徐 妍， 鄭 冠 群， 沈 悅

(1.長(zhǎng)安大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，陜西 西安 710064；2.西安電子科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，陜西 西安 710126；3.西安交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院，陜西 西安 710061)

一、引 言

社會(huì)加總生產(chǎn)率(Aggregate Productivity)的增長(zhǎng)動(dòng)力從何而來，是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)領(lǐng)域關(guān)注的核心問題之一。近年來，隨著多馬加總規(guī)則(Domar Aggregation)、異質(zhì)性企業(yè)理論等基礎(chǔ)性理論的逐步完善，對(duì)加總生產(chǎn)率的經(jīng)驗(yàn)研究越來越多地從宏觀走向微觀，尤其是基于企業(yè)層面數(shù)據(jù)進(jìn)行加總生產(chǎn)率分解的微觀實(shí)證研究逐步增多，加總生產(chǎn)率分解方法的開發(fā)和改進(jìn)也成為最近幾年研究的熱點(diǎn)之一。

在加總生產(chǎn)率分解的眾多方法之中，由于動(dòng)態(tài)分解方法進(jìn)一步考慮了企業(yè)演化對(duì)加總生產(chǎn)率的影響，逐漸成為主流。其中，影響力較大的包括：Baily等[1]提出的BHC分解法、Griliches和Regev[2]提出的GR分解法、Foster等[3]提出的FHK分解法、Baldwin和Gu[4]提出的BG分解法，以及Melitz和Polanec[5]提出的DOP分解方法，他們均將加總生產(chǎn)率增長(zhǎng)的來源分解為企業(yè)內(nèi)生增長(zhǎng)、市場(chǎng)資源配置效應(yīng)(靜態(tài)配置)、企業(yè)進(jìn)入與退出效應(yīng)(動(dòng)態(tài)配置)幾個(gè)部分，這些方法對(duì)后續(xù)的理論和實(shí)證研究產(chǎn)生了廣泛的影響。

在國(guó)內(nèi)，隨著中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的使用逐漸普及，近年來涌現(xiàn)出一大批利用企業(yè)層面微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行加總生產(chǎn)率分解的研究。針對(duì)同一問題，使用相同的數(shù)據(jù)資料、重疊的樣本區(qū)間以及近似的數(shù)據(jù)處理方法，不同分解方法得到的加總生產(chǎn)率增長(zhǎng)主導(dǎo)因素大相徑庭。例如，李玉紅等[6]和Brandt等[7]基于BHC方法、李平等[8]基于FHK方法的研究表明，企業(yè)演化帶來的資源重新配置是中國(guó)工業(yè)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力量；而聶輝華和賈瑞雪[9]基于BHC和GR方法、毛其淋和盛斌[10]采用BHC、BG、GR3種方法、楊汝岱利用DOP方法的研究卻認(rèn)為，企業(yè)的內(nèi)生增長(zhǎng)是推動(dòng)制造業(yè)生產(chǎn)率變化的主導(dǎo)力量[11]。這些研究表明：關(guān)于社會(huì)加總生產(chǎn)率增長(zhǎng)動(dòng)力的結(jié)論對(duì)生產(chǎn)率分解方法比較敏感，這也是學(xué)術(shù)界持續(xù)優(yōu)化加總生產(chǎn)率分解方法和更新生產(chǎn)率增長(zhǎng)動(dòng)力認(rèn)知的重要原因之一。

雖然國(guó)內(nèi)研究者對(duì)加總生產(chǎn)率增長(zhǎng)的主導(dǎo)因素存在分歧，但對(duì)企業(yè)動(dòng)態(tài)和生產(chǎn)率的研究基本得到共識(shí)，即在新進(jìn)企業(yè)的生產(chǎn)率小于存活企業(yè)的生產(chǎn)率的同時(shí)，部分資源卻從存活企業(yè)流向進(jìn)入企業(yè)，進(jìn)而降低擴(kuò)展邊際下的資源配置效率。例如，毛其淋和盛斌發(fā)現(xiàn)，中國(guó)制造業(yè)企業(yè)在1999～2003年間的年平均進(jìn)入率為25%，而新企業(yè)進(jìn)入對(duì)加總生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)為-13.3%(FHK方法)和-20.07%(GR方法)[10]26；吳利學(xué)等利用DOP方法測(cè)得1998～2007年間制造業(yè)新進(jìn)企業(yè)對(duì)加總生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)為-3.87%，而同期新進(jìn)企業(yè)占全部企業(yè)總數(shù)的比例達(dá)到68.34%[12]。孫元元和張建清將這一現(xiàn)象稱之為“企業(yè)進(jìn)入悖論”，即企業(yè)迭代與加總生產(chǎn)效率增長(zhǎng)之間存在的矛盾，應(yīng)該“控制新企業(yè)的進(jìn)入，提高市場(chǎng)整體資源配置效率”[13]。

“企業(yè)進(jìn)入悖論”在宏觀層面上意味著“高生產(chǎn)率企業(yè)不斷進(jìn)入并迫使低生產(chǎn)率企業(yè)退出”的“創(chuàng)造性毀滅機(jī)制”只發(fā)揮了一半作用。雖然有研究表明，企業(yè)進(jìn)入導(dǎo)致的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度加大促進(jìn)了存續(xù)企業(yè)生產(chǎn)率的提升，但仍然難以想象如此巨大規(guī)模的企業(yè)持續(xù)進(jìn)入市場(chǎng)對(duì)社會(huì)加總生產(chǎn)率增長(zhǎng)發(fā)揮著顯著負(fù)面的直接影響。在微觀層面上，既然新企業(yè)的生產(chǎn)率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于存續(xù)企業(yè)，其生存壓力和退出概率大于存續(xù)企業(yè)，那么為什么仍有大量企業(yè)源源不斷地持續(xù)進(jìn)入市場(chǎng)呢？對(duì)此，毛其淋和盛斌[10]、李坤望和蔣為[14]發(fā)現(xiàn)，由于存在“市場(chǎng)選擇效應(yīng)”和“學(xué)習(xí)效應(yīng)”，新企業(yè)進(jìn)入市場(chǎng)后的生產(chǎn)率和工業(yè)增加值的增長(zhǎng)速度都超過了存續(xù)企業(yè)，這可能是新企業(yè)源源不斷進(jìn)入市場(chǎng)的原因；新企業(yè)的高速成長(zhǎng)也可能是整體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要推動(dòng)力。

現(xiàn)有的研究?jī)H揭示新企業(yè)的快速成長(zhǎng)現(xiàn)象，未能進(jìn)一步量化其對(duì)社會(huì)加總生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)，對(duì)新進(jìn)企業(yè)快速成長(zhǎng)的成因分析也欠合理。一方面，現(xiàn)有研究所使用的加總生產(chǎn)率分解方法不能夠解析新進(jìn)企業(yè)的成長(zhǎng)效應(yīng)，而是將其混淆為進(jìn)入效應(yīng)。另一方面，用以解釋新進(jìn)企業(yè)快速成長(zhǎng)的“市場(chǎng)選擇效應(yīng)”機(jī)制同樣可以用于解釋存續(xù)企業(yè)的成長(zhǎng)，“學(xué)習(xí)效應(yīng)”本身也只是新進(jìn)企業(yè)與存續(xù)企業(yè)生產(chǎn)率差異收斂的另一種表現(xiàn)形式。因此，有必要就新進(jìn)企業(yè)快速成長(zhǎng)效應(yīng)對(duì)加總生產(chǎn)率貢獻(xiàn)的測(cè)度和驅(qū)動(dòng)因素做更進(jìn)一步的研究。

基于以上考慮，本文開展的研究主要是：第一，改進(jìn)了傳統(tǒng)DOP分解方法，將新進(jìn)企業(yè)超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)(新進(jìn)企業(yè)相對(duì)存續(xù)企業(yè)的超速增長(zhǎng))、退出企業(yè)的衰退效應(yīng)(退出企業(yè)相對(duì)存續(xù)企業(yè)慢速增長(zhǎng))納入到加總生產(chǎn)率分解框架中。第二，對(duì)1999～2006年中國(guó)制造業(yè)企業(yè)加總生產(chǎn)率變化進(jìn)行分解，測(cè)度新進(jìn)企業(yè)超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)對(duì)中國(guó)制造業(yè)加總生產(chǎn)率變化的貢獻(xiàn)。第三，從市場(chǎng)選擇效應(yīng)、學(xué)習(xí)效應(yīng)和規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)3個(gè)方面對(duì)新進(jìn)企業(yè)超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)的成因進(jìn)行了進(jìn)一步檢驗(yàn)。

研究的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在3個(gè)方面：一是通過改進(jìn)生產(chǎn)率參照點(diǎn)的選擇方案，克服了經(jīng)典DOP方法因忽略中間期進(jìn)入企業(yè)相關(guān)信息而導(dǎo)致的新進(jìn)企業(yè)成長(zhǎng)效應(yīng)和進(jìn)入效應(yīng)混淆問題。二是分解結(jié)果揭示，新進(jìn)企業(yè)超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)是制造業(yè)加總生產(chǎn)率增長(zhǎng)的重要驅(qū)動(dòng)力量，對(duì)1998～2006年中國(guó)制造業(yè)企業(yè)加總生產(chǎn)率增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)約為10.77%。因此，雖然新進(jìn)企業(yè)的生產(chǎn)率水平低于存續(xù)企業(yè)，但其進(jìn)入之后表現(xiàn)出更快的生產(chǎn)率增長(zhǎng)速度，這或許可以作為“企業(yè)進(jìn)入悖論”的一種解釋。三是研究進(jìn)一步明確，市場(chǎng)選擇效應(yīng)、學(xué)習(xí)效應(yīng)，以及規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)可能是導(dǎo)致新進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)率增長(zhǎng)速度大幅超越存續(xù)企業(yè)的原因。

與本文比較接近的研究主要是Maliranta和M??tt?nen[15]、孫元元和張建清[13]93。前者和本文一樣，發(fā)現(xiàn)了傳統(tǒng)生產(chǎn)率分解方法在處理較長(zhǎng)時(shí)間跨度(例如5年間隔)的生產(chǎn)率變化分解時(shí)存在的偏誤問題，但其主要的工作是在DOP分解的基礎(chǔ)上引入新的企業(yè)分組，考察進(jìn)入、退出企業(yè)對(duì)Olley-Pakes協(xié)方差的影響，即構(gòu)建了一個(gè)可以測(cè)度企業(yè)動(dòng)態(tài)對(duì)市場(chǎng)資源配置效率影響的生產(chǎn)率分解框架。孫元元和張建清主要考察中國(guó)制造業(yè)省際間資源配置效率，他們按照省份對(duì)加總生產(chǎn)率變化進(jìn)行分解，利用Olley-Pakes協(xié)方差表示省際間資源配置效率，并借助二元邊際下的資源配置效率對(duì)Olley-Pakes協(xié)方差進(jìn)行了更進(jìn)一步的分解。他們提出的加總生產(chǎn)率分解方案也在一定程度上優(yōu)化了DOP分解方法，并且從消費(fèi)者偏好、產(chǎn)品質(zhì)量差異的角度對(duì)“企業(yè)進(jìn)入悖論”做出了解釋。

二、加總生產(chǎn)率變化分解方法的改進(jìn)

加總生產(chǎn)率Φt一般定義為行業(yè)或地區(qū)所有企業(yè)的加權(quán)平均生產(chǎn)率：

(1)

式中，φit表示企業(yè)i在t期的生產(chǎn)率；sit為權(quán)重參數(shù)，通常以企業(yè)的增加值、產(chǎn)值或勞動(dòng)力等份額表示?；谄髽I(yè)異質(zhì)性理論，Olley和Pakes[16]將t期的加總生產(chǎn)率分解為：

(2)

(3)

Melitz和Polanec[5]364進(jìn)一步將企業(yè)進(jìn)入、退出動(dòng)態(tài)對(duì)生產(chǎn)率的影響納入OP分解框架，他們首先按照企業(yè)狀態(tài)將企業(yè)劃分為進(jìn)入企業(yè)、退出企業(yè)和存續(xù)企業(yè)3組；隨后，定義sG,t≡∑i∈Gsit代表歸屬G組企業(yè)在t期的加總市場(chǎng)份額，定義ΦG,t≡∑i∈G(sit/sG,t)φit代表G組企業(yè)在t期的加總生產(chǎn)率。這樣，t1和t2兩期的加總生產(chǎn)率可分別拆解為如下形式：

Φt1=sS,t1ΦS,t1+sX,t1ΦX,t1

=ΦS,t1+sX,t1(ΦX,t1-ΦS,t1)

(4)

Φt2=sS,t2ΦS,t2+sE,t2ΦE,t2

=ΦS,t2+sE,t2(ΦE,t2-ΦS,t2)

(5)

由上式即可得到兩期加總生產(chǎn)率變化的DOP分解形式：

(6)

需要注意的是：當(dāng)t1和t2為相鄰兩期時(shí)，DOP分解方法能夠準(zhǔn)確識(shí)別存續(xù)企業(yè)效應(yīng)、進(jìn)入效應(yīng)和退出效應(yīng)；而當(dāng)t1和t2為不相鄰的兩期時(shí)，DOP方法本質(zhì)上是將t1至t2之間各期進(jìn)入的企業(yè)均視作新進(jìn)企業(yè)，并將這些“新進(jìn)”企業(yè)在t2期的生產(chǎn)率與存續(xù)企業(yè)生產(chǎn)率的差異識(shí)別為進(jìn)入效應(yīng)，這事實(shí)上包含了真實(shí)的進(jìn)入效應(yīng)(即企業(yè)進(jìn)入當(dāng)期的生產(chǎn)率與對(duì)應(yīng)存續(xù)企業(yè)同期生產(chǎn)率的差異)和不同企業(yè)在t1至t2之間的生產(chǎn)率增長(zhǎng)速度差異。類似的，當(dāng)t1和t2為不相鄰的兩期時(shí)，DOP得到的退出效應(yīng)也混淆了真實(shí)退出效應(yīng)和各期退出企業(yè)在退出前的生產(chǎn)率增長(zhǎng)差異。

為了進(jìn)一步解析出不同企業(yè)的生產(chǎn)率增長(zhǎng)差異，我們以一個(gè)“三期生產(chǎn)率變化分解”問題為例(t1=1，t2=3，即共有1、2、3三期)，對(duì)DOP分解方法進(jìn)行改進(jìn)。把全部企業(yè)劃分為第2期進(jìn)入企業(yè)E2、第3期進(jìn)入企業(yè)E3、第1期退出企業(yè)X1、第2期退出企業(yè)X2，以及存續(xù)企業(yè)E，通過對(duì)(6)式進(jìn)行統(tǒng)計(jì)變換可得到如下分解結(jié)果：

(7)

式中，nt為t期總市場(chǎng)份額，nG,t為G類企業(yè)t期市場(chǎng)份額，則nG,t/nt表示G類企業(yè)在t期的相對(duì)市場(chǎng)份額；ΦG,t為G類企業(yè)t期加權(quán)生產(chǎn)率。

上式將3期加總生產(chǎn)率變化分解為5個(gè)部分：存續(xù)企業(yè)成長(zhǎng)效應(yīng)(包括組內(nèi)和組間效應(yīng))、進(jìn)入效應(yīng)(t=2和t=3期新進(jìn)企業(yè)與同期存續(xù)企業(yè)的生產(chǎn)率差異)、退出效應(yīng)(t=1和t=2期退出企業(yè)與同期存續(xù)企業(yè)的生產(chǎn)率差異)、新進(jìn)企業(yè)超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)(t=2期新進(jìn)企業(yè)進(jìn)入后一期的生產(chǎn)率增幅與對(duì)應(yīng)存續(xù)企業(yè)同期生產(chǎn)率增幅之差)，以及退出企業(yè)衰退效應(yīng)(t=2期退出企業(yè)在退出前一期的生產(chǎn)率增幅與對(duì)應(yīng)存續(xù)企業(yè)同期生產(chǎn)率增幅之差)。

(8)

式中，nEj,t、nXj,t分別表示j期進(jìn)入、退出企業(yè)在t期的市場(chǎng)份額，ΦEj,t、ΦXj,t分別表示j期進(jìn)入、退出企業(yè)在t期的加總生產(chǎn)率，其他變量含義如上。存續(xù)企業(yè)成長(zhǎng)效應(yīng)包括以存續(xù)企業(yè)首尾兩期(t-k期和t期)算術(shù)平均生產(chǎn)率變化衡量的組內(nèi)效應(yīng)，和以首尾兩期Olley-Pakes協(xié)方差變化衡量的組間效應(yīng)。進(jìn)入效應(yīng)包含了所有代際新進(jìn)企業(yè)在其進(jìn)入當(dāng)期與存續(xù)企業(yè)生產(chǎn)率差異的總和。退出效應(yīng)是所有代際退出企業(yè)在其退出當(dāng)期與存續(xù)企業(yè)生產(chǎn)率差異的總和。新進(jìn)企業(yè)超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)是各代際新進(jìn)企業(yè)在進(jìn)入之后(從進(jìn)入當(dāng)期至t期)的生產(chǎn)率增幅與存續(xù)企業(yè)同期生產(chǎn)率增幅差異的總和。退出企業(yè)衰退效應(yīng)是各代際退出企業(yè)在退出之前(從t-k期至退出當(dāng)期)的生產(chǎn)率增幅與存續(xù)企業(yè)同期生產(chǎn)率增幅差異的總和。

三、中國(guó)制造業(yè)生產(chǎn)率變化分解與新進(jìn)企業(yè)的超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)

1.生產(chǎn)率估計(jì)與進(jìn)入退出企業(yè)的界定

本文基于中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(1998～2007)提供的數(shù)據(jù)來估計(jì)企業(yè)個(gè)體生產(chǎn)率和社會(huì)加總生產(chǎn)率。由于數(shù)據(jù)庫樣本數(shù)量龐大、時(shí)間跨度較長(zhǎng)，中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中部分觀測(cè)值存在明顯的匹配混亂、指標(biāo)異常、口徑變更等情況。因此，在計(jì)算企業(yè)全要素生產(chǎn)率、加總生產(chǎn)率以及生產(chǎn)率分解之前，需要進(jìn)行細(xì)致的數(shù)據(jù)處理。

首先，進(jìn)行樣本匹配和企業(yè)身份識(shí)別。本文主要采用聶輝華等[17]、王貴東[18]提出的交叉識(shí)別思想，一方面是因?yàn)樵摲椒軌蜉^好地處理“化整為零”問題，避免“過度識(shí)別”，另一方面則是因?yàn)樵谌斯ぷR(shí)別階段可以將樣本匹配和全要素生產(chǎn)率估計(jì)所需數(shù)據(jù)清理工作結(jié)合起來。具體步驟如下：第一，對(duì)企業(yè)名稱和法人代碼進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；第二，按照企業(yè)代碼和企業(yè)名稱進(jìn)行交叉識(shí)別；第三，根據(jù)全要素生產(chǎn)率估計(jì)中所需變量及樣本要求進(jìn)行篩選，剔除工業(yè)總產(chǎn)值、固定資產(chǎn)、職工人數(shù)為小于等于0或缺失的樣本，剔除僅有1年觀測(cè)值的企業(yè)樣本；第四，通過比對(duì)重復(fù)年份與相鄰非重復(fù)年份的觀測(cè)值，剔除固定資產(chǎn)和總產(chǎn)值異常跳躍的觀測(cè)點(diǎn)。上述過程之后，剩余樣本企業(yè)407 801家，可用觀測(cè)點(diǎn)1 872 167個(gè)。

其次，對(duì)行業(yè)代碼和區(qū)域代碼進(jìn)行統(tǒng)一。樣本期內(nèi)(1998～2007年)，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局在2002年修正了產(chǎn)業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，這導(dǎo)致部分企業(yè)在主營(yíng)業(yè)務(wù)沒有變更的情況下，其所屬行業(yè)代碼發(fā)生變化。運(yùn)用GB/T4754-1994和GB/T4754-2002的行業(yè)代碼轉(zhuǎn)換表，將1998至2002年樣本觀測(cè)點(diǎn)的行業(yè)代碼轉(zhuǎn)換為GB/T4754-2002標(biāo)準(zhǔn)下的行業(yè)代碼，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一。除此之外，1998至2007年間，中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫使用了多個(gè)不同版本的地區(qū)行政區(qū)劃代碼，主要是針對(duì)多次“撤縣設(shè)區(qū)” “撤縣改市”等行政區(qū)劃變更。本文在進(jìn)行區(qū)域比較時(shí)，僅細(xì)分至省(自治區(qū))，行政區(qū)劃代碼變更的影響不大。這里主要的工作是填充地區(qū)行政代碼(省級(jí))的缺失和修改異常值。

本文采用Olley和Pakes于1996年提出的方法(簡(jiǎn)稱“OP估計(jì)”)來測(cè)算樣本企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，其主要的考慮是：中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫存在大量的企業(yè)退出行為，而OP估計(jì)能夠基于生存概率模型控制企業(yè)退出影響，從而減輕樣本選擇偏誤。OP估計(jì)所需指標(biāo)處理如下：以企業(yè)所在省份的工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)(1998年為基期)平減企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值，得到企業(yè)的產(chǎn)出指標(biāo)Y；以企業(yè)從業(yè)人員年平均數(shù)作為勞動(dòng)力投入指標(biāo)L；以企業(yè)所在省份的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)(1998年為基期)平減企業(yè)固定資產(chǎn)合計(jì)額，得到資本投入指標(biāo)K；以企業(yè)所在省份的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)平減當(dāng)年折舊，得到實(shí)際折舊額，并通過永續(xù)盤存法計(jì)算各個(gè)年份的實(shí)際投資額I，作為OP估計(jì)中不可觀測(cè)生產(chǎn)率沖擊的代理變量。此外，根據(jù)企業(yè)開業(yè)年份計(jì)算企業(yè)年齡age，根據(jù)企業(yè)最后出現(xiàn)在數(shù)據(jù)庫的年份生成企業(yè)退出啞變量exit。

按照OP估計(jì)的半?yún)?shù)三步法得到的估計(jì)結(jié)果表明：1998年至2007年間，中國(guó)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率明顯提升；以企業(yè)工業(yè)生產(chǎn)總值為權(quán)重計(jì)算得到社會(huì)加總生產(chǎn)率從6.02上升至7.25，年均增長(zhǎng)率約為2.1%，這與李玉紅等[6]19、毛其淋和盛斌[10]26的估計(jì)結(jié)果比較接近，略低于楊汝岱[11]66和吳利學(xué)等[12]33的估計(jì)結(jié)果。從行業(yè)來看，具有明顯壟斷屬性的煙草制造業(yè)、資本密集的石油加工、煉焦業(yè)及核燃料加工業(yè)，以及技術(shù)密集的通訊設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備行業(yè)的年平均全要素生產(chǎn)率最高；黑色金屬、有色金屬冶煉及壓延加工行業(yè)在1999～2007年間的全要素生產(chǎn)率累計(jì)增幅最大，這與魯曉東和連玉君[19]的計(jì)算結(jié)果基本一致。

在界定進(jìn)入、退出企業(yè)方面，本文綜合參考了毛其淋和盛斌[10]22、馬弘等[20]、李坤望和蔣為[14]51、吳利學(xué)等[12]29、邵宜航和李澤揚(yáng)[21]等文獻(xiàn)的處理方法。在利用中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫界定退出企業(yè)時(shí)，通常只能以企業(yè)最后一期出現(xiàn)在數(shù)據(jù)庫中的時(shí)點(diǎn)作為企業(yè)退出年份，若某一企業(yè)的年份觀測(cè)出現(xiàn)跳躍，即企業(yè)“消失”幾年后又再次出現(xiàn)，則以最后一次“消失”年份作為企業(yè)的退出年份。1999～2006年間共有退出企業(yè)150 526家，占全部樣本企業(yè)數(shù)量的36.91%。文獻(xiàn)資料中關(guān)于新進(jìn)企業(yè)的界定標(biāo)準(zhǔn)并不統(tǒng)一，大致可分為統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則、成立準(zhǔn)測(cè)以及混合準(zhǔn)則3類。其中，統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則以企業(yè)首次納入統(tǒng)計(jì)范圍的年份為進(jìn)入年份，使用最為簡(jiǎn)便，但不能反映企業(yè)真實(shí)開業(yè)時(shí)間；成立準(zhǔn)則以企業(yè)開業(yè)時(shí)間為進(jìn)入年份，理論上最接近現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中的真實(shí)企業(yè)進(jìn)入情況；混合準(zhǔn)則以企業(yè)開業(yè)且當(dāng)年即納入統(tǒng)計(jì)范圍的年份為進(jìn)入年份，要求最為嚴(yán)格，但損失了太多觀測(cè)點(diǎn)。這里，考慮到數(shù)據(jù)庫的截尾性質(zhì)明顯，且2004年全國(guó)工業(yè)普查導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)口徑出現(xiàn)較大變化，我們選擇成立準(zhǔn)則作為基準(zhǔn)來界定企業(yè)進(jìn)入的標(biāo)準(zhǔn)。按照這一標(biāo)準(zhǔn)，樣本期內(nèi)，中國(guó)制造業(yè)企業(yè)的年均進(jìn)入率基本維持在20%左右。

2.生產(chǎn)率變化分解與新進(jìn)企業(yè)的超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)

首先，以連續(xù)3年為一個(gè)窗口，按照(7)式進(jìn)行加總生產(chǎn)率變化分解，其中企業(yè)進(jìn)入退出狀態(tài)以成立準(zhǔn)則界定，相關(guān)結(jié)果匯總在表1中。

表1 以連續(xù)3年為窗口的加總生產(chǎn)率變化分解結(jié)果

從結(jié)果來看，各3年期窗口制造業(yè)加總生產(chǎn)率的增長(zhǎng)幅度分布在0.0327至0.0538之間。組內(nèi)效應(yīng)在各個(gè)窗口期內(nèi)均是推動(dòng)制造業(yè)加總生產(chǎn)率增長(zhǎng)的首要力量，貢獻(xiàn)率在42.6%至91.34%之間。組間效應(yīng)平均貢獻(xiàn)了制造業(yè)加總生產(chǎn)率增長(zhǎng)的24.38%。進(jìn)入效應(yīng)普遍為負(fù)(除1999～2001年窗口外)，貢獻(xiàn)率均值為-9.11%，這意味著新企業(yè)進(jìn)入并不能直接推動(dòng)制造業(yè)加總生產(chǎn)率的提升。退出效應(yīng)對(duì)加總生產(chǎn)率變化的貢獻(xiàn)率均值為15.81%，表明低生產(chǎn)率企業(yè)的“劣汰”過程對(duì)制造業(yè)加總生產(chǎn)率的提升發(fā)揮了積極的作用。

超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)，即新進(jìn)企業(yè)在進(jìn)入市場(chǎng)后相對(duì)存續(xù)企業(yè)更快的生產(chǎn)率增長(zhǎng)，對(duì)3年期制造業(yè)加總生產(chǎn)率變化的貢獻(xiàn)平均為3.41%。除1999～2001年窗口外，其他窗口超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)均為正，這意味著新進(jìn)企業(yè)超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)是推動(dòng)社會(huì)加總生產(chǎn)率提升的穩(wěn)定力量。衰退效應(yīng)對(duì)3年期制造業(yè)加總生產(chǎn)率變化的貢獻(xiàn)平均為0.64%，表明退出企業(yè)在退出前一年的生產(chǎn)率增速與對(duì)應(yīng)存續(xù)企業(yè)同期生產(chǎn)率增速差異不大。這意味著，盡管由退出效應(yīng)可知企業(yè)退出之前的生產(chǎn)率顯著低于存續(xù)企業(yè)，即毛其淋和盛斌[10]23等驗(yàn)證的“死亡陰影”現(xiàn)象，但退出企業(yè)在臨近退出的前一年并沒有表現(xiàn)出顯著的生產(chǎn)率衰減特征。

雖然超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)對(duì)3年期制造業(yè)加總生產(chǎn)率變化的絕對(duì)貢獻(xiàn)不大，但事實(shí)上新進(jìn)企業(yè)相對(duì)于存續(xù)企業(yè)的生產(chǎn)率增長(zhǎng)優(yōu)勢(shì)非常顯著。表2列示了構(gòu)成新進(jìn)企業(yè)超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)的各個(gè)子項(xiàng)，可以看出，新進(jìn)企業(yè)進(jìn)入后第二年的全要素生產(chǎn)率增幅數(shù)倍于存續(xù)企業(yè)同期全要素生產(chǎn)率增幅，且兩者差異占制造業(yè)加總生產(chǎn)率總變化的百分比均值亦達(dá)到128.54%，表現(xiàn)出明顯的“超級(jí)成長(zhǎng)”現(xiàn)象。超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)對(duì)3年期制造業(yè)加總生產(chǎn)率變化的絕對(duì)貢獻(xiàn)偏小的主要原因在于，新進(jìn)企業(yè)的工業(yè)總產(chǎn)值占制造業(yè)總產(chǎn)值比重較低。

需要說明的是，表1和表2均是以基于3年期窗口進(jìn)行的加總生產(chǎn)率分解，但實(shí)際中分解結(jié)果對(duì)窗口長(zhǎng)度比較敏感，具體表現(xiàn)為：超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)的貢獻(xiàn)與窗口長(zhǎng)度顯著正相關(guān)，尤其是當(dāng)窗口長(zhǎng)度小于等于7年時(shí)，超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)的貢獻(xiàn)隨著窗口長(zhǎng)度的增加單調(diào)遞增。這說明：時(shí)間跨度越長(zhǎng)則傳統(tǒng)DOP分解方法造成的偏差越大，進(jìn)一步佐證了本文分解方法相對(duì)于傳統(tǒng)DOP方法的優(yōu)勢(shì)和改進(jìn)DOP的必要性。

表2 新進(jìn)企業(yè)超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)分解

表3 中國(guó)制造業(yè)企業(yè)1999～2006年加總生產(chǎn)率分解

利用公式(8)，我們分別在成立準(zhǔn)則、統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則以及混合準(zhǔn)則下，對(duì)1999至2006年中國(guó)制造業(yè)加總生產(chǎn)率變化進(jìn)行了分解，相關(guān)結(jié)果以及DOP分解的對(duì)照結(jié)果均匯報(bào)在表4中。在1999～2006年間，中國(guó)制造業(yè)加總生產(chǎn)率的總變化為0.1517，年平均增速約為2.04%。成立準(zhǔn)則下，DOP分解得到的進(jìn)入效應(yīng)和退出效應(yīng)分別為-0.009和0.0278，占制造業(yè)加總生產(chǎn)率變化的比重分別為-5.97%和18.3%，凈進(jìn)入效應(yīng)對(duì)制造業(yè)加總生產(chǎn)率增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)為12.34%。在改進(jìn)方案中，進(jìn)入效應(yīng)和退出效應(yīng)分別為-0.0254和0.0274(占比分別為-16.73%和18.04%)，企業(yè)凈進(jìn)入效應(yīng)對(duì)制造業(yè)加總生產(chǎn)率增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)僅為1.31%，遠(yuǎn)小于DOP分解結(jié)果。改進(jìn)方案與傳統(tǒng)DOP方法得到的企業(yè)凈進(jìn)入效應(yīng)的差異主要由超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)和衰退效應(yīng)構(gòu)成；其中，超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)對(duì)制造業(yè)生產(chǎn)率總變化的貢獻(xiàn)為10.77%，衰退效應(yīng)的貢獻(xiàn)為0.26%。由此可見，新企業(yè)在進(jìn)入市場(chǎng)之后的生產(chǎn)率超級(jí)成長(zhǎng)現(xiàn)象是推動(dòng)1999～2006年制造業(yè)加總生產(chǎn)率增長(zhǎng)的重要力量。

統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則和混合準(zhǔn)則下的分解結(jié)果與成立準(zhǔn)則相似，超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)對(duì)制造業(yè)1999～2006年加總生產(chǎn)率增長(zhǎng)做出貢獻(xiàn)率分別為12.18%和6.00%。當(dāng)然，由于混合準(zhǔn)則對(duì)“新”企業(yè)的界定標(biāo)準(zhǔn)最為嚴(yán)苛，新進(jìn)企業(yè)工業(yè)產(chǎn)值占制造業(yè)產(chǎn)值份額最小，該口徑下測(cè)得的超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)也相應(yīng)最小。

四、新進(jìn)企業(yè)超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)的驅(qū)動(dòng)因素分析

由上述分析可知，新進(jìn)企業(yè)相對(duì)存續(xù)企業(yè)的超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)是社會(huì)加總生產(chǎn)率增長(zhǎng)的重要驅(qū)動(dòng)力量之一，那么，是什么因素導(dǎo)致新進(jìn)企業(yè)保持更快的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)呢？Baldwin和Rafiquzzaman[22]、毛其淋和盛斌[10]25、李坤望和蔣為[14]57等嘗試從市場(chǎng)選擇效應(yīng)和學(xué)習(xí)效應(yīng)解釋新進(jìn)企業(yè)的生產(chǎn)率增長(zhǎng)。其中，市場(chǎng)選擇效應(yīng)認(rèn)為，市場(chǎng)會(huì)在新進(jìn)企業(yè)中選擇生產(chǎn)效率更高的企業(yè)繼續(xù)經(jīng)營(yíng)，將生產(chǎn)效率較差的企業(yè)淘汰，從而推動(dòng)整體生產(chǎn)效率的提升；學(xué)習(xí)效應(yīng)則認(rèn)為，新進(jìn)企業(yè)通過學(xué)習(xí)存續(xù)企業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)，獲得快速成長(zhǎng)。盡管市場(chǎng)選擇和學(xué)習(xí)效應(yīng)可能是新進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的源泉，但是否是推動(dòng)新進(jìn)企業(yè)相對(duì)存續(xù)企業(yè)更快增長(zhǎng)的原因并不清楚。本節(jié)主要探究市場(chǎng)選擇效應(yīng)和學(xué)習(xí)效應(yīng)能否作為解釋新進(jìn)企業(yè)的超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)的原因，并從規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的角度提出新的解釋思路。

1.市場(chǎng)選擇效應(yīng)

現(xiàn)有文獻(xiàn)資料中，研究者一般通過比較新進(jìn)企業(yè)中的“存活組”和“退出組”的生產(chǎn)效率差異，來驗(yàn)證是否存在市場(chǎng)選擇效應(yīng)。例如，毛其淋和盛斌基于工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，各代際進(jìn)入的新進(jìn)企業(yè)中，在隨后年份里退出企業(yè)的生產(chǎn)率均低于存活企業(yè)[10]25；李坤望和蔣為也證實(shí)，進(jìn)入成功企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率要顯著高于進(jìn)入失敗企業(yè)[14]。但是，這種市場(chǎng)選擇效應(yīng)并非只對(duì)新進(jìn)企業(yè)有效，在位企業(yè)中退出企業(yè)的生產(chǎn)效率也會(huì)顯著低于持續(xù)經(jīng)營(yíng)的企業(yè)，這正是加總生產(chǎn)率分解結(jié)果中退出效應(yīng)所刻畫的現(xiàn)象。因此，簡(jiǎn)單比較新進(jìn)企業(yè)中“存活組”相對(duì)“退出組”的生產(chǎn)率優(yōu)勢(shì)，并不足以解釋新進(jìn)企業(yè)相對(duì)存續(xù)企業(yè)的超級(jí)成長(zhǎng)現(xiàn)象。

通常，若市場(chǎng)選擇效應(yīng)的確是導(dǎo)致新進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)率更快增長(zhǎng)的原因，則新進(jìn)企業(yè)面臨的市場(chǎng)選擇效應(yīng)需要強(qiáng)于存續(xù)企業(yè)面臨的市場(chǎng)選擇效應(yīng)；換言之，新進(jìn)企業(yè)面臨的優(yōu)勝劣汰更為殘酷，從而保證市場(chǎng)對(duì)新進(jìn)企業(yè)的擇優(yōu)效果更強(qiáng)，新進(jìn)企業(yè)整體生產(chǎn)率增長(zhǎng)幅度超越存續(xù)企業(yè)。為了檢驗(yàn)這一機(jī)制，需要分別檢驗(yàn)并比較存續(xù)企業(yè)和新進(jìn)企業(yè)的市場(chǎng)選擇效應(yīng)；若新進(jìn)企業(yè)子樣本的市場(chǎng)選擇效應(yīng)強(qiáng)于存續(xù)企業(yè)子樣本的市場(chǎng)選擇效應(yīng)，方能說明市場(chǎng)選擇效應(yīng)是新進(jìn)企業(yè)超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)的原因。我們以t0為基準(zhǔn)年份，將t0期之前成立的公司歸為存續(xù)企業(yè)，t0當(dāng)期成立的公司歸為新進(jìn)企業(yè)；針對(duì)兩類子樣本，分別測(cè)度t>t0期退出企業(yè)與存活企業(yè)的生產(chǎn)率差異。計(jì)量模型借鑒了毛其淋和盛斌[10]25的研究，具體形式如下：

(9)

表4列示了以1999年、2001年及2003年為基準(zhǔn)年份，對(duì)存續(xù)企業(yè)和新進(jìn)企業(yè)分別估計(jì)(9)式得到的βt。從表中可以看出，對(duì)任意基準(zhǔn)年份，不論是存續(xù)企業(yè)還是新進(jìn)企業(yè)，幾乎所有βt的估計(jì)值均在1%水平上顯著為負(fù)，這表明存續(xù)企業(yè)和新進(jìn)企業(yè)組內(nèi)都存在顯著的市場(chǎng)選擇效應(yīng)。新進(jìn)企業(yè)的βt估計(jì)值的絕對(duì)值明顯小于存續(xù)企業(yè)，這意味著新進(jìn)企業(yè)中“退出組”的全要素生產(chǎn)率與“存活組”的全要素生產(chǎn)率差異比存續(xù)企業(yè)中兩組的生產(chǎn)率差異更小，即新進(jìn)企業(yè)面臨的市場(chǎng)選擇效應(yīng)更嚴(yán)重。

表4 新進(jìn)企業(yè)與存續(xù)企業(yè)市場(chǎng)選擇效應(yīng)的檢驗(yàn)與比較

(10)

表5報(bào)告了t0取值介于1999和2004之間時(shí)參數(shù)γt的估計(jì)結(jié)果。

表5 市場(chǎng)選擇效應(yīng)強(qiáng)度差異的顯著性檢驗(yàn)

可以看出，不論基準(zhǔn)年份t0如何取值，也不論比較的年份如何選擇，參數(shù)γt的估計(jì)值均在1%水平顯著為正，這意味著新進(jìn)企業(yè)面臨的市場(chǎng)選擇效應(yīng)顯著強(qiáng)于存續(xù)企業(yè)。由于生產(chǎn)效率落后的新進(jìn)企業(yè)更容易被市場(chǎng)淘汰，其整體生產(chǎn)率增長(zhǎng)速度更快。因此，基于上述分析，本文可以得出結(jié)論：新進(jìn)企業(yè)面臨更嚴(yán)苛的市場(chǎng)選擇效應(yīng)能夠解釋新進(jìn)企業(yè)相對(duì)存續(xù)企業(yè)的超級(jí)成長(zhǎng)現(xiàn)象。

2.學(xué)習(xí)效應(yīng)

在進(jìn)入市場(chǎng)后的若干年份里，新進(jìn)企業(yè)與存續(xù)企業(yè)的生產(chǎn)效率的差距會(huì)逐漸縮小。現(xiàn)有文獻(xiàn)中，研究者將這種新進(jìn)企業(yè)對(duì)存續(xù)企業(yè)的追趕現(xiàn)象解釋為學(xué)習(xí)效應(yīng)。例如，毛其淋和盛斌[10]22發(fā)現(xiàn)，新企業(yè)以低于存續(xù)企業(yè)的生產(chǎn)率水平進(jìn)入，但生產(chǎn)率差距隨著進(jìn)入年限的增長(zhǎng)而逐步縮小，以此證明新企業(yè)在進(jìn)入市場(chǎng)后存在顯著的學(xué)習(xí)效應(yīng)；李坤望和蔣為[14]57從產(chǎn)出、就業(yè)、資本、生產(chǎn)率、工資和利潤(rùn)多個(gè)角度測(cè)算了新進(jìn)企業(yè)對(duì)存續(xù)企業(yè)的相對(duì)績(jī)效，認(rèn)為相對(duì)績(jī)效逐漸向1收斂是新進(jìn)企業(yè)向在位企業(yè)學(xué)習(xí)經(jīng)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)的結(jié)果。但是，新進(jìn)企業(yè)與存續(xù)企業(yè)生產(chǎn)率差異逐年縮小，與我們從加總生產(chǎn)率變化中分解出來的超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)本質(zhì)上只是同一種表象：新進(jìn)企業(yè)以低于存續(xù)企業(yè)的生產(chǎn)率水平進(jìn)入，并且在進(jìn)入之后的生產(chǎn)率增速超越存續(xù)企業(yè)在相應(yīng)年份的增速，必然導(dǎo)致兩者的生產(chǎn)率差距縮小。另外，新進(jìn)企業(yè)對(duì)存續(xù)企業(yè)的追趕現(xiàn)象與學(xué)習(xí)效應(yīng)之間的邏輯關(guān)聯(lián)也并沒有得到充分論證。

當(dāng)然，學(xué)習(xí)效應(yīng)可以是推動(dòng)新進(jìn)企業(yè)超級(jí)成長(zhǎng)的內(nèi)在機(jī)制；但若果真如此，則應(yīng)當(dāng)表現(xiàn)出符合學(xué)習(xí)效應(yīng)的某些特征。新進(jìn)企業(yè)向存續(xù)企業(yè)學(xué)習(xí)生產(chǎn)技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)，并帶來生產(chǎn)效率的提升，本質(zhì)上是行業(yè)知識(shí)溢出外部性的體現(xiàn)，Syverson[23]將其稱之為生產(chǎn)力溢出(Productivity Spillovers)；而知識(shí)溢出存在特定規(guī)律，其中一個(gè)重要且得到廣泛證實(shí)的是：知識(shí)溢出與產(chǎn)業(yè)活動(dòng)在空間上的布局緊密相關(guān)。例如，Marshall-Arrow-Romer(MAR)外部性指出，同一產(chǎn)業(yè)部門的大量廠商在同一區(qū)域集中分布，有助于具有相似生產(chǎn)技術(shù)的企業(yè)因低知識(shí)溢出壁壘而促成知識(shí)外溢和技術(shù)創(chuàng)新，從而推動(dòng)生產(chǎn)效率的提升[24-26]。換言之，產(chǎn)業(yè)空間集聚程度越高越有利于知識(shí)溢出，學(xué)習(xí)效應(yīng)發(fā)揮作用的空間越大。這意味著，雖然識(shí)別學(xué)習(xí)效應(yīng)本身存在一些困難，但我們可以借助產(chǎn)業(yè)空間集聚與學(xué)習(xí)效應(yīng)之間的正向關(guān)系，通過考察新進(jìn)企業(yè)超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)與產(chǎn)業(yè)空間集聚程度的相關(guān)性，來檢驗(yàn)學(xué)習(xí)效應(yīng)是否是推動(dòng)新進(jìn)企業(yè)超級(jí)成長(zhǎng)的內(nèi)在機(jī)制。

利用工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫，本文分別對(duì)29個(gè)二位數(shù)制造業(yè)行業(yè)和148個(gè)三位數(shù)制造業(yè)行業(yè)1999～2006年的加總生產(chǎn)率變化進(jìn)行分解，獲得新進(jìn)企業(yè)超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)對(duì)行業(yè)生產(chǎn)率變化的貢獻(xiàn)比，并計(jì)算了各個(gè)行業(yè)的空間集聚水平。測(cè)度產(chǎn)業(yè)空間集聚水平的指標(biāo)是Ellison和Glaeser[27]構(gòu)建的γ指數(shù)(即EG產(chǎn)業(yè)集聚指數(shù))，其計(jì)算公式如下：

(11)

圖1分別匯報(bào)了各制造業(yè)行業(yè)1999～2006年中超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)貢獻(xiàn)占比與平均EG指數(shù)的散點(diǎn)圖，以及線性擬合曲線。不論是二位數(shù)行業(yè)還是三位數(shù)行業(yè)口徑下，大體上都呈現(xiàn)出產(chǎn)業(yè)集聚水平越高則超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)對(duì)行業(yè)生產(chǎn)率變化貢獻(xiàn)越大的現(xiàn)象。

圖1 產(chǎn)業(yè)集聚水平與超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)的關(guān)系

本文進(jìn)一步利用斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)測(cè)算兩者之間的相關(guān)性，結(jié)果表明：二位數(shù)行業(yè)劃分口徑下，EG指數(shù)與超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)的斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)為0.4148，對(duì)應(yīng)p值(相伴概率)為0.0261；三位數(shù)行業(yè)劃分口徑下，EG指數(shù)與超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)的斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)為0.3903，對(duì)應(yīng)p值(相伴概率)為0.0000。由此可見，產(chǎn)業(yè)集聚水平與超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。結(jié)合產(chǎn)業(yè)集聚與知識(shí)溢出、學(xué)習(xí)效應(yīng)的邏輯關(guān)聯(lián)，上述結(jié)論表明：產(chǎn)業(yè)集聚程度越高的行業(yè)，知識(shí)溢出和學(xué)習(xí)效應(yīng)越強(qiáng)，新進(jìn)企業(yè)超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)對(duì)行業(yè)加總生產(chǎn)率變化的貢獻(xiàn)越大。因此，可以推斷：學(xué)習(xí)效應(yīng)可能是推動(dòng)新進(jìn)企業(yè)超級(jí)成長(zhǎng)的內(nèi)在機(jī)制之一。

3.規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)

影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的另一個(gè)重要方面是規(guī)模效應(yīng)。理論上，企業(yè)并非一定處在最優(yōu)規(guī)模的生產(chǎn)狀態(tài)，因此規(guī)模的變化能夠改變生產(chǎn)效率前沿。在利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)進(jìn)行全要素生產(chǎn)率分解的大量文獻(xiàn)中，研究者借助規(guī)模收益不變的CCR模型和規(guī)模收益可變的BCC模型，提煉出規(guī)模效率變化對(duì)全要素生產(chǎn)率變化的貢獻(xiàn)，證實(shí)規(guī)模是影響全要素生產(chǎn)率的重要因素[28-30]。從實(shí)際生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)來看，企業(yè)從進(jìn)入市場(chǎng)到退出的生命周期全過程中會(huì)經(jīng)歷產(chǎn)能從爬坡到過剩、市場(chǎng)從拓展到萎縮等過程，規(guī)模經(jīng)濟(jì)程度的差異也會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)率的不同變化。因此，有必要嘗試從規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的角度來考察新進(jìn)企業(yè)的超級(jí)成長(zhǎng)現(xiàn)象。

通過比較規(guī)模因素對(duì)新進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響和對(duì)存續(xù)企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的差異，來檢驗(yàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)是否是新進(jìn)企業(yè)超級(jí)成長(zhǎng)現(xiàn)象的原因?？紤]到全要素生產(chǎn)率變化(%)= 生產(chǎn)率規(guī)模彈性×規(guī)模變化(%)，本文分別從生產(chǎn)率規(guī)模彈性和規(guī)模變化兩個(gè)維度來考察規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。

首先，按照企業(yè)成立時(shí)間將樣本劃分為1999年之前和1999年之后成立的兩個(gè)子樣本，利用面板固定效應(yīng)模型將全要素生產(chǎn)率的自然對(duì)數(shù)對(duì)工業(yè)產(chǎn)值的自然對(duì)數(shù)進(jìn)行回歸，控制企業(yè)所屬二位數(shù)行業(yè)、所在省份以及所有權(quán)性質(zhì)。結(jié)果顯示，1999年以前成立企業(yè)(存續(xù)企業(yè))的生產(chǎn)率規(guī)模彈性為0.186，1999年以后成立企業(yè)(新進(jìn)企業(yè))的生產(chǎn)率規(guī)模彈性為0.155。此外，對(duì)1999至2005年各代際進(jìn)入企業(yè)分別進(jìn)行回歸，估計(jì)得到的生產(chǎn)率規(guī)模彈性在0.148至0.186之間(表6)。由此可知，無論是存續(xù)企業(yè)還是各代際進(jìn)入的新進(jìn)企業(yè)，均處在規(guī)模經(jīng)濟(jì)狀態(tài)，產(chǎn)出規(guī)模越大則生產(chǎn)效率越高；相比之下，新進(jìn)企業(yè)的生產(chǎn)率規(guī)模彈性略低于存續(xù)企業(yè)，即同等產(chǎn)出規(guī)模提升為新進(jìn)企業(yè)帶來的全要素生產(chǎn)率增幅略小于存續(xù)企業(yè)。因此，生產(chǎn)率規(guī)模彈性差異不能解釋新進(jìn)企業(yè)的超級(jí)成長(zhǎng)現(xiàn)象。

另一方面，我們跟蹤存續(xù)企業(yè)和1999至2005年各代際新進(jìn)企業(yè)的工業(yè)產(chǎn)值規(guī)模變化，計(jì)算2000至2006各年的平均規(guī)模增長(zhǎng)幅度，結(jié)果報(bào)告匯總表6中。可以看到，存續(xù)企業(yè)各年的工業(yè)產(chǎn)值規(guī)模增長(zhǎng)幅度較低，2000、2001兩年接近零增長(zhǎng)，2002至2006年間增幅在2.04%到9.89%之間；而各代際進(jìn)入的新進(jìn)企業(yè)在進(jìn)入市場(chǎng)之后的規(guī)模增長(zhǎng)速度卻十分驚人，進(jìn)入后第一個(gè)完整年份的產(chǎn)出平均增長(zhǎng)幅度在36.31%至79.23%之間，第二個(gè)完整年份的平均增長(zhǎng)幅度在11.8%至30.38%之間，并且任意觀測(cè)年份里新進(jìn)企業(yè)的產(chǎn)出規(guī)模平均增長(zhǎng)速度均大幅超過存續(xù)企業(yè)。因此，綜合考慮新進(jìn)企業(yè)的生產(chǎn)率規(guī)模彈性和規(guī)模增幅，可以得到結(jié)論：新進(jìn)企業(yè)產(chǎn)出規(guī)模的快速提升是解釋新進(jìn)企業(yè)的超級(jí)成長(zhǎng)現(xiàn)象的重要原因之一。

表6 存續(xù)企業(yè)、新進(jìn)企業(yè)的生產(chǎn)率規(guī)模彈性和工業(yè)產(chǎn)值規(guī)模增幅

加總生產(chǎn)率分解結(jié)果中的另一現(xiàn)象也側(cè)面支持了規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)機(jī)制。對(duì)各二位數(shù)和三位數(shù)行業(yè)進(jìn)行加總生產(chǎn)率變化分解可以發(fā)現(xiàn)，進(jìn)入效應(yīng)與超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)之間存在明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即新企業(yè)進(jìn)入時(shí)與存續(xù)企業(yè)的生產(chǎn)率差距越大，則后續(xù)年份里的超級(jí)成長(zhǎng)現(xiàn)象越顯著。產(chǎn)生這一現(xiàn)象的原因可能是：新企業(yè)進(jìn)入市場(chǎng)時(shí)一般產(chǎn)出規(guī)模較小，使得新進(jìn)企業(yè)的生產(chǎn)率水平與存續(xù)企業(yè)差距較大，表現(xiàn)為進(jìn)入效應(yīng)的負(fù)值較大；但受益于產(chǎn)出規(guī)模基數(shù)較小，企業(yè)進(jìn)入后續(xù)年份的規(guī)模增速更快，且隨著規(guī)模的快速增大，新進(jìn)企業(yè)的生產(chǎn)率增長(zhǎng)迅猛，表現(xiàn)出顯著的超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)。

五、結(jié) 論

本文改進(jìn)了Melitz和Polanec[5]364提出的DOP分解方法，一方面解決了傳統(tǒng)方案在處理橫跨多期的加總生產(chǎn)率變化分解問題時(shí)的進(jìn)入退出效應(yīng)測(cè)量偏誤，另一方面將新進(jìn)企業(yè)超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)(新進(jìn)企業(yè)相對(duì)存續(xù)企業(yè)的超速增長(zhǎng))、退出企業(yè)的衰退效應(yīng)(退出企業(yè)相對(duì)存續(xù)企業(yè)慢速增長(zhǎng))納入到加總生產(chǎn)率分解框架中。利用這一方案，對(duì)中國(guó)制造業(yè)企業(yè)加總生產(chǎn)率變化進(jìn)行分解發(fā)現(xiàn)：存續(xù)企業(yè)生產(chǎn)率的內(nèi)生增長(zhǎng)、存續(xù)企業(yè)間市場(chǎng)資源配置效率提升仍然是推動(dòng)制造業(yè)加總生產(chǎn)率增長(zhǎng)的主導(dǎo)力量；企業(yè)進(jìn)入、退出動(dòng)態(tài)對(duì)加總生產(chǎn)率變化的凈進(jìn)入效應(yīng)作用較??；新進(jìn)企業(yè)超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)，即新進(jìn)企業(yè)進(jìn)入之后相對(duì)存續(xù)企業(yè)更快的生產(chǎn)率增長(zhǎng)，是制造業(yè)加總生產(chǎn)率增長(zhǎng)的重要驅(qū)動(dòng)因素，對(duì)1999～2006年間制造業(yè)加總生產(chǎn)率增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)超過10%。此外，本文還檢驗(yàn)了新進(jìn)企業(yè)超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)的微觀機(jī)制，研究發(fā)現(xiàn)：市場(chǎng)選擇效應(yīng)、學(xué)習(xí)效應(yīng)以及規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)可能導(dǎo)致新進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)率增長(zhǎng)速度超越存續(xù)企業(yè)，這也是新企業(yè)之所以能夠推動(dòng)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)“新陳代謝”，為經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)提供源源不斷的增長(zhǎng)動(dòng)力的原因。

本文的研究一方面豐富了加總生產(chǎn)率分解方面的研究文獻(xiàn)，完善了現(xiàn)有的加總生產(chǎn)率分解方法，提出了解釋加總生產(chǎn)率增長(zhǎng)的一個(gè)新視角；另一方面，有助于正確理解中國(guó)制造業(yè)加總生產(chǎn)率增長(zhǎng)的動(dòng)力來源，準(zhǔn)確識(shí)別各種生產(chǎn)率驅(qū)動(dòng)因素的相對(duì)貢獻(xiàn)。在認(rèn)識(shí)到新進(jìn)企業(yè)超級(jí)成長(zhǎng)現(xiàn)象、測(cè)度了超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)對(duì)加總生產(chǎn)率增長(zhǎng)的重要貢獻(xiàn)，以及識(shí)別了新近企業(yè)超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)的驅(qū)動(dòng)因素之后，能夠更好地理解微觀層面上企業(yè)的進(jìn)入動(dòng)機(jī)，和宏觀層面上企業(yè)進(jìn)入動(dòng)態(tài)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用，“企業(yè)進(jìn)入悖論”也就能得到較好地解釋。另外，對(duì)加總生產(chǎn)率變化更細(xì)致的分解，也為與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相關(guān)地方政策、產(chǎn)業(yè)政策研究提供了一些新的思路和拓展方向。

另外，需要指出的是：本文基于改進(jìn)的DOP分解方案測(cè)度了新進(jìn)企業(yè)的成長(zhǎng)效應(yīng)及其對(duì)加總生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)新進(jìn)企業(yè)超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)是社會(huì)加總生產(chǎn)率增長(zhǎng)的重要驅(qū)動(dòng)因素；但受研究能力和工具所限，文章僅對(duì)新進(jìn)企業(yè)超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)的微觀機(jī)制做了嘗試性的解釋，尤其是只通過考察超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)與產(chǎn)業(yè)集聚指數(shù)的斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)指數(shù)，粗略地檢驗(yàn)了超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)與學(xué)習(xí)效應(yīng)之間的相關(guān)關(guān)系，而未能證實(shí)兩者之間因果關(guān)系?？紤]到新進(jìn)企業(yè)超級(jí)成長(zhǎng)效應(yīng)是制造業(yè)加總生產(chǎn)率增長(zhǎng)的重要驅(qū)動(dòng)因素，其微觀機(jī)制仍然是值得未來深入研究的問題。