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产业集聚与企业全要素生产率

放大字体  缩小字体 发布日期:2017-07-25  来源:本网  作者:admin
核心提示:  均规模保持基本不变的情况下,厂商数量与行业总就业人数的增加。①与sa、s/2相一致,以S/4表示的专业化经济在考察期间(除2000年以外)也呈现增强趋势。  从S/5与的均值水平比较来看,产业集聚

  均规模保持基本不变的情况下,厂商数量与行业总就业人数的增加。①与sa、s/2相一致,以S/4表示的专业化经济在考察期间(除2000年以外)也呈现增强趋势。

  从S/5与的均值水平比较来看,产业集聚呈现出不同的趋势。邓与两者的变化趋势是一致的,通信设备、计算机与其他电子设备业所属的3位数行业面临专业化经济下降、多样化经济上升(2000年除外)的趋势。从这一意义上说,每个县级经济体的产业结构呈现出多样化发展趋势。

  总结起来,专业化经济绝对水平与相对水平的不同衡量方法揭示出的变化趋势并不完全一致。表2报告了相关变量的统计描述。

  表1产业集聚变置的描述年份企业数量说明:集聚经济指标为当年均值,括号内数值为标准差。就业数的单位为人,厂商的单位为家。

  ①这与本文的计量结论并不矛盾,因为厂商平均规模在县级区域之间的差异可能正好与厂商TFP在县级区域之间的差异吻合。

  表2相关变量的描述性统计变量名称样本数平均值标准差。

  最小值最大值企业总产值(万元)资本投人(万元)劳动投人(人)中间投人(万元)专业化经济5/,专业化经济s/2专业化经济s/3专业化经济s/4专业化经济s/5多样化经济/说明:企业产值、资本、中间投人均为平减后的数值。

  四全要素生产率估算及其分解本部分应用LP方法求得企业层面的全要素生产率水平值。同时为了探寻TFP增长的内部结构性因素,我们改用SFA方法估算前沿技术进步、技术效率改善、配置效率变化与规模效应变化等四个结构性因素对TFP增长的贡献。具体估算结果见表3与。

  我们比较两种不同方法得出的TFP增长率走势。首先,采用LP方法得出的全要素生产率增长率明显低于用SFA方法得出的全要素生产率增长率,考察期间的均值分别为1.4%与4.2%;从理论上讲,用LP方法得出的全要素生产率的准确性要高于SFA方法,因为其在一定程度上解决了内生性问题。其次,两种方法得出的TFP增长率趋势基本一致(2001与2003年除外),其中2004年的TFP增长率骤降是因为当年进行了制造业的普查,使得大量原先没有统计的小型工业企业进人数据库,样本数量从上一年的19.6万家猛增到27.6万家。

  鉴于两种方法得出的全要素生产率增长走势基本一致,且SFA方法能够从内部结构上探讨全要素生产率增长的源泉,我们进一步采用SFA方法对TFP增长的内在结构性因素进行估算,结果见表3.从TFP增长的结构分解中可以看出以下特点:(1)①关于生产函数具体形式主要在于科布-道格拉斯生产函数和超越对数生产函数之间的选择。我们先设定基本形式为超越对数生产函数,并进行cd函数可行性的lr检验,如果符合零假设条件I、n、m、iv、v(见附表2~3和附录关于SFA生产函数型式设定说明),则选择CD函数作为本文主要函数形式。附表2 ~3的结果显示,LR检验均拒绝零假设条件。

  技术效率改善与前沿技术进步是TFP增长的主要贡献因素,两者的贡献份额之和几乎达到90%,其余两个因素贡献甚微。(2)技术效率改善尽管是TFP增长的最主要贡献者,但其大小由期初的100%逐年下降为2007年的42%;相反,前沿技术进步由期初的-34%逐年上升为2007年的58%.从考察期间的总体表现看,前者的贡献显著高于后者。(3)配置效率变化在考察期间出现了明显的恶化趋势,其贡献份额从期初的26%(0.9/35)逐年下降为2007年的0.04%(0.02/5.0)。(4)技术无效率项在总体上解释了生产率联合误差的70.5%左右(见附表2)。

  上述简单的数字隐藏着怎样的经济学故事,按照SFA方法中的全要素生产率增长分解含义(见附录式A.3),前沿技术进步代表的是每个企业在理想状态下能够达到的技术水平,技术效率是现存技术水平与理想技术水平之间的距离,其直接含义是其现实技术水平占企业理想技术水平的百分比。从这一含义出发并结合表3的数据我们可以认为,通信设备、计算机与其他电子设备业的企业生产率增长是由前期的技术效率改善主导逐渐改为由技术效率改善与前沿技术进步联合主导。也就是说,随着考察时间的推进,全要素生产率增长不仅是由企业的技术或管理效率提升贡献的,而且其理想技术水平提升所做的贡献也越来越大,在2007年前沿技术进步的贡献份额已经超越技术效率改善。同时,被誉为“改革红利”的配置效应变化对TFP增长的贡献正快速下降,其中2004年是配置效应变化对TFP增长贡献由正转向负的拐点。这一考察结论与张军等(2009)、正革和肖耿(2005)等是一致的。

  本文的目标是研究静态的产业集聚形对TFP及其技术效率改善、前沿技术进步的影响。对技术效率改善、前沿技术进步对TFP变化贡献的内在机制的全面分析,显然超出了本文的研究范围。

  ~2007年行业TFP增长率及其分解年份平均技术效率改善(TEC)前沿技术进步(TC)配置效率变化(AEC)规模效应变化(SEC)说明:TFPG(LP)为采用LP方法计算的TFP增长率。TFPG(SFA、TFPC)为采用SFA方法计算的TFP增长率,也常称为TFP的变化率(TFPC)。

  五产业集聚对全要素生产率及其构成的影响鉴于用LP方法得出的企业全要素生产率可在一定程度上避免内生性的困扰,用SFA方法得出的仅是TFP变化,本节的策略是:首先报告产业集聚对由LP方法得出的全要素生产率影响的计量结果;其次,TFP变化的内在结构性因素是技术效率改善与前沿技术进步,我们进一步检验产业集聚对这两个结构性因素的影响。

  我们使用系统GMM方法进行估计,其中,AR(2)值大于0. 1,系统地拒绝二阶自相关,满足序列相关的检验要求;同时,Hansen检验p值大于0. 1,满足过度识别检验的要求。计量结果如表4所示。结果显示:首先,在县级经济体层面上,专业化经济与多样化经济对企业全要素生产率影响呈现出完全不同的结果,其中,无论对专业化经济用的是哪一种衡量方法,都表现出正面推升企业全要素生产率的作用,多样化经济没有显7K出正面的影响力。这一基本结论与Henderson(2003)、Martin等(2011)的发现是一致的其次,在5种不同专业化经济的衡量方法中,由于其度量单位没有统一,其不同的回归系数大小之间是没有可比性的。

  表4产业集聚对企业全要素生产率的影响:系统GMM法常数项厂商固定效应是年份固定效应是样本个数企业个数说明:括号内为t值,‘分别代表在10%、5%、1%水平上显著。下表同。

  (二)产业集聚对技术效率改善的影响我们在SFA方法估计基础上采用一步法(Tveteras和Battese,2006)估算产业集聚对技术效率改善的影响。其方法是将产业集聚变量嵌入普通的超越对数生产函其中,y为消胀后的企业工业产出值,X为投+品(劳动力、资本与中间投人品,与A为不同的投人品),S/;丨为i企业面临的/县、3位数行业、年份t时的专业化经济,为;企业面临的「县、s 3位数行业、年份t时多样化经济(具体构造见第三部分),£(为省级层面的地区虚拟变量。也和分别为技术前沿面和无效率项中的厂商异质性因素。同时,为避免估计过程中的内生性,专业化指标用其自身的滞后两期作为工具变量。结果如表5所示。

  第一,从无效率项来看,7指标高达。

  87~0.94,说明无效率因素解释了模型中生产率误差项联合方差的87% ~94%,行业内企业的技术无效率显著存在。

  第二,多样化经济(InfiZ/)对技术效率改善没有影响,专业化经济(InSms)对技术效率改善呈现出非线性的影响关系。着眼于表5模型(1)结果,专业化经济阻碍技术效率改善的临界点为lrS/,)=0.024/(0.00063x2)=19.15,即要求本县本行业(除自身外)就业人数达到2.08亿(exp(19.15)-1)时,才会出现专业化经济对技术效率改善的阻碍,这在县级经济体中是不可能的。因此,我们有理由认为专业化经济对技术效率改善具有显著的促进作用或单向的正面影响。考虑到考察期间样本中专业化经济指标(lnS/均值为7.1,专业化经济促进技术效率提高的平均弹性为1=0.0152,即本县本行业其他企业就业人数增长1倍,技术效率改善将提升约1.52%.第三,作为稳健性检验,模型(3)、(4)、(5)均揭示专业化经济显著促进了技术效率的提高。在模型(3)中,以厂商平均规模构造的专业化经济指标在1 %水平上显著,且存在显著的非线性影响。曲线拐点为ln(S3)(exp(3.21)-1),即当本县本行业其他厂商平均规模达到24人以上时,专业化经济开始促进技术效率改善。数据显示,在全部59 507个样本点中,本县内本行业的企业平均规模小于24人的点仅有400个企业,占比仅为0. 67%.总体上,专业化经济促进技术效率改善这一结论仍然成立。同样的情况也适用于模型①在无效率项中系数为负的变量需解读为促进技术效率改善(阻碍无效率增加),反之则相反(见附录式A.3)。

  表5产业集聚对技术效率改善的影响估计:- -步法SFA对数似然值LR检验值企业数样本数厂商固定效应是说明:InS/表示专业化经济,表示专业化经济的平方,表示该地区多样化经济。为节省篇幅,略去了前沿面参数估计结果的报告。由于小数点后只保留两位数,故小于0.005的系数在表中显示为原始数据备索,下表同。

  第四,在模型(2)中,以厂商数量表示的专业化经济没有促进技术效率改善,这一结论与表4模型(2)表现出的其促进TFP提升形成了鲜明的对比。

  总结起来,在通信设备、计算机及其他电子设备行业的县级层面上,专业化经济促进了企业全要素生产率中的技术效率改善,多样化经济对技术效率改善没有显著影响。

  (三)产业集聚对前沿技术进步的影响利用附录中的式(A.4)基本超越对数生产函数形式,我们得到每个企业的前沿技术进步,然后考察产业集聚对其影响。在这一估算中,面临的技术难点仍然是内生性问题,我们使用随机效应、固定效应与系统GMM等方法不断进行试错。在随机效应与固定效应方法的比较中,Hausman检验的P值均为0,拒绝随机效应。在固定效应与GMM方法的比较中,在解决联立性内生性时,固定效应面临的偏误风险高于系统GMM方法。因此,我们选择系统GMM方法作为检验的基准方法,具体结果见表6.从方法上来看,系统GMM模型通过了序列相关及过度识别检验,拒绝二阶自相关假设,AR(2)均大于0.1,满足序列相关的检验要求。同时,Hansen检验p值大于0.1,满足过度识别检验的要求。

  表6产业集聚对煎沿技术进步的彩响:系统GMM法常数项厂商固定效应是年份固定效应是样本个数企业个数前沿技术进步对全要素生产率增长的贡献在考察期间是逐渐增大的,在2007年已经超过技术效率改善的份额,成为全要素生产率增长的主要结构性要素。为此,本世界经济文试图寻找产业集聚对前沿技术进步影响的证据。表6的结果显示,专业化经济均没有显示出其对前沿技术进步具有促进作用,其中以厂商数量表示的地方化经济(S/2)还显示其有负面影响。同时,多样化经济却显著推动了前沿技术进步,例如,在模型(1)中,如果县域多样化经济提高1倍,则前沿技术进步将提高7.1需要提示的是,尽管多样化经济对前沿技术进步具有显著的促进作用,但是前沿技术进步仅是构成TFP变化的结构性因素之一,且在考察期间其对TFP增长的贡献总体上远低于技术效率改善。表4的结果显示多样化经济并没有对TFP产生显著的影响。因此,本处隐含的结论是,鉴于前沿技术进步对TFP增长的贡献低于技术效率改善,多样化经济还没有达到通过影响前沿技术进步进而对TFP产生影响。

  (四)对检验结果的总结~6的计量结果,本文的基本发现是:专业化经济对TFP增长具有显著的促进作用,而多样化经济没有影响。这一结果显然与Henderson(2003)、Martin等(2011)在较低区域层面的发现是一致的,但是与国内在较高区域层级的发现具有明显的差异(Batisse,2002;薄文广,2007;李金滟和宋德勇,2008),也与国外其他文尽管多样化经济没有对TFP产生积极的影响,但是其对促成TFP变化的前沿技术进步产生了正面的推动作用,专业化经济没有对前沿技术进步产生影响。从产业集聚对技术效率改善的角度看,专业化经济正是通过技术效率改善这一着力点对TFP增长产生了正面的推动作用,多样化经济没有此功效;同时,专业化经济发挥作用的渠道是厂商平均规模,而非厂商数量。

  本文对主要发现总结如下:(1)专业化经济借助于其对技术效率的改善对TFP增长发挥作用;(2)前沿技术进步在推动TFP增长方面不及技术效率改善因素,多样化经济尽管对前沿技术进步有正面的影响,但是还没有累积到足够推动TFP增长的高度;(3)专业化经济通过厂商平均规模来发挥其推动TFP增长的作用,这与Martin等(2011)的发现是一致的,而有别于Hendersn(2003)的研究。

  六结论1998~2007年通信设备、计算机及其他电子设备制造业的企业面板数据,从LP半参法、随机前沿生产函数方法入手,在企业层面上测算并分析了全要素生产率及其变化的结构性因素。我们发现,采用两种方法得出的TFP增长趋势基本相同(除个别年份外);同时,在SFA的估计结果中,技术无效率项解释了生产率联合误差70%的左右份额。在构成TFP变化的结构因素中,技未效率改善与前沿技术进步两者贡献了90%以上的份额,其中技术效率改善的贡献在考察期间总体上高于前沿技术进步。

  本文的另一主要工作是在县级层面上分析了产业集聚对企业TFP及构成TFP变化的结构性因素的影响。我们发现,专业化经济对TFP增长产生正面的显著影响,多样化经济则没有。在产业集聚发挥作用的渠道上,专业化经济通过技术效率改善来发挥作用。更进一步,专业化经济是通过厂商平均规模这一形式达到其影响技术效率改善的目的。同时,多样化经济虽然能够促进前沿技术进步,但是没有显著促进整体TFP增长,这是因为前沿技术进步总体上对TFP增长的贡献不大。

 
 
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