来源:《财贸研究》
2020-02-26 10:24:02
(二)质量促进效应的检验结果
使用Stata13.0软件对上述模型进行系统GMM估计,同时汇报差分GMM和对固定效应模型的估计结果进行比较,结果见表4。从检验统计的结果看,Sargan检验的结果表明不能拒绝工具变量整体有效的原假设(其P值均大于0.1,不能拒绝原假设),模型中工具变量的选择是有效的;Arellano-Bond AR(2)检验结果也表明模型的设定是合理有效的,差分方程的残差项不存在二阶序列相关(其P值均大于0.1,不能拒绝原假设)。因此,系统GMM估计得到的结果是可靠的。
从系统GMM的估计结果可知,产品质量对企业出口强度的影响方向为正,但系数不显著,差分GMM估计的系数也表现出相似的特征。换言之,产品质量与企业出口强度之间的质量促进效应不明显。控制变量方面,全要素生产率变量的系数为负,且大部分显著,表明该变量与企业出口强度负相关,也即出现了“生产率悖论”。究其原因,学者们大多认为与大量从事处于价值链低端环节的加工贸易企业相关,加工贸易本身技术含量较低,能获得政府在税收方面的优惠,即使效率低下也可以较为轻松地在出口市场存活;另外出口企业的“惰性”、创新动力不足以及国内市场进入成本过高也是重要因素。资本密集度变量的影响显著为负,其原因很可能与生产率悖论的产生原因一样,即大量劳动密集型加工贸易企业的存在拉低了出口企业整体的资本密集度。补贴变量的系数为负但不显著,表明我国对企业进行的转移支付并没有起到应有的作用,可能的原因是当前我国补贴机制不完善,企业有通过“寻租”等非生产性行为获取政府补贴的可能性,而进行“寻租”的企业在获取补贴后能实现较好的盈利,导致企业普遍缺乏开拓创新的积极性,对扩大出口规模激励不足,以至于补贴的效率较低。
表4 “质量促进效应”总体样本回归结果
由于企业产品质量与出口决策之间的逆向因果关系可能造成内生性问题,因此选择使用系统GMM方法进行估计,同时也汇报差分GMM和固定效应模型的估计结果进行比较,结果见表5。从检验统计的结果看,Sargan检验结果表明不能拒绝工具变量有效的原假设(其P值均大于0.1),即工具变量的选择是有效的;Arellano-Bond AR(2)检验也表明接受差分方程的残差项不存在二阶序列相关的原假设(其P值均大于0.1),模型的设定是合理的。因此,系统GMM估计得到的结果是可靠的。
从估计结果可以看出,企业出口强度对产品质量有显著的正向影响。换言之,产品质量与企业出口之间表现出一定程度的出口学习效应,即企业出口规模越大其产品质量越高。控制变量方面,系数始终显著的只有研发投入变量,表明随着企业研发投入的增加和研发密度的提升,出口产品质量提升的步伐逐渐加快,这说明企业研发是产品质量提升的关键。其他控制变量的系数趋势虽然不显著,但仍表明方向上的影响。其中,全要素生产率变量对产品质量升级表现出正向影响,这与预期相符。政府补贴变量对产品质量升级的影响为负,其可能的原因在于:由于政府发放补贴时存在信息不对称,政府补贴的发放对象未必是具有技术进步潜力的企业,导致逆向选择问题;企业获得补贴后,如果政府监管不到位,企业未必将补贴用于技术改进和提升产品质量,存在道德风险问题;在存在补贴发放的逆向选择和道德风险的情况下,补贴不仅没有起到正面效果,反而使企业裹足不前。
表5 “出口学习效应”总体样本回归结果
五、结论与政策建议
本文主要有以下几点结论:第一,出口强度提高与产品质量升级之间存在显著的“出口学习效应”,即企业越多地参与国际市场竞争有利于其产品质量升级;而产品质量升级对出口强度的作用不显著,即“质量促进效应”不显著。第二,从不同质量水平分组检验来看,产品质量处于中低水平的企业,其质量升级对出口产生的强度提升效应不显著,而产品质量处于较高水平的企业,产品质量的出口促进效应则显著为正;高质量组样本中质量提升的出口学习效应最为显著,即产品初始质量越高,通过参与国际市场得到质量提升的速度越快越明显,而随着产品质量的逐渐降低,学习效应逐渐减弱。第三,从不同出口强度分组检验来看,高中低出口强度组的产品质量对出口强度的促进作用均不显著;高出口强度样本组的出口扩大对产品质量的影响同样不显著,而中低出口强度组的出口学习效应显著,并且企业本来的出口强度越小,其随规模扩张获得质量提升的速度越快。控制变量的估计结果表明:在出口产品质量的影响因素中,研发投入是始终显著的正向影响因素;政府补贴不仅没能促进企业的出口强度提升和产品质量升级,还产生了反作用。从中可以得到的政策启示是:企业应该更为积极地参与国际市场竞争,以通过“出口中学”获得产品质量提升;企业应该通过加大研发投入不断提升自主创新能力,促进出口产品质量升级;政府应进一步完善对企业的补贴机制,切实提高补贴效率。
(本文发表于《财贸研究》作者:刘晓宁,山东社会科学院国际经济研究所副研究员)
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