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2019 , Vol. 38 >Issue 9: 2129 - 2147

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj020180562

Perspectives and Contention

The spatial difference of market dynamics of Chinese exporters

  • HU Xuqian 1, 2 ,
  • HE Canfei , 1, 2
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  • 1. School of Urban and Environmental Sciences, Peking University, Beijing 100871, China
  • 2. Peking University-Lincoln Institute Center for Urban Development and Land Policy, Beijing 100871, China

Received date: 2018-05-30

  Request revised date: 2019-04-11

  Online published: 2019-09-11

Copyright

Copyright reserved © 2019
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Abstract

With the growth of the total export of Chinese firms, the export dynamics of firms in various regions show obvious spatial imbalance. The study of export dynamics helps to better understand the patterns that support the growth of trade and the changes in the structure of the trade type. This study tries to examine the pattern of export dynamics of Chinese firms over the past decade and identify the influencing factors of export dynamics based on using prefecture level cities from the perspective of export varieties. During 2003-2011, the export dynamics changed from high-speed growth to substantial decline and then to steady growth. In terms of Chinese firms’ entry and exit dynamics, the export entry rate and export exit rate in most regions have been significantly reduced in time dimension, and the export dynamic of firms tended to be stable; in spatial dimension, the eastern region had a lower level of export entry rate and export exit rate than the central and western regions. At the same time, it showed the characteristics of regional agglomeration, and the trade-growing areas showed the trend of moving from the coastal to the inland areas. This trend was more obvious in general trade compared with processing trade. Empirical research shows that Chinese firms' exporting dynamics are affected by export product variety and export market variety. Export product variety improves the entry rate of local firms through information discovery effect, but does not help firms keep in the foreign markets, which means that the export learning effect does not work at least in the short to medium term. However, export market variety can restrain firms from withdrawing from the markets, though it has no benefit to improve the entry rate. As for the robustness check, this paper divided the observations into two parts according to trade types, and finds that the risk diversification effect is more obvious in general trade. For the firms that are able to export repeatedly or continuously, the diversity of export products can reduce the exit rate, indicating that the export learning effect may be related to the duration of firms' participation in exports.

Key words： export dynamics of Chinese firms; export product variety; export market variety; trade type

Cite this article

HU Xuqian , HE Canfei . The spatial difference of market dynamics of Chinese exporters[J]. GEOGRAPHICAL RESEARCH, 2019 , 38(9) : 2129 -2147 . DOI: 10.11821/dlyj020180562

1 引言

自改革开放以来,出口贸易是驱动中国经济增长的重要力量。加入世界贸易组织（WTO）后,中国出口额从2001年的2661亿美元增长到2011年的18984亿美元,年平均增长速度高达21.7%。2013年中国已成为世界第一货物贸易大国。企业作为出口贸易的主体之一,其行为的集合在宏观上构成了一个国家出口的结果[1],中国出口的腾飞体现在微观层面上,是企业出口增加和扩张。Bernard等[2]研究发现美国70%的贸易增长是由进入出口市场的新企业带来的,表明出口市场的企业进入与退出动态是理解贸易增长的重要一环。与此同时,中国出口商品的种类也在不断增加,钱学锋等[3]采用UN-Comtrade贸易数据的测算,中国与11个主要贸易伙伴在1995—2005年期间相互贸易的商品种类（按1992版HS-6位数）平均增长了1009种之多。基于此,世界银行、联合国和OECD等组织都大力倡导国家实施出口多样化战略[4]。出口多样性备受关注,部分是因为人们对于过分依赖少数产品或市场进行出口的地区经济的不稳定性的顾忌,更是因为相信企业新产品和新市场的拓展带来的学习机会和出口能力提升并促进整个地区出口发展[5,6]。
然而,一些研究发现,即便在外部效应的作用下,企业能快速进入国际市场参与出口,其能否持续留在新市场仍堪忧[7]。对于哥伦比亚、德国、阿根廷等国的研究均发现,每年近半数的新企业进入出口市场,但其中多数在下一年就停止出口[8,9,10]。中国地域 辽阔,不同地区之间的经济发展存在着显著的差异,各地区企业出口动态也体现出明显的空间不均衡性。对于企业出口进入和退出国际市场的动态的研究有助于更好地理解支撑贸易增长、贸易方式结构变化的机制。上述事实所引发的一个思考是,地方出口多样性是否能够影响地区企业出口进入退出动态?企业是否能够快速从这种影响中获取知识技术,提升自身出口能力,从而能够留在国际市场?对中国这样一个出口规模不断扩张、出口结构持续调整的国家而言,对上述问题的进一步探讨具有重要的理论价值和现实意义。
目前对中国企业进入和退出出口市场两方面的出口动态缺少结合分析和研究,也缺乏对于出口动态中出现的空间差异性机制的分析。中国在加入WTO后的10年间,对外出口增长迅速,企业存在明显的时空变化,对中国该时期的企业出口动态及其空间差异的研究有助于更清晰地探究国际贸易与区域发展的联系和相互作用。本文基于2003—2011年中国海关数据库,系统描述中国企业进入和退出国际市场态势,并展示其空间差异性;进而首次从出口多样性的视角切入,结合地区企业出口进入和退出两方面,探讨中国企业对外出口空间动态的驱动力。研究发现,在2003—2011年,中国企业出口动态在时间上呈现从高速增长到稳定增长的变化特征;同时空间上表现出地区集聚特征,贸易高进入型地区呈现从沿海向内陆转移的趋势,且这一趋势在一般贸易企业中更为明显。中国企业出口动态受到地方出口多样性的影响。地区产品出口多样性主要依靠信息发现效应提升地方企业出口市场进入率;出口学习效应不明显,并不能阻止企业退出出口市场,但出口学习效应的重要性可能随着企业参与出口的时间而增加;地区市场出口多样性并不能促进企业进入出口市场,但可以抑制在位企业退出市场,并且这种市场分散效应对于一般贸易更强。

2 文献综述

2.1 企业出口动态

随着经济全球化不断推进,国际贸易对国家经济、政治、社会等方面的重要性愈发凸显。本文关注的企业出口动态主要包括企业进入和退出出口市场两个方面。作为国际贸易地理的重要研究问题,企业在出口市场上的表现和动态,受到诸多关注。企业在出口市场中的进入和退出,也是企业在出口过程中十分重要的两种活动。
现有文献主要研究企业进入退出国际市场的影响因素。在宏观层面,研究主要覆盖经济、政治等方面。在经济因素方面,研究广泛验证了FDI、市场需求以及经济发展水平对出口动态的重要影响[11,12]。在政治方面,多数研究则聚焦不同层面的政策制度。Gu等[13]和Baggs[14]均以美国-加拿大自由化贸易协定为背景研究关税减让对制造业企业进入和退出的影响,并发现关税降低了企业在出口市场的退出率。李伟等[15]研究发现,设立出口保税区和高新区促进当地企业出口,而地方征税不利于当地企业出口。
在微观层面,Melitz[16]在一般均衡框架下的垄断竞争模型的基础上引入企业生产率异质性,发现生产率更高的企业将更有可能进入国际市场,而低生产率的企业则可能退出市场。Melitz等对企业异质性的关注,拓宽了国际贸易的微观研究思路。此后诸多研究都在此基础上进行进一步的拓展[17,18,19,20]。不少研究关注企业出口经验、企业间的溢出效应对企业出口动态的影响[21,22,23]。这类研究强调企业出口经验对企业出口的积极作用,认为企业可以学习自身或其他企业以往的出口经验,尤其是对“相近”产品和市场的出口经验,从而更容易地进入新市场,并提升自身的出口能力[24,25]。Fafchamps等[26]指出,出口经验对贸易增长的影响机制是企业出口经验学习机制的一种,暗合“干中学”理论。
国内学者对于区域出口地理分布格局及其演变十分关注。许多学者基于各地区出口额数据,计算相应的变异系数、锡尔指数、基尼系数等,探究省级尺度的出口差异[27,28,29]。林桂军等[30]和许德友[31]研究发现,进入21世纪以来,出口型产业由东部向中西部地区 转移的趋势已然形成。李伟等[15]则在三个尺度下,考察和分析了出口产业的空间格局 演变。

2.2 出口多样性

企业出口受到地方其他企业出口行为的影响[21,22],这种企业间在微观层面的出口溢出效应可以视为地方尺度下的出口多样性发挥的作用。结合现有研究,这种地方尺度的溢出效应可以总结为三种形式,即出口学习效应、信息发现效应和风险分散效应。
其一,出口学习效应是指地区通过实现出口多样化,使企业更充分全面地学习本地出口企业对产品或国际市场出口相关的技术、管理以及营销方法。这种正外部性能够转化为企业的技术创新和出口能力,从而推动地方更多企业参与出口,并提高企业在出口市场的生存能力和竞争力[32],从而提升地方企业出口进入率,并降低出口退出率。
其二,信息发现效应则指出了出口多样性所具有的成本和需求信息发现作用。由于企业对于向国际市场出口产生的实际成本和需求的认知不完全,地方出口更多样的产品到更多的国际市场能够帮助本地企业更全面预估自身出口可能产生的成本和潜在需求[33]。这些信息并非专利化的创新,容易在地理维度上产生溢出,从而相较于强调技能和方法获取的出口学习效应,该效应更强调产品或市场信息在短期内对地区企业进入出口市场的促进作用。
其三,风险分散效应类似于金融领域的投资组合策略发挥的作用,通过产品或市场的多样化出口,地方可以降低国际市场中的冲击产生的负面影响,有利于地区长期稳定出口,降低地方出口企业退出率[34,35]。特别是多数发展中国家应对国际市场冲击的能力有限,出口多样化就可以在出口收到冲击时有效减少波动,从而避免地方出口出现阶段性的大幅收缩[33]。
企业出口什么产品和企业出口到哪里是企业出口扩展边际的两个重要方面[36],在地区层面,出口多样性可以刻画一个地区的出口结构。因此,对于地区出口多样性的探讨可以从产品多样性和市场多样性两个角度进行。
从产品出口多样性的视角看,Nooteboom[37]指出两个行业的认知邻近是知识技术和信息进行有效扩散的基础。这意味着知识关联程度高的行业间的知识溢出水平要高于知识关联程度低的行业。因此可以将产品多样性进一步分解为相关多样性和不相关多样性两部分[38],表征地区出口产品组合的技术关联程度。具体而言,上述三种溢出效应在出口产品相关多样性和不相关多样性对地区企业出口进入和退出的影响过程中亦有所差别。现有研究对于相关多样性的探讨主要在地区产业生产方面,强调其带来的出口学习效应和信息发现效应,如Boschma等[39]发现在相关多样化程度高的地区更容易发生知识学习和信息溢出,Neffke等[40]则发现地区产业会倾向于优先发展与现有产业存在紧密联系的产业,推动产业升级和增长。对于不相关多样性的研究则强调了地区出口产生的信息发现效应和风险分散效应。贺灿飞等[41]认为城市化经济有助于推进向国外市场的渗透,因为诸如出口地法规、社会文化等方面出口信息的溢出可以跨行业传递,提高本地企业出口进入率和生存能力。此外,不相关多样性还可能有利于分散外部冲击并稳定就业和贸易,降低地方出口企业退出率[38,42]。总体而言,地区的生产多样性,尤其是相关多样性产生的溢出效应推动地区生产以“路径依赖”方式发展。对于企业出口经验和“邻近性”的研究结果已表明,类似的溢出效应也存在于贸易领域。Fafchamps等[26]进一步指出,企业拥有的经验可以分为生产经验和出口经验,并发现依赖于出口经验的学习效应对企业出口作用更大。因此,直接探究地区产品出口多样性产生的影响对理解地区出口动态具有重要意义。
对于市场出口多样性的研究则重点强调地方企业出口的风险分散效应。当前许多国家和地区的出口都在不同程度上依赖于对少数国家少数产品的出口,然而,对更多市场进行出口的多样化出口战略能够帮助国家或地区增加经济韧性,稳定对外贸易[43]。因此,基于区域韧性的视角,市场出口多样性承担了“冲击吸收器”的作用,能够分散局部冲击带来的不利影响[44],降低地区退出国际市场的概率。此外,Defever等[45]和陈勇兵等[46]分别从不确定性和沉没成本的视角分析,指出了信息发现效应对地方出口的影响,认为企业对新市场的出口经验能够发挥信号作用,促使更多的本地企业进入这一市场;而企业的失败经验也能发挥信号作用,降低本地其他企业进入同类出口市场的意愿。因此,地区市场出口多样性对企业进入出口市场的作用可能存在双面性。
现有研究虽然在宏观和微观尺度上都探讨了诸多影响企业进入国际市场及建立新贸易联系的因素,但对于同为企业出口动态的企业退出的关注相对少得多。少数研究从企业-产品-市场的视角探究企业产品-市场组合的生存时间,并发现包括中国在内的诸多经济体都存在出口产品-市场组合的高退出率[7,8,9,10]。有研究提出企业出口试探性来解释这一现象,认为企业在进入新市场或出口新产品时,会先利用少量出口进行试探,如无利可图,则选择停止出口,由此产生了大量的出口产品-市场组合存在高退出率的状况[47]。然而这一观点却不能完全解释企业从全部出口市场退出的原因。周世民等[48]的研究发现,中国企业在出口市场的平均生存时间仅为1.6年。本文使用中国海关出口数据,亦发现2003—2011年间,中国各地市年均企业出口退出率达15.4%。这一事实似乎预示地方出口多样性的溢出效应在短期内仅仅限于出口信息的发现效应,其不能在企业出口的过程较快提升企业出口能力,因此难以降低地区出口退出率。
因此,本文首次尝试通过对出口多样性和企业出口动态的研究,结合地方出口市场进入率和退出率,进一步分析地区出口多样性在地区出口动态中发挥的主要作用。此外,不同于发达国家,加工贸易一直是中国重要的对外贸易形式,然而大部分对中国出口行为的研究都没有对贸易方式进行区分[49]。一些研究已经注意到,与一般贸易企业相比,加工贸易企业具有不同的生产组织形式,享受不同的贸易政策,从而面临不同的生产和贸易成本[50,51,52],因此有必要在研究企业出口动态时,对两种贸易方式加以区分。本文在现有研究基础上,较为细致地描述城市尺度下中国企业进入和退出出口市场的空间动态,引入演化经济地理学理论和出口多样性概念,构建如下分析框架（图1）,尝试从出口多样性的视角解释地区企业出口动态,探讨出口多样性对企业出口动态发挥的主要作用和效应机制,为理解地区出口发展的特点和差异性提供了新的视角。
图1 企业出口动态分析框架

Fig. 1 Analysis framework of export dynamics of firms

3 中国企业出口动态及时空差异

3.1 数据来源

本文利用2002—2011年的海关数据库建立2003—2011年共9年的中国地级市尺度企业进入和退出国际市场的面板数据。数据库中的商品分类采用国际通用的HS编码。由于HS编码于2002年和2007年进行过较大幅度修订,为了使得前后分类一致,本文将HS编码根据联合国统计司的对应关系表统一调整到2002年版,并将HS编码汇总到四位数,得到产品种类数为1241种,地区以地区为单元,共323个地级单元。

3.2 地区企业出口动态的测算

本文利用企业编码的唯一识别性,识别出每年进入、退出出口市场的企业。如果一个企业在（t-1）年不存在于数据库中而在t年存在,则认为该企业在t年进入了出口市场,反之则认为该企业在t年退出了出口市场。由此可以统计出每年各地市进入、退出出口市场的企业数和出口市场的进入率和退出率：
E R it = E it T i ( t - 1 )
X R it = X it T i ( t - 1 )
式中：ERit表示出口市场的进入率;Eit表示i地市t年进入出口市场的企业数;Ti（t-1）表出口市场的存量企业数;XRit表示出口市场的退出率;Xit表示退出出口市场的企业数。

3.3 时间变化趋势

如图2所示,2003—2011年,中国出口企业总数由90996家增加到228040家,平均每年增加约17130家,年均增长率达到了12.17%。整体上,中国出口企业规模经历了从快速增长到稳定增长的过程。出口企业总数变动是企业进入和退出综合影响的结果,以金融危机发生的2008年为节点,本文将研究期间划分为两个阶段：在2003—2007年,企业进入数和退出数保持大体同步的增长趋势,企业总数呈现出较为稳定的增长,企业的进入率呈现平稳下降趋势,退出率则缓慢提升,企业净进入率下降明显;在2008—2011年,企业进入率出现在下滑后趋于平稳,企业退出率则开始下降,企业净进入率回升。
图2 2003—2011年出口市场企业进入退出动态

Fig. 2 Firms dynamics in the export market from 2003 to 2011

出口贸易方式主要可以分为两种,一类是加工贸易（本文中包括来料加工和进料加工）,另一类是一般贸易。与一般贸易不同,加工出口企业只按照订单负责产品某种零件的生产或加工组装,这意味着这些企业可能与从事一般贸易的出口企业呈现出不同动态。从表1可以看出,2003—2011年,加工贸易企业数呈现先增后减的变化,到2007年达到最多,之后逐渐减少;而一般贸易企业数量则一直增加,到2011年其数量已经是加工贸易企业的约4.4倍。这种差距源自两种出口企业进入、退出动态的差异,后者进入率更高,退出率更低,在乘数作用下,两者差距越来越大。不过加工贸易对总出口额的贡献仍然超过50%,这说明加工贸易的企业平均出口规模远远大于一般贸易企业。
表1 参与不同贸易方式企业的出口动态

Tab. 1 Export dynamics of firms in different trade types

年份 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
企业个数
加工贸易 36985 40899 44460 46264 52307 51584 49060 48135 47458
一般贸易 74432 97538 120138 146866 162456 175228 181799 194764 209386
进入率（%）
加工贸易 24.32 26.07 23.93 19.96 29.57 17.52 16.19 16.87 17.16
一般贸易 39.94 45.78 38.52 36.91 27.80 23.04 20.94 20.84 20.02
退出率（%）
加工贸易 16.50 15.48 15.22 15.90 16.51 18.90 21.08 18.75 18.57
一般贸易 14.80 14.73 15.35 14.66 17.18 15.18 17.19 13.71 12.52
出口份额（%）
加工贸易 55.33 55.47 54.85 52.82 56.10 54.10 56.53 55.18 52.59
一般贸易 44.67 44.53 45.15 47.18 43.90 45.90 43.47 44.82 47.41

注：一部分企业两种贸易均有参与,故两种贸易的企业个数之和大于企业总个数。

3.4 企业出口动态空间特征

中国企业出口动态存在显著的区域差异性（图3）,在2003—2007年企业出口市场进入率的分布较为分散,地区差异比较大,之后地区差异缩小。退出率相对稳定。总体上,中国出口市场净进入为正,出口企业总数不断增加。考虑到企业出口进入和退出是企业动态的两个重要过程,本文计算两者及两者滞后项两两的相关系数,均小于0.2,相关性较弱;图3的散点分布也显示,企业出口进入率和退出率间并不存在明显相关关系。
图3 地市出口市场企业进入率与退出率分布与关联

Fig. 3 The distribution and correlation of the entry rate and exit rate at prefecture level

为了更直观地展现中国企业的出口动态,本文借助ARCGIS软件,绘制了两阶段中国企业出口进入率和退出率的空间动态图（图4和图5）。其中进入率和退出率是所用时间段内各年数据的平均值。在2003—2007年间,全国多数地市的出口进入率在30%~40%间,西部的西藏、青海以及东部沿海的广东和福建地区进入率较低,而中国内陆边境地区的企业进入率则呈现较高的出口进入率;在2008—2011年间,全国各地市的出口进入率普遍出现下降,东部沿海地市均呈现较低进入率,中部和西部地区则存在相对较多的高进入率地区。整体上,呈现出西高东低的空间分布。这一结果并不意味着在研究期内,中国中西部地区比东部地区有更多企业参与出口,而是表明在中西部地区,企业能够更加容易地进入出口市场,这可能中西部更有利的出口政策支持相关。
图4 中国企业出口进入率动态

注：该图基于国家测绘地理信息局标准地图（审图号为GS（2016）1599）绘制,底图无修改。

Fig. 4 Export dynamics of the entry rate of Chinese firms

图5 中国企业出口退出动态

注：该图基于国家测绘地理信息局标准地图（审图号为GS（2016）1599）绘制,底图无修改。

Fig. 5 Export dynamics of the exit rate of Chinese firms

相较于企业出口进入率,中国企业出口退出率在两个阶段的变化较小,但同样呈现出空间上从东至西逐级提升、时间上缓慢降低的趋势。综合企业的进入和退出动态,在时间维度上,多数地区的出口进入率和退出率均出现明显降低,企业出口动态趋于稳定;在空间维度上,东部地区相较于中西部地区,呈现出更低水平的进入率和退出率。这在一定程度上反映出,中西部城市的经济不断发展,并拥有诸多面向内陆地区的优惠政策,区域内企业面临较多出口契机,企业进入出口市场门槛较低,然而由于这些地区整体出口规模小、出口经验缺乏、企业能力不足等因素,出口企业生存率同样较低;东部地区的企业则面临更加市场化的环境,进入出口市场的企业整体出口能力较强,出口生存率较高,形成了更稳定的出口进入和退出门槛。
为了更好地理解企业出口动态的空间特征,本文参考Audresch等[53]的分类方法将各地市的进入率和退出率与全样本的中位数进行对比,进而将每个地级市按照其企业进入率和退出率分为四种类型（图6）：高进入型（高进入-低退出）、高流动型（高进入-高退出）、高退出型（低进入-高退出）和低流动性（低进入-低退出）。其中样本数值高于中位数的归入增长性或高流动性,数值低于中位数的归入高退出型和低流动型。
图6 基于企业进入率和退出率的四种地区类型

Fig. 6 The four types of regions base on the entry rate and exit rate of firms

基于企业出口动态的两个阶段,制作了2003—2007年和2008—2011年两个时段的四种地区类型的分布情况（图7）,如图7所示,中国企业的出口动态表现出较大的空间差异和动态变化。在第一阶段,高进入型地区主要集中在中北部沿海地区市及中部的部分地区;低流动型地区则主要分布在沪闽粤三地,零星分布于中部地区;高流动型则主要位于西部和东北地区,这些地区出口企业数比较少,可能放大了进入率和退出率;高退出型地区集中地分布在中西部地区。在第二时段,不同类型地区分布发生了较大的变化,其中高进入型地区逐渐撤离沿海城市向附近内陆城市发生了转移,大多数沿海城市成为了低流动型地区;中西部原为高退出型的地区绝大多数转为了高流动型地区;东北地区则较为稳定,仍主要是高流动型和高退出型。
图7 中国地市企业出口动态

注：该图基于国家测绘地理信息局标准地图（审图号为GS（2016）1599）绘制,底图无修改。

Fig. 7 Export dynamics of Chinese firms at prefecture level

沪闽粤地区在研究期内一直处于低流动状态,这些地区作为中国对外开放的先锋地区已经经历了出口企业大量迁入的过程,许多出口企业在研究期前已迁至其他沿海城市。在研究期内,邻近沿海城市的内陆城市相比沿海城市具有成本、政策等方面的优势,由于区位邻近,率先成为了更多企业迁移和进入的下一站。这种演化现象反映在地图上就是图7中观察到的高进入型地区逐渐向内转移,同时低流动性地区越来越多地聚集在沿海地区。上述这种变化可能逐级向中西部更多的在第一时段表现为低流动型和高退出型的地区传导,不过中西部部分地区可能由于在位企业效率较低和其他劣势条件,企业退出率也较高,从而体现出高流动型的特点。东北地区一直处于高流动型和高退出型的状态下,在全国高退出型地区减少的背景下,东北高退出型地区不降反增,这再一次反映了东北地区持续的工业不振和封闭,出口企业流失严重。
本文关注不同的贸易方式下企业出口动态存在的差异,那这种差异是否也会存在于地理空间上?本文针对加工贸易和一般贸易对中国的地级市进行了重新分类,图8和图9分别显示二个时段中国城市加工贸易和一般贸易的企业出口空间动态。
图8 中国地级市加工贸易企业出口动态

注：该图基于国家测绘地理信息局标准地图（审图号为GS（2016）1599）绘制,底图无修改。

Fig. 8 Export dynamics of Chinese firms in processing trade at prefecture level

图9 中国地级市一般贸易企业出口动态

注：该图基于国家测绘地理信息局标准地图（审图号为GS（2016）1599）绘制,底图无修改。

Fig. 9 Export dynamics of Chinese firms in general trade at prefecture level

对比加工贸易和一般贸易的企业出口动态空间特征,加工贸易在西部地区分布较少,一般贸易的高进入型地区数量更多,并呈现更为明显的带块状整体内移、高进入型地区转化为低流动地区的特点。这反映了两种贸易的差异,加工贸易受制于跨国公司的全球布局和保税区制度等客观条件限制,企业在进入和退出上不如主要从事一般贸易的企业自由,与本地嵌入程度较弱,因此地理分布在全国范围内相对分散和稳定,而后者更多地依赖地方资源,包括地方产业基础、劳动力成本、制度环境等,因此其出口动态对区域产业空间格局的变化更为敏感。

4 模型构建与实证分析

4.1 模型设定与变量选择

本文利用2002—2011年的海关数据库建立2003—2011年共9年的中国地级市尺度企业进入和退出国际市场的面板数据,通过构建模型进一步分析探讨产品出口多样性、市场出口多样性对地区企业出口时空间动态的影响。考虑到地域差异和阶段特征,企业出口进入率和退出率并不存在明显关联以及可能存在的内生性问题,本文采用系统GMM方法进行估计,模型设定如下：
E R it = a 1 + α e 1 VA R i ( t - 1 ) + β e 1 Dis p i ( t - 1 ) + γ 1 Control s t - 1 + μ i + ε i , t
X R it = a 2 + α x 1 VA R i ( t - 1 ) + β x 1 Dis p i ( t - 1 ) + γ 2 Control s t - 1 + ω i + σ i , t
模型3和模型4分别是用于解释中国地级市企业出口进入率和企业出口退出率的基础模型,VARi(t-1)表示i地级市前一年的产品出口多样化程度,可以分解为以下两部分：RELVARi(t-1)表示i地级市前一年的出口产品相关多样化程度;UNRELVARi(t-1)表示i地级市前一年的出口产品不相关多样化程度。Dispi(t-1)是i地级市前一年市场出口多样性,按贸易国的发达程度区分为对发达国家的贸易市场分散度Disp_d和对非发达国家的贸易市场分散度Disp_n;Controlst-1是指所有的控制变量,考虑到不同地区出口企业的进入率和退出率会深受其出口存量企业数量的影响,本文在实证回归中控制地区层面的企业数量。此外,控制变量还包括总人口、地方出口规模、加工贸易占总出口的份额、市场外向度、人均GDP及时间变量。模型中的α、β、γ均为待估及参数,其中α指标刻画产品出口多样性的效应,β指标刻画市场出口多样性的效应;μi和ωi表示其他的一些不随时间变化的地区因素的个体效应;εi,t、σi,t是随机干扰项。
本文主要关注地方力量与全球力量对企业出口动态空间差异性的影响,两类指标构建如下：
（1）产品出口多样性构建。借鉴演化经济地理学者的思路[38,54],本文利用熵值度量地方产品出口多样化。熵值可以在不同部门或产品分类尺度上进行分解,这样可以避免在将不同尺度的多样化值同时引入回归模型时产生共线性的问题[55]。本文使用各出口产品的出口额来计算熵值,基于HS四位数分类来计算地区总体的出口多样化程度,地区的熵值越高则表示出口产品越丰富、出口多样化程度越高。用pi表示某地区HS四位数产品i的出口额占地区总出口额的占比,关于出口多样化指标VARIETY的计算为：
VARIETY = ∑ i = 1 N p i ln 1 p i
演化经济地理学认为产品间的“邻近性”存在差别,因此地区多样化可以进一步区分为相关多样化与不相关多样化[38],本文同样采用熵值的计算方法并基于HS的分类标准将多样化分解为相关多样化和不相关多样化。通过计算HS两位数产品范围内HS四位数产品的加权熵值可以表示每个地区的产品出口相关多样化,该值越高则意味着地区出口产品间的相关知识越多。产品出口相关多样化指标的计算如公式（6）,所有的HS四位数产品i都从属于某个HS两位数产品门类Sg,其中g=1,2,…,G。
RELVA R = ∑ g = 1 G P g H g
其中出口份额Pg以公式（7）计算,熵值 H g 以公式（8）计算：
P g = ∑ i ∈ S g P i
H g = ∑ i ∈ S g P i P g ln 1 P i P g
由于两位数产品之间的差别很大,地区的不相关多样化程度用HS两位数产品的熵值度量,如公式（9）：
UNRELVAR = ∑ g = 1 G P g ln 1 P g
（2）市场出口多样性构建。姚志毅等[56]采用进出口市场分散度的指标来刻画地区出口市场的广泛程度。本文结合上述研究,引用HHI指数计算出口贸易市场分散度,刻画地区市场出口多样性,如公式（10）：
HHI = ∑ i = 1 N ( X i X ) 2 = ∑ i - 1 N S i 2
式中：X表示地区出口贸易总额;Xi表示地区与各贸易伙伴国（地区）的出口总额;则Si=Xi/X表示与第i个国家（地区）的出口市场份额。
因此市场分散度 DISP 可以表示为公式（11）,一般认为分散度越大,市场结构就更加合理[57]。
DISP = 1 HHI

4.2 实证结果分析

表2是各变量之间的相关系数矩阵,相关系数的绝对值都低于0.5,有些不到0.1,说明各变量之间不存在高度相关,不存在显著多重共线性问题。
表2 主要自变量的相关关系

Tab. 2 The correlation of main variables

RELVAR UNRELVAR Total VA Disp_n Disp_d
RELVAR 1
UNRELVAR 0.4772 1
Total 0.4642 0.1805 1
VA -0.0248 -0.0137 -0.0176 1
Disp_n 0.4509 0.4937 0.2229 -0.0149 1
Disp_d 0.3685 0.3713 0.1654 -0.0228 0.4588 1
利用Stata软件对上述模型及扩展模型进行回归分析,结果分别见表3和表4。模型（1）—模型（5）的被解释变量为地区企业出口进入率,模型（6）—模型（10）的被解释变量为地区企业出口退出率。
表3 出口多样性对进入率的影响

Tab. 3 The impact of export variety on the entry rate

模型(1) 模型(2) 模型(3) 模型(4) 模型(5)
变量 ER ER ER ER ER
VARi(t-1) 0.134***
RELVARi(t-1) 0.159** 0.301** 0.295*** 0.285**
UNRELVARi(t-1) 0.078 0.087* 0.086 0.083
Dispi(t-1) -0.036*** -0.036***
Disp_ni(t-1) -0.037*** -0.037*** -0.027***
Disp_di(t-1) -0.019* -0.021* -0.008
RELVARi(t-1)×tradetype 0.029
UNRELVARi(t-1)×tradetype 0.023
Disp_ni(t-1)×tradetype -0.020**
Disp_di(t-1)×tradetype 0.011
Controlst-1 √ √ √ √ √
constant 0.586*** 0.624*** 0.699*** 0.665*** 0.674**
Observations 4741 4741 4741 4741 4741
Number of id 601 601 601 601 601

注：*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1;“ √ ”表示模型中加入控制变量。

表4 出口多样性对退出率的影响

Tab. 4 The impact of export variety on the exit rate

模型(6) 模型(7) 模型(8) 模型(9) 模型(10)
变量 XR XR XR XR XR
VARi(t-1) 0.655e-04
RELVARi(t-1) -0.010 -0.009 -0.009 -0.009
UNRELVARi(t-1) 0.003 0.003 -0.003 0.004
Dispi(t-1) -0.006** -0.006**
Disp_ni(t-1) -0.001*** -0.001*** -0.001**
Disp_di(t-1) -2.490e-04 -2.440e-04 -0.003
RELVARi(t-1)×tradetype -4.900e-04
UNRELVARi(t-1)×tradetype 0.023
Disp_ni(t-1)×tradetype 0.002***
Disp_di(t-1)×tradetype 0.004*
Controlst-1 √ √ √ √ √
constant 0.431*** 0.432*** 0.420*** 0.353*** 0.355***
Observations 4741 4741 4741 4741 4741
Number of id 601 601 601 601 601

注：*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1;“ √ ”表示模型中加入控制变量。

如模型（1）所示,地区前一年的产品出口多样化指标对于本年地区的出口企业进入有着显著的正向影响,这说明在产品出口多样化程度高的地区,可能存在出口学习效应和信息发现效应,从而提高了出口市场的进入率[58,59]。在模型（2）—模型（5）中,本文将多样化指标分解为出口相关多样化和出口不相关多样化。其中,相关多样化的系数均为正并且在5%的显著性水平下显著,而不相关多样化的影响则普遍不显著。从模型的回归结果来看,产品出口相关多样性能够促进地区企业进入出口市场,产生出口多样性的作用主要与地区出口产品相关多样化有关。
根据模型（1）和模型（2）的回归结果,出口市场分散度的系数为负且显著,考虑到贸易的对象国经济发展水平存在着较大的差异,在模型（3）—模型（5）中,本文将该指标分解为Disp_ni(t-1)和Disp_di(t-1),分别表示与非发达国家贸易的市场分散度和与发达国家的贸易市场分散度,两变量系数均显著为负。这一结果表明在城市层面,地方市场出口多样性并不能促进本地企业进入出口市场,跨市场的知识转移效应[60]并不明显;相反,其还可能不利于本地企业进入出口市场。具体来看,非发达国家贸易的市场分散度的不利影响更为显著。这可能是由于相比于向发达国家出口,企业在市场化和制度化水平较低的非发达国家市场面临更高的风险。因此,如果一个地区向更多的非发达国家出口,在一定程度上表明出口市场上的风险因素对该地区整体出口能带来更大影响,在信息发现效应的作用下,这些不确定性产生的负面信息会降低本地潜在出口企业的出口意愿。另一方面,已有研究指出,出口企业在拓展海外市场时,在出口目的地的选择上存在试探性动机[8,47],这也可能在宏观上表现为地方对外市场出口多样化但整体出口市场进入率低。
如模型（4）所示,产品出口多样性变量与贸易方式的交叉项 RELVA R i ( t - 1 ) × tradetype 和 UNRELVA R i ( t - 1 ) × tradetype 的系数均不显著,表明其对于加工贸易和一般贸易的影响不存在显著差别。模型（5）中,本文发现市场出口多样性对不同贸易方式下的出口动态存在异质性影响。贸易对象为发达国家的贸易市场分散度对加工贸易进入和一般贸易进入率没有显著的差别;而非发达国家的贸易市场分散度与贸易方式的交叉项系数符号显著为负,表明加工贸易企业的出口目的国更有可能选择发达地区,这可能是由于非发达地区的生产特征和市场需求限制了对加工贸易企业的吸引力。
企业退出率模型的估计结果如表4所示。模型（6）的回归结果显示,地区前一年产品出口多样化与本年地区的出口企业退出率之间不存在显著关系,说明产品出口多样性虽然可以促进企业进入出口市场,但对在位出口企业的退出没有明显的影响。模型（7）—模型（10）对多样化指标进行分解,相关多样化与不相关多样化变量的系数都不显著。这一结果表明,产品出口多样性虽然可以帮助地方企业进入出口市场,却无法帮助这些企业不被竞争激烈的国际市场淘汰。这显示出地方出口主要依靠短期的信息发现效应的积极溢出增加企业进入出口市场的机会,而难以依靠出口学习效应,迅速提高地方企业的出口能力。因此产品出口多样化并不能抑制地方的企业退出出口市场。
模型（6）和模型（7）显示,地区贸易市场分散度Dispi(t-1)的系数显著为负,这表明风险风散效应在其中确实发挥作用,地区的市场出口多样化程度高,能分散企业出口风险,降低该地区企业退出率。在模型（8）—模型（10）中,出口市场分散度被分解为两部分。结果显示在发达国家的贸易市场分散度系数都为负但基本都不显著,这表明与更多发达国家进行贸易并不能有效地降低地区企业的出口退出率;而非发达国家的贸易市场分散度的系数均显著为负,稳定出口作用明显。相比于非发达国家,发达国家在政治、制度、经济等方面相似性更高,上述结果表明只有当出口市场间存在较大差异时,市场出口多样性的风险分散效应才能发挥显著作用。
模型（9）中,产品出口多样性变量与贸易方式的交叉项不显著,说明其对企业退出出口市场的影响不存在贸易方式的差别。模型（10）中,两个贸易市场分散度与贸易方式的交叉项 D i sp _ n i ( t - 1 ) × tradetype 和 Disp _ d i ( t - 1 ) × tradetype 的系数都显著为正,这表明与更多国家进行贸易的风险分散效应对于一般贸易更明显。相比之下,加工贸易企业出口市场往往受到下游厂商主导,缺少本地嵌入性,更少地受到本地市场出口多样性的影响。

4.3 稳健性检验

中国作为参与全球生产网络,后来居上的第一贸易大国,具有与发达国家不同的贸易结构特点,即半数左右的出口是以加工贸易的形式产生的。为验证上述结论稳健性,本文将数据按照贸易方式分为两类,进行分组回归检验（表5和表6）。结果显示各变量符号与之前的回归结果基本一致。然而从系数大小和显著性上看,地方出口多样化对于两种贸易方式下的企业出口动态存在异质性影响,其对于一般贸易企业的影响均大于加工贸易企业。加工贸易的订单式生产方式,限定了企业出口产品和出口市场。一些加工企业受控于国外母公司,只参与定向的“产品内贸易”或“企业内贸易”。加工贸易企业因此更少受到地方出口结构的影响,也说明加工贸易企业相对独立于地方经济。因此,加工贸易更像是以“贸易”为外形,本质上是一种外向型经济的“劳务输出”[61]。
表5 出口多样性对进入率的影响（按贸易方式分组回归）

Tab. 5 The impact of export variety on the entry rate (the group regression results of trade types)

一般贸易 加工贸易
变量 模型(1) 模型(3) 模型(1) 模型(3)
VARi(t-1) 0.187*** 0.140*
RELVARi(t-1) 0.311*** 0.254*
UNRELVARi(t-1) 0.040* 0.133
Dispi(t-1) -0.528e-04 0.001
Disp_ni(t-1) 0.571e-04 0.397e-04
Disp_di(t-1) 0.001 -0.088
Controlst-1 √ √ √ √
constant 0.566*** 0.561*** 1.518*** 1.931***
Observations 2433 2433 2308 2308
Number of id 310 310 291 291

注：*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1;“ √ ”表示模型中加入控制变量。

表6 出口多样性对退出率的影响（按贸易方式分组回归）

Tab. 6 The impact of export variety on the exit rate (the group regression results of trade types)

一般贸易 加工贸易
变量 模型(6) 模型(8) 模型(6) 模型(8)
VARi(t-1) -0.018 -0.021
RELVARi(t-1) -0.009 -0.044
UNRELVARi(t-1) 0.006 0.005
Dispi(t-1) -0.004*** -0.001***
Disp_ni(t-1) -0.004** 0.003*
Disp_di(t-1) -0.009 -0.002
Controlst-1 √ √ √ √
constant 0.150*** 0.151*** 0.177*** 0.179***
Observations 2433 2433 2308 2308
Number of id 310 310 291 291

注：*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1;“ √ ”表示模型中加入控制变量。

有研究指出,部分企业参与出口市场存在试探性动机[47],往往只出口一年便退出出口市场。这使得企业退出与进入间存在动机上的关联。为了减少试探性出口对回归结果的影响,本文剔除在研究期内只存在一年出口行为的企业,重新计算地区企业出口进入率和退出率,回归结果（见表7）与未剔除只存在一年出口行为的企业时的结果大致相同。但是出口产品相关多样性显现出了显著的稳定地区出口退出的作用。这预示了地方出口学习效应的作用效果可能与企业参与出口的时间有关。对于能够在一段时期多次或持续出口的企业,出口产品相关多样性可以发挥出口学习效应,提升企业出口能力,稳定地区出口退出。
表7 稳健性检验（剔除仅存在一年出口的企业）

Tab. 7 Robustness test (excluding firms that only export for one year)

进入率 退出率
变量 模型(1) 模型(3) 模型(6) 模型(8)
VARi(t-1) 0.223*** -0.039
RELVARi(t-1) 0.228*** -0.026**
UNRELVARi(t-1) 0.089* -0.001
Dispi(t-1) -0.003* -0.001**
Disp_ni(t-1) -0.045** -0.003**
Disp_di(t-1) -0.037** -0.002
Controlst-1 √ √ √ √
constant 0.151*** 0.157*** 0.170*** 0.172***
Observations 4637 4637 4637 4637
Number of id 601 601 601 601

注：*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1;“ √ ”表示模型中加入控制变量。

5 结论

本文对中国企业的出口动态进行了较为细致的描述性分析,并从出口多样性的视角,探究中国地级市的企业进入退出出口动态的空间差异,重点关注地区产品出口多样性和市场出口多样性对地区企业出口动态的影响。2003—2011年间,中国企业出口动态,在时间上呈现从高速增长到稳定增长的变化特征。在空间上则表现出动态集聚特征,贸易高进入型地区呈现出从沿海逐级向内陆转移的趋势,其中相较于加工贸易,一般贸易的高进入型地区数量更多,并且呈现出更为明显的带块状整体内移、高进入型地区转化为低流动地区的特点。
中国企业出口动态受到地方出口多样性的影响。地区产品出口多样性主要依靠信息发现效应提升地方企业出口市场进入率,出口学习效应不明显,并不能阻止企业退出出口市场。金秀燕和许培源[62]指出,出口对企业生产率的作用方向并不明确,出口学习效应并不必然会发生。在中短期的研究中,出口学习效应往往并不显著[2,63],主要发挥作用的是信息发现效应。另一方面,地区市场出口多样性并不能促进企业进入出口市场,但可以抑制在位企业退出市场,这一结果与Dawley等[44]和陈勇兵等[46]的研究结论一致,并且这种市场分散效应对于一般贸易更强。此外,正如Greenaway等[64]以及许昌平[65]指出的,本文同样发现对于能够持续出口的企业而言,出口产品相关多样性同样能够降低地方企业出口退出率,在一定程度上预示,出口学习效应的显著与否与企业参与出口的时间有关。
地方的出口多样性体现了地方出口产品结构和出口市场结构,在地理维度的溢出效应下,通过出口学习效应、信息发现效应和风险分散效应,作用于地方企业出口动态,并塑造了出口动态的时空差异。对于出口进入和退出的结合分析结果表明促进企业进入国际市场仅仅是实现地区出口增长的第一步,同时关注企业退出,提升企业在国际市场的生存能力,才能保障地区出口的可持续增长。运用经济地理学的方法和理论来分析地区企业出口动态有助于更好地理解地区企业出口动态的差异性,为区域产业政策的制定提供参考依据,同时对于企业出口空间动态的研究也有助于更好地理解支撑贸易增长和贸易竞争力提升的内在机制。

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