出口学习效应再验证_基于产品和市场的二维视角_桑瑞聪

出口学习效应再验证

——基于产品和市场的二维视角

桑瑞聪范剑勇

摘要：本文从产品和市场的二维视角，利用2000-2006年中国工业企业数据库和海关数据库，通过双重差分PSM方法对出口学习效应进行再验证，考察了多产品出口、单产品出口、多市场出口和单市场出口模式对企业生产率的影响。研究结果表明：不同出口模式下出口学习效应表现出显著的异质性；多市场和多产品出口对企业具有生产率提升效应，但在出口当年不明显，出口后第二和第三年生产率有显著改善，这说明企业需要一定时间来学习消化吸收国外先进的技术和知识；单产品出口和单市场出口企业生产率则没有显著提升。

关键词：出口学习效应；多产品出口；多市场出口

DOI:10.13510/https://www.360docs.net/doc/0e9031625.html,ki.jit.2017.04.004

引言

改革开放30年来，中国对外贸易实现了跨越式增长。1978-2010年间，我国出口年均增长率达17.2%。然而，近期的“十三五”规划纲要强调，中国对外贸易转型的根本目标不是为了实现进出口的增长，而是为了更好地促进生产率提升。在新常态下，如何更好地利用出口提高企业生产率，实现更高水平的对外开放是一个重要的现实问题。

近年来，随着“新新贸易理论”的发展和我国微观数据的可获得，很多学者对中国企业是否存在出口学习效应进行了深入探究，但目前尚未取得一致结论。一些学者证明了中国出口学习效应的存在性，认为企业在出口后由于改善产品质量和增加员工培训会提高生产率（张杰，2009；Yang，2010；钱学锋等，2011）。而另外一些学者却发现中国出口企业的生产率显著低于内销企业，即存在“生产率悖论”（李春顶，2010）。还有一些研究发现出口学习效应取决于贸易类型、出口密度、行业特征和所有制类型等因素（戴觅、余淼杰、Maitra，2014；范剑勇、冯猛，2013；包群等，2014；Du et al.，2012）。已有大量文献为深入理解出口与企业生产率关系提供了重要的微观证据和借鉴。然而，这些研究主要集中于对异质性企业

[基金项目]上海市教委创新项目“全球价值链视角下产业转移推动内陆产业集群发展机制研究”（15ZS072）；上海立信会计金融学院青年教师基金项目和“一带一路”研究院项目。

桑瑞聪：复旦大学经济学院200433，上海立信会计金融学院国际经贸学院201620电子信箱：sangrui-cong@https://www.360docs.net/doc/0e9031625.html,；范剑勇：复旦大学经济学院。

整体层面的讨论，对于更加微观层面的产品和市场异质性缺乏足够的关注。事实上，企业在出口过程中普遍存在着出口产品数量和出口目标市场国家数量的动态调整行为，这对企业生产率也具有重要影响（Bernard et al.，2010）。目前，已有一些学者从市场角度分析出口学习效应，Blalock&Gertler（2004）、De Loecker （2007）和刘斌（2015）考察了出口市场转变对于企业生产率的影响，但其主要关注的是出口市场的经济发展程度，即企业出口目的地由发展中国家转向发达国家后生产率的变化。而尚未从出口产品和市场数量视角对企业类型进行区分。相对于仅在一个市场出口一种产品的企业来说，在多个市场出口单产品的企业生产率可能提升更高。这是因为当企业参与到多个市场中进行出口贸易时，可以在不同出口目标国之间获得学习的范围经济和知识转移的范围经济。而多产品出口反而会导致企业偏离核心竞争力产品的生产，从而降低了生产率（Eckel&Neary，2010；Mayer，2014）。因此，出口学习效应与企业出口市场和产品数量密切相关，仅从单个维度的分析可能会存在一定偏误。

基于此，本文尝试从产品和市场的二维视角对出口学习效应进行再验证。利用2000-2006年中国工业企业数据库和海关数据库，并使用双重差分PSM方法深入考察了出口学习效应在多产品出口、多市场出口、单产品出口和单市场出口不同出口模式之间的异质性。结果发现，多市场出口企业生产率在出口中会得到改善，但在出口当年不明显，出口后第二年和第三年生产率有显著改善。多产品出口企业生产率在出口后第三年才会有明显提升，这是因为同时以多市场出口对企业生产率的正效应将会弥补多产品出口的负效应，从而使得多产品出口模式下的整体生产率表现为显著提升。单产品出口和单市场出口企业的生产率则没有显著提升。本文的研究将进一步丰富人们对出口和生产率之间关系的认识和理解，为出口政策的制定提供理论依据。

一、多市场出口、多产品出口与企业生产率的理论机制分析

（一）多市场出口与企业生产率

一方面，出口商可以从国外客户那里获得知识转移，为了满足国外消费者“挑剔”的需求，他们会提升产品质量和生产率水平；另一方面，企业生产率提升还受到大市场规模效应的影响。那些出口到高收入国家的企业会具有更高的生产率。当出口企业面对日益激烈的国际市场竞争时，会激发企业进行创新，减少企业内部管理的懈怠和企业生产中的X非效率。同时，企业在多个市场上出口多种产品也会面临较高的经营风险。特别是对新出口商来说，一开始建立出口关系具有极大的不确定性。然而，一旦企业进入到出口市场中，外部需求的不确定性减小，相应地企业出口能力和生产率也逐渐得到提升。因此，新出口商会倾向于开始只在单一出口市场上出口较少数量的产品，之后再拓展他们的出口市场范围和产品种类（Albor-noz et al.，2012）。

（二）多产品出口与企业生产率

近期基于寡头垄断和垄断竞争框架下的多产品企业理论，将产品和企业异质性

同时纳入分析中，模型假设增加产品的企业面临着范围不经济和成本异质性，激烈的国际市场竞争会使企业集中于生产和出口具有核心竞争力的单一或少数产品（Nocke&Yeaple，2006）。这是因为，企业在生产核心竞争力产品上具有最低的单位成本，将资源配置到这些核心产品的生产和出口上会带来生产率的提高（Eck-el&Neary，2010；Mayer，2014）。多产品的生产和出口意味着企业会将资源用于生产那些单位成本较高和生产率较低的缺乏竞争力的边缘产品，这会对生产率产生不利影响。

然而，在多市场出口情况下，以上多产品出口模式产生的负效应会被多市场出口的正效应所弥补。来自多市场出口的正效应主要包括以下两个方面：一是由于在多个市场出口产品而产生的范围经济。因为不同产品线之间可以共享生产过程中所需要的中间投入品，即不同产品线之间存在成本相关的互补效应（Panzar&Wil-lig，1981）；二是由于在多个市场出口而导致各贸易伙伴之间存在知识溢出，即学习的范围经济和知识转移效应（Laursen&Salter，2006）。当企业进入出口市场面临的风险较小时，他们会选择在多个市场与国外企业建立多种知识关联机制，以获得尽可能多的知识外溢。这些大量的外部知识关联会提高企业的创新能力，对生产率产生正向影响。当然，同时进入多个出口市场也会给企业带来较高的沉没成本，而只有生产率最高的企业才会选择该种出口模式。

二、中国企业出口产品多样化和市场多元化的特征化事实

（一）中国企业出口产品多样化和市场多元化的变动趋势

基于中国海关数据库，本文得到了企业出口产品和目标市场选择的一系列特征事实。2013年每个企业平均出口产品和国家数量分别为15.1个和8.5个。本文主要关注不同企业出口模式对生产率的影响，因此将全部出口企业分为四种类型：单产品单市场出口、单产品多市场出口、多产品单市场出口和多产品多市场出口。结果发现，多产品多市场出口的企业最多，占一半以上（如图1所示）。

本文又进一步统计了新出口企业的出口情况。对海关数据整理分析后，发现每年大约有30%的企业是新出口企业，且新出口企业平均出口产品和市场数量要少于老出口企业。老出口企业平均每年出口16.8个产品，平均出口国家为9.7个；而新出口企业平均每年出口产品和市场数量分别为12.8个和4.7个，仅为已有出口企业的一半。一般来说，新出口企业在出口第一年会选择出口较少的产品和国家，之后逐渐拓展出口产品和市场

数量。如表1和表2所示，在所有新出口企业中，出口第一年以单产品出口的企业占比为39.1%，单市场出口企业占比为47.1%。同时以单产品和单市场出口表1

新出口企业出口第一年出口产品和市场选择分布

的企业占比为60.8%，而同时在5个国家出口5种产品的企业占比仅为0.7%。并且，那些同时以单产品和单市场进入出口市场的新出口企业在进入出口市场5年中出口产品和市场数量不断增加。这与已有出口市场序贯进入的结论相一致（Albornoz et al.，2012）。

（二）不同出口模式下生产率比较本文将海关数据库和中国工业企业数据库进行匹配后，首先从整体上对不同出口模式下的生产率进行了比较，使用

了目前较为常用的半参数LP 方法来估计企业的全要素生产率TFP （具体详见第四部分的变量定义）。结果如表3所示，多产品出口企业生产率平均值为5.564，高于单产品出口企业的生产率5.361；多市场出口企业生产率平均值为5.593，高于单市场出口企业的生产率5.267。

三、数据、变量和计量模型

（一）数据来源

本文的数据来源于中国工业企业数据库（1998-2006）和海关数据库（2000-2013）。中国海关数据库全面记录了企业HS 八位码产品层面和出口国家的信息。工

业企业数据库提供了企业的所有特征变量，包括企业代码、名称、规模、年龄、资本

图12000-2013年不同出口模式企业数量占比

表2新出口企业在出口后1-5

年出口产品和市场数量

表3

不同出口模式下生产率比较

劳动比率等丰富的信息。第二部分的特征事实描述仅来自于海关数据库报告的信息，但进行出口学习效应验证时，需要同一时间段的工业企业数据库与其匹配。两套数据库所用企业代码不同，无法简单合并。本文在数据处理中发现2007年之后中国工业企业数据库存在一些数据缺失，整体质量相对于2000-2006年的数据库来说不高。受制于工业企业数据的可获得性，目前只计算出了2000-2006年中国工业企业生产率。基于此，本文选择仅将2000-2006年的工业企业数据库和同期的海关数据库进行合并，从而得到完整的企业产品层面数据。

（二）变量

1.生产率变量

本文使用了目前较为常用的半参数LP方法来估计企业的全要素生产率。LP方法通过使用原材料支出作为生产率冲击的代理变量试图解决中间投入品的内生性问题。这是微观层面估算TFP的一种标准方法。首先，本文基于OLS方法使用资本和中间投入品的高阶多项式的近似式估计了劳动系数；其次，利用第一步估计的劳动系数估计了资本和中间投入品的系数，最后得出生产率的有效估计。在估算TFP 时，本文使用了两位数部门不同的资本和劳动力系数。为了证明结果的稳健性，使用OLS和生产函数的固定效应同时估计了TFP。

2.出口模式变量

首先，根据企业出口产品和市场数量区分出四种不同的出口模式：出口产品数量大于1被定义为多产品出口，产品等于1则为单产品出口企业；出口市场数量大于1被定义为多市场出口企业，等于1则为单市场出口企业；其次，正如前文所述，在多产品出口模式下，多产品出口模式的负面效应会被多市场出口的正效应所抵消，因此又进一步将多产品出口模式细分为多产品多市场出口和多产品单市场出口两种模式，进而系统讨论

了不同出口模式对TFP的异

质性影响。

3.企业特征变量

本文在估计中控制了影

响出口选择的企业特征变量

X，包括企业年龄（Age）、

规模（就业人数employ-

ment）、资本劳动比（资本存量与从业人员年平均数之比的对数（stock_kl）、资本存量对数（stock_K）、工业增加值（lnV）、劳动生产率对数（laborproductivity）和全要素生产率（lnTFP）。表4列出了企业特征变量统计性描述。

（三）计量模型

本文使用双重差分PSM方法估计上文所述每个特定出口模式D N对企业生产率TFP增长的影响，即不同出口模式下“出口学习效应”的异质性。将未来始终以某一模式出口的企业定义为处理组，非出口企业定义为对照组。而根据以上定义的六

种出口模式可以构造一组二元虚拟变量D N

it （N=1,2,3,4,5,6），取值为1表示企业i为表4

企业特征变量统计性描述

处理组企业，取值为0表示对照组企业。i 代表企业，t 代表年份。具体如下：

D 1it ，单产品出口企业定义为1，非出口企业定义为0；D 2

it ，多产品出口企业定义

为1，非出口企业为0；D 3it ，单市场出口企业定义为1，非出口企业为0；D 4

it ，多市场出口企业定义为1，非出口企业为0；D 5

it ，在单一市场出口多种产品，即多产品单市场出口企业定义为1，非出口企业为0；D 6

it ，在多个市场出口多种产品，即多产品多市场出口企业定义为1，非出口企业为0。

以上特定出口模式对企业生产率的平均因果效应如下：

ATE =E ()TFP N it -TFP 0it |D N it =1=E ()TFP N it |D N it =1-E ()

TFP 0it |D N

it =1（1）

TFP it N 表示以特定模式N 出口的处理组企业生产率；TFP 0it 表示对照组的非出

口企业生产率。对式（1）进行因果推断时不能同时观测两种状态。如果简单比较会导致选择性偏差，PSM 则给出了一个解决选择性偏误的方法。根据企业特征变量将对照组企业与处理组企业进行匹配。当选择性偏误是0时，方程（1）可以进一步写为：

E ()TFP N it -TFP 0it |D N it =1,X it -1=E ()TFP N it |D N it =1,X it -1-E ()

TFP 0it |D N it =0,X it -1（2）

式（2）表明不同出口模式的处理组企业与其匹配的对照组企业之间生产率的差异与不同出口模式下因果效应的估计相一致。

在以上六种不同的出口模式下，每种企业每年的倾向性得分以Probit 模型估计得到：

Pr ()D N it =1=f ()

X it -1,TFP N it -1（3）

其中，因变量是表示企业某年是否以某一特定模式出口的虚拟变量D N

it 。解释变量包含了一系列出口前一年的控制变量X it -1。一般来说，生产率高的企业才会进行多产品和多市场出口。因此，本文还控制了企业前一期的生产率水平TFP N

it -1。

在将处理组和对照组企业匹配后，通过DID 的方法分别计算了不同出口模式下的平均处理效应ATT 。双重差分PSM 方法的优点是可以控制不可观测但不随时间变化的组间差异，比如处理组与对照组分别来自于不同地区和不同行业。

ATT N =1n ∑i ∈N ()TFP N it +1-TFP 0it +1-1n ∑i ∈N

()TFP N it -1-TFP 0it -1（4）

此处，对照组被定义为那些与处理组匹配上的集合，n 代表处理组的企业数量。t 代表处理组的出口年份，t-1代表了出口前一期，t+1代表出口后第一年。进行匹配的处理组和对照组的企业特征变量相似，因此在成功匹配后方程（4）右边第二项应该是统计上不显著的。因此，被估计的平均处理效应ATT 只剩下方程（4）右边第一项。

四、实证结果分析

（一）样本匹配前的Probit 模型结果分析

表5给出了不同出口模式下样本匹配前的Probit 模型分析结果。本文分析中所

选择的样本只包含每种出口模式下特定的处理组出口企业和对照组非出口企业。结果表明，整体来说，生产率高的企业会选择出口，因为进入出口市场需要企业承担固定的沉没成本。此外，与单产品和单市场出口模式相比，多产品和多市场出口模式下企业的生产率会更高。这是因为在多个市场出口或者多产品出口企业需要承担更多的出口市场进入成本，而生产率高的企业才可以承担得起这些固定成本，具有向多个国家市场出口多种产品的能力。可见，生产率是决定企业出口模式选择的一个重要因素。同时，这也证明了企业出口决策中具有自选择效应。此外，企业出口还与年龄、规模以及资本劳动比密切相关。规模越大、越年轻、资本密集度越高的企业越会选择出口。

（二）PSM结果分析

1.匹配有效性检验

为了消除上述“自选择效应”的影响，本文选择出口前一期的企业劳动生产率、工业增加值、TFP、企业资本存量、规模、年龄进行匹配，并在匹配中控制了行业和年份效应。各变量匹配有效性检验如表6所示①。匹配前各企业特征变量均存在显著差异，而经过匹配后各变量均不存在显著性差异，说明达到了较好的匹配效果，从而可以较为准确地检验出口后生产率差异的显著性。在检验中，那些在研究期内开始是非出口企业后续又出口的企业不包含在对照组中，即对照组中是那些研究期内从未有出口行为的非出口企业。这可以使得对照组和处理组之间的差异不会受到对照组企业后续出口的影响。

模型结果

表5不同出口模式的Probit

2.双重差分PSM估计结果

本文使用了一配一和二配一的最临近方法检验了不同出口模式“出口学习效

①考虑到篇幅有限性，文中未列出多产品多市场和多产品单市场出口与非出口的匹配有效性检验结果。若需要，请与笔者联系。

应”的异质性。表7给出了出口对生产率影响的平均处理效应。结果发现，多产品出口企业和多市场出口企业可以在出口后实现生产率提升，而在出口当年不明显，但是在出口后第二年和第三年生产率有显著的提升，这说明企业吸收国外先进的技

表6

匹配有效性检验

注：t-1指出口前一期；*、**和***分别表示1%、5%和10%的显著性水平。

表7

出口对生产率的平均处理效应

ATT

注：*、**和***分别表示1%、5%和10%的显著性水平；括号内是t 统计值；NN1和NN2分别代表一配一和二配一最邻近匹配；ATT 是平均处理效应。

术和知识需要一定的时间；而始终以单一产品出口和单个市场出口的企业生产率没有显著提升。表7最后两行是进一步又将多产品出口模式细分为多产品多市场出口和多产品单市场出口两种模式，结果表明只有同时以多产品多市场出口的企业在出口第二年和第三年存在显著的效率提升，而以多产品单市场出口的企业并未带来生产率的提升，并且在出口第三年反而对企业生产率产生了显著的负向影响。这些结果表明多市场出口具有较强的学习效应，企业采取多市场方式可以发挥规模经济和范围经济优势。一方面在不同出口市场上获取的各种外部知识间具有互补性，另一方面企业自有知识和获取的外部知识间也可以形成很强的互补性（Cassi-man&Veugelers ，2006）。即在某个出口市场上获得的知识可以改善企业的吸收能力，帮助企业较快地从其他市场获取新知识。多产品企业在出口后之所以生产率会提升主要是因为多产品出口对生产率的负效应被多市场出口的正效应所弥补。这也验证了已有多产品企业框架下的结论，即多产品出口导致企业将资源用于生产单位成本较高和生产率较低的边缘产品，从而对生产率产生不利影响。因此，不同出口模式下的“出口学习效应”存在异质性，并且还可能与企业出口持续期有关。

（三）稳健性检验

为了避免内生性，本文以上部分使用虚拟变量0和1定义了不同的出口模式，采用双重差分PSM 方法对不同出口模式下的“出口学习效应”进行了分析。考虑到出口产品和市场数量本身也是连续性数据，因此本文进一步使用OLS 和固定效应方法进行稳健性检验，如表8所示。估计结果表明，出口产品数量和市场数量的系数均在1%的水平上显著。出口产品数量与企业生产率之间呈反向变动关系，即出口产品多会导致生产率下降，这与多产品企业框架下的结论一致。而出口市场数量与企业生产率之间呈同向变动关系，这说明企业可以在多个市场获得范围

经济，形成知识和技术互补。这也再次验证了上文的结论。

五、结论和启示

本文从产品和市场二维视角出发，基于2000-2006年中国工业企业数据库和海关数据库，采用双重差分PSM 方法对出口学习效应进行再验证，考察了多产品出口、多市场出口、单产品出口和单市场出口模式对企业生产率的影响。研究发现，不同模式下出口学习效应存在显著异质性。多产品和多市场出口企业可以在出口后实现生产率提升，而在出口当年不明显，出口后第二年和第三年生产率有显著提表8

稳健性检验结果

注：*、**和***分别表示1%、5%和10%的显著性水平；括号内是t 统计值。

升，这说明企业吸收国外先进的技术和知识需要一定时间；单产品出口和单个市场出口企业生产率并没有显著提升。进一步将多产品出口模式细分为多产品多市场出口和多产品单市场出口两种来考察，结果表明只有多产品多市场出口企业在出口第二年和第三年存在显著的效率提升，而多产品单市场出口企业并未带来生产率提升，并且在出口第三年反而对企业生产率产生了显著的负向影响，这说明多产品出口模式下多市场的正效应弥补了多产品出口对生产率的负效应冲击。以上分析对我国如何实现更高水平对外开放具有重要的政策启示。

第一，在出口市场国家选择上，企业应采取出口市场多元化方式，积极拓展出口市场。加快建立与“一带一路”沿线国家的经贸联盟，让更多企业可以将产品出口到新兴市场国家。在出口产品选择上，企业应根据国外消费需求不断推动新产品和新技术的研发，集中于核心竞争力产品的生产和出口，提升出口产品质量，使资源配置到生产率最高的产品上，避免企业出口产品的同质化和低价格恶性竞争问题。

第二，降低企业进入国外市场的成本，减少企业进入国外市场的风险。一方面，政府应进一步推进贸易自由化，缩短负面清单，简化贸易审批程序，尽可能降低企业出口的固定成本；另一方面，对出口市场消费者的偏好和市场规模进行早期的预判和分析，更精准地了解目标市场国家的需求，从而使企业在出口市场中承担较小的风险。

第三，提高企业自身的吸收能力。从长期来看，中国企业出口竞争力不再依赖于廉价的劳动力和资源，而是要依靠于人力资本和技术等高端生产要素。因此，企业需要通过加强员工培训、增加R&D投资来增强自身的吸收能力，从而在国外市场中获取更多的知识溢出。

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（责任编辑王瀛）Retest of Learning-by-exporting Effect:An Empirical Analysis Based on

Product and Market Perspective

SANG Ruicong FAN Jianyong

Abstract:This paper retests learning-by-exporting effect from two perspec-tives of product and market,using the Chinese industrial enterprise database and customs database from2000-2006through the differences-in-differences PSM meth-od.It divides the export patterns into different types:single-product export,multi-product export,single-market export and multi-market export.The research shows that:the learning-by-export effect is significantly heterogeneous in different export patterns.The pattern of multi-market and multi-product export have positive ef-fect on the productivity of enterprises,but the effect is not significant in the first year,it increases significantly in the second and third years,which indicates that firms need some time to digest and absorb the foreign advanced technology and knowledge.However,the export of single-product and single-market has no significant effect on the productivity of enterprises.

KeyWords:Learning-by-export Effect;Multi-product Export;Multi-market Ex-port