【人物名片】
苏应俊，现任暨南大学经济与社会研究院助理教授，于2017年获得匹兹堡大学经济学博士学位。研究领域为产业组织和应用计量经济学，研究成果发表于Review of Economics and Statistics、Journal of Applied Econometrics 等国际权威经济学期刊。
近日，我院助理教授苏应俊的合作论文“Ownership and Productivity in Vertically-Integrated Firms: Evidence from the Chinese Steel Industry”（合作者：Loren Brandt, Feitao Jiang, Yao Luo）被国际权威经济学期刊Review of Economics and Statistics接受发表。
打开企业内部生产过程的黑匣子
在这篇论文里，苏应俊通过比较不同所有制结构的纵向一体化钢铁企业内部多个生产环节的生产效率差异，探讨了企业所有制与企业生产率之间的关系。与以往学者的研究不同，苏应俊形容她的研究“打开了企业内部生产过程的黑匣子”。
在传统的经济学生产函数模型中，生产函数的一端是企业的投入，包括劳动、土地、资本等，生产函数的另一端是企业的产出，即产品的产量或产值，而企业内部的生产过程则被视为“黑匣子”。
已有的学术文献对企业生产率的分析通常也是从总体上考察企业的投入产出比。然而，企业的生产活动往往涉及多个环节的纵向整合。以钢铁企业为例，钢铁的生产过程主要包括铁矿石烧结、生铁制造和炼钢等主要环节。上游环节的产出品作为下游环节的主要投入品，环环相扣，联成生产价值链。在不同的生产环节，不同类型的企业技术和生产力均有所差异。仅从企业总体层面对生产率进行估计可能掩盖了企业内部生产层面的重要差异，导致估计偏差。
苏应俊的研究则同时考察了不同所有制结构的钢铁企业在总体层面和生产过程中不同阶段的生产率差异。她利用详细到钢铁企业生产的设备级数据，透视企业内部生产过程的“黑匣子”，剖析了纵向一体化的钢铁企业生产价值链中每个主要阶段的投入和产出情况，估计出每个生产阶段的生产率，并将此整合到企业层面，得到企业总体的生产率。
研究发现，在总体上按所有制结构划分的钢铁企业生产率没有显著的统计学差异。但在价值链内部，私营企业在价值链下游的生铁制造和炼钢两个环节的表现均优于国有企业，但在价值链上游的烧结环节却表现滞后。
“在烧结环节，民营企业的劳动生产率差不多只有国有企业的一半。“苏应俊解释：“造成烧结环节生产率差异的原因可能有两方面。第一，私营企业在获取较高质量的原材料上处于劣势。由于原材料进口配给更偏向国有企业，私营企业所用的铁矿石中国产铁矿石比例较国有企业更高。一般来说国产铁矿石的品味、质量都比进口铁矿石低。低质量铁矿石会对生产过程造成负面影响，需要额外的加工过程才能生产达到标准的烧结矿。第二，私营企业在烧结环节会使用更多的人工，自动化水平相对国企更低，相应地单位劳动生产率也会更低。”
虽然在烧结环节私营企业由于原材料和设备自动化的劣势导致生产效率落后于国有企业，但到了制造生铁和炼钢的下游环节，由于铁矿石已经经过了加工，这一生产阶段投入的原材料在质量上的差异不大。所以这时候，私营企业组织生产的能力就凸显出来了。
苏应俊近日于广州
深入研究不同企业组织生产的行为特点
“我们这个数据比较有意思的地方是可以看到企业在每个生产环节上组织生产的方式。比如，当企业准备构建100万吨钢铁产能时，私营企业和国有企业相比，在每个生产环节都倾向于使用更小型的设备。同样的100万顿钢铁产能，私营企业使用数量更多的小炉子，而国有企业使用数量较少的大炉子。” 苏应俊继续介绍道。
钢铁生产具有规模效应，从长期来看，使用大型设备在节省成本上更有优势。在论文模型的估计中，生产函数的识别也验证了钢铁生产的每个环节存在规模效应。但是为什么在组织生产的时候，私营企业会选择更小型的设备呢？苏应俊认为这是一个有趣的现象，她从供给侧和需求侧思考了可能的原因。
从供给侧来看，私营企业使用小型设备与私营企业的整体实力相匹配。虽然在技术层面使用大型设备具有规模效应，但使用大型设备需要企业一系列资源的配套支持。如果建造高自动化的大设备，相应地建造周期更长，在建造过程中需要充足的资金，同时也需要经验丰富、高技能的优秀工程师来操作这些大型设备。私营企业与国有企业相比，面临着获取高质量的原材料、吸引高技术水平的劳动力和融资等方面的劣势。在这些外在经营条件的限制下，使用小型设备是私营企业的更优决策。
从需求侧来看，私营企业使用小设备更有灵活性，有利于抵抗需求波动的冲击。当钢铁市场不稳定时，比如遇到2008年金融危机造成的需求冲击时，钢铁价格下跌，因此企业可能需要在短期内关停一些设备降低产能。大型设备停产的成本较高，关停大型设备后，再次重启时，至少要经过两周甚至更长时间的检修。而小型设备在这方面，就灵活多了，可以根据市场需求随时关停重启以调整企业产能。
“这是一个值得关注的问题，从这里我们能看到企业的一些取舍。但以上分析目前还仅仅是我的假设。我们现有数据只有3年，看不到企业的长期决策行为。后续我们将用更长期的数据、更详尽的动态产业结构模型，进一步深入研究企业组织生产的内在机制和行为特点，并把研究结论与国家政策方面的一些实际问题联系起来。”苏应俊说：“我国钢铁行业是一个典型的产能过剩行业。为了解决这个问题，国家的政策大方向是整合产业，进行更多的兼并重组，扩大企业规模，鼓励使用大型设备，提高规模效应。而我们的研究，则看到了小企业、小型设备的优势，这可能提供一个优化钢铁行业资源配置的新思路。”
在数据和理论之间搭建一座桥梁
一直以来，有关产业组织、企业所有制、企业行为等方面的思考就像碎片一样盘桓在苏应俊的脑中。“父母在国企工作，经常带着我一起上班，我童年的很大一部分都是在国企的大院里度过的。”从“大锅饭”的规律生活，到竞争上岗，再到竞标等现代市场企业元素的出现，国企改革的步伐潜移默化地影响了苏应俊，激起了她研究和思考产业组织和企业行为的兴趣。
在匹兹堡大学攻读博士期间，该校并没有产业组织相关的课程。一个偶然的机会，多伦多大学的Loren Brandt 教授接触到了苏应俊和她的课题，并邀请她到多伦多大学做交换，学习IO（产业组织）相关的课程。冰天雪地里的六个小时的车程，从匹兹堡到多伦多，苏应俊说自己这个阶段的学习就好像“打游戏时买装备”。
有了关于产业经济学研究的系统方法，她脑中的思考碎片越来越多，也越来越具体。也正是这个时候，她遇到并结识了另两位合作者，多伦多大学的罗耀教授和中国社会科学院工业经济所的江飞涛博士，三个人几乎一拍即合，苏应俊抓住了这个契机，终于把自己的思考碎片穿成了连续的线索。
随着研究的展开，苏应俊遇到了最大的挑战。她所使用的钢铁企业数据最初始的数据非常混乱，同时也涉及到很多钢铁制造工业方面的术语。刚接触这个数据时，对如何处理它，苏应俊几乎一头雾水。于是她做了一个详尽的变量目录，细致地学习这个数据每个变量的内涵。“从2015年5月一直到秋季，大概四五个月的时间我都泡在多伦多大学的试验室里整理数据。所以我们的研究前期准备时间特别漫长，这个过程真的挺痛苦的。”
苏应俊认为结合数据的特点和自己的研究兴趣就好像在数据和理论之间搭建一座桥梁。随着对数据了解的深入和对研究问题的不断反刍、交流，苏应俊看到自己研究的内容越来越具体，最初的碎片思考逐渐变成清晰的图景。
苏应俊说：“其实现在的经济学学术研究，不存在缺乏数据的问题，问题是你如何使用数据，你能想到什么样的研究问题以及这个问题是不是重要的问题。”对问题的长期思考和关注才是学术研究隐藏在冰山一角之下的积累和训练过程。
苏应俊毕业旅行时于美国黄石公园
产业经济学模型应当符合现实经济规律
产业组织方向是一个非常广泛的研究领域。“可能产业经济学的中文名限制了人们对它的想象力，以为它的研究对象就是有个实际工厂的传统制造业企业。”苏应俊解释说：“但几乎所有涉及到厂商竞争、博弈、拍卖等行为的话题都是产业经济学研究的范畴，不仅包括制造业、餐饮、医疗、教育、房地产等传统行业，还包括游戏业、电影业，线上的电商平台，如美团、淘宝等新兴服务业。”
当前产业组织领域最主要的研究问题之一是企业与产业动态问题，这一问题的研究方法是由Richard Ericson和 Ariel Pakes在1995年提出的企业动态结构模型研究框架。这一技术框架的建立和后续发展，促进了产业经济学领域产业动态实证研究的兴起，推动了学者们对各类产业组织的深入研究。
“我认为产业经济学的研究门槛比较高。研究者不仅要掌握结构模型方法，还要深耕自己所研究的行业，积累扎实的行业背景知识，比如该行业厂商的技术特征、竞争优势等，以这个行业的特征为根基科学地建立结构模型、估计模型参数。”苏应俊强调道，“模型不是随便建立的，也不是一个模型就能解决所有行业的问题，模型应当符合现实经济运作规律。”
为了使自己构建的结构模型贴近钢铁企业真实运作的情况，苏应俊自学了冶金相关的知识。在没有条件进入钢铁工厂内部生产车间考察时，苏应俊参观了匹兹堡市一个由废弃的钢厂改建的钢铁博物馆，将炼钢流程熟记于心。
在写作论文和构建模型时，她也始终保持着与钢铁企业技术人员、工程师的密切联系。“我论文中的模型估计有一个重要假设是价值链上游的产成品，作为价值链下游的投入原材料。但我当时有一个疑问，价值链上游炼出来的产品，有没有可能不会被全部投入到下游生产，而是部分被当作原材料库存起来？”为了弄清楚这个问题，苏应俊请教了武钢设计院的工程师。原来苏应俊考虑到的上游产成品被当成库存的情况是存在的，但是非常少见，原因是铁炼出来之后是熔融状态的液体，如果要储存，首先要把它冷却成固体状态，下一次用的时候再把它融了，这来来回回的成本太高。所以一般直接把上一环节的产出的一炉铁水，投入到下一环节炼钢的炉子里，这保证钢铁生产技术上的连续性。
IESR的学术氛围让我充满着做研究的动力
从2015年开始准备写作，到2020年被接受发表，五年的锤炼终于有了回报。在这五年里，苏应俊也经历了个人身份的转变，2017年博士毕业后，她入职了IESR，成为一名青年教师。入职IESR后，在每年春季学期没有授课任务时，仍要回多伦多大学和合作者继续推进这篇研究。她说她特别感谢IESR在这方面的支持，不仅提供出国申请程序等方面的便利，而且慷慨地给予资金支持。
“IESR良好的学术氛围让我充满着做研究的动力。”苏应俊笑着说：“这里有很多优秀的同事，让我时刻面临着同侪压力，同时我也能很方便地和他们探讨问题。这里高频次地举办高质量的学术会议，除了会议时的思想碰撞外，也能给青年学者提供一些宝贵的机会。比如在2019年6月份的计量经济学协会中国年会上，我有幸遇到了产业经济学领域殿堂级人物Ariel Pakes教授，他很感兴趣我的研究，并邀请我去哈佛大学交流。我原来打算今年春季学期去哈佛交流的，没想到被疫情打乱了计划。”
受疫情影响，苏应俊仍在居家办公。目前她的研究内容主要集中于两条线，一条线是和合作者继续推进对钢铁企业组织行为的研究，另一条线是写作一篇关于生产函数模型识别计量方法方面的论文。
苏应俊与Ariel Pakes教授
