反倾销反补贴与企业创新能力的关系

摘要：中国在加入WTO之后，越来越熟练运用国际贸易规则，更多地采用了反倾销反补贴等临时性贸易壁垒。与此同时，现阶段的中国企业创新能力的总量依旧相对低下，但增长却是非常迅速，日益成为中国崛起的强劲动力。本文采用了面板OLS的估计方法，基于Bown（2016）的临时贸易壁垒数据库，利用1998年～2007年的工业企业数据库和专利数据库的匹配数据进行了实证研究，试图考察反倾销反补贴与企业创新能力之间的内在联系，并给出相应的政策建议。研究发现，中国主动发起的反倾销反补贴会显著降低受到保护的行业中企业的创新能力，研究的政策启示是政府应当继续加大开放以促进企业创新。

关键词：企业创新;临时性贸易保护政策;负向关系;反倾销

中图分类号：F724文献识别码：A文章编号：

2096-3157（2020）23-0037-03

国外对创新的研究最早从熊彼特开始，熊彼特最早提出完全竞争可能并不是一种真正完美的市场结构，因为完全竞争使得企业无法获得超额利润，此时在创新主要是依靠企业内源融资的情况下，垄断由于提高了创新的边际成本会促进创新，反之竞争会抑制创新，这就是著名的“熊彼特假说”。

而当我们把市场扩大到全球时，我们会看到当采取关税壁垒或非关税壁垒来限制来自国外的竞争时，熊彼特假说可能仍然是有效的，但却更加复杂。MiyagiwaandOhno（1999）发现这是在保护政策制定者的保护承诺是可信的前提下，一个短暂的保护政策会增加被保护企业的研发投入，但如果他们认为决策者会延长保护的话，企业就会减少研发投入[1]。GaoandMiyagiwa（2005）是第一篇调查反倾销政策对被保护企业和受约束企业降低成本的R&D的影响的论文。他们在文章中考察了反倾销保护对企业投资R&D的动机的影响，并以两阶段博弈模型为框架分析互相倾销行为，其中两家企业首先投资于降低成本的R&D，然后进行价格竞争[2]。在最初的自由贸易的情况下，企业纷纷进入对方国内市场。将这一基准案例与单边和双边反倾销制度进行了比较。他们得到的主要发现是：当一个国家政府制定反倾销法时，鉴于从价成本的存在，本国的被保护企业就会倾向于在研发上投入较少，受约束企业却会更多的投资于研发，而当两国政府进行相互反倾销行动时，两国的企业在研发方面的投资都会高于在自由贸易方面的投入。KaoandPeng（2016）在研究价格承诺对产品创新的影响时，得到了和GaoandMiyagiwa（2005）略有不同的结果，他们在生产差异化产品的双寡头模型下发现，本国企业和外国企业相互倾销的幅度和双方产品的差异化是负相关的，在双方都采取反倾销行动时，企业将根据政府规定的可容忍倾销幅度增加或减少其产品研发总量[3]。

贸易壁垒的使用不仅会影响企业对创新的投入，也会影响企业对新技术的运用决策，MeredithandCrowley（2006）发现像反倾销税这样的国家特定关税会导致国内进口竞争公司和外国出口公司都比自由贸易更早地采用新技术[4]。相反像保障性关税这样广泛应用的关税可以加速国内进口竞争企业采用技术，但会减缓外国出口企业采用技术的速度。因此，保障性关税缩小了国内进口竞争公司和技术采用之前的外国公司之间的技术差距，并通过推迟其他外国公司的技术采用加大了与他们的技术差距，相反，如果一个进口国对技术优越的外国公司征收反倾销税，这将缩小最初的外国创新者与所有其他国家技术落后的公司之间的技术差距。

国内文献对本文有重要借鉴意义主要有两类，一类是中国主动反倾销对生产率的影响的理论和实证研究，另一类是主动反倾销与企业研发投入的理论研究。李春顶、石晓军和费太安（2013）在南北模型的基础上构建了他们关于中国主动反倾销和本国生产率之间联系，并利用1998年～2009年的中国统计年鉴实证估计出了正向促进效应[5]。在进一步对生产率的分解中，他们认为结果之所以和西方主流反倾销带来生产率下降的观点截然不同，可能是因为中国通过主动反倾销所保护的产业不同于西方是夕阳产业，中国保护的大部分是初生的高新产业，通过保护激励了这些产业的技术创新和变革，进而带来了生产率的提高。

对主动反倾销与企业研发投入的理论研究主要是以异质产品的Bertrand双寡头模型为框架，从理论角度分析反倾销政策与企业研发的关系，谢申祥和王孝松（2013）发现和自由贸易时相比，与上文的研究相同，产品差异性越小的企业倾销力度越大，因此受到反倾销政策的影响也越大，当产品差异性小的本国企业被反倾销政策保护时，有可能和外国企业达成隐形共谋，通过退出国外市场来推高市场价格，此时由于外国企业研发投入的边际收益提高促进了外国企业的研发投入，而本国企业由于退出外国市场，研发投入的边际收益下降，会减少研发投入[6]。张国旺（2014）提出在两国企业进行研发合作的情况下，结果会有所不同，此时由于反倾销措施后外国企业研发投入的边际收益提高同样会提高本国企业研发的边际收入，因此本国企业也会增加投资收入，在这种情况下，本国企业研发投入的多少将由这种效应带来的边际收益增加和退出外国市场所带来的边际收益下降的相对大小决定[7]。

此外国内对创新的研究主要是从竞争的视角，张杰（2015）利用中国工业企业数据库、国家专利数据库和海关贸易统计库的匹配数据实证研究[8]。发现从总体层面来看，以申请专利的数量衡量，从事一般贸易進口企业的创新能力会不同程度的受到资本品和中间品进口的促进效应，而从事加工贸易以及混合贸易企业的创新能力均受到资本品和中间品进口产生的不同程度的抑制效应。余明桂、范蕊和钟慧杰（2016）发现产业政策能显著提高受鼓励企业的创新能力，这种正向促进效应主要是通过市场竞争机制来实现的[9]。

本文的研究目的是探讨中国主动发起的反倾销反补贴等贸易保护政策对中国企业创新能力的影响。关注的核心问题是中国更多地使用主动贸易保护政策包括反补贴、反倾销是否能够增加中国企业的专利申请数量，即验证中国主动发起的贸易保护政策与中国企业专利申请数量的关系。

一、计量模型

本文关注的核心问题是主动反倾销对本国企业的创新能力的影响，以申请专利的数量来衡量。为了识别这种贸易保护政策对本国企业创新能力的作用，可以通过比较企业在中国未实施该贸易保护政策前和实施了该贸易保护政策以后这两个时期内申请专利数量的差异，以此来检验该项贸易保护政策对本国企业创新能力的作用。但这种单差法得出的结论可能是不准确的。对于不同的企业而言，在实施贸易保护政策前企业的创新能力就存在差异，单差法并没有考虑这种差异。企业的特性和企业所从事的经营行业的其他因素也会对企业的创新能力造成影响。其中包括企业所在市场的竞争环境，企业的融资能力约束，企业规模的大小等，这些因素无疑也会对企业的整体创新能力产生影响。

因此本文首先建立了一个简单的OLS模型，即：

Yit=α1Xit+εit（1）

鉴于面板OLS估计方法使用的是多期面板数据，则应该使用以下更一般性的双重固定效应模型：

Yit=α0+α1Xit+α2Zit+ut+β1+εit（2）

在模型（2）中，Yit是结果随机量，Xit是反映t时期企业i是否受到了贸易政策保护的虚拟变量，Zit是其他影响Y的控制变量，ut是表示时期t的虚拟变量，βi代表企业i不随时间变化的特征，εit代表其他随机扰动项。

二、变量设定及数据说明

本文研究所使用的数据主要有三个来源：一是专利数据，来源于中国国家专利局1998年～2007年的企业专利数据库;二是企业样本数据，来源于1998年～2007年中国国家统计局规模以上工业企业数据库（其中由于数据库中的2010年数据存在统计问题，故删去）;三是中国主动反倾销和反补贴数据，来源于Bown（2016）临时贸易壁垒数据库（TheTemporaryTradeBarriersDatabase），该数据库包括全球反倾销数据库（GlobalAntidumpingDatabase）[10]、全球反补贴数据库（GlobalCountervailingDutiesDatabase）[11]。之后的数据处理首先将1998年～2007年的企业专利数据库按照企业名称以及法人代码这两个关键识别信息，与1998年～2007年的工业企业库进行匹配，计算出每个企业在样本期内三种不同类型专利的累积存量;然后在Bown（2016）的临时贸易壁垒数据库找到1998年～2007年中国主动发起的反倾销和反补贴所针对外国公司所生产的产品以及对应的行业，以此为根据在上文中工业企业库和专利数据库的匹配库中设置表示是否受到贸易政策保护的虚拟变量TTBit。

1.被解释变量

本文设定的被解释变量为直接反映企业创新能力的该年该企业的专利申请数量，由工业企业库和专利数据库的匹配库中三种不同类型的专利的累计存量加总得到，为了使结果更加直观，在实证中对专利数据做取对数处理，记作Inpatent。此外考虑到技术研发本身是一个缓慢的进程，再到专利申请就更需要一段不短的时间，因此本文还考虑用专利数量的滞后一期作为被解释变量，以充分减少技术研发和申请专利的滞后效应，记作I_patent。

2.解释变量

本文设定的解释变量最重要的是关键变量TTBit表示是否受到贸易政策保护。若中国在t年针对特定的企业i所处的行业对外发起了反倾销或反补贴调查，则解释变量TTBit记为1，否则记为0。它的系数也即是本文所关注的贸易保护政策对本国企业创新能力的促进效应。

其他的协变量从企业层面和行业层面两方面来控制，企业层面的包括：工业销售产值sales，利息率IR，全元素生产率TFP，企业年龄age，企业层面的勒纳指数lerner_firm。此外，行业层面的则有：赫芬达尔指数HHI和行业层面的勒纳指数lerner_ind。

三、实证分析

1.估计策略

本章实证分析旨在分析中国主动对外发起的保护性贸易政策与中国国内企业的创新能力之间的关系。估计策略采用面板OLS的估计方法，由于本文的解释变量TTBit在行业层面波动，因此本文控制了时间固定效应和行业层面的固定效應。回归中的被解释变量有两个，即为上述的Inpatent和I_patent，核心变量TTBit的系数即为中国实施的这一贸易保护政策对国内企业专利申请数量的抑制作用。

2.实证检验

在实证检验中，采用了双重固定效应的估计方法，回归结果如表所示。首先，直接观察核心解释变量TTBit对被解释变量Inpatent和I_patent的影响，其系数均显著为负，表明对外主动发起反倾销会显著抑制第二年该行业企业的专利申请数量，Inpatent的系数也显著为负，表明企业的创新速度也会受到显著影响。

在实证检验中，回归结果系数符号显著为负。显示出中国主动发起的反倾销反补贴政策显著地降低了中国国内企业的创新能力，这种抑制效应可能有两个来源，一是在异质产品的Bertrand双寡头模型的框架下，通过保护性贸易政策，外国企业部分地退出了该行业，同时本国企业有可能和外国企业达成隐形共谋，通过退出国外市场来推高市场价格，此时本国企业由于退出外国市场，研发投入的边际收益下降，会减少研发投入，进而降低了创新水平;二是由于中国的保护性贸易政策限制了进口和外国企业的进入，在一个后发市场中降低了外国企业的技术溢出，也降低了国内企业的创新水平。实证结果为此提供了证据。

四、研究结论与研究局限

本文利用1998年～2007年的工业企业数据库、专利数据库和临时贸易壁垒数据库，采用双重固定效应模型实证研究了中国主动发起的反倾销反补贴政策对中国国内企业创新能力的影响，最终得到了以下结论：第一，中国主动发起的反倾销反补贴等保护性贸易政策会显著降低受到保护的行业中企业的创新能力，表现在企业当年的专利申请数量的增长率显著下降;第二，这种专利申请数量增长率的下降又引致了本国企业第二年专利申请数量的显著下降。

基于上述的结论，本文提出以下的政策建议：在当前反全球化浪潮涌起，中美摩擦一波未平一波又起之际，中国也应积极地学习利用WTO的贸易规则，继续坚持加大开放和激励创新，反全球化终究只能带来多输局面，只有开放和合作才能走向共赢。

本文从行业层面验证非关税贸易壁垒和企业创新之间的关系，增加了国内研究中国非关税贸易壁垒的实证分析角度，弥补国内对中国使用非关税贸易壁垒研究逻辑和创新研究方面的空白，做出了一定的学术贡献。但是本文仍然存在如下的研究局限。中国对外发起的反倾销和反补贴是针对企业和产品的，但由于工业企业库的数据统计上存在的缺陷，本文的实证只对应到行业层面进行，无法甄别到对应的具体生产该产品的企业。综上所述，本文的研究结论参考意义是有限的。在今后的研究中，若是能克服这些数据获得性的困难，相信能得出更广泛、更有参考价值的结论。

参考文献：

[1]Kazmiyagiwa，Huashengsong，Hylkevandenbussche.Innovation，antidumpingandretaliation[R].WorkingPaper，CRPEandCollegeofEconomics，ZhejiangUniversity，China，2010.

[2]Xiwang，Gao，Kaz，Miyagiwa.AntidumpingprotectionandR&Dcompetition[J].CanadianJournalofEconomics，2005，（38）：211～227.

[3]Kuo-Feng，Kao，Cheng-Hau，Peng.Anti-dumpingprotection，priceundertakingandproductinnovation[J].InternationalReviewofEconomicsandFinance，2016，（41）：53～64

[4]Meredith，A，Crowley.Dosafeguardtariffsandantidumpingdutiesopenorclosetechnologygaps？[J].JournalofInternationalEconomics，2006，（68）：469～484

[5]李春顶，石晓军，费太安.主动反倾销的生产率促进效应：中国证据及其解释[J].财贸经济，2013，（7）：68～78

[6]谢申祥，王孝松.反倾销政策與研发竞争[J].国际贸易，2013，（1）：22～28

[7]张国旺.反倾销威慑、研发合作与企业的研发投入[J].世界经济理论，2014，（3）：3～8

[8]张杰.进口对中国制造业企业专利活动的抑制效应研究[J].中国工业经济，2015，（7）：68～83

[9]余明桂，范蕊，钟慧洁.中国产业政策与企业技术创新[J].中国工业经济，2016，（12）：5～22

[10]BownCP.GlobalAntidumpingDatabase[DB/OL].http：//econ.worldbank.org/ttbd/gad/，2016-06-01

[11]BownCP.GlobalCountervailingDutiesDatabase[DB/OL].http：//econ.worldbank.org/ttbd/gcvd/，2016-06-01

作者简介：

郭林晓，武汉大学经济与管理学院硕士研究生;研究方向：世界经济。