李 平 李淑云 楊 俊

一、引 言

根據(jù)普華永道會(huì)計(jì)師事務(wù)所發(fā)布的《2011年中國企業(yè)長期激勵(lì)調(diào)研報(bào)告》，中國中小企業(yè)平均壽命為2.5年，集團(tuán)企業(yè)的平均壽命為7—8年。另據(jù)2013年《全國內(nèi)資企業(yè)生存時(shí)間分析報(bào)告》，截止2012年底，我國生存時(shí)間為5年以下的企業(yè)占我國實(shí)有企業(yè)總數(shù)的比重為 49.4%。吳小康和于津平(2014)基于 2000—2007年工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫發(fā)現(xiàn)，50萬家規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)中累計(jì)有 70%為新進(jìn)入者，37%為退出者。企業(yè)在市場上的存續(xù)問題關(guān)乎企業(yè)發(fā)展、企業(yè)家成敗、員工生活保障以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)穩(wěn)定，是企業(yè)需要解決的頭等大事(逯宇鐸等，2014)。基于以上數(shù)據(jù)以及企業(yè)生存的重要性，眾多學(xué)者從延長企業(yè)存續(xù)時(shí)間的視角，就影響我國企業(yè)存續(xù)的因素進(jìn)行了分析(肖興志等，2014；鄧子梁和陳巖，2014；許家云和毛其淋，2016)。然而，若企業(yè)負(fù)外部性過大，延長其存續(xù)時(shí)間便沒有意義。因此，對(duì)企業(yè)存續(xù)時(shí)間的研究應(yīng)首先基于以下問題的回答：企業(yè)的存續(xù)行為究竟意味著什么？企業(yè)存續(xù)時(shí)間的長短對(duì)其自身以及外界環(huán)境而言有何影響？

不乏學(xué)者指出，諸如進(jìn)入、退出以及生存狀態(tài)演變等企業(yè)行為是微觀層面資源要素再配置的重要表現(xiàn)形式，是市場經(jīng)濟(jì)的重要特征，也是經(jīng)濟(jì)增長的重要源泉與動(dòng)力(張維迎等，2003；Balwin和 Gu，2006；Hsieh和 Klenow，2009)。而較長的存續(xù)時(shí)間意味著較低頻率的企業(yè)交替，可能導(dǎo)致資源再配置效率的降低。在改革和轉(zhuǎn)型的過程中，“僵尸企業(yè)”逐漸進(jìn)入學(xué)界的研究視野?，F(xiàn)有僵尸企業(yè)很大程度上是政府出于就業(yè)或政績考慮不能任其倒閉、又囿于產(chǎn)能過剩無法任其繼續(xù)開工的兩難局面的產(chǎn)物。僵尸企業(yè)的存在，一方面并不會(huì)提升全要素生產(chǎn)率，另一方面，政府對(duì)其的巨額補(bǔ)貼以及其長期對(duì)資本、勞動(dòng)、土地等生產(chǎn)要素的占用更是對(duì)資源的嚴(yán)重浪費(fèi)。林毅夫等(2010)發(fā)現(xiàn)，投資的潮涌現(xiàn)象是產(chǎn)能過剩的重要原因，2008年金融危機(jī)時(shí)政府的 4萬億救市資金是新一輪產(chǎn)能過剩的重要推動(dòng)力。在資金的支持下，企業(yè)盲目開工導(dǎo)致了產(chǎn)能過剩，而在有限的需求約束下，盲目開工的企業(yè)則不幸淪為了僵尸企業(yè)。要素錯(cuò)配是轉(zhuǎn)型階段我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要特征，政府對(duì)要素價(jià)格的掌握及對(duì)要素市場交易活動(dòng)的干預(yù)是導(dǎo)致要素錯(cuò)配的重要原因(張杰等，2011)，要素錯(cuò)配助推了僵尸企業(yè)差別化待遇的形成，對(duì)現(xiàn)階段我國的經(jīng)濟(jì)效率造成了重要影響。

現(xiàn)有研究基本就以TFP為基礎(chǔ)的資源配置過程達(dá)成一致，認(rèn)為企業(yè)以生產(chǎn)率為基礎(chǔ)的諸如進(jìn)入、退出及其生存狀態(tài)的演變是微觀層面資源再配置的重要表現(xiàn)形式，也是技術(shù)進(jìn)步的重要來源(Balwin和 Gu，2006；Hsieh和 Klenow，2009)。李玉紅等(2008)認(rèn)為，在行業(yè)重組過程中，生產(chǎn)率較高的企業(yè)留存下來，生產(chǎn)率低的企業(yè)淘汰出局，這是不斷改善總量生產(chǎn)率的重要途徑。而要素錯(cuò)配削弱了以生產(chǎn)率為基礎(chǔ)的產(chǎn)業(yè)重組過程(簡澤等，2011)，極大地干擾了市場資源的配置效率，導(dǎo)致企業(yè)更迭不暢，產(chǎn)業(yè)內(nèi)資源無法合理流動(dòng)。

本文關(guān)注的重點(diǎn)正是在要素錯(cuò)配這一非市場因素下，企業(yè)存續(xù)時(shí)間長短及其經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。本文的基本觀點(diǎn)認(rèn)為，企業(yè)全要素生產(chǎn)率伴隨其存續(xù)時(shí)間呈現(xiàn)非線性特征，且要素錯(cuò)配的存在干擾了企業(yè)以全要素生產(chǎn)率為信號(hào)分配生產(chǎn)要素的市場規(guī)則?？傮w而言，我國要素價(jià)格呈現(xiàn)被低估的特征，這在平均意義上延長了企業(yè)的存續(xù)時(shí)間；然而，要素錯(cuò)配賦予了低效率企業(yè)低價(jià)獲取生產(chǎn)要素的“第二生存能力”，延長了這部分企業(yè)的存續(xù)時(shí)間；但因要素錯(cuò)配而難以獲得生產(chǎn)要素的高效率企業(yè)，卻不得不縮短其存續(xù)時(shí)間。這樣一來，要素錯(cuò)配下，低效率企業(yè)的生存時(shí)間得到了延長，高效率企業(yè)的存續(xù)時(shí)間被縮短，總體企業(yè)全要素生產(chǎn)率難以得到提升。

較之以往文獻(xiàn)，本文的不同之處主要體現(xiàn)在以下幾方面：第一，在研究視角上，本文選取要素錯(cuò)配這一視角，并考察其對(duì)企業(yè)存續(xù)時(shí)間的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，為改善企業(yè)生存環(huán)境、推進(jìn)市場化進(jìn)程提供了思路。第二，將要素錯(cuò)配、企業(yè)存續(xù)以及全要素生產(chǎn)率納入同一框架，構(gòu)建非線性回歸模型，考察要素錯(cuò)配和企業(yè)存續(xù)對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響，運(yùn)用反事實(shí)模擬分析要素錯(cuò)配的存在對(duì)企業(yè)存續(xù)以及全要素生產(chǎn)率之間關(guān)系的凈影響，有助于得到更加全面具體的結(jié)論。第三，使用離散時(shí)間cloglog生存模型對(duì)要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)存續(xù)時(shí)間的影響進(jìn)行系統(tǒng)考察：不僅考察了要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)存續(xù)的平均影響，還將總體樣本進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)，有助于得到相對(duì)穩(wěn)健和更加普適的結(jié)論。最后，運(yùn)用中介回歸模型，就要素錯(cuò)配下不同企業(yè)生存時(shí)間的差異對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響及其作用機(jī)制進(jìn)行考察，有助于深化要素錯(cuò)配、企業(yè)存續(xù)與全要素生產(chǎn)率之間關(guān)系的理解。

二、文獻(xiàn)綜述

與本文相關(guān)的已有研究主要分為兩類：對(duì)影響企業(yè)存續(xù)時(shí)間因素進(jìn)行考察的文獻(xiàn)以及探究要素錯(cuò)配經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的文獻(xiàn)。本部分主要從這兩個(gè)角度對(duì)已有文獻(xiàn)進(jìn)行綜述。

關(guān)注影響企業(yè)存續(xù)時(shí)間因素的研究多從企業(yè)的內(nèi)外兩方面入手。從企業(yè)內(nèi)部因素來看，現(xiàn)有研究主要關(guān)注企業(yè)規(guī)模(Agarwal和 Audretsch，2001)、企業(yè)生產(chǎn)率(毛其淋和盛斌，2013)、技術(shù)創(chuàng)新(Buddelmeyer等，2010；傅利平和李永輝，2015)、企業(yè)國際化選擇(逯宇鐸等，2014；鄧子梁和陳巖，2013；吳小康和于津平，2014)以及企業(yè)所有制(Ferragina，2014)等。影響企業(yè)生存時(shí)間的企業(yè)外部環(huán)境因素有融資約束(Bridges 和Guariglia，2008；Stucki，2014)、政府補(bǔ)貼(許家云和毛其淋，2016)、產(chǎn)權(quán)保護(hù)(史宇鵬等，2013)以及經(jīng)濟(jì)集聚(Neffke等，2012)等。不難發(fā)現(xiàn)，上述對(duì)企業(yè)存續(xù)時(shí)間的相關(guān)研究大多缺乏一個(gè)基本前提，即從社會(huì)總體效率的角度來看，企業(yè)有好有壞，不可一概而論。單純盲目地延長企業(yè)存續(xù)時(shí)間，極易導(dǎo)致社會(huì)資源的浪費(fèi)以及全要素生產(chǎn)率提升不足。同時(shí)企業(yè)存續(xù)時(shí)間概念自身并不能判斷企業(yè)存續(xù)的好壞，要評(píng)價(jià)企業(yè)生存時(shí)間的長短還需從企業(yè)存續(xù)時(shí)間的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)角度考慮。那么，企業(yè)存續(xù)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率有何影響？該影響在我國的特殊背景下是否表現(xiàn)出某種異質(zhì)性？遺憾的是，有關(guān)企業(yè)存續(xù)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)方面的研究至今尚不多見。

近年來，要素錯(cuò)配引起的效率損失問題逐漸引起了學(xué)者的廣泛關(guān)注(Restuccia和Rogerson，2008；Hsieh 和 Klenow，2009；Klenow 和 Bollard，2013)。當(dāng)前，我國生產(chǎn)要素定價(jià)被低估是要素錯(cuò)配的重要原因和重要表現(xiàn)(陳永偉和胡偉民，2011；張杰等，2011；施炳展和冼國明，2012)。而要素價(jià)格的長期低估造成的效率損失問題也得到了眾多研究的關(guān)注。Hsieh和 Klenow(2009)使用全要素生產(chǎn)率的離散程度來衡量資源配置效率，發(fā)現(xiàn)如果中國的資源效率能夠達(dá)到美國的水平，制造業(yè)的TFP將提高 30%～50%；倘若完全消除要素錯(cuò)配，制造業(yè)的 TFP可以提高 86.6%～115%。陳永偉和胡偉民(2011)在傳統(tǒng)的核算框架中測度了要素錯(cuò)配對(duì)TFP以及產(chǎn)出變動(dòng)的影響，發(fā)現(xiàn)目前中國制造業(yè)子行業(yè)間的要素錯(cuò)配大約造成實(shí)際產(chǎn)出和潛在產(chǎn)出之間15%的缺口。進(jìn)一步地，有學(xué)者指出要素錯(cuò)配還能影響企業(yè)的進(jìn)入退出行為。Midrigan和Xu(2014)認(rèn)為資本市場摩擦?xí)で髽I(yè)的進(jìn)入退出行為和技術(shù)使用決策，由于在位企業(yè)邊際產(chǎn)品不等所致的狹義效率損失非常小，相反要素市場不完備導(dǎo)致的廣義扭曲卻會(huì)引起更大的效率損失。Peters(2013)認(rèn)為資源配置不當(dāng)會(huì)改變企業(yè)的研發(fā)行為和進(jìn)入決策從而影響經(jīng)濟(jì)增長，資源配置不當(dāng)所造成的動(dòng)態(tài)效率損失是靜態(tài)時(shí)的 4倍之多。Hopenhayn(2014)同樣將要素錯(cuò)配同企業(yè)進(jìn)入退出行為聯(lián)系起來，解釋了進(jìn)入壁壘和資源配置不當(dāng)對(duì)長期經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生的影響。以上研究在以往基礎(chǔ)上進(jìn)一步關(guān)注了要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)進(jìn)入退出行為的影響，是對(duì)以往研究的深入和細(xì)化。然而，企業(yè)交替固然重要，但并不足以用來表征企業(yè)所有的經(jīng)營狀態(tài)，企業(yè)在位期間的行為選擇同樣可以對(duì)企業(yè)及行業(yè)內(nèi)的資源配置以及技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生重要影響。那么，要素錯(cuò)配對(duì)我國企業(yè)生存狀態(tài)的重要表征——企業(yè)存續(xù)有何影響？進(jìn)一步地，各類企業(yè)在面臨不同要素錯(cuò)配時(shí)，其存續(xù)狀態(tài)會(huì)表現(xiàn)出何種異質(zhì)性？

要素錯(cuò)配是轉(zhuǎn)型階段我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要特征，該特征涉及經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)，對(duì)企業(yè)行為選擇及其經(jīng)營狀態(tài)會(huì)產(chǎn)生重要影響。已有文獻(xiàn)也充分證實(shí)要素錯(cuò)配會(huì)不可避免地導(dǎo)致企業(yè)全要素生產(chǎn)率的下降；要素錯(cuò)配同樣會(huì)觸及企業(yè)生存狀態(tài)，并對(duì)其產(chǎn)生一系列作用。因此，基于我國轉(zhuǎn)型的背景，本文提出企業(yè)存續(xù)時(shí)間對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響這一話題，并將影響其作用發(fā)揮的重要因素——要素錯(cuò)配納入分析框架，考察要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)持續(xù)經(jīng)營時(shí)間，以及要素錯(cuò)配通過作用于企業(yè)存續(xù)時(shí)間對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響。要素錯(cuò)配集中表現(xiàn)為要素價(jià)格的低估，這在平均意義上有利于延長企業(yè)的存續(xù)時(shí)間。然而，不同類型的企業(yè)，其存續(xù)時(shí)間的長短對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響絕然不同，這也是評(píng)價(jià)企業(yè)價(jià)值的重要考慮。對(duì)于處于衰落期或已然被“死亡陰影”籠罩的企業(yè)，政府應(yīng)該及時(shí)加以清除，以加速行業(yè)內(nèi)資源再配置速度、改善企業(yè)生存環(huán)境、促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提升和我國經(jīng)濟(jì)的持續(xù)健康發(fā)展。基于此，提出本文的基本假設(shè)如下。

要素錯(cuò)配可作用于企業(yè)存續(xù)，并對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響。企業(yè)存續(xù)對(duì)其全要素生產(chǎn)率具有非線性影響；要素錯(cuò)配平均而言會(huì)延長企業(yè)的存續(xù)時(shí)間，其中，受益于要素錯(cuò)配的低效率企業(yè)的存續(xù)時(shí)間得到延長，而受損于要素錯(cuò)配的高效率企業(yè)的存續(xù)時(shí)間會(huì)縮短；但無論何種企業(yè)，要素錯(cuò)配通過作用于其存續(xù)時(shí)間，最終都會(huì)對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生不利影響。

三、計(jì)量模型、指標(biāo)構(gòu)建和數(shù)據(jù)說明

（一）計(jì)量模型

本文旨在考察要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)存續(xù)以及在此基礎(chǔ)上對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響。在對(duì)上述關(guān)系進(jìn)行系統(tǒng)考察之前，首先就企業(yè)存續(xù)、要素錯(cuò)配與企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系進(jìn)行初步檢驗(yàn)。為進(jìn)一步驗(yàn)證要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)存續(xù)與全要素生產(chǎn)率之間作用的影響，本文使用反事實(shí)模擬分析要素錯(cuò)配的有無對(duì)企業(yè)存續(xù)與全要素生產(chǎn)率作用關(guān)系的影響。根據(jù)企業(yè)生命周期理論以及陳勇兵等(2014)、陳曉華和劉慧(2015)的研究經(jīng)驗(yàn)，本文在模型中加入企業(yè)存續(xù)時(shí)間的二次項(xiàng)，以檢驗(yàn)其潛在的對(duì)全要素生產(chǎn)率的非線性影響。具體模型設(shè)定如下：

其中，νj、νk、νt分別為二分位行業(yè)固定效應(yīng)、地區(qū)固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)，下標(biāo) i為企業(yè)，εijkt為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。lntfp是被解釋變量，代表企業(yè)全要素生產(chǎn)率；ln s time=l og(1 + stime)是企業(yè)在樣本期內(nèi)截止至 t年為止的存續(xù)時(shí)間，是本文核心解釋變量。( ln stime)2是企業(yè)存續(xù)時(shí)間的平方項(xiàng)，用以驗(yàn)證企業(yè)存續(xù)時(shí)間對(duì)全要素生產(chǎn)率影響的非線性特征。lndist是企業(yè)i在第t年面對(duì)的要素錯(cuò)配情況。代表一組控制變量，其中企業(yè)層面的控制變量主要有企業(yè)規(guī)模(lnscale)、企業(yè)資本密集度(lnklratio)、企業(yè)利潤率(lnprofit)、企業(yè)出口密集度(expshare)、企業(yè)是否接受政府補(bǔ)貼啞變量(subsidy)、企業(yè)是否為國有企業(yè)啞變量(soe)以及企業(yè)是否為外資企業(yè)啞變量(foreign)；行業(yè)層面的控制變量主要有表征行業(yè)競爭程度的赫芬達(dá)爾指數(shù)(lnhhi)。

（二）指標(biāo)構(gòu)建

1.企業(yè)全要素生產(chǎn)率(lntfp)

本文主要使用OLS法、Olley-Pakes法(OP法)以及Levinsohn-Petrin法(LP法)計(jì)算企業(yè)層面的生產(chǎn)率，具體指標(biāo)的計(jì)算參照毛其淋和盛斌(2013)以及張杰等(2015)。本文的測算結(jié)果發(fā)現(xiàn)，LP方法估算得到的企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平最高，OP方法結(jié)果次之，OLS得到的結(jié)果最低。這表明如果忽略樣本企業(yè)的同步性偏差和選擇性偏差，使用傳統(tǒng) OLS方法估算企業(yè)全要素生產(chǎn)率得到的結(jié)果會(huì)明顯偏低，OP方法估算得到的企業(yè)全要素生產(chǎn)率介于OLS法和LP法之間，并與OLS的結(jié)果更為接近，因此，本文使用OP法測得的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

2.企業(yè)存續(xù)(lnstime)

參照許家云和毛其淋(2016)的做法，本文將企業(yè)存續(xù)定義為某一企業(yè)從進(jìn)入市場開始，直至退出該市場所經(jīng)歷的時(shí)間，其間沒有間隔，數(shù)據(jù)單位為年。

在計(jì)算企業(yè)存續(xù)時(shí)間時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。(1)數(shù)據(jù)刪失問題。本文數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度為 1998—2007年，本文采用大多數(shù)學(xué)者的做法，對(duì) 1998年已經(jīng)存在的樣本進(jìn)行了刪除。因?yàn)闊o從知曉這部分企業(yè)確切進(jìn)入市場的時(shí)間，如果直接將1998年作為企業(yè)進(jìn)入市場的年份進(jìn)行計(jì)算，則會(huì)嚴(yán)重低估企業(yè)的存續(xù)時(shí)間。樣本同樣存在右刪失問題，但本文生存分析部分使用的生存分析模型可以較好地對(duì)該問題加以解決。在非生存分析模型部分，本文保留右刪失的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸的同時(shí)，也剔除右刪失的樣本進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。(2)多個(gè)持續(xù)時(shí)間段問題。在一定時(shí)期內(nèi)，企業(yè)進(jìn)入某一市場一段時(shí)間，退出市場至少一年，可能再次進(jìn)入市場，所以同一企業(yè)可能存在多個(gè)持續(xù)生存時(shí)間段。參照 Besede?和 Prusa(2006)、陳勇兵等(2012)的分析，無論同一企業(yè)有多少個(gè)持續(xù)經(jīng)營時(shí)間段，將第一個(gè)持續(xù)時(shí)間段視為唯一持續(xù)時(shí)間段的處理方法，與將多個(gè)持續(xù)時(shí)間段視為相互獨(dú)立的若干持續(xù)時(shí)間段的情形下，企業(yè)存續(xù)時(shí)間的分布基本相同。因此本文同樣選擇首個(gè)持續(xù)時(shí)間段作為企業(yè)存續(xù)時(shí)間的代理指標(biāo)，并在生存分析部分使用企業(yè)唯一存續(xù)時(shí)間段進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

以首個(gè)持續(xù)時(shí)間段為例，本文的測算結(jié)果發(fā)現(xiàn)，樣本期間內(nèi)企業(yè)存續(xù)時(shí)間為 4年及以下的企業(yè)達(dá)到 61.49%，企業(yè)存續(xù)時(shí)間為 4年的樣本數(shù)最多，占總樣本比例為27.29%；而企業(yè)存續(xù)時(shí)間為9年的企業(yè)最少，約只占總體樣本的3.64%。

3.要素錯(cuò)配(lndist)

參照 Hsieh 和 Klenow(2009)構(gòu)造的要素錯(cuò)配壟斷競爭模型，以構(gòu)造要素“價(jià)格扭曲稅”的形式，將資本錯(cuò)配表示為：

邵宜航等(2013)在上述模型的基礎(chǔ)上，推導(dǎo)得到勞動(dòng)錯(cuò)配的形式為：

其中，τKij和τLij分別表示j行業(yè)內(nèi)i企業(yè)的資本和勞動(dòng)錯(cuò)配情況。如果一個(gè)企業(yè)難以得到金融信貸，資本扭曲τKij就會(huì)高于零，如果一個(gè)企業(yè)能夠以較低的成本獲得貸款，τKij就會(huì)小于零。勞動(dòng)扭曲的定義與之類似。aj是行業(yè)j的勞動(dòng)要素收入份額，wij為企業(yè)員工工資水平，Lij為行業(yè) j內(nèi)企業(yè) i雇傭員工數(shù)，Rij為企業(yè)資本使用成本。kij為企業(yè)的勞均資本。σ為資本勞動(dòng)替代彈性，Yij為j行業(yè)內(nèi)企業(yè)的產(chǎn)出，Pij為j行業(yè)內(nèi)i企業(yè)的產(chǎn)出Yij的價(jià)格。

對(duì)式(2)和式(3)中的參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)。首先，對(duì)資本使用成本Rij進(jìn)行校準(zhǔn)。Hsieh和Klenow(2009)設(shè)定資本的使用成本Rij＝0.10，即5%的實(shí)際利息率和5%的折舊率。然而，我國銀行對(duì)不同企業(yè)實(shí)行差別化利率(施炳展和冼國明，2012)，這也是我國資本錯(cuò)配的重要表現(xiàn)之一，且將所有企業(yè)資本折舊率統(tǒng)一設(shè)定為5%的做法也欠妥。參考盛仕斌和徐海(1999)，本文采用企業(yè)利息支出與負(fù)債合計(jì)的比值作為企業(yè)實(shí)際利息率的衡量。參照陳詩一(2011)的做法，采用企業(yè)本年折舊與上一年固定資產(chǎn)原值的比值作為企業(yè)當(dāng)年折舊率的衡量。企業(yè)的資本使用成本為企業(yè)的實(shí)際利息率與折舊率之和。其次，對(duì)資本勞動(dòng)替代彈性σ進(jìn)行校準(zhǔn)。產(chǎn)業(yè)組織的經(jīng)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)，σ通常在 3～10之間(Broda和Weinstein，2006)，σ越大，要素錯(cuò)配對(duì)加總TFP的影響越大，所以我們選擇較小的σ值，以得到保守的估計(jì)結(jié)果。最后，對(duì)各行業(yè)的勞動(dòng)收入份額aj進(jìn)行校準(zhǔn)。本文的勞動(dòng)收入份額采用各行業(yè)勞動(dòng)報(bào)酬與工業(yè)增加值和主營業(yè)務(wù)收入之差的比值計(jì)算得到。要說明的是，關(guān)于各行業(yè)的勞動(dòng)收入份額，不宜使用直接的估計(jì)結(jié)果，因?yàn)橹苯庸烙?jì)出來的份額結(jié)果可能包含了要素錯(cuò)配的影響，因此本文使用各行業(yè)歷年要素份額的平均水平來表征該行業(yè)的收入份額情況①簡澤(2011)在此處使用了扭曲較少的美國經(jīng)濟(jì)的要素份額來校準(zhǔn)。本文認(rèn)為美國與我國所處經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段不同，經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在較大差異，即使我國經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)不存在要素錯(cuò)配的理想狀態(tài)，美國的要素收入份額也未必能夠代表我國經(jīng)濟(jì)的情況。。

4.其他變量的衡量

其他變量中，企業(yè)規(guī)模(lnscale)采用企業(yè)全部職工數(shù)的對(duì)數(shù)值來表示；資本密集度(lnklratio)用固定資產(chǎn)與從業(yè)人員數(shù)的比值取對(duì)數(shù)衡量，其中固定資產(chǎn)使用以 1998年為基期的各省份固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減；企業(yè)利潤率(lnprofit)用企業(yè)營業(yè)利潤與企業(yè)銷售額比值的對(duì)數(shù)形式來衡量；出口密集度(lnexpshare)用企業(yè)出口交貨值與企業(yè)銷售額的比值來衡量。除此之外，本文使用企業(yè)是否存在補(bǔ)貼收入虛擬變量(subsidy)來反映企業(yè)接受政府補(bǔ)貼的情況。

（三）數(shù)據(jù)來源

本文的數(shù)據(jù)來自于中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫，時(shí)間跨度為1998—2007年。其統(tǒng)計(jì)對(duì)象涵蓋全部國有和規(guī)模以上非國有企業(yè)。在進(jìn)行實(shí)證回歸之前，為提高樣本的可靠性，參照 Brandt等(2012)的方法，除按照企業(yè)代碼對(duì)歷年企業(yè)進(jìn)行匹配之外，本文也按照企業(yè)名稱、企業(yè)電話號(hào)碼以及企業(yè)郵政編碼對(duì)企業(yè)進(jìn)行配對(duì)。對(duì)那些企業(yè)名稱、電話號(hào)碼以及郵政編碼可以成功匹配，而企業(yè)法人代碼無法成功匹配的企業(yè)，本文參照毛其淋和盛斌(2013)的做法對(duì)其法人代碼進(jìn)行了修正，即確認(rèn)把同一企業(yè)賦予相同法人代碼。此外，由于工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)樣本是全部國有以及規(guī)模以上非國有工業(yè)企業(yè)，企業(yè)在數(shù)據(jù)庫中的出現(xiàn)或消失可能并非退出或者進(jìn)入市場，而是由非國有企業(yè)規(guī)模變化所致。因此，本文統(tǒng)一將樣本期內(nèi)某年份消失后下一年又重新進(jìn)入市場的企業(yè)視為連續(xù)經(jīng)營的企業(yè)。

此外，針對(duì)樣本中的異常值，本文參考 Cai和 Liu(2009)的方法進(jìn)行處理。首先剔除總資產(chǎn)、職工人數(shù)、工業(yè)總產(chǎn)值、固定資產(chǎn)凈值以及銷售額等關(guān)鍵指標(biāo)缺失的樣本；進(jìn)而對(duì)一些明顯不符合會(huì)計(jì)原則的觀測值進(jìn)行刪除，包括總資產(chǎn)小于流動(dòng)資產(chǎn)，總資產(chǎn)小于固定資產(chǎn)凈值，或者累計(jì)折舊小于當(dāng)期折舊的觀測值；最后，剔除了關(guān)鍵指標(biāo)的極端值(前后各5%)。

四、基本估計(jì)結(jié)果與分析

本部分主要考察要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)存續(xù)與全要素生產(chǎn)率之間關(guān)系的影響，回歸結(jié)果報(bào)告于表1。表1第(1)列報(bào)告的是要素錯(cuò)配、企業(yè)存續(xù)對(duì)全要素生產(chǎn)率的線性影響。在不考慮模型非線性問題的情況下，企業(yè)存續(xù)對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升存在顯著的促進(jìn)作用，同時(shí)，要素錯(cuò)配對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升存在抑制作用。將企業(yè)存續(xù)的二次項(xiàng)納入模型，結(jié)果報(bào)告于第(2)列，企業(yè)存續(xù)二次項(xiàng)和一次項(xiàng)均在 1%的顯著性水平下顯著，且二次項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，說明企業(yè)存續(xù)與全要素生產(chǎn)率之間存在顯著的倒 U型關(guān)系。即在一定時(shí)期內(nèi)，企業(yè)存續(xù)時(shí)間的延長首先有利于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，當(dāng)全要素生產(chǎn)率達(dá)到峰值之后，隨著企業(yè)存續(xù)時(shí)間的延長，企業(yè)全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)下降。這也驗(yàn)證了Griliches和Regev(1995)的“死亡陰影效應(yīng)”(shadow of death effect)。這同樣也印證了企業(yè)生命周期理論的基本結(jié)論，即隨著企業(yè)年齡的增長，企業(yè)的全要素生產(chǎn)率會(huì)經(jīng)歷先上升后下降的過程。同樣，要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響依然顯著為負(fù)。第(3)、(4)兩列分別在模型中加入了控制變量和不可觀測異質(zhì)性，依然得到了較為穩(wěn)健的結(jié)論。

一個(gè)重要的問題是，盡管在模型中納入了行業(yè)、地區(qū)以及年份等固定效應(yīng)以吸收非觀測的行業(yè)、地區(qū)以及年份效應(yīng)，并控制了遺漏變量(張國峰等，2016)，但仍然不可排除企業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)其存續(xù)時(shí)間存在作用而導(dǎo)致的內(nèi)生性問題?；诖耍疚倪M(jìn)一步使用廣義矩估計(jì)(GMM)，并參考張曉華和劉慧(2015)的做法，選擇各控制變量的一階滯后項(xiàng)作為工具變量，以降低企業(yè)全要素生產(chǎn)率和存續(xù)時(shí)間之間潛在的互為因果關(guān)系導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，回歸結(jié)果呈現(xiàn)于表1第(5)列。KP-LM 弱識(shí)別檢驗(yàn)的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，兩內(nèi)生解釋變量2(lnstime)、lnstime的 F統(tǒng)計(jì)量分別達(dá)到 456.0420和 392.4610，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的p值為0.0000，證實(shí)本文工具變量的合理性。

除企業(yè)存續(xù)與全要素生產(chǎn)率之間的倒U型關(guān)系之外，第(5)列的結(jié)果顯示，要素錯(cuò)配(lndist)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響始終為負(fù)。要素錯(cuò)配違背了市場配置資源的原則，對(duì)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著的抑制作用(Hsieh和 Klenow，2009)。企業(yè)規(guī)模(lnscale)在 1%的顯著性水平上促進(jìn)了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大有利于企業(yè)實(shí)現(xiàn)內(nèi)部規(guī)模經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)勞動(dòng)專業(yè)化分工，降低生產(chǎn)管理成本，進(jìn)而促進(jìn)其生產(chǎn)效率的提升(孫曉華和王昀，2014)；此外，大型企業(yè)更有實(shí)力采購先進(jìn)設(shè)備，從事高風(fēng)險(xiǎn)研發(fā)活動(dòng)，有利于企業(yè)技術(shù)水平的提升(Sleuwaegen和 Goedhuys，2002)。行業(yè)競爭度(lnhhi)同樣顯著提升了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。這說明行業(yè)內(nèi)同類企業(yè)數(shù)量的增加有利于激活資源配置，提升資源使用效率；同時(shí)，來自同行業(yè)企業(yè)之間競爭壓力導(dǎo)致的激勵(lì)效應(yīng)以及同類企業(yè)之間技術(shù)的學(xué)習(xí)和溢出效應(yīng)也是企業(yè)技術(shù)水平提升的重要源泉。資本勞動(dòng)比(lnklratio)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升有顯著的促進(jìn)作用，這符合一般的經(jīng)濟(jì)學(xué)直覺，企業(yè)人均資本擁有量的增加有助于提升企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營效率。此外，企業(yè)出口密集度(expshare)的增加有利于我國全要素生產(chǎn)率的提高。新新貿(mào)易論認(rèn)為出口有利于提升一國資源配置效率，而國外進(jìn)口企業(yè)對(duì)本國出口企業(yè)的技術(shù)溢出效應(yīng)同樣是提升本國企業(yè)全要素生產(chǎn)率的重要渠道。政府補(bǔ)貼(subsidy)是企業(yè)資金的重要來源，因而有利于企業(yè)提升全要素生產(chǎn)率。

表1 要素錯(cuò)配、企業(yè)存續(xù)與全要素生產(chǎn)率回歸結(jié)果

為檢驗(yàn)要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)存續(xù)與全要素生產(chǎn)率關(guān)系影響的凈效應(yīng)，本文進(jìn)一步針對(duì)第(4)列結(jié)果進(jìn)行反事實(shí)模擬，并將結(jié)果報(bào)告于表1第(6)列。具體而言，在反事實(shí)模擬中，要素錯(cuò)配由企業(yè)進(jìn)入市場的初始年份面臨的錯(cuò)配情況表示，其他變量均采用企業(yè)樣本期均值表示。相應(yīng)地，第(4)、(6)列結(jié)果之差，即為要素錯(cuò)配的凈影響。比較第(4)、(6)列結(jié)果發(fā)現(xiàn)：首先，要素錯(cuò)配的存在使得全要素生產(chǎn)率下降的概率增加了0.0357，這意味著，要素錯(cuò)配的存在確實(shí)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的下降存在重要作用。其次，在沒有扭曲的情況下，企業(yè)達(dá)到全要素生產(chǎn)率峰值的時(shí)間提早了 0.75年①，這意味著要素錯(cuò)配平均而言可能加大了企業(yè)達(dá)到全要素生產(chǎn)率峰值的難度。

右刪失問題會(huì)導(dǎo)致回歸樣本呈現(xiàn)非正態(tài)分布，進(jìn)而使得傳統(tǒng)的檢驗(yàn)方法失效。為檢驗(yàn)前文回歸結(jié)果的有效性，本文進(jìn)一步對(duì)樣本中的右刪失數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，重新進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果報(bào)告于第(7)列。同樣的反事實(shí)模擬結(jié)果報(bào)告于第(8)列。與第(4)、(6)兩列結(jié)果相比，第(7)、(8)列結(jié)果中的樣本觀測數(shù)量雖然大幅下降，但結(jié)論基本一致，這也證實(shí)本文之前回歸的結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。而個(gè)別控制變量系數(shù)的變化，可能是樣本數(shù)量大幅變動(dòng)所致。

五、要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)存續(xù)的影響

從前文的回歸結(jié)果來看，企業(yè)存續(xù)對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響呈現(xiàn)倒 U型，要素錯(cuò)配顯著抑制了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，進(jìn)一步地，要素錯(cuò)配的存在延長了企業(yè)全要素生產(chǎn)率達(dá)到峰值的時(shí)間，且大約為 0.75年左右。那么，要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)達(dá)到全要素生產(chǎn)率峰值時(shí)間的延長，又會(huì)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率會(huì)產(chǎn)生何種影響？其間有何渠道？為對(duì)相關(guān)問題作出解答，本部分承接上文分析，檢驗(yàn)要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)存續(xù)時(shí)間的影響，并嘗試從企業(yè)異質(zhì)性的角度，得到更為詳實(shí)的結(jié)論。

（一）企業(yè)存續(xù)函數(shù)的估計(jì)

在企業(yè)生存分析中，常用生存函數(shù)(或生存率)或者危險(xiǎn)函數(shù)(或危險(xiǎn)率)來描述企業(yè)生存時(shí)間的分布特征。本文按照行業(yè)中企業(yè)所面臨的要素錯(cuò)配程度大小將總體樣本進(jìn)行分類，并對(duì)其生存函數(shù)以及危險(xiǎn)函數(shù)進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果報(bào)告于圖1中。

圖 1左邊描繪了按照行業(yè)內(nèi)面臨不同要素錯(cuò)配情況的企業(yè)的生存概率?？梢园l(fā)現(xiàn)，首先隨著存續(xù)時(shí)間的延長，企業(yè)生存概率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，且企業(yè)存續(xù)時(shí)間超過一年之后，其存續(xù)概率大幅降低。其次，隨著企業(yè)存續(xù)時(shí)間的延長，企業(yè)的生存概率趨于穩(wěn)定。最后，將企業(yè)按照要素錯(cuò)配程度進(jìn)行分組，可以發(fā)現(xiàn)代表行業(yè)內(nèi)低要素錯(cuò)配程度企業(yè)的虛線的相對(duì)位置更低，這意味著面臨低要素錯(cuò)配程度的企業(yè)，其在市場上的生存概率相對(duì)較小。圖 1右邊描繪了面臨不同要素錯(cuò)配情況的企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)。同樣，企業(yè)進(jìn)入市場之初，面臨較高的生存風(fēng)險(xiǎn)，這與生存函數(shù)中企業(yè)生存概率的大幅下降一致。其次，隨著企業(yè)生存時(shí)間的延長，相比生存函數(shù)中企業(yè)生存概率逐漸趨于穩(wěn)定，企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，即存續(xù)時(shí)間越長的企業(yè)，其倒閉的風(fēng)險(xiǎn)越小，這可能是由于生存時(shí)間較長的企業(yè)往往具備較高的市場生存能力。最后，在風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)中，當(dāng)企業(yè)存續(xù)時(shí)間在 6年以下時(shí)，行業(yè)內(nèi)要素錯(cuò)配情況較高的企業(yè)往往具有較低的死亡危險(xiǎn)，而面臨較低錯(cuò)配情況的企業(yè)，其死亡風(fēng)險(xiǎn)卻較高；而當(dāng)企業(yè)存續(xù)時(shí)間大于6年時(shí)，面臨較高錯(cuò)配程度的企業(yè)的生存危險(xiǎn)又反過來超過低錯(cuò)配程度企業(yè)。由此我們初步得出結(jié)論，要素錯(cuò)配可能延長了企業(yè)的存續(xù)時(shí)間；但當(dāng)存續(xù)時(shí)間達(dá)到一定年限，低要素錯(cuò)配程度的企業(yè)可能更具生命力，然而具體情況有待進(jìn)一步的驗(yàn)證。

圖1 全樣本企業(yè)生存函數(shù)與風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)估計(jì)

（二）要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)存續(xù)的影響

1.模型的設(shè)定

本部分就要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)存續(xù)時(shí)間的影響進(jìn)行分析。與 Esteve-Pérez等(2012)的研究類似，本文選用離散時(shí)間的 cloglog生存模型進(jìn)行回歸。相對(duì)于連續(xù)時(shí)間模型(如Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型)，離散時(shí)間模型不僅可以有效地處理結(jié)點(diǎn)問題，更為重要的是，離散時(shí)間無需滿足“比例風(fēng)險(xiǎn)”假設(shè)條件(Hes和 Persson，2012)。因此，借鑒Ilmakunnas和Nurmi(2010)以及陳勇兵等(2012)的做法，本文建立離散時(shí)間的cloglog生存模型進(jìn)行計(jì)量分析，模型設(shè)定如下：

2.估計(jì)結(jié)果與分析

表2報(bào)告了離散時(shí)間cloglog生存模型估計(jì)結(jié)果。其中前3列是依次為控制了不可觀測的時(shí)間效應(yīng)、行業(yè)效應(yīng)和地區(qū)效應(yīng)之后對(duì)基準(zhǔn)模型進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，在各列結(jié)果中，核心解釋變量lndist的估計(jì)系數(shù)符號(hào)和顯著性水平?jīng)]有發(fā)生實(shí)質(zhì)性變化，要素錯(cuò)配始終非常顯著地促進(jìn)了企業(yè)存續(xù)時(shí)間的延長?？赡艿慕忉屖?，要素錯(cuò)配在我國突出表現(xiàn)為要素價(jià)格的低估，低估的要素價(jià)格壓縮了企業(yè)的生產(chǎn)成本，有助于拓展企業(yè)的利潤空間，進(jìn)而延長企業(yè)的存續(xù)時(shí)間。然而，各部門企業(yè)在要素錯(cuò)配下的存續(xù)狀況究竟如何，還有待進(jìn)一步的異質(zhì)性分析。

從控制變量的估計(jì)結(jié)果可以看到：企業(yè)規(guī)模(lnscale)的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，其原因可能在于大型企業(yè)往往擁有雄厚的資本、豐富的管理經(jīng)驗(yàn)和較強(qiáng)的科研實(shí)力，因此抵御外部市場不利沖擊的能力也往往較強(qiáng)，因而規(guī)模越大，企業(yè)的存續(xù)時(shí)間越長。企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率(lnlabpdt)非常顯著地降低了企業(yè)的生存風(fēng)險(xiǎn)，提高了企業(yè)的存續(xù)時(shí)間。勞動(dòng)生產(chǎn)率較高的企業(yè)，勞動(dòng)力素質(zhì)、企業(yè)管理能力以及技術(shù)水平也往往較高，因而也具有較高的生存概率。行業(yè)競爭度(lnhhi)的估計(jì)系數(shù)顯著為正，即所在行業(yè)競爭度越高的企業(yè)具有越短的經(jīng)營存續(xù)期。可能的原因在于，競爭機(jī)制加速了行業(yè)內(nèi)資源要素的快速流轉(zhuǎn)，促進(jìn)行業(yè)內(nèi)資源的合理配置，這對(duì)企業(yè)長期存續(xù)提出了較高的要求。資本密集度(lnklratio)的估計(jì)系數(shù)在 1%水平上顯著為負(fù)，表明資本密集越高的企業(yè)具有越低的退出市場的風(fēng)險(xiǎn)率，這或許與高資本密集度企業(yè)往往擁有更為雄厚的資本、更多的研發(fā)投入與更新的設(shè)備有關(guān)。政府補(bǔ)貼(subsidy)的估計(jì)結(jié)果顯著為負(fù)，表明政府補(bǔ)貼傾向于降低企業(yè)退出市場的風(fēng)險(xiǎn)率。政府補(bǔ)貼作為企業(yè)總利潤的一部分，可以增加企業(yè)的收益，改善其“以收抵支”狀況，增強(qiáng)“償還到期債務(wù)”的能力，進(jìn)而在總體上有利于企業(yè)市場的存活(許家云和毛其淋，2016)。

以上分析考察了要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)市場存活的平均影響，但不可忽視的是，要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)的市場存活還可能因?yàn)槠髽I(yè)異質(zhì)性等因素而有所差異。因此，在模型(4)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步引入企業(yè)全要素生產(chǎn)率異質(zhì)性因素，以揭示要素錯(cuò)配與企業(yè)市場存續(xù)之間的關(guān)系。在全樣本企業(yè)中，按照企業(yè)異質(zhì)性變量將企業(yè)劃分為兩種類型( h eterdumρi，ρ= 1 ,2)，對(duì)式(4)的基準(zhǔn)模型進(jìn)行擴(kuò)展，得到：

其中，heterdumρi為分組所用的異質(zhì)性變量，即全要素生產(chǎn)率。lntfp_ op1×lndist的系數(shù)表示要素錯(cuò)配對(duì)低TFP水平企業(yè)的市場存活概率的影響，lntfp_ op2×lndist的系數(shù)表示要素錯(cuò)配錯(cuò)配對(duì)高TFP水平企業(yè)的市場存活概率的影響。

通過比較系數(shù)φρ來識(shí)別不同企業(yè)異質(zhì)性特征下，要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)市場存活的影響效應(yīng)。表2第(4)列報(bào)告了對(duì)式(5)擴(kuò)展模型的估計(jì)結(jié)果，其間均控制了不可觀測的時(shí)間、行業(yè)效應(yīng)和地區(qū)效應(yīng)。結(jié)果顯示，相比高效率水平的企業(yè)，要素錯(cuò)配更傾向于提升低效率水平企業(yè)的存續(xù)時(shí)間。一般而言，生產(chǎn)率較高的企業(yè)通常具有較長的存續(xù)時(shí)間，而在要素市場發(fā)育遲緩、市場化程度滯后的情況下，市場不再以全要素生產(chǎn)率為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)資源要素的分配，高 TFP企業(yè)缺乏其自身生存所必需的資源土壤，缺乏促進(jìn)其持續(xù)經(jīng)營的必備條件，因而導(dǎo)致其較短的存續(xù)時(shí)間。反觀低效率部門，即便其全要素生產(chǎn)率較為低下，企業(yè)的生存能力不足，但其對(duì)要素資源的占用促使其掌握了豐裕的資源要素，因而可以具備較長的存續(xù)時(shí)間。

為驗(yàn)證實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，在使用企業(yè)首個(gè)持續(xù)時(shí)間段表征企業(yè)存續(xù)時(shí)間的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步使用企業(yè)唯一存續(xù)時(shí)間作為企業(yè)存續(xù)時(shí)間的替代指標(biāo)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)①限于篇幅，未在文中報(bào)告回歸結(jié)果，如有需要可掃描本文二維碼后點(diǎn)擊“附錄”獲取。，結(jié)論與表2基本一致，證實(shí)前文結(jié)論的穩(wěn)健性。

表2 企業(yè)生存估計(jì)結(jié)果：企業(yè)首個(gè)存續(xù)時(shí)間段

六、要素錯(cuò)配、企業(yè)存續(xù)與全要素生產(chǎn)率

前文分析了要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)市場存續(xù)的影響，發(fā)現(xiàn)要素錯(cuò)配顯著降低了企業(yè)死亡的風(fēng)險(xiǎn)率，延長了企業(yè)的存續(xù)時(shí)間。特別地，相比低效率企業(yè)，要素錯(cuò)配事實(shí)上降低了高效率企業(yè)的生存時(shí)間。那么，這一系列的影響，對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率有何影響？其間路徑如何？本部分進(jìn)一步構(gòu)建中介效應(yīng)回歸模型，對(duì)要素錯(cuò)配通過影響企業(yè)存續(xù)時(shí)間對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用效果及其作用機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)。

其中，lntfpit為企業(yè)i在t年的全要素生產(chǎn)率，ln s time_ h ightfpit為高效率企業(yè)存續(xù)時(shí)間，ln s time_ l owtfp為低效率企業(yè)存續(xù)時(shí)間，向量控制變量的含義與前文一致。與it本文第一部分的實(shí)證分析類似，在對(duì)全樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸的基礎(chǔ)上，為克服右刪失問題，本部分同樣對(duì)剔除右刪失數(shù)據(jù)后的樣本進(jìn)行回歸，作為本部分的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

首先檢驗(yàn)要素錯(cuò)配通過全樣本企業(yè)存續(xù)對(duì)全要素生產(chǎn)率作用，并將結(jié)果報(bào)告于表3前三列。然后按照全要素生產(chǎn)率指標(biāo)將全樣本企業(yè)分為高效率企業(yè)和低效率企業(yè)兩組，分別檢驗(yàn)要素錯(cuò)配通過高低全要素生產(chǎn)率企業(yè)存續(xù)時(shí)間對(duì)總體全要素生產(chǎn)率的影響，結(jié)果報(bào)告于表3后四列。

可以看出在全樣本中，要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的直接作用為負(fù)，且通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn)，說明要素錯(cuò)配顯著抑制了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，這與現(xiàn)有研究結(jié)論一致。此外，要素錯(cuò)配與企業(yè)存續(xù)時(shí)間的作用系數(shù)也顯著為正，這說明要素錯(cuò)配顯著提升了企業(yè)的存續(xù)時(shí)間，這也與本文前述研究結(jié)論一致。將要素錯(cuò)配、企業(yè)存續(xù)同時(shí)納入模型(9)①此處模型(9)并未與模型(1)一致，加入存續(xù)時(shí)間的二次項(xiàng)以檢驗(yàn)企業(yè)存續(xù)時(shí)間對(duì)全要素生產(chǎn)率的非線性影響，但兩者間倒 U型關(guān)系的存在卻是事實(shí)。感謝匿名評(píng)審指出這一問題。一方面，本文在對(duì)模型(1)加入存續(xù)時(shí)間二次項(xiàng)之前，檢驗(yàn)了存續(xù)時(shí)間對(duì)企業(yè)TFP的作用，結(jié)果顯示企業(yè)存續(xù)對(duì)TFP存在正向作用，可認(rèn)為企業(yè)存續(xù)與 TFP之間存在“近似線性”的正向關(guān)系。而在本部分中介效應(yīng)模型的檢驗(yàn)中，該結(jié)論可進(jìn)一步細(xì)化為：高效率企業(yè)存續(xù)時(shí)間的延長對(duì)其全要素生產(chǎn)率的提升具有促進(jìn)作用，低效率企業(yè)存續(xù)時(shí)間的延長對(duì)其全要素生產(chǎn)率具有抑制作用，可見也同樣印證了“企業(yè)存續(xù)時(shí)間并非越長越好”這一論斷；另一方面，在本部分檢驗(yàn)要素錯(cuò)配影響企業(yè)存續(xù)并進(jìn)一步作用于全要素生產(chǎn)率的過程中，也囿于模型的適用情況，無法將企業(yè)存續(xù)的二次項(xiàng)納入中介效應(yīng)模型?；谝陨蟽牲c(diǎn)原因，本文在考察企業(yè)存續(xù)在要素錯(cuò)配影響全要素生產(chǎn)率過程中的作用表現(xiàn)時(shí)，只選擇將其一次項(xiàng)形式納入中介效應(yīng)模型，考察要素錯(cuò)配作用于企業(yè)存續(xù)，并進(jìn)一步對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。，可以發(fā)現(xiàn)，在全樣本企業(yè)中，要素錯(cuò)配依然抑制了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，而企業(yè)存續(xù)對(duì)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率的提升起到促進(jìn)作用。

表3 中介效應(yīng)回歸分析

將全樣本企業(yè)按照全要素生產(chǎn)率高低進(jìn)行分組后進(jìn)一步進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)就顯得十分必要。同樣，對(duì)模型(6)進(jìn)行的回歸與第(1)列回歸完全一樣(表3第(4)列)。第(5)、(6)列是分別對(duì)模型(7)和模型(8)進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)(相比低 TFP企業(yè))要素錯(cuò)配顯著縮短了高TFP企業(yè)的存續(xù)時(shí)間，(相比高TFP企業(yè))延長了低TFP企業(yè)的存續(xù)時(shí)間。最后，將高、低 TFP企業(yè)同時(shí)納入模型(9)，發(fā)現(xiàn)高 TFP企業(yè)的存續(xù)時(shí)間的回歸結(jié)果顯著為正，低 TFP企業(yè)存續(xù)時(shí)間的估計(jì)結(jié)果顯著為負(fù)，且兩者均通過了1%的顯著性檢驗(yàn)?？芍逿FP企業(yè)生存時(shí)間的延長可以促進(jìn)其全要素生產(chǎn)率的提升，相反，低 TFP企業(yè)存續(xù)時(shí)間的延長導(dǎo)致了其全要素生產(chǎn)率顯著下降。此外，在加入中介變量后，可以發(fā)現(xiàn)第(7)列要素錯(cuò)配的系數(shù)的絕對(duì)值和顯著性也出現(xiàn)一定下降，這也充分論證了高、低效率企業(yè)的存續(xù)時(shí)間是影響全要素生產(chǎn)率提升的重要途徑。

進(jìn)一步地，可以計(jì)算要素錯(cuò)配對(duì)全要素生產(chǎn)率影響的總效應(yīng)以及通過高、低 TFP企業(yè)的存續(xù)時(shí)間影響全要素生產(chǎn)率的中介效應(yīng)大小。在表3前三列的總體樣本回歸中，要素錯(cuò)配全要素生產(chǎn)率影響的總效應(yīng)估計(jì)值為－0.0950＋0.1528×0.0039＝－0.0944；要素錯(cuò)配影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的中介效應(yīng)估計(jì)值為 0.1528×0.0039＝0.0006。更為細(xì)致的分樣本回歸顯示，在低效率企業(yè)組，要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的總效應(yīng)估計(jì)值為－0.0457＋0.0640×(－0.2586)＝－0.0623，而要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的中介效應(yīng)估計(jì)值為 0.0640×(－0.2586)＝－0.0166，即要素錯(cuò)配增加了低效率企業(yè)的生存時(shí)間進(jìn)而對(duì)全要素生產(chǎn)率具有負(fù)向作用；在高效率企業(yè)組，要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的總效應(yīng)顯著為負(fù)，系數(shù)大小為－0.0457＋(－0.0649×0.0486)＝－0.0489，其中中介效應(yīng)大小為－0.0649×0.0486＝－0.0032，說明要素錯(cuò)配通過縮短高效率企業(yè)的存續(xù)時(shí)間進(jìn)而對(duì)全要素生產(chǎn)率具有抑制作用。通過比較高效率企業(yè)和低效率企業(yè)回歸結(jié)果，不難發(fā)現(xiàn)，要素錯(cuò)配對(duì)全要素生產(chǎn)率的不利作用主要通過延長低效率企業(yè)的存續(xù)時(shí)間得以實(shí)現(xiàn)。

對(duì)右刪失樣本進(jìn)行剔除后，本文對(duì)要素錯(cuò)配通過影響企業(yè)存續(xù)進(jìn)而影響全要素生產(chǎn)率的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)①限于篇幅，未在文中報(bào)告回歸結(jié)果，如有需要可掃描本文二維碼后點(diǎn)擊“附錄”獲取。，估計(jì)結(jié)果與表3基本一致，證明本文實(shí)證結(jié)論的穩(wěn)健性。

七、結(jié) 論

目前國內(nèi)關(guān)注企業(yè)存續(xù)的研究，多著眼于考察企業(yè)影響企業(yè)存續(xù)時(shí)間的因素，忽視企業(yè)存續(xù)時(shí)間自身對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響，而企業(yè)全要素生產(chǎn)率的高低是判斷企業(yè)存在價(jià)值的重要依據(jù)。本文首先考察了企業(yè)存續(xù)對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響，并通過反事實(shí)模擬分析了要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)存續(xù)與全要素生產(chǎn)率關(guān)系的凈影響；為分析要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)存續(xù)時(shí)間的影響，本文從企業(yè)存續(xù)的影響因素入手，基于離散時(shí)間的cloglog模型考察了要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)存續(xù)時(shí)間的影響，并將企業(yè)異質(zhì)性特征納入模型，分析了不同異質(zhì)性特征下，要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)存續(xù)時(shí)間的作用。進(jìn)一步，將要素錯(cuò)配、企業(yè)存續(xù)時(shí)間以及全要素生產(chǎn)率置于同一框架下，考察了要素錯(cuò)配通過企業(yè)存續(xù)對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響。本文的主要結(jié)論如下。

第一，企業(yè)存續(xù)和全要素生產(chǎn)率之間存在顯著的倒 U型關(guān)系，即隨著企業(yè)存續(xù)時(shí)間的延長，企業(yè)的全要素生產(chǎn)率經(jīng)歷了一個(gè)先上升后下降的過程；要素錯(cuò)配顯著降低了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，反事實(shí)模擬分析發(fā)現(xiàn)，要素錯(cuò)配的存在將企業(yè)達(dá)到全要素生產(chǎn)率峰值的時(shí)間后移了大約0.75年。

第二，要素錯(cuò)配從平均意義上顯著降低了全樣本企業(yè)死亡危險(xiǎn)率，即提高了全樣本企業(yè)的存續(xù)概率。異質(zhì)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，相比于高 TFP企業(yè)，要素錯(cuò)配更傾向于延長低TFP企業(yè)的存續(xù)時(shí)間，這可能是要素錯(cuò)配抑制我國全要素生產(chǎn)率提升的重要渠道。

第三，中介效應(yīng)回歸發(fā)現(xiàn)，要素錯(cuò)配通過延長企業(yè)存續(xù)時(shí)間，對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)向影響。將全樣本企業(yè)按照TFP高低進(jìn)行分類，發(fā)現(xiàn)要素錯(cuò)配縮短了高TFP企業(yè)的存續(xù)時(shí)間而延長了低 TFP企業(yè)的存續(xù)時(shí)間，通過二者均對(duì) TFP產(chǎn)生了顯著的抑制作用。此外，兩條路徑相比，要素錯(cuò)配通過延長低 TFP企業(yè)的存續(xù)時(shí)間對(duì)其 TFP產(chǎn)生的負(fù)向作用更甚于其通過降低高TFP企業(yè)存續(xù)時(shí)間對(duì)TFP的作用。

要素錯(cuò)配是轉(zhuǎn)型期我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要特征，要素錯(cuò)配導(dǎo)致的一系列扭曲的企業(yè)行為對(duì)其全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生重要影響。要素錯(cuò)配下，不同企業(yè)獲取資源的能力發(fā)生變化，導(dǎo)致市場原有條件下企業(yè)優(yōu)勝劣汰的競爭機(jī)制失效。樣本期間內(nèi)，要素錯(cuò)配延長了低效率企業(yè)的存續(xù)時(shí)間，縮短了高效率企業(yè)的存續(xù)時(shí)間，進(jìn)而對(duì)我國全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生抑制作用。政府對(duì)要素市場的政策干預(yù)既是要素錯(cuò)配產(chǎn)生的重要原因，也是要素錯(cuò)配的重要表現(xiàn)。本文的結(jié)論對(duì)于進(jìn)一步加深我國要素市場化進(jìn)程、改善企業(yè)生存環(huán)境以及促進(jìn)企業(yè) TFP的提高有一定的參考價(jià)值。政府應(yīng)該發(fā)揮市場“守夜人”的角色，對(duì)市場經(jīng)濟(jì)運(yùn)行起到輔助而非主導(dǎo)作用，逐步減少對(duì)要素市場交易活動(dòng)以及要素價(jià)格的干預(yù)，并引導(dǎo)要素價(jià)格趨向合理化和正?；?，減少資本和勞動(dòng)力要素價(jià)格的低估，為企業(yè)營造自由、寬松的市場環(huán)境，減少企業(yè)的稅費(fèi)負(fù)擔(dān)，增強(qiáng)企業(yè)的生命力、抗風(fēng)險(xiǎn)能力和競爭能力。同時(shí)，完善和疏通企業(yè)進(jìn)入和退出市場機(jī)制，對(duì)于瀕臨倒閉的低效率企業(yè)，及時(shí)對(duì)其進(jìn)行清除并做好勞動(dòng)力等資源的再分配工作；對(duì)生存經(jīng)營狀態(tài)不佳但有技術(shù)提升潛力的企業(yè)適時(shí)進(jìn)行扶植，延長其存續(xù)時(shí)間，以提高企業(yè)自身和全社會(huì)的TFP水平。