成長(zhǎng)型公司是“曇花一現(xiàn)”嗎？來自瑞典的案例分析

1、成長(zhǎng)型公司是“曇花一現(xiàn)”嗎？來自瑞典的案例分析Sven-Olov Daunfeldt Daniel Halvarsson取自：2014年7月17日，在線發(fā)布于2014年8月10日，施普林格科學(xué)和紐約商業(yè)媒體。摘要：目前，大多數(shù)公司都處在停止發(fā)展時(shí)期，而一小部分的高成長(zhǎng)型公司似乎創(chuàng)造了最多的新就業(yè)機(jī)會(huì)。因此，這些公司吸引了很多政策制定者的注意力。問題是：高增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)是否會(huì)持續(xù)？我們使用瑞典公司級(jí)數(shù)據(jù)的問題進(jìn)行研究。發(fā)現(xiàn)1997至2008年間，高成長(zhǎng)型公司過去3年的增長(zhǎng)率有所下降，而且他們重復(fù)高速增長(zhǎng)率的可能性很低。因此，這些基本上是一個(gè)“曇花一現(xiàn)”的樣子，決策者值得懷疑是否可以通過瞄準(zhǔn)這些目標(biāo)來改

2、善經(jīng)濟(jì)成果。關(guān)鍵詞：Gazelles，高增長(zhǎng)型公司，持續(xù)增長(zhǎng)，自相關(guān)，躍遷幾率。引言：實(shí)證研究（樺木和梅多夫1994；布魯¨derl和preisendo¨RFER 2000；Davidsson和Henrekson2002；Delmar等。2003；Littunen和tohmo 2003；halabisky等人。2006；ACS和繆勒2008；ACS2011）表明大多數(shù)新工作源于較少數(shù)量的高成長(zhǎng)型公司（HGF）。Coadet al. (2014) 提出證據(jù)證明HGFs（高成長(zhǎng)型公司）為那些年輕人、移民者和長(zhǎng)期失業(yè)的群體提供了就業(yè)機(jī)會(huì)，那些有高失業(yè)率和身體問題的人也進(jìn)入了勞動(dòng)力

3、市場(chǎng)。因此高成長(zhǎng)型公司可能對(duì)于政策來說非常重要，并由此吸引了近幾年越來越多的政策制定者的關(guān)注度。例如，2020年歐洲的戰(zhàn)略，明確提出了以扶持高增長(zhǎng)型中小企業(yè)作為政治目標(biāo)(歐洲委員會(huì)2010;Ho¨lzl 2014)。所以我們開始研究這些公司的特點(diǎn)是什么？（Lopez Garcia和蓬特2012；塞加拉和特魯埃爾2014）它是否在37不同國(guó)家有所不同？（19972000；霍夫曼和榮格2006；布拉沃比奧斯卡2010）。本文研究的目標(biāo)就是1999年至2008年瑞典高成長(zhǎng)型公司的持續(xù)性。我們特別對(duì)瑞典的高成長(zhǎng)型公司是否是持續(xù)性的趨勢(shì)感興趣，即在一個(gè)周期內(nèi)公司的高增長(zhǎng)率也較高下一個(gè)時(shí)期又有可

4、能表現(xiàn)得更好嗎？這個(gè)問題很重要，因?yàn)樯L(zhǎng)因子通常是靜態(tài)分析。政策啟示如果企業(yè)成長(zhǎng)是這樣隨機(jī)的話，這些研究就沒有什么意義了，即在一個(gè)周期內(nèi)公司的高增長(zhǎng)率也較高，下一個(gè)時(shí)期卻并不高。在一個(gè)特定的時(shí)間點(diǎn)研究HGFs的意義取決于是否高增長(zhǎng)率會(huì)持續(xù)。早期的關(guān)于持續(xù)性的文獻(xiàn)表明，持續(xù)性和公司的增長(zhǎng)具有正相關(guān)（ijiri和西蒙1967；Singh和惠廷頓1975），彭羅斯（1959）認(rèn)為成功的創(chuàng)業(yè)企業(yè)可以進(jìn)一步積累資源，從而加強(qiáng)他們的市場(chǎng)地位。他和塞奇（2003b）最近開發(fā)了一個(gè)模型，一個(gè)企業(yè)能夠捕捉將取決于機(jī)會(huì)的數(shù)量，公司已陷入過去的機(jī)會(huì)。積極成長(zhǎng)的自相關(guān)可以通過自我強(qiáng)化或陽性反饋過程質(zhì)量的解釋（anto

5、nelli1997）。Bottazzi和塞奇（2003b）提到的規(guī)模經(jīng)濟(jì)、范圍經(jīng)濟(jì)、網(wǎng)絡(luò)外部性和知識(shí)積累的可能解釋為什么公司的增長(zhǎng)率可能會(huì)隨著時(shí)間的增加而增加。然而，最近的研究結(jié)果更加模棱兩可。有些人發(fā)現(xiàn)，企業(yè)成長(zhǎng)的特點(diǎn)是正相關(guān)率（唐恩和休斯1994），而另一些則發(fā)現(xiàn)相反（哥達(dá)德等人）。b）。但是有一個(gè)問題，就是，這些研究主要集中在平均水平的企業(yè)，通常只經(jīng)歷了邊際增長(zhǎng)或根本沒有增長(zhǎng)（Bottazzi et al. 2011)?？频拢?007），Coad和何¨LZL（2009），和capassoet鋁。（2009）采用分位數(shù)回歸分析了企業(yè)規(guī)模和企業(yè)成長(zhǎng)是否影響持久性。他們發(fā)現(xiàn)，在小規(guī)模

6、快速增長(zhǎng)的公司的年度增長(zhǎng)中存在負(fù)相關(guān)，使得持續(xù)增長(zhǎng)的可能性不大。較大的公司，另一方面，表現(xiàn)出積極的自相關(guān)或無。然而，利用轉(zhuǎn)移概率矩陣，卡帕索等人。（2009）發(fā)現(xiàn)一些微型公司事實(shí)上并沒有執(zhí)行多次，盡管微型公司位呈負(fù)自相關(guān)。在這些研究中，快速增長(zhǎng)的公司被定義為最快的10%家。因此，這些研究并沒有真正解決高增長(zhǎng)型公司持續(xù)增長(zhǎng)的原因，因?yàn)?0%個(gè)增長(zhǎng)最快的公司往往有緩慢增長(zhǎng)的公司（bjuggren等人。2013）。何¨LZL（2014）是唯一的研究（據(jù)我們所知），明確了增長(zhǎng)的持久使用37 37 Eurostat OECD的定義，發(fā)現(xiàn)HGFs沒有持續(xù)增長(zhǎng)。在歐洲經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織的定義，一個(gè)

7、公司的定義是HGF如果在第一年至少有十名員工，年就業(yè)增長(zhǎng)率超過20%的3年期間（Eurostat OECD 2007）。然而，這一定義排除了幾乎所有的公司和大量的就業(yè)機(jī)會(huì)。例如，它排除了對(duì)所有幸存的公司和在瑞典的新工作在40% 95% 20052008（daunfeldt等人。2013）。此外，何¨LZL（2014）分析了就業(yè)增長(zhǎng)，由于數(shù)據(jù)的可獲得性，因此不能對(duì)是否增長(zhǎng)的持久的程度依賴于生長(zhǎng)指標(biāo)的選擇控制。我們通過雇員人數(shù)和總銷售額作為增長(zhǎng)指標(biāo)來考慮企業(yè)增長(zhǎng)，得到其是一個(gè)多層面的結(jié)構(gòu)（Delmar et al。2003）.HGFs也被定義為在3年期間增長(zhǎng)最快的企業(yè)10和1 研究結(jié)果是

8、否對(duì)所選擇的截止水平敏感，利用Li等人開發(fā)的分位數(shù)自相關(guān)模型研究了整個(gè)增長(zhǎng)率分布的增長(zhǎng)自相關(guān)性。（2012年）。 我們的研究結(jié)果表明，快速增長(zhǎng)的企業(yè)可能在下一個(gè)時(shí)期表現(xiàn)出下滑的增長(zhǎng)，而不考慮增長(zhǎng)指標(biāo)或增長(zhǎng)率水平的選擇。 高增長(zhǎng)企業(yè)重復(fù)高增長(zhǎng)的可能性低至0.01，這與任何企業(yè)一開始就包含在這個(gè)增長(zhǎng)類別中的概率相同。HGFs不能夠持續(xù)下去的一個(gè)可能的解釋是，他們?cè)谖磥淼娜曛袝和＃缓罄^續(xù)增長(zhǎng)。 這將與彭羅斯（Penrose，1959）的結(jié)果相一致，他認(rèn)為由于調(diào)整成本的原因，可能會(huì)出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的倒退。 同時(shí)，我們也調(diào)查了HGF增長(zhǎng)率的下降是暫時(shí)的，但沒有發(fā)現(xiàn)這種跡象。 因此，我們的研究結(jié)果證實(shí)了

9、Ho¨lzl（2014）發(fā)現(xiàn)HGF本質(zhì)上是“曇花一現(xiàn)”，并且質(zhì)疑政策制定者是否可以通過針對(duì)高增長(zhǎng)的公司制定成功的經(jīng)濟(jì)政策。下一部分回顧了早期關(guān)于公司成長(zhǎng)持續(xù)性的文獻(xiàn)， 3.介紹了數(shù)據(jù)和描述性統(tǒng)計(jì)。 研究期間（1999 - 2008年）的公司動(dòng)態(tài)，重點(diǎn)關(guān)注一個(gè)時(shí)期某個(gè)特定成長(zhǎng)類別的公司是否保持相同或在未來期間是否改變成另一個(gè)成長(zhǎng)類別。 4.In Sect 5，我們用來分析增長(zhǎng)自相關(guān)的模型進(jìn)行了討論，而我們的經(jīng)驗(yàn)戰(zhàn)略在第二節(jié)中進(jìn)行了介紹。 6.我們的結(jié)果在Sect。 7.while Sect。 8.總結(jié)并得出結(jié)論。2. 關(guān)于公司持續(xù)增長(zhǎng)的文獻(xiàn)長(zhǎng)期以來，關(guān)于過去增長(zhǎng)是否會(huì)影響當(dāng)前增長(zhǎng)的問題

10、一直存在爭(zhēng)議。 Penrose（1959）已經(jīng)指出，過去的增長(zhǎng)可能會(huì)影響當(dāng)前的增長(zhǎng)，因?yàn)樗鼊?chuàng)造了一個(gè)公司可以用于未來增長(zhǎng)的資源。 Bottazzi和Secchi（2003b）最近開發(fā)了一個(gè)模型，企業(yè)能夠捕捉到的機(jī)會(huì)取決于企業(yè)過去抓住的機(jī)會(huì)數(shù)量。 他們提到規(guī)模經(jīng)濟(jì)，范圍經(jīng)濟(jì)，網(wǎng)絡(luò)外部性和知識(shí)積累，這些都可能解釋為什么企業(yè)的增長(zhǎng)可能會(huì)持續(xù)下去。 Delmar和Wiklund（2008）也強(qiáng)調(diào)，過去的增長(zhǎng)往往會(huì)增加增長(zhǎng)的雄心。 積極的企業(yè)增長(zhǎng)自相關(guān)因此可以通過自我強(qiáng)化或“積極的反饋”過程來解釋（Antonelli 1997）。然而，當(dāng)新資源轉(zhuǎn)化為能夠產(chǎn)生未來增長(zhǎng)的生產(chǎn)力機(jī)會(huì)集時(shí)，調(diào)整成本往往會(huì)出現(xiàn)（

11、Penrose1959; Lockett等，2011）。 這得到了Garnsey（2006）和Garnsey和Heffernan等人的支持。（2005）的研究表明，高增長(zhǎng)率往往伴隨著挫折和停滯.BakerandCullen（1993）也強(qiáng)調(diào)，過去的增長(zhǎng)會(huì)導(dǎo)致路徑依賴和僵化，因此這些企業(yè)難以適應(yīng)外部條件的變化。其他研究對(duì)過去的增長(zhǎng)是否影響未來增長(zhǎng)就更加持懷疑態(tài)度。 1931年，羅伯特·吉布拉特（Robert Gibrat）在觀察到法國(guó)制造企業(yè)的規(guī)模分布與對(duì)數(shù)正態(tài)分布極其相似之后，提出了一個(gè)比例效應(yīng)法則（LPE）。 它通常被稱為吉布拉定律（Gibrat's Law），并預(yù)測(cè)企業(yè)增

12、長(zhǎng)是一個(gè)與企業(yè)規(guī)模無關(guān)的純粹的隨機(jī)效應(yīng)（Gibrat，1931）。 LPE要求增長(zhǎng)率是獨(dú)立的和相同的分布（Che-sher 1979; Tschoegl 1983）。 因此，企業(yè)成長(zhǎng)不能持久，不能有任何自相關(guān)結(jié)構(gòu)。 持續(xù)的增長(zhǎng)率就足以拒絕法律，所以持久性往往不是自行研究，而是作為一種測(cè)試LPE的方式。 盡管這些文獻(xiàn)間接地考慮了自相關(guān)，有時(shí)更多地將其視為一種煩惱，但這些結(jié)果對(duì)揭示其在企業(yè)成長(zhǎng)中所起的作用是有用的。產(chǎn)業(yè)組織文獻(xiàn)集中于LPE以及企業(yè)規(guī)模與企業(yè)成長(zhǎng)之間的關(guān)系，可以追溯到Gibrat（1931），但是關(guān)于增長(zhǎng)率動(dòng)態(tài)的研究相對(duì)較少（Sutton 1997; Geroski 2002; Lo

13、tti et al。 2003; Audretsch et al。2004提供了對(duì)LPE的權(quán)威性調(diào)查）。 調(diào)查企業(yè)增長(zhǎng)率是否與時(shí)間相關(guān)的實(shí)證研究按表1中的日期順序進(jìn)行了總結(jié)。最早的研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)成長(zhǎng)的過程具有正相關(guān)性.Ijiri和Simon（1967）在分析美國(guó)90家最大的企業(yè)時(shí)發(fā)現(xiàn)，增長(zhǎng)率（連續(xù)四年） 在30的范圍內(nèi)強(qiáng)烈的自相關(guān)。 Singh和Whittington（1975）認(rèn)為Ijiri和Simon（1967）發(fā)現(xiàn)英國(guó)可比公司的積極自相關(guān)，盡管他們發(fā)現(xiàn)效果要小得多。 Chesher（1979）和Kumar（1985）發(fā)現(xiàn)英國(guó)企業(yè)在服務(wù)業(yè)和制造業(yè)中的結(jié)果類似。 契切爾的論文是開創(chuàng)性的，因?yàn)?/p>

14、它詳細(xì)闡述了Ijiri和Simon（1967）試圖將自相關(guān)與吉布拉比例增長(zhǎng)過程中的誤差項(xiàng)聯(lián)系起來的嘗試。 這也說明了現(xiàn)在眾所周知的事實(shí)：如果誤差項(xiàng)是自相關(guān)的，動(dòng)態(tài)回歸的最小二乘估計(jì)會(huì)導(dǎo)致有偏差的估計(jì)。a.四舍五入到甚至數(shù)百上千。b.BV賬面價(jià)值，AV資產(chǎn)價(jià)值，Emp雇傭，VA增加值。C.OLS普通最小二乘法，GMM廣義矩方法，QR分位數(shù)回歸，Desc。描述;LAD最小絕對(duì)偏差TP轉(zhuǎn)移概率矩陣d.增長(zhǎng)率的正面持續(xù)性，沒有持久性，負(fù)面的持久性。e.高成長(zhǎng)型企業(yè)是否有成果報(bào)告？這些研究在1948 - 1976年間在英國(guó)和美國(guó)的服務(wù)業(yè)和制造業(yè)都覆蓋了少數(shù)幾家大公司，在結(jié)果是可以理解的。 Wagner（

15、1992），Geroskiet等人 （1997），Weiss（1998）和Bottazzi（2002）也發(fā)現(xiàn)了持續(xù)增長(zhǎng)的證據(jù)。 然而，Bottazzi等人（2002; 2011）發(fā)現(xiàn)意大利和法國(guó)制造企業(yè)的總銷售額為負(fù)數(shù)，而Oliveira和Fortunato（2006）發(fā)現(xiàn)葡萄牙制造企業(yè)之間的自相關(guān)性為負(fù)值，大約為-10 。將OLS與固定效應(yīng)面板估計(jì)器進(jìn)行比較，并將Breitung-MeyerPanelunit-roottest進(jìn)行分析，Goddard等 （2002b）也發(fā)現(xiàn)日本制造企業(yè)約有30的自相關(guān)。這些關(guān)于增長(zhǎng)自相關(guān)的文獻(xiàn)大多涉及制造業(yè)企業(yè)。最近才對(duì)服務(wù)公司進(jìn)行了詳細(xì)研究（Coad an

16、dHölzl2009; Oliveira and Fortunato 2008; Teruel-Carrizosa 2006; Goddard et al.2004; Vander Vennet 2001; Tschoegl 1983），結(jié)果也是混雜的。一般來說，似乎很難發(fā)現(xiàn)任何自相關(guān)，但是研究發(fā)現(xiàn)發(fā)現(xiàn)，其往往是負(fù)相關(guān)的。Tschoegl（1983）研究了100家最大的國(guó)際銀行，發(fā)現(xiàn)微弱的負(fù)相關(guān)性，但總體上認(rèn)為自相關(guān)性不大。 Goddard等人（2004）也對(duì)金融服務(wù)進(jìn)行了檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)在美國(guó)聯(lián)邦信貸聯(lián)盟中有8,840個(gè)是負(fù)相關(guān)的。 Oliveira和Fortunato（2008）在考察

17、葡萄牙服務(wù)業(yè)時(shí)發(fā)現(xiàn)，沒有顯著的自相關(guān)性。但特魯埃爾 - 卡里佐薩（Teruel-Carrizosa）（2006）考察了西班牙服務(wù)業(yè)，發(fā)現(xiàn)了積極的自相關(guān)性。解釋這些不同結(jié)果時(shí)的一個(gè)問題是不同的國(guó)家，公司類型，時(shí)期和使用的方法。早期的文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)積極的自相關(guān)集中在大公司上，新的文獻(xiàn)也是如此。由于這些結(jié)果可能不具有代表性，所以了解其他公司的規(guī)?？赡芤埠苡幸馑肌９镜脑鲩L(zhǎng)率也被證明與拉普拉斯分布類似，具有特征性的“帳篷形”（Stanley et al.1996; Bottazzi and Secchi 2003a; Bottazzi et al。2011），即大多數(shù)公司沒有增長(zhǎng)，只有一個(gè)很少有很高的增長(zhǎng)。

18、因此一般公司的利益有限。最有趣的是要發(fā)現(xiàn)與其他公司相比，HGF的持續(xù)增長(zhǎng)是否有所不同。最近的研究已經(jīng)使用了分位數(shù)回歸等估計(jì)方法，一般發(fā)現(xiàn)小企業(yè)的負(fù)相關(guān)關(guān)系，但是對(duì)于大企業(yè)來說是正的或者不是自相關(guān)的（Coad 2007; Coad andHölzl2009）。然而，到目前為止，很少有研究調(diào)查企業(yè)的快速增長(zhǎng)是否會(huì)持續(xù)下去。 Coad和Hölzl（2009）在分析中也包括微觀公司，這是一個(gè)例外。他們發(fā)現(xiàn)奧地利服務(wù)業(yè)快速發(fā)展的企業(yè)就業(yè)增長(zhǎng)呈負(fù)相關(guān)，但對(duì)于企業(yè)數(shù)量下滑的結(jié)果微乎其微?？焖僭鲩L(zhǎng)的微觀企業(yè)表現(xiàn)出特別強(qiáng)烈的負(fù)相關(guān)性，使得這些企業(yè)的持續(xù)增長(zhǎng)極不可能。另一方面，隨著時(shí)間的推移，

19、小型，中型和大型HGF的增長(zhǎng)呈正相關(guān)。 Coad（2007）也發(fā)現(xiàn)小型和特別中型HGF的增長(zhǎng)負(fù)相關(guān)，而大型企業(yè)則沒有（或正）自相關(guān)。用轉(zhuǎn)移概率矩陣補(bǔ)充分位數(shù)回歸，Capasso et al。（2009）發(fā)現(xiàn)，一些微型企業(yè)盡管最高的百分位是負(fù)相關(guān)的，實(shí)際上卻反復(fù)跑贏。這些研究都沒有使用HGFs的正式定義，而是比較了增長(zhǎng)最快的公司與增長(zhǎng)率較低的公司之間的持續(xù)增長(zhǎng)。 Hölzl（2014）是唯一一位研究人員（據(jù)我們所知）明確調(diào)查了HGFs的生長(zhǎng)持續(xù)性。他使用奧地利公司的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，HGF的增長(zhǎng)率并非持續(xù)性的，大多數(shù)HGF是“曇花一現(xiàn)”（第30頁）。3.數(shù)據(jù)和描述性統(tǒng)計(jì)3.1數(shù)據(jù)我們使用由瑞典

20、增長(zhǎng)政策分析機(jī)構(gòu)（IFD）構(gòu)建的IFDB數(shù)據(jù)庫來測(cè)試HGF的增長(zhǎng)持續(xù)性。根據(jù)統(tǒng)計(jì)瑞典（SCB）進(jìn)行的年度調(diào)查Företagensekonomi編制的數(shù)據(jù)包括許多業(yè)務(wù)相關(guān)變量，包括組織形式，盈利能力，員工數(shù)量和總銷售額。根據(jù)法律（SFS; 2001：99和2001：100），每家瑞典公司都需要向SCB提交信息，這意味著覆蓋面已經(jīng)接近完成。數(shù)據(jù)庫還包括提交給瑞典稅務(wù)機(jī)關(guān)的年度報(bào)告以及登記數(shù)據(jù)庫RAMS的就業(yè)統(tǒng)計(jì)資料。我們的研究涵蓋了所有在1997 - 2008年間活躍的公司。HGF已經(jīng)以兩種方式之一被鑒定出來（Henrekson and Johansson 2010）。如前所述，大多數(shù)研

21、究都將其列為特定時(shí)期內(nèi)增長(zhǎng)最快的公司的一定比例（通常為10或1）。 HGFs也被認(rèn)定為企業(yè)增長(zhǎng)速度超過某個(gè)給定的速度，這正是歐盟統(tǒng)計(jì)局 - OECD定義所做的。它將HGF標(biāo)識(shí)為起始年度至少有10名雇員的公司，在3年期間年度就業(yè)增長(zhǎng)率超過20（European Commission 2010）。我們選擇不應(yīng)用這個(gè)定義，因?yàn)槿缜八?，它忽略了較小的高增長(zhǎng)公司。 Daunfeldt等人（2013年）顯示，在2005 - 2008年間，瑞典排除了所有存活公司中接近95的公司，其中大約40的公司創(chuàng)造了私人職位。公司成長(zhǎng)是一個(gè)多層面的結(jié)構(gòu)，員工人數(shù)和銷售額是兩個(gè)最常用的指標(biāo)（Delmar et al。20

22、03; Daunfeldt et al。2014）。正如Delmar等人所指出的那樣。 （2003），就業(yè)和銷售增長(zhǎng)是兩個(gè)非常不同的現(xiàn)象。就業(yè)增長(zhǎng)預(yù)示資源增長(zhǎng)，而銷售增長(zhǎng)則代表市場(chǎng)對(duì)產(chǎn)品/服務(wù)的接受程度。因此，單一增長(zhǎng)指標(biāo)的使用將為我們提供關(guān)于一種特別類型的企業(yè)增長(zhǎng)的知識(shí)。因此，在分析增長(zhǎng)持續(xù)性時(shí)，我們選擇將雇員數(shù)量和銷售額都用作增長(zhǎng)指標(biāo)。我們選擇將HGFs定義為在3年期間就業(yè)或銷售增長(zhǎng)最快的公司中的1。選擇一個(gè)更大的樣本（例如，增長(zhǎng)最快的公司中的10）可能包括在此期間僅略有增長(zhǎng)的公司（Bjuggren et al。2013）。但是，那些增長(zhǎng)率在1到10之間的企業(yè)的增長(zhǎng)持續(xù)性也被調(diào)查，以檢驗(yàn)結(jié)

23、果是否對(duì)所選擇的截止水平敏感。在我們的數(shù)據(jù)中，10的截止值相當(dāng)于65.7的最低增長(zhǎng)率。我們用3年期間雇員數(shù)量或銷售額的對(duì)數(shù)差來衡量公司的增長(zhǎng)，即：其中g(shù)i，tgi，t是t年的公司ii的增長(zhǎng)率，Si，t-3Si，t-3是以前3年期末的員工數(shù)量或銷售額來衡量的公司規(guī)模。 考慮到行業(yè)的平均增長(zhǎng)，規(guī)模使用每個(gè)三位數(shù)行業(yè)的平均公司規(guī)模來標(biāo)準(zhǔn)化，因此：其中EiI，tEiI，t為第t年第I工業(yè)企業(yè)內(nèi)的雇員人數(shù)，使得iI，其中，tn是行業(yè)級(jí)的幾何均值。 將規(guī)范化表達(dá)式插入（2）給出了我們所期望的公司增長(zhǎng)的度量：其中平均行業(yè)增長(zhǎng)已經(jīng)從公司的增長(zhǎng)率中扣除（Capasso et al。2009）。我們使用3年期來計(jì)

24、算增長(zhǎng)率，因?yàn)橐郧皩?duì)高成長(zhǎng)性公司的研究大都使用了3年或4年 （Henrekson and Johansson 2010; Daunfeldt et al。2014），而關(guān)于公司增長(zhǎng)總體使用年增長(zhǎng)率的研究（Coad 2009）。 為了測(cè)試一個(gè)時(shí)期的高增長(zhǎng)是否反映在下一個(gè)時(shí)期的高增長(zhǎng)中，我們將樣本分為三個(gè)時(shí)期（1999-2002,2002-2005和2005-2008）。除了少數(shù)例外，由于缺乏信息，以前的研究分析了總增長(zhǎng)（即有機(jī)增長(zhǎng)和獲得增長(zhǎng)的總和）。 我們的分析也受限于總體增長(zhǎng)，因?yàn)槲覀儧]有關(guān)于并購(gòu)的信息。 然而，既然企業(yè)集團(tuán)中的企業(yè)持續(xù)獲得的增長(zhǎng)可能高于單一企業(yè)，那么當(dāng)只有不屬于企業(yè)集團(tuán)的企業(yè)

25、被納入估算時(shí)，我們也會(huì)得出結(jié)果。這些增長(zhǎng)類別在回歸分析中用作基礎(chǔ)案例3.2描述性統(tǒng)計(jì)表2（就業(yè)）和表3（銷售額）列出了有關(guān)我們企業(yè)增長(zhǎng)指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。 大多數(shù)公司（95）注冊(cè)為有限責(zé)任公司，26是企業(yè)集團(tuán)的一部分。 企業(yè)集團(tuán)內(nèi)企業(yè)的平均增長(zhǎng)高于其他企業(yè)。 沒有初始雇員的公司被對(duì)數(shù)增長(zhǎng)率排除在外。表 3銷售增長(zhǎng)的描述性統(tǒng)計(jì)信息, 19992008我們使用歐盟統(tǒng)計(jì)局的公司規(guī)模分類：微型公司（<10名員工），83.7; 小公司（10-49名），13.4; 中型企業(yè)（50-249人），2.4; 和大公司（> 249名員工），0.5。 為了避免對(duì)小型或大型企業(yè)的偏見，我們遵循Coad和

26、Hölzl（2009）計(jì)算平均規(guī)模一般公司的對(duì)數(shù)增長(zhǎng)率為4,8。 微型企業(yè)的平均對(duì)數(shù)增長(zhǎng)率（3.5）低于中小型企業(yè)（11.1）和大型企業(yè)（12.8）。為了分析增長(zhǎng)的持久性是否依賴于過去的增長(zhǎng)，我們也使用規(guī)律劃分qj ( j=1,100j=1,100 ) 區(qū)分增長(zhǎng)類別g(c)。的2-10 那些在百分比11-25增長(zhǎng)下降的人; 那些增長(zhǎng)速度卻比增長(zhǎng)最快的公司; 成長(zhǎng)最快的企業(yè)有10-25; 增長(zhǎng)最快的企業(yè)有2-10; 和1增長(zhǎng)最快的企業(yè)。在第26-74中，零增長(zhǎng)的公司（第一期為45，第二期為46.6，第三期為45.5 ）i，tgi，t（74），其中包含所有觀察的49。 最后一類（4,18

27、4家公司）符合我們對(duì)HGF的定義。 最后兩類的對(duì)數(shù)增長(zhǎng)率除以HGFs的最低值，在三年內(nèi)為1.637。 這相當(dāng)于大約= 72.58的年增長(zhǎng)率，大約增加四倍在3年以上邊際高增長(zhǎng)公司的雇員人數(shù)。企業(yè)增長(zhǎng)的分布遵循特征性的帳篷形狀（圖1），也在以前的研究中發(fā)現(xiàn)（Stanley et al.1996; Bottazzi and Secchi 2003a; Bottazzi et al。2011）。 大多數(shù)公司沒有增長(zhǎng)，有少數(shù)經(jīng)歷了高速增長(zhǎng)（位于圖中垂直線右側(cè)的那些公司）。 發(fā)現(xiàn)這種特征分布在匯總水平，各國(guó)以及替代增長(zhǎng)措施方面都是穩(wěn)健的（Dosi和Nelson，2010）。4.公司成長(zhǎng)動(dòng)態(tài)為了分析HGFs

28、的增長(zhǎng)是否持續(xù)，我們計(jì)算HGFs在未來3年內(nèi)存活的數(shù)量。 在1999 - 2002年間，被分類為就業(yè)HGF的1,210家公司中，僅有10家在2002 - 2005年間作為HGF存活，2005 - 2008年沒有HGF作為HGF存在（表4）。 2002 - 2005年間1,250個(gè)就業(yè)崗位的結(jié)果相似; 在下一個(gè)時(shí)期，很少有幸存的HGFs。 在下一個(gè)銷售額被用作增長(zhǎng)指標(biāo)的時(shí)候，即使是HGFs的比例較小的HGF仍然存活下來（表5）。 這些表格也顯示了最快的3,5和10的公司中類似的結(jié)果。 因此，高增長(zhǎng)普遍未能持續(xù)到下一個(gè)時(shí)期。表4 HGFs持續(xù)時(shí)間以及就業(yè)增長(zhǎng)百分點(diǎn)表5HGFs在初始階段和銷售增長(zhǎng)百

29、分點(diǎn)的持續(xù)性繼卡帕索等人。 （2009）和Hölzl（2014）9，表6顯示了在t + 3時(shí)期某一特定增長(zhǎng)類別（縱軸）中的企業(yè)將位于該增長(zhǎng)類別（橫軸）的估計(jì)轉(zhuǎn)移概率。在t + 3時(shí)期就業(yè)增長(zhǎng)最慢的企業(yè)中，有1在t + 3期間保持同一類別的概率很低（0.008）。 事實(shí)上，他們最有可能是t + 3的HGFs（概率為0.109），也有0.213的概率在第二快的增長(zhǎng)類別中。 因此，我們似乎最有可能找到目前失業(yè)人數(shù)最多的未來快速增長(zhǎng)的公司。 銷售額增長(zhǎng)的結(jié)果非常相似，表明銷售額增長(zhǎng)最慢的公司在t + 3中成為HGF的概率最高（0.201）。表6 所有公司在1999 - 2002年，2002

30、- 2005年和2005 - 2008年間的百分比增長(zhǎng)概率HGF在未來3年持續(xù)的可能性是0.01，而不管增長(zhǎng)指標(biāo)如何，任何一家公司在這個(gè)類別開始的概率是相同的。 下一階段tt期間HGF反而是下降速度最快的概率是5-6倍，比其他任何初始類別的概率大幅降低。 但HGFs在下一個(gè)時(shí)期（0.245）最有可能經(jīng)歷適度的就業(yè)增長(zhǎng)，而銷售額增長(zhǎng)沒有這樣的證據(jù)。一個(gè)有趣的發(fā)現(xiàn)是就業(yè)型HGFs在（0.051 + 0.199）處于中間兩類中的可能性最低，在t + 3時(shí)期基本上沒有就業(yè)增長(zhǎng)。 基本上沒有就業(yè)增長(zhǎng)的企業(yè)原來在未來三年內(nèi)保持相同類別的概率很高（0.427 + 0.196和0.239 + 0.366）。我

31、們還發(fā)現(xiàn)，銷售增長(zhǎng)低的公司（屬于兩個(gè)中間品種）在下一個(gè)時(shí)期的銷售增長(zhǎng)可能很低。 但是，與就業(yè)調(diào)查結(jié)果相反，我們發(fā)現(xiàn)沒有跡象表明在未來三年內(nèi)，銷售型HGF不太可能成為兩個(gè)中等增長(zhǎng)類別。為了研究HGFs增長(zhǎng)率下降是否僅僅是暫時(shí)的，我們估計(jì)HGFs在t期間，在第二個(gè)3年期間（也就是被稱為HGFs后的4 - 6年）將保持HGFs的概率，。 我們的結(jié)果見表7。表7所有公司在1999 - 2002年和2005 - 2008年間的增長(zhǎng)類別轉(zhuǎn)換概率無論是否選擇增長(zhǎng)指標(biāo)，HGF都不可能在4-6年后重復(fù)其高增長(zhǎng)率。 請(qǐng)注意，兩個(gè)中間類別（零增長(zhǎng)或低增長(zhǎng)率）的公司很可能在4-6年后仍保持這兩個(gè)類別。 這表明許多公司

32、在長(zhǎng)期內(nèi)也不會(huì)增長(zhǎng)（或略微增長(zhǎng)）。表8,9,10給出了企業(yè)規(guī)模類別的相應(yīng)結(jié)果。由于這些類別的觀察數(shù)量很少，我們將大中型企業(yè)的結(jié)果（表10）合并。 在下一個(gè)時(shí)期，零增長(zhǎng)率或接近零增長(zhǎng)率的微型企業(yè)比大型企業(yè)更有可能保持這一類別。 對(duì)于銷售型HGF來說，這種模式是不可見的，即所有規(guī)模類別的企業(yè)都有可能在未來幾年保持在兩個(gè)中等增長(zhǎng)類別。表8在1999 - 2002年，2002 - 2005年和2005 - 2008年間，按百分位數(shù)增長(zhǎng)的轉(zhuǎn)變概率，微觀公司表9小企業(yè)在1999 - 2002年，2002 - 2005年和2005 - 2008年按增長(zhǎng)類別銷售的轉(zhuǎn)變概率微型就業(yè)人數(shù)增長(zhǎng)的概率（0.011）略

33、高于小型（0.008），中型/大型企業(yè)（0.006）。 HGF在下一個(gè)時(shí)期基本上為零增長(zhǎng)的可能性似乎與公司規(guī)模無關(guān)。 當(dāng)銷售被用作增長(zhǎng)指標(biāo)時(shí)也得到類似的結(jié)果。對(duì)于大中型企業(yè)而言，下降速度最快的企業(yè)在下一個(gè)時(shí)期就業(yè)增長(zhǎng)的可能性最大（0.161），遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于小企業(yè)（0.128）或微企業(yè)（0.097），比企業(yè)隨機(jī)性高16倍 分配到增長(zhǎng)類別。 當(dāng)銷售被用作增長(zhǎng)指標(biāo)時(shí)，獲得相反的結(jié)果，在下一個(gè)時(shí)期，微型企業(yè)最可能成為HGF的概率最低（0.369）。5模型自相關(guān)有許多可能的方法來模型自相關(guān)。本文采用兩種不同的模型。首先，我們考慮由Han和Phillips（2010）提出的標(biāo)準(zhǔn)Gibrat模型的修改版本，從中

34、推導(dǎo)出相應(yīng)的自相關(guān)函數(shù)（ACF）。該模型的優(yōu)點(diǎn)是它可以納入公司特定的固定效應(yīng)。但是，由于Han和Phillips（2010）模型是在OLS框架下開發(fā)的，所以我們也引入了第二個(gè)分位數(shù)自相關(guān)模型（QACF），歸因于 Li等人（2012） 研究增長(zhǎng)自相關(guān)在整個(gè)增長(zhǎng)率分布上是否有所不同。正如在Coad和Ho¨lzl（2009）的早期著作中強(qiáng)調(diào)的那樣，后一種方法對(duì)于研究HGFs特別有意義。5.1具有固定固定效應(yīng)的增長(zhǎng)自相關(guān)這部分描述Han和Phillips（2010）模型，假設(shè)一個(gè)簡(jiǎn)單的過程（對(duì)數(shù)）企業(yè)規(guī)模的演變演變由一個(gè)固定效應(yīng)項(xiàng)和一個(gè)自回歸分量組成通過減少系統(tǒng)，企業(yè)規(guī)?？梢酝ㄟ^以下動(dòng)態(tài)面板

35、來表示其中表示滯后大小的影響。誤差項(xiàng)在此被假設(shè)為個(gè)隨機(jī)變量。在標(biāo)準(zhǔn)的Gibrat模型中（參見例如Sutton1997; Bottazzi等人 2011），假設(shè)企業(yè)規(guī)模遵循一階自回歸過程或沒有漂移。 Bottazzi等人（2011年）。例如選擇規(guī)范他們的觀察，從而擺脫了常數(shù)項(xiàng)。然而，在存在企業(yè)特定效應(yīng)的情況下，這種歸一化不會(huì)影響（7）中的模型與Gibrat文獻(xiàn)中使用的大多數(shù)先前模型的區(qū)別。與標(biāo)準(zhǔn)Gibrat模型相比，另一個(gè)區(qū)別是漂移項(xiàng)中的平均回復(fù)成分。 復(fù)合漂移項(xiàng)改變了測(cè)試吉布拉定律的經(jīng)濟(jì)意義，即企業(yè)規(guī)模和后續(xù)增長(zhǎng)率之間的獨(dú)立性。雖然允許平均回復(fù)企業(yè)和爆炸性增長(zhǎng)企業(yè)的具體影響， 被清除; 吉布拉

36、定律的充分條件是，是（Mansfield 1962; Tschoegl 1983）。漂移項(xiàng)背后的直覺是，只要公司的增長(zhǎng)率取決于其初始規(guī)模，其他時(shí)間不變因素也可能影響其增長(zhǎng)。但是，如果公司的增長(zhǎng)率與其初始規(guī)模無關(guān)，那么就不會(huì)有這樣的因素存在，因?yàn)樵谶@種奇異的情況下增長(zhǎng)是純粹隨機(jī)的。然而，在本文中，我們并不是主要關(guān)注吉布拉定律，而是先驗(yàn)效應(yīng)長(zhǎng)率為，當(dāng)前增長(zhǎng)率為.這個(gè)影響可以通過自相關(guān)函數(shù)（ACF）來分析，其中是滯后長(zhǎng)度為的自協(xié)方差函數(shù)對(duì)于和誤差項(xiàng)，自協(xié)方差函數(shù)由對(duì)于（7）中的模型，一階自協(xié)方差函數(shù)和連續(xù)增長(zhǎng)率的方差變?yōu)椋cACF，因此，增長(zhǎng)自相關(guān)是大小均值回歸參數(shù)的線性函數(shù)。因此，在開放區(qū)間中，對(duì)

37、于，。因此，拒絕吉布拉定律需要負(fù)增長(zhǎng)自相關(guān)。 而且，當(dāng)個(gè)方法隨著企業(yè)規(guī)模變?yōu)殡S機(jī)游走而趨于零。 與持續(xù)增長(zhǎng)率（積極自相關(guān)）一致的唯一情況是年，這意味著增長(zhǎng)率是爆炸性的，因?yàn)槠髽I(yè)增長(zhǎng)速度越快，成長(zhǎng)率越大。 對(duì)于持續(xù)增長(zhǎng)而言，隨著時(shí)間的推移，變化和集中度也將不得不增加。 隨著大公司的增長(zhǎng)速度越來越快，一些公司最終會(huì)變得無限大（Oliveira and Fortunato，2008）。 而且，由于無限大公司的概念或不斷增加的集中度與經(jīng)驗(yàn)觀察相抵觸，所以持續(xù)的增長(zhǎng)率一旦發(fā)生，就不可能持久。（5,6）中的模型有一定的局限性。正如Chesher（1979）發(fā)現(xiàn)的那樣，企業(yè)增長(zhǎng)率的自相關(guān)也可以通過（6）中的

38、誤差項(xiàng)來引入。 這種方法經(jīng)常用于工業(yè)動(dòng)態(tài)文獻(xiàn)中，例如由Bottazzi等人（2011年）。 （6）中的模型的一個(gè)結(jié)果是誤差項(xiàng)應(yīng)該是連續(xù)相關(guān)的，因?yàn)樵诘墓烙?jì)中引入了偏差。因此，當(dāng)估計(jì)（7）時(shí)，我們使用Roger在企業(yè)層面上的集群標(biāo)準(zhǔn)誤 以串行關(guān)聯(lián)。 關(guān)于企業(yè)之間的橫向依賴關(guān)系，Han和Phillips（2010）模型是強(qiáng)有力的。表9 1999 - 2002年，2002 - 2005年和2005 - 2008年小企業(yè)按增長(zhǎng)類別銷售的轉(zhuǎn)變概率5.2 HGFs的增長(zhǎng)自相關(guān) 為了研究HGF的增長(zhǎng)自相關(guān)，我們需要修改我們?yōu)槠骄鲩L(zhǎng)率的企業(yè)所采取的方法。理想情況下，我們希望在（12）中為ACF找到

39、一個(gè)類似的封閉表達(dá)式，但是其中是以前面定義的不同增長(zhǎng)類別為條件的.。實(shí)質(zhì)上，它將需要（8）中的分位數(shù)模擬。啟發(fā)與李等人。 （2012），我們考慮了增長(zhǎng)率的分位數(shù)自相關(guān)函數(shù) 分子是的分位數(shù)模擬，分母是的分位數(shù)模擬。 這里，是由給出的的無條件分位數(shù)，其中表達(dá)式是對(duì)企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)是指標(biāo)函數(shù)，取值1如果，否則為0。 函數(shù)由給出，也在指示符函數(shù)上定義。由于式（13）中的分子是的非線性表達(dá)式，所以QACF s在模型（5,6）中的參數(shù)直接求解是不可獲得的。相反，為了分析不同分位數(shù)的增長(zhǎng)自相關(guān)，我們求助于更一般的假設(shè)和之間的關(guān)系給出，其中和是分位數(shù)的函數(shù)，其中是在 給出的信息集合。這里，我們直接估計(jì)QAC

40、F的樣本模擬值，而不是估計(jì)函數(shù)和，如下一節(jié)所述。請(qǐng)注意，（14）中QACF的模型與（7）中的動(dòng)態(tài)面板不同，它描述了的結(jié)構(gòu)，而不是（14）中的的結(jié)構(gòu)。當(dāng)然，這種方法使我們能夠分析HGF增長(zhǎng)的自相關(guān)性，包括條件增長(zhǎng)率分布的其他分位數(shù)，但不允許包含企業(yè)特有的效應(yīng)。因此，在估計(jì)時(shí)，ACF和QACF的固定效應(yīng)包含在前者中，而后者則不包括在內(nèi).表10 1999 - 2002年，2002 - 2005年和2005 - 2008年中等大公司就業(yè)增長(zhǎng)百分比的轉(zhuǎn)變概率6實(shí)證策略6.1估算ACF的增長(zhǎng)為了找到ACF，我們的經(jīng)驗(yàn)策略包括首先估計(jì)，然后用它來計(jì)算連續(xù)增長(zhǎng)率的增長(zhǎng)自相關(guān)函數(shù)。已經(jīng)使用了各種方法來估計(jì)Gib

41、rat模型（表1），但是大多數(shù)研究OLS和我們一樣，雖然利用了最近提出的一個(gè)更適合于動(dòng)態(tài)面板的估計(jì)量。眾所周知，標(biāo)準(zhǔn)的OLS和固定效應(yīng)面板估計(jì)器給出了有偏差的結(jié)果。為了解決企業(yè)特定的異質(zhì)性和糾正動(dòng)態(tài)偏差，Han和Phillips（2010）提出使用一階差分最小二乘（FDLS）估計(jì)量。我們因此把（7）轉(zhuǎn)化成了與然后可以通過將OLS應(yīng)用于該方程來導(dǎo)出的FDLS估計(jì)量。盡管估計(jì)量依賴于T漸近性，它在強(qiáng)勁，其中每個(gè)T 1的為n （Han和Phillips 2010）處理內(nèi)生性的其他方法通常是同時(shí)處理企業(yè)層面的異質(zhì)性，包括應(yīng)用于（7）的各種IV技術(shù)，如Anderson和Hsiao（1982）的估計(jì)，或A

42、rellano和Bond（1991）以及Blundell和Bond（1998）的差異和系統(tǒng)GMM估計(jì)。 內(nèi)生變量作為工具。 但是IV方法通常需要平穩(wěn)性，即.當(dāng)這些估計(jì)量可能會(huì)受到與內(nèi)生變量不相關(guān)的弱工具的影響，導(dǎo)致嚴(yán)重的有限樣本偏差（Bond 2002）。 另一方面，F(xiàn)DLS估計(jì)器非常適合這種情況。 此外，與使用系統(tǒng)GMM一樣，使用FDLS估計(jì)器的主要優(yōu)點(diǎn)之一在于它適用于短面板，這對(duì)于公司的微觀數(shù)據(jù)來說是典型的。126.2估算增長(zhǎng)QACF為了估計(jì)給定的第個(gè)分位數(shù)的QACF，我們同Li等人一樣 （2012），并分析了（13）給出的樣本版本，其中和是樣本均值和方差，其中是經(jīng)驗(yàn)分布的無條件分位數(shù)。提

43、供了一些標(biāo)準(zhǔn)的正則性條件，樣本估計(jì)量是無偏的，方差是漸近正態(tài)的。因此，其中和計(jì)算估計(jì)方差及其組成部分除了根據(jù)Li。 （2012）等人的估算值之外是簡(jiǎn)單明了的,就是可以使用的核回歸來估計(jì)。函數(shù)是一個(gè)的非線性函數(shù)，我們使用3次多項(xiàng)式的核加權(quán)局部多項(xiàng)式平滑來近似。 然后在點(diǎn)評(píng)估得到的函數(shù)，給出我們期望的估計(jì)值（更多細(xì)節(jié)參見Li et al。2012）。7結(jié)果我們首先提出估計(jì)方程的結(jié)果。 （7）和（12），對(duì)于整個(gè)公司和公司分為大小類別。首先給出尺寸平均回歸參數(shù)的結(jié)果（列a，下面的表11），然后基于方程（12），提出了自相關(guān)系數(shù)（列b）。為了評(píng)估穩(wěn)健性，我們還包括在1997 - 2008年間使用年度期

44、間的結(jié)果。 13估算方程的一個(gè)缺點(diǎn)。 （7）與OLS是是估計(jì)的平均公司。然而，由于公司的增長(zhǎng)速度與拉普拉斯分布的特征相似（Stanley et al。1996; Bottazzi and Secchi 2003b; Fotopoulos and Giotopoulos 2010; Bottazzi et al。2011），大多數(shù)企業(yè)沒有成長(zhǎng)，而一些所謂的瞪羚成長(zhǎng)非?？欤℉enrekson和Johansson 2010）。因此，我們也有興趣考察整個(gè)增長(zhǎng)率分布的增長(zhǎng)持續(xù)性，而不僅僅是那些往往只有邊際增長(zhǎng)率的平均公司。受到Coad和Ho¨lzl（2009）的啟發(fā)，我們因此估計(jì)了一個(gè)分位數(shù)模

45、型（16）來研究（包括增長(zhǎng)最快的公司）在內(nèi)的整個(gè)分布的增長(zhǎng)自相關(guān)。7.1平均公司的增長(zhǎng)自相關(guān)表11顯示了方程（15）中的FDLS估計(jì)值和（12）中導(dǎo)出的相應(yīng)增長(zhǎng)自相關(guān)函數(shù)（）。結(jié)果表明，1999 - 2008年連續(xù)3年和年增長(zhǎng)率均呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)。對(duì)于各種規(guī)模類別和增長(zhǎng)指標(biāo)，估計(jì)的均值回歸參數(shù)均低于1，表明小企業(yè)增長(zhǎng)速度大于大企業(yè)。但是，中小企業(yè)的估計(jì)參數(shù)更接近于1。這支持以前的研究結(jié)果（Lotti et al。2009），Gibrat定律更可能適用于超過一定規(guī)模的公司。增長(zhǎng)自相關(guān)對(duì)所有公司都是消極的，這意味著公司的增長(zhǎng)和下降都是如此，可能在前一段時(shí)間表現(xiàn)相反。但與之前的增長(zhǎng)率對(duì)當(dāng)前增長(zhǎng)率的負(fù)面影

46、響相比，中小型企業(yè)更大。最后要注意的是我們的解釋力估計(jì)模型比大多數(shù)以前的公司更大增長(zhǎng)研究（Coad 2009）。 這可以解釋包括公司特定的固定效應(yīng)，暗示這一增長(zhǎng)部分取決于企業(yè)的具體情況隨時(shí)間變化緩慢的因素。7.2增長(zhǎng)類別之間的增長(zhǎng)自相關(guān)為了檢驗(yàn)不同增長(zhǎng)類別的增長(zhǎng)持續(xù)性如何變化，我們還分別估計(jì)了所有企業(yè)以及微觀，小型和中型/大型企業(yè)的樣本分位數(shù)自相關(guān)函數(shù)。圖2顯示了增長(zhǎng)最快（1）企業(yè)增長(zhǎng)率最低（最負(fù)）的企業(yè)的增長(zhǎng)自相關(guān)性。結(jié)果表明，無論使用哪種增長(zhǎng)指標(biāo)，HGF都具有強(qiáng)負(fù)相關(guān)性。雇員人數(shù)增長(zhǎng)最快的公司1的估計(jì)自相關(guān)系數(shù)為-0.293（表12），而相應(yīng)的銷售增長(zhǎng)數(shù)量為-0.400（見表13）。因此，

47、HGF在前一個(gè)時(shí)期的高增長(zhǎng)是非常不可能的。以前的增長(zhǎng)對(duì)當(dāng)前增長(zhǎng)的強(qiáng)烈負(fù)面影響表明，HGFs在前三年的增長(zhǎng)率最有可能下降，支持轉(zhuǎn)型概率分析的結(jié)果。還要注意的是，自相關(guān)系數(shù)對(duì)于銷售而言是單調(diào)下降的，但是就業(yè)增長(zhǎng)。 15 我們的研究結(jié)果也證實(shí)了Coad（2007）認(rèn)為增長(zhǎng)持續(xù)性似乎取決于企業(yè)規(guī)模。表12和13表明，微型企業(yè)具有比大型企業(yè)更大的負(fù)向自相關(guān)系數(shù)，這表明微型企業(yè)在很大程度上推動(dòng)了企業(yè)增長(zhǎng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系，這支持了Coad和Ho lzl（2009）的發(fā)現(xiàn)。圖3c-f顯示，高增長(zhǎng)企業(yè)的自相關(guān)系數(shù)為中小企業(yè)/大企業(yè)為負(fù)，而低增長(zhǎng)企業(yè)的自相關(guān)系數(shù)不為零。這一結(jié)果也適用于HGF類別，其中?。?

48、0.296; -0.280）和中/大（-0.253; -0.254）HGF具有比微觀企業(yè)（-0.310; -0.413）小的負(fù)自相關(guān)。 16因此，高增長(zhǎng)似乎難以重復(fù)，但對(duì)于微型企業(yè)來說更是難上加難。 HGFs超過規(guī)模類別的異質(zhì)性結(jié)果可能反映了勞動(dòng)密集型的微觀企業(yè)與資本密集型大企業(yè)之間的差異，并且組織更為常規(guī)化。與Acs（2011）相反，我們發(fā)現(xiàn)大公司之間的持續(xù)增長(zhǎng)（正自相關(guān)）的發(fā)生。 17表12 1999 - 2008年QACF對(duì)就業(yè)的估計(jì)結(jié)果，按企業(yè)規(guī)模劃分8結(jié)論最近的研究表明大多數(shù)公司沒有增長(zhǎng)，少數(shù)HGF創(chuàng)造了最新的就業(yè)機(jī)會(huì)。 HGF似乎也為傳統(tǒng)上難以進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng)的集團(tuán)提供了就業(yè)機(jī)會(huì)。因

49、此，這些公司越來越受到政策制定者的關(guān)注，他們有時(shí)明確提到HGFs的份額是政治目標(biāo)（European Commission 2010）。我們分析了1997 - 2008年所有公司在瑞典的增長(zhǎng)持續(xù)性，重點(diǎn)在于在一個(gè)3年期間HGFs是否在下一個(gè)時(shí)期再次出現(xiàn)高增長(zhǎng)的概率。以前的研究一般用靜態(tài)分析來分析HGF。這些研究的政策含義是不相關(guān)的，如果事實(shí)上的公司增長(zhǎng)是隨機(jī)的，也就是說，如果期間的HGFs在一定時(shí)期內(nèi)通常不是HGFs，那么在特定時(shí)間點(diǎn)研究HGFs的重要性取決于高增長(zhǎng)是否持續(xù)。我們發(fā)現(xiàn)高增長(zhǎng)不是持續(xù)的加班。 相反，在一個(gè)時(shí)期內(nèi)就業(yè)增長(zhǎng)率高的企業(yè)最有可能在前一個(gè)時(shí)期遭受失業(yè)。 HGFs不堅(jiān)持的一個(gè)可

50、能的解釋是，他們?cè)谖磥硪欢螘r(shí)間停下來，然后繼續(xù)增長(zhǎng)。 這與Garnsey等人的一致。 （2006年）和Garnsey和Heffernan（2005年），他們表明高增長(zhǎng)率往往會(huì)遇到挫折和停滯。 另一方面，Coad et al。（2013）則表明，持續(xù)增長(zhǎng)的可能性不大，在企業(yè)成長(zhǎng)路徑上似乎沒有系統(tǒng)化的趨勢(shì)。 我們的結(jié)果支持Coad等人。 （2013）的調(diào)查結(jié)果，表明HGFs在4-6年后也不太可能再次高速增長(zhǎng)。 因此，大多數(shù)HGFs可以被認(rèn)為是一舉成名的奇跡，根據(jù)其以前的增長(zhǎng)促進(jìn)HGFs的政策不可能成功。在一個(gè)時(shí)期內(nèi)失業(yè)率最高的企業(yè)最有可能成為下一個(gè)時(shí)期的HGFs。這些結(jié)果強(qiáng)調(diào)了企業(yè)內(nèi)部分配的動(dòng)態(tài)變

51、化，這種動(dòng)態(tài)是由增長(zhǎng)等級(jí)分布的左右尾部所決定的。另一方面，未就業(yè)增長(zhǎng)的企業(yè)很可能在下一個(gè)時(shí)期出現(xiàn)不成比例的情況。因此，似乎在動(dòng)態(tài)企業(yè)和非動(dòng)態(tài)企業(yè)之間存在著差異，在動(dòng)態(tài)企業(yè)中創(chuàng)造了新的就業(yè)機(jī)會(huì)，這些企業(yè)的特點(diǎn)是雇員數(shù)量巨大。有待進(jìn)一步研究的有趣問題是HGF是否實(shí)現(xiàn)了更高的存活率，創(chuàng)造更多的附加值，實(shí)現(xiàn)更好的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，或者創(chuàng)造比非HGF更多的國(guó)際銷售時(shí)段。我們也相信，未來的研究重點(diǎn)應(yīng)該集中在哪些方面表現(xiàn)出隨著時(shí)間的推移持續(xù)HGFs。內(nèi)部資源，例如創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)知識(shí)，有一個(gè)令人感興趣的疑問，對(duì)增長(zhǎng)的持久性很重要。由于調(diào)查和訪談研究使用次級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行縱向研究，研究可能會(huì)從中受益。由于我們的數(shù)據(jù)不包括關(guān)于

52、企業(yè)年齡的任何可靠信息，因此我們無法在不同的公司年齡類別中進(jìn)行評(píng)估。缺乏關(guān)于企業(yè)年齡的可靠數(shù)據(jù)可能可以解釋為什么關(guān)于企業(yè)年齡與增長(zhǎng)持續(xù)性之間的關(guān)系的證據(jù)很少（Headd和Kirchhoff，2009）。隨著更多縱向的公司級(jí)微數(shù)據(jù)集的出現(xiàn)，我們認(rèn)為這是一個(gè)有待進(jìn)一步研究的有趣問題。另一個(gè)富有成果的研究領(lǐng)域是潛在的HGFs（Lee 2014）。我們發(fā)現(xiàn)大多數(shù)公司并沒有增長(zhǎng)，這些公司也可能不會(huì)增長(zhǎng)。有些可能有很高的盈利能力和財(cái)力增長(zhǎng)，但不要因?yàn)槟撤N原因。如果工業(yè)政策能夠讓這個(gè)相對(duì)較大的公司成長(zhǎng)起來，那么就可能會(huì)增加就業(yè)，而不是把重點(diǎn)放在少數(shù)已經(jīng)快速成長(zhǎng)的公司的增長(zhǎng)上。致謝我們要感謝Mats Berg

53、man， Pontus Braunerhjelm， Alex Coad， HansLo¨f，Bjo'rn Falkenhall，Rick Wicks，KTH皇家技術(shù)學(xué)院，Ratio，Tillva'xtanalys和Umea大學(xué)的研討會(huì)與會(huì)者，以及兩名匿名裁判提出寶貴的意見和建議。 RagnarSo¨derbergsStiftelse非常感謝資金支持，Tillva提供數(shù)據(jù)提供。參考文獻(xiàn)Acs, Z. J. (2011). High-impact firms: Gazelles revisited. In M. Fritsch (Ed.), Handbook o

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