进口会激励企业双元创新吗？——基于进口学习效应的检验

陈 波 陈 玫

一 引言及文献综述

改革开放以来，我国企业参与全球产业链的程度越来越高。尤其是2001年加入WTO以后，我国企业国际化生产向深度和广度加速发展。2012年后，我国成为第二大进口贸易国，2018年我国外贸进出口总值为30.51万亿元，其中进口额达到了14.09万亿元，同比增长12.9%。与此同时，美国信息技术与创新基金会(ITIF)的报告显示：我国的创新能力正在持续增强。2007—2017年期间我国专利数量增长了7.2倍，而美国仅增长了3%，尤其是在科技产品和高效率制造业方面，我国进步十分显著。总体上看，我国正在以越来越快的速度缩小着与发达国家在创新方面的差距，在发展中国家中更是属于创新领先者，我国对亚洲高端科技产品出口所占份额从2000年的9.4%升至2014年的43.7%，位居亚洲第一。

在2020年11月举办的第三届中国国际进口博览会开幕式上，习近平总书记发表主旨演讲，强调“预计未来10年累计商品进口额有望超过22万亿美元。中国制造已经成为全球产业链供应链的重要组成部分，作出了积极贡献。中国广阔的内需市场将继续激发源源不断的创新潜能。” 我国将更加重视进口的作用，进一步降低进口的制度性成本，扩大对各国高质量产品和服务的进口。党的十九届五中全会定调“十四五”规划，提出坚持创新的核心地位。因此，在我国战略性扩大进口的背景下，理解进口对我国企业创新发展的影响，对于我国创新能力提升和经济高质量发展具有重要的意义。

企业创新主要来自于模仿创新或者自主创新，即所谓的“双元创新”：一方面，企业密切跟踪国内外的先进技术，在吸收、模仿的基础上加以渐进性创新；另一方面，企业对一些具有突破性技术的产品或服务有所涉及，提升自主创新能力，实现突破性创新。企业可持续发展需要提升双元创新能力，那么，进口对我国企业双元创新作用如何？这是本文思考的核心问题。

二元这个概念最开始是March(1991)在组织学习领域提出来的，而后Tushman和O’Reilly(1996)提出二元平衡理论，认为企业要具有探索和开发两种能力，探索能力是开拓创造新产品和服务的能力，开发能力是指利用现有资源进行完善和提升的能力。自双元理论提出后，很多学者将双元概念引入到创新相关的研究中，引申出了双元创新的概念。Benner和Tushman(2003)认为企业在开发式活动中重新组合先前存在的知识，而探索式活动远离现有的知识与技术。Jugend et al.(2016)定义开发式创新为基于现有资源进行产品质量等方面的微小改动、成本降低和价值增值，具有较小的风险和不确定性；探索式创新为使用全新的技术创造出新产品或服务，具有较大的风险和不确定性。据此，本文定义开发式创新是与现有资源基础相联系，指现有知识的利用、现有技术的完善与现有产品性能的改进，一般具有渐进性；而探索式创新是指新知识的探索、新技术的开发、新产品的设计，一般具有突破性。学者们从政府补贴(毕晓方等，2017)、政府管制(张峰和王睿，2016)等外部因素和管理层自信程度(翟淑萍和毕晓方，2016)等内部因素两方面对企业的双元创新能力进行探讨，发现不同因素对开发式创新和探索式创新的作用效果不同。

从别的国家进口产品或服务、外国直接投资、技术许可等是技术扩散的重要途径(Grossman和Helpman，1991；Seker，2012)，并且进口产品或服务影响企业的创新活动主要通过进口竞争效应、成本降低效应和进口学习效应三方面，其中对于进口竞争变化带来企业创新活动改变的研究最为广泛。Lu和Ng(2012)认为进口竞争加剧会激励企业进行开发式创新。Bustos(2011)认为进口竞争加剧不仅会促使企业不断进行创新，也会挤出低效企业，重新分配市场份额。而Aghion et al.(2002)发现进口竞争加剧促进或者抑制企业创新取决于企业本身的技术水平。当竞争加剧时，技术水平更高的企业为了减少压力会进行更多的创新活动，而技术水平较低的企业则会降低其创新意愿。进口贸易的成本降低效应是指与国产产品相比，进口产品提供了更多的选择，通常具有更好的性价比，并且可以降低成本。Bloom et al.(2011)认为进口能够扩大市场的规模并丰富市场的产品种类，企业可以降低自己的技术成本和研发支出。进口学习效应则指企业可以通过进口贸易，使用前沿的知识和技术，从而提升现有产品的质量和数量，创造新产品或服务，产生全新的技术与知识(Vogel和Wagner,2010)。Grosse和Fonseca(2012)利用美国的数据研究发现，由于进口可以提供接触到更先进的知识与技术的渠道，企业的生产率和创新能力都将得到提高。大多数研究进口和创新活动关系的文献着重于进口竞争倒逼企业进行创新以保持其市场地位，而忽略了进口作为国际化进程的关键部分，实际上提供了一种学习渠道，通过输入生产投入品甚至进口最终产品，企业可以利用其蕴含的知识和技术等创造新知识，有效提升自身产品品质或服务质量(Vogel和Wagner,2010)。进口学习效应被广泛运用于解释为什么开展进口活动的企业相较于未进行进口贸易的企业具有更好的表现(Bloom et al.，2011；Grosse和Fonseca，2012)。Damijan和Kostevc(2010)研究西班牙制造企业的数据，发现企业之前的进口经验会明显影响到之后的创新表现，本身技术较先进的企业的进口学习效应也会更明显，并且相比于过程创新，进口学习效应在企业产品创新上表现更明显。

我国目前关于出口学习效应的检验并没有得到一致结论。钱学锋等(2011)、吕大国等(2016)验证了出口学习效应的存在，然而，刘啟仁和黄建忠(2015)、荆逢春等(2013)、亢梅玲等(2016)利用相同的数据检验后发现出口学习效应在企业生产率或企业创新中并不明显。此外，也有文献比较研究了我国企业的进口学习效应和出口学习效应，考察它们是否具有相似性，但研究进口对企业开发式创新和探索式创新等不同种类创新的影响则尚在起步阶段。叶建亮和杨滢(2019)通过倾向性匹配和平均效应分析发现进口企业比未进口企业的全要素生产率显著并持续提高，而对于加工贸易企业而言，进口学习效应的作用会明显降低。与之较相关的是Lu和Ng(2012)利用世界银行2003年中国企业调查数据研究发现进口贸易可以促进企业开展开发式创新活动，这是因为进口贸易使竞争加剧，迫使企业进行创新，但其主要从进口竞争角度探索二者之间的关系，没有涉及企业双元创新过程中是否存在学习效应。因此，进口学习效应在我国企业开发式创新与探索式创新中是否起到明显作用尚不明了。

本文利用2000—2006年的中国工业企业数据库，结合企业级的海关和专利数据，采用多时点倍差法(Time-varying DID)等多种方法全面评估进口对企业双元创新的影响。边际贡献主要在于：(1)研究进口对中国企业双元创新的影响。我国作为世界上最大的发展中国家正在经历经济转型升级的关键时期，本研究不仅有助于理解企业进行开发式创新和探索式创新背后的机理，还能为推动我国内生或自主创新能力的增强、实现创新驱动发展提供一定的经验依据。(2)基于Gilsing et al.(2008)的方法，使用专利成果数区分双元创新，从而能更好地量化分析进口与企业双元创新的关系，在运用多种计量方法评估进口对企业双元创新影响效应的同时，也进行了进口学习效应的检验。

后文内容结构安排为：第二部分阐述进口学习效应对企业创新的作用机理；第三部分描述主要数据；第四部分汇报基准回归结果，并进行稳健性检验；第五部分进一步研究进口对企业双元创新的长期学习效应；第六部分为结论和政策建议。

二 理论假设

从发达国家或地区进口先进的产品和服务，学习和借鉴进口品中的先进技术和知识是发展中国家企业重要的技术发展途径。一方面，从进口的产品或服务中吸收其所蕴含的知识技术可以降低企业进行创新的边际成本，从而提升企业创新产出水平及产品利润(Seker et al.,2015)；另一方面，也可以减少企业开发新产品或者升级已有产品和服务所费时间与风险(Colantone和Crinò,2014)。进口学习效应对企业创新有两种作用方式：一是企业通过模仿、学习现有技术与技能逐步改进产品和服务，使生产过程更加高效(Hong et al.，2018)，即开发式创新；二是企业通过吸收、内化进口品中内嵌的知识与技术，突破现有技术和技能以创造新产品和服务，即探索式创新。

进口拓宽了企业获取知识与技术的渠道。企业通过进口可以接触到互补性资源和信息，从而提高企业间知识共享的效率与速度，加快技术革新、产品更新换代与服务升级，进行开发式创新。开发式创新具有研发周期较短、创新风险较低的特点，通常以追求企业短期发展提升为目标，主要是改进产业链、服务、管理等。具体而言：第一，拥有更先进管理经验的国外企业可以为进口企业提供现有产品和组织架构等的改进方向，促使企业内部形成更成熟和系统的规则与程序，降低企业创新过程中可能产生的试错成本，有利于企业在已有的基础经验上进行开发活动，提升开发式成果的应用速度。第二，与外国供应商建立联系将加强进口企业对海外供应及市场状况的了解，在此过程中进行的学习以获取国外市场和机构运作的知识的形式发生，有利于企业根据市场需求调整现有经营管理模式，改善产品性能。第三，企业通过进口用于生产最终产品的原材料、中间品，结合自身情况进行改良，或者进口机械、办公设备、软件等节约成本，通过复制、模仿等升级生产技术，最终实现开发式创新。

进口也是企业获取异质性资源的来源之一。异质性资源和信息包含了更多的创新要素组合，激发企业的创新灵感，从而促进企业进行探索式创新。实施探索式创新有助于企业突破现有模式，带来新的技术发展和经济增长点，使企业避免因发展轨迹相似而失去竞争优势。探索式创新活动的研发周期较长，创新不确定性较高，主要关注企业的长期发展与收益。进口可以帮助企业寻找本地无法获得的产品和技术，或完善整个供应链管理过程所需的一部分，通过不断地学习、吸收与内化其中先进的知识技术或成熟的管理经验，从而实现探索式创新。

图1总结了进口学习效应对企业创新的作用机制。但是我国的实践中，企业是否因为进口自由化所带来的学习效应显著地提高了自身的创新能力，需要进一步的实证研究。为此，本文运用我国企业层面的数据，检验以下两个理论假设。

假设1：进口学习效应对企业开发式创新具有促进作用。

假设2：进口学习效应对企业探索式创新具有促进作用。

图1 进口学习效应作用机制

三 数据来源与变量解释

(一)数据来源

本文样本数据主要有三个来源。第一个是由国家统计局统计的1998—2006年中国工业企业数据库。这个数据库是我国最全面的企业级数据集，涵盖了所有国有企业和年销售额超过500万元的非国有企业。数据库中的企业来自于我国31个省级行政区域下辖的城市以及所有制造业，数量从1998年的140000多家到2006年的300000多家。本文参照Liu和Qiu(2016)，根据“通用会计准则”(GAP)的规定，删除符合以下任一条件的数据：(1)流动资产大于总资产；(2)固定资产总额或固定资产净值大于总资产；(3)成立时间无效(开业月份大于12或者小于1)。基于Brandt et al.(2012)的做法，使用企业名称、法人代码、邮编及电话号后七位等将其整合为面板数据。为了得到企业层面的进出口贸易情况，本文使用了第二个数据库：中国海关数据库。该数据库包括2000—2006年中国进出口贸易相关的月度数据。参考田巍和余淼杰(2013)的做法，将中国海关数据库与中国工业企业数据库进行匹配，样本时间跨度为2000—2006年。尽管以上两个数据库具有指标丰富、样本信息大等特点，但缺少区分企业双元创新的相关信息，这里本文利用由国家知识产权局统计的中国专利数据库SIPO(2001—2006年)，基于He et al.(2018)的做法，按照姓名、年份等进行匹配。专利主要分为发明专利、实用新型专利和外观设计专利三种，考虑到外观设计专利蕴含的技术含量相对较低，因此本文仅考虑发明专利和实用新型专利。将三个数据库合并得到的综合性数据集作为本文研究的基础数据。实际中，每一年中均存在企业的进入和退出，根据研究需要，选择在2001—2006年持续经营的企业作为分析样本，最终样本量达188364家。

(二)变量说明

1.被解释变量：开发式创新

LII

和探索式创新

LEI

创新活动有两种常见的衡量方式：创新投入(包括R&D支出等)、创新产出(包括专利申请情况等)。一般来说，专利被认为是衡量创新活动的一个更好的标准(Puga和Trefler，2005)，因为它可以反映创新努力的有效性(包括可观察和不可观察的投入)，代表着企业在其创新努力中使用现有或新知识的程度，而研发支出只是创新的一个特定(可观察)投入，未能体现创新的核心结果(Tabesh et al.,2019)。根据Aghion et al.(2009)的做法，本文使用专利代表企业双元创新情况。以往研究表明，由于技术公司的组织记忆不完善，例如记录丢失、研发人员更替(Katila和Ahuja, 2002)，知识贬值率很高。因此，本文借鉴朱娜娜和徐奕红(2020)的做法，将专利的创新有效期限设置为三年。为了保证数据的可获得与真实性，使用曹兴和宋长江(2017)的计算方法，采用国际专利分类号(IPC)进行区分，具体方法如下：企业在观察年份成功申请专利但在过去三年内同一领域出现过相同的专利申请类别被视为“开发式”专利类别根据Gilsing et al.(2008)的做法，本文选用的是企业申请专利的那一年而不是授予它的那一年，因为企业的创新已经在企业申请专利时实现。，计数为

Tt

=1，否则为0，那么该年度的开发式创新为∑

Tt

；公司在观察年份成功申请专利并在过去三年内同一领域未出现过相同的专利申请类别被视为“探索式”专利类别，计数为

Nt

=1，否则为0，那么该年度的探索式创新为∑

Nt

。综上，本文定义开发式创新

LII

为ln(∑

Tt

)，定义探索式创新

LEI

为ln(∑

Nt

)。2.核心解释变量： 进口倾向

imp

本文使用企业是否进口的虚拟变量来表示进口倾向

imp

，如果企业

i

在时间

t

内发生了进口行为，则将其赋值为1，反之则赋值为0。

3.控制变量

根据既有理论与经验研究等，本文选取的控制变量主要包括：(1)企业年龄

age

，用观察年份与企业开业年份的差加1并取自然对数来衡量；(2)企业规模

scale

，用企业职工人数的自然对数值来表示，一般认为企业规模越大，进行双元创新的可能性越高；(3)资本密集度

cap

_

dens

，使用固定资产总值除以企业员工人数来表示；(4)企业利润率

pro

_

ra

，使用营业利润与企业销售额的比值来表示；(5)所有制类型，分别以国家资本金/实收资本、集体资本金/实收资本、港澳台资本金/实收资本和外商资本金/实收资本来区分企业所有制类型，若各项资本金占比超过50%，则分别代表国有企业

gtype

、集体企业

jtype

、港澳台投资企业

ttype

和外商投资企业

ftype

。另外，通过年份和行业的虚拟变量控制企业在时间和行业上的差异。

(三)描述性统计

表1报告了进口企业与未进口企业特征的描述性统计。从表中可以看出，总的来说进口企业的各指标均高于非进口企业。具体而言，进口企业的开发式创新均值比非进口企业高0.025%左右，探索式创新均值大约高0.014%，这表明进口企业在开发式创新和探索式创新上更加积极。从平均数来看，企业年龄与双元创新能力的关系并不大，进口企业和未进口企业的平均年龄并无显著差别。进口企业的规模和利润率都显著高于未进口企业，并且进口企业的资本密集度指标数值接近为未进口企业的2倍。在进口企业中，港澳台投资企业和外商投资企业占比相对较高，合计占比超过了50%。

表1 进口企业与未进口企业特征的描述性统计

(续上表)

本文主要考察进口企业与非进口企业在双元创新行为方面有何不同。在前文简单的描述性统计分析基础上，本文对进口企业与未进口企业进行均值检验。从表2的结果可以看出，进口企业的开发式创新、探索式创新分别比未进口企业高0.0240%、0.0140%。根据以上统计分析，进口企业与未进口企业在各方面均存在着显著的差异，在双元创新方面的差异尤其明显。当然，由于进口企业在不进口时的双元创新情况无法被观察到，以上统计结果还不能充分说明进口对企业创新的作用，因此接下来本文将建立回归模型，更精准地探讨进口与企业开发式创新和探索式创新之间的关系。

表2 进口企业与未进口企业在双元创新方面的均值差异检验

四 模型与回归分析

(一)初步估计结果

在进行反事实实验分析前，本文首先对进口与企业双元创新决策的关系进行初步考察。创新决策使用哑变量“企业在观察年份成功申请专利但在过去三年内同一领域是否出现过相同的专利申请类别”表示，考虑到双元创新决策变量是二值虚拟变量，本文使用Logit、Probit方法进行估计，构建的回归方程式如下：

(1)

Pr(

y

, =1)=

Φ

(

δ

+

δ

imp

， +

δ

X

, +

γ

+

γ

+

μ

, )

(2)

其中，下标

i

、

j

、

t

分别表示企业、行业和年份，

γ

、

γ

分别表示行业效应和年份效应，

μ

, 是随机扰动项，

p

是企业进行双元创新的概率，

y

, 代表双元创新(开发式创新和探索式创新)的创新决策。创新决策

y

, 是企业进行双元创新的哑变量，当企业

i

进行开发式或探索式创新时取值为1，反之为0。控制变量

X

, 的选取和衡量方式如前所述，包括企业年龄

age

、企业规模

scale

、资本密集度

cap

_

dens

、企业利润率

pro

_

ra

、国有企业

gtype

、集体企业

jtype

、港澳台投资企业

ttype

和外商投资企业

ftype

。回归结果如表3所示。

表3列(1)、 列(2)分别报告了企业开发式创新决策的Logit和Probit估计结果，列(3)、 列(4)报告了企业探索式创新决策的Logit和Probit估计结果。表3显示，利润越高、存续时间更长、规模更大、资本密集度越高的企业会更多地进行双元创新；列(1)、 列(2)结果表明，进口行为对企业开发式创新决策并没有明显作用；列(3)、 列(4)则显示进口这一虚拟变量的估计系数在1%水平上显著为正，说明进口对企业探索式创新决策具有显著的促进作用。为了检验表3初步估计结果的稳健性，接下来使用其他方法检验进口与企业双元创新的关系。由于企业双元创新决策是一个虚拟变量，对该变量进行差分存在偏差，鉴于此，下文将只考察进口与双元创新的因果效应。

表3 初步回归结果

(续上表)

(二)平行趋势检验

多时点双重差分DID方法的反事实逻辑能够成立需要满足一个基本识别约束条件，即满足平行趋势假设。具体而言就是，处理组在未受到行为干涉时，其时间趋势效应应该与对照组一致。虽然本文加入了很多控制变量，一定程度上减轻了内生性的影响，但依旧无法确定一定符合平行趋势。因此，为了精确识别处理组与对照组在实验前是否存在一致的趋势，本文设定如下计量模型来检验不同时期进口对企业双元创新的影响：

α

after

1， +

α

after

2, +

α

after

3, +

α

after

4, +

α

after

5, +

γ

+

γ

+

μ

,

(3)

α

after

1， +

α

after

2, +

α

after

3, +

α

after

4, +

α

after

5, +

γ

+

γ

+

μ

,

(4)

式(3)、式(4)中，

pre

5, 表示当

t

时期是

j

行业

i

企业进口前的第五年时，该变量取1，反之取0；

current

, 表示当

t

时期是

j

行业

i

企业进口的当期时，该变量取1，反之取0；

after

5,表示当

t

时期是

j

行业

i

企业进口后的第五年时，该变量取1，反之取0。其余虚拟变量的设置类似处理。

平行趋势检验主要关注企业行为实施前的回归系数，如果行为实施前年份的估计系数不显著，则认为通过了平行趋势检验。一般选择行为实施前的任意一年作为基期，考虑本文变量的设置和样本时期，这里将行为实施前一年设置为基准比较组。检验结果如表4所示。

表4 平行趋势检验

(续上表)

可以发现，进口对开发式创新和探索式创新影响的估计系数在行为实施前都不显著，但应注意到的是在行为实施后一年开始，进口对探索式创新影响的估计系数开始显著。根据以上回归结果，本文绘制平行趋势检验图2、图3。因此，不能拒绝企业在进口前处理组与对照组具有一致的趋势效应这一假设，本文使用的多时点双重差分法满足约束条件。

图2 开发式创新的平行趋势检验图

图3 探索式创新的平行趋势检验图

(三)双重差分回归分析

为了验证进口学习效应，本文首先构建了用于检验相对于非进口企业，企业进口后是否提高了其双元创新能力的一般模型：

LII

, =

α

+

β

imp

, +

β

X

, +

γ

+

γ

+

μ

,

(5)

LEI

, =

α

+

β

imp

, +

β

X

, +

γ

+

γ

+

μ

,

(6)

式(5)和式(6)中，被解释变量

LII

, 和

LEI

, 分别表示

j

行业

i

企业在

t

年的探索式创新和开发式创新；核心解释变量进口倾向

imp

, 表示

i

企业在

t

年的进口情况；控制变量

X

, 与前文设定一致；

γ

和

γ

分别表示控制的行业和时间固定效应。

考虑到内生性问题，如果直接将进口与企业双元创新进行回归很可能会得到有偏估计量。一方面，直接回归虽然考察了进口与企业开发式创新和探索式创新的关系，但不能同时考察这些企业不进口时双元创新的情况；另一方面，存在由于不能对所有变量进行控制而导致的遗漏重要变量，进而造成残差和解释变量之间的内生性问题。常规的双重差分模型要求存在明确且一致的冲击时间点，清晰划分行为实施前后时间，但本文中处理组进口的时间并不一致，很难确定其中的某一年为统一的时间节点。参照Beck et al.(2010)和Jia(2014)的做法，本文运用能描述处理组行为实施时间不完全一致的多时点倍差法进行实证分析，这样也有利于观察不同时期进口对企业双元创新的影响。基于以上分析，构建多时点DID估计方程如下：

LII

， =

α

+

β

D

， +

β

X

, +

γ

+

γ

+

μ

,

(7)

LEI

， =

α

+

β

D

， +

β

X

, +

γ

+

γ

+

μ

,

(8)

式(7)、式(8)中，

LII

, 和

LEI

, 是被解释变量，计算方法同前。

D

, 表示

j

行业

i

企业在第

t

期接受处理的虚拟变量，若

i

企业在

t

时期开始进口，当期及以后时期的

D

, 取值为1，否则为0。此外，方程中的

X

, 是指影响企业双元创新的控制变量。考虑到行业间存在的差异以及时间趋势变动的不同可能导致处理效应的估计结果有偏，本文加入了行业固定效应和年份固定效应。经过豪斯曼检验(Hausman Test)，结果支持使用固定效应模型。以下回归结果均使用异方差稳健标准误。

表5 企业进口学习效应全样本多时点双重差分检验

表5列出了在控制时间效应和行业效应情况下，处理组和对照组企业在实施进口前后开发式创新和探索式创新的差异。列(1)、列(4)是未加入控制变量、未控制时间与行业效应进行多时点差分的结果，列(2)、列(5)是控制了时间和行业效应后的结果，列(3)、列(6)是加入控制变量的双向固定效应回归结果。可以发现，加入控制变量后，进口对企业开发式创新和探索式创新影响的估计系数除了数值外，与不加入控制变量的结果差异并不大，说明模型回归结果是稳健的。由表5列(1)—列(3)可知，进口对企业开发式创新的影响仅在不添加控制变量且不控制时间与行业效应下显著，说明进口学习效应在企业开发式创新中效果并不明显，假设1不成立。这可能是由于一方面开发式创新技术含量低，企业并不需要学习进口产品中的先进知识和技术就能实现，另一方面开发式创新在现有产品或服务的基础上进行改进，短时间内进口的产品与技术很可能并不能和现有资源契合，因此无法成功实现开发式创新，并且企业选择进口的可能是本国市场较缺乏的产品，更容易从中吸收到全新的知识和技术，进而创造出新产品。列(4)—列(6)呈现了进口与探索式创新的多时点双重差分回归结果，可以发现，无论是否添加控制变量或控制时间与行业效应，进口对企业探索式创新的影响都在1%水平上显著为正，说明进口学习效应在企业探索式创新活动中起到了明显的促进作用，假设2得证。这一结果表明较高技术含量的探索式创新仅靠企业自身研发是很难实现的，进口贸易为企业提供了一个接触到先进技术与知识的途径，从而激励企业不断革新技术，生产出全新产品或提供新服务。

(四)稳健性检验

本文从改变被解释变量的度量方式、重新选择样本两个角度验证本文核心结论的可靠程度。

1.改变被解释变量的度量方式

上述分析中，被解释变量使用企业发明专利和实用新型专利申请数计算得出，中国的专利种类包括发明专利、实用新型专利和外观设计专利。考虑到外观设计专利在企业发展中受到越来越多的重视，本文也将外观设计专利加入到被解释变量双元创新的衡量中，计算方法如前文所示。表6列(1)为使用新度量方式后进口对企业开发式创新的影响，列(3)为进口对企业探索式创新的影响。可以发现，采用新方式衡量企业双元创新并不会引起本文核心结论的明显变化。

2.剔除加工贸易的情况

由于加工贸易主要由外国方提供技术、中间投入或产品设计，可能有着不同的生产模式、进出口行为和创新动机，加工贸易进口越频繁，对外国企业的依赖性越高，反而表明创新的可能性不高。估计包含加工贸易的全样本可能并不能体现进口学习效应的真实作用情况，因此本文利用剔除了加工贸易的样本进行再回归。结果如表6列(2)、列(4)所示，对样本的再处理对本文结论并没有显著影响。并且与表5相比，剔除加工贸易样本后，进口学习效应对企业探索式创新的作用强度有所提升。

表6 稳健性检验

(五)异质性分析

考虑到我国东部地区和中西部地区由于政策倾斜、资源分配等原因可能存在着较大的差异，本文从地域分布角度进行分组后检验异质性。首先划分东中西部地区样本，按照一般做法，将北京、福建、广东、广西、江苏、辽宁、山东、上海、天津、浙江、河北、海南等12个区域划入东部地区。由于中部地区与西部地区的样本相对较少，本文将中部地区与西部地区合并划分为中西部地区，包括安徽、河南、黑龙江、湖北、湖南、吉林、江西、内蒙古、山西等中部9个区域，以及重庆、甘肃、青海、贵州、宁夏、陕西、四川、西藏、新疆、云南等西部10个区域。表7列(1)、列(3)为东部地区的回归结果，列(2)、列(4)为中西部地区的回归结果。可以发现，进口学习效应对东部地区企业的探索式创新具有促进作用，与不选择进口相比，选择进口的企业的探索式创新提高了0.0082%左右，但对开发式创新的作用不明显。而进口对中西部地区企业开发式创新和探索式创新的影响都不显著。这可能是因为东部地区具有区位优势，且东部地区企业的技术水平也相对较高，从进口中学习的可能性相对于较落后的中西部地区企业来说更大。

表7 异质性检验

五 进一步研究：企业双元创新的长期进口学习效应分析

以上研究验证了进口对我国企业双元创新产生的即期效应。但由于企业可能需要一定的时间“消化”进口品所具有的技术内涵，进口对企业创新的效应也可能具有持续性，即进口对企业双元创新可能存在着长期效应。为了进一步探究进口学习效应是否对企业创新存在持续作用，本文考虑在

s

年开始进口的企业在

k

年后的学习效应。首先筛选出在

s

期至

s

+

k

期中持续存在的企业，若企业在

t

=

s

期首次进口则进入处理组

treated

，赋值为1；若企业在

s

期至

s

+

k

期从未进口则进入对照组，赋值为0。比如，

k

=1，

s

=2002代表企业在2002年首次进口，

treated

=1；而在2001—2002年都未进口的企业则作为对照组，

treated

=0期不包括2001年，因为2001年首次进口的企业没有对照期。。同时，本文设置处理期虚拟变量

time

，在

t

<

s

期时，赋值为0；而在

t

≥

s

期时，赋值为1。基于以上分析，长期学习效应的双重差分方程设定如式(9)、式(10)所示：

LII

, =

α

+

β

(

treated

, ×

time

)+

δX

, +

γ

+

γ

+

μ

,

(9)

LEI

, =

α

+

β

(

treated

, ×

time

)+

δX

, +

γ

+

γ

+

μ

,

(10)

双重差分估计量与时间虚拟变量的交互项代表企业实施进口行为后在不同年份的持续表现情况，即

DID

。表8列(1)—列(4)是

k

=1、2、3、4四种情况的双重差分回归结果。其中，当

k

=1时，样本由

s

=2002—2005时的样本汇总而成；

k

=2时，样本由

s

=2002—2004时的样本汇总而成；

k

=3、4时的情况以此类推。

表8结果显示：在全样本下，不同的进口持续期对开发式创新影响都不显著，说明企业开发式创新活动不存在明显的短期或长期进口学习效应，造成这种现象的原因可能是企业在刚开始进口时并不会依靠学习、模仿进口产品中的技术进行简单创新，进口产品中蕴含的知识与现有资源之间并不能很好融合。而不同进口时间对企业探索式创新的提升效应显著为正。进口学习效应对企业探索式创新的激励作用大约可以持续到进口后的三年，在第四年作用消失。考虑到加工贸易企业从进口中学习的可能性较低，本文进一步探讨了剔除加工贸易样本后的长期学习效应情况。由表8可以发现，剔除加工贸易样本后，进口的1-4年对企业开发式创新的影响都不显著，而对企业探索式创新则至少在10%的水平上显著。需要注意的是，通过和全样本的回归结果进行对比，剔除加工贸易样本后，进口学习效应对企业探索式创新的促进作用可以持续四年。具体而言，在进口后的1-4年，企业探索式创新活动始终增加，但增幅上下波动。这意味着比起在原有基础上进行创新，企业更倾向于从进口中持续学习更具有突破性的技术，创造出全新的产品或服务。

表8 企业双元创新的长期进口学习效应检验

六 结论及政策建议

在我国不断深入参与国际化的进程中，充分利用进口对企业创新的正向作用具有非常重要的意义。进口能够促进企业参与全球价值链，激励企业持续进行创新，长期来看可以提升企业生产率，从而推动创新经济的进一步发展。本文利用中国工业企业数据库、中国海关数据库以及中国专利数据库，从进口学习效应角度探讨了进口对企业双元创新的影响。主要研究结论为：第一，企业探索式创新中存在显著的进口学习效应，即进口会激励企业进行探索式创新活动。剔除加工贸易样本后，进口学习效应对企业探索式创新的作用强度更大，但进口对企业开发式创新的即期影响却不明显。第二，进口对企业探索式创新具有正向的长期学习效应，通常进口学习效应在进口后的三年内均显著促进企业探索式创新活动，剔除加工贸易样本后，这种学习效应可以持续四年，但在企业开发式创新依旧没有发现显著的长期进口学习效应。

本文的研究结果表明进口学习效应对不同风险程度、投入成本与时间的创新活动的作用效果不同，进口可以显著地促进企业进行探索式创新，提高自身的研发能力。从而得到三个重要的启示：(1)我国应进一步参与全球经济合作，维护和促进全球产业链对我国企业发展与升级的重要作用；(2)从促进创新的角度来说，参与国际大循环有利于我国经济创新发展，因此政府应对进出口企业提供政策性的指导与支持，鼓励企业从国际贸易中学习与创新；(3)上文论证表明“创新驱动发展”与“加大进口”这两大经济国策具有内在相容性，因此，我国应大力发展进口贸易，扩大高新技术产品的进口。