甄小鵬,甄藝凱

摘 要：把衡量行業(yè)市場績效的資產(chǎn)利潤率、凈資產(chǎn)利潤率以及銷售利潤率作為因變量，以國有企業(yè)產(chǎn)值占全行業(yè)產(chǎn)值比重以及民營企業(yè)產(chǎn)值占全行業(yè)產(chǎn)值比重作為自變量，并控制其他相關變量后建立相應的多元線性模型。利用2005—2007年的兩位數(shù)代碼分類的工業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)對多元線性模型作固定效應（fe）和隨機效應（re）估計，發(fā)現(xiàn)對工業(yè)行業(yè)而言，國有企業(yè)產(chǎn)值比重的增加會降低市場績效，但統(tǒng)計上不顯著，或者可稱為弱負相關；而民營企業(yè)產(chǎn)值比重對改善市場績效有著顯著的正效應。進一步的研究發(fā)現(xiàn)，在控制國有產(chǎn)值比重不變時增加民營產(chǎn)值比重要，遠比控制民營產(chǎn)值比重不變增加國有產(chǎn)值比重對市場績效的改善更有效?；窘Y論為對整個工業(yè)行業(yè)而言，國有產(chǎn)權具有負面的、降低資源配置效率的經(jīng)濟效果，而民營經(jīng)濟對整個行業(yè)而言有著更高的效率。

關鍵詞：產(chǎn)權結構；市場績效；面板數(shù)據(jù)；隨機效應

中圖分類號:F062.9文獻標志碼：A文章編號：1673-291X（2012）02-0009-05

引言

S-C-P分析范式（市場結構（Structure）—市場行為（Conduct）—市場績效（Performance）認為，市場結構通過市場行為可以影響市場績效。但在轉(zhuǎn)型中的中國，也許產(chǎn)權結構1是影響市場績效更為重要的變量。圍繞這個主題，經(jīng)濟學家從不同的角度進行了實證分析。

Holz（2002）利用中國工業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)證實了政策性負擔對國有企業(yè)低績效的影響。但是，① Holz的研究沒有控制行業(yè)的因素，這可能對研究發(fā)現(xiàn)造成重大影響。由于國家產(chǎn)業(yè)政策以及歷史因素，國有企業(yè)在各個行業(yè)的比重可能存在差異，因此，國有工業(yè)企業(yè)更低的盈利能力可能是因為行業(yè)配置的影響和國家產(chǎn)業(yè)政策的影響。

郭海濤（2005）應用我國汽車業(yè)的數(shù)據(jù)做了簡單的OLS回歸后發(fā)現(xiàn)，國有企業(yè)的產(chǎn)權比重對產(chǎn)業(yè)績效有負效應。因為具體到汽車行業(yè)，又是截面回歸，難免在一般意義上缺乏說服力。

劉小玄（2003）應用1995年全國工業(yè)普查數(shù)據(jù)，以四位數(shù)代碼的產(chǎn)業(yè)分類為樣本點，做截面OLS回歸并控制了規(guī)模和集中度兩個變量后發(fā)現(xiàn)，國有產(chǎn)權結構對市場績效有明顯的負效應。方軍雄（2009）用1996—2004年的工業(yè)企業(yè)縱列數(shù)據(jù)做混合OLS后發(fā)現(xiàn)，國有企業(yè)的資金利潤率顯著低于非國有企業(yè)，而銷售利潤率卻相反，并且隨著市場化進程的加快，國有企業(yè)比非國有企業(yè)的資金利潤率差距加大，而銷售利潤率差距則不斷縮小，這說明在剔除政策性的影響因素之外，國有企業(yè)所具有的管理機制缺陷和管理水平也是導致其績效低下的原因。甄藝凱（2010）②應用2005—2007年的兩位數(shù)代碼的工業(yè)行業(yè)分類數(shù)據(jù)，控制了規(guī)模變量做混合OLS回歸發(fā)現(xiàn)，國有產(chǎn)權比重與市場績效成負相關關系，但系數(shù)并不顯著，而民營產(chǎn)權比重與市場績效成顯著的正相關關系。

以上3篇文獻，應用的都是工業(yè)行業(yè)的數(shù)據(jù)，樣本量足夠大，但所使用的都是最小二乘法（OLS），估計方法粗糙，難免在邏輯上不夠嚴謹，并降低了文章的說服力。本文仍然應用2005—2007年兩位數(shù)代碼分類的工業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)，因為是標準的面板數(shù)據(jù)（balanced panel data），將在估計方法上采用更為科學和嚴謹?shù)墓潭ㄐ烙嫼碗S機效應估計（即考慮到不隨時間而變的因素）。在產(chǎn)業(yè)績效即因變量的設計上，本文除了采用常見的資產(chǎn)利潤率（ROA）外，還采用了凈資產(chǎn)利潤率（ROE），并應用銷售利潤率做了更有說服力的敏感性分析。除了控制規(guī)模變量外，本文還控制了諸如資產(chǎn)負債率、資產(chǎn)構成、銷售稅金率以及該行業(yè)是否屬于重工業(yè)和是否受政策保護的虛擬變量等有可能影響產(chǎn)業(yè)績效的變量。

最后發(fā)現(xiàn)，國有企業(yè)比重對產(chǎn)業(yè)績效有負效應，但在統(tǒng)計上不顯著，而民營產(chǎn)權比重對產(chǎn)業(yè)績效卻有著顯著的正效應。進一步的研究還發(fā)現(xiàn)，在控制國有產(chǎn)值比重不變時增加民營產(chǎn)值比重要遠比控制民營產(chǎn)值比重不變增加國有產(chǎn)值比重對市場績效的改善更有效。

一、理論框架與假設提出

哈佛學派在新古典價格理論的基礎上提出了經(jīng)典的產(chǎn)業(yè)組織理論S-C-P分析范式，即認為，市場結構可以影響企業(yè)行為進而影響市場績效或產(chǎn)業(yè)績效（Performance）。圍繞這個理論假設中外經(jīng)濟學家做了大量實證研究。但具體到當下的中國，產(chǎn)權結構因素對市場績效的影響不可忽略。

中國作為由計劃經(jīng)濟向市場經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的國家，并沒有像前蘇聯(lián)、東歐各國在短期內(nèi)迅速地私有化。國有企業(yè)改革在進入產(chǎn)權改革階段后，也沒有搞“一刀切”。這也就是說，在當下的中國，一個行業(yè)（尤其是壟斷競爭行業(yè)）出現(xiàn)了既有完全的國有企業(yè)又有家族式的民營企業(yè)，同時還有具有公有性質(zhì)的集體經(jīng)濟、外資經(jīng)濟以及國有、集體、外資、民營經(jīng)濟的混合經(jīng)濟，整個產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)權結構雜亂紛呈。同時，隨著國有企業(yè)改革的推進，尤其是股份制改革以來，民營、外資紛紛參股國企，整個產(chǎn)權格局又處在演變當中。

國有企業(yè)相比非國有企業(yè)具有更低的效率和效益。這一點在國內(nèi)學界已成為不爭的事實。這方面的代表性觀點來自張維迎和林毅夫。①張維迎（1998，1999）認為，過多的委托代理環(huán)節(jié)以及所有者缺位、交織以高昂的監(jiān)督費用，使得國有企業(yè)具有不同于非國有企業(yè)的激勵和約束機制。因此，改變我國國有企業(yè)的所有權被視為是轉(zhuǎn)變激勵機制進而提高企業(yè)經(jīng)營績效的最根本方式。林毅夫（2002）卻認為，國有企業(yè)政策性負擔以及政策性負擔所導致的預算軟約束才是目前國有企業(yè)績效低下的根本原因。因此，一個直接的推論是國有企業(yè)相比其他產(chǎn)權形式的企業(yè)對市場績效的改善有負面作用。

劉小玄（2003）根據(jù)產(chǎn)權和市場結構還有中國作為轉(zhuǎn)型國家的重要特征認為，國有企業(yè)占主導的壟斷競爭市場和國有企業(yè)占主導地位的競爭市場上的國有企業(yè)一般性目標行為分別為追求收入最大化和費用支出最大化。這與追求利潤最大化的私營企業(yè)相比，必然會造成市場績效的低下和資源配置效率的損失。

甄藝凱（2009）認為，在國有企業(yè)主導的壟斷競爭市場上，國有企業(yè)的經(jīng)營目標是追求收入最大化。把國有企業(yè)引入古諾雙寡頭模型，一家國有企業(yè)與一家民營企業(yè)在不同的目標約束下展開古諾競爭。博弈的均衡結果與兩家民營企業(yè)的古諾模型均衡結果相比較，發(fā)現(xiàn)國有企業(yè)的這種特殊的經(jīng)營目標扭曲了資源配置從而造成社會福利的損失。

在以上觀點的基礎上，作出如下假設：在控制其他相關變量后，國有企業(yè)產(chǎn)權結構比重與整個產(chǎn)業(yè)的市場績效成負相關關系；反之，民營企業(yè)產(chǎn)權結構比重與市場績效成正相關關系。

二、計量模型與估計方法

1.變量設定

企業(yè)的盈利能力指標一方面反映企業(yè)本身的技術與管理水平，另一方面可以理解為一定的資本和勞動在該企業(yè)所發(fā)揮的效益。因此，綜合一個行業(yè)中所有企業(yè)的盈利能力指標（即用該行業(yè)內(nèi)的總利潤與總資產(chǎn)或凈資產(chǎn)或主營業(yè)務收入相比），可以反映該行業(yè)的市場績效，即資源配置是否有效。本文的被解釋變量（dependant variables）有三個：資產(chǎn)利潤率（ROA）、凈資產(chǎn)利潤率或權益收益率（ROE）和銷售利潤率（Sprofit）。

資產(chǎn)利潤率=利潤總額/資產(chǎn)總額

凈資產(chǎn)利潤率=利潤總額/所有者權益

銷售利潤率=總利潤/主營業(yè)務收入②

本文的兩個重要解釋變量（independent variables）分別為衡量行業(yè)內(nèi)國有企業(yè)產(chǎn)值比重和民營企業(yè)產(chǎn)值比重的propertys和propertyp。

國有企業(yè)產(chǎn)值比重=國有企業(yè)總產(chǎn)值/全行業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值

民營企業(yè)產(chǎn)值比重=民營企業(yè)總產(chǎn)值/全行業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值

另外，考慮到劉小玄（2003）、姚洋、章奇（2001）控制了規(guī)模變量，張軍、金煜（2005）控制了資產(chǎn)構成，Holz（2002）控制了流轉(zhuǎn)稅負擔，方軍雄（2009）控制了是否受國家政策保護的二值虛擬變量，本文逐一采納了這些控制變量，另外還控制了有可能影響行業(yè)利潤率的輕重工業(yè)二值虛擬變量，技術構成即人均資本變量。他們的計算方法分別為：

規(guī)模變量=ln（行業(yè)內(nèi)大中型企業(yè)總資產(chǎn)/行業(yè)內(nèi)大中型企業(yè)單位數(shù)）③

資產(chǎn)負債率=年末總負債/年末總資產(chǎn)

資產(chǎn)構成=年末流動資產(chǎn)總額/年末資產(chǎn)總額

銷售稅金率=主營業(yè)務稅金及附加/主營業(yè)務收入

人均資本=全部從業(yè)人員年平均人數(shù)/年末固定資產(chǎn)原價

屬于能源、原材料、基礎設施行業(yè)等受政府保護的行業(yè)，或者認為政府設置了較高的進入門檻的行業(yè)，=1，否則為0。屬于重工業(yè)行業(yè)，=1，否則為0。

2.計量模型與估計方法

本文假設市場績效與產(chǎn)權結構變量以及其它控制變量為線性關系?；灸Ｐ腿缦拢?/p>

其中αit是不隨時間變化的因素，εit為觀測不到的因素。

以上9個模型可以分為3組：第一組（model1-model3），以國有產(chǎn)權比重作為自變量，其他三個衡量產(chǎn)業(yè)市場績效的變量作為因變量；第二組（model4-model6），以民營產(chǎn)權比重作為自變量；第三組（model7-model9）以國有產(chǎn)權比重和民營產(chǎn)權比重同時作為自變量，因變量仍然是衡量產(chǎn)業(yè)市場績效的三個不同的變量。

在第三組模型中把國有產(chǎn)值比重和民營產(chǎn)值比重同時放入要估計的模型中，仔細推敲后發(fā)現(xiàn)在邏輯上似乎有點解釋不通。因為在解釋多元線性模型系數(shù)的時候，總是假定其他變量不變，而現(xiàn)實中，對一個行業(yè)而言，國有企業(yè)的產(chǎn)值比重與民營企業(yè)的產(chǎn)值比重往往是此消彼長的關系，如“國進民退”或“國退民進”。但另外一方面，這樣做恰恰可以視為一個假象的思想實驗。多元回歸模型為此提供了便利，我們可以觀察到，在民營產(chǎn)值比重不變的情況下，國有企業(yè)產(chǎn)值比重的增加對行業(yè)市場績效的影響和在國有企業(yè)產(chǎn)值比重不變的情況下，民營產(chǎn)值比重對市場績效的影響。

由于是標準的面板數(shù)據(jù)（balanced panel data），采用固定效應（fe）和隨機效應（re）兩種方法對面板數(shù)據(jù)進行估計。做hausman 檢驗后發(fā)現(xiàn)，對于所有模型均無法拒絕原假設，即更傾向于接受隨機效應模型（re）。

在敏感性分析（sensitivity analysis）分析中，把銷售利潤率作為因變量，為我們從另外一個角度觀察產(chǎn)權結構變量對市場績效的影響提供了條件。預期的理想結果是與ROA和ROE模型相比，結論不會有大的改變。

三、數(shù)據(jù)

《中國統(tǒng)計年鑒》2006—2008報告了2005—2007年3年的數(shù)據(jù)。其中對工業(yè)行業(yè)按照兩位數(shù)代碼分類，共分為42個行業(yè)。除草制品業(yè)、電子設備制造業(yè)、機械制造業(yè)、其他采礦業(yè)缺少相應數(shù)據(jù)外，其他38個行業(yè)在“按行業(yè)分國有及非國有工業(yè)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主要指標”、“按行業(yè)分大中型工業(yè)企業(yè)主要指標”、“按行業(yè)分國有及國有控股工業(yè)企業(yè)主要指標”、“按行業(yè)分私營工業(yè)企業(yè)主要指標”這幾個項目下，分別報告了行業(yè)利潤總額、年末資產(chǎn)總額、所有者權益、年末總負債、年末流動資產(chǎn)總額、年末固定資產(chǎn)總額、主營業(yè)務收入、主營業(yè)務稅金及附加、年末固定資產(chǎn)原價、全部從業(yè)人員年平均數(shù)、全行業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值、行業(yè)內(nèi)大中型企業(yè)總資產(chǎn)、大中型企業(yè)單位數(shù)、國有企業(yè)總產(chǎn)值、私營企業(yè)總產(chǎn)值。①通過這些數(shù)據(jù)，應用3.1中所介紹的變量計算方法，可以得到相應回歸所需的變量。

時間跨度是3年（2005—2007），每年的樣本點是按兩位數(shù)代碼分類的38個工業(yè)行業(yè)，總樣本個數(shù)一共114個（38×3），因此這是一個標準的面板數(shù)據(jù)（balanced panel data）。

計量模型中變量的統(tǒng)計特征描述見表1。

表1 變量的統(tǒng)計特征

四、結果

1.國有產(chǎn)權比重作為自變量①

表2model1和model2的隨機效應估計（re）

注：在表2中，括號內(nèi)的數(shù)據(jù)為z統(tǒng)計值，*、**與***分別表示10%、5%與1%的統(tǒng)計顯著性。

我們最關注的國有產(chǎn)權比重（propertys）為負值，但并不顯著。相對于model1（資產(chǎn)負債率（ROA）作為因變量），model2（凈資產(chǎn)負債率（ROE）為因變量）中propertys系數(shù)絕對值更大，且更為顯著。這說明，平均而言，當我們控制了規(guī)模、資產(chǎn)構成、資產(chǎn)負債率、政府保護等因素后，工業(yè)行業(yè)中國有產(chǎn)權比重對行業(yè)的整體績效有弱的負效應，或者最起碼國有企業(yè)對市場績效沒有正效應。

2.民營產(chǎn)權比重作為自變量

表3 model4和model5的隨機效應估計（re）

注：在本表中，括號內(nèi)的數(shù)據(jù)為z統(tǒng)計值，*、**與***分別表示10%、5%與1%的統(tǒng)計顯著性。

與4.1中的過程類似，只是把國有企業(yè)產(chǎn)值比重（propertys）換成了用民營企業(yè)產(chǎn)值比重（propertyp）。這樣做是因為我們更想知道控制了相同的變量后，民營產(chǎn)權比重對行業(yè)績效的影響。與理論部分的猜想相一致，當民營企業(yè)產(chǎn)值增加后，對產(chǎn)業(yè)的市場績效改善有明顯的促進作用。隨機效應估計的模型中，model4的民營企業(yè)產(chǎn)值比重的系數(shù)為0.24，而model5的民營企業(yè)產(chǎn)值比重的系數(shù)為0.345，且兩者都在1%的顯著水平下顯著。試著去解釋著兩個系數(shù)在統(tǒng)計上的含義，對工業(yè)行業(yè)中兩位數(shù)代碼分類的產(chǎn)業(yè)而言，當民營企業(yè)的產(chǎn)值比重每增加1個百分點，行業(yè)整體的資產(chǎn)利潤率和凈資產(chǎn)利潤率分別平均增加24和34.5個百分點。這個發(fā)現(xiàn)有些令人震驚，但并非在預料之外。對于市場績效的改善，民營企業(yè)比國有企業(yè)重要的多。

3.國有產(chǎn)權比重和民營產(chǎn)權比重同時作為自變量

表4 model7和model8的隨機效應估計（re）

.-+注：在表4中，括號內(nèi)的數(shù)據(jù)為z統(tǒng)計值，*、**與***分別表示10%、5%與1%的統(tǒng)計顯著性。

與4.1和4.2中不同，這里把國有企業(yè)產(chǎn)值比重和民營企業(yè)產(chǎn)值比重同時作為自變量放入模型中。其含義和重要性在理論部分已有討論。（Hausman檢驗的結論與前面保持一致，都無法拒絕原假設，因而更傾向于接受隨機效應估計的模型。）

這一部分最明顯的變化是，對國有產(chǎn)值比重（prpertys）的系數(shù)而言，在控制了民營企業(yè)產(chǎn)值比重后，變化為正值，而且對ROA為因變量的模型還相當顯著，這與我們前面的結論似乎有點矛盾。實際上，這恰恰支持了前面的結論，即對改進市場績效而言，民營企業(yè)更重要。仔細觀察用隨機效應對model7與model8估計的系數(shù)，發(fā)現(xiàn)民營企業(yè)產(chǎn)值比重幾乎是國有產(chǎn)權比重的3倍（如ROE作因變量的模型分別為0.381和和0.108），且更顯著。這說明在控制國有產(chǎn)值比重不變時增加民營產(chǎn)值比重要遠比控制民營產(chǎn)值比重不變增加國有產(chǎn)值比重對市場績效的改善更有效。而在這個模型中，一個暗含的假定是資源總量是不變的，假定存在一個中央計劃者（social planner）以資源配置最優(yōu)為目標，他將更傾向于安排私營產(chǎn)權的生產(chǎn)而非國有產(chǎn)權形式。

前面3組模型的一個共同點是，無論把國有產(chǎn)權比重作為自變量，還是把民營產(chǎn)權作為自變量或者兩者同時作為自變量，其中規(guī)模（scale）、資產(chǎn)負債率（lev）、資產(chǎn)構成（as）、銷售稅金率（ctax）、政策保護二值虛擬變量（shelterdum），均表現(xiàn)出統(tǒng)計上較高的顯著性。這說明對一個行業(yè)，它們對資產(chǎn)利潤率有較大的影響，控制這些變量對我們分析問題是有意義的。

4.敏感性分析（sensitivity analysis）

資產(chǎn)利潤率（ROA）和凈資產(chǎn)利潤率（ROE）被認為是度量市場績效的一個合理近似，一般對產(chǎn)業(yè)市場績效的實證檢驗都選用這兩個衡量指標。而銷售利潤率（Sprofit）與資產(chǎn)利潤率和凈資產(chǎn)利潤率在對市場績效的衡量上有著相同的意義，但在獲取指標的計算上又有很大的不同，前者側重于一定資產(chǎn)一段時間內(nèi)實現(xiàn)的回報，后者則指一定的銷售收入所實現(xiàn)的回報。用銷售利潤率作為資產(chǎn)利潤率的一個合理替代重新進行5.1—5.3的工作，仍然會得到與前文大致相同的結論，這將從另一個角度證明前述結論的可靠性。

以國有產(chǎn)權比重作為解釋變量，分別作固定效應和隨機效應估計，結果見表5。

表5 model3的固定效應（fe）和隨機效應（re）估計

注：在表5中，第二（三）列括號內(nèi)的數(shù)據(jù)為t（z）統(tǒng)計值，*、**與***分別表示10%、5%與1%的統(tǒng)計顯著性。

以民營產(chǎn)權比重作為解釋變量，分別作固定效應和隨機效應估計，結果見表6。

表6 model6的固定效應（fe）和隨機效應（re）估計

注：在表6中，第二（三）列括號內(nèi)的數(shù)據(jù)為t（z）統(tǒng)計值，*、**與***分別表示10%、5%與1%的統(tǒng)計顯著性。

以國有產(chǎn)權比重和民營產(chǎn)權比重同時作為解釋變量，分別作固定效應和隨機效應估計，結果見表7。

表7model9的固定效應（fe）和隨機效應（re）估計

注：在表7中，第二（三）列括號內(nèi)的數(shù)據(jù)為t（z）統(tǒng)計值，*、**與***分別表示10%、5%與1%的統(tǒng)計顯著性。

觀察表7的數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)與5.1-5.3中的估計系數(shù)相比幾乎沒有明顯的變化。國有產(chǎn)權比重單獨作為自變量其系數(shù)為負，但統(tǒng)計上不顯著；民營產(chǎn)值的系數(shù)統(tǒng)計上顯著為正；國有產(chǎn)值比重和民營產(chǎn)值比重同時作為自變量，則民營產(chǎn)值比重系數(shù)遠遠的超過國有產(chǎn)值比重系數(shù)，且統(tǒng)計上更為顯著。

五、結論

我們以2005—2007年的兩位數(shù)代碼分類的工業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)對多元回歸模型作固定效應（fe）和隨機效應（re）估計后，發(fā)現(xiàn)對工業(yè)行業(yè)而言，國有企業(yè)產(chǎn)值比重的增加會降低市場績效，但統(tǒng)計上不顯著，或者可稱為若負相關；而民營企業(yè)產(chǎn)值比重對改善市場績效有著顯著的正效應。進一步的研究發(fā)現(xiàn)，在控制國有產(chǎn)值比重不變時增加民營產(chǎn)值比重要遠比控制民營產(chǎn)值比重不變增加國有產(chǎn)值比重對市場績效的改善更有效。

因此，我們的基本結論為，對整個工業(yè)行業(yè)而言，國有產(chǎn)權具有負面的、降低資源配置效率的經(jīng)濟效果，而民營經(jīng)濟對整個行業(yè)而言有著更高的效率。

限于數(shù)據(jù)的缺乏，我們的研究僅著眼于工業(yè)行業(yè)中國有企業(yè)及規(guī)模以上的非國有企業(yè) 。上述發(fā)現(xiàn)是否存在于規(guī)模以下的非國有企業(yè)中，是否存在于其他所有制企業(yè)中（如三資企業(yè)），以及是否在農(nóng)業(yè)、建筑業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)中存在，依然是一個未解之謎，未來的研究可以對此問題進行深入的探討。

另外，由于收集數(shù)據(jù)的困難，我們所用的數(shù)據(jù)僅僅是兩位數(shù)代碼分類的工業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)，難免分類過粗從而影響實證結論。而較為理想的數(shù)據(jù)是四位數(shù)代碼分類的工業(yè)行業(yè)，或者更為理想的是行業(yè)內(nèi)企業(yè)的數(shù)據(jù)。相信數(shù)據(jù)的改善將使實證更具吸引力，而計量結論也將更具說服力。

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[責任編輯 高惠琦]