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2016年Nicholas Bloom等在TOP5刊RES上发表了题为《Trade Induced Technical Change? The Impact of Chinese Imports on Innovation, IT and Productivity》的论文。该文讲的是来自中国的进口竞争促使欧洲专利申请、IT采用和全要素生产率（TFP）在20世纪90年代末到21世纪初增长了多达30%。

因为这篇文章与Autor等（2021）得出的结论竟然相反，从而在学术界产生了很大的影响（😄，实际情况未必），也就引起了Douglas L Campbell, Karsten Mau极大兴趣去复现文章的结果。

最后，他们也在RES上发表评论公开质疑该文存在编码错误、回归式子设置存疑等相关问题。他们认为这篇文章显著为正的结果是错误的，相反，他们通过正确编码，并设定正确的回归式子后发现结果显著为负数或不显著。

①

下面是他们在RES上的具体评论。

总结成一小段话

Bloom等（2016）发现，来自中国的进口竞争促使欧洲专利申请、IT采用和全要素生产率（TFP）在20世纪90年代末到21世纪初增长了多达30%。我们发现其结果中一个重要的稳健性检验存在几个编码错误（coding errors）。纠正后，结果显示来自中国的进口竞争与欧洲专利之间不存在统计学意义上的关系。原文中的其他回归使用了有问题的log(1+patents)转换。鉴于来自中国进口竞争行业的欧洲企业平均专利数量较低且整个样本中的专利数量迅速下降，这种数据转换会导致偏差。

具体一点

BDvR使用长面板显示，在控制了部门和公司层面的时间趋势后是结果依然稳健的。然而，图 1(b) 中出现了相同的递减情况，从中可以看出，来自中国的进口竞争行业（红线）的专利也趋向于零。从 2000 年到 2005 年，来自中国的进口竞争组与非竞争组的初始百分比下降是相同的。

如果处理组和对照组的专利百分比下降相似，为什么 BDvR 会发现来自中国的进口竞争会产生巨大且显著的影响？原因是他们的结果有偏差，部分原因是：（1）（专利+1）的标准化数据转换，（2）来自中国的进口竞争和非竞争部门的专利水平不同，以及（3）专利数据的逐年减少。每家公司的平均专利绝对数量少加剧了这种偏差。为了修正观点，在表1的A组中，我们显示在基准样本中，从 2000 年到 2005 年，在与中国竞争最激烈的行业中，每家欧洲公司的平均专利数量下降了 94%，而在与中国接触较少的行业中，欧洲公司的平均专利数量也下降了 94%。然而，如果首先通过专利+1来标准化专利变量，然后计算百分比变化，我们得出与中国进口竞争的欧洲公司专利下降了 39%，而其他不予中国进口竞争的欧洲公司专利下降了 63%。这种差异是对专利数据标准化和与中国进口相竞争的企业初始专利水平较低的结果。在表 1 的B组中，我们看到随着年份专利数量逐渐减少的情况也会在较长的样本中引起偏差。

鉴于对专利+1的标准化操作的担忧，BDvR 的负二项式回归成为关键的稳健性检验。遵循专利文献中的实证基础模型（Hausman 等，1984 ），BDvR 采用以下负二项式面板回归形式：

在表 2 的第（1）列中，我们复现了BDvR 表 7第 (3) 列的结果，估计负二项式回归。该回归无意中使用专利+1作为因变量，并且还包含与其论文中描述不同的固定效应。在第 (2) 列中，我们使用实际专利数量（而不是专利+1）运行相同的回归，却得到了一个负的但微不足道的中国进口系数。当还包括 country*year交互固定效应时，符号翻转但在统计上仍然不显著。在第 (4) 列中，当我们排除4位SIC固定效应时，发现中国进口与专利之间存在显著的负相关关系。总之，我们发现来自中国的进口竞争与欧洲公司专利之间的正相关关系并不稳健。

②

在Bloom等（2016 ）的文章中，有一组关于来自中国贸易的影响的九个结果。前三项表明，中国的贸易促进了欧洲企业以专利、生产力和信息技术 (IT) 的采用来衡量的技术变革。最后六项表明，来自中国的贸易也导致了资源重新配置给技术更先进的欧洲公司：那些拥有更多专利、更高生产力和 IT 采用率的公司增长更快，退出率更低。Campbell 和 Mau（2020，“CM”）认为，其中一个结果，即来自中国的进口竞争对欧洲公司专利申请的影响的结果，极易受到回归方程设定的影响。本文重点关注CM对我们计数数据模型的批评——在较长的回复中讨论了CM的其他方面。

里面就是回应具体内容，附上原文：

在 BDVR 中，我们认为中国的进口竞争在 2000 年至 2007 年期间对欧洲公司的技术升级起到了积极作用。这一结论基于许多基本的实证结果，表明中国的竞争将资源重新分配给欧洲高科技公司。CM认为中国的进口竞争对欧洲公司专利影响绝对回归方程选择极为敏感。的确，改变控制变量（例如，固定效应）会导致系数符号和大小的不同结果。与CM交锋的一个有用方面，是在几个维度，尤其是计数数据模型上进一步探索回归结果。尽管如此，当进行适当的更正时，我们原始论文的总体发现仍然稳健。

*原文以及评论文章的代码可以在计量社群直接下载。