工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的使用現(xiàn)狀和潛在問題

*內(nèi)容提要在經(jīng)驗研究中企業(yè)級的微觀數(shù)據(jù)正受到越來越多的重視。中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫成為國內(nèi)外學者研究中國企業(yè)行為和績效的主要數(shù)據(jù)庫之一。但是該數(shù)據(jù)庫存在樣本匹配變量大小異常測度誤差明顯和變量定義模糊等嚴重問題忽視這些問題可能會導致研究結(jié)論錯誤。本文介紹了該數(shù)據(jù)庫的基本情況和使用現(xiàn)狀了該數(shù)據(jù)庫存在的缺陷并根據(jù)現(xiàn)有研究提出了改進建議。企業(yè)數(shù)據(jù)工業(yè)企業(yè)微觀計量制造業(yè)—數(shù)據(jù)是經(jīng)驗研究的細胞因此數(shù)據(jù)質(zhì)量的好壞直接決定了經(jīng)驗研究的。最近十多年來國際經(jīng)濟學界越來越重視使用微觀面板數(shù)據(jù)(longitudinalmicro－levelda-ta)的研究。相對于宏觀數(shù)據(jù)或行業(yè)數(shù)據(jù)微觀的企業(yè)數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)的優(yōu)勢是非常明顯的:第一微觀面板數(shù)據(jù)包含了信息例如企業(yè)的所有制規(guī)模和出口等狀態(tài)，這些信息對于企業(yè)行為的研究必不可少;第二微觀面板數(shù)據(jù)同時包含了時間維度和維度有助于解決計量經(jīng)濟學中的異質(zhì)性問題更容易保證估計的一致性;第 :大學經(jīng)濟學院大學企業(yè)與組織 電子信箱:3net;江艇:大學經(jīng)濟學院大學企業(yè)與組織電子信箱:ogmlcom;岱:湘潭大學消費電子信箱:udayangmlcom作者感謝對本文建議感謝提供的助研工作同時感謝兩位審稿人的有益建議。本文的研究得到主持的國家社科基金重大項目我國中長期經(jīng)濟增長與結(jié)構(gòu)變動趨勢研究(09Z020)以及岱分別主持的教育部新世紀優(yōu)秀人才項目的資助特此感謝。當然文責自負。三微觀面板數(shù)據(jù)增加了觀測值個數(shù)使估計更有效率。對于產(chǎn)業(yè)組織理論企業(yè)理論公司金融國際貿(mào)易收入分配和勞動供給等研究領(lǐng)域來說經(jīng)驗研究的數(shù)據(jù)主要就是微觀數(shù)據(jù)。伴隨微觀計量經(jīng)濟學的引入和國內(nèi)外微觀數(shù)據(jù)庫的開放中國經(jīng)濟學者越來越重視微觀數(shù)據(jù)的開發(fā)和使用產(chǎn)生了很多基于微觀數(shù)據(jù)的研究成果。一些中國數(shù)據(jù)庫甚至被全世界各國學者使用這一方面表明中國問題越來越受到國際經(jīng)濟學界的重視，另一方面也表明中國數(shù)據(jù)的質(zhì)量得到了越來越多的認可。特別是相當多的國內(nèi)外學者使用了中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(indutrialenterprisesdatabe)他們的研究成果廣泛在包括AmericanEconomicReview(如Song等201)QuarterlyournalofEconomics(如Hieh和Klenow2009)經(jīng)濟研究等國內(nèi)外著名學術(shù)期上。作為一個由中國國家收集的數(shù)據(jù)庫它的優(yōu)點是樣本大指標多時間長。但是它畢竟不是一個由學術(shù)機構(gòu)發(fā)布的數(shù)據(jù)庫因此在很多方面還不太符合學術(shù)研究的嚴格要求其缺陷包括樣本匹配指標存在缺失指標大小異常測度誤差明顯和變量定義模糊等問題。如果研究者沒有察覺到這些數(shù)據(jù)存在的缺陷并且沒有采取有效的方法緩解或消除這些缺陷那么就會對經(jīng)驗研究的結(jié)果產(chǎn)生影響，甚至會得出錯誤的結(jié)論。而錯誤的結(jié)論對于理論和經(jīng)驗研究來說不僅浪費了學者們時間和精力還可能產(chǎn)生誤導作用。鑒于此我們認為有必要詳細嚴謹?shù)赜懻撝袊I(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的基本情況使用現(xiàn)狀其存在的問題并盡可能提供解決問題的建議。我們希望本文的分析不僅有助于潛在使用者了解該數(shù)據(jù)庫的研究現(xiàn)狀和未來方向還能有助于他們更準確地使用該數(shù)據(jù)庫從而推進相關(guān)領(lǐng)域的研究發(fā)展。當然作為該數(shù)據(jù)庫的使用者之一，我們并不能保證我們?nèi)娴厥煜ち嗽摂?shù)據(jù)庫并且我們對問題的分析不可避免地包含了一定的研究傾向。二數(shù)據(jù)庫基本信息我們首先簡單地描述該數(shù)據(jù)庫的基本情況。中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫由國家建立它的數(shù)據(jù)主要來自于樣本企業(yè)提交給當?shù)氐募緢蠛湍陥髤R總。該數(shù)據(jù)庫全部國有及規(guī)模以上非國有工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫其樣本范圍為全部國有工業(yè)企業(yè)以及規(guī)模以上非國有工業(yè)企業(yè)其統(tǒng)計單位為企業(yè)法人。工業(yè)統(tǒng)計①一些英文文章將該數(shù)據(jù)庫名稱翻譯為“ AnnuaSurveyofIndustrialFirms”或“ AnnuaSurveyofManuacurnFirm”。 國民經(jīng)濟行業(yè)分類制造業(yè)電力燃氣及水的生產(chǎn)和供應業(yè)三個門類主要是制造業(yè)(占90%以上)。規(guī)模以上要求企業(yè)每年的主營業(yè)務(wù)收入(即銷售額)在500萬元及以上2011年該標準改為2000萬元及以上?；谏鲜鼋y(tǒng)計口徑的數(shù)據(jù)庫自1998年開始多數(shù)學者使用的工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫涉及的年份在1999～2007年之間。由于該數(shù)據(jù)庫的主要成分為制造業(yè)企業(yè)在統(tǒng)計口徑上與其他國家的產(chǎn)業(yè)分類比較一致而且一些變量(例如資本研發(fā)投入和出貨值)更容易度量因此使用者通常析出該數(shù)據(jù)庫中的制造業(yè)企業(yè)。制造業(yè)的統(tǒng)計口徑包括從農(nóng)副業(yè)食品制造業(yè)到工藝品及其他制造業(yè)廢棄資源和廢舊材料回收加工業(yè)等30個大類(二位數(shù)行業(yè))對應于國民經(jīng)濟行業(yè)分類與代碼(GB/4754－2002)中的代碼13～43(不含38)。為了保持企業(yè)樣本的完整性同時與現(xiàn)有研究具有可比性我們以1999～2007年全部國有及規(guī)模以上非國有工業(yè)企業(yè)作為我們分析該數(shù)據(jù)庫的主要樣本。1999～2007年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫包括了200多萬個觀測值每年的樣本企業(yè)數(shù)量從1999年的大約16萬家逐年遞增到2007年的大約33萬家①在9年樣本期內(nèi)包括上市公司總共有大約55萬家企業(yè)出現(xiàn)。顯然這是一個巨大的非平衡面板數(shù)據(jù)。由于企業(yè)關(guān)閉改制重組等只有46000萬多家企業(yè)(約占樣本企業(yè)總數(shù)的8%)連續(xù)出現(xiàn)在整個樣本期內(nèi)。該數(shù)據(jù)庫樣本占據(jù)了中國工業(yè)企業(yè)的絕大部分比例。根據(jù)具有可比性的2004年第一次經(jīng)濟普查年報當年工業(yè)企業(yè)銷售額為218442．81億元。而中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫當年全部樣本企業(yè)的銷售額為1950億元約占的89．5%②目前除了經(jīng)濟普查數(shù)據(jù)庫之外中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫是可獲得的最大的企業(yè)級數(shù)據(jù)庫。表1描述了1999～2007年企業(yè)總數(shù)和國有集體、企業(yè)(含港澳臺企業(yè))的份額變化。可以看出國有和集體企業(yè)的比例在顯著減少從1999年的2/3下降到2007年的不足1/10而民營企業(yè)的比例從不足20%迅速增加到超過70%。該表從一個側(cè)面反映了經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的劇烈變動。事實上工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫是最全面的企業(yè)數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫包括企業(yè)的兩類信息:一類是企業(yè)的基本情況另一類是企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)。企業(yè)的基本情況包括:法人代碼企業(yè)名稱具體地址所屬行業(yè)類型(所有制)隸屬關(guān)系開業(yè)年份和職工人數(shù)等指標。企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)則包括:流動資產(chǎn)應 經(jīng)濟普查的工業(yè)企業(yè)銷售額來自國家《第一次經(jīng)濟普查主要數(shù)據(jù)公報(第二號)》，工業(yè)收賬款長期投資固定資產(chǎn)累計折舊無形資產(chǎn)流動負債長期負債實收資本主營業(yè)務(wù)收入主營業(yè)務(wù)成本營業(yè)費用用財務(wù)費用營業(yè)利潤利稅總額費研究開發(fā)費工資總額福利費總額工業(yè)中間投入工業(yè)總產(chǎn)值和出貨值等指標。全部指標大約為130個。特別的2004年為第一次經(jīng)濟普查年因此在數(shù)據(jù)庫中當年的企業(yè)指標還包括了不同學歷(本科大專中專高中初中及以下)不同(技術(shù)和等)的男職工和女職工的相應數(shù)量。此外還包括了企業(yè)是否加入工會以及加入工會的人數(shù)等其他年份所沒有的信息。 比例(比例(比例(比例(．37670471548712926099990683056703500數(shù)據(jù)來源:作者根據(jù)數(shù)據(jù)庫計算得出毋庸置疑工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢非常明顯。第一它的樣本量非常大涵蓋了全國所有的國有工業(yè)企業(yè)和規(guī)模以上的非國有工業(yè)企業(yè)。9年的觀測值總數(shù)超過200萬個2006年之后每年的樣本企業(yè)數(shù)目超過30萬個。除了普查數(shù)據(jù)庫還沒有哪個企業(yè)數(shù)據(jù)庫在樣本量上能與之匹敵。從統(tǒng)計學或計量經(jīng)濟學的角度講大樣本的優(yōu)勢在于降低估計的近似偏誤提高估計的效率。第二它的指標非常多包括了企業(yè)的基本情況和企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)比較全面地反映了企業(yè)的市場進入投資借貸研發(fā)出口等行為和企業(yè)的短期與長期經(jīng)營績效并且企業(yè)加總數(shù)據(jù)反映出企業(yè)所處行業(yè)或地區(qū)的市場結(jié)構(gòu)。從產(chǎn)業(yè)組織理論的角度講一旦可以獲得市場結(jié)構(gòu)企業(yè)行為和績效的數(shù)據(jù)，學者們幾乎就可以進行任意的研究。公司金融企業(yè)理論國際貿(mào)易和產(chǎn)業(yè)集聚等相關(guān)領(lǐng)域的研究者們也可以對該數(shù)據(jù)庫各取所需包括進行跨專業(yè)研究。如果將該數(shù)據(jù)庫和其他數(shù)據(jù)庫合并那么學者們將會發(fā)現(xiàn)更加豐富的研究視角。指標越多在構(gòu)建計量方程時解釋變量和控制變量就越多這樣可以減少遺漏變量問 題。第三它的時間序列比較長。工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫最早的建立年份是1998年目前已經(jīng)更新到了2008年前后跨期11年。這使得研究者采用動態(tài)面板方法具有可行性，從而有助于反映歷史因素的作用以及從動態(tài)的角度研究企業(yè)和產(chǎn)業(yè)的演化過程。相對而言目前流行的其他幾個企業(yè)數(shù)據(jù)庫例如萬得金融數(shù)據(jù)庫經(jīng)濟金融數(shù)據(jù)庫國泰安上市公司數(shù)據(jù)庫樣本企業(yè)都是上市公司它們的指標更全面準確，提供指標的頻率也更高。比如這些上市公司數(shù)據(jù)庫通常包括了主要股東持股情況、董事會成員和高管的個人特征以及職位變動從而可以研究公司治理結(jié)構(gòu)。另外上市公司數(shù)據(jù)庫不僅包含工業(yè)類上市公司還包含了金融類和服務(wù)類上市公司這也是工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫所缺乏的。此外一些特定的項目也催生了企業(yè)數(shù)據(jù)庫。例如，2006年世界銀行和國家12個省的1200多家企業(yè)進行了內(nèi)容涉及企業(yè)社會責任內(nèi)部管理勞動管理環(huán)境管理市場競爭以及技術(shù)改造等方。從1～6年部和工商聯(lián)陸續(xù)對民營企業(yè)的經(jīng)營情況進行了抽樣調(diào)①三數(shù)據(jù)庫使用現(xiàn)狀由于工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的獨特優(yōu)勢近幾年來每年都有大量的海內(nèi)外經(jīng)濟學者使用該數(shù)據(jù)庫撰寫和涵蓋產(chǎn)業(yè)組織理論企業(yè)理論公司金融經(jīng)濟學、國際貿(mào)易勞動經(jīng)濟學和區(qū)域經(jīng)濟學等學科。下面我們簡要介紹工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫在上述經(jīng)濟學分支中的使用現(xiàn)狀。一方面我們希望這有助于感研究人員了解人們不同領(lǐng)域已經(jīng)用該數(shù)據(jù)庫做了什么還可以做什么;另一方面我們希望這有助于感的讀者了解現(xiàn)有研究者是如何做這些研究的。當然囿于篇幅和精力我們不可能囊括所有使用該數(shù)據(jù)庫的文獻而是將目光聚焦于國內(nèi)外的主要學術(shù)期或者流傳較廣的英文文章。(一)在所有使用該數(shù)據(jù)庫的相關(guān)研究文獻中企業(yè)生產(chǎn)率是最受關(guān)注的之一。因為生產(chǎn)率是最重要的效率度量正如(Krugman1997):生產(chǎn)率不是一切但是長期來看生產(chǎn)率近似于一切而且對于計算企業(yè)生產(chǎn)率而言工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫提供了加總數(shù)據(jù)所沒有的獨特優(yōu)勢。利用工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中提供的銷售額或經(jīng) 關(guān)于其他的企業(yè)數(shù)據(jù)庫感的讀者可以中文大學中國研究服務(wù)中心的 濟增加值(表示Y)固定資產(chǎn)(表示K)和職工人數(shù)(表示L)采取相應的價格指數(shù)進行平減可以計算出每個企業(yè)的勞動生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率(totalfactorsproductivity，簡稱TFP)。鑒于勞動生產(chǎn)率資本的效率因此多數(shù)文獻以TFP作為生產(chǎn)率的度量。又因為制造業(yè)口徑與國際產(chǎn)業(yè)分類更具可比性所以現(xiàn)有文獻在計算TFP時幾乎都以制造業(yè)企業(yè)為樣本。一些學者采取了傳統(tǒng)的殘差法(Solowresidual計算TFP例如謝千里等(2008)與Hieh和Klenow(2009);一些學者采取了主流的OP方法(l和Pakes，1996)例如等(2009)余淼杰(2010)聶輝華和賈瑞(2011)岱和(2011)以及Brandt等(2012);一些學者采取了LP方法(Levinsohn和Petrin2003)例如等(2007);一些學者采取了隨機邊界方法(SFA)例如和(2008)①(二)與生產(chǎn)率研究密切相關(guān)的是國際貿(mào)易更具體地說是企業(yè)出口與生產(chǎn)率的關(guān)系。根據(jù)著名的企業(yè)異質(zhì)性假說(Melitz2003)生產(chǎn)率高的企業(yè)會傾向于選擇出口，即生成立。等(2009)利用1999～2003年的制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)出口有利于企業(yè)提高TFP出口企業(yè)的平均TFP或勞動生產(chǎn)率低于內(nèi)銷企業(yè)他認為這是“生產(chǎn)率悖論”。此外，等(2011)發(fā)現(xiàn)勞動生產(chǎn)率與出口選擇負相關(guān)但TFP有時與出口選擇正相關(guān)。這似乎表明利用該數(shù)據(jù)庫的文獻研究還沒有明確地支持企業(yè)異質(zhì)性假說但Lu(2010)對此提供了一個理論解釋。還有一些學者利用工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫做了相關(guān)的研究。例如，(2010)發(fā)現(xiàn)貿(mào)易自由化(降低關(guān)稅)會提高出口企業(yè)的TFP;包群等(2011)發(fā)現(xiàn)制造業(yè)企業(yè)出口后對其員工收入的改善并不明顯;岱和迎(2011)發(fā)現(xiàn)行(三)中國加入TO已經(jīng)超過10年了外商直接投資(FDI)究竟的經(jīng)濟發(fā)展中扮演了什么樣的角色?等(2008)利用1998～2001年的制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)了企業(yè)對內(nèi)資企業(yè)TFP的溢出效應發(fā)現(xiàn)在行業(yè)內(nèi)溢出效應不顯著行業(yè)間和地區(qū)間均存在正的溢出效應。等(2008)使用2000和2002年的制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)外商投資企業(yè)對本行業(yè)和本地區(qū)的內(nèi)資企業(yè)有顯著的正溢出效應。有趣的是 和賈瑞雪(2011)比較了幾種計算TFP方法的優(yōu)劣

涌(2008)利用1998～2005年的制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)企業(yè)對內(nèi)資企業(yè)的溢出效應隨地理距離而遞減在本市內(nèi)溢出效應為正在范圍內(nèi)為負并且對國有企業(yè)為負對民營企業(yè)為正。Du等(2012)發(fā)現(xiàn)企業(yè)對內(nèi)資企業(yè)的溢出效應主要通過前向或后向產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)實現(xiàn)橫向產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)沒有產(chǎn)生顯著的溢出效應;而且來自臺的企業(yè)和來自外國的企業(yè)對內(nèi)資企業(yè)的影響也不相同。Xu和Sheng(2012)也得到了類似的發(fā)現(xiàn)。Sheng等(2011)還發(fā)現(xiàn)FDI通過后向產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)提高了內(nèi)資企業(yè)的出口價值通過業(yè)的示范效應提高了內(nèi)資企業(yè)的出口傾向。Chen等(2011)發(fā)現(xiàn)，企業(yè)具有明顯的工資溢價并且對內(nèi)資企業(yè)的工資有抑制作用從而加劇了企業(yè)之間的工資不現(xiàn)象。(四)““技術(shù)創(chuàng)新是企業(yè)生產(chǎn)率的重要源泉之一因此企業(yè)的研究開發(fā)(R＆D)行為也備受關(guān)注。關(guān)于R＆D的文獻主要分為兩類:第一類是研究R＆D或者企業(yè)創(chuàng)新的決定因素驗假說;第二類是研究企業(yè)的R＆D對績效的影響。等(2008)利用2001～2005年的制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)分析后發(fā)現(xiàn)企業(yè)的研發(fā)密度(度量創(chuàng)新)與規(guī)模市場競爭之間均呈倒U型關(guān)系而且盡管國有企業(yè)的研發(fā)密度比民營企業(yè)更高但是研發(fā)效率更低。Hu等(2009)發(fā)現(xiàn)FDI和企業(yè)改制對于促進企業(yè)研發(fā)密度有正面作用。和(2011)使用2005～2006年的工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)根據(jù)國有經(jīng)濟區(qū)分行政進入壁壘高的行業(yè)和行政進入壁壘低的行業(yè)發(fā)現(xiàn)一類行業(yè)中創(chuàng)新與市場結(jié)構(gòu)之間呈倒U，假說成立;但是在后一類行業(yè)中結(jié)論相反。Chebrough和Liang(2007)以制造業(yè)中的半導體行業(yè)為例發(fā)現(xiàn)市場導向會影響企業(yè)R＆D的投資回報即全球市場導向的企業(yè)比國內(nèi)市場導向的企業(yè)能夠獲得更高的R＆D回報。戴覓和(2012)發(fā)現(xiàn)出口前的R＆D投資能夠促進企業(yè)在出口后生產(chǎn)率的提高?！啊?五)中國國有企業(yè)的主要成效之一就是大量的國有企業(yè)進行了轉(zhuǎn)制即從百分之百的國有企業(yè)變成了國有控股企業(yè)或者民營企業(yè)。這一點明顯地反映在國有工業(yè)企業(yè)的實收資本成分變化上。Tong(2009)利用1998～2003年的工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)市場競爭的加劇FDI集中度的上升以及預算約束的硬化是國企民營化的主要動因，而且績效相對好的國企更有可能民營化。Bai等(2009)研究了國企民營化的影響發(fā)現(xiàn)民營化增加了銷售額和勞動生產(chǎn)率而這主要是通過減少用來實現(xiàn)的。Dougherty等(2007)發(fā)現(xiàn)民營化通過提高企業(yè)的贏利能力和生產(chǎn)的地區(qū)專業(yè)化水平 提高了企業(yè)的生產(chǎn)率。Lu等(2010)發(fā)現(xiàn)集體企業(yè)的導致了銷售成本的上升，(六)中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫包含了豐富的財務(wù)指標因此很多學者也用它來研究企業(yè)的投資融資和行為。Cai和Liu(2009)提出了一個有趣的問題:競爭是否會加劇公司規(guī)避所得稅?他們識別程度的方式是比較企業(yè)報告的利潤和根據(jù)會計規(guī)則計算的利潤之間的差額。使用2000～2005年的工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)他們發(fā)現(xiàn)競爭會加劇企業(yè)的行為。Cull等(2009)認為中國的銀行(loan)和商業(yè)信用(tradecredit)之間存在一種替代關(guān)系業(yè)績差的國有企業(yè)會通過商業(yè)信用將銀行再配置給企業(yè)客戶而業(yè)績好的民營企業(yè)比業(yè)績差的民營企業(yè)更有可能擴展商業(yè)信用。和潘紅波(2010)利用2004～2007年的工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)企業(yè)(特別是私有企業(yè))會將授予客戶的商業(yè)信用作為產(chǎn)品市場競爭的這驗證了商業(yè)信用的競爭假說。Guari-glia等(2011)發(fā)現(xiàn)民營企業(yè)的內(nèi)部融資(現(xiàn)金流/總資產(chǎn))是企業(yè)增長的重要約束條件而國有企業(yè)則不受此類約束。(七)利用企業(yè)層面的數(shù)據(jù)我們可以得到行業(yè)或地區(qū)層面的加總數(shù)據(jù)可以反映中國工業(yè)的產(chǎn)業(yè)集聚現(xiàn)象。使用1998～2005年的制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)Lu和Tao(2009)了中國制造業(yè)集聚(用EG指數(shù)衡量)的決定因素發(fā)現(xiàn)地方保護主義(國有企業(yè)的雇傭比例)是阻礙產(chǎn)業(yè)地區(qū)集聚的主要因素。另外一些學者了產(chǎn)業(yè)集聚對企業(yè)的影響。Li等(2011)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚對企業(yè)規(guī)模有顯著的正面影響。Lin等(2011)發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)集聚和企業(yè)生產(chǎn)率之間存在一種倒U型關(guān)系。Yang和He(2011)發(fā)現(xiàn)貿(mào)易通過信息和分工影響到出口企業(yè)的地理集聚。(八)利用工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫學者們還可以研究宏觀政策對企業(yè)微觀行為和績效的影響并且以經(jīng)驗研究的方式為宏觀政策分析提供微觀基礎(chǔ)。等(2009)利用面板雙重差分(DID)模型發(fā)現(xiàn)2004年實行的 政策顯著地促進了企業(yè)的固定資產(chǎn)投資和勞動生產(chǎn)率但是也減少了企業(yè)的雇傭人數(shù)。和(2011)用DID方法研究了2003～2005擴權(quán)強縣政策對企業(yè)增長的影響發(fā)現(xiàn)這一政策確實提高了縣域企業(yè)的銷售額增長率和資產(chǎn)增長率。彭和連(2010)利用2000～2007年的工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)短期內(nèi)提高利息的宏觀政策會導致企業(yè)的生產(chǎn)成本提高從而導致通貨膨脹即貨幣成本。Song等(2011)推斷金融政策導致 高效率企業(yè)的儲蓄率上升和快速的增長并進而導致的外匯儲備和貿(mào)易順差然后用1998～2007年的工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)對此進行了驗證。(九)與工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫有關(guān)的其他經(jīng)驗研究主要聚焦于就業(yè)問題。方明月等(2010)利1999～2005年的工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)采取系統(tǒng)廣義矩估計(M方法比較了不同所有制企業(yè)的產(chǎn)出的微觀就業(yè)彈性發(fā)現(xiàn)國有企業(yè)的就業(yè)彈性低于民營企業(yè)的就業(yè)彈性。等(2010)利用1998～2006年工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)加總得到的基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)出和就業(yè)數(shù)據(jù)計算了基礎(chǔ)設(shè)施對產(chǎn)出和就業(yè)的彈性。Dongu2009)討論中國公共部門和私人部門之間的勞動力流動經(jīng)濟增長的貢獻。四數(shù)據(jù)庫潛在問題中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫為微觀計量經(jīng)濟學研究貢獻了不可或缺的素材但是這個數(shù)據(jù)庫并非完美無缺而是問題重重。作為使用者我們發(fā)現(xiàn)了工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫存在樣本錯配指標缺失指標異常樣本選擇和測度誤差等諸多問題。如果忽視這些問題，經(jīng)驗研究的結(jié)果可能不穩(wěn)健甚至可能是錯誤的?，F(xiàn)有文獻部分地發(fā)現(xiàn)了這些問題，并且提供了部分解決方法。下面我們在現(xiàn)有文獻的基礎(chǔ)上結(jié)合我們的使用經(jīng)驗將工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的潛在問題進行歸納并且盡可能地提供解決問題的方法建議。(一)對于一個多年企業(yè)數(shù)據(jù)來說整理數(shù)據(jù)的第一步就是構(gòu)建一個以企業(yè)ID和年份為兩維的面板數(shù)據(jù)。這通常不是一個問題但是對于中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫卻是一個非常棘手的問題。因為在該數(shù)據(jù)庫中難以找到一個識別每個樣本企業(yè)的唯一特征來進行編碼。通常的做法是根據(jù)企業(yè)代碼企業(yè)名稱地址行業(yè)代碼主要產(chǎn)品名稱開業(yè)時間等基本信息來識別不同的樣本點是否來自同一家企業(yè)。但是因為這些基本信息在申報時沒有統(tǒng)一格式在缺乏有效的智能模糊匹配的情況下精確匹配的可操作性不強。其中企業(yè)代碼和企業(yè)名稱的準確性相對較高，可以作為我們進行匹配所依據(jù)的主要信息比如Brandt等(2012)就是先根據(jù)相同的企業(yè)代碼識別同一家企業(yè)然后再根據(jù)相同的企業(yè)名稱進行識別最后再參考其他基本信息。這種序貫識別法假定企業(yè)代碼的準確性最高企業(yè)名稱準確性其次。也就是說共享同一企業(yè)代碼的樣本點必然被識別為同一企業(yè)但同一企業(yè)的各樣本點可能擁有不同的企業(yè)代碼。在本數(shù)據(jù)庫中不但存在同一企業(yè)更改企業(yè)代碼的情況(例如在 發(fā)生改制或重組之后)更重要的是還存在不同的企業(yè)共享企業(yè)代碼的情況(也許是統(tǒng)計)。企業(yè)名稱這一變量也存在類似問題。很多企業(yè)在改制重組或者擴張時更改了企業(yè)名稱。例如中國有不少企業(yè)先是名為XX廠然后改名為XX公司XX有時企業(yè)名稱中的地理位置也略有差異，XX市機電廠XX機電廠如果按照企業(yè)名稱進行精確匹配會錯誤地識別出過多的企業(yè)。我們建議的做法是:將企業(yè)按企業(yè)代碼和企業(yè)名稱分別進行兩次分組然后同一名稱組下的企業(yè)是否分屬不同的代碼組。若是則將這些不同代碼組內(nèi)的所有企業(yè)都歸為一組(對每一名稱組都依此進行操作不斷重新歸組可以稱之為交叉匹配);若新組內(nèi)沒有年份重復的觀測值則將這一組樣本點識別為同一家企業(yè);若新組內(nèi)存在年份重復的觀測值則進入下一步人工識別。在人工識別階段可能存在多種情況需要根據(jù)數(shù)據(jù)特征和基本信息進行綜合判斷。例如同一組內(nèi)的樣本點可能屬于同一家企業(yè)只是其中某些年份有兩個觀測值這兩個觀測值只需要保留一個另一個完全重復或關(guān)鍵變量均缺失。同一組內(nèi)的樣本點也可能屬于不同企業(yè)但其中可能存在企業(yè)代碼登記錯誤的情況此時需要參照企業(yè)名稱 地址行業(yè)代碼銷售額或資本等關(guān)鍵變量的數(shù)量級等信息進行分類確定哪些樣本屬于同一家企業(yè)。我們發(fā)現(xiàn)使用交叉匹配方法后大約有10%的觀測值(大約20萬個)屬于名稱相同但法人代碼不同或者相反的情況。顯然如果忽視匹配問題會嚴重地影響樣本的真實性和準確性。除了企業(yè)匹配存在一些產(chǎn)業(yè)匹配也有一些問題。使用者必須注意到2002年前后使用了兩種產(chǎn)業(yè)分類標準:2002年及其之前的年份為GB/T4754－19942002GBT47542002。兩種行業(yè)分類標準在兩位數(shù)行業(yè)上沒有差異在三位數(shù)行業(yè)上有一些差異在四位數(shù)行業(yè)上有較大差異。楊汝岱和鄭辛迎(2011)與岱和(2011)將1994GB四位數(shù)行業(yè)分類對應到2002GB三位數(shù)(二)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫每年的統(tǒng)計對象和口徑都有所不同導致一些重要指標在若干年份缺失。首先有些工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫直接將2004年的經(jīng)濟普查數(shù)據(jù)與其他年份混編在一起而沒有和其他年份進行匹配。這導致2004年的數(shù)據(jù)缺少工業(yè)總產(chǎn)值工業(yè)增①最近很多研究將工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)庫結(jié)合起來。對于此類研究的某些還需要將國民經(jīng)濟行業(yè)分類與HS產(chǎn)品分類對應起來具體分析可以參考岱(2008)。 加值出貨值和研究開發(fā)費等重要指標。與此同時和2004年相比其他年份又缺少關(guān)于工會男女職工的學歷和技術(shù)等指標。因此使用者在分析數(shù)據(jù)之前應該先查看2004年數(shù)據(jù)和其他年份數(shù)據(jù)之間的指標差異。20032001有些數(shù)據(jù)庫中1999～2003年的工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)沒有“工業(yè)增加值也沒有“應收賬款”，但是有“應收賬款凈額”。根據(jù)會計準則應收賬款凈額應收賬款總額壞賬準備期末余額因此兩者不能簡單地比較。在缺失工業(yè)增加值的年份使用者可以根據(jù)會計準則估算工業(yè)增加值:工業(yè)增加值=工業(yè)總產(chǎn)值－工業(yè)中間投入+。在沒有工業(yè)總產(chǎn)值的年份(例如2004年)估算為:工業(yè)增加值=產(chǎn)品銷售額－期初存貨+期末存貨－工業(yè)中間投入+。和(2008)就采取了這種估算方法。我們用第一個公2005～2007年的工業(yè)增加值發(fā)現(xiàn)平均而言估算值略小于報告值(2)。當2626929534726299341270300335說明:報告值和估算值皆為均值且計算時未剔除異常觀測值。

企業(yè)數(shù)據(jù)庫提供了企業(yè)的出易還是一般貿(mào)易。對于勞動密集型的加工貿(mào)易企業(yè)而言其勞動生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率很可能低于效率與內(nèi)銷企業(yè)的效率相比那么得到出口企業(yè)的平均效率低于內(nèi)銷企業(yè)也就不足為奇了①事實上Dai等(2011)將工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)匹配在剔除了加工貿(mào)易企業(yè)之后生產(chǎn)率悖論并不存在②(三)盡管工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫包含了130多個指標但是有相當多的指標存在異常值。異常值的存在使得很多觀測值無效因此在進行計量回歸前必須予以剔除。我們注意 ② 一些學者對工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)庫進行了匹配但由于原始數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和方法各異匹配效果差別甚大。Yu(2011)根據(jù)和 等信息匹配了庫30%的出口企業(yè)而Tang(2011)匹配了工業(yè)庫70%的出口企業(yè)。Yang和He(2011)以企業(yè)名稱等信息為基礎(chǔ)采用數(shù)據(jù)庫搜尋匹配方法匹配了庫60%的出口份額。世界經(jīng)濟*2012年第5期到Cai和Liu(2009)使用了比較全面的剔除方式因此被較多的研究者所借鑒。第一步他們剔除了關(guān)鍵指標(例如總資產(chǎn)職工人數(shù)工業(yè)總產(chǎn)值固定資產(chǎn)凈值和銷售額)缺失的觀測值;第二步規(guī)模以上標準的觀測值即固定資產(chǎn)凈值低于1000萬元或者銷售額低于1000萬元或者職工人數(shù)少于30人的觀測值;①第三步他們剔除了一些明顯不符合會計原則的觀測值包括總資產(chǎn)小于流動資產(chǎn)總資產(chǎn)小于固定資產(chǎn)凈值或者累計折舊小于當期折舊的觀測值;第四步他們剔除了關(guān)鍵指標的值(前后各0．5%)。以1999～2007年為例我們分析了指標異常問題。首先在總共2048833值中我們剔除了銷售額職工人數(shù)總資產(chǎn)或固定資產(chǎn)凈值缺失的觀測值5900多個，約占全部觀測值的0．3%。其次我們根據(jù)謝千里等(2008)的做法剔除了職工人數(shù)少于8人的觀測值28000多個(這些企業(yè)缺乏可靠的會計系統(tǒng))約占總數(shù)的1%。再次我們剔除了總資產(chǎn)小于流動資產(chǎn)總資產(chǎn)小于固定資產(chǎn)凈值或者累計折舊小于當期折舊的觀測值200多個。最后我們剔除了銷售額低于500萬元的觀測值176500多個約占總數(shù)的9%。經(jīng)過上述四個步驟我們總共剔除了大約20萬個觀測值，約占總數(shù)的10%。盡管進行了上述剔除但是我們?nèi)匀话l(fā)現(xiàn)有不少觀測值屬于異常值。例如如果按照Bai等(2009)的標準利潤率低于0．1%或者高于99%的觀測值均為異常值異常值還有大約43萬個約占總數(shù)的23%。或者我們使用一種比較寬松的標準會發(fā)現(xiàn)實收資本小于或等于0的異常觀測值有11000多個，約占總數(shù)的6%。因此即便做了上述剔除使用者仍然需要剔除計量方程的關(guān)鍵變量或參數(shù)所對應的異常值。未做任何剔的主要指標的異常情況結(jié)為表3。 異常值比例(20480職工人數(shù)少于2820481總資產(chǎn)小于流動資產(chǎn)總資產(chǎn)小于固定資產(chǎn)凈2048020489利潤率低于01或者高于57020487實收資本小于或等于3320481 他們使用的“規(guī)模以上的標準不同于標準(銷售額在500萬元以上) (四)國家在收集工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)時不是交給企業(yè)一份報表而是讓企業(yè)通過年報和定期上報的方式將數(shù)據(jù)報告給然后再進行匯總。事實上，企業(yè)上報系統(tǒng)至少包括四套表格:綜合年報表綜合定報表基層年報表和基層定報表。這意味著由于統(tǒng)計時間或者統(tǒng)計口徑不同即使對同一個指標企業(yè)在不同時間上報的數(shù)值也可能不一樣。另外很多規(guī)模不大的企業(yè)仍然缺乏可靠的會計系統(tǒng)或者為了避稅而甚至錯報有關(guān)指標這些都會導致測度誤差問題。(不含普查年份在總共測值中研發(fā)費顯示為0的觀測值有120多萬個占總數(shù)的89研發(fā)費報告為0有3種情況:(1)企業(yè)沒有研發(fā)支出因此研發(fā)費確實為0;(2)企業(yè)不清楚告0;(3)企業(yè)沒填寫此項統(tǒng)計人員直接賦值0。如果是第12種情況發(fā)生在中小企業(yè)身上。于是我們剔除了銷售額低于 口企業(yè)發(fā)現(xiàn)在剩下的28000多個觀測值中研發(fā)費顯示為0的仍然有20000多個比例超過70這里提醒研究者注意兩點:第一如果絕大多數(shù)中小企業(yè)沒有研發(fā)費，并且這是真實的情況那么在分析企業(yè)研發(fā)支出(或創(chuàng)新)的決定因素時最好使用Tobit截斷模型(例如等2008)因為這比最小二乘法(OLS)回歸更可能得到一致估計;第二如果我們無法區(qū)分第23種情況那么研發(fā)費這一指標的準確性和真實性就存在明顯測度誤差的其他指標主要是利潤和增加值。由于企業(yè)報告的利潤和增加值與企業(yè)的稅負正相關(guān)因此企業(yè)在的前提下可能會低報或誤報這兩個指標。事實上Cai和Liu(2009)根據(jù)會計準則估算了企業(yè)的利潤(=工業(yè)總產(chǎn)值－中間投入－財務(wù)費用－工資－當期折舊－)然后發(fā)現(xiàn)在2000～2005估算利潤率均為0．1431而企業(yè)報告的利潤率均值為0．0515后者比前者少了2/3以上。此外根據(jù)我們前面對2005～2007工業(yè)增加值的估算可以發(fā)現(xiàn)估算的工業(yè)增加值要略小于報告的工業(yè)增加值。另一個不屬于經(jīng)典測度誤差但是與此有關(guān)的問題是虛假指標問題。在1999～2007根據(jù)類型有大約1/5的觀測值(大約40萬個)屬于企業(yè)(包括港澳臺商投資企業(yè)和外商投資企業(yè))。這一比例之高超乎我們的因為眾所周知的事實是企業(yè)可以享受各種 。進一步分析發(fā)現(xiàn)這些樣本企業(yè)雖然登記為企業(yè)但是在其實收資本份額中有6%的臺資本或外商資本金額為0其世界經(jīng)濟* 2012年第5期 ·154·“中有一半左右的登記號明確標明了 (例如注明“企合津總XX號”)。這有兩種可能一是這些企業(yè)以前是企業(yè)但是變更了實收資本之后沒有及時變更登記類型;二是這些企業(yè)錯誤地填報了類型。剩下的94%的企業(yè)我們無法確認其真實也難以排除其中的假外企?！?五)在樣本選擇方面工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的一個突出問題是包括了全部的國有工業(yè)企業(yè)，但是只包括了規(guī)模以上的非國有工業(yè)企業(yè)。因此當使用者要對比國有企業(yè)和非國有企業(yè)的行為及績效時最好將規(guī)模以下的國有企業(yè)樣本剔除。而當使用者在研究產(chǎn)業(yè)集聚問題時可能會低估非國有企業(yè)的集聚程度(Lu和Tao2009)。但規(guī)模以上的樣本并非都是隨機的。在1999～2007的總共200多萬個觀測值中只有大約8%的企業(yè)每年都存在有大約22%的企業(yè)在最后三年都存在。一個企業(yè)某年不在樣本中可能是因為當年銷售額小于500萬元也可能是因為重組或者更改名稱等原因還有可能是被漏報。在這種情況下我們難以嚴格地界定企業(yè)的進入退出因此研究者在用這個數(shù)據(jù)庫分析企業(yè)動態(tài)學時必須力爭解決或減緩這個問題。另外該數(shù)據(jù)庫中包含了企業(yè)所在地的詳細信息使用者可以識別出企業(yè)是否處于經(jīng)濟特區(qū)或經(jīng)濟開發(fā)區(qū)。因為經(jīng)濟特區(qū)或經(jīng)濟開發(fā)區(qū)的企業(yè)具有自身的特點這種區(qū)分有助于減少企業(yè)在比較生產(chǎn)率產(chǎn)業(yè)集聚利潤率以及融資成本等方面的樣本選擇問題。還有一個比較棘手的問題是對企業(yè)的統(tǒng)計口徑是法人企業(yè)而不是企業(yè)工廠因此有很多屬于同一個企業(yè)的企業(yè)會被認定為不同的企業(yè)而多個工廠的差別則會被掩蓋在企業(yè)內(nèi)部。(六)分析中國的企業(yè)不可能忽略企業(yè)的所有制問題。我們注意到現(xiàn)有文獻在識別企業(yè)的所有制時通常采取兩種方式:類型或?qū)嵤召Y本。這兩種識別企業(yè)所有制的方法其實是有差別的。前者表示企業(yè)在工商局登記時的類型后者能夠表示企業(yè)當時的真實控股類型。我們不妨將類型為國有國有聯(lián)營國有與集體聯(lián)營國有獨資公司這幾類企業(yè)定義為I類國有企業(yè)同時根據(jù)實收資本將國有資本比例超過50%II類國有企業(yè)。在1999～2007年工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中在剔除了實收資本為異常值的觀測值之后，I類國企有245376個觀測值，II類國企有252629個觀測值后者比前者多3左右兩者重合的觀測值大約占I類國企的84這意味著至少有15%的國有企業(yè)雖然類型是國有企業(yè)但是已經(jīng)不是真正的國有業(yè)企了。由于控股比例更地反映企業(yè)的所有制類型因此我們建議使用者最好 使用實收資本比例來定義企業(yè)所有制①企業(yè)的識別也存在類似的問題。根據(jù)中國的法律企業(yè)的投資比例原則上不低于25%。盡管有大約1/5的觀測值的類型顯示為企業(yè)但是其中有10%觀測值的臺商投資或外商投資比例低于25%。一些研究者以外商的實收資本比例是否超過25%作為識別企業(yè)的方法(涌2008)。除了所有制類型一個難以準確定義的變量就是資本理論上資本是固定資產(chǎn)存貨和投資流量的加總。多數(shù)文獻的做法是將資本定義為固資產(chǎn)或者固定資產(chǎn)凈值然后采取永續(xù)盤存法來計算投資Iit=Kit－(1－)Kit－1其中I表示投資表示當期資本存貨表示折舊率。這種算法意味著第1期的投資變量會缺失。折舊率的選取通常是5%10%或15%。此外還應該采取不同的價格指數(shù)對產(chǎn)值資本、投資和中間投入等變量進行平減。須提醒使用者的是不同的資本定義方法、折舊率以及價格平減指數(shù)會得到不同的結(jié)果。Brandt等(2012)提供了比較詳細的說明和操作程序。包群(2011):《出口改善了員工收入嗎?》，《經(jīng)濟研究第9期(2011):《創(chuàng)新市場結(jié)構(gòu)與行政進入壁壘——基于中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)的假說實證檢驗》，《經(jīng)濟學(季)》第2期戴覓(2012):《企業(yè)出口前研發(fā)投入出口及生產(chǎn)率進步工 ():《(季)》第3期

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