三 实证结果分析

1.基准回归

表2报告了利用中国企业层面微观数据对（1）式进行估计的基准回归结果。根据之前的介绍，为了解决可能存在的内生性问题，本文将主要采用系统GMM估计（见表2中第1到第4列）。在第1列中，不加入任何控制变量，直接用企业的技术升级程度对出口持续时间进行回归，结果显示出口持续时间前面的系数显著为负。在第2列、第3列、第4列的回归中，分别加入了不同的控制变量，相应的估计结果都跟第1列的回归结果类似：出口持续时间前面的系数显著为负。

由于采用的是系统GMM估计，为此有必要进行AB检验和Hansen检验。从AB检验的结果来看，各差分方程残差均存在一阶序列相关和二阶序列相关问题，但是并不存在三阶序列相关问题，因而可以使用变量滞后三阶及以上的值来作为工具变量。Sargan检验和Hansen检验的结果显示，即使在百分之十的显著性水平下，也不能拒绝原假设。这表明本文在系统GMM中所使用的工具变量是有效的，并不存在过度识别问题。

AB检验和Hansen检验结果表明，本文采用系统GMM估计并不存在任何问题。但是第4列的基准回归结果显示出口持续时间前面的系数显著为负，乍一看，这好像和平时的直觉不一致，然而实际上要理解这一实证结论也并不难，只需要对企业技术升级有更加深入的认识。根据之前的相关论述，本文是用企业当年TFP的对数减去企业上一年TFP的对数来衡量企业技术升级的程度，据此可知本文中的企业的技术升级程度实际上表示的是企业生产效率的“边际提高量”，并不是企业生产效率的“绝对水平”：当企业的技术升级程度为正，表明企业的生产效率相对于上一期提高了；当企业的技术升级程度为负，实际上表明企业的生产效率相对于上一期反而降低了。因此，企业技术升级程度的下降并不代表企业生产效率“绝对水平”的下降，只是表示企业生产效率“边际增量”的下降（即生产效率每年提高的幅度会降低）。再来看表2第4列的回归结果，出口持续时间前面的系数显著为负，表明出口持续时间的增加对企业生产效率提高的边际作用递减。这只是意味着随着企业出口持续时间的增加，企业生产效率的“边际提高量”降低，并不意味着企业的生产效率在降低 。

注：（1）AR（1） p 值、AR（2） p 值、AR（3） p 值分别表示为差分方程残差的一阶、二阶、三阶序列相关检验的P值，原假设为无序列相关；（2）AB检验结果显示模型1至模型5均存在一阶序列相关和二阶序列相关问题，但是并不存在三阶序列相关问题，因而可以使用变量滞后三阶及以上的值来作为工具变量；（3）Hansen检验或Sargan检验在于检验工具变量是否存在过度识别，其原假设都为无过度识别，当干扰项存在异方差时，Hansen检验相对更为可靠；（4）Hansen检验结果显示模型1至模型5在10％的显著性水平下也不能拒绝原假设，即不存在过度识别问题；（5）括号内的值为标准差，＊＊＊、＊＊、＊分别表示在1％、5％和10％水平上显著。下表同此。

对于出口持续时间的增加为什么对企业生产效应提高的边际作用递减，其背后的深层次原因，可以从以下两个方面来思考：首先，之前就已提到，出口持续时间是企业在出口方面经验丰富程度的一个重要体现，企业长期出口经验的积累有利于其生产可变成本和进入出口市场固定成本的降低（陈勇兵等，2014），这其实就是出口中学习效应。企业在出口市场中可以见识到最新的产品设计，接触到最先进的生产技术，这些都将直接或间接地有利于企业进行技术升级，促进其生产效率的提高。但是正如学习效应理论一样，随着时间的增加，学习效应对企业成本降低的边际作用会不断递减，具体表现为学习效应曲线会随着时间的增加变得越来越平缓。出口中学习效应作为学习效应中的一种，应该具有同样的性质：随着企业出口持续时间的增加，出口中学习效应对企业成本降低和生产效应提升的边际作用也会越来越弱，也即随着企业出口持续时间的增加，企业生产效率的“边际提高量”会降低。由于企业生产效率的“边际提高量”实际上代表的就是企业的技术升级程度，因而最终表现为出口持续时间对企业技术升级的影响显著为负。可以将其概括为“出口中学习效应对企业生产效率提高的边际作用递减”。

其次，已有大量研究表明企业对出口市场的参与利用有利于企业生产效率的提高，因而理性企业都会想进入出口市场谋求长远发展，然而Melitz（2003）指出，由于进入出口市场需要支付一定的固定成本，所以只有生产率水平超过一定临界值的企业才会自主选择进入出口市场。因此，对于生产率水平相对不高的非出口企业要想进入出口市场来分享出口市场这块“大蛋糕”，就必须通过技术升级来提升自身的生产率水平以达到进入出口市场的生产率临界值，从这个角度看，非出口企业为进入出口市场将有很大的技术升级动机。然而对于已经出口的企业，出口市场这块“大蛋糕”对它们的诱惑已经不再存在。随着出口持续时间的增加，出口企业的相关成本还会由于学习效应而不断得到一定程度的降低。这两个方面的原因都会降低出口企业通过技术升级来提高生产效率的激励，企业将会更多地享受出口经验的积累（出口持续时间的增加）所带来的成本降低好处，其主动通过技术升级来提升生产效率的动机将降低 。可以将其概括为“出口企业技术升级的激励缺失”。

对于其他控制变量，从表2中可以看出，企业规模对企业技术升级的影响显著为负，即规模越大的企业，其技术升级程度相对越低，背后的原因可能在于中小企业为求快速成长起来往往会比较重视生产技术的提高，因而有相对较高的技术升级激励。平均工资对企业技术升级的影响显著为正，即平均工资越高的企业，其技术升级程度也会相对越高，可能的解释是企业平均工资的高低可以用来近似衡量企业劳动力质量的高低（赵伟等，2011）。一般来说，平均工资较高的企业对高技能人才具有更强的吸引力，而更多高技能人才的加入无疑将有利于企业的技术升级。要素密集度对企业技术升级的影响显著为负，这说明样本期内我国劳动密集型企业的技术水平得到了相对更大程度的提高，可能的原因在于为适应市场的激烈竞争，劳动密集型企业在努力改革生产工艺、淘汰低效的人工生产流程、大力推广自动化生产工艺的过程中实现了较高程度的技术升级。政府补贴前面的系数显著为负，这表明政府补贴越高的企业，其技术升级程度相对越低，这跟余明桂等（2010）的结论一致，政府补贴在一定程度上降低了企业进行技术升级的激励。企业年龄前面的系数并不显著，说明企业年龄对企业的技术升级并没有显著影响。

之前的分析主要是基于系统GMM方法的估计结果（见表2中的模型1至模型4），在表2的第5列和第6列，本文分别使用了差分GMM方法和固定效应方法对（1）式进行了估计以作为稳健性检验。相应的估计结果跟第4列的基准回归结果十分类似，各变量的符号都一致。总体来看，所有回归结果都表明出口持续时间对企业技术升级的影响显著为负，也即出口持续时间的增加对企业生产效率提高的边际作用递减。

2.跨地区的比较分析

在这一部分，本文考察了出口持续时间对企业技术升级程度的影响是否存在地区差异。借鉴谢千里等（2008）的做法，本文把所有省份按照国家统计局的标准分为东部沿海地区、中部地区、西部地区和东北部地区四个区域 。利用不同区域内企业组成的子样本，本文重新对（1）式进行了估计，表3报告了相应的回归结果。

注：同表2。

从表3可以看出，虽然出口持续时间前面的系数都为负，这跟表2中的基准回归结果类似，但是只有模型1和模型3中出口持续时间前面的系数通过了显著性检验，这表明出口持续时间仅对东部沿海地区和中部地区企业技术升级的影响显著为负，即出口持续时间的增加仅会使东部沿海地区和中部地区企业生产效率提高的边际作用递减。在东北地区和西部地区企业中，并没有发现出口持续时间增加对企业生产效率提高的边际作用递减的明显证据。这可能跟我国大量出口企业都集中在东部沿海地区和中部地区有关（从表3中模型1至模型4的回归样本数可以看出来）。具体来看，出口持续时间对中部地区企业技术升级的影响最大（出口持续时间前面的系数为-0.029 5），对东部沿海地区企业技术升级的影响相对较小（出口持续时间前面的系数为-0.004 4）。其他控制变量前面系数的符号则跟表2中的基准回归结果类似。

3.跨所有制类型的比较分析

中国独特的体制设置使得所有制结构成了影响中国企业绩效表现的重要因素（Hu和Liu，2014）。为了考察不同所有制类型企业的出口持续时间对其技术升级的影响是否会存在差异，借鉴Ding et al.（2013）的类似做法，本文按照企业投资注册资本所占比重（≥50％）的标准把所有企业分成了国有企业、集体企业、私营企业和外资企业等四类不同所有制企业。利用不同所有制类型企业组成的子样本，本文重新对（1）式进行了估计，相应的回归结果报告在表4中。

从表4可以看出，虽然模型1至模型4中所有出口持续时间前面的系数都为负，但是模型2中出口持续时间前面的系数并不显著，只有模型1、模型3和模型4中出口持续时间前面的系数通过了显著性检验。可知，对于国有企业、私营企业和外资企业，出口持续时间对企业技术升级的影响显著为负，即出口持续时间的增加对企业生产效率提高的边际作用递减，这跟表2中的基准回归结果类似；而对于集体企业，出口持续时间的增加对企业的技术升级并没有显著影响。具体来看，出口持续时间增加对国有企业生产效率的“边际提高量”影响最大（出口持续时间前面的系数为-0.023 1），对外资企业生产效率的“边际提高量”影响相对最小（出口持续时间前面的系数为-0.009 6）。

注：同表2。 SpsegDqf3AjuVrBTrqtfVbRbGQRGGqK0P5RIUwRWSfb7nrQPlPAZ++MC/3x5Lpzs