邢 震 梁 君

一 引 言

改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)始終以開(kāi)放的姿態(tài)積極融入到全球經(jīng)濟(jì)體系當(dāng)中。一些研究認(rèn)為外商投資在宏觀上是中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿?，促進(jìn)了我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)(郭克莎，2000)[1]，并且對(duì)于資源優(yōu)化配置也有較大促進(jìn)作用(盧荻，2003)[2]。在微觀層面上，外來(lái)資本積累與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)空間布局有著較為直接的聯(lián)系，緩解了融資壓力(吳飛飛和邱斌，2015)[3]，推動(dòng)了內(nèi)資企業(yè)技術(shù)水平提升(李曉鐘和王倩倩，2014[4]；金春雨和王偉強(qiáng)，2016[5])。

2018年以來(lái)，中美貿(mào)易摩擦事件增大了全球貿(mào)易的不確定性，也凸顯了美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家“以鄰為壑”和封閉倒退的做法。但是，開(kāi)放帶來(lái)進(jìn)步，高筑貿(mào)易壁壘將導(dǎo)致國(guó)際貿(mào)易的倒退。對(duì)此，中國(guó)國(guó)家領(lǐng)導(dǎo)人多次表示要擴(kuò)大開(kāi)放來(lái)面對(duì)貿(mào)易摩擦，放松外資準(zhǔn)入政策即是擴(kuò)大對(duì)外開(kāi)放的重要體現(xiàn)。從理論上看，大多研究支持外商投資對(duì)本國(guó)企業(yè)生產(chǎn)率具有促進(jìn)作用(Aitken和Harrison，1999[6]；Aghion et al.，2009[7]；黃燁菁，2006[8])，放寬外資準(zhǔn)入可以促進(jìn)國(guó)內(nèi)企業(yè)的資源再配置，進(jìn)而促進(jìn)生產(chǎn)率和技術(shù)的溢出。為了履行加入世界貿(mào)易組織(WTO)的承諾和進(jìn)一步擴(kuò)大開(kāi)放，中國(guó)在2002年大幅度修訂了《外商投資產(chǎn)業(yè)指導(dǎo)目錄》，相較于1997年版，有更多行業(yè)對(duì)外資開(kāi)放或者開(kāi)放程度加深。Lu et al.(2017)[9]研究發(fā)現(xiàn)，外資準(zhǔn)入政策對(duì)中國(guó)企業(yè)的出口水平、生產(chǎn)率等具有負(fù)向影響。與之相反，毛其淋和方森輝(2020)[10]的研究表明，外資進(jìn)入自由化通過(guò)資源再配置效應(yīng)進(jìn)而有利于提高制造業(yè)總體的生產(chǎn)率水平。蔣靈多和陸毅(2018)[11]認(rèn)為外資準(zhǔn)入政策放松將導(dǎo)致市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇，迫使低效率企業(yè)退出市場(chǎng)；其進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)對(duì)外開(kāi)放政策有利于降低僵尸企業(yè)比重，并可以提高行業(yè)全要素生產(chǎn)率和創(chuàng)新能力(蔣靈多等，2018)[12]。韓超和朱鵬洲(2018)[13]從外資準(zhǔn)入政策與高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系切入，發(fā)現(xiàn)外資準(zhǔn)入政策可以促進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量升級(jí)，具有技術(shù)壟斷的外資企業(yè)進(jìn)入市場(chǎng)將對(duì)在位企業(yè)的市場(chǎng)勢(shì)力產(chǎn)生擠出效應(yīng)。同時(shí)，由于外資企業(yè)的溢出效應(yīng)可以通過(guò)學(xué)習(xí)效應(yīng)獲得，因此這種溢出效應(yīng)較難保持其穩(wěn)健性(Branstetter，1996)[14]。

綜上，目前較少有文獻(xiàn)涉及外資準(zhǔn)入政策對(duì)資源優(yōu)化配置的研究。外資帶來(lái)的溢出效應(yīng)本質(zhì)上體現(xiàn)在直接的資本投入和間接的溢出效應(yīng)。從作用機(jī)制來(lái)看，外資準(zhǔn)入政策變化將對(duì)國(guó)內(nèi)企業(yè)生產(chǎn)率造成直接的影響；外資準(zhǔn)入政策放松可能通過(guò)技術(shù)溢出效應(yīng)促進(jìn)資源從效率低的企業(yè)向效率高的企業(yè)轉(zhuǎn)移，或促使企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)從效率低的活動(dòng)轉(zhuǎn)向效率高的活動(dòng)，從而提高資源的配置效率(Melitz，2003[15]；Syverson，2004[16])。但已有研究的結(jié)論并不一致，Lu et al.(2017)[9]認(rèn)為外資份額增加將對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生負(fù)向影響，而蔣靈多等(2018)[12]、毛其淋和方森輝(2020)[10]的研究發(fā)現(xiàn)外資準(zhǔn)入政策放松可以提高行業(yè)的生產(chǎn)率。

盡管外資準(zhǔn)入政策放松可能提高企業(yè)的生產(chǎn)率，但是準(zhǔn)入門(mén)檻降低的行業(yè)內(nèi)的企業(yè)生產(chǎn)率差距變化方向未定，如果生產(chǎn)率差距變小則意味著行業(yè)內(nèi)的資源配置狀況得到改善，相反，則意味著擴(kuò)大了生產(chǎn)率差距進(jìn)而導(dǎo)致資源的錯(cuò)配。有研究認(rèn)為，生產(chǎn)率差異是造成經(jīng)濟(jì)差距的主要原因(石風(fēng)光和李宗植，2009)[17]，生產(chǎn)率是否趨同具體可以用生產(chǎn)率在行業(yè)內(nèi)的離散度來(lái)表示(Hsieh和Klenow，2009)[18]，生產(chǎn)率的離散度越低則經(jīng)濟(jì)差距越小，進(jìn)而優(yōu)化資源配置狀況。同時(shí)，知識(shí)溢出效應(yīng)可以促使低效率企業(yè)通過(guò)學(xué)習(xí)效應(yīng)來(lái)追趕高效率企業(yè)，最終將整體上提高生產(chǎn)效率和縮減績(jī)效差距(資源優(yōu)化)。因此，本文以生產(chǎn)率的離散度作為資源配置狀況的代理變量，主要研究外資準(zhǔn)入政策放松對(duì)城市-行業(yè)層面生產(chǎn)率離散度以及企業(yè)層面全要素生產(chǎn)率的影響。

已有研究表明，外商投資對(duì)企業(yè)的影響與地理位置(Branstetter，2000)[19]、技術(shù)差距(Kokko，1994)[20]和企業(yè)自身的吸收能力(Liang，2017)[21]有關(guān)。因此，本文需要考慮外資準(zhǔn)入政策的異質(zhì)性影響。外資進(jìn)入可能更多集中于行業(yè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平更高的東部地區(qū)，因而外資準(zhǔn)入政策是否能實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化與各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和地理位置有關(guān)(Branstetter，2000)[19]。同時(shí)，外資、民營(yíng)和國(guó)有企業(yè)本身的生產(chǎn)率水平存在差距，數(shù)據(jù)顯示外資和民營(yíng)企業(yè)的生產(chǎn)效率更高，對(duì)外資的吸收能力也更強(qiáng)(Kokko，1994)[20]。外資帶來(lái)的技術(shù)溢出效應(yīng)能否被吸收與企業(yè)的技術(shù)層次(創(chuàng)新能力)有較大關(guān)聯(lián)(Liang，2017)[21]，較高創(chuàng)新能力的企業(yè)對(duì)技術(shù)吸收能力可能更強(qiáng)。因此，后文主要從地區(qū)、企業(yè)性質(zhì)和創(chuàng)新能力等方面進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)和分析。

下文結(jié)構(gòu)安排：第二部分是外資準(zhǔn)入政策演進(jìn)與事實(shí)描述；第三部分是研究設(shè)計(jì)；第四部分是實(shí)證檢驗(yàn)；第五部分是結(jié)論性評(píng)述。

二 外資準(zhǔn)入政策演進(jìn)與事實(shí)描述

(一)外資準(zhǔn)入政策演進(jìn)

2001年10月中國(guó)正式加入WTO，為了適應(yīng)WTO規(guī)則，中國(guó)承諾擴(kuò)大開(kāi)放程度和放低市場(chǎng)準(zhǔn)入門(mén)檻，減小對(duì)外資進(jìn)入的限制。并在2000年和2001年修訂了《外資企業(yè)經(jīng)營(yíng)法》、《外資企業(yè)法》和《中外合資經(jīng)營(yíng)企業(yè)法》，在2002年針對(duì)具體的行業(yè)或者產(chǎn)品重新修訂了《外商投資產(chǎn)業(yè)指導(dǎo)目錄》(下文簡(jiǎn)稱(chēng)為“目錄”)。《目錄》自1995年發(fā)布以來(lái)先后進(jìn)行了七次修訂，2002年、2004年和2007年在1997年的基礎(chǔ)上進(jìn)行了修訂，其中2002年的修訂幅度最大，并且是中國(guó)加入WTO后的第一次修訂，2004年和2007年的修訂幅度較小。參照已有研究的做法，將2002年相對(duì)1997年外資準(zhǔn)入放松程度作為外生政策進(jìn)行實(shí)驗(yàn)(Lu et al.，2017)[9]。

本文主要借鑒Lu et al.(2017)[9]、韓超和朱鵬洲(2018)[13]的方法具體識(shí)別外資準(zhǔn)入政策在行業(yè)層面的變化，因?yàn)椤赌夸洝凡⒉皇歉鶕?jù)國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定，每一條目錄既包括了產(chǎn)品層面，又包括了行業(yè)層面，根據(jù)每一條目錄的具體含義一一識(shí)別到國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)(GB-T4754-2002)的四位數(shù)行業(yè)，部分不能直接識(shí)別的條目，先根據(jù)《統(tǒng)計(jì)用產(chǎn)品分類(lèi)目錄》識(shí)別到產(chǎn)品層面，再由產(chǎn)品層面識(shí)別到行業(yè)層面(韓超和朱鵬洲，2018)[13]。

《目錄》分為鼓勵(lì)類(lèi)、限制類(lèi)和禁止類(lèi)，2002年相較1997年，其中鼓勵(lì)類(lèi)目錄增加93條，限制類(lèi)減少37條，并且有些條目盡管內(nèi)容一致，但是規(guī)定的寬嚴(yán)程度不同，因此需要一一對(duì)照。將部分變化程度不大的行業(yè)作為未變化行業(yè)處理，最終得出外資準(zhǔn)入放松的行業(yè)69個(gè)，因?yàn)橄拗苹蛘呓苟儑?yán)的行業(yè)25個(gè)。本文主要研究外資準(zhǔn)入放松對(duì)生產(chǎn)效率和資源配置狀況的影響，因此將外資準(zhǔn)入變嚴(yán)格的行業(yè)剔除(Lu et al.，2017)[9]。

(二)生產(chǎn)率及其離散度的變化

本文將外資準(zhǔn)入放松的行業(yè)作為實(shí)驗(yàn)組，將沒(méi)有受到《目錄》調(diào)整影響的行業(yè)作為對(duì)照組。參照已有研究的做法，使用生產(chǎn)率的離散度(TFPsd)作為資源優(yōu)化程度的衡量指標(biāo)(Hsieh和Klenow，2009)[18]，具體計(jì)算到縣級(jí)城市-四位數(shù)行業(yè)層面，詳細(xì)的指標(biāo)測(cè)算方法見(jiàn)下文研究設(shè)計(jì)部分。為直觀地顯示樣本生產(chǎn)率離散度，分別求出實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組生產(chǎn)率離散度的年平均值，然后繪制在圖1中。從圖1可以看出，雖然兩組的生產(chǎn)率年平均離散度呈下降趨勢(shì)，但2002年及以后實(shí)驗(yàn)組相較于對(duì)照組的離散度數(shù)值呈增大趨勢(shì)，而且變化幅度更大。而2002年是《目錄》重新進(jìn)行調(diào)整的年份，因此外資準(zhǔn)入政策很可能增大了實(shí)驗(yàn)組生產(chǎn)率的離散度。

由于企業(yè)生產(chǎn)率(TFP)的變化是生產(chǎn)率離散度變化的微觀層面，并且本文也檢驗(yàn)了外資準(zhǔn)入政策對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。因此，本文分別求出實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組企業(yè)的年平均生產(chǎn)率，然后繪制在圖2中。從圖2可以看出，2001年以前實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組生產(chǎn)率變動(dòng)趨勢(shì)基本一致，2002年及以后實(shí)驗(yàn)組相較于對(duì)照組生產(chǎn)率的變化幅度不大，但兩組差距基本上呈現(xiàn)變大的趨勢(shì)。

圖1 城市-行業(yè)層面的生產(chǎn)率離散度的變化趨勢(shì)

圖2 實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組企業(yè)年平均生產(chǎn)率的變化趨勢(shì)

綜合來(lái)看，外資準(zhǔn)入政策放松降低了城市-行業(yè)層面的資源優(yōu)化程度，但提高了企業(yè)層面的生產(chǎn)效率，具體將在下文實(shí)證檢驗(yàn)部分進(jìn)行驗(yàn)證。

三 研究設(shè)計(jì)

(一)計(jì)量模型設(shè)定

借鑒已有研究產(chǎn)業(yè)政策的文獻(xiàn)，本文使用雙重差分法(DID模型)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。一方面外資準(zhǔn)入政策指標(biāo)無(wú)法直接而準(zhǔn)確地量化，即難以測(cè)度外資準(zhǔn)入政策的效力。另一方面，在外資準(zhǔn)入政策實(shí)施的同時(shí)，可能同時(shí)存在其他政策和外部因素的干擾，因而難以準(zhǔn)確識(shí)別該項(xiàng)政策的真實(shí)效力。一般認(rèn)為，雙重差分法在正確劃分實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組，以及滿足平行趨勢(shì)假設(shè)等條件下，可以通過(guò)兩次差分減弱潛在內(nèi)生性的影響。外資準(zhǔn)入政策調(diào)整具有一定的外生屬性(Lu et al.，2017)[9]，因此本文使用控制城市固定效應(yīng)、行業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)的雙重差分法計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，基本模型如下：

TFPsdtci=αt+αc+αi+βtreati×postt+∑nδnXtci+εtci

(1)

本文主要關(guān)注β系數(shù)的大小和方向，如果β>0且通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，則說(shuō)明外資準(zhǔn)入政策放松提高了城市-行業(yè)層面生產(chǎn)率的離散度，降低了城市-行業(yè)層面的資源優(yōu)化程度。其中，t、c、i分別表示年份、縣級(jí)城市和二位數(shù)行業(yè)，X為控制變量，n為控制變量下標(biāo)。treat表示是否受政策影響的行業(yè)分組，treat=1表示外資準(zhǔn)入政策放松行業(yè)的樣本，即實(shí)驗(yàn)組，treat=0表示未受政策影響的行業(yè)樣本，即對(duì)照組。post表示政策實(shí)施前后的虛擬變量，由于《目錄》是在2002年3月修訂實(shí)施，借鑒Lu et al.(2017)[9]的方法將2002年設(shè)置為2/3，將2003年及以后的年份設(shè)置為1，其他年份設(shè)置為0。treat×post表示政策實(shí)施前后的凈效應(yīng)，在下文實(shí)證部分統(tǒng)一用tt來(lái)表示。由于外資準(zhǔn)入政策實(shí)施在行業(yè)層面，為了控制行業(yè)間序列相關(guān)可能對(duì)模型造成的干擾，在四位數(shù)行業(yè)層面加聚類(lèi)處理。同時(shí)，為了排除其他潛在因素對(duì)模型的干擾，逐步加入地區(qū)和行業(yè)層面的控制變量。

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源和指標(biāo)測(cè)算

本文使用1998-2007年的中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，借鑒Brandt et al.(2012)[22]的方法對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了處理。首先，由于國(guó)民行業(yè)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)有所變化，2002年以前使用的是《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)(GB/T4754-1994)》，2002年以后使用的是《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)(GB/T4754-2002)》，為了使得行業(yè)代碼保持一致性，本文將分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一為《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)(GB/T4754-2002)》。其次，本文對(duì)地區(qū)代碼進(jìn)行一致處理，統(tǒng)一轉(zhuǎn)化工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的地區(qū)代碼。最后，本文剔除了總資產(chǎn)、工業(yè)增加值、固定資產(chǎn)凈值等變量缺失的數(shù)據(jù)，對(duì)于員工人數(shù)小于8人，總資產(chǎn)小于流動(dòng)資產(chǎn)、固定資產(chǎn)凈值，累計(jì)折舊小于當(dāng)期折舊等不符合會(huì)計(jì)規(guī)則的數(shù)據(jù)進(jìn)行了剔除。

本文主要采用Levinsohn和Petrin(2003)[23]的LP法測(cè)算全要素生產(chǎn)率(TFP)，這種方法可以避免索羅余值法(OLS)的內(nèi)生性問(wèn)題和樣本選擇問(wèn)題，以及Olley和Pakes(1996)[24]方法(OP法)因?yàn)槠髽I(yè)退出而造成樣本大量損失和一些投資項(xiàng)為負(fù)值而造成樣本截?cái)嗟膯?wèn)題。同時(shí)，測(cè)算資源配置狀況指標(biāo)(TFPsd)需要大量樣本，否則可能造成偏誤，而使用LP法和索羅余值法可以保留大量樣本，因此，以LP法測(cè)算的生產(chǎn)率作為本文被解釋變量，將索羅余值法測(cè)算的生產(chǎn)率作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)指標(biāo)。

本文主要使用LP法測(cè)算的生產(chǎn)率在四位數(shù)行業(yè)內(nèi)的離散度作為資源配置狀況(TFPsd)衡量指標(biāo)(Hsieh和Klenow，2009[18]；胡浩然等，2020[25])，如式(2)所示。其中，c、i的含義與前文相同，j代表企業(yè)，wTFP代表城市-行業(yè)層面的平均生產(chǎn)率。實(shí)際上，離散度法綜合反映了城市-行業(yè)內(nèi)部企業(yè)之間的生產(chǎn)率差距，當(dāng)企業(yè)之間的生產(chǎn)率水平差距減小時(shí)，則可以認(rèn)為資源配置得到優(yōu)化，反之則為資源錯(cuò)配。從單一維度看，其中包含了任何兩個(gè)企業(yè)之間生產(chǎn)率的差值，因此下文使用城市-行業(yè)內(nèi)75%分位數(shù)點(diǎn)減去25%分位數(shù)點(diǎn)的生產(chǎn)率差值作為被解釋變量的替代指標(biāo)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。此外，還使用索羅余值法測(cè)算的企業(yè)生產(chǎn)率作為相應(yīng)的替代指標(biāo)。因?yàn)闃颖緮?shù)量較少可能導(dǎo)致測(cè)算的TFPsd出現(xiàn)偏差，剔除當(dāng)年樣本量小于100的四位數(shù)行業(yè)。

(2)

(三)控制變量

為了排除其他潛在因素的干擾，保持計(jì)量模型的穩(wěn)健性，本文主要加入地區(qū)和行業(yè)層面的控制變量：(1)縣級(jí)地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平(cgdp)，用人均GDP除以不變GDP平減指數(shù)后取對(duì)數(shù)表示。(2)地理距離(dist)，用城市所在省份離最近港口球面距離取對(duì)數(shù)表示。(3)區(qū)域虛擬變量(zone)，將東部地區(qū)樣本設(shè)置為1，其他設(shè)置為0。(4)行業(yè)集中度(hhi)，反映行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)程度，hhii=∑j(yij)2，其中yij表示i行業(yè)中j企業(yè)的銷(xiāo)售額比重，行業(yè)為四位數(shù)行業(yè)。(5)行業(yè)出口狀況(hexp)，用四位數(shù)行業(yè)中出口交貨值占行業(yè)總產(chǎn)值的比重衡量。(6)行業(yè)平均固定成本(hc)，用行業(yè)固定成本總額除以行業(yè)總產(chǎn)出值表示，固定成本包括企業(yè)營(yíng)業(yè)費(fèi)用、管理費(fèi)用和財(cái)務(wù)費(fèi)用。

檢驗(yàn)外資準(zhǔn)入政策對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率的影響時(shí)，需要進(jìn)一步加入企業(yè)層面的相關(guān)控制變量：(1)工資水平(wage)，用企業(yè)人均工資除以不變CPI指數(shù)后取對(duì)數(shù)表示。(2)年齡(age)，用企業(yè)實(shí)際年齡取對(duì)數(shù)表示。(3)企業(yè)規(guī)模(scale)，用企業(yè)職工人數(shù)取對(duì)數(shù)表示。(4)盈利狀況(profit)，用企業(yè)利潤(rùn)總額除以工業(yè)總產(chǎn)值表示。(5)資本狀況(capint)，用企業(yè)人均固定資產(chǎn)凈值除以不變PPI指數(shù)后取對(duì)數(shù)表示。(6)外資企業(yè)虛擬變量(foe)，將外資企業(yè)設(shè)置為1，其他設(shè)置為0。(7)國(guó)有企業(yè)虛擬變量(soe)，將國(guó)有企業(yè)設(shè)置為1，其他設(shè)置為0，企業(yè)性質(zhì)根據(jù)企業(yè)的國(guó)有資本、外資資本和民營(yíng)資本分別占實(shí)收資本的比重大小來(lái)識(shí)別(1)本文將企業(yè)的國(guó)有資本金和集體資本金加總歸類(lèi)到國(guó)有資本，將外商資本金和港澳臺(tái)資本金加總歸類(lèi)到外資資本，將個(gè)人資本金和法人資本金加總歸類(lèi)到民營(yíng)資本，分別求出國(guó)有、外資和民營(yíng)資本占企業(yè)實(shí)收資本的比重。然后根據(jù)比重大小分別歸類(lèi)到國(guó)有企業(yè)、外資企業(yè)和民營(yíng)企業(yè)，例如，外資資本占企業(yè)實(shí)收資本的比重最大，則該企業(yè)為外資企業(yè)。。

四 實(shí)證檢驗(yàn)

(一)基本檢驗(yàn)

基本檢驗(yàn)結(jié)果如表1模型(1)所示(2)本文使用豪斯曼(Hausman)檢驗(yàn)，結(jié)果顯示p值等于0，表示拒絕適合使用隨機(jī)效應(yīng)模型的原假設(shè)。，在計(jì)量模型中控制了縣級(jí)城市層面的固定效應(yīng)、二位數(shù)行業(yè)層面的固定效應(yīng)和年份層面的固定效應(yīng)，為了消除樣本間可能存在的相關(guān)性，本文在行業(yè)層面對(duì)協(xié)方差進(jìn)行了聚類(lèi)調(diào)整。回歸結(jié)果顯示，交叉項(xiàng)tt的系數(shù)顯著為正，則意味著放寬外資準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)將增大城市-行業(yè)內(nèi)部企業(yè)之間生產(chǎn)率的離散程度，即外資進(jìn)入自由化不利于資源的優(yōu)化配置。

離散度法實(shí)際上綜合反映了企業(yè)之間全要素生產(chǎn)率的差異，本文進(jìn)一步使用城市-行業(yè)內(nèi)部75%分位數(shù)減去25%分位數(shù)的生產(chǎn)率差值作為替代指標(biāo)，然后重新進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。具體回歸結(jié)果如表1模型(2)所示，可以看出交叉項(xiàng)tt的系數(shù)顯著為正，與模型(1)一致，即外資準(zhǔn)入政策放松增大了分位數(shù)差值，即不利于資源的優(yōu)化配置。鑒于分位數(shù)差法是離散度法的單一維度，指標(biāo)構(gòu)造原理具有一定的相似性，并且模型(1)和模型(2)的回歸結(jié)果較為一致，因此本文主要將模型(1)作為基準(zhǔn)模型。

表1 基本檢驗(yàn)結(jié)果

(續(xù)上表)

(二)平行趨勢(shì)的動(dòng)態(tài)檢驗(yàn)

雙重差分法(DID模型)要求實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組滿足平行趨勢(shì)的假設(shè)，本文采用Kudamatsu(2012)[26]的方法做平行趨勢(shì)的動(dòng)態(tài)檢驗(yàn)，驗(yàn)證在政策實(shí)施之前，實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的變化趨勢(shì)是否基本一致。首先設(shè)置年份虛擬變量(year)，例如2003年，當(dāng)年設(shè)置為1，其他年份則設(shè)置為0，并且依次類(lèi)推。在式(1)的基礎(chǔ)上，將年份虛擬變量(year)替代政策沖擊時(shí)間虛擬變量(post)，然后主要觀察年份虛擬變量與政策分組虛擬變量交叉項(xiàng)(treat×year)系數(shù)的變化。為了便于比較，本文將1998年設(shè)置為基期，具體如式(3)所示，變量和字母含義與前文一致，回歸結(jié)果如表2所示。

TFPsdtci=αt+αc+αi+βtreati×yeart+∑nδnXtci+εtci

(3)

表2 動(dòng)態(tài)檢驗(yàn)結(jié)果

(續(xù)上表)

從表2模型(1)可以看出，在2002年及以前交叉項(xiàng)(treat×year)的系數(shù)并不顯著且數(shù)值大小差異較小，在2003年及以后發(fā)生了較大變化。這說(shuō)明實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組在外資準(zhǔn)入政策放松以前基本滿足平行趨勢(shì)的假設(shè)，并且在2002年以前不存在潛在的其他政策干擾?？紤]穩(wěn)健性，用分位數(shù)差法替代離散度法測(cè)算資源優(yōu)化配置指標(biāo)，回歸結(jié)果如表2模型(2)所示，可以看出在2002年及以前交叉項(xiàng)(treat×year)的系數(shù)并不顯著，這與模型(1)的結(jié)論基本一致。

為了更清晰地觀察交叉項(xiàng)(treat×year)的變化趨勢(shì)，將模型(1)、(2)中的系數(shù)繪制在圖3中。從圖3可以看出，交叉項(xiàng)的系數(shù)值在2003年及以后發(fā)生了較大變化，并且總體上呈現(xiàn)增大的變化趨勢(shì)，這說(shuō)明外資準(zhǔn)入政策放松很可能是城市-行業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)率離散度和分位數(shù)差值增大的內(nèi)在原因。

圖3 交叉項(xiàng)(treat×year)估計(jì)系數(shù)的變化趨勢(shì)

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

由于使用OP法測(cè)算全要素生產(chǎn)率可能導(dǎo)致樣本截?cái)鄰亩构烙?jì)結(jié)果出現(xiàn)偏差，本文主要使用LP法測(cè)算全要素生產(chǎn)率，考慮穩(wěn)健性，進(jìn)一步使用索羅余值法測(cè)算生產(chǎn)率，并運(yùn)用離散度法和分位數(shù)差法測(cè)算出相應(yīng)的被解釋變量。重新檢驗(yàn)的回歸結(jié)果如表3模型(1)、(2)所示，可以看出交叉項(xiàng)tt的系數(shù)值相比表1模型(1)、(2)發(fā)生了明顯變化，但是系數(shù)的方向與前文一致。因此，替換企業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)算方法后，本文的結(jié)論沒(méi)有改變。

一般而言，雙重差分法的使用前提是產(chǎn)業(yè)政策具有外生屬性，在實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組滿足平行趨勢(shì)的前提假設(shè)下，通過(guò)兩次差分最終可以去除潛在的內(nèi)生性問(wèn)題。但是，實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的樣本特征可能不盡相同，本文使用傾向得分匹配法(PSM)在對(duì)照組中挑選出與實(shí)驗(yàn)組相似的樣本。選擇變量為本文的控制變量，相關(guān)檢驗(yàn)不再列出。使用傾向得分匹配法的回歸結(jié)果如表3模型(3)所示，可以看出交叉項(xiàng)tt的系數(shù)顯著為正，因而基本上可以排除因?qū)嶒?yàn)組和對(duì)照組中企業(yè)樣本特征差異而造成的內(nèi)生性問(wèn)題。

表3 替換生產(chǎn)率的測(cè)算方法和使用傾向得分匹配法(PSM)

進(jìn)一步進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)?！锻馍掏顿Y產(chǎn)業(yè)指導(dǎo)目錄》主要詳細(xì)列出了外資準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)的鼓勵(lì)類(lèi)、限制類(lèi)和禁止類(lèi)三個(gè)方面，前文實(shí)驗(yàn)組為外資準(zhǔn)入放松的行業(yè)，現(xiàn)將限制或者禁止措施變嚴(yán)的行業(yè)作為實(shí)驗(yàn)組，然后進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)。從表4模型(1)可以看出，交叉項(xiàng)tt的系數(shù)沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，因此，反向說(shuō)明了表1模型(1)的檢驗(yàn)結(jié)果確實(shí)是由于原實(shí)驗(yàn)組(外資準(zhǔn)入放松的行業(yè))引起的。外資準(zhǔn)入政策調(diào)整的時(shí)間點(diǎn)為2002年以后，將政策沖擊的時(shí)間分界點(diǎn)隨機(jī)提前兩年到2000年，實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的選擇沒(méi)有發(fā)生變化，然后重新進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)。從表4模型(2)可以看出，交叉項(xiàng)tt的系數(shù)沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，因而反向證明了政策沖擊的時(shí)間點(diǎn)并非隨機(jī)給定。除此之外，使用分位數(shù)差法替換離散度法測(cè)算被解釋變量，分別進(jìn)行替換實(shí)驗(yàn)組和打亂時(shí)間分界點(diǎn)的反向模擬實(shí)驗(yàn)，結(jié)果如表4模型(3)、(4)所示，可以看出交叉項(xiàng)tt的系數(shù)沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，這與表4模型(1)、(2)的結(jié)論一致。

綜上表明，本文研究結(jié)論具有一定穩(wěn)健性。

表4 安慰劑檢驗(yàn)

(四)外資準(zhǔn)入政策對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率的影響

上文主要以城市-行業(yè)層面的生產(chǎn)率離散度作為資源優(yōu)化配置程度的衡量指標(biāo)，但是企業(yè)層面主要體現(xiàn)在全要素生產(chǎn)率的變化上。如果資源從生產(chǎn)效率低的企業(yè)向生產(chǎn)效率高的企業(yè)轉(zhuǎn)移，或者企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)從生產(chǎn)效率低的活動(dòng)轉(zhuǎn)向生產(chǎn)效率高的活動(dòng)，那么政策將有利于資源配置效率的改善，否則，政策將帶來(lái)扭曲并造成“資源錯(cuò)配”(Melitz，2003[15]；Syverson，2004[16])。企業(yè)生產(chǎn)率和行業(yè)內(nèi)的生產(chǎn)率離散度是衡量資源優(yōu)化配置的兩個(gè)不同方面，政策變化使行業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)率離散程度增大，并不意味著政策一定導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)率下降。因此，中國(guó)的外資準(zhǔn)入政策放松對(duì)生產(chǎn)效率和資源配置的影響方向存在多種可能，其中最優(yōu)的是同時(shí)實(shí)現(xiàn)提高生產(chǎn)效率和促進(jìn)資源優(yōu)化；最差是降低生產(chǎn)率和造成資源錯(cuò)配；次優(yōu)是提高生產(chǎn)效率，但是造成了資源錯(cuò)配。四種情況如表5所示。

表5 外資準(zhǔn)入政策影響生產(chǎn)率及其離散度的可能情況

由表5可得，如果在外資準(zhǔn)入政策的影響下，生產(chǎn)率提高，并且離散度下降，那么政策促進(jìn)資源優(yōu)化配置的效力達(dá)到最優(yōu)。如果生產(chǎn)率下降，同時(shí)離散度提高，那么政策導(dǎo)致資源錯(cuò)配的作用達(dá)到最大。也可能存在生產(chǎn)率與離散度變化不一致的情況。從前文可知，外資準(zhǔn)入政策放松增大了行業(yè)內(nèi)部的生產(chǎn)率離散度，如果政策提高了企業(yè)生產(chǎn)率，則說(shuō)明外資準(zhǔn)入政策放松雖然弱化了行業(yè)層面的資源優(yōu)化配置程度，但是對(duì)于提升企業(yè)生產(chǎn)率水平具有正向作用。

鑒于此，本文進(jìn)一步檢驗(yàn)外資準(zhǔn)入政策對(duì)企業(yè)生產(chǎn)效率的影響，由于樣本擴(kuò)充到企業(yè)層面，在前文基本計(jì)量模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步加入了企業(yè)層面的控制變量，并且控制了企業(yè)層面和年份層面的固定效應(yīng)?；貧w結(jié)果如表6所示，可以看出不管是使用LP法還是OLS法測(cè)算企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，交叉項(xiàng)tt的系數(shù)顯著為正，這說(shuō)明外資準(zhǔn)入政策有利于提高外資準(zhǔn)入放松行業(yè)中企業(yè)的生產(chǎn)效率，這與已有研究的結(jié)論基本一致(毛其淋和方森輝，2020)[10]。進(jìn)一步使用傾向得分匹配法(PSM)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如模型(3)所示，可以看出交叉項(xiàng)tt的系數(shù)顯著為正，與模型(1)、(2)一致。

對(duì)于上述回歸結(jié)果，其原因可能在于，外資準(zhǔn)入政策放松吸引具有較高技術(shù)水平、資金雄厚的外資企業(yè)進(jìn)入該行業(yè)，通過(guò)外來(lái)技術(shù)的溢出效應(yīng)進(jìn)一步提升了行業(yè)內(nèi)企業(yè)的平均生產(chǎn)率水平。但是，外資企業(yè)或者外來(lái)資本不可能均勻地進(jìn)入到行業(yè)中每一類(lèi)企業(yè)，從而導(dǎo)致了優(yōu)先進(jìn)入企業(yè)的生產(chǎn)率得到大幅度提升，而沒(méi)有外資進(jìn)入或者外資滯后進(jìn)入的企業(yè)生產(chǎn)率水平?jīng)]有實(shí)質(zhì)變化。因此，從離散度或者生產(chǎn)率差距角度看，外資準(zhǔn)入政策不利于行業(yè)內(nèi)部的資源優(yōu)化配置。盡管如此，由于存在技術(shù)溢出效應(yīng)，隨著外資進(jìn)入企業(yè)的快速發(fā)展，外資未進(jìn)入企業(yè)也可能通過(guò)“追趕效應(yīng)”慢慢減小與前者的差距，但是本文未驗(yàn)證這一推斷。

表6 外資準(zhǔn)入政策對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率的影響

(五)異質(zhì)性檢驗(yàn)

從上文可以看出，外資準(zhǔn)入政策可以影響城市-行業(yè)層面的生產(chǎn)率離散度，并通過(guò)影響企業(yè)層面的生產(chǎn)效率進(jìn)而產(chǎn)生作用。但是，由于企業(yè)所在地區(qū)、企業(yè)性質(zhì)及初始創(chuàng)新能力等方面存在差異(如表7所示)，進(jìn)而可能導(dǎo)致外資準(zhǔn)入政策對(duì)其生產(chǎn)率及離散度的影響也存在異質(zhì)性。從表7可以看出，實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組企業(yè)的生產(chǎn)率水平在地區(qū)、企業(yè)性質(zhì)和創(chuàng)新水平等方面存在顯著差異。不管是實(shí)驗(yàn)組還是對(duì)照組樣本，在地區(qū)層面，東部地區(qū)生產(chǎn)率最高，中、西部地區(qū)逐次降低；企業(yè)性質(zhì)層面，外資企業(yè)生產(chǎn)率水平最高，民營(yíng)企業(yè)比國(guó)有企業(yè)更高；企業(yè)創(chuàng)新水平方面，有創(chuàng)新產(chǎn)值的企業(yè)生產(chǎn)率水平更高。因此，本文從上述三方面進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)具備現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)。

表7 生產(chǎn)率在地區(qū)、企業(yè)性質(zhì)和創(chuàng)新水平方面的分布

關(guān)于地區(qū)層面的異質(zhì)性檢驗(yàn)。由于區(qū)位差異，各地區(qū)初始的行業(yè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平抑制了外資準(zhǔn)入政策在地理層面的影響深度，政策效力可能由東部到西部逐次降低。本部分同時(shí)檢驗(yàn)外資準(zhǔn)入政策對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率及其離散度的影響，回歸結(jié)果如表8所示。從模型(1)-模型(3)可以看出，交叉項(xiàng)tt系數(shù)的顯著性逐步下降，并且數(shù)值減小，說(shuō)明外資準(zhǔn)入政策主要在東部地區(qū)促進(jìn)了企業(yè)生產(chǎn)率提高，中部地區(qū)的顯著性有所下降，西部地區(qū)則不受影響。這可能與東部地區(qū)的營(yíng)商環(huán)境更為優(yōu)越和外資企業(yè)更多有關(guān)，進(jìn)而導(dǎo)致外資進(jìn)入程度更深。同樣地，從模型(4)-模型(6)可以看出，交叉項(xiàng)tt系數(shù)的顯著性逐步下降，并且數(shù)值減小，這與模型(1)-模型(3)的變化趨勢(shì)一致。表明地區(qū)差異導(dǎo)致了外資進(jìn)入程度的不同，最終導(dǎo)致了政策效力的不同。

表8 外資準(zhǔn)入政策在地區(qū)層面的異質(zhì)性影響

關(guān)于企業(yè)性質(zhì)層面的異質(zhì)性檢驗(yàn)。從表7可以看出，外資企業(yè)的生產(chǎn)率最高，國(guó)有企業(yè)生產(chǎn)率最低。外資企業(yè)對(duì)于外來(lái)資本的吸收能力更強(qiáng)，甚至可以直接增加國(guó)外合作公司的資金投入。對(duì)于生產(chǎn)率離散度的檢驗(yàn)，本文根據(jù)城市-行業(yè)層面中不同性質(zhì)企業(yè)數(shù)量占全部企業(yè)數(shù)量的比例大小進(jìn)行排序，如果其中外資企業(yè)數(shù)量的比例最大，則該行業(yè)定義為外資行業(yè)，依次類(lèi)推。企業(yè)性質(zhì)的劃分標(biāo)準(zhǔn)與前文控制變量部分的劃分標(biāo)準(zhǔn)一致?；貧w結(jié)果如表9所示，從模型(1)-模型(3)可以看出，僅外資和民營(yíng)企業(yè)樣本組中交叉項(xiàng)tt的系數(shù)通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，國(guó)有企業(yè)樣本組并不顯著，并且模型(3)交叉項(xiàng)tt的系數(shù)值相比模型(1)更大。這可能是因?yàn)椋S著外資準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)的放松，外資更多進(jìn)入了外資企業(yè)和民營(yíng)企業(yè)，相對(duì)于民營(yíng)企業(yè)，由于外商對(duì)外資企業(yè)更為熟悉，因而進(jìn)入的資本更多，最終導(dǎo)致政策效力更大。而國(guó)有企業(yè)的開(kāi)放程度相比民營(yíng)企業(yè)更低，外資進(jìn)入的門(mén)檻也更高，因而外資準(zhǔn)入政策的效力并不顯著。從模型(4)-模型(6)可以看出，交叉項(xiàng)tt的系數(shù)僅在民營(yíng)和外資行業(yè)樣本組中顯著，這與模型(1)-模型(3)的回歸結(jié)果一致。

表9 外資準(zhǔn)入政策在企業(yè)性質(zhì)層面的異質(zhì)性影響

關(guān)于創(chuàng)新能力層面的異質(zhì)性檢驗(yàn)。外資準(zhǔn)入政策可能帶來(lái)技術(shù)溢出效應(yīng)，但是技術(shù)溢出效應(yīng)能否被有效吸收與企業(yè)自身的創(chuàng)新能力有關(guān)。本文進(jìn)一步從創(chuàng)新能力角度進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)，參照呂越等(2018)[27]的方法，使用新產(chǎn)品產(chǎn)出值與工業(yè)總產(chǎn)值的比例來(lái)衡量企業(yè)的創(chuàng)新能力。本文從年份-創(chuàng)新能力兩個(gè)維度按照三分位數(shù)分為“低創(chuàng)新能力”、“中創(chuàng)新能力”和“高創(chuàng)新能力”三個(gè)樣本組。對(duì)于生產(chǎn)率離散度的檢驗(yàn)，本文根據(jù)城市-行業(yè)層面中不同創(chuàng)新能力企業(yè)的數(shù)量比例大小進(jìn)行排序，將高創(chuàng)新能力企業(yè)數(shù)量比例較大的行業(yè)定義為高創(chuàng)新能力行業(yè)，依次類(lèi)推?；貧w結(jié)果如表10所示，從模型(1)-模型(3)可以看出，交叉項(xiàng)tt的系數(shù)顯著為正，且數(shù)值差異不大。這說(shuō)明不管是低創(chuàng)新能力還是高創(chuàng)新能力的企業(yè)，外資準(zhǔn)入政策對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率都有提升作用。但從模型(4)-模型(6)可以看出，僅模型(4)中交叉項(xiàng)tt的系數(shù)顯著為正，模型(5)、(6)沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。本文認(rèn)為，具有較高創(chuàng)新能力的企業(yè)對(duì)政策吸收能力更強(qiáng)，并且通過(guò)技術(shù)溢出效應(yīng)進(jìn)一步提升行業(yè)內(nèi)外資進(jìn)入程度較少企業(yè)的生產(chǎn)率，因而不容易增大企業(yè)間的經(jīng)濟(jì)差距。

表10 外資準(zhǔn)入政策在企業(yè)創(chuàng)新能力層面的異質(zhì)性影響

五 結(jié)論性評(píng)述

本文以2002年《外商投資產(chǎn)業(yè)指導(dǎo)目錄》調(diào)整作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，基于1998-2007年中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，運(yùn)用雙重差分法(DID模型)，分析外資準(zhǔn)入政策放松對(duì)資源優(yōu)化配置的影響。結(jié)果表明：(1)外資準(zhǔn)入政策放松增大了城市-行業(yè)層面生產(chǎn)率的離散度，進(jìn)而不利于資源的優(yōu)化配置；(2)從企業(yè)層面來(lái)看，外資準(zhǔn)入政策提高了規(guī)制放松行業(yè)中企業(yè)的平均生產(chǎn)效率；(3)異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果顯示，外資準(zhǔn)入政策對(duì)資源優(yōu)化配置的影響與區(qū)域、企業(yè)性質(zhì)和創(chuàng)新能力等因素密切相關(guān)，外資準(zhǔn)入政策導(dǎo)致資源錯(cuò)配的效力主要體現(xiàn)在東部地區(qū)、非國(guó)有和低創(chuàng)新能力行業(yè)的樣本組中。

盡管外資準(zhǔn)入政策放松有利于提高企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，但同時(shí)也增大了城市-行業(yè)內(nèi)部企業(yè)之間生產(chǎn)率的離散度，導(dǎo)致了資源錯(cuò)配。因此，外資進(jìn)入在短期內(nèi)大幅度改善了經(jīng)濟(jì)績(jī)效，但是也拉大了企業(yè)之間生產(chǎn)率水平的差距。本文認(rèn)為，這可能與外資在不同類(lèi)型企業(yè)中的進(jìn)入程度存在差異有關(guān)，因此，應(yīng)當(dāng)鼓勵(lì)企業(yè)主動(dòng)吸納外來(lái)資本和先進(jìn)技術(shù)。異質(zhì)性檢驗(yàn)部分的回歸結(jié)果顯示，越是靠近東部地區(qū)，外資準(zhǔn)入政策的效力越顯著，因而中西部經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)更應(yīng)當(dāng)主動(dòng)加大招商引資力度。對(duì)于國(guó)有企業(yè)，外資準(zhǔn)入政策的作用就越不顯著，可以配合國(guó)有企業(yè)體制改革要求，使得更多的外來(lái)資本、先進(jìn)技術(shù)、管理經(jīng)驗(yàn)流向國(guó)有企業(yè)。創(chuàng)新能力越強(qiáng)的行業(yè)，外資準(zhǔn)入政策導(dǎo)致資源錯(cuò)配的作用就越不明顯，因此，應(yīng)當(dāng)鼓勵(lì)企業(yè)提高自主創(chuàng)新能力，進(jìn)而增強(qiáng)對(duì)外資準(zhǔn)入政策調(diào)整所帶來(lái)的技術(shù)溢出的吸收能力。