进口中间产品多样性与企业产品创新能力——基于中国制造业微观数据的分析，本文主要内容关键词为：产品论文,多样性论文,微观论文,创新能力论文,中国制造业论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
企业产品创新是经济学界长期关注的重要话题，微观而言，企业产品创新能力关系到企业在市场中的竞争地位和利润水平；宏观而言，一国外部市场的开拓和内部市场的调动都有赖于企业是否能够源源不断地向市场引入新的产品，因而也影响了整体的经济增长速度。鉴于此，提高我国企业的产品创新能力对于进一步稳定外需和提振内需具有重要意义，也是使我国制造业生产能力由依靠规模扩张转向凭借创新取胜，提升制造业总体竞争实力的关键部署。从研究视角来看，对企业产品产品创新能力的探讨多从行业特征、市场特征以及制度安排等产业经济学角度出发，忽视了经济全球化过程中企业与外部经济的广泛联系。文本旨在从国际贸易的视角进一步深化对企业产品创新能力的探索。国际贸易理论和新经济增长理论均认为国际贸易因使贸易参与国获取新的产品或现有产品的新种类而受益（如Grossman & Helpman，1990；Rivera-Batiz & Romer，1991）。大量文献强调了获取国外中间投入品能提高生产率水平从而产生静态的贸易利得（Amitt & Konings，2007；Kasahara & Rodrigue，2008；Topalova & Khandelwal，2011；Halpern et al.，2011），但现有研究对进口中间产品通过促进产品创新而带来的动态贸易利得却鲜有涉及。
目前而言，从进口中间产品视角解释企业产品创新能力的文献仍相当有限。理论模型方面，Seker & Rodriguez-Delgado（2011）构建理论框架说明进口新的国外中间产品有利于国内企业最终产品创新。其理论模型的核心在于异质性多产品（Multi-product）企业内生决定对最终产品研发的投资。他们在Melitz（2003）的基础上进行了扩展，与Melitz模型的不同表现在以下几方面：首先，该模型中的企业除了生产率的异质性外，最终产品的多样性上也有差异，企业生产多产品而非单一产品；其次，模型关注企业的进口方面而非出口，当企业面临与进口相关的固定成本时，只有生产率高的企业才能支付这部分沉没成本并进口产品；第三，模型具有动态特征，企业研发活动将引入新的最终产品，但这些产品在每期都面临着“毁灭”的可能性。在此框架下，中间产品国际贸易同时影响创新活动的边际收益和边际成本，分析结果发现获取新的国外中间产品将通过吸收其中内含的知识而降低创新成本，并且能增加企业现有产品的收入和提高企业的创新技术。
在实证研究方面，Lederman（2010）考察了以关税和非关税壁垒衡量的国家和行业的国际市场参与程度对新产品引入的影响，发现关税税率与新产品引入的负向关系，间接地表明进口促进了新产品的引入。Goldberg et al.（2010）在对印度数据的研究中也发现获取中间投入品显著提高了企业研发和生产新产品的能力，数据中所观察到的产品范围扩大有31%可由中间产品进口关税的降低来解释。Shepherd & Stone（2012）将数据的范围扩大到涵盖17个发展中国家的13个行业，证明了Goldberg的结论对发展中国家具有普遍适用性。研究发现在控制了更多变量之后仍然观察到进口中间产品的企业能够引入更多的新产品种类，进口中间产品的企业较之中间产品全为国内采购的企业多生产18%的新产品。但Shepherd & Stone的结论只能表明进口与不进口中间产品造成的差异，却未能继续挖掘进口为什么会导致这种差异，并且没有对其内在的机理做出进一步的探讨和验证。
本文在以下几个方面推进了现有研究：首先，国内文献长期关注于出口贸易利得，缺乏就进口贸易利得的探讨，特别是就进口中间产品对企业创新能力影响的这种动态贸易利得的思考。其次，以往研究多建立在关税水平与企业产品创新能力关系的基础上，因此只验证了进口中间产品与产品创新能力的间接关联。本文通过计算衡量中间产品多样性的指标能够直接验证二者关系。第三，本文利用企业微观数据，考虑到了企业层面的异质性，能够控制生产率和研发强度等关键变量。与宏观数据相比，微观数据在样本量上具有明显优势，使研究结论更具稳健性和可信度。第四，我们探寻了企业以何种机制通过进口中间产品多样性提升产品创新能力以及这种机制发挥所依赖的关键因素。
二、资料来源与特征化事实
（一）资料来源
本文使用微观数据研究进口中间产品多样性与企业产品创新能力的关系，资料来源包括2005—2007年中国工业企业数据库，2004—2006年中国海关数据库。中国工业企业数据库包含了大量丰富信息，为了降低数据误报产生的干扰性，根据Jefferson（2000），Feenstra（2010），Cai & Liu（2009）的方法，本文参照如下标准对样本进行了异常值剔除：（1）剔除关键指标（总资产、职工人数、工业总产值、固定资产净值、销售额）缺失的企业样本。（2）剔除职工人数不足8人的企业样本。（3）剔除总资产小于流动资产、总资产小于固定资产、总资产小于固定资产净值的观测值。（4）剔除销售额低于500万元的观察值。（5）剔除研究开发经费为负的观察值。在标准的制造业中，本文剔除了“其他制造业”，鉴于“烟草制造业”的高度垄断性和保护性，也一并剔除，其余用于回归分析的制造业行业共28个。我们将海关数据库中的月度数据汇总为年度数据，考虑到加工贸易并不涉及自主创新的过程，样本范围仅限于一般贸易类型。由于中介性质的企业也没有研发行为，故剔除了名称包含“贸易”、“进出口”、“物流”、“工贸”、“经贸”的企业样本。为了筛选出中间产品进口信息，我们按照Arkolakis et al.（2008），陈勇兵（2012）的做法，使用联合国BEC（Broad Economic Catalogue）分类法①识别出进口中间产品，再根据进口中间产品的HS编码和进口来源国信息生成多样性指标。进一步，依据公共字段对整理好的工业企业数据库信息与海关数据库信息进行合并，实现贸易指标与企业特征数据的匹配。每年的中间产品进口企业在1.7万以上，企业样本总数在25万以上。本文的样本量明显大于前期文献，因此研究结果更加稳健可靠。
（二）变量选取
1.企业产品创新能力指标
为了衡量企业的产品创新能力，Lederman & Shepherd分别使用了“过去两年中是否引入新产品”二值变量和“过去三年中引入新产品的数量”作为衡量指标。由于数据的可得性，我们无法基于HS编码之类的国际贸易分类法来量化新产品多样性。本文采用的研究变量是企业当年新产品产值与工业总产值的比例（Pnew），由于该指标反映了新产品的量产能力，因此具有更强的商业和现实意义。为了描述特征化事实，我们同时构造了一个二值变量New，企业当年有新产品投产时赋值为1，否则为0。
2.进口中间产品多样性指标
在企业进口中间产品多样性方面，我们考虑了两个衡量指标：第一，产品多样性（Dh），不同的HS编码定义为不同产品，例如84251900（非电动滑车及提升机）与84251100（电动滑车及提升机）由于HS编码第6位数存在差异而隶属于不同产品。第二，产品种类多样性（Dhc），将从不同来源国进口的同一产品视为不同产品种类，例如，84196011（制氧机），当企业从美国和日本分别进口时则视为两种产品种类。从计算方式可看出，产品种类多样性实际上同时刻画了产品多样性和来源国多样性。为了保证回归结果的稳健性，我们同时基于6位数HS编码和8位数HS编码分别计算了多样性指标，Dh和Dhc为基于8位数HS编码的多样性指标，Dhl和Dhcl为基于6位数HS编码的多样性指标。
3.其他控制变量
其他影响企业产品创新能力的因素还包括：（1）企业全要素生产率（TFP），本文使用的全要素生产率采用OLS方法估计，是工业总产值剔除资本、劳动、工业中间投入后所得到的残差。（2）资本密集度（Kl），用固定资产净值年平均余额与全部职工人数的比值表示。（3）企业规模（Lnl），用企业职工人数的自然对数值表示，通常认为规模越大的企业研发能力越强，从而新产品创新能力越强。（4）研发强度（Rd），以研究开发费用与当年工业销售产值的比值表示，研发行为直接以产品创新为目标，因此研发强度与企业产品创新能力为正向关系。（5）出口状态（Export），企业当年出口交货值大于0时取值为1，否则为0。主要变量的统计性描述见表1。
由表1可知，10.42%的企业有新产品，企业新产品占工业总产值的比例平均为3.83%。一方面，大量无新产品的企业会摊薄该值，另一方面，大部分有新产品的企业中新产品占比并不高。由于进口企业占样本量的比例仅为7.33%，使得进口多样性均值被大幅拉低。基于8位数HS编码的多样性指标高于基于6位数HS编码的多样性指标。产品种类多样性指标高于产品多样性指标。多样性指标的标准误较大说明企业之间的进口多样性差异明显。企业研发强度整体偏低，研发经费支出占销售产值的平均比例仅为0.18%。样本中有29.76%的企业存在出口行为。
（三）特征化事实
利用对海关数据库与中国工业企业数据库的信息统计，可以得到一些直观认识。表2报告了样本期内进口多样性与企业特征的关系。我们将全部样本分为非进口企业与进口企业，非进口企业的进口多样性指标均为0；进口企业按照其进口多样性指标Dh和Dhc②分别由小至大排序，再按排序结果将样本等分为三组，分别统计分组企业的特征均值。通过这种安排，我们可以较清晰地观察到随着进口多样性的增大企业特征值如何变动。我们发现进口企业的各项指标明显高于非进口企业。在进口企业内部，各项统计指标均随进口多样性的变大而上升，第二组与第三组的差距高于第一组与第二组的差距。
表3的统计方式与表2类似，我们报告了非进口企业的New和Pnew均值，以及进口企业按进口多样性指标排序分组的New和Pnew均值。表3说明了随着进口多样性的上升，New与Pnew取值如何变动。可以看出，在非进口企业与进口企业之间，企业创新能力指标的差异相当明显。非进口企业的产品创新能力低于企业平均水平。将非进口企业与进口企业的第一组相比，产品创新能力差异范围为62%至98%；与第三组相比，差异范围达到85%—152%。在进口企业内部，虽然每组之间差异幅度不是十分显著，但New和Pnew的平均值严格随进口多样性指标而上升。
下页表4显示了分行业进口中间产品多样性与企业产品创新能力之间的关系，我们统计了行业内全部企业进口多样性指标均值，以及企业产品创新能力指标均值，结果表明不同行业之间的进口多样性、产品创新能力差异巨大。产品多样性均值最低的食品加工业与最高的交通运输设备制造业之间的差距是3.26倍。产品种类多样性均值最低的食品加工业与最高的电气机械及器材制造业之间的差距是4.36倍。医药制造业中38%的企业有新产品，而在服装及其他纤维制品制造业仅为6.53%。医药制造业中新产品占总产值的比例达到15.62，而食品制造业仅为2.41%。通过计算行业层面进口多样性与产品创新能力之间的相关系数，我们发现产品多样性Dh与New的相关系数为0.6051，与Pnew的相关系数为0.7118。产品种类多样性Dhc与New的相关系数为0.5717，与Pnew的相关系数为0.6758，尽管各行业之间存在显著的异质性，但分行业进口多样性与创新能力之间的正向相关关系非常清晰。
三、中间产品进口与企业创新能力关系的实证检验
为了验证企业产品创新能力与进口中间产品多样性的关系，我们建立如下面板模型：
其中，
是企业产品创新能力衡量指标；
是企业进口中间产品多样性指标，为了保证模型回归结果的稳健性，我们分别使用6位数HS编码和8位数HS编码计算产品多样性和产品种类多样性指标
是控制变量，包括企业全要素生产率、要素密集度、企业规模、研发强度和出口状态；
表示与特定企业相关的未观察因素，用以控制企业不被观察到的、不依时间变化的差异性；
代表年份效应，用以控制企业共同面临的宏观经济形势变化。
为随机误差项。表5显示了模型（1）的估计结果，表5前4列为采用产品多样性指标的回归结果，后4列为采用产品种类多样性指标的回归结果。我们的回归过程为首先控制不随时间变动的行业、地区特征，以及年份效应。在此基础上，由于存在进口中间产品多样性与企业产品创新能力同时受时变变量外生决定，从而导致二者相关的可能性，因此需进一步加入时变控制变量以保证结果的可信度。我们得出以下结论：首先，表5中各列估计结果显示多样性指标均相当显著，系数值为正。其次，加入时变控制变量后，进口产品多样性指标的系数值会明显降低，但仍显著为正，说明我们所选择的控制变量对企业产品创新能力也存在不可忽视的影响。
在探讨进口中间产品多样性与企业产品创新能力的关系时，还需要注意到企业产品创新对中间产品的进口行为可能存在反向作用，创新性产品其生产能力的实现往往需要进口新的中间产品，从而扩大了进口中间产品的多样性。这种双向因果关系的存在导致了内生性问题，使估计结果出现偏误和不一致。为了尽可能减轻内生性，本文采用了在时间序列模型和面板模型中应用较广的滞后期工具变量策略。工具变量的选择需要满足两个条件，一是工具变量与干扰项不相关，二是工具变量与内生变量高度相关。进口中间产品多样性指标的滞后期值与当期值相关，通过当期值影响企业产品创新能力，而企业当期的产品创新能力则不影响滞后期的进口中间产品多样性，因此本文将滞后一期的进口中间产品多样性指标作为当期值的工具变量。采用工具变量的估计结果见表6。与基准回归结果相比，在处理内生性问题后，进口中间产品多样性指标的系数值略有提高，说明基准回归低估了进口中间产品多样性对企业产品创新能力的促进作用，但研究结果并没有出现实质性的变化，进一步验证了模型结论的稳健性。
四、中间产品进口促进企业创新能力提升的机制分析
为什么进口中间产品多样性能提升企业产品创新能力？我们认为有两种渠道在起作用：首先是进口学习效应，进口中间产品内化了进口来源国企业的研发努力和知识（Altomonte & Be′ke′s，2008；Castellani et al.，2008；Zaclicever & Pellandra，2012），并通过进口的方式外溢给下游生产企业，降低了企业研发新产品的成本（Seker & Rodriguez-Delgado，2011）；同时由于新产品中具有更高水平的质量或技术成分，又提高了企业对新产品的收益预期，从而进一步刺激了企业研发行为。由于不同产品或不同产品种类所内化的技术和知识不可完全替代，当进口中间产品多样性提高时，这种进口学习效应会加大。其次是互补效应（Halpern et al.，2009），通过联合不同产品或不同产品种类的中间产品（进口中间产品与进口中间产品，进口中间产品与国内中间产品），易于产生“整体大于局部”的效果。鉴于中国企业大量的中间产品组装行为，通过中间产品进口并结合“相互搭配”的模式，创新产品的过程更为简单快捷。实际上，Goldberg et a1.（2010）的研究也表明，国内产品种类与国外产品种类的结合提高了印度产品的范围。如果企业能够融入自身的研发努力，这种创新产品的技术含量会随之提高。无论如何，类似于消费者对产品多样性的偏好，企业基于在竞争激烈的市场环境中对产品创新的渴望同样会产生对进口中间产品多样性的强烈偏好。然而，中间产品的多样性并不会无限扩大，中间产品的进口与产品出口一样，有与之相关的固定成本，企业在进行中间产品进口决策时会将收益与成本进行对比，从而限制了进口中间产品的范围。上述两种机制的作用发挥是相互交织的，无论从“学习效应”还是“互补效应”来看，进口中间产品的可替代性越低，作用效果越明显。表5的估计结果可在一定程度上验证上述机制，上述两种机制的作用效果均与发达国家密切相关。虽然发展中国家（特别是中国）在过去几十年中加大了研发努力，但少数发达国家仍然是技术创新的主要源泉，全球层面的技术变革在相当大的程度上取决于国际技术扩散，而国际贸易则是国际技术扩散的主要渠道。③鉴于此，从发达国家进口的中间产品是进口学习效应的主要来源。从互补效应的角度看，由于发达国家的中间产品具有更高的技术含量，其不可替代性越强，往往是实现成功互补的核心部件。我们同时认为，进口中间产品对企业创新能力的促进作用还受到企业自身因素的影响，其中最为重要的是企业研发行为，即如果中间产品进口能与企业的研发行为协同发挥作用，企业产品创新能力会进一步提升。为了验证上述机制，我们在基准模型的基础上将全部进口中间产品多样性指标细分为以OECD国家④为来源国和以非OECD国家为来源国的多样性指标，并引入进口多样性与企业自身研发强度的交互项，见模型（2）。
其中，
是以OECD国家为来源国的多样性指标，
是以非OECD国家为来源国的多样性指标。我们对估计结果的预期是：从OECD国家进口多样性指标的系数值大于从非OECD国家进口多样性指标的系数值，进口多样性指标与企业研发强度交互项的系数为正。模型估计结果见表7⑤。
表7的回归结果显示，在不加入时变控制变量时，以OECD国家为来源国的多样性指标在显著性和系数值上均大于以非OECD国家为来源国的多样性指标，进口中间产品多样性指标与企业研发强度的交互项系数值显著为正。加入时变控制变量后，从OECD国家进口的多样性指标系数值虽明显减小，但仍显著为正，从非OECD国家进口的多样性指标不再显著。进口中间产品多样性指标与企业研发强度的交互项系数值变小，但在显著性和方向上没有变化。上述回归结果与预期相符，说明扩大从发达国家进口中间产品的范围是推动本土企业产品创新的有效途径，我们所分析的机制具有合理性。
本文使用中国制造业企业数据研究了进口中间产品多样性与企业产品创新能力之间的关系。我们在特征化事实中观察到：进口中间产品多样性指标越高的企业，其各项特征指标也全面占优；从企业和行业角度看，进口中间产品多样性与产品创新能力之间均存在明确的正向关系。模型估计结果表明，进口中间产品多样性对企业产品创新能力具有促进作用。而且，基于不同方式构造多样性指标、加入时变控制变量和缓解内生性问题均不影响结论的稳健性。因此，我们认为中间产品的贸易自由化有利于我国企业最终产品创新。
在此基础上，我们分析了这种促进作用的发挥机制，我们认为“学习效应”和“互补效应”两种渠道的相互交织同时提升了企业产品创新能力。进口中间产品的不可替代性越强，促进作用则越大。企业自身研发强度的提高可以起到进一步的强化效果。利用区分以OECD和非OECD国家为来源国的进口中间产品多样性信息能够在一定程度上验证上述机制的合理性。我们认为来自发达国家的进口中间产品多样性收益显著高于来自发展中国家的进口中间产品多样性收益。
前期相关文献的研究表明中间产品的进口有利于本国企业产品创新，因此倡导中间产品的贸易自由化。本文的研究结果则证明中间产品贸易自由化的方向应是继续扩大产品多样性或产品种类多样性，其中，特别是以发达国家为来源国的进口中间产品多样性。后续的研究可以从以何种方式开展贸易自由化更有利于企业获取进口中间产品动态贸易利得的角度进行思考，例如，降低进口中间产品的固定成本还是可变成本更利于获得动态贸易利得？
①即广义经济类别分类，其中，代码“111”、“121”、“21”、“22”、“31”、“322”、“42”、“53”八个类别为中间产品。
②表中产品多样性指标以8位数HS编码计算，产品种类多样性指标以8位数HS编码和进口来源国信息计算。
③Dayna Zaclicever,Andrea Pellandra,(2012):"Imported inputs,technological spillovers and productivity:Is there learning-by–importing?:Firm-level evidence from Uruguay," Working Paper.
④OECD成员国的组成标准是变动的，本文采用24国标准，但我们用以色列替代了土耳其，因此，文中的OECD国家包括澳大利亚、奥地利、比利时、加拿大、丹麦、芬兰、法国、德国、希腊、冰岛、爱尔兰、意大利、日本、卢森堡、荷兰、新西兰、挪威、以色列、葡萄牙、西班牙、瑞士、瑞典、英国和美国。
⑤上述模型回归结果已经验证了基于不同位数HS编码所计算的进口多样性指标的稳健性，因此在机制分析中的进口多样性指标仅基于8位数HS编码计算而成。