贸易公平还是贸易保护：对多国遭受反倾销次数的回归分析，本文主要内容关键词为：多国论文,贸易保护论文,公平论文,次数论文,贸易论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、研究的问题 对于反倾销的作用，学术界有两种对立的观点。第一种观点（也是WTO设立反倾销的重要初衷）支持现行反倾销制度。它认为反倾销是对出口国不正当贸易行为的约束。如某些国家的企业可能由于市场机制不完善（或是受到政府扶植）而在国内处于垄断地位，它们故意降低出口产品价格来占领国外市场，并利用国内的垄断收入弥补损失。这种做法对于进口国的厂商而言是不公平的，因而进口国有权利使用反倾销手段来保证贸易的相对公平。我们可以称反倾销的这类作用为“贸易公平机制”。第二种观点则反对现行反倾销制度。它认为在现实中反倾销实际上沦为了贸易保护的工具。进口国厂商因为自身生产效率低下等原因无法与外来厂商竞争，却利用反倾销手段来阻止外国产品进入市场；同时进口国政府受利益集团左右或者出于自身国家利益考虑纵容反倾销行为。这样的反倾销方式实质是利用行政手段来阻碍国家间的自由贸易，我们可以称之为反倾销的“贸易保护机制”。 本文认为，一个制度最重要的作用是其奖惩机制，即在这个制度下，什么样的行为受到了鼓励，什么样的行为受到了惩罚。本文正是从这一角度入手，研究在当今的反倾销体系下，一个国家具有哪些特征会遭受到更多（少）的反倾销（惩罚）。如果反倾销的贸易公平机制占主导，那么其惩罚的应该是那些市场经济体系不完善、贸易政策不开放、贸易行为不合乎规则的国家；如果贸易保护机制占主导，则一个国家遭受反倾销的数量会“恰好”与其竞争优势（如技术和生产成本上）紧密关联。同时，随着每一个国家自身的发展，其遭受反倾销数量也在变化，这些变化也能体现反倾销制度的重要特点。最后，通过将这些信息纳入回归方程，归纳出导致各国遭受反倾销调查的“受害者共同特征”。通过研究这些特征如何影响一国遭受反倾销的可能性，我们可以理解在贸易实践中反倾销制度的奖惩机制到底是什么，从而判断其合理性。 对中国而言，正确理解反倾销的原理有着重要的现实意义。在21世纪的第一个十年间，中国是世界上受到反倾销调查最多的国家，并且仍以较快的速度增长。十年间中国的出口总额平均约占世界的7%，承受了世界上26%的反倾销调查；与之相比，美国的出口总额约占世界的10%，其受到的反倾销仅占世界的6%；日本的出口总额约占5%，其遭受的反倾销约占世界的4%。 为何中国遭受的反倾销如此之多呢？是因为中国的市场经济体系不完善、贸易行为不符合国际规范？还是仅仅因为中国存在生产成本上的竞争优势、经贸势力快速扩张，因而引发了外国的贸易保护行为？现存的解释中国反倾销现状的文章往往不能很好地比较这两类因素的重要性，而本文的研究结果将对此进行解答。 二、反倾销研究的分类 我们可以根据选用数据的不同对反倾销问题的定量研究进行分类：（1）行业与国家：如果选用某个行业内的反倾销数据，那么我们可以研究行业层面的因果关系。比如Sabry①发现进口渗透率、集中程度以及集中程度和设备使用率的相互关系是影响反倾销决策的重要因素。如果我们将一个包含了各个行业的国家近似成为一个有机的行为结构，那么我们也可以将行业之间的因果关联扩展到国家之间。比如Feinberg②探讨了汇率变化对于美国针对巴西、韩国、日本和墨西哥的反倾销诉讼量的影响。（2）发起者与承受者：如果我们的因变量是发起反倾销的数量，那么我们可以探讨反倾销的决策因素。如Knetter③建立了一个寡头模型，比较了澳大利亚、美国、加拿大和欧盟对多国发起反倾销的数量如何受包括实际汇率、GDP增速等宏观因素影响。如果我们关注承受反倾销的数量，那么我们可以讨论引发他国反倾销的原因。如Sudsawasd④控制了4个作者认为较为基本的宏观变量（实际利率、GDP增长率、通货膨胀率、上一年度遭受反倾销的数量），讨论一国的贸易政策（一共6个指标，包括贸易占GDP比例、出口占GDP比例、进口占GDP比例、关税率等）与其遭受的反倾销数量的关系。相比而言，学术界对反倾销的研究多集中在发起者身上（Sudsawasd，2011）。当然，如果我们能找到比较详细的双边数据（即国家j与国家i之间的反倾销数量），而不是汇总数据（国家j发起或者遭受反倾销的总量），那么我们可以同时讨论反倾销的发起者和承受者的相关特点如何决定反倾销的数量。如Bao⑤用国家间的相对变量比较和解释中国和美国在对其他约30个国家使用反倾销时的报复性行为。 基于本文的研究问题，我们采用了多国承受反倾销数量的汇总数据，这一选择的原因如下：（1）学术界已经有大量研究反倾销发起者决策因素的文章，并用其结论来讨论反倾销政策的公平性。本文希望对这类文章的结论进行完善和验证。它们是从反倾销制度如何影响进口国的动机来对其做出评价，本文则是进一步考察这种动机的后果（对不同出口国带来的奖惩），从而进一步解释制度的合理性。（2）本文没有选用双边数据，这主要是出于提高数据有效性方面的考量。作为一个复杂的现象，每一次具体的反倾销都受到各种随机因素的影响，比如经济波动、工会行为、国家关系等等。不过，如果将大量的反倾销事件汇总在一起，我们就有可能让这些随机变量相互抵消，从而揭示出我们感兴趣的因果关系。从这个角度看，双边数据的数量级往往较小（许多国家一年之间仅发生一次甚至零次反倾销争端），包含了较多随机因素。事实上，即使是汇总数据，也只有经常遭受反倾销的国家才能“保证”每年遭受超过个位数的反倾销调查。当然，使用汇总数据的代价是无法纳入与反倾销发起者及双方互动有关的变量，不过本文最终发现，仅仅使用反倾销承受者的情况已经足够解释和预测其遭受反倾销的数量。（3）本文使用的是以国家为单位的宏观数据。本文想评价反倾销这一国际贸易制度的合理性，因而需要考虑其对不同国家的整体影响。 最后，需要指出的是，现存的许多使用回归方法来评价反倾销制度合理性的文章存在一个缺陷。它们通过回归判定反倾销的某类机制（如贸易保护）对发起者或承受者有影响，但它们并没有说明这些机制相对于另一类机制的重要性如何。比如Aggarwal⑥的文章发现反倾销决策与一些宏观经济指标有关，因而质疑反倾销制度的保护主义倾向；而Sudsawwasd⑦发现与贸易自由度有关的几个变量影响一国遭受反倾销的数量，因而认为反倾销数量反映了国家自由贸易程度。事实上，我们几乎可以肯定，在现实中贸易保护因素和贸易公平因素都影响着反倾销的发生。只有评价二者的相对大小，我们才能评价反倾销制度是利大于弊还是弊大于利。本文则试图对这一点加以证明。 为此，本研究首先纳入尽可能多的描述国家间差异的变量，然后利用从一般到特殊的模型自动选择算法和经济学分析相结合从大量宏观变量中寻找最优组合。这样既可以避免在回归前作出先入为主的假设，也可以最大程度地避免遗漏重要变量，从而有可能找到一组可以精确预测一国遭受反倾销数量的受害者特征。只有在这一事实基础上，我们才能通过判断这些特征主要指向两个机制中的哪一个来认定反倾销政策在现实中主要属于贸易公平机制还是沦为贸易保护机制。 三、回归分析 （一）回归模型 1.模型和变量本文欲探讨的核心函数关系是：
（1）
：第t年其他国家对国家i发起反倾销调查的数量和。由于
是计数数据，本文按照惯例采用负二项回归模型，并列出普通OLS回归的结果为回归拟合度的参照。 （2）
：均是反倾销承受国i在第t年的宏观变量，即是供我们备选的“反倾销受害者特征”变量。 （3）
：第t-1年其他国家对国家i发起反倾销调查的数量和。在与时间有关的回归中，该项可以起到控制变量的作用。 （4）
：国家i遭受反倾销调查的国家特定效应，反映各国在遭受反倾销这一问题上的特殊性（如果存在）。为了验证其是否显著，本文对比3个赋予
不同假设的回归模型：混合估计模型，假设
=0；随机效应模型，
≠0但是
与其他回归子不相关；固定效应模型，要求
≠0而且与其他回归子相关。通过Hausman测试和似然比检验我们可以判断3个模型是否有显著差异。同时，我们还可以计算模型下每个国家的平均残差来判断是否有国家在模型下具有特殊性。 2.数据反倾销的数据来自于WTO的“全球反倾销数据库”。本文选择了遭受反倾销调查最多的10个国家进行回归，包括巴西、中国、印度、印度尼西亚、日本、韩国、马来西亚、俄罗斯、泰国和美国。这一选择基于3个原因。第一，这10国以外的国家在许多年里遭受到反倾销调查的数量为几件甚至为零，如前文所述，这样的数据所包含的随机波动可能会掩盖真实的因果效应，对回归方程造成较大的扰动。其次，许多贸易小国的宏观经济数据不够准确或者难以获得，影响回归数据库的完整性。第三，反倾销的一些常见受害国可能具有比较明显和一致的特征，纳入过多种类的国家可能会增加数据的噪音，无法得到任何结果。这样做可能引发的一个问题是样本选择歧视，因而必须明确下文所得的“反倾销受害者特征”都是归纳自这些常见的反倾销对象国。不过，这并不会在很大程度上影响本文结论的可靠性，这10个国家承受了世界上近六成数量（如果就涉及出口品的价值而言会更多）的反倾销调查，因而其遭遇对于反倾销对整个系统的影响具有较强的代表性。宏观经济数据（
）主要来自于世界银行的“世界发展指数”。 （二）回归过程 如上文所解释，本文采用经济学分析和软件模型自动选择相结合的方式确定最优回归模型。我们的候选解释变量来自世界发展指数数据库。其中，本文首先去掉所有在本研究的国家和年代内缺失值大于10%的变量（约占一半）；其次，去掉不具有国家间比较意义的变量（比如以本币计算的GDP）；第三，相关性极强的多个变量本文根据它们的经济学意义保留一个或几个。经过上述3步筛选还剩下100多个较为独立的经济变量。接下来本文采用由Hendry等人提出的自动回归选择算法进行筛选。即先确定一个包含所有感兴趣变量的一般模型，然后利用算法逐步减去一个回归子，通过测试相关参数变化来确定回归子的留存。在软件筛选之后本文结合经济学意义，并参照关于反倾销发起者的对应研究进一步实验，以确定变量的留存。 （三）回归结果 利用上文的算法和筛选，我们得到4个模型。模型1为简单的线性混合估计模型，模型2为负二项混合估计模型，模型3是负二项随机效应模型，模型4为负二项固定效应模型。
基于回归的结果，本文得出如下初步结论：在现实贸易中，反倾销的贸易保护层面占了主导，反倾销制度惩罚了那些具有竞争优势的国家，往往沦为一种“反竞争”制度。接下来，本文结合回归证据和相关统计学测试，从两个方面证明上述论断。 （一）“受害者特征”在解释
上的充分性 1.样本内吻合度高 首先我们看到，上述8个解释变量在所有的4个模型中都在很高水平（1%）下显著，而且不同模型所得到的因果关系（包括回归变量的符号和相对大小）是极其近似的，这显示我们得到的“反倾销受害者特征”并不依赖于特定的模型，具有较高的可信度。 其次，线性模型的
值接近0.9，即约90%的数据变化情况可以由模型来解释。负二项回归因为没有采用OLS方法，无法计算其
，但是仅从回归残差来看还优于线性模型（线性回归的残差平方和为6，194.75，负二项回归为4，223.49），表明该模型的拟合程度也很高。这些事实显示：仅仅依靠这些受害者特征就能比较好地解释一个国家遭受反倾销的数量。从某种意义上来说，这一极高的拟合度是令人惊讶的。我们能够仅仅用反倾销承受国自身的经济变量如此精确地预计反倾销这样一个复杂的事件，这提示我们：反倾销制度对于不同国家有着较明确的奖惩倾向。 图1为3个比较典型的国家（就遭受反倾销数量而言）的实际值与样本内预测值的比较。由图1我们可以看到，除了少数突然地波动以外，这个完全基于反倾销承受者的变量构建的模型对于反倾销的整体趋势和国家间差异都能比较好地解释和预测。 2.样本外预测较准确 检验一个模型的最直接和有效的方法之一是样本外预测法。为此，本文用基于1995～2007年数据得到的回归方程来预测2008～2010年的反倾销数量，再与真实发生值进行对比。结果如下： （1）95% CI：2008年100%的实际值位于预测值的95%预测区间内；2009年为90%；2010年为100%。 （2）
±SE：2008年90%的实际值位于预测值±标准误（约68%CI）之内；2009年亦为80%；2010年为90%。 （3）
±5：2008年的预测值80%在实际值±5件的范围内，2009年为80%，2010年为80%。 由此我们可以看出，该回归模型所提出的回归变量在时间上较为稳定。即使面对2007年底发生的全球金融危机，模型预测成功率依然较高，再次证明了这些“反倾销承受者特征”对于预测反倾销数量有着重要的意义。 3.受害者特征具有普适性 这8个受害者特征对于各国遭受反倾销的数量都有较好的解释： （1）国家平均残差较小。接下来，计算国家i在回归模型2下的平均残差值：
。 （2）国家固定效应不显著。从表1中我们已经可以看到，采用国家固定效应和随机效应的面板回归结果与混合估计模型得到的结果极其相近，这也说明在控制了8个特征之后，我们不需要再借助于国家固定效应
对
进行解释。下面用统计学测试说明这一点。 Hausman Test（fixed effect vs random effects）
：模型3和模型4的系数差异不显著；结果：
=12.7，不能拒绝零假设。 Likelihood Ratio Test（random effects vs pooled）
：模型2和模型3的系数差异不显著；结果：
=1.44，不能拒绝零假设。 （3）中国不具特殊性。由于中国遭受的反倾销数量大大超过其他国家，因此我们定义二元变量来检验中国这一“特殊”国家遭受的反倾销数量能否为这8个变量解释： 定义：中国=1若i=中国；中国=0其他情况。 在模型2的基础上加入该二元变量“中国”，检验中国是否具有与其他国家相比不同的截距，结果显示该变量不显著（t=-1.00）。
上述3个事实说明该模型具有一般性，即各国遭受反倾销的原因和机制存在共性。 4.无需引入
的过去值来控制变量 在模型2～4中加入
我们发现其本身不显著，对回归结果几乎无影响，这再次说明使用这8个变量解释ADit的充分性。 5.与相关研究的印证 检验模型有效性的另一个办法是与相关研究进行比较。如前所述，反倾销的研究可以从发起者和承受者入手。由于进出口国双方在反倾销问题上存在紧密关联，因而我们预计两类研究得出的结论应该是相互呼应的。具体地讲，同一变量对
发起量和承受值的作用方向往往相反；而相对（如进口和出口）的变量对于
发起量和承受值的作用方向往往相同。 表2列出本文与其他两个针对反倾销发起者的研究共同涉及的变量的比较。这3个研究都运用了反倾销的国家汇总变量。由表2可以看到，本文得到的结论恰好与这两个对反倾销发起者动机的研究所得结论具有比较好的对应关系。
综上所述，本文认为这些受害者特征可以比较充分地解释各国遭受反倾销的数量，因而能帮助我们进一步理解反倾销的作用机制。 （二）受害者特征主要反映了反倾销的贸易保护机制 1.各回归变量的定义和边际效应 表3总结了模型2的回归结果。 由表3我们可以将8个受害者特征分为如下3类：（1）生产成本有关的因素：劳动力总数、抚养人口比例、国家价格水平。（2）与经贸发展状况有关因素：GDP增长率、居民最终消费占GDP百分比、总出口值。（3）其他：总服务贸易出口值、进口价值指数。 通过观察这些变量与反倾销调查间的数量关系，我们发现前6个变量“异口同声”地指出了这样一种关系：一个国家的竞争力越强，比如生产成本越低（劳动力总数越大、抚养人口比越低、物价水平低），或者经贸发展状况越好（GDP增长率越高、居民消费倾向越高、总出口值越大），其遭受的反倾销数量就越多。其余两个变量对于反倾销的影响则较好理解。首先，由于反倾销只针对货物贸易而言，所以在总出口量一定的情况下，服务贸易出口量与一国遭受反倾销的数量呈负相关。进口总量的影响可能是策略性的，它提高了国家之间的贸易依赖程度，因而增加了一国在受到反倾销调查后的反击筹码，因而减少其遭受反倾销的可能性。 我们可以用如下公式来代表回归的结果： 反倾销数量=生产成本优势×经贸发展优势×（服务业出口÷进口） 这样的变量关系提示我们：反倾销法案至少从结果上看成为了一种“反竞争”的贸易保护机制。 2.反倾销的贸易保护机制 根据GATT/WTO的反倾销条例，要想发起反倾销，进口国需要证明如下两条事实以及它们间的因果关系：（1）损害：国内企业受到进口产品损害（如利润、市场份额下降）。（2）倾销：进口产品存在不合理定价（如售价低于向其他国家出口产品的价格；售价低于成本加上正常利润）。
可以看到，这一制度的设计初衷是打击不正当竞争、维护贸易公平。然而，为什么最终遭受打击的“恰好”是那些具有竞争优势、经贸发展状况好的国家呢？本文认为其最根本的问题在于：（1）该政策没有考虑到博弈相关方的利害关系；（2）它创设了一种权利，但却没有设计相应的监督和制衡机制。在反倾销这一问题上，进口国的厂商为了实现自己的利益最大化，会将任何外来的竞争都描绘成一种威胁和损害；本国政府一方面受到这些利益集团的游说，一方面又会考虑到国家利益，因而往往都会纵容这些反倾销行为；本国的消费者作为利益受损者却没有被这一制度考虑在内；外国厂商作为最大的受害者在整个事件中也都缺乏有效的话语权（往往不通过提价来妥协便要接受严厉处罚）。 从长远来看，这样的制度鼓励了利用政治壁垒来防止经济竞争的行为，惩罚了那些生产效率高、经贸高速发展的国家（尤其是新兴市场国家）。这违反了市场经济的基本要求，打击了整个世界范围内的技术进步和创新积极性。 3.案例分析：中国的反倾销现状 接下来，我们通过对比的方式来理解如何应用模型解释中国遭受到反倾销的数量。这里选用的参照国是美国和印度。其中，中美作为世界上出口额为前两名的大国，遭受的反倾销数量却大大不同，我们因而想知道这一现象应该如何用我们的模型解释。另一方面，中国和印度作为世界上最大的发展中国家，印度受到反倾销的数量却远远小于中国，这又如何解释呢？ 为了理解这些问题，我们使用模型2对2007年中国、印度和美国遭受到的反倾销总数进行分解。由于该回归为二项分布模型，因而我们不能像线性回归那样写成线性组合的形式，而是进行如下分解： 首先，由回归方程我们得到：
其中，
为常数，每一项均表示某一受害者特征对于
的一种作用（扩大/缩小一定倍数），这些作用因子和常数项的乘积给出国家i在第t年遭受的反倾销总数。对于每一个作用因子，我们用加粗的方式标示在这一特征上受到作用最大的国家。 由表4中3个国家的对比我们可以得到如下结论： （1）中国对美国：由3类“反倾销数量指标”来看，虽然美国的出口总数更多（经贸发展优势指标是中国的近3倍），但是由于其出口产品的价格优势不如中国（生产成本指标为中国1/4），并且多数的出口产品集中于服务业而不受反倾销的威胁（贡献因子为中国1/10），因此其遭受的反倾销数量远远小于中国（1/9）。
（2）中国对印度：中国和印度同为人口大国，享有很高的GDP增长速度和较低的物价水平，但是印度的抚养人口比例（生育率极高）要远远大于中国，因而目前在劳动力的总数和劳动力负担上都处于劣势，这些都导致印度的生产成本指标仅为中国的1/4；同时印度经济从整体上（尤其是出口）落后于中国，因而遭受反倾销的可能性也较小。 反观中国，其无论在生产力成本上还是经贸发展程度上都具有较强的竞争力，而这恰恰均是现行反倾销体系“惩罚”的对象。同时，中国的出口又大量集中于货物贸易（尤其是位于产业链下游的许多低端加工业），这无疑又加剧了其遭受反倾销的可能性。因此，中国每年遭受的反倾销数量多于其他国家就不足为奇了。 许多研究还讨论了中国遭受反倾销的其他原因，比如其贸易自由度不够、国有企业较多（垄断）、相关法律不健全等等。然而在本研究中，一旦控制了这8个对世界各主要反倾销对象国都适用的特征之后，我们就足以比较好地解释历年来中国遭受反倾销的数量。因此，本文认为这些与贸易公平相关的因素恐怕并不是中国遭受反倾销的根本原因。举例来说，一个广泛引用的论点是，中国由于其市场经济地位不被承认，因而他国经常使用第三国替代价格来作为是否倾销的依据，而这会严重高估中国产品的成本，因而使中国受到过多的反倾销。对此，我们应该认识到，这虽然会影响反倾销的成功率，但恐怕并不是他国发起反倾销本身的动机。试想，如果中国的产品并不具有如此大的价格优势和市场份额，那么即使反倾销的成功率很高，外国企业会费尽心思针对中国的产品吗？因此，就本研究的结果来看，仅仅希望依靠他国承认中国市场经济地位或者是认可中国贸易政策的进步来减少中国遭到反倾销的次数恐怕是不现实的。 根据本文提出的反倾销模型，要想减少中国在未来遭受反倾销的数量，我们可以直接对这8个变量进行控制和影响，或者截断/加强它们与反倾销之间的联系。其中有一些变量是我们难以或者不愿控制和改变的，比如在未来的一二十年里，中国的经济可能仍然会保持着高速稳定的增长，出口数量也会进一步上升；中国的人口红利虽然将要结束，但整体抚养比相对于其他国家仍然较低。我们可以做出改进的包括：（1）避开反倾销严重的低端制造业和加工业，大力发展第三产业；（2）将中国的劳动力优势转化成一种产品质量优势而不是价格优势，截断其与反倾销之间的联系；（3）认识到进口不仅仅是一种贸易行为，也具有战略意义。合理的进口提升了他国对本国的贸易依存度，增加了本国在贸易战争中的博弈力量；（4）既然认识到反倾销的实质主要是贸易保护而非贸易公平，那么对于每一次的不公平待遇我们都应该据理力争，并利用中国的国际影响联合其他新兴市场国家推动反倾销制度的改革。 本文通过对国家遭受反倾销数量的汇总数据的回归分析，发现：（1）仅仅通过控制8个重要的“受害者特征”，我们便能很准确地解释和预测一个国家每年遭受反倾销的数量；（2）这些受害者特征显示，一个国家遭受反倾销的数量与其竞争实力的强弱存在着惊人的“巧合”。由此我们怀疑，在贸易实践中，反倾销的实际目的通常是“反竞争”。虽然该制度的初衷是打击违规贸易行为、促进贸易发展，从其结果看却是惩罚了那些具有生产成本优势、经贸快速发展的国家，阻碍了全球范围内的技术和生产力进步。因此，本文认为，我们需要重新反思和设计与反倾销有关的制衡机制，让该制度真正成为保障贸易秩序、促进贸易公平和世界经济发展的正面力量。 ①Sabry,Faten.An Analysis of the Decision to File,the Dumping Estimates and the Outcome of Anti-dumping Petition.International Trade Journal,2000,14. ②Feinberg,Robert M.Exchange Rates and Unfair Trade.Review of Economic and Statistics,1989,71. ③Knetter,Michael M.and Prusa,Thomas J.Macroeconomic Factors and Anti-dumping Filings:Evidence from Four Countries.Journal of International Economics,2003,61（1）. ④该文与本文所用方法类似，但结论有所不同，作者认为反倾销数量与一个国家贸易自由程度有关。见：Sudsawasd,Sasatra Which Countries Are the Targets for Anti-dumping Filings? The International Journal of Business and Finance Research,2011,5（1）. ⑤Bao,Xiaohua and Larry D.Qiu.Is China's Antidumping More Retaliatory Than That of the U.S.? Review of International Economics,2011,19（2）. ⑥Aggarwal,Aradhna Patterns and Determinants of Antidumping:A Worldwide Perspective.Working Papers Series Indian Council for Research on International Economic Relations,2003,113. ⑦Sudsawasd,Sasatra.Which Countries Are the Targets for Anti-dumping Filings? The International Journal of Business and Finance Research,2011,5（1）. ⑧Knetter,Michael M.and Prusa,Thomas J.Macroeconomic Factors and Anti-dumping Filings:Evidence from Four Countries.Journal of International Econosics,2003,61（1）. ⑨Aggarwal,Aradhna Patterns and Determinants of Antidumping:A Worldwide Perspective.Working Papers Series Indian Council for Research on International Economic Relations,2003,113:1～47.
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