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3.3 基本假設(shè)

 基于以上技術(shù)差距模型與產(chǎn)品生命周期理論，以及3D打印本身的特點，針對3D打印對零部件貿(mào)易的影響我們做出如下兩個假設(shè)。

假設(shè)1：3D打印對最終貨物貿(mào)易有正向影響作用。

假設(shè)2：3D打印對零部件貿(mào)易有替代作用，但由于技術(shù)的擴(kuò)散與傳導(dǎo)可能存在時滯性。

4 3D打印對貿(mào)易影響的實證分析

4.1 3D打印對最終貿(mào)易的實證

(1)數(shù)據(jù)選取

 第一部分研究3D打印對貨物貿(mào)易的影響，選取貨物貿(mào)易總額作為衡量貨物貿(mào)易的發(fā)展，數(shù)據(jù)來自聯(lián)合國商品貿(mào)易統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。考慮到目前3D打印以機(jī)械零部件、玩具等為主，選取了HS代碼為84~95的項目作為研究樣本。解釋變量選取各國主要3D打印企業(yè)的單位產(chǎn)品銷售額總額衡量3D打印的發(fā)展情況，數(shù)據(jù)來源于2015沃勒斯報告。此外，綜合考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和生產(chǎn)力水平，選取人均GDP和勞動生產(chǎn)率指數(shù)作為控制變量。人均GDP數(shù)據(jù)來源于世界銀行，勞動生產(chǎn)率指數(shù)選自O(shè)ECD數(shù)據(jù)庫。

 由于3D打印技術(shù)屬于高新技術(shù)，研究對象以發(fā)達(dá)國家為主。為數(shù)據(jù)可得性的前提下盡可能擴(kuò)大到更廣的范圍，選取11個國家作為研究樣本，分別是美國、日本、中國、韓國、英國、法國、德國、愛爾蘭、意大利、瑞典和以色列。時間跨度為2009年～2014年，表1是對變量的詳細(xì)說明。

(2)模型建立

根據(jù)預(yù)計3D打印對貨物貿(mào)易的影響，建立模型：

 先判斷建立個體效應(yīng)模型還是混合回歸模型，檢驗表明，H0：不同個體的截距項相同；H1：不同個體的截距項不同。如果F統(tǒng)計量大于臨界值，則拒絕原假設(shè)，即應(yīng)建立個體效應(yīng)模型，反之建立混合回歸模型。如果建立個體效應(yīng)模型，采用Hausman檢驗判斷建立隨機(jī)效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型。H0：模型是隨機(jī)效應(yīng)模型；H1：模型是固定效應(yīng)模型。如果P值小于5%，則拒絕原假設(shè)，即應(yīng)建立固定效應(yīng)模型，反之建立隨機(jī)效應(yīng)模型。

(3)描述性統(tǒng)計

 根據(jù)表2給出的解釋變量和被解釋變量可以看出，貨物貿(mào)易的數(shù)據(jù)大致服從正態(tài)分布，3D打印產(chǎn)品銷售額呈現(xiàn)尖峰的正偏態(tài)分布。二者標(biāo)準(zhǔn)差都較大，表明各國的貨物貿(mào)易和3D打印發(fā)展情況差異較大。這與上面的理論分析吻合。

(4)相關(guān)性檢驗

 根據(jù)表3的相關(guān)系數(shù)矩陣可知，解釋變量3D打印，提前排除多重共線性問題。

(5)模型結(jié)果

 經(jīng)檢驗，F(xiàn)=132.70，大于臨界值F(3,52)；Hausman檢驗的P值為0.2291，大于5%，應(yīng)建立隨機(jī)效應(yīng)模型。其中選取了幾個模型，結(jié)果如表4所示。

 由表4的回歸結(jié)果可以看出，模型(2)和模型(3)的所有估計系數(shù)均通過了1%的顯著性檢驗，控制變量中人均GDP比較顯著。結(jié)合模型的顯著性、經(jīng)濟(jì)意義、簡潔性，選取模型(3)作為最優(yōu)結(jié)果。結(jié)果表明，3D打印機(jī)單位銷售額對貨物貿(mào)易的影響是正向的，并且在1%的顯著性水平下通過了檢驗。總體回歸線為：

 即在控制經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不變的情況下，3D打印機(jī)數(shù)量每提升1%，貨物貿(mào)易總額增加2512.878億美元，由此可見3D打印技術(shù)的發(fā)展對貨物貿(mào)易的影響巨大，因此假設(shè)1成立。

未完待續(xù)；