基于企業(yè)進(jìn)入退出的“中國全要素生產(chǎn)率之謎”解釋

1、基于企業(yè)進(jìn)入退出的“中國全要素生產(chǎn)率之謎”解釋摘要：本文通過LP法回歸出制造業(yè)TFP，對(duì)“中國全要素生產(chǎn)率之謎”進(jìn)行了驗(yàn)證，并構(gòu)造了企業(yè)進(jìn)入退出的動(dòng)態(tài)模型，在通過特征事實(shí)對(duì)參數(shù)估計(jì)之后，通過模擬2008年企業(yè)進(jìn)入的沖擊，擬合出了穩(wěn)態(tài)情況下行業(yè)面對(duì)大規(guī)模企業(yè)進(jìn)入時(shí)的TFP變動(dòng)情況，并與事實(shí)進(jìn)行了比較。 關(guān)鍵詞：全要素生產(chǎn)率 企業(yè)的進(jìn)入與退出 模型 一、問題的提出：中國全要素生產(chǎn)率之謎 中國全要素生產(chǎn)率之謎，即指在2008年之后，企業(yè)的研究與試驗(yàn)發(fā)展投入（R&D）不斷擴(kuò)大，而學(xué)者們通過不同的估算方式測(cè)度出來的中國TFP（全要素生產(chǎn)率）卻在不斷下滑。根據(jù)統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)，在2008年，除了工業(yè)企業(yè)

2、的全要素生產(chǎn)率下降之外，企業(yè)的數(shù)量迎來了一個(gè)激增的過程。除2004年因?yàn)榈谝淮喂I(yè)普查完善了統(tǒng)計(jì)核算的精確度而導(dǎo)致進(jìn)入數(shù)量劇增之外，正常年份企業(yè)純進(jìn)入數(shù)大致在23萬，然而在2008年，企業(yè)純進(jìn)入數(shù)量達(dá)到了驚人的10萬家左右。 聯(lián)系到中國在該年的四萬億救市計(jì)劃，筆者認(rèn)為可能是該政策刺激了大批低于行業(yè)平均TFP的低效率企業(yè)進(jìn)入行業(yè)，因此拉低了行業(yè)的平均值。為了驗(yàn)證這一猜想，則需考察企業(yè)的進(jìn)入退出對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響。 二、企業(yè)進(jìn)入退出與全要素生產(chǎn)率 企業(yè)的進(jìn)入退出又叫企業(yè)更替，是產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)中的一個(gè)重要概念，反映了市場(chǎng)的基本特征之一。企業(yè)的進(jìn)出對(duì)于TFP的影響在近年來受到了國內(nèi)外學(xué)者的重視。由于數(shù)據(jù)

3、的可得性，國內(nèi)外學(xué)者往往測(cè)算工業(yè)企業(yè)，尤其是制造業(yè)的進(jìn)入退出對(duì)TFP的影響。如周黎安等（2006）采用19952003年中關(guān)村科技園區(qū)制造業(yè)企業(yè)層面的微觀數(shù)據(jù)，認(rèn)為園區(qū)的TFP變動(dòng)可劃分為企業(yè)自身生產(chǎn)率增長和企業(yè)進(jìn)入退出的動(dòng)態(tài)過程這兩個(gè)部分。毛其淋等（2013）通過19982006年中國工業(yè)企業(yè)微觀數(shù)據(jù)測(cè)算了TFP，并將企業(yè)進(jìn)出理解為替代關(guān)系，運(yùn)用Baldwin&Gu（2003）發(fā)展的BG分解法測(cè)算了企業(yè)的純進(jìn)入效應(yīng)，并認(rèn)為進(jìn)入效應(yīng)對(duì)于全要素生產(chǎn)率的發(fā)展存在較為顯著的效果。 綜上，筆者提出猜想，新進(jìn)企業(yè)由于TFP較低，因此其進(jìn)入效應(yīng)會(huì)對(duì)行業(yè)TFP造成負(fù)面影響，但在未來因?yàn)閷W(xué)習(xí)效應(yīng)新進(jìn)入

4、企業(yè)會(huì)逐漸抬高行業(yè)TFP；而退出企業(yè)因?yàn)門FP較低被淘汰，其退出效應(yīng)會(huì)對(duì)行業(yè)TFP造成正面影響。2008年以來企業(yè)數(shù)量激增，可能因新進(jìn)入企業(yè)數(shù)量過多且低效率企業(yè)比重增大而導(dǎo)致2008年企業(yè)進(jìn)入效應(yīng)增大，且對(duì)長期造成了影響，以至于TFP呈現(xiàn)了負(fù)增長。筆者將通過微觀數(shù)據(jù)驗(yàn)證以上猜想，并構(gòu)建模型，進(jìn)行數(shù)字檢驗(yàn)。 三、數(shù)據(jù)的處理與基本特征事實(shí) （一）數(shù)據(jù)處理 本文采用的樣本是19982007年中國工業(yè)經(jīng)過產(chǎn)業(yè)篩選后的制造業(yè)規(guī)模以上企業(yè)微觀數(shù)據(jù)庫。原數(shù)據(jù)庫包含近200萬觀測(cè)值，經(jīng)過數(shù)據(jù)清理，約有160萬觀測(cè)值，收錄從1998年的10萬家企業(yè)到2007年的26萬家企業(yè)，總銷售額約占全國企業(yè)的70.8%，因

5、此具有相當(dāng)?shù)拇硇?，是除了?jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù)庫外最大的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫。 通過計(jì)量軟件stata將數(shù)據(jù)處理為非平衡面板數(shù)據(jù)，需要識(shí)別不同年份的相同企業(yè)。盡管每個(gè)企業(yè)都有法人代碼，但考慮到法人代碼變動(dòng)而企業(yè)并未退出從而可能造成的企業(yè)狀態(tài)識(shí)別錯(cuò)誤，故借鑒毛其淋等（2013）的處理方式，通過包括電話、郵編、行業(yè)代碼等信息進(jìn)行匹配，并以此修正原始法人代碼，提高數(shù)據(jù)精確度。 對(duì)于企業(yè)生產(chǎn)狀態(tài)的判斷，依循Disneyetal.（2003）、TimothyDuneetal.（2007）的方式，企業(yè)i如果t-1期存在，t期及之后不存在，則視作在t期退出；企業(yè)i在t-1期及之前不存在，t期存在，視作在t期進(jìn)入。根據(jù)上述定

6、義，19982007年各期退出企業(yè)共214453家，進(jìn)入企業(yè)共339865家。Nt為t-1期到t期間進(jìn)入的企業(yè)數(shù)量，St為t期留存企業(yè)數(shù)量，Xt-1為t-1期到t期退出的企業(yè)。 （二）全要素生產(chǎn)率的計(jì)量回歸 根據(jù)魯曉東等（2012），適用于微觀數(shù)據(jù)的方法包括最小二乘法、固定效應(yīng)法、半?yún)?shù)OP法與半?yún)?shù)LP法等。根據(jù)數(shù)據(jù)獲取的難易程度與數(shù)據(jù)觀測(cè)量的保留度，OP法盡管在數(shù)據(jù)上計(jì)算較為精準(zhǔn)，但因?yàn)槠渲兴枰淖兞客顿Y在數(shù)據(jù)庫中并不存在，而以間接方式進(jìn)行估算將會(huì)使得超過一半的樣本沒有對(duì)應(yīng)投資數(shù)據(jù)，因此會(huì)導(dǎo)致結(jié)果的偏差，而LP估計(jì)法所需數(shù)據(jù)較為完備，故使用LP法。 對(duì)于資本存量K，采用魯曉東等（2012

7、）的方式，用固定資產(chǎn)合計(jì)指標(biāo)作為資本存量K的估計(jì)，并經(jīng)過各省資本存量平減指數(shù)進(jìn)行平減。回歸方程的主要變量為企業(yè)工業(yè)增加值的對(duì)數(shù)InY、職工數(shù)量對(duì)數(shù)InL、資本存量的對(duì)數(shù)InK、中間品投入的對(duì)數(shù)InM與企業(yè)存續(xù)時(shí)間age，各變量統(tǒng)計(jì)描述見圖1。 將回歸出來的中國工業(yè)企業(yè)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率加權(quán)平均計(jì)算如圖2所示： （三）數(shù)據(jù)庫的特征事實(shí) 1、學(xué)習(xí)追趕效應(yīng)的驗(yàn)證 在計(jì)算了全行業(yè)的平均TFP與各年進(jìn)入的企業(yè)的平均TFP之后，我們得到了一個(gè)與毛其淋等（2012）類似的結(jié)論，即新進(jìn)企業(yè)第一年進(jìn)入的TFP普遍低于行業(yè)平均，而在之后逐漸上升（表1），且企業(yè)在新進(jìn)入的13年退出率較大（表3）。毛其淋等將其歸因于

8、企業(yè)的追趕效應(yīng)，為了檢驗(yàn)這一點(diǎn)，筆者將1999年新進(jìn)入的企業(yè)進(jìn)行了拆分，按照退出年份分別計(jì)算了存續(xù)一年到十年以上的企業(yè)的TFP（表2），發(fā)現(xiàn)新進(jìn)入企業(yè)的TFP隨著時(shí)間的增長或許并非是追趕效應(yīng)，而是市場(chǎng)淘汰的結(jié)果。 假定2007年的TFP為3.316（即LP法回歸出2007年TFP），通過tfp做出未來TFP的變動(dòng)趨勢(shì)（圖6），與高帆教授的DEA擬合結(jié)果比對(duì)（圖7），可得趨勢(shì)大致一致，說明本模型能夠在相當(dāng)程度上解釋中國全要素生產(chǎn)率之謎。 五、總結(jié)與未來研究方向 本模型通過對(duì)Foster et al.（1998）分解法的改進(jìn)，基于19982007年中國制造業(yè)微觀數(shù)據(jù)庫的特征事實(shí)，驗(yàn)證了企業(yè)的進(jìn)入與

9、退出對(duì)于行業(yè)整體TFP的影響，構(gòu)建了合理的動(dòng)態(tài)模型，并通過數(shù)字檢驗(yàn)，使得估算出來的TFP變動(dòng)趨勢(shì)與現(xiàn)實(shí)的變動(dòng)趨勢(shì)較為一致，使得本模型較為成功的對(duì)中國全要素生產(chǎn)率之謎的產(chǎn)生做出了一個(gè)較為合理的解釋。 本次研究的意義在于構(gòu)建企業(yè)的進(jìn)入退出模型，為國內(nèi)首批實(shí)證性的以該角度解釋中國全要素生產(chǎn)率之謎的研究，并在相當(dāng)程度上解釋了中國全要素之謎的部分機(jī)理。在現(xiàn)實(shí)層面，揭示了中國全要素之謎部分源于2008年的大量企業(yè)進(jìn)入，而這種沖擊又源于中國當(dāng)年的四萬億救市計(jì)劃，因此在一定程度上反映了投入與政府介入對(duì)于全要素生產(chǎn)的傳導(dǎo)機(jī)制，這便從實(shí)證印證了宋錚（2011）、白重恩（2014）與蔡P（2016）的觀點(diǎn)，即政府的

10、高投入與因介入導(dǎo)致的對(duì)“創(chuàng)造性破壞”的阻礙是導(dǎo)致中國TFP下降的重要因素。 當(dāng)然這個(gè)模型還有值得改進(jìn)的地方。為了加強(qiáng)模型的說服力與可操作性，該模型構(gòu)建了一些基本的假設(shè)，包括每年進(jìn)入的企業(yè)數(shù)量不變、NNt與XXt不變、t不變等。上述假定在一定程度上也使得模型削弱了對(duì)現(xiàn)實(shí)的解釋力度，在未來的研究中，我們可以通過放寬其中假設(shè)進(jìn)行拓展。 比如，放寬企業(yè)進(jìn)入數(shù)量假設(shè)，設(shè)存企業(yè)數(shù)量逐年增加，企業(yè)的進(jìn)入退出的占比在數(shù)值上不斷下降，而其占比又與進(jìn)入退出效應(yīng)的大小相關(guān)，則此時(shí)企業(yè)的進(jìn)入退出效應(yīng)將趨向于0，TFP的變動(dòng)將僅與企業(yè)自身的TFP增長有關(guān)。 另外，我們可以從宋錚（2011）與蔡P（2016）的觀點(diǎn)做進(jìn)一

11、步的猜想，假定NNt與XXt-1在沖擊的時(shí)候非恒定，探討政府的政策介入是否有更加深遠(yuǎn)的影響。如果政府的介入阻礙企業(yè)退出，并使得大量生產(chǎn)率遠(yuǎn)低于行業(yè)平均水平的企業(yè)進(jìn)入市場(chǎng)，反映在企業(yè)的進(jìn)入上時(shí)，會(huì)使得全要素生產(chǎn)率分布向小的方向偏移，則NNt的負(fù)值增大，進(jìn)入效應(yīng)擴(kuò)大；反映在企業(yè)的退出上，因?yàn)樽璧K了較小生產(chǎn)率的企業(yè)退出，全要素生產(chǎn)率將會(huì)向大的方向偏移，使得XXt-1負(fù)值減小，退出效應(yīng)減弱。在雙重影響下，TFP遭受的沖擊將被放大，下降的趨勢(shì)也將更為持久，幅度也更大，可更好地貼近現(xiàn)實(shí)。 注： Olley&Pakes（1996）的估算方法，主要特點(diǎn)是使用投資作為企業(yè)受到生產(chǎn)率沖擊時(shí)的調(diào)整變量。 L

12、evinsohn&Petrin（2003）的方法，采用企業(yè)的中間品投入作為受到生產(chǎn)率沖擊時(shí)的調(diào)整變量。 依照毛其淋等（2013），通過市場(chǎng)份額，即銷售額占比加權(quán)。 2004年因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)問題，使得大批未被記入的企業(yè)出現(xiàn)，因此進(jìn)入效應(yīng)有了一個(gè)大幅度的提高，但是因?yàn)楸旧砥髽I(yè)進(jìn)出并沒有發(fā)生太大變化，因此反應(yīng)在TFP測(cè)算中，2004年的TFP并沒有明顯的變化，但留存企業(yè)的TFP增長將會(huì)被高估。 其實(shí)可簡寫為，即將N看做常量，結(jié)果一致，但無法體現(xiàn)動(dòng)態(tài)演化過程。 參考文獻(xiàn)： 1唐學(xué)鵬，宋錚.中國式增長 中國式“外儲(chǔ)”N.21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道，2011423 2佚名，白重恩.中國高投資造成全要素生產(chǎn)率下降N

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