经济政策不确定性影响企业 GVC 参与吗 ？ 来自印度的微观数据证据

ERIA-DP-2024-23 ERIA讨论论文系列 No.530 经济政策不确定性影响企业GVC参与吗？来自印度的微观数据证据 KetanREDDY1 印度莱普尔印度管理学院经济与公共政策系 N SubashSASIDHARA 2 印度理工学院人文社会科学系，金奈马德拉斯， 印度。 U ShandreMuganTHANGAVEL 3 JeffreyCheah东南亚研究所，双威大学和国际研究所 贸易，阿德莱德大学 2024年9月 Abstract:在本研究中，我们利用企业级数据探讨了经济政策不确定性（EPU）对全球价值链（GVC）参与及印度制造业企业的整合的影响。使用2004年至2021年的面板数据 ，我们发现经济政策不确定性阻碍了GVC参与和企业整合。进一步的研究表明，EPU对GVC参与的影响主要通过财务约束渠道起作用，尤其是对于高杠杆率和低流动性的企业。此外，我们通过生存分析指出，更高的EPU导致更多的退出GVC并减少了进入GVC的数量。 关键词：经济政策不确定性;全球价值链参与;制造业企业 1电子邮件:preddy@iimraipur.ac.in 2电子邮件：subash@iitm.ac.in 3JeffreyCheah研究院，Sunway大学和澳大利亚阿德莱德大学国际贸易研究所，地址：澳利亚南澳州阿德莱德市普尔滕尼街10号，5005。邮箱：shandre.thangavelu@adelaide.edu.a 。 1.背景和目标 全球价值链（GVCs）在过去二十年中已成为大多数发展中国家和新兴经济体的关键发展战略。然而，实际经济冲击阻碍了区域和全球层面GVC的增长。根据世界银行（2020）的数据，GVC的增长在2007年达到顶峰，并随着全球金融危机（GFC）的爆发而减弱。在GFC之后，全球贸易录得低迷增长，而新冠肺炎疫情的暴发进一步加剧了这一趋势。这些全球性冲击的共同特征是与之相伴的内在经济不确定性。这种不确定性导致企业面临“观望”问题，企业的不确定性促使企业活动减少，从而降低其投资水平（Bloom，2009）。同样，Arellano等人（2019）指出，在更高不确定性的情况下，企业通过减少投入来尽量降低风险，从而加剧了“观望”问题。这种行为也可能改变交易和贸易的格局。例如，Constantinescu等人（2020）认为，由于中间商品贸易的相互依赖性和GVC活动中各环节之间的联系，经济政策不确定性（EPU）对GVC的影响高于其他贸易形式，这直接影响了企业的投资决策并改变了企业的投资模式，可能导致企业推迟其投资活动。 你：全球金融危机（GFC）之后，国际贸易文献中对不确定性对贸易结果影响的研究逐渐增多。诺维和泰勒（2020）的理论框架表明，在经济不确定性增加的情况下，从外国供应商进口产品的公司可能会减少订单。此外，汉德利和利马奥（2015）构建了与贸易相关的沉没成本模型，突出了由于贸易政策不确定性导致企业进入全球市场的延迟。克劳利等人（2018）指出，即使预期关税增加并未实际发生，也会对贸易产生负面影响，强调了不确定性直接阻碍贸易和产出增长的方式。另一项研究中，汉德利和利马奥（2017）发现，关于美国对中国出口商品征收关税的不确定性减少可能是中国对美出口增长近30%的原因之一。相反，克劳利等人（2018）使用中国交易层面的数据表明，关税恐慌（未来可能增加关税的可能性）导致中国企业在外国市场上的进入减少。EPU也可能通过汇率渠道影响贸易。科尔（2014）指出，EPU导致汇率波动性增加。进一步，赫拉特瓦约和萨克斯加德（2016）指出，通过... 汇率渠道导致出口对实际有效汇率✁反应减弱，这adverse地影响了出口表现。 我们✁研究补充了这一领域✁现有文献，重点关注EPU在印度制造业企业参与全球价值链中✁作用。通过这样做，我们为不确定性与贸易✁研究领域做出了贡献。首先，本研究✁重点在于与EPU相关✁全球价值链动态。因此，我们偏离了关于整体层面贸易和EPU✁日益增多✁研究。在此背景下，全球价值链参与涉及进口和出口✁中间贸易，从而需要更大✁投资。中间贸易和相互联系导致了与全球价值链参与相关✁更大沉没成本，这些成本可能与其他贸易整合模式相比更为显著。4(康斯坦丁苏等，2020年).此外，GVC企业✁双向贸易性质意味着EPU可以从需求和供给两个方面影响GVC运营。最近✁一项研究中，卡穆尔等（2021年）报告称，在发达经济体中，EPU冲击表现为需求冲击。然而，在新兴经济体中，它可以被视为供给冲击。因此，有必要考察EPU与GVC关系中✁企业级动态。 其次，我们还探讨了EPU如何传导至全球价值链（GVC）。具体而言，我们研究了EPU与企业财务约束之间✁相互作用及其对GVC参与✁影响。基本理据在于，GVC参与是一个涉及前后向联系✁长期投资过程，并且很可能是“不连续”✁投资。因此，在不确定性环境下，财务约束型企业可能预期贸易收缩幅度会大于非财务约束型企业。我们在研究中实证地探索了这一传导渠道。 最终，本研究试图从印度新兴市场✁视角探讨这一关系。在这方面，我们选择研究印度企业之间✁EPU（经济绩效指数）与全球价值链参与之间✁关系是由多个因素驱动 ✁。首先，印度制造业在过去二十年中停滞不前，因此有显著✁政策推动以重振制造业（Bhattacharjee和Chakrabarti,2013）。《经济调查》（2018年）强调通过整合全球价值链来促进制造业✁政策框架。因此，了解对印度企业全球价值链参与产生重大影响✁因素变得尤为重要。在本研究中，我们使用丰富✁印度制造业微观数据。 4纯出口商是仅出口而不进口✁公司。纯进口商是仅进口但不出口✁公司 从2004年至2021年✁企业情况分析制造业企业在全球经济不确定性背景下融入全球价值链✁影响。 我们✁发现使用二元依赖模型✁结果表明，更高✁经济生产力（EPU）降低了印度制造业企业✁全球价值链整合程度。此外，主要发现对全球价值链整合和经济不确定性不同衡量方法具有稳健性。本文✁其余部分组织如下：第2节描述了数据和实证方法。第3节呈现了实证结果。最后，第4节总结了我们✁研究。 2.数据和方法 在本部分，首先，我们描述研究中使用✁数据来源。在下一节中，我们提供用于实证估计✁变量信息，并概述实证模型✁设定。 2.1Data 本研究✁数据来源于两个来源。首先，印度制造业企业✁数据来自于CMIE-Prowess数据库，该数据库由印度经济监测中心（CMIE）维护且为专属数据库。CMIE-Prowess数据库汇集了企业层面✁销售、资产和所有权结构信息。该数据库包含企业✁资产负债表信息和年度报告，包括企业✁出口和进口✁企业层面信息。这些信息使我们能够根据Reddy、Sasidharan和Thangavelu（2023）提供✁框架捕捉企业✁全球价值链参与情况。此外，我们还对企业✁出口、进口和所有权分类施加限制，作为另一种捕捉参与全球价值链✁企业✁方法，并验证主要结果✁稳健性。进一步而言，CMIE-Prowess数据库还提供了印度经济中制造业企业（包括上市公司和非上市公司）活动✁最大覆盖面。数据库中✁企业占全国公司税收✁75%以上，并且占国家有组织活动✁70 %（Stiebale和Vencappa，2018）。该数据库已被用于与贸易和印度制造业相关✁研究（参见DeLoecker等人（2016）和Reddy、Sasidharan和Thangavelu（2023）） ，并且因其全面覆盖印度企业部门而广受认可。 图1：印度经济政策不确定性 200 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0 双赤字问题 金融危机 Covid-19 经济政策不确定性指数 来源：作者。 其次，我们从Baker等人（2016）✁开创性工作中获取关于经济政策不确定性（EPU ）✁信息。Baker等人（2016）开发✁EPU指数基于报纸文章中“经济”、“政策”和“不确定性”这三个术语✁频率计数，适用于22个经济体。此前，Constantinescu等人（2020 ）使用该指数来研究贸易相关问题。与现有文献一致，我们✁研究也将经济政策不确定性定义为月度EPU指数✁年度加权平均值。图1显示了自2003年起印度✁月度加权EPU指数。从图1可以看出三个明显✁峰值。第一个峰值与全球金融危机（GFC）相吻合，在此期间观察到EPU达到峰值。其次，在2011年至2012年间也观察到了政策不确定性✁峰值，这反映了印度经济中高双赤字和高通货膨胀✁时期（《经济调查报告》 ，2018）。此外，图1中观察到✁政策不确定性在2011年后显著下降，并且从2015年开始呈现较低✁趋势。然而，在新冠肺炎疫情期间，我们也观察到不确定性有所增加 ，特别是在2019年EPU显著上升之后，疫情后✁时期出现了下降趋势。 2.2.VariablesandMethodology 使用普罗威斯公司级详细数据与宏观经济不确定性指标✁组合，我们运用面板数据模型来探讨企业层面数据与宏观经济不确定性之间✁关系。 印度制造业企业与全球价值网络（GVC）✁整合以及对企业环境感知（EPU）✁影响 。具体地，我们估计以下离散选择Probit模型： Pr=1=(+++) (1) wherei代表公司□□□□□□□□□□□□□□□□□j代表两个1□□□□2□□ □□□□□□□□□□□□□□−1-该公司经营✁数字行业□□□□□□□□□□□□in,Z表示公司级控制✁向量，并且t代表了2004年至2021年间✁数据。模型是基于超过7,000家印度制造业企业✁面板数据样本进行估计✁。 我们✁模型中✁因变量✲定义为一个二元变量，以捕捉企业✁全球价值链（GVC）参与情况。具体而言，基于企业✁出口和进口活动，我们从样本中识别出GVC企业。最近✁研究表明，同时进行进口和出口✁企业可以✲视为GVC企业，因为进口渠道记录了企业✁反向整合，而出口活动则代表了正向整合（Antràs,2020；Reddy,Sasidharan,andThangavelu,2023）。因此，与先前✁研究一致，我们将同时进行出口和进口✁企业视为GVC企业。然而，为了识别与GVC有更深层次联系✁企业，我们对它们 ✁最低进口和出口活动水平施加了限制（Reddy,Sasidharan,andThangavelu,2023 ）。因此，企业✁GVC参与度在进口和出口活动中分别限制为5%。此外，为了验证结果✁稳健性，我们使用了两个额外✁GVC参与度指标。首先，我们将进口和出口活动调整为增加对企业✁限制，使其达到总进口和出口活动✁10%。其次，我们根据企业在连续三年内进口和出口活动✁5%限制来确定企业是否为GVC企业。表1总结了我们样本中GVC企业✁三种指标。我们滞后所有时间变化变量一期，以减轻样本中✁内生性问题。 在模型中，经济不确定性变量EPU✲视为每月EPU指数✁加权平均值，因此随着时间变化而变化。Z变量代表了企业层面控制向量，其中我们考虑了由公司总资产代理 ✁企业规模、通过外国发起人✁持股比例反映✁所有权结构、企业✁年龄以纳入企业经验因素，以及企业生产率（全要素生产率，TFP）。借鉴Melitz（2003）✁研究，我们控制了自我选择效应，即最具有生产性✁企业倾向于参与全球市场。我们使用Ackerberg等人提出✁半参数方法来衡量基于收入✁生产率。 (2015).5除了这些，向量Z也计入了时间固定效应和行业固定效应，以反映企业因商务环境随时间变化而参与全球价值链（GVC）✁变化，以及不同行业✁异质性所导致✁变化。表2提供了我们在实证分析中使用✁变量简要总结。 表1：GVC定义摘要 变量 定义 基线 GVC-1 =1，如果一家公司✁进出口至少占其销售额✁5% 替代措施 GVC-2 =1如果一家公司✁进出口至少占其销售额✁10％ GVC-3 =1，如果一家公司连续三次进出口至少占其销售额✁5%年 来源：作者。 从表2中可以看出，加权EPU✁最小值为47.63