贸易政策不确定性与中国制造业企业全球价值链分工地位——基于DID模型的经验证据

孙少勤 胡凤萍

(南京信息工程大学 商学院，江苏 南京 210044)

一、引言

全球价值链已成为当代国际生产体系最显著的特征[1]。伴随着对外开放政策的深入扩大和对外贸易的蓬勃发展，中国企业已由过去只关注国内资源和市场转换到放眼于全球价值链生产并逐步融入其中。然而融入全球价值链的同时也意味着机遇和挑战：机遇是企业通过参与全球分工可以优化资源配置，分享价值链上的增值；挑战是企业将面临更复杂的国际经济和政治环境，风险和不确定性随之上升。中国进入经济增速持续放缓的新常态以来，如何快速提升我国企业价值链分工地位以促使中国企业真正成为参与全球价值链的受益者是来自当今现实的重要研究课题。

经济全球化是基于全球价值链新型分工体系的发展基础[2]，然而近年来贸易保护主义、贸易摩擦常态化等导致的贸易政策不确定性的上升正在改变我国制造业发展的国际环境，给制造业企业参与全球价值链分工带来了新的挑战。特别是新冠疫情对全球经济的冲击进一步加剧了发达国家产业回迁和价值链“国内化”的趋势，加速了现有国际分工体系的重塑[3-4]。本文试图结合贸易和企业微观层面数据，研究贸易政策不确定性的变化对企业全球价值链分工地位的影响效应和作用机理。探讨这些问题对于构建国内国际双循环的新发展格局、促进我国制造业企业全球价值链地位攀升和逐步形成以中国企业为主导的产业价值链具有重要的理论和现实意义。

本文将中国加入世界贸易组织(WTO)作为贸易政策不确定性的意外改变，采用准自然实验的双重差分(DID)模型研究其如何影响中国制造业企业层面全球价值链分工地位及其内在的作用机制。具体而言，使用加入WTO前相应年份的美国进口关税表中非正常贸易关税(税率上限)与最惠国关税(实际税率)的差额数据来构造行业层面的关税差额，作为贸易政策不确定性(TPU)指数。加入WTO前中国不同行业的TPU指数具有很大的差异性，并且在加入WTO之后，先前TPU指数较高的行业会经历更大幅度的TPU下降，因此本文将TPU下降幅度较小行业的企业作为对照组，将TPU下降幅度较大行业的企业作为处理组，通过比较中国加入WTO前后(作为政策处理效应)两组企业全球价值链分工地位指数(GVC)变化的情况，来识别贸易政策不确定性下降对我国制造业企业全球价值链分工地位的影响效应。另外，结合进出口产品质量的分析进一步解释了贸易政策不确定性下降提升企业全球价值链地位的内在作用机制，揭示了企业价值链地位提升的内因和外因。

二、文献综述

与本文紧密相关的一类文献主题是研究贸易政策不确定性测度及其变动的宏观和微观经济影响[5]。一些学者基于不同的贸易政策不确定性的测度方法分别研究了澳大利亚、葡萄牙、中国、美国等国总体贸易水平受到贸易政策不确定性的影响程度。Handley研究认为，对WTO成员国来说，WTO约定的关税上限与实际关税之间的差距是贸易政策不确定性的主要来源，而加入WTO往往意味着可能的关税上限改变，这区别于实际关税水平的变动[6]。之后的一些研究都遵循着同样的逻辑，Handley和Limao研究贸易政策波动对葡萄牙企业投资和出口决策的影响时将加入欧洲共同体带来的关税政策波动的可能性作为不确定性[7]。Handley和Limao对中美贸易的研究采用当时美国每年重新投票决议的对中国最惠国贸易待遇(实际关税)与历史上的Smooth-Hawley关税(关税上限)之差来测算贸易政策不确定性[8]。Handley等假设中国与美国相互对等适用贸易政策，也就是说中国在失去最惠国待遇时将对美国进口产品关税税率提高到基于历史数据的某一可能的关税上限，取其与现行税率之差来度量美国企业所面对的贸易政策不确定性[9]。

对贸易政策不确定性宏观影响的研究主要包括对经济增长、就业等经济变量影响的评估。Carballo等考察了贸易政策不确定性与经济增长的关系，认为贸易政策(作为经济政策的一部分)不确定性对国际贸易和经济增长有负向影响；而签订贸易协定可以降低贸易政策不确定性，其影响效果是正向的[10]。Pierce和Schott通过研究贸易政策不确定性波动对国内就业的影响，认为中美贸易政策不确定性的下降是导致2001年美国制造业就业水平急剧下降的重要原因[11]。

贸易政策不确定性对微观变量影响的相关研究是较新的研究趋势。Handley等研究认为：关税不确定程度的降低是解释加入WTO之后中国企业全要素生产率(TFP)提升的一个重要因素[9]。Shepotylo和Stuckatz将乌克兰面临的与欧盟或与俄罗斯缔结自由贸易协定的选择作为贸易政策不确定性，研究其对企业外商投资和中间品决策的影响，他们的实证研究发现上述国家与欧盟之间贸易政策不确定性的下降会促进企业接受来自欧盟的投资并更多地进口来自欧盟的中间品[12]。Schott等认为贸易政策不确定性变化会改变企业选择的供应链模式和相应的采购成本，并由此影响企业的福利水平[13]。毛其淋和许家云研究指出，贸易政策不确定性变动导致企业融资环境、企业行为改变并由此影响企业的储蓄率[14]。孙林和周科选的研究指出区域贸易政策不确定性下降会明显促进中国出口企业产品质量的提升，并且这一影响在不同类型的企业之间具有异质性特征[15]。陈虹和徐阳的研究指出贸易政策不确定性的下降通过增加产品范围和提升企业的出口附加值增加了企业就业人数[16]。李敬子和刘月基于Huang和Luk计算的中国经济政策不确定指数研究了贸易政策不确定性变化如何通过影响企业的融资环境和出口行为等影响中国企业的研发投资支出，他们发现贸易政策不确定性对企业研发投资具有正向促进作用[17-18]。毛其淋研究了贸易政策不确定性如何影响中国企业的进口[19]，指出贸易政策不确定性降低会优化企业的进口行为和增加进口，并由此推动企业创新和整体业绩提升。基于以上文献分析可以发现，尽管已有较多关于贸易政策不确定性变化可能导致的宏微观影响的研究，但对贸易政策不确定性变动是否以及如何影响我国微观企业层面全球价值链分工地位的研究尚不多见。

与本文相关的另一类文献是涉及企业全球价值链分工地位测度及其影响因素的研究。现有研究主要基于三类不同的价值链分工地位的测度方法，考查其影响因素和提升路径。首先是基于投入产出数据得到的全球价值链地位指数和基于微观企业数据得到的国内附加值率的研究[20-22]。然后是基于不同层面全球价值链位置指数的测度，主要包括宏观国家和中观行业层面的“生产阶段数”、“平均传递步长”、“上游度”以及“下游度”等指标[23-26]。最后是出口技术复杂度的计算，其核心思想是用产品出口目的国的人均GDP作为权重刻画国家或者企业层面出口产品的技术复杂度，学者们在此基础上从不同层面对出口技术复杂度的测算和升级机制展开了一系列研究[27-29]。另外一些学者的研究则基于对微观企业层面全球价值链分工地位的测度。唐宜红和张鹏杨结合WIOD中的中国投入产出数据，研究了中国企业参与全球竞争的进、出口生产链位置，并分析了企业效率等等内外部因素对我国企业全球价值链地位的影响[30]。苏丹妮等在研究企业全球价值链竞争结果与企业所在地产业集聚水平时创新地提出测度微观企业全球价值链上下游环节参与度的方法，并借鉴Koopman等构造产业全球价值链地位指数的思路构造了企业层面的全球价值链分工地位指标[31-32]。郑丹青也使用了相同的方法计算企业全球价值链分工地位，研究对外直接投资与企业全球价值链分工地位的关系[33-34]。

对相关文献梳理发现，尽管已有研究较多关注贸易政策不确定性变动对一系列宏微观变量的影响，但贸易政策不确定性变动是否以及如何影响微观层面全球价值链分工地位，目前尚未引起足够关注。本文采用DID模型来对贸易政策不确定性与企业层面的全球价值链分工地位之间的相关性进行实证分析，可以对二者之间的因果关系得出较为可靠的结论。本文的研究结果有助于准确分析中国制造业企业全球价值链攀升的内外驱动因素。本文首先从贸易政策不确定性变动的角度深入探讨决定企业全球价值链分工地位的外部因素，结合多个维度分析贸易政策不确定性对企业全球价值链分工地位的异质性影响；然后从进口中间品质量和出口产品质量角度检验贸易政策不确定性影响企业全球价值链分工地位的内在影响机制，深入探究外部贸易政策不确定性变化如何作用于企业内部价值链竞争行为行为进而影响企业的全球价值链地位。

三、模型构建、变量说明与数据描述

(一)模型构建

为了便于准确评估贸易政策不确定性变化对我国制造业企业全球价值链地位的政策影响效应，本文将中国加入WTO作为政策干预的时点，采用DID模型进行实证研究。由于这一外生冲击改变了中国进出口企业所面临的可能的关税上限，也改变了某些行业的实际关税水平，因此本文将二者结合来识别企业面临的TPU指数如何变化，采用中国加入WTO前的TPU指数来构造连续处理组，将TPU指数较低的行业作为对照组，TPU指数较高的行业作为处理组。通过比较处理组与对照组的企业在政策冲击前后的GVC变化情况，便可准确评估TPU对企业层面GVC水平的影响效应。具体地，将DID的基准模型设定如下:

GVCfit=λi+α·TPU01×Post02t+θ·Xfit+δt+εit

(1)

其中，f表示行业，i表示企业，t表示年份。因变量GVCfit为企业层面的全球价值链分工地位，具体采用i企业在t期的GVC指数来衡量。TPU01为在中国加入WTO之前2001年行业层面的贸易政策不确定性指数，用各行业对应产品层面的关税上限与实际关税税率之差额加总来表示。Post02t为政策实施虚拟变量，在中国加入WTO之后年份(t≥2002)此变量设定为1，在其他年份则为0。交叉项TPU01×Post02t的回归结果是实证分析的核心，因为它反映了在政策冲击前后TPU水平不同的行业中企业GVC水平变化的平均差异。如果这一目标估计值为正，则表示政策干预的结果是正向的。在本文中，α>0意味着贸易政策不确定性下降有利于提升企业的GVC水平。

(二)变量说明

1.企业层面全球价值链分工地位GVC。本文首先区分行业、年份和贸易类型来构建企业层面全球价值链分工地位指数[32]:

GVCijyk=ln(1+UPijyk)-ln(1+DOWNijyk),k=o,p,m

(2)

式(2)中，UPijyk和DOWNijyk分别为某一年份的企业全球价值链上游参与度指数及下游参与度指数。下标i、j、y、k分别表示企业、企业所在行业、年份、企业贸易方式，其中贸易方式分别为一般贸易(o)、加工贸易(p)、混合贸易(m)。企业全球价值链的下游参与度指数由企业用于生产出口的进口中间品中包含的国外增加值占其总出口的比例来表示；上游参与度由企业中间品出口中的间接增加值出口份额来表示。本文参考苏丹妮等[31]及郑丹青[33-34]的方法计算企业全球价值链下游参与度和上游参与度，具体计算公式如下：

(3)

(4)

其中，wp和wo分别为企业实际的加工贸易出口额和一般贸易出口额占该企业总出口额的比例；iimpijyp和iimpijyo分别为企业加工贸易方式的中间品进口额和一般贸易方式的中间品进口额；iexpijyp和iexpijyo分别为企业加工贸易方式的中间品出口额和一般贸易方式的中间品出口额；expijyp和expijyo分别为企业加工贸易方式的总出口额和一般贸易方式的总出口额；depijyp和depijyo分别为企业以加工贸易方式和一般贸易方式进口资本品的年度应计提折旧额；saleijy为企业年度总销售额。以上涉及的进出口贸易额均为经过贸易代理商调整后的贸易额(借鉴Ahn等[35]的方法将企业名称中含有“贸易”“外贸”“对外”“科贸”“经贸”“外经”“进出口”等字样的企业辨别出来作为贸易中间商，并对涉及的相应贸易额进行调整)，数据均来自中国工业企业数据和海关数据合并后的企业层面数据。λj为企业所在行业出口中的间接进口部分所占比例减去国内增加值折返所占比例，γj为企业所在行业间接出口增加值占总出口的百分比减去折返回本国的间接出口增加值占总出口的百分比。这两类数据均使用基于WIOD2016投入产出表的行业层面的计算结果作为对企业的间接进口和间接出口重复计算部分的调整。

2.产业层面贸易政策不确定性指数TPU。其测算方法为：首先，本文借鉴Feenstra等[36]的方法，计算产品层面贸易政策不确定性指数，公式为TPUproduct=Tcol2-h-TMFN-h，公式中Tcol2-h和TMFN-h分别表示2001年HS六位数编码的产品h的非正常贸易关系关税率(Column2关税)与最惠国关税税率(MFN关税)；再将计算得到的HS六位码产品层面的TPUproduct与中国工业行业分类(CIC)四位码行业层面进行对应并进行加总得到TPU01。除了基准回归部分，本文在稳健性检验中也使用2000年数据来计算产业层面TPU00作为对TPU01的替代，计算方法与前述相同。

3.其他变量包括：企业规模、企业年龄、资本密集度、劳动生产率、出口密集度、资产负债率、利息率及企业所在地、政府补贴、贸易方式等虚拟变量。相关变量的具体计算方法为：(1)企业规模，采用企业从业人员人数取自然对数来表示；(2)企业年龄，采用数据所在年份和企业成立年份作差并取自然对数表示；(3)资本密集度，用企业固定资产除以该企业年均就业人数并取自然对数表示；(4)出口密集度，以企业出口额除以销售额表示；(5)劳动生产率，以企业工业总产值与从业人数之比并取自然对数表示；(6)资产负债率，以企业总负债与企业总资产的比值表示；(7)利息率，以企业总利息支出与企业总负债的比值表示。

(三)数据来源及处理

本文用于实证分析的数据主要来源如下：一是2000—2013年中国工业企业数据库，二是2000—2013年中国海关总署的产品贸易数据库，三是WIOD2016全球投入产出表数据,这三个数据库主要用于计算企业层面GVC和其他控制变量,四是2000—2013年美国对中国产品进口征收的关税税率数据，主要使用其中包含的最惠国关税税率和非正常贸易关系关税税率，用于计算行业层面TPU指数。

具体数据处理过程如下：第一步，将中国海关数据在年份-企业层面汇总后与工业企业数据进行合并，合并过程参考Yu的方法[37]，使用年份和企业名称进行一轮匹配，使用年份、企业邮编和电话号码后7位进行二轮匹配，然后对上述两轮匹配结果取并集，并对异常值、重复值、缺失值等进行数据清洗。第二步，将上述合并数据与WIOD行业层面的数据匹配，匹配成功后即可计算出企业层面的全球价值链地位及其他控制变量，依据国民经济行业分类与代码(GB/T 4754-2017)筛选出制造业部分的数据。第三步，将第二步得到的数据与CIC行业层面的TPU数据匹配，得到最终用于DID模型分析的样本数据。本文最终得到的样本数据时间跨度为2000—2013年。

(四)数据的描述性统计

表1展示了本文最终用于实证分析的主要变量及数据的描述性统计。GVC为根据前述(2)式计算的企业层面全球价值链分工地位。TPU为CIC四位码行业层面的贸易政策不确定性指数，表中展示的是用作基准回归的2001年行业层面TPU水平。企业规模(size)、企业年龄(age)、资本密集度(cap-density)、劳动生产率(labor-efficiency)、出口密集度(exp-density)、资产负债率(leverage)为依照前述控制变量的计算方法得到的各变量的数据集合。本文变量的计算多数涉及对数运算，由此产生的缺失值也是样本整体的一部分，所以表1显示的不同变量的观测值可能略有差异。

表1 描述性统计

四、实证结果与分析

(一)基准回归

表2展示了贸易政策不确定性变化对企业全球价值链分工地位影响的基准回归结果。本文关注的核心变量即TPU01×Post02交叉项的估计结果展示在第一行。第(1)列为仅控制企业和年份固定效应不包含其他控制变量的回归结果，交互项系数显著为正，初步显示贸易政策不确定性的下降明显提升了企业全球价值链分工地位。第(2)列和第(5)列为将企业规模、企业年龄、企业劳动生产率和出口密度作为控制变量的回归结果，区别在于前者仅控制企业层面的固定效应并加入了政策实施时间变量Post02，后者是同时控制企业和年份固定效应的结果。第(3)列和第(6)列是在上一步骤的基础上增加资本密集度这一控制变量，也分别是仅控制企业固定效应并加入Post02及同时控制企业-年份固定效应的结果。考虑到企业的财务政策可能也会影响企业参与国际贸易竞争的行为，第(4)列和第(7)列进一步增加企业资产负债率这一控制变量，仍分别是仅控制企业固定效应并列入Post02和同时控制企业-年份固定效应的结果。第(2)至第(4)列和第(5)至第(7)列增减控制变量前后主要变量的回归结果并未大幅度改变，表示基准模型的设定是比较合理和稳健的。第(5)至第(7)列相较第(2)至第(4)列交叉项系数的估计系数变小且显著性略有下降，这意味着政策实施后贸易政策不确定性下降导致的企业全球价值链地位上升可能具有短期性和一过性的特征。

表2 基准回归结果

DID模型的基准回归结果显示，外部贸易政策不确定性下降会显著提升企业全球价值链分工地位，与本文设定模型的假设是一致的。可能的原因在于：一方面贸易政策不确定性下降意味着更为宽松的国际投资及贸易环境，因而企业会面临更低的外部交易成本；另一方面是贸易政策不确定性(属于环境风险的一种)的变化会影响企业的财务、投资、生产、销售等一系列行为，企业在外部风险降低时倾向于借助外界环境的优势，采取扩张性的财务和投资决策来加速发展。已有的研究表明贸易政策不确定性的下降确实会促使企业减少储蓄[14]、增加进口[19]、加速创新[38]，也间接证实了上述解释。另外，Post02的系数显著为负的情况下交叉项依然显著为正，这更加佐证了贸易政策不确定性下降的影响是显著且稳健的。

基于控制变量的回归结果来分析如下：首先企业规模的估计系数显著为正，说明企业规模的扩张也往往伴随着企业GVC的提升；企业劳动生产率与GVC显著正相关，因为企业生产率越高越能在国际贸易竞争中处于优势地位，进而有更高的GVC水平；出口密集度越高GVC水平越高，表示参与国际贸易的程度更高则更能适应国际竞争而处于有利地位；企业年龄与GVC正相关，这可能是由于企业存在的时间越长更能适应外部环境，人员培训等内部组织因素更容易感知并适应新的复杂的国际环境(邱斌等研究证实了人力资本积累对制造业出口竞争力的影响效应[39])；资本密集度越低反而GVC更高，说明固定投资占用大量资金的发展方式不利于企业参与全球价值链竞争；资产负债率与GVC负相关，表示稳健的财务政策更有利于企业提升GVC地位，这可能是因为面对更加复杂的国际贸易环境，企业降低内部风险才能更好的应对外部风险。

(二)DID设定的有效性检验

1.平行趋势检验及动态效应

前述DID模型的基准回归结果有效的前提是要求处理组与对照组在政策冲击之前必须具有相同的发展趋势。如果不满足这一条件，那么交叉项系数α就不完全是真实的政策效应，其中还包含了处理组和对照组本身差异的影响。本文将政策实施前的2000年作为缺省比较组来检验处理组与对照组企业GVC变化在加入WTO之前是否满足平行趋势假设。表3的第(1)列显示了平行趋势检验的结果，可以看出在中国加入WTO之前年份的交叉项系数不显著，也就是说，在中国加入WTO之前贸易政策不确定性变化对处理组和对照组的影响趋势是基本一致的，因此平行趋势假设是满足的。

从动态效应来看，2002年之后连续五年的交差项系数均显著为正，2007年之后的交叉项系数则不显著(为简洁起见，表中未展示2007年及以后结果)。也就是说，在中国加入WTO之后，TPU下降对企业GVC的提升效应是短期显著的，而在长期这一提升效应逐渐消退或被其他因素冲散。这进一步证实了前文对于TPU影响效应可能具有短期性和一过性的猜测。

2.安慰剂检验

在基准回归中，基本假设是政策冲击伴随的TPU的变化导致了企业GVC的变化；而加入WTO之前，TPU的变化很小因此企业GVC的变化“也应该”很小。因此接下来使用2002年之前的数据进行安慰剂检验，表3的第(2)列为估计结果，变量TPU的估计系数为负但并不显著。这一结果表明中国加入WTO前TPU与企业GVC水平确实无明显的影响，证明本文所使用的DID模型回归估计结果是可靠的。

3.预期效应

本文继续检验政策干预的随机性，也就是检验企业GVC变化是否存在预期效应。构造政策冲击前一年(2001年)的时间虚拟变量Year2001，并将TPU01×Year2001加入到基准回归模型中。表3的第(3)列报告了这一检验结果，TPU01×Year2001回归系数并不显著，这表示政策冲击前企业并没有预先调整其参与全球价值链竞争的行为，说明将中国加入WTO作为外生的政策冲击来评估TPU变化的政策效应是合理的。

4.两期DID估计

本文的基准回归模型是多期DID模型，多期DID估计可能存在序列相关性的问题而导致结果不准确，因此本文进一步采用两期DID模型来估计贸易政策不确定性下降带来的GVC变化效应并比较二者的基本结果是否一致。表3的第(4)列汇报了这一结果，交叉项系数显著为正，进一步证实了DID基准回归的结论：贸易政策不确定下降显著促进了企业GVC水平的提升。

(三)稳健性检验

本文从三个维度进行了基准回归结果的稳健性检验(结果见表4)。首先，本文采用截取部分时间跨度的样本来重复进行DID回归，随机删除加入WTO之后的一部分年份(例如2007、2008年)的数据并采用同样的方式估计变量系数，这一结果显示在表4第(1)列(本文也尝试截取其他年份样本，尽管交叉项系数的大小及稳健标准误略有不同，但基准回归的基本结论是不变的)。然后，本文分别对被解释变量和核心解释变量选取了替代的度量方式进行重复回归。其中GVC水平的替代变量为企业在全球价值链中的上游参与度UPijyk，这一结果汇报在表4第(2)列；另将2000年的TPU指数作为对基准回归中2001年TPU指数的替代[19]，其计算方法与2001年TPU指数的方法一致，结果展示在表4第(3)列。最后，本文参考Liu和Qiu[40]的方法将产业层面的线性时间趋势项(βjt)作为新的控制变量加入，结果汇报在表4第(4)列。以上四种稳健性检验的方法均独立进行，各列的估计结果均证实了基准回归结果的稳健性。

表3 DID的有效性检验

表4 稳健性检验

(四)异质性分析

本文首先依据企业所在省份，按东部、中部和西部地区来的企业分组来进行异质性分析，结果汇报在表5。结果显示，贸易政策不确定性下降对东部地区企业的影响效应更明显，GVC水平提升幅度更大更显著。这可能是因为东部地区的企业享有国内政策、融资以及生产和投资方式等方面的优势，能够更大程度地从外部贸易政策不确定性下降中获得更多优势，接下来的异质性分析也进一步佐证了这一结果。

表5 异质性分析1

接下来本文从外部融资约束的角度进行异质性分析，表6汇报了这一结果。具体地，本文首先取利息率的中位数来对企业进行分组回归，然后再根据政府补贴虚拟变量取0和1来进行分组回归。理论上来说，有政府补贴和利息率较低意味着企业面临的外部融资约束较宽松，融资成本较低，因此面对外部利好时更能迅速采取扩张性的生产和投资策略，也意味着其相对的更能从贸易政策不确定性下降的外部优势中获利。从结果来看，面对加入WTO的冲击时这类企业的GVC水平提升的幅度更高，这与前面的理论解释是一致的。

表6 异质性分析2

最后本文根据企业贸易方式的不同，将样本总体分为出口企业及非出口企业，并区分加工贸易、一般贸易与混合贸易企业进行分析，这一结果汇报在表7中。出口企业直接面对国际市场，对TPU的变动更敏感，理论来讲其GVC水平提升的幅度应该更大；实证分析显示出口企业的交叉项系数估计结果与前述分析一致。另外，由结果发现，与单纯加工贸易企业和一般贸易企业相比较，混合贸易企业回归系数更大、结果更显著。产生这一异质性的原因可能是：混合贸易企业的经营范围更广，经营方式更灵活，因此面对TPU的下降其GVC水平提升的幅度更大更显著。

表7 异质性分析3

五、进一步研究：贸易政策不确定性、产品质量与企业全球价值链地位

前述研究表明，贸易政策不确定性下降确实显著提升了企业的价值链地位，并且对于不同类型的企业表现出异质性影响。由于产品质量(也受到TPU变化的影响[41])与决定企业GVC的出口国内附加值率密切相关[42-43]，本文接下来从产品质量角度考察贸易政策不确定性如何影响企业的GVC水平，又为何在不同类型的企业间表现出明显的异质性特征。产品质量的测算方法参考Khandelwal等[44]和施炳展和曾祥菲[45]的测算方法，首先计算HS六位码层面产品质量，然后以单笔交易额为权重将其加总到企业层面。

在这一部分，我们首先贸易政策不确定性如何影响产品质量。我们建立了估计式(5)来进行分析，并将产品质量从两个维度加以区分，这一结果汇报在表6-1中。在式(5)中，除因变量Qualfit表示产品质量外，等式右边所有变量及其表示都与式(1)相同；TPU01×Post02t系数α的回归结果表示政策冲击前后TPU变化对企业产品质量产生的影响效应。

Qualfit=λf+α·TPU01×Post02t+θ·Xfit+δt+εit

(5)

表8结果显示，进口中间品质量、出口产品质量(不管是否剔除资本品)都随贸易政策不确定性下降而显著降低。这一结果与苏理梅等[39]的研究结论是一致的，原因可能在于：在贸易政策不确定性下降后的一段时间内，一些原来不具备出口能力的提供低质量产品的企业进入市场，同时现有的存续企业为迎合外部利好而扩大生产规模的同时难以保证产品质量，因此总体的企业出口产品质量将会降低；而产品质量降低又进一步倒逼企业压缩生产成本，导致进口中间品质量降低。

表8 TPU与分类型产品质量

接下来我们将上述产品质量加入到基准回归中，进一步探索贸易政策不确定性对企业GVC水平的影响机制，回归方程式如式(6)所示。为考察贸易政策不确定性下降通过产品质量对企业GVC水平的间接影响程度，回归不仅包含了政策实施虚拟变量Post02t、分组虚拟变量TPU01以及政策实施效应TPU01×Post02t，还同时包含了产品质量。这一回归结果汇报在表9中。

GVCfit=λf+α·TPU01×Post02t+β·Qualfit+θ·Xfit+δt+εit

(6)

表2与表8、表9的回归结果共同显示了不同维度的产品质量如何传递贸易政策不确定性下降的政策效应。首先，表9第(1)列TPU01×Post02t系数显著为正，同时进口中间品质量Qualfit系数显著为正而表8第(1)列TPU01×Post02t系数显著为负，表明TPU下降导致的进口中间品质量下降会部分遮掩TPU下降对企业GVC水平的提升效果，间接效应与直接效应的绝对值之比为0.2371。接下来由于表8中第(2)列全部进口产品质量的TPU01×Post02t系数估计结果不显著，故先采用Bootstrap法检验直接(Z=6.15，P=0.000)和间接效应(Z=0.75，P=0.456)是否显著，这意味着当考虑全部进口产品质量时，TPU下降导致进口产品质量下降的间接效应不显著并且TPU下降对企业GVC水平的直接提升效果较显著。最后，表9第3至第4列TPU01×Post02t系数显著为正，同时出口中间品质量和全部出口产品质量Qualfit系数显著为负而表8第3至第4列TPU01×Post02t系数显著为负，这表示TPU下降通过降低出口中间品质量和全部出口产品质量的方式间接提升了企业的GVC水平，这一中介效应占总效应的比例分别为24.13%和8.85%。

表9 TPU、产品质量与企业GVC

上述结果表明，企业面对TPU下降而扩大生产忽视产品质量的行为在短期内通过产品质量下降而获利，促进了企业GVC水平的提升；但产品质量下降会使企业在国际市场上失去价格竞争力而不得不压缩成本，又通过进口中间品质量下降而部分抵消了企业获利，从长期来看肯定不利于企业发展和GVC水平的提升。因此，外部环境利好能否带来企业整体竞争力的提升，短期来看主要取决于企业能否迎合环境变化而迅速扩张，长期来看则更依赖于企业的优质生产和定价策略，在提升产品质量同时采取高质量进口的成本策略。

这部分研究结果为前文异质性分析的结论提供了进一步的证据。面对加入WTO这一政策利好，能够迅速做出反应的企业从中得到的好处更大。比如，利息成本较低、有政府补贴等有更好资金支持的企业，长期出口因而适应国际市场的企业，既从事一般贸易又从事加工贸易的企业，以及固定资金占用较少的企业，这类企业由于能够迅速改变投入、生产或销售而从政策利好中获益，其GVC水平提升较显著；相反的，不能迅速以自身优势来迎合市场潮流的企业，其GVC水平的提升效应不显著。

六、结论与政策建议

本文基于2000—2013年中国制造业企业层面的数据来构造相关变量，采用DID模型研究了中国加入WTO前后贸易政策不确定性变化对企业层面全球价值链分工地位的影响效应，并结合产品质量的实证分析深入研究了这一影响的作用机制。基准回归结果显示，贸易政策不确定性变化对中国制造业企业全球价值链分工地位有明显的负向影响，贸易政策不确定性下降显著提升了企业的全球价值链地位。异质性分析结果表明：从企业所在经济区域角度来看，东部地区的企业相较于中西部地区的企业，贸易政策不确定性下降对企业全球价值链地位的提升效果更显著；从融资约束角度来看，外部融资约束较松、融资成本较低的企业，贸易政策不确定性下降对企业价值链地位的提升效应越显著；从贸易方式来看，出口企业相较于非出口企业，混合贸易企业相较于加工贸易企业和一般贸易企业，在贸易政策不确定性下降时企业价值链地位的提升幅度更大更显著。

进一步的机制分析解释了上述结果产生的内在原因。首先，从整体而言，加入WTO是一个外部政策利好变化，它意味着贸易政策不确定性的下降，并由此带来外部交易及信息等成本的降低，因此整体的企业全球价值链地位得到了明显的提升。其次，贸易政策不确定性下降对不同类型企业的异质性影响表明，那些迅速以自身优势迎合外部风险降低或迅速借助外部政策利好来改变自身劣势的企业更能从贸易政策不确定性下降中获利，其价值链地位提升幅度更大更显著。最后，贸易政策不确定性作为外部因素其影响具有短期性和一过性，从长远来看，在提高进口中间品质量和提升企业产品质量的同时提升在国际市场上的议价能力，是我国制造业企业全球价值链地位提升的内在动力。