偏向型技術進步、所有制差異與要素錯配
——基于影子成本函數的SFA模型的檢驗

王玉霞，傲日格樂

(東北財經大學 經濟學院，遼寧 大連 116025)

一、引 言

我國經濟進入新常態增長格局以來，供給側改革與生產效率改善成為破解我國經濟粗放式增長與產業結構升級困難的關鍵路徑[1]，通過修正要素定價機制與破除要素流動性障礙以實現要素重置來改善要素配置效率，這就與技術進步一起成為提升全要素生產率的兩種基本方式[2]，并決定著未來我國經濟“效率演進”的成敗。

Syrquin[3]在一個Solow內生增長核算模型中給出了要素配置效率影響全要素生產率的數理框架，但該模型要求靜態性約束，從而忽視了偏向型技術進步的影響。由于要素流動管制與價格扭曲導致的要素錯配形成了較大的全要素生產率損失，并逐漸成為發展中國家的“典型事實”[4]- [7]。Dollar 和 Wei[8]基于我國大中型企業微觀數據的研究證實，由于價格扭曲導致的要素錯配每年造成5%的潛在GDP損失。Hsieh和 Klenow[9]在Syrquin[3]的基礎上進一步拓展了模型，從而實現了偏向型技術的內生化設定，并認為如果依據邊際產出率進行要素重置，將使得全要素生產率出現25%—40%的提升。基于產業維度與工業行業維度的實證研究發現，制度缺陷、政府不當干預及要素價格扭曲所導致的要素錯配是效率損失的主要原因，并一定程度上抑制了“結構紅利”效應的順利實現[10]-[12]。

從現有文獻看，研究者主要關注要素錯配的不良經濟后果分析，并嘗試在準確測度要素錯配的基礎上，實證檢驗價格扭曲、要素錯配對經濟效率、結構升級、創新與誘致性技術等的影響[5-13]，并形成了相對成熟的研究范式和較為充分的研究結論。較少關注究竟是哪些因素決定和影響著我國產業部門的要素錯配程度？特別是將這一問題納入到我國市場化改革的歷史進程中，則一個難以理解且有待厘清的事實是，為何在我國要素市場定價機制逐漸建立、要素流動性逐步增強、要素價格扭曲逐漸修正的同時，要素錯配卻并未得到顯著改善，即“價格扭曲—要素錯配”的現實偏離[11-14]。更具體地說，在要素價格作用之外，是不是還存在著我國轉軌制度特征影響下的因素，如國有企業的資本軟約束[15]、行業壟斷形成的要素流動性障礙與可獲性稀缺[7]及誘致型技術進步的技術依賴導致的要素配置固化等，從而產生了價格扭曲與要素錯配，也阻礙了基于要素市場改革實現效率改善的政策路徑實現。有鑒于此，本文嘗試利用基于影子成本函數的SFA模型測度我國制造業的要素錯配程度，并在此基礎上構建動態面板模型實證檢驗偏向型技術進步、所有制差異等因素對要素錯配的實際影響，從而完整理解我國制造業，乃至整個工業的要素錯配的歷史演進規律，進而探尋提升要素配置效率的政策切入點，以期能夠為我國經濟的效率轉型提供啟示。

本文的工作主要體現在以下兩點：一是注意到全要素生產率核算框架在測度要素錯配時將價格扭曲程度與要素錯配程度視為同一概念，從而無法分離出價格扭曲之外的其他因素影響，因而本文基于影子成本函數的SFA模型進行要素錯配的定量測度；二是注意到價格扭曲與要素錯配的偏離特征，從技術依賴、行業壟斷與要素管制的視角，對要素錯配的變動提供了解釋，從而豐富了“價格扭曲—要素錯配”的實證框架。

二、要素錯配測度的SFA模型

具體到價格扭曲導致的要素錯配的定量測度，現有文獻主要采用以下三種方法：一是在Massell增長源分解框架下，基于Chari等[4]形成的“以對投入要素進行征稅的形式體現部門間扭曲資源配置的各種不同類型摩擦”的測度思想，以生產函數中要素實際投入與最優投入的偏離作為要素錯配的替代變量，但此時得到的要素錯配程度實際是價格扭曲程度，故無法準確反映要素錯配的效率本質[16]；二是基于 Cost-Malmquist 指數模型，在DEA框架下基于配置效率比較測算要素錯配導致的效率損失[17-18]，其優點在于能夠從產出端較為精準地分離出配置效率損失，但卻忽視了偏向型技術進步，難以克服技術異質性的影響[19]；三是Atkinson 和Cornwell[20]提出的隨機前沿生產函數框架，基于影子價格反映要素價格扭曲并在成本函數中測度影子價格導致的成本增加和效率損失以作為要素錯配的替代變量，該方法的優點是可以將有偏技術進步內生化，以影子價格反映要素配置約束，能夠測度要素可獲性、流動性障礙對要素錯配的影響，但缺點是存在技術同質化約束，且模型參數的估計相對困難[21]。

本文研究的一個重要內容在于解釋我國經濟要素價格扭曲與要素錯配的偏離，并認為所有制差異、行業管制與技術依賴是要素錯配未有效改善的關鍵因素，因而基于影子成本函數的SFA模型進行要素錯配效率損失測度，以實現偏向型技術進步的內生化處理。

根據Kumbhakar[19]、Atkinson 和 Cornwell[20]的研究，假定經濟中存在N個產業部門(生產單元)，并記Ci(yi,pi)為i部門在要素配置最優(不存在要素錯配)時的成本函數，其中pi=(p1i,p2i,…,pJi)′為i部門J種要素的投入價格，xi=(x1i,x2i,…,xJi)′為要素投入數量，則此時的成本最優化問題可表為：

(1)

其中，yi為最優產出。

由Shephard’s Lemma定理可知，此時第j要素的成本份額Mji可表為：

Mji=?lnCi/?ln(pji) j=1,2,...,J

(2)

此時N個產業部門的影子成本函數變為：

(3)

將式(3)進行線性化處理可得成本總額方程為：

j=1,2,...,J,i=1,2,...,N

(4)

(5)

而真實要素成本份額為：

(6)

在成本函數的形式選擇上，超越對數生產函數模型除了能夠考察有偏技術進步外，還能夠一定程度上降低技術異質性對參數估計的影響，從而在宏觀層面提供更良好的逼近。因此，包含資本、勞動與能源投入的三要素影子成本函數為：

j,l∈(K,L,E),i=1,2,...,N

(7)

其中，資本、勞動與能源要素分別用K、L與E代表，考慮到中性技術進步與要素節約型有偏技術進步的存在，式中引入了時間趨勢項在產出給定時替代中性技術進步引致的成本節約，而要素價格與時間趨勢項的交叉項γ/jiln(pjit/hjit)t則表示偏向型技術進步的影響。

由此，影子成本份額方程為：

(8)

實際配置條件下的真實成本為：

j,l∈(K,L,E),i=1,2,...,N

(9)

對式(9)做要素份額展開可得真實要素配置條件下的成本份額方程為：

(10)

此時，可將要素錯配的效率損失視為基于影子價格而非實際價格進行要素配置導致的成本增加份額，即要素錯配程度可由下式進行測度：

(11)

在此基礎上，基于產出不變的成本最優化原則，借鑒Atkinson和Cornwell[20]的靜態循環參數估計法[注]循環參數估計法詳見Atkinson 和 Cornwell[20]，即在產出恒定基礎上，利用實際份額方程逐一估算成本份額的要素參數，再構建要素成本份額方程與成本函數的系統核算聯立模型，最終實現方程所有未知參數的估計，但這一方法要求成本份額方程擾動項為弱相關性。，即可估計要素的相對扭曲程度hLit、hEit及要素錯配的成本損失份額AIit，具體的參數估計方法采用迭代廣義最小二乘(SUR-IFGLS)以保證參數估計的一致性，對變截距面板模型進行估計，以盡可能控制異質性技術的影響。

三、我國制造業要素錯配程度的結構性分析

(一)樣本及變量說明

由于影子成本函數的SFA模型需要滿足嚴格的技術同質化前提，而在我國工業行業中，采掘業技術選擇高度依賴于自然資源稟賦條件及地理儲備特征，而電力、熱力、燃氣及水供應業技術特征則又取決于資源供給結構、城市地理位置等，因而存在較強的技術異質性特征。為盡可能降低技術異質性的影響，本文僅僅選擇了工業部門二類行業中的33個制造業樣本，并基于數據統計口徑統一的原則合并處理成為22個制造業行業[注]我國工業二類行業的統計口徑在1998年發生較大改動，造成數據資料的不連貫及數據的不可比，因而將制造業中的皮革、毛皮、羽毛及其制品業、木材加工及木、竹、藤、棕、草制品業、家具制造業、印刷和記錄媒介的復制、文教體育用品制造業、橡膠制品業、塑料制品業、廢舊資源和廢舊材料回收加工業合并加總稱為其他制造業。此外，將食品加工業及食品制造業合并為農副及食品加工制造業。，在數據可得性限制下將樣本區間設定為1994—2016年，數據均來自1995—2017年《中國工業統計年鑒》《中國勞動力年鑒》和《中國能源統計年鑒》。

為了進一步控制技術異質性的影響，注意到資產專用性限制下的技術偏向主要區分為資本偏向型與勞動偏向型[22]，本文參考張軍[23]的研究，基于要素密集程度將22個制造業行業根據2016年行業勞均固定資產凈值對數值劃分成資本密集型行業與勞動密集型行業，便于從更為細微的維度考察行業內部要素錯配差異性特征。圖1給出了行業勞均資本對數核密度分布，由圖1可知，勞均資本具有典型的單峰特征，且其分布對稱性較好，因而基于均值而非中位數的行業分組是符合其分布特征的。

圖1 行業勞均資本對數核密度分布

在要素錯配的SFA模型變量選擇及測度上，行業產出yi使用了分行業增加值數據，并使用各行業出廠價格指數進行了不變價折算(1993年=100)，其中1998年我國調整了行業核算口徑，由1997年之前的鄉及鄉以上獨立核算企業數據調整為1998年的國有及規模以上非國有企業。考慮到在同一時點本文測度的是靜態的、不包含時序特征的相對價格扭曲與要素錯配，因而未進行數據口徑折算。

本文用年末職工數代替勞動力投入量xL，用分行業城鎮就業人員平均勞動報酬測度勞動力要素的價格pL。借鑒陳詩一[24]的思路用各行業固定資產凈值年均余額測算資本投入量xK，并使用固定資產投資價格指數進行不變價折算(1993年=100)，用資本租金率替代資本價格pK。用《中國能源統計年鑒》中的制造業分行業能源消耗替代能源要素的投入量xE，而能源價格的測度則相對復雜，因為行業技術異質性導致行業能源消費結構存在極大差異，如按照揭水晶和何凌云[25]的研究，用燃料動力批發價格指數進行能源要素價格測度，將由于能源消費結構差異衍生能源要素價格誤估，本文首先以2016年制造業各行業分品種能源消費量乘以對應能源產品的當年價格計算制造業能源要素的能源要素貨幣投入[注]其中，煤炭價格使用國有大型煤礦煤炭落地價，原油使用大慶油田中質原油出廠價，焦炭、天然氣使用中石化公布的月度批發價加權得到，電力價格使用國家電網上網價格，而燃油方面，2016年我國六次調整了汽油、柴油、燃油指導價，本文根據不同調整日期所對應的價格維持時期，做加權平均，得到其實際價格。，再使用該貨幣投入總額除以2016年各行業能源消耗總量，得到基于不同能源消費結構的以噸標煤為單位的能源價格，再用燃料動力批發價格指數計算得到的行業基期能源價格倒推出1994—2015年分行業能源價格，當然這種計算方法實際假定了行業能源消費結構不存在時序性變化。

(二)參數估計與模型診斷

使用Stata12.0，本文分別基于全部制造業行業樣本組、資本密集型行業組和勞動密集型行業組進行了基于影子成本函數的SFA模型參數估計，在面板模型的形式選擇上本文使用了固定效應的變截距模型[注]由于本文的工業行業覆蓋了全部制造業，因而樣本隨機性較弱符合固定效應模型的要求，同時本文進行了Hausman檢驗，也支持使用固定效應的變截距模型。。估計結果表明，在全樣本組中，有9個行業滿足成本函數的單調性要求，有13個行業滿足邊際成本遞增要求。在分組樣本估計中，有18個行業滿足單調約束，而滿足邊際成本約束的行業增加到20個，成本函數的正規性條件基本成立，這從側面進一步證實以行業分組來控制技術異質性將能夠有效改善超越對數成本函數對現實的逼近。模型參數總體顯著性成立(Wald=177.26)，且使用迭代廣義最小二乘通過似不相關加權控制了短期自相關的影響。

(三)制造業要素錯配分析

在完成參數估計的基礎上，本文逐一計算了行業各年度要素價格扭曲程度及要素錯配所導致的成本損失，并以此成本損失占總成本比重間接測度了制造業分行業要素錯配程度和1994—2016年不同樣本組的要素錯配程度，結果分別如表1和表2所示。

表1 制造業分行業要素錯配程度

注：表中各行業平均要素錯配程度是利用行業年度要素錯配成本損失與年度成本總額加權計算得到。

在要素錯配的行業異質性特征上，由表1可知，我國制造業行業存在典型的要素錯配異質性。無論是全樣本估計還是分行業樣本組估計，行業要素錯配均存在較大偏離。要素錯配程度最為嚴重的行業為煙草加工制造業，其錯配程度達到0.6988，石油加工、煉焦、核燃料制造業、黑色金屬冶煉和壓延制造業、交通運輸設備制造業、化學原料制造業的要素錯配程度也相對較高，而農副及食品加工制造業、服裝、鞋帽制造業和其他制造業則具有較低的要素錯配程度，這種異質性來源于行業壟斷性工資福利(如煙草制造業)及行業準入管制，也是不同技術復雜度決定的要素配置稟賦的結果，這說明基于要素重置提升行業配置效率的空間與潛力，存在典型的行業差異。這意味著行業間將遵循不同的效率實現路徑以提升全要素生產率。

表2 不同行業要素錯配程度*

① 各樣本組平均要素錯配成本損失的測算，是使用各行業各年度要素錯配成本損失以行業成本份額加權平均計算得到。

由表2可知，總體上看，我國制造業與勞動密集型行業組的整體要素錯配程度并未表現出明顯的下降趨勢，這與韓國珍和李國璋[13]、白重恩等[14]的研究結論類似。雖然我國要素市場價格改革持續推進，特別是能源要素的市場化價格形成機制的建立、勞動力溢價能力的增加及流動成本的降低，并未使得我國要素配置效率顯著提升，這意味著要素價格扭曲將不再是我國制造業要素錯配及配置效率低下的主要原因。而資本密集型行業組的要素錯配趨勢變動為這一結論提供了側面的證據，資本密集型行業組相較勞動密集型行業組具有更高的要素錯配程度與要素錯配成本損失，且其要素錯配程度自2004年開始呈現出較強的下降趨勢，考慮到資本密集型行業往往具有國有經濟成分比重大、行業技術門檻較高、行業準入管制與壟斷的特征，則這種要素錯配的逐漸修正，可能更多地源自行業準入限制的逐漸破除、民營資本的踴躍進入及一體化程度加深導致的要素流動性增強。

不同樣本組的要素錯配程度表現出顯著的收斂態勢，并主要由資本密集型行業組的要素錯配逐漸緩解及勞動密集型行業組的要素錯配微弱加劇而共同導致。張軍[23]、羅楚亮和倪青山[26]認為我國勞動密集型行業更為顯著的資本深化與資本形成加速有關。資本深化在擠出勞動力的同時，由于行業充分競爭導致的融資硬約束提升了資本獲得的稀缺性，從而表現為勞動相對錯配程度的加劇。此外，最低工資制的實施也在一定程度上對這些行業形成了更強的成本沖擊。

四、要素錯配的影響因素分析：一個實證檢驗

(一)要素錯配的影響因素模型構建與參數估計

正如表2所揭示的，我國制造業行業的要素錯配程度在1994—2016年的樣本期內并未表現出顯著的下降趨勢，從而使得我國制造業增長過程中出現了價格扭曲逐步修正與要素錯配相對穩定的偏離悖論，要素價格扭曲不再是要素錯配的決定性因素，那么一個自然的問題是，究竟是什么主導了我國制造業要素錯配的變化？未來又該依托于何種政策著力點實現要素配置效率的提升？有鑒于此，本文構建我國制造業行業要素錯配的影響因素模型，從實證層面論證行業管制、所有制差異及技術特征等變量對要素錯配的實際影響過程。

Wang[27]在考察亞洲新興市場國家的要素錯配特征時，曾經使用如下模型實證檢驗要素市場管制與適宜性技術進步對要素錯配的影響，其具體模型為：

AIit=β0+β1TCLit+β2GOVit+∑γiXit+uit

(12)

其中，AIit為基于CM指數測度得到的要素錯配替代變量;TCLt為技術適宜度指數，用以衡量一國是否采用了符合其要素供給特征的偏向型技術，因為最終的技術選擇一定是要素稟賦約束的結果，而并不一定能夠保證最大潛在產出的實現；GOVit為樣本國的要素流動管制所衍生的要素抑制，Acemoglu等[28]認為發展中國家的要素抑制主要表現為金融抑制與資本稀缺、行業準入限制、非市場性壟斷地位的獲取及城鄉二元結構導致的勞動力流動障礙；Xit為其他控制變量，在Wang[27]的研究中，這些控制變量包括技術稟賦、能源供給能力、土地政策及經濟開放程度。

在此基礎上，本文依托Restuccia[29]的研究構建制造業行業要素錯配的影響因素模型為：

AIit=β0+β1utcit+β2conit+∑γiXit+uit

(13)

其中，AIit為基于影子成本函數的SFA模型測度指數的制造業分行業分年度指數要素錯配的成本損失份額，以此代表要素錯配的效率損失。utcit為行業技術進步的偏向性特征，本文沒有采用Restuccia[29]的技術適宜度的原因在于:一是技術適宜度更為強調技術選擇特征，其能夠衡量宏觀維度(一國或一個產業部門)的技術對實現合意產出的作用，但在微觀行業單元上則并不能夠準確測度技術的要素偏向；二是適宜性技術進步對要素錯配的影響主要通過技術依賴效應與成本節約效應兩個路徑實現，偏向型技術進步的存在本身意味著要素成本節約，從而能夠通過成本節約效應改善配置效率，但當偏向型技術進步發生時，即使要素相對價格出現變化，也會因為偏向性技術的調整成本偏高，而形成技術依賴與要素配置依賴[13]，從而導致要素配置與相對價格的偏離，此時使用偏向型技術進步就能夠更為準確地反映其影響。在偏向型技術進步程度的測度上，本文直接引用了鄧明[22]測算的偏向型技術進步指數[注]偏向型技術進步指數的測算詳見鄧明[22]，在測度時使用了CES的函數形式設定，其與本文使用的超越對數生產函數形式存在不一致，這可能會導致一定程度的誤差，但其基于“標準化供給面系統法”的測度能夠保證參數估計的穩健性。。conit為行業所有制差異，用國有經濟成份的增加值份額進行測度，其進入模型的原因在于不同所有制企業存在典型的價格扭曲差異及由此產生的要素錯配差異，因為國有企業的政治紅利的存在，往往意味著資本的軟約束、土地配給的可獲性[16]，國有經濟比重較高的行業也存在著較強的行業準入限制與要素流動管制，這都將顯著地反映在要素錯配的變化上。

在相關控制變量的選擇上，本文選擇了行業對外開放度、行業能耗強度、行業競爭程度三個變量。其中，行業對外開放度用各行業外資及港澳臺企業產值占比衡量，其對要素錯配的影響主要來自FDI的進入總是伴隨著能源與勞動節約型技術的更多使用，從而一定程度上能夠基于技術選擇改變要素配置特征。行業能耗強度的引入是因為能源要素的定價改革遠遠滯后于勞動力市場改革，從而形成了較強的能源要素扭曲。“十一五”規劃以來節能減排的硬約束形成意味著高能耗行業往往面臨著較強的節能規制，這也會影響能源要素的投入，具體用能源消費總量占工業總產值的比值替代。行業競爭程度的引入則是因為行業競爭的加劇總是影響要素供給稀缺及相對價格。此外，競爭也會在成本控制目標下導致要素節約型技術研發投入的增加，具體用大中型工業企業數據庫計算行業集中度加以替代。

最后，為了進一步考察所有制差異引起的技術依賴對要素錯配的異質性影響，模型中還引入了偏向型技術進步指數與所有制差異的交叉項utcit×conit，以考察所有制差異的技術依賴差異。本文注意到偏向型技術進步內生于要素錯配，因為要素價格扭曲本身會激勵生產者進行稀缺性要素節約技術的研發，進而導致誘致性技術替代的出現[28]，因而本文引入了要素錯配成本損失份額的滯后項以控制內生解釋變量的存在對參數估計的影響。

面板模型的實際形式依然設定為固定效應的變截距模型，從而盡可能控制不可觀測的要素摩擦對要素錯配的影響，并使用動態廣義矩方法完成對此動態面板模型的參數估計，在實際估計時，模型引入了AR(1)項以修正自相關的影響。對資本密集型行業組與勞動密集型行業組分別進行估計，結果一并報告在表3中[注]本文進行了相關變量的單位根檢驗以避免謬誤回歸，面板IPS單位根檢驗結果表明行業開放度與行業能耗均為I(1)序列，且諸變量單位根階數不同使得協整方程不具備數理基礎，但模型殘差通過了平穩性檢驗，這一定程度上能夠保證回歸分析所識別的結構影響是可靠的。。

表3 制造業行業要素錯配的影響因素模型估計結果

注：括號中的數值為t值，***表示1%置信水平下顯著。

(二)偏向型技術進步、所有制差異與我國制造業要素錯配變化分析

在資本密集型行業中，偏向型技術進步的存在對價格扭曲與要素錯配的影響主要表現為成本節約效應，即技術進步本質上通過要素節約提升了相關要素邊際生產率進而實現配置效率優化；在勞動密集型行業中，偏向型技術進步的影響主要表現為技術依賴效應，此時雖然也存在成本節約的配置效率改善，但較強的技術依賴性將使得技術進步遠遠滯后于要素價格相對變化，從而加劇了要素錯配程度。如果說技術進步是我國制造業高增長與結構優化的確定性事實，本文的實證結論基于偏向型技術進步的發生解釋了資本密集型行業的要素錯配逐漸緩解與勞動密集型行業要素錯配未得到修正的事實同時，也意味著不同要素集聚特征行業的配置效率改善，將存在截然不同的優化路徑。持續的技術進步能夠實現資本密集型行業的配置效率改善和勞動密集型行業要素錯配的緩解，將只能依托要素價格形成機制的進一步理順、公平市場競爭環境的營造、市場分割與市場保護的去除上來。

在所有樣本組中，以國有經濟成分比重測度的所有制差異都顯著影響行業要素錯配程度，且國有經濟對應的是更高的要素錯配程度。政治紅利的存在，特別是低成本信貸資本、土地的相對供給充裕，以及歧視性的市場保護，加劇了國有企業的要素錯配[30]，自2002年我國持續表現出的“國進民退”，特別是國有經濟成分向下游行業的擴張，確實很大程度上解釋了我國制造業素錯配的效率損失始終難以得到修正的事實。在全樣本組與勞動密集型行業組中，偏向型技術進步指數與所有制差異的交叉項也與行業要素錯配顯著正相關，這說明在勞動密集型行業中，國有經濟成分與國有企業存在更強的技術依賴與要素配置依賴，國有企業的配置效率改善將成為未來我國制造業效率實現的關鍵點。

從其他控制變量的估計結果看，行業對外開放度對要素錯配修正的積極作用得到證實，隨著外資的進入及技術溢出的發生，我國制造業的“強資本、弱勞動、高能源投入”的要素配置特征確實能夠通過技術選擇的調整得到一定程度修正，雖然其本質上也屬于偏向型技術進步，但卻能夠表現出更強的成本節約效率，從而提升制造業的整體配置效率。此外，以行業能耗強度測度的行業能耗特征也顯著影響著資本密集型行業的要素錯配變化，但在勞動密集型行業中這一顯著影響卻消失了，也就是說以高能耗為特征的資本密集型行業能源要素配置特征，在我國節能減排硬約束下，確實由于面臨較強的節能規制一定程度上緩解了能源要素的過度投入與錯配。同時，高能耗也使得這些行業對能源要素市場化改革相對敏感，從而表現為節能規制的存在改善了要素錯配。以行業集中度衡量的行業競爭程度對要素錯配的影響僅在勞動密集型行業組中存在，且與要素錯配顯著負相關，也就是說競爭的加劇將進一步惡化要素配置效率。其原因可能來自于 “要素搶奪”與稟賦優勢偏離，即勞動密集型行業內部競爭的加劇，可能引致企業的勞動力要素爭奪，從而導致了勞動力溢價的出現，最終使得資本要素的相對廉價與過度投入，這在促進勞動力密集行業資本深化的同時，也偏離了要素稟賦優勢，導致了要素錯配的加劇。

五、結 論

本文基于影子成本函數的SFA模型，在測度要素錯配成本損失份額的基礎上，從偏向型技術進步、所有制差異的視角，對我國制造業要素錯配的變動進行了解釋，從而揭示了我國要素市場改革持續推進與工業部門要素配置效率提升步伐緩慢的“價格扭曲—要素錯配”偏離的深層次原因。

基于影子成本函數的SFA模型測算結果表明，在1994—2016年的樣本時序期內資本密集型行業的要素錯配程度整體上呈現出緩步下降態勢，而勞動密集型行業的要素錯配則相對穩定甚至自2005年后存在微弱上揚，這種要素錯配的異質性特征表明要素市場價格扭曲將不再是要素錯配的主因，行業準入與要素流動性限制、與所有制綁定的政治紅利是理解制造業要素錯配變動的關鍵。同時，制造業行業間要素錯配程度存在較大差異，煙草加工制造業、石油加工、煉焦、核燃料制造業等行業的要素錯配程度遠遠大于農副及食品加工制造業、服裝、鞋帽制造業等，即傳統的壟斷行業均表現出較高的要素錯配程度。這種異質性來源于行業壟斷性工資福利及行業準入管制等因素的影響，也是不同技術復雜度決定的要素配置稟賦的結果。

在此基礎上，本文進一步構建了要素錯配的影響因素模型，考察了偏向型技術進步、所有制差異、行業開放與競爭等因素的影響，結論表明國有經濟占比顯著正相關于要素錯配的成本份額損失，國有企業的政治紅利據此成為決定要素錯配的主要因素，偏向型技術進步對要素錯配的影響在不同的要素集聚行業中也存在差異。資本密集型行業偏向型技術進步對要素錯配的影響表現為成本節約效應，而勞動密集型行業偏向型技術進步則通過技術依賴效應加劇了要素錯配。

將上述結論與我國經濟增長新常態下的效率實現目標相結合，能夠幫助我們選擇恰當的配置效率優化路徑與產業政策切入點。根據本文的分析，要素定價機制的理順與要素市場化改革對要素價格扭曲的修正，其對要素配置效率的良性作用已經基本釋放完畢，價格扭曲不再是可靠的修正制造業要素錯配的方式，不同產權企業公平要素競爭環境的營造、行業壟斷的減弱與行業準入門檻的降低、市場一體化程度的加深及要素自由流動性的增強，才是未來實現配置效率優化的最主要著力點。特別是勞動密集型行業，技術進步已經不再必然地導致要素配置效率的優化，甚至存在基于技術依賴效應而加劇要素錯配的作用方向，如何實現勞動密集型行業的要素錯配修正，將決定著未來我國經濟的“效率演進”的成敗。