国有企业双重效率损失再研究

吴延兵

一、引 言

国企改革是我国从计划经济向市场经济转型过程中的核心改革议题之一。从改革开放初期的放权让利和承包制改革，到20世纪90年代的现代企业制度建设，再到2013年十八届三中全会倡导的大力发展混合所有制经济，国企改革不断取得新进展。与此同时，经济学界对国企的理论认识也不断深化，科尔奈首先提出软预算约束概念［1］，张维迎和林毅夫分别提出了公有制企业的委托代理理论和政策性负担理论［2-4］。对于国企的微观经济效率，也经历了从生产效率损失［5-8］到负外部效率损失［9］再到双重效率损失［10］日益深化的认识过程。

吴延兵［10］基于企业的剩余索取权和剩余控制权理论，提出了国企的创新效率损失大于生产效率损失的理论假说。其理论逻辑可简要概括如下：国企的公有产权属性决定了国企中存在着生产效率和创新效率的双重损失；国企改革通过监督和激励机制设计在一定程度上实现了生产中剩余索取权和剩余控制权的对应，从而减少了国企的生产效率损失；创新具有长期性等不同于生产的特殊属性，而国企改革中的监督和激励机制设计并不适用于创新激励，因而不能实现创新中剩余索取权和剩余控制权的匹配，无法减少国企的创新效率损失。简单地说，国企经营者为获取自身利益最大化，有激励从事短期内能产生收益的生产项目，无激励从事短期内无法带来收益的创新项目。由此，吴延兵提出了国企的创新效率损失大于生产效率损失的理论假说。吴延兵还指出，实现创新激励的有效方法是让企业经营者同时成为企业所有者。国企的公有产权属性决定了国企经营者无法像私有企业经营者那样拥有企业的所有权，这使得国企自身无法解决其严重的创新效率损失问题，因此，深层次的国企改革应是国企民营化。

本文目的是运用不同的数据样本再次检验吴延兵假说。虽然经济主体和经济系统所具有的个体性和时变性特征使得经济理论无法像自然科学那样能精准地预测经济现象，但是，如果一个经济理论具有逻辑上的自洽性，只要其假说前提条件未发生变化，那么基于不同数据样本所进行的研究应该能够得到与理论预期相一致的结论。吴延兵［10］运用1998-2003年省级层面上的国企和非国企数据所进行的经验分析支持了其理论假说。本文基于1998-2003年①本文之所以选择1998-2003年，主要是因为数据可得性限制。在本文数据来源《中国科技统计年鉴》中，1998年之前没有分企业所有制类型进行统计。2004-2008年，在企业所有制类型上，统计口径为“国有控股企业”，与之前年份的统计口径“国有企业”不一致；在企业规模上，统计口径或为“大中型工业企业”（2005-2007年）或为“规模以上工业企业”（2004年和2008年），与之前年份的统计口径无法保持时间上的连续性。2009年起不再细分企业所有制类型进行统计。为保证数据样本的连续性和数据统计口径的一致性，本文以1998-2003年39个工业行业作为观测样本。行业层面上的国企和非国企数据重新验证该假说是否成立。此外，我们还特别强调了国企在垄断行业和竞争行业中创新效率损失的异质性。本文研究同样发现国企的创新效率损失大于生产效率损失，这说明吴延兵假说具有良好的样本外推预测功能。研究还发现，国企在国有垄断行业中的创新效率损失远大于其在非国有垄断行业中的创新效率损失，这意味着打破国企垄断对提升我国技术创新能力具有深远意义。

以下部分结构安排如下。第二部分详细介绍了数据及关键变量的构造。第三部分评估了国企的双重效率损失，并进行了一系列稳健性检验。第四部分强调了国企在国有垄断行业和非国有垄断行业中效率损失的异质性。第五部分为结论与政策含义。

二、数 据

本文主要数据来源于相应年份的《中国科技统计年鉴》，价格指数数据来源于《中国统计年鉴》。《中国科技统计年鉴》报告了1998-2003年连续6年39个工业行业的产业总量数据、国企数据和外资企业数据。由于中国企业所有制类型基本上可分为国企、非国企和外资企业三类，因而，非国企数据可用产业总量数据减去国企和外资企业数据而得到。这样，最终形成了一个所有制-行业-年份三维数据库。外资企业通常比内资企业拥有技术和管理上的优势，不适宜作为反映国企效率损失的参照系，所以我们以非国企为参照系来考察国企的效率损失。国企和非国企两类所有制企业分布于39个工业行业、跨度6年，总计形成468个观测样本（2个所有制×39个行业×6年）②当以发明专利申请数表示创新产出时，《中国科技统计年鉴》只报告了2000-2003年的数据，此时共计312个观测样本（2个所有制×39个行业×4年）。。需要注意的是，因某些变量存在缺失值或异常值，实际分析中的观测样本量小于总观测样本量。

（一）研发部门的投入产出

假定每种所有制企业都由生产部门和研发部门两个部门组成。生产部门的投入要素为生产人员（PL）和生产资本存量（PK）。研发部门的投入要素为研发人员（RL）和研发资本存量（RK）。因此，企业总人员数量（TL）为生产人员与研发人员之和，即TL＝PL+RL；企业总资本存量（TK）为生产资本存量与研发资本存量之和，即TK＝PK+RK。下面具体说明研发部门和生产部门的投入产出数据。

1．研发资本存量（RK）。研发资本存量用永续盘存法计算，具体公式为：

其中，i（i＝1，2）、j（j＝1，…，39）、t（t＝1998，…，2003）分别代表所有制类型、行业和年份。RK、RE表示研发资本存量和研发资本支出，τ为折旧率。

《中国科技统计年鉴》给出了研发支出细目，即研发支出由劳务费、固定资产购建费（包括设备购置费）、原材料费和其他费用四部分组成。由于本文把研发人员作为一种独立的创新投入要素，而研发人员劳务费已经包含在研发总支出中，为避免重复计算，我们把扣除劳务费后的余额作为研发资本支出，即，研发资本支出＝固定资产购建费+原材料费+其他费用。

为将名义研发资本支出折算成实际值，构建研发资本价格指数如下：

其中，RPI、FPI、MPI、OPI分别指代研发资本价格指数、固定资产投资价格指数、原材料购进价格指数、其他费用价格指数；E、F、M、O分别指代研发资本支出、固定资产购建费、原材料费、其他费用。固定资产投资价格指数和原材料购进价格指数的年度数据来源于《中国统计年鉴》。其他费用价格指数用固定资产投资价格指数和原材料购进价格指数的算术平均值表示，即OPI＝（FPI+MPI）／2。上述价格指数均折算成以1998年为基期的不变价。用上述公式计算出的研发资本价格指数对名义研发资本支出（E）平减，从而得到1998-2003年两类所有制企业在39个行业的研发资本支出的实际值（RE）。

根据永续盘存法的计算公式，可以推导出基期研发资本存量为：RKijt＝REij1／（τ+g）

其中，g为样本前所有时期研发资本支出的平均增长率。假定g为5%，折旧率τ为15%［11］，则基期研发资本存量是基期研发资本支出的5倍。计算出基期研发资本存量后，运用永续盘存法可计算出1999-2003年每类所有制企业在各行业的研发资本存量。为检验结果的稳健性，后文对参数g和τ进行了重新设定，重新计算了研发资本存量。

2．研发人员（RL）。用技术开发人员数表示。

3．研发产出（RY）。分别以专利申请量（PA）和发明专利申请量（IN）来衡量。发明专利是专利中质量最高的部分，采用此指标旨在检验实证结果的稳健性。

（二）生产部门的投入产出

1．生产资本存量（PK）。根据数据可得性，本文基于生产经营用设备原价来近似测算生产资本存量。生产资本通常以固定资产来衡量，但《中国科技统计年鉴》没有报告相应数据，只给出了生产经营用设备原价这一物质投入要素，因此本文以生产经营用设备原价作为测算生产资本存量的基础。由于研发资本支出中的设备购置费同时被包含在生产经营用设备原价中，为避免重复计算，我们用生产经营用设备原价减去研发资本支出中的设备购置费后的余额代表生产资本原价，即：生产资本原价 ＝生产经营用设备原价-研发资本支出中的设备购置费。按照“固定资产净值 ＝固定资产原值 -累计折旧”的计算公式，假定累计折旧占原值的15%，则生产设备净值是原值的85%，然后用经过固定资产投资价格指数平减后的生产设备净值最终代表生产资本存量。后文还将通过设定其他累计折旧率以检验实证结果的稳健性。

2．生产人员（PL）。数据来源没有直接报告生产人员数据，但生产人员数可用总从业人员数减去研发人员数而得到，即PL＝TL-RL。

3．生产产出（PY）。分别以产品销售收入（SR）和总产值（GV）来度量，两者均以工业品出厂价格指数平减。用两种生产产出指标有利于检验结论的稳健性。

（三）描述性统计分析

首先观测国企和非国企在样本考察期间的时间演变趋势。图1和图2分别描述了国企和非国企的销售收入占比和就业占比。由图1可见，国企销售收入占比从1998年的55%持续下降到2003年的17%，非国企销售收入占比从1998年的26%增长到2003年的55%。图2展示了与图1相似的变动趋势，即国企就业占比不断收缩和非国企就业占比迅速增长。另一个值得注意的现象是，样本期间国企的大幅度收缩和非国企的大规模扩张出现在2003年，这一方面是因为2003年我国启动了国有资产管理体制改革，从而有力推进了国企民营化进程，另一方面是因为2003年起我国调整了大中型企业的划分标准，致使国企和非国企占比呈现突变①根据1988年公布的《大中小型工业企业划分标准》及1992年公布的该标准的补充标准，大中小型工业企业主要是根据各工业企业生产用固定资产原值和主要产品生产能力的大小确定企业的大中小规模。2003年，我国颁布了大中小型工业企业划分的新标准，大中型工业企业须同时满足以下标准：从业人员≥300人，销售额≥3000万元，资产总额≥4000万元。大中型工业企业划分标准的变化无疑将影响国企和非国企的占比。在下文稳健性检验中，我们剔除了2003年数据以检验估计结果的可靠性。。

其次考察样本期间国企和非国企的生产部门和研发部门的投入产出情况。表1描述了各种投入产出变量的相关统计结果。就国企的生产部门来看，生产人员、生产资本存量和总产值都出现了持续下降趋势；就国企的研发部门来看，研发人员数量持续下降，而研发资本存量逐步上升。相比之下，非国企的生产部门和研发部门均快速扩张，所有投入产出指标都显著增长。表1也报告了国企和非国企的资源配置结构。就研发人员占总人员的比重（RL／（RL+PL））来看，国企研发人员占比较稳定，维持在4%～5%；非国企研发人员占比增长较快，从1998年的3．73%增长到2002年的5．77%。就研发资本存量占总资本存量的比重（RK／（RK+PK））来看，国企表现出增长趋势，而非国企表现出下降趋势。上述结果似乎预示着，国企在创新过程中愈加依赖物质资本，非国企在创新过程中愈加依赖人力资本，这一定程度上反映了产权对企业行为的影响。

图1 国企和非国企的销售收入占比

图2 国企和非国企的就业占比

表1 国企和非国企的生产部门与研发部门

总之，国企和非国企在1998-2003年的演变趋势表明，此时期为我国国企的重要改革期。样本考察期间，我国政府通过现代企业制度建设和产权重构不断推进国企改革进程，一定程度上提高了国企的经济绩效，从而有利于比较分析国企的效率表现。同时，由于不同的投入产出指标表现出不同的演变模式，甚至相反的方向，所以有必要采用多种指标和多种研究方法来刻画国企的效率表现。

三、国企双重效率损失的实证检验

本节分别通过计算劳动效率、劳动效率计量模型和全要素效率计量模型等方法来评价国企相对于非国企的效率损失。

（一）劳动效率统计分析

生产劳动效率分别用产品销售收入／生产人员、总产值／生产人员来衡量，创新劳动效率分别用专利数量／研发人员、发明专利数量／研发人员来衡量。计算结果汇总在表2中①限于篇幅，本文只讨论表2最后一栏所列出的效率＂均值＂，而不予讨论各年度的效率差异。。首先比较国企和非国企的生产劳动效率差异。当以销售收入／生产人员表示生产劳动效率时，国企人均产出15．03万元，非国企人均产出22．71万元，前者为后者的66%。当以总产值／生产人员表示生产劳动效率时，国企人均产出14．61万元，非国企人均产出23．02万元，前者为后者的63%。也就是说，相对于非国企，国企的生产劳动效率损失分别达34%和37%。

其次比较国企和非国企的创新劳动效率差异。当以专利数量／研发人员表示创新劳动效率时，国企每百名研发人员产出0．70个专利，非国企每百名研发人员产出2．08个专利，前者为后者的34%。当以发明专利数量／研发人员表示创新劳动效率时，国企每百名研发人员产出0．2个发明专利，非国企每百名研发人员产出0．39个发明专利，前者为后者的51%。也就是说，相对于非国企，国企的创新劳动效率损失分别高达66%和49%，它们都远高于国企的生产劳动效率损失。劳动效率统计分析初步印证了国企创新效率损失大于生产效率损失的理论假说。

（二）劳动效率计量模型估计结果

下面通过劳动效率计量模型考察国企相对于非国企的效率损失。劳动效率计量模型设定如下，

其中，i、j、t分别代表企业所有制、行业和年份。式（1）为生产劳动效率模型，PY为生产产出（分别用产品销售收入（SR）和总产值（GV）来衡量），PL为生产人员数量。式（2）为创新劳动效率模型，RY代表创新产出（分别用专利数量（PA）和发明专利数量（IN）来衡量），RL为研发人员数量。式（1）和式（2）中，SOE为国企虚拟变量（国企时，SOE＝1；非国企时，SOE＝0），X为控制变量向量，ε、ω为随机误差项。α1和β1是本文重点关注的系数估计值，如果α1和β1显著小于零且｜α1｜＜｜β1｜，则意味着国企的创新效率损失大于生产效率损失。

式（1）和式（2）均设置了以下控制变量。①有科技机构企业数占比（RSTijt），用有科技机构企业数占企业总数的比重表示。②企业规模（SIZEijt），用员工总数（即“生产人员 +研发人员”）除以企业数量代表企业平均规模。③对外开放（OPENjt），用外资企业总产值占行业总产值的比重表示。此指标也代表了行业的市场竞争程度。④ 行业固定效应（uj）。不同行业因其属性不同而有不同的效率。行业固定效应也控制了不同行业因国企改制程度不同而产生的效率影响。⑤时间效应（ut）。时间捕捉了技术变化率，同时也控制了企业改制等经济政策的影响。我们以样本初始年份为参照变量，设置了其他年份的时间虚拟变量。

基于行业固定效应模型的回归结果如表3所示。在生产劳动效率模型中，SOE的系数估计值显著为负，国企相对于非国企的生产劳动效率损失约为52%。在创新劳动效率模型中，SOE的系数估计值也显著为负，分别以专利数量 ／研发人员和发明专利数量／研发人员作为被解释变量时，国企相对于非国企的创新劳动效率损失分别为70%和59%。因此，劳动效率模型的回归结果同样表明了国企的创新效率损失大于生产效率损失。

在控制变量中，企业规模（SIZE）和对外开放（OPEN）对生产劳动效率都没有显著影响，但企业规模对专利效率有显著正影响，对外开放对发明专利效率有显著正影响，这表明，企业规模通过规模经济和范围经济，对外开放通过竞争效应有助于提高企业创新效率。有科技机构企业数占比（RST）对生产劳动效率有显著正影响，但对专利效率有显著负影响，其稳健性将在下文中进一步验证。值得注意的是，年份虚拟变量的回归系数表明，生产劳动效率和创新劳动效率均随着年份而增长，这不仅是技术进步的结果，也是企业改制的结果。

表2 国企和非国企的劳动效率比较

（三）全要素效率计量模型估计结果

劳动效率模型仅考虑了劳动对产出的影响，下面通过包含劳动和资本两种要素投入的柯布-道格拉斯函数进一步检验吴延兵假说。将生产资本存量和生产人员作为生产投入要素，将研发资本存量和研发人员作为创新投入要素，扩展后的生产函数和创新函数可分别表示为，

式（3）中，PK和PL分别表示生产资本存量和生产人员数量。式（4）中，RK和RL分别表示研发资本存量和研发人员数量。如同劳动效率模型一样，控制变量包括有科技机构企业数占比、企业规模、对外开放、行业固定效应和时间虚拟变量。

全要素效率模型的回归结果如表4所示。在分别以销售收入和总产值为生产产出的生产函数中，国企的生产效率损失分别为49%和51%。在分别以专利数量和发明专利数量为创新产出的创新函数中，国企的创新效率损失分别为85%和86%。由此可见，国企的创新效率损失高出生产效率损失达30%之多。与表3中的估计结果相比还可以发现，在综合考虑了资本和劳动两种投入要素后，国企创新效率损失与生产效率损失的差距更为明显。

实证结果也表明，生产资本（PK）和生产人员（PL）是生产产出的重要决定因素，研发资本（RK）和研发人员（RL）是创新产出的重要决定因素。有科技机构企业数占比（RST）对专利效率表现出不显著影响，对发明专利效率表现出显著正影响。其他解释变量的估计结果与表3基本相同。因下文控制变量的回归结果与表4基本类似，我们将集中讨论所有制变量的回归系数。

（四）总效率损失

前面分别对生产部门和研发部门的效率进行了估计。在企业实际运行中，生产部门和研发部门总有千丝万缕的联系，尤其是研发部门通过创新对企业总产出有重要贡献。因此，我们将生产部门和研发部门的投入数据合并在一起，构建总劳动效率模型和总量生产函数模型如下，

表3 劳动效率模型回归结果

表4 全要素效率模型回归结果

式（5）为总劳动效率模型。式（6）为总量生产函数模型。总劳动力数量为生产人员与研发人员之和（TL＝PL+RL），总资本存量为生产资本存量与研发资本存量之和（TK＝PK+RK），企业最终产出仍旧为产品销售收入（SR）或总产值（GV）。

表5报告了总劳动效率模型和总量生产函数模型的估计结果。由总劳动效率模型估计结果来看，国企的总效率损失约为53%。由总量生产函数模型估计结果来看，国企的总效率损失为53% ～55%。这些估计结果仅略大于表3和表4中的生产效率损失，这主要是因为研发人员和研发资本存量占企业总劳动力数量和总资本存量的比例较小（见表1），从而导致总劳动效率模型和总量生产函数的估计结果与前面相比仅有微小变化。显然，仍旧可以看到，国企的创新效率损失远大于其总效率损失。

表5 国企的总效率损失

（五）稳健性检验

下面通过剔除2003年数据、重新设定生产资本存量和研发资本存量的计算参数、考虑专利零观测值、改变国企的参照系等方法，进一步检验上述计量模型估计结果的稳健性。

1．剔除2003年数据。图1、图2和表1关于国企和非国企的演变已经揭示，2003年国有资产管理体制改革和大中型工业企业划分标准变化，导致2003年国企的大幅度收缩和非国企的大规模扩张。2003年数据的突变会影响结论吗？前述回归分析控制了2003年时间变量，现通过剔除2003年数据的方法重新进行回归分析。因篇幅所限，我们只报告以销售收入和专利数量为被解释变量时的生产函数和创新函数的估计结果。由表6“稳健性检验1”可见，国企的生产效率损失为51%、创新效率损失为77%。总之，剔除2003年数据后的估计结果与未剔除2003年数据时的估计结果大同小异。

2．重新设定生产资本存量和研发资本存量的计算参数。前述生产资本存量和研发资本存量的估算均将折旧率设定为15%，现假定它们的折旧率为25%，重新计算两种资本存量后的全要素效率模型估计结果见表6“稳健性检验2”。由此可见，国企的生产效率损失和创新效率损失分别为49%和83%，创新效率损失远大于生产效率损失。将折旧率设定为其他参数仍旧能够得到类似结果。

3．考虑专利、发明专利和研发人员的零观测值。在本文样本中，专利、发明专利和研发人员的某些观测值为零。由于在回归分析中对专利、发明专利和研发人员均取了对数，从而导致零观测值自动从样本中剔除，而这可能产生估计偏差。现将那些零观测值设定为0．0001，进而重新进行了回归分析，估计结果见表6“稳健性检验3”。分别以专利和发明专利为创新产出变量时，国企的创新效率损失分别高达99%和102%，它们远高于不考虑零观测值时的估计结果，从而更强烈地支持了理论假说。

表6 稳健性检验

4．扩展样本，以外资企业为参照变量。前述计量分析均以非国企为参照系来反映国企的效率损失。现将外资企业包括进样本中并以外资企业为参照系进行回归分析，结果见表6“稳健性检验4”。在生产函数估计结果中，国企比外资企业的生产效率低78%，非国企比外资企业的生产效率低32%。这表明，相对于外资企业，国企和非国企都存在着生产效率损失，且国企比非国企的生产效率低46%。在创新函数估计结果中，国企比外资企业的创新效率低79%，非国企与外资企业在创新效率方面无显著差异；换句话说，国企比非国企的创新效率低79%。由上述结果可知，国企在三类所有制企业中生产效率和创新效率均最低，更重要的是，相比于非国企，仍旧能够得出国企创新效率损失大于生产效率损失的结论。

四、国企在国有垄断行业和非国有垄断行业中效率损失的异质性

产业属性不同，企业行为和经济绩效也应有所差异。上文估计都是通过行业固定效应来控制行业异质性的影响，本节将39个行业划分为国有垄断行业和非国有垄断行业两大类分别考察国企的效率表现。划分标准为，如果j行业在t年的国有产值比重大于50%，则视该行业在t年为国有垄断行业，否则为非国有垄断行业。根据这个划分标准，某行业是否属于国有垄断行业将随年份而变动，尽管如此，我们仍旧发现采矿业、烟草、石油、电力、煤气、水等资源和能源行业在样本期间一直处于国有垄断状态中。国有垄断行业凭借着行政壁垒和价格控制，更没有激励从事技术创新，从而将产生更大的创新效率损失。因此，理论上可以预期，国企在国有垄断行业中的创新效率损失大于其在非国有垄断行业中的创新效率损失。

两大类行业的生产函数和创新函数的估计结果汇总在表7中。在生产函数估计结果中，无论以销售收入还是以总产值表示生产产出，国企的系数估计值基本相同。在国有垄断行业中，国企的生产效率损失约为53%；在非国有垄断行业中，国企的生产效率损失约为56%。由此可见，国企在国有垄断行业和非国有垄断行业中的生产效率损失相差不多。这意味着，国企生产效率的损失程度与国企所处的行业性质没有显著联系，或者说，国企改革对国有垄断行业中的国企和非国有垄断行业中的国企有基本相同的生产激励效果。这说明，国企改革通过强化监督、绩效收入和晋升激励等改革措施在一定程度上提高了国企经营者的生产积极性，而这与国企所处的行业没有太大关系，即国企的生产效率主要受到国企内部激励机制的影响。

表7 国有垄断行业VS非国有垄断行业

引入注目的是，在国有垄断行业中，以专利为创新产出时国企的创新效率损失高达184%①以发明专利为创新产出时，SOE的系数估计值为负但不显著，这可能主要是观测样本数（48）太少的缘故。；在非国有垄断行业中，以专利为创新产出时国企的创新效率损失为90%，以发明专利为创新产出时国企的创新效率损失为94%。国企在国有垄断行业中的创新效率损失竟是其在非国有垄断行业中创新效率损失的2倍。这突出地表明，处于国有垄断行业中的国企更没有积极性从事创新，这不仅是因为国企经营者内生地缺乏创新激励［10，12］，而且是因为国有垄断行业可以凭借行政垄断控制价格和市场而无须进行创新。

无论在国有垄断行业还是在非国有垄断行业中，国企改革都使得国企经营者为追求自身利益最大化而有激励提高生产效率，因而国企在国有垄断行业和非国有垄断行业中的生产效率损失相差不大。在国有垄断行业和非国有垄断行业中，创新的长期性等属性都使得国企经营者没有激励提高创新效率。而且，国有垄断行业依靠行政垄断和国家隐性补贴就能攫取高额利润，更没有进行技术创新的激励，从而造成国有垄断行业中的国企更严重的创新效率损失。因此，可以说，国有垄断行业成为提高我国产业整体创新能力的绊脚石。

五、结论与政策含义

本文基于我国分行业数据的经验研究支持了国企创新效率损失大于生产效率损失的理论假说。国企改革虽然提高了国企经营者的短期生产激励，但无法提高国企经营者的长期创新激励。这是因为，创新的长期性和风险性使得国企经营者几乎无法获取来自创新的剩余收益。提高企业经营者创新激励的有效方法是让其成为企业所有者。私营企业可以通过股权激励方案来解决经营者创新动力不足的问题，但国企的公有产权属性理论上决定了企业员工不能拥有国企的产权，实践上我国国企仍旧普遍缺乏股权激励等中长期激励方案。因此，股权结构改革是再造国企经营决策和管理机制、让国企成为真正的市场中企业的关键一步。我国目前的国企混合所有制改革正向此方向前进。

本文还发现，国企在国有垄断行业中的创新效率损失远大于其在非国有垄断行业中的创新效率损失。国有垄断所造成的价格扭曲、资源浪费和收入分配不公已有目共睹，本文研究进一步表明，国有垄断也严重阻碍了技术进步。为此，深化国企改革的另一重要着力点应是，在国有垄断行业引入竞争机制，破除国企垄断。在政策上，应着力清除市场壁垒，建设统一开放的市场体系，使市场在资源配置中起决定性作用；应保证各种所有制经济依法平等使用生产要素，公开公平公正参与市场竞争，同等受到法律保护；应消除各种隐性壁垒。

［1］ Kornai J．Economics of shortage［M］．Amsterdam：North-Holland．1979．

［2］ 张维迎．公有制经济中的委托人-代理人关系：理论分析和政策含义 ［J］．经济研究，1995（4）：10-20．

［3］ Zhang Weiying．Decision rights，residual claim and performance：A theory of how the Chinese state enterprise reform works［A］．China Economic Review，1997，8：67-82．

［4］ Lin Yifu，Cai Fang，Li Zhou．Competition，policy burdens，and state-owned enterprise reform［J］．American Economic Review，1998，88：422-427．

［5］ Murakami N，Liu Deqiang，Otsuka K．Technical and allocative efficiency among socialist enterprises：The case of the garment industry in China［J］．Journal of Comparative Economics，1994，19：410-433．

［6］ Zheng Jinghai，Liu Xiaoxuan，Bigsten A．Ownership structure and determinants of technical efficiency：An application of data envelopment analysis to Chinese enterprises（1986-1990）［J］．Journal of Comparative Economics，1998，26：465-484．

［7］ 姚洋．非国有经济成分对我国工业企业技术效率的影响 ［J］．经济研究，1998（12）：29-35．

［8］ 刘小玄．中国工业企业的所有制结构对效率差异的影响 ［J］．经济研究，2000（2）：17-25．

［9］ 刘瑞明，石磊．国有企业的双重效率损失与经济增长［J］．经济研究，2010（1）：127-137．

［10］ 吴延兵．国有企业双重效率损失研究 ［J］．经济研究，2012（3）：15-27．

［11］ 吴延兵．R＆D存量、知识函数与生产效率 ［J］．经济学（季刊），2006，5（4）：1129-1156．

［12］ 温军，冯根福．异质机构、企业性质与自主创新 ［J］．经济研究，2012（3）：53-64．