工业企业助力中国经济高质量发展了吗？——基于952家上市企业的实证研究

张 路，何凌云

引 言

党的十九大报告中首次提出了“经济高质量发展”的概念，指出中国经济要从高速增长转向中高速增长，经济发展方式要从规模速度型粗放增长转向质量效率型集约增长，经济机构要从增量扩能为主转向调整存量、做优增量并存的深度调整，经济发展动力从传统增长点转向新的增长点。即现阶段中国宏观经济目标更多转向持续均衡的经济增长，以提高供给体系质量作为主攻方向，实现中国经济持续健康发展。而涵盖了采矿业，制造业，电力、燃气及水的生产供应业三个行业的工业企业，作为国民经济中的主导行业，其产业结构优化、经济产出增加、企业规模扩大、投融资路径通畅均有利于经济发展(邹国伟等,2018；向丽等,2018)。2010—2018年，中国工业生产总值占GDP的比重连续八年保持在40%左右，工业企业发展对经济增长的促进作用是毋庸置疑的。但根据环保部公布的京津冀及周边地区大气污染防治强化督察的最新进展，工业企业环境污染问题最为严重。事实上，企业技术落后、管理观念陈旧、生产方式落后、污染物排放量增加等相关因素均会导致环境污染的加重及经济质量的下降。由此引发了一系列问题：工业企业发展对经济高质量发展产生了怎样的影响？是直接的还是间接的，是线性的还是非线性的？这种影响是否具有行业和区域异质性？对这些问题的回答可以为中国更好地发展工业企业、推动经济高质量发展提供科学的政策依据。

从研究层面来看，现有文献中尚未见直接针对工业企业发展与经济高质量发展关系的研究，部分学者仅从完善现代化经济体系、创新驱动、服务业发展、环境规制等因素对经济高质量发展的影响进行了一定的探索(贺晓宇等,2018;王群勇等,2018)。事实上，工业企业发展与经济高质量发展的关系基础是企业发展与经济发展的关系。Markusen(1989)将生产性企业作为中间变量引入模型发现，生产性企业能够提高商品和服务生产过程中的运营效率、经营规模和其他投入要素的生产率，进而促进经济发展。此外，生产性企业通过技术进步、产业集聚、改善投资环境也能促进经济增长(刘重,2006)。从研究方法看，学者们采用了面板数据分析、门槛回归、VAR模型和VECM等方法，从产业集聚、产业关联及其空间溢出效应等角度定量分析生产性企业与经济增长的关系，指出二者之间存在正向联系,即生产性企业对经济增长具有重要影响(Francois J et al,2008)。进一步地，企业产出水平的提高对于经济结构调整和效率提升具有促进作用，这已经被学者证实(林民书,2002)。而企业发展在促进经济增长的同时会导致环境问题，这与经济高质量发展紧密相关。刘源远等(2008)肯定了企业工业化与环境污染间的关系。孙爱军等(2012)将工业生产总值和环境污染纳入一个框架，研究发现工业发展并不必然会导致环境污染的加重。还有学者从工业污染物排放出发，发现工业化是环境污染的主要原因(Llop et al,2007)。此外，杜雯翠(2014)指出工业企业对环境污染的影响状况存在行业和工业化阶段差异性。

可以看出，学者们对生产性企业与经济增长、经济结构、生产效率、环境污染等之间的关系进行了广泛而深入的研究，但总体来看：第一，从经济高质量发展角度出发的研究很少，少有的研究中大都为理论上的分析，缺乏以微观企业为对象的实证分析；第二，大多数研究都将企业发展与经济发展之间定位为线性的、直接关系，而事实上，考虑“经济高质量发展”时，两者一方面可能存在复杂的非线性关联，另一方面其关系也可能受到其他相关变量的调节。有鉴于此，本文在理论分析的基础上，通过构建工业企业综合评级指标体系，多层面考察工业企业发展与经济高质量发展之间的非线性关系。

一、 工业企业发展与经济高质量发展的理论基础

基于改进后的两部门生产函数框架，本文将经济产出(Y)分为工业企业产出(G)和非工业企业产出(C)两部分，各部分产出取决于资本和劳动力的投入大小，由此可得：

Y=G+C

(1)

G=G(LG,KG)

(2)

C=C(LC,KC,G)

(3)

式(1)—式(3)中，LG、KG分别表示工业企业劳动力和资本投入，LC、KC表示非工业企业劳动力和资本投入，G表示工业企业产出对非工业企业产出产生的影响。由于两部门投入要素之和等于总要素投入，因此：

L=LG+LC

(4)

K=KG+KC

(5)

进一步考察工业企业和非工业企业劳动边际生产力、资本边际生产力之间的关系，可得劳动与资本边际生产力的比值，可表示为：

(6)

式(6)中，GL、CL分别表示工业企业和非工业企业劳动力投入的边际产出，GK、CK分别表示工业企业和非工业企业资本投入的边际产出。δ表示两部门中要素投入的边际产出差异，当δ>0时，工业企业要素投入的边际产出高于非工业企业；反之则工业企业要素投入的边际产出低于非工业企业。为分离出工业企业对非工业企业产出的影响，定义工业企业产出对非工业企业产出的弹性为θ，则：

(7)

对式(1)两边求微分并代入式(2)—式(5)，并根据式式(6)和式(7)整理得式(8)：

(8)

(9)

由式(9)，从工业企业角度出发可得，影响经济产出的因素主要有工业企业产出的增长率、工业企业对非工业企业的产出弹性、工业企业与非工业企业要素投入的边际产出差异以及工业企业产出增长率和产出使用规模的乘积效应，即工业企业发展对经济产出的影响是多方博弈的结果。基于此，本文进一步考虑调节作用。现有研究中，学者们主要关注技术创新、产业集聚对企业发展和经济高质量发展的影响(刘林等,2019;龙小宁,2018;刘廷东等,2018;卢飞等,2018)。因此本部分仅讨论技术创新、产业集聚二者的调节作用。第一，技术创新。经济转型在极大程度上需要技术推动。在生产函数的讨论框架中，科技创新的作用是提高生产可能性曲线，促进经济高质量发展的关键因素。尤其对于工业企业而言，其技术创新能力的强弱一定程度上决定企业发展(戴浩等,2018)。故技术创新能力的提高会影响企业发展与经济质量间的关系。第二，产业集聚。从区域经济发展过程来看，产业集聚对区域经济增长具有外部性：一方面产业集聚促使区域生产协作和分工更加明确，降低了运输成本，提高了生产效率和维持了产业集聚稳定状态；另一方面，产业集聚能够有效促进区域社会经济关系网络，在集群发展过程中，企业管理者不再以追求个人利益为主，而是以合作为主体追求整体利益，企业合作形成一个联系密切的产业群，从而促进区域经济发展。此外，相关学者还证实了产业集聚对于企业发展具有正向溢出效应，显著提高企业生产效率，且开放式环境使得企业之间合作交流更为高效，对于企业发展存在显著正向作用(刘艳,2013;吕岩威等,2014;李奎等,2012)。由此可见，产业集聚会对工业企业发展与经济质量间的关系产生调节作用。

二、 变量、数据及模型

(一) 基本模型构建

前文理论分析中指出，工业企业发展对经济质量的影响是多方博弈的结果，两者间的关系可能是非线性的。而现有研究中对于非线性关系的处理方法大多采用解释变量的二次项、三次项将非线性转化为线性来研究(马丽梅等,2014;李平等,2013)。这种处理方式可能导致较大的“设定误差”，影响结果的稳健性。有鉴于此，本文参考吴雪萍等(2018)的研究，引入半参数回归模型。半参数方法是一种估计动态局部线性面板数据模型的方法，相关学者的研究均证实了半参数方法具有更高的拟合优度、更大的应用价值(陈建宝等,2017)，而且郑万吉等(2015)利用半参数空间VAR模型证实了半参数方法对于描绘二者间的非线性关系具有优先适用性。

进一步地，除了工业企业发展外，本文进一步借鉴张月友等(2018)学者的研究，引入政府行为、居民消费水、人力资本水平、对外开放程度作为控制变量。设半参数模型如式(10)所列：

TFPit=b0+G(IEDit)+b1RCit+b2HCit+b3GOVit+b4OPENit+μit

(10)

式(10)中，i表示年份，t表示企业，TFP表示经济质量水平，IED表示工业企业发展水平，G(·)表示未知的非线性函数，RC表示居民消费水平，HC表示人力资本水平，GOV表示政府行为，OPEN表示对外开放程度，b0为截距项，b1、b2、b3、b4分别为对应的作用系数，μit是均值为0、方差为σ2的随机变量。可得拟合误差SS(f)，如式(11)所示。

(11)

为避免过拟合，本文使用罚估计。罚估计是在用于估计f的参数数量上附加一个罚，即表示是在使用局部参数的惩罚项时最小化SS(f)。对于样条光滑使用的罚如式(12)所列，即粗糙罚的约束：

(12)

从而样条估计如式(13)所列：

(13)

式(12)—式(13)中，λ为光滑参数，λ较小时近似为数据连接，λ较大时得到最小二乘拟合，为解决这一问题，把λ转化为自由度的近似。b0、b1、b2、b3、b4、G(·)的估计如式(14)所列：

(14)

进一步，由理论分析可知，技术创新和产业集聚会对工业企业发展和经济质量二者间关系产生调节效应。为此选取技术创新和行业内集聚、行业外集聚作为中间变量，在式(11)中引入交叉项，构建基准计量模型如式(15)所列：

TFPit=b0+G(IEDit)+G(IEDit×PATH)+b1RCit+b2HCit+

b3GOVit+b4OPENit+μit

(15)

式(15)中，PATH为中间变量，分别为技术创新(TE)、行业内集聚(AE_in)、行业外集聚(AE_out)。

(二) 变量选取及数据来源

1. 工业企业发展(IED)

现有研究对工业企业发展水平的分析集中于理论层面，缺乏量化评估研究。本文以工业企业发展理论为逻辑起点，参考我国设计的工商类竞争性企业绩效评价指标体系，从财务效益状况、资产营运状况、偿债能力状况、发展能力状况出发，构建如表1所示的指标体系，数据均来自CCER数据库。

表1 工业企业发展水平综合评价指标体系

续表1

在此基础上，本文采用均值化方法对原始指标进行无量纲化处理，将上述显性指标进行因子分析，依据累积方差贡献率达到85%以上为原则，提取因子，进而以方差占比作为权重，计算综合因子得分，并以此综合得分作为工业企业发展水平的最终衡量指标，且综合得分越高，企业综合发展实力越强。

2. 经济高质量发展

经济高质量发展体现在五个方面，即效率更高、供给更有效、结构更高端、更绿色可持续以及更加和谐地增长。从经济增长的角度出发，生产率与资本、劳动等要素投入都对经济的增长有贡献。这里涉及的核心是“全要素生产率的提高”。PWT9.0(1)PWT9.0全称为“佩恩世界表9.0版本”，是联合国的国家比较计划委托美国宾夕法尼亚大学国际中心编制的有关经济总量增长和发展的跨国分析标准数据集，包括189个国家的经济增长数据。的统计数据显示，以美国的全要素生产率为基准，自1978年改革开放以来，中国的全要素生产率虽总体呈现增长趋势，但依然没有摆脱偏低的状态。且根据日韩国家经验，完成发展中国家向发达国家的转变，跨越“中等收入陷阱”，提高全要素生产率至关重要。故经济整体效率提高和可持续发展的唯一来源、实现经济高质量发展的关键在于全要素生产率的提高。本文参考张月友等(2018)的研究成果，运用全要素生产率衡量经济发展质量。对于省际全要素生产率的计算，本文构建模型，见式(16)。

lnGDPR=lnE+lnPOP+ε

(16)

式(16)中，GDPR为实际GDP,E、POP分别表示资本存量和从业人数，ε为残差项。在控制年份和省份固定效应的基础上，对式(16)进行参数估计，计算式(16)残差即为经济质量(TFP)(鲁晓东等,2012)。

进一步，本文认为地区经济质量相较于上年同期经济质量会有所提升，即地区经济在向高质量经济发展。通过计算2011—2017年各地区经济质量同期变化差异，计算公式为：ΔTFP=TFPi,t+1-TFPi,t，其中i为地区，t为年份。绘制经济质量变化差异散点图，如图1所示。图1中，横轴1—31分别为31个省区市。可以发现，大多数点均处于虚线以下即ΔTFP<0，大多数地区仍旧处于传统经济增长模式，以高资源消耗换取经济增长，造成经济质量的下降，少数地区经济质量相较于上年同期有所提升，地区经济向经济高质量发展，这也证实了政府大力促进经济高质量发展的紧迫性。

图1 各地区历年经济质量差异散点图

3． 控制变量

政府行为(GOV)。政府采购和直接投资均可有效刺激需求，进而促进经济发展。但是政府行为有时并不能达到理想的效果，如政府投资的挤出效应可能会抑制个人投资，进而也有可能对经济发展产生不利影响等，本文选取地区政府财政支出占GDP的比重来衡量地方政府行为。

居民消费水平(RC)。近年来，中国一直把扩大内需特别是消费需求作为促进经济增长的重要途径。但是在收入一定的情况下，消费增加就意味着储蓄减少，进而就可能限制私人投资的拉动作用，则扩大居民消费就会对经济整体产生不利的影响，本文以对数化处理后的居民消费水平进行衡量。

人力资本水平(HC)。人力资本不仅具有一般生产要素的作用且有助于提高其他生产要素的使用效率。具体来看：一方面，人力资本丰富的地区具有更大潜力进行研发活动，提高技术创新能力，促进经济增长。另一方面，落后地区人力资本的提高有助于提升其吸收和利用先进地区技术和知识溢出的能力，从而实现本地生产效率的提高，促进区域经济增长。本文选取当年在校大学生数衡量各地区人力资本水平，并进行对数化处理。

对外开放程度(OPEN)。外商的直接投资与对外开放程度密切相关，外商投资的大量流入可以促进国内技术进步与管理创新，推动经济持续增长(白俊红等,2016;张月友等,2018;陈诗一等,2018)。本文参考白俊红等(2016)的研究，选取各地区实际利用外商投资额占GDP的比重作为对外开放程度的替代变量。

4. 调节变量

按照本文的理论分析，选取技术创新、产业集聚作为调节变量。其中技术创新(TE)参考李爽(2018)的研究，采用研发收入与销售收入滞后一期的比值作为替代变量。产业集聚参考赵娜等(2017)的研究，根据来源不同分为行业内集聚(AE_in)、行业外集聚(AE_out)。其中行业内集聚效应采用公司j同属行业i并位于a城市群内的其他公司集合在t-k年的投资率平均值表示，反映位于同一地区的行业内企业的平均投资水平；行业外地区集聚效应采用样本公司j位于a城市群内但隶属于其他行业的上市公司集合在t-k年的投资率平均值表示。投资率采用购置固定资产、无形资产和其长期资产支付的现金与上一年度总资产的比值来表示。

本文以国内A股市场上952家工业上市企业为样本，时间从2010年至2017年。根据《国民经济行业分类》标准，选定行业类型为采矿业(CSRC行业分类为B)，制造业(CSRC行业分类为C)，电力、热力、燃气及水生产和供应业(CSRC行业分类为D)，并根据以下原则进行筛选：第一，选择2007年1月1日以前在我国A股市场上市的企业；第二，剔除样本中含有ST、PT类的企业；第三，剔除相关数据严重缺失的工业企业。数据均来自各省《统计年鉴》(2011—2018年)。

三、 模型估计及结果分析

(一) 基于全样本的估计

基于952家工业企业样本数据对公式(10)进行参数估计，估计结果见表2及图2。

表2 工业企业发展与经济质量的基准模型估计结果

图2 工业企业发展与经济质量的非线性关系注：实线表示工业企业发展与经济质量的非线性关系，虚线为置信区间(图3同)。

可以看出：5%的显著性水平下，工业企业发展与经济质量的影响呈“M”形关系，这验证了非参数项设定的合理性，也从侧面反映了半参数回归模型的优越性。出现这种振荡现象的原因在于：工业企业发展对经济质量的影响具有双重效应，一方面，在生产技术水平既定的情况下，工业企业生产规模扩大时促使自然资源的消耗量增加，大气污染物排放量提高，进而空气污染加剧，即经济质量下降(负效应)。另一方面，工业企业发展水平的上升，经济产出增加，居民收入水平的提高，公众环保意识的增强，对空气质量要求随之提高，此时公众愿意购买更严格环境标准下生产的产品，这对降低单位产出的排放强度及制定更加严格的环境标准与税收标准更加有利。所以，工业企业发展水平的上升提高了对节能减排的要求，促使空气质量得到改善，经济质量随之上升(正效应)。故工业企业发展水平的提高对经济高质量发展的影响取决于两种效应间的博弈。

图2中拐点对应的工业企业发展水平为-4.05、0.76、6.03。当工业企业发展水平低于-4.05时，经济质量对工业企业发展的导数值为正，即工业企业发展与经济质量正相关。当工业企业发展大于-0.45小于0.76时，快速的工业增长、过度的能源消耗等粗放式经济增长方式严重抑制了经济高质量发展。政府为了抑制污染加重，出台一系列节能减排政策，使得煤炭消费占比下降，经济质量与工业企业发展转向正相关，但因环境自身净化能力的负担加重，其协同促进作用明显降低。当工业企业发展进一步扩大，超过6.03时，两者之间负效应大于正效应，工业企业发展减缓经济高质量发展，即工业企业发展最优区间为[0.76,6.03]。

为进一步说明结果的合理性，本文对主要变量经济质量进行替换，参考陈诗一等(2018)的研究，选取人均GDP作为经济质量替代指标，对模型进行回归估计，估计结果如表3和图3所示。

表3 稳健性检验结果

图3 工业企业发展与经济质量非线性关系的稳健性检验结果

由表3可以发现，回归结果并未发生较大变化，且工业企业发展与经济发展质量之间的非线性关系通过了10%的显著性检验。同时，从图3可以看出，二者之间非线性关系与图1高度相似，充分证明半参数回归模型的稳健性即结果的可靠性。

(二) 分样本估计——差异性分析

以上从总体上对工业企业发展影响经济高质量的平均效应进行了考察，但两者的关系是否会存在行业和地区层面的差异性？基于此，本文以2017年为例，通过绘制分行业、分地区经济质量与工业企业发展两者关系散点图发现，技术密集型、中西部地区工业企业分布较为集中，其中技术密集型大多集中于虚线框中，中西部地区多数集中于虚线之下，即工业企业发展对经济质量的影响存在行业、地区异质性。

1. 行业层面

考虑到中国工业企业各行业要素密集程度存在较大差异，因此工业企业在影响不同要素密集程度行业的经济质量可能存在差异性。为此，本文借鉴谢建国(2003)的研究，按照行业要素密集度将样本划分为劳动密集型和技术密集型两类，其中劳动密集型企业632家，技术密集型企业804家，分样本对式(10)重新进行参数估计，估计结果见表4和图4。

表4 差异性分析估计结果

图4 差异性分析下非线性估计结果

可以发现：两类行业中，二者之间非线性关系均通过显著性检验且非线性关系具有较大差异，经济高质量发展对劳动密集型工业企业更为敏感，二者之间转折点较多即正负效应博弈更为复杂，其原因可能是相较于技术密集型行业，劳动密集型企业大多数为制造业，其大量劳动力集中，生产任务重，资源消耗严重，污染物排放量较大，空气质量下降，减缓经济高质量发展。尽管政府出台一系列减排政策，短时间内有利于经济质量的提高，但效果并不长久，劳动密集型工业企业进一步扩大，其生产方式并未发生改变，污染物排放增加，抑制了经济高质量发展。

2. 区域层面

考虑到各地区基础建设和发展水平存在较大差异，因此工业企业发展也可能对不同的基础建设和发展水平的经济质量产生差异性影响。本文参考邵朝对等(2016)的做法，按照基础建设的发展水平将样本划分为东部地区和中西部地区。其中东部地区包括辽宁、河北、北京、天津、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、海南；其余为中西部地区。东部地区工业企业共525家，中西部地区工业企业共427家。分样本对式(10)重新进行参数估计可以发现：东部与中西部地经济质量与工业企业发展之间非线性关系显著，且相较于东部地区，中西部地区经济质量与工业企业非线性关系明显不同，即当工业企业发展水平较低时即会抑制经济高质量发展。其原因有二：其一为东部地区是大型工业产业集聚地，而中西部地区大型工业企业较少，中小微型工业企业的兴起改变了其原有的地区经济发展方式，严重影响了非工业企业的发展方式，短时间内工业企业与非工业企业难以协同发展，造成经济增速的减缓;其二，中西部地区工业企业逐步兴起，短期内会带来大量污染物的排放，造成经济质量下滑。

(三) 调节效应分析

为考察技术创新和产业集聚对两者关系的调节作用，本文对式(16)进行参数估计，估计结果如表5和图5所示。其中第二、第三、第四列分别为TE、AE_in、AE_out作为中间变量的模型结果。

表5 调节效应估计结果

图5 调节效应下非线性关系

由表5和图5可以发现：

第一，技术创新对工业企业发展对经济高质量发展的调节作用显著。随着技术水平的提高，工业企业发展与经济质量之间存在一个转折点，二者呈“U”形关系。事实上，工业企业发展的初期打破了地区原有的生产方式，短期内的产业间竞争造成了经济质量的下降。随着企业不断发展，地区经济产出达到稳定状态，当企业技术水平不断提高大于转折点时，生产绿色化较大程度地降低了污染物的排放，经济质量大幅度提高，工业企业与经济质量协同发展。

第二，就行业内集聚效应而言，工业企业发展与行业内集聚的交叉项在10%的显著性水平下通过检验。行业内集聚效应不断提升，显著改善工业企业发展对经济高质量发展的影响。具体来看，行业内集聚效应形成过程中，两者非线性关系呈“N”形。究其原因，行业内集聚效应不断提升，企业为争取利益最大化，生产达到最大化，带来大量污染物的排放，尽管相关减排政策随之出台，但由于其具有滞后性，短期内经济质量下降；而行业内集聚效应进一步提升达到稳定状态，企业生产、处理技术得到改善，排污量减少，进而提升工业企业对经济高质量发展的促进作用。

第三，就行业外集聚效应而言。行业外集聚效应不断提升，工业企业发展与经济质量间非线性呈“N”形。行业外集聚效应不断提升情况下，工业企业发展综合指标最优区间为[-0.12,0.97],此时工业企业虽促进经济高质量发展，但其不足之处在于工业企业发展受限，经济产出受限，其促进作用微乎其微。而当工业企业综合指标大于0.97时，其发展对经济高质量发展却产生抑制作用，对此的解释为行业外集聚效应逐步提升，随该行业发展扩大转优，但由于其行业分布分散，行业竞争力低，行业以牺牲自然资源为代价一味追求自身利益最大化，抑制了经济高质量发展。

四、 结论及政策建议

本文以2010—2017年952家上市企业为样本数据，通过建立半参数回归模型研究得出：经济质量与工业企业发展之间非线性关系呈“M”形，工业企业发展最优区间为[0.76,6.03]；工业企业发展对于经济高质量发展的影响存在行业和地区层面的差异性。劳动密集型企业发展水平对于经济高质量发展的影响明显复杂于技术密集型，二者非线性关系存在较多转折点；中西部地区工业企业发展水平提高时，短期内反而会对经济高质量发展起到抑制作用。此外，当考虑技术创新、行业内集聚的调节作用时，工业企业发展对经济高质量发展的影响被加大。

从政策层面看：第一，政府应逐步建立精准扶持工业企业发展的一系列激励和惩罚措施，做到奖惩并行，并控制工业企业发展处于最优促进区间，以保持其对经济高质量发展的促进作用。第二，应重视技术密集型工业企业推动经济高质量发展的主体作用，将其先进的技术进行宣传与推广，逐步加大对技术密集型企业的扶持力度，并鼓励其充分发挥模范带头作用；此外，通过促进劳动密集型工业企业的加速转型来激发其生产经营活力，多层次全方位地转变其对经济高质量发展的负向影响。第三，在促进经济高质量发展的政策实施过程中，需因地制宜、有所侧重。东部地区经济质量发展程度较高，要稳步推进，努力拓宽经济高质量发展的层次；西部地区程度较低，在其发展过程中应摒弃 “先粗放、再转型”的道路，注重创新驱动和环境保护，在承接产业转移时，必须要有所选择，坚决杜绝高污染、高能耗产业，凭借自身资源禀赋，走创新驱动型、要素集约型发展道路。第四,要以创新引领发展方向，鼓励行业内产业集聚。在创新中坚持企业主体地位，激发企业创新活力，提升其自主研发能力；积极引导企业融入产业集群，进行合理的空间集聚以整合优化，最终促进地区经济高质量发展。