移民网络与企业进口扩张*——基于网络分析方法的研究

（南开大学经济学院 天津 370001）

一、引 言

过去20 年间，中国对外移民快速增长。2015 年，中国国际移民人数位居世界第四，有接近1 000 万中国移民在海外地区生活。与此同时，全球国际移民数目也从2000 年的1.73 亿上升至2015 年的2.44 亿。研究表明，移民对各国生产率、工资、创新、经济增长和贸易等方面的影响正在与日俱增（Peri，2012；Ottaviano 和Peri，2012；Gauthier-Loiselle和Hunt，2010；Felbermayr 等，2010；吴群锋和蒋为，2015）。然而，这些研究均忽略了移民网络对企业进口的影响。同时，既有文献研究的移民网络仅指两国之间的移民流动（Bandyopadhyay 等，2008；Bastos 和Silva，2012），即考察一国与其他国家之间的双向移民数量对两国贸易的影响，并未就移民的“网络”属性展开深入研究。基于此，在扩大进口战略以及全球经济政治形势面临诸多不确定性的背景下，探讨移民网络对企业进口的影响无疑是一项具有理论和政策价值的研究。

为此，本文首先使用全球双边移民数据库分析了全球移民网络的描述性特征，我们发现：目前大多数国家的移民伙伴国较多，尤其以加拿大以及欧洲各国等国为代表，这说明目前世界各国之间的人员流动较为频繁，相互之间的移民关系也在逐渐加强。与此同时，既有文献已证实，移民对两国之间的双边贸易具有积极的促进作用。那么，移民对国际贸易的影响除了现有研究已指出的直接效应，是否还存在间接效应？为回答此问题，本文使用简约模型（reduced-form）对移民网络和企业进口之间的关系进行了考察。实证结果发现：两国之间移民数量的增长不仅会提高中国从目标国的进口概率，还将通过移民网与客户网两种途径促进中国从其他国家的进口。

在此基础上，本文将移民网络纳入动态国际贸易网络模型，对移民网络影响企业进口网络的渠道进行了探讨。结构估计结果表明，移民网络主要通过两种途径对企业进口网络产生影响，一是“移民网渠道”，即进口企业在搜寻国外供应商时可以直接通过移民网络提供的信息对潜在贸易伙伴进行搜寻；二是“客户网渠道”，即企业在通过原有进口网络搜寻潜在供应商的过程中，由移民网络带来的信息扩散效应将通过现有贸易网络进行传播从而显著提高企业的搜寻匹配效率。

同已有研究相比①因篇幅所限，本文省略了详细的文献综述部分，感兴趣的读者可在《经济科学》官网论文页面“附录与扩展”栏目下载。，本文的边际贡献主要在于以下几个方面：首先，本文首次基于“网络”属性对移民如何影响企业进口行为进行了考察。其一，虽然大量文献研究了移民网络与贸易的关系（Rauch 和Trindade，2002；Aleksynska 和Peri，2014），但是已有研究大多将移民网络定义为两个国家之间的移民关系，然后研究这种直接的双边关系对两国贸易的影响，而本文所定义的“网络”属性具体是指，国家A 和国家B 之间双边移民数量的增加不仅会促进A、B 两国的贸易往来，还会促进A 国和其他与B 国有移民联系的经济体之间的贸易。其二，目前有关移民与贸易的研究大多集中于国家层面（赵永亮和刘德学，2009；Ottaviano 等，2018），仅有少数文献在企业层面对二者之间的关系进行了考察（Bastos 和Silva，2012；Hiller，2014），但这些文献仍然仅以一国为研究对象，并未涉及多国的情况，本文将从企业层面出发，对全球移民的“网络”特征以及移民网络与国际贸易的关系进行进一步研究。

其次，本文使用了社会分析方法考察移民与贸易的关系。近些年来，随着社会分析方法的发展，Fagiolo 等（2010）开始使用社会网络分析方法对贸易网络的特征结构进行研究，此后陆续有学者将该方法应用于国际贸易领域（El-Khatib 等，2015；马述忠等，2016）。进一步地，本文一方面基于社会网络分析方法对全球移民网络的特征进行了可视化分析，另一方面将社会网络模型与国际贸易相结合，在Chaney（2014）模型框架的基础上构建了企业动态进口模型，并将移民网络纳入其中，从而对移民网络影响企业进口网络的途径进行了探讨和研究。

再次，本文提出并验证了移民网络影响国际贸易的新机制——提高客户网络的沟通效率。已有研究认为，移民网络对贸易的影响渠道主要包括两种：（1）移民网络可以促进东道国企业与母国的信息传递和沟通，发挥对母国信息的比较优势促进国际贸易的开展（Combes 等，2005；Dunlevy，2006）；（2）移民网络可以增进东道国企业与母国之间的信任（Rauch，1999）。

最后，在研究方法上，除了通过常规的简约模型考察移民网络和企业进口之间的关系，本文还将理论模型与微观数据相结合对移民网络影响企业进口网络的不同渠道进行了结构估计，同时将结构模型的估计参数代入简约模型，为计量模型函数形式的设定提供了理论依据。

本文剩余部分安排如下：第二部分为数据来源与全球移民网络的描述性分析；第三部分为模型构建与变量说明；第四部分为计量回归结果分析；第五部分为理论模型与结构估计；最后是研究结论。

二、数据来源与全球移民网络的描述性分析

本部分主要介绍文章的数据来源以及利用社会网络分析方法对全球移民网络的主要特征进行描述性分析。

（一）数据来源

其一，企业进口数据。本文使用的2000—2013 年企业进口数据主要来自中国海关数据库。本文将企业样本进一步筛选为连续进口企业，连续性定义为样本期间企业每年至少有一条进口数据。其二，移民数据。本文采用的移民数据来自联合国经济与社会发展事务部的移民数据库，该数据库包含了232 个国家的双边双向移民数据。该数据库每五年发布一次最新移民数据，本文选取了其中2000 年、2005 年以及2010 年的双边移民数据。其三，其他国家层面数据。本文使用的各国双边贸易数据来自CEPII，包括CEPII 网站BACI 贸易数据以及dist_cepii 数据（包含在Geo_Dist 数据库中）。此外，本文用来衡量国家规模的GDP 数据来自Penn World Table 9.0。据此，在将上述数据匹配合并之后，本文进一步对有严重缺失以及异常值的样本数据进行了处理，最终获得了2000—2013 年期间10 001 家企业与150 个国家之间的样本数据。

（二）网络构建

在社会网络分析方法中，“网络”主要由社会行动者（作为节点）和各个行动者之间的关系（各个节点之间的连边）组成。本文把国家视为节点（文中涉及的“国家”均为国家和地区），国家间的移民流动关系视为节点之间的连边，由节点和连边共同组成的移民网络G可以表示为：G=(V,E,F)。其中，V代表移民网络中的节点（国家）集，E代表两个国家之间存在的边（移民关系）集，F代表两个国家之间的双边双向移民数据集，作为节点之间的权重。

本文将以双边移民数量作为权重来构建加权移民网络W，两个节点之间的权重为wij=Immij，其中Immij代表i国向j国的移民数量。

（三）整体网络密度

整体网络密度（density）可以衡量移民网络中各个节点之间联系的紧密程度，即该网络中“实际存在的关系总数”与“最大可能存在的关系总数”的比率，取值范围为[0，1]。根据本文的计算结果，2000 年、2005 年和2010 年移民网络的网络密度分别为0.2195、0.4251和0.4327，可见随着时间的推移，移民网络的密度逐渐增加，同时说明2000—2010 年期间世界各国之间移民联系在不断加强。

（四）网络中心性

在社会网络分析方法中，节点的中心性是研究重点之一。中心性反映了网络节点在网络中的权力地位，即该节点拥有的直接联系或间接联系的节点数量。在移民网络中，中心性越高的国家，拥有的节点数量越多、地位越高，从而可以为企业传递更多国家的相关信息。根据现有文献对中心性的分类（El-Khatib 等，2015），目前主要有点度中心性、中介中心性、接近中心性以及特征向量中心性等。①各列中心性的定义以及具体测度等详细说明请见《经济科学》官网“附录与扩展”。虽然不同种类中心性所表达的含义有所区别，但是中心性越高的国家掌握信息、传递信息的能力越强，即在信息网络中位于核心位置。根据本文对四类中心性的计算结果，以2005 年为例，前三类中心性较高的十个国家基本上保持一致，主要包括加拿大、澳大利亚以及欧洲各国，而特征向量中心性较高的前三位国家分别为美国、墨西哥和加拿大。此外，本文使用Python 软件绘制的移民网络拓扑结构图显示，位于中心的节点基本可以在中心性前十位的国家列表中找到②四类中心性排名前十的国家以及网络拓扑图详见《经济科学》官网“附录与扩展”。，这表明2005年的移民网络中加拿大以及欧洲各国位于移民网络的核心地位。

根据以上全球移民网络的描述性分析，我们可以发现，目前大多数国家的移民伙伴国较多，尤其以加拿大以及欧洲各国等国为代表，这说明目前世界各国之间的人员流动较为频繁，相互之间的移民关系也在逐渐加强。与此同时，既有文献已证实，移民对两国之间的双边贸易具有积极的促进作用。那么，移民对国际贸易的影响除了现有研究已指出的直接效应，是否还存在间接效应？全球移民网络在国际贸易中发挥着何种作用？换句话说，A 国与B 国之间的移民关系是否会影响其他国家与B 国之间的贸易往来？为回答以上问题，本文接下来将通过第四部分和第五部分的实证检验以及第六部分基于理论模型的结构估计进行进一步的探讨。

三、模型构建与变量说明

借鉴Chaney（2014）的企业动态出口模型框架，本文在引入移民网络变量后从企业进口侧出发构建了一个滞后一期的移民网络影响企业进口概率的计量模型（1），如下所示③本文的计量模型借鉴了Chaney（2014）的框架和思路，研究内容与之不同之处在于，Chaney（2014）重点研究了企业的出口网络对未来出口概率的影响，而本文则侧重于企业进口侧，考察了与企业进口经验相关的移民网络对企业未来进口的影响。：

其中，Φ 表示标准正态分布的累积分布函数；g1代表两国之间的地理距离，具体形式采用以下两种④公式中的2.5 由结构估计所得。：

g2为c国与c′国之间的信息距离变量，由两国的地理距离和移民数量共同控制，本文采取的具体形式为①公式中的2.5 和1.6 均由结构估计所得。：。

四、计量回归结果分析

（一）基准回归结果

Probit 回归结果的边际效应如表1 所示。在表1 中，本文根据g1函数的不同，将回归结果分为两组，分别展示在（2）—（4）列和（5）—（7）列，由于第（1）列的变量均不涉及g1函数，故单独列出。第（1）列包含两个信息距离变量，第（2）列进一步加入中国与目标国之间的地理距离、移民数据变量，第（3）列和第（4）列继续加入不同层面的控制变量，（5）—（7）列与之类似。②因篇幅所限，正文中仅汇报了核心变量的估计结果，其余结果留存备索。

由表1 的基准回归结果可知，移民网络（潜在目标国与企业已有进口关系国家之间的平均信息距离）系数为正且高度显著，表明移民网络对企业进口概率有着显著的正向影响（α1≈0.0018 ＞ 0）。究其原因，根据移民网络的定义，网络密度越大，企业已有进口国家c′与潜在进口目标国c之间的平均移民数量越多，c′国获取目标国市场信息越容易，此时企业从位于c′国的贸易伙伴处或该国的相关网络平台处直接获取目标国信息的可能性越大，进而企业进入目标国市场的信息搜寻成本与进口不确定性越低，最终移民网络产生的信息外溢效应将帮助并促使企业从该国进口。潜在目标国与世界其他国家之间的平均信息距离与企业进口概率成正比（α2≈-0.0003 ＜ 0），也就是说，目标国在整个信息网络中的位置越偏远，其信息沟通效率越低，意味着其国内市场竞争越温和，企业也越容易进入该国市场（以第（1）列为例）。此外，中国向目标国的移民数量变量符号为正且高度显著，原因是：位于目标国的华人移民将为国内企业提供该国市场的需求、产品等相关信息，降低企业进口成本，从而提高企业进口概率（β2≈0.0004 ＞ 0）（Rauch 和Trindade，2002），以上结果表明移民不仅会直接影响双边贸易，还会通过“网络效应”间接影响企业进口。以上结果在加入不同控制变量之后依然显著且符号不变。控制变量方面，各变量回归结果基本符合预期。

表1 基准回归结果

（二）内生性问题处理和稳健性检验

既有研究已表明移民和贸易之间可能是互相影响的（Lopez 和Schiff，1998；Casella和Rauch，2002），反观本文计量模型的设定，其中移民网络变量由上一期的移民数量和企业进口状态共同决定，与被解释变量并不处于同一时期，因此本文基准回归中的内生性问题并不严重。但为进一步保证研究结论的可靠性，本文将进行以下三组回归解决可能存在的内生性问题：首先使用OLS 固定效应控制遗漏变量导致的内生性问题，其次构建合理的工具变量后进行2SLS 估计进一步识别移民网络和进口的关系，最后利用异方差识别技术再次进行回归检验。内生性问题处理的检验结果表明，本文的基准回归结果具有充分的可信性，研究结论具有良好的稳健性。

此外，本文还进行了多组稳健性检验，结果均证实了本文研究结论的可信性。

基于上述实证检验①内生性检验和稳健性检验的具体内容请见《经济科学》官网“附录与扩展”。，我们发现双边移民不仅可以直接影响两国之间的双边贸易，还会通过网络效应间接影响一国与其他国家之间的贸易往来。为进一步考察移民网络在企业寻找国外合作伙伴拓展其进口网络过程中所发挥的具体作用，我们将构建一个包含全球移民网络的企业动态进口网络模型，并通过结构估计量化对比企业通过不同渠道与国际市场的供应商建立联系的效率。

五、结构模型与估计

（一）理论模型

本文在Chaney（2014）理论框架的基础上构建了企业动态进口网络模型，并将移民网络纳入其中，旨在考察移民网络在企业进口网络扩张过程中发挥的作用。

1.模型设定

假设空间S为企业所在的离散位置集，地点x∈S；假定时间是离散的，每个地点的企业数量有限且随着时间变化以不变的速度γ增长；企业从所有地点的供应商那里进口它们所生产的产品；企业不会失去已经获得的供应商，也不会退出市场（Atalay 等，2011）。

2.企业进口网络的动态演变

考虑年龄为t的企业i在x地拥有的供应商数量为f i,t（x），企业i在不同地点所拥有的供应商总数量为mi,t，即：

企业所拥有的供应商数量fi,t的动态演变过程如下所述：

第一，企业i将在其所在地对潜在供应商进行直接搜索。企业通过直接搜索渠道每期可以获得个新供应商，是均值为γμ的随机变量，大于0 且为整数，其中γ代表企业数量的固定增长率（本文假设γ为0.02），μ为待估参数且大于0。新供应商所在位置x∈S由g（y,x）函数随机给出，其中g（0,x）代表企业从其所在地出发在x地找到一个新供应商的概率，本文假定g函数只取决于起点（y）和目的地（x）之间的地理距离以及目的地（x）的国家规模（GDP），g函数的表达式为：

其中，αλ,y为保证概率总和为1 的缩放常数①。，λ代表企业所获供应商的地理分散程度，即λ越大g的方差越大。

第二，企业i将在其所在地利用移民网络对潜在供应商进行直接搜索。企业通过移民网直接搜索每期可以获得个新供应商，是均值为1ρ γμ的随机变量，大于0 且为整数，ρ1为待估参数且大于0。新供应商所在位置x∈S由c（y,x）函数随机给出，此时企业从所在地出发找到一个新供应商的概率为c（0,x）。进一步假定c函数只取决于起点所在地（y）和目的地（x）之间的地理距离、移民数量（immyx）以及目的地（x）的国家规模，c函数的表达式为：

其中，αλ,ρ,y为保证概率总和为1 的缩放常数②，即移民网搜索既取决于移民数量又受到地理距离影响。，ρ代表移民网络密集度，ρ越大，网络越稀疏，即c的方差越大。

第三，当企业i已经在不同地点获取了一定数量的供应商，下一期该企业将以目前已有供应商的位置为起点开始客户网远程搜索。假设目前已有供应商所在位置为y∈S，企业通过客户网远程搜索每期可以获得个新供应商，其中是均值为γμπ的随机变量且为正整数，π为待估参数且大于0。远程搜索过程中企业获取的新供应商所在位置同样由g函数随机确定，g（y,x）表示从已有供应商所在地y出发在x地获得新供应商的概率。

第四，基于企业i所在国家与其他国家之间建立的移民网络，企业下一期将从与母国建立移民网络的国家出发开始移民网远程搜索过程。假设目前与企业所在地建立移民网络的地点为y∈S，企业通过移民网远程搜索渠道每期可以获得个新供应商，其中是均值为ρ2 γμπ的随机变量且为正整数，ρ2为待估参数且大于0。移民网远程搜索过程中获取的新供应商所在位置由c函数随机确定，c（y,x）表示利用移民网络从y地出发在x地获取新供应商的概率。

基于上述分析，企业找到新供应商的途径可以归纳为两大类：客户网搜索和移民网搜索。进一步，客户网搜索和移民网搜索均可以细分为直接搜索和远程搜索。客户网搜索和移民网搜索的原理相同，不同之处仅是将决定性因素由地理距离变为移民数量；远程搜索和直接搜索的原理相同，不同之处仅是将搜寻起点由企业所在地转换为已有供应商（移民网络）所在地。此外，移民网搜索的效率由参数ρ1和ρ2控制，远程搜索的效率由参数π决定，同时ρ1和ρ2衡量了移民网搜索相对于客户网搜索的重要性。

包含移民网络的企业进口网络（供应商网络）动态演变过程可以由如下差分方程表示：

此外，（4）式中的参数（γμ，ρ1 γμ，γμπ，ρ2 γμπ）可以控制企业进口网络的动态演变，但并非所有企业的进口扩张路径均相同，原因在于抽样的随机性将使每个企业形成自身独有的网络。而当企业数量趋于无限大时，抽样的随机性将会逐渐消失，基于此我们将推导出形式更为简单的企业进口网络的动态演变过程，具体如下：

命题1 描述了对于任意形式的集合S，企业供应商数量的分布情况。

命题1：在平均场近似下，单个企业供应商数量的动态演变与整体供应商的平均数量演变近似，即小于m个供应商的企业数量占比可以表示为：

其中，A=1+ρ1it+ρ2πvt。

进一步地，定义 Δ（m）为拥有m个供应商的企业进口的平均距离。f（m）为企业所拥有的m个供应商的分布，g（m）=f（m）/m即为与之相关的概率分布。那么，企业进口的平均距离将与g（m）的二阶矩相关：

经过一系列推导可以得出本文的第二个推论。

命题2：在平均场近似下，单个企业供应商数量的动态演变与整体供应商的平均数量演变近似，企业与现有供应商之间的平均距离 Δ（m）随供应商数量m的增加而增加：

由命题2，随着进口范围的增加，企业不仅可以获得更多的供应商，而且与供应商之间的地理距离也将随供应商的数量增加。实际上，此现象的出现完全是远程搜索的结果。具体而言，每当企业获取一个新的供应商，下一期企业将从该供应商所在位置出发重新进行远程搜索，如此循环往复，所获新供应商的位置将距离企业越来越远，即企业在获取更多供应商的同时，由远程搜索带来了更远的地理距离。其中，移民网络的发展将会加速企业进口网络拓展的速度，使得企业在相同时间内获取更多的供应商，也加速了远程搜索带来的地理距离的增加。

（二）结构估计

为考察移民网络在企业进口网络扩张过程中发挥的作用，本文将使用理论模型并结合海关数据库、全球双边移民数据库等进行结构估计。考虑到理论模型中企业进口网络扩张是寻找分布各地的新供应商的过程，而本文海关数据库仅包含企业—目的地层面的进口信息，因此无法获取各地的供应商数据与理论模型一一对应。基于此，本文接下来将使用国家数量代替供应商数量，原因在于企业如果从一国进口即代表企业至少在该国拥有一个供应商，以此来将问题简化，然后结合SMM 方法进行参数的结构估计。

（5）式刻画了企业所获供应商网络的扩张过程，包括我们感兴趣的所有参数γ、μ、π、λ、ρ、ρ1和ρ2。由模型设定可知，企业数量增长率γ为固定值且不会影响理论模型的推导，故后续不再对γ进行估计并直接假设γ为0.02。至此，可以得到最终的待估参数向量：

对于给定的一组参数Θ，本文首先通过模拟生成一组企业每期从不同国家进口的模拟数据集，该数据集的大小将取决于μ、π、ρ1和ρ2的初值选取，在此本文对参数μ、π、ρ1和ρ2选择以下初始值：μ=1、π=1.35、ρ1=1 和ρ2=1 。同时，企业搜寻供应商的过程是具有历史依赖性的，因此参数λ和ρ的改变会对动态树的全部分支产生影响。

与理论模型相对应，我们在结构估计时选择了80 个矩。其中前40 个为从1 至40 个或更多国家进口的企业所占比例，与理论模型中f（M）=F（M+1）-F（M）①此处的M 不再代表供应商数量，而是由国家数量代替，下同。相对应；后40个为从1 至40 个或更多国家进口的企业进口平均距离，对应理论模型中的 Δ（M）。其中，样本矩 Δ（M）的计算过程如下：

其中，ε（M）为从M个国家进口的企业集合。

至此，我们获得了两组样本矩向量：一组为由实际数据构建的向量k，另一组为由给定初始参数Θ 生成的模拟数据所构建的向量（Θ） 。基于此，以上两组样本矩向量的差为：

其中，W 为权重矩阵，构建过程如下：

对原始数据进行1 000 次抽样之后，对第b次抽样计算样本矩mb，权重矩阵即为80个样本矩矩阵方差—协方差Ω 的逆矩阵：。

在给定待估参数初始值Θ0后，本文首先使用模拟退火算法得到，然后以作为新的初始值使用SMM 进行结构估计。①进行两步估计的主要原因是考虑到局部极小值（local minima）的存在。表2 给出了2000 年、2005 年和2010 年的估计结果。

表2 结构估计结果

由表2 可知，在三年样本期间内，各项结构参数估计结果基本保持一致，且均符合预期。故本文将以2010 年的估计结果为例进行分析：一方面，企业通过远程搜索获取供应商的效率是直接搜索的两倍（π=2.22）；另一方面，企业通过移民网进行搜索的效率明显高于客户网搜索（ρ1＞1，ρ2＞1），具体而言，同等条件下企业利用移民网络远程搜索渠道获取的供应商数量是客户网远程搜索的两倍（ρ2=2.27），而通过移民网络直接搜索途径获取的供应商数量也比客户网直接搜索高出一倍多（ρ1=1.30）。移民网络渠道效率较高的原因主要在于：一方面，移民网络内各个地区移民团体之间的联系一般较为密切，这将加速信息流通，为企业带来更多目标国市场的相关信息，从而降低企业的市场进入成本；另一方面，移民网络将通过增强合同执行力度降低企业进入国外市场（尤其是法律不够完善以及政治较为动荡的国家）的不确定性（Greif，1989），进而增加企业进口概率或提高企业在国际市场的存活率。

简而言之，由以上分析可以得出两点结论：一是移民网络将加快企业进口网络的拓展速度；二是随着企业进口范围的扩大，由远程搜索带来的供应商占比会越来越高，同时移民网络在进口网络拓展过程中发挥的作用也会越来越重要。

六、研究结论

全球移民网络对国际贸易的影响日益显著。本文结合2000—2013 年中国海关贸易数据库、全球双边移民数据库等，将移民网络纳入动态国际贸易网络模型中，研究移民网络在企业进口网络扩张过程中所发挥的作用。本文首先分析了全球移民网络的特征，然后使用简约模型考察了移民网络对企业进口的影响。结果显示：移民数量的增长不仅会提高中国从目标国的进口概率，同时移民网络还将通过信息扩散效应对中国从其他国家的进口产生影响。通过构造“转移份额”工具变量等方法处理内生性问题以及一系列稳健性检验后，结论依然成立。最后本文将理论模型与数据结合进行了结构估计，结果表明，移民网络主要通过“客户网渠道”和“移民网渠道”两种途径对企业进口网络产生影响，与此同时，本文推测随着企业进口范围的扩大，移民网络在进口网络扩张过程中发挥的作用也会越来越重要。

本文的研究结论具有以下重要的理论和政策含义：一方面，本文首次基于社会网络视角考察了全球移民网络对中国企业进口扩张的影响。传统理论模型强调了企业的运输成本和沉没成本，但随着国际竞争日益激烈以及通信技术和互联网的迅速发展，信息成本对企业进出口的影响变得越来越重要。本文的研究发现，移民网络将作为信息传递的媒介和载体在企业进口网络扩张过程中通过“客户网渠道”和“移民网渠道”发挥重要作用。另一方面，在世界经济增长放缓、贸易摩擦加剧的复杂环境下，本文对于我国扩大进口政策的推进具有重要的政策含义。基于移民网络对企业进口网络的影响，从企业角度来看，本文的研究结论为企业加强海外移民网络建设，利用海外移民网络促进国际贸易提供了政策支持，为此，企业应根据自身进出口情况结合全球移民网络，充分发挥移民网络带来的信息扩散优势，降低贸易成本，提升进口绩效；从政府角度来看，本文也为政府制定相关政策提供了参考，当前关于智力外流的争论一直未有停歇，本文的结论在已有研究基础上继续提供了智力外流通过信息渠道促进本国企业进口的理论和经验证据，为政府制定移民政策提供了依据。此外，利用移民带来的信息网络优势，中国企业可以以更低的成本积极开拓国际市场、加大进口，从而促进我国外贸平衡发展。