出口的資源配置效應
——基于中國制造業的經驗檢驗

閆斐

（中國社會科學院研究生院，北京 102488）

出口的資源配置效應
——基于中國制造業的經驗檢驗

閆斐

（中國社會科學院研究生院，北京 102488）

Melitz(2003)通過引入企業的生產率異質性，發現出口可以迫使行業內低效率的企業退出市場，繼而通過行業內資源的重新配置實現行業總體生產率水平的提升。文章選取1999-2007年間中國制造業行業層面數據為樣本，在分別運用索洛余值法、隨機邊界分析法(SFA)和數據包絡分析法(DEA)對行業生產率水平進行測算的基礎上，對貿易自由度與行業總體生產效率之間的關系進行經驗檢驗，結果發現中國的出口對于行業加總的生產率水平的促進作用并不顯著，沒有明顯證據表明異質性企業貿易理論提出的這一新的獲得貿易利益的途徑在中國的存在。最后，文章建議應該進一步消除各種阻礙自由貿易的壁壘，努力盈造行業內公平、有序的競爭氛圍，繼而獲得由出口引致的通過行業內資源重新配置帶來的貿易利得。

異質性企業；行業總體生產率；出口貿易；貿易利得

一、引言

中國的出口額從1978年的約97.5億美元上升到2012年的超過20489億美元，然而大量低附加值產品的出口在加劇國內資源配置扭曲的同時不僅制約了國內宏觀調控的政策空間，也加劇了主要貿易伙伴國采取貿易保護政策的可能性和對人民幣匯率的指責。因此，如何重新審視當下轉型時期中國傳統出口貿易對于經濟增長和社會總體資源配置以及福利增進中的作用都有著重要意義。

傳統貿易理論主要從國家或產業層面來解釋貿易利得，Melitz(2003)提出的異質性企業貿易理論提出了獲得貿易利益的一條新途徑，即通過出口貿易在行業內實現資源由效率相對較低的企業向效率相對較高的企業的資源的重新配置，繼而使得行業總體的生產率水平得以提升。這一事實在西方國家已被大量研究所廣泛證實，國內基于異質性企業理論對中國企業的經驗研究很多，但主要集中在對企業生產率水平在貿易決策過程中影響的檢驗，對出口導致的行業內部資源重新配置帶來的貿易利得的關注較少。文章嘗試驗證這一理論對于中國現實的解釋力，探究中國是否存在這一新的貿易利益來源。與既有研究不同，一方面，文章選取了中國行業層面的數據為樣本來探討出口與行業總體生產率水平之間的關系，著重考察中國是否存在異質性企業貿易理論所提出的新的獲得貿易利得的途徑；另一方面，文章分別運用索洛余值法、隨機邊界分析法和數據包絡分析法三種方法對行業總體生產率進行測算，不僅得到排除了技術進步因素后的技術效率，而且考慮了行業內企業性質、區域分布、生產要素投入比等控制因素，并在此基礎上對三種生產率測算方法和不同估計方程的結果進行比較，繼而得出一個可靠性更高的結論。

二、相關文獻

行業的總體生產率水平是對企業層面生產率水平的一個加權平均值，其變動不僅有來自行業內部持續存在的企業由于技術進步、市場份額變化導致的變動，也包括由于新企業企業進入，舊的企業退出所導致的資源在行業內部重新配置帶來的變動，Melitz (2003)首次從理論上說明了不存在技術進步的情形下，出口能夠導致行業內資源的重新配置繼而帶來行業總體生產率水平的提升，得出了一種全新的獲得貿易利得的途徑。具體而言，通過將企業異質性引入對貿易模式和貿易利得的分析，Melitz(2003)強調由生產效率差異定義的企業異質性在企業參與國際貿易決策中的作用以及對行業總體生產率水平的影響，說明了只有那些生產率最高的企業進入國際市場進行出口，生產率較低的企業將僅供應國內市場或被淘汰。在此之前，國外已有許多發現企業的進入退出能夠促進行業總體生產率水平的經驗研究，典型的如Dunne etl al (1989)通過對美國制造業數據的研究，發現美國制造業每5年中約有1/3的企業進入或退出，新進入企業通常比行業內原有企業表現出更高的勞動力需求增長（Dunne，Roberts and Samuelson，1989）。此外，Pavcnik (2002)在對1979-1986年間智利制造業企業數據分析后發現，19%的行業總體生產率增長率中約有2/3來自于行業內部資源由低效率行業向高效率行業的重新配置，出口部門25%的行業總體生產率增長可以被廠商間的進入、退出，市場份額的轉移來解釋。此后出現大量基于Melitz(2003)的經驗研究，從兩個方向對出口和生產率水平之間關系進行驗證，一是驗證生產率水平差異對于企業出口決策的影響，二是驗證出口與行業總體生產率水平之間關系的驗證，這也是文章所主要關注的問題。

要考察出口與行業總體生產率水平之間的關系，首要解決的一個問題是如何對生產率水平進行精確測算，全要素生產率（TFP）是生產率測算中使用最為廣泛的一個指標。鄭玉歆認為在測算全要素生產率的過程中，由于對概念、假設理解上的差異以及對于數據、統計等方面在處理方法上的差異，使得其測算值超出了產出增長中去除投入增長所帶來的技術進步的概念，因此不同研究方法所得出的全要素生產率缺乏可比性（鄭玉歆，1999）。

Melitz(2003)中所強調的行業總體生產率的變動可分解為四部分（既有企業生產率分布的變動，也有企業、新進入企業和退出企業之間所占市場份額的變動）。歷史上對總體生產率變動的分析主要集中在對于企業未經加權的總體生產率變動的分析上，Baily, Hulten and Campbell(1992)首次給出了利用美國制造業數據將總體生產率變動分解為上述四部分的方法（BHC法），后續的Griliches and Regev(1995)(GR法)和Foster et al.(2001)（FHK法） 均是對BHC法的改進，然而這些對生產率變動的分解都是有偏的。Melitz and Polanec(2012)通過對Olley and Pakes(1996)提出的生產率分解方法（OP法）進行拓展，引入了企業的進入和退出，使得能夠排除競爭中生存下來的企業對于行業總體生產率分布和市場份額再分配的貢獻，而單純測算新進入企業和被淘汰企業對行業總體生產率變化的影響。通過對斯洛文尼亞1995-2000年間制造業生產率水平的提高進行分解后，Melitz and Polanec(2012)發現存活下來的企業的市場份額再分配對總體生產率水平的變化起著重要的作用，而用其他方法通常會高估新進入企業對于總體生產率變動的貢獻的同時，低估存活下來的既有企業市場份額的重新配置對于總體生產率變動的貢獻。

國外的經驗研究主要以發達國家制造業企業為研究對象，基本上都得出了貿易對于行業總體生產率水平存在促進作用的結論，但鮮有選取中國的數據樣本進行的研究。

具體而言，Trefler(2004)通過對加拿大和美國之間自由貿易協定前后勞動生產率變化的分析發現，加拿大的關稅削減導致的國內市場份額從非出口企業向出口企業的轉移，使得加拿大制造業生產率水平提升了4.3%。Bernard and Jensen(2004)發現1983-1992年間美國制造業生產率水平的增長中，約有一半可以被資源向出口企業的重新配置所解釋。Bernard，Jensen and Schott(2006)發現美國貿易成本的降低，在顯增提升非出口企業參與國際貿易的概率的同時，也提升了低效率企業退出市場的概率，這就意味著存在資源和市場份額向生產率水平更高的出口企業轉移，并提升了行業平均的生產率水平。Bernard et al.(2007)發現當一國的要素充裕度、行業的要素密集度以及企業的生產率水平方面存在差異時，降低貿易成本會在行業內、外以及國家內、外均產生資源的重新配置效應，這導致比較優勢產業內部由于生產率水平高的企業的增加，行業總體生產率水平得以提升。

國內既有的相關研究基本上都選取中國的制造業企業數據為樣本，但大多從技術外溢效應、外部制度環境等其他角度就出口與經濟增長、企業生產率水平之間關系進行了檢驗，而基于Melitz(2003)的異質性企業貿易理論對出口與行業總體生產率水平促進作用進行驗證的研究還相對較少。包群等(2003)基于出口內生技術進步的增長模型考察出口對經濟增長的影響，結果表明出口部門自身相對要素生產率提高對于經濟增長的貢獻并不顯著，出口部門對于非出口部門的技術外溢效應才是提高總體生產率繼而促進中國經濟增長的主要原因。張杰等在OP法計算的基礎上運用PSM模型對中國制造業1999-2003年間的企業數據進行分析，發現出口使得企業在生產運營管理及外部制度環境得到改善，繼而對出口企業生產率存在促進作用（張杰、李勇、劉志彪，2009）。王恬、王蒼峰(2010)用世界銀行1999-2002的中國制造業企業層面的數據，從貿易自由化對企業生產率影響的角度考察了進口關稅減讓對于不同類型企業生產率的影響，結果表明中國的進口關稅減讓政策總體上降低了企業的生產率，中小企業的生產率下降顯著，而大企業的生產率卻由于進口關稅減讓政策得到提升。基于Melitz (2003)提出的異質性企業貿易理論，余淼杰(2010)運用擴展的OP法選取1998-2002年間中國制造業企業層面的面板數據就貿易自由化對企業生產率的影響進行研究，結果發現貿易自由化對于制造業企業的生產率存在促進作用。國內有些研究得出與Melitz(2003)相反的結論，如張禮卿和孫俊新(2010)通過選取2004-2007年中國超過40萬家規模以上制造業企業數據為樣本，運用擴展的OP法研究發現中國出口企業的生產率水平高于非出口企業是在出口發生之前就已經存在的，而出口對于提升企業TFP的作用并不顯著，并將原因歸于中國加工貿易占出口的絕大多數以及中國市場體系的不完善。然而，余淼杰(2010)、張禮卿和孫俊新(2010)的估計結果中卻同時存在低估和高估Melitz(2003)提出的單純通過出口導致的行業內資源重新配置對生產率水平的促進作用。一方面，考慮到生產率水平的提升是一個漸近的過程，數據樣本中較短的時間可能低估單純通過出口導致的行業內資源重新配置對生產率水平的促進作用；另一方面，由于無法排除加工出口企業在出口過程中，由于技術外溢可能對生產率水平產生的促進作用，該結果又可能高估這種作用，且這兩種影響的綜合結果方向不明確。此外，李春頂（2009）通過選取1999-2006年間的中國制造業行業面板數據，考察了出口和出口增長率之間的關系，也得出結論認為出口貿易不能對全要素生產率的增長產生促進作用，但該研究未考慮行業特性的差異，直接選取了出口作為貿易開放度的替代變量，以及將Malmquist全要素生產率增長率作為衡量企業總體技術效率的替代變量，未能排除掉TFP增長率中技術進步的因素，這與Melitz(2003)所強調的貿易能夠內生出技術進步以外的由行業內資源重新配置帶來的總體技術效率水平提高的觀點不一致，此外，由于未考慮其他影響行業生產率的因素和控制變量，從而使得結論的可信度降低。

三、理論回顧與模型

任何一個行業都是新企業不斷進入和既有企業不斷退出的持續動態調整過程的連續，然而一個行業每年新進入企業和退出企業的數目，以及直接反映勞動力、資本等資源從低效率企業向高效率企業流動的數據在獲得性方面還存在較大困難。可以確定的是，貿易開放度越高，出口也越多。根據Melitz(2003)的理論，開放條件下只有那些效率最高的企業才能夠生存下來并從事出口，與此同時一國可以在不存在技術進步的情形下，單純通過出口迫使行業內一些效率最低的企業退出，使得資本、勞動力等資源從低效率企業向高效率企業轉移，繼而能夠實現由資源在行業內重新配置導致的行業總體生產率水平提升這一新的途徑獲得貿易利得。在不存在技術進步的情形下，這種由出口導致的行業總體生產率水平的提升可以看做是行業內部資源重新配置的直接結果，因此本文選取行業數據通過檢驗貿易開放度和行業總體生產率水平之間的關系來對這一貿易利得的新途徑進行驗證的方法也就比較自然和直接。由于生產效率并不是一個可以直接觀測的指標，替代變量中最直觀也最容易理解的就是企業的規模，Melitz(2003)中對企業異質性的定義也是從規模的角度進行的。

對企業生產率水平進行精確測算的方法有很多，Farrell(1957)在Debreu(1951)and Koopmans(1951)研究的基礎上提出的兩種投入的二維空間上表示的投入導向的效率測算方式，認為企業效率由技術效率和配置效率共同反映企業總體的經濟效率。當前一般都是通過一組已知的投入產出樣本數據，構建出一個理論上的最優生產邊界，然后根據實際的投入產出與這個最優生產邊界的比較來估算樣本數據中企業的效率。根據在計算邊界生產函數中是否需要設定函數的具體形式并對其參數進行估計，可以分為參數法（如索洛余值法和近年應用比較廣泛的隨機邊界分析法Stochastic Frontier Analysis，SFA）和非參數法（如數據包絡分析法：Data Envelopment Analysis，DEA）。

與參數法相比，非參數法的優點主要在于可以很好地處理參數法較難處理的多投入-多產出情形下的樣本數據，且因其無需給出邊界生產函數的具體形式，這樣既避免了在函數設定上可能的錯誤所導致的計算偏差，又避免了對隨機誤差項分布的選擇問題，不僅可以估計企業的技術效率，而且可以估計企業的綜合效率、配置效率、純技術效率，規模效率等，從而可以對企業整體運營狀況有一個更加全面的把握。與非參數法相比，參數法由于考慮了隨機誤差因素，這樣與現實世界中各種隨機因素可能造成企業偏離生產和技術最優狀態的實際更加接近，同時也可以避免由于偶然性的會計、統計誤差對于所有樣本整體效率的評估的系統性偏差。

因此，可以說參數法和非參數法各有利弊，且兩種測算效率的方法優勢互補。故文章分別選取參數法中的索洛余值法、隨機邊界分析法和非參數法中的數據包絡分析法對行業投入產出效率進行考察，從而可以增強效率測算的穩健性。

索洛余值法：索洛(1957)用索洛余項來反映產出增長中除去資本、勞動投入增長所貢獻的部分，即技術進步和生產率增長對產出增長的貢獻。索洛模型假設生產中只使用資本和勞動兩種要素投入，資本和勞動之間可替換，投入和產出之間關系符合稻田條件，規模報酬不變。典型的生產函數如Cobb-Douglas生產函數，其中Yt為產出，Kt為所用資本量，Lt為勞動，At被稱作知識或勞動的有效性。對生產函數進行回歸，有：

由索洛余項表示的全要素生產率對數值為:

其中，i=1，2，3，…，35;t=1999，2000，…，2007。

隨機邊界分析法：基于最早由Aigner et al(1977)與Meeusen and Van den Broeck(1977)分別獨立提出的用于處理截面生產函數的隨機邊界模型，Battese& Coelli(1992)提出了既包含服從截斷正態分布的企業效應又包含時變效應的可用于處理面板數據的隨機邊界模型。文章根據Battese&Coelli(1992)的原理，對中國1999-2007年間35個行業投入產出的面板數據建立超越對數生產函數模型：

其中，εit=vit-uit，i=1，2，…，35;T=1，2，…，9，εit是一個復合誤差項，由代表隨機誤差項的vit和代表不同行業技術無效率的部分uit組成。vit獨立同分布，且服從正態分布N(0，σ)，vit≥0，獨立同分布且服從截斷正態分布N+(0，σ)。文章采用的數據為面板數據，所以考慮技術效率存在時變效應，則有uit=uiexp (-η(t-T))。TEit=e-uit為第i個行業第t年的技術效率值。當uit=0時，即不存在技術無效率，有TEit=1，表明第i個行業在第t年的產出處于生產技術前沿上；當uit＞0時，存在0＜TEit＜1，表明此時存在技術無效率，該行業的產出水平位于生產技術前沿之下。為待估計參數，且0＜γ＜1。當γ=0在一定置信水平下為統計顯著時，表明σ=0顯著，即樣本數據中可以認為并不存在技術效率差異，此時用普通OLS即可估計生產函數，而無需使用隨機邊界模型。γ的估計值若顯著接近于1，則說明樣本數據估計方程中組合誤差項的較大部分可以由行業的技術無效率來解釋，即不同行業間存在著明顯的技術效率差異，用隨機邊界模型進行分析是合適的。LR值服從混合卡方分布，若LR值顯著拒絕原假設，則說明存在明顯的技術無效率。

數據包絡分析法：數據包絡分析法(Data Envelopment Analysis)是運用非參數數學規劃方法通過對觀測數據構建的邊界來計算觀測點相對于這個邊界的相對效率值的一種效率測算方法。對于面板數據，可以運用類似數據包絡分析法的線性規劃Malmquist全要素生產率指數來測算生產率的變化，并將其分解為技術進步(Technical Change)和技術效率變化(Technical EfficiencyChange)。Fare et al(1994)給出了產出導向的Malmquist生產率變化指數的表示方法：

這表示了生產點(xt+1，yt+1)相對于(xt，yt)的生產率。當m0(yt+1，xt+1，yt，xt)＞1時，說明從第t期到第t+1期存在著正的全要素生產率增長率，這是基于Malmquist全要素生產率指數兩個產出的幾何平均值。其中，一個指數用第t期的技術，另一個指數用的是第t+1期的技術。這樣算得的Malmquist全要素生產率為技術效率（規模報酬不變情形下的效率變化率）和技術進步（技術變化率）二者的積。因為文章主要考察的是剔除了技術進步因素后單純的行業效率變化，所以選取其中的技術效率（規模報酬不變情形下的效率變化率）運用到最后考察效率與貿易開放度關系的估計方程中進行計算。

文章選取中國35個行業1999-2007年間面板數據為樣本，在分別運用索洛余值法、SFA（隨機邊界法）和DEA（數據包絡分析法）進行效率測算的基礎上，文章通過將反映行業內企業所有制性質的差異、行業內企業區域分布的差異、行業要素密集度差異的變量和其他相關控制變量引入估計方程，考察貿易開放度對于行業總體生產率的影響。具體采用以下(a)～(d)四個估計方程：

其中，i=1，2，3，…，35;δ=2000，…，2007。

使用面板數據可以盡量降低由于不可觀測的個體差異或異質性造成的遺漏變量問題的影響，也可以提供更多所觀測個體的動態行為的信息，并且由于其樣本容量更大繼而可以提高估計的精確度。由于時期T=9較短，所以可以基本不考慮面板自相關的問題。方程(a)～(c)中解釋變量和被解釋變量都選取了對數值，方程(d)中因為貿易開放度的變化率含負值，故所有變量取原值。

被解釋變量的選取。方程(a)首先選取行業內企業平均規模作為行業生產率水平的替代變量。一方面，Melitz(2003)中用企業規模表示企業效率水平，規模越大的企業生產的邊際成本越低，繼而效率水平也越高。另一方面，企業的規模是一個較之于生產率水平更加直觀、更易于測量的一個變量。

本文選用行業總產出與行業內企業總數目之比scaleit=yit／mit來表示行業內企業平均規模的大小，yit表示第i個行業第t年的產出，mit表示第i個行業第t年的行業內企業總數目。方程(b)運用索洛余值法計算的全要素生產率tfpit作為行業生產率水平，由于索洛余值中既包括單純技術效率的提高，也包含技術進步的貢獻，這與Melitz(2003)中所提出在不存在技術進步的前提下，由貿易導致的行業內資源重新配置帶來的內生總體生產率水平的提高不同，故由全要素生產率表示的生產率與貿易之間的關系不是文章考察的重點，估計結果僅作參考。方程(c)選取由隨機邊界分析法(SFA)計算得到的技術效率值te作為行業生產率水平。方程(d)選取由數據包絡分析法(DEA)計算的不變規模收益情形下的技術效率變化率effch來表示行業生產率水平的變化，因其不是技術效率本身，而是技術效率相對于上一年的變化率，故衡量貿易開放度的指標也選取貿易開放度相對于上一年的變化率。方程(c)和方程(d)中計算得到的技術效率是排除了技術進步因素以后的技術效率值和技術效率變化值，這與包含了技術進步因素的索羅余值表示的全要素生產率相比，可以更精確地驗證Melitz(2003)所提出的由出口內生的而非技術進步帶來的效率提升途徑存在與否，可信度也更高。

解釋變量的選取。選取由各行業當年的出口額與行業當年的銷售額之比來表示各行業的貿易開放度，即tradeopit=exit／salesit。考慮到中國國有企業和集體企業在企業所有制、發展歷史和經營管理模式上的相似性，文章將國有企業和集體企業在所有制形式上歸為一類，具體有rstatecoll=（國有企業數目+集體企業數目）/行業內企業總數目。私營企業數目占行業內企業總數目的比率rprivate表示，rprivate=私營企業數目/行業內企業總數目。

中國由于地區發展的不平衡，總體上存在著東部地區企業生產率水平較中、西部地區高的現象，文章引入行業內東部地區企業數目占行業內企業總數目的比率，用reast表示,即有reast=東部地區企業數目/行業內企業總數目；由行業內當年的資本使用量與勞動使用量二者之比表示資本勞動比rkl=k／l。考慮到中國2001年加入世貿組織后可能對于行業總體生產率水平的影響，選取wto為控制變量進入估計方程，wto變量在1999-2001年間取值為0，2002-2007年間取值為1。此外，文章選取stata2002為控制變量進入估計方程，以考慮國家統計局在2003年開始實施《中國國民經濟核算體系（2002）》在統計方法上對技術效率可能造成的測量誤差的影響，變量stata2002 1999-2003年間取值為0,2004-2007年間取值為1。

四、數據與估計結果

文章選取中國統計數據應用支持系統工業行業年度數據庫中查得的35個二位碼行業1999-2007年間各行業經營狀況的數據為研究對象，行業代碼及名稱如表1所示。

表1 二位碼行業及其名稱

選取各行業年度工業增加值作為各行業該年的產出量yit，用由歷史成本法獲得的固定資產凈值年平均余額表示各行業的年度資本投入量kit，勞動力投入lit指標用各行業全部從業人員年平均人數來替代，各行業各年的出口量exit用工業銷售產值（出口交貨值）來代，各行業各年的銷售額由工業銷售產值salesit來替代，產出量、出口量、銷售額分別以1991年為基期的定基工業品出廠價格指數對進行了平減。運用索洛余值法對全要素生產率進行估計，計算得到的全要素生產率對數值詳見附表1和附表2（由于篇幅限制附表1-12如有需要請與本作者聯系）。

文章選取對中國1999-2007年間35個行業投入產出的面板數據，對超越對數生產函數模型(3)～(5)利用Frontier4.1軟件進行估計，結果如表2所示。

β1和 β2的估計值分別在 1%和10%的顯著性水平下通過了檢驗，這意味著資本投入對于行業總產出有著顯著的促進作用，而勞動力投入量對行業總產出有一定程度上的抑制作用。γ的估計值為0.950827，且在1%的水平下顯著，說明了在影響行業效率的組合誤差項中，有約95.08%的部分可以用技術效率進行解釋，LR統計值也通過了顯著性檢驗，說明所選樣本數據中行業間確實存在著明顯的技術無效率，用隨機邊界模型進行估計是合適的。運用隨機邊界法原理，由Frontier Version 4.1軟件計算得到的樣本數據中35個行業從1999-2007年間的技術效率值見附表3和附表4。

根據數據包絡分析法(DEA)原理，由 DEAP Version 2.1軟件計算的樣本數據中 35個行業2000-2007年間的Malmquist全要素生產率增長指數及其構成詳見附表5～附表12。

表2 超越對數生產函數估計結果

圖1 生產率水平與貿易開放度關系

表3 生產率及各變量的基本統計特征

如圖1所示，行業內企業平均規模對數值與貿易開放度對數值大致存在負相關關系，而技術效率對數值、TFP對數值分別與貿易開放度對數值之間大致存在正相關關系，技術效率增長率與貿易開放度之間沒有顯著的線性相關關系。

由隨機邊界分析法、SFA和DEA所測算得到的生產效率值以及模型(a)～(d)所涉及的主要變量描述統計值如表3所示，方程(a)～(d)的估計結果如表4所示。

方程(a)和方程(c)總體擬合優度分別為 0.41、0.19，F統計值分別為121.14和343.28，所估計參數總體上顯著不為0。方程(a)固定效應模型估計方程中個體效應和隨機干擾項的方差估計值分別為0.97和0.15，由檢驗個體效應的F統計量和檢驗隨機效應的chi2(1)可知，個體效應和隨機效應均很顯著，混合OLS估計結果不一致，但Hausman檢驗的chi2(5)值為25.33，隨機效應模型的假設不能得到滿足，故選擇固定效應模型。方程(c)同理，也選擇固定效應模型。

方程(a)～(d)中貿易開放度的估計系數及其顯著性水平可知，貿易開放度與由SFA測算的技術效率對數值之間，貿易開放度變化率與由DEA測算的技術效率增長率之間呈弱的正相關關系，行業內企業平均規模、全要素生產率增長率分別與貿易開放度表現出負相關關系，盡管估計系數并不顯著。可見，Melitz (2003)異質性企業貿易理論中所闡述的貿易自由度促進行業內資源由低效率企業向高效率企業轉移繼而提升行業總體的生產效率的作用在中國并不明顯，甚至存在著貿易自由度與行業內總體生產率之間的弱的負相關關系。

表4 計量回歸及相關檢驗結果

方程(a)、(b)、(c)中均顯示出了國有及集體企業數目在行業內占比與行業效率之間的負相關關系。國有及集體企業數目在行業中的占比每增加1%，行業內企業平均規模就降低0.10%，行業全要素生產率降低0.04%，行業總體技術效率降低0.10%，行業內國有企業和集體企業數目占行業內企業總數目的比率越高，行業加總的生產率水平越低，方程(a)和(c)中這種負相關關系相當顯著。方程(a)、(c)中顯示出了私營企業數目在行業內占比與行業總體生產效率之間相當顯著的正相關關系，私營企業占比對數值的估計系數分別為0.09和0.08，且p值均小于0.001，表明這種弱的正相關關系相當顯著。這與通常認為的國有及集體企業多為壟斷性或受政府過度保護的企業，缺乏主動提升自身生產效率和管理水平的激勵，行業總體效率水平的提升更多源自私營企業的貢獻的觀點一致。

方程(a)～(d)均顯示出了行業內東部地帶企業數目占比與行業效率之間的正相關關系，東部地帶企業數目在行業中的占比每增加1%，行業內企業平均規模就增加0.14%，行業全要素生產率增加0.09%，行業總體技術效率就增加0.22%，行業技術效率增長率增加0.39%，東部地帶企業數目占行業內企業總數目的比率越高，行業加總的生產率水平越高。這說明總體上東部地區的企業生產效率水平要高于中、西部地區的企業，且東部地區的企業在行業總體生產率水平的提升中也具有較大的貢獻。

方程(a)說明行業的資本勞動比對行業內企業平均規模存在著顯著的促進作用，即行業資本勞動比提高1%，行業內企業平均規模就提高0.75%，與中國資本密集型行業內部企業的平均規模較大，平均產值也較高的現實相吻合。最后，中國加入世貿組織和2002新國民經濟核算體系的實施，對于行業總體技術效率水平存在顯著的影響，但影響方向不確定。一方面，這可能與文章所選取的數據樣本為行業層面的數據有關，即入世后不同行業受到的沖擊和影響在方向和程度上的不確定是行業本質差異的表現，另一方面也可能與中國各地在加入世貿組織后保護主義依然嚴重，市場開放程度依然不夠高，企業出于外部競爭的壓力提升自身研發、生產技術和總體管理水平及國內、國際競爭力方面的激勵和能力都還比較有限。

五、結論與政策涵義

基于以上分析，我們發現中國的行業貿易開放度對行業總體效率的促進作用并不顯著，出口的增加并未帶來行業總體效率水平的顯著提升，出口引致的行業內資源由低效率企業向高效率企業轉移的資源重新配置效應相當有限。這可能與中國當前依然處于全球生產制造業鏈條的低端，出口貿易主要集中在低效率、低附加值的勞動密集型產業，企業出口主要依靠勞動力比較優勢的發揮而非高的生產率水平，長期扭曲的出口鼓勵政策以及地方保護主義盛行，壟斷導致的國內市場競爭不充分等因素有關。

因此，我們應該進一步擴大貿易開放度，盡可能降低和減少各類關稅及非關稅壁壘，減少對于低效率、低產品附加值出口企業的補貼。其次，我們應該進一步鼓勵和引導企業積極參與國內、外競爭，努力營造公平、有序的市場競爭氛圍，逐步減少并最終消除對處于壟斷地位的國有和集體企業的保護和支持政策，強化國有企業提升效率的內在激勵，為私營企業在投融資、市場準入、人才引進、研發等方面給予同國有及集體企業同等待遇等，并最終獲得出口驅動的行業總體生產率水平的提升。

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（責任編輯：GHY）

The Intra-industry Resource Reallocation Effect of Export——An Empirical Stury based on China's Manufacturing Industry

YAN Fei
（Graduate School of Chinese Academy of Social Sciences，Beijing 102488，China）

With the assumption of heterogeneous firms with productivity differences， Melitz(2003)proposed a new channel of trade gains namely the aggregate industry productivity can be improved considerably through inter-firm reallocation driven by export from the less productive firms to the more productive ones.Based on the aggregate industry productivity calculated by Solow Residuals Analysis，Stochastic Frontier Analysis(SFA)and Data Envelopment Analysis(DEA)，this paper aims to test the relationship between aggregate productivity and trade openness with panel data selected at the industry level of China's manufacturing sector between 1999 and 2007.It is found that China's export is slightly irrelevant with the aggregate productivity increase and no obvious evidence in China substantiates the existence of the new channel of trade gains proposed by Melitz(2003).This paper，therefore，suggests that in order to achieve the improvement of aggregate industry productivity endogenously driven by export instead of technological progresses,the authority should strive for gradually eliminating current various unreasonable trade barriers，continuously facilitating the marketing system and cultivating an ambience for fair competition.

Heterogeneous firms；Aggregate productivity；Export trade； Trade gains

F752.62

A

1004-292X（2014）04-0072-08

2013-12-10

閆 斐（1982-），男，陜西延安人，博士研究生，研究方向：國際貿易與國際投資。