贸易政策不确定性影响高技术产业技术进步的机制与检验——基于知识产权保护的门限分析

韩慧霞，金泽虎

(1.安徽大学 经济学院，安徽 合肥 230000；2.滁州学院 金融学院，安徽 滁州 239000)

一、引言

近年来，中国政府深入实施国家“十三五”规划纲要和“创新驱动发展战略”，并加快推进“中国制造 2025”，在高技术产业领域取得重大突破。可以看出，中国已经将促进高技术产业技术进步上升到国家战略。高技术产业作为一种智力型、创新型、战略型产业，毋庸置疑也日益成为各国占领“新一轮经济增长制高点”的重要阵地，但在“逆全球化”和贸易保护主义等因素影响下，全球贸易政策不确定性(Trade Policy Uncertainty，TPU)不断上升。TPU的持续上升严重阻碍了发达国家以及新兴市场经济体通过国际贸易及FDI的国际技术溢出实现高技术产业技术进步的渠道，除此以外，TPU还通过竞争激励效应、成本效应、市场选择效应等渠道间接抑制各国高技术产业技术进步[1-2]。而以创新为内核的知识产权保护水平(Intellectual Property Protection简称IPP)的提高，既能通过促进国际贸易和FDI对国际技术溢出产生积极影响，也能通过激励国内自主创新、降低生产成本、扩大产品市场占有等渠道促进一国高技术产业技术进步[3-4]。在知识产权摩擦日益凸显、全球TPU不断上升的背景下，为了顺利实施中国高技术产业发展的战略部署，研究TPU、IPP与高技术产业技术进步三者的之间的内在联系，找出促进高技术产业技术进步的有效路径，具有重要的理论及现实意义。

本文尝试从以下方面做出努力：第一，从理论上分析TPU对一国高技术产业技术进步影响的作用机理，并将IPP纳入研究范围，进一步剖析TPU与一国高技术产业技术进步之间的关系如何受到一国IPP的影响；第二，基于2008—2017年全球34个发达经济体及33个新兴市场经济体的面板数据，实证分析TPU、IPP与一国高技术产业技术进步之间的关系，通过交互项模型验证不同IPP 水平下TPU对一国高技术产业技术进步的作用是否存在差异；第三，在识别出TPU与一国高技术产业技术进步存在非线性关系的基础上，进一步构建以IPP为门限变量的面板模型验证理论假说。

二、理论分析与研究假设

(一)TPU对高技术产业技术进步的作用机制

TPU的不断上升直接或间接影响着各国高技术产业技术进步，具体通过以下四条路径：

一是国际技术溢出效应。贸易政策的变动会直接影响一国的贸易与FDI，而它们被认为是国际技术溢出的重要渠道[5]。国际贸易与FDI所带来的先进技术可以通过示范效应、竞争效应以及高技术企业之间正式及非正式的交流形成产业内技术溢出，进而促进一国高技术产业技术进步。此外，贸易企业之间通过提供技术含量较高的中间投入品及配套服务建立起产业关联形成的产业间技术溢出，也能有效促进一国高技术产业技术进步。但是，TPU的上升抑制了国际贸易与FDI，使得与之相关的产业内与产业间技术溢出都无法有效发挥，进而直接阻碍一国高技术产业技术进步[6]。

二是竞争激励效应。TPU是出口企业关注的主要风险之一，TPU下降使得本国出口企业大量增加，竞争促使企业增加技术投资以避免被市场淘汰，这一优胜劣汰的竞争激励效应倒逼高技术企业加强技术创新，进而促进一国高技术产业技术进步[7-8]。相反，TPU上升会削弱竞争激励效应，从而抑制一国高技术企业技术进步。

三是成本效应。由于国际贸易市场本身就存在着信息不对称，再加上出口目的地较高的TPU，高技术企业出口时就需要对目的地市场支付高昂的前期市场调查成本[8]。个别高技术企业为了对冲可能的TPU风险会选择在出口过程中购买出口信用保险，这无疑会进一步增加高技术企业的成本支出。各种成本叠加最终会削弱企业的经营能力和资本实力，从而不利于高技术企业技术进步。

四是市场选择效应。TPU下降使得出口市场更加活跃，商品的价格指数随之下降，人们的实际收入水平也相应提高。根据凯恩斯的消费理论，收入水平的提高将刺激居民对高技术产品的需求，这种需求的刺激会促进高技术产品升级换代及技术含量。通过市场机制的选择，拥有先进技术及创新能力的高技术企业将获得更大的市场份额，市场选择的结果是高技术产业整体技术水平提高。同样道理，TPU上升也会通过市场选择效应抑制高技术企业技术进步。

综合上述分析，本文提出假说1：在控制其他因素的条件下，TPU上升会对一国的高技术产业技术进步产生抑制效应。

(二)IPP影响下TPU对高技术产业技术进步的作用机制

学者们研究“IPP对技术进步影响”的成果比较丰富，但鲜有将IPP纳入TPU对高技术产业技术进步的作用机制中进行分析的，这也为本文的研究提供了契机。从现有文献来看，TPU、IPP都会影响一国高技术产业技术进步，因此有必要进一步探讨IPP与TPU的协同作用对一国高技术产业技术进步的影响。

TPU与IPP的协同作用对一国高技术产业技术进步的影响主要通过以下路径发挥作用：第一，在国际技术溢出效应方面。本国IPP的提高会吸引更多、更高质量的中间品贸易和FDI，从而缓解TPU上升对贸易和FDI的抑制效应，进而加快产业内与产业间隐性知识与技术的传播[9，3]。可见，IPP和TPU的协同作用带来的贸易与FDI的技术溢出效应将缓解TPU对一国高技术企业的技术进步的抑制作用。第二，在竞争激励效应方面。在TPU上升的冲击下本国出口企业会减少，出口市场竞争也会减弱[10]。本国IPP的提高保护了高技术企业的知识产权，也保障了其源源不断的经济收益，这会重新吸引国际上大量高技术企业进入本国市场[11]。本国及外来企业为了生存和进一步发展会不断优化产品并加大自主研发和创新，IPP和TPU的协同作用使得竞争激励效应进一步发挥作用，进而促进一国高技术产业技术进步。第三，在成本效应方面。IPP的提高通过强化产权保护推动资源向效率高的技术产业流动，社会技术资源的不断集聚提高了资源利用效率，降低了高技术企业需要支付的出口固定成本。当出口目的地TPU很高时，目的国IPP的增强通过司法体系、信用体系等设施建设规范了契约执行环境，提高了契约执行效率，减少了为获取与出口市场相关的各种信息而支付的前期市场调查成本。由于出口风险和不确定性降低，高技术出口企业也会减少出口信用保险支出。IPP提高的政策红利可以形成高技术企业的低成本优势，提高企业的经营能力和资本实力，使得高技术企业面临外部TPU上升时依然可以进行技术升级投资。第四，在市场选择效应方面。本国IPP的提高可以向市场释放一种支持创新的信号，激励高技术企业增加研发物质资本投入和研发人力资本投入，最终提升高技术企业的技术水平[12]。技术水平的提高可以带来高技术产品价格的下降，消费者对低价高技术产品的需求偏好使得市场迅速出清，即IPP与TPU的协同效应通过市场选择促使高技术产品的供需达到高位均衡，有效推动了高技术产业整体技术水平的提高。

上述分析表明，在IPP的协同作用下TPU上升并不会一直抑制一国高技术产业技术进步，TPU与高技术产业技术进步之间具有非线性特征，即存在IPP的门限效应[13]。换句话说，只有适度的IPP才能有效规避TPU对一国高技术产业技术进步带来的抑制作用。进一步考虑到IPP的高低会影响技术在发达经济体与新兴市场经济体之间的传播，关于IPP的博弈决定了两类经济体的最优IPP是不一致的[14]。并且，当前高技术产品贸易遇到的知识产权摩擦日益凸显，因此有必要对这两类经济体的最优IPP分别进行探讨。

当发达经济体IPP处于较低水平时，企业的创新成果得不到保护，这一行为扼杀了人们在创造、创新过程中投入资源与努力的积极性。长期来看，市场会将技术工人、工程师以及资金在内的各类创新资源重新配置到实际生产中，最终会降低高技术企业研发积极性、减缓创新速度。当新兴市场经济体IPP水平较低时，发达经济体高技术产业在国际贸易、FDI过程中为了保护自己的创新成果会进行经济考量，进而减少贸易量或者进行“保护性研发”，从而减少国际技术溢出。因此，对发达经济体而言，适度的IPP就是相对新兴市场经济体而言较高的IPP，相对较高的IPP可以激励发达经济体创新，从而缓解TPU对发达经济体高技术产业技术进步的不利影响。对于新兴市场经济体而言，高技术企业技术创新的主要来源还是吸收发达经济体的技术溢出，提高IPP会阻断模仿创新的途径，一定程度上会阻碍高技术企业技术进步，这对于以“二次创新”为主的新兴市场经济体而言，无疑弊大于利。可见，过高的IPP虽有利于发达经济体技术创新，却制约着新兴市场经济体技术模仿，而过低的IPP虽有利于新兴市场经济体技术模仿，却不利于发达经济体技术创新。因此，发达经济体必须有更高更完善的知识产权制度保持其创新动力，新兴市场经济体则需要相对较低的IPP实现技术模仿，即发达经济体与新兴市场经济体的IPP门限值是不一致的，且前者大于后者。

综合以上理论分析，本文提出假说2：在控制其他因素的条件下，TPU对一国高技术产业技术进步的影响存在IPP的门限效应，并且发达经济体的IPP门限值高于新兴市场经济体的IPP门限值。

三、研究设计与数据说明

(一) 研究设计

1.计量模型

实证部分检验本文理论部分的核心推论：TPU上升会抑制一国高技术产业的技术水平，并且这种影响存在IPP的门限效应。接下来，本文在Coe和Helpman的与贸易相关的知识驱动增长模型(CH模型)的基础上，阐述TPU对一国高技术产业技术进步的影响存在的与IPP相关的门限效应[15]。首先，将TPU对一国高技术产业技术进步影响的基本回归模型设定为：

TFPit=α0+α1TPUit+α2Zit+γi+νt+εit

(1)

其中，i表示国家，t表示年份，ri、vt表示各国不随时间变化的个体效应、时间效应，εit表示随机扰动项；被解释变量TFPit代表i国t年的高技术产业的技术水平，而全要素生产率(Total Factor Productivity，TFP)通常作为技术水平的代名词，因此本文使用TFP表示一国高技术产业的技术水平；解释变量TPUit表示i国t年的贸易政策不确定性指数；Zit表示t年与i国高技术产业技术进步密切相关的控制变量，包括经济发展水平(GDP)、净知识产权使用费(TS)、进口贸易依存度(FT)、信息化水平(IL)、人力资本(HC)、外商直接投资(FDI)、专利申请量(PCT)、制度质量(EQ)。

为了进一步分析TPU对一国高技术产业技术进步的影响过程，在模型(1)中加入IPP，得到：

TFPit=α0+α1TPUit+α2IPPit+α3Zit+γi+

νt+εit

(2)

接下来，考虑TPU与IPP的协同作用对一国高技术产业技术进步的影响。本文采用传统分析方式，在模型(2)中引入TPU与IPP的交互项(1)模型(3)中用来反映协同作用的交互项是由TPU与IPP相乘得到的，这可能产生多重共线性问题。为有效解决这一问题，借鉴陈强(2015)的做法，在下文的实证中对TPU、IPP以及二者的交互项均做了标准化处理。，以反映TPU对一国高技术产业技术进步的影响如何受到IPP的制约，得到：

TFPit=α0+α1TPUit+α2IPPit+α3TPUit·

IPPit+α4Zit+γi+νt+εit

(3)

不过，式(3)并不能充分验证理论假说2。理论假说2表明TPU对一国高技术产业技术进步的影响存在IPP的门限效应，为了充分验证这一门限特征，本文在Hansen(1999)的基础上，以IPP为门限变量，将式(3)进一步拓展为面板门限回归模型：

TFPit=β0+β1TPUit·I(IPPIT≤η1)+

β2TPUit·I(η1≤IPPIT≤η2)+

β3TPUit·I(IPPIT≥η2)+β4Zit+

γi+νt+εit

(4)

其中，IPP为模型的门限变量，待估门限变量值η1、η2分别为第一门限值和第二门限值，I(·)为示性函数。依据门限变量IPP和门限值η的大小，将所有观察值分为几个不同的区间，区间的差异性由回归系数β1、β2与β3的大小反映。

2.指标选取

需要阐述的核心变量有代表一国高技术产业技术水平的TFP、TPU以及IPP，下面对核心变量及控制变量进行说明。

全要素生产率(TFP)：常用度量TFP的方法是生产前沿分析方法，本文的生产前沿函数采用参数形式，具体为Cobb-Douglas生产函数。对于生产函数中使用的产出和投入具体说明如下：一般而言，产出采用总产值、增加值和销售收入衡量，本文采用“高技术产品出口销售收入”来衡量，该指标可以全面反映高技术产品的创新产出和经济价值；对于高技术产品的投入，文献中大多使用R&D人员投入和R&D资本投入来表征，前者使用各国R&D人员平均人数(每百万人)来表示，后者使用各国R&D资本投入来衡量。考虑到R&D资本投入生产的技术知识会有一定的陈腐化率，因此本文使用国际上通用的永续盘存法来计算R&D资本投入。

R&Dit=Ei(t-1)+(1-δ)R&Di(t-1)

(5)

其中，R&Dit表示t年i国的R&D资本存量；Ei(t-1)表示(t-1)年i国折现的R&D经费投入；R&Di0=Eio(g+δ) ，g为一国的年均增长率，δ为折旧率，本文将折旧率δ设定为15%。

贸易政策不确定性指数(TPU)：关于TPU的度量，一种是基于新闻的TPU[10]，这一指数得到学界的普遍认可与广泛应用，但这一指数仅提供了个别国家的TPU，不利于研究多个国家的贸易情况。另一种是基于关税的度量法，该方法易于操作，在近期的理论和经验研究中最为普遍。基于关税法度量的TPU又分为两类，一类是以理论和经验研究为基础的差分法推导出的TPU，一类是以理论模型推导出的TPU。结合两类关税度量法可以发现，二者对TPU的定义都是“当前应用关税逆转为关税上限的可能性”，因此TPU的度量可以简化为[16]：

(6)

其中，BT代表WTO的约束关税(Bound tariff)，是纳入到国家关税减让表的贸易谈判结果，具有强制执行性；MFN代表最惠国关税(Most Favored Nation Tariff)；PT代表加入双边或者多边贸易协定的成员国承诺为成员提供的优惠关税(Preferential Tariffs)。考虑到本文研究的国家都来自于WTO，因此采用第一个公式计算各国的TPU。

知识产权保护水平(IPP)：关于IPP的测度，一种是1997年Ginarte和 Park构建的知识产权保护指数(简称GP指数)，但GP指数数据不连续(每5年一个数据)，无法动态反映一国IPP的变化；另一种是世界经济论坛以调查问卷为基础构建的知识产权保护指数，该数据包含了各国每年连续的数据，能动态反映一国的知识产权保护水平的变化。鉴于此，本文在回归中使用世界经济论坛公布的IPP数据。

其他控制变量：

经济发展水平(GDP)：一般来说，一国的经济发展水平越高，高技术产业发展的各种市场配套措施也会更加完善，越有利于高技术产业技术进步。本文采用人均GDP来衡量各国经济发展水平。

净知识产权使用费(NI)：提交PCT国际专利申请的数量、拥有高价值核心技术方面的专利是企业参与国际市场竞争的能力指标，是向国外企业收取专利使用费的基础，也是降低知识产权使用费逆差的核心。NI越高，说明一国基础型、原创型、高价值的核心专利相对比较少，这会对一国高技术产业技术水平的提升带来负向影响，需要进一步提升专利的质量。本文用各国支付的知识产权使用费与收到的知识产权使用费之差来表示。

进口贸易依存度(FT)：一般来讲，技术水平较高的企业更有动力进口，通过进口也持续性地提升企业的技术水平，但也会使一国经济发展更容易受到世界经济的波动的影响，并且忽视国内市场的培育和开发。可见，FT对一国高技术产业的技术水平有利有弊，具体影响方向不确定。本文使用进口贸易额/国民生产总值表示进口贸易依存度。

信息化水平(IL)：互联网的普及松绑了信息资源，使得高技术企业可以获得全球的知识和技术资源，这加速了高技术企业技术创新的进程，并且随着市场化程度进一步提高，信息化水平对高技术产业技术进步的影响程度不断增强[17]。本文使用每百万人安全互联网服务器来衡量信息化水平。

人力资本(HC)：在高技术产业中，人力资本对高技术产业技术进步的作用不言而喻，一个国家的人力资本禀赋越高，对技术溢出的吸收消化能力和实物资本的使用能力都会越高，从而促进高技术产业技术水平的提高。本文使用当年高等学校入学人数/总人口来衡量该指标。

外商直接投资(FDI)：根据国际贸易理论，FDI作为技术、人力资本、国际市场渠道以及管理经验等多种要素的载体，对高技术产业的发展有着重要影响。FDI作为知识转移的渠道，不仅能帮助接收国提高高技术产品的出口能力，还通过增加国外中间产品流入的质量促进国际技术溢出来提高一国高技术产业技术水平。本文选取各国外商直接投资存量衡量FDI水平。

专利申请量(PCT)：专利是衡量技术创新能力的重要维度，而PCT作为衡量一国国际创新能力的重要指标，具有技术含量高、审查严格的特点。借鉴大多数文献，本文以PCT申请量表征一国的国际技术创新能力，该指标对一国高技术产业的技术水平具有正向的促进作用。

制度质量(EQ)：制度环境的提高可以减少创新研发过程中的不确定性，进而促进先进技术的开发与应用，推动一国高技术产业的技术进步。在制度质量指标的选取上使用比较频繁是世界银行提供的全球治理指标体系(Worldwide Governance Indicators，WGI)和Fraser Institute提供的经济自由度指数(Economic Freedom Index，EFI)(2)EFI作为世界经济自由的主要衡量标准，根据政府规模、法律结构及产权安全、货币的稳健性、国际贸易自由度、劳工及商业监管五个领域对各国进行排名。。考虑到与产权相关的法律结构更符合本文对制度质量的界定，因此选取EFI中的法律结构及产权安全指标作为本文制度质量的衡量指标。各变量的描述、变量说明及数据来源如表1所示。

表1 变量描述及计算公式

(二) 数据来源及描述性统计

本文的研究对象为67个经济体，并依据《World Economic Outlook》分为两个子样本，包括34个发达经济体和33个新兴市场经济体(3)34个发达经济体：澳大利亚、奥地利、比利时、加拿大、瑞士、塞浦路斯、捷克共和国、德国、丹麦、西班牙、爱沙尼亚、芬兰、法国、英国、希腊、爱尔兰、冰岛、以色列、意大利、日本、大韩民国、立陶宛、卢森堡、拉脱维亚、马耳他、荷兰、挪威、新西兰、葡萄牙、新加坡、斯洛伐克共和国、斯洛文尼亚、瑞典、美国。33个新兴市场经济体：阿根廷、保加利亚、巴西、智利、中国、哥伦比亚、哥斯达黎加、厄瓜多尔、危地马拉、匈牙利、克罗地亚、印度、哈萨克斯坦、科威特、斯里兰卡、摩洛哥、墨西哥、北马其顿、黑山、马来西亚、巴基斯坦、巴拿马、菲律宾、波兰、巴拉圭、罗马尼亚、俄罗斯联邦、泰国、突尼斯、土耳其、乌克兰、乌拉圭、南非。，时间跨度为2008—2017年。其中计算高技术产业技术水平(TFP)的投入产出数据、计算TPU的原始关税数据、GDP、NI、FT、IL以及HC数据均来自于世界银行数据库。IPP、FDI、PCT、EQ分别通过整理来自于世界经济论坛发布的《全球竞争力报告》、联合国贸易与发展会议数据库、世界知识产权组织发布的国际专利数据以及Fraser Institute发布的数据获得。为了保持指标数据的一致性，对同一指标数据进行了同倍放大或者缩小处理，对于部分国家的缺失指标，采用了外推法进行了补充。

各主要变量的描述性统计如表2所示。67个经济体的高技术产业的TFP，最大的1.397，最小的0.211，相差了6.612倍，且两类经济体TFP的均值相差0.206(0.807-0.601)，可见两类经济体高技术产业的技术水平有一定的差距。各国的TPU相差更大，最大值9.327为新兴市场经济体，最小值-0.779为发达经济体，且新兴市场经济体的TPU均值比发达经济体高出1.624(1.852-0.228)。IPP最大的为6.602，最小的为2.100，并且新兴市场经济体IPP均值比发达经济体低1.571(5.163-3.592)。综合这些数据初步可以看出，在新兴市场经济体高技术产业技术水平相对低下的情况下，经济体却面临着更高的TPU，这说明在当前贸易政策不确定性上升的背景下，新兴市场经济体要想发展高技术产业面临着更大的挑战。

表2的最后一列显示TPU与TFP的相关系数均显著为负，可初步判断TPU会抑制高技术产业的技术进步。本文还对解释变量进行了“方差膨胀因子”检验，检验结果显示自变量的方差膨胀因子都远远小于10，表明数据不存在多重共线性问题。

表2 变量的描述性统计

四、基准回归结果与分析

(一)总样本回归结果

考虑到一国的贸易政策会影响技术水平，技术水平的高低也会影响一国贸易政策的走向，二者具有动态的影响过程，因此模型设定可能存在某种内生性，同时模型无法将所有影响高技术产业技术水平的解释变量罗列出来，因此本文采用系统广义距估计(GMM)解决内生性问题。在进行GMM回归中最关键的是选择合适的工具变量，根据工具变量“相关性”和“外生性”的选择原则，该变量需要与TPU相关但是又不能影响一国高技术产业技术进步。Baker和Bloom选取短期来讲的外生性事件作为不确定性的工具变量，本文借鉴该做法选择自然灾害数据作为TPU的工具变量[18]。该指标除了可能通过TPU这一内生渠道影响一国高技术产业技术进步，并不会直接对一国的高技术产业技术进步产生影响，符合工具变量的选取标准。自然灾害数据的具体数据可以在灾害流行病学研究中心(CRID)数据库中获得(4)具体网址为http://www.emdat.be/database。该数据集包含15 000多个极端天气事件，如干旱、地震、流行病、洪水、极端温度、虫害、雪崩、山崩、风暴、火山等。。

一般来说，AR(1)的P值小于0.05表明存在一阶自相关，AR(2)的P值大于0.05表明不存在二阶自相关，无需做更高阶的检验。Sargan检验的P值大于0.05，应接受工具变量选择有效的原假设。由表3的报告结果可以看出，GMM通过了AR序列相关性检验与Sargan额外工具变量有效性检验，即不存在严重的自回归问题，选取自然灾害数据作为工具变量十分合理，回归结果可以接受。表3中，(1)式回归结果是TPU影响高技术产业技术进步的基本模型，(2)式是在(1)式基础上加上IPP，(3)式是在(1)式基础上加上TPU与IPP的交互项之后的回归结果。

表3中(1)式回归结果显示，在不考虑IPP的影响下，TPU的系数为-0.465且在5%的水平下显著，即一国的TPU提高一个百分点，高技术产业的技术水平会受到0.465个单位的抑制，说明TPU的上升会显著抑制一国高技术产业的技术进步，这进一步验证了前文的假说1。Melitz指出，TPU降低会使得企业的进出口活动更加活跃，国际市场竞争也更激烈，这进一步激励了企业参与创新活动[7]。市场选择理论也认为，国外市场的消费者往往比国内市场的消费者对产品的要求更高，为了参与国际市场竞争满足国外消费者，出口企业必须进行一系列提高生产率的活动，如改进生产流程、培训员工、采用新技术等，从而提升高技术企业乃至整个产业的创新能力。新经济增长理论的观点也认为，贸易可以通过产出效应与技术溢出效应提高资源配置效率，加速技术进步，而TPU的上升势必影响贸易的这两种效应，进而抑制一国高技术产业的技术进步。

(2)式回归结果显示，考虑IPP以后，TPU上升对一国高技术产业的技术进步的抑制作用显著降低，降低幅度达到72.26%。报告显示IPP的系数为正且显著，这说明IPP对一国高技术产业技术进步也起到促进作用。知识产权保护规避TPU促进高技术产业技术水平的机制为：一国知识产权保护水平的提高通过对贸易企业的创新成果实施产权保护，既刺激了国外企业对国内企业之间的技术转移，也直接激励了本地创新，从而降低了TPU对一国高技术产业技术水平带来的影响，进而促进一国高技术产业技术升级。此外，TPU的降低还能够通过“竞争激励效应”、“出口中学习效应”等作用激励企业自主创新，进而提高一国的高技术产业技术水平。

(3)式回归结果显示，TPU及其与IPP的交互项系数分别为-0.277和0.196，且分别在1%和5%水平上显著，说明TPU对一国高技术产业技术进步的影响为“-0.277+0.196IPP”，表明TPU与IPP之间存在协同作用，TPU对一国高技术产业技术进步的影响依赖于IPP。但是，随着IPP强度的提高，直到跨越IPP的一个“拐点”，TPU对一国高技术产业技术进步的抑制作用会逐渐减弱。TPU与IPP的协同效应将会通过国际技术溢出效应、竞争激励效应、成本效应、市场选择效应等正向倒逼一国高技术产业技术进步。可见，TPU对高技术产业技术水平的影响是随着IPP的不同而变化的，即IPP强度的差异可能导致TPU对一国高技术产业技术水平的影响存在“门限效应”。IPP作为这种变化的重要门限，在应对TPU对高技术产业技术水平产生影响的过程中起到了重要的作用。这也启示我们，进一步加强知识产权保护水平或许能够避免全球TPU上升对中国高技术产业技术进步的抑制作用。

表3 TPU与IPP对TFP影响的回归结果

从其他控制变量的回归结果来看，经济发展水平(GDP)、信息化水平(IL)、人力资本(HC)、外商直接投资(FDI)、专利申请量(PCT)以及制度质量(EQ)都能促进一国高技术产业的技术水平，而净知识产权使用费(NI)与进口贸易依存度(FT)对一国高技术产业技术水平的影响为负。净知识产权使用费过高说明本国向外国支付的知识产权使用费用过高，这意味着本国的知识产权可能存在质量不高，基础型、原创型、高价值的核心专利较少，知识产权与经济发展的融合不紧密，专利转化效率不高等阻碍高技术产业技术水平的问题，因此NI的系数显著为负。这说明一国要想提高高技术产业技术水平，需要提高本国核心技术的专利质量。一国的进口贸易依存度越高，该国消费最终高技术产品的可能性就越大，对高技术产品的“进口依赖”就会形成，高技术产业进行技术创新的动力也会逐渐消失，长此以往高技术产业就会被锁定在全球价值链的低端。可见，长远来看一国应该减少对进口贸易的依赖，提高本国高技术产品自主创新，逐渐培养自身的核心知识产权，形成促进高技术产业技术进步的长效机制。

(二)分样本回归结果

考虑到各个国家的贸易政策、高技术产业发展情况以及知识产权保护程度等都存在较大差异，本文将67个经济体分为发达经济体(子样本1)及新兴市场经济体(子样本2)重新进行回归(5)具体分类依据及分类结果见上文注释。，以重新检验TPU对高技术产业技术进步影响的稳健性。此外，回归时所涉及的高技术产业技术水平换为宾大数据库发布的全要素生产率(该数据以每年美国的TFP水平为基准)，工具变量依然选用自然灾害数据，回归结果见表4。结果显示，两组子样本中TPU与高技术产业技术进步分别显著负相关，这与表3结论一致，说明上述回归结果稳健可信。

表4 TPU与IPP对TFP影响子样本回归结果

对比两类经济体的回归结果发现，TPU对新兴市场经济体的高技术产业技术进步带来的抑制作用大于对发达市场经济体带来的影响，这说明面对当前无法避免的TPU，新兴市场经济体要想实现高技术产业的持续进步会面临更大的挑战，这也与我们对数据的初步判断一致。结果还显示，每提高一个单位的IPP，两个经济体的高技术产业技术水平都会提高，不过新兴市场经济体的高技术产业技术进步程度更高。可见，对于创新水平不断提高的新兴市场国家而言，不断完善自身的知识产权保护制度既是参与国际贸易的要求，也是自身发展的内在要求。进一步对比两组数据各控制变量的回归系数可以发现，净知识产权使用费(NI)与进口贸易依存度(FT)的回归系数依然为负，其它控制变量的回归系数依然显著为正，这启示各经济体在政策导向上应尽量减少净知识产权使用费(NI)与进口贸易依存度(FT)，提高信息化水平(IL)，加强人力资本(HC)建设，吸引外商直接投资(FDI)，加大专利申请量(PCT)以及完善本国制度质量(EQ)。

五、门限效应分析

上述总样本和分样本实证结果论证了TPU对一国高技术产业技术水平的影响，并推断出可能存在的IPP“门限效应”。不过，上述模型依然无法有效识别IPP的“门限效应”，为了进一步验证这一门限特征，下面对面板门限回归模型(4)进行回归。

(一)总样本门限效应分析

面板门限回归的前提是所有变量为平稳变量，通过LLC、IPS以及Fisher-ADF三种检验方法对变量进行单位根检验，发现各变量的一阶差分均显著平稳，因此本文使用各变量的一阶差分进行面板门限回归。进行面板门限回归需要检验是否存在“门限效应”，如果存在，才需要确定具体的“门限个数”以及具体的“门限值”。本文首先使用67个经济体的面板数据为样本，以IPP作为门限变量，采用“自抽样法”(Bootstrap)依次进行单一门限、双重门限以及三重门限检验，检验结果见表5。从表5中看出，模型(5)存在单一门限，可知TPU对高技术产业技术进步的影响存在单一的IPP效应。表5还显示了门限值的点估计值为4.7，门限值在95%的置信区间内且置信区间长度较小，这说明该门限值在统计意义上和真实值相等，门限值的识别效果较好。

表5 IPP的门限效应检验

为了进一步说明门限值显著存在，本文借助似然函数图LR(Llkelihood Ratio)理解上述门限值的估计和置信区间的构造过程。门限值的95%的置信区间是图1中虚线以下的区间，该虚线对应的基准值LR=7.35。由于LR=0时得到的门限值4.7位于虚线下方，说明门限值是真实有效的，不能拒绝门限值等于真实值的原假设。

接下来在上述IPP门限效应检验基础上进行门限回归。表6显示了TPU与高技术产业技术进步的门限回归结果。当IPP低于4.7时，TPU将抑制一国高技术产业技术进步，影响系数在1%的显著性水平上为-0.803。当IPP高于4.7时，TPU对一国高技术产业技术进步的抑制作用不仅减弱还转为促进，回归系数在1%显著性水平上为0.107。可见，在不同的IPP水平下，TPU对高技术产业技术水平的影响存在差异性。回归结果再次证实假说2，TPU与高技术产业技术水平之间的确存在一个IPP的门限值，二者之间并不是简单的线性关系。

图1 单一门限的置信区间图

表6 门限回归结果

实证结果也说明，当一国面临较高的TPU且IPP较低时，高技术产业贸易和FDI都不再活跃，产业内与产业间的“国际技术溢出效应”都会受到影响。一国IPP的提高通过对创新成果实施产权保护，既提高了贸易来源国高技术企业的国际技术溢出，也直接激励了本地创新，活跃了国内高技术产品市场，降低了高技术企业赖以生存的资金和技术成本，从而降低了TPU对高技术产业技术进步带来的消极影响。因此，从全球范围来讲，动态处理本国的IPP，采取有效措施促进IPP提高到门限值，不失为一种应对TPU发展本国高技术产业的有效措施。

(二)分样本门限效应分析

采用同样的方法对发达经济体及新兴市场经济体两个子样本进行门限回归，发现发达经济体与新兴市场经济体都存在单一门限，门限值分别为5.3和4.1，门限值的识别效果都较好。限于篇幅，这里省略发达经济体与新兴市场经济体的门限效应检验过程，仅报告两类经济体IPP的门限回归结果，具体如表7。

表7显示，两类经济体的IPP在门限值以下时，TPU对一国高技术产业技术进步的影响显著为负，IPP在门限值以上时，TPU对一国高技术产业技术进步的影响显著为正。这再次验证了假说2，TPU对一国高技术产业技术水平的影响存在IPP的门限效应，并且发达经济体的IPP门限值高于新兴市场经济体的门限值。分样本门限回归结果启示我们，一方面要完善本国的知识产权保护制度，另一方面，作为新兴市场经济体没有必要实施与发达经济体相当的IPP，更不能迫于外部的压力而不顾自身的发展盲目提高自身的IPP。

表7 门限回归结果

(三)进一步分析

为了进一步分析IPP高低对TPU与高技术产业技术水平关系的影响，按照上文67个总样本得出的门限值4.7，将经济体划分为低水平和高水平IPP经济体，图2显示了2008—2017年两个水平的经济体数量的变化。在10年的观察期内，低水平IPP和高水平IPP的经济体分别占总样本的63.98%、36.02%，说明大多数经济体还处于低水平IPP的阶段，高技术产业技术进步还难以有效避免TPU带来的冲击。进一步结合TPU进行分析，2008年在全球金融危机的影响下全球TPU是急剧上升的，而2008年高水平IPP的经济体数量是下降的，但面临2015年美欧政治冲击带来的全球TPU上升时，高水平IPP的经济体数量却是急剧上升的，这说明面临全球性的贸易政策冲击时，各经济体都意识到了提高IPP对于高技术产业技术进步的重要性。

中国作为新兴市场经济体，自2008年以来知识产权保护水平的强度依次为3.9、4.0、4.0、3.9、3.9、4.0、4.0、4.3、4.5，说明整体的IPP不断上升，但2008—2017年的观察期内IPP一直低于全球4.7的门限值，这与中国作为全球第二大经济体的国际地位的确不符，中国的知识产权保护还有巨大的努力空间。不过，中国2016—2017年的IPP高于新兴市场经济体4.1的门限值，说明近些年中国在内外部需求的背景下，知识产权保护环境是不断完善的，正逐渐成为知识产权国际规则的坚定维护者、重要参与者和积极建设者，知识产权保护战略也日益成为中国出口增长的新型动力。这也启示我们，在完善知识产权制度的道路上，要结合中国的具体情况循序渐进，不能急于求成，更不能惧于发达经济体的压力而盲目实施过于严格的知识产权保护制度。

图2 2008—2017年IPP的经济体数量变化图

六、主要结论与对策建议

为了全面理清TPU与高技术产业技术进步之间的关系，本文基于2008—2017年全球67个经济体的面板数据，通过构建基准模型、交互项模型，运用广义差分GMM对模型进行估计，验证理论假说的真实性，并进一步使用门限回归模型验证不同经济体选择合适IPP的必要性。研究发现，TPU显著抑制高技术产业技术进步，将IPP纳入研究框架后，TPU与高技术产业技术进步之间呈现出非线性型关系。对总样本来说，当IPP低于4.7时，TPU的提高不利于高技术产业技术进步。随着IPP提高到4.7以上时，贸易企业的创新成果得到保护，这既刺激了国内外企业之间的技术转移，也激励了本地创新，从而降低了TPU上升对一国高技术产业技术进步带来的抑制作用。此外，单独对子样本进行门限回归发现，发达经济体IPP的门限值为5.3，高于新兴市场经济体的4.1，可见因经济体发展水平和创新能力不同，高技术产业技术进步面临TPU冲击时，最优的IPP也不同。同时，经济发展水平、信息化水平、人力资本、外商直接投资、专利申请量以及制度质量都能促进一国高技术产业的技术进步，而净知识产权使用费与进口贸易依存度对一国高技术产业技术进步的影响为负。

结合以上理论分析和实证研究结论，本文认为在贸易政策不确定背景下，一国提高高技术产业技术水平可以突出下列政策导向：其一，各国政府应全力给本国高技术产业发展提供一个宽松稳定的贸易环境，备足应对长期TPU波动的政策工具箱。以中国为例，应继续深化扩大内需、调整对外贸易依存度、改善外贸营商环境、吸引外商直接投资、管理贸易新伙伴等政策措施，从而弱化TPU对高技术产业技术进步带来的不利影响。其二，动态处理IPP、TPU与高技术产业技术进步的关系，对于IPP较低的经济体，应该结合自身的发展采取有效措施促进IPP提高到门限值。虽然对于高技术产业而言，严格的知识产权保护制度始终是较优的选择，但是也不能惧于其他国家的淫威而脱离本国现实一味提高IPP。鉴于中国 IPP确实存在提高的空间，中国应继续加大力度实施知识产权保护战略，提高高技术产业核心技术专利质量，促进高技术产业技术水平的提高。其三，坚持创新驱动，提高人力资本水平。中国要继续加强人力资本建设，提升高技术产业信息化水平，强化基础研究，加强自身核心技术研发能力，以进一步提升技术创新所需的人力要素，全面促进高技术产业技术进步。