一、引 言
创新是我国供给侧结构性改革的关键,为构建新发展格局,推动中国式现代化全局建设提供有力支撑。金融是国民经济的“血脉”,直接关系着我国经济高质量发展战略的实施。2023年10月中央金融工作会议强调了金融服务科技创新的关键职能。另外,通过对外开放来鼓励国内企业研发活动也是我国“构建高水平对外开放格局”战略背景下提高本土企业创新能力的重要方法。比如,2022年商务部印发的《支持外贸稳定发展若干政策措施》明确指出,“支持先进技术、重要设备、关键零部件进口,促进国内产业结构调整和优化升级”。
为落实对外开放领域金融支持创新政策,2007年中国国家发展和改革委员会、财政部、商务部首次联合发布《鼓励进口技术和产品目录》(以下简称“《目录》”),列出了先进产品和技术的名称及编码,规定国内企业通过一般贸易进口《目录》产品或技术将获得贴息补助。贴息政策兼具贸易鼓励及金融支持双重政策属性。一方面,进口贴息政策利用贷款利息补助等金融支持手段鼓励进口;另一方面,贴息政策有助于鼓励国内企业引进先进产品,提高企业生产效率,对于优化国家进口产品结构、解决关键设备缺失的难题具有重要价值,其体现了中国贸易政策多元化发展的特色。本文将基于进口贴息的双重政策属性,探究《目录》政策是否能够通过改善企业融资约束来激励企业创新行为。
大量文献探索了《目录》政策的经济影响。相关研究发现《目录》能够与环境规制政策产生创新协同效应(徐雨婧等,2022),提高企业出口产品质量(Li等,2023),促进进口企业及其下游企业的研发活动(谢红军等,2021;陈磊等,2023)。但较少有文献从《目录》中进口贴息政策所具有的信贷支持属性或者融资约束视角来探讨进口贴息政策对企业创新的激励作用。谢红军等(2021)虽然研究了《目录》的创新效应,但与本文存在多处不同:第一,理论模型。本文在模型中引入进口贴息率,明确识别《目录》政策对企业创新的作用机制;谢红军等(2021)采取假说检验阐述机制。第二,实证研究设计不同。本文对比“目录产品”进口企业与“类目录产品”进口企业的创新绩效差异;谢红军等(2021)以企业进口“目录产品”的行为构造政策冲击变量,利用中介效应模型进行实证分析,但文献指出中介效应模型容易出现估计偏误(江艇,2022)。第三,本文从产品、企业及地区等层面对政策效果异质性进行分析,具有更鲜明的政策针对性。
与本文密切相关的还有如下两类文献:第一,有关企业进口先进设备与企业创新的文献。研究发现,发展中国家的企业从发达国家进口先进资本品,能够以低廉成本接触前沿技术(Grossman和Helpman,1991;林毅夫和张鹏飞,2005);通过逆向研发学习等方式,间接获得设备中隐含的技术知识(Rivera-Batiz和Romer,1991;Keller,2004),提升自身生产效率(Amiti 和Konings,2007;Kasahara和Rodrigue,2008;巫强和刘志彪,2009),进而促进国内企业研发创新,实现产品质量和技术含量的提升(陈磊等,2023)。第二,有关企业融资与企业进口的文献。研究发现,融资约束会显著抑制企业进口,尤其是进口的扩展边际(Muûls,2015;魏浩等,2019)。相较于一般投入品,先进设备的进口价格更高(Fauceglia,2015;许家云和毛其淋,2019),常常处于扩展边际之上,因此受到外部融资约束的影响更大(Bas和Berthou,2012;孔祥贞等,2020)。
结合文献观点,本文以进口贴息政策所包含的信贷支持属性作为切入点,探究此类进口鼓励政策是否能够通过改善企业融资约束来激励企业创新行为。
本文构造局部均衡模型,加入企业融资约束与进口贴息率以识别进口贴息政策激励企业创新的理论机制。模型显示,进口贴息能够降低企业进口先进设备的成本,缓解企业融资约束,引导企业进口先进设备来提高企业生产效率,进而改善企业研发投入的边际收益,激励企业创新。
本文基于2002年至2013年间的中国工业企业数据、海关数据和专利数据,利用双重差分方法,对比进口“目录产品”企业与进口“类目录产品”企业的创新差异,识别贴息补助与企业创新之间的因果关系。实证研究结果显示,在贴息政策实施后,进口“目录产品”企业的专利规模明显高于进口“类目录产品”的企业。倾向得分匹配、安慰剂检验、工具变量检验等检验表明基准结果是稳健的。机制检验发现,进口贴息政策通过放松企业融资约束、降低经营成本、增强“目录产品”与其他投入品的协同效应发挥创新激励作用。异质性分析发现,贴息政策的创新激励作用对于实用新型专利、中部地区进口企业、大规模企业最为显著。
本文的边际贡献在于以下三方面:第一,分析了进口贴息政策的金融支持效果,厘清了进口贴息通过缓解企业融资约束来激励企业进口及创新的传导机制;第二,强调进口贴息政策的贸易鼓励作用,验证了《目录》政策对企业先进设备进口行为的有效指导;第三,通过对比进口“目录产品”企业与进口“类目录产品”企业的创新差异,识别贴息补助与企业创新之间的因果关系,为精准识别贴息政策创新效应提供重要思路和评估框架。
本文具有突出的政策意义:第一,关注中国经济转型特殊背景下先进设备进口贴息政策的微观影响,为加强自主创新能力的政策效果提供了依据,有助于扩展对中国贸易政策经济影响的研究。第二,明确融资约束是进口贴息政策发挥创新效应的重要渠道,指出为进口先进设备的企业提供相应的贷款支持,这有助于进一步扩大贴息政策的创新激励作用,为金融服务贸易及企业创新提供新思路。第三,研究结论有助于识别进口贴息政策对创新要素跨境流动的促进作用,从进口政策的角度为促进国内企业创新活动,推动金融服务开放型经济体制建设提供政策建议。
二、特征事实
本部分将首先定义“目录产品”“类目录产品” “目录企业”和“类目录企业”,并阐述相关特征,之后对比“目录企业”和“类目录企业”的创新差异。
(一)概念界定
截至2023年,《鼓励进口技术和产品目录》共经历五次修订,相继出台2007版、2009版、2011版、2014版、2015版和2016版。《目录》具体包含《鼓励引进的先进技术目录》《鼓励进口的重要装备目录》《鼓励发展的重点行业目录》和《资源性产品及原材料目录》四部分内容。根据《进口贴息资金管理暂行办法》,国家财政对国内企业以一般贸易方式进口上述目录技术及产品提供贴息支持。其中,贴息本金为产品或技术的进口金额乘以人民币汇率,贴息率以中国人民银行公布的最近一期人民币一年期贷款市场报价利率(LPR)为上限。地方商务和财政主管部门对企业申请材料进行联合审核和汇总,并上报商务部和财政部,财政部门按规定对符合条件的申请企业进行资金拨付。
本研究根据《目录》第二部分,即《鼓励进口的重要装备目录》(后文简称《装备目录》),识别政策鼓励类产品。其中,“目录产品” 定义为收录于《目录》中的HS6位码产品。“类目录产品”是与对应年份“目录产品”有相同的HS4位码,但不属于《目录》的HS6位码产品。可以发现,“类目录产品”与“目录产品”具有相似的生产属性,但“类目录产品”不享受进口贴息补助。本文进一步根据企业在2007年至2013年间进口“目录产品”和“类目录产品”的行为,定义“目录企业”为2007年至2013年间进口过《目录》的产品、没有进口过类《目录》产品的企业,“类目录企业”为2007年至2013年间进口过类《目录》的产品、没有进口过《目录》产品的企业。
《装备目录》提供了享受贴息补助的先进设备的产品名称及海关编码。将各版本《装备目录》转换至2007版海关编码标准,可见目录主要涉及HS编码标准84章、85章、90章产品,具体包括医疗或外科用仪器设备、光学精密仪器、电机电器设备等。总体而言,“目录产品”具有技术密集、精密度高等特征,有助于提高企业生产效率并促进企业研发(谢红军等,2021)。
表1显示,不同版本《装备目录》收录的“目录产品”存在动态调整,部分新产品进入《目录》,部分产品退出《目录》。截至2013年,“目录产品”合计168项。
“目录产品”调整情况 | 2007版本 | 2009版本 | 2011版本 | 总计 |
2007年 | +93 | 93 | ||
2009年 | −20 | +87 | 160 | |
2011年 | −5 | 0 | +13 | 168 |
截至2013年续存情况 | 68 | 87 | 13 | |
注:(1)2007年“目录产品”合计93项,其中20项于2009年退出,5项于2011年退出,故68项续存至2013年;(2)2009版新增87项,2011年无退出,故全部续存至2013年;(3)2011年新增13项,续存13项。 |
图1汇报了制造业企业“目录产品”进口份额的变动趋势。其中,图1(a)统计了制造业企业在2007版“目录产品”上的一般贸易进口额占制造业企业一般贸易进口总额的比值。可见,2007年《目录》政策生效后,该比值呈明显增长趋势。图1(b)以2009年新进入《目录》的87项产品为统计对象,同样显示“目录产品”的进口份额明显升高。
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图 1 “目录产品”进口份额变动趋势 |
(二)进口贴息政策与企业创新
本部分将通过对比“目录企业”与“类目录企业”在政策实施期内的创新绩效差异,探究“目录产品”贴息政策与企业创新绩效之间的关系。具体而言,以专利数量的对数为被解释变量,以年份虚拟变量为解释变量,对“目录企业”“类目录企业”进行分样本回归。年份虚拟变量的系数估计值及置信区间汇报如图2(a)所示。可以发现,在2007年之后,“目录企业”的专利数量显著高于“类目录企业”。
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图 2 “目录企业”与“类目录企业”专利表现差异 注:(1)“目录企业”是指在2007年至2013年间,通过一般贸易进口过“目录产品”而没有进口过“类目录产品”的企业,“目录企业”共有8 007家,共48 058条观测值。“类目录企业”是指在2007年至2013年间,通过一般贸易进口过“类目录产品”而没有进口过“目录产品”的企业,“类目录企业”共有7 643家,共47 416条观测值。(2)阴影部分为95%置信区间。 |
为排除产品属性差异对上述结果的影响,图2(b)以2004年至2006年为窗口期,定义“反事实目录企业”为2004年至2006年间进口“目录产品”但没有进口“类目录产品”,且2007年至2013年间没有进口过“目录产品”的企业;定义“反事实类目录企业”为2004年至2006年间进口过“类目录产品”但没有进口“目录产品”,且2007年至2013年间没有进口过“目录产品”的企业。2004年至2006年间,进口贴息政策尚未出台,进口“目录产品”或“类目录产品”均不享受贴息补助。因此,以企业在2004年至2006年间的进口行为划分控制组与实验组,能够识别“目录产品”与“类目录产品”对企业创新绩效的影响是否源自产品属性。对上述两类企业进行分样本回归,年份虚拟变量的估计系数及置信区间如图2(b)所示,两类企业的专利数量并未产生显著差别。这说明先进设备进口贴息政策对企业研发的正向激励,并非源自两类产品属性差异。
三、理论机制分析
(一)先进设备进口贴息政策
为表示“目录产品”在生产效率方面的相对优势,本文参考钱学锋和王备(2017)、Liu等(2021)的研究,设定企业生产用投入品由国产投入品及进口“目录产品”组成,具体如下所示:
$ {K}_{i}={[{{D}_{i}}^{\tfrac{\theta -1}{\theta }}+({{\gamma F}_{i})}^{\tfrac{\theta -1}{\theta }}]}^{\tfrac{\theta }{\theta -1}} $ | (1) |
其中,
(二)企业融资约束
本文参考Manova(2013)的研究来表示企业融资约束。假设企业购买国产投入品(
$ {B}_{i}=-d[{D}_{i}+{F}_{i}\left(1+\tau -s\right)]-f+\lambda {R}_{i}+\left(1-\lambda \right){b}_{k}f=0 $ | (2) |
(三)企业生产及创新
企业生产函数为
$ \underset{{p}_{i},{I}_{i},{k}_{i}}{{\max}}\;\;{\pi }_{i}={y}_{i}{p}_{i}-g\left({I}_{i}\right)-[{D}_{i}+{F}_{i}\left(1+\tau -s\right)](1-d)-\lambda {R}_{i}-(1-\lambda ){b}_{k}f $ | (3) |
$ {y}_{i}{p}_{i}^{\varepsilon }=X $ |
$ {\rm{s.t.}} \quad {y}_{i}={\phi }_{i}^{0}\frac{{{I}_{i}}^{{\delta }_{1}}}{{\delta }_{1}}{[{{D}_{i}}^{\tfrac{\theta -1}{\theta }}+({{\gamma F}_{i})}^{\tfrac{\theta -1}{\theta }}]}^{\tfrac{\theta }{\theta -1}} $ |
$ g\left({I}_{i}\right)=c\frac{{{I}_{i}}^{{\delta }_{2}}}{{\delta }_{2}} $ |
$ {A}_{i}={p}_{i}{y}_{i}-g\left({I}_{i}\right)-[{D}_{i}+{F}_{i}\left(1+\tau -s\right)](1-d)\ge {R}_{i} $ |
$ {B}_{i}=-d[{D}_{i}+{F}_{i}\left(1+\tau -s\right)]-f+\lambda {R}_{i}+\left(1-\lambda \right){b}_{k}f=0 $ |
其中,
(四)融资约束下的进口参与
求解企业利润最优化问题,得到最优定价(
$ {p}_{i}=\frac{\varepsilon }{\varepsilon -1}{\phi }_{i}^{-1}{[1+({\frac{\gamma }{1+\tau -s})}^{\theta -1}]}^{\tfrac{-1}{\theta -1}} $ | (4) |
$ {\pi }_{i}=X\left(\frac{1}{\varepsilon -1}-\frac{{\delta }_{1}}{{\delta }_{2}}\right){\left(\frac{\varepsilon -1}{\varepsilon }\right)}^{\varepsilon }{\phi }_{i}^{\varepsilon -1}{[1+({\frac{\gamma }{1+\tau -s})}^{\theta -1}]}^{\tfrac{\varepsilon -1}{\theta -1}}-f $ | (5) |
当不存在融资约束时,
$ {\left({\phi }_{i}^{*}\right)}^{\varepsilon -1}={[1+({\frac{\gamma }{1+\tau -s})}^{\theta -1}]}^{\tfrac{-\varepsilon +1}{\theta -1}}{\left(\frac{\varepsilon -1}{\varepsilon }\right)}^{-\varepsilon }{\left(\frac{1}{\varepsilon -1}-\frac{{\delta }_{1}}{{\delta }_{2}}\right)}^{-1}\frac{f}{X} $ | (6) |
$ {p}_{i}{y}_{i}-g\left({I}_{i}\right)-[{D}_{i}+{F}_{i}\left(1+\tau -s\right)]\left(1-d-\frac{d}{\lambda }\right)\ge \frac{1-{b}_{k}+\lambda {b}_{k}}{\lambda }f $ | (7) |
$ {\left({\phi }_{i}^{F}\right)}^{\varepsilon -1}={[1+({\frac{\gamma }{1+\tau -s})}^{\theta -1}]}^{\tfrac{-\varepsilon +1}{\theta -1}}{\left(\frac{\varepsilon -1}{\varepsilon }\right)}^{-\varepsilon }{\left(\frac{1}{\varepsilon -1}-\frac{{\delta }_{1}}{{\delta }_{2}}+d+\frac{d}{\lambda }\right)}^{-1}\frac{1-{b}_{k}+\lambda {b}_{k}}{\lambda X}f $ | (8) |
在一定条件下,
(五)模型推论
根据式(8),融资约束临界值(
推论1:贴息政策会缓解企业融资约束,从而增加“目录产品”进口数量。
进一步,基于企业最优化问题设定,对企业研发投资(
$ c{{I}_{i}}^{{\delta }_{2}-1}={{I}_{i}}^{{\delta }_{1}\left(\varepsilon -1\right)-1}{[1+({\frac{\gamma }{1+\tau -s})}^{\theta -1}]}^{\tfrac{\varepsilon -1}{\theta -1}}{\left(\frac{\varepsilon -1}{\varepsilon }\right)}^{\varepsilon }X{\delta }_{1}^{2-\varepsilon }{\left({\phi }_{i}^{0}\right)}^{\varepsilon -1} $ | (9) |
其中,等式左侧表示研发边际成本,右侧表示研发边际收益。当先进进口设备相对本土产品的生产性能优势增强(
推论2:进口产品生产性能优势的提高或贴息补助带来的融资成本减少会降低企业边际生产成本,扩大进口贴息政策的创新效应,从而促进企业研发创新。
根据式(1),企业生产用投入品由“目录产品”与国产投入品共同组成。“目录产品”规模增加,将提高其他投入品的边际生产效率,即两类产品具有生产协同效应。由此得以下推论:
推论 3:进口“目录产品”会提高其他资本品的边际生产效率,形成创新协同效应。
综上分析,进口贴息有助于放松企业融资约束,降低企业融资成本,鼓励企业进口“目录产品”。基于“目录产品”的生产性能优势,引进“目录产品”有助于降低边际生产成本,提高研发效益,最终实现研发激励作用。本文作用机制如图3所示。
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图 3 理论机制路径 |
四、实证研究设计
(一)数据及变量
1. 数据说明
本文数据主要包括中国工业企业数据、海关数据、国家专利数据和《鼓励进口技术和产品目录》。鉴于数据可得性,本文以2002年至2013年间观测值为样本。故样本期共涉及2007版、2009版、2011版共三个版本《目录》。
2. 变量构造
(1)《目录》政策冲击变量
本文以双重差分方法检验理论推论。鉴于企业未必在同一年进口“目录产品”或“类目录产品”,故享受贴息政策的时间未必统一,因此构建如下政策冲击变量(
$ DID_{jt}=CAfirm_j\times Dum\_imp_t $ | (10) |
其中,
作为稳健性检验,实证分析还以贴息政策实施起点(2007年)作为政策冲击的时间发生起点,构造补充政策冲击变量(
$ DID2007_{jt}=CAfirm_j\times Post2007_t $ | (11) |
其中,
(2)企业创新及控制变量
本文使用的企业创新绩效指标用中国专利数据库提供的企业专利申请数量来衡量。此外,企业层面的控制变量包括企业总资产(控制企业的规模)、资本利润率ROE(控制企业的盈利能力)以及贸易参与度(控制企业国际参与特征)。行业层面的控制变量包括产出品及投入品进口关税(控制投入品的实际税率水平等因素对企业研发的影响)、HHI指数(控制行业垄断程度)、行业总资产以及进口额(控制行业的增长以及贸易特征)。本文具体的变量描述性统计如表2所示。
统计指标 | 释义 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 | 观测量 |
专利数量 | 企业专利数量的对数 | 0.304 | 0.785 | 0 | 6.911 | 95 474 |
发明专利 | 发明专利数量的对数 | 0.266 | 0 | 4.762 | 95 474 | |
实用新型专利 | 实用新型专利数量的对数 | 0.228 | 0.648 | 0 | 5.717 | 95 474 |
外观专利 | 外观专利数量的对数 | 0.463 | 0 | 6.532 | 95 474 | |
DID | 贴息政策冲击变量 | 0.118 | 0.323 | 0 | 1 | 95 474 |
DID2007 | 补充政策冲击变量 | 0.349 | 0.477 | 0 | 1 | 95 474 |
ROE | 企业资本收益率 | 0.164 | 0.344 | −0.902 | 1.962 | 95 310 |
SA | 融资约束指数 | −3.160 | 0.408 | −6.639 | 2.098 | 95 459 |
总资产 | 企业总资产的对数 | 11.090 | 1.367 | 0 | 20.16 | 95 472 |
企业贸易参与度 | 进出口总额比销售额 | 60.090 | 82.730 | 0 | 461.5 | 95 432 |
长期杠杆率 | 长期负债比总资产 | 0.035 | 0.089 | −0.629 | ||
销售成本率 | 生产成本比销售额 | 0.833 | 0.138 | 0 | 11.270 | 95 427 |
产出品进口关税 | 行业层面产出品进口关税 | 9.507 | 5.717 | 0 | 57 | 95 474 |
投入品进口关税 | 行业层面投入品进口关税 | 7.711 | 2.347 | 2.323 | 29.480 | 95 474 |
HHI | 赫芬达尔行业竞争度指数 | 0.834 | 95 474 | |||
行业总资产 | 行业总资产的对数 | 18.180 | 1.398 | 11.050 | 22.170 | 95 474 |
行业总进口 | 行业总进口额的对数 | 19.280 | 2.053 | 5.656 | 24.460 | 95 434 |
注:以ln(X+1)衡量X变量的对数形式。 |
(二)双重差分模型设计
为了检验先进设备进口贴息政策所具有的创新激励效应,构建如下双重差分模型:
$ {Patent}_{jht}=\alpha {DID}_{jt}+{\Gamma }_{j}{\Phi }_{jht}+{\Gamma }_{h}{\Phi }_{ht}+{\delta }_{j}+{\delta }_{t}+{\varepsilon }_{jht} $ | (12) |
其中,双重交互项
五、实证结果
(一)基准回归
双重差分的基准回归结果如表3所示。其中,列(1)、列(2)汇报了基于贴息政策冲击变量(
专利数量的对数 | ||||
(1) | (2) | (3) | (4) | |
DID | 0.032*** | 0.033*** | ||
(3.87) | (3.91) | |||
DID2007 | 0.034*** | 0.034*** | ||
(3.76) | (3.78) | |||
总资产的对数 | 0.131*** | 0.131*** | 0.131*** | 0.131*** |
(27.12) | (27.15) | (27.11) | (27.15) | |
ROE | −3.940 × 10−4* | −3.920 × 10−4* | −3.960 × 10−4* | −3.950 × 10−4* |
(−1.66) | (−1.67) | (−1.67) | (−1.68) | |
贸易参与度 | 9.640 × 10−8 | 9.920 × 10−8 | 9.900 × 10−8 | 1.020 × 10−7 |
(0.73) | (0.75) | (0.74) | (0.76) | |
产出品进口关税 | 0.001 | 0.001 | ||
(0.59) | (0.56) | |||
投入品进口关税 | 0.004 | 0.004 | ||
(1.09) | (1.10) | |||
HHI | −0.103 | −0.108 | ||
(−0.91) | (−0.95) | |||
行业总资产的对数 | 0.003 | 0.003 | ||
(0.65) | (0.51) | |||
行业进口的对数 | −0.004 | −0.004 | ||
(−1.31) | (−1.15) | |||
常数项 | −1.156*** | −1.167*** | −1.163*** | −1.172*** |
(−21.56) | (−12.91) | (−21.67) | (−12.96) | |
企业和年份 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
N | 94 006 | 93 963 | 94 006 | 93 963 |
Adjusted R2 | 0.417 | 0.417 | 0.417 | 0.417 |
注:(1) ***、**和* 分别表示在1%、5%和10%的水平下显著;(2)括号内为t值;(3)回归标准误在企业层面进行了聚类调整。下表同。 |
(二)稳健性检验
1. 平行趋势检验
图4绘制了回归系数及置信区间。可以发现,在政策实施之前,“目录企业”与“类目录企业”的专利数量并不存在显著差异,满足平行趋势假定。在2007年政策实施后,两类企业之间的专利数量差异明显增加,并且显著性逐渐提升。
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图 4
动态效应趋势图
注:(1)估计模型为: |
2. 倾向得分匹配
产品进口是企业自身最优决策的结果,会受到自身规模、行业特征等因素影响,这会导致内生性问题。因此,本文采取倾向得分匹配方法,以一对一匹配为基准方法,以邻近匹配和卡尺匹配方法作为补充。结果如表4列(1)至列(3)所示。回归结果显示,进口贴息政策能够显著提高企业研发绩效,这与基准回归结果一致。
被解释变量:专利数量的对数 | |||||
倾向得分匹配 | 安慰剂检验 | 贸易方式 | |||
一对一匹配 | 邻近匹配 | 卡尺匹配 | 2004年至2006年 | 仅参与一般贸易进口 | |
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | |
DID | 0.031** | 0.029*** | 0.029*** | 0.031** | |
(2.49) | (3.39) | (3.37) | (2.16) | ||
−0.015 | |||||
(−1.01) | |||||
控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
企业和年份 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
N | 49 664 | 89 441 | 89 436 | 29 482 | 46 454 |
Adjusted R2 | 0.409 | 0.416 | 0.416 | 0.476 | 0.389 |
3. 安慰剂检验
本小节以2004—2006年为模拟政策窗口期,进行安慰剂检验。选取2004—2006年间进口“目录产品”但未进口“类目录产品”,且2007—2009年未进口这两类产品的企业为实验组;选取2004—2006年间进口“类目录产品”但未进口“目录产品”,且2007—2009年未进口这两类产品的企业为对照组,政策冲击设定为2004年。由于2007年前贴息政策未生效,该检验可验证两类产品的产品属性差异造成的创新差异。结果如表4中列(4)所示,安慰剂实验组与安慰剂控制组并不存在显著的创新表现差异。
4. 贸易方式检验
贴息政策规定仅当企业通过一般贸易方式进口先进设备时才能享受贴息补助。为此,表4中列(5)保留仅参与一般贸易进口的企业。根据回归结果,贴息政策的创新激励作用依然显著。
5. 工具变量检验
本部分以“目录产品”出口情况构造工具变量:
专利数量的对数 | ||||
第二阶段 | (1) | (2) | (3) | (4) |
DID | 1.959*** | 1.979*** | ||
(8.98) | (8.91) | |||
DID2007 | 1.057*** | 1.051*** | ||
(10.19) | (10.14) | |||
企业控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
行业控制变量 | 控制 | 控制 | ||
第一阶段 | ||||
工具变量 | 0.076*** | 0.074*** | 0.140*** | 0.140*** |
(15.19) | (15.00) | (24.20) | (24.17) | |
N | ||||
企业和年份 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
F统计量 | 136.011 | 60.586 | 191.349 | 86.171 |
弱工具变量KP统计量 | 230.644 | 225.119 | 585.635 | 584.125 |
不可识别KP统计量 | 267.852 | 261.711 | 662.803 | 661.800 |
不可识别统计量P值 | 0 | 0 | 0 | 0 |
6. 其他稳健性检验
为增强结果的稳健性,本文还进行了如下检验:(1)替换被解释变量,构建单位专利资产转化率等多种企业创新指标;(2)增加控制变量,补充企业、行业、地区层面的控制变量。根据回归结果,本文基本结论是稳健的。
六、机制检验
根据理论模型,进口贴息政策会缓解企业进口融资约束,鼓励企业引进先进设备,降低企业边际生产成本,提高其他资本品生产效率,进而改善企业研发绩效。本部分将从企业外部融资约束、降低边际成本、资本品协同三个角度,识别这些理论机制。
(一)外部融资机制
本文研究发现,进口贴息政策会改善企业融资约束,增加企业融资规模。首先,以企业长期杠杆率为被解释变量进行机制检验。
融资约束机制 | 经营成本机制 | 资产协同机制 | |||
长期杠杆率 | 专利数量的对数 | 销售成本率 | 专利数量的对数 | 专利数量的对数 | |
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | |
DID | 0.002** | 0.205*** | −0.002** | 0.245*** | −0.243*** |
(2.57) | (2.77) | (−2.05) | (4.28) | (−4.92) | |
Var | 0.175*** | −0.119*** | −0.243*** | ||
(9.00) | (−4.65) | (−4.93) | |||
Var×DID | 0.055** | −0.255*** | 0.028*** | ||
(2.40) | (−3.86) | (5.41) | |||
控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
企业和年份 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
N | |||||
Adjusted R2 | 0.439 | 0.418 | 0.418 | 0.411 | 0.418 |
注:Var变量在融资约束机制中为SA,在经营成本机制中为销售成本率,在资产协同机制中为固定资产规模的对数。 |
(二)经营成本机制
本文研究发现,进口贴息会鼓励企业进口先进设备,而先进设备的生产性能优势会降低企业边际生产成本。表6列(3)以销售成本率为被解释变量。回归结果表明,贴息政策显著降低企业销售成本 。列(4)以专利数量的对数为被解释变量,以销售成本率与政策冲击变量的交乘项为核心解释变量。结果表明,降低销售成本率是贴息政策发挥创新效应的重要渠道。
(三)资本品协同机制
本文研究发现,“目录产品”进口规模扩大会提高企业其他资本品的生产效率。表6列(5)以企业固定资产规模与政策冲击变量的交乘项为核心解释变量。回归结果表明,固定资产规模越大,贴息政策的创新效应越显著。
七、异质性分析
(一)细分专利类别
本部分将以细分专利类别检验先进设备进口贴息对不同类型专利数量的影响差异。根据中国专利数据库,专利申请共包含发明专利、实用新型专利、外观专利三种类别,表7列(1)以发明专利数量为被解释变量,列(2)以实用新型专利数量为被解释变量,列(3)以外观专利数量为被解释变量。结果显示,进口贴息政策对企业发明专利申请数量、实用新型专利申请数量具有显著的正向激励作用,但对外观专利数量的激励并不显著,并且贴息政策对企业实用新型专利的激励程度更大,统计结果更为显著。
发明专利 | 实用新型专利 | 外观专利 | |
(1) | (2) | (3) | |
DID | 0.007** | 0.027*** | 0.006 |
(2.09) | (3.87) | (1.17) | |
控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 |
企业和年份 | 控制 | 控制 | 控制 |
N | 93 963 | 93 963 | 93 963 |
Adjusted R2 | 0.304 | 0.405 | 0.340 |
(二) 区域位置差异
目前,中国东南沿海地区对“目录产品”的进口规模较大,内陆地区尤其是西部欠发展省份的进口规模相对较小,本部分按照企业注册省份将样本企业划分为中部、西部、东部三个地区,
(三)企业规模差异
因为不同规模的企业在投资效率等方面可能存在差异,进而影响贴息政策的创新效益。本部分基于企业资产规模、销售额规模及固定资产规模进行异质性检验。具体而言,以各行业中企业资产规模中位数为分类标准进行分组,若企业资产规模高于中位数则划分至大规模组,若企业资产规模小于行业中位数则划分至小规模组,对两组企业进行分样本回归检验。根据回归结果,进口贴息政策创新效应仅显著存在于大规模企业组,对于小规模企业并不存在此效应。另外,以企业销售额、企业固定资产规模为补充分组标准,回归结果显示仅销售额较高组的企业、固定资产规模较高组的企业存在创新激励效应,在销售额较低组及固定资产较低的组,该现象并不显著。
八、总结及政策建议
本文基于《鼓励进口技术和产品目录》,从理论与实证两个角度检验了先进设备进口贴息政策对企业创新的激励作用,从而识别出贴息政策发挥创新效应的融资约束机制。研究发现:第一,《鼓励进口技术和产品目录》针对部分先进设备的进口贴息政策能够有效鼓励企业进口先进设备,促进企业研发创新活动;第二,进口贴息政策会通过缓解融资约束、降低边际生产成本以及增强“目录产品”与资本品的协同效应发挥创新激励效应;第三,进口贴息政策的创新效应对于实用新型专利、中部地区进口企业、大规模企业的激励最为显著。
基于研究结论,本文提出如下政策建议:
第一,构建金融、创新及贸易的联动机制,形成金融政策、贸易政策、创新政策之间的政策“合力”。进口贴息政策不仅兼具贸易鼓励和金融支持双重属性,而且能有效推动企业创新,实现多领域政策协同。具体建议如下:(1)建立由商务部、财政部、发改委和金融监管部门共同参与的跨部门协调机制。(2)构建政策效果评估体系,实现政策的动态优化。建立跨部门信息共享平台,定期评估政策实施对企业创新产出、技术进步等维度的影响。基于评估结果,及时调整政策支持重点和实施方式,提高政策精准性。同时,建立政策效果反馈机制,充分吸收企业和行业协会的意见建议,不断完善政策体系。
第二,基于产品、企业及地区多维度差异,提升金融支持实体经济高质量发展的效果。(1)在产品层面,应充分考虑国内产业技术水平和发展需求,重点支持具有显著技术壁垒、对国家重点产业发展具有关键作用的先进设备进口。在新型专利创新效果显著的技术领域,可设立专项贴息资金,加大支持力度。(2)在企业层面,应充分考虑不同规模企业的经营特点。针对大规模企业创新效果显著的特点,提供更加多元化的金融支持方案,如设立专项贷款、发行创新债券等,从而发挥其创新带动作用。同时,也要关注中小企业的融资约束问题,为融资困难企业提供针对性的信贷支持。(3)在区域层面,应结合各地区经济发展水平和产业基础,实施差异化的支持政策。研究发现,贴息等金融支持政策在中部地区的创新效应相对更高。因此,建议加大对中部地区进口企业的支持力度,促进区域协调发展。可通过提供更优惠的贴息条件、设立专项资金等方式,引导先进技术要素向中部地区集聚。差异化政策设计有助于提高进口贴息等金融支持政策的精准性和有效性,更好地发挥其创新激励作用。
第三,创新金融工具应用,强化对贸易企业的资金支持。(1)落实2024年中央经济工作会议关于实施积极财政政策和适度宽松货币政策的要求,创新融资模式。支持贸易企业开展知识产权质押融资,完善融资担保机制。建立知识产权价值评估体系,提高知识产权融资的可操作性。(2)优化财税支持政策。对于重点支持领域的设备进口,可考虑实行优惠关税政策,降低企业进口成本。(3)引导金融机构创新金融产品和服务。开发基于贸易数据的信用贷款产品。探索供应链金融服务模式,为产业链上下游企业提供全方位金融支持。鼓励金融科技应用,提升金融服务的便利性和可得性。
第四,优化企业全球化布局,深化区域经贸合作,提升技术获取效率。(1)支持企业完善全球创新网络布局。鼓励企业在技术领先地区建立研发中心,通过本地化运营降低技术获取成本。建立海外科技资源信息服务平台,提供技术引进、人才对接等综合服务。支持企业通过跨境并购、战略合作等方式获取先进技术。(2)深化区域经贸合作机制。在推进贸易便利化基础上,重点加强金融合作。建立区域性贸易融资支持机制,通过多边合作降低企业跨境融资成本。完善跨境贸易结算体系,降低企业国际化经营成本。(3)构建国际创新要素协同机制。搭建跨境技术转移服务平台,促进国际科技资源融合。建立国际科技合作项目库,引导企业开展联合研发。推动建立区域性技术标准互认机制,降低技术合作壁垒。支持产业园区开展国际创新合作,打造创新要素集聚平台。
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