印度和巴西对华反倾销动因：引入产业结构特征维度

(西南科技大学经济管理学院 四川绵阳 621010)

印度和巴西对华反倾销动因：引入产业结构特征维度

杨 松 张 宇

(西南科技大学经济管理学院 四川绵阳 621010)

【摘要】利用1995-2016年宏观和中观层面数据，将产业结构特征作为一个新维度引入实证分析，多维度检验了印度和巴西对华反倾销的动因及其影响效应。回归结果显示，宏观经济因素、策略性因素、传染性因素和产业结构特征能够较好地解释两国对华反倾销调查数量的增加。中国与两国同类产业的竞争性加剧和中国产业相对竞争力的加强均对印度和巴西对华反倾销调查的数量有显著提升作用。除了学术界已经注意到的其他维度对进口国对华反倾销的影响，研究结果表明产业结构特征也是研究对华反倾销动因不可忽视的重要维度。

【关键词】反倾销；印度；巴西；产业结构特征

一、问题的提出与文献评述

近年来，中国与巴西和印度双边贸易发展迅速。UN COMTRADE DATABASE数据显示，在货物贸易方面，中国是印度和巴西最大的贸易伙伴国。2016年中巴和中印双边货物进出口总额分别达678.3亿美元和701.6亿美元，而在1992年分别仅为5.8亿美元和3.4亿美元。然而随着双边贸易往来的增加，双边摩擦也日益频繁。WTO统计数据显示，1995-2016年，中国遭遇的1217次反倾销调查中，印度和巴西是对华反倾销的主要发起者。期间，印度累计对华发起199起反倾销调查，占同期中国遭受反倾销调查总数的16.4%；巴西累计对华发起96起反倾销调查，占同期中国遭受反倾销调查总数的7.9%。

通过大量阅读国内外有关文献以及对双边贸易状况的观察分析，发现已有的关于反倾销动因的研究主要是关注进口国宏观经济因素[1][2][3][4]、进口国与出口国之间的策略性因素和进口国之间的传染性因素[5][6][7][8]，而系统研究中进口国与出口国之间的产业结构特征的文献还不多。

全球化打破了以比较优势为基础的单一的国际分工格局，逐渐出现国际分工模式的多重均衡，各国产业结构被重构和趋同，国际市场竞争进一步加剧，导致了利益分配的失衡。各国政府为保护本国产业发展，不同程度地推行贸易保护主义，以致贸易摩擦加剧。传统的反倾销研究并没有将产业结构特征作为独立的变量引入模型分析，这在分析发达国家与发展中国家之间的反倾销问题时缺陷并不明显，因为两者在贸易结构上有一定的互补性。但由于发展中国家之间产业结构和竞争优势来源类似，竞争力相当，所以不考虑产业结构特征就可能降低分析的有效性。

尽管少数文献已分析了产业结构特征对于贸易摩擦存在的影响：雷达和于春海[9]认为中美之间贸易摩擦的根源在两国产业结构调整过程中的特征和潜在的互补关系；柳建平和张兴泉[10][11]则认为只有通过缩小中美之间的产业结构差异，提高产业内贸易水平，强化同一产业内产品结构的互补性，才能在一定程度上缓解中美贸易摩擦；王宾容和王久乐[12]运用泊松模型对中美1984-2014年间反倾销情况进行了分析，认为产业结构趋同是贸易摩擦频发的重要原因。但这些文献仍存在一定不足：雷达和于春海[9]只做了理论探讨，缺乏实证支撑；柳建平和张兴泉[10][11]并未直接实证产业结构特征和反倾销的关系；王宾容和王久乐[12]关于产业结构对反倾销的影响研究不够全面，这说明基于多指数系统直接研究产业结构特征与反倾销关系的实证研究非常少见。并且上述文献普遍没有将目前和中国在产业结构上存在激烈竞争并且同为发展中大国的印度和巴西作为研究对象，不利于分析产业结构在其他贸易国对华反倾销中起到的特殊作用。

印度和巴西不仅是对华反倾销的最主要来源国，①而且作为主要的发展中国家，印度和巴西与中国产业结构相似，主要出口部门均集中在工业制成品领域，产业竞争性强。综合以上两点，本文选择了印度和巴西对华反倾销调查数量为研究对象，分别研究其在1995-2016年内对华反倾销动因。本文的创新点包括：第一，加入体现中国与印度和巴西产业结构特征的相关指数，分析其在印度和巴西对华反倾销中起到的特殊作用。第二，以典型的发展中大国——印度和巴西为样本，采用包括宏观经济因素、策略性因素、传染性因素和产业结构特征的四维数据，系统研究了其对华反倾销的动因。第三，提出并检验了相关假设，检测中国与发展中大国的产业结构特征在其对华反倾销中起到的特殊作用来引起学术界和有关部门对发展中大国产业结构研究的重视。

二、模型设计和数据说明:计数模型及数据说明

(一)负二项式多变量回归计数模型

在分析印巴两国对华反倾销问题时，考虑到被解释变量反倾销数是一个典型的非负离散随机变量且数值较小，取零的个数多，不满足经典计量回归的前提假定，所以采用计数模型是一种比较理想的方法。理论上，泊松分布是概率论中常用的一种离散型概率分布，其参数衡量单位时间内随机事件的平均发生率。实践中，作为计数模型中常见的一类，在满足一定条件下，泊松分布在计数模型建模中也得到适用。

沈国兵[2]认为，若设反倾销数ADit=yit(yt取非负整数0，1,2，…n)代表i国t年对华发起的反倾销指控，则可以用泊松分布来分析，相应的泊松分布为：

yit=0，1，2，…，n，λit>0

(1)

其中，λit是一个指标变量，以此来衡量一国在t年对华发起的反倾销指控的平均发生率，它和解释变量Xit有关，满足关系式：

λit=exp(Xtβ)=exp(β0+β1x1t+β2x2t+…+βkxkt)

(2)

由于泊松分布的重要性质是因变量的条件均值和方差相等，即：

E(ADit=yit|Xit)=VAR(ADit=yit|Xit)=exp(Xtβ)

(3)

其中，m(xi,β)代表每个观测值yit都来自一个服从参数为m(xi,β)的泊松分布的整体。

由(2)、(3)可得：

E(ADit=yit|Xit)=exp(Xtβ)=exp(β0+β1x1t+β2x2t+…+βkxkt)

(4)

对(4)式两边取自然对数，得到：

LN[E(ADit=yit|Xit)]=β0+β1x1t+β2x2t+…+βkxkt

(5)

泊松假定的约束条件要求因变量的条件均值和方差相等，在实际应用中往往不成立，如果这一条件被拒绝，模型就会被错误设定。据此，对计数模型的普遍选择是用负二项式模型来替代泊松模型，后者考虑了过度离差现象。该方法通过引入个别的、未被观察到的影响因素Vt进入条件均值μt，可将泊松模型扩展得到：

LN[E(ADit=yit|Xit，vT)]=LNμt=LNλt+LNvt

(6)

进而可以得到负二项式回归计数模型：

LN[E(ADit=yit|Xit，vT)]=LNμt=β0+β1x1t+β2x2t+…+βkxkt+εt

(7)

其中，εt=LNvt反映特征误差或者截面单元异方差；exp(εt)服从γ分布。因此，在考虑到未观察到的影响vt后，可以通过(7)式来估计t年印巴两国对华的反倾销的多个维度的动因。其中，负二项回归计数模型中的变量系数表示自变量对因变量的影响效应。

(二)变量、数据来源及说明

根据反倾销动因的理论分析，印巴对华提起反倾销调查(ADit)的潜在动因主要包括：一是宏观经济因素(marco)，包括GDP增长率(GDPR)、失业率(UER)、双边汇率(EXR)、进口渗透率(IMR)；二是策略性因素(strategic)，包括进口国遭遇的来自其他贸易国的反倾销(AAD)和出口国对进口国的反倾销(RET)。三是其他贸易国对华发起反倾销的传染性因素(contagion)，包括贸易偏移效应(DEF)、贸易转向效应(DIV)和回声效应(ECHO)。四是产业结构特征(structure)，分为产业竞争性和产业竞争力两方面。产业竞争性包括产业专业化系数(CS)、一致性系数(CC)、出口产品相似度指数(ESI)和产业内贸易指数(GL)。②产业竞争力包括相对竞争力指数(RTCL)和相对显性比较优势指数(RRCA)。回归模型各变量具体经济解释和理论预期如表1所示。

鉴于中国遭受印巴两国的反倾销主要是从1995年WTO成立才开始，本文选取了1995-2016年作为样本期间。被解释变量——历年印巴两国对华反倾销数量来自WTO数据库和全球反倾销数据库(Global Antidumping Database)。解释变量中策略性因素(AAD、RET)和传染性因素(DEF、DIV和ECHO)也来源于这两个数据库。宏观经济因素解释变量进口国GDP增长率(GDPR)和失业率(UER)来源于世界银行数据库(World Bank Database)。由于目前缺乏人民币对印度卢布和巴西雷亚尔较为权威的官方汇率，所以本文利用OECD数据库提供的数据，以美元为中介，计算得到人民币兑印巴两国货币的汇率。计算产业结构的各个指数所需的双边贸易数据则来源于联合国贸易数据库(UN COMETRADE)。此外，本文还在回归方程中加入时间虚拟变量(Yeardummy)来控制样本期间内进口国反倾销仅随时间变动的趋势。

表1 变量含义和理论预期

变 量含 义被解释变量ADitt年度进口国i对华发起的反倾销数量解释变量:宏观经济因素(marco)预期符号GDPRitt年度进口国GDP增长率(%)-UERitt年度进口国国内失业率+EXRitt年度人民币兑i国本币间接标价+IMRitt年度i国进口中国商品的进口渗透度(%),即进口自中国的产品占GDP的比重+解释变量:策略性因素(stragetic)AADi(t-1)(t-1)年度进口国i遭遇的反倾销数量+RETi(t-1)(t-1)年度进口国i是否遭遇中国反倾销调查,是为1,否为0+解释变量:传染性因素(contagion)DEFi(t-1)(t-1)年度除进口国i以外,所有国家对中国发起的反倾销数量+DIVi(t-1)(t-1)年度进口国对除了中国以外的其他所有国家发起的反倾销调查总数+ECHOitt年度除进口国i以外,所有国家对中国发起的反倾销措施数量+解释变量:产业结构(structure)———产业竞争与互补CCitt年度进口国i与中国产业结构的专业化系数+CSitt年度进口国i与中国产业结构的一致系数+ESIitt年度进口国i与中国产业的出口产品相似度指数+GLitt年度进口国i与中国产业n的产业内贸易指数-解释变量:产业结构(structure)———产业竞争力RTCLitt年度进口国i与中国产业的相对竞争力指数+RRCAitt年度进口国i与中国产业的相对显性比较优势指数+其他控制变量(control)Yeardummy以2001年中国加入WTO为基准期,yeardummy=(t-2001)+

三、实证分析结果及讨论

(一)基准检验

由于被解释变量——历年印巴对华反倾销数量是一个典型的非负离散计数变量，不满足经典计量回归的前提假定，并且计数模型中泊松分布要求被解释变量的方差等于其均值这一条件较为苛刻，所以本文按照惯例采用计数模型中的负二项式回归模型，利用准最大似然估计法( Quasi-Maximum Likelihood，QML) 进行回归分析。表2给出了模型回归结果。基于回归结果参数的显著性、符号和数值，我们能够验证假设预期的有效性和反倾销调查的动因。

宏观经济因素：与预期不同，对于进口国宏观经济景气程度(GDPR和UER)，在1%水平上，我们发现巴西失业率(UER)存在统计意义上显著的正效应，其影响系数为0.2418，表示样本期间内巴西失业率增长1个百分点，则巴西对华反倾销调查数量会增加0.24%，但其他各项衡量进口国经济景气程度的因素则不存在显著关系。与预期一致，在5%水平下，双边汇率(EXR)存在统计意义上显著的正效应，人民币相对汇率每升值1个百分点，巴西对华反倾销调查数量将增加1.28%，而印度对华反倾销调查数量则增加0.6%。与预期一致，在5%水平下，进口渗透率(IMR)存在统计意义上显著的正效应，进口国中国产品进口渗透率每增加1个百分点，巴西对华反倾销调查将增加1.31%，而印度对华反倾销调查则增加0.14%。

表2 印度和巴西对华反倾销实证结果

解释变量预期符号进口国巴西印度变量系数Z统计值p值变量系数Z统计值p值宏观经济因素GDPR--0.0325 -0.4650 0.6419-0.0373 -0.3743 0.4628UER+0.2418*3.72070.00020.06780.22440.8224EXR+1.2874**2.18480.02890.6023**2.22040.0264IMR+1.31154.61590.00000.1397***1.95090.0511策略性因素AAD+-0.1579* -3.6192 0.0003-0.0318 -1.4306 0.1525RET+0.14310.15510.87670.6066**2.02400.0430传染性因素DEF+0.0163 1.06070.28880.0166* 2.60600.0092DIV+0.0269***1.6940.09030.0134*3.20290.0014ECHO+0.0270**2.07580.03790.0161*2.58880.0096产业竞争与互补CS+6.9639***1.77210.07643.5932** 2.09150.0365CC+7.4760**2.28710.02223.1739**2.30970.0209ESI+2.8589*3.68640.00020.1640**2.55310.0107GL--1.4457*-4.54890.0000-0.2497-0.72480.4685产业竞争力RTCI+2.1519* 2.99850.00271.2468***1.78690.0739RRCA+1.2303*3.73270.00020.9539***1.82310.0683其他控制变量Yeardummy+0.0997* 3.78320.00020.0398* 2.62980.0085

注:*表示1%的统计显著性水平，**表示5%的统计显著性水平；***表示10%的统计显著性水平。

策略性因素：与预期不同，在1%水平下，其他贸易国对巴西出口产品提起的反倾销数量(AAD)存在统计意义上显著的负效应。上一年度巴西遭遇其他贸易国的反倾销调查数量每增加1起，本年度其对华反倾销调查会减少15.8%，说明本年度巴西对华反倾销会因上一年度其出口产品遭遇更多的反倾销调查而收敛，不过印度对华反倾销没有体现出这种收敛效应。与预期一致，在5%水平下，印度对华反倾销存在统计意义上“以牙还牙”的报复性特征(RET)，样本期间内如果上一年度中国曾对印度出口产品发起过反倾销调查，则本年度印度对华反倾销数量将增加61%。不过巴西对华反倾销并不存在显著正效应，原因可能在于中国对巴西发起的反倾销调查极少。数据显示，1995-2016年中国仅在2013年对巴西发起过1起反倾销调查，表明对巴西出口产品实施反倾销可能不是中国实施报复性行为的方式。

传染性因素：与预期一致，在5%水平下，印巴对华反倾销存在统计意义上显著的“回声效应”(ECHO)。样本期间内本年度进口国以外的其他贸易国对中国的反倾销数量每增加1起，巴西对华反倾销调查数量会增加2.7%，印度对华反倾销则增加1.6%。与预期一致，在10%水平下，印巴对华反倾销存在统计意义上显著的“贸易偏向效应”(DIV)。样本期间内上一年度进口国对除中国以外的其他贸易国反倾销调查数量每增加1起，则本年度巴西对华反倾销调查数量会增加2.7%，而印度对华反倾销调查数量会增加1.3%。与预期一致，在1%水平下，印度对华反倾销存在统计意义上显著的“贸易偏移效应”(DEF)。上一年度除印度外其他贸易国对华反倾销调查数量每增加1起，则本年度印度对华反倾销增加1.7%。不过巴西对华反倾销则不存在统计意义上显著的贸易偏移效应。

产业结构：(1) 产业竞争性。与预期一致，在10%水平下，印巴和中国产业结构的专业化系数(CS)和一致性系数(CC)存在统计意义上显著的正效应。中国产品与进口国产品竞争性每增加1个百分点，CS系数显示巴西和印度对华反倾销将增加7%和3.6%，而CC系数显示两国对华反倾销将增加7.5%和3.2%。与预期一致，在5%水平下，印度和巴西与中国产品出口相似度指数(ESI)存在统计意义上显著的正效应。出口产品相似度指数每增加1个百分点，巴西和印度对华反倾销调查数量将增加2.86%和0.16%。与预期一致，在1%水平下，中国与巴西产业内贸易指数(GL)存在统计意义上显著的负效应。GL每上升1个百分点，巴西对华反倾销调查数量将下降1.45%。不过印度对华反倾销则不存在这种负效应。回归结果显示，整体而言，中国与印度和巴西产业结构竞争性的上升会显著增加印度和巴西对华反倾销的数量，而互补性增加会降低对华反倾销的数量。 (2)产业竞争力。与预期一致，在10%水平下，中国产业与印度和巴西产业的相对竞争力指数(RTCI)和相对显性比较优势指数(RRCA)存在显著的正效应。中国产业相对竞争力每增加1个百分点，RTCI显示巴西和印度对华反倾销调查数量将分别增加2.2%和1.2%，而RRCA则显示巴西和印度对华反倾销分别增加1.2%和0.95%。回归结果表明，中国产品相对竞争力上升将显著提高印巴对华反倾销调查数量，表明中国产品竞争力上升是印巴对华反倾销的重要原因。

(二)稳健性检验

借鉴Prusa和Teh(2010)的方法，本文进行了稳健性检验，然后用核心变量进行了回归，结果与基准检验结果一致，验证了回归方程参数的稳健性。限于篇幅，我们仅显示核心结果的检验结果，有兴趣的读者可以向作者索取。

鉴于部分文献在被解释变量存在过度离散的情形下，泊松检验的结果与负二项式检验的结果不存在显著差异[1]，而有些结果则显示负二项式结果更优[5]，本文亦对回归方程进行了泊松检验，结果未发现显著差异。

四、主要结论与简要评述

作为发展中大国，印度和巴西与中国的共同崛起对世界经济格局产生了极为重要的影响，三国在各个领域竞争与合作并存，以反倾销为主的贸易摩擦体现了这一复杂关系。本文将反倾销发起国与出口国产业结构特征作为一个新维度引入反倾销政策动因的实证分析，多维度检验了对华反倾销的主要发起国也是发展中大国的印度和巴西对华反倾销的动因，主要研究结论如下：

(一)宏观经济因素对印巴对华反倾销有显著影响

宏观经济景气程度方面，我们仅发现巴西失业率存在显著的正效应，而GDP增长率和印度失业率则不存在显著作用，可能的原因在于样本期间内印度和巴西维持了较快增长，并且印度失业率一直维持较低水平。和预期一致，人民币升值显著提高了两国对华反倾销的数量。同样，中国产品进口渗透率的上升也显著提高了两国对华反倾销的数量。

(二)策略性因素和传染性因素也在两国对华反倾销中起到了显著作用

策略性因素方面，巴西对于其他贸易国对其的反倾销行为有效减少了其对华反倾销调查数量，存在收敛效应。而印度对中国的反倾销行为则存在明显“以牙还牙”的报复性特征。传染性因素方面，印巴对华反倾销存在显著的贸易偏向效应，即两国在上一年度对其贸易国反倾销数量的增加，会在本年度显著提高对华反倾销的数量。同样巴西和印度对华反倾销也存在回声效应，即本年度其他贸易国对华反倾销数量的增加，会提高本年度两国对华反倾销的数量，说明两国在对华反倾销过程中存在一定的预防措施。印度对华反倾销存在贸易偏移效应，说明中国出口因在其他出口目的地遭受反倾销调查而减少从而增加对印度的出口时，印度也会增加对华反倾销调查的数量。

(三)产业结构特征因素对两国对华反倾销调查均有普遍显著的影响

本文构造的多个衡量中国与印度和巴西产业结构特征的指数显示，中国与巴西和印度产业结构竞争性的加剧显著提高了两国对华反倾销的数量，而中国产业相对竞争力的增强也对两国对华反倾销存在显著的正向效应。说明目前反倾销措施已经被印度和巴西政府作为实施贸易保护主义的一个工具，目的在于限制中国带来的竞争，以损害中国企业利益来谋求其相关产业的发展。

综上所述，尽管作为发展中大国——印度和巴西对华反倾销背后的动因机制较为复杂，宏观经济因素、策略性因素和传染性因素都在其中起到了一定作用。但不可忽视的是，产业结构特征，包括中国产业与两国同类产业竞争性和中国产业相对竞争力也是印度和巴西对华反倾销显著增加的重要解释变量。与以往研究仅关注宏观经济因素[1][2]、考虑了策略性因素和传染性因素的影响[5][6]相比，本文将产业结构特征引入反倾销动因的研究，使得研究能够更加全面。而与仅考虑单一产业结构特征的研究[10][12]相比，本文不仅考察了产业结构特征对反倾销的影响，而且构造了多个衡量产业结构特征的指标，深入系统地研究了产业结构特征的潜在影响，并得出了肯定性的结论，是对反倾销领域现有文献的补充和完善。

由于彼此间紧密的贸易联系将长期存在，因此可预期中国与印度和巴西的贸易摩擦不会是短期现象。随着印度和巴西经济的进一步发展，未来两国对华反倾销的数量有进一步增加的趋势。相比较于中国难以改变的反倾销发起国国内宏观经济因素，根据研究结论，中国需要更好地利用印巴对华反倾销其他决定因素来有效缓解中国与印度和巴西以反倾销为主的贸易摩擦与争端。比如，根据策略性因素和传染性因素，中方应该认真研究印度和巴西对外反倾销的特点，积极推动与发展中大国的全面互信机制，努力避免贸易战的发生，理性地面对和发展中大国的竞争与合作关系，营造互利共赢的新局面。而根据产业结构因素，由于目前中国与印度和巴西在工业化发展阶段的同质性，相关管理部门、产业政策制定机构以及出口企业有必要深入研究发展中大国具体的产业结构特征以及反倾销程序，同时法律部门应该积极完善反倾销法律体系，除此之外，产业政策制定部门应该加强政策的制定，推动我国产业结构的转型升级，企业应该加大技术研发投入，提升出口产品质量，避免长期和发展中国家在低端产业低价竞争。

注释

① 数据显示，1995-2016年对华发起反倾销调查数量前五位的国家分别是：印度(199起)、美国(141起)、欧盟(129起)、阿根廷(106起)和巴西(96起)。

② 由于篇幅有限，本文没有给出产业结构特征各系数(指数)的计算方法，有兴趣的读者可向作者索取。电子邮箱：ys_swust@163.com.

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ReasonsforIndiaandBrazil’sAnti-dumpingActionsagainstChina:
IntroductionofCharacteristicDimensionofIndustrialStructure

YANG Song，ZHANG Yu

(School of Economics and Management, Southwest University of Science and Technology, Mianyang 621010, Sichuan, China)

Abstract:This paper utilizes the macro-level and middle-level data collected from 1995 to 2016, by using the negative binomial counting model, to examine the India and Brazil’s anti-dumping motivation agains China and its effect. The results show that macroeconomic factors, strategic factors, contagious factors and the characteristics of industrial structure can better explain the increase of the anti-dumping investigations against China in India and Brazil. The competitive intensification of Chinese industries with their counterparts in the two countries and the relative competitiveness of Chinese industries have significantly raised the number of anti-dumping investigations against China by India and Brazil. In addition to the other dimensions that academia has noticed about the anti-dumping impact on importing countries, the results of this study show that the characteristics of industrial structure is also an important dimension for studying the anti-dumping motivation toward China.

Keywords:Anti-dumping； India； Brazil； industrial structure characteristic

【中图分类号】F493/497

A

1672-4860(2018)03-0009-7

2018-03-21

杨 松(1993-)，男族，汉族，四川泸州人，研究生。研究方向：拉美经济。
张 宇(1974-)，男，汉族，四川射洪人，硕士生导师，博士，副教授。研究方向：拉美经济。

教育部项目“拉美主要国家面临的政治经济挑战及其前景研究”(17GBQY122)。西南科技大学研究生创新基金资助(18YCX015)。