摘要：文章利用1998年-2013年工業(yè)企業(yè)數據庫計算了全要素生產率，并使用雙重倍分法來分離國內政策影響，分析國際金融危機對工業(yè)企業(yè)全要素生產率的真實影響。

關鍵詞：國際金融危機；全要素生產率

一、 引言

本文利用1998年～2013年工業(yè)企業(yè)的微觀數據，研究了國際金融危機前后，貿易部門企業(yè)的全要素生產率所受到的沖擊影響。

二、 研究綜述

許多學者將全球經濟失衡視為導致危機爆發(fā)的根本原因。自二戰(zhàn)以來，全球經濟至少發(fā)生了五次類似的失衡，而美國一直處于失衡的中心位置（中國經濟增長與宏觀穩(wěn)定課題組，2009）。因此，全球經濟失衡與金融危機的關系成為重要的研究課題。Bernanke（2008）基于全球儲蓄過量的論點，認為全球經濟失衡導致是金融危機的主要原因。他指出，發(fā)展中國家的儲蓄在通過貿易流向發(fā)達國家時，降低了發(fā)達國家的利率水平和融資成本，同時推高了發(fā)達國家的風險偏好。風險偏好的改變直接引導了風險追逐的行為，并最終誘發(fā)了國際金融危機。

在經濟增長過程中，全要素生產率起著舉足輕重的作用，與生產要素相比，它對于經濟增長的貢獻要更大。Hall和Jones（1999）的研究表明，1988年，世界人均GDP排名在前五的國家，其人均GDP是排名在末五位國家的31.7倍，但如果僅對比擁有相同TFP水平的國家，則該差距將縮小到不到4倍。由此可見，TFP的貢獻作用要遠遠大于要素投入。也正因為如此，不少學者和政策制定者都將其視為整個經濟增長的最根本動力。

圖1給出了1990年～2013年中國的TFP增長率的變化趨勢。由圖1可見，TFP出現了較為快速的增長。在20世紀90年代中前期，由于鄧小平南方談話和市場經濟體制的確立，經濟資源的配置效率得到了大幅提升，全社會的創(chuàng)新熱情也被大大激發(fā)。到90年代中后期，受宏觀調控和亞洲金融危機的影響，TFP的增長急速放緩，并一度出現了負增長。這種趨勢在21世紀初中國加入WTO后逐步得到扭轉。大批外資企業(yè)通過外商直接投資的方式進入中國，它們帶來的高技術及其產生的外溢顯著提升了中國的TFP水平。在這一階段，中國的TFP一直以較快的速度保持著增長（除了2003年受SARS影響外）。但是在2007年之后，美國發(fā)生次貸危機對中國影響逐步加大，TFP的增長率迅速回落。即使在國際金融危機影響告一段落后，這一下降趨勢仍然沒有停止。在2013年，中國的TFP增長率只有0.1%，而2014年中國TFP增長率甚至降至負值，為-0.1，也就是說，這兩年經濟效率不進反退。

三、 模型

國際金融危機爆發(fā)前，世界經濟在一段時間力經歷了穩(wěn)定的增長。中國GDP 增長率在2007年達到12%，經濟出現過熱的征兆。2008年年初，中國政府研究采取宏觀調控措施從而給經濟降溫。但2008年第三季度后國際金融危機失控，中國經濟受到沖擊。2009年進出口總額大幅下挫18.3%，截止2009年3月份經濟增長已跌至6%。為了應對此次國際金融危機對中國經濟的沖擊，中國政府于2008年11月開始陸續(xù)推出了四萬億經濟刺激政策。

在此背景下，考察國際金融危機對中國工業(yè)企業(yè)生產率的沖擊，就需要分離該時期內多種不同政策因素的影響。本文通過采取雙重倍差法（difference-in-difference），借助對照組的趨勢變化來分離這些因素對處理組的影響；一般的分組標準為：對照組和處理組可以存在固定的差別，但兩組的時間趨勢在國際金融危機前應該保持一致；同時，對照組和控制組都可以受到政策的影響，但危機沖擊只能影響處理組。

（1）處理組與對照組的劃分。本文選擇有出口業(yè)務的工業(yè)企業(yè)為處理組， 無出口業(yè)務的工業(yè)企業(yè)為控制組。具體來說， 當一個企業(yè)在1998年至2013年樣本期間任何一年的“出口交貨值”大于0時， 即被認為是有出口業(yè)務的企業(yè)，因而劃分為處理組；如果在數據樣本期間所有年份“出口交貨值”都為0，則該企業(yè)被劃分為控制組。如此劃分有如下兩個原因：

首先，在傳導機制方面。國際金融危機源于美國危機，并通過金融和貿易傳導到其他發(fā)達國家，并最終擴散到全世界。中國由于金融體系相對獨立，受金融危機的沖擊主要表現為貿易額大幅下降，受沖擊對象主要為涉外經濟部門。因此選擇有對外貿易的公司作為處理組可以較好的鎖定受本次危機沖擊最明顯和直接的企業(yè)。

其次，無論企業(yè)是否為出口企業(yè)，都受到了2008年經濟降溫政策和隨后的四萬億刺政策的影響。四萬億政策的推出并非專門出口行業(yè)和有出口業(yè)務的企業(yè)，所以處理組和對照組同時受到這些政策的影響，可以通過雙重倍分法從處理組分離出對照組的趨勢影響。

（2）沖擊前后時段的劃分。次貸危機在2007年第三季度在美國爆發(fā)，并逐漸蔓延到全球，演變?yōu)閲H金融危機。中國作為發(fā)展中國家屬于本次危機的外圍，出口貿易受到最顯著的沖擊。如圖2和圖3所示，中國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的出口交貨總值在2007年以前均保持上升態(tài)勢，但從2008年開始下降，并在2009年隨著危機影響的加深大幅下降；2009年以后，出口交貨總值開始反彈。圖2為所有規(guī)模工業(yè)企業(yè)1998年～2013年期間的簡單平均全要素生產率。1998年～2007年全要素生產率持續(xù)增長，但在2008年急劇下滑，在2009年進一步降低觸及谷底，隨后開始反彈，但反彈后全要素生產率水平仍然大幅低于危機前水平。

圖2和圖3顯示，出口交貨總值和平均全要素生產率均在2007年達到高點后，在2008年和2009年間大幅下降。這表明全要素生產率的急劇下滑很有可能是出口受到沖擊引起的，因此本文以2007年底作為時點，2007年及以前劃分為危機前時段，2008年及以后劃分為危機后時段。

（3）模型設定。對全部樣本進行對照組和處理組的劃分，并按照前述時間時點劃分為危機時段前后，并采用雙重倍差法分離多種政策因素的影響，甄別國際金融危機對中國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)生產率的沖擊。因此，本文運用以下非平衡面板雙重倍差（unbalanced panel difference-in-difference）模型來考察國際金融危機對中國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)生產率的影響：

Yit=？茁0+？茁1*Treatedit*Ait+？茁2*Xit+ui+？姿t+？著it（1）

上式中，下標i 代表個體樣本，t 代表時間；因變量Yit為估計出來的全要素生產率等效率指標；Treatedit是虛擬變量，劃分對照組和處理組（Treatedit=0表示對照組，Treatedit=1表示處理組）；Ait也是虛擬變量，劃分國際金融危機前后（Ait=0表示國際金融危機發(fā)生前，Ait=1表示國際金融危機沖擊后）；交叉項Treatedit*Ait的系數衡量金融危機對中國規(guī)模以上非工業(yè)企業(yè)的真實沖擊。Xit為外生控制變量，ui捕捉個體差異，？姿t控制時間趨勢。利用樣本的多期信息，分組虛擬變量與分時段虛擬變量可以分別由個體固定效應ui和時間固定效應？姿t捕捉，因此不再進入模型。

四、 數據及統(tǒng)計描述

1. 數據來源和其他外生控制變量。本文所用數據來自于中國國家統(tǒng)計局1998年～2013年的全國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)調查。調查的對象是規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)，其中包括所有國有企業(yè)以及年主營業(yè)務收入達到500萬元及以上的非國有工業(yè)企業(yè)，與《中國統(tǒng)計年鑒》的工業(yè)部分和《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》中的統(tǒng)計范圍一致。

本文所用其他外生控制變量如表1所示。

表1中， lnTFP表示企業(yè)生產率；lnInterest表示企業(yè)的利息支付；lnTax表示企業(yè)的納稅額。

2. 生產率的估計。全要素生產率是衡量生產效率最為理想的指標，產出的增長扣除投入增長之外就是全要素生產率的增長。全要素生產率反映了生產中投入要素的單位平均產出，即投入要素轉化為最終產出的總體效率，可以說經濟增長的核心就是全要素生產率的增長（王志剛、龔六堂、陳玉宇，2006）。雖然全要素生活率通常被用來表示技術水平，但這不是一個準確的描述。全要素生產率除了與技術進步相關，也反映了生產過程中的知識水平、管理技能、制度環(huán)境等多方面因素，因此全要素生產率是整體生產效率率水平的反應。

經典的對全要素成產率的測算是從估計生產函數開始的。早期對對生產率的估計通常是在國家或者產業(yè)等宏觀層面進行的，主要關注全要素生產率在經濟增長中的作用，其主要目的在于揭示不同經濟體之間的生產率水平。此類研究起始于Solow的增長理論。與此對應的，微觀估計方法主要的是從企業(yè)的生產決策過程入手。由于企業(yè)自身的生產率水平在一定程度上是已知的，企業(yè)根據自身的生產率水平做出決策，選擇最優(yōu)的要素投入水平。這會導致計量估計中的內生性問題，這些可觀測要素投入系數的OLS估計量就是有偏的（Ackerberg、Caves & Frazer，2006）。使用微觀企業(yè)數據估計生產函數最重要的就是處理這一內生性問題。

五、 實證結果

本文主要考察國際金融危機對于工業(yè)企業(yè)全要素生產率的沖擊。表2給出了（1）時的主要估計結果。其中，本文主要關注分組虛擬變量和分時虛擬變量的交叉項的估計結果。在回歸方程（1）中，交叉項的參數估計是顯著的，并且其系數估計是負的，表明金融危機對工業(yè)企業(yè)全要素生產率有負面的影響，平均而言危機導致企業(yè)的全要素生產率下降了10.5%?；貧w方程（2）顯示，利息支付對于生產率的影響為正。由于利息支付通常作為衡量企業(yè)的融資約束的變量，越高的利息支付表明企業(yè)有能力獲得更多的貸款，所以融資約束越低。所以，回歸方程（2）表明企業(yè)的融資約束較低，則全要素生產率越高，平均提升全要素生產率1.6%。方程（3）表面，稅收對于企業(yè)全要素生產率的影響為正。FDI通常被認為是提升全要素生產率的重要因素，回歸方程（4）用外資占比來衡量FDI的水平?；貧w結果表明外商直接投資較高的企業(yè)有更高的全要素生產率。

其他控制變量包括地區(qū)虛擬變量（東部、中部、西部和東北部）和所有制類型虛擬變量（國有企業(yè)、私營企業(yè)、外資企業(yè)和其他）。

從表3可見，回歸方程（1）～（3）中的因變量依次為全要素生產率、實際產出和利潤率，以多種指標衡量企業(yè)的效率，并測試主要結果的穩(wěn)健性?；貧w方程（2）～（3）表明金融危機對于企業(yè)的實際產出都具有負的影響，且統(tǒng)計估計上是顯著的。

六、 結論

2008年的國際金融危機對中國的經濟發(fā)展產生了重大的影響。本文利用1998年～2013年工業(yè)企業(yè)數據庫計算了生產率，并使用雙重倍分法來分離國內政策影響，以此甄別國際金融危機對工業(yè)企業(yè)全要素生產率的真實影響。本文研究發(fā)現，金融危機對于有出口業(yè)務的工業(yè)企業(yè)的全要素生產率有負面的影響，平均而言危機導致企業(yè)的全要素生產率下降了10.5%。本文提出了國際金融危機對于中國經濟的長期影響，即金融危機過后，被沖擊工業(yè)企業(yè)的生產率出現了下降，本文的觀點得到了實證檢驗的支持。以前我們通常只是通過國際金融危機造成的短期波動這一視角來認識國際金融危機對中國經濟產生的負面影響，而國際金融危機導致的企業(yè)生產率下降對中國企業(yè)的產出和效率是一種長期的影響。本文分析了金融危機造成企業(yè)生產率下降的潛在原因，在未來可能面對的國際金融危機中，可以通過適當的措施來降低相關風險的負面影響。

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作者簡介：何雨澤（1986-），男，漢族，吉林省長春市人，北京大學光華管理學院博士生，研究方向為金融危機、企業(yè)效率、創(chuàng)新。

收稿日期：2017-06-11。