城市设施 ， 公司绩效和在老挝人民民主共和国出口的可能性

No. 518 城市设施 ， 公司绩效和在老挝人民民主共和国出口的可能性 *老挝国立大学Phouphet KYOPHILAVONG Shandre Mugan THANGAVELU†Jeffrey Cheah 研究院（东南亚），Sunway大学国际贸易研究院，阿德莱德大学 Inpaeng SAYVAYA‡Champasack 大学 June 2024 Abstract:本文研究了城市配套设施对老挝人民民主共和国（老挝PDR）的企业出口概率及企业生产绩效的影响。使用了逻辑回归模型，研究发现城市配套设施对企业生产绩效有正面且统计学显著的影响。然而，研究结果并未表明城市配套设施对企业出口概率有任何影响。基于这些结果，政府和私营部门应当增加对城市配套设施的投资，以促进高效的企业运营并增强企业在全球市场的竞争力。此外，政府还应投资于人力资本和生产设施，特别是在信息技术和通信技术方面，以提高企业绩效及其出口的可能性。 JEL 分类: O12, L21, L11, D24关键词 ： 生产力、城市设施、出口 *电子邮件 ： PhoupohetKyophilavong @gmail. com†电子邮件 ： shandre. thangavelu @ adelaide. edu. au‡电子邮件 ： inpaengsayvaya @ gmail. com 1. Introduction 老挝民主共和国的经济在过去20多年里经历了快速增长。然而，近期的趋势表明存在一些关键挑战，因为国内经济对资源部门（即采矿和水电）的高度依赖可能在长期内不可持续，这可能会导致“荷兰病”现象。1或者被称为“资源诅咒”（Kyophilavong, 2016；Kyophilavong 和 Toyoda, 2012）。工业多元化程度较低，采矿和水电 sector 接收到最多的外国直接投资 (FDI)，尤其是在邻国的投资（Kyophilavong, 2009）。老挝还面临诸多挑战，包括融资渠道有限、高运营成本、高税收、基础设施薄弱以及人力资本发展不足（Kyophilavong, Vanhnalat, Phonvisay, 2017）。 Several 研究强调，拥有强大城市及郊区配套设施的城市发展能够吸引高质量的外国直接投资（FDI）和高素质工人，从而提升服务业的竞争优势（Glaeser, Kerr, Kerr, 2015）。城市经济学理论支持城市集聚对提高企业生产率的积极影响（Fujita 和 Thisse, 2002；Duranton 和 Puga, 2004）。然而，关于从生产率到集聚的逆向因果关系的实证研究非常有限（Eberts 和 McMillen, 1999；Rosenthal 和 Strange, 2004）。 改善城市基础设施因此成为老挝政府促进外国直接投资（FDI）和服务业发展的优先事项。然而，投资于城市基础设施的相对成本与效益以及其对企业和生产率的直接影响尚不明确。本研究旨在识别产业集聚，并分析城市和农村基础设施对企业和出口概率的影响，特别是在老挝的情况下。该研究考察了城市基础设施对制造业和服务业企业绩效的影响。研究考虑了国内外企业、所有权结构以及企业家的教育背景。 第 2 节讨论了研究的数据和方法。第 3 节提供了结果。第 4 节讨论了政策。 2. 方法论 研究城市便利设施的影响2关于老挝人民民主共和国公司的生产率和出口活动 ， 这项研究使用了来自经济普查(2018/2019),老挝经济普查调查 2012 / 2013(2013), and老挝经济普查调查 2018 / 2019(2019)，数据来自信息、文化和旅游部。样本企业总数为45,178家，其中微型企业41,291家，小型企业3,738家，中型企业83家，大型企业66家。 它采用总营收对劳动力的测量作为企业生产率，并使用了Andersson和Loof（2011）、Lin、Li和Yang（2011）以及Papadogonas和Voulgaris（2005）的实证模型。所使用的模型如下： (1)(2)(3)81FPLn() = +α β[]μλLn()()()Cap+ICT uAM++J iK iii∑ ∑iJ=1 K=146FPLn() = +α β[]λσLn()()()()Cap+ICT+K iii∑ ∑ ∑1HC+ϕSE u+23FPLn() = +α β[]ϕδLn()()()()Cap+SE+n i 其中:m in ii K=1 m=1 n=1ii∑ ∑ ∑5FS+πOF+up iq ii n=1 p=1 q=1Ln () 表示作为因变量的企业生产率的自然对数， 其计算方法是将收入除以工人人数 ； 𝑖𝑖𝐴𝐴𝐴𝐴𝑖𝑖𝐼𝐼𝐶𝐶𝐼𝐼𝑖𝑖𝐻𝐻𝐶𝐶𝑖𝑖𝑆𝑆𝑆𝑆𝑖𝑖𝐹𝐹𝑆𝑆𝑖𝑖u 是正态分布随机误差项 ； i回归变量的细节在表 1 中给出。Ln () 是人均资本的自然对数 ；城市设施 ；是信息和通信技术(ICT) 的载体 ；是人力资本的载体 ；是企业部门的载体 ；是公司规模的向量 ；是其他因素的向量 ；是缺点tant;αμσϕβ, ,λ, , ,δ, andπ是系数的对应向量 ；mnJKqpμ用于衡量城市便利设施对企业生产率的平均影响。J是一个矢量 一个逻辑回归模型被应用于研究城市配套设施对老挝企业出口的影响，因为该模型设计用于处理涉及二元因变量的回归分析。这一考虑非常重要，因为企业家们被询问其企业是否进行出口，当企业确实进行出口时因变量取值为1，否则取值为0；这种因变量被称为二元因变量。因此，该逻辑回归模型分析了城市配套设施出现的概率。 影响遵循 Sun 、 Yu 和 Zhang (2018) 的公司出口的概率。模型如下 ： (4)(5)[]++++==+∑∑∑===513121()()()())1(δπμαβ(6)Prob正在导出LnCapin iSEp iFSq iOFuinpq1α β[]46Prob(正在导出+= = +λ)1Ln()()()()Cap+i∑ ∑ ∑σμICTHC+SE u+iα β[]71θ()()()Prob(正在导出= = +λ)1Ln Cap+AM+ICT u+J iK ii∑ ∑iJ=1 K=1其中: αβ,θ,λ,σ,μ,πδ回归变量的详细信息见表 2 。JKmnp, andq是系数的对应向量 ；ui是正态分布的随机误差项 ； 以及K im i n iK=1 m=1 n=1Prob是概率 ；正在导出表示公司出口 ， 如果公司出口 ， 则取值 1 ， 否则取值 0 ；Ln()Capi是人均资本的对数 ；AMi是城市设施 ；ICTi是 ICT 的载体 ；HCi是人力资本的载体 ；SEi是企业部门的载体 ；FSi是公司规模的向量 ；OFi是其他因素的向量 ； 是常数 ；θJ用于衡量城市便利设施对企业生产率的平均影响。 3. 经验结果 3.1. 城市便利对企业生产率的影响 实证估计可能遇到了多重共线性、异方差性和自相关性等若干计量经济学问题，这些问题已被解决以确保结果的稳健性。 表3显示，人均资本具有预期的正系数，并且在老挝民主共和国的企业生产力中具有很强的统计显著性。这可以解释为，拥有更多资本存量的企业可以更多地投资于生产设施，尤其是新技术、创新和人力资本，以提高工人的知识水平以及进行研究与开发以提高生产力。这些结果与Fallahi、Sojoodi和Aslaninia（2010）的研究一致，该研究发现资本密集度对伊朗制造业企业的生产力有积极影响并且是统计上显著的。 研究结果还表明，大多数便利设施变量对企业的生产效率有积极影响且高度统计显著，除了安全用水。因此，便利设施对企业生产效率的提升非常重要。信息技术（ICT）也是决定企业生产效率的关键因素之一。企业的ICT适应性——如使用互联网、服务器、会计软件和电子银行业务能力——对企业的生产效率有积极且统计显著的影响。这表明，在生产或业务设施方面，尤其是关于ICT的投资可以提高企业的生产效率。确实，ICT设备通常有助于扩展商业网络并促进管理者与员工之间的信息交易，从而提高企业的生产效率。这与Fallahi、Sojoodi和Aslaninia（2010）的研究结果一致。 人力资源是促进企业生产率的重要因素。企业家的教育程度对企业的生产率具有统计学上的显著正向影响，表明受过较高教育的企业家有助于提高其企业的生产率，尤其是拥有职业学位及以上学历的企业家。教育帮助企业家提升技能以制定战略规划并寻找竞争优势。受过更好教育的创业者能够识别有利的创新，并在新工艺和新产品投资决策中减少不确定性。 此外，受教育水平更高的企业家具备更好的适应技术变革的能力，这导致其企业的生产效率更高。这一结果是 一致于Susilo（2013）和Black及Lynch（1996）的研究，发现教育水平对劳动生产率有正面且显著的影响。因此，结果支持人类资本对企业生产率有所贡献这一发现；这与Marimuthu、Arokiasamy和Ismail（2009）以及Seleim、Ashour和Bontis（2007）的研究结论一致，他们发现人类资本能够提高企业生产率。 这项研究还表明，外国合作伙伴关系或公司所有权对公司生产率有正面且统计上显著的影响，拥有外国合作伙伴关系或所有权的公司更具生产性。这一结果与Zemplinerová和Hromádková（2012）以及Ehrlich等人（1994）的研究一致。 它发现，贸易和服务、农业部门的企业在生产率方面高于制造业和其他行业的企业。这些结果与Zemplinerová和Hromádková（2012）的研究一致，后者发现捷克共和国的制造业企业相较于从事贸易和其他行业的企业具有较低的生产率。该研究还发现，企业规模对企业生产率有统计学意义上的显著正向影响，包括中型企业和大型企业的系数。基于该研究的结果，企业规模是影响企业生产率的重要因素，这与Biggs和Shah（2006）、Watson（2007）和Kyophilavong（2008）的研究发现相似。 由于所有变量对公司的生产率都有显著的正影响，这表明拥有女性股东的公司具有更高的生产率。公司年龄——以运营开始年数衡量——也强烈且正面地影响着公司的生产率，并且在统计上是显著的。经营年限也强烈且正面地影响着公司的生产率；其在99%的置信水平下是显著的。 融资对于促进企业作为经济增长引擎的作用非常重要。目前，政府与各类非政府组织合作，通过提供低利率和长期信贷来创造条件，帮助企业获得融资。本研究发现，这样的融资访问对企业生产率产生了积极且统计上显著的影响；这表明，那些用于扩大或运营企业而获得贷款的企业最终实现了更高的生产率。 国际企业也是决定企业生产率的重要因素。这一因素与企业生产率具有预期为正的系数，并且在统计上是显著的。出口产品到国际市场的企业必须因运输成本、营销和分销而提高生产效率。换句话说，出口市场上的额外销售成本作为一种障碍，阻止了不高效企业的进入。 此外，试图出口并在其他国家竞争的企业可以通过“通过出口学习”的过程获得更高的生产知识水平，改进其生产技术，并提高生产力，这比仅在国内市场销售产品的公司更能提升其生产力。类似的发现也由Papadogonas和Voulgaris（2005）在希腊的研究以及Fallahi、Sojoodi和Aslaninia（2010）在伊朗的研究中得出；他们的结果表明，出口企业的生产效率优于非出口企业。 在一个城市地点，对企业生产力在老挝产生了积极的影响，并且这一影响在统计上是显著的。这意味着位于城市区域的企业具有更高的生产力，这与Nakamura（1985）的研究结果一致，该研究发现日本的轻工业从城市化经济中获得了比从局部经济中更多的生产优势。 3.2. 城市便利对贸易和服务、制造业和农业部门企业生产率的影响 因此，在贸易和服务、制造业和农业这三个行业中，城市配套设施对