中国制造业生产率的变化：资源重置效应还是自增长效应?，本文主要内容关键词为：效应论文,生产率论文,中国制造业论文,资源论文，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。
20世纪90年代以来，随着对微观企业数据的深入分析，很多研究发现了出口企业生产率高于非出口企业的现象(Bernard & Jensen，1995；Clerides et al.，1998；Eaton et al.，2004；Redding & Schott，2007)。以Krugman(1979)不完全竞争市场和规模经济为基础，Metliz(2003)放弃了传统理论中同质企业的假设，利用模型严格证明了出口是生产率较高企业“自我选择”的行为，同时也证明了开放后，资源将从生产率较低的企业转移到生产率较高的企业从而提高贸易国的总生产率，这种从贸易中获益的途径被称为“资源重置效应”。也有学者提出，由于出口企业面临着比国内市场更激烈的竞争，因而有动力进行改进工艺流程和技术标准、升级机器设备、学习新技能等有利于生产率提高的活动(Greenaway & Kneller，2007；Martins & Yang，2009；Yang & Mallick，2010)，出口对生产率的这种影响被称为“出口的学习效应”，它不仅能解释出口企业生产率较高的特征，也被看作企业从贸易中获益的原因。考虑到生产率与贸易密切相关，本文根据出口状态，将企业划分为持续出口、开始出口、停止出口和持续不出口四种类型，并基于1999—2007年中国全部国有及规模以上企业的数据，考察不同出口状态企业生产率自身的增长以及Metliz(2003)异质性贸易模型所强调的资源在企业间重新分配对制造业总生产率的影响①。
一、文献综述
与本文相关的研究大致可以分为两类。一类是有关资源错配与生产率之间关系的研究。新世纪以来，经济增长领域越来越多的研究强调资源错配的影响，认为一国经济落后，可能不仅仅是因为缺少诸如资金、技术劳动、企业家精神或创新等资源，还可能是由于错误配置或错误使用资源导致的。很多研究利用不同国家数据的实证分析发现，穷国与富国之间全要素生产率的差距，很大部分可以由资源错配来解释(Banerjee & Duflo，2005；Jeong & Townsend，2007；Restuccia & Rogerson，2008；Alfaro et al.，2008；Hsieh & Klenow，2009)。
现有研究中主要有三种方法来判断是否存在资源错配。其一是考察要素的边际产出。如Banerjee和Duflo(2005)利用宏观数据发现印度资本的边际产出非常低，并认为这可能是导致印度全要素生产率低于美国的原因。不过，Caselli和Feyrer(2007)发现富国和穷国资本边际产出的差异并不大，且都在10％以下；考虑不同资本品价格后，Swan(2008)发现发展中国家资本的边际产出甚至更高。考虑到这些与现实相反的结论可能是由于在计算过程中假设所有企业边际产出相等造成的，有研究直接利用微观企业数据估计边际产出的分布，如Hsieh和Klenow(2009)估计了收入生产率的分布，与美国比较后发现中国和印度都存在资源误置，他们的计算结果表明如果资源在中国和印度制造业中的配置同美国一样，那么两国的生产率将分别提高30％～50％和40％～60％。
也有研究借助企业规模来判断资源配置的情况。如Baily(1992)、Griliches和Regev(1995)、Olley和Pakes(1996)、聂辉华和贾瑞雪(2011)将总生产率进行分解，考察企业规模和全要素生产率之间的相关性，其判断标准是：如果两者相关性为正，就意味着生产率越高的企业获得了更多的资源，因而不存在资源误置，否则就存在资源误置。相关性越高，资源配置情况也越好。Barteslman等(2008)主要考察的是企业规模和劳动平均产出之间的相关性。另一方法是比较不同国家企业规模的分布，如Alfaro等(2008)发现大多数发展中国家企业规模分布和生产率最高的美国企业规模分布存在较大差异，并由此得出发展中国家存在资源误置的结论。
还有学者通过比较不同情形下的生产率来说明资源配置是否达到最优。袁志刚和解栋栋(2011)比较不同劳动力流动障碍情况下的总生产率发现，改革开放以来，劳动力错配使中国TFP降低的幅度在2％到18％之间，并呈逐渐扩大趋势。李勋来和李国平(2005)、Aoki(2008)测算了劳动力在部门间的再配置对TFP的影响；Ngai和Pissarides(2007)、Restuccia和Rogerson(2008)、刘伟和张辉(2008)等还测算了由经济结构变动导致资源再配置对TFP的影响。Brandt(2009)利用1998—2006年的中国制造业企业数据发现，如果企业能够自由进退市场，资源将从低效率的国有企业向高效率的民营企业流动，那么这种资源重置将进一步提高中国国有企业的全要素生产率。
另一类相关性研究是关于出口与生产率之间关系的研究。虽然出口能促进生产率提高的观点很早就被提出并得到广泛认可，但直到十几年前，才开始有研究利用国家或产业层面数据对两者的关系进行实证分析(Baldwin，2000；Giles & Williams，2000；López，2005)。在Bernard和Jensen(1995)最先利用美国的企业调研数据考察发现出口企业的生产率高于非出口企业之后，很多学者利用其他国家的微观数据也得到了同样的结论，出口企业和非出口企业生产率差异的原因从此就成为了研究的中心问题，国际贸易领域研究的重心也因此转变。关于这一问题的回答有两个假说(Bernard & Jensen，1999；Bernard & Wagner，1997)。第一个假说被称为“自我选择效应”，即认为生产率高的企业“自我选择”去出口，其原因是出口需要付出额外的沉没成本，因而生产率高的企业出口才能获利。第二个假说是“出口的学习效应”，即出口使企业生产率得以提高。大量实证研究对出口的“自我选择效应”和“学习效应”两个假说进行了检验。利用不同国家(或地区)样本进行的研究发现，除了少数用中国企业数据进行的研究不支持“自我选择效应”的假说外(如李春顶和尹翔硕，2009；李春顶等，2010)，其他国家的数据基本都支持(如Aw et al.，2000；Girma et al.，2004；Arnold &Hussinger，2005；Kim et al.，2009)。与“自我选择效应”假说实证结果得到基本一致的结论不同的是，对于出口是否存在“学习效应”在实证上存在着很多争论。一些研究发现，出口能够提高企业的生产率，如Baldwin和Gu(2003)利用加拿大的数据、Fernandes和Isgut(2005)利用哥伦比亚的数据、Loecker(2007)利用斯洛文尼亚的数据、张杰等(2009)和钱学锋等(2011)利用中国的数据都发现企业过去的出口表现对生产率有显著为正的影响。Delgado等(2002)利用瑞士的数据、Bernard和Jensen(2004)利用美国的数据、Arnold和Hussinger(2005)利用德国的数据、Kostevc(2006)利用斯洛伐克的数据都发现出口并没有使企业生产率显著的增加。
二、研究方法及数据说明
(一)研究方法
为避免内生性问题，本文主要利用非参数的方法考察资源配置和企业生产率自身增长对制造业总生产率的影响。经济总生产率可以由所有企业生产率加总平均得到，用公式表示为：
等式右边意味着单个企业可以通过自身生产率的变化和在总产出中所占比重的变化两种途径对总生产率产生影响。其中第一项可以看作自增长效应，即是在经济中资源配置不发生变化的情况下，企业自身生产率的变化对总生产率变化的影响；第二项可以看作资源再配置效应，即是在企业自身增长率不变的情况下，由于所获资源的变化导致产出变化对总生产率的影响；最后一项为余项。
对于式(2)，如果根据不同的标准，如行业、地区、所有制性质进行分类，便可计算每类企业的自增长效应和资源再配置效应对总生产率的影响。如果将J表示根据不同标准分组的组别，则式(2)可以变成：
本文主要关注不同出口状态企业生产率的变化对总生产率的影响，所以J表示不同的出口状态。借鉴Bernard和Jensen(2004)的做法，我们根据连续两个时期是否有出口将企业的出口状态分成四类：持续出口、开始出口、停止出口和持续不出口。其中持续出口指在连续的两个时期内都有出口，开始出口指当期不出口而下期出口，停止出口指当期出口而下期不出口，持续不出口则表示连续两个时期都不出口。如果将有出口的时期记作1，不出口的时期记作0，则连续出口的企业为[1，1]、开始出口的企业为[0，1]、停止出口的企业为[1，0]、持续不出口的企业为[0，0]。根据定义，同一企业在不同时期可能属于不同的类型。
很多研究发现，对于大部分的出口企业，其出口额仅占总产出的很小一部分，大部分的产出仍然是在国内销售。为了更好的理解国内销售和出口的相对重要性，可以将式(3)中产值占总产值的比重进一步分解成国内销售值在工业总产值中所占的比重和出口在工业总产值中所占比重两部分。将企业国内销售额在工业总产值中所占的份额记为DSH，出口额在工业总产值中所占的份额记为FSH，则式(3)可变为：
关于生产率，有些文献用劳动生产率来衡量，也有用全要素生产率来衡量。根据研究的目的，本文将利用全要素生产率来衡量。计算全要素生产率的方法也有很多种，有学者通过构建柯布—道格拉斯生产函数，通过计算“索洛余值”来估计TFP，如王德文等(2004)、朱钟棣和李小平(2005)、钱学锋等(2011)；也有学者用非参数的方法来估计，如郑京海和胡鞍钢(2005)、赵志耘(2006)、傅晓霞和吴利学(2006)、lslam等(2006、2007)。自Olley和Pakes(1996)以来，越来越多的学者参考他们的做法，将生产函数与非参数的方法结合起来对全要素生产率进行估计，这种方法被称为OP方法。国内也有一些学者采用这些方法，如张杰等(2009)、余淼杰(2010)、聂辉华和贾瑞雪(2011)等。Bartelsman和Doms(2000)以及Syverson(2010)曾证明了，OP方法是估计全要素生产率的惟一重要的方法。为此，本文分解中使用的生产率也是利用OP方法得到，估计模型为：
(二)数据说明
本文使用的数据来自在国内外研究中广泛使用的中国全部国有及规模以上工业企业数据库。该数据库搜集了全部国有及年销售额超过500万元以上的非国有工业企业的相关信息，包括本研究中所需要的重要变量，如出口状态、工业增加值、从业人数等。此外，从该数据库中，还可以获取企业的所在地、注册类型等信息，因而能进行更全面和更深入的分析。本文主要关注制造业企业，样本时间跨度为1999年到2007年。
由于每年统计的企业数从16万到30万不等，而且指标也多，所以存在着诸如样本匹配混乱、指标缺失、指标大小异常等变量取值问题。借鉴以前相关研究的处理方法，我们剔除了工业总产值、工业增加值、固定资产等变量取值缺失或小于0、工业增加值大于总产值、职工人数缺失或小于8、存在时间低于1年高于59年的观测值，也剔除了相关指标取值极端或明显不符合实际的观测值。最后，我们利用Brandt等(2012)的序贯识别法，先后根据企业代码、企业名称和其他信息对同一家企业进行识别。
在估计全要素生产率中的Y为企业工业增加值，L为就业人数，当出口大于0时，Export取值为1，当出口等于0时，Export取值为0。国有控股的企业，SOE取值为1，非国有控股企业的SOE取值为0。借鉴鲁晓东、连玉君(2012)的做法，用固定资产合计代替K，并利用K[，t]-K[，t-1]+D[，t]得到相应时期的投资，其中D为固定资产折旧，根据一般的做法，折旧率选为5％。为了剔除价格的影响，考虑到各地区物价波动的差异，我们用各地区工业品出厂价格指数对工业增加值进行价格平减，用固定资产投资价格指数对资本进行价格平减，平减指数均来自“国研网数据库”。
企业出口状态可以根据企业是否有出口来判断。当企业出口额为正数时，将被认为是出口企业，反之则为不出口。如果每个企业都被记录在册，那么就可以精确判断企业是否出口。然而，和判断企业进入和退出状态一样，实际情况是企业可能仍然在出口，但由于其销售额在500万以下而在数据库中消失，导致虚假的不出口状态。为此，本文借鉴李玉红等(2008)的做法，只考虑在样本中出现过5次以上的企业，以减少在统计口径边缘企业频繁进出所造成的影响。处理后，估计TFP用到相关变量的统计结果如表1所示。
如表2在样本数据的四种出口状态中，持续不出口企业历年都最多，1999年为20384家，占到样本当年企业总数的65.1％，是持续出口企业数量的2.33倍，是开始出口企业数量的16.32倍，是停止出口企业数量的21.54倍。即使是在2001年加入WTO以后，持续不出口企业的数量仍然最多，在一定程度上反映了出口的企业只是少数这一事实，与Bernard和Jensen(1999)用美国企业为样本得出的结论相符。持续出口企业数在相应年份样本企业总数中所占比重大约在30％左右，位于持续不出口企业数所占比重之后。开始出口和停止出口企业数所占比重持续都很低，也即企业出口状态具有一定的粘性。
三、分解结果
(一)不区分国内外市场分解的结果
1.总体分解的结果
从各类企业生产率变化来看，持续不出口企业生产率平均增长最快，为11.3％，其次是持续出口的企业，生产率平均增长率为10.6％。开始出口企业生产率平均增长率为1.8％，而停止出口企业生产率平均增长最慢，仅有0.3％。
资源重置效应使生产率平均下降了6.41％，即总体上资源没有被配置给生产率较高的企业，这与很多资源误置的研究所得出的结论一致(如聂辉华和贾瑞雪，2011)。本文的研究表明，由于资源的重新配置，开始出口企业的生产率提高了0.28％，但持续出口企业的生产率平均下降了4.57％，停止出口企业的生产率平均下降了0.78％，持续不出口企业的生产率则平均下降1.34％，即资源误置主要发生在持续出口的企业、停止出口的企业和持续不出口的企业间，且在持续出口企业间的误置最为严重。之所以持续出口的企业中资源误置情况更加严重，可能是因为在刚加入WTO前后，政府十分注重发展对外贸易，为了促进出口，采取了诸如出口退税等种种鼓励措施，在一定程度上扭曲了资源的配置，使一些生产率并不高的出口企业获得了更多的资源。然而，在考察期间的最后两年，资源重置效应使各种出口状态的生产率都得以提高，这意味着，随着市场化的改革，中国的资源误置在某种程度上得到了改善。
从企业自身生产率增长来看，所考察期间内，除停止出口企业在2003年稍有下降外，其他年份各种出口状态企业的生产率都在增长。在不考虑资源重新配置的情况下，平均而言，持续出口企业生产率增长了4.79％，开始出口企业生产率增长了0.47％，停止出口企业生产率增长了0.56％，持续不出口企业的生产率增长了4.23％。这说明，不管是在国外市场还是国内市场，企业都能通过“学习效应”获益，这与Kortrum和Lerner(1998)发现企业存活年限与生产率之间呈正相关关系的结论一致。此外，在四类出口状态中，持续出口企业自身生产率的增长率最快，意味着出口企业在国外市场上获得的学习效应更大，这一发现与钱学锋等(2010)的结论一致。
2.各行业分解的结果
为了更细致的考察资源重置和自身增长对生产率的影响，我们对29个2位数制造业的生产率进行了分解。从各行业分解结果来看，资源在通信设备、计算机及其他电子设备制造业行业和纺织业的误置程度最高，资源误置使这两个行业生产率平均增长率分别下降了1％和0.9％。仅在家具制造业、黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业、专用设备制造业、交通运输设备制造业等5个行业中，生产率较高的企业获得更多的资源。有接近70％的行业中持续出口企业的资源配置效应为负，这再次说明，资源在持续出口企业中的配置整体上是低效率的。有48％的行业中持续不出口企业的资源配置效应为负，在开始出口和停止出口企业间存在资源误置的行业数量相对而言比较少。在生产率自身增长方面，所有行业内各种出口状态企业的生产率都在增长。总的来说，各行业中，持续出口企业生产率的自身增长对行业生产率增长的贡献最大，其次为持续不出口的企业。开始出口和停止出口企业生产率增长对行业生产率增长的贡献都非常小②。
3.不同所有制分解的结果
比较不同所有制企业中资源再配置对生产率的影响可以发现，资源在国有企业中的误置最为严重，使国有企业的生产率下降了5.48％，与聂辉华、贾瑞雪(2011)利用TFP离散程度作为资源误置衡量指标得出的结论一致。其中，资源误置使持续出口的国有企业生产率下降了2.94％，比其他三种出口状态中的资源误置程度都要大。外资企业也存在资源误置，而且主要是由持续不出口企业引起的。在5类所有制企业中，私人企业的资源配置最为合理，不管哪种出口状态，资源重新配置都使私人企业的生产率提高。
从企业生产率的自增长来看，国有企业生产率增长最快，其次为私人企业，在所考察期间内，两类企业自身生产率平均分别增长了3.5％和1.8％。持续出口和开始出口的企业中，国有企业自身生产率平均增长也是最快的。结合资源重新配置的影响，尽管资源误置使国有企业生产率下降幅度最大，但通过学习效应，国有企业总的生产率与其他所有制类型企业生产率的差距在不断缩小。所有类型开始出口企业的生产率都在增长，除国有企业外，其他类型停止出口企业的生产率都在提高，也即尽管总体上来看，中国企业不存在出口的“自我选择”效应，但对于国有企业而言，基本上符合生产率较高的企业才出口而生产率低的企业则退出出口市场的规律，与很多用其他国家企业数据得到的结论一致(如Arnold & Hussinger，2005；Kim et al.，2009)。
(二)国内外市场分解的结果
1.总体分解的结果
对于持续出口的企业，资源在国外市场的重新配置使生产率提高了1.09％，但在国内市场的配置使生产率下降了4.85％，这意味着生产率越高的持续出口企业在出口中所占份额越大，但在国内市场上所占份额越低，也即资源在持续出口企业中的误置主要是由在国内市场上的误置引起的。对于开始出口的企业，资源误置也主要出现在国内市场，国外市场的资源再配置反而使生产率上升了12.3％。国外市场资源再配置效应在停止出口企业和开始出口企业中的表现正好相反，使开始出口企业的生产率提高而降低了停止出口企业的生产率，根据停止出口和开始出口企业的定义，这一结果比较符合直觉。开始出口企业的国内资源配置效应为负，说明国外市场中获得的资源是从这些企业国内市场中配置过去的。停止出口企业的国内资源配置效应为正，则意味着这些企业原来在国外市场中的资源部门流向了国内市场。
不管哪种类型的出口企业，在国外市场上的自增长效应都为正，且持续出口企业生产率自身增长最快，考察期间内平均增长了5.09％，在国内市场其自身增长率却下降了0.5％。开始出口和停止出口的企业在国内市场和国外市场都能获得学习效应，但在国内市场上获得的学习效应比在国外市场上要高。其中，国内市场上的学习效应使开始出口企业的生产率提高了2.2％，使停止出口企业的生产率提高了1.6％；国外市场上的学习效应使开始出口企业的生产率提高了1.6％，对停止出口企业生产率的影响微弱。
2.不同行业、不同所有制分解的结果
尽管总的来看，持续出口企业在国外市场上的资源分配效应为正，但很多行业的生产率由于该行业中持续出口企业在国外市场上的资源分配效应而下降。由于资源在国外市场上的持续出口企业中的重新配置，在所考察的29个行业中，只有12个行业的平均生产率有所上升，其中上升最快的是通信设备及其他电子设备制造业，在考察期间内，该行业的生产率平均上升了5.68％。资源在国外市场上的持续出口企业间误置最严重的行业是纺织业，其生产率因此下降了2.19％。几乎所有行业的生产率由于资源在国外市场上的开始出口企业间的重新配置而上升，却由于资源在国外市场上停止出口企业间的重新配置而下降。从各行业不同出口状态的企业在国外市场上的生产率自身增长来看，所有行业持续出口企业的生产率都在上升，上升幅度最大的是通信设备及其他电子设备制造业、电气机械及器材制造业、交通运输设备制造业等资本密集型的行业。除通信设备及其他电子设备制造业外，其他行业的开始出口企业都从国外市场上获得学习效应。由于停止出口企业在国外市场的学习效应使生产率增加的行业所占比重也仅有48.3％。
资源在国内市场上被配置给生产率较高的持续出口企业的行业所占比重达到41.4％。其中，纺织业和纺织服装、鞋、帽制造业两个行业在国内市场上的资源配置效率最高，使纺织业的生产率提高了1.59％，使纺织服装、鞋、帽制造业的生产率提高了1.20％。在持续不出口企业中，资源在国内市场上的重新配置使生产率上升的行业仅有9个。44.8％的行业的生产率由于持续出口企业学习效应而上升；69％的行业的生产率由于开始出口企业在国内市场上的学习效应而上升；生产率由于停止出口企业在国内市场上学习效应而上升的行业所占比重达到82.8％，几乎所有行业的生产率都由于持续不出口企业在国内市场上的学习效应而上升。
从所有制来看，持续出口的国有和港澳台企业的资源误置主要是由于在国外市场上更多的资源被分配给了这两类所有制中生产率较低的企业，而发生在持续出口的集体和外资企业的资源误置则主要是由这些企业在国内市场上的资源误置引起的。资源在开始出口的外资和集体企业间的误置也主要是由国内市场上误置导致的。各种所有制停止出口企业在国内外市场上资源重置对生产率的影响正好与开始出口企业的相反。虽然总的来看，各种所有制持续出口企业生产率自身都在增长，但港澳台、外资企业生产率的自身增长主要受益于国内市场上的学习效应，而集体和私人企业则主要受益于国外市场上的学习效应。所有类型开始出口企业都受益于国内市场上的学习效应，但受益于国外市场学习效应的仅有国有、私人和港澳台企业。平均而言，除集体企业外，其他类型停止出口企业生产率在国外市场上都有所上升；除国有企业外，其他类型停止出口企业生产率在国内市场上都增加了。
四、结论
本文从微观企业的角度，分别考察了不同出口状态企业间的资源分配以及企业生产率自身的增长对制造业总生产率的贡献。基于1999—2007年中国工业企业数据，按照OP方法计算生产率并根据分解的结果发现，平均来说，除开始出口企业外，资源在其他三种出口状态企业间的重新配置都降低了生产率，但不管哪种出口状态，随着时间的推移，资源误置的情况都有所好转。资源在持续出口和持续不出口企业间误置的行业最多。从所有制来看，除私人企业外，其他各种所有制类型的持续出口企业间都存在资源误置，而持续不出口企业间的资源误置主要发生在国有、集体和港澳台企业间。在企业自身增长方面，四种出口状态企业的生产率都呈现上升趋势。其中，持续出口企业生产率的自身增长最快，其次为持续不出口的企业。在不同行业各种出口状态企业中，交通运输设备制造业持续出口企业自身增长最快；在不同所有制各种出口状态企业中，国有持续出口企业自身增长最快。如果从国内外两个市场来看，持续出口和持续不出口企业间的资源误置主要发生在国内市场，而停止出口企业间的资源误置主要发生在国外市场；虽然总体上来看，更多的资源被分配给了生产率较高的开始出口企业，但开始出口企业在国内市场上仍然存在资源的误置。持续出口企业生产率在国内市场上出现下降，从所有制上来看，主要是因为集体和私人企业自身增长率在国内市场上下降引起的。持续出口企业自身生产率在国外市场上增长最快，而其他三类出口状态企业的生产率都在国内市场上增长最快。总的来看，中国制造业生产率的变化主要归功于出口企业生产率自身的增长，资源重新配置并没有发挥积极的作用。
注释：
①企业生产率自身的增长有很多原因，总的来看，都可以归结为“学习效应”。
②由于仅保留三位数，所以很多行业分解值表现为零。
标签：全要素生产率论文; 生产率论文; 中国制造业论文; 中国资源论文; 市场类型论文; 劳动生产率论文; 所有制论文;