出口退稅、融資約束與企業(yè)價格加成

摘要：將出口退稅引入一個包含研發(fā)融資的M-O模型中，從理論上分析出口退稅通過緩解企業(yè)融資約束促進研發(fā)從而可獲得更高的價格加成。利用2002—2007年的工業(yè)企業(yè)數據進行了實證檢驗，研究表明，出口退稅促進了企業(yè)價格加成，在混合出口企業(yè)中出口退稅的作用效果更明顯，同時行業(yè)集中度、資本產出比越高的地方出口退稅對于價格加成的作用越大。進一步機制檢驗發(fā)現企業(yè)的金融約束抑制了出口退稅對于價格加成的促進作用。

關鍵詞：出口退稅;融資約束;價格加成

一、引言與文獻評述

出口退稅作為一項國際通用的且受WTO認可的貿易促進政策被全世界各個國家廣泛使用，出口退稅對于出口產品結構優(yōu)化、增加外匯儲備和拉動國家經濟增長具有重要意義（Chien等，2006;Gourdon等，2014）[1-2]，對全球貿易發(fā)展也產生了重要的影響（Pierce等，2016）[3]。出口退稅政策開始于1985年，經過幾十年的發(fā)展，我國形成了多層次多結構的差異化退稅政策，并根據不同時期的宏觀經濟形勢以及不同發(fā)展階段產業(yè)政策需要來不斷調整和優(yōu)化出口退稅率。我國近幾十年的出口快速增長也得益于出口退稅政策的促進作用。我國在1998年亞洲金融危機、2008年世界經濟金融危機期間多次上調出口退稅率來刺激出口，同時也曾在2004年為緩解中央財政壓力和2010年為抑制高能耗高污染行業(yè)產品出口而多次下調和取消出口產品退稅率，2018年我國為應對國際市場形勢的變化再次大幅提高了多個行業(yè)和產品的出口退稅率。出口退稅額從1985年的18億元人民幣增長到2018年的近1.6萬億元人民幣。出口退稅政策已經成為了我國出口貿易政策的一個重要工具，學術界也對出口退稅政策做了較為詳細和廣泛的研究。

目前關于出口退稅的研究主要包括以下幾個方面：首先，從促進出口增長的角度研究了出口退稅的政策效果。這些研究大多從宏觀的層面研究出口退稅對于出口額和出口量的正向促進作用，Chao等（2001）[4]研究發(fā)現在1978—1998年的出口退稅政策刺激了中國出口貿易，并進一步討論了這種影響在不同行業(yè)之間的異質性（Chao等，2006）[5]。Chien等（2006）[1]構建了一個古諾數量競爭模型來檢驗出口退稅政策對于出口績效的影響，并利用1985—2002年中國國家統計數據檢驗了中國出口退稅政策顯著影響了中國產品出口、最終國內消費以及外匯儲備。Chandra等（2013）[6]利用2004—2006企業(yè)層面面板數據，利用各省的財政狀況做工具變量解決存在的內生性問題，發(fā)現出口總量與平均退稅率存在一個正的相關關系。Gourdon等（2014）[2]利用2003—2012年HS6位的產品貿易數據，發(fā)現了增值稅退稅變化對出口量有顯著影響，增值稅每增加1個百分點，出口量將會上升7個百分點，并且發(fā)現出口產品價格與出口退稅存在弱的負相關關系，原因在于出口企業(yè)根據出口退稅率變化調整了產品價格加成，從而抵消了出口退稅變動帶來的價格變化，因此最終價格變化不明顯。國內學者在總量層面的研究基礎上進一步把退稅的影響拓展到行業(yè)層面，重點關注了出口退稅政策的行業(yè)影響差異。謝建國和陳莉莉（2008）[7]用1985—2005年的數據實證驗證了出口退稅對于中國工業(yè)制成品出口的長期促進作用，而且對于不同類型的工業(yè)制品出口調節(jié)程度也各不相同。王孝松等（2010）[8]用倍差法評估了2009年金融危機期間出口退稅率上調對紡織品貿易的政策效果，研究結果表明此次退稅率上調使得我國對美紡織品出口增長率顯著提高。白重恩等（2011）[9]對2007年出口退稅率大幅下調做了政策評估，結論表明出口退稅率下調，對容易引起貿易摩擦的出口產品有顯著的負向影響，而對高污染、高能耗和資源消耗型產品的負影響不顯著。

其次，一些文獻則利用出口退稅的一些政策變化作為政策實驗，并對其進行評估。范子英和田彬彬（2014）[10]利用中國加工貿易與一般貿易在出口退稅上的稅收差異，研究了2004年我國部分產品出口退稅率下調對于不同貿易方式的影響，認為這種稅收差異解釋了中國加工貿易的發(fā)展。劉怡等（2017）[11]利用2004年我國出口退稅負擔機制改革作為自然實驗，研究了中央和地方分權制度對出口的影響。許和連等（2018）[12]利用出口退稅審批權下放作為政策實驗，檢驗了簡政放權對于企業(yè)出口績效的促進作用，其影響機制認為出口退稅主要通過緩解企業(yè)資金約束來影響出口。

最后，出口退稅作為一項貿易促進政策，一些文獻研究了出口退稅的福利影響。Elena（2007）[13]研究了出口退稅的福利影響，認為出口退稅率增加對于出口導向國家的出口競爭力和就業(yè)具有積極的促進作用，但卻導致出口產品的低附加值，對于小國經濟體而言，出口退稅率上升會帶來福利的增加。趙書博（2008）[14]從理論上分析了出口退稅的靜態(tài)福利效應和動態(tài)福利效應，而且貿易強國和貿易弱國因為福利差異而在退稅上有不同的選擇。謝科進和尹冰（2008）[15]以出口退稅率下調為研究背景，對我國退稅政策調整下的產品局部均衡和國內一般均衡進行了經濟學分析，認為應根據產品的價格彈性來調整退稅政策。另外一些文獻探討了貿易政策與成本加成的關系。盛丹和王永進（2012）[16]利用1999—2007年中國工業(yè)企業(yè)的微觀數據，從成本加成率的角度考察了我國出口產品價格的問題，認為我國長期的出口退稅以及補貼政策是我國出口產品成本加成率過低的原因。任曙明和張靜（2013）[17]用1999—2007年中國裝備制造企業(yè)的數據研究了補貼政策對于成本加成的影響，認為補貼政策導致了企業(yè)成本加成的下降。錢學鋒等（2015）[18]把出口退稅引入M-O模型，從理論上分析了出口退稅對于企業(yè)成本加成的影響，并利用2000—2006年的微觀數據考察了出口退稅對于企業(yè)出口行為和出口績效的影響。

上述文獻對出口退稅作了詳細并且廣泛的研究，且為本文的研究提供了基礎。筆者借鑒李宏亮、謝建國（2018b）[19]的方法，從理論上分析了出口退稅對價格加成的影響。筆者認為出口退稅通過緩解出口企業(yè)的融資約束促進企業(yè)研發(fā)融資投入而獲得更高的價格加成。與錢學鋒等（2015）[18]從出口部門與非出口部門的角度來研究出口成本加成不同，筆者從融資約束的角度考察了出口退稅對價格加成的影響。資金約束是影響企業(yè)出口的重要因素，資金約束小的企業(yè)可以通過降低出口的可變成本以及財務成本促進出口增加，也有助于企業(yè)獲得更高的出口價格（Li等，2009;Minetti等，2011;Manova，2012）[20-22]，這是成本調整效應。資金約束緩解也會使企業(yè)生產更高質量的產品，從而提高產品價格（Bastos等，2010[23];Manova等，2012[24];許和連等，2018[12]）。

筆者首先從融資約束的角度研究了出口退稅對于出口產品價格加成的影響，在一定程度上彌補現有關于出口退稅的研究。其次，利用M-O模型，詳細討論了出口退稅對于價格加成的影響機制，擴展和豐富了關于企業(yè)價格加成問題的研究。最后，筆者采用De Loecker等（2012）[25]的方法測算了企業(yè)價格加成率，并對出口退稅對價格加成作了詳細的穩(wěn)健性和異質性分析。

二、理論模型、數據及實證方法

（一）理論模型

本文旨在說明出口退稅對于企業(yè)價格加成的影響，其背后的機制是出口退稅改善了企業(yè)融資約束情況，融資約束的改善可以促進企業(yè)研發(fā)，從而獲得更高的價格加成。筆者沿用了Melitz等（2008）[26]、李宏亮等（2018b）[19]的方法，通過以研發(fā)和融資約束成本的方式引入出口退稅，并在M-O模型中分析由于出口退稅帶來的邊際融資約束緩解進而影響價格加成的機制。

1. 消費者行為。模型假定在一個封閉的經濟中，所有企業(yè)生產兩種產品：同質產品（計價物）和差異化產品。消費者同時消費這兩類產品。假定代表性消費者的效用函數為：

2. 生產者行為。與M-O情形類似，我們假定本國僅使用勞動這一要素，為簡便模型將工資標準化為W。且假定生產同質產品生產規(guī)模不變，差異化產品生產規(guī)模遞增，代表性廠商需要支付一定的固定成本，且假定廠商生產的邊際成本為ci（W，tfpi），tfpi為企業(yè)i的全要素生產率且滿足上界為tfpm、服從參數為？諄的帕累托分布。企業(yè)成本函數為：C（qi）=ciqi，且？鄣ci/？鄣tfpi<0。根據企業(yè)的利潤最大化條件可知，廠商在國內市場生產和銷售的臨界成本為cd=pdmax，且企業(yè)必須滿足ci≤cd，可得此時廠商的最優(yōu)價格為pd（ci）=（cd+ci）/2，最優(yōu)的生產數量為qd（ci）=Ld（cd-ci）/2？酌，廠商利潤為？仔i（ci）=Ld（cd-ci）2/4？酌，因此廠商在國內市場上可獲得的絕對價格加成水平為mkpid（ci）=（cd-ci）/2。

（二）企業(yè)價格加成測算

本文主要被解釋變量為企業(yè)層面價格加成，由價格與邊際成本的比值（P/MC）來表示，其主要用來反映企業(yè)定價能力和壟斷程度，在很多文獻中得到應用（Edmond等，2015;Brandt等，2017）[27-28]。目前學術界關于價格加成主要有兩篇文獻：De Loecker和Warzynski（2012）[25]討論了企業(yè)層面價格加成的具體計算方法;De Loecker等（2016）[29]則提出了企業(yè)—產品層面的價格加成計算方法。筆者采用De Loecker和Warzynski（2012）[25]的方法，并借鑒Lu 和Yu（2015）[30]的文章，利用中國工業(yè)企業(yè)數據庫對2002—2007年企業(yè)層面價格加成指標進行了計算。假定企業(yè)生產函數為Qit=Fit（Lit，Kit，Mit，ωit），其中Lit，Kit，Mit，ωit分別是勞動投入、資本投入、中間品投入和全要素生產率。F（·）為連續(xù)函數且二階可導，企業(yè)面臨成本最小化問題為：

其中，wit，rit，pmit分別為工資率、資本報酬和投入品價格。在上述約束條件下，企業(yè)的勞動并不能完全自由選擇，而資本選擇也依賴于其他投入品的情況，因此筆者選擇中間品投入作為企業(yè)自由化選擇的要素[30]。上述最優(yōu)化問題的拉格朗日函數為：

設企業(yè)生產函數為超對數形式：

（三）典型事實

我國出口退稅政策一方面旨在促進出口，另一方面也注重對產品的結構性調整。1986年前后，我國出口的工業(yè)制成品出口比重首次超過初級產品，這也意味著我國主要出口產品從資源密集產品轉變成為勞動密集型產品。而在1998—2001年，我國曾多次上調紡織行業(yè)的出口退稅率。進入21世紀后，我國出口產品逐步從勞動密集型向資本密集型轉變，而出口退稅政策也以鼓勵高附加值、高科技產品出口為導向（裴長洪等，2008）[31]。圖1給出了2002—2007年我國行業(yè)平均出口退稅率，可以發(fā)現造紙、石油資源和礦產資源平均退稅率最低，而高端設備制造業(yè)的出口退稅率最高。在行業(yè)差異化出口退稅率導向下，我國出口商品結構不斷升級，高端制造以及高新技術產品的出口增長貢獻率也不斷提升。

圖2給出了2002—2007年行業(yè)平均價格加成的對數情況，可以發(fā)現石油、紡織等行業(yè)的價格加成率依然偏低，而高端設備制造和高新技術等行業(yè)擁有更高的產品價格加成率。圖3為2002—2007年行業(yè)平均出口退稅率與行業(yè)平均價格加成的分布情況，可以看出出口退稅率與行業(yè)價格加成成正相關關系，出口退稅率越高的行業(yè)具有更高的價格加成。

三、實證檢驗結果

（一）檢驗模型設定

筆者主要圍繞出口退稅對于企業(yè)價格加成的影響，設定基本檢驗模型為：

其中，被解釋變量lnMarkupfit為i行業(yè)中企業(yè)f在t年價格加成水平對數值，主要解釋變量τi為i行業(yè)的出口退稅率。Xft為主要的控制變量，筆者參照盛丹和王永進（2012）[16]、錢學鋒等（2015）[18]、李宏亮和謝建國（2018b）[19]的方法，主要包括從工業(yè)企業(yè)數據庫中可以獲得的企業(yè)層面變量：資本勞動比Lnk_l用企業(yè)固定資產年均余額除以年均從業(yè)人數取對數表示;資本產出比Lnk_c用固定資產合計除以工業(yè)總產值取對數表示，反映單位產出所需投入的資本量;Lntfp為全要素生產率的對數，用Olley和Pakes（1996）[32]的方法計算得到，反映企業(yè)的生產率水平;Lnwage為人均工資，用當年應付總工資除以企業(yè)年平均雇傭人數的對數表示，衡量企業(yè)的經營成本情況;Lnsize表示企業(yè)規(guī)模，用企業(yè)雇傭人數的對數形式表示;Lnage為企業(yè)年齡對數;Lnexport為出口密集度，用企業(yè)出口交貨值與企業(yè)銷售額比值的對數來表示;HHL赫芬達爾指數來衡量4位數行業(yè)市場集中度，HHL=saleij/saleij2，其中sale表示j行業(yè)中i企業(yè)的總銷售額。δf、δt分別為企業(yè)和時間層面的固定效應，用以控制不隨企業(yè)個體變化和時間變化的不可觀測變量，εfit為隨機擾動項。為了進一步檢驗出口退稅對于價格加成的異質性影響及其作用機制，筆者使用以下擴展模型進行實證分析研究：

其中，Γ為異質性影響因素，主要包括可能會影響企業(yè)本身的一些變量以及企業(yè)所面臨的金融健康狀況等。在其他變量與基準回歸不變情況下，在異質性檢驗中筆者主要探討出口退稅對于價格加成的影響是否受其他因素的影響。

（二）數據說明

本文的數據庫主要來自國家統計局發(fā)布的中國工業(yè)企業(yè)數據庫和由國家稅務總局的出口退稅率文庫。工業(yè)企業(yè)數據庫全稱為“全部國有及規(guī)模以上非國有工業(yè)企業(yè)數據庫”，年份為1998—2013，由于2008年以后數據質量較差，而文中的出口退稅率數據是從2002年開始，因此綜合兩套數據，筆者選取了2002—2007年作為主要的研究時間段。對于數據存在較多的異常值和缺失值問題，筆者參照謝千里等（2008）[33]的做法，對滿足出現如下情況的觀測值予以剔除：企業(yè)員工人數不足8人;對于反映企業(yè)內部指標如工業(yè)產值、工業(yè)增加值、固定資產、平均工資支出為負值或為缺失;剔除不符合邏輯的樣本如固定資產大于總資產、工業(yè)出口交貨值大于工業(yè)產值等情況。對于數據庫中企業(yè)代碼缺失和由于重組兼并引起的企業(yè)識別問題，筆者參照Brandt等（2012）[34]的方法處理。出口退稅率是通過國家稅務總局出口退稅率文庫HS8位產品出口退稅率信息，由于出口退稅率信息存在一份多次調整情況，導致同一年份同一產品存在不同退稅率，因此筆者把退稅率信息平均到HS6位。而工業(yè)企業(yè)數據庫中并沒有HS產品信息，因此筆者通過國標行業(yè)和HS6位對照信息，將出口退稅率匹配到4位數國標行業(yè)層面。在內生性和穩(wěn)健性檢驗中筆者先后使用了4位數國標行業(yè)退稅率的滯后項以及按照出口加權2位數國標行業(yè)和2位數國標行業(yè)—4位數城市層面出口加權退稅率。表1給出了樣本各變量的基本描述統計情況。

（三）基準回歸結果

以2002—2007年工業(yè)企業(yè)數據庫中企業(yè)價格加成的對數值作為被解釋變量，基準回歸結果主要關注的解釋變量為國標4位數行業(yè)的平均出口退稅率。按照基準回歸設計公式（7）的研究方法，筆者得出了基本回歸結果（見表2）。在表2中，a中僅加入了行業(yè)出口退稅率，在控制企業(yè)和年份固定效應、消除不隨企業(yè)和時間變化的因素影響后，結果顯示出口退稅率越高的行業(yè)企業(yè)價格加成越高，說明出口退稅對于企業(yè)價格加成有促進作用。同樣，在b中加入企業(yè)層面主要包括資本勞動比、資本產出比和企業(yè)全要素生產率三個控制變量;在c中加入另外的反映企業(yè)特性的包括企業(yè)人均工資、規(guī)模和經營年限控制變量;在d、e、f中分別加入了企業(yè)出口密集度指標、企業(yè)所在行業(yè)集中度指標（赫芬達爾指數）和企業(yè)所有制類型。在逐步加入了所有控制變量并同時控制企業(yè)、年份固定效應后，解釋變量的符號和顯著性并沒有發(fā)生改變，這表明出口退稅對于企業(yè)價格加成存在正向的影響。

在其他控制變量中，企業(yè)資本勞動比（k_l）顯著為正，說明企業(yè)人均資本水平高有利于提高企業(yè)成本加成，這與盛丹和王永進（2012）[16]、李宏亮和謝建國（2018a）[35]的研究結論一致。企業(yè)規(guī)模（size）的估計系數顯著為正，即企業(yè)規(guī)模越大，其生產技術和經營管理經驗也更為豐富，且更有可能利用規(guī)模優(yōu)勢實現規(guī)模經濟降低生產成本，越有利于提高企業(yè)成本加成，這在劉啟仁和黃建忠（2015）[36]的研究中也得到驗證。資本產出比（k_c）和人均工資（wage）反映了企業(yè)成本，符號顯著為負，對企業(yè)成本加成有抑制作用。企業(yè)出口密集度（export）的回歸系數顯著為負，表明企業(yè)出口比重越高，其成本加成越低，這與國內大多數文獻的研究結果一致（李宏亮和謝建國，2018b）[19]。行業(yè)市場集中度顯著為正，說明在集中度越高的行業(yè)里，企業(yè)越可以憑借其壟斷勢力來獲得更多的價格加成。

（四）內生性處理

表2的基準回歸結果主要關注4位數行業(yè)出口退稅率對于企業(yè)價格加成的影響。但考慮到國家在制定出口退稅政策時候存在偏向性，比如國家為了鼓勵高端設備制造業(yè)出口，因此該行業(yè)獲得了更多的出口退稅政策，而為了抑制高污染、高能耗等“三高”行業(yè)出口，國家給予了這些行業(yè)一個更低的出口退稅率。因此，企業(yè)所在行業(yè)本身也會影響行業(yè)的出口退稅率，也就是說所在行業(yè)企業(yè)的價格加成程度也會影響到國家對于這個行業(yè)出口退稅政策的制定。對于這種反向的影響筆者首先嘗試通過滯后行業(yè)出口退稅率來降低這種影響，因此行業(yè)政策性出口退稅率很難影響到下一年企業(yè)的價格加成情況;其次筆者還嘗試通過使用2位數層面行業(yè)加權出口退稅率以及2位數行業(yè)—城市層面加權出口退稅率來減小這種反向的結果。

表3給出了滯后出口退稅率的回歸結果，a1中僅加入了滯后的行業(yè)出口退稅率，在控制企業(yè)和年份固定效應，消除不隨企業(yè)和時間變化的因素影響后，結果與表2類似，顯示滯后出口退稅率越高的行業(yè)中的企業(yè)價格加成依然越高，說明出口退稅對于企業(yè)價格加成有促進作用。按照表2的方法，在b1—f1中逐步加入了所有控制變量，并同時控制企業(yè)、年份固定效應后，解釋變量的符號和顯著性并沒有發(fā)生改變，這表明滯后的出口退稅對于企業(yè)價格加成存在一個正向的影響。表3的結果在一定程度上緩解了基準結果所存在的內生性問題，也進一步證實了出口退稅率對于企業(yè)價格加成的促進作用。

在控制變量回歸系數中，企業(yè)資本勞動比（k_l）、企業(yè)規(guī)模（size）和行業(yè)集中度（HHL）回歸系數顯著為正，說明企業(yè)人均資本水平、企業(yè)規(guī)模以及行業(yè)的市場集中度越大越有利于提高企業(yè)成本加成，這與基準回歸結果一致。資本產出比（k_c）和人均工資（wage）反映了企業(yè)成本，符號顯著為負，對企業(yè)成本加成有抑制作用，這與基準回歸結果也一致。

四、穩(wěn)健及異質性分析

前文通過工業(yè)企業(yè)面板數據討論分析了出口退稅率對于企業(yè)價格加成的影響，并利用出口退稅的滯后項緩解了基準回歸中潛在的內生性問題。接下來筆者將繼續(xù)分析關于這一影響的穩(wěn)健性以及其他相關問題。

（一）2位數行業(yè)加權出口退稅率

基準回歸中筆者使用了4位數行業(yè)的平均出口退稅率，下面使用2位數行業(yè)出口加權平均退稅率。這樣一方面可以進一步緩解單純使用4位數行業(yè)退稅率所有存在的內生性;另一方面使用出口加權退稅率使得退稅率信息更加精確。表4給出了回歸結果，與基準回歸結果結構類似，在a2中僅加入了2位數行業(yè)加權出口退稅率，在控制企業(yè)和年份的固定效應，消除不隨企業(yè)和時間變化的因素影響后，結果顯示2位數行業(yè)加權出口退稅率越高，行業(yè)中的企業(yè)價格加成越高。結果說明2位數行業(yè)加權出口退稅對于企業(yè)價格加成有促進作用。在b2-f2中逐步加入了所有控制變量，并同時控制企業(yè)、年份固定效應后，解釋變量的符號和顯著性并沒有發(fā)生改變，這表明2位數行業(yè)加權出口退稅與基準回歸結果相同，對于企業(yè)價格加成存在一個正向的影響，因此可以表明基準回歸結果的穩(wěn)健性。

在控制變量回歸系數中，企業(yè)資本勞動比（k_l）、企業(yè)規(guī)模（size）和行業(yè)集中度（HHL）的回歸系數顯著為正，說明企業(yè)人均資本水平、企業(yè)規(guī)模以及行業(yè)的市場集中度越大越有利于提高企業(yè)成本加成，這與基準回歸結果一致。同樣，資本產出比（k_c）和人均工資（wage）反映了企業(yè)成本，符號顯著為負，對企業(yè)成本加成有抑制作用，其結果與基準回歸結果一致。企業(yè)出口密集度（export）的回歸系數顯著為負，表明企業(yè)出口比重越高，其成本加成越低，這也與基準回歸結果相同。

（二）2位數行業(yè)—4位數城市加權出口退稅率

緊接著我們分析2位數行業(yè)—4位數城市按出口加權平均退稅率，與使用2位數行業(yè)加權出口退稅率類似，2位數行業(yè)—4位數城市更為外生。一方面可以進一步緩解單純使用4位數行業(yè)出口退稅率所有存在的內生性;另一方面使用出口退稅率在城市層面的信息使得出口退稅率信息更加精確。表5給出了回歸結果，與基準回歸結果以及2位數行業(yè)回歸結果結構類似，在a3中僅加入了2位數行業(yè)—4位數城市加權出口退稅率，在消除控制企業(yè)和時間變化的影響因素后，結果顯示2位數行業(yè)—4位數城市加權出口退稅率越高的行業(yè)中的企業(yè)價格加成越高。結果說明2位數行業(yè)—4位數城市加權出口退稅對于企業(yè)價格加也成有促進作用。在b3-f3中逐步加入了所有控制變量，并控制企業(yè)、年份固定效應后，解釋變量的符號和顯著性并沒有發(fā)生改變，這表明了2位數行業(yè)—4位數城市加權出口退稅與基準回歸結果相同，對于企業(yè)價格加成存在一個正向的影響，因此可以進一步證明基準回歸結果的穩(wěn)健性。

同樣，在控制變量回歸系數中，企業(yè)資本勞動比（k_l）、企業(yè)規(guī)模（size）和行業(yè)集中度（HHL）的回歸系數顯著為正，說明企業(yè)人均資本水平、企業(yè)規(guī)模以及行業(yè)的市場集中度越大越有利于提高企業(yè)成本加成，這仍與基準回歸結果一致。同樣，資本產出比（k_c）和人均工資（wage）反映了企業(yè)成本，符號顯著為負，對企業(yè)成本加成有抑制作用，其結果與基準回歸結果一致。企業(yè)出口密集度（export）的回歸系數顯著為負，表明企業(yè)出口比重越高，其成本加成越低，這也與基準回歸結果相同。

（三）純出口企業(yè)與混合出口企業(yè)

為了進一步考慮不同性質樣本的影響是否存在差異性，筆者對純出口企業(yè)和混合出口企業(yè)進行區(qū)分。對于一個參與出口的企業(yè)而言，一般存在兩種參與模式，即完全從事出口和既從事出口同時也從事國內銷售，這兩種企業(yè)的性質也存在差異。表6給出了純出口企業(yè)與混合出口企業(yè)的樣本回歸結果，P1、P2、P3為純出口企業(yè)樣本，其中P1控制了企業(yè)層面包括資本勞動比、資本產出比和企業(yè)全要素生產率控制變量以及企業(yè)人均工資、規(guī)模和經營年限控制變量，在P2、P3中我們分別逐步加入了企業(yè)出口密集度和行業(yè)集中度變量，所有回歸均控制企業(yè)、年份固定效應，結果顯示東部沿海城市樣本中出口退稅系數正顯著。同樣，M1、M2、M3為混合出口企業(yè)樣本，控制變量加入方式與純出口企業(yè)樣本一樣，結果顯示混合出口企業(yè)的出口退稅系數依然正顯著，而且混合出口企業(yè)的系數略大于純出口企業(yè)，這表明混合出口企業(yè)中出口退稅對于價格加成的影響要大于純出口企業(yè)。

（四）異質性分析

前文對于基準結果的穩(wěn)健性做了相關的討論，接下來筆者從行業(yè)市場集中度、企業(yè)資本產出比、企業(yè)全要素生產率以及出口密集度這幾個方面對這一影響作相關的異質性分析。

1. 行業(yè)市場集中度。4位數行業(yè)赫芬達爾指數反映了行業(yè)的集中程度，也反映了企業(yè)面臨的競爭程度，不同的行業(yè)集中度也會影響出口退稅率對于企業(yè)價格加成的影響。筆者按照公式（8）所設計的方法，考察了行業(yè)集中度和出口退稅率的交互項對于價格加成的影響。表7給出了回歸結果，H1、H2筆者沒有加入其他控制變量，其中H1為Pooled OLS回歸，H2中筆者控制了企業(yè)和年份固定效應，在H3、H4、H5中筆者逐步加入了企業(yè)層面控制變量和出口密集度變量，并同時控制了企業(yè)和年份固定效應。除H2外，其他的交叉項回歸結果都顯著為正，這意味著在行業(yè)集中度越高的行業(yè)出口退稅率對于價格加成的正向作用越明顯。行業(yè)集中度越高的行業(yè)，其企業(yè)有更大的壟斷經營勢力，因此出口退稅率的提高更有利于其降低成本，從而提高價格加成率。

2. 企業(yè)資本產出比。資本產出比反映了企業(yè)的單位產出所需要投入的資本，一般認為單位產出資本投入越大的企業(yè)，更有可能面臨金融約束，出口退稅對于緩解這類企業(yè)的作用更大，有可能更能促進其成本加成提升。因此筆者考察了資本產出比與出口退稅交互項的影響情況。按照表7的變量加入方法，表8得出了回歸結果，除K2外，其他的交叉項回歸結果都顯著為正，這意味著資本產出比越高的企業(yè)其出口退稅率對于價格加成的正向作用越明顯。

五、機制分析

筆者進一步嘗試從企業(yè)金融成本的角度來探討基準回歸結果背后的影響機制。李宏亮和謝建國（2018b）[19]利用M-O模型從理論上分析融資約束對企業(yè)成本加成的影響機制，認為融資約束顯著抑制了企業(yè)成本加成，其機制認為降低邊際成本是融資約束抑制企業(yè)成本加成的可能渠道。Brown等（2009）[37]、張杰等（2012）[38]、康志勇（2013）[39]、張璇等（2017）[40]也有類似的研究。程華和王躍生（2019）[41]研究出口退稅對于企業(yè)金融健康狀況的影響，利用企業(yè)流動性和負債率衡量的企業(yè)的金融健康狀況，研究結果表明出口退稅有利于促進企業(yè)的金融健康?；谝陨系难芯浚P者認為出口退稅緩解了企業(yè)融資約束，從而提高了企業(yè)的價格加成。利用公式（8）設計方法，筆者分別利用應收賬款占比、企業(yè)流動性和負債率作為企業(yè)金融健康狀況的代理變量，研究了企業(yè)金融健康狀況與出口退稅率的交互項影響情況。

（一）金融約束

首先筆者參照于紅霞等（2011）[42]等方法，用企業(yè)的應收賬款占銷售收入比（lnAR）作為企業(yè)面臨融資約束的代理變量，探討應收賬款占比與出口退稅交互項的結果。表9中給出主要的回歸結果，F1、F2中沒有加入其他控制變量，其中F1為Pooled OLS回歸，F2中控制了企業(yè)和年份固定效應，在F3、F4、F5、F6中逐步加入了企業(yè)層面控制變量、出口密集度變量以及行業(yè)集中度變量，并同時控制了企業(yè)和年份固定效應。除F2外，其他的交叉項回歸結果都在1%置信水平上顯著為負，這表明融資約束抑制了出口退稅對于價格加成的促進作用，這一結果與李宏亮和謝建國（2018b）[19]、程華和王躍生（2019）[41]等的研究結論保持一致。

（二）流動性約束與負債率

參照Manova和Yu（2016）[24]、程華和王躍生（2019）[41]的研究，筆者使用企業(yè)流動性約束和負債率為衡量企業(yè)金融健康狀況的代理變量，其中企業(yè)流動性=（流動資產-流動負債）/總資產，負債率=流動負債/流動資產。同樣按照公式（8）的研究設計，我們討論了流動性、負債率與出口退稅交互項的結果。表10結果顯示，L1、L2、L3考察流動性與出口退稅率的交互項結果，D1、D2、D3考察負債率與出口退稅率交互項結果。在控制企業(yè)層面主要包括資本勞動比、資本產出比和企業(yè)全要素生產率以及企業(yè)人均工資、規(guī)模和經營年限控制變量的同時，筆者在L2、D2中加入了出口密集度變量，L3、D3中繼續(xù)控制了行業(yè)集中度變量，并同時控制了所有回歸的企業(yè)和年份固定效應。表10中流動性交互項回歸結果都顯著為負，這表明同樣企業(yè)的流動性約束抑制了出口退稅對于價格加成的促進作用，而負債率交互項回歸結果顯著為正，這一結果與李宏亮和謝建國（2018b）[19]、程華和王躍生（2019）[41]的研究結論保持了一致，同時也進一步印證了表9中金融約束變量的回歸結果。

六、結論

筆者將出口退稅引入M-O模型，并從理論上分析了出口退稅通過緩解出口企業(yè)融資約束，進而促進企業(yè)研發(fā)融資而獲得更高的價格加成的影響機制。筆者利用2002—2007年中國工業(yè)企業(yè)數據庫，對出口退稅與企業(yè)價格加成作了詳細的實證分析。本文主要的研究結論如下：第一，在基準回歸結果中筆者發(fā)現，出口退稅對于企業(yè)價格加成具有正向的促進作用，另外企業(yè)資本勞動比、企業(yè)規(guī)模和行業(yè)市場集中度也對于價格加成有促進作用。第二，考慮到內生性問題的存在，筆者分別通過滯后出口退稅率、使用2位數行業(yè)退稅率以及加入城市層面退稅率信息來緩解，其實證結果依然與基準回歸結果一致。第三，筆者通過區(qū)分純出口企業(yè)與混合出口企業(yè)樣本來檢驗基準結果的穩(wěn)健性問題，另外考慮了企業(yè)資本勞動比、企業(yè)全要素生產率、行業(yè)市場集中度和出口密度等因素，結果顯示這些因素對于基準回歸結果存在異質性影響。第四，在機制檢驗部分，筆者分別使用應收賬款占比、企業(yè)流動性和負債率作為融資約束的代理變量，討論了融資約束對于基準結果的交互影響情況，結果表明企業(yè)的金融約束抑制了出口退稅對于價格加成的促進作用。

本文的主要研究價值在于：首先，筆者從融資約束的角度闡明了出口退稅對于出口企業(yè)價格加成的影響，進一步豐富了關于出口退稅和價格加成的研究。其次，筆者利用M-O模型，詳細討論了出口退稅對于價格加成的影響機制，擴展和豐富了關于企業(yè)價格加成問題的研究。最后，筆者采用De Loecker和Warzynski（2012）[23]的方法測算了企業(yè)價格加成率，并檢驗了出口退稅對價格加成的穩(wěn)健性和異質性。本文的政策含義在于，緩解融資約束是提升企業(yè)市場勢力和競爭的重要途徑，也有利于出口企業(yè)提高價格加成，而出口退稅政策則通過緩解融資約束來實現這一目標。

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責任編輯：武玲玲