在华外资企业的出口倾向与出口强度研究

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英文标题:Export Propensity and Export Intensity of Foreign Enterprises in China

内容摘要:本文针对2007年中国5万余家规模以上外资企业的数据,使用赫克曼(Heckman)选择模型,分析了在华外资企业的出口决策。结果表明,对外企的出口倾向和出口强度有显著影响的因素包括外资股权占比、生产成本、销售成本、行业特征、企业规模等。由于要素的流动性等原因,外企使用的生产要素的价格在不同省份间并没有太大的差别,对国内、外市场接近度的影响更重要。

关键词:出口倾向,出口强度,外商直接投资   export propensity,export intensity,FDI

GB/T 7714-2015 格式引文:[1].在华外资企业的出口倾向与出口强度研究.[J]或者报纸[N].经济与管理研究,(1):62-68

正文内容

  一、引言

  改革开放以来,外资企业①对中国经济发展产生了重大影响。外资企业历年的出口额均超过全国出口总额的50%。到目前为止,东部地区吸收了绝大部分的外资,外资企业的出口也主要来自这一区域,尤其是珠三角、长三角和环渤海地区。笔者关心的问题是,作为中国出口主力的外资企业,其出口决策受到了哪些因素的影响?地理位置及特征有什么影响?中西部地区各类生产要素的价格均低于东部沿海地区,地方政府也实行了多项优惠政策,为什么外资企业数量仍较少、其出口比例也很小?本文将依据2007年中国5万余家规模以上外资企业的数据对上述问题进行分析。

  外资企业的出口决策问题在一定程度上可以被视为不同类型的外资企业的区位选择问题,从而与经济地理学中的工业区位理论相联系。以韦伯、俄林、艾萨德等人为代表的新古典区位理论和以克鲁格曼等人为代表的新经济地理学均在不同程度上强调了运输成本对企业区位的决定性影响[1]。陆地运输成本远高于海运,里茂等(2001)发现,1000公里陆地运输的成本与约6500公里的海路运输的成本相当[2]。从国际贸易的特征考虑,由于绝大多数的国际贸易依赖海运,对于中国这样的大国,从企业所在地到出海港口的运输成本有可能构成出口企业销售成本、乃至生产成本的重要组成部分。但正如格里斯等(2009)所指出的,绝大多数有关国际贸易与运输成本关系的研究集中于海运成本或港口效率,贸易国被抽象为一些没有面积的点[3]。他分析了出口企业与其出口港之间的最佳距离,认为人力资本数量、对进口中间品需求、自然资源密集度、运输成本等因素决定了这一距离,分别表现为港口城市的“拉力”或“推力”,最佳距离位于总边际成本最低处。

  本文最关心的是地理位置和特征对于外资企业出口决策的影响,特别是企业到出海口距离的影响。已有文献中很少发现相关的研究,这可能与其样本集中于国土面积普遍较小的欧洲有关。而对中国这样幅员辽阔、区域发展极不平衡的发展中国家来说,地理因素是不应被忽略的。本文的贡献即在于将多种地理因素与外企的生产成本、销售成本等因素结合起来,分析其出口决策。

  二、分析框架与数据来源

  (一)分析的框架

  艾特肯等(1997)、格里纳韦等(2004)用一个非常简单的框架概括了影响内资企业出口决策的主要因素。事实上,外资企业的出口决策也是类似的。一个代表性外资企业通过出口决策最大化其利润的问题可以表示为:

  

  其中,q、P分别代表产量、价格,h(·)、m(·)表示生产成本、销售成本函数,下标d、f分别表示针对东道国、东道国以外。成本函数的具体形式分别设定为:

  

  X代表对于东道国内外市场都相同的成本,Z财表示对两个市场不同的销售成本因素,Ψ代表企业的研发行为,则是该企业所处行业的出口行为特征。用一阶条件求解,并改写成计量模型形式,合并两式后可得:

  

  当估计企业出口倾向时,则将(3)式转化为概率单位模型(Probit)模型:

  

  根据(4)式,决定外资企业出口倾向的主要因素有:产品价格、企业生产成本、企业在国内外市场的销售成本和行业出口特征。本文使用的是截面数据,产品价格因素相对不重要,也不易获取,因而没有将其纳入分析。企业到出海口距离可能影响企业的生产成本;同时,该变量影响企业在国内、国际市场的销售成本。不过,如果能控制住企业使用的生产要素的成本、对国内市场的接近程度,该变量主要反映了对国际市场的销售成本,可以被认为属于向量

  (二)数据来源与处理

  本文所用数据主要来自中国工业企业数据库,该数据库包含了全部国有及主营业务收入在500万元人民币以上的非国有企业的各项财务指标。本文主要运用了2007年的数据,依据企业登记注册类型选择其中的中国港澳台资企业和外资企业为样本,并选择行业代码从1310至4320共481个四位码行业的企业数据,排除了采掘业、电力、燃气及水的生产和供应业、核燃料加工业的企业。由于少数企业的数据可能存在错误,参照谢千里等(2008)[4]以及本文研究目的,依据以下条件对样本进行了筛选:(1)全部从业人员年平均人数大于8人;(2)固定资产净值年平均余额为正值;(3)工业增加值与工业总产值之比在0与1之间;(4)港澳台资本与外商资本之和占实收资本的比例大于0.1②。鉴于西藏自治区外资企业极少,没有选择该区的样本。经过上述筛选,共得到58253家样本企业,分布于30个省、市、自治区。

  因变量为出口倾向和出口强度。如果样本企业的出口交货值为0,则出口倾向EXP取值为0;如果出口交货值大于0,则EXP取值为1,此时定义出口强度EXI为该企业出口交货值与工业销售产值之比。

  参考黄玖立等(2006)[5]的思路,分别采用市场潜力指标和到出海口的距离指标来反映国内和国际市场接近度对外企出口决策的影响。至出海口距离(DI)是在地级市层面计算的,即运用经纬度距离计算软件计算了各企业所在地级市、县至距离最近的沿海港口城市的距离。沿海港口包括大连、营口、秦皇岛、天津、烟台、青岛、日照、连云港、上海、宁波、汕头、广州、湛江、海口、福州、厦门、深圳、防城共18个。

  

  工资、地价和电价是制造业企业生产成本的主要影响因素。工资(WA)用该企业的本年应付工资总额除以全部从业人员年平均人数得到。大部分地区的工业地价数据较难获得,本文采用了国土资源部《关于发布实施(全国工业用地出让最低价标准)的通知》(下简称《通知》)中确定的各县、县级市的最低地价,用LC表示。该标准自2007年1月1日起实施。电价(EC)的数值依据各省级电网2007年销售电价标准确定。

  行业层面上,本文根据2006年数据计算了各四位码行业的赫芬达尔指数(H),即该行业所有企业的市场份额(主营业务收入占比)的平方和,来控制该行业的市场集中度。参考格里纳韦等(2004),用二位码行业出口比重(SE,该行业2006年出口额占制造业出口总额的比重)控制影响企业所在行业整体出口行为特征的各种因素。

  在企业层面上,外资比(FRA)定义为中国港澳台资本与外商资本之和占实收资本的比例,用来衡量外商控制权及其投资目的的影响;资本劳动比(KL)定义为固定资产净值年平均余额(ASSET)除以全部从业人员年平均人数,控制该企业的技术特征;研发强度(RD)定义为研究开发费除以主营业务收入;企业年龄(AGE)是用2007减去其开业年份得到;用企业的主营业务收入(TURN)代表其规模。

  此外,本文在地、市层面上使用了若干虚拟变量来控制某些地理、政策因素的影响。包括:机场(AP)变量,企业所在地、市或其周边接壤地、市在2007年有使用中的民航机场则其值为1,反之为0;内河(RI)变量,企业所在地、市有珠江、钱塘江、长江(泸州以下)的干流流经所辖区域则取值为1;岛屿(IS)变量,企业位于岛屿上则取值为1;出口区(ER)变量,该地、市有国家级的保税区或出口加工区则取值为1;边贸口岸(BOR)变量,该地、市有边贸口岸则取值为1。

  三、对数据的统计与分析

  格里斯等(2009)认为,工资等生产要素价格随着与港口城市距离的上升而下降,构成了港口城市的主要“推力”,按此推测,出口企业在沿海和内陆之间的分布应是相对均匀的。那么中国的情况是否如此?

  分析各省外资企业使用的主要生产要素的价格与其出口比例③(限于篇幅未列出),可以发现,两者的相关程度不高。结合国土资源部“中国城市地价动态监测系统”中数据的分析,可知我国各区域或省份之间城、乡工业地价的差距远小于同一区域内城、乡之间的差距。换言之,外资企业只需避开城区即可获得廉价的工业用地,而无须通过选址中西部来做到这一点。

  就平均工资而言,沿海外资企业由于能够雇佣内地劳动力,其工资水平并不明显高于内地。当然,也应考虑行业因素,如吉林省外企平均工资最高就是受一汽集团若干合资公司的工资较高的影响。选择“瓶(罐)装饮用水制造”行业(1532)分析,甘肃省该行业外资企业的平均工资为3.14万,而广东省、上海市分别为3.27万、3.31万,差距存在,但是很小。此外,沿海和内陆省区的电价则显示出一定的差距,这可能与电网垄断企业的定价权有关;另一方面,本文所采用的省级电价数据可能难以反映各地、各行业外企实际适用的电价水平。

  如果从区域或省份来看,外资企业的出口决策确实主要受对内、外市场销售成本的影响,而较少受生产成本的影响,那么由于沿海地区的国内市场较大、距离国际市场近,水平型、垂直型外企都会聚集于此,内陆的市场较小、距离国际市场远,只能吸引少数水平型外企。据此推测,沿海省份外企的出口倾向难以确定,而内陆省份外企的出口倾向则应该较低。

  把产品全部出口的外资企业定义为“纯垂直型”,产品全部内销的则定义为“纯水平型”,统计这两种企业在各省外商直接投资企业中的占比(限于篇幅未列出),其结果符合上文分析。有趣的是,整体来看,纯水平型或纯垂直型的外企占比相当大④,推测其原因,一方面,中国经营内、外部环境直到样本期都很稳定,许多外企的生产目的可能从未变更;另一方面,面向国内、外市场建立销售渠道的(固定)成本可能很大。纯水平型外企占比在沿海省份多在40%左右,而在中西部省份多在60%以上;纯垂直型外企占比在西部省份均在10%以下;甘肃、青海的外企出口倾向最低,显然是由于地处西北内陆且远离边境。广东、福建的纯垂直型外企占比最高,与其地处沿海、国内市场潜力不高、拥有经济特区等因素有关。

  四、检验结果与分析

  (一)计量模型与检验方法

  企业的出口决策实际上包含两个步骤:首先,确定是否出口,这反映在出口倾向(EXP);接着,如果出口,就确定出口额占销售收入的比例,这反映在出口强度(EXI)。这两个决策是相关联的,具有出口强度的企业样本具有截尾数据的性质,为了避免选择性偏误,本文采用了赫克曼(Heckman)选择模型进行估计,并使用最大似然法(MLE)同时估计出口倾向方程和出口强度方程。其中,出口倾向方程为:

  

  其中,下标i、p、o、n、s、r分别表示企业、省、地级市、县级市、四位码行业、二位码行业。为了检验非线性关系,本文对各解释变量均尝试加入其二次项,通过了显著性检验的则保留。根据赫克曼选择模型的要求,出口强度方程的解释变量是出口倾向方程解释变量的严格子集:一方面,影响出口倾向与出口强度的因素基本是一致的,解释变量几乎相同;另一方面,只在出口倾向方程中包含了固定资产净值(ASSET)变量,因为拥有更多固定资产的企业可能更有能力负担从事国际贸易的固定成本(而非可变成本),从而该变量应与企业出口倾向、而非出口强度相关。

  

  (二)检验结果与分析

  计量检验结果体现在表1中。从方程独立性LR检验看,模型1、2均在0.05的显著性水平上拒绝了不存在选择性偏差的原假设,因此运用赫克曼选择模型是正确的。系数联合显著性Wald检验均在0.01的显著性水平上拒绝了原假设,说明解释变量的系数在整体上显著。绝大多数的系数的Z统计量均能够拒绝原假设,且符号符合预期。就地理位置而言,从自身利益出发,出口倾向和强度高的外企更可能邻近出海口、出口区、机场、边贸口岸,回避岛屿;而出口倾向和强度低的外企更可能邻近国内市场潜力大的地区、内河。

  下面以模型2的检验结果为基准进行分析。首先看出口倾向方程。市场潜力(MAR)、固定资产净值(ASSET)、主营业务收入(TURN)的单位均为亿元,结果证实,国内市场的扩大使外企更倾向于内销;而固定资产越大的外企越倾向于出口,这与其能够承担出口贸易的固定成本有关。根据TURN和TURN2的系数计算可知,当企业主营业务收入小于289.13亿元时,主营业务收入上升使其出口倾向上升;当收入大于该值后,影响则转负。而在样本中,仅有21家企业的主营业务收入大于该值,因此这一曲线关系其实并不重要,只说明营业收入对于企业出口倾向的正面影响有很小的递减倾向。

  至出海口距离(DI)的单位为百公里,类似的计算可知,其影响的转折点位于距出海口约2300公里处,只要距离低于该值,出口倾向随距离增长而下降,样本中只有48家企业离出海港口超过这一距离,都位于新疆,说明至出海口距离对出口倾向的负面影响有很微弱的递减倾向,这可能与未完全控制住的边境贸易因素有关。反映地理、政策因素的几个虚拟变量的系数基本符合预期。机场(AP)、出口区(ER)、边贸口岸(BOR)的系数显著为正,岛屿(IS)的系数显著为负。有趣的是内河(RI)的系数显著为负,说明这几条内河主要促进了国内贸易的开展,而非国际贸易。

  各生产成本变量中,工资(WA)、地价(LC)的符号均符合预期。电价(EC)的系数则显著为正,这可能是由于电价数据不能充分反映外企实际适用的电价水平造成的。

  二位码行业出口比重(SE)、外资比(FRA)的影响均非常明显且符合预期。外资股权比例的增加会促使外企出口倾向的上升,说明虽然样本中的纯水平型外商直接投资企业多于纯垂直型外商直接投资企业,但对华FDI本身仍具有一定的垂直型特征。用赫芬达尔指数(H)及其平方项的系数计算,其影响转折点位于2540.79点,481个四位码行业中只有17个的指数更大。显然,市场集中度上升通常意味着在国内市场可以取得更多的垄断利润,减小了出口倾向。资本劳动比(KL)单位为百万元/人,影响转折点为1588.73万元/人,样本中有8家企业的资本劳动比大于该值,说明主要是负面影响。研发强度(RD)的系数显著为正,说明对新产品研发投入的增加提升了外企的出口可能。企业年龄(AGE)的影响转折点位于29.25年,样本中仅126家企业大于该值,整体而言在中国经营时间越长则出口可能性越大,这可能与水平型FDI企业建立国际销售渠道的能力相关。

  在出口强度方程中,绝大部分变量的系数符号与出口倾向方程是一致的,当然,影响转折点发生了变化:赫芬达尔指数(H)、资本劳动比(KL)的变化很小;企业年龄(AGE)的转折点位于11.07年,样本中有14247家企业大于该值,说明外企在中国经营超过11年后,其出口强度会以递增的速度下降,这可能与垂直型外商直接投资企业熟悉中国市场的时间相关。

  与出口倾向方程中不同,至出海口距离(DI)的平方项没有通过显著性检验,因而,在控制了其他因素之后,两者间存在着明确的线性关系,外企的出口强度随距离的扩大而不断下降,符合预期。主营业务收入(TURN)、岛屿(IS)的系数没有通过显著性检验,说明企业规模、是否位于岛屿只影响外企是否出口的决策,但不影响其出口比例。研发强度(RD)的系数则与出口倾向方程中相反,对新产品研发投入的增加会增加外企出口的可能,但会降低其出口的比例,这可能意味着新产品的研发通常同时面向国内外的市场。此外,样本中RD的算术平均值仅有0.002169,因而虽然其系数估计值较大,但实际的影响并不大。

  五、结论

  本文针对2007年我国规模以上外资企业的数据,分析了在华外资企业的出口倾向和出口强度。结果表明,对外企的出口倾向和强度有显著影响的包括外资股权占比、生产成本、销售成本、行业特征、企业规模等方面因素。在华外资企业的出口产品仍以成本为主要竞争力,因而生产成本、对国际市场的销售成本越低,其出口倾向和强度越高。不过,由于要素的流动性等原因,外企使用的生产要素的价格在不同区域、省份间并没有太大的差别,因此,对国内、外市场的接近度对不同区域的外企出口行为的影响更重要。由于沿海地区的国内市场较大、距离国际市场近,水平型、垂直型外企都聚集于此,外企的出口也主要来自这里;中西部地区的市场相对较小、距离国际市场远,吸引了一些水平型外企,其出口倾向和强度较低。

  注释:

  ①为简便起见,本文中的“外资企业”、“外企”、“FDI企业”概念均包括了“外商投资企业”和“港澳台商投资企业”,除非与“港澳台商投资企业”并列。

  ②依据有关税收法规,绝大部分港澳台和外资企业的该指标都高于或等于0.25,极少数低于0.1乃至为0的可能主要是由于填写错误。

  ③计算方法:平均工资为该省外资企业的本年应付工资总额之和除以全部从业人员年平均人数之和,单位为万元;平均地价为该省所有外资企业的地价(LC)的算术平均值,单位为元/平方米;出口比例则为出口交货值之和除以工业销售产值之和。样本整体的出口比例为43.16%。

  ④58253家外企中,21825家为纯水平型,占37.47%;12125家为纯垂直型,占20.81%。

参考文献

  [1]金相郁.20世纪区位理论的五个发展阶段及其评述[J].经济地理,2004(3).

  [2]Limao N,Venables A.Infrastructure,Geographical Disadvantage,Transport Costs and Trade[J].The World Bank Economic Review,2001,15(3):451-479.

  [3]Gries T,Naude W,Matthee M.The Optimal Distance to Port for Exporting Firms[J].Journal of Regional Science,2009,49(3):513-528.

  [4]谢千里,罗斯基,张轶凡.中国工业生产率的增长与收敛[J].经济学(季刊),2008(3).

  [5]黄玖立,李坤望.出口开放、地区市场规模和经济增长[J].经济研究,2006(6).

  [6]Nitsch V.National Borders and International Trade:Evidence from the European Union[J].Journal of Economics,2000(33):1091-1105.

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