多元化、范围经济与中国企业的出口增长

植物的内部和外部竞争都是可能导致极端事件的现象。有趣的是，我们观察到，2006年，在贸易自由化之后，分布的左尾似乎更加分散。这意味着2000年后，企业更频繁地受到负面冲击的影响，而且，随着左尾更宽，负增长率也更高。0.001 0.01 0.1 1-9-6-3 0 3 6 9 DensityGBigmediumSmallsize分为三个等人口类别：大、中、小。图3显示了2006年的增长率分布以及出口企业的三个不同等人口大小的箱子：小、中、大。我们观察到，在右侧（正增长），小企业（出口很少）比中型企业增长更多，同样受到负增长率的影响，但小企业的可能性更高。为了简单起见，我们不提供每年的估计，但提供了中国加入WTO之前的分布情况。大型企业的贸易增长率波动较小。声称方差-尺度关系取决于多元化和规模之间的关系。企业的增长可以用现有贸易线的增长来解释。4贸易增长：产品和目的地的贸易和多样化利润率，以及产品和目的地的多样化。最后，我们研究了产品和目的地的多样化如何影响企业出口的增长。4.1贸易利润率首先，我们分析了在目的地多元化的情况下，双方出口的广泛利润率和集约利润率，一家公司的广泛利润率定义为出口目的地的数量Nd，i，以及集约利润率定义为按目的地的平均总出口量XI/Nd，i。

同样，在产品多样化的情况下，广泛利润定义为出口产品的数量Np，i，而密集利润定义为产品Xi/Np的平均贸易，i、 我们有兴趣确定企业的出口是否专业化或多样化，市场（产品和目的地）的创建/破坏是由密集利润、广泛利润或两者共同决定的。如前所述，aare预计将专注于更具生产力的产品（Melitz等人，2008年）。因此，A产品和目的地。这意味着，在竞争日益激烈的情况下，扩大利润将减少，而集约利润将扩大。我们选择2000年至2006年幸存的企业样本，并计算2006年与2000年的广泛利润率和密集利润率之比。相应地，当这些比率大于1时，企业的广泛和密集利润率就会扩大。相反，如果该比率小于1，则广泛和密集的利润率就会收缩。我们这样做是为了产品和出口目的地的多样化。表2显示了2000年至2006年间，密集型和广泛型利润率发生变化的公司的百分比。表2:2000年至2006年间，存活企业出口的集约利润率（IM）和广泛利润率（EM）的变化百分比产品（%）目的地（%）IM扩大59.14 55.25EM扩大47.81 54.76边际利润率和IM缩小20.23 21.31EM缩小和IM扩大31.96 23.94EM扩大和IM缩小20.63 23.44EM和IM扩大27.17 31.31贸易。首先要注意的是，公司数量的大幅增长以及存活下来的公司数量的相对减少。

2000年，共有46279家出口企业，2006年为166930家，增长了3.61倍。幸存人数他们本不可能在国际市场上交易，但只能在国内市场上交易。通过分析产品的多样化，我们发现59.14%的企业能够提高其密集型出口利润率。就目的地而言，结论非常相似，我们观察到55.25%的企业增加了密集利润。为了扩大其产品和目的地的广泛利润，我们还分析了出口利润的联合变化。如果我们考虑产品，在产品数量较少且每种产品出口较少的情况下（20.23%的公司），（ii）收缩–与我们上面讨论的理论预期结果一致-，（iii）扩大扩大利润率，同时收缩集约利润率，这意味着贸易多样化，这意味着该公司将其出口产品多样化，并增加了每种产品的出口量（27.17%）。此外，就目的地而言，我们观察到，在前三种可能性中，每种可能性中出现的企业比例相对相似，目的地多样化并增加对这些目的地的出口量，从而扩大了密集型和广泛型利润。使其出口多样化是不可忽视的。中国出口商人口的广泛边际扩张可能表明存在范围经济。总的来说，对2000年至2006年贸易差额变化的分析表明，出口企业在产品和融入全球价值链方面的动态模式各不相同。4.2产品和目的的范围经济和多元化我们有兴趣研究多元化如何影响出口增长。

因此，我们检验了中国企业的出口是否表现出范围经济。在我们的研究背景下，鉴于数据的局限性，范围经济意味着它们将由企业本身的出口总量决定。此外，随着出口的增长，不同产品出口数量的增加，或产品和目的地数量的增加。企业的多元化行为可以通过一个诞生过程来建模，这是通过描述拥有给定数量市场的概率如何随着企业的增长而变化。Bottazzi和Secchi（2006）表明，Yule过程提供了一个goodin Feller（1968），在这个过程中，人们认为一种产品可以产生一个新的市场（产品或目的地），它有概率λh+o（h）创建一个新的λsnsshnλhohpnsn，如下微分方程：˙Pn（s）=-nλPn（s）+（n- 1） Pn编号-1（s）带：n≥ n˙Pn（s）=-nλPn（s）；（2） 其中，n>0表示各规模市场的初始数量。可以证明，该方程的解为n≥ nisPn（s）=n- 1n- ne-nλ（s-s） （1）- e-λ（s-s） ）n-n、 （3）这称为Yule分布，市场（产品和目的地）的平均数量为：η（s）=neλ（s-s） 。（4） λ与固定尺寸呈指数关系。0 5 10 15 20 25 30 35 40 6 8 10 12 14 16 18NDln（X）Exp.fit0 20 40 60 80 100 6 10 12 14 16 18NPln（X）Exp.FitFit图4：装箱统计散点图：总出口与目的地数量（ND）和产品数量（NP），2006年的指数指数图4（左）显示了属于不同规模仓位的企业的平均目的地数量与仓位平均（ln）总出口量的对比。

类似地，图4（右）显示了不同大小箱子的公司产品的平均数量，与根据要求提供的产品相比。每个图对应的是企业（ln）总出口额和出口额之间的线性关系，相应地，目的地和产品数量：ln（ND）~ λdln（X）+θd，（5）ln（NP）~ λpln（X）+θp.（6）估计值为：λd=0.36（0.01），λp=0.39（0.01）和θd=-.88（0.08）θp-..目的地/产品的数量和企业的规模，以创造新市场的数量来衡量，随着企业规模的扩大，回报会逐渐减少。4.3多样化和出口增长为了进一步调查产品和出口目的地多样化对企业贸易增长的影响，我们进行了一项计量经济学研究。鉴于中国企业出口的范围经济证据，我们预计多元化将对出口增长率产生积极影响。鉴于多样化取决于能力的发展，与产品多样化相比，目的地多样化可能相对更容易实现，这意味着开发新的可出口产品。

此外，我们在估计中包括了几个控制变量，旨在捕捉2000年至2006年期间经历的结构变化。我们估计以下模型：gi，t=α+φ·gi，t-1+β·ln（Xi，t-1） +θp· ln（NPi，t）+θd· ln（NDi，t）+ωu·F irmT ypei，t+ρ·P rocT radei，t+νv·Ownershipi，t+γv·Ownershipi，t·P rocT radei，t+τt+i、 t；（7） g（1）和Gi，t-1国际出口增长率是多少-1（自回归项），ln（Xi，t-1） 出口量为整数-1（追赶能力的指标），ln（NPi，t）是thett-lnNDi，t改变出口目的地数量-1 tot，ωu控制一组ω目的地，这是高度多样化的公司，ω是高度专业化的公司，这是单一产品和目的地公司，ω是多产品和单一目的地公司，ω是单一产品和多目的地公司，ρ控制公司是否处理νvν企业，包括合资企业，γv控制所有权类型和加工贸易之间的相互作用，τ是一组时间假人。最后i、 这是剩余期限。我们用普通最小二乘法（OLS）和不对称最小二乘法（OLS）估计和拉普拉斯分布在ALAD估计中估计模型。当存在异常值且残差分布非正态、不对称且峰度较高时，ALAD优于OLS。LAD的假设更符合我们在图2中观察到的情况。表3显示了结果，模型（5-8）报告了ALAD估计的结果。在OLS估计的不同规格中，前一时期的增长率对出口增长有负面影响。

相反，当考虑数据分布的非正态性时（模型5-8），增长率int-1使用OLS和ALAD对自回归项报告的相反迹象进行检验，估计系数相对较小。与大型企业相比增长更快（出口（t-1)). 这与增长率分布的右尾允许小型企业举办大型活动这一事实相一致（见图3）。模型（1）和（5）报告了我们的基准模型的结果。我们获得的稳健估计表明，在所有估计模型（1-8）中，产品和目的地的多样化对出口增长都有积极影响。此外，在所有估计模型中，出口目的地的多样化增加了贸易增长，而不是产品的多样化。在产品和目的地的多样化和专业化方面，表明企业类型的变量可以进一步阐明这些影响。模型（2）和作为基线。我们观察到，与高度多元化的企业相比，高度专业化的企业对增长率有负面影响，与产品或目的地专业化但目的地或出口速度多样化的企业相比，高度专业化的企业对增长率也有负面影响。此外，值得注意的是，在贸易伙伴多元化但产品专业化的情况下，差异较小，这丰富了目的地多元化比产品多元化带来更大增长机会的理念。贸易

我们估计了假人的显著正系数，这意味着表3：产品和贸易伙伴多元化对出口增长的影响。经济计量估计OLS ALADModel（1）（2）（3）（4）（5）（6）（7）（8）增长（t-1） -0.026***-0.026***-0.028***-0.025***0.012***0.020***0.017***0.019***（0.002）（0.002）（0.002）（0.002）（0.003）（0.001）（0.001）（0.001）Exp.（t-1)-0.063*** -0.100*** -0.102*** -0.103*** -0.049*** -0.057*** -0.060*** -0.060***(0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.002) (0.001) (0.001) (0.001) ln产品0.516***0.476***0.478***0.477***0.374***0.346***0.347***0.347***（0.004）（0.004）（0.004）（0.005）（0.002）（0.002）（0.002） ln贸易伙伴0.698***0.630***0.634***0.632***0.472***0.490***0.491***0.490***（0.005）（0.004）（0.004）（0.004）（0.006）（0.002）（0.002）（0.002）简单生产-目的地-0.577***-0.564***-0.571***-0.277***-0.266***-0.273***（0.009）（0.009）（0.009）（0.004）（0.004）（0.004）多产品和单目的地-0.037***-0.026***-0.030***-0.0080000-0.003（0.006）（0.006）（0.006）（0.004）（0.004）单产品和多目标-0.135***-0.120***-0.124***-0.068***-0.056***-0.059***（0.005）（0.006）（0.005）（0.003）（0.003）（0.003）加工贸易（PT）0.123***0.154***0.043***0.067***（0.003）（0.004）（0.002）（0.002）私有0.037***0.029***（0.006）（0.004）外资-0.061***-0.044***（0.005）（0.003）PT×私有0.211***0.116***（0.008）（0.005）PT×外资0.100***0.121***（0.004）（0.006）PT×国有0.252***0.027***（0.007）（0.002）常数0.777***1.299***1.343***1.337***0.791***0.931***0.975***0.976***（0.017）（0.019）（0.020）（0.019）（0.009）（0.009）（0.009）年假人是是是是否否无观察311034 311034 311034 311034 311034 311034 311034 311034 311034 311034 311034 311034 311034 311034 311034 311034 311034注：因变量是出口增长率。

产品数量为HS的6位数。括号中是稳健的标准错误。显著性水平：**p<0.01，**p<0.05，*p<0.10。从事加工贸易的公司比仅从事普通贸易的公司增长更多。在模型（3）和（7）中，我们还包括表明国有企业和私营企业所有权类型的变量。这在某种程度上是令人惊讶的，但是，外资企业高度参与加工贸易（57.69%），在其总出口中，这一比例仅为国有企业的28%至34%，私营企业的8%至17%，视年份而定。考虑到这一点，加工贸易的傀儡可能在更大程度上捕获了外资企业的行为。因此，在模型（4）和（8）中，我们考虑了所有权类型和加工贸易之间的相互作用。估计的效率表明，从事加工贸易的私营和外资企业比从事加工贸易的国有企业增长更快。缺乏描述企业特征的数据阻碍了我们进行更彻底的计量经济分析。然而，使用不同规格的估计表明，产品和出口目的地的多样化提高了出口增长率。就产品和目的地的多元化而言，这一点对于不同类型的企业来说都得到了证实：多元化程度越高的企业增长率越高，而专业化程度越高的企业增长率越低。特别是，目的地的多样化对出口增长率有更大的影响。这意味着，达到一个新的目的地会导致更高的出口转向不同的目的地，而不是重新分配资源以发展新的资源从一个部门到另一个部门的重新分配。本文研究了2000年至2006年期间中国企业的贸易模式。

统计分析表明，中国出口企业存在高度异质性。出口的分布类似于对数正态分布。许多相对较小的出口企业与一些非常大的出口企业共存。此外，我们还观察到增长率分布两侧的肥尾，这意味着企业通常会受到增长率的影响。出口增长率的分布表明，不同的企业以更高的增长率增长的可能性高于中型和大型企业。最后，贸易自由化后，企业面临的负面冲击更频繁。对出口密集型和广泛型利润变化的分析表明，企业多样化产品（47.81%）和目的地（54.76%）的重要组成部分扩大了其广泛型利润。我们表明，中国企业的出口包含出口产品和出口目的地。产品和目的地多样化对贸易增长率的积极影响，atrade也表现出较高的增长率。结果对不同的模型规格和不同的估计方法具有稳健性。而不是分别在产品或目的地多样化但在产品目的地专业化的公司。目的地多样化的积极影响比开发新的可出口产品所需的能力要大得多。对于企业来说，将出口转向不同的国家比重新定位资源开发新产品更容易。参考发展经济学杂志85（1），129–149。Bee，M.、M.Riccaboni和S.Schiavo（2017年）。Gibrat与Zipf的结合：法国企业的规模和范围。Physica A：统计力学及其应用481265–275。Bernard，A.、J.Jensen、S.Redding和P.Schott（2007年）。