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刘锦芳 赵金玲 梁宵
(1.东莞理工学院 经济与管理学院，广东东莞 523106；
2.深圳职业技术学院 经济学院，广东深圳 518055；
3.湖南瞬视而为信息科技有限公司，湖南长沙 410001)
从1995—2020年，美国对外发起反倾销数817起，仅次于印度，为全球第二大反倾销发起国，其中针对中国的反倾销数为183起，占比22.4%，比排名第二的韩国多119起。而发起反倾销的案件中最终采取反倾销措施的有150起，肯定裁决率高达82%。反倾销由于其操作简单、针对性强、伤害力大的特性，成为美国抑制我国出口竞争性企业发展的重要工具。经济增长的关键在于企业生产率的提升，因此，研究反倾销对生产率的具体影响具有十分重要的现实意义。
不少学者研究美国对华反倾销对中国企业生产率的具体影响，奚俊芳和陈波利用2002—2009年的企业数据，实证得出美国对华反倾销调查对中国出口企业全要素生产率有显著提升作用，但是技术进步与技术效率指标却分别呈现出显著性下降与显著性上升的不同趋势，出现了相互抵消现象[1]。Chandra和Long研究发现，由于反倾销降低企业规模，使得中国对美出口企业生产率下降12%[2]。而罗胜强和鲍晓华利用2000—2006年中国海关数据库和世界银行反倾销数据库数据，实证发现美国对华反倾销对涉案产品出口具有破坏效应，并主要体现在扩展边际上；
但其没有显著减少在位企业的出口[3]。乘前人研究而进，我们首先对南北贸易模型(Zigic,1998,2000；
李春顶等，2013)[4-6]加以改进，推导得出，达到一定技术门槛的企业，其生产率与反倾销呈现倒U形关系，即在被反倾销初期企业会加强研发投入，改进经营管理，积极应对反倾销，其生产率将会提升，而随着时间推移，反倾销持续发展，负面效应累积强化，企业单靠自身力量已难以应对，其生产率将下降。由于上市公司通常为行业中规模大、实力强的企业，符合达到一定技术门槛的企业条件，因此我们利用2010—2015年中国上市公司数据，运用Dea-Malmquist指数法将企业全要素生产率分解为技术进步与技术效率，并采用广义矩估计实证分析美对华反倾销对企业生产率的影响，实证结果支持理论分析的假设，即反倾销短期内对技术进步指数和技术效率指数都具备正向影响，从而促进我国出口企业生产率的提升。但在长期来看，持续性的反倾销措施会给我国出口企业造成负面影响。
也有学者采用全球对华反倾销数据，分析了反倾销对中国企业生产率的影响。谢申祥等利用2000—2006年的工业企业数据，借助双重差分法，发现反倾销壁垒抑制了我国出口企业的生产率。增加值下降和生产要素缺乏调整是导致企业生产率降低的主要缘由[7]。王孝松等研究厂商的异质性特征对其遭遇反倾销诉讼概率的影响，发现低技术行业的低生产率企业更易遭受反倾销，而中、高技术行业的出口企业生产率越高，越易遭受反倾销[8]。
学者们也对反倾销影响生产率的原因展开研究。Ederington和McCalman发现采用新技术、扩大生产规模是企业遭受反倾销后生产率提升的主要原因[9]。Trefler认为美国降低对CUSFTA(美-加自由贸易协定)成员国的贸易壁垒使得加拿大企业的劳动生产率有了显著的提高[10]。
本文的贡献在于：1.改进南北贸易模型，推导得出当企业达到一定的技术门槛时，短期内反倾销对企业生产率产生促进效应，但长期仍会产生阻碍效应；
2.本文采用Malmquist指数法，以企业的实际产出和最佳前沿面进行比较，测算企业生产率，相对于生产函数法以平均拟合效果最好的平均值作为企业全要素生产率，我们采用的分析方法更为合理，结果更客观准确。
依据南北贸易模型，我们构建美国对华反倾销影响企业生产率的理论模型。假设为美国市场供应G产品的仅有两家企业，分别为一家中国企业和一家美国企业。中国企业通过吸收美国企业的知识溢出，利用自身的低人工成本、低厂房租金、以及税收政策优惠等优势，以相对于美国企业更低的成本制造G产品。由于中国企业具有低成本优势，美国企业无力在中国市场与之竞争，只能依靠反倾销保护，在美国市场上销售G产品，二者在美国市场上形成双寡头竞争(1)假设中美市场为各自独立的市场，中国企业在美国市场面临的价格竞争，被征收反倾销税等因素不会影响其在中国市场的行为和利润，同理，中国市场的销售情况等因素也不会影响中国企业在美国市场的行为和利润。。美国为保护本国企业，对中国产品征收反倾销税。中美企业的单位生产成本为：
Ci=λi-Ai(ri) ，i=H,N
(1)
式(1)中λ是未进行研发创新时的单位产品生产成本，A(r)是企业的生产率，r是企业的研发创新投入，生产率越高，则单位成本越低。约束条件为λ≥A(r)，即成本不小于零，且A(0)=0，意味着没有进行研发创新投入时，生产率不会减少单位制造成本。i代表不同的企业，有两种类型，分别为H和N，H代表中国企业，N代表美国企业。假设A′(r)>0，意味着只要加大研发投入就能提高生产率。并假设研发投入对生产率的提升是边际递减的，即A″(r)<0。
两个企业在美国市场展开竞争，美国对中国企业征收单位从价反倾销税t，因为大于100%的反倾销税基本会阻止中国企业向美国市场出口产品，为简化分析，设0≤t≤1。假设美国市场反需求函数的价格需求弹性为1，即
p=F-Q,(Q=qH+qN)
(2)
式(2)中F是美国市场规模，且F>λ。中美企业形成双寡头竞争，qH和qN分别为中国企业和美国企业的产量，下面，我们根据古诺模型分析企业的均衡产量。中国企业利润最大化函数为：
Max[∏H]=(1-t)(F-Q)qH-CHqH-rH
(3)
对式(3)按qH求导，得出能实现利润最大化的中国企业产量等式为：
(1-t)(F-2qH-qN)-CH=0
(4)
同理可得美国企业利润最大化函数为：
Max(∏N)=(F-Q)qN-CNqN-rN
(5)
对式(5)按qN求导，得出能实现利润最大化的美国企业产量等式为：
F-2qN-qH-CN=0
(6)
联立(4)和(6)式中企业的反应函数，得出中美企业在美国市场的均衡产量为：
(7)
将(7)式代入中国企业利润函数，得到：
(8)
将(1)式代入(8)式中，中国企业的利润函数可变化为：
(9)
对中国企业而言，当其利润对研发投入的一阶导数等于0时，其研发投入达到最优水平，我们用Z代表利润按研发投入求导的一阶导数。设：
(10)
现在，我们采用间接求导法求出研发投入按反倾销税求导的一阶导数：
(11)
为确保存在最优研发投入水平，利润按研发投入求导的二阶导数应小于0，即：
(12)
根据(12)式，可知(11)式的分母小于0，则：
(13)
所以美国征收反倾销税会激励中国企业增加研发投入，而随着研发投入的增加，生产率也会提升，可得：
(15)
进一步对生产率按反倾销税求二阶导数，得到：
(16)
对(11)式按t求导，可得：
(17)
根据(17)式，可知(16)式小于0，即：
(18)
所以，中国企业被征反倾销税数额与企业生产率呈现倒U型关系，即低反倾销税会激励企业加强研发创新，提高生产率，而高反倾销税则超出企业承受能力，造成企业亏损，资金短缺，无力进行研发投入，降低生产率。由于反倾销征税通常以5年为一个周期，到期再进行日落复审，决定是否继续征收反倾销税。因此反倾销的负面效应会随着时间的推移而累积，若从反倾销周期来分析反倾销与企业生产率的关系，短期内反倾销税的征收会倒逼中国企业加强研发创新，改善经营管理，从而提升生产率，但随着反倾销税的持续征收，负面效应愈加显现，中国企业改进提升的空间日益缩减，利润下滑致使企业缺乏进一步投入研发的资金，最终会导致生产率下降。
根据上面的理论分析，提出以下假设，被征收反倾销税在短期内能促进中国企业生产率提升，但长期来看，持续的反倾销会使企业生产率下降。
对(12)式的条件进一步化简，得到：
(19)
(一)数据
本文通过中国商务部网站及中国贸易救济网公告统计了2010—2015年受到美国反倾销立案调查的所有案件，再通过世界银行全球反倾销数据库对涉案企业进行筛选和补充。经过筛选，剔除数据不全的样本，最终确定51家上市公司为分析对象，企业的详细信息和报表数据来自锐思数据库和国泰安数据库。
(二)实证模型
我们关心的核心问题是：美国对华反倾销对企业生产率的具体影响。因此，将企业生产率设定为被解释变量。为考察公司被反倾销立案当年，立案调查后第一年、第二年、第三年，各年度反倾销对企业生产率的影响，设立解释变量为各年度虚拟变量。对于立案调查当年的时间虚拟变量，如果某年度为立案调查当年，则变量取值为1，否则为0。立案调查后第一年、第二年、第三年的时间虚拟变量的取值以此类推。在生产率的计算上，本文采用DEA-Malmquist指数法。DEA-Malmquist方法将每个生产企业作为一个独立的决策单位，在每一个时期，利用数据包络分析(DEA)方法构建企业的最佳生产实践前沿面。然后，通过测算企业实际生产与最佳前沿面的距离，确定其技术进步和技术效率水平。
TFP=TC×EC
全要素生产率(TFP)可分解成技术进步(TC)与技术效率(EC)两部分，其大小等于二者的乘积。当技术进步或者技术效率大于1时，说明发生技术进步或者技术效率改善；
当技术进步或者技术效率小于1时，说明出现技术退步。
本文利用Deap2.1软件，选取相应的投入、产出变量(见表1)计算得出企业的生产率(TFP)及其分解(TC 、EC)。
表1 Malquist生产率指数计算中的投入、产出变量(2)变量选取参考李小平和刘爱东等的研究[11-12]。
对于控制变量。参考相关研究文献，我们选择除反倾销之外，影响企业生产率的主要因素，包括：企业规模(SIZE)、资产负债率(RATI)、资本密集度(CI)、资产收益率(RE)、企业属性(EA)等。
实证模型的具体变量定义如表2所示。
表2 模型变量选择及定义
在计量模型的构建上，本文综合借鉴奚俊芳研究反倾销对出口企业生产率影响的模型以及Hongyong Zhang分析政治关系对反倾销的影响所采用的模型[13]，建立模型如下：
其中，TFPit指i企业在t年的生产率，包括全要素生产率、技术进步、技术效率三个指标。TFPit-1指被解释变量的一阶滞后项，用以控制生产率的自身变动趋势和惯性。ADit是指给定年份企业受到反倾销立案调查虚拟变量，Ti1、Ti2、Ti3为时间控制变量，用于观察反倾销立案后连续三年生产率的变动趋势，当时间为反倾销立案调查后一年，Ti1为1，否则为0，当时间为反倾销调查后的第两年，Ti2为1，否则为0，第三年时Ti3为1，否则为0。Xit是指一系列企业控制变量。αi+αt+εit“符合扰动项”。αi为个体效应，是不可观测的并且不随时间而改变的代表个体异质性的截距项；
αt为除去个体固定效应以外的所有与时间有关的影响因素。εit为随着个体与时间而改变的扰动因素，服从独立同分布，且与αi不相关。
(一)变量的描述性统计结果
各变量的描述性统计结果如表3所示。可以看出全要素生产率变动主要由技术进步推动，技术效率基本没有变化，未对全要素生产率产生影响。样本公司的资产负债率较高，平均数达到43.66%，而资产收益率较低，平均数为3.31%，亏损最严重的企业为-53.3%。
表3 变量描述性统计
(二)反倾销发起对企业生产率影响的回归结果
如表4所示，reg1为未加入控制变量的估计模型，reg2～reg6为逐一加入各个控制变量企业规模(SIZE)、资产负债率(RATI)、资本密集度(CI)、资产收益率(RE)、企业属性(EA)的估计模型，表5和表6中的reg1～reg6估计模型与之类似。由于反倾销立案调查当年和第一年的时间虚拟变量的回归系数不显著，所以未在回归结果中予以列示。我们在reg1估计模型中，以反倾销立案调查后的第2年和第3年的时间虚拟变量作为解释变量，进行回归，之后在此估计模型的基础上依次加入其他控制变量，回归结果依次在reg2～reg6中列出。我们对每个回归结果都进行自相关检验与Sargan过度识别检验，用来检验回归方程是否存在自相关以及工具变量选取是否合理。综合分析表4～6中反倾销对全要素生产率、技术进步以及技术效率的影响结果可以发现：
表4 反倾销对企业全要素生产率影响的回归结果(TFPC)
表5 反倾销对企业技术进步影响的回归结果(TC)
表6 反倾销对企业技术效率影响的回归结果(EC)
1.依据Abond检验分析随机扰动项的序列相关性，结果显示表5中reg2估计模型中，Sargan检验的P值为0.0284，小于0.05，工具变量无效；
其余估计模型中，AR(2)和Sargan检验的P值均高于0.05，说明扰动项不呈现二阶序列相关，且工具变量有效。
2.反倾销立案调查，在短期对企业生产率产生显著的正向激励作用，即美国对华反倾销促进国内上市公司生产率提高，具体从估计结果看，反倾销的生产率促进效应具有时滞，当年和一年后没有影响，但两年后的影响明显。说明对华反倾销的负向影响大约在二年后显现出来，不但全要素生产率提升，技术进步和技术效率指数也提高。美对华反倾销所带来的压力会促使企业“苦练内功”，提高员工素质、提升产品质量、改善经营管理，这些措施在短期内促进企业生产率的提高。
3．反倾销立案调查从长期看对企业生产率产生显著的负向效应，即美国对华反倾销阻碍国内上市公司发展，使其生产率下降。从表4至表6的估计结果可以看出，反倾销立案调查三年后，存在显著的负向效应，企业全要素生产率、技术进步指数和技术效率指数均下降。说明即便在短期内企业通过一些改进措施提升了全要素生产率，但长期持续反倾销制裁政策还是会对我国企业的技术进步和生产效率造成负面影响，因此单纯依靠企业自身力量难以克服反倾销造成的经营困境，需要政府、行业协会和企业协同应对，尤其是需要政府部门通过制定扶持政策，支持企业开展研发创新，推进转型升级。
综上，实证分析的结果验证了前面理论分析得出的假设。
(三)控制变量回归结果分析
表7中TFPC，TC，EC三列分别代表被解释变量为企业全要素生产率、技术进步和技术效率这三个回归方程，根据表7的回归结果，可得出如下结论。
表7 完整方程(reg6)的回归结果
1．企业规模(SIZE)越大，企业生产率越高。如表7所示，被解释变量为全要素生产率、技术进步和技术效率的三个方程中，企业规模变量的估计系数均为正，且分别通过了10% 、10%和5%水平上的显著性检验，表明生产率与企业规模之间呈正相关关系，企业规模越大，应对反倾销制裁的能力越强，在提升创新能力，改善经营管理方面做得更好，全要素生产率提升越明显。
2．资产负债率(RATI)越高，企业的技术效率提升越快。三个回归方程中仅有技术效率(EC)回归方程，其资产负债率变量通过了显著性检验，系数为正，表明负债比重越高的企业，在反倾销制裁下，技术效率提升越明显。这类企业由于大量使用银行贷款等外部资金，经营压力大，因而更有动力改善经营管理状况，通过提升自身经营绩效来抵御外来冲击。
3．资本密集度(CI)越高的企业，反倾销对其技术效率负向效应越强。三个回归方程中只有技术效率(EC)回归方程，其资本密集度变量通过了显著性检验，系数为负，说明人均固定资产占比越高的企业，技术效率提升越差，这印证了大型国有企业的运营效率较低的现状[14]。
4．被反倾销调查后，资产收益率(RE)高的企业更能提升全要素生产率和技术效率。在企业全要素生产率(TFPC)和技术效率(EC)回归方程中，资产收益率变量通过了显著性检验，系数为正，说明盈利能力强的企业，在被反倾销后，更有能力加强研发投入，提高技术效率，改善全要素生产率。
5．在反倾销的压力下，相比国有企业而言，民营企业技术效率提升更快，而国有企业技术进步优于民营企业。三个方程中，企业性质虚拟变量都通过了显著性检验，但系数方向不同。企业生产率(TFPC)和技术进步(TC)方程中回归系数为正，技术效率(EC)方程中回归系数为负，说明国有企业技术效率提升不如民营企业，但技术进步优于民营企业。其原因可能是国有企业更容易从银行获得贷款，在外贸环境恶化时，会考虑贷款购置先进设备，提高生产效率，而民营企业在面对反倾销压力时，更注重改善经营管理，优化生产流程，进而提升生产效率。
(四)稳健性检验
1．剔除异常样本点的检验。我们剔除生产率异常高或者异常低的企业，看对之前的结论是否产生影响。首先计算样本期间所有企业全要素生产率的均值，然后计算10%与90%分位数，最后剔除生产率低于10%与高于90%的企业。发现在剔除了异常样本点之后，反倾销发起对生产率的影响与我们之前的结论相同(3)限于篇幅，我们省略列示稳健性检验的结果，备索。。
2．采用不同生产率计算方法的检验。我们采用C-D生产函数计算出全要素生产率，以代替Malmquist指数法计算的生产率，看是否影响之前的结论。回归结果显示，反倾销立案调查对全要素生产率的影响仍是第二年为正效应，第三年为负效应，只是影响程度略微偏大了一些。
(一)主要结论
通过回归分析发现，在短期内，国外对华反倾销对技术进步指数和技术效率指数都产生正向影响，这可能是由于企业在遭到反倾销以后采取积极的应对措施，包括：改善经营管理，调整产品结构，转销国内市场，出口到别的国家，在国外设厂等，从而促使我国出口企业生产率的提升。但在长期来看，持续性的反倾销措施会给我国出口企业带来负面影响，阻碍了企业生产率的提高，并且在长期被征收反倾销税的背景下，企业逐渐丧失改变环境的信心和希望，继续改善经营管理的动力不足，最终导致全要素生产率的下滑。实证分析的结果与我们理论分析相符。
(二)建议
第一，单靠企业自身难以应对国家层面发起的反倾销，需要政府、行业协会和企业协同应对。政府需营造有利于应对反倾销的宏观环境，基于合作共赢、利益共享的原则协调与主要贸易伙伴之间的关系；
行业协会需整合产业资源，协调行业内外企业间的竞争行为，组织企业进行反倾销应诉工作；
企业应与政府、行业协会相互配合，共同努力，争取有利的竞争地位。
第二，企业应从经营管理和研发投入两方面着手，提高生产效率。企业生产率可分解为技术效率和技术进步，改善经营管理可提升技术效率，加强研发投入能提高技术进步水平。企业既应改善经营管理，也需加大研发投入，从而提高公司生产效率，制造具有核心竞争力的产品，优化出口结构，走内涵式增长道路，在激烈的国际竞争中谋求生存和发展。
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