全球生產網絡出口位置如何影響企業創新？

摘 要：本文基于2000—2014年（不含2010年） CEPII?BACI數據庫、中國海關數據庫、中國工業企業數據庫和國家知識產權局專利數據庫，采用雙向固定效應模型實證研究了中國企業全球生產網絡出口位置對企業創新的影響及作用機制。研究結果顯示：全球生產網絡出口位置提升對企業創新有促進作用；內資企業、中高技術水平行業企業、一般貿易企業和低需求市場集中度企業全球生產網絡出口位置提升對企業創新的促進作用更明顯；全球生產網絡出口位置提升通過信息溢出效應、規模效應和競爭效應促進企業創新。在加快構建以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局和加快實施創新驅動發展戰略的背景下，厘清全球生產網絡出口位置與企業創新的因果關系具有一定的現實意義。

關鍵詞：全球生產網絡出口位置；企業創新；信息溢出效應；規模效應；競爭效應

中圖分類號：F752 文獻標識碼：A 文章編號：1000-176X（2024）03-0081-13

一、問題的提出

黨的二十大報告提出：“堅持創新在我國現代化建設全局中的核心地位。”“加快實施創新驅動發展戰略。”企業進行技術創新，僅僅依靠自身力量遠遠不夠，需要充分利用外部信息和技術資源。自2001年中國加入世界貿易組織以來，中國企業憑借著人口紅利從事加工貿易，順利嵌入全球生產網絡，并發展成為世界工廠。世界貿易組織統計數據顯示，2022年中國全年貨物出口總額高達3. 59萬億美元，穩居全球貨物貿易第一大出口國地位。出口貿易為中國經濟發展作出巨大貢獻。“十四五”規劃明確提出，未來五年，中國將實施積極的出口政策。積極的出口政策意味著中國需要發展更高水平的開放型經濟，進一步提升中國企業在全球生產網絡中的出口位置。積極的出口政策能否助力創新驅動發展戰略的實施？即企業在全球生產網絡中的出口位置提升對創新是否有促進作用？這成為一個亟待研究的重要問題。在加快構建以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局和加快實施創新驅動發展戰略的背景下，厘清中國企業在全球生產網絡中的出口位置與創新之間的因果關系，可以為實現上述目標提供實踐證據。

與本文相關的第一類文獻是出口對企業創新的影響。出口對企業創新影響的文獻有三類，第一類是“出口促進論”的相關研究。Grossman和Helpman［1］ 認為，隨著貿易流動的信息技術會促進企業創新。Bratti和Felice［2］基于意大利制造業企業數據研究發現，出口通過獲取外國消費者的偏好和競爭信息促進產品創新。王明成［3］從結構和總量視角檢驗出口對創新的影響，研究發現，出口通過出口學習效應提高了實用技術的創新能力，但對原始創新能力的影響不顯著。崔靜波等［4］認為，企業出口顯著促進了創新投入和創新產出，對創新投入的影響先逐步減弱再逐步增強，而對創新產出的影響逐漸減弱。第二類是“出口抑制論”的相關研究。在由跨國公司主導的全球生產網絡中，大部分企業充當了代工的角色，從事簡單的加工組裝環節，往往被發達國家鎖定在價值鏈低端，不利于企業創新［5-6］。第三類研究認為，出口對企業創新的影響具有異質性。基于創新類型的異質性，李兵等［7］認為，出口促進了企業的自主技術創新，尤其對技術含量相對較高的發明專利和實用新型專利有顯著促進作用，而對外觀設計型專利的影響不顯著。基于企業是否處于技術前沿的異質性，Aghion等［8］認為，位于技術前沿企業的出口對創新有促進作用，而遠離技術前沿企業的出口不利于創新。基于資本密集度的異質性，黃先海等［9］ 認為，資本密集型的企業出口帶動創新，而勞動密集型的企業出口對創新的影響不顯著。

與本文相關的第二類文獻是網絡位置對企業創新的影響。社會網絡理論認為，網絡是信息傳播的重要渠道，處于網絡中心位置的節點擁有最強的社會關系，可以獲得最多的信息［10］。在網絡位置對企業創新影響的研究中，重點強調了網絡的信息傳播作用，這有助于企業利用外部信息和技術推動自身創新。隨著以網絡化為特征的商貿往來持續演變，中間品貿易是技術跨國傳播的重要渠道［11］。許和連等［12］ 認為，貿易網絡地位提升有助于獲得技術擴散效應。商輝等［13］ 認為，貿易網絡位置提升主要通過中間品選擇、資本積累和競爭效應促進企業創新。既有文獻為本文研究全球生產網絡出口位置提升對企業創新的影響提供了重要的指導和參考。本文在全球生產網絡的框架下，把中間品出口與網絡特征相結合，研究全球生產網絡出口位置提升對企業創新的影響，并試圖揭示其中可能的作用機制。

本文的邊際貢獻在于：第一，既有文獻大部分從中間品出口規模或者中間品出口目的地的多樣性視角討論其對企業創新的影響，本文從企業通過出口中間品這種方式嵌入全球生產網絡視角探討其對創新的影響，并對信息溢出效應機制、規模效應機制和競爭效應機制進行檢驗。第二，企業在全球生產網絡中的出口位置采用社會網絡分析中的出度指標衡量，這個指標相較于通過出口規模衡量出口位置更能體現網絡特征，把社會網絡領域的研究方法運用到全球生產網絡，豐富了全球生產網絡的研究工具。第三，本文采用CEPII?BACI數據庫2000—2014年（不含2010年）HS1996版全球97個經濟體3 198種六位碼中間品貿易數據構建全球生產網絡，并計算企業在全球生產網絡中的出口位置，這比大部分從國家層面或產品層面研究網絡位置與創新之間關系的文獻更為微觀，得出的結論更具體。

二、理論分析與研究假設

企業是創新驅動發展戰略的微觀主體，企業創新對經濟發展至關重要。影響企業創新的因素較多，如補貼優惠政策［14］、數字化轉型［15］和貿易自由化［16］等。這些因素對企業創新的作用機制主要可以從供給側和需求側兩方面進行概括。供給側主要表現為新的信息技術推動企業創新，新的信息技術不僅來自企業自身，還可能來自企業所處的外部環境［2］。需求側則表現為市場規模擴大和市場競爭引致企業創新。

隨著科學技術的發展，跨國交易成本快速下降，國際生產活動形成了廣泛的環節分離和空間整合。在以產品內分工為特征的價值鏈生產模式快速發展下，絕大多數企業都或多或少地參與了全球化生產，供應商與客戶之間的中間品交易關系構成了全球生產網絡。全球生產網絡集聚了大量的供應商和客戶，內部結構逐漸復雜化［17-18］，成為信息傳播的重要媒介，大量客戶的存在為供應商擴大生產規模提供了可能，大量供應商的存在為全球化生產提供了競爭環境。中國企業通過出口中間品這種方式嵌入全球生產網絡，并且通過不斷與全球生產網絡內潛在的客戶建立中間品貿易關系，逐漸從網絡邊緣位置向核心位置移動。在全球生產網絡中的出口位置提升，企業控制生產網絡內的信息能力增強，并通過與新的客戶建立聯系擴大了生產規模和增強了市場競爭能力，從而促進企業創新。基于上述分析，筆者提出如下假設：

假設1：全球生產網絡出口位置提升能促進企業創新。

企業創新具有高成本和不確定性兩個特點，這也是部分企業表現出創新動力不足的兩個重要原因。企業進行創新的一個重要目的是更好地滿足客戶需求，了解客戶需求是企業創新的一個關鍵環節。創新成本主要包括搜尋客戶偏好成本和技術研發成本。企業在全球生產網絡中的出口位置提升，不僅與更多的客戶建立了直接的生產關系，而且間接地與潛在的客戶建立了生產聯系［19-20］。這有助于中國中間品出口企業通過直接和間接兩種方式在全球生產網絡中獲取客戶偏好的信息，也有利于企業獲取外部已有的技術信息，從而降低創新成本和促進企業創新。另外，信息在生產網絡中每傳遞一步，都會產生一定程度的偏誤，網絡內節點間距離越近，網絡內節點獲得正確信息的概率越高［21］。企業在全球生產網絡中的出口位置提升，縮短了其與網絡內任何一個經濟體的連接距離，獲得的信息更為正確。正確的信息可以降低企業創新的不確定性，從而促進企業創新。基于上述分析，筆者提出如下假設：

假設2a：全球生產網絡出口位置提升通過信息溢出效應促進企業創新。

高昂的創新成本促使企業更加關注如何降低生產成本，把超額利潤用于研發投入，增強企業創新能力。生產成本已經成為影響企業創新的一個重要因素。降低企業生產成本的一個普遍做法就是擴大生產規模，發揮規模效應［22］。全球生產網絡的一個明顯特征是聚集了全球大量的客戶，這為中間品出口企業搜尋新的客戶提供了便利。企業拓展新客戶的主要目的是擴大生產規模，所以當企業通過拓展新客戶提升在全球生產網絡中的出口位置后，往往不會進行中間品出口轉移，而是生產更多的中間品以滿足新客戶的需求［23］。根據新貿易理論，企業可以通過出口擴大生產規模，從而發揮規模效應。更具體地講，出口帶來的生產規模擴大會降低企業生產成本，提高企業利潤，促進企業創新［24-25］。基于上述分析，筆者提出如下假設：

假設2b：全球生產網絡出口位置提升通過規模效應促進企業創新。

全球生產網絡的另一個明顯特征是聚集了全球大量的中間品供應商，中間品出口企業嵌入全球生產網絡后，不僅面臨與國內生產同類產品企業的競爭，還面臨與全球生產同類產品企業的競爭。企業在與新的客戶建立生產關系后，與新客戶的供應商之間又產生了新的競爭關系，即面臨的競爭者數量增多。并且隨著企業在全球生產網絡中的出口位置提升，能與之競爭的企業的競爭力也會相對變強［26］。總之，隨著企業在全球生產網絡中出口位置的提升，不論從競爭者數量看，還是從競爭者的競爭力看，企業面臨的競爭環境都將更為激烈。在“逃離競爭效應”下，企業往往希望通過創新在全球市場競爭中獲得更大的市場份額，因而市場競爭能促進企業創新［27-28］。基于上述分析，筆者提出如下假設：

假設2c：全球生產網絡出口位置提升通過競爭效應促進企業創新。

三、研究設計

（一） 變量定義

⒈被解釋變量

被解釋變量是企業創新（innovation），由于發明專利涵蓋的技術復雜度更高，專利授權具有時間滯后性，所以本文借鑒黎文靜和鄭曼妮［29］與呂越等［30］的做法，采用發明專利申請量衡量。

⒉解釋變量

解釋變量是全球生產網絡出口位置（odegw），本文借鑒梁經偉等［31］的做法，采用社會網絡領域中衡量網絡位置的出度指標衡量。由于很難獲得全球企業間中間品交易數據，無法構建企業層面的全球生產網絡，所以本文首先構建中間品層面的全球生產網絡，計算出中間品層面的中國出度，然后根據中間品層面的中國出度計算中國中間品出口企業出度。

（1） 中間品層面的全球生產網絡構建

本文采用經濟體間中間品貿易數據構建中間品層面的全球生產網絡，如式（1）：

其中，Gh 為h中間品全球n個經濟體間進出口關系矩陣，不考慮自循環，主對角線為0。矩陣Gh 的元素Ghij 可以表示為式（2）：

其中，xij 為i經濟體對j經濟體出口的中間品金額，當其中間品出口額大于0時，認為存在生產關系，即Ghij = 1，反之，Ghij = 0。本文全球生產網絡為有向二值網絡。

h中間品層面的i經濟體出度具體可以表示為式（3）：

為了消除網絡規模變化對節點出度的影響，需要對出度進行標準化，如式（4）：

（2） 企業出度測算

本文借鑒呂越和尉亞寧［32］與商輝等［13］的做法，以企業出口h中間品的出口額占企業中間品出口總額的比重為權重，構建企業出度指標，具體如式（5）：

其中，N為企業出口的中間品種類，odegwilt 為i經濟體l企業t年出度，exporthilt 為i經濟體l企業h中間品t年出口額，exportilt 為i經濟體l企業t年中間品出口總額。

⒊機制變量

為了進一步檢驗全球生產網絡出口位置提升促進企業創新的信息溢出效應機制、規模效應機制和競爭效應機制，本文采用全球生產網絡平均距離檢驗信息溢出效應機制，采用企業銷售規模檢驗規模效應機制，采用供給市場集中度檢驗競爭效應機制。

⒋控制變量

本文借鑒陳愛貞等［33］的做法，選取如下企業層面控制變量：企業年齡（enage），采用當年年份加1減去開業年份衡量；企業負債率（endebt），采用企業負債與總資產的比值衡量；企業利潤率（enpror），采用企業利潤總額與總資產的比值衡量；企業資本密集度（enclr），采用企業總資產與企業就業人數的比值衡量；企業存貨（enstore），采用企業期末存貨規模與主營業務銷售收入的比值衡量；企業出口規模（export），采用中間品出口總額貿易規模衡量；企業是否進口（orimport），如果進口取值為1，否則取值為0。本文還選取了行業和地區層面的控制變量：行業市場集中度（hhi），采用企業主營業務收入占四位碼行業所有工業企業主營業務收入比重的平方和衡量；地區研發經費投入強度（rd），采用省份研究與試驗發展經費支出與GDP的比值衡量。

（二） 模型構建

為了檢驗全球生產網絡出口位置提升對企業創新的影響，本文構建計量模型如下：

innovationlt = α0 + α1odegwlt + α2Xlt + δl + λt + εlt （6）

其中，l和t分別為企業和年份；Xlt 為上述一系列控制變量；δl 和λt 分別為企業固定效應和年份固定效應；εlt 為隨機擾動項。

（三） 數據來源

鑒于2010年中國工業企業數據質量可能存在問題，本文企業數據來源于2000—2014年（不含2010年） 中國海關數據庫、中國工業企業數據庫和國家知識產權局專利數據庫。本文借鑒Upward等［34］ 的做法，對2000—2014年（不含2010年） 中國工業企業數據庫和中國海關數據庫的數據進行合并整理。本文借鑒Cai和Liu［35］ 的做法，對企業樣本進行篩選，剔除就業人數小于8人、實收資本小于等于0、資產總計小于流動資產合計的樣本。此外，本文還使用CEPII?BACI數據庫2000—2014年（不含2010年） HS1996版全球97個經濟體3 198種六位碼中間品的雙邊貿易數據。為了避免異常值對回歸結果產生影響，本文對所有連續變量進行了1%和99%的縮尾處理，并取自然對數。表1是本文主要變量的描述性統計結果。

四、實證結果與分析

（一） 基準回歸結果

表2是全球生產網絡出口位置對企業創新的基準回歸結果。從表2可以看出，列（1） 在解釋變量的基礎上控制了企業固定效應和年份固定效應，列（2） 增加了企業層面、行業層面及地區層面的一系列控制變量。為了減少異方差問題，本文采用穩健標準誤進行估計。從上述回歸結果可以看出，無論是否加入控制變量，全球生產網絡出口位置的回歸系數均顯著為正，這表明全球生產網絡出口位置提升對企業創新有顯著促進作用。假設1得以驗證。

（二） 內生性檢驗

造成內生性問題的主要原因有遺漏變量和反向因果關系。企業出度主要是由中間品層面的國家出度和企業層面的中間品出口比例構成，反向因果關系很可能表現為，企業創新對中間品出口比例產生影響。基于此，本文采用安慰劑檢驗和工具變量法來解決遺漏變量和反向因果關系造成的內生性問題，以增強基準回歸結果的穩健性。

⒈安慰劑檢驗

普通最小二乘法估計量是一致估計量的一個前提是不存在遺漏變量問題。但在實際操作過程中，無法在一個估計方程中窮盡所有可能相關的控制變量，因而很難對遺漏變量問題進行直接檢驗。根據現有研究，安慰劑檢驗為遺漏變量問題提供了一個驗證方法。其核心思想是虛構解釋變量取值，再用虛構的解釋變量重新回歸，如果這個虛假回歸系數結果也是顯著的，則說明原來的普通最小二乘法估計結果受到了遺漏變量問題的干擾。

本文借鑒周茂等［36］的做法，將全球生產網絡出口位置指標進行隨機分配，隨后再采用基準模型進行回歸，重復這一過程1 000次，安慰劑檢驗結果如圖1所示。從圖1系數估計值和P值可以看出，1 000次回歸中解釋變量的系數估計值集中分布在0附近，這表明大部分回歸中解釋變量的系數不顯著。因此，筆者推測，未觀測到的遺漏變量并不會對本文回歸結果產生重要影響，安慰劑檢驗的結果支持基準回歸的結論，這表明本文基準回歸結果是穩健的。

⒉工具變量法

本文首先借鑒呂越和尉亞寧［32］ 的做法，選取企業所在的四位碼行業①出度和企業所在地區出度作為工具變量1和工具變量2。工具變量1：odegw1irt =Σh = 13 198 [ODit ’（ Gh）" exporthirt /exportirt ]。其中， odegw1irt 為i經濟體r行業t年出度，exporthirt為i經濟體r行業t年h中間品出口額，exportirt 為i經濟體r行業t年中間品出口總額，ODit’（Gh ）為i經濟體t 年h 中間品標準化出度。工具變量2：odegw2ipt =Σh = 13 198 [ODit ’（ ） Gh exporthipt /exportipt ]。其中，odegw2ipt 為i經濟體p地區t年出度，exporthipt 為i經濟體p地區t年h中間品出口額，exportipt 為i經濟體p地區t年中間品出口總額。然后本文借鑒Imbert等［37］ 與林薛棟等［38］ 的做法，采用其他發展中國家相應中間品出度與工業企業第一年進入樣本時中間品出口比例加權得到工具變量3。選擇發展中國家的原因在于，全球經濟體中間品貿易相互依賴，所以其他經濟體的中間品出度與中國中間品出度是相關的，但發展中國家出口貿易不會直接影響中國企業的創新，而發達國家出口行為可能通過信息和技術溢出直接影響中國企業的創新。最后本文選擇的發展中國家是柬埔寨和肯尼亞。工具變量3：odegw3ilt =Σh = 13 198[ODit ’（ "Gh） exporthilt0 /exportilt0 ]。其中，exporthilt0為i經濟體l企業第一年進入樣本時h中間品出口額，exportilt0 為i經濟體l企業第一年進入樣本時中間品出口總額。ODjt ’（Gh ）為j發展中國家h中間品t年經過標準化的出度。考慮到企業第一年進入樣本時中間品出口比例可能受當年企業創新的影響和企業出口的滯后效應，在兩階段最小二乘法回歸中，剔除企業第一年進入樣本及第二年進入樣本的數據。

表3分別是上述三類工具變量的兩階段最小二乘法估計結果。從表3可以看出，在第一階段回歸結果中，工具變量的回歸系數均顯著，表明工具變量滿足相關性條件，與Anderson?RubinWald檢驗結果保持一致。此外，根據Kleibergen?Paap rk LM檢驗結果顯示，模型不存在識別不足問題，且Kleibergen?Paap rk Wald F統計量明顯大于Stock?Yogo弱工具變量檢驗臨界值，說明模型不存在弱工具變量問題。在第二階段回歸結果中，全球生產網絡出口位置對企業創新的回歸系數顯著為正，可見工具變量回歸結果依然支持基準回歸結果。

（三） 穩健性檢驗①

⒈替換被解釋變量

本文借鑒黃先海和卿陶［39］與王永欽等［40］的做法，采用當年專利申請總量、發明型專利授權量和全要素生產率（TFP） 衡量企業創新，進行穩健性檢驗。其中，當年專利申請總量包括發明型專利申請量、設計型專利申請量和實用型專利申請量；由于中國工業企業投資數據缺失嚴重，本文采用LP和ACF兩種方法測算企業全要素生產率。替換被解釋變量的回歸結果顯示，全球生產網絡出口位置對當年專利申請總量、發明型專利授權量和全要素生產率均有顯著正向影響，這表明本文基準回歸結果是穩健的。

⒉改變樣本期限

2000—2010年規模以上工業企業劃分標準是500萬元，2011年規模以上工業企業的衡量標準發生了變化，以2 000萬元劃分規模以上企業和規模以下企業。由于2 000萬元與500萬元之間差距較大，因而本文改變樣本期限，以2000—2009年為樣本時間段。改變樣本期限的回歸結果顯示，全球生產網絡出口位置對企業創新有顯著促進作用，這表明本文基準回歸結果是穩健的。

⒊考慮滯后效應的影響

企業創新和全球生產網絡出口位置均有路徑依賴特征，如果忽略動態性也可能會對實證結果產生影響。本文將動態面板與系統GMM方法相結合進行穩健性檢驗。從殘差序列相關檢驗的結果看，差分方程存在一階和二階序列相關問題，但三階序列不相關，因而可以采用變量滯后三階和四階作為工具變量。從Sargan檢驗和Hansen檢驗的結果看，系統GMM中所使用的工具變量有效，不存在過度識別問題。考慮滯后效應影響的回歸結果顯示，全球生產網絡出口位置對企業創新仍有顯著促進作用，這表明本文基準回歸結果是穩健的。

（四） 異質性分析

⒈注冊資金類型異質性

在嵌入全球生產網絡后，內資企業為了在全球競爭市場上獲得更大市場份額，其創新的主動性更強［7］。本文根據企業注冊資金來源把企業分為內資企業和外商投資企業。從表4列（1） 和列（2） 可以看出，全球生產網絡出口位置對內資企業創新有顯著促進作用，全球生產網絡出口位置對外商投資企業創新的影響不顯著。

⒉行業技術水平異質性

企業所在二位碼行業技術水平的高低從側面反映了企業自身的知識儲備。知識儲備越多，對外部信息消化吸收能力可能越強，通過消化吸收外部信息促進創新的效果越明顯［41］。本部分研究不同行業技術水平下全球生產網絡出口位置提升對企業創新的影響。本文借鑒程惠芳和陸嘉俊［42］及國家統計局制定的2017年高技術產業分類表，把二位碼行業劃分為中高技術水平行業和低技術水平行業兩類。從表4列（3） 和列（4） 可以看出，組間系數差異檢驗P值表明，全球生產網絡出口位置對中高技術水平行業企業創新的促進作用最強，全球生產網絡出口位置對低技術水平行業企業創新的促進作用次之。

⒊貿易方式異質性

戴覓等［43］認為，從事加工貿易的企業往往依賴海外客戶或海外母公司的技術創新，不涉及核心技術，而一般貿易企業更重視自身創新能力的提升。考慮到2008年及以后的中國海關數據中企業貿易方式出現大量缺失，本部分使用2000—2007年的數據進行貿易方式異質性分析。由于中國海關數據庫中企業中間品出口市場結構為多產品和多目的市場，導致企業出口貿易方式往往多樣，本部分首先把非一般貿易和非加工貿易的出口數據剔除，然后將企業一般貿易的出口額和加工貿易的出口額進行比較，把出口額較高的那一種貿易方式認定為相應的企業貿易方式。從表5列（1） 和列（2） 可以看出，全球生產網絡出口位置對一般貿易企業創新有顯著促進作用，全球生產網絡出口位置對加工貿易企業創新的影響不顯著。

⒋需求市場集中度異質性

李敬等［17］認為，全球貿易網絡內部呈現“核心—外圍”結構特征，這表明需求市場是非完全競爭的，有些經濟體對全球某些中間品的進口具有壟斷勢力。下游壟斷會通過降低購買價格抑制上游企業創新［44］。當中國企業出口的中間品在全球需求市場上具有較高的集中度時，提升企業在全球生產網絡中的出口位置需要付出較高的搜尋成本或交易成本，將對企業創新產生抑制作用。中間品的全球需求市場集中度一般用經濟體的進口規模占全球進口規模比重的平方和衡量，在考慮了網絡特征后，本文采用經濟體入度占全球經濟體入度比重的平方和衡量。本文首先測算出全球96個（不含中國） 經濟體3 198種中間品的入度：IDj（Gh ） =Σi = 1，i ≠ j96 Gh ij。為了消除網絡規模變化對入度的影響，需要對入度進行標準化處理：IDj ’（Gh ） = IDj（Gh ）/（n - 1）。根據入度計算t年h中間品的需求市場集中度，dhhiht=Σj = 196 [IDjt ’（Gh ）/Σj = 196 IDjt ’（Gh ） ]2。

本文依據每年3 198種中間品需求市場集中度的中位數，把中間品劃分為高需求市場集中度（高于中位數） 的中間品和低需求市場集中度（低于中位數） 的中間品，最后把劃分了需求市場集中度的中間品與企業出口的中間品進行匹配，如果企業出口的所有中間品都是高需求市場集中度的中間品，則把這類企業劃到高需求市場集中度的樣本中，反之則反。從表5列（3） 和列（4） 可以看出，當企業出口的中間品在全球需求市場上具有較低的市場集中度時，全球生產網絡出口位置提升顯著促進企業創新，而當企業出口的中間品在全球需求市場上具有較高的市場集中度時，全球生產網絡出口位置對企業創新的影響不顯著。

五、機制檢驗

（一） 信息溢出效應

本文根據全球生產網絡內節點間平均距離進行分組，以檢驗是否存在信息溢出效應。本文把3 198種中間品的全球生產網絡劃分為遠距離網絡（平均距離大于等于中位數） 和近距離網絡（平均距離小于中位數）。如果企業出口的所有中間品都嵌入遠距離網絡，則定義該企業嵌入遠距離網絡，如果企業出口的所有中間品都嵌入近距離網絡，則定義該企業嵌入近距離網絡。從表6列（1） 和列（2） 可以看出，全球生產網絡出口位置對嵌入近距離網絡的企業創新有顯著促進作用，全球生產網絡出口位置對嵌入遠距離網絡的企業創新的影響不顯著。假設2a得到驗證。

（二） 規模效應

本部分檢驗全球生產網絡出口位置對企業銷售規模的影響。從表6列（3） 可以看出，全球生產網絡出口位置對企業銷售規模有顯著促進作用。假設2b得到驗證。但是銷售總額變動中包含價格因素，并不能反映真實銷售規模。鑒于中國早期對外貿易被貼上“低價競爭”“數量擴張”等標簽［45］，本文進一步通過驗證全球生產網絡出口位置對出口溢價能力（expc） 有顯著負向影響來驗證規模效應。計算企業中間品出口溢價能力首先需要測算中國所有企業出口的八位碼中間品平均價格，然后計算企業八位碼中間品價格與其他企業出口同一產品平均價格的差值，最后將企業出口的八位碼中間品出口比例與價格差加權得到出口溢價能力： expcoilt = Σn = 1M （exporthilt /exportilt ）（philt - pˉhit ）。其中，expcoilt 為i經濟體l企業t年中間品出口溢價能力，M為企業出口八位碼中間品種類，exporthilt為i經濟體l企業t年出口八位碼h中間品出口額，exportilt 為i經濟體l企業t年出口中間品出口總額，philt 為i經濟體l企業t年出口八位碼h中間品出口價格，pˉhit 為i經濟體其他企業t年出口八位碼h中間品出口平均價格。從表6列（4） 可以看出，全球生產網絡出口位置對出口溢價能力有顯著負向影響。假設2b再次得到驗證。

（三） 競爭效應

市場集中度是檢驗競爭效應的重要方法，本文依據3 198種中間品供給市場集中度的中位數，把中間品劃分為高供給市場集中度（高于中位數） 中間品和低供給市場集中度（低于中位數） 中間品，最后將其與企業出口的中間品進行匹配，如果企業出口的所有中間品在供給市場上都是高集中度的，則把這類企業劃分到高供給市場集中度的樣本中，如果企業出口的所有中間品在供給市場上都是低集中度的，則把這類企業劃分到低供給市場集中度的樣本中。從表6列（5）和列（6） 可以看出，當企業出口的中間品在供給市場上具有較低的市場集中度時，全球生產網絡出口位置對企業創新有顯著促進作用；當企業出口的中間品在供給市場上具有較高的市場集中度時，全球生產網絡出口位置對企業創新的影響不顯著。假設2c得到驗證。

六、研究結論與政策啟示

本文基于2000—2014年（不含2010年） CEPII?BACI數據庫、中國海關數據庫、中國工業企業數據庫和國家知識產權局專利數據庫，采用雙向固定效應模型實證研究了中國企業全球生產網絡出口位置對企業創新的影響及作用機制。研究結果顯示：全球生產網絡出口位置提升對企業創新有促進作用；內資企業、中高技術水平行業企業、一般貿易企業和低需求市場集中度企業全球生產網絡出口位置提升對企業創新的促進作用更明顯；全球生產網絡出口位置提升主要通過信息溢出效應、規模效應和競爭效應促進企業創新。基于上述研究結論，筆者得到如下政策啟示：

首先，加強出口目的市場的多元化，積極倡導并踐行多邊主義，繼續推動構建以合作共贏為核心的跨國生產關系。目前，美國提出印太戰略，中國需要繼續堅持高水平對外開放，鞏固和強化中國企業在全球生產網絡中的出口地位。具體來說，中國應加強出口市場的多元化，放寬開放領域，提升中國參與國際市場分工與合作的層次，與更多的國家建立長期共存的生產關系，從而全方位提升中國企業在全球生產網絡中的出口位置和影響力。

其次，打造以自主知識產權和自我供給能力為核心的產業鏈和創新鏈，打破發達國家的技術封鎖。貿易摩擦和新冠疫情使中國中間品出口企業在全球市場上所面臨的挑戰更加嚴峻，特別是“脫鉤”“斷鏈”帶來的現實挑戰。因此，應從供給側和需求側夯實產業鏈基礎，打造以自主知識產權和自我供給能力為核心的產業鏈和創新鏈，通過出口促進創新，滿足國內市場核心技術需求，從而打破發達國家的技術封鎖。

最后，通過稅收減免等政策鼓勵企業積極嵌入全球生產網絡，并充分消化吸收外部信息。為了使企業更好地消化吸收外部信息，各地政府相應地強化企業創新研發、品牌建設等環節的稅收減免以及財政資助政策；對支持企業發展高附加值環節和提升自主創新能力的政策有效性進行定期評估，并適時調整相關政策的力度和方向，為企業出口和創新提供良好的政策環境。

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（責任編輯：孫艷）