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产业链、企业生产率与农副食品业纵向一体化研究

2019-05-23陈益民

中国林业经济 2019年3期
关键词:生产率产业链优势

张 贞,陈益民

(南京林业大学 经济管理学院,南京210037)

1 引言

企业纵向一体化作为一种重要的竞争策略行为,不仅关系到企业竞争优势,也会深刻影响产业链发展。农副食品加工业作为农业产业链主导环节,向上联系着农业,向下联系着食品制造业,研究农副食品企业纵向一体化行为动因与机制,对于促进我国农业产业链现代化发展具有重要的实践意义。

研究企业纵向一体化行为动因的主流理论是以科斯、威廉姆森等为代表的新制度经济学派。该学派认为企业是否进行纵向一体化取决于内部生产的组织成本与市场购买的交易费用的比较。威廉姆森提出影响交易成本有三个重要因素,即资产专用性、不确定性和交易频率[1]。较长时期以来围绕三个重要因素,特别是资产专用性因素,国内外学者针对企业和行业层面进行了很多实证研究,实证结果大多数支持了威廉姆森的假设,也有相反的结论。王冬等提出关于企业纵向一体化水平的决定因素问题仍是备受争议的问题,因为国内研究视角欠缺,企业与产业特征并没有被充分考虑[2]。近年来,一些学者试图从企业特征、产业特征、市场交易环境等视角研究纵向一体化动因[3-5],实证结果表明企业纵向一体动因不能仅仅局限于交易成本维度。

本文认为新制度学派交易成本理论依然是解释纵向一体化行为的基础理论之一。然而,企业的策略行为不仅仅是为了节约成本,也是为了获取竞争优势,追求长期利润最大化。企业实施产业链纵向一体化,实质上是利用产业链竞争获取竞争优势。这种策略能否获得预期收益,取决于企业是否能降低产业链治理的组织成本[6]。企业纵向一体化改变了组织边界,对上下游进行管理必然涉及组织成本问题,是组织成本与交易费用比较的结果,因此需要把组织成本纳入动因研究。

纵向一体化涉及产业链上下游环节,产业链有关因素会影响企业纵向管理组织的成本。同时作为实施策略主体,企业自身生产管理水平高低也会影响企业纵向管理组织成本。本文从企业纵向一体化管理组织成本和获取竞争优势视角,实证研究产业链因素和企业生产率因素会如何影响企业纵向一体化程度,从而充实关于纵向一体化动因研究视角,同时对推动我国农业产业链现代化的实践活动提出具体建议。

2 理论分析与研究假设

纵向一体化化意味着企业向上游或者下游环节延伸生产经营活动,是解决企业“自行生产,还是外包”的一种战略。科斯(1937)将交易费用概念引入到企业边界的分析中,认为企业的出现是因为通过市场进行资源配置成本较高,企业和市场是两种可以替代的资源配置手段。这个分析框架包含了组织成本与交易成本两个方面因素。威廉姆森的三个维度框架很好解释了交易成本的构成。组织成本是企业跨越自身产业链环节对产业链垂直整合产生的组织管理成本,涉及企业本身以及外部环境多种因素。组织管理成本越高,就会降低产业链纵向一体化带来的预期收益,就会抑制企业进行产业链垂直整合的动机。

2.1 产业链因素与企业纵向一体化

迈克尔波特的钻石模型理论系统阐述了上下游产业相互影响的机理。波特指出一个国家在某一个行业取得成功主要取决于生产要素、需求条件、相关和支持性产业、企业的战略与结构等四个关键要素,以及机遇和政府两个重要变量[7]。由于各产业互为投入产出,相关与支持性产业对于该产业的影响,可以通过产业关联的直接与间接效果表现出来。相对于竞争对手,当特定产业上下游产业发展更健全,且更具有竞争优势,则这一产业也将更具有优势。

本文实证研究对象为农副食品行业,上游是农业环节,下游是食品制造业。由于农业严重依赖自然条件,以及我国农户土地承包制度的特点,农副食品企业出于节约交易成本的需要,有向上游纵向整合的动机,这点已经被大量研究农户与公司合作制度的实证研究证实。另一方面为什么不同地区农副企业向上游一体化的程度会不一样呢?其中就需要考虑向农业环节一体化的组织成本问题。如果一个地区农业是优势产业,表现出比较高的效率,那么就会降低农副企业纵向整合的组织成本,增加收益。古典经济学家李嘉图和瑞典经济学家赫克歇尔与俄林的H-O模型阐述了比较优势理论。一个地区某个产业的比较优势或者专业化水平可以反映出该地区资源禀赋结构是否适合该产业发展[8]。当某个区域农业相对全国其他地区具有比较优势,专业化水平比较高,说明该地区的劳动力资源、资本资源、自然资源等生产要素适合农业的发展。该地区的农副食品企业对当地农业环节实行垂直整合的组织成本就会降低,实施纵向一体化的动机就会增强。综上,本文提出假设1:农业比较优势水平会正面影响农副食品企业纵向一体化程度。

农副食品企业向下游食品制造环节纵向整合,同样需要考虑组织成本高低问题。下游食品制造企业生产率越高,说明食品制造业使用的生产技术越先进,内部管理水平越高,被整合后的组织管理成本就会越低,带来的预期收益就会越高。综上,本文提出假设2:食品制造企业生产率会正面影响农副食品企业纵向一体化程度。

产业链中的农副食品环节的产业环境因素也会影响企业纵向整合的动机。首先考虑农副食品环节的比较优势因素。当农副食品产业地区专业化水平越高,说明该地区资源禀赋结构适合该产业发展,农副食品企业将更可能适应资源禀赋比较优势,扩大农副食品产业规模,而不是将资金和人力投向上下游环节,本文提出假设3:农副食品业比较优势水平会负面影响企业纵向一体化程度。

产业集聚现象是一个重要的产业环境因素,表现为产业集聚效应。当同行业企业在一个地区的集聚,会同时驱动这一行业相关投入品市场的形成,企业为取得所需的各种投入品所耗费的取得成本大大降低;集群所在地往往就是行业的信息中心,企业能够很容易地从当地获取行业的最新市场动态,搜索成本大为降低[9]。产业集聚效应会降低企业外购原料或者外销产品的成本,因此反而会降低企业用企业组织代替市场交易的动机,综上,本文提出假设4:农副食品业的产业集聚现象会负面影响企业纵向一体化程度。

2.2 企业生产率与纵向一体化

企业进行产业链整合需要很强的组织管理水平,企业自身的组织能力直接影响了组织成本的高低。企业组织管理能力越强,产业链整合组织成本就会降低,从而增强企业纵向一体化动机。企业生产率是很好的衡量企业组织管理水平指标。本文提出假设5:农副食品企业生产率会正面影响企业纵向一体化程度。同时,企业生产率是企业自身可以加以控制的内部因素,对产业环境因素会有调节作用。即使处于农副食品业占比较优势地区,自身组织管理水平高的企业,由于拥有降低组织成本的能力,会比生产率低的企业更希望通过纵向整合产业链资源,进一步扩大竞争优势。本文提出假设6:农副食品企业生产率会负向调节农副食品比较优势对纵向一体化程度的影响。

3 计量模型与数据

本文依据我国省、直辖市农业、农副食品加工业和食品制造业面板数据,设定两个计量模型:模型1为基本模型,考察农业比较优势水平、食品制造企业生产率、农副食品业产业集聚、农副食品业比较优势水平、农副食品企业生产率对农副食品企业纵向一体化程度的影响。模型2加入农副食品业比较优势水平与企业生产率变量交叉项,考察企业生产率对农副食品业比较优势变量影响的调节作用。模型中下标i和t分别表示第i个省份和第t年。

模型中的被解释变量为农副食品企业纵向一体化指数YTH。纵向度指数采用增加值占销售额中的比例来反映企业产出的价值来源,从而度量出以价值增加率为标准的纵向一体化程度。但是这一指标与企业盈利水平存在明显的相关关系。在实际纵向整合程度相同的情况下,企业的盈利程度越高,其增加值就越高。为了解决这一问题,SPI(美国战略计划协会)在建立PIMS数据库时对这一指标进行了修正,即在增加值和销售额中扣除利润(排除企业盈利能力因素的影响),再加上正常利润,从而很好地解决了增加值指数中变量相关的问题。本文借鉴叶建亮等的研究[10],纵向度指数计算公式为(增加值-利润总额+正常利润)/(销售额-利润总额+正常利润),其中正常利润为全国平均销售利润率X销售额。

地区农业比较优势变量为NQW,农副食品业比较优势变量为NFQW,这是一个区位商指标。根据比较优势理论,某个产业在当地显示出专业化生产倾向,往往表明当地的资源禀赋结构适合该产业的发展,因此这个产业也被称为具有比较优势的产业。区位商大于1,可以认为该产业是地区的专业化部门;区位商越大,专业化水平越高;如果区位商小于或等于1,则认为该产业是自给性部门。计算公式为:一个地区农业总产值占当地GDP的比重与全国农业总产值占全国GDP比重之间的比值;或者一个地区农副食品业总产值占当地工业总产值的比重与全国农副食品业总产值占全国工业总产值比重之间的比值。

食品制造业、农副食品业企业生产率变量分别为SPL,NFL,这是全员劳动生产率指标。计算公式为:一个地区食品制造业或者农副食品业全员劳动生产率占全国平均值的比例,比值越高,说明企业生产率越高。农副食品业产业集聚变量为NFSUM,选择当地农副食品规模以上企业数目占全行业比例,比例越高,说明农副食品企业在该地区的相对集聚程度越高。控制变量为农副食品企业规模NFSCA,计算公式为当地农副食品企业平均产值规模占全国均值的比例。

本文以中国大陆地区31个省、市、自治区为研究对象,工业统计年鉴有增加值数据的年代2003—2007年5个时期,剔除西藏地区,面板数据由150组观测值组成。采用面板数据是因为:面板数据通常含有很多数据点,因此会带来更多信息、更多自由度和更多变化性,而且可以减少多重共线性问题;其次,面板数据可以更好地控制个体差异,识别和度量纯时间序列和纯横截面数据所不能发现的影响因素。原始数据来自中宏产业集群数据库,以及历年《中国工业经济统计年鉴》和《中国统计年鉴》。使用EVIEWS7.2软件对上述计量模型进行估计。一方面根据豪斯曼检验确定随机效应模型是否优于固定效应模型,另一方面根据伍德里奇的建议,对于使用地域面积比较大的行政省份作为样本,固定效应估计比随机效应更加可信[11],因此使用固定效应模型。由于横截面远远大于时间序列,采用横截面时间序列可行广义最小二乘法FGLS,在面板数据存在异方差和时间序列相关性时,可以提供可靠的估计。

4 实证结果与分析

农副食品业全国纵向一体化指数从2003年的0.244 9上升到2007年的0.274 5,是一个上升的趋势。其中北京、上海、云南、新疆四个省份直辖市一体化指数是明显下降的趋势;山西、上海、江苏、福建、江西、广东、海南、贵州、陕西九个省份直辖市一体化指数没有明显变化;其余省份表现为上升趋势。一体化指数增长最快的省份依次为重庆、天津、辽宁、广西、宁夏和青海。

表1报告了基本回归模型1和含有调节效应模型2的估计结果。在回归模型1中,农业比较优势变量和食品制造企业生产率变量与农副食品企业纵向一体化化程度呈现显著正相关关系,符合假设1和2。说明产业链上下游环节通过影响纵向整合组织成本高低,会直接影响企业实施纵向一体化的动机。上游农业环节比较优势越高,下游食品制造业生产率越高,都会降低纵向整合组织成本,更加有利于促使农副食品企业采取纵向整合策略。农副食品比较优势变量与纵向一体化指数呈现显著负相关关系,说明当农副食品产业本身具有比较优势的时候,会降低产业内企业通过向上下游延伸获取竞争优势的动机,符合假设3。假设4认为农副食品产业集聚外部经济效应会降低企业通过组织替代市场交易的动机,回归系数为负但是不显著,没有得到验证。本文认为更加可能的原因是模型设计使用省际数据空间地域比较大,影响了产业集聚指标的真实性。农副食品企业生产率呈现显著正相关关系,符合假设5。企业生产率越高说明组织管理水平越高,因此可以通过降低纵向整合的组织成本,从而增加纵向一体化动机。

在回归模型2中,增加了调节变量农副食品企业生产率和产业比较优势变量的交互项。回归结果表明,在主效应模型基础上增加交互效应后,模型解释力得到明显提高(⊿R2=0.028 4),交互项系数显著为正。在农副产业比较优势变量系数显著为负的情况下,交互项系数为正,说明农副食品企业生产率会负向调节产业专业化水平的纵向一体化效应,符合假设6。随着企业生产率水平越高,地区产业专业化优势带来的负面效应会减弱。由于拥有降低组织成本的能力,生产率高的企业会比生产率低的企业更希望通过纵向整合产业链资源,进一步扩大竞争优势。

表1 模型1-2对纵向一体化指数YTH估计结果

5 结论与启示

本文利用我国农副食品加工业省际面板数据,实证研究产业链因素和企业生产率对企业纵向一体化程度的影响。结果发现上游农业环节的比较优势水平和下游食品制造企业的生产率水平会正面影响农副食品业纵向一体化程度,农副食品业环节的比较优势水平会产生负面影响。企业生产率不仅正面影响纵向一体化程度,还会对农副食品业比较优势负面效应产生负向调节作用。

纵向一体化从根本上来看,是企业利用产业链追求竞争优势,长期利润最大化的一种战略选择。为了能够成功实施战略,必须降低企业产业链垂直整合的组织管理成本。基于上述研究结论,围绕促进我国农副食品企业纵向一体化经营,加快农业产业链现代化建设提出以下建议:第一,农副食品企业选择纵向整合应该考虑产业链整体经营活动情况。农副食品业作为农业产业链的核心环节,联结着第一产业和第二产业。农副食品加工业向上游农业环节,下游食品制造纵向整合,对促进我国农业产业链现代化具有不可替代的作用。为了降低组织成本,提高纵向整合经营活动的收益,企业需要选择农业专业化水平高,食品制造业生产率高的地区。第二,农副食品企业应该重视提高自身生产率。企业的组织管理水平高,可以有效降低纵向整合的组织成本,进而获得产业链整合带来的竞争优势效应。

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