经济政策不确定性对长三角城市群出口技术复杂度的影响研究

赵 巍,杨静茹,张纪凤

2008年金融危机爆发之后,各国纷纷建立起贸易壁垒来抵御外国的经济冲击,因此经济政策不确定性不断上升①田晖,李文玉,程倩.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[J].工业技术经济,2020（9）:63—70.。我国为了稳定经济,对宏观经济政策进行了调整,如2015年的供给侧改革、2017年的高质量发展和2020年的新发展格局。随着我国改革开放不断深入,未来宏观经济政策的不确定性会更加凸显②刘强,陶士贵.经济政策不确定性对城市经济发展的影响研究——基于长三角城市群的分析[J].现代城市研究,2020（9）:86—92.。

出口技术复杂度是衡量一国制造业出口产品竞争力的重要指标,世界各国希望通过提高出口技术复杂度来减轻贸易壁垒和恶性竞争带来的负面影响①胡沅洪,戴一鑫,孙生.经济政策不确定性对制造业出口技术复杂度的影响研究[J].软科学,2021（8）:14—22.。城市是对外贸易活动中十分重要的地理单位,是连接国家、企业和个人的关键节点。在对外开放中,它作为对外贸易网络的空间结点,甚至影响我国对外贸易的竞争优势。因此,研究城市层面的出口技术复杂度对加快城市对外贸易结构转型具有重要的意义。

长三角地区是目前我国经济最发达的地区之一,地理位置优越,基础设施完善,科教文化强盛,出口产品技术含量名列前茅。经济政策不确定性是否对长三角城市群的出口技术复杂度产生影响? 背后的传导机制和规律特征又是什么? 产生的影响是否存在异质性? 本文尝试回答上述问题,为优化长三角城市群出口贸易结构,实现外贸高质量发展提供参考。

一、文献综述

经济政策不确定性主要是指当经济政策发生变化时,经济主体无法准确预测未来经济事件发生的可能性②同①.。在宏观层面,学术界主要关注货币通货膨胀、人民币汇率、出口贸易等研究领域。Balcilar研究发现美国的通货膨胀情况可以通过控制经济政策不确定性得到改善③BALCILAR M,GUPTA R,JOOSTE C.Long memory,economic policy uncertainty and forecasting US inflation:a bayesian VARFIMA approach[J].Applied economics,2017（11）:1047—1054.。朱孟楠等分析发现自从2005年人民币汇率改革以来,国内经济政策不确定性对人民币汇率的溢出效应明显增加④朱孟楠,闫帅.经济政策不确定性与人民币汇率的动态溢出效应[J].国际贸易问题,2015（10）:111—119.。魏友岳等发现经济政策不确定性对出口集约边际的影响不确定,而对扩展边际产生抑制影响⑤魏友岳,刘洪铎.经济政策不确定性对出口二元边际的影响研究——理论及来自中国与其贸易伙伴的经验证据[J].国际商务（对外经济贸易大学学报）,2017（1）:28—39.。在微观层面,现有文献主要集中于企业投资行为、企业产品出口等方面。王义中等发现由于经济政策不确定性,厂商的短期利润下降,并通过外部需求和资金供应等渠道影响企业的投资行为⑥王义中,宋敏.宏观经济不确定性、资金需求与公司投资[J].经济研究,2014（2）:4—17.。陈国进等研究发现经济政策不确定性通过资金成本渠道和资本边际收益率渠道抑制企业的投资行为⑦陈国进,王少谦.经济政策不确定性如何影响企业投资行为[J].财贸经济,2016（5）:5—21.。刘晴等研究发现目的国经济政策不确定性会提高企业一般贸易的出口额,降低企业加工贸易的出口额⑧刘晴,张盼盼.经济政策不确定性对中国出口企业升级的影响——基于贸易中介集聚视角的经验分析[J].北京理工大学学报（社会科学版）,2022（1）:90—104.。张莹等提出经济政策不确定性的不断增加会抑制出口产品质量和价格的提高⑨张莹,朱小明.经济政策不确定性对出口质量和价格的影响研究[J].国际贸易问题,2018（5）:12—25.。

出口技术复杂度的研究起步于国外。Michaely提出一个国家的收入水平越高,其出口产品的技术含量可能越高,因此构建贸易专业化指数来衡量一国出口的某种产品的技术含量①MICHAELY M.Trade income levels and dependence[M].Amsterdam:Elsevier Science Ltd,1984:589.。Hausmann等由此提出“出口技术复杂度”这一概念,他认为出口技术复杂度不仅体现了一个国家或地区出口产品技术含量,同时反映了该国家或地区的出口结构②HAUSMANN R,HWANG J,RODRIK D.What you export matters[J].Journal of economic growth,2007（1）:1—25.。随后,出口技术复杂度引起了国内学者的关注,且多数研究聚焦于产品和行业层面。周茂等通过双重差分模型研究人力资本对城市制造业升级产生的影响,发现人力资本对于那些经济实力较好的城市影响更为显著③周茂,李雨浓,姚星,等.人力资本扩张与中国城市制造业出口升级:来自高校扩招的证据[J].管理世界,2019（5）:64—77.。孙楚仁等认为城市出口技术复杂度反映了城市层面出口产品结构的升级情况,衡量了出口贸易的质量④孙楚仁,覃卿,王松.城市中心性能促进城市出口结构升级吗? 来自中国城市和城市群的证据[J].世界经济研究,2021（1）:17—31.。

从国内外研究现状看,关于经济政策不确定性和出口技术复杂度的研究较多,鲜有学者研究经济政策不确定性对城市出口技术复杂度的影响,为本文留下了空间。本文的边际贡献体现在三个方面:一是以长三角城市群为研究对象,分析经济政策不确定性对城市出口技术复杂度影响的作用机制和规律特征;二是运用面板门槛模型,检验经济政策不确定性和城市出口技术复杂度之间的非线性关系;三是从区域和政策两个维度进行异质性分析,深入阐释影响机制的差异性。

二、理论机制

目前,学界总体认为经济政策不确定性是一把双刃剑,消极影响和积极影响并存。在消极影响方面,饶品贵等认为经济政策不确定性不断攀升,企业会更加考虑经济因素和投资效率,导致企业更加谨慎地对待未来投资⑤饶品贵,岳衡,姜国华.经济政策不确定性与企业投资行为研究[J].世界经济,2017（2）:27—51.。潘家栋等提出国内经济政策不确定性通过生产供给路径,世界经济政策不确定性通过进口需求路径,抑制了我国出口贸易的发展⑥潘家栋,韩沈超.经济政策不确定性对我国出口贸易影响的实证分析[J].浙江学刊,2018（6）:105—115.。席艳乐等以中国与175个国家和地区的双边贸易数据为研究样本,发现经济政策不确定性的波动会抑制出口技术复杂度的提升⑦席艳乐,汤恒运,魏夏蕾.经济政策不确定性波动对中国出口技术复杂度的影响——基于CEPII-BACI数据库的实证研究[J].宏观经济研究,2019（5）:20—32.。

从积极影响来看,由于经济政策不确定性会增加企业经营风险,也能够倒逼企业主动优化生产配置,加快技术升级。谢申祥等以中国工业企业微观数据为基础,通过构建经验模型研究得出国内经济政策不确定性的上升会增加国内企业的出口产量①谢申祥,冯玉静.经济政策不确定性与企业出口——基于中国工业企业数据的实证研究[J].当代财经,2018（9）:91—101.。张夏等运用高度精细化的微观企业数据,发现进口国经济政策不确定性会刺激出口企业进行高端产品贸易,提高出口产品的规模和质量,并且在多元化的稳健性检验中依然成立②张夏,施炳展,汪亚楠,等.经济政策不确定性真的会阻碍中国出口贸易升级吗? [J].经济科学,2019（2）:40—52.。胡沅洪等提出经济政策不确定性的预期机制包括产品需求预期和投资供给预期,产品需求预期机制会抑制企业的“进口依赖”效应,投资供给预期会抑制“融资约束依赖”效应,两者会倒逼企业进行研发创新,从而提高产品的出口技术复杂度③胡沅洪,戴一鑫,孙生.经济政策不确定性对制造业出口技术复杂度的影响研究[J].软科学,2021（8）:14—22.。由此,本文提出假说1。

假说1:中国经济政策不确定性对长三角城市出口技术复杂度具有正向影响。

早期有学者在研究美国经济政策不确定性时发现,政府干预经济而产生的不确定性会抑制外商直接投资④BLOOM N,BOND S,REENEN J V.Uncertainty and investment dynamics[J].Review of economic studies,2007（2）:391—415.。在投资供给预期机制中,当母国的经济政策不确定性增加时,企业的投资成本就会增加,那么经济较为稳定的国外市场更加受到投资者的青睐⑤杨永聪,李正辉.经济政策不确定性驱动了中国OFDI的增长吗——基于动态面板数据的系统GMM估计[J].国际贸易问题,2018（3）:138—148.。此外,政府制定的政策水平越高,调整成本就会更低,带来的效益就会越高,从而促进外商直接投资⑥朱瑞博,张路.国内经济不确定性是否抑制了外商直接投资? ——基于时变参数向量自回归模型分析[J].上海经济研究,2019（8）:109—117.。国际经济政策不确定性通过对外直接投资和外商直接投资影响一国全球价值链的分工地位,其中OFDI发挥的作用大于FDI⑦郝晓,王林彬,孙慧.国际经济政策不确定性、双向FDI与全球价值链分工地位[J].统计与决策,2021（17）:122—125.。外商直接投资一定程度上会影响一国出口产品的技术含量。随着外商直接投资的不断增加,生产要素流动、技术溢出效应以及企业竞争力的加强会促进东道国企业转型升级,提高出口产品竞争力。Clark等认为外商直接为引资国家带来先进的技术,促进该国的技术进步⑧CLARK D P,HIGHFILL J,JONAS D,et al.FDI,technology spillovers,growth,and income inequality:a selective survey[J].Global economy journal,2011（2）:1—44.。Urban指出跨国公司的人才流动给东道国带来高素质人才,提高了东道国的生产率,提升了产品的技术含量⑨URBAN D M.FDI,Technology spillovers,and wages[J].Review of international economics,2010（3）:443—453.。此外,外商直接投资的绝对规模和相对规模正向影响中国制造业出口技术复杂度,在对外开放程度更高的东部沿海地区,该效果更为显著①刘胜,顾乃华.外商直接投资对中国制造业出口技术复杂度的影响[J].首都经济贸易大学学报,2016（2）:11—18.。由此,本文提出假说2。

假说2:中国经济政策不确定性通过外商直接投资促进长三角城市出口技术复杂度的提升。

随着经济政策不确定性的增加,未来存在收益的机会增加,对于追求高利润的企业而言,他们想方设法抓住机会,加大研发投入②顾夏铭,陈勇民,潘士远.经济政策不确定性与创新——基于我国上市公司的实证分析[J].经济研究,2018（2）:109—123.。当出现经济政策不确定性造成的风险时,企业会倾向加大创新投入来抵御风险,稳定出口③田晖,李文玉,程倩.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[J].工业技术经济,2020（9）:63—70.。技术创新能力的提升有利于提高企业的核心竞争力和出口竞争优势,从而占据市场份额,赢得利润。国内经济政策不确定性的不断上升使出口竞争日趋激烈,企业更希望通过提高产品技术含量在激烈的国际竞争中赢得一席之地。企业技术创新水平的提高有利于增加出口产品的技术含量,提升产品附加值④KAUFMANN A,LEHNER P,TÖDTLING F.Effects of the internet on the spatial structure of innovation networks[J].Information economics and policy,2003（3）:402—424.。一般来说,中国出口规模激增对出口产品技术含量提高的影响甚微,企业生产率的提高是保持出口竞争力的关键,因此企业技术升级有利于出口技术复杂度的提升,提高出口稳定性⑤鲁晓东.技术升级与中国出口竞争力变迁:从微观向宏观的弥合[J].世界经济,2014（8）:70—97.。综上所述,本文提出假说3。

假说3:中国经济政策不确定性通过技术创新促进长三角城市出口技术复杂度的提升。

已有研究表明,经济政策不确定性与外商直接投资之间存在非线性关系⑥单东方.经济政策不确定性对FDI影响研究[J].经济问题,2020（3）:42—49.。同时,经济政策不确定性和企业投资之间呈倒“U”型关系,在不确定性小于特定门槛值时,企业投资随着不确定性的增加而增加,当越过这个门槛时,企业投资随着不确定性的减少而减少⑦ABEL A B,EBERLY J C.The effects of irreversibility and uncertainty on capital accumulation[J].Journal of monetary economics,1995（3）:339—377.。还有学者研究表明,经济政策不确定性和技术创新之间也存在非线性关系,即当经济政策不确定性增加时,由于投资增长期权的长期存在,企业会加大研发投入以增强竞争力,从而促进研发产出的增加,对研发投入产生积极影响。刘振等实证分析经济政策不确定性和企业创新之间是U 型关系,政府创新偏好在两者之间起负向调节作用⑧刘振,黄丹华.经济政策不确定性、政府创新偏好与企业创新战略[J].财会月刊,2020（20）:130—138.。因此,经济政策不确定性既可能带来风险抑制创新,也有可能激励企业提高创新竞争力。在抑制机制和激励机制的共同作用下,经济政策不确定性和技术创新之间可能呈现非线性特征。由此,本文提出假说4。

假说4:经济政策不确定性对长三角城市出口技术复杂度的影响具有非线性特征。

三、实证设计

（一）模型设计

1.直接影响。为了检验经济政策不确定性对长三角城市群出口技术复杂度的直接影响,本文构建如下计量模型:

2.间接影响。为了检验经济政策不确定性如何通过外商直接投资影响长三角城市出口技术复杂度,本文借鉴温忠麟和叶宝娟的研究①温忠麟,叶宝娟.中介效应分析:方法和模型发展[J].心理科学进展,2014（5）:731—745.,在模型（1）的基础上构建如下的中介效应模型:

按照中介效应检验步骤,本文先检验模型（1）的系数α1是否显著,再依次检验模型（2）的系数β和模型（3）中的系数γ2,如果两者均显著,说明中介效应成立;如果两者至少有一个不显著,应进行Bootstrap法检验原假设:β1γ2=0,若显著,则中介效应显著,反之,则停止分析。接着本文再检验模型（3）的系数γ1,若不显著,说明只有中介效应;若显著,说明直接效应显著,进行下一步检验。最后本文对β1γ2和γ1的符号进行比较,如果同号,属于部分中介效应,中介效应占总效应的比例为β1γ2/α1;如果异号,属于遮掩效应,遮掩效应占总效应的比例为

为了检验经济政策不确定性如何通过技术创新影响长三角城市出口技术复杂度,本文在模型（1）的基础上构建如下的中介效应模型:

在以上模型中,下标i和t分别表示长三角城市群中的城市和年份;TSIit表示长三角城市群的出口技术复杂度,EPUit表示中国的经济政策不确定性,FDIit表示外商直接投资,PATit表示城市技术创新水平;Xit表示本文所选取的控制变量,α,β,κ,λ表示待估参数,φi和ηt分别表示个体和时间固定效应,εit表示随机误差项。为了减少异方差问题,本文对因变量和自变量进行对数化处理。

3.非线性关系检验。经济政策不确定性对长三角城市出口技术复杂度的作用机制受到各种因素影响,为检验假说4,此处采用面板门槛回归模型进行实证分析。借鉴Hansen的研究②BRUCE E H.Threshold effects in non-dynamic panels:estimation,testing,and inference[J].Journal of econometrics,1999（2）:345—368.,构建如下门槛回归模型:

其中,γ1和γ2分别为两个门槛值。指示函数I（·）根据括号内条件成立与否分别取1或0。threshold表示门槛变量,当门槛变量位于区间1（threshold≤γ1）时,随着FDI变化的EPU的估计系数为θ1;当门槛变量位于区间2（γ1γ2）,EPU的估计系数为θ3。

（二）变量选取

1.被解释变量。采用Hausmann的测算方法来计算长三角城市群的出口技术复杂度（TSI）①HAUSMANN R,HWANG J,RODRIK D.What you export matters[J].Journal of economic growth,2007（1）:1—25.。以某产品的出口份额和人均国民生产总值来构建产品层面的出口技术复杂度,它可以衡量出口产品的结构和技术含量。

式（7）中,k和j分别表示国家和产品,PRODYj表示产品层面的出口技术复杂度,Ek,j表示k国家j产品的出口份额,Ek表示k国家产品的出口总额,Yk表示k国家人均国民生产总值。

根据朱勤等对TSI的测算②朱勤,于海静,李兵涛.互联网发展与城市出口技术复杂度提升[J].浙江社会科学,2021（10）:4—11.,在得到产品层面的出口技术复杂度以后,将其以产品出口份额为权重加总至城市层面,从而得出长三角城市层面的出口技术复杂度计算公式为

其中,c代表长三角地区的41个城市,TSIc表示城市层面的出口技术复杂度,Ec,j表示c城市j产品的出口份额,Ec为c城市的总出口额。

2.核心解释变量。中国经济政策不确定性指数（EPU）是由Baker等根据新闻报纸上经济、不确定性等关键词的数量积累,对其进行量化而构建的指标③BAKER S R,BLOOM N,DAVISSJ.Measuring economic policy uncertainty[J].The quarterly journal of economics,2016（4）:1593—1636.。Baker等统计《南华早报》有关中国经济政策不确定性的报道数量,进行标准化处理后得到中国月度经济政策不确定性指数。因为本文使用的是年度数据,于是采用算术平均法,将月度数据转化为年度数据。算术平均法如下公式所示:

3.中介变量。本文以外商直接投资（FDI）和技术创新（PAT）作为中介变量。一个国家吸引外资的能力受到经济、政策、制度等多种因素的影响,虽然从长期来看国内政策不确定性会对外商直接投资造成正面冲击,但是从短期来看会刺激外商直接投资。已有文献研究表明外商直接投资通过技术溢出效应对城市出口技术复杂度产生重要影响①陈俊聪.对外直接投资对服务出口技术复杂度的影响——基于跨国动态面板数据模型的实证研究[J].国际贸易问题,2015（12）:64—73.。该变量选取各城市当年实际利用外资额进行衡量。对于另一中介变量技术创新（PAT）,本文根据刘威等的方法,采用各个城市每年的专利授权量来衡量城市的技术创新水平②刘威,杜雪利,李炳.金融发展对中国出口复杂度的影响渠道研究[J].国际金融研究,2018（2）:87—96.。

4.控制变量。为减少遗漏变量的偏误,我们分别引入三个城市层面的控制变量:一是金融发展水平（FIN）,该变量选取区域内金融机构人民币贷款余额占地区生产总值的比重来衡量;二是政府参与度（GOV）,该变量选取城市财政支出占地区生产总值的比重来衡量;三是信息化水平（UIL）,首先借鉴赵涛等的方法,运用互联网普及率、互联网相关从业人员情况、互联网相关产出情况和移动互联网用户数四个方面的指标,构建城市信息化水平评价指标体系③赵涛,张智,梁上坤.数字经济、创业活跃度与高质量发展——来自中国城市的经验证据[J].管理世界,2020（10）:65—76.。

表1显示了变量的描述性统计结果。中国经济政策不确定性（EPU）的均值为254.077,最小值为82,最大值为792。城市出口技术复杂度（TSI）的均值为49 018.812,最小值为15 786,最大值为124 465,说明出口技术复杂度呈现较大的空间分异性。

表1 变量的描述性统计

（三）数据来源

出口技术复杂度的数据来源于中国海关进出口统计数据库、世界银行数据库和UN Comtrade数据库。中国经济政策不确定性数据来源于经济政策不确定性网站（http://www.policyuncertainty.com）。中介变量和控制变量数据主要来源于EPS统计数据/分析平台、中经网统计数据库、中国经济社会大数据研究平台和《中国城市统计年鉴》。依据数据的可获得性和完整性,本文以2007—2019年长三角城市群41个城市的面板数据作为研究样本。将世界银行数据库和UN Comtrade数据库进行匹配,选取180余个具有出口记录的国家作为城市出口对象。而样本城市选取过程如下:首先,对数据库进行整理和剔除,再根据城市的名称进行筛选和汇总;其次,通过与1996版的商品编码对照表对比,对城市出口数据进行匹配,将HS八位码截取为HS六位码;最后,根据统计局公布的行政区域代码,查找长江三角洲地区各城市的代码,对样本数据进行归类,最终选取41个城市作为研究样本。

四、计量结果与分析

（一）基准回归分析

根据上文构建的计量模型,本文首先进行基本回归分析,回归结果如表2所示。在列（1）中只加入个体固定效应,结果可知EPU的系数为0.445且在1%的水平上显著,此时国内经济政策不确定性正向影响长三角城市群出口技术复杂度。在列（2）中继续加入时间固定效应,结果仍然显示EPU与长三角城市群出口技术复杂度呈现正向关系。在列（3）中只控制个体效应且加入控制变量,由结果可知回归系数依然显著为正,但是影响系数明显减少。在列（4）中,在加入控制变量和个体效应的基础上,增加时间固定效应,显示EPU的估计系数为0.568,在1%的水平上依然显著,核心解释变量系数估计结果较为稳健,进一步说明随着国内经济政策不确定性的不断增加,长三角城市群的出口技术复杂度将增加,假说1得到验证。

表2 基准回归结果

（二）影响机制分析

表3的列（2）到列（5）呈现了EPU通过中介变量FDI和PAT影响长三角城市群出口技术复杂度的机制检验结果。为了验证EPU是否通过FDI来影响长三角城市群出口技术复杂度,本文使用模型（2）和模型（3）进行中介效应检验。列（2）中EPU的估计系数为正且在1%的水平上显著,说明随着EPU的上升,长三角城市会不断吸引到外商的投资;列（3）中FDI的估计系数为正且通过了1%水平上的检验,其中中介变量FDI发挥的中介效应为0.014,从而验证假说2,即中国经济政策不确定性通过外商直接投资正向影响长三角城市出口技术复杂度。我国对于经济有利的政策调整创造了良好的营商环境,会吸引外资的流入,随之产生的技术溢出效益促进长三角地区企业创新效率的提升,不断增强企业的竞争力。另一方面,为了验证EPU是否通过技术创新来影响长三角出口技术复杂度,本文使用模型（4）和模型（5）进行中介效应检验。列（4）中PAT的估计系数为正且在1%的水平上显著,说明随着EPU的上升,技术创新水平会不断提高;列（5）中PAT的估计系数为正且通过了1%水平上的检验,其中中介变量PAT发挥的中介效应为0.08,从而验证假说3,即中国经济政策不确定性通过技术创新正向影响长三角城市出口技术复杂度。经济政策不确定性的增加意味着未来市场机会的增加,那么企业会通过增加研发投入来提高核心竞争力,从而更利于占领市场和增加利润。

表3 中介效应回归结果

比较来看,技术创新发挥的中介作用最大,说明在长三角城市群中,技术创新更能促进出口技术复杂度的提升。虽然引进外资有利于学习先进技术,但是长三角企业的自主创新能力才是增强核心竞争力的关键因素,只要企业充分利用不确定性带来的机遇,加大技术创新投入,其在未来市场上处于有利地位的机会就会大大增加。因此,虽然国内经济政策不确定性更多是通过直接效应促进城市出口技术复杂度的提升,但在上述传导过程中,两个中介变量均对城市出口技术复杂度产生了间接影响。

（三）非线性特征分析

采用面板门槛模型检验经济政策不确定性与出口技术复杂度之间的非线性特征,检验结果如表4所示。表4结果显示,以FDI和PAT作为门槛变量,均存在2个门槛值。

表4 门槛效应检验

面板门槛模型估计结果如表5所示,当lnFDI位于区间1,即小于第一门槛值10.295时,EPU的估计系数在1%的水平上显著,系数为0.214,表明在该区间内EPU正向影响出口技术复杂度;当lnFDI位于区间2,EPU的估计系数在1%的水平上显著,且系数0.249大于0.214,表明在该区间内EPU的影响效应依然存在,且促进强度进一步增强。当lnFDI位于区间3,EPU的估计系数在1%的水平上显著,且系数0.288大于0.249,说明EPU的影响效果更加明显。因此验证了假说4。

表5 面板门槛模型估计结果

若以lnPAT作为门槛变量时,lnPAT位于区间1 时,EPU的估计系数为0.126且在1%的水平上显著;其位于区间2时,EPU的估计技术在1%的水平上显著,且系数大于0.126;当位于区间3时,EPU对城市出口技术复杂度的正向影响更加明显,说明EPU仍然具有对长三角城市出口技术复杂度正向促进的“边际效应”递增的影响,再次验证假说4。

（四）稳健性检验

1.经济政策不确定性的再度量。上文EPU指数是由算术平均法测算出来,该种计算方法可能存在一定的误差,接下来本文继续采用其他计算方法来测算中国的经济政策不确定性指数。

（1）根据Gulen等的方法①GULEN H,ION M.Policy uncertainty and corporate investment[J].The review of financial studies,2016（3）:523—564.,首先计算2007—2019年中每一年季度层面的指数,然后将季度层面的指数运用算术平均法,测算出年度层面的指数。计算公式如下所示:

其中,EPU1为替换后的经济政策不确定性指数,m为月份,EPUm为m月的经济政策不确定性指数,表6为替换成EPU1的稳健性检验结果。

表6 替换成EPU 1的稳健性检验结果

（2）根据Wang等的研究,通过几何平均值计算方法进行稳健性检验②WANG Y,CHEN C R,HUANG Y S.Economic policy uncertainty and corporate investment:evidence from China[J].Pacific-basin finance journal,2014（26）:227—243.。计算公式如下所示:

其中,EPU2为替换后的经济政策不确定性指数,m为月份,EPUm为m月的经济政策不确定性指数,表7为替换成EPU2的稳健性检验结果。

表7 替换成EPU 2的稳健性检验结果

从表6和表7的估计结果可知,除了系数大小存在差异外,核心变量的显著性和方向与基准回归结果基本一致,这说明回归结果依然稳健。

2.内生性处理。本文选择经济政策不确定性滞后一期作为工具变量,进行面板2SLS回归,此时外生性条件更容易满足,能更好地解决内生性问题引起的估计偏误。由表8可知,在控制内生性问题之后,经济政策不确定性的估计系数为正,仍然在1%的水平上显著,说明回归结果较为稳健。Kleibergen-Paap WaldF统计量的P值均显著小于0.01,拒绝工具变量识别不足的原假设。Cragg-Donald WaldF统计量大于16.38即10%偏误的临界值,也可以拒绝原假设,即认为不存在弱工具变量问题。

表8 工具变量估计结果

（四）异质性分析

1.区域层面的差异性。2019年12月1日,中共中央、国务院通过了《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》,提出以上海,江苏省南京、无锡、常州、苏州、南通、扬州、镇江、盐城、泰州,浙江省杭州、宁波、温州、湖州、嘉兴、绍兴、金华、舟山、台州,安徽省合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、滁州、池州、宣城27个城市为中心区（面积22.5万平方公里）,辐射带动长三角地区高质量发展。本文将这27个城市作为中心区,其余城市作为非中心区,研究其不同区位所带来的差异性影响。中心区以上海为核心,引领带动长三角地区高质量发展。由表9和下页表10实证结果显示,经济政策不确定性对中心区和非中心区出口技术复杂度的估计结果均显著。在表9的列（2）和列（3）中,EPU和FDI的系数均为正,且通过1%的检验,在列（4）和列（5）中,EPU和PAT的系数也均通过检验,说明中心区通过外商直接投资和技术创新的中介效应影响该城市出口技术复杂度的假设成立。在表10中,由于EPU与FDI、EPU与PAT均有一个系数不显著,需要对其样本采用Bootstrap法检验,重复抽样500次,分析结果得出间接效应的置信区间包含零,因此非中心区通过外商直接投资和技术创新的中介效应影响该城市出口技术复杂度的假设不成立。

表9 中心区的异质性分析结果

表10 非中心区的异质性分析结果

2.政策层面的差异性。除了Baker等人根据《南华早报》编制国内经济政策不确定性指数,中国香港浸会大学的陆尚勤和黄昀根据中国大陆10家报纸也开发出中国经济政策不确定性指数。两位学者的研究不仅给出了综合的经济政策不确定性指数,还将该指数细分为财政政策不确定性（Fiscal Policy Uncertainty,FPU）、货币政策不确定性（Monetary Policy Uncertainty,MPU）、贸易政策不确定性（Trade Policy Uncertainty,TPU）和汇率与资本账户政策不确定性（Exchange-rate and Capital-account Policy Uncertainty,ECPU）,可进一步探究影响长三角城市群出口技术复杂度的政策异质性。

与前文经济政策不确定性的处理方法相同,本文将不同类型经济政策不确定性的月度数据运用算术平均法计算得出不同类型不确定指数的年度值。为了减少异方差的影响,本文将这些变量进行对数化处理。表11列（1）至列（4）分别为财政政策、货币政策、贸易政策和汇率与资本账户不确定性对长三角城市出口技术复杂度的回归结果。结果显示,财政政策不确定性和贸易政策不确定性的系数显著为正。

表11 经济政策不确定性影响的异质性分析结果

同样地,货币政策不确定性和汇率与资本账户不确定性的系数显著为负,且负向作用存在差异。货币政策变动存在许多无法预测的成分,对市场主体投资决策会产生深远的影响,并且银行的违约成本也会增加,不利于提高出口技术复杂度。汇率与资本账户不确定性会通过引发国际资本流动、降低投资效率和加剧风险承担而提高长三角地区企业的杠杆率,可能会使企业减少研发投入,从而降低出口产品技术含量①司登奎,赵冰,刘喜华,等.汇率政策不确定性与企业杠杆率[J].财经研究,2020（12）:124—137.。

五、结论与政策建议

本文基于2007—2019年长三角41个城市的面板数据,采用中介效应模型和面板门槛回归模型,分析了中国经济政策不确定性对长三角城市群出口技术复杂度的影响机制和规律特征。研究得出如下结论:（1）经济政策不确定性对长三角城市群出口技术复杂度具有正向作用,这一结论在更改解释变量计算方法、使用核心解释变量滞后一期的回归后仍具有一致性,验证了本文结论的稳健性。（2）中介效应检验发现,经济政策不确定性通过外商直接投资和技术创新间接促进长三角城市群出口技术复杂度的提升,相较于外商直接投资,技术创新发挥的作用更大。（3）面板门槛模型检验发现,经济政策不确定性对出口技术复杂度的影响具有显著的非线性趋势。（4）对分样本而言,经济政策不确定性通过中介变量发挥的作用存在明显的区域差异。在中心区,经济政策不确定性通过外商直接投资和技术创新促进城市出口技术复杂度,而在非中心区,外商直接投资和技术创新无法发挥中介作用。

根据上述结论我们可以得到以下启示:第一,加强对经济的宏观调控。政府部门要对当前宏观经济运行状况、经济不确定性水平以及政策自身可能带来的不确定性等问题进行充分研究,提高宏观经济政策调控的稳定性、透明性,通过各种渠道将政策的有关信号传递给市场经济主体,从而稳定市场预期,降低不确定性对经济发展的负面影响。第二,充分利用外资。中心区继续发挥带动作用,积极吸引外资,引进国外先进技术,运用于区域内的经济发展。上海要积极发挥龙头带动作用,以长三角地区的畅通循环促进国内大循环,从而推动国内国际双循环。非中心区要积极融入长三角中心区,营造良好的投资环境,吸引外来投资。第三,注重技术创新。创新体制机制,打破行政壁垒,让创新要素在全区域范围内流动。同时进一步整合该地区的人才资源,在更高层面做出新的顶层设计,来实现多方共享。第四,增强非中心区高质量发展动能。非中心区一方面可以发挥劳动力的优势,承接中心区传统制造业,以此来提高工业水平;另一方面要借助协同创新、园区共建、产业飞地等区域合作的新发展模式,加强产业集聚和升级,提高各城市出口产品技术含量,以促进长三角城市群的外贸高质量发展。