1、毕业论文外文翻译出处OPENECONOMIESREVIEW作者MIGUELALEONLEDESM原文EXPORTS,PRODUCTDIFFERENTIATIONANDKNOWLEDGESPILLOVERSABSTRACTEMPIRICALSTUDIESONAGGREGATEEXPORTBEHAVIORHAVERECENTLYEMPHASIZEDTHEROLEPLAYEDBYINNOVATIONASTHEMAINFORCEDRIVINGPRODUCTDIFFERENTIATIONANDCOMPETITIVENESSFORDEVELOPEDCOUNTRIESTHESESTUDIESTREATFOR
2、EIGNINNOVATIONASAVARIABLETHATAFFECTSNEGATIVELYNATIONALEXPORTSHARESWEINCORPORATETHEIMPACTOFFOREIGNINNOVATIONINASTANDARDNEWTRADETHEORYMODELANDFINDTHAT,IFKNOWLEDGESPILLOVERSEXIST,FOREIGNKNOWLEDGEACCUMULATIONCOULDEVENHAVEAPOSITIVEEFFECTONNATIONALEXPORTSWETHENTESTTHEMODELUSINGAGGREGATEEXPORTDATAFORASETOF
3、21OECDECONOMIESANDFINDTHATTHEFOREIGNSTOCKOFKNOWLEDGEAFFECTSEXPORTSPOSITIVELYFORTHELESSADVANCEDCOUNTRIESINTHESAMPLEANDNEGATIVELYFORTHEG7ECONOMIESPRODUCTDIFFERENTIATIONANDTECHNOLOGICALADVANTAGESHAVEBEENWIDELYRECOGNIZEDASCRUCIALFACTORSDETERMININGTHEEXPORTPERFORMANCEOFCOUNTRIESANDSECTORSTHEBASICSPECIFIC
4、ATIONOFAGGREGATEEXPORTFUNCTIONS,HOWEVER,TYPICALLYONLYCONSIDERSFOREIGNINCOMEANDRELATIVEPRICESASDETERMINANTSOFEXPORTSTHESEAGGREGATEEXPORTEQUATIONSCONTAINLITTLEINFORMATIONABOUTTHEDETERMINANTSOFEXPORTMARKETSHARESANDCOMPETITIVENESSALSO,THEUSEOFAGGREGATETRADEEQUATIONSIMPLIESTHATEXPORTSOFDIFFERENTCOUNTRIES
5、AREIMPERFECTSUBSTITUTESFORONEANOTHERIMPERFECTSUBSTITUTABILITYPOINTSOUTTOPRODUCTDIFFERENTIATIONASINTHESTANDARDNEWTRADETHEORYMODELSINDEED,KRUGMAN1989DEVELOPSAMODELINWHICHINCOMEELASTICITIESOFDEMANDFOREXPORTSANDIMPORTSDEPENDONTHENUMBEROFVARIETIESPRODUCEDATHOMEANDABROADINMANYEMPIRICALSTUDIESOFEXPORTBEHAV
6、IORITHASBECOMEUSUALTOINCORPORATEPROXIESFORPRODUCTQUALITYANDVARIETYBYUSINGMEASURESOFINNOVATIONSUCHASRDINVESTMENT,PATENTS,FDIANDPHYSICALCAPITALINVESTMENTINTHESESTUDIESITISASSUMEDTHATNATIONALINNOVATIONAFFECTSEXPORTSPOSITIVELYWHILEFOREIGNINNOVATIONWILLAFFECTNATIONALEXPORTSNEGATIVELYDUETOTHEFACTTHATEXPOR
7、TSOFDIFFERENTCOUNTRIESCOMPETEWITHEACHOTHERFORMARKETSHARETHESESPECIFICATIONS,HOWEVER,IGNORETHEPOSSIBILITYTHATKNOWLEDGEGENERATEDINONECOUNTRYCOULDSPILLOVERTOTHEREST,INCREASINGTHEIRPOTENTIALTOPRODUCENEWVARIETIESORHIGHERQUALITYPRODUCTSEMPIRICALEVIDENCESUPPORTSTHEVIEWTHATTHEREAREKNOWLEDGESPILLOVERSBETWEEN
8、COUNTRIESRELATEDTOTHEIRIMPORTLINKSCOEANDHELPMAN,1995,FDILINKSBARRELLANDPAIN,1997,GEOGRAPHICALDISTANCEJAFFEANDTRAJTEMBERG,1998ANDBOTHIMPORTSANDEXPORTSFALVEYETAL,2004FOREIGNINNOVATION,HENCE,COULDALSOHAVEAPOSITIVEIMPACTONDOMESTICEXPORTSINTHISPAPERWETESTTHEIMPACTOFINTERNATIONALKNOWLEDGESPILLOVERSONEXPOR
9、TCOMPETITIVENESSFORASETOF21OECDCOUNTRIESBYDOINGSOWEWILLBEABLETOASSESSTOWHATEXTENTDEVELOPEDCOUNTRIESEXPORTSRELYONNATIONALLYORINTERNATIONALLYPRODUCEDKNOWLEDGEWEDOSOBYESTIMATINGAGGREGATEEXPORTEQUATIONSTHATINCORPORATEBOTHNATIONALANDFOREIGNRDSTOCKSASAPROXYFORPRODUCTVARIETYANDQUALITYTHEEMPIRICALMODELISDIR
10、ECTLYDERIVEDFROMAMODELOFTRADEWITHMONOPOLISTICCOMPETITIONWHERETHENUMBEROFVARIETIESDEPENDSONTHESTOCKOFBOTHDOMESTICANDFOREIGNKNOWLEDGEOURRESULTSSHOWTHAT,FORTHEG7GROUP,FOREIGNKNOWLEDGEHASANEUTRALIMPACTONEXPORTSAND,FORTHELESSADVANCEDCOUNTRIESOFTHESAMPLE,FOREIGNKNOWLEDGEHASAPOSITIVEIMPACTONCOMPETITIVENESS
11、THEPAPERISORGANIZEDASFOLLOWSINTHENEXTSECTIONWEWILLPRESENTASIMPLEMODELOFTRADEWITHMONOPOLISTICCOMPETITIONTHATDEVELOPSTHEEMPIRICALMODELWEINVESTIGATESECTION3PRESENTSTHEEMPIRICALSPECIFICATIONOFTHEAGGREGATEEXPORTEQUATIONS,DATA,ANDESTIMATIONTECHNIQUE,ANDSECTION4PRESENTSTHERESULTSFINALLY,SECTION5CONCLUDESSP
12、ECIFICATION,DATAANDESTIMATIONINTHISSECTIONWEWILLSUBJECTEQUATION11TOEMPIRICALSCRUTINYWEWILLSTARTWITHTHEBASICSPECIFICATIONOFANEXPORTFUNCTIONANDTHENAUGMENTITWITHTHEINNOVATIONVARIABLESCONSIDEREDINTHEMODELWECONSIDERTHEFOLLOWINGFIVESPECIFICATIONSWHEREIISACOUNTRYINDEX,TISATIMEINDEX,XISTHELEVELOFREALEXPORTS
13、,RERISTHEEXPORTPRICEDIVIDEDBYTHEIMPORTPRICEOFGOODSANDSERVICESTIMESTHEEFFECTIVENOMINALEXCHANGERATEANDYFISTHEWORLDSINCOMEALLVARIABLESAREEXPRESSEDINLOGSUNLESSSTATEDTOCONTRARYWORLDINCOMEISDEFINEDASTHESUMOFTHEINCOMEOFTHEJCOUNTRIESCONSIDEREDINCONSTANT1991USPPPS,MINUSTHEINCOMEOFCOUNTRYITHEKNOWLEDGESTOCKVAR
14、IABLES,KHANDKF,DESERVESPECIALATTENTIONWEHAVEPROXIEDTHESTOCKOFHOMEANDFOREIGNKNOWLEDGEUSINGSTOCKSOFHOMEANDFOREIGNRDTHISISNOTDEVOIDOFTHEMEASUREMENTPROBLEMSWHICHBESETINNOVATIONDATAOTHERSTUDIESSUCHASBLAKEANDPAIN1994ORDRIVERANDWRENLEWIS1999HAVEUSEDCUMULATEDINVESTMENTORFDISTOCKSASAPROXYFORINNOVATIONINOURCA
15、SE,HOWEVER,RDSTOCKSWOULDBEAMOREAPPROPRIATEVARIABLE,SINCEWEINTENDTOMEASURETHEDEGREETOWHICHKNOWLEDGESPILLOVERSAFFECTEXPORTCOMPETITIVENESSALTHOUGHMANYNEWPRODUCTSANDQUALITYIMPROVEMENTSDONOTREQUIRERD,THISVARIABLEISABETTERMEASUREOFTHESTOCKOFIDEASTHATCOULDPOTENTIALLYBEUSEDTOINNOVATE,THATIS,INVESTINTHEPRODU
16、CTIONOFNEWVARIETIESATHOMEANDABROADCUMULATEDINVESTMENT,HENCE,WOULDNOTBEAGOODPROXYOFTHESTOCKOFKNOWLEDGEITSELF,BUTOFTHEINNOVATIONEFFORTSGIVENTHATWEWANTTOTESTTHEIMPACTOFKNOWLEDGESPILLOVERS,USINGCUMULATEDINVESTMENTWOULDNOTBEMEANINGFULSINCEITCANNOTFLOWBETWEENECONOMIESONTHEOTHERHAND,INOURMODELFDICOULDBEAME
17、ANSTHROUGHWHICHKNOWLEDGEFLOWSBETWEENCOUNTRIESBUTNOTAMEASUREOFTHESTOCKOFIDEASHENCE,WEMAKEUSEOFTHERDSTOCKDATACALCULATEDBYCOEANDHELPMAN1995FOREIGNRD,HOWEVER,ISNOTMEASUREDASTHETRADEWEIGHTEDSTOCKOFFOREIGNRDASINCOEANDHELPMAN1995THISISBECAUSEINOURMODELRDSPILLOVERSDONOTNECESSARILYARISEFROMTHEIMPORTOFNEWINTE
18、RMEDIATEGOODSNOTE,HOWEVER,THATGIVENTHATWEUSERDASAPROXYFORBOTHHOMEANDFOREIGNKNOWLEDGESTOCKS,THEPARAMETERESTIMATESWILLALSOREFLECTTHECAPACITYOFTHEDIFFERENTCOUNTRIESTOTRANSFORMRDINTOECONOMICALLYVALUABLEKNOWLEDGEASREGARDSTHEDIFFERENTSPECIFICATIONS,SPECIFICATIONIISTHEBASICEXPORTDEMANDEQUATIONWITHFOREIGNIN
19、COMEANDRELATIVEPRICESASTHEONLYARGUMENTSWETHENAUGMENTTHEBASICSPECIFICATIONWITHTHESTOCKOFHOMEKNOWLEDGEII,ANDTHESTOCKOFFOREIGNKNOWLEDGEIIISPECIFICATIONIIIWOULDDIRECTLYCORRESPONDTOEQUATION11INTHEPREVIOUSSECTIONASMENTIONEDEARLIER,MOREOPENECONOMIESWOULDBEABLETOENJOYAHIGHERSHAREOFFOREIGNKNOWLEDGEAFFECTINGT
20、HATISWHYINSPECIFICATIONIVWEINTRODUCEKFTIMESTHESHAREOFINWARDFDISTOCKINTOTALOUTPUT,FDIIT,ASAMEASUREOFOPENNESSSPECIFICATIONVCONTAINSBOTHKFANDFDISEPARATELYBECAUSEFDIMAYBEBOOSTINGEXPORTSBYITSELFWITHOUTRELATIONTOITSROLEINKNOWLEDGESPILLOVERSHENCE,BYRUNNINGTHISSPECIFICATIONWECANCHECKWHETHERTHEEFFECTOFTHEINT
21、ERACTIONBETWEENFDIANDKFISSOLELYDRIVENBYAPOSITIVEIMPACTOFFDIONEXPORTSWEALSOESTIMATEDTHEMODELUSINGHUMANCAPITALVARIABLESASPOSSIBLEWAYOFCAPTURINGTHEECONOMYSCAPACITYTOABSORBFOREIGNKNOWLEDGETHERESULTS,HOWEVER,YIELDEDNOSIGNIFICANTRESULTSFORHUMANCAPITALEITHERINDEPENDENTLYORASANINTERACTIONVARIABLEWITHFOREIGN
22、KNOWLEDGESTOCKTHISMAY,HOWEVER,BERELATEDTOWELLKNOWNMEASUREMENTPROBLEMSOFAGGREGATEHUMANCAPITALDATAWEESTIMATETHEMODELINLEVELSASDERIVEDFROMTHEPREVIOUSTHEORYTHISFACTPOSESSOMEDIFFICULTIESBECAUSETHETIMESERIESCOMPONENTOFTHEPANELMAYNOTBESTATIONARY,ANDTHEREISTHEPOSSIBILITYOFOBTAININGSPURIOUSRELATIONSAMONGSTTH
23、EVARIABLESONEPOSSIBILITYTOCONTROLFORTHISPROBLEMISTORUNSEPARATEREGRESSIONSFOREACHCOUNTRYUSINGDIFFERENTWELLKNOWNCOINTEGRATIONTECHNIQUESTHEREARETWOPROBLEMSWITHTHISFIRST,THELIMITEDNUMBEROFOBSERVATIONSINOURPANELMAKESITDIFFICULTTOMAKEINFERENCEABOUTTHEPRESENCEOFUNITROOTSORCOINTEGRATIONRELATIONSINTHEVARIABL
24、ESBOTHDUETOTHISSHORTAGEANDTHESMALLSAMPLEPERIODALLTHETESTSDEVELOPEDINTHETIMESERIESLITERATURESUFFERFROMASERIOUSLACKOFPOWERTHISCOULDLEADUSTOACCEPTTHENULLOFAUNITROOTORNOCOINTEGRATIONWHENTHEALTERNATIVEISTRUESECONDLY,ESTIMATINGTHEMODELUSINGTIMESERIESDATAWILLLEAVEUSWITHFEWDEGREESOFFREEDOMTOCARRYOUTSTATISTI
25、CALINFERENCE,ESPECIALLYINMODELSLIKEOURSINWHICHWECANHAVE5INDEPENDENTVARIABLESUSINGRECENTPANELCOINTEGRATIONTECHNIQUESWECANINCREASETHEPOWEROFTHETESTSANDTHEDEGREESOFFREEDOMBYCOMBININGCROSSSECTIONANDTIMESERIESINFORMATIONTHEESTIMATIONPROCEDURECONSISTSOF3STAGESWEFIRSTTESTFORTHEEXISTENCEOFUNITROOTSINTHEVARI
26、ABLESCONSIDEREDTHENTHEOLSESTIMATIONOFAFIXEDEFFECTSMODELISCARRIEDOUTANDTHERESIDUALSOFTHISESTIMATIONAREUSEDTOTESTFORPANELCOINTEGRATIONINORDERTOUNVEILTHEEXISTENCEOROTHERWISEOFLONGRUNRELATIONSHIPSBETWEENTHEVARIABLESCONSIDEREDTHISSTAGEISOFSPECIALRELEVANCEASCOMMENTEDEARLIER,EXPORTSANDKNOWLEDGESTOCKSMAYSUF
27、FERCOMMONSHOCKSUNRELATEDTOTHESPILLOVERCONNECTIONFORINSTANCE,INGENERALEQUILIBRIUM,APOSITIVESHOCKTOFOREIGNRDSTOCKTHATINCREASESEXPORTSINTHATCOUNTRYWILLINCREASEEXPORTSINOTHERCOUNTRIESFORTRADETOBEINEQUILIBRIUMTHISWOULDIMPLYACOMMONTRENDBETWEENKFANDXANDREGRESSINGTHETWOVARIABLESWOULDLEADTOAPOSITIVESPURIOUSC
28、ORRELATIONBYTESTINGFORCOINTEGRATIONWEAREEFFECTIVELYTESTINGWHETHERTHISRELATIONISSPURIOUSORCAUSALFINALLY,WEESTIMATETHECOINTEGRATIONVECTORUSINGRECENTLYDEVELOPEDTECHNIQUESTOOVERCOMETHEPROBLEMSOFBIASARISINGINOLSESTIMATIONWEUSETHELEVINANDLIN1993LLANDIMETAL1997IPSTESTSFORUNITROOTSINPANELSTHESEARETESTSBASED
29、ONADFREGRESSIONSINAPANELCONTEXTTHEMAINDIFFERENCEBETWEENTHETWOBEINGTHATTHELLTESTASSUMESTHESAMEAUTOREGRESSIVECOEFFICIENTFORALLTHEUNITSOFTHEPANEL,WHILSTTHEIPSTESTALLOWSFORAHIGHERDEGREEOFHETEROGENEITYALLOWINGFORDIFFERENTAUTOREGRESSIVECOEFFICIENTSBOTHTHELLANDIPSTESTSHAVEAONETAILEDSTANDARDNORMALDISTRIBUTI
30、ONCONCLUSIONSPRODUCTDIFFERENTIATIONANDINCREASESINQUALITYAREKEYFACTORSINEXPLAININGTHEEXPORTPERFORMANCEOFADVANCEDECONOMIESTHESEFACTORSAREUSUALLYASSOCIATEDINTHEEMPIRICALLITERATUREWITHINNOVATIONVARIABLESTHEUSUALASSUMPTIONMADEBYEMPIRICALSTUDIES,HOWEVER,ISTHATKNOWLEDGEACCUMULATIONWILLONLYAFFECTPOSITIVELYT
31、HEEXPORTPERFORMANCEOFTHEECONOMYPRODUCINGITWEHAVEARGUEDINTHISPAPERTHATTHISISNOTNECESSARILYTHECASEIFINTERNATIONALKNOWLEDGESPILLOVERSEXISTWEPRESENTEDASIMPLEMODELOFTRADEWITHMONOPOLISTICCOMPETITIONINWHICHTHENUMBEROFVARIETIESDEPENDSONBOTHTHESTOCKOFHOMEANDFOREIGNKNOWLEDGEWESHOWTHATITISPOSSIBLEFORFOREIGNKNO
32、WLEDGEACCUMULATIONTOHAVEAPOSITIVEIMPACTONHOMEEXPORTSDUETOTHEINTERNATIONALFLOWOFIDEASTHATTAKESPLACEBETWEENOPENECONOMIESTHEMODELISTHENESTIMATEDFORASETOF21OECDECONOMIESFORTHEPERIOD19711990USINGPANELCOINTEGRATIONTECHNIQUESTHERESULTSSHOWTHAT,FORTHEG7GROUP,FOREIGNKNOWLEDGEHASANEGATIVEIMPACTONEXPORTSTHATSU
33、PPORTSTHESPECIFICATIONSOFPREVIOUSSTUDIESFORTHELESSADVANCEDCOUNTRIESINTHESAMPLE,HOWEVER,WEFINDTHATFOREIGNKNOWLEDGEHASASTRONGPOSITIVEIMPACTONCOMPETITIVENESSTHISIMPACTISSTRONGERTHEHIGHERTHEDEGREEOFOPENNESSTOFOREIGNFDITHESERESULTSARERELEVANTFORRESEARCHADDRESSINGTHEIMPACTOFTECHNOLOGYANDINNOVATIONONEXPORT
34、CAPACITYANIMPORTANTQUESTIONFORFUTURERESEARCHISTOIDENTIFYTHEIMPORTANCEOFKNOWLEDGESPILLOVERSINSTUDIESTRYINGTOANALYZEEXPORTPERFORMANCEATTHESECTORALLEVELANOTHERRELEVANTQUESTIONWOULDBETHEANALYSISOFTHEROLEOFKNOWLEDGESPILLOVERSDIRECTLYTHROUGHTFPANDINDIRECTLYTHROUGHEXPORTLEDGROWTHINDUCEDBYKNOWLEDGETRANSFERA
35、SYSTEMAPPROACHTHATCAPTURESTHESEFEEDBACKEFFECTSCOULDBEAPROMISINGDIRECTION译文出口、产品差异化和知识外溢摘要对总出口行为的实证研究，强调以创新的行为为主，以发达国家竞争力的力量来推动产品差异化。这些研究被当作一个会影响国家出口份额的负面影响。我们用一个新贸易理论模型的标准来研究外国创新对国内的影响，并发现，如果知识溢出效应存在，外国知识的积累甚至可能对国家出口产生积极影响。然后，我们使用测试模型的21个经合组织经济体的集总出口的数据，发现在欠发达国家的样品中，外国股票的知识对出口的积极和消极影响组成G7经济体。产品差异和技术
36、优势已被广泛认为是决定国家和部门出口业绩的关键因素。然而，总出口的效用通常只考虑外国的出口收入和相对价格的决定因素。这些方面包含有关出口的总额，出口市场份额和竞争力的决定因素的资料很少。而且，利用总体贸易方程意味着不同国家的出口是一个不完美的替代品之一。在标准的新贸易理论模型里面，不完全可替代性指出了产品的差异化。事实上，克鲁格曼（1989）开发了一个模型，其中出口和进口需求的收入弹性由国内外生产品种数量而定。在对出口行为的许多实证研究已经被平常纳入通过使用了，如RD投资，专利，外国直接投资和物质资本投资的改革措施，以及为产品质量和品种的代理。在这些研究中，假定国家创新有积极影响，而出口将产生
37、不利影响外，创新的事实是，不同国家的出口市场的份额与每个其他国家的出口竞争力。然而，这些规范忽略了一个国家的知识产生可以蔓延到其他地区的可能性，增加了他们的潜力，以及产生新的品种或更高品质的产品。国家之间的进口环节（科和赫尔普曼，1995年），外国直接投资链接（巴雷尔和痛苦，1997年），地理距离（JAFFE和TRAJTEMBERG，1998）和进口和出口国家的知识溢出（FALVEYETAL。2004）。这些经验证据支持了这一观点。因此，国外创新也可以对国内出口有积极的影响。在本论文中，我们测试了21个经合组织的国际知识外溢的出口竞争力对国家建立的影响。这样，我们将能够评估在何种程度上发达国家
38、的出口在国内或国际生产知识的依赖。我们这样做是通过估算总出口方式，将国内和国外研发的股票纳入作为代理的产品的品种和质量。经验模型是直接源于一个垄断竞争贸易的品种和数量，在国内和国外知识存量取决于模型。我们的研究结果表明，对于七大工业国集团，和中立，欠发达的样本国家等的国外知识的研究表明，外国的知识对竞争力产生积极的影响。本文的结构如下。在下一节中，我们将会出现垄断竞争，发展的实证模型中，我们探讨一个简单的贸易模式。第3节介绍了出口总额的方程，数据和经验估计技术规范，第4节的结果。最后，第5节总结。规范，数据和估算在本节中，我们将会用方程（11）去审查。我们将用输出功能的基本规格来开始印证，然后
39、扩大与考虑了创新的变量的模型。我们认为以下五个指标在那里I是一个国家指数，T是一个时间指标，X是真正的出口水平，RER是除以效名义汇率和进口价格的商品和服务的出口价格,YF是世界上收入。所有变量均固定，除非有相反的规定。考虑到美国1991年PPPS的购买力水平，世界收入被定义为国家的J收入减去国家I的收入的总和。知识存量的变量，KH和KF，值得特别关注。我们用国内外的研发来代理国内的股票和国外的知识存量。创新数据不是缺乏测量的问题。如BLAKE和PAIN1994或者DRIVER和WRENLEWIS1999已经使用累计投资作为代理或外国直接投资创新股。然而，在我们案例中，知识库存将是一个更合适的
40、变量，因为我们打算在何种程度上衡量知识溢出影响出口竞争力。虽然许多新产品和优质的改进并不需要研发，这个变量是对有可能被用来更好地衡量创新思路股票，就是投资于在国内和国外的新品种。因此，累计投资，不会是一个对知识本身的股票好代理，但是是一种努力创新。由于我们要测试的知识溢出效应的影响，采用累计投资将没有意义，因为它不能流通与经济体之间。另一方面，外国直接投资在我们的模型中可以是一种通过这些知识的手段而不是国家之间流动的思想存量的措施。因此，我们利用COE和HELPMAN1995来研发计算上市的数据。然而，在COE和HELPMAN1995的国外知识中，国外知识不是衡量贸易加权股价的。这是因为在我们
41、的模型中的知识溢出的进口不一定产生新的中间产品。但是，请注意，考虑到我们作为一个为国内和国外研发知识存量代理，参数估计也反映了不同国家的能力，转化为具有经济价值的知识研发。至于不同规格，方程（I）为基础的出口收入和外商作为唯一的参数方程的相对价格的需求。然后，我们增加了与国内的知识存量的基本方程II,以及外国知识证券。方程III在上一节将直接对应（11）式。如前所述，更开放的经济将能够欣赏到外国知识AFFECTING的比例较高。这就是为什么我们在方程IV中介绍作为一个开放的措施，KF是外商直接投资的份额。方程V囊括了所有的KF和FDI是因为外国直接投资由于知识外溢本身的作用而增加出口量。因此，
42、本模型运行，我们可以检查外国直接投资和KF之间是否相互作用相互影响完全是由外国直接投资对出口产生积极带动的影响。我们还利用该模型估计经济的能力，吸收外国知识的人力资本变量产生的可能的方式。然而，结果是作为一个单独外国知识存量，人力资本没有产生显着的成果。然而，今年5月，众所周知的与其相关的总人力资本数据产生了测量问题。从以前的理论推导，我们在估计各级模型。这一事实带来了一些困难，因为该小组的时间系列元件可能无法固定，且有取得虚假的变量之间关系的可能性。控制这个问题的一种方法是对不同的国家运用不同的协整技术独立开来。这有两个问题。首先，在我们小组的意见数量有限，难以刨根问底以及理清变量之间的推论
43、。由于这两个不足和小样本期间中的所有文献开发的测试时间序列的权力受到限制。这可能导致我们接受一个方程时没有替代方案的补充。其次，估算模型中使用的时间序列数据将留给我们的自由去进行统计推断，尤其是在像我们这样的模式中，我们可以有5个独立的变量。使用近期面板协整技术，我们可以增加测试功能，并结合横截面和时间序列信息的自由度。估计程序包括3个阶段。我们首先考虑测试变量的单位根所在。然后，固定效应模型进行OLS估计，本估计的残差是用来面板协整检验的，以揭开变量之间的长期关系。这一阶段具有特殊意义。正如评论所说，出口和知识储备可能会受到波及以及无关的共同冲击。例如，在一般均衡中，国外知识存量的增加将增加
44、该国的出口贸易。这将意味着KF和X两个变量会导致积极的相关。通过我们的协整检验测试来印证这一关系是否有效或是虚假的因果关系。最后，我们利用最近开发的技术估计协整向量，以克服在OLS估计产生偏差问题。我们在面板单位根使用LEVIN和LIN（1993）（LL）和IMETAL（1997年）（IPS）的测试。这是基于在一个小组中ADF的回归测试。两者的主要区别在于当地雇员承担相同的自回归测试所有的面板，而IPS的测试的异质性自回归系数允许不同程度的单位系数。无论是LL和IPS的检测有一个单位标准正态分布。结论产品差异化和质量提高是解释先进经济体的出口表现的关键因素。这些因素通常与创新变量的实证文献相关
45、。然而，通常的假设是通过实证研究提出的，就是知识的积累只会对经济的生产出口产生正面的影响。在本文中我们主张如果国际知识外溢存在，事实就未必如此。我们提出一个简单的贸易模式的垄断竞争取决于在国内和国外的知识存量。我们表明，这是由于国际流动，外国知识的积累对思想开放的经济体可能发生积极影响。该模型是在19711990年对21个经合组织经济体研究的期间，当时使用面板协整技术估计出来的结果。结果表明，对于七大工业国集团，国外知识对出口的负面影响，支持以往研究的规范。但是，对于样品中的欠发达国家，我们发现，国外的知识有一个强大的竞争力产生积极的影响。这种影响是对外国直接投资的开放程度越高越强。这些结果是为了解决技术和创新能力对出口影响的相关研究。未来研究的的重要性是确定的知识溢出效应研究的试图分析在一级部门的出口表现。另一个相关的问题将是直接的知识溢出效应，通过全要素生产率和间接通过知识转移引发的出口带动增长的作用分析。一个系统的方法，抓住这些反馈效应可能是一个有前途的方向。
