產權結構與市場績效

甄小鵬,甄藝凱

摘 要：把衡量行業市場績效的資產利潤率、凈資產利潤率以及銷售利潤率作為因變量，以國有企業產值占全行業產值比重以及民營企業產值占全行業產值比重作為自變量，并控制其他相關變量后建立相應的多元線性模型。利用2005—2007年的兩位數代碼分類的工業行業數據對多元線性模型作固定效應（fe）和隨機效應（re）估計，發現對工業行業而言，國有企業產值比重的增加會降低市場績效，但統計上不顯著，或者可稱為弱負相關；而民營企業產值比重對改善市場績效有著顯著的正效應。進一步的研究發現，在控制國有產值比重不變時增加民營產值比重要，遠比控制民營產值比重不變增加國有產值比重對市場績效的改善更有效。基本結論為對整個工業行業而言，國有產權具有負面的、降低資源配置效率的經濟效果，而民營經濟對整個行業而言有著更高的效率。

關鍵詞：產權結構；市場績效；面板數據；隨機效應

中圖分類號:F062.9文獻標志碼：A文章編號：1673-291X（2012）02-0009-05

引言

S-C-P分析范式（市場結構（Structure）—市場行為（Conduct）—市場績效（Performance）認為，市場結構通過市場行為可以影響市場績效。但在轉型中的中國，也許產權結構1是影響市場績效更為重要的變量。圍繞這個主題，經濟學家從不同的角度進行了實證分析。

Holz（2002）利用中國工業統計數據證實了政策性負擔對國有企業低績效的影響。但是，① Holz的研究沒有控制行業的因素，這可能對研究發現造成重大影響。由于國家產業政策以及歷史因素，國有企業在各個行業的比重可能存在差異，因此，國有工業企業更低的盈利能力可能是因為行業配置的影響和國家產業政策的影響。

郭海濤（2005）應用我國汽車業的數據做了簡單的OLS回歸后發現，國有企業的產權比重對產業績效有負效應。因為具體到汽車行業，又是截面回歸，難免在一般意義上缺乏說服力。

劉小玄（2003）應用1995年全國工業普查數據，以四位數代碼的產業分類為樣本點，做截面OLS回歸并控制了規模和集中度兩個變量后發現，國有產權結構對市場績效有明顯的負效應。方軍雄（2009）用1996—2004年的工業企業縱列數據做混合OLS后發現，國有企業的資金利潤率顯著低于非國有企業，而銷售利潤率卻相反，并且隨著市場化進程的加快，國有企業比非國有企業的資金利潤率差距加大，而銷售利潤率差距則不斷縮小，這說明在剔除政策性的影響因素之外，國有企業所具有的管理機制缺陷和管理水平也是導致其績效低下的原因。甄藝凱（2010）②應用2005—2007年的兩位數代碼的工業行業分類數據，控制了規模變量做混合OLS回歸發現，國有產權比重與市場績效成負相關關系，但系數并不顯著，而民營產權比重與市場績效成顯著的正相關關系。

以上3篇文獻，應用的都是工業行業的數據，樣本量足夠大，但所使用的都是最小二乘法（OLS），估計方法粗糙，難免在邏輯上不夠嚴謹，并降低了文章的說服力。本文仍然應用2005—2007年兩位數代碼分類的工業行業數據，因為是標準的面板數據（balanced panel data），將在估計方法上采用更為科學和嚴謹的固定效應估計和隨機效應估計（即考慮到不隨時間而變的因素）。在產業績效即因變量的設計上，本文除了采用常見的資產利潤率（ROA）外，還采用了凈資產利潤率（ROE），并應用銷售利潤率做了更有說服力的敏感性分析。除了控制規模變量外，本文還控制了諸如資產負債率、資產構成、銷售稅金率以及該行業是否屬于重工業和是否受政策保護的虛擬變量等有可能影響產業績效的變量。

最后發現，國有企業比重對產業績效有負效應，但在統計上不顯著，而民營產權比重對產業績效卻有著顯著的正效應。進一步的研究還發現，在控制國有產值比重不變時增加民營產值比重要遠比控制民營產值比重不變增加國有產值比重對市場績效的改善更有效。

一、理論框架與假設提出

哈佛學派在新古典價格理論的基礎上提出了經典的產業組織理論S-C-P分析范式，即認為，市場結構可以影響企業行為進而影響市場績效或產業績效（Performance）。圍繞這個理論假設中外經濟學家做了大量實證研究。但具體到當下的中國，產權結構因素對市場績效的影響不可忽略。

中國作為由計劃經濟向市場經濟轉型的國家，并沒有像前蘇聯、東歐各國在短期內迅速地私有化。國有企業改革在進入產權改革階段后，也沒有搞“一刀切”。這也就是說，在當下的中國，一個行業（尤其是壟斷競爭行業）出現了既有完全的國有企業又有家族式的民營企業，同時還有具有公有性質的集體經濟、外資經濟以及國有、集體、外資、民營經濟的混合經濟，整個產業的產權結構雜亂紛呈。同時，隨著國有企業改革的推進，尤其是股份制改革以來，民營、外資紛紛參股國企，整個產權格局又處在演變當中。

國有企業相比非國有企業具有更低的效率和效益。這一點在國內學界已成為不爭的事實。這方面的代表性觀點來自張維迎和林毅夫。①張維迎（1998，1999）認為，過多的委托代理環節以及所有者缺位、交織以高昂的監督費用，使得國有企業具有不同于非國有企業的激勵和約束機制。因此，改變我國國有企業的所有權被視為是轉變激勵機制進而提高企業經營績效的最根本方式。林毅夫（2002）卻認為，國有企業政策性負擔以及政策性負擔所導致的預算軟約束才是目前國有企業績效低下的根本原因。因此，一個直接的推論是國有企業相比其他產權形式的企業對市場績效的改善有負面作用。

劉小玄（2003）根據產權和市場結構還有中國作為轉型國家的重要特征認為，國有企業占主導的壟斷競爭市場和國有企業占主導地位的競爭市場上的國有企業一般性目標行為分別為追求收入最大化和費用支出最大化。這與追求利潤最大化的私營企業相比，必然會造成市場績效的低下和資源配置效率的損失。

甄藝凱（2009）認為，在國有企業主導的壟斷競爭市場上，國有企業的經營目標是追求收入最大化。把國有企業引入古諾雙寡頭模型，一家國有企業與一家民營企業在不同的目標約束下展開古諾競爭。博弈的均衡結果與兩家民營企業的古諾模型均衡結果相比較，發現國有企業的這種特殊的經營目標扭曲了資源配置從而造成社會福利的損失。

在以上觀點的基礎上，作出如下假設：在控制其他相關變量后，國有企業產權結構比重與整個產業的市場績效成負相關關系；反之，民營企業產權結構比重與市場績效成正相關關系。

二、計量模型與估計方法

1.變量設定

企業的盈利能力指標一方面反映企業本身的技術與管理水平，另一方面可以理解為一定的資本和勞動在該企業所發揮的效益。因此，綜合一個行業中所有企業的盈利能力指標（即用該行業內的總利潤與總資產或凈資產或主營業務收入相比），可以反映該行業的市場績效，即資源配置是否有效。本文的被解釋變量（dependant variables）有三個：資產利潤率（ROA）、凈資產利潤率或權益收益率（ROE）和銷售利潤率（Sprofit）。

資產利潤率=利潤總額/資產總額

凈資產利潤率=利潤總額/所有者權益

銷售利潤率=總利潤/主營業務收入②

本文的兩個重要解釋變量（independent variables）分別為衡量行業內國有企業產值比重和民營企業產值比重的propertys和propertyp。

國有企業產值比重=國有企業總產值/全行業工業總產值

民營企業產值比重=民營企業總產值/全行業工業總產值

另外，考慮到劉小玄（2003）、姚洋、章奇（2001）控制了規模變量，張軍、金煜（2005）控制了資產構成，Holz（2002）控制了流轉稅負擔，方軍雄（2009）控制了是否受國家政策保護的二值虛擬變量，本文逐一采納了這些控制變量，另外還控制了有可能影響行業利潤率的輕重工業二值虛擬變量，技術構成即人均資本變量。他們的計算方法分別為：

規模變量=ln（行業內大中型企業總資產/行業內大中型企業單位數）③

資產負債率=年末總負債/年末總資產

資產構成=年末流動資產總額/年末資產總額

銷售稅金率=主營業務稅金及附加/主營業務收入

人均資本=全部從業人員年平均人數/年末固定資產原價

屬于能源、原材料、基礎設施行業等受政府保護的行業，或者認為政府設置了較高的進入門檻的行業，=1，否則為0。屬于重工業行業，=1，否則為0。

2.計量模型與估計方法

本文假設市場績效與產權結構變量以及其它控制變量為線性關系。基本模型如下：

其中αit是不隨時間變化的因素，εit為觀測不到的因素。

以上9個模型可以分為3組：第一組（model1-model3），以國有產權比重作為自變量，其他三個衡量產業市場績效的變量作為因變量；第二組（model4-model6），以民營產權比重作為自變量；第三組（model7-model9）以國有產權比重和民營產權比重同時作為自變量，因變量仍然是衡量產業市場績效的三個不同的變量。

在第三組模型中把國有產值比重和民營產值比重同時放入要估計的模型中，仔細推敲后發現在邏輯上似乎有點解釋不通。因為在解釋多元線性模型系數的時候，總是假定其他變量不變，而現實中，對一個行業而言，國有企業的產值比重與民營企業的產值比重往往是此消彼長的關系，如“國進民退”或“國退民進”。但另外一方面，這樣做恰恰可以視為一個假象的思想實驗。多元回歸模型為此提供了便利，我們可以觀察到，在民營產值比重不變的情況下，國有企業產值比重的增加對行業市場績效的影響和在國有企業產值比重不變的情況下，民營產值比重對市場績效的影響。

由于是標準的面板數據（balanced panel data），采用固定效應（fe）和隨機效應（re）兩種方法對面板數據進行估計。做hausman 檢驗后發現，對于所有模型均無法拒絕原假設，即更傾向于接受隨機效應模型（re）。

在敏感性分析（sensitivity analysis）分析中，把銷售利潤率作為因變量，為我們從另外一個角度觀察產權結構變量對市場績效的影響提供了條件。預期的理想結果是與ROA和ROE模型相比，結論不會有大的改變。

三、數據

《中國統計年鑒》2006—2008報告了2005—2007年3年的數據。其中對工業行業按照兩位數代碼分類，共分為42個行業。除草制品業、電子設備制造業、機械制造業、其他采礦業缺少相應數據外，其他38個行業在“按行業分國有及非國有工業規模以上工業企業主要指標”、“按行業分大中型工業企業主要指標”、“按行業分國有及國有控股工業企業主要指標”、“按行業分私營工業企業主要指標”這幾個項目下，分別報告了行業利潤總額、年末資產總額、所有者權益、年末總負債、年末流動資產總額、年末固定資產總額、主營業務收入、主營業務稅金及附加、年末固定資產原價、全部從業人員年平均數、全行業工業總產值、行業內大中型企業總資產、大中型企業單位數、國有企業總產值、私營企業總產值。①通過這些數據，應用3.1中所介紹的變量計算方法，可以得到相應回歸所需的變量。

時間跨度是3年（2005—2007），每年的樣本點是按兩位數代碼分類的38個工業行業，總樣本個數一共114個（38×3），因此這是一個標準的面板數據（balanced panel data）。

計量模型中變量的統計特征描述見表1。

表1 變量的統計特征

四、結果

1.國有產權比重作為自變量①

表2model1和model2的隨機效應估計（re）

注：在表2中，括號內的數據為z統計值，*、**與***分別表示10%、5%與1%的統計顯著性。

我們最關注的國有產權比重（propertys）為負值，但并不顯著。相對于model1（資產負債率（ROA）作為因變量），model2（凈資產負債率（ROE）為因變量）中propertys系數絕對值更大，且更為顯著。這說明，平均而言，當我們控制了規模、資產構成、資產負債率、政府保護等因素后，工業行業中國有產權比重對行業的整體績效有弱的負效應，或者最起碼國有企業對市場績效沒有正效應。

2.民營產權比重作為自變量

表3 model4和model5的隨機效應估計（re）

注：在本表中，括號內的數據為z統計值，*、**與***分別表示10%、5%與1%的統計顯著性。

與4.1中的過程類似，只是把國有企業產值比重（propertys）換成了用民營企業產值比重（propertyp）。這樣做是因為我們更想知道控制了相同的變量后，民營產權比重對行業績效的影響。與理論部分的猜想相一致，當民營企業產值增加后，對產業的市場績效改善有明顯的促進作用。隨機效應估計的模型中，model4的民營企業產值比重的系數為0.24，而model5的民營企業產值比重的系數為0.345，且兩者都在1%的顯著水平下顯著。試著去解釋著兩個系數在統計上的含義，對工業行業中兩位數代碼分類的產業而言，當民營企業的產值比重每增加1個百分點，行業整體的資產利潤率和凈資產利潤率分別平均增加24和34.5個百分點。這個發現有些令人震驚，但并非在預料之外。對于市場績效的改善，民營企業比國有企業重要的多。

3.國有產權比重和民營產權比重同時作為自變量

表4 model7和model8的隨機效應估計（re）

.-+注：在表4中，括號內的數據為z統計值，*、**與***分別表示10%、5%與1%的統計顯著性。

與4.1和4.2中不同，這里把國有企業產值比重和民營企業產值比重同時作為自變量放入模型中。其含義和重要性在理論部分已有討論。（Hausman檢驗的結論與前面保持一致，都無法拒絕原假設，因而更傾向于接受隨機效應估計的模型。）

這一部分最明顯的變化是，對國有產值比重（prpertys）的系數而言，在控制了民營企業產值比重后，變化為正值，而且對ROA為因變量的模型還相當顯著，這與我們前面的結論似乎有點矛盾。實際上，這恰恰支持了前面的結論，即對改進市場績效而言，民營企業更重要。仔細觀察用隨機效應對model7與model8估計的系數，發現民營企業產值比重幾乎是國有產權比重的3倍（如ROE作因變量的模型分別為0.381和和0.108），且更顯著。這說明在控制國有產值比重不變時增加民營產值比重要遠比控制民營產值比重不變增加國有產值比重對市場績效的改善更有效。而在這個模型中，一個暗含的假定是資源總量是不變的，假定存在一個中央計劃者（social planner）以資源配置最優為目標，他將更傾向于安排私營產權的生產而非國有產權形式。

前面3組模型的一個共同點是，無論把國有產權比重作為自變量，還是把民營產權作為自變量或者兩者同時作為自變量，其中規模（scale）、資產負債率（lev）、資產構成（as）、銷售稅金率（ctax）、政策保護二值虛擬變量（shelterdum），均表現出統計上較高的顯著性。這說明對一個行業，它們對資產利潤率有較大的影響，控制這些變量對我們分析問題是有意義的。

4.敏感性分析（sensitivity analysis）

資產利潤率（ROA）和凈資產利潤率（ROE）被認為是度量市場績效的一個合理近似，一般對產業市場績效的實證檢驗都選用這兩個衡量指標。而銷售利潤率（Sprofit）與資產利潤率和凈資產利潤率在對市場績效的衡量上有著相同的意義，但在獲取指標的計算上又有很大的不同，前者側重于一定資產一段時間內實現的回報，后者則指一定的銷售收入所實現的回報。用銷售利潤率作為資產利潤率的一個合理替代重新進行5.1—5.3的工作，仍然會得到與前文大致相同的結論，這將從另一個角度證明前述結論的可靠性。

以國有產權比重作為解釋變量，分別作固定效應和隨機效應估計，結果見表5。

表5 model3的固定效應（fe）和隨機效應（re）估計

注：在表5中，第二（三）列括號內的數據為t（z）統計值，*、**與***分別表示10%、5%與1%的統計顯著性。

以民營產權比重作為解釋變量，分別作固定效應和隨機效應估計，結果見表6。

表6 model6的固定效應（fe）和隨機效應（re）估計

注：在表6中，第二（三）列括號內的數據為t（z）統計值，*、**與***分別表示10%、5%與1%的統計顯著性。

以國有產權比重和民營產權比重同時作為解釋變量，分別作固定效應和隨機效應估計，結果見表7。

表7model9的固定效應（fe）和隨機效應（re）估計

注：在表7中，第二（三）列括號內的數據為t（z）統計值，*、**與***分別表示10%、5%與1%的統計顯著性。

觀察表7的數據，可以發現與5.1-5.3中的估計系數相比幾乎沒有明顯的變化。國有產權比重單獨作為自變量其系數為負，但統計上不顯著；民營產值的系數統計上顯著為正；國有產值比重和民營產值比重同時作為自變量，則民營產值比重系數遠遠的超過國有產值比重系數，且統計上更為顯著。

五、結論

我們以2005—2007年的兩位數代碼分類的工業行業數據對多元回歸模型作固定效應（fe）和隨機效應（re）估計后，發現對工業行業而言，國有企業產值比重的增加會降低市場績效，但統計上不顯著，或者可稱為若負相關；而民營企業產值比重對改善市場績效有著顯著的正效應。進一步的研究發現，在控制國有產值比重不變時增加民營產值比重要遠比控制民營產值比重不變增加國有產值比重對市場績效的改善更有效。

因此，我們的基本結論為，對整個工業行業而言，國有產權具有負面的、降低資源配置效率的經濟效果，而民營經濟對整個行業而言有著更高的效率。

限于數據的缺乏，我們的研究僅著眼于工業行業中國有企業及規模以上的非國有企業 。上述發現是否存在于規模以下的非國有企業中，是否存在于其他所有制企業中（如三資企業），以及是否在農業、建筑業、第三產業中存在，依然是一個未解之謎，未來的研究可以對此問題進行深入的探討。

另外，由于收集數據的困難，我們所用的數據僅僅是兩位數代碼分類的工業行業數據，難免分類過粗從而影響實證結論。而較為理想的數據是四位數代碼分類的工業行業，或者更為理想的是行業內企業的數據。相信數據的改善將使實證更具吸引力，而計量結論也將更具說服力。

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[責任編輯 高惠琦]