基于中國微觀數(shù)據(jù)的政府補貼與出口國企業(yè)增加值研究

張寶明 楊潔

摘要：政府補貼是激勵企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的重要手段，常被政府用于干預(yù)企業(yè)的出口擴張。以出口國內(nèi)增加值的理論分析框架為切入點，使用Tobit和動態(tài)面板的固定效應(yīng)等模型進行實證研究，結(jié)果表明，政府補貼會對中國制造業(yè)企業(yè)的出口國內(nèi)增加值率（DVAR）產(chǎn)生影響，呈現(xiàn)出先促進后抑制的非線性規(guī)律。異質(zhì)性分析表明，較于加工貿(mào)易企業(yè)，政府補貼對一般貿(mào)易企業(yè)和混合貿(mào)易企業(yè)出口DVAR的作用更為顯著;較于國有企業(yè)，政府補貼對非國有企業(yè)出口DVAR的作用更為顯著。機制分析表明，政府補貼通過技術(shù)創(chuàng)新渠道影響企業(yè)出口DVAR。研究結(jié)果對中國制造業(yè)企業(yè)如何實現(xiàn)全球價值鏈升級具有政策參考價值。

關(guān)鍵詞：政府補貼;出口國內(nèi)增加值率;全球價值鏈;企業(yè)創(chuàng)新;中介效應(yīng)

政府補貼是干預(yù)微觀經(jīng)濟的重要手段，常被用于激勵企業(yè)出口擴張。改革開放以來，為增強企業(yè)活力，擴大企業(yè)自主經(jīng)營權(quán)，中國實施了簡政放權(quán)的經(jīng)濟體制改革，各級地方政府逐步獲得了地方財政自主權(quán)。在這種情形下，為了獲得競爭優(yōu)勢，各級地方政府普遍運用政府補貼來實現(xiàn)多種政策目標（張杰;鄭文平，2015）。但近年來，不少發(fā)達國家和發(fā)展中國家對中國政府使用補貼產(chǎn)生了質(zhì)疑和指責，他們以此為借口對中國實施貿(mào)易保護主義措施。因此，闡明政府補貼如何影響我國企業(yè)出口競爭力，提高我國企業(yè)在全球價值鏈中的地位，是一個值得研究的課題。

由于中國的出口額中包含了大量的國外增加值（邵朝對;蘇丹妮，2019），傳統(tǒng)的貿(mào)易總量指標并不能準確衡量中國企業(yè)的出口競爭力，而增加值核算扣除了來自于國外的中間品的價值，會更真實地體現(xiàn)一個國家在全球價值鏈中所處地位和貿(mào)易利得（王紫，2019）?，F(xiàn)有文獻主要有兩種測算出口DVAR 的方法。第一種是從宏觀層面測算行業(yè)的出口DVAR。Hummels等（2001）最早使用投入產(chǎn)出表計算了經(jīng)合組織國家的出口DVAR，簡稱HIY方法。Koopman等（2014）從生產(chǎn)端進行分析，創(chuàng)立了KWW法。第二種是從微觀層面測算企業(yè)的出口DVAR。Upward（2013）將《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》與《中國海關(guān)貿(mào)易數(shù)據(jù)庫》的微觀數(shù)據(jù)進行匹配，測算了中國企業(yè)的出口DVAR。張杰等（2013）利用類似的數(shù)據(jù)與方法測算了2000-2006年中國企業(yè)的出口DVAR。Kee & Tang（2016）提出了核算加工貿(mào)易企業(yè)出口DVAR的簡易框架，目前有較多學者借鑒此方法進行測算。此外，影響出口DVAR的因素也受到了很多學者的關(guān)注，學者們普遍認同外商直接投資、貿(mào)易投資自由化和人民幣匯率升值是影響出口DVAR的重要因素（張杰等，2013;Kee & Tang，2016;余淼杰和崔曉敏，2018）。還有學者從上游企業(yè)壟斷（李勝旗和毛其淋，2017）以及市場要素扭曲（高翔，2018）等角度進行分析。

目前鮮有學者研究政府補貼對出口DVAR的影響，關(guān)于政府補貼如何影響企業(yè)出口的結(jié)論也并不一致。蘇振東等（2012）研究發(fā)現(xiàn)政府補貼能促使?jié)撛诔隹谄髽I(yè)做出出口決策，也能提升在位出口企業(yè)的出口密集度。施炳展等（2013）發(fā)現(xiàn)政府補貼促進了企業(yè)出口數(shù)量的擴大，但降低了出口的價格。任曙明等（2014）指出政府補貼可以有效緩解企業(yè)的融資約束，提高企業(yè)的出口競爭力。毛其淋，許家云（2015）考察了政府補貼與企業(yè)新產(chǎn)品創(chuàng)新的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)只有適度的補貼才能夠刺激企業(yè)創(chuàng)新，而高額度補貼會產(chǎn)生負面效應(yīng)。劉啟仁等（2016）認為補貼可以顯著提高企業(yè)創(chuàng)新能力，而企業(yè)創(chuàng)新又可以通過降低邊際成本和增加市場份額提升企業(yè)的成本加成率，從而對企業(yè)出口產(chǎn)生積極的影響。

因此，本文從微觀層面研究政府補貼與中國制造業(yè)企業(yè)出口DVAR的關(guān)系，探明政府補貼如何影響中國制造企業(yè)出口。研究發(fā)現(xiàn)政府補貼對中國制造業(yè)企業(yè)出口DVAR會產(chǎn)生先促進后抑制的非線性作用。異質(zhì)性分析表明，較之于加工貿(mào)易企業(yè)，政府補貼對一般貿(mào)易企業(yè)和混合貿(mào)易企業(yè)出口DVAR 的作用更為顯著;較之于國有企業(yè)，政府補貼對非國有企業(yè)出口DVAR的作用更為顯著。機制分析表明，政府補貼通過技術(shù)創(chuàng)新渠道影響企業(yè)的出口DVAR。

較之于以往的研究，本文的貢獻在于：首先，本文首次較為系統(tǒng)地考察了政府補貼與中國制造業(yè)企業(yè)出口DVAR的關(guān)系，這對于促進中國企業(yè)全球價值鏈升級具有重要的政策指導意義;其次，在測度指標上，本文在借鑒Kee & Tang（2016）和呂越（2017）構(gòu)造的企業(yè)出口DVAR指標的基礎(chǔ)上，使用《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》和《中國海關(guān)進出口貿(mào)易數(shù)據(jù)庫》2000-2014年的最新數(shù)據(jù)進行測算，對現(xiàn)實問題更具指導意義。

一、理論分析與研究假設(shè)

通過對現(xiàn)有文獻的梳理和總結(jié)，本文發(fā)現(xiàn)政府補貼對企業(yè)出口DVAR有正反兩方面的作用。一方面，在企業(yè)的生產(chǎn)活動中需要投入大量的資金，而政府補貼可以有效緩解企業(yè)融資的壓力，降低企業(yè)的生產(chǎn)成本，從而增強企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的動力，促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的提高。企業(yè)創(chuàng)新行為會通過提升企業(yè)成本加成率和進口中間品相對價格，進而提升企業(yè)出口DVAR（Kee and Tang，2016;李勝旗和毛其淋，2017）。另一方面，長期大范圍的政府補貼會降低企業(yè)改善運營和降低成本的動力。企業(yè)可能會更多地依靠政府補貼，而不是通過創(chuàng)新增加自身出口競爭力。此外，政府補貼水平的提高可能會促使企業(yè)通過與政府建立尋租關(guān)系以獲得高額的政府補貼，這勢必會弱化企業(yè)提升出口競爭力的動力，從而對企業(yè)出口DVAR產(chǎn)生負面影響。邵敏等（2012）發(fā)現(xiàn)，只有當補貼力度小于某一臨界值時，企業(yè)的生產(chǎn)率才能得到提高，超過臨界值則會產(chǎn)生抑制作用。綜上分析，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：政府補貼會對中國制造業(yè)企業(yè)的出口DVAR產(chǎn)生影響，呈現(xiàn)出先促進后抑制的非線性規(guī)律。

假設(shè)2：政府補貼通過技術(shù)創(chuàng)新渠道影響中國制造業(yè)企業(yè)的出口DVAR。

二、模型構(gòu)建與指標說明

（一）模型構(gòu)建

由于DVAR作為被解釋變量是一個位于0至1的變量，運用Tobit檢驗會更為合理。

Kee & Tang（2016）的分析方法提供了關(guān)于估算企業(yè)層面DVAR和其他相關(guān)變量時間序列變化的簡化形式的規(guī)范：

DVAR=β+β+βxX+ξ（1）

為了考察政府補貼對中國制造業(yè)企業(yè)出口DVAR的影響，本文借鑒張杰（2013）和Kee & Tang（2016）的做法構(gòu)建計量模型，此外為了進一步檢驗政府補貼與中國制造業(yè)企業(yè)的出口DVAR是否存在非線性關(guān)系，在模型中加入了SUBS的平方項：

DVAR=γ+γSUBS+γSUBS+γX+ξ（2）

（二）變量說明

1.出口國內(nèi)增加值率（DVAR）

目前國內(nèi)較多學者借鑒Kee & Tang（2016）的方法，將《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》和《中國海關(guān)進出口貿(mào)易數(shù)據(jù)庫》進行匹配，測算企業(yè)的出口DVAR。由于2007年后的《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》中缺少中間投入和工業(yè)增加值數(shù)據(jù)，本文參考呂越等（2017）的方法，假設(shè)企業(yè)所有的進口產(chǎn)品都用作中間投入，并將海外增加值中包含的國內(nèi)中間投入計算在內(nèi)。計算公式如下：

2.政府補貼（SUBS）

參考張杰（2015）的做法，使用企業(yè)的補貼收入與銷售收入之比來代表政府補貼變量。針對2009、2010年《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》數(shù)據(jù)的缺失，采用單值移動時序平滑法對數(shù)據(jù)庫進行完善。

3.其他變量

（三）數(shù)據(jù)處理

本文參照Upward等（2013）以及呂越等（2015）的方法，將《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》和《中國海關(guān)進出口貿(mào)易數(shù)據(jù)庫》2000-2014年的數(shù)據(jù)進行匹配。第一步，匹配企業(yè)的名稱和年份。由于同一企業(yè)在不同年份可能有不同的名稱，所以在匹配的過程中加入年份這一變量是有必要的。第二步，采用企業(yè)所在地的郵政編碼以及電話號碼后7位進行再次合并。最終，本文得以成功匹配的企業(yè)數(shù)目為174641個。

三、基本估計結(jié)果

（一）基準估計結(jié)果

根據(jù)計量模型設(shè)定，本文運用Tobit模型，并控制了年份固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)，結(jié)果匯報在表1。其中，表1中列（1）僅包括核心解釋變量SUBS及其平方項SUBS，列（2）-列（4）逐步加入了其他控制變量。表1中列（1）的估計結(jié)果表明，在僅控制年份固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)后，SUBS的估計系數(shù)為正，SUBS的估計系數(shù)為負，且均在1%的水平上顯著。這意味著隨著政府補貼的增加，其對企業(yè)出口DVAR的影響一開始是正向的，但是增加到一定程度之后，即在政府補貼水平經(jīng)過拋物線的頂點之后會對企業(yè)的出口DVAR產(chǎn)生負向的作用。表1中列（2）在列（1）的基礎(chǔ)上控制了貿(mào)易方式虛擬變量和所有制虛擬變量，結(jié)果表明，SUBS變量及SUBS變量估計系數(shù)的絕對值有所減小，但符號并未改變，且在1%水平上顯著。表1中列（3）在列（1）的基礎(chǔ)上加入了企業(yè)全要素生產(chǎn)率、資本要素密集度、赫芬達爾—赫希曼指數(shù)、企業(yè)規(guī)模及企業(yè)年齡變量，估計結(jié)果顯示，SUBS變量及SUBS變量估計系數(shù)的絕對值仍在1%水平上顯著。表1中列（4）同時加入了所有的控制變量，估計結(jié)果顯示，SUBS變量的估計系數(shù)為0.144，SUBS變量的估計系數(shù)為-0.119。這說明政府補貼對出口DVAR的影響并不隨著其他企業(yè)特征控制變量、企業(yè)所屬年份及行業(yè)特征變化，結(jié)果較為穩(wěn)健。因此，可以推斷企業(yè)的政府補貼與企業(yè)出口DVAR之間確實存在非線性的關(guān)系，且兩者關(guān)系呈“倒U”形。本文的研究假設(shè)1得以驗證。

（二）異質(zhì)性影響分析

1.貿(mào)易方式異質(zhì)性分析

不同貿(mào)易方式的企業(yè)所獲得政府補貼的程度可能不同，本文將總樣本劃分為一般貿(mào)易企業(yè)、加工貿(mào)易企業(yè)和混合貿(mào)易企業(yè)三個子樣本，估計結(jié)果報告在表2中。加工貿(mào)易企業(yè)樣本中的政府補貼（SUBS）變量及其平方項（SUBS）的估計系數(shù)均不顯著，未檢測到政府補貼與企業(yè)出口DVAR之間存在顯著關(guān)系。在一般貿(mào)易企業(yè)樣本中，政府補貼（SUBS）的估計系數(shù)在5%統(tǒng)計水平上顯著為正，政府補貼平方項（SUBS）的估計系數(shù)在1%統(tǒng)計水平上顯著為負，表明一般貿(mào)易企業(yè)樣本中政府補貼與企業(yè)出口DVAR之間存在顯著的“倒U”形關(guān)系。進一步研究后發(fā)現(xiàn)，混合貿(mào)易企業(yè)中政府補貼（SUBS）及其平方項（SUBS）的估計系數(shù)仍然顯著為正和為負，同時顯著性水平有了明顯增強（1%統(tǒng)計水平上顯著），政府補貼對企業(yè)出口DVAR的影響仍然呈現(xiàn)為顯著的“倒U”形關(guān)系。

2.所有制類型異質(zhì)性分析

根據(jù)所有制類型，本文將總樣本分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)兩個子樣本，回歸結(jié)果報告在表3 中。不難看出，在獲得政府補貼較多的國有企業(yè)子樣本中，政府補貼（SUBS）的估計系數(shù)為負，其平方項（SUBS）的估計系數(shù)為正，且均不顯著。在非國有企業(yè)子樣本組中，政府補貼與企業(yè)出口DVAR之間呈現(xiàn)出“倒U”形關(guān)系，且在1%水平上顯著。

（三）穩(wěn)健性分析

為增強基準回歸結(jié)果的可靠性，本文從以下兩個方面進行穩(wěn)健性分析：

1.改變政府補貼（SUBS）的衡量方法

為保證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文重新采用兩種衡量方法對政府補貼變量進行去規(guī)?；幚恚阂皇遣捎谜a貼收入與企業(yè)固定資產(chǎn)的比值來衡量，回歸結(jié)果報告中表4中的列（2）;二是采用政府補貼收入與企業(yè)總資產(chǎn)的比值，回歸結(jié)果報告中表4中的列（3）。表4的回歸結(jié)果表明，無論是采取補貼收入與固定資產(chǎn)的比值還是采取補貼收入與總資產(chǎn)的比值作為政府補貼變量，其系數(shù)均在1%統(tǒng)計水平上顯著為正，其平方項的系數(shù)在1%統(tǒng)計水平上顯著為負，上文的主要結(jié)論仍成立。

2.考慮內(nèi)生性問題

考慮到逆向因果可能會引致內(nèi)生性問題，企業(yè)出口DVAR可能會反過來對政府補貼產(chǎn)生影響。為解決這一問題，本文采用SUBS變量的滯后一期作為工具變量，對原模型進行IV-Tobit估計，估計結(jié)果在表5中的列（1）、列（2）報告，可以看出估計結(jié)果仍然顯著，證明了基準回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。此外，本文采用SUBS變量的滯后一期作為工具變量進行兩階段最小二乘法（2SLS）估計，估計結(jié)果在表5中列（3）報告，在考慮了內(nèi)生性問題后，前文的主要結(jié)論仍然成立。為檢驗工具變量的有效性，本文對工具變量進行Kleibergen-Paap LM統(tǒng)計量檢驗和Kleibergen-Paap Wald F統(tǒng)計量檢驗，結(jié)果在1%的顯著水平上拒絕了工具變量識別不足和弱工具變量的假設(shè)，證明了本文對工具變量選取的有效性。

四、影響機制分析

本文研究發(fā)現(xiàn)政府補貼與中國制造業(yè)企業(yè)出口DVAR之間呈現(xiàn)先促進后抑制的“倒U”形關(guān)系，且在不同貿(mào)易模式和不同所有制的企業(yè)中存在差異。那么，政府補貼對企業(yè)出口DVAR的具體影響機制是什么呢？本文基于中介效應(yīng)模型，構(gòu)建了如下回歸方程：

DVAR=γ+γSUBS+γSUBS+γX+ξ（4）

INNO=k+kSUBS+γX+ξ（5）

DVAR=λ+λSUBS+λSUBS+λINNO+λX+ξ（6）

其中，INNO表示企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新，用企業(yè)新產(chǎn)品銷售額與總銷售額的比值來衡量（張杰;鄭文平，2017）。

表6為機制效應(yīng)分析的估計結(jié)果。其中，表6中的列（1）是對模型（4）的估計結(jié)果，與表1中列（4）的回歸結(jié)果相同。列（2）是對模型⑸的估計結(jié)果，結(jié)果顯示，SUBS的估計系數(shù)顯著為正，表明政府補貼能夠激勵企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。歹U（3）是對模型（6）的估計結(jié)果，在模型（4）的基礎(chǔ)上加入了中介變量INNO ，INNO的估計系數(shù)顯著為正。另外，將列（1）和列⑶進行對比，可以發(fā)現(xiàn)SUBS變量及SUBS變量的估計系數(shù)的絕對值在加入INNO變量之后有所降低，并且顯著性水平也有所下降。因此，可以斷定技術(shù)創(chuàng)新的中介效應(yīng)是存在的，政府補貼通過技術(shù)創(chuàng)新渠道影響中國制造業(yè)企業(yè)的出口DVAR。本文的研究假設(shè)2得以驗證。

五、結(jié)論與政策建議

本文基于中國微觀數(shù)據(jù)，系統(tǒng)地評估了政府補貼對企業(yè)出口DVAR的微觀效應(yīng)及其作用渠道。結(jié)果表明，隨著政府補貼的增加，其一開始對企業(yè)出口DVAR的影響是積極的，但增長到一定程度之后，即在政府補貼水平經(jīng)過拋物線的頂點之后，會對企業(yè)出口DVAR產(chǎn)生抑制的作用，也就是說只有適度的政府補貼能激勵企業(yè)出口DVAR的提高，而高額度補貼會抑制企業(yè)出口DVAR的提升。異質(zhì)性分析表明，政府補貼對企業(yè)出口DVAR的影響因企業(yè)貿(mào)易方式和所有制的不同而存在差異：政府補貼對一般貿(mào)易企業(yè)和混合貿(mào)易企業(yè)出口DVAR的作用更為顯著;較于國有企業(yè)，政府補貼對非國有企業(yè)出口DVAR的作用更為顯著。進一步地，本文通過使用中介效應(yīng)模型發(fā)現(xiàn)，政府補貼通過技術(shù)創(chuàng)新渠道影響中國制造業(yè)企業(yè)的出口DVAR。

本文為研究中國企業(yè)融入全球價值鏈問題提供了新的思路，同時為客觀評價中國政府補貼的經(jīng)濟效果提供了微觀證據(jù)。此外，本文也為改進政府補貼政策提供了新的方向，具有一定的政策意義：

1.在WTO框架內(nèi)設(shè)定合理的政府補貼

本文的研究表明只有適度的政府補貼才能提升企業(yè)在全球價值鏈中的地位，而高額度的補貼則會產(chǎn)生負面的作用，因此政府對企業(yè)進行補貼時需要控制好補貼的種類和強度。SCM協(xié)議將補貼分為禁止性補貼和可訴性補貼，對研發(fā)領(lǐng)域的補貼在一定條件下屬于傳統(tǒng)意義上的不可訴補貼，雖然SCM協(xié)議中的不可訴補貼條款已經(jīng)失效，但鑒于各國一般不對此類補貼采取反補貼措施的事實，政府可適度增加對研發(fā)領(lǐng)域補貼的使用，這有利于提升企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力。此外，目前中國在研發(fā)領(lǐng)域的補貼主要采用稅收優(yōu)惠的補貼方式，相對于直接撥款的方式，它的成效大打折扣。因此，中國在研發(fā)領(lǐng)域可采取直接撥款等更為直接的補貼方式，以確保企業(yè)的創(chuàng)新效率，提升企業(yè)的出口DVAR。

2.完善國內(nèi)中間品市場

本文研究發(fā)現(xiàn)，就加工貿(mào)易企業(yè)而言，政府補貼的積極作用并不顯著。因此，一般貿(mào)易企業(yè)可以通過進口高質(zhì)量的中間品來整合全球資源，這能使企業(yè)更加專注于自身的優(yōu)勢領(lǐng)域，從而產(chǎn)生成本節(jié)約效應(yīng)和生產(chǎn)率提升效應(yīng)，進而提升企業(yè)的出口DVAR，這對于實現(xiàn)我國加工貿(mào)易轉(zhuǎn)型升級具有重要的意義。此外，企業(yè)也可以通過進口中間品獲取技術(shù)溢出效應(yīng)，這有利于提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)業(yè)在全球價值鏈中的地位。另一方面，為了避免在進口中間品的過程中形成進口依賴，從而產(chǎn)生“低端鎖定”效應(yīng)，有必要通過技術(shù)溢出效應(yīng)培育并完善國內(nèi)中間品市場，整合全球資本、技術(shù)等高級要素資源以推進企業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)由價值鏈低端向價值鏈中高端的升級，并實現(xiàn)出口DVAR的提高。

3.打造良性競爭環(huán)境

本文研究發(fā)現(xiàn)，相較于國有企業(yè)，政府補貼對非國有企業(yè)的作用更為有效，因此政府應(yīng)該適當增加對民營企業(yè)的補貼力度，為民營企業(yè)發(fā)展營造良好的市場環(huán)境，充分發(fā)揮政府補貼對企業(yè)出口的積極作用。政府應(yīng)該簡政放權(quán)，放松準入壁壘，引入競爭機制，按照市場化原則進行資源配置，進一步擴大市場開放度。此外，由于信息不對稱，企業(yè)在申請政府補貼的過程中可能會存在“尋補貼”的行為，這會造成產(chǎn)業(yè)內(nèi)的惡性競爭，不利于企業(yè)競爭力的提升。為此，政府需要建立完善的甄別和監(jiān)督機制，有針對性地給予補貼并確保補貼不被挪用，切實發(fā)揮政府補貼在提升企業(yè)出口競爭力上的積極作用。

參考文獻：

[1]張杰，鄭文平.政府補貼如何影響中國企業(yè)出口的二元邊際[J].世界經(jīng)濟，2015（6）：22-48.

[2]邵朝對，蘇丹妮.產(chǎn)業(yè)集聚與企業(yè)出口國內(nèi)附加值：GVC 升級的本地化路徑[J].管理世界，2019（8）：9-29.

[3]王紫.外商直接投資與出口國內(nèi)增加值[D].中南財經(jīng)政法大學，2019.

[4]David Hummels and Jun Ishii and Kei-Mu Yi. The nature and growth of vertical specialization in world trade[J]. Journal of International Economics，2001，54（1）：75-96.

[5]Robert Koopman and Zhi Wang and Shang-Jin Wei. Estimating domestic content in exports when processing trade is pervasive[J].Journal of Development Economics，2012 （1）：178-189.

[6]Richard Upward and Zheng Wang and Jinghai Zheng. Weighing China's export basket：The domestic content and technology intensity of Chinese exports[J].Journal of Comparative Economics，2013（2）：527-543.

[7]張杰，陳志遠，劉元春.中國出口國內(nèi)附加值的測算與變化機制[J].經(jīng)濟研究，2013（10）：124-137.

[8]KEE H L，TANG H. Domestic Value Added in Exports：Theory and Firm Evidence from China[J].The American Economic Review，2016（6）：1402-1436.

[9]余淼杰，崔曉敏.人民幣匯率和加工出口的國內(nèi)附加值：理論及實證研究[J].經(jīng)濟學（季刊），2018（03）：1207-1234.

[10]李勝旗，毛其淋.制造業(yè)上游壟斷與企業(yè)出口國內(nèi)附加值——來自中國的經(jīng)驗證據(jù)[1].中國工業(yè)經(jīng)濟，2017（3）：101-119.

[11]高翔，劉啟仁，黃建忠.要素市場扭曲與中國企業(yè)出口國內(nèi)附加值率：事實與機制[J].世界經(jīng)濟，2018（10）：26-50.

[12]蘇振東，洪玉娟，劉璐瑤.政府生產(chǎn)性補貼是否促進了中國企業(yè)出口？——基于制造業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù)的微觀計量分析[J].管理世界，2012（5）：24-42

[13]施炳展，逮建，王有鑫.補貼對中國企業(yè)出口模式的影響：數(shù)量還是價格？[J].經(jīng)濟學（季刊），2013（4）：1413-1442.

[14]任曙明，呂鐲.融資約束、政府補貼與全要素生產(chǎn)率——來自中國裝備制造企業(yè)的實證研究[J].管理世界，2014（11）：10-23+187.

[15]毛其淋，許家云.政府補貼對企業(yè)新產(chǎn)品創(chuàng)新的影響——基于補貼強度“適度區(qū)間”的視角[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2015（6）：94-107.

[16]劉啟仁，黃建忠.產(chǎn)品創(chuàng)新如何影響企業(yè)加成率[J].世界經(jīng)濟，2016（11）：28-53.

[17]呂越，黃艷希，陳勇兵.全球價值鏈嵌入的生產(chǎn)率效應(yīng)：影響與機制分析[J].世界經(jīng)濟，2017（7）：28-51.

[18]毛其淋，許家云.貿(mào)易自由化與中國企業(yè)出口的國內(nèi)附加值[J].世界經(jīng)濟，2019（1）：3-25.

[19]Boeing P. The allocation and effectiveness of China's R&D subsidies——Evidence from listed firms [J].Research Policy，2016（9）：1774-1789.

[20]Comanor W S，Leibenstein H. Allocative Efficiency，X- Efficiency and the Measurement of Welfare Losses [J]. Economica（New Series），1969（143）：304-309.

[21]邵敏，包群.政府補貼與企業(yè)生產(chǎn)率——基于我國工業(yè)企業(yè)的經(jīng)驗分析[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2012（7）：70-82.

[22]呂越，羅偉，劉斌.異質(zhì)性企業(yè)與全球價值鏈嵌入：基于效率和融資的視角[J].世界經(jīng)濟，2015（8）：29-55.

[23]唐丹丹，唐姣美.政府補貼如何影響中國企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量[J].現(xiàn)代經(jīng)濟探討，2019（10）：73-81.

[24]岳文.政府補貼與企業(yè)出口國內(nèi)附加值率：事實與影響機制[J].財貿(mào)研究，2020（5）：13-27.

[25]李國柱，張婷玉.政府補貼對企業(yè)出口的影響——基于傾向得分匹配倍差法的研究[J].衡水學院學報，2021 （4）：49-55.

[26]鄭明貴，鄭雯芳，董娟.政府補貼、研發(fā)投入與企業(yè)出口[J].江西理工大學學報，2022（1）：41-50.