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肯尼亚企业网络中的空间不平等和非正式性

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肯尼亚企业网络中的空间不平等和非正式性

授权公开披露 授权公开披露 政策研究工作文件10932 肯尼亚企业网络中的空间不平等和非正式性 VerenaWiedemannBenard K.KiruiVatsal KhandelwalPeterW.Chacha 国际金融公司2024年9月 政策研究工作文件10932 Abstract 空间配置的国内供应链结构在传导冲击中发挥着关键作用。本文探讨了正式的公司间贸易数据在捕捉肯尼亚整体国内贸易模式方面的代表性——这是一个非正式经济活动高度普遍的背景。首先,本文记录了一系列典型事实,并展示了非正式经济活动并非随机分布在空间和各个行业中,在下游产业和地区市场中更为普遍。随后,文章将细粒度交易层面的数据与这些发现联系起来。 利用正式企业数据和非正规经济活动数据来估计一个结构模型并预测一个考虑非正规企业的反事实网络。研究发现,正式部门的数据高估了总体贸易流量的空间集中度,并且低估了区域内及区域间具有较强社会联系的贸易量。此外,某一产业和地区的非正规程度越高,正式部门数据对其内部产出冲击的脆弱性低估程度越大,而对进口冲击的脆弱性高估程度越严重。 本文由国际金融公司(InternationalFinanceCorporation)出品。它是世界银行集团为提供研究成果的开放访问并为全球发展政策讨论做出贡献而开展的一项更大努力的一部分。相关政策研究工作论文也已在网上发布于<http://www.worldbank.org/prwp>。作者可以联系至vwiedemann@ifc.org。 该政策研究工作论文系列发布工作中的成果以促进关于发展问题的交流与讨论。该系列的一个目标是迅速传播研究成果,即使这些成果的呈现尚未完全成熟。这些论文应标注作者姓名,并据此引用。本文中的观点、解释和结论完全是作者个人观点。它们不一定代表国际复兴开发银行/世界银行及其附属组织的观点,也不代表世界银行执行董事会成员或他们所代表的政府的观点。 由研究支持团队制作 肯尼亚企业网络中的空间不平等和非正式性∗ VerenaWiedemann†BenardK.Kirui‡VatsalKhandelwal§彼得·W·查查¶ 关键字:非正式性、供应链、空间不平等、企业网络。 JEL分类:D22,D85,E26,O11,O17,R12. ∗我们感谢肯尼亚税务局(KRA)提供的卓越合作。RomeoEkirapa、SimonMwangi和BenardSang提供了出色的technical支持和建议。我们感谢ElizabethGatwiri和DanielaVillacrecesVillacis提供的出色研究协助。我们感谢RaphaelBradenbrink、BanuDemirPakel、KevinDonovan、DouglasGollin、JusticeTeiMensah、LukeHeathMilsom、SanghamitraWarrierMukherjee、SolomonOwusu、PiyushPanigrahi、NinaPavcnik、SimonQuinn、GabrielUlyssea、AlexanderTeytelboym、ChristopherWoodruff、HannahZillessen以及牛津企业讨论组参与者 、STEG青年研究员研讨会参与者、世界✲行DaTax➶组、IFC午餐时间研讨会参与者、CSAE研讨会、KIPPRA研讨会系列和JeuneStreet研讨会系列的参与者提供的意见和反馈。我们衷心感谢PrivateEnterpriseDevelopmentinLowIncomeCountries(PEDL)项目和StructuralTransformationandEconomicGrowth(STEG)项目的财务支持,这两个项目均为经济政策研究中心(CEPR)和英国外国、共同及发展事务办公室(FCDO)联合发起的倡议 。VerenaWiedemann进一步感谢来自牛津经济论文研究基金(OEP)和德国国家学术奖学金基金会的资金支持。本研究已获得牛津大学经济学伦理学研究委员会(协议号ECONCIA20-21-23)和肯尼亚国家科学、技术和创新委员会(协议号NACOSTI/P/20/5923)的批准。定性数据收集已获得牛津大学经济学伦理学研究委员会(协议号ECONCIA21-22-48)、斯特拉斯莫尔大学机构科学与伦理审查委员会(协议号SU-ISERC1480/22)和肯尼亚国家科学、技术和创新委员会(协议号NACOSTI/P/22/20556)的批准。本文的观点仅为作者个人观点,并不一定代表KRA或其他作者所属机构的观点。 †牛津大学经济系与国际金融公司经济研究部 ‡肯尼亚私有化管理局 §牛津大学经济学系和默顿学院 ¶国际货币基金组织©2024世界✲行和国际货币基金组织 1Introduction 有限的出口驱动增长机会以及对贸易收益不平等分配的担忧已促使政策制定者和研究人员将注意力转向国内供应链和市场整合以促进经济的发展。托帕洛娃,2010;阿特金和唐纳森,2015;Bustos等人。,2020;格兰特和斯塔茨,2022;戈德堡和里德,2023).对国内供应链结构的理解进展得益于细粒度的交易级企业网络数据日益可用,这些数据通常源自税务记录(参见例如)。Panigrahi, 2022;Fujiy等人。,2022;Ad~aoetal。,2022;Alfaro-Ure~naetal.,2022;博肯等人。,2023).1这些进展反映了文献中关于发展和结构转变的更广泛趋势,其中新颖的微观数据使研究人员能够生成新的见解以回答经典经济问题(Lagakos和Shu,2023). 虽然一些最令人兴奋的见解来自非传统数据源,如信贷登记处(Bustos等人。,2020)、智能手机数据(Blanchardetal.,2021;Kreindler和Miyauchi, 2023),匹配的雇主-雇员数据(Dix-Carneiro等人。,2024),并且这些数据通常偏向于经济的特定部门,例如纳税人。这可能会导致我们对许多经济体中非正式部门的规模和重要性认识有限,从而留下一个有限的观点。2 在本文中,我们探讨仅观察经济中的选定部分(在我们的情况下为正规企业)可能会如何偏倚我们从税务记录中获取的企业间贸易模式的知识。3 鉴于有关非正式部门数据的稀缺性,忽略非正式因素导致的偏差程度的实证证据通常非常有限 。我们通过将肯尼亚超过76,000家正式企业的交易级行政税务记录与来自人口普查数据和国民账户的非正式部门活动数据相结合来解决这一问题。进一步采用结构模型预测一个包含非正式因素的反事实企业网络。首先,我们表明非正式经济活动在不同地区和行业间分布不均。然后发现,从正式部门数据中进行外推会导致研究人员错误测量企业网络,并进而错误预测关键经济指标,如经济冲击的总体影响、空间不平等的程度以及城市枢纽的重要性。例如,正式部门数据过度赋予了城市地区企业的权重。 1详细的事务级调查数据(参见Startz,2021)或特定于行政行业的数据(参见例如汉斯曼等人。,2020它们通常是使用税收记录的补充,而税收记录中往往包含更多企业在公司和交易层面的具体可观察特征。由于收集此类数据的成本较高,研究人员通常仅专注于特定行业来收集定制的调查数据。 2例如,非正规部门已被证明在经济对贸易冲击的调整中发挥着至关重要的作用(麦考和帕夫尼克,2018;Dix-Carneiro和Kovak,2019;Dix-Carneiro等人。,2024). 3交易级企业间交易数据相比传统的投入产出表等数据源的一个关键优势在于,能够探索丰富的地方经济活动异质性,而不局限于国家层面的汇总数据。 枢纽企业及与国际市场相连的企业。我们的研究结果表明,在正式的公司间贸易数据集的基础上纳入informal数据可以改进政策建议。 肯yan的背景环境特别适合回答这个问题。由于增值税缴纳的正规企业仅贡献了肯yan国内生产总值的36%,非正规部门构成了经济中一个相当大的组成部分。此外,作为东非最大的经济体,肯yan拥有一个具有显著地理和经济社会区域异质性的国内市场。4而在关于谁从全球化 中受益以及未来增长对中国和非洲地区市场相关性的问题特别关键的情况下(阿特金和唐纳森,2015;戈德堡和里德,2023),对这些主题的研究,使用具有全国覆盖的数据仍然较为稀少 。一系列异常详细的数据库使我们能够观察到在行业和区域层面的正式和非正式经济活动——这一优势在收入水平相似但统计机构往往面临资源限制且通常仅专注于全国总量数据的背景下 ,通常是难以实现的。5 我们按照如下步骤进行研究。首先,我们建立一套关于正规企业国内贸易模式以及非正式部门的基本事实。基于这些见解,我们估计了一个考虑到企业规模、行业和地区异质性的网络形成模型。该模型使我们能够探讨将非正式企业纳入考量是否会影响在税收记录中观察到的企业间联系所揭示的空间不平等现象。随后,我们分析由该模型预测的网络,并通过模拟随机的国内产出和进口冲击来展示,将非正式企业纳入考量而非仅从正式部门数据中推断,如何改变对这类冲击传导路径的预测。 我们首先记录了正式部门企业间贸易的四个典型事实。首先,与人口分布和总体经济活动相比 ,正式企业的贸易在肯尼亚大都市区域更为集中。其次,整体贸易流量的集中主要是由于企业在网络中的空间不平等,即企业及其交易关系的位置,而不是交易量。实际上,90%的县际整体贸易量差异可以归因于企业位置和区域内企业间联系不平等的组合。第三,上游联系(对供应商)在空间上的分布比下游联系(对客户)更加均衡。第四,连接模式因企业规模而异,➶企业更多地从中间商那里采购,并且更多地进行本地采购。 在建立了这些程式化的事实之后,我们然后探索观察到的模式是否是 4除了印度和土耳其的增值税数据外,主要使用类似的行政记录进行研究,这些记录大多来自地理变异和/or人口较少的➶国家。 5https://blogs.worldbank.org/africacan/for-the-the-the-the-time-the-relative-economic-size-of-kenyas-counties-is-clear 结果可能是由于我们对企业的系统性选择导致的有限视角,或者它们反映了经济的基本结构。重要的是,我们记录了非正式性在空间上的分布并不均匀,而是系统地在不同部门和地区之间变化。例如,非正式企业更可能位于大型正规企业下游,而非正式性与区域经济规模和收入呈负相关。通过比较来自各种数据源的空间不平等,我们展示了经济活动的空间集中主要是正规部门的现象。因此,我们预期考虑非正式部门可以系统地改变观察到的生产网络的结构。 为此,我们引入并估计具有以下异构节点类型的网络形成模型Bramoull'eetal.(2012允许我们展示如何考虑非正式企业对观测网络结构的影响,并预测一个反事实网络。在我们的模型改编中,我们将企业根据其运营行业、地理位置和规模进行分类,反映了这些三个维度上所记录下来的显著异质性。因此,该模型为不同行业-地理位置-规模类型的企业之间的连接数量提供了预测。网络形成过程如下:新生企业首先根据自身的“偏好”选择一种特定类型的企业与其建立联系。这种偏好可以反映企业的基础生产技术或地理位置。然后,它通过无向搜索与这种类型的企业建立一定比例的联系,并通过偏好搜索建立剩余比例的联系。换句话说,新企业选择一定比例的供应商不受其网络环境的影响(无向),而剩余比例则从这些供应商的供应商池中选择(偏好)。我们首先估计这个网络形成模型来预测肯尼亚企业的现有网络。我们发现 ,在考虑偏好的情况下,新生企业有45%的供应商是通过无向搜索选择的,而剩余的55%的供应商则是通过现有的供应商找到的。6 我们随后预测一个假设网络,该网络通过将模型与非正规部门在行业和地区构成方面的实际数据相结合来考虑非正规企业。为了纳入非正规企业,我们利用人口普查和肯尼亚国家统计局对 ➶型企业的调查获取有关非正规经济活动