基于中国经验重构新新贸易理论的分析框架

异质性企业贸易模型是新新贸易理论的基本分析框架,该模型从企业生产率异质性角度分析企业出口的决定因素,得到企业拥有高生产率是保证其出口的重要条件,从而出口企业的生产率要高于内销企业的结论。不过,对中国企业的经验研究却发现,出口企业的生产率未必高于内销企业,甚至低于内销企业,即中国出口企业存在"生产率悖论"。目前,对于"生产率悖论"的研究主要集中于经验分析,并没有提出一个合理解释该现象的理论模型。文章从扩展异质性企业贸易模型的角度,建立了一个旨在解释"生产率悖论"的数理模型。尽管该模型对"生产率悖论"具有解释作用,但是并没有否定生产率对企业出口的作用。文章进一步使用较新的LP方法计算了中国制造业企业的生产率并运用统计法检验了出口企业"生产率悖论"的存在性,检验结果表明中国制造业大部分行业不存在"生产率悖论"。总之,文章研究认为生产率只是企业出口的一个必要条件而不是充分条件,这也重新构建了新新贸易理论的分析框架。     

Melitz异质性企业贸易模型

Melitz的异质性企业贸易模型是新新贸易理论中最基本的模型,第一次将企业异质性作为模型的一个基本假设,通过模型的分析得出了高生产率企业选择出口,低生产率企业只服务国内市场的结论,很好的契合了之前的实证研究的结果。文章对Melitz模型进行了简单的推导,然后介绍了中国的"生产率悖论"现象,并对其原因进行了简单的思考。     

异质性企业、生产率与出口市场选择——基于中国汽车企业的实证分析

本文基于异质性企业贸易理论,利用中国700余家汽车企业的微观数据,实证分析了企业生产率与出口行为的关系。出口企业的生产率水平高于非出口企业,生产率水平决定企业的出口决策,总体上存在企业的自我选择效应。在一定条件下,生产率水平最高的企业进入发达国家市场,生产率较高的企业进入发展中国家市场,而生产率最低的企业在国内经营,生产率水平决定了企业的出口市场选择。以发达国家为出口市场的企业生产率的增长速度与非出口企业相比没有明显的差异,没有显著的出口学习效应,但是以发展中国家为出口市场的企业生产率的增长速度要高于非出口企业,存在显著的出口学习效应。     

中国出口企业“生产率悖论”的比较检验与修正

本文通过参数和半参数的方法对中国1998-2007年的制造业生产率进行估计并做横向对比.在分行业考察出口企业和非出口企业生产率后发现:(1)半参数的估计方法能较好的解决同时性偏误和样本选择偏误带来的估计结果有偏的问题,并且OP法优于LP法;(2)从总体来看,除沿用前人将资本和劳动贡献率分别赋值1/3和2/3的方法证实了“生产率悖论”存在外,在其他相对更为准确的估计方法下出口企业的平均生产率均高于非出口企业;(3)样本初期的出口企业的生产率均高于非出口企业.随着时间的推移,非出口企业追赶并超过了出口企业的生产率,从而呈现部分行业在特定年份非出口企业生产率更高的情形.经过进一步分析,我们认为这一现象并未违背Melitz这一静态模型的结论,因此将其称为“生产率悖论”可能并不准确.     

中间品贸易自由化与中国制造业企业生产技术选择

本文在异质性企业分析框架下,构建了贸易自由化下中间品进口与企业技术选择的理论模型,分析了中间品贸易自由化对企业技术选择的影响机理,并利用2000—2006年中国制造业企业数据考察了中间品贸易自由化对中国制造业企业技术选择的影响。实证结果表明,入世后,中间品贸易自由化显著促进了中国制造业出口企业应用高技术。进一步考虑企业生产率差异性时,发现这种促进作用与企业的初始生产率水平有关,仅仅显著促进中等生产率的企业进行技术升级。另外,中间品贸易自由化对技术密集型出口企业技术升级的促进作用最强,对劳动密集型出口企业技术选择的影响最弱。     

贸易自由化与异质性企业生产效率变动:来自中国制造业的微观证据

本文使用1998-2007年高度细化的关税数据测算了最终品关税和中间品关税,在此基础上结合中国微观企业数据实证考察了贸易自由化与异质性企业生产率变动之间的关系.研究结果表明:(1)贸易自由化对制造业企业生产率进步具有相当的解释力,其中中间品关税减让引致的成本节约以及优质要素获得效应对制造业企业生产率的促进作用比最终品关税减让引致的竞争效应更大;(2)贸易自由化对非出口企业、非加工企业以及本土企业的生产率提高的影响效应分别显著地大于出口企业、加工企业和外资企业,并且这些差异又主要体现在中间品关税减让引致的成本节约以及优质要素获得效应对生产率的作用上;(3)制造业行业总体生产率的上升主要来自企业内部生产率的改善,而市场份额重置效应的贡献相对较小,进一步的估计发现,贸易自由化对资源重置效率的净影响也较为微弱.本文为理解中国制造业企业生产率的动态演进提供了一个新的视角和经验证据,同时也为评价中国入世的经济效果提供了一个有益的判别视角.     

企业生产率、产品质量与出口目的地选择——来自中国制造业企业微观层面证据

采用2005-2006年中国制造业企业微观层面贸易数据,基于企业产品质量异质性视角,研究企业生产率、产品质量与出口目的地之间的关系。研究结果表明:企业生产率、产品质量与对低收入国家的出口贸易额占比呈稳健负相关关系,生产率高的企业通过追加研发投入更易生产出高质量产品,以满足高收入国家对高质量产品的偏好需求,因而更倾向于向高收入国家出口;出口目的地人均收入与企业的生产率、研发密度、产品质量的交互项的系数显著为正,表明由于人均收入较高的目的地对高质量产品的较强偏好,向人均收入较高的目的地出口有助于提高企业生产率和提升产品质量。生产高质量产品的企业应集中向高收入水平的目的地市场出口。     

出口与企业生产率——基于中国制造业969家上市公司数据的检验

新-新贸易理论是国际贸易的学术前沿,而出口与企业生产率的关系是其中的一个重要内容.按照该理论,企业的出口贸易行为选择是由其异质性即生产率差异决定的,在出口和只供应国内市场的两类企业中,生产率高的企业会选择出口贸易,而生产率低的企业只供应国内市场.这一结论的经验检验文献已较为丰富,但用中国企业数据进行的分析并不多见,在此背景下,本文选取了中国制造业969家上市公司,分9大行业验证了出口与企业生产率之间的关系,结果显示中国企业数据是符合新-新贸易理论的结论的.     

企业出口与生产率的关系——基于中国工业企业数据的实证研究

采用1998—2007年中国工业企业数据,对出口与生产率的关系进行了再探讨,具体研究了出口企业是否具有更高的生产率、企业在做出口决策的过程中是否存在自我选择机制以及出口行为本身是否能促进企业生产率的增长。研究结果显示:当用TFP衡量生产率时,企业出口决策中存在自我选择机制,因此出口企业的生产率相对较高——这与异质企业贸易模型的预期结果一致;当用劳动生产率(人均附加值)衡量企业生产率时,则"生产率悖论"存在,即出口者的生产率反而较低;当企业刚进入出口市场时,其生产率会经历短期的快速增长,但从长期来看,出口对企业生产率增长的作用在整体上是负向的。     

企业数字化转型中的“生产率悖论”——来自制造业上市公司的经验证据

数字经济时代如何克服“生产率悖论”，促进制造业高质量发展是当前亟待解决的重大理论与现实问题。本文基于2010—2021年间中国制造业上市公司的研究表明：数字化转型水平与制造业企业全要素生产率存在U型关系，数字化转型初期存在“生产率悖论”。机制检验表明，创新策略选择和要素配置效率是导致数字化转型与全要素生产率U型关系的内生性根源，转型初期，数字化会降低企业的实质性创新水平和要素配置效率进而导致“生产率悖论”。拓展分析表明，较高的专业化和内部控制质量可以帮助企业及早摆脱“生产率悖论”区间，而当资本密集度过高或过低时，数字化转型与企业全要素生产率之间的递减性更加显著。因此如何合理地选择创新策略、提高要素配置效率、优化要素配置结构、强化专业化分工、构建完善的内部控制体系对于企业克服数字化转型中的“生产率悖论”至关重要。     

出口的资源配置效应——基于中国制造业的经验检验

Melitz(2003)通过引入企业的生产率异质性,发现出口可以迫使行业内低效率的企业退出市场,继而通过行业内资源的重新配置实现行业总体生产率水平的提升。文章选取1999-2007年间中国制造业行业层面数据为样本,在分别运用索洛余值法、随机边界分析法(SFA)和数据包络分析法(DEA)对行业生产率水平进行测算的基础上,对贸易自由度与行业总体生产效率之间的关系进行经验检验,结果发现中国的出口对于行业加总的生产率水平的促进作用并不显著,没有明显证据表明异质性企业贸易理论提出的这一新的获得贸易利益的途径在中国的存在。最后,文章建议应该进一步消除各种阻碍自由贸易的壁垒,努力盈造行业内公平、有序的竞争氛围,继而获得由出口引致的通过行业内资源重新配置带来的贸易利得。     

互联网应用、 技能溢价与制造业全要素生产率 ——兼论如何有效化解"索洛悖论"

新工业革命背景下,互联网的发展和应用是推动制造业高质量发展的新动能.本文基于A-H模型,选取2006—2019年中国30个省份的制造业面板数据,采用固定效应模型分析了互联网应用对制造业全要素生产率的影响,研究了技能溢价在互联网应用影响制造业全要素生产率过程中的调节效应.研究结果显示,当互联网应用产生的创新效应大于替代效应时,能够提升制造业全要素生产率,推动制造业高质量发展;当替代效应大于创新效应时,互联网应用对制造业生产过程产生了非适应性冲击,出现"索洛悖论";技能溢价能够发挥资源配置的作用,调节互联网应用与制造业全要素生产率之间的关系,增强互联网的创新效应,从而有效化解"索洛悖论".     

生产率差异和企业进入退出

文章测算了1999年、2003年和2007年三个时点中国12个主要制造业行业的进入企业、退出企业和在位企业间生产率的差异,结果发现:进入企业和退出企业的平均生产率都低于在位企业,退出企业平均生产率最低;进入企业自身存在异质性,最初生产率高的进入企业更可能存活。     

进口中间品质量与中国制造业企业全要素生产率

本文基于2000~2007年中国工业企业数据和海关数据,采用A-C-F方法测度制造业企业全要素生产率,进而探讨进口中间品质量对企业全要素生产率的影响,研究发现:进口高质量中间品有助于企业通过"学习效应"机制、研发与进口中间品质量的"互补效应"机制,提高全要素生产率。这两种机制在考虑了企业贸易方式、出口状态、所有制类型、进口来源地差异后皆稳健。在全球价值链环境下,提升中国贸易利得的一个有效途径是进口高质量中间品。     

中国企业“出口-生产率悖论”的新解读——基于企业寻租与创新的双重选择

利用2000—2015年中国纺织服装业的相关数据,借助中国出口配额取消这一政策冲击,对中国企业的"出口-生产率悖论"进行了实证分析,并根据营商环境的相关数据提出假设——企业在寻租能力与创新能力上的双重异质性是理解该悖论的关键。在经典Melitz模型的基础上引入制度因素——企业的寻租能力,建立了具有二维异质性的拓展Melitz模型并进行了均衡分析,从企业选择的视角对悖论进行了全新解读,并据此讨论了反腐与企业创新的内在关系。     

出口强度、吸收能力与中国出口企业生产率

笔者采用2001年~2007年中国工业企业微观面板数据,基于所有制、资本密集度、企业规模等企业异质性,探索出口强度、吸收能力与生产率之间的关系。研究结果表明:中国出口企业存在生产率优势,但出口强度与生产率呈倒U型关系,一方面纯出口企业拉低了出口企业的整体水平,另一方面短期内负的学习效应导致生产率下降。吸收能力则有利于企业生产率的提高,对出口活动具有正向调节效应,即当吸收能力较强时,随着企业出口强度的增加,生产率有所提升。     

贸易自由化与中国制造业企业出口行为:“入世”是否促进了出口参与?

基于异质性企业贸易的理论框架,本文使用中国工业企业微观数据全面深入地考察了贸易自由化对中国制造业企业出口行为的影响。研究表明:(1)贸易自由化显著地促进了制造业企业的出口参与,本研究选取合适的工具变量克服内生性问题,并进行多角度的稳健性分析,结果均支持了这一结论;(2)贸易自由化通过竞争效应与成本效应两个不同渠道促进了企业出口参与,其中成本效应对企业出口参与的影响程度相对更大;(3)中国加入世界贸易组织显著地推动了企业的出口参与,其中对本土企业的推动作用更大,并且入世主要是通过集约边际的途径影响企业的出口行为。     

交通基础设施通达性与非中心城市创造业成长:市场势力、生产率及其配置效率

交通基础设施建设是地区经济发展的重要政策工具。本文基于企业成长与企业间关系的双重维度,以是否存在生产率溢价为切入点打开市场势力"黑箱",厘清交通基础设施和企业市场势力、资源配置效率之间的关系。研究发现:高速公路对非中心城市制造业具有显著的生产率溢价效应,能够通过生产率溢价引致的成本路径以及定价能力引致的价格路径共同推动市场势力的提升;伴随着生产率与市场势力水平的提高,生产率离散度与市场势力离散度趋向降低,高速公路通达性对非中心城市制造业资源配置效率优化的促进作用显著;高速公路对市场势力、生产率以及配置效率的影响效应呈现异质性特征,这种异质性主要源于企业性质、行业特性与城市区位等因素差异。本文研究证实,高速公路对非中心城市经济发展具有积极作用,为非中心城市交通基础设施影响效应研究提供了新视角和新证据。     

数字赋能、产业链整合与全要素生产率

数字赋能为提升企业全要素生产率提供了“弯道超车”的新契机。本文利用2011—2020年中国1075家沪深A股制造业上市公司的数据,运用面板固定效应和中介效应模型,验证了数字赋能与企业全要素生产率之间的关系,并创新性地提出产业链整合的逻辑框架和测量方法。研究发现：数字赋能促进了企业全要素生产率,数字赋能提升1单位,企业全要素生产率提升0.26%;数字赋能通过提升企业专业化分工水平和供应链效率等进行产业链整合,进而提升其全要素生产率;数字赋能对企业的全要素生产率的影响效应因企业性质、行业特征、营商环境等的不同而存在异质性,非国有、非高技术类、地区营商环境较好的企业数字赋能对全要素生产率的影响效应更高。本研究有助于增进对数字赋能如何影响全要素生产率的理解,解释了“索洛悖论”来自于产业链整合的差异性,这为数字赋能制造业企业转型升级、促进企业高质量发展提供了重要启示。     

人工智能提升了中国制造业企业的全要素生产率吗

当今世界,人工智能已成为提升全要素生产率、建设制造强国、推动综合国力提升的新引擎。在对人工智能赋能制造业企业全要素生产率效应理论分析的基础上,构建人工智能创新指标体系,基于2015—2021年制造业上市公司面板数据,实证研究了人工智能对制造业企业全要素生产率的影响,结果表明,人工智能对制造业企业全要素生产率提升具有显著正向效应,且存在明显的地区、行业、所有制企业异质性,人工智能通过创新链、产业链、供应链的精准匹配等中介效应,对制造业企业全要素生产率产生促进作用。资产总额、前五大股东集中度、员工数量等均对制造业企业全要素生产率产生了积极影响。