摘要：基于中国进口扩张的现实背景，以1998—2013年中国制造业企业为研究样本，采用CEPII-BACI数据库、中国工业企业专利数据库和中国工业企业数据库的多重匹配数据，系统检验进口竞争对中国制造业企业研发创新的影响效应和作用机制。结果表明：进口竞争显著降低企业产品创新程度，突破式创新和渐进式创新同时被削弱，且对高竞争行业、高政企关联企业和低技术行业创新的负面作用更为显著；熊彼特效应是中国制造业企业应对进口竞争的主导模式。提出适当放缓国家亟需且有待突破技术瓶颈领域的进口促进步伐，提高政府研发补贴力度和完善优惠政策，实现企业产品创新和服务转型双轮驱动，以及进口政策制定应根据产业技术水平配置差异化的进口竞争程度进行最优决策，以达到推动企业研发创新目的等相关政策建议。
关键词：进口竞争，企业创新，研发创新，熊彼特效应，专利
1 问题的提出
党的十九大报告提出，中国经济已由高速增长转向高质量发展阶段，要求以供给侧结构性改革为主线，提高经济发展质量和效益，完成经济增长由要素驱动向创新驱动的动能转换，形成源源不断的内生动力源泉。当前看来，尽管越来越多的企业通过增加研发投入培育新的经济增长点，但技术创新对中国经济增长的贡献度还偏低[1]，与高质量发展要求和国际先进水平相比还有较大差距，如何促进中国企业自主创新仍是学界、政界和企业界共同关注的焦点话题。企业创新决策不仅取决于其自身研发实力，还与国家不断扩大开放的宏观经济环境密切相关。中国改革开放四十余年来，伴随着在出口方面取得的瞩目成就，中国进口贸易的自由化进程也在加速推进。中国入世后开启了大范围的关税减让，仅在2001—2006年，平均进口关税由16.4%下降至9.2%[2]，非关税壁垒方面的进口许可证、进口配额和特定招标要求等措施也在分阶段予以取消[3]。进口贸易壁垒的大幅降低为进口扩张创造了有利条件，自2002年开始，中国进口额呈现指数级增长态势，2011年之后占全球进口总额的比例一直维持在约10%，2018年的进口总额约为2001年的9倍、1979年的136倍[4]。进口商品的大量涌入逐渐改变了中国企业生存的外部环境，形成愈加严峻的进口竞争压力。那么，这种进口竞争格局又将如何影响中国制造业企业的创新行为，这是既关系到中国的进口扩张得失，又为制订和实施创新驱动战略提供政策启示的重要问题。
基于以上思考，本研究利用法国国际经济研究中心数据库CEPII-BACI、中国工业企业专利数据库和中国工业企业数据库，研究进口竞争对中国制造业企业研发创新的影响效应和作用机制。相较于已有文献，本研究的边际贡献主要体现在：（1）田巍等[5]、张杰[6]对进口贸易与创新的关联研究主要集中于中间品或资本品进口对下游产业的影响，缺乏对国内进口竞争行业的关注，本研究从微观企业层面探讨进口竞争对中国制造业企业科技创新的影响，按照创新程度区分了企业创新行为，处理了可能存在的内生性问题，采取了多种稳健性检验方法和异质性分析确保结果的可信度。（2）本研究对进口竞争的测度采用了基于进口规模计算的进口渗透率，与采用进口关税指标的文献，如文献[7-9]相比，综合考察了关税和非关税壁垒共同降低带来的进口竞争效应。（3）本研究对于企业创新能力的衡量采用了专利申请数量，相较于杨晓云[10]、林薛栋等[11]、王业雯等[12]普遍采用的新产品产值或研发支出变量，更能反映企业技术创新的真实水平。（4）本研究不仅揭示了进口竞争对企业创新的影响效果，还就其影响渠道进行了中介效应模型分析，验证了熊彼特效应的主导作用。
2 文献回顾
从一般意义上探讨竞争和创新关系的研究框架可追溯到产业组织理论。熊彼特[13]认为竞争与创新之间存在负向的线性关系，而Aghion等[14]则发现二者间非线性的倒“U”型关系，这种看似矛盾的结论源于企业面对竞争时的两种反应，即熊彼特效应和竞争逃离效应。前者指企业因受竞争影响削减了市场份额和利润，会相应减少用于研发的资源配置；后者认为竞争会降低企业在无研发状态下的垄断租金，故竞争促使企业为了甩开竞争对手而加大研发投入。熊彼特效应和竞争逃离效应虽可同时存在，但孰胜孰负取决于行业市场结构以及与技术前沿的距离[14-15]：当市场中的企业齐头并进，或距离技术前沿较近时，竞争逃离效应占主导；反之，当企业大幅落后于市场领导者，或距离技术前沿较远时，则熊彼特效应占主导。上述思想在后续文献中成为阐释进口竞争与创新关系最重要的理论机制。除此之外，来自特定进口来源国的进口竞争对进口国企业创新的影响还存在特殊的影响渠道。Bloom等[16]从发达国家进口国的角度提出了受困要素（trapped factor）模型，认为生产要素再配置的调整成本阻碍了要素流动，这种自然摩擦使要素受困于老产品生产。来自低成本国家的低技术进口竞争降低了受困要素的收益，从而也降低了将要素投入新产品研发的机会成本，由此促进企业研发和技术升级；而当进口来源国为技术创新国时，贸易又充当了一种重要的技术转移渠道，进口产品相对于国内产品更可能是新产品[17]，国内企业通过他们的竞争对手获得了更多信息，促使知识和技能的传播[18]，利于企业研发创新。据此，进口竞争对创新的影响方向并不明确，需要综合其正向效应与负向效应，正如Autor等[19]所言，其本质是一个实证问题。进口竞争对企业创新的影响机制如图1所示。
随着中国及其他发展中国家在全球经济中扮演主角，全球贸易模式出现深刻改变，进口竞争由早期集中于低技术制造业逐渐向技术密集型行业转移，有关国外竞争如何影响国内企业研发创新的探讨开始涌现[20]。发达经济体较为关注来自中国的进口竞争，其中，Bloom等[21-22]对欧洲、Ahn等[23]对韩国的研究结论为正向影响；Kueng等[24]对加拿大的研究结论为负向影响；在对美国的研究中，Chakravotry等[25]的结论为正向影响，但Autor等[19]、Xu等[20]却发现了负向影响。发展中国家面临的进口竞争既有来自中国的进口扩张，也与其自身的贸易自由化有关，其中Fernandes等[26]对智利的研究结论为正向影响；Dang[27]对越南的研究结论为非显著性影响；在对墨西哥的研究中，Iacovone[28]的结论为非显著性影响；Teshima[29]发现了对企业不同类型研发创新的差异性影响。对跨国样本的研究结果表明，高技术产品进口有显著负向影响，而低技术产品进口则是正向影响[30]。
从这些国别研究或跨国研究的主要文献来看（见表1），差异化甚至相互矛盾的研究结论可能源于：第一，对于具有不同技术水平和市场结构的研究对象国，进口竞争作用于企业研发创新的主导机制有所不同。第二，核心指标的度量误差可能会使对同一研究对象的研究结果有所区别。首先，在低关税时代，关税对贸易的调节作用不断弱化，进口竞争的度量指标应综合考虑关税与非关税壁垒的作用，基于进口规模计算的进口渗透率比仅考虑关税等单一贸易成本变动更为有效；其次，企业研发创新多采用研发支出和专利水平予以量化，但研发投入并不必然产生创新成果，创新成果也并非必需研发投入[31]，专利无疑是更能直接和精确衡量企业技术进步的指标[32]。第三，对同一研究对象，采取相同度量指标的研究结论也会因异质性分析而出现差异，如区分研发创新类型、企业规模、技术或生产率水平等，这也反映出异质性分析在探讨该问题时的必要性。
3 数据来源、变量测算与模型设定
3.1 数据来源与变量测算
本研究选取1998—2013年中国制造业企业为研究样本，数据主要源自3个微观数据库，即CEPII-BACI数据库、中国工业企业专利数据库和中国工业企业数据库。CEPII-BACI数据库提供了全球200多个国家和地区5000多种产品的双边海关编码（HS）HS6的贸易数据，每一种贸易产品还包含了出口国、进口国、贸易价值和重量信息。中国工业企业专利数据库提供了微观层面的专利申请数据，涵盖发明专利、实用新型和外观设计3类，每条专利数据均有专利申请号、专利名称、技术类别、专利申请人、发明人等基本信息。中国工业企业数据库提供了以制造业为主的39个两位数行业全部国有及规模以上非国有工业企业的微观原始数据，就每一家企业披露了100余条财务变量信息。
3.1.1 进口竞争指标的测算
乌拉圭回合谈判后，各国关税的下降空间已经十分有限，非关税壁垒起到了越来越重要的作用[33]，鉴于非关税壁垒数据可获性低，借鉴相关文献的做法，运用进口渗透率衡量进口竞争水平。对于进口渗透率的测度，Harrison[34]、余淼杰[33]、钱学锋等[35]采用了行业进口额/行业总产出的比值，Ding等[36]、黄漓江[37]、邱斌等[38]采用了行业进口额除以总消费的比值（行业进口额/行业总产出+行业进口额-行业出口额），本研究的实证框架主要基于前者，同时也在稳健性检验中使用了后者。进口渗透率计算所需的国家标准行业分类四位数行业进出口规模，根据CEPII-BACI数据库整理所得；产品贸易数据与制造业国家标准行业分类四位数行业的匹配，利用了Upward等[39]提供的HS2002版本八位数产品编码与国家标准行业分类四位数行业代码对应表，由于不同年份贸易数据的海关编码版本有所差异，需将1998—2001年的HS96版本、2002—2006年的HS02版本、2007—2011年的HS07版本以及2012—2013的HS12版本全部转换为HS02版本；CEPII-BACI数据库提供的贸易额以美元计价，本研究根据研究期间的历年《中国统计年鉴》，使用人民币兑美元汇率年平均价换算为人民币计价金额；行业总产出数据由工业企业数据库中相应制造业企业工业总产值汇总所得。
3.1.2 企业创新指标的测算
既有文献对企业创新能力的度量多采用新产品产值、研发支出强度、专利申请数量或授予数量予以表征，但为了满足政府创新号召，企业存在虚报新产品产值的行为[40]，又由于创新行为的高风险性，企业研发支出与其实际创新成果可能不一致[41]；而专利授予具有较强的时间滞后，即使是审批简化的非发明专利从申请到公开也需要2年～3年时间[42]，且授权的专利也存在因未缴费而取消的情况。综合以上考虑，本研究的企业创新指标采用企业专利申请数量测度，参照张峰等[43]的做法，按照创新程度将全部产品专利划分为发明专利与非发明专利两类，其中发明专利属于突破式创新，创新性和新颖性在已有技术上有实质性进步；非发明专利包括了实用新型和外观设计，属于渐进式创新，是企业针对已有产品和技术的改进。后文中，也使用了新产品产值变量进行创新指标的稳健性检验。
3.1.3 其他企业层面特征变量
企业层面特征变量由工业企业数据库整理所得，鉴于中国工业企业数据库中部分企业中途更改了企业代码、企业名称，参照Brandt等[44]的方法构建非平衡面板数据。考虑到工业企业数据库存在变量遗漏、缺失、错误等问题，对原始数据还进行了如下处理：（1）剔除关键财务指标（从业人员数量、工业总产值、固定资产年平均净值等）缺失的企业；（2）剔除企业从业人数小于8人的企业；（3）剔除财务指标与一般公认会计准则不符的企业，如流动资产大于总资产、固定资产年平均净值大于总资产、总固定资产大于总资产等；（4）剔除企业年龄小于0，以及成立年份早于1949年的企业；（5）对工业总产值、固定资产年平均净值分别按照工业品出厂价格指数和固定资产投资价格指数进行平减；（6）仅保留制造业行业范围，即两位数行业代码13～42，其中不含代码为38的子行业。由于Upward等[39]的对应表仅能将HS02版本的八位数产品编码与国家标准行业分类2002版本四位数行业代码对应，本研究将样本期内其他年份采用的1994版本和国家标准行业分类2011版本调整为2002版本。工业企业数据库与专利数据库之间的对接采用了企业名称字段。
3.2 基准模型设定
本研究所获样本为非平衡面板数据，为了考察进口竞争对企业创新活动的影响，设定估计模型如下：
式（1）中：下标i为企业；j为四位数行业分类；t为年份；被解释变量innovation是企业层面创新活动，按照创新难易程度分为产品创新（product，企业当年全部专利申请数目）、突破式创新（radical，企业当年发明专利申请数目）和渐进式创新（incremental，企业当年实用新型和外观设计专利申请数目）3种类型，采用ln（innovation+1）的形式；核心解释变量imp为四位数行业层面的进口渗透率；企业层面控制变量Σcontrols包括企业规模（size，以企业总资产的对数形式衡量）、劳动生产率（laborp，以单位员工工业产值的对数形式衡量）、资产负债率（lev，采用企业总负债/总资产衡量）、企业年龄（age，以样本年份-企业成立时间衡量）、政府补贴强度（subsidy，以补贴收入/工业销售产值表示）、企业所有制（soe，参照聂辉华等[45]的做法，将注册类型为国有、国有联营、国有与集体联营、国有独资公司的企业定义为国有企业，其余归为非国有企业）；α0为截距项；λi为企业固定效应；ηt为年份固定效应；εijt为随机误差项。
为了缓解异常值的影响，文中所有连续变量经过上下1%的缩尾处理。依据上述变量计算方法，主要变量的描述性统计结果如表2所示，突破式创新均值为0.005，渐进式创新均值为0.074，说明企业产品创新主要以渐进式创新为主。
4 估计结果分析
4.1 基准回归
样本基准回归如表3所示，其中（1）～（2）列、（3）～（4）列和（5）～（6）列分别报告了以产品创新、突破式创新和渐进式创新作为因变量的估计结果，且后一列在前一列仅控制进口渗透率和年份、企业固定效应的基础上加入了其他控制变量。为了缓解可能存在的异方差问题，根据企业水平的聚类标准差判断系数的显著性。结果表明，加入企业层面控制变量后的核心变量估计系数绝对值虽有所降低，但并不改变研究结论，表明进口竞争抑制了中国企业的产品创新；进口竞争变量的估计系数也均显著为负，说明进口竞争同时削弱了企业的突破式创新和渐进式创新。基准回归结果初步确立了熊彼特效应是中国制造业企业应对进口竞争的主导反应模式。
4.2 内生性检验
本研究主题也可能存在一定的内生性：第一是样本选择偏误问题，例如高技术企业在面对进口竞争时更容易存活下来[22]；第二是遗漏变量问题，进口竞争水平的提高可能源于国内生产率冲击或需求变动[23]，它们也会直接影响企业研发倾向，即进口竞争水平和企业研发创新受到一些共同因素的作用；第三，一些行业出于确保研发创新的租金收益，可能游说政府给予更多的政策保护，致使这些行业维持较高的关税水平或是削减幅度放缓，抑或实施了较多的非关税贸易壁垒，反作用于行业进口水平。为此，本研究采用了工具变量2SLS和固定效应模型缓解可能的内生性问题（见表4）。表4第（1）～（3）列为使用滞后1期进口渗透率为工具变量的估计结果，第（4）～（6）列为采用印度行业进口关税为工具变量的估计结果，第（7）～（9）列为将全部控制变量均滞后1期的估计结果。滞后期变量与内生变量相关，又由于滞后期变量已经发生，为前定变量，可能与当期扰动项不相关，不可识别KP rk LM检验和弱识别KP rk Wald F，检验结果均拒绝原假设，表明以滞后期进口渗透率充当工具变量可识别且不存在弱工具变量问题。表4第（1）～（3）估计系数显著为负，与基准回归一致。中国与印度同为发展中大国，又都处于贸易自由化进程中，贸易结构和产业发展有一定的同步性，关税水平有较高的相关性，但印度关税不受中国企业的游说或寻租行为干扰，具有较强的外生性，针对工具变量的不可识别和弱识别检验也提示了其有效性。总体而言，无论以滞后1期进口渗透率还是印度关税作为工具变量，进口竞争对企业创新行为的影响系数均显著为负，与基准回归结论一致；而将全部控制变量均滞后1期的回归结果也基本不变。
4.3 稳健性检验
为了保证研究结论的可信度，本研究还从如下4个方面进行了稳健性检验：
第一，在已有研究中，企业创新成果除了采用专利衡量外，也会以新产品销售收入量化[46]，因此使用了新产品产值的对数值作为企业创新的度量指标进行回归，结果见表5第（1）列，进口竞争同样抑制了企业新产品产值的增加。
第二，依据前文所述，对进口渗透率按照行业进口额除以总消费的方法进行了重新测算并引入方程估计，结果见表5第（2）～（4）列，进口竞争变量的估计系数仍显著为负。
第三，企业研发创新也受到宏观经济形势的影响，以实际地区生产总值（GDP）增长率（growth）衡量宏观经济形势，控制随时间变动的宏观经济冲击及其他政策变动因素[47]，回归结果见表5第（5）～（7）列，进口竞争变量的显著性和方向性未受影响。
第四，由于被解释变量企业专利申报数量有截断的情况，还可能存在样本选择偏误的问题，对此，采用了Heckman两步法对模型进行了再估计。如表6所示，第（1）（3）（5）列分别为产品创新、突破式创新和渐进式创新的选择方程，（2）（4）（6）列为结果方程。结果显示逆米尔斯比率（invmillsss）显著为负，表明存在样本选择偏差，验证了选取Heckman两步法进行估计的合理性。Heckman模型的回归结果表明，在消除样本选择偏误后进口竞争对企业创新的抑制效应依然显著。
4.4 异质性分析
为了进一步揭示进口竞争对不同类别企业研发抑制作用的效果差异，本研究区分企业特征和行业特征，从3个视角进行了异质性分析，分组回归的组间系数差异均通过了Efron等[48]提出的费舍尔组合检验（Fisher’s permutation test）。
（1）行业集中度。根据企业销售产值占行业所有企业总销售产值的份额计算了赫芬达尔-赫希曼（HHI）指数以衡量行业集中度，并将低于四分位行业集中度中位数的样本划为低集中度，即高竞争行业；反之，则属于高集中度，即低竞争行业。区分行业集中度的回归结果见表7第（1）～（2）列，进口竞争对企业研发的制约效果在国内竞争程度较高的行业中更为显著，与Aghion等[14]的理论分析一致。
（2）政企关联。借鉴王彦皓[49]的做法，以企业管理费用占销售收入的比例衡量政企关联水平（etc），将高于四位数行业etc中位数的企业视为高政企关联企业；反之，为低政企关联企业。区分政企关联的回归结果见表7第（3）～（4）列，高政企关联企业的研发行为更大幅度地受到进口竞争的抑制。对此可能的解释在于，竞争通过降低无研发状态下的租金收益增强企业研发倾向[50]，由于高政企关联企业更容易在无研发状态下获取垄断租金，导致竞争逃离效应在这类企业中更难以显现。
（3）技术水平。依据国家统计局《高技术产业统计分类目录》（2002），将样本企业划分为高技术企业（tec=1）和非高技术企业（tec=0）两类。区分行业技术水平的回归结果见表7第（5）～（6）列，进口竞争对高技术企业研发创新的抑制作用明显小于非高技术企业，原因在于高技术企业距离世界技术前沿较近，易于形成竞争逃离效应[15]，对熊彼特效应起到部分对消作用。
4.5 机制验证
前文表明进口竞争降低了中国制造业企业的研发创新成果，初步确立了熊彼特效应是中国制造业企业面临进口竞争的主要应对模式。但也有学者提出进口竞争对企业创新效率有负向影响[51]。那么，研发创新成果受到抑制是因为进口竞争降低了企业研发效率，还是使企业研发意愿受挫，对此还需作出进一步的考察。解决这一问题的关键是要明确进口竞争如何影响企业研发意愿。如果企业研发意愿不足导致研发成果降低，证明熊彼特效应为主导机制；相反，如果企业研发意愿提高的同时研发成果不足，则说明存在研发效率低下的问题。尽管本研究的样本数据中缺乏直接体现企业研发意愿的变量，但研发意愿以研发投入为载体，企业研发力度的多寡反映了研发倾向的高低。研发经费投入和研发人员投入是目前学界最常用的研发投入指标，将其作为中介变量，以研究开发费的对数值（r&d）表示研发经费投入，借鉴王庆喜等[52]的做法，以职工教育费的对数值（edu）量化研发人员投入，采用温忠麟等[53]的中介效应模型验证进口竞争影响中国制造业企业研发创新的作用机制。设定中介效应检验模型如下：
式（3）（4）中的med为中介变量，包括了研发经费投入和研发人员投入。
表8报告了基于中介变量的检验结果。其中：第（1）～（3）列检验研发经费投入的中介效应，结果表明进口竞争削弱了企业的研发经费投入、降低了企业产品创新，控制研发经费投入后对企业研发创新的影响程度弱化；第（4）～（6）列是研发人员投入的中介效应检验，结果表明进口竞争同样削弱了企业研发人员投入，通过削减研发人员投入减少了企业研发创新成果。以上中介效应模型证明进口竞争打击了中国制造业企业的研发意愿，为熊彼特效应的存在提供了依据。
5 结论与政策建议
5.1 结论
在经济发展新常态阶段，创新成为中国经济工作的核心任务，是引领高质量发展的第一动力，也是促进企业转型升级的主要推手。作为典型的新兴市场国家，中国不仅从发达经济体进口大量优质产品，也要不断挑战其他发展中国家的低成本产品进入，制造业企业需要兼顾质量提升型创新与成本节约型创新，创新内涵更为丰富。本研究基于中国进口扩张的现实背景，以1998—2013年中国制造业企业为研究样本，通过CEPII-BACI数据库、中国工业企业专利数据库和中国工业企业数据库的多重匹配，探讨进口竞争对中国制造业企业研发创新的影响效果和作用机制。研究发现，进口竞争显著降低了企业产品创新，突破式创新和渐进式创新均被削弱；异质性分析还揭示了进口竞争对高竞争行业、高政企关联企业和低技术行业创新的负面作用更为显著；中介效应模型检验表明进口竞争降低了企业研发意愿，通过削减研发投入抑制了研发成果，验证了熊彼特效应在中国制造业企业应对进口竞争时起到了主导作用。
5.2 政策建议
本文的研究结论对中国进口促进战略和创新驱动战略的实施具有政策启示意义。首先，中国虽已建立起门类齐全的制造业生产体系，但产业链条还未完善，在关键零部件和核心设备上仍未完全摆脱进口依赖，制造业创新使命依然艰巨。在中国的贸易自由化进程中，贸易政策的制订和实施需结合产业创新需求，对于国家亟需且有待突破技术瓶颈的领域，应适当放缓进口促进力度，保护企业的创新积极性。事实上，中国就曾基于幼稚产业保护理论的思想以高关税扶持汽车产业渡过幼稚期，虽然其初衷是通过提高贸易壁垒扩大本国汽车产业产量，在规模经济作用下实现成本削减、获得竞争优势，但中国汽车产业在形成生产能力的同时也逐步具备了自主创新能力，并促成了在新能源汽车领域的技术“弯道超车”。其次，中国的研发投入虽处于快速增长期，但研发强度滞后于工业化进程，与西方发达国家相比还有一定差距，且政府研发投入尤为不足，后续需不断加大对企业的研发补贴，完善研发优惠政策，发挥政府研发投入的诱导和拉动作用，以抵消进口竞争对企业市场份额和利润造成的负面冲击，阻断熊彼特效应的作用渠道。第三，企业也应积极主动地融入不断扩大开放的经济环境，增强业务调整的灵活性，实现产品创新和服务转型的双轮驱动，在成本优势不断消逝的过程中延伸产品生产的服务链条，由硬件生产向软件开发和服务提供转型，从产品创新向服务创新过渡。
需要指出的是，进口贸易是技术落后国从技术领先国获得技术扩散的重要渠道，为了破解发达国家在一些关键领域的技术垄断，从进口中学习并实现技术转移仍是发展中国家快速掌握技术的有效途径。为了阻碍后进国家的技术赶超进程，发达国家采取了高技术出口限制政策，其中又以美国的出口管制最为典型，并在对华高技术限售中频频加码。为此，针对这些受限的新兴和基础技术等领域，中国更需要加强同欧洲、日本、俄罗斯等国的技术合作，加大高技术品进口力度以绕开美国的技术遏制，填补国内技术空白。这也意味着中国今后的进口政策制定要更具战略性，对于不同的产业，以及产业发展的不同阶段，根据产业技术水平配置差异化的进口竞争程度，在促进竞争、适度竞争和限制竞争之间进行最优决策，以达到推动企业研发创新的目的。
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作者简介：杨晓云（1980—），女，四川成都人，副教授，硕士研究生导师，博士，主要研究方向为国际贸易理论与政策；马霞（1981—），女，山西大同人，讲师，硕士，主要研究方向为国际贸易理论与政策。
