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生产率的决定因素

来源于 《比较》 2017年第2期 出版日期 2017年04月01日
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查德·西维尔森

  *Chad Syverson,供职于芝加哥大学和美国国民经济研究局。感谢Eric Bartelsman、Nick Bloom、Roger Gordon、John Haltiwanger、Chang-Tai Hsieh、Ariel Pakes、Amil Petrin、John Van Reenen和匿名审稿人有益的意见。本文得到了NSF (SES-0519062 and SES-0820307)、芝加哥大学布斯商学院施蒂格勒研究中心和Centel基金/ Robert P. Reuss研究基金的支持。原文发表于Journal of Economic Literature,2011,Vol.49(2),第326—365页。

1.引言

  过去几十年来经济研究大量运用翔实的生产活动数据,这使许多领域的研究者对企业如何将投入转化为产出有了大量的了解。生产率,即投入转化为产出的效率,一直是特别有意思的话题。虽然具体的研究取决于研究者的具体兴趣,但是这些研究都有一条共同的主线。它们几乎无一例外地证明了不同生产者之间,甚至细分行业之间长期存在着巨大的生产率差异。

  不同企业之间生产率差异的量级令人吃惊。笔者(Syverson,2004b)发现美国制造业四位数标准产业分类(SIC)的行业中,处于第90个百分位的工厂和第10个百分位的工厂,其全要素生产率(TFP)对数值之间的差异是0.651,对应于TFP的比率为e0.651 = 1.92。这意味着在生产率分布中位于第90个百分位的工厂,如果与处于第10个百分位的工厂投入相同的生产要素,前者的产出将是后者的2倍。请注意,这还只是90—10分位的平均值。四位数行业之间的90—10分位工厂的标准差是0.173,因此,我们可以看到在若干行业不同生产者之间的生产率差异还要大得多。美国制造业生产率分化并非例外。实际上,我们观察到,美国的生产率分化与其他国家相比相对较小。例如, 谢长泰和克雷诺(Hsieh and Klenow,2009)发现,中国和印度的企业生产率差异更大,90—10分位企业的全要素生产率平均比超过5∶1。(*1.这些数值对应的是基于收入的生产率衡量指标,即产出使用工厂收入进行测算(用特定产业的价格指数做跨年平减)。正如Foster、Haltiwanger and Syverson (2008)所证明的,在全要素生产率的衡量指标中,使用实际产出数量而非收入来测算的全要素生产率指标要比基于收入的指标变化更大。Hsieh and Klenow (2009)也发现,在他们的全要素生产率衡量指标中,如果用数量指标衡量产出(在他们的计算中,大多数生产者的真实产量无法获得),生产率的离散程度较大。即使以收入为基础计算全要素生产率只是一种方法(另一种是使用生产者平均价格),基于数量计算的全要素生产率离散程度更大,因为它往往与价格负相关,正如更多追求效率的生产者以更低的价格销售产品。基于收入的生产率指标将基于数量计算的生产率和价格结合起来,因此往往低估生产者实际效率的变化。)

  不同生产者之间的这些生产率差异并非短期存在。用上一年的全要素生产率对当前的全要素生产率进行回归 ,得到的自回归系数介于0.6—0.8之间[例如,参见 brahám and White (2006);Foster、Haltiwanger and Syverson (2008)]。简而言之,一些生产者似乎解决了生产问题(或者至少将要解决),而另一些却不幸地没有解决。生产率的重要性怎么说都不为过:文献中另一个可信的结论就是,不论国别、时间和行业,高生产率的生产者比低生产率的竞争对手更可能生存下来。生产率的确是事关企业存亡的重要因素。

  1.1微观层面的长期生产率差异如何影响研究

  长期广泛存在的巨大生产率差异影响了许多领域的研究议程。本文就这种影响给出了一些案例,但这绝不意味着全面的描述。这些案例只是说明,回答本文标题中提出的问题产生了多么广泛的影响。

  宏观经济学家正将总量生产率增长(几乎是任何国家之间人均收入差异的来源)分解为各种微观因素,试图更好地理解生产率增长的源泉。例如, 福斯特等人(Foster、Haltiwanger and Krizan,2001)回顾了经济活动再配置对于高生产率生产者的重要作用(既涵盖现有厂商,也包括进入者和退出者)。谢长泰和克雷诺(2009)提出了如下问题:如果中国和印度将投入品配置给效率达到美国水平的生产者,那么这两个国家的经济规模将有多大。关于生产率冲击引起经济波动的相关模型一直在不断丰富之中,以解释微观层面的情况,而且可以用工厂或企业层面的生产率数据而不是总量生产率数据来评估和检验(例如,Campbell and Fisher,2004;Bartelsman、Haltiwanger and Scarpetta,2009;Veracierto,2008)。微观生产率数据也被用来研究长期增长、收入收敛和技术外溢。微观数据弥补了宏观数据不易获得的缺憾。

  在产业组织中,学者们将生产率与技术、需求和市场结构的特点结合起来进行研究。例如,关于竞争效应(Syverson,2004a;Schmitz,2005),沉没成本的规模(CollardWexler,2010),以及产品市场竞争和技术外溢(Bloom、Schankerman and Van Reenen,2007)的研究。另一条研究路线是公司组织结构与生产率之间的相互作用(例如,Maksimovic and Phillips,2002;Schoar,2002;Horta。su and Syverson,2007,2011)。

  劳动经济学家们探索了如下因素在解释生产率差异中的重要性:工人的人力资本(Abowd et al.,2005;Fox and Smeets,2011),创新支出的生产率效应(Lazear,2000),其他不同的人力资源实践(Ichniowski and Shaw,2003),管理才能和实践(Bloom and Van Reenen,2007), 组织形式(Garicano and Heaton,2007), 以及同事之间的社会联系(Bandier、Barankay and Rasul,2009);也有研究关注由生产率推动的再配置如何通过创造或破坏工作而对劳动力市场的动态变化发挥作用 (Haltiwanger、Scarpetta and Schweiger,2008)。

  上述生产率差异模式对贸易领域的研究议程所产生的影响也许是最大的。伊顿等人(Eaton and Kortum,2002)和梅里茨(Melitz,2003)使用了企业有不同生产率的理论框架,在目前经济学家关于贸易影响的研究中,这是占主导地位的理论框架。在这些模型中,贸易对不同生产者的影响是不同的,且与生产率水平相关。总量生产率水平的提高来自贸易带来的更好选择及更激烈的竞争。伴随而来的是大量的经验研究(例如,Pavcnik,2002;Bernard、Jensen and Schott,2006;Verhoogen,2008)。他们证实了很多研究者们所预测的生产率差异模式,并提出了各自的问题。

  1.2“为什么”的问题

  既然生产率差异在不同研究领域中都发挥了重要作用,上述事实提出了显而易见的关键问题。为什么企业(或工厂、商店、办公室甚至单个生产线等)将投入转化为产出的能力有如此大差异?是因为运气还是其他原因,或是更多系统性因素?生产者能够控制影响生产率的因素吗,或者这些因素只是与企业经营环境相关的外生因素?究竟是什么支持了均衡中巨大的生产率差异?

  十多年以前,当贝塔斯曼和道姆斯(Bartelsman and Doms,2000) 最先对基于微观数据的生产率文献进行综述并发表在《经济文献杂志》(Journel of Economic Literature)时,研究者们刚刚开始问“为什么”的问题。多数关于生产率的研究集中于陈述生产率差异“是什么”的事实。自此以后,相关文献更多地研究不同企业之间的生产率水平如此不同的原因。这确实是一个进步。但是我们也意识到我们尚有许多未知领域,这指引着生产率文献研究的方向。本文旨在对这项研究提供指导和评论。

  我先设定一些范围。包罗万象地概述微观生产率研究既不可能也没必要。哪个方面都有大量的研究,无法用足够的篇幅来概述。首先,我将关注实证研究。这并不是因为我认为实证研究比理论研究更重要。而是因为实证研究的文献更丰富,是大量研究的一个重要方面,而且是我所擅长的领域。也就是说,我将要勾勒一个简单的异质生产率产业模型来进行讨论,我也会偶尔述及与所讨论的实证研究相关的理论研究。此外,基于某些显而易见的原因,我将集中于贝塔斯曼和道姆斯(2000)之后的研究文献。

  即便在我设定的这些范围内,仍有大量的研究不能面面俱到。我将本文看成过滤器,仅集中于一些关键研究。我所关注的论文并非对某一主题的最早研究或只是好的研究,而是它们提供了原型,使我可以做一个文献综述。我建议兴趣更广泛的读者可以阅读相关文献。除了我在本文中所列的文献外,还有很多值得学习的文献。

  免责声明:本文涵盖一些评论的内容。这些评论仅代表我本人的观点,并不一定与该领域其他研究人员的观点一致。

  本文结构如下。第2节概述理论背景:生产率是什么,在实践中它是如何衡量的,相似产品的生产者之间的均衡生产率差异是如何保持的。第3节分析了影响生产率的因素,这些因素主要在企业内部运行。这一分析可以在企业层面、工厂层面或者是企业内部的某一特定环节。很多这些影响因素都可以由企业内部的经济主体控制。换言之,管理层或其他人可以将这些因素用作撬动生产率的“杠杆”。第4节探讨了生产者的生产率水平和生产者在其中运营的市场之间的相互作用。外部环境因素也会影响生产率,尽管这种影响可能不是直接的,但它们能够促使生产者利用第3节中讨论的某些“杠杆”间接影响生产过程中可观察到的生产率水平。这些因素可能会影响均衡生产率差异,并通过这个渠道影响可观察到的生产率差异。第5节讨论我认为有待进一步研究的业务层面(business level)的生产率差异模式。最后一节是结论。

版面编辑:张翔宇
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