資源錯配與效率損失：基于制造業行業層面的研究

周新苗，錢歡歡

(寧波大學 商學院，浙江 寧波 315211)

資源錯配與效率損失：基于制造業行業層面的研究

周新苗，錢歡歡

(寧波大學 商學院，浙江 寧波 315211)

資源錯配是影響生產效率提升的重要因素，也是現階段我國制造業發展遭遇瓶頸的重要原因之一。本文通過中國工業企業數據庫1998-2013年30個行業的346萬條微觀企業面板數據，采用Olley-Pakes的半參數三步估計法基于行業水平得到企業TFP水平值，進而測算出我國制造業分行業的TFP變動情況；在此基礎上，將資源錯配的分析納入到經濟增長核算框架中，分析行業層面資源錯配造成的效率損失，結果顯示不同子行業的錯配扭曲程度存在差異，但均有糾正空間；最后，構建起要素錯配與TFP的關聯機制。本文基于不同行業給出了糾正扭曲的相關建議，同時就整體制造業的分析發現現階段對勞動要素錯配的糾偏更為必要。

資源錯配；效率損失；全要素生產率

一、引言

工業在我國經濟發展進程中一直起著重要的支撐作用，而制造業又是工業的核心，它的健康穩步發展關系著國計民生。但我國制造業屬于高要素投入拉動的粗放式增長。由于制造業的生產特點和政策性傾向，在發展初始實施優先發展重工業的戰略，采取了一些扭曲和干預措施，使得我國經濟在接下來的發展中尋租行為和資源配置錯位嚴重，經濟效率低下。優化資源配置迫在眉睫。

資源的優化配置是經濟學研究的基本問題，在特定技術水平下，要素的逆流動會阻礙經濟增長。中國現有配置方式的粗放進一步放大了要素稟賦的稀缺程度，造成不必要的效率損失。本文通過大量工業企業數據，從行業角度基于微觀企業面板數據估算全要素生產率(TFP)，進而得到反映較為全面的行業TFP作為行業企業可持續發展的衡量指標，使用Syrquin(1986)[14]的產出分解核算框架，研究資源配置對TFP的影響，并從實證角度對TFP的理論分解給出更詳盡的佐證，且對目前經濟學界較有爭議的中間投入，根據現階段流行做法移出了基于C-D函數的TFP分解。本文對每一行業都進行了較為細致的要素分解與效率測算，相關政策建議也針對不同行業部門提出，這對我國制造業不同部門改善資源配置，糾正錯配，提高生產率具有指導意義。

二、相關概念界定及文獻回顧

隨著研究技術的不斷提升，資源錯配研究有條件從宏觀層面漸行至微觀領域。楊振和陳甬軍(2013)[8]采用福利經濟學的相關概念，基于制造業微觀企業數據，計算資源錯配導致的福利損失大小，發現矯正勞動要素配置扭曲能較大地改善福利水平。聶輝華(2011)[4]對企業生產率的考察表明國有性質的企業是導致市場上資源配置扭曲的主要因素，1998至2007年資源稟賦在國有企業與非國有企業間配置的改善對制造業TFP增長的貢獻達到28.7%(龔關、胡關亮，2013)[2]。

Syrquin開啟了要素配置研究的先河，基于索羅增長模型將TFP分解為行業自身技術水平的改進和部門間的資源配置效應。但其并未指出資源配置有可能錯配，從而引發低效率。Dollar和Wei(2007)[12]對此進行了補充，他們觀測到中國市場存在行業間的資源配置扭曲，并驗證通過改善資本配置，能提高最終產出，但研究的支撐證據過于宏觀。國內學者陳永偉則基于此研究框架，單獨討論了行業間的資源配置效應，并將配置效應細化為要素投入與要素價格，結論顯示要素價格的扭曲對于實際產出的影響會更大。

針對TFP與資源錯配方面的研究，我國學者有所涉足但數量有限，也未能形成較為一致的觀點。易綱等(2003)[9]提到“改革開放三十年間，資源配置效率的改善對我國TFP的提高做出了重要的貢獻”。但涂正革、肖耿(2005)[7]，曾先鋒、李國平(2011)[10]運用了大量的企業層面數據分解TFP，結論卻顯示要素配置的優化對增長速度放緩的中國經濟的TFP貢獻有限。聶輝華和賈瑞雪(2011)[4]發現資源的錯位配置是造成企業效率低下的重要原因，且市場經濟越發達程度與要素資源配置錯位成反比。

在TFP計算方法上，Olley Pakes(1996)[15]提出了一種半參數估計方法(OP)。魯曉東，連玉君(2012)[3]使用1999年至2007年中國工業企業數據，實證半參數方法能夠較好地解決傳統計量方法中的同時性偏差和樣本選擇問題。本文在實證計算企業TFP時，主要參考OP方法。

縱觀相關文獻，學者們總體上對錯配導致效率損失的作用機制以及要素資源價格扭曲對經濟可持續增長的影響的了解不夠全面，微觀證據欠缺，本文將對上述問題進行定量分析和討論，對現有的文獻做一個補充。

三、中國制造業全要素生產率和資源錯配的測算框架

本文從微觀企業層面分析中國制造業生產效率和資源有效配置程度，采用的總量生產函數形式為Y=F(Y1,Y2,…,Yn)測算制造業企業的TFP，在Syrquin分解框架內將制造業總TFP增長分解為各部門自身TFP增長以及要素稟賦在行業間的配置效應，分析要素資源的配置效應對產出變動的影響。

本文同時參照Hsieh和Klenow(2009)[13]的研究，建立一個帶有要素價格扭曲的制造業企業生產問題，并定義競爭均衡，在此基礎上，定義要素價格相對扭曲系數，進而定量分析要素錯配程度造成的效率損失程度，并討論資源有效配置對TFP的影響。

(一)模型基本設定

1.研究的假設條件

考慮某行業內N個子行業的生產問題，假定：

(1)不同子行業的生產函數不同，同一子行業內企業的生產函數相同；

(2)所有企業都使用資本、勞動兩種基本要素進行生產。

(3)企業是要素市場上的價格接受者，完全競爭條件下資本和勞動這兩種基本要素的價格分別為pK、pL；

(4)假定企業面臨的價格是“扭曲”的，并以“從價稅”形式體現，我們定義子行業i的代表性企業的資本、勞動投入的扭曲“稅”分別為τKi、τLi；

(5)參數αi和βi分別表示兩種要素的產出彈性；

從柯布-道格拉斯生產函數出發，行業i中企業的生產函數具體形式如下：

(1)

其中，Yi代表產出，Ki、Li分別表示代表性企業的資本和勞動投入。

企業的目標是利潤最大化，即：

此處P為一籃子標準商品(最終產品)的價格，pi為行業i的產品價格。為簡化起見，假定產品市場價格不存在扭曲。

上述(1)式最優解的一階條件為：

(2)

(3)

2.加總生產函數

類似陳永偉(2013)[1]，假定社會最終產品是經濟中的計價物，價格為1，整個行業的收益Y由N個子行業的產量決定，有：

Y=F(Y1,…,YN)

(4)

?Y/?Yi=pi

(5)

根據歐拉定理有：

(6)

從經濟意義層面上而言，整個行業的產值等于各個子行業產值的加總。

3.資源約束

如前文，資源約束的表達式為：

(7)

(8)

4.均衡

將這一經濟體的競爭性均衡定義如下：行業i的生產率及要素投入的從價稅定義為{Ai,1+τKi,1+τLi}，全行業加總后的資本和勞動分別為K和L，競爭性的均衡由一系列的產出，勞動，資本和行業i的產品價格決定。定義為{Yi,Ki,Li,pi}，總產值Y和行業外生價格pK和pL滿足以下條件：

(1)行業i生產最終(唯一)產品一階條件，即式(2)和(3)；

(2)規模報酬不變假設和邊界條件(4)和(5)；

(3)資源約束條件(7)和(8)。

借鑒Aoki(2012)[11]的推導，通過(2)式和(7)式，Ki可以表示如下：

式中下角標j表示的是企業j，σi是行業占總產值的比重piYi/Y，σj是企業占總產值的比重piYj/Y。上式可簡寫為：

(9)

(10)

同理，得到Li的均衡配置

(11)

(12)

(13)

(二)要素資源錯配和產出變動分解

1.子行業的產出和要素價格扭曲

由式(1)、式(9)和式(11)可得，子行業i的代表性企業的產出為：

(14)

建立起要素價格的扭曲程度與產出之間的關系。

對式(14)兩邊同時取對數：

(15)

可見，子行業i的產出由以下幾方面決定：該子行業的TFP水平；子行業內部的要素產出彈性水平；生產要素的投入量；所面臨的要素市場上價格的扭曲程度。

2.產出變動分解

本文在Syrquin的產出變動分解模型下，結合研究對象進行適當擴展。假定在觀察期內的每一期整個行業均實現完全競爭均衡。定義從t期到t+1期該行業的總產值變動為：

ΔlnYt=lnYt+1-lnYt

(16)

根據多元一階Taylor式可得：

(17)

(18)

將投入要素的變化表示為ΔXt=Xt+1-Xt，基于式(15)，對產出變動分解：

(19)

代入式(18)得：

(20)

其中：A項是各個子行業本身TFP變動的貢獻；B項是產出份額變動帶來的貢獻；C項是各個子行業投入要素價格的扭曲狀況變動的貢獻；D項是要素投入量變動的貢獻。

3.各行業生產要素相對扭曲變化對產出的貢獻

本文借鑒陳永偉(2013)[1]的處理方法。以資本為例，子行業i的資本價格扭曲變動對整個行業的產出產生的影響可表示為：

(21)

同理可得，勞動要素的價格扭曲變動對產出的貢獻分別為：

(22)

由此可得：

(23)

約等號右邊即是產出分解式(20)中的C項。

(三)要素價格扭曲系數及要素錯配對TFP的影響

1.定義要素價格相對扭曲系數

以資本Ki為例進行要素價格扭曲系數的分析說明。子行業i的代表性企業面臨的資本要素價格扭曲“稅”為τKi，結合式(10)，要素價格的扭曲系數可以用λKi=1/(1+τKi)來表示，體現資金的使用成本。

2.要素錯配對TFP的影響

三、基于中國制造業上市企業微觀數據的估算及相關實證

本文選取的數據來自“中國工業企業數據庫”。制造業的統計口徑包括30個大類，對應于國民經濟行業分類與代碼(GB/T4754-2011)中的代碼13-43(不含38)(聶輝華等，2012)[5]。選取1998-2013年至少2年及以上在數據中有所記錄的企業，剔除數據明顯異常的觀測值，共得到346萬余條可用數據。由于篇幅有限，變量的基本統計描述細節不再展示。

(一)企業全要素生產率水平估算

1.企業TFP水平的估計

根據Olley Pakes(1996)[15]的研究，本文分行業對企業TFP進行估算，基本模型如下：

(24)

Yijt、Kijt和Lijt分別表示子行業i所屬的企業j在t時期的工業總產值、固定資產凈值、就業人數和中間值投入。age代表企業年齡；state是0-1虛擬變量，當企業為國有控股時，該變量為1，否則為0；export是0-1虛擬變量，當企業有出口活動時，該變量為1，否則為0；I表示企業投資；exit是0-1虛擬變量，當企業終止營業狀態時，該變量為1，否則為0；year表示年份啞變量，以1998年為參考組；reg表示地區啞變量，以西部地區為參考組。

在OP方法框架中lnK和age為狀態變量，state和export為控制變量，LnI為代理變量，exit為退出變量，lnL、lnM、yearm、regn均為自由變量。30個制造業OP方法的估計結果如表1所示。

各個子行業的資本、勞動兩種投入要素的估計結果證實了本文對生產函數進行要素分解的必要性。我國制造業存在著較大的效率提升空間，資源配置的改善可以有效提高生產效率。

同時，按照式(24)，計算出制造業內30個子行業下屬所有企業在1998年至2013年間各自的全要素生產率。

2.行業全要素生產率水平的估計

表1 制造部門子行業生產函數的估計

注：1)保留小數點后三位；2)行業旁邊括號中為行業代碼。

表2 部分子行業1998-2003年TFP水平

注：(1)行業39在2001年數據缺失；(2)保留三位小數點。

(二)要素價格相對扭曲系數估算

通過附表1可觀測我國不同制造業行業資本要素配置狀況，發現在1998-2013年間資本要素配置始終較為合理及適度的行業為食品制造業、紡織業、橡膠制品業、塑料制品業、專用設備制造業和交通運輸設備制造業；而資本要素配置逐年改善，從嚴重資源使用不足或是從高成本取得資本到最終的合理配置的行業為文教體育用品制造業；相對來說行業的資本成本逐年升高，資源使用或投入越來越不足的行業為石油加工、煉焦及核燃料加工業。

通過附表2可觀測到勞動要素配置總體表現扭曲程度大于資本要素，始終保持穩定和適度的行業不多，其中相對穩定的行業包括食品制造業和金屬制造業；而明顯存在過度使用勞動力資源，以低于正常水平的成本獲得勞動力的代表性行業有紡織業、文教體育用品制造業、非金屬礦物制品業和通用設備制造業；此外，明顯存在勞動力資源不足，企業需以高成本獲得勞動力的代表性行業為煙草制造業、石油加工煉焦及核燃料加工業和儀器儀表及文化辦公用機械制造業。從計算結果中，我們還可以發現勞動力成本在逐年升高的行業有化學原料及化學制品制造業等(表現為扭曲系數越來越小)，勞動力成本在逐年降低的行業有紡織服裝、鞋、帽制品業等技術附加值較低的行業。

(三)資源錯配和效率損失測度

1.產出變動分解結果

本文在擴展的Syrquin(1986)[10]分解框架基礎上，依據相關定義和式(20)對產出變動進行分解，具體分解結果見表3。

結合表3和圖1可發現：要素投入的增加依舊對推動制造行業的經濟增長起決定性作用。總體來看，我國制造業的增長方式仍是以加大資源投入拉動的外延型增長為主。

此外，制造業的總生產效率水平整體上并不穩定，增長來源主要是各個子行業自身TFP的演進，而這一演進的實現則有賴于各個子行業內部微觀企業通過技術進步和制度創新提高企業生產率的個體行為。

2.生產要素價格相對扭曲變化對產出的貢獻

進一步考察不同生產要素對產出的“扭曲變動效應”，圖2表明，資本價格扭曲的變動對制造業總生產效率和產出的貢獻整體呈上升趨勢，且表現穩定，側面表明我國這些年規范融資渠道、放寬非公企業及中小企業的融資約束等整頓資本市場的努力初見成效；但是勞動價格扭曲的改善在此期間對產出的作用小且波動劇烈。

表3 1998至2013年制造行業產出變動分解結果

注：1)結果保留至小數點后三位；2)表中TFP水平為取對數后的數據。

圖1 1998年至2013年制造業產出變動分解效應直觀圖

3.各子行業要素價格扭曲變動對產出的貢獻

最后，應用式(21)和式(22)的核算方法，在不同子行業內分別計算出兩種生產要素的價格扭曲對產出變動的影響程度，如圖3所示。

從圖3可以直觀看到，不同行業對要素價格扭曲的糾正對產出的貢獻不同。分類總結可得：(1)兩種要素的扭曲均未得到合理改善，對產出均為負效應的代表性行業為紡織服裝類等低附加值制造業；(2)兩種要素配置的優化對于產出均起到積極作用的代表性行業為煙草制造業等相對利潤

圖2 兩種要素價格的扭曲變動對產出的貢獻注：根據式(20)C項中各自的資本、勞動扭曲的貢獻Kit、Lit計算出的數值得到圖中曲線。

圖3 資本和勞動要素的價格扭曲變動對產出的平均貢獻率注：C13K、C13L分別表示行業代碼為13的行業資本和勞動在1998-2013年間對產出的平均共貢獻率。其余標注可類推。

較高或具有市場壟斷性的行業；(3)勞動要素的配置貢獻優于資本要素配置的代表性行業為醫藥制造業等對勞動力要求相對較高且勞動力日益稀缺的行業；(4)資本要素的配置貢獻優于勞動要素配置的代表性行業為石油加工等經營具有一定規模、需要一定資本投入或利潤回收時間相對較長的行業。

(四)制造業要素錯配對TFP的影響分析

使用上文估算出的30個制造業部門在1998至2013年間的行業TFP水平對數值，探討兩種基本生產要素扭曲程度對行業自身TFP的影響程度。實證結果匯總在表4中。

表4 要素錯配程度對制造業子行業TFP水平影響的實證結果匯總

實證結果清晰地表明生產要素扭曲偏離程度與行業自身TFP值成反比。從系數來看，我國制造業更需要對勞動要素錯配進行糾偏，結論顯著地說明對于生產要素有效配置，對提升行業產值，行業生產率水平及行業TFP水平均有重要意義。

四、主要結論與政策建議

目前中國制造業的資源錯配存在，如果有效管理范圍內資源，實現自由流動，其產出效率和TFP會大幅度提升。

(一)制造業總生產效率的提升主要源于各行業自身TFP的演進

總體而言，我國制造業目前的增長方式仍是以資源投入的粗放型增長為主，TFP增長拉動的作用并不顯著。通過進一步對配置效應的分解來看，將制造業作為一個整體，增長的主要動力是各行業本身TFP的增進，而資源在行業間的配置對生產率提升的貢獻極為有限，在部分年份甚至是負面作用，這說明制造行業內部確實存在嚴重的資源錯配，阻礙了資源的充分利用和經濟的更有效率發展。

(二)資源錯配制約了制造行業生產效率的改進

要素價格扭曲引致的行業間資源錯配，使制造業的實際產出偏離了有效產出；但同時也說明制造業發展潛力巨大，適當的糾偏即可改善生產效率。從要素投入角度來看，愈是依靠廉價要素的投入來拉動經濟增長的行業，要素價格扭曲愈加嚴重，且作用往往是負面的；在資本、勞動中，勞動要素的扭曲是阻礙制造業發展的主因，因此，必須打破制度性障礙，調整制造業結構，推進勞動力市場改革，更好地發揮市場對資源的配置作用。

(三)矯正資本配置的扭曲可以提高TFP水平

要素錯配對制造業TFP影響的實證分析結果表明，改善資本和勞動力配置均有助于生產率的提高，但糾正勞動錯配更為迫切。我國勞動力水平低下，中國的勞動力構成急需調整優化，輔以相關政策解決“人口紅利”逐漸消失的困境。同時，經濟協調工作也應當注重資本，如發揮市場作用，升級資本稟賦結構，糾正資本市場的扭曲與完善企業治理結構并舉等。

(四)不同細分行業的要素錯配程度不同，優化配置過程中需區別對待

首先，對于低附加值低產業，相關部門應對低成本獲取相關資源進行管制；其次，對于利潤較高及具有一定壟斷性質的行業，可適當降低市場準入，引入競爭；第三，對于勞動力日益稀缺且具有一定危險作業的行業，應對安全生產與保障充分重視，提高勞動力價格，并做好相應人力的儲備及培養；最后，對于資本及規模經營較依賴的金融冶煉等行業可適當引入鼓勵資本投入政策。

總之，優化要素資源在行業間的配置，進行要素市場改革是當務之急，應當建立健全資源類產品的價格形成機制，規范市場參與主體的行為，以便更好地發揮市場對資源的配置作用。

附表1 資本價格的相對扭曲系數

注：(1)由于篇幅所限，只保留3個行業數據；(2)保留三位小數點。

附表2 勞動價格的相對扭曲系數

注：(1)由于篇幅所限，只保留3個行業數據；(2)保留三位小數點。

[1]陳永偉. 資源錯配：問題、成因和對策[D].北京：北京大學光華管理學院，2013.

[2]龔 關，胡關亮. 中國制造業資源配置效率與全要素生產率[J].經濟研究，2013(4):4-19

[3]魯曉東,連玉君. 中國工業企業全要素生產率估計:1999-2007[J]. 經濟學(季刊), 2012, 02: 541-558.

[4]聶輝華,賈瑞雪. 中國制造業企業生產率與資源誤置[J].世界經濟, 2011(7): 27-42.

[5]聶輝華，江 艇，楊汝岱. 中國工業企業數據庫的使用現狀和潛在問題[J]. 世界經濟，2012(5)：142-158.

[6]冉 彬. 四川省農業全要素生產率及其影響因素研究[D]. 四川：四川農業大學.

[7]涂正革, 肖耿. 中國的工業生產力革命——用隨機前沿生產模型對中國大中型工業企業全要素生產率增長的分解及分析[J]. 經濟研究, 2005(3): 4-15.

[8]楊 振,陳甬軍. 中國制造業資源誤置及福利損失測度[J]. 經濟研究, 2013(3): 43-55.

[9]易 綱,樊 綱,李 巖.關于中國經濟增長與全要素生產率的理論思考[J]. 經濟研究, 2003(8): 13-20.

[10]曾先峰,李國平. 資源再配置與中國工業增長: 1985～2007年[J]. 數量經濟技術經濟研究, 2011(9): 3-18.

[11]Aoki Shuhei. A Simple Accounting Framework for the Effect of Resource Misallocation on Aggregate Productivity[J]. Journal of the Japanese and International Economies, 2012, 26(4): 473-494.

[12]Dollar D, Wei SJ. Das (Wasted)capital: Firm Ownership and Investment Efficiency in China[J]. NBER working paper, 2007, 7(13103).

[13]Hsieh, C.T., J.P. Klenow., Misallocation and Manufacturing TFP in China and India” [J]. Quarterly Journal of Economics, 2009, 124(4): 1403-1448.

[14]Syrquin Moshe, Robinson Sherman., Industrialization and Growth: A Comparative Study[M]. New York: Oxford University Press (for World Bank), 1986.

[15]Olley Pakes. The Dynamics of Productivity in the Telecommunication Equipment Industry[J]. Econometrica, 1996, 64: 1263-1297.

(本文責編：辛 城)

A Study of Misallocation and Economic Sustainable Growth Based on TFP Estimation：Evidence from Manufacturing Industry in China

ZHOU Xin-miao，QIAN Huan-huan

(SchoolofBusiness,NingboUniversity，Ningbo315211,China)

Misallocation is one of the most important factors for productivity growth at present. This paper uses Olley-Pakes semi-parametric 3-step method to achieve 30 sub-sector’s TFP value based on panel data of 3.47 million manufacturing enterprises during 1998-2013 obtained from Chines industrial enterprises database, With the TFP estimated above, the study considered misallocation into the production framework, decomposing the output changes and measuring the contribution of the effective allocation of production factors in manufacturing, then developed a method to measure the output gap and efficiency loss, finally, the paper established an empirical model to analysis the relationship between factor-misallocation and TFP. The results show the misallocation restricts the development of the manufacturing industry, correcting it can effectively promote the economic growth of the related sector, in which factors, the improvement to labor is more necessary currently.

Misallocation;efficiency loss;TFP

2016-09-20

2016-12-20

國家自然科學基金項目“基于可持續發展的中國綠色核算體系研究”(71173122)，“有效風險管控策略對產業安全維護效應研究”(71473137)，“浙江省重點行業產業安全評價體系構建研究”(2016C25021)，寧波大學區域經濟與社會發展研究院研究項目“實體經濟轉型升級的模式選擇與制度需求：以寧波傳統制造業為例的研究”(QYJYNS1202)的資助。

周新苗(1977-)，女，浙江寧波人，博士，寧波大學商學院教授，研究方向：數量經濟學。

F207

A

1002-9753(2017)01-0183-10