贸易政策不确定性如何影响企业全要素生产率？——基于中国“入世”的准自然实验

王明益 石金明 徐斯玮

(1.山东财经大学国际经贸学院，山东 济南 250014；2.山东师范大学经济学院，山东 济南 250358)

一、引言

近年来，伴随着中美贸易摩擦、英国“脱欧”及美国宣布退出“跨太平洋伙伴关系协定”(TPP)等一系列重大事件的发生，“逆全球化”趋势和贸易保护主义倾向日趋明显。各国为保护自身的利益，不断调整对外贸易政策，贸易往来迅速减少。在此背景下，世界各国通过不断调整本国对外贸易政策来营造符合自身经济利益和发展诉求的贸易环境，从而使得全球贸易政策不确定性在不断加剧。同时，当前全球正处于政治经济格局的再平衡时期，以美国为首的发达国家试图通过主导新贸易规则与新标准的制定以满足自身利益，以高标准、高覆盖为特点，贸易协定的议题从传统边界问题深入到边界后新领域，如规则一致、竞争中立、国有企业、劳工与环境等，而不断变化的贸易规则在极大扩充贸易政策不确定性来源的同时，也为我国众多企业对外贸易的开展带来了严峻的挑战。党的十九大报告指出，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。作为国民经济运行中的重要组成部分，对外贸易能否实现高质量发展，会在很大程度上影响着我国国民经济发展的质量与效益。在这样的大背景下，如何有效提升我国出口企业的全要素生产率是当前我国经济高质量发展时期亟须解决的重要现实问题。那么，贸易政策不确定性对中国制造业企业的全要素生产率是否存在显著的冲击？其影响渠道又是如何？我国应如何规避贸易政策不确定性对企业全要素生产率的冲击？鉴于此，本文尝试把贸易政策不确定性与中国制造业企业全要素生产率结合起来，通过深入考察贸易政策不确定性对我国制造业企业全要素生产率的影响机制和作用渠道，旨在对贸易政策不确定性背景下中国外贸企业全要素生产率的提升提供决策依据。

本文尝试以中国“入世”及中美建立永久正常贸易关系(PNTR)作为准自然实验，通过构建倍差法(DID)计量模型，运用2000-2015年的工业企业数据库和中国海关数据库的合并数据，系统评估了贸易政策不确定性下降对中国制造业企业全要素生产率的影响。本文的主要贡献包括：第一，选题视角层面，本文以中国“入世”作为重要的政策时间节点构造准自然实验，从贸易政策不确定性的视角考察了我国制造业企业全要素生产率的制约因素，丰富了关于企业全要素生产率决定因素的相关研究。第二，影响机制层面。本文分别从企业研发创新、中间品进口、出口产品质量等渠道考察了贸易政策不确定性下降对企业全要素生产率的作用机制，发现贸易政策不确定性的下降会通过企业研发创新增强、中间品进口种类增多及进口中间品质量提升、出口产品质量升级等渠道刺激企业全要素生产率提升。

二、相关文献述评

与本文直接相关的一类文献是关于贸易政策不确定性经济效应的相关研究。有较多的文献考察了贸易政策不确定性下降对一国出口的影响。如Handley 和Limão(2015)[1]将贸易政策不确定性因素纳入异质企业模型和进入退出模型，指出如果政策不确定状态下的成本临界值低于确定状态下的临界值，出口市场上的企业进入会减少。钱学锋和龚联梅(2017)[2]研究发现，“入世”后贸易政策不确定性的大幅下降显著促进了中国出口规模的扩大。也有部分学者进行了更细化的研究，如Feng等(2017)[3]基于中国产品层面的数据发现，贸易政策不确定性的下降不但能够使得低质高价的产品生产企业退出市场，还能够使得高质低价的产品生产企业顺利进入市场，从而优化了企业市场进入退出秩序。周定根等(2019)[4]发现贸易政策不确定性的下降显著增强了我国企业出口持续时间，并且使得企业出口产品组合向核心产品集中。谢杰等(2021)[5]则考察了贸易政策不确定性对出口企业加成率的影响，发现贸易政策不确定性的下降刺激了中国出口企业加成率的提升，出口产品质量和中间品进口是两个重要的作用渠道。还有部分学者考察了贸易政策不确定性对进口的影响，如毛其淋(2020)[6]考察了中国贸易政策不确定性下降对本国进口的影响，同样得出了贸易政策不确定性的下降会刺激企业增加进口的结论。此外，还有一些文献考察了贸易政策不确定性下降对企业储蓄率(毛其淋、许家云，2018)[7]、研发创新(佟家栋、李胜旗，2015)[8]、企业生存(郭晶、周玲丽，2019)[9]、就业率与社会福利(李胜旗、毛其淋，2018)[10]等的影响。

与本文密切相关的另一类文献是关于企业全要素生产率影响因素的相关研究。其中，有大量的文献考察了进口中间品对企业全要素生产率的影响，大都得出了中间品进口会促进企业全要素生产率提升这一结论(Amiti 和 Konings, 2007)[11]。另有部分文献考察了资源误置对全要素生产率的影响，并且均得出了资源误置会抑制全要素生产率的结论(Brandt等, 2012)[12]。还有部分学者考察了补贴的生产率效应，大都发现补贴会降低资源配置效率，从而抑制企业生产率提升(徐保昌、谢建国，2015)[13]。此外，还有学者尝试从僵尸企业(李旭超等，2021)[14]、外资开放(汪朝阳，2021)[15]、汇率变动(李平、韩彩霞，2021)[16]等视角考察了全要素生产率的决定因素。

三、研究设计与数据说明

(一)计量模型设计与研究方法

考虑到2001年底中国“入世”后已经获得美国的永久正常贸易关系(PNTR)，这意味着“入世”后我国对外贸易面临的贸易政策不确定性会明显下降。此外，非正常贸易关税(或二类关税)与最惠国关税(或一类关税)进而初始tpu指数早在1930年的斯穆特·霍利法案就已经设定，具有很强的外生性(毛其淋、许家云，2018)[7]。上述两点为本文考察贸易政策不确定性对企业全要素生产率的影响提供了一个很理想的准自然实验。基于此，本文使用倍差法(DID)评估贸易政策不确定性对企业全要素生产率的影响。本文设计如下倍差法计量模型。

lnTFPfit=αf+βtpui01×PostWTO02t+X'fitδ+γt+εfit

(1)

其中，f、i、t分别表示企业、行业及年份。tpui01为每个CIC4位码行业在2001年的贸易政策不确定性指数，旨在刻画中国加入WTO之前行业i面临的贸易政策不确定性程度。PostWTO02t为时间虚拟变量，将2002年及其之后的年份取值为1，2002年之前的年份取值为0。tpui01×PostWTO02t是本文实证研究重点考察的变量，其估计系数β衡量了贸易政策不确定性程度存在差异的各行业企业全要素生产率在中国“入世”前后的平均差异，如果β>0，则表明贸易政策不确定性下降提高了企业全要素生产率。

(二)变量构造

1.贸易政策不确定性指数(tpui01)

2.全要素生产率(lntfp_lp)

关于企业全要素生产率，本文在基准回归时使用LP方法(Levinsohn 和 Petrin,2003)[18]进行测度。需要指出的是，LP方法虽然解决了索洛残差法测度生产率所不能解决的内生性问题和样本选择性偏误，但OP和LP方法均存在“函数相关性问题”，即劳动力是其他变量的确定函数，因此无法估计出劳动投入系数，并且还存在多重共线性问题。鉴于此，在后文的稳健性分析时，本文使用ACF方法(Ackerberg等, 2015)[19]进行替代。

图1描绘了贸易政策不确定性存在差异的行业全要素生产率变动趋势。可以发现，在“入世”前，两类行业的全要素生产率呈平行变化趋势，但在“入世”后，处理组企业全要素生产率上升幅度明显要快于控制组企业。这意味着，在中国“入世”后，贸易政策不确定性下降幅度较大的行业企业全要素生产率提升更快，从而比较直观地表明了贸易政策不确定性下降与企业全要素生产率提升成反向变动关系。

图1 tpu不同行业的全要素生产率(LP方法)变动趋势差异

3.控制变量

企业年龄(age)采用企业当期年份与注册年份之差，并加1取对数表示。资本劳动比(lnkl)用企业固定资产净值年平均余额与从业人员年平均人数比值的对数值表示。企业所有制(owner)，非国有企业赋值为1，国有企业赋值为0。政府补贴(subsidy)，企业享受政府补贴赋值为1，否则赋值为0。企业规模(scale)采用企业从业人数的对数值表示。企业融资约束(finance)采用利息支出与固定资产的比值来衡量。资产负债率(pas)用企业负债总额与其总资产的比值来表示。地区经济开放度(open)采取各地区各年份的出口额与地区工业总产值的比值进行衡量。地区金融开放度(final)采取各年份各地区的金融贷款余额与地区工业总产值的比值进行衡量。

此外，为了控制样本期内国有企业改革、外资放松管制等因素对企业全要素生产率的影响，借鉴毛其淋(2020)[6]的方法，构造了国有企业改革指标(soereform)和外资管制指标(fdicontrol)。其中，国有企业改革指标采用行业非国有资本占总资本的比值衡量，比值越大，表明行业非国有成分占比越高；外资管制指标采用行业层面外资企业数量的对数值衡量，取值越大表明对外资的管制越宽松。在测算贸易自由化指标时，首先基于世界贸易组织的Tariff Download Facility数据库和WITS关税数据库得到我国产品层面的最惠国关税数据，借鉴毛其淋(2020)[6]的方法测算国民经济行业4位码的最终品贸易自由化指数，再根据投入产出表测算行业层面中间品贸易自由化指数。

(三)数据来源与说明

本文实证分析所用数据主要有三大来源：第一套数据是2000-2015年的中国工业企业数据库，考虑到该数据库存在较多的数据异常值和较为严重的指标缺失问题，因此需要进行必要的处理：删除企业职工总人数少于8人的企业；删除固定资产净值、销售额、补贴、出口额、总资产、总产出、工业增加值、应发工资与应发福利中任何一项存在缺失值或者为负值的企业样本；删除企业成立年份小于1949年和成立年份为缺失值的企业样本；删除出口销售额大于销售额、资产总额小于固定资产总额、工业增加值大于工业总产值及工业中间投入大于工业总产值的数据样本。第二套数据是美国从中国的进口关税数据，相关数据均来自Feenstra等(2002)[20]。第三套数据是中国海关进出口数据库，首先删除海关数据库中企业名称中包含进出口、经贸、科贸、贸易、外经等贸易中间商的数据，然后筛选出口企业，并与工业企业数据库进行匹配，获取2000-2015年的出口企业面板数据。其他变量构造所采用的数据来自《中国统计年鉴》《中国金融统计年鉴》《投入产出表》、企业专利数据库、WTO的TDF数据库与WITS关税数据库、Baker测算的经济政策不确定性指数(1)经济政策不确定性指标是由斯坦福大学与芝加哥大学的Baker、Bloom、Davis等编制的反映世界各经济体的经济和政策不确定性的指标，其官网为http://www.policyuncertainty.com.、CEPII数据库、世界银行数据库等。

四、回归结果与分析

(一)基准回归结果

表2列(1)只控制了企业、年份、行业、地区层面的固定效应，tpu1×PostWTO02的系数显著为正，表明贸易政策不确定性下降提升了企业全要素生产率。列(2)-(4)是在列(1)的基础上，依次纳入部分控制变量之后的回归结果。其中，列(2)纳入企业层面其他控制变量，列(3)在列(2)基础上纳入了地区层面的控制变量，列(4)在列(3)基础上控制了政策改革等控制变量。本文发现，不管是否纳入控制变量以及纳入不同维度的控制变量，交互项系数均显著为正值，这表明贸易政策不确定性下降会显著提升企业全要素生产率。企业规模、资本劳动比、补贴、融资约束、地区金融开放度和地区开放度系数均显著为正，表明企业规模的增大，人均资本量的提高，补贴的增加，融资约束越宽松，开放度越高，均能够提升企业全要素生产率。企业年龄与资产负债比系数均显著为负，表明两者均不利于出口企业全要素生产率提升。企业所有制系数为正值但不显著，其原因可能在于低效率的国有企业不易退出市场有关。此外，国有企业改革与外资管制系数均显著为正，说明国有企业改革及外资管制越宽松，可以显著提升企业全要素生产率。

表1 各变量的描述性统计结果

表2 基准回归结果

(二)稳健性检验

1.重新测算贸易政策不确定性

本文还分别基于1998年、1999年、2000年以及产品出口额加权的美国对于来自中国的进口产品关税构造贸易政策不确定性指数，表3列(1)汇报了依据2000年美国对中国的二类产品关税与最惠国产品关税构造贸易政策不确定性指数对应的回归结果，交互项系数显著为正值，证明了回归结果的稳健性。

表3 稳健性检验

2.使用ACF方法测算企业全要素生产率

考虑到使用LP方法测度企业全要素生产率存在函数相关性问题和多重共线性问题，本文此处使用ACF方法重新测度企业全要素生产率用以克服上述问题并重新进行了回归，回归结果见表3列(2)，发现上述交互项系数均显著为正，再次验证上述结论。

3.使用两期倍差法

为了尽可能消除多期倍差法的序列相关问题，此处构造两期倍差法模型重新进行估计。以中国“入世”作为时间节点，把大样本划分为两个阶段：第一阶段为2000-2001年，第二阶段为2002-2015年，然后在每一阶段对各变量取时间均值，再构造倍差法模型进行回归，表3列(6)的交互项系数仍显著为正，再次验证了本文的基本结论。

4.控制行业时间趋势

前文的实证分析并没有考虑不可观测的行业因素随时间变化因素的影响。据此，本文通过构造行业固定效应与年份固定效应的交互项对这个问题加以控制。根据表3列(7)的回归结果，发现在控制行业时间趋势因素之后，上述交互项系数仍显著为正值，说明不可观测的行业特征随时间变化因素并未对本文主要研究结论产生实质性影响。

5.补充可能的遗漏变量

本文采用几何平均法将Baker等人提供的月度经济政策不确定性指数数据加总到年度层面数据。回归结果表明，国内经济政策不确定性指数(epuc)和国外经济政策不确定性指数(epuf)的系数均显著为负值(2)本文同时使用算数平均法进行测算，回归得到的国内与国外经济政策不确定性指数的系数分别为-0.4204与-0.0088，并在1%的统计水平上显著，两种测算方法回归结果一致。，表明国内、外经济政策不确定性程度的上升均会抑制我国出口企业全要素生产率的提升，回归结果见表3列(8)。

6.考虑样本选择偏差问题

本文实证分析只考察了贸易政策不确定性对出口企业全要素生产率的影响，并没有考虑不出口企业这部分样本，从而存在样本选择问题。本文通过Heckman两步法解决此问题，Heckman两步法第一个阶段回归结果如表3列(9)所示，表明贸易政策不确定性的下降显著提升了企业进口的概率，第二个阶段的被解释变量为企业全要素生产率(lntfp_lp)，交互项的回归系数显著为正且大于基准回归的交互项的系数，表明在解决了样本选择偏误的问题以后，贸易政策不确定性的下降可以更加有效地促进企业全要素生产率提升。

(三)安慰剂检验

1.虚拟政策实施时间

为了确保上述DID估计结果的可靠性，此处首先考虑使用“入世”之前的数据进行安慰剂检验，表3列(5)报告了安慰剂检验结果。本文发现，在“入世”之前贸易政策不确定性指数系数不显著，这表明在中国“入世”之前，贸易政策不确定性的变动并没有对我国制造业企业全要素生产率产生显著性影响，从而印证了本文使用DID方法是可靠的。

2.构造虚拟处理组

借鉴Li 等(2016)[21]的做法，从样本中随机抽取50%的行业当作处理组，剩下的50%行业视为控制组，然后构造安慰剂检验的交互项。为了增强估计结果的稳健性，本文重复上述过程500次进行回归，根据图2发现，交互项系数均非常接近于0，且大多p值均大于0.2，表明企业全要素生产率的提高是贸易政策不确定性下降而不是遗漏的其他因素导致的。

图2 随机抽样安慰剂检验

(四)内生性检验

本文分别选取GDP加权地理距离、美国各年份对中国的优惠关税、出口产品价格当作贸易政策不确定性的工具变量，进行了2SLS的两阶段回归。表4中，列(1)(3)(5)为2SLS的第一阶段回归结果，列(2)(4)(6)为2SLS的第二阶段回归结果。本文在实证结果中汇报了第一阶段的F统计量，从结果看出F统计量都比较大，并且在1%的统计水平上显著大于0，克服了本文筛选的变量是弱工具变量的问题。本文以第一阶段回归后被解释变量的拟合值进行第二阶段回归，并对工具变量进行相应的统计检验，即Anderson LM统计量在1%的统计水平上拒绝了工具变量识别不足的原假设；Cragg-Donald Wald F统计量均大于10%的Stock-Yogo弱识别临界值(16.38)，拒绝了弱工具变量原假设。

表4 内生性检验结果

(五)异质性检验

1.基于地区差异的检验

本文把大样本分为东部、中部、西部及东北地区四部分，分别对每个地区进行了回归。表5可以发现，我国东部和中部地区的交互项系数显著为正，而西部和东北地区系数并不显著。这个估计结果意味着，贸易政策不确定性对企业全要素生产率的影响确实存在显著的地区差异。对于这个估计结果，本文认为可能的原因是：西部地区的经济发展相对落后，国家对该地区的产业保护力度较大，导致该地区的行业进口关税在“入世”前后并没有发生太明显的变化，即“入世”后该地区的贸易政策不确定性并没有发生明显的下降，因此它并不能有效刺激到该地区制造业企业生产率的变化；东北地区近年来经济一直没有转型成功，大多企业活力不足，这可能导致本地区企业对贸易政策不确定性的变动并不敏感；东部和中部地区的很多行业在“入世”后经历了较大幅度的关税下降，这会通过中间品进口种类的增加及进口中间品质量的提升等渠道促进本地区企业全要素生产率的提升(3)后文的机制分析部分将对此作用机制进行考察。。

表5 基于地区差异的回归结果

2.基于企业贸易状态的检验

构造企业进口状态虚拟变量(exportdum)(4)如果企业既出口又进口，exportdum=1；如果企业只出口不进口，则exportdum=0。经本文测算发现，既出口又进口企业占样本总量的49.49 %，只出口不进口企业占比为50.51 %。，然后与tpu1_year2002形成三重交互项，如果三重交互项符号显著为正，表明贸易政策不确定性下降对进口企业全要素生产率的提升程度大于它对出口企业的影响。表6列(1)报告了交互项的回归结果，可以发现，tpu1×PostWTO02×exportdum显著为正值。这个估计结果表明，贸易政策不确定性下降对既出口又进口企业全要素生产率的提升明显大于它对只出口企业全要素生产率的提升。

3.基于贸易方式差异的检验

为了验证贸易政策不确定性对采取不同贸易方式的企业全要素生产率影响差异，本文首先把我国制造业企业划分为纯一般贸易企业、纯加工贸易企业和混合贸易企业三种，然后分别考察了采取不同贸易方式的企业在面临贸易政策不确定性下降时的生产率变化差异，回归结果报告见表6列(2)-(4)。可以发现，采用一般贸易和混合贸易方式的交互项系数显著为正值，但采用加工贸易方式的交互项系数虽为正值但并不显著。这个回归结果意味着，贸易政策不确定性对采取一般贸易和混合贸易方式的企业全要素生产率影响比较显著，而它对采取加工贸易方式的企业全要素生产率并不存在显著性影响。

表6 基于出口状态与贸易方式的回归结果

4.基于所有制差异的检验

为了考察贸易政策不确定性对企业全要素生产率影响是否存在企业所有制的差异，本文分别按照企业注册类型(分为国有企业、私营企业和外资企业三种)和实收资本占比(分为国有企业和非国有企业两种)进行了分样本检验，回归结果报告见表7。按注册类型划分的回归结果中，私营和外资企业的交互项回归系数均显著为正，而国有企业的交互项系数不显著。这表明，贸易政策不确定性的下降会显著刺激我国非国有企业全要素生产率的提升，但它不会显著影响我国国有企业的全要素生产率。按企业实收资本划分的回归结果表明，非国有企业的交互项回归系数显著为正，而国有企业的交互项系数不显著，与上述结论一致。

表7 基于所有制差异的回归结果

5.基于企业规模差异的检验

本文分别基于企业从业人员与固定资产的中位数分别对企业规模进行分组，表8报告了分别基于从业人员与固定资产分组的回归结果。本文发现，按照企业从业人员划分的两类企业的交互项系数均显著为正。为了便于比较企业规模因素的调节作用，本文通过构造企业类型虚拟变量(5)若企业类型为大型企业，其取值为1，否则其取值为0。与上述交互项的三重交互项，发现三重交互项的回归系数显著为正，表明相较于小型企业而言，贸易政策不确定性的下降对大型企业全要素生产率的提升效果更大。此外，按照资产划分企业规模对应的回归结果表明，贸易政策不确定性下降仅能显著促进资产规模较大企业全要素生产率的提高，与按就业人员划分对应的回归结果基本一致。

表8 基于企业规模差异的回归结果

五、机制考察：基于中介效应模型的检验

本文尝试从制造业企业的研发创新、企业中间品进口、出口产品质量这三个渠道考察贸易政策不确定性对企业全要素生产率的影响机制，构建如下中介效应模型。

(2)

其中，中介变量channelfit分别用企业创新、中间品进口和出口产品质量来表示，其他变量符号与上文一致。

(一)研发创新效应

随着贸易政策不确定性的下降，企业经营风险降低，融资约束减少，企业会将更多的资金投资于内部研发创新的领域，从而有助于提升企业全要素生产率(李敬子、刘月，2019)[22]。同时，贸易政策不确定性下降减少出口市场信息甄别难的问题，企业能够准确预测出口市场的需求，提高企业创新决策效率，通过“自选择效应”效应增加高生产率企业出口参与概率，并通过专利申请数的变化影响企业未来期望增加值，进一步促进出口企业生产率水平的提升(王永进、刘卉，2021)[23]。

基于中介效应模型的实证考察表明，当把企业创新(6)企业创新采取企业专利申请数加1再取对数进行衡量。(lninnov)作为被解释变量时，贸易政策不确定性的双重交互项系数正向显著，见表9列(1)，这表明“入世”后贸易政策不确定性的下降显著加强我国企业研发创新。企业创新(lninnov)的回归系数在1%的统计水平上显著，见表9列(2)，说明存在部分中介效应。进一步，本文分别选取了企业发明专利申请数、企业实用新型专利申请数及企业外观设计专利申请数作为企业创新的代理变量进行中介效应回归，回归结果表明，企业发明创新、企业实用新型创新通过了逐步回归系数，而外观设计创新并没有通过相应的检验。这表明发明专利与实用新型是贸易政策不确定性下降刺激企业全要素生产率提升的主要创新中介渠道，而外观设计并不是中介渠道。

表9 创新中介效应检验结果

(二)企业中间品进口效应

贸易政策不确定性下降，企业进口中间品集约边际和扩展边际上升，通过学习效应、水平效应、价格效应提升企业生产率。随着贸易政策不确定性下降，一方面，国内中间品生产商面临进口中间品竞争压力，对进口中间品模仿学习，改进技术水平，提升技术标准，促进国内中间品生产商生产率水平的提升；另一方面，出口企业可以通过模仿和吸收中间品中蕴含的先进技术，提高自身的全要素生产率。随着贸易政策不确定性下降，企业进口中间品种类和数量增多，由于进口中间投入品所包含的技术和知识不可完全替代，这使得进口中间投入种类越多，技术溢出效应就会越充分，从而促进企业全要素生产率提升。此外，随着贸易政策不确定性下降，在产品质量相同的情况下，企业会选择价格优势的进口中间品，节约企业生产成本，将更多的资金投资于研发创新，促进企业生产率水平的提升。

表10列(1)的双重交叉项的估计系数显著为正，说明贸易政策不确定性的下降带动了中间品进口种类的显著增加；表10列(2)进口中间品种类的系数显著为正，验证了中间品种类增加会提升企业全要素生产率这一结论，并通过了相应的Sobel检验。这个回归结果意味着中间品进口种类的增加是贸易政策不确定性下降促进企业全要素生产率提升的一个重要渠道。

表10 企业中间品进口效应检验结果

进口中间品质量借鉴Khandelwal(2010)[24]的模型进行测度。表10列(3)的交叉项估计系数显著为正，说明贸易政策不确定性的下降会刺激企业进口更多的高质量中间投入品。表10列(4)进口中间品质量的估计系数显著为正，验证了进口中间品质量提升能够显著促进企业全要素生产率这一结论。这两列的回归结果意味着中间品进口质量的提升是贸易政策不确定性下降促进企业全要素生产率提高的又一个重要渠道。

(三)出口产品质量效应

贸易政策不确定性下降导致企业参与出口市场概率增加，出口竞争程度进一步加剧，企业想在长期内保持出口竞争优势，只有提升其出口产品质量才能获得长期的出口利润弥补企业研发创新与进口高质量中间品的成本，有助于出口企业生产率水平提升(樊海潮、郭光远，2015)[25]。关于出口产品质量(quality)，借鉴Khandelwal等(2013)[26]的思路测算。

表11列(1)的交互项系数显著为正值，这表明贸易政策不确定性的下降显著促进了我国企业出口产品质量的增加，这个结论与毛其淋(2020)[6]一致。表11列(2)的企业出口产品质量系数为正值且通过1%的显著性检验，这表明企业出口产品质量的增强能够显著提升企业全要素生产率。表11列(1)和列(2)回归结果表明企业出口产品质量升级是贸易政策不确定性下降刺激企业全要素生产率提高的一个重要渠道。本文还分别依据出口产品在其他市场上的平均价格与企业所在城市到港口城市的最近距离当作出口产品价格的工具变量重新测算出口产品质量，回归结果见表11列(3)-(6)，发现回归结果并未发生实质性变化，再次验证上述结论。

表11 出口产品质量中介效应检验结果

六、研究结论与政策启示

伴随着近年来贸易政策不确定性的不断加强，我国外贸企业面临更为不确定的贸易环境。本文以中国“入世”为准自然实验，利用当前最新的微观层面数据系统考察了贸易政策不确定性对我国制造业企业全要素生产率的影响。本文的实证研究表明：总体来看，贸易政策不确定性的下降会显著提升我国制造业企业的全要素生产率，且这种影响具有动态特征；在更换被解释变量及核心解释变量测度方法等一系列稳健性检验之后，上述结论依然成立；贸易政策不确定性对企业全要素生产率的上述影响会受到企业区域、贸易方式、所有制、进出口状态及企业规模等因素的制约，即只有在我国东部及中部地区、非国有及规模以上的非加工贸易企业，上述结论才成立；机制考察结果表明，贸易政策不确定性的下降会通过研发创新效应、中间品进口效应、出口质量效应三个主要的渠道刺激企业全要素生产率提升。基于本文的研究结论，得到如下政策启示。

(一)积极寻求并加强全球多边及双边区域性贸易经济合作

当前中美贸易摩擦、新冠疫情、贸易保护主义等问题依然严峻，企业外部营商环境贸易不确定性在逐渐增大，中国通过积极参加贸易谈判，如“区域全面经济伙伴关系(RCEP)”等贸易协定，加强贸易伙伴国的信息共享，减少贸易成本，降低贸易政策不确定性发生的概率，为企业层面全要素生产率提升提供稳定的贸易政策环境。

(二)形成以国内国际双循环优化区域协调发展新格局

在通过降低贸易政策不确定性从而减轻对企业全要素生产率的冲击时，需要基于当前和今后的贸易与经济发展战略，适度结合企业类型、规模、投资区位、贸易方式及出口状态等因素综合实施，通过扩大内需政策实现市场多元化发展，引导不同类型出口企业平稳过渡，降低不同类型的出口企业的出口风险，并根据企业自身异质性制定差异化的政策措施，加强贸易政策不确定性下降对不同区域或不同类型企业的正向促进作用。

(三)推动企业进口优化机制进行创新改革

企业应树立“质量优势”的发展理念，在参与出口贸易的过程中，加大中间品进口的种类并注重提升中间品进口质量，通过进口高质量的中间投入品，学习国外先进的技术并促进其研发创新水平提升，优化中间品的供给体系，实现中间品内向化发展，缓解供应链问题，从而提升其出口产品质量，增加其出口产品竞争力，并通过产品加成率提升增加企业获利空间，消除出口企业的融资约束，通过贸易政策不确定性下降对企业全要素生产率的作用渠道而强化其促进效应。