二、反倾销征税影响企业创新的理论模型

本文构建了一个局部均衡的理论框架，在垄断竞争的框架下，考虑反倾销政策下企业的战略性研发行为。本文的理论框架主要来自20世纪80年代发展起来的战略性研发政策（Spencer和Brander，1983）。本文的框架与Gao和Miyagiwa（2005）、谢申祥和王孝松（2013）等研究比较类似，讨论反倾销政策对国内企业和外国出口企业研发的影响。但是，为了模型的简洁，本文没有考虑不同国家的相互出口（倾销），只考虑了所有最终产品都在中国竞争销售的情况，讨论当中国政府对外国企业发起反倾销，并且征收反倾销税时，中国企业的研发行为、企业收益和企业利润的变化。

（一）基本模型

假定国内市场存在两个国内企业1和2，两个企业都不出口，仅服务国内市场，外国企业f将产品出口到国内市场。三个企业在国内市场开展古诺数量竞争，国内市场的需求函数为P=a-bQ，其中Q=q₁+q₂+q_f，q₁和q₂分别是企业1和2在本国国内市场的产量，q_f是企业f出口到我国的数量，a是国内的市场容量，b用来衡量产品差异性。^⑥企业1、2和f的初始边际生产成本分别为c₁、c₂和c_f，满足c_f＜c₁＜c₂，说明外国企业的生产技术较为领先，其边际成本低于国内企业的边际成本，国内企业之间的边际成本也存在差异。假设不考虑外国企业的研发行为，而国内企业n（n=1，2）进行降低成本型研发，在投入（k_n）²/2进行研发之后，^⑦企业的边际生产成本降为c_n-k_n。最后，由于外国生产成本较低，有能力在国内发起倾销行为，为了保护国内企业的市场份额，国内政府可以对外国企业的产品征收反倾销税，税率是t，且以从量税的形式征收。

本文的博弈时序设定如下：在博弈的初始阶段，我国政府对外国企业征收反倾销税；在第二阶段，国内企业进行研发决策，确定各自的研发投入；在博弈的最后阶段，本国企业和外国企业在国内市场进行古诺数量竞争。下面，本文将采取逆向归纳法对模型进行求解。

（二）模型求解^⑧

1.产品市场竞争阶段

在博弈第三阶段，三个企业在我国国内市场进行古诺竞争，^⑨选择最优的产量，以最大化其利润：

π_f=（P-c_f）q_f-tq_f    （3）

对式（1）-式（3）取一阶条件并联立求解，可得均衡最终产品产量：

2.国内企业的研发投入

在博弈的第二阶段，国内企业1和2进行研发，根据其利润函数：

由式（7）和式（8）的一阶条件，可以分别求出企业1和企业2的研发反应函数，并进一步可得到：当b＞3/2时，国内企业的研发投入会随着反倾销税率的提高而提高。由此可以得到引理1：

引理1：产品差异性较小时，我国政府对外国企业征收反倾销税会提高国内企业的研发投入。

进一步地，研发投入对企业的边际成本求导，可以得到：当b＞3/2时，国内企业的研发投入会随着自身的边际成本下降而提高，即产品差异性较小时，技术领先企业的研发投入更多。由此可以得到引理2：

引理2：产品差异性较小时，国内企业的技术水平越高，其研发投入也就越多。

将企业产量对反倾销税率求导，可得到：当b＞3/2时，国内企业的市场份额会随着反倾销税率的提高而提高。由此，我们可以得到引理3：

引理3：产品差异性较小时，我国政府对外国企业征收反倾销税会提高国内企业的市场份额。

将企业的收益函数对反倾销税求导，可以证明得到：当b＞3/2，且市场容量足够大时，国内企业的收益会随着反倾销税率的提高而提高。由此可以获得引理4：

引理4：产品差异性较小时，我国政府对外国企业征收反倾销税会提高国内企业的收益。

进一步地，将企业的利润函数对反倾销税求一阶导数，可以证明得到：当b＞3/2，且市场容量足够大时，企业的利润会随着反倾销税率的提高而提高。由此可以获得引理5：

引理5：产品差异性较小时，我国政府对外国企业征收反倾销税会提高国内企业的利润。

根据上述引理，可以获得命题1：

命题1：产品差异性较小时，我国政府对外国企业征收反倾销税会提高国内企业的研发投入、市场份额、收益和利润。

本文构建的模型是一个静态模型，从长期来看，企业的研发投入与其收益水平和利润高低有关。一般来说，收益和利润水平越高，其研发投入就越多（周黎安和罗凯，2005；Aw等，2011）。所以本文试图探寻不同技术水平（不同的边际成本）的国内企业在受到对外反倾销保护后，其边际收益和边际利润是如何变化的。

将税收的边际收益和边际利润分别对企业成本求导，容易证明得到：当b＞3/2时，政府征收反倾销税对企业收益和利润的影响程度与企业成本有关，反倾销税的征收会更多地提高低成本企业的收益和利润。结合引理2，可以得到命题2：

命题2：产品差异性较小时，技术水平越高的国内企业，其研发投入也越多。反倾销保护对国内企业收益和利润的影响程度与企业技术水平有关，反倾销税会更多地提高高技术水平企业的收益和利润。

三、数据、变量与实证策略

（一）数据来源及处理

本文使用的数据主要包括1998-2008年中国工业企业数据库、国家知识产权局专利数据库以及中国对外反倾销数据库。中国工业企业数据库源自国家统计局1998-2008年对规模以上企业的年度调查数据，本文只保留了制造业企业的数据，并用这套数据计算出资本密集度和企业生产率等企业层面的指标。本文参考了聂辉华和贾瑞雪（2011）、Feenstra等（2014）的做法，对中国工业企业数据库进行了相应的处理。

本文所使用的专利数据来源于国家知识产权局专利数据库，该数据库涵盖了样本期间所有向国家知识产权局提出过申请的专利信息，由企业申请的专利样本包括企业名称、申请日期、申请的专利类型、申请号、申请专利的IP分类号、分类数量等具体信息。本文利用国家知识产权局专利数据库的专利申请中的企业名称和中国工业企业数据库中的企业名称，将两个数据库进行匹配，得到1998-2008年中国工业企业数据库中38 429家申请过专利的企业样本。

本文所使用的反倾销数据来源于世界银行反倾销数据库。本文从该数据库中提取了1998-2008年中国对外发起的反倾销案例数据，将我国发起反倾销的产品HS码对应到其所属的4位国民经济行业层面。具体来说，一个4分位行业中至少有一个6位HS码产品受到反倾销，则这个行业内的企业构成本文的处理组；^⑩与处理组行业前2位行业码相同，^⑾且从未受到过反倾销保护的行业内企业，构成本文的控制组。^⑿由于专利的申请主要集中于少部分企业中，样本中大量0值的存在使得专利的分布不服从正态分布，进而用OLS方法得到的估计值可能是有偏的。本文借鉴黎文靖和郑曼妮（2016）的做法，剔除掉在样本期内专利总数为0的企业样本。经过上述处理后，本文共剩余49 848个样本。表1是本文主要变量的说明和描述性统计。

表1　主要变量描述性统计

注：上述变量取对数前均加1。

（二）指标构建

本文借鉴已有文献的做法，选取企业i在t+1年申请的专利总量paten_t+1作为被解释变量，以衡量企业的创新能力，^⒀专利总量包括实用新型、外观设计和发明专利数。稳健性检验中，本文还使用了企业的发明专利数、企业专利种类数、企业申请专利后5年内被引用量和10年内被引用量来衡量企业的创新水平。以上所有衡量企业创新的指标均做了加上1后取对数处理。