不同生产率企业应对汇率冲击时的反应存在差异，高生产率出口企业应对本币贬值时倾向于更多地增加价格加成比例，较少地增加他们的出口额。与Berman等（2012）的观点相反，JA cook（2014）则认为低生产率的企业具有较低的汇率传递，随着贸易自由化、贸易成本下降，企业出口的生产率门槛会降低，大量低生产率企业进入了美国的进口市场，由此可以解释美国不断下降的进口汇率传递水平。Natalie和 Juvenal（2014） 将关注的焦点转为产品质量。一方面，消费者偏好高质量的产品；另一方面，高质量的产品通常表现出更低的生产效率与更高的边际成本（Crinò 和 Epifani，2012）。这就说明质量能够从需求和供给两方面影响企业的定价行为。学者通过研究阿根廷红酒出口数据，并采用Wine Spectator Magazine的评级作为质量指标，发现出口产品的价格弹性随着量的提高而增加，数量弹性随着质量的提高而减小，目的国的收入水平越高，质量效应越明显。
国内关于汇率传递的研究起步较晚，且大多集中于行业层面，采用行业价格指数和时间序列模型进行研究。封北麟（2006） 研究了人民币名义有效汇率变动对国内消费者价格指数和工业品出厂价格指数及其分类指数的传递效应；陈六傅和刘厚俊（2007）研究了人民币有效汇率对我国进口价格和消费者价格的影响；施建淮等（2008）采用季度数据构建了结构VAR模型，同时检验了汇率对进口价格、工业品
出厂价格和消费者价格的传递效应。毕玉江和朱钟棣（2007） 基于一位数国际贸易标准分类（SITC）研究中国商品出口价格的汇率传递，发现汇率存在不完全传递，而且不同分类之间存在较大差异。文争为（2010）基于SITC五位数产品分类，采用固定效应模型测算了 1996-2008年中国制造业出口的长期汇率传递水平。近年来随着海关数据的可获得性增加，也出现了一些基于微观层面的研究。胡冬梅等（2010）基于2000-2008深圳港至美国HS-8数据研究，发现边际成本和汇率变化是影响出口价格的重要因素。汇率不仅能够影响本国与国外消费商品的相对价格，同时也会影响本国中间品与进口中间品的相对价格。胡冬梅等（2014）采用2000-2013年中日hs-8位编码贸易数据进行研究，并将商品的进出口单位价格之比作为商品相对质量指标，发现商品质量是汇率传递商品间差异性的一个来源，商品质量相对较高的日本出口商更倾向于维持日元加成稳定，使汇率传递较高。王雅琦等（2015）采用中国海关数据对产品质量进行估计，发现出口价格的汇率弹性会随着产品质量的提高而上升，解释了中国出口到高收入国家汇率弹性高于中低收入国家这一现象。 早在20世纪90年代就有学者认为市场份额是影响汇率传递的原因之一， Knetter（1993）通过美国、英国、德国和日本行业层面数据的研究，发现市场结构可能是依市定价的原因。Drozd 等（2012）构建了一个包含市场份额竞争冲
突的动态理论模型，认为企业的依市定价行为是为了获取市场份额。
然而对于市场份额如何影响汇率传递并未形成一致观点。Feenstra等（1996）构建了一个伯川德差异化产品模型，认为出口国所有企业在目标市场的总体市场份额与汇率传递水平存在正向关系，并实证检验了1970-1988年汽车出口数据。Alessandria（2004） 构建了一个包含消费者搜寻成本的两国动态随机模型，并假定当地企业为主导企业，认为市场份额同汇率传递之间存在U型关系。Garetto（2012）构建了一个包含企业异质性的简单量两国家模型，发现在寡头和不完全信息条件下，汇率是不完全传递的，汇率传递水平和企业市场份额之间存在U型关系。通过对比利时、发过、德国、意大利和英国1970-2000年的进口汽车面板数据的实证检验，发现总体上市场份额同汇率传递之间存在正向关系。Amiti等（2014）在Atkeson和Burstein（2008）的可变价格加成模型以及Halpern等（2011）的内生进口中间品选择模型的基础之上建立模型，认为市场份额和进口强度会影响企业的汇率传递水平，但是在理论上并不能推导出影响方向。Auer和Schoenle（2016）采用美国1972-1994年HS-10位进口数据对市场份额进行推算，认为进口价格对汇率反应与市场份额之间存在U型关系，进口价格对竞争者价格水平反应与市场份额之间存在倒U型关系⑤。
总体来看，尽管国内研究起步较晚，但近年来国内外关于汇率传递的研究都逐渐转移到微观层面；一些学者认为市场份额能够影响汇率传递，但对于市场份额如何影响汇率传递并未形成一致观点。本文将2000-2006年《中国工业企业数据库》和《海关数据相》相匹配，得到企业-产品-市场-年份维度高度细分数据，实证分析市场份额对中国出口汇率传递的影响。
三、数据来源和变量构建 （一）数据来源
本文采用的数据涉及产品、企业及宏观层面，主要来源于《中国工业企业数据库》、《中国海关数据库》、PWT8.0。 产品层面的数据来源于《中国海关数据库》，包含了2000年至2006年中国进口和出口交易层面的月度信息。对于每一种HS-8位编码的交易商品，通过查询进出口企业，就可以结合《中国工业企业数据库》匹配企业信息，此外还有商品的数量、价格、计量单位、计量方式、运输方式、目的国（对于进口来说就是来源国）等其他信息。我们可以计算出企业出口商品的单位价格（美元），并以此作为商品FOB价格的代理变量。 企业层面数据来源于《中国工业企业数据库》，包含2000-2006年间中国大陆地区销售额500万元RMB以上的大中型制造企业。对于每一个企业，有工业增加值、工业总产值、工业销售产值等主要技术经济指标，
以及企业性质和主要财务成本包括从业人员、工资总额等信息。
宏观数据包括汇率、GDP、实际有效汇率和CPI。汇率数据与各国GDP数据均来源于Penn World Tables 8.0 。在PWT8.0中的原始数据是各个国家对美元的年度名义汇率，我们将它转化为直接标价法下对人民币的双边名义汇率（即汇率每增加1%，表示外币对人民币名义汇率升值1%）。GDP数据为实际产值，以2005年的百万美元为计量单位。CPI数据来源于IMF网站，为IFS统计数据。 （二）变量构建
本文实证分析中被解释变量是企业f在t年出口产品i到目的国k的对数价格变化量ΔlogPfikt。由于没有价格的直接数据，本文用单位价格来作为价格的代理变量，考虑到部分价格变化可能由于同一编码下组成产品的改变导致的，或者是由于数量计量误差，为了尽可能降低这种偏误对实证分析的影响，删除了年度间价格变化的异常值（超出200%或小于50%）。
ΔlogPfikt=ΔlogExport ValuefiktExport Quantityfikt 市场份额是本文核心解释变量，本文借鉴Amiti等（2014）来定义市场份额Sfikt。Fskt是在t时期，所有在目标国k行业s销售的中国企业。因此，企业-产品-市场-时间特定的出口市场份额Sfikt被定义为企业f在目标市场国k的