交易环境属性-主体特征与纵向一体化.pdf

1、交 易环境属性、主体特征与纵向一体化王 冬1， 吕延方2（1. 东北财经大学研究生院 ， 辽宁 大连 116025；2. 东北财经大学数学与数量经济学院 ， 辽宁 大连 116025）摘要 本文以交易成本经济学框架为理论基点 ， 选取我国工业行业和上市企业数据 ，构建动态面板模型 ，多层次深入分析决定企业纵向一体化程度的关键因素 。研究认为 ，不同类型的企业和行业的纵向一体化水平具有不同变化特征 ， 且企业的纵向一体化水平具有动态变动特征 。 解释企业纵向一体化水平变动的综合框架应包括三大类因素 ：交易环境 、属性和主体特征 。 资产专用性水平对纵向一体化的影响产生滞后效应 ，且大部分维度对不

2、同特征的企业影响方向有所差异 。 本文的研究结果对我国不同类型的企业兼并重组等纵向一体化决策具有借鉴意义 。关键词 纵向一体化 ； 交易属性 ； 交易主体特征 ； 动态面板中图分类号 F271 文献标识码 A 文章编号 1006-480X（2012）01-0079-11【产业经济 】一 、 问题提出随着我国企业兼并重组的浪潮 ，“纵向一体化 ”现象引发了学者们广泛的关注 。 这些研究多侧重于企业案例 （个案 ）和重点产业的研究 ，如史晋川 、傅绍文 （2004），万俊毅 （2008），吴利华等 （2008），李穗明 、朱立 （2009），冯永昇 （2010）和刘冰 （2010）等 。 但目前国

3、内整体视角研究欠缺 ，尤其尚缺针对纵向交易特征和产业特征深入分析的文献 。 Coase（1937）提出的 “纵向一体化 ”在国外虽已成为产业组织研究领域的主要对象 ， 但是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重大议题 ，尤其在关键维度的分析上颇有分歧 ，例如科斯曾怀疑威廉姆森等许多经济学家关于资产专用性的论述 ，并且至今的纵向一体化研究往往忽视了产业和企业的具体特征 。 为什么有些产业近来 “纵向一体化 ”趋势明显 ，而有些产业则不明显 ？ 为什么有些企业以纵向一体化方式组织生产主营产品 ，而另有些企业则以分包方式组织生产 ？ 此外 ，不同产权特征的企业影响纵向一体化水平的关键维

4、度是否存在差异 ？ 以上问题值得我们在已有研究基础上进一步考察和论证 。本文依托交易成本经济学理论 ，基于国内外研究成果 ，立足于纵向一体化两个研究范畴 （企业边界和企业合并 ），旨在通过更具操作性的方式从动态视角进行产业和企业层面的分析 ，提出我国收稿日期 2011-10-17基金项目 中国博士后科学基金面上项目 “基于动态面板数据的不同路线 、形式外包对我国主要产业 TFP 的作用机理及实证研究 ”（批准号 20110491322）；辽宁省高等学校优秀人才支持计划资助 “我国企业海外交易模式抉择机理及绩效传递评价研究 ：基于交易成本视角 ”（批准号 WJQ2011045）；东北财经大学教学

5、研究项目资助“跨学科整合的人才培养策略探讨 以 数理经济学 为例 ”（批准号 YY11012）。作者简介 王冬 （1972），男 ，辽宁大连人 ，东北财经大学研究生院博士研究生 ；吕延方 （1978），女 ，辽宁营口人 ，东北财经大学数学与数量经济学院副教授 。2012 年 1 月第 1 期 （总 286 期 ）Jan.， 2012No1China Industrial Economics79企 业实施纵向一体化决策之前应着重考虑的主要维度框架 ， 从而引导企业在可行的备选方案里选择能使交易成本最小化的组织安排 ，市场推动的纵向一体化行为将有利于产业资源的合理配置 。二 、 研究设计1. 研究

6、方法现阶段多采取离散结构分析模式研究纵向一体化成因 。 离散分析模式主要强调二元组织结构的交易成本比较 。 这种方法最初基于如下假设 ：交易者会选择一种能使其预期治理某种交易关系的整体成本最小化的组织安排 （马思腾等 ，2008）。 假设仅存在两种可选择的行为 纵向一体化 （即内部组织 ，表示为 GVI）与市场交易 （表示为 GMR），则在它们之间进行选择的模型为 ：G*=GVI，若 CVICMRGMR，若 CVICM!R（1）其中 ，G*表示最终选择的行为 ，CVI、CMR分别代表纵向一体化 、市场交易行为所花费的成本 。 此模型依据的原理是 ：如果进行纵向一体化行为需要花费的成本低于市场交

7、易行为的成本 ，企业可以选择纵向一体化决策 ；反之 ，选择市场交易行为 。 上述交易成本比较的解释存在两种局限 ：交易成本很难观察和度量 ；部分交易 （如讨价还价和缔约等 ）难以量化 。 随之 ，部分学者改进了度量方式 ，将发生的交易成本与交易的可观测特征相联系 ， 将组织形式的选择建立在这些可观测特征的基础上（Williamson，1975；Monteverde and Teece，1982；Williamson，1985）。 不同行为选择需要花费的成本可以表示为 ：CVI=1X+1（2）CMR=2X+2（3）其中 ，X 是影响成本的可观测的交易属性向量 ， 是系数向量 ， 是符合正态分布的

8、随机变量 。（2）和 （3）进一步整理得到 ：Pr（CVICMR）=Pr（1-2（2-1）X） （4）于是 ，关于纵向一体化和市场交易选择的假设可以建立在系数的符号及相对大小基础上 ，而不用直接比较难以精确衡量的交易成本 。 Masten et al.（1989）提出直接检验的方法 ，即在给定某行为的观测值 （CVI或 CMR）以及相应交易属性的特征情形下 ，可通过探求何种成本结构最有可能产生观测到的行为模式 （GVI或 GMR），从而估计一系列系数 。此方法表明 ，在不同行为选择模式下 ，交易特征是如何影响行为成本 ，并且修正后的回归估计模型能够确认各系数的大小 ，因此可以对每种选择模式的组

9、织成本进行假设检验 。以上离散度量方法大部分基于仅存在完全市场和完全纵向一体化两种模式的强假设 ， 但这种假设构建组织的模式过于简单 ，艾青 （2004）就指出企业和市场两个极端中间存在许多可选择的模式 。 因此 ，现实中 ，无论以企业为单位还是以交易为单位的视角来看 ，都不能认为完全市场或者完全纵向一体化能够解释企业的真实边界和交易的事实特征 。 而且 ，比较静态分析无法把握企业的跨期交易特征 ，即使从动态视角来看 ，企业为完成主要交易的治理模式也不是一成不变的 。 鉴于此 ，尽管本文仍然充分考虑由离散结构分析发展出的比较交易特征属性的研究方法 ， 但将构建一个连续指标 纵向一体化水平 ，视

10、治理交易的结构为连续变动 （非离散 ），最终扩展到对连续变量的分析 。如果纵向一体化水平指标值取 0，表明企业所有交易完全依赖市场采购 ，如果为 1，则所有交易在企业内部进行 ，视为完全的纵向一体化 。 现实中的大部分企业纵向一体化水平应是介于 0 和 1 之间 。如果这一指标可以连续量化 ，则可通过公式 （5）直接测量可观测特征与纵向一体化水平的相互关系 。其中 ，VI 为企业的纵向一体化水平变量 ，X 将不仅是影响成本的可观测的交易属性向量 ，而且包括所有影响企业纵向一体化水平发生变化的可操作的特征向量 。 此种模式分析优势是 ：假设更符合现实 ；验证的指标更具操作性 ，数据也易获得 ；连

11、续数据可以缩小收集指标的尺寸 ；可以进行跨期动80态 分析 。 模型如下 ：VI=X+ （5）本文主要验证不同特征产业和企业的纵向一体化水平的变动情况 。 由于惯性或部分调整 ，企业纵向一体化的当前决策行为总是会受到过去行为的影响 ， 因而在面板数据模型中引入滞后被解释变量以反映动态滞后效应 ，更符合实际经济问题 ，并且动态面板数据能够克服某些变量遗漏问题 ，避免了反向因果性导致的内生性问题 。 下面 ，考虑影响企业纵向一体化水平的动态面板模型 ：VIi，t=VIi，t-1+xi，t+i+i+i，t（t=2，T） （6）其中 xi，t表示随个体及时间而变的解释变量 ， 包括后文假说分析中涉及到

12、的资产专用性水平 、交易不确定程度 、交易频率 、市场规模 、要素比率等主要解释变量 ；i为不随时间而变的个体特征（即 i，t=i，坌t），经常为虚拟变量 ，可以反映在一定时间内不发生变化的特征 ，例如产权归属等 ；i表示个体异质性的截距项 ；i，t为随个体与时间而改变的扰动项 。2. 几个主要假说归纳并分析已有假说 ， 提出理论基点 ， 以期详细识别影响企业纵向一体化程度的所有可行因素 。 交易成本经济学的代表人物威廉姆森一直强调从交易类型视角探讨纵向一体化的因素 ，并提出影响交易的 3 个关键因素 ：资产专用性 、不确定程度和交易频率 。 为了不过于夸大交易成本学说 ，尤其不夸大资产专用性

13、水平等 3 个关键维度对企业纵向一体化水平的解释作用 ， 这里兼顾了其他假说 ，尽可能考虑了其他产业组织学者归纳出的影响纵向一体化的特征向量 ，例如市场规模 、要素禀赋特征等 。（1）资产专用性 交易成本理论的关键解释维度 。 20 世纪 80 年代愈来愈多学者认识到这一维度的重要性 ，并进行了理论分析和经验检验 。 其中两种观点较有代表性 ，Williamson（1985）认为“以固定资产投资即具有交易专用性的资产投资为依托 ，各种交易就产生了 锁定 效应 ；因此在一般情况下 ，可以用纵向一体化代替独立法人之间的自主交易 ”，即 ，公司专有性资产的总价值越高 ，则越有可能采取纵向一体化的策略

14、来扩大企业规模 ；乔斯克 （1987）认为 ，专用资产对企业纵向一体化的重要性主要体现在 “交易一方或双方为了适应特定交易进行专用性的机器设备投资 ，一旦将这些机器设备挪作他用 ，其价值就会大大降低 ”，因此 ，资产专用性投资的程度变化会影响买卖双方纵向一体化关系的构筑 。 据此 ，当资产专用性达到相当高的水平时 ，企业间的依赖关系会增强 ，从而以前在市场完成的某交易会被纵向一体化所取代 ，这将最终使企业的纵向一体化水平提高 。 于是 ，我们构建 ：假说 1：资产专用性投资的程度变化会正向影响纵向一体化程度 。（2）不确定程度 。交易受影响的不确定性是威廉姆森提出的第二个关键维度 。奈特 （1

15、933）指出 ，当存在不确定性时 ，生产团体的内部组织就再也不是无关紧要和机械性的细节了 ，即如果没有不确定性 ，就没有研究内部组织的必要 。 但是否不确定性一定会导致纵向一体化 ？ Williamson（1985）认为 ，不确定性是在一定条件下才会对组织产生影响 ，因为那些不涉及专用性交易 ，无论不确定性是大是小 ，市场交换都会继续下去 ，而只有特殊投资交易才会因为不确定性的逐渐增大 ，迫使交易双方必须设计某种机制来解决问题 ，这个机制或者是长期契约或者是纵向一体化的内部组织 。 德姆塞茨 （1999）进一步通过确定哪些企业的规模和利润率发生了更大的变化 ，以期实证检验纵向一体化与风险 （不

16、确定性 ）的相关性 ，结论认为 ，没有证据表明风险 （不确定性 ）能够解释为纵向一体化的重要原因 。 据此 ，我们构筑 ：假说 2： 交易不确定性的程度变化在一定条件下影响纵向一体化的程度 ， 影响方向尚不能确定 ，并需兼顾考虑它和资产专用性的交互作用 。（3）交易频率 。交易发生频率是威廉姆森提出的最后一个关键维度 。他认为 ，对于反复发生的大额交易 ，为建立专用治理结构所花费的成本很容易得到补偿 ，交易愈频繁的专用交易 ，将会正向影81响 纵向一体化程度 。 Menard（1994）对相关问题进一步研究后 ，提出不同的观点 ，交易者较难以观察到交易的另一方进而降低了交易的不确定性 ，但频繁

17、的交易会减少观察的时间 ，进而降低了交易的不确定性 。 依此 ，本文构筑 ：假说 3：交易频率对纵向一体化程度产生影响 ，方向尚不能确定 ，其中 ，愈频繁的专用交易将会正向影响纵向一体化程度 。（4）市场规模 一个传统解释维度 。Stigler（1951）基于斯密的分工受市场程度限制的命题 ，提出对纵向一体化的传统解释 ：分工的扩大意味着纵向生产链条中的阶段数目增多 ，即把纵向生产的不同阶段分成几个独立生产的行业 ，每个行业都有专业分工的企业 ，市场规模的扩大将使企业能够避免生产的无效率 ， 专业生产某一阶段 。 此种市场规模与纵向一体化负相关性的推论被德姆塞茨（1999）予以反驳 。 德姆塞

18、茨承认市场规模的扩大一般会提高分工的程度 ，但这种提高存在一个临界点 ，超越了这个临界点 ，市场规模再扩大 ，未必会促使专业化的发展 ，进而未必造成纵向一体化程度的降低 。 于是 ，我们构建 ：假说 4：市场规模 （即市场一体化的程度 ）的扩大对企业纵向一体化程度的影响不一定显著 。（5）其他需要考虑的解释变量还包括产业和企业交易主体特征 。 近期发生的纵向一体化案例 ，显现了某些行业具有更为明显的纵向一体化趋势 ，例如 ，公用事业领域一直被认定为大范围纵向一体化的传统结构 （即多个生产阶段均在受规制的企业内部进行 ），而消费类企业则被认为通常无法前向一体化 。 周勤 （2003）曾基于江苏省

19、制造业 16 个产业的纵向一体化指数的计算结果 ，指出不同产业表现出企业纵向一体化程度明显的差异 。 然而他没有进一步验证能够区别产业特征的主要细分维度与纵向一体化程度的相关性 。那么产业特征的不同是否导致纵向一体化水平变化的不同 ？德姆塞茨 （1999）曾指出资本密集性与纵向一体化存在负相关性 ，但他无法对这种关系进行理论解释 。本文构建资本与劳动的比例指标来反映不同产业的主要特征 ， 以验证是否产业的具体要素特征会影响纵向一体化的程度 。 基于已有研究 ，我们构建 ：假说 5：资本与劳动的不同要素比例会对纵向一体化产生负向影响 。目前 ，产权与交易成本的关系已被多位学者论证 ，Willia

20、mson（1975）曾指出纵向一体化可以消除当产权没有得到界定或者没有得到适当的界定时所产生的讨价还价的成本 。 尽管我们无法定论国有产权和其他产权的界定程度是否不同或提供两者间具体的差异程度 ， 但可假定不同产权特征的企业会具有不同的纵向一体化水平变动特征 。 基于此 ，本文将分样本测算不同产权特征影响企业纵向一体化水平的关键维度系数大小和方向 。 我们提出 ：假说 6：不同产权特征企业的纵向一体化水平变动特征不同 ，决定纵向一体化水平的关键维度也存在差异 。3. 变量选取方法和经验模型构建本文使用的行业样本为 20002009 年期间 36 个工业行业面板数据 。 总样本将使用 “全部国有

21、及规模以上非国有工业企业 ”这个统计口径下的主要经济及效益指标的统计数据 ，变量数据主要来源于 中国工业统计年鉴 。 1999 年前的部分数据缺失严重 ，故仅统计 20002009 期间的数据 。 另外 ，2004 年以后行业分类标准有所变化 ，我们以 2003 年以前的分类为基准 ，舍弃了统计口径相差较大的行业 。 企业级次数据取自国泰安研究服务中心的 CSMAR 中国上市公司财务报表数据库 ，样本选取为 20012010 期间 63 家企业面板数据 。 具体选择方法为 ，基于上市企业有效合并事件 ，首先整理在 20012010 期间发生的 179 家沪深上市企业间并购案例 ， 然后删掉交易

22、最终未成功 、并购企业最后退市 、买方或卖方为个人投资者或为空白 、重组类别为资产剥离 、股份回购和债务重组等企业的数据 ，最终选取了 63 家企业 。具体变量选取和处理方法的描述如下 ：纵向一体化指数测算方法 。 这里参照德姆塞茨 （1999）的方法 ，并根据我国现有统计数据 ，创建测量纵向一体化程度的指标 。 产业级次的纵向一体化水平82（VII），取值为工业统计年鉴的全部国有及规模以上非国有工业企业按行业分的当年价格表示的工业增加值与产品销售收入的比率 。 因为统计年鉴里缺乏 2004 年 、2008 年和 2009 年工业增加值数据 ，故 2008 和 2009 年数据可以利用工业分大

23、类行业增加值增长速度当年 12 月度的累计值间接得到 ，2004 年的数据则通过样本插值法计算获得 。 企业级次的纵向一体化水平 （VIF），测量方法为将职工薪酬 、利润总额 、应交税金 、折旧费等科目 ，按年度加总后得出企业的增加值 ，再除以企业年度营业总收入 。 资产专用性至少可以采取四种形式 ：地点专用性 、物质资产专用性 、人力资产专用性以及各种特定用途的专用资产 。 由于数据获取的局限性 ，本文只考虑物质资产的专用性 。 物质资产的专用性水平可用固定资产对流动资产的比率来测算 ：行业级次的资产专用性水平指标 （ASI），使用年鉴的固定资产净值年平均余额除以流动资产年平均余额的比率来测

24、算 ； 企业级次的资产专用性水平指标 （ASF），取值为 CSMAR 数据库里的各上市企业年报的非流动资产合计除以流动资产合计的比率 。交易不确定程度主要通过销售收入的变动来反映 。 这里使用当年销售收入与上一年销售收入的差额除以上一年的销售收入 ，则可获得行业级次交易不确定程度指标 （UCI）；企业级次的交易不确定程度 （UCF），原始数据取自 CSMAR 数据库里的上市企业年报的营业总收入 ，计算方法与行业级次的交易不确定程度的方法相同 。交易频率可用流动资产周转次数来测算 。 行业级次交易频率指标数据 （TTI）可直接从统计年鉴各年的工业企业经济效益指标获得 ；企业级次交易频率指标数据

25、（TTF）来源于 CSMAR 数据库里的流动资产周转率 A。市场规模使用销售收入来测算 。行业级次指标 （SAI）可以直接从年鉴的工业企业经济指标获得各行业工业企业的全年产品销售收入 ；企业级次指标 （SAF），即 CSMAR 数据库里的企业年报的营业总收入 。 本文使用要素比率 CL 指标 ，即各行业工业企业的固定资产年平均余额除以从业人员年平均人数的比率 ， 以估计不同产业要素特征对纵向一体化变动的影响 。为了考察市场规模 、资产专用性投资等交易关键维度和产业 、企业特征对纵向一体化程度的影响 ，本文将从 3 个情形构建模型 ：情形 1 反映规模以上工业企业样本的主要解释变量和纵向一体化水

26、平的相关性 ，情形 2 进一步考察国有企业 、三资企业和大中型企业子样本情况 ，情形 3 以上市企业合并事件为基础 ，着力分析主要上市企业纵向一体化水平发生变化的成因 。4. 主要变量的统计描述下面描述各样本主要变量的统计特征 。纵向一体化水平变量 。 规模以上企业的最大值是 0.96（2004 年的石油和天然气开采业 ），最小值是 0.14（2008 年的石油加工和炼焦业 ），国有企业和大中型企业也有类似的结果 ，国有企业的最大值和最小值分别是 0.97（2004 年的石油和天然气开采业 ）和 0.12（2006 年的石油加工和炼焦业 ），大中型企业的最大值和最小值分别是 0.94（2004

27、 年的石油和天然气开采业 ）和 0.13（2008 年的石油加工和炼焦业 ），但三资企业与此不同 ，最大值和最小值分别是 1.00（2008 年的烟草制品业 ）和 0.08（2002 年的煤气的生产和供应业 ）。 总样本和国有 、大中型企业子样本的标准偏差都是 0.13，但三资企业有较大的偏差值 0.20。 因此 ，三资企业与其他企业相比 ，纵向一体化水平有不同的变化特征 。 4 个样本中资产专用性水平变量的最大值均属电力蒸汽热水生产供应业 ，分别是规模以上产业的 4.77（2009 年 ），国有产业的 5.32（2009 年 ），三资企业的3.96（2001 年 ）和大中型企业样本的 5.0

28、1（2009 年 ），但最小值所属产业差别较大 ，规模以上产业的最小值是 2009 年的烟草加工业 （0.23）， 国有产业样本是 2008 年的皮革毛皮羽绒及其制品业（0.18），三资产业是 2004 年的煤炭采选业 （0.16），大中型产业样本与总样本基本相同 ，是 2009 年的烟草加工业 （0.23）；样本均值和偏差最大的样本是国有产业 ，均值和偏差值分别是 1.00 和 0.77，其次为大中型产业 （0.97 和 0.73）和总样本规模以上产业 （0.94 和 0.70），三资企业均值最小 ，仅为 0.83和 0.57。 继续观察其他变量 ，发现各变量在不同样本里具有不同的统计特征

29、，尤其三资企业和其他样本的特征差异较大 。 总之 ，有必要分样本检验不同类型的企业样本影响纵向一体化程度的因素差异 。83三 、 经验分析通过面板数据单位根检验的结果，可以看出 ：除个别情形外 ，无论是针对同质面板假设的检验 ，还是针对异质面板假设的其他三种检验 ，模型中的回归变量均平稳 ，因此本文将各变量一起纳入回归模型 。1. 规模以上工业企业样本检验结果分析表 1 报告了总样本 （即规模以上工业企业样本 ）的回归结果 。 数据显示 ，滞后一期的纵向一体化水平变量对当期的纵向一体化水平的系数均在 0.01 的水平上显著 ，但这些滞后变量与当期被解释变量负相关 ，一方面验证了纵向一体化水平的

30、动态变动过程 ，另一方面则表明 ，纵向一体化水平程度已较高的产业或企业 ， 如果继续纵向整合外部的生产环节于内部组织 ， 当超过了管理临界点之后 ，企业内部的管理成本将显著高于管理收益 ，因此不能盲目地忽略企业的管理能力而随意地整合外部资源 。 由于篇幅所限 ，我们省略了这部分检验结果 。当期资产专用性水平与纵向一体化呈显著的负相关 ，这一结论与预期不符 ，据此可判断 ，企业并不因为短期的专用性投资增加而随意地评估交易成本 ，盲目地决定纵向一体化 。模型 5 度量了前期资产专用性水平的系数 ，检验结果不仅通过了显著性检验 ，符号与预期相符为正 ，其值显著大于模型 5 的其他解释变量系数 。 这

31、表明 ，企业的资产专用性水平对纵向一体化有明显的滞后效应 ，即解释变量 模型 1-1 模型 1-2 模型 1-3 模型 1-4 模型 1-5VII（-1） -0.09*（-87.69）-0.19*（-65.76）-0.21*（-59.02）-0.22*（-93.75）-0.26*（-18.77）ASI -0.09*（-20.03）-0.05*（-9.00）-0.12*（-14.88）-0.17*（-22.23）-0.43*（-11.50）UCI -0.02*（-33.63）0.04*（34.03）-0.05*（-6.87）-0.02*（-3.22）0.04*（3.56）TTI -0.03*（-

32、25.03）0.06*（30.83）0.04*（10.61）0.01*（2.19）0.08*（5.77）SAI -0.00*（-13.44）-0.00*（-12.29）-0.00*（-13.29）-0.00*（-11.50）CL 0.00*（1.99）0.00*（4.34）0.00*（5.03）0.00*（4.87）ASIUCI 0.10*（8.95）0.07*（6.07）-0.02*（-1.57）ASITTI 0.02*（6.77）0.02*（1.68）ASI（-1） 0.60*（26.28）工具变量 （VII，-2） （VII，-2） （VII，-2） （VII，-2） （VII，-2）估

33、计方法 GMM2 GMM2 GMM2 GMM2 GMM2Sargen 检验 35.44 35.71 35.67 35.59 34.99观测值 360 360 360 360 360规模以上工业企业样本回归结果表 1注 ：表中括号内为估计系数的 t 统计量 ，*、*、* 分别表示在 1、5、10水平显著 。84当 企业因一件交易已被 “套牢 ”，资产专用性投资程度较高时 ，企业会考虑实施纵向一体化式的长期联盟合约或企业合并以降低不断提高的市场交易成本 ，最终避免严重的违约或机会主义风险 。交易不确定程度虽全部通过了统计显著性检验 ，但系数符号有正有负 ，因此交易的不确定程度对纵向一体化水平的直接

34、影响方向在样本期内不稳定 ， 企业可能因为不确定交易的扩大纵向整合外部的资源 ，也可能外包那些因为不确定的交易而投资的中间生产环节 。 另一方面 ，尽管模型 3 和模型 4 中交易的不确定程度对纵向一体化水平的直接影响系数为负 ， 但它与当期资产专用性投资的交叉项变量系数为正 ，并且绝对值大于直接影响系数 ，故模型 3 和 4 的检验结果表明 ，即使不确定性的交易会对一体化决策产生负向影响 ，但它可通过对当期资产专用性投资水平的影响 ，而间接正向影响一体化决策 。 模型 5 的系数显著为正 ，这又说明当企业已增加前期专用交易的投资 ，如果企业正面临不确定性的交易或风险系数有所提高时 ， 企业会

35、考虑用一体化的解决方案代替有风险的市场交易 ，以避免先前为了专用交易的投资贬值 。除了模型 1，交易频率变量基本上与当期纵向一体化水平正相关 ，并且它与资产专用性投资变量的交叉项变量系数也显著为正 ，这一结果表明 ，交易频率的提高既可以直接影响纵向一体化水平的提高 ，也可以通过影响当期的资产专用性投资而间接影响纵向一体化水平 。 模型 5 的交易频率系数最大 ，约为 0.08，这表明 ，如果考虑到在前期为了专用交易而不断增加的资产投资 ，交易的频繁将易于引导企业选择一体化决策方案以代替先前的市场交易 。所有模型的市场规模系数显著为负 ，这与传统假设不符 。 如果市场规模过大 ，假如一家企业继续

36、控制超过其管理极限的交易 ，会导致企业生产绩效的降低 ，此时一体化的方案不如市场安排使之更有效率地配置资源 。 由此认为市场一体化和企业一体化是可以相互代替的制度安排 ，如果企业当前的能力限制企业扩大自身规模 ， 这时不如将部分无法或低效率在企业内部配置资源的生产环节委托市场里的其他企业 ，从而保持企业内部可高效率地配置资源 。要素比率变量系数全部通过显著性检验 ，但其值很小 ，这一结果可以表明 ，当企业的单位劳动力配置的资本提高时 ，企业会要求将部分交易内部化 ，最终一定程度上促进了纵向一体化水平的提高 。2. 分样本检验结果分析表 2 给出了国有 、三资和大中型工业企业子样本的回归结果 。

37、 国有企业的前期纵向一体化水平对当期的纵向一体化水平的影响都为负 ，而三资企业的前期纵向一体化水平系数都为正 ，这一结果基本符合当前我国主要企业的实际情况 ： 国有企业曾一度依赖政策支持纵向一体化一部分无效率的生产环节 ，如果继续纵向一体化其他环节 ，企业的资源将得不到有效配置 ，生产效率会降低 ，因此目前主要国有企业的基本改革思路是 “国退民进 ”，更多地依赖市场纵向分离无效率的生产中间环节 ；三资企业在我国纵向一体化水平仍较低 ，应当鼓励进入以前被政策限制的生产领域 ，这样更易发生纵向一体化 。 大中型企业的前期纵向一体化水平对当期的纵向一体化水平的影响都为负 ，与总样本和国有企业样本影响

38、方向相同 。 研究认为 ，针对生产规模较大的工业企业 ，可将原先内部的无效率或低效率中间环节外包出去 ，这样更为有效地配置企业资源 ，提高生产效率 。 从动态视角来看 ，市场不能完全代替企业内部组织 ，企业也无法完全代替市场 ，当企业管理的规模达到一定极限 ，边际管理成本超过边际收益 ，则不如依赖市场纵向分离部分中间环节以提高效率 ；但如果一项新技术被发明或一项新的管理方法能促使企业的管理边界向外延伸 ， 企业可以纵向一体化代替以前在市场发生的企业间交易 。分样本模型的结果还显示出当期资产专用性水平对当期纵向一体化水平的影响系数都显著为负 ，而前期已经投资的专用资产对当期纵向一体化水平的影响系

39、数均为正 。 随着专用性资产投资愈多 ，纵向一体化更易发生 ，这一结果再次验证了资产专用性水平对纵向一体化影响的滞后效应 。交易不确定程度对企业纵向一体化水平的直接影响系数均为负值 ， 分样本检验结果不仅不能证明这个假说 ：交易的不确定性程度愈高 ，企业愈会用纵向一体化来代替市场安排 ，而且检验结果85完 全相反 ，它经常会对企业的纵向一体化决策有抑制作用 。 另一方面 ，交易的不确定程度和资产专用性水平的交叉项的系数结果基本为正 。 但如果综合考虑交易不确定程度对企业纵向一体化水平的直接和间接影响系数 ，我们可判断 ，不确定的交易风险达到一定极限 ，企业将完全依赖市场来配置这部分风险较大的资

40、源 。交易频率对三资企业的纵向一体化水平的直接影响系数为负 ， 但国有企业和大中型企业样本的影响系数不显著 。 如果考虑交易频率对纵向一体化水平的间接影响 ，则它对我国大中型和三资企业纵向一体化水平的综合影响系数为正 。 因此 ，频繁的专用交易会正向影响三资和大中型企业的纵向一体化水平 ，这种交易愈频繁 ，企业愈会通过纵向一体化节约交易成本和降低机会主义成本 。 尤其是考虑了前期资产专用模型的间接影响系数较大 ，从而表明 ，大中型和三资企业更易因为较频繁的企业间交易 ，而通过纵向一体化代替以前的市场交易 ，以降低机会主义风险 。 而目前的国有企业数据显示 ，国有企业对于较频繁的专用交易 ，并没

41、有为了节约交易成本和降低机会主义成本而用一体化决策代替以前的市场交易 ，即一体化趋势不明显 。VII（-1） -0.30*（-17.00）-0.39*（-11.47）0.04*（11.90）0.03*（4.12）-0.22*（-28.05）-0.16*（-9.02）ASI -0.05*（-2.45）-0.20*（-6.22）-0.68*（-38.66）-0.77*（-50.88）-0.22*（-13.41）-0.63*（-12.40）UCI -0.08*（-7.87）-0.11*（-8.79）-0.07*（-11.47）-0.09*（-21.25）-0.07*（-8.26）-0.09*（-3.

42、07）TTI -0.01（-0.98）0.02（1.56）-0.07*（-9.10）-0.05*（-7.89）-0.05*（-6.04）-0.004（-0.18）SAI -0.00*（-5.91）-0.00*（-8.63）-0.00*（-4.32）0.00*（2.60）-0.00*（-4.34）-0.00*（-3.78）CL 0.00*（8.99）0.00*（9.33）-0.00*（-55.18）-0.00*（-49.67）-0.00*（-5.12）-0.00（-0.51）ASIUCI 0.09*（3.76）0.06*（3.53）-0.02*（-2.33）0.01（1.64）0.04*（3.0

43、4）-0.07（-1.51）ASITTI -0.01（-0.73）-0.00（-0.28）0.13*（29.00）0.15*（33.15）0.06*（11.29）0.07*（6.36）ASI（-1） 0.26*（10.42）0.36*（30.19）0.60*（18.94）工具变量 （VII，-2） （VII，-2） （VII，-2） （VII，-2） （VII，-2） （VII，-2）估计方法 GMM2 GMM2 GMM2 GMM2 GMM2 GMM2Sargen 检验 33.31 28.27 31.94 30.87 33.21 32.25观测值 360 360 350 350 360 360

44、当期 2-1 前期 2-2 当期 2-3 前期 2-4 当期 2-5 前期 2-6解释变量国有企业 三资企业 大中型企业子样本回归结果表 2注 ：表中括号内为估计系数的 t 统计量 ，*、*、* 分别表示在 1、5、10水平显著 。市场交易的不断扩大基本上与纵向一体化水平负相关 ， 尤其国有企业和大中型企业在面对不断扩大的市场交易时 ，如果将这增加的市场交易内部化 ，管理成本会超过企业目前的管理边界 ，此时内部管理成本会大于企业在市场交易的成本而对企业经营带来负面影响 ， 因此在利用一项新技术和新的管理手段扩大企业的管理边界之前 ， 国有大中型企业易于利用市场配置资源满足增加的86交 易需求

45、。 与此不同的是 ，三资企业在考虑当前资产专用和前期资产专用的两个模型里 ，影响系数方向相反 ，因而表明 ，我国境内的三资企业在面临较大的市场规模时 ，仍会因为考虑前期的资产专用性投资 ，易于选择纵向一体化的制度安排 。要素比率变量正向影响国有企业的一体化水平 ，但负向影响三资企业的一体化水平 。 这表明随着单位劳动力的资本量增加 ，国有企业会更多地选择合并来弥补空闲的资本存量 ，而三资企业更多地选择纵向分离来解决企业资本存量过大的状况 。3. 上市企业样本检验结果分析下面以上市企业为例进一步从微观层面分析决定企业纵向一体化程度的关键因素 ， 表 3 报告了 20012010 期间 63 家上

46、市企业样本的回归结果 。 结果表明 ，上市企业样本的纵向一体化水平滞后一期对当期的纵向一体化水平的影响都显著为正 ，并且相关系数较大 ，这一系数方向和大小完全不同于行业面板数据的结果 ，这表明 ，资源配置效率较高的上市企业 ，正利用自身优势 ，积极并购拥有与自身生产紧密相关的中间环节的企业 ，有效扩大了企业的管理边界 。解释变量 模型 3-1 模型 3-2 模型 3-3 模型 3-4 模型 3-5VIF（-1） 0.82*（31.98）0.82*（29.78）2.59*（91.02）2.61*（69.82）2.59*（66.99）ASF -0.18*（-37.52）-0.17*（-36.11）

47、-0.16*（-14.99）-0.10*（-6.64）-0.10*（-6.14）UCF -0.22*（-31.98）-0.22*（-29.60）0.09*（7.22）0.10*（7.72）0.10*（7.24）TTF -0.25*（-50.41）-0.27*（-52.15）0.58*（17.57）0.73*（12.54）0.73*（12.27）SAF 0.00*（1.67）0.00*（1.89）0.00*（1.67）0.00*（1.62）ASFUCF -0.17*（-53.18）-0.18*（-46.69）-0.17*（-43.59）ASFTTF -0.03*（-3.76）-0.03*（-3.

48、26）ASF（-1） -0.01（-1.47）工具变量 （VIF，-2） （VIF，-2） （VIF，-2） （VIF，-2） （VIF，-2）估计方法 GMM2 GMM2 GMM2 GMM2 GMM2Sargen 检验 32.06 32.12 27.14 25.39 24.85观测值 630 630 630 630 630上市企业样本回归结果表 3注 ：表中括号内为估计系数的 t 统计量 ，*、*、* 分别表示在 1、5、10水平显著 。当期资产专用性水平负向影响企业的纵向一体化水平 ， 而前期资产专用性水平对纵向一体化水平的影响不显著 。 这说明 ，当期和前期资产专用性水平都不是促进上市企业实行纵向一体化的主要解释变量 ，相反 ，当期资产专用性水平降低了纵向一体化程度 ，这可解释为 ：如果企业内部控制造成投机取巧所增大的成本超过降低机会主义行为所节约的成本 ，那么 ，这时候资产专用性对降低生产成本的作用并不是很大 ，上市企业更愿意实行纵向分离 。交易不确定程度在前两个模型里对纵向一体化的直接影响系数为负 ， 在增加交叉项和资产专用性水平滞后一期的后三个模型里系数符号变为正 。 考虑到它和当期资产专用性水平变量的交互87项 系数不仅为负 ，而且间接影响系数较大 ，故交易不确定程度即使会直接促使企业选择纵向一体化决策来回避机会主义风险 ，但如果考虑到