創新水平對電信設備企業出口影響的實證研究

陸艷+劉天悅+李楠

摘要： 本文使用中國電信設備企業的面板數據，首先運用固定效應模型與隨機效應模型，實證檢驗了影響中國電信設備企業出口的因素。然后考慮到企業出口決定和出口量是兩個相互聯系的過程，我們采用Heckman兩步選擇模型進行估計發現：創新水平、人均工資、人均產出、以及宏觀經濟政策對中國電信設備企業的出口增加決定和出口增加都存在顯著為正的影響。

Abstract： This article uses the panel data of 1998-2007 of Chinese telecom equipment companies to examine the factors that affect the exports of Chinese telecom equipment companies. After using the fixed effects model and random effects model， this article utilizes Heckman two-step selection model to estimate in order to get more reliable results for taking into account two interrelated processes between the export decision and export volume. The results have shown that： the change in the level of innovation， per capita wage， per capita output and macroeconomic policies have a significant positive impact on the exports increase decision and exports increase of Chinese telecom equipment companies.

關鍵詞： 創新水平；電信設備企業；赫克曼兩步選擇模型

Key words： the level of innovation； telecom equipment companies；Heckman two-step selection model

中圖分類號：F752.62 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2014）25-0008-03

0 引言

全球范圍內，電信設備出口的增長率遠遠高于全球經濟和貿易的增長率。整個電信設備市場中出口約占三分之一，而且該比例還在繼續增長。中國要從貿易大國走向貿易強國行列，勢必要在電信設備出口上有所作為。面對全球電信設備市場的競爭，電信企業亟需將理論分析應用到實踐中去。本文即是從企業層面探析影響電信設備出口的因素，以服務于電信設備制造商，使得經濟個體效益最大化，進而使得整個社會幸福最大化。

本文僅僅就筆者認為重要的幾個影響電信設備出口的因素——創新水平是否與出口正相關進行實證分析。

1 文獻綜述

1.1 世界電信產業體制和中國電信業現狀

世界電信產業體制依次經歷了壟斷經營、國內競爭和全球競爭三個階段：

①從1878年電話技術投入商用至20世紀80年代初的百年期間，世界電信業處于壟斷經營階段。

②20世紀80年代初期到90年代中期，電信業的體制改革首先在發達國家興起并逐步向世界范圍擴展。

③20世紀90年代后期至今，發達國家電信運營業開始嘗試將競爭由國內引向國際。

我國電信產業的發展起步較晚。在20世紀80年代之前，電信產業長期落后于國際社會，也大大滯后于國民經濟的其他部門；改革開放后，國民經濟進入了發展的新時期，同時電信產業也進入了快速發展的階段。我國電信產業經過80年代中后期的全面建設，90年代的持續高速增長，目前己經成為國民經濟的支柱產業。

1.2 文獻回顧

絕大部分相關文獻認為出口與創新存在顯著的正比例關系。如張杰等（2008）對大規模企業分析，得出創新研發使其出口動機較強。謝勇（2011）研究發現，技術創新持續、強勁地推動了出口商品結構升級。吳啟、余官勝（2011）發現技術引進額與出口總量之間呈正向關系，相互促進；但是，當期技術創新并沒有積極地促進出口貿易。王勇（2007）提出從長期來看，技術創新后形成綠色產品，起到促進產品出口的作用。賀佳敏（2008）指出在生產性服務業中，對出口影響最顯著的是科研創新。楊汝岱（2008）認為技術升級積極影響行業出口增長。周叔蓮等（2003）認為技術創新是影響高技術行業出口能力的重要因素。而郭晶等（2010）認為高技術制造業出口復雜程度越來越高的主要動力來源不是技術創新而是經濟增長。羅芳（2010）研究結果表明，企業對外部知識（產品創新與工藝創新）的搜索深度和企業出口比重是負相關的。

2 實證研究

2.1 固定效應模型和隨機效應模型

根據本文的研究目的，建立如下方程：

exportit=β0+β1 new_productratio +β2foreign_ratio+β3 state_ratio +β4wage+μit （1）

變量介紹與數據來源：

①創新水平變量。

用新產品產值在總產出的比重量度創新水平，為dnew_productratio。

②資本占比變量。

包括外資占比變量（foreign_ratio）與國有資本占比變量（state_ratio），反映資本占比對企業出口增加決定和擴大出口的影響。

③企業特征變量——人均工資變量（wage）和人均產出變量。

Roberts and Tybout（1997）發現勞動力質量對企業出口行為也存在著重要影響。而本文的樣本中，缺少直接度量勞動力質量的良好指標。因此，借鑒一般文獻的做法，我們采用企業勞動力平均工資來代理其勞動力質量。因為，一般而言，受教育程度越高，從而勞動力質量越高的員工會獲得更高的工資。

另外，企業產出水平可能對其出口增加的行為存在著影響，因此我們引入了企業的人均產出改變量（output）反映企業產出能力的改變。

表1 FE和RE回歸結果

■

FE的估計結果顯示，除state_ratio變量外，其他解釋變量對電信設備出口都有顯著的影響，new_productratio、foreign_ratio和wage的系數符號都為正，表明創新水平越高、外資占比越高、工資水平越高的企業，電信設備出口水平也越高。聯合顯著性檢驗的瓦爾德（Wald）統計量也顯示了顯著性的結果。

隨機效應模型的估計結果顯示，new_productratio和wage兩個RE估計量與FE估計量基本上是一致的，而其他幾個變量的影響則與隨機效應模型有了較大的差異。在不考慮樣本選擇偏誤的情況下，用豪斯曼檢驗RE或FE方法較好。由卡方檢驗可知，我們應該拒絕原虛擬假設，這樣對電信設備出口的影響應該采用FE模型。

2.2 赫克曼兩階段模型

2.2.1 赫克曼兩階段模型設定

由于回歸中所含的樣本中僅是那些因具有較高的生產率而在競爭中存活下來的，那些因有較低的生產率而倒閉或退出市場的企業并沒有包括在回歸樣本中。這樣，由于忽略了企業從市場的進入和退出因素，樣本的選擇自然就是非隨機的，回歸得出的結果也就難免有偏。同時考慮到影響企業作出增加出口量的決策和出口量增加的因素是不相同的這個問題，選擇Heckman二階段模型。

第一步，根據經濟理論和相關文獻對中國電信設備企業作出出口增加決定的概率設計出一個模型，然后通過模型統計估算得出的結果預測考察企業出口增加決定的概率。

第二步，因差分掉僅有1年統計數據的企業而導致的樣本選擇偏誤，修正自選擇行為，將企業出口增加決定的概率加到原來的模型中去，作為一個額外的解釋變量來估算企業出口量增加之間的相關關系。由此，建立如下兩個待估計的方程：

dy*it = dxit β + μit （出口強度的增量方程）（2）

dy* it =dzit γ + vit （出口增加的決策方程）（3）

其中：

dyit = dy* it if ddit = 1

dyit = 0 if ddit = 0 （4）

ddit= 1 if dd*it>1

ddit = 0 if dd*it？燮0 （5）

（i=1，2，…67609 t=1998，1999，…2007）

根據本文的研究目的，我們建立如下兩個具體的相互融合方程： 出口增加的決策方程（6）和出口增量方程（7）：

probability_exportit= α + β1 dnew_productratio + β2 dforeign_ratio + β3 dstate_ratio + β4dwage + β5doutput+d07+ d06+ d03+ d02+ d01 +d00+uit （6）

dExport it = α +β1 dnew_productratio + β2 dforeign_ratio + β3 dstate_ratioβ+ β4dwage + β5doutput+d07+ d06+ d03+ d02+ d01 +d00+νit （7）

其中，probability_exportit是一個虛擬變量，當第i個企業在時間t出口增加時，它的值取1，否則則取0；dExportit代表第i個企業在時間t出口交貨值的增量，它用來衡量企業出口增量；uit和vit都是隨機干擾項?？紤]到企業擴大出口的行為還可能會受到宏觀政策的影響，本文引入了時間變量進行控制。本文將使用一個兩步的Heckman選擇模型對式（6）和式（7）進行估計，第一步估計出口增加決定的概率，建立Probit回歸模型；第二步估計各因素對企業出口增量的影響。式（6）和式（7）中的解釋變量可以歸納為三類：

①創新水平改變量；

②資本占比改變量；

③企業特征改變量；

④時間變量。

考慮電信重組對電信設備企業出口的影響，加入了d00、d01、d02、d03、d06、d07等時間變量。

2.2.2 具體步驟與實證結果

第一步，

①建立電信設備企業出口增加決策的選擇模型并進行Probit回歸。對電信設備企業選擇增加出口的概率進行估計。

②建立差分模型。

消除個體效應，把不隨時間改變的因素消除，控制宏觀政策因素，除了上述Probit模型中的解釋變量之外，結合電信重組的現實情況，增加年份變量。

第二步，

計算lamda，建立企業出口增加模型，并將lamda作為其中的一個解釋變量。

Probit回歸結果：

截距項-0.418表示，一家創新能力沒有提高、未增加外資與國資的比重、人均工資與人均產出保持不變的企業，預計會做出增加出口決定的概率。創新水平的提升在所有正向影響增加出口決策的因素中，影響程度是最大的，創新水平每提高1%，企業作出增加出口的決策的可能性就增加19.4%。此外，不同年份對出口增加的決定有不同的影響，大體是正相關的關系。外資占比、國有資本占比的變化方向和企業作出增加出口決策的可能性呈現負相關的關系，尤其是國有資本占比，如果國資占比增加1%，企業作出增加出口決策的可能性就減少26%。人均工資水平的改變對決策影響不大。人均產出水平的改變對決策的影響也不是很大。