2022年12月2日-3日，由清华大学国家金融研究院国际金融与经济研究中心(CIFER)主办的“2022国际贸易争端与全球化重构”学术研讨会圆满举办。清华大学五道口金融学院博士后李元琨出席由CIFER研究员、北京师范大学统计学院教授兼副院长李昕主持的技术竞争与产业政策分论坛四，分享其与合作者们（如下图）题为《贸易战、知识流入与后发国家创新》(Trade War, Knowledge Inflows and Innovation in Latecomer Countries)的文章。
李元琨，清华大学五道口金融学院博士后研究员， 清华大学国家金融研究院国际金融与经济研究中心(CIFER)助理研究员，武汉大学经济学博士。研究方向为贸易政策与技术竞争。他曾在Economic Analysis and Policy，Pacific-Basin Finance Journal，merging Markets Finance and Trade等 SSCI期刊上发表论文。他的论文曾获2022年联合国贸发会议和全球商务学会最佳论文提名奖（Top 5 nominees of the 2022 UNCTAD-AIB Award）。
李元琨
文章从知识流动的角度研究了贸易战对中国企业创新能力的影响。文章首先利用宏观数据，发现中国的创新产出在2018年出现了关键转折由升转降，而中国企业的技术市场规模和研发投资持续上升。中国企业来自美国的知识流动同期明显下降。论文通过将中美贸易战的六轮关税分解到中国上市公司层面，使用DID模型和文本分析技术，发现美国对中国征收的第一轮关税对中国企业从美国的知识流入产生了显著负面影响。利用上市公司的客户数据，发现知识流动下降源于出口学习效应。此外，美国关税通过知识流动渠道对中国企业的创新数量和质量都产生了显著的负面影响，且这种负面影响主要集中在技术前沿企业。最后，文章还排除了美国关税通过市场规模机制对中国企业创新影响的替代性解释。该研究结果丰富了从知识流动的角度对贸易和创新的研究。
熊彼特创新理论认为，创新是现有知识的重新组合。在全球化背景下，国际知识溢出可以帮助发展中国家实现技术进步和经济增长的追赶。如Eaton & Kortum（1999）估计，由于知识流动的扩散效应，美国和日本的技术扩散共同带动了其他国家三分之二的经济增长。然而，日益严重的贸易保护主义给世界经济带来了逆全球化浪潮。那么贸易战等逆全球化进程将会如何影响全球知识流动和发展中国家的技术创新? 对这一问题进行微观数据上的因果识别存在两个困难：一是将中美贸易战冲击分解到中国企业层面；二是在企业层面上衡量从美国到中国的知识流动。针对第一个困难，文章首先利用中美两国的关税加征目录和中国海关数据库将中美贸易战冲击分解到中国企业层面。由于中美两国在贸易战期间都征收了三轮关税，文章分别构建了衡量六轮关税的指标，以分别评估每轮关税的实际创新影响。针对第二个困难，文章通过专利引用层面的指标构建了来自美国的知识流动指标，并且还基于企业年报文本来识别一个句子是否同时包括"美国"和"技术"，作为中国企业来自美国知识流动的代理指标。本研究的贡献在于：就中美贸易战对中国企业的知识流动和创新影响进行研究，并从知识流动的角度丰富了关于贸易和创新的现有文献。
现有文献普遍使用加总的三轮关税构建指标，如果使用企业2019年年报信息作为研究变量，那么这一变量距离第三轮关税只有六个月，离第一轮关税有将近两年的时间，处理时间差距较大。考虑到美国对华加征的每一轮关税所针对行业存在差异，有必要针对每一轮关税指标分别构建。同样，中国对美国征收的反制关税也包括三轮，也需要为每一轮关税分别构建指标。因此，文章使用中国海关数据库和美国加征关税目录，将中国上市的公司分为两组，即出口产品在美国关税目录中的公司作为处理组，出口产品不在美国关税目录中的公司作为控制组。文章发现2018年后，处理组公司的发明专利申请经历了明显下降，而对照组则没有显示出明显变化。通过使用文本分析技术，文章基于中国企业年度报告文本来研究高层管理团队对创新困难的抱怨程度，估计了同时出现"创新"和"困难"句子数量与总句数的比率。结果显示，处理组公司2018年后对创新困难的抱怨有明显上升趋势。控制组公司对创新困难的抱怨只轻微上升。
文章数据来自于5个数据库。第一个是加征关税数据库，该数据来自美国贸易代表办公室和中国商务部。第二是中国海关数据库数据。为了满足前定变量要求，本文主要选择2016年海关数据来构建基准指标，选择2015年和2014年海关数据来构建稳健性检验指标。第三是专利和引用数据，来源是中国国家知识产权局。第四是中国企业年报文本数据，来自上海证券交易所和深圳证券交易所的官方网站。第五，公司层面的控制变量，都来自CSMAR数据库。其后，文章分别基于这五个数据库构建了中美贸易战六轮关税冲击指标、中国企业创新数量指标、中国企业创新质量指标、中国企业自美知识流动等指标。最后，文章基于以上数据和指标，首先研究了中美贸易战对中国企业自美知识流动的影响，以及中美贸易战进一步对中国企业创新的影响。
文章首先基于宏观数据发现：1.中国创新产出在2018年出现了重要转折。2.中国企业的技术市场和创新投入持续增加，表明中国创新产出的下降不能仅仅用技术市场规模效应来解释。3.中国对美国的专利引用在2018年后明显下降，表明中国来自美国的知识流动减少。文章其后利用企业微观数据发现：1.美国第一轮关税对中国企业从美国的知识流动产生了明显的负效应。2.美国关税通过出口学习机制影响来自美国的知识流动。3.来自美国的知识流动对中国企业的创新数量和质量都有明显的积极影响，贸易战对中国企业创新数量和质量都产生了显著负向影响。4.贸易战对中国企业创新的影响主要集中在中国技术前沿企业的突破性创新上。5.中美贸易战可以在宏观层面上解释中国创新下降的52.1%。
吕丹
香港中文大学经济系助理教授吕丹认为这篇文章研究了一个有趣且重要问题，那就是贸易战背景之下，国际知识流动如何影响后进国家创新。这篇文章使用了多个数据来源，将中美贸易战的六轮关税进行了分解，通过企业年报文本和专利引用数据对知识流动进行衡量，并且通过双重差分方法对这一问题进行了回答。吕丹教授对这一文章提出三点建议：一是可以用更精确的文本分析方法识别来自美国的知识流动。二是可以从上下游供应链的角度拓展现有研究。三是可以进一步研究中国公司从美国之外的其他国家获取知识流动，以及研究贸易战之下知识流动的变化对中国公司绩效影响。
审稿：李昕
撰稿：李元琨
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