创新驱动与中国制造业企业出口技术复杂度.docx

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创新驱动与中国制造业企业出口技术复杂度

创新驱动与中国制造业企业出口技术复杂度

　　毛其淋方森辉摘要研发对企业出口竞争力的提升问题是我国创新驱动发展战略在对外贸易领域的重要体现，但鲜有文献从企业层面对此进行系统研究。

　　本文利用2005—2007年的中国工业企业数据库和海关贸易数据，采用倾向得分匹配基础上的倍差法深入研究了企业研发、地区知识产权保护对企业出口技术复杂度的影响。

　　研究结果表明，企业研发显著促进了企业出口技术复杂度的提升，并且地区知识保护强化了企业研发对出口技术复杂度的提升作用。

　　进一步的异质性分析发现，过度的企业研发会削弱该提升作用;一般贸易企业和混合贸易企业的研发有助于提升其出口技术复杂度;本土企业研发对其出口技术复杂度的提升作用弱于外资企业，且国有企业属性进一步降低了该提升作用。

　　最后，我们还考察了市场竞争与政府补贴在研发影响企业出口技术复杂度中的作用，发现在那些市场竞争程度越弱的行业，企业研发越能促进其出口技术复杂度的提升，另外，适度的政府补贴能够促进企业研发对其出口技术复杂度的提升作用，而过度补贴则起到了削弱作用。

　　关键词企业研发出口竞争力出口技术复杂度PSM-DID自党的十八大提出实施创新驱动发展战略以来，创新作为引领发展的第一动力，逐渐成为我国经济实现可持续发展的重要保障。

　　2016年，我国货物贸易出口额为2.1万亿美元，占全球份额为13.2%，连续八年蝉联货物贸易出口第一大国;在出口规模不断发展的同时，对我国对外贸易稳步发展更为重要的是要确保企业的出口技术复杂度（或出口竞争力）得到保持和提升。

　　因此，作为出口行為微观主体的企业，其研发创新活动能否有效提升出口技术复杂度，无疑是创新驱动发展战略在对外贸易领域能否产生实效的重要基础。

　　本文的研究旨在利用中国微观企业数据，深入考察企业研发、地区知识产权保护对企业出口技术复杂度的影响。

　　目前，已有不少学者研究了我国出口技术复杂度的测算及影响因素。

　　早期的研究者如Rodrik（2006）测算了1999—2001年我国出口技术复杂度，发现我国出口复杂度显著高于相近发展水平的国家，这一异常问题又被称为“Rodrik悖论”。

　　Hausmann等（2007）和Xu（2007）则测算了我国出口相对复杂度，发现我国出口相对复杂度也在逐年上升。

　　文东伟（2011）基于投入产出法，利用2009年OECD投入产出表测算并发现我国制造业行业层面的出口技术复杂度低于欧美日及亚洲新兴工业经济体。

　　近期有部分学者，如赵红和彭馨（2014）基于Hausmann（2005）的方法，从多层次测算了我国2000—2012年国家、区域和产品层面的出口技术复杂度;李小平等（2015）则采用发射法和合适度法测算了1998—2011年我国制造业行业的出口技术复杂度，发现劳动密集型与资本密集型行业的出口技术复杂度存在显著的水平差异和变动趋势差异。

　　相比之下，更多的学者考察了中国出口技术复杂度的影响因素。

　　其中，王永进等（2010）从理论和实证上得出基础设施显著促进了出口技术复杂度提升的结论;齐俊妍等（2011）通过构建理论模型并采用跨国行业数据进行经验检验发现，金融发展通过解决研发和生产过程中的逆向选择问题，显著促进了出口技术复杂度的提升;刘维林等（2014）则建立理论模型并利用2001—2010年我国制造业数据检验发现，以国外附加值率为代表的全球价值链嵌入显著提升了我国制造业的出口技术复杂度;代中强（2014）以及杨林燕和王俊（2015）则基于Hausmann等（2007）的方法，分别从省际层面和行业层面进行实证，均得到知识产权保护有助于我国出口技术复杂度提升的结论;戴翔和金碚（2014）则从分工演进视角，测算了1996—2010年62个国家（地区）的出口技术复杂度，研究发现制度质量的完善对出口技术复杂度具有显著的提升作用。

　　此外，也有研究表明FDI（Hausmann等，2007）、OFDI（杨连星和刘晓光，2016）、贸易自由化（戴翔，2016）等有助于提升我国的出口技术复杂度。

　　尽管已有不少学者就我国出口技术复杂度的问题开展了广泛研究，但其研究均以国家、行业或地区层面的数据为对象，无法体现企业在出口技术复杂度上的异质性，因而难以全面地揭示企业自身的活动对其出口技术复杂度的影响。

　　与本文相关的另一组文献是关于企业研发与企业绩效方面的研究。

　　其中，不少学者分析了企业研发对企业生产率的影响。

　　如周亚虹等（2012）利用2005—2007年我国工业企业数据，基于广义Cobb-Douglas生产函数，采用OLS和probit方法，研究发现企业创新投入提高了企业的产出水平。

　　Doraszelski和Jaumandreu（2013）通过将R&D动态性和不确定性纳入理论分析，利用1990—1999西班牙制造业企业数据进行实证检验，发现企业R&D影响了企业TFP的分布并显著促进了企业TFP的增长。

　　张志强（2017）基于异质性企业实证产业组织理论模型，利用1998—2007年中国工业企业数据和海关贸易数据研究，发现企业R&D能够显著提升企业的TFP，且受所有制结构的影响。

　　另外，也有学者关注企业研发对企业财务绩效的影响，如周新苗和唐绍祥（2011）基于倾向得分匹配法，利用上海2001—2006年工业企业分析了企业R&D活动和技术引进对企业绩效的不同影响，发现R&D活动对企业TFP的贡献优于技术引进，技术引进对企业当期利润和企业劳动生产率的提高更优于R&D活动。

　　更进一步，部分学者在研究研发与企业绩效的关系时考虑了制度因素在其中的作用。

　　例如，张杰和芦哲（2012）利用1999—2007中国工业企业数据研究发现，由于模仿成本显著提高、创新收益逐步降低等原因，知识产权保护增强有助于国有企业增加研发投入而民营企业减少研发投入，并使本土企业利润下降而外资企业利润上升。

　　吴超鹏和唐菂（2016）利用1993—2013年A股上市公司数据，实证检验发现，知识产权保护通过减少研发溢出损失和缓解外部融资约束，促进了企业创新对企业未来财务绩效的提升作用。

　　最近，李梅和余天骄（2016）利用2009—2014我国信息技术业上市公司数据，探讨了我国企业研发国际化对企业创新的影响机制，研究发现研发国际化提升了我国企业的创新绩效，且处于制度落后地区的企业拥有的社会资源更有助于促进研发国家化对企业创新绩效的提升作用。

　　尽管上述文献就企业研发与企业绩效的关系进行了较为深入的研究，但其均未涉及企业出口复杂度的问题，鉴于此，本文的研究将深入研究企业研发对企业出口技术复杂度的影响，试图弥补现有文献的不足。

　　本文可能在以下几个方面对已有研究进行了丰富和扩展：

（1）此前的研究多从国家或行业层面考察，而鲜有文献从微观视角考察创新对企业出口技术复杂度的影响，本文将基于我国工业企业数据，采用Hausmann等（2007）和Xu（2007）的方法在企业层面进行测算，探讨中国制造业企业研发对企业出口技术复杂度的影响。

（2）识别方法以中国工业企业数据库和海关贸易数据的匹配数据为样本，采用基于倾向得分匹配的双重差分（PSM-DID）方法研究企业研发对企业出口技术复杂度的影响，对样本选择偏差和内生性问题有较好地处理和控制，所得结论具有可信性和稳健性。

　　（3）综合考察了企业研发对企业出口技术复杂度的平均影响效应及不同研发强度对企业出口技术复杂度的异质性影响;另外，本文还按照企业所有制、贸易方式将企业划分为不同的类型，进一步深入考察了企业研发对不同类型企业出口技术复杂度的影响。

　　（4）考虑到我国不同地区在知识产权保护程度上的差异，而这一特征事实可能会影响企业研发对企业出口技术复杂度的作用，本文还据此分析了企业研发、地区知识产权保护和企业出口技术复杂度之间的关系，这对于政府从政策层面引导企业提升出口技术复杂度具有重要的作用。

　　本文剩余部分的安排如下：

第二部分介绍样本数据与研究方法;第三部分报告及分析基本估计结果;第四部分进行异质性分析;最后是本文的结论和政策启示。

　　二、研究方法、指标测度与数据

（一）研究方法本文意在考察企业研发对企业出口技术复杂度的影响效应，而企业是否进行创新这一行为可能是非随机的，如果采用OLS方法进行估计可能会产生选择性偏误问题。

　　因而，本文采用基于倾向得分匹配的双重差分方法（PSM-DID）评估企业创新行为对出口技术复杂度的因果效应。

　　首先，根据企业是否具有研发支出将其划分为创新型企业和非创新型企业，设定一个二元虚拟变量innovi={0，1}，当企业为创新型企业时，innovi取值为1，否则取值为0，并设定二元虚拟变量postt={0，1}，其中postt=0与postt=1分别表示企业进行研发的前、后时期。

　　定义本文关注的结果变量lnESIadjit为企业i在t期经过质量调整的出口技术复杂度的对数值，并把创新型企业在postt=0和postt=1两个时期的出口技术复杂度变化量表示为ΔlnESIadj1it，把非创新型企业在两个时期的出口技术复杂度变化量表示为ΔlnESIadj0it。

　　由此，我们得到企业在进行创新活动和没有进行创新活动两种状态下的出口技术复杂度差异（即处理组企业的平均处理效应，ATT）可表示为：

ATT=E（λi|innovi=1）=E（ΔlnESIadj1it|innovi=1）-E（ΔlnESIadj0it|innovi=1）

（1）然后，本文在考虑以下匹配指标的基础上进行匹配：

企业规模（size）、企业年龄（age）、资本密集度（klr）、企业利润率（profit）、融资约束（fincon）、出口密集度（expr）、国有企业虚拟变量（soes）和外资企业虚拟变量（foreign）。

　　结合上述指标，本文采用最近邻匹配（nearestneighbormatching）方法为创新型企业（即处理组）寻找合适的非创新型企业（即控制组），通过构建如下logit模型进行匹配：

prob=pr{innovit=1}=Φ{Xit-1}

（2）（4）式可以进一步转化为一个等价性的可用作实证检验的表述为了稳健起见，本文在（5）式基础上进一步引入影响结果变量lnESIadj的其他控制变量集合X'以降低遗漏变量的干扰，具体包括：

企业年龄（age），采用当年年份数与企业开业年份数相减得到，年轻企业较成熟企业更易接纳研发成果，但因资源约束面临更大的研发失败风险（HuergoandJaumandreu，2004），成熟企业凭借原有技术已在市场占据一定份额，其研发动力则往往较低，故不确定企业年龄对出口技术复杂度的影响;企业规模（size），以1998年为基期的工业品出厂价格指数对企业销售额进行平减，然后再取对数，一般认为，规模越大的企业越容易发挥规模经济优势，有能力投入大量人员、资金用于研发活动，其出口产品的技术复杂度也相对较高;企业利润率（profit），用企业营业利润与企业销售额的比值衡量，反映了企业经营绩效，经营绩效良好的企业，更有能力投入更多资源用于改善产品及其生产工艺，有助于提升其出口技术复杂度;资本密集度（klr）以1998年为基期的固定资产投资价格指数对固定资产进行平减，然后以平减后的固定资产与从业人员数相除并取对数值，一般而言，资本密集型行业具备更佳的研发条件，出口技术复杂度更高的产品;融资约束（fincon），以利息支出与固定资产的比值衡量，反映了企业融资成本，研发需要投入大量资本，面临较低融资成本的企业拥有良好的资金来源，更易于开展研发活动;出口密集度（expr），以出口交货值与企业销售额的比值衡量，出口活动增强了企业的国际竞争力，有利于企业出口技术复杂度的提升;国有企业虚拟变量（soes）以及外资企业虚拟变量（foreign）用于控制企业的所有制结构特征。

　　此外，引入非观测的地区特征μprv和行业特征μind对企业不可观测的特性进行控制，得到完整的双重差分法模型为：

（二）数据与核心指标测度1.样本数据本文采用2004—2007年中国工业企业数据库与海关贸易数据库的合并样本，借鉴Brandt等（2012）的做法将2004—2007年共4年的橫截面数据合并成面板数据集，即根据企业的法人代码、企业名称、电话号码、地址等信息对不同年份企业进行识别，并根据余淼杰（2011）和Feenstra等（2011）的方法进行如下处理：

（1）删除工业增加值、总产值、固定资产净值等重要财务指标缺失或为负值的样本;

（2）删除出口交货值存在缺失或负值的样本;（3）删除员工人数小于10的样本;（4）删除1949年之前成立的样本，以及企业年龄为缺省值或负值的样本;（5）删除流动资产超过总资产、总固定资产超过总资产以及固定资产净值超过总资产的企业。

　　随后，我们参照Yu（2015）的方法，依次采用工业企业数据库与海关贸易数据中的企业名称和年份、企业的邮政编码和电话号码后七位数进行匹配。

　　2.企业出口技术复杂度的测度在现有的文献中，衡量一国出口竞争力的指标主要有Grubel-Lloyd指数又称为贸易竞争力指数，若该指数趋于-1，表示行业的出口竞争力非常弱;若该指数趋于0，表示行业的生产效率与国际水平相近;若该指数趋于1，则表示行业的出口竞争力很强。

　　和显示性比较优势指数该指数反映了一国或地区某产业出口在世界同类产业出口中的地位。

　　一般认为，若该指数大于2.5，表示行业具有很强的国际竞争力;若该指数介于1.25和2.5之间，表示行业具有较强的国际竞争力;若该指数介于0.8和1.25之间，表示行业具有平均国际竞争力;若该指数小于0.8，则表示行业缺乏国际竞争力。

　　，但是这两种对出口竞争力的衡量方法主要适用于国家和产业等宏观层面的分析，更为重要的是，这些方法都是基于出口数量的竞争优势，而忽略了出口产品的质量水平。

　　Rodrik（2006）曾经指出，在评价一国出口贸易水平和竞争优势时，重要的不是看它出口了多少，而是出口什么。

　　在国际产业链分工的背景下，真正的出口竞争力不仅仅体现为出口数量的多少，更为重要的是能够依赖产品品质升级进而获取更多的贸易利益，因此，为了克服使用传统方法衡量出口竞争力的缺陷，本文将采用出口技术复杂度这一指标来更为真实地反映中国制造业的出口竞争力。

　　本文对出口技术复杂度的测算采用Hausmann等（2007）的方法，首先，计算某一产品k的技术复杂度，其公式如下：

PRODYk=∑c（xck/Xc）∑c（xck/Xc）·pcgdpc（7）其中，k表示某一种HS六位码产品，c表示某一国家或地区，xck表示国家或地区c产品k的出口额，Xc表示国家或地区c的总出口额。

　　xck/Xc表示国家或地区c产品k的出口份额，pcgdpc表示国家或地区c的实际人均GDP。

　　实际上，权重（xck/Xc）/∑c（xck/Xc）表示国家或地区c在产品k出口方面的显示性比较优势。

　　与既有文献从宏观层面测算出口技术复杂度不同的是，我们利用2000—2007年中国海关贸易数据库，首次在企业层面对出口技术复杂度进行测算。

　　中国海关贸易数据库上详细报告了企业在HS八位码产品上每一笔交易的信息，因此，我们需要将企业HS八位码产品的出口加总至相应的HS六位码产品上，然后采用如下式子计算企业出口技术复杂度：

ESIi=∑k（xikXi）·PRODYk（8）其中，xik表示企业i在产品k上的出口额，Xi表示企业i的总出口额，相应地，xik/Xi表示企业i产品k的出口占企业i总出口的比重。

　　尽管Hausmann等（2007）的方法在测算出口技术复杂度时得到了广泛的应用，但是该方法没有考虑出口品在质量方面可能存在的差异性（Xu，2007）。

　　由于即使在较为细化的HS六位码产品分类（category）内，出口品的质量仍有可能存在较大的差异，假如一国或地区所出口的商品是HS六位码分类中相对低质量的种类（variety），那么Hausmann等（2007）的方法将会高估该国或地区的整体出口复杂度水平。

　　为了稳健起见，我们借鉴了Xu（2007）的方法，在计算产品技术复杂度时根据质量的不同进行了相应的调整王永进等（2010）在考察基础设施对出口技术复杂度影响的研究中，也采用Xu（2007）的思路对产品技术复杂度进行了调整，不过他们测算的是国家层面的出口技术复杂度。

　　。

　　其步骤为：

首先，采用产品的单位价值来衡量该产品的质量水平，表示为：

qck=priceck/∑n（μnk·pricenk）。

　　其中，priceck表示国家或地区c产品k的出口价格，μnk表示国家n产品k的出口占世界上产品k总出口的比重。

　　因此，qck衡量了国家或地区c产品k出口的相对价格，若该指数越大，则表明出口产品的质量越高。

　　接下来，利用相对价格指数对产品技术复杂度水平进行调整，得到经质量调整的产品技术复杂度为3.企业研发支出的测度本文研究旨在考察企业创新对企业出口技术复杂度的影响，最直接的影响就是企业的研发投入决策，相较于新产品数量或新产品占全部产品比例以及发明和专利数目，研发支出更能衡量一个企业的研发创新投入（Jaffe，1988;聂辉华等，2008;吴超鹏和唐菂，2016;张志强，2017）。

　　因此，本文选取研发支出作为衡量企业是否进行研发及构建研发投入强度的原始指标，鉴于中国工业企业数据库中2004年的企业研发支出数据缺失，本文实际采用的是2005—2007年的数据。

　　三、基本估计结果与分析

（一）基本回歸结果在进行倾向得分匹配之后，本文对（6）式的基本模型进行估计，为了克服潜在的异方差与序列相关问题，本文采用了企业层面的聚类稳健标准误来计算相应的t值并计算对应的伴随概率值，回归结果如表1所示。

　　第

（1）列中，没有加入任何控制变量，结果显示，交叉项innov×post的估计系数为正且通过1%的显著性检验，表明企业研发在总体上显著促进了企业出口技术复杂度的提升，该结论与我们的预期一致。

　　第

（2）列在此基础上加入了企业层面控制变量但未控制其他固定效应，第（3）列进一步控制了地区固定效应，第（4）列进一步控制了行业固定效应。

　　综合第

（2）至（4）列的回归结果，我们发现重点关注的核心变量innov×post的估计系数符号和显著性水平没有发生变化，说明回归结果具有较好的稳健性。

　　表1第（4）列完整的估计结果显示核心变量innov×post的系数符号为正并通过1%显著性水平的检验，表明在控制了其他影响因素后，企业研发仍然显著提高了企业出口技术复杂度。

　　从控制变量的回归结果可以看到：

年龄越大的企业，其出口技术复杂度越低，表明成熟企业研发动力较低对其出口技术复杂度的负向影响更为显著;规模越大的企业，其出口技术复杂度越高，表明规模经济优势使其有更多资金进行研发活动;资本密集度越大的企业具有更高的出口技术复杂度，可能是因为其更加重视研发创新，这直接有助于生产工艺改善和产品质量提升（张杰等，2015a），进而提升其出口技术复杂度;出口密集度越高的企业，其出口技术复杂度越高，表明企业的出口活动对出口技术复杂度的提升有显著的正向作用，可能的原因是出口活动增强了企业的国际竞争力;面临越强融资约束的企业，其出口技术复杂度越低，相关研究表明我国企业的出口和研发具有互补性（Wang，2014），而融资约束通过削弱两者的互补性（GorodnichenkoandSchnitzer，2013），阻碍企业同时从事出口和研发，进而对企业出口技术复杂度产生负面影响。

　　此外，国有企业具有较低的出口技术复杂度，而在控制了地区效应和行业效应之后，外资企业虚拟变量的回归系数未能通过常规水平的显著性检验。

　　表1企业研发与企业出口技术复杂度的基本回归结果注：

圆括号内数值为纠正了异方差后的t统计量;***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。

（二）企业研发与企业出口技术复杂度：

知识产权保护的影响前文的基准分析发现，企业研发显著提升了企业出口技术复杂度，但这一分析并未考虑到出口企业所在地的知识产权保护程度的差异。

　　制造业企业强调内部自主的研发活动，企业所在地知识产权保护的不断完善，强化了企业对研发活动收益的可预见性（余长林，2016），激励企业持续开展研发活动。

　　我们引入樊纲等（2011）构建的“知识产权保护”指数来衡量企业所在地的知识产权保护程度（intellectualpropertyrights，IPR），在基本模型（6）式的基础上纳入知识产权保护指数及其与innov×post的交叉项。

　　表2报告了考虑地区知识产权保护程度之后的估计结果，从第（4）列完整的估计结果可以看到，本文关注的交叉项innov×post×IPR的系数显著为正，说明在知识产权保护越完善的地区，企业研发对制造业企业出口技术复杂度的提升作用越大，即知识产权保护强化了企业研发对出口技术复杂度的提升效应。

　　此外，知识产权保护指数（IPR）的估计系数显著为负，表明知识产权保护程度的加强，对企业出口技术复杂度产生了负面影响。

　　对其可能的解释是，一方面，这可能与地区知识产权保护对异质性企业研发活动的影响不同有关（代中强，2014），知识产权保护程度的加强降低了企业自身研发的溢出效应;另一方面，较高的知识产权保护程度降低了企业吸收其他企业研发成果的可能，尤其是外资企业的研发成果难以被本土企业内部化。

　　表2企业研发、知识产权保护与企业出口技术复杂度注：

圆括号内数值为纠正了异方差后的t统计量;***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。

　　（三）稳健性检验通过前文的分析，我们发现企业研发显著提升了企业出口技术复杂度，并且知识产权保护强化了企业研发对企业出口技术复杂度的提升作用。

　　为了保证估计结果的稳健性，接下来，我们进行了如下稳健性检验。

　　1.企业出口技术复杂度的其他衡量在基本估计中，我们使用经质量调整的企业层面出口技术复杂度来衡量企业出口技术复杂度，这里将使用未经质量调整的企业层面出口技术复杂度（（8）式），结果报告在表3第

（1）至

（2）列。

　　从第

（1）列可以看到，交叉项innov×post的估计系数显著为正，表明企业研发对企业出口技术复杂度有显著的提升作用，从第

（2）列也可以看到，交叉项innov×post×IPR的估计系数显著为正，以上说明本文核心结论总体上不受企业出口技术复杂度变量衡量方法的影响。

　　2.企业研发的其他衡量在前文的研究中，我們采用研发支出来判别企业是否是创新型企业。

　　为了稳健起见，我们转而采用企业新产品销售额来判别是否是创新型企业，对基本模型（6）式重新进行估计，结果报告在表3第（3）至（4）列。

　　从中可以看到第（3）列的交叉项innov2×post2和第（4）列的交叉项innov2×post2×IPR的估计系数均显著为正，说明本文核心结论并不因为企业创新的界定方法不同而改变。

　　表3稳健性检验注：

括号内为纠正了异方差后的t值;*、**、***分别表示在10%、5%、1%的置信区间上显著。

　　四、异质性分析

（一）企业所有制与贸易方式异质性我国企业所有制存在显著的差异，出口企业的贸易方式也有所不同，本文考虑上述企业特征，进一步研究企业研发对不同特征企业出口技术复杂度的异质性影响。

　　我们首先根据企业所有制类型这里根据企业实收资本中外国资本和港澳台地区资本所占比是否超过25%，将企业区分为外资企业和本土企业。

　　，将样本划分为本土企业和外资企业，估计结果分别报告在表4第

（1）和

（2）列。

　　从中可以看到，交叉项innov×post在两个子样本中的估计系数均显著为正，不过外资企业的系数大于本土企业，表明本土企业与外资企业研发均对其出口技术复杂度有显著的提升