中國科技資源錯配及其對產出影響的測算

秦 宇 鄧 鑫 周 慧

(1.中國社會科學院 工業經濟研究所，北京 100044； 2.中央財經大學 經濟學院，北京 100081； 3.安徽財經大學 經濟學院，安徽 蚌埠 233030)

一、引言及相關文獻回顧

經濟增長不僅依靠資源投入，更源于資源配置的效率(羅德明 等，2012)，因此，科技資源是否有效配置，即將有限的資源投入到邊際生產率最大的部門，影響著科技投入的效果。所謂科技資源，即科技活動的物質基礎，是創造科技成果、推動整個經濟社會發展的要素的集合。周寄中(1999)按照科技資源內容，將其劃分為科技人力資源、科技財力資源、科技物力資源和科技信息資源，從而確定了科技資源“四元說”的概念。本文研究亦按照“四元說”劃分科技資源。

由于中國長期存在的計劃經濟體制，形成了較為僵化的科技資源配置體制，忽視了科技發展的市場規律，資源供求脫節，嚴重影響了科技生產效率，造成了較大的產出缺口和效率損失。改革開放后，中國科技市場化運作取得了一定的成效，但由于要素市場改革始終滯后于產品市場改革，科技資源作為關鍵生產要素，在分配中仍然存在著投資形式、運行機制、產權保護、市場開發等問題，從而造成科技資源錯配并影響了科技產出效率的提升。

鑒于此，本文以深化科技體制改革為背景，試圖探討科技資源錯配對科技產出及生產效率的影響，并具體分析由于外界干擾而導致的各行業、地區間和不同所有制企業間科技資源配置的相對扭曲程度，以及由此帶來的產出缺口和效率損失。

所謂資源錯配，即市場不完善造成要素的市場價格偏離其機會成本，進而導致要素的非最優配置，不僅是企業生產效率，生產資源在企業間錯配也對總體生產效率產生重要影響。近10年來，研究資源錯配已成為解釋(國家間)生產效率差異的最主要學術貢獻。以Hsieh et al.(2009)的研究最具代表性，他們運用微觀企業數據，分析了中國和印度異質性企業的生產要素受到外部價格沖擊后，總量全要素生產率(TFP)因資源錯配而受到影響，并認為中國和印度通過要素重新配置以達到美國的邊際產能時，兩國制造業的TFP將分別提升30%～50%和40%～60%，而這一問題主要是由于兩國現行的政策和制度干預所造成。之后學者在Hsieh et al.(2009)的基礎上對資源錯配展開進一步研究。Brandt et al.(2013)將地區和所有制結構差異因素引入模型，考察中國1985—2007年間非農部門不同地區、國有和私有企業間由于要素錯配而導致的TFP損失，認為要素錯配導致了20%的效率損失，其中超過10%的TFP損失源于國有企業和私有企業之間要素錯配。Ziebarth(2013)將美國19世紀末期的數據與中、印現階段數據做對比，研究發現，當美國與中、印處于同一發展階段時，確實存在相同程度的資源錯配，但是美國在那個時期并不存在中、印所具有的制度和政策影響，因此資源錯配和增長的影響因素可能更為廣泛。

資源錯配在各國普遍存在。Bollard et al.(2013)利用印度大型制造業數據具體研究了資源錯配變動對其TFP增長的影響，結果表明資源錯配變動對該國TFP影響有限，更多是因為企業自身TFP的增長所致。Aoki(2012)考慮了行業間要素投入摩擦導致的行業間資源錯配，并認為該錯配導致了日本同美國之間9%的TFP差距。Collard-Wexler et al.(2011)測算了33個發展中國家資源錯配以及TFP的差異，認為資源錯配解釋了61%的產出波動，而產出波動又解釋了1/4～1/3的TFP差異。Ryzhenkov(2016)研究表明，烏克蘭制造業企業存在嚴重的資源錯配，導致其生產效率較低，如果可以實現美國或歐盟的配置效率，產出水平可以翻一翻。

就中國而言，長期計劃經濟體制造成的資源分配機制僵化已不能適應市場需求，加之要素市場改革滯后，資源難以流入最有效的生產部門，資源錯配現象普遍存在，要素市場扭曲增加了中國經濟運行成本。羅德明等(2012)指出，中國現行政策扭曲了資源在國有與私有企業之間的配置，并導致了80%的生產效率損失。陳永偉等(2011)也得出了同樣的結論，認為外部政策沖擊導致了中國制造業15%的產出缺口。簡澤(2011)指出，市場機制，尤其是地區分割市場和金融市場不完善，導致了中國產業內跨企業的資源配置扭曲，并造成了經濟總體40%的效率損失。

經濟轉型時期的中國，科技研發成為有效的經濟增長動力，科技資源投入快速增加，但投入成果并不理想，科技生產率低下，作為生產要素的一部分，科技資源錯配現象較為突出。遺憾的是，學者對于科技這一重要生產資源的錯配程度及由此引起的產出缺口卻鮮有研究。現有文獻主要從兩方面著手：一是研究生產資料錯配對于企業研發產生的影響，這類文獻依然以研究勞動、資本配置為核心，進而研究這兩類要素的配置扭曲對企業研發行為產生的影響，卻沒有涉及科技資源本身。二是將研發資源帶入生產函數以衡量資源錯配對研發的影響。楊震宇(2015)將研發資本納入生產函數，考察研發資本、物質資本、勞動三者相對扭曲對研發的影響，但該研究沒有將科技資源細分，而是作為整體去考察，同時也沒有測算研發資本錯配導致的效率損失；吳佐等(2014)考察了企業研發資金和勞動力投入扭曲對研發的影響，他們雖然考慮了科技財力、人力資源的扭曲，但是沒有能將科技物力、信息資源納入分析，同時所用的《工業企業數據庫》并未對研發人員單獨統計，因此科技人力投入統計尚存疑問。

鑒于此，本文希望從科技資源“四元說”出發，考察科技人、財、物、信息四項資源配置扭曲對科技產出及生產效率的影響，并分析造成科技資源錯配的主要因素。

二、扭曲及效率損失測度模型

本文模型設定參考陳永偉等(2011)提出的理論框架，并在此基礎上將其擴展為包含科技財力、人力、物力、信息四種資源投入的要素扭曲測度和經濟效率損失模型，同時分別測度行業層面、地區層面以及企業所有制層面的要素錯配程度以及由此帶來的生產效率損失。模型以行業層面論述為例，地區及所有制層面與之類似。

將整個經濟體按照國民經濟行業劃分，考察各行業間不同要素的相對錯配程度，因此，本模型假定同一行業內部企業是同質的，而行業間生產函數異質。本文重點關注的是科技資源投入的相對扭曲程度以及由此帶來的科技產出效率的損失，故設定所有行業在進行科技生產活動中都投入了科技財力資源K、科技人力資源L、科技物力資源M以及科技信息資源I四種要素。參考Hsieh et al.(2009)的思路，在發展中國家，要素投入存在一個價格扭曲，該扭曲外生，并以從價稅形式存在。設行業i中代表性企業投入的四種科技要素的錯配程度分別為τLi、τKi、τMi、τIi，則科技人、財、物、信息資源的投入價格變為

(1+τLi)PL、(1+τKi)PK、(1+τMi)PM、(1+τIi)PI，其中PL、PK、PM、PI分別是不存在錯配時，四種科技資源投入的競爭價格。

行業i內各企業生產函數同質，設為：

(1)

Yi為四種科技資源投入帶來的科技產出，Li、Ki、Mi和Ii分別為行業i中科技人力資源、財力資源、物力資源和信息資源投入量，參數βLi、βKi、βMi和βIi為相應的科技資源對產出的貢獻率，且βLi+βKi+βMi+βIi=1，即生產函數規模報酬不變。

企業在利潤最大化目標下進行科技活動，即：

(2)

其中，Pi為行業i科技產出的市場價格。[注]值得注意的是，中國產品市場也存在一定程度的價格扭曲，但本文著重關注的是科技資源錯配及其導致的科技產出損失，且中國要素市場改革明顯滯后于產品市場，因此，本文假設科技資源市場存在外部價格扭曲，相對而言產品市場的扭曲暫不納入考慮。一階求導最優化可得：

βLiPiYi

Li=(1+τLi)PL

βKiPiYi

Ki=(1+τKi)PK

βMiPiYi

Mi=(1+τMi)PM

βIiPiYi

Ii=(1+τIi)PI

(3)

N個行業產出共同組成整個經濟總體產出Y，則有：

(4)

由于資源有限性，四類科技資源總量外生給定，則有資源約束條件為：

(5)

將式(3)帶入式(5)，可以得到存在要素錯配時，Li、Ki、Mi和Ii的值為：

(6)

通過外生扭曲“稅”定義行業i各科技資源的絕對扭曲系數為：

(7)

在競爭均衡下，行業i 的科技產出占整個經濟科技產出的份額為si=PiYi

Y，通過加權可得四種科技資源對整體經濟產出貢獻率分別為：

(8)

進而定義行業i中四種科技資源投入的相對扭曲系數為：

(9)

將式(6)代入式(9)，可得：

(10)

整理得，行業i的相對扭曲系數為：

(11)

如式(11)所示，分子部分是行業i中四類科技資源投入占總體經濟相應資源投入的實際比重，而分母則為通過生產函數測度出的理論比重，兩者比值衡量了行業i中該科技資源的錯配程度，若νi>1，則該要素在行業i中過度使用，反之則投入不足。

將式(11)帶入生產函數中，可以得到存在科技資源錯配時的生產函數。此時，行業i的產出為：

對數化后，得：

(12)

由式(12)可明顯看出，行業i的科技產出不僅與科技資源絕對投入量有關，還與科技資源配置扭曲程度有關。

借鑒陳永偉等(2011)對Syrquin(1986)所給出的產出變動分解的擴展，本文將科技產出的變化分解為四部分，即科技資源投入的增加以及全要素生產率總變動(TFPG)，而TFPG進一步分解為各行業自身TFP變動以及行業間資源重新配置導致的效率變動，即配置效應。資源“配置效應”又分解為科技資源錯配導致的扭曲的變動以及純粹的份額變動。令Δln Yt=ln Yt+1-ln Yt，則生產函數變動可表示為：

(13)

在式(13)中，D項即是科技資源投入增加導致的總產出增加，而A、B、C三項即為TFPG，其中，A項是行業TFP增加對產出的貢獻，B項是單純的產出份額的影響，C項是科技資源錯配對產出的影響，B、C兩項即構成了“配置效應”。本文重點衡量的科技資源配置扭曲通過C項影響科技產出的變動，當扭曲得到改善，資源錯配對經濟的干預減弱，進而經濟的TFP和產量將得以提升。

當經濟加總的生產函數為C-D生產函數時，經濟總體生產函數為：

(14)

將式(10)帶入式(14)，可得：

(15)

其中，Ye是在科技資源沒有錯配時的科技產出，可見該比例取決于各行業科技資源相對扭曲程度νLit、νKit、νMit、νIit以及該行業產值在整個經濟中所占比重sit。

三、數據選取與處理

由于本文研究是基于跨行業、跨地區以及不同企業性質劃分的科技資源錯配測算，因此，本文數據選取中國工業企業調查數據庫，該數據庫由國家統計局每年對銷售額在500萬元以上的大中型制造型企業進行統計整理而得，截至2008年底，該數據庫共收錄了中國32萬家企業，占中國工業總產值的95%左右。

本文分別選取工業企業數據庫中 “研究開發費”來衡量科技財力資源投入，選取“具有高/中級技術職稱人員”衡量科技人力資源投入，選取“期末在用計算機數”衡量科技物力資源投入，選取“無形資產”衡量科技信息資源投入。但工業企業數據庫統計指標中，刻畫科技資源的指標較為有限，其中 “期末在用計算機數”以及 “具有高級技術職稱人員”和“具有中級技術職稱人員”三項指標僅在2004年有統計數據，故本文選取樣本時間跨度為2004—2008年。該樣本區間內，科技財力資源“研究開發費”在2005—2007年、科技信息資源“無形資產”在2004—2007年具有統計數據，故本文通過《工業企業科技統計年鑒》提供宏觀數據對工業企業數據庫指標進行補全。[注]值得說明的是，《中國工業企業數據庫》樣本范圍為全部國有工業企業以及規模以上非國有工業企業，這里的“規模以上”要求企業每年的主營業務收入(即銷售額)在500萬元及以上(2004—2008年)(聶輝華 等，2012)，而在該時間范圍內，《工業企業科技活動統計年鑒》收錄樣本為國家統計局等部門聯合制定的《大中小型工業企業劃分標準》確定的大中型工業企業，即同時滿足從業人員在300人以上、銷售額在3000萬元以上、資產總額在4000萬元以上的工業企業。本文按照“大中型工業企業”要求對數據進行刪減，樣本損失較為嚴重，由此，本文借鑒《中國科技統計年鑒》，選取“企業科學家及工程師人數”作為科技人力資源衡量指標，選取“微電子控制設備原價”作為衡量科技物力資源投入指標。考慮到《中國科技統計年鑒》統計口徑在2005—2007年間選用“大中型工業企業”為統計樣本，而在2004年及之前、2008年及之后選取“規模以上工業企業”為統計樣本(該“規模以上”工業企業與《中國工業企業數據庫》口徑一致，即主營業務收入在500萬元以上)，故本文選取2004年及2008年兩年數據，分行業(兩位數)計算該統計區間科技人力資源及科技物力資源的平均增長率，同時根據《工業企業科技活動統計年鑒》計算所得歷年增長率，并取均值，所得兩組增長率具有一定的相關性，其中科技人力資源兩組增長率相關性為ρ=0.727(P=0.001)，科技物力資源兩組增長率相關系數為ρ=0.612(P=0.003)，在考慮數據可得性和回歸樣本穩健性的情況下，本文選擇沿用《工業企業科技活動統計年鑒》所選指標計算而得增長率，推算科技人力資源和科技物力資源缺失數據。首先，按照“企業代碼”選取2004—2008年均存活且有統計的企業，構建企業平衡面板；其次，選取《工業企業科技統計年鑒》中2004—2008年分行業 “企業科技活動人員高中級技術職稱人員”以及“企業微電子控制設備”作為科技人力資源和科技物力資源投入指標，計算各行業歷年科技人力資源和物力資源投入增長率，再根據該增長率及2004年工業企業數據庫數據推算出2005—2008年數據；最后，根據2005—2007年“研究開發費”計算各企業科技財力資源投入年均增長率，從而推算2004年及2008年企業科技財力資源數據，根據2004—2007年“無形資產”計算企業科技信息資源年均增長率，推算企業2008年無形資產數量，從而推算出完整的科技資源數據。

在本文使用的數據中，最能夠刻畫科技產出的變量應是“新產品產值”，但該指標缺失較為嚴重，為避免進一步損失樣本量，本文選用“工業銷售產值”刻畫企業科技產出，并選取該行業該年新產品產值占工業銷售產值比重作為乘數因子與“工業銷售產值”相乘，近似替代“新產品產值”[注]依據《工業企業科技活動統計年鑒》及《中國科技統計年鑒》宏觀統計數據測算本文所選30個行業2004—2008年新產品產值占工業銷售產值比重作為乘數因子。，計算得“科技產出”。同時，“工業總產值”用“工業品出廠價格指數”平減、“研究開發費”和“無形資產”參考王國順等(2010)的做法，以“居民消費價格指數”和“固定資產價格指數”均值進行平減，將該三項數據平減為以2004年為基期的定基數據。此外，根據會計原則，對數據進行如下篩選：一是去除了遺漏變量的樣本，即刪除了研究開發費、高中級技術職稱人員、無形資產、期末在用計算機數以及工業銷售產值小于等于0或缺失的樣本；二是剔除就業人數少于8人的企業, 因為大多數異常值來自這些沒有可靠會計系統的個體戶；三是考慮小樣本量會影響回歸的穩健性，故在測算科技資源投入行業扭曲與地區扭曲時，將某年該行業或該地區觀測值較少的分類企業去掉，最終數據包括30個兩位數行業，[注]本文要素扭曲程度測算精確到各年各行業，同時科技資源投入數據有限，因此會出現部分測算區間觀測值較少，嚴重影響回歸結果的情況，鑒于此，本文剔除兩位數行業為：石油和天然氣開采業(15，2004)、黑色金屬礦采選業(5，2006)、有色金屬礦采選業(7,2006)、非金屬礦采選業(16,2006)、化學纖維制造業(37,2004)、燃氣生產和供應業(4,2006)、水的生產和供應業(7，2004)。其中，括號中數字為該行業所出現的最小觀測值數及出現的年份，考慮到前后可比性，故將各年份該7個行業剔除。2004—2008年以上7個行業科技產出之和占全部行業產出比例分別為6.9%、7.4%、7.5%、6.9%、6.0%，所占比例較小，故而剔除后不會對總體結果造成嚴重影響。以及26個省區數據。[注]將工業企業數據庫中按照省份劃分，觀測值較為平均，故本文剔除平均觀測值小于30的五個省份：海南省、甘肅省、青海省、西藏自治區及寧夏回族自治區。限于篇幅，數據描述性統計不在此處列出。

四、科技生產函數估計及全要素生產率測算

(一)科技生產函數估計

根據本文的理論模型和經處理的工業企業數據庫相關數據，本部分測算中國不同行業、地區、企業性質各科技要素的投入彈性，以及科技投入生產函數的全要素生產率(TFP)。

式(1)兩邊取對數，可得：

ln Yij=α+βLln Li+βKln Ki+βMln Mi+βIln Ii+ε

為避免回歸過程中出現的多重共線問題，參照吳延兵(2006)的方法，對式(1)進行人均化處理，兩邊同除L，取對數后，設定本文回歸方程為：

ln Yijt-ln Lijt=βi0+βKi(ln Kijt-ln Lijt)+βMi(ln Mijt-ln Lijt)+βIi(ln Iijt-ln Lijt)+βitt+ωijt+ηijt

其中(以行業為例)，Lijt、Kijt、Mijt、Iijt分別代表t時期行業i中企業j的科技人力資源、財力資源、物力資源以及信息資源的投入，Yijt為該企業依托科技資源投入帶來的科技產出。全要素生產率被劃分為三部分，其中βit表示行業i中企業全要素生產率隨時間外生變化的趨勢，ωijt表示企業i在t期的生產率水平, 企業可以觀測到ωijt, 并據此進行投資。在不同分類中，i分別代表行業、地區及企業性質，由于本文設定科技生產函數為規模報酬不變函數，故科技人力資源生產貢獻率系數βLi可由1-βKi-βMi-βIi求得。[注]微觀數據進行生產函數估計時，會面臨“共識性”及“樣本選擇”問題，考慮本文數據不存在企業進入與退出，故而回歸不存在OP法所涉及“樣本選擇”問題。但也因此，本文數據不適于選用OP法或LP法估計生產函數，故本文所選用固定效應回歸，確實存在低估資本存量，即科技財力資源投入的作用。但本文所研究重心并非衡量科技資源對產出的絕對貢獻，而是希望考察科技資源投入相對扭曲，根據本文公式(11)，科技財力資源估計的整體偏低，并不影響資源配置的相對扭曲，故而，本文選用固定效應進行生產函數估計亦具有一定的說服力。限于篇幅考慮，系數回歸結果不在此處列出。

從回歸結果不難看出，無論是行業劃分、地區劃分還是所有制劃分，科技物力資源占有較重的地位，即在傳統生產函數資本、勞動的基礎上，物質資源的投入也是不可忽視的部分，這也體現出中國工業企業科技生產對于物力資源較高的依賴性，然而現有研究多是衡量科技財力、人力的貢獻及扭曲程度，往往忽略了物力資源及信息資源的貢獻，這也從側面印證了本文分析的必要性。

(二)全要素生產率(TFP)測算

根據回歸方程，可以得出各企業生產率，再以科技產出為權重，對不同行業、地區、企業性質進行加權，進而可以得到整個行業、地區以及所有制性質的全要素生產率。

1.行業TFP狀況

本文根據所篩選的30個兩位數行業計算出各行業2004—2008年TFP，具體結果如表1所示。

表1 行業TFP測算

通過表1可知：(1)各產業間TFP存在較大的差別。如石油加工、煉焦及核燃料加工業，農副食品加工業，煙草制品業，黑色金屬冶煉及壓延加工業，通信設備、計算機及其他電子設備制造業等TFP排名靠前的行業，生產率明顯高于排名較為靠后的行業，如醫藥制造業、專用設備制造業、煤炭開采和洗選業等。(2)新興行業生產效率快速提升。以工藝品及其他制造業、通用設備制造業、造紙及紙制品業、印刷業和記錄媒介的復制等新興行業組成了TFP增速最快的行業群，該類行業作為新興行業，起步較晚，TFP較低，但在本文統計區間內得到快速發展，如通用設備制造業TFP由2004年的0.338增長到2008年的0.711，年均增長率達到19.6%。(3)夕陽行業生產率低下，甚至出現下降趨勢。該類行業具有TFP較低且增長乏力兩個顯著特點，如木材加工及木、竹、藤、棕、草制品業，文教體育用品制造業等。(4)傳統行業優勢尚存，但增速緩慢。該類行業以農副食品加工業，通信設備、計算機及其他電子設備制造業等為代表，TFP具備一定的積累和優勢，但增速明顯較低，甚至出現了負增長情況。

2.地區TFP情況

按照行業思路，本文考察了26個省區TFP情況，具體數值如表2所示。

表2 省區TFP測算

由表2可知：中國省區間TFP差異明顯，總體呈現東高西低的趨勢，排名前十的省區中，只有新疆及內蒙古為西部省份，其余均為東部省份，后十名中，只有浙江、福建是東部省份，而其余均為中西部省份；與此同時，落后省份呈現快速追趕趨勢，本測算區間內，增速最快的省份分別為四川(年均增速為16%)和陜西(年均增速為15.3%)，兩者TFP絕對值排名都處于落后地位。縱觀各省區結果，大致可以歸為三類：一是TFP基數小，利用后發優勢進行趕超的快速提升省份；二是基礎較好，增速穩定，發展較為完善的省份，如天津、上海、廣東等；三是基礎較差，發展乏力，甚至出現負增長的省份，如湖南、貴州、云南等。

圖1 四大區域TFP比較

按照中國行政區域劃分，將30個省份(西藏、港澳臺除外)分為東、中、西、東北四個區域[注]四大區域劃分參考《中國統計年鑒》。進行分析(如圖1)。東部地區TFP明顯高于中西部地區，其中東北地區作為中國重工業基地，裝備專業基礎良好，工業實力雄厚，具有最高的TFP，從增速來看，中、西部地區與東部地區的差距在逐步縮小，其差距由2004年的0.425和0.380分別縮小為2008年的0.346和0.304。

3.不同所有制企業的TFP比較

本文按照工業企業數據庫中企業所有制的分類方法，將其中的國有企業、集體企業與聯營企業以及有限公司里的國有獨資公司等合并為公有制企業項，將私營獨資、合伙、有限責任與股份有限等合并為私營企業項，港澳臺獨資、合資、合作以及投資股份等形式合并為港澳臺企業項，中外合資、中外合作以及外資(獨資) 合并為外資企業項，其他資本構成形式企業為其他企業項，并以此五類所有制形式對不同所有制企業TFP進行測算，結果如表3所示。

外資企業及港澳臺企業的TFP明顯高于其他類型企業，這主要因為，外資及港澳臺投資企業相對本土企業，存在技術、管理等方面的優勢，企業發展較為完善，企業運行機制較為合理。而國內企業中，私營企業TFP要高于國有企業，這得益于私營企業較遵從市場規律，明確產權，靈活配置資源，更多地激發了企業活力，國有企業則需要進一步加大改革力度，不斷釋放活力，這也從側面反映出國有企業改革的深入是中國TFP提升的一條有效途徑。

表3 不同所有制類型企業TFP測算

五、科技資源錯配及產出缺口

(一)科技資源投入錯配測算

根據四類科技資源產出彈性式(11)，可以計算出科技財力、人力、物力以及信息資源在不同行業、不同地區以及不同所有制企業中的配置狀況。

1.科技資源錯配行業比較

按照本文所篩選的30個兩位數行業進行分析，考察各行業科技資源配置情況，限于篇幅，本節僅匯報科技產出份額在其所在劃分類型中排名前五的行業，結果如表4所示。

表4 部分行業科技資源錯配情況

注：表中所列行業為科技產出占整體經濟科技產出排名前五位的行業，所列五個行業科技產出占當年總體經濟科技產出比重分別為79.4%、76.7%、77.9%、75.9%及76.3%，具有較強的代表性。

從表4中科技資源投入可以看出：幾乎各行業都出現了不同程度的科技信息資源投入不足現象。這也說明中國科技信息資源獲取渠道不夠暢通，資源投入成本較高，專利市場不夠健全，科技成果商業化推進較慢，企業難以獲得生產所需的技術、信息等資源，或者投入成本過高，故而選擇減少科技信息資源的投入。作為生產要素中流動性較強的資源，資金投入卻存在過度現象，例如在通信設備、計算機及其他電子設備制造業，黑色金屬冶煉及壓延加工業等行業，其歷年科技財力資源投入的扭曲系數都大于1，說明在這些行業中，科技財力資源相對過盛，相較于其他科技資源，企業獲得資金的途徑較為便捷，投入成本較低，但值得指出的是，這種扭曲在逐年縮小，這也側面印證了中國科技制度改革的不斷深化，促進了科技生產要素市場化配置及自由流動，企業科技資金投入所受的外部干預逐年減輕。而與此相對應的是，科技人力資源在各行業呈現出資源匱乏現象，科技人員投入不足反映了中國科技人員流動性的僵化、人才隊伍儲備不足的客觀現實，例如在有色金屬冶煉及壓延加工業及通信設備、計算機及其他電子設備制造業等行業，科技人力資源配置不足，前者作為傳統的工業企業，對科技人才的吸引不足，而后者作為新興高科技產業的代表，技術人才對待遇的高要求以及相應人才的短缺使得企業科技人力投入相對不足。

縱觀整個行業科技資源錯配情況，總體呈現以下幾個特點：(1)科技財力資源在文體用品、造紙、煤炭開采等行業配置過剩，而在石化、交通設備、醫藥制造等資金需求量相對較大的行業中卻投入不足。(2)科技人力資源在傳統領域，如煤炭開采、食品加工、工藝品生產等投入較多，而新興高科技領域卻存在較為普遍的人才匱乏、科技人力資源投入不足現象。(3)科技物力資源因其前期投入巨大及顯著的正外部性，在較為成熟的行業投入較多，如煤炭開采、石化、印刷業，而在新興高科技領域，由于設備的高額投入及投入后外部性的進一步損失，往往存在科技物力資源配置不足的現象。(4)與以上三類科技資源不同的是，科技信息資源在技術特色明顯、科技含量較高的領域投入偏多，主要是該類領域科技能力較強，專利保護制度較為完善，企業在嚴格的專利保護制度下可以獲得較多的科技信息資源，而傳統行業及低端手工、加工業，往往不具備良好的知識產權保護機制和意識，科技成果市場發育不完善，企業則會較少地投入科技信息資源。

2.科技資源錯配地區比較

中國各地區科技資源投入的差異也十分明顯。按四大區域劃分來看(表5)：東部地區資金較為豐富，資金投入成本低，導致東部地區科技財力資源配置過度，中部地區隨時間變動，科技財力資源配置逐步過剩，西部地區及東北地區資金相對不足，科技財力資源投入成本高，導致兩地區科技財力投入不足。科技人力資源則主要表現為中西部地區配置過盛，而東部地區人才緊張，配置不足，東北地區人才流出趨勢明顯，科技人力資源不足。東部地區市場化快速推進，科技生產活動對機器、廠房等物力資源需求較大，科技物力資源配置相對不足，中西部地區科技活動所需設備、場地等價格優勢使得科技活動中更多地使用物質資源，投入相對過剩，而東北地區由于國有企業集中，其科技生產優勢在市場化進程中逐步消失，資源共享不足，科技物力資源難以獲得，科技物力資源呈現投入不足趨勢。科技信息資源在中西部配置過度，但在東部配置不足，值得指出的是，這并不說明中西部地區較東部地區具有更為豐富的科技信息資源，而是在東部地區其他科技資源相對科技信息資源更易獲取，更多的科技投入向其他資源傾斜，中西部地區則恰恰相反。

表5 中國四大區域科技資源錯配情況

按照省份劃分來看，科技財力資源配置過度的地區也集中于東部地區，如北京、天津、廣東、福建等。鑒于中國勞動力相對豐富的特征，科技人力資源配置過剩屬于普遍現象，部分省份科技人力資源配置不足主要因為：(1)科技資金、設備較為充裕，投入向其傾斜，如福建、重慶、浙江等；(2)人才吸引力不足，獲取人才成本較高，如云南、內蒙古等。科技物力資源與科技市場靈活程度緊密相連，東部地區科技生產對場地、設備的需求相對較大，從而提高了科技物力資源的獲取成本，普遍存在配置不足現象，西部地區因其物力資源投入成本較低，科技生產活動使用相對更多的科技物力資源。這里需要指出的是，北京、上海、廣東等資金高度集中的地區，科技資源投入明顯偏向財力資源，物力資源相對而言也出現了投入不足現象，而內蒙古、安徽等地科技財力、信息資源的不豐富，導致了物力資源投入偏高的現象。

3.科技資源錯配所有制比較

從企業所有制角度對科技資源錯配進行考察，私營企業偏向于科技資金投入，而公有制企業偏向于人力資源的投入。同時，公有制企業在科技設備、場地及專利、技術獲取方面明顯比私營企業擁有優勢，促使公有制企業在科技物力資源和信息資源方面投入過度，而私營企業在資金、設備、技術方面投入的高成本導致其更多地偏向于財力資源的投入，其他資源投入則相對不足。外企(包括港澳臺企業及外資企業)在資源的競爭中不具備優勢，尤其與公有制企業在科技資源的使用成本上存在明顯差距，科技資源普遍投入不足。具體數值如表6所示。

表6 不同所有制企業科技資源錯配情況

值得說明的是，本節所測算的科技資源錯配系數并非是科技資源配置的絕對多寡，而是該行業、地區及不同所有制企業面臨該項資源相對于其他資源獲取的成本高低，以及由此帶來的配置過剩或不足，是相對概念。以表6中公有制企業為例，其科技財力資源配置不足，并非是其科技資金的絕對不足，因公有制企業獲得其他資源的成本相對更低，較其他企業更有優勢，故而，公有制企業更偏向于科技人力、物力、信息資源的投入。

(二)產出缺口估算

通過上文測算可知，中國企業科技資源投入存在不同程度的扭曲，由此勢必帶來科技產出的損失，在本文C-D生產函數設定下，利用式(15)可得科技資源錯配導致的實際科技產出與潛在科技產出之間的缺口，具體測算結果如圖2所示(以行業劃分為例)。

由圖2可知，中國科技的實際產出占潛在產出的比例隨時間逐年遞增，說明由于科技資源錯配帶來的產出缺口是在不斷縮小的，這也從側面反映出中國科技資源錯配現象得到了一定程度的改善。通過細分，可以看出，科技產出缺口縮小的主要原因是科技財力資源及人力資源錯配程度下降所致，這兩類資源也是市場化程度較深的科技資源，說明對科技資金和人才限制的不斷放開，資金和人才得到了更多的流動。但科技物力資源和信息資源配置扭曲沒有得到明顯改善，說明中國在這兩類資源方面的市場化運作和體制改革尚存不足。本文產出缺口變化趨勢與陳永偉等(2011)的預測不一致，主要原因在于兩點：(1)所選的觀測樣本不同，本文觀測樣本集中于有科技產出的企業，而非全部樣本，避免了陳永偉等(2011)所述小規模企業進入所帶來的影響；(2)本文衡量的是科技產出的缺口，由圖2可見，中國科技產出缺口在2004年已達25%之多，這與長期科技體制僵化、技術市場不完善相關，從而導致科技資源錯配較其他資源配置更為嚴重，陳永偉等(2011)所研究的是制造業產出，中國制造業經歷了長時間的發展，傳統行業資源配置扭曲不像科技產業那么嚴重，故而形成了不同的趨勢。但需要指出的是，本文與陳永偉等(2011)測算的結果都認為，中國科技資源錯配帶來的產出缺口較大，工業發展潛力巨大，從2008年數據看，即使不增加科技資源投入，僅資源錯配的改善就可以帶來科技產出18%的增長。

圖2科技實際產出與潛在產出比例

六、TFP變動分解

本文以兩位數行業數據為基礎，利用式(15)將科技產出增加值分解為科技要素投入增長的貢獻及工業總TFP(TFPG)的變動兩大部分，再將TFPG分解為各產業TFP增長的貢獻、科技資源投入份額效應及科技資源投入錯配扭曲效應，進而考察科技資源錯配如何影響產業TFP及科技產出變動的。

表7 科技產出變動分解結果

分解結果如表7所示。從分解結果可以得到以下結論：

首先，對科技產出拉動最為明顯的是科技資源投入增長的貢獻。在整個統計區間內，科技產出變動的25.7個百分點中有22.0個百分點來自科技資源投入的拉動，這一比重要明顯高于陳永偉等(2011)所得結果，其原因主要有兩點：一是本文測算科技人、財、物、信息四類科技資源變動對科技產出的貢獻，更多的要素自然對更為集中的產出(僅科技產出)具有較強的解釋力度；二是本文研究樣本集中于科技研發企業，而科技生產更依賴于科技資源的投入。這并非表明中國依然是資源投入型的增長方式，更高的科技資源投入以及科技拉動型增長也代表了增長方式的轉變與發展。

其次，中國科技生產的TFP始終為正，對科技產出具有一定的拉動作用，但是相較于科技投入的貢獻，其比重十分有限，技術帶動型增長還未能實現。同時，配置效應對科技產出的拉動也十分有限。

最后，從配置效應內部看，拉動產出的主要是份額效應，而要素扭曲糾正作用則是負的，這反映出中國科技資源配置扭曲現象未能得到根本改變，人為因素及行政扭曲阻礙了市場對科技資源的調節作用，議價能力強、資源控制型企業和行業對有限資源的占有，致使科技資源投入不能完全按照市場驅動流向生產效率最高的部門和行業。但需要指出的是，與上文分析中認為科技資源扭曲對產出缺口影響逐步縮小的結論一致，科技資源扭曲對科技產出的負向拉動作用也在逐步遞減，這也說明，雖然我國科技體制改革還任重道遠，科技資源錯配現象還未根本改變，但改革的成效已經逐步顯現，科技資源錯配的現象得到了一定的遏制。

七、結論與政策建議

本文具體測算了各行業、地區間和不同所有制企業間科技資源配置的相對扭曲程度， 以及由此帶來的產出缺口和效率損失。結果表明：中國不同行業間TFP差距明顯，科技信息資源配置嚴重不足，資金投入過度現象普遍，東部地區科技財力資源投入相對過剩，人力、物力資源相對不足，中西部地區則恰好相反。公有制企業偏向于科技資金投入，私營企業偏向于人力資源的投入。外企較本土企業更不易于獲取科技資源。由此造成的產出缺口巨大，若能糾正科技資源的錯配，中國工業企業的科技產出仍有較大的發展潛力。為此，本文提出如下政策建議：

(1)發揮市場在科技資源配置中的基礎性作用。作為研發投入品，科技資源均具有商品屬性，應遵循價值規律。中國要繼續加大科技體制改革，增強市場在科技資源配置中的基礎性作用，實現企業在科技活動中的主體地位，促進科技資源供給與企業需求相對稱。同時保障市場競爭機制，打破特權部門對科技資源市場的控制和壟斷，使得科技資源可以按照市場價格在不同主體間進行配置。

(2)以科技項目為紐帶，鏈接各科技活動主體。以項目運行為資源配置的主體，要求自項目提出、申請、啟動至項目運行、監管、審查等全過程都嚴格按照項目提出之初制定的計劃安排科技資源，各參與主體提供自有資源和優勢資源，做到科技資源共享和項目內自由流動。各科技活動主體按照項目計劃，根據自身科技需求選擇參與項目，既促進了各部門信息的溝通和技術的交流，又極大地激勵了各科技活動主體科技創新積極性。

(3)強化頂層設計，明確政府宏觀指導責任范圍。科技資源與科技活動息息相關。而科技活動，特別是基礎研究和高精尖領域的研發往往具有高風險性、高外部性，完全依靠市場自發實現科技研究是不現實也不可能的。同時，作為國際前沿領域，科技活動往往具有前瞻性和全局性，與國家戰略和重大任務目標相聯系，需要政府，特別是中央政府給予統一的方針指導和戰略扶持。

(4)構建以企業為核心的產、學、研協作機制。科技活動需要大量的資源和雄厚的科技實力，這不是任何一個獨立機構所能完成的，而是需要在政府宏觀指導下，形成以企業為核心、高校為基礎、研究機構為支撐的產、學、研協作機制。產學研協作可以有效彌補單獨機構科技資源短缺或科技實力不足的困境。同時，以項目連結的各方活動主體，按照共同目標開展科技活動，可以有效避免產學研協作過程中的誠信缺失、信息溝通困難、學習機制不完善等制約因素。

(5)搭建科技資源共享和開放平臺。首先，為解決科技信息交互不暢的問題，鼓勵科技活動主體加強信息化、網絡化建設，完善科技項目庫、科技成果庫、產學研信息庫等各類數據庫，使知識外溢效應得以增強。其次，有條件的科技機構可以逐步開放實驗場所及實驗儀器，或提供有償形式的社會租借。再次，在全社會形成一種科技資源共享理念，讓科技資源共享深入人心。最后，以公共財政資金的基礎研究應該參與共享，其研究成果以專利的形式受到保護后，可以為公眾所(有償)獲取，從而最大限度地發揮科技財政資金的作用。