Public Disclosure Authorized WPS3003 改善中国的投资环境 Public Disclosure Authorized 2002 年 11 月 本报告是根据 2002 年在中国五个城市（北京、成都、广州、上海 和天津）进行的一项投资环境调查的基础上完成的。英国国际合作部 为该研究提供了的财政支持；中国国家统计局企业调查总队给予的充 Public Disclosure Authorized 分合作，企业调查总队工作人员杨育民先生、李惠女士参加了该报告 的讨论和数据分析。在此，一并向他们表示诚挚的感谢。该报告的作 者为(按姓氏拼音为序)：David Dollar，Mary Hallward-Driemeier， 时 安卿，Scott Wallsten，王水林、徐立新。本项目是世界银行集团 帮助各国评估投资环境、确定改革内容所开展的工作的一部分，目的 是通过改革提高生产力水平、有效投资、创造就业和促进增长。本文 是世界银行工作人员的作品, 其看法并不代表世界银行董事会的观点或 他们所代表的政府的观点。 Public Disclosure Authorized 第一章 投资环境问题 在过去十年里，包括中国在内的主要发展中国家已更深入地融入 了全球经济一体化进程。这些积极融入全球经济的国家经济增长速度 明显要快于那些消极的国家。在二十世纪九十年代，全球化进程较快 的发展中国家（按增加的贸易参与度衡量）的人均增长率为 5%，而其 他发展中国家的人均增长率却是−1.1%1。这些全球化进程较快的国家 有巴西、中国、墨西哥、菲律宾、泰国和印度等。 总的来说，融入全球经济一体化的发展中国家成绩斐然，这是一 个好消息。但是平均水平掩盖了这些国家之间在发展成就上存在的巨 大差别。中国的成就尤为突出，是无可争辩的领先者。在过去 20 年 里，中国贸易额占 GDP 的比重已经实现了翻番（1999 年达到 GDP 的 41%），并且 1990−−1999 年人均 GDP 一直保持着接近 8%的增长 率。马来西亚是另外一个优胜者：虽 然亚洲金融危机导致了国民收入 的 暂 时 下降 ，但在 整 个二十世纪九十年代 马 来西 亚仍 然 保 持了人均 3.8%的 GDP 增长率。同样地，泰国也经历了亚洲危机，在二十世纪 九十年代也保持了 3.8%的人均 GDP 增长。但是，另外一个积极融入 全球经济一体化的国家巴西，在 1990−1999 年的人均 GDP 增长率仅 为 1% ，菲律宾为 0.4% 。印度为 3% ，在上 述 国家中 处 于中 游 水平 （见图 1.1）。 1 富国同期的人均增长率为 2%左右。 图 1.1. 全球化发展中国家的 人均GDP增长率 ( 1990-99平均值) 8 6 4 2 0 中国 马来西亚 印度 泰国 墨西哥 巴西 菲律宾 这些差异的影响是明显的。如果持续 10 到 20 年，这样的增长差 异就会导致生活水平与贫困范围发生 巨大变化。按照购买力平价法计 算，中国与印度在 1990 年的人均 GDP 水平基本相当，约为 1400 美 元。在之后的 10 年里，印度的人均收入翻了一番，而中国更是增加了 二倍。因此，目前中国的人均收入比印度要高出 50%。在经济快速增 长的同时，中国在减贫方面的进展也明显优于印度（见图 1.2）。 图 1.2. 印度和中国的贫困减少状况与增长率密切相关 年百分比 (1992-98) 10 9.9 8.4 8 6 5.4* 4.4 4 2 人均GDP增 长率 贫困减少 0 印度 中国 *印度的贫困减少是 1993-99年的数据 本报告的目的是研究各国在发展表现上 存在 差异的部分成 因。 我 们认为，要实现 GDP 的持续增长，外贸与投资的开放固然是重要的条 件，但并非充分条件。对于中国和其他发展中国家来说，实施良好的 宏观与贸易政策还需要有其他的制度 因素与政策配合，这些制度因素 和政策可以归纳为广义的“ 投资环境” 概念。 接下来我们将具体定义什么是投资环境。在第 2 部分，我们将简 要评述投资环境对 持续增长与减少贫困有重要影响的一些宏观证据。 在说明投资环境重 要性的同时，投资环境的哪个方面更 重要，在某个 具体国家需要进行 哪种改革，这些宏观描述并没有提供 太多的具体指 导。因此，在第 2、第 3 章，我们将从更微观的层面上进行探索。第 2 章是从国际视角看 中国。本报告中的资料来源包括世行与中国国家统 计局企业调查总队进行的调查，世行在其他国家的相关 调查，以及不 同国家的数据。从 总体来看，中国在 宏观经济与政治稳 定性方面，在 全球市场一体化以及基础设施方面表 现出色。充裕的廉价劳动力以及 农村人口向城市迁移，这些已经并将继续成为中国的一 种比较优势。 但是，中国并非样样都很理想。金融部门的运行还缺乏 效率，绝大部 分的贷款贷给了国有企业，经常得不到偿还，而中小企业不得不主要 依靠自我积累和个人财富（或母公司 融资）进行投资。此外，中国在 教育与基础设施方面也落后于相对发 达的东亚邻国。另 一个需要重点 说明的是，我们的调查只涉及中国的五个大城市−北京、天津、上海、 广州和成都。所以 ，可以认为，这些调查结果反映的只 是这些城市投 资环境的若干方面 。在稍小一点的城市及广大的内陆地 区，投资环境 仍 是一个 很大 的 问题 ， 我 们计 划 在 今后对 其进行进一 步 的调查和分 析。 在第 3 章中，我们运用企业调查总队与世界银行对 1500 家企业的 调查资料比较了五个城市之间的投资环境。主要结论如下：首先，五 个城市的投资环境 存在巨大差异。上海在国际一体化、 金融服务、市 场进入与退出条件以及劳力动力市场弹性方面是最好的，但是在国内 民营部门的参与上 得分最低。广州在 劳动力市场弹性、市场进入与退 出的顺畅性、政府 效率、民营部门的参与方面表现最佳 ，在国际一体 化与金融服务方面也比较好，但是在 技能与技术方面相对要差。北京 居中，没有明显的 优势或劣势。天津在民营部门参与方面较好，在市 场进入与退出顺畅性和劳动市场灵活性方面居中，在人员技能、技术 与金融服务方面差 距最大。成都是我 们调查的唯一一个内陆城市，几 乎在各方面都有差 距；但也有例外：成都的民营部门参与度高，并且 有良好的技能与比较突出的技术。 其 次，改善投资环境 能带 来巨大 的增长 潜力。例如 ，我们 假设 成 都的投资环境指标 都能达到上海和广州一样好的水平，那么，它能获 得多大的收益呢？ 按照这一假想，我 们估计成都的企业生产力可以增 长约 30%，典型企业的投资率将从我们在成都实际调查样本的 14%的 基础上提升到大约 19%。具体的估计不可避免地会有一些不确定性， 但是总的来说，企业生产力、投资和增长与投资环境的各方面有关， 解决本报告中指出 的不足将促使企业效益得到重大改善 。第三，在投 资环境的几大问题 上，我们发现国际一体化与民营化程度显得尤为重 要。当然，其他问题如市场进入与退出方面的障碍、劳动力市场的弹 性 程度 以及金 融 服务 都 很重 要。 每 一个城市都有一些有 待 改 善 的地 方。 A 投资环境的概念界定 流 向中国或任何特定地区 资金的数量与 质量，总是 依赖于投资者 对回报的预期以及 在取得相应回报方面存在的不确定性 。这些预期可 归纳为下面宽泛的、但又互为联系的组成因素： 首 先，是一系列关于经济、政治稳定以及国家外贸 外资政 策的 宏 观或 国家 层面 的 问题 。这里， 我 们经 常指 的是 宏观 经济、财政、 货 币、汇率政策以及 政治的稳定性。就这些宏观指标而言 ，中国运行相 当地好，我们将在第二章中详细介绍这一情况。 第 二，是关于一个国家监管框架 的效率 问题 。就企业来说，它 涉 及到有关市场进入与退出、劳动关系 、劳动市场灵活性 、金融与税收 的效率与透明度、与环境、安全、健康以及其他合法公 益问题有关的 监管效率等问题。 问题不在于是否要 监管还是不要监管 ，而是这些监 管措施在设计上是 否考虑到了激励， 能否与激励相兼容，是否能够避 免逆向选择与道德风险，是否能够服务公益，是否能够 得到迅速实施 而不会产生干扰和 腐败，是否能够更容易地实现有效产 出。虽然这些 变量难以具体来衡量，我们在调查中 还是能够清楚地反映不同国家以 及中国国内不同省区间监管效率的差异 。 第 三， 同样重 要的是，可 利用的基础设施和 金融服务的数量和 质 量，诸如电力、交 通、电讯、银行和 金融；以及在熟练 工人及技术群 不能完全流动性的 情况下的技能与技术禀赋。在问企业家会碰到哪些 问题或瓶颈时，他们常常提到基础设施的问题，如电力 保障、运输时 间和成本、融资渠道与效率，以及缺乏熟练工人和难获 得高技术，认 为这些是决定企业竞争力与赢利能力的主要因素。 中国在二十世纪九十年代的成功 表明，中国的投资环境呈 现出 许 多积极因素，我们研究的目标之一是 想弄清楚是什么促成了中国的成 功,这将为其他发展中国家提供有益的经验。证据也表明，中国的投资 环境仍有很大的改 善空间。可以确信 ，因为政治与宏观 政策稳定，按 照投资环境的首要 指标（即宏观环境）衡量，中国已经是相当优秀的 了。但是，中国经济结构最近的变化要求进行进一步的体制改革。例 如，加入 WTO 要求中国从人治向法治转变，这就要求减少政府对企业 的干预。金融也应 减少对特定所有制 企业的偏爱。另外 一个挑战是农 村人口向城市的迁移，以及由于这种迁移和下岗工人（ 例如：从国有 企业下岗的工人）所产生的就业压力。这一挑战也要求 进行监管制度 的改革，以减少新企业、中小企业进入的障碍，新企业、中小企业已 经成为创造就业的 最重要的一支力量。这一挑战也推动 了金融机构的 改革，要让中小企业更容易获得贷款 。本文希望能阐明那些会通过进 一步改革产生成效的领域。 有 两点需要说明。首 先， 我们对 投资数量本 身并没 有兴趣 。事 实 上，最近关 于经济增长的研究（ Easterly,1999）表明，投资数量与经 济增长之间的关联 度出人意外地低。在很多案例中，这是由被扭曲、 运行不良的制度或政策环境所导致,公共和私人投资都未能产生本应产 生的效益。因此， 我们关注的不是投资数量，而是总体的制度与政策 环境，即“ 投资环境” ，它决定了投资是否能创造出更 强的企业竞争 力和实现可持续增长。 第 二， 我们承 认社会 基础 设施与 物质、 金融基础设施具有 同等的 重要性，在定义投资环境时，我们还 是没有考虑基础教 育、卫生服务 的提供问题。这是经过斟酌后才作出 的选择。改善社会服务所需要的 改革完全不同于我们这里讨论的基础设施和企业监管问题。 B 成因 受 Romer（1986）与 Lucas（1986）的内生增长理论的推动，目 前 有 大 量的 文献 是在 探索 增长 决 定 因素 的。一些 实证结果 颇 有说 服 力，提供了投资环境重要性的宏观依据。例如，Fischer（1993）发现 高通胀是有损于增长的。这一常识性 的结论是不容置疑 的。在某种程 度上，通胀反映了 超出政府控制的外 部冲击。然而，真正的高通胀更 反映了货币的失控 。在政府消费与增长之间具有明显的 负相关。这最 初是由 Easterly 和 Rebelo(1993)提出的。毫无疑问，部分的政府支出 是有社会生产意义 的，但是发展中国家政府支出很高，通常情况是官 僚体系缺乏效率、腐败严重。 大 量 的 研 究 ， 尤 其 是 最 近 Frankel 、 Romer(1999) 、 Dollar 和 Kraay,(2001)的研究发现，开放贸易与外国直接投资可以加速增长。这 些发现带有新增长 模型的思想，强调市场规模对创造更好的劳动分工 和更强的创新激励 的重要性。除了宏观与贸易政策外， 金融发展也是 影响增长的一种催化剂 Levine，Loayza 和 Beck(2000)。在其他条件 相同的情况下，股票市场发达以及（ 或）金融深度高的国家，其增长 速度趋向于更快一些。 投资环境的衡量， 如 产 权 、 法治 ， 腐败 程度，与增长 密切 相关 (Kaufmann,Kraay,andZoidoLobaton1999;KnackKeefer1995) 。这些研 究采用了从民营部 门那里调查得到的数据，反映投资者与（或）企业 对干扰、腐败、无 效率的管制等问题 的看法。然而，这 种衡量带来的 一个问题是，调查经常是基于一些大 的企业进行，因此 样本小，没有 提供作为经济支柱 的中小企业如何面对法律法规与腐败 的有说服力的 估算。 因 此， 跨国经 验研究 文献 提供了 证据， 良好的投资环境能 促进增 长和减少贫困，这里指的是一揽子恰 当的政策，包括适 当的私人财产 权，健全的法治， 宏观经济稳定，政 府支出不过度并统统集中在公共 物品的方供给上面 ，以及开放对外贸易与投资。然而，这些研究使用 的多数政策与投资环境的宏观指标还 是相当粗糙的，在帮助各国确定 做些什么以创造更好的投资环境所起 作用方面仍然有限 。例如，从国 别比较来看，目前 中国与印度的宏观 经济情况相似（如 取自不同资料 来 源 的 法治 状况 、 腐败 、总体基础 设施 水平）（ ICU ，世界银行， 2002）。两个国家的运行情况都比较好，因此都“ 适合” 经验增长的 研究。印度在二十世纪九十年代的增长率是经合 组织 （OECD ）国家 的两倍。可是，中国增长则更快，减贫的力度也更大。 宏观指标无法 解释这些差异。因 此，宏观证据作为 背景和激励我们进一步研究下去 是有积极意义的， 我们还需要进到更 微观的层面上，去调查大量的生 产企业，包括中小 企业，这样才能真正理解投资环境与增长之间存在 的那种既丰富又微妙的关系。 第二章 中国投资环境的国际比较 在过去 10 年里，中国宏观经济取得了巨大成就，这一点是不容质 疑的。即使在东亚发生危机期间，其他东亚国家的 GDP 大幅度滑坡， 中国经济依然保持了持续稳定增长（图 2.1）。 图 2.1 经历东亚危机后经济增长仍保持强劲 15 10 GDP 增 5 China 长 Korea Rep Malaysia 率 0 Indonesia Thailand Philippines -5 -10 -15 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 其他的宏观经济指标也与这种长期经济增长相一致。比如，尽管适 度的通货膨胀可能并没有大的害处（BARRO 1997）2，但是低通货膨 胀往往是可持续经济增长的重要因素 。整个二十世纪九十年代，中国 的通胀率都比较低 。并且，在东亚危机中，中国的通胀 率仍然保持了 低水平，而其他国家则经历了高通胀（图 2.2）3。 2 受 ROMER（1986）和 LUCAS（1986）的内生增长理论的影响，目前有大量的经验研究是关于通胀和增长的 关系。例如，FISHER（1993）发现高通胀对增长不利。这个常识性的结果是无庸质疑的。在某种程度上，通 胀反映了政府无法控制的外部震荡。但在实际上，高通胀典型地反映了严重的货币管理问题。） 3 一些人对这些通胀数据提出质疑，认为企业一贯低估通胀（YOUNG 2000）。 图 2.2 即使在东亚危机期间也保持低通胀 70 60 I 50 平均值 1998 40 1990-2000 30 20 10 0 中国 印度 南韩 马来西亚 印尼 泰国 菲律宾 -10 但是， 宏观经济的出色表 现掩盖了第一 章中 谈到的投资环境的 组 成因素，这些因素 与宏观经济互为影响。在第三章中， 我们将探讨中 国投资环境的微观 经济基础。这一章将按特定的投资环境衡量标准把 中国的总体表现与世界其他国家进行 比较。概括地说，这些因素包括 国际一体化、治理结构、基础设施、市场进入和退出、人力资源以及 融资。宏观经济指 标只显示了好的一 面，而我们的投资环境分析将不 仅展示有利的一面，也要谈及存在的缺陷。 1．国际一体化 良 好的 宏观经济环境促使 中国更深地融入到 世界经济之中，同 时 中国与世界经济一体化 又 改 善 了 宏观 经济环境。 事 实 上，中国加入 WTO 标志着中国将进一步国际化。贸易在促进生产性投资和增长方面 的重要作用已早被 人们认识。采用不同的标准来衡量贸易“ 开放” ， 包括贸易的相对规模（进出口的份额 ）以及扭曲程度（平均关税和离 散度），研究表明，较大程度的开放 通常与较高增长相 联系的，无论 在发 达 国家 还 是在发展中国家 情况 都是 如 此。 SACHS 和 WARNER （1995）发现，开放程度是增长的一个非常重要的决定因素。开放与 产 权 的 结 合 甚至 可以 成为 贫 穷 国家 实现 增长的充分 条件 。 KANG 和 SAWADA（2000）发现了开放对增长的类似影响，认为开放与金融发 展相结合，通过减少人力资本投资的成本能提高发展中国家经济的增 长率4。 外国直接投资和贸易是衡量全球化的一个很好的指标5。净外国直 接投资在过去 10 年里获得了巨大增长。从 1990 年的 27 亿美元增加 到 2000 年的 370 亿美元。这一增长令人瞩目。从所占 GDP 的比重来 看，流入中国的净 外国直接投资要高于亚洲的许多国家，尽管可能少 于一些拉美国家（图 2.3）。外国直接投资占 GDP 的比重在九十年代 后半期有所下降，但就绝对数量而言 ，中国仍是吸收外 国直接投资最 多的发展中国家。 与此同 时，在贸易方面，中国已经将关 税降低到了二十年 前的 约 三 分 之 一， 从 1982 年的 49.5% 降到 了 1998 年的 16.8% （世行 2002）。结果是，贸易从 1980 年占国民生产总值的 15%增加到 2000 年的接近 GDP 的 50%（这时的中国国民生产总值规模也比以往大很 多）。进口从 1980 年的大约 360 亿美元增加到 2000 年的 1920 亿美 元（按 1995 年的美元可比价格计算）。同样，出口从 1980 年的 270 亿美元增加到 2000 年的 2390 亿美元。 4 RODRIGUEZ 和 RODRIK（1997）认为，开放的一些指标与经济效益的其他指标高度相关，包括宏观经济政 策，因此他们不完全反映一国的贸易政策制度。SACHS 和 WARNER 指数成分与政策和制度变量的高度相关 对评估贸易限制效果增加了偏见。尽管关税和非关税壁垒是两个直接衡量贸易开放的变量，但在回归分析国别 研究中，若将它们分开进行考虑时几乎没有什么解释力量。 5 一些研究，包括最近的 FRANKEL 和 ROMER（1999）以及 DOLLAR 和 KRAAY（2002）的研究发现，开放 贸易和外国直接投资加快增长。这些发现具有新增长模型的思想，强调了市场规模对创造更好的劳动分工和创 造发明的更强的刺激。 图 2.3 FDI 占 GDP 的比重, 2000 6 巴西 5 中国 阿根廷 4 泰国 菲律宾 3 南韩 2 马来西亚 1 印度 0 -1 -2 -3 印尼 -4 2、基础设施 投资环境的一个组成 因素 是一国的基础 设施 。基础 设施差 的国家 企业就必须花费更 多的精力，比如说去获得信息和原材 料，并将产品 推向市场。基础设施差增加的成本能 够轻易地毁掉一家企业本应具有 的成本竞争力，最 好的结果是使一家企业的运行成本增加，而最坏的 可能会由于不经济而阻碍了市场进入。中国的基础设施 要好于其他发 展中国家。 两 个 独 立的调查表明，企业 没 有感 觉 到 基础 设施 是一个 大 的 障 碍。图 2.5 展示的是在世界企业环境调查报告中认为基础设施没有成 为其 运 行和增长的 障碍 的企业所 占比 例 。 大约 有 42% 的中国企业 反 映，基础设施没有 构成障碍，比巴西和印度好很多，但是在东亚和南 亚 国家中 居 平均水平。 图 2.6 是世界经济论 坛 的全球 竞 争 力报告 （GCR）中企业经理对“ 所在国总体基础设施水平” 的反馈，用 1-7 来衡量，1 代表最差，7 代表最好6。至少，有一项研究已经批评了全 图 2.4 FDI 占中国 GDP 的比重高，但在下降 7 6 5 4 3 2 1 0 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 球 竞 争 报 告 ， 原 因 是 指 它 的 方 法 存 在 瑕 疵 ， 且 理 论 不 足 （ LALL 2000）。中国比印度排名稍靠前，但落后于巴西、马来西亚和泰国。 6 简单地把反馈结果平均化会存在严重问题。比如，假定回答“2”对每一个回答的人都意味着相同的东西， 那么，这一观点与抽样研究是相矛盾的（见 RECANATIAI，ET AL 2000）。 图 2.5 基础设施没有成为运行障碍的企业的比例 70.0 OECD 60.0 马来西亚 50.0 南亚 中国 东亚 40.0 巴西 30.0 20.0 印度 泰国 10.0 0.0 来源：世行环境调查 图 2.6 对所在国基础设施总体水平的反馈 (1 = 发展差且无效率, 7 = 世界最好水平) 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 0.0 印度 中国 巴西 泰国 马来西亚 OECD 来源：世界经济论坛, 2002 这 两张 图表有 启发作 用，但也反映出这 类调查所受 到的局 限。 比 如，全球竞争力报告显示，巴西的基础设施总体上优于中国；但是世 界市场环境调查报告表明，认为基础 设施是其经营障碍 的中国企业要 少于巴西。几个因素导致了这个结果看似不很正常。首 先，没有一个 调查是随机的、或 有代表性的，这使 得将一个国家同另 一个国家进行 比较有很多困难。 第二，被调查的巴西企业可能比中国的企业在技术 上先进，这意味着 巴西企业可能对基础设施的要求更高。如果是这样 的话，巴西的基础 设施水平可能要高于中国，但仍然被 企业看成是一 个相对较大的障碍 。由于这类调查内在的不准确性，还需要找到更真 实的指标。下面， 我们比较航运成本和港口、电讯发展和电力供应的 数据。 航运和港口 通过有效的航 运和运 行较好的港 口，中国已 很好地融入了世界市 场。美国海关的数据覆盖了所有运抵 美国港口的集装箱船只。通过数 据可以比较特定产 品如纺织品从世界 不同港口出发的航 运成本。中国 较印度有很大的航 运成本优势，与泰国、印度尼西亚、巴西相比，成 本优势也很明显（图 2.7）。 图 2.7. 航运成本优势 和印度相比较的成本优势 纺织品 50% 东海岸 西海岸 美国 40% 30% 20% 10% 0% -10% 泰国 印尼 中国 南韩 巴西 这 反映出中国有大量的出口，以及港口 的效率高。在海关出入 港 手续瓶颈问题上，中国要优于印度，但稍落后于韩国和泰国等东亚邻 国。 根据大 量对制 造业企业的调查，在进口 原料 的平均入港时 间上， 中国是 8 天，印度 11 天，韩国和泰国是 7 天。根据最近的调查，我们 询问了企业过去 6 个月内最糟糕的一次海关经历，这能够体现出企业 是否在一个确定的环境中运行。在印度，个别企业最糟糕的一次经历 是遇到了长达 3 个星期的延误，而在上海只有 9 天（图 2.8）。优良的 港口和海关设施帮助中国企业能更有效地与世界市场联接。 图 2.8.进口货物入港的天数 上一次 12 最长一次 10.6 21.0 20 8 7.8 7.0 7.0 10.6 9.2 10 4 6.7 0 0 印度 中国 南韩 泰国 I 印度 上海 电信 电信越 来越成为一个国家基础设施的重 要组 成部分。尽管 中国 电 话普及率仍低于其他的一些发展中国家，但中国的人均 电话数量在稳 步增长，从 1990 年每一百人不足 1 部电话到 2000 年 14 部电话。在 七个亚洲国家中，中国人均电话拥有量少于韩国和马来西亚，但多于 印度、泰国、印度尼西亚和菲律宾（图 2.9）。 图 2.9 每百人拥有电话数量 50 45 韩国 40 35 30 25 马来西亚 20 15 巴西 中国 10 泰国 5 印度 0 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 来源：国际电信联盟 电 话干 线的数量只是 电信 基础设施的一部分。发展中国家目前 更 大的电信增长来自移动电话供应，中国也不例外。截止 2001 年，中国 已成为世界上移动 电话购买人数最多 的国家。当然，中国也是世界上 人口最多的国家，并且移动电话普及 率在全球都是大爆炸式增长。因 此，人均移动电话量显示的情况略有不同。截止 2001 年，中国每 100 人拥有移动电话量超过了 11 部，领先于印度和印度尼西亚，但仍旧落 后于韩国、马来西亚和菲律宾（图 2.10）。 图 2.10 每 百人 手 机 用户 , 2001 70 南韩 60 50 40 马来西亚 30 20 菲律宾 中国 10 印尼 印度 0 来 源： 国际 电信联盟 电力 得到价 格 合 理 又 可靠 的 电 力是 大多 数 制 造业企业的 头 等 考虑 因 素。图 2.11 显示了中国和其他一些国家的发电量。中国的发电量一直 在明显增加，但是新增发电能力仅略 高于人口增长。中国在此方面落 后于其他几个国家。泰国、巴西和马 来西亚都比中国拥 有更多的人均 发电量，菲律宾和印度两个国家比较 落后。但是，中国 正在进行的一 系列大型干线工程将大大促进发电量的增加。 发 电能 力当然 不是故 事的全部。 可靠的 电力 意味着 电力传 输较 少 出现间断。如果电 力经常不能用，那 么价格再低对企业 也是没有帮助 的。 我们对企业的调查 掌握到了一些情况 ，很有启 发。比如 ， 30%的 中国企业有自己的 应急发电机，而在 电力可靠性较差的印度，这一比 例 是 69% 。中国企业 称 ，平均来 讲 ， 由 于 电 力 问题 损失 的产 出约 为 2%，而巴基斯坦却达到了 6%。 监管负担、治理结构和腐败 一个国家总体的治理结构 以及企业与政 府间 的互动关系是投资环 境的一个 重 要 因素 。 概 括地说， 它 包括企业 遵守 规则 所要 承受 的 负 担、这些规章所提供的服务质量、以及与获得这些服务相连的腐败程 度。KAUFUMAN，KRAAY 和 ZOIDO-LOBATON（1999；2002）提 出的五个综合 指标抓住了问题的全部7。这些指标包括： ·政府效率衡量行政拖延，官员能力、公共服务的质量、行政机构对 政治压的相对独立 性。这一组指标包括了政府设计和实施好政策所需 要的因素。 ·监管负担包括市场内规则的数量、受管理的市场数量、竞争政策措 施，以及价格管制 。这一组指标反映 了政策的效果，提供了商业环境 对市场友善程度的感觉。 ·法治记录犯罪程度、产权、逃税以及法律制度的效率。它显示出合 同的执行力度以及规则的可预见性。 7 这些治理结构指标由不同来源的大约 60 个子指标组成。在利用这些主观的衡量方法比较竞争环境时，应该 注意到一些质量问题。这牵涉到在评价一国的绩效时所使用的衡量标准的问题。首先，衡量依据本身在不同国 家可能是不同的。根据一项研究，韩国企业家的问题多于印度尼西亚。但是几乎没有人会认为印度尼西亚的市 场环境好于韩国。对此，一个更加可信的解释是，韩国的企业家对本国政府应该提供的服务有更大的期望值， 并对政府服务的不足牢记在心。与此相反，如果对服务的效果不报太大的希望，则也就不会将不足当成问题 了。对照处理国家均方差反馈的不同提供了至少部分解决方案。 这些方法的另一个缺点是，他们对随着时间推移所产生的变化反映较少，没有反映特定时期的巨大改进。 同样，这可以归因于衡量所用的主观标准。比如，当司法制度改革时，人们对法院应该发挥的作用的预期就会 上升。如不能满足预期，则会导致排名较低，虽然此时制度在改善。 这些主观排名在进行国家内部比较比国际比较更为有用。因此，可以在印度企业家中看问题的相对排名， 比如，比较基础设施相对于腐败的排名，而非比较印度的腐败和其它国家的腐败。遗憾的是，这些数据很少用 于这种方式。 图 2.12 治理结构五角形 ‘ China India Political stability Political stability Corruption Government Government Corruption effectiveness effectiveness Rule of law Regulations Regulations Rule of law Thailand P liti l t bilit Brazil C ti G t Indonesia ff ti P liti l t bilit P liti l t bilit G t G t Corr ption C ti ff ti ff ti R le of La Reg lations R l fL R l ti R l fL R l ti Source: Kaufman Kraay and Zoido Laboton 1999 ·腐败衡量指标包括非正常付费的频率和规模。 ·政治不稳定和暴力衡量政变、暗杀、暴乱和武装冲突，提供了暴力 推翻当前统治的可能性。 治理结构的衡量是采用五边型的方式，图 2.12 标注的是中国和被 选出的一些其他国家的“ 治理结构” 状况。外边网代表 最好，里边的 网代表对 174 个国家所取的中间值。这样，一个国家的网越大，其治 理结构表现就越好。中国的政治稳定表现非常高，政府 效率、管制和 法治接近中间值，腐败低于中间值。 另外一些衡量标准也支持了上述五边形所提供的信息。关于中国企 业所承受的管制负 担既有好的方面， 也有不好的甚至是 矛盾的方面。 例如，世界市场环境调查发现中国的经理们约花费 9%的时间与政府官 员打交道，大大少 于印度，与欧洲转 轨国家、拉美甚至 经合组织国家 大致相同（图 2.13）。但是在另一方面，全球竞争力报告则称，中国 在这一指标上的排名大大低于中间值 ，甚至比印度还要 糟。在腐败方 面，全球竞争力报告把中国的排名处 于企业腐败成本最 高的行列，比 泰国和印度都要糟 。同样地，在企业 “ 非常规” 付费的 频率上，中国 也低于中间值，泰国和印度的情况则更差（图 2.14）。 进入和退出 企业的自由进入和退出对于发展健康经济十分重要。进入和退出的 壁垒阻碍了新的、生产力水平更高的、更具创新性的企业的出现。一 些文献记载了发展中国家的企业在创办时所面临的困难（如 Figure 2.13 Management time spent dealing with public officials on regulations, administration Percent of management time 20 15 10 5 0 China India Transitional LAC OECD Europe Source: World Business Environment Survey (WBES) ©2000 The World Bank Group DJANKOV，ET Al.2002； EMERY, ET AL. 2000； FRIEDMAN， ET AL. 2000）。DJANKOV，ET AL. （2002）汇编了 85 个国家有关进 入规则的数据，发 现不同国家设立企业所需办理的程序的数量有很大 不同，从最少的加拿大的两个到多米尼加共和国的 21 个之多（玻利维 亚和俄罗斯紧随其后，为 20 个）。同样地，设立企业所需时间从两个 工作日到 152 个工作日不等。这些程序会对经济造成很大的成本−−设 立一个新企业的官 方程序的成本（不 包括贿赂）在玻利 维亚是人均收 入的 266%。该研究还发现，更严格的进入管制通常与更多的腐败和更 大规模的地下经济相联系。 图 2 .1 5 设 立 一 个 新 企 业 所 需 手 续 及 天 数 16 100 90 14 80 12 70 所 10 所 需 60 需 手 8 50 天 续 数 dur 40 6 30 4 20 2 10 0 0 中 国 马 来 西 亚 泰 国 印 度 南 韩 菲 律 宾 85 国 平 均 值 S o u r c e : D ja n k o v 2 0 0 0 利用 Djankov 对市场进入的衡量标准，中国设立企业需要 12 个程 序，多于抽样的平均数（10 个），所需时间为 92 天，大大多于抽样 的平均数（47 天）。这些数据表明，在中国设立企业比在印度、泰国 和马来西亚需要更多的时间（图 2.15）。但是，这些数据与全球竞争 力报告中的调查反馈相矛盾（图 2.16）。根据该种衡量标准，在设立 企业的许可方面，中国要比中间值差，估计是 6 个，但是该报告又显 示，设立企业所需时间平均为 30 天。在这种情况下，中国做的比中间 值要好，大大优于印度。 图 2 .1 6 进入与退出 2001 全 球 竞 争 力 报 告 调 查 的 75 个 国 家 比 较 允许开办企业的数量 ( 6 p e r m its ) C h in a ( 1 0 p e r m its ) In d ia (30 d a ys) 开办企业的中位数天、 (90 d a ys) 开办企业的负担 聘用和解雇工人 0 15 30 45 60 75 强 弱 确定进入和 退出 难 度的 另 一 种方法 是研究与这些 因素相关 的产 出。尤其是，进入和退出对于竞争经济非常关键。一个国家的市场是 否有竞争力的一个重要指标就是行业内企业生产力的分散程度。 在有竞 争的市 场上，通过合理的 自由进入和 退出，分散程度应 该 是低的，原因是，生产力低下的企业要么得到了改善，要么被迫离开 市场。分散程度高 意味着缺乏效率的企业没有被迫提高生产力或退出 市场。对大量国家的企业的研究得出的结论都是同样的。8 阻碍进入或 退出的补贴或严格 的管制可能最终支持了高成本的生产者。当这类企 业留在市场里，而更具生产力的企业 可能就没有足够的 动力或能力来 提高生产力或增长。如果竞争增加，企业会有更大的动 力进行创新， 也会面对不进行创新的更大的惩罚。 失 去保 护以及外国公司的更激烈 的竞争 ，可以促使 效率低下的国 内生产企业更好地 利用规模经济，消 除浪费，改善松懈 的管理，采用 更好的技术，或者 干脆关闭。结果，在激烈的竞争面前 随着生产力水 平的提高，生产力的分散情况就会缩小。 8 更多讨论见 HALLWARD—DREMEIER（2001），LEVINSOHN（1993，HADDAD 和 HARRISON （1994）。 图 2 .1 8 文 盲 与 登 记 入 学 情 况 , 1999 -2 0 0 0 100 90 中国 印度 80 印尼 韩国. 马来西亚 70 菲律宾 泰国 60 50 40 30 20 10 0 illite ra c y ra te s e c o n d a ry te rtia ry * P h ilip p in e s d a ta is fo - r1 9 9 9 * * N o d a ta fo r In d ia & S o u rc e : UN ESCO , th ro u g h 在印度、中国、菲律宾、泰国、 马来西 亚和 韩国，生产力分散 作 为衡量无效率的一 种标准倾向于同竞 争壁垒相联系，如对设立企业的 行政 壁垒 或对 竞 争 的贸易 壁垒 （ 图 2.17 ）。在中国的 服 装 和 电子 行 业，效率高的工人人均附加值是效率低的 5 倍。在电子行业，世行调 查的四个东亚国家，它们的生产力分 散相对较低；但在 服装行业，只 有印度不如中国。马来西亚和泰国的比率稍低于 3，韩国的比率略高于 2。因此，在小组里，更有竞争力的国家其生产力的分散水平总是比竞 争力水平低的国家要小。 图 2 17 工人附加值的分散程度 8 In d ia C h in a P h ilip p in e s 6 T h a ila n d M a la y s ia K o re a 4 2 0 服装 电子 人力资源、技能和技术禀赋 投入的 可利 用性 是投资环境的一个 关键 组成。人力资 源一 词并 不 简单意味着有无丰富的劳动力——中国当然有—— 而且意味着技能水 平和专有技术。本 节我们将对比其它 国家，来探讨中国 劳动力的受教 育程度，包括基础 教育和高度教育。 我们也将探讨中国的专有技术和 技术禀赋。 接近 16%的中国人不识字。这比印度的情况要好很多，比马来西 亚和印度尼西亚稍差，比菲律宾、泰国和韩国差很多（图 2.18）。类 似地，约有 63%的中国人进入中学学习，好于印度（50%），但是低 于调查的其他国家。更糟的是，中国的高等教育入学率仅为 7.5%，远 远低于其他亚洲国家。 但 不 管 怎 样 ，这些 相对 较 低 的数据 仍 说明了中国已经 取 得 的进 步。中国的教育基础设施，尤其是科学和技术自 1978 年改革以来已经 取得了很大发展。自 1978 年以来，中国加快了高等教育机构的建设， 并送出成千上万的 学生到国外学习。中国高等院校研究生入学率已从 1978 年前的几乎为零增加到截止 2000 年的 30 万。最近的研究报告开 始解释这种人力资 源大幅增长的原因 ，发现人力资本的增长大大推动 了经济增长和福利改善（WANG 和 YAO 2001）。 然而，目前 中国的一个担心是，大 批的 学生 出国 留学 ，学 成后不 再回国。为此，从 1992 年起，中国政府开始派谴团组到国外招募中国 留学生回国服务（GUO,2000）。虽然有越来越多的学生到国外学习， 但是也有越来越多的学生在获得学位后回到中国（见图 2.19） 图 2 .1 9 中国海外留学生 45000 40000 35000 海外留学生数量 30000 25000 20000 15000 10000 回国留学生数量 5000 0 1952 1980 1990 1995 2000 来源：中国统计年鉴 美 国国家 科学 基 金会 （ NSF ）的数据 对 这 种现 象 提供了 补 充 解 释。美国国家科学 基金会收集了在美 国获得科学和工程 博士学位的外 国学生的信息。数据包括学生的数量 以及那些“ 确定要 留下来” 的学 生的数量，“ 确定要留下来” 的是指已经在美国找到了工作的人。 在美国获得科学和工程学博士的学生数量 3,500 3,000 中国 2,500 2,000 1,500 印度 1,000 中国台湾 韩国 500 巴西 0 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 来源：美国国家科学基金 图 2.20 是 20 世纪 90 年代在美国获得科学和工程学博士的中国 及 其他国家的 学 生的数量。该 图 显示，中国 学 生的数量在 稳步 增加 （1997 年除外），而其他国家的学生数量基本持平。计划留在美国的 中国学生的数量仅仅少于印度（图 2.21）。而且，在 1995 年前，计 划留下来的学生所占的比例相对保持稳定，从 1995 年起该比例开始上 升。随着美国高科技经济的紧缩，这种趋势是否继续下去还不清楚。 图 2.21 科学与技术博士学位获得者计划留在美国的比例 70.0 印度 60.0 中国 50.0 40.0 中国台湾 30.0 韩国 20.0 巴西 10.0 0.0 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 一些人认为，越来越多的学生到国外留学，并且大量学生留在美 国足以说明是智力 流失。但从另一方面看，有越来越多 的人学成后开 始回到中国，这也 说明了人才流动在增加。两方面似乎 都有一定的道 理。最新的研究开 始探究这对发展中国家的长期效益， 原因是大批学 生 最 初 留 在国 外 ， 接着 又 逐渐 回 国。 SAXENIAN （1999 ； 2000 ）发 现，大量学生最初 从印度和台湾省来 到美国，留在硅谷 工作，学习美 国的高科技和管理 模式。最后，这些人中的大多数开始返回国内，而 且是带着技能和受 过的教育回到他们的国内的。这些海 归人员大部分 都在负责高新技术 企业，促进了新科 技领域的成功。而 且，越来越多 的证据表明中国也正在发生类似的现象。 研究开发和技术 Jiang（1997）注意到，自 1978 年以来中国的科学和技术政策出现 了三大变化。 ● 政府不再控制所有科技项目。 ● 科 技不再只 由独立的研究机构 进行，企业和其他的非政府机构 也 进行科研。 ● 研究结果可以作为商品在市场上转让。 其中的一些变化可以从统计数据中显示出来。 图 2.22 显示了中国在过去十年里的研发（R&D）费用的变化。 在中国 GDP 有了巨大增长的情况下，研发费用所占比例仍旧有了增 加。这是一个好的预兆，但是图 2.23 显示，中国的研发费占 GDP 的 比例仅仅与印度和巴西相当，多于马 来西亚和泰国，但是却远远少于 更加发达的国家如韩国。 图 2 .2 2 中 国 的 R&D 支 出 40000 0 .9 35000 0 .8 0 .7 30000 占 GDP 的 比 重 右轴 0 .6 25000 0 .5 20000 0 .4 15000 R & D 总 支 出 (P P P $ ) 0 .3 左轴 10000 0 .2 5000 0 .1 0 0 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 图 2.23 R&D 占 GDP 的比重, 可得到的最新资料 3 1996 2.5 2 1.5 1996 1 1994 1997 0.5 1996 1996 0 中国 印度 巴西 韩国 马来西亚 泰国 融通资金的渠道 经济学 理论 认为，企业将 投资于那些预期收 益大 于投资成本的项 目。这种有效投资 只有在企业没有面对与其效益无关的 信贷紧缩时才 可能发生。在金融体系发达的国家， 不太可能发生这种 信贷紧缩。实 际上，大量研究已经证明运行良好的 金融体系对增长的 重要性（世行 2001）。一般来说，有深层金融体系（银行、股票和债券市场）的国 家会比浅层体系的国家发展要快。运 行稳健的金融体系 能促进增长， 将金融资源配置给生产效率高的投资项目，这对经济所 做的贡献将比 简单地增加总投资更有效。 根据我 们的调查 情况 ，中国企业获 得正规融资的 机会 较其 它任何 亚洲国家的企业都要少。中国大企业大约有 29%的运营资本是来自银 行贷款，较印度尼 西亚、马来西亚、菲律宾、泰国和韩 国的企业要少 （图 2.24）。 中小企业的情况似乎更糟（图 2.25）。中小企业的营运资本平均 图 2.24 大企业 融资 来 源 60% 中国 韩国 40% 泰国 20% 0% 赢 余积累 银行 贷款 其他 ( 家 族 内 支 持 , 非正式来源） 只有 12%来自银行贷款。与此相比，在马来西亚，中小企业 21%的营 运资本是来自贷款，印度尼西亚为 24%，菲律宾为 28%，泰国和韩国 为 26%。企业规模越小，越难获得正规融资（图 2.26）。在中国，员 工人数在 100 个以上的企业有 27%的资本来自银行贷款，而印度是 39%。人数在 20 到 100 人的企业只有 13%的资本来自银行贷款，而 印度为 38%。人数在少于 20 人的企业平均只有 2.3%的资本是来自银 行贷款，而印度为 29%。 图 2.25 中小企业融资来源 60% 中国 韩国 40% 泰国 20% 0% 赢余积累 银行贷款 其他（家族内支持， 非 正式渠道） 人们可能会认 为，平均来说，企业规模 越小 ，获得 的正规 融资 当 然就少。小企业一 般年头较短，前途 也不很确定，这样 ，正规银行向 它们贷款时就会变得犹豫不决，再加上风险因素而使企业借款成本变 得十分昂贵。另一 方面，即使在中国的大企业中，靠贷款解决营运资 本的比例也低于其他国家。并且，中国与其他亚洲国家 之间的差距随 着企业规模变小拉 开的就越大。这些数据有力地说明了企业可能面对 的信贷紧缩，而这与一家企业预计在市场上的成败与否却毫不相关。 图.2.26 融资来源 <20 20-100 100 plus 百分比 百分比 60 60 40 40 20 20 0 0 赢余积 母 公 银 行 银 行 其他 赢 余 积母 公 银 行 银 行 其他 累 s ( 印度 中国 真正出现信贷 紧缩的 后果 是相当 严重的。大 企业可能会难 于扩张 或升级。企业家可能完全无法进入市 场。这种对进入的 阻碍尤其是增 加了经济成本，特别是作为一种创业精神−那些甘当风险把创新的产品 和 服 务 提 供 给 市 场 的 人 − 是 经 济 增 长 的 关 键 组 成 （ Mcmillan 和 Woodruff,2002 ）。 让 企业家 获 得金 融 信 贷 ， 能 够 去 实施 他们的新 想 法、开拓新业务，这是一个世界性问题。但是，正规的 金融部门不应 该仅仅因为企业规模小而拒绝向它们提供贷款，这只会 使问题变得更 糟。 结论 总体宏观经济指 标虽 然有 用，但是 它往往掩盖了经济 面临 的潜 在 问题，使政策制定者难于发现一国经济的具体优势和弱 势。有了这种 认识就能帮助我们 制定旨在解决具体 问题的政策。本章探讨了中国投 资环境的诸多构成因素，包括国际一体化、基础设施 、治理结构、市 场的进入与退出、人力资源与技能，以及融资渠道。 总 之，过去十年里，国际一体化进程大大加快了，并在中国加入 WTO 后达到了顶峰。从这一点来衡量，中国好于其他亚洲国家。基础 设施也好于其他国家，并且还在迅速 得到改善。在治理结构上，多数 方面也 好于其他国家。 尽管 中国的 文 盲 率 还很 高、高等 学校 入 学 率 低 ，但是，人力资 源 和 技能 与其他 几 个 亚洲 国家 比 较 起 来 也不相 上 下，而且还在不断改善。 当 然，并非 所有的投资环境指 标都是正 面的。市 场进入与 退出 的 衡量尽管标准不一，相互交叉，但是中国仍被认为不及 发展中国家的 平均水平。此外， 我们调查的企业生产力分散度高，这说明市场进入 与退出不象其他国家那样自由。最明显的问题是，融资 渠道比被调查 的所有其他国家都 差。此外，中国与其他亚洲国家的差 距随着企业规 模的缩小而加大。 本分析是在 宏观层面之下 进行的，但还需要 把大 量信 息整 合到 单 一的或少数几个指 标中去。企业层面 的微观经济分析更有助于阐明这 些问题。下一章我们将详细阐述。 第三章 衡量中国的投资环境及效果 3．1 简介 从国际比较看，中国的投资环境是好的，过去的 15 年里有了巨大 改善。但是，在中国国内，投资环境并不统一；全国性 的指标掩盖了 地 区之间存 在的 重大差别 。本 章将 讨论中国国内投资环境 出现 的 差 异，重点是五个地 区之间的不同。这 样做目的有两个。 首先是介绍衡 量投资环境的新的定量方法，并在各 区域进行客观比较。第二，将这 些算出的结果与企业效益相联系，来说明对投资环境的 不同侧面进行 改善是可以促进投资、扩大销售和提高生产率的。假设 投资环境各项 指标最差的城市能达到最好城市的水平，我们认为，投资率有望提高 四分之一，销售提高二分之一，生产率提高三分之一。 中国各 区域间存在的 差别 是巨大 的，东 部和 沿海地 区通常比中西 部地 区 发展要快， 吸 引 的投资者 也 要 多 。 两 大因素 有助 解释 这 种现 象。首先是自然禀赋的不同，如港口 便利情况、劳动力 技能等。其次 是中国经济和政策制定的非集权特性 。多年来，地方政 府在制定经济 政策方面被赋予了 不同程度的自主权 。因此，一些试点 省份和城市被 赋予了更大的自主 权，能够选择更开明的政策来吸引外 资。另外，中 央和地方的税收安 排是和各省谈判的 结果，这给予地方 政府对经济效 益的不同的激励（GORDON 和 LI，2002）。正如国家计委（2000） 资 料 所 记载 的，这些 不同也导致 了地 方保 护 主 义变 强 （ PONCET ， 2002）。初始禀赋的不同、政策制订上的不同自主权、税收安排、以 及领导层调整的方 式，所有的不同加在一起导致投资环境的巨大区域 差异。本章试着用 这种地区差异来理 解投资环境不同方面的相对重要 性，并探索通过投资环境指标的改善可能实现的潜在收益9。 9 本研究中选择的 5 个地区都是效益比较好的地区，因此，如果比较那些工业化或一体化较低的地区，则差别 将会更大。 我 们不 是研究所谓“ 投资环境好 坏” 一 方面 的指标 ，而是 将提供 对投资环境不同方面的一系列衡量标 准。这种做法不仅 强调了投资环 境影响企业是一件很复杂的事，而且也强调一个地区可以在某一些领 域领先，而在另一些领域落后。为了 便于讨论，我们把 一大堆的指标 归为七个类别。这里讨论的指标的最后选择是根据我们 对企业效益的 最重要决定因素的 实证调查以及对其他研究成果的借鉴 。我们特别把 重点放在下列领域 ：融入国际市场、 私人部门参与的进展、企业进入 和退出的障碍、金 融服务、政府效率、劳动市场灵活性 、以及人力资 本和技术。 对 投资环境的衡量是基于 最近对 中国企业做 的一项调查。在中国 国家统计局企业调查总队的协助下，世界银行于 2001 年和 2002 年在 北京、天津、上海、广州和成都五个城市调查了 1500 家企业。调查 了关于企业效益、生产、劳动力、治理结构、融资和技术等深层次、 客观的问题。调查 没有涉及主观的问题，如某个问题是 否被认为是问 题等，而是收集到 了客观量化的数据。因此，我们不是 问企业经理官 僚主义是否成为一个障碍，而是问他们为遵守规章要求 与官员打交道 要花费多少时间。 或者，不是问他们 劳动法是否有约索 力，而是收集 临时工的比重以及 企业冗员的程度（ 详见附件数据部分）。该组数据 内容丰富，它提供了三年的数据，展示了效益随时间的 变化以及投资 环境在企业间和地区间的变化。 在 介绍 了投资环境的地区差别之后，本 章后 半部分是回答 下面 的 问题 ：投资环境 指 标 是 否 影响 企业的效 益？ 如果 是，那 么影响 有 多 大？通过改善投资环境，各城市能够获得多大收益？为 回答第一个问 题，我们进行了企业效益与投资环境 指标的实证分析（ 从技术效率和 销售增长及投资率等动态角度）。为 回答第二个和第三 个问题，我们 用 一些 假 设 的 方法 进行 推 理 ， 假 如 一些城市 拥 有更好的城市投资环 境，然后研究该城市的企业在投资、 销售或生产力方面 的收益。这些 练习应该审慎对待 ，对一些城市来说，所假想的改善是 巨大的。对获 益程度的准确预测 并不重要，重要的是潜在收益总的大小以及对投资 环境的不同方面的优先重点。 3．2．投资环境的区域差异 调查采 用的一 系列衡量方法在此都可以 为分析所用 。这里，我 们 只介绍那些对企业效益起决定作用的部分。在投资环境的讨论中，我 们将大量指标归为下列几个类别： 1． 国际一体化 2． 私人部门参与的进程 3． 企业进入退出的国内障碍 4． 劳动市场的灵活性 5． 技能和技术禀赋 6． 金融市场的运行 7． 政府监管效率 我 们将 讨论怎 样衡量 每一个类别 ，以及 五个城市在这些方面的 差 异。 1． 国际一体化 正 如前面章节 里已经讨论的，一个普遍 的共识是， 对国际市场 的 更大开放有助经济增长。这一点不仅从宏观层面看是正 确的，而且也 得到了微观层面证 据的支持。许多对 企业层次的研究发 现，有外国合 伙者、参与国际市 场、以及面对进口 竞争压力大的企业，都更具生产 力，在发展中国家尤其如此10。外资的进入刺激了技术和管理经验的转 让，也帮助了国内市场融入国际市场 。提高进口商品在市场上的占有 率会给国内竞争者造成更大压力，促 使其努力提高生产力并扩大能用 于国内生产投入的供应能力。这样，一个友善的投资环境应该是鼓励 外资进入和对外国产品的开放。 在此使 用了三 个标准 来衡量国际一体化的程度。第 一个标 准是 外 国所有 权 的 拥 有程度。这是 指外 国投资者在 整 个所有 权 中所 占 的 比 重，也是清楚衡量 外资存在的一个指 标。然而，早就有一种认识，如 果外国公司与本地 公司合作而不是去 设立全资子公司，那么，潜在的 溢出效益会更大。 因此，我们的第二个指标就是衡量每 一个城市拥有 外国合伙者的企业的比例。这种合伙 关系通常是指合资企业，用这种 标准衡量的好处是 它还包括了所有权 之外的其他重要合作，包括合作 研究和开发、培训和营销。国际一体化的城市间比较见图 3.1。 图 3.1 国际一体化的差异 外资比例 合资企业比例 0.4 产品市场进口比例 0.3 0.2 0.1 0 北京 成都 广州 上海 天津 10 进一步的细节讨论参见 Roberts Tybout 1996,Clerides, Lach Tybout 1998, Hallward-Driemeier,I arossi, Sokoloff 2002, Pavcnik 2000 上海和广州在国际一体化方面居于领先地位。在上海，将近 40% 的企业有外国合作者，外国所有权约占被调查企业资产 价值的近三分 之 一。广州 大约 有 28% 的企业有 外 国合作者， 外 国所有 权 的 比 例 更 高，为 35%。北京和天津居于中间位置。调查中唯一的内陆城市成都 排 在 最后 ， 只 有 10% 的企业有 外 国合作者， 外 国所有 权 的 比 例 低 于 10%。 第 三个 指标是进口占 被调查企业主生产产品 的市场 份额。进口 所 占比例越高，企业 面对的国际竞争就 越激烈。根据这一衡量，广州和 上海受到的国际竞争要更大，进口的市场份额分别是 11.7%和 8.8%。 成都和天津的开放度较低，只有 5.9%和 7.4%。 2． 私人部门的参与 与 日益激烈的国际竞 争相 一致，中国国内允 许私人部门有更多 的 参与。随着私人部 门的扩大，加快了增长和生产力的发展。私人企业 由于没有预算软约 束和销售担保，它 们会有更多的动力来进行发明创 新和对市场信号作 出反映。在中国投资环境研究的调查中，我们发现 私人企业的生产力水平和投资率要远远高于国有企业。 私人企业的竞 争也更容易是平等的竞争，资源流向了最具生产效率的 使用者。国有 企业尽管效率低下依然能够运行，因 为它们可以优先得到融资，一旦 出了问题也有可能 被拯救，它们占用 了资源并扭曲了企业间的竞争。 私人企业参与较多的城市活力会更多，并对投资环境提供支持。 在衡量 私人部 门参与程度中，中国投资环境研究把 私人所有者 区 分为三种：管理层 所有，私人个体所有和外资所有。这 三种度量见图 3.2。 图 3.2 私人部门的差异 0.6 管理者持有的比例 非管理者的个人所持有的比例 外资比例 三种混合 0.4 0.2 0 北京 成都 广州 上海 天津 外 资所有权所 占份额 是重 复了前面一张 图的内容， 它被用 来解释 外国独资者在增加 私人部门参与方面 发挥的重要作用，并强调其与前 面提到的投资环境 几个类别存在的互 补性。我们可以把 所有三类私人 所有进行一项测试 ，看他们之间是否 有重大不同，或者说真正的不同 是存在于私人所有和政府所有之间。 图 3．2 描绘了各城市私人部门的分布状况。为便于理解，最后的 一根长条是把全部的私人所有加在一 起，为总的比例。广州在私人部 门参与方面居领先地位，其次是天津和成都。上海落入 最后。但是， 不同类型的私人部 门分布却有很大不同。成都的特点是，管理层所有 和 非 管 理层 私 人所有所 占比 例 最大 ，但是 外 资所 占比 率 最低 。 事 实 上，由于外资的数量差的太多，抵消了它在其他两类私 人所有上的优 势。成都的例子反映了内地企业面临 的潜在问题：即吸 引外资难。上 海的特点是有较高 多的外资（仅仅落 在广州之后），但是国内私人所 有方面落在了后面。 3．国内进入和退出障碍 决 策者和经济研究人员都 注意到 中国明显存 在进入和退出方面 的 障碍。比如，国家发展计划委员会曾 组织过一个专门小 组研究这一问 题，并于 2000 年出版了一本与此有关的书（SDPC,2000）。世行的 中国小组也提出要 对地方保护主义进行深入研究。在此，我们尽量从 多个角度来衡量五个城市的进入和退出障碍。对地区进入和退出障碍 进行衡量的第一个指标是 PONCET 最近建立的边境效应指标。她通过 直接分析商品贸易来评估“ 边境效应 ” 。即了解各省边 界对贸易的障 碍有多大。通过比 较跨省贸易和省内贸易的贸易量，并 把运输成本和 地 理 障碍 等 因素 考虑 在内， 她 计 算出 了 假 定所有市 场 都是完全统一 （Gilly,2000）的情况下形成同类贸易所必须的关税。算出的关税水平 即为“ 边境效应” 。因此，边境效应 越大，该省设立的贸易壁垒就越 高。在 1997 年，也是数据可以查到的最近的一年，衡量（在图 3.2 中 称作“ 地方保护” ）的结果是成都最高，其次是北京、天津和上海11。 对进入和退出壁垒 进行衡量的其他指 标系来自中国投资环境研究。首 先，中国投资环境研究调查了企业生产的主要产品在市 场上的市场占 有率。这并不是衡量市场竞争力的最佳方法，原因是，一方面，数据 越高可能意味着进入的壁垒越高，但 从另一方面讲，也可能意味着该 地 区 的企业更有效率。 图 3.3 显示，广州的企业平均市 场占 有率 最 低，为 7.9%，其次是成都 11.1%。企业在市场上占有率最高的是北京 （16.7%）和上海（16.5%）。 第 二个是衡量 用于雇佣分包企业所占成本的 比重。市场越 灵活 ， 企业就越不需要将 所有活动都限制在企业内部完成。分包意味着企业 11 保护主义最少的是广州，比成都的二分之一还要低。 进入更加容易，生产分工更具体，该地区也更具吸引力。上海在该衡 量标准上领先，其次是北京。成都的分包服务比率要低很多。 最后，衡量进入障碍 的一个好办 法是看 一下 企业的过剩能 力。 由 于投资、雇佣及解 雇工人都有成本，企业常常会在一定数量的过剩能 力上继续运转。如果能力过剩太大则 就意味着退出的障碍是很大的。 按照该种方法来衡量，成都和北京的退出障碍最大，分别是 22.1%和 20.5%。广州和上海要好一些，分别是 16.9%和 17.2%。因此，总体 的情况是，广州和上海的进入和退出 障碍较低，成都最 高，北京和天 津居中。 图 3.3 市场进入与退出障碍的差异 地方保护 市场份额 过剩能力 .2 分包比例 .1 0 北京 成都 广州 上海 天津 4．劳动力市场的灵活性 除 了产 品市场外，要发展 健康的投资环境，一个重 要方面 是劳动 力市场的运行。健康的劳动力市场的 特点是具有灵活性 ，即退出障碍 低。这些变量可能 已经包含在了进入和退出障碍那一类 ，但是，劳动 市场特别地重要， 以至于它可以单独 成为一个类别。退出障碍表现的 形式是有不得解雇 工人的特殊规定，政府对解雇工人进行干预，有规 则或规定限制雇佣季节性工人和合同 工，要求企业提供 保险、医疗保 险和养老金。中国投资环境研究的数据提供了两个衡量 劳动力退出障 碍的标准。首先是 非正式工人和员工的比例。由于解雇 临时和季节性 工人要容易得多，非正式员工的比例高意味着退出障碍低12。 图 3.4 清楚地显示，在减少劳动力的退出障碍方面，广州领先于 其他城市。广州的企业平均只有 6%的冗员，有接近 21%的非正式工 人 。 上 海 居 于 第 二 ， 其 非 正 式 工 人 的 比 例 为 14% ， 略 低 于 天 津 （14.7%），但是冗员比率只有 7.5%，比其他三个城市低 10 个百分 点。成都居最后，12%的工人是非正式工人，冗员率为 20%。北京和 天津仍居于中间位置。 12 并且，企业被直接问到是否存在冗员—也就是说，如果没有对解雇工人的惩罚，他们认为多少比例的 劳动力是多余的。这样，更加灵活的劳动市场的特点将是更高的非正式劳动力的比率和较低的冗员比率。 图 3.4 劳动力灵活性差异 富余员工比率 0.2 非正-式职工比例 0.1 0 北京 成都 广州 上海 天津 5．技能和技术 投资者容易被 有大量 熟练 工人和先进技术的地区所 吸引。为衡量 每个城市的技能和 技术的地位，我们 利用中国投资环境研究的信息建 立了三个指标。首 先是受过正式培训 工人的比例。培训 提高工人的技 能和生产能力。第 二个是工人素质指 数，它随着技术人员、管理人员 和销售人员所占的 比例和受教育水平而提高。我们之所 以把重点放在 技术、管理（和销售）人员身上，是 因为他们一般比其他类型的受雇 者（ 如 生产工人和 辅 助工人）更有 技术 。 最后 是研究和开发 强 度 指 数，它包括人均研发支出、研发人员在所有员工中所占比例，以及对 外部研究和开发服务的依赖程度等指标。 图 3.5 显示，没有一个城市能在所有方面事事领先。事实上，上 海、北京和成都在 技能 和 技术 禀赋 上 比 较 强 。上海的 被 调查企业有 57%的工人受过 培训（ 低于广州），在人员素质方面最高，在研究和 开发强度方面排第 二。成都的企业大约有一半的工人受 到培训，在人 员素质方面居第三，研究和开发强度居第一。北京的企业有 48%的工 人得到培训（居第 四），人员素质居 第二，研究和开发 强度居第三。 与此相比，广州尽管工人培训比例最 高，但人员素质和研发强度却是 最低。这也说明了广州有很大比例的 外来工，以及企业 多属低技术型 的。天津受培训员工的比例最低，研究和开发强度最低 ，员工素质倒 数第二。 图 3.5 技术和技能的差别 受培训职工比例 0.8 员工素质指数 R&D 强度指数 0.6 0.4 0.2 0 北京 成都 广州 上海 天津 6．金融服务 健康的金融服务业对企业至关重要。它使企业免受金融束缚，让缺 乏内部资金的企业 能够进行超过自身 能力的扩张。在中国投资环境研 图 3 .6 融资可利用性的差异 2 1 0 北京 成都 广州 上海 天津 究的数据中，我们有大量关于获得金 融服务能力（包括融资）的测定 指标。为了测定金 融服务的地区差别 ，我们建立了一个 金融服务可利 用性指 数。该 指 数 随 着外 部融资的 可 利 用性 ， 如外 国 贷款 、银行融 资、母公司融资以及贸易信贷的数量和可利用性而提高。如果企业依 靠自身积累或家族 融资的程度上升，该指数就随之下降 。（关于该指 数的建立请参见附件 1）。图 3.6 显示，上海显然是融资可利用性的领 头羊。广州居第二。北京和成都居中，天津排最后。 7．政府效率 在过去 10 多年里，经济学家越来越关注政府在发展健康经济上的 作用。事实上，如果政府建立了一个 公正的平台，官员们更加关注规 则的有效实施而不 是去与民争利，政 府提供足够资源营 造一个能保障 公共品（即公共安全、基础设施）良 好供应的环境，那 么经济的运行 就会更好（SHLEIFER AND VISHNY，1999）。 为衡量政府提供公共品的效率， 以及政 府能 否发挥 “ 帮助 ” 的作 用而不是到处“ 搜刮” ，我们建立了 三个变量。首先是 非正式支付， 即给政府和管理部 门送礼、贿赂占销售营业额的比例。 第二个变量是 企业高层领导花在 接待政府官员上的时间。这个变量越 大，政府给企 业带来的管制成本 越高，政府越倾向于妨碍企业的发展。第三个变量 是由于偷窃，漏损 和损坏造成的运输损失比例。由于公 共安全和港口 主要是政府部门的工作，发生损失应 该反映政府服务和基础设施缺乏 效率。 图 3.7 显示了上述三个指标在各城市的排名差别很大。比如，非 正式支付较少的城市是上海、广州、和北京。但是，如果看一下企业 经理花在满足监管 要求上的时间比， 最低的是成都，广州和上海。再 看一下由于偷窃及 其他因素造成运输 的损失比例，那么 排名的顺序与 上面的又有所不同 。因此，政府的效率反映在各个方面 ；它们并不总 是一致。后面我们 将发现，五个城市效益的差别与政府 效率的关联度 并不很大。 100*payment to regulators/sales share of managerial time on regu 10*share of loss due to theft .15 .1 .05 0 Beijing Chengdu Guangzhou Shanghai Tianjin Fig. 3.7. Dif. in gov't effectiveness 简要总结：城市的积分卡 表 3.1 是对投资环境主要构成因素的简单总结。很显然，广州和 上海的投资环境处 于领先，而成都落 在最后。北京和天津居中。我们 下面将研究投资环境的相对排名是否 与经济效益相一致 ，什么是投资 环境的主要构成因素，如果达到了高 标准的投资环境的 话，那么每个 城市究竟能获益多少。 表 3.1 城市投资环境主要构成因素排名 上海 广 州 北 京 天 津 成 都 国际一体化 第二 第三 第四 第五 最佳 国 内 市 场 进 第二 第四 第三 第五 入与退出障 最佳 碍 劳 动 力 灵 活 第二 并列第三 并列第三 第四 性 最佳 金融服务 第二 第三 第五 第四 最佳 技能与技术 并列第三，但 并列第三，员 第三 并 列 第 三 : 最佳 员工素质最差 工素质好，但 R&D 好, 培训 员工培训少 培 训 和 R&D 和员工素质居 均最后. 中 私 人 部 门 参 第四 第三 并列第二，外 并列第二，外 与 最佳 资比例高 部私有部门比 例高 政府效率 航运损失与非 航运损失高， 非正式费用较 非正式费用较 非正式费用负 正式费用低， 非正式费用和 低 , 但 较 官僚 , 多，航运损失 担重，航运损 管理负担较高 管理负担低 航运损失高 和管理负担居 失居中,但管 中 理负担最小 3·3 投资环境的影响 为了探 讨投资环境各 构成要素是 否真的 重要，我们研究了 它们 如 何影响经济效益的一些常规计量。重点考察三个变量： 销售增长、投 资率和生产率。首 先是销售额的年增长率。投资率是指 新增投资占固 定资产原值的比率。生产率是指在劳动力（雇员的数量）和资本存量 不变的情况下产生 附加值的相对效率（全要素生产率， 简称生产率的 计算请参见技术附 件）。销售增长和投资率是衡量企业的活力、业务 扩张速度，而生产率则是用来衡量企业产生价值的相对效率。 本 节要 回答的主要问题是：投资环境是 否有 用？如果有，那么 其 中的主要 构 成 因素 是 什么 ？ 从 投资环境的改 善 中究 竟 能 获 得多大 益 处？为了获得多的绩效收益，每个城市能够改善的重要领域是什么？ 下面，我们先简要 介绍我们研究方法 的背景情况。接着 ，我们用假设 的方法进行推理， 设想每个城市都能 够在更好一些的环境下运行，那 么每个城市的企业效益是如何呢？ 研究方法 我 们的 方法基于一些基本 因素如宏观波 动、行业关 系、企业规模 （包括雇员数量和 最初收入）不变的 情况下，投资环境 对三个效益衡 量指标（即销售增长、投资率和生产率）的影响。此处 的一系列投资 环境指标反映的元素包括：（1）政府能够做的，（2）被广泛认为是 重要的，（3）具有重要的解释能力的。 效 益估量和投资环境 之间 的统计 关系留 在技术附件 中介绍 。主要 的发现可以简要总结如下： 1、总体上讲，国际一体化对效益影响很大。拥有外国合作伙伴的企业 和有外资入股的企业，它们的增长率和生产力水平要较其他企业高很 多。但是，让人感 到意外的是，国际一体化对投资率的 影响较小。原 因可能 是 外 资企业通 常设 立的时 间 较 短 （ 外 资企业的平均年 龄 是 5 年，而没有外资的企业的平均年龄是 15 年）因此，它们的设备还很 新。 2、私人部门的发展也改善了企业的效益。把三种类型的私人所有制放 在一起，可以测试 私人所有制类型不同是否会对企业效 益产生差别。 管理层所有和外资所有这两种所有制 与效益的改善相关性最强，而任 何一种私人所有制 形式和国有企业之间的差别都会远远 大于三种私人 所有制之间的差别 。这一结果与另一个基于完全不同的中国企业数据 研究结果是相吻合的（Xu, Zhu, 和 Lin, 2002）。 3．减少进入和退出的障碍是衡量企业效益三指标的一个重要部分，尽 管具体的细化指标 的重要性不同。例 如，保护主义严重 的省份的企业 生产力较低。生产 能力过剩的企业销售增长率、投资率和生产力都会 比较低。市场占有率高的企业会有好的效益，印证了这样一种观点:市 场占有率不是另一 种形式的进入壁垒 ，而是更高的效率。最后，分包 率高会有助于提高销售和投资。 4．劳动市场灵活性有重大影响，对生产力尤为如此。非正式工（或 临时工）的百分比与效益呈正相关。 5．技能和技术可获取性的作用也是正面的。雇员的培训与销售增长、 投资率上升是有联系的。雇员素质提高与所有三种效益 的测定数值也 是呈正相关的。研发强度有助提高企业的投资率和生产力。 6 ． 金 融 服务 的 可 利 用性具 有一定 影响 。 当 企业更容易 获 得金 融 服务 时，它们的销售增长和生产力都比较高。这个发现与国家间比较的证 据是相一致的，即金融发展是与 GDP 快速增长相联系的（King and Levine, 1993）。 7．也有证据显示，政府的治理结构影响效益。当非正式支付多时，企 业的效 益 与 销售 增长较 低 。 另外 ， 当 经 理 与 官 员 打 交道 花 太多 时 间 时，其企业销售增长较低。 在 解释 这些发 现时， 我们 不应该 忽视一些问题。首 先，这些关 系 是关联关系而不是 因果关系。有一些估算结果存在内生 性问题，会使 参数往上偏斜（如 生产业绩好的企业 应该更能得到融资，而不仅仅是 指好的融资渠道促进生产力的发展）。另一方面，在不同投资环境指 标之间似乎存在一 种公共的线性关系 ，这样，可能会使 一些变量的重 要性有所减少。并 且，本研究中涉及 的几个城市都是中国相对较好的 城市。中国其他地 区可能还存在众多 瓶颈问题，在本报告中并没有作 为制约因素被提出 来。总体上讲，通过对不同绩效进行评估，结果是 有说服力的，也增 强了我们对调查结果的信心。从这些 结果的方向和 广度上看应该是有 启发性的，但不要过分拘泥于某个具 体的参数究竟 是多少。 接下来 需要研究一下哪些 因素影响了区 域内企业效 益的变 化， 以 及一个城市通过改 善投资环境能得到 的潜在收益究竟有 多大。为此目 的，我们进行假设 推理分析。首先， 我们要确定每个效 益指标领先的 城市。在销售增长和投资方面，广州是领先的城市；生产力方面是上 海领先。我们把领 先城市作为参照，与其他城市一一比 较。练习的目 的是看如果投资环境指标达到了领先城市的水平，被比 较城市的效益 会发生什么变化。这样，我们就可以 推断出每一类别上的投资环境在 两个城市效益差异中起的作用。 值 得注意的是，效益 领先的城市并不必 然在所有类 别的投资环境 指标上领先。因此，我们仍然用反向 推理方法做测验，发现在某些城 市的某些方面，其效益反而下降了。这种假设推理的目的很现实；我 们假定的改革力度是否在这些被研究的城市可以承受的 范围。可以是 每一类别的投资环境指标单独改善， 也可以是所有的指 标同时变化来 看它的总体影响。 如果是后一种情况 ，那么，估算的结果明显地会接 近上限值，但仍然是在合理的范围之内13。 投资率 广州在投资方面居领先地位，为 19.4%。我们用假设推理的方法 将其他城市与其比 较，如果各类投资环境指标都达到了广州的水平， 那 么 它 们的投资率 将如 何 变 化。 图 3 · 8 展示了 实 际投资率的平均水 平。 它 们分 别 是：北京 15.9% ，上海 15.6% ，成都 14.2% ，天津 13.6%。第二个长条棒代表了所有投资环境指标达到广州水平后每个城 市具有的潜在投资率。这样，天津和成都这两个投资率 最低的城市将 会经历投资环境的 巨大改善，投资也会有一个最大飞跃 。根据这种假 设推理法分析，北京总的潜在投资率以微弱优势排在第一。 13 这仅仅是 5 个城市的地区最大化，对于我们的样本城市，可能尚存在更大的改善的潜力。 3.8 投资率: 实际的与潜在的 投资率 0.2 潜在投资率 0.15 0.1 0.05 0 北京 成都 上海 天津 潜在投资率 图 3.9 显示 每 一 类 型 的投资环境 指 标 分 别 做 出 的 贡 献 。总体上 讲，降低进入和退出的障碍，提高国际一体化的水平，发展更好的技 能和技术，这些都是促进投资率的最重要的改革领域。 当然，各城市 情况不同，重点也不应一样。 对北京来说，总投资可能会增加大约 2.5%。扩大劳动市场的灵活 性、改善技能及技术是提高效益的重 要来源。其次是降低进入和退出 的壁垒、提高国际化程度。扩大私营 部门的参与，贡献 率有限。对成 都来说，由于指标 改善的空间很大， 贡献也更大。仅改 善进入和退出 壁垒一项就足以使投资增加大约 2%。提高国际一体化水平、扩大劳动 市场的灵活性将使投资再增加 2%。一个令人意外的现象是，改变现行 私人部门的参与状况则会降低投资率。如果参见一下前面的图 3.1 就 能理解个中的原由 。在私人参与方面 ，成都属中间水平，但在私人参 与所有制的构成中 外国私人所占比重非常地小，这样， 相对于广州， 成都的非管理层和 管理层国内私人参与很高。若把它降到广州的水平 则将使成都企业业绩受损。 3.9. 若有广州的投资环境投资率如何变化 International integration Entry & Exit Labor market flex. finance skills and technology Private sector participation .04 .02 0 -.02 Beijing Chengdu Shanghai Tianjin Fig. 2.8.b. investment rate gains with Guangzhou's IC 上海的投资率会有所上升，2 到 3 个百分点。这是因为上海的投资 环境与广州的 不相 上 下 。 用 假 设 推 理 的 方法 分析，上海有 自 己 的 优 势，改变了这些优势实际上会减少潜 在的投资率。上海有四个领域有 待改善，扩大私人参与、国际一体化，劳动市场的灵活性，以及进入 与退出壁垒。 天津在五个城市中投资率属最低，因此可以获益最大，约 4 个百 分点。其主要来源 是通过提高技能和 技术。降低进入和 退出的壁垒以 及劳动市场的灵活性也很重要。 销售增长 其他四 个城市的销售 增长 大大落后于广州。平均销售增长率从 高 到低的排列是：广州 30%，北京 22%，上海 21.8%，成都 20.3%，天 津 18%（见图 3.10）。 3.10 事实与潜在的销售增长 销售增长 0.3 潜在的销售增长 0.2 0.1 0 北京 成都 上海 天津 根据我们的经验模拟，成都的销售增长会最大，大约为 10.7 个百 分点。北京和天津的增长大约是 8 个百分点。上海只会提高 2 个百分 点左右。差别不大 的原因不是上海本 身的销售增长率高（实际它并不 高）；只是假想的投资环境改善并非那么明显。 3.11 广州投资环境下的销售增长 国际一体化 市场进入与退 0.1 金融 技能与技术 Pri 私人部门参与 0.05 0 -0.05 北京 成都 上海 天津 如图 3.11 显示的那样，北京销售增长排在广州之后的主要原因可 能是北京的国际一体化水平不高,其次是劳动市场不灵活，再次是技能 和技术水平也不够 ，最后是进入与退出壁垒。根据我们的经验模拟， 北京的销售增长可能提高 8%。与北京相同，提高国际一体化水平也是 成都销售增长的最大源泉。然而，由 于成都与广州在国际一体化方面 的差距比北京大得多，成都的预期收益是 7 个百分点，而北京只有 2.5 个 百 分 点 。成都增长 获益 的 第 二个 重 要 因素 是 降低 进入和 退出 的 障 碍。成都若改变私 人部门参与而达到 广州的水平，其销售增长将有负 面影响。 上海只能有一 点点增长。其主要 原因是，上海本身 的投资环境 指 标相对要强；如果 把上海的投资环境 指标都改到广州的水平，确实在 某 些 方面 确 实会 产生一些改 善 ，但在 另 一些 方面 却 丢 掉 了 原 来的 优 势。例如，扩大私 人参与，提高国际一体化和劳动市场 的灵活性将提 高增长率。但是进入和退出的障碍会 更上升，融资便利 会降低，这些 几乎抵消了上述的增长。根据我们的经验模拟，如果只 考虑要改善的 方面，那么上海可能获得大约 4 到 5 个百分点的增长。 天津销售增长的最重要的来源是技能和技术，其次是一体化、融 资和劳动市场灵活性。私人参与几乎不会产生影响。 生产力 3.12 事实与潜在的生产力 0.2 生产力 潜在的生产力 0.1 0 -0.1 -0.2 北京 成都 广州 天津 生产力领先的城市是上海。它在这方面的成就斐然，与其他城市 差距很大。上海的平均生产力远远超 过北京、成都和天津。天津的生 产力最低，北京与成都紧随其后，后 两责之间差距并不大。广州企业 的生产力水平居第二，与上海差距不大。图 3.12 描绘各城市的相对生 产力水平，Y 轴代表生产力的总体平均水平（TFP 是一个以零为中心 的指数)。因此，正的长条棒代表了 TFP 超出平均水平，负的长条棒则 代表低于平均水平。若能把投资环境 指标提高到上海的水平，北京和 天津的生产力会有 大幅度提高，而成都的收效会最大。然而广州的生 产力几乎不会有变 化：广州的总体投资环境（以及生产力）与上海已 相当接近。所以广州生产力稍逊于上海，其主要原因是 非投资环境的 因素，比如部门构成。 图 3.13 上海投资环境下的生产力收益 国际一体化 市场进入与退出 0.2 劳动力市场弹性 金融 技术与技能 私人部门参与 0.1 0 -0.1 北京 成都 广州 天津 图 3.13 分析北京、天津和成都三个城市生产力大大落后于上海 的原因。对北京而 言，进入和退出障碍、国际一体化， 技能与技术， 以及金 融 皆 为 重 要 因素 。所有投资环境 领 域 的改革 将 使 生产力提高 26%， 其中进入和退出障碍与国际一体化各解释 8%的上升。 对于成都而言，消除进入与退出障碍以及进一步的国际融合将有 巨大的效果，各使生产力提高大约 20%。提高劳动市场灵活性、加强 金 融 服务 、提高 技能服务将会 产生 类 似强 的好 影响 ，各提高生产力 3%。降低私人参与到上海的水平对生产力会有负影响。总得说来，改 善投资环境到上海的水平能提高生产力多达 56%。 从总体上看，改变广州的投资环境做到与上海的一致，其生产力 水平并不会提高。作如此改变后，广州的技能和技术会 提高，融资条 件也更加便利；但是这些改善会被其 它的因素所抵消， 例如广州比上 海而言有较低的进入和退出障碍，更灵活的劳动市场。 天津若有上海的技能和技术水平，其生产力能增加 10%。改善的 第二大源泉是推进国际的一体化，其 次是融资、降低进入和退出的壁 垒。总的来讲，通过改革将投资环境提高到上海的水平 会使天津的生 产力提高 31%。 3．4．政策推论 我们迄今为止主要做了三项工作：（1）建立投资环境的测量指 标；（2）经验上揭示投资环境对企业销售增长、投资率和生产力的重 要性；（3）研究各城市效益差别的原因，投资环境各因素的作用，以 及通过改善投资环境指标可能产生的 潜在效益。那么， 我们从这上述 研究中引申出什么政策推论呢？ 第一个政策推论是，地方政府能够大大改善当地增长的潜力。我 们的经验研究揭示，五个城市在三个效益衡量指标上存 在很大差别， 改善投资环境带来的增长潜力可能会 是巨大的。例如，通过消除主要 的投资环境障碍，成都、天津这一类的城市可期望销售增长高达 10 个 百分点，以及生产力提高一半。各位 读者一旦注意到，这些城市在中 国众多城市中效益 已经算比较好的了，我们期望其他许 多城市获益更 多 。 我 们 注意 到 的地 区差异 有 另 一 推 论：中国的市 场 分 割肯 定 很 严 重，否则资源的自由流动将缩小地区间的差别。 从最初一个冗长的名单出发，我们的经验研究强调下列可能是投 资环境中最重要的 因素：国际一体化、私人部门的参与、进入和退出 障碍、技能和技术、劳动市场灵活性，以及金融服务14。在劳动市场方 面，我们发现应该创造条件让劳动力市场变得更加灵活(比如说，让经 理有用工与解雇权)，这一点是很重要的。 另一个有趣的发现是，各城市有他们各自独特的优势和劣势。 上海是生产最 有效率的城市，显然也是高附 加值活动的中 心。 如 果从拥有外国合作 伙伴的企业的比例 来衡量，上海的国际一体化程度 是很高的，但它在 外国所有制所占比 例和进口竞争方面 却不如广州。 上海还拥有最便利 的金融服务，良好的进入和退出条件以及劳动市场 灵 活性 。上海 最需 要改革的 问题 是提高国内 私 有部 门 的参与度。其 次，上海应鼓励更 多的外国私人厂商 进入以及进口渗透 ，得以促进销 售和投资。上海还应增强雇工方面的灵活性。 广州虽 然不能 生产像 上海那样先进、复杂的产品，但它利 用自 身 优势创造了最高的 销售增长率和投资率。广州有最灵活 的劳动市场、 14 本分析中讨论了政府效率，但是由于其影响较小，因此在同事实相左的推理方法的图表和讨论中将其排除 了。由于一些衡量指标对效益的影响在各城市的差别较小，因此该范畴在理解中国内部的差异中不是特别相 关——但这不意味着在将中国与其他国家比较以及对中国的更大的区域进行比较时该指标不重要。 顺畅的进入和退出机制、较高的政府 效率以及私人部门 的积极参与。 广州的国际一体化程度也较高。广州 最需要考虑改革的 问题是提高劳 动力技能和发展融资。 北京在 多数方面居中 间位 置，没 有特别 的优势或劣 势。北京需着 手提高劳动力市场 的灵活性、推动市 场进入和退出、以及提高国际一 体化。这些改革会带来巨大收益。 天津在 私人部 门参与 方面 做的较好，在进入和退出顺畅度、劳动 市场灵活性等方面 居中。对于天津来说，技能和技术的改善将是改革 日程的中心点，仅据其次的是增进国际一体化和改进政府效率。 成都是 我们调查中唯 一的内陆城市。它 在许 多方面 都落后 于其 它 城市。但是，它的 优点包括较高的私 人部门参与率，足够好的技能特 别是技术。对于成都来说，改革的首 要考虑应该是促进国际一体化以 及降低进入和退出的壁垒。 我们虽然解答了前面提出的一些问题，但读者应注意，这些调查 工作本身有局限性 ，而且有些问题很 难解决。首先，我 们需要谨慎对 待这些调查的一些 结论。我们的评估 只能看作是针对投资环境不同方 面的相对重要性，而不应理解为对改革绩效的准确预测 。当然，我们 也应注意到，我们的调查具有相当的 可信度：三种效益 衡量标准得出 的结论有一定的一 致性，而且，我们的经验模拟是基于 领先城市实际 实现的水平从而对 其他城市应有现实 意义。第二，有些投资环境的重 要侧面未能在本研究中得到足够重视 。其原因可能是所有城市在这些 方面的表现都比较 强，或者它们之间 的变化太小。在我 们做经验模拟 时，如果所有城市在一个指标上的测量结果几乎相同，那么我们的 模 拟练习就会认为其 不重要；但是它仍可能在其他城市发 挥重大作用。 例如，我们没太多 去讨论基础设施问题，其原因是五个城市这方面指 标都很好(这当然是与中国其他地区相比较而言)。同样，政府效率指标 在各城市的差别也不大。但是，对这些问题没有给予足够的关注并不 意味着它们不是中国其他地区以及中国相对于其他国家 存在的一个制 约发展的因素。第 三，投资环境的一些重要结果很难用 数据调查来描 述 清楚 。 比如 ，调查 不能 解决 有 关 进入和 退出 的 问题 。其 原 因很简 单，没有进入市场 的企业和已经退出 的企业都无法在样 本中反映。第 四，我们的投资环境分类毫无疑问也 漏掉了一些重要侧 面。比如，税 率和特殊激励机制 的影响。这些当然是很重要的题目，但是要能得到 可靠的反馈十分困 难。最后，当前的调查未能充分反映 内陆城市的差 异。目前，世界银行研究小组与国家统计局企业调查总队正在进行协 商，计划把中国投资环境调查扩大到 10 到 12 个其他省，其中大多是 内陆地区。(翻译: 蒲宇飞等; 校对: 丁一凡、王水林) Technical Appendix Data The data on investment climate are based on two surveys that the World Bank conducted with the Enterprise Survey Organization of Chinese National Bureau of Statistics. The first survey was done in 2001, covering 300 firms in each of five cities: Beijing, Tianjin, Shanghai, Guangzhou, and Chengdu, for a total of 1500 firms. The survey collected detailed information on financial statements, and different aspects of corporate governance, financing, firm-government relationship, innovation, technology, labor, and so on. Most quantitative questions cover the period 1997 to 2000, and most qualitative questions cover only the time of the survey. The second survey covers the same set of firms, with a small percentage of firms having disappeared between the first and the second survey. The questionnaire covers the following aspects: investment climate constraints to the establishment, infrastructure and services, finance, labor relations, sales and supplies, business-government relations, conflict resolution and legal environment, crime, capacity, innovation and learning. The sample firms consist of both manufacturing and service firms. The industries covered include: clothing and leather products (14.1%); electronic and communication equipment making (12.5%); electronic components (14.7%)); household electrical goods (11%); auto and auto parts (14.4%); information technology services (8.9%); communication services (4.6%); accounting, auditing and nonblank financial services (7.1%); advertising and marketing services (5.8%); business logistics services (7%). Within the sample, firms vary substantially by size and by ownership type. The samples are randomly chosen given pre-determined distribution by city and broad industry and size strata. Construction of TFP The total factor productivity is estimated using a production function as follows: J ln Vit = β 0 + ¦D j =1 ijt (α jL ln Lit + α jK ln K it ) + ei + ε it (A.1.) where Vit is value added for firm i and period t. Lit and K it are the number of employees and the capital stock, respectively. The capital stock is proxied by the original value of fixed assets, the only time-varying measure we have for capital stock. Dijt is a dummy variable that is one if firm i is affiliated with sector j. In total we have ten industries as mentioned above. So equation (A.1.) essentially allows sector-specific shares of labor and capital. The total factor productivity is then constructed as the estimate of ei + ε it , the part of value added that is not explained by capital and labor. Regressions framework To examine how various elements of investment climate affect performance, we estimate the following regressions: Yit = β 0 + β 1 X + β 2 ICi + ε it (A.2) where Y could be sales growth rates, investment rate, or total factor productivity as constructed above. X are a set of control variables, including industry dummies (to allow the performance to have an industry-specific mean), year dummies (to capture macro shocks, changes in macro policies, and technological changes over time), the logarithm of the number of employees, and the logarithm of initial sales. The last two measures are intended to capture things such as economies of scale or any other aspects related to scale (market power and so on). IC is a vector of indicators related to investment climate. The results, along with some notes concerning the construction of some of the used measured, are reported in Table A.1. Table A.1. The Impact of Investment Climate (1) sales growth rate (2) investment rate (3) total factor productivity Foreign ownership 0.211 0.045 0.363 (0.045)*** (0.017)*** (0.102)*** Has a foreign partner 0.045 -0.017 0.369 (0.026)* (0.010)* (0.060)*** Import share for the most -0.077 -0.025 0.231 important product of the firm (0.071) (0.026) (0.156) index of provincial price -0.109 -0.120 -0.630 segmentation (0.141) (0.053)** (0.324)* Market share of the most 0.146 0.048 0.264 important product of the firm (0.051)*** (0.019)** (0.117)** Excess capacity (%) -0.272 -0.029 -0.944 (0.053)*** (0.020) (0.120)*** % subcontracting 0.228 0.119 0.462 (0.105)** (0.039)*** (0.234)** % overmanning -0.025 -0.008 -0.163 (0.019) (0.007) (0.069)** % non-permanent workers 0.168 0.102 0.662 (0.041)*** (0.015)*** (0.093)*** Share of labor with formal 0.106 0.041 0.143 training (0.023)*** (0.009)*** (0.054)*** Quality of labor staff 0.075 0.020 0.315 (0.012)*** (0.004)*** (0.026)*** Index of RD intensity 0.003 0.019 0.093 (0.011) (0.004)*** (0.023)*** Managerial ownership 0.237 0.104 0.076 (0.080)*** (0.029)*** (0.176) Private individual 0.153 0.065 0.233 ownership (0.040)*** (0.015)*** (0.090)*** Index of corruption -4.167 0.644 -32.897 (2.931) (1.043) (7.029)*** % manager’s time on meeting -0.155 -0.000 0.021 regulation requirements (0.085)* (0.032) (0.197) % shipment costs lost due to -0.152 -0.067 -0.456 theft, breakage, and spoilage (0.180) (0.067) (0.415) Index of financial services 0.027 0.001 0.039 (0.009)*** (0.003) (0.018)** Log (number of employees) 0.067 0.005 (0.011)*** (0.004) log (initial sales) -0.083 -0.009 (0.008)*** (0.003)*** Year, industry indummies yes yes yes Observations 3128 3116 2818 R-squared 0.10 0.12 0.79 Notes. 1. *, **, *** represent statistical significance in the 10, 5, and 1 percent levels. The model specification is ordinary least squares. 2. Sales growth rate is winsorized at 5 and 95 percentiles to make sure that the results are not driven by outlier: that is, replaced the lowest 5th percent observations with the 5th percentile, and the 95th to 100th percentile with the 95th percentile values. The sales growth rate is much more skewed than other variables such as investment rate. For investment rate, we replaced negative number and number greater than 1 with 0 or 1; only fewer than 10 observations are affected. Similarly, total factor productivity is winsorized at 1 and 99 percentiles. 3. The construction of some measures involved the following details: 1) % subcontracting: assumed to be zero if the answer is not applicable. 2) Excess capacity, not asked by service firms, and is assumed to be zero given the relatively low excess capacity and the lower need for fixed assets investment. 3) The informal payment variable is cleaned as follows. Upon examining its distribution, we find that there are 12 observations that are clearly outliers (i.e., those greater than 0.07), ranging from 0.49 to 28.57. The mean of this variable is only 0.02 (including these outliers). 4) The index of financial services is constructed as a principal component of the following variables as follows:15 0.31 * share of input bought on trade credit + 0.44 * log(1+number of banks to do business with) + 0.28 * share of loans denominated in foreign currencies + 0.50 * the dummy variable of having overdraft facility or line of credit + 0.52 * the dummy variable of having a bank loan + 0.004 * share of financing from parent company or other partner companies + 0.13 * share of financing from trade credit + 0.13 * share of financing from “other sources” - 0.17 * share of financing from retained earning or funds - 0.22 * share of financing from managerial families. 5) The index of staff quality is a principal component index of a number of indicators of the human capital level of firm staff, constructed as 0.51 * share of technical personnel + 0.36 * share of management and sales personnel + 0.54 * average schooling of technical personnel + 0.57 * average schooling of management and sales personnel. For graphing purposes, this variable is renormalized by the addition of a constant, 0.50. 6) The index of RD intensity. A principal component of the following RD variables, including log(1+ real RD expenditure per worker), percent of staff as RD staff, a index of whether buying RD services outside. A constant of 0.50 is then re- normalized into this index for graph presentation purposes. Note that most of these variables are observed only for the year 2001. In our empirical analysis we assume the prior years to have the same value. 15 For graphing purpose but without affecting any of our analyses, a constant of 1 is added to this variable. References Barro, Robert. 1997. Determinants of Economic Growth. Cambridge: MIT Press. Djankov, Simeon, Rafael La Porta, Florencio Lopez-de-Silanes, and Andrei Shleifer. 2002. "The Regulation of Entry." Quarterly Journal of Economics, 117:1, pp. 1-37. Dollar, David and Aart Kraay. 2002. "Institutions, Trade, and Growth." 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