市场、政府与企业的规模分布——新的证据

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1、 市场、政府与企业的规模分布 市场、政府与企业的规模分布 新的证据 新的证据 摘要：摘要：本文通过估计 1998-2009 年间全国及各省企业规模分布的帕累托指数，并对其影响因素进行分析，对杨其静等（2010）的研究结果进行了检验和拓展。在此基础上，进一步考察了阶段性因素对企业规模分布的影响， 以及各因素对企业规模分布的影响是否存在跨时差异。研究发现： （1）多年来我国企业的规模分布状况并未遵循 zipf 定律，而是明显向下偏离；尽管随着时间的推移，pareto 指数表现出明显的上升趋势，但这一趋势逐渐逐渐变缓，至 2009 年已趋于停滞。 （2）各省的企业规模分布普遍偏离 zipf 定律，且

2、分布状况差别巨大。 （3）和前期研究结果比较，两次回归结果总体而言非常接近，说明估计结果是比较稳定的。在各组影响企业规模分布的变量中，国有企业比重、政府财政权力、市场化指数以及地区因素最为稳定和显著。 （4）国有企业比重、区域因素等对企业规模分布的作用基本不受国资委成立和金融危机等经济政策和事件的影响， 而市场规模和结构、 宏观经济形势对企业规模分布的影响在 2003 年前后出现了反转，市场化程度提高对企业规模分布状况的改善在金融危机后被弱化。 一、引言 一、引言 关于市场因素、政府行为与企业规模分布之间的关系，杨其静等（2010）进行了探索性的研究。该文引入帕累托指数对企业规模分布作了定量的

3、刻画，并在此基础上研究了影响企业规模分布的市场和政府行为因素。该文的研究表明：第一，中国各省的企业规模分布状态都偏离 Zipf 分布，即大型企业在各省占据显著的优势位置而中小企业发展不足；第二，国企比重、城市化水平、开放程度的提高会使得当地的企业规模分布更加偏离 Zipf 分布；第三，政府的财政支出比重越大，对当地市场的干预越强，企业的规模分布也会更加偏离 Zipf 分布，但是政府增加基础建设的投资和对市场秩序的维护，会使得企业规模分布向 Zipf靠近；第四，虽然随着时间的推移，市场化程度的提高，各省的帕累托指数有上升的趋势，但是东部地区的区位优势似乎在吸引和集聚更多优秀的大型企业，而西部地区

4、可能陷入低水平的 Zipf 分布状态。 杨其静等（2010）使用的是 1999-2005 年全国国有及规模以上非国有工业企业数据， 本文则将上述数据区间扩展到 1998-2009 年， 且统计口径基本一致 （1996、1997 年统计乡及乡以上口径企业数据，使用中需特别注意） ，在此基础上本文得以完成以下几项工作： （1）考察较长区间内企业规模分布的变化趋势及其含义；175（2）使用扩展后的同口径数据对上文模型估计结果的稳定性进行检验； （3）考察较长数据区间内重大经济政策和经济事件对企业规模分布的影响， 通过对这些经济政策和经济事件发生的年份设置哑变量， 考察各因素对企业规模分布的影响是否存

5、在显著的跨时差异。 本文的结构如下：第一章简要介绍 pareto 指数度量企业规模分布的原理和方法；第二章估计 1998-2009 年间全国和各省企业规模分布的 pareto 指数，并分析其变化趋势和含义；第三章对杨其静等（2010）的模型、估计方法和结论进行回顾，并引入新数据进行估计，通过对新旧估计结果的对比分析原估计结果的稳定性并进行校正； 第四章分析数据区间内重大经济政策和经济事件对企业规模分布的影响，以及其他各因素对企业规模分布的影响是否存在显著的跨时差异。 本文的主要结论如下： （1）多年来我国企业的规模分布状况并未遵循 zipf 定律，而是明显向下偏离；尽管随着时间的推移，pare

6、to 指数表现出明显的上升趋势，但这一趋势逐渐逐渐变缓，至 2009 年已趋于停滞。这说明现有的改善企业规模分布的机制其效力已经发挥殆尽，企业规模分布的改善已经面临瓶颈，进一步改善需要寻求突破。 （2）各省的企业规模分布普遍偏离 zipf 定律，且分布状况差别巨大。尽管整体上呈现向上的趋势，但某些省份在上升过程中出现巨大波动，个别省份甚至出现倒退和下探， 各省企业规模分布的波动远大于全国整体企业规模分布的波动。这说明各省在发展经济的过程中大企业偏好仍非常明显， 且缺少一个弱化对企业自然分布产生不良干扰的长效机制。 （3）和前期研究结果比较，两次回归结果总体而言非常接近，说明估计结果是比较稳定的

7、。 对比显示， 在各组影响企业规模分布的变量中， 国有企业比重、政府财政权力、市场化指数以及地区因素最为稳定和显著。总体而言，国有企业比重和政府财政权力的增大会促使企业规模分布偏离 zipf 状态，而然随着市场化程度的提高，各省的帕累托指数有上升的趋势，但西部地区可能陷入低水平的Zipf 分布状态。 （4）国有企业比重、区域因素等对企业规模分布的作用基本不受国资委成立和金融危机等经济政策和事件的影响，而市场规模和结构、宏观经济形势对企业规模分布的影响在 2003 年前后出现了反转，市场化程度提高对企业规模分布状况的改善在金融危机后被弱化。 176二、pareto 指数与企业规模分布 二、par

8、eto 指数与企业规模分布 对于企业规模分布的刻画， 最常用的指标是帕累托指数 （Pareto Exponent） 。 该指数源于 Pareto 对收入分配状态的考察（Pareto，1897） 。他发现，收入大于等于某一临界值x的人数N与x的常数次幂成反比，即()ANxb=+。其中，为帕累托指数；而A、b为常数，且b通常设定为 0 。随后，该思想被经济学中许多 不同领域的学者所接受并加以应用和发展1。 不过， 最为著名的当属 Zipf （1949） 。他发现，若以城市人口规模（iS）对城市进行降序排列（iR） ，那么发达国家的城市人口规模不但服从Pareto分布， 且帕累托指数近似于1。 该发

9、现被称为 “Zipf 法则” （Zipfs Law） ，并且大量的自然和社会现象被证实服从该法则，比如分 子渗透，城市和企业的规模分布等。 注意，若以 Zipf 分布(即1=)为参照，那么， （1）1意味着在该经济体中，大型企业势弱而使得企业规模分布显得相对均匀。具体表现为，大型企业的数量较少且（或）规模也较小；而且，越大，这种均匀分布的状态就越突出。反之，若实际的帕累托指数1，则意味着在该经济体中，大型企业势强而使得企业规模分布呈现出不均匀的状态。 具体表现为， 大型企业的数量较多且 （或）规模较大；而且，越小，这种不均匀状态越严重。 此外，还需特别指出，Zipf 分布之所以被普遍视为参照体

10、是因为相关模型基于这样的假设，即被考察对象的微观主体（比如，城市、企业）的成长是一个自然的随机过程（a random process） 。换句话说，只有在这种比较自然的生态环境中不同规模的企业在数量和相对规模上才呈现出 Zipf 分布状态。比如，很多经验研究证实，在政府管制较少的发达国家（比如，美国）企业规模分布的帕累托指数大致就等于 1（Axtell，2001；Luttmer，2007；Gabaix，2008) 2；反之，当存在着比较严重的妨碍竞争的因素时， 该经济体的帕累托指数就会偏离1。 比如，由于存在着各种排斥竞争的因素，发展中国家的帕累托指数显著地小于发达国(Hernndez-Pre

11、z et al, 2006） ；而且，即便是发达国家内部，国家干预较强的国家（比如，日本）的帕累托指数也显著地较小（Takayasu and Okuyama,1998；Ramsden and Kiss-Haypal, 2000） 。鉴于此，Zipf 分布通常被视为“一个毫不含糊的靶心 （target） ， 是任何经验上准确的企业理论都必须瞄准的对象” （Axtell, 2001, p.1820） 。由此，Zipf 法则被当作一个非常有用的诊断工具，因为通过观察企业1 Gibrat(1931)在理论上假设企业成长是一个独立于其初始规模的随机过程，从而提出企业的规模分布应服从于Pr()(/)i0i

12、Ssss=，其中0s为最小规模企业的规模。 2 由于所采用的理论模型和数据存在一些差异，因此结论也不尽完全相同。比如，Ramsden 和 Kiss-Haypal (2000)估算结果显示中国和美国的帕累托指数分别为 1.2 和 1.25， 虽然他们也发现该指数在国家之间存在显 著的差异。 177规模分布状况可以反推市场中是否存在潜在的妨碍公平竞争的因素。当然，这并不意味着，Zipf 分布在任何情况下都是最优的，尤其是对于中国这样的处于追赶期的、工业化和城市化远未完成的发展中国家。 就世界范围来讲，用帕累托指数来度量企业规模分布并检验其是否符合Zipfs Law 的研究由来已久3。但是就国内而言

13、，至今对帕累托分布的讨论并不多， 实证研究更是只散见于一些讨论城市规模分布的文献。 较有影响的有高鸿鹰、武康平（2007） 、卜永祥（2007） 。尽管目前对帕累托指数运用最广泛的领域是城市经济学，但是从估计方法上讲，帕累托指数用于度量企业规模分布可能比度量城市规模分布更为实用可靠。由于样本规模的限制，用 OLS 方法估计城市规模分布时往往面临偏误（Kwok Tong Soo，2004） ，而在大样本下用同样的方法估计企业规模分布则大大减小了偏误产生的风险。在接下来的章节中，本文首先用OLS 方法估计出 1999-2005 年我国各省企业规模分布的帕累托指数， 再在此基础上讨论影响我国企业规模

14、分布的主要因素。 三、1998-2009 中国企业规模分布的帕累托指数 三、1998-2009 中国企业规模分布的帕累托指数 为了估计中国各省国有及规模以上工业企业的规模分布(以下简称“企业规模分布”)的帕累托指数，我们遵循相关文献的一般方法，即采用如下的计量方程： lnlnlniiiRAS=+4 其中，iR是第i个企业在按照企业规模进行降序排列之后的位序；iS是第i个企业的规模；ln A、i分别代表常数项和随机误差项；而就是帕累托指数。值得注意的是， 在小样本情况下利用该方程所估计的帕累托指数是有偏的5。 不过，由于我们使用的是国家统计局 1998-2009 年对全部国有及规模以上非国有企业

15、6的总体调查数据，分散到各年、各省的企业数据最少也近千条，因此基本可以排除由于样本量过小所带来的偏误。 3 如 Ijiri 周黎安，2004，2007；王永钦等，2007） ；同时，中央-地方财政分权体制又赋予了地方政府丰富的实施该冲动的财政手段， 何况地方政府还掌握着大量的行政资源。不过，值得注意的是，1994 年分税制改革在全国范围内基本上统一了税收制度，大大压缩了地方政府通过地方财政收入政策（比如税收优惠）来影响投资和帮助本地企业的空间；但是，地方政府却可在相当程度上按照自己的意志去支配财政收入。不同的财政支出规模，不同的财政支出结构，必然会对不同的企业产生不同的影响，从而会影响企业的规

16、模分布。 （4）市场化程度。 各省的市场秩序的发育状态也是影响企业规模分布状态的另一个重要的综合性因素， 因为一个良好的市场环境为各种企业提供一个自由和公平竞争的舞台和成长的土壤；反之，不同的企业可能面临着不同的发展机遇。根据樊纲等人的研究，各省的市场化程度可以通过如下五个方面加以综合评价，即“政府与市场的关系” 、 “非国有经济的发展” 、 “产品市场的发育” 、 “要素市场的发育” 以及 “市场中介组织和法律制度环境” 。因此，我们有必要将樊纲等人编制的各省的“市场化指数”作为解释变量纳入到下面的计量模型中，以便考察其对企业规模分布的影响。 183（5）区域因素。 由于我国幅员辽阔，不同地域的省份的禀赋条件不同，在全国的经济格局中的定位不同，因此各地发展的产业和发展的模式都有所差异，不同区域的企业之间的竞争与合作关系可能相异。 这些区位因素都可能影响到各省的企业规模分布状态。 （二）模型和变量体系 （二）模型和变量体系 综上所述，我们将要估计的模型为： GoverititiitiititiitParetosoeMscaleM