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出口企业引致了企业出口吗
张金万，梅林海，郑睦涌**
（暨南大学经济学院）
5 摘要：本文主要研究已出口企业对其它非出口企业出口抉择的影响，即出口企业是否能够引
导非出口企业出口。通过使用 2005—2006 年中国制造业企业数据，从省份—行业及单个企
业两个层面来分别考察。结果表明，在省份—行业层面，省份—行业层面新增出口企业数
量（广度）、平均出口规模（深度）受到前一年省份—行业已出口企业显著影响，企业生
产率因素对新出口企业数量（广度）影响不显著，而对新增出口企业平均出口规模影响显10
著（深度）。
单个企业出口决策的影响因素复杂，企业出口决策受前一年已出口企业数量、规模影响
显著，而且受到企业规模、融资约束、研发投入等因素的影响。其中，值得注意的是，企
业生产率因素对企业出口决策具有较为显著的负面影响，这可能是因为新增出口企业中有
一定的比例为外资企业、加工贸易企业，同时由于中国区域、产业发展的不平衡，东部沿15
海省份企业、开放度较高产业的企业面对更多的出口企业，能够有效的克服信息障碍进行
出口，而这类企业出口并不一定需要较高的生产率。企业出口规模同样受已出口企业数量
及出口规模正向的显著影响，对新增出口企业而言其生产率越高则其出口规模越大。这表
明出口企业能够引导非出口企业出口并影响其出口规模的大小。
关键词： 企业异质性；信息障碍；出口决策 20
中图分类号：F740
Do exported firms induce firms export?
Zhang Jinwan, Mei Linhai, Zheng Muyong
(College of Economics,Jinan University) 25
Abstract: This paper studies the impact of exported firms on the other firms ‘exporting choice, in
another word, whether exported firms induce un-exported firms export. By using Chinese
manufacturing enterprises data of 2005 and 2006, we examine this effect at two levels: the
provinces-industries level and individual firm level. The results show that on the
provinces-industries level, the numbers of new export firms (breadth) and average export scales 30
(depth) are affected significantly by the previous year’s exported firms. Firms’ productivity
doesn’t have significant impact on the numbers of new export firms (breadth) but have significant
impact on the average export scales (depth).
Factors affecting individual firm’s export choice are complex. Firm’s exporting decision is
affected significantly by the previous year’s exporting firms, and also affected by firm size, 35
financing constraints, R & D investment and other factors. New export firms’ scale is also affected
by exported firms, to the new exporters the higher the productivity, the higher their exporting
scales. This reveals that exported firms can induce firm exporting and affect its’ exporting
scales.
Key words: heterogeneous firm；information barrier； export decisions 40
0 引言
国际贸易是一个经济体经济发展的重要组成部分，中国的货物贸易世界排名相继超过德
国和日本，在 2009 年成为世界第一出口大国，2013 年成为世界上第一货物贸易大国，2013
年全年货物进出口总额为 万亿美元，其中出口额 万亿美元，2013 年中国的 GDP 45
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约为 万亿美元，出口额占 GDP 的比重约为 %。出口在带动经济增长、促进就
业、提高企业技术和生产率水平方面具有重要的作用。
企业是国际贸易的主体。出口企业的扩张包括两方面：已出口企业在出口单一产品数量
上的扩张即集约边际方向的发展，另一方面是因为每年有大量的企业开始出口及现有出口企50
业出口产品种类、出口目的地的扩张即扩展边际方向的拓展。异质性企业贸易理论特别强调
扩展边际的重要性。当出口产品替代弹性高时，集约边际对贸易壁垒的变化更为敏感，而扩
展边际对其变化不敏感（Channey，2008）[1]，这对于一个国家或地区应对贸易风险具有重
要启示。在我国，出口企业多集中于东部沿海特别是粤、苏、浙等省份，而中西部地区出口
企业数量相对较少。研究我国出口企业决策具有重要的理论和现实意义。 55
本文的研究有助于解释出口企业能否引导其他企业出口即出口企业是否存在溢出效应、
中国新增出口企业出口决策行为及其地域—行业分布特征。部分研究表明中国出口企业的生
产率均值低于非出口企业，出口规模与生产率负相关，即存在“生产率悖论”，并将其归因
于大量加工贸易企业的存在（李春顶，2010）[2]。而本文的研究为中国出口企业生产率不一
定高于非出口企业提供了一个新的视角。同时，东部沿海省份每年有大量企业出口，而中西60
部地区出口企业数量较少，并且东部地区出口规模较西部地区大，部分原因是因为境内运输
成本的高企（黄玖立，2012）[3]，而已有出口企业对其它非出口企业的示范、引导、溢出效
应，则有利克服信息障碍，增加企业出口数量（广度）和出口规模（深度），这能够在一定
程度上解释这一现象。
1 理论回顾 65
异质性企业贸易理论
随着国际贸易领域企业微观数据特别是企业和产品层面数据的充实，传统贸易理论无法
从微观视角解释贸易现象。异质性企业贸易理论为从微观视角研究贸易现象特别是企业出口
行为提供了较为完善的理论框架，这与传统的从国家、行业宏观层面来研究贸易现象的贸易
理论很大的不同，其对现实世界中的贸易现象解释更为有力。 70
在异质性企业贸易理论之前，有学者使用企业微观数据利用实证方法考察企业出口行
为。借鉴解释行业内贸易现象的代表性企业模型，Melitz (2003)[4]将企业的异质性特征即企
业生产率差异引入到该模型中，其模型成为从企业微观视角分析国际贸易的一个理论框架。
模型中假设即将进入一个行业的企业面临固定成本，并且固定成本将会成为沉默成本的，潜
在进入者的生产率水平具有不确定性，一旦企业付出了沉默成本它将得到一个根据固定分布75
（Pareto 分布）确定的生产率水平。固定成本的存在意味着那些生产率低于零利润生产率临
界值的企业会退出行业，出口的固定成本和可变成本的存在使得只有那些生产率水平高于出
口临界值的企业才能在出口中有利可图。而出口后市场份额效应反过来又会使得这些企业的
规模进一步扩大，企业的进入、退出行为以及市场份额效应使得行业生产率水平不断提高。
该理论成功解释了企业的出口行为，成为异质性企业贸易理论的基石。 80
在 Melitz 模型的基础上，国外相关学者从不同角度对国际贸易现象和企业出口行为进
行解释。从契约理论角度，Antras（2008）[5]探讨了企业是应该在企业内部组织生产活动还
是在企业边际以外，假定存在不完全契约，在考虑企业生产率差异的情况下，研究企业是自
己生产中间投入品还是采购中间投入品以及从哪个国家采购，最终通过模型得到一个均衡，
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认为不同生产率水平的企业选择不同的企业组织结构和供货商。从多产品出口与企业出口目85
的地选择角度，Bernard（2011）[6]在 Metilz 模型的基础上，考虑了多产品企业出口的情形，
企业生产率越高，则企业已有的出口产品对其出口市场的出口规模会更大，企业的生产率与
其出口广度正相关， Mayer（2011）[7] 拓展了 Melitz 的模型，认为企业可以生产多个种类
的不同产品，但每种产品的生产效率不同，新产品的生产效率会比现有产品的低。企业有核
心产品和外围产品，根据市场竞争程度的不同，其出口产品种类不同。 90
Metlitz（2003）的模型假定市场是完全的，这与现实中的情形不相符。市场中存在各种
形式的摩擦，市场是不完全的，比如金融市场存在信息不对称导致企业融资困难，劳动力市
场会存在员工—企业不匹配的问题，出口市场存在信息障碍。从融资约束角度，Chaney（2005）
在改进的贸易模型中考虑了企业流动性约束，如果企业为了进入国外市场必须付出固定的进
入成本，并且支付这些成本时面临流动性约束，则只有那些具有充足流动性的企业才能出口。95
那些能够通过国内销售收入产生更大流动性的高生产率企业，以及流动性较强的企业，更倾
向于出口。模型预测若企业流动性缺乏、企业之间流动性分布不均，则总出口额会更低。
Manova（2013)[8]分析了融资约束影响贸易的三种机制，即异质性企业选择进入国内生产、
国内厂商出口、企业出口程度，研究发现金融发达的经济体在金融弱势的行业出口量更大，
因为它们进入更多的出口市场，在每个出口目的地出口更多商品，每种商品出售的更多。从100
劳动力要素市场的角度，Helpman and Itskhoki（2010）[9]在企业异质性的基础上发展了一个
新的理论框架来考察国际贸易对收入分配的影响，在 Melitz 理论框架中加入了一系列其他
因素如企业和员工的异质性、劳动力市场的搜寻匹配摩擦、企业对员工的筛选。大的企业会
支付更高的工资而且出口企业比非出口企业支付的工资更高。贸易开放强化了工资的不平等
行并增加了失业，但是如果工人是风险中性的则未来获得的福利会被强化。贸易障碍的较弱105
即可能增加工资不平等，也可能降低工资不平等。Helpman (2012)[10]运用巴西的数据，使
用结构方程的方法估算了当劳动市场存在摩擦性时企业的雇佣人数和工资方程，估计结果与
理论分析相吻合。
出口企业引致企业出口的理论基础
国际贸易领域企业出口行为的典型事实： 110
国际贸易领域关于企业出口决策和行为模式上，存在如下典型事实：
首先，大部分企业并不出口，根据异质性企业贸易理论，只有那些具有较高的生产率并
能够克服出口固定成本的企业才会选择出口（Melitz，2003）。同时，出口企业存在较强的
动态变化，有研究发现，在哥伦比亚约半数的出口企业在前一年未出口，并且这些新出口企
业中的大部分在下一年将不会持续出口，其中部分企业能够持续出口，这些企业在未来出口115
量迅速扩大并在出口扩张中占半数以上（Eaton，2007）[11]。根据中国工业企业数据库的筛
选数据，2006 年出口企业数量为 78061 家，其中新增出口企业为 18216 家，约占总出口数
量的 23%，中国企业同样存在较强的出口市场进入、退出动态变化。
其次，企业存在序贯出口，企业倾向于向地理距离更近并与之前出口目的地文化相关的
国家出口，即企业的出口目的地选择受到之前出口目的地的影响，企业出口存在历史路径依120
赖，这可能是由于对搜集新出口目的地商业信息的需要（Defever, 2010）[12]，这间接说明企
业在做出口决策时受市场信息影响明显。
第三，企业出口存在信息障碍。有学者通过对华人关系网络研究，发现华人关系网络的
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存在有助于增加地区双边贸易量，这是贸易领域存在信息障碍的重要证据，社会（企业）网
络的存在能够减轻贸易中的信息障碍（Rauch，2002）[13]。 125
基于以上事实，有理由认为企业出口面临信息障碍，企业出口决策和行为会受到信息障
碍的影响。首次出口的企业由于对目的地市场特征、出口目的地消费者偏好、分销网络等信
息缺乏，会受到已出口企业的影响。这种影响首先表现在出口决策上，其次是出口目的地选
择及出口产品选择上。基于同一地区行业内企业关系更加紧密的假设，本文利用省份—行业
已出口企业数量及其特征来考察对未出口企业出口决策及出口规模、新增出口企业数量（广130
度）、规模（深度）的影响。
出口企业引致企业出口的理论基础
企业的信息、融资渠道、要素市场等不可能是无摩擦的，而各个国家的市场发育程度差
异巨大，因此其对出口企业的影响也是不一致的。信息传导成本的不同对企业出口抉择的影
响，企业选择出口还是对外直接投资受到信息传导成本的显著影响，需要与消费者直接交流135
的商品和服务更可能在目的地市场被生产，而需要企业内部复杂信息交流来生产的商品则更
可能会出口（Oldenski，2012）[14]。我国东西距离远，东西部地区出口企业数量、规模差距
巨大，即使是东部沿海省份，不同地区企业出口数量（广度）、企业出口规模（深度）同样
存在较大的差距，而仅仅用地理位置差异、运输成本的差异无法解释这种现象。东西部地区
面临的出口信息差异巨大，从直觉来看，东部沿海发达城市中的企业出口更为容易，比如东140
部地区存在大量的国家贸易公司，这些公司本身并不从事生产活动而是通过采购企业厂商的
产品然后出口，其存在的依据或者能够生存的条件就是掌握了出口信息。西部地区企业面临
更大的信息障碍，一方面是因为地理位置较为偏远，外商投资企业较少，另外由于产业发育
与集聚程度不够。
企业要出口必须首先拥有一定的信息，即与出口目的地具有一定的关联，这种关联性可145
能是直接的或者间接的。企业会向那些有一定关联的市场出口，出口信息障碍（市场信息摩
擦性）会影响企业出口行为。潜在的出口者有两种途径寻找国外贸易伙伴，一种方式是随机
性的直接寻找，这种方式受企业外部的信息和随机性因素影响明显，另一种途径是利用在其
他出口目的地已有的关联网络，企业网络结构的存在较好的解释了出口企业出口目的地的地
域分布特征及出口企业动态（Chaney，2013）[15]。企业之间、行业之间是相互关联的，这150
种关联性有不同的表现形式。企业之间、行业之间存在网络结构，这种网络结构的存在会因
一个企业的随机性冲击而影响整个宏观经济。美国生产部门之间存在投入—产出网络结构，
对某一个部门特定的冲击会对整个宏观波动产生不可忽视的影响，总波动下降的速率由投入
—产出网络结构的不同所决定（Acemoglu，2012）[16]。企业或者行业之间可以通过投入产
出相互关联。由于数据的可得性，识别企业上下游有很大的难度，另外企业间的相互关联也155
可能是受地区等其他因素，因此，选择省份—行业已出口企业数量、生产率等特征，来考察
其对同一省份—行业企业出口抉择的影响具有可行性。
出口企业具有溢出效应。虽然不同学者对出口溢出效应的存在与否存在不同见解，但是
普遍观点认为长期内出口企业存在技术溢出，而短期内信息溢出效应会更显著。因为新技术、
新管理模式的采用是一个较为长期的过程，周期较长。而信息传播途径较多，出口企业的出160
口信息很容易通过劳动力流动、竞争对手考察而溢出。出口信息的溢出会对相关企业出口行
为产生重要的影响。例如，Koenig（2010）[17]使用 1998 至 2003 法国出口流量数据，研究本
地出口溢出对出口集约边际（是否出口）和扩展边际（出口量）的影响，发现出口溢出效应
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对出口决策有影响而对出口规模没有影响，并认为出口溢出效应是通过出口固定成本而不是
可变成本起作用。出口企业对其他企业出口行为的影响在同一地域更强烈而随着距离的增加165
而递减。
本文从一个不同的视角来考察出口企业是否能够引导其他企业出口，即出口企业对新增
出口企业出口决策有无影响及影响程度有多大。出口企业面临信息障碍，典型的事实如出口
企业目的地分布具有一定的规律特征。企业间存在网络结构，企业有多种途径相互关联，如
上下游关系，地域上的集聚，企业商会等等。从直觉的看，同一地区同—行业内的企业由于170
地理距离更近且处于同一行业，通过劳动力流动、市场等具有更加紧密的联系，出口企业可
能存在信息溢出而对其他企业出口行为产生影响，因此同一省份—行业内已出口企业无疑是
省份—行业内新增出口获取出口信息的一种重要方式。因此，通过研究省份—行业已出口企
业数量、生产率、出口规模等特征来研究其对企业出口抉择的影响是可行的。
2 数据说明 175
本文使用 2005 年及 2006 年中国工业企业数据库数据，该数据库包括所有国有企业及销
售额在 500 万以上的其他类制造业企业数据。单个样本包含 100 多个财务指标。其中部分样
本的有偏误，参考谢千里（2008）[18]等的做法，剔除如下异常数据：（1）企业员工人数少
于 8 人的企业，(2)企业资本额、固定资产额、流动资产额、中间投入量中的任何一项小于 0
的企业。2005 年全部企业数量为 271835，筛选后的数量为 262509，其中出口企业数量 74082。180
2006 年全部企业数量为 301961，筛选后的数量为 292767，出口企业数量为 78061 家，当年
新增出口企业共 18216 家。首先计算按照省份—行业分类，计算 2006 年新增出省份—行业
企业数量及其他变量均值，以及 2005 年省份—行业出口企业数量、平均生产率、出口规模
均值等。其次寻找出 2006 年所有未出口企业及新增出口企业数据。
估计企业生产率的常用计算方法有两种：一种是参数法，另一种是非参数法。参数法主要185
是增长核算方法，通常运用索洛模型来估计，得到的索洛残差即为企业全要素生产率 tfp。
由于大量微观数据的运用，在使用此方法估计时极易产生选择性偏差和同步偏差，即样本所
含的企业数据是能够观察到的，一些退出市场的企业没有被包含在样本中，同时企业能够观
察到自身的生产率水平，面对生产率冲击时企业能够通过调整要素投入来应对此类冲击。余
淼杰（2010）[19]使用改进的 Olley—Pakes 方法以控制生产率估计的同步偏差，在估计中嵌190
入企业生存概率模型来解决这两个问题，该方法较好的解决了上述问题。Levisohn and
Petrin（2003）[20]针对 Olley—Pakes 估计方法所存在的问题进行了修正，避免了 OP 方法
在估计时舍弃部分变量的问题。非参数方法主要有数据包络分析（DEA）和 FDH 方法，这类
方法一般不需有要提前假设参数的模型，因此可以避免因模型假设不同而带来的偏误。
本文所使用的数据为横截面数据，虽然从时间维度来看企业会根据观察到的变化来调195
整要素投入即存在同步偏差，但是单个年份的截面企业数据不存在这种问题，因此采用普通
的索洛残值法来估计全要素生产率。所使用的数据为中国制造业企业，而 C—D 生产函数对
制造业企业的估计较为准确，因此设定企业生产函数如下：
j j j j jY L K M
（1）
Y
j 表示企业的产出，用工业增加值表示，
L
j 表示企业劳动力数量，用全部员工数200
量表示，
K
j为资本投入，使用企业固定资产净值年平均余额表示，
M
j为中间投入品，将中
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间投入品加入到方程中是因为制造业企业不同于其他行业的企业，这类企业需要较高比例的
中间投入品。 j
即为企业全要素生产率。对上式取对数，转化为线性形式：
j j j j jy l k m u （2）
jy 、 j
l
、 j
k
、 j
m
分别表示Y
j
、 L
j
、K
j
、M
j
的对数形式。通过对（2）式按205
照行业分类估计可以得到不同企业全要素生产率的估计值。通过对省份—行业数据的处理，
表 1 显示了各变量的统计性描述：
表 1 省份—行业出口企业及新增出口企业变量特征（小五号宋体）
变量 min max avg var
inv05 0 93482
tfp05
nu05 0 3014
per06 14 70926
int06 -18683
inv06 0 199310
exp06 0 2732425
tfp06
nu06 1 701
符号说明：
inv05 指 05 年按省份—行业分类计算的企业研发投入均值； 210
tfp05 指 05 年按省份—行业分类计算的企业全要素生产率均值；
nu05 指 05 年按省份—行业分类计算的出口企业数量；
per06 指 06 年按省份—行业分类计算的新增出口企业平均规模；
int06 指 06 年按省份—行业分类计算的新增出口企业平均利息；
exp06 指 06 年按省份—行业分类计算的新增出口企业平均出口规模； 215
tfp06 指 06 年按省份—行业分类计算的新增出口企业全要素生产率均值；
nu06 指 06 年按省份—行业分类计算的新增出口企业数量。
由表 1 可知，06 年新增加出口企业生产率均值高于 05 年已出口企业均值，从平均值来
看符合异质性企业贸易理论。图 1 描绘 06 省份—行业新增出口企业数量和 05 年省份—行业
已出口企业数量之间的关系，可知 06 年省份—行业维度新增出口数量和 06 年省份—行业维220
度已出口企业数量存在明显的线性关系。即已出口企业与新增出口企业存在较强的联系，要
判断两者之间是否存在因果关系则需要进一步的验证。而新增出口企业生产率均值与 06 年
省份—行业维度新增出口数量没有明显的线性关系。
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0 500 1500 2500
0
1
0
0
2
0
0
3
0
0
4
0
0
5
0
0
6
0
0
7
0
0
05年出口企业数量
0
6
年
新
增
出
口
企
业
数
量
-2 -1 0 1 2 3
0
1
0
0
2
0
0
3
0
0
4
0
0
5
0
0
6
0
0
7
0
0
06年生产率
图 1 06年新增出口企业数量与生产率及 05年出口企业数量关系 225
3 计量模型及实证结果
已出口企业对新增出口企业数量（广度）、规模（深度）影响
为研究出口企业对其他企业出口抉择的影响，首先从省份—行业维度来考察，同一省份
—行业内企业具有更加紧密的联系，企业间的相互影响更为深远。虽然企业间可能存在技术
溢出，但是技术的扩散是一个较为长期的过程，而信息则不同，信息特别是市场方面的信息230
传播途径广、较为快捷。根据异质性企业贸易的相关理论研究，考虑如下模型：
0 1 2 0605i i i iY nu tfp X （3）
其中 i 代表单个企业， iY 代表 06 年企业省份—行业维度出口企业数量（nu06）或平均出口
规模（exp06）， 05inu 表示 05 年省份—行业维度出口企业数量， 06tfp 表示 06 年企业省份
—行业维度企业全要素生产率的均值， iX 表示其他控制变量， i
表示随机误差项。各变量235
选择的理论基础如下：
（1） 05inu ，根据前文的理论分析，企业出口面临信息障碍，特别是对于中国企业而言，
地理位置因素使得东部沿海发达省份企业与中西部企业所面临的出口信息有巨大差别。而出
口信息的一个重要来源为已出口企业，已出口企业对其他企业存在信息溢出效应，虽然每个
企业的对信息的吸收、转化能力有差别。基于同一地区同一行业的企业的信息流动更为便利240
的假设，使用上一年省份—行业出口企业数量来考察对省份—行业新出口企业数量、平均规
模的影响。
（2） 06tfp ，根据企业异质性贸易理论的相关理论及实证研究，生产率是决定企业出口与否
的关键，只有那些具有较高生产率水平的企业才能克服出口的固定成本，生产率水平不仅决
定企业的出口决策，而且影响企业出口产品种类、目的地选择，相关研究表明生产率与企业245
的出口广度正相关，即企业生产率越高，其出口产品种类越多同时目的地越广泛
（Bernard,2011）。
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（3）其他控制变量：①研发投入 RD06。虽然有研究发现出口企业更愿意创新和采用新技
术，如 Bustos (2011)研究认为阿根廷的出口企业相对于非出口企业在新技术投入上花费更
多。但是对于创新投入和出口的关系目前存在不同的学术观点[21]。Lileeva (2010)[22]使用250
加拿大数据研究发现关税下降引致加拿大新出口企业更高的产品创新速率和采用更先进的
生产技术，这反过来会导致这些新出口企业的劳动率有大的提升。 鉴于企业创新与出口联
系密切，将企业研发投入做为企业创新的一个指标来考量其对出口影响。②利息支出 IN06。
异质性企业贸易理论假设金融市场没有摩擦，但这一假设与现实是不相符的。现实中企业在
一定程度上或多或少的面临流动性和融资渠道的约束。Chaney(2005)[23]首次在企业异质性模255
型框架中纳入流动性约束，并预测高流动性的企业所受信贷约束小从而更倾向于出口。李志
远（2013）[24]在 Melitz 的一般均衡模型中引入信贷约束，研究企业的信贷约束如何与生产
率一起影响它的出口决策。其研究发现项目成功率高使企业能够更容易获得金融中介的外部
融资，并且外资企业具有较小的信贷约束。融资约束对企业出口决策具有重要影响，在此使
用企业利息作为衡量其所面临的融资约束的指标。其他控制变量变量包括上一年生产率260
（tfp05）、上一年的研发投入(rd05)等。
首先对省份—行业新增出口企业数量模型进行估计。将样本数据取对数可能会使估计结果
更优，但是考虑到样本的数据有些为 0，而且省份—行业数据量较小，取对数需要去除一小
部分数据。实际估计后发现对数形式的估计结果并不会更优，在此仅给出一般的估计结果。
模型估计结果如下： 265
表 2 省份—行业层面 06 年新增出口企业数量估计结果
因变量 nu06 （1） （2） （3） （4） （5）
tfp06
（） （） （） （） （）
nu05 *** *** *** *** ***
（） （） （） （） （）
rd06 -05 -05 -05 -05
（） （） （） （）
in06 -06 -06 -06
（） （） （）
rd05 -06 -06
（） （）
tfp05
（）
C *** *** *** *** ***
（） （） （） （） （）
Obs 693 693 693 693 693
R 平方
注：括号内的数值为 t 统计量，***、**、*表示参数的估计值在 1%、5%、10%的水平上显著
从表 2 的回归结果可知，前一年省份—行业出口企业数量与本年省份—行业新增出口企
业数量正相关，且估计系数在 1%的显著性水平上极为显著，即上一年某省份的某个行业出
口企业数量每增加一个，则本年新出口企业数量增加约 个。而企业全要素生产率均值270
对新增出口企业数量的影响不显著，虽然与新增出口企业数量正相关。其他影响因素如本年
度平均研发投入，本年度利息支付对新增出口企业数量的影响都不显著。本年度平均研发投
入、利息支付对出口企业数量的影响是负的。如表中第（5）列所示，加入上一年企业全要
素生产率均值后，本年度全要素生产率均值对出口企业数量的影响为负向的。这是因为在估
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计生产率时使用的是行业数据，虽然每个企业的生产率在每年会有变动，但是去年企业全要275
素生产率与本年度全要素生产率具有很强的相关性，此时会存在多重共线性问题，同时，由
于新增出口企业中有相当一部分企业为外资企业和加工贸易企业，这类企业并不一定需要较
高的生产率来出口。
根据表 2 的结果可知新增出口企业数量（出口广度）受前一年出口企业数量的影响显著，
但仅此不能判定已有出口企业的影响是新增出口企业出口决策的原因之一。接下来考虑省份280
—行业新增出口企业其平均出口规模的影响因素。表三给出了省份—行业新增出口企业平均
出口规模 exp06 作为因变量的估计结果。
表 3 省份—行业新增出口企业平均出口规模影响估计结果
exp06 （1） （2） （3） （4） （5）
per06
() () () () ()
tfp06 *** ** *** ** **
() () () () ()
rd06 *** *** *** *** ***
() () () () （）
in06 *** *** *** *** ***
（） （） （） （） （）
tfp05 ** ** **
（） （） （）
nu05 *** *** ***
（） （） （）
rd05
（）
C *** *** ** ***
（） （） （） （） （）
Obs 693 693 693 693 693
R 平方
注：括号内的数值为 t 统计量，***、**、*表示参数的估计值在 1%、5%、10%的水平上显著
第（1）列是仅考虑本年度影响因素的估计结果，生产率均值水平与企业平均出口规模正285
相关，估计结果在 1%的显著性水平上显著，可以考到生产率均值的系数巨大，其对企业平
均出口规模具有相当大的影响，生产率每提高 1 个单位，平均出口额增加 个单位。
企业异质性贸易理论的相关理论和实证研究认为企业出口深度与企业生产率水平正相关，企
业生产率水平越高其核心产品出口规模越大（Bernard，2011）。生产率系数估计结果与理
论预期相符。利息支付额估计系数为正，并且极为显著，说明我国新增出口企业出口额受企290
业融资约束的影响大，支付的利息越多，说明企业融资规模越大，所受到的融资约束越小，
其出口额度越大。利息支付每增加 1 个单位，平均出口额度增加 个单位。研发投入对
平均出口额亦有正向的影响，说明企业创新能够提高企业出口额度。企业规模对企业平均出
口规模的影响是负的，但不显著。第（3）列考察了已出口企业数量对新增出口企业出口额
度的影响。已出口企业数量对新增出口企业平均出口规模的影响是正向的，系数在 1%的显295
著性水平上显著。
通过表 2、表 3 的估计结果可知，省份—行业已出口企业数量对新增出口企业数量（广度）
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和出口规模（深度）有正面的影响，省份—行业已出口企业生产率均值对新增出口企业数量
（广度）影响甚微且不显著，而对出口规模（深度）有显著的正面影响。已出口企业其他特
征如全要素生产率均值、研发投入均值等对数量、规模一定的影响。前一年的其他变量如企300
业全要素生产率均值、研发投入均值等对新增出口企业数量、平均规模也有一定的影响，但
是由于可能存在共线性问题，不能判定其影响的机制和原理。
虽然模型的估计结果是显著的，但是存在以下两方面的问题：一方面，根据传统的国际贸
易理论，具有比较优势的行业其出口企业数量和总的出口规模会更大，另一方面，由于省份
差异，东部地区在地域上的优势会影响每年出口企业的数量，以往学者研究中往往会在模型305
中加入省份效应，有一定的道理。因此仅仅依靠省份—行业的估计结果，认为已出口企业会
决定新增出口的出口决策，缺乏足够的说服力。因此接下来考虑单个企业的出口决策及新增
出口企业出口规模影响因素。
已出口企业对其它非出口企业出口决策的影响
单个企业出口决策受到许多诸多不同因素的影响。企业出口除了受生产率、研发投入、利310
息支付、前一年出口企业影响外，企业规模、成立时间也是企业出口决策的重要影响因素，
此外外资企业由于所面临的融资约束较少、对国外市场信息掌握充分，其出口的可能性会更
高，部分外资企业其成立目的是就是为了出口，因此加入外资企业这个虚拟变量。首先使用
Probit 模型进行估计，被解释变量是前一年未出口企业在今年是否会进行出口，即被解释
变量包括今年非出口企业及新出口企业 iY 。上一年非出口企业本年度出口的可能性可表述为315
如下累积概率形式：
1 2 3 4( 1| ) ( 05 * 05 )i i i i i i iP Y X tfp nu fm fm nu Z (4)
其中 itfp 表示 06 年企业 i 的全要素生产率， 05inu 表示企业 i 所在省份—行业内 05 年出口
企业数量， ifm 表示企业是否为外资企业的虚拟变量，按照通常做法，使用企业实收资本作
为判断企业性质的主要依据，据此所定义的外资企业不包括港澳台企业， igown 表示企业是320
否为国有企业的虚拟变量。其他控制变量包括：企业 i 所在省份—行业 05 年出口企业平均
出口规模
05exp ，企业 i 利息支付额 int i ，表示企业 i 创新能力的研发投入 iinv ，企业 i 的规
模变量 isize ，用企业雇佣的劳动力数量表示，企业 i 成立时间与 2014 的差 itime 。其中 itfp 、
05inu 、 int i 、 iinv 、 05exp 其影响企业出口决策的理论依据与方程（3）相同，在此不一
一解释。之所以加入规模变量
isize 是因为企业规模会影响企业出口决策，规模大的企业承受325
风险的能力更强，对未来收入的预期使得其能较容易的支付出口固定成本，使用企业雇佣员
工数量表示企业的规模。而企业的成立时间较早说明企业有很强的存活能力，理论上较成立
时间短的企业其出口可能性会更大，因此加入企业成立时间变量 itime 。
模型所使用的数据为 2006 年所有非出口企业和新增出口企业数据，共有 225092 家企业，
其中未出口企业 207876 家，当年新增出口企业 18216 家。Probit 模型估计结果如下： 330
表 4 单个企业出口决策模型估计结果
出口决策 Y （1） （2） （3） （4） （5）
ln(tfp) *** *** *** *** ***
() （） （） （） （）
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ln(nu05) *** *** *** *** ***
（） （） （） （） （）
fm *** *** *** *** ***
（） （） （） （） （）
ln(exp05) *** *** *** ***
（） （） （） （）
gown *** *** ***
（） （） （）
int -06*** -06**
（） （）
inv -06*** -06***
（） （）
ln(size) ***
（）
ln(time) ***
（）
c *** *** *** *** ***
（） （） （） （） （）
样本量 225092 225092 225092 225092 225092
McFaddenR
方
注：括号内的数值为 z 统计量，***、**、*表示参数的估计值在 1%、5%、10%的水平上显著
第（1）列至第（5）列分别是逐步加入控制变量时的估计结果。随着自变量的增加，R
方也逐渐增大。前一年企业所在省份—行业已出口企业数量
05inu 和外资企业虚拟变量 i
fm
在 1%的显著性水平上异常显著。 05inu 的估计系数为正，与理论预期相符合，即前一年企业335
所处省份—行业内已出口企业数量对未出口企业出口决策有正面的影响，即企业所处省份—
行业出口企业数量越多，则企业下一年出口的可能性越大。具体而已，如果前一年企业所处
省份—行业内出口企业数量增加 1%，则企业出口的可能性将增加 个单位。而企业全
要素生产率的系数是负的，与企业异质性贸易理论不相符合，这可能是由于新增出口企业有
一定的比例为外企、加工贸易企业，同时企业所处地理位置不同、行业不同，其所面对的已340
出口企业数量不同，因此不一定需要高的生产率。 i
fm
系数为正，说明外资企业企业更可能
会选择出口。有意思的是，估计结果第（2）列显示，省份—行业已出口企业平均出口规模
对企业出口决策有显著的负影响，尽管影响影响较小，直觉的来看，省份—行业企业平均出
口规模大，说明总体单个企业出口规模较大，出口商品可能是增加值比较的商品，而这种行
业因为技术水平等的差异较大，出口的门槛较高。第（3）列中考虑了国有企业虚拟变量对345
企业出口行为的影响，理论上国有企业由于在国内市场具有一定的垄断性，且生产率相对较
低，因此其出口的可能性会比较低，实证结果也验证了这一点，国有企业出口的概率会更低。
第（4）列数表明企业研发投入、利息支出对企业出口决策的影响显著并且是正向的，企业
创新投入高、具有更高的创新能力，更可能会选择出口。而支付的利息额较大，说明企业信
贷金额高，受融资约束小，企业出口的可能性更大。第（5）列数考虑了企业规模（用企业350
员工数量表示）及成立时间因素（2014 与其成立时间的差）对企业出口决策的影响。估计
结果显示规模大的企业更可能会出口，这主要是因为规模大的企业实力雄厚，能够克服出口
的固定成本，承受海外市场未来收入的不确定性和市场风险。尽管部分研究表明企业成立时
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间越久其越可能出口，但估计结果显示企业成立时间对企业出口决策影响是负面的，估计结
果较为显著，这可能是因为新成立的企业往往具有一定的灵活性，特别是沿海地区省份有许355
多专门从事国际贸易的新企业。总体来看估计结果与理论预期相符。
单个新增出口企业出口规模（sexp）影响因素与方程（1）类似，主要影响因素有企业全
要素生产率（tfp）、企业所在省份—行业 05 年已出口企业数量（nu05）、企业是否为外企
（虚拟变量 fm）、企业是否为国有企业（gown）、用企业员工数量表示的企业规模变量（size）、
企业成立时间与 2014 的差（time）、表示企业创新的企业研发投入（inv）、企业利息支付360
（int）。在此使用 2006 新增出口企业数据进行估计，估计结果如下：
表 5 单个企业出口规模的影响因素估计
sexp （1） （2） （3） （4） （5）
ln(tfp) *** *** *** *** ***
（） （） () () ()
ln(nu05) *** *** * ***
() () （） （） （）
fm *** *** *** *** ***
（） （） （） （） （）
ln(exp05) *** *** *** ***
（） （） （） （）
gown ***
（） （）
int -05*** -06***
（） （）
inv -06*** -06***
（） （）
ln(size) ***
（）
ln(time)
（）
c *** *** *** *** ***
（） （） （） （） （）
样本量 18214 18214 18214 18214 18214
R 方
注：括号内的数值为 t 统计量，***、**、*表示参数的估计值在 1%、5%、10%的水平上显著
第（1）至（5）列分别加入不同控制变量，从上表估计结果可知，企业全要素生产
率对数（ln(tfp)）的估计系数在加入不同控制变量后仍显著为正，即企业生产率越高，新增365
出口企业的出口规模越大。企业生产率水平（tfp）每提高 1%，则平均来看企业出口规模增
加 个单位。这与其对企业出口抉择的影响是截然不同的，企业生产率对企业出口决
策的影响是负面的，而一旦出口则对出口规模有显著的正面影响。这与省份—行业已出口企
业全要素生产率均值对省份—行业新增企业出口数量（广度）、规模（深度）的结论类似。
已出口企业数量对数（ln(nu05)）对新增出口企业出口规模的影响是负向的，随着控制变量370
的增加其估计结果不显著。外资企业虚拟变量 fm 估计系数为正，说明新增出口企业若是外
企则其出口规模会更大，相对于其他类型的企业，若一个企业为外资企业，平均来看其出口
规模会较其他企业高 个单位。上一年企业所处省份—行业内的企业平均出口规模对
数(ln(exp05))对企业出口规模有显著的影响，若平均出口规模增加 1%，则新增出口企业出
口规模增加 个单位。而企业规模变量对数(ln(size))对新增出口企业出口规模影响非常375
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显著，企业规模（用员工数量表示的）增加 1%个单位，则新增出口企业出口规模增加
个单位。而企业是否为国有企业（gown）对新增出口企业规模影响不显著。企业研发投入、
成立时间对企业出口规模影响不显著。
380
模型的稳健性分析
鉴于本文主要考察的是已出口企业对新增出口企业出口抉择的影响，使用前一年的数据来
解释本年度企业出口决策方面的问题，因此不存在内生性问题，即前一年省份—行业已出口
企业特征可能会影响省份—行业新增出口企业出口数量（广度）、平均规模（深度）以及单
个企业的出口决策，但是本年度新增出口企业特征不会影响前一年已出口企业特征和出口决385
策。虽然企业全要素生产率与其他变量如研发投入、利息支付存在一定的相关性，并且可能
存在内生性问题，即存在是企业出口影响全要素生产率还是企业全要素生产率影响出口的问
题，一方面这不是本文研究的重点，其对本文的实证结果即结论影响不大，另一方面相关学
者对中国企业的实证研究结果显示，生产率会影响企业的出口决策（出口自选择效应），而
企业出口后会通过学习提高生产率水平（出口学习效应）。因此，本文的估计结果是稳健的。 390
4 结论
本文主要研究已出口企业对其它非出口企业出口抉择的影响，即出口企业是否能够引导非
出口企业出口。异质性企业贸易理论强调企业生产率对企业出口决策的重要性，但是基于市
场完全的假设，其对国际贸易中的事实解释不够充分，相关学者从不同视角对企业出口行为
进行研究（如从融资约束角度）。本文基于市场存在摩擦即信息障碍的假设，认为已出口企395
业能够帮助其他企业克服出口信息障碍，引导其进入出口市场，并影响其出口规模。
通过使用 2005—2006 年中国制造业企业数据，从省份—行业及单个企业两个层面来分别
考察。结果表明，在省份—行业层面，省份—行业层面新增出口企业数量（广度）、平均出
口规模（深度）显著的受到前一年省份—行业已出口企业数量的显著影响，企业生产率因素
对新出口企业数量（广度）影响不显著，而对新增出口企业平均出口规模影响显著（深度）。400
单个企业出口决策的影响因素复杂，与部分研究认为出口溢出效应会影响企业出口决策而不
影响出口规模的结论不同（Koenig，2010），本文研究发现企业出口决策受前一年已出口企
业数量影响显著，而且受到企业规模、融资约束、研发投入等因素的影响，出口企业存在溢
出效应。其中，值得注意的是，企业生产率因素对企业出口决策具有较为显著的负面影响，
这可能是因为新增出口企业有一定的比例为外企、加工贸易企业，同时由于中国区域、产业405
发展的不平衡，东部沿海省份企业、开放度较高产业的企业面对更多的出口企业，能够有效
的克服信息障碍进行出口，而这类企业出口并不一定需要较高的生产率。而新增出口企业出
口规模同样受已出口企业数量正向影响显著，对新增出口企业而言其生产率越高则其出口规
模越大。
410
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