移民網絡與企業進口擴張*
——基于網絡分析方法的研究

（南開大學經濟學院 天津 370001）

一、引 言

過去20 年間，中國對外移民快速增長。2015 年，中國國際移民人數位居世界第四，有接近1 000 萬中國移民在海外地區生活。與此同時，全球國際移民數目也從2000 年的1.73 億上升至2015 年的2.44 億。研究表明，移民對各國生產率、工資、創新、經濟增長和貿易等方面的影響正在與日俱增（Peri，2012；Ottaviano 和Peri，2012；Gauthier-Loiselle和Hunt，2010；Felbermayr 等，2010；吳群鋒和蔣為，2015）。然而，這些研究均忽略了移民網絡對企業進口的影響。同時，既有文獻研究的移民網絡僅指兩國之間的移民流動（Bandyopadhyay 等，2008；Bastos 和Silva，2012），即考察一國與其他國家之間的雙向移民數量對兩國貿易的影響，并未就移民的“網絡”屬性展開深入研究。基于此，在擴大進口戰略以及全球經濟政治形勢面臨諸多不確定性的背景下，探討移民網絡對企業進口的影響無疑是一項具有理論和政策價值的研究。

為此，本文首先使用全球雙邊移民數據庫分析了全球移民網絡的描述性特征，我們發現：目前大多數國家的移民伙伴國較多，尤其以加拿大以及歐洲各國等國為代表，這說明目前世界各國之間的人員流動較為頻繁，相互之間的移民關系也在逐漸加強。與此同時，既有文獻已證實，移民對兩國之間的雙邊貿易具有積極的促進作用。那么，移民對國際貿易的影響除了現有研究已指出的直接效應，是否還存在間接效應？為回答此問題，本文使用簡約模型（reduced-form）對移民網絡和企業進口之間的關系進行了考察。實證結果發現：兩國之間移民數量的增長不僅會提高中國從目標國的進口概率，還將通過移民網與客戶網兩種途徑促進中國從其他國家的進口。

在此基礎上，本文將移民網絡納入動態國際貿易網絡模型，對移民網絡影響企業進口網絡的渠道進行了探討。結構估計結果表明，移民網絡主要通過兩種途徑對企業進口網絡產生影響，一是“移民網渠道”，即進口企業在搜尋國外供應商時可以直接通過移民網絡提供的信息對潛在貿易伙伴進行搜尋；二是“客戶網渠道”，即企業在通過原有進口網絡搜尋潛在供應商的過程中，由移民網絡帶來的信息擴散效應將通過現有貿易網絡進行傳播從而顯著提高企業的搜尋匹配效率。

同已有研究相比①因篇幅所限，本文省略了詳細的文獻綜述部分，感興趣的讀者可在《經濟科學》官網論文頁面“附錄與擴展”欄目下載。，本文的邊際貢獻主要在于以下幾個方面：首先，本文首次基于“網絡”屬性對移民如何影響企業進口行為進行了考察。其一，雖然大量文獻研究了移民網絡與貿易的關系（Rauch 和Trindade，2002；Aleksynska 和Peri，2014），但是已有研究大多將移民網絡定義為兩個國家之間的移民關系，然后研究這種直接的雙邊關系對兩國貿易的影響，而本文所定義的“網絡”屬性具體是指，國家A 和國家B 之間雙邊移民數量的增加不僅會促進A、B 兩國的貿易往來，還會促進A 國和其他與B 國有移民聯系的經濟體之間的貿易。其二，目前有關移民與貿易的研究大多集中于國家層面（趙永亮和劉德學，2009；Ottaviano 等，2018），僅有少數文獻在企業層面對二者之間的關系進行了考察（Bastos 和Silva，2012；Hiller，2014），但這些文獻仍然僅以一國為研究對象，并未涉及多國的情況，本文將從企業層面出發，對全球移民的“網絡”特征以及移民網絡與國際貿易的關系進行進一步研究。

其次，本文使用了社會分析方法考察移民與貿易的關系。近些年來，隨著社會分析方法的發展，Fagiolo 等（2010）開始使用社會網絡分析方法對貿易網絡的特征結構進行研究，此后陸續有學者將該方法應用于國際貿易領域（El-Khatib 等，2015；馬述忠等，2016）。進一步地，本文一方面基于社會網絡分析方法對全球移民網絡的特征進行了可視化分析，另一方面將社會網絡模型與國際貿易相結合，在Chaney（2014）模型框架的基礎上構建了企業動態進口模型，并將移民網絡納入其中，從而對移民網絡影響企業進口網絡的途徑進行了探討和研究。

再次，本文提出并驗證了移民網絡影響國際貿易的新機制——提高客戶網絡的溝通效率。已有研究認為，移民網絡對貿易的影響渠道主要包括兩種：（1）移民網絡可以促進東道國企業與母國的信息傳遞和溝通，發揮對母國信息的比較優勢促進國際貿易的開展（Combes 等，2005；Dunlevy，2006）；（2）移民網絡可以增進東道國企業與母國之間的信任（Rauch，1999）。

最后，在研究方法上，除了通過常規的簡約模型考察移民網絡和企業進口之間的關系，本文還將理論模型與微觀數據相結合對移民網絡影響企業進口網絡的不同渠道進行了結構估計，同時將結構模型的估計參數代入簡約模型，為計量模型函數形式的設定提供了理論依據。

本文剩余部分安排如下：第二部分為數據來源與全球移民網絡的描述性分析；第三部分為模型構建與變量說明；第四部分為計量回歸結果分析；第五部分為理論模型與結構估計；最后是研究結論。

二、數據來源與全球移民網絡的描述性分析

本部分主要介紹文章的數據來源以及利用社會網絡分析方法對全球移民網絡的主要特征進行描述性分析。

（一）數據來源

其一，企業進口數據。本文使用的2000—2013 年企業進口數據主要來自中國海關數據庫。本文將企業樣本進一步篩選為連續進口企業，連續性定義為樣本期間企業每年至少有一條進口數據。其二，移民數據。本文采用的移民數據來自聯合國經濟與社會發展事務部的移民數據庫，該數據庫包含了232 個國家的雙邊雙向移民數據。該數據庫每五年發布一次最新移民數據，本文選取了其中2000 年、2005 年以及2010 年的雙邊移民數據。其三，其他國家層面數據。本文使用的各國雙邊貿易數據來自CEPII，包括CEPII 網站BACI 貿易數據以及dist_cepii 數據（包含在Geo_Dist 數據庫中）。此外，本文用來衡量國家規模的GDP 數據來自Penn World Table 9.0。據此，在將上述數據匹配合并之后，本文進一步對有嚴重缺失以及異常值的樣本數據進行了處理，最終獲得了2000—2013 年期間10 001 家企業與150 個國家之間的樣本數據。

（二）網絡構建

在社會網絡分析方法中，“網絡”主要由社會行動者（作為節點）和各個行動者之間的關系（各個節點之間的連邊）組成。本文把國家視為節點（文中涉及的“國家”均為國家和地區），國家間的移民流動關系視為節點之間的連邊，由節點和連邊共同組成的移民網絡G可以表示為：G=(V,E,F)。其中，V代表移民網絡中的節點（國家）集，E代表兩個國家之間存在的邊（移民關系）集，F代表兩個國家之間的雙邊雙向移民數據集，作為節點之間的權重。

本文將以雙邊移民數量作為權重來構建加權移民網絡W，兩個節點之間的權重為wij=Immij，其中Immij代表i國向j國的移民數量。

（三）整體網絡密度

整體網絡密度（density）可以衡量移民網絡中各個節點之間聯系的緊密程度，即該網絡中“實際存在的關系總數”與“最大可能存在的關系總數”的比率，取值范圍為[0，1]。根據本文的計算結果，2000 年、2005 年和2010 年移民網絡的網絡密度分別為0.2195、0.4251和0.4327，可見隨著時間的推移，移民網絡的密度逐漸增加，同時說明2000—2010 年期間世界各國之間移民聯系在不斷加強。

（四）網絡中心性

在社會網絡分析方法中，節點的中心性是研究重點之一。中心性反映了網絡節點在網絡中的權力地位，即該節點擁有的直接聯系或間接聯系的節點數量。在移民網絡中，中心性越高的國家，擁有的節點數量越多、地位越高，從而可以為企業傳遞更多國家的相關信息。根據現有文獻對中心性的分類（El-Khatib 等，2015），目前主要有點度中心性、中介中心性、接近中心性以及特征向量中心性等。①各列中心性的定義以及具體測度等詳細說明請見《經濟科學》官網“附錄與擴展”。雖然不同種類中心性所表達的含義有所區別，但是中心性越高的國家掌握信息、傳遞信息的能力越強，即在信息網絡中位于核心位置。根據本文對四類中心性的計算結果，以2005 年為例，前三類中心性較高的十個國家基本上保持一致，主要包括加拿大、澳大利亞以及歐洲各國，而特征向量中心性較高的前三位國家分別為美國、墨西哥和加拿大。此外，本文使用Python 軟件繪制的移民網絡拓撲結構圖顯示，位于中心的節點基本可以在中心性前十位的國家列表中找到②四類中心性排名前十的國家以及網絡拓撲圖詳見《經濟科學》官網“附錄與擴展”。，這表明2005年的移民網絡中加拿大以及歐洲各國位于移民網絡的核心地位。

根據以上全球移民網絡的描述性分析，我們可以發現，目前大多數國家的移民伙伴國較多，尤其以加拿大以及歐洲各國等國為代表，這說明目前世界各國之間的人員流動較為頻繁，相互之間的移民關系也在逐漸加強。與此同時，既有文獻已證實，移民對兩國之間的雙邊貿易具有積極的促進作用。那么，移民對國際貿易的影響除了現有研究已指出的直接效應，是否還存在間接效應？全球移民網絡在國際貿易中發揮著何種作用？換句話說，A 國與B 國之間的移民關系是否會影響其他國家與B 國之間的貿易往來？為回答以上問題，本文接下來將通過第四部分和第五部分的實證檢驗以及第六部分基于理論模型的結構估計進行進一步的探討。

三、模型構建與變量說明

借鑒Chaney（2014）的企業動態出口模型框架，本文在引入移民網絡變量后從企業進口側出發構建了一個滯后一期的移民網絡影響企業進口概率的計量模型（1），如下所示③本文的計量模型借鑒了Chaney（2014）的框架和思路，研究內容與之不同之處在于，Chaney（2014）重點研究了企業的出口網絡對未來出口概率的影響，而本文則側重于企業進口側，考察了與企業進口經驗相關的移民網絡對企業未來進口的影響。：

其中，Φ 表示標準正態分布的累積分布函數；g1代表兩國之間的地理距離，具體形式采用以下兩種④公式中的2.5 由結構估計所得。：

g2為c國與c′國之間的信息距離變量，由兩國的地理距離和移民數量共同控制，本文采取的具體形式為①公式中的2.5 和1.6 均由結構估計所得。：。

四、計量回歸結果分析

（一）基準回歸結果

Probit 回歸結果的邊際效應如表1 所示。在表1 中，本文根據g1函數的不同，將回歸結果分為兩組，分別展示在（2）—（4）列和（5）—（7）列，由于第（1）列的變量均不涉及g1函數，故單獨列出。第（1）列包含兩個信息距離變量，第（2）列進一步加入中國與目標國之間的地理距離、移民數據變量，第（3）列和第（4）列繼續加入不同層面的控制變量，（5）—（7）列與之類似。②因篇幅所限，正文中僅匯報了核心變量的估計結果，其余結果留存備索。

由表1 的基準回歸結果可知，移民網絡（潛在目標國與企業已有進口關系國家之間的平均信息距離）系數為正且高度顯著，表明移民網絡對企業進口概率有著顯著的正向影響（α1≈0.0018 ＞ 0）。究其原因，根據移民網絡的定義，網絡密度越大，企業已有進口國家c′與潛在進口目標國c之間的平均移民數量越多，c′國獲取目標國市場信息越容易，此時企業從位于c′國的貿易伙伴處或該國的相關網絡平臺處直接獲取目標國信息的可能性越大，進而企業進入目標國市場的信息搜尋成本與進口不確定性越低，最終移民網絡產生的信息外溢效應將幫助并促使企業從該國進口。潛在目標國與世界其他國家之間的平均信息距離與企業進口概率成正比（α2≈-0.0003 ＜ 0），也就是說，目標國在整個信息網絡中的位置越偏遠，其信息溝通效率越低，意味著其國內市場競爭越溫和，企業也越容易進入該國市場（以第（1）列為例）。此外，中國向目標國的移民數量變量符號為正且高度顯著，原因是：位于目標國的華人移民將為國內企業提供該國市場的需求、產品等相關信息，降低企業進口成本，從而提高企業進口概率（β2≈0.0004 ＞ 0）（Rauch 和Trindade，2002），以上結果表明移民不僅會直接影響雙邊貿易，還會通過“網絡效應”間接影響企業進口。以上結果在加入不同控制變量之后依然顯著且符號不變。控制變量方面，各變量回歸結果基本符合預期。

表1 基準回歸結果

（二）內生性問題處理和穩健性檢驗

既有研究已表明移民和貿易之間可能是互相影響的（Lopez 和Schiff，1998；Casella和Rauch，2002），反觀本文計量模型的設定，其中移民網絡變量由上一期的移民數量和企業進口狀態共同決定，與被解釋變量并不處于同一時期，因此本文基準回歸中的內生性問題并不嚴重。但為進一步保證研究結論的可靠性，本文將進行以下三組回歸解決可能存在的內生性問題：首先使用OLS 固定效應控制遺漏變量導致的內生性問題，其次構建合理的工具變量后進行2SLS 估計進一步識別移民網絡和進口的關系，最后利用異方差識別技術再次進行回歸檢驗。內生性問題處理的檢驗結果表明，本文的基準回歸結果具有充分的可信性，研究結論具有良好的穩健性。

此外，本文還進行了多組穩健性檢驗，結果均證實了本文研究結論的可信性。

基于上述實證檢驗①內生性檢驗和穩健性檢驗的具體內容請見《經濟科學》官網“附錄與擴展”。，我們發現雙邊移民不僅可以直接影響兩國之間的雙邊貿易，還會通過網絡效應間接影響一國與其他國家之間的貿易往來。為進一步考察移民網絡在企業尋找國外合作伙伴拓展其進口網絡過程中所發揮的具體作用，我們將構建一個包含全球移民網絡的企業動態進口網絡模型，并通過結構估計量化對比企業通過不同渠道與國際市場的供應商建立聯系的效率。

五、結構模型與估計

（一）理論模型

本文在Chaney（2014）理論框架的基礎上構建了企業動態進口網絡模型，并將移民網絡納入其中，旨在考察移民網絡在企業進口網絡擴張過程中發揮的作用。

1.模型設定

假設空間S為企業所在的離散位置集，地點x∈S；假定時間是離散的，每個地點的企業數量有限且隨著時間變化以不變的速度γ增長；企業從所有地點的供應商那里進口它們所生產的產品；企業不會失去已經獲得的供應商，也不會退出市場（Atalay 等，2011）。

2.企業進口網絡的動態演變

考慮年齡為t的企業i在x地擁有的供應商數量為f i,t（x），企業i在不同地點所擁有的供應商總數量為mi,t，即：

企業所擁有的供應商數量fi,t的動態演變過程如下所述：

第一，企業i將在其所在地對潛在供應商進行直接搜索。企業通過直接搜索渠道每期可以獲得個新供應商，是均值為γμ的隨機變量，大于0 且為整數，其中γ代表企業數量的固定增長率（本文假設γ為0.02），μ為待估參數且大于0。新供應商所在位置x∈S由g（y,x）函數隨機給出，其中g（0,x）代表企業從其所在地出發在x地找到一個新供應商的概率，本文假定g函數只取決于起點（y）和目的地（x）之間的地理距離以及目的地（x）的國家規模（GDP），g函數的表達式為：

其中，αλ,y為保證概率總和為1 的縮放常數①。，λ代表企業所獲供應商的地理分散程度，即λ越大g的方差越大。

第二，企業i將在其所在地利用移民網絡對潛在供應商進行直接搜索。企業通過移民網直接搜索每期可以獲得個新供應商，是均值為1ρ γμ的隨機變量，大于0 且為整數，ρ1為待估參數且大于0。新供應商所在位置x∈S由c（y,x）函數隨機給出，此時企業從所在地出發找到一個新供應商的概率為c（0,x）。進一步假定c函數只取決于起點所在地（y）和目的地（x）之間的地理距離、移民數量（immyx）以及目的地（x）的國家規模，c函數的表達式為：

其中，αλ,ρ,y為保證概率總和為1 的縮放常數②，即移民網搜索既取決于移民數量又受到地理距離影響。，ρ代表移民網絡密集度，ρ越大，網絡越稀疏，即c的方差越大。

第三，當企業i已經在不同地點獲取了一定數量的供應商，下一期該企業將以目前已有供應商的位置為起點開始客戶網遠程搜索。假設目前已有供應商所在位置為y∈S，企業通過客戶網遠程搜索每期可以獲得個新供應商，其中是均值為γμπ的隨機變量且為正整數，π為待估參數且大于0。遠程搜索過程中企業獲取的新供應商所在位置同樣由g函數隨機確定，g（y,x）表示從已有供應商所在地y出發在x地獲得新供應商的概率。

第四，基于企業i所在國家與其他國家之間建立的移民網絡，企業下一期將從與母國建立移民網絡的國家出發開始移民網遠程搜索過程。假設目前與企業所在地建立移民網絡的地點為y∈S，企業通過移民網遠程搜索渠道每期可以獲得個新供應商，其中是均值為ρ2 γμπ的隨機變量且為正整數，ρ2為待估參數且大于0。移民網遠程搜索過程中獲取的新供應商所在位置由c函數隨機確定，c（y,x）表示利用移民網絡從y地出發在x地獲取新供應商的概率。

基于上述分析，企業找到新供應商的途徑可以歸納為兩大類：客戶網搜索和移民網搜索。進一步，客戶網搜索和移民網搜索均可以細分為直接搜索和遠程搜索。客戶網搜索和移民網搜索的原理相同，不同之處僅是將決定性因素由地理距離變為移民數量；遠程搜索和直接搜索的原理相同，不同之處僅是將搜尋起點由企業所在地轉換為已有供應商（移民網絡）所在地。此外，移民網搜索的效率由參數ρ1和ρ2控制，遠程搜索的效率由參數π決定，同時ρ1和ρ2衡量了移民網搜索相對于客戶網搜索的重要性。

包含移民網絡的企業進口網絡（供應商網絡）動態演變過程可以由如下差分方程表示：

此外，（4）式中的參數（γμ，ρ1 γμ，γμπ，ρ2 γμπ）可以控制企業進口網絡的動態演變，但并非所有企業的進口擴張路徑均相同，原因在于抽樣的隨機性將使每個企業形成自身獨有的網絡。而當企業數量趨于無限大時，抽樣的隨機性將會逐漸消失，基于此我們將推導出形式更為簡單的企業進口網絡的動態演變過程，具體如下：

命題1 描述了對于任意形式的集合S，企業供應商數量的分布情況。

命題1：在平均場近似下，單個企業供應商數量的動態演變與整體供應商的平均數量演變近似，即小于m個供應商的企業數量占比可以表示為：

其中，A=1+ρ1it+ρ2πvt。

進一步地，定義 Δ（m）為擁有m個供應商的企業進口的平均距離。f（m）為企業所擁有的m個供應商的分布，g（m）=f（m）/m即為與之相關的概率分布。那么，企業進口的平均距離將與g（m）的二階矩相關：

經過一系列推導可以得出本文的第二個推論。

命題2：在平均場近似下，單個企業供應商數量的動態演變與整體供應商的平均數量演變近似，企業與現有供應商之間的平均距離 Δ（m）隨供應商數量m的增加而增加：

由命題2，隨著進口范圍的增加，企業不僅可以獲得更多的供應商，而且與供應商之間的地理距離也將隨供應商的數量增加。實際上，此現象的出現完全是遠程搜索的結果。具體而言，每當企業獲取一個新的供應商，下一期企業將從該供應商所在位置出發重新進行遠程搜索，如此循環往復，所獲新供應商的位置將距離企業越來越遠，即企業在獲取更多供應商的同時，由遠程搜索帶來了更遠的地理距離。其中，移民網絡的發展將會加速企業進口網絡拓展的速度，使得企業在相同時間內獲取更多的供應商，也加速了遠程搜索帶來的地理距離的增加。

（二）結構估計

為考察移民網絡在企業進口網絡擴張過程中發揮的作用，本文將使用理論模型并結合海關數據庫、全球雙邊移民數據庫等進行結構估計。考慮到理論模型中企業進口網絡擴張是尋找分布各地的新供應商的過程，而本文海關數據庫僅包含企業—目的地層面的進口信息，因此無法獲取各地的供應商數據與理論模型一一對應。基于此，本文接下來將使用國家數量代替供應商數量，原因在于企業如果從一國進口即代表企業至少在該國擁有一個供應商，以此來將問題簡化，然后結合SMM 方法進行參數的結構估計。

（5）式刻畫了企業所獲供應商網絡的擴張過程，包括我們感興趣的所有參數γ、μ、π、λ、ρ、ρ1和ρ2。由模型設定可知，企業數量增長率γ為固定值且不會影響理論模型的推導，故后續不再對γ進行估計并直接假設γ為0.02。至此，可以得到最終的待估參數向量：

對于給定的一組參數Θ，本文首先通過模擬生成一組企業每期從不同國家進口的模擬數據集，該數據集的大小將取決于μ、π、ρ1和ρ2的初值選取，在此本文對參數μ、π、ρ1和ρ2選擇以下初始值：μ=1、π=1.35、ρ1=1 和ρ2=1 。同時，企業搜尋供應商的過程是具有歷史依賴性的，因此參數λ和ρ的改變會對動態樹的全部分支產生影響。

與理論模型相對應，我們在結構估計時選擇了80 個矩。其中前40 個為從1 至40 個或更多國家進口的企業所占比例，與理論模型中f（M）=F（M+1）-F（M）①此處的M 不再代表供應商數量，而是由國家數量代替，下同。相對應；后40個為從1 至40 個或更多國家進口的企業進口平均距離，對應理論模型中的 Δ（M）。其中，樣本矩 Δ（M）的計算過程如下：

其中，ε（M）為從M個國家進口的企業集合。

至此，我們獲得了兩組樣本矩向量：一組為由實際數據構建的向量k，另一組為由給定初始參數Θ 生成的模擬數據所構建的向量（Θ） 。基于此，以上兩組樣本矩向量的差為：

其中，W 為權重矩陣，構建過程如下：

對原始數據進行1 000 次抽樣之后，對第b次抽樣計算樣本矩mb，權重矩陣即為80個樣本矩矩陣方差—協方差Ω 的逆矩陣：。

在給定待估參數初始值Θ0后，本文首先使用模擬退火算法得到，然后以作為新的初始值使用SMM 進行結構估計。①進行兩步估計的主要原因是考慮到局部極小值（local minima）的存在。表2 給出了2000 年、2005 年和2010 年的估計結果。

表2 結構估計結果

由表2 可知，在三年樣本期間內，各項結構參數估計結果基本保持一致，且均符合預期。故本文將以2010 年的估計結果為例進行分析：一方面，企業通過遠程搜索獲取供應商的效率是直接搜索的兩倍（π=2.22）；另一方面，企業通過移民網進行搜索的效率明顯高于客戶網搜索（ρ1＞1，ρ2＞1），具體而言，同等條件下企業利用移民網絡遠程搜索渠道獲取的供應商數量是客戶網遠程搜索的兩倍（ρ2=2.27），而通過移民網絡直接搜索途徑獲取的供應商數量也比客戶網直接搜索高出一倍多（ρ1=1.30）。移民網絡渠道效率較高的原因主要在于：一方面，移民網絡內各個地區移民團體之間的聯系一般較為密切，這將加速信息流通，為企業帶來更多目標國市場的相關信息，從而降低企業的市場進入成本；另一方面，移民網絡將通過增強合同執行力度降低企業進入國外市場（尤其是法律不夠完善以及政治較為動蕩的國家）的不確定性（Greif，1989），進而增加企業進口概率或提高企業在國際市場的存活率。

簡而言之，由以上分析可以得出兩點結論：一是移民網絡將加快企業進口網絡的拓展速度；二是隨著企業進口范圍的擴大，由遠程搜索帶來的供應商占比會越來越高，同時移民網絡在進口網絡拓展過程中發揮的作用也會越來越重要。

六、研究結論

全球移民網絡對國際貿易的影響日益顯著。本文結合2000—2013 年中國海關貿易數據庫、全球雙邊移民數據庫等，將移民網絡納入動態國際貿易網絡模型中，研究移民網絡在企業進口網絡擴張過程中所發揮的作用。本文首先分析了全球移民網絡的特征，然后使用簡約模型考察了移民網絡對企業進口的影響。結果顯示：移民數量的增長不僅會提高中國從目標國的進口概率，同時移民網絡還將通過信息擴散效應對中國從其他國家的進口產生影響。通過構造“轉移份額”工具變量等方法處理內生性問題以及一系列穩健性檢驗后，結論依然成立。最后本文將理論模型與數據結合進行了結構估計，結果表明，移民網絡主要通過“客戶網渠道”和“移民網渠道”兩種途徑對企業進口網絡產生影響，與此同時，本文推測隨著企業進口范圍的擴大，移民網絡在進口網絡擴張過程中發揮的作用也會越來越重要。

本文的研究結論具有以下重要的理論和政策含義：一方面，本文首次基于社會網絡視角考察了全球移民網絡對中國企業進口擴張的影響。傳統理論模型強調了企業的運輸成本和沉沒成本，但隨著國際競爭日益激烈以及通信技術和互聯網的迅速發展，信息成本對企業進出口的影響變得越來越重要。本文的研究發現，移民網絡將作為信息傳遞的媒介和載體在企業進口網絡擴張過程中通過“客戶網渠道”和“移民網渠道”發揮重要作用。另一方面，在世界經濟增長放緩、貿易摩擦加劇的復雜環境下，本文對于我國擴大進口政策的推進具有重要的政策含義。基于移民網絡對企業進口網絡的影響，從企業角度來看，本文的研究結論為企業加強海外移民網絡建設，利用海外移民網絡促進國際貿易提供了政策支持，為此，企業應根據自身進出口情況結合全球移民網絡，充分發揮移民網絡帶來的信息擴散優勢，降低貿易成本，提升進口績效；從政府角度來看，本文也為政府制定相關政策提供了參考，當前關于智力外流的爭論一直未有停歇，本文的結論在已有研究基礎上繼續提供了智力外流通過信息渠道促進本國企業進口的理論和經驗證據，為政府制定移民政策提供了依據。此外，利用移民帶來的信息網絡優勢，中國企業可以以更低的成本積極開拓國際市場、加大進口，從而促進我國外貿平衡發展。