《Structural Change and Economic Dynamics》：Sharp instrument: A stab at identifying the causes of economic growth
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本文通过构建相邻国家均值滞后作为工具变量，解决经济增长研究中的钝器与弱工具问题，发现出口 sophistication是经济增长的关键稳健驱动因素，优于传统因素如教育、贸易开放等。
雷达·切里夫（Reda Cherif）| 福阿德·哈萨诺夫（Fuad Hasanov）| 王丽琴（Lichen Wang）
国际货币基金组织（IMF）和英国剑桥大学
摘要
我们通过解决实证增长文献中的“工具变量问题”（即工具变量的钝化和弱化问题），为经济增长的决定因素提供了新的见解。作为每个内生变量的工具变量，我们提出了该变量在邻国的平均值。这种方法的优势在于能够产生特定于变量且随时间变化的——即“精确的”——以及具有较强解释力的工具变量。我们还引入了“偏差规范”（bias norms）来检验估计结果对我们工具变量潜在无效性的敏感性。估计结果显示，与学校教育年限、贸易开放度、对经济的私人信贷以及通过法律和秩序衡量的制度等其他标准增长决定因素相比，出口复杂度是一个相对稳健的增长决定因素。
引言
确定经济增长的原因一直是大量实证增长研究的重点。为了理解经济增长的原因，我们并不寻求一个详尽的增长驱动因素列表（这可能是不可想象的），而是寻找一些关键的增长决定因素。然而，在实践中揭示这些关键因素是困难的。数据存在测量误差；可考虑的增长驱动因素众多，而可用的数据有限；此外，因果关系与相关性也难以区分。在本文中，我们试图解决实证增长文献中的一个关键问题，即在跨国背景下确定经济增长关键原因时的因果关系与相关性（或内生性）问题。
文献中常用的解决内生性问题的标准技术是使用工具变量（IV）估计。这种技术依赖于找到一个在模型之外既与感兴趣的内生变量有较强相关性（工具变量的有效性），同时又与增长回归的残差项或创新项无关的工具变量。许多增长研究似乎违反了这两个条件中的一个或两个。Bazzi和Clemens（2013）指出，一些著名的增长研究使用相同的工具变量来研究不同的增长决定因素，因此它们共同遭受了“工具变量钝化”问题的影响。在这种情况下，至少有一个工具变量估计可能是无效的，甚至所有工具变量都可能是无效的。
在过去的二三十年里，文献中探讨的增长决定因素的数量增长速度远远快于可用的工具变量数量，这使得解决工具变量钝化问题变得至关重要。例如，在许多增长回归中，人口规模被用作工具变量，以替代不同的内生变量，如贸易（Spolaore和Wacziarg，2005年）、国际援助（Rajan和Subramanian，2008年）或出口复杂度（Hausmann等人，2007年），而无需控制其他研究的解释变量。此外，即使工具变量没有“钝化”问题，它也可能较弱，从而导致对增长实际影响的估计产生误导。毫不夸张地说，由于Bazzi和Clemens（2013）的研究，我们现在对工具变量增长回归得出的关键增长决定因素了解甚少。我们提出了一种应对他们批评的方法。
在本文中，我们重新审视了主要增长决定因素的研究，同时解决了工具变量钝化和弱化所带来的挑战。我们的工具变量构建方法是通过取一个国家邻国陆地和海洋国家的每个内生变量平均值的滞后值来构造工具变量。这种方法具有几个优势：工具变量是特定于变量的、随时间变化的——因此是“精确的”——并且可以与内生变量产生强相关性，尽管并非在所有情况下都是如此。一个国家与其邻国之间的增长决定因素的相关性表明，地理邻近性促进了在贸易开放度、制度质量、教育和金融发展等领域的政策模仿。
近期文献对使用类似的“空间工具变量”时可能违反排除限制（exclusion restriction）的问题提出了严重担忧，这是工具变量有效性的一个关键要求。例如，Betz等人（2018a, 2020）指出了空间工具变量本身固有的几个问题，这些问题可能通过内生变量之外的渠道直接影响或间接影响结果变量。他们还指出，从构造上看，空间工具变量会导致第一阶段的同时性，从而违反排除限制。在我们的研究中，工具变量的有效性取决于一个国家的出口与邻国出口篮子之间存在强相关性的原因。反对工具变量有效性的论点主要集中在逆向因果关系和国家结果之间的溢出效应上。在第3节中，我们讨论了我们的工具变量有效性可能受到损害或得到合理化的条件。我们还提供了实证证据，表明来自邻国和不变国家特征的溢出效应可能不会改变我们的主要结论。
我们还引入了“偏差规范”（bias norms）来研究我们的估计结果对我们工具变量潜在无效性的敏感性。我们首先使用“相关性规范”（即工具变量与误差项之间的相关性）进行敏感性分析（Ashley和Parmeter，2015），但发现基于这些规范的结果并不总是决定性的。因此，我们引入了“偏差规范”，即工具变量无效性所暗示的偏差，并发现我们的结果可以被认为是相对稳健的，而不是脆弱的。要推翻基线假设中出口复杂度具有统计显著性的结论，需要一个相当大的偏差，通常大于系数的一个标准误差。相比之下，同样的敏感性分析表明，学校教育年限可能不是经济增长的重要决定因素。我们使用自助法（bootstrapping）来控制估计结果和敏感性分析中的抽样变异（Ashley和Parmeter，2020）。
我们发现，与学校教育年限、贸易开放度、对经济的私人信贷以及通过“法律和秩序”指数衡量的制度等标准决定因素相比，出口复杂度是一个显著且相对稳健的增长决定因素。此外，在出口复杂度存在的情况下，其他标准增长决定因素大多变得统计上不显著。我们的一个潜在含义是，人力资本、贸易、金融发展或制度的改进可以通过提高出口复杂度来促进经济增长。出口复杂度也可能体现了一个国家的生产技术水平。我们还发现，国内生产的出口导向，而不是国内生产本身或制造业专业化，是至关重要的。
在他们的开创性文章中，Hausmann等人（2007）提出了一种衡量出口复杂度的方法，并认为它是经济增长的关键因果因素。该衡量标准基于所出口商品复杂度的加权平均值，该复杂度通过所有出口该商品的国家的人均GDP来衡量。Bazzi和Clemens（2013）复制了Hausmann等人（2007）的研究，发现除了使用人口变量作为出口复杂度的工具变量这一“工具变量钝化”问题外，他们的估计中还存在工具变量弱化的问题。在本文中，我们首先重新计算了出口复杂度变量，并将其扩展到2014年。然后我们不仅重现了Hausmann等人（2007）的结果，还表明当将标准增长因素纳入回归并使用邻国变量的平均值作为工具变量时，出口复杂度是一个重要且相对稳健的增长决定因素。
此外，我们提出了其他出口复杂度的替代指标，如人均实际制造业出口额或制造业出口占总出口额的比例，并尝试了其他聚合方法来计算工具变量以及溢出效应，发现结果大致相似。尽管我们方法的强度、有效性和稳健性存在争议，但我们相信我们的结果突显了一个常常被忽视的经济发展关键因素。与其他增长回归中的决定因素相比，或者在解决工具变量钝化问题的近期文献中（如Acemoglu等人，2019），提高出口复杂度的影响潜力要大一个数量级或更多。
节选内容
出口复杂度与增长：测量与特征事实
正如许多石油出口国的经验所示，如果没有出口复杂度的提高，经济增长是短暂的（Cherif和Hasanov，2016）。尽管许多石油出口国在大量石油收入的支持下经历了一段时间的增长，但由于生产率增长停滞甚至下降，持续增长并未实现。作者认为，生产率提升的主要来源是生产复杂可贸易商品。
精确工具变量与钝化工具变量及工具变量有效性
在本节中，我们描述了我们的工具变量方法。在跨国背景下找到有效且强有力的工具变量是具有挑战性的。正如Bazzi和Clemens（2013）所指出的，许多文章对不同的变量使用相同的工具变量，如人口和面积。此外，这些工具变量还存在有效性和潜在的弱化问题。为了说明工具变量钝化问题，假设增长可以（可能）由两个因素解释：
实证结果
通过运行普通最小二乘（OLS）和固定效应（FE）回归（表1），我们发现许多标准增长决定因素与增长率相关。将增长与初始对数实际人均GDP和出口复杂度进行回归，并分别控制每个标准增长决定因素（第1-5列），得到的系数大多具有高度统计显著性（不过法律和秩序除外），符号符合预期，除了私营部门
稳健性
我们尝试了出口复杂度的其他替代指标——制造业出口占商品出口的比例和人均实际制造业出口额（以对数形式）。使用我们的基线回归，我们发现制造业出口比例和人均实际制造业出口额都具有显著且正的系数（表3，第2和4列）。同时包含EXPY和另一种制造业出口衡量方法会导致准多重共线性，从而导致系数不显著
敏感性分析
我们进一步通过进行敏感性分析（Ashley和Parmeter，2015, 2020）来研究我们的结果对工具变量潜在无效性的敏感性。该方法评估了测试假设对工具变量有效性违反的敏感性或脆弱性。为此，首先模拟了一组工具变量与误差项之间的协方差。
结论
本文基于一种引入“精确”工具变量的方法来探讨经济增长的决定因素，该方法能够抵御“工具变量钝化”问题，尽管它并不一定为排除条件和工具变量弱化问题提供完全可靠的解决方案。每个标准增长因素都通过其在邻国的平均值（或滞后平均值）来作为工具变量。我们发现，无论是通过EXPY还是制造业出口比例来代理的出口复杂度
雷达·切里夫（Reda Cherif）：撰写——审稿与编辑，撰写——初稿，方法论，正式分析。
福阿德·哈萨诺夫（Fuad Hasanov）：撰写——审稿与编辑，撰写——初稿，方法论，正式分析。
王丽琴（Lichen Wang）：撰写——审稿与编辑，撰写——初稿，方法论，正式分析。
