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产业政策和竞争

来源于 《比较》 2016年第1期 出版日期 2016年02月01日
可以听文章啦!
菲利普·阿吉翁 蔡婧 马赛厄斯·德瓦特里庞 杜罗莎 安·哈里森 帕特里克·勒格罗

3.实证分析和结果

  在本节中,我们采用两种方法来分析产业政策和竞争的互补性。首先,我们检验“在竞争性更强的行业里,引入产业政策更有可能导致更好的结果”这个假设。不同于“挑选赢家”的方法,这一方法认为政府应该选择竞争本来已经很激烈的部门实施产业政策。其背后的直观认识是,要使政府的支持措施更有效,就应该在有竞争且无共谋的部门中实施;其次,选定了部门之后,我们来探讨在该部门内的诸多企业之间配置支持政策的最优策略。简而言之,第一种方法着眼于不同部门之间的差异,第二种方法着眼于在一个特定部门内配置产业政策支持措施的最佳方式。

  3.1估计方法

  为了运用检验推论1的第一种方法,我们估计了竞争和补贴的相关性,在年度—城市层面上考察更强的相关性系数是否提升了企业绩效。为了估计第t年城市r的补贴是否偏向更有竞争性的部门,本文估计了城市r和部门j在产业—城市层面的初始竞争程度和当前时期t的补贴的相关性:  

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  所有产业政策都随时间发生变化,因此我们得到的中国不同地区不同干预方式与初始竞争水平之间的相关性也随时间而发生变化。随之,本文进一步探讨当期补贴和初始竞争之间是否存在更高的相关性(即Ωrt, subsidy)以及这种相关性是否与对应部门更好的绩效之间存在关联。例如,如果上海在2003年的绝大部分补贴都被用于溢价较低的部门,只有很少补贴被用于支持溢价较高的部门,甚至没有补贴, 那么上海在2003年对应的这个相关性系数就接近于1。

  同样,我们引入变量 Ωrt, interest 和Ωrt, tax, 其中:

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  关税是唯一不因地区而异的产业政策工具,但关税政策的变量Ω仍因地点和年份而有所不同,因为各产业部门的构成不同,并且各地区竞争程度也有所不同。因此,我们可以用关税代替补贴,用初始竞争程度和当期关税之间的相关性替代初始竞争和补贴之间的相关性,从而计算出另一个Ω变量。在城市层面,样本期内的城市初始竞争程度和当期关税之间的相关性应该是严格外生的,因为竞争水平是已定的,并且关税的设定是国家层面的,而非城市层面的。本文最终采用的相关性测度指标被定义为:  

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  最终,我们得到四个随地点和时间而改变的不同相关性系数。这些Ω变量测度的是一个城市将更多竞争性部门纳入政策对象的范围,这些部门既定的竞争程度可以通过初期的勒纳指数

  ①如前所述,勒纳指数被定义为营业利润减去资本成本后与销售额的比值。它是产品市场竞争的倒数。计算得到。在计算我们的竞争测度指标时,我们首先计算出产业层面的运营利润、 资金成本和销售额。在完全竞争的情况下,不存在高于资本成本的超额利润。因此,勒纳指数应该等于零,竞争测试指标的值应等于1。竞争测试指标值为1表示完全竞争,而如果小于1表明存在一定程度的市场支配力。

  我们的第二个目标是确定哪种方式在某一给定部门内配置产业政策支持措施是最有效率的。我们在经验上的主要挑战是把握如下思想:以维持或者促进竞争的方式来配置面向具体企业的政策支持。我们首先考虑把产业政策支持的部门分散性作为衡量竞争程度的一个指标。我们把赫芬达尔指数(Herfindahl Index)来作为部门分散性的(反向)测度指标,并用某给定部门中每个企业获得的支持相对于配置给该部门的总支持的占比来表示。由此,我们得出集中度的测度指标值,表示为Herf_subsidy,其中的补贴是给定的:  

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  任何公司获得的税收减免量i,简单来说等于该公司获得税收减免资格后节省的税收数量。在我们分析的样本期内,企业所得税税率的变化在15%—33%之间。因此,税收减免的数值等于利润乘以税率再减去实际缴纳的税收,另外还加上豁免增值税(通常为增加值的17%)所带来的税收节省。如果一个企业面对的法定税率为20%,那么我们计算税收减免就是利润乘以20%与实际缴纳税款之间的差额。选择法定税率(即最高33%的税率相对于较低的税率),计算所得的结果是稳健的。

  同样,对于标准的赫芬达尔指数来说,如果数值较小就表明该部门的补贴或税收减免政策覆盖的范围较广,或者说一项政策支持在该部门里是更平等地(维护竞争)跨企业配置的。继而,本文用1-Herf _subsidy来表示税收减免或补贴的部门分散程度。我们把1-Herf_subsidy称为CompHerf_subsidy,把1-Herf_tax称为CompHerf_tax。一个部门内的补贴越分散表明政策鼓励这个特定部门内更多的企业进行创新,因此,我们认为这个变量和生产率的回归系数为正值。

  通过类似的处理方法,本文也为贷款计算了一个类似的指标。因为很难知道低息贷款的占比,我们按部门和年份确定利息支付的平均利率。 我们计算的部门支持程度是部门平均利率和可支付较低利率的企业实付利率之间的差额。在某种程度上,如果一个特定部门和地区的企业无法获得资本,我们认为有补贴的利息支付的分布就会比较集中。

  如果我们把企业层面的全要素生产率和上述的部门分散性测试指标直接进行回归估计,无疑会存在潜在的内生性问题。举例来说,如果政府在配置政策支持的过程中青睐更成功的大型企业,那么在一个行业里得到较多税收减免和补贴比重的企业也可能表现出较高的全要素生产率。这种情况的存在将导致我们高估国家支持和企业业绩之间的关系。类似的可能性也存在于一种相反的情况中,如果政府倾向于支持较弱的企业,那么系数很可能出现低估的情况。

  为了解决政策工具的潜在内生性问题,我们分别计算每个企业获得的政策支持并剔除企业自身的产业支持(补贴、税收减免、利息支付),以此来估计我们的赫芬达尔指数。这意味着在计算1-Herf_subsidy时,我们在分子和分母上同时剔除企业 i 的补贴。对于 Herf_tax 和 Herf_interest的倒数,我们做同样的处理。 因此,这一行业层面的赫芬达尔指数外生于企业i的业绩。

  把Ωs和赫芬达尔指数结合起来, 我们可以得出一个新的估量公式。其中,Ωs测度的是地方层面的部门定向支持和初始竞争之间的关系,赫芬达尔指数衡量的是产业政策的分散性。在如下新的公式里,m表明了产业政策的类型:  

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  其中,Z是企业层面控制变量的矢量,包括企业层面的国有产权等要素。虽然我们在分析中排除了百分之百的国有企业,但许多所谓的民营企业都保留一定程度的国家参与。变量S包括行业层面的控制变量,例如关税或部门(初始)竞争的程度,或外资参与部门的程度,以及上游和下游外国投资。①关于外资参与部门程度的讨论,包括横向的(“沿水平”)参与和纵向的(“前向”和“后向”) 部门参与,更多内容详见杜罗莎、Harrison and Jefferson (2012)。

  CompHerfimjrt 是产业政策的一个矢量,它测度行业层面的补贴、税收减免及支付利息的分散程度。模型设定还包括企业固定效应li以及时间固定效应dt。我们的推测是αm>0,即支持具有更高竞争性部门的产业政策会增强该部门中企业的全要素生产率,前者用样本初始年份的勒纳指数衡量。我们还推测:如果产业政策用于支持创新者或促进竞争,βm很可能是正的。在以下分析中,我们将探讨各种可能的政策支持。

  3.2基准结果

  我们首先从方程(8)的基准估计开始。关键的参数是产业政策的矢量系数αm 和 βm 。表4报告了估计得到的系数。因变量是全要素生产率的对数函数ln,同时使用奥利—佩克斯(OlleyPakes)方法(以下简称OP方法)和最小二乘法(以下简称OLS),通过企业层面的固定效应来计算第一阶段的投入占比,并比较这两个方法的结果。我们的OP方法遵循奥利和佩克斯(1996)对第一阶段特定部门的投入系数的计算,其方法在附录里有更详细的描述。正如前文所指出的,所有设定都包括时间和企业固定效应。我们也纳入了控制不同部门外资参与的变量,但没有在表4中报告它们。

  较为分散的干预更易于增强全要素生产率。对一个部门内的补贴分散性越大,就会鼓励更多企业在这个特定的部门内创新。因此,我们可以预测到

产业4

  

产业44

  

产业444

  CompHerf系数为正。这正是我们在表4第一行中显示的

  数据,它们表明补贴的CompHerf的系数为正并且显著。第1列的系数估值表明了一个完全分散的补贴系列,导致补贴的赫芬达尔指数为0和CompHerf为1,在此基础上,全要素生产率将增加3.9个百分点。

  Ωrt, subsidies的系数表明,在城市层面面向更具竞争性(通过对样本期间初始竞争程度的测算)部门的补贴,效率更高。该系数估值如表4的第二行所示。虽然系数在所有设定中都是正的,但几乎等于零。

  同时考虑这两者,表4的前两行表明,虽然将补贴配置到最初更具竞争性的部门并没有显著影响生产率,但较高程度的补贴分散性和更好的企业业绩相关。稍后我们将探讨更具针对性地把补贴用于支持创新型企业而非平等地配置给所有企业,如何进一步增加企业补贴对企业业绩的正面影响。

  表4的第3行检验的是企业层面的全要素生产率和税收减免的分散性指标CompHerf_tax之间的相关性。该相关性系数在统计上显著为正,表明税收减免更高程度的分散性提高了生产率。该系数的估值在0.086—0.103之间,表明把赫芬达尔指数在收入税和增值税上的税收减免分散性降到零将导致全要素生产率增加8.6—10.3个百分点。

  对于城市层面的税收和初始竞争相关性的系数估值Ωrt, tax,在第1列里是-0.0143,这表示如果城市层面的税收减免和竞争之间是完全相关的(100%),生产率将提高1.43个百分点。根据样本均值, 城市—产业相关性每增加一个标准差,该城市和该产业的企业全要素生产率将增加0.3个百分点。

  表4的第5行显示了更为分散的贷款利息补贴对生产率的影响。关于利息补贴的赫芬达尔指数的系数为正,且在所有设定中都是显著的,这说明利息补贴更广泛的分散性与企业较高的生产率是一致的。该系数的估值在0.057—0.085之间,说明完全分散的利息补贴将导致生产率提高5.7—8.5个百分点。该变量每增加一个标准差,由此导致的全要素生产率将增加1.2—1.6个百分点。①虽然表4的前五行显示产业政策变量的潜在显著的正向影响,这些影响不是一致的。特别是,利息支付和竞争之间的关系是正向的,这表明在更具初始竞争性的行业里利率更高时,全要素生产率也会改善。同样,关税和产业竞争之间的相关性是负的,表明在更具竞争性的产业中关税干预与更低的全要素生产率相关联。该系数估值的取值范围为-0.0199至-0.0411,表明如果更高的关税和更高的初始竞争完全相关,那么全要素生产率会降低2—4个百分点。

  表4的前三列分别给出了不同产业政策的影响,而第4列把它们组合到一个设定里。系数的估值并没有受到影响。第4列的结果表明,在一个部门的不同企业间更公平地配置补贴、税收减免和利息补贴, 和更高的企业生产率增长显著相关。对初始就具有竞争性的部门,虽然更分散的补贴或税收减免与更高的生产率明确正相关,但贷款贴息和关税对生产率的影响结果是正负参半的或者是负的。我们将在下面看到,补贴和税收减免在城市层面的积极作用以及关税和低息贷款好坏参半的作用,与它们各自在企业层面的影响是一致的。

  稳健性。使用OP方法估计全要素生产率得出的系数估值列于表4的最后四列。与其他关于生产率的文献相一致,用OP方法来估计全要素生产率的结果与用具有企业固定效应的OLS方法来估计相差无几。一个区别是,关税和初始竞争的相关性系数变得不显著,但仍然为负向的衰减系数。

  表4其余部分显示的是部门和企业层面的控制变量的系数。在部门层面,竞争用1-勒纳指数来测度,它为正并且和全要素生产率的增加显著相关。 我们还包括了一个平方项,其系数为负。竞争和生产率之间呈现一种非线性关系,其系数在较低的水平上提高,在较高的水平上滑落。这与阿吉翁等人(Aghion et al,2005)发现的倒U型关系相一致。相反,如果用行业出口份额来度量竞争,我们也发现竞争和全要素生产率之间存在显著的正相关。无论是通过行业层面的勒纳指数还是通过出口份额来度量竞争,竞争的独立影响都是显著为正的。这和竞争提高企业业绩的重要作用是一致的。

  一个可能产生的问题是勒纳指数及其平方项的潜在内生性,因为它们都是控制变量。我们已经讨论过相关性和赫芬达尔指数的潜在内生性,我们的处理方法是在计算中排除企业自身的政策支持(如补贴)并且用初始期的勒纳指数来建构相关性。对于勒纳指数的控制变量,内生性不太可能成为问题,因为我们使用了地方和部门的初始期勒纳指数。将样本初始期的勒纳指数作为控制变量,可以有效减少企业行为、部门生产率分布和市场结构之间的反向因果关系。

  我们还纳入了单个企业层面的补贴、税收减免、关税和低息贷款的控制变量。我们采用了一个0或1的控制变量index_subsidy,如果一个企业在当年收到正的补贴,这个变量就等于1。我们还纳入了一个0或1变量以显示公司是否获得税收减免,即index_tax。减税被当作一个0或1变量,能够说明该公司是否缴纳比法定公司税率低的税款或者是否缴纳比法定增值税率低的税款。补贴和税收减免这两个名义变量的系数都显著为正。我们也把贴息设置成一个控制变量,用它来表示一个公司对其当前负债的利息支付(有效利率)是否低于该部门当年的平均利率水平。index_interest的系数显著为负。接收较低利率贷款的公司并没有获得更好的业绩,我们用全要素生产率来测量企业业绩。贴息作为产业政策措施的这些结果和产业—城市的相关性系数是一致的,这说明在城市层面更好的业绩和更高的利息支出相关联。①

关税的影响取决于其所作用的产业。虽然一个产业面临的最终关税和全要素生产率正相关,但在统计上是不显著的。投入品部门更高的关税给企业的全要素生产率带来负面影响。在企业层面关税保护对全要素生产率的不显著影响或负面影响与我们的研究结果是一致的:虽然关税被定位于更具竞争性的行业,但它们无法带来业绩的改善。关税阻碍竞争,通常是次优的激励手段。所以用关税作为产业政策的一个手段在中国背景下无效也就不足为奇了。

      总结。总的来说,表4的结果显示,通过更公平的针对性政策来保持竞争与更卓越的业绩(由生产率度量)相关联。在估计补贴和税收减免的部门分散性对企业全要素生产率的影响时,我们通过排除企业自己的补贴或税收减免来处理控制变量潜在的内生性。总体而言,有证据表明,当和较高水平的竞争(由勒纳指数度量)相结合时,税收减免和补贴这样的政策工具与生产率提高具有系统相关性。

  一个有趣的问题是,城市—产业层面的实际关税和补贴水平在多大程度上和实际的竞争水平相关。附录中表A1的汇总统计数据表明,事实上,中国政府并没有在竞争很激烈的城市或产业设置更高的关税或补贴水平。关税和勒纳指数之间的平均相关性系数为-0.02,表明关税和竞争之间的相关性几乎为0。竞争和补贴的相关性为正,但是接近于0,为0.03。有显著针对性的唯一手段是税收,它和竞争的相关性为-0.1。 系数为-0.1表明更激烈的初始竞争和更低的税收之间有很强的负相关性。虽然表4中的证据佐证了当政策手段与更强的竞争一起被引入时会产生更高的业绩(由全要素生产率度量),实际的政策模式显示中国并没有这样做。 一种解释是,实施产业政策来提高企业业绩还有很大的空间,尤其是未来旨在保护竞争的产业政策。

  3.3定向支持创新企业

  一些企业应该获得比其他企业更多的支持吗?这是我们在表5中解决的问题。像我们所假设的那样,如果产业政策要更为有效地在创新企业之间激发更强的竞争,那么原则上应该给所有可能进行创新的企业提供完全公平的政策配置。由霍派哈恩(Hopenhayn,1992)和梅里茨(Melitz,2003)开创的关于异质企业的文献预测最有生产率的公司有可能成为最大的公司。 在这一文献中,这些公司也可能是成本最低、最具竞争力的生产商。因此,一种可能性是用赫芬达尔指数重新展开分析,给较大企业更大的权重。在表5第1列和第2列,我们给出了未加权的结果;而在第3列,结果是按雇员人数考虑的企业规模加权而来的。

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  另一种增强竞争的方法是推动新企业和年轻的企业进入市场。为了强调新进入的重要性,我们重做了赫芬达尔指数,用企业年龄的倒数对补贴、利息和税收减免的配置进行加权。这意味着最年轻的企业被有效地给予了最大的权重。这些结果列在表5的第4列。

  表5的结果表明,在中国,针对年轻而不是大公司的产业政策显著提升了全要素生产率。①这和Acemoglu et al(2013)的分析是一致的。对补贴来说,赫芬达尔指数的系数增加3倍。系数的估值是010,表明赫芬达尔指数每增加一个标准差,企业的全要素生产率将提高3个百分点。定向支持更年轻的企业的一个原因是年轻的企业一般具有较高的全要素生产率(使用OP方法或有企业固定效应的OLS方法来测算)。14

  用全要素生产率测算流程创新的一个潜在缺陷是,产出是由部门层面的平减指数与企业层面的收入计算得出的。这个基于收入(估算)的全要素生产率可能具有误导性,因为它也许反映了企业特有的质量或加价变化。一个解决方法是使用企业特有的价格平减指数,它显示了不同企业之间的价格差异(由于市场支配力的差异或质量上的差别)。我们可以从中国的产业普查数据中获得1998—2003年的企业特有的价格平减指数。因此,我们根据这个较短的时间序列重做了表5的结果,使用企业特有的价格平减指数来计算产出和全要素生产率。采用企业特有的价格平减指数来计算全要素生产率的结果列于表6中。

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注:括号中为标准差。前两列回归是基于1998—2003年一直存活企业的子样本。之所以采用该子样本,是为了便于我们使用企业层面的价格平减指数对TFP进行测算,企业层面的价格平减指数是采用当期产出值除以产出不变价值。因变量是TFP(第1列和第3列的固定效应采用OLS估计;第2列和第4列采用OP方法估计)。每个回归包括企业固定效应和年份虚拟变量。 CompHerf_subsidy、CompHerf_tax和CompHerf_interest是补贴、税收和利率政策的赫芬达尔指数,通过年度城市工业企业数据计算获得。出口份额由出口采购除以行业销售额得到。国有份额是指企业的国有资产占其总资产的比例。这两个份额在年度部门层面进行加总。Index_subsidy、Index_tax和Index_interest是虚拟变量,如果企业获得了补贴、税收减免或其利率低于平均贷款利率即对应的虚拟变量赋值为1。其他控制变量包括横向和纵向FDI份额以及投入品和产出品的关税,但其系数没有在此表中列示。第3列和第4列包括上述OP估计第一阶段中对投入要素系数估计使用的政策变量。

  ***在1%的水平显著。

  **在5%的水平显著。

  *在10%的水平显著。

  这些先前年份的样本量相当小,只有全样本的1/4。然而,结果是相当稳健的。关于补贴的赫芬达尔指数的系数是使用OP程序计算的,它从表5的003增加到了006,增加了1倍。税收减免和低息贷款分散性的系数也显著增加。这些证据显示使用更小的样本和企业特有的价格显著增大了影响。

  另一个潜在的问题是,当政策在第一阶段被忽略时,用OP方法可能使全要素生产率估算产生偏差。最近关于生产率的文献表明,把第一阶段的政策排除在外可能导致OP在第一阶段的估值出现偏差,因为它估计的是投入共享系数。为了验证这种可能性,我们通过在第一阶段中加入所有关键政策重做了分析,结果显示在表6中的最后两列。赫芬达尔指数项的系数均保持显著,甚至比表4给出的原始设定的数值更大。表6中的证据表明,对于多种不同的模型设定和子样本,我们的结果都稳健地显示了政策分散性对生产率的正向影响。

  3.4产业政策在企业内部和跨企业再配置的效应

  近年来,应用生产率领域的研究者已经把他们的注意力从关注同一个企业行为变化的决定因素转移到研究企业间市场份额的重新配置和对总体生产率的影响。这种研究焦点的转移可以追溯到奥利和佩克斯(1996),他们提出了一个简单的方法来区分企业内部的和企业之间的再配置。霍派哈恩(Hopenhayn,1992)、梅里茨(Melitz,2003)和其他人的研究激发了研究者们对企业内部与企业之间再配置的兴趣,他们假定企业的生产率是由外生因素决定的。因此,产业生产率的大部分增长并不是通过企业内部的学习而是通过市场份额的跨企业再配置实现的。①这方面的实证研究要滞后于理论贡献。其中第一个应用Olley and Pakes(1996)的分解法的是Pavcnik(2003),他发现,再配置对产业层面的生产率增长的贡献达2/3,而企业自身学习带来的增长仅占1/3。对于印度而言,结果则相反:Harrison、Martin and Nataraj(2013)发现,产业层面的大部分生产率增长源于企业内部,几乎和市场份额的重新配置无关。Sivadasan(2010)的研究也佐证了关于印度的这个结果。

  表4至表6探讨的是各类不同的产业政策在企业间的配置对企业内部生产率增长的影响。在表7中,我们探讨政策向更有生产效率的企业再配置。这就需要一个产业层面的全要素生产率指标。我们重新计算了在城市—产业—年份层面的全要素生产率指标,并对这些加总的再配置项运用表4中相同的模型设定。其结果显示在表7中。现在,我们关注的不再是产业政策是否鼓励同一家企业随时间推移进行更多的创新,而是产业政策是否鼓励市场份额向更有生产率的企业再配置。我们可以认为这是在研究生产率增长的外延边际(extensive margin)而不是集约边际(intensive margin)。集约边际关注的是同一家企业随时间推移而产生的企业业绩改善。

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注:括号中为标准差。因变量是TFP在企业间再配置的指标(第1列、第3列和第5列采用的是有企业固定效应的OLS估计;第2列、第4列和第6列采用OP方法估计)。 CompHerf_subsidy,CompHerf_tax和CompHerf_interest是城市—产生—年份层面的补贴、税收和利率政策的赫芬达尔指数。第1—2列采用非加权的赫芬达尔指数,第3—4列是以企业规模(雇员数)为权重的赫芬达尔指数,第5—6列是采用1 /企业年龄(自企业开业算起的企业年龄)为权重的赫芬达尔指数。每个回归包括企业固定效应和年份虚拟变量。出口份额由出口采购除以行业销售额得到。国有份额是指企业的国有资产占其总资产的比例。这两个份额在年度—部门层面进行加总。Index_subsidy、Index_tax和Index_interest分别被定义为在年度城市产业中获得的补贴、税收减免或低于平均利率的份额。所有设定包括部门层面的外国直接投资的控制变量。

  ***在1%的水平显著。

  **在5%的水平显著。

  *在10%的水平显著。

  表7的前两列显示的是产业—城市层面的企业生产再配置和政策措施之间的关系。第1列显示的是用有企业固定效应的OLS方法来计算全要素生产率时得出的各项指数;第2列报告的是用OP方法得出的估值。统计结果表明,由于政策重新配置到更有效率的企业,虽然更分散的低息贷款和税收减免和更大的生产率改善之间有显著的正相关,但未加权的补贴结果是负的。和我们先前的结果综合来看,我们可以得出如下结论:虽然低利率政策并没能有效地促进企业内部的创新,但它们的确鼓励了真实市场份额再配置到更有创新能力的企业。低利率政策和更分散的税收优惠促进了外延边际的生产率增长。同样,补贴不适用于这个论断,它更多地作用在集约边际,带来了企业内部生产率的提高。

  表7接下来的四列显示了我们用企业规模和年龄的倒数对产业政策进行加权的结果。这些结果表明补贴的影响从负转向正,这说明如果补贴是面向年轻或更大的企业就可以在鼓励再配置型的全要素生产率增长中发挥积极作用。

  这里存在一个问题,在中国,全要素生产率增长在多大程度上来源于企业平均生产率的提高而非市场份额的再配置。本文对中国全要素生产率的分析显示,在产业层面的全要素生产率增长中,只有5%是源于市场份额再配置,见附录表A2的数据。市场份额再配置的较小作用低估了着重分析单个企业层面生产率变化的重要性,而这一层面一直是我们分析的重点。虽然市场份额再配置的作用在样本期间有所增加,但和美国这样的国家相比,其作用还是非常小。Loren Brandt及其合著者也强调了中国企业层面的生产率(增长)对产业层面的生产率增长起着重要作用。与前面的结果相一致,对全要素生产率最大的影响出现在产业政策面向年轻企业的时候。表7的最后两列显示,当补贴、税收减免和低息贷款都集中在年轻企业时,市场份额的再配置会显著提高全要素生产率。

版面编辑:刘潇
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2017年11月18日    11:23
【财政部:划转部分国有资本充实社保基金 不允许出现大量变现国有资本的情况】一是国有资本的收益主要来源于股权分红,由社保基金会等承接主体持有。二是社保基金会等承接主体经批准可以通过国有资本运作获取收益。三是社保基金会等承接主体要履行3年以上的禁售期义务,并应承继原持股主体的其他限售义务。此外,划转部分国有资本充实社保基金,主要划转对象是中央和地方企业集团的股权,一般不涉及上市企业。
2017年11月18日    10:23
【国务院印发划转部分国有资本充实社保基金实施方案】按照试点先行、分级组织、稳步推进的原则完成划转工作。2017年选择部分中央企业和部分省份开展试点。中央企业包括国务院国资委监管的中央管理企业3至5家、中央金融机构2家。试点省份的划转工作由有关省(区、市)人民政府具体组织实施。2018年及以后,分批划转其他符合条件的中央管理企业、中央行政事业单位所办企业以及中央金融机构的国有股权,尽快完成划转工作。各省(区、市)人民政府负责组织实施本地区地方国有企业的国有股权划转工作。
2017年11月18日    09:58
【统计局:10月房价总体平稳】国家统计局城市司高级统计师刘建伟解读,热点城市新建商品住宅价格走势总体平稳,70个大中城市中一线城市新房价格环比下降,二手房价格持平;二三线城市二手房价格涨幅与上月相同或回落,70个大中城市中一二三线城市房价同比涨幅继续回落。
2017年11月18日    09:37
统计局:10月70个大中城市新建商品住宅价格中,50座城市环比上涨,9月为44座上涨;北京、广州均环比下降0.2%,上海同比上升0.2%,深圳环比下降0.1%。
2017年11月18日    05:09
【美股收跌 道指连续第二周下跌】道琼斯工业平均指数收盘下跌100.12点报23358.24,跌幅0.43%。本周累计下跌0.27%。标普500指数收跌6.78点报2578.86,跌幅0.26%,本周累跌0.13%。纳斯达克综合指数收跌10.50点报6782.79,跌幅0.15%,本周累跌0.47%。
2017年11月18日    04:57
纽约商品交易所12月份交割的黄金期货上涨1.4%,结算价每盎司1,296.50美元
2017年11月18日    04:56
【美油收涨2.6%报56.55美元】美国WTI原油期货12月合约价格收涨1.41美元报每桶56.55美元,涨幅2.56%。布伦特1月原油期货价格收涨1.36美元报每桶62.72美元,涨幅2.22%。
2017年11月17日    23:45
央行:前三季商品房销售额为9.2万亿,同比增长14.6%,增速较上半年低6.9个百分点。商品住宅销售额占商品房销售额的83.2%。
2017年11月17日    23:38
在岸人民币兑美元夜盘收报6.6285,跌2点。
2017年11月17日    23:32
铁矿石夜盘收跌0.9%;焦炭持平;焦煤收涨0.7%;动力煤收涨0.9%。