鄭夢宇 汪彩君

(浙江工業(yè)大學 經(jīng)貿(mào)管理學院，浙江 杭州 310023)

近年來隨著中國經(jīng)濟進入了“新常態(tài)”，在新的經(jīng)濟模式下，傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式已逐漸失去了往日的優(yōu)勢。產(chǎn)業(yè)間布局不合理，生產(chǎn)能耗過高，生產(chǎn)要素配置效率過低，傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)長期處于“微笑曲線”的底端等情況，已然成為亟須解決的問題。在“脫虛向實”的經(jīng)濟大環(huán)境下，制造業(yè)的重新崛起，更是當前的重中之重。2015年《中國制造2025》的發(fā)布，對制造業(yè)的發(fā)展提出了更高的要求。電氣機械及器材制造業(yè)是其中一個重要的產(chǎn)業(yè)，2005年全國的電氣機械及器材制造業(yè)的工業(yè)總產(chǎn)值達到13901億元，到2013年，其工業(yè)總產(chǎn)值達到了62684億元，年均復合增長率達到了20.71%。因此，研究電氣機械及器材制造業(yè)的發(fā)展有著重要意義。

改革開放以來，浙江省經(jīng)濟一直位于全國前列，浙江省作為民營企業(yè)大省，產(chǎn)業(yè)中的各企業(yè)的經(jīng)營成果和生產(chǎn)效率在浙江省經(jīng)濟中就顯得尤為突出，其中電氣機械及器材制造業(yè)是其支柱型產(chǎn)業(yè)。因此，本文將使用中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的微觀數(shù)據(jù)，有針對性地研究浙江省的電氣機械及器材制造業(yè)的企業(yè)生產(chǎn)效率情況，并深入研究規(guī)模異質性對生產(chǎn)率的影響，最后基于實證分析結果，對浙江省電氣機械及器材制造業(yè)提出建議。

1 文獻綜述

近年來多數(shù)文獻的視角觸及微觀領域，文獻多聚焦于企業(yè)TFP。楊汝岱利用1998—2009年數(shù)據(jù)測算并分解制造業(yè)企業(yè)TFP，探究其增長來源。簡澤利用1998—2007年的數(shù)據(jù)測算四分位產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率時，發(fā)現(xiàn)在競爭激發(fā)的逃離競爭效應的作用下，競爭的增強促進了全要素生產(chǎn)率跨企業(yè)分布上四分位數(shù)以下全要素生產(chǎn)率的增長。

在關注生產(chǎn)率的同時，隨著新新貿(mào)易理論的逐漸完善，大多數(shù)學者開始意識到企業(yè)并非都是同質的。Melitz發(fā)表了關于異質性企業(yè)與行業(yè)資源配置效率的經(jīng)典論文,認為在存在異質性企業(yè)的情況下,國際貿(mào)易導致產(chǎn)業(yè)內(nèi)資源重新配置引起的福利提高是一個重要的貿(mào)易利益來源。這一理論的發(fā)表對學術界產(chǎn)生了重大的影響，也讓大多數(shù)學者的視角轉向了微觀領域。在西方經(jīng)濟學理論中，生產(chǎn)要素主要是指資本、勞動力、技術、土地，因此學者也是從這些方面來研究與異質性企業(yè)相關的問題的。Yeaple則假設企業(yè)的異質性是同質企業(yè)使用不同生產(chǎn)技術，雇用了不同的勞動力，使用了不同要素投入組合的結果。勞動力不同質也就是勞動力的異質性，在Yeaple的研究中也是企業(yè)異質性的根本原因。任曙明用上市企業(yè)數(shù)據(jù)，利用ACF方法測算了生產(chǎn)率，在企業(yè)層面考察了需求規(guī)模如何通過異質性研發(fā)投入支撐了生產(chǎn)率增長。他的研究表明，需求規(guī)模的擴大對生產(chǎn)率水平低的企業(yè)的影響超過了對生產(chǎn)率水平高的企業(yè)的影響，只有當需求規(guī)模超過門檻值后(Lnd>24.9780)，異質性研發(fā)投入增加才能促進生產(chǎn)率增長。白積洋從企業(yè)規(guī)模異質性視角出發(fā)，發(fā)現(xiàn)小型企業(yè)的專業(yè)化經(jīng)濟和競爭效應大于大中型企業(yè)。這一結論不僅反映了不同規(guī)模企業(yè)對制造業(yè)集聚影響的差異，也說明了小型企業(yè)對制造業(yè)集聚的重要性。汪彩君利用工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫，研究了技術異質性對產(chǎn)業(yè)集聚的影響。孫曉華以中國工業(yè)企業(yè)微觀數(shù)據(jù)中的2005—2007年企業(yè)數(shù)據(jù)為樣本，以企業(yè)的總資產(chǎn)作為規(guī)模指標，分別對三大不同要素密集度行業(yè)中的特殊產(chǎn)業(yè)企業(yè)進行了全要素生產(chǎn)率測算比較，并對其影響因素進行了實證分析，并構建了半對數(shù)模型研究企業(yè)規(guī)模對生產(chǎn)率的影響及作用機制，進而利用夏普里值分解方法測算了企業(yè)規(guī)模對生產(chǎn)率差異的貢獻。結果發(fā)現(xiàn)：在不同要素密集度的行業(yè)中，企業(yè)規(guī)模分布和生產(chǎn)率水平存在諸多差異。

在研究經(jīng)濟的過程中，大多數(shù)學者把省級區(qū)域作為研究目標，也有學者選擇縣區(qū)區(qū)域的指標來做研究，但是具體到某一行業(yè)，在細分到特定區(qū)域的文獻比較少。另一方面，國內(nèi)從企業(yè)異質性角度研究產(chǎn)業(yè)集聚的文獻較多，但是在異質性的視角下，對微觀企業(yè)的生產(chǎn)率和要素配置效率的研究較少。本文的創(chuàng)新之處有以下幾點：第一，由于工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)量龐大、繁雜，筆者在研讀文獻的過程中發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)學者使用本數(shù)據(jù)庫進行研究的過程中，多是只使用相應年份的截面數(shù)據(jù)，或者是只使用兩三年企業(yè)存續(xù)期的數(shù)據(jù)來進行研究，少有人使用時間跨度大、企業(yè)截面多的面板數(shù)據(jù)。另外，少有人對工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行清洗和匹配。第二，以往大量研究使用的是宏觀加總或行業(yè)數(shù)據(jù)，估計的是行業(yè)或全國總體的全要素生產(chǎn)率，無法區(qū)分個體企業(yè)的差異和異質性。本文使用的是跨度長、樣本容量大的制造業(yè)企業(yè)微觀數(shù)據(jù)，基于該數(shù)據(jù)估計出的是異質性的個體企業(yè)生產(chǎn)率，基于此進行后續(xù)分析可得出更準確的結論。第三，對于浙江省制造業(yè)產(chǎn)業(yè)而言，多是研究紡織業(yè)，少有人針對電氣機械及器材制造業(yè)企業(yè)進行專門研究，本文也彌補了這一空白。

2 數(shù)據(jù)清洗與處理

本文選取的企業(yè)數(shù)據(jù)來自1998—2013年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫，其樣本范圍為全部國有工業(yè)企業(yè)以及規(guī)模以上非國有工業(yè)企業(yè)。“規(guī)模以上”要求企業(yè)每年的主營業(yè)務收人在500萬元及以上，2011年該標準改為2000萬元及以上。每年的企業(yè)數(shù)也從1998年的165118家上升到2013年的344875家。從1998年到2013年，在這16年間，共有4297539家企業(yè)(每年所出現(xiàn)的企業(yè)數(shù)加總所得)，每年的指標數(shù)為45～140個。

中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫作為一個由中國國家統(tǒng)計局收集并維護的數(shù)據(jù)庫，它的優(yōu)點是樣本量大、指標多、時間跨度長。但是，它畢竟不是一個由學術機構發(fā)布的數(shù)據(jù)庫，因此在很多方面還不太符合學術研究的嚴格要求。聶輝華、肖利平研究發(fā)現(xiàn)其缺陷包括樣本匹配混亂、指標存在缺失、指標大小異常、測度誤差明顯和變量定義模糊等問題。另外，在該數(shù)據(jù)庫中，難以找到一個識別每個樣本企業(yè)的唯一特征來進行編碼。如果研究者沒有察覺到這些數(shù)據(jù)存在的缺陷，并且沒有采取有效的方法緩解或消除這些缺陷，那么就會對經(jīng)驗研究的結果產(chǎn)生負面影響，結果可能是不穩(wěn)健的，甚至會得出錯誤的結論。

Brandt等提出了解決辦法，即采用序貫識別法，對該數(shù)據(jù)庫進行了全面的匹配。處理數(shù)據(jù)庫的基本思路是，先利用法人代碼這一最基本的信息識別企業(yè)，如果法人代碼匹配不上或者法人代碼重復，則開始使用企業(yè)名稱進行匹配數(shù)據(jù)，如果企業(yè)名稱仍然匹配不上，則使用地區(qū)名稱、法人代表姓名、郵政編碼、行業(yè)代碼、主要生產(chǎn)的產(chǎn)品、開業(yè)年份進行進一步匹配。但是，楊汝岱認為Brandt的匹配方法會導致過寬的匹配，即本來不屬于一家企業(yè)，但卻被他們誤匹配成一家企業(yè)了。因此，楊汝岱使用的其他信息是“地縣代碼+電話號碼+成立年份”，發(fā)現(xiàn)這種匹配方法更加準確。

鑒于此，為了數(shù)據(jù)的可信度和清潔度，本文采用上述的兩種觀點，來分別對工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫進行清理和處理，根據(jù)得到的結果決定最后的清潔的企業(yè)面板數(shù)據(jù)。由于本文研究的是浙江省的經(jīng)濟狀況，且2004年之前的數(shù)據(jù)缺失較多，因此本文選擇2005—2013年的浙江省制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)指標。此外，由于行業(yè)分類代碼在2002年及2011年均有變動，而本文研究的企業(yè)數(shù)據(jù)大多是在2011年之前，因此將2011GB四位數(shù)行業(yè)分類對應到2002GB三位數(shù)行業(yè)分類，即根據(jù)國家統(tǒng)計局2003年頒布的《統(tǒng)計上大中小型企業(yè)劃分辦法(暫行)》而定。對于2013年的38產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，根據(jù)產(chǎn)業(yè)細分原則，將其相對應地改為39產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)。本文研究2005—2013年的浙江省企業(yè)數(shù)據(jù)，為了更好地進行研究，采用法人代碼、法人單位、登記注冊類型、工業(yè)增加值、工業(yè)總產(chǎn)值、本年應交增值稅、中間投入、全部從業(yè)人員年平均人數(shù)、固定資產(chǎn)凈值年平均余額等指標來描述企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營情況。

在工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中，浙江省在這9年間出現(xiàn)的企業(yè)數(shù)共59307家(未清洗之前、不重復法人單位名稱數(shù))。使用Brandt的方法，使用序貫識別法，并用Python3.7軟件編寫相應的代碼來運行，得到浙江省2005—2013年的清潔的企業(yè)數(shù)共10020家。使用楊汝岱的方法，用Python3.7軟件來運行處理，得到的浙江省2005—2013年清潔的企業(yè)數(shù)共13259家。經(jīng)過上述程序，在進行人工對比之后，也說明Brandt的方法會使得企業(yè)被進行過寬的匹配，使得原本不是一個企業(yè)的數(shù)據(jù)匹配到一家企業(yè)中去。因此，可以確認楊汝岱的方法是最有效的。在獲得清潔面板數(shù)據(jù)后，可知2005—2013年連續(xù)9年共出現(xiàn)13259家。因為數(shù)據(jù)庫原本存在指標缺失與異常的情況，本文借鑒謝千里等的剔除程序，對以下條件的觀測值進行剔除：(1)本文所用的財務指標缺失；(2)不符合一般會計準則的，增加值和銷售額的比值必須大于0小于1；(3)就業(yè)人數(shù)和固定資產(chǎn)凈值為正；(4)就業(yè)人數(shù)少于8個。此外，本文只研究中國制造業(yè)企業(yè)，因而刪除了非制造業(yè)行業(yè)的樣本。

經(jīng)過數(shù)據(jù)的篩選和清洗，得到清潔的浙江省面板數(shù)據(jù)后，再經(jīng)過相關測算，可知浙江省的電氣機械及器材制造業(yè)的工業(yè)總產(chǎn)值連續(xù)多年位于全省全部產(chǎn)業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值的前三。由于近年來紡織業(yè)研究的文獻過多，因此本文從電氣機械及器材入手，研究規(guī)模異質性下，全要素生產(chǎn)率的變化及差異。電氣機械及器材制造業(yè)的原始數(shù)據(jù)為35743家(9年的企業(yè)數(shù)總和)，從2005年的3132家，到2008年的5302家，再到2013年的3530家，可見企業(yè)數(shù)波動較大(具體見圖1)。經(jīng)過清洗、匹配和篩選后，去掉異常值、缺失值，最終得到的企業(yè)數(shù)為738家(包括在2005—2013年持續(xù)經(jīng)營的企業(yè))，如圖1所示。經(jīng)測算，2005—2013年，浙江省的電氣機械及器材制造業(yè)的工業(yè)總產(chǎn)值連續(xù)多年占浙江省制造業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值前三位，可知這一產(chǎn)業(yè)在浙江省的重要意義。由圖1可知，浙江省電氣機械及器材制造業(yè)在制造業(yè)總產(chǎn)值的比重是有波動的，比率的大致為8.63%～10.04%。雖然近年來比重依然較大，但是總體的趨勢在下降。下面將詳細分析浙江省這一產(chǎn)業(yè)的具體情況。

圖1 浙江省電氣機械及器材制造業(yè)企業(yè)數(shù)量和每年占總產(chǎn)值的比率

(來源：整理自《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》)

3 企業(yè)全要素生產(chǎn)率的計算與回歸分析

3.1 數(shù)據(jù)包絡分析

數(shù)據(jù)包絡分析是美國著名運籌學家Charnes等提出的一種效率評價方法，它把單輸入、單輸出的工程概念推廣到多輸入、多輸出同類決策單元(decision making unit，DMU)的有效性評價中，極大地豐富了微觀經(jīng)濟學中的生產(chǎn)函數(shù)理論及其應用技術，同時在避免主觀因素、簡化算法、減少誤差等方面有著不可低估的優(yōu)越性。DEA方法一出現(xiàn)就以其獨特的特點和優(yōu)勢受到了學者們的關注，無論在理論研究還是在實際應用方面都得到了迅速發(fā)展，并取得了多方面的成果，現(xiàn)已成為管理科學、系統(tǒng)工程和決策分析、評價技術等領域中一種常用而且重要的分析工具和研究手段。

本文也使用Malmquist模型來研究企業(yè)的生產(chǎn)效率問題。Malmquist指數(shù)最初由Malmquist Sten提出，1982年Caves等首度將該指數(shù)應用于生產(chǎn)率變化的測算，此后研究者將其與DEA理論相結合，因為它較好地刻畫了相對效率的動態(tài)變化。Malmquist指數(shù)在生產(chǎn)率測算中的應用日益廣泛，目前已被應用到各個領域。

根據(jù)DEA方法的基本原理，由觀察到的決策單元所構成的t期規(guī)模報酬不變的生產(chǎn)可能集為

(1)

由觀察到的決策單元所構造的t期規(guī)模報酬可變的生產(chǎn)可能集為

(2)

(3)

(4)

(5)

根據(jù)上述模型，當該指數(shù)值大于1時，表明從t期到t+1期全要素生產(chǎn)率呈上升趨勢，效率有所提高；當該指數(shù)值等于1時，表明t期到t+1期全要素生產(chǎn)率不變，效率未發(fā)生變化；當該指數(shù)值小于1時，表明從t期到t+1期全要素生產(chǎn)率呈下降趨勢，效率有所下降。

本文根據(jù)一般的做法，用工業(yè)總產(chǎn)值衡量生產(chǎn)函數(shù)中的產(chǎn)出，用就業(yè)人數(shù)衡量勞動投入，用固定資產(chǎn)凈值衡量資本投入。在測算全要素生產(chǎn)率之前，還必須對樣本中的所有名義變量進行價格指數(shù)平減，以期更真實地反映資本、勞動等要素對產(chǎn)出的貢獻。所有名義變量都以2004年工業(yè)總產(chǎn)值、中間投入品等采用浙江省工業(yè)品出廠價格指數(shù)進行平減，資本投入采用各省份固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)進行平減。其中，各種價格指數(shù)都來源于國家統(tǒng)計局的《中國統(tǒng)計年鑒》。

圖2 小規(guī)模、大中規(guī)模企業(yè)的TFP各年均值

(來源：由DEAP2.1測算得出)

從圖2可知，大中規(guī)模企業(yè)的TFP均值普遍大于小規(guī)模企業(yè)。且大中規(guī)模企業(yè)的TFP普遍大于1，說明這類企業(yè)的生產(chǎn)效率在逐年增加，這也符合規(guī)模經(jīng)濟理論。對于企業(yè)規(guī)模與生產(chǎn)率的關系，最早來源于亞當·斯密的分工理論，亞當·斯密認為“有了分工，同數(shù)勞動者就能完成比過去多得多的工作量”。后有學者馬歇爾提出規(guī)模經(jīng)濟理論，認為企業(yè)規(guī)模擴大意味著增加了專業(yè)化設備和生產(chǎn)能力，能夠實施更為細致的勞動分工，有利于企業(yè)降低生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效率。因此，圖2的測算也符合這些理論，說明大中規(guī)模企業(yè)易形成規(guī)模經(jīng)濟，再加之勞動分工更加專業(yè)化，能有效地降低成本、提高生產(chǎn)效率。2008—2009年，無論是小規(guī)模企業(yè)還是大中規(guī)模企業(yè)，其TFP均有顯著的下降趨勢，這與2008年的金融危機有一定關系。

3.2 模型構建及數(shù)據(jù)說明

本文研究的是微觀企業(yè)平衡面板數(shù)據(jù)，并以全要素生產(chǎn)率(TFP)作為被解釋變量，其中核心解釋變量為企業(yè)規(guī)模。這里用員工人數(shù)來劃分企業(yè)規(guī)模，根據(jù)我國工業(yè)企業(yè)規(guī)模劃分標準，就業(yè)人數(shù)在300人及以上的為大中規(guī)模企業(yè)，300人以下的為小規(guī)模企業(yè)。在模型中加入以下控制變量:

(1)資產(chǎn)負債率，是負債總額與資產(chǎn)總額的比值，是評價企業(yè)資本結構的重要指標之一，在不同的規(guī)模下，企業(yè)的資本結構會對其經(jīng)營理念、生產(chǎn)決策產(chǎn)生重大影響，從而影響企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。

(2)利潤率，反映了企業(yè)的盈利能力。利潤率較高的企業(yè)，其擁有更多的資金用于規(guī)模擴張、引進先進設備、吸引高技能人才、開發(fā)新產(chǎn)品，進而對生產(chǎn)率產(chǎn)生積極作用。

(3)企業(yè)年齡，通過統(tǒng)計年份減去企業(yè)成立年份來反映企業(yè)年齡。一般來說，企業(yè)年齡越長，說明這家企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)驗越豐富，從而對生產(chǎn)率起著促進的作用。

(4)所有制類型(Ownit)，是一個企業(yè)最基本的特質，由于產(chǎn)權關系、經(jīng)營環(huán)境和組織管理等方面的差異，不同的所有制組織結構會導致企業(yè)呈現(xiàn)出不同的生產(chǎn)模式、激勵機制和生產(chǎn)能力。在控制變量中，設置企業(yè)所有制虛擬變量若為外資企業(yè)，則該變量設為0，而內(nèi)資企業(yè)則為1。雖然外資企業(yè)的產(chǎn)權歸屬清晰，先進的技術和管理水平可能對生產(chǎn)率水平產(chǎn)生正向的影響，但是針對不同規(guī)模的企業(yè)，如對小規(guī)模企業(yè)而言，外資企業(yè)的組織架構和管理模式也不一定適應國內(nèi)的要素市場。因此，所有制的性質對生產(chǎn)率的影響是不確定的。

根據(jù)上述分析，本文建立以下計量模型：

Yit=α1Yit-1+α2Lnsizeit-1+α3Lnageit-1+α4Darit-1+α5Proit-1+α6Ownit-1+μi+εit

(6)

式中，Y、size、age、Dar、Pro、Own分別是TFP、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡、資產(chǎn)負債率、利潤率、所有制。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(小規(guī)模企業(yè))

(來源：由stata13.0統(tǒng)計可得)

表2 變量的描述性統(tǒng)計(大中規(guī)模企業(yè))

(來源：由stata13.0統(tǒng)計可得)

由表1、表2可知：在浙江省電氣機械及器材制造業(yè)中，就企業(yè)數(shù)量而言，小規(guī)模企業(yè)數(shù)量大于大中規(guī)模企業(yè)數(shù)量；就企業(yè)年齡而言，大中規(guī)模企業(yè)的存續(xù)期高于小規(guī)模企業(yè)；對企業(yè)的資本結構而言，大中規(guī)模企業(yè)的負債率高于小規(guī)模企業(yè)，但是大中規(guī)模企業(yè)的利潤率小于小規(guī)模企業(yè)。究其原因，大中規(guī)模企業(yè)需要大量的外部融資來擴大企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，如建設廠房、引進設備等，因此大中規(guī)模企業(yè)的負債率較高。在對樣本數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析后，發(fā)現(xiàn)大中規(guī)模企業(yè)的負債率均值已達到70.5%。

表3 各變量之間的相關關系矩陣(小規(guī)模企業(yè))

(來源：由stata13.0統(tǒng)計可得)

表4 各變量之間的相關關系矩陣(中大規(guī)模企業(yè))

(來源：由stata13.0統(tǒng)計可得)

由表3、表4可知，各個變量之間無嚴重的共線性。由于本文研究的是全要素生產(chǎn)率，通過malmquist指數(shù)來計算，具有動態(tài)性和延續(xù)性，因此采用GMM模型來進行回歸分析。結果見表5。

由表5可知，對于大中規(guī)模企業(yè)而言，其規(guī)模對全要素生產(chǎn)率起著正向的促進作用，這也說明了規(guī)模經(jīng)濟的重要性。隨著規(guī)模的擴大，引進先進的設備和技術型人才，攤薄生產(chǎn)成本，進而促進生產(chǎn)率的提高，說明形成了規(guī)模經(jīng)濟。然而，對于小規(guī)模企業(yè)而言，其規(guī)模對全要素生產(chǎn)率起著負向的消極影響，說明規(guī)模越小的企業(yè)，再擴大其規(guī)模反而對其生產(chǎn)率的影響是負向的，并不符合規(guī)模經(jīng)濟的理論，這可能是因為這些小規(guī)模企業(yè)大多是私營的小工廠、小作坊，即使擴大規(guī)模、擴大人數(shù)，但是缺乏大中型企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)驗、相應的生產(chǎn)設備、技術水平等，如果達不到相應的規(guī)格的話，即使增加人數(shù)，也無法有效地提高生產(chǎn)率。

表5 數(shù)據(jù)回歸分析表

(注: ***、**和*分別表示在1%、5%和10%的水平下顯著，括號中為z值。由stata13.0統(tǒng)計所得)

在控制變量方面，對于小規(guī)模和大中規(guī)模企業(yè)來說，其資產(chǎn)負債率均在1%水平上顯著為負，說明負債較多時，企業(yè)的資本結構不完善，資金鏈不易形成良好的循環(huán)，對企業(yè)的生產(chǎn)有著消極的影響。對于大中規(guī)模企業(yè)和小規(guī)模企業(yè)而言，企業(yè)的年齡對企業(yè)的全要素生產(chǎn)率都是正向促進的，這是符合預期的。這說明企業(yè)存續(xù)期越長，其積累的生產(chǎn)經(jīng)驗越豐富，產(chǎn)業(yè)內(nèi)企業(yè)間的“干中學”效應越大，進而對生產(chǎn)率有著促進作用。在所有制方面，大中規(guī)模的內(nèi)資企業(yè)有利于企業(yè)的發(fā)展，而對小規(guī)模企業(yè)而言，外資的引入有利于其發(fā)展。原因在于大中規(guī)模企業(yè)已然形成規(guī)模經(jīng)濟的良性生產(chǎn)模式，內(nèi)資企業(yè)有著深厚的發(fā)展背景和成熟的成長環(huán)境，其內(nèi)部組織架構和外部市場需求有機結合更加有利于企業(yè)的高效生產(chǎn)。而對小企業(yè)而言，如若外資這一新的血液注入，會讓其生產(chǎn)技術、設備等物質資料“煥然一新”，進一步促進企業(yè)生產(chǎn)率的提高。

4 結論

在我國經(jīng)濟下行、人口紅利消失等嚴峻的背景下，傳統(tǒng)行業(yè)的生產(chǎn)模式難以為繼，提高生產(chǎn)效率已然成為促進經(jīng)濟增長的有效方式。本文針對龐大的中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫進行清洗匹配，利用兩種有效方法，得到了清潔的面板數(shù)據(jù)，克服了企業(yè)數(shù)據(jù)庫雜亂的問題。通過對浙江省30個產(chǎn)業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值比率的測算，對浙江省電氣機械及制造業(yè)進行了專門的研究。并利用DEA—Malmquist指數(shù)模型，對浙江省電氣機械及制造業(yè)企業(yè)的TFP進行了動態(tài)的測算，再將企業(yè)分為大中規(guī)模、小規(guī)模這兩種類型，測算企業(yè)規(guī)模對全要素生產(chǎn)率的影響。綜上所述，本文提出以下幾點建議。

第一，電氣機械制造業(yè)作為浙江省的支柱型產(chǎn)業(yè)，其生產(chǎn)效率對浙江省的經(jīng)濟有著舉足輕重的作用，通過分析，可知大中規(guī)模企業(yè)的全要素生產(chǎn)率高于小規(guī)模企業(yè)，所以應重點關注大中規(guī)模企業(yè)的生產(chǎn)。

第二，浙江省作為民營企業(yè)大省，小規(guī)模企業(yè)的數(shù)量雖然多于大中規(guī)模企業(yè)，但是從分析結果來看，其并未形成一定的規(guī)模經(jīng)濟，因此提高規(guī)模對小企業(yè)來說并不是很好的路徑。其次，應注意其落后的產(chǎn)能，控制其融資的力度，縮小其生產(chǎn)效率上的差距。孫曉華認為中國工業(yè)部門中仍然存在著大量技術裝備水平較低、生產(chǎn)規(guī)模偏小、污染物排放和能源消耗偏髙的落后產(chǎn)能，嚴重影響了產(chǎn)業(yè)素質。因此，需要控制其發(fā)展進度，進一步嚴格市場準入禁止體制，完善法律法規(guī)，防止其成為“僵尸”企業(yè)，使得浙江省電氣機械制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)競爭能力進一步提升，進而對全國的電氣機械及制造業(yè)產(chǎn)業(yè)有一定的借鑒意義。

第三，注意企業(yè)資本結構，防止負債率過高造成資金鏈斷裂。要對不同規(guī)模的企業(yè)實施差異化的政策和稅收補貼，促進企業(yè)良性發(fā)展。還應注意提防地方保護主義勢力，并提倡企業(yè)“走出去”“引進來”，引進優(yōu)良外資，無論是跨國并購還是綠地投資，施加不同的政策加以引導。加強市場建設，促進內(nèi)外資企業(yè)良性競爭。