要素錯配、企業(yè)存續(xù)與全要素生產(chǎn)率

李 平 李淑云 楊 俊

一、引 言

根據(jù)普華永道會計師事務(wù)所發(fā)布的《2011年中國企業(yè)長期激勵調(diào)研報告》，中國中小企業(yè)平均壽命為2.5年，集團企業(yè)的平均壽命為7—8年。另據(jù)2013年《全國內(nèi)資企業(yè)生存時間分析報告》，截止2012年底，我國生存時間為5年以下的企業(yè)占我國實有企業(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)中累計有 70%為新進入者，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)濟發(fā)展和社會穩(wěn)定，是企業(yè)需要解決的頭等大事(逯宇鐸等，2014)?；谝陨蠑?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)時間的視角，就影響我國企業(yè)存續(xù)的因素進行了分析(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)負外部性過大，延長其存續(xù)時間便沒有意義。因此，對企業(yè)存續(xù)時間的研究應(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)時間的長短對其自身以及外界環(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)濟的重要特征，也是經(jīng)濟增長的重要源泉與動力(張維迎等，2003；Balwin和 Gu，2006；Hsieh和 Klenow，2009)。而較長的存續(xù)時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，一方面并不會提升全要素生產(chǎn)率，另一方面，政府對其的巨額補貼以及其長期對資本、勞動、土地等生產(chǎn)要素的占用更是對資源的嚴重浪費。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年金融危機時政府的 4萬億救市資金是新一輪產(chǎn)能過剩的重要推動力。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)。要素錯配是轉(zhuǎn)型階段我國經(jīng)濟發(fā)展的重要特征，政府對要素價格的掌握及對要素市場交易活動的干預(yù)是導(dǎo)致要素錯配的重要原因(張杰等，2011)，要素錯配助推了僵尸企業(yè)差別化待遇的形成，對現(xiàn)階段我國的經(jīng)濟效率造成了重要影響。

現(xiàn)有研究基本就以TFP為基礎(chǔ)的資源配置過程達成一致，認為企業(yè)以生產(chǎn)率為基礎(chǔ)的諸如進入、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)進步的重要來源(Balwin和 Gu，2006；Hsieh和 Klenow，2009)。李玉紅等(2008)認為，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。

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

較之以往文獻，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，本文選取要素錯配這一視角，并考察其對企業(yè)存續(xù)時間的經(jīng)濟效應(yīng)，為改善企業(yè)生存環(huán)境、推進市場化進程提供了思路。第二，將要素錯配、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，考察要素錯配和企業(yè)存續(xù)對全要素生產(chǎn)率的影響，運用反事實模擬分析要素錯配的存在對企業(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，使用離散時間cloglog生存模型對要素錯配對企業(yè)存續(xù)時間的影響進行系統(tǒng)考察：不僅考察了要素錯配對企業(yè)存續(xù)的平均影響，還將總體樣本進行異質(zhì)性檢驗，有助于得到相對穩(wěn)健和更加普適的結(jié)論。最后，運用中介回歸模型，就要素錯配下不同企業(yè)生存時間的差異對全要素生產(chǎn)率的影響及其作用機制進行考察，有助于深化要素錯配、企業(yè)存續(xù)與全要素生產(chǎn)率之間關(guān)系的理解。

二、文獻綜述

與本文相關(guān)的已有研究主要分為兩類：對影響企業(yè)存續(xù)時間因素進行考察的文獻以及探究要素錯配經(jīng)濟效應(yīng)的文獻。本部分主要從這兩個角度對已有文獻進行綜述。

關(guān)注影響企業(yè)存續(xù)時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)、政府補貼(許家云和毛其淋，2016)、產(chǎn)權(quán)保護(史宇鵬等，2013)以及經(jīng)濟集聚(Neffke等，2012)等。不難發(fā)現(xiàn)，上述對企業(yè)存續(xù)時間的相關(guān)研究大多缺乏一個基本前提，即從社會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)時間，極易導(dǎo)致社會資源的浪費以及全要素生產(chǎn)率提升不足。同時企業(yè)存續(xù)時間概念自身并不能判斷企業(yè)存續(xù)的好壞，要評價企業(yè)生存時間的長短還需從企業(yè)存續(xù)時間的經(jīng)濟效應(yīng)角度考慮。那么，企業(yè)存續(xù)對企業(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)濟效應(yīng)方面的研究至今尚不多見。

近年來，要素錯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)。當前，我國生產(chǎn)要素定價被低估是要素錯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配對TFP以及產(chǎn)出變動的影響，發(fā)現(xiàn)目前中國制造業(yè)子行業(yè)間的要素錯配大約造成實際產(chǎn)出和潛在產(chǎn)出之間15%的缺口。進一步地，有學(xué)者指出要素錯配還能影響企業(yè)的進入退出行為。Midrigan和Xu(2014)認為資本市場摩擦?xí)で髽I(yè)的進入退出行為和技術(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)致的廣義扭曲卻會引起更大的效率損失。Peters(2013)認為資源配置不當會改變企業(yè)的研發(fā)行為和進入決策從而影響經(jīng)濟增長，資源配置不當所造成的動態(tài)效率損失是靜態(tài)時的 4倍之多。Hopenhayn(2014)同樣將要素錯配同企業(yè)進入退出行為聯(lián)系起來，解釋了進入壁壘和資源配置不當對長期經(jīng)濟增長產(chǎn)生的影響。以上研究在以往基礎(chǔ)上進一步關(guān)注了要素錯配對企業(yè)進入退出行為的影響，是對以往研究的深入和細化。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企業(yè)及行業(yè)內(nèi)的資源配置以及技術(shù)進步產(chǎn)生重要影響。那么，要素錯配對我國企業(yè)生存狀態(tài)的重要表征——企業(yè)存續(xù)有何影響？進一步地，各類企業(yè)在面臨不同要素錯配時，其存續(xù)狀態(tài)會表現(xiàn)出何種異質(zhì)性？

要素錯配是轉(zhuǎn)型階段我國經(jīng)濟發(fā)展的重要特征，該特征涉及經(jīng)濟發(fā)展基礎(chǔ)，對企業(yè)行為選擇及其經(jīng)營狀態(tài)會產(chǎn)生重要影響。已有文獻也充分證實要素錯配會不可避免地導(dǎo)致企業(yè)全要素生產(chǎn)率的下降；要素錯配同樣會觸及企業(yè)生存狀態(tài)，并對其產(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)時間對全要素生產(chǎn)率的影響這一話題，并將影響其作用發(fā)揮的重要因素——要素錯配納入分析框架，考察要素錯配對企業(yè)持續(xù)經(jīng)營時間，以及要素錯配通過作用于企業(yè)存續(xù)時間對全要素生產(chǎn)率的影響。要素錯配集中表現(xiàn)為要素價格的低估，這在平均意義上有利于延長企業(yè)的存續(xù)時間。然而，不同類型的企業(yè)，其存續(xù)時間的長短對全要素生產(chǎn)率的影響絕然不同，這也是評價企業(yè)價值的重要考慮。對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、促進全要素生產(chǎn)率的提升和我國經(jīng)濟的持續(xù)健康發(fā)展?；诖?，提出本文的基本假設(shè)如下。

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

三、計量模型、指標構(gòu)建和數(shù)據(jù)說明

（一）計量模型

本文旨在考察要素錯配對企業(yè)存續(xù)以及在此基礎(chǔ)上對全要素生產(chǎn)率的影響。在對上述關(guān)系進行系統(tǒng)考察之前，首先就企業(yè)存續(xù)、要素錯配與企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系進行初步檢驗。為進一步驗證要素錯配對企業(yè)存續(xù)與全要素生產(chǎn)率之間作用的影響，本文使用反事實模擬分析要素錯配的有無對企業(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，本文在模型中加入企業(yè)存續(xù)時間的二次項，以檢驗其潛在的對全要素生產(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)和時間固定效應(yīng)，下標 i為企業(yè)，εijkt為隨機擾動項。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)時間，是本文核心解釋變量。( ln stime)2是企業(yè)存續(xù)時間的平方項，用以驗證企業(yè)存續(xù)時間對全要素生產(chǎn)率影響的非線性特征。lndist是企業(yè)i在第t年面對的要素錯配情況。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)競爭程度的赫芬達爾指數(shù)(lnhhi)。

（二）指標構(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)計算企業(yè)層面的生產(chǎn)率，具體指標的計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)率進行實證檢驗。

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)從進入市場開始，直至退出該市場所經(jīng)歷的時間，其間沒有間隔，數(shù)據(jù)單位為年。

在計算企業(yè)存續(xù)時間時，需要對數(shù)據(jù)進行處理。(1)數(shù)據(jù)刪失問題。本文數(shù)據(jù)的時間跨度為 1998—2007年，本文采用大多數(shù)學(xué)者的做法，對 1998年已經(jīng)存在的樣本進行了刪除。因為無從知曉這部分企業(yè)確切進入市場的時間，如果直接將1998年作為企業(yè)進入市場的年份進行計算，則會嚴重低估企業(yè)的存續(xù)時間。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)進行回歸的同時，也剔除右刪失的樣本進行穩(wěn)健性檢驗。(2)多個持續(xù)時間段問題。在一定時期內(nèi)，企業(yè)進入某一市場一段時間，退出市場至少一年，可能再次進入市場，所以同一企業(yè)可能存在多個持續(xù)生存時間段。參照 Besede?和 Prusa(2006)、陳勇兵等(2012)的分析，無論同一企業(yè)有多少個持續(xù)經(jīng)營時間段，將第一個持續(xù)時間段視為唯一持續(xù)時間段的處理方法，與將多個持續(xù)時間段視為相互獨立的若干持續(xù)時間段的情形下，企業(yè)存續(xù)時間的分布基本相同。因此本文同樣選擇首個持續(xù)時間段作為企業(yè)存續(xù)時間的代理指標，并在生存分析部分使用企業(yè)唯一存續(xù)時間段進行穩(wěn)健性檢驗。

以首個持續(xù)時間段為例，本文的測算結(jié)果發(fā)現(xiàn)，樣本期間內(nèi)企業(yè)存續(xù)時間為 4年及以下的企業(yè)達到 61.49%，企業(yè)存續(xù)時間為 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)時間為9年的企業(yè)最少，約只占總體樣本的3.64%。

3.要素錯配(lndist)

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

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

其中，τKij和τLij分別表示j行業(yè)內(nèi)i企業(yè)的資本和勞動錯配情況。如果一個企業(yè)難以得到金融信貸，資本扭曲τKij就會高于零，如果一個企業(yè)能夠以較低的成本獲得貸款，τKij就會小于零。勞動扭曲的定義與之類似。aj是行業(yè)j的勞動要素收入份額，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的價格。

對式(2)和式(3)中的參數(shù)進行校準。首先，對資本使用成本Rij進行校準。Hsieh和Klenow(2009)設(shè)定資本的使用成本Rij＝0.10，即5%的實際利息率和5%的折舊率。然而，我國銀行對不同企業(yè)實行差別化利率(施炳展和冼國明，2012)，這也是我國資本錯配的重要表現(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)利息支出與負債合計的比值作為企業(yè)實際利息率的衡量。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)當年折舊率的衡量。企業(yè)的資本使用成本為企業(yè)的實際利息率與折舊率之和。其次，對資本勞動替代彈性σ進行校準。產(chǎn)業(yè)組織的經(jīng)驗研究發(fā)現(xiàn)，σ通常在 3～10之間(Broda和Weinstein，2006)，σ越大，要素錯配對加總TFP的影響越大，所以我們選擇較小的σ值，以得到保守的估計結(jié)果。最后，對各行業(yè)的勞動收入份額aj進行校準。本文的勞動收入份額采用各行業(yè)勞動報酬與工業(yè)增加值和主營業(yè)務(wù)收入之差的比值計算得到。要說明的是，關(guān)于各行業(yè)的勞動收入份額，不宜使用直接的估計結(jié)果，因為直接估計出來的份額結(jié)果可能包含了要素錯配的影響，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)濟的要素份額來校準。本文認為美國與我國所處經(jīng)濟發(fā)展階段不同，經(jīng)濟發(fā)展存在較大差異，即使我國經(jīng)濟實現(xiàn)不存在要素錯配的理想狀態(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)投資價格指數(shù)進行平減；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)是否存在補貼收入虛擬變量(subsidy)來反映企業(yè)接受政府補貼的情況。

（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，時間跨度為1998—2007年。其統(tǒng)計對象涵蓋全部國有和規(guī)模以上非國有企業(yè)。在進行實證回歸之前，為提高樣本的可靠性，參照 Brandt等(2012)的方法，除按照企業(yè)代碼對歷年企業(yè)進行匹配之外，本文也按照企業(yè)名稱、企業(yè)電話號碼以及企業(yè)郵政編碼對企業(yè)進行配對。對那些企業(yè)名稱、電話號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)的做法對其法人代碼進行了修正，即確認把同一企業(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入市場的企業(yè)視為連續(xù)經(jīng)營的企業(yè)。

此外，針對樣本中的異常值，本文參考 Cai和 Liu(2009)的方法進行處理。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)鍵指標缺失的樣本；進而對一些明顯不符合會計原則的觀測值進行刪除，包括總資產(chǎn)小于流動資產(chǎn)，總資產(chǎn)小于固定資產(chǎn)凈值，或者累計折舊小于當期折舊的觀測值；最后，剔除了關(guān)鍵指標的極端值(前后各5%)。

四、基本估計結(jié)果與分析

本部分主要考察要素錯配對企業(yè)存續(xù)與全要素生產(chǎn)率之間關(guān)系的影響，回歸結(jié)果報告于表1。表1第(1)列報告的是要素錯配、企業(yè)存續(xù)對全要素生產(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)對全要素生產(chǎn)率的提升存在顯著的促進作用，同時，要素錯配對全要素生產(chǎn)率的提升存在抑制作用。將企業(yè)存續(xù)的二次項納入模型，結(jié)果報告于第(2)列，企業(yè)存續(xù)二次項和一次項均在 1%的顯著性水平下顯著，且二次項系數(shù)為負，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。即在一定時期內(nèi)，企業(yè)存續(xù)時間的延長首先有利于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，當全要素生產(chǎn)率達到峰值之后，隨著企業(yè)存續(xù)時間的延長，企業(yè)全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)下降。這也驗證了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)率會經(jīng)歷先上升后下降的過程。同樣，要素錯配對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響依然顯著為負。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)率對其存續(xù)時間存在作用而導(dǎo)致的內(nèi)生性問題?；诖耍疚倪M一步使用廣義矩估計(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作為工具變量，以降低企業(yè)全要素生產(chǎn)率和存續(xù)時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 弱識別檢驗的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，兩內(nèi)生解釋變量2(lnstime)、lnstime的 F統(tǒng)計量分別達到 456.0420和 392.4610，F(xiàn)統(tǒng)計量的p值為0.0000，證實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，要素錯配(lndist)對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響始終為負。要素錯配違背了市場配置資源的原則，對企業(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了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，企業(yè)規(guī)模的擴大有利于企業(yè)實現(xiàn)內(nèi)部規(guī)模經(jīng)濟，促進勞動專業(yè)化分工，降低生產(chǎn)管理成本，進而促進其生產(chǎn)效率的提升(孫曉華和王昀，2014)；此外，大型企業(yè)更有實力采購先進設(shè)備，從事高風(fēng)險研發(fā)活動，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，來自同行業(yè)企業(yè)之間競爭壓力導(dǎo)致的激勵效應(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。資本勞動比(lnklratio)對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升有顯著的促進作用，這符合一般的經(jīng)濟學(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)易論認為出口有利于提升一國資源配置效率，而國外進口企業(yè)對本國出口企業(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 要素錯配、企業(yè)存續(xù)與全要素生產(chǎn)率回歸結(jié)果

為檢驗要素錯配對企業(yè)存續(xù)與全要素生產(chǎn)率關(guān)系影響的凈效應(yīng)，本文進一步針對第(4)列結(jié)果進行反事實模擬，并將結(jié)果報告于表1第(6)列。具體而言，在反事實模擬中，要素錯配由企業(yè)進入市場的初始年份面臨的錯配情況表示，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，即為要素錯配的凈影響。比較第(4)、(6)列結(jié)果發(fā)現(xiàn)：首先，要素錯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，要素錯配的存在確實對企業(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)達到全要素生產(chǎn)率峰值的時間提早了 0.75年①，這意味著要素錯配平均而言可能加大了企業(yè)達到全要素生產(chǎn)率峰值的難度。

右刪失問題會導(dǎo)致回歸樣本呈現(xiàn)非正態(tài)分布，進而使得傳統(tǒng)的檢驗方法失效。為檢驗前文回歸結(jié)果的有效性，本文進一步對樣本中的右刪失數(shù)據(jù)進行剔除，重新進行檢驗，結(jié)果報告于第(7)列。同樣的反事實模擬結(jié)果報告于第(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，這也證實本文之前回歸的結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。而個別控制變量系數(shù)的變化，可能是樣本數(shù)量大幅變動所致。

五、要素錯配對企業(yè)存續(xù)的影響

從前文的回歸結(jié)果來看，企業(yè)存續(xù)對全要素生產(chǎn)率的影響呈現(xiàn)倒 U型，要素錯配顯著抑制了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，進一步地，要素錯配的存在延長了企業(yè)全要素生產(chǎn)率達到峰值的時間，且大約為 0.75年左右。那么，要素錯配對企業(yè)達到全要素生產(chǎn)率峰值時間的延長，又會對企業(yè)全要素生產(chǎn)率會產(chǎn)生何種影響？其間有何渠道？為對相關(guān)問題作出解答，本部分承接上文分析，檢驗要素錯配對企業(yè)存續(xù)時間的影響，并嘗試從企業(yè)異質(zhì)性的角度，得到更為詳實的結(jié)論。

（一）企業(yè)存續(xù)函數(shù)的估計

在企業(yè)生存分析中，常用生存函數(shù)(或生存率)或者危險函數(shù)(或危險率)來描述企業(yè)生存時間的分布特征。本文按照行業(yè)中企業(yè)所面臨的要素錯配程度大小將總體樣本進行分類，并對其生存函數(shù)以及危險函數(shù)進行估計，結(jié)果報告于圖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)時間的延長，企業(yè)生存概率呈現(xiàn)下降趨勢，且企業(yè)存續(xù)時間超過一年之后，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)按照要素錯配程度進行分組，可以發(fā)現(xiàn)代表行業(yè)內(nèi)低要素錯配程度企業(yè)的虛線的相對位置更低，這意味著面臨低要素錯配程度的企業(yè)，其在市場上的生存概率相對較小。圖 1右邊描繪了面臨不同要素錯配情況的企業(yè)的風(fēng)險函數(shù)。同樣，企業(yè)進入市場之初，面臨較高的生存風(fēng)險，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)險函數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢，即存續(xù)時間越長的企業(yè)，其倒閉的風(fēng)險越小，這可能是由于生存時間較長的企業(yè)往往具備較高的市場生存能力。最后，在風(fēng)險函數(shù)中，當企業(yè)存續(xù)時間在 6年以下時，行業(yè)內(nèi)要素錯配情況較高的企業(yè)往往具有較低的死亡危險，而面臨較低錯配情況的企業(yè)，其死亡風(fēng)險卻較高；而當企業(yè)存續(xù)時間大于6年時，面臨較高錯配程度的企業(yè)的生存危險又反過來超過低錯配程度企業(yè)。由此我們初步得出結(jié)論，要素錯配可能延長了企業(yè)的存續(xù)時間；但當存續(xù)時間達到一定年限，低要素錯配程度的企業(yè)可能更具生命力，然而具體情況有待進一步的驗證。

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

（二）要素錯配對企業(yè)存續(xù)的影響

1.模型的設(shè)定

本部分就要素錯配對企業(yè)存續(xù)時間的影響進行分析。與 Esteve-Pérez等(2012)的研究類似，本文選用離散時間的 cloglog生存模型進行回歸。相對于連續(xù)時間模型(如Cox比例風(fēng)險模型)，離散時間模型不僅可以有效地處理結(jié)點問題，更為重要的是，離散時間無需滿足“比例風(fēng)險”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，本文建立離散時間的cloglog生存模型進行計量分析，模型設(shè)定如下：

2.估計結(jié)果與分析

表2報告了離散時間cloglog生存模型估計結(jié)果。其中前3列是依次為控制了不可觀測的時間效應(yīng)、行業(yè)效應(yīng)和地區(qū)效應(yīng)之后對基準模型進行估計的結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn)，在各列結(jié)果中，核心解釋變量lndist的估計系數(shù)符號和顯著性水平?jīng)]有發(fā)生實質(zhì)性變化，要素錯配始終非常顯著地促進了企業(yè)存續(xù)時間的延長?？赡艿慕忉屖?，要素錯配在我國突出表現(xiàn)為要素價格的低估，低估的要素價格壓縮了企業(yè)的生產(chǎn)成本，有助于拓展企業(yè)的利潤空間，進而延長企業(yè)的存續(xù)時間。然而，各部門企業(yè)在要素錯配下的存續(xù)狀況究竟如何，還有待進一步的異質(zhì)性分析。

從控制變量的估計結(jié)果可以看到：企業(yè)規(guī)模(lnscale)的估計系數(shù)顯著為負，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)驗和較強的科研實力，因此抵御外部市場不利沖擊的能力也往往較強，因而規(guī)模越大，企業(yè)的存續(xù)時間越長。企業(yè)勞動生產(chǎn)率(lnlabpdt)非常顯著地降低了企業(yè)的生存風(fēng)險，提高了企業(yè)的存續(xù)時間。勞動生產(chǎn)率較高的企業(yè)，勞動力素質(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?？赡艿脑蛟谟?，競爭機制加速了行業(yè)內(nèi)資源要素的快速流轉(zhuǎn)，促進行業(yè)內(nèi)資源的合理配置，這對企業(yè)長期存續(xù)提出了較高的要求。資本密集度(lnklratio)的估計系數(shù)在 1%水平上顯著為負，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)。政府補貼(subsidy)的估計結(jié)果顯著為負，表明政府補貼傾向于降低企業(yè)退出市場的風(fēng)險率。政府補貼作為企業(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“償還到期債務(wù)”的能力，進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配對企業(yè)市場存活的平均影響，但不可忽視的是，要素錯配對企業(yè)的市場存活還可能因為企業(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)，對式(4)的基準模型進行擴展，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)表示要素錯配對低TFP水平企業(yè)的市場存活概率的影響，lntfp_ op2×lndist的系數(shù)表示要素錯配錯配對高TFP水平企業(yè)的市場存活概率的影響。

通過比較系數(shù)φρ來識別不同企業(yè)異質(zhì)性特征下，要素錯配對企業(yè)市場存活的影響效應(yīng)。表2第(4)列報告了對式(5)擴展模型的估計結(jié)果，其間均控制了不可觀測的時間、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)，要素錯配更傾向于提升低效率水平企業(yè)的存續(xù)時間。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)時間。

為驗證實證結(jié)果的穩(wěn)健性，在使用企業(yè)首個持續(xù)時間段表征企業(yè)存續(xù)時間的基礎(chǔ)上，進一步使用企業(yè)唯一存續(xù)時間作為企業(yè)存續(xù)時間的替代指標進行穩(wěn)健性檢驗①限于篇幅，未在文中報告回歸結(jié)果，如有需要可掃描本文二維碼后點擊“附錄”獲取。，結(jié)論與表2基本一致，證實前文結(jié)論的穩(wěn)健性。

表2 企業(yè)生存估計結(jié)果：企業(yè)首個存續(xù)時間段

六、要素錯配、企業(yè)存續(xù)與全要素生產(chǎn)率

前文分析了要素錯配對企業(yè)市場存續(xù)的影響，發(fā)現(xiàn)要素錯配顯著降低了企業(yè)死亡的風(fēng)險率，延長了企業(yè)的存續(xù)時間。特別地，相比低效率企業(yè)，要素錯配事實上降低了高效率企業(yè)的生存時間。那么，這一系列的影響，對企業(yè)全要素生產(chǎn)率有何影響？其間路徑如何？本部分進一步構(gòu)建中介效應(yīng)回歸模型，對要素錯配通過影響企業(yè)存續(xù)時間對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用效果及其作用機制進行檢驗。

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)時間，ln s time_ l owtfp為低效率企業(yè)存續(xù)時間，向量控制變量的含義與前文一致。與it本文第一部分的實證分析類似，在對全樣本數(shù)據(jù)進行回歸的基礎(chǔ)上，為克服右刪失問題，本部分同樣對剔除右刪失數(shù)據(jù)后的樣本進行回歸，作為本部分的穩(wěn)健性檢驗。

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

可以看出在全樣本中，要素錯配對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的直接作用為負，且通過了1%水平的顯著性檢驗，說明要素錯配顯著抑制了企業(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，要素錯配與企業(yè)存續(xù)時間的作用系數(shù)也顯著為正，這說明要素錯配顯著提升了企業(yè)的存續(xù)時間，這也與本文前述研究結(jié)論一致。將要素錯配、企業(yè)存續(xù)同時納入模型(9)①此處模型(9)并未與模型(1)一致，加入存續(xù)時間的二次項以檢驗企業(yè)存續(xù)時間對全要素生產(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。感謝匿名評審指出這一問題。一方面，本文在對模型(1)加入存續(xù)時間二次項之前，檢驗了存續(xù)時間對企業(yè)TFP的作用，結(jié)果顯示企業(yè)存續(xù)對TFP存在正向作用，可認為企業(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)模型的檢驗中，該結(jié)論可進一步細化為：高效率企業(yè)存續(xù)時間的延長對其全要素生產(chǎn)率的提升具有促進作用，低效率企業(yè)存續(xù)時間的延長對其全要素生產(chǎn)率具有抑制作用，可見也同樣印證了“企業(yè)存續(xù)時間并非越長越好”這一論斷；另一方面，在本部分檢驗要素錯配影響企業(yè)存續(xù)并進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)的二次項納入中介效應(yīng)模型?；谝陨蟽牲c原因，本文在考察企業(yè)存續(xù)在要素錯配影響全要素生產(chǎn)率過程中的作用表現(xiàn)時，只選擇將其一次項形式納入中介效應(yīng)模型，考察要素錯配作用于企業(yè)存續(xù)，并進一步對企業(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)對企業(yè)的全要素生產(chǎn)率的提升起到促進作用。

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)率高低進行分組后進一步進行中介效應(yīng)檢驗就顯得十分必要。同樣，對模型(6)進行的回歸與第(1)列回歸完全一樣(表3第(4)列)。第(5)、(6)列是分別對模型(7)和模型(8)進行估計的結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)(相比低 TFP企業(yè))要素錯配顯著縮短了高TFP企業(yè)的存續(xù)時間，(相比高TFP企業(yè))延長了低TFP企業(yè)的存續(xù)時間。最后，將高、低 TFP企業(yè)同時納入模型(9)，發(fā)現(xiàn)高 TFP企業(yè)的存續(xù)時間的回歸結(jié)果顯著為正，低 TFP企業(yè)存續(xù)時間的估計結(jié)果顯著為負，且兩者均通過了1%的顯著性檢驗?？芍逿FP企業(yè)生存時間的延長可以促進其全要素生產(chǎn)率的提升，相反，低 TFP企業(yè)存續(xù)時間的延長導(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)列要素錯配的系數(shù)的絕對值和顯著性也出現(xiàn)一定下降，這也充分論證了高、低效率企業(yè)的存續(xù)時間是影響全要素生產(chǎn)率提升的重要途徑。

進一步地，可以計算要素錯配對全要素生產(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，要素錯配全要素生產(chǎn)率影響的總效應(yīng)估計值為－0.0950＋0.1528×0.0039＝－0.0944；要素錯配影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的中介效應(yīng)估計值為 0.1528×0.0039＝0.0006。更為細致的分樣本回歸顯示，在低效率企業(yè)組，要素錯配對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的總效應(yīng)估計值為－0.0457＋0.0640×(－0.2586)＝－0.0623，而要素錯配對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的中介效應(yīng)估計值為 0.0640×(－0.2586)＝－0.0166，即要素錯配增加了低效率企業(yè)的生存時間進而對全要素生產(chǎn)率具有負向作用；在高效率企業(yè)組，要素錯配對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的總效應(yīng)顯著為負，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，說明要素錯配通過縮短高效率企業(yè)的存續(xù)時間進而對全要素生產(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)，要素錯配對全要素生產(chǎn)率的不利作用主要通過延長低效率企業(yè)的存續(xù)時間得以實現(xiàn)。

對右刪失樣本進行剔除后，本文對要素錯配通過影響企業(yè)存續(xù)進而影響全要素生產(chǎn)率的估計結(jié)果進行了穩(wěn)健性檢驗①限于篇幅，未在文中報告回歸結(jié)果，如有需要可掃描本文二維碼后點擊“附錄”獲取。，估計結(jié)果與表3基本一致，證明本文實證結(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)時間的因素，忽視企業(yè)存續(xù)時間自身對全要素生產(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)存在價值的重要依據(jù)。本文首先考察了企業(yè)存續(xù)對全要素生產(chǎn)率的影響，并通過反事實模擬分析了要素錯配對企業(yè)存續(xù)與全要素生產(chǎn)率關(guān)系的凈影響；為分析要素錯配對企業(yè)存續(xù)時間的影響，本文從企業(yè)存續(xù)的影響因素入手，基于離散時間的cloglog模型考察了要素錯配對企業(yè)存續(xù)時間的影響，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，要素錯配對企業(yè)存續(xù)時間的作用。進一步，將要素錯配、企業(yè)存續(xù)時間以及全要素生產(chǎn)率置于同一框架下，考察了要素錯配通過企業(yè)存續(xù)對全要素生產(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)時間的延長，企業(yè)的全要素生產(chǎn)率經(jīng)歷了一個先上升后下降的過程；要素錯配顯著降低了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，反事實模擬分析發(fā)現(xiàn)，要素錯配的存在將企業(yè)達到全要素生產(chǎn)率峰值的時間后移了大約0.75年。

第二，要素錯配從平均意義上顯著降低了全樣本企業(yè)死亡危險率，即提高了全樣本企業(yè)的存續(xù)概率。異質(zhì)性檢驗發(fā)現(xiàn)，相比于高 TFP企業(yè)，要素錯配更傾向于延長低TFP企業(yè)的存續(xù)時間，這可能是要素錯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)，要素錯配通過延長企業(yè)存續(xù)時間，對企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負向影響。將全樣本企業(yè)按照TFP高低進行分類，發(fā)現(xiàn)要素錯配縮短了高TFP企業(yè)的存續(xù)時間而延長了低 TFP企業(yè)的存續(xù)時間，通過二者均對 TFP產(chǎn)生了顯著的抑制作用。此外，兩條路徑相比，要素錯配通過延長低 TFP企業(yè)的存續(xù)時間對其 TFP產(chǎn)生的負向作用更甚于其通過降低高TFP企業(yè)存續(xù)時間對TFP的作用。

要素錯配是轉(zhuǎn)型期我國經(jīng)濟發(fā)展的重要特征，要素錯配導(dǎo)致的一系列扭曲的企業(yè)行為對其全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生重要影響。要素錯配下，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)勝劣汰的競爭機制失效。樣本期間內(nèi)，要素錯配延長了低效率企業(yè)的存續(xù)時間，縮短了高效率企業(yè)的存續(xù)時間，進而對我國全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生抑制作用。政府對要素市場的政策干預(yù)既是要素錯配產(chǎn)生的重要原因，也是要素錯配的重要表現(xiàn)。本文的結(jié)論對于進一步加深我國要素市場化進程、改善企業(yè)生存環(huán)境以及促進企業(yè) TFP的提高有一定的參考價值。政府應(yīng)該發(fā)揮市場“守夜人”的角色，對市場經(jīng)濟運行起到輔助而非主導(dǎo)作用，逐步減少對要素市場交易活動以及要素價格的干預(yù)，并引導(dǎo)要素價格趨向合理化和正?；瑴p少資本和勞動力要素價格的低估，為企業(yè)營造自由、寬松的市場環(huán)境，減少企業(yè)的稅費負擔(dān)，增強企業(yè)的生命力、抗風(fēng)險能力和競爭能力。同時，完善和疏通企業(yè)進入和退出市場機制，對于瀕臨倒閉的低效率企業(yè)，及時對其進行清除并做好勞動力等資源的再分配工作；對生存經(jīng)營狀態(tài)不佳但有技術(shù)提升潛力的企業(yè)適時進行扶植，延長其存續(xù)時間，以提高企業(yè)自身和全社會的TFP水平。