中国民营企业发展也处在这样的环境中。朱希伟等（2005）将国内市场分割和边际成本与固定成本之间的反向关系引入Melitz（2003）的模型，构建了一个开放经济模型。文章证明了国内市场分割导致不同生产技术的企业都首选进入国外市场。这似乎解释了中国出口贸易的强劲增长其实是严重的国内市场分割导致企业无法依托巨大的国内需求、发挥规模经济而被迫出口的扭曲现象。金祥荣（2006）则从浙江民营企业出口超出预期的快速增长的事实推断，民营企业以出口为导向的国际化，很大程度上是由侵犯知识产权、假冒伪劣、不诚信交易等带来的次品市场驱逐效应。
基于浙江经验，金祥荣进一步认为，民营企业出口多是利用外生的贸易中介代理出口，品牌商标、技术设计，甚至包装都是由国外经纪人提供。品牌制造商、品牌大零售商、品牌经销商形成了由生产商和采购商驱动的国际价值链分工格局。民营企业处于价值链的底端，获利微薄，创新能力不仅无法培养，而且会在日益依赖技术进步的信息化过程中逐步退化，从而影响企业和国家长期的竞争力。
在研究方法上，要识别双向因果关系，特别是识别出口对生产率的影响，以往通常借助动态GMM方法（Kraay，1999；Van Biesebroeck，2005）来解决其中的内生性问题。应用GMM方法的一个难点是工具变量的设定，弱工具变量会带来估计偏差。近年来，一些学者开始应用新的方法来提高识别效率。在大样本微观数据的支持下，配对方法开始被应用于控制组的构造上。配对方法源于这样的逻辑：如果需要分离出“出口”对“生产率”的因果效应，那么需要知道观察到的出口企业（设为A）如果不出口（设为B）它的生产率会是怎样？然而后者是无法观察到的。配对方法的出发点是通过在非出口企业（设为C）中寻找与B“最接近”的企业形成控制组。那么接下来的问题就是何谓“最接近”？
一种最常用且最简便的标准是用Propensity score来进行配对。Pro‐pensity score可以理解为企业选择出口的概率，它可由一系列外生的变量来进行预测。基于Propensity score的配对的具体做法是：
选择一组合适的外生变量来估计出每个企业选择出口的Propensity score。
根据估计得到的Propensitys core在C中找出与A中企业最接近的企业进行匹配，C中的匹配企业可以视为B。
考察B与A的生产率差异，其差异就是“出口”影响“生产率”的因果效应。
第五节研究展望
不管从宏观的角度看，还是从微观的角度看，企业的生产率都是一个借以评价经济活动效率的重要指标。与此同时，R&D作为经济增长引擎的作用也日益显现。发展中国家只有在创新上赶上发达国家的步伐，才有希望在未来的全球竞争中实现赶超。民营企业作为中国国民经济的重要组成部分，它的发展关乎我国经济的自生能力和是否可持续发展，因此有必要从系统的角度来探讨研究民营企业的创新和生产绩效水平。
现有的文献从理论和实证两个方面为这一主题的研究提供了方法论和研究经验的支持。但是要系统深入地对本研究主题进行探索，仍然需要在当前文献工作基础之上，结合中国的实际情况，构造一致的逻辑和分析框架，特别是需要统合制度-技术-生产绩效这一连串作用环节。在理论上研究作用机制的基础上，用计量经济学的方法有效地识别这一机制，将是当务之急也是非常有意义的工作。
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