生产率是出口决定因素吗？——基于中国企业的实证分析，本文主要内容关键词为：生产率论文,中国企业论文,实证论文,因素论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F746.13 文献标识码：A 文章编号：1007-6964[2011]09-110408-0186
一、引言
改革开放以来，中国出口贸易的增长引人注目，对外贸易成为推动中国经济发展的重要因素之一，1980-2005年，中国的出口以年平均25%的速度增长，对GDP增长的贡献平均达到27%(刘志彪，2009)。然而，重要的不是出口多少，而是出口什么(Rodrik，2006)。如果中国的出口扩张只是依赖于企业出口贸易“量”的扩张，而并非依靠企业生产率“质”方面的增长，那么，这种对外贸易出口方式必定是不可持续的，对中国经济增长的拉动作用必然也就是不可持续的。因此，客观地评价中国企业出口的决定因素，特别是估计生产率对中国企业出口的贡献，对于认识中国出口增长的模式及推动中国外贸发展方式转变具有实践和政策意义。
国内外许多学者对出口决定因素进行了研究，主要包括进出口国实际收入水平、进出口国距离、技术进步、贸易成本以及汇率等宏观因素。魏巍贤(2000)根据理性微观经济主体的效用函数最大化原理建立出口增长模型，结果表明，中国出口品价格过低严重制约了中国出口的持续增长，汇率与出口之间存在着协整关系，外国收入和价格等外部冲击对中国出口增长有显著影响。钟昌标(2007)利用中国电子工业子行业数据实证分析出口的决定因素，特别是外商直接投资(FDI)的作用。发现FDI尤其是来自港澳台地区的FDI和规模经济对出口有正向作用。同时发现，国有资本份额与出口负向相关，而资本密集度、研发和人力资本并不是影响中国电子行业出口的重要因素。刘志彪和张杰(2009)从微观层面分析影响出口的决定因素，研究表明，产品供应链关系是促进中国本土制造企业出口的重要因素，企业规模与出口密集度之间呈现出U型非线性相关关系，产业集聚所体现的企业区位因素对出口具有显著正向作用。技术创新、人力资本与资本密集度等传统因素并未成为中国本土制造业企业出口的决定因素。
出口活动是微观企业行为，企业是否出口由企业的特征和企业所处的环境决定。而已有的关于中国出口决定因素的研究大多数是基于古典贸易理论或新贸易理论从宏观角度进行的，忽视了企业异质特征在出口中的决定作用。本文利用企业层面的调查数据，从微观企业角度研究出口决定因素，特别是企业生产率对出口的贡献。可能的贡献在于：(1)首次采用全国企业调查数据，从微观角度分析影响出口的因素；(2)将影响企业出口行为的企业出口经验和金融约束等因素纳入分析框架；(3)运用OP方法和动态GMM方法进行实证分析，并控制了零贸易值产生的估计偏差。
二、理论框架
异质企业贸易理论认为企业出口主要取决于企业异质性，同时受宏观环境的影响，本文认为影响中国企业出口的因素主要包括：
企业生产率。Melitz(2003)认为，相对于供应国内市场，出口面临固定出口成本(sunk cost)，生产率高的企业才能够承担海外营销的固定成本并开始出口，生产率居中的企业只能供应国内市场，而生产率最低的企业将退出市场，因此，出口企业的生产率高于非出口的企业，生产率是企业是否出口的决定性因素。诸多研究者对不同类型国家的出口进行了实证检验①，绝大多数的实证结果都证实出口企业的生产率高于非出口企业。
出口经验。由于存在出口成本和不对称的国外市场信息，企业的出口行为能否成功是不确定的，许多企业出口失败后退出出口市场，同时许多企业在国外市场取得成功并不断扩大出口(Albornoz et al.，2010)。Alvarez(2008)认为，企业以往的出口经验可以使得企业更加了解出口市场从而降低出口的成本，出口经验可以通过以下几种途径影响出口：(1)扩展企业出口的广义边际(extensive margin)和集约边际(intensive margin)；(2)潜在的出口企业通过向具有出口经验的企业学习，从而提高成功出口的可能性。
金融约束。企业的生产贸易活动与金融环境密切相关，大量文献证明有效的金融体系能够促进企业的出口。Chaney(2005)认为金融市场的发展能够提高企业融资可获性而促进出口，Manova(2007)将信贷约束引入Melitz模型，证明企业面临金融约束时，金融发展能促进一国(地区)的出口，Zhiyuan Li和Miaojie Yu(2009)检验了中国企业出口与金融约束之间的关系，发现当融资渠道增加或融资成本降低时，中国企业将出口更多。
企业规模。具备规模优势的企业可以通过规模经济的作用降低产品生产成本，提高产品的竞争力，从而扩大企业的出口(Gabbitas，2003)。规模大的企业在市场势力、销售渠道开拓、产品定价策略以及与当地政府关系协调等方面具有优势、更有能力承受出口成本和风险。因此，大规模的企业应该具有更高的出口密集度(Bonaccorsi，1992)。
另外，企业区位和企业的国有资本份额也是影响企业出口行为的重要因素。就企业区位因素而言，东部地区是我国进出口贸易总额的决定性因素，2008年，东部地区进出口贸易额占全国进出口贸易总额的87.7%②。就企业的国有资本份额因素而言，国有企业相对于非国有企业具有规模优势和融资优势，但是，国有企业固有的诸多弊端如产权模糊、机制僵硬、不能适应市场经济要求等都意味着与非国有企业相比，国有企业在国际市场上缺乏竞争力(钟昌标，2007)。
三、模型、方法和数据
1.模型设定
根据前述关于影响企业出口行为的因素分析，本文设定如下出口决定模型：
2.估计方法
(1)模型估计方法
由于本文所设定的模型包括被解释变量的滞后项，导致模型存在内生性问题，内生性问题使得OLS估计产生向上的偏差，而固定效应(FE)估计产生向下的偏差。动态GMM可以很好地处理变量内生性问题，因此本文对模型(2)的估计将采用动态GMM估计方法。其估计方法最早由Arellano和Bond(1991)提出的一阶差分GMM方法，但这种方法受弱工具变量的影响较大，容易产生有限样本偏差。鉴于此，Arellano和Bover(1995)以及Blundell和Bond(1998)提出了系统GMM估计，系统GMM估计结合了差分方程和水平方程，并且增加了一组滞后的差分变量作为水平方程的工具变量，因此在有限样本下，系统GMM估计比一阶差分GMM估计更有效，但是这种有效性的前提是系统GMM较差分GMM所增加的工具变量是合理有效的。根据选择权重矩阵的不同，系统GMM估计可分为一步GMM和两步GMM估计，两步GMM估计结果对异方差和截面相关性具有较强的稳健性，但它会低估标准差，提高估计系数的显著性。
(2)企业全要素生产率的估计
全要素生产率的估计方法包括索洛剩余法、Olley-Pakes方法、Levinsohn-Petrin方法与DEA Malmquist方法。其中，Olley-Pakes(1996)方法可以较好地解决在估算企业TFP时所存在的同时性偏差(simultaneity bias)和样本选择性偏差(selectivity and attrition bias)，因此，本文选择目前最广泛使用的Olley-Pakes方法进行全要素生产率的估计。
3.数据
本文数据来源于1999-2007年国家统计局每年对销售额500万元以上的大中型制造型企业进行统计整理的中国工业企业数据库。这个数据库共收录了中国31万多家企业，每个企业样本包含一百多项财务会计指标，全样本企业总产值占中国工业总产值的95%左右，涵盖中国工业制造业四十多个大类。
根据研究需要，本文对数据库进行了整理。首先，我们删除了本文研究不需采用的指标以及在样本期内只存在两年以下的样本企业。其次，由于调查数据存在统计遗漏和口径误差，参照Zhiyuan Li和Miaojie Yu(2009)的方法，我们删除了符合以下标准的样本：(1)关键变量观测值缺失；(2)企业的员工数低于8人④；(3)工业销售值、工业总产值和固定资产总值少于500万元。经过整理，我们获得一个非平衡面板数据。表1给出了样本关键变量的统计性描述。
由表1可知，虽然出口企业的企业数低于非出口的企业，但是出口企业各项财务指标的平均值都高于非出口企业，由此可以看出，出口企业的实力似乎强于非出口企业。
四、实证结果及分析
1.企业全要素生产率测度
Felipe，Hasan和McCombie(2004)的研究发现，估计企业全要素生产率时使用货币度量的投入产出数据会导致偏差，应该使用实物度量的数据。然而，实物投入的数据很难获得，可行的方法是借鉴Amiti和Konings(2007)采用过滤了通胀因子的产出数据。另外，在估计全要素生产率时需要使用企业投资数据，我们使用永续存盘法来估算，使用的折旧率为15%⑤。
表2分别给出了使用传统索洛剩余法、加入控制因素的索洛剩余法和Olley-Pakes方法估计得到的资本、原料和劳动力的系数。可以看出，OP方法估计的资本系数要高于传统和加入控制因素的索洛剩余法估计的资本系数，而OP方法估计的劳动力系数低于传统索洛剩余法和加入控制因素的索洛剩余法估计的劳动力系数。Olley和Pakes(1996)认为，如果没有控制同时性偏差和样本选择性偏差，劳动力和原料系数存在向上的偏差而资本系数存在向下偏差。我们的估计与Olley和Pakes(1996)的观点是一致的，这说明本文关于企业全要素生产率的估计较好地控制了同时性偏差和样本选择性偏差。
2.估计结果及分析
表3分别呈现了一步和两步差分GMM估计、一步和两步系统GMM估计、OLS估计和固定效应(FE)估计的结果。为了保证估计系数显著性的可靠性，本文采用了稳健方法估计系数对应的标准差。
比较差分GMM和系统GMM估计的结果，AR(1)和AR(2)检验表明差分和系统GMM所估计的残差序列存在显著的一阶自相关而不存在二阶自相关，说明各模型设定总体是可取的。但是从估计有效性判断，系统GMM估计的Sargan和Hansen检验均拒绝了原假设，系统GMM估计所使用的工具变量总体上是无效的，而差分GMM估计的Sargan和Hansen检验均没有拒绝原假设，差分GMM估计所使用的工具变量总体是有效的。另外，动态面板GMM估计参数的真实值应该介于FE和OLS估计值之间，差分GMM估计的参数值均满足此标准，而系统GMM估计的部分参数值不满足，表明差分GMM估计的偏差比系统GMM低。本文认为差分GMM估计结果更为有效，由于两步GMM估计对处理自相关和异方差问题有更好的效果，Windmeijer(2005)模拟发现采用纠偏(bias-corrected，WC)后的稳健性方差协方差矩阵，可以更好地进行统计推断，我们采用两步差分GMM估计的结果进行实证分析。
两步差分GMM估计系数的符号均与理论预期一致。企业规模、企业出口经验和企业生产率是促进企业出口的“三驾马车”。企业全要素生产率的估计系数为0.24，且在1%的水平上显著，表明在控制了企业出口经验、金融约束、企业规模和企业区位等因素的情况下，企业全要素生产率提高1%将促使企业出口增加0.24%，实证结果与异质企业贸易理论模型的结论是一致的，企业生产率是影响企业出口行为的重要因素。但是，与影响企业出口行为的其他因素相比，企业全要素生产率不是中国企业出口行为的决定性因素，说明中国出口的扩张并非主要依靠企业生产率“质”方面的增长。
企业规模估计系数为0.376且在1%的水平上显著，企业规模因素是促进企业出口最重要的因素，对企业出口的贡献最大，表明中国出口的竞争优势来源于低成本要素禀赋，中国出口的增长模式依然是依赖生产要素投入的粗放式增长。
企业上一期出口的估计系数为0.306且在1%的水平上显著，表明企业出口经验是影响企业出口的重要因素，出口经验对降低企业出口成本和风险具有十分重要的作用，而已有关于影响中国企业出口因素的研究中，都没有认识到出口经验这一重要因素。
金融约束的估计系数显著为正，表明当企业利息支出增加也即企业面临较低金融约束时，企业的出口会增加。但是系数值只有Zhiyuan Li和Miaojie Yu(2009)估计系数的1/6，原因在于中国的出口主要由加工出口、外资企业出口和国有企业出口构成，而金融约束对这些出口的影响是不敏感的⑥。国有资本份额虚拟变量与金融约束交叉性的估计不显著，证明金融约束对国有企业出口行为不存在显著影响。
企业区位虚拟变量在10%的显著水平上显著为正，表明企业区位影响企业出口行为，东部地区产业集聚优势使得东部地区的企业更具有竞争力，但是，企业的竞争优势主要依赖于企业的规模、企业出口经验和企业的生产率等内部因素。国有份额虚拟变量不显著，没有支持国有企业出口更少的观点，可能的原因在于虽然国有企业比非国有企业有相对低的生产率，但是国有企业具有规模和融资等方面的优势。通过前面的分析，这些优势将促进企业的出口。
3.零贸易值问题
贸易数据中存在许多实际上及统计上的零贸易观测值。研究认为数据中存在很多零贸易观测值将使OLS估计产生严重偏差，即使将零值删除进行估计依然存在偏差(Anderson，2010)。
为了解决零贸易值问题，目前可能的方法包括Tobit、PPML和Heckman样本选择模型等方法。Santos Silva和Tenreyro(2006)提出了泊松分布伪极大似然估计方法(PPML)，认为PPML估计可以比OLS更好地解决零贸易值产生的问题。但是该方法的有效性受到很多学者的质疑，Martin和Pham(2008)通过蒙特卡罗模拟发现Tobit方法比PPML方法更有效。Heckman样本选择(sample selection)模型可以通过控制样本选择的偏差提高估计的有效性，但是，Helpman、Melitz和Rubinstein(2008)认为Heckman样本选择(sample selection)模型不能有效地解决零贸易值导致的估计偏差。实际上，目前的研究并不确定哪种方法是解决零贸易值问题的最好方法。由于本文所采用的数据存在许多零贸易观测值，本文分别采用Tobit、PPML、Heckman样本选择模型及OLS进行估计，表4给出了估计结果。
分析估计结果可知，Tobit方法估计的结果最为有效，Heckman样本选择模型与OLS估计系数和有效性仅存在微小差异，而PPML估计有效性最低，证实了Martin和Pham(2008)的研究结果。Tobit方法估计的系数符号与理论预期一致且均在1%的水平上显著，企业规模、企业出口经验和企业生产率依然是促进企业出口的“三驾马车”，企业的生产率对企业出口的作用虽然超过了企业出口经验，但是没有成为中国企业出口的决定性因素，企业规模依然是影响企业出口的最重要的因素。
4.内生性及稳健性分析
企业生产率是影响企业出口的重要因素，但是出口企业存在出口中学习效应(learning by exporting)，从而提高企业生产率，Helpman(2006)指出，对于多数发展中国家来说，出口对企业生产率所具有的“出口中学习效应”是广泛存在的。由此可知，在模型(2)中，企业生产率因素是内生的，动态面板估计可以通过设定企业生产率为内生变量从而解决内生性问题。
为了保证实证结果的可靠性，本文做了如下稳健性分析：(1)采用传统索洛剩余法估计企业全要素生产率；(2)使用企业员工人数作为企业规模的代理变量；(3)考虑外资企业与内资企业在出口行为上的差异。表5分别呈现了考虑内生性问题(模型1)、采用传统索洛剩余法(模型2)、使用企业员工人数为代理变量(模型3)及引入外资企业虚拟变量(模型4)的两步差分GMM估计的结果。
我们发现，在控制了内生性问题及其他可能影响模型估计结果的因素后，AR(2)检验发现各模型均不存在二阶自相关，Sargan检验和Hansen检验均接受原假设，说明各模型不存在工具变量过度识别约束。而且各研究变量的实证结果没有发生实质性的改变，企业规模、企业出口经验、企业生产率和金融约束全部在1%的水平上显著，国有资本份额与外资企业虚拟变量在10%的水平上显著，地区虚拟变量及国有资本份额与金融约束交叉项都不显著。除模型3外，企业规模均为影响企业出口的最重要因素，而企业生产率在各模型估计结果中都不是影响企业出口的最重要的因素。
五、结论和政策涵义
本文运用全国企业的微观调查数据对影响中国企业出口的各因素进行了实证分析，在理论和实证分析中充分考虑了影响企业出口行为的各种因素以及可能导致估计偏差的内生性问题和零贸易值等问题，以期得到最佳的估计结果。研究显示：企业规模、企业出口经验和企业生产率是影响中国企业出口行为的3个重要因素，其中企业规模是最重要的因素，企业生产率对出口的贡献要小于企业规模和企业出口经验。企业区位和外资企业虚拟变量也是影响企业出口的因素，但国有资本份额以及其与金融约束的交叉项不是影响企业出口的显著因素。
研究表明，中国的出口扩张依赖于资源和劳动力要素投入而非依赖于企业生产率的提高，中国出口的增长依然是一种粗放型增长方式。
本文研究结果对正确认识中国出口增长方式以及转变外贸发展方式以实现外贸可持续发展具有重要的政策意义：第一，政府应当鼓励从国外引进新技术和鼓励外资企业转移新技术，同时，激励本土企业进行自主创新，提高生产率对出口的贡献。第二，政府促进出口的措施应该向高生产率企业倾斜，鼓励高生产率的企业出口技术含量和附加值高的产品。第三，政府应改变依赖出口补贴与出口退税等直接调控措施的政策，转到以改善出口环境、降低出口的成本和风险为重点，建立出口风险预警机制、帮助企业积极应对国外反倾销反补贴措施、为民营出口企业提供更加宽松的金融环境以及促进企业聚集等贸易政策选择。
注释：
①赵伟，李淑贞.出口与企业生产率：由实证而理论的最新拓展.国际贸易问题，2007(7).
②数据来源：国家发展和改革委员会，http://www.sdpc.gov.cn/dqjj/zhdt/t20090410_271811.htm。
③本文所指东部地区包括广东省、福建省、浙江省、江苏省、北京市、天津市和上海市。
④某些家族企业没有正式的会计报表制度，而且数据是以1000元为单位，而统计口径为10 000元为单位。
⑤Wang和Yao的研究认为，考虑到中国的经济高速发展和经济转型背景，折旧率为15%符合中国现实。
⑥《中国海关统计年鉴》的数据表明加工贸易占总出口的比重从1981年的6%提高到2004年的55%。