文章運(yùn)用消除內(nèi)生性的異質(zhì)性隨機(jī)前沿引力模型,實(shí)證分析了2005～2015年"中巴經(jīng)濟(jì)走廊"周邊國(guó)家異質(zhì)性恐怖襲擊目標(biāo)與貿(mào)易效率的因果關(guān)系,進(jìn)一步檢驗(yàn)了反恐行動(dòng)在這一因果關(guān)系中的調(diào)節(jié)效應(yīng),借助局部散點(diǎn)回歸擬合圖和箱型估計(jì)量調(diào)節(jié)效應(yīng)圖對(duì)反恐行動(dòng)調(diào)節(jié)效應(yīng)的非線性問(wèn)題做了適當(dāng)?shù)耐卣剐蕴骄�。研究表�?第一,從恐怖襲擊目標(biāo)異質(zhì)性來(lái)看,全樣本中貿(mào)易效率對(duì)上一年度"私人及財(cái)產(chǎn)"目標(biāo)襲擊的敏感度較強(qiáng),而中國(guó)樣本中貿(mào)易效率對(duì)上一年度"商業(yè)目標(biāo)"襲擊的敏感度較強(qiáng);第二,反恐行動(dòng)在全樣本的"恐怖襲擊-貿(mào)易效率"因果關(guān)系鏈條中發(fā)揮了顯著調(diào)節(jié)效應(yīng),"私人及財(cái)產(chǎn)"目標(biāo)襲擊對(duì)貿(mào)易效率的條件邊際效應(yīng)低于"商業(yè)目標(biāo)"襲擊,這可能與地區(qū)內(nèi)對(duì)前者投入的反恐資金與資源更多有關(guān);第三,局部散點(diǎn)回歸擬合圖和箱型估計(jì)量調(diào)節(jié)效應(yīng)圖顯示,恐怖襲擊對(duì)貿(mào)易效率的條件邊際效應(yīng)具有非線性,應(yīng)當(dāng)謹(jǐn)慎解釋模型中存在的交互效應(yīng)。 

【文章來(lái)源】：世界經(jīng)濟(jì)研究. 2020,(04)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：18 頁(yè)

【部分圖文】：

2000～2014年“中巴經(jīng)濟(jì)走廊”周邊國(guó)家恐怖襲擊目標(biāo)類(lèi)型分布

圖2和圖3分別表示調(diào)節(jié)變量反恐行動(dòng)影響恐怖襲擊的貿(mào)易效率效應(yīng)量的局部散點(diǎn)回歸擬合圖,在“商業(yè)目標(biāo)”襲擊情境下,隨著反恐行動(dòng)實(shí)施規(guī)模和力度的增加,貿(mào)易效率對(duì)上一年度“商業(yè)目標(biāo)”襲擊頻次的敏感度逐漸增強(qiáng),局部散點(diǎn)回歸擬合曲線的斜率在反恐行動(dòng)取值為“1”的階段內(nèi)更為陡峭,這反映出貿(mào)易效率對(duì)上一年度“商業(yè)目標(biāo)”恐怖襲擊的負(fù)向敏感度在反恐行動(dòng)規(guī)模和力度較高時(shí)表現(xiàn)得更明顯,而在反恐行動(dòng)規(guī)模和力度適中或較低階段時(shí)表現(xiàn)相對(duì)不明顯。由于地區(qū)內(nèi)“私人及財(cái)產(chǎn)”目標(biāo)襲擊的均值明顯高于“商業(yè)目標(biāo)”襲擊,故貿(mào)易效率實(shí)際對(duì)“商業(yè)目標(biāo)”襲擊頻次的負(fù)向敏感度更強(qiáng),這再一次佐證,當(dāng)對(duì)更頻繁的“私人及財(cái)產(chǎn)”襲擊目標(biāo)采取高壓反恐態(tài)勢(shì)時(shí),反而可能導(dǎo)致一部分恐怖勢(shì)力改變策略,轉(zhuǎn)而襲擊反恐力度相對(duì)較低,即選擇襲擊成本“更便宜”的“商業(yè)目標(biāo)”,這與表5得到的基本回歸結(jié)論保持一致。值得注意的是,由于恐怖襲擊以及其他地緣政治和地緣經(jīng)濟(jì)非效率的存在,地區(qū)內(nèi)貿(mào)易效率平均水平偏低。此外,地區(qū)內(nèi)絕大多數(shù)國(guó)家恐怖襲擊目標(biāo)頻次比較低,這使得擬合曲線周?chē)臉颖军c(diǎn)過(guò)于集中在靠近原點(diǎn)的正鄰域內(nèi),導(dǎo)致條件邊際效應(yīng)估計(jì)結(jié)果十分脆弱且依賴(lài)于模型,這引發(fā)了對(duì)模型線性交互效應(yīng)(Linear Interaction Effect,LIE)假設(shè)的疑慮。圖3 反恐行動(dòng)調(diào)節(jié)效應(yīng)局部散點(diǎn)回歸擬合圖(私人及財(cái)產(chǎn))

圖2 反恐行動(dòng)調(diào)節(jié)效應(yīng)局部散點(diǎn)回歸擬合圖(商業(yè)目標(biāo))為此,Hainmueller等(2019)提出使用箱型估計(jì)量(Binning Estimator)對(duì)上述交互效應(yīng)是否符合LIE假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。將連續(xù)型調(diào)節(jié)變量反恐行動(dòng)按照分位數(shù)等分成低、中、高三組(L、M、H)進(jìn)行分組估計(jì),得到低、中、高三個(gè)邊際效應(yīng)估計(jì)系數(shù)和相對(duì)應(yīng)的置信區(qū)間。根據(jù)圖4和圖5可知,低、中、高分位數(shù)的箱型估計(jì)量偏離原模型擬合線,分布在其兩側(cè),這表明基于反恐行動(dòng)的異質(zhì)性恐怖襲擊目標(biāo)頻次對(duì)貿(mào)易效率的邊際效應(yīng)是非線性的,拒絕LIE假設(shè)。這提醒我們應(yīng)當(dāng)謹(jǐn)慎對(duì)待和解讀模型中存在的交互效應(yīng),圖4和圖5為調(diào)節(jié)變量定義域內(nèi)的25～75分位間的箱型一致估計(jì)量,限于篇幅,本文將不再對(duì)其回歸結(jié)果進(jìn)行細(xì)致討論,這將成為下階段研究的關(guān)注重點(diǎn)。

【參考文獻(xiàn)】：
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