基于技术创新视角的高技术产品出口竞争力的研究
丁悦
摘 要：本篇文章旨在以前人的研究基础上，利用2000 年 -2016年间的时间序列数据进行实证研究，发现技术创新对高技术产品出口竞争力有重要的作用，高技术产品出口竞争力的提升与技术创新的指标变量有着较为紧密的关系，如专利申请授权数，R&D同高技术产品贸易竞争力间存在长期均衡关系。最后提出相关建议,为增强我国高技术产品出口竞争力，减少与发达国家之间的差距提供方向。
关键词：高新技术产品贸易；贸易竞争力指数；技术创新
一、我国高技术产品出口贸易的现状
1.总体现状近年来我国高技术产品出口规模逐渐扩大，通过统计近2016年来的数据发现我国高技术产品出口增长率有明显的下降趋势，在 2008年金融危机之前我国高技术产品出口增长率维持在20%以上，但金融危机之后，我国高技术产品出口增速持续下降，到 2015 开始呈现出微弱的负增长，2016 年我国高技术产品出口贸易额同比上一年大约减少了766亿美元。这也说明了我国高技术产品出口已经达到瓶颈时期，面临着来自发达国家的贸易摩擦、出口技术密集度低等严峻困境。
2.贸易竞争力指数
从 2004年开始中国高技术产业出口竞争力发生了扭转。虽然近十年来中国贸易竞争力有所提高，但同时开始呈现出止步不前的趋势。其中，2008年由于金融危机的爆发使得贸易竞争力指数受到一定的影响，而后开始中国高技术产业贸易竞争力指数开始回升，而近年又呈现出下降的趋势。
二、我国技术创新的现状
1.投入现状
从 R&D经费支出上可以发现，我国的经费支出在十年间不断增多，2006 年的 3003 亿元人民币到 2016 年的 15676 亿元，增长了近 422%；R&D 经费占 GDP 的比重在 2006 年是 1.37%， 2015 年增长到 2.07%，上涨了 0.7个百分点。从专利申请授权数（项）及 R&D人员数量来看，我国高技术产业创新技术的资金和人员投入在整体趋势上是逐年增加的，近些年科技创新在高技术产业范畴内实现了极大的突破和发展。
2.R&D资金投入的国际比较
2001 年 -2014 年间，我国 R&D资金投入持续上升，从 2011年的 134443 百万美元上升到 2014 年的 211826 百万美元，增加近一倍，投入金额和日本相近，与美国差距比较明显。虽然我国科研经费支出增速达到世界领先水平，但是在总量和相对指标（R&D/GDP）上与发达国家仍存在一定差距。
三、模型与实证检验
1.变量选取在本文中，被解释变量是高技术产品出口竞争力，用高技术产品出口竞争力指标（TCI）来衡量，TCI 是用于判断一国或地区的某种产品在国际市场上是否具有相对竞争优势的衡量指数。TCI指数越接近于1竞争力越大，表示该产业具有较强的国际市场竞争力，当 -1≤TCI≤0 时，表明着该产品的国际竞争力较弱。解释变量是为了研究创新技术投入与发展的影响，因此选取技术创新活动中R&D经费和专利申请授权数。
2.数据描述与模型构建
本文根据 2000 年 -2016年来自中国国家统计局以及《中国高技术产品统计年鉴》的数据进行实证分析，对数据进行自然对数化处理，不仅可以减少数据的变动，而且可以保留数据的变化趋势，分别对专利申请授权数、R&D经费处理，以减少数据的波动。
通过以往相关文献的研究和数据的相关分析，设定回归方程为：
TCI 表示为我国高技术产品出口竞争力，LNPAT表示为专利申请授权数，LNRD表示研究与开发经费支出。3.模型设计和实证检验结果
（1）单位根检验
由 ADF检验可知：变量 TCI、LNPAT、LNRD 的水平值均不平稳；以上变量的一阶差分变量 DTCI、DLNPAT、DLNRD 均通过了相对应的ADF检验，说明以上变量的单位根检验结果是平稳的。因此 DTCI～I（1）、DLNPAT～I（1）、DLNRD～I（1）均为单整序列，是平稳序列。
（2）OLS 回归
以 TCI 为因变量，以 LNPAT、LNRD 为自变量的 OLS 简单线性回归结果显示：LNPAT、LNRD的回归系数值分别为 0.044958、0.032773，对应的 P值均大于0.05，不具有显著的统计学意义。以上结果和相关系分析差距较大，因此怀疑模型之间存在自相关和异方差。
通过 WHITE 检验结果，得到 Obs*R-squared 为 9.677612，而且对应的P值小于0.10，认为模型存在异方差。通过 DW检验结果，得出变量之间的 D.W 值为 0.368230<dL，因此可以判断变量之间存在自相关，需要对自相关进行修正。
（3）模型修正
以中国高技术产品出口竞争力为因变量，以 LNPAT、LNRD为自变量对模型进行HAC回归修正。
上表为模型修正后回归分析的结果，显示出 LNPAT、LNRD的回归系数值分别为 0.176847、0.015939，T 值分别为 8.669633、2.149066，对应的 P值均小于 0.05，且可决系数 R2=0.922162，表明模型在整体上拟合效果较好，具有显著的统计学意义。因此说明 LNPAT、LNRD 均会对 TCI产生显著的积极作用。根据以上回归分析结果可建立以下模型： TCI=-2.282957+0.176847*LNPAT+0.015939*LNRD
(-8.981906) (8.669633) (2.149066)
R2=0.922162 AD-R2=0.899923 DW=2.486 F=41.46531 （4）GRANGER 检验为了检验各个变量之间的因果关系，采用 Granger（1980）提出的因果分析法，检验结果显示出在 5%的显著性水平下， LNRD 是 TCI 的格兰杰原因，但是 LNPAT 不是 TCI 的格兰杰因果关系。反之 TCI 不是 LNPAT、LNRD 的格兰杰原因。因此，从滞后 3阶来看，研究开发经费投入是高技术产品出口竞争力的格兰杰原因而专利申请授权数不是高技术产品出口竞争力的格兰杰原因。
四、实证分析结论
（1）专利申请授权数的增加对出口竞争力总体有显著正向影响，但由于系数为 0.176847 较小，说明对高技术产品出口竞争力的影响相对显著，但拉动作用也不大。
（2）专利申请授权数对比 R&D经费投入对 TCI 的拉动效果更加明显，主要原因是：目前中国高技术产业以加工装配为主，处在价值链的底端，出口的高技术产品技术密集度较低，对出口贸易的拉动不足，并且研究开发人员质量却良莠不齐，资本投入对出口竞争力的作用没有显现出来。
（3）利用 Granger 检验得出 R&D 经费是高技术产品出口竞争力的格兰杰原因，而专利申请授权数不是高技术产品出口竞争力的格兰杰原因。主要由于专利申请具有一定的滞后性，技术要求的含量高、申请期间过长、手续繁琐以及保护周期短等特点。
总体而言，技术创新对我国高技术产品出口竞争力有一定影响，但不是很显著。这说明较其他竞争国家而言，我国技术创新的推动作用并没有完全发挥，还需要大力发掘其对高技术产品出口贸易的促进作用。
五、对策建议
1.充分发挥政府在技术创新中的引导推动作用实证分析表明，专利申请授权数是影响我国高技术产品出口竞争力的重要因素，但是由于行政审批仍显繁琐，过程复杂而漫长导致效果不明显，降低了创新资源的配置效率。因此政府在推动创新发展中扮演重要角色，通过完善各种规则、法律程序和行为规范，为促进创新发展提供了强大推力。
2.加大 R&D投入力度
R&D经费投入规模与数量直接影响着技术创新的资源配置。企业及政府应有计划地加大R&D经费投入，改善科研的条件，对一些重点产业和重点项目实行倾斜政策，并重视出口竞争力较弱的行业的扶持与栽培。
3.加强专业技术人才的培养加强我国高技术产品出口的竞争力应重视各高新技术行业的高级技术人才的培养。学习教育改革强化创新技术的理论与实践结合，培养学生对于技术行业的兴趣爱好。对企业而言，设立定期实践培训与试验操作，发展技术人员的实践技术能力。
参考文献：
俞涔，严焰.高新技术产品出口竞争力分析:浙江案例[J].科技进步与对策，2012(10):28-32．
作者简介：丁悦（1997- ) ，女，汉族，福建省南平市人，学生，学校：辽宁工程技术大学，研究方向：国际经济与贸易