销售额占中国所有企业在目标市场国k行业s的销售额比重，本文采用HS-8编码来定义行业。理论上，更为精确的市场份额指标应当定义为企业的相对于目标市场所有供应商的市场份额，包括目标国k的本土供应商和其他国家的出口者。但是考虑到在特定行业-国家中，所有的中国出口商都面临相同的外部竞争环境，因此本文的市场份额指标能够很好地反映企业间市场份额差异。
Sfikt=Export Valuefikt∑f ′∈FsktExport Valuef ′skt 表1描述了市场份额指标的分布情况。许多研究关注于出口和非出口企业的差异，发现出口集中在少数的企业，与非出口企业相比出口企业表现出更大的规模和更高的生产率和资本密集度并且支付更高的工资水平（Bernard和Jensen，1995；1999）。事实上，同样是出口企业，企业之间的差距也非常明显。研究发现，市场份额近似服从帕累托分布，大多数出口企业仅具有很小的市场份额并占据少量的出口额比重，少数出口企业具有很高市场份额，占据较大的出口额比例。
四、市场份额与汇率传递实证分析 （一）计量模型设定
为了检验市场份额对中国出口汇率传递的影响，借鉴相关文献（Berman等，2012；Amiti等，2014；Garetto，2012；Natalie和Juvenal，2014）的实证方法，本文采用交互项回归
和一阶差分结合的方法，设定计量模型如下：
其中Pfikt为企业-产品-市场-时间维度下的出口产品单位价格，用人民币表示，是根据海关出口价格与数量数据计算得到的。由于被解释变量是FOB价格的代理变量，因此不需要考虑诸如分销成本、运输成本的影响。RERkt为双边实际汇率，RERkt每增加1个百分点意味着人民币对k国货币实际汇率贬值1%。μfik为企业-产品-市场固定效应，用来表示企业-产品-市场特定的不随时间改变因素的影响。νt为时间固定效应，用来体现宏观因素的影响。 εfikt是误差项。 （二）基准回归
表2汇报了基准回归的结果，被解释变量为企业-产品-市场-年份特定的出口单价的一阶差分，考虑到垄断情形下厂商定价行为可能会更加特殊，本文在回归中删除了市场份额超过0.9的样本。在所有的回归中都控制了企业-产品-市场固定效应，并加入了年份虚拟变量来控制宏观因素冲击。 研究发现在第一列中被解释变量ΔlogRERkt前的系数为0.047，非常显著，说明在样本期间中国工业企业一年期的汇率传递水平为95.3%（=1-0.047），汇率传递水平较高⑥。 在第二列中加入了市场份额及其与汇率的交互项作为被解释变量。市场份额和交互项都非常显著，说明不同市场份额的企业表现出不同的汇率传递特点。其中，交互项的系数为负且在统计意义上非常显著，意味着市场份额和汇率传
递水平之间存在正向关系，即大的出口商倾向于表现出更高的汇率传递水平。量化地，整体来看市场份额每增加10%，汇率传递水平增加1.01%。
由于出口价格会受到目标市场价格水平和企业边际成本的影响，在第三列中加入了出口企业的工资水平作为边际成本的控制变量，加入目标国GDP作为需求冲击的控制变量。回归结果显示在控制了边际成本和需求冲击后，核心变量依然显著，并且符号的大小未发生明显变化。 考虑到大的出口商同时往往也是大的进口商，Amiti等（2014）认为出口企业的进口强度是企业边际成本对汇率的弹性的充分统计量，因此在第四列和第五列中加入了进口强度和进口强度同汇率的交互项作为控制变量⑦。第四列回归结果显示进口强度同汇率交互项的系数为正，并在统计上非常显著，说明进口强度确实是一个有效的控制变量，并且进口强度和汇率传递之间存在负向关系。在第五列中我们发现在控制了进口强度之后，市场份额与汇率交互项的系数大小变为-0.073，但符号和显著性水平并未改变。 （三）分层回归
上述分析指出市场份额能够解释企业间汇率传递差异，为了进一步了解市场份额对汇率传递水平的影响关系，本文在表3中汇报了分层回归的结果。通过对市场份额排序划分不同的样本区间，在第一列中汇报了全部样本的回归结果，
包括那些市场份额大于90%的样本。（2）、（3）、（4）列中，通过依次缩减样本容量，对市场份额最小的90%、75%、50%进行回归，发现在所有的回归结果中，交互项的系数均显著为负。此外，随着市场份额的减小和样本容量的依次缩减，交互项系数的绝对值是不断增大的（从0.029到2.896）。这意味着尽管总体上市场份额对汇率传递具有正向影响，但这种影响关系是非对称的，市场份额越小，单位市场份额改变对汇率传递的影响越大。这也可以解释为什么尽管中国存在大量中小出口企业，总体汇率传递水平却依然较高，因为只有那些市场份额非常小的企业才具有相对较低的传递水平。 （四）非参数结果
为了更加直观地展示市场份额对汇率传递水平的影响关系，在图2中汇报了非参数化的回归结果。通过对企业-产品-国家-年份特定的市场份额进行排序并划分四个等容量样本区间，对表3中回归进行了非参数化的重新估计，所有汇报的价格汇率弹性系数都至少在5%的水平上显著，结果证实了由表2和表3所得出的结论。 （五）稳健性检验
在之前的实证分析中本文采用当年的市场份额指标作为解释变量，但是企业当年的市场份额可能会受到汇率变动的影响，导致内生性问题。因此在表4的第一列采用滞后一期市场份额作为解释变量，发现回归结果支持前文结论，并
且交互项系数的绝对值更大，达到了0.155。
考虑到多产品出口企业，本文通过计算样本期间企业出口不同产品的出口额，确定企业的主要出口产品，并对主要出口产品进行实证检验⑧。在表4的第二列中，发现回归结果并未出现明显变化。
考虑到2000年至2005年7月汇改之前，人民币一直是盯住美元的，这占据了在样本期间的绝大部分时间。在这段时期中，对于其他盯住美元的国家来说，相对于人民币名义汇率保持不变，实际汇率的变化仅是由于物价指数的变动。因此在第三列中我们剔除了这些盯住美元的国家以及美国⑨。在第四列中，进一步汇报了删除这些国家后，采用名义汇率进行回归的结果。三、四列的回归结果均支持本文的主要研究结论。
此外，表2的回归结果显示进口强度和市场份额这两个因素于对汇率传递水平的影响是相反的。因此，在第五列进出口企业样本的回归结果显示核心解释变量依然稳健。 最后，通过采用更加宽泛的行业重新定义市场份额（即根据HS-4位编码来定义行业），表4的第六列回归结果依然支持本文的研究结论。 五、结论
本文采用2000年至2006年高度分解的中国出口数据，估计了中国出口汇率传递水平，发现整体传递水平很高，达