阮立遙

摘要：本文通過LP法回歸出制造業(yè)TFP，對“中國全要素生產(chǎn)率之謎”進行了驗證，并構(gòu)造了企業(yè)進入退出的動態(tài)模型，在通過特征事實對參數(shù)估計之后，通過模擬2008年企業(yè)進入的沖擊，擬合出了穩(wěn)態(tài)情況下行業(yè)面對大規(guī)模企業(yè)進入時的TFP變動情況，并與事實進行了比較。

關(guān)鍵詞：全要素生產(chǎn)率 企業(yè)的進入與退出 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)的研究與試驗發(fā)展投入（R&D）不斷擴大，而學(xué)者們通過不同的估算方式測度出來的中國TFP（全要素生產(chǎn)率）卻在不斷下滑。根據(jù)統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)，在2008年，除了工業(yè)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率下降之外，企業(yè)的數(shù)量迎來了一個激增的過程。除2004年因為第一次工業(yè)普查完善了統(tǒng)計核算的精確度而導(dǎo)致進入數(shù)量劇增之外，正常年份企業(yè)純進入數(shù)大致在2—3萬，然而在2008年，企業(yè)純進入數(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)進入行業(yè)，因此拉低了行業(yè)的平均值。為了驗證這一猜想，則需考察企業(yè)的進入退出對全要素生產(chǎn)率的影響。

二、企業(yè)進入退出與全要素生產(chǎn)率

企業(yè)的進入退出又叫企業(yè)更替，是產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學(xué)中的一個重要概念，反映了市場的基本特征之一。企業(yè)的進出對于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)的可得性，國內(nèi)外學(xué)者往往測算工業(yè)企業(yè)，尤其是制造業(yè)的進入退出對TFP的影響。如周黎安等（2006）采用1995—2003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變動可劃分為企業(yè)自身生產(chǎn)率增長和企業(yè)進入退出的動態(tài)過程這兩個部分。毛其淋等（2013）通過1998—2006年中國工業(yè)企業(yè)微觀數(shù)據(jù)測算了TFP，并將企業(yè)進出理解為替代關(guān)系，運用Baldwin&Gu（2003）發(fā)展的BG分解法測算了企業(yè)的純進入效應(yīng)，并認(rèn)為進入效應(yīng)對于全要素生產(chǎn)率的發(fā)展存在較為顯著的效果。

綜上，筆者提出猜想，新進企業(yè)由于TFP較低，因此其進入效應(yīng)會對行業(yè)TFP造成負(fù)面影響，但在未來因為學(xué)習(xí)效應(yīng)新進入企業(yè)會逐漸抬高行業(yè)TFP；而退出企業(yè)因為TFP較低被淘汰，其退出效應(yīng)會對行業(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)進入效應(yīng)增大，且對長期造成了影響，以至于TFP呈現(xiàn)了負(fù)增長。筆者將通過微觀數(shù)據(jù)驗證以上猜想，并構(gòu)建模型，進行數(shù)字檢驗。

三、數(shù)據(jù)的處理與基本特征事實

（一）數(shù)據(jù)處理

本文采用的樣本是1998—2007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200萬觀測值，經(jīng)過數(shù)據(jù)清理，約有160萬觀測值，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%，因此具有相當(dāng)?shù)拇硇?，是除了?jīng)濟普查數(shù)據(jù)庫外最大的企業(yè)級數(shù)據(jù)庫。

通過計量軟件stata將數(shù)據(jù)處理為非平衡面板數(shù)據(jù)，需要識別不同年份的相同企業(yè)。盡管每個企業(yè)都有法人代碼，但考慮到法人代碼變動而企業(yè)并未退出從而可能造成的企業(yè)狀態(tài)識別錯誤，故借鑒毛其淋等（2013）的處理方式，通過包括電話、郵編、行業(yè)代碼等信息進行匹配，并以此修正原始法人代碼，提高數(shù)據(jù)精確度。

對于企業(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期進入。根據(jù)上述定義，1998—2007年各期退出企業(yè)共214453家，進入企業(yè)共339865家。Nt為t-1期到t期間進入的企業(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①與半?yún)?shù)LP法②等。根據(jù)數(shù)據(jù)獲取的難易程度與數(shù)據(jù)觀測量的保留度，OP法盡管在數(shù)據(jù)上計算較為精準(zhǔn)，但因為其中所需要的變量投資在數(shù)據(jù)庫中并不存在，而以間接方式進行估算將會使得超過一半的樣本沒有對應(yīng)投資數(shù)據(jù)，因此會導(dǎo)致結(jié)果的偏差，而LP估計法所需數(shù)據(jù)較為完備，故使用LP法。

對于資本存量K，采用魯曉東等（2012）的方式，用固定資產(chǎn)合計指標(biāo)作為資本存量K的估計，并經(jīng)過各省資本存量平減指數(shù)進行平減?；貧w方程的主要變量為企業(yè)工業(yè)增加值的對數(shù)InY、職工數(shù)量對數(shù)InL、資本存量的對數(shù)InK、中間品投入的對數(shù)InM與企業(yè)存續(xù)時間age，各變量統(tǒng)計描述見圖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)平均計算③如圖2所示：

（三）數(shù)據(jù)庫的特征事實

1、學(xué)習(xí)追趕效應(yīng)的驗證

在計算了全行業(yè)的平均TFP與各年進入的企業(yè)的平均TFP之后，我們得到了一個與毛其淋等（2012）類似的結(jié)論，即新進企業(yè)第一年進入的TFP普遍低于行業(yè)平均，而在之后逐漸上升（表1），且企業(yè)在新進入的1—3年退出率較大（表3）。毛其淋等將其歸因于企業(yè)的追趕效應(yīng)，為了檢驗這一點，筆者將1999年新進入的企業(yè)進行了拆分，按照退出年份分別計算了存續(xù)一年到十年以上的企業(yè)的TFP（表2），發(fā)現(xiàn)新進入企業(yè)的TFP隨著時間的增長或許并非是追趕效應(yīng)，而是市場淘汰的結(jié)果。

從圖3可以看到，1999年新進入的企業(yè)中，企業(yè)存續(xù)時間越長，第一年TFP越大，而TFP較小的企業(yè)將會在進入后的前幾期退出，且退出前TFP持續(xù)下降，但新進企業(yè)本身的TFP增長并不明顯。因此在位時間越長的企業(yè)，進入時本身的TFP就處在一個較高的位置，而TFP較低的企業(yè)則會在進入后的幾年內(nèi)淘汰。因此新進企業(yè)更多的是一個“強者恒強，弱者恒弱”的局面，而新進企業(yè)的平均TFP之所以隨著時間增長，在于低TFP的企業(yè)被淘汰之后平均水平的上漲。

盡管如此，新進入企業(yè)在第一年TFP低于行業(yè)平均TFP仍得到了驗證，說明企業(yè)的進入確實會對行業(yè)的平均TFP有一個負(fù)向的作用。

2、死亡陰影效應(yīng)的驗證

在計算了行業(yè)每年退出企業(yè)從1999年到退出時的平均TFP之后，由圖4可得，退出企業(yè)在退出前的TFP持續(xù)下降，并在遠(yuǎn)低于行業(yè)平均TFP的地方退出，因此死亡陰影效應(yīng)確實存在，退出企業(yè)會對行業(yè)的平均TFP有一個正向的作用。

3、進入效應(yīng)與退出效應(yīng)的數(shù)值計算

微觀數(shù)據(jù)庫使得直接計算企業(yè)的進入與退出對行業(yè)TFP增長影響的程度成為了可能。在計算企業(yè)的進入退出產(chǎn)生的影響前，首先引入Fosteretal（1998）分解法，即將行業(yè)總體生產(chǎn)率的增長分解為存活企業(yè)、新進入企業(yè)以及退出企業(yè)造成的生產(chǎn)率增長，分解方式如下：

通過回歸出來的各個企業(yè)的TFP可求得每年單純由該年新進入與退出的企業(yè)所導(dǎo)致的TFP增長變化，即進入效應(yīng)與退出效應(yīng)，結(jié)果如表4所示④：

易得，進入效應(yīng)大體為負(fù)，退出效應(yīng)大體為正，且企業(yè)的進入效應(yīng)大致上略高于企業(yè)退出效應(yīng)。

綜上，我們根據(jù)特征事實，初步驗證了之前的猜想，即一般情況下單純考慮當(dāng)期，企業(yè)進入會降低行業(yè)的TFP，而企業(yè)退出會提高行業(yè)的TFP，因此當(dāng)某一年的進入企業(yè)數(shù)量因為某種原因激增時，行業(yè)的TFP可能會下降，可初步解釋中國全要素生產(chǎn)率之謎。為使解釋更有說服力，筆者在接下來將嘗試構(gòu)建企業(yè)進入退出的動態(tài)模型，并進行數(shù)字檢驗，考察它在穩(wěn)態(tài)情況下遭受到類似2008年的企業(yè)數(shù)量激增的沖擊時，TFP變化率的變動情況。

四、模型構(gòu)建與數(shù)字檢驗

（一）模型的構(gòu)建

根據(jù)數(shù)據(jù)特征事實，在位兩年以上的企業(yè)退出率低于新進入企業(yè)前兩年的退出率，因此不妨設(shè)γ為在位兩年以上企業(yè)的退出率，λ為新進入企業(yè)前兩年的退出率，Nt為t-1期到t期間進入的企業(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)，構(gòu)建模型：

（二）模型的穩(wěn)態(tài)驗證與求解

（三）基于特征事實的參數(shù)估計

在確定穩(wěn)態(tài)存在之后，需要通過對參數(shù)進行估計，才能進行數(shù)字檢驗。

之前已經(jīng)提到，設(shè)新進企業(yè)前兩年退出率為，三年及以上企業(yè)退出率為，根據(jù)表3的數(shù)字，可設(shè)λ=0.2，γ=0.1。

對于NNt與XXt，需要計算PNt與ANt，以及PXt與AXt。為簡便運算，將規(guī)模分成四類，依循中國分類標(biāo)準(zhǔn)，定義從業(yè)人員20人以下或營業(yè)收入300萬元以下為微型企業(yè)，從業(yè)人員20人及以上，且營業(yè)收入300萬元及以上為小型企業(yè)，從業(yè)人員300人及以上，且營業(yè)收入2000萬元及以上為中型企業(yè)，從業(yè)人員1000人以上及營業(yè)收入40000萬元以上為大型企業(yè)。通過計算，得到表5與表6：

從上面兩張表中可以看出，NNt長期保持在-1左右，而XXt-1則往往在-0.8左右變化。在數(shù)字檢驗中，假設(shè)分布不變，則可以設(shè)NNt=NN=-1，XXt=XX=-0.8。

將相應(yīng)的參數(shù)代入方程，則企業(yè)進入退出效應(yīng)為：

（四）模型的數(shù)字檢驗

在穩(wěn)態(tài)狀態(tài)下，模擬2008年情況，假設(shè)某一期突然出現(xiàn)了大規(guī)模的企業(yè)進入，且在之后保持長期的較大規(guī)模，即N1=4Q，N2=2Q，Nt=1.5Q（t≥3），此時N0=Q，S0=7.2Q，假定βt=0.027777778，結(jié)果如表7與圖5所示。

易得，當(dāng)面對沖擊時，由于進入效應(yīng)NN·，增大，行業(yè)的進入效應(yīng)快速擴大，而退出效應(yīng)因為存在滯后，在沖擊發(fā)生的當(dāng)期基本不變，因此導(dǎo)致當(dāng)期Δtfp為負(fù)，致使行業(yè)TFP在沖擊的當(dāng)期大幅下降。而在在發(fā)生沖擊后的兩到三期后，因為兩期較大規(guī)模新進入的企業(yè)的退出率的疊加，企業(yè)的退出效應(yīng)會增大，Δtfpt會有一個小幅的上升，但總體上仍然沒有回到過去水平。在長期來看，整個行業(yè)會根據(jù)新的每年進入企業(yè)數(shù)量達(dá)到一個新的穩(wěn)態(tài)，然而在達(dá)成穩(wěn)態(tài)前，由于Δtfp是一個向上收斂到0的過程，因此在重新到達(dá)穩(wěn)態(tài)前，在βt保持不變的情況下，Δtfp將長期處在小于0的狀態(tài)，這意味著中國的TFP將長期處于一個緩慢下降的過程。另外，由于進入退出效應(yīng)與進入退出率有關(guān)，隨著企業(yè)的不斷進入，留存企業(yè)的總數(shù)在不斷增加，造成了進入退出效應(yīng)在程度上不斷下降，這將延長回歸穩(wěn)態(tài)的時間。

假定2007年的TFP為3.316（即LP法回歸出2007年TFP），通過Δtfp做出未來TFP的變動趨勢（圖6），與高帆教授的DEA擬合結(jié)果比對（圖7），可得趨勢大致一致，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Foster et al.（1998）分解法的改進，基于1998—2007年中國制造業(yè)微觀數(shù)據(jù)庫的特征事實，驗證了企業(yè)的進入與退出對于行業(yè)整體TFP的影響，構(gòu)建了合理的動態(tài)模型，并通過數(shù)字檢驗，使得估算出來的TFP變動趨勢與現(xiàn)實的變動趨勢較為一致，使得本模型較為成功的對中國全要素生產(chǎn)率之謎的產(chǎn)生做出了一個較為合理的解釋。

本次研究的意義在于構(gòu)建企業(yè)的進入退出模型，為國內(nèi)首批實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理。在現(xiàn)實層面，揭示了中國全要素之謎部分源于2008年的大量企業(yè)進入，而這種沖擊又源于中國當(dāng)年的四萬億救市計劃，因此在一定程度上反映了投入與政府介入對于全要素生產(chǎn)的傳導(dǎo)機制，這便從實證印證了宋錚（2011）、白重恩（2014）與蔡昉（2016）的觀點，即政府的高投入與因介入導(dǎo)致的對“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)然這個模型還有值得改進的地方。為了加強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)，包括每年進入的企業(yè)數(shù)量不變、NNt與XXt不變、βt不變等。上述假定在一定程度上也使得模型削弱了對現(xiàn)實的解釋力度，在未來的研究中，我們可以通過放寬其中假設(shè)進行拓展。

比如，放寬企業(yè)進入數(shù)量假設(shè)，設(shè)存企業(yè)數(shù)量逐年增加，企業(yè)的進入退出的占比在數(shù)值上不斷下降，而其占比又與進入退出效應(yīng)的大小相關(guān)，則此時企業(yè)的進入退出效應(yīng)將趨向于0，TFP的變動將僅與企業(yè)自身的TFP增長有關(guān)。

另外，我們可以從宋錚（2011）與蔡昉（2016）的觀點做進一步的猜想，假定NNt與XXt-1在沖擊的時候非恒定，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)進入市場，反映在企業(yè)的進入上時，會使得全要素生產(chǎn)率分布向小的方向偏移，則NNt的負(fù)值增大，進入效應(yīng)擴大；反映在企業(yè)的退出上，因為阻礙了較小生產(chǎn)率的企業(yè)退出，全要素生產(chǎn)率將會向大的方向偏移，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，下降的趨勢也將更為持久，幅度也更大，可更好地貼近現(xiàn)實。

注：

①Olley&Pakes（1996）的估算方法，主要特點是使用投資作為企業(yè)受到生產(chǎn)率沖擊時的調(diào)整變量。

②Levinsohn&Petrin（2003）的方法，采用企業(yè)的中間品投入作為受到生產(chǎn)率沖擊時的調(diào)整變量。

③依照毛其淋等（2013），通過市場份額，即銷售額占比加權(quán)。

④2004年因為統(tǒng)計問題，使得大批未被記入的企業(yè)出現(xiàn)，因此進入效應(yīng)有了一個大幅度的提高，但是因為本身企業(yè)進出并沒有發(fā)生太大變化，因此反應(yīng)在TFP測算中，2004年的TFP并沒有明顯的變化，但留存企業(yè)的TFP增長將會被高估。

⑤其實可簡寫為，即將N看做常量，結(jié)果一致，但無法體現(xiàn)動態(tài)演化過程。

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