作者簡介：張璐（1991—），女，甘肅定西人，對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)博士研究生，西北民族大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院講師，研究方向：商業(yè)保險(xiǎn)、行為保險(xiǎn)學(xué)。

摘要：基于貝葉斯概率模型，采用2009—2019年的省級面板數(shù)據(jù)，通過動(dòng)態(tài)GMM回歸分析出口信用保險(xiǎn)市場是否受到代表性啟發(fā)效應(yīng)的干擾。研究表明：受制于代表性啟發(fā)的決策者扭曲未來損失的概率估計(jì)，形成損前投保不足、損后過度投保的需求模式；代表性啟發(fā)確實(shí)影響我國出口信用保險(xiǎn)的需求市場，但時(shí)間遞減效應(yīng)不顯著。

關(guān)鍵詞： 代表性啟發(fā)效應(yīng)；出口信用保險(xiǎn)；行為偏差

中圖分類號(hào)：F069.9；F840.6文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1003-7217（2023）03-0043-07

一、引言與文獻(xiàn)綜述

出口信用保險(xiǎn)是降低跨境貿(mào)易支付風(fēng)險(xiǎn)的重要工具，在宏觀層面充分發(fā)揮著 “逆周期”調(diào)節(jié)作用[1]，在微觀層面保護(hù)出口商免受不付款風(fēng)險(xiǎn)。自2015年以來，《政府工作報(bào)告》已連續(xù)八年明確提及出口信用保險(xiǎn)的有關(guān)內(nèi)容。而近期受外部環(huán)境復(fù)雜性和國內(nèi)外疫情頻發(fā)的影響，市場主體企業(yè)經(jīng)營難度顯著增大，經(jīng)營形勢不容樂觀[2]。為幫助外貿(mào)企業(yè)克服困難、迎接挑戰(zhàn)，國務(wù)院、商務(wù)部等部門多次強(qiáng)調(diào)要“進(jìn)一步拓寬出口信用保險(xiǎn)覆蓋面”，維護(hù)產(chǎn)業(yè)鏈及供應(yīng)鏈安全穩(wěn)定，完成進(jìn)出口保穩(wěn)提質(zhì)的任務(wù)目標(biāo)。

中信保2020年度報(bào)告顯示，出口信用保險(xiǎn)對全國出口總額的覆蓋率為22%，雖高于世界平均水平，但仍與傳統(tǒng)保險(xiǎn)需求理論的預(yù)測不符。傳統(tǒng)的企業(yè)最優(yōu)投保理論最初由Mossin提出，他基于期望效用最大化原則證明了決策者在面臨精算公平保費(fèi)時(shí)會(huì)選擇購買全額保險(xiǎn)[3]；但是Mayers和Smith認(rèn)為，可保風(fēng)險(xiǎn)能夠通過分散化投資消除，不投保才是企業(yè)的最優(yōu)策略[4]。顯然，上述兩種觀點(diǎn)均不能充分?jǐn)M合現(xiàn)實(shí)情形。我國出口信用保險(xiǎn)屬于政策性保險(xiǎn)，與Mossin等人的預(yù)測相比，市場發(fā)展現(xiàn)狀處于“投保不足”階段；但相較于Mayers等的觀點(diǎn)而言又處于“過度投保”狀態(tài)。如果按照理性行為的標(biāo)準(zhǔn)判斷，那么以上兩種現(xiàn)象均屬于“保險(xiǎn)異?！?。

在已觀察到的各類保險(xiǎn)異象中，投保過度或投保不足是較為突出的兩種市場表現(xiàn)[5]，對經(jīng)典理論構(gòu)成了巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的理性學(xué)派認(rèn)為，這種反應(yīng)過度和反應(yīng)不足都可以通過有效市場范式得到解釋[6，7]，而行為偏差學(xué)派對此提出了質(zhì)疑，于是嘗試構(gòu)建各種有限理性行為模型或引入各類非理性行為因素來更好地描述這兩種現(xiàn)象[8，9]，代表性啟發(fā)就是其中一種偏差類型。代表性啟發(fā)最早由Tversky提出，用來刻畫人們預(yù)測未來狀態(tài)時(shí)受到以往類似事件影響的思維模式[10]，即通過過往經(jīng)歷或回憶輔助現(xiàn)時(shí)決策。實(shí)踐證明代表性啟發(fā)可能是一種高效的思維捷徑，但有時(shí)也會(huì)造成嚴(yán)重的行為偏差[11]。因?yàn)檫@種思維模式主要通過典型或近期事件構(gòu)建代表性信息子集，理所當(dāng)然地認(rèn)為過去代表未來[12，13]，所以在信息更新時(shí)可能違背理性貝葉斯規(guī)則[14]，從而導(dǎo)致判斷偏誤，做出非理性決策。

個(gè)人很難處理小概率大損失的風(fēng)險(xiǎn)信息[15]，因此在保險(xiǎn)需求決策中也會(huì)頻繁使用啟發(fā)式思維[16，17]。目前，啟發(fā)式在保險(xiǎn)領(lǐng)域的研究內(nèi)容主要聚焦于損失概率的判斷和解釋[18]，研究方法涵蓋理論推導(dǎo)和實(shí)證檢驗(yàn)兩個(gè)維度。在理論層面，代表性

啟發(fā)引起概率判斷偏差，在損失未發(fā)生時(shí)低估概率，抑制保險(xiǎn)需求；在損失發(fā)生后高估概率，刺激保險(xiǎn)需求[19]。在實(shí)證層面，大量學(xué)者也發(fā)現(xiàn)了代表性啟發(fā)影響投保決策的證據(jù)。洪災(zāi)發(fā)生前后，受災(zāi)地區(qū)的保險(xiǎn)需求發(fā)生逆轉(zhuǎn) [20]，這表明一旦親歷洪水災(zāi)害，個(gè)人就會(huì)高估未來洪災(zāi)的可能性，然后尋求更多的保險(xiǎn)保障[21]。類似地，嚴(yán)重的暴風(fēng)雨不僅會(huì)促進(jìn)更高的洪水保險(xiǎn)購買，還會(huì)進(jìn)一步降低免賠額水平[22]。此外，在地震保險(xiǎn)市場中也發(fā)現(xiàn)許多代表性啟發(fā)扭曲保險(xiǎn)決策的現(xiàn)象 [23，24]。綜上，現(xiàn)有文獻(xiàn)指出代表性啟發(fā)效應(yīng)可能導(dǎo)致使用者對風(fēng)險(xiǎn)的先驗(yàn)概率不敏感、對參考樣本的規(guī)模不敏感，從而嚴(yán)重低估或高估損失概率，于是在不同的保險(xiǎn)市場中出現(xiàn)投保不足或投保過度等“異象”。但是鮮有文獻(xiàn)涉及出口信用保險(xiǎn)領(lǐng)域。我國出口信用保險(xiǎn)是政策性保險(xiǎn)，保險(xiǎn)滲透率普遍較低，面臨需求疲軟等發(fā)展困境。除傳統(tǒng)的市場因素外，企業(yè)的行為因素可能也會(huì)影響保險(xiǎn)需求。鑒于此，考察我國出口信用保險(xiǎn)市場上是否存在代表性啟發(fā)效應(yīng)，識(shí)別啟發(fā)式思維引致的需求模式，有助于減輕非理性因素對保險(xiǎn)需求的影響，從而改善出口信用保險(xiǎn)增長乏力的現(xiàn)狀，進(jìn)一步擴(kuò)大出口信保的覆蓋范圍。

二、理論模型

代表性啟發(fā)意味著個(gè)人常常無意識(shí)地將信息子集視為信息總體的代表[10]，忽略保險(xiǎn)事件的隨機(jī)性與偶然性，認(rèn)為過往經(jīng)歷表征著同質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的損失分布。當(dāng)子樣本只涵括最新信息時(shí)，代表性啟發(fā)式的思維體系將引致決策者對最近事件的結(jié)果賦予過高權(quán)重，即對先驗(yàn)概率重視不足以及對后驗(yàn)概率過度關(guān)注[14]。以此為模型演化的基礎(chǔ)，構(gòu)建代表性啟發(fā)影響出口信用保險(xiǎn)需求的理論框架。

（一）代表性啟發(fā)對損失概率估計(jì)的影響

用p1表示本期信用風(fēng)險(xiǎn)不發(fā)生且下一期也不發(fā)生的概率，p2表示本期損失發(fā)生但下一期不發(fā)生的概率。顯然，對于完全理性的決策者而言，無論是第t期還是第t+1期，獨(dú)立隨機(jī)事件發(fā)生與否不受上一期狀態(tài)結(jié)果的影響，即p1=p2=p。相比之下，若決策者非完全理性，其思維受代表性啟發(fā)的支配，則會(huì)導(dǎo)致p1>p>p2，意味著若第t期未出現(xiàn)違約事件，決策者將提高下一期損失也不發(fā)生的概率估計(jì)，結(jié)果導(dǎo)致過度低估損失發(fā)生的概率（1－p1）。同樣，如果第t期造成損失，代表性啟發(fā)決策者將高估下一期的損失概率（1－p2）而低估p2。

三、變量描述與模型構(gòu)建

由于企業(yè)微觀資料難以獲取，參考Dumm等的做法[25]，選取中國出口信用保險(xiǎn)公司各營業(yè)部作為主要研究對象①，共涉及22個(gè)省（區(qū)、市）的出口信用保險(xiǎn)數(shù)據(jù)。又由于《中國保險(xiǎn)年鑒》從2009年開始才有中信保分營業(yè)部報(bào)告的詳細(xì)信息，于是最終采用2009—2019年的樣本數(shù)據(jù)，剔除異常值后把個(gè)別單列城市納入對應(yīng)的省級層面合并統(tǒng)計(jì)②，然后檢驗(yàn)代表性啟發(fā)對出口信用保險(xiǎn)需求的影響。

（一）變量設(shè)定與描述

1.被解釋變量：信用保險(xiǎn)保費(fèi)收入（Premium，單位：百萬元）。我國出口信用保險(xiǎn)是政策性保險(xiǎn)，中信保作為唯一的官方ECA（export credit agency），占據(jù)信用保險(xiǎn)市場中絕大部分市場份額，因而可以較好地代表我國出口信用保險(xiǎn)市場。此外，為了鼓勵(lì)更多的出口企業(yè)運(yùn)用保險(xiǎn)降低風(fēng)險(xiǎn)，在商務(wù)部等相關(guān)部門的指導(dǎo)下，中信保連續(xù)多年下調(diào)結(jié)構(gòu)性平均費(fèi)率，因此保費(fèi)收入的增加能直接刻畫消費(fèi)者保險(xiǎn)需求的擴(kuò)張。

2.解釋變量：核心解釋變量選取為保險(xiǎn)損失，用信用保險(xiǎn)的賠付金額（Indemnity，單位：百萬元）衡量。代表性啟發(fā)最顯著的特征是決策者會(huì)因過往損失經(jīng)歷而扭曲未來概率估計(jì)，尤其是近期發(fā)生的同質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)，往往是觸發(fā)代表性啟發(fā)思維的重要參考[26]?？紤]到出口信用保險(xiǎn)實(shí)務(wù)，從保費(fèi)繳納、貨物交付、損失發(fā)生、索賠申請、理賠調(diào)查到最終的賠款支付，這一流程往往耗時(shí)數(shù)月甚至數(shù)年，導(dǎo)致賠付數(shù)據(jù)與保費(fèi)收入的統(tǒng)計(jì)期間本身具有一定程度的錯(cuò)配，當(dāng)期賠付無法及時(shí)反映當(dāng)期損失，存在時(shí)滯性。而且根據(jù)中信保歷年賠付資料發(fā)現(xiàn)，出口信用保險(xiǎn)賠案的平均結(jié)案時(shí)間約為300天。因此，當(dāng)期賠付實(shí)際上反映的是上期保險(xiǎn)事故的損失狀況，于是在實(shí)證研究中把當(dāng)期賠付金額視為“近期損失”，重點(diǎn)關(guān)注其對當(dāng)期保費(fèi)收入的影響。

3.控制變量：根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)，影響出口信用保險(xiǎn)需求的主要因素包括出口額、企業(yè)規(guī)模、生產(chǎn)能力以及客觀出口風(fēng)險(xiǎn)等[26，27]。對應(yīng)省級層面的數(shù)據(jù)，選取相應(yīng)省（區(qū)、市）的年出口額（Export，單位：百萬美元）、地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP，單位：百萬元）、規(guī)模以上企業(yè)數(shù)量（Firms，單位：個(gè)）以及全球政治風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)（GPR）作為控制變量。其中，前三個(gè)變量的觀測取自EPS數(shù)據(jù)庫，全球政治風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)（GPR）來源于學(xué)者Caldara和 Iacoviello構(gòu)建的政治風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，它是基于全球最具影響力的十種報(bào)紙③中有關(guān)地緣政治緊張局勢的文章所構(gòu)建的衡量世界各地地緣政治風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)度的年度指標(biāo)。一般而言，地緣政治風(fēng)險(xiǎn)越高，發(fā)生經(jīng)濟(jì)災(zāi)難的可能性越大，全球出口違約風(fēng)險(xiǎn)越高，因此保險(xiǎn)需求增加。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

（二）模型設(shè)定與估計(jì)方法選擇

為了探究我國出口信保市場是否存在代表性啟發(fā)效應(yīng)，在設(shè)定模型時(shí)，需要考慮以下三個(gè)方面：首先，核心自變量（賠付金額）與因變量（保費(fèi)收入）可能存在反向因果關(guān)系；其次，由于經(jīng)濟(jì)活動(dòng)慣性和經(jīng)濟(jì)行為的持續(xù)性，保費(fèi)收入可能會(huì)受到上一期的影響[28]；最后，由于獲取的樣本數(shù)據(jù)具有“小T大N”的短面板特點(diǎn)，傳統(tǒng)的組內(nèi)回歸可能存在嚴(yán)重偏差。動(dòng)態(tài)廣義矩估計(jì)可以有效避免以上可能導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，因此引入因變量的一階滯后作為解釋變量，建立如下的動(dòng)態(tài)GMM面板模型：

回歸模型對各變量取對數(shù)形式，其下標(biāo)i、t分別表示第i個(gè)?。▍^(qū)、市）第t年的觀測值，μi表示?。▍^(qū)、市）固定效應(yīng)。考慮到保險(xiǎn)期間與統(tǒng)計(jì)年度不完全重合，大部分保單都橫跨兩個(gè)自然年度，投保決策可能同時(shí)受到上期期末及當(dāng)期發(fā)展的影響，因此加入地區(qū)生產(chǎn)總值的當(dāng)期值與滯后一期的觀測值作為控制變量。

此外，Dumm等發(fā)現(xiàn)[23]，過往損失對保險(xiǎn)需求產(chǎn)生的影響將隨著時(shí)間的流逝逐漸減弱。換句話說，損失事件距離決策時(shí)點(diǎn)越遠(yuǎn)，代表性啟發(fā)效應(yīng)越弱。因此在上述模型的基礎(chǔ)上又依次增加了賠付金額的k階滯后項(xiàng)以驗(yàn)證我國出口信用保險(xiǎn)市場中是否也存在這種“時(shí)間遞減效應(yīng)”，回歸模型為

由于客觀因素的限制，樣本期間僅包含11年的數(shù)據(jù)，權(quán)衡滯后階數(shù)增加與樣本量減少的矛盾后，最終選擇最高滯后二階的賠付數(shù)據(jù)作為核心解釋變量，其他控制變量與式（13）保持一致。動(dòng)態(tài)面板的估計(jì)通常采用差分GMM或系統(tǒng)GMM兩種方法。差分GMM無法估計(jì)不隨時(shí)點(diǎn)變化的變量的參數(shù)，且差分后的解釋變量仍然可能存在內(nèi)生性問題，而系統(tǒng)GMM能進(jìn)一步提高估計(jì)效率[29]。此外，廣義矩估計(jì)又可分為一步估計(jì)（Onestep）和兩步估計(jì)（Twostep）。當(dāng)存在自相關(guān)和異方差時(shí)，Twostep估計(jì)結(jié)果更加穩(wěn)健。綜上，在基準(zhǔn)回歸中主要選擇系統(tǒng)GMM兩步法對式（13）、式（14）的模型系數(shù)進(jìn)行估計(jì)，然后從不同角度驗(yàn)證穩(wěn)健性。

四、實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

首先，根據(jù)系統(tǒng)GMM法，考慮到樣本數(shù)據(jù)本身“小T大N”的特征，為了盡可能減少樣本量的損失以及提高工具變量過度識(shí)別的有效性，在基準(zhǔn)回歸中選擇被解釋變量的二階滯后項(xiàng)作為GMM式工具變量，其他變量均視作IV式工具變量，得到的回歸結(jié)果見表2。模型1對應(yīng)于回歸方程（13），僅加入賠付金額的當(dāng)期值作為核心解釋變量的情況下，賠付金額顯著影響信用保險(xiǎn)的市場需求，具體表現(xiàn)為賠付金額每增加1%將刺激保費(fèi)收入增加0.228%。這與理論推導(dǎo)的結(jié)論保持一致，即近期損失確實(shí)會(huì)增加保險(xiǎn)需求，說明我國出口信用保險(xiǎn)市場存在代表性啟發(fā)效應(yīng)。

然后，借鑒Dumm等的做法[23]，逐步加入賠付金額的1階、2階滯后項(xiàng)以驗(yàn)證代表性啟發(fā)的時(shí)間效應(yīng)，估計(jì)結(jié)果分別見表2模型2和模型3。由回歸結(jié)果來看，只有核心解釋變量的當(dāng)期值影響顯著，其他滯后項(xiàng)的系數(shù)雖然逐漸減小，但在統(tǒng)計(jì)角度并不支持損失發(fā)生的時(shí)間越早其影響越小的結(jié)論。這與Dumm等在美國房屋保險(xiǎn)市場中的發(fā)現(xiàn)不同[23]，本文的樣本數(shù)據(jù)只能說明我國信用保險(xiǎn)市場上并不存在代表性偏差的時(shí)間效應(yīng)遞減現(xiàn)象，出口信用保險(xiǎn)需求的驅(qū)動(dòng)因素可能僅限于最近損失，發(fā)生時(shí)間較久遠(yuǎn)的違約賠償事件或許因記憶模糊而不影響當(dāng)期決策。

此外，模型1～模型3的Hansen 檢驗(yàn)P值都大于0.1，不能拒絕工具變量全部外生的原假設(shè)，說明設(shè)置的工具變量有效。AR（1）和AR（2）的檢驗(yàn)顯示，擾動(dòng)項(xiàng)的一階差分存在自相關(guān)，但不存在二階序列相關(guān)，滿足系統(tǒng)GMM的假設(shè)條件。綜合以上兩個(gè)檢驗(yàn)結(jié)果，充分說明基準(zhǔn)回歸的模型設(shè)定較為合理。

控制變量回歸結(jié)果顯示，信用保險(xiǎn)的投保決策的確具有行為慣性，表現(xiàn)為上期保費(fèi)收入對當(dāng)期保險(xiǎn)需求具有顯著的正向影響；此外，在模型1與模型2中出口額與保險(xiǎn)需求之間也呈現(xiàn)出明顯的正相關(guān)關(guān)系，這也符合出口信用保險(xiǎn)的經(jīng)營原理：一般而言，出口額增加，出口信用保險(xiǎn)的承保規(guī)模也會(huì)隨之?dāng)U大，進(jìn)而保費(fèi)收入增加。其他控制變量與保險(xiǎn)需求之間并不存在顯著或穩(wěn)定的線性關(guān)系。

（二）穩(wěn)健性分析

為了驗(yàn)證基準(zhǔn)回歸結(jié)論的穩(wěn)健性，分別從以下四個(gè)角度進(jìn)一步檢驗(yàn)出口信用保險(xiǎn)市場中的代表性啟發(fā)效應(yīng)，結(jié)果見表3。

首先，改變動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的估計(jì)步驟，由基準(zhǔn)回歸中的兩步法（Twostep）變?yōu)橐徊椒ǎ∣nestep），估計(jì)結(jié)果如表3模型4所示，系數(shù)仍然顯著。

其次，使用被解釋變量的二階和三階滯后項(xiàng)作為GMM式工具變量，以考察工具變量的設(shè)定是否影響基準(zhǔn)分析的結(jié)論。表3模型5顯示代表性啟發(fā)效應(yīng)仍然存在。此外，Hansen檢驗(yàn)的P值已經(jīng)接近1，說明使用的工具變量過多，可能降低其有效性，因此在基準(zhǔn)回歸中僅引入二階滯后作為工具變量更加合理。

再次，把賠付金額視作內(nèi)生解釋變量考察結(jié)論是否依然成立。在基準(zhǔn)回歸中，無論是理論層面還是實(shí)務(wù)層面，當(dāng)期賠付金額本質(zhì)上都是上期保險(xiǎn)事故的時(shí)滯反應(yīng)，因此作為外生變量加入模型。但考慮到實(shí)際中，賠付金額也可能與當(dāng)期保費(fèi)收入的統(tǒng)計(jì)期間存在少量重疊，由此導(dǎo)致因變量與解釋變量出現(xiàn)雙向因果關(guān)系，于是此處把賠付金額視作內(nèi)生變量，再利用其二階滯后項(xiàng)作為GMM式工具變量進(jìn)行估計(jì)。表3模型6顯示，即使考慮解釋變量的內(nèi)生性問題，實(shí)證結(jié)果也未改變。

最后，通過加減控制變量的個(gè)數(shù)驗(yàn)證估計(jì)結(jié)果是否穩(wěn)健。模型7表明，即使去掉地區(qū)生產(chǎn)總值的一階滯后項(xiàng)，過往損失對信用保險(xiǎn)需求的促進(jìn)效應(yīng)也還是在1%水平上顯著。類似地，無論是增加各控制變量的一階滯后或是刪去某一控制變量等不同的模型設(shè)定，回歸結(jié)論都保持不變④，即我國出口信用保險(xiǎn)市場確實(shí)存在代表性啟發(fā)效應(yīng)。

五、結(jié)論與啟示

本文主要研究我國出口信用保險(xiǎn)市場上是否存在用近期損失作為決策樣本的代表性啟發(fā)效應(yīng)，得到如下結(jié)論：理論模型表明，不受代表性啟發(fā)影響的出口商使用期望利潤最大化原則進(jìn)行決策時(shí)，無論是否收取精算公平保費(fèi)，都不愿購買全額保險(xiǎn)；而受制于代表性啟發(fā)的決策者顯著依賴于過往損失狀態(tài)，若上期遭遇過違約事件，則會(huì)高估下期損失概率，即使保險(xiǎn)定價(jià)不公，也會(huì)購買出口信用保險(xiǎn)；實(shí)證結(jié)果顯示，在緊隨損失發(fā)生后的時(shí)間段內(nèi)，保險(xiǎn)需求顯著增加， 但這種效應(yīng)僅限于上年度的損失狀況，隨著記憶逐漸模糊，更加久遠(yuǎn)的損失對出口信用保險(xiǎn)需求的影響并不顯著。最后，從模型估計(jì)方法、工具變量設(shè)置、控制變量選取以及內(nèi)生性討論等方面驗(yàn)證了實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。

以上結(jié)論對未來出口信用保險(xiǎn)的發(fā)展具有如下啟示：（1）政府和保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)應(yīng)加強(qiáng)形勢跟蹤研判，利用開放平臺(tái)及時(shí)發(fā)布信用違約率高的國家、地區(qū)或進(jìn)口商動(dòng)態(tài)，以持續(xù)不斷的提醒和引導(dǎo)等方式提高企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，減輕代表性啟發(fā)的影響；（2）增強(qiáng)供給側(cè)的主動(dòng)性和前瞻性，積極深入地了解代表性啟發(fā)等行為偏差對消費(fèi)者投保決策的影響途徑和影響程度，從而更好地支持出口信保發(fā)揮其政策性功能。

注釋：

① 包括北京、天津、河北、山西、遼寧、黑龍江、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣東、廣西、重慶、四川、云南、陜西共22個(gè)?。▍^(qū)、市）。

② 其中寧波營業(yè)部數(shù)據(jù)并入浙江省，廈門營業(yè)部數(shù)據(jù)并入福建省，深圳營業(yè)部數(shù)據(jù)并入廣東省，總營業(yè)部數(shù)據(jù)并入北京市。

③ 這十種報(bào)紙包括《芝加哥論壇報(bào)》《每日電訊報(bào)》《金融時(shí)報(bào)》《環(huán)球郵報(bào)》《衛(wèi)報(bào)》《洛杉磯時(shí)報(bào)》《紐約時(shí)報(bào)》《今日美國》《華爾街日報(bào)》和《華盛頓郵報(bào)》；指數(shù)下載來源：https：//www.matteoiacoviello.com/gpr.htm。

④ 由于篇幅限制，其他刪除或增加變量以改變控制變量個(gè)數(shù)的穩(wěn)健性結(jié)果略去，感興趣的讀者可聯(lián)系作者。

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