贸易政策不确定性对企业产品创新的影响——基于增长期权和金融摩擦视角的实证分析

刘 晴 江 依 张艳超

一 引 言

在我国政府倡导的新发展理念下，创新是引领发展的第一动力。企业作为技术创新的主体，其主要的一种创新形式就是产品创新(安同良和千慧雄，2014)。产品创新的过程就是整合技术知识和市场知识的过程，产品创新既能够使新技术得到更广泛的应用，又能够为企业开拓新市场并创造超额利润(孙晓华和郑辉，2013；熊捷和孙道银，2017)。受新冠肺炎疫情和经贸摩擦等因素影响，现阶段国内外形势复杂多变。厘清贸易政策不确定性对企业产品创新的影响机制，对我国实现创新驱动的高质量发展，构建“双循环”新发展格局具有重要的现实意义。

随着经贸摩擦和贸易保护主义的加剧，贸易政策不确定性(Trade Policy Uncertainty，TPU)逐渐成为研究热点之一(龚联梅和钱学锋，2018；余淼杰和祝辉煌，2019；余智，2019)。一类文献主要从等待期权理论和投资组合理论两个方面研究不确定性影响贸易的内在机制(Handley，2014；Handley和Limão，2017；Gervais，2018；Greenland et al., 2019)；另一类文献主要从宏观经济环境不确定性的角度实证研究不确定性与企业创新之间的关系，但对企业产品创新的研究较少(陈德球等,2016;顾夏铭等，2018；张峰等，2019；Liu和Ma，2020； 蒋墨冰等，2021)。

与本文密切相关的文献主要是贸易政策不确定性与企业创新关系的相关研究。首先是用文本挖掘和分析法度量的

TPU

与企业创新关系的相关研究。李敬子和刘月(2019)构建多种计量模型，以2005-2007年中国工业企业为研究样本，并利用Huang和Luk(2018)编制的中国贸易政策不确定性指数进行研究的结果发现，

TPU

对企业研发投资具有正向影响，该效应通过政府补贴收入、出口行为和融资约束等多种渠道进行传导。与上述结论相反，邓晓飞和任颋(2020)使用2007-2017年中国上市公司数据进行研究的结果表明，

TPU

对企业专利申请数量具有显著的负向影响，并且这种抑制作用只体现在民营企业中，而增加企业规模、增强行业议价能力或缓解企业融资约束均有助于减轻

TPU

对民营企业创新产出的抑制作用。其次是用关税度量法度量的

TPU

与企业创新关系的相关研究。中国加入WTO后，美国正式授予中国永久正常贸易关系(PNTR)地位，行业层面的贸易政策不确定性不断降低。佟家栋和李胜旗(2015)基于中国加入WTO这一准自然实验，采用双重差分法实证检验了

TPU

的下降对出口企业产品创新的差异化影响，并且发现

TPU

的影响具有明显的时滞性特征。进一步地，Liu和Ma(2020)利用中国专利数据库、中国海关进出口数据库和中国工业企业数据库构建中国企业专利和出口面板数据，采用双重差分法实证检验了贸易政策不确定性的降低对企业专利创新的促进作用，并提出了市场扩张效应和创新投入效应两个作用机制。

已有文献研究表明，一方面，政策不确定性是促进还是阻碍企业创新行为仍然存在分歧；另一方面，学者们大多从外部整体经济环境变动的角度探讨不确定性与企业创新行为二者之间的关系，而忽略了贸易政策变化的作用。此外，在有限的关于贸易政策不确定性与企业创新的相关研究中，学者们多以实证分析为主，较少涉及理论分析；多关注专利创新，忽略了产品创新；并且更加关注出口企业的创新行为，忽略了内销企业的创新行为。本文从增长期权和金融摩擦的视角，系统地分析了贸易政策不确定性对企业产品创新行为的影响机制，并提出了相应的研究假说。随后基于中国加入WTO后，美国对华贸易政策不确定性发生显著变化的事实，以中国工业企业为研究样本，对研究假说进行经验检验，研究发现：贸易政策不确定性的下降与企业的产品创新概率和创新强度之间存在显著的负向关系。同时，贸易政策不确定性的作用与企业出口状态关系密切，贸易政策不确定性的下降会显著抑制纯内销企业的产品创新，却能促进纯出口企业的产品创新，这一经验研究结果为本文的理论机制提供了证据。

与现有文献相比，本文主要贡献如下：(1)从增长期权和金融摩擦两个视角，揭示了贸易政策不确定性对企业产品创新行为的影响机制。(2)从产品创新层面，而非创新投入层面，分析了贸易政策不确定性对企业产品创新概率和创新强度的影响，丰富了以“不确定性与企业创新”为议题的相关研究。(3)从出口状态、地理区位和所有权等多维度，考察了贸易政策不确定性对企业产品创新行为的差异化影响，研究结论可为“双循环”新发展格局下政府引导不同企业的创新发展提供一定政策启示。

二 理论机制与研究假说

企业创新一直是学者们研究的热点，但主要集中于企业或产品层面因素的影响，忽视了政策层面相关因素的影响，尤其是贸易政策不确定性与企业产品创新之间关系的研究。实际上，贸易政策不确定性可以通过增长期权和金融摩擦两个渠道影响企业产品创新。

首先，贸易政策不确定性可能通过增长期权渠道影响企业产品创新。奈特的“不确定性主张”提出，不确定性是企业获取利润的唯一来源，不确定性消失意味着利润的消失。虽然政策不确定性会加剧企业面临的市场风险，但也会加速市场产生颠覆性变革，为企业带来增长机会。一方面，研发投资具有不可逆性和专用性，一旦研发成功，企业能够从新技术中获取大量收益，这会在一定程度上抵消当期投资的风险。另一方面，企业为保住或重新获取市场势力，获得未来增长机会，提升其长期收益，将更加看重不确定性中蕴含的投资机会，并追逐风险，通过当期新产品创新投入以期在不确定性中获得收益(刘志远等，2017)。同样，贸易政策的不确定性使得企业无法准确获取关于市场需求或消费者偏好的相关信息，企业的预期利润也成为未知数。为摆脱信息不充分和不对称的困境，或规避出口市场风险，产品创新势必成为不确定性环境下企业韬光养晦的最佳选择。因此，企业可能会将更多的资源投入到新产品研发部门，通过研发新技术来推出新产品，以期在未来政策稳定后凭借新产品迅速抢占市场。基于此，本文提出研究假说H1a。

H1a：增长期权机制下，贸易政策不确定性上升可能会促进企业产品创新，而贸易政策不确定性下降可能会抑制企业产品创新。

其次，贸易政策不确定性可能通过金融摩擦渠道影响企业产品创新。根据金融摩擦理论，企业与债权人或投资者之间存在严重的信息不对称，在融资过程中，企业并不会主动披露全部信息，从而导致企业的外源融资成本远远高于内源融资成本，即外部融资溢价。当经济环境不确定性上升时，企业经营风险随之上升，借贷双方之间的信息不对称问题加剧。这会增加企业获取外部资金的难度与成本，导致企业无法投入更多的资金进行新产品研发，从而对企业产品创新行为造成不利影响。此外，以银行为代表的金融机构通常以安全性和收益性为基本原则，要求贷款人提供抵押品作为贷款担保。从企业自身的角度而言，受不确定性上升的影响，企业可能会出现未来现金流难以预测、资产价格下降或资金错配等问题，导致银行错估企业抵押品价值和经营条件，相应地会伴随贷款的推迟或成本的增加(Carrière-Swallow和Céspedes,2013)。而从债权人或投资者的角度来看，在不确定性上升时期，基于安全性原则，银行等金融机构的放贷行为更加谨慎，并且更愿意向经营更稳健的企业提供资金。这也会加大企业信贷资源获取的难度，强化融资约束，使得企业缺乏从事新产品创新所需的资金，进而限制企业的产品创新行为。基于此，本文提出研究假说H1b。

H1b：金融摩擦机制下，贸易政策不确定性上升可能会抑制企业产品创新，而贸易政策不确定性下降可能会促进企业产品创新。

三 研究设计

(一)计量模型设定

与Handley和Limão(2017)等的研究一致，本文利用“中国加入WTO后，美国授予中国PNTR地位”这一历史事件，作为识别贸易政策不确定性变化的依据。采用双重差分法进行估计的基本逻辑是，美国授予中国PNTR地位较大程度上降低了中国面临的贸易政策不确定性，不同行业的下降幅度存在差异。具体地，中国加入WTO 之前贸易政策不确定性较大的行业在中国加入WTO 之后经历的贸易政策不确定性的降幅更大，因而，本文采用双重差分法，试图通过比较中国加入WTO前后，贸易政策不确定性下降较大行业(处理组)与贸易政策不确定性下降较小行业(控制组)内企业的产品创新行为的变化情况，来识别贸易政策不确定性下降对我国企业产品创新行为的因果效应，构建计量模型如下：

Innovation

=

α

+

α

TPU

×

Post

+

α

TPU

+

α

Post

+

α

X

+

δ

+

ε

(1)

其中，

f

表示企业，

t

表示年份，

h

表示国民经济行业分类(CIC)4位数行业。

Innovation

表示

t

年企业

f

的产品创新行为；

TPU

表示加入WTO前中国处于

h

行业的企业面临的贸易政策不确定性；

Post

表示政策虚拟变量，2002年及之后的年份取1，反之为0；交互项

TPU

×

Post

的系数用来识别贸易政策不确定性的下降对企业产品创新行为的影响。

X

表示一系列控制变量；

δ

表示控制各类固定效应，以避免遗漏变量的影响；

ε

表示误差项。

(二)变量说明

1.被解释变量

Innovation

表示企业产品创新行为，本文用新产品产值来表示。具体地，使用

Dum

_

innov

和

Innov

衡量。

Dum

_

innov

表示产品创新概率，是新产品产值哑变量，当新产品产值大于0时，该变量取1，否则取0；

Innov

表示产品创新强度，是新产品产值+1的对数值。考虑到新产品产值衡量的企业产品创新具有完整性和直接性的优点，因而本文利用新产品产值准确衡量企业产品创新的产出水平。值得注意的是，与专利申请量或专利授权量一样，新产品产值着重于衡量企业的创新产出，而不能有效衡量创新投入和创新绩效。

2.核心解释变量

本文参考Piece和Schott(2016)、Handley和Limão(2017)、毛其淋和许家云(2018)的做法，使用Romalis整理的1999年美国进口关税数据(包括“斯姆特-霍利”关税和最惠国(MFN)关税)测算HS6位数行业层面的贸易政策不确定性指标，具体计算公式如下：

TPU

1=

Col

2-

MFN

(2)

(3)

(4)

其中，

TPU

1、

TPU

2和

TPU

3分别表示用不同方法测算的HS6位数行业层面的贸易政策不确定性指数，

Col

2表示美国向非正常贸易关系国征收的“斯姆特-霍利”关税，

MFN

表示美国向正常贸易关系国征收的MFN关税。这里根据HS6位数海关编码和CIC4位数行业分类对照表，将贸易政策不确定性指数从HS6位数行业层面转换到CIC4位数行业层面，从而得到企业所在的CIC4位数行业面临的贸易政策不确定性

TPU

1、

TPU

2和

TPU

3。

TPU

越大，表明中国加入WTO前，企业面临的贸易政策不确定性越大，而加入WTO后，企业面临的贸易政策不确定性下降幅度越大。由于

TPU

主要由“斯姆特-霍利”关税决定，而“斯姆特-霍利”关税在1930年的《斯姆特-霍利法案》中便已经确定，因此，

TPU

具有严格的外生性，这有效缓解了内生性问题。此外，本文使用

TPU

1进行基准回归，并使用

TPU

2和

TPU

3进行稳健性检验，以保证本文回归结果的稳健性。

(三)数据来源及处理

本文使用的数据主要来源于：(1)中国工业企业数据库，时间跨度为1998-2007年。该数据包含了全部国有企业以及规模以上的非国有企业，记录了企业名称、行业代码、控股情况、销售额、出口交货值、新产品产值等财务指标。(2)Feenstra et al.(2002)整理的1989-2001年的美国进口关税数据。该数据库记录了美国分别对正常贸易伙伴国和非正常贸易伙伴国征收的HS8位数产品关税税率，其用于计算企业的贸易政策不确定性。

根据研究需要，本文对上述数据库进行了如下步骤的处理。首先，参考戴觅等(2014)的做法，按以下条件剔除中国工业企业数据库中的异常观测值：(1)主要财务指标(工业增加值、销售额、平均从业人数、出口交货值等)缺失或异常的观测值；(2)平均从业人数少于8人的观测值；(3)出口交货值大于销售总额、固定资产合计大于资产总计等的观测值。其次，根据Brandt et al.(2012)的做法，对中国工业企业数据库中2003年前后的CIC4位数行业编码进行了调整。最后，将HS6位数行业层面的贸易政策不确定性根据HS6位数海关编码和CIC4位数行业分类对照表转换到CIC4位数行业层面，并根据CIC4位数行业编码与上述处理得到的工业企业数据库进行匹配，最终获得本文经验分析所需的数据。

关键变量的定义、计算方法及描述性统计如表1所示。

表1 变量定义、计算方法及描述性统计

四 实证结果分析

(一)基准回归结果

本文采用双重差分法实证检验了贸易政策不确定性对企业产品创新的影响，回归结果如表2所示。核心解释变量是

TPU

×

Post

，用于衡量中国加入WTO后每个CIC4位数行业企业出口面临的贸易政策不确定性的下降幅度。

TPU

×

Post

越大，贸易政策不确定性的减幅越大。列(1)、 列(2)被解释变量是

Dum

_

Innov

，表示企业是否具有创新能力。若企业新产品产值大于0，则取值为1，否则取值为0。列(3)、 列(4)被解释变量是

Innov

，表示企业的创新强度，用新产品产值取对数得到。此外，表2的列(1)、 列(3)仅控制了年份固定效应，列(2)、 列(4)同时控制了企业固定效应和年份固定效应，即控制了分别随企业和年份变化的不可观测因素的影响，并且标准误均聚类到企业层面，即假设同一企业的观测值在不同时间上是相互关联的，但不同企业间的观测值之间是没有关联的。表2列(1)和列(3)的回归结果显示，

TPU

×

Post

的系数均显著为负，继续控制企业固定效应后，

TPU

×

Post

的系数仍然显著为负，这表明中国加入WTO后，

TPU

的降低反而不利于企业产品创新概率和创新强度的提升。就控制变量来说，

ln

_

employ

、

ln

_

tfp

、

ln

_

kl

和

subsidy

的系数均显著为正，

ln

_

age

的系数为正但不显著，

lev

的系数显著为负，这表明随着企业规模的扩大、生产率水平和资本劳动比的提高、政府补贴的增加，企业的产品创新概率和创新强度越强。

表2 贸易政策不确定性与企业产品创新

(二)稳健性检验

为进一步分析

TPU

对企业产品创新行为的影响，并检验基准回归结果的稳健性，本文进行了一系列的稳健性检验。一是考虑不同模型设定的影响。由于用新产品产值来度量企业的产品创新行为时，样本数据中有接近93%样本的被解释变量为0，使用最小二乘估计可能导致估计结果产生偏误。为了验证基准回归结果的稳健性，这里分别使用Logit模型和Probit模型对

Dum

_

Innov

回归，使用下限为0的单侧限制Tobit模型对

Innov

回归。结果如表3列(1)-列(3)所示，无论是Logit模型、Probit模型，还是Tobit模型，核心解释变量

TPU

×

Post

的系数符号和显著性均未发生实质性变化，这表明改变估计模型后的结果较稳健，线性概率模型的回归结果是可信的。二是考虑企业上期产品创新行为的影响。企业当期产品创新行为不仅受到同期各种因素的影响，还可能受到企业以往创新绩效的影响。因此，企业上期创新绩效可能存在滞后影响，进而导致估计偏差。为解决这一问题，在基准回归的基础上，考虑企业上期创新绩效影响的持久性，即将被解释变量滞后一期(

l

1_

Dum

_

Innov

和

l

1_

Innov

)分别纳入计量回归模型。回归结果如表3列(4)和列(5)所示，在控制企业上期创新绩效后，核心解释变量系数的符号没有发生变化，显著性水平有所降低，但至少在5%水平上显著，表明即使控制了企业上期创新绩效后，

TPU

的下降仍然不利于当期企业产品创新概率和创新强度的提升。同时，

l

1_

Dum

_

Innov

和

l

1_

Innov

的系数均在1%水平上显著为正，表明上期愿意进行产品创新的企业在当期更加愿意进行产品创新，上期新产品产值越高的企业在当期也会获得更高的新产品价值。

表3 稳健性检验(1)

三是仅考虑

TPU

对企业产品创新强度的影响。在上述回归中，不仅研究了

TPU

下降对产品创新强度的影响，也研究了其对产品创新概率的影响，这里仅考虑

TPU

对企业产品创新强度的影响。具体做法是，不再使用新产品产值+1取对数来衡量企业的产品创新强度，而是用新产品产值与销售额之比加1取对数来衡量企业的产品创新强度(

Innov

1)，回归结果如表4列(1)所示。通过上述处理，这里的回归损失了绝大部分的样本，为了扩充样本量，本文采用直接线性插值法和先对新产品产值取对数再使用线性插值法对2004年新产品产值的缺失值进行填充，将样本数据扩展到2007年进行重新估计，回归结果如表4列(2)和列(3)所示。表4列(1)-列(3)结果显示，

TPU

×

Post

的系数符号未发生变化，显著性有所改变，但是依然表明

TPU

下降进一步抑制了企业的产品创新强度，这一结果基本上不受新产品产值缺失值填充方法的影响。

表4 稳健性检验(2)

四是构建两期双重差分模型。本文通过构建两期双重差分模型，以缓解多期双重差分模型可能存在的序列相关问题。具体做法是，将全部样本以2002年为时间节点，分为加入WTO前和加入WTO后两个阶段，并对所有变量取算术平均值，进而采用两期双重差分模型进行估计。回归结果如表4列(4)和列(5)所示，

TPU

×

Post

的系数均在1%水平上显著为负，表明结论依然成立，这进一步印证了本文结论的可靠性。

图1 双重差分模型平行趋势检验

最后是考虑模型设定的有效性问题。本文通过绘制高

TPU

行业和低

TPU

行业内企业平均创新水平趋势图以及平行趋势检验示意图两种方式对双重差分模型设定的有效性进行了检验，如图1所示。从图1的左图可以看出，行业贸易政策不确定性越高，行业内企业平均产品创新水平越高，并且在中国加入WTO之前，高

TPU

行业和低

TPU

行业内企业平均产品创新水平具有大致相同的趋势，而在中国加入WTO之后，企业平均产品创新水平的变化出现了明显差别，这初步验证了DID模型设定的有效性。同样，图1的右图也给出了相同的结论。

(三)内生性问题

内生性问题的存在可能导致估计结果有偏，从而使得文章结论有失偏颇。本文的内生性问题可能来源于测量误差、遗漏变量和反向因果三个方面。然而，在基准回归中，本文已经控制了企业固定效应和年份固定效应，以及企业-年份层面的控制变量，因而由遗漏变量导致的内生性问题几乎不存在，这里只考虑由测量误差和反向因果导致的内生性问题。首先是核心解释变量的测量误差问题。本文参考Pierce和Schott(2016)的做法利用2001年美国进口关税数据采用式(2)、参考Handley和Limão(2017)的做法采用式(3)、参考毛其淋和许家云(2018)的做法采用式(4)重新测算贸易政策不确定性，得到

TPU

1、

TPU

2和

TPU

32是使用Handley和Limão(2017)的方法并取=3计算而来，限于篇幅，取=2和=4进行稳健性检验的回归结果不再在正文中展示，作者备索。分别与

Dum

_

Innov

和

Innov

进行回归。相关回归结果如表5所示，在替换贸易政策不确定性的测度方法后，核心解释变量的符号和显著性水平与基准回归结果基本保持一致，这表明本文基准回归结果相对较为稳健，结论并未受到贸易政策不确定性测度方法的影响。

表5 内生性问题(1)

其次是反向因果问题。在基准回归中，贸易政策不确定性是由1999年美国进口产品的“斯姆特-霍利”关税和MFN关税的差值确定的，并且主要由“斯姆特-霍利”关税决定，该关税水平在1930年的《斯姆特-霍利法案》中便已确定，具有明显的外生性。然而，MFN关税可能存在一定的内生性，这可能会导致回归结果偏差。因此，本文参考Pierce和Schott(2016)、Groppo和Piermartini(2014)的研究，分别选取1999年美国HS6位数行业进口的“斯姆特-霍利”关税(Col2关税)和中国加入WTO前(选取1996-2001年)美国HS6位数行业进口平均应用关税(MFN关税)作为

TPU

的两个工具变量，尝试采用两阶段最小二乘法重新估计模型以克服内生性问题。回归结果如表6所示，使用两阶段最小二乘法解决内生性问题后，核心解释变量的符号和显著性水平并没有发生实质性变化，这表明本文结论受反向因果导致的内生性问题的影响并不大，结论较稳健。

表6 内生性问题(2)

(四)机制检验

上文理论分析表明，贸易政策不确定性通过增长期权机制和金融摩擦机制来影响企业产品创新行为。因此，构建以下中介效应模型来检验贸易政策不确定性影响企业产品创新行为的作用机制：

Channel

=

α

+

α

TPU

×

Post

+

α

X

+

δ

+

ε

(5)

Innovation

=

α

+

α

TPU

×

Post

+

α

Channel

+

α

X

+

δ

+

ε

(6)

中介变量

Channel

包括

Investment

和

Fin

_

const

，

Investment

表示企业的固定资产投资，

Fin

_

const

表示企业面临的融资约束程度。首先，创新可以通过不同类型的投入实现，而资本强度常常用来作为技术的有效替代衡量指标(Bernard et al., 2006)，因此，本文使用企业固定资产投资的自然对数衡量企业在不确定性环境下的产品创新投入。若

TPU

的下降通过降低企业固定资产投资，进而抑制企业产品创新行为，这表明增长期权渠道是存在的。其次，参考刘晴等(2017)的做法，使用流动资产和流动负债差值与总资产的比值，即流动性约束(

Liquidity

)衡量内源融资约束，使用企业利息支出的自然对数(

Interest

)衡量外源融资约束。若

TPU

的下降通过缓解企业面临的融资约束，进而促进企业产品创新行为，这表明金融摩擦渠道是存在的。表7、表8为

TPU

下降对企业产品创新行为的作用机制检验结果，被解释变量为

Dum

_

Innov

、

Innov

。以表7结果为例进行说明，列(1)-列(3)汇报了式(5)的估计结果，即

TPU

下降对中介变量的影响，列(4)-列(6)汇报了式(6)的估计结果，即纳入中介变量后，

TPU

下降对企业产品创新行为的影响。为检验估计结果的稳健性，列(7)汇报了同时纳入三个中介变量后，

TPU

下降对企业产品创新行为的估计结果。

表7 机制检验(1)

第一，检验增长期权渠道。首先，观察列(1)的估计结果可知，核心解释变量

TPU

×

Post

的系数显著为负，说明

TPU

下降使得企业减少了固定资产投资，不利于企业增加新产品创新投入。其次，列(4)的估计结果显示，中介变量

Investment

的系数显著为正，表明增加固定资产投资有助于提高企业的产品创新概率和创新强度。基于以上分析可以判断，固定资产投资在

TPU

下降对企业产品创新行为的作用机制中表现为中介效应，意味着

TPU

下降会通过降低企业固定资产投资，进而对企业产品创新行为产生不利影响，即验证了增长期权渠道的存在。第二，检验金融摩擦渠道。首先，观察列(2)和列(3)的估计结果可知，核心解释变量

TPU

×

Post

的系数显著为正，说明

TPU

下降有效缓解了企业的内源和外源融资约束。其次，列(5)和列(6)的估计结果显示，中介变量

Liquidity

和

Interest

的系数显著为正，表明缓解融资约束有助于提高企业的产品创新概率和创新强度。基于以上分析可以判断，融资约束在

TPU

下降对企业产品创新行为的作用机制中表现为遮掩效应，意味着

TPU

下降会通过缓解企业融资约束，进而对企业产品创新行为产生促进作用，即验证了金融摩擦渠道的存在。第三，检验增长期权渠道和金融摩擦渠道。观察列(7)的估计结果可知，中介变量

Investment

、

Liquidity

和

Interest

的系数均显著为正，核心解释变量

TPU

×

Post

的系数显著为负，但与表2列(2)和列(4)中

TPU

×

Post

系数的绝对值相比有所减小，表明

TPU

下降会同时通过增长期权渠道和金融摩擦渠道影响企业产品创新行为。

以上机制检验的结果充分说明，贸易政策不确定性下降会通过降低企业固定资产投资，进而抑制企业产品创新，也会通过缓解企业融资约束，进而促进企业产品创新。这意味着贸易政策不确定性下降在影响企业产品创新的过程中同时存在增长期权和金融摩擦两种作用力完全相反的渠道。

表8 机制检验(2)

五 异质性分析

(一)企业出口状态异质性

首先，讨论贸易政策不确定性下降对不同出口行为企业产品创新概率和创新强度的影响是否有差异。这里根据企业出口交货值占销售额的比重将总样本分为纯内销企业、出口且内销企业和纯出口企业三个子样本。分样本回归结果如表9所示，

TPU

×

Post

系数反映的是

TPU

下降对具有不同出口行为企业产品创新概率和创新强度的异质性影响。估计结果显示，列(1)和列(4)

TPU

×

Post

的系数显著为负，列(2)和列(5)

TPU

×

Post

的系数为负，列(3)和列(6)

TPU

×

Post

的系数显著为正，表明

TPU

下降后，纯内销企业产品创新概率和创新强度均会降低，但纯出口企业产品创新概率和创新强度有所提高，而同时进行出口和内销企业的产品创新概率和创新强度并没有明显变化。这可能是因为：纯出口企业的发展极易受到不确定性上升导致的融资成本加剧的影响，而在

TPU

大幅下降后，纯出口企业从国内单一市场融资变为同时从国内和国外两个市场融资，企业融资约束水平得到有效缓解，进而促进了其产品创新水平的提高；而纯内销企业不享受出口退税等政策优惠，并且不受到贸易政策不确定性的直接影响，但不确定性下降时，行业内出口企业数量的增加会加剧市场竞争，低效率的纯内销企业预期未来市场会恶化，因而会降低固定资产投资，从而降低其产品创新水平。

表9 异质性分析(1)

采用交互项形式进行企业出口状态异质性分析的结果见表10。表中列(1)

TPU

×

Post

的系数显著为正，表明

TPU

下降确实能促进企业出口，这也与Handley和Limão(2017)等的研究类似。列(2)和列(3)

TPU

×

Post

×

Export

的系数显著为正，

TPU

×

Post

的系数显著为负，这表明与其他企业相比，出口企业在经历

TPU

下降后更能促进企业产品创新概率和创新强度的提高。这可能是因为：出口企业享有国内和国外两个市场的融资机会，与其他企业相比受到的融资约束更小，更易提高企业产品创新水平。综合来看，虽然出口企业能通过金融摩擦渠道缓解

TPU

下降对产品创新概率和创新强度的抑制作用，但整体影响是增长期权渠道占主导地位。

表10 异质性分析(2)

(二)企业所有制异质性

其次，讨论贸易政策不确定性下降对不同所有制企业产品创新概率和创新强度的影响是否有差异。根据企业控股情况将国有控股和集体控股企业归为国有企业，将私人控股和其他企业归为私营企业，将港澳台控股和外商控股企业归为外资企业。分样本的回归结果如表11所示，

TPU

×

Post

系数反映的是

TPU

下降对不同所有制类型企业产品创新的异质性影响。列(1)和列(4)中，

TPU

×

Post

的系数显著为负，其余各列

TPU

×

Post

的系数较不显著，表明

TPU

下降后，企业产品创新概率和创新强度的降低主要体现在国有企业中，而对非国有企业产品创新概率和创新强度的抑制作用不显著。这可能是因为国有企业具有稳定市场的特殊作用，在高度不确定性的情况下，政府为了稳定就业，往往会大幅提高对国有企业的投资支出，进而促进企业产品创新。然而，在贸易政策不确定性大幅下降时，国有企业由于较低的生产效率会面临更加严峻的市场竞争，因此，其会主动减少企业研发投资和产品创新，从而降低市场竞争对企业造成的不利影响。

表11 异质性分析(3)

(三)企业所处地区异质性

最后，讨论贸易政策不确定性下降对不同地区企业产品创新概率和创新强度的影响是否有差异。根据企业所处地区将总体样本分为东部、中部和西部地区企业三个子样本。分样本回归结果如表12所示，

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系数反映的是

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下降对不同地区企业产品创新行为的异质性影响。估计结果显示，列(2)和列(4)

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的系数显著为负，其余各列

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的系数均不显著，表明

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下降后，企业产品创新概率和创新强度的降低主要体现在中部地区的企业中，而对东部、西部地区企业的作用不显著。可能的解释是，与东部地区相比，中部和西部地区企业在地理位置和政府政策扶持上均不占据先天优势，只能在不确定性环境下实现“弯道超车”，而在不确定性大幅下降时，会采取保守策略，降低创新投资以减轻市场竞争带来的负面影响。

表12 异质性分析(4)

六 结论与政策建议

本文以中国加入WTO为背景，基于美国授予中国PNTR地位这一准自然实验，采用双重差分法深入研究了贸易政策不确定性对企业产品创新行为的影响效应和作用机制。结果发现，贸易政策不确定性下降显著制约了企业产品创新概率和创新强度的提高。进一步的机制检验表明，从增长期权理论来看，企业固定资产投资的削减是贸易政策不确定性下降抑制企业产品创新的重要渠道；从金融摩擦理论来看，贸易政策不确定性下降主要通过缓解企业融资约束的途径对企业产品创新起到激励作用。本文还考察了贸易政策不确定性对企业产品创新的异质性影响，发现贸易政策不确定性下降能够显著提高纯出口企业的产品创新概率和创新强度，但会降低纯内销企业的产品创新概率和创新强度，而对同时从事出口和内销企业的创新行为的影响不显著；进一步地，贸易政策不确定性下降对国有企业和中部地区企业产品创新概率和创新强度的抑制作用更大。

基于此得到的政策启示为：(1)根据本文的分析逻辑，贸易政策不确定性下降从总体上会抑制企业产品创新行为。因此，应批判性地看待贸易政策变化带来的经济效应，政府部门应充分权衡贸易政策不确定性变动的利弊及其对不同经济活动的影响，在推动贸易自由化的同时出台相应的创新激励政策，鼓励企业自主创新，提升出口产品国际竞争力。(2)贸易政策不确定性下降虽然会通过降低企业固定资产投资，进而抑制企业产品创新，但也会缓解企业面临的融资约束。因此，应继续积极推进和深化贸易自由化，努力营造一个长期稳定的贸易环境，加快与“一带一路”沿线国家之间的贸易谈判，高质量推动《区域全面经济伙伴关系协定》(RCEP)实施。同时，应继续加强与美国政府的贸易磋商，创造一个稳定和谐的中美贸易环境，降低企业面临的贸易政策不确定性。(3)国家在出台创新激励和扶持政策时，需注意企业出口状态、所有制和地域方面的差异性，更有针对性地鼓励企业自主创新。