文章编号：１００１-１４８Ｘ（２０１６）０７-００９３-０９
出口学习能力与我国制造业企业升级
———基于企业异质性贸易理论的实证分析
周 云，唐 晓
（华中科技大学经济学院，武汉 ４３００７４）
摘要：通过将出口学习能力引入异质性企业贸易模型，分析出口学习能力对制造业企业升级的内在影响机制，并利用中国工业企业数据库２００５-２００７年的平衡面板数据进行实证分析，研究表明：出口学习能力对制造业企业升级的积极影响始终是稳健的，出口学习能力通过“技术创新效应”促进了制造业企业的升级；“技术创新效应”确实存在企业规模差异性，表现为小型企业的“技术创新效应”要显著大于大中型企业。关键词：学习能力；制造业企业升级；企业异质性中图分类号：Ｆ７５２.６ 文献标识码：Ａ
境中保持竞争优势以及促进企业转型升级方面十分重要。很多研究支持这一观点，即企业生产效率的提高以及行业生产效率水平的提升与企业学习能力的提升息息相关（２００２）
［４］
［３］
一、引言
中国加入ＷＴＯ以来，世界分工形势逐渐发生了变化，同一条价值链上的不同生产工序或者生产环节发生空间上的分离，这一分工趋势最典型的特征就是最终产品的生产或者中间产品的分配由多国的生产要素共同参与。而我国制造业嵌入国际分工体系的程度也在不断加深，不仅表现在贸易规模的扩张方面，国家统计局的数据显示，２０００-２０１４年期间我国工业制成品对外贸易年均增速高达２１.５８％；同时也表现在对外贸易的质量方面，我国出口产品的技术含量和品质有所提高，而且还在持续提升
［１-２］
。同样ＪａｓｏｎＺ.Ｙｉｎ
［５］
以及Ａｌｅｇｒｅ和Ｃｈｉｖａ（２００８）的研究也
认为企业的学习能力对于企业的成长和发展至关重要，特别是对于企业进行技术创新和产品创新方面的影响，能够提升企业的经济效益，进而促进企业的转型升级。中共十八大报告也指出，未来我国实体经济是发展的重点，因此应该制定实施有利于实体经济发展的政策措施，以推动我国战略性新兴产业的发展，促进我国制造业企业的升级。本文将以制造业企业升级为出发点，研究出口学习能力与制造业企业转型升级的关系，对于促进我国制造企业转型升级、加快经济增长方式转型、贸易政策的完善等具有理论和现实意义。
关于出口学习能力的文献主要集中于对企业生产率或绩效提升的探讨。“学习能力”是组织学习过程中的能力体现，对于组织学习起到积极的促进作用
［６］
。在当前复杂多变的国内外环
境下，我国制造业有必要抓住要素分工的机遇，积极探索影响其转型升级的关键因素，提升在全球价值链中的地位，实现我国由“制造大国”向“制造强国”转变。特别是“一带一路”战略背景下，未来先进技术的消化再吸收很大程度上取决于企业出口学习能力，即企业在出口之后获得国际技术溢出的能力，也是衡量是否能改善自身生产率行为的能力，对于企业在复杂多变的市场环 收稿日期：２０１６-０４-１５
。高章存和汤书昆（２００８）认为企业
的学习能力以一定的知识存量为基础，是一种保
作者简介：周云（１９６４-），男，湖北荆州人，华中科技大学经济学院副教授，研究方向：国际贸易理论和政策；唐
晓（１９９０-），女，湖北荆门人，华中科技大学经济学院研究生，研究方向：国际贸易学。
· ９４·
商业研究
２０１６／０７
持竞争优势的能力
［７］
；蔡莉和尹苗苗（２００９）利
用组织学习理论，从资源整合的视角研究了企业的学习能力对企业绩效的影响，并利用结构方程模型研究发现，在影响企业创新绩效的众多因素中，学习能力是最重要的影响因素
［８］
；谢洪明等
（２０１２）构建了网络关系强度、企业学习能力和技术创新三者之间的关系理论模型，并以广东省企业作为调查对象进行了实证研究
［９］
；赵永亮等
（２０１４）分析了企业在“双重成长环境”下的学习能力与生产率的关系，研究发现集聚学习和出口学习使得企业生产率趋于同质化
［１０］
。
关于制造业企业升级的研究，吴家曦和李华燊（２００９）通过发放问卷对浙江省中小企业进行调研发现，浙江省有２０.２％的中小企业通过创新实现升级
［１１］
；叶振宇和叶素云（２０１０）的研究发现，要素价格上涨对中国制造业技术效率有显著的正向效应
［１２］
；ＫａｒｉｎａＦｅｒｎａｎｄｅｚ-Ｓｔａｒｋ等（２０１２）
认为，以迅速有效的方式提升和促进劳动力的技能以适应全球价值链升级的需要，是促进发展中国家产业升级的关键
［１３］
；孔伟杰（２０１２）提出，
出口企业自身为获得或保持出口竞争优势，必须通过技术创新和管理创新提高标准化水平，这就促使企业实施转型升级战略
［１４］
；赵昌文和许召元
（２０１３）认为，研发投入、商标和品牌建设、人力资源培养、先进管理技术应用和管理能力提升等是影响企业转型升级的主要因素
［１５］
；戴翔和张雨
（２０１３）针对开放条件下影响本土企业升级的因素进行了研究，作者通过对企业的调查数据进行实证分析，认为企业的配套行为、出口密度以及集聚效应都对企业的升级具有促进作用
［１６］
。
通过对国内外的文献进行梳理，发现以往的研究存在以下两点不足：（１）从企业自身出口学习能力的视角来探讨与企业转型升级的文献并不多见，其微观机理也没有得到详细总结和解读；（２）关于制造业企业升级的研究，大多文献采用调研数据，少有文献将出口学习能力与制造业企业转型升级纳入统一的分析框架并利用中国工业企业数据库进行实证研究。鉴于此，本文将从以下两个方面进行拓展：（１）理论方面借鉴Ｍｅｌｉｔｚ
（２００３）
［１７］
异质性企业贸易理论的分析范式，从微
观企业的视角分析出口学习能力影响制造业企业升级的微观理论机制；（２）实证方面利用中国工业企业数据库２００５-２００７年的平衡面板数据，对
出口学习能力影响制造业企业转型升级内在机制进行经验验证。
二、理论模型及作用机制分析
不管是企业出口之前需要了解国外市场、联络购买商等还是出口之后获得国际技术溢出，都和企业自身拥有的高技能人力资本禀赋有关，因为这意味着较高的学习能力。然而，在国际贸易中，不确定性较多，如贸易保护主义、契约的不完全性、信息的不对称性等，这些不确定性会对企业的调整成本产生重要影响，进而影响企业的出口行为。因此，本文认为学习能力高的企业在与国外进口商、中间商进行联络时能够及时有效的调整生产，降低调整成本，促进制造业企业的转型升级。借鉴Ｍｅｌｉｔｚ（２００３）的分析范式，本文将调整成本作为出口学习能力的函数融入Ｍｅｌｉｔｚ的分析框架，并对企业出口学习能力与可变利润之间的关系进行讨论。
（一）出口学习能力影响制造业企业转型升级的理论推导
１．消费。与Ｍｅｌｉｔｚ（２００３）假定不同的是，在需求方面，消费者同时消费同质和异质性产品，而且两类产品生产部门具有规模报酬不变的性质，且投入产出系数为１。其余假定保持不变，即存在两个对称国家（本国和外国）、外国相关变量用*表示、经济中只存在劳动这一种生产要素且数量为Ｌ。
本文假定消费者偏好为ＣＥＳ效用函数，如（１）式所示：
１U＝q
１-κ
０
∫
q（ω）ρ
dρ
（１）
ω∈Ω
式中，U代表效用函数，q０、q（ω）分别表示消费者对同质产品和异质产品ω的需求量，Ω表示异质性产品消费集合。ρ为时间贴现率，可以表示为ρ＝σ-１／σ，σ表示消费者消费的任何两种异质性产品的替代弹性且σ＞１。κ表示消费者在异质性产品上的支出比重。我们假定同质性产品的价格为１，那么国内市场消费者价格指数可以表示１为：P∫
p（ω）
１-σ
d１-σ
，p（ω）为异质性产品的
价格。那么，根据Ｍｅｌｉｔｚ（２００３）的分析框架，异质性产品的消费数量可以表示为：
总第４７１期
周 云：出口学习能力与我国制造业企业升级
· ９５·
q（ω）＝κL
-σ
P
１-σ
（２）
那么，企业的总收入可以表示为：１-σ
r（ω）＝κL［
p（ω）
］２．生产。目前关于企业升级的研究俨然已经细化到产品层面，可以表现为产品出口技术含量的升级，而产品层面的出口技术含量可以刻画为产品属性的种类
［１８］
。举例来说，如果一个企业出
口衬衫这种产品到不同的国际市场，而衬衫具有多种属性，假如有m种属性，包括棉、麻、涤纶、蚕丝、羊毛等不同类型那么该衬衫的出口技术复杂度为m。另外，在实际的进出口业务往来中，进口方与我国出口企业签订的一般是确定合同。确定合同指的就是双方按照各自的要求比如对于出口的产品类型、交易的时间和地点、交易的价格、采取何种贸易术语、贸易风险等问题会在合同中会明确表明。一般情况下双方不签订“或然”合同，这也是本文的假定。
事实上，企业在进行差异化最终产品生产时，每一类型的产品都对应于一个特定的最优中间产品投入。也就是说，m种不同属性的产品对应m种中间投入
［１９］
。借鉴王永进等（２０１０）
［２０］
的研究思
路，与产品属性数相对应，经济环境也存在m种状态，每一种状态下都有特定的最优中间产品投入。然而，如果签订合同之后，出口方正在按照进口方要求组织生产要素进行生产时，此时社会经济环境发生了不可抗力的变化，那么先前谈判时签订的合同就会丧失效力。比如，发生经济环境变化前，进口方要求是购买棉质衬衫，但在签订合同后由于其他不确定事件，进口方要求更换涤纶质衬衫。这种情况下，对于出口企业而言，就会面临一定的风险。我们假定在m种经济环境中，不发生任何状态的概率为υ，０＜υ＜１，那么事后与事前状态一致的概率为υm
，企业被“敲竹杠”的风险则为１-υm
。一旦事后进口方要求作出更改，出口企业为了避免损失，减少多余的成本支出，企业不会放弃原有的生产，反而会按照进口方的要求重新调整生产要素进行继续生产或者重新寻找新的客户。此时，出口企业作出这样的一个调整，就会产生“调整成本”，具体来说，“调整成本”包括寻找新的客户的成本、重新寻找中间产品投入的成本、国际市场进行查询等的成本。然而，如果
企业的出口学习能力较高，那么其应对外界风险进行调整带来的成本就较低。借鉴这一思路，本文将企业发生调整成本作为企业学习能力的函数，根据分析，学习能力和调整成本成负相关的关系。因此，本文假设调整成本为S（η），其中，η表示企业的出口学习能力。S是η的减函数，即S′
（η）＜０。
３．均衡。本文使用x表示企业的生产效率，和Ｍｅｌｉｔｚ（２００３）假定一样，企业在进入行业之前面临的沉没成本为fe。因此，出口企业的利润为不发生要素调整和发生要素调整时的利润之和，即期望利润为：
E（πτq１（xe（x））＝
υm
［p）１（x）q１（x）＋（１-υm
）［p（x）２（x）q２（x）-S（η）
τq２-fe
（３）
式中，τ表示贸易中的运输成本。pi（x）和qi（x）分别表示企业在不发生要素调整和发生要素调整时的出口产品价格和数量，i＝１，２。
对上式关于出口数量求一阶条件，可以得到：E（q抄E（πe（x））E（πe（x））e（x））＝抄q（x）
＝
抄抄q１（x）
＋
抄E（πe（x））＝［υm＋（１-υm
）S（η）
-σ
抄q］q（x）（４）
２（x）
-σ
式中，q（x）＝κL
*
（στ
σ-１xP*
表示出口学
习能力较强企业的出口数量。L*
衡量国外市场规
模。对（４）式关于η求偏导，根据S′
（η）＜０可知，
抄E（qe（x））
抄η
＞０，即企业出口学习能力越高，
其出口数量反而越高。进一步，对（４）式关于m２
求二阶偏导可得
抄E（qe（x））
抄η抄m
＞０，即对于技术复
杂度更高的产品而言，影响更大。由此可以看出，对于已经选择出口的企业而言，如果企业出口学习能力越高，其出口数量反而越多，而且其所在行业技术复杂度越高，这一影响更大。由此得到如下命题１：
命题１：出口企业的出口数量随着企业自身学习能力的提高而增加，而且这一影响程度与企业所在行业的出口技术复杂度成正比。
同时，我们将（４）式代入（３）式，可以得到：
· ９６·
商业研究
２０１６／０７
E（πe（x））＝［υm
＋（１
-υm）S（η）
１
-σ
］１-σ
κL
*
（στ
σ-１*
σ
-fe
（５）
根据Ｍｅｌｉｔｚ（２００３）可知，存在生产率的某一临界点x１，使E（πe（x））＝０。整理可得，xσ-１
σ
１
＝
１
κL*
（στ１-σfeυm＋（１-υm）S（η）１-σ
σ-１P*
（６）
企业生产率只有高于x１才会选择出口。对（６）式S（η）１-σ（与η正相关）求一阶偏导，可得：（１）
抄xσ-１
１
抄S（η）
１-σ
＜０，即学习能力高的企业会促
抄［
抄xσ-１
１
σ
进其出口参与。（２）
抄S（η）
１-抄m
＞０，产品种类
越多，较高的学习能力降低了企业的临界点生产率，从而更多的企业选择出口，即企业出口参与度增加。由此得到如下命题２：
命题２：企业出口学习能力的提升，能降低企业出口的临界点生产率，从而更多的企业选择出口。对于那些技术复杂度越高的产品来说，这一影响更为明显。
新新贸易理论得出的一个重要结论就是一个国家在对外贸易中福利的增长来源于两个方面：一是出口企业出口数量的增长，即集约边际（ｉｎ-ｔｅｎｓｉｖｅ产品种类的增多ｍａｒｇｉｎ）；，二是出口企业数量的扩张和出口即扩展边际（ｅｘｔｅｎｓｉｖｅｍａｒｇｉｎ）。
根据命题１和命题２，出口学习能力越高的企业一方面可以提高企业的出口数量，另一方面可以提高企业的出口参与，同时，对那些技术复杂度越高的产品而言，这一影响更大。出口学习能力高的企业能够从出口深度和出口广度两个方面促进企业出口技术含量升级。因此，得出本文的第一个理论假说。
理论假说１：企业出口学习能力的增强有利于出口学习效应的更好发挥，从而有利于企业的转型升级。
（二）出口学习能力影响制造业企业转型升级的作用机制
事实上，企业学习能力的大小与企业技术创新绩效紧密相连。学习能力是企业高素质领导者或者高技能人力资本禀赋的综合反映，这也意味着学习能力高的企业具有完善的经营管理模式以及比较高的研发强度和创新绩效。这种影响其实在知识密集型行业中更为明显。技术创新行为就是企业利用现有的高技能人力资本投入产品的研发、设计以及生产、销售等阶段，贯穿新产品创新的整个过程。学习能力高的企业在新产品生产的过程中一方面可以提供生产所需的技术，另一方面也可以促成产品的创新。因此，企业的学习能力增强了企业的产品创新绩效，从而实现产品的升级，进而实现企业层面的升级
［２１］
。另外，较高的
学习能力不仅体现为内部的研发创新，也可以表现为获得外界的技术溢出。一方面企业出口之后，较高学习能力的企业可以获得出口市场最新的技术前沿，从而获得技术溢出，进而应用到自身企业
的新产品生产或者创新中，促进企业的升级；另一方面较高学习能力的企业向优秀出口企业学习的能力也就越强，从而能获得更加先进的生产和创新理念，更好地为本企业服务，促进企业的转型升级
［２２］
。因此，企业学习能力的强弱对于企业的技
术创新具有重要的影响，进而关乎企业的转型升级。由此，本文得出如下理论假说２。
理论假说２：出口学习能力强的企业，进行新产品技术创新的能力就强，实现转型升级的能力也就越强。即出口学习能力可以通过“技术创新效应”促进企业的转型升级。
事实上，出口学习能力的异质性决定了不同规模企业的技术创新绩效是不同的，因此出口学习能力通过技术创新效应对制造业企业转型升级的影响也是存在企业规模异质性的。一般情况下，大型企业由于具备素质较高的领导者、技能较高的劳动力以及先进的机器设备等固定资产，使得大中型企业的学习能力比小型企业的学习能力要强，技术创新绩效要比小型企业大，进而大中型企业的技术创新效应要高于小型企业。
一直以来，企业的规模大小是否促进了企业的自主创新一直是众多学者和企业管理者研究的重点。实际上，技术创新随着企业规模的变化并不是一成不变的，在创新的资源获得、创新驱动方式等方面会表现出明显的差异性
［２３］
。本文认为，大
中型企业和小型企业相比，其所占的市场份额较大，这一巨大的市场势力允许其将创新回报据为己有，从而为其提供了技术创新再投资的动机。技
总第４７１期
周 云：出口学习能力与我国制造业企业升级
· ９７·术创新虽然涉及很高的风险，而且道德风险的存在使得风险很难得到消除。然而从这一层面上来说，大中型企业经营逐渐呈现多元化，更容易冒险和接受风险，而且大中型企业比小型企业创新执行力更强。因此，和小型企业相比，大中型企业由于丰富的资源、市场优势以及人力资源优势，学习能力更强，创新绩效也就更大，从而转型升级也就越容易。由此，本文得出如下理论假说３。
理论假说３：出口学习能力影响制造业企业升级的技术创新效应存在企业规模差异性，相比较于小型企业，大中型企业技术创新效应更强，实现升级更容易。
三、模型构建及数据说明
（一）模型设定
为验证理论假说１，本文建立如下（７）式计量模型：
Yit＝α＋α０ELAit＋α１EXit＋α２＋αｌｎRDit＋α３ｌｎ４Manageit＋
εit（７）
SCit
其中，i代表企业，t代表年份；Yit表示企业转型升级变量；ELAit表示企业的出口学习能力；EXit表示出口密集度；RDit表示技术创新变量；SCit表示企业规模变量；Manageit代表企业的管理水平；εit表示独立同分布的随机误差项。
为验证理论假说２，在基准模型（７）式的基础上引入出口学习能力与技术创新的交互项，建立如下（８）式计量模型：
Yit＝α＋α０ELAit＋βELAit·ｌｎRDit＋α１EXit＋α２ｌｎSCit＋α３Manageit＋
εit（８）
其中，ELAit·RDit表示出口学习能力与技术创
新的交互项，代表出口学习能力影响制造业转型升级的“技术创新效应”。
（二）变量测度
１．企业升级。目前学术界关于升级能力的衡量尚未有统一的指标，特别是企业层面的升级指标。关于产业升级，现有的文献给出了众多运用比较普遍的方法，比如三次产业结构比重指标、高新技术产业发展程度指标、霍夫曼比例指标、技术集约化程度指标等，然而这些指标均不符合本文研究的企业升级变量的分析需要。鉴于数据的可得性，企业升级用企业新产品产值占企业销售收入的比重来衡量
［２４］
。制造业企业不管采取何种升级
路径，也不管在哪一个环节上进行升级，其最终形
式都必然表现为产品层面的升级［１６］
。因此，本文
的指标选取相对合理。
２．出口学习能力。出口学习能力是衡量出口学习效应最核心的指标，而且出口学习效应是出口学习能力的综合反映。因此，本文在衡量出口学习能力变量时采用出口学习效应指标。目前使用ＴＦＰ的方法
来测度企业生产率依然是一种合理且普遍使用［２５］
。本文采取ＬＰ方法进行全要素生产率的
估计，预期符号为正。
３．控制变量。出口密集度（ＥＸ）。其与出口中学习及接触到的先进知识、技术以及管理经验等密切相关，从而可以促进本土出口企业的生产率提升，促进产业转型升级；采用出口交货值在企业销售收入中的比重衡量，预期符号为正。企业进行的技术创新（ＲＤ）。其反映企业的创新活动，用研究与开发费用衡量，研发费用与新产品开发正相关，促进企业转型升级，预期符号为正。企业规模（ＳＣ）。一般来说，规模较大的企业研发、营销、管理等方面的能力更强，更加能够影响企业的升级；考虑到估计结果的稳健性特征，本文将采用企业销售收入（ＳＣ１）、固定资产总额（ＳＣ２）以及员工总数（ＳＣ３）三个指标衡量。企业管理水平（Ｍａｎａｇｅ）。同类企业之间的差距实质上就是内部管理水平和管理能力上的差距，企业的任何一次升级都源于管理层面上的变革；本文使用企业主营业务收入在企业资产总额中的比重衡量［２６］
，预
期符号为正。
４．样本选取。本文数据均来自于２００５-２００７年的中国工业企业数据库。选择这一时间段是基于以下两个因素的考虑：一是挑选出连续经营的企业数量以２００５-２００７年最多，约占总数的２２％，这样使得经验研究的结论更加稳健和可靠；二是工业企业数据库中样本数较多，即使剔除了部分数据，还依然剩余很大的样本容量。这有利于克服在计量分析中产生的异方差、多重共线性以及自相关等缺陷。
根据本文的研究目的，为减少统计口径的误差、样本的错漏以及考虑指标异常等问题，参照现有文献的处理方式，删除符合下列条件的企业：建立时间模糊、标识号缺失；工业增加值小于等于零；出口交货值小于零；雇员人数小于１０人；流动资产大于总资产；固定资产年均净值小于等于零；研究开发费用缺失。另外，对于工业增加值、
· ９８·
商业研究
２０１６／０７
固定资产年均净值变量，还要根据企业所在省份的工业品出厂价格指数、固定资产投资价格指数进行平减，其余变量采用消费者价格指数进行平减，均以２００５年为基期。最后，本文得到４７２６家样本企业，１４１７８个观测样本。 四、实证结果及分析
（一）模型（１）回归结果及分析
由于本文为平衡面板数据，通过Ｆ检验和Ｈａｕｓｍａｎ之后，最终确定采用固定效应模型检验分别对混合效应与随机效应进行甄别。另外，本文在
回归模型中引入了时间固定效应，以控制时间因素的影响。模型（１）的回归结果见表１。表１
模型（１）回归结果
解释变量被解释变量：Ｙ０．０５４１***０．０２９０***０．０３０１***
（１１．２０）（６．４８）（６．６９）ＥＸ０．３５７９***０．３７９０***０．３７７９***（４８．５６）（５２．２０）（５２．００）ＬｎＲＤ０．０１２２
***
０．０１０５
***
０．０１０６
***
（８．９４）（７．６５）（７．７４）Ｍａｎａｇｅ０．００５２*-０．００４５-０．００３２（１．８７）（-１．６０）
（-１．１５）
ＬｎＳＣ１-０．１０１５***（-１３．３１）
ＬｎＳＣ２-０．０１３８**（-２．５２）
ＬｎＳＣ３-０．０２６５***（-３．４１）常数项
１．０６３１***０．１７９８***０．１９１３***
（１３．０６）
（２．８４）（３．５７）时间固定效应ＹｅｓＹｅｓＹｅｓ０．２３７００．２３７４固定效应Ｒ２
０．２５０５Ｆ检验４５０．９７***４１９．０１***４１９．９９***随机效应ＬＭ检验３５７８．１９***３３４０．８***３５１１．５４***
Ｈａｕｓｍａｎ３１８．９８***
３５１．０９***
Ｏｂｓ检验
４５５．２１***
１４１７８１４１７８１４１７８ 注：（）内表示ｔ值，*、**和***分别表示１０％、５％和１％的
显著性水平（下同）。
从表１可以看出无论选取哪一个指标来衡量企业规模，出口学习能力对制造业企业升级的影响均显著为正（系数大小分别为０.０５４１、０.０２６７、０.０２７４）。这说明了模型估计结果的稳健性，从而验证了假说１。出口密集度与研发投入的符号与预
期相符，但企业管理水平仅在企业销售收入指标衡量时显著为正。其余两种估计均与理论预期不符，可能的原因在于当前我国大部分制造业企业经营的现实决定了企业的经营管理水平低下，比如，企业的成本管理、库存管理、质量管理、财务管理、生产线管理等方面都存在一定的问题，这些问题一方面制约了我国制造业企业的生产效率，另一方面也限制了制造业企业的升级。不同指标衡量的企业规模（ｌｎＳＣ）对企业转型升级的影响均显著为负，与理论预期不符。这一估计结果表明，企业规模越大，企业升级能力越弱。由此可以看出，企业无序扩张规模的结果不仅不会带来规模经济，甚至会限制企业的转型升级。具体的讨论将在企业分类实证中介绍。
（二）模型（２）回归结果分析
模型（２）的估计步骤和模型（１）的估计步
骤相同，不同指标衡量企业规模的模型（２）均采用固定效应模型进行估计，结果如表２所示。表２
模型（２）回归结果
解释变量被解释变量：Ｙ０．０４３９***
０．０２０５***０．０２１３***
（８．７５）（４．３３）（４．５１）ＥＬＡ*ｌｎＲＤ
０．００１６***
０．００１４***０．００１４***
（８．０９）（６．８９）（６．９７）ＥＸ
０．３５８４***０．３７９２***０．３７８２***（４８．５９）（５２．２０）（５２．００）Ｍａｎａｇｅ０．００５４
*
-０．００４３-０．００３１（１．９０）（-１．５３）
（-１．１０）
ＬｎＳＣ１-０．１００５***（-１３．１７）
ＬｎＳＣ２-０．０１３５**（-２．４７）
ＬｎＳＣ３-０．０２６０***（-３．３５）
常数项
１．１２６７***０．２４０５***０．２５３２***
（１３．６１）
（３．７９）（４．７２）时间固定效应ＹｅｓＹｅｓＹｅｓＲ２
０．２４９４０．２３６１０．２３６５固定效应Ｆ检验４４８．２３***４１６．９５***４１７．９１***随机效应ＬＭ检验３５２３．２５***３２９３．１３***３４５９．６１***
Ｈａｕｓｍａｎ检验
４４２．３１***
３０５．２３***
２４０．５９***
Ｏｂｓ１４１７８１４１７８１４１７８ 从表２总样本模型（２）的估计结果可以看出，在三种估计下，交互项的系数均显著为正，说
总第４７１期
周 云：出口学习能力与我国制造业企业升级
· ９９·
明出口学习能力通过“技术创新效应”促进了制造业企业的转型升级，验证了假说２。从其他变量来看，正负号与显著性均与模型（１）的估计结果差别不大，同时这一结果也说明了模型估计的稳健性特征。
（三）不同类型企业的回归结果分析
为了验证出口学习能力影响制造业企业升级的“技术创新效应”存在的企业规模差异性，本表３
解释变量ＥＬＡＥＬＡ*ｌｎＲＤ
ＥＸＭａｎａｇｅＬｎＳＣ１ＬｎＳＣ２ＬｎＳＣ３常数项
１．３２９８***（９．６３）
时间固定效应
Ｒ２
固定效应Ｆ检验随机效应ＬＭ检验Ｈａｕｓｍａｎ检验
Ｏｂｓ
Ｙｅｓ０．３３４０２４８．７６***
０．３３４０***（３．５３）Ｙｅｓ０．３１８３２３１．６１***
０．０５４８***（５．７５）０．００３８***（７．２３）０．３４２５***（３４．３０）０．００７２（１．５９）-０．１３８９***（-９．４９）
-０．０２７３***（-２．８４）
-０．０４１０***（-２．８２）０．２７８２***（３．４４）Ｙｅｓ０．３１８２２３１．５８***
０．９０４４***（６．７３）Ｙｅｓ０．１５９９９０．３３***６４５．３５***２０７．４３***
４９９５小型企业０．０２０５**（２．２９）０．００３３***（６．３０）０．３６９９***（３８．３４）-０．００５９（-１．３１）
０．０２２６**（２．５２）０．００３３***（６．３０）０．３６８４***（３８．０７）-０．００３０（-０．６８）
０．０２７７***（３．４９）０．００１６***（５．０３）０．４７８３***（２２．４２）０．０００１（０．０２）-０．０７７０***（-６．１９）
文首先对全体样本按照企业员工人数进行了分类，根据工业企业统计分类的标准，将员工人数小于等于３００人的归类为小型企业，将员工人数大于３００小于１０００人的归类为中型企业，将员工人数大于等于１０００人的归类为大型企业，得到本文的分类企业验证样本。因此，为验证理论假说３，本文对分类后的企业在模型（２）的基础上分别进行了“技术创新效应”的实证分析，结果如表３所示。
不同类型企业的“技术创新效应”实证结果
被解释变量：Ｙ中型企业０．０１００（１．３４）０．００１４***（４．２０）０．４９６０***（２３．３３）-０．００７９（-１．５０）
０．０１０５（１．４０）０．００１４***（４．３７）０．４９５６***（２３．３０）-０．００８９*（-１．７０）
０．０２６９***（３．９１）０．０００４*（１．８４）０．２２２３***（７．４８）０．００９３（１．２４）-０．０７９７***（-７．３１）
０．０１１５（１．３６）
-０．００８８（-０．７）
-０．０００６（-０．０１）Ｙｅｓ０．１５０７８４．２０***６２４．９２***１６３．２***
４９９５０．１７０６**（１．９７）Ｙｅｓ０．１５０３８３．９８***６２９．８６***１７２．８１***
４９９５１．１６６３***（８．２１）Ｙｅｓ０．０５８９２３．５６***２８１．３７***１３１．６***
３９６３０．３２９２**（２．５３）Ｙｅｓ０．０４０２１５．７８***２７１．７６***８６．９３***
３９６３-０．０１０８（-１．１１）
-０．０２４５**（-２．０９）０．３８１２***（３．７２）Ｙｅｓ０．０４１４１６．２４***２９９．５１***１１１．１０***
３９６３大型企业０．０１３０*（１．７７）０．０００２（１．１０）０．２５４４**（８．５７）-０．００４８（-０．６４）
０．０１３３*（０．０７）０．０００３（１．２）０．２５３３***（８．５４）-０．００２９（-０．４０）
１９５４．４７***１８２５．１６***１８５５．５５***１８０．０４***
５２２０１２１．０３***
５２２０１１０．４８***
５２２０ 从表３分类样本的实证结果可以看出，不同类型企业的“技术创新效应”的确存在异质性。可以明显地看到，不管采用何种指标衡量企业规模变量，小型企业的“技术创新效应”（交互项ｌｎｔｆｐ*ｌｎＲＤ系数）始终最大，中型企业次之，大型企业最小。表现为：０.００３８＞０.００１６＞０.０００４，０.００３２９＞０.００１４＞０.０００２，０.００３３＞０.００１４＞０.０００３。虽然这与本文的理论假说３不相符合，但是却验证了本文计量模型（１）、（２）中企业规模对企业转型升级的影响，即企业规模对企业的升级存在消极的影响；同时也说明了模型（１）、（２）
估计结果的稳健性。为什么小型企业的“技术创新效应”要高于大型企业和中型企业？事实上，与众多小型企业相比，许多大中型企业在经营过程中存在一定的“技术依赖”以及“低端锁定”特征，这往往是由于他们自身的企业规模和在行业中的地位决定的。大中型企业由于自身的资源优势、人才优势、技术优势、市场优势等因素导致他们往往存在低端技术依赖和技术锁定且懒于创新，导致大中型企业缺乏转型升级的意愿。一方面，从国家现实层面而言，我国大型企业家或者大型企业的经营者的心智模式并不能适应当前的市
· １００·
商业研究
２０１６／０７
场经济环境，主要表现为企业管理中的家族化、亲情化以及关系化等现象严重，导致需要花费成本但效益缓慢的技术创新活动难以有效开展，最后导致企业在产品创新、提升产品技术含量及产品附加值方面显得不足，甚至有些大型企业认为技术创新没有必要。另一方面，从企业自身层面而言，他们依赖自身的资源、规模、技术等优势，使得这些企业即使进行技术方面的创新，也会导致创新成果不能真正转化成生产力，这主要是因为研发部门对于他们来说只是一种摆设，即使研发也忽视在产品研发方面的投入，而且尚未形成完整的产品研发技术创新链条，导致企业的自主创新能力无从谈起，因此这些企业实现转型升级困难。然而对于小型企业而言，最近几年国家对小型企业的发展特别重视，不仅给予了政策优惠，更是给予了大量的银行融资支持；另一方面，激烈的市场竞争环境使得小型企业不得不进行技术层面的革新以维持和占有新的市场份额，比如加大研发力度进行新产品的创新、更新更具技术含量的机器设备从而促进了小型企业的升级。因此，和大中型企业相比，小型企业的“技术创新效应”要显著高于大中型企业，其转型升级也相对比较容易。 五、结论和政策启示
本文借鉴Ｍｅｌｉｔｚ（２００３）异质性企业贸易理论的分析范式，在国际贸易不确定的环境下，将企业调整成本作为出口学习能力的函数，分析了出口学习能力对制造业企业转型升级的积极影响，进而分析了学习能力影响制造业企业转型升级的内在作用机制并对理论假说进行了实证分析，得出以下基本结论：（１）出口学习能力对制造业企业升级具有积极影响；（２）出口学习能力通过“技术创新效应”促进了企业的升级；（３）“技术创新效应”存在企业规模差异性，表现为小型企业的“技术创新效应”要显著大于大中型企业。
本文的研究结论具有重要的政策含义：首先，影响学习能力发挥的最关键因素始终是人才，因此要提高人才的综合素质，进而提升企业的出口学习能力，强化出口学习能力在制造业企业转型升级中的重要作用。因而必须加大教育事业投入，改善人才的培养方式。加强专业技能培训力度，提高劳动者知识技能水平，努力培养一批符合行业特点、熟悉行业发展状况、具有全球化视野的专业
性人才，增加人力资本存量。从国家层面来说，国家应增加对高等教育和职业技术培训的资金供给，以此提高高等院校和职业技术院校的教育水平和教学质量。同时，应积极调整各院校的教学科目和专业设置，优化教育资源的配置，提高教育和培训效率，增加个人知识存量，提升人力资本产出效率和质量；从企业层面来说，企业在大力引进高技术人才的同时，应加大对职工进行专业化培训的力度，努力培养一批符合行业特点、熟悉行业发展状况、具有全球化视野的专业性人才，扩充企业人力资本。此外，还应充分调动高技能人才的积极性，充分发挥其创造性，同时打通人才晋升通道，增加企业间人才的交流学习，加大技术溢出强度。其次，在新的分工背景下，“出口”不仅仅是简单的量的扩张，显然，这一内涵已经发生了本质上的改变。因此，为了确保参与国际分工的正常运行，就应该坚持依托出口促进升级战略，通过“出口中学习”不断提升我国制造业企业的全球价值链地位。同时也要考虑到，要适应极度复杂的国内外市场环境，我国出口企业也要不断地加强技术创新，培养自主创新能力。要加大科技研发资金的投入，增强科技研发力度，形成符合国际市场要求的自主核心科技。同时还要注重技术引进和自主创新的协同发展。通过对国外先进技术的研究，可以汲取先进思想，从而提升企业自主创新的能力。反过来，自主创新能力的增强，又可以加深对引进技术的理解，进一步提高技术溢出效应。最后，对于企业而言，在规模扩张、追求经济效益的同时，也要注意改变企业的经营模式，注重企业经营管理水平的提升。不能盲目的扩张企业规模，要在适度的规模上进行技术创新，注重改善管理水平，提升管理者和从业人员的学习能力，从而促进企业的转型升级。从政府层面来说，在新的经济形势下，应该充分发挥市场经济的调节作用，减少政府对企业管理不必要的干预，同时也要解决政府内部职能错位等新问题，完善市场竞争机制，积极引导企业提升生产效率，提高产品质量，加强科技创新，增加产品科技含量，注重国际和国内市场的协同发展。同时，政府还应进一步健全和完善相关的法律法规，如对自主知识产权的保护和对转型升级项目的监督核查，为企业提供良好的外部经营环境和创新发展环境。另外，政府也应该对企业的资产进行重组或者进行结构性调整，提高新兴产业
总第４７１期
周 云：出口学习能力与我国制造业企业升级
· １０１·
和战略性新兴产业在所有产业中的规模比重，引导经济资源的流向，实现资源更加合理的配置，从而提升企业和整个社会的经济效益。参考文献：
［１］ ＲｏｄｒｉｋＤ．Ｗｈａｔ’ｓＳｏＳｐｅｃｉａｌａｂｏｕｔＣｈｉｎａ’ｓＥｘｐｏｒｔｓ？
［Ｊ］．Ｃｈｉｎａ＆ＷｏｒｌｄＥｃｏｎｏｍｙ，２００６，１４（５）：１-１９．［２］ 洪世勤，刘厚俊．出口技术结构变迁与内生经济增
长：基于行业数据的研究［Ｊ］．世界经济，２０１３（６）：７９-１９７．
［３］ ＧｒｉｆｆｉｔｈＲ．，ＳｔｅｐｈｅｎＲ．，Ｊ．Ｒｅｅｎｅｎ．Ｒ＆ＤａｎｄＡｂｓｏｒｐｔｉｖｅ
Ｃａｐａｃｉｔｙ：ＴｈｅｏｒｙａｎｄＥｍｐｉｒｉｃａｌＥｖｉｄｅｎｃｅ［Ｊ］．Ｓｃａｎｄｉ-［４］ ＪａｓｏｎｎａｖｉａｎＺＪｏｕｒｎａｌ．Ｙｉｎ．ＲｅｌａｔｉｎｇｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓＬｅａｒｎｉｎｇ，２００３，１１５（１）：９９-ＣａｐａｂｉｌｉｔｙｔｏｔｈｅＳｕｃｃｅｓｓ
１１８．
ｏｆｃａｌＣｏｍｐｕｔｅｒＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ-ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ＆ＳｏｃｉａｌＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＣｈａｎｇｅ，２００２，６９：５３-［Ｊ］．Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉ７０．-［５］ ＡｌｅｇｒｅＪ．，ａｎｄＲ．Ｃｈｉｖａ．ＡｓｓｅｓｓｉｎｇｔｈｅＩｍｐａｃｔｏｆＯｒｇａｎｉ-ｚａｔｉｏｎａｌＬｅａｒｎｉｎｇＥｍｐｉｒｉｃａｌＣａｐａｂｉｌｉｔｙＴｅｓｔｏｎ［ＰｒｏｄｕｃｔＪ］．ＴｅｃｈｎｏｖａｔｉｏｎＩｎｎｏｖａｔｉｏｎ，２００８，Ｐｅｒ-２８：３１５-ｆｏｒｍａｎｃｅ３２６．
：ａｎ［６］ ＣｈｉｖａＲ．，Ａｌｅｇｒｅ，Ｊ．＆Ｌａｐｉｅｄｒａ，Ｒ．ＭｅａｓｕｒｉｎｇＯｒｇａｎｉｚａ-ｔｉｏｎａｌｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＬｅａｒｎｉｎｇＪｏｕｒｎａｌＣａｐａｂｉｌｉｔｙｏｆｍａｎｐｏｗｅｒａｍｏｎｇ，２００７，２８：２２４-ｔｈｅＷｏｒｋｆｏｒｃｅ［４２．
Ｊ］．Ｉｎ-［７］ 高章存，汤书昆．基于主体和过程二重性的企业学习
能力内涵与特征探析［Ｊ］．科技管理研究，２００８（５）：２３-２５．
［８］ 蔡莉，尹苗苗．新创企业学习能力、资源整合方式对企
业绩效的影响研究［Ｊ］．管理世界，２００９（１０）：１-１０．［９］ 谢洪明，张霞蓉，程聪，等．网络关系强度、企业学习
能力对技术创新的影响研究［Ｊ］．科研管理，２０１２（２）：５５-６２．
［１０］赵永亮，杨子晖，苏启林．出口集聚企业“双重成长环
境”下的学习能力与生产率之谜———新-新贸易理论与新-新经济地理的共同视角［Ｊ］．管理世界，２０１４（１）：４０-５７．
［１１］吴家曦，李华燊．浙江省中小企业转型升级调查报告
［Ｊ］．管理世界，２００９（８）：１-５＋９．
［１２］叶振宇，叶素云．要素价格与中国制造业技术效率
［Ｊ］．中国工业经济，２０１０（１１）：４７-５７．［１３］
ＫａｒｉｎａＦｅｒｎａｎｄｅｚ-Ｓｔａｒｋ，ＰｅｎｎｙＢａｍｂｅｒａｎｄＧａｒｙＧｅｒｅｆｆｉｔｈｅＳｋｉｌｌｓ．ＵｐｇｒａｄｉｎｇＣｈａｌｌｅｎｇｅｉｎｉｎＧｌｏｂａｌＤｅｖｅｌｏｐｉｎｇＶａｌｕｅＣｏｕｎｔｒｉｅｓＣｈａｉｎｓ：ＡｄｄｒｅｓｓｉｎｇＢａｃｋｇｒｏｕｎｄＰａｐｅｒ，２０１２，９（２６）．
［Ｊ］．ＯＥＣＤ［１４］孔伟杰．制造业企业转型升级影响因素研究———基
于浙江省制造业企业大样本问卷调查的实证研究［Ｊ］．管理世界，２０１２（９）：１２０-１３１．
［１５］赵昌文，许召元．国际金融危机以来中国企业转型升
级的调查研究［Ｊ］．管理世界，２０１３（４）：８-１５＋５８．［１６］戴翔，张雨．开放条件下我国本土企业升级能力的影
响因素研究———基于昆山制造业企业问卷的分析［Ｊ］．经济学（季刊），２０１３（７）：１３８７-１４１２．
［１７］ＭｅｌｉｔｚＭ．ＴｈｅＩｍｐａｃｔｏｆＴｒａｄｅｏｎＩｎｔｒａ-ＩｎｄｕｓｔｒｙＲｅａｌｌｏ-ｃａｔｉｏｎｓｍｅｔｒｉｃａ，２００３，７１（６）：１６９５-ａｎｄＡｇｇｒｅｇａｔｅＩｎｄｕｓｔｒｙ１７２５．
Ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ［Ｊ］．Ｅｃｏｎｏ-［１８］Ｌｅｖｉｎ，ＪｏｎａｔｈａｎＤ．ａｎｄＳ．Ｔａｄｅｌｉｓ．ＣｏｎｔｒａｃｔｉｎｇｆｏｒＧｏｖ-ｅｒｎｍｅｎｔ［Ｒ］．ＮＢＥＲＳｅｒｖｉｃｅｓＷｏｒｋｉｎｇ：ＴｈｅｏｒｙＰａｐｅｒａｎｄ，２００７，ＥｖｉｄｅｎｃｅＮｏ．Ｗｆｒｏｍ１３３５０．ＵＳＣｉｔｉｅｓ［１９］ＢｏｌｔｏｎＰ．Ｍ．Ｄｅｗａｔｒｉｐｏｎｔ，ＣｏｎｔｒａｃｔＴｈｅｏｒｙ［Ｍ］．ＴｈｅＭＩＴ［２０］Ｐｒｅｓｓ王永进，２００５．
，盛丹，施炳展，等．基础设施如何提升了出口
技术复杂度［Ｊ］．经济研究，２０１０（７）：１０３-１１５．［２１］ＰｏｗｅｌｌＷ．Ｗ．，Ｋ．Ｗ．Ｋｏｐｕｔ，ｅｔａｌ．ＮｅｔｗｏｒｋＰｏｓｉｔｉｏｎａｎｄ
ＦｉｒｍｔｉｏｎｉｎＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｔｈｅ：ＯｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎａｌＲｅｔｕｒｎｓｔｏＣｏｌｌａｂｏｒａ-［２２］ＳｏｃｉｏｌｏｇｙＳａｍｉｒＧｕｐｔａｏｆＢｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙＯｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎｓＩｎｄｕｓｔｒｙ，ＡｒｃｈＷｏｏｄｓｉｄｅ，１９９９，１６（１）：１２９-［Ｊ］．Ｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｔｈｅ，ＣｈｒｉｓＤｕｂｅｌａａｒ，Ｄｏｎ１５９．Ｂｒａｄ
-ｍｏｒｅ．ＤｉｆｆｕｓｉｎｇＫｎｏｗｌｅｄｇｅ-ｂａｓｅｄＣｏｒｅＣｏｍｐｅｔｅｎｃｉｅｓｆｏｒｓｏｕｒｃｉｎｇＬｅｖｅｒａｇｉｎｇｉｎＰｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌｔｏＫｎｏｗｌｅｄｇｅＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＳｔｒａｔｅｇｉｅｓ：ＭｏｄｅｌｌｉｎｇＯｕｔ-ＮｅｔｗｏｒｋｓＰｒｏｃｅｓｓ［ＪＯｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎｓ］．Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ（ＫＰＯｓ）［２３］ＭａｎａｇｅｍｅｎｔＮｏｏｔｅｂｏｏｍ，，２００９，３８（２）：２１９-ＢａｒｔａｎｄＲ．Ｗ．Ｖｏｓｓｅｎ２２７．
Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ．ＦｉｒｍＳｉｚｅａｎｄＥｆｆｉ-ｃｉｅｎｃｙＭａｒｋｅｔｉｎＭａｒｋｅｔｓＥｖｏｌｕｔｉｏｎＲ＆ＤＳｐｅｎｄｉｎｇａｎｄＯｖｅｒ：ＴｉｍｅＣｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ，ｉｎ：ｖａｎＷｉｔｔｅｌｏｏｓｔｕｙｎ（ｅｄ．），［Ｊ］．ＳｔｕｄｉｅｓａｎｄＣｏｏｐｅｒａｔｉｏｎｉｎＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＡｃｒｏｓｓｇａｎｉｚａｔｉｏｎ，１９９５（２９）：６９-Ｉａｍｍａｒｉｎｏ８６．
Ｏｒ-［２４］ＧｕｅｒｒｉｅｒｉＰ．，Ｓ．ａｎｄＣ．Ｐｉｅｔｒｏｅｌｌｉ．ＴｈｅＧｌｏｂａｌ
Ｃｈａｌｌｅｎｇｅｗａｎ．ＵＫａｎｄｔｏＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＬｙｍｅ．ＵＳ：ＤｉｓｔｒｉｃｔｓＥｄｗａｒｄ：ＥｌｇａｒＳＭＥｓ，２００１．
ｉｎＩｔａｌｙａｎｄＴａｉ-［２５］ＳｉｌｖａＡ．，Ａ．Ｐ．ＡｆｒｉｃａｎｏａｎｄＯ．Ａｆｏｎｓｏ．Ｌｅａｒｎｉｎｇ-ｂｙ-Ｅｘ-ｐｏｒｔｉｎｇＫｎｏｗ［：Ｒ］．ＷｈａｔＦＥＰＷｅＷｏｒｋｉｎｇＫｎｏｗＰａｐｅｒａｎｄＷｈａｔ，２０１０，ＷｅＮｏＷｏｕｌｄ．３６４．Ｌｉｋｅｔｏ［２６］张杰，李勇，刘志彪．出口促进中国企业生产率提高
吗？――来自中国本土制造业企业的经验证据：１９９９-２００３［Ｊ］．管理世界，２００９（１２）：１１-２６．
（下转１６４页）
· １６４·
商业研究
２０１６／０７
［１４］钱锡红，杨永福，徐万里．企业网络位置、吸收能力与创新绩效———一个交互效应模型［Ｊ］．管理世界，２０１０（５）：１１８-１２９．［１５］沙浩伟，曾勇．交叉持股、网络位置与公司绩效的实证研究［Ｊ］．管理科学，２０１４（１）：１３１-１４２．
［１６］胡麒敏，黄丹．企业纵向一体化行为的影响因子———基于中国交通运输、仓储业上市公司的实证研究［Ｊ］．科学技术
与工程，２０１１（７）：１５００-１５０６．
［１７］ＦｒｅｅｍａｎＬＣ．Ｃｅｎｔｒａｌｉｔｙｉｎｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｃｏｎｃｅｐｔｕａｌｃｌａｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ，１９７９，１（３）：２１５-２３９．
［１８］叶建亮，林燕．纵向一体化与企业绩效的分解———基于中国制造业分行业的实证研究［Ｊ］．浙江社会科学，２０１４（３）：
１１４-１２２＋１５９．
［１９］杨淑娥，王乐平．基于ＢＰ神经网络和面板数据的上市公司财务危机预警［Ｊ］．系统工程理论与实践，２００７（２）：６１-６７．［２０］赵炎，王冰．战略联盟网络的结构属性、资源属性与企业知识创造———基于中国生物医药产业的实证研究［Ｊ］．软科
学，２０１４（７）：５９-６４．
［２１］王莎．基于ＢＰ神经网络的高校硕士研究生收费模型研究［Ｄ］．长沙：湖南大学，２００７．
ＣｈａｉｎＤｉｒｅｃｔｏｒｓａｎｄＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅＶｅｒｔｉｃａｌＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ
ＬＥＩＨｕｉ，ＨＵＡＮＧＸｉａｏ-ｂａｏ
（SchoolofBusinessAdministration，HunanUniversity，Changsha４１００８２，China）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｐａｐｅｒｕｓｅｄｔｈｅＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｃｈａｉｎｄｉｒｅｃｔｏｒ′ｓｓｔｒａｔｅｇｉｃｉｎｖｏｌｖｅｍｅｎｔｏｎｔｈｅｌｅｖｅｌｏｆｖｅｒｔｉｃａｌｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｆｒｏｍｔｈｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐａｎｄｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｅｍｂｅｄｄｅｄｎｅｓｓ．Ｂａｓｅｄｏｎｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋａ-ｎａｌｙｓｉｓａｎｄｇｒａｐｈｔｈｅｏｒｙ，ｉｎｔｅｒｌｏｃｋｉｎｇｄｉｒｅｃｔｏｒａｔｅｓｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｗａｓｔａｋｅｎａｓｔｈｅｐｒｏｘｙｏｆｔｈｅｑｕａｎｔｉｔｙｏｆｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｉｎｔｅｒｎａｌｒｅｓｏｕｒｃｅｓ，ｄｅｇｒｅｅｃｅｎｔｒａｌｉｔｙ，ｂｅｔｗｅｅｎｎｅｓｓｃｅｎｔｒａｌｉｔｙａｎｄｅｉｇｅｎｖｅｃｔｏｒｃｅｎｔｒａｌｉｔｙｗｅｒｅｅｍｐｌｏｙｅｄｔｏｃａｐｔｕｒｅｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆ
ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｅｘｔｅｒｎａｌｎｅｔｗｏｒｋ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｈｉｇｈｅｒｄｅｇｒｅｅｏｆｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎａｌｅｍｂｅｄｄｅｄｎｅｓｓ，ｔｈｅｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｒｅ-ｓｏｕｒｃｅｓｏｆｉｎｔｅｒｌｏｃｋｉｎｇｄｉｒｅｃｔｏｒａｔｅｓｃａｎｐｌａｙａｍｏｒｅａｃｔｉｖｅｒｏｌｅｉｎｔｈｅｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｖｅｒｔｉｃａｌｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｉｃｃｈｏｉｃｅ；ｔｈｅｃｏｒｐｏｒａｔｅｗｈｏｓｅｄｅｇｒｅｅｏｆｓｔｒｕｃｔｕｒｅｅｍｂｅｄｄｅｄｎｅｓｓｉｓｈｉｇｈｅｒ，ｉｔｃａｎｍｏｒｅｔｅｎｄｔｏｃｏｎｔｒａｃｔｗｉｔｈｏｔｈｅｒｃｏｍｐａｎｉｅｓｏｆｏｕｔ-ｓｏｕｒｃｉｎｇｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｃｔｉｖｉｔｉｅｓｉｎｔｈｅｍａｒｋｅｔｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｔｏｉｍｐｒｏｖｅｉｎｔｅｒｎａｌｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｔｈｅｎｄｅ-ｃｒｅａｓｅｔｈｅｄｅｇｒｅｅｏｆｖｅｒｔｉｃａｌｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｖｅｒｔｉｃａｌｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ；ｃｈａｉｎｄｉｒｅｃｔｏｒｓ；ＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋａｎａｌｙｓｉｓ
（责任编辑：严元）
（上接１０１页）
ＥｘｐｏｒｔＬｅａｒｎｉｎｇＡｂｉｌｉｔｙａｎｄＣｈｉｎｅｓｅＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＦｉｒｍｓ′Ｕｐｇｒａｄｉｎｇ———ＡｎＥｍｐｉｒｉｃａｌＳｔｕｄｙｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＴｒａｄｅＴｈｅｏｒｙｏｆＨｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅ
（SchoolofEconomics，HuazhongUniversityofScienceandTechnology，Wuhan４３００７４，China）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂｙｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇｅｘｐｏｒｔｌｅａｒｎｉｎｇａｂｉｌｉｔｙｉｎｔｏｔｈｅｔｒａｄｅｔｈｅｏｒｙｏｆｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｉｎｔｅｒｎａｌｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｅｘｐｏｒｔｌｅａｒｎｉｎｇａｂｉｌｉｔｙｏｎｔｈｅｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ′ｕｐｇｒａｄｉｎｇ．Ｏｎｔｈｉｓｂａｓｉｓ，ｔｈｅｐａｐｅｒｕｓｅｓｂａｌａｎｃｅｄｐａｎｅｌｄａｔａｏｆＣｈｉｎｅｓｅｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓｄａｔａｂａｓｅ２００５-２００７ｔｏｅｍｐｉｒｉｃａｌｌｙｔｅｓｔｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｅｘ-ｐｏｒｔｌｅａｒｎｉｎｇａｂｉｌｉｔｙｏｎｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｆｉｒｍｓ′ｕｐｇｒａｄｉｎｇ．Ｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｅｘｐｏｒｔｌｅａｒｎｉｎｇａｂｉｌｉｔｙｏｎｍａｎｕ-ｆａｃｔｕｒｉｎｇｆｉｒｍｓ′ｕｐｇｒａｄｉｎｇｉｓａｌｗａｙｓｐｏｓｉｔｉｖｅ，ａｎｄｅｘｐｏｒｔｌｅａｒｎｉｎｇａｂｉｌｉｔｙｐｒｏｍｏｔｅｓｔｈｅｕｐｇｒａｄｉｎｇｏｆｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｆｉｒｍｓｓｍａｌｌｆｉｒｍｓｉｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｇｒｅａｔｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆｌａｒｇｅａｎｄｍｅｄｉｕｍ-ｓｉｚｅｄｆｉｒｍｓ．
ｔｈｒｏｕｇｈ“ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔ”；“ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔ”ｉｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔｂｅｔｗｅｅｎｆｉｒｍｓ，ａｎｄｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆＫｅｙｗｏｒｄｓ：ｌｅａｒｎｉｎｇａｂｉｌｉｔｙ；ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｆｉｒｍｓ′ｕｐｇｒａｄｉｎｇ；ｆｉｒｍｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ
（责任编辑：李江）
ＺＨＯＵＹｕｎ，ＴＡＮＧＸｉａｏ
文章编号：１００１-１４８Ｘ（２０１６）０７-００９３-０９
出口学习能力与我国制造业企业升级
———基于企业异质性贸易理论的实证分析
周 云，唐 晓
（华中科技大学经济学院，武汉 ４３００７４）
摘要：通过将出口学习能力引入异质性企业贸易模型，分析出口学习能力对制造业企业升级的内在影响机制，并利用中国工业企业数据库２００５-２００７年的平衡面板数据进行实证分析，研究表明：出口学习能力对制造业企业升级的积极影响始终是稳健的，出口学习能力通过“技术创新效应”促进了制造业企业的升级；“技术创新效应”确实存在企业规模差异性，表现为小型企业的“技术创新效应”要显著大于大中型企业。关键词：学习能力；制造业企业升级；企业异质性中图分类号：Ｆ７５２.６ 文献标识码：Ａ
境中保持竞争优势以及促进企业转型升级方面十分重要。很多研究支持这一观点，即企业生产效率的提高以及行业生产效率水平的提升与企业学习能力的提升息息相关（２００２）
［４］
［３］
一、引言
中国加入ＷＴＯ以来，世界分工形势逐渐发生了变化，同一条价值链上的不同生产工序或者生产环节发生空间上的分离，这一分工趋势最典型的特征就是最终产品的生产或者中间产品的分配由多国的生产要素共同参与。而我国制造业嵌入国际分工体系的程度也在不断加深，不仅表现在贸易规模的扩张方面，国家统计局的数据显示，２０００-２０１４年期间我国工业制成品对外贸易年均增速高达２１.５８％；同时也表现在对外贸易的质量方面，我国出口产品的技术含量和品质有所提高，而且还在持续提升
［１-２］
。同样ＪａｓｏｎＺ.Ｙｉｎ
［５］
以及Ａｌｅｇｒｅ和Ｃｈｉｖａ（２００８）的研究也
认为企业的学习能力对于企业的成长和发展至关重要，特别是对于企业进行技术创新和产品创新方面的影响，能够提升企业的经济效益，进而促进企业的转型升级。中共十八大报告也指出，未来我国实体经济是发展的重点，因此应该制定实施有利于实体经济发展的政策措施，以推动我国战略性新兴产业的发展，促进我国制造业企业的升级。本文将以制造业企业升级为出发点，研究出口学习能力与制造业企业转型升级的关系，对于促进我国制造企业转型升级、加快经济增长方式转型、贸易政策的完善等具有理论和现实意义。
关于出口学习能力的文献主要集中于对企业生产率或绩效提升的探讨。“学习能力”是组织学习过程中的能力体现，对于组织学习起到积极的促进作用
［６］
。在当前复杂多变的国内外环
境下，我国制造业有必要抓住要素分工的机遇，积极探索影响其转型升级的关键因素，提升在全球价值链中的地位，实现我国由“制造大国”向“制造强国”转变。特别是“一带一路”战略背景下，未来先进技术的消化再吸收很大程度上取决于企业出口学习能力，即企业在出口之后获得国际技术溢出的能力，也是衡量是否能改善自身生产率行为的能力，对于企业在复杂多变的市场环 收稿日期：２０１６-０４-１５
。高章存和汤书昆（２００８）认为企业
的学习能力以一定的知识存量为基础，是一种保
作者简介：周云（１９６４-），男，湖北荆州人，华中科技大学经济学院副教授，研究方向：国际贸易理论和政策；唐
晓（１９９０-），女，湖北荆门人，华中科技大学经济学院研究生，研究方向：国际贸易学。
· ９４·
商业研究
２０１６／０７
持竞争优势的能力
［７］
；蔡莉和尹苗苗（２００９）利
用组织学习理论，从资源整合的视角研究了企业的学习能力对企业绩效的影响，并利用结构方程模型研究发现，在影响企业创新绩效的众多因素中，学习能力是最重要的影响因素
［８］
；谢洪明等
（２０１２）构建了网络关系强度、企业学习能力和技术创新三者之间的关系理论模型，并以广东省企业作为调查对象进行了实证研究
［９］
；赵永亮等
（２０１４）分析了企业在“双重成长环境”下的学习能力与生产率的关系，研究发现集聚学习和出口学习使得企业生产率趋于同质化
［１０］
。
关于制造业企业升级的研究，吴家曦和李华燊（２００９）通过发放问卷对浙江省中小企业进行调研发现，浙江省有２０.２％的中小企业通过创新实现升级
［１１］
；叶振宇和叶素云（２０１０）的研究发现，要素价格上涨对中国制造业技术效率有显著的正向效应
［１２］
；ＫａｒｉｎａＦｅｒｎａｎｄｅｚ-Ｓｔａｒｋ等（２０１２）
认为，以迅速有效的方式提升和促进劳动力的技能以适应全球价值链升级的需要，是促进发展中国家产业升级的关键
［１３］
；孔伟杰（２０１２）提出，
出口企业自身为获得或保持出口竞争优势，必须通过技术创新和管理创新提高标准化水平，这就促使企业实施转型升级战略
［１４］
；赵昌文和许召元
（２０１３）认为，研发投入、商标和品牌建设、人力资源培养、先进管理技术应用和管理能力提升等是影响企业转型升级的主要因素
［１５］
；戴翔和张雨
（２０１３）针对开放条件下影响本土企业升级的因素进行了研究，作者通过对企业的调查数据进行实证分析，认为企业的配套行为、出口密度以及集聚效应都对企业的升级具有促进作用
［１６］
。
通过对国内外的文献进行梳理，发现以往的研究存在以下两点不足：（１）从企业自身出口学习能力的视角来探讨与企业转型升级的文献并不多见，其微观机理也没有得到详细总结和解读；（２）关于制造业企业升级的研究，大多文献采用调研数据，少有文献将出口学习能力与制造业企业转型升级纳入统一的分析框架并利用中国工业企业数据库进行实证研究。鉴于此，本文将从以下两个方面进行拓展：（１）理论方面借鉴Ｍｅｌｉｔｚ
（２００３）
［１７］
异质性企业贸易理论的分析范式，从微
观企业的视角分析出口学习能力影响制造业企业升级的微观理论机制；（２）实证方面利用中国工业企业数据库２００５-２００７年的平衡面板数据，对
出口学习能力影响制造业企业转型升级内在机制进行经验验证。
二、理论模型及作用机制分析
不管是企业出口之前需要了解国外市场、联络购买商等还是出口之后获得国际技术溢出，都和企业自身拥有的高技能人力资本禀赋有关，因为这意味着较高的学习能力。然而，在国际贸易中，不确定性较多，如贸易保护主义、契约的不完全性、信息的不对称性等，这些不确定性会对企业的调整成本产生重要影响，进而影响企业的出口行为。因此，本文认为学习能力高的企业在与国外进口商、中间商进行联络时能够及时有效的调整生产，降低调整成本，促进制造业企业的转型升级。借鉴Ｍｅｌｉｔｚ（２００３）的分析范式，本文将调整成本作为出口学习能力的函数融入Ｍｅｌｉｔｚ的分析框架，并对企业出口学习能力与可变利润之间的关系进行讨论。
（一）出口学习能力影响制造业企业转型升级的理论推导
１．消费。与Ｍｅｌｉｔｚ（２００３）假定不同的是，在需求方面，消费者同时消费同质和异质性产品，而且两类产品生产部门具有规模报酬不变的性质，且投入产出系数为１。其余假定保持不变，即存在两个对称国家（本国和外国）、外国相关变量用*表示、经济中只存在劳动这一种生产要素且数量为Ｌ。
本文假定消费者偏好为ＣＥＳ效用函数，如（１）式所示：
１U＝q
１-κ
０
∫
q（ω）ρ
dρ
（１）
ω∈Ω
式中，U代表效用函数，q０、q（ω）分别表示消费者对同质产品和异质产品ω的需求量，Ω表示异质性产品消费集合。ρ为时间贴现率，可以表示为ρ＝σ-１／σ，σ表示消费者消费的任何两种异质性产品的替代弹性且σ＞１。κ表示消费者在异质性产品上的支出比重。我们假定同质性产品的价格为１，那么国内市场消费者价格指数可以表示１为：P∫
p（ω）
１-σ
d１-σ
，p（ω）为异质性产品的
价格。那么，根据Ｍｅｌｉｔｚ（２００３）的分析框架，异质性产品的消费数量可以表示为：
总第４７１期
周 云：出口学习能力与我国制造业企业升级
· ９５·
q（ω）＝κL
-σ
P
１-σ
（２）
那么，企业的总收入可以表示为：１-σ
r（ω）＝κL［
p（ω）
］２．生产。目前关于企业升级的研究俨然已经细化到产品层面，可以表现为产品出口技术含量的升级，而产品层面的出口技术含量可以刻画为产品属性的种类
［１８］
。举例来说，如果一个企业出
口衬衫这种产品到不同的国际市场，而衬衫具有多种属性，假如有m种属性，包括棉、麻、涤纶、蚕丝、羊毛等不同类型那么该衬衫的出口技术复杂度为m。另外，在实际的进出口业务往来中，进口方与我国出口企业签订的一般是确定合同。确定合同指的就是双方按照各自的要求比如对于出口的产品类型、交易的时间和地点、交易的价格、采取何种贸易术语、贸易风险等问题会在合同中会明确表明。一般情况下双方不签订“或然”合同，这也是本文的假定。
事实上，企业在进行差异化最终产品生产时，每一类型的产品都对应于一个特定的最优中间产品投入。也就是说，m种不同属性的产品对应m种中间投入
［１９］
。借鉴王永进等（２０１０）
［２０］
的研究思
路，与产品属性数相对应，经济环境也存在m种状态，每一种状态下都有特定的最优中间产品投入。然而，如果签订合同之后，出口方正在按照进口方要求组织生产要素进行生产时，此时社会经济环境发生了不可抗力的变化，那么先前谈判时签订的合同就会丧失效力。比如，发生经济环境变化前，进口方要求是购买棉质衬衫，但在签订合同后由于其他不确定事件，进口方要求更换涤纶质衬衫。这种情况下，对于出口企业而言，就会面临一定的风险。我们假定在m种经济环境中，不发生任何状态的概率为υ，０＜υ＜１，那么事后与事前状态一致的概率为υm
，企业被“敲竹杠”的风险则为１-υm
。一旦事后进口方要求作出更改，出口企业为了避免损失，减少多余的成本支出，企业不会放弃原有的生产，反而会按照进口方的要求重新调整生产要素进行继续生产或者重新寻找新的客户。此时，出口企业作出这样的一个调整，就会产生“调整成本”，具体来说，“调整成本”包括寻找新的客户的成本、重新寻找中间产品投入的成本、国际市场进行查询等的成本。然而，如果
企业的出口学习能力较高，那么其应对外界风险进行调整带来的成本就较低。借鉴这一思路，本文将企业发生调整成本作为企业学习能力的函数，根据分析，学习能力和调整成本成负相关的关系。因此，本文假设调整成本为S（η），其中，η表示企业的出口学习能力。S是η的减函数，即S′
（η）＜０。
３．均衡。本文使用x表示企业的生产效率，和Ｍｅｌｉｔｚ（２００３）假定一样，企业在进入行业之前面临的沉没成本为fe。因此，出口企业的利润为不发生要素调整和发生要素调整时的利润之和，即期望利润为：
E（πτq１（xe（x））＝
υm
［p）１（x）q１（x）＋（１-υm
）［p（x）２（x）q２（x）-S（η）
τq２-fe
（３）
式中，τ表示贸易中的运输成本。pi（x）和qi（x）分别表示企业在不发生要素调整和发生要素调整时的出口产品价格和数量，i＝１，２。
对上式关于出口数量求一阶条件，可以得到：E（q抄E（πe（x））E（πe（x））e（x））＝抄q（x）
＝
抄抄q１（x）
＋
抄E（πe（x））＝［υm＋（１-υm
）S（η）
-σ
抄q］q（x）（４）
２（x）
-σ
式中，q（x）＝κL
*
（στ
σ-１xP*
表示出口学
习能力较强企业的出口数量。L*
衡量国外市场规
模。对（４）式关于η求偏导，根据S′
（η）＜０可知，
抄E（qe（x））
抄η
＞０，即企业出口学习能力越高，
其出口数量反而越高。进一步，对（４）式关于m２
求二阶偏导可得
抄E（qe（x））
抄η抄m
＞０，即对于技术复
杂度更高的产品而言，影响更大。由此可以看出，对于已经选择出口的企业而言，如果企业出口学习能力越高，其出口数量反而越多，而且其所在行业技术复杂度越高，这一影响更大。由此得到如下命题１：
命题１：出口企业的出口数量随着企业自身学习能力的提高而增加，而且这一影响程度与企业所在行业的出口技术复杂度成正比。
同时，我们将（４）式代入（３）式，可以得到：
· ９６·
商业研究
２０１６／０７
E（πe（x））＝［υm
＋（１
-υm）S（η）
１
-σ
］１-σ
κL
*
（στ
σ-１*
σ
-fe
（５）
根据Ｍｅｌｉｔｚ（２００３）可知，存在生产率的某一临界点x１，使E（πe（x））＝０。整理可得，xσ-１
σ
１
＝
１
κL*
（στ１-σfeυm＋（１-υm）S（η）１-σ
σ-１P*
（６）
企业生产率只有高于x１才会选择出口。对（６）式S（η）１-σ（与η正相关）求一阶偏导，可得：（１）
抄xσ-１
１
抄S（η）
１-σ
＜０，即学习能力高的企业会促
抄［
抄xσ-１
１
σ
进其出口参与。（２）
抄S（η）
１-抄m
＞０，产品种类
越多，较高的学习能力降低了企业的临界点生产率，从而更多的企业选择出口，即企业出口参与度增加。由此得到如下命题２：
命题２：企业出口学习能力的提升，能降低企业出口的临界点生产率，从而更多的企业选择出口。对于那些技术复杂度越高的产品来说，这一影响更为明显。
新新贸易理论得出的一个重要结论就是一个国家在对外贸易中福利的增长来源于两个方面：一是出口企业出口数量的增长，即集约边际（ｉｎ-ｔｅｎｓｉｖｅ产品种类的增多ｍａｒｇｉｎ）；，二是出口企业数量的扩张和出口即扩展边际（ｅｘｔｅｎｓｉｖｅｍａｒｇｉｎ）。
根据命题１和命题２，出口学习能力越高的企业一方面可以提高企业的出口数量，另一方面可以提高企业的出口参与，同时，对那些技术复杂度越高的产品而言，这一影响更大。出口学习能力高的企业能够从出口深度和出口广度两个方面促进企业出口技术含量升级。因此，得出本文的第一个理论假说。
理论假说１：企业出口学习能力的增强有利于出口学习效应的更好发挥，从而有利于企业的转型升级。
（二）出口学习能力影响制造业企业转型升级的作用机制
事实上，企业学习能力的大小与企业技术创新绩效紧密相连。学习能力是企业高素质领导者或者高技能人力资本禀赋的综合反映，这也意味着学习能力高的企业具有完善的经营管理模式以及比较高的研发强度和创新绩效。这种影响其实在知识密集型行业中更为明显。技术创新行为就是企业利用现有的高技能人力资本投入产品的研发、设计以及生产、销售等阶段，贯穿新产品创新的整个过程。学习能力高的企业在新产品生产的过程中一方面可以提供生产所需的技术，另一方面也可以促成产品的创新。因此，企业的学习能力增强了企业的产品创新绩效，从而实现产品的升级，进而实现企业层面的升级
［２１］
。另外，较高的
学习能力不仅体现为内部的研发创新，也可以表现为获得外界的技术溢出。一方面企业出口之后，较高学习能力的企业可以获得出口市场最新的技术前沿，从而获得技术溢出，进而应用到自身企业
的新产品生产或者创新中，促进企业的升级；另一方面较高学习能力的企业向优秀出口企业学习的能力也就越强，从而能获得更加先进的生产和创新理念，更好地为本企业服务，促进企业的转型升级
［２２］
。因此，企业学习能力的强弱对于企业的技
术创新具有重要的影响，进而关乎企业的转型升级。由此，本文得出如下理论假说２。
理论假说２：出口学习能力强的企业，进行新产品技术创新的能力就强，实现转型升级的能力也就越强。即出口学习能力可以通过“技术创新效应”促进企业的转型升级。
事实上，出口学习能力的异质性决定了不同规模企业的技术创新绩效是不同的，因此出口学习能力通过技术创新效应对制造业企业转型升级的影响也是存在企业规模异质性的。一般情况下，大型企业由于具备素质较高的领导者、技能较高的劳动力以及先进的机器设备等固定资产，使得大中型企业的学习能力比小型企业的学习能力要强，技术创新绩效要比小型企业大，进而大中型企业的技术创新效应要高于小型企业。
一直以来，企业的规模大小是否促进了企业的自主创新一直是众多学者和企业管理者研究的重点。实际上，技术创新随着企业规模的变化并不是一成不变的，在创新的资源获得、创新驱动方式等方面会表现出明显的差异性
［２３］
。本文认为，大
中型企业和小型企业相比，其所占的市场份额较大，这一巨大的市场势力允许其将创新回报据为己有，从而为其提供了技术创新再投资的动机。技
总第４７１期
周 云：出口学习能力与我国制造业企业升级
· ９７·术创新虽然涉及很高的风险，而且道德风险的存在使得风险很难得到消除。然而从这一层面上来说，大中型企业经营逐渐呈现多元化，更容易冒险和接受风险，而且大中型企业比小型企业创新执行力更强。因此，和小型企业相比，大中型企业由于丰富的资源、市场优势以及人力资源优势，学习能力更强，创新绩效也就更大，从而转型升级也就越容易。由此，本文得出如下理论假说３。
理论假说３：出口学习能力影响制造业企业升级的技术创新效应存在企业规模差异性，相比较于小型企业，大中型企业技术创新效应更强，实现升级更容易。
三、模型构建及数据说明
（一）模型设定
为验证理论假说１，本文建立如下（７）式计量模型：
Yit＝α＋α０ELAit＋α１EXit＋α２＋αｌｎRDit＋α３ｌｎ４Manageit＋
εit（７）
SCit
其中，i代表企业，t代表年份；Yit表示企业转型升级变量；ELAit表示企业的出口学习能力；EXit表示出口密集度；RDit表示技术创新变量；SCit表示企业规模变量；Manageit代表企业的管理水平；εit表示独立同分布的随机误差项。
为验证理论假说２，在基准模型（７）式的基础上引入出口学习能力与技术创新的交互项，建立如下（８）式计量模型：
Yit＝α＋α０ELAit＋βELAit·ｌｎRDit＋α１EXit＋α２ｌｎSCit＋α３Manageit＋
εit（８）
其中，ELAit·RDit表示出口学习能力与技术创
新的交互项，代表出口学习能力影响制造业转型升级的“技术创新效应”。
（二）变量测度
１．企业升级。目前学术界关于升级能力的衡量尚未有统一的指标，特别是企业层面的升级指标。关于产业升级，现有的文献给出了众多运用比较普遍的方法，比如三次产业结构比重指标、高新技术产业发展程度指标、霍夫曼比例指标、技术集约化程度指标等，然而这些指标均不符合本文研究的企业升级变量的分析需要。鉴于数据的可得性，企业升级用企业新产品产值占企业销售收入的比重来衡量
［２４］
。制造业企业不管采取何种升级
路径，也不管在哪一个环节上进行升级，其最终形
式都必然表现为产品层面的升级［１６］
。因此，本文
的指标选取相对合理。
２．出口学习能力。出口学习能力是衡量出口学习效应最核心的指标，而且出口学习效应是出口学习能力的综合反映。因此，本文在衡量出口学习能力变量时采用出口学习效应指标。目前使用ＴＦＰ的方法
来测度企业生产率依然是一种合理且普遍使用［２５］
。本文采取ＬＰ方法进行全要素生产率的
估计，预期符号为正。
３．控制变量。出口密集度（ＥＸ）。其与出口中学习及接触到的先进知识、技术以及管理经验等密切相关，从而可以促进本土出口企业的生产率提升，促进产业转型升级；采用出口交货值在企业销售收入中的比重衡量，预期符号为正。企业进行的技术创新（ＲＤ）。其反映企业的创新活动，用研究与开发费用衡量，研发费用与新产品开发正相关，促进企业转型升级，预期符号为正。企业规模（ＳＣ）。一般来说，规模较大的企业研发、营销、管理等方面的能力更强，更加能够影响企业的升级；考虑到估计结果的稳健性特征，本文将采用企业销售收入（ＳＣ１）、固定资产总额（ＳＣ２）以及员工总数（ＳＣ３）三个指标衡量。企业管理水平（Ｍａｎａｇｅ）。同类企业之间的差距实质上就是内部管理水平和管理能力上的差距，企业的任何一次升级都源于管理层面上的变革；本文使用企业主营业务收入在企业资产总额中的比重衡量［２６］
，预
期符号为正。
４．样本选取。本文数据均来自于２００５-２００７年的中国工业企业数据库。选择这一时间段是基于以下两个因素的考虑：一是挑选出连续经营的企业数量以２００５-２００７年最多，约占总数的２２％，这样使得经验研究的结论更加稳健和可靠；二是工业企业数据库中样本数较多，即使剔除了部分数据，还依然剩余很大的样本容量。这有利于克服在计量分析中产生的异方差、多重共线性以及自相关等缺陷。
根据本文的研究目的，为减少统计口径的误差、样本的错漏以及考虑指标异常等问题，参照现有文献的处理方式，删除符合下列条件的企业：建立时间模糊、标识号缺失；工业增加值小于等于零；出口交货值小于零；雇员人数小于１０人；流动资产大于总资产；固定资产年均净值小于等于零；研究开发费用缺失。另外，对于工业增加值、
· ９８·
商业研究
２０１６／０７
固定资产年均净值变量，还要根据企业所在省份的工业品出厂价格指数、固定资产投资价格指数进行平减，其余变量采用消费者价格指数进行平减，均以２００５年为基期。最后，本文得到４７２６家样本企业，１４１７８个观测样本。 四、实证结果及分析
（一）模型（１）回归结果及分析
由于本文为平衡面板数据，通过Ｆ检验和Ｈａｕｓｍａｎ之后，最终确定采用固定效应模型检验分别对混合效应与随机效应进行甄别。另外，本文在
回归模型中引入了时间固定效应，以控制时间因素的影响。模型（１）的回归结果见表１。表１
模型（１）回归结果
解释变量被解释变量：Ｙ０．０５４１***０．０２９０***０．０３０１***
（１１．２０）（６．４８）（６．６９）ＥＸ０．３５７９***０．３７９０***０．３７７９***（４８．５６）（５２．２０）（５２．００）ＬｎＲＤ０．０１２２
***
０．０１０５
***
０．０１０６
***
（８．９４）（７．６５）（７．７４）Ｍａｎａｇｅ０．００５２*-０．００４５-０．００３２（１．８７）（-１．６０）
（-１．１５）
ＬｎＳＣ１-０．１０１５***（-１３．３１）
ＬｎＳＣ２-０．０１３８**（-２．５２）
ＬｎＳＣ３-０．０２６５***（-３．４１）常数项
１．０６３１***０．１７９８***０．１９１３***
（１３．０６）
（２．８４）（３．５７）时间固定效应ＹｅｓＹｅｓＹｅｓ０．２３７００．２３７４固定效应Ｒ２
０．２５０５Ｆ检验４５０．９７***４１９．０１***４１９．９９***随机效应ＬＭ检验３５７８．１９***３３４０．８***３５１１．５４***
Ｈａｕｓｍａｎ３１８．９８***
３５１．０９***
Ｏｂｓ检验
４５５．２１***
１４１７８１４１７８１４１７８ 注：（）内表示ｔ值，*、**和***分别表示１０％、５％和１％的
显著性水平（下同）。
从表１可以看出无论选取哪一个指标来衡量企业规模，出口学习能力对制造业企业升级的影响均显著为正（系数大小分别为０.０５４１、０.０２６７、０.０２７４）。这说明了模型估计结果的稳健性，从而验证了假说１。出口密集度与研发投入的符号与预
期相符，但企业管理水平仅在企业销售收入指标衡量时显著为正。其余两种估计均与理论预期不符，可能的原因在于当前我国大部分制造业企业经营的现实决定了企业的经营管理水平低下，比如，企业的成本管理、库存管理、质量管理、财务管理、生产线管理等方面都存在一定的问题，这些问题一方面制约了我国制造业企业的生产效率，另一方面也限制了制造业企业的升级。不同指标衡量的企业规模（ｌｎＳＣ）对企业转型升级的影响均显著为负，与理论预期不符。这一估计结果表明，企业规模越大，企业升级能力越弱。由此可以看出，企业无序扩张规模的结果不仅不会带来规模经济，甚至会限制企业的转型升级。具体的讨论将在企业分类实证中介绍。
（二）模型（２）回归结果分析
模型（２）的估计步骤和模型（１）的估计步
骤相同，不同指标衡量企业规模的模型（２）均采用固定效应模型进行估计，结果如表２所示。表２
模型（２）回归结果
解释变量被解释变量：Ｙ０．０４３９***
０．０２０５***０．０２１３***
（８．７５）（４．３３）（４．５１）ＥＬＡ*ｌｎＲＤ
０．００１６***
０．００１４***０．００１４***
（８．０９）（６．８９）（６．９７）ＥＸ
０．３５８４***０．３７９２***０．３７８２***（４８．５９）（５２．２０）（５２．００）Ｍａｎａｇｅ０．００５４
*
-０．００４３-０．００３１（１．９０）（-１．５３）
（-１．１０）
ＬｎＳＣ１-０．１００５***（-１３．１７）
ＬｎＳＣ２-０．０１３５**（-２．４７）
ＬｎＳＣ３-０．０２６０***（-３．３５）
常数项
１．１２６７***０．２４０５***０．２５３２***
（１３．６１）
（３．７９）（４．７２）时间固定效应ＹｅｓＹｅｓＹｅｓＲ２
０．２４９４０．２３６１０．２３６５固定效应Ｆ检验４４８．２３***４１６．９５***４１７．９１***随机效应ＬＭ检验３５２３．２５***３２９３．１３***３４５９．６１***
Ｈａｕｓｍａｎ检验
４４２．３１***
３０５．２３***
２４０．５９***
Ｏｂｓ１４１７８１４１７８１４１７８ 从表２总样本模型（２）的估计结果可以看出，在三种估计下，交互项的系数均显著为正，说
总第４７１期
周 云：出口学习能力与我国制造业企业升级
· ９９·
明出口学习能力通过“技术创新效应”促进了制造业企业的转型升级，验证了假说２。从其他变量来看，正负号与显著性均与模型（１）的估计结果差别不大，同时这一结果也说明了模型估计的稳健性特征。
（三）不同类型企业的回归结果分析
为了验证出口学习能力影响制造业企业升级的“技术创新效应”存在的企业规模差异性，本表３
解释变量ＥＬＡＥＬＡ*ｌｎＲＤ
ＥＸＭａｎａｇｅＬｎＳＣ１ＬｎＳＣ２ＬｎＳＣ３常数项
１．３２９８***（９．６３）
时间固定效应
Ｒ２
固定效应Ｆ检验随机效应ＬＭ检验Ｈａｕｓｍａｎ检验
Ｏｂｓ
Ｙｅｓ０．３３４０２４８．７６***
０．３３４０***（３．５３）Ｙｅｓ０．３１８３２３１．６１***
０．０５４８***（５．７５）０．００３８***（７．２３）０．３４２５***（３４．３０）０．００７２（１．５９）-０．１３８９***（-９．４９）
-０．０２７３***（-２．８４）
-０．０４１０***（-２．８２）０．２７８２***（３．４４）Ｙｅｓ０．３１８２２３１．５８***
０．９０４４***（６．７３）Ｙｅｓ０．１５９９９０．３３***６４５．３５***２０７．４３***
４９９５小型企业０．０２０５**（２．２９）０．００３３***（６．３０）０．３６９９***（３８．３４）-０．００５９（-１．３１）
０．０２２６**（２．５２）０．００３３***（６．３０）０．３６８４***（３８．０７）-０．００３０（-０．６８）
０．０２７７***（３．４９）０．００１６***（５．０３）０．４７８３***（２２．４２）０．０００１（０．０２）-０．０７７０***（-６．１９）
文首先对全体样本按照企业员工人数进行了分类，根据工业企业统计分类的标准，将员工人数小于等于３００人的归类为小型企业，将员工人数大于３００小于１０００人的归类为中型企业，将员工人数大于等于１０００人的归类为大型企业，得到本文的分类企业验证样本。因此，为验证理论假说３，本文对分类后的企业在模型（２）的基础上分别进行了“技术创新效应”的实证分析，结果如表３所示。
不同类型企业的“技术创新效应”实证结果
被解释变量：Ｙ中型企业０．０１００（１．３４）０．００１４***（４．２０）０．４９６０***（２３．３３）-０．００７９（-１．５０）
０．０１０５（１．４０）０．００１４***（４．３７）０．４９５６***（２３．３０）-０．００８９*（-１．７０）
０．０２６９***（３．９１）０．０００４*（１．８４）０．２２２３***（７．４８）０．００９３（１．２４）-０．０７９７***（-７．３１）
０．０１１５（１．３６）
-０．００８８（-０．７）
-０．０００６（-０．０１）Ｙｅｓ０．１５０７８４．２０***６２４．９２***１６３．２***
４９９５０．１７０６**（１．９７）Ｙｅｓ０．１５０３８３．９８***６２９．８６***１７２．８１***
４９９５１．１６６３***（８．２１）Ｙｅｓ０．０５８９２３．５６***２８１．３７***１３１．６***
３９６３０．３２９２**（２．５３）Ｙｅｓ０．０４０２１５．７８***２７１．７６***８６．９３***
３９６３-０．０１０８（-１．１１）
-０．０２４５**（-２．０９）０．３８１２***（３．７２）Ｙｅｓ０．０４１４１６．２４***２９９．５１***１１１．１０***
３９６３大型企业０．０１３０*（１．７７）０．０００２（１．１０）０．２５４４**（８．５７）-０．００４８（-０．６４）
０．０１３３*（０．０７）０．０００３（１．２）０．２５３３***（８．５４）-０．００２９（-０．４０）
１９５４．４７***１８２５．１６***１８５５．５５***１８０．０４***
５２２０１２１．０３***
５２２０１１０．４８***
５２２０ 从表３分类样本的实证结果可以看出，不同类型企业的“技术创新效应”的确存在异质性。可以明显地看到，不管采用何种指标衡量企业规模变量，小型企业的“技术创新效应”（交互项ｌｎｔｆｐ*ｌｎＲＤ系数）始终最大，中型企业次之，大型企业最小。表现为：０.００３８＞０.００１６＞０.０００４，０.００３２９＞０.００１４＞０.０００２，０.００３３＞０.００１４＞０.０００３。虽然这与本文的理论假说３不相符合，但是却验证了本文计量模型（１）、（２）中企业规模对企业转型升级的影响，即企业规模对企业的升级存在消极的影响；同时也说明了模型（１）、（２）
估计结果的稳健性。为什么小型企业的“技术创新效应”要高于大型企业和中型企业？事实上，与众多小型企业相比，许多大中型企业在经营过程中存在一定的“技术依赖”以及“低端锁定”特征，这往往是由于他们自身的企业规模和在行业中的地位决定的。大中型企业由于自身的资源优势、人才优势、技术优势、市场优势等因素导致他们往往存在低端技术依赖和技术锁定且懒于创新，导致大中型企业缺乏转型升级的意愿。一方面，从国家现实层面而言，我国大型企业家或者大型企业的经营者的心智模式并不能适应当前的市
· １００·
商业研究
２０１６／０７
场经济环境，主要表现为企业管理中的家族化、亲情化以及关系化等现象严重，导致需要花费成本但效益缓慢的技术创新活动难以有效开展，最后导致企业在产品创新、提升产品技术含量及产品附加值方面显得不足，甚至有些大型企业认为技术创新没有必要。另一方面，从企业自身层面而言，他们依赖自身的资源、规模、技术等优势，使得这些企业即使进行技术方面的创新，也会导致创新成果不能真正转化成生产力，这主要是因为研发部门对于他们来说只是一种摆设，即使研发也忽视在产品研发方面的投入，而且尚未形成完整的产品研发技术创新链条，导致企业的自主创新能力无从谈起，因此这些企业实现转型升级困难。然而对于小型企业而言，最近几年国家对小型企业的发展特别重视，不仅给予了政策优惠，更是给予了大量的银行融资支持；另一方面，激烈的市场竞争环境使得小型企业不得不进行技术层面的革新以维持和占有新的市场份额，比如加大研发力度进行新产品的创新、更新更具技术含量的机器设备从而促进了小型企业的升级。因此，和大中型企业相比，小型企业的“技术创新效应”要显著高于大中型企业，其转型升级也相对比较容易。 五、结论和政策启示
本文借鉴Ｍｅｌｉｔｚ（２００３）异质性企业贸易理论的分析范式，在国际贸易不确定的环境下，将企业调整成本作为出口学习能力的函数，分析了出口学习能力对制造业企业转型升级的积极影响，进而分析了学习能力影响制造业企业转型升级的内在作用机制并对理论假说进行了实证分析，得出以下基本结论：（１）出口学习能力对制造业企业升级具有积极影响；（２）出口学习能力通过“技术创新效应”促进了企业的升级；（３）“技术创新效应”存在企业规模差异性，表现为小型企业的“技术创新效应”要显著大于大中型企业。
本文的研究结论具有重要的政策含义：首先，影响学习能力发挥的最关键因素始终是人才，因此要提高人才的综合素质，进而提升企业的出口学习能力，强化出口学习能力在制造业企业转型升级中的重要作用。因而必须加大教育事业投入，改善人才的培养方式。加强专业技能培训力度，提高劳动者知识技能水平，努力培养一批符合行业特点、熟悉行业发展状况、具有全球化视野的专业
性人才，增加人力资本存量。从国家层面来说，国家应增加对高等教育和职业技术培训的资金供给，以此提高高等院校和职业技术院校的教育水平和教学质量。同时，应积极调整各院校的教学科目和专业设置，优化教育资源的配置，提高教育和培训效率，增加个人知识存量，提升人力资本产出效率和质量；从企业层面来说，企业在大力引进高技术人才的同时，应加大对职工进行专业化培训的力度，努力培养一批符合行业特点、熟悉行业发展状况、具有全球化视野的专业性人才，扩充企业人力资本。此外，还应充分调动高技能人才的积极性，充分发挥其创造性，同时打通人才晋升通道，增加企业间人才的交流学习，加大技术溢出强度。其次，在新的分工背景下，“出口”不仅仅是简单的量的扩张，显然，这一内涵已经发生了本质上的改变。因此，为了确保参与国际分工的正常运行，就应该坚持依托出口促进升级战略，通过“出口中学习”不断提升我国制造业企业的全球价值链地位。同时也要考虑到，要适应极度复杂的国内外市场环境，我国出口企业也要不断地加强技术创新，培养自主创新能力。要加大科技研发资金的投入，增强科技研发力度，形成符合国际市场要求的自主核心科技。同时还要注重技术引进和自主创新的协同发展。通过对国外先进技术的研究，可以汲取先进思想，从而提升企业自主创新的能力。反过来，自主创新能力的增强，又可以加深对引进技术的理解，进一步提高技术溢出效应。最后，对于企业而言，在规模扩张、追求经济效益的同时，也要注意改变企业的经营模式，注重企业经营管理水平的提升。不能盲目的扩张企业规模，要在适度的规模上进行技术创新，注重改善管理水平，提升管理者和从业人员的学习能力，从而促进企业的转型升级。从政府层面来说，在新的经济形势下，应该充分发挥市场经济的调节作用，减少政府对企业管理不必要的干预，同时也要解决政府内部职能错位等新问题，完善市场竞争机制，积极引导企业提升生产效率，提高产品质量，加强科技创新，增加产品科技含量，注重国际和国内市场的协同发展。同时，政府还应进一步健全和完善相关的法律法规，如对自主知识产权的保护和对转型升级项目的监督核查，为企业提供良好的外部经营环境和创新发展环境。另外，政府也应该对企业的资产进行重组或者进行结构性调整，提高新兴产业
总第４７１期
周 云：出口学习能力与我国制造业企业升级
· １０１·
和战略性新兴产业在所有产业中的规模比重，引导经济资源的流向，实现资源更加合理的配置，从而提升企业和整个社会的经济效益。参考文献：
［１］ ＲｏｄｒｉｋＤ．Ｗｈａｔ’ｓＳｏＳｐｅｃｉａｌａｂｏｕｔＣｈｉｎａ’ｓＥｘｐｏｒｔｓ？
［Ｊ］．Ｃｈｉｎａ＆ＷｏｒｌｄＥｃｏｎｏｍｙ，２００６，１４（５）：１-１９．［２］ 洪世勤，刘厚俊．出口技术结构变迁与内生经济增
长：基于行业数据的研究［Ｊ］．世界经济，２０１３（６）：７９-１９７．
［３］ ＧｒｉｆｆｉｔｈＲ．，ＳｔｅｐｈｅｎＲ．，Ｊ．Ｒｅｅｎｅｎ．Ｒ＆ＤａｎｄＡｂｓｏｒｐｔｉｖｅ
Ｃａｐａｃｉｔｙ：ＴｈｅｏｒｙａｎｄＥｍｐｉｒｉｃａｌＥｖｉｄｅｎｃｅ［Ｊ］．Ｓｃａｎｄｉ-［４］ ＪａｓｏｎｎａｖｉａｎＺＪｏｕｒｎａｌ．Ｙｉｎ．ＲｅｌａｔｉｎｇｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓＬｅａｒｎｉｎｇ，２００３，１１５（１）：９９-ＣａｐａｂｉｌｉｔｙｔｏｔｈｅＳｕｃｃｅｓｓ
１１８．
ｏｆｃａｌＣｏｍｐｕｔｅｒＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ-ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ＆ＳｏｃｉａｌＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＣｈａｎｇｅ，２００２，６９：５３-［Ｊ］．Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉ７０．-［５］ ＡｌｅｇｒｅＪ．，ａｎｄＲ．Ｃｈｉｖａ．ＡｓｓｅｓｓｉｎｇｔｈｅＩｍｐａｃｔｏｆＯｒｇａｎｉ-ｚａｔｉｏｎａｌＬｅａｒｎｉｎｇＥｍｐｉｒｉｃａｌＣａｐａｂｉｌｉｔｙＴｅｓｔｏｎ［ＰｒｏｄｕｃｔＪ］．ＴｅｃｈｎｏｖａｔｉｏｎＩｎｎｏｖａｔｉｏｎ，２００８，Ｐｅｒ-２８：３１５-ｆｏｒｍａｎｃｅ３２６．
：ａｎ［６］ ＣｈｉｖａＲ．，Ａｌｅｇｒｅ，Ｊ．＆Ｌａｐｉｅｄｒａ，Ｒ．ＭｅａｓｕｒｉｎｇＯｒｇａｎｉｚａ-ｔｉｏｎａｌｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＬｅａｒｎｉｎｇＪｏｕｒｎａｌＣａｐａｂｉｌｉｔｙｏｆｍａｎｐｏｗｅｒａｍｏｎｇ，２００７，２８：２２４-ｔｈｅＷｏｒｋｆｏｒｃｅ［４２．
Ｊ］．Ｉｎ-［７］ 高章存，汤书昆．基于主体和过程二重性的企业学习
能力内涵与特征探析［Ｊ］．科技管理研究，２００８（５）：２３-２５．
［８］ 蔡莉，尹苗苗．新创企业学习能力、资源整合方式对企
业绩效的影响研究［Ｊ］．管理世界，２００９（１０）：１-１０．［９］ 谢洪明，张霞蓉，程聪，等．网络关系强度、企业学习
能力对技术创新的影响研究［Ｊ］．科研管理，２０１２（２）：５５-６２．
［１０］赵永亮，杨子晖，苏启林．出口集聚企业“双重成长环
境”下的学习能力与生产率之谜———新-新贸易理论与新-新经济地理的共同视角［Ｊ］．管理世界，２０１４（１）：４０-５７．
［１１］吴家曦，李华燊．浙江省中小企业转型升级调查报告
［Ｊ］．管理世界，２００９（８）：１-５＋９．
［１２］叶振宇，叶素云．要素价格与中国制造业技术效率
［Ｊ］．中国工业经济，２０１０（１１）：４７-５７．［１３］
ＫａｒｉｎａＦｅｒｎａｎｄｅｚ-Ｓｔａｒｋ，ＰｅｎｎｙＢａｍｂｅｒａｎｄＧａｒｙＧｅｒｅｆｆｉｔｈｅＳｋｉｌｌｓ．ＵｐｇｒａｄｉｎｇＣｈａｌｌｅｎｇｅｉｎｉｎＧｌｏｂａｌＤｅｖｅｌｏｐｉｎｇＶａｌｕｅＣｏｕｎｔｒｉｅｓＣｈａｉｎｓ：ＡｄｄｒｅｓｓｉｎｇＢａｃｋｇｒｏｕｎｄＰａｐｅｒ，２０１２，９（２６）．
［Ｊ］．ＯＥＣＤ［１４］孔伟杰．制造业企业转型升级影响因素研究———基
于浙江省制造业企业大样本问卷调查的实证研究［Ｊ］．管理世界，２０１２（９）：１２０-１３１．
［１５］赵昌文，许召元．国际金融危机以来中国企业转型升
级的调查研究［Ｊ］．管理世界，２０１３（４）：８-１５＋５８．［１６］戴翔，张雨．开放条件下我国本土企业升级能力的影
响因素研究———基于昆山制造业企业问卷的分析［Ｊ］．经济学（季刊），２０１３（７）：１３８７-１４１２．
［１７］ＭｅｌｉｔｚＭ．ＴｈｅＩｍｐａｃｔｏｆＴｒａｄｅｏｎＩｎｔｒａ-ＩｎｄｕｓｔｒｙＲｅａｌｌｏ-ｃａｔｉｏｎｓｍｅｔｒｉｃａ，２００３，７１（６）：１６９５-ａｎｄＡｇｇｒｅｇａｔｅＩｎｄｕｓｔｒｙ１７２５．
Ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ［Ｊ］．Ｅｃｏｎｏ-［１８］Ｌｅｖｉｎ，ＪｏｎａｔｈａｎＤ．ａｎｄＳ．Ｔａｄｅｌｉｓ．ＣｏｎｔｒａｃｔｉｎｇｆｏｒＧｏｖ-ｅｒｎｍｅｎｔ［Ｒ］．ＮＢＥＲＳｅｒｖｉｃｅｓＷｏｒｋｉｎｇ：ＴｈｅｏｒｙＰａｐｅｒａｎｄ，２００７，ＥｖｉｄｅｎｃｅＮｏ．Ｗｆｒｏｍ１３３５０．ＵＳＣｉｔｉｅｓ［１９］ＢｏｌｔｏｎＰ．Ｍ．Ｄｅｗａｔｒｉｐｏｎｔ，ＣｏｎｔｒａｃｔＴｈｅｏｒｙ［Ｍ］．ＴｈｅＭＩＴ［２０］Ｐｒｅｓｓ王永进，２００５．
，盛丹，施炳展，等．基础设施如何提升了出口
技术复杂度［Ｊ］．经济研究，２０１０（７）：１０３-１１５．［２１］ＰｏｗｅｌｌＷ．Ｗ．，Ｋ．Ｗ．Ｋｏｐｕｔ，ｅｔａｌ．ＮｅｔｗｏｒｋＰｏｓｉｔｉｏｎａｎｄ
ＦｉｒｍｔｉｏｎｉｎＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｔｈｅ：ＯｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎａｌＲｅｔｕｒｎｓｔｏＣｏｌｌａｂｏｒａ-［２２］ＳｏｃｉｏｌｏｇｙＳａｍｉｒＧｕｐｔａｏｆＢｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙＯｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎｓＩｎｄｕｓｔｒｙ，ＡｒｃｈＷｏｏｄｓｉｄｅ，１９９９，１６（１）：１２９-［Ｊ］．Ｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｔｈｅ，ＣｈｒｉｓＤｕｂｅｌａａｒ，Ｄｏｎ１５９．Ｂｒａｄ
-ｍｏｒｅ．ＤｉｆｆｕｓｉｎｇＫｎｏｗｌｅｄｇｅ-ｂａｓｅｄＣｏｒｅＣｏｍｐｅｔｅｎｃｉｅｓｆｏｒｓｏｕｒｃｉｎｇＬｅｖｅｒａｇｉｎｇｉｎＰｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌｔｏＫｎｏｗｌｅｄｇｅＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＳｔｒａｔｅｇｉｅｓ：ＭｏｄｅｌｌｉｎｇＯｕｔ-ＮｅｔｗｏｒｋｓＰｒｏｃｅｓｓ［ＪＯｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎｓ］．Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ（ＫＰＯｓ）［２３］ＭａｎａｇｅｍｅｎｔＮｏｏｔｅｂｏｏｍ，，２００９，３８（２）：２１９-ＢａｒｔａｎｄＲ．Ｗ．Ｖｏｓｓｅｎ２２７．
Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ．ＦｉｒｍＳｉｚｅａｎｄＥｆｆｉ-ｃｉｅｎｃｙＭａｒｋｅｔｉｎＭａｒｋｅｔｓＥｖｏｌｕｔｉｏｎＲ＆ＤＳｐｅｎｄｉｎｇａｎｄＯｖｅｒ：ＴｉｍｅＣｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ，ｉｎ：ｖａｎＷｉｔｔｅｌｏｏｓｔｕｙｎ（ｅｄ．），［Ｊ］．ＳｔｕｄｉｅｓａｎｄＣｏｏｐｅｒａｔｉｏｎｉｎＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＡｃｒｏｓｓｇａｎｉｚａｔｉｏｎ，１９９５（２９）：６９-Ｉａｍｍａｒｉｎｏ８６．
Ｏｒ-［２４］ＧｕｅｒｒｉｅｒｉＰ．，Ｓ．ａｎｄＣ．Ｐｉｅｔｒｏｅｌｌｉ．ＴｈｅＧｌｏｂａｌ
Ｃｈａｌｌｅｎｇｅｗａｎ．ＵＫａｎｄｔｏＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＬｙｍｅ．ＵＳ：ＤｉｓｔｒｉｃｔｓＥｄｗａｒｄ：ＥｌｇａｒＳＭＥｓ，２００１．
ｉｎＩｔａｌｙａｎｄＴａｉ-［２５］ＳｉｌｖａＡ．，Ａ．Ｐ．ＡｆｒｉｃａｎｏａｎｄＯ．Ａｆｏｎｓｏ．Ｌｅａｒｎｉｎｇ-ｂｙ-Ｅｘ-ｐｏｒｔｉｎｇＫｎｏｗ［：Ｒ］．ＷｈａｔＦＥＰＷｅＷｏｒｋｉｎｇＫｎｏｗＰａｐｅｒａｎｄＷｈａｔ，２０１０，ＷｅＮｏＷｏｕｌｄ．３６４．Ｌｉｋｅｔｏ［２６］张杰，李勇，刘志彪．出口促进中国企业生产率提高
吗？――来自中国本土制造业企业的经验证据：１９９９-２００３［Ｊ］．管理世界，２００９（１２）：１１-２６．
（下转１６４页）
· １６４·
商业研究
２０１６／０７
［１４］钱锡红，杨永福，徐万里．企业网络位置、吸收能力与创新绩效———一个交互效应模型［Ｊ］．管理世界，２０１０（５）：１１８-１２９．［１５］沙浩伟，曾勇．交叉持股、网络位置与公司绩效的实证研究［Ｊ］．管理科学，２０１４（１）：１３１-１４２．
［１６］胡麒敏，黄丹．企业纵向一体化行为的影响因子———基于中国交通运输、仓储业上市公司的实证研究［Ｊ］．科学技术
与工程，２０１１（７）：１５００-１５０６．
［１７］ＦｒｅｅｍａｎＬＣ．Ｃｅｎｔｒａｌｉｔｙｉｎｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｃｏｎｃｅｐｔｕａｌｃｌａｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ，１９７９，１（３）：２１５-２３９．
［１８］叶建亮，林燕．纵向一体化与企业绩效的分解———基于中国制造业分行业的实证研究［Ｊ］．浙江社会科学，２０１４（３）：
１１４-１２２＋１５９．
［１９］杨淑娥，王乐平．基于ＢＰ神经网络和面板数据的上市公司财务危机预警［Ｊ］．系统工程理论与实践，２００７（２）：６１-６７．［２０］赵炎，王冰．战略联盟网络的结构属性、资源属性与企业知识创造———基于中国生物医药产业的实证研究［Ｊ］．软科
学，２０１４（７）：５９-６４．
［２１］王莎．基于ＢＰ神经网络的高校硕士研究生收费模型研究［Ｄ］．长沙：湖南大学，２００７．
ＣｈａｉｎＤｉｒｅｃｔｏｒｓａｎｄＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅＶｅｒｔｉｃａｌＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ
ＬＥＩＨｕｉ，ＨＵＡＮＧＸｉａｏ-ｂａｏ
（SchoolofBusinessAdministration，HunanUniversity，Changsha４１００８２，China）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｐａｐｅｒｕｓｅｄｔｈｅＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｃｈａｉｎｄｉｒｅｃｔｏｒ′ｓｓｔｒａｔｅｇｉｃｉｎｖｏｌｖｅｍｅｎｔｏｎｔｈｅｌｅｖｅｌｏｆｖｅｒｔｉｃａｌｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｆｒｏｍｔｈｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐａｎｄｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｅｍｂｅｄｄｅｄｎｅｓｓ．Ｂａｓｅｄｏｎｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋａ-ｎａｌｙｓｉｓａｎｄｇｒａｐｈｔｈｅｏｒｙ，ｉｎｔｅｒｌｏｃｋｉｎｇｄｉｒｅｃｔｏｒａｔｅｓｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｗａｓｔａｋｅｎａｓｔｈｅｐｒｏｘｙｏｆｔｈｅｑｕａｎｔｉｔｙｏｆｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｉｎｔｅｒｎａｌｒｅｓｏｕｒｃｅｓ，ｄｅｇｒｅｅｃｅｎｔｒａｌｉｔｙ，ｂｅｔｗｅｅｎｎｅｓｓｃｅｎｔｒａｌｉｔｙａｎｄｅｉｇｅｎｖｅｃｔｏｒｃｅｎｔｒａｌｉｔｙｗｅｒｅｅｍｐｌｏｙｅｄｔｏｃａｐｔｕｒｅｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆ
ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｅｘｔｅｒｎａｌｎｅｔｗｏｒｋ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｈｉｇｈｅｒｄｅｇｒｅｅｏｆｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎａｌｅｍｂｅｄｄｅｄｎｅｓｓ，ｔｈｅｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｒｅ-ｓｏｕｒｃｅｓｏｆｉｎｔｅｒｌｏｃｋｉｎｇｄｉｒｅｃｔｏｒａｔｅｓｃａｎｐｌａｙａｍｏｒｅａｃｔｉｖｅｒｏｌｅｉｎｔｈｅｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｖｅｒｔｉｃａｌｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｉｃｃｈｏｉｃｅ；ｔｈｅｃｏｒｐｏｒａｔｅｗｈｏｓｅｄｅｇｒｅｅｏｆｓｔｒｕｃｔｕｒｅｅｍｂｅｄｄｅｄｎｅｓｓｉｓｈｉｇｈｅｒ，ｉｔｃａｎｍｏｒｅｔｅｎｄｔｏｃｏｎｔｒａｃｔｗｉｔｈｏｔｈｅｒｃｏｍｐａｎｉｅｓｏｆｏｕｔ-ｓｏｕｒｃｉｎｇｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｃｔｉｖｉｔｉｅｓｉｎｔｈｅｍａｒｋｅｔｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｔｏｉｍｐｒｏｖｅｉｎｔｅｒｎａｌｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｔｈｅｎｄｅ-ｃｒｅａｓｅｔｈｅｄｅｇｒｅｅｏｆｖｅｒｔｉｃａｌｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｖｅｒｔｉｃａｌｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ；ｃｈａｉｎｄｉｒｅｃｔｏｒｓ；ＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋａｎａｌｙｓｉｓ
（责任编辑：严元）
（上接１０１页）
ＥｘｐｏｒｔＬｅａｒｎｉｎｇＡｂｉｌｉｔｙａｎｄＣｈｉｎｅｓｅＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＦｉｒｍｓ′Ｕｐｇｒａｄｉｎｇ———ＡｎＥｍｐｉｒｉｃａｌＳｔｕｄｙｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＴｒａｄｅＴｈｅｏｒｙｏｆＨｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅ
（SchoolofEconomics，HuazhongUniversityofScienceandTechnology，Wuhan４３００７４，China）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂｙｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇｅｘｐｏｒｔｌｅａｒｎｉｎｇａｂｉｌｉｔｙｉｎｔｏｔｈｅｔｒａｄｅｔｈｅｏｒｙｏｆｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｉｎｔｅｒｎａｌｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｅｘｐｏｒｔｌｅａｒｎｉｎｇａｂｉｌｉｔｙｏｎｔｈｅｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ′ｕｐｇｒａｄｉｎｇ．Ｏｎｔｈｉｓｂａｓｉｓ，ｔｈｅｐａｐｅｒｕｓｅｓｂａｌａｎｃｅｄｐａｎｅｌｄａｔａｏｆＣｈｉｎｅｓｅｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓｄａｔａｂａｓｅ２００５-２００７ｔｏｅｍｐｉｒｉｃａｌｌｙｔｅｓｔｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｅｘ-ｐｏｒｔｌｅａｒｎｉｎｇａｂｉｌｉｔｙｏｎｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｆｉｒｍｓ′ｕｐｇｒａｄｉｎｇ．Ｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｅｘｐｏｒｔｌｅａｒｎｉｎｇａｂｉｌｉｔｙｏｎｍａｎｕ-ｆａｃｔｕｒｉｎｇｆｉｒｍｓ′ｕｐｇｒａｄｉｎｇｉｓａｌｗａｙｓｐｏｓｉｔｉｖｅ，ａｎｄｅｘｐｏｒｔｌｅａｒｎｉｎｇａｂｉｌｉｔｙｐｒｏｍｏｔｅｓｔｈｅｕｐｇｒａｄｉｎｇｏｆｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｆｉｒｍｓｓｍａｌｌｆｉｒｍｓｉｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｇｒｅａｔｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆｌａｒｇｅａｎｄｍｅｄｉｕｍ-ｓｉｚｅｄｆｉｒｍｓ．
ｔｈｒｏｕｇｈ“ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔ”；“ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔ”ｉｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔｂｅｔｗｅｅｎｆｉｒｍｓ，ａｎｄｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆＫｅｙｗｏｒｄｓ：ｌｅａｒｎｉｎｇａｂｉｌｉｔｙ；ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｆｉｒｍｓ′ｕｐｇｒａｄｉｎｇ；ｆｉｒｍｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ
（责任编辑：李江）
ＺＨＯＵＹｕｎ，ＴＡＮＧＸｉａｏ