，贸易自由化会使得比较优势行业的企业生产率相对于比较劣势行业上升得更快。我们认为可能的原因在于进口关税的下降带来的中间品价格降低使得出口企业能更加充分地利用其比较优势，获得更多的出口学习效应，同时大量的潜在进入者进入出口市场，造成更大的竞争，促进了企业生产率的提升。第四列采用了非出口企业样本，结果显著为负。这表明对于非出口企业而言，贸易自由化反而会使得比较优势行业的企业生产率下降。这可能是因为潜在出口获益使得更多的企业进入出口市场，造成要素（此处指出口密集使用的要素）价格上涨，使得比较优势行业内非出口企业的成本上升，进而转向比较劣势行业。
其次，不同的贸易方式及企业所处的地理位置也会对本文的结论产生影响。因此，依据贸易方式不同，我们将样本分为加工贸易企业和一般贸易企业。根据企业所处城市到港口的距离不同，本文以城市到港口距离的中位数为界：当距离大于中位数时，企业位于内陆地区;当距离小于中位数时，企业位于沿海地区。将样本分为沿海企业和内陆企业。结果见表7。
加工贸易企业和一般贸易企业。加工贸易和一般贸易的性质不同，贸易自由化对其影响也是不一样的。表7的第一列和第二列显示核心解释变量的回归系数均显著为正，表明无论是加工贸易和一般贸易，贸易自由化均会使得比较优势行业的企业生产率相比于比较劣势行业上升得更快。且对于加工贸易行业，这种上升的幅度更大，可能是因为中国的加工贸易能更加充分地利用本国丰裕的劳动力要素，比较优势效应更大，因而结果也更加明显。
沿海和内陆地区企业。表7的第三列和第四列展示了不同地理位置下贸易自由化对不同比较优势行业的企业生产率的影响。核心解释变量的回归系数均显著为正，表明无论是位于沿海还是内陆地区，贸易自由化均会使比较优势行业的企业生产率上升得更快。并且比较系数值的大小，我们可以看出这种增长对于沿海地区企业更为显著。可能因为沿海地区更加接近国际市场，有更多的比较优势行业集聚，竞争更加激烈，贸易自由化会使这些地区的比较优势行业内的企业生产率增长得更多。
六、结 论
中国加入WTO是继改革开放以来的又一大重要举措，对我国经济走向世界产生了重要影响。本文利用中国加入WTO这一事件作为外生政策冲击，采用三重差分法深入考察了贸易自由化对不同比较优势行业的企业生产率的影响。结果表明，贸易自由化会使比较优势行业的企业生产率相对于比较劣势行业增长得更快。在经过一系列的稳健性检验之后，该结论依然成立。此外，本文还考察了这种效应对于不同性质企业、不同贸易方式企业、不同地理位置企业的异质性影响。结果表明，贸易自由化使得比较优势行业内企业生产率相对于比较劣势行业上升得更快的这种效应对非国有企业、出口企业、加工贸易企业、沿海地区企业更为明显。
本文认为贸易自由化造成不同比较优势行业内企业生产率变化的差异性的原因主要在于竞争效应、出口学习效应和资源配置效应。首先，根据图6的HHI变化趋势图可以看出，比较优势行业的集中程度更低，竞争更为激烈，贸易自由化会加剧这种竞争效应，进而促进了企业生产率的提升。其次，关税下降使得企业成本下降，出口的潜在利益增加，面对广阔的国际市场，更多的企业会选择出口，出口的集约边际和扩展边际均会增加，从而获得更大的出口学习效应，生产率也提升得更快。最后，根据Ma等 （2014）可知，比较优势行业更能利用本国丰裕要素进行生产，相比于比较劣势行业而言零利润生产边界更低，出口获得的利润就更高，企业就有充足的资金进行产品升级，同时社会资源会更多地向比较优势行业倾斜，增强了规模效应，也促进了资源的优化配置，进而带来了企业生产率的增长。此外，图5表明比较优势行业的企业的初始平均生产率更低，因而当受到贸易自由化的冲击之后，生产率增幅是大于比较劣势行业的（图4）。 由于比較优势行业内的企业对关税下降的弹性较大、生产率增速较快，因而我国的对外贸易战略以比较优势产业为重点有利于吸纳就业，促进产业升级，带动经济转型。这对于我国在新一轮开放形势下的贸易战略选择和政策制定具有重要的借鉴意义。
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（責任编辑：彭琳）