发布时间 : 星期日 文章中美贸易的反比较优势之谜 - 图文更新完毕开始阅读984290337375a417866f8f97
关于贸易成本，即（8）式中的 ，我们采用两个指标来共同衡量：第一个是中美两国向对方征收的加权关税税率的对数值，分别用 和 表示，权重为行业进口额。第二个指标是对数化的“经济距离”，用ED表示。这是本文原创的修正距离变量，它考虑了运输能力对国际贸易存在的重要影响。尽管中美之间的地理距离不会随时间而改变，它们的运输能力却在逐年提高。在某种程度上可以认为，中国或美国运输能力的提高相当于两国地理距离的减少。因此，我们使用“经济距离”的概念来反映两国贸易的实际地理壁垒，它与
两国总体运输能力应是负相关的。“经济距离”变量和数据的构建方法详见附录Ⅱ-A。此外，我们还考虑了行业固定影响δ，以减少遗漏变量误差。
公式（9）和（10）由上一部分的理论模型直接得到，故将其作为实证分析的基本模型。考虑到现实经济中，双边贸易还会受到很多其他因素的影响，我们对基本模型进行了拓展，得到如公式（11）和（12）所示的结果。其中，添加了出口国的行业GDP，用于控制供给方行业规模的影响。KI为各行业资本密集度的对数值，由“行业资本投入/劳动力投入”求得，以对应赫克歇尔—俄林（H-O）的要素禀赋理论；由于没有中国的行业资本密集度数据，本文假设中美两国在同一行业的资本密集度相等，均使用美国数据。Inter代表由交叉项构成的向量，将在后文的回归中进一步说明。
六、实证分析结果
我们使用1989-2008年中美双边贸易的面板数据来进行实证分析，贸易数据来源于美国统计局。⑧此外，美国的行业GDP和劳动生产率数据来自于美国经济分析局（BEA）统计数据，中国劳动生产率数据来源于中国国家统计局，关税数据来自于世界整合贸易解决方案数据库（WITS），资本密集度数据来自美国NBER-CES数据库。需要说明的是，由于我们在计量方程中设定了行业固定效应（fixed effect），为保证其合理性，回归前均通过Breusch & Pagan方法来检验模型中是否存在随机效应（random effect），并将检验结果与回归结果一同进行了汇报。