网络与贸易_一个扩展引力模型研究框架_吴群锋.pdf

网络与贸易: 一个扩展引力模型研究框架*吴群锋杨汝岱内容提要: 网络是传递市场信息的重要途径。已有文献关于网络对国际贸易影响的研究， 多集中于对外部网络的讨论。本文试图将企业自生贸易网络引入到标准引力模型框架中研究网络对于企业出口行为的影响。本文认为企业当期的出口网络会影响下期的出口行为， 并以此构建企业自生贸易网络搜寻强度指标， 在标准引力模型框架中讨论企业自生贸易网络以及相应的虚拟地理距离对出口动态的影响。研究发现， 引入自生贸易网络及相应 “虚拟距离” 后， 引力模型能对企业出口行为有更好的解释力。网络搜寻强度提高一个标准差，会使得出口关系的出口概率上升 3. 1%、 存活概率上升3.0%、 出口额上升36.5%; 贸易网络的出口促进效应， 会依对应 “ 虚拟距离” 衰减， 且企业自生网络对应的 “ 虚拟距离” 比物理距离有更强的解释力。文章还从信息传播、 制度质量、 产品差异等角度对影响机制做了初步讨论。关键词: 贸易网络出口行为信息壁垒引力模型*吴群锋、 杨汝岱， 北京大学经济学院， 邮政编码: 100871， 电子信箱: qfwu pku edu cn; rdyang pku edu cn。本文是国家自科基金重点项目( 41731278) 的阶段性成果。作者感谢北京大学经济学院种子基金资助， 感谢中央财经大学国际经济与贸易学院、 中国人民大学经济学院、 江西财经大学全国产业经济学研究生学术论坛、 湘潭大学商学院论文报告会与会学者的评论; 本文为第十八届中国青年经济学者论坛优秀论文， 感谢与会学者及匿名审稿专家的意见和建议。文责自负。在理论研究中， 基于不同市场结构、 模型假设的理论模型均能够推导出结构类似的引力方程， 例如 Melitz( 2003) 、 Chaney( 2008) 基于异质性企业的垄断竞争框架， Eaton Kortum( 2002) 基于同质性企业的完全竞争框架; 在实证分析中， 从Tinbergen( 1962) 开始的大量实证研究运用引力模型对现实双边贸易数据进行了拟合， 均提供了强大的解释力。一、引言与文献述评在全球化竞争日趋激烈的时代， 信息传播对于企业出口贸易的影响越来越大。企业市场信息搜寻、 双边出口关系构建和维持， 成为影响企业国际竞争成败的重要因素。作为市场信息传递和双边关系的传递媒介和重要载体， 网络在国际贸易市场中所发挥的作用也越来越受到学术界的关注( Chaney， 2016) 。然而， 已有文献主要集中于对各类外部网络进行讨论， 如移民网络( 蒙英华等，2015; 杨汝岱和李艳， 2016) 、 互联网网络( 李兵和李柔， 2017) 、 城市出口网络( Fernandes Tang，2014) 等， 很少有文献对企业自发生成和自主构建网络的存在及其影响进行分析。本文认为， 任何企业都是置于特定的市场环境中， 外部网络对企业的影响当然非常重要， 企业必须根据外部环境及时调整相关经营策略。不过， 外部网络对于企业而言是完全外生的， 企业只能去适应， 却基本无法改变， 如果只对外部网络进行讨论， 可能无法更为准确地预测企业行为。相对而言， 企业自生的网络则是以外部网络为基础、 企业行为为依托构建的网络， 将外部网络和企业行为结合起来， 这个网络预期能对企业行为做出更好的解释。正是基于这个判断， 本文试图从企业自生贸易网络出发， 构建相关模型和指标体系， 研究网络对于企业出口行为的影响。本文主要研究框架基于引力模型展开。引力模型将双边贸易与经济规模和双边距离联系在一起， 过去五十多年来， 在理论和实证两方面均成为解释国际贸易最有力的工具之一。而引力方程中的双边距离项( Distance) 的真实经济意义， 包含着丰富的解释内涵， 例如， 距离越远一方面意味着更高的运输成本， 另一方面也意味着出口所面临的市场信息壁垒也更高( Anderson Wincoop，48吴群锋、 杨汝岱: 网络与贸易: 一个扩展引力模型研究框架2003; Chaney， 2018) 。传统的国际贸易理论使用“冰山成本” 这一概念， 把企业出口中所面临的各类摩擦因素综合为一个简单的比例形式， 并通常地使用双边距离作为代理变量， 引入贸易引力模型进行分析。本文则利用企业自生贸易网络对企业克服信息壁垒的过程加以解释， 希望将这一因素从引力模型中的双边距离项中剥离出来， 进行分析讨论。国际贸易中， 信息壁垒从多方面对企业出口行为产生阻碍作用， 而网络的影响效应则主要通过帮助企业克服跨国信息壁垒这一机制体现出来( Chaney， 2014) 。第一， 出口目的地市场消费者偏好信息、 产品市场价格信息等市场信息均对企业至关重要， 这些关键信息的获取过程本身需要成本， 而网络则能减少企业需要支付的这部分搜寻成本。Allen( 2014) 构建了一个包含信息壁垒的均衡模型， 发现引入信息壁垒能更好解释现实贸易模式。第二， 本国与目的地市场国家之间的文化差异、 制度差异等非正式贸易壁垒也同样严重阻碍着企业对外出口， 而网络则能通过信息传递等方式克服这些非正式贸易壁垒。auch Trindade( 2002) 发现， 全世界范围内分布的华人网络有助于克服非正式贸易壁垒， 从而显著促进了国家之间的相互出口， 并且对于差异化产品而言这一促进效应更强。Combes et al ( 2005) 也发现， 法国位于他国的跨国移民对法国企业的对外出口具有有效的促进作用。蒙英华等( 2015) 基于中国移民网络的研究也得到了类似的结论。第三， 相比国内贸易而言， 国际贸易中的不确定性与信息不对称现象更为严重， 网络则能够缓解不确定性与信息不对称所引起的契约不完全性等问题， 从而保障企业出口关系。杨汝岱和李艳( 2016) 发现， 全球华人网络显著降低目的地市场的不确定性， 服务于企业“试错” 机制， 进而促进中国企业的对外出口。相比已有文献侧重于对企业外部的各种网络影响作用进行研究， 本文从网络克服信息壁垒的视角出发， 研究分析企业自生构建的跨国贸易网络的影响， 并验证其对企业出口行为的动态影响。与本文研究主题最为接近的一支文献讨论了企业自发运用的贸易网络的重要性及其影响。Chaney( 2014) 构建了一个企业动态网络分布模型， 从理论上解释了企业通过已有出口市场向新的目的地市场进行网络搜寻的机制。Bernard et al ( 2019) 研究向企业提供中间产品和购买最终产品的网络对于企业绩效的影响。Fernandes Tang( 2014) 分析了通过向临近城市所产生的“邻居” 网络效应， 企业得以学习出口经验的过程。本文则构建直接和间接指标， 就企业自生贸易网络的影响效应进行实证分析， 并对作用机制做初步讨论。区别于各类外部网络( 例如移民网络、 互联网等) ， 企业自生贸易网络分布是企业依靠自身已有出口经验， 通过已建立出口关系向外进行信息搜寻的网络系统。图 1 简要介绍了这一搜寻过程。如其中左图所示， 假设在中国有一家企业下一期要向美国出口产品， 并假设企业本期已经向加拿大、 意大利和巴西三个市场有出口行为。企业为了能够实现下一期向美国市场进行出口， 可以进行两类市场搜寻工作: 一方面企业能够从中国本地向美国市场进行直接搜寻( 这是传统引力模型研究的问题) ， 另一方面企业能够以本期出口市场( 加拿大、 意大利和巴西) 为网络节点， 向美国市场进行搜寻( 这是本文试图从贸易网络视角拓展引力模型框架研究的问题) 。企业已有出口市场在全球范围内的分布， 成为企业进行信息搜寻的重要跳板， 构成企业自生贸易网络的主要框架。可以看出， 这一贸易网络区别于已有文献使用的各类外部网络， 是由企业自身出口经验结合外部网络构成的。图 1 右图进一步简化了这一过程， 本文将企业通过本期各出口市场进行的搜寻过程整合为“异国” 搜寻， 作为反映企业自生贸易网络效应的主要渠道。传统引力模型研究中， 只考虑中国与美国的实际地理距离， 而本文的扩展分析框架中， 同时考虑企业自生网络形成的“异国” 以及相应的 “异国” 与美国的虚拟地理距离。以这一思想为基础， 本文构建企业自生贸易网络指标以及相应的虚拟地理距离等指标体系， 扩展标准引力模型分析框架， 研究贸易网络对企业出口行为( 出口关系的扩展边界扩张、 存活概率、582019 年第 2 期图 1企业贸易网络搜寻过程示意集约边界扩张等) 的影响， 并进一步从信息传播、 制度质量、 产品差异角度讨论影响机制。研究发现， 引入自生贸易网络及相应 “虚拟距离” 后， 引力模型能对企业出口行为有更好的解释力。网络搜寻强度提高一个标准差， 会引起出口关系的出口概率上升 3. 1%、 存活概率上升 3. 0%、 出口额上升 36. 5%; 企业自生网络对应的 “虚拟距离” 比物理距离有更强的解释力， 尤其在跨年度动态影响方面， 实际地理距离影响越来越小， 而虚拟地理距离影响越来越大。此外， 机制分析表明， 贸易网络通过信息传播等渠道促进企业出口， 这种影响随着虚拟地理距离衰减， 且与目的市场的制度质量有着替代关系， 目的市场更差的制度环境会需要企业投入更多精力经营贸易网络， 以实现出口扩张。同时， 本文也发现， 贸易网络对于出口的促进作用存在显著的产品异质性， 对于差异程度更大的产品， 贸易网络的影响越大。二、理论框架与计量模型设定本节介绍加入了贸易网络作用的引力方程， 并展开扩展分析。理论模型的基本框架是， 企业向国外市场出口面临着贸易信息壁垒的阻碍， 而企业和目的地市场的消费者之间的网络连接则会克服这类信息壁垒的阻碍， 从而提高当地消费者获得企业向当地出口的产品概率， 提高消费者福利水平。因此， 增强企业的网络强度会提高企业向目的地市场的出口概率、 出口额以及出口关系的存活率。在此基础上， 本文将引力模型分析框架引进到企业层面， 且在原有实际地理距离的基础上引进企业网络及 “虚拟距离” 概念， 扩展引力模型分析。根据理论模型的要求， 构建本文的计量实证模型， 并据此选取控制变量等相关指标。( 一) 理论模型假设本国同质性企业要向其他国家出口商品， 某一目的地国家 c 国的消费者效用函数为:Uc= (jc networkc( j) q( j) 1dj)1( 1)其中， q( j) 为 c 国对 j 产品的消费量， c为产品集合， 为产品间替代弹性。networkc( j) 则是 c 国消费者与生产 j 产品的企业之间的网络连接。消费者与出口企业之间的网络连接会提高消费者获得消费商品的概率， 进而提高消费效用水平和社会福利( Bastos Silva， 2012) 。求解消费者效用最大化问题， 得到企业向 c 国出口产品 j 的收益为:xc( j)=( pc( j) /networkc( j) )1ic( pc( i) /networkc( i) )1diXc( 2)其中， xc( j) 和 pc( j) 分别是 j 产品的收益和价格， Xc是 c 国消费者在差异化产品上的总支出。在生产面， 我们假设企业是同质的， 代表性企业以劳动力为唯一生产要素生产差异化产品， 假设本国的工资水平为 w，w 也是企业生产所需边际成本。进一步假设企业出口产品到 c 国需要支付传统的冰山成本 c和固定成本 Fc， 因此， 代表性企业出口产品 j 到 c 国的利润最大化问题为: c( j) =68吴群锋、 杨汝岱: 网络与贸易: 一个扩展引力模型研究框架pc( j) w()cqc( j) Fc。求解这一问题， 得到出口价格为: pc( j) = 1wc。进一步得到企业收益和利润的表达式为:xc( j)= networkc( j) 1Xc( wc)1P1c( 3)Pc为 c 国价格指数。上式表明， 企业向 c 国出口产品 j 的收益， 会随着企业与 c 国消费者之间的网络连接水平 networkc( j) 的提高而提高。等式两边取对数有:lnxc( j)= ( 1) lnnetworkc( j) + lnXc ( 1) ( lnw + lnc) + ( 1) lnPc( 4)此外， 企业出口产品 j 的利润为: c( j) =xc( j) Fc， 而只有在利润大于 0 时， 企业会向 c 国出口该产品， 即企业出口产品 j 到 c 国的概率表达式为:Prob( c( j) 0)= Probnetworkc( j)1Xc( wc)1P1c Fc( 5)上式等价于:Prob( c( j) 0)= Prob ( 1) lnnetworkc( j) + lnXc ( 1) ( lnw + lnc) + ( 1) lnPc lnFc 0( 6)对比( 6) 式和( 4) 式可以发现， 相比企业出口集约边界的影响因素而言， 企业出口扩展边界同时也受到向 c 国出口所需的固定成本 Fc的影响。( 6) 式和( 4) 式是本文实证探究企业贸易网络对企业出口行为影响效应的理论依据。( 二) 计量实证模型理论模型对计量回归所需要控制的相关变量提出了要求。借鉴 Chaney( 2014) 关于企业出口动态的计量模型设定， 本文将分析对象扩展到企业 产品 目的地市场 年份层面， 使用以下回归方程式考察企业贸易网络对企业出口影响:Prob( exporti， c， p， t+1 0)= lnnetworki， c， p， t+ 1lnGDPc， t+ 2lnDistanceChina， c+ 3lnPricec， t 4lnFixedc+ t+ p+ i， c， p， t+1( 7)lnexporti， c， p， t + 1= lnnetworki， c， p， t+ 1lnGDPc， t+ 2lnDistanceChina， c+ 3lnPricec， t+ t+ p+ i， c， p， t + 1( 8)下标 i 表示企业， c 表示目的地市场， p 表示 HS2 位层面产品， t 表示时间。exporti， c， p， t +1表示企业 i 的 p 产品向 c 目的地市场在 t +1 年的出口额; GDPc， t、 DistanceChina， c、 Pricec， t、 Fixedc分别表示 c 国在 t 年的 GDP 水平、 中国和 c 国之间的地理距离、 c 国在 t 年的价格水平、 向 c 国出口所需的固定成本， 分别用以代理理论模型中的 Xc、 c、 Pc和 Fc各变量。此外， 由于基准回归中加入了年份固定效应加以控制， 因此理论模型当中本国( 中国) 每年的工资水平( w) 将被这一固定效应吸收， 不再单独列出。networki， c， p， t变量是本文核心关注的企业贸易网络指标， 即企业在已有出口市场所构建的网络分布， 通过这一网络进行搜寻对企业下一期出口行为的重要影响。因此， 本文预期其回归系数为正。三、数据与指标( 一) 数据说明本文整合 20002013 年中国海关数据、 CEPII 全球贸易数据库和 Hausmann 产品邻近度数据库等， 构建企业出口指标以及贸易网络强度相关指标进行实证分析。( 1) 海关数据库本文采用 20002013 年中国海关数据， 获取企业产品出口信息。海关数据详细记录了各个企782019 年第 2 期业的进出口目的地、 进出口额和进出口量等信息。本文将研究的企业对象仅限于具有连续出口行为的企业， 即在 20002013 年这 14 年中， 每年均有汇报至少一条出口记录的出口企业。这样处理的原因主要有两个。第一， 计算量的限制， 企业层面网络指标计算量太大。第二， 指标设计中 t 期指标计算需要用到 t 1 期相关信息。这一处理方式也保证了在 2000 年至 2012 年之内， 我们能够对每一个企业出口样本构建 t 期的企业自生贸易网络强度指标， 从而探究这一贸易网络指标对企业在 t +1 期的出口行为的影响。此外， 本文剔除了所有加工贸易企业和中介贸易企业( 贸易公司) 。经过这些处理过程， 总样本包括 3722 家企业。这些企业出口所涉及的目的地市场共计有177 个。平均而言， 企业每年在每个目的地市场上每个产品的出口额为 82868 美元， 出口 15 个产品到近 45 个目的地市场。( 2) CEPII 贸易数据库和国别信息数据、 PWT 数据库CEPII 网站 BACI 贸易数据库对联合国 Comtrade 做了很好的处理， 利用这一数据库， 本文计算了在 HS2 位产品层面各国之间的双边贸易额， 作为计算企业贸易网络强度的数据来源之一。此外， CEPII 中 Geo_distance 数据提供了包括国家间地理距离、 语言、 边界等详细信息， 本文采用这一数据库构造相应的控制变量。本文的实证模型需要控制各国 GDP、 价格指数等经济变量， 该数据来自于 Penn World Table 9. 0。同时， 借鉴 Ahn et al ( 2011) ， 采用各国进口所需的各类报关手续的数量， 作为向当地出口所需支付固定成本的代理变量进行控制。( 3) Hausmann 产品邻近度数据库本文构建的企业贸易网络指标的一大优势在于综合利用了企业所有出口产品的信息。为此，利用 Hidalgo et al ( 2007) 提供的计算方法: Proximityppt=cMcptMcptmax( kp， t， kp， t)， 计算产品间邻近度指标。如果 c 国出口的产品 p 在 t 年具有比较优势， 那么 Mcpt取值为 1， 否则取值为 0， Mcpt类似定义。kp， t和 kp， t分别是 t 年出口 p 产品和 p产品的国家数量。产品之间的邻近度值越高， 表明两产品更可能在投入的使用上等诸多方面具有相似的性质。根据这一计算方法， 在可比的 HS4 位产品上， 计算了 20002013 年间所有 HS4 位产品之间的邻近度值矩阵， 再根据需要做加权处理。( 二) 指标构建利用以上数据库的匹配数据， 本文构建企业 目的地市场 产品 年份层面直接贸易网络强度指标 FirmNetworki， c， p， t如下:FirmNetworki， c， p， t=p， ppProximityppttotalp( Proximityppt)dChinaExportShareidptExportdcptimport()cpt( 9)其中， i 表示企业， d、 c 表示目的地市场国家， p 和 p表示产品( HS2 位) ， t 表示年份。Exportdcpt为 t年 d 国向 c 国出口的 p产品的出口额， importcpt为 t 年 c 国在 p产品上的总进口额， ExportShareidpt为企业 i 在 t 年的出口的 p产品中， 向 d 国的出口份额。因此 dChinaExportShareidptExportdcptimport()cpt度量了企业 i 在 t 年出口的各个目的地市场， 向 c 国的出口强度的加权平均和， 权重是企业向 t 年的各个目的地市场的出口份额。Proximityppt是 t 年产品 p 和 p之间的邻近度， 由于 Hausmann 邻近度指标原始数据度量了 HS4 位产品之间的产品邻近度， 因此我们在相同的 HS2 位层面进行简单平均;totalp( Proximityppt) 则在 p 产品层面上对 p 产品与所有其他产品之间的产品邻近度进行求和。Proximityppttotalp( Proximityppt)一方面度量了 p 产品与 p产品之间的邻近度关系， 另一方面也使不同产品与 p88吴群锋、 杨汝岱: 网络与贸易: 一个扩展引力模型研究框架产品之间的邻近关系可以比较。针对这一指标的特点及其经济学含义， 需要进行以下说明。第一， 由于已有出口经验能够给企业未来出口决策提供经验与信息， 因此企业从当前已有出口市场向下一期新目的地市场的网络搜寻强度， 会随着当前已有出口市场向新目的地市场的出口强度的上升而提高。本文利用FirmNetworki， c， p， t这一变量作为直接度量 t 期的企业 i 的产品 p 在 c 目的地市场的贸易网络强度， 从而对在 t +1 期的同一企业 i 的产品 p 在 c 国的出口行为影响进行分析。这一处理方式一方面契合本文的企业利用自身出口经验构建贸易网络这一概念， 有利于利用企业此前已有出口信息以构建企业网络体系展开分析， 另一方面利用网络变量与被解释变量之间的跨期差异缓解了可能存在的内生性问题。第二， FirmNetworki， c， p， t综合了企业所有的已有出口市场的网络搜寻力量， 从而度量了企业 i 从t 期所有出口市场到 t +1 期将要出口的目的地市场的网络搜寻强度。在变量构造中， 我们加总了企业 i 在 t 期的所有出口市场向企业下一期将要出口的目的地市场的出口信息。企业的每一个已有出口市场都能成为企业展开网络搜寻的节点跳板， 随着企业在 t 期的各个出口市场与下一期的目的地市场的经济联系的增强， 企业能够通过 t 期已有出口市场向新市场进行搜寻的能力也就越强。与此同时， 事实上在后续所有回归中， 我们还加入了企业在 t 期的全部出口市场数量( 取对数)这一变量， 并发现它对企业 t +1 期出口有显著促进效应， 从侧面佐证了本文提出的网络搜寻机制的存在及其作用效应。第三， 这一指标综合了企业所有产品的出口网络分布， 有效利用了产品层面的特征信息。具有相似性质的产品之间的信息具有更为有效的信息互补和相互借鉴效应。通过对企业出口的所有产品的产品邻近度进行加权平均， 企业所有出口产品所产生的网络效应可以比较和综合， 从而计算得到企业每一个产品到每一个特定出口市场的网络强度。第四， 这一指标综合了细化的企业出口份额信息作为构建网络强度指标的权重， 以平衡企业、产品和目的地市场等多个维度的细化信息。在企业出口份额越高的出口市场和出口产品上， 企业所建立的网络强度更高， 因此本文使用企业的出口份额 ExportShareidpt作为权重进行加权求和， 这一处理方式使我们得到企业 目的地市场 产品 年份层面的直接贸易网络强度。企业贸易网络指标是本文的核心指标， 作为一项探索性的研究， 这一指标的构建还存在相当大的改进空间， 有待后续进一步的思考。首先， 产品关联矩阵的度量问题。Hidalgo et al ( 2007) 的方法中， 没有处理国别权重， 小国的影响被高估， 且跨国产品关联矩阵是否适合中国企业出口分析也值得商榷， 后续可以基于中国企业出口数据来构建中国各出口产品之间的关联矩阵， 更为准确地计算各产品之间的生产和销售关联。其次， 企业内资源配置与企业间资源配置问题。本文选择了 14年连续出口的企业样本作为研究基础， 讨论企业在面临不同网络强度时如何规划企业内部的资源配置， 将哪种产品出口到哪个市场， 没有讨论企业是否退出市场的问题。这一思路集中于研究企业内部资源配置， 是否需要结合讨论企业层面的进入退出， 这也是下一步需要思考的。最后， 国别双边贸易的复杂性问题。这一指标构建需要考虑所有国家在所有产品上的双边贸易关系， 这一关系可以是竞争性的， 也可以是互补性的。现有处理方式笼统地以贸易规模替代， 存在改进空间。接下来讨论与本文构建的企业自生网络指标对应的“虚拟距离” 指标。如果上述企业通过当前已有出口市场向新目的地市场的搜寻确实在发生作用， 可以预期， 当企业当前已有出口市场与新目的地市场之间的( 平均) 距离越远， 那么两地之间的信息壁垒将会越高、 企业从已有出口市场向新市场展开信息搜寻的难度就越大。本文基于传统引力模型， 在控制了传统的直接双边距离项( 也即控制了企业从本国展开的直接搜寻过程) 的基础上， 进一步加入企业当前所有的已有出口市场到下一期要出口的某一新市场之间的平均距离( 取对数) 变量作为本文所构建的“虚拟距离” 项，982019 年第 2 期lnc1 exporti， c， t0 Distc， cc1 exporti， c， t0()， 作为本文关注的另一重要指标， 式中， c和 c 分别表示出口目的地市场， 该变量度量了企业 i 在 t 期所有出口市场到 t +1 期将要出口的目的地市场的平均距离。可以看出， 这一指标与本文所构建的直接企业自生网络指标所体现出的市场搜寻过程是一致的， 二者共同构成了企业通过已有出口市场向新目的地市场展开网络搜寻完整过程的具体影响因素。在本部分数据整理和指标构建的基础上， 后续将对基于基本理论框架的计量模型进行检验， 企业网络指标是最为核心的变量， 本文认为随着国际贸易挖掘资源配置效率潜力向纵深方向发展， 网络在贸易中的作用会越来越重要; 与企业网络相伴随的是虚拟地理距离， 传统引力模型只考虑到双边实际地理距离， 而加权企业网络后， 类似于每一家企业都会对应一家虚拟镜像企业， 这一镜像( 网络) 会对应一个离目的市场的“虚拟距离” ， 我们重点要考察的就是这个“虚拟距离” 以及企业到目的市场的实际距离对于双边贸易的影响差异， 从而补充传统引力模型研究结论。表 1 是主要变量的描述统计结果。表 1样本基本特征与变量的描述性统计变量定义变量名称观测值平均值标准差最小值最大值企业网络FirmNetworki， c， p， t99419840. 0070. 02900. 649虚拟地理距离lnc1 exporti， c， t0 Distc， cc1 exporti， c， t0()106640568. 8680. 3870. 6329. 892实际地理距离lnDistanceChina， c108500238. 8670. 5986. 6969. 868出口市场数量lnc1 exporti， c， t0106640563. 7670. 92205. 050目的市场 GDPlnGDPc， t1066405626. 3941. 95918. 61530. 389目的市场价格Pricec， t106258380. 712. 3500. 0841. 796出口固定成本Fixedc106316922. 5871. 7740. 6935. 826数据来源: 中国海关数据库、 CEPII 数据库等。如无特别说明， 下同。四、实证检验传统引力模型中， 地理距离是影响双边贸易的关键因素， 加总国别层面的引力模型研究会掩盖国别贸易中企业与产品相关动态。本文试图将引力模型分析框架引进到企业层面， 且在原有实际地理距离基础上引进企业网络及虚拟地理距离概念， 扩展引力模型分析。以企业层面数据为基础，本部分从出口关系的扩展边界、 存活概率、 集约边界三个角度讨论网络与贸易的关系。本文所指的“网络” 主要包括两个方面: 企业贸易网络强度 FirmNetworki， c， p， t以及依托于这一网络的虚拟地理距离 lnc1 exporti， c， t0 Distc， cc1 exporti， c， t0()。重点考察企业贸易网络对于出口动态演变的影响， 并对比扩展分析框架与传统引力模型分析框架的差异， 讨论扩展模型的适应性和合理性。( 一) 基准回归结果表2 汇报了以企业出口扩展边界为被解释变量的基准回归结果。被解释变量为企业 i 在 t +1 期是否向某一目的市场 c 出口了 p 产品( 1 exporti， c， p， t +10 ) ， 解释变量则为 t 期的企业贸易网络指标和相关控制变量。第( 1) 列中， 只加入了标准化处理后的贸易网络强度指标( FirmNetworki， c， p， t) 作为度量， 并控制了产品和年份层面的固定效应。第( 2) 列加入了标准引力模型除实际地理距离之外的基本控制变量， 如目的市场的 GDP、 价格水平等。为对比分析传统引力模型分析框架和本文扩展引力模型分析框架的异同， 第( 3) 列进一步引入了虚拟地理距离变量; 第( 4) 列则只加入了传统引力模型的基本变量作为对照;09吴群锋、 杨汝岱: 网络与贸易: 一个扩展引力模型研究框架第( 5) 列在第( 2) 列的基础上加入实际地理距离变量; 第( 6) 列则加入了网络变量 、 “ 虚拟距离” 、 实际距离以及所有的控制变量。所有的回归均控制了产品和年份固定效应。从表 2 的结果可以看到， FirmNetworki， c， p， t变量的估计系数为正， 且在 1%水平上显著， 系数值也非常稳健， 基本保持在 0. 03 左右， 即企业 t 期直接网络搜寻强度提高一个标准差， 会引起企业 t +1期产品的出口概率上升 3. 0%。这表明， 随着企业在 t 期向某一出口市场出口的某种产品上的贸易网络强度的增强， 企业在当期能够通过更多的这些出口市场进行网络搜寻的强度越大， 因此企业在t +1期出口某一产品到某一目的地市场的概率会显著上升。直觉上， 如果企业上一期的出口目的地市场只有加拿大， 那么企业只有一个网络节点能够向美国市场进行信息搜寻; 而如果企业上一期同时向加拿大、 意大利和巴西都有出口行为， 那么企业就同时可以通过三个网络节点向美国市场进行信息搜寻， 信息搜寻的效率相比前者而言更高， 因而能更为有效促进企业的出口。实际地理距离和虚拟地理距离的回归系数均显著为负， 在第( 6) 列中系数分别为 0. 012 和 0. 011， 数值非常接近。这表明， 将标准引力模型引入到企业层面的分析仍然可以得到相似的结论， 距离目的市场越远， 企业出口的概率会越低; 同时， 对于本文非常重要的是， 虚拟地理距离有着与实际地理距离同样的重要性， 信息壁垒会随着距离的上升而增大， 网络搜寻的作用会随着距离的上升而下降， 充分说明用企业网络关系修正现有引力模型分析框架的必要性。表 2扩展边界基准检验被解释变量1 exporti， c， p， t +10( 1)( 2)( 3)( 4)( 5)( 6)FirmNetworki， c， p， t0. 054 ( 0. 001)0. 030 ( 0. 001)0. 030 ( 0. 001)0. 031 ( 0. 001)0. 031 ( 0. 001)lnc1 exporti， c， t0 Distc， cc1 exporti， c， t0()0. 013 ( 0. 002)0. 011 ( 0. 002)lnDistanceChina， c0. 005 ( 0. 001)0. 013 ( 0. 001)0. 012 ( 0. 001)lnGDPc， t0. 018 ( 0. 001)0. 018 ( 0. 001)0. 022 ( 0. 001)0. 017 ( 0. 001)0. 017 ( 0. 001)1 exporti， c， t00. 183 ( 0. 002)0. 181 ( 0. 002)0. 189 ( 0. 002)0. 181 ( 0. 002)0. 180 ( 0. 002)lnc1 exporti， c， t00. 028 ( 0. 002)0. 029 ( 0. 002)0. 022 ( 0. 002)0. 029 ( 0. 002)0. 030 ( 0. 002)Pricec， t0. 022 ( 0. 002)0. 021 ( 0. 002)0. 026 ( 0. 002)0. 032 ( 0. 002)0. 031 ( 0. 002)Fixedc0. 003 ( 0. 000)0. 002 ( 0. 000)0. 001 ( 0. 000)0. 001 ( 0. 000)0. 001 ( 0. 000)HS2，Year FEYesYesYesYesYesYes20. 0340. 0840. 0840. 0820. 0840. 084Obs.9941984955364695536461039667695536469553646注: 括号内为回归所得系数标准差; 所有的回归系数标准差均在企业层面进行聚类( cluster) 。*、 、 分别表示在10%、 5%、1%的水平上显著。下同。192019 年第 2 期其他解释变量的回归结果， 与现有文献结论也是较为吻合的， 以第( 6) 列回归为基础做简要讨论。首先， 1 exporti， c， t0 是企业在 t 期是否向 t +1 期出口的 c 目的地市场有出口行为的虚拟变量， 系数为 0. 17， 并在 1%水平上显著。这表明， 中国企业的出口关系维系的连续性很低。如果企业在 t 期对 c 目的地市场具有出口行为， 在 t +1 期时企业只有 17% 的概率会延续这一出口关系。Chaney( 2014) 用法国数据得到的这一概率为 40% 左右， 远高于中国。这从另外一个角度说明了从企业层面研究贸易动态的必要性， 加总数据会掩盖出口关系层面剧烈的优胜劣汰。其次， lnc1 exporti， c， t0 是企业在 t 期的出口市场数量， 这也是一个简单衡量企业网络的指标， 系数显著为正。最后， 传统引力模型控制变量中， 加入了目的地市场的 GDP、 价格指数和固定成本， 回归结果基本都符合预期， 且与现有文献基本一致。lnGDPc， t估计系数显著为正， 表明随着目的地市场规模的上升， 企业向该市场出口产品的概率越高; 目的地市场的价格水平 Pricec， t估计系数为正， 表明随着目的地市场的价格水平的上升， 企业向当地出口的概率越高; 向目的地市场出口的固定成本 Fixedc估计系数显著为负， 表明随着出口固定成本的提高， 企业出口的概率也越低。同理， 表 3 列出了以出口关系存活概率为被解释变量的检验结果， 表 4 列出了以出口关系集约边界为被解释变量的检验结果， 均得到了和表 2 类似的结果。均以第( 6) 列为例， 企业网络提高一个标准差， 出口关系存活概率将提升 3. 0%， 出口额将增长 36. 5%。相对于实际地理距离的阻碍作用， 虚拟地理距离对企业出口关系的存活概率影响更小， 而对集约边界影响更大。贸易网络对企业出口关系的存活概率以及集约边界扩张有显著正的影响， 虚拟地理距离和实际地理距离一样， 对企业出口关系的存活概率以及集约边界扩张有显著负的影响。检验结果表明， 标准引力模型在企业层面有着较好的应用， 而本文引入贸易网络的扩展分析框架对于引力模型在企业层面的应用提供了较好的补充， 有一定的理论和现实意义。表 3存活概率基准检验被解释变量1 exporti， c， p， t0exporti， c， p， t +10( 1)( 2)( 3)( 4)( 5)( 6)FirmNetworki， c， p， t0. 051 ( 0. 001)0. 029 ( 0. 001)0. 029 ( 0. 001)0. 030 ( 0. 001)0. 030 ( 0. 001)lnc1 exporti， c， t0 Distc， cc1 exporti， c， t0()0. 010 ( 0. 002)0. 008 ( 0. 002)lnDistanceChina， c0. 004 ( 0. 001)0. 012 ( 0. 001)0. 011 ( 0. 001)HS2，Year FEYesYesYesYesYesYes20. 0400. 0830. 0830. 0810. 0830. 083Obs.9941984955364695536461039667695536469553646注: 控制变量同表 2 一致。下同。表 4集约边界基准检验被解释变量lnexporti， c， p， t +1( 1)( 2)( 3)( 4)( 5)( 6)FirmNetworki， c， p， t0. 625 ( 0. 013)0. 354 ( 0. 008)0. 356 ( 0. 008)0. 365 ( 0. 008)0. 365 ( 0. 008)29吴群锋、 杨汝岱: 网络与贸易: 一个扩展引力模型研究框架续表 4被解释变量lnexporti， c， p， t +1( 1)( 2)( 3)( 4)( 5)( 6)lnc1 exporti， c， t0 Distc， cc1 exporti， c， t0()0. 211