技术升级与中国出口竞争力变迁：从微观向宏观的弥合，本文主要内容关键词为：微观论文,中国出口论文,竞争力论文,技术论文，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。
近30年来，中国的对外贸易规模获得了突飞猛进的发展，使得中国在世界贸易格局中的地位不断上升，由此也引发了国内外学者对于中国出口竞争力的关注（Hausmann等，2005；Rodrik，2006；樊纲等，2006；姚洋和张晔，2008）。众多研究在以下两方面达成了共识：第一，中国出口商品逐步进入原本属于发达国家出口领域的高端产业；第二，中国出口商品相对其他国家同类商品的价格在不断下降（Xu，2007）。这两个方面反映了同一个现象：中国的出口竞争力在日益提升。 这就引发我们对以下问题的思考：中国的出口竞争力提高是否具有可持续性？一般认为，如果出口竞争力的提升建立在资源投入型的出口商品上，这种贸易模式是不可持续的；如果出口贸易增加的同时，出口产品的技术含量也得到相应的提高，那么贸易模式就是可持续的（杜修立和王维国，2007；杨汝岱和姚洋，2008）。也就是说，以技术水平升级为支撑的出口竞争力增强具有可持续性。姚洋和张晔（2008）认为中国处于整个生产链条的低附加值或者低技术含量的环节，出口的技术水平并不高；而魏浩等（2005）则认为中国出口贸易的技术水平已经显著提高了。本文认为中国出口的技术含量虽然呈增长趋势，但仍处于较低水平上。 要回答“中国出口竞争力的提升中有多少技术含量因素”这一问题，首先需要廓清出口竞争力和出口品技术含量之间的关系。《世界投资报告（2002）》指出：“出口竞争力的提高包括很多方面，最突出的是出口额较高；此外还有优化出口产品结构，保持较高的出口增长速度，提升出口活动的技术和技能含量，扩大国内企业参与全球竞争的基础”（联合国贸易和发展会议，2002）。据此，本文将出口竞争力从价格和技术两个维度做了分解，如图1所示。基于价格竞争是出口竞争力的传统研究视角，主要体现在产品市场份额上。而本文所关注的出口竞争力主要是基于技术升级角度，体现在产品结构、技术复杂度、质量以及多样性等方面，这是本文所使用的“出口技术竞争力”这一概念的内核。 那么，到底是何因素引起了中国出口竞争力中技术含量的变化？已有文献主要形成了以下三类观点：第一类是针对中国大量存在的加工贸易提出的。一部分文献认为中国出口技术结构的升级在很大程度上是加工贸易引起的，一般贸易出口并没有发生技术升级（Amiti和Freund，2008；Kiyota，2010；Wang和Wei，2007）；另一部分虽然承认加工贸易在中国出口品技术含量提升中的作用，但认为这只是一种暂时现象，随着进口溢出效应的显现，中国也可以学会核心部件和重要资本品的制造，从而取代进口，逐渐提高产品的国内技术含量，实现产业升级（姚洋和张晔，2008）。第二类研究围绕中国出口中跨国公司的作用展开。研究发现外资企业作为一个整体和中国产业的出口复杂度并无相关性，而发达国家独资企业的比重却和中国产业出口复杂度有着显著的正相关性（Wang和Wei，2007）。第三类研究从中国的外部宏观经济环境出发，研究其对中国出口品技术竞争力变迁的贡献。结果发现基础设施（王永进等，2010）、区域性开放策略（Wang和Wei，2007）、人民币汇率政策（曾铮和张亚斌，2007）以及出口退税政策（郑桂环和汪寿阳，2005）显著影响了中国出口品的技术结构或技术含量。
在既有研究中，出口企业，尤其是本土企业的作用大多被有意无意地忽略。企业是产品的制造者，是出口行为的主体，因此出口竞争力的提升必然会受到企业特征，尤其是企业技术特征的影响，这种影响的方向性以及强度都是目前尚待回答的问题。出口品技术含量的提高，在宏观层面上体现为一国贸易结构的高级化和比较优势的动态变迁；而在微观层面上，主要体现在企业自身可持续发展能力，或者说“自生能力”（林毅夫，2004）的强化。许斌（2008）强调：“中国的出口竞争力非常强大，但它在多大程度上由中国企业的生产率水平支撑？中国经济的长期增长需要生产率的增长来推动，在中国经济日益依存于世界经济的今天，如何提高中国出口竞争力的技术含量应该是中国制定未来经济发展战略时的重要课题。”而基于异质企业的贸易理论发展及微观企业数据可获得性的增强都为解决这一问题提供了契机。本文从中国出口竞争力变迁这一宏观问题入手，试图在企业层面上找到支持这一现象的微观证据。 在已有研究基础上，本文试图在以下几个方面有所创新：第一，我们将产品的技术含量因素纳入到异质企业贸易模型中，建立基于企业生产率和产品技术含量的双异质模型，并模拟出企业生产率与出口行为的关系，力图洞悉中国出口技术竞争力变迁的微观机理。第二，利用中国工业企业数据，从微观企业生产率及其他特征出发寻找中国出口技术竞争力变迁的驱动力。第三，本文为避免单一指标可能会对中国出口技术竞争力所形成的片面识别，利用高度细分的HS-6位数产品出口数据，从出口品的技术复杂度以及产品质量等多个维度评估中国出口品的技术竞争力。第四，本文最大难点在于弥合宏观出口竞争力与微观企业特征之间的关系，我们利用数据统计口径的对应关系，运用独特的数据集结技术实现了数据的有效。第五，为充分考虑企业生产和出口活动的复杂性，本文综合运用普通最小二乘（OLS）估计、面板数据以及系统广义矩估计（GMM）等多种静态和动态方法进行研究。 本文余下部分的结构安排为：第二部分建立了双重异质贸易模型，并在此基础上形成本文假说；第三部分对经验研究方法以及数据进行说明；第四部分是估计结果及分析；最后是本文结论。 二、理论模型及假说 在本部分，我们考虑企业生产产品的技术含量，建立一个基于生产率和产品技术含量的双重异质企业贸易模型。假设中国只有一个工业部门，该部门存在N个企业，每个企业生产差异产品，产品的差异性通过其技术含量体现，属于典型垄断竞争市场结构。借鉴产品连续统模型的设定，假定连续产品z满足z∈Z，且0≤z≤1。 （一）需求 企业的异质性体现在两个方面：一是产品的技术含量差异；另一是企业生产率差异，分别用t（z）和φ（z）来表示。在这一假定下，代表性消费者具有不变替代弹性（Constant Elasticity of Substitution，CES）形式的效用函数：
消费者面临的预算约束为：
通过解（1）和（2）式所构成的最大化问题，可得对z产品的最优消费量为：
其中，λ（z≥1表示可以量化处理的“真实”的产品技术含量。α（y）是一个单调增的凹函数，②反映消费者的收入如何影响对不同技术含量商品的需求。 （二）供给 在供给市场上存在N个企业，每个企业生产差异产品z，生产过程中会产生固定成本和可变成本。任何新进入的企业都会选择一种差异产品进行生产，在每个产品上享有垄断定价权。与双头寡头垄断模型不同的是，每个市场都是开放的，可以自由进入，因此不存在任何垄断利润。 企业的生产活动存在规模经济特征，这一点通过对固定成本的设定实现。企业总成本函数采取如下形式： C（φ）=MC（φ，λ（φ））x（φ）+F（λ（φ） （5） 其中，MC是边际成本，F是每个差异品的固定成本；φ表示企业的生产率水平，φ＞0。从形式上看，（5）式非常类似于Melitz（2003）关于企业生产函数的假定，唯一不同的是，本文除了保留企业的生产率异质性之外，还引入了产品的技术含量异质性。产品技术含量的变化同时会影响固定成本和可变成本。这种设定是基于以下考虑：首先，生产高技术含量的产品需要更高的固定成本，因为无论是新产品开发和营销，还是为提高产品质量而购买更高级的设备，都构成了企业的固定成本（Johnson，2012）；其次，生产技术含量更高的产品需要引进更高级人才，或者对生产所投入的原材料有更高要求，而这些又构成了额外的可变成本。 对于可变成本的具体形式，我们借鉴Hallak和Sivadasan（2009）的做法：
其中，β是可变成本对产品技术含量的弹性。（6）式假设边际成本与企业生产规模无关，而与企业生产率（φ）以及产品技术含量（λ）有关。在技术含量不变的条件下，MC是生产率的倒数，说明企业的生产率越高，其边际成本越低。 固定成本分为内生和外生两部分，外生固定成本用f表示，内生则是产品技术含量的函数：
其中，γ＞0是固定成本对产品技术含量的弹性。 （三）市场均衡 在Dixit-Stiglitz模型中，市场的均衡依赖于两个条件：一是企业在需求函数（3）式的条件下谋取利润最大化；另一是由于市场是开放的，任何正的利润都会吸引新企业进入，因此在均衡条件下，企业利润为0。由于每个企业在自己生产的差异产品上拥有垄断地位，因此可以采取垄断定价，其面临的最大化问题是：
我们假定企业在定价时都将其他企业的定价策略视为既定，即在市场中的企业个数足够多的条件下，每个企业的价格p都不会对价格指数P产生影响。 对于式（8），企业采取加成定价方式，其均衡价格为：
由（9）、（3）和（4）式，可以得到企业的收入函数：
接下来，我们试图发现产品技术含量与企业生产率的关系。根据Johnson（2012）与Crinò和Epifani（2010）的研究，假定产品的技术含量内生于企业。企业在进入市场之后，总是选择生产能够使其利润最大化的产品（通过不同的技术含量λ来区分）。为简单起见，我们假设企业最初处于封闭经济条件下，因此它的目标产品必须满足国内市场收益最大化。在这种情况下，企业面临的最优化问题为：
其中，第一项是运营利润，它是企业总收入（r）的一个固定部分（1/σ）。我们假定0＜α（y）-β（σ-1）＜γ，以保证最大化的二阶条件得到满足。求解（11）式可得：
根据（12）式，可得产品技术含量对生产率的弹性：
为了能够清楚表达产品技术含量与生产率的关系，我们利用（12）和（13）式，模拟出在不同产品替代弹性下，二者之间的关系（见图2）。其中左图是在特定参数（σ，φ）下，产品技术含量的曲面，右图是其等高线图。从图2中可以发现，在给定的产品替代弹性条件下，随着企业生产率的提高，企业产品的技术含量也会提高。而当产品的替代弹性增加时，产品技术含量对生产率的弹性降低。由此我们得到了本文的假说1。 假说1：企业的生产率越高，其越倾向于生产技术含量更高的产品，从而使其具有更高的技术竞争力。 图2的模拟结果也说明了异质企业贸易模型中关于只有高生产率的企业才出口的基本思想：由于提高产品的技术含量意味着更高的成本，那么只有高生产率的企业才能支付这些额外成本，从而在技术阶梯上处于更高位置。接下来，我们将企业置于开放经济条件下，分析企业生产率在出口决策中扮演的角色及其对出口品技术含量的影响。 （四）企业的出口行为与出口品技术含量 在开放经济条件下，出口企业将面临一个出口成本。参照异质企业贸易模型的经典假设，我们假定出口成本为冰山型。在成本加成定价以及冰山成本的作用下，出口品的国外价格为：
将（12）式代入（15）式，可得均衡条件下的最优出口量：
接下来，我们使用模拟的方法观察出口与产品技术含量以及生产率的关系，在其他条件给定的条件下，三者关系如图3所示。 从图3可知，由于存在出口成本，即存在一个出口门槛值，只有当企业的产品达到一定的技术水平时，才能参加出口活动。结合假说1我们可以得到本文假说2。 假说2：生产率与一国出口技术含量呈正比，即一个企业的生产率越高，出口技术竞争力越强。 另外，在（16）式中，
和
分别表示进口国的总支出水平和人均收入水平，它们与出口呈正相关关系。由此可得假说3和4。 假说3：进口国规模越大，对于高技术产品越有偏好，从而使本国对该国的出口具有更高技术含量。 假说4：进口国的经济发展水平越高，对于技术含量较高的产品需求越大，从而使本国对该国的出口具有更高技术含量。 （五）进一步讨论 一国的出口竞争力与贸易模式是两个密不可分的概念，而经典的国际贸易理论只从不同角度对一国的贸易模式进行了预测。最新发展起来的基于异质企业的贸易模型表明，传统决定出口竞争力的因素内生于企业特征。企业根据市场竞争状况选择技术水平、资本和劳动力的投入组合。在这种情况下，由Ricardo模型和H-O模型所识别的技术密集度和要素密集度变量就由企业的性质内生决定。企业战略同时也决定了其所处产业的竞争程度，从而使得由不完全竞争贸易理论识别的市场结构变量也由企业性质内生决定。这个逻辑告诉我们，企业特征与出口竞争力完全可以纳入一个经验分析框架中。因此，根据这些经典的贸易理论，我们建立假说5。 假说5：一个企业的技术密集度、物质资本、人力资本密集度以及所在行业竞争程度越高，则出口竞争力越强。 在讨论中国出口竞争力的技术含量时，一个不可忽视的问题是外资企业的作用。中国超过一半的出口由外资企业完成，外资企业出口占中国加工贸易的大部分（许斌，2008）。中国出口商品竞争力的提高是否主要源于外资企业的贡献？从这一问题我们推出假说6。 假说6：一个企业的所有权结构中外资占比越大，其出口技术竞争力越高。 跨国公司异质性的一个重要维度是投资来源地的不同。对中国的外商直接投资（FDI）长期以来形成两类主要来源地：OECD国家和港澳台地区。Wei和Liu（2006）的研究表明，非港澳台投资企业比港澳台企业形成了更为有效的产业内生产率溢出效应，其他相关研究也有类似结论。这种溢出效应将进一步传递到一国出口产品的国际竞争力上，就此我们推出假说7。 假说7：来自OECD国家的投资相对于来自港澳台地区的越多，则出口竞争力的技术含量越高。 自20世纪90年代初期以来，中国通过大规模进口核心部件和资本品，再大规模出口最终产品的方式参与国际产品内分工，导致出口加工贸易迅猛增长。那么，从实际情况来看，中国积极参与国际产品内分工，发展出口加工业，到底是形成了对进口品的依赖，自身技术水平有所倒退，还是实现了本国技术含量的提升？回答这一问题对中国出口加工业的发展具有重大意义。因此，在考虑中国出口产品竞争力的过程中，必须搞清楚加工贸易增加值的技术含量。根据Amiti和Freund（2008）与姚洋和张晔（2008）的研究，我们形成了假说8。 假说8：一个产业内的出口加工企业份额越高，该产业的国内技术含量越低，出口竞争力越强。 在下文中，我们将从中国工业企业的特征出发，设计计量模型，逐步引入生产率等变量因素，验证以上假说。
三、数据及研究方法 （一）指标设计与说明 1.出口技术竞争力。出口产品结构分析是研究一国出口技术竞争力的传统方法，但是用产品结构来度量出口竞争力的缺点也是显而易见的。③因此一些学者提出了基于高度细分贸易数据的出口复杂度指标（Lall等，2006；Rodrik，2006；Hausmann等，2005；Wang和Wei，2007）。尽管该指标出前者名称不同，但其设计原理基本一致：出口品技术含量与出口国收入水平存在内在经济联系，某类产品越在高（低）收入国家生产，该产品越具有高（低）技术含量。因为，高收入国家生产的产品如果没有高技术含量，其生产就难以支付高劳动力成本，最终会被转移到低收入国家生产。 本文主要以Rodrik（2006）设计的expy变量作为中国出口技术竞争力的衡量指标。但除了产品技术复杂度之外，一国出口品的技术竞争力还表现在诸多方面，例如产品质量、多样性等，因此为了保证研究结果的代表性，我们同时考虑产品质量。由于产品质量内化于产品本身，目前尚无法用显性方法直接进行测度，因此如何测算产品质量是这项研究的瓶颈。Schott（2008）认为在某些情况下，单位产品价格可以较好衡量质量高低，但是，由于信息不对称等原因，总有一部分质量是不可观测的，因此也无法由价格来完全体现。针对以上问题，Hallak和Schott（2009）提出了“非纯净价格指数”概念，试图从出口价格中分离出质量因素。本文借鉴了该方法，作为对中国出口品技术竞争力的另一种测度，该变量用quality_isic表示。④ 2.企业全要素生产率。当前对于全要素生产率（TFP）的测算正逐步由宏观层面转向微观企业层面。针对企业TFP估计中出现的同时性偏差和样本选择性偏差，一系列修正方案被提出，并形成了很多前沿的估计方法，例如固定效应方法、OP法、LP法和GMM等方法。本文参考鲁晓东和连玉君（2012）对各种估计方法优劣的对比结果以及对中国工业企业数据的适用性特征，采用直接测算、参数以及半参数方法估计了1999—2009年中国工业企业的全要素生产率，由于该方法并未分行业估计TFP函数，因此，为保证结论稳健性，我们进一步按照Brandt等（2012）的分行业TFP方法以及余淼杰（2010）的TFP估计结果进行验证。 3.其他变量。RD表示技术密集度，用该产业的加权平均R&D投入占总产出的份额计算；hhi表示行业的竞争水平，使用赫芬达尔指数衡量；cap表示物质资本密集度，用该产业的人均固定资产测量；hum表示人力资本密集度，用该产业的平均工资率测量；FDI表示测度一个企业的所有权结构中外资所占的比重；为进一步考察外资异质性对出口技术竞争力的影响，我们将FDI变量分拆为来自OECD国家和来自港澳台地区的外资比重，变量FDI_nonHAT表示来自非港澳台地区的外资比重。size代表企业的经营规模，用其总就业人数的对数值来表示。exp表示产业的出口加工水平。⑤主要变量的统计特征描述见表1。
（二）模型设定 本文基准回归模型如下：
其中，comp表示出口技术竞争力指标，如出口品技术复杂度、质量、多样性等；
表示企业固定效应；
表示时点固定效应；核心变量lnTFP表示全要素生产率的对数值；factor代表企业的要素投入，包括物质资本密集度lncap和人力资本密度lnhum；firm表示其他影响出口行为的企业特征，包括加工贸易程度exp、外资所有权特征FDI以及FDI_nonHAT；external表示影响企业经营活动的外部因素，包括市场结构指标hhi等。 （三）数据来源及说明 1.数据来源。本文涉及了高度细分的贸易出口数据和企业层数据。前者主要来源于联合国的Comtrade数据库。为了适应expy指标的设计特点，我们使用HS-6位数基础上的中国出口统计数据。另外，在中国与其他国家的双边出口竞争力研究中，我们还采用了中国主要贸易伙伴国的宏观经济数据以及关税、地理距离等贸易壁垒信息。宏观指标主要来自世界银行WDI数据库。基于HS-6位数编码的关税率取自UNCTAD的TRAINS数据库，我们利用HS与ISIC产业分类的对接关系进行了汇总处理。 企业数据来源于1999—2009年中国工业企业调查数据库。该数据库涵盖了中国工业企业的绝大部分比例，近似于一个全样本，是海内外学者研究中国企业行为和绩效的主要数据库之一（聂辉华等，2012）。与此同时，该数据库也存在样本错配、指标缺失、指标异常、样本选择和测度误差等诸多问题。如果忽视这些问题，经验研究的结果可能不稳健，甚至可能是错误的。为此，我们对该数据库进行了优化处理。⑥ 2.产品层数据与企业层数据的结合问题。由于本文利用了产品层出口竞争力数据和企业层的企业特征及全要素生产率数据，这就面临数据口径不一致问题，需要在新层面上进行对接。经过对比各种方案，本文选定产业作为研究平台，即分别将产品层数据和企业层数据按照产业进行汇总，重新集结成口径一致的产业层数据。 对于产品出口数据，本文依照OECD的ISIC（Rev.3）和HS编码的对照说明，对HS-6位数水平的产品层数据按照ISIC的分类重新集结，获得了中国出口竞争力的产业层数据。产业分类按照ISIC4位数编码对出口竞争力指标进行加总计算，为了避免一些资源类产品的影响，我们仅选择了制造业，共有119个产业（1010～3699）。 中国的工业企业统计数据是按照《国民经济行业分类》（GB/T4754-2002）进行归类的，共分为门类、大类、中类和小类4个层级，其中大类对应着2位数编码，涉及制造业（C类）共30个大类、169个中类和482个小类（对应着4位数编码）。 而《全部经济活动的国际标准产业分类》（ISIC/Rev.3）具有与《国民经济行业分类》相似的分类体系，也是按照门类（section）、大类（division）、中类（group）和小类（class）4个层级进行划分的，其中涉及制造业（D类）共23个大类、61个汇总类和127个小类。由此可以看出ISIC的分类标准更为宽泛。尽管目前两个体系尚不能实现完全对接，但是在某些具体的门类上，两者已经能够实现初步对接。⑦借助这种对接关系，我们可以将中国工业企业的资料在ISIC标准上进行重新集结，从而在微观企业数据的基础上归纳出基于ISIC的行业特征。 高度细分的进出口产品数据一般是基于HS或者SITC标准提供的，因此为了获得与企业数据共同比较的基础，我们需要将这些HS编码的产品数据向产业层面集结。根据联合国提供的HS编码和ISIC编码的对应关系，我们对产品数据进行重新分类，并计算了基于ISIC行业分类的出口产品复杂度指标。数据的具体处理流程见表2。
四、估计过程与结果 在计量分析之前，本文对于中国出口的技术竞争力以及企业层劳动生产率进行了统计性分析，发现尽管中国出口贸易的整体技术水平从1999—2009年得到了不断提高，但仍处于较低水平。不论是与欧美发达国家相比，还是与新兴市场国家相比，中国均处于较低水平。中国与欧美发达国家的差距总体上有缩小趋势，但提升速度较慢，仅表现出微弱地向世界水平收敛趋势。我们从企业特征出发，通过计量方法联系中国出口的宏观表现与企业微观特征。 （一）面板数据的OLS估计 虽然本文使用的数据是非平衡的面板数据，但是作为后续估计的参考，我们首先对以下基准模型进行混合OLS回归，估计结果见表3。
A1列示各种生产率对出口品技术复杂度的回归值，所有
的估计值均为正值且显著不为0，说明生产率的提升能够强化出口技术竞争力，从而验证了假说1和2。劳动生产率对技术复杂度的弹性值为0.0346，大于全要素生产率对技术复杂度的弹性值0.0235，说明劳动生产率改进对技术复杂度的提升效果更为显著，这一点也契合了中国出口品比较优势集中在劳动密集型产品的特征。4种估计方法得出的TFP值对技术复杂度的弹性非常接近，分布在0.0222～0.0236之间。 为了检验以上结果的稳健性，A2使用同样方法估计了各种生产率对出口品质量的弹性。估计系数均显著为正，再次证明了假说1和2。另外，与以上结果类似，劳动生产率对出口品质量的弹性要大于全要素生产率对产品质量的弹性值。 （二）加入其他控制变量的回归 在基准模型的基础上，根据理论模型所提出的假说，我们进一步纳入要素禀赋变量（资本密集度、人力资本密集度、外资密集度）、经营环境变量（行业赫芬达尔指数）以及经营状态变量（企业年龄）。另外，考虑到各种估计方法估计的TFP分布特征类似，主要差异仅体现在绝对值上，因此，下面的分析主要选取半参数方法估计的TFP作为解释变量。估计结果见表4。
对于企业的资本密集度变量，回归结果（1）～（6）得出的弹性值均显著为正，说明在控制了行业因素之后，代表性企业的资本密度每提高1%，该行业的整体技术复杂度就会提高约0.02%。这一点也证明了国际贸易总是基于一国比较优势，与要素禀赋有着密不可分的关系。考虑到外资在中国对外出口中的作用，我们进一步引入FDI变量。该变量系数估计值为0.0265，虽然为正值，但是却不显著，即不能拒绝回归系数为零的原假设，假说6未得到实际数据的支持。这一点显然和既有文献的结论大相径庭。那么，这是否意味着外资对中国的出口品技术复杂度没有影响？ 最近很多文献考虑到了外资的异质性，其中外资来源地的差异是异质性外资的一个重要维度（Wang和Wei，2007）。如果简单把来自不同地区的外资等同对待，容易忽略其内部异质性，从而不能有效识别FDI在中国出口技术竞争力变迁中的作用。 一般来说，进入中国的FDI主要分为港澳台地区外资和以欧、美、日等发达国家为主的外资，它们在市场导向、技术优势、研发水平以及与内资企业的技术差距等因素上存在显著差异（毛日昇和魏浩，2007）。为此，我们设计了一个新的变量：FDI_nonHAT，将来自非港澳台地区的外资单独归为一类，且认为其较大部分来自OECD国家。已有文献表明，来自OECD国家的外商投资企业通常比来自港澳台的外商投资企业具有更强的技术优势，对于中国本土企业具有更高的正向溢出效应（Xu，2007）。表4模型（3）将这一变量纳入回归方程，得到的回归系数显著为正，说明来自OECD国家的外资对于中国出口品的技术含量有着积极效果。另外，通过绝对值的对比可以发现，外资对中国出口技术竞争力的提升作用要高于要素积累作用，从而假说7得证。 在此基础上，我们又考虑了加工贸易对中国出口技术竞争力的作用，估计结果如表4模型（4）所示。但是，exp变量虽然为正，但是却不显著。由于exp指标并非是对加工贸易的直接测度，而只是衡量了一个企业生产过程中的加工程度。因此，指标设计的缺陷很可能是对假说8检验失败的症结所在。 根据模型（5）的估计结果，企业的规模与中国的出口品技术复杂度存在显著正相关关系。而模型（6）中行业竞争程度hhi的估计系数虽然为负，与我们的预期一致，但却并不显著。 模型（7）引入了企业寿命以及人力资本变量，虽然这两个变量显著，但是资本密集度和全要素生产率却变得不再显著。本文认为主要在于人力资本作为一种特殊的要素投入，同一个企业的投入结构及资本密集度存在密切联系，同时与技术水平也高度相关，在本文未报告的回归试验中，当我们去掉TFP和lncap变量后，lnhum的系数仍显著为正，说明3个变量都与要素投入有关。证明了技术升级对于中国的出口品技术复杂度有积极促进作用，间接证明了假说1和2。 对于企业年龄和出口行为的研究直到异质企业贸易模型建立之后才真正被提上议事日程。但是，既有文献全部是针对企业年龄与企业出口决策以及出口行为的研究，⑧而本文针对企业寿命与出口技术复杂度的关系，尤其是对中国出口企业这一特殊行为群体进行的检验尚属首次。结果发现，随着企业年龄的增加，出口品技术含量有下降趋势。关于这一点，我们认为与本文的模型设定有关。在模型（7）中，我们控制了企业人力资本、要素密集度特征、生产率、企业规模等变量，但是，其实企业年龄与以上因素存在密切联系（Arnold和Hussinger，2010）。另外，这一点很可能与中国出口企业的寿命太短有关，很多企业在其越过生存门槛之前就已退出市场，企业的产品技术升级效应尚未显现。 （三）稳健性检验 1.基于产品质量的出口技术竞争力检验。为了较为全面检验企业特征与中国出口技术竞争力的关系，我们进一步使用出口品质量指标作为技术竞争力的代表进行再次估计。为了便于比较，我们仍然使用与上文相同的模型结构。估计结果见表5。
出口品质量与出口品技术含量反映了一国出口竞争力的不同方面，其背后有着完全不同的作用机理。对比表4和5我们发现，TFP仍然表现出对产品质量的正向促进作用，结果也相当稳健，对模型设定的敏感性较低。但是，产品资本密集度变量的估计系数虽然显著，但是符号为负，这一点与预期存在较大偏差。对此，我们认为产品质量是内化于产品内部的，与出口结构关联性不大，而产品复杂度仍然与出口结构高度相关。绝大多数研究都认为中国的出口技术复杂度在过去几十年中显著提高，而对于中国出口品质量的估计却一致认为其具有下降趋势（Lu，2012；施炳展，2010）。与此同时，中国企业的资本密集度却显著提高。在本文样本中，二者相关系数为-0.3493，因此，中国工业企业中日渐高企的资本投入份额并未有效转化为产品质量的提升。 但是无论是整体FDI还是来自OECD国家的FDI都为正但不显著，没有体现出对出口质量的正向效果。hhi的估计系数显著为负，说明行业竞争程度越高，越有利于提高中国出口品的整体质量，也就是说，国际市场上的竞争关键已经逐步由规模竞争转入产品质量竞争。 2.基于多种计量方法的稳健性检验。为了验证回归结果的稳健性，我们使用7种不同回归方法对基准模型进行了静态估计，结果见表6。从表6可以看出，估计结果相当稳健。 （四）系统GMM估计 以上我们通过面板数据方法对技术升级和中国出口品技术竞争力的关系进行了分析。虽然估计结果验证了大部分理论模型提出的假说，但某些关键变量，如人力资本、研发投入等仍然没有获得预期结果。尽管面板数据方法能够在一定程度上处理遗漏变量（个体异质性）问题，但如果回归模型包含内生解释变量，也容易引起估计偏误。在式（17）中，核心变量TFP以及控制变量资本密集度、FDI等都有可能是内生的。另外，出口的技术竞争力与企业的生产活动紧密相连，由于惯性或者部分调整，企业当前生产取决于其过去的生产行为。为了在模型中有效反映这一特征，使得估计结果更加客观有效，我们采用将被解释变量滞后值作为解释变量的动态面板数据模型。 在企业的生产决策中，首先需要考虑要素的投入水平，因此我们选择与要素特征有关的资本密集度和人力资本强度作为前定变量，而生产率以及FDI往往会受到企业出口品技术竞争力的反作用，因此选择这两个变量及其滞后2期值作为工具变量，对原模型进行系统GMM估计。表7列出了相关检验及估计结果。 Arellano-Bond自相关检验表明模型（1）～（6）不存在二阶自相关，因此系统GMM估计法是适用的。在过渡识别检验中，Sargan值在10%的显著性水平下，模型的总体矩条件成立，而工具变量的外生性检验也表明，各估计模型所选择的工具变量都具有外生性。
从表7的估计结果看，在绝大多数模型结构下，无论使用出口品复杂度指标，还是用产品质量指标，全要素生产率显示出积极地促进作用，再次验证了假说1和2以及前文中静态面板数据方法所得出的结论。对于要素投入变量，我们使用资本密集度和人力资本强度及其一阶滞后作为前定解释变量，而使用其两个更高阶滞后值（即二阶与三阶）作为工具变量。结果发现要素投入特征存在典型的时滞效应，即前一期的要素投入对滞后一期的出口技术竞争力具有显著影响，而且估计值的符号同静态面板估计方法的结果相同。 在控制了外部市场结构和企业年龄等因素之后，FDI密度对于中国的出口品技术复杂度具有显著积极效用。而加工贸易对产品技术复杂度和产品质量的影响结果完全相反。以上两点在静态面板数据方法中并未得到验证，这在某种程度上证明了动态方法的优越性，同时呼应了前文所提出的假说6。⑨
市场结构指标hhi对于出口技术竞争力的作用非常稳健。国内市场竞争的加剧有利于中国出口品技术复杂度和质量的提升。这也从一个侧面说明，行业垄断是当前中国经济改革的关键点，垄断在扼杀竞争的同时，也阻碍了中国出口转型战略的顺利实施。 最后值得一提的是，尽管我们尝试了多种动态估计方法和模型结构，研发投入指标始终没有获得符合预期的估计值。可能的原因有以下几点：首先，样本原因。本文所用数据库中2005—2009年的RD指标缺失，当我们在模型中纳入RD指标后，样本量骤减，且时间跨度缩减了近一半，动态估计方法中多次差分操作以及滞后变量的纳入，使得模型的自由度大受影响，从而削弱了模型估计的准确性。对于包含RD指标的表7模型（1）和（4），其估计效果显然不如表7中的其他估计。其次，R&D投入对生产的促进作用本身是一个漫长的过程，需要经过一段较长的时期才能显示出来，而本文的考察期仅有6年（1999—2004年），无法观察这个因素的长期影响。最后，研发活动具有较强的外部溢出效应，目前中国出口的新产品主要以模仿为主，创新动力仍然不足（潘文卿，2012）。而在有限资金及较强信贷约束下，企业致力于R&D活动的动力更加不足，从而影响了研发活动对企业出口竞争力的作用效果。 （五）考虑出口流向的回归分析 至此我们已经对各种可能影响中国出口技术竞争力的企业特征进行了估计，但是必须承认，这些变量均是从生产和出口的供给角度提出的，而出口活动无疑还会受到需求因素的影响。根据本文理论模型中提出的假说3和4，进口国的特征也是影响一国出口竞争力的一个方面。为此，我们沿用上文的方法，进一步在模型中纳入对进口需求端因素的考量，并验证理论预测的正确性与否。 需求的异质性需要考虑进口国别的差异，因此多边贸易数据不再适用，我们在此换用双边贸易数据。借鉴引力模型的思想，我们又将需求因素分解为进口国规模、经济发展水平、地理距离以及ISIC行业算术平均关税率等维度，重新设定模型如下：
对于贸易伙伴国的选取，为了使研究具有足够的代表性和现实意义，我们主要考虑贸易伙伴国在中国贸易结构中的地位。其中，发达国家包括美国、日本、德国、荷兰及英国；而发展中国家包括印度、马来西亚、印度尼西亚、墨西哥及巴西。 对（19）式的估计结果见表8。从回归结果来看，除英国之外，TFP的提高有利于促进中国对发达国家出口的技术竞争力。但是，对于发展中国家而言，只有巴西的TFP系数符号为正，马来西亚和印度的回归结果不显著，剩余两国系数为负。这一点说明中国的出口技术竞争力存在较强的跨国差异性，生产率对出口竞争力的正向机制并非在任何环境下都会存在。从而进一步肯定了双边出口技术竞争力研究方向的必要性。 对于经济规模回归项，10次回归结果都比较稳定，除巴西和马来西亚两个发展中国家之外，其余系数全部显著为正，这就验证了假说3。由于被解释变量expy和gdp变量都做了对数处理，因此估计系数具有弹性含义。5个发达国家的系数均值为6.53，而发展中国家平均弹性仅为3.21，说明需求国经济规模对于中国出口技术竞争力的异质性影响。 经济发展程度对于中国出口品技术含量影响的结果非常含混，但是经过对比仍然能够发现一定规律。例如所有5个发达国家的估计值均为负值，而且在1%的置信水平下具有显著性，而在发展中国家中，墨西哥、巴西、马来西亚3个国家的估计结果符合假说4的预测，其余两个国家的情况与发达国家相仿。对此，本文认为以上模型仅仅是基于人均GDP的水平值做出的估计，而没有考虑反映经济发展程度的增长率，由于发达国家的经济已经发展到较高水平，因此增速有放缓趋势。在1999—2009年的11年间，5个发达国家人均GDP的平均增长率仅为0.94%，因此对于出口品技术含量的促进作用已经非常微弱，甚至出现了反转。但是新兴发展经济体的情况却截然不同，在本文考察期内，5个发展中国家人均GDP的平均增长率为2.47%，大大高于发达国家。这些国家正处在经济赶超阶段，经济发展速度较快，因此对于进口品技术含量的需求效应更为显著。
加权关税率的估计结果差强人意，虽然绝大多数估计值为负，但却缺乏显著性。说明关税水平不再是影响中国出口品技术含量的主要因素。经过8轮GATT谈判以及加入WTO以来的努力，全球的整体关税已经降到比较低的水平，对出口的阻碍作用有限。 地理距离dist对于中国出口品技术含量的影响与其对出口量的影响完全一致，即距离越远，则出口品的技术含量越低。也就是说“华盛顿苹果”（12）效应在本文中并未得到验证。该现象最早由Alchian和Allen（1964）提出，认为运输成本会导致产品质量升级。按照这一逻辑，地理距离越远意味着运输成本越高，那么其出口品的技术含量或者质量应该更高。但是，本文的模型证明这种效应并未发生在中国的对外出口中，也就是说，在中国对外贸易中，地理距离仍然是阻碍出口的因素，无论是对于出口的规模还是对于出口的质量皆是如此。 中国出口在全球贸易中表现出强大的竞争力，本文着眼于中国出口中的技术含量，试图从“质”的角度解读中国出口“量”增长的可持续性。得出的主要结论为： 第一，中国出口的技术含量从1999—2009年具有微弱的上升趋势，说明中国的出口结构具有高级化迹象，开始趋同于发达国家。但是，中国出口品技术含量的绝对水平仍然较低，甚至低于发展中国家的平均水平，在变迁过程中没有像亚洲新兴国家和地区一样表现出明显升级。这也说明，尽管中国出口竞争力经历了强劲地增长过程，但是这种增长并没有伴随技术含量的上升，而缺乏技术含量支撑的出口规模增长是不具有长期可持续性的，从这一点来看，中国未来的出口增长存在较大隐忧。 第二，中国出口技术竞争力根植于中国企业的生产率提升。出口企业的效率提高有效促成了中国出口技术复杂度的变迁。这一结论在多种模型结构以及计量指标下均具有相当的稳健性。生产率与产品技术含量双异质模型的理论假说在中国工业企业的出口行为中获得了强有力的数据支持。根据本文测算，企业全要素增长率每增加1%，中国出口技术含量将增加约0.02%。 第三，除生产率特征之外，中国的出口技术竞争力还与企业其他性质密切相关。例如资本密度每提高1%，该行业的整体技术复杂度将提高约0.02%，这也说明了为什么高资本密集度行业（医疗器械、办公设备和机械设备）往往也是高技术复杂度行业。但是，如果我们把外资作为一类特殊资本单独考虑，就会发现并非所有的外来资本都会促使中国出口技术含量的提高，只有那些来自OECD国家的外资才具有显著正向效应。另外，企业的要素投入特征，尤其是人力资本等高级要素的投入密度，深刻影响了产品的技术复杂度，从而呼应了一国出口竞争力总是基于比较优势的结论。 第四，出口竞争力的技术含量与企业生产率的关系受出口目标国特征的显著影响，表现出相当的双边差异性。企业的技术升级对中国出口技术含量提升的积极作用总是倾向于发生在那些经济规模较大、经济发展水平较高的贸易伙伴国，而在与发展中国家的贸易中表现的并不充分。传统阻碍贸易的因素（例如关税壁垒和地理距离）并不是阻碍中国出口技术含量提升的根本因素，在运输和通讯技术高度发达的全球化贸易时代，这些因素的边际作用在减弱。 对中国出口技术含量的审视提示我们，当前中国的出口增长处在一个重要节点上。最近几年，中国过高的出口依存度引发了一系列负面效应，内部表现为局部产业的产能过剩、生态环境恶化、劳工标准偏低以及工人福利状况停滞不前甚至出现恶化的迹象；外部表现为国际贸易摩擦持续不断增加，中国出口品遭受到越来越多的反倾销反补贴歧视。这些现象都加剧了中国经济增长的风险，其根本原因在于出口竞争力并没有以技术升级作为基础。在本文考察期内，中国出口贸易的技术含量一直没有超越发展中国家的平均水平，也没有出现像亚洲新兴国家或地区一样的明显提升，从而决定了中国出口存在系统性风险。这也意味着中国的对外开放政策需要进行重大调整，而调整的一个重要方向，就是将出口政策的重心由单纯注重量的刺激转向对企业技术水平的提升。技术水平的提升会带动生产率提升，从而提高出口品的技术含量，进而实现中国出口的可持续发展，这一逻辑链条的连贯与否是决定中国出口未来前景的关键。 感谢南开大学盛斌、蒋殿春、武汉大学经济管理学院赵奇伟、杨勇等师生，中山大学刘京军、柯昌霞以及华中科技大学范子英、华中师范大学魏伟等人的点评和建议。感谢匿名审稿人的意见和建议，当然文责自负。 ①当p=1时，σ→∞，说明产品之间接近于完全替代，因此属于同质品。在这种情况下，消费任何x1都是无差异的。当p＜0时，σ＜1，此时产品之间是互补的。 ②即α′（y）＞0，a″（y）＜0。这种对函数设定背后的含义是消费者的收入越高，对高技术含量商品的需求量越大，但是边际需求量呈递减趋势。 ③首先，这种分类方法是一种静态分类，无法反映国际贸易中各种产品相对技术水平的动态变化。其次，在全球生产分割迅速发展的背景下，产品内分工使得发展中国家往往承担技术含量较低的劳动密集型环节的生产。尤其是在高技术产业的加工贸易中，进口的核心零部件往往具有很高技术含量，而组装成最终产品的技术含量并不高。因此，忽略不同生产环节的产品技术差异而将整个产业或大类归入某种技术含量的做法是不科学的，会高估中国出口贸易的技术水平。 ④感谢Hallak为我们提供了其质量测算的全部程序以及部分重要指标。 ⑤加工贸易包含了生产方式和销售方式两个方面的内容，加工指该产品生产过程中包含了大量中间投入品，自我增值部分不高，而贸易指该企业是外向型的，产品以外销为主。根据这两点，再结合国家统计局《中国工业企业调查数据库》的指标特点，我们定义了一类特殊的企业，即出口加工型企业。我们以企业的出口值占总产值的比重界定其外向型情况，如果这个值超过50%，我们即认定它是出口型企业。以中间投入品占工业总产值的比重界定其加工程度，设定门槛值为70%，如果超过便定义该企业是加工型企业。通过这两个维度的考量，我们定义了出口加工企业，然后再在各个产业层面对这些企业进行汇总和重新集结。 ⑥聂辉华等（2012）对该数据的使用现状及存在的问题作了非常详尽的综述，本文的很多数据处理方法都借鉴了该文的建议。至于具体的数据处理过程，感兴趣的读者可向作者索取完整的STATA处理程序。 ⑦在2002颁布的最新标准中，每个行业小类都能建立与ISIC/Rev.3最细一层分类的对应关系。当然，这种对应关系，不完全是一个小类对一个小类。由于中国的行业分类比ISIC/Rev.3要细，所以多数情况是我们的几个小类对应联合国的一个小类。例如，《国民经济行业分类》中蔬菜的种植（0121）、蔬菜、园艺特产及苗圃产品的种植（0112）、花卉的种植（0122）、蔬菜、园艺特产及苗圃产品的种植（0112）、其他园艺作物的种植（0123）共同对应着ISIC分类中的蔬菜、园艺特产及苗圃产品的种植（0112）。 ⑧在关于这一主题的经验研究中，结论同样存在很大差异。Majocchi等（2005）针对意大利企业的研究发现，企业年龄的增加有助于提高出口的参与度，而Fryses和Wagner（2008）针对德国和英国技术导向型企业的研究结论则刚好相反。 ⑨我们同样验证了假说7，限于篇幅未报告，结果备索。在动态方法下，FDI_nonHAT系数稳定在0.2284左右，大大高于FDI的系数0.114，说明来自OECD国家的外资对中国出口的技术提升具有更大作用。 ⑩在TRAIN数据库中，一共提供了4种关税率的统计，它们分别是约束性税率（BND）、最惠国税率（MFN）、特惠关税（PRF）以及有效实际关税（AHS）。表8报告的结果是基于MFN的。用其他关税率指标计算也基本符合表8的结果，限于篇幅未报告其他估计结果，感兴趣的读者可向作者索取。 （11）除此之外，根据TRAINS数据库提供的关税统计，除了计算加权平均关税率之外，我们同时还计算了简单算术平均关税率、最大关税率、最小关税率等指标，并将其分别纳入（19）式进行稳健性估计，在本文未报告的估计结果中，以上各种关税的替代指标并不能显著改变表8中关于tar_weight的估计值，因此，我们认为该结果是稳健的。 （12）Alchian和Allen（1964）注意到美国华盛顿州出产许多种苹果，但其却把最好的苹果运到最远的东岸市场。其原因在于每个苹果的运输成本相同，运最好的苹果比运一般的苹果合算（海闻等，2003）。
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