營商環境與企業產品質量升級
——基于腐敗視角的分析

辛大楞 辛立國

(1.山東師范大學 經濟學院，山東 濟南 250014； 2.山東大學 管理學院，山東 濟南 250100)

一、引言

腐敗會禁錮經濟發展的活力，增加企業的生產成本，進而減少企業的潛在收益，抑制企業的產品質量升級。而反腐敗則可以有效減少經濟體中的“設租”“尋租”等行為，通過營造公平競爭的商業環境，降低企業的運營成本和經營風險，從而激發市場交易主體的創新活力。有鑒于此，學者圍繞腐敗對企業產品質量升級的影響開展了大量研究。然而，已有文獻集中于探討腐敗對企業創新投入或研發(R&D)投入，以及企業增長的影響。眾所周知，對于企業而言，產品質量升級的最直接成效便是獲取一系列的相關科技成果，如國際質量認證(如ISO9001)等，企業正是憑借這些科技成果來獲取相應的高額收益。既然腐敗對企業創新存在重要影響，而產品質量升級又是企業創新活動的重要組成部分，那么腐敗對產品質量升級的影響又如何呢？進一步地，如果腐敗會影響企業的產品質量升級，那么這種影響對不同類型的企業而言是否存在差異呢？從現有文獻來看，針對上述問題的研究仍然較少。更進一步，立足中國國情，分析腐敗對不同類型企業產品質量升級的影響，或者說腐敗對企業產品質量升級的非對稱影響則更少。李后建等(2015)雖與上述主題高度相關，但他們分析的是腐敗對企業創新產出(用企業引入新的產品或服務銷售額占總銷售額的比重來衡量)的影響。Paunov(2016)利用企業層面數據探究了腐敗對企業創新的影響，但是所選樣本中并不包含中國。綜上可知，當前研究腐敗對中國企業產品質量升級影響的文獻很少，而關于腐敗對中國企業產品質量升級的非對稱影響的細致考察更為鮮見。

鑒于上述分析，本文采用世界銀行2012年發布的中國1136家制造業企業數據，并通過多種計量模型，從腐敗的視角實證檢驗營商環境對企業產品質量升級(即獲取國際質量認證)的影響。本文嘗試在以下方面有所突破：首先，基于腐敗的視角，本文分析了營商環境對中國企業產品質量升級的非對稱影響，而已有學者多關注于腐敗對國家或者企業創新投入或研發投入等創新活動的直接影響；其次，本文從國際質量認證密集度和企業規模兩個維度分析了腐敗對中國企業產品質量升級的非對稱影響；再者，在估計方法上，本文使用線性概率模型(LPM)分析了腐敗對企業產品質量升級的影響，而在穩健性檢驗部分，又使用Probit模型和Logit模型重新進行了估計；最后，本文分別通過控制企業層面、行業層面以及城市層面等一系列衡量營商環境的因素，對模型進行了多次估計，得出的結論更加可靠。

二、文獻評述

營商環境與企業產品質量升級之間的關系一直是國內外學者重點關注的議題之一。然而，直接分析營商環境對企業產品質量升級影響的研究還較少，學者主要考察了企業出口行為或者政府行為等因素對企業產品質量升級的影響。譬如，Manova et al.(2012)指出最成功的出口商會使用高質量的中間品來生產高質量的最終商品。李秀芳等(2013)、張洋(2017)使用微觀企業層面數據進行的實證研究發現，政府補貼顯著提高了中國制造業企業出口產品的質量。王永進等(2014)采用合并后的《中國海關貿易數據庫》和《中國工業企業數據庫》進行的實證研究顯示，企業生產率、企業是否獲得政府補貼、企業研發投入、營業時間以及企業面臨的信貸約束程度對企業產品質量升級具有顯著影響。張杰(2015)的研究表明，融資約束和中國企業出口產品質量之間呈倒U型關系，且這種影響會因企業所有制的不同而不同。許和連等(2016)則發現，最低工資標準顯著降低了企業出口產品質量，而且這種抑制作用在不同行業、不同地區和不同所有制結構企業上存在很大差異。余淼杰等(2016)發現，司法質量和出口產品質量顯著正相關。Ludema et al.(2016)使用美國企業層面的數據分析了關稅傳導及其他一些企業層面的因素(如生產率等)對企業產品質量的影響。

同樣，直接研究腐敗對企業產品質量升級影響的文獻也不多。學者們重點考察了腐敗對企業生產率、創新或企業增長的影響，所得結論并不一致。部分研究發現腐敗會抑制企業生產率或創新的增長。具體而言，腐敗可以通過增加企業的運營成本，減少企業從產品質量升級(如通過創新獲取專利或國際質量認證)中獲得的潛在收益，從而抑制企業生產率的增長(Paunov，2016)。Beck et al.(2005)使用54個國家4000多家企業數據進行的實證研究表明，腐敗會對企業的增長產生負面影響。Fisman et al.(2007)選取烏干達企業層面數據進行的實證研究顯示，隨著腐敗程度的提高，企業的銷售收入增長率將顯著下降。De Rosa et al.(2010)的研究表明，腐敗水平的提高會顯著降低企業的全要素生產率，而且在腐敗盛行和法律環境較差的國家，賄賂對企業全要素生產率的影響更嚴重。Ayygari et al.(2014)發現，相比規模較大的企業，規模較小的企業支付的賄賂更多。進一步地，創新型企業更多是腐敗行為的受害者。范允奇等(2014)基于中國2000—2009年高技術產業的省際面板數據，研究發現，腐敗對技術創新效率(采用DEA-Malmquist指數來測度)具有負面影響。黨力等(2015)認為，反腐敗促進了企業創新。企業產品質量升級是企業創新的重要環節，反腐敗對創新存在正面影響，也就意味著腐敗會抑制企業的產品質量升級。

然而，也有部分學者發現腐敗程度的提高對企業生產率或企業創新具有正向促進作用。Vial et al.(2010)對印度尼西亞企業的研究顯示，腐敗對廠商生產率增長的影響顯著為正；Wang et al.(2012)也發現，腐敗促進了企業的增長；黃玖立等(2013)的研究表明，腐敗活動越多，企業獲得的政府訂單和國有企業訂單也越多。此外，一些學者還發現腐敗與企業創新或企業增長之間呈非線性關系(李后建，2013)。李后建等(2015)的研究表明，腐敗活動與企業創新之間存在倒U型或非線性關系，即一定程度的腐敗有利于創新，但跨越門檻值之后，隨著腐敗程度的提高，企業的創新行為將受到抑制；趙穎(2015)發現，腐敗顯著地促進了企業的銷售額增速和利潤增速，而且隨著企業規模擴大，賄賂行為獲得的經濟收益也在逐漸上升，但是當企業的賄賂超過一定數額時，伴隨賄賂規模的繼續上升，企業收益開始逐步下降。

總體來看，以往學者較為細致地分析了營商環境各個因素對企業產品質量的影響以及腐敗活動對企業生產率、企業創新或企業增長的影響。然而，針對腐敗對企業產品質量升級影響的研究還較少，分析腐敗對不同類型企業(如企業規模不一、企業對國際質量認證的需求不同等)影響的文獻則更少。有鑒于此，本研究從腐敗的視角實證檢驗營商環境對中國企業產品質量升級的影響。進一步地，還實證分析了腐敗對不同規模企業以及處于不同國際質量認證密集度的行業內企業產品質量升級的非對稱影響。需要指出的是，Paunov(2016)雖與本文類似，但他們的研究樣本中并沒有包含中國的企業數據。立足中國實際，深入探究腐敗對不同類型企業產品質量升級的影響，更具理論及現實意義。

三、研究設計

(一)模型設定

為從腐敗的視角實證檢驗營商環境對國際質量認證密集度不同的企業產品質量升級的影響，本文綜合已有研究的做法，將計量模型設定如下：

其中，i表示個體，即企業；j為企業所處的行業；c為企業所在的城市。關于企業產品質量升級，已有研究一般通過在調查問卷中設置相關問題加以衡量，如孔偉杰(2012)、才國偉等(2015)使用企業是否進行產品升級、企業所屬行業是否有所轉換、產品技術含量是否提高等多個維度進行度量。不同于此，本文采用企業是否持有國際質量認證來衡量企業產品質量升級。顯然，對于任一企業而言，如果持有國際質量認證，則表示企業的產品質量有了很大提升，從而也就意味著企業的產品質量實現了升級。趙昌文等(2013)也指出商標和品牌建設對企業的經營轉型具有重要作用。在方程中，被解釋變量Certification，即國際認可的質量認證，是一個二元離散選擇變量，其取值為1(企業具有國際質量認證，如ISO 9000或14000，或HACCP等)或者0(企業不具有國際質量認證)。α為方程的常數項。Intensity用于衡量j行業國際質量認證的密集使用程度。Corruption用來衡量城市c的腐敗程度。之所以從城市層面衡量腐敗程度，是為了避免實證研究時可能存在的內生性問題。由于企業層面的腐敗程度在方程中很可能是一個內生變量，所以本文參考Rajan et al.(1998)的做法，從地區層面衡量腐敗程度，以避免潛在的內生性問題。關于企業所處的營商環境，本文主要從三個方面進行衡量，分別是企業層面、行業層面和城市層面。具體而言，變量集合Firm包含衡量企業特征的一系列因素，變量集合Industry包含衡量行業特征的一些因素，而變量集合City則包含衡量企業所在城市特征的一系列因素。ε為隨機誤差項。

進一步地，為檢驗腐敗對不同規模的企業產品質量升級的影響，本文又對下述方程進行了估計：

其中，Size為企業規模，交互項Intensityj×Corruptionc×Sizeijc顯示了腐敗對不同規模企業產品質量升級的差異化影響。

此外，在估計方法的選擇上，參照以往研究的做法，本文主要使用線性概率模型(LPM)對上述方程進行估計。而在穩健性分析部分，則采用Probit模型和Logit模型對上述方程重新進行估計。

(二)相關變量說明

1.企業層面變量

(1)Productivity，企業的勞動生產率，用企業的銷售收入與企業的全部就業人員之比來衡量。Fryges et al.(2008)指出人均銷售收入與企業的勞動生產率高度相關。因此，本文也沿用這種做法，在實證分析時取其對數形式。(2)Size，企業規模，用企業的全部就業人員總數來表示，取其對數形式。(3)Small,如果企業的全部就業人數小于等于19，那么該變量取值為1，否則為0。(4)Medium，如果企業的全部就業人數大于等于20，小于等于99，那么該變量取值為1，否則為0。(5)Large，如果企業的全部就業人數大于等于100，那么該變量取值為1，否則為0。(6)Age，企業經營時間的對數值。其中，企業經營時間用問卷調查的時間與企業成立時間的差額表示。(7)Credit，企業信貸約束程度。世界銀行將企業進入金融市場的難易程度分為沒有障礙、障礙較低、中等程度的障礙、主要障礙和嚴重障礙五個等級，并分別賦值為0、1、2、3、4。本文將這一指標直接引入實證分析中以衡量企業的信貸約束程度。顯然，Credit取值越大，表明企業面臨的信貸約束程度越高。(8)Technology，如果企業使用了由外資企業許可的技術，那么該變量取值為1，否則為0。(9)Fowner，如果外資占企業注冊資本的份額大于等于40%，那么該變量取值為1，否則為0。(10)Government，如果政府或國有資本占企業注冊資本的份額大于0，那么該變量取值為1，否則為0。(11)Web，如果企業使用自己的因特網主頁，那么該變量取值為1，否則為0。

2.行業層面變量

(1)Intensity，國際質量認證密集度，用行業內擁有國際質量認證的企業占行業內總企業數的比重來表示。該比重越大，表明這個行業內的企業對國際質量認證的需求越高；反之則越小。(2)HCI，人力資本密集度，衡量行業內企業人力資本的密集程度，用行業的平均工資占總的制造業平均工資的比重來表示。(3)PCI，物質資本密集度，衡量行業內企業物質資本的密集程度，用企業的固定資產形成總值占工業增加值的比重來表示。(4)Tangibility，資產的有形性，衡量行業內企業的資產有形性程度，用企業的凈資產、廠房和設備占企業總賬面價值的比重來表示。

3.城市層面變量

(1)Corruption，地區腐敗程度。與Fan et al.(2009)和Paunov(2016)的做法類似，對于地區腐敗程度的衡量，本文使用本地區內為開展正常的生產經營活動而支付了一個非正式禮物或非正式費用的企業數量占地區內總企業數的比重來衡量。這里的生產經營活動包括很多方面，如海關、稅收、營業執照、管制以及政府的服務等。(2)GDPPC，地區人均GDP，衡量地區的經濟發展水平。(3)Edu，地區的教育水平，用該地區在校大學生人數占總人口的比重表示。(4)FDI，地區吸引外資的能力，用該地區吸引的外資總額占地區生產總值的比重來表示。

(三)數據來源

本研究所用數據的主要來源及相應處理方式具體如下：

首先，企業數據來源于世界銀行2012年發布的對中國企業進行的一項關于企業運營環境的問卷調查。調查期間為2011年12月至2013年2月，涉及北京、上海、南京等25個大中型城市[注]25個城市包括合肥、北京、廣州、深圳、佛山、東莞、武漢、成都、濟南、青島、煙臺、石家莊、唐山、鄭州、洛陽、上海、杭州、寧波、溫州、沈陽、大連、南京、無錫、蘇州以及南通。。此次問卷調研共涉及2848家企業，其中私營企業2700家，國有企業148家。總體來看，按照ISIC Rev. 3.1的分類標準，樣本主要涵蓋制造業(如食品、煙草、紡織、造紙、化工產品、電子、運輸機器等)和服務業(如批發和零售、建筑服務、酒店服務、運輸服務、IT行業等)。鑒于本研究主要分析腐敗對制造業企業產品質量升級的影響，所以在實證分析時刪除了服務業企業樣本，只保留制造業企業，大約1727家。進一步，我們又對樣本進行了一系列處理，剔除了主要變量信息缺失以及存在異常值的企業。同時，對于100%為國有資本的企業，由于世界銀行在調查時只統計了這部分企業是屬于制造業還是服務業，而沒有具體細分它們所屬的制造業行業，所以也予以刪除。最終，剩余的有效樣本共包含11個行業[注]11個行業包括食品、紡織業、服裝、化學制品、塑料橡膠、非金屬礦物制品業、堿性金屬、金屬制品業、機械設備、電子工業以及運輸機器業。、1136家制造業企業。

其次，行業層面的數據來源于兩部分。一部分，Intensity指標的數據來源于Paunov(2016)，其在分析腐敗對48個發展中國家和新興市場經濟體國家企業創新活動的影響時，采用世界銀行在2006—2011年間對這些國家的總體調研數據計算得出按行業劃分的持有國際質量認證的企業占行業內總樣本的比例。中國屬于發展中國家和新興市場國家，所以一定程度上該指標對中國也是適用的。本文直接引用Paunov(2016)中的國際質量認證密集度來進行實證分析。各行業的國際質量認證密集度差別很大，如電子行業的質量認證密集度最高，為0.499；服裝行業的質量認證密集度最低，僅為0.111。另一部分，HCI、PCI和Tangibility等數據來源于Braun(2003)，其根據Compustat數據庫統計的美國在1986—1995年的上市公司數據計算得出各行業的HCI、PCI和Tangibility等多項指標。鑒于美國是世界上最發達以及金融體系最復雜的經濟體之一，利用美國企業數據計算得出的這些指標，可以更好地反映企業的人力資本密集度、物質資本密集度和資本的有形性等。

最后，城市層面的變量，如地區的人均GDP(GDPPC)、FDI以及受教育水平(Edu)等，這部分數據來源于2011年的《中國城市統計年鑒》。世界銀行進行調研的時間為2011年12月至2013年2月，但調研時涵蓋了企業2010年財政年度的信息。因此，相關城市層面變量的數據也以2010年為基準。

(四)主要變量的描述性統計

表1列示了主要變量的描述性統計結果。從中可見，各變量在樣本中差異很大。如：Corruption×Intensity指標的最大值為0.2321，最小值為0；Productivity的最大值為17.1085，最小值為8.9115；行業指標HCI的最大值為1.4080，最小值為0.5017；城市指標FDI的最大值為0.1322，最小值為0.0041。樣本的多樣性有助于確保本文后續實證分析有效開展。

表1 描述性統計

四、實證結果分析

(一)腐敗對不同國際質量認證密集度的企業產品質量升級的影響

表2報告了基本的估計結果。其中，模型1僅簡要分析了腐敗和國際質量認證密集度的交互項與企業是否擁有國際質量認證的關系，而沒有控制其他變量。從模型1中可以看到，腐敗對于那些需要密集使用國際質量認證的行業內企業來說負面影響更大，即隨著腐敗程度的增加，那些需要密集使用國際質量認證的行業內企業獲取國際質量認證的可能性下降的越多，而且這種影響在1%的水平上顯著。模型2、模型3和模型4分別是加入企業層面因素、行業層面因素和城市層面因素之后重新估計所得的結果。這三個模型與模型1得到的結果是一致的，腐敗仍然顯著地負面影響密集使用國際質量認證的行業內企業的產品質量升級。這與多數結論較為一致，但與李后建等(2015)的研究結果存在分歧，他們的研究顯示，賄賂等腐敗活動與企業創新之間存在倒U型關系。導致結論差異的原因很多，比如：衡量腐敗的指標不一樣，李后建等(2015)是從企業的視角對腐敗進行衡量，而本文為減少內生性則是從地區層面對腐敗進行衡量；李后建等(2015)采用近三年內企業是否引入新產品或服務，以及2010年內企業引入的新產品或服務銷售額占年度銷售總額的百分比來衡量企業創新，而本文則采用企業是否具有國際承認的質量認證來衡量產品質量升級程度。

表2 腐敗、國際質量認證密集度與企業產品質量升級

注：括號內為經過異方差調整后的穩健標準誤；***、**和*分別表示在1%、5%和10%的水平上顯著。下同。

此外，從模型2的估計結果中還可以看到，隨著企業生產率的提高、企業規模的擴大以及企業使用自己的因特網主頁，企業擁有國際質量認證的可能性也在逐漸增加。這與孔偉杰(2012)的研究結論類似，其也發現企業規模對企業轉型升級具有明顯的正向促進作用。Fowner的系數為正，且在10%的水平上顯著，即外資資本的進入將顯著提升企業持有國際質量認證的概率。進一步地，如果政府或國有資本占企業注冊資本的比例大于0，那么企業持有國際質量的概率也會顯著提高。從模型2的估計結果來看，企業的運營時間和企業是否使用外資許可技術對企業是否持有國際質量認證的影響雖然為正，但不顯著。信貸約束也會阻礙企業持有國際質量認證，但這種影響不顯著。加入行業層面和城市層面的因素后，上述估計結果并沒有發生改變，如模型3和模型4所示。從中可見，腐敗對需要密集使用國際質量認證的行業內企業產品質量升級的負面影響仍然更大。企業生產率、企業規模、企業使用自己的因特網主頁、企業外資占比超過40%以及政府國有資本占注冊資本的比例大于0等變量的系數均顯著為正。企業運營時間和企業使用外資許可的技術對企業擁有國際質量認證具有正向作用，信貸約束的系數為負，但上述系數均不顯著。

從行業層面來看，根據模型3，人力資本密集度越高及資產有形性越低的行業內企業，越有可能獲得國際質量認證。物質資本密集度對企業獲得國際質量認證的影響并不顯著。從城市層面來看，如模型4，地區人均GDP和吸引的FDI對企業獲取國際質量認證的影響也不顯著，而地區教育水平的增加則顯著提高了企業獲得國際質量認證的概率。這說明地區教育水平的增加，明顯提高了地區內企業的創新水平，從而對企業獲取國際質量認證產生積極影響。

模型5和模型6匯報了腐敗對企業持有國際質量認證的影響。模型5中只控制了企業層面的因素，模型6中則加入了行業和城市層面的因素。根據模型5和模型6，地區腐敗程度的提高顯著降低了企業獲取國際質量認證的概率，其他變量的影響則與前述實證結果類似。

綜上，表2中各模型的實證結果顯示，腐敗程度的提高對那些國際質量認證密集度比較高的行業內企業產品質量升級的負面影響更大，而且這種影響非常顯著，這與Ayygari et al.(2014)和Panuov(2016)的研究結論類似。企業生產率、企業規模、使用自己的因特網主頁、外資資本占企業注冊資本的比重大于40%、國有資本占企業注冊資本的比重大于0、人力資本密集度以及教育水平等因素均會顯著提高企業獲得國際質量認證的概率，資本有形性的提高則顯著降低了企業獲得國際質量認證的概率，其他因素的影響不顯著。

(二)腐敗對不同規模企業產品質量升級的影響

上文主要分析了腐敗對不同國際質量認證密集度的行業內企業產品質量升級的非對稱影響。那么，腐敗對不同規模企業產品質量升級的影響又如何呢？本文使用線性概率模型(LPM)對此進行分析，結果如表3所示。模型1中只控制了腐敗與國際質量認證密集度的交互項(Corruption×Intensity)和腐敗、國際質量認證密集度以及企業規模三者的交互項(Corruption×Intensity×Size)。基本估計結果顯示，交互項腐敗與國際質量認證密集度(Corruption×Intensity)的系數仍為負，而且非常顯著。也就是說，腐敗對于企業產品質量升級具有顯著的負向影響，而那些需要密集使用國際質量認證的行業內企業所受的影響更大。這與前面得到的結論相呼應。交互項Corruption×Intensity×Size的系數為正，而且也非常顯著。因此，針對規模不同的企業，腐敗的影響也不同。

進一步，在模型2、模型3和模型4中分別加入企業自身的因素、行業層面因素和城市層面因素之后，重新對方程進行估計。在模型2、模型3和模型4中，與模型1得到的結論是一致的，交互項Corruption×Intensity的系數為負，交互項Corruption×Intensity×Size的系數仍然為正，且都非常顯著。因此，腐敗對不同規模企業產品質量升級的負面影響是不同的。

其他控制變量與表2中各個模型所得到的實證結果基本一致。生產率越高、規模越大的企業，擁有國際質量認證的可能性越大。使用自己的因特網主頁，有助于企業更好地提升在國內與國際市場的知名度，所以也會增加企業獲得國際質量認證的概率。對于有政府參與的企業來說，其獲得國際質量認證的概率也會大大提升，Government的系數為正且非常顯著。從模型3和模型4中還可以看出，人力資本密集度較高的行業內企業獲取國際質量認證的可能性也會大大增加，而資本有形性的提高則會降低企業獲取國際質量認證的概率。同時，由模型4可知，受教育水平的增加，會提高該地區的創新能力，所以該地區企業獲取國際質量認證的概率也會顯著增加。其他變量的影響則不顯著。

表3 腐敗、企業規模與企業產品質量升級

總之，由表3可得，腐敗對不同規模企業獲取國際質量認證的影響是不一樣的。其他變量對企業獲得國際質量認證的影響雖然存在差異，但與表2所得結論基本一致。

在表3的各模型中，Size指標主要使用企業全部就業人員總數的對數值來衡量。為豐富本文的研究結論，參考Beck et al.(2005)的做法，我們重新對企業進行了分類并生成三個新的衡量企業規模的虛擬變量，然后再次估計。三個虛擬變量分別是規模較大的企業(Large)、中型企業(Medium)和規模較小的企業(Small)。基本的估計結果見表4。模型1中，Corruption×Intensity×Small的系數為-6.8039，且在1%的水平上顯著；Corruption×Intensity×Medium的系數也是負值，為-2.4270，且在1%的水平上顯著；Corruption×Intensity×Large的系數為正，但不顯著。總體來看，腐敗對規模較小的企業獲取國際質量認證的負面影響最大(其交互項前面的負值最小)，中等企業次之，規模較大的企業最小。這與表3中各模型所得結論是一致的。模型2中加入企業層面的因素后重新進行了分析，可以看到，此時三個交互項的系數均為負，而且仍然是規模較小的企業系數值最小，中等企業次之，規模較大的企業最大。然而，僅有規模較小企業和中等企業的系數顯著，規模較大企業的交互項Corruption×Intensity×Large系數并不顯著。可以認為，企業的規模越小，腐敗對它們獲取國際質量認證的負面影響越大。模型3和模型4分別是放入衡量營商環境的行業特征和企業所在地特征后，重新對方程進行的估計，結果仍顯示腐敗對規模較小企業產品質量升級的負面影響最大。因而，企業規模越小，腐敗對其獲取國際質量認證的負面影響越大。綜上所述，重新劃分企業的規模，并依次加入企業、行業和地區層面的信息后，最終的估計結果仍然顯示隨著企業規模的減小，腐敗對它們獲取國際質量認證的負面影響逐漸擴大。由此可以得出，腐敗對企業產品質量升級具有非對稱影響，這種影響隨企業對國際質量認證的需求和企業規模大小的不同而不同。

表4 腐敗、不同企業規模與企業產品質量升級

注：考慮到多重共線性問題，沒有將交互項Corruption×Intensity放入模型中。

五、穩健性分析

前已論及，本文使用線性概率模型(LPM)對腐敗的非對稱影響進行了估計。但是，線性概率模型也不可避免地存在一定缺陷，如擬合的概率值很可能落在0～1之外、所有自變量的偏效應是相同的，以及線性概率模型通常存在一定的異方差性。因此，為得到更加穩健的結果，本文采用Probit模型和Logit模型重新估計，結果見表5、表6、表7、表8和表9。

表5中的各個模型主要分析了腐敗對不同國際質量認證密集度的行業內企業產品質量升級的影響。模型1、模型2和模型3是使用Probit模型進行的估計。模型1主要控制了企業自身的因素，模型2和模型3則分別加入了行業和城市層面的影響因素。不難發現，三個模型所得到的結論基本一致，交互項Corruption×Intensity的系數均為負，且都非常顯著。即行業的國際質量認證密集度很高時，隨著腐敗程度的增加，這些行業內的企業在獲得國際質量認證時受到的負面影響將增大。同時，各個企業層面的變量對企業獲取國際質量認證的影響在三個模型中基本一致。即隨著企業生產率的提高、企業規模的擴大，以及企業使用自己的因特網主頁，企業獲取國際質量認證的可能性也會顯著增加。如果企業得到政府或國家資本的注入，則也有助于提高它們獲取國際質量認證的概率。其他各變量的影響并不顯著。模型4、模型5和模型6是使用Logit模型進行的估計。從結果來看，腐敗對不同國際質量認證密集度企業產品質量升級的影響仍然是非對稱的。行業的國際質量認證的密集度越高，腐敗對此行業內企業產品質量升級的負面影響也越大。同時，企業生產率、企業規模、企業使用自己的因特網主頁以及國家或政府資本占注冊資本的比例大于0等，都會提高企業獲取國際質量認證的概率，促進產品質量升級。

表5 Probit模型和Logit模型下的腐敗、國際質量認證密集度與企業產品質量升級

注：Probit模型和Logit模型所使用的分布函數不同，其參數的估計值并不直接可比，所以需分別計算二者的邊際效應，然后再進行比較。篇幅有限，感興趣的讀者可向作者郵件索取。以下類似。

此外，出口企業和非出口企業對國際質量認證的需求程度不一，可能導致腐敗對產品質量升級的影響有所不同。因此，本文將樣本分為出口企業和非出口企業之后，使用Probit模型和Logit模型重新估計腐敗對國際質量認證密集度不同的企業的影響。根據表6中Probit模型所示，在控制企業層面因素、行業層面因素和城市層面因素后，無論是出口企業還是非出口企業，Corruption×Intensity的系數仍然為負，而且非常顯著。因此，腐敗對國際質量認證密集度較高的行業內企業產品質量升級的負面影響更大。使用Logit模型進行的估計，所得結論是一樣的。

表6 出口和非出口企業的腐敗、國際質量認證密集度與企業產品質量升級

表7列示了腐敗對不同規模企業產品質量升級的影響，其中企業規模采用該企業銷售額的對數值衡量。模型1是使用Probit模型進行估計的結果，腐敗對不同國際質量認證密集度的行業內企業產品質量升級的負面影響是非對稱的，而且非常顯著。企業的國際質量認證密集度越高，腐敗對企業產品質量升級的負面影響越大。交互項Corruption×Intensity×Size的系數顯著為正，因此，較之大企業，腐敗對規模較小企業的負面影響更大。模型2和模型3中分別加入行業層面因素和城市層面因素后，交互項的系數并未發生太大變化。而且，在模型1、模型2和模型3中，各企業層面的因素對企業獲取國際質量認證的影響是類似的，Productivity、Size、Web和Government的系數均顯著為正，其他變量的影響不顯著。使用Logit模型，重新對上述方程進行估計，模型4、模型5和模型6中匯報了結果。從中可見，腐敗對不同規模企業產品質量升級的負面影響仍然是非對稱的，各個企業、行業和城市層面的因素對企業產品質量升級的影響與之前結論一致。

表7 Probit模型和Logit模型下的腐敗、企業規模與企業產品質量升級

再次將企業規模按照一定的標準劃分為Small、Medium和Large，并采用Probit模型和Logit模型重新對方程進行估計，基本結果見表8。

表8 Probit模型和Logit模型下的腐敗、不同企業規模與企業產品質量升級

表8中，前三個模型列示的是Probit模型估計的結果，后三個模型列示的是Logit模型估計的結果。模型1中，Corruption×Intensity×Small、Corruption×Intensity×Medium和Corruption×Intensity×Large的系數均為負，且都非常顯著。但是，Corruption×Intensity×Small的系數值最小，Corruption×Intensity×Medium的系數值次之，Corruption×Intensity×Large的系數值最大。這也再次說明，腐敗對不同規模企業產品質量升級的負面影響不一樣。企業規模越小，腐敗對其產品質量升級的負面影響越大。加入行業層面因素和城市層面因素后，得到的估計結果與之前的基本一致。Logit模型下，模型4、模型5和模型6與前述三個模型的結論也類似。

表9匯報了將企業分成出口企業和非出口企業，并采用Probit模型和Logit模型重新估計后得到的結果。從中可以看到，在Probit模型下，腐敗對不同規模的出口企業和非出口企業的影響存在差異。Probit模型下出口企業的樣本估計結果顯示，Corruption×Intensity×Small的系數為負，且非常顯著；Corruption×Intensity×Medium的系數也顯著為負，但要比Corruption×Intensity×Small的系數值大；Corruption×Intensity×Large的系數為負，但不顯著。因此，腐敗對規模較小的出口企業獲取國際質量認證的負面影響更大。Probit模型下使用非出口企業樣本估計得到的結果以及使用Logit模型對出口企業樣本和非出口企業樣本估計得到的結果，也與之前的結論一致。這再次證實，隨著腐敗程度的增加，企業規模越小，腐敗對它們獲取國際質量認證的負面影響越大。

表9 出口和非出口企業的腐敗、不同企業規模與企業產品質量升級

綜上，使用Probit模型和Logit模型，并將樣本區分為出口企業和非出口企業之后進行的穩健性檢驗表明，本文結論是穩健的。

六、結論與政策啟示

本文通過采用世界銀行2012年發布的關于中國制造業企業調查的1136家企業數據，基于腐敗的視角實證檢驗了營商環境對企業產品質量升級的非對稱影響。結果表明：腐敗顯著地降低了企業獲取國際質量認證的概率，進而阻礙了企業的產品質量升級，但這種負面影響是非對稱的；對于處在國際質量認證密集度比較高的行業內企業來說，其受到的負面影響更大；對于規模較小的企業來說，腐敗對它們的負面影響要比對規模較大的企業高很多；從企業層面來看，企業生產率、企業規模、企業使用自己的因特網主頁以及國有資本參與到企業的注冊資本中等因素，對企業產品質量升級均存在顯著的促進作用；從行業層面來看，人力資本密集度的增加會提高企業獲得國際質量認證的可能性，而企業資本有形性的提高則具有相反作用；從城市層面來看，教育水平的提高會顯著提升企業獲得國際質量認證的概率。

總之，腐敗對中國企業產品質量升級具有顯著的負面影響，尤其是那些規模較小、密集使用國際質量認證的企業受到的負面影響更大。這也從另一個視角為中國的反腐敗活動提供了經驗支持。對于企業來說，應進一步處理好政府與市場的關系，不斷提高自身的創新能力，優化組織管理結構。從政府視角來看，政府需建立更加健全的反腐機制，完善監督體制，簡政放權，并通過構建良好的政企關系為企業的產品質量升級提供健康的運營環境。鑒于國際質量認證密集度較高的行業內企業和中小企業受腐敗的負面影響更大，這也就要求政府還需適當給予此類企業合理的政策及資金支持，協助其提高產品質量升級的能力，從而更好地助推新時代中國制造業的轉型升級。