研发投入强度对我国出口影响特征研究

2017年6月第3期,

研发投入强度对我国出口影响特征研究

马春梅俞立平

(宁波大学商学院，浙江宁波315211)

摘要：利用2006—2012年中国省际面板数据，采用面板回归和分位数回归模型研究研发投入强度对出口影响特

征。实证结果表明研发投入强度对我国出口有明显促进作用，且与出口贸易之间存在倒

“U”型特征。分位数回归

进一步验证研发投入强度对出口的促进作用，同时实证因地区处于不同出口水平，研发投入强度对其出口影响存 在差异性，即出口水平低的地区促进作用大，出口水平高的地区促进作用小。

关键词：研发投入强度；面板回归；分位数回归；倒“ U ”型；出口贸易

金融危机之后，我国的出口贸易从2010年至 2014年

一

有更重要现实意义。

直持续上升，年平均增长率为5.03%。但

随着经济全球化不断加深，出口竞争对出口国技术 创新水平的要求越来越高，导致我国出口贸易由过 去正增长状态转为负增长增长状态，015年的增长 率为-1.76%。在经济进人新常态背景下，我国的 出口贸易在国际市场上承受巨大压力。高效的研 发投人是保持国家具有持续创新力和竞争力的动 力所在，强化研发投人成为我国提高出口竞争力的 重要举措。自1995年至2015年，我国研发经费的 投人与投人强度一直保持快速增长趋势，2012年实 施的创新驱动发展战略，更是加大了研发经费的投 人力度。据国家统计局发布的创新驱动战略实施 以来我国研发投人的状况，2015年全国经费投人为 1.4万亿元，年均增长11.4% ; &

ITI'OI^OOO'O — (Ncn 寸 I〇'0l>000'0 — (N

c^c^c^c^c^oooooooooo-—■ i^i^i^i^i^OOOOOOOOOOOOO — — — — —n n n n n n n n n n n n n

图1出口总额、&

RD支出及R&D强度

1文献综述

目前较多文献认为一国的出口竞争力是由一

RD强度为2. 1 %

，

国整体技术实力决定的，研发及研发投人强度则是

提高技术水平的重要手段。等认为研发

Grossman

比2012年提高0.17 (见图1)。与其他国家相比， 2010年我国研发经费投人超过德国，2013年超过日 本。目前我国不仅是世界第二大经济体、最大的出 口国，已然成为仅次于美国的世界第二大研发经费 投人国。尽管我国对研发越来越重视，研发经费增 长速度甚至超过发达国家，但我国目前也只能算是 研发“大”国，非研发“强”国[1]。研发投人强度不断 增加，出口压力却未减弱。基于这一事实，深人探 究研发投人强度在出口中发挥的规律及其作用，具

投人是一国获得经济持续增长的动力和原因[1]。 刘峰发现技术创新对出口有很强的促进作用，

R&D

[3]。Kessing

验证了研发投人对出口的决定性作用[4]。Keller也

一

投人与出口相关性最强[2]。祝树金等认为研发投 人是国出口技术水平的决定性因素

认为，一国的技术水平吸收和创新程度与国内研发 能力是正相关的[]。即使一国采用“干中学”模式， 但由于国内的研发水平较低，依然是不能高效提高 本国国际竞争力。

基金项目：浙江省软科学重点课题一“浙江省创新驱动发展的关键问题、影响因素与评估体系研究”项目编号：015C25024;项目负责

人:俞立平)成果之一;宁波市软科学重点课题一‘‘宁波创新驱动发展障碍、成因与公共治理对策研究”（项目编号：015A10046;项目负责人: 俞立平)成果之一。

作者简介：马春梅，宁波大学商学院硕士研究生，研究方向：事国际贸易领域的研究;俞立平，经济学博士，宁波大学商学院教授，研究方

50

向:事计量经济、科学计量。

马春梅俞立平研发投入强度对我国出口影响特征研究

科技投融资

另外一些学者对研发投人促进出口持怀疑态 研发投人强度与出口之间的关联性是研究的 度。

Klenow的研究显示我国制造业存在严重的研

重点。Sherer

的研究发现市场竞争力与研发投人强

发资源错配，制造业是我国的主要出口部门，因此 度呈倒“『型[1°]。究其形成原因首先，利润与成本 严重影响出口竞争力[6]。李伟军等也证明我国制 之间的关系。国际市场上，价格越低的产品越具有 造业存在严識源错配，研发投人无法对出口产生 价格优势，国内研发投人强度的增大，必然导致产 促进作用[7]。郑丹青等实证了研发投人并未真正 品成本增加，当成本与利润之间达到某一“阈值” 促进我国出口贸易[]。

时，若继续增加研发投人，贸易优势消失。其次，我 从现有研究来看，很少有直接研究研发投人与出 国自主研发能力薄弱，经济实力有限。在一定范围 口之间的关系，更鲜有研究研发投人强度与出口之间 内研发投人强度增大能更好地满足技术进步需求， 的关系。本文则把研发投人强度作为主要解释变量， 促进出口；当强度超过某一“阈值”，强度继续增强， 以出口额为被解释变量，基于我国省际面板数据，定 国民经济难以承受，贸易优势逐渐消失，出口受到 量考察研发投人强度对我国出口影响特征。

抑制。由此提出假设2。

2研发投入强度对出口贸易的作用机制

假设2 :国内研发投人强度与该国出口之间存 国际贸易的形成是以比较优势为依托，基于比

在倒“U

”型关系。

较优势促使国际贸易形成理论，Melitz

从企业异质

由于异质性的存在，不同出口水平地区的研发 性角度验证了这一观点，发现技术水平差异是影响 投人强度的贡献軸存在不同。由此提出假设3。

企业出口的决定性因素[]。一国的技术水平由自 假设3 :研发投人强度对不同出口水平地区的 主创新能力决定，则一国在国际市场上的竞争优势 出口贡献存在差异性，高出口水平地区的贡献性较 就取决于本国国内研发投人强度的大小。这种国 小，低出口水平地区的贡献性更大。

际贸易优势主要通过以下3个方面实现。第一

，形

3

计量模型设定及数据来源

成价格优势。价格优势是在国际市场上一国出口 3.1

计量模型设计

产品价格低于其他贸易国的同质产品，由此形成价 建立计量模型目的是研究研发投人强度与出

格优势。价格优势的形成除了受一国的汇率、贸易 口之间的关系，被解释变量为出口额、核心解释变 影响外，主要是由一国的要素禀赋和生产率决 量为研发投人强度。控制变量有物质资本、人力资 定，生产率则是由一国生产技术水平决定，研发投 本、经济水平、市场规模、外资规模以及制度因素。

人强度成为提升生产率的支撑和保障。第二，产品 为增加平稳性、减少异方差，对各变量均取自然 质量优势。通过提高产品技术含量，比其他同类产 对数;此外，由于研发活动转化为生产力需要较长的 品更能满足国际市场消费需求，从而形成产品质量 时间，导致了研发投人影响存在时间上滞后性。国外 需求优势。第三，产品结构优势。研发创新使产品 学者验证了这一点，而我国的研发投人又多为在理论 种类更加丰富，满足更多不同层次消费偏好，形成 研究基础上的应用型和实验型，投，周期长。考 产品结构优势（见图2)。

虑到溢出效应的滞后性，选择研发投人强度1年的滞 后期作为解释变量，在扩展的柯布-道格拉斯生产函 研

生产

>

生产工艺

—►

价格优势

发投数基础上建立计量模型，计量方程如下：

人强出

度

口a\\nEXit = c + ailnAGDPit +质量

ta2lni,, + ^3产品质量优势

贸lnKit +

易

产品 —

4\\nFDIlt + as\\nRDlt + a6\\nPOPl + a1\\nPRllt + 产品结构

种类优势

EZult其中，为地区出口额;c为常数项；GDP为 图2研发投入强度对出口贸易的作用机制经济发展水平；为人力资本;K为物质资本;FDI为 以上出口贸易优势的形成根本来源是出口国 外资规模;RD为研发投入强度;POP为市场规模; 国内研发投人强度支撑的研发创新，形成和强化了 PRI为制麵素;l，分别表示省分和年份。

该国在国际市场上的竞争力。由此提出假设1。

3.2变量与数据来源

假设1:一国国内研发投人强度对该国的出口 如表1所示，考虑到数据的可得性，数据样本选 具有显著的促进作用。

择我国28个省市2006—2012年的省际面板数据。

科技与经济

2017年6月

第

3期

第

30卷/总第177期

51

士、' ' ' -、 第30卷总第177期)

2017年6月第3期,

表1各变量的定义及描述性统计

名称各地区总出口额经济发展水平人力资本物质资本外资规模

研发投人强度市场规模制度因素

代码

定义

用总出口额表示（亿元）用各地区人均GDP表示（元）用人均受教育年限表示（年/人）用全社会固定资产投资表示（亿元）用实际吸引外资额来度量（亿元）用研发经费投人占GDP比重表示（％ )用地区常驻人口数表示（万人）

用非国有单位职工占在岗职工人数比表示，％)

最大值36 337. 4191 251. 81

11. 8431 256. 002 128.06

6. 0810 594.00

99. 31

最小值50. 246 338. 70

6. 59423. 237. 800. 20604. 0018.34

平均值3 586. 7031 072. 47

8.607 973. 00292. 091.404 617. 1465.

标准差6 526. 8518 1.51

0. 946 122.473. 241.032 597. 5121 . 03

L

KFBI

如POP

PRI

由于、、青海缺失部分年度数据，又考虑到 数据预的误差较大，因此删除这3个省份的数据。 数据来源自《中国科技统计年鉴》、《中国劳动统计 年鉴》和各地区的统计年鉴等。

4.2面板回归及分析

为了定量分析研发投人强度对出口的影响，文 章采用面板回归的方法来估计。选取研发投人强 度模型（模型1)和加人研发投人强度二次项的模型

(模型2)，对假设1和假设2进行实证验证。首先 对各个模型进行

4结果分析

面板数据是混合数据，易产生伪回归。为了保

4.1面板数据的单位根检验

证面板回归结果的无偏性、有效性，防止出现伪回 归，对数紐行单位根检验。单位根检验的方法有

多种，本文选择检验、检验、PP检验三种

Hauseman检验，确定是采用固定

效应还是随机效应，两个模型检验的P值均为

0. 000,结果在1%的水平上拒绝随机效应，选择固 定效应模型。为了减少异方差，均选择截面加权回 归（见表3)。

表3面板回归结果

变量

含义常数

经济发展水平人力资本物质资本外资规模研发投人强度-市场规模制度因素---模型145.015***

(8. 127)1.584*** (7. 767)1. 3 ** (1. 950)-0. 767 *** (-6. 769)0. 053 (1. 211)0. 347 ***(2. 922)

--0. 920 *** (-2. 617)-0. 8** (-2. 447)85.1780. 0000. 99428 x6 = 168

注:括号内数值为t-Statistic检验值。

模型 238. 247 *** (6. 807)1 774 ***(8. 634)1.2** (2. 020)-0. 6 *** (-7. 916)0 ． 068 * (1. 799)0. 249 ** (2. 156)-0. 158 ***(-3. 707)- 0 ． 418 (-1. 136)-1. 035 ***(-2. 9)84． 00 ． 0000 ． 996

ADFLevin

检验方法。由于检验原理不同，三种检验方法的结 果不尽相同，选择三种方法检验结果一致作为判断

的标准。从表2可以看出，经过二阶差分，所有数据 都是平稳的。

表2各变量单位根检验结果

变量ln狀lniGBPlnLlnKlnFBIlnRBlnPOPlnPRIAlnMAlniGBPAlnLAlnKAlnFBIAlnRBAlnPOPAlnPRIA2lnMA2lniGBPA2 lnLA2 lnKA2 lnFBIA2 lnRBA2 lnPOPA2 lnPRI

检验类型(，c)

(，c)(，c)(，)(，)(，)(，)(，）(0，c)(0，c)(0，c)(0，c)(0，c)(0，c)(0，c)(0，c)(0，c)(0，c)(0，c)(0，c)(0，c)(0，c)(0，c)(0，c)

Levin

检验值

ADF检验值

PP检验值84. 950 *** 134.811** 87. 0 *** 87. 913 *** 93. 163 *** 77. 910 ** 56. 072 90.415*** 152. 790 ** 144. 704 *** 145. 6 *** 131.026 ** 111.407** 106.318*** 77. 367 ** 109.960** 119.215*** 91 423 *** 153. 059 *** 159. 006 *** 122.416*** 98. 338 *** 103. 293 *** 127. 537 *^*

检验结果不平稳

不平稳 不平稳 平稳 不平稳 不平稳 不平稳 不平稳平稳平稳平稳 平稳 平稳 平稳不平稳 平稳 平稳 平稳平稳 平稳 平稳 平稳 平稳 平稳

c

ln4GBPlnLlnKlnFBIlnRB(lnRB)2lnPOPlnPRIHausemanPR2

-10. 098 綱 45.133-13.165 術 63.358-12. 691 術 53.303-75. 153 74. 777 料-11. 3 _ 51.766-11. 826 術 43.8-4. 876 *** 32.584-8.616_ 45.071-13. 075 97. 859 料-13. 822 _ 100.387 *: -17. 374 _ 108.231 *: -87. 192 _ 123.825 * -12. 807 *** 87. 188 ** -14.485 *** 86. 309 ** -6.976 ** .835-9.317 ** 84. 747 ** -15.428 *** 96.431 ** -19.752 ** 87. 821 ** -28.687 *** 134. 820* -65.605*** 147.402*-17 983 ** 106 905 *-21.288 ** 86.582 ** -12.266 ** 99. 291 ** -17 6** 109. 043 *

N

注：In表示对变量取对数，A表示对变量进行一阶差分，A2表

示对变量进行二阶差分;在检验类型中（i，c)中，表示带有趋势项;c 表示带有截距项；*、**、***分别表示在10%、5%和1%的水平上显。

R2都在0.994以上，表明被解释变量被所有解释变

量解释的部分较高。在模型1和2中，研发投人强 度对出口均表现出明显的促进作用。模型1中，研

回归结果显示，各模型固定效应整体的拟合度

52

Science & Technology and Economy 2017 Vo1. 30 No. 3

马春梅俞立平研发投入强度对我国出口影响特征研究

(科技投融资 ）

发投人强度的弹性系数为0. 347且在1%水平上显 与上文提出的假设2相符。即在一定范围内，研发 著，说明研发投人强度对出口有显著地促进作用， 投人强度能够健出口发展，当研发投人强度超过 即研发投人强度每增加1% ,会使出口增加 某一“阈值”时，就会对出口起抑制作用。

0. 347% ,从而验证了假设1。

4.3位数回归及分析

模型2中，加人研发投人强度二次项，验证研发 为了进一步分析不同出口水平下，研发投人强 投人强度与出口的非线性关系。回归结果显示，该 度对出口的影响差距，将出口贸易水等从低到高分 项的回归系数为-0. 158,并在1%的水平上显著,

为10个分位（=0.1 ~0. 9),采用分位数回归进行

表明研发投人强度与出口之间存在倒“U

”型特征,估计，结果如表4、图3所示。

表4分为数回归结果

TC

lnKln層ln尺乃lnPOPlnP尺/P-尺20. 17. 387 -0. 295 料

-0.262 料0. 679 ^0. 723 ^7. 153 —(2. 026)

(2. 225)

(-2. 234)

(5. 434)(6. 378)(2. 874)0. 6040. 20. 498 ^0. 4 ^6. 117 w(5. 167)(5. 145)(2. 369)

0． 5770. 3-9. 238 料

2. 587 ^-1. 272 辦

0. 473 —0. 637 —1.375 —7. 637 w(-2. 166)(4. 2)(-3. 803)(5. 193)(5. 235)(3. 876)(3.351)0． 5980.4-13. 788 綱13. 027 —-1.438 辦0. 379 —0. 587 ^1.710辦

7. 138 —(-3.467)(6. 337)(-4. 3)(4. 837)(4. 713)（5. 318)(3. 076)0． 6300. 5-15. 862 辦3. 035 ^-1.465 辦0. 348 辦0. 566 ^1.856 ^5. 677 ^(-3. 907)(6. 265)(-5. 137)（4. 816)(4. 439)(5. 902)(2. 679)0． 6630. 6-18. 708 辦3. 2 ^-1.482 辦0. 2 ^0. 494 ^1 997 辦5. 626 ^(-4. 825)(7. 244)(-5. 653)(4. 184)(3. 822)(6. 824)（2．817)0． 6880. 7-2Z 7ii —3. 492 ^-1. 748 辦0. 272 辦0. 423 辦2. 326 ^6. 024 —(-6. 057)(8. 225)(-7. 095)(3. 477)(2. 609)(9. 096)(3. 114)0．7120. 8-23. 780 綱13. 604 ^-1. 604 ^0. 162 —0. 450 辦2. 350 ^5. 575 ^(-7. 205)(9. 6)(-7. 161)(2. 779)(3. 458)

(9. 783)(3.440)0． 7340.9

-25. 107 —3.414 —-1 6 辦0. 174 辦2. 392 ^7. 466 ^(-5. 8)

（6. 816)

(-6. 334)

(2. 740)

(9. 778)

(4. 507)

0． 739

在差异性，验证假设3。即出口水等高的地区相对 于出口水等低的地区,研发投人贡献表现出显著的 减弱趋势。这是由于出口水等越低的地区,研发投 人强度弹性大，产出增长空间大，促进作用更大；出

口水等高的地区，研发投人强度弹性小，对出口促

进作用小。究其原因主要是出口水等相对较高的 地区生产工艺或产品技术含量相对较高，通过研发 创新突破技术瓶颈会更难，而出口水等低的地区, 研发创新产生的新工艺更容易发挥效用。此外，制

回归结果显示，10个分位点P-K

2的值都在 度因素对出口也有明显的健作用。

0. 555以上，且整体趋势是越来越好,说明该方法的 5结论

拟合性较好，回归结果可靠。从图3可以看出，不同 以研发投人强度为切人点，基于我国省际面板

出口水等地区,研发投人强度、外资规模及制度因 数据，运用面板回归和分位数回归方法，探究研发 素的变化趋势。

投人对出口影响特征，得出以下结论。

外资规模在不同分位点对出口的贡献均为正 首先，研发投人强度对我国出口有明显促进作 向;研发投人强度对不同出口水等地区的出口表现 用。由研发投人强度支撑的研发创新活动,通过对 出促进作用，但处于不同出口水等地区的贡献率存

生产工艺创新、产品技术含量的提升以及产品种类

科技与经济

2017年6月

第

3期

第

30卷/总第177期

53

士、' ' ' -、 第30卷总第177期)

2017年6月第3期,

的丰富，使我国出口产品在国际市场上形成竞争优 势，促进我国出口发展。

其次，研发投人强度与出口之间存在倒“ ”型

[3 ]祝树金，戢璇，傳晓岚.出口品技术水平的决定性因素:来自 面板数据的证据[J].世界经济，2010 () :2846.

U

[4 ] KEESING D B. Labor Skills and International Trade ： Evaluating

Many Trade Flows with a Single Measuring Device [ J ]. Review of Economics & Statistics, 1965,47(3) ：287-294.

[5 ] KELLER W. Geographic Localization of International Technology

Diffusion [ J ]. American Economic Review， 2002， 92 (1 )： 120-142.

[6 ] HSIEH C T， KLENOW P J. Misallocation and Manufacturing

TFP in China and India[ C]// Meeting Papers. New York ： So­ciety for Economic Dynamics, 2008.

[7 ]

李伟军，陈启斐，李智.扩大内需、金融业发展和出口贸 易一基于扩展的新新贸易理论模型分析[J].国际贸易问 题，2014(8) :14-24.

[8 ]

郑丹青，于津平.外资进人与企业出口贸易增加值——96-107.

[9 ] MELITZ M J. The Impact of Trade on Intra-Industry Re-Alloca­

tion and Aggregate Industrial Productivity [ J ]. Econometrica， 2003, 71(6) ： 1695-1725.

[10 ] SHERER F. Size of Firm, oligopoly, and research： A comment

[ J ] . Canadian Journal of Economics and Political Science， 1965, 32(2) ： 256-266.

基于

特征。即研发投人强度要与出口发展以及实体经 济发展相适应，掌握研发投人强度的大小，建立相 对完整的研发体系和有利于出口的贸易，才能 使我国出口由资源依赖型向创新驱动型转变。

最后，研发投人强度对于不同出口水平地区的 贡献表现出异质性。出口水平低的地区，研发投人 强度对出口的促进作用大；出口水平高的地区，对 出口的促进较小。因此，把握研发投人强度与对出 口作用特征，完善研发机制，才能使研发创新 发挥作用，为我国摆脱在国际市场上的困境指明方 向，为出口发展提供动力支持。

参考文献

[1 ] GROSSMAN G M, HELPMAN E. Innovation and Growth in the

Global Economy[J]. Mit Press Books, 1991 (2) ：323-324.

[2 ]

刘锋.基于技术创新的浙江省对外贸易增长方式转变研究 [].长春工业大学学报（社会科学版）2010, 22 (6): 4244.

中国微观企业异质性视角[J].国际贸易问题，2015(12):

Characterization Study on Influence

of R&D Investment Intensity on China’s Export

MA Chunmei YU Liping

(School of business，Ningbo University，Ningbo 315211，China)

port by using the panel data from China,s provinces during 2006—2012. The empirical results show that R&D intensity has an obvious there is an inverted U-shaped relationship between R&D intensity and exportation. The quantile regres­role in promoting export trade，

sion further confirms the contribution of R&D intensity to the exportation； it also proves that the influence of R&D intensity is different due to the region’s different export levels; namely at the low level of export area，the effort of promotion is large; and at the high level of export area， the effort is small.Key words： R&D investment intensity； panel regression； quantile regression； inverted U-shaped； exportation

(收稿日期：016-10-29)

Abstract ： The paper adopts panel regression and quantile regression model to research the impact of R&D intensity on China,s ex­

Science & Technology and Economy 2017 Vo1. 30 No. 3