$ {K}_{it} $ 、 $ {L}_{it} $ 和 $ {M}_{it} $ 分别为企业 $ i $ 在 $ t $ 期使用的资本、劳动和中间品要素， $ {\alpha }_{K} $ 、 $ {\alpha }_{L} $ 和 $ {\alpha }_{M} $ 分别为资本、劳动和中间品的产出弹性， $ {\alpha }_{k}+{\alpha }_{L}+{\alpha }_{M}=1 $ ， $ {Y}_{it} $ 和 $ {A}_{it} $ 分别为企业产出和生产率水平。此外，本文将中间品 $ {M}_{it} $ 定义为国内中间品（ $ {M}_{it}^{D} $ ）与国外中间品（ $ {M}_{it}^{I} $ ）的不变替代弹性（CES）函数：

其中， $ \sigma $ 为国内外中间品的替代弹性， $ \sigma > 1 $ 。 $ {\varphi }_{D} $ 为国内中间品效率，与国内的科技研发和技术进步密切相关，而国外中间品效率 $ {\varphi }_{I} $ 与国外技术水平相关。假设 $ {\varphi }_{I} $ 外生给定，且 $ {\varphi }_{D} $ 和 $ {\varphi }_{I} $ 都大于0。产学研合作（ $ {iurc}_{it} $ ）在一定程度上促进了企业创新，提高了企业创新质量和效率（Xu等，2020，刘斐然等，2020），进而提升了国内中间品效率，因此有：

对代表性企业而言，假设劳动、资本、国内中间品和国外中间品要素价格 $ w{\text{、}}r{\text{、}}{P}_{t}^{D} $ 和 $ {P}_{t}^{I} $ 都是外生给定的。在给定目标产量和要素价格的情况下，企业通过选择劳动、资本和中间品的最优使用量来实现成本最小化，即：

由成本最小化的一阶条件可以得到：

其中， $ {C}_{it} $ 为总成本， $ {c}_{it} $ 为企业生产最终品的边际成本。

在劳动和资本预先确定的基础上，企业通过选择国内中间品（ $ {M}_{it}^{D} $ ）和国外中间品（ $ {M}_{it}^{I} $ ）数量来实现中间品成本最小化，即：^①

其中， $ {P}_{t}^{M} $ 为中间品的价格指数。根据中间品成本最小化，可以得到 $ {P}_{t}^{M} $ 以及进口中间品成本占原材料总成本比重：

与一般贸易相比，加工贸易生产的产品不能在本土市场上销售，但加工贸易可以获得免税的进口中间品用以开展生产活动。因此，企业加工贸易的比重越大，面临的国外中间品相对价格 $ {P}_{t}^{I}/{P}_{t}^{D} $ 越低。此外，企业加工贸易占比与其产学研合作水平 $ {iurc}_{it} $ 相关，产学研合作可以通过提高企业创新质量来提升企业产品在本土市场上的竞争优势，刺激企业更多地从事一般贸易，进而降低其加工贸易占比，则有：

其中， $ pro $ 为加工贸易占比。进一步地，假设最终品价格 $ {P}_{t} $ 外生给定，则企业销售收入 $ {P}_{t}{Y}_{it} $ 为：

式（14）表明，企业销售收入由以下五部分构成：企业利润 $ {\pi }_{it} $ 、资本成本 $ {r}_{t}{K}_{it} $ 、劳动成本 $ {w}_{t}{L}_{it} $ 、国内中间品成本 $ {{P}_{t}^{D}M}_{it}^{D} $ 和进口中间品成本 $ {{P}_{t}^{I}M}_{it}^{I} $ 。企业出口国内附加值率（ $ DVA{R}_{it} $ ）可以表示为：

将式（6）、式（7）和式（11）代入式（15）可以得到：

其中， $ {\gamma }_{it}=\left( {{\alpha }_{M}}/{{P}_{t}} \right){c}_{it} $ 。对式（16）分别求 $ DVA{R}_{it} $ 对国内中间品效率和国外中间品相对价格的偏导数可以得到：

式（17）和式（18）表明，企业出口国内附加值率随国内中间品效率和国外中间品相对价格的提高而上升。国内中间品效率和国外中间品相对价格的提高增加了企业对国内中间品的需求，进而提升了企业出口国内附加值率。结合式（3）、式（12）和式（13），可以得到企业出口国内附加值率 $ DVA{R}_{it} $ 关于产学研合作水平 $ {iurc}_{it} $ 的偏导数：

式（19）表明，产学研合作通过国内中间品效率和加工贸易占比而影响企业出口国内附加值率。一方面，产学研合作具有效率提升效应，即产学研合作有利于企业创新和技术进步（Szücs，2018；Caloghirou等，2021），提高国内中间品效率，增加对国内中间品的需求，进而提高企业出口国内附加值率；另一方面，产学研合作具有出口升级效应，即产学研合作有利于提升最终产品在本土市场上的竞争优势，促进企业从事一般贸易，降低其加工贸易占比，进而提升企业出口国内附加值率。因此，本文提出以下假设：

假设1：产学研合作有助于增加制造业企业出口国内附加值率。

假设2：国内中间品效率和加工贸易占比是产学研合作增加企业出口国内附加值率的重要机制。

四、研究设计

（一）模型设定

本文构建了如下的面板数据计量模型：

其中， $ {DVAR}_{it} $ 和 $ {IURC}_{it} $ 分别为企业 $ i $ 在 $ t $ 年的出口国内附加值率和产学研合作水平。 $ {controls}_{it} $ 为企业层面的控制变量。 $ {\mu }_{t} $ 、 $ {\mu }_{k} $ 和 $ {\mu }_{j} $ 分别为年份、地区和行业固定效应， $ {\varepsilon }_{it} $ 为随机误差项。考虑到序列相关性和异方差的影响，本文对随机误差项 $ {\varepsilon }_{it} $ 在企业层面进行聚类处理。

（二）变量定义

1. 产学研合作（IURC）。本文借鉴Hong和Su（2013）以及刘斐然等（2020）的测算方法，根据是否与高校等研究机构联合申请专利，判断企业是否参与产学研合作，并以当年企业联合申请专利数占专利申请总数的比重来衡量产学研合作水平。该指标数值越大，表明企业参与产学研合作的水平越高。同时，考虑到专利对企业的影响具有长效性，本文还使用企业累计联合申请专利数与专利申请累计总数的比值来衡量产学研合作的累积水平。具体而言，本文使用中国企业专利数据，在剔除外观设计专利后，通过“公司+大学”“公司+研究院”“公司+研究所”关键词检索，筛选专利申请信息，得到企业与高校、研究院和研究所联合申请专利数据，进而计算产学研合作相关指标。

2. 企业出口国内附加值率（DVAR）。本文基于Upward等（2013）以及张杰等（2013）的方法测算企业出口国内附加值率，公式如下：

其中， $ \Lambda $ 表示不同出口类型的企业，取值O、P和M分别表示一般贸易企业、加工贸易企业和混合贸易企业。 $ {\omega }_{O} $ 和 $ {\omega }_{P} $ 分别表示混合贸易企业中以一般贸易和加工贸易方式出口的比重， $ {\left.im{p}_{it}^{O}\right|}_{BEC} $ 表示经BEC产品编码识别和贸易代理商调整后的一般贸易中间品实际进口额，^② $ im{p}_{it}^{P} $ 表示经贸易代理商调整后的加工贸易中间品实际进口额， $ {Y}_{it} $ 表示企业产出，用企业总销售值来衡量。此外，本文参考Kee和Tang（2016）的方法处理其他间接进口问题。^③

3. 控制变量。（1）企业全要素生产率（lntfp），使用LP方法进行测度。^④（2）企业年龄（lnage），使用企业样本年份减去成立年份加1后的对数值表示。（3）企业规模（lnsize），使用企业年平均从业人数的对数值表示。（4）企业股权性质（soe），国有企业取值为1，否则为0。（5）行业集中度（hhi），使用赫芬达尔—赫希曼指数衡量，即 ${hh}{{i}_{jt}} = \mathop \sum \nolimits_{i \in {\Omega _i}} {\left( {{s_{it}}/{S_{jt}}} \right)^2} $ ，其中 $ {s}_{it} $ 和 $ {S}_{jt} $ 分别表示企业及所在行业的年销售额。该指数数值越大，表明行业集中度越高。（6）固定资产规模（lnassets），使用企业固定资产总额的对数值表示。

（三）数据来源与样本选择

本文使用2000—2013年中国工业企业数据库、企业专利数据库以及海关贸易数据库的合并数据进行分析。首先，本文对中国工业企业数据做如下处理：（1）2010年工业企业数据存在较为严重的数据缺失，所以剔除该年度的数据；（2）借鉴Yu（2015）的做法，剔除缺少主要财务指标、企业年平均从业人数少于8人以及无成立时间的企业样本；（3）根据一般公认会计准则，剔除存在明显异常的企业样本；（4）选取制造业行业进行考察，并对样本进行上下1%的缩尾处理。其次，借鉴Yu（2015）的方法，依据企业名称、电话号码后六位以及所在地区的邮政编码，将处理后的中国工业企业数据库与海关贸易数据库进行匹配。最后，以企业名称和年份为匹配条件与中国专利数据进行匹配，保留有专利申请的制造业企业样本。表1列示了主要变量的描述性统计结果。

五、实证结果分析

（一）基准回归结果

表2报告了基准回归结果。列（1）和列（2）报告了企业当年产学研合作水平对出口国内附加值率的影响结果。在加入控制变量后，IURC的系数为0.038，在1%的水平上显著，表明企业当年产学研合作水平的提高有助于增加出口国内附加值率。此外，控制变量的估计结果与预期相符。其中，生产率越高的企业越有可能克服中间品进口过程中的沉没成本（吕越等，2018），进口越多中间品，因此出口国内附加值率越低。规模越大的企业越倾向于使用进口中间品，出口国内附加值率就越低。企业成立的时间越长，越容易从国际贸易过程中获取学习效应，因而拥有越高的研发能力和越多的技术积累，企业出口国内附加值率就越高。集中度较高的行业相对缺乏竞争，造成企业的出口国内附加值率较低。

为了揭示产学研合作对出口国内附加值率的长效影响，表2中列（3）和列（4）报告了企业累积产学研合作水平对出口国内附加值率的影响结果。IURC的系数为0.048，在1%的水平上显著，表明累积产学研合作水平的提高促进了企业出口国内附加值率的提升。可见，产学研合作对企业出口国内附加值率的影响并非瞬时的，而是在相对较长的时期内持续产生效果，具有明显的累积效应。因此，企业应与“学研”机构开展长期深入合作，注重产学研合作的长效影响，而不仅仅是短期参与。在与企业长期深入合作中，高校和科研机构能够充分了解企业的创新需求和隐性知识，更有针对性地为企业创新提供知识和科研技术支撑，实现技术的整合和积累，提高协同创新效益。

（二）内生性问题

1. 工具变量2SLS估计。借鉴Lin等（2011）、Lin等（2012）以及Shi等（2020）的研究，本文将地区—行业层面产学研合作水平的均值（IURC_region_industry）作为工具变量。由于创新资源、市场环境和创新需求在地区和行业间具有差异，产学研合作的地区—行业层面均值在很大程度上影响企业参与产学研合作的水平。在创新资源丰富、市场环境良好的地区，企业与“研学”机构的合作机会更多。而对单个企业而言，地区—行业层面的产学研合作水平不太可能影响出口国内附加值率，所以满足工具变量的外生性要求。

表3列示了工具变量2SLS估计结果，其中列（1）和列（3）为第一阶段估计结果，列（2）和列（4）为第二阶段估计结果。工具变量的识别不足检验和弱识别检验结果表明，地区—行业层面的产学研合作平均水平与企业产学研合作水平具有较强的相关性，因而本文选取的工具变量是有效的。不难发现，在考虑可能存在的内生性问题后，产学研合作水平的估计系数在1%的水平上显著为正，本文的核心结论仍然成立。

2. PSM估计。为了更好地揭示产学研合作与企业出口国内附加值率的因果关系，本文还采用倾向得分匹配（PSM）方法进行检验。首先，以企业是否拥有与高校、研究院、研究所的联合专利为依据，构建产学研合作虚拟变量 $ {uic}_{it} $ ，并将样本分为处理组（参与产学研合作的企业， $ {uic}_{it}=1 $ ）和控制组（未参与产学研合作的企业， $ {uic}_{it}=0 $ ）。然后，以企业层面变量和年份虚拟变量为控制变量，采用一对三的最近邻匹配方法，为处理组匹配合适的控制组样本。^⑤最终，经过50次Bootstrap后，计算得到处理组与控制组出口国内附加值率的平均处理效应（ATT）。根据表4结果，处理组和控制组的平均处理效应显著为正，即参与产学研合作的企业具有更高的出口国内附加值率。因此，产学研合作有利于提升企业出口国内附加值率的基本结论依然成立。

（三）稳健性分析

1. 样本自选择问题。除了与高校、研究院、研究所联合申请专利外，企业还可能以其他方式参与产学研合作，这就造成了样本自选择问题。为此，本文采用处理效应模型加以解决。首先，将企业是否参与产学研合作的虚拟变量 $ {uic}_{it} $ 作为被解释变量，利用Probit模型估计企业参与产学研合作的概率；然后，根据Probit模型的估计结果计算逆米尔斯比（imr），将其作为解释变量加入基准回归中，结果见表5中列（1）和列（3）。可以看出，IURC的系数在1%的水平上显著为正。这进一步证实产学研合作有助于提高企业出口国内附加值率，与上文结论一致。

同时考虑样本自选择和内生性问题，本文还结合处理效应模型和工具变量法进行了分析，结果见表5中列（2）和列（4）。可以看出，企业产学研合作水平的估计系数显著为正，且通过1%水平的显著性检验。因此，在同时考虑内生性和样本自选择问题后，产学研合作对企业出口国内附加值率仍然具有显著的提升作用。

2. 测量误差检验。为了进一步检验估计结果的可靠性，本文采用以下两种方法测算企业出口国内附加值率。第一，借鉴Upward等（2013）的方法，仅考虑BEC产品分类问题，计算得到DVAR1，结果见表5中列（5）和列（7）。第二，中国工业企业数据库在2007年以后没有公布企业中间品投入指标，所以无法剥离国内中间投入中的国外成分。为此，本文在考虑BEC产品分类和贸易代理商等问题的同时，根据Koopman等（2014）将国内中间品含有的国外产品份额设定为5%，利用2000—2007年企业中间品投入指标，剔除国内中间品投入中的国外成分，得到DVAR2，结果见表5中列（6）和列（8）。不难发现，在考虑企业出口国内附加值率的测量误差后，企业产学研合作水平的估计系数依然显著为正。

3. 采用双限制的Tobit估计。本文参考吕越等（2018）的做法，采用双限制的Tobit模型进行了估计，结果见表6。可以发现，无论是采用Tobit模型、Tobit工具变量法，还是处理效应模型的Tobit估计，核心解释变量IURC的系数都显著为正。因此，基准回归的计量结果和分析结论是稳健可靠的。此外，本文还检验了产学研合作的边际效应，结果都显著为正，说明产学研合作对企业出口国内附加值率的提升作用是递增的。

（四）作用机制分析

上文发现产学研合作能够显著提升企业出口国内附加值率，那么其作用机制是否与本文的理论预期一致？为了回答这一问题，本文将从国内中间品效率和加工贸易占比两方面进行探讨。结合中介效应模型，本文构建以下回归方程：

其中， $ {\varphi }_{D,it} $ 为企业 $ i $ 在 $ t $ 期的国内中间品效率，借鉴韩峰等（2020）的方法，用国内中间品的附加值效率表示，即企业工业增加值与国内中间品投入额的比值。 $ {pro}_{it} $ 为企业 $ i $ 在 $ t $ 期的加工贸易占比，即企业加工贸易出口额占一般贸易与加工贸易总额的比重。

表7报告了企业累积产学研合作水平的机制检验结果。^⑥列（1）为式（22）的估计结果，可以发现产学研合作能够显著降低企业加工贸易占比。列（2）为引入加工贸易占比后，产学研合作影响出口国内附加值率的估计结果，pro的系数显著为负，说明企业加工贸易占比越高，出口国内附加值率越低，这与Upward等（2013）的结论一致。另外，引入加工贸易占比后，IURC的系数显著减小。可以推断，产学研合作通过降低企业加工贸易占比而提高了出口国内附加值率。

表7中列（3）为式（23）的估计结果，可以发现产学研合作能够显著提高企业国内中间品的附加值效率。列（4）结果显示， $ {\varphi }_{D} $ 的系数显著为正，说明国内中间品的附加值效率越高，企业出口国内附加值率越高，这与韩峰等（2020）的结论一致。另外，加入国内中间品附加值效率后，IURC的系数显著减小，表明产学研合作通过提高企业国内中间品的附加值效率而提高了出口国内附加值率。进一步地，如列（5）所示，将国内中间品的附加值效率和加工贸易占比同时加入基准回归后，IURC的系数进一步减小为0.027，且 $ {\varphi }_{D} $ 的系数依然显著为正，pro的系数显著为负。因此，国内中间品的附加值效率和加工贸易占比是产学研合作影响出口国内附加值率的重要作用机制。

本文还借鉴马述忠和张洪胜（2017）的方法对作用机制进行了稳健性检验。首先，检验产学研合作是否降低加工贸易占比和提高国内中间品的附加值效率。然后，检验产学研合作是否通过加工贸易占比和国内中间品附加值效率而影响企业出口国内附加值率，模型如下：

其中， $ {IURC}_{it}\times {pro}_{it} $ 和 $ {IURC}_{it}\times {\varphi }_{D,it} $ 分别为产学研合作水平与加工贸易占比、国内中间品附加值效率的交互项。表7中列（6）和列（7）结果显示， $ {IURC}_{it}\times {pro}_{it} $ 和 $ {IURC}_{it}\times {\varphi }_{D,it} $ 的系数均显著为正，表明加工贸易占比和国内中间品附加值效率确实是产学研合作影响企业出口国内附加值率的作用机制，从而验证了机制检验结果的稳健性。

（五）异质性分析

1. 地区异质性。考虑到各地区在创新资源和地理优势等方面存在差异，本文根据区域分布将企业划分为东部、中部和西部地区三类，探讨地区特征对核心结论的影响，企业累积产学研合作水平的估计结果见表8中列（1）至列（3）。^⑦可以发现，企业出口和科技创新活动主要集聚在东部沿海地区，存在地理非平衡性的特征，产学研合作对东部地区企业出口国内附加值率具有显著的正向影响，而在中部和西部地区，这一影响则不显著。可能的原因是，东部地区的地理优势明显，科研机构与高校众多，高技术人才集聚，拥有比较丰富的科技创新资源、较高的市场开放度以及良好的创新环境，而且是高技术加工制造业聚集区，其产学研合作机制也更加成熟，产学研合作的研发能力和成果转化水平相对更高。

2. 要素密集度异质性。考虑到技术要素、资本要素和劳动要素密集度的差异可能对结论产生影响，本文借鉴周念利（2014）的方法，研究了产学研合作对不同要素密集度企业出口国内附加值率的影响，结果见表8中列（4）至列（6）。总体而言，产学研合作能够显著提升技术密集型和劳动密集型企业的出口国内附加值率，而对资本密集型企业的影响不显著。对此可能的解释是，技术密集型企业对人力资本的要求相对较高，且高度依赖先进技术和前沿知识，创新活动积极性高，科研需求较大。而资本密集型企业通常是大型基础工业企业和重加工业企业，其生产过程中知识的有机构成水平相对不高，因而产学研合作对其出口国内附加值率的提升作用较小。此外，劳动密集型企业IURC的系数仅在10%的水平上显著，这可能是因为劳动密集型企业对技术和设备的依赖程度低，大多从事附加值低的生产环节，无法有效发挥产学研合作的积极作用。

3. 企业所有制异质性。为了考察不同所有制对结论的影响，本文将样本划分为民营企业、国有企业和外资企业，表9中列（1）至列（3）分别报告了三类企业的估计结果。不难发现，对国有企业和外资企业而言，产学研合作对出口国内附加值率的影响不显著；而对民营企业而言，产学研合作显著提升了出口国内附加值率。究其原因，民营企业管理体系的灵活性和创新性相对较高，科研人员享有科技成果的所有权，并分享科研成果的收益，成果转化更有效率，进而实现企业出口国内附加值率的提升。而国有企业创新成果产权归属较难明晰，在一定程度上掣肘科技成果转化，抑制了产学研合作对企业出口国内附加值率的提升作用。此外，出于保护核心技术和防止技术外溢的考虑，外资企业大多将劳动密集型和低技术含量的生产环节设在中国，从事低附加值的加工贸易生产活动，无法发挥产学研合作的创新激励效应。

4. 专利类型异质性。根据《专利法》的分类方式，中国专利分为发明专利、实用新型专利和外观设计专利，不同类型的专利在研发难度和价值等方面存在差异。为了分析不同专利类型产学研合作对企业出口国内附加值率的影响，本文使用企业各类专利的联合申请数与专利申请总数的比值来构建三类专利的产学研合作水平，结果见表9中列（4）至列（6）。可以发现，发明专利产学研合作（IURC_FM）和实用新型专利产学研合作（IURC_XX）显著提高了企业出口国内附加值率，而外观设计专利产学研合作（IURC_WG）的作用不显著。这可能是因为，发明专利和实用新型专利涉及产品技术或产品结构，一般统称为技术专利，商业价值较高。而外观设计专利仅涉及外观，技术依赖性不高，商业价值较低。此外，根据系数估计结果，与IURC_XX相比，发明专利产学研合作（IURC_FM）对企业出口国内附加值率的提升作用更加显著。这说明与实用新型专利相比，发明专利是针对产品和方法的创新，其科技含量相对更高，研发难度更大，一旦授权则保护期更长，是最有价值的专利类型，也最能体现企业技术水平，因而提升企业竞争优势的作用最强。

六、结论与启示

在核心技术管制趋严和产业链受制于发达国家的环境下，如何破解中国价值链低端困境，成为决策者和学者关注的热点问题。本文基于出口国内附加值率视角，考察了产学研合作对企业全球价值链分工地位的影响。本文在Kee和Tang（2016）的分析框架下，构建理论模型研究了产学研合作对企业出口国内附加值率的作用机理，在此基础上使用中国制造业微观数据进行了实证检验。本文研究发现，产学研合作对中国制造业企业出口国内附加值率具有显著的提升作用，这一结论在考虑内生性和样本自选择等问题之后依然成立。产学研合作提高企业出口国内附加值率的主要渠道是加工贸易占比和国内中间品的附加值效率。从区域来看，产学研合作对东部地区企业的正向影响显著，而对中部和西部地区的影响不显著。从要素密集度来看，产学研合作显著提高了技术密集型和劳动密集型企业的出口国内附加值率，而对资本密集型企业的影响不显著。从企业所有制来看，产学研合作显著提升了民营企业的出口国内附加值率，但对国有企业和外资企业的影响不显著。从专利类型来看，发明专利和实用新型专利的产学研合作显著提高了企业出口国内附加值率。

本文的研究对于培育产业链的国际竞争优势、提升价值链分工地位和建设科技创新体系具有重要的政策启示。第一，推动协同创新，推进产学研合作，以破解企业价值链低端困境。产学研合作有助于提高企业的出口竞争优势和附加值获取能力。因此，在双边和多边贸易摩擦加剧以及经济进入高质量发展阶段的当下，政府应鼓励产学研合作，适度激励企业深度参与原本缺乏投资意愿、早期或是核心技术的研发，促进各主体有效联动，从而发挥创新体系的整体效能，解决科技创新活动中的各类“孤岛现象”。第二，企业应与“学研”机构建立长期合作关系，积极与高校和科研机构深入融合，构建长效合作机制。第三，在推进产学研合作过程中，应注意产学研合作对企业的异质性影响。首先，应避免资源的“平均性”和“区域照顾性”。如果有限的资源不能有效聚集形成合力，科技创新就无法突破发展。因此，应充分利用东部地区在创新资源和创新环境等方面的优势，发挥东部地区产学研合作对企业价值链高端升级的积极作用，集聚一定资源提升中国核心竞争力，并逐步向中部和西部地区辐射和延伸，通过知识外溢带动制造业整体提质升级。其次，从要素密集度来看，应将技术密集型企业培育成产学研融合型企业，建立以企业为主体的协同创新和成果转化机制，充分发挥产学研合作的积极作用，并探究阻碍资本和劳动密集型企业国内附加值率提升的因素，以提升制造业整体竞争力。最后，政府应适度鼓励民营企业与高校和科研院所合作，利用国家重点实验室和国家工程研究中心等，支持行业开展应用和技术研发。同时，应将外资企业纳入制造业创新体系，吸引更多的国外科技和全球创新资源。

① 受篇幅限制，文中没有描述具体推导过程，如有需要可以向作者索要。

② 基于Upward等（2013）的研究，所有进口均用于中间品投入的假设适用于加工贸易，但由于一般贸易的进口不仅可以用于中间品投入，还可以作为最终品向国内销售，因此需要识别一般贸易进口中用于中间品投入的部分。具体而言，本文将HS产品编码转换成BEC产品编码，剔除一般贸易进口中作为消费品和资本品的部分，从而识别出真正用作中间品投入的进口产品。

③ 本文剔除了过度进口和过度出口的企业样本。同时，由于中国工业企业数据库在2007年以后没有提供企业中间投入数据，无法按照Koopman等（2014）的方法剥离企业使用的国内材料中包含的国外成分，具体细节在下文测量误差检验中进行讨论。

④ 由于中国工业企业数据库缺少2007年以后的企业中间投入和增加值数据，本文借鉴韩峰等（2020）的研究，依据会计核算方法和国民经济核算方法进行测度和补齐。

⑤ PSM匹配满足平衡条件假设，受篇幅限制，检验结果未列示，如有需要可以向作者索要。

⑥ 企业当年产学研合作水平的机制检验结果相同，受篇幅限制未列示，如有需要可以向作者索要。

⑦ 企业当年产学研合作水平的地区异质性、要素密集度异质性、企业所有制异质性和专利类型异质性的分析结果相同，受篇幅限制未列示，如有需要可以向作者索要。