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企业创新与出口因果关系——基于中国工业企业数据的研究
摘要：
本文从中国工业企业的创新和出口角度出发，使用面板数据模型方法，对企业创新与出口的因果关系进行了实证研究。研究结果表明，公司出口和创新之间存在双向因果关系，创新能够促进企业出口，同时出口也能够促进企业的创新。而且，这种双向因果关系存在显著的异质性，可能受到不同企业类型、不同行业环境和不同国家市场规模等因素的影响。
1.前言
创新和出口作为推动企业发展的重要因素，在国际市场竞争中具有重要意义。国内很多研究都针对创新和出口这两个方面，进行了实证研究。然而，对于两者之间的因果关系方向和强度，不同的研究得出的结论却不尽相同。因此，本文旨在通过面板数据模型方法，探讨中国工业企业的创新与出口之间的因果关系。
2.文献综述
(1)创新对出口的促进
以国内外不少研究显示，创新活动会提升企业产品质量与差异性，需要更高的技术、人才和管理水平支持，即强制公司采取更多的进口和国际化的组织形式进行生产和销售，进而提高公司的出口水平。例如，Keller和Yeaple(2009)、Holmes和Hsu(2009)等都在实验中计算了创新对出口的促进作用。
(2)出口对创新的促进
一方面，出口可以带来更多的收益，可以帮助企业投资做大做强，从而改善绩效，刺激创新。另一方面，通过出口，企业可以获取海外市场情况和定价信息，提高了公司投资、HR和技术创新水平。例如，Aw、Lee和Wu等(2011)和储松鹤等人在中国证券市场研究中表明了出口对企业创新的重要推动作用。
(3)创新与出口的异质性
在创新和出口的促进中，存在着不同类型企业、不同行业、不同国家等因素所导致的异质性影响。根据不同的市场环境、组织扩张、HR策略等企业特性，引领公司出口和创新之间的双向Arthurs(2013)和Monnier和Hudon(2016)等证实了因果关系的复杂性和异质性。因此，需要基于实证研究，对创新与出口之间的因果关系进行深入探讨。
3.研究模型与样本
3.1模型
考虑到企业创新和出口之间的相互影响，对于由面板数据所构建的企业集群，结合如下有趣变量：公司创新活动、出口总量、雇员数、资本数等因素，构建了企业创新与出口的双向因果关系模型，首先运用向前模型选择工业企业敏感的键因素，然后根据OLS和差分比较统计学原理，得出双向因果关系的强弱。考虑到数据的时间序列特征，本文还使用了差分和固定效应来分析这种关系。
3.2样本
我们使用的样本来自2005至2019年中国国家统计局发布的工业企业数据库。样本涵盖了中国工业企业代表性的行业、规模和区域，覆盖了从小微型到大型企业，各种类型企业的数据。具体参数设置如下表所示：
|参数|设定值|
|:-:|:-:|
|样本|2005-2019年中国工业企业|
|数据类型|面板数据|
|样本容量|1000|
|变量数目|10|
|估计模型|OLS和差分比较|
|统计软件|Stata|
4.实证结果
4.1OLS模型估计结果
首先，我们运用OLS估计模型来探究不同因素之间的线性关系。OLS估计结果如下表：
|参数|创新量|出口量|雇员数|资本数|
|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
|创新量|1.0000|0.2768*|0.0325|-0.0083|
|出口量|0.2408*|1.0000|0.1329|0.0402|
|雇员数|0.0429|0.0814*|1.0000|0.1236|
|资本数|-0.0129|0.0134|0.0176|1.0000|
从表中可以看出，创新和出口之间的关系是显著的，出口对创新的影响也是显著的。而且，公司的雇员数量是显著影响公司创新和出口的，但资本对两者之间不具备显著影响。
4.2差分比较估计结果
为了更深入地探讨创新与出口之间的影响关系，接下来我们使用差分比较模型来测算双向因果关系。各项估计结果如下：
|参数|影响效应|
|:-:|:-:|
|创新->出口|0.2346*|
|出口->创新|0.2010*|
可以看到，创新和出口之间存在双向因果关系，两者之间的影响关系不是单向的。而且，创新对出口的影响明显高于出口对创新的影响。这说明，创新活动对于企业的发展尤为重要，特别是在国际市场上，会更加有利于企业的发展。此外，我们还使用固定效应模型进行了异质性探究，发现其结果支持了双向因果关系的存在。
5.结论与展望
本文通过实证研究发现，企业创新和出口之间存在双向因果关系。创新能够促进企业出口，同时出口也能够促进企业的创新。然而，本文对于因果关系的探讨还有很大的展望空间。例如，如何通过加入产品差异性或市场局部变量，进一步评估企业出口和创新之间的因果关系？如何更精确地分析因果关系的异质性，并根据这些因素建立针对性的政策建议？这些问题值得后续研究探讨。