贸易自由化与异质性企业生产效率变动：来自中国制造业的微观证据

毛其淋

一、引 言

改革30多年来，中国在对外贸易上取得了瞩目的成就，贸易总额以年均18%的速度快速扩张，超过同一时期世界贸易6%的平均增长速度，并且已取代德国成为世界上最大的出口国，进口贸易也稳居世界第二位。为了适应市场经济体制改革和加入世界贸易组织（WTO），中国也施行了以削减关税为主要内容的贸易政策改革，随着成功加入WTO，中国的贸易自由化进程也被不断推进［1］。另一方面，中国的全要素生产率在过去二十年保持了年均4%的持续增长［2］，李玉红［3］等也发现2000年以来中国制造业企业生产率呈现增长趋势，尽管增速有所减缓，但也每年平均增长2．5%。那么贸易自由化对中国制造业企业生产率产生了怎样的影响，更进一步地，什么类型的企业受贸易自由化的影响较大？企业生产率是决定一国经济持续增长的重要源泉，也是企业在国际市场上是否具有竞争力的基础［4］，因此对这一问题的研究具有重要的现实意义。

在国际经济学界，已有不少学者探讨了贸易自由化对生产率的影响。Tybout和 Westbrook［5］较早地研究了贸易自由化对墨西哥制造业行业生产率的影响，发现贸易自由化通过竞争效应提高了行业生产率。Head和Ries［6］使用加拿大230个制造业行业的数据考察了贸易自由化是否提升了行业效率，结果表明双边关税减让在总体上有助于提高行业生产效率。Ferreira和 Rossi［7］发现 1988—1990年的关税减让使得巴西制造业行业全要素生产率获得了6%的增长。与早期从行业层面进行考察不同的是，Pavcnik［8］使用微观企业数据探讨了贸易自由化对智利制造业企业生产率的影响，作者首先采用半参数方法测算企业生产率以克服同步偏差和选择性偏差，研究发现贸易自由化促进了企业内部（withing plant）生产率进步，此外该文还考察了企业退出行为对生产率的影响。Fernandes［9］使用1977-1991年哥伦比亚企业层面数据，考察了贸易政策与制造业企业生产率之间的关系，发现在控制了行业和企业等异质性特征之后，最终品关税减让显著地促进了哥伦比亚企业生产率的提高，并且规模较大的企业从贸易自由化中获益也更多。更进一步地，Schor［10］对巴西、Amiti和 Konings［11］对印度尼西亚的研究不仅使用最终品关税来衡量贸易自由化，而且还考虑了中间品关税，两篇文章都发现最终品关税和中间品关税减让均提高了企业全要素生产率。此外，Iscan［12］对墨西哥、Topalova［13］对印度的研究也都得到了贸易自由化促进生产率提高的结论。

但相比之下，研究贸易自由化与中国企业生产率关系的文献则较为匮乏，直到最近才引起了学者们的关注。余淼杰［14］（2010）较早地使用企业层面数据实证考察了贸易自由化对中国制造业企业生产率的影响，得出贸易自由化显著地促进了企业生产率的提高，但该文的考察期间仅限于1998-2002年，而中国于2001年底加入WTO，并在随后进行了大范围的关税减让，因此短样本也许不能全面地反映贸易自由化与企业生产率的关系，尤其是无法刻画加入WTO以来二者之间的关系。王恬和王苍峰［15］使用世界银行提供的1999-2002年制造业企业面板数据实证分析了贸易政策变动对企业生产率的影响，得到的结论与余淼杰［14］恰好相反，认为进口关税减让降低了企业生产率，虽然这两篇文献考察的期限相近，但王恬和王苍峰［15］的样本只涵盖9个行业的1500多家企业，这或许是导致两者结论不一致的原因。余淼杰［16］则进一步引入了加工贸易，分析发现最终品关税减让显著地提高了企业生产率，而且加工贸易企业相对于非加工贸易企业有更高的生产率。与上述文献相比，本文尝试采用1998-2007年高度细化的关税数据和工业企业数据更为全面、稳健地研究贸易自由化与中国制造业企业生产率的关系。本文可能的贡献在于：首先，为了能够精确地测算制造业企业生产率，我们结合中国加入WTO以及实施西部大开发的实际对Olley和Pakes［17］的方法进行了修正，从而有效地解决了同步偏差和选择性偏差问题。其次，本文不仅测算了最终品关税，还在此基础上结合中国的投入-产出表进一步计算了中间品关税，从而在研究中区分了贸易自由化的竞争效应（由最终品关税减让引致）、成本节约以及优质要素获得效应（由中间品关税减让引致）对制造业企业生产率的作用，克服了已有的单从最终品关税角度研究贸易自由化对中国企业生产率影响的缺陷。第三，本文考虑了贸易自由化的内生性问题，并构造了合适的工具变量进行两阶段最小二乘法（2SLS）估计，从而纠正了以往采用普通最小二乘法（OLS）估计所可能产生的偏差问题。第四，本文进一步采用Olley-Pakes方法对生产率进行分解，揭示了企业内部生产率改进和市场份额重置效应的相对重要性，并在此基础上考察了贸易自由化、资源配置与生产率的关系。

本文剩余部分的结构安排为：第二部分为指标的测度和影响机制分析；第三部分为实证研究框架；第四部分报告基本估计结果并进行分析；第五部分探讨贸易自由化、资源配置与全要素生产率的关系；第六部分是结论。

二、指标的测度和影响机制分析

（一）贸易自由化的构造

考虑到中国自20世纪90年代以来为了适应市场经济体制改革和加入WTO，施行了以削减关税税率为主要内容的贸易政策改革，在我们的考察期内进口配额和许可证等非关税壁垒已处于一个很低的水平上，可以推测，非关税壁垒的变化对贸易自由化的影响不会很大。因此，本文主要从关税率的角度来刻画贸易自由化水平。首先将最终品关税（output tariff）定义为：

其中j和t分别表示行业和年份，s表示协调编码六位码产品，Ωj表示行业j的产品集合，nst表示第t年HS6位码产品s的税目数，τst表示第t年HS6位码产品 s的进口关税税率。与 Fernandes［9］、王恬和王苍峰［15］、余淼杰［16］等单独关注最终品关税所不同的是，本文还进一步考虑了中间品关税（input tariff）来刻画贸易自由化。中间品关税的测算借鉴Schor［10］的做法，将其定义为：

其中，Gj表示行业 j的投入集合，αgt＝表示要素g的投入权重，用投入要素g的成本占行业j总投入要素成本的比重来衡量①鉴于数据的可获得性，这里的投入权重根据2002年的中国投入-产出表计算得到。此外，考虑到投入权重可能随时间变化，在计算1998—1999年、2000—2004年以及2005—2007年三个时间段的投入权重时分别使用1997年、2002年和2007年的中国投入产出表，得到的估计结果非常类似，限于篇幅，本文没有给予报告，感兴趣的读者可向作者索取。。

（二）企业全要素生产率的测度

为了克服传统OLS方法测算企业生产率时所可能产生的同步偏差和选择性偏差问题，本文采用Olley和 Pakes［17］的半参数法（简称 OP法）进行估计，同时为了稳健起见，本文也使用 Levinsohn和Petrin［18］方法（简称LP法）估计得到的生产率进行分析。其中，前者使用投资作为企业受到生产率冲击时的调整变量，后者则是采用企业的中间投入变量作为企业受到生产率冲击时的可调整要素投入②限于篇幅，这里没有给出两种方法测算企业生产率的具体步骤，感兴趣的读者可以向作者索取。。图1描绘了传统OLS法、OP法以及LP法3种方法估算的全要素生产率的变化趋势，从中可以看出，OP法和LP法估算得到的全要素生产率水平比较接近，而传统OLS法估算得到的全要素生产率水平却远远低于前两者，这表明如果忽略样本企业的同步偏差和选择性偏差问题，直接使用传统的OLS方法估计全要素生产率将会出现明显的低估。同时我们注意到OP法估算得到的生产率水平处于OLS法和LP法之间，这也隐含着采用OP法估算企业生产率是最为可靠的③接下来分析如果没有特别说明，采用的均是OP法估算的全要素生产率。。

图1 传统OLS法、OP法和LP法估算的生产率变化趋势

（三）影响机制分析

贸易自由化与制造业企业生产率之间存在怎样的关系？为了初步回答这一问题，我们给出贸易自由化与生产率之间的散点图，其中图2刻画了最终品关税、中间品关税与行业平均生产率之间的关系。

图2 贸易自由化与行业平均生产率的散点图

从中可以明显地看出，生产率与最终品关税、中间品关税都呈现反向的变动关系，即生产率随着贸易自由化水平的提高而上升。一个随之而来问题便是，贸易自由化是如何影响企业生产率？接下来我们就贸易自由化对企业生产率的影响机制进行简要分析，并为下文的实证研究提供理论支撑。

贸易自由化可以通过多种途径影响企业生产率。首先，进口关税下降的一个直接后果就是吸引大量的国外同类产品涌入本国，导致国内市场竞争加剧。面对激烈的市场竞争，国内企业为了继续生存而不得不加大研发投资、更新机器设备以及改进生产组织方式，从而提高了自身的生产率水平。Helpman和Krugman［19］从理论上考察了进口竞争与生产率的关系，认为来自国外的竞争会提高国内企业面临的需求弹性，市场势力削弱而且企业的平均成本曲线出现下移，因此企业生产率得到了提升。Levinsohn［20］提出了“进口作为一种市场原则”假说（Import-as-Market-Discipline Hypothesis），认为激烈的国际竞争会使国内企业更有效率，并进一步使用土耳其制造业企业层面数据验证了该假说。此外，Lawrence和Weinstein［21］对日本的研究也发现了进口竞争促进全要素生产率提高的证据。

其次，由于一种进口产品对某个企业而言是竞争型产品，而对其它企业来说则可能是中间投入品［11］，因此，进口关税减让会降低企业的生产成本，生产成本的节约使得企业有更充足的资金去更新过时的机器设备或进行研发投资以及人员培训，这显然是有助于提高企业生产率的。除此之外，中间品关税减让还能使企业从国外获得更多高质量且多样化的中间投入，Goldberg等［22］对印度的研究发现，中间品关税减让的确使印度的制造业企业获得了更多种类的中间产品投入，贸易自由化使得进口的中间投入种类增加了2／3，新进口的中间投入通常来自更为发达的国家，而且比先前的进口品具有更高的单位价值或质量［23］，因此也是有利于提高企业生产率。实际上，进口中间品种类与生产率之间的关系也已被许多研究所证实，Halpern等［24］利用匈牙利1992-2003年制造业企业数据发现进口投入品促进了企业生产率提高14%，而中间品种类的增加贡献了其中的 2／3；此外，Kasahara和 Rodrigue［25］对智利、Parsons和 Nguyen［26］对日本的研究也都发现了中间品种类的增加会改善企业生产率的证据。

第三，以Melitz［27］为代表的新新贸易理论强调了资源重置对生产率的作用，认为贸易自由化会迫使无效率的企业遭到淘汰，并且使得资源从低效率的企业转移到高效率的企业，即贸易自由化通过对资源进行有效的再配置进而提高了企业生产率水平。Hsieh和Klenow［28］对中国的研究发现，如果资本和劳动力得到更有效的再配置，那么中国制造业企业的生产率将获得额外30%～50%的增长。Harrison等［29］考察了在资源重置效应对印度制造业生产率的影响，发现制造业行业总体生产率的提高主要由平均生产率驱动，而市场份额再配置的贡献相对较小，其中平均生产率的提高又主要归因于印度的贸易自由化改革，进一步地，文章认为尽管企业内部生产率进步很重要，但这当中有一部分是由企业的进入和退出行为导致的，因此从这个角度来看，资源再配置的作用也不容忽视。

三、实证研究框架

（一）计量模型

本文重点考察贸易自由化对制造业企业生产率的影响，根据既有的理论和实证研究文献，将计量模型设定如下：

下标i、j、k和 t分别表示企业、行业、地区和年份。tfpijkt表示企业生产率，由上文修正的OP法计算得到；TarOjt和TarIjt是本文的核心解释变量，分别用来刻画最终品贸易自由化和中间品贸易自由化；νj、νk和νt分别表示行业、地区和年份特定效应，εijkt表示随机扰动项。

为了提高估计结果的准确性，在计量模型中加入一些控制变量Xijkt是必要的，本文选取的控制变量主要包括：（1）赫芬达尔指数（herfindahl），用来衡量企业市场集中度，其计算式为herfindahljt＝，其中 saleit表示企业 i在t年的销售额，saleit表示行业j在t年的总销售额，Sit表示企业i在t年的市场占有率如果该指数越大则表明企业市场集中程度越大，即垄断性越高，若该指数越小则意味着企业的市场竞争程度越强。（2）企业退出哑变量（eχit），来控制企业退出行为的生产率效应，如果企业i在下一年退出市场，则eχit取值为1，反之取值为0。（3）资本密集度（klratio），用固定资产净值年平均余额与从业人员年平均人数的比值取对数表示，其中固定资产净值年平均余额使用以1998年为基期的固定资产投资价格指数进行平减处理。（4）中型企业哑变量（medium）和大型企业哑变量（large）用来考察企业规模对企业生产率的影响，我们根据企业销售额的三分位数将企业等分为小型企业、中型企业和大型企业3个类别，当企业i属于中型企业时，medium取值为1，否则为0；类似地，当企业i属于大型企业时，large取值为1，否则为0。（5）企业年龄（age），本文用当年年份与企业开业年份的差来衡量企业年龄。（6）国有企业哑变量（soes）和外资企业哑变量（foreign）用于控制所有权属性对企业生产率的影响。由于长期受计划体制庇护，国有企业总体上缺乏技术学习和创新的冲动，同时在其有限的技术活动中效率低下［30］，因此其生产率也通常较低；相对而言，外资企业脱胎于良好的市场体制而且自身具有相对更高的技术特征，通常也表现出较高的生产率水平。（7）政府补贴（subsidy），政府补贴与企业销售额的比值取对数表示，用来考察政府对企业的扶持政策可能对生产率产生的影响。（8）融资约束（finance），借鉴孙灵燕和李荣林［31］的做法，采用利息支出与固定资产的比值取对数来衡量，如果该值越大则表明企业面临的融资约束问题越小。

（二）内生性问题及其处理

在已有文献中，贸易自由化的内生性问题已引起学者们的广泛关注。在本文中，贸易自由化与企业生产率之间的逆向因果关系可能导致内生性，一方面，贸易自由化会影响企业生产率，而另一方面，处于生产率水平较低行业中的企业，可能会通过游说政府以寻求政策保护，从而迫使政府在有关国际谈判中维持较高水准的关税［16］。

为了检验贸易自由化是否具有内生性，我们根据现有文献［13，32］的做法，将行业关税率在 1998和2002①之所以选取2002年是因为中国在2001年12月加入WTO，并且随后进行了大幅度的关税削减，因此以这段时期作为考察对象更具说服力。此外，我们也将中国入世以后的任一年份作为分析对象以及把1999和2000年视为基期，回归结果基本一致，限于篇幅，在此没有给予报告。年之间的变化幅度作为因变量，对1998年主要的行业特征变量②结合已有文献和数据的可获得性，我们选取的行业特征变量包括行业的生产率、平均工资、工业销售产值、就业规模、出口导向比以及资本劳动比。进行横截面回归。回归结果显示③限于篇幅，回归结果没有给予报告，感兴趣的读者可向作者索取。，生产率的估计系数为负，并且在1%水平上显著，表明处于生产率较低行业中的企业越倾向于通过游说政府寻求更多的关税保护，进而导致关税水平出现较小幅度的下降，这也印证了上文的分析；此外，平均工资的估计系数也显著为负，说明平均工资水平越低的行业也越倾向于寻求更多的关税保护，以致关税水平的下降幅度不会太大，这与贸易政治保护理论的观点也是相符的。回归模型联合显著性检验的伴随概率为0．012，这便进一步支持了关税减让与初始行业特征之间具有显著的相关性。因此在本文中，贸易自由化是内生的。

为了处理内生性问题，本文借鉴Gaston和Trefler［33］、Beaulieu［34］的思路，采用以下程序来构造工具变量：第一步，以2001年的最终品关税为因变量，对1998-2000年期间的行业产出增长率、工资变化率、进口变化率、就业增长率、利润变化率和销售额变化率等行业特征变量进行横截面回归，这样便可得到2001年最终品关税的拟合值；第二步，与Beaulieu［34］类似，本文对所有行业使用共同的关税率减让规则 （common tariff phase-out rule for all industries），这里共同的关税率减让规则即为由中国入世承诺的关税水平计算得到的各年关税减让的变化率，结合上一步得到的2001年行业最终品关税的拟合值，即可得到随后相应年份的最终品关税的拟合值。最终品关税的工具变量由这些拟合值以及2001年之前的实际值构成，记为IVTarOg。中间品关税的工具变量IVTarIj根据下式计算得到：

（三）数据说明

本文的研究涉及两组高度细化的微观数据：第1组是产品关税数据，第2组是中国规模以上企业层面数据，时间跨度为1998—2007年，来源于国家统计局的工业企业统计数据库。其中，产品关税数据有两个来源，1998—2000年、2001—2007年分别来自世界银行和WTO网站。工业企业数据库的统计对象涵盖了全部国有和规模以上（主营业务收入超过500万元）非国有企业。由于工业企业数据库缺失2004年“工业增加值”数据，我们根据以下会计准则进行估算：工业增加值＝工业总产值-工业中间投入+应缴增值税。除此之外，我们还对样本数据进行了如下处理：第一，中国在2002年颁布了新的《国民经济行业分类》并于2003年开始正式实施，为了统一口径，我们依照新的行业标准对1998-2002年间企业的行业代码进行了重新调整。第二，考虑到工业企业数据库中一些关键性指标的原始数据在统计上存在缺漏值或错误记录，我们对数据进行以下筛选：（1）删除出口交货值存在缺漏值或负值的企业样本；（2）删除雇员人数小于10的企业样本；（3）删除工业增加值、中间投入额、从业人员年平均人数、固定资产净值年平均余额中任何一项存在缺漏值、零值或负值的企业样本；（4）删除1949年之前成立的企业样本，同时删除企业年龄小于0的企业样本。

四、基本估计结果及分析

（一）基准回归

表1报告了贸易自由化影响企业生产率的基准回归结果①需要说明的是，这里是以OP法测算的企业生产率为基础进行估计，另外我们还以LP法测算的企业生产率进行回归，得到的结果也较为类似。限于篇幅，这里没有报告。。其中第（1）—（3）列采用普通最小二乘法（OLS）进行估计，从中可以看出，最终品关税和中间品关税的估计系数都显著为负，说明贸易自由化显著地促进了企业生产率的提高，而且相比较而言，中间品关税的估计系数绝对值显著大于最终品关税（前者的估计系数约是后者的5倍），这表明中间品关税减让对企业生产率的影响效应显著地大于最终品关税。前文的分析指出，在本文中贸易自由化可能不是严格外生的，如果确是如此，那么上述OLS估计将是有偏和非一致的。为了判断贸易自由化变量是否具有内生性，我们进一步采用前文构造的工具变量进行了Durbin-Wu-Hausman检验，结果在1%的显著性水平上拒绝了贸易自由化（包括最终品关税和中间品关税）是外生的原假设，这就进一步表明了贸易自由化存在明显的内生性。

表1 基本模型估计结果

因此，为了得到更为精确的估计结果，接下来分别使用作为最终品关税和中间品关税的工具变量进行两阶段最小二乘法（2SLS）估计，结果报告在表1第（4）—（6）列。为了保证所选工具变量的合理性，我们进行了如下多种检验：（1）采用Kleibergen和Paap的LM统计量来检验未被包括的工具变量是否与内生变量相关，结果在1%显著性水平上拒绝了“工具变量识别不足”的原假设；（2）Kleibergen和Paap的Wald rk F统计量远远大于Stock-Yogo检验10%水平上的临界值7．03，因此拒绝工具变量是弱识别的假定；（3）Anderson和Rubin的Wald检验以及Stock和Wright的S统计量都在1%水平上拒绝了“内生回归系数之和等于零”的原假设，这进一步说明了工具变量与内生变量之间具有较强的相关性。所有上述统计检验都表明所选取的两个工具变量具有合理性。

在第（4）列中，我们只考虑最终品关税和中间品关税变量，第（5）列在最终品关税变量的基础上引入各个控制变量，第（6）列则是完整的回归结果。通过比较OLS和2SLS估计结果可以看出，在控制了贸易自由化的内生性之后，最终品关税和中间品关税估计系数的绝对值都有不同程度的提高（中间品关税尤为明显），这表明贸易自由化的内生性使得OLS估计产生向下偏倚，进而低估了贸易自由化对企业生产率的促进作用，因此，我们采用工具变量2SLS进行估计是很有必要的。从表1第（5）列可以看出，最终品关税下降10%，企业生产率将提高0．76%；而在第（6）列中进一步引入中间品关税变量之后，最终品关税的估计系数上升为-0．013，即当其他变量保持不变时，最终品关税下降10%，企业生产率将提高0．13%，这就表明了如果不考虑中间品关税将会高估最终品关税减让引致的竞争效应对提高企业生产率的促进作用。此外，第（6）列的结果还显示，保持其他条件不变，中间品关税下降10%，企业生产率将提高1．21%。因此，中间品关税减让引致的成本节约与优质要素获得效应对企业生产率的促进作用大于竞争效应。而既有的研究贸易自由化与中国企业生产率的文献都忽略了中间品关税的作用［15-16］，本文的研究弥补了这一不足。

（二）分组回归

1．贸易自由化对出口企业与非出口企业生产率的影响

首先，我们将样本划分为出口企业与非出口企业两类子样本，并采用工具变量2SLS法进行估计，结果分别报告在表2第（1）和第（2）列。 从中可以看出，最终品关税减让引致的竞争效应对出口企业与非出口企业生产率的提高都具有显著的促进作用，而且影响程度基本相同：最终品关税下降10%，则出口企业与非出口企业的生产率将分别提高0．13%和0．10%。有趣的是，中间品关税减让对非出口企业生产率的促进作用显著地大于出口企业，具体而言，中间品关税下降10%，非出口企业和出口企业的生产率将分别提高1．47%和0．62%。中间品关税减让对这两类企业生产率的影响存在显著差异的可能原因是：中间品关税减让的结果是降低了企业的生产成本以及使企业获得更多优质要素投入，这是有助于提高企业生产率的。但中国的出口贸易具有显著的加工贸易特征①根据《中国统计摘要2009》，在中国的出口贸易中，加工贸易所占的比重从1981—1990年期间的18．7%上升至2001—2008年期间的53．3%。，这意味着出口企业中有相当一部分是加工企业，而加工企业在进口原料、材料或零件时只需支付部分关税甚至完全免关税②加工贸易常见的方式包括进料加工、来料加工、装配业务和协作生产，其中来料加工是由国外一方提供原料、辅料和包装材料，国内加工企业无需支付关税。，因此中间品关税减让对出口企业生产率的促进作用也就相对较小。此外，我们还发现，在两类子样本中，中间品关税估计系数的绝对值都显著地大于最终品关税，这再次说明了中间品关税减让引致的成本节约与优质要素获得效应对企业生产率的促进作用大于竞争效应。

2．贸易自由化对加工企业与非加工企业生产率的影响

前文的分析已经指出，中国的出口贸易具有显著的加工贸易特征。加工企业的加工环节也大都处于劳动密集型而且技术含量较低的水平上，这类企业主要利用廉价的中国劳动力资源为国外产品“贴牌”生产并用于出口。为了更全面地评估贸易自由化对中国制造业企业生产率的影响，我们有必要将样本区分为加工企业与非加工企业分别进行考察。由于工业企业数据库中并未提供一个企业是否从事加工贸易的信息，也就无法直接地区分这类企业，但基于加工企业一般会有更高比例的出口这一事实，我们可以根据出口密集度（φ）这一指标来近似地甄别企业是否从事加工贸易，其中出口密集度用出口交货值与工业销售产值的比值来表示。李春顶［35］把出口密集度大于0．5的企业定义为加工企业，为了稳健起见，我们分别以出口密集度等于0．8和0．5作为临界点来区分加工企业与非加工企业，估计结果报告在表2第（3）—（6）列。结果显示，采用两种方法区分子样本的估计结果十分相似，接下来我们以第（5）列和（6）列为基础进行分析。从中可以看出，最终品关税减让对加工企业与非加工企业生产率的提高都具有显著的促进作用并且影响程度相似，最终品关税下降10%，加工企业与非加工企业生产率将分别提高0．17%和0．12%。有意思的是，中间品关税减让对非加工企业生产率的促进作用显著地大于加工企业，中间品关税下降10%，非加工企业与加工企业生产率将分别提高1．38%和0．65%。其原因如前所述，加工企业在进口原料、材料或零件时只需支付部分关税甚至完全免关税，其结果是，中间品关税减让对加工企业的生产成本几乎没有影响，而非加工企业则能够从中间品关税减让中实现相对较大幅度的成本节约，因此，中间品关税减让对非加工企业生产率提高的促进作用大于加工企业。由于中国的出口贸易具有显著的加工贸易特征，因此这也进一步支持了前文有关中间品关税减让对出口企业生产率的促进作用小于非出口企业的分析。

3．贸易自由化对本土企业与外资企业生产率的影响

考虑到中国的企业具有不同的所有权类型，其中外资企业享有其它类型企业所不具有的超国民待遇，那么贸易自由化对企业生产率的作用是否会受企业所有权的影响？为了回答这一问题，我们将样本区分为本土企业和外资企业子样本分别进行工具变量2SLS估计①其中本土企业包括民营企业和国有企业，而外资企业包括港澳台商投资企业和外商投资企业。，结果报告在表2第（7）和第（8）列。从估计结果可以看出，贸易自由化对本土企业和外资企业都起到显著的促进作用，其中最终品关税的估计系数非常接近，但本土企业子样本中中间品关税估计系数的绝对值远远大于外资企业，具体而言，中间品关税下降10%，本土企业与外资企业的生产率将分别提高1．47%和0．71%。可见，本土企业生产率从中间品关税减让中获得比外资企业更大程度的提高，对这一现象的经济学解释是，相对于本土企业而言，外资企业有更为广阔的原材料来源，既可以从中国市场购买，也可以从母公司处获得，多元化的原材料来源能够实现成本的节约，而同时母公司也往往会提供更高质量的要素投入，在这种情况下，中间品关税减让所带来的生产成本节约和优质要素获得对外资企业生产率的影响也就较为有限；本土企业则能够从中间品关税减让中实现成本节约和获得高质量的投入，从而实现更大幅度的生产率进步。

表2 样本分组IV-2SLS估计结果

（三）实际贡献度分析

为了进一步深入考察贸易自由化对企业生产率的影响程度，我们可以根据表1和表2的参数估计以及各变量的实际数据（均值）测算贸易自由化影响企业生产率的实际贡献度，结果报告在表3中。测算结果显示，贸易自由化对企业生产率具有相当的解释力，实际贡献度高达60%，其中中间品关税减让的实际贡献度为52．52%，远远高于最终品关税减让（实际贡献度为9．98%）。从出口企业与非出口企业的分样本来看，贸易自由化对非出口企业生产率的实际贡献度相对更高（为68%），其中又主要体现在中间品关税减让上（实际贡献度为61．28%），而且中间品关税减让的实际贡献度在两类分样本中均高于最终品关税。从加工企业与非加工企业的分样本来看，以不同临界点为划分标准得到的结果十分相似，贸易自由化对非加工企业生产率的实际贡献度为65．4% ～67．2%，高于加工企业的 46．8% ～47．7%，其中的差距主要体现在中间品关税减让上，具体地，中间品关税减让对非加工企业生产率的实际贡献度为56．3%～58．1%，而对加工企业生产率的实际贡献度仅为32．6%～33．6%。最后，从本土企业与外资企业的分样本来看，最终品关税减让对两类企业生产率的实际贡献度相当（为14%），但中间品关税减让对本土企业生产率的实际贡献度远远高于外资企业，分别为62．5%和34．4%，因此，相对于外资企业而言，本土企业从贸易自由化中获得了更大幅度的生产率提升，因而有助于缩小与外资企业的生产率差距。上述分析进一步表明了贸易自由化对企业生产率的促进作用主要通过中间品关税减让引致的成本节约及优质要素获得效应这一途径，而最终品关税引致的竞争效应对企业生产率的促进作用则相对较小。可见，既有的单独从最终品关税减让的角度来分析贸易自由化与中国企业生产率的研究显然是有缺陷的，即会严重低估贸易自由化对企业生产率的促进作用。

表3 贸易自由化变量的实际贡献度（单位：%）

五、模型扩展：贸易自由化、资源配置与生产率变动

（一）生产率的分解

上文从不同角度考察了贸易自由化对企业层面生产率的影响效应，接下来我们将进一步研究制造业行业总体生产率水平的变化趋势以及资源配置和贸易自由化在其中扮演的作用。为了考察上述问题，我们首先参照Olley和Pakes［17］提出的方法计算行业总体生产率：

然后进一步将行业总体生产率按照如下方程进行分解：

其中，Ij表示行业j的企业集合。tfpAGGjt表示以行业j内所有企业的市场份额为权重进行加权得到的行业总体生产率；sit是个权重系数，反映了资源在企业间的配置情况，这里用企业i在行业j中的市场份额来衡量，sjt表示行业j内所有企业的平均市场份额；tfpit为企业i的生产率水平，tfpjt表示行业j内所有企业的平均生产率。（6）式右边第一项为非加权平均生产率，记为tfpAVEjt，右边第二项为企业生产率与市场份额的协方差，简记为tfpRELjt，它衡量了市场份额在具有不同生产率水平企业之间的再配置效应，具体地，协方差项tfpRELjt的经济学含义为：如果该项越大，表明生产率较高的企业也相应地得到了较高的市场份额，此时资源配置效果较好，反之则表明资源配置效果较差。

图3给出了Olley-Pakes生产率分解的结果，从中可以看出，制造业行业总体生产率和企业平均生产率都处于稳步上升的趋势，而且变动步调高度一致，尽管OP协方差项在期间有所波动，但总体上也呈现出上升的趋势，这说明近些年来制造业行业资源配置效率有所改善。此外，从分解项的大小和变动幅度来看，企业平均生产率项远远大于OP协方差项，在考察期内，制造业行业总体生产率水平提高了1．20，其中企业内部生产率提高了0．98（占81．5%），而协方差项只上升 0．22（占 18．5%），表明制造业行业总体生产率的上升主要来自企业内部生产率的改善，而市场份额重置效应的贡献相对较小。图4进一步刻画了二分位制造业行业全要素生产率的分解结果，不难看出，对所有制造业行业而言，企业平均生产率项都大于OP协方差项，这再次印证了企业内部生产率是行业总体生产率提升的主导因素。此外，OP协方差项在不同的制造业行业中也存在显著的差异性，资源配置效率最高的是石油加工、炼焦及核燃料加工业（25），其次是煤炭开采和洗选业（6），而文教体育用品制造业（24）的资源配置效率最差。

图3 Olley-Pakes生产率分解结果

图4 各制造业行业全要素生产率的分解结果

（二）估计结果

以Melitz［27］为代表的新新贸易理论认为贸易自由化会导致资源从低生产率企业向高生产率企业重新进行配置，进而提高了行业总体生产率水平，下面的主要任务是对这一命题进行验证。借鉴Harrison等［29］的做法，对每一个地区-行业对计算行业总体生产率并进行Olley-Pakes生产率分解，得到地区-行业层面的总体生产率tfpAGGjkt、地区-行业层面的企业平均生产率tfpAVEjkt以及地区-行业层面的OP协方差项tfpRELjkt。接下来构建以下计量模型考察贸易自由化对各个分解项的影响：

表4 分解生产率决定因素的IV-2SLS估计结果

在不同的模型中Yjkt分别用tfpAGGjkt、tfpAVEjkt和tfpRELjkt表示，并且各个模型都控制了行业效应νj、地区效应νk以及时间效应νt。我们仍然采用工具变量2SLS方法进行估计，贸易自由化工具变量的构造方法与前文相同。为了稳健起见，我们同时对OP法和LP法测算的生产率作为分解基础分别进行估计，结果报告在表4中，其中前3列使用OP法的生产率，后3列使用LP法的生产率。首先我们观察表4的前3列，在对贸易自由化的内生性进行控制之后，最终品关税和中间品关税对行业总体生产率的估计系数为负，并且在1%水平上显著，说明最终品关税和中间品关税减让都显著地提高了行业总体生产率水平，不过中间品关税减让引致的生产成本节约和优质要素获得对行业总体生产率的促进作用大于竞争效应，这与前文考察贸易自由化与企业生产率关系时得到的结论是类似的。第（2）列估计结果显示，最终品关税和中间品关税减让对企业内部生产率提高也都起到了显著的促进作用，而且二者对企业平均生产率的影响程度大致相当。第（3）列是我们最为关注的估计结果，其中最终品关税的估计系数为正，并且在1%水平上显著，说明最终品关税减让引致的竞争效应并未有效地将市场份额从低效率的“差”企业转移至高效率的“好”企业，但中间品关税的估计系数显著为负，这表明中间品关税减让引致的生产成本节约和优质要素获得有助于高效率的“好”企业赢得更大的市场份额。具体地，在样本期内最终品关税减让使再配置效应生产率下降了0．25；中间品关税减让使得再配置效应生产率提高了0．23①由样本期内关税变化量与相应的估计参数相乘得到。。可见，贸易自由化在总体上对再配置效应生产率的影响十分微弱，这与Harrison等［29］对印度的研究发现较为相似。此外，我们注意到在第（1）—（2）列中赫芬达尔指数的估计系数显著为负，说明市场竞争程度有利于提高行业总体生产率和企业平均生产率，而第（3）列的赫芬达尔指数尽管为负，但没有通过显著性检验，这就再次表明了市场竞争并未有效提高资源重置的效率。表4第（4）—（6）列进一步给出了LP法测算生产率情形的估计结果，发现各主要变量的系数符号和显著性水平并未发生本质性改变，而且检验工具变量合理性的各统计量都表现良好，这就表明了回归结果具有稳健性。

六、结 论

本文利用1998-2007年高度细化的关税数据和工业企业数据实证考察了贸易自由化与中国制造业企业生产率动态演进之间的关系。我们不仅测算了最终品关税，还在此基础上结合中国的投入-产出表进一步计算了中间品关税，从而在研究中区分了贸易自由化的竞争效应和成本节约以及优质要素获得效应对企业生产率的作用，克服了已有的单从最终品关税角度研究贸易自由化对中国企业生产率作用的缺陷。本文的研究发现：（1）贸易自由化对制造业企业生产率进步具有相当的解释力，其中中间品关税减让引致的成本节约以及优质要素获得效应对企业生产率的促进作用比最终品关税减让引致的竞争效应更大；（2）贸易自由化对非出口企业、非加工企业以及本土企业的生产率提高的影响效应分别显著地大于出口企业、加工企业和外资企业，并且这些差异又主要体现在中间品贸易自由化上；（3）制造业行业总体生产率的上升主要来自企业内部生产率的改善，而市场份额重置效应的贡献相对较小，进一步的估计发现，贸易自由化对资源重置效率的净影响也较为微弱。

本文为理解中国制造业企业生产率的动态演进提供了一个新的视角和经验证据。此外，中国在2001年底加入WTO，其中的一个典型影响就是实行了大范围的关税削减，本文的样本期恰好涵盖了这一事件，所以本文的研究也为评价中国入世的经济效果提供了一个有益的判别视角。当然，我们的研究还是初步的，仍然存在一些不足和需要完善的地方，例如，由于工业企业数据库中没有提供一个企业是否从事加工贸易的信息，我们只是根据出口密集度的高低来近似地甄别企业是否从事加工贸易，尽管这种方法可以最大化地除去加工贸易型企业，但也可能会剔除掉很多非加工贸易的出口企业［35］，因此更为精确的做法是将工业企业数据和海关进出口数据匹配起来进行分析；此外，由于缺少企业进口方面的信息，我们的研究也只区分了贸易自由化对出口企业和非出口企业的影响，而进一步深入研究贸易自由化对进口企业和非进口企业的影响显然也是具有重要的现实意义，当然这也需要匹配海关进出口数据。这些都是未来需要进一步研究的方向。

［1］ Rumbaugh T，Blancher N．International trade and the challenges of WTO accession［A］．Prasad E．China's Growth and Integration into the World Economy，Prospects，and Challenges［C］．International Monetary Fund，2004．

［2］ Zheng Jinghai，Bigsten A，Hu Angang，Arne Bigsten．Can China's growth be sustained？A productivity perspective［J］．World Development，2009，37（4）：874-888．

［3］ 李玉红，王皓，郑玉歆．企业演化：中国工业生产率增长的重要途径［J］．经济研究，2008（6）：12-24．

［4］ 周黎安，张维迎，顾全林，汪淼军．企业生产率的代际效应和年龄效应［J］．经济学（季刊），2007（4）：1297-1318．

［5］ Tybout J R，Westbrook M D．Trade liberalization and the dimensions of efficiency change in Mexican manufacturing industries［J］．Journal of International Economics，1995，39（1-2）：53-78．

［6］ Head K，Ries J．Rationalization effects of tariff reductions［J］．Journal of International Economics，1999，47（2）：295-320．

［7］ Ferreira P C，Rossi J L．New evidence from Brazil on trade liberalization and productivity growth［J］．International Economic Review，2003，44（4）：1383-1405．

［8］ Pavcnik N．Trade liberalization，exit，and productivity improvements：Evidence from Chilean plants［J］．Review of Economic Studies，2002，69（1）：245-276．

［9］ Fernandes A M．Trade policy，trade volumes and plantlevel productivity in Colombian manufacturing industries［J］．Journal of International Economics，2007，71（1）：52-71．

［10］ Schor A．Heterogeneous productivity response to tariff reduction：Evidence from Brazilian manufacturing firms［J］．Journal of Development Economics，2004，75（2）：373-396．

［11］ Amiti M，Konings J．Trade liberalization，intermediate inputs，and productivity：Evidence from Indonesia［J］．American Economic Review，2007，97（5）：1611-1638．

［12］ Iscan T．Trade liberalization and productivity：A panel study of the Mexican manufacturing industry［J］．Journal of Development Studies，1998，34（5）：123-148．

［13］ Topalova P．Trade liberalization and firm productivity：The case of India［R］．International Monetary Fund Working Paper，2007．

［14］ 余淼杰．中国的贸易自由化与制造业企业生产率［J］．经济研究，2010（12）：97-110．

［15］ 王恬，王苍峰．贸易政策变动对异质性企业生产率的影响——对我国制造业企业数据的实证研究［J］．世界经济文汇，2010（3）：27-41．

［16］ 余淼杰．加工贸易、企业生产率和关税减免——来自中国产品面的证据［J］．经济学（季刊），2011，10（4）：1251-1280．

［17］ Olley S，Pakes A．The dynamics of productivity in the telecommunications equipment industry［J］．Econometrica，1996，64（6）：1263-1297．

［18］ Levinsohn J，Petrin A．Estimating production functions using inputs to control for unobservables［J］．Review of Economic Studies，2003，70（2）：317-341．

［19］ Helpman E，Krugman P．Market structure and foreign trade：Increasing returns，imperfect competition，and the international economy［M］．Cambridge，MA：The MIT Press，1985．

［20］ Levinsohn J．Testing the imports-as-market-discipline hypothesis［J］．Journal of International Economics，1993，35（1-2）：1-22．

［21］ Lawrence R Z，Weinstein D E．Trade and growth：Import-led or export-led？Evidence from Japan and Korea［R］．NBER Working Paper，1999．

［22］ Goldberg P K，Khandelwal A K，Pavcnik N，Topalova P．Imported intermediate inputs and domestic product growth：Evidence from India［J］．Quarterly Journal of E-conomics，2010，125（4）：1727-1767．

［23］ Goldberg P K，Khandelwal A K，Pavcnik N，Topalova P．Trade liberalization and new imported inputs［J］．American Economic Review，2011，99（2）：494-500．

［24］ Halpern L，Koren M，Szeidl A．Imported inputs and productivity［R］．CeFiG Working Papers，2009．

［25］ Kasahara H，Rodrigue J．Does the use of imported intermediates increase productivity？Plant-level evidence［J］．Journal of Development Economics，2008，87（1）：106-118．

［26］ Parsons CR，Nguyen A T．Import variety and productivity in Japan［J］．Economics Bulletin，2009，29（3）：1947-1959．

［27］ Melitz M J．The impact of trade on intra-industry reallocations and aggregate industry productivity［J］．Econometrica，2003，71（6）：1695-1725．

［28］ Hsieh C T，Klenow P．Misallocation and manufacturing TFPin China and India［J］．Quarterly Journal of Economics，2009，124（4）：1403-1448．

［29］ Harrison A E，Martin L A，Nataraj S．Learning versus stealing：How important are market-share reallocations to India's productivity growth？［R］．NBER Working Paper，2011．

［30］ 蒋殿春，张宇．经济转型与外商直接投资技术溢出效应［J］．经济研究，2008（7）：26-38．

［31］ 孙灵燕，李荣林．融资约束限制中国企业出口参与吗［J］．经济学（季刊），2011（1）：231-252．

［32］ Teshima K．Import competition and innovation at the plant level：Evidence from Mexico［R］．Columbia University Working Paper，2009．

［33］ Gaston N，Trefler D．The labour market consequences of the Canada-U．S．free trade agreement［J］．Canadian Journal of Economics，1997，30（1）：18-41．

［34］ Beaulieu E．The Canada-U．S．free trade agreement and labour market adjustment in Canada［J］．Canadian Journal of Economics，2000，33（2）：540-563．

［35］ 李春顶．中国出口企业是否存在“生产率悖论”：基于中国制造业企业数据的检验［J］．世界经济，2010（7）：64-81．