國際金融危機(jī)沖擊對中國企業(yè)生產(chǎn)率的影響

摘要：文章利用1998年-2013年工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫計算了全要素生產(chǎn)率，并使用雙重倍分法來分離國內(nèi)政策影響，分析國際金融危機(jī)對工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的真實影響。

關(guān)鍵詞：國際金融危機(jī)；全要素生產(chǎn)率

一、 引言

本文利用1998年～2013年工業(yè)企業(yè)的微觀數(shù)據(jù)，研究了國際金融危機(jī)前后，貿(mào)易部門企業(yè)的全要素生產(chǎn)率所受到的沖擊影響。

二、 研究綜述

許多學(xué)者將全球經(jīng)濟(jì)失衡視為導(dǎo)致危機(jī)爆發(fā)的根本原因。自二戰(zhàn)以來，全球經(jīng)濟(jì)至少發(fā)生了五次類似的失衡，而美國一直處于失衡的中心位置（中國經(jīng)濟(jì)增長與宏觀穩(wěn)定課題組，2009）。因此，全球經(jīng)濟(jì)失衡與金融危機(jī)的關(guān)系成為重要的研究課題。Bernanke（2008）基于全球儲蓄過量的論點，認(rèn)為全球經(jīng)濟(jì)失衡導(dǎo)致是金融危機(jī)的主要原因。他指出，發(fā)展中國家的儲蓄在通過貿(mào)易流向發(fā)達(dá)國家時，降低了發(fā)達(dá)國家的利率水平和融資成本，同時推高了發(fā)達(dá)國家的風(fēng)險偏好。風(fēng)險偏好的改變直接引導(dǎo)了風(fēng)險追逐的行為，并最終誘發(fā)了國際金融危機(jī)。

在經(jīng)濟(jì)增長過程中，全要素生產(chǎn)率起著舉足輕重的作用，與生產(chǎn)要素相比，它對于經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)要更大。Hall和Jones（1999）的研究表明，1988年，世界人均GDP排名在前五的國家，其人均GDP是排名在末五位國家的31.7倍，但如果僅對比擁有相同TFP水平的國家，則該差距將縮小到不到4倍。由此可見，TFP的貢獻(xiàn)作用要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于要素投入。也正因為如此，不少學(xué)者和政策制定者都將其視為整個經(jīng)濟(jì)增長的最根本動力。

圖1給出了1990年～2013年中國的TFP增長率的變化趨勢。由圖1可見，TFP出現(xiàn)了較為快速的增長。在20世紀(jì)90年代中前期，由于鄧小平南方談話和市場經(jīng)濟(jì)體制的確立，經(jīng)濟(jì)資源的配置效率得到了大幅提升，全社會的創(chuàng)新熱情也被大大激發(fā)。到90年代中后期，受宏觀調(diào)控和亞洲金融危機(jī)的影響，TFP的增長急速放緩，并一度出現(xiàn)了負(fù)增長。這種趨勢在21世紀(jì)初中國加入WTO后逐步得到扭轉(zhuǎn)。大批外資企業(yè)通過外商直接投資的方式進(jìn)入中國，它們帶來的高技術(shù)及其產(chǎn)生的外溢顯著提升了中國的TFP水平。在這一階段，中國的TFP一直以較快的速度保持著增長（除了2003年受SARS影響外）。但是在2007年之后，美國發(fā)生次貸危機(jī)對中國影響逐步加大，TFP的增長率迅速回落。即使在國際金融危機(jī)影響告一段落后，這一下降趨勢仍然沒有停止。在2013年，中國的TFP增長率只有0.1%，而2014年中國TFP增長率甚至降至負(fù)值，為-0.1，也就是說，這兩年經(jīng)濟(jì)效率不進(jìn)反退。

三、 模型

國際金融危機(jī)爆發(fā)前，世界經(jīng)濟(jì)在一段時間力經(jīng)歷了穩(wěn)定的增長。中國GDP 增長率在2007年達(dá)到12%，經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)過熱的征兆。2008年年初，中國政府研究采取宏觀調(diào)控措施從而給經(jīng)濟(jì)降溫。但2008年第三季度后國際金融危機(jī)失控，中國經(jīng)濟(jì)受到?jīng)_擊。2009年進(jìn)出口總額大幅下挫18.3%，截止2009年3月份經(jīng)濟(jì)增長已跌至6%。為了應(yīng)對此次國際金融危機(jī)對中國經(jīng)濟(jì)的沖擊，中國政府于2008年11月開始陸續(xù)推出了四萬億經(jīng)濟(jì)刺激政策。

在此背景下，考察國際金融危機(jī)對中國工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率的沖擊，就需要分離該時期內(nèi)多種不同政策因素的影響。本文通過采取雙重倍差法（difference-in-difference），借助對照組的趨勢變化來分離這些因素對處理組的影響；一般的分組標(biāo)準(zhǔn)為：對照組和處理組可以存在固定的差別，但兩組的時間趨勢在國際金融危機(jī)前應(yīng)該保持一致；同時，對照組和控制組都可以受到政策的影響，但危機(jī)沖擊只能影響處理組。

（1）處理組與對照組的劃分。本文選擇有出口業(yè)務(wù)的工業(yè)企業(yè)為處理組， 無出口業(yè)務(wù)的工業(yè)企業(yè)為控制組。具體來說， 當(dāng)一個企業(yè)在1998年至2013年樣本期間任何一年的“出口交貨值”大于0時， 即被認(rèn)為是有出口業(yè)務(wù)的企業(yè)，因而劃分為處理組；如果在數(shù)據(jù)樣本期間所有年份“出口交貨值”都為0，則該企業(yè)被劃分為控制組。如此劃分有如下兩個原因：

首先，在傳導(dǎo)機(jī)制方面。國際金融危機(jī)源于美國危機(jī)，并通過金融和貿(mào)易傳導(dǎo)到其他發(fā)達(dá)國家，并最終擴(kuò)散到全世界。中國由于金融體系相對獨立，受金融危機(jī)的沖擊主要表現(xiàn)為貿(mào)易額大幅下降，受沖擊對象主要為涉外經(jīng)濟(jì)部門。因此選擇有對外貿(mào)易的公司作為處理組可以較好的鎖定受本次危機(jī)沖擊最明顯和直接的企業(yè)。

其次，無論企業(yè)是否為出口企業(yè)，都受到了2008年經(jīng)濟(jì)降溫政策和隨后的四萬億刺政策的影響。四萬億政策的推出并非專門出口行業(yè)和有出口業(yè)務(wù)的企業(yè)，所以處理組和對照組同時受到這些政策的影響，可以通過雙重倍分法從處理組分離出對照組的趨勢影響。

（2）沖擊前后時段的劃分。次貸危機(jī)在2007年第三季度在美國爆發(fā)，并逐漸蔓延到全球，演變?yōu)閲H金融危機(jī)。中國作為發(fā)展中國家屬于本次危機(jī)的外圍，出口貿(mào)易受到最顯著的沖擊。如圖2和圖3所示，中國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的出口交貨總值在2007年以前均保持上升態(tài)勢，但從2008年開始下降，并在2009年隨著危機(jī)影響的加深大幅下降；2009年以后，出口交貨總值開始反彈。圖2為所有規(guī)模工業(yè)企業(yè)1998年～2013年期間的簡單平均全要素生產(chǎn)率。1998年～2007年全要素生產(chǎn)率持續(xù)增長，但在2008年急劇下滑，在2009年進(jìn)一步降低觸及谷底，隨后開始反彈，但反彈后全要素生產(chǎn)率水平仍然大幅低于危機(jī)前水平。

圖2和圖3顯示，出口交貨總值和平均全要素生產(chǎn)率均在2007年達(dá)到高點后，在2008年和2009年間大幅下降。這表明全要素生產(chǎn)率的急劇下滑很有可能是出口受到?jīng)_擊引起的，因此本文以2007年底作為時點，2007年及以前劃分為危機(jī)前時段，2008年及以后劃分為危機(jī)后時段。

（3）模型設(shè)定。對全部樣本進(jìn)行對照組和處理組的劃分，并按照前述時間時點劃分為危機(jī)時段前后，并采用雙重倍差法分離多種政策因素的影響，甄別國際金融危機(jī)對中國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率的沖擊。因此，本文運用以下非平衡面板雙重倍差（unbalanced panel difference-in-difference）模型來考察國際金融危機(jī)對中國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率的影響：

Yit=？茁0+？茁1*Treatedit*Ait+？茁2*Xit+ui+？姿t+？著it（1）

上式中，下標(biāo)i 代表個體樣本，t 代表時間；因變量Yit為估計出來的全要素生產(chǎn)率等效率指標(biāo)；Treatedit是虛擬變量，劃分對照組和處理組（Treatedit=0表示對照組，Treatedit=1表示處理組）；Ait也是虛擬變量，劃分國際金融危機(jī)前后（Ait=0表示國際金融危機(jī)發(fā)生前，Ait=1表示國際金融危機(jī)沖擊后）；交叉項Treatedit*Ait的系數(shù)衡量金融危機(jī)對中國規(guī)模以上非工業(yè)企業(yè)的真實沖擊。Xit為外生控制變量，ui捕捉個體差異，？姿t控制時間趨勢。利用樣本的多期信息，分組虛擬變量與分時段虛擬變量可以分別由個體固定效應(yīng)ui和時間固定效應(yīng)？姿t捕捉，因此不再進(jìn)入模型。

四、 數(shù)據(jù)及統(tǒng)計描述

1. 數(shù)據(jù)來源和其他外生控制變量。本文所用數(shù)據(jù)來自于中國國家統(tǒng)計局1998年～2013年的全國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)調(diào)查。調(diào)查的對象是規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)，其中包括所有國有企業(yè)以及年主營業(yè)務(wù)收入達(dá)到500萬元及以上的非國有工業(yè)企業(yè)，與《中國統(tǒng)計年鑒》的工業(yè)部分和《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》中的統(tǒng)計范圍一致。

本文所用其他外生控制變量如表1所示。

表1中， lnTFP表示企業(yè)生產(chǎn)率；lnInterest表示企業(yè)的利息支付；lnTax表示企業(yè)的納稅額。

2. 生產(chǎn)率的估計。全要素生產(chǎn)率是衡量生產(chǎn)效率最為理想的指標(biāo)，產(chǎn)出的增長扣除投入增長之外就是全要素生產(chǎn)率的增長。全要素生產(chǎn)率反映了生產(chǎn)中投入要素的單位平均產(chǎn)出，即投入要素轉(zhuǎn)化為最終產(chǎn)出的總體效率，可以說經(jīng)濟(jì)增長的核心就是全要素生產(chǎn)率的增長（王志剛、龔六堂、陳玉宇，2006）。雖然全要素生活率通常被用來表示技術(shù)水平，但這不是一個準(zhǔn)確的描述。全要素生產(chǎn)率除了與技術(shù)進(jìn)步相關(guān)，也反映了生產(chǎn)過程中的知識水平、管理技能、制度環(huán)境等多方面因素，因此全要素生產(chǎn)率是整體生產(chǎn)效率率水平的反應(yīng)。

經(jīng)典的對全要素成產(chǎn)率的測算是從估計生產(chǎn)函數(shù)開始的。早期對對生產(chǎn)率的估計通常是在國家或者產(chǎn)業(yè)等宏觀層面進(jìn)行的，主要關(guān)注全要素生產(chǎn)率在經(jīng)濟(jì)增長中的作用，其主要目的在于揭示不同經(jīng)濟(jì)體之間的生產(chǎn)率水平。此類研究起始于Solow的增長理論。與此對應(yīng)的，微觀估計方法主要的是從企業(yè)的生產(chǎn)決策過程入手。由于企業(yè)自身的生產(chǎn)率水平在一定程度上是已知的，企業(yè)根據(jù)自身的生產(chǎn)率水平做出決策，選擇最優(yōu)的要素投入水平。這會導(dǎo)致計量估計中的內(nèi)生性問題，這些可觀測要素投入系數(shù)的OLS估計量就是有偏的（Ackerberg、Caves & Frazer，2006）。使用微觀企業(yè)數(shù)據(jù)估計生產(chǎn)函數(shù)最重要的就是處理這一內(nèi)生性問題。

五、 實證結(jié)果

本文主要考察國際金融危機(jī)對于工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的沖擊。表2給出了（1）時的主要估計結(jié)果。其中，本文主要關(guān)注分組虛擬變量和分時虛擬變量的交叉項的估計結(jié)果。在回歸方程（1）中，交叉項的參數(shù)估計是顯著的，并且其系數(shù)估計是負(fù)的，表明金融危機(jī)對工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率有負(fù)面的影響，平均而言危機(jī)導(dǎo)致企業(yè)的全要素生產(chǎn)率下降了10.5%?；貧w方程（2）顯示，利息支付對于生產(chǎn)率的影響為正。由于利息支付通常作為衡量企業(yè)的融資約束的變量，越高的利息支付表明企業(yè)有能力獲得更多的貸款，所以融資約束越低。所以，回歸方程（2）表明企業(yè)的融資約束較低，則全要素生產(chǎn)率越高，平均提升全要素生產(chǎn)率1.6%。方程（3）表面，稅收對于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響為正。FDI通常被認(rèn)為是提升全要素生產(chǎn)率的重要因素，回歸方程（4）用外資占比來衡量FDI的水平?；貧w結(jié)果表明外商直接投資較高的企業(yè)有更高的全要素生產(chǎn)率。

其他控制變量包括地區(qū)虛擬變量（東部、中部、西部和東北部）和所有制類型虛擬變量（國有企業(yè)、私營企業(yè)、外資企業(yè)和其他）。

從表3可見，回歸方程（1）～（3）中的因變量依次為全要素生產(chǎn)率、實際產(chǎn)出和利潤率，以多種指標(biāo)衡量企業(yè)的效率，并測試主要結(jié)果的穩(wěn)健性。回歸方程（2）～（3）表明金融危機(jī)對于企業(yè)的實際產(chǎn)出都具有負(fù)的影響，且統(tǒng)計估計上是顯著的。

六、 結(jié)論

2008年的國際金融危機(jī)對中國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生了重大的影響。本文利用1998年～2013年工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫計算了生產(chǎn)率，并使用雙重倍分法來分離國內(nèi)政策影響，以此甄別國際金融危機(jī)對工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的真實影響。本文研究發(fā)現(xiàn)，金融危機(jī)對于有出口業(yè)務(wù)的工業(yè)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率有負(fù)面的影響，平均而言危機(jī)導(dǎo)致企業(yè)的全要素生產(chǎn)率下降了10.5%。本文提出了國際金融危機(jī)對于中國經(jīng)濟(jì)的長期影響，即金融危機(jī)過后，被沖擊工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)率出現(xiàn)了下降，本文的觀點得到了實證檢驗的支持。以前我們通常只是通過國際金融危機(jī)造成的短期波動這一視角來認(rèn)識國際金融危機(jī)對中國經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的負(fù)面影響，而國際金融危機(jī)導(dǎo)致的企業(yè)生產(chǎn)率下降對中國企業(yè)的產(chǎn)出和效率是一種長期的影響。本文分析了金融危機(jī)造成企業(yè)生產(chǎn)率下降的潛在原因，在未來可能面對的國際金融危機(jī)中，可以通過適當(dāng)?shù)拇胧﹣斫档拖嚓P(guān)風(fēng)險的負(fù)面影響。

參考文獻(xiàn)：

[1] 賀勝兵，周華蓉.國際金融危機(jī)背景下國有和私營工業(yè)企業(yè)TFP增長的比較研究[J].系統(tǒng)工程，2014，（8）：18-25.

[2] 中國經(jīng)濟(jì)增長與宏觀穩(wěn)定課題組.全球失衡、金融危機(jī)與中國經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇[J].經(jīng)濟(jì)研究，2009，（5）：4-20.

[3] 姚洋，章奇.中國工業(yè)企業(yè)技術(shù)效率分析[J].經(jīng)濟(jì)研究，2001，（10）：13-19.

[4] 姚洋.非國有經(jīng)濟(jì)成分對我國工業(yè)企業(yè)技術(shù)效率的影響[J].經(jīng)濟(jì)研究，1998，（12）：29-35.

作者簡介：何雨澤（1986-），男，漢族，吉林省長春市人，北京大學(xué)光華管理學(xué)院博士生，研究方向為金融危機(jī)、企業(yè)效率、創(chuàng)新。

收稿日期：2017-06-11。