美國對華技術封鎖與中國本土供應鏈創(chuàng)新

關鍵詞：中美科技競爭技術封鎖供應鏈創(chuàng)新新質生產力DOI：10.19592/j.cnki.scje.421162JEL分類號：F14，F51，O31 中圖分類號：F741.1文獻標識碼：A 文章編號：1000-6249（2025）07-136-21

一、引言

科技創(chuàng)新是推動高質量發(fā)展的核心動能，也是培育新質生產力的關鍵要素。在推動科技創(chuàng)新發(fā)展的過程中，既需要著力培育國內自主創(chuàng)新能力，也需要適當引進國外先進技術（韓超和李鑫平，2025）。伴隨中國科技實力和經濟發(fā)展水平的全面躍升，甚至在部分高技術領域實現“領跑”，美國開始實施以實體清單為核心手段的對華技術封鎖策略，妄圖遏制中國科技發(fā)展進程（薛軍等，2021）。美國對華技術封鎖不但對中國受封鎖企業(yè)開展技術創(chuàng)新造成阻礙（余典范等，2022），更暴露出中國受封鎖企業(yè)本土供應商在關鍵核心技術方面\"卡脖子\"的短板，加大了中國依靠創(chuàng)新鏈結構升級支撐產業(yè)鏈供應鏈現代化水平的難度。 ??2025 年國務院政府工作報告》強調，要充分發(fā)揮新型舉國體制優(yōu)勢，強化關鍵核心技術攻關和前沿性、顛覆性技術研發(fā)，加快組織實施和超前布局重大科技項目。隨著市場分工的細化，企業(yè)已被嵌入復雜的供應鏈系統中（蘇杭等，2024），供應鏈關聯成為企業(yè)整合科技創(chuàng)新資源、優(yōu)化要素配置的關鍵紐帶，特別是面對技術封鎖的巨大壓力，加強與本土供應商的合作成為企業(yè)降本增效、實現技術突破的關鍵路徑。在此背景下，一個值得探討的問題是，當客戶企業(yè)遭受技術封鎖時，能否通過供應鏈傳導機制激勵本土供應商企業(yè)創(chuàng)新，使其成為客戶企業(yè)應對技術封鎖的關鍵支撐？研究這一問題，不僅可以從供應鏈關聯視角為企業(yè)破除技術封鎖提供策略支持，而且能夠在美國對華技術封鎖日益加劇的背景下，為中國促進本土產業(yè)鏈創(chuàng)新鏈協同發(fā)展，主動應對關鍵核心技術突破所面臨的挑戰(zhàn)提供政策參考。

技術創(chuàng)新是企業(yè)維持長期競爭優(yōu)勢和實現可持續(xù)增長的重要手段（Porter，1992）。在傳統的創(chuàng)新模式下，企業(yè)主要依靠自身力量實現創(chuàng)新突破，但隨著分工邊界的不斷拓展，企業(yè)僅憑自身力量進行創(chuàng)新已愈發(fā)困難，上游供應商逐漸成為企業(yè)獲取創(chuàng)新要素的重要來源之一（Cohenet al.，2002;Bel-derbos etal.，2004;Huston and Sakkab，2006）。特別是在遭受技術封鎖的情況下，企業(yè)與本土供應商合作不僅可以節(jié)約時間和成本，而且能夠更便捷地獲取創(chuàng)新資源，從而有效克服技術難題。從客戶角度看，從本土供應商處尋求創(chuàng)新資源具有獨特優(yōu)勢。一方面，供應商在特定領域所擁有的深厚專業(yè)知識與豐富實踐經驗，能為客戶提供更為專業(yè)化且具有針對性的技術解決方案。另一方面，從供應商處獲取創(chuàng)新資源不僅有助于降低技術獲取成本，還能有效規(guī)避因向競爭對手尋求技術支持而引發(fā)的行業(yè)競爭效應（Henke Jr and Zhang，2010）。從供應商角度看，創(chuàng)新兼具利他性和利已性?；诮洕婵剂浚€(wěn)定的客戶關系是供應商企業(yè)經營收益的重要保障（周文婷和馮晨，2022），在客戶遭受技術封鎖情境下，供應商若能通過創(chuàng)新來填補客戶的技術缺口，緩解客戶供應鏈斷裂的風險，便可以鞏固彼此之間的合作關系，因此供應商有強烈的\"利他\"性動機進行創(chuàng)新。從風險防范出發(fā)，當客戶遭遇技術封鎖時，客戶的經濟困境會沿著供應鏈進行傳導，致使供應商遭受巨大的市場價值損失（Kolay etal.，2016）。在此情形下，為了降低自身業(yè)務受負面影響的可能性，供應商會通過技術創(chuàng)新來增強自身的靈活性與適應能力（Bray etal.，2019）。這不僅有助于應對當前的技術封鎖挑戰(zhàn)，還可以借此機會開發(fā)出適用于更廣泛市場的新型產品或服務，從而在未來市場競爭中占據更有利的位置。因此，供應商也有強烈的“利己”性動機進行創(chuàng)新。

近年來，隨著美國對華科技打壓的不斷升級，學者們逐漸聚焦于美國對華技術封鎖對中國企業(yè)創(chuàng)新的影響以及如何打破技術封鎖困境等問題（許暉等，2022;余典范等，2022;程仲鳴和陳宇航，2023），也有少量的研究基于供應鏈關聯的角度從理論層面探討了技術封鎖對企業(yè)創(chuàng)新的影響（寇宗來和孫瑞，2023;Hanetal.，2024）。遺憾的是，現有研究主要關注技術封鎖對被封鎖企業(yè)自身創(chuàng)新的直接影響，尚未涉及客戶受到技術封鎖對其本土供應商創(chuàng)新的影響。雖有少數文獻嘗試探究技術封鎖的供應鏈溢出效應，但對其具體作用機制的揭示仍不夠深人。在現代供應鏈網絡中，企業(yè)創(chuàng)新需要注重跨企業(yè)合作、資源共享和系統集成。供應鏈上下游企業(yè)間緊密的經濟聯結決定了企業(yè)創(chuàng)新不能被割裂地視為單個企業(yè)的獨立行為，而應從供應鏈關聯的視角進行考量。因此，在供應鏈上下游企業(yè)關聯日益緊密的背景下，美國對華技術封鎖不僅會影響受技術封鎖企業(yè)的創(chuàng)新表現，也可能影響其上游供應商的創(chuàng)新表現，有必要從供應鏈關聯的視角來考察美國技術封鎖與供應商企業(yè)創(chuàng)新的關系及其背后的作用機制。

鑒于此，本文以2009—2021年中國A股上市公司為研究樣本，基于美國實體清單刻畫客戶企業(yè)是否遭受美國技術封鎖，從供應鏈關聯角度考察了客戶受到美國技術封鎖對其本土供應商創(chuàng)新的影響，并從反饋渠道和需求渠道兩個方面探討了其中的作用機制。本文可能的邊際貢獻包括以下三個方面：第一，從研究對象上看，現有關于技術封鎖對企業(yè)創(chuàng)新影響的討論多集中于受封鎖企業(yè)本身，較少考慮其對供應商創(chuàng)新的影響，本文則將目光聚焦于客戶受到技術封鎖與供應商創(chuàng)新之間的關系，為技術封鎖與企業(yè)創(chuàng)新相關文獻提供了有益的補充。第二，從研究視角上看，現有文獻主要關注供應鏈內部結構對供應商創(chuàng)新的影響，例如供應商與客戶之間的互動、地理鄰近度和社會聯系等因素對供應商創(chuàng)新的作用（Roy et al.，2004;Chu et al.，2019;Dasgupta et al.，2021），本文則從供應鏈關聯的視角出發(fā)，考察了來自系統外部的客戶沖擊如何通過供應鏈關聯影響供應商創(chuàng)新。這一研究視角的拓展有助于進一步深化對供應商創(chuàng)新的理解，并為供應鏈管理和創(chuàng)新戰(zhàn)略提供更為準確的指導。第三，現有研究多集中于技術進步在供應鏈中的傳播及其影響（楊金玉等，2022;范合君等，2023），而較少關注負向經濟沖擊在供應鏈傳導中的及其經濟效應。本文則嘗試從客戶受到技術封鎖這一特定負向情境出發(fā)，深人考察客戶受到技術封鎖如何通過反饋渠道和需求渠道對供應商創(chuàng)新產生影響，有利于豐富特定情境下供應鏈企業(yè)間互動作用機理的相關研究。

本文的剩余部分安排如下：第二部分為理論分析與研究假說；第三部分是研究設計；第四部分是實證結果分析;第五部分是影響渠道檢驗;第六部分是進一步討論;最后是結論與政策啟示。

二、理論分析與研究假說

當前，技術封鎖限制了企業(yè)獲取先進技術和產品的途徑，惡化了企業(yè)生存的外部環(huán)境，這一變化可能對其供應商的創(chuàng)新水平產生重要影響，這是因為供應商的經營決策往往與客戶的經營狀況、發(fā)展前景以及潛在風險密切相關（Schumacher，1991）。具體到本文的研究情境中，客戶受到技術封鎖可能通過以下兩種渠道提高其供應商創(chuàng)新水平：第一，技術封鎖可能提高客戶與其供應商之間在知識和技術方面的反饋程度，進而促進供應商進行創(chuàng)新;第二，技術封鎖還會促使供應商更加敏銳地捕捉并響應客戶的動態(tài)需求變化，通過產品和服務創(chuàng)新來緩解客戶受到技術封鎖的不利影響。接下來，本文依次從上述兩個渠道出發(fā)，分析客戶受到技術封鎖提高供應商創(chuàng)新水平的作用機理。

（一）美國對華技術封鎖、反饋渠道與供應商創(chuàng)新

從反饋渠道考慮，受到技術封鎖的客戶為了應對外部技術挑戰(zhàn)，會加強與供應商之間的知識和技術反饋，從而推動供應商創(chuàng)新水平的提升。

一方面，隨著技術環(huán)境不確定性和復雜性的增加，企業(yè)面臨的創(chuàng)新成本和風險顯著上升，這促使企業(yè)更傾向于選擇開放式創(chuàng)新模式，通過與外部伙伴共享資源和知識來分散風險并保持長期競爭力（Chesbrough，2003;Liand Lin，2006）。開放式創(chuàng)新不僅能夠增強企業(yè)的創(chuàng)新能力和市場適應性（Luand Chesbrough，2022），還能在環(huán)境不確定性加劇時為企業(yè)提供更靈活的創(chuàng)新路徑。另一方面，在高度不確定的技術環(huán)境中，信任和資源共享成為開放式創(chuàng)新的關鍵因素。根據社會資本理論，客戶一供應商關系作為一種重要的社會資本，能夠促進知識共享和資源整合，發(fā)揮“整合器\"和“鏈合器\"的雙重功能（Handoko etal.，2018;陳雯和范茵子，2024）。因此，在面對技術不確定性時，企業(yè)更傾向于加強與供應商的知識和技術交流，以應對潛在的技術風險。

從客戶的角度來看，美國的技術封鎖顯著增加了客戶外部創(chuàng)新環(huán)境的不確定性，迫使其尋找新的途徑來維持和發(fā)展自身的創(chuàng)新能力。在這種情形下，供應商作為客戶信任和利益的共同體，成為客戶加強知識和技術反饋的重要對象，這進一步增強了供應商的創(chuàng)新能力（Lambe and Spekman，1997;Datta and Christopher，2011）。從供應商的角度來看，根據社會交換理論，個體或組織在決定是否參與某一交換關系時，會評估其潛在收益與成本（Emerson，1976;Bandura，1986）。在現代供應鏈關系中，供應商更加注重客戶體驗和反饋，并致力于與客戶實現價值共創(chuàng)。價值共創(chuàng)強調通過合作與創(chuàng)新共同提供超越傳統產品和服務的增值（Prahalad and Ramaswamy，2004）。在這種模式下，供應商不僅僅是產品的提供者，更是與客戶共同探索解決方案和創(chuàng)新產品的合作伙伴。通過收集客戶的意見和建議，讓客戶參與其創(chuàng)新過程，供應商能夠更精準地理解客戶痛點并提供針對性解決方案，從而在動態(tài)市場中保持競爭優(yōu)勢（VonHippel，2005;Chatterji andFabrizio，2012）。

在開源軟件和醫(yī)療器械行業(yè)的案例研究表明，客戶提供的外部知識是供應商創(chuàng)新活動的重要投人，為新軟件的開發(fā)和新型手術工具的設計做出了重要貢獻（Jeppesen and Frederiksen，2006）。委托一代理模型也指出，委托人向代理的反饋能夠增強代理人的創(chuàng)新能力（Manso，2011）。因此，客戶受到技術封鎖后的知識和技術反饋能夠幫助供應商針對性地進行技術改造和升級，從而不斷提升其創(chuàng)新水平。

（二）美國對華技術封鎖、需求渠道與供應商創(chuàng)新

從需求渠道考慮，當客戶面臨技術封鎖時，供應商為了抓住客戶和市場機會，會加強對客戶新產品和新技術的顯性及隱性需求的響應和預判，從而提升自身的創(chuàng)新能力（Chuetal.，2019）。

資源依賴理論認為企業(yè)有價值的、稀有的和不可模仿的資源會塑造競爭優(yōu)勢，創(chuàng)新作為一種寶貴的資源能夠顯著增強企業(yè)的競爭優(yōu)勢（Menguc and Auh，2006）。并且，資源依賴理論強調環(huán)境和其他外部力量可以決定企業(yè)如何參與市場競爭（Pfeffer and Salancik，1978）。對于供應商而言，客戶不僅是重要的外部資源，其需求變化也代表著潛在的市場機會，供應商可以主動分析客戶的顯性與隱性需求，并將外部市場信息和技術知識轉化為新的組織知識，從而增強創(chuàng)新能力。一方面，供應商會密切關注客戶對于更高技術含量中間品的需求，并通過提升創(chuàng)新能力來滿足其顯性需求；另一方面，供應商也會基于對客戶潛在需求的預測，前瞻性地進行新產品開發(fā)，提升創(chuàng)新能力以滿足客戶未來的需求。相關研究表明，客戶的創(chuàng)新需求能夠拉動供應商創(chuàng)新能力的提升（王瑋等，2016）。

特別地，客戶依賴關系進一步強化了供應商的創(chuàng)新動力。創(chuàng)新和戰(zhàn)略競爭模型指出，企業(yè)的創(chuàng)新動機與其生產數量成正比（D'Aspremont and Jacquemin，1988;Kamien et al.，1992）。當供應商高度依賴特定客戶的訂單時，客戶對其經營決策具有顯著影響力，這促使供應商持續(xù)投人創(chuàng)新以維持合作關系并減少客戶流失風險（Jaworskiand Kohli，1993）。因此，供應商為某一特定客戶進行創(chuàng)新的動機可能與其對該客戶的銷售量成正比，即供應商會更為重視對企業(yè)具有重要戰(zhàn)略作用的客戶的相關動態(tài)（Millman，1996）。在本文研究情境下，外部技術斷供可能導致新的市場機會出現，客戶需要尋找新的解決方案以填補空白，這為本地上游供應商提供了創(chuàng)新契機。供應商可以通過提高創(chuàng)新水平、開發(fā)新產品來積極響應這些機會，從而滿足客戶的潛在需求并搶占新市場份額。因此，客戶受到技術封鎖能夠驅動供應商提升自身創(chuàng)新水平，以響應客戶的創(chuàng)新產品需求和爭取潛在的市場機會①。

基于上述分析，本文提出如下假說：

H1：客戶受到技術封鎖對供應商創(chuàng)新具有促進作用。

H2：客戶受到技術封鎖能夠通過反饋渠道推動其供應商創(chuàng)新。

H3：客戶受到技術封鎖能夠通過需求渠道激勵其供應商創(chuàng)新。

三、研究設計

（一）模型設定

文章重點考察美國對華技術封鎖對供應商企業(yè)創(chuàng)新的影響，并參考楊金玉等（2022）的研究思路，構建基準模型形式如下：

Innovation_j，t=α₀+β₁regu_j，t-1+γ^′Controls_j，t+λ_j+λ_t+ε_j，t

其中，下標j表示供應商，t表示年份。被解釋變量Innovationj，為供應商創(chuàng)新，包括創(chuàng)新數量、創(chuàng)新質量以及創(chuàng)新效率三個指標， regu_j，t-1 表示供應商j的客戶是否受到技術封鎖，是本文所關注的核心解釋變量，考慮到客戶受到技術封鎖對供應商創(chuàng)新可能存在滯后影響，我們將核心解釋變量滯后一期處理。Controlsj，表示一系列可能影響供應商創(chuàng)新的供應商層面的控制變量， λ_j 和 λ_t 分別為企業(yè)固定效應和年份固定效應， ε_j，t 為隨機誤差項。由于本文的研究層面為供應商一客戶一年份層面，當供應商在某一年披露了多個客戶時，同一個供應商一年度的觀測可能會重復②，考慮到數據中供應商一年份的重復性以及殘差的供應商內部序列相關性（Petersen，2009），本文的標準誤聚類到供應商企業(yè)層面。

（二）變量說明

1.被解釋變量：供應商創(chuàng)新

本文使用創(chuàng)新數量、創(chuàng)新質量以及創(chuàng)新效率三個維度的指標來度量供應商創(chuàng)新水平。其中，創(chuàng)新數量的測算參考Tongetal.（2014）的做法，采用企業(yè)當年專利申請總數的自然對數形式表征。創(chuàng)新質量的測算參考Kaiseretal.（2018）的做法，以當年企業(yè)專利申請量與后三年被引次數之和的自然對數度量。對于創(chuàng)新效率的測度，參考Chuetal.（2019）的做法，使用專利申請與累計研發(fā)投入資本之比進行衡量。

2.核心解釋變量：客戶企業(yè)是否遭受技術封鎖

借鑒余典范等（2022）的研究思路，本文將客戶是否受到技術封鎖設定為一個取值為0或1的虛擬變量，客戶企業(yè)遭受技術封鎖的當年及以后年份取值為1，否則為0。對于客戶企業(yè)是否遭受技術封鎖的識別方法，本文首先根據美國商務部網站公布的實體清單將其中公布的受限制實體的英文名稱翻譯成中文名稱，并依據實體的中文名稱篩選出企業(yè)實體。之后，在愛企查、企查查等數據庫查詢企業(yè)基本信息，從而構建包含受技術封鎖企業(yè)的中英文名稱對照、受技術封鎖年份、受技術封鎖的具體法律條款以及受技術封鎖企業(yè)所屬行業(yè)等具體信息的數據庫。最后，根據受技術封鎖企業(yè)所屬行業(yè)情況，將該年度所屬行業(yè)內的上市公司設定為受到技術封鎖。

變量定義的合理性在于，首先，根據美國實體清單的特點，一旦某實體被列入該清單，美國企業(yè)及相關部門將面臨嚴格的限制，未經特別許可，不得向清單上的實體出口、再出口或進行國內轉移任何受《出口管理條例》（EAR）管轄的物品、軟件或技術。對于被列入清單的實體而言，這意味著它們將面臨來自美國的技術供應被切斷的風險。其次，美國的實體清單政策具有顯著的長期性和難以除名的特點。盡管官方宣稱允許清單上的企業(yè)通過向最終用戶審查委員會主席提交支持性材料來提出除名申請，但實際上，成功移除名單的過程極為復雜且成功率極低，即使企業(yè)嘗試除名，也很難在短期內實現。因此，可以認為一旦企業(yè)被列入實體清單，它將長期面臨技術封鎖的風險，這對企業(yè)的技術創(chuàng)新和發(fā)展構成了持續(xù)性的威脅。最后，美國將企業(yè)列入實體清單往往從個別企業(yè)開始，逐步擴展至同行業(yè)的其他企業(yè)，并且同行業(yè)中一家企業(yè)被列人實體清單也意味著技術封鎖政策信號的釋放（劉斌和李秋靜，2023），導致美國企業(yè)和相關部門主動切斷對中國企業(yè)的技術供應關系，使得中國相關行業(yè)整體面臨技術封鎖風險。

3.控制變量

參考曹希廣等（2022）的做法，本文選取了如下控制變量，包括企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)所處行

表1主要變量說明

① 本文的研究時間區(qū)間為2009—2021年，而企業(yè)層面對外貿易情況的數據只公布到2016年，因此，本文假設供應商企業(yè)在2016年以后的出口情況具有連續(xù)性。若供應商企業(yè)在2016年出口，則2017—2021年均視為有出口經驗，反之亦然。

業(yè)競爭程度、企業(yè)財務杠桿率、企業(yè)股權集中度、企業(yè)研發(fā)支出、企業(yè)托賓Q值、企業(yè)凈現金流量、企業(yè)凈營運資本、企業(yè)出口經驗，變量具體設定方式見表1。

（三）數據來源及處理

本文研究主要基于以下三套數據：上市公司供應鏈數據、企業(yè)專利數據和企業(yè)受到技術封鎖數據。其中，上市公司供應鏈數據、企業(yè)專利數據來自中國研究數據服務平臺（CNRDS）;企業(yè)受到技術封鎖的數據來源于美國商務部公布的實體清單;控制變量數據來源于國泰安經濟金融研究數據庫（CSMAR）。

數據處理過程如下：首先，根據中國研究數據服務平臺（CNRDS）提供的上市公司供應鏈數據，參考Isakssonet al.（2016）的做法構建了供應商—客戶—年度層面的數據集，考慮到非上市公司數據的可得性問題，本文僅保留供應商一客戶均為上市公司的樣本。此外，證監(jiān)會在2001年首次要求上市公司在年度報告中披露其前五大客戶的銷售總額、占比以及前五大供應商的采購總額、占比情況，但是上市公司對于其供應商和客戶的信息披露情況直到2009年以后才逐漸變得更加詳盡，因此本文將樣本期選定為2009—2021年。其次，為了避免供應商企業(yè)所在行業(yè)受到技術封鎖對本文所研究問題的干擾，本文刪除了供應商企業(yè)所在行業(yè)當年也受到技術封鎖的觀測值。與此同時，在數據處理過程中，本文剔除了金融、保險類企業(yè)樣本，ST、ST\"、PT類企業(yè)樣本以及相關財務數據缺失樣本。同時，本文還對連續(xù)控制變量進行了 1% 和 99% 的雙邊縮尾以避免極端值對研究結果造成的影響。最后，經過上述處理，本文構建了2009—2021年644個供應商、606個客戶共1724個供應商一客戶—年度層面觀測值的數據集，這與既有文獻基本吻合（底璐璐等，2020;唐松和謝雪妍，2021）。表2為主要變量的描述性統計。

表2變量描述性統計

四、實證結果分析

（一）基準回歸結果

表3報告了客戶受到技術封鎖與供應商創(chuàng)新的基準回歸結果。第（1）、（3）、（5）列不加任何控制變量，只加入核心解釋變量、企業(yè)固定效應和年份固定效應;第（2）、（4）、（6）列分別在前一列的基礎上加人可能影響供應商創(chuàng)新的控制變量?？梢钥闯?，核心解釋變量\"客戶是否受到技術封鎖\"的系數均顯著為正，從系數的經濟意義來看，以第（2）、（4）、（6）列為例，客戶受技術封鎖每增加一個標準差，供應商創(chuàng)新數量、創(chuàng)新質量、創(chuàng)新效率分別提高0.0927（0.431×0.2151）、0.1687（0.431×0.3914）、0.21320 0.431×0.4947 ）。這一結果表明，客戶受到技術封鎖激勵了供應商創(chuàng)新，驗證了假說 H1 。

表3基準回歸結果

注：***、**、*分別表示參數的估計值在 1%5% ， 10% 的統計水平上顯著；小括號內的數值是聚類在供應商層面上的穩(wěn)健標準誤，如未特殊說明，以下各表同。

（二）穩(wěn)健性檢驗

1.替換關鍵變量的測度方式

本文通過以下四種方法對核心解釋變量進行重新測算：一是，考慮到客戶企業(yè)所屬行業(yè)可能存在被制裁程度不同的現象，本文根據實體清單的“許可證審查政策\"部分的嚴苛程度，對被列人實體清單的中國企業(yè)所受制裁程度進行打分，之后求得行業(yè)層面受管制程度的均值，以表征客戶企業(yè)所屬行業(yè)受技術封鎖的程度①。二是，考慮到供應商企業(yè)向不同客戶銷售的比例存在差異，會導致客戶受到技術封鎖后對供應商企業(yè)的影響大小不同，因此本文以供應商對該客戶銷售的比例對客戶是否受到技術封鎖的虛擬變量進行加權。三是，客戶企業(yè)受到技術封鎖的強度也會取決于企業(yè)在行業(yè)中的市場地位，因此本文以客戶企業(yè)在所屬行業(yè)中的市場份額對行業(yè)是否受到技術封鎖的虛擬變量進行加權，以替換核心解釋變量。四是，以供應商企業(yè)遭受技術封鎖的客戶數量替換核心解釋變量。相關結果見表4的PanelA、PanelB、PanelC與PanelD。

與此同時，本文也替換了被解釋變量的測度方式：使用企業(yè)專利授權數的對數衡量創(chuàng)新數量，用知識寬度方式測度企業(yè)創(chuàng)新質量（張杰和鄭文平，2018），以企業(yè)的專利申請數除以當前研發(fā)支出費用測度企業(yè)創(chuàng)新效率，替換關鍵變量測度方式后的回歸結果見表4的PanelE。結果顯示，在替換關鍵變量的測度方式進行回歸后，本文的核心結論依舊成立。

表4替換關鍵變量的測度方式的回歸結果

2.更換估計方法

對于本文估計結果的一個潛在擔憂是，部分供應商企業(yè)在某些年份未申請新的專利，導致創(chuàng)新數據中存在大量零值，這通常會造成數據的高度右偏分布，此時，若使用傳統的加1取對數的線性回歸方法可能會使估計結果產生偏差。為此，本文借鑒Cohn etal.（2022）的做法，采用固定效應泊松模型對基準回歸進行重新估計。固定效應泊松模型的優(yōu)點在于，它能夠有效處理被解釋變量出現大量零值的情況，并且無須對模型誤差的高階矩做出任何假設即可實現一致性估計。同時，泊松回歸還支持引入分離的群體固定效應，增強了模型的適用范圍。采用新估計方法后得到的估計結果如表5所示，可以看出，在考慮了數據分布的特殊性和潛在的估計偏差后，本文的研究結論仍然是可信的。

表5更換估計方法回歸結果

注：固定效應泊松回歸模型報告的是偽 R²（PseudoR²） 。

3.排除其他政策干擾

2018年，商務部聯合其他七個部門啟動了供應鏈創(chuàng)新與應用試點項目，該項試點工作的核心任務是制定支持供應鏈運營的政策措施，以促進供應鏈創(chuàng)新和應用試點在推進復工復產、穩(wěn)固全球供應鏈等方面發(fā)揮顯著作用，可能會進一步加強供應鏈上下游企業(yè)的創(chuàng)新聯動水平，進而對供應商企業(yè)的創(chuàng)新水平產生積極影響（劉海建等，2023）。因此，為了排除該政策實施對本文估計結果的干擾，本文對供應鏈創(chuàng)新與應用試點的示范企業(yè)與示范城市進行控制①。相關回歸結果如表6所示，結果顯示，在控制了相關政策變量后，客戶受到技術封鎖的估計系數仍顯著為正。

表6排除其他干擾性政策

① 截至2023年12月1日，全國供應鏈創(chuàng)新與應用試點項目共評審公布了四批示范城市和示范企業(yè)，其中，2018年公布了55個示范城市和266家示范企業(yè)，2021年公布了10個示范城市和100家示范企業(yè)，2022年公布了15個示范城市和106家示范企業(yè)，2023年公布了8個示范城市和50家示范企業(yè)。

4.樣本選擇偏誤問題

鑒于上市公司是否公開客戶信息屬于企業(yè)的自愿行為，并非證監(jiān)會的強制性規(guī)定，因此，一個潛在的擔憂是，主動披露客戶名稱的供應商公司與選擇不披露的供應商公司在創(chuàng)新水平上可能存在顯著差異，從而導致樣本選擇偏誤問題。為了消除這種可能的干擾，本文采取了如下兩種方法處理該潛在問題：

第一，本文對比了披露與未披露客戶名稱的供應商公司在創(chuàng)新水平上的差異。如表7所示，無論是在創(chuàng)新數量、創(chuàng)新質量還是創(chuàng)新效率方面，公布客戶名稱的上市公司與未公布客戶名稱的上市公司之間并沒有表現出顯著的組間差異，初步表明了兩類樣本在創(chuàng)新水平上不存在顯著的選擇偏誤。

表7公布客戶名稱的上市公司和未公布客戶名稱的上市公司創(chuàng)新水平情況

表8樣本選擇偏誤問題的處理

注：Probit模型中加入固定效應將會導致系數估計有偏，并產生偶發(fā)參數問題（Bastos andSilva，2012），故在PanelA第一列中未加入固定效應，第二列中加入了行業(yè)固定效應和年份固定效應； Probit 模型的系數估計與OLS不同，為最大似然估計結果，因此匯報偽 R² 值。

第二，借鑒唐松和謝雪妍（2021）的研究方法，本文采用Heckman兩步法進行估計。具體思路為：先利用包含所有上市公司的面板數據，使用Probit模型估計行業(yè)平均披露水平與公司是否披露客戶名稱的關系，從而計算得到逆米爾斯比率。隨后，將逆米爾斯比率值納入基準回歸模型中，重新估計基準回歸，結果如表8所示。可以發(fā)現，客戶受到技術封鎖對其供應商創(chuàng)新水平的影響在考慮了供應商公布客戶信息的選擇效應后仍然在 1% 水平上顯著為正，再次支持了本文的主要研究結論。同時，可以觀察到逆米爾斯比率的系數不顯著，這強有力地說明了披露客戶名稱與否所可能帶來的樣本選擇偏誤是非常有限的。

5.其他穩(wěn)健性檢驗

本文也進行了如下穩(wěn)健性檢驗，以進一步驗證基準結論的可靠性。

第一，潛在遺漏變量問題的處理。首先，考慮到供應商企業(yè)創(chuàng)新水平的提升可能是由于其固有的高創(chuàng)新水平所驅動的，所以本文進一步控制了供應商企業(yè)上一期的創(chuàng)新水平。其次，為了捕捉行業(yè)特定發(fā)展趨勢以及考慮地區(qū)間政策差異和經濟環(huán)境不同，本文進一步加人了行業(yè)一年份固定效應和省份一年份固定效應。最后，本文引人供應商一客戶層面的固定效應，控制供應商與客戶之間存在的、不隨時間變化的因素對供應商創(chuàng)新的影響。

第二，更換聚類層級?？紤]到企業(yè)的創(chuàng)新活動在時間序列上可能呈現相關性，并且同一城市中的企業(yè)創(chuàng)新水平也可能存在關聯，但不同城市間的企業(yè)創(chuàng)新則通常相互獨立，因此本文將聚類層級更換至城市層面進行穩(wěn)健性檢驗（陳勝藍和劉曉玲，2021）。

第三，安慰劑檢驗。盡管上文已通過一系列穩(wěn)健性檢驗排除了部分可能干擾本文回歸結果的因素，但仍可能存在其他潛在變量的影響，因此，本文采取安慰劑檢驗進一步驗證回歸結果的穩(wěn)健性。一方面，本文對客戶企業(yè)受到技術封鎖的情況進行隨機分配，之后進行基準回歸;另一方面，對于每一對實際存在的供應商一客戶關系，本文為每個客戶企業(yè)隨機分配一家與原供應商同處一個行業(yè)且與該客戶企業(yè)無直接聯系的供應商，之后進行基準回歸。接下來，將上述兩種隨機化過程分別重復2000次，以檢驗是否存在小概率事件對估計結果產生干擾。

經過上述三種穩(wěn)健性檢驗，美國對華技術封鎖能夠提升供應商企業(yè)創(chuàng)新水平的結論依舊成立①。

（三）異質性分析

1.供應商一客戶間地理距離異質性

本文根據供應商企業(yè)與客戶企業(yè)的地理坐標信息計算了供應商與客戶的平均地理距離，并根據行業(yè)中位數將供應商企業(yè)分為與客戶距離較近和與客戶距離較遠兩組，之后進行回歸。表9的PanelA顯示，當供應商與客戶距離更近時，客戶遭受技術封鎖對供應商創(chuàng)新的正向影響更大?？赡艿脑蛟谟冢汗膛c客戶的地理鄰近性有助于供應商及時獲取來自客戶的知識和技術反饋，降低由地理距離引發(fā)的信息不對稱性?？紤]到客戶反饋往往涉及難以量化的軟信息，這類信息難以被記錄、存儲或電子化傳輸（Petersen and Rajan，2002）。因此，為了及時獲得客戶的知識和技術反饋，供應商往往需要與客戶保持頻繁的現場互動，以強化合作關系并更深人地洞察市場趨勢（Chu et al.，2019）。因此，當客戶面臨技術封鎖的挑戰(zhàn)時，地理位置更接近供應商的客戶更容易通過直接的面對面交流等方式提供關鍵的知識和技術反饋，從而促使供應商產生更多的創(chuàng)新動力。

2..客戶議價能力異質性

本文參考王迪等（2016）的做法，以企業(yè)在同行業(yè)中市場價值的相對大小衡量企業(yè)議價能力，之后進行分組回歸，表9的PanelB顯示，客戶企業(yè)議價能力越強，客戶遭受技術封鎖對供應商創(chuàng)新的促進作用越大?？赡艿脑蛟谟冢阂环矫妫h價能力較強的客戶能夠削減對中間品的支付金額，進而擴大自身從技術轉移過程中所獲取的收益。這一過程促使技術信息更多地由高議價能力客戶流向議價能力相對較弱的供應商，有力地推動了供應商的技術追趕進程。另一方面，議價能力較強的客戶占據較大的市場份額，相應地擁有更多的話語權。當供應商與這類議價能力較強的客戶開展交易活動時，往往會盡力迎合客戶的各類需求，例如降低產品價格以及提升產品質量（蘇杭等，2024）。并且，當客戶議價能力更強時，他們會憑借自身的市場地位，要求供應商提供必要的技術與知識方面的協助，從而顯著增強供應商進行創(chuàng)新的動力。

表9異質性分析結果

3.政府補貼程度異質性

本文借鑒黎文靖和鄭曼妮（2016）的做法，以供應商企業(yè)所獲補貼收入與總資產比值來計算政府補貼程度，并根據行業(yè)中位數將供應商企業(yè)分為高政府補貼與低政府補貼兩組，之后進行分組回歸，回歸結果見表9的PanelC?？梢钥吹?，客戶遭遇技術封鎖對高政府補貼的供應商創(chuàng)新促進效果更大。原因在于：創(chuàng)新活動因其風險高、耗時長、失敗率高的特點，往往需要大量資金支持（Chemmanuret al.，2014）。同時，企業(yè)在創(chuàng)新過程中不僅面臨著嚴峻的資源限制，還存在著激勵不足的問題（Manso，2011）。在這種情況下，政府補貼作為一種有效的政策工具，可以緩解企業(yè)在資金和激勵方面的雙重困境，從而促進企業(yè)的創(chuàng)新活動。在本文的研究情境下，那些獲得較多政府補貼的供應商企業(yè)，在客戶遭遇技術封鎖時可能由于面臨更少的融資約束而更有動力進行創(chuàng)新，以協助客戶克服難關。

4.行業(yè)技術水平異質性

本文根據《戰(zhàn)略性新興產業(yè)分類（2012）（試行）》和經濟合作與發(fā)展組織（OECD）相關文件，對照《上市公司行業(yè)分類指引（2012年修訂）》將供應商企業(yè)劃分為高科技行業(yè)企業(yè)與非高科技行業(yè)企業(yè)兩組①，進行分組回歸。表9的PanelD顯示，在高科技行業(yè)中，客戶遭受技術封鎖對供應商創(chuàng)新的正面影響更加明顯，而在非高科技行業(yè)，這種刺激創(chuàng)新的效果并不顯著?？赡艿脑蛟谟冢焊呖萍夹袠I(yè)的企業(yè)通常具備更強的研發(fā)基礎和技術積累，也擁有更為靈活的創(chuàng)新機制和更快的響應速度，這使其往往能夠更有效地吸收外部沖擊并將其轉化為創(chuàng)新的動力，從而加速技術突破和產品升級。而在非高科技行業(yè)，由于技術演進速度較慢，市場對創(chuàng)新的需求相對穩(wěn)定，企業(yè)可能更多地依賴于現有的技術和生產方式，對創(chuàng)新的投資和風險承擔相對謹慎。在這些行業(yè)中，客戶遭遇的技術封鎖可能不足以激發(fā)供應商進行大規(guī)模的創(chuàng)新活動，因此對創(chuàng)新的推動作用有限。

五、影響渠道檢驗

前文已經證實了客戶受到技術封鎖能夠提升供應商企業(yè)的創(chuàng)新水平，并且這種促進作用存在異質性。那么值得探討的問題是，客戶受到技術封鎖通過什么渠道提升了供應商企業(yè)的創(chuàng)新水平？根據前文理論分析，本文從反饋渠道與需求渠道兩個角度切入，探討客戶受到技術封鎖對供應商企業(yè)創(chuàng)新影響的內在機制。

（一）反饋渠道

結合前文理論分析，本文認為客戶受到技術封鎖后，客戶會通過增加對供應商的知識和技術反饋來促進供應商創(chuàng)新水平的提升。如果反饋渠道成立，那么客戶進行技術反饋程度越強，客戶受到技術封鎖對供應商創(chuàng)新的影響也應越大。然而，由于客戶與供應商之間的知識和技術反饋難以進行量化，所以我們采用間接驗證的方法，以客戶專利申請數和參考Jaffe（1986）的研究思路計算的供應商—客戶間技術相似度作為反映客戶對供應商進行技術反饋程度或概率的代理變量。根據已有研究的觀點，企業(yè)間知識和技術交流及溢出的程度（即反饋效應）取決于企業(yè)自身的技術水平及其與合作伙伴之間的技術相似度（Jafe，1986;Lane and Lubatkin，1998）。因此，在本文的研究情境下，若技術封鎖通過反饋渠道影響供應商創(chuàng)新，那么客戶企業(yè)專利申請數越多、與供應商的技術相似度越高，客戶受到技術封鎖對供應商創(chuàng)新的正面影響越大，回歸結果如表10所示。結果顯示，交互項系數均在 5% 及以上的水平上顯著為正，表明客戶受到技術封鎖時，反饋程度高的客戶企業(yè)所對應的供應商有著更明顯的創(chuàng)新提升，反饋渠道成立，假說H2得以驗證。

表10反饋渠道檢驗結果

（二）需求渠道

結合前文理論分析，本文認為客戶受到技術封鎖可能會通過需求渠道影響供應商的創(chuàng)新。為了檢驗需求渠道的影響，本文采用供應商當年向某客戶銷售額與總銷售額之比衡量客戶企業(yè)對供應商企業(yè)的需求程度?？蛻粜枨笤酱?，對于供應商而言這一客戶就越重要，回歸結果如表11所示。結果顯示，在第（1）—（3）列中，交互項系數的估計值均顯著為正，這表明客戶需求越大，客戶受到技術封鎖后對供應商創(chuàng)新的積極影響會更為明顯，需求渠道成立，假說H3得以驗證。

表11需求渠道檢驗結果

六、進一步討論：供應商創(chuàng)新動機的再檢驗

如前所述，在客戶受到技術封鎖時，供應商作為與客戶共同創(chuàng)造價值的利益共同體，為了避免客戶的經濟困境沿著供應鏈進行蔓延，供應商愿意付出努力主動進行創(chuàng)新以幫助客戶擺脫技術封鎖困境并通過創(chuàng)新維護與客戶的長期穩(wěn)定關系。然而，不可否認的是，創(chuàng)新研發(fā)項目往往具有高投入、高風險和投資周期長的特點。那么，我們感興趣的問題是，供應商是否僅僅出于幫助客戶的目的而投人如此大量的資源和精力進行創(chuàng)新？他們自身是否也會在這種創(chuàng)新活動中獲得收益？他們進行創(chuàng)新的動機根植于滿足客戶需求、維系與客戶的合作伙伴關系，這種動機激勵下的創(chuàng)新是否達成了幫助其穩(wěn)定客戶關系的目標？為進一步回答上述問題，本文從如下兩個角度進行分析：

（一）供應商企業(yè)績效

本文選取總資產利潤率作為企業(yè)績效的衡量指標，回歸結果如表12第（1）列所示?？梢园l(fā)現，客戶受到技術封鎖確實會促進供應商企業(yè)績效的提升，這說明供應商在進行創(chuàng)新研發(fā)活動時，并非僅僅為了幫助客戶，他們也從中獲得自身的收益。通過創(chuàng)新活動，供應商能夠提升技術實力、拓展市場機會、增強競爭優(yōu)勢，進而提升企業(yè)的績效水平。因此，供應商在面對技術封鎖時愿意進行創(chuàng)新，既是基于對客戶的服務和支持，也是出于自身的利益考慮，這種共同的價值創(chuàng)造過程有助于推動整個供應鏈的發(fā)展和持續(xù)進步。

（二）供應商一客戶穩(wěn)定度

供應商為客戶進行創(chuàng)新的動機源于對客戶需求的理解和適應，客戶的多樣性需求驅使供應商不斷探索新的創(chuàng)新性解決方案，以提高產品或服務的質量、性能和價值。創(chuàng)新可以使供應商的產品或服務更具競爭力和吸引力，使客戶更愿意與供應商建立長期合作關系，從而增強與客戶的黏性以及維護與客戶的長期穩(wěn)定關系。從該角度出發(fā)，本文嘗試進一步探究客戶受到技術封鎖后供應商進行創(chuàng)新這一行為是否有助于增強供應商的客戶穩(wěn)定關系。為此，本文借鑒Liuetal.（2022）的做法，利用供應商一客戶穩(wěn)定度這一指標來衡量供應商的客戶穩(wěn)定關系，結果如表12第（2）列所示?？梢钥闯?，客戶受到技術封鎖后，供應商為客戶進行創(chuàng)新對供應商一客戶穩(wěn)定度產生了積極影響。這意味著在解決技術封鎖問題的過程中，供應商通過了解和適應客戶的需求，與客戶之間建立了更加穩(wěn)定和持久的合作關系，這對于提升供應鏈的效率、降低成本、優(yōu)化資源配置等都具有積極的影響。

表12進一步討論回歸結果

七、結論與政策啟示

習近平總書記指出，在激烈的國際競爭中，我們要開辟發(fā)展新領域新賽道、塑造發(fā)展新動能新優(yōu)勢，從根本上說，還是要依靠科技創(chuàng)新①。面對美國對華技術封鎖愈演愈烈的發(fā)展態(tài)勢，創(chuàng)新不再是企業(yè)的個體行為，更需要整個產供鏈聯動。本文從供應鏈關聯的視角出發(fā)，基于2009—2021年中國A股上市公司數據以及美國商務部公布的實體清單數據，考察了美國對華技術封鎖情形下客戶受到技術封鎖對供應商創(chuàng)新的影響。研究發(fā)現：（1）樣本期內，在其他條件不變的情況下，客戶受到技術封鎖顯著提高了本土供應鏈創(chuàng)新水平，在進行了一系列穩(wěn)健性檢驗后，該結論依舊成立。（2）異質性分析發(fā)現，當供應商一客戶間地理距離較近、客戶議價能力較強、供應商所受政府補貼程度較高以及供應商所處行業(yè)技術水平較高時，客戶受到技術封鎖對供應商創(chuàng)新的作用效果更大。（3）機制檢驗發(fā)現，客戶面臨技術封鎖時，供應商創(chuàng)新主要受到反饋渠道和需求渠道的影響。（4）進一步研究發(fā)現，客戶受到技術封鎖還有助于供應商企業(yè)績效以及供應商的客戶穩(wěn)定度的提升，驗證了供應商創(chuàng)新動機兼具利他性和利已性。本文的研究結論進一步拓展了對技術封鎖背景下企業(yè)創(chuàng)新行為的理解，同時也為外部技術封鎖情境下企業(yè)如何利用本土供應鏈關聯應對挑戰(zhàn)提供了有益參考。

基于以上研究結論，本文提出如下政策建議：

第一，企業(yè)應摒棄機會主義行為，進一步深化與本土供應鏈伙伴在知識與技術層面的交互。對于客戶企業(yè)來說，在面對外部技術封鎖時，應充分借助自身供應鏈資源優(yōu)勢，積極推動供應商開展創(chuàng)新活動，以此緩解技術封鎖帶來的經營困境。在這一過程中，企業(yè)需主動強化與本土供應商之間的知識和技術反饋，包括提供關于現有產品或服務的改進建議，分享市場需求的動態(tài)變化等信息。通過推動本土供應商的創(chuàng)新，客戶企業(yè)不僅能夠降低技術封鎖帶來的風險，確保技術的持續(xù)穩(wěn)定供應，還能進一步增強自身應對技術封鎖挑戰(zhàn)的能力。對于供應商企業(yè)而言，應高度重視客戶企業(yè)外部經營環(huán)境發(fā)生重大變化時所產生的反饋和需求，通過與客戶進行及時的交流了解客戶存在的問題，這不僅有助于供應商更好地定位產品和服務的未來發(fā)展方向，而且有助于供應商企業(yè)提升自身的創(chuàng)新水平。在此過程中，供應商也要注意依托于創(chuàng)新能力的提升促進自身企業(yè)績效的提升以及培育和客戶之間更加穩(wěn)定的供應鏈關系。

第二，科技創(chuàng)新亟需政府的有力引導與支持，新質生產力的培育壯大，亦需有為政府的關鍵助力。首先，應著力推動企業(yè)降低對關鍵技術的對外依賴程度。通過制定相關政策、提供必要資源等方式，鼓勵國內供應商加大自主創(chuàng)新力度，提升關鍵核心技術的自主研發(fā)能力，確?？蛻羝髽I(yè)在關鍵領域擁有充足的替代供應來源，為新質生產力的加速形成奠定堅實基礎。其次，應進一步助力企業(yè)更好地整合科技創(chuàng)新資源。通過組織搭建各類平臺，促進供應鏈上下游企業(yè)交流互動，從而進一步加強供應鏈企業(yè)間的信息溝通合作和協調管理、打破信息孤島，從而降低由于地理空間距離遠造成的創(chuàng)新激勵不足，為新質生產力的培育發(fā)展營造良好的創(chuàng)新生態(tài)。最后，應進一步強化政策制定和資金投入力度。充分發(fā)揮政府補貼在創(chuàng)新領域的激勵和引導作用，通過精準的補貼政策，引導供應商企業(yè)將有限的資源和資金合理配置到技術含量高、附加值大的領域，激發(fā)培育新質生產力的市場活力。但需要特別注意的是，補貼政策應與市場機制有機結合，既要鼓勵企業(yè)積極開展自主創(chuàng)新，充分參與市場競爭，又要避免企業(yè)因長期依賴補貼而忽視創(chuàng)新能力的提升，確保新質生產力的培育發(fā)展具有可持續(xù)性。

參考文獻

曹希廣、鄧敏、劉乃全，2022，“通往創(chuàng)新之路：國家創(chuàng)新型城市建設能否促進中國企業(yè)創(chuàng)新”，《世界經濟》，第6期，第159-184頁。

陳勝藍、劉曉玲，2021，“生產網絡中的創(chuàng)新溢出效應——基于國家級高新區(qū)的準自然實驗研究”，《經濟學（季刊）》，第5期，第1839-1858頁。

陳雯、范茵子，2024，“企業(yè)供應鏈風險感知與合作關系穩(wěn)定性”，《管理世界》，第11期，第209-228頁。

程仲鳴、陳宇航，2023，“技術封鎖對企業(yè)創(chuàng)新策略選擇的影響——基于美對華‘實體清單'的經驗證據”，《中國科技論壇》，第2期，第135-145頁。

底璐璐、羅勇根、江偉、陳燦，2020，“客戶年報語調具有供應鏈傳染效應嗎？——企業(yè)現金持有的視角”，《管理世界》，第8期，第148-163頁。

范合君、吳婷、何思錦，2023，“企業(yè)數字化的產業(yè)鏈聯動效應研究”，《中國工業(yè)經濟》，第3期，第115-132頁。

韓超、李鑫平，2025，“先進技術設備進口如何影響本土產業(yè)鏈上游企業(yè)創(chuàng)新”，《財貿經濟》，第2期，第123-140頁。

寇宗來、孫瑞，2023，“技術斷供與自主創(chuàng)新激勵：縱向結構的視角”，《經濟研究》，第2期，第57-73頁。

黎文靖、鄭曼妮，2016，“實質性創(chuàng)新還是策略性創(chuàng)新？——宏觀產業(yè)政策對微觀企業(yè)創(chuàng)新的影響”，《經濟研究》，第4期，第60-73頁。

劉斌、李秋靜，2023，“美國對華出口管制與中國企業(yè)創(chuàng)新”，《財經研究》，第12期，第19-33頁。

劉海建、胡化廣、張樹山、孫磊，2023，“供應鏈數字化的綠色創(chuàng)新效應”，《財經研究》，第3期，第4-18頁。

蘇杭、盧笑同、劉佳雯，2024，“國內供應商穩(wěn)定與企業(yè)‘穩(wěn)出口'”，《世界經濟研究》，第12期，第103-117+135頁。

唐松、謝雪妍，2021，“企業(yè)持股金融機構如何服務實體經濟——基于供應鏈溢出效應的視角”，《中國工業(yè)經濟》，第11期，第116-134頁。

王迪、劉祖基、趙澤朋，2016，“供應鏈關系與銀行借款——基于供應商/客戶集中度的分析”，《會計研究》，第10期，第 42-49+96 頁。

王瑋、李隨成、禹文鋼、李娜，2016，“產品創(chuàng)新導向與供應商網絡形態(tài)適配對產品創(chuàng)新績效的影響”，《管理評論》，第6期，第86-99貝。

許暉、劉田田、單宇，2022，“重構資源連接：中國跨國企業(yè)如何打破海外技術封鎖”，《南開管理評論》，第6期，第17-30頁。

薛軍、陳曉林、王自鋒、陳培如，2021，“關鍵中間品出口質量限制對模仿與創(chuàng)新的影響——基于南北產品質量階梯模型的分析”，《中

國工業(yè)經濟》，第12期，第50-68頁。

楊金玉、彭秋萍、葛震霆，2022，“數字化轉型的客戶傳染效應——供應商創(chuàng)新視角”，《中國工業(yè)經濟》，第8期，第156-174頁。

余典范、王佳希、張家才，2022，“出口管制對中國企業(yè)創(chuàng)新的影響研究——以美國對華實體清單為例”，《經濟學動態(tài)》，第2期，第51- 67頁。

張杰、鄭文平，2018，“創(chuàng)新追趕戰(zhàn)略抑制了中國專利質量么？”，《經濟研究》，第5期，第28-41頁。

周文婷、馮晨，2022，“僵尸企業(yè)的風險傳染效應：基于供應鏈機制”，《世界經濟》，第11期，第101-124頁。

Bandura，A.986\"SocalFoundatiosofoughtndActio：SocialCogitiveTor”，Joualofppledyholog（1）：69.

Belderbos，R.，Carre，M.andLokshin，B.，2004，“CooperativeRamp;DandFiPerformance\"，ResearchPolicy33：1477-492.

Bray，R.L.，Serpa，JC.andColak，A.219，SupplyChainProximityandProductQuality”，ManagementScience，65（9）：409-4099.

Chatterji，A.K.ndFbioK“HodrouctUsrsIfuceCopoateIventi，Orantioiene，34）：97987.

Chemmanur，T.J.，utskina，E.nda，XO4，“orporateVentureCapital，VuereationdIovatio”，eReviofaial Studies，27（8）： 2434-2473.

Chesbrough，H.，20o3，“TheLogicofOpen Innovation：Managing IntelectualProperty\"，Califoria ManagementReview，45（3）：-58.

Chu，Y.，Tian，X.and Wang，W.2O19，“CorporateInnovationlongtheSupplyChain”，ManagementScience，65（6）：2445-2466.

Cohen，W.M.，elso，R.R.ndWalshJ.PO2“Linksandmpacts：TeIfluenceofublicResearchonIdustrialamp;D\"，t Science，48（1）： 1-23.

Cohn，JB.ddo（doute）\"，oalo46）.

Dasgupta，S.，Zhang，K.andZhu，C，021，“DoSocialCoectios MitigateHoldupandacilitateCoperatioEvdencefroSupply Chain Relationships”，Journal of Financial and Quantitative Analysis，56（5）：1679-1712.

D'Aspremont，C.andJcqin，.98\"operativendooeativeamp;Dinolyitplovers，emenoc view，78（5）： 1133-1137.

Datta，P.P.andCristopr，M.GO11“nfoationharingandCoordinationMecansmsforManagingUnceintyinSplCins：A Simulation Study”，International Journal of Production Research，49（3）： 765-803.

Emerson，R.M.，1976，“Social Exchange Theory\"，Annual Review of Sociology，2：335-362.

Han，P.，Jiang，W.ndeiD4MapingUhinachologcopling：Plicies，ationdPefoace”，g ment Science，70（12）： 8386-8413.

Handoko，.，Bresnn，M.andNugroho，Y.O18，“KnowdgeExchangeandocialCapialinSpplyChains\"，teatioalJoualfOperations amp; Production Management，38（1）： 90-108.

Henke Jr，J.W.and Zhang，C.，2O1，“Increasing Supplier-Driven Innovation\"，MITSloan Management Review，51（2）： 41-46.

Huston，L.N.andkabNY“Coctandvelop：IideProcteramp;Gamble'sewodelforIovation”，rvardsisRe view，84（3）： 58-66.

Isaksson，O.H.Dmeth，M.ndeifert，R.W16“KowledgeSilversintheupplyha：EvidencefroeigThctos\"， Research Policy，45（3）： 699-706.

Jafe，A.B.，1986，“TecnolgicalOpporunityndSpiloversofRamp;D：EvidencefromFis‘Patents，Prfitsand MarketVaue\"，BER Working Paper，No.w1815.

Jaworski，B.J.andKohli，A.K.1993，“MarketOrientation：AntecedentsandConsequences”，Joualofarketing，7（3）：0.

Jeppesen，L.B.andFrederikse，L，，“WhyDUsersContributetoHostdUserComunitis？TheCaseofomputerotroled Music Instruments\"， Organization Science，17（1）： 45-63.

Kaiser，U.Kd，HnKdsig8“Expees：ledciito Innovation\"，Strategic Management Journal，39（7）：1935-1958.

Kamien.M.I.Muler.F.and Zano.I.1992.“Research Iint VenturesandRamp;D Cartels”TheAmerican Fconomic Review82（5）：1293- 1300.

Kolay，M.，L，E6“Sprdgseofupl”，o nancial and Quantitative Analysis，51（6）：1955-1990.

Lambe，C.J.d9，“telsioouicalg，l Product Innovation Management，14（2）： 102-116.

Lane，P.J.andubatki，998“elatiesotieCapacityndteroranzatioalLaing\"，trategicagementual9（5）： 461-477.

Li，S.andLin“AeingIfaingdfaoQalitiingnt\"，ecs 42（3）： 1641-1656.

Liu，B.，Ju，T.ndCanH.K“TeiesepctofetergousustorCracteristisolyinace：Eal Evidence from Chinese Factoring\"，International Journal of Production Economics，243：108321.

Lu，Q.andChesbrough，H22，“MeasuringOpenInovationPracticesTroughopicodeling：evisitingTheirImpactoninan cial Performance\"，Technovation，114： 102434.

Manso，G.，2011，“Motivating Innovation”，TheJournal of Finance，66（5）：1823-1860.

Menguc，B.ndu，o6，“CreatingaFLevelDaicCapabilityroughCapitalingoMarketOrientatioandIovatie\"， Journal of the Academy of Marketing Science，34（1）： 63-73.

Millman，T.F.996，\"GlobalKeyontanagementandSystmsSeling\"，InternationalBusinessReview5（6）：6-645.

Petersen，M.A“tiatingStandrdEsiacelatats：opringproas，eveofanadi，22 （1）： 435-480.

Petersen，M.A.andan，R.G.O，“DoesDistaneStiller？TeIforatioRevolutioninSmallusiessLending，heJoulf Finance，57（6）：2533-2570.

Pfefer，J.ndlack，G.R97hEtealCtrolfOans：ouceepdecersctie，erk：amp;o.

Porter，ME.，992，“CapitalDisadvantage：America'sFailingCapitalvestmentSystem\"，HarvardBusinessRevie，70（5）：65-82.

Prahalad，C.K.nds“CreaiExpcsetrcticeinueCtio”，Jalofactie ing， 18（3）： 5-14.

Roy，S.SivakrKdioO“otiGatilyelatsAtalel Propositions\"，Journal of the Academy of Marketing Science，32（1）： 61-79.

Schumacher，U.，991，“BuyerructureandelerPeformanceinU.SaufacuringIdustries”，eReviewofonomicsadtaistis， 73（2）： 277-284.

Tong，T.W.，He，W.He，ZLandLu，JO4，“atenRegieSiftandFiIoationEvidencefrothecondAmendntta's PatentLaw\"，Academy of Management Proceedings，2014（1）：14174.

VonHippel，E“oiooo，lu

U.S.Technological Blockade Against China and Innovation in China's Domestic Supply Chain

SuHang LiuJiawen WangChenyu

Abstract：Technologicalinnovationisacore elementinthecultivationanddevelopmentofnewqualityproductivefores.As the U.S.technological blockadeagainst China continues toescalate，externaluncertaintiesfacing the innovationanddevelopmentofChinese enterpriseshaveincreaseddramatically.Mostof theestablished studiesfocus ontherelatioshipbetweenexternaltechnologicalblockadesandfims‘owninnovations，whilelessatentionispaidtowhethersupplierfirms willinovate aftertheircustomersaresubjected to technological blockades.Basedonthesupplychainlinkage perspective，this studyempirically examines the impactofatechnologicalblockadeonsupplierfirms'innovation whentheircustomers aresubjectedto atechnological blockade，utilizingdatafromA-sharelistedcompaniesin Chinaandtheentitylistdatapublishedbythe U.S. Departmentof Commerce forthe periodfrom2O09 to2O21.Iis foundthatcustomers'exposure totechnological blockade significantlyenhancessuppliers'levelof innovation.Heterogeneityanalysisshows thattheincrease insupplierinovationis more pronounced when thesupplieris inhigh geographic proximityto thecustomer，whenthecustomerhasstrongerbargaining power，whenthesupplierishighlysubsidizedbythegovernment，andwhenthesupplierbelongstoahigh-technologyindustry.Mechanism analysis shows that customers'exposureto technological blockades promotes supplierinnovation mainly through thefedback channelsandthedemand channels.Furtherresearch shows thatsupplier innovation notonlysignificantlyimproves their businessperformance，butalsohelps maintainstable relationships with customers.This paperconfirms thathe United States technology blockadeagainstChinacanstimulatesupplier innovation through supplychainlinkages， providingatheoreticalbasisandpolicyreferenceforaddressngthechallengesof thetechnologyblockadeandaccelerating the formation of newqualityproductivity.

Keywords： US-China TechnologyCompetition;TechnologicalBlockade;SupplyChain;Innovation;NewQualityProductive Forces

（責任編輯：張瑞志）