市场化改革、所有权结构与企业技术的关联性分

作者简介：邓伟根，暨南大学产业经济研究院教授、博士生导师；林在进，暨南大学产业经济研究院博士生；陈和，广东外语外贸大学”财经学院副教授，博士。

关键词：市场化改革；所有权结构；企业技术效率
　　一、 文献回顾与研究假设
　　企业效率问题被认为是经济学研究的中心问题，甚至可能是唯一的中心问题（Samuelson，1992），因而长期以来受到学术界的广泛关注。国内外大量的文献从不同的视角研究企业效率的影响因素。Crépon等（1998）、Mohnen和Mairesse（2003）、Benavente（2006）采用不同国家的企业层面数据，发现一致的经验证据表明，企业创新和研发活动能够显著提高企业的生产效率。吴延兵和米增渝（2011）基于中国制造业非国有企业调研数据，考察独立创新、合作创新和模仿三种产品开发模式对企业技术效率的影响，发现合作创新企业的效率最高，模仿企业的效率次之，独立创新企业的效率再次之。刘小玄和吴延兵（2009）发现，外部市场需求和外部融资支持是推动企业生产率增长的重要力量。De Loecker（2007）认为对外贸易使得发展中国家的企业参与到全球市场中，能够接触和学习到发达国家先进的技术研发和管理模式，从而促进发展中国家企业生产效率的提高。此外，还有学者从企业管理能力（Burki & Terrell，1998；Lall & Rodrigo，2001）、企业规模和年龄（Jovanovic，1982；Jensen et al.，2001；Fernandes，2008）、企业进入和退出（李玉红等，2008）、企业社会责任（苏冬蔚、贺星星，2011）等方面考察企业效率的影响因素及其作用机制。
　　目前从市场化的视角来研究企业微观层面的技术效率的文献较为缺乏。尽管我国各地区执行统一的法律制度和实行共同的社会主义市场经济制度，但是不同省区的市场化程度仍然存在很大的差异（樊纲等，2011），这为研究市场化与企业效率之间的关系提供了很好的条件。市场化程度的提高通常意味着原公有制企业预算约束的硬化和政府对微观经济主体干预的减少、民营经济部门的发展、产品和要素市场的发育以及市场中介和法律制度环境的改善等（樊纲等，2010），这些可能引导企业的经营目标逐渐转向利润最大化，进而使得企业的行为发生转变，或者通过裁减冗员提高效率，或者通过资本的重新配置改善绩效（方军雄，2006）。并且，市场化进程与公司治理环境紧密联系，市场化程度的提高可以改善当地的投资者保护程度和公司的治理环境，如夏立军和方轶强（2005）采用我国各省区的市场化进程数据构建公司治理环境指数，研究发现公司治理环境的改善政府控制对公司市场价值的负面影响。因此，我们有理由相信，在其他条件不变的情况下，市场化改革将有助于提高企业的生产效率。
　　我国绝大部分的上市公司由政府和家族所控制。大量的研究发现，国有控股和民营控股的企业具有不同的激励、监督和约束机制，国有控股企业的代理问题较民营控股企业复杂且严重（白重恩等，2005；赵世勇、陈其广，2007；苏冬蔚、贺星星，2011）。刘小玄、李利英（2005）采用451家企业1994年～1999年的调查数据，发现国退民进有助于提高企业效率；涂正革、肖耿（2005）以1995年～2002年的大中型工业企业数据为样本，研究发现产权结构是导致技术效率差距的核心因素。此外，对国有企业的改革是我国市场化改革的主要目标和核心内容，从而市场化改革对国有控股企业效率的影响可能更为显著。
　　综合以上的分析，本文提出如下的研究假设：
　　假设H1：市场化改革对企业的技术效率具有正向的影响，企业所在省区的市场化程度越高，企业的技术效率也越高；
　　假设H2：国有控股对企业的技术效率具有负面的影响，政府控股公司的技术效率低于非政府控股公司；
　　假设H3：市场化改革对国有控股公司的技术效率的影响高于非国有控股公司。
　　二、 模型、方法与数据
　　1. 随机前沿模型。
　　现有文献计量企业技术效率的方法主要有参数回归法——随机前沿分析（SPA）和非参数规划法——数据包络分析（DEA）。SPA方法需要事先假定生产或成本函数，而DEA方法主要通过线性规划搜寻一个包络所有实际生产点的最小凸锥（convex cone）并以此确定生产的可能性边界，因此通过DEA估计企业技术效率不受函数形式的影响。但是，在规模或技术不变的假设前提下，DEA方法将把所有对生产边界的偏离都归结于缺乏技术效率，而未考虑随机因素或测度误差对生产效率的影响，而SFA方法则将生产效率分解为技术效率和随机因素，因此通过SFA方法估计技术效率更能体现企业效率的真实变化（Cooper et al.，2004）。本文将同时采用SPA和DEA方法构建计量模型，考察市场化改革对企业微观技术效率的影响。
　　随机前沿分析（SPA）将生产效率分解为技术效率和随机误差冲击，即：
　　Yit=f（Zit；β）·exp{Vit}·exp{-Uit}（1）
　　其中，Yit为企业i在年份t的产出，Zit表示要素投入向量；f（·）为生产函数；exp{Vit}表示影响企业效率的随机因素，因此f（Zit；β）·exp{Vit}为企业的随机生产可能性边界。本文采用具有劳动（Labor）和资本（Capital）两种投入要素的Cobb-Douglas函数形式，并对式（1）两边取对数后得到：
　　ln（Yit）=ln（qit）=φ0+φ1lnLaborit+φ2lnCapitalit+Vit-Uit（2）
　　在本文中，产出Yit采用主营业务收入来衡量，劳动力Laborit和资本Capitalit分别用在职员工人数和资产总额表示。Uit为技术非效率效应，Uit服从均值为μ、方差为σ2 u，并在0处截尾的正态分布。Vit服从0均值、不变方差的正态分布。Uit与Vit相互独立。从经济意义上来说，Uit衡量了实际产出与理论最大产出的距离，距离越大，表示非技术效率程度越高，即技术效率越低。通过将Uit表示为一组影响因素的线性组合，我们可以深入分析技术非效率的决定因素。本文将随机前沿生产函数中的技术非效率模型设定为：
　在式（3）中，Mkscoreit表示在t年公司i所在省份的市场化进程得分；Govit为国有控股虚拟变量，国有控股取1，否则取0；交乘项Mkscoreit*Govit用于捕捉市场化改革对于不同控股性质上市公司的技术效率的影响差异。根据前文的分析，预期系数估计值β1<0，β2>0，β3<0。GontrolVaritk表示第k个

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控制变量，控制变量具体包括：股权集中度（Toplit），用第一大股东持股比例来衡量；财务杠杆（Levit），等于总负债除以总资产；公司成立年龄（Agelit）和上市年龄（Age2it），以及年度和行业的虚拟变量。
　　2. 数据包络分析方法。
　　DEA模型的基本逻辑是将企业的投入和产出数据投影在坐标空间内，并通过线性规划求出最大产出的生产可能边界。假定公司i有m中投入要素分别为xi1，xi2，…，xim，有s种产出为yi1，yi2，…，yis，若假设规模报酬不变，则DEA模型可以表述为如下的线性规划问题（Charnes et al.，1978；Lin et al.，2009）：
　　其中，θ为技术效率值，λ1，λ2，…，λn和η1，η2，…，ηs均代表非负的权数。本文首先使用主营业务收入衡量产出，劳动力（在职员工人数）和资本（固定资产净值）来衡量投入，通过求解优化问题（4）估计出公司i在年份t的技术效率值TEit，然后以TEit为被解释变量，市场化改革和国有控股为解释变量，构建如下的计量模型：
　　式（5）等号右边的变量定义与式（3）相同。由于TEit的含义与Uit正好相反，因此预期式（5）的估计系数与式（3）相反，有λ1>0、λ2<0、λ3>0。
　　3. 样本数据说明。
　　本文选取1999年～2008年间的A股上市公司作为初始样本，并执行了如下的筛选程序：（1）剔除金融保险类的公司；（2）剔除被证监会执行特别处理（ST或PT）的公司；（3）剔除变量出现缺失的样本。最终得到1 565家上市公司共11 436个公司一年观测值。公司财务数据来源于国泰安《CSMAR中国上市公司财务报表数据库》。本文采用国民经济研究所历年公布的分省市场化指数（樊纲等，2003/2004/
　　2007/2010）作为市场化改革进程的代理变量。该指数主要从政府与市场的关系、非国有经济的发展、产品市场的发育、要素市场的发育、市场中介组织和法律制度环境等方面来刻画各省区的市场化程度。截至目前，樊纲等仅公布了1997年～2007年间的市场化指数，考虑到各省区的市场化程度在短期内不会发生大的变化，本文采用2007年的市场化指数代替2008的数据与公司层面的数据进行匹配。
　　三、 计量估计结果分析
　　表1和表2分别给出了随机前沿生产函数的极大似然估计（MLE）结果和基于非参数DEA模型的最小二乘估计（OLS）结果。由表1的前沿生产函数部分可知，Cobb-Douglas生产函数的劳动力LnLabor和资本投入LnCapital要素均在1%的水平显著为正。在技术非效率影响因素中，当只引入市场化改革变量Mkscore时， Mkscore的系数估计值在1%的水平显著为负，这说明市场化改革对技术非效率具有显著的负影响，或者说对技术效率具有显著的正影响，即企业所处省区的市场化程度越高，其生产技术效率也相对较高。并且，市场化改革对企业效率的影响不仅在统计意义上具有显著性，在经济意义上也是非常显著的，平均而言，市场化进程得分每增加一个单位，企业的技术效率将提高约8%，该结果与假设H1的预期是一致的。进一步的，本文引入了国有控股虚拟变量Gov（国有控股取1，否则取0）及其与市场化改革Mkscore的交乘项Mkscore*Gov。由表1可见， Mkscore的系数值大小有所下降，但仍在1%的水平显著为负；相比于非国有控股的企业，国有控股企业的生产技术效率平均低18.4%，该差异在1%的水平上具有统计显著性，从而验证了假设H2，表明国有控股的所有权结构安排通常是缺乏效率的，通过民营化改革提高国有企业的生产效率仍然有很大的空间。交乘项Mkscore*Gov的系数估计值均在1%的水平上统计显著为负，表明市场化改革对于不同控股性质企业的技术效率影响具有显著的差异，相比于非国有控股的公司，市场化指数增加一个单位对国有控股公司技术效率的影响平均高约2.4%，从而支持了假设H3的推断。
　　从表1中其他控制变量的估计结果来看， Top1和Lev的系数都在1%的水平显著为正，表明我国上市公司的大股东治理对企业的生产技术效率具有明显的正向效应，并且更强的债务约束有助于促进公司的资源配置效率；公司成立时间越长，其生产效率反而越低；上市年龄的系数显著为正，表明上市带来的外部约束的增强有助于提高公司的生产效率。
　　从表2基于非参数DEA模型的OLS估计结果可知，正如预期的那样，各变量的系数估计值方向与表1的结果正好相反。在控制了股权集中度、财务杠杆和公司年龄等因素之后，两个回归中Mkscore的系数估计值均在1%的水平显著为正，表明市场化改革对企业的技术效率具有正向的促进作用；Gov的系数分别在10%和1%的水平显著为负，表明非国有控股公司相比于国有控股公司具有更高的技术效率；交乘项Mkscore*Gov的系数估计值在5%的水平显著为正，表明市场化改革对国有控股公司的影响比非国有控股公司更为显著。其他控制变量的系数估计结果与表1和表2报告的结果基本一致。
　　四、 研究结论
　　市场化改革是中国经济转型的重要特征，对国有企业的改革则是中国经济市场化改革的核心内容。本文基于1999年～2008年间在沪深两市上市交易的1 565家公司的数据，实证考察我国的市场化改革对微观企业技术效率的影响。综合运用随机前沿分析和数据包络分析的方法来计量公司的技术效率，并在控制了股权集中度、财务杠杆、公司年龄等其他因素后发现：（1）市场化改革对企业技术效率具有显著的正向影响，企业所在省区的市场化程度越高，其技术效率也越高，这表明了良好的外部治理环境和机制对于促进企业内部资源配置效率的提高具有重要的作用；（2）国有控股公司的技术效率显著低于非国有控股公司，从而验证了“国有控股的所有权结构安排缺乏效率”的观点；（3）市场化改革对国有控股公司技术效率的正面影响显著高于非国有控股公司。本文的发现为市场化改革优化我国经济的资源配置效率、改善经济绩效的论断提供了来自企业微观层面的新证据。
　　参考文献：
　　1. 樊纲，王小鲁，朱恒鹏. 中国市场化指数：各地区市场化相对进程2009年报告. 北京：经济科学出版社， 2010.
　　2. 樊纲，王小鲁，马光荣. 市场化进程对经济增长的贡献. 经济研究，2011，（09）：4-16.
　　3. 苏冬蔚，贺星星. 社会责任与企业效率：基于新制度经济学的理论与经验分析. 世界经济，2011，（09）：138-159.
　　4. 吴延兵，米增渝. 创新、模仿与企业效率. 中国社会科学，2011，（04）： 77-94.
　　基金项目：教育部人文社会科学研究青年项目 “知识经济下专业服务企业治理机制研究：基于模型构建的方法”（项目号：11YJCZH097）。
　　

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