服務業(yè)市場競爭與中國制造業(yè)企業(yè)全要素生產率＊

周念利，魏 倩，沈銘輝

（1.對外經濟貿易大學 中國WTO研究院，北京 100029；2.中國社會科學院 亞太與全球戰(zhàn)略研究院，北京 100007）

一、引 言

近年來，在中國制造業(yè)企業(yè)全要素生產率保持持續(xù)穩(wěn)定增長的同時，企業(yè)間生產效率的差距還在不斷縮小。除企業(yè)所有者或經理人控制的內部因素外，企業(yè)所處的外部環(huán)境因素也是影響制造業(yè)企業(yè)生產率的關鍵變量。中國作為轉軌經濟體，外部環(huán)境因素，尤其是特定市場的競爭條件及其制度背景與企業(yè)生產效率演變是休戚相關的。理論上，市場競爭至少可基于兩類機制作用于企業(yè)生產效率：一是通過改變企業(yè)內的技術引進及研發(fā)創(chuàng)新激勵；二是基于資源在異質性企業(yè)間的再配置。圍繞“市場競爭加劇是否會導致制造業(yè)生產效率提升”的問題，盡管理論界尚存分歧，但來自企業(yè)和行業(yè)層面的經驗研究幾乎都對此給出了肯定回答。針對中國的經驗研究也不例外。已有的從市場競爭層面來解讀中國制造業(yè)企業(yè)生產效率演變的研究，幾乎都將企業(yè)所處部門（市場）內部的競爭條件作為推動企業(yè)生產效率提升的動力。事實上，將“市場競爭”界定得如此狹隘，會遺漏很多“背后的故事”。顯而易見的是，向制造業(yè)企業(yè)提供“中間投入品”的上游市場（部門）的競爭水平至少會通過如下兩個機制影響生產效率：第一，若上游部門處于壟斷狀況，下游制造業(yè)企業(yè)在與其進行商業(yè)談判時會處于弱勢地位，則下游企業(yè)源于“技術創(chuàng)新”的“效率紅利”會因上游部門的“敲竹杠”而遭受侵蝕，同時下游企業(yè)也會因不得不與中間產品提供者分享其“創(chuàng)新租金”而喪失創(chuàng)新動力，盡管下游部門本身的競爭是充分的（Bourlès等，2010）。第二，上游部門的競爭水平會影響到可供下游企業(yè)選擇的中間投入品的種類、品質和成本，并基于“投入－產出”關系即所謂的“漣漪效應”波及下游企業(yè)，進而影響其生產效率（Halpern等，2009）。若將上游部門（市場）的競爭水平納入到制造業(yè)企業(yè)生產效率決定的考察范疇，“服務”作為制造業(yè)企業(yè)中間投入品的作用是不容忽視的。根據(jù)WIOD（世界投入產出數(shù)據(jù)庫）的數(shù)據(jù)測算顯示，1999年、2002年、2005年、2008年和2011年生產性服務投入在中國制造業(yè)企業(yè)總投入中所占比率分別為11.7%、12.66%、9.97%、10.19%和10.48%。盡管該數(shù)據(jù)還遠低于發(fā)達經濟體，但隨著中國市場由短缺經濟向過剩經濟轉變，世界范圍內制造業(yè)競爭加劇，服務化經營以及差異化戰(zhàn)略會成為中國制造業(yè)不斷提升其投入服務化水平的內在動力。另外，自改革開放以來，中國政府已對服務業(yè)實施了包括放松價格管制、實現(xiàn)產權多元化和降低準入壁壘等以“競爭”作為導向的改革。在此背景下，本文針對服務業(yè)市場競爭與制造業(yè)企業(yè)生產率的相關性展開研究，不僅可為市場競爭作用于企業(yè)生產效率的微觀機制提供更深刻的洞見，也可為中國服務業(yè)領域實施結構性改革提供一定的啟示。

二、文獻綜述

受制于服務相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)的缺乏，關于“服務業(yè)市場競爭”與“制造業(yè)生產效率”相關性的經驗研究主要是針對發(fā)達經濟體特別是經合組織成員而展開的。如：Allegra等（2004）基于意大利的經驗數(shù)據(jù)研究顯示，困擾上游服務部門的“反托拉斯”問題將會提升下游制造業(yè)企業(yè)的生產投入成本，企業(yè)在產出增長和出口表現(xiàn)上均會受到負面影響。Barone和Cingano（2010）的研究表明更低的服務管制規(guī)則確實能提升下游制造業(yè)產業(yè)的附加值、生產效率和出口表現(xiàn)，且“專業(yè)服務”和“能源”領域內的反競爭規(guī)則對生產效率增長的負面影響最強。隨著數(shù)據(jù)可獲得性的逐漸改善，最近有少數(shù)文獻開始將研究對象轉向發(fā)展中經濟體。如：Arnold（2008）、Fernandes和Paunov（2008）、Arnold等（2012）的研究分別針對位于撒哈拉沙漠的10個非洲國家、智利和印度展開，這些文獻將上游和下游行業(yè)進行嚴格區(qū)分，并基于投入－產出關系，分析上游服務部門的競爭水平對下游制造業(yè)企業(yè)表現(xiàn)的間接影響，結果表明服務市場競爭加劇會對下游企業(yè)生產效率產生積極的“后向溢出效應”。關于中國生產性服務部門與制造業(yè)生產效率的相關性問題，國內學者多是基于地區(qū)或行業(yè)層面的數(shù)據(jù)展開研究。近兩年出現(xiàn)的基于企業(yè)數(shù)據(jù)的經驗研究只停留在“單部門”研究的層面，如：研究“金融服務”（余利豐，2010）和“流通創(chuàng)新”（丁寧等，2013）對制造業(yè)企業(yè)生產效率的影響。

關于“服務業(yè)市場競爭”與“制造業(yè)生產效率”相關性的既有文獻不僅數(shù)量有限，而且至少在如下方面還存在明顯缺陷：第一，關于服務業(yè)市場競爭水平的測度。目前已形成兩種思路：一是基于市場變量；另一種是基于規(guī)則變量。前者比較常見的是采取“服務成本加成”指標和“服務市場集中度”指標，少數(shù)學者采取“服務部門外國直接投資流入量”等。二是基于對服務競爭相關政策的評價和賦值。如：直接利用或者效仿歐洲復興開發(fā)銀行（EBCR）針對東歐轉軌國家編制的服務改革指數(shù)等。筆者認為，“基于規(guī)則”明顯比“基于市場”的測度方法更勝一籌。首先，盡管內生性問題并不能完全通過運用政策指標來克服，但跟市場變量相比，政策指標被認為更具有外生性。其次，研究顯示，一些被廣泛使用的反映市場結構或市場影響力的指標并不一定與產品市場競爭水平保持線性關系，如：市場競爭水平和“成本加成”之間可能存在類似于駝峰的關系（Boone，2000）。再次，“政策指標”通常是基于相關政策信息組合測算出來的，該指標的覆蓋范圍比市場指標更廣泛，可將凝聚豐富信息的單一規(guī)則變量納入到回歸模型且能更有效應對所謂“多重共線”問題。然而，在使用“規(guī)則變量”刻畫服務市場競爭水平時，如何甄別、賦值和組合相關政策信息，即該指標的編制方法非常關鍵，否則該類指標很可能因摻雜過多的主觀判斷而使評估結果出現(xiàn)扭曲。所以在依托“規(guī)則變量”進行經驗研究時，尋找合適的工具變量對回歸結果進行穩(wěn)健性檢驗顯得尤為關鍵，但大多數(shù)既有研究似乎并未顧及這一點。第二，在分析服務市場競爭水平對制造業(yè)企業(yè)生產效率影響的企業(yè)異質性時，既有文獻主要是基于產權性質和企業(yè)規(guī)模等角度對制造業(yè)企業(yè)進行區(qū)分。而對于企業(yè)異質性如何影響企業(yè)獲取上游服務市場競爭加劇所致的效率紅利，大多數(shù)既有文獻并未給出充分闡釋甚至根本不予解釋，這可能會使經驗研究結果以及藉此挖掘的政策內涵缺乏說服力。第三，既有文獻多數(shù)只關注了服務市場競爭對制造業(yè)企業(yè)生產效率的影響，卻未進一步深入探討服務市場競爭水平是否會影響制造業(yè)企業(yè)生產效率的分布。事實上也正是由于既有研究對企業(yè)異質性的捕捉不夠精細，從而導致目前尚未有學者從上游服務市場競爭水平變化視角來解讀制造業(yè)企業(yè)之間生產效率的差異。

鑒于此，文章嘗試在如下方面做出改進：第一，借鑒OECD編制的刻畫市場競爭程度的“非制造業(yè)管制”（Non－ManufacturingRegulation，NMR）指標體系對中國分部門的服務競爭水平及其演變進行刻畫。該指標的計算基于非常具體的法律、規(guī)則、市場和行業(yè)信息。其編制方法在一定程度上能兼顧指標選擇的系統(tǒng)性，又能盡量減少主觀隨意性。第二，在根據(jù)傳統(tǒng)視角對制造業(yè)企業(yè)進行區(qū)分的基礎上，受Bas和Causa（2013）的啟示，嘗試從初始生產效率視角來捕捉企業(yè)的異質性。并基于新熊彼特理論的基本框架為各服務部門競爭水平變化影響制造業(yè)企業(yè)的生產效率提供機制解釋。在此基礎上，基于中國制造業(yè)企業(yè)層面數(shù)據(jù)展開經驗研究，研究結果在一定程度上能為近年來中國制造業(yè)企業(yè)生產效率分布變化提供一個技術性的解釋。第三，從研究方法上，為防范因解釋變量內生性及賦值的主觀隨意性對研究結果造成偏倚，文章一方面在基本回歸模型中加入被解釋變量的一階滯后項，得到動態(tài)回歸模型。將企業(yè)生產效率的滯后項作為回歸因子，不僅能反映企業(yè)生產效率序列自身的動態(tài)相關性，而且能捕捉到非觀測的但與行業(yè)或企業(yè)個體相關的不隨時間變化的特定因素對企業(yè)生產效率所產生的影響，以盡可能降低解釋變量遺漏的偏倚。此外，在依據(jù)NMR指標對中國服務業(yè)市場競爭水平與制造業(yè)企業(yè)全要素生產率的相關性展開靜、動態(tài)回歸分析之后，還選擇了兩類工具變量對研究結果展開穩(wěn)健性檢驗，以盡可能確保研究結果的準確性。

三、經驗研究

（一）靜態(tài)與動態(tài)面板回歸模型

為探討中國生產性服務部門（包括運輸、電信、分銷和金融）的市場競爭水平演變究竟會如何影響制造業(yè)企業(yè)全要素生產率，本文在借鑒Arnold等（2008、2010和2012）的基礎上，首先構建靜態(tài)的回歸模型（1）?？紤]到企業(yè)生產效率具有高度持續(xù)性，即前一期的生產效率往往會對后一期產生一定影響。為捕捉企業(yè)生產效率的滯后效應，本文嘗試在回歸模型（1）中引入“企業(yè)全要素生產率”的一階滯后項，得到動態(tài)回歸模型（2），該動態(tài)模型有助于深入解決內生性及解釋變量遺漏偏倚問題。（1）和（2）中的TFPi，j，t表示第t年制造業(yè)行業(yè)j中企業(yè)i的全要素生產率。OPENj，t－1刻畫第t年制造業(yè)行業(yè)j的貿易自由化水平。compe＿disj，t、compe＿traj，t、compe＿telj，t和compe＿finj，t分別表示根據(jù)制造業(yè)對各服務中間投入依賴度計算的第t年對應于制造業(yè)行業(yè)j的分銷、運輸、電信和金融部門的競爭水平。CVARsi，j，t表示在第t年會對行業(yè)j中企業(yè)i的全要素生產率產生影響的其他控制變量。具體有：企業(yè)成立時間（AGEi，j，t）、是否國有企業(yè)（STATEi，j，t）、是否外資企業(yè)（FOREi，j，t）和企業(yè)資本強度（CAPIi，j，t）。vt、vi分別表示年份固定效應和企業(yè)固定效應。μi，j，t是誤差項。

（二）相關變量

研究所需因變量及解釋變量的定義如下：

1.TFPi，j，t是被解釋變量，表示第t年制造業(yè)行業(yè)j中企業(yè)i的全要素生產率。本文采取OP方法來計算企業(yè)生產率（Olley和Pakes，1996）。企業(yè)投資是用OP方法計算全要素生產率的必要步驟，通常通過采用永續(xù)盤存法計算：Iit＝Kit－（1－δ）Kit－1。其中，Iit、Kit分別表示企業(yè)i在第t年的投資額和固定資本，δ表示折舊率取9.6%。

2.OPENj，t衡量第t年制造業(yè)行業(yè)j的貿易自由化水平。本文采用行業(yè)進口滲透率來刻畫，進口滲透率用該行業(yè)進口額除以該行業(yè)工業(yè)總產值。將商品的進口數(shù)據(jù)經由HS四分位加總于國民經濟行業(yè)分類（GB／T4754－2002）中二分位行業(yè)來計算行業(yè)進口額，然后除以該行業(yè)的工業(yè)總產值得到二分位的進口滲透率。

3.compe＿disj，t、compe＿traj，t、compe＿telj，t和compe＿finj，t分別刻畫第t年根據(jù)制造業(yè)行業(yè)j對分銷、運輸、電信和金融服務中間投入的依賴度測算的分部門的服務競爭水平指標。本文借鑒Arnold等（2012）的做法，將各部門的服務競爭指數(shù)與具體的制造業(yè)行業(yè)相聯(lián)系。以運輸業(yè)為例，compe＿traj，t的計算方法如下：①c o mpe＿disj，t－1、compe＿telj，t－1的計算方法與此類似，故省略。

（3）式中γ1、γ2和γ3是根據(jù)2002年144個分部門的投入－產出表測算得到的“鐵路運輸”、“航空運輸”、“道路運輸”在制造業(yè)j的中間總投入中所占比率，該系數(shù)用于衡量制造業(yè)行業(yè)j在中間生產投入中對三種運輸服務的依賴程度。COMPE＿RAILj，t、COMPE＿AIRj，t、COMPE＿ROADj，t是本文根據(jù) OECD“非制造業(yè)管制”（NMR）指標體系中的“鐵路運輸”、“航空運輸”、“道路運輸”指標模塊計算得到的第t年中國鐵路、航空和道路服務的市場競爭指數(shù)。②根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性，在計算運輸服務競爭指數(shù)時主要考慮“鐵路運輸”、“航空運輸”和“公路運輸”，在計算電信服務競爭指數(shù)時主要考慮“電信服務”，在計算分銷服務時主要考慮“零售服務”。所以在測算運輸、電信和分銷服務競爭指數(shù)時主要是借鑒了NMR指標體系中的5個（鐵路、航空、公路、電信和零售）模塊。具體而言，對于每個服務分部門，NMR基本是從“準入規(guī)則”、“國有產權控制”、“市場集中度”、“產業(yè)縱向一體化水平”和“經營（價格）管制”5個方面來設置指標刻畫服務市場的競爭狀況。本文從這5個方面搜集相關資料，然后按照NMR給出的編制規(guī)則對每個基礎指標進行量化賦值和給予權重，然后加權得到該服務分部門的年度競爭指數(shù)。由于OECD所給的NMR指標并沒有涉及金融部門，本文直接借鑒IMF在金融改革數(shù)據(jù)庫中給出的中國金融規(guī)則指數(shù)（FRI）來代替COMPE＿FINj，t。

4.企業(yè)成立時間（AGEi，j，t）是指企業(yè)自成立以來的時間。與產品生命周期理論類似，企業(yè)的成長也要經歷一個成長、成熟和衰退的階段。本文預期企業(yè)成立時間與企業(yè)全要素生產率會呈現(xiàn)“U”形關系，因此模型中引入企業(yè)成立時間AGEi，j，t及其平方項AGE2i，j，t。

5.STATEi，j，t和FOREi，j，t是衡量企業(yè)是否為國企和外企的虛擬變量。本文把“實收資本”中國有資本比率超過50%的定義為“國企”，外商實收資本比例超過25%的界定為“外企”（路江涌，2008）。企業(yè)資本強度（CAPIi，j，t）運用企業(yè)固定資產凈值除以企業(yè)從業(yè)人數(shù)表示。

（三）數(shù)據(jù)來源

1.本文計算制造業(yè)全要素生產率及其他控制變量的數(shù)據(jù)來源是“中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫”。使用的是該數(shù)據(jù)庫中1999－2005年從農副食品加工業(yè)到廢棄資源和廢舊材料回收加工業(yè)，共包括30個大類（對應于國民經濟行業(yè)分類與代碼GB／T4754－2002中的代碼13－43，不含38）的企業(yè)數(shù)據(jù)。研究主要需要兩類信息：一是企業(yè)的基本情況（包括具體地址、所屬行業(yè)、所有制、開業(yè)年份和職工人數(shù)等），二是企業(yè)的財務數(shù)據(jù)（包括：流動資產、固定資產、累計折舊、工業(yè)中間投入和工業(yè)總產值等）。在刪去異常值和關鍵變量的缺失值后，共包括100多萬個觀測值。①2004年該庫數(shù)據(jù)缺少工業(yè)總產值和工業(yè)增加值等重要指標。本文根據(jù)會計準則估算工業(yè)總產值和工業(yè)增加值。估算公式分別為：工業(yè)總產值＝產品銷售額－期初存貨＋期末存貨－工業(yè)中間投入＋增值稅。工業(yè)增加值＝工業(yè)總產值－工業(yè)中間投入＋增值稅。對異常指標，作如下處理：第一步，剔除關鍵指標缺失的觀測值；第二步，剔除不滿足“規(guī)模以上”標準的觀測值，即職工人數(shù)少于30人的觀測值，主營業(yè)務收入（即銷售額）少于500萬元或者固定資產凈值低于1 000萬元；第三步，剔除一些明顯不符合會計原則的觀測值，包括總資產小于流動資產，總資產小于固定資產凈值或者累計折舊小于當期折舊的觀測值。

2.根據(jù)NMR指標體系中的相應模塊對中國分銷、運輸和電信部門的服務競爭水平指數(shù)進行測算，原始數(shù)據(jù)資料來源主要包括：一是相關法律、法規(guī)和政策文件，這些政策和法律文件主要是來自北大法寶法律數(shù)據(jù)庫以及交通部、工信部和商務部等政府機構網站。二是上市企業(yè)的財務信息，主要來自于上市公司年報。三是統(tǒng)計數(shù)據(jù)，主要來自于相關的統(tǒng)計年鑒及研究報告。

3.其他數(shù)據(jù)來源說明。COMPE＿FINj，t－1中國金融市場競爭指數(shù)是來源于國際貨幣基金組織網站的金融改革數(shù)據(jù)庫。用于計算行業(yè)進口額的商品進口額數(shù)據(jù)來自于聯(lián)合國貿易商品統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫（UNComtrade），按照國際海關協(xié)調編碼制度HS2002規(guī)定的六位數(shù)編碼的商品項目分類。

（四）數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計

表1 變量的描述性統(tǒng)計

續(xù)表1 變量的描述性統(tǒng)計

四、結果分析及穩(wěn)健性檢驗

（一）經驗研究結果

根據(jù)靜、動態(tài)回歸模型所做經驗研究結果詳見表2、表3。這些結果表明：第一，根據(jù)服務部門競爭指數(shù)的賦值規(guī)律，運輸、分銷、電信三部門的服務競爭指數(shù)值越小，意味著該服務部門的競爭越激烈，該部門市場機制發(fā)揮作用越大。IMF給出的金融市場競爭指數(shù)，數(shù)值越大意味著該部門改革越徹底，金融部門競爭越充分。表2、表3顯示運輸、分銷、電信市場競爭指標的系數(shù)顯著為負，而金融市場競爭指標的系數(shù)顯著為正，這些系數(shù)的符號意味著中國運輸、電信、分銷及金融市場上競爭水平的加劇，確實能對中國制造業(yè)企業(yè)全要素生產率起到顯著的提升和促進作用。第二，通過比較表3中經過標準化的服務部門競爭指數(shù)的回歸系數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)，分銷服務市場競爭加劇對制造業(yè)企業(yè)全要素生產率的提升作用最大。

表2 靜態(tài)面板模型的回歸結果

表3 動態(tài)面板模型的系統(tǒng)GMM的回歸結果

（二）穩(wěn)健性檢驗

本文選擇“1999－2005年印度在運輸、電信及金融部門的服務改革指數(shù)”以及“1978－1984年中國運輸、電信及金融各部門產值”作為對應于各部門競爭指數(shù)的工具變量。關于前者，筆者認為由于中國和印度同屬于發(fā)展中大國，印度事實上一直將中國看作是經濟上的競爭者，故中國在入世前后（1999－2005年）推出的一系列“競爭導向”的服務市場改革措施也會對印度的相關改革政策產生影響。①在 穩(wěn)健性檢驗中所運用的1999－2005年印度在交通、電信及金融部門的服務改革指數(shù)來自于Arnold等（2011）的圖B.1，受制于數(shù)據(jù)的可獲得性，在穩(wěn)健性檢驗中本文忽略了分銷部門。至于后者，由于制度變遷并非空穴來風，體制和規(guī)則改革應呼應經濟基礎發(fā)展變化的需求，中國在各服務部門推出的“競爭”導向的改革舉措，也應是基于各服務部門發(fā)展狀況的因地制宜之舉。經濟發(fā)展具有明顯的路徑依賴特征，故歷史上中國服務部門的發(fā)展變化也會對當前服務市場上的制度變革產生影響。②1978－1984年中國交通、電信及金融部門產值數(shù)據(jù)來自于《中國統(tǒng)計年鑒》。在引入這兩類工具變量之后，通過兩階段最小二乘法展開穩(wěn)健性檢驗的結果表明，運輸、電信部門的系數(shù)均顯著為負，金融部門系數(shù)顯著為正，與表2、3中的回歸結果一致。③受篇幅限制，此處略去了穩(wěn)健性檢驗的回歸結果，若有需要可向作者索要。

五、基于企業(yè)規(guī)模及地理區(qū)位的異質性考察

本文嘗試從“規(guī)?！奔啊皡^(qū)位”視角刻畫企業(yè)的異質性，并著眼于考察服務部門的競爭水平對制造業(yè)企業(yè)全要素生產率水平的影響在企業(yè)的規(guī)模大小和所處的地理位置方面所存在的異質性。具體而言，在回歸模型（1）的基礎上分別引入虛擬變量LARGEi，j，t、EASTi，j，t及其與各服務部門競爭指數(shù)的交互項，得到擴展的回歸模型（4）和（5）。①將雇傭人數(shù)超過100人以上的視為大型企業(yè)，即LARGEi，j，t取值為1，否則為0。將位于北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、廣東、福建、海南和山東的企業(yè)視為東部企業(yè)，即取值為1，否則EASTi，j，t取值為0?；谄髽I(yè)規(guī)模和區(qū)位異質性的考察結果如表4所示。

表4 基于企業(yè)規(guī)模及區(qū)位異質性的考察結果

表4的回歸結果進一步證實，運輸、電信、分銷和金融部門競爭水平的提升與制造業(yè)企業(yè)生產效率之間存在顯著的正相關關系。當將企業(yè)在規(guī)模和區(qū)位方面的異質性納入考察范圍之后，可得到如下結論：第一，跟大企業(yè)比較而言，運輸、電信和分銷服務市場上競爭水平的提升更有利于中小企業(yè)全要素生產率的增長。因為中國的制造業(yè)與生產者服務業(yè)沒有實現(xiàn)大規(guī)模主輔分離，很多制造業(yè)企業(yè)仍處于自我封閉、自我服務、自我循環(huán)階段，企業(yè)內部提供自身所需的服務產品的現(xiàn)象比較普遍。相比中小企業(yè)，大型企業(yè)更是“大而全”，而中小企業(yè)對于來自于外部市場上中間服務投入品的依賴度相對更高，所以也相對更容易從服務市場上競爭導向的改革政策中獲益。第二，推行中國金融業(yè)競爭導向的市場化改革，反而更有利于大企業(yè)。對此筆者嘗試給出兩點解釋：其一，從生產要素投入密集程度看，中小制造業(yè)企業(yè)多聚集于勞動密集型行業(yè)，而多數(shù)大企業(yè)位于資金密集型行業(yè)，其對金融服務的依賴度在整體上要高于中小企業(yè)，所以受金融市場競爭水平的影響自然更深。其二，通過對IMF提供的“中國金融改革指數(shù)”進行結構分解，發(fā)現(xiàn)在本文的研究區(qū)間內，中國金融改革的成績主要體現(xiàn)在放松“經營管制”方面，尤其是利率設定方面，政府減少了行政干預。讓資金價格更多回歸于市場，這顯然有利于提升資金配置效率。但另一方面，中國金融業(yè)“產權改革”進展甚微，中國商業(yè)銀行業(yè)整體上仍屬國有控股體制。該產權結構決定了國企尤其是大型國企會是中國銀行業(yè)資金優(yōu)先供給和傾斜的對象。在政府對銀行業(yè)價格管制趨于松動的背景下，因掣肘于“產權”改革的滯后，國有企業(yè)尤其是大型國企自然會是中國金融改革的主要受益者。第三，表4顯示電信和分銷服務市場競爭加劇更有利于東部制造業(yè)企業(yè)，而運輸和金融服務市場競爭水平的提升更有利于中西部地區(qū)的制造業(yè)企業(yè)。因為從制造業(yè)分布的地理屬性看，在東部地區(qū)特別是東南沿海地區(qū)，勞動及技術密集型制造業(yè)企業(yè)集聚現(xiàn)象更為明顯，而資源依賴型制造業(yè)企業(yè)則更多地分布在中西部地區(qū)。從“投入－產出”視角看，電信和分銷服務對技術和勞動密集型企業(yè)更重要，而運輸和金融在資源依賴型制造業(yè)企業(yè)的中間服務投入中占據(jù)更大比率。

六、服務市場競爭對制造業(yè)企業(yè)生產效率分布的影響

當前中國制造業(yè)企業(yè)之間的全要素生產率差距呈現(xiàn)逐步縮小的趨勢。服務市場競爭水平是否會對制造業(yè)行業(yè)內具有不同生產效率的企業(yè)帶來不同的影響呢？Acemoglu等（2006）曾指出競爭對企業(yè)生產效率的影響是非線性的，其中在位企業(yè)的技術水平起著關鍵作用（Bas和Causa，2013）。落后企業(yè)生產效率的提升主要取決于兩方面因素：一是其與該部門（市場）技術前沿生產效率的差距及其“追趕”能力，二是自身的創(chuàng)新能力。關于后者，在每個部門，競爭究竟會如何影響企業(yè)的創(chuàng)新能力，事實上存在兩種假說：一是斯密—阿羅強調的“逃離競爭”或者“逃離進入”效應，即競爭加劇會激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新動力以提高自身優(yōu)勢并遠離競爭；二是“熊彼特效應”，強調競爭的引入與增強導致了創(chuàng)新租金的消散，從而降低了企業(yè)創(chuàng)新和提高生產率的激勵。究竟哪種效應會居于主導地位，主要取決于在位企業(yè)跟技術前沿之間的距離。本文嘗試借鑒Bas和Causa（2013）的思路在回歸模型（1）中加入刻畫在第t－1年企業(yè)i跟其所處行業(yè)生產效率領先者F之間的差距項及其與各服務分部門競爭指數(shù)的交互項得到模型（6）。當將企業(yè)全要素生產率的異質性納入考慮范圍之后，根據(jù)表5可得到如下結論：第一，運輸、電信、分銷市場上的競爭狀況對各制造業(yè)行業(yè)中距離技術前沿更近即生產效率相對高的企業(yè)影響更大。運輸、電信、分銷市場競爭加劇會更有助于促進初始生產效率高的企業(yè)提升其生產效率。由于企業(yè)全要素生產率高低主要取決于其技術進步、生產組織和管理水平。事實上，這些因素與企業(yè)用作中間投入的“服務要素”的數(shù)量和質量休戚相關。一個被廣泛認同的事實是，跟效率落后者相比，效率領先者的生產投入結構更容易呈現(xiàn)出“軟化”特征，即服務投入尤其是高質量服務投入在其中間投入中所占比重相對更高，故這些高效率企業(yè)能從服務領域的結構性改革中獲益更多。第二，表5還顯示，中國金融市場競爭會對制造業(yè)行業(yè)中距離前沿更遠即生產效率相對低的企業(yè)產生更大影響。該觀點與前述分析看似矛盾，其實不然。當考慮到制造業(yè)企業(yè)所有制類型與其生產效率的相關性后，問題會迎刃而解。在研究區(qū)間內，由于金融業(yè)“產權改革”較為遲緩，在銀行業(yè)仍屬國有控股的體制下，政府很容易也有動力通過控制信貸的方式對國有企業(yè)實施照顧，所以源于金融市場上“競爭”導向的改革紅利更易于被低效率的國企吸收。鑒于金融服務的重要性，這在一定程度上能為“中國制造業(yè)企業(yè)全要素生產率為何走向收斂”提供一個技術性解釋。

表5 服務市場競爭對企業(yè)生產效率分布的影響

七、結論及政策內涵

本文基于“服務中間投入”視角對中國服務業(yè)改革對制造業(yè)企業(yè)生產效率的影響及其異質性展開經驗研究。結果顯示：（1）除鐵路運輸之外，航空、電信和金融服務部門改革均能對制造業(yè)微觀生產效率提升產生顯著的積極影響。（2）航空、電信、金融業(yè)改革對技術、資本密集型制造業(yè)企業(yè)生產效率的提升作用更加明顯，而對勞動密集型制造業(yè)企業(yè)生產效率的影響相對較低。（3）航空運輸、電信部門改革對外資制造業(yè)企業(yè)的效率提升作用更明顯，金融服務改革的效率紅利更容易被內資制造業(yè)企業(yè)所獲取。

基于該結論，可獲得的政策啟示是：（1）中國生產性服務部門還普遍存在著進入管制，尤其是對非國有資本的限制過于嚴格，這導致生產性服務行業(yè)競爭活躍度不夠。從服務業(yè)和制造業(yè)互動視角，中國有必要在生產性服務部門，尤其是制造業(yè)中間投入依賴度較大的服務部門繼續(xù)推進以“促進競爭”為導向的市場化改革。（2）由于運輸、電信和分銷服務市場上競爭水平的提升更有利于中小企業(yè)全要素生產率的增長，從扶持中小企業(yè)發(fā)展著眼，中國也有必要繼續(xù)推進該服務領域的市場化改革。（3）地區(qū)發(fā)展不平衡是困擾中國經濟整體健康發(fā)展的一大難題。由于制造業(yè)仍是中國經濟增長的主導部門，中國可考慮通過適當調控服務部門市場化改革的結構、力度和節(jié)奏，來縮小東、中西部地區(qū)制造業(yè)企業(yè)生產效率的差距。（4）鑒于金融改革的效率紅利更易于被生產效率更低的國有企業(yè)獲取，本文認為在金融領域推行“產權結構改革”非常有必要性。在其他服務部門實施“競爭導向”的市場化改革時，政府至少需從放松“經營管制”、降低“準入壁壘”和調整“產權結構”等多方面組合出臺相關政策，且需密切關注政策效果。

＊本文還得到了對外經濟貿易大學中國企業(yè)“走出去”協(xié)同創(chuàng)新中心項目（201502YY010B）和對外經濟貿易大學中央高校基本科研業(yè)務費專項資金（CXTD4－08）的資助。

［1］丁寧，周經，丁華.流通創(chuàng)新與制造業(yè)全要素生產率提升研究［J］.經濟問題探索，2013，（7）：61－66.

［2］路江涌.外商直接投資對內資企業(yè)效率的影響和渠道［J］.經濟研究，2008，（6）：95－106.

［3］聶輝華，賈瑞雪.中國制造業(yè)企業(yè)生產率與資源誤置［J］.世界經濟，2011，（7）：27－42.

［4］余利豐.金融發(fā)展與中國的TFP增長研究——基于SEA和DEA的比較分析［D］.華中科技大學博士畢業(yè)論文，2010.

［5］Acemoglu D，Aghion P，Zilibotti F.Distance to frontier，selection and economic growth［J］.Journal of the European Economic Association，2006，4（1）：37－74.

［6］Allegra E，F(xiàn)orni M，Grillo M，et al.Antitrust policy and national growth：Some evidence from Italy［J］.Giornale degli Economisti e Annali di Economia，2004，63（1）：69－86.

［7］Arnold J M，Mattoo A，Narciso G.Services inputs and firm productivity in Sub－Saharan Africa：Evidence from firm－level data［J］.Journal of African Economies，2008，17（4）：578－599.

［8］Arnold J M，Javorcik B S，Lipscoom M，et al.Services reform and manufacturing performance：Evidence from India［R］.CEPR Discussion Papers，2010.

［9］Arnold J M，Javorcik B S，Mattoo A.Does services liberalization benefit manufacturing firms？：Evidence from the Czech Republic［J］.Journal of International Economics，2012，85（1）：136－146.

［10］Barone G，Cingano F.Service regulation and growth：Evidence from OECD countries［J］.The Economic Journal，2011，｜2｜（555）：931－957.

［11］Bas M，Causa O.Trade and product market policies in upstream sectors and productivity in downstream sectors：Firm－level evidence from China［J］.Journal of Comparative Economics，2013，41（3）：843－862.

［12］Boone J.Competitive pressure：The effects on investments in product and process innovation［J］.RAND Journal of Economics，2000，31（3）：549－569.

［13］Fernandes A M，Paunov C.Foreign direct investment in services and manufacturing productivity：Evidence for Chile［J］.Journal of Development Economics，2008，97（2）：305－321.

［14］Halpern L，Koren M，Szeidl A.Imported inputs and productivity［R］.Working Paper，2009.