美國對華出口管制對中國企業全要素生產率的影響

曾國安 蘇詩琴

一、引言與文獻綜述

自2015 年中國提出“中國制造2025”戰略以來，美國就將中國視為其全球產業鏈布局霸主地位的重要威脅，相繼出臺了一系列對華出口管制政策來遏制中國高技術產業的發展。其中，清單政策是美國對華出口管制的主要手段，它通過將產品或實體列入清單來限制相關產品出口到中國。清單政策的依據是美國商務部制定的《出口管理條例》，由美國商務部下設的工業與安全局來具體實施。具體來看，美國工業與安全局主要設定了五類清單：商品管制清單、實體清單、被拒絕人員清單、未核實清單以及軍事最終用戶清單。其中，實體清單直接限制了實體的貿易，且涉及的實體范圍最大，是管制效力最強、管制范圍最廣的清單。2018 年以來，美國對華貿易制裁持續加劇，美國工業與安全局不斷更新的實體清單也體現出強烈的對華針對性，中國（包括香港、澳門和臺灣地區）成為了實體清單中增長數量最多、增長最快的國家①，美國對華遏制重點也逐漸從軍事范圍的航空航天領域轉向更廣泛的高科技領域②，由此對我國經濟產生了巨大沖擊。在所有受限實體中，企業實體是受波及范圍最大、受影響最深的實體。根據統計，2020 年被美國新列入的中國企業實體就達到98 個，占所有類型實體的35.5%。實體清單政策的實施直接對中國企業國內外原材料市場和產品市場造成了巨大打擊。不僅如此，在美國長臂管轄的干涉下，這些企業實體不僅不能從美國進口，在其他國家的產品進口也被嚴重限制，由此導致企業進口規模、進口質量都嚴重下降。根據現代經濟增長理論，技術進步是推動經濟增長的根本動力，而全要素生產率則是技術進步轉化為生產效率的根本體現。企業發展是經濟增長的重要基礎和源泉，而企業全要素生產率的提高有利于我國經濟實現質的有效提升和量的合理增長。因此，我們需要分析美國對華出口管制的實體清單政策對中國企業全要素生產率產生了怎樣的影響，以及這種影響是否具有長期性，在企業間是否存在差異以及存在怎樣的差異，我們又該采取怎樣的措施去應對。

與本文相關的已有研究文獻主要是從外部貿易沖擊的視角分析對企業全要素生產率的影響。具體來看，一些學者討論了貿易自由化和經濟開放對企業全要素生產率的影響，如余淼杰利用制造業企業數據發現貿易自由化能夠顯著促進制造業企業生產率提高③，Abizadeh 和Pandey 發現貿易開放對總體經濟全要素生產率的提高有著積極影響④，Xu 等認為貿易、人力資本和外商直接投資是全要素生產率的重要決定因素⑤，簡澤等發現進口競爭會促進本土企業全要素生產率的增長⑥，陳維濤等認為進口貿易自由化會促進企業創新從而有利于企業生產率的提升⑦，因此多數學者認為貿易自由化有利于企業全要素生產率的提高。另外一些學者則分析了貿易政策不確定性對企業全要素生產率的影響，強調貿易政策不確定性的下降有利于企業進口規模的擴大和進口產品質量的提升，從而顯著提高企業全要素生產率⑧。也有學者將中美貿易摩擦事件作為貿易政策不確定性的準自然實驗，證明了貿易不確定性的增加會顯著降低企業全要素生產率⑨。

從直接研究美國對華出口管制影響的文獻來看，一部分文獻從宏觀層面兩國貿易和市場受到的沖擊分析了美國對華制裁政策的經濟后果。陳思翀等分析了美國對華制裁帶來的反向市場沖擊⑩；衛平和張朝瑞通過計算G-L 指數和Aquino 指數發現美國對華出口管制導致了兩國貿易的失衡?；曾國安和張小梅利用SITC4 標準商品貿易數據，發現美國對華出口管制嚴重損害了中國貨物競爭力。另有一部分文獻從實證層面討論了美國對華出口管制對微觀企業層面的影響，其中主要集中于對企業創新行為影響的研究?。余典范等基于實體清單數據實證檢驗了美國對華出口管制對企業創新的影響，發現短期內美國對華出口管制對企業創新產生了負面沖擊?；羅長遠和吳夢如基于美國工業與安全局的出口許可審批數據，發現美國對華出口管制抑制了同行業企業創新，但促進了上游行業企業的創新?。

隨著美國對華制裁近年來的持續升級，美國通過清單政策等對中國實施了嚴格的出口管制，而美國對華出口管制對企業全要素生產率的影響可能是巨大的，迫切需要對其展開研究。現有文獻為本文研究提供了良好的基礎，但仍然存在一些局限性。第一，現有文獻多是從貿易自由化的宏觀視角分析其與企業全要素生產率的關系，較少有從美國對華出口管制的視角直接展開研究；第二，囿于美國對華出口管制衡量和數據獲取的困難，針對美國對華出口管制，特別是實體清單方面的實證研究相當有限；第三，現有文獻多是就美國對華出口管制的經濟后果展開分析，較少有應對美國對華出口管制的政策效果的研究，從而難以為制定應對美國對華出口管制的有效政策提供更有力的支持。

與已有文獻相比，本文的邊際貢獻在于：第一，分析了美國對華出口管制對中國企業全要素生產率帶來的影響，進一步拓展了貿易沖擊對企業全要素生產率影響的理論研究；第二，利用美國工業與安全局公布的實體清單數據，通過手工整理受影響的企業名單，并利用海關數據庫與上市公司數據進行匹配，構建了美國對華出口管制及影響的相關變量，對美國對華出口管制對中國企業全要素生產率帶來的影響進行了實證研究，彌補了現有研究囿于實體清單的復雜構成而主要只是進行定性分析的不足；第三，將政府補助作為門檻變量，分析了不同政府補助水平下美國對華出口管制對中國企業全要素生產率影響的差異，闡明了政府補助作為應對美國對華出口管制政策的有效性與局限性，提供了改善現有應對政策的實證依據。

二、理論分析

美國對華出口管制可能會通過降低中國被管制和被波及企業在全球價值鏈中的地位來削弱中國企業的創新能力，從而抑制中國企業的全要素生產率。根據Gereffi 創建的全球價值鏈理論，全球價值鏈的驅動力可分為生產者驅動和采購者驅動兩類?。其中，生產者驅動價值鏈更加強調以技術增強為核心，而采購者驅動價值鏈則更強調以銷售渠道拓展為核心。位于不同類別價值鏈上的企業，其核心業務越接近所處價值鏈的核心驅動力，則企業可獲取該價值鏈環節的附加值就越高，企業的核心競爭力就會越強；企業核心業務離其所處價值鏈的核心驅動力越遠，那么企業可獲取該價值鏈環節的附加值就越低，企業的核心競爭力就越弱。胡大立認為，長期以來我國的比較優勢是低廉的土地、自然資源和勞動力，因此主要是利用“低端嵌入”的方式進入全球價值鏈的分工體系中，只能從事加工、組裝和制造等附加值較低的環節的活動，這些環節屬于全球價值鏈的“非戰略環節”，位于 U 型“微笑曲線”底部，由此不論是從生產者驅動，還是從采購者驅動價值鏈來看，中國企業都難以處于價值鏈中的戰略地位?。從高技術企業來看，張輝發現，長期以來我國高技術企業核心競爭力較弱的原因在于發展重心聚焦于“貿技工”（貿易-技術-加工），而非“技工貿”（技術-加工-貿易）?。特別在美國對華進行出口管制的背景下，這種“貿技工”方式的弊端進一步凸顯。受美國對華出口管制的影響，我國的進出口貿易均會遭受嚴重的負面影響，中國企業從全球價值鏈的加工、制造環節進入研發、營銷服務環節面臨更大的困難，這會使得企業更加遠離所處產業鏈的核心，進而使得中國企業無法通過引進技術—消化吸收—模仿創新的方式來提高內在創新動力，從而阻礙中國企業全要素生產率的提高。

此外，美國對華出口管制也會從資源配置方面影響我國企業全要素生產率。有學者認為貿易壁壘是造成資源錯配的直接因素?。在貿易全球化條件下，美國對華出口管制政策不僅會對美國對華出口管制實體清單內企業的對外貿易產生直接沖擊，還會由于美國的長臂管轄造成實體清單內企業與他國的貿易受到間接沖擊?，繼而形成貿易壁壘，阻礙企業之間的自由競爭。由于貿易自由化是促進企業全要素生產率提高的重要路徑?，美國對華出口管制不僅會提高中國企業中間投入品的生產成本，同時也會使得資源被迫從高效率企業轉移至低效率企業，造成資源配置的低效化，從而降低中國企業全要素生產率。

由此，本文提出假設1：美國對華出口管制會對中國企業全要素生產率產生顯著的負面影響。

盡管美國對華出口管制會抑制企業全要素生產率的提高，但政府補助可能會對其起到一定的平滑作用?。美國對華出口管制導致被管制和被波及的企業貿易收入大幅縮減，盈利因此相應下降，企業經營和投資能力受到很大沖擊，而政府補助能夠或多或少地彌補企業營業收入的損失，一定程度上減弱美國對華出口管制給被管制和被波及企業帶來的沖擊。但是，政府并不能無限期無限度地對企業進行補助，并且政府補助還可能誘發企業的尋租行為。由于補助是一種不勞而獲的收入，補助越多，企業努力改善經營和進行創新的動力會越弱，因此政府補助并不會對企業研發創新和生產率提升產生顯著的促進作用，并且還可能造成生產經營成本的提高。所以，如果被管制和被波及的企業自身不能擺脫管制帶來的困境，政府補助甚至會導致企業要素閑置、效率下降。

從企業類型來看，美國對華出口管制旨在打壓我國高科技發展，因此美國對華出口管制主要針對我國高技術企業，而基于戰略考慮，我國政府補助也主要用于支持高科技發展，面向高技術企業的政府補助更多，因此高技術企業的尋租行為也相對較多。政府補助雖然能夠彌補企業的經濟損失，但并不能彌補技術創新所需要的諸如機器設備等先進中間產品進口減少的缺口，也不能彌補企業進出口貿易大幅度減少所帶來的學習機會的減少。政府補助誘發的尋租競爭會導致對企業技術創新投入的擠出，從而削弱創新。因此，美國對華出口管制會通過損害中國企業技術創新來損害中國企業全要素生產率。

從企業經營模式來看，產品市場和原材料市場均在國外的“兩頭在外”的企業生產經營必然受到美國對華出口管制的更大沖擊，政府補助在短期內能夠彌補其一部分經營收入的損失，降低企業遭受到的沖擊，最終緩解美國對華出口管制對中國企業全要素生產率的負面影響。因此，政府補助對美國對華出口管制造成的企業全要素生產率下降的平滑作用在中國不同企業間可能有著顯著差異。

由此，本文提出假設2：政府補助對被管制和被波及企業全要素生產率有著顯著的門檻效應，門檻值以下美國對華出口管制會抑制中國企業全要素生產率，門檻值以上這種抑制效應則會顯著減弱，但這在不同類別企業中有著顯著的異質性。

三、研究設計

（一）匹配方法

借鑒余典范等利用進口產品實現企業間匹配的方法?，本文采用以企業從美國進口的產品作為匹配媒介的方式實現實體清單企業與上市公司之間的對應銜接。這一方法具有從產品層面精準匹配的優點，克服了僅從行業層面匹配導致匹配范圍過大的缺點。此外，之所以沒有直接采用實體清單企業數據進行回歸分析，主要是因為實體清單內企業大多為非上市公司，缺乏研究所需要的財務數據，無法對其進行實證分析。同時，從時間上來說，2018年后美國對華貿易制裁進一步加劇，被列入實體清單的企業陡然增加，由于上市公司財務數據完整且會及時更新，因此運用其數據能夠更有效地驗證美國對華出口管制政策給被管制和被波及企業帶來的最新影響。在實體清單方面，盡管網絡上一些相關報道披露了受影響的中國企業名稱，但是本文在核對后發現存在企業名稱不準確、不完整、信息過時等問題，因此本文選擇直接從美國工業與安全局官網查詢實體清單目錄，并進行手工整理，將其英文名稱翻譯為中文后利用相關網站進行企業名稱的一一核對，確保企業名稱準確，以盡可能保證與海關數據庫進行精準匹配。需要強調的是，由于海關數據庫的匹配限制，本文僅以實體清單內的中國大陸地區企業來進行匹配，海外子公司不在匹配范圍內。

在具體做法上，本文采用直接匹配和間接匹配兩種方式進行合并得到被美國直接列入實體清單及可能被實體清單波及的上市公司名單。從直接匹配的方式來看，本文將2015—2020 年被列入實體清單的企業與當年的上市公司名單進行匹配，得到被直接列入實體清單的上市公司名單。從間接匹配的方式來看，第一步，通過被列入實體清單的企業名稱獲取其2010—2016 年所有從美國進口或中轉過的海關產品明細數據，得到該企業可能受美國對華出口管制影響的產品清單；第二步，通過相同的產品名稱和產品代碼的匹配，得到2010—2016 年所有從美國進口過同樣產品的企業名單；第三步，將企業名單與上市公司企業名稱進行匹配，最終得到2015—2020 年被實體清單波及的上市公司名單。因此，本文的名單既包括直接被列入實體清單的上市公司，也包括了在實體清單以外但可能受實體清單波及的上市公司。

（二）數據來源

本文數據來源于美國工業與安全局官網、中國海關企業進出口數據庫、CSMAR 數據庫和中國國家統計局官網。其中，實體清單數據來源于美國工業與安全局官網，進口產品數據來源于中國海關企業進出口數據庫，上市公司財務數據來源于CSMAR 數據庫，相關平減指數來源于中國國家統計局官網。本文選擇的企業匹配時間窗口為2010—2016 年。一方面，匹配時間窗口從2010 年開始，主要是因為2010 年以前被列入實體清單的企業實體并不多，實體清單政策本身對中國企業發展造成的影響并不大，同時由于時隔太遠，2010年前的進口產品清單與企業當前經營范圍等可能不相一致，因此匹配起點從2010 年開始是合適的。另一方面，匹配區間的選擇受到中國海關進出口數據庫的限制，由于2017 年及以后中國海關不再公布企業的進出口數據，因此無法直接利用2017 年及以后的產品情況進行企業層面的匹配。另外，本文的回歸區間為2015—2020 年。這是因為，根據周磊等的研究，美國加強對華出口管制的契機是源于2015 年我國提出的“中國制造2025”戰略，即美國認為這一戰略會促進中國制造業轉型升級從而危及美國的全球貿易地位?。因此，從根本上看2015 年起中美貿易環境就已經發生了顯著變化，因此以2015 年作為回歸起點更能充分反映美國對華出口管制政策對中國企業發展所造成的真實影響。盡管本文的匹配區間與回歸區間不一致，但本文的回歸分析仍具有一定的合理性。原因主要有兩點：第一，本文的匹配方式主要是為了實現企業層級的對應匹配，進口產品在其中僅扮演匹配媒介的角色。而通常來看，進口同一類產品的企業通常處于同一行業，或經營范圍相似，企業所處行業、經營范圍通常不會發生重大變化，即使發生變化，也通常僅影響至所處產業的上游或下游。因此，即便一個受波及企業未來不再與實體清單企業進口相同種類的產品，其也必然受到實體清單政策的限制，如果被列入實體清單的企業受管制影響而無法獲得所必須的中間產品，企業生產就會無法進行，這必然引起與其相關的同類產品、上下游產品供應的短缺。也就是說，被列入實體清單的企業與通過海關數據庫匹配到的受波及的企業之間的聯系應具有長期一致性，這種聯系不會因時間窗口帶來的進口產品變化差異而發生顯著改變。第二，美國對華出口管制政策的頒布必然是依據之前年份中國從美國進口的產品情況來推定是否對美國貿易安全、產業布局等產生重大影響，管制政策的頒布具有一定的滯后性，因此2017 年后美國對華出口管制政策的收緊必然與2017 年前中國企業的進出口情況緊密相關。綜合來看，即使是通過2010—2016 年“企業—產品—企業”建立的企業層面聯系，本文也認為這種聯系在2016 年以后仍然是長期存在的。

參考已有文獻，本文對原始數據進行了如下處理：（1）剔除金融行業企業數據；（2）樣本期內ST、*ST、PT 類企業財務狀況異常，剔除當年的觀測值；（3）剔除主要研究變量缺失的觀測值；（4）為避免樣本中異常值的影響，對連續變量進行上下1%的winsorize 縮尾處理。

（三）模型設定和變量說明

由于企業全要素生產率可能存在時間上的動態聯系，即本期全要素生產率與上期顯著相關而導致內生性問題，因此，本文建立如下動態面板模型來分析美國對華出口管制對中國企業全要素生產率的影響：

其中，tfp_lpi,t被解釋變量為運用LP 法計算的企業全要素生產率，tfp_lpi,t-1為其滯后一期的值。在具體的估計上，本文采用企業營業收入衡量企業產出（Y），用企業員工人數衡量企業勞動投入（L），用企業凈資產衡量企業資本投入（K）。本文基于袁堂軍的計算方法，通過生產法和收入法分別計算并取兩種方法計算結果的平均值得到企業的中間投入（M）?。其中生產法下的中間投入=營業成本+銷售費用+管理費用+財務費用-本期固定資產折舊-支付給職工或為職工支付的現金，收入法下的中間投入=企業產出-附加值，附加值=固定資產折舊+支付給職工或為職工支付的現金+營業稅金及附加+營業利潤。本文參考燕洪國和潘翠英的做法，為消除價格波動的影響，將Y、K、M 分別采用工業生產者出廠價格指數、固定資產投資價格指數和工業生產者購進價格指數以2015 年為基期進行價格平減，并將所有參與的名義變量取對數，通過LP 法估計得到企業全要素生產率?。

解釋變量sheettimei,t為美國對華出口管制的0-1 變量，當年及以后被列入美國對華出口管制實體清單或受波及的上市公司為1，其他則為0。這一設定是因為美國對華出口管制實體清單通常只列出企業被列入清單的時間，而沒有企業被移出清單的時間，并且有的企業被多次列入清單。因此，本文按照最嚴格的管制，設定企業首次被列入實體清單后將會一直受實體清單政策的影響。

控制變量xi,t包括：（1）企業規模（lnasset），將企業資產總額取對數得到；（2）企業年齡（lnestablish），將（觀測年份-企業成立年份）取對數得到；（3）企業賬面杠桿率（lev），用企業賬面負債總額/資產總額表示；（4）企業成長性（rateincome），用（當年營業收入-上年營業收入）/上年營業收入表示；（5）企業盈利能力（roa），用營業利潤/資產總額表示；（6）企業股權性質（soe），國有企業為1，非國有企業為0；（7）行業競爭程度（HHI_D），用赫芬達爾-赫希曼指數衡量。

在具體實施中，本文分別使用差分GMM 和系統GMM 兩種方法來具體檢驗，盡可能消除內生性問題。同時，本文也在回歸中進行了自相關檢驗。表1 報告了變量的描述性統計結果。

表1 變量的描述性統計結果

四、實證分析

（一）基準回歸

表2 報告了基準回歸的實證結果，其中第（1）列為差分GMM 的回歸結果，第（2）列為系統GMM 的回歸結果。可以看到，不論是差分GMM還是系統GMM 的結果，上期企業全要素生產率對本期全要素生產率都產生了顯著的正面影響，表明企業全要素生產率之間存在顯著的動態聯系。同時，美國對華出口管制對企業全要素生產率的影響均在5%的顯著性水平下為負，表明美國對華出口管制顯著抑制了中國企業全要素生產率的提高，本文的基本結論得到驗證。此外，回歸中AR（1）的值均顯著，AR（2）的值均不顯著，表明模型中均不存在自相關問題。

表2 基準回歸

（二）長期效應分析

美國對華出口管制對中國企業全要素生產率的影響具有長期效應，即隨著時間的推移，美國對華出口管制對企業的負面影響逐步凸顯，管制時間越長，對企業全要素生產率的負面影響就越大。因此，本文進一步考察美國對華出口管制對中國企業未來不同時期全要素生產率影響的差異。由于本文采用動態面板分析受到一定限制，因此本文采用隨機效應來檢驗美國對華出口管制對中國企業全要素生產率的長期效應。表3 第（1）—（5）列分別反映了t 期美國對華出口管制影響t 期至t+4 期企業全要素生產率的回歸結果。可以看到，美國對華出口管制對企業全要素生產率的影響均在1%的顯著性水平下為負，且隨著時間的推移，美國對華出口管制對中國企業全要素生產率的負面影響在持續加重。這說明，美國對華出口管制對我國經濟發展的負面影響是持續和深遠的，必須盡快采取相應對策。

表3 長期效應回歸結果

（三）門檻效應分析

政府補助通過彌補企業經營收入損失而有利于企業全要素生產率的提高，因此本文需要進一步討論政府補助在對沖美國對華出口管制對企業全要素生產率的負面影響中所發揮的作用。政府補助的差異導致其在對沖美國對華出口管制對企業全要素生產率的負面影響中所發揮的作用也會有明顯的區別，因此本文通過門檻面板模型來進行具體分析。由于Hansen 提出的靜態門檻面板模型無法克服內生性的問題?，Seo 和Shin 在此基礎上提出了動態門檻面板模型?，Seo 等則提出了具體的操作方法?，進一步解決了門檻面板模型中潛在的內生性問題。因此，本文參考Chakrabarty 和Roy 的方法?，建立如下動態門檻面板模型：

模型（2）中，除了門檻變量之外，其他變量定義與模型1 的變量定義保持一致。門檻變量qi,t為政府補助，以企業當年營業外收入明細項目中核算的政府補助收入值加1 取對數得到。

在模型（2）中，I·{qi,t＞γ}為指示函數，當括號內條件滿足時為1，否則為0。γ 反映的是門檻系數。本文主要關注β2和δ2的值，其中β2反映的是低于門檻值時核心解釋變量美國對華出口管制的系數，δ2反映的是高于門檻值時美國對華出口管制的系數。此外，本文也對原假設進行了線性自主抽樣法檢驗，其中：H0: δ0=0，H1: δ0≠0，對于任意的γ∈г，檢查可能存在的門檻效應。

表4報告了門檻面板模型的回歸結果。其中第（1）列是采用靜態門檻面板模型的回歸結果，第（2）列是采用動態門檻面板模型的回歸結果。可以看到，無論是靜態門檻還是動態門檻面板模型，在政府補助低于門檻值時，美國對華出口管制對企業全要素生產率具有顯著的負面影響；而政府補助高于門檻值時，美國對華出口管制對企業全要素生產率產生的影響則顯著為正。這說明，高政府補助能對沖美國對華出口管制對中國企業全要素生產率的一部分負面影響。那么，政府補助對于不同行業和不同經營模式的企業又會產生怎樣的影響，政府補助帶來的影響是否具有長期性，需要本文進一步分析。

表4 門檻面板模型回歸結果

1.高技術和非高技術企業

由于美國對華出口管制領域逐步由航空航天領域轉向更廣泛的高科技領域，因此中國高技術企業可能受到美國對華出口管制更嚴重的影響。因此，本文將按照企業所處行業將其劃分為高技術企業和非高技術企業來分別進行回歸，表5 報告了基于是否高技術企業的回歸結果。可以看到，不論是靜態門檻還是動態門檻的結果，在政府補助低于門檻值時，美國對華出口管制對中國高技術企業的影響并不顯著；而在政府補助高于門檻值時，美國對華出口管制對中國高技術企業的影響均顯著為負。這表明，政府補助對化解美國對華出口管制給中國高技術企業全要素生產率帶來的負面影響，并沒有起到顯著的正向調節作用，高政府補助反而加重了負面影響。這可能是因為，高技術企業的創新能力離不開對進口先進中間產品的學習和模仿，美國對華出口管制直接遏制了高技術企業對先進中間產品的進口，從而減少了國內高技術企業模仿學習的機會。這表明，政府補助并不能提升企業研發創新能力，反而加重了企業的尋租動機，因此政府補助難以作為化解美國對華出口管制給中國高技術企業全要素生產率帶來的負面影響的根本手段。從非高技術企業來看，回歸結果顯示，美國對華出口管制對非高技術企業全要素生產率的影響整體上并不顯著，這表明美國對華出口管制對中國企業全要素生產率的負面影響主要是由對中國高技術企業全要素生產率的顯著的負面影響所導致的。

表5 基于是否高技術企業的回歸結果

2.“兩頭在外”企業和“兩頭在內”企業

美國對華出口管制實體清單政策限制了美國企業對中國企業的出口，這不僅影響到企業下游的產品市場，也影響到企業上游的原材料市場；不僅影響到企業的國外市場，也會影響到企業的國內市場。為探究美國對華出口管制對我國不同經營模式的企業全要素生產率影響的差異，本文將企業劃分為兩類，一類是產品市場和原材料市場均主要在境外或者均有境外業務的企業，本文稱之為“兩頭在外”企業；一類是產品市場和原材料市場均主要在境內的企業，本文稱之為“兩頭在內”企業。前者可被認為是外向型企業，后者可被認為是內向型企業。在具體的指標設定上，本文根據上市公司營業收入和營業成本的明細數據，將同時存在國外或境外收入和成本的企業歸為“兩頭在外”企業，同時不存在國外或境外收入和成本的企業歸為“兩頭在內”企業。表6 報告了基于企業經營模式異質性的回歸結果。結果顯示，從動態門檻的結果來看，在政府補助低于門檻值時，美國對華出口管制對中國“兩頭在外”企業的影響顯著為負；在政府補助高于門檻值時，美國對華出口管制對中國“兩頭在外”企業的影響則顯著為正。這與基準回歸的結果具有一致性，但從美國對華出口管制對“兩頭在外”企業全要素生產率的影響系數來看，政府補助低于門檻值時的系數（-0.2020）顯著小于基準門檻回歸的系數（-0.1327），政府補助高于門檻值時的系數（0.2034）也顯著小于基準門檻回歸的系數（0.7309），這說明美國對華出口管制對“兩頭在外”企業全要素生產率的負面影響可能更大。與此同時，動態門檻的結果顯示，“兩頭在內”企業受到的影響相對較小，整體上受美國對華出口管制的影響并不顯著。因此，總體來看，美國對華出口管制對中國企業全要素生產率的負面影響主要反映在對“兩頭在外”企業的全要素生產率的顯著負面影響上。

表6 基于企業經營模式異質性的回歸結果

（四）穩健性檢驗

為進一步增加本文結論的穩健性，本文采用以下方法進行了相關的穩健性檢驗：

1. 重新估計被解釋變量。由于LP 法假設企業面對生產率沖擊時對投入的即時調整是無成本的，Ackerberg 等認為這樣得到的估計可能存在共線性問題?。因此，本文采用Ackerberg-Caves-Frazer（ACF）修正法重新對LP 法下的企業全要素生產率進行估計，得到經ACF 修正后的被解釋變量（tfp_lp_acf）。本文利用模型1 對其重新進行回歸，結果見表7。可以看到，重新估計核心被解釋變量后，美國對華出口管制對中國企業全要素生產率的影響依然顯著為負，本文的核心結論依舊成立。

表7 重新估計被解釋變量的穩健性檢驗

2.采用兩階段最小二乘工具變量法（2SLS-IV）重新回歸。盡管本文采用的GMM 估計方法和動態門檻面板模型均較好地考慮了內生性問題，但其他可能存在的內生性問題仍然需要解決。因此，本文參考余典范等的做法，將當年行業中受美國對華出口管制影響的企業家數在該行業全部企業家數中的占比作為工具變量，利用兩階段最小二乘法來進行回歸?。這是因為，行業中受影響企業的占比與單個企業全要素生產率沒有直接聯系，滿足外生性要求；同時，受影響的企業顯著相關于其所處行業占比，滿足相關性要求。表8 的回歸結果顯示，在利用工具變量法進行穩健性檢驗后，美國對華出口管制對中國企業全要素生產率的影響依舊顯著為負，本文的核心結論依舊成立。

表8 采用最小二乘工具變量法的穩健性檢驗

五、結論和政策建議

本文基于美國對華出口管制實體清單政策，討論了美國對華出口管制對中國企業全要素生產率的影響。研究結論如下：第一，美國對華出口管制會顯著抑制中國企業全要素生產率的提高，且抑制程度會隨著時間延長而逐步加深；第二，從政府補助來看，美國對華出口管制對中國企業全要素生產率的影響具有顯著的門檻效應，在政府補助低于門檻值時，美國對華出口管制會顯著抑制中國企業全要素生產率，政府補助高于門檻值時，這種影響將由負轉正；第三，從異質性的角度來看，政府補助門檻效應主要出現在高技術企業和“兩頭在外”企業，高政府補助加重了高技術企業遭受的負面影響，但有助于緩解“兩頭在外”企業遭受的負面影響。

基于以上結論，本文提出如下政策建議：第一，營造良好的國際合作關系，緩解美國對華出口管制對中國企業發展帶來的負面影響。進一步利用國際條約和雙邊、多邊關系推進國際貿易，繼續加強與其他國家的交流與合作，促進我國企業“走出去”。第二，打造有利于創新發展的基礎和環境。繼續大力發展基礎教育，加強基礎學科的發展，從根本上提升我國創新的根基。第三，短期支持和長期政策相結合，重點提升企業創新能力。鑒于企業要素質量和創新能力提升的時間周期，政府向遭受美國對華出口管制沖擊的被管制企業提供合理的補助是必要和有積極作用的，但減少美國對華出口管制對被管制企業全要素生產率的沖擊不能依賴政府補助，而要依靠企業創新能力的根本提升。