异质性企业市场势力的测算及其影响因素分析，本文主要内容关键词为：势力论文,因素论文,异质论文,市场论文,企业论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
0 引言 市场势力(market power)指企业对自己产品定价的掌控能力(White，2012)，以企业价格加成比率(markup，P/MC)来衡量，①它在很大程度上反映了企业在市场中的地位。引入企业异质性，在微观企业层面重新审视市场势力的测度以及其影响因素，是产业组织理论中一个重要的课题。从价格加成比率的数学形式我们可以看到：对于边际成本相等的两个企业，谁可以将价格定得更高，谁的市场势力就越强；对于产品价格相等的两个企业，谁的边际成本更低，谁的市场势力就越强。其中，前者反映的是企业的需求优势，表现为一切降低消费者需求弹性的努力，如开发新的更符合消费者口味的产品、进行大量广告营销等等；后者反映的是企业的成本优势，表现为一切降低边际成本的努力，如改进管理效率和生产技术等等。由此可见，市场势力是一个涵盖了企业需求优势和成本优势的综合指标。企业要想在激烈的市场竞争中胜出，必须同时提高自身的需求优势和成本优势。 要测算企业的需求优势，即需求弹性，我们必须知道在不同的价格水平上，消费者对该产品的需求量是多少。但是，我们不可能获得消费者需求量的信息，在现实中我们得到的数据只是均衡时的购买量。因此，利用现实中采集的价格与销售量的数据来测算需求价格弹性将面临严重的内生性问题。基于此，研究企业需求优势的经验文献凤毛麟角。相反，测算企业的成本优势，即全要素生产率(TFP)，只需要获得企业层面的投入、产出数据，然后通过生产函数的估计便可以计算出企业的TFP。从数据方面讲，几乎所有的微观企业数据库都会涵盖企业的投入、产出指标；从方法上讲，自Olley and Pakes(1996)的开创性贡献以来，微观经济学家已经发展出了相当精致的生产函数估计方法，对于企业成本优势的经验研究可谓汗牛充栋。② 目前，对企业市场势力的经验研究主要集中在行业层面。最早提出利用行业的投入产出数据来计算行业的市场势力(markup)的是Hall(1986，1988)，他的核心思想是：对于成本最小化的企业而言，静态投入要素的产出弹性等于价格加成比率乘以该要素的支出份额。Hall的方法依赖于工具变量回归，Roeger(1995)通过引入一个额外的方程消除了Hall方程右边的全要素生产率，进而可以直接利用OLS回归得到参数的无偏估计，避免了找工具变量的难题。Hall(1986，1988)和Roeger(1995)的方法均需设定生产函数的规模报酬为1，Klette(1999)的方法放松了这一假定，利用GMM方法将规模报酬与价格加成比率同时估计出来。Hall(1986，1988)、Roeger(1995)和Klette(1999)的方法都依赖于计量回归来得到估计参数，因此只能得到行业层面的市场势力。国内的研究中多数也都聚焦在行业层面(汪贵浦和陈明亮，2007；姜付秀和余晖，2007；程茂勇和赵红，2011；陈甬军和杨振，2012)。 显然，测算每个企业的市场势力是政府监管和反垄断的前提，估算异质性企业的市场势力更有政策价值。De Loecker(2011)，De Loecker and Warzynski(2012)对此做出了开创性研究。他通过引入超越对数的生产函数，计算企业异质的要素产出弹性，进而计算企业异质的市场势力。本文的研究主要使用DeLoecker(2011)的方法。 本文关心的问题是：(1)宏观来看，中国制造业企业市场势力的分布如何，有哪些动态变化特征；(2)从行业层面来看，哪些行业企业的市场势力平均而言更大，这些行业有哪些特征；(3)从企业层面来看，哪些企业的市场势力更大，这些企业又具有哪些特征。为了更好地回答这些问题，本文首先建立了一个具有异质性企业的理论模型来分析企业市场势力的决定因素。接下来，基于DeLoecker(2011)的方法，本文测算了中国制造业企业的市场势力，并对此进行了描述性分析，得到如下基本结论：(1)从1998-2008年，中国制造业企业的平均市场势力在逐年减小，分布也越来越向1集中；(2)从行业来看，企业数量越多、增长越快的行业平均的市场势力越小，其中最高的为烟草制品业1.42，最低的为家具制造业1.09；(3)从地区来看，企业数量最多的东南地区企业的平均市场势力最小，企业数量最少的西北地区企业的平均市场势力最大。最后，本文利用回归方法分析了企业市场势力的影响因素，计量结果显示：行业或地区的企业数量越多，企业的平均市场势力越小；代表需求优势的企业营销支出与企业市场势力正相关；代表成本优势的企业TFP与企业市场势力正相关。 本文后面的安排如下：第1部分简单地从理论上分析影响企业市场势力的决定因素，第2部分介绍测算企业市场势力的方法，第3部分介绍数据和基本计算结果，并对计算结果进行简要的描述性分析，第4部分利用计量方法来分析企业市场势力的决定因素，第5部分是总结性评论。 1 理论分析 企业的市场势力包括了需求优势和成本优势两方面的信息，因此一切可以影响企业需求优势(如营销、竞争等)或成本优势(如技术投入)的因素都会影响企业的市场势力。为了使得后文的经验分析更加清晰，我们有必要先建立一个包含企业异质性市场势力的理论模型来帮助我们理清其中的逻辑关系。 要考虑企业异质的市场势力，即价格加成比率，我们需要先选定市场结构，因为企业市场势力依赖于我们对市场结构的设定。比如，在垄断竞争(Dixit and Stiglitz，1977)的市场结构下，任意两种产品间的替代弹性均相等，所有企业的市场势力都相等，不存在企业异质的市场势力，因此并不适合本文的研究。为了构造企业异质的市场势力，参照Foster et al.(2008)和Melitz and Ottaviano(2008)，引入如下效用函数：
其中
为第i种产品的消费量，
为计价商品(numeraire good)，N为市场里企业的总数量，参数α＞0，η＞0，γ≥0。参照Foster et al.(2008)，引入企业异质的需求因子
＞0，与Foster et al.(2008)不同的是，我们将企业异质的需求因子
除以
，λ为介于0到1之间的参数。这一设定的含义如下：随着市场中企业数量的增加，企业间的竞争将越来越激烈，企业异质的需求因子将趋同，直至接近于0。换句话说，当市场中的企业越来越多时，单个企业要想塑造自己的独特性以吸引消费者将变得越来越难。 由消费者的效用函数，可以推导出企业产品的需求函数：
式(6)表明，只有需求优势和成本优势的组合满足一定条件的企业才能在市场中生存，这正是Foster et al.(2008)的结论。将式(6)对所有企业加总再平均得：
式(7)表明市场上平均的边际成本要小于等于平均的需求因子，在后文中我们将会用到这一不等式。有了企业异质的价格和边际成本，便可以计算企业异质的市场势力：
有了企业异质的市场势力，我们便可以考察企业异质的需求因子和生产率对市场势力的影响。将式(8)分别对
和
求偏导得：
式(9)表明，企业异质的需求因子
越大，企业的市场势力将越高。式(10)表明生产率
越高的企业，其市场势力会更高，这与经典的垄断竞争市场(Dixit and Stiglitz，1977)结构的结论不同。在垄断竞争框架下，企业的市场势力相同，因此生产率更高的企业会将这种成本优势通过更低的价格完全让渡给消费者。在本文的模型中，虽然生产率高的企业边际成本会更低，但企业却会通过设定更高的市场势力来获取更高的收益。 接下来，我们要考察的是市场上企业的数量会如何影响企业平均的市场势力。定义企业平均的市场势力等于平均价格除以平均边际成本，可得：
式(12)表明企业数量增加带来的竞争效应可以降低企业平均的市场势力。在本文接下来的部分我们将看到，这一机制可以很好地解释中国制造业企业行业平均市场势力的动态变化。 2 异质性企业市场势力的测算 De Loecker(2011)，De Loecker and Warzynski(2012)对企业异质的市场势力估计做出了开创性研究。本节我们将详细介绍他们计算企业异质市场势力，即价格加成比率的方法。 2.1 推导市场势力和产出弹性的关系 假定企业生产函数为：
2.2 计算产出弹性 为了得到企业异质的中间材料产出弹性，假定超越对数的生产函数：
2.3 计算企业异质的市场势力 估计出了生产函数的参数之后，中间材料的产出弹性可以表示为：
根据
便可以计算出企业异质的市场势力。 3 数据和基本计算结果 本文的数据来自国家统计局的“全部国有及规模以上非国有工业企业数据库”，样本期为1998-2008年，样本范围为全部国有工业企业以及规模以上非国有工业企业(即每年主营业务收入(销售额)500万元及其以上)。计算企业市场势力需要用到的主要变量有企业总产值、资本、劳动和中间投入。为了剔除价格变化对总产值的影响，我们从时间(年)、空间(省)和行业(两位数水平)三个维度构造工业品出厂价格指数以平滑企业产值。理想的资本和投资度量是企业每年使用的实际资本和当年进行的实际投资量。为了得到实际投资量，我们先从企业每年报告的固定资产原价推算出企业开业以来每年的名义投资，然后运用每年的投资平减指数转化为实际投资，再根据永续盘存法得到每年使用的实际资本。我们用企业全部从业人数(年平均数)测量劳动投入。每个企业都报告了以当期价格计算的中间投入，我们运用投入产出表的信息形成时间(年)、空间(省)和行业(两位数水平)的中间投入平减指数，并以此来平滑企业的中间投入。参照谢千里等(2008)、Cai and Liu(2009)、聂辉华和贾瑞雪(2011)、聂辉华等(2012)、阳佳余(2012)、尹恒等(2015)，我们按照如下规则对数据进行了筛选：删除产出、资本、劳动和中间投入小于等于零及缺失的样本；删除就业人数少于等于8人的样本；删除总资产小于流动资产的样本；删除总资产小于总固定资产的样本；删除总资产小于固定资产净值的样本；删除累计折旧小于当期折旧的样本。 在计算企业异质的市场势力之前，我们先来看看企业每年的退出情况。表1列出了所有制造业行业中企业每年在下一年退出样本的比重。在1998-2007这10年，有4年企业在下一年退出样本的比重超过10％，其他6年的退出比重在10％以下。但是，这个统计是针对全样本的，没有考虑行业的差别。也就是说，其中某些行业的样本退出问题可能很严重，而其他一些行业的样本退出问题可能很小。样本的退出会造成生产函数参数估计的偏误，为了解决这一问题，我们根据Olley and Pakes(1996)的方法对样本选择问题进行处理。 从表2我们可以看到，1998-2008年，国有企业的比重逐年下降，而外资企业的比重在2004年以前逐年上升，在2005年之后有小幅下降。与这一变化趋势相对应的是企业Markup的逐年降低，从1998年的1.26下降到2008年的1.16，10年下降了8％。这一变化表明国有企业比重的下降(外资企业比重的上升)会导致市场竞争程度的提高。需要说明的是，市场势力的这一变化趋势与企业总数量的变化趋势刚好相反，尤其是从2000年以后，制造业企业的总数量迅速增加，与2000年相比，2008年的企业数量增加了几乎200％。这一结果与我们的理论分析一致，即随着企业数量的增加，企业间的竞争日趋激烈，企业平均的市场势力将减小。 为了更好地描述企业市场势力的分布及其动态变化特征，我们分别描绘了1998、2003和2008年的市场势力分布。从分布图中我们可以很明显地看到：随着时间推移，制造业企业市场势力的分布越来越向1集中，这与表2的结果是一致的。
图1 企业市场势力的分布 接下来，我们对企业的市场势力分行业、地区和所有制进行初步的比较分析。 3.1 分行业比较 表3列出了所有两位数制造业行业的市场势力均值。在所有29个行业中，市场势力排前5位的分别是：行业16烟草制品业1.42、行业15饮料制造业1.36、行业27医药制造业1.34、行业14食品制造业1.29、行业31非金属矿物制品业1.29，排在最后5位的分别是：行业21家具制造业1.09、行业28化学纤维制造业1.11、行业19皮革毛皮羽毛(绒)及其制品业1.14、行业17纺织业1.16、行业18纺织服装鞋帽制造业1.17(行业30塑料制品业1.17)。这个估计结果与我们的直觉是相符的。
根据表2的结果，伴随着企业市场势力逐年减小的是企业数量的增加，因此，我们计算了1998-2008年各行业企业数量的年增长率，除了行业16烟草制品业的年增长率为负(7.85％)之外，其他行业的增长率均为正，而且多数行业的增长率都超过了10％。在此基础上，我们计算了行业企业数量年增长率与行业市场势力均值的相关系数，为-0.58，这一结果说明那些企业数量迅速增长的行业，往往伴随着更低的市场势力。 3.2 分地区比较 根据聂辉华和贾瑞雪(2011)，我们将所有省份分为六个地区：东北、环渤海、东南、中部、西北、西南，③然后考察各地区间企业的市场势力差异。从企业数量上来看，东南地区占绝对优势，1998年，东南地区企业数量为51113家，占总企业数的48％，到了2008年，企业数量增加到152809家，占总企业数的比重增加到52％。除了东南地区，企业数量由多到少的地区依次为：环渤海地区、中部地区、西南地区、东北地区、西北地区。 在这六个地区中，西北地区的市场势力最高，东南地区的最低。这可能与地区内的市场竞争程度有关，东南地区企业数量众多，竞争最为激烈，因此平均的市场势力最低。另外一个有意思的结果是，西南地区的企业数量与东北地区基本持平，但是平均的市场势力却比东北地区低很多。这可能有两个原因：(1)东北地区国有企业比重较高；(2)行业分布有差异。
3.3 分企业性质比较 我们主要观察企业是否为国有企业或外资企业对市场势力的影响。对于是否为国有企业，我们关心的是，是否因为跟政府具有特殊关系，国有企业比非国有企业具有更大的市场势力。因此，我们定义企业实收资本中国家资本大于零的企业为国有企业，这与聂辉华和贾瑞雪(2011)的定义略有不同，他们根据实收资本的控股方来划分企业性质。但是，很多企业的国有资本可能没有达到控股的水平，但是在性质上却是国有企业，可以享受到国有企业的优惠待遇，因此，本文的定义可能更能体现国有的特征。我们定义的外资企业是指同时满足如下两个条件的企业：(1)实收资本中来自港澳台或国外的资本金大于0；(2)实收资本中国有资本为0。我们没有区分港澳台资本和国外资本的原因是它们二者在中国大陆享有的政策相同。 根据以上定义，文章计算了各年、不同所有制企业的数量及其市场势力，结果见表5。从1998-2008年，国有企业的数量不管是从绝对数量还是相对份额来说，都经历了迅速的减少，绝对数量从28197家减少到6633家，减少了77％，相对份额从27％减少到2％。相反，外资企业和其他所有制企业的绝对数量和相对份额都在逐年增加。 对于企业的市场势力，我们看到两个事实：(1)国有企业的市场势力比外资企业和其他企业更高，外资企业与其他企业间没有显著差异；(2)三种所有制类型的企业的市场势力都在逐年减小，而且国有企业的减小幅度最大。
4 企业市场势力的影响因素分析 什么样的企业才能在激烈的竞争中脱颖而出，建立起自己的市场势力?根据我们的理论模型，企业异质的需求因子和全要素生产率与企业市场势力正相关，在这一节中我们将利用计量方法来检验这一关系。我们并没有企业异质的需求因子的数据，本文中用企业的营销支出来代理。除了需求因子和全要素生产率外，企业的资本、年龄、劳动量、所有制性质、出口等特征也可能会影响企业的市场势力，下面分别介绍。 企业资本对数。市场势力更多的是依附于企业的品牌。品牌越好的产品，消费者的需求价格弹性越低，而厂商可以定的价格也就更高，市场势力也就更高。这些年社会上批评中国的制造业企业处在世界产业链的末端，没有自己的品牌，缺乏定价权等等就是这个问题。我们认为，企业的资本量可以间接地反映企业的品牌。一般而言，投入更多固定资本的企业，更愿意花精力去经营自己的品牌。同时，企业资本还可以很好地代表一个企业的规模，而规模对于企业的市场势力可能具有正向的影响。 企业年龄对数。在竞争激烈的环境中可以持续经营本身就说明该企业具有很强的竞争力。品牌的经营是一个长期的过程，因此，企业的年龄越大，其市场势力应该也相对更大。 为了控制企业的规模和要素密集度，我们还在回归中加入了企业劳动量的对数。根据我们之前的结果，企业市场势力在不同行业、地区和年份间的差异很大，因此我们在回归中控制了行业、地区和年份虚拟变量。 为了控制本地市场的竞争程度，我们加入了本县工业企业数量的对数。同时，为了控制政府对市场的干预程度，我们设定了一组指标：各城市、各年、各两位数行业中国有企业的比重和外资企业的比重④。一般而言，国企比重高的地区，政府对市场的干预程度会更高，外企比重高的地区，政府对市场的干预程度会更低。
4.1 基本回归结果 表7第(1)列报告的是OLS回归的结果。与我们的理论预期一致，企业TFP与市场势力呈正相关，且在1％水平下显著异于0。营销费用的系数也为正，且在1％水平下显著异于0，这说明营销行为确实可以增强企业的需求优势，进而带来更高的市场势力。代表地区竞争程度的本地企业数量系数为负，且在1％水平下显著异于0，说明竞争确实可以降低企业的市场势力。代表政府对市场干预程度的国企比例系数为正，且在1％水平上显著异于0，说明政府的干预会导致企业市场势力的增大。但是，外企比例的系数为正，且在1％水平下显著异于0，这有可能是因为外资企业多的地区，企业的效率也较高，因此有较高的市场势力。 为了控制企业不随时间变化的异质性，在模型(2)中，我们使用了固定效应(FE)模型进行回归。TFP和营销的系数依然为正，且在1％水平下显著异于零。值得注意的是，使用固定效应方法之后，TFP和营销支出的影响效果均显著增加。相对于OLS回归，企业数量、国企比例的系数符号保持不变，且均在1％水平下显著异于0。外企比例的系数显著为负，且在1％水平下显著异于0。这说明外企比例高的地区，企业的市场势力较小。 Hausman检验p值为0，应该选择固定效应模型。但我们依然在模型(3)中报告了随机效应(RE)回归的结果。与固定效应回归相比，核心变量系数的大小有差异，但符号和显著性程度均无变化，说明我们的回归是稳健的。
企业当期的TFP和营销支出可能与市场势力之间存在逆向因果问题。因此，我们使用TFP与营销支出的滞后项进行回归。模型(4)和(5)分别给出了固定效应和随机效应回归的结果。相对于模型(2)(3)，模型(4)(5)中TFP和营销支出的系数绝对值变小了，但依然为正，且在1％水平上显著异于0。说明本文的结果是稳健的。 在所有回归中，出口虚拟变量的系数为负，且均在1％水平下显著异于0。这说明，平均而言，中国出口企业具有更低的市场势力，这与De Loecker and Warzynski(2012)的结论相反。当然，到目前为止，还没有大家普遍接受的关于企业市场势力与出口关系的理论文献，我们只能尝试着对这一结果进行解释。最近有很多的研究发现中国制造业企业存在出口悖论(李春顶，2010)，即出口企业的生产率反而比非出口企业高，这是因为中国的出口企业主要集中在劳动密集型的行业，如纺织、服装等，这些行业进入门槛很低，竞争非常激烈。这也许可以部分地解释这一结果。 4.2 内生性问题讨论 我们最关心的是企业的成本优势(TFP)和需求优势(营销支出)对企业市场势力的影响。在基本回归中，我们虽然利用滞后期变量回归缓解了逆向因果问题，但是，我们的回归结果可能还存在遗漏变量导致的内生性问题。在这一小节，我们将对此进行详细讨论。 最有可能的遗漏变量是政府对企业的干预⑤。从前文的描述性分析和基本回归中，我们看到：从地区层面来看，企业数量越少、国企比重越高、外企比重越低的地区，企业的市场势力越大；从企业所有制来看，国企的市场势力最大。这些证据表明政府干预确实可以帮助企业获得市场势力。所以，我们需要考虑遗漏了政府干预对本文回归结果的影响。 由于本文使用的是固定效应回归，因此，如果政府对企业的干预是不随时间而变化的，那么本文的回归就不存在遗漏变量问题。但是，如果政府对企业的干预随时间而变化，且政府干预与企业TFP和营销支出相关，我们的回归就存在遗漏变量问题。一般而言，政府干预越多，企业TFP将越低，如果政府干预会提高政府的市场势力，遗漏政府干预就会低估TFP对政府市场势力的正向影响。在遗漏政府干预的情况下，TFP的系数显著为正，因此，我们的基本结论TFP对企业市场势力有正向影响是可靠的。另一方面，政府干预与企业的营销支出间的关系并不明确，因此，我们不能判断遗漏政府干预是否会对营销系数产生影响，及其影响的大小和方向。 很难找到TFP和营销支出的工具变量。所以，我们拟采用对受政府干预较少的子样本回归来减缓遗漏变量造成的内生性问题。首先，不同地区政府对企业的干预程度不同，东南地区是中国开放最早的地区，市场化程度也最高，政府对企业的干预也最少，因此，利用东南地区的子样本来进行回归，可以在一定程度上缓解遗漏政府干预对本文回归结果的影响。其次，同一地区政府对境内不同所有制、不同规模企业的干预程度也不同，一般而言，对非国有企业、小规模企业的干预较少，因此，使用非国有企业、小规模企业的子样本进行回归，也可以在一定程度上缓解遗漏政府干预变量对本文回归结果的影响。表8模型(1)是东南地区企业的回归，模型(3)是非国有企业的回归，模型(5)是小规模企业的回归，其中，小规模企业指在本县销售额中位数以下的企业。模型(2)(4)(6)是相应的滞后期变量回归。所有回归中，TFP和营销支出的系数均为正，且在1％水平上异于0，说明TFP和营销支出确实可以增加企业的市场势力。
本节的回归说明，市场竞争程度加剧，确实会导致企业市场势力的降低。为了在激烈的市场竞争中脱颖而出，建立起自己的市场势力，企业可以：(1)努力提高全要素生产率，通过成本优势获得市场势力；(2)加强品牌建设，通过建立需求优势来获得市场势力。 5 总结性评论 本文建立了一个包含异质性企业的理论模型来分析企业市场势力的决定因素。利用该模型，本文重点讨论了企业的需求优势、成本优势，以及本地市场中企业的数量等因素对企业市场势力的影响。采用De Loecker(2011)关于异质性企业市场势力的结构估计方法，本文测算了1998-2008年中国制造业企业的市场势力，在此基础上，对不同行业、地区和所有制的企业市场势力进行全面的比较分析。最后，本文分析了企业市场势力的影响因素，与理论模型相一致：行业或地区的企业数量越多，企业的平均市场势力越小；代表需求优势的企业资本、年龄、营销支出与企业市场势力正相关；代表成本优势的企业TFP与企业市场势力正相关。 从理论上看，什么样的企业拥有较高的市场势力?现有的理论并没有给出一致的回答。无论是熊彼特假说，⑥还是Aghion et al.(2005)发现的“创新活动和市场竞争程度之间的倒U型关系”，都潜在地反映出企业规模与市场势力之间的非确定关系。然而，现有的文献并未对这种分歧作出合理的解释。文章从企业的需求优势和成本优势两个方面，为解释企业规模和市场势力之间的关系提供一些新的思考：一方面，大企业由于风险分担和融资渠道等方面拥有相对优势，需求优势更明显，因此，那些可以提供大量广告支出的大规模企业可以拥有较高的市场势力；另一方面，提高企业的TFP可以获得成本优势，因此，新进入的小规模企业由于科技创新也可能具有更高的市场势力。 从实践上看，近些年，随着市场化以及国有企业改革的深化，市场竞争程度逐渐提高，国企比重逐年减少。本文的研究表明，这一时间段内，企业市场势力在年度、行业以及所有制之间正趋于合理化。表明“破除非市场因素的桎梏，鼓励企业创新”的政策导向取得了一定成效。当前行政审批制度的改革和双创理论的推出，正是在进一步减少非市场因素对企业市场势力的干扰，积极倡导企业的研发创新活动，相信未来的企业市场势力的构成会得到优化。 本文的分析工作还有更大的拓展空间：首先，缺乏微观的影响机制。本文只是初步测算了微观企业的市场势力，揭示了异质性企业市场势力与需求弹性、企业数量、所有制性质关系的整体面貌，然而，纠缠其中的具体影响机制有待深入研究。其次，财政和货币政策等对企业市场势力的影响机制亟需解决。国家补贴或者减税是如何影响企业市场势力的，其影响程度有何不同?探讨国家政策层面下的企业市场势力是下一步值得期待的工作。 注释： ①衡量企业市场势力的另一指标是勒纳指数(Lerner，1934)，在数学上勒纳指数等于(P-MC)/P，因此，它与企业价格加成比率在实质上是等价的，都是衡量价格偏离边际成本的程度。 ②具体可见Syverson(2011)对于企业生产率研究的文献综述。国内目前利用企业微观数据的研究，也主要集中在测算并分析企业的成本优势(TFP)方面，如刘小玄(2000)、张杰等(2009)、李小平等(2008)、邵敏(2012)、戴觅和余淼杰(2011)、余淼杰(2010，2011)、苏振东等(2012)、鲁晓东和连玉君(2012)。 ③东北：辽宁、吉林、黑龙江，环渤海：北京、天津、河北、山东，东南：上海、江苏、浙江、福建、广东、海南，中部：河南、湖北、湖南、安徽、江西，西北：山西、内蒙古、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、西藏，西南：重庆、四川、贵州、云南、广西。 ④在县一级，很多两位数行业的企业数量为0，因此，我们在市一级计算这一指标。 ⑤感谢审稿人的意见。 ⑥由于在风险分担和融资渠道等方面的相对优势，大企业比小企业具有更强的创新能力。
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