劉朝煜 周之瀚 黃桂田

內(nèi)容提要：本文通過建立包含代表性家庭、制造業(yè)企業(yè)和潛在企業(yè)的三部門動態(tài)一般均衡模型，刻畫了企業(yè)在產(chǎn)品生產(chǎn)和研發(fā)創(chuàng)新領域的競爭，并在世界銀行2012年中國企業(yè)調查數(shù)據(jù)的基礎上，運用廣義分位數(shù)回歸方法實證檢驗制造業(yè)企業(yè)的集約化生產(chǎn)水平與競爭環(huán)境之間的聯(lián)系?；貧w結果表明：首先，制造業(yè)企業(yè)是否下設多個機構及其所在城市共同構成企業(yè)競爭環(huán)境的有效工具變量；其次，制造業(yè)企業(yè)集約化生產(chǎn)水平與企業(yè)競爭環(huán)境之間具有顯著的正相關關系，并且這一關系加總至制造業(yè)產(chǎn)業(yè)層面后依然成立；最后，機制分析表明制造業(yè)企業(yè)競爭環(huán)境對集約化生產(chǎn)水平的影響將通過企業(yè)的實際創(chuàng)新績效進行傳導。本文的實證結果有效地印證了理論模型的結論，并為政府改善制造業(yè)企業(yè)競爭環(huán)境及引導企業(yè)創(chuàng)新提供了合理的支撐。

一、問題提出

企業(yè)競爭在推動技術革新和提高生產(chǎn)效率之外還能帶來什么？對這一問題的回答可以引出諸多關于競爭與企業(yè)成長、市場培育、產(chǎn)業(yè)發(fā)展等范疇的關系及機制的深層次討論，研究的關鍵環(huán)節(jié)則是梳理競爭的影響將會如何傳導至企業(yè)生產(chǎn)過程，原因在于競爭只有作用于企業(yè)的生產(chǎn)過程，才能真正成為決定企業(yè)發(fā)展的內(nèi)生化因素，因此對于廣域視角下的產(chǎn)業(yè)研究而言，厘清企業(yè)競爭與生產(chǎn)績效之間的復雜作用機制就顯得尤為重要。在現(xiàn)實層面中，新時期中國不僅需要“建設高標準市場體系，完善公平競爭制度”“強化競爭政策基礎地位”，還需要“建立以企業(yè)為主體、市場為導向、產(chǎn)學研深度融合的技術創(chuàng)新體系”(1)2019年10月，黨的十九屆四中全會通過的《中共中央關于堅持和完善中國特色社會主義制度 推進國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化若干重大問題的決定》，對于加快完善社會主義市場經(jīng)濟體制進行了明確的部署。。由此可見，競爭已上升到中國特色社會主義市場經(jīng)濟體制機制的高度，同時，競爭性市場中企業(yè)的創(chuàng)新主體地位也得到確認。有鑒于此，本文將嘗試通過理論和實證研究，深入剖析制造業(yè)企業(yè)競爭和創(chuàng)新的實際生產(chǎn)績效及傳導機制，旨在為推動制造業(yè)升級的相關產(chǎn)業(yè)政策明確著力方向。

與已有研究相比，本文的邊際貢獻主要有以下三點：第一，本文結合中國經(jīng)濟運行實際對阿西莫格魯?shù)?Acemoglu et al.，2018)[1]的理論模型進行了兩方面的擴展——在勞動力要素之外引入資本要素，展現(xiàn)了資本與勞動力要素之間的互補關系；引入中間產(chǎn)品的壟斷競爭，突出了產(chǎn)品異質性與制造業(yè)企業(yè)的潛在市場勢力。第二，本文運用廣義分位數(shù)回歸(GQR)的方法，驗證了企業(yè)是否下設多個機構及其所在城市共同作為企業(yè)競爭環(huán)境的工具變量的可行性，豐富了制造業(yè)企業(yè)競爭環(huán)境的研究視角。第三，本文結合理論模型和實證回歸分析論證了制造業(yè)企業(yè)競爭環(huán)境通過創(chuàng)新績效影響其集約化生產(chǎn)水平的傳導機制，從而為制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級明晰了微觀基礎。

本文之后的結構安排如下：第二部分梳理相關文獻研究，第三部分構建制造業(yè)企業(yè)集約化生產(chǎn)水平的指標及動態(tài)一般均衡理論模型，第四部分展示本文實證研究使用到的數(shù)據(jù)、變量和計量方法，第五部分詳細匯報基礎回歸、穩(wěn)健性檢驗和機制分析的結果，第六部分為結論與展望。

二、文獻綜述

競爭是經(jīng)濟學古老而又重要話題之一，由競爭延伸開來的課題幾乎涵蓋了現(xiàn)代經(jīng)濟學的所有領域，包括微觀市場結構、企業(yè)創(chuàng)新決策、生產(chǎn)要素配置、宏觀經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)發(fā)展變遷、社會福利創(chuàng)造等。為緊扣研究主題，本文著重梳理了競爭影響企業(yè)實際生產(chǎn)和創(chuàng)新過程的相關文獻。

在競爭影響企業(yè)實際生產(chǎn)方面，企業(yè)在競爭出現(xiàn)時第一時間即會考慮這種競爭如何對產(chǎn)品利潤產(chǎn)生沖擊，進而根據(jù)沖擊的大小和方向調整生產(chǎn)決策，故競爭會直接對企業(yè)的生產(chǎn)績效[2-3]、市場表現(xiàn)[4-6]以及長期增長路徑[7-8]等方面產(chǎn)生影響。在調整利潤策略以及給定技術水平的基礎上，企業(yè)的要素投入結構[9]、生產(chǎn)組織方式[10]等可能相應發(fā)生變化，因此競爭也有可能對企業(yè)全要素生產(chǎn)率[11]、要素市場均衡[12-13]等具有潛在作用。以上文獻從不同的角度論證了競爭的內(nèi)生化表現(xiàn)，突出了競爭對企業(yè)生產(chǎn)過程的影響，從而啟發(fā)了本文探討競爭的實際生產(chǎn)績效的研究思路。

除此之外，競爭還有可能改變企業(yè)的非直接性生產(chǎn)活動，如研發(fā)創(chuàng)新活動[14-16]。當不同企業(yè)的產(chǎn)品差異化程度縮小，既有生產(chǎn)技術不斷被普及和標準化，同一種產(chǎn)品的可替代品增多之后，企業(yè)通常尋求生產(chǎn)技術和產(chǎn)品種類的創(chuàng)新以擺脫競爭困境。不僅如此，企業(yè)創(chuàng)新是否能夠取得成功[17-19]、創(chuàng)新的收益是否能覆蓋成本[20-21]、是否與其他企業(yè)合作創(chuàng)新[22-23]等等同樣受到競爭關系的制約。這部分文獻重點關注競爭對企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的影響，與探討競爭對企業(yè)實際生產(chǎn)的影響的文獻相比，二者既相互區(qū)別，但又存在一定的聯(lián)系，共同刻畫了競爭影響企業(yè)的實際生產(chǎn)和非生產(chǎn)活動的總過程。

有鑒于此，本文擬將以上兩支文獻的研究思路結合起來，探討企業(yè)競爭環(huán)境通過創(chuàng)新績效對集約化生產(chǎn)水平產(chǎn)生影響的方向和渠道，從而在已有文獻的基礎上形成完整的制造業(yè)企業(yè)競爭效應傳導機制。接下來，本文將嘗試借助動態(tài)一般均衡模型來展現(xiàn)競爭效應的傳導機制，同時結合世界銀行2012年中國企業(yè)調查(2)以下簡稱“世行調查”或“調查”。數(shù)據(jù)與廣義分位數(shù)回歸的方法對這一機制進行實證檢驗。

三、理論模型

為了在理論上闡明制造業(yè)企業(yè)競爭環(huán)境對集約化生產(chǎn)水平的影響機制，本文將以阿西莫格魯?shù)?2018)[1]和阿吉翁等(Aghion et al.，2016)[24]所建立的中間品生產(chǎn)企業(yè)與潛在企業(yè)進行生產(chǎn)和創(chuàng)新競爭的理論模型為基礎，構建一個涵蓋制造業(yè)企業(yè)、潛在企業(yè)和代表性家庭三類市場主體的動態(tài)一般均衡模型，并在均衡條件下分析制造業(yè)企業(yè)集約化生產(chǎn)水平和競爭環(huán)境之間的關系。

(一)模型設定與指標構建

假設模型中存在一個代表性家庭R，一個制造業(yè)企業(yè)G和一個潛在企業(yè)E，模型中的產(chǎn)品包括若干種類的中間產(chǎn)品i和一種最終消費品Yt。假設在時期t，代表性家庭R擁有Kt單位資本，同時進行Nt單位勞動供給，It單位投資和Ct單位最終消費品的消費，代表性家庭R從企業(yè)處獲得的單位勞動報酬為ωt，單位資本回報為rt。假設制造業(yè)企業(yè)G從代表性家庭R處獲得勞動和投資之后，一方面在其下設的若干生產(chǎn)部門i中生產(chǎn)對應的中間產(chǎn)品i，另一方面使用勞動、投資進行既有產(chǎn)品的技術改進和新產(chǎn)品種類的研發(fā)。最終消費品Yt由中間產(chǎn)品i組成，且假設最終消費品市場是完全競爭的，而中間產(chǎn)品市場是壟斷競爭的。此外，假設潛在企業(yè)E在未獲得生產(chǎn)權利前不向市場提供中間產(chǎn)品，但可以自行進行技術改進和產(chǎn)品研發(fā)。

在上述理論模型的基本框架下，本文擬對理論和實證研究將要使用到的制造業(yè)實際生產(chǎn)績效衡量指標進行定義。衡量制造業(yè)結構合理化和高度化的傳統(tǒng)指標包括泰爾指數(shù)、產(chǎn)業(yè)結構偏離度、霍夫曼比例、摩爾指數(shù)、制造業(yè)產(chǎn)值占比等，而衡量集約化(3)一般將集約化理解為經(jīng)濟增長的集約化。的指標通常是基于全要素生產(chǎn)率(TFP)計算而來的[25-28]，故本文結合以上兩類指標的思路，使用要素生產(chǎn)率來定義制造業(yè)企業(yè)集約化生產(chǎn)水平，即：

(1)

其中，Y和F分別表示制造業(yè)企業(yè)的實際產(chǎn)出和要素投入。在經(jīng)濟學意義上，式(1)定義的制造業(yè)企業(yè)集約化生產(chǎn)水平與經(jīng)濟學直覺是相符的，因為對于單個制造業(yè)企業(yè)而言，S表示該企業(yè)的要素投入產(chǎn)出比，即投入要素的實際生產(chǎn)率，而對于制造業(yè)產(chǎn)業(yè)而言，S為產(chǎn)業(yè)內(nèi)總要素投入和總產(chǎn)出的比值，也就是產(chǎn)業(yè)平均的要素生產(chǎn)率。與制造業(yè)結構合理化和高度化的傳統(tǒng)指標相比，式(1)突出了制造業(yè)產(chǎn)業(yè)的投入產(chǎn)出效率，故與本文的研究主題更加契合；而與基于全要素生產(chǎn)率計算出的集約化生產(chǎn)指標相比，式(1)對于制造業(yè)企業(yè)和產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的具體形式的假定較弱，因此更具有一般性和可操作性。綜合以上分析可以得出，式(1)定義的制造業(yè)企業(yè)集約化生產(chǎn)水平指標實現(xiàn)了企業(yè)生產(chǎn)組織、技術進步、創(chuàng)新績效等因素的有機融合。

(二)代表性家庭決策

假設代表性家庭R在第t期的效用最大化問題為：

(2)

s.t.Ct+It≤ωtNt+rtKt,

其中，代表性家庭R的效用函數(shù)為可分常相對風險規(guī)避效用函數(shù)(CRRA)，ρ∈(0,1)表示主觀貼現(xiàn)率，γ和φ分別表示消費風險規(guī)避系數(shù)和勞動供給彈性的倒數(shù)，滿足γ>1且φ>1，σ∈(0,1)則表示資本折舊率。代表性家庭R根據(jù)式(2)確定的效用最大化問題，選擇Ct、Nt以及It最大化各期效用的貼現(xiàn)和，易知在跨期效用達到最優(yōu)化時，代表性家庭R關于Ct和Nt的歐拉方程為：

(3)

(4)

(三)企業(yè)決策

1.產(chǎn)品市場

對于最終消費品而言，假設最終消費品Yt由一組中間產(chǎn)品i的組合Qt按照1∶1的比例進行生產(chǎn)，即Yt=Qt，其中假設中間產(chǎn)品種類i服從區(qū)間[0,iG]，iG>0上的連續(xù)分布，而中間產(chǎn)品組合Qt由各中間產(chǎn)品i按不變替代彈性系數(shù)(CES)函數(shù)生產(chǎn)。由于假設中間產(chǎn)品市場是壟斷競爭的，即不同種類的中間產(chǎn)品在加總為Qt時具有不同權重αit，因此最終消費品Yt的生產(chǎn)函數(shù)可表示為：

(5)

其中，ε表示不同中間產(chǎn)品i之間的替代彈性。最終消費品Yt在進入市場之后全部由代表性家庭R進行消費，故還可得到Ct=Yt?？紤]到最終消費品的市場結構被假設為完全競爭，因此代表性家庭R可根據(jù)成本最小化原則導出對中間產(chǎn)品i的最優(yōu)需求為：

(6)

Qit=Aitmin{Lit,u1Kit}

(7)

(8)

(9)

(10)

2.制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新

(11)

(12)

因此制造業(yè)企業(yè)G的最優(yōu)創(chuàng)新決策可以由以下特殊形式哈密頓-雅可比-貝爾曼(HJB)方程刻畫：

(13)

表1 制造業(yè)企業(yè)G創(chuàng)新的風險收益

其中，ΔiG>0表示制造業(yè)企業(yè)G的產(chǎn)品種類的變動，并假設變動部分的平均產(chǎn)出與企業(yè)G在[0,iG]上生產(chǎn)的最終消費品的平均產(chǎn)出近似相等，則有：

(14)

其中，D=(0,ΔiG)∪(iG-ΔiG,iG)∪(iG,iG+ΔiG)。這一假設的經(jīng)濟學意義在于最終消費品的生產(chǎn)和消費在中間產(chǎn)品之間是基本均勻和平滑的，不存在占據(jù)明顯主導地位的中間產(chǎn)品。Zt表示第t期中間部門i創(chuàng)新成功后收益的期望變動，即假設中間部門i分別以zt∈(0,1)的概率改進既有產(chǎn)品技術，以1-zt的概率研發(fā)出新產(chǎn)品種類。中間部門i改進既有產(chǎn)品技術和研發(fā)出新產(chǎn)品種類對應的收益變動分別為?(iG)V(iG)和V(iG+ΔiG)-V(iG)，其中?(iG)>0為既有產(chǎn)品技術改進后收益的增量，故收益的期望變動為：

Zt(V(iG))=zt?(iG)V(iG)+(1-zt)[V(iG+ΔiG)-V(iG)]

(15)

如果在制造業(yè)企業(yè)G的中間部門i創(chuàng)新成功的同時，潛在企業(yè)E也在相應產(chǎn)品上創(chuàng)新成功，則中間部門i可能因為先行優(yōu)勢而繼續(xù)保有生產(chǎn)這些產(chǎn)品的權利，其收益即由Zt(V(iG))表示，但也有可能由于這些產(chǎn)品的競爭過于激烈，導致這些產(chǎn)品被淘汰，因此此時中間部門i的期望收益的變動為：

Ut(V(iG))=μtZt(V(iG))+(1-μt)[V(iG-ΔiG)-V(iG)]

(16)

其中，μt(0<μt<1)表示中間部門i保有產(chǎn)品生產(chǎn)權利的概率，1-μt則表示這些產(chǎn)品被淘汰的概率。而當中間部門i創(chuàng)新失敗時，如果潛在企業(yè)E也創(chuàng)新失敗，則中間部門i的生產(chǎn)保持原狀，若潛在企業(yè)E創(chuàng)新成功，則中間部門i的產(chǎn)品生產(chǎn)權利將移交給潛在企業(yè)E，因此企業(yè)G的創(chuàng)新風險收益為：

(17)

(18)

3.潛在企業(yè)創(chuàng)新

(19)

(20)

潛在企業(yè)E的最優(yōu)創(chuàng)新決策則由以下特殊形式的HJB方程刻畫：

(21)

式(21)表明潛在企業(yè)E的無風險投資回報，應與其選擇進行創(chuàng)新的最大化期望收益相等，其中創(chuàng)新的期望收益即創(chuàng)新風險收益與創(chuàng)新支出的差值，而潛在企業(yè)E的創(chuàng)新風險收益為：

(22)

(23)

(四)一般均衡與比較靜態(tài)分析

以上模型的一般均衡將由代表性家庭R、制造業(yè)企業(yè)G、潛在企業(yè)E的最優(yōu)化條件，以及勞動力市場、資本市場、最終消費品市場、中間產(chǎn)品市場的出清條件共同構成。根據(jù)式(3)和最終消費品市場出清條件Ct=Yt=Qt可得：

(24)

根據(jù)式(24)，可將rt視為Yt的函數(shù)，假設滿足rt=ΩtYt，其中Ωt為待定系數(shù)，并且Ωt僅與時間t有關，而與Yt不顯式相關，初始值Ω0>0。再根據(jù)式(4)，可將ωt也視為Yt的函數(shù)，即ωt=ΛtYt，同理，Λt為待定系數(shù)，初始值Λ0>0。為求解一般均衡，假設V(iG)=iGvtYt，其中vt為影響系數(shù)，該式表明最優(yōu)收益值函數(shù)為中間部門數(shù)量iG和最終消費品Yt的線性函數(shù)，在此假設下可以解得：

(25)

(26)

(27)

(28)

(29)

四、數(shù)據(jù)、變量及計量方法

(一)數(shù)據(jù)

在實證分析中，本文嘗試利用世行調查數(shù)據(jù)構建式(1)中集約化生產(chǎn)水平的指標，并在此基礎上檢驗理論模型的主要結論。世行調查針對2011財年中國25個城市的2 700家企業(yè)展開訪談，具體問題涉及企業(yè)的基本狀況、生產(chǎn)條件、外部環(huán)境等各方面信息，在國內(nèi)現(xiàn)有的企業(yè)微觀數(shù)據(jù)中具有較好的代表性。調查涉及的2 700家企業(yè)覆蓋了典型制造業(yè)產(chǎn)業(yè)、主要服務業(yè)行業(yè)以及零售業(yè)，其中制造業(yè)企業(yè)共1 692家，分屬食品制造業(yè)、紡織業(yè)、服裝制造業(yè)、化學工業(yè)、塑料及橡膠工業(yè)、非金屬礦物生產(chǎn)業(yè)、基本金屬制造業(yè)、人造金屬制造業(yè)、機器設備制造業(yè)、電子制造業(yè)、汽車制造業(yè)和其他制造業(yè)等12個子產(chǎn)業(yè)。在剔除缺失、錯誤等異常值之后，本文實證分析中使用的制造業(yè)企業(yè)觀測點的樣本容量為1 200。

(二)變量

在被解釋變量方面，根據(jù)式(1)的定義，本文擬使用制造業(yè)企業(yè)2011財年總銷售額和總成本支出來構建制造業(yè)企業(yè)集約化生產(chǎn)水平指標，其中企業(yè)的總銷售額為調查結果直接報告的數(shù)據(jù)，總成本支出則為加總數(shù)據(jù)，包括2011財年制造業(yè)企業(yè)的勞動力、原材料、中間產(chǎn)品、燃料、電力等實物支出，車輛、機器設備、土地、建筑等租賃支出以及其他支出項?？紤]到銷售額和成本比值的水平值是無量綱的，因此實際回歸時對比值取自然對數(shù)，從而研究企業(yè)競爭環(huán)境對集約化水平變動程度的影響。圖1展示了基于樣本計算的制造業(yè)企業(yè)集約化生產(chǎn)水平的自然對數(shù)的直方圖，從中可以看出樣本中制造業(yè)企業(yè)的集約化生產(chǎn)水平的自然對數(shù)集中在(0,1)之內(nèi)，即集約化生產(chǎn)水平較多地位于區(qū)間(1,e)，由于圖1基本呈現(xiàn)出左右對稱(略右偏)的正態(tài)分布特征，因此可以推定樣本內(nèi)制造業(yè)企業(yè)集約化生產(chǎn)指標的分布應接近對數(shù)正態(tài)分布。

圖1 制造業(yè)企業(yè)集約化生產(chǎn)水平

在解釋變量方面，結合研究制造業(yè)企業(yè)競爭環(huán)境影響集約化生產(chǎn)水平的主題，本文審慎地選取制造業(yè)企業(yè)競爭環(huán)境的代理變量。本文首先考慮使用世行調查問卷在E板塊提供的對于制造業(yè)企業(yè)“2011財年主要產(chǎn)品的競爭對手數(shù)量”和“非正規(guī)企業(yè)的競爭是否構成生產(chǎn)阻礙”等核心問題的統(tǒng)計結果。但由于調查允許受訪企業(yè)針對“2011財年主要產(chǎn)品的競爭對手數(shù)量”回答具體數(shù)量或“不計其數(shù)(too many to count)”，不同企業(yè)對于競爭對手數(shù)量“多”的程度的認知互有差異，故使用“2011財年主要產(chǎn)品的競爭對手數(shù)量”進行回歸則可能產(chǎn)生偏誤。同時，調查問卷將“非正規(guī)企業(yè)”定義為未登記注冊的非正式企業(yè)，這與本文關于制造業(yè)企業(yè)和潛在企業(yè)等研究對象的界定范圍也存在一定的出入，因此以上兩個變量均不適合刻畫制造業(yè)企業(yè)的競爭環(huán)境。有鑒于此，本文擬采用調查問卷C板塊中關于企業(yè)進行產(chǎn)品和技術的研發(fā)創(chuàng)新的相關結果進行實證研究。

本文選取制造業(yè)企業(yè)產(chǎn)品和技術的研發(fā)創(chuàng)新衡量其面臨的競爭壓力的經(jīng)濟學思維在于“窮則思變”，即制造業(yè)企業(yè)面臨的競爭環(huán)境越嚴峻，則該企業(yè)進行產(chǎn)品和技術創(chuàng)新以擺脫同類產(chǎn)品競爭的需要便越迫切。相反，若制造業(yè)企業(yè)的現(xiàn)有產(chǎn)品和技術水平面臨的市場競爭較小時，其理性選擇是降低創(chuàng)新的動力和實際支出?；谶@一點考慮，本文選取了制造業(yè)企業(yè)過去三年(6)根據(jù)世行調查的開展時間，此處的“過去三年”應表示2009—2011年。如無特殊說明，后文使用到的“過去三年”均為此意。中在技術設備改進、質量控制流程革新、經(jīng)營管理流程革新、員工技術培訓、新產(chǎn)品和服務提供、既有產(chǎn)品升級、生產(chǎn)成本控制和生產(chǎn)靈活性提升8個方面的創(chuàng)新信息，并對每一個方面的企業(yè)回答結果進行賦值，其中“是”記為1、“否”記為0，在此條件下將各企業(yè)的以上8個回答結果加總，其結果便能直接反映出該企業(yè)在過去三年中涉足的全部研發(fā)創(chuàng)新領域，得分越高意味著企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新領域越多，從而間接表明該企業(yè)面臨的競爭越激烈。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理之后，樣本內(nèi)制造業(yè)企業(yè)得分的直方圖如圖2所示。

圖2 制造業(yè)企業(yè)的競爭環(huán)境

從圖2可知，在樣本選取的1 200家制造業(yè)企業(yè)中，沒有企業(yè)在過去三年間完全未從事產(chǎn)品和技術創(chuàng)新活動，因此能夠較好地表明所有制造業(yè)企業(yè)均面臨著一定的競爭壓力。相反，8個領域的創(chuàng)新全部參與的制造業(yè)企業(yè)共有475家，意味著約四成企業(yè)面臨著各方面的嚴峻競爭?？傮w而言，樣本的1 200家制造業(yè)企業(yè)面臨的競爭程度表現(xiàn)出明顯的左偏趨勢，其分布的眾數(shù)顯著大于均值。

除此之外，由于制造業(yè)企業(yè)的成立時間越早，擁有的人力資本存量越高，則越有可能獲得生產(chǎn)集約性上的優(yōu)勢，因此本文還考慮將企業(yè)存續(xù)時間和人力資本等作為控制變量，同時制造業(yè)企業(yè)的基礎設施(供水、電力、通信等)、在金融市場上進行融資的難易程度、產(chǎn)品面向的市場范圍以及其自身的產(chǎn)能利用率等因素都會直接影響到生產(chǎn)組織和研發(fā)創(chuàng)新，故為避免遺漏變量影響回歸結果，應將這些變量也加入本文回歸模型的控制變量組中。為保證回歸模型變量形式的統(tǒng)一性，凡與時間相關的變量，實證回歸均對其取自然對數(shù)，而其他變量則與調查問卷結果中的變量形式保持一致。

(三)回歸方法與模型

本文理論模型的結論給出了關于制造業(yè)的平均集約化生產(chǎn)水平與企業(yè)競爭環(huán)境之間的關系，由于企業(yè)集約化生產(chǎn)水平和競爭環(huán)境的分布均呈現(xiàn)出偏態(tài)特征，因此在回歸方法的選取上，本文傾向于選擇分位數(shù)回歸代替最小二乘法，將均值研究轉化為分位點研究，從而通過均值進一步分析制造業(yè)企業(yè)的競爭對集約化生產(chǎn)水平的分布結構的影響。結合世行調查結果的截面數(shù)據(jù)特征，本文擬在實證研究中直接使用企業(yè)個體數(shù)據(jù)進行分位數(shù)回歸，因此相較于根據(jù)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)平均水平得到的回歸結果而言，本文實證分析的回歸結果從理論上講會更穩(wěn)健，即若不同分位點上的回歸結果顯著且接近，則可以認為二者的關系在結構上是較為穩(wěn)定的，加總至產(chǎn)業(yè)層面之后可以保持微觀層面的關系。

鑒于制造業(yè)企業(yè)的競爭環(huán)境與集約化水平之間還可能存在相互影響的機制，例如當競爭強度發(fā)生變化時，制造業(yè)企業(yè)通常會調整內(nèi)部的生產(chǎn)組織，從而改變集約化生產(chǎn)水平；反之，當產(chǎn)出變化或全要素生產(chǎn)率水平變化造成集約化水平變化時，制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)效率可能隨之左右擺動，導致其產(chǎn)品在市場上的競爭力受到影響[29-31]，因此實證模型中的企業(yè)競爭環(huán)境便可能存在處理效應和反向因果的內(nèi)生性。為消除潛在的內(nèi)生性帶來的分位數(shù)回歸結果偏誤，本文在實際回歸中擬采用鮑威爾(Powell，2020)[32]提出的廣義分位數(shù)回歸方法。

廣義分位數(shù)回歸是在工具變量分位數(shù)回歸(IVQR)的基礎上改進的分位數(shù)回歸方法，二者的共同點在于都能較為有效地消除解釋變量的內(nèi)生性問題，而GQR相對于IVQR的最主要優(yōu)勢則在于GQR將樣本分位點的概率密度設定為無條件概率密度函數(shù)而非條件概率密度函數(shù)，從而能夠避免新變量引入后樣本分位點的概率密度函數(shù)變化導致的估計誤差(7)由于廣義分位數(shù)回歸具有良好的性質和廣泛的適用性，目前已有不少文獻使用該方法進行了實證研究[33-35]。。實際回歸時，GQR將回歸模型等式右側的變量分為政策變量(policy variable)和協(xié)變量(covariate)，政策變量即具有內(nèi)生性的變量，需要借助工具變量進行回歸，協(xié)變量則用于控制可能影響到被解釋變量的分布的其他各類因素?；趶V義分位數(shù)回歸方法，本文建立如下實證模型以驗證理論模型的結論：

(30)

D=ω(X,Z,V)

(31)

(32)

(33)

其中，下標i代表第i個制造業(yè)企業(yè)樣本，d表示模型的政策變量，Si,d表示企業(yè)i的集約化生產(chǎn)水平，D表示內(nèi)生解釋變量，U表示分位水平，X表示外生解釋變量，Z表示工具變量，U在給定X和Z時服從(0,1)上的均勻分布，V表示誤差項，q(d,τ)表示Si,d的第τ分位數(shù)。式(30)表明企業(yè)i的集約化生產(chǎn)水平是內(nèi)生變量D和外生變量X的函數(shù)，α(U)和β(U)為待估系數(shù)，式(31)將內(nèi)生解釋變量D假設為X、Z、V的函數(shù)，且函數(shù)形式ω(·)不可觀測，因此需要通過樣本進行擬合，式(32)說明企業(yè)i的集約化生產(chǎn)水平相對于工具變量Z是獨立的，故Z的引入不會對集約化生產(chǎn)水平的分布產(chǎn)生影響，而式(33)則體現(xiàn)出集約化生產(chǎn)水平的分布關于政策變量d的任意變動是始終穩(wěn)定的，這意味著其分布實際上是關于政策變量d的無條件分布。

(四)工具變量及檢驗

考慮到若使用制造業(yè)企業(yè)的競爭環(huán)境作為解釋變量，其潛在的內(nèi)生性可能導致估計量有偏且不一致，因此需為其尋找合適的工具變量。結合世行調查問卷，本文嘗試選取“企業(yè)是否下設多個機構”(以下簡稱企業(yè)機構數(shù))和企業(yè)所在城市作為競爭環(huán)境的工具變量。對于企業(yè)下設機構的決策而言，當競爭壓力增大時，企業(yè)為降低交易成本通常會在其內(nèi)部構建多部門組織結構，以便將生產(chǎn)上游的原料采購以及下游的銷售納入自己的控制之中[36]，因此企業(yè)是否下設多個機構與其面臨的競爭是相關的。制造業(yè)企業(yè)實際的集約化生產(chǎn)效率與下設機構數(shù)量沒有直接關聯(lián)，并非機構數(shù)量越多企業(yè)的投入產(chǎn)出效率就越高，并且在截面數(shù)據(jù)中企業(yè)的生產(chǎn)在時間上滯后于機構數(shù)量的設定，故通常不會對機構數(shù)量的決策產(chǎn)生反向影響。對于企業(yè)所在城市而言，企業(yè)面臨的競爭強度與城市經(jīng)濟的發(fā)展是相關的，城市經(jīng)濟發(fā)展程度越高，則企業(yè)競爭通常越激烈，同時由于世行調查樣本覆蓋的絕大部分城市為直轄市、中東部地區(qū)省會城市和副省級市，其余均為各省重要城市(8)世行調查問卷共覆蓋了25個城市，分別是合肥、北京、廣州、深圳、佛山、東莞、石家莊、唐山、鄭州、洛陽、武漢、南京、無錫、蘇州、南通、沈陽、大連、濟南、青島、煙臺、上海、成都、杭州、寧波和溫州，同時問卷為這25個城市依次編號1—25，本文在使用城市信息時沿用該城市編號方案。，因此城市與單個制造業(yè)企業(yè)的集約化生產(chǎn)水平亦無明顯聯(lián)系。綜合以上經(jīng)濟學意義的判斷，后續(xù)實證分析將嘗試在回歸模型中引入企業(yè)機構數(shù)與所在城市作為制造業(yè)企業(yè)競爭環(huán)境的工具變量。

為確定以上兩個工具變量在統(tǒng)計學意義上的“外生性”與“相關性”，本文首先將制造業(yè)企業(yè)的集約化生產(chǎn)水平Si作為被解釋變量，并將企業(yè)機構數(shù)DEPi、企業(yè)所在城市LOCi及二者的乘積作為企業(yè)競爭環(huán)境COMPi的外生工具變量組，同時將其余所有變量作為控制變量加入工具變量回歸模型中進行兩階段最小二乘回歸，再提取第一階段回歸的殘差對所有外生變量進行如下輔助回歸：

ei,IV=ρDEPi+φLOCi+φDEPi×LOCi+x′ζ+error

(34)

式(34)的回歸結果顯示，薩爾甘(Sargan)檢驗統(tǒng)計量的值為1.810 2，對應的P值為0.404 5，第一階段回歸的F值為9.493 9，對應的P值為0.000 0，故從檢驗結果來看，本文選取的工具變量組基本滿足外生性和相關性假設。但值得注意的是，第一階段回歸的F值略小于10，根據(jù)拇指法則應判定為弱工具變量，故慎重起見，本文考慮使用對弱工具變量更不敏感的有限信息極大似然估計(LIML)方法對工具變量組重新進行檢驗。在有限信息極大似然估計方法的估計結果中，競爭環(huán)境的系數(shù)估計值為0.299 8，這與兩階段最小二乘估計的競爭環(huán)境系數(shù)值0.282 2非常接近，并且KP秩檢驗也在1%的顯著性水平上拒絕了不可識別的原假設。綜上所述，由企業(yè)機構數(shù)DEPi、所在城市LOCi及二者乘積構成的工具變量組在統(tǒng)計學意義上亦是可行的，故本文將在實際回歸時使用這一組變量作為企業(yè)競爭環(huán)境的工具變量。

五、實證分析

(一)描述性統(tǒng)計

基于式(30)—式(33)，表2展示了實證分析選取的內(nèi)生解釋變量D、外生解釋變量X、工具變量Z以及從誤差項V中分離出來的影響內(nèi)生解釋變量的控制因素變量。限于篇幅，描述性統(tǒng)計未列出，備索。

表2 實證分析模型變量

表2(續(xù))

具體而言，被解釋變量制造業(yè)企業(yè)集約化生產(chǎn)水平的對數(shù)最小值為-1.427 1，而最大值為5.858 0，樣本均值為0.648 4，標準差為0.703 3，這意味著在式(1)中集約化生產(chǎn)水平定義之下不同企業(yè)生產(chǎn)的組織協(xié)調能力事實上具有較大差異，但絕大部分制造業(yè)企業(yè)的集約化生產(chǎn)水平是較為接近的，并且集中于均值附近，這與圖1中制造業(yè)企業(yè)的集約化生產(chǎn)頻率分布直方圖展示的結果是吻合的。內(nèi)生解釋變量企業(yè)競爭環(huán)境的均值為5.262 5，表明平均而言制造業(yè)企業(yè)面臨的競爭壓力較大，因而進行產(chǎn)品研發(fā)和技術創(chuàng)新的動力較強。在外生解釋變量中，樣本企業(yè)的最早成立時間可以追溯到1887年，迄今存續(xù)時間已超過120年，而樣本企業(yè)的平均存續(xù)時間約為14年。對于人力資本狀況而言，企業(yè)典型永久全職生產(chǎn)工人的平均受教育年限的均值為10.115 0，標準差為1.925 2，說明六成以上企業(yè)的典型生產(chǎn)工人至少完成了義務教育階段的學習，而人力資本積累最多的企業(yè)生產(chǎn)工人平均接受18年的教育，這一年限已達到研究生學歷的水平。根據(jù)市場范圍和產(chǎn)能利用率的數(shù)據(jù)可以得出，絕大多數(shù)企業(yè)的生產(chǎn)已接近其生產(chǎn)的最大可能性邊界，并且產(chǎn)品大多投放至國內(nèi)市場進行銷售。在供水、電力和通信基礎設施上，生產(chǎn)中使用自來水或其他公共供水的比例均值超過80%，這從側面體現(xiàn)出絕大多數(shù)企業(yè)的公共供水基礎設施較為完善，同時電力和通訊基礎設施的完善程度也較好，基本不會影響到企業(yè)的正常生產(chǎn)。融資約束變量的樣本均值為0.873 3，標準差為0.883 0，反映出多數(shù)企業(yè)在金融市場上進行融資的阻礙相對較小，但與電力、通信等各項基礎設施的影響相比又明顯一些，而且還有約21%的企業(yè)認為融資的困難程度較高。

從工具變量的描述性統(tǒng)計結果上看，企業(yè)機構數(shù)變量的均值為0.623 0，表明約六成的制造業(yè)企業(yè)下設了多個機構，其余近四成的企業(yè)則未設置，這也就意味著樣本中的制造業(yè)企業(yè)在是否設置超過一個機構的選擇上是較為平均的。在誤差項分離出的控制變量中，主營業(yè)務占比的樣本均值高達95.297 5%，反映出絕大多數(shù)受訪企業(yè)的業(yè)務構成較為單純，主營產(chǎn)品已構成日常經(jīng)營業(yè)務的核心，企業(yè)基本不從事生產(chǎn)副業(yè)或僅把生產(chǎn)副業(yè)作為一個業(yè)務小項。在勞動力和資本狀況方面，盡管高中及以上學歷職工在總職工數(shù)中占比的樣本均值接近50%，但標準差為0.268 6，體現(xiàn)出不同企業(yè)勞動力結構的區(qū)別較為明顯，并且在一定程度上具有兩極分化的趨勢，同時固定資產(chǎn)投資變量也表現(xiàn)出類似的特點。關于內(nèi)外部研發(fā)和創(chuàng)新活動，在過去三年進行自行研發(fā)的比例高于合作研發(fā)的比例，由此可以推斷出相對于合作研發(fā)，企業(yè)更傾向于自行研發(fā)，而且由于國外先進技術的引進成本較高，故制造業(yè)企業(yè)內(nèi)部改良既有技術和自行研發(fā)相對于引進國外技術而言更為普遍。

(二)廣義分位數(shù)回歸分析

根據(jù)表2中各類型變量實際選取的變量，本文將式(30)—式(33)中的GQR模型具體化為：

(35)

考慮到同一子產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的制造業(yè)企業(yè)樣本可能存在相似性，因此式(35)中引入了制造業(yè)企業(yè)所屬子產(chǎn)業(yè)變量SECi以控制產(chǎn)業(yè)聚類效應。使用軟件Stata 17.0對式(35)進行估計，結果如表3所示。

表3 基礎回歸結果

從表3可知，回歸模型(1)展示了內(nèi)爾德-米德(NM)算法下式(35)的廣義分位數(shù)回歸結果，其中COMPi在0.1、0.3、0.5、0.7和0.9等主要分位點上的系數(shù)估計值均顯著為正，表明在各分位點上，制造業(yè)企業(yè)面臨的競爭壓力的增強均會提升其集約化生產(chǎn)水平，因此當加總至制造業(yè)產(chǎn)業(yè)層面時，可以認為制造業(yè)產(chǎn)業(yè)平均的集約化生產(chǎn)水平會隨企業(yè)競爭強度的增大而上升。通過變換回歸方法可以發(fā)現(xiàn)，二者之間的正相關關系也得到了兩階段最小二乘法(2SLS)和LIML回歸結果的支持。值得注意的是，相比于2SLS和LIML方法，廣義分位數(shù)回歸展現(xiàn)了關于回歸結果的結構信息。盡管各主要分位點上制造業(yè)企業(yè)競爭環(huán)境的系數(shù)估計值均為正，但0.1和0.3分位點上的系數(shù)估計值明顯大于0.5及其右側分位點的估計值，這意味著對于集約化生產(chǎn)水平較低的制造業(yè)企業(yè)而言，保持一定的競爭強度將對其實際生產(chǎn)效率產(chǎn)生較大的促進效果，并且這一效果大大超過集約化生產(chǎn)水平較高的企業(yè)，故在制造業(yè)整體層面，欲使競爭推動產(chǎn)業(yè)平均集約化水平提升，則應將政策發(fā)力點更多地側重于集約化水平較低的企業(yè)。

(三)穩(wěn)健性檢驗

根據(jù)以上實證分析，本文將回歸模型(1)中的集約化水平與競爭環(huán)境的廣義分位數(shù)回歸結果作為穩(wěn)健性檢驗的基礎模型。雖然模型(1)中各分位點上二者的正向關系較為明顯，但不排除還存在干擾估計結果的其他因素，所以接下來本文將在回歸模型(1)的基礎上嘗試控制影響估計量標準差的各分類維度，以觀察結論的穩(wěn)健性。得益于廣義分位數(shù)回歸在估計時使用的是集約化水平的無條件概率密度函數(shù)，故在模型中引入其他外生解釋變量不會改變制造業(yè)企業(yè)集約化生產(chǎn)水平的分布假設，從而使得不同模型的競爭環(huán)境的系數(shù)估計值之間具有一定程度的可比性。

1.外生因素維度

考慮到樣本涵蓋了25個城市的1 200家制造業(yè)企業(yè)，但模型(1)未將這些企業(yè)所在區(qū)域、所有制結構和相關行政因素等納入式(35)的回歸方程中，因此在穩(wěn)健性檢驗中，本文擬在模型(1)的基礎上分別研究區(qū)域、所有制結構和行政因素等三個外生條件對基礎模型結果的潛在影響。

首先，分析區(qū)域維度的影響。由于不同區(qū)域的企業(yè)生產(chǎn)的基礎條件具有較大差異，故本文考慮將區(qū)域維度納入回歸式中以檢驗不同地理區(qū)位是否會影響到集約化水平與競爭環(huán)境之間的正相關關系。世行調查涉及的25個城市中有18個東部城市、4個中部城市、2個東北城市和1個西部城市。根據(jù)以上城市分布特征，本文將所有制造業(yè)企業(yè)劃分為東部企業(yè)和非東部企業(yè)。在此基礎上，本文嘗試新建區(qū)域虛擬變量REGi，賦值規(guī)則為東部企業(yè)REGi=1、非東部企業(yè)REGi=0，并將其引入基礎模型(1)，回歸結果如表4模型(4)所示。模型(4)的估計結果與模型(1)相比，除0.7分位點上的系數(shù)估計值稍有降低以外，其余各主要分位點的系數(shù)估計值均接近模型(1)的結果，可以認為將區(qū)域因素納入回歸方程在總體上不會明顯地改變制造業(yè)企業(yè)集約化生產(chǎn)水平與競爭環(huán)境之間的正相關關系。

其次，考察所有制維度。根據(jù)瓜達盧佩等(Guadalupe et al.，2012)[37]、阿吉翁等(2013)[38]的研究成果可知，不同所有制結構的企業(yè)同時參與市場競爭時，資金來源、技術水平等不盡相同，可能導致不同企業(yè)在競爭力上存在較大差異，所以有必要檢驗所有制結構是否會影響到集約化水平和競爭環(huán)境之間的關系。根據(jù)調查結果，本文構建所有制結構虛擬變量OWNi，賦值規(guī)則為擁有國家或政府出資的企業(yè)OWNi=1、無國家或政府出資的企業(yè)OWNi=0，并將其引入模型(1)，回歸結果如表4模型(5)所示。與區(qū)域因素類似地，是否擁有國家或政府出資并不顯著地改變各分位點上競爭環(huán)境的系數(shù)估計值的方向及其顯著性，這意味著所有制變量的引入也不會改變回歸結果的整體結構，不過相較于模型(1)的結果而言，所有制的引入使得0.5和0.9分位點上的競爭環(huán)境的系數(shù)估計值發(fā)生了較大的提升，表明集約化生產(chǎn)水平較高的企業(yè)受到所有制因素的影響相較于集約化水平較低的企業(yè)更大一些。歸結起來，模型(1)的結論仍然可認為是穩(wěn)健的。

最后，檢驗行政因素維度。由于制造業(yè)企業(yè)和潛在企業(yè)面臨的政策環(huán)境不同，例如稅收標準、補貼政策、審批手續(xù)、行政監(jiān)管等，這些因素直接關系到企業(yè)的生產(chǎn)和競爭，故還需排除這些行政因素對模型(1)回歸結果可能存在的影響。利用問卷中關于企業(yè)是否認為“稅收政策”和“經(jīng)營許可”構成生產(chǎn)阻礙的調查結果，本文在模型(1)中加入兩個虛擬變量GOV1i和GOV2i，其中虛擬變量取值為1代表企業(yè)認為稅收政策或經(jīng)營許可是企業(yè)生產(chǎn)的阻礙。表4中模型(6)給出了加入行政虛擬變量的回歸結果，可以看出，相對于模型(1)的回歸結果而言，除0.5分位點的系數(shù)估計值略有下降以外，行政因素也不會對模型(1)的基本結論產(chǎn)生明顯的干擾。

表4 穩(wěn)健性檢驗結果

2.內(nèi)生因素維度

除了上述外生因素之外，制造業(yè)企業(yè)本身的異質性也有可能影響甚至改變回歸模型(1)的結論，因此企業(yè)本身的異質性也是不容忽視的。在眾多的企業(yè)異質性變量中，本文選取企業(yè)的技術吸收轉化能力作為代表，即不同企業(yè)對技術的吸收能力參差不齊，新技術或者新生產(chǎn)流程的吸收轉化能力強的企業(yè)相對弱的企業(yè)而言，更容易提升技術水平，從而拉開與弱企業(yè)的技術優(yōu)勢[39-42]，因此需要控制企業(yè)吸收能力的異質性對于模型結果的潛在影響。問卷涉及兩項關于企業(yè)吸收能力的調查，分別為“企業(yè)如何提供新產(chǎn)品或服務”和“企業(yè)如何提升或創(chuàng)新生產(chǎn)流程”，前者下設選項“來源于其他企業(yè)的已有產(chǎn)品”，后者下設選項“來源于其他企業(yè)的技術或流程”，要求受訪企業(yè)回答“是”或“否”。故基于這兩項調查的結果，本文在模型(1)中引入兩個虛擬變量ABS1i和ABS2i，分別代表產(chǎn)品或服務來源于其他企業(yè)以及技術或流程來源于其他企業(yè)，回歸結果如表4模型(7)所示。從中可知，通過ABS1i和ABS2i控制了企業(yè)吸收能力的異質性之后，0.5分位點上制造業(yè)企業(yè)競爭環(huán)境的系數(shù)估計值較模型(1)發(fā)生了顯著提升，表明吸收能力主要強化了處于集約化生產(chǎn)水平分布中位數(shù)附近的企業(yè)的競爭傳導效應，因此提升企業(yè)的吸收能力將會顯著增強制造業(yè)企業(yè)競爭環(huán)境對集約化水平影響的腰部支撐。

(四)機制分析

在探討了基礎回歸模型(1)的經(jīng)濟學意義并檢驗了其穩(wěn)健性之后，本文將進一步研究制造業(yè)企業(yè)競爭環(huán)境影響集約化生產(chǎn)水平的傳導機制。根據(jù)理論模型的結論可知，制造業(yè)企業(yè)中間部門面臨的競爭壓力主要通過影響其自身的創(chuàng)新到達率，從而最終影響到集約化生產(chǎn)水平，這也就表明制造業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新績效是媒介競爭與實際生產(chǎn)績效的主要渠道。因此，本文擬將刻畫制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新到達率的變量引入基礎回歸模型(1)中探討機制的顯著性。

在世行調查問卷中，可以用于反映制造業(yè)企業(yè)參與創(chuàng)新以及實際創(chuàng)新績效的變量包括“過去三年企業(yè)是否創(chuàng)新了產(chǎn)品或服務”以及“2011財年總銷售額中有多少使用到了過去三年的產(chǎn)品或服務創(chuàng)新”，為便于后文分析分別記作Ii和Ri。調查結果顯示，大約52%的企業(yè)在過去三年中進行了產(chǎn)品或服務創(chuàng)新，這表明樣本中參與了創(chuàng)新和未參與創(chuàng)新的企業(yè)數(shù)量基本持平，同時根據(jù)圖3可知，在進行了創(chuàng)新的621家制造業(yè)企業(yè)中，過去三年的產(chǎn)品或服務創(chuàng)新對2011年總銷售額的貢獻率呈現(xiàn)出明顯的右偏分布特征，平均比例僅為22.945 3%，意味著絕大部分制造業(yè)企業(yè)在過去三年內(nèi)產(chǎn)品或服務的創(chuàng)新對于2011年總銷售額的貢獻率并非特別高，不過不同企業(yè)的差距較大，貢獻率的最低值僅為0，而最高值達到了100%。

圖3 制造業(yè)企業(yè)過去三年的產(chǎn)品或服務創(chuàng)新對2011年總銷售額的貢獻率

綜合以上分析，為檢驗制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效實際發(fā)揮的傳導機制作用，本文考慮在式(35)中添加企業(yè)競爭環(huán)境與上述兩個變量的交互項，同時將企業(yè)競爭環(huán)境與過去三年是否創(chuàng)新的交互項作為誤差控制因素變量，即：

(36)

回歸結果如表5所示。從中可知，在各主要分位點上，企業(yè)競爭環(huán)境COMPi的系數(shù)估計值均不顯著，而交互項COMPi×Ii×Ri的系數(shù)估計值則均顯著為正。其中最明顯的是0.3和0.5分位點，交互項的系數(shù)估計值接近10，意味著對于參與了創(chuàng)新的制造業(yè)企業(yè)而言，企業(yè)面臨的競爭壓力上升，通過企業(yè)創(chuàng)新到達率提高了其集約化生產(chǎn)水平，并且在回歸模型中引入企業(yè)競爭環(huán)境與企業(yè)是否參與創(chuàng)新及實際創(chuàng)新績效的交互項之后，企業(yè)競爭環(huán)境的顯著性被交互項所吸收，這也就恰好印證了制造業(yè)企業(yè)競爭環(huán)境對集約化生產(chǎn)水平的影響主要通過企業(yè)的創(chuàng)新績效渠道實現(xiàn)。以上實證回歸結果強有力地支撐了理論模型的結論，從而明確了制造業(yè)企業(yè)的實際創(chuàng)新績效是其競爭環(huán)境與集約化生產(chǎn)水平之間正相關關系的重要傳導機制。

表5 機制分析

六、結論及展望

本文通過構建包括代表性家庭、制造業(yè)企業(yè)和潛在企業(yè)的動態(tài)一般均衡模型，從理論上解釋了制造業(yè)企業(yè)面臨的競爭如何通過創(chuàng)新到達率對制造業(yè)集約化生產(chǎn)水平產(chǎn)生影響。在此基礎上，本文進一步根據(jù)世行調查的數(shù)據(jù)，運用廣義分位數(shù)回歸方法檢驗了理論模型預測的集約化生產(chǎn)水平與競爭環(huán)境之間的關系。結果顯示：第一，制造業(yè)企業(yè)是否下設多個機構及其所在城市是其競爭環(huán)境的有效工具變量。第二，在各主要分位點上，集約化生產(chǎn)水平與競爭環(huán)境之間均存在正相關關系，即當其他條件不變時，制造業(yè)企業(yè)面臨的競爭越激烈，其生產(chǎn)的集約化水平越高，并且從微觀企業(yè)層面加總至制造業(yè)產(chǎn)業(yè)層面之后，產(chǎn)業(yè)平均的集約化生產(chǎn)水平與平均競爭強度之間的正相關關系也是保持穩(wěn)定的。第三，在考慮了制造業(yè)企業(yè)是否位于東部地區(qū)、其所有制結構中是否有國家或政府出資、稅收和經(jīng)營許可及企業(yè)對于新技術、新產(chǎn)品的吸收轉化能力等因素后，集約化生產(chǎn)水平與競爭環(huán)境之間的正相關關系是穩(wěn)健的。第四，制造業(yè)企業(yè)的實際創(chuàng)新績效是其競爭環(huán)境與集約化生產(chǎn)水平之間的重要傳導機制。

根據(jù)以上研究結論，本文提出三點關于提升制造業(yè)企業(yè)競爭引導政策針對性的建議：第一，在企業(yè)生產(chǎn)方面，政策應引導和鼓勵制造業(yè)企業(yè)保持合理的競爭強度，促進制造業(yè)企業(yè)在產(chǎn)品和技術等領域開展創(chuàng)新活動，從而最終提升制造業(yè)企業(yè)乃至制造業(yè)本身的生產(chǎn)績效。第二，在產(chǎn)業(yè)演進方面，政策應考慮促使可能進入制造業(yè)領域的潛在企業(yè)面臨的競爭保持在合理區(qū)間，確保潛在企業(yè)有參與研發(fā)創(chuàng)新和產(chǎn)品生產(chǎn)的正向激勵，從而推動制造業(yè)產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)良性更替。第三，在市場運行方面，政策應著力改善現(xiàn)有市場的競爭環(huán)境，降低因市場分割、行政壁壘等外部因素給企業(yè)帶來的不必要的競爭阻礙，提高企業(yè)的生產(chǎn)活力，推動企業(yè)創(chuàng)新成功率的穩(wěn)步上升，進而提高制造業(yè)產(chǎn)業(yè)整體的集約化生產(chǎn)水平。