注意力配置與企業出口產品技術含量
——來自中國加入3G網絡的證據

沈和斌 鄧富華

一、引 言

改革開放四十年，中國出口產品技術含量顯著提升(Rodrik，2006；Xu，2007；樊綱等，2006；馬淑琴、謝杰，2013)。那么推動出口產品技術含量提升的主要因素是什么？國內外學者對此進行了豐富的討論，但鮮有文獻從無形資源的角度進行闡釋。伴隨著出口產品技術含量的提高，我國自20世紀80年代開始采用1G移動技術，到2019年5G移動技術的應用，移動互聯技術不斷升級，極大縮短了中國與世界經濟連接的距離，表現為中國經濟主體對世界經濟的關注程度大幅度增加(施炳展、金祥義，2019)。根據百度指數數據庫，220個國家年均搜索指數從2006年的58079上升到2020年的507386(1)例如關鍵詞為美國、日本、韓國等220個國家名稱搜索次數總和。，也從側面印證了中國經濟主體的注意力配置(attention allocation)日益國際化和全球化。那么，中國對外出口產品技術含量的提升與中國經濟主體對世界經濟注意力配置大幅度增加之間的同步性，是否預示著二者之間存在必然的聯系？本文旨在研究上述問題，這些經驗總結對進一步擴大對外開放，推動貿易高質量發展有著重要的借鑒意義。

中國出口產品技術含量不斷提升與注意力配置大幅度提高的同步性是本文研究的現實基礎，而包含創新理論和出口成本理論的相關文獻則為本文提供了邏輯框架和理論基礎。如Kong et al.(2018)將信息可得性視為企業創新的決定因素，研究結論表明谷歌停止在中國的搜索服務之后，依賴外國技術的企業創新強度和質量持續受到很大的負面影響。Bugamelli and Infante(2003)將信息搜索成本異質性納入到出口固定成本，認為企業獲得目的市場的信息越多，其出口固定成本越低。他們的共同點是強調了信息獲取的重要性，而國際化的注意力配置是企業獲取信息的重要途徑，有利于企業迅速、全面地獲取國際市場信息。可見，注意力配置成為影響創新和搜索成本的一個重要變量。此外，大量文獻闡述了創新和成本是影響企業出口產品技術含量的兩個重要因素(Xu and Lu，2009；魯曉東，2014；鄭玉、鄭江淮，2020)，這一簡單的分析似乎預示著注意力配置會促進出口產品技術含量的提升。

受限于近期微觀數據的可得性，我們借助2009年中國加入3G網絡這一外生政策沖擊構造準自然實驗，2006-2008年220個國家搜索頻率平均增長率僅為9.8%，直到2009年中國加入3G網絡，2009-2013年搜索頻率的平均增長率為41%，極大地促進了注意力配置的提升。可見，中國加入3G網絡為本文有效準確地識別注意力配置對企業出口產品技術含量的影響提供了較為理想的準自然實驗。

回顧既有研究企業出口產品技術含量的推動或制約因素的文獻，主要可歸納為兩個方面：(1)以國際貿易為特征的研究。主要包括加工貿易(Amiti and Freund，2008)、中國區域異質性(Schott，2008)、進口貿易(高敬峰，2013)、全球價值鏈(劉琳，2015)、外向型發展(戴翔，2017)、對外直接投資(毛海歐、劉海云，2018)、貿易成本(鄭玉、鄭江淮，2020)等方面；(2)以國內及行業為特征的研究。主要圍繞垂直專業化(盛斌、馬濤，2008)、金融發展(顧國達、方園，2012)、資本積累(熊俊、于津平，2012)、國外消費者的技術復雜度偏好(施炳展、冼國明，2012)、網絡基礎設施(馬淑琴、謝杰，2013)、行業生產網絡中知識產權保護(沈國兵、黃鑠珺，2019)等方面。綜合看來，大量學者集中于生產要素等“有形”因素對企業出口產品技術含量的影響，忽略了注意力配置這種“無形”因素的影響。況且，以上文獻均使用的是出口產品技術含量行業層面或者國家層面的宏觀加總數據，并未考慮不同企業在出口產品技術含量上的異質性和可能存在的加總謬誤。本文聚焦于注意力配置對微觀企業層面的產品技術含量的影響，在一定程度上避免加總謬誤，同時力求從新的角度解釋我國企業出口產品技術含量的推動因素。

注意力配置是指經濟主體選擇性地關注某些信息而忽略其他部分的過程。Simon(1947)認為決策的關鍵是決策者如何有效地配置其有限的注意力。因此，信息并不是稀缺資源，處理信息的能力才是稀缺資源。Sproull(1984)認為注意力配置是指決策者把自己有限的信息處理能力配置給與決策相關的刺激因素的過程，包括對刺激因素的關注、編碼、解釋和聚焦。Ocasio(1997)提出了注意力基礎觀概念，并明確注意力配置是決策者將自身的精力、資源和時間用于關注、詮釋以及聚焦于組織問題和方案的過程。Ocasio(2011)將注意力進行了類型學劃分，比如焦點注意力、情境注意力和結構注意力，研究更加細化。由此看來，早期國內外學者主要就注意力配置的概念以及注意力配置過程進行了深入的探討。而近年來，得益于注意力配置理論的發展和微觀數據的獲得，國內外學者更多地將注意力配置視為個體行為決策展開研究。Levy(2005)基于美國69家上市公司，研究發現高層管理團隊的注意力模式會影響組織的全球戰略定位和績效。Egger and Kaplan(2009)通過對29家美國上市的通信技術公司的研究，認為CEO的注意力聚焦于現有技術將導致企業放緩進入新市場，而將注意力轉向新興技術會加速企業進入新市場。吳建祖、趙迎(2012)研究結果發現，將較多注意力配置在顧客上的高層管理團隊傾向于選擇多元化戰略，而將較多注意力配置在競爭者則不利于高層管理團隊選擇多元化戰略。該類文獻雖然涉及企業注意力與企業績效的關系，但主要側重于企業內部管理團隊，尚未涉及企業出口產品技術含量的研究。姜詩堯等(2019)研究結果表明，注意力配置在主導調節焦點與創業戰略決策之間起中介作用。陳志軍等(2019)認為，母公司注意力配置在公司間的一致性對子公司績效起到部分中介作用。該類研究主要傾向于注意力配置的中介作用，并未探討注意力配置在產品技術含量中的決定作用。此外不難發現，上述文獻大多圍繞企業管理戰略層面，較少將注意力配置的研究應用在出口貿易領域，僅施炳展、金祥義(2019)采用2006—2016年中國對世界各國的百度搜索指數作為注意力配置的代理變量，研究發現注意力配置會影響貿易規模、貿易結構和貿易模式。隨著行為經濟學理論的興起，企業間注意力配置異質性作為影響中國企業出口產品技術含量的重要因素卻并未受到學術界的重視，未能全面解釋中國企業出口產品技術含量巨大提升內在機理。目前，學術界亟待解答的問題是表征“無形”資源開放的注意力配置與企業出口產品技術含量之間的深層次關系。鑒于此，本文試圖豐富和擴展現有的注意力配置理論。

與既有文獻相比，本文將從以下三個方面做出努力：(1)研究方法上，借助2009年中國加入3G網絡這一外生政策沖擊構造準自然實驗，采用雙重差分法識別注意力配置與企業出口產品技術含量之間的關系，能夠較好地解決研究中可能存在的內生性問題。(2)研究視角上，本文從注意力配置這一“無形”資源的視角考察注意力配置對企業出口產品技術含量的影響，可為開放經濟框架下企業出口產品技術含量的提升提供新的闡釋。(3)影響機制上，從企業創新效率和企業信息搜索成本兩個角度考察注意力配置對企業出口產品技術含量的影響機制，力求拓展企業出口產品技術含量的機理研究。

二、政策背景及與出口產品技術含量的初步關系

(一)政策背景

3G網絡作為新一代移動通信技術，在推動中國經濟高速發展的進程中發揮了關鍵作用，與上一代網絡的區別是，3G網絡優化了上網速度和用戶體驗，極大地拓寬了中國連接世界經濟的通道。2009年1月7日，工信部發放了3張3G牌照，中國移動獲得TD-SCDMA牌照，中國聯通獲得WCDMA牌照，中國電信獲得CDMA2000牌照，標志著中國進入了3G時代。

2009年開始的3G時代成為我國注意力配置上的一個重大轉折點，一個重要表現是中國經濟主體對世界經濟的關注程度大幅增加。如圖1所示，從年均搜索頻數上來看，2006-2008年搜索頻數增長較為緩和，這3年的年平均增長率僅為9.8%，自2009年開始，搜索頻數有了大幅度的增長。2009年的增長率為61%，2010年的增長率為86%，隨后的兩年增速也保持14.4%左右。可見，中國加入3G網絡為本文展開注意力配置效應的評估提供了一次難得的準自然實驗。

(二)相關關系的初步描述

如圖2所示，在2006-2009年中國加入3G網絡之前，實驗組和對照組的出口產品技術含量變動整體保持一致，而2010-2013年中國加入3G網絡之后實驗組的出口產品技術含量提升程度快于對照組，并且兩者之間的差距逐步拉大。具體而言，加入3G網絡后，對照組的出口產品技術含量有小幅度的下降趨勢，但總體上仍然保持平穩，反觀實驗組出口產品技術含量卻呈現明顯提升。這表明中國加入3G網絡政策實施后，遭受政策沖擊的實驗組的出口產品技術含量要比未遭受政策沖擊的對照組的出口產品技術含量平均增長得多，因而中國加入3G網絡對企業的出口產品技術含量存在正向影響。這在一定程度上也可以表明企業出口產品技術含量的提升并不是由中國加入3G網絡之外其他因素導致的，即滿足同趨勢假定，這是使用雙重差分法最為關鍵的前提假定之一。

圖1 2006-2013年中國年均搜索頻數和搜索頻數中位值情況注：本文包含了220個國家的搜索頻率數據，數據來源于百度指數數據庫。

圖2 2009年中國加入3G前后企業的出口產品技術含量變化情況

三、 理論分析

(一)理論模型

本文參考Melitz(2003)和Hallak and Sivadasan(2009)的模型，從理論上推導企業出口產品技術含量的決定因素，并以此為中介梳理注意力配置對企業出口產品技術含量的作用機制，為后文的實證研究提供理論基礎。

1.消費者

假設代表性消費者的效用函數為CES形式：

(1)

其中，qv表示出口產品數量；v為產品種類；Ω代表產品種類的集合；λ為企業出口的產品種類v的技術含量，σ表示各類產品之間的替代彈性。

給定預算約束，對式(1)求最優解，得到代表性消費者對產品種類v的需求：

(2)

2.廠商

假設企業在創新效率和信息搜索成本兩個方面存在異質性，且兩者決定了其市場績效。具體來說，創新效率越高，可變成本越低；信息搜索成本越低，同時其固定成本也越低。為此，引入創新活動影響因子γ和信息搜索成本影響因子η。因此，企業的可變成本(2)廠商通常會利用技術創新方式來獲得更多利潤，創新效率越高，邊際成本越少(沈國兵、袁征宇，2020)。和固定成本(3)從信息獲取角度看，企業進入國際市場往往會開展市場搜尋調查，獲取市場信息，需要支付一定的時間和費用，即信息搜索成本，構成企業進入國外市場的固定成本來源(Freund and Weinhold,2004；Yadav, 2014)。Bugamelli and Infante(2003)也認為信息搜索成本越低，企業的出口固定成本越少。可表示為：

(3)

其中，MC表示邊際成本；F表示固定成本；γ表示企業創新效率，用來刻畫企業邊際成本異質性，其值越大，企業生產的邊際成本越低；η表示企業信息搜索成本，用來刻畫企業固定成本異質性，其值越大，企業生產的固定成本越大；λ表示企業的產品技術含量；α(α>0)和β(β>0)分別表示邊際成本的產品技術含量彈性和固定成本的產品技術含量彈性。

3.企業決策

結合消費者需求函數式(2)和企業成本函數式(3)，可得企業利潤最大化條件下企業生產的最優產品技術含量為：

(4)

其中β′=β-(1-α)(σ-1)>0,0<α<1,β>β′。由式(4)可知，企業出口的產品技術含量依賴于企業的創新效率γ和企業的信息搜索成本η，對式(4)進行一階求導可得：

(5)

(6)

式(5)和式(6)表明，提高企業創新效率和降低企業信息搜索成本有利于提升企業出口的產品技術含量。當企業創新效率越高，信息搜索成本越低，企業支付的可變成本和固定成本就越低，企業擁有更多資金促進出口產品技術含量的提升。

(二)機制分析

在上一部分理論框架下，本文得出提高企業創新效率和降低企業信息搜索成本是提升企業出口產品技術含量兩個重要的決定因素。本部分將詳細闡述注意力配置如何影響這兩個決定因素進而影響企業出口產品技術含量。

在創新效率方面：①企業消耗注意力資源后能夠有效消除信息傳遞障礙，如信息不完全和不確定性(Shannon，1948；Cover et al.，1994；施炳展、金祥義，2019)，加快同外界信息交換的頻率，進而提高企業創新效率(Akcigit et al.，2018)。這是因為開放環境下，企業出口面臨著外部經濟與貿易政策的不確定性，此時企業可獲得的其實是不完全信息(imperfect information)。一方面，信息不完全會阻礙信息傳遞和信息甄別，造成企業缺乏對目的市場的需求信息和技術信息的了解，無法借鑒國外的先進技術和及時調整要素的配置，會降低企業創新效率；另一方面，由于信息反饋障礙造成的目標市場不確定性增加，企業無法預測國際貿易政策下一步變化的方向及程度，導致企業通常會采取較為保守的風險規避型經營戰略，不利于企業創新效率的提高。②企業加大對世界經濟的注意力配置，會獲取差異化、多元化的信息資源，接觸多元的市場和文化環境的機會增加(Kotabe et al.，2007)，有利于打破原有認知，激勵自身提升學習外界知識和經驗的能力，進而提高創新效率。相反，企業若局限于“以自我為中心的學習”，不利于獲得外界知識和經驗，難以突破從舊知指向新知。

在信息搜索成本方面：①企業對其他國家注意力配置程度加大，面臨的信息不確定性會出現實質性的降低，不僅可以激勵自身加快創新效率，而且會有效降低企業信息搜索成本。理論上，信息搜索成本往往與信息不確定性因素成正比，當目標市場的不確定性越大，企業耗費資源獲得信息的難度加大，直接導致企業信息搜索成本提高。②企業對海外市場分配更多注意力時，可以有效提高信息獲取效率，進而降低企業信息搜索成本。由于企業進入國際市場前需要開展市場搜尋調查，并支付一定的時間和費用，即信息搜索成本(Freund and Weinhold，2004；Yadav，2014)，信息搜索成本可以分為銷售和生產兩個層面。從銷售層面看，企業需要了解國際市場需求變化及同行業競爭對手產品研發設計狀況，靈活調整企業自身產品技術，相對于傳統的抽樣調查、調查問卷等形式，注意力配置(表現為網絡搜索)的獲取信息方式無疑更加效率，可以較大程度上降低企業信息搜索成本投入；從生產層面看，企業需要更好地獲得原材料、中間品等價格信息，企業通常根據以往自身采購經歷或者借鑒同行的相關經驗獲得原材料、中間品信息，然而這種根據自身或同行經驗總結的信息獲取方式具有一定的局限性，無法有效擴大信息獲取來源，反而會降低信息獲取效率(Arvanitis and Loukis，2009)，從而提高了信息搜索成本。

上述分析表明，注意力配置有助于創新效率的提高和信息搜索成本的降低，而提高企業創新效率和降低企業信息搜索成本有利于提升企業出口的產品技術含量。綜合該邏輯分析，注意力配置將有效提高企業出口的產品技術含量。

四、 模型、變量和數據

(一)模型設定

為實證考察注意力配置對中國企業出口產品技術含量的影響，借鑒周茂等(2019)構建計量模型如下：

lntdvijt=β1lnindexj,08×Post09t+ΣγXijt+δi+δt+δj+εijt

(7)

其中，i，j，t分別代表企業、出口國家和年份；tdvijt為被解釋變量，表示企業出口產品技術含量；indexj,08為核心解釋變量，即2008年中國對j國的互聯網年均搜索頻數的對數。Post09t為政策實施年份虛擬變量，若t≥2009，則該變量取1，否則取0；交叉項lnindexj,08×Post09t是本文最為關注的，它的估計系數β1刻畫了高注意力配置和低注意力配置企業的出口產品技術含量在中國加入3G網絡前后的平均差異，即注意力配置提升對企業出口產品技術含量的因果效應；Xijt為控制變量的集合，包括企業規模(scale)、政府補貼(sub)、企業年齡(age)、資本密集度(CI)、融資約束(finance)、國有企業虛擬變量(SOE)、外資企業虛擬變量(FOE)、行業總規模(IV)、赫芬達爾指數(HHI)；δi、δj和δt分別表示企業固定效應、國家固定效應和時間固定效應；ε為擾動項。

(二)變量說明

1.被解釋變量

企業出口產品技術含量(tdv)。借鑒Hausmann et al.(2007)，提出的技術復雜度概念從技術進步的角度表征企業出口產品技術含量。步驟如下：

①計算各類出口產品的技術含量。

(8)

其中，Prodyf表示 HS6 位產品f的技術含量，Exportc，f/Exportc表示c國家對產品f的出口額占該國出口總額的比重，Yc表示c國家的人均GDP。

②構造企業層面的產品技術含量(4)既有較多文獻都采用該方法測度企業層面的產品技術含量，如姚洋、章林峰(2008)、楊汝岱、姚洋(2008)。。

(9)

其中，Xf,j,t表示企業t年向j國出口f產品的出口額，其與該企業出口總額的比重表示該企業內部細分產品的出口結構。

2.核心解釋變量

注意力配置(index)。借鑒施炳展、金祥義(2019)，以t年中國對j國市場的互聯網年均搜索頻數的對數來表示。本文通過百度指數來收集中國對世界不同國家按其國家名稱進行搜索的結果，最終將互聯網年均搜索頻數的平均值作為統計指標，以反映本文核心變量中國對外注意力配置的不同程度(5)搜索指數還按照使用平臺的不同分為PC搜索指數和移動搜索指數，下文所指互聯網搜索指標若無特殊說明，均指這兩個平臺搜索指標之和。。

3.控制變量

借鑒盛斌、毛其淋(2017)，選取以下控制變量：(1)企業規模(scale)，采用企業從業人員數的對數值表示。(2)政府補貼(sub)，若企業受到政府補貼取1，否則取0。(3)企業年齡(age)，根據企業當年所處年份減去開業年份加1取對數來計算。(4)資本密集度(CI)，以企業實際固定資本存量與企業就業人數之比的對數值來衡量。(5)融資約束(finance)，以企業利息支出與固定資產之比表示。(6)國有企業虛擬變量(SOE)，若該企業為國有企業取1，否則取值為0。(7)外資企業虛擬變量(FOE)，若該企業為外資企業取1，否則取值為0。(8)行業總規模(IV)，采用企業層面的實際增加值在產業層面的加總后取對數表示。(9)赫芬達爾指數(HHI)，采用行業市場份額的平方和。

(三)數據說明

為了實證考察注意力配置對企業出口產品技術含量的影響，本文主要使用微觀企業數據、海關數據庫和百度指數數據庫。

第一，2006-2013年的中國工業企業數據庫，并且參照Brandt et al.(2012)和聶輝華等(2012)，對一些異常樣本進行了刪除處理(6)本文將樣本期設定為2006-2013年，是由于百度指數數據庫從2006年開始統計搜索指數。此外，為了排除中國加入4G網絡對本文結論產生影響，因此將樣本期截止到2013年。。

第二，2006-2013年的海關數據庫，由于和2006-2013的中國工業企業數據采用不同的編碼系統，因此本文參考Yu(2015)，將工業企業數據庫與海關數據庫合并，利用合并后的數據庫計算企業層面的出口產品技術含量，最終獲得1407020個有效觀測值。

第三，互聯網搜索數據來源于百度指數，百度指數中關于搜索指標的統計，是以網民在百度的搜索量為數據基礎，以關鍵詞為統計對象，科學分析并計算出各個關鍵詞在百度網頁搜索中的搜索頻數加權。為了研究的需要，本文收集了220個國家的搜索指數，并將這三個數據庫進行合并。主要變量的描述性統計參見表1。

表1 變量的描述性統計

五、實證結果及分析

(一)基準回歸

表2報告了注意力配置與企業出口產品技術含量的基準回歸結果。表2第(1)列僅考慮核心解釋變量，可見注意力配置系數顯著為正，表明注意力配置對企業出口產品技術含量有著明顯的促進效應。第(2)列加入企業層面的控制變量，企業規模(scale)的估計系數在1%的水平上顯著為正，表明企業規模越大，企業出口產品技術含量越高，可能是由于企業的規模越大，越有能力對產品進行創新升級以及信息搜索成本的控制，提高其產品技術含量；政府補貼(sub)的估計系數顯著為負，說明政府補貼反而助長企業對產品技術含量提升的消極態度；企業年齡(age)的估計系數為正，反映企業經營時間越長，企業出口產品技術含量越高，可能是由于企業在生產過程當中逐步積累了經驗，其創新能力和信息搜索成本控制能力得到提升；資本密集度(CI)的估計系數顯著為正，說明資本密集度會促進企業出口產品技術含量提升，可能的解釋是企業擁有更多的資金來進行新產品的研發與技術

表2 注意力配置與企業出口產品技術含量的基準估計結果

創新；金融約束(finance)的估計系數顯著為負，說明融資約束不利于企業出口產品技術含量的提升；國有企業虛擬變量(SOE)顯著為正，可能是由于國有企業擁有天然的優勢，具有較強的信息搜索成本控制能力，因而能夠有效提升其產品技術含量；外資企業虛擬變量(FOE)不顯著，可能是大量的外資企業本身具有較強的國際化視野，注意力配置的促進作用有限；第(3)列分別加入了行業層面的控制變量。行業總規模變化(IV)對企業出口產品技術含量的影響顯著為正，表明行業規模的擴大有助于提高企業的出口產品技術含量，可能的原因是隨著行業規模的擴大，有利于企業間技術交流、配套共享，進而提高企業出口產品技術含量。赫芬達爾指數(HHI)的估計系數顯著為負，說明行業壟斷會抑制企業出口產品技術含量的提升。與模型(1)相比，模型(2)-(3)中核心解釋變量注意力配置系數的符號方向和顯著性水平均未發生變化，表明即使控制眾多因素，研究結論依然保持較好的穩定性。

(二)DID識別假設檢驗

1.共同趨勢假設

2.預期效應

為了保證雙重差分法的有效性，需要檢查中國加入3G網絡之前，企業是否改變了其出口產品技術含量。為此，我們將lnindexj,08× D08加入到基準回歸，其中D08為2008年的虛擬變量。表3第(2)列的回歸結果顯示交互項lnindexj,08× D08不顯著，而本文關注的交互項lnindexj,08×Post09t顯著為正，說明企業在中國加入3G網絡之前并沒有形成技術含量調整的預期。這意味著，中國加入3G網絡的政策實施具有較強的外生性，進而保證了實證結果的可靠性。

3.控制產業趨勢

雙重差分法遵循實驗組和對照組的技術含量變動具有相同的時間趨勢。然而，企業產品技術含量可能會受到其所在行業某些非觀測的產業特定因素的影響，這會導致實驗組和對照組的產品技術含量會沿著不同的路徑變化，進而導致有偏的估計結果。因此，參考Liu and Ma (2020)，本文添加了一個行業特定的線性時間趨勢，δk×t，以期控制所有未觀察到的隨時間變化的行業特征。表3第(3)列結果顯示，控制行業線性趨勢后，注意力配置仍然對企業的出口產品技術含量具有顯著的促進作用，這也表明行業中某些非觀測的產業特定因素并未對本文的實證結果產生實質性的影響。

4.兩期差分法

本文使用多期差分法評估注意力配置對企業出口產品技術含量的影響。但Bertrand et al.(2004)指出，使用多期差分法可能會產生序列相關性問題，夸大lnindexj,08×Post09t的估計系數。 為此，本文采用兩期差分法的估計方法進行重新估計。表3第(4)列中的結果顯示，lnindexj,08×Post09t的系數仍然很顯著，表明注意力配置的提升極大地促進了企業出口產品技術含量。這與本文中使用的多期差分法的估計結果一致，可以認為本文的實證結果是穩健的。

表3 識別假設檢驗

(三)穩健性檢驗

1.變換核心變量指標

出于穩健性考慮，降低互聯網搜索頻數極端值對回歸結果的影響。本文改用互聯網年均搜索頻數中位值的對數形式刻畫注意力配置(mindex)，相關估計結果見表4第(1)列。

在企業出口產品技術含量方面，由于進出口貿易中包含了大量的國外中間品，如果直接使用Hausmann模型進行測算，容易產生“統計假象”(姚洋、張曄，2008；Amiti and Freund，2008)，進而對企業出口產品技術含量產生向上偏誤(Upward Bias)。借鑒Amiti and Freund(2008)，將進口國外中間品的企業進行剔除，構建新的企業出口產品技術含量(tdv2)，估計結果列于表4第(2)列。此外，本文還借鑒周茂等(2019)采用各國的出口比較優勢代替人均收入，構造企業出口技術含量(tdv3)，估計結果列于表4第(3)列(8)將式(8)中的Yc用各國的出口比較優勢代替，其中Yc表示c國家的人均GDP。。由表4的第(1)-(3)列可知，注意力配置對企業出口產品技術含量起到了顯著的促進效果。由此可見，本文的研究結論較為穩健，并未因注意力配置和企業出口產品技術含量的測度方法差異而發生較大改變。

2.刪除國有企業

由于國有企業可能存在的天然的優勢，在一定程度上會扭曲注意力配置的作用，因此，本文刪除國有企業樣本，只保留非國有企業樣本，表4第(4)列結果發現lnindex×Post09依舊顯著，說明本文的回歸結果具有較強的穩健性。

3.持續生存企業

企業的進入和退出很可能對企業的出口產品技術含量產量產生不可觀測的影響。為了規避這種選擇效應，表4第(5)列只保留了中國加入3G網絡前后生存下來的企業樣本，從回歸結果看，本文的研究依舊較為穩健。

表4 穩健性檢驗的計量結果

4.隨機的政策沖擊

借鑒以往關于隨機政策沖擊的安慰劑檢驗文獻(La Ferrara et al.，2012； Liu and Lu，2015)，通過隨機分配政策沖擊來進行安慰劑測試，以檢查結果是否受到任何遺漏的影響變量。本文采用以下安慰劑測試方法：首先，使用計算機生成的策略對出口產品技術含量進行隨機影響，以確保該策略不會對相應的技術含量(lntdv)產生影響，即lnindex×Post09的t值應估計接近零。其次，將隨機政策沖擊的次數設置為1000次，估計解釋變量lnindex×Post09的t值的分布如圖3所示。該圖表明，在隨機政策沖擊下，lnindex×Post09的t值分布以零為中心，即注意力配置(lnindex×Post09)對企業出口產品技術含量的影響不受未觀察到的因素驅動。換言之，未觀察到的因素并未干擾本文的實證結果，從而反映出本文實證結果的可靠性。

(四)異質性分析

上文從總體上考察了注意力配置影響企業出口產品技術含量的平均效應，卻未考慮企業、行業以及國家層面的異質性。那么注意力配置是否會因樣本劃分的不同而產生差異化影響?接下來，本文將從企業、行業以及國家三個層面，實證檢驗注意力配置影響企業出口產品技術含量的異質性，估計結果列于表5。

圖3 隨機政策沖擊下的t值分布

1.企業層面的異質性

考慮到注意力配置可能對不同貿易方式企業出口產品技術含量的影響有所差異，本文參考黎紹凱、朱文濤(2020)進行分樣本回歸，將企業分為加工貿易企業(PTE)和一般貿易企業(OTE)，相關回歸結果列于表5中第(1)-(2)列。由第(1)列和第(2)列結果可知，注意力配置系數顯著為正，表明即使區分不同貿易方式，注意力配置對口企業產品技術含量都產生了正向影響。從系數來看，一般貿易企業的系數為0.0087，加工貿易企業的系數為0.0072，反映出相對于加工貿易企業，一般貿易企業的注意力配置促進作用更強。可能的解釋是，中國加工貿易企業主要以成本優勢在全球價值鏈中從事簡單的低附加值生產制造環節，在對外貿易中往往采取低技術含量低價格的策略占領市場，產品創新空間有限，同時大量加工貿易企業訂單化的出口模式也限制了企業信息搜索成本的下降幅度。因此，企業加大世界市場的注意力配置，對加工貿易企業的產品技術含量的正向作用較小。

2.行業層面的異質性

借鑒張先鋒等(2018)，根據低端技術產品行業(LPI)、中端技術產品行業(MPI)以及高端技術產品行業(HPI)，將樣本劃分為三個子樣本，回歸結果列于表5的第(3)-(5)列(9)根據國民經濟行業劃分標準(GB-T4754-2002)，低技術行業為：紡織業、木料加工及藤、棕、草制品業、石油加工、煉焦及核燃料加工業、飲料制造業、煙草制品業、紡織服裝、鞋、帽制造業；高技術行業為：專用設備制造業、儀器儀表及文化辦公用機械制造業、醫藥制造業、造紙及紙制品業、通信設備、計算機及其他電子設備制造業；數據庫內其他行業為中等技術行業。。從回歸結果來看，注意力配置對低端技術產品行業、中端技術產品行業和高端技術產品行業都產生了促進效應。從系數來看，低端技術行業的系數為0.0019，中端技術行業的系數為0.0077，高端技術行業的系數為0.0275，說明注意力配置作用大小為：高端技術行業最大，中端技術行業次之，低端技術行業最低。通常而言，高端技術產品行業對技術研發和新產品創新較為積極，而低技術行業普遍缺乏自主創新能力，另外高端技術產品行業一般具有更復雜的產品結構，面臨更高的信息搜索成本，這也意味著企業對海外市場配置更多的注意力對高端產品行業的技術含量的正向影響較大。

3.國家層面的異質性

通常而言，對發達國家配置更多的注意力，對企業出口產品技術含量提升的作用更加顯著，這是因為發達國家的技術更為先進，能夠極大地促進企業的創新效率，進而對企業出口產品技術含量產生更大的正向作用。為此，本文根據世界銀行和國際貨幣基金組織的劃分標準將中國的出口目的地劃分為發達國家以及欠發達國家(10)發達國家分別為:英國、愛爾蘭、法國、荷蘭、比利時、盧森堡、德國、奧地利、瑞士、挪威、冰島、丹麥、瑞典、芬蘭、意大利、西班牙、葡萄牙、希臘、斯洛文尼亞、捷克、斯洛伐克、馬耳他、塞浦路斯、美國、加拿大、澳大利亞、新西蘭、日本、韓國、新加坡、以色列。，分別檢驗注意力配置對企業出口產品技術含量的影響。表5第(6)-(7)列的結果顯示，發達國家和欠發達國家的回歸系數分別為0.0062和0.0018，都在1%水平上顯著。說明當企業將更多的注意力配置到發達國家時，能夠對企業出口產品技術含量產生更大的促進作用，這也在一定程度上證明了上述分析結果。

表5 注意力配置對企業出口產品技術含量異質性影響的計量結果

六、機制檢驗與分析

上文的理論分析表明，注意力配置可以通過提高企業創新效率(γ)和降低企業信息搜索成本(η)對企業出口產品技術含量產生促進作用。為此，本文選取企業創新效率(γ)和企業信息搜索成本(η)作為中介變量，通過構建中介效應模型來揭示注意力配置對企業出口產品技術含量可能的影響渠道。

(一)指標度量和模型設定

1.指標度量

企業創新(γ)。企業創新效率刻畫了企業研發投入轉化為研發產出的能力，其中研發投入主要包括研發費用、研發人員等，研發產出主要包括新產品的產值、專利、公開發表等(施炳展、邵文波，2014；Thomas et al.，2011)。但2006-2013年中國工業企業數據庫刻畫企業研發投入和研發產出的指標：企業研發費用和企業新產品，其費用和產值大量為0，且多個年份缺失，這會導致大量樣本損失，可能引發估計偏誤。因此，本文采用企業有效發明專利數與企業營業收入的比值表示。

企業信息搜索成本(η)。企業信息搜索成本在很大程度上由信息不確定性決定，這意味著信息的不確定因素越大，企業信息搜索成本越大。該指標的構造主要參考Gervais(2018)，并借鑒施炳展、金祥義(2019)，將價格的方差作為衡量信息不確定性程度，間接刻畫出企業信息搜索成本(11)本文在中國工業企業數據庫和中國海關數據庫在HS8分位產品的基礎上，根據產品、企業、年份三個維度計算出企業面臨的信息搜索成本。。

2.模型設定

本文對注意力配置通過企業創新效率和企業信息搜索成本這兩個中介變量影響企業出口產品技術含量的作用機制進行檢驗，中介效應模型設定如下：

Channelijt=β1lnindexj,08×Post09t+ΣγXijt+δi+δj+δt+εijt

(10)

lntdvijt=β1lnindexj,08×Post09t+β2lnindexj,08×Post09t×Channelijt

+β3Post09t×Channelijt+β4lnindexj,08×Channelijt

(11)

+β5Channelijt+ΣγXijt+δi+δj+δt+εijt

其中，Channelijt為中介變量，控制變量Xijt與式(7)相同，這里不做贅述。

表6 注意力配置對企業出口產品技術含量的中介效應檢驗結果

(二)注意力配置與企業出口產品技術含量的作用機制分析

表6第(1)列交叉項lnindex×Post09顯著為正，表明中國加入3G網絡之后，初始高注意力配置的企業創新效率相比于低注意力配置的企業創新效率經歷了更大幅度的提升，即注意力配置對企業創新效率產生了顯著的促進作用。第(2)列中三重交叉項lnindex×Post09×γ顯著為正，表明注意力配置通過提高企業創新效率促進了出口產品技術含量。本文還注意到，與表2第(3)列的基準回歸結果相比，在加入企業創新效率變量之后，lnindex×Post09的估計系數和t值均有所下降，可見企業創新效率是注意力配置促進企業出口產品技術含量提升的一個重要中介變量。

類似企業創新效率的檢驗，表6第(3)列報告了以企業信息搜索成本(η)為被解釋變量的回歸結果，交叉項lnindex×Post09顯著為負，表明注意力配置顯著降低了企業的信息搜索成本。進一步地，將企業信息搜索成本(η)代入式(11)中，估計結果列于第(4)列中，三重交叉項lnindex×Post09×η顯著為負，表明注意力配置通過降低企業信息搜索成本促進出口產品技術含量的提升。此外，在加入中介變量企業信息搜索成本(η)后，與表2第(3)列的基準回歸結果相比，lnindex×Post09的估計系數和t值均有所下降，說明企業信息搜索成本(η)也是注意力配置提升企業出口產品技術含量的一個關鍵中介變量。

七、結論與對策建議

本文借助2009年中國加入3G網絡這一外生政策沖擊構造準自然實驗，采用雙重差分法考察了注意力配置對企業出口產品技術含量的影響。研究發現：第一，注意力配置對企業出口產品技術含量產生了顯著的促進作用，即使考慮了識別假設條件和一系列其他可能干擾估計結果的因素后這一結論依舊穩健。第二，從影響機制看，注意力配置會通過提高企業創新效率、降低企業信息搜索成本來促進企業出口產品技術含量的提升。第三，從企業、行業以及國家異質性看，注意力配置更容易提升一般貿易企業、高端技術行業以及面向發達國家出口企業的出口技術含量。

基于上述結論，本文提出以下建議：(1)加強互聯網基礎設施建設，鼓勵企業與互聯網應用深度融合，提高企業信息搜索的速度、擴大企業信息搜索的廣度，有效發揮互聯網技術在提高創新效率和降低信息搜索成本中的積極作用，進一步提升企業出口產品技術含量。(2)企業應根據自身條件，積極運用互聯網技術了解世界需求信息和技術信息，提高自主研發能力，提升出口產品技術含量，增強出口產品的國際競爭力。(3)針對不同類型的企業給予積極的政策引導，對于受到注意力配置影響較小的加工貿易企業、低技術企業，應該精準識別其發展障礙，削減網絡使用費用，加大研發補貼，鼓勵其向發達國家學習先進技術，加快推進出口產品技術升級。