3.3 基本假設
基于以上技術差距模型與產品生命周期理論，以及3D打印本身的特點，針對3D打印對零部件貿易的影響我們做出如下兩個假設。
假設1：3D打印對最終貨物貿易有正向影響作用。
假設2：3D打印對零部件貿易有替代作用，但由于技術的擴散與傳導可能存在時滯性。
4 3D打印對貿易影響的實證分析
4.1 3D打印對最終貿易的實證
(1)數據選取
第一部分研究3D打印對貨物貿易的影響，選取貨物貿易總額作為衡量貨物貿易的發展，數據來自聯合國商品貿易統計數據庫。考慮到目前3D打印以機械零部件、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打印企業的單位產品銷售額總額衡量3D打印的發展情況，數據來源于2015沃勒斯報告。此外，綜合考慮經濟發展水平和生產力水平，選取人均GDP和勞動生產率指數作為控制變量。人均GDP數據來源于世界銀行，勞動生產率指數選自OECD數據庫。
由于3D打印技術屬于高新技術，研究對象以發達國家為主。為數據可得性的前提下盡可能擴大到更廣的范圍，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是對變量的詳細說明。
(2)模型建立
根據預計3D打印對貨物貿易的影響，建立模型：
先判斷建立個體效應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統計量大于臨界值，則拒絕原假設，即應建立個體效應模型，反之建立混合回歸模型。如果建立個體效應模型，采用Hausman檢驗判斷建立隨機效應模型還是固定效應模型。H0：模型是隨機效應模型；H1：模型是固定效應模型。如果P值小于5%，則拒絕原假設，即應建立固定效應模型，反之建立隨機效應模型。
(3)描述性統計
根據表2給出的解釋變量和被解釋變量可以看出，貨物貿易的數據大致服從正態分布，3D打印產品銷售額呈現尖峰的正偏態分布。二者標準差都較大，表明各國的貨物貿易和3D打印發展情況差異較大。這與上面的理論分析吻合。
(4)相關性檢驗
根據表3的相關系數矩陣可知，解釋變量3D打印，提前排除多重共線性問題。
(5)模型結果
經檢驗，F=132.70，大于臨界值F(3,52)；Hausman檢驗的P值為0.2291，大于5%，應建立隨機效應模型。其中選取了幾個模型，結果如表4所示。
由表4的回歸結果可以看出，模型(2)和模型(3)的所有估計系數均通過了1%的顯著性檢驗，控制變量中人均GDP比較顯著。結合模型的顯著性、經濟意義、簡潔性，選取模型(3)作為最優結果。結果表明，3D打印機單位銷售額對貨物貿易的影響是正向的，并且在1%的顯著性水平下通過了檢驗。總體回歸線為：
即在控制經濟發展水平不變的情況下，3D打印機數量每提升1%，貨物貿易總額增加2512.878億美元，由此可見3D打印技術的發展對貨物貿易的影響巨大，因此假設1成立。
未完待續；
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