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摘要：基于知识生产函数理论框架，笔者运用门槛面板模型检验了出口贸易对我国技术创新的影响。研究表明：出口贸易对我国技术创新的影响存在单一门槛效应，在低出口贸易水平省份。其对技术创新的影响不显著；在高出口贸易水平省份，出口贸易对技术创新具有显著促进作用.即随着我国各地区出口贸易水平从“低—高”的方向发展，其对技术创新的影响遵循“不显著—显著促进”的演进过程，这与分组样本固定效应面板模型的估计结果相一致。同时，研发劳动投入与知识产权保护能显著促进技术创新产出的增加，且研发劳动投入对技术创新产出的贡献最大。
关键词：出口贸易；技术创新；门槛效应
中图分类号：F270.3 文献标识码：A 文章编号：1000-176X（2016）07-0098-05
一、文献综述
国外学者较早就发现出口贸易有利于技术创新.关于出口贸易对技术创新的影响，认为出口贸易对技术创新的促进作用可能存在门槛效应。这是因为出口贸易对技术创新的影响程度在发达国家与发展中国家之间是不同的，且随着贸易水平的改善，同一国家在不同的历史时期也会表现不同。Moschos在研究出口贸易对技术进步的影响机制时，认为出口贸易对技术进步的影响存在门槛效应，但对出口贸易对技术进步影响的门槛值并没有测算出来。Foster利用1966—1999年非洲43个国家的面板数据考察了出口贸易对经济增长的门槛效应，认为出口贸易对人均GDP的影响存在双重门槛效应，门槛值分别为2.3300与3.7000。国内学者的大多文献认为，出口贸易有利于我国技术创新的提高。然而关于出口贸易对我国技术创新的门槛效应，国内很少有人探究.相关研究也只是探讨外商直接投资对我国技术创新的影响存在研发投人门槛效应。罗军和陈建国利用门槛面板模型实证分析了外商直接投资对我国区域技术创新能力存在研发投入双重门槛效应，且研发资本投入双重门槛值分别为4.8190和6.2250；研发劳动投入双重门槛值分别为11.0640和12.1420。但是，研发投入对创新产出的影响往往具有时滞性。他们没有将研发投入、出口贸易等解释变量对技术创新了的滞后效应进行考虑并纳入实证模型，从而会高估对技术创新影响的门槛效应。
鉴于此，笔者将出口贸易纳入到知识生产函数理论框架，运用知识生产函数理论模型探寻出口贸易对我国技术创新的影响是否存在门槛效应？存在单一门槛、双重门槛还是多重门槛效应？在出口贸易水平不同的省份，出口贸易对技术创新的影响是否存在差异？对这些问题的研究，有助于我们充分认识当前贸易政策对我国技术创新带来的重要影响。
二、研究设计
（1）数据来源
笔者选取的数据是2003—2012年中国31个省级单位的面板数据，数据来源于《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》。
2.变量设计
（1）被解释变量
常用于衡量技术创新产出的变量有专利申请量、专利授权量和新产品销售收入等。从全国范围来看，与专利相关的法律制度在各省份间都具有一致性，且各省份问的专利数据都具有可比性。因此，将专利作为我国各地区的技术创新产出指标。真正技术含量高的专利申请量往往较少受到专利授权部门的约束，专利授权量更能体现各地区的技术创新产出水平，因而将专利授权量（INN）作为被解释变量。
（2）核心解释变量
R&D人员和R&D经费分别是影响技术创新产出的劳动投入和资本投入变量，分别用RDP和RDE表示。笔者的主要目的是分析出口贸易对我国技术创新产出的影响，因此，在考察出口贸易对我国技术创新产出的影响时，核心解释变量是出口贸易，用出口贸易总额（EX）衡量。
（3）控制变量
政府科技资助目的在于促进社会科技进步，但有可能会对企业研发投资行为产生激励效应和挤出效应。因此，将政府科技资助（GOV）纳入到控制变量，用地方财政科技拨款占地方财政支出的比重衡量，从而分析政府科技资助对我国技术创新的影响。另外，笔者将知识产权保护加入到控制变量。知识产权保护有利于促进技术创新，借鉴胡凯和吴清的做法，用技术市场成交额（CON）来衡量我国各地区的知识产权保护水平。同时，笔者还将考察进口贸易是否对我国技术创新产生影响，将进口贸易总额（IM）作为控制变量。
3.描述性统计
各变量的描述性统计如表1所示。
4.模型设计
笔者借鉴Griliches提出的知识生产函数理论模型，将研发劳动投入、研发资本投入和出口贸易、政府科技资助、知识产权保护、进口贸易等变量统一放在知识生产函数框架中，由此可以将技术创新过程表示为以下函数形式：
需要说明的是，将专利授权量作为技术创新产出的衡量指标，我们需要考虑研发投入以及其它影响技术创新产出因素与专利授权量之间的时间滞后关系。借鉴李习保的研究成果，我们将影响技术创新产出的所有变量都进行滞后一期处理。由于我国各地区的出口贸易水平处在不同的发展阶段，且东部、中部与西部地区出口贸易规模差异明显，出口贸易对技术创新必然带来不同程度的影响，针对这一现实情况，需要采取相应的贸易政策与措施。我们参考Hansen的门槛面板模型以及Qunyong对门槛个数选择的估计方法，最终建立以下单一门槛面板模型：其中，I是指示函数，γ为门槛值系数。
三、经验结果分析
1.门槛个数检验
在对模型（3）进行估计之前，首先需要对门槛个数进行检验。关于门槛个数的检验，我们可以通过自抽样的方法来确定，然后通过观察在各显著性水平下的F值进行判断。表2是对门槛个数进行检验得到的在不同显著性水平下的F值。
从表2可以看出，单一门槛在1%显著水平上通过检验。而双重门槛和三重门槛统计上不显著。同时，表3给出了单一门槛的估计结果。2.门槛值为真实值的检验估计得到的门槛值是否为真实值的检验，可以通过构造门槛值的置信区间以及似然比函数图来检验。门槛估计值1.9544（LR=0时γ的取值）落在95%的置信区间的LR值的范围，即门槛值为真实值。 3.门槛面板模型回归结果
根据得到的门槛估计值1.9544，可以将我国出口贸易水平划分为两个不同的层次。门槛面板模型估计结果如表4所示。
表4表明，在不同的出口贸易水平，出口贸易对我国技术创新产出的影响存在明显差异。当出口贸易水平小于门槛值1.9544时，出口贸易对技术创新产出的弹性系数为-0.0382，说明出口贸易对技术创新产出不仅没有产生贡献，反而还具有抑制作用。需要指出的是，出口贸易的弹性系数并没有通过统计显著性检验，但至少说明处于该阶段的出口贸易水平对我国技术创新产出的促进作用不明显。当出口贸易水平大于1.9544时.出口贸易的弹性系数为0.1410，并在1%水平上高度显著。说明出口贸易对我国技术创新产出具有明显促进作用，即出口贸易每提高1%，我国技术创新产出会增加0.1410%。由此可见，随着出口贸易水平的提高，出口贸易对我国技术创新产出的影响表现出“不显著—显著促进”的演进过程。
从其它变量的估计结果来看，研发劳动投入的弹性系数（1.3065）显著为正，且对技术创新产出的贡献极富弹性，说明增加研发劳动投入数量能显著促进技术创新产出的提高。研发资本投入对技术创新产出具有促进作用（0.2107），但统计上不显著。这也同时表明，2003—2012年我国技术创新产出的提高主要依赖于研发劳动投入的贡献。知识产权保护能显著促进技术创新产出的提高。政府科技资助有助于技术创新产出的提升，但没有通过显著性水平检验。进口贸易对技术创新产出的影响系数非常小，而且为负值（-0.0003），这表明，进口贸易可能会对技术创新产生负向效应，但在统计上也不显著。
四、稳健性检验
1.以出口贸易水平划分两组样本
根据得到的门槛估计值，我们就可以将我国31个省级单位按照出口贸易水平分成两个样本组。当lnEXit-1<1.9544时为低出口贸易水平组：当lnEXit-1≥1.9544时为高出口贸易水平组。2012年达到高出口贸易水平的省份有19个.而处于低贸易出口水平的省份有22个（如表5所示）。特别是广东、江苏、上海三个地区的出口贸易水平达到6.8300以上，与处于低出口贸易水平的省份差距明显。
2.分组样本的面板模型回归结果
出口贸易对我国技术创新的影响并不呈现出简单的线性关系，而是存在着以出口贸易水平为门槛变量的单一门槛值，从而使出口贸易对我国技术创新的影响呈现出区间效应。由此，根据出口贸易水平的门槛值1.9544，进一步将我国31个省级单位分成两个区间样本，对于部分省份在某些年份存在缺失数据，笔者运用STATA软件的XtbNance命令将两个区间样本变成平衡面板数据，然后分别进行回归分析（如表6所示）。由于两个分组样本均为面板数据，所以在回归之前需要进行Hausman检验，从而确定使用固定效应（FE）模型还是随机效应（RE）模型。表6显示的Hausman检验结果表明，低出口贸易水平样本组和高出口贸易水平样本组都在1%显著性水平上拒绝原假设，即两个分组样本都应使用固定效应模型。同时，为消除模型中可能存在的异方差或自相关问题，我们使用以“省份”为聚类变量的聚类稳健标准差，进行固定效应回归分析。模型（1）和模型（2）分别表示低出口贸易水平组和高出口贸易水平组的面板模型固定效应的回归结果。
两组面板模型回归结果显示，研发劳动投入对技术创新产出都具有显著积极影响，且系数都极富弹性，分别为1.2814和1.0572，这与门槛面板模型的估计结果是一致的。从其它变量来看，模型（1）和模型（2）都表明，研发资本投入对技术创新产出具有促进作用，但统计上都不显著。政府科技资助在两组样本中对技术创新产出都带来积极影响，但都没有通过显著性水平检验。知识产权保护在低出口贸易水平组和高出口贸易水平组都表现出显著促进作用。进口贸易在两组样本中对技术创新产出的影响都表现出抑制作用，但在低出口贸易水平组统计上显著，在高出口贸易水平组统计上不显著，这与门槛面板模型的估计结果也是基本一致的。从核心解释变量出口贸易看，在低出口贸易水平组，其系数为-0.0160，统计上不显著；在高出口贸易水平组，其系数为0.3202，且统计上显著，这与门槛面板模型的估计结果是一致的。可见，门槛面板模型的回归估计结果具有相当的稳健性，得到的结论是可靠的。
五、结论与政策建议
笔者利用知识生产函数理论框架，并运用门槛面板模型检验出口贸易对我国技术创新产出的贡献，研究表明：第一，出口贸易对我国技术创新的影响存在单一门槛效应，即随着我国各地区出口贸易水平从“低—高”的方向发展，其对技术创新产出的影响遵循“不显著一显著促进”的演进过程。第二，研发劳动投入与知识产权保护能显著促进技术创新产出的增加，且研发劳动投入对技术创新产出的贡献最大。第三，研发资本投入、政府科技资助能对技术创新产出带来积极影响，但统计上不显著。
根据以上结论，笔者提出如下政策建议：第一，在出口贸易水平低的省份，由于出口贸易对促进技术创新的作用不显著，但研发劳动投入、知识产权保护对促进技术创新的作用非常显著，因此，政府应该增加研发劳动投入的力度，改善科研人员结构，提升研发人员素质，特别是要鼓励企业自主进行研发投资，从而有效提升我国区域创新能力。在知识产权保护方面，政府应该加强知识产权的保护力度，拓宽知识产权保护领域，营造公正的司法环境，特别是需要加强技术市场交易相关的法律规范建设。第二，在出口贸易水平高的省份，出口贸易对技术创新的作用非常显著，所以政府应该扩大深化对外开放，推进高水平对外开放，以充分发挥出口贸易对技术创新的积极效应。同时，还需要充分考虑到研发投入与知识产权保护对技术创新产生的积极影响。第三，应该看到出口贸易水平在我国31个省份的不均衡状况，因此，政府应根据我国区域发展不平衡的差异格局，全面实施创新驱动发展战略，完善以企业为主体的产学研协同创新机制，以区域为载体推动技术创新。优化我国各地区的出口贸易结构，推动区域产业结构调整，扶持企业出口，改善地区贸易环境，实现外贸平衡协调发展，从而整体推动我国出口贸易水平的提升。充分释放创新驱动发展活力，不断增强创新驱动发展能力。
关键词：出口贸易；技术创新；门槛效应
中图分类号：F270.3 文献标识码：A 文章编号：1000-176X（2016）07-0098-05
一、文献综述
国外学者较早就发现出口贸易有利于技术创新.关于出口贸易对技术创新的影响，认为出口贸易对技术创新的促进作用可能存在门槛效应。这是因为出口贸易对技术创新的影响程度在发达国家与发展中国家之间是不同的，且随着贸易水平的改善，同一国家在不同的历史时期也会表现不同。Moschos在研究出口贸易对技术进步的影响机制时，认为出口贸易对技术进步的影响存在门槛效应，但对出口贸易对技术进步影响的门槛值并没有测算出来。Foster利用1966—1999年非洲43个国家的面板数据考察了出口贸易对经济增长的门槛效应，认为出口贸易对人均GDP的影响存在双重门槛效应，门槛值分别为2.3300与3.7000。国内学者的大多文献认为，出口贸易有利于我国技术创新的提高。然而关于出口贸易对我国技术创新的门槛效应，国内很少有人探究.相关研究也只是探讨外商直接投资对我国技术创新的影响存在研发投人门槛效应。罗军和陈建国利用门槛面板模型实证分析了外商直接投资对我国区域技术创新能力存在研发投入双重门槛效应，且研发资本投入双重门槛值分别为4.8190和6.2250；研发劳动投入双重门槛值分别为11.0640和12.1420。但是，研发投入对创新产出的影响往往具有时滞性。他们没有将研发投入、出口贸易等解释变量对技术创新了的滞后效应进行考虑并纳入实证模型，从而会高估对技术创新影响的门槛效应。
鉴于此，笔者将出口贸易纳入到知识生产函数理论框架，运用知识生产函数理论模型探寻出口贸易对我国技术创新的影响是否存在门槛效应？存在单一门槛、双重门槛还是多重门槛效应？在出口贸易水平不同的省份，出口贸易对技术创新的影响是否存在差异？对这些问题的研究，有助于我们充分认识当前贸易政策对我国技术创新带来的重要影响。
二、研究设计
（1）数据来源
笔者选取的数据是2003—2012年中国31个省级单位的面板数据，数据来源于《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》。
2.变量设计
（1）被解释变量
常用于衡量技术创新产出的变量有专利申请量、专利授权量和新产品销售收入等。从全国范围来看，与专利相关的法律制度在各省份间都具有一致性，且各省份问的专利数据都具有可比性。因此，将专利作为我国各地区的技术创新产出指标。真正技术含量高的专利申请量往往较少受到专利授权部门的约束，专利授权量更能体现各地区的技术创新产出水平，因而将专利授权量（INN）作为被解释变量。
（2）核心解释变量
R&D人员和R&D经费分别是影响技术创新产出的劳动投入和资本投入变量，分别用RDP和RDE表示。笔者的主要目的是分析出口贸易对我国技术创新产出的影响，因此，在考察出口贸易对我国技术创新产出的影响时，核心解释变量是出口贸易，用出口贸易总额（EX）衡量。
（3）控制变量
政府科技资助目的在于促进社会科技进步，但有可能会对企业研发投资行为产生激励效应和挤出效应。因此，将政府科技资助（GOV）纳入到控制变量，用地方财政科技拨款占地方财政支出的比重衡量，从而分析政府科技资助对我国技术创新的影响。另外，笔者将知识产权保护加入到控制变量。知识产权保护有利于促进技术创新，借鉴胡凯和吴清的做法，用技术市场成交额（CON）来衡量我国各地区的知识产权保护水平。同时，笔者还将考察进口贸易是否对我国技术创新产生影响，将进口贸易总额（IM）作为控制变量。
3.描述性统计
各变量的描述性统计如表1所示。
4.模型设计
笔者借鉴Griliches提出的知识生产函数理论模型，将研发劳动投入、研发资本投入和出口贸易、政府科技资助、知识产权保护、进口贸易等变量统一放在知识生产函数框架中，由此可以将技术创新过程表示为以下函数形式：
需要说明的是，将专利授权量作为技术创新产出的衡量指标，我们需要考虑研发投入以及其它影响技术创新产出因素与专利授权量之间的时间滞后关系。借鉴李习保的研究成果，我们将影响技术创新产出的所有变量都进行滞后一期处理。由于我国各地区的出口贸易水平处在不同的发展阶段，且东部、中部与西部地区出口贸易规模差异明显，出口贸易对技术创新必然带来不同程度的影响，针对这一现实情况，需要采取相应的贸易政策与措施。我们参考Hansen的门槛面板模型以及Qunyong对门槛个数选择的估计方法，最终建立以下单一门槛面板模型：其中，I是指示函数，γ为门槛值系数。
三、经验结果分析
1.门槛个数检验
在对模型（3）进行估计之前，首先需要对门槛个数进行检验。关于门槛个数的检验，我们可以通过自抽样的方法来确定，然后通过观察在各显著性水平下的F值进行判断。表2是对门槛个数进行检验得到的在不同显著性水平下的F值。
从表2可以看出，单一门槛在1%显著水平上通过检验。而双重门槛和三重门槛统计上不显著。同时，表3给出了单一门槛的估计结果。2.门槛值为真实值的检验估计得到的门槛值是否为真实值的检验，可以通过构造门槛值的置信区间以及似然比函数图来检验。门槛估计值1.9544（LR=0时γ的取值）落在95%的置信区间的LR值的范围，即门槛值为真实值。 3.门槛面板模型回归结果
根据得到的门槛估计值1.9544，可以将我国出口贸易水平划分为两个不同的层次。门槛面板模型估计结果如表4所示。
表4表明，在不同的出口贸易水平，出口贸易对我国技术创新产出的影响存在明显差异。当出口贸易水平小于门槛值1.9544时，出口贸易对技术创新产出的弹性系数为-0.0382，说明出口贸易对技术创新产出不仅没有产生贡献，反而还具有抑制作用。需要指出的是，出口贸易的弹性系数并没有通过统计显著性检验，但至少说明处于该阶段的出口贸易水平对我国技术创新产出的促进作用不明显。当出口贸易水平大于1.9544时.出口贸易的弹性系数为0.1410，并在1%水平上高度显著。说明出口贸易对我国技术创新产出具有明显促进作用，即出口贸易每提高1%，我国技术创新产出会增加0.1410%。由此可见，随着出口贸易水平的提高，出口贸易对我国技术创新产出的影响表现出“不显著—显著促进”的演进过程。
从其它变量的估计结果来看，研发劳动投入的弹性系数（1.3065）显著为正，且对技术创新产出的贡献极富弹性，说明增加研发劳动投入数量能显著促进技术创新产出的提高。研发资本投入对技术创新产出具有促进作用（0.2107），但统计上不显著。这也同时表明，2003—2012年我国技术创新产出的提高主要依赖于研发劳动投入的贡献。知识产权保护能显著促进技术创新产出的提高。政府科技资助有助于技术创新产出的提升，但没有通过显著性水平检验。进口贸易对技术创新产出的影响系数非常小，而且为负值（-0.0003），这表明，进口贸易可能会对技术创新产生负向效应，但在统计上也不显著。
四、稳健性检验
1.以出口贸易水平划分两组样本
根据得到的门槛估计值，我们就可以将我国31个省级单位按照出口贸易水平分成两个样本组。当lnEXit-1<1.9544时为低出口贸易水平组：当lnEXit-1≥1.9544时为高出口贸易水平组。2012年达到高出口贸易水平的省份有19个.而处于低贸易出口水平的省份有22个（如表5所示）。特别是广东、江苏、上海三个地区的出口贸易水平达到6.8300以上，与处于低出口贸易水平的省份差距明显。
2.分组样本的面板模型回归结果
出口贸易对我国技术创新的影响并不呈现出简单的线性关系，而是存在着以出口贸易水平为门槛变量的单一门槛值，从而使出口贸易对我国技术创新的影响呈现出区间效应。由此，根据出口贸易水平的门槛值1.9544，进一步将我国31个省级单位分成两个区间样本，对于部分省份在某些年份存在缺失数据，笔者运用STATA软件的XtbNance命令将两个区间样本变成平衡面板数据，然后分别进行回归分析（如表6所示）。由于两个分组样本均为面板数据，所以在回归之前需要进行Hausman检验，从而确定使用固定效应（FE）模型还是随机效应（RE）模型。表6显示的Hausman检验结果表明，低出口贸易水平样本组和高出口贸易水平样本组都在1%显著性水平上拒绝原假设，即两个分组样本都应使用固定效应模型。同时，为消除模型中可能存在的异方差或自相关问题，我们使用以“省份”为聚类变量的聚类稳健标准差，进行固定效应回归分析。模型（1）和模型（2）分别表示低出口贸易水平组和高出口贸易水平组的面板模型固定效应的回归结果。
两组面板模型回归结果显示，研发劳动投入对技术创新产出都具有显著积极影响，且系数都极富弹性，分别为1.2814和1.0572，这与门槛面板模型的估计结果是一致的。从其它变量来看，模型（1）和模型（2）都表明，研发资本投入对技术创新产出具有促进作用，但统计上都不显著。政府科技资助在两组样本中对技术创新产出都带来积极影响，但都没有通过显著性水平检验。知识产权保护在低出口贸易水平组和高出口贸易水平组都表现出显著促进作用。进口贸易在两组样本中对技术创新产出的影响都表现出抑制作用，但在低出口贸易水平组统计上显著，在高出口贸易水平组统计上不显著，这与门槛面板模型的估计结果也是基本一致的。从核心解释变量出口贸易看，在低出口贸易水平组，其系数为-0.0160，统计上不显著；在高出口贸易水平组，其系数为0.3202，且统计上显著，这与门槛面板模型的估计结果是一致的。可见，门槛面板模型的回归估计结果具有相当的稳健性，得到的结论是可靠的。
五、结论与政策建议
笔者利用知识生产函数理论框架，并运用门槛面板模型检验出口贸易对我国技术创新产出的贡献，研究表明：第一，出口贸易对我国技术创新的影响存在单一门槛效应，即随着我国各地区出口贸易水平从“低—高”的方向发展，其对技术创新产出的影响遵循“不显著一显著促进”的演进过程。第二，研发劳动投入与知识产权保护能显著促进技术创新产出的增加，且研发劳动投入对技术创新产出的贡献最大。第三，研发资本投入、政府科技资助能对技术创新产出带来积极影响，但统计上不显著。
根据以上结论，笔者提出如下政策建议：第一，在出口贸易水平低的省份，由于出口贸易对促进技术创新的作用不显著，但研发劳动投入、知识产权保护对促进技术创新的作用非常显著，因此，政府应该增加研发劳动投入的力度，改善科研人员结构，提升研发人员素质，特别是要鼓励企业自主进行研发投资，从而有效提升我国区域创新能力。在知识产权保护方面，政府应该加强知识产权的保护力度，拓宽知识产权保护领域，营造公正的司法环境，特别是需要加强技术市场交易相关的法律规范建设。第二，在出口贸易水平高的省份，出口贸易对技术创新的作用非常显著，所以政府应该扩大深化对外开放，推进高水平对外开放，以充分发挥出口贸易对技术创新的积极效应。同时，还需要充分考虑到研发投入与知识产权保护对技术创新产生的积极影响。第三，应该看到出口贸易水平在我国31个省份的不均衡状况，因此，政府应根据我国区域发展不平衡的差异格局，全面实施创新驱动发展战略，完善以企业为主体的产学研协同创新机制，以区域为载体推动技术创新。优化我国各地区的出口贸易结构，推动区域产业结构调整，扶持企业出口，改善地区贸易环境，实现外贸平衡协调发展，从而整体推动我国出口贸易水平的提升。充分释放创新驱动发展活力，不断增强创新驱动发展能力。