中間投入視角下的區域資源錯配研究
——來自工業企業的微觀證據

陳建軍 邱德榮

(1.浙江大學 公共管理學院, 浙江 杭州 310055; 2.浙江大學 經濟學院, 浙江 杭州 310027； 3.江西師范大學 江西經濟發展研究院， 江西 南昌 330022)

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中間投入視角下的區域資源錯配研究
——來自工業企業的微觀證據

陳建軍1邱德榮2,3

(1.浙江大學 公共管理學院, 浙江 杭州 310055; 2.浙江大學 經濟學院, 浙江 杭州 310027； 3.江西師范大學 江西經濟發展研究院， 江西 南昌 330022)

大國經濟體中，資源錯配已成為阻礙區域協調發展的重要因素。只關注初始投入而忽略中間投入的兩要素資源錯配核算框架，容易導致資源錯配和生產率的高估。采用2001—2007年中國工業企業數據庫，從能源這一中間投入的通用部分切入，實證考察能源投入利用如何影響區域資源錯配，研究結果顯示：(1)納入中間投入的三要素核算框架，可顯著改善資源錯配的高估問題。(2)中國資源錯配問題集中于資本要素，能源類中間投入對區域資源錯配產生了顯著影響：在效率層面上，能源效率可降低資本、勞動力、中間投入要素的錯配程度；在數量層面上，能源缺口、能源損失加劇了勞動力和中間投入要素的錯配，但未對資本錯配產生明確影響。

要素扭曲； 工業企業； 資源錯配； 產出潛力； 能源缺口

一、 問題的提出

微觀層面上，資源錯配是指在經濟體中，不同產業或不同企業之間存在邊際產出價值的不相等，導致各類要素與不同生產率的企業不能形成高效匹配，進而出現經濟效率損失。對于正通過供給側結構性改革實現產能優化和產業升級的國家而言，資源錯配問題無疑是重要的制約因素。因此，如何通過政策安排或中長期的制度設計來改善區域資源錯配，是處于全球產業鏈中端且資源供需分布錯位的大國經濟體所面臨的重要課題。

為此，必須首先明確是什么原因導致了區域資源錯配。有學者認為，政策干預是影響錯配的重要變量[1]。部分學者從市場結構出發，指出非完全競爭市場結構下，勞動力市場調整的沉淀成本以及市場壟斷勢力將導致資源錯配[2]。部分研究則認為信息不完美或不對稱必然導致企業進出成本、勞動力市場成本沉淀，從而引發資源錯配問題[3-4]，這使企業開始重視信息的內部來源[5]。普遍觀點是，在現實的經濟體系運行中，以上這些因素交互影響資源配置，制度和政策因素通過對資本、勞動力等要素施加影響而最終導致資源錯配。

資源錯配問題的研究日趨增多[6-11]，核算思路主要是基于Hsieh、Klenow建立的資源配置框架(簡稱HK框架)和一般均衡框架。一方面，資源錯配研究的重要起源是Hsieh和Klenow建立的兩要素核算框架[12]，基于靜態的異質性生產企業構建模型，在企業技術采用速度和生產技術使用效率不變的情況下定義資源錯配：市場中進行生產活動的企業需要支付固定的運營成本，企業的類型及其勞動、資本的配置狀況則成為決定企業最大化產出有效配置效率的兩個重要因素，其中任何一個要素扭曲導致錯配，都會引發整體產出水平的下降。另一方面，Tombe等基于一般均衡模型，利用美國制造業數據，討論了能源強度政策的資源錯配效應，發現能源消費降低10%，則不同的能源強度政策通過錯配使全要素生產率(TFP)及產出的損失在0.8%—0.88%之間[13]。但是，采用一般均衡框架無法測度要素的邊際產品收益，且無法進行橫向比較。因此，目前的研究中主要沿用HK框架，投入要素局限于資本和勞動力，集中考察初始要素投入，忽略了生產中間過程，因此存在生產率和資源錯配的高估風險。

生產中間過程消耗的主要是中間投入，利用中間投入可以相對精確地刻畫生產的具體過程。中國投入產出表中，總中間投入包括四類子中間投入，即離岸工業中間投入、離岸服務中間投入、本土工業中間投入和本土服務中間投入。這四項對工業行業生產率都有顯著的促進作用，兩類服務性質的中間投入對生產率的作用渠道主要是對生產率增長效應的影響，兩類工業性質的中間投入主要是對生產率結構變遷效應的影響[14]。中間投入的產出彈性將明顯壓縮資本、勞動的投入彈性值[15-16]。可見,中間投入對生產率存在十分重要的影響，然而,探討中間投入對TFP以及其他要素扭曲影響的研究卻很有限[17-18]。

目前的研究忽視了中間投入，容易造成生產率和資源錯配核算高估。而能源作為中間投入的通用部分，對要素扭曲導致資源錯配的影響還未得到關注。因此，本文嘗試從制造業的中間投入角度切入，在以下幾方面對現有研究進行豐富和完善：(1)將中間投入作為生產要素納入生產函數中，綜合初始投入和中間投入，完善對生產率的刻畫和核算；(2)提出納入中間投入要素后的要素扭曲或資源錯配核算框架；(3)利用微觀數據，估算出中國的要素扭曲和潛在產出潛力，并進行兩要素和三要素框架的比較。(4)提取中間投入的通用部分——能源，考察能源這一類中間投入對各要素扭曲的具體影響。

二、 三要素下的產業內錯配核算理論框架

資源錯配的測算中，Hsieh、 Klenow的方法主要適用于行業內企業間的層面，并假定了各個產業規模報酬不變，主要局限于資本、勞動力兩個要素卻忽視中間投入要素。本文嘗試將中間投入因素引入生產函數，并突破規模報酬不變的假定，在均衡求解的基礎上提出三要素下的產業內錯配核算框架*具體推導過程請有興趣的讀者自行向作者索取。。

(一) 理論模型

一個社會中，家庭將消費標準的一籃子商品，它是由一個代表性廠商在完全競爭的市場上生產的。社會有s個行業，其產出將作為這個代表性廠商的投入要素，行業s的產出為Ys。θs為投入要素Ys的產出彈性。代表性廠商的生產函數滿足柯布-道格拉斯(C-D)生產函數：

(1)

根據成本最小化原則，有：

(2)

P為一籃子標準商品(最終產品)的價格，Ps為行業s的產品價格。用最終產品作為計價物來表示其他產品(如中間產品的價格)，不失一般性，設P=1。

假定所有制造業部門都是壟斷競爭的，由產業內Ms個生產具有替代性(替代彈性為σ)和差異性產品的廠商構成。行業s的生產函數為CES生產函數(常值替代彈性生產函數)，行業s中的代表性廠家的生產要素為資本、勞動力、中間投入，采用C-D函數形式。行業生產函數、具體企業生產函數分別為：

(3)

這一經濟中存在三種生產要素：資本、勞動力、中間投入，我們將主要考察企業面臨的要素扭曲。資本、勞動、中間品扭曲前的價格分別為R(資本的工資率)、w(即單位勞動報酬)、PM，扭曲后價格分別為(1+τKsi)R、(1+τLsi)w和(1+τMsi)PM*例如,由于價格管制等原因，廠商無法通過正常市場渠道獲得能源、原材料等中間投入品，則τMsi會上升。又如銀行不傾向于向高生產率的中小企業發放貸款，那么，這些高效率企業只能通過支付高額利息來獲得信貸，導致τKsi上升。。要素份額αs、βs、γs只與行業s有關。Hsieh、Klenow假定規模報酬不變，而實際經濟中，不同行業的規模報酬很可能會變，本文將規模報酬不變的假設放寬，即αs+βs+γs不一定等于1。

利用生產函數和扭曲定義，可將廠商利潤最大化問題表示為：

(4)

(二) 均衡求解

(5)

從而推導出相應的資本—勞動(實際數量)比率、資本—中間投入(實際數量)比率、資本投入數量、勞動投入數量、產出數量，可知行業內企業的配置與企業生產率(Asi)以及各自對應要素的扭曲程度(τKsi、τLsi、τMsi)有關。要素間的比例關系只與要素產出彈性、要素價格、扭曲程度有關，與生產率無關。若存在錯配，則邊際要素產出價值將在壟斷競爭廠商間產生明顯差異。再與企業的生產函數相結合，可以得到制造業部門s中第i個企業勞動、資本、中間投入的邊際產出價值MRPKsi、MRPLsi、MRPMsi，其中*MRPLsi、MRPMsi可參照MRPKsi類推。：

(6)

(7)

Ks表示均衡需求條件下行業s的資本投入，全社會總的勞動力投入、資本投入、中間產品投入是這些行業的加總，即：K=∑Ks，L=∑Ls，M=∑Ms。易知，當整個行業平均勞動、資本、中間投入的邊際產出價值不變時，整個行業的均衡需求是不變的。

(三) 錯配核算

一般而言，通過TFPRsi指標方差可以反映具體的整體扭曲和錯配程度。但這一指標是在資本、勞動力兩要素框架和規模報酬不變的條件下提出的。三要素條件下，TFPR指標無法消除生產率A，使傳統的TFPR指標疊加了生產率和各個要素的交互影響，因此具有偏誤。

本文擬進行如下改進:第一，利用增長潛力來反映整個經濟體的錯配程度；第二，基于理論公式推算結果，采用勞動、勞動力、中間投入的要素邊際產出價值的方差，反映各要素扭曲程度和錯配程度。

1.錯配的分要素核算：各要素扭曲程度

兩要素框架下的TFPQsi、TFPRsi指標：

TFPQsi是真正意義上的生產率。但現實經濟中，一般是報告產出價值(PsiYsi)，而不報告具體的產出Ysi,所以引入TFPRsi的方差來衡量總體扭曲，當然TFPRsi也存在混合了技術、價格影響的問題。由勞動、資本、中間投入比率關系，參考TFPRsi定義，可計算三要素時規模報酬可變情況下的TFPRsi，具體為：

(8)

2.錯配的整體核算：產出增長潛力

(9)

如果不存在扭曲，則跨企業要素的邊際產出價值相同，行業的TFP表示為：

(10)

其他條件不變的情況下，要素配置的扭曲程度越大，則行業的TFP越小。對不存在扭曲時的產出，可以通過行業內企業配置來分析實際產出與潛在最優產出之間的缺口，即產出潛力。

通過逐步加總可以核算行業內不同要素配置優化條件下的產出增長潛力情況。由于要素充分配置條件下效率產出比實際產出大，這里采用(1/index-1)來表示增長潛力。

三、 三要素下的產業內錯配具體核算

(一) 參數設定

為測算錯配指數，需要設定一些重要參數，具體如下：

(1)行業s在國民經濟中所占份額θs。用行業s的總產值與全社會產業總產值之比表示。

(2)勞動投入L。采用企業的勞動報酬作為勞動力要素的代理變量，具體等于“本年應付工資+應付福利費總額”，使用CPI進行平減(以1998年為基年)。

(4)資本報酬R。根據模型，每個企業實際所面臨的資本租金率為(1+τKsi)R,R值只影響平均的資本邊際產出彈性，而資本邊際產出彈性的方差以及相對效率提升并不受影響。參照簡澤[9]的方法，設定資本報酬R為10%，包括實際利率5%和折舊率5%。

(5)企業間替代彈性。資源重新配置之后，效率改善程度隨著σ增加而提升，依據Broda等的研究[19]，σ在競爭性制造業的替代彈性一般為3—10，σ越大，實際TFP與潛在最高TFP的差異就越大。為保守估計，設定σ=3。

(6)各行業的資本、勞動、中間品要素彈性。HK模型將美國的對應行業要素產出彈性作為中國的產業要素產出彈性，會導致測度偏差。本文通過OP方法計算出中國各行業的資本、勞動、中間投入品的要素產出彈性。估算時，將企業固定資本存量作為狀態變量，投資的對數作為不可觀測生產率的代理變量，而勞動、中間投入的對數作為自由投入變量。

(7)中間投入。采用中國工業企業數據庫中的工業中間投入指標，并以2001年為基年，對原材料、燃料、動力構建價格指數進行平減。

(8)資本。本文采用年末固定資產存量作為代理變量。

另外，本文還進行了行業代碼調整和價格平減。由于2003年中國國家統計局對行業代碼進行了調整，我們依照2003年的代碼標準將2001—2002年的行業代碼進行了相應的調整。為了得到各年的可比價，設定2001年為基期，利用價格指數進行平減。

(二) 數據說明

本文采用中國工業企業數據庫，時間范圍為2001—2007年，包括了全部國有工業企業和主營業務收入在500萬以上的工業企業。先刪除指標異常值，即刪去法人單位代碼、主營業務收入、資產總計、工業總產值、工業中間投入合計、固定資產值年平均余額、年末從業人員合計、開業年等缺失的觀測點，刪去年從業人員少于10人、資產總計小于流動資產年均余額、資產總計小于固定資產凈值年均余額、營業利潤大于營業收入、開業時間記錄不一、開業時間晚于報告期當年、累計折舊小于當期折舊的企業樣本。觀測值為1 626 173個，涉及526 585個法人單位。按照工業總產值、工業附加值、固定資產總額等指標進行winsor 1%縮尾處理。

(三) 部分核算結果說明

1.產業層面的要素邊際收益比較

在行業內，將各企業占總年度該產業總產值的比重作為權重，在行業內分別加總MRPKsi、MRPLsi、MRPMsi，形成產業層面的MRPKs、MRPLs、MRPMs。考慮到現實中中國已經出現了過度資本化的情況[20]，這里選取部分資本要素邊際收益相對較低的產業進行比較(詳見表1)。

表1 部分產業的要素邊際收益情況

表1顯示，繪圖、計算及測量儀器制造(4113)、鐵礦采選(810)、污水處理及其再生利用(4620)產業層面的資本要素邊際收益低于勞動力要素邊際收益、中間投入要素邊際收益，三者之間差距明顯，存在顯著的要素錯配。在這三個產業中，資本在產業中配置偏多，而勞動力要素遠未得到充分配置。產業層面的要素扭曲依然比較嚴重，需要將三者的扭曲情況同時進行考察。

2.整體層面的產出增長潛力

表2提供了部分年份、要素配置優化組合條件下的潛在增長情況。

表2 資源重新配置后制造業TFP的增長潛力

在表2中，行業內三種要素都得到有效配置時，2001年的潛在增長率大約為36.6%，2007年的潛在增長率為25.9%。而Hsieh、 Klenow在規模報酬不變的假設下計算出2005年的潛在增長率大約為87%[12]；龔關、胡關亮在規模報酬可變的條件下忽視了中間投入過程，計算出2007年的潛在增長率大約為30.1%[11]。從以上結果可知，納入中間投入的三要素核算框架相對于二要素框架，降低了潛在增長的程度，這說明該框架可明顯改善資源錯配程度高估的問題。

三要素中僅勞動力、中間投入有效配置時，2001年、2007年的潛在增長率分別為12.1%、11.3%；僅資本、中間投入有效配置時，這兩年的潛在增長率分別為8.67%、7.92%；僅資本、勞動力有效配置時，這兩年的潛在增長率分別為7.87%、6.37%。這反映在2001—2007年間，中國制造業的要素配置情況在逐漸改善。而且從比較靜態角度來看,在其他兩種要素都有效配置的條件下，配置的產出效果改善程度依次是資本、勞動力、中間投入。這說明，中國制造業主要的配置問題首要集中于資本錯配，中間投入和勞動力錯配的程度相對接近。

3.區域層面的錯配：分要素錯配程度

由于歷史條件、地理區位等因素的影響，我國各區域的資源錯配程度存在明顯差別。本文在實際測算中采用各個要素的邊際產品收益方差來測度分要素錯配，具體見表3。

表3 2007年全國各省區市的分要素錯配程度

續表3

注： 數據均取對數，不包括港澳臺地區。

資本錯配程度較為嚴重的是貴州、廣西、四川、湖南等中西部省份，資本錯配程度相對較低的是上海、河北、山東、江蘇、浙江、北京等沿海省區市。資本對市場化程度較高地區的偏好直接影響資本在區域間的區位布局，這與中國市場化進程指數[21]的測算基本吻合。

勞動力錯配較為嚴重的是四川、廣西、湖北、內蒙古、甘肅等中西部人口大省，這些地方都是中國重工業相對發達、資源稟賦較為豐富的地區，產業結構比較單一，發展方式比較粗放，產業技術升級改造緩慢，勞動力存量明顯超過本地產業所能吸收的就業量，大量的勞動力進入東部沿海發達地區就業。勞動力錯配程度較低的是海南、上海、江蘇、廣東、福建等東南沿海省區市，這些地區較早融入世界貿易體系并形成了現代產業體系，而且服務業、高新技術產業逐漸成為先導性、主導性趨顯的區域產業，這將降低勞動力的錯配水平。

中間投入要素錯配相對嚴重的是天津、湖北、吉林、甘肅、山東等重化工業主導的省區市，程度相對較低的是海南、寧夏、新疆、內蒙古、西藏等能源豐富的省區市。天津、湖北、吉林等地主要依靠重化工業驅動，本地的能源和原材料存量有限，能源缺口較大，需要長期從外省市調入大量的能源、材料來滿足產業需要，導致中間投入要素錯配程度居高不下。

四、 能源類中間投入影響資源錯配的實證分析

(一) 實證策略

本文主要從中間投入角度來考察分要素錯配問題。中間投入包括原材料、能源等，原材料是伴隨制造業工藝、產品類型而不斷變化的，需要通過中間投入的通用部分來考察。以制造業中間投入的通用組成部分——能源為切入口，有助于厘清中間投入的影響。為考察能源投入與使用是否影響以及如何影響地區要素扭曲與錯配，本文設定如下計量模型：

VARMRPit=β0+β1ENERGYit+β2Xit+μi+νt+εit

(11)

其中，VARMRP表示省級分要素錯配程度，采用各要素扭曲程度作為代理變量。ENERGY表示省級的能源投入與使用變量，主要包括能源缺口、能源利用效率、能源損失；X為一系列控制變量，主要包括：政策干預變量、貿易開放度、外貿依存度、產業結構等；μi表示時間固定效應，νt表示空間固定效應，εit表示擾動項。

(二) 變量選取

本文研究的是能源投入與使用對地區資源錯配的影響，我們采用MRPK、MRPL、MRPM的方差作為地區資本、勞動力、中間投入要素錯配的測度指標，作為被解釋變量，以便進行三種要素配置的實證分析。

能源投入及利用作為重要的解釋變量。空間的能源投入使用可分為數量和質量兩個層次，數量我們采用能源缺口，而能源的利用質量則通過能源利用效率、能源損失來表示。

(1)能源缺口(ln_elelack)。能源缺口是空間的能源需求相對于自身能源供給的缺量，可以反映該空間的能源稀缺程度。能源缺口的增加將大幅提升其他要素的投入需求，使要素價格扭曲加大，預期回歸系數為正。空間能源缺口數據來自2001—2007年中國各地區能源平衡表。

(2)能源利用效率(ln_energyhao)。由于本文主要從能源視角來考察配置及產出，主要參考楊紅亮等[22]及劉佳駿等[23]的研究，采用簡單的單位GDP能耗指標，數據來自EPS數據庫。在產出穩定條件下，能源利用效率越高說明需要投入的數量可以降低，則要素扭曲程度下降，預期回歸系數為負。

(3)能源損失(ln_elesunshi)。由于中間投入組成部分中只有電力是通用的，采用電力損失量作為能源損失的代理變量是合適的。能源輸配過程中，能源損失越小，則要素扭曲程度會下降，預計回歸系數為正。數據來源于中國各省份1998—2007年地區能源平衡表。

要考察能源投入和使用對地區要素扭曲的影響，還需要考慮地區產業結構、地區貿易開放度、政府干預等因素的影響。具體計量模型中，加入以下控制變量：

(1)產業結構。要素扭曲深受空間產業結構影響，一般而言，重工業、資源類產業比重越高的地方，要素扭曲和資源錯配程度更深。曹玉書和樓東偉發現，資本配置效率最低的行業是基礎資源類開采業[24]。這里利用地區重工業增加值占GDP比重(ln_mangdp)、資源稅占財政收入比重(ln_restax)來衡量產業結構,數據來自CSMAR數據庫。

(2)外資依存度。經濟發展到一定水平后，FDI的進入一方面由于存在政府的差異化待遇而破壞市場環境；另一方面可能通過掠奪性定價逐步形成市場勢力，造成市場壟斷，引起要素扭曲和要素錯配。這里利用FDI占地區國內生產總值的比重(ln_fdir)來衡量，數據來自國泰安數據庫。

(3)貿易開放度。Melitz發現低效率企業往往不出口甚至退出市場，而高效率企業選擇出口且從中獲益良多，資源便逐步從低效率企業轉移到高效率企業，實現行業生產率的提升，這一機制對行業內企業間的再配置有明顯影響[25]。因此，本文采用地區進出口貿易總額占GDP比重(ln_trader)來衡量貿易開放度，數據來自CSMAR數據庫。

(4)政府干預。韓劍、鄭秋玲認為，政府往往以財政補貼、行政性市場進入壁壘、勞動力流動管制、金融抑制等方式影響要素配置[1]。這里主要關注財政干預、行政干預兩個維度，其中，財政干預采用補貼收入占當年工業總產值比重(ln_butieratio)來衡量，行政干預采用罰沒收入占財政收入比重(ln_famorev)來衡量。數據來自工業企業數據庫和CSMAR數據庫。

主要變量取對數后，其描述性統計特征參見表4。

表4 主要變量的描述性統計分析

續表4

資料來源： 作者測算整理,主要變量均取對數。

(四) 實證分析及解讀

本文的樣本是中國各省區市(不包括港澳臺地區)的數據，有理由認為不可預測因素的影響是固定的，個體之間存在固定差異。因此，采用固定效應模型更能體現地區要素錯配的情況。模型中分別將能源缺口、單位GDP能耗、能源損失作為解釋變量，所有自變量均取對數，納入所有控制變量，形成計量模型，對行業內各要素錯配進行回歸檢驗，估計結果參見表5。

從解釋變量來看，能源缺口對勞動力錯配、中間投入錯配的回歸系數均為正，且通過了5%的顯著性檢驗，該結果與預期一致。但是，能源缺口對資本錯配的回歸系數不顯著。這一結果符合魯成軍、周端明的研究結論[26]。雖然中國能源缺口量從2001年的57.54百萬噸標準煤上升到2007年463.02百萬噸標準煤，但是保證程度依然保持在82%以上。能源缺口在自給率上還未達到閾值。同時，由于資本與能源之間的替代關系呈現不確定性或者間或性互補關系，能源缺口對資本錯配的影響無法通過檢驗。

單位GDP能耗對資本錯配、勞動力錯配、中間投入錯配的回歸系數都為負，通過了5%的顯著性檢驗。單位GDP能耗集中體現了工業能源投入效率，同時也間接體現地區的節能潛力。單位GDP能耗對各要素錯配的回歸系數顯著為負，符合理論預期。這一結果也間接印證了林伯強、杜克銳的研究結論[27]。要素市場的不完善使中國付出了巨大的能源代價，中國要素市場扭曲的能源年損失量在1.2—1.6億噸標準煤之間，占能源總損失的24.9%—33.1%。另外，從彈性系數來看，能源效率對勞動力錯配的彈性最高，說明提升能源效率后錯配程度最明顯的是勞動力。這是由于我國工業部門中勞動力與能源之間替代關系顯著，且伴隨技術的不斷進步，能源效率提高對勞動力錯配的降低作用顯著。

能源損失對勞動力錯配、中間投入錯配的回歸系數顯著為正，通過了5%的檢驗，符合理論預期，這說明能源損失對區域的勞動力、中間投入錯配具有顯著的強化作用。據《2007中國能源藍皮書》披露，中國煤礦資源回采率一直很低，平均資源回收率為30%，不足世界先進水平的一半；而美國、澳大利亞、德國、加拿大等國家的資源回收率能達到80%左右。這說明我國在能源開采、加工轉換、輸配環節的節約水平，離發達國家的差距還很大。能源損失將通過多個渠道加深要素錯配，一方面，能源損失增加，在能源消費主體最終端消費不變的條件下，需要提供更多的初始能源投入；另一方面，能源損失的增加，將促使能源價格高企，進而使工業企業尤其是資源型、勞動密集型企業采用勞動力要素替代能源。

表5 能源投入利用對分項資源錯配的影響回歸結果

續表5

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平上顯著。

對于其他控制變量，回歸結果表明，產業結構對行業內要素錯配的估計系數為正，且通過10%的顯著性檢驗。重工業在工業部門中占比過高，誘發產業結構失衡，會加劇對資本、勞動力、中間投入等要素的爭奪，從而推高要素的錯配程度。財政補貼占比對資本、勞動力錯配的估計系數顯著為負，而相對于中間投入錯配的估計系數顯著為正，而行政干預的代理變量，即罰沒收入占財政收入比重，相對于要素錯配的系數并不顯著。這說明，財政干預而非行政干預對錯配產生了明顯作用。伴隨著中國市場化的進程，政府的直接行政干預迅速降低，而代之以補貼、加速折舊等財稅政策。政策主要以資本、勞動力要素作為標的，如固定資產加速折舊、勞動力收入稅收減免、研發補貼，因此，財政補貼的增加對資本、勞動力要素的錯配具有負向影響。外資依賴度的影響不顯著，這是因為FDI對地區的要素錯配影響往往通過外商投資的技術溢出和國內企業的吸收。2002年中國正式進入WTO，FDI的技術溢出較大，且國內企業的吸收能力快速發展，同行業內的企業生產率在經歷了入世的沖擊后，其分布離散程度由大變小，FDI對要素錯配的影響尚不確定。外貿依賴度對勞動力、中間投入的錯配程度的估計系數顯著為正，而對資本的錯配程度為負。這是因為外貿依賴度高的地區，其要素流動往往更為自由，更容易降低要素錯配。資本作為流動性最強的要素，錯配程度明顯下降。而勞動力、中間投入等要素受制于2001—2007年間嚴格的戶籍制度、地區市場分割、中間材料優先供應本地企業等因素，使外貿因素難以顯著降低地區的要素錯配程度。

五、 結論及政策建議

資源錯配是制約我國地區協調發展和效率提升的重要因素。傳統資本、勞動力兩要素的資源錯配核算框架存在高估的風險，因此，本文重視中間生產過程，將中間投入引入生產函數，從而拓展了HK模型，提出規模報酬可變條件下行業內三要素配置核算模型以降低高估風險。隨后，本文利用2001—2007年中國工業企業數據庫進行測算，并實證分析能源投入使用對要素錯配的影響。研究顯示：第一，三要素資源錯配核算框架可以降低兩要素框架下的生產率及要素錯配高估程度；第二，中國資源配置問題中，最為突出的是資本的錯配；第三，能源的投入利用對分要素錯配產生了異質性影響。在效率層面上，能源可以降低資本、勞動力、中間投入三個要素的錯配程度；在數量層面上，能源只能降低勞動力、中間投入的錯配，對資本錯配的影響尚不明確。

依據以上實證研究，本文提出如下建議，以提高地區資源配置效率、減少資源錯配：

(1)調整能源結構與提高能源效率并舉，加快能源市場化進程，逐步理順中間投入與資本、勞動力等要素的良性替代或互補機制。第一，吸收利用大數據技術作為決策參考，推進需求側和供給側精準匹配，促進能源結構優化。城市化、工業化的加速推進和煤炭主導性稟賦，決定了我國重工業化的產業結構慣性和煤炭主導的能源結構很難在短期內迅速改變。這就要求利用大數據技術和能源行業既有的數據儲備，將能源供給側、能源需求側對應，實施動態管理，結合國際社會的節能、碳排放雙重約束，將能源結構與能源成本進行匹配，在多目標條件下滿足能源需求。第二，現階段主要以深挖節能潛力為抓手，推進能源集約利用。在節能技術創新、應用初期階段，政府可提供合適的政策補貼、政策支持以促進企業度過前期的高風險、低收益階段。隨后推進市場化的能源價格改革，使能源價格成為有效的市場信號，引導節能技術的研發、推廣及應用，激發市場動力以進入持續發展軌道，使能源市場、勞動力市場、資本市場聯動，實現要素的高效補充或替代，提高配置效率。

(2)推進中國現代綜合能源運輸體系建設，減少能源損失，降低工業生產要素的扭曲。中國西部非沿海、資源富集與需求逆向分布的地理特點，處于工業化、城市化加速發展的特殊階段，以及主要以鐵路、海運和公路為主的傳統能源運輸體系，已無法滿足迅猛增長的能源運輸需求。對此，需要采用互聯網+等先進可靠的技術推動智能電網建設，加快建設包含輸電網絡在內的現代能源綜合運輸體系，從而減少能源損失，提高調度效率，實現能源等中間投入的優化配置。

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Research on Regional Resource Misallocation from the Perspective of Intermediate Input： Micro Evidence from Chinese Industrial Enterprises

Chen Jianjun1Qiu Derong2

(1.SchoolofPublicAdministration，ZhejiangUniversity，Hangzhou310058，China;2.SchoolofEconomics，ZhejiangUniversity，Hangzhou310000,China)

The economies of large countries are different from those of small countries, and regional coordinated development is a prominent and important theoretical issue for large countries. The intra-regional and inter-regional misallocation of resources will be one of the most important factors that impede regional coordinated development, highlighting the importance of identifying the endogenous factors of resource misallocation. At present, the major part of the study on resource misallocation is conducted within the Hsieh & Klenow (2009) Framework and the General Equilibrium Framework, both of which attach great importance to the initial investment at the starting point of production and neglect the investment in the production process, which easily leads to the overestimation of resource mismatch.

To approach the issue, this article focuses on the investment in the production process, and includes it in the production function together with the initial investment. Under the general condition of variable returns to scale, the article proposes a three-element resource mismatch accounting model which includes capital, labor force and process investment, and derives a specific approach to estimating the potential output capacity. On the basis of this theory, the article uses the microcosmic data of the database of Chinese industrial enterprises from 2001 to 2007 to estimate the resource mismatch and the potential production capacity of each region in China, and to study how the energy input affects the mismatch of regional resources. The following three findings are reached (1) Compared to the two-factor HK Framework, the three-factor accounting framework which includes the initial investment and the process investment can significantly reduce the overestimation of resource mismatch. (2) At the mismatch level, in the sample period, the mismatch situation of Chinese manufacturing industry has gradually improved. The problem of resource mismatch in China is most prominent in capital elements, and the importance order of factor resource mismatch is: capital> labor force> process investment, with the degree of mismatch of the latter two being very close. (3) In terms of the spatial pattern of resource mismatch, the capital mismatch is concentrated in the central and western provinces, and the labor mismatch is concentrated in the central and western provinces. The mismatch is mainly distributed in the provinces dominated by heavy chemical industry. (4)The process investment of energy sources have had a significant impact on regional resource mismatches, among which energy efficiency can reduce the mismatch of capital, labor, and process investment at the level of efficiency. However, at the quantitative level, the energy gap and energy loss exacerbates the mismatch between labor force and process investment, but does not have significant impact on capital mismatch. The proportion of heavy chemical industry will intensify the mismatch, and the impact of financial subsidies and foreign investment is uncertain.

On the basis of theory and empirical studies, we put forward the following policy suggestions: First, gradually adjust China’s energy-based energy structure, speed up energy efficiency, promote China’s energy marketization process, and gradually straighten out benign alternative or complementary mechanisms of process investment and capital and labor. Second, promote the construction of a comprehensive modern energy transportation system, cut energy losses and reduce the distortion of industrial production factors. In addition to the basic energy transfer function, the comprehensive utilization of the energy transport system also has the function of optimizing the allocation of energy and environmental resources.

factor distortion; industrial enterprises; resource misallocation; potential output; the energy gap

10.3785/j.issn.1008-942X.CN33-6000/C.2016.08.103

2016-08-10 [本刊網址·在線雜志] http://www.zjujournals.com/soc

國家自然科學基金面上項目(71173182)； 國家自然科學基金青年項目(71403248)； 浙江省科技廳一般軟科學研究項目(2016C35003)

1.陳建軍(http://orcid.org/0000-0001-9472-8243)，男，浙江大學公共管理學院教授，博士生導師，經濟學博士，主要從事產業經濟學研究； 2.邱德榮(http://orcid.org/0000-0001-7719-8834)，男，浙江大學經濟學院博士研究生，江西師范大學江西經濟發展研究院副研究員，主要從事產業經濟學研究。

主題欄目： 中國區域經濟開放與發展問題研究

[在線優先出版日期] 2017-05-08 [網絡連續型出版物號] CN33-6000/C