貿易網絡、不確定性與出口擴張?

胡昭玲 高曉彤

(南開大學經濟學院 天津 300071)

一、引 言

世界經濟新發展形勢不斷演變對我國企業“走出去”的要求日漸提高。我國的“十四五”規劃綱要強調要“堅持實施更大范圍、更寬領域、更深層次的對外開放”。然而近年來，國際上保護主義和單邊主義逐漸興起，貿易摩擦等政治不確定性持續加碼。與此同時，新冠肺炎疫情在全球范圍內的蔓延，為世界經濟注入了新的不確定性因素。愈加嚴峻的外部貿易環境給企業出口活動帶來了更多挑戰，也給中國穩定貿易地位和進一步對外開放的政策實施提出了新的要求。因此，在不確定性激增的貿易環境中，探討企業如何利用現有貿易信息實現出口的穩步擴張，具有較強的現實意義和政策參考價值。

從目前學界對企業出口擴張的研究來看，不確定性和信息摩擦一直是影響出口擴張的重要因素。出口中的不確定性主要來自對生產過程中新產品生產技術的不熟悉(孫天陽等，2018；吳小康和于津平，2018)，以及對未知出口市場需求的不了解 (Allen，2014；Dasgupta 和Mondria，2018)。圍繞這些問題，已有文獻主要從三個角度進行了研究。第一個角度關注了企業自身出口產品關聯和市場鄰近的影響。具體來講，企業更傾向于選擇與既有出口市場文化相似或地理位置鄰近的市場進行出口(Albornoz 等，2012；林常青和許和連，2017)，基于已有市場的出口經驗進入新的市場可以有效提高企業對目標市場的熟悉度，減少信息搜尋成本(Chaney，2014)。另外，企業會選擇出口與既有產品關聯度高的新產品，這樣可以充分利用產品間的投入產出聯系和技術外溢，提高新產品的出口穩定性(Lo Turco 和Maggioni，2015；Poncet 和de Waldemar，2015)。第二個角度認為，企業會通過對其他企業的出口經驗和貿易信息進行學習，加深對生產產品以及目的地市場的了解，降低出口過程中的不確定性(Fernandes 和Tang，2014；張鳳等，2019)。第三個角度強調地理集聚有利于實現出口信息的外溢，促使企業擴大出口產品范圍(Long 和Zhang，2011；文東偉和冼國明，2014)。上述研究較為全面地探討了企業貿易經驗和其他企業信息溢出對出口擴張的關系，但在影響機制的討論中大多數學者認為貿易信息可以直接降低出口成本，忽視了兩者之間的內在聯系。本文從不確定性的視角切入，細化了貿易信息對出口決策的影響渠道，認為企業能夠通過學習自身和鄰近企業的貿易經驗，降低出口中的信息壁壘(即不確定性)，進而影響出口成本和出口決策，并以此機制構造了企業出口決策的理論模型。

另外，與本文相關的文獻還聚焦于企業貿易網絡的研究。網絡作為市場信息傳播的載體，在幫助企業克服跨國信息壁壘方面受到了眾多貿易領域學者的關注，主要包括價值鏈上下游網絡特征的刻畫(Bernard 和Moxnes，2018)，以及企業貿易聯系形成的網絡所包含的信息對企業出口活動影響的研究。本文將研究重點放在后者，主要關注企業出口的產品以及目的地市場之間形成的“貿易網絡”，這種網絡狀聯系所包含的信息是企業在出口決策過程中的主要參考。

以這一思想為基礎，本文首先將不確定性引入企業出口決策模型中，直觀地刻畫了企業通過學習自身和鄰近企業貿易網絡信息以更新對貿易關系的認知，進而影響出口決策的過程。隨后，本文構建了企業自身和鄰近企業貿易網絡指標，對前文假說進行了驗證。實證結果顯示，企業自身和鄰近企業貿易網絡，與即將出口產品或市場聯系越密切，越有利于企業潛在出口關系的實現，反映出企業從自身經驗或其他企業相關經驗中學習目標貿易關系的信息，會降低目標出口市場或產品的不確定性，有利于目標貿易關系的實現。最后本文構建了目的地市場的社群網絡指標，進一步研究了企業目的地市場的選擇，發現企業更傾向于選擇既有目的地所在社群的其他目的地市場進行出口，這也在一定程度上佐證了本文的研究結論。

本文的研究貢獻主要體現在:第一，以不確定性的視角切入，本文拓展了貿易信息對企業出口決策的影響渠道，豐富了相關理論研究。第二，本文首次構建了鄰近企業和目的地市場社群的貿易網絡指標，綜合產品關聯度和目的地市場之間貿易份額兩方面的信息，較好地量化了貿易信息指標。值得注意的是，貿易網絡指標在構建中包含了產品之間關聯度的計算，容納了同行業企業的產品信息，因此本文中的鄰近企業特指同城市內的其他企業。第三，針對企業貿易網絡促進出口擴張這一結論，本文為現實中企業實現出口目的地和產品擴張、降低出口過程不確定性、穩定出口份額和貿易地位提供了實證支持。

二、模 型

本文在Hu 和Tan (2017)的模型基礎上，引入對目的市場的搜尋能力和貿易關系的熟悉程度參數，構建企業出口決策模型。

(一)模型基本設定

1.需求端

假設一共有J ＋1 個國家，本國j ＝0，外國用j ＝1，2，…，J 來表示。j 國的總需求函數為:

由需求偏好可以推導出j 國產品ω 的需求為qj(ω)＝Ajpj(ω)－σ。其中，Aj＝，代表j 國對于產品ω 的剩余需求，Yj和Pj分別代表該國的收入水平和價格指數。

2.生產端

假定企業的產品生產成本與單位成本c 和自身生產率φi有關，而出口到j 國的總成本除了產品生產成本，還包括冰山成本τj和參數ζijω。如果企業為初次出口，將面臨沉沒成本fω。具體表示為:

其中，ζijω為企業出口特定產品時，對目的市場的搜尋能力。ζijω越大，說明企業對目的市場和產品的搜尋能力越強，企業出口產品的到岸成本就會越低。進一步地，本文將搜尋能力分解為兩個部分，一個部分是企業出口特定產品到目的地j (j≠0)之間的認知程度aijω，另一個部分是不可觀測變量εijω，表示企業出口中的其他不確定性成分。

并且，lnaijω～N (μijω，)，lnεijω服從極值分布。出口前企業對于目的地的認知程度會隨著自身出口信息的累積，或者對鄰近企業的學習而變化，更新對lnaijω的先驗信念(即先驗分布)，而出口后企業與j 國產品ω 之間的信息不對稱就不再存在。基于此，本文假定貿易關系一旦實現，lnaijω就不再是隨機變量，而是固定的常數。①Hu 和Tan (2017)的理論模型指出，先驗分布體現了企業進口前對供應市場的信念和認知，進口后該變量為常數。Dasgupta 和Mondria (2018)也指出，進口商在選擇進口國時通過獲取信號更新其信念，進口后這種信念就不再改變。本文參照這種設定，認為出口前企業通過信息獲取對目標貿易關系進行信念的更新，出口后信念固定為常數。這也在一定程度上反映出企業出口行為中的信息摩擦與信息成本的動態變化。

(二)企業出口行為

1.企業出口臨界

當企業出口特定產品到j 國市場的預期收益與沉沒成本相等時，出口和不出口對企業無差異。因此可以得到出口企業的臨界生產率值，根據公式(2)的定義，為:

Dj表示目的地市場特有特征。公式(4)表示只有當某個企業時，才會選擇出口。并且，企業掌握的目的地信息越多，其出口臨界生產率越低，即減少信息成本會降低對企業生產率的要求。

2.企業信息更新

企業通過對自己搜尋能力的判斷，對于出口特定產品到目的地j 的到岸成本價格有初步的推斷，為:

可以看到，企業對目的地市場越熟悉(μijω越大)，預期到岸成本就會越小，另外，熟悉程度的方差越大，企業的預期到岸成本就會越大。換而言之，如果將企業對目的市場的熟悉程度看成一種信號，那么這種信號越積極，預期的到岸成本越低，信號準確度越高，預期的到岸成本也會越低。

假設企業的搜尋能力來自兩個方面，一是通過對之前已有的自身出口經驗來對目的市場進行判斷，二是向周圍鄰近企業的出口行為學習，對目的市場的熟悉程度進行調整。這種調整過程可以表示為:

上述分析可以發現，對目標市場搜尋能力越強的企業越容易出口，企業通過自身出口經驗和鄰近企業的出口經驗，會對目標市場的信息加以更新。如果企業自身與目標市場或產品的已有出口聯系更密切，或周圍可學習的鄰近企業貿易聯系與目標市場或產品更緊密，那么其對目標市場或產品的熟悉度將會有所提高，不確定性降低，出口成本相應減少。

(三)企業出口決策

企業通過兩種學習效應對目標市場的信息進行更新后，如果生產率滿足，那么企業向j 國出口的條件為E(πijω)>E(πij′ω)，?j′≠j。根據Eaton 和Kortum (2002)的求解思路，定義lnHj≡lnτj－lnBj，那么企業出口j 國的概率為:

式(8)表示企業對目標市場或產品越熟悉，實現該貿易關系的概率就會越大。進一步可以得到，企業自身或鄰近企業貿易網絡信息越多，越容易實現目標貿易關系。總體來看，企業在出口過程中會根據自身和鄰近企業的貿易網絡，加深對潛在出口市場或產品的了解，降低出口過程中面臨的市場需求和生產中的不確定性，從而提高該出口關系的實現概率。

三、數據來源與指標構建

(一)數據來源與說明

本文主要使用了兩個數據庫:一是法國國際展望與信息研究中心(CEPII)的國際貿易分析基礎(BACI)數據庫，用于計算產品關聯度和國家間進口份額；二是2000—2014年中國海關進出口數據庫，用于計算最終企業—產品層面的出口網絡指標。

本文將海關原始數據統一調整到HS1996 標準的HS 2 分位，保留了一般貿易企業和2000—2014 年連續出口的企業樣本①出于樣本計算量和回歸估計可操作性考慮，同時加工貿易具有“兩頭在外”的特征，其具體出口關系的實現會受到更多上下游企業固定關系的影響，因此本文僅保留一般貿易企業。此外，本文參考吳群鋒和楊汝岱(2019)的做法，僅保留具有連續出口行為的企業。這樣處理的原因為:第一，受計算量限制；第二，t 期貿易網絡指標計算需要用到t－1 期相關信息。這一處理方式也保證了在觀測期內能夠對每一個企業出口樣本構建t 期的貿易網絡強度指標，從而探究其對企業在t ＋1 期出口擴張的影響。，刪除中間貿易企業②關于貿易企業的識別參考Ahn 等(2011)與Manova 和Zhang (2012)的方法，剔除企業名稱中含有“貿易”“進出口”“出口”“進口”等字眼的企業，此外，還剔除了一些企業名稱中包含“外貿”“商貿”“邊貿”“物流”等明顯也不從事產品生產的企業。。處理后的數據共包含1 770家企業。

(二)貿易網絡指標構建

1.貿易網絡指標

(1)企業自身貿易網絡指標。參考吳群鋒和楊汝岱(2019)對于企業出口網絡的計算方法，本文定義企業自身出口目的地網絡指標為:

等號右邊第一項表示企業已出口目的地市場間接地與其他目的地形成的貿易網絡，第二項用于表示企業直接出口目的地市場所形成的貿易網絡。二者相加，最終得到包含出口目的地市場之間直接與間接聯系的網絡指標Dnetijω′，但這一指標僅包含目的地市場的單一信息。

結合Lo Turco 和Maggioni (2015)企業內產品關聯密度的計算方法，本文將目的地之間的網絡指標與產品層面指標相結合，具體為:

其中，?ωω′是借鑒Hidalgo 等(2007)方法計算的產品關聯度，Iiω′t表示企業i 是否生產產品ω′ (生產即為1，不生產則為0)。式(10)將企業i 與目標產品相關的所有產品ω′以產品關聯度和目的地網絡為權重進行加總，得到了企業i 對目標市場j 出口產品ω 的貿易網絡指標，上標f 用來表示企業自身貿易網絡。③由于本文研究對象是企業潛在的產品—目的地市場層面的新貿易關系，所有已實現的貿易關系不在本文研究范圍內，因此在吳群鋒和楊汝岱(2019)提出的貿易網絡指標計算中，本文添加了對目的地出口國家的直接出口份額，也就是式(9)中的第二項，在產品關聯度計算上同樣添加已出口產品自身的關聯度(?ωω′ ＝1)。圖1 簡單展示了企業貿易網絡指標所包含的信息，具體來講，如果關注企業i 向目的地j1出口產品ω1這支貿易關系，除了需要考慮這支貿易關系直接的貿易聯系強度，還需要考慮企業i 是否生產與產品ω1相似的其他產品，一個企業生產相似的產品數量越多，則該企業利用內部規模經濟生產的能力越強，對于目標產品的生產也會越具有優勢。此外還需要考慮目的地之間的聯系緊密度，如果企業i 同時向目的地j2進行出口，兩個目的地市場之間聯系越緊密，越有利于企業間接獲取目的地j1的需求等信息，因此在向該目的地出口中越容易獲得銷售渠道或者熟悉消費者偏好。

圖1 貿易網絡指標說明

(2)鄰近企業貿易網絡指標。學習其他企業的貿易信息同樣可以加深企業對出口產品以及目的地市場的了解，降低出口過程中的不確定性(Fernandes 和Tang，2014)。本文首次構建鄰近企業出口貿易網絡指標，以此刻畫鄰近企業的出口貿易有效信息，其具體定義與自身網絡相似，主要區別在于計算范圍由企業本身擴展到了該企業所在地區(城市)的其他企業。具體計算方法為:

其中，rlω′代表企業i 所在城市(除企業i 外)生產的產品ω′是否有比較優勢。Dnetljω′t的計算方式與式(9)相似，但將企業數據擴展為企業所在城市其他企業的加總數據。上標n 表示鄰近企業。本文采用海關數據庫數據中企業編碼前4 位來識別企業所在地級市。參照圖1，鄰近企業貿易網絡指標包含了同城市內其他企業的出口產品及目的地信息，如果鄰近企業有出口目標產品和市場的直接經驗，或與目標產品和市場存在緊密的間接聯系，那么企業i 在出口擴張中就能夠通過學習鄰近企業貿易經驗獲取更多的有效信息，提高出口擴張成功的概率。

2.社群網絡指標

為了在實證估計中進一步研究除經濟聯系之外的其他聯系(如文化相似等)所形成的網絡信息是否會影響企業出口決策，本文構建了社群網絡指標。參考蔣為等(2019)對出口網絡社群效應的刻畫方式①該社群劃分采用復雜網絡的識別策略，利用2000 年中國海關數據對企業出口網絡中的國家進行社群識別與劃分，形成綜合地理距離、經濟聯系、文化習俗以及法律制度等因素的國家群劃分結果，將中國企業的196 個出口目的地劃分為45 個社群。具體社群劃分標準請見?經濟科學? 官網“附錄與擴展”。，本文將貿易網絡的計算范圍擴展到目的地所在社群中，得到企業自身社群網絡指標:

其中，CMijω′t表示t 年企業i 出口產品ω′到經濟體j 所屬社群的金額占該產品出口總額的比例，并且在回歸分析中本文將該出口份額按照社群所包含的經濟體數量進行了標準化處理。社群網絡指標刻畫了企業i 與目標市場j 所屬社群在產品ω 貿易中的關聯程度，該指標數值越大表明企業i 與目的地j 所屬社群的聯系越密切。本文定義鄰近企業社群網絡指標為:

在自身社群網絡指標的基礎上，式(13)將rlω′t和CMljω′t的定義范圍由企業自身擴展為企業外同城市內其他企業。鄰近企業社群網絡指標刻畫了鄰近企業與目標市場j 所屬社群在產品ω 貿易中的關聯程度，該指標數值越大表示企業i 的鄰近企業與目的地j 所屬社群的聯系越密切。

(三)潛在貿易關系定義與不確定性指標選取

參考林常青和張相文(2016)的做法，本文定義2000 年到t－1 期均未有出口記錄的貿易關系為t 期潛在貿易關系。由于本文研究聚焦在企業層面，因此潛在貿易關系數量巨大，為了計算方便，本文僅選取2001—2014 年實現的潛在貿易關系做實證檢驗。①由于僅選取2001—2014 年任意一年實現的潛在貿易關系，其均值遠遠高于未實現的潛在貿易關系總樣本，因此對于本文研究問題而言，可能造成本文結論的低估。

本文從兩個角度選取了不確定性指標，來衡量企業出口過程中面臨的不確定性程度。其一，用經濟政策不確定性(Economic Policy Uncertainty，EPU)指數來表示。該數據包含了22 個國家的月度指數，本文采用每個國家的年度均值來衡量該目的地經濟政策不確定性的變化，EPU 指數越大代表目的地市場經濟政策不確定性程度越高。其二，本文參考蔣冠宏(2019)的做法，用世界銀行發布的通貨膨脹率來衡量目的地市場需求的不確定性。

(四)企業貿易網絡與出口擴張

本文構造的企業貿易網絡指標如圖2 所示。從企業是否實現潛在貿易關系來看，已實現潛在貿易關系的兩種貿易網絡指標數值均比未實現的要大，因此本文構造的企業貿易網絡指標可以直觀地表示出企業更傾向于實現網絡聯系更密切的貿易關系。

圖2 貿易網絡與出口擴張

基于指標計算公式，企業自身貿易網絡指標總體上比鄰近企業貿易網絡指標要大，這也在一定程度上與經濟直覺相符。企業的自身貿易經驗所提供的信息往往更直接，而鄰近企業的貿易網絡信息大小取決于同城市內企業出口關系的相似度，在信息溢出學習的過程中往往伴隨一定的獲取壁壘。

四、實證檢驗

(一)貿易網絡與出口擴張

基于理論模型的結論，本文設定實證方程如下:

其中，被解釋變量為企業t ＋1 期的潛在貿易關系是否實現，實證中以proexijω，t＋1進行估計，主要解釋變量為，分別代表企業自身和鄰近企業的貿易網絡指標。Z 表示控制變量，包括企業層面變量(t 期的出口金額(lnfirmvalue)，出口目的地和產品種類的數量(country_n、hs_n))，目的地市場變量(目的市場的實際GDP (lnrgdp)、價格水平(lnpl_con))，并控制了企業所在城市、行業、目的地國家和時間固定效應。表1 展示了各主要變量的描述性統計結果。

表1 主要變量描述性統計

為了探究企業自身和鄰近企業的貿易網絡指標是否會影響企業未來潛在貿易關系的實現，本文采用多維面板回歸對式(14)進行估計和檢驗，具體結果如表2 所示。

表2 基準回歸結果

表2 中的第(1)列是混合回歸結果，第(2)— (5)列是多維面板回歸，為了避免遺漏變量產生內生性問題，控制了城市、年份、目的地市場和行業固定效應，并在企業層面采用了聚類的穩健標準誤。第(2)列僅將主要解釋變量與被解釋變量進行回歸估計，兩個網絡指標系數均為正且結果顯著，表明企業自身和鄰近企業貿易網絡指標(即企業自身貿易經驗或鄰近企業建立的貿易關系)越高，與潛在貿易關系聯系越緊密，越有利于潛在貿易關系的實現，符合理論模型的預期結論。隨后，本文在第(3)、(4)列分別加入了企業層面變量和目的地市場變量，用以控制企業出口規模、出口產品種類和目的地市場數量可能帶來的影響。其中，企業出口規模系數估計為負且并不顯著，這可能是由于規模較大的企業已經擁有較多穩固的貿易關系，并不傾向于建立新的貿易關系，而出口規模較小的企業正處于出口初期階段，自身已有的出口經驗較少，更傾向于采取試探性出口行為。企業出口產品種類和市場數量都會有利于建立新的貿易關系，但單一維度的影響相對較小，這意味著企業實現潛在貿易關系時，產品和目的地市場的相似度要比鋪設總數量更重要。同時，新貿易關系更容易在經濟水平和價格水平高的目的地市場建立，這也符合傳統引力模型的基本結論。第(5)列加入了上述全部變量，各變量的回歸結果符號依然保持不變，也說明了本文基本結論初步穩健。

(二)不確定性的機制分析

本文通過理論分析，認為企業通過學習自身與鄰近企業的貿易網絡信息，來降低出口過程中的不確定性，進而影響出口擴張的關系選擇。因此可以推斷，目的地市場的不確定性越大，貿易網絡信息對出口擴張的促進作用越大。

為了檢驗不確定性是否是貿易網絡影響出口擴張的渠道，本文在基準回歸式(14)的基礎上進一步引入不確定性和貿易網絡指標的交乘項Uncertainty ×、Uncertainty×，分別用以檢驗不確定性是否為企業自身和鄰近企業貿易網絡發揮作用的重要渠道。具體來講，如果前文假說成立，在目的地市場的不確定性越大，貿易網絡信息對出口擴張的促進作用越大，那么兩個交乘項的回歸系數應顯著為正。Uncertainty 為企業出口的不確定性指標，在本文中依次用目的地市場的經濟政策不確定性指數(EPU)和通脹率絕對值(Inflation)表示。

從表3 的回歸結果可以看到，兩個不確定性指標與貿易網絡的交乘項系數均顯著為正。這表明，在經濟政策不確定性或通脹不確定性較高的市場中，貿易網絡促進潛在貿易關系實現的作用更強。具體來講，目的地市場的不確定性越高，企業越需要通過貿易網絡來進行學習，以降低出口中的不確定性和信息壁壘。因此，對于不確定性越高的目的地市場，企業貿易網絡信息的出口擴張促進作用越強。這與理論分析中的結論相符。

表3 機制檢驗結果

(三)穩健性檢驗

為了證實結論的穩健性，本文共進行了三種檢驗方式。第一種方式參考吳群鋒和楊汝岱(2019)的做法，為了消除遺漏變量可能存在的回歸結果偏差，引入了不同層面的固定效應，控制了行業周期、目的地市場需求沖擊等因素。第二種穩健性檢驗采用了替換相似指標和保留子樣本的方式，以排除主要指標計算方式不同所帶來的偏誤。第三種方式采取了不同時間滯后期的貿易網絡指標，檢驗了企業通過貿易網絡獲取信息的時滯期選擇問題。以上分析均證明了本文結論的穩健性。

1.固定效應的穩健性檢驗

本文在基準回歸基礎上依次施加了行業年份、目的地年份和城市年份固定效應，以此來控制各變量隨時間變化的特征，回歸結果為表4 的第(1)列，可以看出，企業自身和鄰近企業的回歸結果依舊顯著為正。隨后本文添加了行業、目的地和年份三個變量的交叉項，結果如第(2)列所示，以此來控制目的地市場中各行業隨時間變化的因素，結論不變。

表4 穩健性檢驗結果

本文的主要研究問題為企業與目標市場之間的經濟聯系對企業后續出口選擇的影響。具體來講，企業選擇出口目的地時，除了受到貿易聯系的影響，可能還會傾向于選擇文化相似和社會聯系更緊密的國家，因此需要盡可能地分離目的地市場間的社會聯系(包括文化相似度、制度便利性等)所造成的影響。因此，本文進一步添加了社群固定效應，控制了目的地市場間的相似度或除經濟聯系的其他社會聯系，檢驗結果如表4 第(3)列所示。結果顯示兩個貿易網絡指標都保持顯著為正，意味著本文結論具有一定的穩健性。

2.替換指標和樣本的穩健性檢驗

本文還采用了替換貿易網絡指標的方式來檢驗文章結論的穩定性。由于本文中貿易網絡指標反映了企業自身和鄰近企業已有的出口信息，因此將企業t 期自身貿易網絡替換為企業t 期所有貿易關系的數量(lnrelation_N)，用城市內出口到相同目的地相同產品的企業數量(lnneighbors_N)來替換鄰近網絡指標，以反映t 期可以直接學習的鄰近貿易關系數量。表4 第(4)列僅替換了鄰近貿易網絡指標，第(5)列在前一列的基礎上，進一步替換自身網絡指標，穩健檢驗結果中兩個替換后的指標均顯著為正。

此外，本文還通過僅保留制造業企業樣本(HS 2 行業分類標準中的第28—93 章)來檢驗結論的穩定性，結果如第(6)列所示。結果顯示，制造業企業相比所有企業的平均水平而言，對于鄰近企業貿易網絡的學習效應稍強。

3.網絡指標時滯效應的穩健性檢驗

考慮到對外貿易企業所能夠利用的貿易網絡信息可能存在滯后效應，即信息來源于過去的貿易網絡。本文通過考察過去兩年(t－1 期)以及三年(t－2 期)的貿易網絡指標對t ＋1 期企業出口決策的影響，進一步檢驗基準回歸中企業出口網絡效應時滯期選擇的合理性。檢驗結果如表5 所示。由結果可以看出，隨著網絡滯后期數的增加，回歸系數的絕對值也在不斷減小。這表明企業出口決策受貿易網絡信息影響程度隨著時間的推移不斷下降，也證明了企業滯后一期的貿易網絡信息對出口決策的影響最大。

表5 網絡時滯效應檢驗

五、拓展分析

在前文的分析中，本文證實了企業自身和鄰近企業貿易網絡可以降低出口中的不確定性，有效促進出口市場或產品的擴張。那么企業基于現有貿易信息實現出口擴張是否會使得出口目的地聚集在相同的經濟體社群呢? 對于不同所有制企業而言，貿易網絡對出口擴張的促進作用是否存在差異呢? 接下來本文將通過引入社群網絡指標為基本結論提供佐證，并通過區分企業性質來考察貿易網絡發揮作用的異質性。

(一)社群網絡分析

本文將從企業貿易關系實現結果的角度，進一步分析企業是否更傾向于在已出口的目的地社群實現新的貿易關系，以此佐證本文的基本結論。具體地，本文在基準回歸式(14)中加入社群網絡指標，分別表示企業自身和鄰近企業出口到市場j 所在社群的網絡信息，回歸結果見表6。第(1)列僅在估計中引入社群網絡指標，第(2)列和第(3)列同時加入社群網絡和貿易網絡指標，但第(3)列中的社群網絡指標在第(2)列指標的基礎上按照該社群所包含的經濟體數量進行了標準化處理。

表6 社群網絡估計結果

由估計結果可以看出，自身和鄰近企業的社群網絡指標均顯著為正，表明企業更傾向于向已出口的經濟體社群實現新的貿易關系。具體來講，如果企業已經向某個社群中的目的地出口，那么在擴展新的貿易關系時，更傾向于出口到該社群。這證明了國家間的文化相似性或制度相近等社會聯系會對企業出口決策產生影響(Rauch 和Trindade，2002；楊汝岱和李艷，2016)，這與已有文獻的結論相符。此外可以發現第(2)列加入貿易網絡指標后，社群網絡的回歸系數有所下降，而貿易網絡指標依舊顯著為正。這在一定程度上說明了分離社會聯系后，經濟聯系網絡仍然會對出口擴張起重要作用，佐證了本文的基本結論。

(二)企業異質性分析

本文根據中國海關進出口數據對企業所有權性質進行劃分，將全部樣本分為外資企業和非外資企業，并在非外資企業的基礎上將企業進一步劃分為是否為國有企業，通過在回歸方程中引入企業所有制虛擬變量與貿易網絡的交乘項，討論不同所有制企業在貿易網絡影響出口決策上的異質性。結果發現，外資企業利用自身貿易網絡信息的能力強于本土企業，國有企業相比于私營企業，利用自身貿易網絡和鄰近貿易網絡來實現潛在貿易關系的能力更強。

表7 的第(1)列在回歸中加入了是否為外資企業①將海關數據中企業性質為“中外合作”、“中外合資”以及“外商獨資”的企業歸為外資企業。(Foreign)的虛擬變量與兩個貿易網絡指標的交乘項，以此來考察外資企業與本土企業相比，貿易網絡對潛在貿易關系的促進作用是否不同。根據結果可以發現，外資企業虛擬變量與自身貿易網絡的交乘項顯著為正，表明外資企業利用自身貿易網絡信息的能力強于本土企業，這可能是因為外資企業對國外目的地市場或產品的聯系更強，或更傾向于進行出口貿易。而本土企業與外資企業相比，利用自身貿易網絡所能獲得的信息有限，因此在利用鄰近企業貿易網絡聯系信息的能力更強。

表7 區分企業所有制

第(2)列則是在第(1)列的基礎上進一步考慮本土企業的所有制類型，對是否為國有企業②將海關數據中企業性質為“國有企業”、“集體企業”的企業歸為國有企業。(Stateown)加以區分。結果表明，無論是自身貿易網絡還是鄰近貿易網絡的交乘項都顯著為正，意味著國有企業相比于私營企業，利用自身貿易網絡和鄰近貿易網絡來實現潛在貿易關系的能力更強。這可能是由于國有和集體企業相較于私營企業，往往企業自身規模更大，并具有更多營商環境、人員等要素的資源優勢，因此相較于私營企業，更能有效地利用網絡聯系帶來的信息優勢，擴展出口關系。

六、結論與政策建議

近幾年國際社會貿易保護主義愈演愈烈，中國企業出口過程中面臨的不確定性隨之升高。在這個現實背景下，本文從不確定性角度出發，將貿易網絡引入企業出口決策中建立理論模型。并且，本文利用2000—2014 年連續出口的1 770 家僅一般貿易企業的海關出口數據和CEPII 全球貿易數據，構建了企業自身和鄰近企業的貿易網絡指標，對企業潛在貿易關系實現的影響作用進行估計，探討了企業自身和鄰近企業過去的貿易信息對于未來出口關系擴張的影響。結果顯示企業可以通過學習自身和鄰近企業已實現貿易網絡的信息，有效降低出口過程中的不確定性，使得企業更傾向于開拓目的地和產品更熟悉的新貿易關系，佐證了模型結論。此外，本文還從目的地選擇的角度，利用社群網絡指標對出口擴張的社群選擇結果進行了拓展分析，指出企業更傾向于向已出口的經濟體社群實現新的貿易關系，以此佐證了本文的基本結論。最后本文探討了不同所有制企業在貿易網絡發揮作用上的異質性，結果表明相比于本土企業，外資企業利用自身貿易網絡信息的能力更強。

本文的研究結論可以為企業出口擴張選擇和政府相關政策提供一定的建議和理論支持。從企業的角度來看，企業可以充分利用自身貿易信息降低出口過程中的不確定性，選擇聯系密切或較為熟悉的出口產品和市場，提高出口擴張成功概率。此外，基于鄰近企業貿易網絡的信息溢出作用，出口企業可以加強與其他企業的信息共享互助，充分利用現有貿易網絡信息開拓相近或相似市場和產品，降低出口過程中的信息壁壘，深化和鞏固市場發展。從政府的角度來看，鑒于貿易網絡在降低出口信息壁壘中的重要作用，政府首先可以加強對市場信息的引導，鼓勵企業間貿易信息網絡的維護和共享。另外，政府應鼓勵央企國企、大企業率先突進高門檻市場，在形成有效貿易信息網絡后，協同帶領中小企業出口，以發揮大企業引領支撐作用，推動產業鏈上中下游、大中小企業協同互助，從而撬動更大的出口市場，形成外貿競爭新優勢。其次，考慮到企業出口面臨較高的不確定性和門檻，政府可以對出口企業提供一些信貸或出口退稅等政策支持，并積極發展全球伙伴關系，推進大國協調和合作，深化同周邊國家的關系，為企業的出口擴張營造良好的國際貿易環境。最后，優化區域產業鏈布局也至關重要，政府可以完善產業配套體系，促進產業協調發展，優化國際市場布局，引導企業深耕傳統出口市場、拓展新興市場。