• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      新能源企業(yè)要素市場配置水平測度與影響因素

      2021-09-10 07:22:44魏舒敏張濟建劉宏笪
      技術與創(chuàng)新管理 2021年3期
      關鍵詞:新能源企業(yè)

      魏舒敏 張濟建 劉宏笪

      摘要:基于拓展的生產(chǎn)函數(shù)模型,采用39家上市新能源企業(yè)2011—2019年的投入產(chǎn)出微觀數(shù)據(jù),測算資本、勞動、技術和知識4種要素在新能源企業(yè)中的市場配置現(xiàn)狀,結果顯示:我國新能源企業(yè)4種要素的投入均存在價格扭曲,其中技術要素價格扭曲最為嚴重,勞動力要素配置效果最佳;并且除勞動力要素外,其余要素價格扭曲度呈逐年波動上升趨勢。結合半對數(shù)模型對各種要素市場配置扭曲的影響因素進行探究,發(fā)現(xiàn)企業(yè)規(guī)模和企業(yè)資本勞動比對要素價格扭曲具有改善作用;企業(yè)年齡的增大會加劇資本要素市場扭曲,但會抑制技術要素扭曲;企業(yè)的債務融資能力會使4種要素市場扭曲態(tài)勢惡化,其中對技術要素的扭曲促進作用最強。為新能源企業(yè)優(yōu)化資源配置和促進企業(yè)轉型升級具有啟示意義。

      關鍵詞:新能源企業(yè);要素市場配置;生產(chǎn)函數(shù)模型;半對數(shù)模型;知識要素;技術要素

      中圖分類號:F 424文獻標識碼:A文章編號:1672-7312(2021)03-0313-08

      Measurement and Influencing Factors of Element Market

      Allocation Level of New Energy Enterprises

      ——Based on the Multifactor Micro Enterprise PerspectiveWEI Shumin1,ZHANG Jijian2,LIU Hongda3

      (1.School of Management,Jiangsu University,Zhenjiang 212013,China;

      2.School of Finance and Economics,Jiangsu University,Zhenjiang 212013,China;

      3.School of Management,Shanghai University,Shanghai 200444,China)Abstract:Based on the expanded production function model,using the inputoutput microdata of 39 listed new energy companies from 2011 to 2019,and the current market configuration of the four elements of capital,labor,technology and intellectual in New Energy Enterprises are measured.The results show:there are price distortions in the input of the four elements of Chinese New Energy Enterprises.Among them,the price distortion of technical element is the most serious,and the effect of labor element allocation is the best.And except for the labor element,the price distortions of other elements show a fluctuating upward trend.Further,combined with the semilogarithmic model,the influence factors of element distortion was explored.It is found that the size of the enterprise and the ratio of capital to labor can improve the distortion of element prices;that the increase of the age of the enterprise will aggravate the distortion of the capital element,but will restrain the distortion of the technical element;that the debt financing ability of the enterprise will worsen the distortion of the four elements.Among them,the distortion and promotion of technical element is the strongest.The research conclusions have enlightening significance for new energy enterprises to optimize resource allocation and promote enterprise transformation and upgrading.

      Key words:New Energy Enterprise;element market allocation;production function model;semilogarithmic model;intellectual element;technical element

      0引言

      改革開放以來,我國經(jīng)濟發(fā)展長期依賴于粗放型增長模式,由此引起的各類要素無序投放和高消耗問題,嚴重制約經(jīng)濟的高質量發(fā)展\[1\]。我國經(jīng)濟發(fā)展若實現(xiàn)質量和效率變革,關鍵在于盤活各類要素資源、釋放要素市場化結構紅利。2020年3月,中共中央、國務院頒布了《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》,作為中央第一份關于要素市場化配置的公文,該意見的出臺彰顯了構建完善的要素市場化配置體制的重要性,并為促進我國經(jīng)濟向高效的資源市場化配置的新模式轉變提供指導意見。

      第3期魏舒敏等:新能源企業(yè)要素市場配置水平測度與影響因素近年來,戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)之一的新能源產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展,取得了卓越不凡的成績。至2019年,我國共有209家新能源企業(yè)位居全球新能源企業(yè)500強\[2\]。從“人微言輕”到如今“舉足輕重”,新能源產(chǎn)業(yè)彎道超車的背后是政策紅利作用的輻射。但隨著經(jīng)濟形勢的變化,新能源產(chǎn)業(yè)要素配置問題日益凸顯。究其原因,多地政府將新能源產(chǎn)業(yè)視為地方經(jīng)濟發(fā)展的新增長點,盲目進行財政補貼和政策扶持,導致產(chǎn)業(yè)要素難以在市場自由流動,出現(xiàn)錯配等問題\[3\]。新能源企業(yè)是創(chuàng)新驅動和推動新舊動能轉換的先導,對經(jīng)濟高質量發(fā)展起到了引擎作用。因此審視和改善新能源產(chǎn)業(yè)的要素市場配置水平,不僅能夠為新能源產(chǎn)業(yè)提質增效,還能促進我國經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展。

      要素市場配置水平可以通過要素價格扭曲度側面表達\[4\]。其主要通過2種路徑影響宏觀經(jīng)濟。一方面要素扭曲抑制各種要素在市場供給端自由流動,導致生產(chǎn)要素難以發(fā)揮全部價值;另一方面要素扭曲的存在導致市場需求端沒有獲得完全報酬,從而減少消費\[5\]。要素市場扭曲對經(jīng)濟的重要影響吸引了眾多學者的關注。

      回顧現(xiàn)有研究,學者從要素市場價格扭曲的成因、測度和影響3個維度展開了深入討論。就要素市場扭曲成因看,柏培文(2012)\[6\]發(fā)現(xiàn)各地區(qū)戶籍制度的限制是影響勞動力要素扭曲的重因;譚洪波(2015)\[7\]認為計劃經(jīng)濟體制和優(yōu)先發(fā)展重工業(yè)的戰(zhàn)略,促使各級政府人為壓低要素價格,從而造成要素市場扭曲;靳來群等(2015)\[8\]表明政府與國有企業(yè)的壟斷行為導致資源出現(xiàn)錯配;宋馬林等(2016)\[9\]則發(fā)現(xiàn)市場分割加劇了區(qū)域間的要素配置扭曲;除此之外,也有學者探究了金融摩擦和勞資力量失衡\[10\]對要素市場扭曲的影響。就要素市場扭曲的度量方法看,目前學界主要采用市場化指數(shù)法\[11\]、隨機前沿技術\[12\]、影子價格法\[13\]和生產(chǎn)函數(shù)法\[14\]測量要素市場扭曲度。就要素市場扭曲的影響看,已有研究表明要素配置扭曲會妨礙全要素生產(chǎn)率的增加\[15\];同時張興龍等(2016)\[16\]發(fā)現(xiàn)我國資本要素的扭曲給經(jīng)濟總產(chǎn)出造成約15%~20%左右的損失比率;趙富森(2020)\[17\]強調要素扭曲會明顯抑制制造業(yè)的R&D投入。

      以上研究對提高我國經(jīng)濟體要素配置的水平具有重要作用,但仍存在一些不足:一方面,現(xiàn)有研究多聚焦在資本和勞動力要素扭曲上。隨著時代變革,要素內涵發(fā)生重大變化,知識、技術等新型要素逐步涌現(xiàn),僅以舊視角舊維度審視資本和勞動2種要素的配置水平稍顯不足。另一方面,研究對象多為傳統(tǒng)工業(yè),鮮有文獻關注新興產(chǎn)業(yè)的要素配置問題。目前我國傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)正處于增長乏力階段,以新能源為代表的新興產(chǎn)業(yè)正在崛起;研究新興產(chǎn)業(yè)的要素配置現(xiàn)狀對拉動經(jīng)濟高質量增長具有重要作用?;诖耍闹幸孕履茉串a(chǎn)業(yè)為研究對象,探究資本、勞動力、技術和知識4種要素在新能源企業(yè)中的市場配置現(xiàn)狀,并考慮企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡、資本勞動比和企業(yè)債務融資能力對新能源企業(yè)要素扭曲度的影響,從而為新能源產(chǎn)業(yè)乃至其他戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)優(yōu)化要素配置度的實現(xiàn)路徑提供參考。

      1理論模型與數(shù)據(jù)說明

      1.1模型構建

      隨著知識經(jīng)濟時代的到來,傳統(tǒng)要素(勞動和資本)對經(jīng)濟高質量增長的驅動作用減弱,知識和技術等新型要素的作用日益凸顯,成為一國或區(qū)域發(fā)展的重要成分。新能源產(chǎn)業(yè)作為高新技術產(chǎn)業(yè),在生產(chǎn)過程中更需投入較高的知識和技術要素,以期促進企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。因此文中對新能源企業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)進行拓展假設,令其為

      Yit=AitKαLβitTγitlδit(1)

      其中:Yit為新能源企業(yè)的產(chǎn)出;Ait為企業(yè)i某個時期的全要素生產(chǎn)率;Kit,Lit,Tit,lit分別為企業(yè)i的資本要素、勞動力要素、技術要素及知識要素投入;α,β,γ,δ為這4種要素的產(chǎn)出彈性。

      要素配置扭曲可能會導致要素價格偏離市場價格,此時企業(yè)i的利潤函數(shù)為

      πit=Yit-(1+τkit)PkKit-(1+τLit)PLLit-(1+τIit)PIIit(2)

      其中:πit為企業(yè)i第t期的利潤;PK,PL,PT,PI為各種要素的實際價格;τkit,τLit,τTit,τIit為各要素相對于產(chǎn)出的扭曲度。

      為得到最大化利潤,對公式(2)求各種要素的一階條件,并令其等于0,經(jīng)轉換可得

      τkit=MKPk-1=αYitPkKit-1

      τLit=MLPL-1=βYitPLKit-1

      τTit=MTPT-1=γYitPTKit-1

      τIit=MIPI-1=δYitPIIit-1(3)

      公式(3)中的MK,ML,MT,MI分別為各要素的邊際產(chǎn)出,假設其為不存在扭曲時的要素名義價格。則τit等于0時,企業(yè)不存在要素扭曲,此時的資源配置狀態(tài)最優(yōu);當τit<0時,要素應得報酬小于實際報酬,此時企業(yè)的要素存在正向扭曲;反之則產(chǎn)生了負向扭曲。

      1.2變量選取與數(shù)據(jù)說明

      以下分析基于新能源概念板塊部分上市公司2011—2019年數(shù)據(jù)。為保證數(shù)據(jù)質量,通過以下工作進行樣本篩選:2011年之后上市的企業(yè)、缺失一年以上數(shù)據(jù)的企業(yè),未披露技術投入和技術人員相關信息的企業(yè)。經(jīng)過剔除篩選,最終得到39家上市新能源企業(yè)9年數(shù)據(jù)。關鍵變量選取如下

      1)產(chǎn)出Y。文中選取新能源企業(yè)的營業(yè)總收入作為企業(yè)總產(chǎn)出。

      2)知識要素K。對于資本存量,多數(shù)學者采用永續(xù)盤存法,該方法可能會造成較大的估計偏差,因此文中借鑒施炳展(2012)\[18\]的方法,采用企業(yè)“固定資產(chǎn)年均凈值余額”作為資本要素的表征,并用固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)縮減數(shù)據(jù)。

      3)技術要素T。已有研究以研究費用總額占主營業(yè)務收入來表示技術投入\[19\]??紤]到數(shù)據(jù)準確性,文中以新能源企業(yè)科技資本投入表征企業(yè)的技術投入,科技資本投入包括企業(yè)的技術開發(fā)費和科研支出等。

      4)知識要素I。知識是人類積累的經(jīng)驗(《辭?!罚??!爸R分工”理論認為知識分散在個體中\[20\],OECD則認為知識是蘊含在人中的重要成分\[21\].這表明人是知識的載體,可以以人的數(shù)量近似衡量知識的多少。企業(yè)的研發(fā)人員運用所學知識為企業(yè)帶來技術創(chuàng)新,能夠直接表征企業(yè)的知識投入。因此文中以技術人員的數(shù)量衡量企業(yè)的知識要素投入。

      5)勞動力L。以往研究將企業(yè)全部從業(yè)人數(shù)作為勞動力要素投入變量;考慮到企業(yè)技術人員是知識的投入者,文中以企業(yè)其他員工總數(shù)表征企業(yè)投入的勞動力。

      6)要素實際價格Pn。綜合考慮HSIEH(2009)和朱喜(2011)\[22\]等的做法定義資本要素價格PK和技術要素價格PT為10%;同時勞動力要素價格和知識要素價格為就業(yè)人員年平均工資。

      2多要素配置扭曲實證分析

      2.1參數(shù)估計

      為求得新能源企業(yè)各要素的市場配置扭曲度,需要先求出各種要素的產(chǎn)出彈性。通過整體回歸和分企業(yè)回歸發(fā)現(xiàn)測算結果基本一致,因而文中選擇對樣本企業(yè)進行整體的固定效應回歸。對公式(1)兩邊取對數(shù),可得回歸方程

      lnYt=lnA+αlnKt+βlnLt+γlnTt+δlnIt(4)

      利用Stata 16對模型(4)回歸,見表1。根據(jù)表1可知資本要素、勞動力要素、技術要素和知識要素對新能源企業(yè)的產(chǎn)出均存在顯著的正向影響;其中,資本、勞動和技術要素在0.01的顯著性水平上顯著,知識要素在0.1的顯著性水平上顯著。同時我們發(fā)現(xiàn)勞動力要素對產(chǎn)出的影響最大,產(chǎn)出彈性為0.362 24;資本要素的影響次之,產(chǎn)出彈性為0.326 92。與勞動力、資本和技術要素相比,知識要素對經(jīng)濟的作用具有不確定性和滯后性\[23\]。所以知識要素的影響最小,產(chǎn)出彈性僅為0.127 54。勞動力要素與資本要素產(chǎn)出彈性和為0.689 16,表明我國新能源產(chǎn)業(yè)目前的發(fā)展仍依賴于資本和勞動要素。受技術成果轉化率和核心技術擁有量的影響,知識和技術對我國新能源企業(yè)產(chǎn)出的促進作用還有待提升。

      將上述得到的要素產(chǎn)出彈性分別代入公式(3)中,可得到新能源企業(yè)不同時期4種要素的扭曲度。由于要素扭曲度有正負。借鑒白俊紅(2018)\[24\]等的做法,文中對要素扭曲度做絕對值處理,僅考慮要素扭曲的程度,不考慮要素扭曲的方向。

      2.2.1新能源企業(yè)不同要素市場配置扭曲度

      計算樣本企業(yè)要素扭曲度的年平均值后,繪制出圖1。由圖1可知新能源企業(yè)4種要素市場均存在一定的扭曲,要素之間的扭曲程度存在明顯的差別。其中天茂集團2011—2019這9年的資本要素扭曲度年均值位于樣本企業(yè)之首,德賽電池次之;知識要素扭曲度較高的企業(yè)為天茂集團、順鈉股份、寧波東力、中糧生化和中國動力等;技術要素扭曲度最高的也是天茂集團。其他企業(yè)的4種要素扭曲度大小都較為接近。圖1我國39家上市新能源企業(yè)不同要素配置扭曲度

      2.2.2新能源企業(yè)不同要素市場配置扭曲的動態(tài)變化為整體考量我國新能源企業(yè)不同要素的市場配置扭曲度在2011—2019年的動態(tài)變化,繪制如圖2所示。由圖2可知,技術要素的市場扭曲度最大,勞動力要素的市場扭曲度最小,表明優(yōu)化技術研發(fā)要素配置水平對促進我國新能源企業(yè)發(fā)展極為迫切。2011年是“十二五”規(guī)劃的初始年,我國戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)處于培育摸索階段,由于技術和知識的投放體量較大,且尚未及時轉化,此時新能源企業(yè)的技術和知識要素扭曲度達最高值。經(jīng)過1年的調整與摸索,十二五能源發(fā)展的基本路徑初步成型,技術和知識要素的配置得到有效改善,且技術要素的市場扭曲度降為歷史最低值。但2012年后,新能源企業(yè)的資本、技術和知識要素市場扭曲度整體呈波動上升趨勢,其中,資本和技術要素2017年上升幅度最大,增長率分別達53.3%和63.8%;知識要素在2016年漲幅最大,增長率達37.5%。資本和技術要素扭曲度呈明顯上升趨勢,源于政府“有形之手”力量的弱化。近年來,提高新能源企業(yè)技術補貼門檻,下調補貼力度等政策的出臺增大了新能源企業(yè)的用資成本\[25\],從而加劇了資本和技術要素的扭曲度。同時,知識經(jīng)濟時代的到來促使企業(yè)從傳統(tǒng)要素的競爭轉向知識要素的競爭,各行各業(yè)對知識的需求急劇增加,壓縮了新能源企業(yè)知識要素的配給。與資本、技術和知識要素不同,新能源企業(yè)勞動力要素的市場配置穩(wěn)定且扭曲程度最小,9年內穩(wěn)定在4左右,這是因為戶籍制度的優(yōu)化緩解了城鄉(xiāng)分割現(xiàn)象。但新能源企業(yè)勞動力要素依然存在扭曲,主要在于物價和房價水平的上漲帶動了勞動力工資水平的提高。

      為更清晰的掌握新能源企業(yè)歷年要素扭曲度的變化率,如圖3所示。由圖3可知,新能源企業(yè)的資本、技術和勞動力要素扭曲度增長率變化趨勢相似,自2015年后,3種要素的變化率同增同減。其中技術要素扭曲度的增長率變化最大,表明新能源企業(yè)對技術要素投入把握不夠。并且技術要素扭曲度僅在2012和2018這2年出現(xiàn)下降,其他年份一直處于增長態(tài)勢,說明新能源技術要素配置水平一直處于較低層次,此后企業(yè)可從技術配置水平優(yōu)化入手,實現(xiàn)技術突破,加快企業(yè)的發(fā)展速度和效率。

      2.2.3新能源企業(yè)不同要素市場配置扭曲規(guī)模差異企業(yè)對要素配置水平受規(guī)模影響\[26\]。規(guī)模經(jīng)濟理論認為企業(yè)規(guī)模的擴大不僅能夠實現(xiàn)生產(chǎn)成本的降低,還能帶來更專業(yè)的勞動分工;規(guī)模大的企業(yè)具有更優(yōu)質的資源,其要素配置水平較規(guī)模小企業(yè)應有更高的水平。此外,學者杜鵬飛表示企業(yè)規(guī)模對高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新水平有促進作用\[27\],表明企業(yè)規(guī)模對高技術產(chǎn)業(yè)技術和知識要素配置有影響。

      企業(yè)規(guī)模的劃分及度量方法有很多,已有研究多使用企業(yè)資產(chǎn)、銷售收入和員工人數(shù)衡量一個企業(yè)的規(guī)模\[28\],考慮到收入和資產(chǎn)在不同地區(qū)的差異較大,可比性弱;使用企業(yè)員工總數(shù)代表企業(yè)規(guī)模更加合理\[29\]。因而文中以2011—2019企業(yè)年平均人數(shù)對39家新能源企業(yè)進行規(guī)模劃分,年平均人數(shù)小于3 000視為小型企業(yè)、大于3 000小于10 000視為中型新能源企業(yè),大于10 000視為大型新能源企業(yè)。

      根據(jù)上述劃分標準繪制不同規(guī)模新能源企業(yè)要素扭曲度情況圖,如圖4所示。

      隨著新能源企業(yè)規(guī)模的擴大,資本、勞動力、技術和知識4種要素的扭曲度逐漸降低。其中小型新能源企業(yè)的技術要素扭曲度是大型新能源企業(yè)的2.47倍。與小企業(yè)相比,大企業(yè)融資渠道更廣,保障了企業(yè)的技術投入\[30\],從而減少了技術要素投入的扭曲。由于大規(guī)模企業(yè)更注重知識型人才的培養(yǎng),先進齊全的設備環(huán)境更有利于人才發(fā)揮潛能,使知識要素效應最大化,其廣闊的發(fā)展空間更容易吸引更多人才,因而大型新能源企業(yè)知識要素的扭曲度僅為小型新能源企業(yè)的071倍。小型企業(yè)的資本要素扭曲度是大型企業(yè)資本扭曲度的1.9倍左右,表明我國小規(guī)模的新能源企業(yè)依然存在資金匱乏問題,較大規(guī)模企業(yè)它們的融資渠道窄、融資機會少。同時,我們發(fā)現(xiàn)中型新能源企業(yè)與大型新能源企業(yè)除資本要素扭曲度差距達到6左右。其他3種要素扭曲度極為接近,勞動力要素扭曲度相差最小,二者差距僅為0.26。這表明企業(yè)增大到一定規(guī)模后,對要素配置扭曲的邊際規(guī)模效應減小。

      3要素配置扭曲影響因素

      關于要素配置扭曲的成因分析主要是宏觀因素,如制度和金融摩擦等;而微觀因素的影響研究甚少\[31-32\]。隨著要素市場化改革等政策的頒布,外部環(huán)境的優(yōu)化促使企業(yè)尋求內部因素的改善。因此,探究要素配置扭曲的內部成因具有重要作用。學者李靜(2013)\[33\]考慮了企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模和企業(yè)性質等因素對企業(yè)要素配置的影響;陳平(2017)發(fā)現(xiàn)企業(yè)特征(如企業(yè)規(guī)模等)是通過影響要素使用成本和邊際收益來最終影響要素價格扭曲;宋建(2020)表明企業(yè)資本深化度對資源配置效率的影響呈倒U型。上文分析也表明新能源企業(yè)規(guī)模對企業(yè)要素配置扭曲確實存在一定影響,研究企業(yè)內部微觀因素對新能源企業(yè)改善要素配置有意義。但要找到全部影響因子稍顯困難,因此結合相關學者經(jīng)驗,文中擬考察以下4種企業(yè)內部因素對新能源企業(yè)要素扭曲度的影響。

      1)企業(yè)規(guī)模(S)。不同要素在市場配置中,存在典型的規(guī)模差異。但這種差異對要素配置的影響強度大小尚不清晰,為進一步了解企業(yè)規(guī)模對新能源企業(yè)要素扭曲的影響強度,將企業(yè)規(guī)模列為研究因素之一。

      2)企業(yè)年齡(A)。企業(yè)年齡象征著企業(yè)的生存能力,存活越久的企業(yè),在資源擁有量和配置上具有一定的歷史積累和經(jīng)驗,從而具有資源配置優(yōu)勢。但“年齡大”的企業(yè)思維固化,改革往往艱難,資源配置能力也許反而低下;同時過多的資源可能導致資源的錯配亂用現(xiàn)象發(fā)生。為分析企業(yè)年齡對4種要素扭曲度的影響,文中將企業(yè)成立年視為0歲,則觀測年減去成立年即為企業(yè)觀測年年齡。

      3)資本勞動比(R)。用資成本增大時,企業(yè)會通過提高勞動力投入減少成本,這表現(xiàn)在企業(yè)對資本勞動比的調整。當企業(yè)的資本勞動比發(fā)生變化時可能會帶來資本和勞動力這2種要素配置的改變,但其對其他要素配置的作用尚未明晰。因而研究資本勞動比對4種資源扭曲度的影響是有價值的。

      4)企業(yè)債務融資能力(D)。具有較高融資能力的企業(yè),可以更快更高效的籌集到資金,從而彌補企業(yè)內部資金不足。資金作為企業(yè)發(fā)展的重要資源,掌握更多的資金可能會促使企業(yè)提高配置資源的能力。為探究企業(yè)債務融資能力對不同要素扭曲度的影響。文中借鑒王駿飛(2020)\[34\]的方法,采用企業(yè)長期債務比率表征企業(yè)債務融資能力?;谏鲜鲎兞康倪x擇,將回歸方程設定為半對數(shù)模型

      lnτjit=α0+α1Sit+α2Ait+α3Rit+α4Dit(4)

      其中被解釋變量lnτjit為第i個新能源企業(yè)在t時期j要素的市場扭曲度對數(shù)值,αi為各解釋變量的系數(shù)。接著分別對資本、勞動、技術和知識4種要素扭曲度的影響因素進行面板數(shù)據(jù)回歸,經(jīng)過豪斯曼檢驗,拒絕原假設,因而采用固定效應模型。最后得到回歸結果,見表2。

      由表2可知,企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模、債務融資能力和資本勞動比對4種要素扭曲度有不同的顯著作用。具體表現(xiàn)為;

      1)企業(yè)年齡對企業(yè)的資本要素扭曲度具有顯著的正向作用,對技術要素扭曲度有顯著負向作用,對勞動力要素和知識要素的扭曲度沒有顯著影響。企業(yè)年齡越老,其生態(tài)體系、發(fā)展架構相對成熟。越發(fā)成熟的企業(yè),組織體系一般過于龐大,眾多的子公司加大了資本配置的難度,極易造成資金的錯配和紊亂,因而隨著企業(yè)年齡的增大,資本要素扭曲度會顯著提高。與此相反,企業(yè)越成熟,技術要素扭曲度越小,表明“老齡”企業(yè)的技術運用相對熟練,更加適應于市場,消化了技術資源的扭曲程度。具體表現(xiàn)為一方面成熟企業(yè)更加注重技術研發(fā),另一方面成熟企業(yè)對技術研發(fā)失敗的承受力更強。

      2)企業(yè)規(guī)模對新能源企業(yè)4種要素扭曲度均有顯著的抑制作用,顯著性水平為0.01,進一步印證了上文的研究結論。通過觀察不同要素扭曲度下企業(yè)規(guī)模的系數(shù),發(fā)現(xiàn)企業(yè)規(guī)模雖在一定程度上緩解了新能源企業(yè)各種要素的扭曲度,但作用效果甚微,如企業(yè)規(guī)模擴大一倍,其只能減少004%的知識要素扭曲度。結合上文,我們發(fā)現(xiàn)企業(yè)規(guī)模與要素扭曲度之間不是簡單的線性關系,企業(yè)規(guī)模對要素扭曲度的修正作用會在達到一定程度后不變甚至減少,這一結果與孫曉華等(2014)的研究結論相符。

      3)新能源企業(yè)的債務融資能力對4種要素扭曲度具有較大的促進作用,其中對技術要素扭曲度的促進作用最強,回歸系數(shù)達到1.964 39,對知識要素扭曲度的促進效果最小。這是因為具有較強債務融資能力的企業(yè)更容易獲得銀行或其他金融機構給予的低利率貸款,造成要素名義報酬與實際報酬的差距擴大,從而加劇了要素的扭曲。這表明企業(yè)在進行技術要素投入時,因轉變融資結構,不要過多的依賴債務融資,可以通過其他融資手段降低技術要素的扭曲度,使技術要素得到充分的利用,發(fā)揮更大的潛能。表2不同要素扭曲度的影響因素回歸結果模型(1)K要素扭曲度模型(2)T要素扭曲度模型(3)L要素扭曲度模型。

      4)新能源企業(yè)的資本勞動比對資本要素扭曲度沒有顯著影響,對技術、勞動力和知識要素的扭曲度存在負向作用;即隨著資本勞動比的提高,技術、勞動和知識要素配置扭曲得到有效改善,這與宋建(2020)等人的研究結論相似。

      4結語

      文中以知識技術密集的新能源企業(yè)為研究對象,綜合考察資本、技術、勞動和知識要素在新能源企業(yè)中的配置水平;同時分析了新能源企業(yè)特征對要素扭曲度的影響。

      1)新能源企業(yè)在資本、技術、勞動和知識4種要素配置上均存在一定扭曲。從整體上看,勞動要素的市場配置水平最優(yōu),技術要素扭曲度最大。

      2)2012年至今,除勞動要素外,其他3種要素的市場扭曲度呈波動上升趨勢。技術要素扭曲度的增長幅度最大,資本要素扭曲度次之,知識要素扭曲度增長幅度最小。

      3)企業(yè)部分因素會影響4種要素的市場配置度。企業(yè)規(guī)模的增長對4種要素扭曲度均有緩和作用;資本勞動比的提高也會有效抑制要素的扭曲度;企業(yè)年齡的增大會帶來技術要素配置水平的改善;但企業(yè)債務融資能力的提升反而加劇了新能源企業(yè)4種要素的扭曲度,這種加劇能力遠遠大于其他因素的改善作用。

      4)保持基礎要素供給,優(yōu)化新興要素培育。新能源產(chǎn)業(yè)作為戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè),對勞動力要素及資本要素的需求最為旺盛,隨著人口紅利的消退以及資本市場興趣度的降低,應進一步強化相應配套政策,保持勞動力要素與資本要素等傳統(tǒng)要素的持續(xù)供給。與此同時,也要不斷的加大對新興要素,如知識和技術要素的投入。鑒于知識要素對新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在不確定與滯后性,技術要素的推動力在短期內難以展現(xiàn),新能源產(chǎn)業(yè)明顯受到技術成果轉化率和核心技術擁有量的限制。政府應大力營造知識與創(chuàng)新氛圍,鼓勵企業(yè)科創(chuàng)轉型,引導產(chǎn)業(yè)從勞動密集型向技術擴散型轉變。

      5)打造技術合理運用格局,調整產(chǎn)業(yè)結構及生產(chǎn)方式部署。新能源產(chǎn)業(yè)技術要素配置扭曲較為嚴重,且技術及知識缺口較大,兩者的矛盾進一步突出。應著重構建市場導向的技術創(chuàng)新與知識應用體系,強化頂層設計及政策引領,引導產(chǎn)業(yè)內生結構調整,從基礎要素為主的生產(chǎn)方式轉型為高端要素推動的發(fā)展模式,從閉塞、冗余的運營狀態(tài)轉型為信息化、智能化、開放化產(chǎn)業(yè)運作體系。

      6)因企制宜制定生產(chǎn)路線,精準施策對接要素配置。年齡、規(guī)模、融資能力、資本勞動比的異質性條件下,各新能源企業(yè)都存在一定的要素扭曲及冗余問題,也都存在科學的決策路徑。企業(yè)因依據(jù)自身要素掌握情況精準施策,一方面避免要素配置失衡,另一方面著重突破資源匱乏限制,實現(xiàn)要素使用能力的提升。

      參考文獻:

      \[1\]張建華,鄒鳳明.資源錯配對經(jīng)濟增長的影響及其機制研究進展\[J\].經(jīng)濟學動態(tài),2015(01):122-136.

      \[2\]張穎,張婷.創(chuàng)新產(chǎn)出影響因素的區(qū)域差異性比較研究——來自新能源產(chǎn)業(yè)的經(jīng)驗數(shù)據(jù)\[J\].工業(yè)技術經(jīng)濟,2020,39(07):144-151.

      \[3\]劉宏笪,孫華平,張茜.中國新能源汽車產(chǎn)業(yè)政策演化及執(zhí)行阻滯分析——兼論雙積分政策的協(xié)同實施\[J\].管理現(xiàn)代化,2019,39(04):41-46.

      \[4\]STEPHEN P M.Factor market distortions,production and trade:A survey\[J\].Oxford Economic Papers,New Series,1973,25(01):1-43.

      \[5\]李言.中國要素價格扭曲的成因、測度與經(jīng)濟效應\[J/OL\].當代經(jīng)濟管理,2020(07):1-10\[2020-07-06\].http://kns.cnki.net/kcms/detail/13.1356.F.20200513.1539.002.html.

      \[6\]柏培文.中國勞動要素配置扭曲程度的測量\[J\].中國工業(yè)經(jīng)濟,2012(10):19-31.

      \[7\]譚洪波.中國要素市場扭曲存在工業(yè)偏向嗎?——基于中國省級面板數(shù)據(jù)的實證研究\[J\].管理世界,2015(12):96-105.

      \[8\]靳來群,林金忠,丁詩詩.行政壟斷對所有制差異所致資源錯配的影響\[J\].中國工業(yè)經(jīng)濟,2015(04):31-43.

      \[9\]宋馬林,金培振.地方保護、資源錯配與環(huán)境福利績效\[J\].經(jīng)濟研究,2016(12):47-61.

      \[10\]李文溥,李靜.要素比價扭曲、過度資本深化與勞動報酬比重下降\[J\].學術月刊,2011(02):68-77.

      \[11\]張杰,周曉艷,李勇.要素市場扭曲抑制了中國企業(yè)R&D?\[J\].經(jīng)濟研究,2011(08):78-91.

      \[12\]李福柱,王鑫.中國服務業(yè)要素配置效率及區(qū)域異質性——基于資本、勞動力與能源要素的視角\[J/OL\].山西財經(jīng)大學學報,2020(08):71-85\[2020-07-06\].https://doi.org/10.13781/j.cnki.10079556.2020.08.006.

      \[13\]ATKINSON S E,HALVORSEN R.Parametric? efficiency tests,economies of scale,and input demand in unitedstates electricpower generation\[J\].International Economic Review,1984(03):647-662.

      \[14\]HSIEH C T,KLENOW P J.Misallocation and manufacturing TFP in China and India\[J\].Quarterly journal of economics,2009,124(04):1403-1448.

      \[15\]RESTUCCIA D,ROGERSON R.Policy distortions and aggregate productivity with heterogeneous establishments\[J\].Review of Economic Dynamics,2008,11(04):707-720.

      \[16\]張興龍,沈坤榮.中國資本扭曲的產(chǎn)出損失及分解研究\[J\].經(jīng)濟科學,2016(02):53-66.

      \[17\]趙富森.要素價格扭曲、行業(yè)異質性與R&D投入研究——來自中國制造業(yè)28個細分行業(yè)的證據(jù)\[J/OL\].科技進步與對策:1-10\[2020-07-06\].http://kns.cnki.net/kcms/detail/42.1224.G3.20200327.1712.028.html.

      \[18\]施炳展,冼國明.要素價格扭曲與中國工業(yè)企業(yè)出口行為\[J\].中國工業(yè)經(jīng)濟,2012(02):47-56.

      \[19\]任鴿,孫慧.國際化程度、技術創(chuàng)新投入與企業(yè)績效——以信息技術上市企業(yè)為例\[J\].技術與創(chuàng)新管理,2019,40(02):173-181.

      \[20\]VON HAYEK F A.Economics and knowledge\[J\].Economica,1937,4(13):33-54.

      \[21\]代明,陳景信,宋慧.知識創(chuàng)業(yè):創(chuàng)業(yè)新發(fā)展領域述評\[J\].科技進步與對策,2017,34(04):155-160.

      \[22\]朱喜,史清華,蓋慶恩.要素配置扭曲與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率\[J\].經(jīng)濟研究,2011,46(05):86-98.

      \[23\]陳景信,代明.知識要素與創(chuàng)業(yè)績效——基于PVAR模型和區(qū)域的視角\[J\].經(jīng)濟問題探索,2020(01):38-48.

      \[24\]白俊紅,劉宇英.對外直接投資能否改善中國的資源錯配\[J\].中國工業(yè)經(jīng)濟,2018(01):60-78.

      \[25\]張濟建,尹星,關承龍,等.金融狀況與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新——以新能源產(chǎn)業(yè)為例\[J\].南京工業(yè)大學學報(社會科學版),2019,18(05):102-110+112.

      \[26\]孫曉華,王昀.企業(yè)規(guī)模對生產(chǎn)率及其差異的影響——來自工業(yè)企業(yè)微觀數(shù)據(jù)的實證研究\[J\].中國工業(yè)經(jīng)濟,2014(05):57-69.

      \[27\]杜鵬飛.金融要素錯配對中部六省高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新水平影響的實證研究\[J\].技術與創(chuàng)新管理,2020,41(01):18-23.

      \[28\]CHRISMAN J J,MCMULLAN E,HALL J.The influence of guided preparation on the longterm performance of new ventures[J].Journal of Business Venturing,2005,20(06):769-791.

      \[29\]吳先明,張楠,趙奇?zhèn)?工資扭曲、種群密度與企業(yè)成長——基于企業(yè)生命周期的動態(tài)分析\[J\].中國工業(yè)經(jīng)濟,2017(10):137-155.

      \[30\]SCHUMPETER J A.Capitalism,socialism and democracy\[M\].Harper Collins,1942.

      \[31\]陳平,殷明明.要素價格扭曲的測度及成因分析\[J\].金融學季刊,2017,11(03):20-54.

      \[32\]宋建,鄭江淮.資本深化、資源配置效率與全要素生產(chǎn)率:來自小企業(yè)的發(fā)現(xiàn)\[J\].經(jīng)濟理論與經(jīng)濟管理,2020(03):18-33.

      \[33\]李靜,彭飛,毛德鳳.要素配置扭曲與企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長\[J\].西部論壇,2013,23(03):42-53.

      \[34\]王駿飛.環(huán)境規(guī)制、綠色信貸與創(chuàng)業(yè)板企業(yè)債務融資能力\[J\].財會通訊,2020(12):71-74.

      (責任編輯:王強)

      猜你喜歡
      新能源企業(yè)
      成都興能新能源有限公司的競爭力研究
      時代金融(2018年3期)2018-02-07 18:45:15
      淺談構建新能源企業(yè)財務風險預警指標體系
      淺談新能源企業(yè)會計核算工作的優(yōu)化策略
      新能源企業(yè)融資的財務風險分析及控制制度設計
      新能源企業(yè)財務成本控制管理
      財會學習(2017年18期)2017-09-20 14:01:30
      淺談A新能源企業(yè)財務風險分析及防范研究
      新能源企業(yè)價值評估研究
      探究構建新能源企業(yè)財務風險預警指標體系
      財會學習(2017年3期)2017-02-17 00:20:27
      淺談如何在新能源企業(yè)做好政工工作
      新能源企業(yè)黨組織建設的思考和研究
      秭归县| 遂平县| 彭州市| 监利县| 深泽县| 汉中市| 本溪| 涞源县| 阿鲁科尔沁旗| 孟连| 泸州市| 巩义市| 牙克石市| 曲水县| 德清县| 长顺县| 丹江口市| 绥滨县| 绿春县| 青田县| 旬邑县| 武义县| 荥经县| 平湖市| 大足县| 建平县| 石门县| 宝应县| 琼海市| 抚宁县| 连云港市| 县级市| 达尔| 澄迈县| 阿巴嘎旗| 渭南市| 镇江市| 白玉县| 贵州省| 康定县| 永州市|