权盈月 孙妍 张晓波
本期看法概览
? 凭证2023年中国企业立异创业视察数据 ，有35.2%的样本企业在视察时处于失联状态。
? 企业乐成联系率可以作为弥合企业注册数目与从事正常谋划企业数目差别的调理系数。
? 团结经济运动大数据 ，失联企业更可能从事危害社会经济的运动、更少从事正常经济运动。
? 相比于其他行业 ，在政府消耗比重较高的高手艺效劳业中企业有更高的失联概率 ，这给政府工业帮助政策的精准实验提出了更高的挑战。
一、研究配景
注册企业数目是文献中权衡地区经济活力和企业家精神的主要指标 ，但该指标的建设依赖于两个假设：首先 ，注册企业均处于谋划状态；其次 ，注册企业均从事正常的经济运动。在现实中 ，“注册”是企业成为正当市场谋划主体、从事正常经济运动的须要条件 ，而非充分条件。这意味着 ，注册企业的统计中 ，可能保存许多注册但未谋划或谋划但未从事正常经济运动（甚至可能从事危害社会秩序的运动）的企业 ，这会导致仅通过注册企业数目来权衡经济活力或企业家精神保存一定偏误。
针对这一问题 ，本研究从“失联”企业这一角度入手 ，通过详实的实地数据 ，对样本中失联企业举行识别和统计 ，并通过样本中企业的经济运动大数据 ，实验从正常经济运动和非正常经济运动（包括无现实谋划营业的空壳企业和从事破损性运动的企业）两个方面为失联企业画像。本研究旨在资助政策制订者更好地明确非正常谋划企业背后的影响因素 ，从而为制订更有用的政策提供依据 ，以更好地推动经济的稳固康健生长。
二、数据泉源
本研究的数据泉源主要为2023中国企业立异创业视察中的企业抽样视察微观数据与从果真渠道获得的企业经济运动大数据两类。
（一） 中国企业立异创业视察
中国企业立异创业视察（ESIEC）2023由北京大学企业大数据研究中心主持 ， 北京大学中国社会科学视察中心实验。该视察样本笼罩中国六省市（辽宁省、河南省、浙江省、上海市、甘肃省、广东�。┑�107个区县 ，包括新抽样本及追踪样本共计49948个。 每个样本的联系信息包括地点（注册地点、年报地点、招聘岗位事情地点）和电话（从年报或天眼查等途径获得的最多三个联系电话）两类。
实地调研中 ，访员首先需要凭证项目组提供的联系方法实验联系企业 ，乐成联系企业后再劝说企业的指定受访者（首创人或高管）接受会见。失联企业在其中的界说为：同时知足无任何准确地点、无任何准确电话、无法联系上目的受访者三个条件的样本企业。最终 ，在纳入剖析的近５万个样本中 ，有35.2％的企业处于本文界说的失联状态。
（二） 企业经济运动大数据
本研究使用多种外部数据来捕获视察样本企业在多个维度的经济运动 ，我们将这些经济运动分为三类：
第一类为危害社会经济秩序的运动 ，主要通过信用中国网站宣布的企业黑名单识别。 样本中约有0.5%的企业被纳入了该黑名单 ，其中以人民法院的失约被执行人为主。
第二类为正常经济运动 ，视察维度为职员招聘（主要通过网络招聘数据识别）、市场拓展（主要通过政府招投标数据识别）和立异运动（主要通过商标和专利申请数据举行识别）三方面。
第三类为没有现实谋划营业的“空壳”企业 ，主要通过企业挂号注册的谋划状态、注册资源、社保缴纳人数和裁判文书数据中的空壳案件数目识别。
三、失联企业的典范特征剖析
本节通过将ESIEC中失联与可联络企业的经济运动指标举行较量 ，对失联企业的特征事实举行剖析。
（一）失联企业：较大行业、省份与注册时间异质性
1. 行业异质性
从行业类型来看 ，生产性效劳业中的企业失联比例均高于均值 ，制造业和住民性效劳业中的企业失联比例低于均值（批发零售除外）。简单行业来看 ，企业失联比例最低的是卫生和社会事情行业 ，企业失联比例最高的是金融业。
2. 省份异质性
在视察笼罩的六个样本省市中 ，广东省企业失联的比例最高（42.1%） ，之后依次为辽宁�。�40.5%）、浙江�。�38.2%）、甘肃�。�33.8%）、河南�。�30.7）上海市（24.5%）。整体而言 ，各省市市场监视治理局执法力度（以新注册私营企业中市场监视治理局抽查比例作为权衡）与企业失联率保存一定负相关关系。
3. 注册时间异质性
在样本中（该样本已剔除注销和吊销的企业） ，建设年份越迟的企业 ，越有可能失联 ，该特征突出泛起在近三年建设的个体户和企业中。
（二）失联企业：更可能从事危害社会经济秩序的运动
将失联企业是否进入黑名单作为被诠释变量 ，并将差别区县、行业和企业类型（企业/个体户）间的区别纳入考量后 ，研究发明 ，失联企业相比于未失联企业有更高的概率泛起在企业黑名单中 ，即失联企业更可能从事危害社会秩序的破损性运动。
（三）失联企业：更少从事正常经济运动
使用网络招聘、政府招投标、商标申请和专利申请数据来剖析企业在用工、市场开拓和立异方面的经济运动 ，并将差别区县、行业和企业类型间的区别纳入考量 ，研究发明 ，失联企业在各个经济运动维度上被大数据捕获到的概率都更低 ，说明失联企业更少从事正常经济运动。 换言之 ，许多失联企业都不应被纳入经济活力或企业家精神的测度中。
（四）失联企业：更可能没有现实谋划营业
上一小节对失联企业加入差别类型经济运动的差别举行了剖析 ，本小节重点剖析失联企业与可联络企业在是否从事现实谋划营业上的区别。没有现实谋划营业的企业 ，可能是已经阻止谋划的企业 ，也可能是效劳于控股、避税等的企业。
思量到企业从阻止谋划至注销和吊销可能保存时滞 ，本研究获取了视察竣事半年后企业的注册状态 ，以进一步识别在视察时已或许率阻止谋划的企业。数据显示 ，此时 ，样本中5.8%的企业已完成注销和吊销。在将区县、行业和企业类型因素纳入考量后 ，研究发明 ，失联企业在半年内注销或吊销的概率比其他企业高0.6% ，总的而言此差别并不显著。
进一步地 ，本研究接纳业界反响的空壳企业特征（认缴的注册资源规模偏大但办公职员和社保缴纳人数偏少）来验证失联企业是否更可能是空壳企业。研究发明 ，失联企业的注册资源规模比其他企业高14.1% ，且披露社保缴纳人数的概率更低；在披露了社保缴纳人数的企业中 ，失联企业的社保缴纳人数统计意义上显著低于可联络企业。别的 ，研究也发明 ，当一个区县内企业失联的比例越高 ，其法院裁判文书中提及“空壳”的案件数目也越高。这说明 ，失联企业为空壳企业的可能性更大。
（五）企业乐成联系率与地区经济运动测度
本节中的失联企业特征剖析证实 ，企业被乐成联系与企业从事正常经济运动间保存高度相关性。这也验证了本研究提出的看法：失联企业从事正常经济运动的可能性更低。因此 ，在怀抱经济运动和企业家精神时 ，应关注注册企业数目与从事正常经济运动企业数目间的差别。对此 ，本研究提出 ，可以运用企业乐成联系的百分比来修正注册企业的数目 ，以更准确地测度地区经济运动和企业家精神。
四、影响因素剖析
上述讨论中发现失联企业从事正常经济运动的可能性较可联络企业更低。本节从工业政策与营商情形的视角对企业失联的缘故原由举行探讨。
（一）企业失联与行业中政府消耗比重、高手艺效劳业
为支持工业生长 ，中央和地方政府实验了诸多工业帮助政策。然而 ，由于信息差池称等问题 ，工业政策一定水平上给空壳企业、非合规企业“骗补”留下了可乘之机——例如 ，最高人民审查院在2024年3月18日的新闻宣布会上就指出涉税犯法与各地的经济生长水平和招商引资政策等有着亲近关系。因此 ，本研究推测在与政府细密相关的行业中 ，如政府消耗占较量大的行业或被国家重点支持的高手艺行业中 ，企业失联的比例会更高。
本研究通过2020年中国投入产出表中每个行业总产出中政府消耗的比重来权衡该行业对政府消耗的依赖水平 ，并将样本所在行业分为非高手艺行业、高手艺制造业和高手艺效劳业。实证剖析发明 ，注册为高手艺效劳业的企业更可能失联。同时 ，在高手艺效劳业的细分行业中 ，政府消耗比例越高 ，企业失联的比例也越高。
（二） 企业失联与区县营商情形
ESIEC 2023数据显示 ，在区县层面 ，加入政府招标的企业中 ，一经有过陪标履历的企业比例越高 ，企业对外地政府评价的得分越低。因此 ，本研究将受访企业中加入陪标企业的比例作为描绘区县层面营商情形的指标：陪标比例越高 ，营商情形越差。实证剖析得出 ，区县加入陪标的企业比例越高 ，该区县样本企业失联的概率也越高 ，即企业失联概率与企业所在区县营商情形保存负向相关关系。
五、总结
已往几十年间 ，中国经济快速生长 ，创业是经济生长的焦点动力。注册企业数目始终是该领域研究的主要指标。遗憾的是 ，并非所有注册企业都从事正常经济运动。本文通过2023年中国企业立异创业视察数据 ，发明有35.2%的样本企业处于失联状态。团结经济运动大数据 ，我们发明失联企业更可能从事危害社会经济的运动、更少从事正常经济运动——相较于能联系上的企业 ，失联企业泛起在企业黑名单上的概率更高 ，其宣布网络招聘广告、中标政府和事业单位项目、申请商标和专利的比例都更低。两类企业注销和吊销的概率没有显著区别。别的 ，失联企业更切合业界形貌的效劳于股权控制或者用来避税的空壳企业的特征——“认缴注册资源规模偏大”和“办公职员（尤其社保缴纳人数）少”。基于此 ，本研究提出 ，企业乐成联系率可以作为弥合企业注册数目与从事正常谋划企业数目差别的调理系数。最后 ，相比于其他行业 ，在政府消耗比重较高的高手艺效劳业中企业有更高的失联概率 ，这给政府工业帮助政策的精准实验提出了更高的挑战。
作者单位：权盈月 ，伟易博；
孙 妍 ，北京大学中国社会科学视察中心；
张晓波 ，伟易博
原文揭晓于《经济治理学刊》2024年第2期
简报执笔：李显荣
