南 开 经 济 研 究 NANKAI ECONOMIC STUDIES2009 年 第 6 期 No.6 2009 88$ 异质性企业贸易模型对中国企业出口的 适用性检验 唐宜红 林发勤 摘 要：本文通过我国 2005 年工业普查的企业数据， 对 Melitz(2003)的异质企业模型在我国的适用性问题进行了验证。 本研究主要检验企业要素生产率、 企业所有制形式、企业所处区域和企业要素比率等因素对我国企业出口的影响。 实证研究结果表明， 企业生产率越高越容易出口； 外商投资企业和东部地区企业更容易出口。 关于企业要素比率的结论是， 从整体来看，企业要素比率的作用不确定， 这说明了我国出口不再仅仅依赖丰裕的劳动禀赋， 出口结构也在不断升级。 分行业的检验结果显示， 在一些资本密集性的企业， 资本与劳动比率的提高，会显著促进企业的出口， 表明我国部分资本密集型企业也具有出口竞争力。 关键词：异质企业模型；全要素生产率；所有制形式；要素比率 一、引言与文献综述 改革开放 30 年来， 中国对外贸易发展迅速， 2007 年货物贸易出口额为 12180.1 亿 美元。 2008 年在世界金融危机影响下， 我国货物出口仍然达到 14285.5 亿美元。 究竟是 什么样的企业完成了这些出口任务呢？这些企业是同质的还是异质的？事实上， 企业 与企业之间存在很大的差异性， 生产率、 所有制形式、 所在行业和所在区域的不同， 都 会影响企业的出口水平。 有些企业出口能力很强， 譬如 2007 年前 20 大出口企业出口 额占当年我国出口总额的 11%， 其中大多数出口企业是外商投资企业， 他们集中在电子 行业领域， 而且全部位于中国的东部沿海地区。 这就说明企业本身情况的不同， 对企业 的出口行为具有很大的影响。 近年来， Melitz(2003)异质企业贸易模型解释了国际贸易中企业的差异和出口决 策行为之间的关系， 其理论不同于要素禀赋理论和规模经济贸易理论基于企业同质性 假定所进行的分析。 企业异质模型最核心的结论就是贸易能够引发生产率较高的企业 进入出口市场， 而生产率较低的企业只能继续为本土市场生产产品， 甚至退出市场， 国 际 贸 易 进 一 步 使 得 资 源 流 向 生 产 率 较 高 的 企 业 。Bernard ， Eaton ， Jensen 和 唐宜红， 对外经济贸易大学国际贸易学院(邮编： 100029)， E-mail： tanguibe126.com； 林发勤， 对外经济贸易大这国际 经济学院(邮编： 100029)， E-mail： linfaqinyahoo.com.cn。 本文是教育部 2009 年人文社会科学研究规划项目“本地市 场效应对中国出口商品结构的影响研究”(项目号： 09YJA790036)的阶段性研究成果。 南 开 经 济 研 究 NANKAI ECONOMIC STUDIES2009 年 第 6 期 No.6 2009 89Kortum(2003)也关注生产率和企业出口之间的关系， 指出生产率高的企业更易出口。 Helpman， Melitz 和 Yeaple(2004)拓展了 Melitz(2003)模型， 其考虑到建立海外分公司 的决策行为， 认为企业是出口， 还是实施 FDI， 取决于企业的生产率水平。 Yeaple (2005)应用一般均衡模型系统分析了企业异质性的根源。 Bernard， Jensen， Redding 和 Schott(2007)将异质企业贸易模型与传统要素禀赋和技术差异结合起来， 发现异质企 业的出口行为能够扩大比较优势， 带来生产率的提高。 关于企业特性与出口的关系， 实证研究早有涉足， 并取得颇丰的成果。 Bernard， Jensen 和 Lawrence(1995)针对美国企业的研究发现， 在美国只有很小一部分企业从事 出口贸易工作， 并且与非出口企业不同， 美国的出口企业表现为规模都相当大， 生产率 较高， 支付较高的工资， 使用更熟练的技术工人， 且更具备技术密集型和资本密集型特 征。 Bernard 和 Wagner(1997)针对德国企业的研究发现， 德国的出口企业和非出口企 业同样存在上述差异。 Helpman， Melitz 和 Yeaple(2004)对美国 1996 年出口企业进行 分析， 指出出口企业的生产率比非出口企业高 39%。 此外， 还有很多学者(Bernard 和 Jensen， 1999； Eaton， Kortum 和 Kramarz， 2004 等)探讨了企业出口与生产率之间的关 系， 并得出了类似的结论， 即出口企业拥有更高的生产率， 需要的劳动和资本。 在这些 发现的背后， 有两点最有影响力的假说： 其一是出口企业生产率高是因为市场的选择 行为(self-selection)， 即国际市场选择了生产率高的企业， 包括 Bernard 等(1995)针对 美国， Clerides、 Lach 和 Tybout(1998)针对哥伦比亚、 墨西哥和摩洛哥三国， Aw 等 (2000)针对我国的台湾地区和韩国， Delgado(2002)等针对西班牙的企业研究都支持了 这个假说； 其二是企业通过出口活动进行学习， 从而生产率得到了提高(learning by exporting)， 支持这一假说的文献有 Kraay(1999)针对中国大陆， Castellini(2001)针对意 大利， Baldwin 和 Gu(2003)针对加拿大， Van Biesrbroeck(2005)针对非洲， Lileeva 和 Trefler (2007)针对加拿大和 Crespi 等(2008)对英国的企业进行研究。 这些文献把重点 放在企业生产率、 企业规模等异质性上， 当然他们控制了其他变量的影响， 如外资和企 业要素比率等。 也有学者认为， 从实证的角度看， 除了生产率和企业规模外， 企业的异 质性还体现在人力资本和所有制等方面(Wagner 2007)。 我国国内对中国企业出口与 生产率研究的文献相对较少， 最近的研究有李春顶(2009A)对中国制造业 969 家上市 公司进行了经验验证， 认为中国企业数据是符合新新贸易理论的异质企业贸易模型。 但该文只是对于出口型企业和国内销售型企业的生产率进行了简单的统计比较， 缺乏 系统的计量检验， 而且该文也没有估计企业生产率， 而是用资本报酬来代替企业的生 产率。以上一些实证研究， 运用跨年度企业面板数据， 进行企业生产率与出口行为关系的分析， 由于我们采用的数据不是对同一家企业进行连续追踪的面板数据， 所以本 文重点对第一种假说“市场的选择行为”进行验证， 即在中国是不是生产率高的企业 另外， 李春顶(2009)对我国企业国际化路径的选择和生产率的关系进行了探索， 重点探究企业生产率的分布与国际化 路径选择出口还是对外直接投资的关系。 唐宜红、林发勤：异质性企业贸易模型对中国企业出口的适用性检验 90更容易出口来检验异质企业模型对中国企业出口的适用性。 另外， 本文还特别关注中 国企业在所有制形式、 所在行业和所在区域等差异对企业出口行为的影响。 本文结构安排如下： 除了第一部分引言和文献综述之外， 第二部分介绍计量模型、 数据和方法； 第三部分是计量研究结果及其分析； 最后为本文的结论和政策建议。 二、模型、数据和方法 (一) 基本模型 企业的异质性可以表现在很多方面， 诸如企业生产率、 所有制形式、 所在行业、 所 在区域和人力资本等方面， 甚至表现在外商投资来源的差异(Huang， 2004； Branstetter， Foley， 2007)， 这些差异都可能对企业出口行为产生影响， 因此为了检验异质企业模型 对我国企业出口的适用性， 我们使用以下基本计量模型： 012345lnProductivityStateCollectiveIndividualHMTEx=+ 678east9middleForeignln(/ )K LDD+ (1) 其中各变量的含义见表 1。 表 1 模型各变量的含义 变量 含 义 因变量 EX 出口虚拟变量， 如果该企业出口为 1， 否则为 0 自变量 Productivity 企业生产率 State 企业国有资本的份额 Collective 企业集体资本份额 Individual 企业私有资本份额 Hmt 企业来自我国港、 澳和台湾省的资本份额 Foreign 其他外商投资资本份额 lnK/L 企业资本/劳动对数 D(east) 企业是否在东部地区虚拟变量， 如果是取 1， 否则为 0 D(middle) 企业是否在中部地区虚拟变量， 如果是取 1， 否则为 0 根据异质企业模型， 最为重要的解释变量为企业生产率， 且其符号应该为正， 即生 产率越高的企业越容易出口。 其他的控制变量， 所有制形式和企业所在省份等， 都会对 我国企业的出口行为产生很大的影响。 企业的资本与劳动比率反映了该企业要素密集 的程度， 根据我国劳动力丰富的比较优势， 我国出口的大都是劳动密集型产品， 所以企 业的资本与劳动比率的符号预测为负， 即企业资本与劳动的比率越高， 该企业越不容 易出口。 生产率的衡量通常有两种方法： 一是劳动生产率指标。 由于 Melitz(2003)模型中 唯一的投入为劳动， 所以劳动生产率可以作为企业生产率的指标。 Crespi 等(2008)使用 劳动生产率作为企业生产率的指标来衡量； 二是全要素生产率(TFP)指标， 全要素生产南 开 经 济 研 究 NANKAI ECONOMIC STUDIES2009 年 第 6 期 No.6 2009 91率的估算通常用柯布-道格拉斯生产函数来描述，我们采用如下形式： kl iiiiYAKL=(如于淼杰， 2008) (2) 其中：iY，,iiK L分别代表企业 i 的产出、 资本投入和劳动投入；iA代表技术进步。为了测度 TFP， 首先对式(2)取对数： 0lnlnlnikiliiYKL=+ (3) 这样， TFP 就通过真实数据和预测拟合值lniY之差来衡量， 即： lnlniiiTFPYY= (4) (二) 数据 本文所使用的数据来自于2005 年我国开展的第次全国工业普查， 此次工业普查 涉及我国大陆境内第二、 第三产业的全部法人单位、 产业活动单位和个体经营户。 本文 选取了该工业普查数据中饮料制造业(代码为 15， 下同)、 纺织业(17)、 造纸及纸制品业 (22)、 文教体育用品制造业(24)、 化学原料及化学制品制造业(26)、 非金属矿物制品业 (31)、 黑色金属冶炼及压延加工业(32)、 有色金属冶炼及压延加工业(33)、 普通机械制 造业(35)、 专用设备制造业(36)和交通运输设备制造业(37)等 11 个产业 621141 家企 业数据， 企业在各行业和各省份的分布见表2和表3。 关于各变量的描述统计量见表 4。 表 2 各行业企业数目 行业 企业数目 15 23797 17 78472 22 37994 24 13438 26 70844 31 151728 32 19118 33 14332 35 108417 36 51882 37 51119 表 3 各省份的企业数目 省份 企业数目 省份 企业数目 省份 企业数目 北京 12 155 浙江 84 138 海南 619 天津 11 807 安徽 18