基于準自然實驗的中美貿(mào)易政策不確定性與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新

蔡冬冬， 孫宇桐， 楊 靈， 馮榮凱

(1. 沈陽工業(yè)大學 經(jīng)濟學院， 沈陽 110870； 2. 遼寧大學 經(jīng)濟學院， 沈陽 110036)

當下，全球政治、經(jīng)濟和科學技術(shù)正處于巨大變革時期，不確定性對企業(yè)創(chuàng)新活動的影響受到越來越多的關(guān)注，特別是我國正處于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級過程中的高質(zhì)量發(fā)展時期，環(huán)境不確定性究竟是促進企業(yè)創(chuàng)新的“機會窗口”，還是抑制企業(yè)創(chuàng)新的“風險規(guī)避”，學術(shù)界尚未有定論[1-3]。在所有的環(huán)境不確定性中，政策環(huán)境的不確定性對企業(yè)創(chuàng)新的影響具有重要的現(xiàn)實意義和參考價值，尤其是2016年后，中美貿(mào)易政策不確定性大大提高，對我國經(jīng)濟社會產(chǎn)生了不容忽視的影響。本文旨在分析中美貿(mào)易政策不確定性對中國企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響。

一、文獻綜述

國內(nèi)外學術(shù)界關(guān)于政策不確定性與企業(yè)創(chuàng)新的研究，主要是從整體經(jīng)濟政策不確定性角度進行的。Bhattacharya等認為，政策環(huán)境的不確定將直接影響企業(yè)乃至國家的創(chuàng)新進程，進而對企業(yè)創(chuàng)新行為施加顯著的直接影響[4-5]。國內(nèi)方面：崔維軍等特別關(guān)注了加入WTO和2008年世界金融危機對中國企業(yè)創(chuàng)新的影響[6-9]；佟家棟等則研究了貿(mào)易政策不確定性如何影響企業(yè)創(chuàng)新[10]。相比之下，以中美貿(mào)易政策不確定性為準自然實驗來研究對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新行為影響的文獻，到目前為止還未發(fā)現(xiàn)。本文以2016年為時間節(jié)點，分析中美貿(mào)易政策不確定性對我國企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新行為產(chǎn)生的影響。

與本文聯(lián)系較為緊密的部分文獻考察貿(mào)易政策不確定性變動的影響效應(yīng)。這種影響的研究對象首先就是對貿(mào)易的影響，特別是貿(mào)易價格、貿(mào)易量等，也有少量研究探討不確定性對產(chǎn)品質(zhì)量與創(chuàng)新、產(chǎn)品利潤與附加值等的影響。Feng等針對貿(mào)易不確定性對貿(mào)易廣度與強度的影響進行研究[11-12]；汪亞楠研究了貿(mào)易不確定性對企業(yè)貿(mào)易價格與利潤的影響[13]；毛其淋等對企業(yè)儲蓄與采購進行了深入細致的研究[14]。在中美貿(mào)易方面，王樹森等認為，中美貿(mào)易摩擦對中國和美國企業(yè)成本、國際貿(mào)易都產(chǎn)生了一定程度的影響[15]。

部分文獻研究了不確定背景下企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新決策，此類文獻的主流研究結(jié)論認為不確定性對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新行為產(chǎn)生了“延遲效應(yīng)”，即抑制了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。Goel等利用1981—1992年9個OECD國家的數(shù)據(jù)論證發(fā)現(xiàn)，不確定性對研發(fā)投資的影響隨著不可逆程度的提高而增大[16]；郭華等發(fā)現(xiàn)，在政策不確定性約束下，銀行會緊縮信貸從而影響企業(yè)研發(fā)投入[17]。但也有部分學者持不同觀點，如郭平認為，政策不確定性的上升對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新行為具有促進作用[18]。

綜上文獻，可以發(fā)現(xiàn)貿(mào)易政策不確定性的變化對宏觀經(jīng)濟增長、中觀產(chǎn)業(yè)發(fā)展以及微觀企業(yè)績效等均產(chǎn)生影響，但在不確定性對企業(yè)創(chuàng)新具有促進還是阻礙作用上存在分歧。因此本文利用DID模型對2016年前后的貿(mào)易形勢變化進行了研究。

二、理論分析

2016年之前，中國出口企業(yè)面臨著比較平穩(wěn)的貿(mào)易政策不確定性，雖然在2008年金融危機之后有所上升，但也很快趨于平穩(wěn)狀態(tài)。2016年后，美國對中國展開了一系列貿(mào)易層面的打壓，中國隨即采取反制措施，中美貿(mào)易摩擦成為當年國際社會高關(guān)注度事件之一。2016年后，中國經(jīng)濟正處于從數(shù)量增長升級為質(zhì)量增長的高質(zhì)量發(fā)展時期，其基礎(chǔ)就是科技創(chuàng)新，特別是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的持續(xù)提升是經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重中之重。但我國企業(yè)相應(yīng)對策并未足夠完善，因此美國政府近幾年“特立獨行”的貿(mào)易政策已經(jīng)為研究貿(mào)易政策不確定性的影響構(gòu)成了一個準自然實驗。

由于2016年后美國政府的貿(mào)易主張讓人難以捉摸，致使市場并不能對未來的貿(mào)易政策形勢產(chǎn)生有效且穩(wěn)定的預期；即便是可以預期，企業(yè)也會因受到各種客觀約束無法及時作出調(diào)整。因此，在計量上建立貿(mào)易政策不確定性與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新行為之間的因果聯(lián)系比較困難。除此之外，貿(mào)易政策不確定性的上升可能會通過多種途徑影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新行為。從直接影響效應(yīng)來看，貿(mào)易政策不確定性上升可能導致企業(yè)現(xiàn)金流緊張、投資機會消失、利潤分配縮減等不利于企業(yè)發(fā)展的情況發(fā)生。雖然企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入，特別是研發(fā)投資與企業(yè)的其他投資活動具有不同的特性，但企業(yè)的收入與利潤等畢竟是企業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)與根本，長期的減少或預期必然會影響到企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新投入與產(chǎn)出。從間接影響效應(yīng)來看，貿(mào)易政策不確定性的提升會阻礙企業(yè)持續(xù)的新產(chǎn)品研發(fā)投入、削弱企業(yè)的盈利能力并加劇企業(yè)的融資約束，進而影響到企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效。

三、模型構(gòu)建

1. 指標選擇與數(shù)據(jù)來源

(1) 指標選擇

貿(mào)易政策不確定性(TPU)指數(shù)即用企業(yè)當年的出口占比乘以當年的TPU指數(shù)，而具體的TPU指數(shù)借鑒Baker等測算的結(jié)果(1)來自于美國西北大學Kellogg管理學院的Scott R.Baker、斯坦福大學的Nick Bloom以及芝加哥大學的Steven J.Davis等共同測算了按月度計算的世界各國的EPU(經(jīng)濟政策不確定)指數(shù)和TPU(貿(mào)易政策不確定性)指數(shù)，并發(fā)布于http：//www.policyuncertainty.com/about.html。本文所用的TPU指數(shù)是對該月度TPU指數(shù)進行加總平均所得到的。。圖1描繪了2000—2020年中國貿(mào)易政策不確定性指數(shù)走勢，可見中國的TPU指數(shù)在2016年以后經(jīng)歷了極其顯著的上升。

圖1 2000—2020年貿(mào)易政策不確定性變化情況

企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新作為本文的第二個核心變量，用企業(yè)當年授權(quán)專利數(shù)量的對數(shù)來衡量。圖2繪制了制造業(yè)上市公司中出口占比高與出口占比低(2)占比高低以10%為界限，當然以20%等為界限也可以。經(jīng)過反復檢驗，發(fā)現(xiàn)只要這個界限低于50%，分組的趨勢變化就沒有實質(zhì)性改變。的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的平均變化趨勢。從圖2可以看到，出口占比較高企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新績效在2011年以后一直高于出口占比低的企業(yè)，而且這種差距在2016年以后表現(xiàn)出顯著性放大的趨勢。

圖2 2007—2019年技術(shù)創(chuàng)新績效變化趨勢

(2) 數(shù)據(jù)來源

本文的研究主要使用了3套數(shù)據(jù)來滿足有關(guān)企業(yè)和貿(mào)易政策不確定性兩方面的信息要求。企業(yè)信息方面，主要采用了CSMAR國泰安數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫涵蓋了除企業(yè)出口信息外的主要信息，包含了上千指標。本文利用該數(shù)據(jù)庫中有關(guān)企業(yè)研發(fā)投入、三項專利統(tǒng)計以及其他一系列財務(wù)信息等。由于該數(shù)據(jù)庫有關(guān)企業(yè)層面技術(shù)創(chuàng)新的研發(fā)投入、三項專利等數(shù)據(jù)始于2007年，所以只截取了2007—2019年的相關(guān)數(shù)據(jù)。而關(guān)于企業(yè)層次的出口信息則來自RESSET中國海關(guān)進出口全口岸數(shù)據(jù)庫，主要利用了上市公司出口額和出口目的地國的信息。在貿(mào)易政策不確定性方面，以Baker等測算的按月度計算的世界各國EPU指數(shù)和TPU指數(shù)為基礎(chǔ)，進而通過出口比例加權(quán)計算企業(yè)層次的貿(mào)易不確定性。

2. 測度模型

中美貿(mào)易政策變化后，2016年以前出口占比較高的企業(yè)會經(jīng)歷更大幅度的貿(mào)易政策不確定性增加。企業(yè)出口占比的高低早在2016年之前就已經(jīng)形成，而且出口占比的高低通常是由其自身特點和能力所決定的，雖然在時間上具有一定的變動性，但這種變動性只可能具有長期趨勢，通常情況下短期內(nèi)不會有顯著的或者系統(tǒng)性的改變，具有較強的外生性。因此，本文以2016年為時間節(jié)點將樣本分為處理組和對照組，基準DID模型設(shè)定為

Innovationijt=αi+βTradePUi15·PostTrump16t+

δXijt+γt+εijt

(1)

四、實證研究

1. 基本估計

表1為式(1)的估計結(jié)果。其中，第(1)列為控制了固定效應(yīng)的基礎(chǔ)估計結(jié)果，交叉項TradePUi15·PostTrump16t的估計系數(shù)顯著為正，表明出口型企業(yè)(對應(yīng)于貿(mào)易不確定性上升幅度較大的企業(yè)，即處理組)相比于內(nèi)銷型企業(yè)(對應(yīng)于貿(mào)易政策不確定性上升幅度較小的企業(yè)，即控制組)在2016年后有更大幅度技術(shù)創(chuàng)新績效的提升，即貿(mào)易政策不確定性的上升提高了企業(yè)創(chuàng)新績效。第(2)列為添加企業(yè)層面的控制變量后的估計結(jié)果，交叉項TradePUi15·PostTrump16t系數(shù)顯著為正，再次表明貿(mào)易政策不確定性上升促進了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。由于政府補貼和國有企業(yè)改革也會影響估計結(jié)果，則第(3)～(5)列分別為控制政府補貼、企業(yè)改革以及同時控制兩者的估計結(jié)果。可以看出，交叉項TradePUi15·PostTrump16t的估計系數(shù)均顯著為正，進一步證明了上文所得結(jié)論。在表1第(1)～(5)列的交叉項中，均是采用貿(mào)易政策不確定性指數(shù)，即TPU指數(shù)，為了穩(wěn)健起見，在表1第(6)列采用EPU指數(shù)來衡量貿(mào)易不確定性。EPUi15為每個企業(yè)2015年的EPU指數(shù)，貿(mào)易政策不確定性表示為EPUi15·PostTrump16t。可以看到，核心解釋變量的估計系數(shù)顯著為正，再次表明政策不確定上升顯著促進了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，這一結(jié)論不會隨著核心解釋變量衡量方法的不同而改變。

表1 基準回歸結(jié)果

表1(續(xù))

2. 其他檢驗

考慮到DID模型的基本假設(shè)，本文對基準模型進行其他相關(guān)檢驗，結(jié)果匯總?cè)绫?所示。在基準模型基礎(chǔ)上引入時間虛擬變量，將2016年前一年和前兩年的時間虛擬變量分別設(shè)置為Oneyearbefore和Twoyearbefore，該時間虛擬變量與TradePUi15形成的新的交叉項的估計系數(shù)可以判斷出企業(yè)是否存在預期效應(yīng)。由表2第(1)、(2)列可以看出，兩組交叉項的估計系數(shù)均未通過顯著性檢驗，可以判定企業(yè)在2016年之前并沒有形成進一步調(diào)整技術(shù)創(chuàng)新的預期，即2016年中美貿(mào)易政策不確定性變動具有很強的外生性。為了進一步確保DID估計結(jié)果的可靠性，使用2016年之前的樣本(即2007—2015年)進行安慰劑檢驗，其結(jié)果表示為Comp_tpu。由第(3)列Comp_tpu的估計系數(shù)可以看出，基準DID的估計結(jié)果是可靠的。DID的一個前提假設(shè)是如果沒有政策沖擊，處理組與控制組的技術(shù)創(chuàng)新活動應(yīng)當沿著相同的趨勢變動。表2第(4)列為控制產(chǎn)業(yè)時間趨勢后的估計結(jié)果，交叉項估計系數(shù)為正，且在5%的水平上顯著，即前文所得結(jié)論成立。

為估計和比較年度差異，將基準DID模型中政策沖擊時間虛擬變量PostTrump16t進行替換(即Yearτ，τ=2013，2014，…，2019)，得到擴展后的DID模型為

δXijt+γt+εijt

(2)

式中，Yearτ為各年度時間虛擬變量，如果是第τ年，則該變量取值為1，否則取值為0。需要說明的是，這里將2012年作為缺省比較組。對式(2)進行估計的好處在于：一方面，可以用于檢驗控制組與處理組企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效變化在政策沖擊之前是否滿足線性同趨勢假設(shè)；另一方面，可用于考察貿(mào)易政策不確定性對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新行為的動態(tài)影響，特別是前者為DID估計的重要識別假設(shè)。表2第(5)列為式(2)的估計結(jié)果，2016年前交叉項系數(shù)為正但不顯著，即在政策沖擊發(fā)生之前滿足同趨勢性假設(shè)。

基準DID模型為多期DID，但多期DID易存在序列相關(guān)性問題。為解決這一問題，構(gòu)建兩期的標準型DID重新進行估計。具體地，以2016年作為時間節(jié)點，將樣本劃分為兩個階段：第一階段為2007—2015年，第二階段為2016—2019年。表2第(6)列報告了兩期DID的估計結(jié)果，交叉項TradePUi15·PostTrump16t顯著為正，再次表明貿(mào)易政策不確定性上升顯著提升了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效。

表2 其他檢驗結(jié)果

表2(續(xù))

3. 影響渠道檢驗

(1) 直接影響效應(yīng)的渠道檢驗

本文選取利潤總額、現(xiàn)金流、固定資產(chǎn)折舊、投資機會以及利潤分配為影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的直接因素，分析貿(mào)易政策不確定性的上升是否通過以及如何通過以上幾個因素對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生影響(見表3)。

表3 直接影響機制檢驗結(jié)果

表3中的第(1)列為控制了其他影響因素后，以企業(yè)利潤總額為因變量進行的估計，結(jié)果表明交叉項TradePUi15·PostTrump16t的估計系數(shù)顯著為正，即貿(mào)易政策不確定性上升時，出口型企業(yè)的利潤總額要比非出口型企業(yè)更高。通常情況下，出口型企業(yè)都是競爭力較強且具有一定市場優(yōu)勢的企業(yè)，具有相對較強的風險轉(zhuǎn)移能力和市場開拓能力，有助于使這部分企業(yè)獲取更多利潤。第(2)、(3)列的企業(yè)現(xiàn)金流、固定資產(chǎn)折舊為因變量時的估計系數(shù)顯著為正，意味著貿(mào)易政策不確定性的提升也提高了出口型企業(yè)的現(xiàn)金流，加速了這部分企業(yè)的固定資產(chǎn)折舊。表3的第(4)、(5)列分別報告了以投資機會(托賓Q值)和利潤分配為因變量的回歸結(jié)果，二者的核心解釋變量TradePUi15·PostTrump16t都為負，即貿(mào)易政策不確定性的提升相對降低了出口型企業(yè)的投資機會和利潤分配，但在統(tǒng)計上并不顯著。整體上看，利潤總額、現(xiàn)金流的增加和固定資產(chǎn)折舊的加速都有助于企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新投入與產(chǎn)出，即會正向影響技術(shù)創(chuàng)新行為，而投資機會和利潤分配的減少可能抑制企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新行為，但并不顯著。

(2) 間接影響效應(yīng)的渠道檢驗

選取新產(chǎn)品研發(fā)(ln RD)、企業(yè)盈利能力(ROE)和融資約束(Fincons)作為影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的間接因素。在式(1)的基礎(chǔ)上加上渠道變量channelijt得到

Innovationijt=αi+β1TradePUi15·PostTrump16t+

β2TradePUi15·PostTrump16t·

channelijt+δXijt+γt+εijt

(3)

表4為間接渠道檢驗結(jié)果，第(1)～(3)列分別為以新產(chǎn)品研發(fā)(ln RD)、企業(yè)盈利能力(ROE)和融資約束(Fincons)作為因變量進行估計的結(jié)果。可以看出，第(1)、(2)列交叉項TradePUi15·PostTrump16t的估計系數(shù)顯著為正，表明貿(mào)易政策不確定性的上升可以通過提高企業(yè)新產(chǎn)品研發(fā)能力以及出口企業(yè)盈利能力來影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新行為。將融資約束作為因變量進行估計后得到第(3)列的估計結(jié)果，交叉項系數(shù)為負且在10%的水平上顯著，與前兩者相反，表明貿(mào)易政策不確定性的上升確實相對提高了出口型企業(yè)的融資約束。表4的第(4)～(6)列為以ln RD、ROE和Fincons作為渠道變量進行估計的結(jié)果，三重交叉項的估計系數(shù)能夠表明該間接影響因素是否是影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的渠道。第(4)列的channelijt·TradePUi15·PostTrump16t估計系數(shù)在5%水平上顯著，此時雙重交叉項的系數(shù)為負，意味著新產(chǎn)品研發(fā)是貿(mào)易政策不確定性上升影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的渠道。第(5)列的三重交叉項估計系數(shù)為負且在5%的水平上顯著，表明企業(yè)盈利能力是貿(mào)易政策不確定性影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的渠道。第(6)列的雙重交叉項和三重交叉項系數(shù)均為正，但均不顯著，因此貿(mào)易政策不確定性不能通過融資約束來影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

表4 間接影響機制檢驗結(jié)果

五、結(jié) 論

本文運用倍差法對貿(mào)易政策不確定性與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新行為進行了分析，結(jié)果表明貿(mào)易政策不確定性上升顯著提升了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效。渠道檢驗發(fā)現(xiàn)：利潤總額、現(xiàn)金流的增加和固定資產(chǎn)折舊的加速會正向影響技術(shù)創(chuàng)新行為；貿(mào)易政策不確定性的上升還可以通過提高企業(yè)新產(chǎn)品研發(fā)能力以及出口企業(yè)盈利能力來影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新行為；融資約束并不是貿(mào)易政策不確定性影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新行為的渠道。

本文從貿(mào)易政策不確定性的視角對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的動態(tài)變化進行了解釋，指出貿(mào)易政策不確定性上升對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響與對企業(yè)其他行為的影響不同，非但沒有抑制企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新，反而提升了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效。因此，進一步推進國有企業(yè)混合所有制改革，對于中國政府提升應(yīng)對貿(mào)易摩擦的能力具有重要意義。