贸易便利化对企业出口国内附加值率的影响——来自中国制造业企业的证据

张营营，白东北，高 煜,2

(1.西北大学 经济管理学院，陕西 西安 710127；2．西北大学 中国西部经济发展研究中心，陕西 西安 710127)

一、引 言

自2001年加入世界贸易组织以来，中国与各国之间的贸易往来越来越密切，出口贸易额实现了年均10%以上的高速增长，现已成为全球贸易第一大国。然而，值得深思的是，对于拥有最大市场规模以及完整分工体系的中国贸易，总量越大是否意味着贸易利得越大？苹果手机(iPhone)的案例明确回答了这一问题，iPhone的生产为中国创造出口总价值达19亿美元，但中国零部件生产及最后组装环节的所得收益仅占总价值的3.84%左右(Xing和Detert，2010)[1]，显然，中国出口贸易存在“低附加值”和“只赚数字不赚钱”的现实问题。大量研究也表明，一个国家(地区)的出口竞争优势已不再取决于出口的规模和总量，而是依赖于其在全球价值链中的位置以及俘获产品附加价值的能力(Koopman等，2012；盛斌等，2015)[2-3]。因此，在全球价值链分工背景下，不断提升中国企业出口国内附加值率(DVAR)无疑具有十分重要的意义。

出口DVAR由于可以准确衡量一个国家(或地区)国际贸易的利得大小和发展状况，并能充分反映其在全球价值链的参与程度(吕越等,2017)[4]，已逐渐成为国际贸易领域研究的热点。现有出口DVAR的文献中，学者们从指标测度和影响因素两个方面进行了诸多探索。就出口DVAR的测度而言，Wang等(2013)[5]、Koopman等(2014)[6]基于投入产出模型对国家或行业层面的出口DVAR进行了测算，而Upward等(2013)[7]、张杰等(2013)[8]则在区分一般贸易和加工贸易的基础上测算了微观企业的出口DVAR。在影响因素的研究中，学者们普遍认为外资进入程度(Kee和Tang，2016)[9]、人民币汇率变动(余淼杰和崔晓敏，2018)[10]、进口中间品质量(诸竹君等，2018)[11]以及服务业开放(姜悦和黄繁华，2018)[12]等因素是推动中国企业出口DVAR变化的主要原因。应该说，当前学术界对开放经济下中国企业出口DVAR提升问题的研究不断增多，然而却鲜有文献基于贸易便利化视角对其展开深入探讨。

事实上，进入后关税时代，贸易自由化程度已达到较高水平，而技术壁垒、监管保护以及繁琐复杂的通关程序已然是制约国际贸易进一步发展的重要因素(Baldwin等,2000)[13]。为此，贸易便利化的推进引起了学者们的高度关注。Wilson等(2003)[14]采用世界经济论坛的贸易便利化数据，运用引力模型证实了贸易便利化对出口贸易的积极影响。在此基础上，Abe和Wilson(2008)[15]采用一般均衡模型，也同样得出贸易便利化能够促进一国(地区)贸易增长的研究结论。此外，基于贸易便利化的基础设施视角来看，Portugal-Perez等(2012)[16]指出交通基础设施的改善对欠发达国家出口贸易的促进作用更大，而现代信息技术的发展则对发达国家的出口贸易作用更为明显。陈勇兵等(2012)[17]、刘斌和王乃嘉(2016)[18]研究认为基础设施有助于降低贸易成本，加速货物的交换和流动，从而促进中国出口贸易的增长。不难看出，贸易便利化对出口贸易的影响已被许多学者证实，但目前关于贸易便利化影响企业出口DVAR的文献却极为匮乏。

为更好地理解贸易便利化作用于企业出口DVAR的理论机制与实际效应，本文在理论分析的基础上，运用中国工业企业-海关匹配数据，构建企业出口DVAR的测算指标，实证检验了贸易便利化对企业出口DVAR的影响效应及机制。与现有文献相比，本文的边际贡献可能在于：一是从理论和实证两个层面系统探究贸易便利化如何影响中国企业出口DVAR，这既丰富了企业出口DVAR的研究视角，又拓展了贸易便利化理论的研究领域，是对现有文献的有益补充；二是比较分析贸易便利化对不同地区、不同行业、不同类别企业出口DVAR影响的差异性，为政府通过进一步的贸易便利化改革以更有效地提升企业出口DVAR提供针对性的政策建议；三是采用递归模型检验贸易便利化如何通过成本加成效应、相对价格效应等传导机制影响中国企业出口DVAR，从而加深对贸易便利化影响企业出口DVAR内在规律的认识和理解。

二、贸易便利化影响企业出口DVAR的理论机制探讨

改革开放以来，中国政府不断推进贸易便利化改革。尤其是，自2001年“入世”后，各地区贸易便利化迎来了新一轮的发展浪潮。本部分将在已有文献研究的基础上，构建贸易便利化影响企业出口DVAR的理论框架。首先，我们依据Kee和Tang(2016)[9]的做法，假设国内企业的生产函数为一个规模不变的C-D生产函数，满足如下表达：

(1)

(2)

(3)

企业根据利润最大化或成本最小化原则进行生产，据此得到以下关系式：

(4)

(5)

(6)

(7)

对(7)式进行求解，可以推导出进口中间品成本占原材料总成本的比重表达式：

(8)

(9)

(10)

(11)

基于上述分析，本文提出如下假设：

假设1：贸易便利化通过“成本加成效应”对企业出口DVAR产生正向影响。

假设2：贸易便利化通过“相对价格效应”对企业出口DVAR产生负向影响。

假设3-a：如果“成本加成效应”效应占主导，那么贸易便利化的推进会提高企业出口DVAR。

假设3-b：如果“相对价格效应”效应占主导，那么贸易便利化的推进会降低企业出口DVAR。

三、计量模型设定、变量与数据说明

(一) 计量模型设定

本文借鉴李胜旗和毛其淋(2017)[22]关于制造业上游垄断与企业出口国内附加值率关系的实证模型，构建如下基准回归模型用以考察贸易便利化对企业出口DVAR的影响：

DVARijkt=a0+a1facilikt+βXijkt+ψj+φk+μt+εijkt

(12)

其中，DVARijkt衡量t年份k地区j行业的i企业出口国内附加值率，facilikt表示t年份k地区的贸易便利化指数为核心解释变量。ψj、φk、μt分别表示行业、地区、和年份的固定效应，εijkt为随机误差项。Xijkt为其他影响企业出口DVAR的控制变量，可表达为以下形式：

Xijkt=β1tfpijkt+β2ageijkt+β3scaleijkt+β4klratioijkt+β5subsidyijkt

(13)

上式控制变量包括企业生产率(tfp)、企业年龄(age)、企业规模(scale)、企业资本密集度(klratio)、政府补贴(subsidy)。

(二) 变量选取

1.被解释变量。出口国内附加值率(DVAR),参照Upward等(2013)[7]、张杰等(2013)[8]的做法，使用如下表达式来测算企业层面的出口DVAR：

(14)

2.核心解释变量。贸易便利化(facili)，依据Wilson等(2005)[23]的处理方法，将各地区贸易便利化发展涉及的领域划分为口岸效率、法制环境、电子商务应用、交通基础设施等四个方面。然后，参照李波和杨先明(2018)[24]的研究，以各地区口岸进出口商品总值与地区进出口总值的比值度量口岸效率；使用《中国市场化指数》(樊纲等，2011)[25]中的“市场中介组织的发育和法律制度环境”指数作为法制环境的代理度量；电子商务应用采用宋周莺和刘卫东(2013)[26]信息化发展指数代理；借鉴刘秉镰和刘玉海(2010)[27]的做法，交通基础设施的测算公式表示为：(公路里程数+铁路里程数+内河航道里程数)/国土面积。最后，通过标准化处理并经主成分分析法，构建贸易便利化综合指数。

3.控制变量。参照吕越等(2018)[28]的做法，本文相关控制变量设定如下：(1)企业生产率(tfp)，采用OP方法计算的微观企业全要素生产率来表征企业生产率水平。(2)企业年龄(age)，用所在年份减去企业开业年份差值加1的对数值表示。(3)企业规模(scale)，以企业从业劳动力人数的对数表示。(4)企业资本密集度(klratio)，使用当年企业固定资产净值和企业平均员工数之比的对数值衡量。(5)政府补贴(subsidy)，用当年政府对企业补贴与企业销售总额的比值来测算。

(三) 数据来源

为了考察贸易便利化对企业出口DVAR的影响，本文主要使用以下数据：

(1)2000-2006年中国规模以上工业企业数据，该数据来源于国家统计局的中国工业企业数据库。对中国规模以上工业企业数据进行如下初步处理：(1)剔除非营业状态的企业；(2)剔除与本文相关的研究中变量值(企业总资产、固定资产净值、销售额、工业总产值、工业增加值)为负、缺失的观测值；(3)对样本进行缩尾1%的Winsorize处理；(4)剔除企业年平均从业人员数少于8人的观测值；(5)剔除利润率低于0.1%或者高于99%的企业。

(2)2000-2006年的中国产品层面海关贸易数据，数据来自中国海关总署，并进行如下处理：(1)将月度的海关数据合并为年度数据；(2)由于中国企业在样本期内大多存在依靠中间商进出口的现象，故而需要对贸易代理商进行识别，参照已有文献，将企业名称中包含“经贸”“贸易”“外经”“进出口”等字样的企业界定为贸易中间商，对企业的实际进口中间品数量进行了调整；(3)对联合国BEC产品分类和中国海关数据HS-6分类产品编码进行匹配，(1)分别使用BEC-HS编码1996、BEC-HS编码2002进行匹配。识别出进口品中所包含的中间品、资本品和消费品；(4)中国企业使用国内中间投入含有5%-10%的国外成分(Koopman等,2012)[2]，根据以往研究本文假定国内原材料含有5%的国外成分；(2)需要说明的是，下文分析中，我们还尝试将国内原材料含有的国外成分设定为10%来重新测算企业出口DVAR，以检验结果的稳健性。(5)对样本进行缩尾1%的Winsorize处理。

此外，在对两类数据库进行合并时，本文借鉴Yu(2015)[29]的方法：第一步，将相同年份的工业企业数据和海关数据依照企业名称进行匹配；第二步，将未匹配成功的企业依照电话号码后7位与邮政编码进行匹配；第三步，将两次匹配的结果进行合并。最后，中国省级数据来源于《中国统计年鉴》(2001-2007年)。

四、计量结果与分析

(一) 基准回归分析

表1 贸易便利综合指数对企业出口DVAR影响的基准回归结果

注：*、**、***分别表示显著性概率为P<0.1、P<0.05、P<0.01；括号内为回归系数的标准误

表1、表2分别汇报了基于公式(12)回归的贸易便利化综合指数、贸易便利化分领域指标对企业出口国内附加值率(DVAR)影响的初步估计结果。在表1的回归结果中，模型1仅考察了贸易便利化的影响，模型2控制了年份固定效应、行业固定效应和地区固定效应，模型3在模型1的基础上加入了各个控制变量，模型4则同时控制了年份固定效应、行业固定效应和地区固定效应以及相关控制变量。从模型1-模型4可以发现，虽然贸易便利化变量(facili)的系数估计值有所变化，但估计值的符号和显著性水平并未发生改变。接下来，我们以模型4的回归结果为基础进行具体分析。模型4的结果显示，贸易便利化对企业出口DVAR的影响系数为0.567，且在1%统计水平显著，表明在控制了相关因素的影响后，贸易便利化的推进能有效促进企业出口DVAR的提升。因此，上述检验结果较好地支持了前文假设3-a的成立,即贸易便利化所带来的成本加成效应占主导地位，超过了相对价格效应。

在控制变量方面，表1模型4中企业生产率(tfp)的估计系数在1%的水平上显著为正，这表明生产率水平越高的企业，越有可能从出口贸易中获取更多的附加值。企业年龄(age)对出口DVAR的影响系数为正，且在统计上显著，意味着随企业存续年限的增加，企业的管理水平及生产技术逐步提升，从而强化了其在出口市场中的竞争优势。企业规模(scale)的估计系数显著为正，这可能由于企业规模越大越有利于发挥规模经济优势，从而可以通过一定的国内中间产品投入，生产出更多的出口产品。资本密集度(klratio)对企业出口DVAR的影响有抑制作用，这可能源于资本密集度较高的企业往往处于全球价值链的中低端环节，其出口的DVAR也较低。政府补贴(subsidy)的估计系数显著为正，可能的原因是，政府补贴有助于企业研发创新能力的提升，进而促进了企业出口DVAR的上升。

表2 贸易便利各领域对企业出口DVAR影响的回归结果

注：*、**、***分别表示显著性概率为P<0.1、P<0.05、P<0.01；括号内为回归系数的标准误

表2模型5-模型8报告了基于贸易便利化四个分领域指标影响企业出口DVAR的估计结果。从模型5-模型8的回归结果，不难发现，在加入一系列控制变量后，贸易便利化四个分领域指标对企业出口DVAR的影响系数均为正，系数估计数值依次为0.115、0.379、0.513、0.265，且至少在1%的水平下显著。回归结果充分表明，贸易便利化在口岸效率、法制环境、电子商务应用、交通基础设施4个方面的改善均能显著促进企业出口DVAR的提高，这与上文基于贸易便利化综合指数的回归结果相似，进一步证实了贸易便利化对企业出口DVAR的促进作用。

(二) 异质性影响分析

1.地区异质性分析。由于中国区域经济非均衡发展战略的长期存在，致使中西部地区与东部地区经济发展状况存在较大不同，而且区域间的贸易便利化水平也具有明显差异。那么，贸易便利化对中国企业出口DVAR的影响效应是否也存在区域上的差异性？为了回答这一问题，本文试图对东、中、西部地区的企业样本分别进行计量回归分析，比较贸易便利化对三个地区企业出口DVAR的影响程度，具体回归结果如表3所示。从表3模型9-模型11可以看出，虽然贸易便利化的推进对东、中、西部地区企业出口DVAR的提升均表现出积极的促进作用，但影响程度却呈现出较大的差异性。相比较而言，贸易便利化对东部地区企业的促进作用明显强于中西部地区。对此可能的解释在于，东部地区要素市场配置效率较高，市场相对开放，拥有便捷的交通网络以及优质的人力资本，生产要素的规模效应促进了企业创新活动与企业生产率的增长，从而加速了贸易便利化对企业出口DVAR的影响。而中西部地区由于贸易便利化基础较差、经济发展相对闭塞，因而从贸易便利化进程中获取的边际效益相对有限。

2.行业异质性分析。考虑到不同行业企业技术密集度的差异性，也会影响贸易便利化与企业出口DVAR的关系，本文依据傅元海等(2014)[30]的做法，按技术水平将样本划分为高技术行业、中技术行业和低技术行业三大类型。通过表3模型12-模型14的结果可以发现，贸易便利化对不同技术密集度企业出口DVAR均产生了显著的正向影响，从回归系数上看，贸易便利化对高技术行业企业出口DVAR的正向影响最大，中技术行业企业次之，低技术行业企业最小。这可能是由于，高技术行业的产品价值链较长、国内附加值较高，而贸易便利化的推进能够有效减少其出口的交易成本、降低出口贸易过程中的不确定性，以促使其企业参与出口，并从出口贸易中获取更多的附加值。同时，由于高技术行业企业拥有较高的知识和技术投入特征，对高、尖、新技术的吸收能力较强，因此，贸易便利化所引致的“技术外溢”效应，将更有助其研发创新能力的提高，从而推动具有创新性和技术先进性的新产品发展，促进企业出口DVAR的大幅提升。与之相对应的是，中、低技术行业的产品价值链较短、国内附加值较低，对贸易便利化引致的“技术外溢”不够敏感，在短时间内对其技术进步产生的影响相对有限，因而贸易便利化对其企业出口DVAR的正向影响也较小。

3.企业所有制异质性分析。已有文献研究表明，中国特色的体制设置使得企业所有制结构成为影响企业出口DVAR的重要因素(吕越等，2018)[28]。为此，本文将区分外资企业、国有企业和民营企业，对贸易便利化影响企业出口DVAR的所有制差异进行探讨。在识别不同所有制类型企业时，我们借鉴聂辉华等(2012)[31]的做法，以外商的实收资本比例是否超过25%、国有的实收资本比例是否超过50%作为划分企业所有制类型的方法。表3模型15-模型17汇报了相应的回归结果，从总体上来看，无论是用外资企业，还是用国有企业和民营企业组成的子样本进行回归，贸易便利化的估计系数均显著为正，表明贸易便利化程度的提升有利于外资企业、国有企业和民营企业出口DVAR的增加，与前文基准回归结果一致。而从具体影响效果来看，贸易便利化对外资企业出口DVAR的提升作用最大(贸易便利化的系数为0.716)。这可能源于，中国的各级政府长期给予外资企业在税收、行政审批等方面的“超国民”待遇，使外资企业在国内一直享有比本土企业更加自由、便利的贸易制度环境，从而推动贸易便利化对外资企业出口DVAR产生更大的促进作用。

注：*、**、***分别表示显著性概率为P<0.1、P<0.05、P<0.01；括号内为回归系数的标准误

(三) 稳健性分析

前文分析中，在逐步加入控制变量、控制多维固定效应以及分样本回归后，实证结果均显示，贸易便利化对企业出口DVAR的提升产生了积极的促进作用，这表明本文研究结论具有良好的稳健性。不过，为了确保实证结果的有效性和可信性，本文还从以下两个方面进行了稳健性分析：

1.测量误差的稳健性。为进一步检验回归结果的稳健性，本文通过改变贸易便利化以及企业出口DVAR的测算方法进行验证。首先，参照李波和杨先明(2018)[24]的研究，使用权重加权方法重新测算贸易便利化综合指数并进行计量回归，其中，口岸效应、法制环境、电子商务应用、交通基础设施的权重分别赋值为0.5、0.25、0.15和0.1。表4模型18报告了该方法测算的贸易便利化的回归结果，结果显示，贸易便利化程度越高，制造业企业出口DVAR越大，且核心解释变量的显著性与基准回归没有差异，从而验证了本文研究假说的稳健性。其次，前文基准模型回归中，对被解释变量企业出口DVAR的测算时，我们假定国内原材料含有5%的国外产品成分。而Koopman等(2012)[2]的研究显示中国加工贸易企业所使用的国内原材料中会含有5%～10%的国外成分。为了检验实证回归结果是否会因这一假定的改变而变化，我们将企业使用国内原材料中含有国外产品的比重设定为10%，对企业出口DVAR进行重新计算，表4模型19汇报了相应的计量回归结果。不难看出，贸易便利化的推进显著促进了企业出口DVAR的提升。这说明，本文研究结论并未随变量测算方式的不同而改变。

表4 稳健性检验结果

注：*、**、***分别表示显著性概率为P<0.1、P<0.05、P<0.01；括号内为回归系数的标准误

2.内生性问题分析。本文参照刘斌等(2018)[32]的做法，选择地区降雨强度倒数与平原面积占比的交互项作为贸易便利化的工具变量，以考察潜在内生性问题带来的影响。一方面，各地区降雨量属于自然条件变量，地形状况则是地理变量，与企业出口国内附加值率不具有直接相关性，满足外生性要求；另一方面，较差的自然地理条件，使得地区基础设施建设的成本相对较高，从而导致地区贸易便利化的硬件建设相对滞后。而降雨强度高的地区，路面湿滑明显会降低货物运输效率，增加运输成本。此外，雨天也给货物安检带来诸多不便，增加货物倒箱、移箱的负担，从而延长进出口货物的报关清关时间，对推进地区贸易便利化水平产生不利影响。因此，在降雨越频繁，山地越多的地区，贸易就会越不便利，即地区降雨强度、平原面积与地区贸易便利化程度具有直接的相关性。

表4模型20汇报了以地区降雨强度倒数与平原面积占比的交互项作为贸易便利化为工具变量的2SLS回归结果，工具变量F值大于10，拒绝了弱工具变量的原假设，说明本文所选工具变量是有效的。同时，在加入相关控制因素后，回归结果表明，贸易便利化对企业出口DVAR的影响依然显著为正，这表明考虑内生性问题后的回归结果仍然具有很好的稳健性。

五、影响渠道检验

虽然前文实证结果已验证，贸易便利化对提高企业出口DVAR具有积极的促进作用，但并没有对此问题的内在识别渠道进行深入的研究。鉴于此，本部分将通过中介效应的实证检验，试图提供进一步的经验证据，以期打开贸易便利化影响企业出口DVAR的“黑箱”。依据前文理论机制的分析，本文发现贸易便利化会通过成本加成和相对价格两个渠道来影响企业出口DVAR，为了识别上述机制是否成立，这里借鉴中介效应的检验方法(Hayes，2009；高翔等，2018)[33-34]，构建以下递归回归模型进行检验：

DVARijkt=a0+a1facilikt+βXijkt+ψj+φk+μt+εijkt

(15)

Markupijkt=b0+b1facilikt+βXijkt+ψj+φk+μt+εijkt

(16)

Inter-importijkt=c0+c1facilikt+βXijkt+ψj+φk+μt+εijkt

(17)

DVARijkt=d0+d1facilikt+d2Markupijkt+d3Inter-importijkt+βXijkt+ψj+φk+μt+εijkt

(18)

表5 影响渠道的检验结果

注：*、**、***分别表示显著性概率为P<0.1、P<0.05、P<0.01；括号内为回归系数的标准误

表5模型21-模型26汇报了贸易便利化对企业出口DVAR的影响渠道检验结果。其中，模型21与表1模型4的估计结果相同，是对基准模型的回归分析。模型22报告了以企业成本加成(Markup)为因变量的回归结果，不难发现，贸易便利化的估计系数在1%水平上为正显著，说明贸易便利化的推进提升了企业的成本加成率。这可能是因为，一方面，贸易便利化会提升企业的生产率水平，在其他条件不变的情况下，企业的边际生产成本会下降，进而提高了企业的成本加成率；另一方面，贸易便利化会通过“干中学”与“技术外溢”效应，促进国内企业产品质量升级，提高企业产品价格，最终促进企业成本加成率的提升。模型23的估计结果显示，贸易便利化对相对价格(Inter_import)的估计系数为-0.075，且在1%水平上显著，这表明在控制了其他因素的影响后，贸易便利化明显降低了中国企业国内外中间品的相对价格。对其可能的解释是，贸易便利化的推进通过降低企业进口中间品的价格及增加企业进口中间品的种类，导致进口中间品与国内中间品相对价格的下降。

模型24和模型25汇报了被解释变量对核心解释变量和中介变量回归的结果，不难看出，在分别加入中介变量成本加成(Markup)和相对价格(Inter_import)之后，核心解释变量facili的系数估计值分别出现了下降和上升，同时，中介变量Markup和Inter_import的回归系数均在1%水平上显著为正，初步证实了正向“成本加成效应”和负向“相对价格效应”的存在，即证明了假设1和假设2是正确的。为进一步检验贸易便利化是否会通过“成本加成效应”和“相对价格效应”对企业出口DVAR产生影响，我们参照Hayes(2009)[33]的研究方法对回归结果进行Sobel检验。计算发现两个中介变量所对应的检验统计量Z值依次为38.32、19.35均大于临界值1.96，即Sobel检验的Z统计量通过了统计性检验，因此，可以认定成本加成和相对价格是贸易便利化影响企业出口DVAR的两个渠道。

模型26将两个中介变量同时纳入基准模型进行估计后发现，贸易便利化的系数估计值依然显著为正，且比基准模型21的系数明显减小，表明总体上贸易便利化会通过提升成本加成和降低相对价格两个渠道对企业出口DVAR产生正向的净效应。此外，我们还借鉴温忠麟等(2004)[35]的做法，通过计算中介效应在总效应中的比重，对“成本加成效应”和“相对价格效应”的相对大小进行对比分析。根据模型26计算得到“成本加成效应”的效应值为0.56，“相对价格效应”的效应值为-0.04，两种中介效应无论是作用方向还是相对大小，都进一步支持了前文的研究结论：一方面，贸易便利化通过企业成本加成渠道提高了企业出口DVAR，即“成本加成效应”；另一方面，贸易便利化通过相对价格渠道降低了企业出口DVAR，即“相对价格效应”，且“成本加成效应”要远大于“相对价格效应”。整体而言，贸易便利化对企业出口DVAR的净效应为正。

六、结论和启示

本文首先在Kee和Tang(2016)[9]研究模型的基础上，构建了贸易便利化影响企业出口DVAR的理论框架，然后，采用2000-2006年中国制造业企业数据，实证检验了贸易便利化对企业出口DVAR的影响，以及影响的机制与效应。研究发现:(1)无论是贸易便利化采用综合指数，还是各分领域指标，推进贸易便利化都会显著促进企业出口DVAR的提升。同时，我们还从使用工具变量、替换贸易便利化综合指数测算方法、替换企业出口DVAR测算方法等方面进行了一系列稳健性测试，发现本文基本结论保持不变。(2)异质性分析结果显示，贸易便利化对东部地区企业出口DVAR的促进作用最大，对中部地区企业的影响次之，而对西部地区企业并没有显著的影响；贸易便利化对高技术行业企业出口DVAR的促进作用明显大于中、低技术行业；相比于国有企业和民营企业，贸易便利化的推进更有助于外资企业出口DVAR的提升。(3)进一步的机制检验表明，贸易便利化通过负向的“相对价格效应”与正向的“成本加成效应”对企业出口DVAR产生影响，且“成本加成效应”要远大于“相对价格效应”。

理论和实证的分析结果对全球价值链分工背景下，中国制造业企业突破“低端锁定”的困境以及地区加快贸易便利化水平的推进具有一定的启示意义。一方面，政府应当重视贸易便利化对提升企业出口DVAR水平的正外部性，不断推进各领域贸易便利化环境的建设，尤其要增加对交通、通信等硬件设施的投资，提高海关通关效率、深化商事制度改革，这无疑将是“后关税时代”提升中国企业附加值创造能力、增强中国企业出口竞争力的关键所在。另一方面，未来外贸政策应逐步实现由“奖出限入”向“优进优出”的转变，并通过贸易便利化环境的建设，积极引导国内企业来进口更多高质量、低成本和多样化的国外中间要素，不断提升企业生产效率和研发创新能力，以此推动具有创新理念的新技术、新工艺、新产品的发展，实现企业出口竞争力和全球价值链地位的不断攀升。

进一步地，在完善贸易便利化环境的进程中，还要有重点、有针对性地对关键地区、关键行业、关键企业进行调整和改革。从本文结论来看，贸易便利化对中西部、中低技术行业和本土资企业出口DVAR的促进作用明显小于东部、高技术行业和外资企业。因此，中西部地区要加快推进贸易便利化建设的步伐，为制造业价值链的攀升奠定良好基础，同时也要不断提升政府运行效率，促使贸易便利化正向外部性的有效发挥。此外，鉴于高技术行业企业从贸易便利化进程中的获益更大，建议发达地区可以利用其贸易便利化水平较高的优势，着力发展高端装备、信息技术等高端技术产业，进行产业结构优化和升级，以实现出口盈利能力的持续增长。对于不同所有制企业而言，在巩固贸易便利化对外资企业出口DVAR促进作用的同时，要集中攻破影响本土企业附加值提升的关键瓶颈，从而强化贸易便利化的总体作用效果。