DynEmp:关于年轻公司在创造就业、增长和创新方面作用的新的跨国证据

早在危机爆发前，许多经合组织经济体就面临着生产率增长缓慢的问题。在危机的余波中，创造就业机会也停滞不前，并已成为一个重要的政策问题。业务动态是创造性破坏过程的核心。现有证据表明，即使考虑到部门组成的差异，各国企业的活力也存在显著的异质性。这提高了政策制定者对理解框架条件在这一领域的作用的兴趣。在这方面，最引人注目的、公认的经验事实之一是，年轻企业在创造就业机会方面发挥着核心作用，巴特尔斯曼(Bartelsman)就以美国为例说明了这一点et al。(2009)和Haltiwangeret al。(2013)，加尼代表印度et al。(2011)。然而，我们也知道，年轻公司对当地收入冲击的反应要强烈得多(见阿德利诺在美国的证据)et al。2014)。

经合组织的新工作(Criscuoloet al。2014年)建立并分析了一个新的数据库，该数据库利用来自国家商业登记册的协调微观聚合企业级信息，提供了关于不同年龄和规模的企业对创造就业机会的贡献的新的跨国证据。DynEmp数据库包含了18个国家和过去十年中不同类型公司的总创造就业机会和总破坏就业机会的信息，这些公司根据规模、年龄和行业维度进行分类。分析证实，在本世纪头十年的大部分时间里，所有18个国家中，年轻公司(5岁或更年轻)是创造就业的主要来源(图1)。这在很大程度上是由新初创企业的进入以及存活下来的年轻公司的更高增长率所推动的。

新的DynEmp数据集还强调，大衰退对年轻公司的打击比老公司更大，影响了他们的就业创造和就业破坏率，其中初创公司招聘人数的下降解释了大部分观察到的年轻公司就业创造的下降。然而，在危机期间，初创企业和年轻企业对净就业增长的贡献仍然为正，这证实了它们在整个商业周期中创造就业的重要性——而大多数就业损失来自于老企业的收缩(再次参见图1)。所有这些发现都得到了计量经济学分析的证实，控制了行业和国家年的假数据。

图1．在整个经济周期中，年轻企业都是净就业创造者——按企业年龄划分，对净就业创造总量的贡献

来源:Criscuolo, Gal, and Menon(2014)。
笔记:所有可用国家的平均值。贡献是按该集团创造的净就业机会除以总平均就业人数计算的。2001年至2011年，比利时、芬兰、匈牙利、荷兰、英国和美国均为上述国家;2001-2010年:奥地利、巴西、西班牙、意大利、卢森堡、挪威和瑞典;2001-09年度日本和新西兰;2001- 2007年法国;2006-2011年是葡萄牙。涵盖的行业包括:制造业、建筑业和非金融商业服务业。由于方法上的差异，数字可能与正式公布的国家统计数字有所偏差。对于日本，数据处于编制水平; for other countries at the firm level.

虽然这一发现在一定程度上反映了老企业在经济中所占的比重更大，因此并不令人意外，但重要的是要注意到，老企业对总就业破坏的贡献明显大于它们在总就业中的份额。事实上，无论规模大小，年轻企业对总就业创造的贡献都远远高于其就业份额(图2)。尽管各国在确切的进入定义上存在一些跨国差异，尽管进行了广泛的协调努力，但年轻公司对创造就业的不成比例的贡献出现在所有考虑的经济体和年份，在制造业和服务业都是如此。

图2．年轻公司在创造就业机会方面的贡献不成比例——根据公司年龄和规模的不同，就业、创造就业机会和就业机会的减少

来源:Criscuolo, Gal, and Menon(2014)。
注:该图报告了在所有可用年份和国家中，在报告的年龄群体中，公司对总就业、总就业创造和就业破坏的平均贡献。加拿大的数据仅指有机就业变化，并抽象于并购活动。参见图1的注释。

这些发现强调了考虑公司年龄维度的重要性。例如，关于资源错配的经济文献表明，小企业的大量就业份额，往往比大企业的生产率低，可能反映了经济中资源的低效配置(例如，Restuccia和Rogerson 2013, Hsieh和Klenow 2009, Bartelsmanet al。2013)。然而，这些研究大多忽略了不同规模公司之间年龄结构的系统性跨国差异。如图3所示，不同经济体小企业的年龄分布差异很大。

一个运转良好的经济需要不断地重新配置资源

年轻公司对总就业创造的不成比例的贡献必须与年轻公司典型的“上升或退出”动态结合起来考虑，即在职年轻公司的高平均入职后增长率与该年龄段公司的低存活率共存(见Haltiwanger)et al。2013年来自美国的证据，以及Anyadike-Daneset al。2013年，来自六个欧洲国家的证据)。这些动态的差异可能反映了年轻公司愿意尝试和能够裁员的程度。这些指标在不同国家、不同部门和不同时间会有很大差异，这取决于企业活动的性质、需求和商业环境的不确定性，以及政策框架的特征，如监管壁垒、就业保护和破产立法。

图3．小企业的年龄构成-平均时间，低于50名员工的公司

来源:Criscuolo, Gal, and Menon(2014)。
注:该图显示了在可用年份中，每个经济体中不同年龄群体的企业在微型和小型企业总数(员工人数低于50人)中的平均份额。参见图2的注释。

该项目通过对初创企业和老企业平均规模差异的快照，为不同国家的年轻企业对增长的潜在贡献提供了间接证据。如图4所示，初创企业在进入时的规模存在差异，但并不显著，但考虑到较老的企业，就会出现更大的差异——平均而言，法国一家老制造企业的规模是美国同类企业的一半。

这表明，在一些国家，进入门槛较低;因此，初创企业可以以更小的规模起步，这就为实验留下了更多的空间。这反过来又有助于释放成功企业的增长潜力，在一定程度上解释了成熟企业规模的差异。它还表明，在一些国家，增长障碍可能在阻碍年轻公司的增长潜力方面发挥重要作用。

实验所扮演的主要角色也反映在图5中，报告了在三年内增长超过10名员工的微型(少于10名员工)初创企业的份额，以及它们所贡献的净就业创造的份额。尽管很少有微创业公司(约2%至9%)的员工人数超过10人，但所有微创业公司对净创造就业的贡献从21%(日本)到50%(瑞典)不等。

图4．不同行业、不同国家的初创企业和老公司的平均规模

来源:Criscuolo, Gal, and Menon(2014)。
注:该图报告了初创公司的平均规模(从0到2年)和成立超过10年的公司，作为可用年份的平均值。参见图2的注释。

图5．增长型初创企业——2001-2010年，占所有初创企业的百分比和对初创企业净就业变动的贡献

来源:OECD DynEmp数据库。
注:成长型初创公司是指在0到2岁时员工少于10人，但在3年的时间里员工增长超过10人的公司。参见图2的注释。

然而，在所有国家，初创企业的比例在危机前已经稳步下降，大衰退对初创企业的比例产生了额外的负面影响。这些结果与最近来自美国的证据一致，这些证据发现，在过去30年里，美国的商业活力显著下降，其原因仍不确定(德克尔)et al。2013, Hathaway and Litan 2014)。

图6．初创企业比例下降——所有企业中初创企业的比例

来源:Criscuolo, Gal, and Menon(2014)。
注:该图报告了各个国家的创业率(定义为创业公司在所有公司中的比例)，在指定的三年期间平均计算。初创公司是指那些成立0 - 2年的公司。参见图2的注释。

公共政策发挥着至关重要的作用

在资源流向最具生产性用途的程度上，存在着重大的跨国差异。例如，经合组织最近的一项研究(Andrewset al。2014)使用公司层面的数据发现，在专利公司吸引实施新想法和将其商业化所需的互补有形资源的程度上，各国存在显著的异质性。如图7所示，在美国，资本流向专利公司的规模估计是法国和德国的两倍多，是意大利的四倍。

分析还表明，公共政策可以对资源配置效率产生重要影响。运转良好的产品、劳动力和资本市场，以及不会过度惩罚失败的高效司法体系和破产法，可以提高创新活动的回报。年轻的公司更有可能尝试颠覆性技术，并依赖外部融资来实现自己的想法并将其商业化，它们可能会从劳动力市场改革以及更发达的信贷、种子和早期融资市场的改革中获益更多。

图7．资源是否流向专利公司?与专利存量变化10%相关的资本存量变化，选定经合组织国家(2003-2010年)

来源:安德鲁斯，克里斯库洛，和梅农(2014)。
注:黑点表示在公司资本存量水平上对专利存量的面板固定效应回归的特定国家点估计值，而灰色带表示90%置信区间。

这些发现与经合组织关于政策和制度在跨部门和11个经合组织经济体的企业级增长分布不同点上的异质影响的分析是一致的(Bravo-Bioscaet al。2013)。结果证实，一些政策不成比例地影响特定的企业群体——例如高增长、稳定或萎缩的企业——与经济中更停滞或更活跃的就业增长分布有关。

特别是，在高度依赖外部融资的行业中，金融机构越发达，增长分布越宽或越平，而严格的就业保护立法则导致企业增长分布不那么动态(即更窄)。破产制度的严密性也会影响增长分布的形态，尽管其结果反映了债权人保险和更严格的信贷条件之间的权衡。最后，在研发密集型行业，更慷慨的研发财政激励与更窄的增长分布相关，收缩企业显著减少，企业更稳定，而分布顶部的企业增长相对较低。研究结果还表明，研发财政激励可能会产生意想不到的后果:保护现有企业，减缓资源向更具创新性的新进入者的重新配置。

作者注:这篇文章不应被报道为代表经合组织或其成员国的官方观点。本文所表达的观点和论点仅代表作者个人观点。

脚注

1.本文描述的证据基于“OECD DynEmp”第一轮正在进行的数据收集项目，该项目依赖于经合组织和非经合组织经济体的研究人员和专家网络的积极合作。看到的:http://www.oecd.org/sti/dynemp.htm．

2.这与Lee和Mukoyama(2008)报告的证据一致，他们研究了衰退的“清洗”效应。利用美国制造业的数据，两位作者发现，繁荣时期的进入率高于萧条时期，而退出率在整个周期内保持稳定。然而，在经济衰退期间进入的工厂规模更大，产量更高。

参考文献

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