对外直接投资与企业出口行为——基于微观企业数据的经验研究*

王 杰 刘 斌孙学敏



对外直接投资与企业出口行为——基于微观企业数据的经验研究*

王 杰1刘 斌2孙学敏3

（1．河南财经政法大学经济学院 河南郑州 450002）（2．对外经济贸易大学中国WTO研究院 北京100029）（3．郑州大学商学院 河南郑州 450001）

对外直接投资的“贸易效应”是当前学术研究的热点，跨国公司通过对外直接投资主导全球生产网络及价值链也已成为重要趋势。在此背景下，本文利用中国微观企业数据分别从企业出口贸易结构以及贸易持续时间系统考察了对外直接投资的贸易效应。研究结果表明：第一，对外直接投资有利于企业出口产品质量、产品价格、出口数量以及出口地理范围的广化。第二，通过引入生存分析模型发现对外直接投资有利于延长企业出口持续时间，增强了出口企业与特定出口目的国的贸易稳定性。因此，实施“走出去”战略对于改善我国企业出口表现具有重要的意义。

对外直接投资 出口行为 倾向评分匹配 生存模型

一、引言与文献回顾

近年来，随着全球价值链的重构，国际分工模式也发生了重要变化，“中国制造”的快速发展使得中国成为世界第一大出口国。然而，“繁荣”的背后却存在着巨大的“隐忧”，出口产品附加值较低以及出口贸易的不稳定性成为中国对外贸易发展之路上亟待解决的问题，这些问题也深刻说明我国出口企业依然处于全球价值链的低端环节。与此密切相关的一个事实是，在出口贸易日益增长的同时，中国企业的对外直接投资也蓬勃兴起，而且随着中国“走出去”战略的实施，走国际化经营的道路也已经成为大量企业拓展海外市场的重要途径，中国企业正通过对外直接投资全方位融入国际市场参与全球竞争。十八届三中全会明确提出“扩大企业及个人对外投资，确立企业及个人对外投资主体地位，允许发挥自身优势到境外开展投资合作”，对外直接投资在我国经济和国家战略中的地位愈来愈凸显。商务部数据显示，2014年中国对外直接投资创下了1231.2亿美元的历史新高，连续3年位列全球三大对外投资国。在这一背景下，深入研究我国对外直接投资的贸易效应具有积极的现实意义。

有关对外直接投资与出口贸易之间的关系一直是该领域的热点话题，也形成了三种比较重要的理论观点：替代关系、促进关系以及不确定关系。比如，Buckley 和Casson（1981）研究发现：为了减少贸易壁垒、降低贸易运输成本，越来越多的企业选择利用对外直接投资进入东道国市场。Grubert和Mutti（1991）利用美国对外直接投资数据得出了一致的结论，即对外直接投资与出口贸易存在替代效应。但Lipsey和Wesis（1981）同样利用美国对外直接投资数据却得出相反的结论，认为对外直接投资通过逆向技术溢出效应促进了贸易的发展。Blonigen（2001）、Head 和Ries（2001）则认为两者之间的关系并不明确，对外直接投资与出口之间的关系要根据产品性质来判断，如果对外直接投资在东道国生产最终产品，则会减少母国对东道国的出口，但如果生产这种产品需要从母国进口大量中间产品，则会促进母国出口。近年来，我国对外直接投资保持快速发展，在经济发展过程中扮演了重要角色。但限于数据的可获性，有关我国企业对外直接投资出口效应的研究相对较少。项本武（2009）利用2000-2006年中国对50个国家的直接投资和贸易数据研究发现对外直接投资显著促进出口；谢杰和刘任余（2011）发现外向FDI与贸易之间存在互补关系；张春萍（2012）采用1996-2010年中国对18个国家的直接投资和贸易数据发现中国对外直接投资对出口的促进效应。关于中国企业对外直接投资“出口效应”微观层面的研究文献更是匮乏，蒋冠宏和蒋殿春（2014）首次运用2005-2007年中国对外直接投资微观企业数据，通过计量检验发现中国对外直接投资总体上促进了企业出口，而且增加了出口金额。

综上所述，已有研究结论的形成都是基于对外直接投资对行业、地区或企业出口规模影响的分析，并没有对企业出口贸易结构（包括出口产品质量、价格等）和贸易稳定性（出口持续时间）的进一步分析。基于此，本文从微观企业层面考察对外直接投资对我国企业出口贸易结构的影响，并进一步验证对外直接投资是否有利于延长企业出口持续时间。与已有文献相比，本文可能的改进之处在于：第一，运用倾向评分匹配法（Propensity Score Matching, PSM）从出口产品质量、价格、数量以及出口目的地等多个维度计量检验了对外直接投资对企业出口贸易结构的影响；第二，引入生存模型深入考察了对外直接投资对企业出口到特定目的国持续时间的影响。从企业出口贸易结构到贸易稳定性逐步深入考察对外直接投资的贸易效应，对我国企业对外直接投资和贸易结构调整具有重要意义。

二、中国对外直接投资企业出口表现的典型事实

随着中国企业实力的不断增强以及国家“走出去”政策的刺激，中国大量企业开始通过设立海外分支机构走国际化经营道路。在进行经验分析之前，本文首先对中国对外直接投资企业的特征及企业出口表现的典型事实做简要的描述性分析。

（一）中国对外直接投资现状及对外直接投资企业的特征

商务部《2014年度中国对外直接投资统计公报》显示，截止2014年底，中国1.85万家境内投资者设立对外直接投资企业近3万家，分布在全球186个国家（地区），投资存量规模达到6.4亿美元，首次步入全球前10行列。表1报告了对外直接投资企业与非对外直接投资企业的基本情况。从中可以看出，在样本期内，除2009年外，对外直接投资企业数目逐年增加，从2004年的69家上升至2008年的1279家。虽然对外直接投资企业占企业总数的比重也逐年上升，2004年对外直接投资企业占企业总数的0.13%，2008年达到0.33%，但比重仍然较低。2009年对外直接投资企业数目下降，可能的原因是世界经济危机导致世界经济低迷，导致我国企业减少对外直接投资。另外，我们按照境外投资企业数量，将对外直接投资企业划分为多分支机构对外直接投资企业和单分支机构对外直接投资企业，结果发现大部分境外投资企业为单分支机构对外直接投资企业，2009年单分支机构对外直接投资企业达到85.8%，多分支机构对外直接投资企业仅为14.2%。

表1 对外直接投资企业与非对外直接投资企业的基本统计

（二）中国企业出口表现的典型事实

我们感兴趣的问题是，与非对外直接投资企业相比，对外直接投资企业在出口表现方面究竟存在哪些差异。接下来，本文就对外直接投资企业和非对外直接投资企业在出口表现上的差异进行均值检验，结果如表2所示。从中可以看出，与非对外直接投资企业相比，对外直接投资企业的出口数量、出口产品质量以及产品价格相对较高。其中，对外直接投资企业的出口数量均值为11.765，而非对外直接投资企业的出口数量均值仅为11.074，这一差异值在1%检验水平上显著；对外直接投资企业出口产品质量和出口产品价格均值分别比非对外直接投资企业高出0.022和4.266，而且差异值均通过了1%显著性检验。以上初步分析表明对外直接投资企业比非对外直接投资企业具有更好的出口表现。那么，据此得出“对外直接投资有利于企业出口表现”的结论是否可靠？问题的关键是，单纯的统计数据比较往往会掩盖事件背后的真相，这正是本文研究的出发点。下文将采用更严谨的计量分析来检验对外直接投资对企业出口表现的影响效应。

表2 对外直接投资企业与非对外直接投资企业出口表现差异的均值检验结果

另外，本文对企业在特定出口国市场上的连续出口情况进行了统计分析。从表3可知，在特定出口国市场上，企业连续出口超过3年的样本仅占10.21%，55.25%的企业持续时间仅为1年，仅有6.08%的企业存在多个持续时间段（如表3所示，持续时间段的定义在后文中作详细说明）。从以上分析可以明显看出，在出口国市场上，中国企业出口持续时间往往较短，企业的贸易关系不具有持久性。

表3 贸易持续时间的统计性描述

三、计量模型、变量度量与数据说明

本文研究目的是考察对外直接投资对企业出口表现的影响，然而在经验分析中，往往会存在选择性偏差造成估计结果的偏差。接下来，本文就为克服这一问题建立适当的估计模型，并对主要变量和采用的数据进行测算和说明。

（一）估计模型

本文将对外直接投资企业视为处理组，将非对外直接投资企业集合视为对照组，构造一个二元虚拟变量对外直接投资，设=1表示企业为对外直接投资企业，=0则表示企业为非对外直接投资企业。同时，我们将企业初始对外直接投资的时间记为0，为企业对外直接投资后的第年。我们用表示企业出口表现，包括出口产品价格、数量、质量以及出口目的地数目（具体测度方法将在下文详细阐明）。那么，企业在对外直接投资和非对外直接投资两种情况下的出口表现差异就可以记为：

其中，W和W分别表示企业在对外直接投资和非对外直接投资两种状态下的出口表现。=1表示企业首次对外直接投资。但由于在企业开始对外直接投资后，其非对外直接投资时的状态已经不可观测，因此是不可观测的，导致公式（1）无法估计。本文参照现有文献（Girma et al., 2004）的做法，为对外直接投资企业选取合适的对照组来研究两种状态下的企业出口表现差异。在寻找到能够尽可能代表处理组企业的对照组企业后，本文进一步检验对外直接投资后处理组和对照组企业之间的出口表现差异。具体模型设定如下：

（二）主要变量的测算

1、产品质量的测度。本文利用事后反推的方法测度产品质量（Manova and Zhang, 2012）。假设消费者效用函数为：，其中，和分别表示产品种类的质量和数量，表示产品种类间替代弹性。对应的价格指数为：，对应的消费数量为：，其中，E为消费者支出。企业在年对国出口产品的出口数量可表示为：

取对数并整理得到如下计量回归方程式：

对式（6）测算的产品质量进行标准化处理，从而得出企业在年对国出口产品的标准化质量指标，如式（7）：

式（8）中Q代表企业第年出口产品的质量，v为企业在年对国出口产品的价值量（），为企业在年对国出口所有出口产品价值量之和。

2、其他被解释变量的界定和度量。（1）出口价格为企业在第年出口所有产品价格平均值。（2）出口数量为企业在第年出口所有产品的数量之和。（3）出口目的地数目指企业在第年出口目的地数目之和。

3、企业生产率的计算。本文采用LP方法（Levinsohn and Petrin, 2003）分两步估计劳动、资本和中间投入的系数：第一步，使用资本和中间投入高阶多项式的近似式，运用OLS方法估计劳动的系数；第二步，利用第一步估计出的劳动系数估计资本和中间投入的系数，最后得出生产率的有效估计。其中，用企业从业人员年平均人数衡量劳动力投入；用固定资产净值年平均余额衡量资本投入。

4、行业进口关税率的计算。本文对行业进口关税率的衡量采用如下公式：。其中，代表行业最终产品进口关税率，表示协调编码产品，表示该行业产品的集合，N表示HS6位数产品的税目数，Tariff表示在第年进口产品从价关税率（AV Duty Rate）。

5、其他控制变量的设定。（1）企业规模用企业年均从业人数表示。新贸易理论强调了规模经济对出口比较优势的作用，同时，异质性企业贸易理论也认为规模因素对企业出口表现具有重要影响。（2）企业成立时间指企业成立以来的时间，计算公式为：企业成立时间=当年年份－企业开业年份＋1。随着企业成立时间的增加，生产经营方式也日趋成熟，经验越丰富的企业通常拥有更好的出口表现。（3）国有企业虚拟变量。由于体制性原因，国有企业缺乏技术创新和学习的动力，在有限的技术活动中效率低下。在识别企业所有制类型时，以国有的实收资本比例是否超过50%作为识别国有企业的方法（路江涌, 2008）。

（三）数据说明

本文使用的数据主要有《中国海关进出口数据库》、《中国工业企业数据库》以及《中国对外直接投资数据》。本文首先按照企业名称与年份将对外直接投资数据与工业企业数据进行合并，然后参照田巍和余淼杰（2013）的方法，分两步进行匹配：首先，采用企业名称和年份进行匹配，然后用企业所在地邮政编码以及企业电话号码的后七位将用企业名称没有识别的企业再次合并。另外，本文对《中国工业企业数据库》进行了如下筛选：（1）删除企业工业总产值、企业固定资产净值年平均余额缺失的观测值。（2）删除不符合会计原则的样本。（3）删除不满足“规模以上”标准的样本（谢千里等, 2008）。贸易伙伴国GDP数据来源于IMF数据库；与贸易伙伴国之间的距离、贸易伙伴国是否为内陆国数据来源于CEPII数据库；贸易伙伴国的风险等级数据来源于OECD数据库。

四、对外直接投资与企业出口表现的估计结果及分析

本文采用最小邻近匹配方法以及马氏距离配对法为对外直接投资企业选择对照组企业，并进一步考察对外直接投资对企业出口表现的影响效应。

（一）最小邻近匹配及估计结果

表4 匹配前、后对外直接投资企业和非对外直接投资企业主要指标的比较

由表4配对后的处理组与对照组的各类配对指标均值差异的概率值可见，与未配对前的原始样本相比，配对后对外直接投资企业和非对外直接投资企业在选取的匹配指标变量上均不存在显著的差异，这一结果说明配对效果较好。

表5 对外直接投资对企业出口表现的初始检验结果

注：①括号内数值为t统计量；②*、**和***分别代表10%，5%和1%的显著性水平。③由于企业出口不同产品的数量、价格以及质量不能简单进行加总，本文第（1）-（3）列按照“年份-企业-产品”层面进行回归，第（5）列按照年份-企业进行回归，所以观测值存在差别。

表5报告了式（2）的估计结果，因变量分别为出口产品质量、价格、数量以及出口目的地数目。首先，观察一下对外直接投资对出口产品质量和价格的影响，表5第（1）列结果显示，对外直接投资估计系数显著为正，说明对外直接投资与出口产品质量有密切关系。企业“走出去”必定会接触到国外的先进技术，产生的逆向技术转移可能使得母公司进一步改善企业生产工艺和流程来提升出口产品的技术含量和产品质量。随着消费者对高质量产品的需求越来越强烈，企业出口产品质量越高，意味着产品的预期价值得到提升，出口价格也就越高（施炳展, 2013）。表5第（2）列对外直接投资估计系数显著为正，证明了对外直接投资对企业出口产品价格的正向促进作用。

其次，观察对外直接投资对企业出口数量的影响。表5第（3）列结果表明对外直接投资对企业出口数量的影响不明显。一方面，如果企业基于东道国优势资源而设立分支机构进行生产和销售，就不需要从母国进口配件、原材料和中间品，那么无疑是对母国企业出口的替代，而且东道国企业也可能通过技术模仿掌握产品生产技术，随后开始生产和销售该产品，这会进一步替代母国企业对该国同类产品的出口（毛其淋和许家云, 2014）；另一方面，如果企业通过提供出口服务来扩大和开辟海外市场，并且不在投资东道国建立工厂，那么就会减少企业的前期固定资本投资，大大降低了企业进入国际市场的成本，一定程度上扩大了出口；如果企业为满足海外子公司生产产品的需求，从母国进口配件、原材料和中间品等，显然也促进母国企业出口。而技术研发类投资主要倾向于利用东道国的先进技术进行技术创新，提高企业竞争力的同时必定带来出口的增加。因此，对外直接投资对企业出口数量的影响要视“促进效应”和“替代效应”的大小决定。

最后，分析对外直接投资对企业出口目的地数目的影响。表5第（4）列估计结果显示，对外直接投资的估计系数显著为正，说明对外直接投资增加了企业出口目的地选择范围。中国企业对外直接投资的主要动机是扩大和开辟海外市场，企业在某国建立海外分支机构后，然后以该东道国为中心将出口目的地进一步扩大到投资东道国的邻国；另外，对外直接投资对出口产品质量的提高效应以及对生产技术的创新效应都会增加出口产品的畅销度，进而使产品出口到更多的国家。

（二）基于马氏距离匹配的再估计

为了消除由于匹配方法的不同对估计结果造成的影响，本文进一步运用马氏距离匹配法进行研究匹配。马氏距离配对的原理如下：对于与，与间距离D为：。其中，U和U分别为和的匹配变量值，为对照组各匹配变量值的协方差矩阵。表6运用马氏距离匹配后的估计结果显示，对外直接投资对出口产品质量、价格以及出口目的地数目估计系数均为正，对出口数量估计系数为负，且通过显著性水平检验，这与运用最小邻近匹配法的估计结果一致，进一步证明了本文研究结论的稳健性。

表6 基于马氏距离匹配的估计结果

续表6

产品质量产品价格出口数量出口目的地数目（1）（2）（3）（4）是否国有企业0.0410***（3.4607）-0.4266***（-2.9908）0.2358（1.3257）-0.2755（-1.6373）成立时间0.0529***（14.0780）0.2719***（6.0935）-0.2412***（-4.3339）-0.0228（-0.4608）企业规模-0.0052（-1.6113）0.0716*（1.9053）0.0774*（1.6525）0.4274***（10.5612）行业关税率-0.0405（-1.4223）0.2566（0.7637）-0.0624（-0.1489）-0.1788（-0.5565）常数项-1.8744***（-16.2003）-3.1099*（-1.8310）15.6657***（7.3953）2.2585（1.4564）年份效应是是是是行业效应是是是是地区效应是是是是R20.47440.32290.21090.3861观测值10,19610,17210,1721,141

五、对外直接投资与企业出口持续时间：生存分析

从上文分析结果可以看出，对外直接投资一定程度上可以解决中国企业出口的贸易结构问题，那么企业通过对外直接投资在境外设立分支机构，这种在两国搭建的“有形桥梁”是否更有利于贸易关系的持续？下面我们将进一步采用生存分析方法来考察对外直接投资对企业在某一特定出口国市场持续时间的影响，并在此基础上通过Cloglog离散时间模型进行计量检验。

在生存分析中，通常用生存函数来刻画生存时间的分布特征。由于企业在某一特定出口国市场上的生存时间更能衡量企业出口贸易的稳定性。因此，本文利用企业对外直接投资的三维数据，包括“企业—年份—出口目的国”，更细致地考察对外直接投资是否能够降低企业在特定出口目的国的退出风险。

我们定义企业在某一特定出口国家的出口持续时间为企业从进入该出口国市场到退出该市场所经历的时间。企业退出某一国外市场称为“风险事件”，风险事件是由于企业出口交货值为零或者企业倒闭引起的。令T表示企业出口市场上的生存时间长度，取值为t=1,2,3…，其中，表示贸易关系中的特定时间段，如果一个企业出口持续时间段是完整的，记为c=1，如果出口持续时间段是右侧删失，则记为c=0。我们把企业保持出口持续状态的生存函数定义为：

另外，我们采用Kaplan-Meier乘积项对生存函数进行非参数估计：

式（11）中，n表示在期处于风险状态中的出口持续时间段的个数，d表示在同一时期观测到的“失败”对象个数。风险函数表示企业在第期出口，而在第期停止出口的概率，即：

风险函数的非参数估计表示为：

首先采用Kaplan-Meier方法初步分析对外直接投资对企业出口持续时间的影响。为了避免样本数据删失问题，本文利用2000年没有出口而在2001-2006年期间有出口的企业作为新的分析样本。从图1可以看出，首先，生存曲线呈下降趋势，而且随着持续时间的延长，生存率趋于稳定。其次，对外直接投资企业在特定出口国市场上的生存曲线一直位于未对外直接投资企业生存曲线的上方，说明对外直接投资有利于延长企业对特定国家出口的持续时间。

图1 企业出口特定目的国的生存曲线

接下来我们使用计量模型来考察对外直接投资对企业出口的影响。由于本文样本数据都是年度观测值，因此选用离散时间模型进行估计，离散时间的Cloglog生存模型如下：

表7 对外直接投资对企业特定出口目的地持续时间影响的估计结果

表7第（1）列不考虑风险函数的时间依存性特征的结果显示，是否对外直接投资的估计系数显著为负，并且通过了1%显著性水平检验，说明对外直接投资降低了企业退出某一特定出口国市场的风险率，贸易关系的持续时间更长，这与理论预期以及K-M生存曲线的初步判断一致。企业在某一特定出口国市场进行对外直接投资，无论其目的是扩大市场、技术学习或者资源寻求，都是最便利的途径。降低出口成本、逆向技术溢出以及获取当地资源，都会提高企业的出口竞争力，有助于延长企业在该国的出口持续时间。第（2）列加入时间段特定虚拟变量的估计结果显示，是否对外直接投资系数仍然显著为负，进一步验证了研究结论的稳健性。

在各控制变量中，企业成立时间越长、规模越大越有助于提高企业在出口市场上的生存率。国有企业比非国有企业面临较高的风险，如果出口企业是国有企业，则其出口持续时间会较短，这与Gӧrg et al.（2008）的结论是一致的。生产率高反而不利于出口时间的持续，说明存在“生产率悖论”。行业关税率越高，其退出出口市场的可能性越低，说明我国加入WTO后，产出关税的降低所引致的竞争效应对企业生存能力会产生一定负向效应。另外，我们发现国家层面的因素对企业出口持续时间有着重要的影响。贸易伙伴国风险等级越高，越不利于贸易关系的持续，但出口到GDP规模较大的国家或地区会降低失败的概率。如果企业出口到内陆国家或地区，出口持续时间会较短，与贸易伙伴国距离越近越有利于贸易关系的时间。

以上分析为多重持续时间段样本，①为了考察估计结果的稳健性，我们也分别对唯一持续时间段样本和首个持续时间段②样本进行估计。表7第（3）和（4）列结果显示，是否对外直接投资的估计系数均为负，且均通过1%显著性水平检验，再次说明了对外直接投资有利于延长企业出口到特定目的国的持续时间。

值得注意的是，表7第（2）-（4）列时间段特定虚拟变量（Duration2-Duration5）的估计系数均显著为正，且随着时间段的增加呈上升的趋势，说明随着企业在某一特定出口市场上出口持续时间段的推移，企业退出该国市场的风险较大，反映了中国企业出口的不稳定性，企业在特定出口国市场上的合作关系不长久，容易出现所谓的“一锤子买卖”现象，存在出口市场不稳定的问题。

六、结论与启示

本文利用中国微观企业数据，实证考察了对外直接投资对企业出口表现的影响，结果表明：对外直接投资有利于提高出口企业产品质量和价格，对外直接投资引致的“竞争效应”和“技术外溢效应”使得出口企业更多地参与到国际市场竞争中去，扩大了出口目的国选择范围。对外直接投资对企业出口既存在替代效应也存在促进效应，因此对企业出口数量的影响存在不确定性。同时，本文发现对外直接投资降低了企业退出某一特定出口国市场的风险率，有助于延长企业出口持续时间。

本文研究结论对企业对外直接投资和贸易结构调整均有着重要的启示意义：第一，鼓励有实力的出口企业开展对外直接投资，尤其是对发达国家或地区的直接投资。通过建立海外子公司可以增加与投资国家联系的便利性，有助于企业以更加灵活的策略促进出口；对发达国家或地区直接投资的“逆向技术溢出效应”有利于企业改良生产工艺和提升创新能力，有助于提高出口产品质量，为出口提供更有利的保障；第二，通过对外直接投资延长企业出口持续时间。中国企业出口持续时间较短或者不持续，这种不平稳性不仅不利于出口的稳定增长，而且使得企业面对外部冲击时毫无招架之力。企业通过海外子公司一方面更容易打开当前营销市场，采取因地制宜的营销策略来减少企业与消费者之间的信息不对称程度，而且依据当地消费者的偏好生产产品，以此增加产品的市场接受度，提高产品在当地的持续竞争力，另一方面可以充分了解国外的技术性贸易壁垒，加快技术创新步伐，提高产品竞争力，增强企业持续出口动力。

1. 蒋冠宏、蒋殿春：《中国企业对外直接投资的“出口效应”》[J]，《经济研究》2014年第5期。

2. 路江涌：《外商直接投资对内资企业效率的影响和渠道》[J]，《经济研究》2008年第6期。

3. 毛其淋、许家云：《中国对外直接投资促进抑或抑制了企业出口?》[J]，《数量经济技术经济研究》2014年第9期。

4. 施炳展：《中国企业出口产品质量异质性：测度与事实》[J]，《经济学（季刊）》2013年第13卷第1期。

5. 田巍、余淼杰：《企业出口强度与进口中间品贸易自由化：来自中国企业的实证研究》[J]，《管理世界》2013年第1期。

6. 项本武：《中国对外直接投资的贸易效应研究——基于面板数据的协整分析》[J]，《财贸经济》2009年第4期。

7. 谢千里、罗斯基、张轶凡：《中国工业生产率的增长与收敛》[J]，《经济学（季刊）》2008第7卷第3期。

8. 张春萍：《中国对外直接投资的贸易效应研究》[J]，《数量经济技术经济研究》2012年第6期。

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14. Head, K. and J. Ries, 2001, “Overseas Investment and Firm Export”[J],Vol.9(1), pp300-316.

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16. Levinsohn, J. and A. Petrin, 2003, “Estimating Production Functions Using Inputs to Control for Unobservable”[R], NBER Working Paper, No.7819,.

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18. Manova, K. and Z. Zhang, 2012, “Export Prices Across Firms and Destinations”[J],, Vol.127(1), pp379-436.

（RD）

①国家风险等级变量按照OECD国家风险分类法，0为最小风险，7为最大风险，由于国家风险等级一年之内会有多次调整，本文使用样本期内各国国家风险等级的年度平均值。

①多重时间段指企业连续出口一段时间，然后转为内销或者完全退出市场，或者接着再次进入出口市场。

②例如某个企业在2001-2003年为出口企业，2004年退出出口市场并持续到2006年，但在2007年又进入出口市场，那么2001-2003年就是首个持续时间段，显然，唯一持续时间段一定是首个持续时间段，但首个持续时间段并不一定是唯一持续时间段。

* 本文获得国家自然科学基金青年科学基金项目（71503046），以及教育部人文社会科学研究项目（14JDGC027）的资助。