经济政策不确定性与中国制造业出口——基于创新的调节效应

（中南大学商学院，长沙 410083）

引 言

当今世界正处于百年未有之大变局，不确定性问题已成为世界发展的重大难题。尤其是自2008年金融危机以来，欧债危机、英国脱欧、中美贸易战等 “黑天鹅”事件频频发生，众多国家试图通过经济政策调整来抵御各种事件带来的负面影响，从而导致经济政策不确定性不断上升[1]。与此同时，世界一些国家贸易保护主义开始抬头，如特朗普政府针对中国等国家大规模加征关税的行为，也无疑增加了经济政策的不确定性。从国内看，中国作为 “世界工厂”，制造业出口一直被视为拉动经济发展的重要力量[2]。2009～2018年，中国制造业出口从10610.71亿美元增长至21766.16亿美元，连续10年稳居全球首位。然而，欧美国家的 “再工业”计划和各国政府对经济政策的不断调整，为中国制造业出口持续演进和发展道路上平添了诸多不确定因素。那么，当前世界各国经济政策不确定性日益突出，对中国制造业出口的影响究竟如何？

《中国制造2025》明确指出将 “创新驱动”作为制造业发展的基本方针，要求 “坚持把创新摆在制造业发展全局的核心位置”，中国制造业科技经费投入逐年上涨，从2009年的2696.40亿元提升至2018年的12333.5亿元，以此激发创新活力。不可否认，创新驱动是新常态下中国制造业转型升级、重塑制造业竞争力、提升中国制造业国际地位的必由之路[3]。那么，创新是否能促进中国制造业 “走出去”？进一步地，在经济政策不确定性加剧时，创新能否抵御不确定性的冲击帮助中国制造业出口稳步向前呢？

本文尝试回答上述问题，通过实证分析厘清目的国经济政策不确定性对中国制造业出口的影响，并从内在机理的角度探究创新在二者之间的调节作用。与既有文献相比，本文的主要贡献体现在：理论方面，拓宽了经济政策不确定性贸易效应的研究，尽管已有少量文献开始关注经济政策不确定性对出口的影响，但本文进一步引入创新的调节效应，从机制上为创新在经济政策不确定性与中国制造业出口关系之间的作用提供了合理解释；应用方面，本文的研究根据世界的动态变化和中国的现实问题展开，不仅有助于启发政府和企业意识到经济政策不确定性导致的贸易波动，而且为中国制造如何在复杂多变的外贸形势下实现 “稳出口”提供政策建议。

1 文献回顾与机理分析

1.1 经济政策不确定性与制造业出口

目前，现有文献主要聚焦于经济政策不确定性对经济增长[4]、 对外直接投资[5]和企业运营[6]的影响，其中普遍认为经济政策不确定性对宏观经济具有抑制作用[7，8]，对微观层面的影响尚未形成一致定论[9，10]，而对中观层面的研究较少。同时，鲜有学者考察经济政策不确定性对贸易的相关效应，原因在于有效测度经济政策不确定性一直是相关研究的难点。

自2016年Baker等提出的 “经济政策不确定性指数”得到广泛认同后，近年来涌现了许多关于不确定性的贸易效应相关实证研究，且较多集中于探究出口效应。魏友岳和刘洪铎[11]分析了经济政策不确定性对出口二元边际的影响机理，实证检验得出经济政策不确定性提高了出口成本，从而抑制出口额提升；张莹和朱小明[12]同样从二元边际视角发现经济政策不确定性阻碍中国资本及技术密集型产品的出口价格和出口质量的提升。张兵兵和田曦[13]与张夏等[14]认为经济政策不确定性上升会产生 “清理效应”，迫使低效低质的出口企业退出市场，进而导致出口国总体出口规模萎缩。

上述研究成果为本文提供了重要启发，经济政策不确定性上升会提高出口门槛，致使生产率较低的制造业企业在高成本压力下选择退出国际市场，最终导致中国制造业出口规模萎缩；制造业出口企业致力于风险可控的稳定收益，而经济政策不确定性攀升会使企业利润存在较大的风险和不确定性，同时出口企业面对高而持久的不确定性容易形成悲观预期，倾向于通过缩减制造业出口以规避风险。

基于以上分析，本文提出假说1：经济政策不确定性对中国制造业出口具有抑制效应。

1.2 创新与制造业出口

在国际贸易领域，创新一直被视为促进出口的重要驱动力。从斯密和李嘉图的传统贸易模型，到Posner提出的技术差距贸易模型，再到Hirch和Vernon研究的产品生命周期模型以及Krugman的南北贸易模型，这些模型无论是将创新视为静态还是动态，基本看法均认可创新是促进一国出口的主要驱动力[15]。

现有不少文献关注到创新与制造业出口的关系，并基于多个视角探究创新对制造业出口的影响[16]。（1）产品层面，创新为产品差异化、多样化创造了空间，使其更符合目标市场消费者的需求，同时还能提升出口产品自身质量，增强国际竞争力，因此 “物美价廉”的产品必定在出口市场上获得更大的竞争优势，从而促进出口规模扩大[17]；（2）企业层面，创新通过提高企业生产效率、降低生产成本和加速成果转换等方式，帮助制造业企业获得规模经济效应，因此更有动力和能力拓展海外市场[18]；（3）国家层面，创新还可以使得一国的创新主体在出口市场上获得垄断优势，进而能够在国内和国外市场制定差别价格，提升利润率，促使该国创新主体出口规模的进一步扩大[19]。

基于以上分析，本文提出假说2：创新对中国制造业出口存在促进效应。

1.3 创新的调节效应

中国经济发展方式正由 “要素驱动”、“投资驱动”走向 “创新驱动”，正如熊彼特所言，创新是经济增长的源泉，对中国制造业出口企业而言，创新也是企业抵御风险和稳固出口的重要手段[20]。因此，本文认为创新可能存在两种渠道正向调节经济政策不确定性对中国制造业出口的负向影响——激励效应和选择效应。

创新活动具有激励效应，能激励企业发挥自身竞争优势，抵御出口存在的潜在风险。创新促进企业形成更高、更长远的产品盈利能力。在当今激烈的 “优胜劣汰”的竞争模式下，强而有力的盈利能力是出口企业求生存、谋发展的关键保障，创新通过提升产品生产率、质量和差异化程度等多种方式，帮助出口企业在行业中占据绝对竞争优势，激励企业增加盈利水平；知识产权是创新成果存在的一种方式，也是激励企业形成技术壁垒的核心和基础[21]，使其在出口竞争中获得“先发”优势。创新有助于企业充分利用知识产权主导该产业的市场秩序，制定有利于本企业出口的标准体系，即使在政策风险上升时也能维护自身的利益。因此，当出口企业面临经济政策不确定性引发的市场风险时，由于创新活动的激励效应，企业会倾向于加大创新投入以抵御可控范围内的风险，期望通过加速创新以稳定出口。

创新活动具有选择效应，能帮助企业在衡量出口风险和收益时制定较优的战略路径[1]。经济政策不确定性上升使得市场环境变得难以捉摸，但相较于创新程度较低的制造业企业，创新程度较高的制造业企业避险策略更完善、应对能力更强。在避险策略上，创新有利于促使产品多样化以符合不同国家消费者的需求，因此高创新企业的出口市场较为广泛，便于规避风险；而低创新企业的出口市场较为集中，避险策略单薄。在应对能力上，高创新企业具备灵活的应变能力，在动态变化的外部环境中能及时对市场区位和产品作出调整以增强抗风险能力，即使经济政策发生变动，也能维持稳定的市场和营收。因此，中国制造业出口企业面临经济政策不确定性上升时，由于创新活动的选择效应，创新企业会根据外部环境的动态变化对出口市场和产品做出相应的选择，从而降低中国制造业出口总规模萎缩的可能性。

基于以上分析，本文提出假说3：创新对经济政策不确定性与中国制造业出口之间存在正向调节效应。

2 研究设计

2.1 样本选择

本文利用2009～2018年中国对21个国家制造业出口的动态面板数据进行实证分析，研究样本为澳大利亚、巴西、加拿大、智利、哥伦比亚、法国、德国、希腊、印度、爱尔兰、意大利、日本、韩国、墨西哥、荷兰、俄罗斯、新加坡、西班牙、瑞典、英国和美国。选择这些国家的原因在于：（1）这些国家的数据尤其是经济政策不确定性指标，可获得性且完整性较高；（2）中国向这些国家制造业出口占中国制造业出口总额超过60%，能较好地代表中国制造业出口的整体情况。

2.2 变量定义与数据说明

（1）被解释变量。本文的被解释变量为中国对21个样本国制造业出口总额（EX）；同时，为探究经济政策不确定性对中国制造业出口结构的影响，并根据《联合国国际贸易分类标准》（SITC Rev.3）将制造业整体分为不同技术含量的低、中、高技术制造业，依次将其出口额作为被解释变量（EXH、EXM和EXL）。

（2）核心解释变量。本文的核心解释变量为目的国经济政策不确定性（EPU），数据来源于斯坦福大学、芝加哥大学布斯商学院和西北大学凯洛格管理学院联合发布的经济政策不确定性网站。该网站测算了包括中国在内22个国家每个月的经济政策不确定性指数。本文研究的是年度面板数据，因此对原始的月度数据进行算术平均转化为年度的经济政策不确定性指数。

（3）调节变量。本文的调节变量选取的是新产品产值中出口收入（NPE），来衡量中国制造业的创新程度。同时，为避免单一变量的估计误差，本文在稳健性检验中采用创新投入（RDE）、创新产出（PAT）以检验创新作为调节变量结果的可靠性，其中创新投入（RDE）为研发人员的人均R＆D经费内部支出，创新产出（PAT）为每百万开发人员的专利申请数。

调节变量的调节效应通过交互项来体现，分别是EPU×NPE、EPU×RDE和EPU×PAT，交互项系数表示创新对经济政策不确定性与中国制造业出口的边际影响，经济政策不确定性越高，越不利于中国制造业出口提升，那么正的交互项系数表示创新可以有效减弱经济政策不确定性对中国制造业出口的不利作用；而负的交互项系数则表示创新会增强经济政策不确定性对中国制造出口的抑制作用。

（4）控制变量。中国制造业出口不仅受经济政策不确定性的影响，还可能受中国和目的国的劳动力成本（PGDPi、PGDPj）、两国之间的地理距离（DIST）以及是否签订自由贸易协定（FTA）等变量的影响，因此，本文将这些变量纳入模型作为控制变量。变量的说明、描述及来源参见表1。

表1报告了选取变量的均值、最小值、中位数、最大值和标准差等描述性统计的结果，容易看出各变量的平均值与中位数相近，表明各变量分布基本满足正态分布；此外，所有变量的标准差都较小，说明数据都较集中，不存在极端异常值的干扰作用。

表1 变量说明、描述及来源

2.3 模型构建与方法选择

本文旨在探究经济政策不确定性、创新对中国制造业出口的影响，为此构建计量模型以检验假说1～3。

需要说明的是，出口行为往往存在着惯性效应，即当遭遇外部冲击，由于国际贸易合同的长期性等因素，当期出口额并不会立即作出反馈，此时采用静态面板模型的估计结果是有偏的，设定动态面板模型则更合理、更符合现实情况。此外，由于中国与目的国之间的地理距离不随时间变化，静态面板模型可能无法进行估计。因此，为了得到更加稳健、更合理的估计结果，本文将进一步引入被解释变量的滞后一期作为解释变量，构建动态面板模型进行分析。

（1）构建模型（1）检验经济政策不确定性对中国制造业出口的直接影响：

（2）在模型（1）的基础上加入创新，检验创新对中国制造业出口的直接影响：

（3）引入经济政策不确定性与技术创新的交互项（EPU×NPE）构建模型（3），检验创新在经济政策不确定性对中国制造业出口影响中的调节效应：

在模型（1）～（3） 中，下标t／t-1、i和j分别表示时期、中国和目的国；EXijt和EXijt-1分别表示第t时期和第t-1时期中国对目的国制造业出口额；EPUjt表示目的国在第t时期的经济政策不确定性；NPEit表示中国在第t时期的工业技术创新水平；EPUjt×NPEit表示经济政策不确定性与创新的交互项；Zt表示本文所选取的控制变量；α为回归系数，μt为随机误差项。此外，为减弱异方差对实证研究带来的不利影响，本文对除FTA外的其他变量进行对数化处理。

动态面板模型估计方法主要有差分GMM和系统GMM方法，但相比于差分GMM，系统GMM不仅可以估计不随时间变化的变量，还可以提高模型估计的效率，因此本文将采用系统GMM估计方法对动态面板模型进行参数估计。同时，考虑到经济政策不确定性与中国制造业出口可能存在相互关联的内生性问题，本文将其设为内生变量。

3 实证检验与分析

3.1 全样本回归结果

全样本回归结果如表2所示，从总体层面研究经济政策不确定性、创新对中国制造业出口的影响及创新的调节效应。

表2 全样本回归结果

表2基准回归结果中仅包含核心解释变量，结果表明经济政策不确定性对中国制造业出口存在显著的抑制效应。模型（1）体现了涵盖核心解释变量和所有控制变量的回归分析，结果发现只有相关系数发生轻微变化，符号和显著性保持一致，进一步验证经济政策不确定性对中国制造业出口抑制效应的强稳健性，即假说1成立。模型（2）是在引入创新之后的估计结果，可以发现创新能显著促进中国制造业出口，同时也未改变经济政策不确定性对中国制造业出口存在抑制效应的基本结论，即假说2成立。模型（3）为引入经济政策不确定性与创新的交互项之后的回归分析，交互项的系数（α4＝0.4135，P＜0.05）显著为正，表明创新能显著减弱经济政策不确定性对中国制造业出口的抑制效应，即中国制造业创新程度越高，经济政策不确定性对中国制造业出口的负向影响越小，即假说3成立。

3.2 分产品回归结果

本文的描述性统计结果表明中国不同技术层面——低、中、高制造业出口存在明显差异，为了全面考察经济政策不确定性、创新对不同技术含量制造业出口的影响，本文依据《联合国国际贸易分类标准》对制造业进行分类，探究经济政策不确定性对中国制造业出口结构的影响及创新的调节效应。

分产品回归结果如表3所示，第（1）～（6）列分别对应经济政策不确定性和创新对低、中、高技术制造业出口的直接效应和调节效应。

对比（1）、（3）、（5） 列结果可以发现，经济政策不确定性对中国低、中、高技术制造业出口均存在抑制效应，且均在1%的显著水平下通过检验，与前文全样本结果一致。但值得注意的是，经济政策不确定性对高技术制造业出口的抑制效应最大（α2＝-0.2779），低技术制造业次之（α2＝-0.2548），对中技术制造业出口的抑制效应最小（α2＝-0.1205）；同时，创新对高技术制造业出口的促进效应也最大（α3＝0.5553），对中技术制造业出口的促进效应较小（α3＝0.2525），而对低技术制造业出口不具有显著的促进效应。

表3 分产品回归结果

对比（2）、（4）、（6） 列结果可以发现，引入经济政策不确定性与创新的交互项体现出的调节效应中，对于低、中技术制造业，创新没有显著的正向调节作用，意味着创新不能减弱经济政策不确定性对中国低、中技术制造业出口的抑制效应；而对高技术制造业而言，创新存在显著的正向调节作用，说明创新能够帮助减轻经济政策不确定性对高技术制造业出口的负向影响。

3.3 稳健性检验

本文在模型构建中采用新产品产值中出口收入（NPE）衡量中国制造业的创新程度，为了验证上述所得结论具有稳健性，排除存在仅为单一变量检验结果成立的可能性，将从创新投入（RDE）和创新产出（PAT）两个维度进行稳健性检验。

稳健性检验如表4所示，通过与表2的回归结果对比发现，除了各解释变量的回归系数发生较小波动外，方向和显著水平均基本相同。经济政策不确定性对中国制造业出口存在抑制效应，创新对中国制造业出口存在促进效应，且无论是何种创新，调节效应均显著存在，不受指标选择的影响，说明创新帮助削弱经济政策不确定性对中国制造业出口的抑制效应具有较强的稳健性。

表4 稳健性检验

4 结论与政策建议

本文基于2009～2018年中国对21个国家制造业出口的面板数据，采用系统GMM估计方法实证检验了目的国经济政策不确定性与创新对中国制造业出口的作用机制，并将中国制造业分为低、中、高技术层面以考察经济政策不确定性对中国制造业出口结构的影响及创新相应的调节效应。

结果表明：（1）经济政策不确定性对中国制造业出口存在显著的抑制效应；（2）创新不仅对中国制造业出口具有直接促进效应，还能间接削弱经济政策不确定性对中国制造业出口的负向影响；（3）从制造业出口结构看，经济政策不确定性对高技术制造业出口的抑制效应最为明显，低技术制造业次之，对中技术制造业出口的抑制效应最弱；同时，创新可以直接促进中、高技术制造业出口，并仅对高技术制造业出口具有显著的正向调节作用，但创新不能帮助低、中技术制造业抵御经济政策不确定性的负向冲击。

基于上述结论，本文提出如下政策建议：

在政府层面，坚持把创新摆在制造业发展全局的核心位置，推进 “中国制造”向 “中国智造”转变。通过增加对制造行业的研发经费投入，鼓励制造企业进行技术创新，以打破出口时面临的外部不确定性冲击。同时，政府需要建立良好的信息传达机制，积极构建国外经济政策信息共享平台，帮助企业及时了解国内外环境的变化从而制定有效应对措施。

在产业层面，强化制造业出口结构转型升级，推动制造业向高技术领域延伸。虽然中国已占据世界制造业出口第一大国地位，但出口仍然集中在低、中技术层级，而高技术制造业远落后于欧美等发达国家。因此，中国制造业必须把握好创新驱动发展机遇，促进制造业转型升级，借助创新来抵御经济政策不确定性带来的负面影响。

在企业层面，制造企业应该加强自身创新能力，加速创新成果转化方式，出口产品建立新一轮的国际竞争力才能抵御外部不确定性的冲击。此外，进入国际市场时必须审时度势，前期要做好周密的调研工作。只有详细掌握目的市场相关经济政策信息，提高对未来经济政策的预判能力，才能妥善应对外部不确定性的冲击。