六 生产率分析

非国有企业的大规模进入促进了资源配置方式的转型和市场竞争，市场的优胜劣汰机制迫使在位企业、进入企业之间围绕生产率的提升展开激烈的竞争，进而推动企业和产业层面的生产率增长。本节首先讨论企业层面全要素生产率的测度方法；然后描述全要素生产率跨企业的分布和增长模式；在这个基础上，进一步考察企业进入、增长、收缩和退出推动的动态竞争过程及其对跨企业生产率分布的影响；最后，将估计进入退出和动态竞争过程对企业和产业层面生产率增长的贡献。

（一）全要素生产率的测度问题

依据Syverson（2011），我们假定企业的生产函数具有柯布—道格拉斯函数的形式：

这里，Y表示企业i在时期t的净产出水平，K和L表示资本和劳动投入，αK和αL表示资本和劳动的产出弹性，那么，企业i在时期t的全要素生产率可以定义为：

将式（1）的两边取对数可以得到：

这里，yit、kit和lit分别表示Yit、Kit和Lit的对数。（3）式中企业i在时期t的全要素生产率uit可以分解为两个部分：一个部分是纯粹的随机冲击ηit；另一个部分是企业面临的具体的生产率冲击ωit，它包括一些重要的企业特征和产业特征，于是，式（3）可以写成：

在利润最大化的假定下，企业应该对ωit的变化做出反应，特别是其易于调整的劳动投入lit通常与ωit正相关，从而导致计量经济学意义上的内生性问题，这意味着，从式（4）得到的劳动产出弹性的普通最小二乘估计量可能出现向上的偏误。进一步，因为劳动使用量与资本存量通常是正相关的，所以，资本产出弹性的估计量可能出现负偏的倾向。于是，基于普通最小二乘法估计出来的全要素生产率是有偏的。同时，考虑到ωit可能随时间的变化而变化，因而式（4）的固定效应估计也不能完全消除解释变量内生性导致的偏误。

为了解决式（4）估计中的内生性问题，我们采用Levinshohn和Petrin（2003）在Olley和Pakes（1996）的基础上发展起来的半参数方法。我们假定，企业的中间投入mit单调递增地依赖于kit和ωit，即，

这样，利用（5）式的反函数，我们可以把ωit表示为资本和中间投入mit的函数，即，

进一步，假定ωit遵循一阶马尔可夫过程：

这里，ξit与资本kit是不相关的，但可能与lit存在相关关系。于是，在（7）式的基础上，（4）式可以表达成：

其中，非参数函数为：

用kit和mit的三阶多项式替代（8）式的ψ，可以得到：

这样，运用普通最小二乘法估计（10）式就可以得到劳动产出弹性αL的一致估计，不过，在（10）式的估计中，αK无法识别出来。

为了识别资本产出弹性αK，我们把ψ的估计量表示为：

对于任何一个可能的资本产出弹性,ωit的估计量可以写为：

于是，E（ωit|ωi,t-1）的非参数一致估计量可以表示为：

给定αL和E（ωit|ωi,t-1）的一致估计量以及，样本生产函数的残差可以写成：

这样，的估计量可以从以下最小化问题的解中估计出来：

采用黄金分割搜寻方法最小化（15）式，我们就可以得到资本产出弹性αK的一致估计量，进而，企业层面全要素生产率的一致估计量可以用下式估计出来：

（二）全要素生产率跨企业的分布与增长

基于上面的半参数方法，我们分产业地估计了426个产业企业层面的全要素生产率。在这个方法下，我们发现，所有426个四位数产业的生产函数都存在稳定的参数估计值，从而使得我们的分析能够建立在可比的全要素生产率的基础上。

表2—3报告了全部制造业和两个代表性的四位数产业[4]全要素生产率跨企业的分布和随时间增长的趋势。正如Hopenhayn（1992）的产业演化模型所描述的那样，表2—3展示了两个方面的引人注目的特征：一是在每一个年份里企业之间的全要素生产率表现出实质性的差异。无论是在整个制造业部门还是在定义较窄的四位数产业里，上四分位数企业的全要素生产率至少比下四分位数企业高出3倍。二是在增长动态上，全要素生产率跨企业分布的各个部分，比如下四分位数、中位数和上四分位数，都经历了普遍的增长。这意味着，随着时间的推移，企业留在市场上所必需的最低生产率水平可能提高了，全要素生产率跨企业的分布表现出向右移动的趋势。

（三）进入退出、动态竞争与跨企业生产率分布的演化

进入退出促进了中国工业部门市场竞争机制的孕育与成长，而在Hopenhayn（1992）产业演化模型的理论逻辑下，市场竞争的引入与加强应该通过生存企业、退出企业与进入企业之间的生产率差异表现出来。为了识别全要素生产率与企业的进入退出之间的关系，我们在表2—4中比较和检验了426个产业加总的进入企业、退出企业和在位企业之间平均全要素生产率的差异。

表2—4揭示了下面几个方面的重要特征：首先，在每一个年份里，退出企业的平均全要素生产率显著低于在位企业的平均全要素生产率，这意味着，在市场竞争的过程中，优胜劣汰的市场选择机制倾向于把低生产率企业逐出市场。其次，新进入企业的平均全要素生产率显著低于在位企业的平均全要素生产率，在理论上，这个结果符合Hopenhayn（1992）模型的预期：一方面，潜在进入企业对它们进入后的生产率具有一定程度的不确定性；另一方面，进入沉没成本的下降、市场规模的快速增长和在位企业之间生产率的实质性差异，尤其是大量低生产率企业的存在使得它们形成了乐观预期。再次，在大多数年份里，进入企业的平均全要素生产率显著高于退出企业的平均全要素生产率。各四位数产业里进入率和退出率是正相关的，而进入企业的平均生产率高于退出企业的平均生产率，这表明中国工业部门的大规模进入在一定程度上是高效率企业对低效率企业的替代。

不过，在1999—2007年，进入企业与在位企业之间平均生产率的差异呈现扩大的趋势，并且，在2004年、2006年和2007年三个年份里，进入企业的平均生产率低于退出企业的平均生产率。在 Hopenhayn（1992）的产业演化模型中，这种情况是进入沉没成本下降（技术水平的提高导致进入沉没成本的下降）的合理结果，因为进入沉没成本的下降降低了进入企业弥补进入沉没成本所需要的期望利润，从而导致部分生产率较低的企业开始进入市场。同时，进入成本的下降和新企业的进入降低了在位企业的利润率，从而提高了在位厂商留在市场上所必需的最低生产率水平，进而会导致生产率分布中相对生产率处于底端的企业被逐出市场。进入沉没成本的下降与技术进步、市场开放程度、商业和政策环境改善密切相关，部分低生产率企业的进入和部分生产率略高（略高于进入企业生产率平均水平，但仍处于生产率分布的底端）企业的退出恰好是技术进步、经济制度环境改善的合理反应。问题的关键在于，动态竞争过程能否通过市场选择机制把新进入企业中生产率较低的企业逐出市场，并促进在位企业的全要素生产率增长。

本章进一步考察新进入企业增长、收缩和退出的演化过程，表2—5报告了奇数年份进入企业的生产率和产出规模随时间的演化状况。在统计上，考察同一年份进入企业进入后的演化过程可以控制政策和外部环境的变化。如表2—5所示，在大多数年份里，进入企业的全要素生产率在随后的各个年份里经历了稳定增长，并且伴随着生产率的增长，企业的平均产出规模也相应增长。不过，新进入企业在刚进入的两年里表现出非常高的退出率，企业退出的可能性随着时间的推移逐渐降低。我们还可以看到，在同一年份进入的企业中，各个年份退出企业的平均全要素生产率和平均产出规模明显低于生存企业的平均全要素生产率和平均产出规模，据此可以推断，市场选择机制倾向于把那些生产率水平低、规模小并且刚进入的新企业逐出市场。本章进一步比较不同年份进入企业平均生产率的差异，进入年份越早的企业平均生产率越低，这意味着后进入企业很可能在技术和制度特征上具有优势。

这些统计分析的结果表明，大规模的进入、退出明显增进了中国工业部门的市场竞争过程，在这个过程中，优胜劣汰的市场选择机制把低生产率企业逐出市场，并提高了企业留在市场上所必需的最低生产率水平，这意味着，大规模的进入退出通过两个重要机制促进中国工业部门的全要素生产率增长：一是进入退出带来了强大的市场竞争压力，从而为在位企业降低成本和提高生产率提供了激励；二是优胜劣汰的市场选择机制很可能改善了跨企业的资源配置效率，从而促进了总量生产率的增长。

（四）全要素生产率增长的机制

为了考察进入退出和以市场选择为基础的动态竞争过程是否促进了中国工业部门全要素生产率的增长，依据Olley和Pakes（1996）以及Foster、Haltiwanger和Krizan（2006）的方法，我们把一个产业或若干产业加总的总量生产率TFPt定义为各个企业全要素生产率的加权平均，即，

这里，sit是权数，它通常用企业i的生产份额表示。（17）式表明，产业或若干产业加总的总量生产率取决于两个方面的因素：一是微观层面企业的全要素生产率水平TFPit；二是用生产份额sit表示的经济资源跨企业的配置状况。因此，（17）式为我们从经验上分析进入退出和动态竞争的生产率效应提供了一个统计框架。

在这个框架下，我们首先考察进入退出和动态竞争是否促进了企业层面全要素生产率的增长，为此，我们设定了下面的计量经济模型：

其中，下标s代表产业，i代表企业，t代表时间；Xsit由一些企业层面的变量构成，它包括企业年龄（lgAgesit）、所有制特征（Ownshipsit）、资产负债率（leveragesit）、生产规模（lgRVaddsit）、劳动力质量（lgWagesit）、资本密度（lgKpersit）; Zst包含了与产业层面进入退出相关的一些重要变量，第一个方面的变量包括上期的进入率（ERst-1）和退出率（XRst-1），它们描述了进入退出给在位企业带来的竞争压力；第二个方面的变量是用RSCst表示的进入退出对国家垄断的削弱程度；第三个方面的变量是赫芬达尔指数（HHIst），它度量了大规模的进入退出对市场集中度的影响。这些变量的回归系数度量了进入退出驱动的市场竞争对企业层面全要素生产率的激励效应。DI是我们设定的用来表示产业类型的哑变量，对于属于产业类型Ⅰ（或Ⅱ）的产业，它取值为1，否则取值为0。这个哑变量与Zst的交互作用项DI×Zst使得我们可以比较进入退出和市场竞争对企业层面生产率水平的影响是否随着产业类型的不同呈现重要的差异；Dt是年份哑变量，它用来控制经济周期性波动的影响；usi是除Xsit以外的企业异质性因素，vsit是随机扰动项。在这些变量中，除非具有比例和增长率的形式，否则所有变量都采用了对数形式。

表2—6报告了模型（18）一阶差分的估计结果，其中，基准模型没有包含产业类型哑变量DI。估计结果显示，企业层面的一些具体因素，比如企业年龄、所有制特征、企业规模、劳动要素的质量和资本密度对企业层面的生产率增长都产生了统计上显著的影响，其中，只有资本密度的符号是负的，它表明中国工业部门很可能采用了过度资本密集的生产技术。[5]在控制企业的具体特征和行为选择的情况下，反映进入退出和市场竞争状况的变量都具有预期的符号和统计上的显著性：滞后一期的进入率和退出率的回归系数是正的，这意味着，进入退出带来的竞争压力促进了企业层面全要素生产率的增长；RSCst的回归系数是负的，这意味着进入退出驱动的国家对产业直接控制程度的减弱和市场化程度的提高促进了企业层面全要素生产率的增长；赫芬达尔指数HHIst回归系数的符号也是负的，这意味着大规模进入推动的产业集中度的下降增进了企业层面的全要素生产率。进一步，扩展模型 Ⅰ 和 Ⅱ 通过引入产业类型哑变量DI比较了这些效应在不同产业类型间的差异，我们发现，这两类产业企业层面全要素生产率的增长都从赫芬达尔指数的下降中得到了更大程度的增加，不过，这种效应在产业类型Ⅰ的60个产业里更加明显。同时，国家直接控制程度的降低对企业层面生产率增长的促进作用同样在产业类型 Ⅰ 的60个产业里更加明显。这些统计上稳健的结果显示，大规模的进入退出推动的市场竞争的各个基本要素，比如进入退出威胁、国家对经济活动控制的减弱和市场集中度的下降显著地促进了企业层面全要素生产率的增长。

接下来，我们考察进入退出驱动的资源再配置对工业部门总量生产率的影响，并比较企业层面的生产率增长和跨企业资源配置效率的改善对于总量生产率增长的相对重要性。为此，我们需要对（17）定义的总量生产率的增长进行分解，在Baily、Hulten和Campbell（1992）的经典论文中，他们给出了下面的分解方法：

这里，C、N和X分别表示在位企业、进入企业和退出企业构成的集合。在这个分解方法的基础上，Foster、Haltiwanger和Krizan（2006）提出了下面的分解方法：

在这个分解中，第一项是用基期市场份额加权的在位企业生产率增长的贡献，它与（19）式的第一项完全相同；第二项是市场份额在在位企业之间的重新配置对总量生产率增长的贡献，第三项是协同变动项，如果生产率与市场份额同向变化，那么，这一项就是正的。第二项与第三项的合计度量了跨企业的资源再配置对总量生产率增长的贡献，它相当于方程（19）的第二项。第四项代表新进入企业的生产率，如果新进入企业的生产率高于基期的总量生产率，它就大于零，反之，如果新进入企业的生产率低于基期的总量生产率，它就小于零。第五项代表退出企业的生产率，如果退出企业的生产率高于基期的总量生产率，它就大于零，反之，如果退出企业的生产率低于基期的总量生产率，它就小于零。第四项和第五项之差度量了进入退出对总量生产率增长的贡献，它们在数量上等价于（19）式最后两项之差。

表2—7报告了426个产业总量生产率增长额的分解结果。分解结果的第一项显示，与模型（18）的计量分析结果一致，随着时间的推移，在位企业的生产率增长在总量生产率的增长中起着越来越重要的作用，不过，跨企业资源配置效率的改善起着主要作用。进一步，表2—7提供了跨企业资源配置效率改善的具体信息。在426个产业总量生产率增长额的分解中，第二项是负的，这意味着，那些基期全要素生产率低于总量生产率的企业的市场份额经历了更快的增长。进一步，虽然这个分解的第三项是正的，但是，在大多数年份第三项的绝对值明显小于第二项的绝对值，因而这些企业生产率的增长速度不足以弥补其市场份额的增长速度，从而在位企业之间跨企业的资源配置效率并没有得到根本改善。事实上，这个结果也体现在表2—5中，表2—5显示，较早年份进入的企业虽然平均生产率较低，却具有更大的平均产出规模。这自然地意味着，中国工业部门资源配置效率的改善主要来源于进入退出效应。表2—7显示，这个分解的第五项是负的，这表明在跨企业的生产率分布中，全要素生产率偏低的企业被逐出市场，而且，第四项和第五项之和在每一个年份都远远大于零，这意味着，用市场份额加权后，进入企业的全要素生产率在各个年份都远远大于退出企业的全要素生产率，并且构成了总量生产率增长的主要来源。

本章就两类不同的代表性行业进行进一步的分析，表2—8报告了两个不同类型的产业总量生产率增长额的分解结果，这个分解结果显示，无论在哪一类型的产业里，企业层面的生产率增长都有了明显改善，而且，高生产率企业的进入和低生产率企业的退出都是总量生产率增长的主要源泉。不过，在产业类型Ⅰ的60个产业里，在位企业之间跨企业资源配置效率的改善对总量生产率的增长做出了正的贡献；而在产业类型Ⅱ的60个产业里，在位企业之间跨企业的资源配置效率还没有得到明显改善，跨企业资源配置效率的改善主要来源于新进入企业对低生产率企业的替代。这个比较分析的结果表明，在市场竞争程度更高的60个产业里，生产率水平高的企业的市场份额经历了明显的增长，体现出市场份额和资源逐渐向高效率企业集中的趋势；相反，在市场竞争程度较低的60个产业里，尽管进入退出促进了市场竞争和总量生产率的增长，但是较低生产率企业（低于产业总量生产率水平的企业）市场份额却明显增长，这表明在位企业之间动态资源配置效率仍然低下，并阻碍了总量生产率的增长。这个比较分析的结果进一步显示了进入退出和市场竞争对于中国工业部门全要素生产率增长的重要性。