中国与美国企业生产组织模式对比分析

申海成 孙灵

内容提要：面对中国对外贸易的新常态，中国企业更深入地参与全球生产将成为常态。本文在不完全契约情况下，利用世界投入产出数据库的数据对美国和中国各行业在价值链的平均位置进行测度，并利用回归方法分析公司内贸易进口份额、要素密集度和进口弹性对企业生产组织模式的影响，同时测度中国在全球价值链中的位置。研究结果显示：每个下游化测度和相应部门的公司内进口份额之间具有正向稳定的关系，这个关系只取决于购买者行业面对的需求弹性值；当生产投入可以互补时，企业选择放弃上游的控制权以鼓励上游厂商投资，因为这种投资会对下游厂商产生积极的溢出效用；当需求没有弹性时可以做相反的预测，即一体化相关上游阶段是最优选择，这时能够看到价值链下游进行的外包。

关键词：国际生产组织模式；进口需求弹性；价值链

中图分类号：F1132文献标识码：A文章编号：1001-148X（2017）06-0095-12

资源的全球化配置在不断深化，面对中国对外贸易的新常态，中国企业更深入地参与全球生产已成为常态。本文考察了连续的生产过程怎样决定最终商品生产者和他们各类供应商之间契约关系的，以及各个供应商在各自最优选择的情况下如何形成对价值链控制权的。研究发现合同摩擦对生产效率是有影响的，而且也影响生产过程的组织模式。国际贸易过程中影响合同完善的决定因素是非常重要的，因为这会影响到商品和服务提供的时机和地点，并会进一步影响到买卖双方关于资金以及其他资源的投入，进而影响到两者的合作关系。

一、数据来源、下游化计算与模型设定

（一）指标选取与数据来源

1.指标选取。借鉴Antràs和Chor（2012）的分析方法，本文选取了公司内进口份额、进口需求弹性、下游化程度（DU_TU）、要素密集度①等指标进行实证分析，其中公司内进口份额通过关联贸易占关联贸易与非关联贸易之和的比重来衡量；进口需求弹性对一国贸易增加值的测算具有重要意义，分行业的进口需求弹性估算对一个国家行业层面的技术和资本竞争力研究具有重要作用，对一国相关行业在全球价值链中位置的测度及企业国际生产组织模式不可或缺；下游化程度通过DU_TU和DM②（DownMeasure）两个指标来衡量，两个指标既可以测度相关行业在价值链中的位置，又可以相互验证。特别是DM指标，其实质是上游化的倒数，它不但能测度相关行业在价值链中的位置，而且能测度间接投入使用的更多信息，如某行业产品生产链的长度。另外，要素密集度可分解为技术密集度、物质资本密集度和研发密集度。

2.数据来源。美国与中国的关联贸易和非关联贸易数据来自美国国家统计局，本文将美国国家统计局中美国的NAICS六位码数据分别对应归类到WIOD数据库的35个行业中；中国关联贸易和非关联贸易计算本文根据WIOD数据库2003年至2007年35行业进口数据和中国统计学会编制的2003年至2007年投入产出表中42行业对应到35行业出口数据计算而得。美国的进口需求弹性参考了Broda和Weinstein（2006）对美国进口需求弹性的估算③；中国的进口需求弹性数据根据陈勇兵和陈小鸿（2014）对中国进口弹性的估算；对应到35个行业，没有对应弹性的行业，根据初级产品、中间产品和最终产品对应的二级产品分类的平均弹性赋予相应的弹性，所有行业的弹性均为平均弹性（如图1所示）。下游化程度和要素密集度相关数据来自WIOD数据库，其中DU_TU④和DM（DownMeasure）⑤采用了开放经济条件下的模型，DU_TU的值越大说明作为投入的直接利用越大，即越靠近行业的下游，DM越大也说明该行业企业越靠近行业的下游；人均固定资本、资本支出与工资的比值、资本存量与工资总额的比值，高技术劳动者薪酬占总薪酬的比重等一系列指标的数据均来自WIOD社会经济账户。

（二）下游化的计算

本文利用（WIOD）2003年至2007年美国和中国投入产出表35个行业的数据进行行业下游化的测度，在投入产出表中的第（i，j）表示商品i在被投入产业j中的产品的价值。一个附加的列矩阵记录下了进入最终利用的商品i的价值，即消费、投资，净存货和进出口。对于DU_TU的计算，本文用经济开放条件下调整的公式ij=dij[SX（]Yi[]Yi-Xi+Mi[SX）]构造方阵D，方阵D中第（i，j）进入的分子，dijYj，恰好是被用于j生产中商品i的价值。因此，再将它的分子加入使用中的（i，j）。分母Yi-Xi+Mi按顺序计算表中的行i的总和，它比在存量中的净出口和净变量少。利用这个方阵D，公式[I-D]-11表示第一个第i个列向量就是行业i的测度，计算结果见表1和表2。

下游化的第二種测度方式DM能更充分利用在间接投入使用更进一步的上游化中的信息，能更清晰地说明产业链的长度，即产业中的商品是更上游被利用，还是沿着产业链延伸到下游，并根据最终进入价值链的投入，在最终使用产品的阶段数来区分间接使用价值。对于DM的计算，根据均衡模型和U1i定义公式整理计算，得到u1i=[SX（][I-D]-1Y[]Yi[SX）]，再求得DM，计算结果见表1和表2。

从表1可以看出2007年美国35个行业在价值链中位置的两种测度值中最低的10个行业中有8个是相同的，最高的10个行业中有7个是相同的，进一步验证了两种测度方法本质上的一致性。从表1也能看到两种测度值有较明显的差别，最低的10个行业中差值较大的是建筑业和石油化工业，最大差值达到023；最高的10个行业中差值都比较小，差值最大的行业是橡胶和塑料，差值仅为00193。另外从表1来看，随着DU_TU和DM值的增大，相应的行业也越靠近下游阶段。如表中的食物、饮料和烟草与电气水供应等在两种测度方法中都非常靠近最下游阶段，作为投入的直接使用也更多；石油化工和建筑业的DU_TU和DM值都比较小，非常接近上游阶段，作为投入的间接使用非常少。

从表2可以看出中国35个行业在价值链中位置的两种测度值中最低的10个行业中也有8个是相同的，最高的10个行业中有9个是相同的，更进一步验证了两种测度方法本质上的一致性。从表2也能看到两种测度值有较明显的差别，最低的10个行业中差值最大也是建筑业，最大差值达到0235；最高的10个行业中差值都比较小，差值最大的行业是金融中介，差值仅为0013。另外从表2来看，随着DU_TU和DM值的增大，相应的行业也越靠近下游阶段。如表中的零售贸易、医疗服务和社会工作等行业在两种测度方法中都非常靠近最下游阶段，作为投入的直接使用也更多，这一点与美国医疗服务和社会工作在行业中的排位不同，可能与中国的医疗和社会保障制度与水平有关；机械行业和建筑业的DU_TU和DM值都比较小，非常接近上游阶段，作为投入的间接使用非常少，这一点与美国非常相似。

可以看出2007年中国有11个行业的DU_TU值非常接近1，美国有10个行业的DU_TU值非常接近1，中国和美国有5个相同的行业DU_TU值都非常接近于1，说明这个5个行业作为投入的直接利用比重较大，即靠近价值链的下游。由图3可以看出2007年中国有10个行业的DM值非常接近1，美国有9个行业的DM值非常接近1，中国和美国有7个相同的行业DM值都非常接近于1，说明这个7个行业作为投入的直接利用比重较大，即靠近价值链的下游。

（三）模型设定与变量控制

借鉴Antràs等（2012）的实证模型，本文以公司内贸易份额为因变量，建立跨行业回归模型：

Sit=β1Di×1（ρi<ρmed）+β2Di×1（ρi>ρmed）+β31（ρi>ρmed）+βXXit+αt+μi+εit（1）

其中，Sit表示公司内贸易份额；Di表示相应行业下游化的数值DU_TU或DM，用指示变量1（ρi<ρmed）和1（ρi>ρmed）来确定下游化是有序互补还是有序替代；β31（ρi>ρmed）是顺序互补情况中的一个虚拟变量，由于回归模型中包含常数项，对顺序替代的情况不需要包括虚拟变量；Xit由一系列企业边界内交易倾向的决定因素组成，包括技术密集度、物质资本密集度、研发密集度、装备资本密集度和工厂资本密集度等。

本文在模型中分析了跨国变量，在企业进口份额数据中分析了完全跨国变量，并建立如下模型：

Sict=β1Di×1（ρi<ρmed）+β2Di×1（ρi>ρmed）+β31（ρi>ρmed）+βXXit+αct+μi+εit（2）

（2）式解释了企业内进口份额Sict，当控制国家年度固定效应时，它作为一系列相似行业变量的函数处于出口国家行业年度层面。

二、美国与中国企业生产组织模式分析

（一）美国企业生产组织模式的实证分析

1.美国公司内进口份额与要素密集度。利用上述相关数据，通过（1）式的模型进行回归分析，观测行业企业的一系列特征能否系统地解释企业边界内进口商品的倾向，得到回归结果如表3所示。从第1列可以看出要素密集度的两种常用测度——人均固定资本和资本支出与工资总额的比例，都与企业内进口份额显著正相关。从第2列可以看出高技术密集度与公司内进口份额显著正相关，而资本存量与工资总额的比率不显著，即资本存量超过工资总额的比例不具有对公司内贸易份额的解释能力。

2.美国公司内进口份额与下游化：DU_TU和DM。对于公司内进口份额与下游化测度DU_TU的分析，在表4的第1列中被作为一种在行业年度回归中的附加性解释变量，当它包含自身时，DU_TU对公司内贸易的影响不显著。根据理论模型的分析，控制第2列中的（5-1）式中的指示变量和虚拟变量，包括DU_TU、顺次替代（弹性<中值）、互补（弹性>中值）和顺次互补情况中的一个虚拟变量的情况，得出的结论与模型的预测非常一致：当平均购买需求弹性（即平均进口需求弹性）大于中值时（对变量β2>0），在5%的显著性水平上与下游化是显著正相关的。这与进一步进入价值链下游的投入供应商的一体化倾向一致。相反地，系数β1为负值说明在连续替代情况时趋于一体化上游化阶段的倾向更加显著。进一步来看，弹性>中值的虚拟变量在1%的水平也与公司内贸易显著负相关，这与在表3中也同样控制平均买方总部密集度和离差时使用的方法一样。从第3列可以看出高技术密集度与公司内进口份额显著正相关。从第4列和第5列可以看出当对平均购买需求弹性低于中值行业的子集分别做回归时，集中的样本是存在的。DU_TU在1%的水平上，在第4列替代的情况下显著负相关，在第5列互补的情况下显著正相关。

3.美国进口需求弹性分布对下游化的影響。在实证模型的指示变量中，根据进口弹性与中值大小的比较来确定相应的回归系数，但当进口需求弹性值高度集中分布在一个范围时，下游化的积极效应将集中于进口需求弹性高度集中的区域，而下游化的负效应可能仅存在于进口需求弹性值较小的区域。为了更好地测度下游化、进口需求弹性与要素密集度之间的关系，根据（1）式对进口需求弹性ρ进行三分位，确定如下模型：

Sit=∑[DD（]3[]s=1[DD）]β1sDi×1（ρ∈Ωρ，s）+∑[DD（]3[]s=2[DD）]β2s1（ρi∈Ωρ，s）+βXXi+αt+μi+εit（3）

其中，Ωρ，s与ρ的第s（s=1，2，3）个三分位的子集相对应。

本文对下游化的每一个测度指标DU_TU和DM进行了有加权和无加权的3种回归，如表6所示：第1、2列和第4、5列控制年度固定效应观测行业年度，而第3、6列控制国家年度固定效应观测国家行业年度。第1列至3列用DU_TU作为下游化的变量，第4至6列用DM作为下游化的变量⑥。行业要素密集度和离差变量在所有列中是买方行业（即考虑购买投入行业）特征的加权平均，加权的四列中使用行业年度和国家行业年度总进口的价值进行回归。

数据库，包括开展一项商业活动的程序数量、时间（天数）和成本（人均收入的百分比）。国家的法制化指标数据来自WGI（Worldwide Governance Indicators），具体包括世界正义项目、商业环境的全球透视、政治风险服务和国际风险导向等12项指标。本文只采用法制化指标的总体百分比级数。

加入下游化和弹性指标，控制弹性指示变量，并将弹性分别采用2分位和3分位后，从表8中可以看出Log（pcs）和Log（csp）的变异比例都大于50%，说明这两个变量有多重共线性。结合后向消除法的建议，去掉Log（pcs）。去掉Log（pcs）后没有两个变量的变异比例大于50%的情况，并且方差膨胀值也都小于10，符合要求。R2为02235，调整后的R2为01949（如图4），比去掉pcs后的拟合优度明显提高，说明下游化指标是因变量的有力解释因素。从表9可以看出以弹性中值为分界的参数估计不理想，弹性三分位的参数估计符合预期，从图5可以看出变量取对数后的残差分析结果比较合理。

（二）中国企业生产组织模式的实证分析

1.中国公司内进口份额与要素密集度。通过（1）式模型进行回归分析，以观测中国35个行业企业的一些特征能否系统解释公司内进口商品的倾向。从表10的第1列可以看出技术密集度和资本存量与工资总额比例都与企业内贸易份额显著正相关，技术密集度与公司内进口份额在10%的水平上显著正相关，但中国技术密集度与公司内进口份额相关的显著性明显不如美国。从第2列可以看出中国高技术密集度与公司内进口份额相关性不显著，不具有对公司内进口份额的解释力，或许与中国单位销量的研发投入较少有关，也就是说中国在中间投入上的研发力度有待于进一步加大。

2.中国公司内进口份额与下游化：DU_TU和DM。中国公司内进口份额与下游化测度指标DU_TU的回归结果分析见表11，在第1列中被作为一种在行业年度回归中的附加性解释变量，当它包含自身时，DU_TU对公司内贸易的影响不显著。控制第2列中的（33）式中的指示变量和虚拟变量，包括DU_TU、顺次替代（弹性<中值）、顺次互补（弹性>中值）和顺次互补情况中的一个虚拟变量的情况，得出的结论与模型的核心预测非常一致：当平均购买需求弹性大于中值时（β2>0），在10%的显著性水平上与下游化是显著正相关的，而美国在5%的显著性水平上与下游化是显著正相关的，说明中国在进口需求弹性较大的区段显著性水平不高，这与理论分析有一定程度的背离，或许与中国进口商品的结构变化有关。相反地，系数β1为负值说明在连续替代情况时趋于一体化上游化阶段的倾向更加显著，弹性>中值的虚拟变量在10%的水平上也与公司内贸易显著负相关。从第3列可以看出高技术密集度与公司内进口份额的相关性不显著。第4列和第5列证实了，当对平均购买需求弹性低于它的中值行业的子集分别做回归时集中的样本是存在的。DU_TU在1%的水平上，在第4列替代的情况下显著负相关，在第5列互补的情况下显著正相关，这一点与美国的情况类似。高技术密集度与公司内进口份额在弹性小于中值时的显著性，明显强于弹性大于中值时的显著性，而美国高技术密集度与公司内进口份额在中值两侧的都在1%的水平上显著正相关。

3.中国进口需求弹性分布对下游化的影响。基于美国进口需求弹性分布对下游化影响的分析，现对中国35个行业下游化的每一个测度指标DU_TU和DM进行了有加权和无加权的3种回归，用WIOD数据库中国的弹性和投入产出数据做类似的回归分析，结果如表13。其中，第1、2列和第4、5列控制年度固定效应观测行业年度，第3、6列控制国家年度固定效应观测国家行业年度。第1至3列用DU_TU作为下游化的变量，第4至6列用DM作为下游化的变量。在所有列中行业要素密集度和离差变量是买方行业（即考虑购买投入行业）特征的加权平均，加权的四列中分别使用行业年度和国家行业年度总进口的价值进行回归。

表13的回归结果显示中国35个行业下游化对公司内进口份额的影响，取决于不同性质的平均购买需求弹性。下游化变量在ρ代表的第1分位为负值，随着低分位到高分位的移动，到了第2分位和第3分位系数均变为正值，并且大多数下游化的变量与公司内进口份额都显著正相关，只是显著性程度没有美国强。特别是在第3分位，DU_TUW1、DU_TUW2、DM、DMW1和DMW2都在5%的水平上显著正相关，此结果对于顺次互补时下游化指标数值下降的行业具有一定的解释力。

总体来看，美国公司内进口份额与其要素密集度、下游化指标的显著性要强于中国，特别是在高技术密集度的显著性程度上尤为明显。这既说明中国整体的技术水平和研发能力较低，在公司内进口份额上的贡献度还不大，也说明美国和中国企业生产组织最优结构有很大差別。当平均购买需求弹性大于中值，生产阶段可以互补时，美国企业应该在行业上游外包，在行业下游一体化，而中国企业在整个价值链下游的一体化范围要更大；当平均购买需求弹性小于中值甚至很小时，美国企业应该在行业上游一体化，在行业下游外包。根据中国进口需求弹性3分位的进一步分析，发现中国企业在行业的最上游一体化，在行业最下游外包，中间阶段一体化和外包共存。

根据美国进口需求弹性和35个行业下游化指标的排名，金融中介、电气水供应等行业在生产组织模式中应采取一体化；木和木制品、橡胶和塑料等行业在生产组织模式中应采取外包。由于美国建筑业和石油化工等行业的弹性都小于中值，下游化排名在最低的10个行业的上部（价值链上游），在生产组织模式中更应采取一体化；住宿和餐饮业、电子和光学设备等行业的生产组织模式应采取外包。根据中国进口需求弹性和35个行业下游化指标的排名，其他非金属矿物、电气水供应等行业在生产组织模式中应采取一体化，教育、邮政和电信行业等行业在生产组织模式中应采取外包。由于中国机械行业和建筑业的弹性很小（小于中值），下游化的排名在最低十个行业的上部，在生产组织模式中应该选择一体化；其他运输活动、汽车和摩托车的销售等行业在生产组织模式中应该选择外包。

三、结论与对策建议

（一）结论

本文考察了连续的生产过程怎样决定最终商品生产者和他们各类供应商之间的契约关系，以及各个供应商在各自最优选择的情况下如何形成对价值链控制权的。尽管一般均衡模型没有指明，但合同摩擦对生产效率是有影响的，并且也是影响生产过程的组织模式，这种现象在国际贸易中是很正常的，毕竟每个国家的法律不同导致对合同的争议处理都不一致。从实证分析来看，当面临的最终产品的需求价格弹性降低时，供应商会调整并为某种原材料寻求替代品，尽管供应商投资的边际产品价值在此情况下会沿着价值链急剧下降。无论投入是有序互补还是有序替代，都仅取决于最终商品需求价格弹性的高低，而非投入品间的技术替代弹性的影响。

沿着价值链的所有权最优模式关键取决于生产阶段是有序互补还是替代。当最终产品的需求是充分弹性的，那么一定存在一個唯一的终结阶段，在该阶段之前的所有生产阶段都可以外包，在此之后的所有生产阶段都可以被一体化进该阶段。直观来看，当生产投入可以互补时，企业选择放弃上游的控制权以鼓励上游厂商投资，因为这种投资会对下游厂商产生积极的溢出效用；当需求没有弹性时可以做相反的预测：一体化相关上游阶段是最优选择，这时应该能够看到价值链下游进行的外包。

（二）对策建议

1.加大研发投入，优化高技术企业国际生产组织结构。由实证结果可知中国的研发投入与公司内贸易份额相关系数不显著，说明中国的行业企业整体的技术改进和研发投入较少，不足以形成提升行业国际竞争力的比较优势，中国企业的国际一体化与外包中的竞争力更多地依靠资本优势，而在承接的外包更多地依靠中国自然资源的比较优势。由于中国对外直接投资面临的文化差异和其它国家企业对外直接投资的强大竞争力，以及承接的外包对中国自然资源过度消耗和环境的污染，导致这样的生产组织方式可持续性不强，发展潜力受到很大制约。所以，在资源环境约束强化的大背景下，中国企业的一体化和外包要更多地参与更高层级的国际分工，在国际分工体系中占据更重要的位置。

从实证分析的结论来看，技术密集度和物质资本密集度的回归结果都比较显著，即高技术行业企业在价值链中处于更有利的位置，更容易实现企业生产最优组织结构。对于进口需求弹性比较高的高技术行业（如通讯行业和化学制品）来说，可以采取一体化的生产组织方式；对于进口需求弹性比较小的高技术行业（如电子设备和部分制造业）来说，应采取外包的生产组织方式。国际分工格局是一个动态变化的过程，中国行业企业技术密集度的高低也会随着自身和国际相同行业技术密集度的变化而变化，中国行业企业的技术密集度会随着中国经济发展水平和科学技术水平的提高而提升。另外，根据中国35个行业下游化的DU_TU和DM值可知，中国的汽车、摩托车的销售和其它运输活动应该增加直接使用，减少间接使用，使得汽车摩托车的销售和其它运输活动进一步下游化，生产组织方式向一体化转变。

2.建立健全与国际一体化和外包相关的统一规范体系。中国企业经历了从政府鼓励“走出去”到自己主动“走出去”，政府高层对中国企业生产组织越来越重视，中国企业走出去门槛大幅降低，未来企业对外投资99%的项目只需要备案，仅有1%的项目需要核准。另外，由于国际经济形势的变化，不同的企业对国际环境的适应性不同，应赋予企业更多的对外投资自主权，让企业在面对纷繁复杂的国际形势时及时调整自己的生产组织模式。

3.整合教育资源，培养一大批国际一体化和外包的专业化人才。人力资源是第一资源，政策制定、专业素养和企业管理都需要相应的专门人次，政府应整合高校和科研院所的教育资源，充分吸取成功企业管理人员的经验，培养和培训一大批政策制定者，专业化人才和企业的创新人才。政策制定部门基层人员对企业自身发展和企业所处的国际国内环境的熟悉程度，在一定程度上影响政策制定。加强对政策制定部门基层人员进行培训，有利于其充分了解行业发展状况和国际国内环境，特别是对国际一体化和外包中出现一些微观问题，甚至是文化习俗等具体问题统一纳入到政策制定框架中。另外，加强政策制定部门基层人员的培训，也有利于其更好的熟悉实践中的国际规则，并争取更多的参与到相关国际规则的制定中。

国际一体化和外包既需要专业的投资人才，也非常需要精通国际商法和对方国家法律的人才，还需要熟悉对方国家文化和精通国际商务谈判的人才。培养一大批一专多能的专业化人才，是国际一体化和外包高效进行的保障。国际一体化和外包需要的专业人才往往是复合型人才，只精通一个领域很难综合考虑企业的收益。因此，中国更需要具有一定海外工作经历，了解相应市场状况，具有全球视野的专业投资人才、专业法律人才和专业商务谈判人才；同时，也要注意人才梯队建设，充分利用国际国内两个市场的人才资源，增强国内企业与海外员工之间的沟通交流，为中国企业国际一体化和外包储备专业化人才。

创新是企业的不竭动力，管理创新能力、技术创新能力是企业核心竞争力的体现。美国的技术密集度的显著性明显强于中国，企业的技术密集度在很大程度上决定了企业现在的竞争力和今后的发展潜力。企业技术创新人才的数量和质量在一定程度上决定着中国企业国际生产组织结构的优化程度。企业国际一体化和外包会促进相关行业企业技术水平的提高，从而带动产品升级。在中国企业国际一体化和外包过程中，企业技术人员可以充分学习、消化和吸收对方企业的先进技术，管理人员可以学习对方企业成功的管理经验，有利于提升中国产品和服务在全球价值链中的位置。

注释：

①要素密集度指标是指pcs（人均固定资本）、cep（资本支出与工资的比值）、csp（资本存量与工资总额的比值）和labhs（高技术劳动者薪酬占总薪酬的比重）等一系列指标的总称。

②除特别说明外，本文中所有的“DM”均表示DownMeasure，DM的计算根据DU_TU计算中的矩阵等式，结合DM的定义，某一生产阶段的数值除以所有阶段的总数值的比值为其上游化数值，再取倒数即为DM。

③美国和中国进口需求弹性的估算充分利用了买进投入行业的加权平均弹性，加权值计算的依据为2007年WIOD美国和中国投入产出数据中的投入购买价值。

④限于篇幅，DU_TU的计算方法可向作者索取。

⑤因为F+2DF+3D2F+4D3F+…=[I-D]-2F，根据DM的定義，DM等于[I-D]-2FY-1的倒数。

⑥表5中的第1、2、4、5列中控制年度固定效应分别用DU_TU、DU_TUW1、DM和DMW1来表示，第3列和第6列控制国家年度固定效应分别用DU_TUW2和DMW2来表示。

参考文献：

[1]刘刚.企业的异质性假设-对企业本质和行为基础的深化论解释[J].中国社会科学，2002（2）.

[2]盛文军，廖晓燕.垂直专业化贸易、公司内贸易与产业内贸易：兼论中国企业的竞争战略选择[J].世界经济，2002（2）.

[3]施炳展，齐俊妍.金融发展、企业国际化形式与贸易收支[J].世界经济，2011（5）.

[4]陈勇兵，陈小鸿.中国进口需求弹性的估算，世界经济，2014（2）.

[5]Acemoglu，Daron， Pol Antras， and Elhanan Helpman.Contracts and Technology Adoption[J].American Economic Review，2007，97（3）： 916-943.

[6]Alfaro， Laura， and Andrew Charlton.Intra-Industry Foreign Direct Investment[J].American Economic Review，2009，99（5）： 2096-2119.

[7]Antràs， Pol， Davin Chor， Thibault Fally， and Russell Hillberry. Measuring the Upstreamness of Production and Trade Flows[J].American Economic Review Papers & Proceedings，2012， 102（3）： 412-416.