1.被解释变量
本章研究的是企业的生产效率，被解释变量是中国工业企业的全要素生产率（TFP）。研究数据来自2001—2013年的中国工业企业面板数据，为了得到更为一致的估计结果，将2001—2013年非平衡面板数据重塑为平衡面板数据，只保留在样本期内始终存在的企业样本。本章对中国工业企业的TFP估计参照鲁晓东和连玉君（2012）的估计方法，分别用OLS法、FE法、OP法、LP法和GMM法五种方法进行估计。估算中国工业企业TFP的数据来自2001—2013年中国工业企业数据库，该数据库由国家统计局每年对规模以上非国有工业企业和全部国有企业进行统计整理而得。为了得到可靠的数据结果，对该数据库中数据进行异常值处理，异常值的处理方法跟前面几个章节的处理方法一致。在估算企业TFP过程中涉及劳动力（L）、资本存量（K）、中间品投入（M）、投资额（I）、总产出（Y）等指标，这些指标均由中国工业企业数据计算得到，在估算中还涉及一组国有企业、出口企业、年度、行业及地区虚拟变量。对工业企业TFP估计过程中，OLS法、FE法、OP法和LP法估计中均同时控制了年度、地区和行业的虚拟变量，此外，OP法估计还考虑了企业在下一年是否退出的哑变量。关于企业层面的固定资本存量（K）的核算，用工业企业实际固定资产合计来衡量，实际固定资产合计值通过固定资产价格指数（FPI）平减；TFP估算的企业层面总产出（Y）用工业企业的总产出值来衡量，并通过生产者出厂价格指数（PPI）来平减；劳动力（L）用工业企业的职工人数来衡量；OP法的代理变量投资额（I）用工业企业的每年的实收资本来衡量，实收资本通过生产者出厂价格指数（PPI）来平减；LP法所需的代理变量中间品投入（M）也是来自工业企业的实际中间品投入额，同样通过生产者出厂价格指数（PPI）来平减。关于国有企业（SOE）哑变量的设定，首先根据企业登记形式来识别是否为国有企业，还可以根据企业资本构成中国有资本的比例来识别，把国有资本的比例大于0.5的企业标记为国有企业。对出口企业（EX）哑变量的设定是依据企业的出口交货值占总产出比重来识别，将企业出口交货值比重大于0.2的企业标记为出口企业。关于企业退出的哑变量的设定，如果企业在下一年退出则标记为1，否则标记为0。
2.解释变量
（1）开发区政策。开发区建设带来的政策效应可以降低企业生产和交易成本，从节约成本的角度提高企业生产率，同时开发区内企业集聚所形成的集聚经济效应能够显著提高企业生产率。构建开发区政策指标的数据来自2001—2013年中国工业企业数据库，是用保税区、出口加工区及边境经济合作区所在县级名称及其代码与《中国工业企业数据》中企业的地区代码匹配得到。去掉在县级单位上重复的开发区，保留成立时间较早的开发区，最后得到86个有保税区、出口加工区或边境经济合作区成立的县。根据匹配结果，生成一个开发区政策的哑变量（Policy），将有开发区成立的县里所有的企业标记为1，始终没有开发区成立的县里的企业标记为0，并根据开发区成立的年份，还将企业调查期年份小于开发区成立年份的样本也标记为0，最后得到匹配的有开发区成立的企业样本有38212个，没有开发区成立的企业样本有207553个[3]。
（2）国内市场规模和国外市场规模。“熊彼特假说”指出企业市场规模小，创新动机不强，那么在创新中就不具有优势，企业规模越大技术创新就越有效率，企业生产率就越高。对企业国外市场规模扩大对企业生产率的影响仍需持谨慎的态度，出口的大规模扩张，可能使企业对国外市场形成依赖，导致企业的低效率。范剑勇和冯猛（2013）的研究认为出口企业生产率与企业出口规模有关。过去的40年，中国出口大规模扩张，以加工制造为主的出口企业，生产的研发和销售市场基本在外部，使得大部分企业生产技术含量较低，发展受到“低端锁定”的影响，生产效应没有与出口扩张同步提升，甚至企业生产率的提高还受到阻碍。本章分别用企业实际出口交货值和总产出来衡量企业外部市场规模和国内市场规模，其中实际出口交货值和实际总产出是通过生产者出厂价格指数（PPI）平减得到。
3.控制变量
本章选取了企业可能影响开发区政策和企业全要素生产率的八个控制变量，包括外资参与程度、人力资本水平、资本密集度、企业年龄、行业垄断程度、国有企业哑变量、创新型企业哑变量和出口企业哑变量。
（1）外资参与程度（FDI）。本章用企业外商资本与港澳台资本的和占实收资本的比重来衡量企业外资参与程度，外资参与程度的提高能够促进TFP的提升。因为FDI不仅仅是资本流入，更是包含技术、管理、知识等一揽子特定要素的转移，所以FDI提高所带来的溢出效应，包括模仿示范效应和人力资本溢出，均能够显著提高企业的全要素生产率。
（2）人力资本（HC）。用企业人均的工资水平来衡量企业的人力资本水平，因为人均工资水平越高，说明这个企业职工的素质越高，那么企业人力资本水平就越高。企业的人力资本水平的提高有利于全要素生产率的提升。
（3）资本密集度（CI）。企业生产率的提高主要来自于生产规模的扩大和分工的深化，而资本密集度的提高是生产规模扩大和专业化分工的源泉。本章用企业固定资产合计与企业职工总人数比值的对数来衡量企业的资本密集度，资本密集度越高的企业可能更为重视企业设备购置、更新和研发投入，更容易从规模经济中受益，从而具有更高的企业生产率。
（4）企业年龄（Age）。根据中国工业企业数据库中工业企业的开业年份和样本当期年份来构建企业年龄指标。企业年龄指标构建的表达式为：企业年龄=当期年份-企业开业年份+1。之所以认为企业年龄会影响企业全要素生产率，不同年龄的企业“干中学”效应和研究创新效应对企业生产率的影响存在显著差异（周黎安等，2007；袁其刚等，2015）。一般来说，企业的年龄越大，资本积累越多，企业的生产效率越高。
（5）出口企业哑变量（EX）。异质性企业贸易理论认为高生产率企业选择进入出口市场，而低生产率企业只在国内销售，所以出口企业的生产率要显著高于内销企业（Melitz，2003；Bernard，et al.，2003［135］）。但许多研究认为中国工业企业存在“出口—生产率悖论”之谜，认为出口企业生产率显著低于内销企业（汤二子、刘海洋，2011［136］）。而范剑勇和冯勇（2013［137］）的研究否认了这种生产率悖论现象。本章将企业出口交货值占企业总产出的比重大于0.2的企业标记为出口企业，设定为1；将该比重小于0.2的企业标记为内销企业，设定为0。(www.xing528.com)
（6）行业垄断程度（HHI）。行业垄断程度对企业生产率的影响主要表现为垄断企业会获取巨额垄断租，导致企业创新活力降低，从而抑制企业生产率。所以，行业垄断程度越大，越不利于企业全要素生产率的提升。本章用赫芬达尔-赫希曼指数（Herfindahl-Hirschman Index，HHI）来衡量行业垄断程度，其表达式为：
；式中，yik表示k行业i企业的总产出的对数，Yk表示k行业的总产出的对数；HHI指数越大，市场垄断程度越高。
（7）国有企业哑变量（SOE）。许多研究认为相对于国有企业，非国有企业的企业生产率相对较高（余淼杰，2010［138］；刘斌，2013［139］），拥有较高的TFP水平。国有企业创新活动低，导致生产的低效率，逐渐锁定在“低效率陷阱”里。现有运用中国工业企业数据库的研究文献中，关于国有企业的识别，通常有两种方式：一是根据企业注册类型；二是根据实收资本中国有资本的占比。本章同时采用以上两种方法来识别国有企业，首先将注册类型为国有、国有联营、国有与集体联营、国有独资企业四种类型的企业识别为国有企业，其次将实收资本中国有资本占比大于0.5的企业标记为国有企业。
（8）创新型企业哑变量（RD）。本章根据中国工业企业数据库中企业的新产品产出来设定创新型企业哑变量，将有新产品产出的企业标记为创新型企业，相反则标记为非创新型企业。创新型企业具有较高的企业生产率，因为研发投入带来企业创新，创新是企业生产率提升的重要措施，而创新最直观的表现形式就是新产品的研发，新产品的产出反映了企业创新行为。
此外，为了尽可能地解决随个体而异的遗漏变量问题以及随时间而变的遗漏变量问题，本章还构建了30个省（市、自治区）的地区虚拟变量（Dum_prov）、38个两位数行业虚拟变量（Dum_cic）和12个年份虚拟变量（Dum_year）。其中，地区虚拟变量可以控制省份个体特征差异对估计结果的影响，行业虚拟变量用以控制行业特征差异的影响，最后用年份虚拟变量来控制全国宏观经济发展环境变化的影响。
主要变量的描述性统计如表6-4所示。
表6-4 主要变量的描述性统计
续 表
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