企业自生进口网络、沉没成本与出口市场选择——基于“矩不等式”估计方法的研究

王永进 孟珊珊

一、引 言

自从加入WTO 以来，中国进口贸易取得了长足发展。据海关数据统计，截止到2019 年，中国已连续10 年保持全球第二大货物进口国地位。随着中国经济发展和开放进程不断深入，如今扩大进口已成为新时代中国外贸高质量发展的重要战略举措。习近平主席在博鳌亚洲论坛2018 年年会开幕式发表的主旨演讲中明确指出：中国不以追求贸易顺差为目标，真诚希望扩大进口，促进经常项目收支平衡。既有研究也已证实，进口贸易对中国经济增长(陈勇兵等，2011；裴长洪，2013)、企业生产率(钱学峰等，2011；张杰等，2015)、出口产品质量(马述忠和吴国杰，2016；许家云等，2017)等方面产生了广泛影响。值得注意的是，虽然进口和出口之间的关系备受学术界关注，但鲜有文献研究自生进口网络与企业出口之间的关系，也没有文献关注企业自生进口网络对未来出口市场选择的影响。在当前我国进口和出口并重的贸易政策下，研究企业自生进口网络与未来出口市场选择的关系对促进我国对外贸易平衡发展具有重要的理论和现实意义。

基于2000—2013 年中国工业企业数据库和中国海关数据库，本文系统地考察了进口网络对企业出口市场选择的影响。具体而言，首先，本文在Morales 等(2019)的模型框架基础上引入了离散化的进口网络变量，构建了基于扩展引力视角下描述进口网络与出口市场选择之间关系的理论模型；其次，本文通过混合Logit 模型考察了进口网络对企业出口市场选择的影响，同时从不同方面对基准回归结果进行了稳健性检验；最后，为了考察进口网络影响企业出口市场选择的具体作用机制，本文使用理论模型推导出矩不等式，然后对相关参数进行结构估计来量化进口网络对企业出口沉没成本的影响。研究结果表明：(1)企业向某国的出口决策不仅受到上期从该国进口经验的影响，还会受到上期从与该国相近的国家的进口经验的影响；(2)进口网络会影响企业的出口市场选择，潜在目标国与企业前期进口国家之间的平均距离越小，企业进入该市场的信息搜寻成本越低，出口至该市场的概率越高，这意味着，企业的出口市场选择会同时受到进口经验和出口经验的影响；(3)进口网络通过沉没成本渠道对企业出口市场选择产生了影响，具体而言，进口网络提高了企业获取出口目标国市场信息的效率，降低了市场进入的沉没成本，从而提高了企业出口概率，因此企业更倾向于出口至位于自生进口网络范围内的目标国市场。

与现有文献相比，本文可能的边际贡献主要体现在以下几个方面。

第一，既有研究主要关注出口经验在企业出口市场选择过程中所发挥的作用(Morales 等，2019；Nguyen，2012)，鲜有文献考察进口网络与企业出口市场选择之间的关系。本文将基于扩展引力视角，系统考察自生进口网络对企业出口市场的影响。

第二，网络作为国际贸易信息的重要传播渠道，其在企业进出口过程中的重要性已被众多研究所证实，但学术界始终聚焦于外部网络，鲜有关于企业自生网络与出口的研究(Chaney，2014；吴群峰和杨汝岱，2019)。本文将构建企业自生的进口网络变量，深入分析其对企业出口决策的影响，这在一定程度上丰富和拓展了网络与国际贸易的研究。

第三，本文对理解企业进口和出口之间关系也有一定的贡献。现有文献要么从中间品角度考察进口对企业出口的影响，要么从企业层面研究企业同时进口和出口的行为(Bas，2012；Kasahara 和Lapham，2013)。这些文献不仅忽略了非中间品进口对企业出口的影响，而且也未考察非中间品进口网络对克服企业出口沉没成本所发挥的作用。与上述文献不同，本文从扩展引力视角出发，刻画了进口网络为企业出口市场选择带来的影响，并验证了进口网络如何通过沉没成本渠道影响企业出口的事实。

第四，在研究方法方面，本文首先在简约式(reduced-form)方法部分采用混合Logit 模型对进口网络与企业出口决策之间的关系进行了考察，然后基于理论模型推导出矩不等式，通过结构估计量化了进口网络影响企业出口沉没成本的具体参数，验证了进口网络影响企业出口市场选择的作用机制，也再次证实了使用简约式方法所得研究结论的可靠性。

二、理论模型

本部分沿用了Morales 等(2019)的基本框架，在扩展引力模型基础上进一步加入进口网络变量，对进口网络影响企业出口市场选择的作用机制进行了分析。

（一）模型设定

首先设定h 代表中国(即样本企业i 的所在地)；位于h 地的企业i 进行出口决策时，可供企业选择的出口目的地为j，且j ∈J ；国外市场是垄断竞争的；t 时期位于h地的企业总数量为N。

（二）需求和可变贸易成本

假设企业在每个国家都面临着相同的需求，即

q为需求数量，p为由企业设定的产品价格，Y代表企业在出口市场j 的总支出，P为j 国市场的价格指数，其旨在衡量企业在该国市场所面临的竞争激烈程度。企业i 面临着固定的边际生产成本 w和出口冰山成本，那么企业出口产品至j 国时的边际成本可以表示为w。

基于上述设定，企业i 在t 时期出口至j 国将获得收入 r：

进一步，可变贸易成本对收入的影响可以改写为

其中，E[·]代表国家-时间层面的条件期望，J代表企业i 在t 时期进行出口决策时所拥有的信息集。

结合式(3)和式(4)可对企业的收入函数进行改写，得：

（三）出口固定成本和沉没成本

除上述可变贸易成本外，企业在出口时还将面临固定成本和沉没成本。固定成本与企业的出口历史和出口经验无关，主要涉及广告成本、广交会的参与成本等。具体而言，固定成本可分解为三部分，用式(7)表示为

其中，c代表具有相同属性的国家组(如拥有共同的语言的国家)；f代表固定成本的可观测部分，其具体形式为

为准确识别进口网络对企业出口的影响，需要控制其他影响企业出口决策的因素，而对于企业层面不可观测的变量(针对现有数据而言)，本文假设 c=c ，即允许企业在进行出口决策时u是可观测的。

企业在出口至新市场时还会面临沉没成本，沉没成本同样可以分为可观测部分和不可观测部分：

扩展引力变量的具体形式为

进口网络变量为

与Morales 等(2019)以及Roberts 和Tybout(1997)的方法一致，本文模型中企业的进口网络仅取决于 t-1 期企业的进口目的地，同时扩展引力变量仅取决于 t-1 期企业的出口目的地，即 t-1 之前时期的进出口目的地不影响企业进入j 国的沉没成本。该假设将对样本企业进入国际市场产生连续性要求，故本文将在前期的数据处理中对样本企业进行连续性筛选。

（四）出口利润

基于上述模型设定，企业出口至j 国的潜在利润(静态)可以表示为

企业出口至国家束(国家组合)b 的总利润为

b 代表企业可能出口的不同国家组合。由于收入和沉没成本仅依赖于企业 t- 1期的进出口状态，所以企业 t- 1期之前的进出口目的地均不对企业利润产生影响，即t- 2期的进出口状态将直接影响 t- 1期的企业利润，但其只能通过影响 t- 1的出口最优选择进而间接影响t 期的企业利润。因此，企业静态出口利润存在一期依赖的特征。

（五）最优出口目的地

式(16)的b 笼统代表了企业可能会出口的国家束，而企业i 在t 期实际出口的具体国家束可以表示为 o：o= ( d, …, d, …,d)，即企业在J 个不同国际市场的出口状态。同时，企业选择的最优出口国家束 o所遵循的原则如假设1 所示。

假设1：企业i 在t 期选择最优出口国家束 o时，满足

上式中B代表企业出口国家的考虑集，J代表企业的信息集，E [·] 与此前一致，依然代表期望，且有

其中，为折现因子，o为t 期出口至国家束b 的企业i 在t + l期可选择的最优出口国家束。

由假设1 可知，企业选择出口国家束的最优问题主要涉及三个因素：一是规划范围 L，企业把总共 L期的总利润折现为 Π,来解决利润最大化问题；二是考虑集B(国家束的集合，并非单个国家的集合)，企业将在B中选择自身更加偏好的那组国家进行出口；三是信息集J，即企业在B中选择国家束以及预测出口至所选择国家束的潜在利润时所考虑的变量集合。为准确识别进口网络对出口沉没成本的影响，本文将分别在假设2～4 中对以上三个因素设定附加限制条件。

假设2：L≥ 1。该假设主要考虑企业在进行出口决策时是具有前瞻性的，当然，不同的企业可能有不同的规划范围，且可能随时间而变化，即 L可能并不等于L'(i ≠ i'或者t ≠ t')。

假设3：信息集 Z⊆J且 Z仅包含可观测的信息变量。本文假设 Z向量为企业信息集J中可以观测到的部分变量。当然，Z包含的变量越多表明信息假设越强，Z中的变量不属于真实信息集J的可能性也就越大，但是在后续的估计中我们可以利用的信息也会越多。基于以上考虑，向量 Z具体设定为

由以上两个式子可知，本文在对 Z施加的假设中仅要求企业知晓目标国j 是否与企业存在网络关系，是否与中国及上一期出口的国家之间分享相同的大洲、语言或者相似的人均收入水平，以上信息对出口企业而言是完全可以获取的，所以该假设具有合理性。除上述设定之外，本文不再对信息集附加其他任何限制。

假设4：A⊆B且A已知。本文假定(作者)已知的考虑集A为B的子集，A的具体形式为

（六）参数和识别方法

根据上述模型设定，目前模型中的未知参数有以下三类：其一，需求弹性h 和折扣因子d，以及式(5)中与出口收入相关的参数，定义为

其二，式(8)、式(11)和式(12)中有关固定成本和沉没成本的相关参数为g

其三，规划范围 L、信息集J、考虑集B，以及出口收入、固定成本、沉没成本中不可观测因素的联合分布。

如Morales 等(2019)所指出，如果规划范围、信息集和考虑集等元素的具体设定不正确，则后续估计会产生严重的偏差。进一步考虑到与这些元素有关的数据不足，同时本文将集中于进口网络和扩展引力参数的估计，因此仅对以上参数进行如假设2～假设4 所示的较弱限制。

为量化进口网络和扩展引力在降低出口沉没成本中的重要性，本文将计算以下参数向量的置信区间：

参数代表当企业进入国际市场时，由扩展引力变量中的共同边界因素引起的沉没成本的相对减少比例；与之相似，、和分别代表由共同大洲、共同语言、相似收入水平所引起的沉没成本下降的比例；代表由进口网络所引起的沉没成本下降的比例。此处估计比值而非的原因主要是计算中全部参数置信区间的时间成本过高。

三、基准回归

（一）数据来源和指标构建

1. 数据来源

本文主要采用2000—2013 年企业层面数据和国家层面数据来构建相关指标进行实证检验。其中，企业数据主要来源于两部分，一是中国工业企业数据库，二是中国海关进出口贸易数据库，通过将二者匹配合并，我们可以获取所需的各项企业数据。国家特征数据中的GDP 变量来源于世界银行的WDI(World Development Indicators)，而两国之间的地理距离、共同语言、共同大洲、共同边界等变量主要通过CEPII 数据库获得。此外，本文还从CEPII 网站的BACI 贸易数据库中获得了世界各国之间的双边贸易数据。

在以上数据的基础上，本文对样本数据进行了连续性筛选。连续性定义为：在样本期间企业每年至少出口一个国家(地区)同时至少从一个国家(地区)进口。最终我们得到1623 家企业在2000—2013 年期间与181 个国家和地区进行贸易往来。

2. 指标构建

出口状态变量：作为本文基准回归的被解释变量，d为0-1 虚拟变量，当企业i 在t 期出口至国家j 时取值为1，否则为0。

进口网络变量：“ Imp. Net .”为本文核心解释变量，参照Chaney(2014)对贸易网络的定义，我们以企业潜在出口目标国与该企业上期进口国家之间的平均距离表示，具体形式为

本文的控制变量主要包括五类变量：(1)引力变量(Gravity)主要包括出口潜在目标国是否与企业母国之间具有共同边界(Grav.Border)、共同大洲(Grav.Cont.)、共同语言(Grav.Lang.)以及相似的人均收入水平(Grav.GDPpc)；(2)扩展引力变量(Ext.Gravity)主要包括：与引力变量相对应，扩展引力定义为潜在出口目标国是否与企业上一期出口国家之间是否存在共同边界(Ext.Grav.Border)、共同大洲(Ext.Grav.Cont.) 、共同语言(Ext.Grav.Lang.) 以及相似的人均收入水平(Ext.Grav.GDPpc)；(3)预期出口收入变量(Revenue)为企业i 在t 期出口至j 国预期可获得的收入，该变量将通过 NLLS 估计结果获得；(4)滞后出口状态变量( exporting _ m1 )；(5)滞后进口状态变量( importing _ m1 )。

（二）典型化事实

在进行基准回归之前，本文首先计算了不同条件下的市场进入概率，t 期j 国的市场进入概率 P定义为 P=N '/ N,N '≤ N，其中N为 t- 1期未出口到国家j 的企业数量，N '为 t- 1期未出口到国家j 而t 期出口至国家j 的企业数量。表1 给出了进入概率为样本期间各国的平均值。

由表1 可得，整体的市场进入概率为3.48%。在不同的条件设定下，进入概率也有所不同。一方面，当给出的五个条件全部为0 时，市场进入概率只有3.21%；另一方面，五个条件中，进口网络对市场进入概率的影响介于共同语言变量和共同大洲变量之间，存在进口网络时，市场进入概率比整体进入概率高出近3 倍；此外，与现有文献一致，本文涉及的四个扩展引力变量中，共同边界对市场进入概率的影响更胜一筹。

表1 市场进入概率

表1 的市场进入概率表明，企业在进入新的国际市场时，不仅受到各项扩展引力变量的影响，而且现存的进口网络将大大提高企业的市场进入概率。本文认为可能的影响渠道是进口网络会降低企业市场进入的信息搜寻等沉没成本。

（三）基准回归

为考察进口网络对出口市场选择的影响，本文设定了如下计量模型进行混合Logit 回归：

其中，X为企业层面控制变量，包括企业员工数量和员工平均工资；u和 v代表影响出口决策但现有数据无法观测到的因素。具体而言，u代表企业层面不随时间变化且对同一 c的所有国家相同的因素；相反，v代表在企业-国家-年份层面有所变化的因素。基于混合Logit 模型的基准回归，结果如表2 所示。

由表2 可知，核心解释变量估计结果基本符合本文预期；同时，第(1)列～第(7)列分别加入了不同的控制变量和固定效应。对比各列回归结果，我们发现控制变量和固定效应的改变几乎不对核心解释变量的估计结果产生严重影响。

表2 基准回归结果

具体来看，进口网络变量符号为正且高度显著，表明进口网络将对企业的出口决策产生显著的促进作用，该结果是符合本文预期的。究其原因，根据本文对进口网络的定义，一国与企业上一期进口国家之间的平均距离越短，企业可从上一期进口的国家或进口伙伴处获取出口目标国有益信息的可能性越大，或者说此时企业与该目标国之间的信息距离越短，那么企业进入该目标国的信息成本越低，进而出口至该市场的可能性也越大(Chaney，2014)。此外，企业层面控制变量、引力层面控制变量及扩展引力层面控制变量的估计结果基本符合预期，囿于篇幅有限，正文中不再展示。

四、参数估计

（一）条件矩不等式推导

（二）由条件矩不等式推导非条件矩不等式

式(29)中条件矩不等式的两个条件将使估计过程更加复杂，为便于估计，本文将基于实际和反事实的国家对不同 Z值的基础上使用多个条件矩不等式推导出非条件矩不等式，如命题2 所示。

命题2：若式(19)、式(30)以及假设4 成立，给定任意的 Ψ (· )函数，

可以得到不等式

上式对所有国家对( j , j ')进行了加总：(1) j 为企业在t 期出口的目的地， j '则相反；(2)所有由 j '替换j 后的国家束均属于考虑集B的子集A。当对所有国家束求和时，公式(31)中的不等式根据函数 Ψ (· )进行加权，Ψ (· )函数将满足以下两个条件：一是该函数是大于或等于0 的；二是它仅是式(29)所给条件集中变量的函数。

进一步，如果不对式(31)不等式中实际和可替代的国家对j 和 j '施加足够的限制，该式将取决于不可观测固定成本u和可观测固定成本、沉没成本参数向量的全部参数。如前所述，估计中的全部参数是非常费时间的。此外，如果估计使用的矩不等式取决于u，那么需要假设其均值独立于企业的信息集J和出口选择，或者对其分布施加参数限制，而一旦对u施加的这些假设不够准确，将导致估计结果产生偏差。为解决以上两个问题，本文将通过对与j 和 Ψ (· )函数相关的A施加限制，如命题3。

命题3：若式(19)成立，且

命题3 表明，在对式(19)中的A及式(32)中的 Ψ (· )施加限制后，式(31)中的矩条件将不再取决于影响出口利润的不可观测因素，而是仅取决于参数向量。

下述推论将对本文在估计上下界时所需的不等式集进行定义。

以上工具函数均为0-1 函数，即实际和反事实出口目的地满足括号内一系列条件时工具函数取值为1，否则为0。

与 Ψ(· )和 Ψ(· )相似，Ψ(· )和 Ψ(· )、Ψ(·) 和 Ψ(· )、Ψ(· )和 Ψ(· )将分别在扩展引力中的大洲变量、语言变量、人均收入变量的识别中扮演相同的角色。

工具函数 Ψ(· )和 Ψ(· )则对进口变量降低的沉没成本比例进行识别，其中，Ψ(· )的第三个条件( Imp.Net.)=1, ( Imp.Net.)=0表示企业i 在t 期出口时将受益于实际目的地j 的进口网络，而在反事实目的地 j '则无法受益，Ψ(· )与之相反。此处的进口网络变量与之前有所不同，在此本文将该连续变量进行了离散化处理，使其变为了0-1 变量。

（三）参数估计与结果分析

本文对参数(, ,˜)上下界的估计主要分为两步：第一步，我们利用出口收入数据和矩条件获得的估计值和拟合值rˆ；第二步，利用矩不等式和拟合值rˆ获取(,˜)的置信区间。相对于使用矩不等式直接估计所有参数，两步估计法的优势在于：第一，两步估计法使用不同的变量来源识别和(识别使用的是出口参与条件下的出口收入数据；而识别则使用了国外市场的企业进入和退出数据)。如果仅使用不等式估计所有参数，那么和的识别将完全依赖于我们给收入、固定成本、沉没成本函数所施加的限制条件。第二，如果直接使用不等式识别，我们将最终得到的区间估计而非点估计值。第三，由于计算方面的限制，使用不等式识别将要求我们对其维度施加限制。

1. 第一步

使用出口收入为正的企业-国家时间层面的出口和影响出口收入的决定性因素数据进行估计，具体而言，由式(5)和式(6)推导可得

2. 第二步

①。

3. 估计结果

根据前文的模型分析，进口网络及四个扩展引力变量可能通过降低沉没成本对企业出口决策产生影响，参数、、、、在95%置信区间的矩不等式估计结果如表3 所示。

由表3 可知，首先，进口网络引起的沉没成本的相对减少范围大概在10%～19%，与模型分析一致，进口网络在企业出口中降低了市场进入过程中的沉没成本，企业选择进入在其进口网络范围内的国家比进入不在其进口网络范围内的国家所付出的沉没出口成本将至少减少10%，最高减少19%；其次，四项扩展引力变量均通过沉没成本对市场选择产生影响，相应沉没成本降低的范围为：共同边界在5%～22%，共同大洲在12%～17%，共同语言在10%～17%，相似人均收入水平低于19%。因此，与Morales 等(2019)既有文献的研究结论一致，企业以往出口经验会影响企业出口市场选择，但被忽略的进口网络同样会通过影响沉没成本对企业出口产生影响。图1 更为清晰地展示了各个变量对企业出口沉没成本影响的幅度。

表3 参数估计结果

图1 各参数的置信区间

表4 汇报了进口网络与各项扩展引力变量参数不同组合的置信区间。由表4 可知，首先，扩展引力变量中的边界、大洲等地理变量对出口沉没成本的影响比语言、人均收入代表的文化和经济变量更胜一筹。同时，进口网络和语言变量的组合对沉没成本的影响与地理变量相当。其次，四项扩展引力变量可以降低27%～73%的沉没成本。最后，进口网络和出口经验最高将使企业出口沉没成本降低90%以上，这将大大促进企业的出口。

表4 参数不同组合的估计结果

五、研究结论

扩大进口已成为新时代中国外贸高质量发展的重要战略举措。既有研究也已证实，进口贸易对中国经济发展的方方面面均产生了影响，如经济增长、企业生产率、出口产品质量等。值得注意的是，随着同时从事进出口活动企业的增多，进口和出口之间的关系备受学术界关注，但纵观既有研究成果，鲜有文献研究自生进口网络与企业出口的关系，也没有文献关注自生进口网络对企业出口市场选择的影响。在我国当前进口和出口并重的贸易政策下，研究进口网络与企业出口市场选择的关系对促进我国对外贸易平衡发展具有重要的理论和现实意义。

基于2000—2013 年中国工业企业数据库和中国海关数据库，本文系统地考察了进口网络对企业出口市场选择的影响。具体而言，首先，本文在Morales 等(2019)的模型框架基础上引入了离散化的进口网络变量，构建了基于扩展引力视角下进口网络与出口市场选择之间关系的理论模型。其次，本文通过“简约式”(reduced form)方法考察了进口网络对企业出口市场选择的影响，研究发现，一方面，进口网络会影响企业的出口市场选择，即企业向某国的出口决策不仅受上期从该国进口经验的影响，还会受上期从与该国相近的国家的进口经验的影响；另一方面，潜在目标国与企业前期进口国之间的平均距离越小，企业进入该市场的信息搜寻成本越低，从而使得企业出口至该市场的概率越高。最后，为了考察进口网络影响企业出口市场选择的具体作用机制，本文使用理论模型推导出了矩不等式，然后对相关参数进行了结构估计来量化进口网络对企业出口沉没成本的影响，结果表明，进口网络使企业获取出口国市场的信息更为容易，降低了市场进入的沉没成本，进而促进了企业出口，最终企业更倾向于出口至位于自生进口网络范围内的目标国市场。

本文的政策含义在于：企业自生进口网络可通过信息溢出效应为企业出口降低市场进入的沉没成本，故企业应充分利用自身的进口经验，在进口网络基础上拓展新的出口市场，实现出口市场多元化，促进出口稳定增长。