论文部分内容阅读
摘要：中国企业存在着明显的资源误配现象，但已有文献较少关注贸易开放对国内资源配置效率的影响。文章基于2000年～2007年工业企业数据集，测算了地区与行业的贸易开放水平对资源配置效率的影响，重点区分了短期影响与长期效应。估计结果表明，短期内在贸易开放水平较低时，地区贸易开放会加剧国内资源误配率，但行业贸易开放的提高能够改善资源误配率。长期内地区、行业的贸易开放度提高都会促进资源配置效率的提高。文章研究表明贸易开放对国内资源配置的促进作用需要较长时期的调整与适应。
关键词：贸易开放;资源误配;广义倾向匹配法
一、 中国资源配置效率的实际测算
准确衡量资源配置效率是进行贸易开放对资源配置效率影响分析的前提，Hsieh和Klenow（2009）提出在市场充分竞争状况下，效率低的企业会逐渐被效率高的企业淘汰出去，因此在不存在任何资源误配的假设下，同一行业内部的企业的生产率会趋于相等。所以他们采用企业间全要素生产率离散程度（DTFP）作为衡量资源误配的指标，在随后的相关研究中，聂辉华和贾瑞雪（2011）、李静等（2012）、Machicado和Birbuet（2012）、都采用了这一指标。本文延用了这一思路，首先应用OP法测算了2000年至2007年中国工业企业（规模以上）的全要素生产率（TFP），并根据该结果计算出各地区、各行业不同年份的资源误配程度。
本文采用的样本源于2000年～2007年中国工业企业数据库，根据企业生产特征及通用的做法，我们对原始数据进行了如下处理，来剔除可能存在的异常观测值，包括关键财务指标缺失、总资产为负或为0、利润率大于1等。同时，删去企业全要素生产率结果的前、后1%分位数的观测值，以排除异常观测值对TFP离散度的干扰。在运用上述标准进行数据筛选后，我们最终得到160万左右的企业全要素生产率样本值，最终得到8个年度、31个省市、20个制造业共4 960个资源误配程度数据。2000年～2007年间资源误配程度（DTFP）均值水平为0.595 4，不同年度的DTFP均值呈现出随时间逐渐降低的趋势，说明尽管中国制造业的资源误配现象比较严重，但是随着时间推移正在逐步改善。有趣的是，DTFP最大值、最小值分别出现在2004年黑龙江省的金属制品、机械和设备修理业（6.225 1）与2003年河北省的金属制品、机械和设备修理业（0.012 99），可见即使是同一行业在不同省份间企业的生产率也会存在着很大差异。同时，从数据中可以看出较为显著的地区差异，东部地区的资源配置效果要优于中西部地区。根据上述分析，我们不难看到，即使是对于中国这样资源误配现象较为突出的发展中国家，其内部不同地区与不同行业的资源配置效率存在着显著的差异，而且还表现出时间趋势上的缓解特点。
二、 贸易开放与资源误配：基于广义倾向匹配法的分析
1. 广义倾向匹配法（GPS）。在检验贸易开放水平对资源误配程度的影响这一问题时关键难点在于贸易开放程度的内生性。内生性会使传统的OLS估计将存在严重的估计偏差，而倾向评分匹配法（Propensity Score Matching，PSM）通过对比在影响因素上具有相评分的处理组与对照组样本的区别，可以有效的改善内生性问题。广义倾向匹配法（Generalized Propensity Score Matching，GPS）由Hirano and Imbens（2004）在Rosenbaum and Rubin（1983）的二元因果处理效应模型发展起来的，其特点是适用于连续型处理变量，可以分析处理变量在不同水平下对结果变量的影响程度。
根据广义倾向评分匹配法，本文的结果变量Y为资源误配程度DTFP。为了消除外部不可观测因素的冲击，同时也考虑到贸易开放的时滞效应，最后确定滞后两年期的资源误配率为结果变量，即 DTFPijt=DTFPijt-DTFPijt-2。处理变量T为地区与行业不同的出口企业数比重分别为openit与openjt，为连续变量。本文将匹配变量X设置为：
（1）市场化指数x1：较高的市场化指数反应了政府干预较少、竞争机制完善，在开放的宏观环境下，企业会综合国内外市场信息来做出生产与决策。本文的市场化数据来源于樊纲和王晓鲁所著的《中国市场化指数》（2009版）中的市场化指数总得分。
（2）地区规模x2：以各地区的所有企业销售收入之和为代表地区规模的指标，为了模型中各变量保持一致单位同时也为了消除异方差，对地区销售收入变量进行了自然对数处理，最终得到x2。
（3）行业规模x3：以各行业的所有企业销售收入之和为代表行业规模的指标，同样做了自然对数处理，得到x3。
（4）地区研发投入x4：研发投入的增加，会带动技术的发展，从而带动生产率的提高，因此可能高估贸易行为对资源误配程度影响的效果。本文根据《中国科技统计年鉴》研究与试验发展经费内部支出合计项整理得出各地区的研究投入，并做自然对数处理。
（5）行业集中度，赫芬达尔—赫希曼指数x5：行业集中度越高，代表了行业的垄断程度越高，反之，代表行业的竞争较为充分，资源能够得到合理的配置。本文中的x5代表各行业的行业集中度，计算方式为该行业中所有企业市场占有率的平方和。
（6）国有企业销售收入比重x5：以国有企业销售收入与全部企业销售之比作为控制国有企业所有制变量。
（7）外资企业销售收入比重x6：以外资企业销售收入与全部企业销售收入之比作为外资企业所有制变量。
（8）政府补贴收入x7：政府补贴收入代表了一个地区政府对经济活动的干预程度，可能会导致资源配置的扭曲。本文根据各个企业的补贴收入整理出了各地区、行业的补贴收入，再取自然对数得到x7。
（9）地区虚拟变量region，沿海地区为1，内陆地区为0。 （10）行业技术密集度虚拟变量hightech，高、中高技术密集水平行业为1，中低、低技术密集度水平行业为0。
根据广义倾向匹配法的原理，我们以地区与行业企业出口比重的25%、50%、75%分位数，将地区企业出口比重分别划分为（0，0.088 4]、（0.088 4，0.131 6]、（0.131 6，0.245 8]、（0.245 8，0.681 3]等四个区间，将行业企业出口比重分别划分为（0，0.161 7]、（0.161 7，0.231 3]、（0.231 3，0.345 3]、（0.345 3，0.733 8]等四个区间进行GPS估计。
2. 地区贸易开放度与资源误配的GPS估计结果。表1给出了当年的贸易开放对当年与前一年资源配置率一年变化量以及第三年与起始年份的三年变化量影响的广义倾向匹配估计结果。从中可见，一年短期内不同分位区间的贸易开放度对DTFP的影响效果的确存在较大差异，证实了本文采用广义倾向匹配法估计的合理性。具体地，在地区贸易开放度较低的区间[0，0.45]，普遍发现贸易开放会加剧地区资源误配程度。当贸易开放度进一步提高到[0.625，0.7]区间，此时贸易开放的估计系数为负，但未能通过显著性检验。为了验证结果的稳健性，我们也尝试采用其他分位区间作为标准，对模型进行重新估计。以2003年的贸易开放为例来进行说明，当2003年的某地区的出口企业数比重低于45%时，该地区2003年资源误配程度相较于2002年会有所加剧，当出口企业数比重高于47.5%时，这一因果效应会不再显著。
由于贸易开放存在时滞性，本文又分别进行了当年地区出口企业数比重对资源误配程度两年变化量与三年变化量的因果效应估计。便于与上述结果作对比，仍然选用起始年份的后一年为当年的地区出口水平的年份表示为openit，那么资源误配程度的两年变化量为第二年与起始年份的差值，表示为 DTFPij（t 1）=DTFPij（t 1）-DTFPij（t-1），资源误配程度的三年变化量为第三年与起始年份的差值，表示为 DTFPij（t 2）=DTFPij（t 2）-DTFPij（t-1）。因果分析后发现地区出口对资源误配程度的两年变化量的影响与对资源误配程度的一年变化量的影响效果较为类似，但地区出口对资源误配程度的三年变化量有明显区别，从表1可以看到，地区出口企业数比重对资源误配程度的三年变化量起着负向影响，但是统计显著性并不高。再2003年为例来说明，2003年的地区出口企业数比重对2004年与2002年的资源误配程度变化与2003年与2002年的资源误配程度变化的影响较为一致，并无明显区别，但对2005年与2002年的资源误配程度变化有着负向的影响。这说明，地区的出口行为对资源配置的影响有着一定的时滞性，出口所带来的影响不可能迅速传导到资源配置领域，需要一定的时间调整。
3. 行业贸易开放度与资源配置的GPS估计结果。下面来看不同行业出口水平对资源误配变化程度的影响，表2为行业出口企业数比重与资源误配程度的一年变化量与三年变化量的因果效应估计结果，从表中可以看出，在行业出口水平位于[0，0.65]这一区间时，行业出口企业数比重会降低资源误配程度的变化量，而高于这一水平时，其影响变为正向。从因果效应分析显著性来看，虽然开始行业的出口行为对资源误配的变化量的影响为负但并不显著，直至出口企业数比重上升到12.5%时，其负向影响才会显著，当上升至45%时，不再显著。以2003年为例，当行业出口企业数比重上升至12.5%时，它会对2003年与2002年资源误配的变化量产生显著的负向影响，会降低资源误配程度，优化资源配置，但当随着出口企业数比重的逐渐提高到45%时，这种负向影响不再显著，当达到67.5%时，变为正向影响且同样不显著。
与地区出口水平的因果效应分析类似，本文还分别进行了行业出口水平对资源误配的的两年变化量、三年变化量的因果效应分析。不同行业出口企业数比重对资源误配程度的两年变化量的影响与对一年的资源误配程度变化量的影响因果分析结果较为相似。着重来看行业出口水平对资源误配程度的三年变化量的影响结果，从表2可以看到其影响在各个行业出口水平上均为负向，在行业出口企业数比重低于、等于50%时，这种负向因果效应均在统计学意义上显著。以2003年为例说明，2003年的行业出口企业数比重对2005年与2002年的资源误配程度的变化量是显著具有降低作用的，可见行业出口水平从长期来说对资源的优化配置有着积极的影响。
三、 总结性评述
生产要素如果无法自由流动，将会产生资源误配，降低经济效率。国际贸易增加了要素与商品在国际间的流动，那么贸易开放对于我国来说是否真的起到优化资源配置的效果？本文首先根据企业间生产率离散程度测算出各地区与各行业的资源误配程度，发现我国制造业存在着较为严重的资源误配情况。在以广义倾向匹配法分析不同贸易开放水平对资源误配的影响时发现：在短期内，如果地区贸易开放水平不高，贸易开放对资源误配会产生恶化影响，只有地区出口企业数比重达到较高水平时，贸易开放才有可能减轻资源误配程度;而行业的贸易开放在低水平时，会显著降低资源误配程度，当行业出口水平达到现有最高水平时对资源误配无法起到积极的作用。从长期来看，无论是地区贸易开放还是行业的贸易开放都对资源误配有着减轻效果，行业的贸易开放的影响效果要更显著。
本文研究也具有重要的政策意义。改革开放以来，我国的对外贸易一直以加工贸易为主，且地区间出口规模差异较大，而这种短期开放程度不高的贸易，由于许多方面并不完善，对我国的资源配置并未起到积极的作用。随着开放程度逐渐提高，经过国内与国际市场的竞争与不断调整，企业出口实力增强，各省、各行业出口水平提高，国际贸易对资源配置的优化作用才逐渐显现出来。因此，我们在审视对外开放与国内资源配置效率时，必须区分贸易开放所带来的短期影响与长期效应。换言之，初始阶段的对外开放并不必然会带来国内资源配置效率的提高，只有在长时期内通过逐渐的调整过程国内市场竞争才能适应贸易开放带来的外部冲击，从而发挥对外开放对国内资源配置的改善效应，这一结论无疑对我国贸易政策的调整具有重要的理论意义。（下转第96页）
参考文献：
1. Hsieh，Chang-Tai and Peter J.Klenow，Misallocation and manufacturing TFP in China and India， Quarterly Journal of Economics，2009，124（4）：1403-1448.
2. Hirano，KeisukeandGuido W.Imbens，The pr- opensity score with continuous treatment， A.Gelman and X.L.Meng （eds.）， Applied Baye- sian modeling and causal inference from incomplete-data perspectives.Chichester：Wiley，2004.
3. 曹玉书，楼东玮.资源错配、结构变迁与中国经济转型.中国工业经济，2012，（10）：5-18.
基金项目：霍英东教育基金基础性研究课题（项目号：141083）;国家自然科学基金（项目号：71103100）;南开大学中央高校基本科研业务费专项资金项目（项目号：NKZXB1217）。
作者简介：田荣华（1986-），女，汉族，黑龙江省牡丹江市人，南开大学经济学院博士生，研究方向为国际贸易与经济发展;李寒娜（1986-），女，汉族，河南省商丘市人，南开大学经济学院博士生，研究方向为产业组织与政策、新型产业分工与发展。
收稿日期：2014-12-11。
关键词：贸易开放;资源误配;广义倾向匹配法
一、 中国资源配置效率的实际测算
准确衡量资源配置效率是进行贸易开放对资源配置效率影响分析的前提，Hsieh和Klenow（2009）提出在市场充分竞争状况下，效率低的企业会逐渐被效率高的企业淘汰出去，因此在不存在任何资源误配的假设下，同一行业内部的企业的生产率会趋于相等。所以他们采用企业间全要素生产率离散程度（DTFP）作为衡量资源误配的指标，在随后的相关研究中，聂辉华和贾瑞雪（2011）、李静等（2012）、Machicado和Birbuet（2012）、都采用了这一指标。本文延用了这一思路，首先应用OP法测算了2000年至2007年中国工业企业（规模以上）的全要素生产率（TFP），并根据该结果计算出各地区、各行业不同年份的资源误配程度。
本文采用的样本源于2000年～2007年中国工业企业数据库，根据企业生产特征及通用的做法，我们对原始数据进行了如下处理，来剔除可能存在的异常观测值，包括关键财务指标缺失、总资产为负或为0、利润率大于1等。同时，删去企业全要素生产率结果的前、后1%分位数的观测值，以排除异常观测值对TFP离散度的干扰。在运用上述标准进行数据筛选后，我们最终得到160万左右的企业全要素生产率样本值，最终得到8个年度、31个省市、20个制造业共4 960个资源误配程度数据。2000年～2007年间资源误配程度（DTFP）均值水平为0.595 4，不同年度的DTFP均值呈现出随时间逐渐降低的趋势，说明尽管中国制造业的资源误配现象比较严重，但是随着时间推移正在逐步改善。有趣的是，DTFP最大值、最小值分别出现在2004年黑龙江省的金属制品、机械和设备修理业（6.225 1）与2003年河北省的金属制品、机械和设备修理业（0.012 99），可见即使是同一行业在不同省份间企业的生产率也会存在着很大差异。同时，从数据中可以看出较为显著的地区差异，东部地区的资源配置效果要优于中西部地区。根据上述分析，我们不难看到，即使是对于中国这样资源误配现象较为突出的发展中国家，其内部不同地区与不同行业的资源配置效率存在着显著的差异，而且还表现出时间趋势上的缓解特点。
二、 贸易开放与资源误配：基于广义倾向匹配法的分析
1. 广义倾向匹配法（GPS）。在检验贸易开放水平对资源误配程度的影响这一问题时关键难点在于贸易开放程度的内生性。内生性会使传统的OLS估计将存在严重的估计偏差，而倾向评分匹配法（Propensity Score Matching，PSM）通过对比在影响因素上具有相评分的处理组与对照组样本的区别，可以有效的改善内生性问题。广义倾向匹配法（Generalized Propensity Score Matching，GPS）由Hirano and Imbens（2004）在Rosenbaum and Rubin（1983）的二元因果处理效应模型发展起来的，其特点是适用于连续型处理变量，可以分析处理变量在不同水平下对结果变量的影响程度。
根据广义倾向评分匹配法，本文的结果变量Y为资源误配程度DTFP。为了消除外部不可观测因素的冲击，同时也考虑到贸易开放的时滞效应，最后确定滞后两年期的资源误配率为结果变量，即 DTFPijt=DTFPijt-DTFPijt-2。处理变量T为地区与行业不同的出口企业数比重分别为openit与openjt，为连续变量。本文将匹配变量X设置为：
（1）市场化指数x1：较高的市场化指数反应了政府干预较少、竞争机制完善，在开放的宏观环境下，企业会综合国内外市场信息来做出生产与决策。本文的市场化数据来源于樊纲和王晓鲁所著的《中国市场化指数》（2009版）中的市场化指数总得分。
（2）地区规模x2：以各地区的所有企业销售收入之和为代表地区规模的指标，为了模型中各变量保持一致单位同时也为了消除异方差，对地区销售收入变量进行了自然对数处理，最终得到x2。
（3）行业规模x3：以各行业的所有企业销售收入之和为代表行业规模的指标，同样做了自然对数处理，得到x3。
（4）地区研发投入x4：研发投入的增加，会带动技术的发展，从而带动生产率的提高，因此可能高估贸易行为对资源误配程度影响的效果。本文根据《中国科技统计年鉴》研究与试验发展经费内部支出合计项整理得出各地区的研究投入，并做自然对数处理。
（5）行业集中度，赫芬达尔—赫希曼指数x5：行业集中度越高，代表了行业的垄断程度越高，反之，代表行业的竞争较为充分，资源能够得到合理的配置。本文中的x5代表各行业的行业集中度，计算方式为该行业中所有企业市场占有率的平方和。
（6）国有企业销售收入比重x5：以国有企业销售收入与全部企业销售之比作为控制国有企业所有制变量。
（7）外资企业销售收入比重x6：以外资企业销售收入与全部企业销售收入之比作为外资企业所有制变量。
（8）政府补贴收入x7：政府补贴收入代表了一个地区政府对经济活动的干预程度，可能会导致资源配置的扭曲。本文根据各个企业的补贴收入整理出了各地区、行业的补贴收入，再取自然对数得到x7。
（9）地区虚拟变量region，沿海地区为1，内陆地区为0。 （10）行业技术密集度虚拟变量hightech，高、中高技术密集水平行业为1，中低、低技术密集度水平行业为0。
根据广义倾向匹配法的原理，我们以地区与行业企业出口比重的25%、50%、75%分位数，将地区企业出口比重分别划分为（0，0.088 4]、（0.088 4，0.131 6]、（0.131 6，0.245 8]、（0.245 8，0.681 3]等四个区间，将行业企业出口比重分别划分为（0，0.161 7]、（0.161 7，0.231 3]、（0.231 3，0.345 3]、（0.345 3，0.733 8]等四个区间进行GPS估计。
2. 地区贸易开放度与资源误配的GPS估计结果。表1给出了当年的贸易开放对当年与前一年资源配置率一年变化量以及第三年与起始年份的三年变化量影响的广义倾向匹配估计结果。从中可见，一年短期内不同分位区间的贸易开放度对DTFP的影响效果的确存在较大差异，证实了本文采用广义倾向匹配法估计的合理性。具体地，在地区贸易开放度较低的区间[0，0.45]，普遍发现贸易开放会加剧地区资源误配程度。当贸易开放度进一步提高到[0.625，0.7]区间，此时贸易开放的估计系数为负，但未能通过显著性检验。为了验证结果的稳健性，我们也尝试采用其他分位区间作为标准，对模型进行重新估计。以2003年的贸易开放为例来进行说明，当2003年的某地区的出口企业数比重低于45%时，该地区2003年资源误配程度相较于2002年会有所加剧，当出口企业数比重高于47.5%时，这一因果效应会不再显著。
由于贸易开放存在时滞性，本文又分别进行了当年地区出口企业数比重对资源误配程度两年变化量与三年变化量的因果效应估计。便于与上述结果作对比，仍然选用起始年份的后一年为当年的地区出口水平的年份表示为openit，那么资源误配程度的两年变化量为第二年与起始年份的差值，表示为 DTFPij（t 1）=DTFPij（t 1）-DTFPij（t-1），资源误配程度的三年变化量为第三年与起始年份的差值，表示为 DTFPij（t 2）=DTFPij（t 2）-DTFPij（t-1）。因果分析后发现地区出口对资源误配程度的两年变化量的影响与对资源误配程度的一年变化量的影响效果较为类似，但地区出口对资源误配程度的三年变化量有明显区别，从表1可以看到，地区出口企业数比重对资源误配程度的三年变化量起着负向影响，但是统计显著性并不高。再2003年为例来说明，2003年的地区出口企业数比重对2004年与2002年的资源误配程度变化与2003年与2002年的资源误配程度变化的影响较为一致，并无明显区别，但对2005年与2002年的资源误配程度变化有着负向的影响。这说明，地区的出口行为对资源配置的影响有着一定的时滞性，出口所带来的影响不可能迅速传导到资源配置领域，需要一定的时间调整。
3. 行业贸易开放度与资源配置的GPS估计结果。下面来看不同行业出口水平对资源误配变化程度的影响，表2为行业出口企业数比重与资源误配程度的一年变化量与三年变化量的因果效应估计结果，从表中可以看出，在行业出口水平位于[0，0.65]这一区间时，行业出口企业数比重会降低资源误配程度的变化量，而高于这一水平时，其影响变为正向。从因果效应分析显著性来看，虽然开始行业的出口行为对资源误配的变化量的影响为负但并不显著，直至出口企业数比重上升到12.5%时，其负向影响才会显著，当上升至45%时，不再显著。以2003年为例，当行业出口企业数比重上升至12.5%时，它会对2003年与2002年资源误配的变化量产生显著的负向影响，会降低资源误配程度，优化资源配置，但当随着出口企业数比重的逐渐提高到45%时，这种负向影响不再显著，当达到67.5%时，变为正向影响且同样不显著。
与地区出口水平的因果效应分析类似，本文还分别进行了行业出口水平对资源误配的的两年变化量、三年变化量的因果效应分析。不同行业出口企业数比重对资源误配程度的两年变化量的影响与对一年的资源误配程度变化量的影响因果分析结果较为相似。着重来看行业出口水平对资源误配程度的三年变化量的影响结果，从表2可以看到其影响在各个行业出口水平上均为负向，在行业出口企业数比重低于、等于50%时，这种负向因果效应均在统计学意义上显著。以2003年为例说明，2003年的行业出口企业数比重对2005年与2002年的资源误配程度的变化量是显著具有降低作用的，可见行业出口水平从长期来说对资源的优化配置有着积极的影响。
三、 总结性评述
生产要素如果无法自由流动，将会产生资源误配，降低经济效率。国际贸易增加了要素与商品在国际间的流动，那么贸易开放对于我国来说是否真的起到优化资源配置的效果？本文首先根据企业间生产率离散程度测算出各地区与各行业的资源误配程度，发现我国制造业存在着较为严重的资源误配情况。在以广义倾向匹配法分析不同贸易开放水平对资源误配的影响时发现：在短期内，如果地区贸易开放水平不高，贸易开放对资源误配会产生恶化影响，只有地区出口企业数比重达到较高水平时，贸易开放才有可能减轻资源误配程度;而行业的贸易开放在低水平时，会显著降低资源误配程度，当行业出口水平达到现有最高水平时对资源误配无法起到积极的作用。从长期来看，无论是地区贸易开放还是行业的贸易开放都对资源误配有着减轻效果，行业的贸易开放的影响效果要更显著。
本文研究也具有重要的政策意义。改革开放以来，我国的对外贸易一直以加工贸易为主，且地区间出口规模差异较大，而这种短期开放程度不高的贸易，由于许多方面并不完善，对我国的资源配置并未起到积极的作用。随着开放程度逐渐提高，经过国内与国际市场的竞争与不断调整，企业出口实力增强，各省、各行业出口水平提高，国际贸易对资源配置的优化作用才逐渐显现出来。因此，我们在审视对外开放与国内资源配置效率时，必须区分贸易开放所带来的短期影响与长期效应。换言之，初始阶段的对外开放并不必然会带来国内资源配置效率的提高，只有在长时期内通过逐渐的调整过程国内市场竞争才能适应贸易开放带来的外部冲击，从而发挥对外开放对国内资源配置的改善效应，这一结论无疑对我国贸易政策的调整具有重要的理论意义。（下转第96页）
参考文献：
1. Hsieh，Chang-Tai and Peter J.Klenow，Misallocation and manufacturing TFP in China and India， Quarterly Journal of Economics，2009，124（4）：1403-1448.
2. Hirano，KeisukeandGuido W.Imbens，The pr- opensity score with continuous treatment， A.Gelman and X.L.Meng （eds.）， Applied Baye- sian modeling and causal inference from incomplete-data perspectives.Chichester：Wiley，2004.
3. 曹玉书，楼东玮.资源错配、结构变迁与中国经济转型.中国工业经济，2012，（10）：5-18.
基金项目：霍英东教育基金基础性研究课题（项目号：141083）;国家自然科学基金（项目号：71103100）;南开大学中央高校基本科研业务费专项资金项目（项目号：NKZXB1217）。
作者简介：田荣华（1986-），女，汉族，黑龙江省牡丹江市人，南开大学经济学院博士生，研究方向为国际贸易与经济发展;李寒娜（1986-），女，汉族，河南省商丘市人，南开大学经济学院博士生，研究方向为产业组织与政策、新型产业分工与发展。
收稿日期：2014-12-11。