我国生产率变化机制分析

2019-05-13 10:26盛如旭李雪松汪勇
现代管理科学 2019年4期
关键词:生产率

盛如旭 李雪松 汪勇

摘要:我国生产率的影响因素和变化机制是经济领域的研究热点。近年来,学者们开始尝试使用中介效应模型来解构生产率变化机制“黑箱子”。文章梳理了过去文献中关于我国生产率变化机制的研究,首先我们将现存研究划分为以成本费用、人力资本、研发投入、其他变量作为中介变量的四类生产率研究。其次,我们从经济含义和研究目的两方面总结出,合适的中介变量应该是具有“承上启下”作用的经济单元内部基础性变量。最后,本文总结了当前生产率变化机制研究的主要缺陷和新进展,并给未来研究提出了若干建议。

关键词:生产率;机制分析;中介效应模型;因果关系分析

一、 引言

当前,我国经济开始由高速增长阶段转向高质量发展阶段,生产率的提升是高质量发展的动力源泉。同时,我国生产率的影响因素和变化机制一直是经济领域的研究热点。早期学者们主要聚焦于生产率的影响因素分析,近年来,为了进一步理解核心解释变量如何影响生产率,学者们开始尝试解构“核心解释变量→生产率”传导机制的黑箱子。

中介效应模型最早来源于心理学研究领域,在引入经济学领域后,中介效应模型为生产率变化机制研究提供了切入视角。简要地说,中介效应是指在分析核心解释变量(X)对生产率(Y)的影响时,如果核心解释变量通过变量(M)传導至生产率变化,那么认为“核心解释变量(X)→变量(M)→生产率(Y)”传导机制存在,其中变量(M)称作中介变量,中介效应一般采用Baron和Kenny(1986)提出的三步法检验。通过中介效应模型,学者们可以分析传导机制是否存在以及测算中介效应占总效应比例,从而打开生产率变化机制“黑箱子”中的一环。

二、 生产率变化机制研究现状

近年来,基于中介效应分析的我国各领域生产率研究层出不穷。虽然研究的核心解释变量种类较多,但传导机制分析选取的中介变量总体上可以汇总成四个类型:成本费用、人力资本、研发创新、其他变量。根据中介变量的类型,本文将我国生产率变化机制研究分为以下四类。

1. 成本费用类中介变量的生产率研究,即“核心解释变量→成本费用→生产率”传导机制研究。成本费用是最直接影响生产率的经济变量之一,经济单元的成本费用额外增加一般会直接并显著地使生产率下降。这个经济现实保证“成本费用→生产率”因果关系必定存在,这是成本费用经常作为中介变量的重要原因之一。以成本费用作为中介变量的生产率文献主要研究了两类传导机制:一是经济单元的内部因素为核心解释变量的传导机制。学者们从垂直化分工程度(张璐等,2018)、物流外包水平(梁红艳,2015)、服务业外包水平(李艳华和葛丹丹,2011)等经济单元内部的生产行为角度研究了“生产行为变化→成本费用→生产率”传导机制。二是经济单元的外部因素为核心解释变量的传导机制。学者们从生产性服务业发展水平(冯泰文,2009;黄莉芳等,2012)、高技术服务业FDI(华广敏,2013)等经济单元外部的其他经济因素角度研究了“外部因素→成本费用→生产率”传导机制。

2. 人力资本类中介变量的生产率研究,即“核心解释变量→人力资本→生产率”传导机制研究。人力资本投入是生产经营行为的要素投入之一,也是直接影响劳动生产率的重要因素之一。通过人力资本影响生产率的核心解释变量也存在内部因素和外部因素,其中包括资本结构(李广众等,2018)、公司治理成本(徐茗丽等,2016)、企业年金(于新亮等,2017)、教育投资(张晓秋等,2009a;张晓秋等,2009b)等内部因素,也包括契约执行效率(刘鹏飞和李莹,2018)、劳动力供给(周末等,2017)、市场竞争(徐茗丽等,2016)、社会信息化水平(韩自然等,2017)等外部因素。

3. 研发创新类中介变量的生产率研究,即“核心解释变量→研发创新→生产率”传导机制研究。虽然研发创新与生产率并没有成本费用、人力资本与生产率之间的关系密切,但研发创新对生产率的影响是经济领域的研究热点。因此,现存大量经济理论可以证明“研发创新→生产率”因果关系存在,所以生产率研究也经常选取研发创新作为中介变量。通过研发创新影响生产率的核心解释变量众多,例如CEO交流(赵建春等,2015)、人力资本结构(李杏和侯佳妮,2018)、政府补助(王薇和艾华,2018)、高技术服务业FDI(华广敏和荆林波,2013)、海外并购(张雨和吴先明,2018)、物流外包水平(梁红艳,2015)、服务业外包水平(李艳华和葛丹丹,2011)、出口贸易(梁云等,2014)等。

4. 其他类中介变量的生产率研究,即“核心解释变量→其他变量→生产率”传导机制研究。除上述三个使用较多的中介变量以外,部分研究选取其他变量作为中介变量。毛其淋和许家云(2015)以企业进口行为作为中介变量,研究了中间品贸易自由化影响生产率的传导机制。刘伟江和吕镯(2018)以制造业服务化作为中介变量,研究了“营改增”影响企业生产率的传导机制。杜俊涛等(2017)以环境规制作为中介变量,研究了财政分权影响绿色全要素生产率的传导机制。

综上所述,大部分生产率变化机制研究选取成本费用、人力资本、研发创新三类中介变量,小部分研究选取其他中介变量。同时,部分研究还选取多个中介变量考察各自的中介效应或联合中介效应。利用这四类中介变量,学者们开始从多个重要角度来解构我国生产率变化机制“黑箱子”。

三、 生产率变化机制的中介变量特点

合适的中介变量是生产率变化机制研究的关键。选择中介变量时,本文认为应该考虑经济含义和研究目的两个因素。从经济含义看,中介变量是指“受核心解释变量影响、能影响生产率”的经济变量,所选的中介变量应该在传导机制中发挥“承上启下”的作用。从研究目的看,中介效应分析可以帮助我们进一步挖掘“核心解释变量→生产率”中隐藏的传导机制,以此打开生产率变化“黑箱子”中的一环。综合上述因素,本文认为合适的中介变量应当考虑以下四点要求。

1. 中介变量具有“承上”作用,即中介变量受到核心解释变量影响。特别的,早期中介效应模型不仅需要满足该条件,还额外要求变量间不存在严重的双向因果问题,即“核心解释变量→中介变量”之间只存在单向因果关系。例如,王薇和艾华(2018)研究的“政府补助→企业研发投入→企业生产率”传导机制中,“政府补助→企业研发投入”之间可能存在双向因果问题。此时,传统计量方法只能估计得到相关关系大小,并不能得到“政府补助影响企业研发投入”净效应。如果双向因果问题比较严重,早期中介效应模型将不能给出可靠的结论。为此,学者们通常从经济现实和经济理论两个渠道选择合适的中介变量,以此保证不存在严重的双向因果问题。目前,随着因果关系评估模型迅速发展,即使在有双向因果问题的情况下,我们也可能可以估计得到因果关系净效应,也就是说不存在双向因果问题这个额外要求正在逐渐弱化。

2. 中介变量具有“启下”作用,即中介变量能影响生产率。一般情况下,学者们选取与生产率关系较密切的经济变量作为中介变量,以此保证具有“启下”作用。例如选取劳动力投入、资本投入、中间投入等生产经营行为的投入要素作为中介变量,它们也是测算生产率所需的指标之一。这些中介变量可以保证“中介变量→生产率”因果关系必定存在。特殊情况下,若有现存经济理论的保证时,中介变量与生产率的关系也可以相对不密切。以杜俊涛等(2017)研究的“财政分权→环境规制→生产率”传导机制为例,虽然环境规制并没有投入要素与生产率之间关系密切,但众多现存的经济理论已经保证了“环境规制→生产率”因果关系存在,所以以环保规制作为中介变量是合理的。此外,当中介变量与生产率之间存在双向因果问题时,一个科学严谨的中介效应结论也十分依赖于其间的因果关系净效应的准确估计。

3. 中介变量一般具有基础性。随着学者们对生产率研究逐步深入,各类研究中的核心解释变量逐步复杂化,例如“中间贸易自由化→生产率”“垂直化分工水平→生产率”等相对复杂的影响因素分析开始受到关注。但与之相反,中介变量一般仍然选择相对基础的经济变量,例如上述的成本费用、创新研发、人力资本三类基础性变量。我们认为其原因在于中介效应分析的研究目的是解构传导机制“黑箱子”,如果所选的中介变量过于复杂,那就相当于用另一个“黑箱子”(复杂的中介变量)去解释传导机制“黑箱子”,这样的分析可能并不具有很大的意义。而一个简单基础的中介变量可以帮我们从深层次去理解生产率变化的传导机制。

4. 中介变量一般是经济单元的内部特征变量。部分学者以“外部因素→中介变量→生产率”传导机制作为研究内容,比如外部规制、外部发展水平等外部因素对企业生产率变化的传导机制研究。此类文献中,中介变量一般选取经济单元的内部特征,此时传导机制的经济含义可以这样理解:外部因素改变了经济单元的内部特征,从而影响生产率,即“外部因素→内部特征→生产率”传导机制。如果这里仍以某个外部因素作为中介变量,即“外部因素→某外部因素→生产率”传导机制,那么中介变量似乎并没有紧密连接外部因素和生产率,传导机制的后半段“某外部因素→生产率”还存在可以深入解释的方面。

总的来说,第一点和第二点要求来源于中介变量的经济含义,要求“核心解释变量→中介变量”“中介变量→生产率”两组因果关系净效应可以准确估计。这是中介效应分析结论可靠的前提,也是必须满足的硬性要求。第三点和第四点要求来源于中介效应的研究目的,要求中介变量是经济单元的内部基础性变量。这是为了帮助我们从更合适的角度去解构传导机制“黑箱子”,也是本文建议满足的非硬性要求。

四、 生产率变化机制研究的缺陷以及新进展

准确的因果关系分析是生产率变化机制研究的核心。目前生产率变化机制研究中的主要缺陷是因果关系净效应估计有误。在“核心解释变量→中介变量→生产率”传导机制中,我们至少需要准确估计两组具有方向性的因果关系净效应,即“核心解释变量→中介变量”“中介变量→生产率”。当变量间存在严重的双向因果问题时,传统计量模型一般只能估计相关关系而不是因果关系净效应,从而得到有误的中介效应结论。令人遗憾的是,现存的大部分生产率变化机制研究并没有重视这个问题。

随着因果关系研究方法迅速发展,中介效应模型开始结合多种新的模型方法,出现了一部分更加科学的研究。一类是采用工具变量法(IV)的中介效應研究,另一类是对“自然实验”或“准实验”使用倾向值得分匹配(PSM)、双重差分法(DID)、断点回归设计(RDD)、合成控制法(SCM)等评估方法的中介效应研究。在更准确的因果关系净效应估计结果的基础上,中介效应分析越来越接近“传导机制”的真谛,而不是之前可能混杂反向因果的“相关关系”结果。因此,我国生产率变化机制研究领域出现了更加科学严谨的新结论。

“企业特征→中介变量→企业生产率”传导机制的新结论。李广众等(2018)发现“企业债务比率上升→人力资本投入减少→生产率下降”传导机制存在,为了处理企业债务与生产率之间的双向因果问题,他们以行业层面债务变量作为企业债务的工具变量进行IV估计。于新亮等(2017)发现“企业年金增加→员工素质提高\培训投入增加\财务宽松→企业生产率提高”传导机制存在,他们以区域企业年金覆盖率作为工具变量来处理企业年金与生产率之间的双向因果问题。

“外部因素→中介变量→企业生产率”传导机制的新结论。董倩(2018)发现“地区科技金融发展→关联贷款比例下降/贷款集中度下降/流向非国有经济贷款比例上升→城商行生产率提高”传导机制存在,他们以滞后一期和二期的科技金融指数作为工具变量来处理科技金融和城商行生产率之间的双向因果问题。陈飞和刘宣宣(2018)评估了“土地确权”的政策效果,研究发现“实施土地确权政策→家庭耕地规模扩大/农户信贷增加→农户劳动生产率提高”传导机制存在,他们检验发现土地确权政策相对于劳动生产率具有外生性,以此排除双向因果问题的可能性。刘鹏飞和李莹(2018)发现“区域契约执行效率提高→企业人力资本水平提高→企业生产率提高”传导机制存在,他们以城市行业层面的人力资本平均值作为人力资本的工具变量处理双向因果问题。周末等(2017)基于“计划生育红旗县”这个自然实验,发现“区域劳动力供给减少→劳动力成本提高→企业生产率提高”传导机制存在。

区域和行业宏观生产率传导机制的新结论。杜俊涛等(2017)发现地级市层面的“财政分权程度提高→环境规制强度下降→绿色全要素生产率降低”传导机制存在,他们以城市规模作为工具变量来处理财政分权程度与其他变量之间的双向因果问题。张雨和吴先明(2018)发现工业行业层面的“海外并购→政府支持/促进市场竞争→产业创新绩效提高→行业生产率提高”传导机制存在,为了处理海外并购和产业创新之间的双向因果问题,他们以产业海外并购交易额的滞后二期、三期作为工具变量进行IV估计。

五、 总结

本文梳理并评述了基于中介效应模型的我国生产率变化机制相关文献。具体来说,本文首先从研究选取的中介变量类型角度,把生产率变化机制研究划分为四个类型,并简要分析了四类研究选择相应中介变量的原因和涉及的核心解释变量。其次,本文从经济含义和研究目的两个方面给出选取合适的中介变量应该考虑的四点要求。最后,本文总结了当前我国生产率变化机制研究的主要缺陷以及进展。

通过综述相关文献,本文对未来生产率变化机制研究提出两点建议。第一,生产率变化机制研究要选取合适的中介变量。本文建议未来研究选取的中介变量应该具有“承上启下”作用,而且一般选取经济单元内部的基础性变量。从实践来看,本文建议可以从经济现实和经济理论中寻找中介变量;第二,生产率变化机制研究要基于准确的因果关系净效应估计结果。本文建议未来研究要使用更科学严谨的计量方法来估计因果关系净效应,而不是使用相关关系估计结果错误地代替因果关系净效应,以此尽可能地提高中介效应分析结果的可靠性。

参考文献:

[1] Baron, R M, Kenny, D A.The moderator-mediator variable distinction in social psychological research:Conceptual,strategic and s- tastical consideration[J].Journal of Personalityand Social Psychology,1986,(51):1173- 1182.

[2] 馮泰文.生产性服务业的发展对制造业效率的影响——以交易成本和制造成本为中介变量[J].数量经济与技术经济研究,2009,(3):56-65.

[3] 黄莉芳,黄良文,郭玮.生产性服务业提升制造业效率的传导机制检验——基于成本和规模中介效应的实证分析[J].财贸研究,2012,(3):22-30.

[4] 李广众,叶敏健,郑颖.资本结构与员工劳动生产率[J].管理科学学报,2018,21(2):1-15.

[5] 于新亮,程远,胡秋阳.企业年金的“生产率效应”[J].中国工业经济,2017,(1):155-173.

[6] 周末,高方澍,张宇杰.劳动力供给变化会影响中国工业企业的生产率和利润率吗?[J].财经研究,2017,43(8):135-145.

[7] 赵建春,许家云,毛其淋.CEO交流是否促进了企业的全要素生产率提升?[J].世界经济文汇,2015,(4):22-43.

[8] 刘伟江,吕镯.“营改增”、制造业服务化与全要素生产率提升——基于DI合成控制法的实证研究[J].南方经济,2018,(5):1-21.

基金项目:国家社科基金重大项目“新常态下我国宏观经济监测和预测研究”(项目号:15ZDA011)。

作者简介:李雪松(1970-),男,汉族,江苏省宿迁市人,中国社会科学院财经战略研究院副院长、研究员、博士生导师,研究方向为宏观经济理论与政策;盛如旭(1992-),男,汉族,浙江省衢州市人,中国社会科学院大学(研究生院)数量经济与技术经济系博士生,研究方向为生产率、政策评估;汪勇(1989-),男,汉族,安徽省黄山市人,北京大学国家发展研究院博士后,研究方向为宏观经济学。

收稿日期:2019-01-12。

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