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韩国财阀和企业变化的动力学

来源于 《比较》 2020年第1期 出版日期 2020年02月01日
文丨菲利普·阿吉翁 谢尔盖·古里耶夫 赵康哲

五、主要的研究结果

  5.1市场准入与退出,生产率增长

  表4到表9列出了我们的主要研究结果。在每张表中,我们先考虑整个样本(第1列)的结果,再考虑财阀企业的子样本(第2列),然后考虑在财阀不占主导的行业中非财阀企业的子样本(第3列),以及在没有财阀存在的行业中非财阀企业的子样本(第4列)。

  在表4中我们考虑了劳动生产率的变化。危机过后,各行业的劳动生产率都在加快增长,财阀企业与非财阀企业都是如此。与非财阀主导的行业相比,在危机前有较多财阀存在的行业中,无论是财阀企业还是非财阀企业的劳动生产率增长速度都更快。

  在表5中我们考虑了全要素生产率的变化。虽然危机后在财阀主导的行业中劳动生产率增长更为显著,但对于危机前由财阀主导的行业来说,这些行业中非财阀企业的全要素生产率增长幅度更大,表明这些行业的改革确实为非财阀企业提供了更多机会。有观点认为,在韩国经济从投资驱动模式转向创新驱动模式的过程中,财阀的反应是增加人均资本而不是进行创新,这个结果与这种观点是吻合的。我们下面对专利的研究结果证实了这一直观认识。

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  影响的程度很重要。因为危机前财阀份额的平均值为0.32,所以在原来存在财阀的行业中,危机后非财阀企业的全要素生产率将提高15个百分点(0.465×0.32=0.15)。(*1.如果我们将这些行业与财阀份额的一个标准差进行比较,这种比较是相似的。在我们的数据集中,财阀份额的年内标准差在0.24到0.28之间非常稳定;危机前后的年内平均标准差为0.26。因此,影响的幅度是0.465×0.26=0.12。)这意味着,受1998年竞争性改革影响的行业与最初不存在财阀的行业相比,前者的非财阀企业全要素生产率增速是后者的两倍(因此没有受到直接影响)。在图1中,我们表明结果不是由以前的趋势推动的。

  在表6中我们考虑了危机前后行业中的企业准入情况。我们看到,在危机后,主要由非财阀企业推动的进入大幅增加,而以财阀为主导的行业中企业进入则较为疲弱。市场进入的规模是相当巨大的。考虑到财阀份额的平均值约为0.34,在危机后存在财阀的行业中,企业进入率下降了2个百分点(约占所有进入和退出的1/4)。

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  在表7中我们看到危机之后退出行业的企业也有所增加,但这主要涉及危机前非财阀主导行业中的非财阀企业。在表8和表9中,我们比较了就业和资本存量(以及资本存量变化引起的资本投资)在危机前后的变化。我们发现,危机过后,在以前由财阀主导的行业中,大量资本和劳动力从财阀企业重新配置到非财阀企业。

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  5.2专利

  除了对生产率的分析,我们还研究了企业的专利申请(结果见表10)。由于不同的行业分类,而且只有128个行业拥有重要的专利活动(其中只有97个行业在危机前存在重要的财阀),因此样本要小得多。在这些行业中,专利申请活动在危机前后都在稳步增长(图2)。这意味着需要控制线性时间趋势。

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  表10给出了控制线性时间趋势(trend)、虚拟变量危机后(post crisis)以及危机后(post crisis)与时间趋势(trend)交叉项的回归结果。这一设定允许识别危机后专利活动的大幅变化和危机前后专利活动随时间变化的差异。我们发现,对于整个样本公司来说,线性趋势是显著为正的。然而,我们发现了一个积极的转变:危机之后,公司的平均专利数量是危机之前的两倍[exp(0.77)=2.2]。

  正如第2列、第3列、第4列所示,整个样本的结果掩盖了财阀和非财阀企业之间的重要差异。危机之前,财阀企业的专利申请活动比非财阀企业的增长略快(分别为每年9%和8%)。然而危机过后情况发生了变化,财阀企业的专利增长率下降到了0。此外,对于财阀企业来说,危机后专利没有上升趋势(危机后虚拟变量的系数非常小,与零没有显著差异)。

  相反,非财阀企业的结果显示出上升的趋势以及随时间的正向变化。时间趋势(trend)的斜率从危机前的每年8%增加到危机后的每年19%,这种差异在统计上是显著的。危机过后,非财阀企业的专利申请水平也有2.5倍的跃升[危机后虚拟变量的系数在0.85到0.95之间,exp(0.9)=2.5]。

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  在表11中,我们根据危机前财阀公司在该行业中所占份额,研究了这些结果的异质性。我们加入了财阀份额与线性时间趋势的交叉项,财阀份额与危机后虚拟变量的交叉项,财阀份额与危机后、线性时间趋势的三变量交叉项。对于非财阀企业而言,财阀份额与危机后的交叉项系数和三变量交叉项系数为正,这与之前由财阀主导行业的业绩更为强劲的推测是一致的。但或许因为样本规模较小,这两个系数并不显著。然而,对于财阀企业有一些有趣的发现(因此对于整个样本来说也是如此)。危机之前,财阀企业在财阀主导行业中的专利申请活动增长较快(财阀份额与线性时间趋势的相关系数为正,且在统计上显著)。然而,危机之后,这种影响实际上完全逆转了:三变量交叉项的系数显著为负,且比危机前的系数大。因此,在以前由财阀主导的行业中,危机之后财阀企业在专利活动方面的增长较危机之前有所放缓。

  5.3利润

  我们遵循德勒克和沃辛斯基(2012)的方法计算公司利润。我们使用三种模型:柯布—道格拉斯生产函数,考虑内生性的柯布—道格拉斯生产函数,以及考虑内生性的超越对数生产函数。我们首选的设定是使用考虑内生性的柯布—道格拉斯生产函数——正如我们在其他地方假设柯布—道格拉斯生产函数一样。其他两个设定的结果是相似的。

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  在图3中,我们分别展示了在财阀高于或低于中位数的行业中,财阀和非财阀企业的利润增速随时间的变化趋势。由图可知,韩国制造业的利润增速都很高(从2到6不等),(*1.在财阀份额较低的行业,利润增幅通常较高。对利润增幅的跨行业比较没有提供很多有用信息,因为它是由行业特有的固定成本与可变成本比率的差异驱动的。在所有回归中,我们控制了工业虚拟变量。)并且无论在危机前还是危机后,财阀企业的利润增速都高于非财阀企业。最后,与我们的观点一致,危机之前利润增速在增加,危机之后增速开始下降。

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  表12分别列出了财阀企业和非财阀企业的回归结果。我们发现无论是财阀企业还是非财阀企业,危机后利润都增加了。然而,与其他行业相比,危机前财阀份额较高的行业中财阀企业的利润增长幅度有所不同。财阀企业利润的增加完全可以解释为危机前财阀对行业的主导程度较低(这些行业受改革影响较小)。在以前由财阀主导的行业中,财阀企业的利润增幅与零没有显著差异,而非财阀企业的利润增幅在所有行业中都是显著的正值。财阀存在程度较高与较低的行业,利润增幅没有差别。

  为什么危机之后非财阀企业的利润增幅会增加?第一种可能的解释是幸存者偏差,也即利润率较高的企业更有可能度过危机。在表13中,我们分别列出了幸存企业的回归结果。如果利润增长完全是由于幸存者偏差,那么我们应该观察到幸存企业的利润为0。这与我们在表13中发现的并不相符。虽然系数较小(因此存在一定的幸存者偏差),但它们在定性上仍与表12中的系数相似。因此,危机确实导致幸存企业获得更高的利润(除了以前由财阀主导行业中的财阀企业,这些行业受到1998年改革的影响更大)。

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  对于非财阀企业利润增长的另一种解释是这些企业的创新活动。如上节所示,危机后,各行业的非财阀企业都增加了专利申请,这与危机后它们的利润增长是一致的。与此同时,与其他行业相比,以前由财阀主导的行业中财阀企业的专利申请活动有着明显的不同,这也与它们的利润变化一致。

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版面编辑:吴秋晗
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