商業規制、企業性質與生產率影響效應
——基于中國工業企業數據庫的實證研究

周良遇　金明偉

(中南財經政法大學 工商管理學院，湖北武漢430073)

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商業規制、企業性質與生產率影響效應
——基于中國工業企業數據庫的實證研究

周良遇金明偉

(中南財經政法大學 工商管理學院，湖北武漢430073)

商業規制是政府彌補市場機制缺陷的重要手段，它通過對企業經濟活動的直接干預影響著企業生產效率。本文借助內生增長模型分析了商業規制對企業生產率的影響，認為提高商業規制效率能促進企業生產率增長水平的提升。本文采用固定面板效應模型，研究了商業規制變化對企業全要素生產率的影響。實證結果表明，商業規制對于企業生產率的影響具有滯后效應，商業規制強度的變化在短期內與企業生產率的變動方向相反，而從長期來看兩者變動方向相同。商業規制政策的變化對不同所有制企業存在差異化影響，與民營企業相比，國有企業生產率的變化對于商業規制強度的變化更加敏感。

商業規制；全要素生產率；體制改革

一、引言

政府與市場之間的關系是一個經久不衰的經濟學話題，不同的經濟學流派對此有著不同的觀點。亞當·斯密認為自由市場、對私有產權的保護以及政府最小限度地參與經濟活動，將促使國家走向經濟繁榮，“看不見的手”將引導人們在與他人平等交易和競爭中獲取最大的利益。隨著凱恩斯主義的興起，20世紀50年代至20世紀70年代，世界各國政府對經濟活動的干預程度達到了空前的高度。到了20世紀末，隨著中央計劃經濟體制的終結以及新古典主義戰勝凱恩斯主義和“結構主義”，人們又開始重新審視政府與市場之間的關系[1]，這同樣也是多年來困擾我國經濟體制改革的一大難題。

商業規制是政府干預經濟活動的一種最直接的手段，現有關于商業規制的研究主要集中于宏觀層面，將其視作制度因素籠統地進行討論，而且對微觀經濟主體企業的生產率關注并不多。企業作為市場經濟活動的主體以及商業規制的主要對象，一個國家(地區)商業規制政策是否行之有效，企業層面的生產率數據也許更有說服力。鑒于現有研究的不足，本文專注于分析商業規制對于企業生產率的影響，在現有研究基礎上，利用企業微觀數據具體分析商業規制中行政審批效率、許可限制的嚴苛程度以及商業規制的公平性等因素對企業生產率的影響。同時將企業樣本按照所有制劃分，分為國有企業和非國有企業，分析商業規制政策的變化對不同所有制企業的影響是否一致，希望通過實證分析發現一些有益的政策性結論。

二、文獻回顧

商業規制(business regulation)是指政府通過審批、許可等手段對企業的進入和退出、價格、服務的數量和質量以及投資等商業活動行為加以限制。它是國家強制權力的運用[2]，對彌補市場機制的缺陷和維持經濟的平穩健康發展有著重要作用。植草益[3]認為商業規制是依照一定的規則對構成特定社會的個人和構成特定經濟的經濟主體的活動進行限制的行為。Viscusi[4]等認為商業規制主要是針對企業在價格、產量、進入與退出等方面的各種強制性行為。商業規制是彌補市場機制缺陷的一種不可或缺的制度安排。以諾斯為代表的新制度經濟學家認為制度對經濟增長起著重要甚至是決定性的作用。制度變遷、制度創新因素通過影響經濟增長要素的配置和效率的提高從而實現經濟的持續增長。生產率作為衡量經濟增長最主要的指標，在制度對資源配置效率的影響下，也隨之產生顯著變化[5]。陳富良[6]采用一般均衡的方法，分析了成本效益約束、利益集團博弈和規制沖突對規制效益的影響，指出規制對于經濟的效益可能是正，也可能為負，應該盡量追求正效益的規制均衡。Aghion P.[7]認為放松對進入和退出的關注促進生產率的增長。Scarpetta[8]利用OECD(Organization for Economic Cooperation and Development 簡稱經合組織)國家的數據分析了規制與生產率以及經濟增長之間的關系，認為規制與生產率存在此消彼長的關系。在中國經濟體制轉型過程中，商業規制的施行有效防止了由于市場失靈造成的資源配置低效率。但是隨著中國改革的深入推進，市場經濟體制的不斷完善，一些過去行之有效的規制政策在如今卻成為了阻礙發揮市場機制在配置資源中起決定性作用的“絆腳石”。如今，中國的經濟體制改革已進入深水區和攻堅期，如何推進與商業規制相關的改革，使之繼續發揮促進經濟發展的積極作用，這些問題使得我們有必要基于中國目前的社會經濟狀況對商業規制進行深入的研究。

生產率通常被解釋為總產出中不能由要素投入所解釋的“剩余”。Solow[9]主張以全要素生產率(TFP)來衡量生產過程中各種投入要素轉化為最終產出的總體效率。在眾多研究中TFP被用來衡量技術進步，但從生產率這個經濟概念的本質上來講，它還反映了物質生產的知識水平、管理技能、制度環境以及計算誤差等因素。對全要素生產率的估算存在多種方法，主要分為前沿和非前沿兩類，根據測算數據的類型可以分為宏觀方法和微觀方法，前者度量的是總量(國家/地區/產業)生產率，主要關注全要素生產率在經濟增長中的作用[10-11]；而后者則是針對企業的考量，從企業的生產決策本身入手。隨著近年來企業統計數據的完善，國內關于全要素生產率的研究正在由宏觀轉向微觀。國內學者從企業財務狀況、企業進入和退出行業的情況以及外部市場環境等方面[12-13]，對企業層面的全要素生產率進行了相關研究。

通過對現有文獻的回顧，可以看出對商業規制的研究大多采用的是定性研究和博弈論的分析方法，無法有效地揭示商業規制及其相關政策對企業生產率的具體影響。少量的實證研究多采用的是行業或省份數據，存在樣本不足、自由度較低的問題，造成計量模型估計不準確。而全要素生產率測算方式的改進，以及微觀統計數據的完善，為進一步的實證研究提供了基礎條件。因此，本文以企業層面的全要素生產率為因變量，利用經濟自由度指數中商業規制部分的相關數據來度量我國商業規制強度，系統分析商業規制對企業生產率的影響。

本文的研究貢獻在于：(1)利用經濟自由度指數，對商業規制進行定量研究。關于商業規制和相關改革政策的現有研究大多為定性研究，本文利用經濟自由度指數及其分項指標，結合企業全要素生產率，嘗試對此問題進行定量分析。(2)利用企業層面數據，分析經濟體制改革帶來的商業規制強度的變化對不同所有制企業帶來的差異性影響。

三、理論分析

(一)商業規制對生產率的影響

各個國家和地區針對商業活動主體的不同特質，商業規制的內容與方式也各不相同。企業作為經濟活動的主體，在中國經濟體制改革的不同階段，受到制度等多方面的影響，表現出不同特性。總體而言，在過去十幾年經濟體制轉軌時期，一方面由于政府下放權力，積極改善外部環境，發揮市場機制在資源配置中的基礎性作用，激發了企業活力，提高了生產效率；另一方面，由于市場機制的不健全和國有企業自身存在的體制混亂、決策不科學、缺乏監管機制等問題，對企業健康發展形成了巨大阻礙。在體制轉型時期，由于傳統的經濟體制收縮了對市場主體的控制，強調發揮市場機制的作用，但是新的經濟體制的不健全、市場機制的不完善導致企業活動的“失衡”。企業出現擴張沖動、投資膨脹、追求短期利潤等行為，表現出明顯的過渡性和不成熟性。企業在產業進入退出、價格、兼并、壟斷、競爭等方面呈現出無序狀態；在價格、會計等方面存在不規范現象；企業不注意生產經營活動帶來的負外部效應，造成了大量的環境和質量問題。針對這些問題，中國政府通過準入規制、價格規制等方式，在不正當競爭、信息不對稱、消費者保護、外部性等方面，對企業經濟行為進行干預。現有研究和實踐表明，商業規制主要通過以下兩個方面對企業生產率產生影響。

1.促成合理的市場結構

經濟學認為完全競爭市場是最有效率的市場結構，市場機制能夠最有效的發揮作用，壟斷則會降低經濟效率。市場競爭會導致生產規模擴大、產業集聚和集中，進而在市場力量的作用下一些行業和領域會自發形成壟斷勢力。因此市場經濟條件下，商業規制干預經濟活動的第一個明確目的就是反壟斷。通過制定反壟斷的法律法規，維護市場的良好競爭狀態。在一些自然壟斷行業中，由于資源稀缺性和規模經濟效應等因素，維持壟斷可以在技術經濟上達到更高效率，因此商業規制通過抑制準入規制來形成和維持壟斷，另一方面為防止自然壟斷下的企業自由決策帶來負的外部效應，通過價格規制等方式來抑制過度壟斷，保證適度競爭。

2.創造良好的商業環境

新制度經濟學認為，制度以及制度變遷對企業生產率有著決定性的影響。政治關聯作為一種非正式的企業治理機制，通過對企業生產過程中資源配置的影響，直接地影響著企業生產率。政治關聯是指由于企業高級管理人員，在政府機構曾經任職或與相關政府人員有著良好的私人關系，使得企業在辦理相關審批事項時付出較少的時間或資金成本等。商業規制通過對依靠政治關聯來獲取政策偏向和隱性資源進行限制，以及對商業活動中出現的賄賂、侵權等不正當競爭行為的行政控制，協調企業間的各種關系，提供促成和調整集聚企業和公共機構之間的各種聯系機制，提高企業間的合作效率，為企業創造公平的競爭的商業環境。

(二)商業規制對生產率的影響機理

為了反映商業規制對TFP的影響，根據P.Romer[14]等人建立的內生增長模型，將商業規制納入模型中。為了便于模型描述，仍以技術水平代表企業全要素生產率。

P.Romer等人的模型考察了一個擁有產品生產部門和技術研發部門的封閉經濟系統，模型中包括四個變量：勞動(L)、資本(K)、技術(A)和產出(Y)。模型中的時間為連續的，并且勞動和資本存量中分別有aL和aK的比例用于研發部門。在此基礎上，本文增加一個進行商業規制的部門，對市場經濟活動進行規制，維持經濟平穩健康運行，并且不斷進行探索研究活動，以提高商業規制效率(用R表示)。考慮到商業規制對經濟活動的作用，將其視作一種制度要素，由于制度要素是非競爭性的，因此產品生產部門、技術研發部門和商業規制部門都使用全部的制度要素。為了滿足商業規制部門對經濟活動的干預和對新規制政策的研究，勞動和資本中分別有bL和bK的部分用于該部門。因此用于生產部門的勞動力和資本存量的比例分別為1-aL-bL和1-aK-bK，其中aL、aK、bL、bK都是外生的，并且保持不變。函數形式限定為柯布—道格拉斯函數(CD函數)形式，于是時刻t生產的產出量為

Y(t)=[(1-aK-bK)K(t)]α[A(t)R(t)

(1-aL-bL)L(t)]1-α

(1)

根據羅默等人對于模型的設定，新知識的生產取決于在現有商業規制條件下，用于研究的資本和勞動的數量以及技術水平。于是可得

R(t)]γA(t)θB>0，β≥0,γ≥0

(2)

其中B為轉換參數，θ用以刻畫現有知識存量對研發成功率的影響。

假設儲蓄率s是外生不變的，為簡單起見，設折舊率為零。于是有

(3)

人口增長率n也是外生不變的，并且不考慮人口增長率可能為負的情況。因此

(4)

依據現實情況，商業規制效率的提高是源于在現有規制制度基礎上，對實際經濟活動的分析和研究，這種效率提升存在路徑依賴，并且規制部門對于商業規制政策的研究效率也是外生給定的。從時間序列的角度看，對商業規制政策的研究以及新的商業規制政策的實施可能是一個離散的過程，比如中國在經濟體制改革不同階段所施行的各種規制措施。為了研究處理方便，我們假定對商業規制的研究是一個動態的、連續的過程。因此

(5)

依照羅默等人的模型，假設A、K和L的初始水平都是已知的且嚴格為正。

根據以上對模型的完整描述，依據羅默等人的研究框架，本文進一步分析商業規制對全要素生產率(模型中以技術進步A代替)的影響機理。

首先，根據式(2)可以得到A的增長率gA為

R(t)γL(t)γA(t)θ-1

(6)

對上式兩端取對數并對時間求導即可得到gA增長率的表達式

(7)

在上式兩端同乘以gA(t)可得

(θ-1)gA(t)2

(8)

(9)

羅默為分析經濟增長的相關問題，將θ+β的值分為小于1、等于1和大于1三種情況進行討論。基于本文研究需要，只研究θ+β小于1的情形。

四、模型構建、變量說明和數據來源

(一)模型構建

本文采用面板數據模型研究商業規制對企業全要素生產率的影響，具體模型設定如下

TFPi,t=α+β1regulationi+β2χi,t+λi+εi,t

(1)

式中被解釋變量TAFPi,t為第i年t企業的全要素生產率，解釋變量regulationi為商業規制，χi,t為控制變量，λi為不隨時間變化的企業個體特征，εi,t為隨機擾動項。

解釋變量商業規制(regulationi)表示商業規制強度，即政府通過商業規制干預經濟活動的程度。考慮到企業生產經營的實際情況，對于商業規制政策的調整和外部環境的變化，企業往往需要時間來制訂應對策略，這個反應時間的長短則根據企業各自情況而定，因此企業全要素生產率的變化相對于商業規制強度的變化可能存在時間上的延遲，即企業全要素生產率的提高可能源于前一期、前兩期、甚至于前三期的商業規制強度的變化。為了觀察這種延遲效應，本文采用有限分布滯后模型，在回歸模型(1)中加入商業規制強度的滯后一期、滯后二期和滯后三期項。

控制變量control參考現有研究，本文引入以下控制變量：企業規模，為企業總資產的自然對數，記為size；市場份額share，為企業銷售額占所在行業總銷售額的比例；企業代理成本cost，為企業管理費用與年度銷售額的比例[15]；固定資產比例Fixas，為企業固定資產與總資產之比；企業盈利能力Profit，等于企業銷售額除以總資產[16]。

(二)主要指標的度量

1.全要素生產率的測算

測算全要素生產率的方法有很多種，通過對各種方法的梳理與分析，魯曉東和連玉君認為半參數方法——Olley-Pakes法(簡稱OP法)和Levinsohn and Petrin法(簡稱LP法)，可以較好地處理樣本數據相互決定偏差所引起的內生性問題和樣本選擇偏差所引起的偏差問題，適合用來估算企業層面的全要素生產率[17-19]。

OP方法采用投資作為TFP的代理變量，分兩步計算資本、勞動在生產函數中的比重。首先估算勞動在生產函數中的比重，得出不考察資本的OLS擬合殘差，然后再以OLS擬合殘差為因變量，采用高階多項式把資本及投資作為自變量，估算出資本的系數。最后嵌入Probit模型測算出的企業生存概率，作為額外自變量放入回歸中，通過索羅殘值法得到TFP。

LP方法與OP方法類似，同樣是通過兩階段估計勞動、資本和中間投入的系數。首先使用資本和中間投入高階多項式逼近，采用OLS方法估計勞動的系數，然后利用勞動系數估計資本和中間投入的系數，最后得出TFP的估計值。本文將OP法計算的TFP作為計量檢驗的主要因變量，以LP法技術的TFP作為穩健性檢驗的因變量。

2.商業規制的度量

本文對商業規制的度量主要依據弗雷澤研究所(Fraser Institute)公布的《世界經濟自由度報告》，以經濟自由度指數中商業規制(Business regulation)指數為衡量標準，數值越低表示商業規制強度越高，并從以下六個方面具體考察其對企業全要素生產率的影響。

(1)行政要求(Administrative requirements)。從企業的角度來考量，在商業活動中遵循政府制定的關于許可、法規、報告等的相關要求，是否會給企業帶來沉重的負擔。度量指標分為1(嚴重負擔)到7(沒有負擔)級，得分越高說明企業所在國家(地區)的行政要求越寬松。

(2)組織(企業)成本(Bureaucracy costs)。組織成本通過估算企業在面對這些規制時所需要付出的時間成本、沉沒成本、機會成本等，從企業成本的角度，來評價企業所在國家(地區)政府關于產品(服務質量)，能源和其他與企業經濟活動相關的法規(外部環境法規)的嚴苛程度。將法規的嚴苛程度由弱到強分為1(不嚴或不存在)到7(世界上最嚴格)級，得分低的國家(地區)說明較少使用嚴格的法律法規的方式來干預企業的商業行為。

(3)創業限制(Starting a business)。創業限制衡量的是注冊成立一家新公司所需要花費的時間和資金。一個國家(地區)創業所需要的時間越長，所需要花費的資金越多，那么其在創業限制上的評分就越低。評分由低到高分為10個層次。

(4)額外支付/賄賂/偏袒(Extra payments/bribes/favoritism)。這個指標主要用來衡量一個國家(地區)在商業規制執行中的公平公正性。具體從以下三個方面考量：第一，企業是否需要通過額外支付或賄賂來獲得進出口許可證、公共投資項目合同、基礎設施便利、有利的司法判決等。衡量標準由低到高分為1(經常發生)到7(從不發生)個層次。第二，為影響政府政策、法規和管制而進行的行賄行為是否會對企業造成影響。衡量標準由低到高分為1(有顯著的負面影響)到7(沒有任何影響)個層次。最后，政府在制定商業規制政策時，是否偏向于對于與政府有較強政治關聯的企業或個人。度量指標同樣由低到高分為1(始終偏袒)到7(從不偏袒)個層次。

(5)許可限制(Licensing restrictions)。通過估算企業為獲得政府的某項許可所需要花費的時間和資金成本，來衡量企業所在國家(地區)商業規制在行政許可方面的管制是否嚴苛。企業花費的時間和資金越多，則評分越低，最低為1最高為10。

(6)遵稅成本(Cost of tax compliance)。該指標主要從在繳納各種稅收時所需要的花費的時間來衡量政府部門的行政效率，時間越長則表示行政效率越低，評分最低為1最高為10。所有變量定義如表1所示。

表1　變量定義

(三)數據來源

本文使用的企業層面數據來自1999年至2009年中國工業企業數據庫，這是目前可以獲得的最全面的企業微觀統計數據。根據謝千里、魯曉東、連玉君等的做法，對數據庫中的數據做如下處理：一是剔除了遺漏變量的樣本，如工業總產值、固定資產、從業人員為0的樣本；二是剔除了企業規模較小的樣本。為消除異常值的影響，對所有連續變量在1%和99%分位數上做Winsorize處理。為客觀反映資本和勞動對于經濟增長的貢獻，對所有名義變量以1998年為基期實際值，使用企業所在地區工業生產者出廠價格指數對工業增加值進行平減，對固定資本存量利用固定資產投資價格指數平減[20,21]。平減指數來源于“中經網統計數據庫”。

關于商業規制的數據來源于加拿大弗雷澤研究所發布的2000年至2009年《經濟自由度指數》中關于中國大陸的相關數據。商業規制分項指標中的行政要求、組織(企業)成本和額外支付/賄賂/偏袒三項數據來源于世界經濟論壇發布的《全球競爭力報告》(World Economic Forum, Global Competitiveness Report)。創業限制、許可限制和遵稅成本的數據來源于世界銀行的《Doing Business》。

(四)主要變量的描述

表2列出了本文主要變量的描述性統計。包括各個變量的觀測數量、均值、標準差及最大最小值。

表2　主要變量的描述性統計

表3列出了商業規制歷年的變化趨勢。

表3　歷年變化趨勢

為了直觀清晰地看到各個變量的年度變化趨勢，將商業規制量歷年的數據繪制成以下圖形。圖1顯示了商業規制的變化趨勢，結合中國經濟體制改革的實際情況，1992年我國市場化改革開始，政府逐漸減少了對經濟的干預，強調市場在配置資源中的基礎性作用，但是由于市場機制體制的不健全，導致了過度競爭、壟斷等不利于經濟健康發展的現象出現。從1999年開始，中國進入經濟轉型期，國家加強了宏觀調控力度，加強了對壟斷行業、高污染、高能耗行業的規制，因此從1999年至2005年，商業規制強度不斷增加，雖然在2003年商業規制強度出現了短暫的波動，但從圖1來看，曲線在1999年至2005年總體上呈下降趨勢。隨著經濟體制改革的不斷深入，特別是在黨的十六大和十六屆三中全會之后，我國市場經濟體系的不斷完善，更加強調市場機制在配置資源中的決定性作用，從而使政府對于商業活動的干預逐漸減小。由于經濟政策往往具有一定的滯后效應，因此商業規制指數從2005年才開始逐年增長，2005年至2010年曲線整體呈上升趨勢。

圖1　商業規制歷年變化趨勢

企業全要素生產率作為本文的關鍵變量，為了分析其差異性和動態變化特征，本文采用核密度估計法考察了其動態演進過程，對各年份企業全要素生產率的均值、中位數和峰值進行了計算。結果如圖2和表4所示。

圖2　全要素生產率(OP法)核密度分布

1998—2009年的核密度函數存在逐漸向右偏移的趨勢，企業TFP中位數以及均值也逐漸增加，說明企業TFP 水平在此期間一直處于增長階段。從各年企業TFP 的峰值可以看出，企業TFP 的差距逐漸縮小，分布由發散趨于收斂。

表4　全要素生產率描述性統計

五、實證分析

(一)回歸分析

根據對模型(1)的hausman檢驗結果，適合選用固定效應模型，因此本節采用固定效應模型分析在控制企業規模、市場份額、企業代理成本、固定資產比例、企業盈利能力以及時間固定效應的條件下，商業規制強度對企業全要素生產率的影響。各項檢驗結果及回歸系數見表5。

表5　商業規制強度和企業全要素生產率的檢驗結果

注：括號內為標準誤。***、**、*分別代表1%、5%、10%顯著性水平。下表同。

資料來源：作者基于stata軟件估計。

表5中的(1)到(3)列分別表示商業規制強度當期對企業全要素生產率的影響以及滯后一期對全要素生產率的影響和滯后二期對全要素生產率的影響。從第一列可以看出，在控制了相關變量并且不考慮滯后性的情況下，商業規制強度的系數為-0.227，且在1%水平上顯著，說明當商業規制強度降低時，企業全要素生產率水平會下降。造成這種結果的原因可能是由于企業在現實經營生產活動中，商業規制強度降低，部分規制政策發生變化，企業為適應變化需要，投入人力物力對外部環境進行研究，并相應調整企業戰略和各種資源在各部門之間的配置，從而導致了企業全要素生產率的降低。第二列中加入了商業規制強度的一期滯后變量，商業規制當期的回歸系數變為0.224，在1%水平上顯著，而商業規制滯后一期回歸系數為-0.310，并且在1%水平上顯著。說明商業規制滯后一期對企業生產率的影響(1)列中商業規制當期對企業生產率的影響類似，而對當期的生產率水平有顯著的促進作用，即上一期商業規制強度降低將會導致下一期企業生產率的提升。第三列中加入了商業規制強度滯后二期變量，商業規制當期系數變為0.094在5%水平上顯著，商業規制滯后一期回歸系數為0.179，在1%水平上顯著，而滯后二期的其回歸系數為-0.466，在1%水平上顯著。結合實際情況，可以給出這樣一種解釋，即當商業規制強度或政府對企業經濟活動的干預程度“持續性”降低時，企業在外部環境變化的影響下，當期生產率水平會下降；而在下一時期中，隨著企業調整的結束，商業規制的正面效果的逐步體現出來，企業生產率水平隨之上升，在接下來的第二個時期中企業生產率水平仍然會隨著商業規制強度的下降而上升，但是從回歸系數的顯著性來看(在5%水平上顯著)，商業規制強度的降低對于提升企業生產率的效果就不如上一期那么明顯，反之亦然。

(二)穩健性檢驗

在基準回歸分析中，本文得到的結論是商業規制強度滯后一期對企業全要素生產率的影響最為明顯，商業規制強度減弱在短期會降低企業生產率水平，而從長期來看會促進生產率水平的提升。為了檢驗此結論的穩健性，我們將解釋變量用經濟自由度指數代替，記作lnfree。經濟自由度指數通常用來衡量政府對經濟的干涉程度，自由度指數越低說明政府對經濟活動的干涉程度越高。數據來源于《華爾街日報》和美國傳統基金會發布的年度《經濟自由度指數》報告。對于被解釋變量，我們使用LP方法估算的全要素生產率代替原有的OP方法得到的估算值。從回歸系數以及各項系數的顯著性水平上來看，與基準回歸中的結果相似，說明結論較為穩健。檢驗結果如表7所示。

表7　穩健性檢驗

(三)商業規制各項指標的回歸分析

由于籠統地分析商業規制強度對企業生產率的影響很難得出一些有益的政策性結論，因此我們根據《經濟自由度指數》所提出的六項指標，分項研究其對生產力的影響。根據基準回歸中關于商業規制強度對企業生產率影響的分析，本文認為選擇各項指標的滯后一期作為解釋變量最為合適，各項的回歸結果在表8中給出。為了觀察商業規制對不同所有制企業生產率影響的差異，在這一部分的研究中我們將企業樣本根據所有制分組，分為總體、國有和民營三個組。

表8　商業規制分項指標對企業生產率的一期滯后影響

行政要求的回歸系數在三個樣本組中都是顯著為正，說明行政要求的放寬對于企業生產率的提升有著積極作用。國有企業的回歸系數為0.526，在1%水平上顯著，而民營企業的回歸系數為0.167，在5%水平上顯著。說明國有企業對“行政要求”方面的變化更加敏感。企業的負擔，可以有效地提升國有企業的生產率，而這對于民營企業的影響不如國有企業這般顯著。組織成本在三個分組中的系數都顯著為正，說明不同所有制企業應對相關行政規章制度時付出的時間成本、沉沒成本、機會成本等對生產率的影響是一致的。進一步來看，國有企業的回歸系為0.216，在1%水平上顯著。同等程度的組織成本變化，對國有企業生產率的影響比對非國有企業更大，而且高于整體平均水平。創業限制的各項回歸系數均顯著為正，而且各組之間沒有顯著差別。這說明寬松的創業環境有益于企業生產率的提高。額外支付/賄賂這一項的各個回歸系數均顯著為正，通過額外支付或賄賂來逃避商業規制，降低獲得許可、通過審批等的各項成本，從而會提升企業的生產效率*關于這一項的檢驗結果，參照現有關于腐敗對與企業生產率影響的研究[22]，用解釋變量的當期數據對生產率進行回歸發現。整體樣本、國有企業和非國有企業的當期回歸系數分別為-0.577(0.033)，-0.637(0.057)和-0.410(0.041)，都在1%水平上顯著(括號內為回歸系數標準誤)。解釋變量當期回歸結果表明，腐敗有利于提高企業效率，這與Lui,Egger,Winner[23,24]等人的研究結論相似。而滯后一期的結果則與之相反，表明企業額外支付的增加會降低企業的生產效率。Claesens和Laeven[25]認為腐敗扭曲了企業的資產配置，降低了創新動力，阻礙了企業成長。因此認為短期內企業通過額外支付或賄賂來逃避商業規制，降低獲得許可、通過審批等的各項成本，從而會提升企業的生產效率，但是從長期來看，腐敗會導致企業生產的低效率。。許可限制在總體樣本和非國有企業樣本中的回歸系數并不顯著，在國有企業樣本中為-1.186，在1%水平上顯著。這一項的回歸結果與現實情況不太吻合，可能源于測量誤差或其它因素的影響，有待進行進一步的檢驗。遵稅成本在各組中的當期回歸系數顯著為負，說明政府的行政效率越高，越能促進企業生產率的提升。

六、結論及政策建議

商業規制對企業生產率存在怎樣的影響？研究表明：(1)商業規制對于企業生產率的影響具有滯后效應，即商業規制強度降低，企業生產率水平在短期內會隨之下降，而從長期來看，企業生產率水平會隨著商業規制強度降低而提升。考慮到商業規制對生產率影響的滯后性，政府在規制政策制定和實施上應該具有一致性和連貫性。在涉及商業規制的相關改革方面，由于某些領域存在“改小不改大”、“改虛不改實”、橫向不同步、縱向不銜接等問題，影響了相關改革的整體效果，短期內沒能體現出改革對經濟發展的積極作用。因此，相關的改革工作應當更加兼顧微觀經濟主體的短期利益和長期利益，避免由于短期利益受損而挫傷其參與改革的積極性。(2)商業規制中政府的行政審批效率以及廉潔、公平、公正的市場環境都與企業生產率有著顯著正向影響。因此，政府應當總結推廣上海“自貿區”關于外商投資的管理經驗，加快推進“負面清單”管理模式的改革試點工作，在更廣的范圍和領域內實施權力清單、責任清單和負面清單制度。(3)商業規制政策的變化對不同所有制企業存在差異化影響，與民營企業相比，國有企業生產率的變化對于商業規制強度的變化更加敏感。為了給不同所有制企業創造一個公平的競爭環境，政府需要加快推進構建統一的市場準入制度，消除行政壟斷造成的所有制差異，從制度上規避尋租腐敗對企業生產率帶來的影響。

[1]項衛星，李宏瑾.經濟自由與經濟增長：來自各國的證據[J].南開經濟研究，2009(5)：3-25.

[2][美]喬治.J.施蒂格勒.潘振民譯.產業組織和政府管制[M].北京：上海三聯書店上海人民出版社，1988.

[3]植草益.朱紹文譯.微觀規制經濟學[M].北京:中國發展出版社,1992.

[4]Viscusi W K, Vermon J M, Harrington J E. Economics of Regulation and Antitrust[M]. New York:The MIT Press,1995.

[5]余林徽，陸毅.結構經濟制度對我國企業生產率的影響[J].經濟學(季刊)，2013(10):127-150.

[6]AGHION P, BLUNDELL R, GRIFFITH R. Entry and Productivity Growth:Evidence from Microlevel Panel Data[J].Journal of the European Economic Association, 2004(2):265-274.

[7]Scarpetta N, Nicoletti G. Regulation, Productivity and Growth:OECD Evidence[J]. Economic Policy, 2003,18(36):9-72.

[8]陳富良，萬衛紅.企業行為與政府規制[M].北京：經濟管理出版社,2001.

[9]Samuelon, Paul A, Solow, et al. Analytical Aspects of Anti-Inflation Policy[J].American Economic Review ,1960(5):177-194.

[10]張軍．資本形成、工業化與經濟增長：中國的轉軌特征[J]．經濟研究，2002(6)：3-13.

[11]郭慶旺，賈俊雪.中國全要素生產率的估算：1979—2004[J]．經濟研究，2005(6)：51-60．

[12]Chen M, Guariglia A. Internal Financial Constraints and Firm Productivity in China[J]. Journal of Comparative Economics,2013,(4),1123-1140

[13]李玉紅，王皓，鄭玉歆.企業演化：中國工業生產率增長的重要途徑[J]．經濟研究，2008,(6)：12-.

[14]David Romer. 吳化斌，龔關譯. 高級宏觀經濟學[M].上海：上海財經大學出版社,2014.

[15]李壽喜．產權、代理成本和代理效率[J]．經濟研究，2007(1)：102-113．

[16]孔東民，代昀昊，李陽．政策沖擊、市場環境與國企生產效率：現狀、趨勢與發展[J].管理世界,2014(8)：4-17.

[17]Levinsohn J, Petrin A, Poi B, Production Function Estimation in Stata Using Inputs to Control for Unobservables[J]. Stata Journal, 2003(2),113-123.

[18]Olley S, Pakes A. The Dynamics Of Productivity in the Telecommunications Equipment Industry[J]. Econmetrica,1996(6),1263-1297.

[19]謝千里，羅斯基，張軼凡．中國工業生產率的增長與收斂[J]．經濟學(季刊)，2008(4)：809-826.

[20]魯曉東，連玉君. 中國工業企業全要素生產率估計：1999—2007[J]. 經濟學(季刊)，2012(1)，521-558.

[21]聶輝華，張彧，中國地區腐敗對企業全要素生產率的影響[J].科技與經濟，2014(5)：37-48.

[22]Lui,Francis.An Equilibrium Queuing Model of Bribery[J].Journal of Political Economy,1985,93(4):760-781.

[23]Egger, Peter, Winner, et al. Evidence on Corruption as an Incentive for Foreign Direct Investment[J].European Journal of Political Economy,2005,21(4):32-52.

[24]Claessens ,Stijn, Laeven L.Financial Development,Property Rights,and Growth[J].Journal of Finance,2003,58(6):2401-2436.

責任編輯廖筠

The Impact of Business Regulation on the Productivity of Enterprises——An Empirical Study Based on the Database of Chinese Industrial Enterprises

ZHOU Liang-yu, JIN Ming-wei

(School of Business and Administration of Zhongnan University of Economics and Law, Hubei 430073, China)

Business regulation is an important means to make up for the defects of market mechanism, and it influences the production efficiency of enterprises through direct intervention on the economic activities of enterprises. This paper analyzes the impact of business regulation on the productivity of enterprises by the endogenous growth model, and considers that improving the efficiency of commercial regulation can promote the growth of productivity. In the empirical research, we use the fixed panel effect model to analyze the impact of business regulation on the total factor productivity of enterprises. Empirical results show that the impact of business regulation on enterprise productivity has lagged effect. In the short time, Changes in the intensity of business regulation is opposite to the direction of the change of enterprise productivity, but in the long run they have the same direction. Relaxing the administrative regulation, improving the efficiency of administrative examination and approval, and reducing the cost of enterprise management approval can effectively improve the enterprise productivity. The changes of business rules and regulations have different effects on different ownership enterprises. Compared with private enterprises, the changes in the productivity of state-owned enterprises are more sensitive to the changes of the intensity of the business regulation.

business regulation; total factor productivity; economic system reform

2015-12-27

2015年教育部人文社會科學研究規劃青年基金項目(15YJC630133)；中南財經政法大學博士生科研創新項目(2015B1002)

周良遇，男，中南財經政法大學工商管理學院博士生,主要從事企業制度研究；金明偉，男，中南財經政法大學教授，博士生導師, 主要從事企業制度與企業成長研究。

F272

A

1005-1007(2016)05-0015-12