进出口贸易协同、产业结构升级与制造业创新——基于知识产权保护的有调节中介模型

徐 磊，唐秋雨，徐 亮

(四川外国语大学 a.国际工商管理学院;b.国别经济与国际商务研究中心；c.国际金融与贸易学院，重庆 400031)

一、引言

改革开放以来，中国已逐渐发展成为全球唯一拥有联合国产业分录中所有工业门类的“制造业大国”；与此同时，也应正视中国制造业“产业结构不合理”“低端锁定”“创新不足”等问题的日渐凸显。究其原因，与中国政府、企业及学界长期以来“重出口轻进口”不无关系；而疫情暴发后，中国制造业过度依赖出口的发展模式更是弊病百出。就此，“十四五”规划明确提出，一方面，进入“双循环”新发展格局后的中国，应当充分利用国内国际两个市场、两种资源，推动进出口协同发展；另一方面，深入实施制造强国战略，应当推动制造业优化升级，增强其竞争优势，最终以实现制造业高质量发展。

此外，“坚持创新驱动”处于中国现代化建设全局中的核心地位，因而完善科技创新机制，特别是健全知识产权保护运用体制便显得尤为重要；也正因如此，近些年政府及企业在如何加强知识产权保护促进制造业创新方面开展了诸多实践探索。但与之相比，学界相关研究略显单薄，尤其缺乏关于制造业进出口贸易协同、产业结构升级、创新能力和知识产权保护的综合实证探讨。因此，以政策导向为蓝本，从理论上探讨四者间相互影响的机制，成为“双循环”视角下创新驱动制造业发展理论与实践适配过程中亟待解决的问题。

二、文献综述

追溯以往相关研究，据研究主题差异大致可分为四类：第一，贸易对创新的影响。诸多研究已经证实，进出口贸易存在显著的创新驱动效应，关于路径机制的分析则大抵分为四类：技术溢出效应、学习效应、竞争效应和规模经济效应(楚明钦和丁平，2013)[1]。第二，贸易对产业结构的影响。诸多研究认为相关产业贸易规模与该产业的比重之间存在较强的双向因果关系(刘斌斌和丁俊峰，2015)[2]；一国贸易结构会通过优化要素资源配置、全球价值的移动和技术溢出等路径对该国的产业结构产生影响(孙金秀和杨文兵，2011)[3]；当然，不同贸易方式对于产业结构的影响也不一致，其中加工贸易优化了生产服务业的产业结构，而一般贸易则相反(曹慧平和于津平，2011)[4]。第三，产业结构升级对创新的影响。有学者认为，较高的产业结构水平会提升制造业的创新能力(王金波和佟继英，2018)[5]；当然，也有学者认为，制造业创新能力的提升也会优化产业结构升级(付宏等，2013)[6]。第四，知识产权保护对进出口贸易、产业结构升级以及创新的影响。首先，学界普遍认为,知识产权保护程度对一国进出口贸易规模和国际技术贸易起到正向作用(Maskus，1998)[7]，但会由于具体国家经济发展水平而存在异质性(Moschini and Yerokhin，2008)[8]；其次，在研究知识产权保护水平对于产业结构的影响方面，学界观点并不统一，有学者认为，知识产权保护水平的提高可以驱动创新，进而促进产业结构的升级(Sunil and Robert，2003)[9]，但也有学者持相反观点(吴凯等，2010)[10]；最后，诸多研究证实知识产权保护对于创新会产生相应影响，其中主要包括促进论(Parello，2008)[11]、抑制论(Benedikt and Malwina，2019)[12]和非线性论(董雪兵等，2012)[13]。

纵观过往研究可知，首先，关于国际贸易对创新影响的研究大多集中于单向贸易对创新的影响，鲜有文献探讨进出口贸易的协同发展，而其中涉及到具体路径机制的研究更是寥寥无几；其次，现有关于进出口贸易的文献绝大多数基于微观企业层面，鲜有学者将目光聚焦于行业层面，从而致使针对于中观视角的研究结论及政策建议相对匮乏；再次，虽然已有研究表明进出口贸易为制造业创新能力的发展提供资源，产业结构升级也能在一定程度上正向作用于制造业的创新，但是却忽视了产业结构升级在其中的传导机制；最后，学界关于进出口贸易、产业结构升级、知识产权保护及制造业创新能力四者的研究大多集中于分析任意两者间的单向联系，鲜有文献将以上四个因素聚于同一逻辑框架下进行探讨。有鉴于此，本文试图从以下四个方面完善现有研究：第一，利用格兰杰因果和正交化脉冲响应函数验证进出口贸易之间存在协同发展关系，并基于进出口贸易协同发展的角度剖析贸易往来对制造业创新能力的驱动机制，弥补已有研究仅基于出口贸易或者进口贸易的单一维度；第二，基于2003—2018年中国制造业27个细分行业的面板数据，试图将针对于微观企业的研究上升到中观层面，并提出相应的结论及建议，以拓宽学界当下相对匮乏的研究视角；第三，基于中介效应模型，利用依次回归和Bootstrap的方法，验证产业结构升级在进出口贸易和制造业创新能力关系中的传导机制，深化其对于进出口贸易协同发展创新驱动机制的内在诠释；第四，引入知识产权保护，以搭建较为完整的研究框架，并通过构建一个有调节的中介效应模型，尝试厘清知识产权保护在进出口贸易协同通过产业结构升级促进创新能力提升过程中的调节机理，旨在拓展制造业进出口贸易驱动创新的干预路径和情景机制研究。

三、理论分析与研究假设

(一)中国制造业进出口贸易之间的协同发展关系

从“双循环”新发展格局的视角介入，统筹国内国际两个市场、两种资源，推动进出口协同发展，进而促进国内国际双循环，是当下中国现代化建设的重要目标之一。因此，分析进出口贸易之间协同发展关系的理论机制，不仅是本文后续研究展开的关键所在，更是具有衔接政策实践的现实意义。

进出口贸易协同发展关系的探索，是由两者间协调均衡关系的相关研究演变而来。而这种协调均衡的关系也被诸多学者证实：长期视角下，尽管进出口贸易具有非平稳性，但是这两者之间却存在着某种均衡关系，即便是将经济衰退时期以及金融危机时期考虑在内，当进口额进行变动时，出口额也会进行同向变动，也即进口与出口贸易之间存在正相关关系(耿楠，2006)[14]；而短期视角下，进口和出口贸易之间存在着复杂的动态反馈机制，一旦两者发生偏离，便又会以较快的速度向均衡调整(苏振东，2009)[15]。此外，王群勇(2004)[16]基于宏观数据对进出口贸易间的均衡关系进行相关研究，同样得出类似结论。

就进出口贸易协同发展的关系而言，本文尝试进一步诠释两者间可能存在的影响机制。首先，若一国贸易呈现顺差的现象时，本币升值且进一步致使汇率下跌，与此同时，国民收入与就业率的提升也会使得居民可支配收入增加，进而促进国外消费，这便会加剧进口而削减出口；相反，若一国贸易呈现逆差的现象时，本币贬值且进一步致使汇率上升，与此同时，刺激内需增加，并通过进口先进技术、产品和设备等路径增强国际竞争程度，这便会加剧出口而削减进口(张杰等，2014)[17]。至此，据以上研究可推断：进出口贸易之间存在协同发展的关系，且该种关系会经由上述机制不断强化。

制造业是中国经济的支柱产业，制造业产品也是现代贸易的主要商品，故基于上述分析绘制出中国制造业进出口贸易协同发展的机制图(见图1)，并提出相应假设。

图1 中国制造业进出口贸易协同发展机制

H1：中国制造业进出口贸易之间存在协同发展的关系。

(二)进出口贸易协同发展对制造业创新能力的影响

从“单向贸易”的视角介入，就出口贸易而言，其创新驱动效应主要体现于其正向外部性上，即出口贸易能够通过竞争效应、规模经济效应、动态学习效应和研发专业化对技术创新投入与效率产生影响(康志勇，2011)[18]；此外，“贸易引致学习”理论也为出口贸易创新驱动效应提供了有力佐证并认为，无论企业从事何种出口贸易，也无论出口目的地是否为发达国家，出口额的增长均能显著促进创新能力的提升(吴朝阳和陈雅，2020)[19]。就进口贸易而言，学界重点探讨了进口中间产品及最终产品的创新驱动效应。其中，中间产品的进口贸易，主要依赖于竞争效应、技术依赖效应、技术聚集和中间产品质量提升效应，以促进企业的自主创新研发行为(Herzer，2011)[20]；最终产品的进口贸易，主要依赖于技术溢出、竞争效应，以促使企业加大研发投入、提高创新效率，最终促进创新能力的提升(邢孝兵等，2018)[21]。

从“双向协同”的视角介入，借鉴王立勇和范薇(2018)[22]的研究方法，尝试从以下四个方面分析进出口贸易协同驱动制造业创新能力提升的机制。第一，“规模经济效应”的影响：相较于单向贸易，进出口贸易协同发展则更为强调兼顾国内国际两个市场及其双重需求，并且随着该种协同程度的加深，制造业所面临的需求也会不断增多。因此，大量的需求会使得制造业企业增加生产要素的投入，扩大生产规模形成规模经济效应，降低生产成本进而激励技术创新。第二，“竞争促进效应”的影响：制造业协同发展进出口贸易，意味着其将面临来自于“两个市场”的双重竞争压力，而制造业企业若想维持国内市场地位，并提高国际市场份额，就必须不断更新产品或升级技术来适应市场变化，进而也倒逼制造业创新能力的提升。第三，“资本积累效应”的影响：进出口贸易协同发展致使制造业企业物质资本和人力资本的不断积累，以优化资源配置，进而促进创新能力的提升。第四，“技术溢出效应”的影响：与单向贸易的技术溢出机制类似，进出口贸易协同在“两个市场”的交易中获取先进的知识、技术和产品等，通过水平溢出和垂直溢出的传导机制，进而推动制造业整体的技术创新。

鉴于此，提出如下假设，并在此基础上绘制出中国制造业进出口贸易协同发展的创新驱动效应机制图(见图2)。

图2 中国制造业进出口贸易协同发展的创新驱动效应机制

H2：进出口贸易协同发展能够显著驱动制造业创新能力提升。

(三)产业结构升级的中介效应

关于对外贸易与产业结构升级关系的研究由来已久，理论层面最早可以追溯到Vernon(1966)[23]的产品生命周期理论：工业先行国对外贸易结构与产业结构高度相关，其嵌入的国际分工地位能够拉动工业先行国产业结构的升级。实证研究层面，国外学者Mazumda(1996)[24]基于资本累积效应剖析进出口贸易效益时发现，伴随着国内经济的增长，贸易结构的布局对于产业结构的升级具有显著的驱动效应；近些年国际贸易当中的GVC分工地位及出口贸易增加值成为促进一国产业结构升级的关键因素(Kee and Tang，2016)[25]。同时，国内大量研究也得出类似结论：无论进口还是出口贸易，均能够凭借良好宏观环境、逆向溢出效应、学习效应及组织效应拉动本国产业结构升级，且最终提升制造业创新能力(姜茜和李荣林，2010)[26]。关于产业结构升级与创新能力提升之间的关系，国内外诸多研究也表明，两者之间是互为条件的，制造业产业结构升级在一定程度上会通过某种机制促进创新能力的提升(陈文翔和周明生，2017)[27]，反之亦然(徐磊等，2020)[28]。此外，吴丰华等(2013)[29]的研究也为以上观点提供了佐证：加工贸易能够在推动高新技术产业演进的同时，进一步促进创新能力的提升，其中第二产业、第三产业的表现较为明显。

鉴于进出口贸易的协同发展关系，其内涵在于进口可以通过影响出口对于产业结构升级产生作用，进而促进制造业创新能力的提升；而出口同样可以经由进口通过产业结构升级对制造业创新能力产生正向影响。因此，可以合理推断：进出口贸易协同发展能够通过促进产业结构升级进而驱动制造业创新能力提升，故提出以下假设，并绘制其作用机制图(见图3)。

图3 中国制造业产业结构升级的中介效应

H3：产业结构升级在进出口贸易协同发展对中国制造业创新能力的影响中发挥中介作用。

(四)知识产权保护的调节效应

1.知识产权保护对于创新能力的调节

目前，学界关于知识产权保护(IPR)对创新产生或正或负影响的判断，主要取决于当前国家发展的主要战略及阶段。国外学者Schneider(2005)[30]认为，知识产权保护对发达国家创新的影响为正，而对发展中国家创新的影响为负；Chen和Puttitanum(2005)[31]的研究认为，发展中国家的自主研发受知识产权保护的反向调节，因此，对发展中国家而言，应当在最初阶段降低知识产权保护程度，之后再逐步提升。国内学者认为，知识产权保护对技术创新产生影响的路径是多元的，其中包括促进外商直接投资流入(王红领等，2006)[32]、研发资本投入及人员投入(胡凯等，2012)[33]等，并且上述影响机制也会受到产业发展水平的调控(董钰和孙赫，2012)[34]。此外，知识产权保护对于技术创新的影响是非线性的，具体呈现为倒U型关系，并且存在最优知识产权保护水平(刘思明等，2015)[35]，因此，对于当下中国制造业的技术创新而言，需要格外关注知识产权保护的程度。

鉴于中国制造业长期以来对于模仿创新的过度依赖，再加之进出口贸易作为制造业模仿创新的重要途径，不难推测：现阶段，中国加强知识产权保护程度，可能会抑制进出口贸易协同发展对制造业的创新驱动效应。综上所述，提出如下假设：

H4a:知识产权保护负向调节进出口贸易协同发展和制造业创新能力之间的直接效应。

2.知识产权保护对于产业结构的调节

国外学者认为，一国由技术决定的产业发展很大程度上依托于该国的知识产权保护水平(Moser，2005)[36]。通常情况下，对于技术因素占比较大的资本密集型和技术密集型产业，知识产权保护的程度至关重要，而对于劳动密集型产业要求则较低，究其原因可能在于外商直接投资的流入方向(Beata，2004)[37]。此外，Edwin(1994)[38]研究也表明，化工、医疗、电子等高科技行业的产业结构最易受到知识产权保护的影响。国内学者陈宇峰和曲亮(2005)[39]认为，知识产权保护是国家在参与全球化产业结构优化中最为重要的因素之一；周游(2014)[40]的研究认为，知识产权保护程度的提升，不仅促进了IFDI和进出口贸易的发展，同时，也优化了产业结构的布局。结合前文提及产业结构升级的中介效应，不难推测：知识产权保护趋向于正向调节产业结构优化在进出口贸易协同发展创新驱动效应中的中介作用。鉴于此，提出如下假设，并绘制进出口贸易、产业结构升级、知识产权保护和制造业创新能力发展之间发挥相关作用的机制图(见图4)。

图4 知识产权保护的调节效应

H4b：知识产权保护正向调节产业结构升级在进出口贸易协同发展和制造业创新能力之间的中介效应。

四、模型设定、变量及数据说明

(一)模型设计

为验证研究假设，借鉴温忠麟和叶宝娟(2014)[41]的研究方法，构建有调节的中介效应模型，系统考察中国制造业进出口贸易协同发展、产业结构升级、知识产权保护及创新能力四者之间的关系，其中,重点验证知识产权保护在产业结构升级中介效应中所起到的调节作用。

从创新活动的投入产出角度出发，检验进出口贸易协同发展对中国制造业创新能力的直接影响，构建如下基准模型。

lnINNOit=β0+β1lnTRADit+β2lnOFDIit+β3lnIFDIit+β4lnASit+β5lnOPit+β6lnLIit+β7lnCIit+β8lnTCit+μi+εit

(1)

以产业结构升级为被解释变量，检验进出口贸易协同对中国制造业产业结构升级的直接影响。

lnSTRit=γ0+γ1lnTRADit+γ2lnOFDIit+γ3lnIFDIit+γ4lnASit+γ5lnOPit+γ6lnLIit+γ7lnCIit+γ8lnTCit+μi+εit

(2)

在模型(1)中引入产业结构升级这个中介变量。

lnINNOit=α0+α1lnTRADit+α2lnSTRit+α3lnOFDIit+α4lnIFDIit+α5lnASit+α6lnOPit+α7lnLIit+α8lnCIit+α9lnTCit+μi+εit

(3)

在完成产业结构升级中介效应的验证后，在基础模型(1)中引入知识产权保护这个调节变量，以验证其对直接效应的调节作用。

lnINNOit=θ0+θ1lnTRADit+θ2lnIPPit+θ3lnTRADit×lnIPPit+θ4lnOFDIit+θ5lnIFDIit+θ6lnASit+θ7lnOPit+θ8lnLIit+θ9lnCIit+θ10lnTCit+μi+εit

(4)

然后，将模型(4)中的被解释变量替换为产业结构升级，检验知识产权保护对产业结构升级中介效应前半路径的调节作用。

lnSTRit=φ0+φ1lnTRADit+φ2lnIPPit+φ3lnTRADit×lnIPPit+φ4lnOFDIit+φ5lnIFDIit+φ6lnASit+φ7lnOPit+φ8lnLIit+φ9lnCIit+φ10lnTCit+μi+εit

(5)

构建完整的有调节中介模型，以验证知识产权保护对于产业结构升级中介效应后半路径的调节作用。

lnINNOit=δ0+δ1lnTRADit+δ2lnSTRit+δ3lnIPPit+δ4lnTRADit×lnIPPit+δ5lnSTRit×lnIPPit+δ6lnOFDIit+δ7lnIFDIit+δ8lnASit+δ9lnOPit+δ10lnLIit+δ11lnCIit+δ12lnTCit+μi+εit

(6)

(二)变量说明和指标构建

被解释变量(INNO)。在衡量制造业创新能力的研究中，沿袭前人研究思路，借鉴冉光和等(2013)[42]的方法，选择以发明专利申请数来表示中国制造业27个细分行业的创新能力。

解释变量(TRAD)。本文的解释变量为进出口贸易协同发展程度，对该变量测度之前应验证中国制造业进出口贸易之间是否存在协同发展关系，鉴于进出口贸易协同发展关系与双向FDI协调发展关系之间存在着相似的机制，借鉴黄凌云等(2018)[43]对双向FDI协调发展程度的测算方法，测算进出口贸易协同发展程度TRAD如下：

(7)

其中，IMit表示制造业第i个行业第t年的进口额，EXit表示制造业第i个行业第t年的出口额。

中介变量(STR)。借鉴前人已有研究，产业结构升级的衡量主要依托于高度化和合理化两个指标，出于对产业结构变动的方向和程度的考虑，借鉴何平等(2014)[44]的方法，利用结构超前值Vit来表征产业结构升级，具体测试方法如下：

(8)

其中，ait和bit均表示具体的制造业第i个行业的增加值，区别在于前者为统计基期，后者为报告期；A和Bt则表示总体制造业基期及报告期的增加值；r则代表制造业27个细分行业整体的年均增长率，而n代表基期与报告期之间的年度间隔期。在此基础上，若Vit<0，则表明制造业第i行业在第t年的产业发展相对于总体呈现滞后状态；若Vit>0，则表明其相对于总体呈现超前状态；若Vit=0，则表明该制造业行业当年的产业发展维持之前的水平。为了削弱异方差的影响，利用取对数的方法，但由于变量本身存在负数，故使用指标得分法将其换算成满分百分制下的分数，计算公式如下：

(9)

其中，Vmax及Vmin为制造业所有细分行业当中的最大及最小结构超前值。

调节变量(IPP)。根据上文分析，由于知识产权保护作为制度因素会影响到进出口贸易协同、产业结构升级和制造业创新能力之间的关系，故选其作为模型的调节变量。借鉴孙赫(2015)[45]的研究，基于立法和执法的二维视角对知识产权保护水平进行综合测度，其中，采用G-P指数衡量知识产权保护的立法水平，而执法水平则从司法保护、行政保护、社会保护以及企业和个人保护四个维度上综合测度。其具体测算公式如下：

IPPit=GP×EIPPit×ρit

(10)

其中，IPPit表示的是第i行业在第t年的知识产权保护水平；GP即为G-P指数，为固定值4.52；EIPPit表示的是第i行业在第t年的知识产权保护执法水平；ρit代表第i行业在第t年的行业研发密度，采用行业研发支出与行业工业生产总值的比值来衡量。

控制变量。综合考虑制造业创新能力提升的多重影响因子，借鉴已有研究，结合研究目的，主要选择对外直接投资(OFDI)、外商直接投资(IFDI)，其中，OFDI和IFDI的数据均为流量数据；政府支持(AS)，利用政府相关资金的投入量来测度；对外开放程度(OP)，采用外商和中国港台地区资本数额之和占全行业实收资本数的比值来估计；创新劳动投入(LI)，采用投入研发人员折合全时当量来刻画；创新资本投入(CI)，采用各项研发资金支出占主营业务收入的比值来测度；外贸竞争度(TC)，采用出口交货值占主营业务收入的比值来度量。

(三)样本选择和数据来源

采用2003—2018年中国制造业面板数据进行实证检验及估计。由于中国国民经济分类标准在2003年前后存在较大差异，且《中国工业统计年鉴》未公布2019年统计数据，因此，为了避免由于统计口径差异及数据缺失问题导致实证结果的偏误，选择2003—2018年样本，且对所有数据按照归一法进行标准化处理。此外，综合考量统计口径的一致性及数据的可获得性，合理调整样本，最终选择27个制造业细分行业作为研究对象(1)中国27个制造业细分行业及标号：1.农副产品加工业，2.食品制造业，3.饮料制造业，4.烟草制品业，5.纺织业，6.纺织服装服饰业，7.皮革毛皮羽毛(绒)及其制品业，8.木材加工及木竹藤棕草制品业，9.家具制造业，10.造纸和纸制品业，11.印刷业和记录媒介的复制，12.文教体育用品制造业，13.石油加工炼焦及核燃料加工业，14.化学原料及化学制品制造业，15.医药制造业，16.化学纤维制造业，17.橡胶和塑料制品业，18.非金属矿物制品业，19.黑色金属冶炼及压延加工业，20.有色金属冶炼及压延加工业，21.金属制品业，22.通用设备制造业，23.专用设备制造业，24.交通运输设备制造业，25.电气机械及器材制造业，26.通信设备、计算机及其他电子设备制造业，27.仪器仪表及文化、办公用机械制造业。。本文实证模型中所有变量的原始数据均源于历年《中国科技统计年鉴》《工业企业科技活动统计年鉴》《中国对外直接投资统计公报》《中国工业统计年鉴》《中国统计年鉴》及《知识产权保护年鉴》；基于原始数据，按照前述测度方法计算出实证研究所需全部变量数值。

五、实证结果与分析

(一)中国制造业进出口贸易协同发展关系的检验

关于中国制造业进出口贸易协同发展关系的检验可以分为两步；首先是利用格兰杰因果检验的方法，初步验证两者间的协同关系；进一步可绘制正交化脉冲响应图，观察两者一段滞后期内的相互影响，最终验证进出口贸易之间的协同发展关系。鉴于数据平稳是格兰杰因果检验的前提，故首先对样本数据先进行LLC，IPS，Fisher三类检验。如表1所示，检验结果均显著拒绝原假设，则表明进口贸易和出口贸易数据具有较强平稳性。为了得出更加精确的实证结果，进一步对lnEX和lnIM的一阶单整变量进行协整检验，如表2所示，检验结果均显著拒绝原假设，即能证明中国制造业进出口贸易的数据之间存在着长期均衡的关系。至此，可进一步进行Granger Cause检验，其检验结果如表3所示。当滞后阶数设定为3时，EX是IM的格兰杰因，且IM同时也是EX的格兰杰因，因此，可初步证明中国制造业进出口贸易之间存在协同发展关系。

表1 单位根检验结果

表2 协整检验结果

表3 格兰杰因果检验结果

为了进一步验证进出口贸易之间的协同发展关系，对制造业27个细分行业的进口贸易额和出口贸易额进行正交化脉冲响应函数处理，根据样本数据的相关特征，最佳滞后阶数选定为3，冲击作用期限根据样本时长设定为10期，结果显示如图5。图5中纵轴为进出口之间的脉冲响应强度，横轴表示影响的滞后阶数，中间虚线为零刻度线，上下两条线之间则代表5%与95%的脉冲响应置信区间。

图5 脉冲响应函数结果

从图5中的出口贸易对进口贸易的脉冲响应图来看，出口贸易一个标准差外生冲击后，会激发进口贸易之后的反应在第一期为正，第二期为负，随后即围绕横轴上下振动且逐渐趋于平稳。从图5中的进口贸易对出口贸易的脉冲响应图来看，进口贸易一个标准差外生冲击后，会激发出口贸易之后的反应在第一、二期为负，第三期为正，随后即围绕横轴上下振动且逐渐趋于平稳。鉴于此，脉冲响应函数分析进一步验证了中国制造业27个细分行业的进出口贸易之间存在显著的协同发展关系，至此H1得以验证。

进一步地，本研究将中国制造业的进出口贸易协同发展程度按各行业均值进行由高到低排列，汇总于表4。纵向看来，不难看出制造业27个细分行业进出口贸易协同发展程度随年份递增，表明国家对于协同进出口贸易的作为取得显著成绩；横向看来，参照进出口贸易协同发展程度年度均值的测度结果，一定程度上能够揭示出中国制造业27个细分行业的差异化发展现象：在制造业细分行业中，电气机械及器材制造业与通信设备、计算机及其他电子设备制造业以及仪器仪表及文化、办公用机械制造业的产业内贸易协同发展程度较为靠前，而木材加工及木竹藤棕草制品业、化学纤维制造业与烟草制品业产业内贸易协同发展程度则垫底。

表4 中国制造业细分行业进出口贸易协同发展程度

(二)进出口贸易协同对制造业创新能力影响的实证结果与机制分析

1.主效应及其内生性检验

为提高模型估计精度，采用Bootstrap 500次自抽样法进行分析，式(1)回归结果如表5所示。式(1)中核心解释变量TRAD估计系数显著为正，充分说明进出口贸易协同能显著驱动中国制造业的创新能力提升，即H2得以验证。值得注意的是，式(1)的基准回归中控制变量AS(政府支持)并不显著，这表明中国政府对于制造业创新的激励政策未能完全发挥相应效用，究其原因可能是因为部分官员由于贪污腐败行为所导致的创新激励政策失效(李政和杨思莹，2019)[46]。

考虑到可能存在遗漏变量导致主效应模型回归的估计偏差，又出于核心解释变量TRAD由中国制造业进出口贸易额以耦合协调公式计算得出。因此，本文特选取中国制造业进口贸易额、出口贸易额以及变量TC的一期滞后和二期滞后作为工具变量，并采用面板工具变量2SLS方法进行内生性检验。如表5所示，IV_2SLS为利用工具变量法对于主效应模型进行回归估计的结果。不难看出，在工具变量的相关性检验中，Anderson canon.corr.LM统计量的P值小于0.1，即可认为选取的工具变量不存在不可识别的问题；Cragg-Donald Wald F统计量大于相应的Stock-Yogo的临界值16.38，则拒绝弱工具变量的原假设，证明工具变量的选取不存在识别不足的问题；Sargan检验的统计值为3.689且P值为0.158，即说明接受所有变量均外生的原假设，工具变量的选取不存在过度识别的问题。以上分析均得出工具变量选取是适宜的结论，基于此，核心解释变量TRAD估计系数显著为正，则表明在排除内生性问题的前提下，进出口贸易协同发展能够显著驱动中国制造业创新能力的提升。

表5 主效应及其内生性检验

2.中介效应检验

关于产业结构升级在中国制造业进出口贸易协同发展的创新驱动中的中介效应，初步采取逐步回归、依次检验的方法进行验证。表6估计结果显示，式(2)中变量TRAD在1%的水平下显著为正，即进出口贸易协同发展对产业结构升级具有显著正向促进作用；同时，式(3)中变量TRAD及变量STR均显著为正，即进出口贸易协同发展通过产业结构升级促进了中国制造业创新能力的提升。这充分说明了产业结构升级在中国制造业进出口贸易协同发展的创新驱动中起着重要的中介作用，即H3得到初步验证。此外，注意到式(3)中的变量OP(对外开放程度)并不显著，深层剖析原因，可能是现阶段中国对外开放程度不足，或者是其对于制造业创新能力的影响并不是呈现简单的线性关系(周密和申婉君，2018)[47]，同时，也印证了中国进一步扩大开放的决心。

表6 中介效应检验

为了进一步验证产业结构升级在中国制造业进出口贸易协同的创新驱动机制中的中介作用，采取Bootstrap 500次重复取样方法计算交乘系数的95%的置信区间，若其置信区间不包含零，则表明效应显著。表7汇报了本文借助Stata16.0软件对中介效应进行Bootstrap分析的结果，检验结果显示，进出口贸易协同发展通过产业结构升级影响制造业创新能力的间接效应为0.127，其置信区间为[0.044，0.211]；而直接效应为1.428，其置信区间为[1.254，1.601]。由于上述置信区间均不包含零，便可证明进出口贸易协同发展能够通过产业结构升级进一步促进制造业创新能力的提升，也即H3得到完全验证。

表7 基于Bootstrap方法的中介效应检验

3.有调节的中介效应检验

关于有调节的中介效应检验，首先采用依次回归的方法进行初步验证，式(4)～(6)的回归结果如表8所示，并根据回归结果绘制了知识产权保护对该模型中直接路径的调节效应图(见图6)及该模型受到调节的中介效应图(见图7)。

表8 有调节的中介效应检验

表8(续)

由表8及图6可知，第一，式(4)中知识产权保护和进出口贸易协同发展的交乘项系数在1%水平下显著为负，意味着知识产权保护抑制进出口贸易协同发展对创新的直接驱动效应，且进出口贸易协同发展程度越高，该抑制作用越明显，因此，H4a得以验证。究其原因可能在于：作为依然处于工业化进程中的发展中国家，知识产权保护抑制了中国依赖进出口贸易实现模仿创新的进程(鞠建东和余心玎，2014)[48]。第二，式(5)中知识产权保护与进出口贸易协同发展的交乘项系数在1%水平下显著为正，式(6)中的产业结构升级和知识产权保护的交乘项系数同样在1%水平下显著为正，这便意味着知识产权保护正向调节产业结构升级在模型中的中介效应，即H4b得以初步验证。

图6 知识产权保护调节效应图

鉴于实证结果的稳健性，进一步利用Bootstrap 500次重复抽样的方法检验有调节的中介效应。具体而言，以知识产权保护水平的均值加减标准差作为分组标准，分别对高、中、低三种水平下产业结构升级的中介效应进行检验。由表9可知，第一，当知识产权保护程度较低时，进出口贸易协同发展通过产业结构升级促进创新能力提升的间接效应的置信区间包含了零，故此时中介效应不显著；第二，当知识产权保护程度较高时，进出口贸易协同发展通过产业结构升级促进创新能力提升的间接效应的置信区间不包含零，故此时中介效应显著；第三，当知识产权保护程度处于均值时，进出口贸易协同发展通过产业结构升级促进创新能力提升的间接效应的置信区间同样不包含零，故此时中介效应也显著。综上可知，不同知识产权保护程度下，产业结构升级的中介效应存在显著差异，即知识产权保护确实调节了产业结构升级的中介效应，H4b得以完全验证。此外，值得注意的是，较低知识产权保护水平下产业结构升级的中介效应并不显著，究其原因可能是：伴随中国各类产业政策的落地，目前中国制造业布局逐渐由劳动密集型向资本及技术密集型转化；此时，较低水平的知识产权保护已不能助推进出口贸易协同促进产业升级并最终提升制造业创新能力(钱馨蕾和武舜臣，2020)[49]。

表9 基于Bootstrap方法的有调节的中介假设检验

进一步分析，由于式(5)中φ1与φ3以及式(6)中δ2与δ5显著，因此，判定中介效应被调节，且被调节的中介效应值为(φ1+φ3lnIPP)(δ2+δ5lnIPP)。将该中介效应值的表达式稍作修改，不难得到受调节的中介效应函数YM=φ1δ2+(φ1δ5+φ3δ2)lnIPP+φ3δ5lnIPP2，将表8中所对应的系数值带入函数表达式，得：YM=0.006lnIPP2+0.023lnIPP+0.1374。利用Stata 16.0绘制了受到知识产权保护调节的中介效应图(见图7)。其中，纵坐标代表受调节的中介效应值，横坐标表示知识产权保护水平，图7绘制的范围由变量lnIPP(知识产权保护水平)的区间[-1.036，6.090]所决定。

图7 受知识产权保护调节的中介效应

如图7所示，由于开口朝上的二次函数在对称轴取得最小值，即拐点为对称轴所对应的横坐标值，因此，通过令lnIPP=-b/2a不难解出，此时的知识产权保护水平的对数值为-19.333，该水平并不存在于知识产权保护水平对数值的取值区间之内，这意味着，虽然受到调节的中介效应函数的表达式为开口朝上的二次函数，但是在取值区间之内，受到知识产权保护调节的中介效应却是趋于“线性”的，即知识产权保护正向调节于产业结构升级在进出口贸易协同发展创新驱动效应中的中介效应。

(三)稳健性检验

1.替换被解释变量

通过替换被解释变量的衡量指标对以上回归结果进行稳健性检验，即以新产品销售额(韩晶，2010)[50]替代发明专利申请数重新刻画制造业创新能力。检验方法和步骤同上文，基于豪斯曼检验，每个模型所适用的最佳回归方式已在表10中标注，检验结果经整合如表10所示。式(1)中变量lnTRAD估计系数显著为正，即H2得证；式(2)～(3)中变量lnTRAD及lnSTR估计系数显著为正，即H3得证；式(4)中变量lnTRAD与lnIPP交乘项的估计系数显著为负，即H4a得证；式(5)中变量lnTRAD和lnIPP交乘项的估计系数及式(6)中变量lnSTR和lnIPP交乘项的估计系数同时显著为正，即H4b得证。由于依次检验的力度高于其他方式的检验，限于篇幅，不再延展Bootstrap交乘系数置信区间的检验。

表10 替换变量的稳健性检验

2.基于结构方程模型的稳健性检验

鉴于实证方法是基于逐步回归的中介效应模型展开的，而中介模型在设定上本身存在较大的内生性问题，因此,尝试在稳健性检验的环节，利用结构方程模型消除所研究问题的内生性。针对于为何在上述实证分析中并未采用相关的方法对传统中介模型进行内生性检验，并进一步消除其内生性，其原因在于：中介效应模型在设定上本身存在遗漏变量，以逐步回归的经典模型为例，如果式(1)与式(3)同时显著成立的话，则意味着式(1)至少存在遗漏变量，该遗漏变量即是中介变量，因此,存在内生性问题，并且会导致其拟合不足，致使方程间的估计结果不具有一致性。若利用传统的工具变量法消除中介效应模型存在的内生性问题，不仅需要在TRAD对INNO的回归中寻找工具变量，也需要再到TRAD对STR以及STR对INNO的回归中设定工具变量，如此一来实证工作较为冗杂，且结论不一定稳健。

本研究选择结构方程模型作为上述实证研究的稳健性检验方法，原因在于：第一，结构方程模型以计算协方差的方法，将遗漏变量对于模型估计的影响纳入其中，在一定程度上消除了由于模型设定中存在遗漏变量所带来的内生性问题；第二，结构方程模型并不是唯一固定的模型，因此,并不限于强因果关系的假设，其本质是一种相关模型，通过展现相关系数，并辅以相应的理论、事实、经验以及逻辑等进一步推理真实的因果关系，即结构方程模型的弹性在一定程度上削弱了由固定模型带来的内生性问题。

基于此，利用Stata 16.0自带的SEM模型绘制了本文所研究问题的路径图,如图8所示，且将其路径系数的回归结果列于表11当中。其中，模型1代表的路径是“进出口贸易协同发展→创新能力”；模型2表示的是三条路径，分别是“进出口贸易协同发展→创新能力”“进出口贸易协同发展→产业结构升级”和“产业结构升级→创新能力”；模型3表示知识产权保护对于“进出口贸易协同发展→创新能力”路径的调节效应；模型4表示知识产权保护对于“进出口贸易协同发展→产业结构升级”路径的调节效应；模型5表示知识产权保护对于“产业结构升级→创新能力”路径的调节效应。

图8 基于结构方程模型构建的路径图

进一步地，结合图8和表11可得以下结论：第一，模型1的路径系数在1%的水平下显著为正，即可证明中国制造业进出口贸易协同发展与创新能力之间存在显著的正相关关系，也即H2成立；第二，模型2的三条路径系数均在1%的水平下同时显著为正，这意味着中国制造业进出口贸易协同发展对创新能力提升具有正向促进作用，同时，产业结构升级也在其中构建了重要的传导机制，即H3成立；第三，模型3代表交乘项的路径系数显著为负，意味着知识产权保护负向调节于“进出口贸易协同发展→创新能力”，即H4a得以验证；第四，模型4和模型5代表交乘项的路径系数均显著为正，表示知识产权保护正向调节于“进出口贸易协同发展→产业结构升级”和“产业结构升级→创新能力”，也即H4b成立。至此，本文的稳健性检验结束，其结果可佐证上述实证部分关于有调节的中介模型所得相关结论。

表11 模型的路径系数

六、结论与启示

(一)研究结论

本研究引入知识产权保护，从产业结构升级视角深入探讨中国制造业进出口贸易协同发展的创新驱动机制，得出以下结论：第一，中国制造业进出口贸易之间存在显著的双向协同发展关系，且该种协同发展关系能够显著驱动制造业创新能力的提升。第二，在制造业进出口贸易协同发展的创新驱动机制中，产业结构升级发挥着重要的中介效应。第三，知识产权保护抑制了进出口贸易协同发展对制造业创新能力影响的直接效应，却正向调节了产业结构升级在进出口贸易协同发展创新驱动效应中的中介效应。

(二)理论启示

根据以上结论，有以下理论启示：第一，立足于“双循环”的新发展格局，中国应当竭力推进“两个市场、两种资源”的有效联动，培植适宜中国制造业高质量发展的优渥土壤，聚焦于进出口贸易协同的溢出效应。一方面，需完善制造业出口政策，优化国际市场布局，坚持“一带一路”，扩大与周边国家的贸易规模，稳定市场份额；另一方面，应以加入RCEP为契机，积极推动内外贸易法规、制度与国际标准相衔接，降低进口关税以削弱成本，促进进口来源多元化，以期助力“中国制造”向“中国创造”转型。第二，迫于“全球产业链重构”与“疫情蔓延”的双重压力，医治中国制造业“强而不大”的良方，应于产业内贸易双向协同效应中寻得。一方面，聚焦协同发展对于制造业创新的推进作用十分重要，另一方面，制造业产业结构升级在其中构建的传导机制也不容忽视。当前面临百年未有之大变局，中国应致力整合制造业产业结构升级的多项条件要素，以高质量的产业内贸易“双向协同”作为宏观调控工具，贴合中国社会经济现实，基于差异化的制造业行业“因材施教”，兼顾发展过程中的传统优势，并放眼未来的战略布局，加快建设数字贸易平台、完善跨境电商制度，保证产业链完整性和安全性，旨在助推中国制造业高质量发展。第三，尽管较高水平的知识产权保护已开始抑制一部分仍依赖于模仿创新形式的制造业行业的创新能力发展，但是伴随着各项产业政策的落地以及中国制造业创新机制的转型，受限于模仿创新的中国制造业必将迎来新的生机。因此，现阶段关注知识产权保护对于中国制造业产业结构升级仍然尤为重要，若要更好地利用进出口贸易协同发展对制造业产业结构升级的驱动效应，应尝试多维度考察知识产权保护工作与当下产业的适配程度，协同社会多方力量，制定并落实符合中国社会主义现代化经济建设的知识产权保护制度体系。