政府效率竞争与企业全要素生产率——基于《中国工业企业数据库》1998-2007年数据的分析

袁凯华，高 翔

(1.中南财经政法大学 经济学院，武汉 430073；2.上海对外经贸大学 国际经贸学院，上海 201620)

内容提要：在分析政府效率竞争影响企业全要素生产率的机理基础上，结合1998-2007年的《中国工业企业数据库》数据，构建评价政府效率的多维度体系，利用数据包络方法量化中国省际政府的政府效率，实证检验政府效率竞争对企业全要素生产率的影响。研究发现：政府效率和企业全要素生产率间存在显著的U型关系，即政府效率竞争在初期通过“治理成本效应”抑制了企业全要素生产率的提升，政府效率的改善又会通过“市场配置效应”促进了企业全要素生产率的进步；政府效率竞争对企业全要素生产率的影响在区别企业所有制属性、技术水平和所在地区后呈现出显著差异性。因此，在推进国家治理体系与治理能力现代化的大背景下，政府应继续致力于优化财政支出结构、提高政府效率，促进国内企业竞争力的提升。

一、引言

1994年分税制改革以来，中央政府通过财政分权“委托”给地方政府相应的财政责任和财政目标，追求社会福利的最大化和资源配置效率的改进，促进经济增长。在财政分权的大背景下，我国的地方政府规模(财政支出占GDP比重)由1996年的11.2%上升到2015年的25.8%，呈现不断“膨胀”的态势。一方面，地方政府之间的财政支出竞争可能会“倒逼”地方政府构建合理有效的财政支出结构，通过改善政府效率实现资源禀赋的优化配置[1]；另一方面，财政支出竞争带来的政府短视化行为也可能会扭曲地方政府的财政支出结构，地方政府将有限的禀赋资源投入经济建设中而忽视经济外部性不高的公共服务部门，进而可能对资源配置效率产生消极影响[2]。

在当前的财政分权体制下，为了向所辖地区提供更为优质的公共产品和社会服务，相同级别的地方政府之间也会展开激烈的财政支出竞争[3]，进而也会对资源配置效率产生重要影响[4]。需要指出的是财政支出竞争虽然是可以被观测到的，但是它却无法解释财政支出竞争对于财政支出结构的扭曲[5]以及经济社会发展过程中存在的“发展失衡”等问题[6]，因而有学者注意到地方政府财政支出竞争以外的另一种竞争模式——政府效率竞争[7]。大量的研究文献证明了地方政府间的财政支出竞争可以成为解释我国经济高速增长的一个重要原因，却忽视了彼此之间的政府效率竞争。

一种乐观的观点认为政府效率竞争可以优化资源配置效率，提升企业全要素生产率，是“援助之手”(Helping Hand)。“援助之手”论的主要逻辑点在于：(1)财政分权机制下，地方政府的财政支出受到财政收入的“刚性约束”，因而各地地方政府为避免“破产”和发展本地经济，不得不对公共产品和服务进行更好的配置，优化地方财政支出结构，合理划分“财权”和“事权”，强化其政府效率，实现次优平衡[8]。此时，高生产效率的企业往往通过“用脚投票”[9]的方式和高水平的政府效率相匹配，政府效率竞争将会提升企业全要素生产率。(2)财政分权制度明确了地方政府的职责和目标，各地地方政府由于受到中央政府资金支持的力度有限，不得不按照当地居民和企业的偏好进行资源禀赋的配置，进而通过优化财政支出结构促进政府效率的改善。政府效率竞争可以通过改善公共服务的供给效率使得企业避免某些无效率的资源配置，给企业带来的边际收益超过公共所需支付的边际成本，从而促进企业全要素生产率的提升[10]。(3)在全面深化改革的大背景下，地方政府之间存在的政府效率竞争可以持续提高本地公共部门的资源配置效率，同时也往往意味着政府的治理能力提升，因而政府效率竞争带来的政府治理能力改善往往伴随着某种程度上的单边支付，可以实现公共部门和私人部门之间的帕累托改进，进而提升企业的全要素生产率水平[11]。

相反，另一种悲观的观点则认为，政府效率竞争扭曲了资源配置效率，降低了企业全要素生产率，是“掠夺之手”(Grabbing Hand)。“掠夺之手”论的根本出发点在于：(1)财政分权下的政府效率竞争可能会强化地方政府的自利性意识[12]，各个地方政府之间的政府效率竞争如果不能有效的被法律法规所导向，加之地方保护主义、政治锦标赛和贪污腐败等因素的影响，政府官员会把资源配置到有利于自身的目标，而忽视企业的利益诉求，从而不利于企业全要素生产率的提升。(2)有些学者认为，在当今中国缺乏地方政府问责的情况下，地方政府间的政府效率竞争的本质仍然是依靠吸引企业投资拉动地方经济发展，从而并未从本质上改善企业的全要素生产率和资源配置效率[13]。(3)地方政府间的政府效率如果缺乏相应的协调机制，极易诱发各地地方政府间的恶性竞争，造成地方政府财政支出结构的异化和“系统性偏差”。此时，政府效率带来的负外部性将会对企业的生产活动产生“挤出效应”，造成企业资源配置水平的扭曲。并且由于政府作为公共部门，带来的扭曲程度通常要比私人部门更大[14]，这就会造成资源配置扭曲，抑制企业全要素生产率的提升[15]。

对于中国这样的非均质大国而言，地方政府仍然牢牢把控着要素禀赋和市场资源的微观配置权，地方政府提供的公共产品和社会服务的质量直接决定着各地宏观环境的优劣，并成为促成各地经济快速增长的重要因素，并通过公共产品的供给效率影响着企业的资源配置效率[16]，进而致使企业的生产经营行为以及全要素生产率受到地方政府效率的影响。通过构建多维度的政府效率评价体系，本文试图分析地方政府效率竞争影响企业全要素生产率的理论机制，并利用数据包络分析方法测算出我国30个省际政府效率，并结合1998-2007年的《中国工业企业数据库》数据，运用非参方法测算出企业层面的全要素生产率，在控制了其他影响因素和内生性问题后考察政府效率竞争对企业全要素生产率的影响效应。

二、研究假说与研究设计的提出

1994年中央政府启动分税制改革以来，各地政府被赋予更多的财政责任和权力，中国的地方政府效率发生了巨大变化。那么政府效率竞争又是通过何种渠道对企业全要素生产率造成影响？本文接下来将从“治理成本效应”和“市场配置效应”阐述政府效率竞争对企业全要素生产率的影响机理并提出相应研究假说。

企业和政府之间的关系可以用经典的委托-代理问题来解释，企业(股东)通过分摊政府(代理人)的治理成本获得企业自身发展所必需的公共设施和外部环境。在中国的现实背景下，地方政府之间的政府效率竞争往往伴随着政府财政支出的扩大[17]，这就意味着政府效率竞争将导致地方政府的治理成本增加，因而政府效率竞争的背后往往是政府对企业生产资源的“挤占”。一方面，治理成本增加了企业的非生产经营性支出，扭曲了企业的生产经营行为，加剧了企业所面临的成本压力[18]。此时，资源禀赋会被配置到企业的非生产经营领域而不是生产经营领域，降低企业的生产效率。同时治理成本的扩大也会弱化企业的创新绩效，致使企业缺乏进行技术创新和优化管理的内部激励，产生“X非效率”现象[19]。而技术创新和优化管理是企业全要素生产率提升的根本动力来源，因而政府效率竞争所引发的“治理成本效应”会对企业全要素生产率产生不利影响。

地方政府之间政府效率竞争引致的治理成本扩大背后往往蕴含着“贪污腐败”和“权力寻租”[20]等现象。在当地制度或法律法规不健全的情况下，面对较高的治理成本，企业家可能会通过“找关系”、“寻门路”等方式解决企业发展所面临的资源约束和制度窒碍，从而会对企业生产资源产生挤出效应，对于权力寻租行为的“路径依赖”也会致使他们更倾向于规避风险和不确定性，不愿意从事风险较高的技术创新活动，转而通过选择非市场方式获取要素资源和超额利润[21]。同时权力寻租行为也会浪费企业家的时间和精力，导致企业家难以专注企业事物，造成企业全要素生产率的损失。企业家为了讨好政府官员，也会将企业的生产经营行为和官员的政绩“捆绑”在一起，这种政策性负担会通过扭曲企业决策行为造成企业生产效率的降低。综上所述，地方政府之间的政府效率竞争在短期内会通过“治理成本效应”扭曲了资源配置效率，降低了企业全要素生产率，是“掠夺之手”。

虽然短期内地方政府间的政府效率竞争会带来诸如治理成本以及权力寻租等一系列问题。从长远来看，政府效率竞争所激发的巨大市场力量是推动微观企业全要素生产率提升的重要因素，政府效率竞争通过“市场配置效应”对企业资源配置效率改进带来的积极影响不容小觑。地方政府对于发展本地经济的强烈诉求“倒逼”地方政府构建合理的财政支出结构，提升公共产品和服务的供给效率，提升政府效率。政府效率的改善意味着政府行政效率的提高、外部治理环境的改善、公共物品和社会服务的优化。此时，市场在资源禀赋配置中发挥的作用更为明显，高效运作的市场机制有助于资源禀赋在要素市场和产品市场的自由流动，降低资源配置的扭曲程度，企业可以借助“市场配置效应”以较低的成本获得自身生产经营所需要的资源，合理安排自身的生产要素配置，改进资源配置效率，提升企业全要素生产率。

政府效率的改善在某种程度上意味着财政支出政策制定科学性和稳定性的提高，有助于降低企业在市场中面临的外部风险和不确定性，市场的信号机制可以更好地发挥作用。对政府的财政支出行为有着良好预期时，愈发规范的市场配置机制引导企业专注于技术研发和资本投资等企业战略决策行为[22]，降低企业获取生产资源和利润回报的风险和不确定性，企业进行技术研发和资本投资得到高回报的概率越大，进而通过“技术溢出效应”和“规模经济效应”促进企业全要素生产率的提升。这种情况下，地方政府之间的政府效率竞争在长期会通过“市场配置效应”避免某些无效率的资源配置，给企业带来的边际收益超过公共所需支付的边际成本，从而促进企业全要素生产率的提升，是“援助之手”。

基于上述分析，地方政府之间存在的政府效率竞争可以通过“治理成本效应”和“市场配置效应”抑制和促进企业全要素生产率的提升。结合中国现实国情，本文认为应当区分政府效率竞争对企业全要素生产率的短期和长期效应，故在此提出如下研究假说：

地方政府之间的政府效率竞争在初期往往会增加企业分摊的治理成本。此时“治理成本效应”占据主导地位，政府效率竞争在短期抑制了企业全要素生产率的提升；随着地方政府效率的改善，市场机制的健全，又会通过“市场配置效应”提高企业的资源配置水平，政府效率竞争在长期将会促进了企业全要素生产率的进步。

(一)计量模型的设定

依据上文的机理分析和研究假说，为了考察地方政府之间政府效率竞争对企业全要素生产率的影响，本文基本计量模型设定如下：

lntfpijkt=β0+β1govkt+β2govkt2+X′β+δj+θk+λt+εijkt

(1)

其中下标的i、j、k、t分别代表企业、行业、地区和年份。tfpijkt代表企业的全要素生产率，govkt代表企业所在地区的政府效率，考虑到政府效率对企业全要素生产率的影响未必是线性的，(1)式中还加入了政府效率的平方项govkt2，以检验可能存在的非线性影响效应。X′是控制变量的集合，包括企业规模、企业资本密集度、企业年龄、企业利润率、企业融资约束以及各地的市场化水平等，δj、θk和λt分别代表行业、地区和时间固定效应，εijkt是随机扰动项。

(二)变量的说明

1.政府效率(gov)的测算。政府效率反映着政府能否对社会资源进行合理配置以及整个经济社会运行是否有效率。以往的研究仅仅关注政府财政投入-产出的经济效率，近年来随着社会民生问题、环境问题和贪污腐败问题越来越得到民众的关注，不少文献开始从社会效率层面研究政府效率[6-7]。由于公共产品和社会服务难以用价格衡量，因此衡量政府效率便成为一个难题。目前常用的测算政府效率的方法主要包括随机前沿分析(SFA)、确定性前沿分析(DFA)和数据包络分析(DEA)。其中，被广泛采用的是DEA方法。DEA方法的核心思想是通过求解线性规划函数求解最有效率的凸性生产前沿边界，利用与前沿面的距离即可得到效率水平指数。DEA方法的优点在于不受价格和数量的干扰，不需设定具体函数形式，同时够求解多种投入产出下的效率水平问题，并能解决非期望产出给政府财政效率测算带来的误差。基于上述原因，根据Fare等(2007)[23]的研究方法，本文将采用数据包络分析(DEA)下的至前沿最远距离函数(SBM模型)测算中国省级政府效率，具体形式定义如下：

(2)

(3)

借鉴唐天伟和邓久根(2007)[25]的做法，本文通过构造政府投入-产出指标体系，利用政府提供公共产品和社会服务的投入产出技术效率作为测算政府效率的依据。具体指标测算中，参考《中国统计年鉴》的公开数据，本文中的投入指标包括人力、物力和财力3大类，产出指标则包括经济表现、社会服务、民生工作3大类共计12个子指标。此外，考虑到环境污染和贪污腐败等“坏”产出对政府财政效率的影响，将各省各年的“工业废水、工业废气和工业固体废物”排放量和“政府官员贪污腐败、渎职犯罪案例数”纳入政府财政效率测算体系当中。最终，本文采用数据包络分析(DEA)下的至前沿最远距离函数(SBM模型)测算了1998-2007年间中国省际政府效率②，评价体系和数据来源如表1所示。

表1 中国省际政府效率评价体系

注：根据Afonso和Sonia(2008)和陈诗一和张军(2008)的研究，本文对表中指标进行了标准化处理，即以各个子指标除以各指标的平均值。

图1 基于Malmquist-Luenberger指数核算的中国省级地方政府效率

图1展示了1998-2007年中国省级政府效率的变化趋势。我们发现：第一，我国各地方政府在投入产出的技术效率上存在显著差异，各个省级政府效率均表现出其特有的“异质性”，总体看各个省级政府效率并无规律可循，呈现一定的“无序性”特征。第二，我国大多数省级政府效率大都经历过不同程度的变迁，这其中大部分省份的政府效率是有改善的，有15个省级政府的财政效率呈现改善态势，另外13个省级政府的财政效率则呈现恶化态势，而2个省级政府则维持相对不变的态势。第三，各省级政府效率与当地的经济发展水平之间并无必然联系。具体而言，一些东部经济发达省份(例如浙江、广东等)的政府效率是不变或者是下降的，而一些西部欠发达省份(例如内蒙、贵州等)的政府效率呈现上升态势。事实上，那些经济建设相对落后的省份，政府在发展中结合自身实际情况，选择合适的实践技术水平，同样是可以获得高的政府效率的。第四，中国一些地方政府效率改善潜力巨大，并且通常这些省份的经济发展潜力也较大。例如西部的青海和宁夏等省份，一旦政府选择了适合自身的政府投入产出比例，政府效率水平往往能得到大幅度的攀升。

图2 采用OLS、FE、OP和LP方法得到的企业全要素生产率的核密度估计图 图3 企业全要素生产率(LP方法)的动态演进

2.企业全要素生产率(tfp)的测算。企业生产率是本文的一个核心解释变量。对它的测算，本文首先是在保证充分样本量的情况下，假定企业的生产函数形式是经典的Cobb-Douglas生产函数(取完对数后)：

yit=α0+αKkit+αLlit+αMmit+ψit+εit

(4)

其中kit、lit、mit分别表示资本、劳动和中间品的投入量，εit是随机残差项，ψit则是残差项的一部分，是可以被企业观测到的影响生产率的要素选择，目前在估计企业生产率时通常将ψit视作状态变量，并服从如下AR(1)形式：ψit=ρψit-1+ζit，其中ζit表示随机冲击，在此基础上我们就可以识别企业生产率ψit+εit=yit-f(kit,lit,mit)。

企业全要素生产率(tfp)是本文的被解释变量，对于它的估计，常用的方法有普通最小二乘估计法(OLS)、固定效应估计法(FE)、Olley-Pakes估计法(OP)和Levinsohn-Petrin估计法(LP)等几种。通常认为OLS方法容易导致内生性偏误和遗漏有效信息。FE方法虽然可以较好的控制固定效应，同时引入企业个体虚拟变量解决内生性问题，但受制于估计结果只能反映个体维度的变化、无法涵盖时间维度变化的特点，FE方法无法提供一个令人信服的结果。相比较而言，基于半参数估计的OP方法[26]可以有效克服OLS方法中所面临的“同时性问题”，避免对劳动投入贡献的高估。Levinsohn和Petrin(2003)[27]进一步证明在同等条件下，引入中间品投入指标的LP方法比OP方法更有效简洁。通过参考已有文献，本文以LP方法估计的企业生产率作为基准结果，其他三种方法得到的估计结果用于适当的稳健性检验(图2和图3)。

参照鲁晓东等(2012)[28]的做法，以工业增加值为产出变量，依照“永续盘存法”对企业固定资产核算作为资本存量，从业人数作为劳动投入变量，企业中间品投入为中间投入变量，企业投资为代理变量，企业当年是否出口为控制变量，同时控制年份固定效应，最后根据资本和劳动的估计系数测算出企业全要素生产率。

3.其他控制变量的说明。控制变量X′包括：企业规模(size)，采用企业本年雇佣员工的数量进行衡量；企业资本密集度(pc)，采用经过价格平减的固定资产存量和从业人数的比重进行衡量；企业年龄(age)，采用工业企业数据调查年份和企业从成立年份的差值+1进行衡量；企业利润率(profit)，采用企业本年净利润除以企业本年销售收入进行衡量，企业净利润的计算方法为“利润总额-政府补贴”；企业融资约束(finance)，采用企业本年的利息支出在企业总资产的占比进行衡量。此外，我们还利用国民经济研究所[29]发布的中国分省市场化指数(market)来控制各省的制度水平。此外，为了减少回归过程中可能出现的异方差问题，我们对企业规模(size)、企业资本密集度(pc)和企业年龄(size)进行了对数线性化处理。最后，考虑到政府效率对不同企业的全要素生产率的影响效应，本文还依照所有制属性、技术水平和所在地区对企业样本进行细分。企业所有制属性按企业投资资本比重(≥50%)划分为国有和集体企业、民营企业、港澳台企业和外资企业四个个类型；技术水平按企业所在行业的平均资本密集度划分为高技术企业和低技术企业；企业所在地区则按东、中、西三大区域进行划分。

(三)数据的准备

本文重点分析究地方政府之间的政府效率竞争对企业全要素生产率的影响效应，需要将测算得到的各个省级政府的政府效率和中国工业企业数据合并起来，我们的做法是利用企业所在地“地区代码的前两位+0000”以及当年年份进行匹配，之后我们首先参照Brandt等(2012)[30]的方法对1998-2007年的《中国工业企业数据库》进行整理。此外，为了使得到的估计结果更为准确，我们还借鉴聂辉华等(2012)[31]的思路，对《中国工业企业数据库》进行如下处理：(1)剔除销售额低于500万元或从业人数小于10人等不满足“规模以上”条件的企业；(2)剔除工业总产值、工业增加值、资产总计、从业人数缺失或为负的企业；(3)剔除企业全要素生产率位于总样本前后各1%的极端观测值；(4)剔除总资产小于固定资产等不满足会计准则的企业或代码缺失企业；(5)、我们还对文章中用到的样本指标采用CPI(居民消费价格指数)和PPI(生产价格指数)以1998年为基期进行了价格平减。此外，为了可以完整的观测政府效率竞争对企业全要素生产率的影响，我们选择那些在1998-2007年均存在生产活动的企业作为分析样本，最终我们采用包含356220个样本的平衡面板数据进行实证分析。

表2 变量描述性统计

注：生产率(tfp)指标是采用LP(2003)方法估算得到的。

三、模型检验和实证结果分析

(一)基本模型回归结果

本文利用1998-2007年全部企业样本的平衡面板数据，对计量模型1进行实证检验，被解释变量为企业全要素生产率，主要解释变量有政府效率及其平方项。为了控制多重共线性问题，将企业规模、企业资本密集度和企业年龄等控制变量逐个加入计量模型1中，同时控制企业和年份固定效应，基本模型的回归结果如表3所示。观察表3的结果可以发现：本文重点关注的主要解释变量政府效率(gov)及其平方项(gov2)的估计系数，分别在1%的统计水平上显著为负和显著为正，意味着政府效率和企业全要素生产率之间存在显著的U型关系。在短期内，政府效率竞争使得政府财政支出扩大，地方政府的治理成本随之增加，导致企业分摊的治理成本过多，进而会通过“治理成本效应”对企业全要素生产率产生抑制效应；然而当政府效率竞争到一定程度时，此时市场的力量被较好的激发出来，市场在资源禀赋配置中的作用可以得到更好发挥，政府效率竞争将会通过“市场配置效应”促进企业全要素生产率的提升。此外，在分别加入各个控制变量后，政府效率(gov)及其平方项(gov2)的估计系数的显著性尽管有所降低，但是符号未发生明显变化，结论依旧稳健。因此，实证结果表明本文之前提出的研究假说是成立的，政府效率竞争对企业全要素生产率的U型影响效应是明显的。

在控制变量方面，企业规模和企业资本密集度的估计系数显著为负，表明规模越大的企业全要素生产率提升越难，原因在于过于庞大的企业规模使得管理难度提升，企业生产经营成本大幅上升，进而导致企业全要素生产率的下滑。企业年龄的估计系数显著为正，表明成立年限越久的企业，全要素生产率提升越快。可能的解释在于，随着企业年龄的增加，企业管理经验将会愈发丰富从而推动了企业全要素生产率的提升。企业利润率和企业融资约束的估计系数分别在5%的统计水平上和1%的统计水平上显著为正，说明企业的利润率越高，融资能力越强，越有利于企业进行机器设备的更新与维护，从而带动企业全要素生产率的提升。市场化指数显著为负，说明市场化程度的提高可能会加剧企业生产经营过程中所面临的外部风险和不确定性，不利于企业全要素生产率的提升。

表3 基本模型回归结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平下显著，括号中数值表示估计系数的t统计量(下同)。

表4 内生性问题处理和稳健性检验

注：(1)Anderson-LM检验的零假设是工具变量识别不足，Cragg-Donald Wald F检验的零假设是存在“弱工具变量”，Stock-Yogo统计量为10%水平的临界值。(2)AR(1)和AR(2)检验的零假设是扰动项不存在一阶和二阶自相关，Sargan检验的零假设是所有工具变量都是外生的。

(二)内生性问题

由于政府效率和企业全要素生产率之间存在着一定的因果关系，我们需要将如下问题纳入考虑范围：一方面，政府效率会影响企业全要素生产率水平；另一方面，企业的全要素生产率水平可能是政府行为的决定条件之一，进而影响到政府效率。严重的内生性问题将导致估计结果是有偏和不一致的，必须进行内生性纠偏处理。我们的做法使用各省市自治区每年省委书记和省长的变动情况作为外生的工具变量予以解决，如果发生省委书记或省长变动，则取1，否则取0。这样做的理由是政府官员的变动通常会对政府效率产生影响[7]，而不会直接影响企业全要素生产率。此外考虑到政府官员变动的时滞效应，工具变量取省委书记或省长的变动情况的滞后一期项。

表4第(1)列报告的是使用工具变量固定效应估计(IV-FE)方法得到的回归结果。由于工具变量的合理性将直接影响估计结果的有效性和一致性，工具变量使用之前需要通过相关的检验。结果表明：(1)Anderson-LM统计量在在1%的显著水平上拒绝了工具变量识别不足的原假设；(2)Cragg-Donald Wald F统计量在10%水平上拒绝了“弱工具变量”的原假设。(3)Sargan统计量的对应P值为1.00，不能拒绝工具变量过度识别的原假设。因此，本文选取的工具变量是合适可取的，并且工具变量和内生变量之间存在着较强的关联性。

观察表4第(1)列的估计结果后发现，用省委书记或省长的变动情况作为工具变量(IV)后，政府效率及其平方项仍然显著为负和为正，说明政府效率竞争对企业全要素生产率影响仍呈现显著的U型关系。然而如同计量经济学理论所预期的一样，IV估计使得政府效率及其平方项的估计系数大小较之前增大了许多。此外，控制变量的符号和显著性未发生明显改变，使用外生工具变量克服内生性问题后，结论依然稳健。

鉴于本文使用的数据是典型的面板数据，使用两步SYSGMM估计同样是解决内生性问题的一个较好选择。表4第(2)列报告的是使用两步SYSGMM估计得到的结果。AR(1)和AR(2)检验表明残差序列项一阶相关和二阶不相关，Sargan检验认为选取的工具变量是外生的，结果证明SYSGMM估计是可行的。回归结果显示，企业全要素生产率滞后一期项的估计系数在1%统计水平上显著为正，说明企业全要素生产率的提升是一个累积过程。政府效率及其平方项的估计系数分别显著为负和为正，政府效率和企业全要素生产率仍然存在着显著的U型关系。

(三)稳健性检验

本文的被解释变量是企业全要素生产率，为了增强上述估计结果的稳健性。我们还采用基于OLS、FE和O-P估计得到的企业全要素生产率结果进行稳健性检验。结果如表4第3列-5列所示，无论采用何种估计方法得到的企业全要素生产率指标，我们都得到了一致的结论，即政府效率竞争对企业全要素生产率存在着显著的U型影响效应，地方政府之间的政府效率竞争在初期通过“治理成本效应”抑制企业全要素生产率的提升，但在长期又通过“市场配置效应”促进企业全要素生产率的进步。据此，可以进一步确认本文的主要研究结论具有稳健性和可靠性。

四、拓展性分析

(一)影响机制的检验

上文的结果基本表明政府效率竞争对企业全要素生产率存在着显著的U型影响效应，地方政府间的政府效率竞争在初期通过“治理成本效应”抑制了企业全要素生产率的提升，然后随着各地政府效率的改善，又会通过“市场配置效应”促进了企业全要素生产率的进步，但受制于模型设定，第五部分的实证结果并未进行传导机制的经验佐证。因此，基于中介效应模型，参照刘啟仁和黄建忠(2016)[32]的做法，利用企业管理费用在企业总资产的比重构造企业非生产性成本(cost)、利用新产品产值在企业工业总产值的比重构造企业新产品产值比重(new)，进行政府效率影响企业全要素生产率的传导机制检验。

lntfpijkt=α0+α1govkt+α2govkt2+X′β+δj+θk+λt+εijkt

(5)

costijkt=b0+b1govkt+X′β+δj+θk+λt+εijkt

(6)

newijkt=c0+c1govkt+X′β+δj+θk+λt+εijkt

(7)

lntfpijkt=d0+d1govkt+d2govkt2+d3costijkt+d4newijkt+X′β+δj+θk+λt+εijkt

(8)

模型(5)对应的回归结果即是表3第(7)列汇报的结果，表5第(2)和(3)列对应的是模型(6)和(7)的估计结果。表5第(4)列到第(6)列汇报了被解释变量(lntfp)对政府效率(gov)、政府效率平方项(gov2)以及中介变量(cost和new)的回归结果。为稳健计，我们将中介变量分别纳入模型(5)中，结果如表5第(4)和(5)列所示。进一步的，表5第(6)列报告了同时纳入中介变量cost和new的模型(8)的回归结果。

表5 中介效应检验

观察表5第(2)列发现核心解释变量政府效率(gov)的估计系数为正并在5%的水平上统计显著，这就表明政府效率竞争显著促进了企业的非生产性成本的增加，此时地方政府间的政府效率竞争通过“治理成本效应”造成了对企业生产资源的“挤占”，地方政府为了改善政府效率，不得不要求所辖地区企业分摊政府效率竞争产生的治理成本。表5第(3)列的结果显示核心解释变量(gov)为正并在1%的水平上统计显著，这就表明政府效率的改善有利于企业进行研发创新行为，可能的解释是地方政府间的政府效率竞争“倒逼”政府构建合理的财政结构，进而营造出高效率的政府治理环境，此时地方政府间的政府效率竞争通过“市场配置效应”强化了企业进行研发创新行为的内在激励。

表6第(4)-(6)列汇报了被解释变量(lntfp)与核心解释变量(gov和gov2)、中介变量(cost和new)之间的回归结果。可以看出中介变量cost和new的估计系数分别在1%的水平上统计显著为负和1%的水平上统计显著为正。这意味着，企业非生产性成本的增加显著降低了企业全要素生产率，可能的解释是企业非生产性成本的增加将会“挤占”企业的生产资源，进而阻碍了企业全要素生产率的提升。同时企业进行研发创新行为将会显著提升企业全要素生产率，这与理论机制的预期一致。此外本文同样发现，分别加入中介变量cost和new之后，变量gov和gov2的估计系数值分别发生了明显变化，这意味着政府效率竞争通过“治理成本效应”和“市场配置效应”对企业全要素生产率的影响渠道是存在的，从而间接论证了理论机制部分的假说。

(二)异质性分析

1.不同所有制属性企业的估计结果。在中国的现实背景下，政府效率竞争对于不同所有制属性企业全要素生产率的影响效应存在差异，因此有必要区分企业所有制属性进行再估计。本文将全部企业样本划分为国有和集体企业、民营企业、港澳台企业和外资企业四个群组进行回归(具体结果如表6所示)。对比不同群组的结果后，可以发现，政府效率及其平方项的估计系数只有在民营企业样本中仍是显著为负和为正的。这意味着，政府效率竞争对企业全要素生产率的U型影响主要集中在民营企业当中，而对国有和集体企业、港澳台企业和外资企业的影响并不显著。

表6 不同所有制属性企业的估计结果

上述结果产生的可能原因是：国有和集体企业通常与政府联系较为密切，对于政府效率竞争带来的治理成本分摊往往可以很好地进行调节，因此政府效率竞争带来的“治理成本效应”未能得以凸显。此外，国有和集体企业由于其担负的“政治任务”，通常不用考虑企业利润率和企业融资约束等问题，具有充足资金更新设备和研发创新。因此，政府效率竞争对国有和集体企业全要素生产率的影响并不显著。港澳台企业和外资企业的核心技术通常由境外提供，各地由于招商引资的需要，政府会对港澳台企业和外资企业进行补贴或者减税等政策措施，进而扭曲企业的生产经营成本。此外，港澳台企业和外资企业可以通过企业选址、进入退出等方式选择适合自身发展的地区。因此，各地政府间的政府效率竞争很难对港澳台企业和外资企业的全要素生产率产生影响。反而民营企业全要素生产率更容易受到政府效率竞争的影响。一方面，民营企业无法像国有和集体企业那样和政府联系密切，可以得到充分的资金来源；另一方面，民营企业也无法像港澳台企业和外资企业那样获得丰厚的优惠措施，同时收到企业规模，融资约束等问题的困扰，民营企业不能自由选择那些政府效率较高的地区，往往只能被动接受不能与企业相匹配的政府效率，进而造成民营企业“里外不讨好”的尴尬境地。

2.不同技术水平企业的估计结果。通常情况下，技术水平越高的企业越会重视机器设备和研发创新、推动企业全要素生产率的提升。因此，本文依据行业资本密集度将样本中的企业划分为高技术企业和低技术企业。具体做法是根据《中国工业企业数据库》中的CIC行业代码(两位码)测算出企业所处行业的平均企业资本密集度，如果该企业的资本密集度大于企业所处行业的平均资本密集度，则定义为高技术企业，否则定义为低技术企业，具体结果列于表7的第(1)列和第(2)列。

表7 不同技术水平企业和不同地区企业的估计结果

表7的结果显示政府财政效率对全要素生产率的影响主要集中在低技术企业，而对高技术企业的影响则不明显。可能的解释在于，高技术水平的企业具有较强的研发创新能力，而这些企业往往成为地方政府眼中的“香饽饽”，政府通常会尽力提供政策优惠措施(政府补贴、减税)，用以弥补“治理成本效应”给企业全要素生产率带来的不利影响，政府效率竞争对高技术企业全要素生产率的影响不甚明显。相反的，那些低技术水平的企业由于研发创新能力较弱，得不到政府优惠支持，因而更容易收到政府效率变化的影响。

3.不同地区企业的估计结果。考虑不同省份之间区域差异性是否会影响到政府效率对于企业全要素生产率的影响效应？为此，我们将全部企业样本依据企业所处的省市自治区划分为东、中、西三个子样本进行分组回归(具体结果如表7的第(3)列-第(5)列所示)。回归结果表明，政府效率竞争对东部地区、西部地区的企业全要素生产率的影响较为显著，对中部地区的影响并未获得实证数据的支持。这一结果，一方面意味着，政府效率竞争对企业全要素生产率的影响效应存在着“中部洼地”，另一方面也提醒政府在改善政府效率时，既要关注政府和企业间的联系，也要考虑区域间的差异。

五、主要结论与政策建议

本文从多重维度构建了评价政府效率的指标体系，量化了中国省级政府效率，结合1998-2007年的《中国工业企业数据库》，实证检验了政府效率竞争对企业全要素生产率的影响效应。本文的主要结论有：第一，政府效率竞争对企业全要素生产率存在显著的U型影响效应，即随着初期政府效率的提升，政府效率竞争将通过“治理成本效应”抑制企业全要素生产率的提升，然而当政府效率改善到一定程度后，政府效率竞争又将通过“市场配置效应”促进企业全要素生产率的进步。第二，区分企业的所有制属性、技术水平和所在地区等特征后，政府效率竞争对企业全要素生产率的影响效应存在显著的差别化特征：从所有制属性来看，政府效率竞争对企业全要素生产率的影响主要集中在民营企业，而对国有和集体企业、港澳台企业和外资企业的影响则不明显；从技术水平来看，政府效率竞争对企业全要素生产率的影响主要集中在低技术企业，而对高技术企业的影响则不明显；从所在地区来看，政府效率竞争对企业全要素生产率的影响主要集中在东部地区和西部地区企业，而对中部地区企业的影响则不明显。

本文研究结论对理解地方政府效率竞争和企业全要素生产率间的内在联系有着重要的启示意义。首先，虽然政府效率的改善从长期有助于促进企业全要素生产率的提升，但在短期会破坏企业的资源配置水平，政府在追求政府效率改善的同时，更要为企业发展提供良好的政策优惠措施，达到政府和企业间的良性互动。其次，应当积极推进政府职能转变进程，各地政府应根据当地实际发展情况明确自身定位，通过提供优良的公共产品和社会服务，为企业特别是广大民营企业提供良好有效的外部治理环境。再次，政府应当减少对微观企业活动的干预，进一步加强行政效率和服务质量，提升政府效率，减少“干预之手”，增加“援助之手”，努力扮演好“服务员”的角色。最后，对于不同企业间存在的差异性，政府应主动出击，提供多重多样的政策和服务“组合拳”，降低企业的治理成本和非生产经营支出，提升企业全要素生产率，实现产业升级和提升经济增长质量的长远目标。

注释：

① 本文中“坏”的产出包括官员腐败、渎职犯罪案例数和工业企业“三废”排放量，故K=2。

② 需要指出的是，文中的政府效率不是衡量政府财政资金配置效率的绝对水平，而是相对水平。