进口反倾销行为对产业价格指数影响的实证研究

摘 要：本文运用反事实的研究方法，构建了反倾销行为对产业价格指数变化影响的研究框架。应用时间序列模型和多元回归模型的组合预测模型，预测出假设不存在反倾销行为时的价格指数，运用分布滞后模型分析价格指数实际值与预测值的差额同反倾销行为的联系，从而建立起反倾销行为同价格指数之间的分析模型。以钢铁产业为例，测度了钢铁产业进口反倾销行为对价格指数的影响程度。

关键词：价格指数；反事实研究；反倾销行为；实证研究

自1997年中国颁布《反倾销和反补贴条例》后，到2006年底，我国共对来自24个国家和地区的44种进口产品发起47起反倾销调查。对32起反倾销案做出肯定性裁决，加征反倾销税；做出无损害裁决2起，终止调查4起。尽管在绝对数量上，尚不及同期印度、南非、阿根廷等发展中国家的反倾销指控数量，与欧盟、美国等发达国家或地区更不可同日而语，但是，入世后年多的时间内，我国反倾销指控合计37起，占我国反倾销指控总量的80 %，约为入世前年之和(12 起)的3倍，2006年开始，国际反倾销案件呈总体下降趋势，国际上已经开始警惕反倾销措施的滥用，更加注意企业出口产品的公平贸易，并基于公平贸易原则，在WO框架协议下，保护各国的产业利益和企业的发展。

针对某产品实施反倾销行为后，无论是与出口国达成的价格承诺协议，还是最终实施年甚至更长期的反倾销税，其根本目的在于通过实施反倾销措施增加国外产品的成本、抬高进口价格、控制进口数量以救济本国产业，其直接效应就是提高国内相同或相似产品的价格。由于对某一个产品反倾销行为的影响直接体现为该产品价格的波动，因此某产业内的多个反倾销行为的影响会在该产业价格指数的波动上有所体现。只有准确衡量某产业进口反倾销行为对产业的直接价格影响，才能进而全面评估该产业反倾销行为的贸易保护效果，判断反倾销行为的科学性。

一、相关文献综述

目前国内外针对反倾销行为的直接价格影响的研究成果较为缺乏。elpman和rugman（1989）分析认为，对国外进口产品征收反倾销税对产业的静态影响主要体现为国内价格上升。Prusa (1999) 应用美国1980-1994年间反倾销实践中和解案例(settled cases) 的数据资料，使用面板数据的回归技术考察反倾销长期效应，对进口价值、数量和单价都进行了分析。Asche (2001) 使用美国对挪威三文鱼反倾销作为实证案例，证明了反倾销行为的价格效应。onings和Vandenbussche（2002）使用统计回归的方法，首次检验了反倾销保护对于企业价格成本边际的影响。两位学者随后使用4000个涉及反倾销案件的欧盟生产者的面板数据，估计了提出诉讼前后的价格上涨幅度（onings and Vandenbussche，200）。Blonigen与aynes (2002)使用加权最小二乘法（WLS）考察了美国1992-1993年对加拿大钢铁产品进行反倾销前后有关产品价格的变化情况。

总体上看，近年来国外针对反倾销行为的直接价格影响的实证研究在数据选择的科学性和计量技术上都有了较大发展，研究也更加深入，国内也有少数学者开始关注该议题。由于我国反倾销历史较短以及数据的可获得性问题，国内仅有的反倾销政策研究多是个案定性分析（何海燕、杨悦，2006），虽然理论上公认反倾销行为会对产业价格的提高有显著的影响，但是缺乏实证的研究成果作为支撑，尤其某一产业进口反倾销行为对该产业价格的直接影响的实证研究仍属空白。本文将根据我国行业和部门数据统计的口径，就某产业进口反倾销行为对该产业价格指数的影响，给出定量测算方法，为科学评估中国反倾销行为的贸易保护效果提供基础。

二、产业价格指数的影响因素分析

从价格学的角度来看，除价值以外，价格的形成和变化还受到诸多因素影响，例如供求因素、成本因素、政策因素等等，这些因素影响价格背离价值的方向和程度，在一定的时期内通过相应方式作用于价格水平高低。因此，可以肯定，供求状况、经济政策、纸币的发行量、原料成本、宏观经济状况等因素会导致产业价格指数的波动。

但是价格是许多因素复杂作用的结果，价格学罗列的影响因素只是主要影响因素，细化出的指标只能是反映主要影响因素的主要指标，仅利用这些主要指标的变化来分析价格指数的波动是不够完整和精准的。同时，价格不仅受供求、成本等因素影响，价格变化本身也有其统计特性和发展规律，也就是说，价格的变化具有记忆性。从统计观点看，系统现在的行为与其历史行为具有相关性，观测值之间蕴含着相关关系。价格变化的记忆性并不关注具体的影响因素，而是反映全部影响因素综合作用的规律，可以有效弥补应用多因素分析价格指数波动时的信息遗漏，提高价格指数分析的准确度，如图1所示。

三、进口反倾销行为对产业价格指数影响的实证研究框架

（一）数据的选取

影响市场价格的因素既有内部因素也有外部因素，既有定性因素也有定量因素，且数量较多。由于定性因素（主要指宏观经济）的分析预测比较困难，资料相对分散，因此，首先要建立一套可量化的指标体系，充分考虑到数据的可获得性，在全面考虑问题的基础上，做到简单、可行，选取的指标如表1所示。

（二）反事实的实证方法研究

由上文分析可知，产业的进口反倾销行为对产业价格指数的影响很难直接建立计量经济学模型，为了观测进口反倾销行为的实际影响，有必要引出反事实分析方法（Counterfactual Analysis）。使用假设某产业不存在进口反倾销行为时的产业价格指数，与实际存在进口反倾销行为时该产业价格指数进行比较，并对这两者的差额进行统计分析，如图2所示。

各个指标变量全部都是时间序列，但是在建立预测模型和分布滞后模型时，需要采用各个指标变量不同时间段的观测值，因此对时间序列进行时间段分割划分，如图3所示。

第一，以反倾销行为发生之前的数据为样本，应用多元回归模型与时间序列模型，建立预测产业价格指数的组合模型刘晶、卫武（2004）曾应用组合模型来预测产品市场价格走势，效果良好，启发了本文构建产业价格指数的组合预测模型。，并对模型做检验。该模型并未考虑反倾销因素，因而预测结果是以不存在反倾销行为为假设前提的。

第二，预测自进口反倾销行为发生之刻起至结束的产业价格指数，这时的产业价格指数是假设不存在反倾销行为的（与事实相反）。

第三，计算反倾销行为发生之刻起至结束的产业价格指数实际值（存在进口反倾销行为）与预测值（假设不存在进口反倾销）的差额。

第四，对第三步获得的差额进行包括正态性、随机性、正态分布的趋势等在内的分析。

如果该差额是随机误差，则该差额是由于统计误差或者数据在整理、综合过程中产生的与实际存在之间的差错造成。由于在被预测的阶段其它影响因素依然存在，如果分析结果表明该差额并非随机误差，可以推断此阶段又有新的影响因素加入，有必要进一步分析。

第五，将差额时间序列与反倾销行为指标时间序列（调查案件个数、临时反倾销税、反倾销税等）建立分布滞后模型。

第六，分析反倾销行为对产业价格指数的影响。

四、钢铁行业进口反倾销行为对产业价格指数影响的实证研究

（一）指标的选择

国研网2007年月18日对冶金行业的分析预测中曾经指出，对钢铁价格影响较多的下游行业为铁路、造船、汽车、机械、房地产等。因此结合专家意见，筛选出如表2所示指标体系。

备注序号名称备注1我的钢铁价格指数②MYSPIC－My steel price indices of China，编制时考虑了长材和板材在中国钢材消费中的权重以及中国华东、华南、中南、华北、西南、东北和西北7个行政区域的钢材消费权重，是一个由品种和地区混合而成的加权价格指数。2时间期数用于时间序列预测模型和分布滞后模型的建立18商品零售价格指数19居民消费价格指数3加权平均反倾销税率③不同进口国、不同公司的保证金、临时反倾销税率和反倾销税率不同，因此按照进口量进行加权平均。同时，初裁直至终裁会收取保证金或征收临时反倾销税，终裁之后征收反倾销税。因此可以将保证金或临时反倾销税率与反倾销税率建立一个时间序列。4调查案件个数用于分布滞后模型的建立20钢材表观消费量21钢材出口量生铁产量6钢产量7成品钢材产量8铁合金产量9钢材进口数量10钢坯及粗锻件进口数量11钢铁板材进口数量12原材料、燃料、动力购进价格指数13第一产业增加值④14第二产业增加值④1第三产业增加值④16国内生产总值④我国只公布第一产业增加值、第二产业增加值、第三产业增加值、工业总产值、国内生产总值等指标的季度数据，可根据增长率推算出月度数据。17社会消费品零售总额用于因子分析及多元回归预测模型的建立22民用钢质船舶产量23汽车产量24铁路客车产量2机车产量26广义货币M227金融机构各项贷款（人民币）28FDI实际利用外资金额29商品房本年施工面积30住宅施工面积31办公楼施工面积32商业营业用房施工面积33固定资产投资完成额34国家财政支出中基本建设支出用于因子分析及多元回归预测模型的建立

注：上述指标除我的钢铁价格指数采用1997.1-2006.12的月度数值以外，其他指标均采用1996.10-2006.12的月度数值。

上述指标经检验都为一阶单整I(1)，采用ohansen协整法检验“我的钢铁价格指数”(MYSPIC)与其他指标之间的协整关系。检验结果见表3。

协整检验结果显示，在99％的置信水平下，统计量分别大于1％显著水平的临界值，说明二者存在协整关系。协整关系的存在为钢铁产业进口反倾销行为与“我的钢铁价格指数”(MYSPIC)变动的实证研究提供了可能。

（二）组合预测模型的构建

1.基于因子分析的多元回归预测模型

（1）运用因子分析对各指标进行分类

将表2中第个到第34个指标输入到spss中，选择主成分分析和方差最大旋转法，对所有的指标进行因子分析，保有原始信息达到91.％，其结果如表4所示。

（2）建立模型

确定6个因子与MYSPIC之间的定量关系我国第一个钢铁反倾销案于1999年3月立案，因此，回归模型和时间序列模型的样本为1996.10～1999.03的数据。，并在此基础上建立非线性多元回归模型。在显著性水平为90%下，全部通过了t检验。

2.时间序列预测模型

对MYSPIC进行ADF检验（含有常数项和时间趋势），检验结果显示，MYSPIC是非平稳时间序列。结合ADF检验的结果，采用多项式增长曲线模型来描述MYSPIC随时间变化的规律性。拟合效果不理想，在加入MYSPIC滞后一期的值作为解释变量后，拟合效果很好。

模型中含有滞后的被解释变量，但是在显著性水平α＝0.0下，｜h｜＝1.1407242912＜hα/2＝1.96，说明自回归模型不存在一阶自相关。

3.组合预测模型

（1）组合权重计算方法一

是回归预测模型的对数残差，wi为回归模型的权重；E2i是时间序列模型的对数残差，w2为时间序列模型的权重。

（3）各种模型的拟合效果比较

（三）计算差额并建立分布滞后模型

1.差额的正态分布检验

采用组合模型2预测出1999.04-2006.12MYSPIC的估计值，并与MYSPIC的实际值相减。

D的B统计量为4.177819，D服从正态分布的概率为0.123822，可见差额服从正态分布的概率很低，表明该差额并非随机误差，可以推断此阶段又有新的影响因素加入，有必要进一步分析。

2.差额D的分布滞后模型加权平均反倾销税率RAE只获得了从2002.01-2006.12的数据。

在显著性水平α＝0.0下，查标准正态分布表得到的临界值hα/2＝1.96，由于｜h｜＝0.79708979＜hα/2＝1.96，则说明自回归模型不存在一阶自相关。

五、结论

上述研究得到，“我的钢铁价格指数”实际值与预测值的差额，同钢铁产业加权平均反倾销税率和钢铁产业反倾销案件个数的分布滞后模型。该模型中各个系数体现了反倾销调查案件个数、加权平均反倾销税率和“我的钢铁价格指数”的滞后值对“我的钢铁价格指数” 实际值与预测值的差额的不同影响程度。反倾销调查案件个数滞后三期的值对本期“我的钢铁价格指数”的影响为3.2806，即反倾销调查案件滞后三期的数量每增加1个，本期“我的钢铁价格指数”增加3.2806。加权平均反倾销税率滞后三期的值对本期“我的钢铁价格指数”的影响为43.9136，即加权平均反倾销税率每增加1％，本期“我的钢铁价格指数”增加0.439136。

由于MYSPI^C=MYSPI^C+^D，因此可以得到：

由于“我的钢铁价格指数”的组合预测模型不考虑反倾销因素，即组合预测模型不是关于反倾销因素的函数，因此，通过模型(4)可以得出反倾销因素对“我的钢铁价格指数”的影响。例如，1999年3月底（此前从未发生过反倾销案件）“我的钢铁价格指数”为88.8，2002年12月底“我的钢铁价格指数”为106.1，上涨了17.3个单位。2002年9月，共有3起反倾销案件，加权平均反倾销税率为11.98％。可见，反倾销调查案件使得“我的钢铁价格指数”上涨了9.7个单位，加权平均反倾销税率使得“我的钢铁价格指数”上涨了.03个单位。“我的钢铁价格指数”上涨幅度中的剩余部分则由于非反倾销因素引起。

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Empirical Study of the Effects of Antidumping Behaviors

on Price Index In Iron and Steel Industry

YANG Yue1 E aiyan1 WANG Xianliang2

（1.School of Management and Economics, Beijing Institute of echnology, Beijing 100081；

2.Northeastern University at Qinhuangdao, Qinhuangdao 066004）

Abstract: his paper puts forward a research frame of the effects of antidumping behaviors on the price index of industry involved, by using contrafactual analysis. With time series model and multiple regression model, it sets up a combination forecasting model. It predicts the value of price index on the assumption that there is no antidumping behavior. With a DistributedLag Model of antidumping behaviors factors and difference between actual price index and predicted values, it analyzes the effects of antidumping behaviors on the price index of industry involved. his model is based on the availability of data and describe the effects on industry's price index from antidumping behaviors in earlier and current period. At last, it empirically studies the iron and steel industry by using the method mentioned above.

eywords: price index; contrafactual analysis; antidumping behaviors; empirical study（责任编辑 彭 江）

注：“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。”