中国企业进口频率的影响因素研究

翁 润 马野青

(南京大学 经济学院，江苏 南京 210093)

一、引言

改革开放以来，国际贸易作为中国经济的重要组成部分一直备受关注，随着海关数据的公开，关注的焦点逐渐从贸易总量和贸易结果转向贸易的动态以及交易过程。观察海关数据我们可以发现，有的企业在一年中只从其他国家进口一次，而有的企业却在一年中从其他国家进口多次，这意味着不同企业的交易频率可能存在差异。为什么会存在这种差异？哪些因素会影响企业的进口频率？这是本文关注的焦点。

近些年来已有不少学者开始关注国际贸易中企业的交易频率，其中不乏文献对以上问题给出了各自的解释。Eaton等(2004，2007)发现多数出口企业只出口到一个国外市场，而且多市场出口企业的出口频率会随着出口目的地数量的增加而下降[1][2]。Alessandria等(2010)认为运输的时滞性和交易层面上的规模经济会影响国际贸易，导致企业降低进口次数，扩大交易规模，持有更多的存货[3]。Békés等(2012)将出口频率视为一种额外的贸易边际，并利用法国的出口数据发现，出口频率会随着目的国GDP的下降而下降[4]。Békés等(2014)在存货模型的基础上进一步考察需求不确定性对企业出口频率的影响，研究发现，在随机背景下，当不确定性增加时，企业销售额会减少，同时对于给定的出口数量，企业会降低出口频率并增加单次出口规模[5]。Kropf和Sauré(2014)认为出口企业会权衡装运固定成本和存货成本以选择最优的出口频率[6]。Hornok和Koren(2015)利用美国和西班牙的出口数据发现，单次装运成本的存在会使得企业选择“少次多量”的运输策略，对于工业供给品、零部件和食物而言，这种装运行为尤其明显[7]。Hornok和Koren(2015)通过建立了一个包含行政壁垒的贸易模型，发现出口频率会随着行政贸易成本的增加而下降[8]。蒋灵多等(2017)利用中国工业企业数据库和海关数据库的匹配数据，考察了企业出口频率的特征事实，并发现企业出口规模、目的国不确定性以及出口产品多样化、出口产品核心程度的增加均能显著提高企业出口频率[9]。

以上文献考察了影响企业交易频率的各种因素，比如运输的时滞、存货持有成本和装运固定成本等等，对于本文的研究有着重要的借鉴意义。但是以上文献几乎都是研究企业出口的交易频率。事实上，企业进口的交易频率同样值得研究。区别于以上大多数文献，本文的研究视角锁定为企业进口频率，以考察企业进口特征。需要指出的是，Alessandria等(2010)主要研究的是运输时滞与交易规模经济对进口企业存货管理和贸易规模的影响以及货币大幅贬值后企业的贸易动态，对于进口企业的交易频率只是稍有涉及。在研究对象和重点方面，与该文献不同，本文专注于分析企业进口频率的特征事实及其影响因素。

本文拟在现有文献的基础上利用2002～2006年中国海关数据，考察中国企业进口频率的特征事实，并利用海关数据和工业企业数据的匹配数据研究企业进口频率的决定因素。此外，在稳健性检验部分，一方面本文改用2002～2006年中国海关数据库全样本进行估计，以考察样本选择偏误是否会影响本文的结论，另一方面本文在模型中加入以世界银行营商数据库中的通关单证数、时间和费用衡量的装运固定成本，来考察本文结论的稳健性。本文的余下部分安排如下：第二部分是数据说明和特征事实分析；第三部分是模型构建与计量分析；第四部分进一步分析进口频率与单次进口价值之间的关系；最后是结论与启示。

二、数据说明与特征事实分析

(一)数据说明及处理

本文主要使用两套数据，第一套是2002～2006年中国海关数据库，用以统计中国企业进口频率同时获取进口企业的相关数据。中国海关数据库按月度记录了贸易中的每一笔交易，包括HS8位数产品代码、产品名称、企业代码、企业名称、进口(出口)来源国(目的国)等等。首先，剔除进口数据中，没有来源国、来源国不是确定的国家或地区的数据。其次，剔除产品代码、企业代码和企业名称等缺失的进口数据。最后，参考Békés等(2012，2014)和蒋灵多等(2017)的做法，本文从企业-产品-国家层面来界定企业进口频率[4][5][9]，即按HS8位产品代码-企业代码-进口来源国来统计一年中的进口次数，同时将其加总为年度数据。第二套数据为1998～2007年中国工业企业数据库。中国工业企业数据库涵盖了全部国有企业和年销售额在500万元以上的大型非国有企业的详细信息，包括企业名称和法人代表等信息，以及企业的生产经营数据，比如资本、销售额等等。

接下来我们需要将两套数据整合起来，同时对数据进行一些处理，以便于进行计量分析。首先，参考Yu(2015)的做法，我们用企业名称和年份来将两套数据进行匹配[10]。其次，我们剔除其中重要财务指标存在缺失的数据(比如总资产、固定资产净值和销售收入等等)，剔除其中不符合会计准则的数据(比如流动资产、固定资产和固定资产净值分别大于总资产等等)。最后，参考Brandt等(2012)的研究，我们去掉企业员工数少于8人的样本[11]。

(二)中国海关数据库企业进口频率的特征事实分析

根据本文的界定，我们将一年中企业每个月从各国进口的HS8位码产品的交易记录加总得到企业-产品-国家层面的进口频率，即本文所谓的中国企业进口频率。表1报告了2002～2006年中国企业进口频率的分布情况。为了便于展示，我们将12次及以上的进口频率归为同一区间。从表1中可以看出，进口频率为1的企业-产品-国家对所占的比重最大，且每年均超过了50%。从均值来看，每年企业-产品-国家对的进口频率在3.08～3.35之间，各年之间变化不大。企业-产品-国家对的数量从2002年的2098877个，逐年增加到2006年的2849868个。

表1 2002～2006年中国企业进口频率分布(%)

数据来源：作者根据海关数据统计得出，表1中除样本数外，其他比率均表示百分数。

表2分企业所有制类型和贸易类型报告了2002～2006年企业-产品-国家层面的平均进口频率。我们可以发现，2002～2006年国有企业的平均进口频率逐年增加，从2.87上升到3.08；相比国有企业，外资企业的平均进口频率较高，平均为3.61，这可能是由于外资企业和其母国的企业有着更密切的贸易往来，所以平均而言具有较高的进口频率；其他企业的平均进口频率与国有企业相当，平均为3.04。相比一般贸易企业，加工贸易企业的平均进口频率较高，平均为3.84，高出一般贸易企业1.24次。可能的原因在于：第一，加工贸易企业可能具有更稳定的业务来源，面临的不确定性较小，企业可以较为灵活地选择进口频率；第二，加工贸易企业一般服务于发达国家，具有成本优势，往往业务量较大，而且较广，考虑到存货持有成本，加工贸易企业的进口频率可能较高。

表2 2002～2006年中国企业平均进口频率：分企业所有制类型和贸易类型

数据来源：作者根据海关数据统计得出，其他企业是指国有企业和外资企业以外的企业。

三、模型构建与计量分析

(一)模型构建

在引力模型的基础上，我们考察企业进口频率的影响因素。参考现有文献，企业进口频率不仅受到存货成本和装运固定成本的影响，还会受到企业特征、产品特征和进口来源国特征的影响。鉴于此，本文构建如下计量模型：

Nijct=α+Xijctβ+Xitγ+Xctφ+μj+μt+εijct

其中，Nijct为被解释变量，表示在t年企业i从c国进口产品j的频率。Xijct为企业-产品-国家层面的特征，包括在t年企业i从c国进口产品j的总价值、总数量和贸易类型等等。Xit为企业特征，包括是否为国有企业、是否为外资企业、是否为一般贸易企业、企业的TFP、职工人数、资本劳动比、年龄和企业规模等等。Xct为进口来源国特征，包括来源国经济规模、发展水平、运输成本、是否为WTO成员方，是否与中国有共同边界等等。μj、μt分别控制产品固定效应、时间固定效应。εijct为残差项。

(二)变量说明及数据来源

1.企业-产品-国家层面的特征变量。(1)进口总价值和进口总数量分别由单次进口价值和单次进口数量加总而来，同时加入总价值和总数量的原因是仅仅加入其中一个变量可能并不能概括产品的特征；(2)贸易类型，我们区分为一般贸易和加工贸易；

2.企业特征变量。(1)企业TFP，采用LP方法进行测算[12]；(2)企业所有制类型，我们区分国有企业、外资企业和其他企业，这里的其他企业包括私营企业和集体企业等等。

3.进口来源国特征变量。(1)经济规模和发展水平分别以GDP和人均GDP来衡量，相关数据均来源于UNCTAD数据库；(2)运输成本以各国首都与北京之间的距离来衡量，数据来自于CEPII数据库；(3)是否为WTO成员方的数据来自于WTO网站①；(4)共同边界数据来自于中国政府网站②。

4.产品的存货成本。目前来看产品存货成本数据不可获得，为此本文在模型中加入HS2位码产品固定效应，以控制产品之间存货成本的差异。

5.来源国装运固定成本。关于该变量，Hornok和Koren(2015)、吴小康和于津平(2016)以及蒋灵多等(2017)均采用世界银行营商数据库中的目的国完成进口程序所需要的单证数、时间和费用来衡量[7][8][13][9]，本文研究企业进口，相应地应采用来源国完成出口程序所需要的单证数、时间和费用来衡量。但是上述数据从2006年开始统计，与本文研究的时间跨度不完全相符。同时，各国出口所需的单证数与本国发展水平(人均GDP)呈显著负相关关系(见图1)，出口时间和出口费用也与人均GDP呈显著负相关关系，相关的散点图未在正文中列示。这意味着装运固定成本和发展水平同时加入模型可能会产生多重共线性。因此，本文的基准回归不考虑装运固定成本。在文章的稳健性检验部分，我们加入并讨论装运固定成本的影响。各主要解释变量定义的说明详见表3。

表3 相关变量的定义与说明

(三)估计方法选择

数据的分布特点决定估计方法的选择，图2描述了进口频率的核密度分布，从图2我们可以看出，企业进口频率并不满足一般的正态分布，因此普通最小二乘法可能并不适用，通常处理此类计数模型的估计方法有泊松回归和负二项式回归。考虑到进口频率的取值不为0，普通的泊松回归和负二项式回归并不能得到一致的估计，此时经过调整的零截断泊松回归和零截断负二项式回归可能更为适用。我们以零截断泊松回归的结果作为本文的基准回归结果，这是因为在运行零截断负二项式回归时，可能是本文的数据并不支持此估计，无法得出估计结果。另一方面，参考陈强的建议，零截断泊松回归能够得到一致估计[14](P215)。

图1 来源国出口所需单证数与其人均GDP之间的关系

图2 进口频率的核密度分布图

(四)基准回归结果

利用海关数据和工业企业数据的匹配数据进行实证分析，表4报告了本文的基准回归结果，所有估计均采用零截断的泊松回归估计。相比第(1)列和第(2)列，第(3)列和第(4)列加入更多企业层面的控制变量。第(2)列和第(4)列分别在第(1)列和第(3)列的基础上控制了HS2位数产品固定效应，以考虑存货成本的影响。所有的估计均使用企业-产品-国家层面的聚类标准误。观察这4列估计结果，我们发现，变量的系数符号并未发生改变，且系数大小变化并不大。考虑到估计(4)加入了更多的控制变量，而且同时控制了产品固定效应和时间固定效应，其结果可能更为准确，因此我们以第(4)列的回归结果来进行分析，其他估计结果作为对照。

根据第(4)列的估计结果可知，进口总价值和总数量的估计系数均为正，且在1%的水平上显著，这说明企业从一国进口的某产品价值越大，数量越多，企业的进口频率越高，这是符合我们预期的。贸易类型虚拟变量的系数为负，同样在1%的水平上显著，这说明相对于加工贸易企业而言，一般贸易企业的进口频率会相对较低。这可能存在多方面的原因：一是加工贸易企业可能具有更稳定的业务来源，不确定性较小，企业可以选择“多次少量”的进口策略；二是加工贸易企业的进口频率会更大程度地受委托方的影响，而委托方会灵活地根据产品销售情况来制定生产计划。

从企业特征来看，TFP较高的企业、职工人数较多的企业和企业年龄较大的企业进口频率较高。资本劳动比较高和规模较大的企业进口频率反而较低。国有企业虚拟变量的估计系数均显著为负，外资企业则为正，这说明相对于其他企业，国有企业的进口频率较低而外资企业的进口频率较高。一个可能的原因是国有企业一般规模较大，单次进口规模大，进口频率可能较低，而外资企业则可能和其母国的企业有更密切的贸易往来而具有较高的进口频率。

从进口来源国的特征来看，进口来源国的经济规模和发展水平的估计系数均显著为正，这是符合我们预期的。运输成本的估计系数显著为负，这说明来源国与中国之间的距离越远，企业的进口频率越低，这是因为距离越远，运输过程所需要的时间就越长，企业面临的不确定性就越大，所以企业越有可能采取“少次多量”的进口策略。WTO虚拟变量和共同边界虚拟变量的系数均显著为正，这说明中国从其他WTO成员方进口的频率比从非WTO成员方进口的频率高，中国从邻国进口的频率较非邻国进口的频率高。一个可能的原因是WTO成员方之间的贸易更为便利，而邻国之间由于距离较近，运输时间较短，不确定性较小，因此企业更有可能采取“多次少量”的进口策略。

(五)稳健性检验

1.样本选择偏误。基准回归虽然考虑到了企业的异质性，但是匹配后的样本数量较海关数据全样本大幅减少，同时工业企业数据库主要包含规模以上企业，样本选择偏误可能导致我们的回归结果有偏。因此，在表5中的第(1)列，我们采用相同的估计方法利用海关数据全样本重新进行估计，以检验基准回归结果的稳健性。所有的估计均使用企业-产品-国家层面的聚类标准误。表5第(1)列显示，所有变量的估计系数均是显著的。相比表4，除了国有企业虚拟变量，其他变量估计系数的符号均未发生变化，而且系数大小变化不大，这说明表4的估计结果是相当稳健的。

表4 基准回归结果

注：小括号内为标准差，* 、**、 ***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著。以下同。

2.加入装运固定成本。来源国装运固定成本可能是影响中国企业进口频率的一个重要因素。为此，我们在基准回归中加入来源国装运固定成本以检验其稳健性。关于装运固定成本，我们分别以世界银行营商数据库中的出口所需单证数、时间和费用来衡量[7][8][13][9]。表5中的第(2)、(3)和(4)列列举了加入来源国装运固定成本的回归结果。所有的估计均使用企业-产品-国家层面的聚类标准误。出口单证数(DOC)、费用(COST)和时间(TIME)的系数显著为负，这说明来源国装运固定成本越高，企业的进口频率越低。对比表4，我们发现，只有共同边界变量的系数发生改变，同时部分回归结果中，来源国发展水平的符号可能出于多重共线性或发生改变，或变得不显著，其他变量的系数仅发生数值上的小幅变动，这证实了本文结论的稳健性。

表5 稳健性检验

注：估计(2)、(3)和(4)由于只有一年数据，无需控制年份固定效应，产品固定效应无法得出估计系数，因而未控制。

3.去除异常值。考虑到在统计企业进口频率时可能存在误差，同时过于巨大的进口频率貌似不太合理。为此，我们剔除企业进口频率分布在99%以上的数据，利用剔除后的样本重新估计。相关结果列于表5第(5)列，估计使用零截断泊松回归和企业-产品-国家层面的聚类标准误。对比表4的回归结果，我们可以发现估计系数的符号均未改变，仅估计系数大小有小幅的变动，这说明表4的估计结果是比较稳健的。

四、进一步分析

根据本文的结论，企业从一国进口的某种产品价值越大，数量越多，企业的进口频率越高，这意味着企业的进口频率与企业的进口总价值呈现出正相关关系，但是进口频率的提高是否就意味着进口贸易的增长？进一步地，我们考察进口频率和单次平均进口价值之间的关系，一种可能的情况是进口频率增大的同时，单次平均进口价值却是降低的，这可能是由于企业进口总价值增加的幅度小于进口频率增加的幅度，从而出现进口频率与总价值正相关而与单次平均进口价值负相关的情形。由于装运固定成本的存在，这种进口频率的增加是无效率的。但是这种情况是否普遍存在呢？为此，我们分别利用海关数据与工业企业数据的匹配样本以及海关数据全样本来探讨进口频率与单次平均进口价值之间的关系。表6报告了进口频率与单次平均进口价值之间的相关系数，lnpervalue为单次平均进口价值，pl为企业进口频率。

根据表6的结果，无论是匹配样本还是海关数据全样本，进口频率与单次平均进口价值的相关系数均为正，分别为0.2176和0.2424，且均在5%的水平上显著，这说明进口频率与单次平均进口价值呈现出正相关关系。进口频率增大的同时，单次平均进口价值是上升的而不是下降的。

表6 进口频率与单次平均进口价值之间的相关系数

表7进口频率与单次平均进口价值的回归结果

匹配样本海关全样本lnpervalue0.487(0.001)***0.380(0.001)***常数项0.095(0.007)***0.380(0.003)***样本量341648012504578R20.0590.047

进一步地，我们分别利用海关数据与工业企业数据的匹配样本以及海关数据全样本，将进口频率对单次平均进口价值进行回归，相关结果见于表7中。根据表7的结果我们可以发现，匹配样本和海关数据全样本下，单次平均进口价值的系数均显著为正，分别为0.487和0.380。需要注意的是这里的系数并不代表因果关系，我们仅以其来分析二者的相关关系。回归结果同样表明二者存在正相关关系，进口频率增大的同时，单次平均进口价值是上升的。这表明中国企业进口频率的增加是有效率的。

五、结论和启示

企业交易频率的选择对于企业实现利润最大化意义重大，但是现有文献仅仅关注了企业出口的交易频率，而忽视了企业进口的交易频率，因此，本文以企业进口的交易频率为研究对象，考察企业进口频率的影响因素，以丰富此类研究。

利用2002～2006年中国海关数据，本文统计了企业-产品-国家层面的进口频率，样本期间，平均进口频率为3.26。基于海关数据和工业企业数据的匹配数据，本文利用引力模型考察了企业进口频率的影响因素。文章发现企业的进口总价值越大、进口总数量越大，企业的进口频率越高，从事加工贸易的企业具有更高的进口频率；同时，国有企业的进口频率较低，外资企业的较高，此外，企业的其他特征也会对进口频率产生显著的影响，包括企业TFP和年龄等等；对于进口来源国，企业从经济规模更大、发展水平更高、同属WTO的国家以及邻国进口的频率更高，从运输成本更高的国家进口的频率更小。最后，一系列的相关检验表明本文的结论是相当稳健的。同时进一步的分析表明进口频率与单次平均进口价值呈现出正相关关系。

根据本文的结论，可以得到如下启示。首先，企业的进口频率会受到企业自身特征的影响，比如TFP更高的企业，由于其生产能力强，会有更高的进口频率；同时，从哪个国家进口也是企业进口频率的重要影响因素，贸易伙伴国的发展水平、经济规模、运输成本和时间成本都是企业在决定进口频率时的重要考量。因此，进口企业应该根据自身的特点，合理的选择贸易伙伴，来选择最优的交易频率，节省成本，实现利润最大化。其次，从国家层面来讲，中国是一个发展中国家，同时又是一个长期处于贸易顺差的国家，进口贸易的发展尤其重要，而企业进口频率与进口贸易的增长息息相关。结合本文的结论，较高的运输可变成本、装运固定成本以及较长的运输时间限制了企业的进口频率，因此，对于政府部门而言，改进运输技术，降低运输成本，缩短运输时间，同时提高海关的通关效率和港口的效率，来使得企业更灵活地选择进口频率，更有利于中国进口贸易的发展。

注释：

①https://www.wto.org/english/thewto_e/whatis_e/tif_e/org6_e.htm。

②http://www.gov.cn/guoqing/2005-09/13/content_5043915.htm。