（二）平行趋势检验
有关政策效果评估的研究面临的最大挑战在于政府在推行某一项政策时对政策实施对象的挑选本身不是随机的。具体到本文来说，我国对外反倾销的发起一般始于某些认为自身受到倾销损害的代表性企业去申诉，随后政府对申诉企业递交的申请材料进行审核，决定是否立案进行反倾销调查。因此，我们对本文的估计结果存在以下可能的担心：受到反倾销保护的行业内企业和未受到反倾销保护的行业内企业在受到反倾销保护前的创新增长趋势本来就不同。若事实的确如此，则我们的估计结果就是有偏误的。为了检验本文的估计是否满足平行趋势假设，我们设计了如下形式的回归模型：
其中，
的取值方式是：当t-shockyearj=n时，取值为1；否则取值为0。其中，t表示年份，shockyearj表示j行业受到反倾销保护的年份，因此，n表示行业内企业所在年份距离行业受到反倾销保护年份的时间差，n=-1表示受到反倾销保护的前1年，n=1表示受到反倾销保护1年后。由于我们的样本期为1999-2008年，因此n的取值范围为｛-9，-8，…，0，…，8，9｝。Kj是j行业是否受到反倾销保护的虚拟变量，如果j行业受到反倾销保护则取值为1，否则为0。为使每年的企业数量保持相对平衡，本文将t-shockyearj=｛-9，-8，-7｝归并到t-shockyearj=-6，将t-shockyearj=｛7，8，9｝归并到t-shockyearj=6，并取t-shockyearj=-6为基准组。
在上述检验中，我们主要关注与Kj交互项的系数ρn。因为本文取n=-6为基准组，所以系数ρn表示的是与基准组相比，距离反倾销发起的第n年，受到反倾销保护的行业内企业创新与未受到反倾销保护（本文仅取与处理组前2位行业代码相同的行业）的行业内企业创新相比是否具有显著差异。因此，ρn的系数和显著性不仅能帮助我们检验本文的平行趋势是否成立，还能考察反倾销对国内企业的保护效果随时间的变化情况。表3是模型（11）的估计结果，列（1）没有加入企业层面随时间变化的控制变量，列（2）-列（6）依次放入控制变量。可以看出，当n=｛-5，-4，-3-2，-1｝时，与Kj的交互项不显著，说明在反倾销发起前的每一年，与基准年相比，受保护的行业内企业与未受保护的行业内企业之间的专利数量无显著差异，这意味着在反倾销发起前，受到反倾销保护的行业内企业和未受到反倾销保护的行业内企业的创新专利数量增长率并无显著差异，即我们无法拒绝平行趋势成立的假设。同时，本文的估计结果还显示，当n=｛0，1，2，3，4，5，6｝时，与Kj的交互项系数显著为正，⒃这说明我国对外发起反倾销显著提高了企业创新水平，并且反倾销对企业创新的促进效应长期存在。
表3 平行趋势假设检验和反倾销的长期效应
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（1）
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（2）
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（3）
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（4）
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（5）
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（6）
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lnpatentt+1
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lnpatentt+1
|
lnpatentt+1
|
lnpatentt+1
|
lnpatentt+1
|
lnpatentt+1
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反倾销前5年×是否受反倾销保护
|
-0.019
|
-0.019
|
-0.015
|
-0.017
|
-0.018
|
-0.018
|
（-0.55）
|
（-0.55）
|
（-0.46）
|
（-0.52）
|
（-0.52）
|
（-0.54）
|
反倾销前4年×是否受反倾销保护
|
0.004
|
0.004
|
0.001
|
-0.002
|
-0.002
|
-0.002
|
（0.11）
|
（0.11）
|
（0.01）
|
（-0.05）
|
（-0.05）
|
（-0.05）
|
反倾销前3年×是否受反倾销保护
|
-0.009
|
-0.009
|
-0.017
|
-0.022
|
-0.022
|
-0.018
|
（-0.22）
|
（-0.22）
|
（-0.43）
|
（-0.56）
|
（-0.55）
|
（-0.46）
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反倾销前2年×是否受反倾销保护
|
0.001
|
0.001
|
-0.007
|
-0.008
|
-0.008
|
-0.008
|
（0.03）
|
（0.03）
|
（-0.18）
|
（-0.19）
|
（-0.19）
|
（-0.19）
|
反倾销前1年×是否受反倾销保护
|
0.052
|
0.052
|
0.046
|
0.046
|
0.046
|
0.046
|
（1.26）
|
（1.26）
|
（1.09）
|
（1.10）
|
（1.10）
|
（1.10）
|
反倾销当年×是否受反倾销保护
|
0.102**
|
0.102**
|
0.093**
|
0.094**
|
0.094**
|
0.094**
|
（2.22）
|
（2.22）
|
（2.00）
|
（2.02）
|
（2.02）
|
（2.01）
|
反倾销后1年×是否受反倾销保护
|
0.110**
|
0.110**
|
0.102**
|
0.101**
|
0.101**
|
0.102**
|
（2.34）
|
（2.34）
|
（2.14）
|
（2.12）
|
（2.12）
|
（2.12）
|
反倾销后2年×是否受反倾销保护
|
0.170***
|
0.170***
|
0.161***
|
0.157***
|
0.157***
|
0.156***
|
（3.32）
|
（3.32）
|
（3.09）
|
（3.02）
|
（3.02）
|
（3.00）
|
反倾销后3年×是否受反倾销保护
|
0.104**
|
0.104**
|
0.096*
|
0.093*
|
0.093*
|
0.092*
|
（2.03）
|
（2.03）
|
（1.84）
|
（1.79）
|
（1.80）
|
（1.77）
|
反倾销后4年×是否受反倾销保护
|
0.150**
|
0.150**
|
0.140**
|
0.141**
|
0.141**
|
0.139**
|
（2.56）
|
（2.56）
|
（2.36）
|
（2.39）
|
（2.39）
|
（2.36）
|
反倾销后5年×是否受反倾销保护
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0.163***
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0.163***
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0.154**
|
0.153**
|
0.153**
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0.149**
|
（2.58）
|
（2.58）
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（2.41）
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（2.40）
|
（2.41）
|
（2.34）
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反倾销后6年×是否受反倾销保护
|
0.212***
|
0.212***
|
0.205***
|
0.202***
|
0.203***
|
0.198***
|
（3.10）
|
（3.10）
|
（2.98）
|
（2.97）
|
（2.97）
|
（2.91）
|
企业固定效应
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控制
|
控制
|
控制
|
控制
|
控制
|
控制
|
年份固定效应
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控制
|
控制
|
控制
|
控制
|
控制
|
控制
|
样本量
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40480
|
40480
|
40164
|
40164
|
40164
|
40149
|
Within R2
|
0.035
|
0.035
|
0.036
|
0.039
|
0.039
|
0.039
|
注：从列（2）开始，与表2基准估计相同，依次加入企业层面随时间变化的控制变量；限于篇幅，不再汇报控制变量的估计结果。
（三）稳健性检验
1.更换指标
我们采用以下3种方式重新度量企业创新，进行稳健性检验：（1）用企业发明专利数量衡量企业创新；（2）用企业专利种类数量衡量企业创新；（3）用企业专利在申请之后5年内、10年内被引用的数量，即企业专利被引用量衡量企业创新。以上稳健性检验的结果均与基准结果一致。
2.样本与标准误调整
我们对样本和标准误进行了如下调整：（1）将企业专利高于95%分位的样本删除；（2）考虑到1998年和2008年均有金融危机发生，因此剔除1998年和2008年的样本；⒄（3）本文的基准回归选取的样本是终裁结果为肯定的反倾销案例，为了考察估计结果是否会受到反倾销案例选取的影响，本文将终裁结果为否定或者撤回的反倾销案例也作为处理组加入样本中；⒅（4）将标准误聚类在4位行业层面，考察我们的估计结果是否会受到标准误聚类的影响。以上稳健性实证结果与基准结果一致。
3.滞后期数选择
我们对被解释变量的滞后期数进行了如下调整：（1）被解释变量选取反倾销2年后企业的专利数量。（2）被解释变量选取反倾销3年后企业的专利数量。以上稳健性检验结果与基准结果保持一致。
4.控制行业时间趋势
考虑到不同行业的时间趋势可能会不同，本文加入了年份和2位行业层面的交乘固定效应，⒆以控制不同行业的时间趋势。估计结果显示，在控制不同2位行业层面的时间趋势以后，反倾销保护提高了国内受保护行业内企业的创新水平，这与基准估计结果保持一致。
五、拓展性分析
（一）反倾销影响企业创新的机制分析
表4对本文的影响机制进行了验证，列（1）-列（4）分别是企业工业销售产值、主营收入、中间投入和企业利润的检验结果。估计结果显示，主动反倾销提高了国内企业的工业销售产值、主营收入和中间投入，从而验证了引理3和引理4；而反倾销保护并未提高国内企业的利润，⒇即理论模型提出的引理5并没有被验证。本文的估计结果与李春顶（2011）和苏振东等（2010）的研究结果一致，即对外反倾销对国内行业内企业的产量和生产，具有显著的正向救济效果。反倾销保护降低了国内市场上来自进口产品的竞争，提高了国内企业的市场份额和规模，进而提高了国内企业的投入和产出。
