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出口对中国高技术企业生产率影响实证探究 　　摘 要：采用企业层面数据，实证检验出口对高技术企业生产率的影响，结果发现，中国高技术企业存在较为明显的出口学习效应，但随时间而递减。此外，还考察企业所有制、补贴强度、中间投入强度、研发强度，以及出口强度等对高技术企业生产率的影响，并根据实证结果，提出一些建议。 关键词：出口；高技术企业；全要素生产率 中图分类号：F74 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2014）03-0254-03 引言 出口与生产率关系的研究，很早之前就已经有学者涉足。传统的贸易理论认为生产率的差异是产生国际贸易的原因，而新贸易理论则认为生产率的变动是国际贸易内生的结果。近期该领域的重大突破是研究视角从宏观领域拓展到了微观领域。Bernard等人发现美国的出口企业比非出口企业在包括生产率、销售额等方面都表现得更好[1]。原因可能在于自我选择效应或者出口学习效应。前者是指生产率高的企业进入出口市场，将低生产率的企业排除于出口市场之外的情况。后者是指出口以后企业生产率得到提高，原因在于规模经济、竞争与创新效应、出口对象的知识溢出等[2]。 为了验证这两种效应是否存在，许多学者进行了实证研究，两种效应均得到了一些文献的支持。Wagner、Flora Bellone等人、张杰等人分别运用德国、法国和中国的企业层面数据，证实了出口学习效应 [3～5]。不过，Bernard等人发现，任何一个产业的企业生产率分布不会持续上升，也就是说学习效应不能持久[4]。Martins，Yang也发现，企业在第一年出口时生产率的增长幅度最大，但随时间流逝递减[6]。张艳等也发现，出口学习效应在中国不是普遍存在的[7]。在自我选择效应方面，Bernard等人的研究还显示，在进入国际市场前，“潜在的出口企业”具有相对较高的生产率。且进入出口市场后，前者的生产率增长率并没有高于后者，从而也证实了自我选择效应的存在[4]。得到类似结论的还有Helpman等人、李春顶的研究[8～9]。 有关出口与企业生产率之间关系的实证研究虽然已较为丰富，但以中国为背景的研究还相对较少，特别还是缺乏针对高技术企业的出口与其生产率之间关系的研究。近年来，高技术企业已成为中国出口贸易的重要来源。根据《中国高技术产业数据2011》，从2003—2010年，中国高技术产业出口额从1 103亿美元增长到4 924亿美元，年均增长超过25%。在这一背景下，本文旨在采用企业层面数据，实证分析出口对高技术企业生产率的影响。研究该问题，对于推动出口产品的升级，优化中国出口结构，从而提高中国出口产品的竞争力，以及出口政策的调整都具有现实意义。 一、 模型与数据 为了检验出口以后企业的生产率是否得到提高，本文建立了以下面板回归模型： lnTFPit=α+β1STARTit+β2BOTHit+β3STOPit+cXit+eit 其中，下标i表示年份，t表示企业。TFP为全要素生产率（对数）。START、BOTH和STOP分别为开始出口状态变量、连续出口状态变量和停止出口状态变量，均为虚拟变量，对它们的说明需要引进判断企业是否出口的虚拟变量EX。如果企业出口交货值大于0，则企业为出口企业，EX取1，否则为0。对START、BOTH和STOP取值的定义如下：若EXi0=0且EXit=0，则STARTit取值为1，否则为0（下标0表示基期，在本文中为1999年）。若EXi0=1且EXit=1，则BOTHit取值为1，否则为0。若EXi0=1且EXit=0，则STOPit取值为1，否则为0。 X为控制变量，本文考虑了所有制因素（包括国有资本（ST）、民营资本（PR）、外商资本（FOR））、补贴强度（SUB）、中间投入强度（INT）、研发强度（RD）、出口强度（EXI）等。C为系数向量。国有资本变量用国有资本占实收资本的比重来衡量。民营资本变量用民营资本占实收资本的比重来衡。外商资本变量用外商（不含港澳台）资本占实收资本的比重来衡量。国有资本、民营资本、外商资本三个变量主要控制企业的所有制形式对生产率的影响。补贴强度用补贴收入占工业总产值的比重来衡量。补贴收入反映一种政策变量，用来检验国家政策补贴对企业生产率是否有促进作用。中间投入强度用中间投入占总产值的比重来衡量。中间投入强度反映了企业的前向联系程度。研发强度采用研发费用占总产值的比重来衡量，反映企业的科研创新程度。出口强度用出口交货值占总产值的比重来衡量，反映了企业出口参与程度。 在上述模型中，被解释变量是TFP，本文采用索罗残差法进行度量。在估计的生产函数中，产出为增加值，投入为固定资产净值、就业人数和中间投入。数据来源是1999—2009年的中国工业企业数据