產品關聯密度、吸收能力與中國企業創新

曹 平，肖生鵬，林常青

（1.廣西大學 工商管理學院，南寧 530004；2.湖南工業大學 經濟與貿易學院，湖南 株洲 412007）

一、引言

我國經濟正處于轉型升級的關鍵期，面臨著轉變經濟發展方式、優化經濟結構和轉換增長動力的巨大困難和挑戰，加之新冠肺炎疫情在全球的肆虐，中美貿易摩擦不斷，全球經濟發展趨勢的不確定性陡增，在此背景下，2020 年7 月的中央政治局會議明確提出，“我國經濟要加快形成以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局”，強調尤其更多依靠科技創新驅動發展。因此，創新已成為決定中國經濟可持續增長最為關鍵的因素之一，同時也是實現經濟高質量發展的必由之路（唐未兵等，2014）。企業是國家創新系統的主體，是推動創新創造的生力軍。因此，如何提高我國企業的創新能力進而提升我國綜合創新水平正日益成為關乎經濟發展和社會進步的關鍵問題。

近年來，隨著國內外市場競爭的加劇和技術更新換代的不斷加快，我國企業創新模式已逐步從以自主研發為主的封閉式創新模式演變為以引入外部知識為主的開放式創新模式，企業創新的關鍵環節轉變為如何有效獲取和利用外部的知識和技術，實現與自身內部資源的整合與發展，培育并強化自身的研發能力。獲取外部溢出是知識獲取的重要途經之一，對知識積累和技術創新至關重要。產品空間理論的核心概念之一為產品關聯密度，它強調產品空間內不同產品間的距離并非均等，產品獲取外部溢出的規模和范圍也不相同，因而，產品未來發展前景也并不相同。現有研究已證實，一國產品關聯密度越大的產品更容易實現轉型升級（馬海燕和于孟雨，2018），那么產品空間理論能否在中國企業創新層面得到體現？如果企業出口產品與當地其他企業的產品關聯密度越高，其他企業的知識溢出越容易被吸收，那么企業吸收能力是否有助于促進產品關聯密度對企業創新的溢出效應呢？關于這些問題的探討，現有文獻還未有論及，也未對此議題展開具體研究。基于此，本文擬從產品空間理論視角研究產品關聯密度對中國企業創新的影響及吸收能力對兩者關系的調節效應。

二、文獻綜述

與本文主題相關的文獻主要有兩方面，即產品關聯的相關研究和企業創新影響因素的相關研究。

產品關聯的相關研究主要集中于產品關聯對產業轉型升級的影響和產品關聯對產品多樣化的影響研究。Hidalgo et al（2007）及Hausmann 和Klinger（2007）首先提出了產品空間理論，并從產品的視角對比較優勢賦予新的內涵，認為一國生產能力的稟賦影響了該國比較優勢轉換和產業升級路徑。在關于產品關聯對產業轉型升級的影響方面，有研究強調產品關聯對轉型升級的影響。賀燦飛等（2016）基于中國31 個省區市的出口產品空間演化路徑，研究發現中國地區產品關聯顯著影響了該地區的產業轉型升級。毛琦梁和王菲（2017）實證分析了比較優勢對于地區產業升級的影響，結果表明，地區產業升級受累計生產能力稟賦的影響，不過其影響程度還依賴于地區的可達性高低。近年來也有學者指出，后發國家也可通過產業政策一定程度上偏離比較優勢，從而實現經濟迅速增長（鄧向榮和曹紅，2016；0ike et al，2016）。關于產品關聯對產品多樣化的影響主要沿國家層面、地區層面和企業層面驗證產品多樣化的路徑。Hausmann 和Hidalgo（2011）闡述了產品多樣化的由來和國家層面上如何創造新的經濟增長。Boschma et al（2012）研究了西班牙區域產業多樣化問題，認為區域層面多樣化生產與當前產業結構密切相關。Hazir et al（2019）從企業層面探討了出口范圍變化的決定因素，研究發現企業傾向于調整其出口產品的組合，使其生產和出口能力與本地區產品關聯更緊密。孫天陽等（2018）的研究發現，企業在擴展出口范圍過程中存在一定的路徑依賴，與當地企業的產品關聯和市場鄰近有助于提升出口擴展邊際表現。

關于企業創新的影響因素，已有研究從國家層面、產業層面和企業層面探討了其對企業創新的影響。國家層面，既有研究考察了宏觀經濟環境（Brown 和0etersen，2015；馬光榮等，2014）、政府的財政政策（Howell，2017；章元等，2018）、稅收政策（陳洋林等，2018；王桂軍和曹平，2018）及政策的不確定（楊鳴京等，2019）對企業創新的影響；產業層面，企業創新的影響因素主要包括行業特征（魯桐和黨印，2014）和產品市場競爭（肖文和林高榜，2014）；企業層面，既有研究較多從企業規模（朱晉偉和梅靜嫻，2015）、企業行為（李翔等，2014）、企業能力（Garud 和Nayyar，1994；吳航，2016）、企業資源（曾德明和陳培禎，2017）及企業網絡特征（曾萍等；2017）等視角進行探討。與本文主題最密切的文獻主要是產品關聯與企業創新的研究，目前相關研究還較少，并且多從知識關聯角度和技術關聯角度探討。如Breschi et al（2003）使用1982—1993 年美國等六國向歐洲專利局申請專利的數據研究表明，知識關聯度是企業技術創新多元化的主要決定因素。Neffke 和Henning（2013）通過使用跨行業勞動力的流動數據研究表明，企業更可能進入那些與當前核心競爭力知識關聯度更高的產業。Eum 和Lee（2019）基于1980—2005 年的出口數據和國際專利數據并采用AL0（algorithmic links with probability）方法考察了企業生產經驗對企業創新的影響，研究表明，一個國家過去的生產優勢不僅對新技術優勢的產生起著重要作用，而且當前已有的生產能力還將為新產品和技術創新提供演化路徑參考。

通過上述相關文獻的梳理，可以發現，產品關聯與企業創新影響因素的研究均取得了豐富成果，并為本文的研究提供了堅實的參考借鑒基礎，但尚無文獻結合產品空間結構下的產品關聯密度對企業創新的影響機制進行理論分析，也未有在中國情境下關于產品關聯密度對中國企業創新的經驗研究；另外，缺少考察企業吸收能力對產品關聯密度與企業創新的調節效應的文獻。基于此，本文可能的貢獻主要體現在以下三個方面：第一，本文首次基于產品空間理論視角深入分析了產品關聯密度對企業創新的影響機理；第二，本文全面探討了不同地理范圍內產品關聯密度對中國企業創新的影響，并引入了企業吸收能力作為調節變量進一步考察其對產品關聯密度與企業創新兩者關系的調節效應。

三、理論機制分析

（一）產品關聯密度對企業創新的影響機制

企業出口產品與一定地理范圍內出口產品的關聯密度越高，會使得集群區域具備更好的知識溢出效應。因此，充分利用不同地理范圍內產品關聯所帶來的知識溢出，對于提高我國企業創新績效具有積極影響，其可能的影響渠道表現為：

第一，創新導向效應。由于產品空間密度表征了產品的空間演化路徑，企業可以借助自身的產品優勢和能力稟賦，通過不斷創新，保持領先地位。隨著先發企業持續進行創新升級，能夠生產的產品越復雜，這種先發優勢帶來的溢出效應也可能越多，后發企業可以通過模仿處于優勢地位企業的產品空間結構和演進路徑，不斷向先發企業產品空間特質演化，將出口籃子瞄準先發企業出口的商品組合，附加值更高的創新產品，從而能夠更好地促進企業創新。從產品空間的角度，當產品關聯密度越高，其周邊累積的生產能力稟賦越大，嘗試生產創新產品和高附加值產品的藍圖更加清晰，在較大程度上能夠降低成本的不確定，減少發現成本，可以激勵企業家勇于開展產品的創新升級嘗試，同時也會激發后續企業不斷跟進，促使創新升級從點到面蔓延開來（馬海燕和劉林青，2018）。

第二，創新學習效應。企業間的技術關聯與互補性是積累創新能力的重要投入（Lundvall，1992；郝志平，2011），有利于企業間相互學習。集聚在一定地理范圍內的有關組織，共同的知識基礎和認知鄰近性更便于集聚內企業間的溝通與交流。集聚區內企業通過各種交流方式更易于獲得最新的市場信息、產業內知識創新動態，從而提高集聚區內技術創新的效率和能力。同時，在企業的技術創新活動中，緘默知識對技術創新的貢獻更重要。但緘默知識由于不能有效地實現格式化，其共享與傳播只能在近距離內通過正式與非正式的交流來實現。大量關聯性企業在地理空間的集聚為企業間提供了近距離學習的機會與條件，從而提高了緘默知識的共享與傳播效率。

產品關聯密度測度了一個企業生產的某一產品與其所在地理范圍內其他具有比較優勢產品之間相互聯系的程度，彼此間關聯密度越高，表示企業間能力稟賦越相似，大量聚集的相關企業網絡的創新資源越能得到有機的整合，實現協同創新。然而，由于知識溢出基于認知鄰近性，產品之間只有在認知距離合適的條件下才能產生有效的知識溢出（賀燦飛等，2017），過高的產品關聯密度也可能會對企業創新產生負效應。

第一，創新鎖定效應。關聯網絡中，大量相關企業及配套廠商集中在某一區域使得企業之間形成了較為固定的合作關系和行為模式，集聚區內企業因而可以較低的學習成本和交易成本獲得技術溢出和競爭優勢，從而減少從外界獲得有用信息和面向新機會的路徑（吳漢賢和鄺國良，2010）。由于長期接觸相同的知識源，可能造成一定程度上技術發展的網絡封閉性，逐漸形成集群內技術發展的路徑依賴，從而導致集群內企業創新的鎖定風險。這種產品關聯網絡所塑造的創新結構在形成之初有助于提升關聯企業的競爭優勢，但由于外部環境變化迅速，如果集群內企業不能及時更新技術而只是局限于原有技術邊界，企業集群將會成為一個“技術孤島”（古繼寶和高楊，2006），一旦外部產業環境發生革命性變革，被鎖定的產業集群將面臨巨大的沖擊，其原有的競爭優勢也將不復存在。

第二，搭便車效應。集聚區內企業的創新模式主要形式為企業間的合作創新，其表現為各相關企業間的信息交流、知識共享與擴散。由于知識具有外部性的特點，集聚區將盛行機會主義行為，即“搭便車”行為（Marshall，1890）。如果集聚區相關企業在機會主義心理下，只是簡單模仿和依靠其他企業的知識溢出，而沒有相應的知識交流和信息共享，創新企業將無法獲得合理的創新報酬。長期以往，更多創新企業將失去創新的動力，特別是隨著科學技術的飛速發展，機會主義的泛濫和新興技術的缺乏將使整個集聚區面臨被淘汰。

綜上所述，產品關聯密度對企業創新具有兩面性，當產品關聯密度所引起的知識溢出的促進效應大于其抑制效應時，產品關聯密度將有助于企業創新。反之，如果產品關聯密度所引起的知識溢出的促進效應小于其抑制效應時，產品關聯密度將阻礙企業創新。

（二）吸收能力調節效應的理論分析

產品關聯密度是否能促進中國企業的創新績效還取決于企業的吸收能力。既有相關研究表明，外部知識溢出能否直接影響企業創新的發展，關鍵在于企業的吸收能力，企業通過模仿、消化及轉化等一系列內部化過程才能實現知識溢出（楊慧軍和楊建君，2016；張振剛等，2015）。吸收能力不僅包括知識識別、知識消化和知識應用的能力（Cohen 和Levinthal，1990），而且還包括預測產業技術機會的能力（Cohen 和Levinthal，1994）。吸收能力被稱為知識溢出發生的催化劑，是一個企業能否提升創新績效的關鍵（Leal-Rodriguez et al，2014）。

企業的吸收能力是決定不同地理范圍內產品關聯密度的知識溢出是否可以被模仿、消化和再創新的關鍵要素。吸收能力較強的企業由于其能更加快速發現對企業有用的知識和信息，能更好地整合企業內外知識并加以有效利用（Bosch et al，1999）。因此其創新績效相比吸收能力較弱的企業更勝一籌（莊園園，2020）。基于此，認為企業吸收能力對于不同地理范圍內產品關聯密度的知識溢出具有正向調節效應。

基于上述理論分析，構建了產品關聯密度、吸收能力與中國企業創新之間關系的理論模型。具體如圖1所示。

圖1 產品關聯密度、吸收能力與中國企業創新的理論框架

四、研究設計

（一）數據來源與處理

本文在研究中使用的數據來源主要有UN-COMTRADE 數據庫（2000—2007 年）、中國海關數據庫（2000—2007 年）和中國工業企業數據庫（2000—2007 年）①為了保證完整的數據結構和良好的數據質量，本文采用2000—2007 年的數據，具體原因在于：本文實證部分需要對中國海關數據庫與中國工業企業數據庫進行匹配，但工業企業數據庫2007 年之后數據質量非常差，并且，諸多關鍵變量數據缺失嚴重，例如，測度本文吸收能力的代理變量（企業生產率）所需的中間投入、工業增加值以及本文的控制變量企業補貼數據均缺失，另外，本文的被解釋變量新產品產值在2007 年之后也僅有2008 年和2009 年數據。。

對于數據庫的使用和匹配，主要處理如下：①首先，利用UN-COMTRADE 數據庫中世界HS96（1996 年版《商品名稱及編碼協調制度的國際公約》）層面的產品出口數據計算2000—2007 年各年的產品關聯度；②其次，利用2000—2007 年中國海關數據庫測度企業層面的產品關聯密度，具體步驟為：先將中國海關數據庫中HS8 位月度數據合并成HS6 位的年度數據，再將企業產品層面各出口國的出口額合并，最終形成年度-企業-產品層面的海關出口數據，在此基礎上計算企業-產品層面的關聯密度，最后對企業-產品層面的關聯密度進行標準化再加權求和的方法得到企業層面的產品關聯密度；③再次，關于企業創新變量的數據來源于中國工業企業數據庫。因此需對中國海關數據庫與中國工業企業數據庫進行匹配，先剔除缺失企業名稱、企業郵政編碼、電話號碼等關鍵性指標缺失的觀測值、從業人數小于8 人的觀測值、明顯不符合會計原則的觀測值，再對中國海關數據庫與中國工業企業數據庫按照企業名稱匹配方法進行匹配，最終得到的觀測樣本數為183091 個，企業數為59779 家。

（二）變量測度及特征事實

1.產品鄰近度和產品關聯密度

產品關聯密度以產品鄰近度為基礎，以考察某產品在產品空間結構中的分布情況。在測度產品鄰近度時，本文參考Hidalgo et al（2007）、Hausmann 和Klinger（2007）的做法，以一個國家同時出口兩種產品的條件概率的最小值來表征產品之間鄰近程度。同時為了避免偶然出口的影響，引入了RCA 指數（revealed comparative advantage index）的概率，用以表示這兩種產品同時具有比較優勢的最小可能性。這種測度方法其實質就是以兩種產品被一國同時出口且兼具比較優勢的可能性的結果為導向來衡量產品鄰近度。產品鄰近度反映了兩種產品在勞動力、物質投入、技術、基礎設施等方面的相似性，如果這兩種產品被一國同時出口的概率越高，一個國家就越容易在生產一種產品的同時生產另一種產品，那么這兩種產品的空間距離也就越鄰近。本文使用2000—2007 年HS6 位的UN-COMTRADE 數據庫中國家-產品層面的出口數據分別計算2000—2007 年的產品鄰近度。具體測度公式為

其中：proximityi，j表示兩種產品i與j間的鄰近程度，即若一國在產品j上具備比較優勢的條件下同時在產品i上也兼具比較優勢的條件概率與一國在產品i上具備比較優勢的條件下同時在產品j上也具有比較優勢的條件概率的較小值，當然任何產品與其自身的鄰近度皆為1；P(RCAi|RCAj)表示一國在產品j上具有比較優勢的條件下同時在產品i上具有比較優勢的條件概率，該條件概率的測算公式如式（2）所示。

其中：分母表示僅在產品i上具有比較優勢的國家數量；分子表示一國同時在產品i、j上都具有比較優勢的國家數量。當一國在某一產品上的RCA 指數大于等于1 時，那么該國在該產品上具有比較優勢。關于RCA 指數的測算公式為

其中：分母表示世界上產品i的出口額與世界上所有產品出口額的比重；分子表示一國產品i上的出口額與該國所有產品出口額的比重；exportc(i)表示c國當年在產品i上的出口額。

在產品鄰近度測算的基礎上，本文進一步計算企業層面的企業內產品關聯密度、城市內產品關聯密度與省內產品關聯密度。參照Hausmann 和Klinger（2007）與吳小康和于津平（2018）的做法，本文采用式（4）～式（6）對企業內產品關聯密度、城市內產品關聯密度與省內產品關聯密度進行測算。

其中：分母為企業f的出口產品i與當年世界上所有其他出口產品之間的關聯度之和；式（4）中，densityfi表示企業f的出口產品i與其出口的其他產品之間的平均關聯度，分子為企業f的出口產品i與當年該企業所有其他出口產品之間的關聯度之和；式（5）中，densityfik表示企業f的出口產品i與所在城市k內具有比較優勢的其他產品之間的平均關聯度，分子為企業f的出口產品i與其所在城市k內具有比較優勢的其他產品之間的關聯度之和；式（6）中，densityfil表示企業f的出口產品i與所在省份l內具有比較優勢的其他產品之間的平均關聯度，分子為企業f的出口產品i與其所在省份l內具有比較優勢的其他產品之間的關聯度之和。

為了獲得企業層面總體的產品關聯密度，需要將產品層面的產品關聯密度加總到企業層面，然而不同產品的關聯密度加總經濟學意義不明顯，為此參照許和連和王海成（2016）對產品層面變量加總到企業層面的做法，先對式（4）～式（6）測算得到的產品層面關聯密度進行標準化處理，從而可獲得企業在每個年度每一HS6 位產品的標準化產品關聯密度指標，其中，企業層面企業內產品關聯密度的標準化公式如式（7）所示，城市內產品關聯密度與省份內產品關聯密度的標準化類似。

其中：max_densityfi、min_densityfi分別為針對產品i，在所有年度、所有企業層面求出的企業內產品關聯密度的最大值和最小值。sdensityfi的值介于0～1，而且沒有單位，可以在不同層面進行加總。企業層面加總后的企業內產品關聯密度的整體指標為

2.產品關聯密度與企業創新的描述性統計

本文企業創新的代理變量參照蒲艷萍和顧冉（2019）的做法，采用新產品產值對數進行表征。由于本文的核心解釋變量為產品關聯密度，并著重從產品關聯密度的三個地理范圍，即企業內產品關聯密度、城市內產品關聯密度及省內產品關聯密度來考察其對企業創新的影響效應。因此該部分對不同地理范圍內產品關聯密度變量與新產品產值變量之間的關系先進行描述性統計，以初步掌握兩者之間的數據統計特征。結果見表1，當企業內產品關聯密度與省內產品關聯密度大于中位數時，其新產品產值的對數均值要分別略大于企業內產品關聯密度與省內產品關聯密度小于中位數時的均值，但城市內產品關聯密度的新產品產值的分布情形卻剛好相反。所以，企業層面不同地理范圍內產品關聯密度的提升是否有助于企業創新還需通過構建計量模型進一步驗證。

表1 產品關聯密度與新產品產值的描述性統計

（三）模型設定及變量選取

為進一步考察企業層面不同地理范圍內產品關聯密度對企業創新的影響效應，并根據前文對企業層面產品關聯密度的測算結果，構建如下計量模型進行估計：

其中：被解釋變量lnRD表示企業創新水平；f表示企業；p表示企業所處行業；t表示年份。本文參照蒲艷萍和顧冉（2019）的做法，以新產品產值的對數作為代理變量進行衡量。Dft表示可能影響企業創新的企業層面控制變量，主要包括企業規模、企業年齡、盈利能力、企業生產率、企業性質、政府補貼、企業出口規模；Χpt表示企業t年所處行業p的行業競爭變量；νf和νt分別表示企業固定效應和年份固定效應；εfpt為誤差項。關于控制變量的度量，具體如下：本文企業規模變量采用企業總資產變量表征；企業年齡采用企業當期年份減去企業開業年份表征；盈利能力采用利潤總額與總資產的比值表示；考慮到Olley 和0akes（1996）方法計算企業生產率時將導致大量樣本丟棄。因此本文企業生產率的計算采用Levinsohn 和0etrin（2003）提出的L0 方法估計；企業性質為虛擬變量，當企業為國有企業時，企業性質變量取值為1，否則為0；政府補貼采用政府補貼收入表示；企業出口規模采用企業出口交貨值表示。Χpt表示企業所處行業的行業競爭變量，本文采用通常使用的赫芬達爾指數來測度行業層面的市場競爭度。除各地理范圍內的產品關聯密度、企業生產率、盈利能力、企業性質與行業競爭變量外，其他變量均進行取對數處理。關于城市內產品關聯密度與省份內產品關聯密度對企業創新的影響效應的計量模型除核心解釋變量-產品關聯密度不同之外，其他控制變量與固定效應與式（9）均一致，不再贅述。

另外，由于知識溢出還將受到企業的吸收能力與企業自身積累的影響。因此在上述基本估計模型的基礎上，進一步考察吸收能力對產品關聯密度與企業創新二者關系的調節效應，本文參照吳小康和于津平（2018）的研究，采用企業生產率作為吸收能力的代理變量，具體估計模型為

其中：tfcft為企業f在t年的企業生產率；tfcft×為企業生產率與企業內產品關聯密度的交互項；其他企業層面控制變量與行業層面控制變量及企業固定效應與年份固定效應均與式（9）基礎回歸模型一致。關于考察吸收能力對城市內產品關聯密度、省份內產品關聯密度與企業創新的影響效應的計量模型與式（10）基本一致。表2 為各變量的描述性統計結果。

表2 各變量的描述性統計

五、實證檢驗與結果分析

（一）基礎回歸

1.不同地理范圍內產品關聯密度對中國企業創新的影響效應

基礎回歸分析結果見表3，第（1）和（2）列為企業內產品關聯密度對企業創新影響效應的回歸結果，第（3）和（4）列為城市內產品關聯密度的回歸結果，第（5）和（6）列為省內產品關聯密度的回歸結果，其中第（1）（3）與（5）列為未添加控制變量的結果，第（2）、（4）與（6）列添加了企業層面和行業層面控制變量，（1）～（6）列均控制了企業固定效應和年份固定效應。第（1）、（3）與（5）列顯示，在未添加控制變量的情況下，企業內產品關聯密度、城市內產品關聯密度與省內產品關聯密度每上升1%，表征企業創新的新產品產值變量將分別上升1.77%、1.74%與2.48%，在第（2）、（4）與（6）列添加控制變量后，企業內產品關聯密度、城市內產品關聯密度與省內產品關聯密度對新產品產值的回歸系數在1%條件上依然顯著為正。綜上所述，不同地理范圍內產品關聯密度對中國企業創新均產生了顯著的正向影響，并且企業內產品關聯密度、城市內產品關聯密度與省內產品關聯密度對企業創新帶來的正向影響呈上升趨勢，這可能和省內產品關聯密度包含城市內產品關聯密度，同時城市內產品關聯密度又包含企業內產品關聯密度的原因有關，這也進一步驗證了不同地理范圍內產品關聯密度對企業創新均呈正向影響的結論。

此外，表3 中其他控制變量的回歸結果也基本符合研究預期。其中，企業生產率對企業創新的回歸系數顯著為正，說明企業生產率對企業創新的重要作用。企業規模與政府補助代理變量的回歸系數顯著為正，說明企業規模越大，政府補助越多，企業抗風險能力越強，企業的創新能力也越強。出口規模的影響系數顯著為正，說明出口規模有助于提升企業創新水平。企業年齡反而阻礙了企業創新，可能的解釋在于新生企業經營方式更靈活，創新意識更強，更易于接受新知識，更有助于激發新企業的創新活動。國有企業及其產權性質使其能夠享受較多政策優惠而具備較強的融資能力，從而有助于促進企業創新。行業競爭變量的影響系數顯著為正，表明行業內競爭程度越大，越有利于促進所處行業內的企業創新。企業利潤率的影響系數不顯著，可能原因在于企業創新與企業短期利潤率之間關系不大。

2.吸收能力對不同地理范圍內產品關聯密度與中國企業創新的調節作用

在上述基礎回歸分析的基礎上，本部分進一步考察吸收能力對不同地理范圍內產品關聯密度與企業創新的調節作用，式（10）為考察吸收能力對企業內產品關聯密度與企業創新調節作用的估計模型，估計結果見表4 第（1）、（2）列，第（3）、（4）列為城市內產品關聯密度調節作用的估計結果，第（5）、（6）列為省內產品關聯密度調節作用的估計結果，其中，第（1）、（3）與（5）未添加控制變量，第（2）、（4）與（6）列均添加了控制變量，每列均控制了企業和年份固定效應。注意到，企業內產品關聯密度、城市內產品關聯、省內產品關聯密度與企業生產率的交互項的系數均顯著為正，且這一結果不受控制變量增減的影響。上述實證結果表明，吸收能力有助于企業利用不同地理范圍內的知識溢出和資源稟賦的優勢，從而提高自身的創新能力和產出水平。企業的吸收能力越強，其創新產出越好。

表4 產品關聯密度、吸收能力與企業創新的回歸結果

（二）穩健性檢驗

1.將不同地理范圍內產品關聯密度滯后一期后加入同一模型進行檢驗

由于不同地理范圍內產品關聯密度對企業創新的影響可能存在一定的滯后性，同時為了緩解估計過程中的內生性問題。因此，本部分考慮將不同地理范圍內產品關聯密度滯后一期進行回歸，以保證研究結論的穩健性，估計結果見表5，其中列（1）、（3）與（5）分別檢驗了不同地理范圍內產品關聯密度對中國企業創新的影響效應，第（2）、（4）與（6）列進一步驗證了吸收能力對不同地理范圍內產品關聯密度與企業創新的調節作用，后文同理。結果顯示，在（1）、（3）與（5）列的回歸結果中，不同地理范圍內產品關聯密度對企業創新的影響在1%的水平上仍然顯著為正，此外，第（2）、（4）與（6）列考察吸收能力的回歸結果中，其交互項系數也在1%的水平上顯著為正，本文的結論通過了穩健性檢驗。

表5 各層面產品關聯密度滯后一期進行穩健性檢驗

2.改變吸收能力的代理變量

謝建國和周露昭（2009）研究認為，作為吸收能力的人力資本顯著影響了技術溢出水平。因此本文參考謝建國和周露昭（2009）與上官緒明（2016）的做法，從企業人力資本存量的角度進一步考察吸收能力對不同地理范圍內產品關聯密度與企業創新的調節作用。結果見表6，在控制了企業固定效應和年度固定效應后，不同地理范圍內產品關聯密度與吸收能力的交互項系數在1%水平上依然顯著為正，這一穩健性檢驗結果與吸收能力的基礎回歸結果基本一致。

表6 將企業人力資本存量作為吸收能力的代理變量進行穩健性檢驗

3.采用2005 年產品鄰近度計算產品關聯密度后的穩健性結果

上述基礎回歸分析的產品關聯度均采用世界所有國家各年不同的出口數據計算，為了結論的穩健性，參考吳小康和于津平（2018）的做法，采用樣本期間某年固定不變的產品鄰近度對產品關聯密度進行計算，基于此，本部分以2005 年產品鄰近度計算產品關聯密度，具體的穩健性檢驗結果見表7。第（1）、（3）與（5）列結果顯示，采用2005 年產品鄰近度計算得到的不同地理范圍內產品關聯密度對企業創新影響效應的系數在1%條件上顯著為正，結果與基礎回歸估計基本一致。此外，第（2）、（4）與（6）列為考察吸收能力對不同地理范圍內產品關聯密度與企業創新的調節作用的結果，不同地理范圍內產品關聯密度與吸收能力的交互項系數也依然顯著為正，且系數大小無明顯變化。

表7 采用2005 年產品鄰近度計算產品關聯密度進行穩健性檢驗

4.對各層面產品關聯密度的計算不進行標準化處理

在上文中為了獲得企業層面不同地理范圍內的產品關聯密度，我們已對不同地理范圍內的產品關聯密度進行標準化處理后再加權求和，但Li 和Zhu（2014）的研究認為這種處理可能會產生測量偏誤。因而，根據Li 和Zhu（2014）的做法，以未經標準化處理的不同地理范圍內產品關聯密度直接加權求和后進行穩健性檢驗。估計結果見表8，在第（1）、（3）與（5）列中的不同地理范圍內回歸系數是基準方法計算的不同地理范圍內產品關聯密度影響系數的3 倍以上，但不同地理范圍內的估計系數在1%條件上均顯著為正，此結果與基準回歸的估計系數無差異。同時，第（2）、（4）與（6）列的估計結果也顯示，未進行標準化處理的不同地理范圍內交互項的估計系數的顯著性也與基準回歸的估計系數相一致，均顯著為正，只是由于因為未經過標準化處理，其不同地理范圍內的回歸系數要遠遠大于基準回歸的交互項系數。

表8 對各層面產品關聯密度的計算不作標準化處理進行穩健性檢驗

5.采用全球為參照測算RCA

企業參與市場競爭，其競爭對手不僅來自于國內，還可能來自于世界其他國家的企業。因此，此處以全球為參照計算RCA后來檢驗基準估計結果的穩健性。檢驗結果見表9，第（1）、（3）與（5）顯示，企業層面不同地理范圍內產品關聯密度對中國企業創新的影響顯著為正，與基準回歸結果無明顯差異，而且第（2）、（4）與（6）列中的交互項系數也與基準回歸的交互項系數基本一致，也就是說，采用全球為參照計算RCA后，不同地理范圍內的回歸結果均通過了穩健性檢驗。

表9 采用全球為參照計算RCA 進行穩健性檢驗

六、結論與政策建議

本文首次基于產品空間理論視角研究了產品關聯密度對企業創新的影響及吸收能力對兩者關系的調節效用，首先從理論上深入分析了產品關聯密度對企業創新的影響機理，并在匹配UN-COMTRADE 產品數據庫、中國海關數據庫和中國工業企業數據庫的基礎上，實證檢驗了不同地理范圍內的產品關聯密度對中國企業創新的影響及吸收能力的調節效用。研究發現：第一，不同地理范圍內產品關聯密度對中國企業創新均產生了顯著的正向影響，其中省內產品關聯密度對企業創新的促進作用更大；第二，企業的吸收能力有助于企業利用不同地理范圍內的知識溢出和資源稟賦的優勢，增進自身的創新能力，這一結論在進行滯后一期產品關聯密度、改變代理變量、不做標準化處理、以世界為參照計算RCA等穩健性檢驗下，結果依然穩健；第三，不同地理范圍內產品關聯所帶來的知識溢出有助于提高我國企業的創新績效，但過高的產品關聯密度也可能對企業創新產生負效應。

本文的結論對促進我國企業創新的政策含義在于：第一，由于不同地理范圍內產品關聯密度對我國企業創新表現為顯著的促進作用，而且這種影響還呈現出空間遞增的特征。因此，一方面要鼓勵和支持企業優先選擇生產并出口那些與企業已出口產品或其所在省內和市內其他已出口產品關聯度高的產品；另一方面要引導企業以鄰為鑒，加強相關企業間相互學習與信息交流，營造企業間互惠共生觀念和環境；第二，為了提升企業創新能力，需提高企業吸收能力。加強對企業科研能力建設的支持力度，為其創新發展創造良好的外部環境，包括基礎設施和信息化平臺的建設等，同時需重視科研人才的培養與引進，從而培養企業自身的吸收和消化能力，不斷增進對外部知識溢出的吸收和消化；第三，在制定企業創新發展的促進政策時，各地要因地制宜，鼓勵與本區域產品關聯更緊密的相關企業加強技術創新合作與交流；第四，為減少產品關聯密度對企業創新的負面影響，一方面要不斷完善知識產權保護，建立合理有效的創新激勵機制；另一方面還要加大基礎研究投入，關注相關新技術的發展。