规模异质性企业全要素生产率的实证研究

郑梦宇 汪彩君

(浙江工业大学 经贸管理学院，浙江 杭州 310023)

近年来随着中国经济进入了“新常态”，在新的经济模式下，传统的生产模式已逐渐失去了往日的优势。产业间布局不合理，生产能耗过高，生产要素配置效率过低，传统制造业企业长期处于“微笑曲线”的底端等情况，已然成为亟须解决的问题。在“脱虚向实”的经济大环境下，制造业的重新崛起，更是当前的重中之重。2015年《中国制造2025》的发布，对制造业的发展提出了更高的要求。电气机械及器材制造业是其中一个重要的产业，2005年全国的电气机械及器材制造业的工业总产值达到13901亿元，到2013年，其工业总产值达到了62684亿元，年均复合增长率达到了20.71%。因此，研究电气机械及器材制造业的发展有着重要意义。

改革开放以来，浙江省经济一直位于全国前列，浙江省作为民营企业大省，产业中的各企业的经营成果和生产效率在浙江省经济中就显得尤为突出，其中电气机械及器材制造业是其支柱型产业。因此，本文将使用中国工业企业数据库的微观数据，有针对性地研究浙江省的电气机械及器材制造业的企业生产效率情况，并深入研究规模异质性对生产率的影响，最后基于实证分析结果，对浙江省电气机械及器材制造业提出建议。

1 文献综述

近年来多数文献的视角触及微观领域，文献多聚焦于企业TFP。杨汝岱利用1998—2009年数据测算并分解制造业企业TFP，探究其增长来源。简泽利用1998—2007年的数据测算四分位产业的全要素生产率时，发现在竞争激发的逃离竞争效应的作用下，竞争的增强促进了全要素生产率跨企业分布上四分位数以下全要素生产率的增长。

在关注生产率的同时，随着新新贸易理论的逐渐完善，大多数学者开始意识到企业并非都是同质的。Melitz发表了关于异质性企业与行业资源配置效率的经典论文,认为在存在异质性企业的情况下,国际贸易导致产业内资源重新配置引起的福利提高是一个重要的贸易利益来源。这一理论的发表对学术界产生了重大的影响，也让大多数学者的视角转向了微观领域。在西方经济学理论中，生产要素主要是指资本、劳动力、技术、土地，因此学者也是从这些方面来研究与异质性企业相关的问题的。Yeaple则假设企业的异质性是同质企业使用不同生产技术，雇用了不同的劳动力，使用了不同要素投入组合的结果。劳动力不同质也就是劳动力的异质性，在Yeaple的研究中也是企业异质性的根本原因。任曙明用上市企业数据，利用ACF方法测算了生产率，在企业层面考察了需求规模如何通过异质性研发投入支撑了生产率增长。他的研究表明，需求规模的扩大对生产率水平低的企业的影响超过了对生产率水平高的企业的影响，只有当需求规模超过门槛值后(Lnd>24.9780)，异质性研发投入增加才能促进生产率增长。白积洋从企业规模异质性视角出发，发现小型企业的专业化经济和竞争效应大于大中型企业。这一结论不仅反映了不同规模企业对制造业集聚影响的差异，也说明了小型企业对制造业集聚的重要性。汪彩君利用工业企业数据库，研究了技术异质性对产业集聚的影响。孙晓华以中国工业企业微观数据中的2005—2007年企业数据为样本，以企业的总资产作为规模指标，分别对三大不同要素密集度行业中的特殊产业企业进行了全要素生产率测算比较，并对其影响因素进行了实证分析，并构建了半对数模型研究企业规模对生产率的影响及作用机制，进而利用夏普里值分解方法测算了企业规模对生产率差异的贡献。结果发现：在不同要素密集度的行业中，企业规模分布和生产率水平存在诸多差异。

在研究经济的过程中，大多数学者把省级区域作为研究目标，也有学者选择县区区域的指标来做研究，但是具体到某一行业，在细分到特定区域的文献比较少。另一方面，国内从企业异质性角度研究产业集聚的文献较多，但是在异质性的视角下，对微观企业的生产率和要素配置效率的研究较少。本文的创新之处有以下几点：第一，由于工业企业数据库的数据量庞大、繁杂，笔者在研读文献的过程中发现，大多数学者使用本数据库进行研究的过程中，多是只使用相应年份的截面数据，或者是只使用两三年企业存续期的数据来进行研究，少有人使用时间跨度大、企业截面多的面板数据。另外，少有人对工业企业数据库中的数据进行清洗和匹配。第二，以往大量研究使用的是宏观加总或行业数据，估计的是行业或全国总体的全要素生产率，无法区分个体企业的差异和异质性。本文使用的是跨度长、样本容量大的制造业企业微观数据，基于该数据估计出的是异质性的个体企业生产率，基于此进行后续分析可得出更准确的结论。第三，对于浙江省制造业产业而言，多是研究纺织业，少有人针对电气机械及器材制造业企业进行专门研究，本文也弥补了这一空白。

2 数据清洗与处理

本文选取的企业数据来自1998—2013年中国工业企业数据库，其样本范围为全部国有工业企业以及规模以上非国有工业企业。“规模以上”要求企业每年的主营业务收人在500万元及以上，2011年该标准改为2000万元及以上。每年的企业数也从1998年的165118家上升到2013年的344875家。从1998年到2013年，在这16年间，共有4297539家企业(每年所出现的企业数加总所得)，每年的指标数为45～140个。

中国工业企业数据库作为一个由中国国家统计局收集并维护的数据库，它的优点是样本量大、指标多、时间跨度长。但是，它毕竟不是一个由学术机构发布的数据库，因此在很多方面还不太符合学术研究的严格要求。聂辉华、肖利平研究发现其缺陷包括样本匹配混乱、指标存在缺失、指标大小异常、测度误差明显和变量定义模糊等问题。另外，在该数据库中，难以找到一个识别每个样本企业的唯一特征来进行编码。如果研究者没有察觉到这些数据存在的缺陷，并且没有采取有效的方法缓解或消除这些缺陷，那么就会对经验研究的结果产生负面影响，结果可能是不稳健的，甚至会得出错误的结论。

Brandt等提出了解决办法，即采用序贯识别法，对该数据库进行了全面的匹配。处理数据库的基本思路是，先利用法人代码这一最基本的信息识别企业，如果法人代码匹配不上或者法人代码重复，则开始使用企业名称进行匹配数据，如果企业名称仍然匹配不上，则使用地区名称、法人代表姓名、邮政编码、行业代码、主要生产的产品、开业年份进行进一步匹配。但是，杨汝岱认为Brandt的匹配方法会导致过宽的匹配，即本来不属于一家企业，但却被他们误匹配成一家企业了。因此，杨汝岱使用的其他信息是“地县代码+电话号码+成立年份”，发现这种匹配方法更加准确。

鉴于此，为了数据的可信度和清洁度，本文采用上述的两种观点，来分别对工业企业数据库进行清理和处理，根据得到的结果决定最后的清洁的企业面板数据。由于本文研究的是浙江省的经济状况，且2004年之前的数据缺失较多，因此本文选择2005—2013年的浙江省制造业企业数据指标。此外，由于行业分类代码在2002年及2011年均有变动，而本文研究的企业数据大多是在2011年之前，因此将2011GB四位数行业分类对应到2002GB三位数行业分类，即根据国家统计局2003年颁布的《统计上大中小型企业划分办法(暂行)》而定。对于2013年的38产业数据，根据产业细分原则，将其相对应地改为39产业数据。本文研究2005—2013年的浙江省企业数据，为了更好地进行研究，采用法人代码、法人单位、登记注册类型、工业增加值、工业总产值、本年应交增值税、中间投入、全部从业人员年平均人数、固定资产净值年平均余额等指标来描述企业的生产经营情况。

在工业企业数据库中，浙江省在这9年间出现的企业数共59307家(未清洗之前、不重复法人单位名称数)。使用Brandt的方法，使用序贯识别法，并用Python3.7软件编写相应的代码来运行，得到浙江省2005—2013年的清洁的企业数共10020家。使用杨汝岱的方法，用Python3.7软件来运行处理，得到的浙江省2005—2013年清洁的企业数共13259家。经过上述程序，在进行人工对比之后，也说明Brandt的方法会使得企业被进行过宽的匹配，使得原本不是一个企业的数据匹配到一家企业中去。因此，可以确认杨汝岱的方法是最有效的。在获得清洁面板数据后，可知2005—2013年连续9年共出现13259家。因为数据库原本存在指标缺失与异常的情况，本文借鉴谢千里等的剔除程序，对以下条件的观测值进行剔除：(1)本文所用的财务指标缺失；(2)不符合一般会计准则的，增加值和销售额的比值必须大于0小于1；(3)就业人数和固定资产净值为正；(4)就业人数少于8个。此外，本文只研究中国制造业企业，因而删除了非制造业行业的样本。

经过数据的筛选和清洗，得到清洁的浙江省面板数据后，再经过相关测算，可知浙江省的电气机械及器材制造业的工业总产值连续多年位于全省全部产业工业总产值的前三。由于近年来纺织业研究的文献过多，因此本文从电气机械及器材入手，研究规模异质性下，全要素生产率的变化及差异。电气机械及器材制造业的原始数据为35743家(9年的企业数总和)，从2005年的3132家，到2008年的5302家，再到2013年的3530家，可见企业数波动较大(具体见图1)。经过清洗、匹配和筛选后，去掉异常值、缺失值，最终得到的企业数为738家(包括在2005—2013年持续经营的企业)，如图1所示。经测算，2005—2013年，浙江省的电气机械及器材制造业的工业总产值连续多年占浙江省制造业工业总产值前三位，可知这一产业在浙江省的重要意义。由图1可知，浙江省电气机械及器材制造业在制造业总产值的比重是有波动的，比率的大致为8.63%～10.04%。虽然近年来比重依然较大，但是总体的趋势在下降。下面将详细分析浙江省这一产业的具体情况。

图1 浙江省电气机械及器材制造业企业数量和每年占总产值的比率

(来源：整理自《中国工业企业数据库》)

3 企业全要素生产率的计算与回归分析

3.1 数据包络分析

数据包络分析是美国著名运筹学家Charnes等提出的一种效率评价方法，它把单输入、单输出的工程概念推广到多输入、多输出同类决策单元(decision making unit，DMU)的有效性评价中，极大地丰富了微观经济学中的生产函数理论及其应用技术，同时在避免主观因素、简化算法、减少误差等方面有着不可低估的优越性。DEA方法一出现就以其独特的特点和优势受到了学者们的关注，无论在理论研究还是在实际应用方面都得到了迅速发展，并取得了多方面的成果，现已成为管理科学、系统工程和决策分析、评价技术等领域中一种常用而且重要的分析工具和研究手段。

本文也使用Malmquist模型来研究企业的生产效率问题。Malmquist指数最初由Malmquist Sten提出，1982年Caves等首度将该指数应用于生产率变化的测算，此后研究者将其与DEA理论相结合，因为它较好地刻画了相对效率的动态变化。Malmquist指数在生产率测算中的应用日益广泛，目前已被应用到各个领域。

根据DEA方法的基本原理，由观察到的决策单元所构成的t期规模报酬不变的生产可能集为

(1)

由观察到的决策单元所构造的t期规模报酬可变的生产可能集为

(2)

(3)

(4)

(5)

根据上述模型，当该指数值大于1时，表明从t期到t+1期全要素生产率呈上升趋势，效率有所提高；当该指数值等于1时，表明t期到t+1期全要素生产率不变，效率未发生变化；当该指数值小于1时，表明从t期到t+1期全要素生产率呈下降趋势，效率有所下降。

本文根据一般的做法，用工业总产值衡量生产函数中的产出，用就业人数衡量劳动投入，用固定资产净值衡量资本投入。在测算全要素生产率之前，还必须对样本中的所有名义变量进行价格指数平减，以期更真实地反映资本、劳动等要素对产出的贡献。所有名义变量都以2004年工业总产值、中间投入品等采用浙江省工业品出厂价格指数进行平减，资本投入采用各省份固定资产投资价格指数进行平减。其中，各种价格指数都来源于国家统计局的《中国统计年鉴》。

图2 小规模、大中规模企业的TFP各年均值

(来源：由DEAP2.1测算得出)

从图2可知，大中规模企业的TFP均值普遍大于小规模企业。且大中规模企业的TFP普遍大于1，说明这类企业的生产效率在逐年增加，这也符合规模经济理论。对于企业规模与生产率的关系，最早来源于亚当·斯密的分工理论，亚当·斯密认为“有了分工，同数劳动者就能完成比过去多得多的工作量”。后有学者马歇尔提出规模经济理论，认为企业规模扩大意味着增加了专业化设备和生产能力，能够实施更为细致的劳动分工，有利于企业降低生产成本，提高生产效率。因此，图2的测算也符合这些理论，说明大中规模企业易形成规模经济，再加之劳动分工更加专业化，能有效地降低成本、提高生产效率。2008—2009年，无论是小规模企业还是大中规模企业，其TFP均有显著的下降趋势，这与2008年的金融危机有一定关系。

3.2 模型构建及数据说明

本文研究的是微观企业平衡面板数据，并以全要素生产率(TFP)作为被解释变量，其中核心解释变量为企业规模。这里用员工人数来划分企业规模，根据我国工业企业规模划分标准，就业人数在300人及以上的为大中规模企业，300人以下的为小规模企业。在模型中加入以下控制变量:

(1)资产负债率，是负债总额与资产总额的比值，是评价企业资本结构的重要指标之一，在不同的规模下，企业的资本结构会对其经营理念、生产决策产生重大影响，从而影响企业的全要素生产率。

(2)利润率，反映了企业的盈利能力。利润率较高的企业，其拥有更多的资金用于规模扩张、引进先进设备、吸引高技能人才、开发新产品，进而对生产率产生积极作用。

(3)企业年龄，通过统计年份减去企业成立年份来反映企业年龄。一般来说，企业年龄越长，说明这家企业的生产经验越丰富，从而对生产率起着促进的作用。

(4)所有制类型(Ownit)，是一个企业最基本的特质，由于产权关系、经营环境和组织管理等方面的差异，不同的所有制组织结构会导致企业呈现出不同的生产模式、激励机制和生产能力。在控制变量中，设置企业所有制虚拟变量若为外资企业，则该变量设为0，而内资企业则为1。虽然外资企业的产权归属清晰，先进的技术和管理水平可能对生产率水平产生正向的影响，但是针对不同规模的企业，如对小规模企业而言，外资企业的组织架构和管理模式也不一定适应国内的要素市场。因此，所有制的性质对生产率的影响是不确定的。

根据上述分析，本文建立以下计量模型：

Yit=α1Yit-1+α2Lnsizeit-1+α3Lnageit-1+α4Darit-1+α5Proit-1+α6Ownit-1+μi+εit

(6)

式中，Y、size、age、Dar、Pro、Own分别是TFP、企业规模、企业年龄、资产负债率、利润率、所有制。

表1 变量的描述性统计(小规模企业)

(来源：由stata13.0统计可得)

表2 变量的描述性统计(大中规模企业)

(来源：由stata13.0统计可得)

由表1、表2可知：在浙江省电气机械及器材制造业中，就企业数量而言，小规模企业数量大于大中规模企业数量；就企业年龄而言，大中规模企业的存续期高于小规模企业；对企业的资本结构而言，大中规模企业的负债率高于小规模企业，但是大中规模企业的利润率小于小规模企业。究其原因，大中规模企业需要大量的外部融资来扩大企业生产规模，如建设厂房、引进设备等，因此大中规模企业的负债率较高。在对样本数据进行统计分析后，发现大中规模企业的负债率均值已达到70.5%。

表3 各变量之间的相关关系矩阵(小规模企业)

(来源：由stata13.0统计可得)

表4 各变量之间的相关关系矩阵(中大规模企业)

(来源：由stata13.0统计可得)

由表3、表4可知，各个变量之间无严重的共线性。由于本文研究的是全要素生产率，通过malmquist指数来计算，具有动态性和延续性，因此采用GMM模型来进行回归分析。结果见表5。

由表5可知，对于大中规模企业而言，其规模对全要素生产率起着正向的促进作用，这也说明了规模经济的重要性。随着规模的扩大，引进先进的设备和技术型人才，摊薄生产成本，进而促进生产率的提高，说明形成了规模经济。然而，对于小规模企业而言，其规模对全要素生产率起着负向的消极影响，说明规模越小的企业，再扩大其规模反而对其生产率的影响是负向的，并不符合规模经济的理论，这可能是因为这些小规模企业大多是私营的小工厂、小作坊，即使扩大规模、扩大人数，但是缺乏大中型企业的生产经验、相应的生产设备、技术水平等，如果达不到相应的规格的话，即使增加人数，也无法有效地提高生产率。

表5 数据回归分析表

(注: ***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平下显著，括号中为z值。由stata13.0统计所得)

在控制变量方面，对于小规模和大中规模企业来说，其资产负债率均在1%水平上显著为负，说明负债较多时，企业的资本结构不完善，资金链不易形成良好的循环，对企业的生产有着消极的影响。对于大中规模企业和小规模企业而言，企业的年龄对企业的全要素生产率都是正向促进的，这是符合预期的。这说明企业存续期越长，其积累的生产经验越丰富，产业内企业间的“干中学”效应越大，进而对生产率有着促进作用。在所有制方面，大中规模的内资企业有利于企业的发展，而对小规模企业而言，外资的引入有利于其发展。原因在于大中规模企业已然形成规模经济的良性生产模式，内资企业有着深厚的发展背景和成熟的成长环境，其内部组织架构和外部市场需求有机结合更加有利于企业的高效生产。而对小企业而言，如若外资这一新的血液注入，会让其生产技术、设备等物质资料“焕然一新”，进一步促进企业生产率的提高。

4 结论

在我国经济下行、人口红利消失等严峻的背景下，传统行业的生产模式难以为继，提高生产效率已然成为促进经济增长的有效方式。本文针对庞大的中国工业企业数据库进行清洗匹配，利用两种有效方法，得到了清洁的面板数据，克服了企业数据库杂乱的问题。通过对浙江省30个产业工业总产值比率的测算，对浙江省电气机械及制造业进行了专门的研究。并利用DEA—Malmquist指数模型，对浙江省电气机械及制造业企业的TFP进行了动态的测算，再将企业分为大中规模、小规模这两种类型，测算企业规模对全要素生产率的影响。综上所述，本文提出以下几点建议。

第一，电气机械制造业作为浙江省的支柱型产业，其生产效率对浙江省的经济有着举足轻重的作用，通过分析，可知大中规模企业的全要素生产率高于小规模企业，所以应重点关注大中规模企业的生产。

第二，浙江省作为民营企业大省，小规模企业的数量虽然多于大中规模企业，但是从分析结果来看，其并未形成一定的规模经济，因此提高规模对小企业来说并不是很好的路径。其次，应注意其落后的产能，控制其融资的力度，缩小其生产效率上的差距。孙晓华认为中国工业部门中仍然存在着大量技术装备水平较低、生产规模偏小、污染物排放和能源消耗偏髙的落后产能，严重影响了产业素质。因此，需要控制其发展进度，进一步严格市场准入禁止体制，完善法律法规，防止其成为“僵尸”企业，使得浙江省电气机械制造业的产业竞争能力进一步提升，进而对全国的电气机械及制造业产业有一定的借鉴意义。

第三，注意企业资本结构，防止负债率过高造成资金链断裂。要对不同规模的企业实施差异化的政策和税收补贴，促进企业良性发展。还应注意提防地方保护主义势力，并提倡企业“走出去”“引进来”，引进优良外资，无论是跨国并购还是绿地投资，施加不同的政策加以引导。加强市场建设，促进内外资企业良性竞争。