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创新型城市试点建设的企业出口产品质量效应

2021-07-16李仁宇钟腾龙

当代经济科学 2021年3期
关键词:产品质量异质性

李仁宇 钟腾龙

摘要:创新型城市试点建设是推动城市创新的重大举措。本文从国家创新型城市试点政策角度出发,考察创新型城市试点建设对企业出口产品质量的影响。以国家创新型城市试点政策为“准自然实验”,设立双重差分模型,利用2007—2013年的中国工业企业和海关出口匹配数据,实证检验了试点政策对属地企业出口产品质量的影响。研究发现:试点政策显著提升了试点城市属地企业出口产品质量,且这一影响在企业层面、行业层面和城市层面均存在显著的异质性。进一步的检验表明,“政策效应”和“创新溢出效应”是试点政策影响企业出口产品质量的重要传导机制。

关键词:城市创新;创新型城市试点;企业出口;产品质量;双重差分模型;异质性

文献标识码:A

文章编号:100228482021(03)004412

开放科学(资源服务)标识码(OSID):

一、引言

党的十九大报告指出我国经济发展已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,推动企业出口产品质量升级成为我国新一轮高水平对外开放与经济高质量发展的内在要求。而创新是企业出口质量升级的关键动力要素,城市又是企业创新的主要载体。当前,国家正以创新型城市建设为载体提升区域创新能力和水平。那么,国家创新型城市建设是否促进了属地企业出口产品质量了呢?本文以国家创新型城市试点政策(试点政策)为准自然实验,建立双重差分模型考察国家创新型城市建设的企业出口产品质量效应,对此问题做出回答。

与本文关系密切的文献主要包括两部分,分别是试点政策的效应研究和政府政策对出口产量质量的影响研究。第一支文献考察了试点政策的效应。当前,相关研究主要集中在试点政策是否促进了地区创新,以及如何促进地区创新。李政等[1]利用2003—2016年间的城市面板数据和双重差分方法,实证研究表明试点政策有利于城市创新指数提升,但这种效应呈现出先增强后减弱的态势,进一步分析表明试点政策主要通过政府战略引领、要素集聚、企业创新投资和创新环境等方面影响城市创新水平。陈晨等[2]以人均专利数量来度量城市创新能力,实证检验表明试点政策对试点城市属地创新能力的促进效应在长短期都存在。由于企业是创新的最活跃细胞[3],一些研究从微观层面展开,刘佳等[4]指出试点政策通过财政政策和金融引导政策促进了企业专利产出,特别是促进了地区高新技术企业的发明专利产出。晏艳阳等[5]指出试点政策确实提升了辖区内微观企业专利申请数量,这主要因为创新型城市建设增强了企业集聚度,提高了金融中介机构服务强度,促进更多外资进入。

第二支文献考察了政府政策对出口产品质量的影响。由于政府补贴是各国政府常用的干预出口的重要政策工具[6],已有研究侧重检验分析了政府补贴对出口质量提升的效应,但并没有得到一致性的结论。一方面,多数研究认为政府补贴能够显著促进企业出口质量[7-8]。张洋[9]发现政府补贴主要促进了民营企业、一般贸易企业以及融资约束程度高的企业的出口产品质量。张健等[10]认为政府补贴、信贷利率以及企业所得税税率等产业政策有助于促进我国企业出口转型升级。唐丹丹等[11]认为政府补贴虽然总体上有利于我国企业出口产品质量提升,但制度条件不同的地区影响不同。另一方面,张杰等[6]实证发现政府补贴抑制了我国企业出口产品质量提升,主要原因是政府补贴降低了企业生产成本,促使企业采用低价竞争模式出口。

综上,已有研究表明试点政策能够显著促进企业创新,且政府政策是企业出口产品质量的重要影响因素。然而,当前关于试点政策效应的研究主要落脚到创新方面,鲜有考察其对企业出口特别是出口质量的影响。当前对外贸易高水平发展和经济高质量发展均须由要素驱动转向创新驱动模式,试点政策作为推动城市创新的重要政策,其是否推进了属地企业出口产品质量提升值得探讨。

与已有研究相比,本文以国家创新型城市试点政策为“准自然实验”,研究对象落脚到企业层面的出口产品质量,考察试点政策对企业出口产品质量的影响,并揭示这种影响可能存在的异质性及其影响机制。本文的边际贡献在于:第一,从企业出口产品质量的角度,首次考察了试点政策对企业出口的影响,有助于扩大认识试点政策所产生的效应,也为进一步实施试点政策提供政策启示;第二,考察创新型城市建设的企业出口产品质量效应,在当前创新驱动和高质量发展背景下,为进一步理解城市创新与出口高质量发展之间的关系提供了证据,也为进一步实施政府政策推动对外贸易高质量发展提供政策启示。

二、政策背景与典型事实

创新型城市建设是推动创新型国家建设的重要组成部分,也是重要的着力点。国家发改委及科技部提出建设创新型城市的目标,因深圳在自主创新方面的优势和重要作用,2008年成为全国首个创建国家创新型城市试点。为推动区域创新发展,国家进一步批准一批城市试点。2010年国家分两批支持包括南京、宁波、嘉兴、合肥、厦门、武汉、长沙、广州、大连等城市作为试点城市。2011年批准连云港、镇江、秦皇岛、呼和浩特等作为试点城市。2012年,批复郑州、南通、乌鲁木齐等城市作为试点。2013年批准宜昌市等12个城市作为试点。2018年4月,又有17个城市获批建设国家创新型城市。截止到2019年底,国家共确立78个创新型试点城市。其中,除了4个直辖市的辖区和石河子、昌吉两个自治县、自治州外,这78个城市中共包括72个地级市。经测算发现,近年来试点城市出口占全国的比重始终保持超过60%,且呈现一定的上升趋势,而试点城市GDP占全国的比重也基本维持在50%以上。由此说明,这些创新型试点城市无论是经济总量还是出口规模均在全国占有重要地位。

創新型城市试点的开展具有重要的现实意义。开展创新型城市建设旨在加大政府对创新活动的引领,增强企业自主创新能力,强化创新服务,提升城市创新水平。各试点城市确立了国家创新型试点城市建设工作实施方案,明确提出了试点目标,就是把试点城市建设成为创新体系健全、创新要素聚集、自主创新能力强、创新产业突出、创新效益显著、创新服务辐射能力强的国家创新型城市。实施方案得以贯彻落实的关键保障是有效发挥政策效应,其中财政政策和金融引导政策是试点城市政府发挥政策效应的两个重要工具[4]。而各类政府奖补、科技专项投入、税收优惠等是试点城市财政政策发挥效应的政策手段。而贷款贴息、科技担保等是政府金融引导政策的政策手段。为达成国家创新型城市试点目标,各试点城市纷纷加大财政科技投入,并强调财政科技投入对全社会科技创新的引导作用。图1报告了2007年以来试点城市(处理组样本)和非试点城市(控制组样本)财政科技投入变化态势。一方面,2007年以来,各试点城市财政科技投入的绝对水平(财政科技投入规模)和相对水平(财政科技支出占地方财政支出的比重)均高于非试点城市的水平;另一方面,在试点的时间节点2010年以前,试点城市和非试点城市的财政科技支出之间的差距较为稳定,二者保持共同的变化趋势

因为本文后续的实证分析选择的是2010年的国家创新型试点城市样本,而所选样本没有保留其他批次的试点城市,为保持前后研究的一致性,这里所选的试点城市和非试点城市样本与实证分析样本一致。。但是2010年之后,试点城市财政科技支出总体上呈现出明显的增长趋势,而非试点城市的财政科技支出没有保持持续增长,近年来投入规模甚至出现下降态势。

试点政策将主要通过“政策效应”和“创新溢出效应”两个方面对属地企业出口产品质量产生影响。“政策效应”指试点政策所伴随的政府补贴、税收优惠和信贷支持等政策手段对企业出口产品质量的影响;“创新溢出效应”指试点政策通过影响试点城市属地企业创新溢出而影响企业出口产品质量。

首先,从“政策效应”来看,政府补贴、税收优惠和信贷支持这些政策手段对试点城市属地企业出口产品质量具有重要作用。第一,政府补贴一直以来是政府实施财政政策的重要手段,其不仅能够直接刺激企业研发,而且还可以缓解企业成本压力,提升企业出口产品质量。此外政府补贴能够一定程度上缓解企业所面临的融资约束,使得企业有更大的能力开展产品质量提升活动,如自主创新、高质量中间品进口等。第二,税费优惠能够降低企业生产经营活动的成本,提升企业的利润水平,从而增强企业进行产品质量提升的实力;同时税费优惠还可以增加企业的现金流,一定程度上缓解企业的融资约束,也有利于企业进行产品质量升级。第三,信贷支持有助于缓解企业的融资约束。在创新型城市建设背景下,信贷支持增加有利于企业相关创新活动的开展,提升企业用于产品质量提升活动的相关设备、技术以及中间品的进口,从而有利于企业出口产品质量升级。然而,无论是政府补贴、信贷支持还是税收优惠都可能通过信号机制给企业出口产品质量带来一定的不利影响。政府政策在企业生产经营活动中发挥着重要信号机制,一定程度上对企业生产经营产生方向性引导作用,从而,政府政策可能产生资源错配效应,不利于企业出口产品质量提升。综上来看,试点政策会带来政府补贴、税费优惠和信贷支持等政策支持力度的增加,而如此一方面通过刺激企业研发、降低生产和创新成本、缓解融资约束等推进企业出口产品质量升级;另一方面还可能通过信号机制不利于企业出口产品质量提升。本文预期总体上来看正向影响将居于主导地位。

其次,从“创新溢出效应”来看,试点城市通过加大政府投入,搭建各类创新平台,引导和推动企业开展各类创新活动,形成良好的创新氛围,这不仅有利于企业自身创新,而且有助于形成“创新溢出效应”,即对其他企业创新产生带动效应。而创新是驱动出口产品质量升级的重要途径[12]。显然,试点政策将通过“创新溢出效应”对企业出口产品质量产生积极影响。

从试点政策的实施效果来看,一方面,试点城市在获得立项后其创新水平得到了显著提升。根据寇宗来等[13]发布的《中国城市和产业创新力报告2017》,2010年获得立项的试点城市创新指数平均水平从2009年的不足10个单位增长到2016年的接近60个单位。另一方面,试点城市属地企业出口产品质量也产生了明显变化。图2显示,在2010年之前,试点(处理组样本)和非试点城市(控制组样本)属地企业的平均出口产品质量具有较为一致的变化态势,但试点城市的水平始终高于非试点城市的水平,而且二者之间的差距总体上较为稳定。而2010年试点政策开始后,试点和非试点城市属地企业的出口产品质量出现差异,二者的企业出口产品质量水平的差距有所扩大。

三、研究设计

(一)模型设定

创新型城市试点对推动地区创新和经济发展具有重要意义。然而,所在城市能否被确立为试点建设城市对于试点城市属地的企业而言是难以预测的,短期内企业行为也难以影响到政府决策。因此,试点城市的确立对属地企业可以看作一次明显的外生冲击,也相当于一次外生的“准自然实验”,为此,本文运用双重差分方法考察试点政策的企业出口产品质量效应。

采用双重差分方法的一大关键是选择合适的处理组和控制组。由于测算企业出口产品质量需要微观层面的海关出口数据,而本文所能获取到的最新海关出口数据为2013年,因此本文不能够将2013年后的创新型试点城市样本纳入进来。另外,由于2010年确立的31个创新型试点城市数量最多,综合考虑样本时间跨度和估计结果的代表性,仅保留2010年国家确立的试点城市作为处理组。另外,为避免其它批次创新型城市对估计结果的干扰,本文将其它批次包括深圳等在内的试点城市样本删除,同时将石河子和昌吉两个自治县、自治州等样本删除。

综合上述讨论,本文构建如下形式的双重差分模型,考察试点政策的企业出口产品质量效应。

Qualityict=α+βDc×Tt+γZict+δi+φt+θc+εict(1)

其中,i表示企业,c表示城市,t表示时间。被解释变量Qualityict為c城市内的企业i在时期t的出口产品质量。公式右边,D表示城市c是否为国家批准建设的创新型试点城市,如c是创新型试点城市,则D取值为1,否则取值为0。T为时间虚拟变量,表示创新型试点城市在试点政策之前的年份取0,试点政策当年及以后的年份取1。Z为企业层面的控制变量;δi表示企业固定效应;φt表示时间固定效应;θc表示城市固定效应;εict则为随机误差项。

(二)变量选取

被解释变量为企业出口产品质量。借鉴Amiti等[14-15]使用的需求推断法,首先构建如下形式的需求函数:

xipct=qσ-1ipctp-σipctP1-σctYct(2)

其中,qipct表示t年企业i出口到目的地c的产品p的质量;xipct表示t年企业i出口到目的地c产品p的数量,反映t年目的地c对企业i的产品需求量,pipct表示t年企业i出口到目的地c产品p的价格,Pct表示t年目的地c市场价格指数,Yct表示t年目的地c的总收入水平。σ为产品替代弹性系数。

对式(2)两侧同时取对数,得到估计方程:

lnxipct+σlnpipct=φp+φct+εipct(3)

其中,φct为目的地-年份组合固定效应,控制出口目的地相关的特征变量,包括式(2)中的市场价格指数和收入水平;φp为产品固定效应,控制不随时间变化的产品个体差异,并保证不同计量单位的产品能够进入同一个计量估计方程;包含随机误差项的表达式εipct/(σ-1)为产品质量。参照Fan等[16]的做法,首先将σ赋值为5,然后在稳健性检验部分选取Broda等[17]估计的中国HS3位码层面需求价格弹性,式(3)中出口数量和出口价格数据均直接从中国海关数据库获取,采用OLS估计计量模型(3),得到产品质量估计值为qualityipct=ipct/(σ-1)。

目前计算得到的企业-产品-目的地-年份的质量只能在产品-目的地内可比,但是在不同产品和不同目的地之间不可比。为此,本文借鉴现有文献的做法,对出口质量进行0-1标准化,具体计算表达式如下:

qualityipct=qualityipct-min(qualityipct)max(qualityipct)-min(qualityipct)(4)

其中,maxqualityipct和minqualityipct分別为样本期间产品内企业和目的地间出口质量的最大值和最小值。进而我们以出口份额为权重,将标准化后的企业-产品-目的地-年份层面的出口质量加总到企业-年份层面。

本文选取的控制变量包括:

(1)企业生产率水平(tfp),借鉴Head等[18]提出的近似生产率测算方法来测算。

(2)企业的规模(lnscale),以企业总资产的对数值来衡量。

(3)企业的资本密集度水平(lncapital),用企业固定资产总值与企业雇佣人数之比反映。

(4)企业年龄(lnage),为样本报告年份与企业成立年份之差。

(5)融资约束(SA),借鉴张璇等[19]的相关研究,以SA指数来衡量

SA指数的具体计算方法为SA=0.043×lnscale2-0.04×Age-0.737×lnscale。其中,lnscale为企业规模的自然对数,Age为企业的年龄。

,SA指数的绝对值越大,表明企业受到的融资约束程度越高。

(6)政府补贴(subsidy),根据中国工业企业数据库信息,以企业是否获得政府补贴设置虚拟变量,如果企业在该年度有政府补贴,则subsidy取值为1,否则其取值为0。

(7)国有企业(state),根据企业实收资本中来自国有投资的比重来界定,如果这一比重超过50%,则界定为国有企业,state取值为1,否则其取值为0。

(8)外资企业(foreign),根据企业实收资本中来自外商投资包括港澳台投资的比重来界定,如果这一比重超过50%,则界定为外资企业,foreign取值为1,否则其取值为0。

(三)数据处理

本文主要使用如下两套数据:第一套是海关出口数据库。该数据库详细记录了各地区中国海关商品协调编码8分位(HS8)的出口商品信息,包括企业海关编码、金额、数量等信息。本文对企业海关编码、出口金额、出口数量等重要信息缺失的商品予以删除。第二套是中国工业企业数据库,该数据库详细记载了我国工

业企业的企业名称、法人代码、企业地址、成立年份、工业总产值等指标信息。本文对该数据库的数据进行了如下处理:首先,仅保留了制造业企业样本数据;其次,对总产值、销售总额、工资总额等重要指标缺失的观测值予以删除;另外,依据公认会计准则基础,删除流动资产或固定资产合计大于总资产、固定资产净值大于总资产、企业的法人代码缺失、成立时间无效等观测值。在对上述两套数据初步整理基础上,本文参考田巍等[20]的做法,将海关数据与工业企业数据相匹配。此外,为尽可能减少其它因素对样本数据的干扰,本文仅保留2007—2013年期间的样本数据进行回归。

四、实证检验

(一)基准回归

表1报告了根据计量模型(1)得到的倍差法估计结果。

第(1)列估计结果显示,在没有控制其他变量情况下,倍差项(D×T)的估计系数为0.0022,在5%的显著性水平下为正。这一估计结果表明,试点政策实施后,与非试点城市相比,试点城市属地企业的平均出口产品质量水平得到了显著提升。

第(2)列引入了企业生产率,此时倍差项的估计系数大小和显著性等均几乎没有变化;

第(3)列进一步加入了企业规模、企业的资本密集度、融资约束、政府补贴、国有企业和外资企业等控制变量,但没有控制城市固定效应;

第(4)列进一步控制了城市固定效应。第(3)(4)列估计结果完全一致,表明加入控制变量后,倍差项的估计系数及显著性几乎没有变化,也就是说,倍差项对企业出口产品质量影响的估计结果没有受到其他控制变量的明显干扰。这些估计结果印证了本文的理论分析,表明试点政策确实提高了试点城市属地企业出口产品质量。其他控制变量的估计结果与现有研究具有一致性。

(二)平行趋势及动态效应检验

能够采用双重差分的一个前提条件是处理组和控制组在政策实施前具有共同的变化趋势,即要满足共同趋势检验假设。本文设定如下形式的计量模型进一步检验平行趋势假设,并考察试点政策的动态效应:

Qualityict=α+β1D×T2008+β2D×T2009+β3D×T2011+β4D×T2012+γZict+λi+λt+λc+μict(6)

其中,T±n代表一系列时间虚拟变量,这里n=2008、2009、2011和2012,T-n表示试点政策实施前的第n年及以后的年份取1;T+n表示试点政策实施后的第n年及以后的年份取1;其他情况下T±n为0。其他变量的符号和含义与式(1)相同。根据计量模型(6)和样本数据,得到表2的回归结果。可见,无论是否加入控制变量情况下,当t=2008和2009时,估计系数都不显著,这也可以说明在试点政策前,试点城市和非试点城市企业出口产品质量并无显著的差异。据此不能拒绝共同趋势假设。从试点政策后的情况来看,当t=2011时回归系数不显著,表明试点政策对试点城市属地企业出口产品质量的影响存在滞后效应。当t=2012时回归系数在5%的显著性水平下为正,且回归系数相对于基准结果而言明显较大。总体上看,这些结果说明试点政策对试点城市属地企业产品质量具有显著的正向影响。

(三)稳健性检验

1.改变被解释变量出口产品质量的测度方法

根据估算出口产品质量的计量模型(3)可知,贸易替代弹性系数的选择至关重要。为了避免回归结果受到贸易弹性系数选择的影响,此处使用Broda等[17]估算的中国HS3位码行业层面的贸易弹性系数,并再次估计计量模型(3),并使用式(4)计算得到新的出口产品质量。根据表3第(1)列的回归结果,倍差项的估计系数仍然显著为正,与基准回归一致。这表明基准回归结果不受到产品质量测算中贸易替代弹性系数选择的影响。

2.PSM-DID法重新估计

表1的基准估计结果均为直接运用倍差法得到,然而仍然可能面临潜在的内生性问题,因为国家创新型试点城市的设立并不是真正意义上的“自然实验”,即创新型试点城市的设立本身可能是一个内生事件,从而违背双重差分模型的共同趋势假定。鉴于此,接下来,本文使用基于倾向得分匹配的双重差分法(PSM-DID)重新估计试点政策对试点城市属地企业出口产品质量的影响。本文首先选择企业的生产率、企业的规模、企业的资本密集度、企业年龄、企业的融资约束程度、企业是否获得政府补贴等作為匹配变量,运用近邻匹配方法进行匹配,确立新的处理组和控制组。根据PSM得到的处理组和控制组,进一步运用倍差法估计。表3中第(2)列结果显示,倍差项的估计系数依然显著为正,这为基准回归的稳健性提供了证据。

3.多期倍差法重新估计

考虑到我国创新型试点城市是分批设立的,自2008年深圳被确立为试点城市以来,到2018年已经分批确立了78个试点城市。前文的回归仅保留了2010年确立的试点城市样本,但这可能带来样本选择偏误的问题。为更好地考察试点政策对试点城市属地企业出口产品质量的影响,本文接下来将2013年前确立的试点城市样本尽可能都考虑进来,采用多期双重差分模型重新估计。表3中第(3)列结果显示,采用多期倍差法估计后,倍差项的估计结果仍与表1中一致,进一步验证了估计结果的稳健性。

4.缩尾处理

为检验试点政策的企业出口产品质量效应是否受到异常值的影响,本文对企业出口产品质量数据进行缩尾处理。根据表3中第(4)列估计结果,此时倍差项的估计系数无论是大小还是显著性几乎没有变化,表明表1中的基准估计结果没有受到出口产品质量数据异常值的影响。

五、异质性分析

(一)企业层面的异质性

1.生产率水平不同

由表1的估计结果可知,企业生产率水平是企业出口产品质量的重要影响因素,而生产率异质性是企业异质性最重要的体现。那么面对国家创新型城市试点政策的冲击,不同生产率水平的企业的出口产品质量是否均得到显著提升了呢?为此,本文根据样本中企业生产率的中位数划分为低生产率企业和高生产率企业两组样本,考察试点政策对生产率异质性企业的影响是否具有异质性。从表4第(1)(2)列估计结果可知,对于低生产率组企业而言,倍差项的估计系数为正但不显著,而其在高生产率组的估计系数在1%显著性水平下为正。这一估计结果表明试点政策主要促进了高生产率企业的出口产品质量。这一实证结论与现有研究结论具有一致性,一方面,樊海潮等[21]指出企业出口产品质量由生产率内生决定,高生产率的企业会选择生产高质量的出口产品;另一方面,一些文献如耿晔强等[22]发现企业生产率的提高会增强创新因素对产品质量的促进作用。

2.企业所有制不同

所有制差异是影响企业经营行为的重要因素,本部分检验试点政策对不同所有制类型的企业出口产品质量的影响。表4第(3)(5)列估计结果显示,试点政策对不同所有制类型的企业出口产品质量影响显著不同。具体而言,对于国有企业而言,倍差项的估计系数为正,但没有通过10%的显著性水平检验;而对于私营企业和外资企业而言,倍差项的估计系数均显著为正。这些估计结果表明,试点政策显著推动了试点城市属地私营企业和外资企业的出口产品质量提升,对国有企业的出口产品质量提升无显著影响。一种可能的解释是,相对而言,国有企业通过政治关联更容易享受到试点城市的相关支持政策如政府补贴,因而试点政策对试点城市属地国有企业进一步提升出口产品质量的推动作用有限,而且现有研究表明国有企业利用政府补贴的效力相对较低,补贴能显著提升私营企业和外资企业出口产品质量[15]。由于私营企业平时受政府补贴等财政支持相对有限,试点政策通过系列政策手段干预有利于调动私营企业创新的积极性,从而显著有利于私营企业出口产品质量提升。

(二)行业层面的异质性

1.行业集中度不同

行业集中度一定程度上能够反映行业市场竞争程度,而市场竞争程度会通过促进企业创新而有利于出口产品质量[6]。因此,以创新为导向的试点政策对不同市场竞争程度的行业内企业出口产品质量影响是否存在差异值得探究。本文使用赫芬达尔指数(HHI)来衡量行业集中度,并根据不同行业集中度指数的中位数,将高于中位数的行业定义为高集中度行业,而将低于中位数的行业定义为低集中度行业,分别估计计量模型(1),得到表5中第(1)(2)列结果。结果表明,对低市场集中度行业样本而言,倍差项的估计系数为正,且通过了5%的显著性水平检验;对高市场集中度行业样本而言,倍差项的估计系数为正但不显著,而且其系数相对较小。据此说明,试点政策主要促进了低市场集中度即市场竞争程度高的行业内企业出口产品质量提升。这可能是由于面对试点政策,市场竞争程度高的行业内企业有更强的动力去推进企业创新,从而对出口产品质量产生重要影响。

2.行业要素密集度不同

行业要素密集度反映了不同行业生产不同要素投入之间的关系,不同行业生产要素投入的差异与出口产品质量的差异存在密切的关系[23]。那么,试点政策可能会给不同行业要素密集度的行业内企业出口产品质量带来差异化的影响。为此,本文首先根据HS编码与制造业行业代码之间的关系匹配起来,然后按照资源密集度分类法,将样本数据划分为劳动密集型行业、资本密集型行业和技术密集型行业,进而考察试点政策对出口产品质量的影响是否存在要素密集度方面的异质性。由表5中第(3)(5)列可知,劳动密集型和资本密集型样本回归中,倍差项的估计系数虽然均为正,但都不显著,意味着试点政策对劳动密集型和资本密集型行业内企业出口产品质量提升无显著影响。对于技术密集型行业而言,倍差项的估计系数显著为正(0.0037),表明国家创新型城市试点显著提升了技术密集型行业内企业出口产品质量。显然,这与国家启动创新型试点城市建设的初衷是一致的,试点政策就是要借助政策导向推动城市创新水平提升,而城市创新水平的提升依赖于技术密集型行业的发展,因此试点政策会加大对这些行业的支持力度,从而对这些行业内企业出口产品质量提升带来显著的积极影响。

(三)城市层面的异质性

根据《中国城市和产业创新力报告2017》,本文计算了2001—2016年各个城市创新指数的均值,并在此基础上测算发现各个城市创新指数的方差达到了22.49,说明不同城市的创新水平存在显著的差异。此外,即使是同为国家创新型试点城市,这些城市间的创新水平也存在显著差异。南京、广州、武汉等属于创新水平相对较高的城市,城市创新指数的均值均超过了40,而景德镇、西宁、宝鸡、银川、包头等属于创新水平相对较低的城市,城市创新指数不足2。那么,试点政策对不同创新水平的试点城市属地企业出口产品质量影响是否存在差异呢?接下来,本文首先计算出试点城市启动前各个城市创新指数的均值,以各个城市创新指数均值排名后的中位数为界限,将高于该中位数的城市划分为创新水平高的城市样本,将低于中位数的城市划分为创新水平低的城市样本,并分组进行回归。从表5中第(6)(7)列可知,倍差项的估计系数在创新水平高的样本城市组中为正但不显著,而其在创新水平低的样本城市组中为0.0118,且通过了1%的显著性水平检验。这一结果表明试点政策启动后,对创新水平低的试点城市属地企业出口产品质量产生了显著的正向影响。可能的原因是,由于创新是影响企业出口产品质量的重要因素,试点政策虽然能够促进城市创新水平提升,但随着城市创新水平提高,试点政策的促进作用不断减弱[1],那么,对企业出口产品质量的促进作用也会减弱。

六、影响机制检验

(一)中介效应模型的构建

前文分析指出,试点政策将通过“政策效应”和“创新溢出效应”两个方面对属地企业出口产品质量提升产生重要影响。为此,本文一方面引入政府补贴、税收优惠和信贷支持作为“政策效应”的代理中介变量,检验“政策效应”;另一方面,借鉴李贲等[24]的研究,以企业的创新成果作为创新溢出的代理中介变量,检验“创新溢出效应”。以企业“补贴收入”的对数值来衡量政府补贴(lnsub),该对数值越大表明政府对企业的补贴力度越大;以企业优惠税率衡量税收优惠(tax),其计算公式为tax=法定税率-etr,而etr为企业所得税支出占总利润的比率(企业实际支付的所得税税率)。法定税率在2008年以前取值为0.33%,2008年及以后取值为0.25%。企业优惠税率越大表明政府对企业的税收优惠力度越大。以贷款优惠率来衡量信贷支持,具体而言,首先计算出企业当年利息支出占负债总额的比率作为企业实际支付的贷款利率,然后用行业平均贷款利率减去企业实际支付的贷款利率得到贷款优惠率。贷款优惠率越大表明信贷支持力度越大。以上测算政府补贴、税收优惠和信贷支持的原始数据均来自我国工业企业数据库。本文进一步将海关出口数据、中国工业企业数据和企业专利数据相匹配,以企业专利申请数的对数(lnpatent)来衡量企业创新成果

使用企业专利授权量和专利申请量作为企业创新成果得到的实证结论是一致的,故这里仅报告了使用企业专利申请量的回归结果。,考察试点政策是否给企业出口产品质量带来“创新溢出效应”。企业专利的原始数据来自CNRDS专利数据库。

(二)“政策效应”和“创新溢出效应”的机制检验

表6報告了中介效应模型的检验结果。首先,对是否存在“政策效应”进行检验。具体来看,第一,以政府补贴作为被解释变量时,倍差项的估计系数在5%的显著性水平下为正,表明试点政策实施后,试点城市的政府补贴显著增加;而第(2)列以企业出口产品质量为被解释变量,同时解释变量中加入了政府补贴变量,此时政府补贴的估计系数在1%的显著性水平下为正。结合第(1)(2)列的估计结果,根据中介效应的检验程序,表明试点政策通过政府补贴渠道给企业出口产品质量带来了显著的正向效应。第二,以税收优惠作为被解释变量时,倍差项的估计系数为正,但没有通过10%的显著性水平检验,表明试点政策会带来一定的税收优惠。第(4)列以税收优惠为解释变量进行回归,税收优惠的估计系数为正但不显著,即税收优惠力度增加有利于企业出口产品质量提升,这与张健等[10]的结论是一致的。然而需要指出的是,根据本文的样本数据和估计方法,税收优惠没有产生显著的中介效应。第三,以贷款优惠率作为被解释变量时,倍差项的估计系数为正且通过了5%的显著性水平检验,意味着试点政策显著提高了企业的贷款优惠率,即企业获得的信贷支持力度增加。第(6)列加入贷款优惠率作为解释变量进行回归,其估计系数也为正,但没有通过10%的显著性水平检验。此时要判断中介效应是否显著,需要进行Sobel检验。通过计算可得Sobel检验统计量为0.535,遗憾的是该统计量的绝对值小于Sobel检验在5%显著性水平下的临界值(0.97左右),没有通过Sobel检验,据此可认为信贷支持作为中介变量的中介效应不显著。综合上面三点来看,试点政策带来了政府补贴、税收优惠和信贷支持力度的增加,同时给属地企业出口产品质量提升带来了一定的“政策效应”。未来随着更新年份数据的可获得性,这一效应还有待进一步考察。

其次,对是否存在“创新溢出效应”进行检验。第(7)列估计结果显示,以企业专利申请数为被解释变量时,倍差项的估计系数为正,通过了5%的显著性水平检验。第(8)列仍然以企业出口产品质量为被解释变量,同时解释变量中加入了以企业专利申请数衡量的企业创新成果这一变量,结果显示,企业专利申请数的估计系数为正,且通过了5%的显著性水平检验,这一结果表明企业创新成果增加将显著促进企业出口产品质量提升,这与现有研究结论是一致的。综合第(7)(8)列的估计结果,说明试点政策给企业出口产品质量带来了显著的“创新溢出效应”。

七、结论与政策建议

创新是推动企业出口质量升级的关键动力因素,城市是企业创新的主要载体。为充分发挥城市在推进自主创新的核心带动作用,2008年以来,国家分批启动了创新型城市试点政策工作。本文正是从这一试点政策角度出发,考察创新型城市试点建设对企业出口产品质量的影响。

本文认为试点政策主要通过“政策效应”和“创新溢出效应”两个方面对试点城市属地企业出口产品质量产生影响。“政策效应”指试点政策所伴随的政府补贴、税收优惠和信贷支持等政策手段对企业出口产品质量的影响;“创新溢出效应”指试点政策通过影响试点城市属地企业创新溢出而影响企业出口产品质量。接下来,本文以试点政策为准自然实验,构建双重差分模型,利用2007—2013年中国工业企业与海关出口匹配数据,使用倍差法对创新型城市建设的企业出口产品质量效应进行了实证检验。结果表明,试点政策确实给试点城市属地企业出口产品质量带来了显著的促进作用。在改变被解释变量出口产品质量的测度方法、采用PSM-DID、使用多期倍差法及缩尾处理等进行稳健性检验后,得到与基准估计结果一致的结论。进一步从企业层面、行业层面和城市层面考察了试点政策对企业出口产品质量的异质性影响。研究发现:从企业层面来看,试点政策主要促进了生产率高的企业、私营和外资企业出口产品质量提升;从行业层面来看,试点政策主要促进了低市场集中度行业、技术密集型行业内的企业出口产品质量提升;从城市层面来看,试点政策主要促进了创新水平相对较低的城市属地企业出口产品质量提升。利用中介效应模型进行的影响机制检验结果表明,“政策效应”“创新溢出效应”是国家创新型城市试点影响企业出口产品质量的重要传导机制。具体来看,“政策效应”表现在试点政策通过促使政府补贴、税收优惠和信贷支持力度增加,进而带来试点城市属地企业出口产品质量提升;“创新溢出效应”表现在试点政策通过促使企业创新成果增加,进而显著促进企业出口产品质量提升。

本研究具有以下政策含义:其一,国家应该进一步推动创新型城市试点建设,以此推动属地企业出口产品质量提升;其二,应优化和完善创新型城市试点的政策支持体系,提升政策支持的针对性,着力完善融资支持体系,缓解企业的融资约束程度,进一步加强对私营企业创新发展的支持,出台差异性政策重点支持生产率高的企业创新和出口产品质量提升活动;其三,以国家创新型试点城市建设为契机,进一步引导和鼓励地方技术密集型产业发展,带动城市整体出口产品质量提升;其四,既然国家创新型城市试点政策对创新能力弱的城市属地企业出口质量促进效应强,则一方面在政策设计时要充分考虑不同城市创新的阶段特征,并考虑试点城市的代表性,采取差异性支持政策,引导和支持相关城市企业的创新和质量提升活动;另一方面也要进一步完善试点政策的考评机制,增强试点政策内容的竞争性。

本文以国家创新型城市试点政策为准自然实验,使用2007—2013年中国工业企业与海关出口匹配数据,利用双重差分方法考察了创新型城市建设的企业出口产品质量效应。结果表明,试点政策确实给试点城市属地企业出口产品质量带来了显著的促进作用。进一步从企业层面、行业层面和城市层面考察了试点政策对企业出口产品质量的异质性影响,研究发现:从企业层面来看,试点政策主要促进了生产率高的企业、私营和外资企业出口产品质量提升;从行业层面来看,试点政策主要促进了低市场集中度行业、技术密集型行业内的企业出口产品质量提升;从城市层面来看,试点政策主要促进了创新水平相对较低的城市属地企业出口产品质量提升。利用中介效应模型进行的影響机制检验结果表明,“政策效应”和“创新溢出效应”是国家创新型城市试点影响企业出口产品质量的重要传导机制。

本研究具有以下政策含义:其一,国家应该进一步推动创新型城市试点建设,以此推动属地企业出口产品质量提升;其二,应优化和完善创新型城市试点的政策支持体系,提升政策支持的针对性,着力完善融资支持体系,缓解企业的融资约束程度,进一步加强对私营企业创新发展的支持,出台差异性政策重点支持生产率高的企业创新和出口产品质量提升活动;其三,以国家创新型试点城市建设契机,进一步引导和鼓励地方技术密集型产业发展,带动城市整体出口产品质量提升;其四,既然国家创新型城市试点政策对创新能力弱的城市属地企业出口质量促进效应强,则一方面在政策设计时要充分考虑不同城市创新的阶段特征,并考虑试点城市的代表性,采取差异性支持政策,引导和支持相关城市企业的创新和质量提升活动,另一方面也要进一步完善试点政策的考评机制,增强试点政策内容的竞争性。

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责任编辑、校对: 李再扬

A Research on the Effect of the Pilot Project of Innovative Cities on the Quality of Firms Export Products

LI Renyu1, ZHONG Tenglong2

(1. Hunan Institute of Innovation and Development, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201, China;

2. School of International Trade and Economics, Central University of Finance and Economics, Beijing 102206, China)

Abstract: The pilot project of innovative cities is an important measure to promote urban innovation. This paper investigates the effect of innovative city project on the quality of firms export products from the perspective of national innovative city pilot policy. Based on the quasi-natural experiment of national innovative city pilot policy, this paper establishes a difference in difference model, and empirically tests the effect of the pilot policy on the quality of firms export products by using the matching data of Chinas industrial enterprise custom export data from 2007 to 2013. The empirical study finds that the pilot policy significantly improves the quality of firms export products for the pilot cities, and this effect has significant heterogeneity at the enterprise level, industry level and city level. The further tests show that “policy effect” and “innovation spillover effect” are the important influence mechanisms of pilot policies affecting the quality of firms export products.

Keywords: urban innovation; innovative pilot cities; enterprise export; product quality; difference in difference model; heterogeneity

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