基于产品异质的中国汽车出口影响因素实证研究

孙江永，王新华

(山东科技大学经济管理学院，山东 青岛 266590)

一、相关文献回顾

二十一世纪初出现的企业异质理论侧重从生产的角度解释企业的出口行为。Bernard等(2003)把李嘉图模型扩展到多国贸易情形，揭示了出口企业的生产效率与贸易壁垒之间的关系［1］。Melitz(2003)从企业异质的角度分析国际贸易的产业内效应，解释不同生产效率企业的行为选择问题［2］。Helpman等(2004)从企业异质角度进一步解释跨国公司选择出口、对外投资仅服务国内市场［3］。孙江永和王新华(2011)基于Helpman等(2004)的利润分析框架，从产品异质的角度研究汽车行业的跨国公司进入中国市场的方式选择问题，将跨国公司海外市场进入策略选择的研究进一步深入到跨国公司生产的异质产品及其细分市场定位［4］。孙江永和孟文强(2012)从产品异质的角度考察中国汽车需求与居民收入水平之间的关系［5］。因此，从企业及其产品解释企业行为、贸易规模和贸易方向具有相对坚实的微观基础。

Tinbergen(1962)最早将引力模型用于国际贸易的研究，发现两国之间的贸易量与GDP成正比，而与距离成反比［6］。Bergstrand(1989)指出前人研究的引力模型中都有GDP变量，但都不含人均收入变量，人均收入相似的国家有相似的需求，因此他借鉴Linder的观点第一次将人均收入加入引力模型的分析框架中［7］。Feenstra(1998)认为影响一个经济体贸易量增长的因素之一是国家之间的经济相似程度，即相似程度越高，贸易量越大［8］。近年来，国内文献开始把人均收入变量加入引力模型，以深入考察中国对外贸易规模的影响因素。魏浩等(2010)发现贸易伙伴国的人均GDP越高，中国贸易规模越大［9］。刘志彪和吴福象(2006)认为从世界范围来看人均GDP或人均收入水平越接近，越能导致贸易一体化［10］。以上的研究结论均表明，出口规模与目标市场的人均收入水平呈同向变动关系。但谢娟娟和岳静(2011)发现贸易伙伴国人均GDP与中国的贸易流量呈反向变动关系［11］。以上多数文献都把人均收入作为引力模型的一个控制变量对待，两种截然相反的研究结论并没有引起更多的关注。

人均收入是如何影响双边贸易流量的，引力模型对这一问题的研究缺乏微观基础。产品质量异质性和不同异质产品细分市场定位差异的观点对企业出口行为和出口规模的解释恰恰弥补了引力模型的不足。产品质量异质性是研究中国进出口贸易切中要害的分析角度，但限于研究数据和方法，关于中国进出口产品质量的实证研究一直进展缓慢［12］。基于中国汽车出口的经验数据，在引力模型分析框架下，本文从产品质量异质的角度对影响中国汽车出口的经济因素和地理因素进行实证研究，并解释随着贸易伙伴国人均GDP增加，中国汽车出口规模非单调的变化趋势。

二、基于产品异质的出口规模理论分析及研究假设

一般地，汽车的购买或进出口具有独特的消费特征。结合中国汽车市场最近十几年的需求特征，消费者对汽车的购买选择总体上可分为三种情形:收入水平较低的消费者没有购买力;随着收入的增加，一部分消费者具有购买能力，进而开始购买价位相对较低的汽车;收入进一步提高后，一部分消费者由最初购买低品质、低等级的产品转向购买高品质、高等级的产品。简而言之，随着收入的增加，个体需求变动依次为由不购买转向购买、由购买低品质的产品转向购买高品质的产品。曹建海(2003)对3000名中国汽车消费者的问卷调查发现，46.3%的消费者会在一年内更换轿车［13］。对汽车这样的异质产品而言，质量和数量同样能改善消费者的效用水平，有时质量对效用的影响更明显。“从无到有”的改变是数量影响了消费者效用，从低品质到高品质的改变则是质量影响了消费者效用。

图1 贸易伙伴国人均收入与出口规模

中国出口的汽车数量会受到不同贸易伙伴国人均收入的影响，这不仅仅是购买力变化产生的影响，还包括对不同品质等级车型需求偏好的转变带来的影响。在贸易伙伴国的经济总量、与中国的地理距离、开放程度等因素得到控制的前提下，贸易伙伴国的人均收入越高，并不意味着中国向其出口的汽车数量越多。根据消费者对汽车的购买选择特征，我们发现存在一个人均收入的临界值，当贸易伙伴国的人均收入低于该临界值时，人均收入越高的贸易伙伴国，中国向其出口的汽车数量越多;当贸易伙伴国的人均收入高于该临界值时，人均收入越高的贸易伙伴国，中国向其出口的汽车数量反而会越少。其原因可能是收入更高国家的居民消费偏好发生了变化，进而转向购买更高端的汽车，这些国家不再是中国汽车出口的主要目标市场，这与“林德效应”相吻合。假设国家1、2、3的人均收入依次增加，消费者收入分布的概率密度函数f(·)相同(在图1中，f1、f2、f3分别表示国家1、2、3的人均收入分布概率密度函数曲线)，中国出口的汽车目标消费者收入水平在［y1，y2］之间。中国向任何一个贸易伙伴国出口的汽车规模exp可以表示为:

其中，pi为国家i的人口规模。不考虑国家间人口规模的差异，中国向国家2出口的汽车规模最大。

根据前文的分析，我们提出假设1:对汽车这样的异质产品而言，当前以生产中低端汽车为主的中国企业，出口到不同贸易伙伴国的贸易流量随着贸易伙伴国人均收入的提高呈先增加、后减少的变动规律。

结合出口产品的异质性和假设1，我们进一步提出假设2:向贸易伙伴国出口的汽车价格越高，出口规模越小。也就是说，对不同贸易伙伴国的出口规模与出口的汽车平均价格之间呈反向变动关系。

三、实证研究及结果分析

(一)实证研究框架

根据国际贸易引力模型的观点，中国的汽车出口首先受到双方空间距离、是否接壤等地理因素的影响。中国与贸易伙伴国的空间距离越近，运输成本越低，越有利于中国汽车的出口。同样地，在其他因素相同的情况下，与中国接壤的贸易伙伴国在从中国进口汽车方面具有更为便捷的运输方式和相对更低廉的运输成本，因此是否与中国接壤也是影响中国汽车出口的重要因素之一。此外，根据前文的理论分析，中国出口车型的异质特征和贸易伙伴国的人均收入水平均可能对中国的汽车出口规模产生影响。

在引力模型的分析框架下，本文将产品异质特征和贸易伙伴国的人均收入水平纳入解释变量向量空间，以考察中国对不同贸易伙伴国出口汽车的影响因素，中国自身的经济因素和地理因素通过样本选择可以得到控制。借鉴已有文献的做法并结合前文的理论分析，本文的实证方程结构设定如下:

其中，exp是中国汽车出口规模;gdpper是中国的贸易伙伴国人均收入;exppri是中国出口汽车的平均价格，在一定程度上可衡量产品品质等级的差异［4］［5］;gdp是贸易伙伴国的经济规模;dist是中国到贸易伙伴国的地理距离;carproduce是贸易伙伴国国内汽车产量;openness是贸易伙伴国的市场开放度;arra是中国与贸易伙伴国是否存在优惠贸易安排的虚拟变量;bord是中国与贸易伙伴国是否接壤的虚拟变量;u是随机扰动项;i表示中国的第i个贸易伙伴。加入人均收入的二次项，目的在于检验出口规模与贸易伙伴国人均收入之间的非线性关系。

本文的经验数据是中国对其他国家出口的截面数据，在(1)式中没有加入中国人均收入变量。我们用中国人均收入与贸易伙伴国人均收入之差的绝对值gdpper_diff代替(1)式中的人均收入变量的二次项和一次项，因而进一步选择的检验方程如下:

为得到更全面的结论，我们分别用中国汽车出口数量和汽车出口金额来衡量中国汽车出口规模进行比较研究。

(二)数据来源与处理

《中国汽车市场年鉴(2009)》提供了中国在2008年向世界上其他204个国家和地区出口的汽车数量(辆)和金额(美元)，经简单计算后可知中国出口到204个国家和地区各自的汽车平均价格。汽车出口数量和金额均作为被解释变量，出口汽车的平均价格可衡量汽车的产品异质特征而作为解释变量。

人均国民总收入的数据来源于《国际统计年鉴(2009)》。《国际统计年鉴(2009)》提供了各国的国内生产总值，该变量作为控制变量用以控制贸易伙伴国的经济规模对中国汽车出口规模的影响。本文采用北京到各贸易伙伴国首都的球面距离衡量贸易伙伴国与中国的空间距离，这一数据由google地球软件计算得到。

样本国家的国内汽车产量数据来源于中国汽车工业协会网站和OICA网站。我们采用进出口总额在国内生产总值中的占比衡量贸易依存度。虚拟变量arra衡量中国与贸易伙伴国之间是否在2008年存在优惠贸易安排，若存在优惠贸易安排，则arra取值1，否则取值0。与中国接壤的国家在从中国进口汽车方面存在更为明显的便利性，因此用虚拟变量bord衡量该因素的影响，若接壤，则bord取值1，否则取值0。

(三)实证检验结果

实证分析所用的计量软件是Eviews6.0，估计方法选择OLS，用Whtie检验分析回归结果中的残差是否存在异方差。异方差检验是在解释变量、被解释变量和主要控制变量取自然对数基础上进行的，检验结果如表1、2的最后一行所示，它们均接受了不存在异方差的原假设。

1．对人均收入的实证检验。模型(1.1)、(1.2)是对中国汽车出口额expvol的回归结果。人均GDP的二次项和一次项都在1%的显著性水平上通过检验，二次项的系数为负，一次项的系数为正。剔除不显著变量后再次采用模型(1.2)进行回归分析，得到的回归结果与模型(1.1)的回归结果一致。根据模型(1.2)的回归结果，由əlog(expvol)/əlog(gdpper)=－0.3306log(gdpper)+2.3464可知，əlog(expvol)/əlog(gdpper)的正负取决于gdpper的取值，当gdpper大于1078.47美元时，əlog(expvol)/əlog(gdpper)＜0;当gdpper小于1078.47美元时，əlog(expvol)/əlog(gdpper)＞0。这意味着中国出口到不同贸易伙伴国的汽车金额并不是随着不同贸易伙伴国人均GDP的增加而增加的，当贸易伙伴国的人均GDP小于1078.47美元时，人均GDP越高的国家，从中国进口汽车的金额越多;当贸易伙伴国的人均GDP大于1078.47美元时，人均GDP越高的国家，从中国进口汽车的金额越少。因此，这证实了本文的假设1是成立的。

模型(1.3)、(1.4)是用中国出口的汽车数量expnum作为被解释变量进行的回归，模型(1.4)是剔除不显著变量后的回归结果。模型(1.4)关于人均GDP的回归结果与模型(1.2)高度吻合。不同的是，模型(1.3)、(1.4)中汽车的平均价格变量系数是负的，而模型(1.1)、(1.2)中是正的。汽车出口数量中没有包含汽车的价格因素，因此模型(1.3)、(1.4)的回归结果表明中国对不同贸易伙伴国出口的汽车平均价格越高，汽车出口数量越少，这证实了本文的假设2也是成立的。模型(1.3)、(1.4)的回归结果与孙江永和王新华(2011)的分析结论一致，进一步说明对汽车这样的异质产品出口规模的研究应考虑出口产品的异质特征。

表1 人均收入的回归结果

贸易伙伴国的国内生产总值变量的参数估计值为正且在1%的显著性水平上通过检验，说明贸易伙伴国的市场规模越大，中国对其出口汽车的规模也越大。目标市场与中国的空间距离的参数估计值为正且通过显著性检验，这与引力模型的理论预期不一致。其原因可能是中国出口规模较大的国家距离中国明显更远，但这些国家的经济规模也较大，规模运输带来的结果是距离远的国家单位运输成本更低。当地市场的开放度、是否接壤等虚拟变量通过显著性检验且符号是正的。

2．对人均收入差额的实证检验。我们采用贸易伙伴国人均收入与中国人均收入差额及衡量产品异质特征的出口汽车价格作为解释变量，进一步对中国汽车出口规模进行分析，实证检验方程选择(2)式。其中，人均收入差额采用贸易伙伴国人均收入与中国人均收入之差绝对值的自然对数衡量。模型(2.1)、(2.2)是以中国汽车出口额expvol为被解释变量进行的回归，模型(2.3)、(2.4)是以中国汽车出口量expnum为被解释变量进行的回归，而模型(2.2)、(2.4)分别是从模型(2.1)、(2.3)中剔除不显著的解释变量后进行的回归。模型(2.2)、(2.4)的回归结果中人均收入差额的系数为负且估计值大小相等，在1%的显著性水平上通过检验，这说明贸易伙伴国人均收入水平与中国的差距越大，不论中国汽车出口金额还是出口数量都呈递减趋势。其他解释变量的回归结果与前文相同，采用方程(2)的检验结果也证实了假设1、2是成立的。

表2 人均收入差额的回归结果

四、结 语

本文结合汽车的市场定位特征，从国别角度研究贸易伙伴国人均收入水平变动对中国汽车出口规模变动的影响规律。本文认为存在一个人均GDP的临界值，当贸易伙伴国的人均GDP低于该临界值时，人均GDP越高的国家或地区，中国向其出口的汽车规模越大;当贸易伙伴国的人均GDP高于该临界值时，人均GDP越高的国家或地区，中国向其出口的汽车规模反而会越小。根据出口产品的异质性特征，我们还可得到不同贸易伙伴国出口的汽车平均价格与出口规模呈反向变动关系。基于实证检验结果，本文得到以下的结论:在贸易伙伴国的市场规模、空间距离、开放程度、优惠制度安排等影响贸易的因素得到控制的前提下，随着不同贸易伙伴国人均收入水平的增加，中国的汽车出口规模先增加后减少;贸易伙伴国人均收入水平与中国的差距越大，中国的汽车出口规模越小，贸易的“林德效应”在产品异质性特征明显的汽车行业同样存在;就出口的异质产品本身而言，出口的平均价格越高，出口规模就越小。

［1］Bernard A．B．，J．Eaton，J．B．Jensen，S．Kortum．Plants and productivity in international trade［J］．American Economic Review，2003，93(4):1268－1290．

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