中國工業行業間的資源錯配與效率損失研究

李蘇蘇 段軍山 葉祥松

一、引言

隨著中國經濟步入“新常態”，經濟由高速發展轉向高質量發展，產能過剩、產業結構亟需轉型升級等重大經濟問題凸顯，加上2020年以來新冠肺炎疫情對全球經濟的沖擊以及“全球脫鉤”趨勢的發展，使得傳統的三駕馬車拉動中國經濟增長已不現實。近年，中央反復強調要充分發揮我國超大規模市場和內需動力，加快構建完整的內需體系，逐步形成以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局，這對國內資源優化配置提出了挑戰。減少資源錯配、提高資源配置效率是目前維持我國經濟中高速增長、提高增長質量，實現內外雙循環的內生需求和支撐基礎(唐志軍、蘇麗，2019;鄧富華、沈和斌，2020)。面對世界百年未有之大變局，處在世界新一輪科技與產業變革同我國發展方式轉變歷史交匯期的我們不禁思考這一系列問題：工業化作為中國經濟發展的主要動力，中國工業行業生產效率如何？存在多大程度的資源配置扭曲？具體到資本、勞動和中間投入三大生產要素來說情況怎樣？它們造成了多大程度的工業產出和效率損失？哪一種要素的配置扭曲影響程度更大？影響中國工業總產出和效率損失的根源又在哪里？整個工業體系的資源配置效率是在改進還是惡化？推進雙循環促進工業體系健康高效高質量發展的努力方向是什么？

各種經濟現象表明，行業內部、行業之間或地區之間的生產情況往往因缺乏整體調控和監督而產生要素配置扭曲。學者們基于不同視角對資源配置扭曲開展了系列研究，研究角度不同、測度方法不同得出的結論也有所不同。鑒于王文、牛澤東(2019)的研究判斷——不同行業之間的錯配程度大于所有制和不同地區之間的錯配。本文秉著抓住主要矛盾與矛盾的主要方面原則，旨在基于中國工業企業微觀數據對工業部門中行業間的資源錯配進行研究，下面僅對與本文主題相關的主要文獻進行簡要回顧。

關于TFP與資源配置的關系研究由來已久，Syrquin(1986)通過擴展Solow的內生增長核算框架，將一國TFP增長分解為行業TFP增長與要素配置效應，其研究具有方向性引導作用，但局限于描述性分析。Hsieh and Klenow(2009)將產品價格扭曲和資本價格扭曲引入一般均衡模型，構建出一個壟斷競爭宏觀模型，成為資源錯配與生產率的代表性文獻，研究發現若中國的資源配置效率達到美國的水平，則中國TFP將可以提升30%～40%。

隨后，國內學者也逐步開始借助“資源錯配和總量生產率”框架開展研究。學者們普遍認為資源配置扭曲是影響中國生產率增長的一個重要原因(楊帆、徐長生，2009；龔關、胡關亮，2013；任韜等，2020)。具體到中國工業研究上，姚戰琪(2009)通過對1985-2007年中國工業生產率增長和要素再配置效應的比較，認為要素再配置效應是中國工業生產率增長的主要來源，且中國工業要素配置效應改進空間很大。邵挺(2010)使用1999-2007年中國工業企業數據庫從金融的視角展開研究，認為通過消除金融錯配，中國GDP增長率可提高2%～8%。具體到工業部門內行業間來說，各子行業要素價格的扭曲程度存在較大差異已基本達成共識，但還存在一些爭議和不足。首先，在勞動要素與資本要素配置扭曲程度孰高孰低，以及資源在行業間的配置對生產率提升的作用、制造業整體資源配置效率的發展趨勢等問題上爭議不少，如韓國珍、李國璋(2015)與周新苗、錢歡歡(2017)就勞動和資本配置扭曲的高低，陳永偉、胡偉民(2011)和文東偉(2019)就要素扭曲的發展趨勢問題持截然相反的觀點。韓國珍、李國璋(2015)使用中國工業1994-2011年兩位數行業數據，研究發現中國資本配置扭曲程度總體上高于勞動配置扭曲程度。周新苗、錢歡歡(2017)使用1998-2013年中國工業企業數據庫，發現勞動要素配置總體表現的扭曲程度大于資本要素，且資本價格扭曲的變動對制造業總生產效率和產出的貢獻呈上升趨勢且表現穩定。陳永偉、胡偉民(2011)在Hsieh and Klenow(2009)模型基礎上引入中間投入作為生產要素，采用2001-2007年中國工業企業數據庫，發現要素價格扭曲導致的資源在行業間的錯配使制造業的實際產出降低了15%～20%，且在考察期內扭曲沒有得到顯著糾正。文東偉(2019)利用1998-2007年中國制造業企業微觀數據，研究發現中國大多數制造業行業資本配置不足，勞動配置過度，制造業整體資源錯配程度在下降。其次，上述研究都關注到各子行業要素價格的扭曲程度的差異，但基于行業間資源錯配的深度分析還是欠缺。最后，關于導致資源錯配的摩擦因素，只有張佩(2013)作了相應探討，研究相對薄弱。張佩(2013)利用1998-2007年中國工業企業數據，發現要素在行業間的錯配使工業部門總體全要素生產率降低了18.7%，資本錯配造成的效率損失(17%)約為勞動力錯配損失(1.6%)的10倍。

與已有研究相比，本文可能的邊際貢獻有：(1)沿用了陳永偉、胡偉民(2011)的研究框架，將數據樣本擴展到2013年，得出相對更為完整客觀的結論。研究顯示，要素錯配使整體產出或TFP降低了7.39%(算術平均值)，在某些年份接近9%(如2011年)，沒有陳永偉、胡偉民(2011)得出的15%-20%和張佩(2013)所得結論18.7%那么高。(2)通過引入中間投入對各子行業要素價格相對扭曲系數進行估算，對各生產要素扭曲影響程度孰高孰低，相對差值為多少有了明確的結論。得出“中間投入扭曲帶來的影響>資本扭曲帶來的影響>勞動扭曲帶來的影響”，資源錯配造成的產出缺口平均為8%。其中資本錯配造成的效率損失約為勞動錯配造成效率損失的2倍，中間投入造成的資源錯配效率損失約為勞動錯配造成效率損失的4倍。并按六種分類方式對行業間資源錯配進行深層剖析。(3)經引入中間投入要素后，本文在行業集中度和中西部企業份額高的行業上和張佩(2013)有著相反的結論。張佩(2013)的研究表明行業集中度越低越傾向于投入過度，國有企業份額越高的行業越可能投入了過多的資本和勞動力，中西部地區的份額越高的行業越傾向于資本投入過度，勞動力的相對扭曲系數沒有影響。本文研究認為行業集中度越高的產業要素投入過度現象更為明顯，其中資本相對扭曲程度比勞動和中間投入的相對扭曲程度更高。中西部企業份額越高的行業越存在中間投入的配置扭曲，在資本和勞動的配置效率上和東部地區并無顯著差異。此外，重資本類型的行業在資本、勞動和中間投入上均存在不同程度的配置扭曲，尤其是在資本和勞動要素上非常明顯。

本文其余部分結構為：第二部分，理論模型。在陳永偉、胡偉民(2011)建立的引入中間投入要素的資源配置效率研究框架下，提出了估計資源錯配和產出缺口的一系列公式，同時結合Syrquin(1986)的產出變動分解模型，分解出影響產出變動的主要因素。第三部分，為數據處理與樣本分析。將目前國內外常用的中國工業企業數據庫(1999-2007)延長至2013年。第四部分，實證分析。分析了三種要素價格相對扭曲系數、資源錯配程度、效率損失以及產出缺口等。第五部分,造成行業間資源錯配的摩擦因素分析。第六部分，結論與啟示。

二、理論模型

本文借鑒陳永偉、胡偉民(2011)引入中間投入要素的方式來估計微觀企業的資源錯配和效率損失，建立一個帶有要素價格扭曲的N個行業生產環境，定義競爭均衡與要素價格相對扭曲系數，對中國工業部門行業之間的資源錯配程度及其對產出的影響進行實證檢驗。

(一)在Hsieh and Klenow(2009)的基礎上引入中間投入

1.假設條件

(1)假設工業部門內存在N個子行業，用勞動L和資本K以及中間投入M三種生產要素生產不同的產品。同一子行業內企業的生產函數相同，不同子行業的生產函數不同，每個行業可視為由一個代表性企業進行生產。行業i的代表性企業生產函數為：

(1)

其中Yi表示產出，Ki、Li、Mi分別表示資本、勞動和中間投入的投入量。參數αi、βi、γi分別表示資本、勞動和中間投入對產出的貢獻比例。

(2)行業中各個企業在產品和要素市場上都是市場價格的接受者，完全競爭條件下要素的價格分別為Pk、Pl和Pm；類似于Hsieh and Klenow(2009)，假設企業實際面臨的價格是扭曲的，并以從價稅的形式體現：行業i中的企業面臨的資本、勞動和中間投入的價格分別為(1+τki)Pk、(1+τli)Pl和(1+τmi)Pm，資本、勞動和中間投入的“扭曲稅”分別為τki、τli和τmi。

(3)代表性企業的利潤最大化可表示為：

maxπi={PiYi-(1+τki)PkKi-(1+τli)PlLi-(1+τmi)PmMi}

(2)

其中，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(2)式最優解的一階條件如下：

(3)

(4)資源約束條件為：

(4)

(5)加總生產函數：整個工業經濟的總產量Y由各行業產量決定，且各行業產出的加總函數也采用Cobb-Douglas技術，行業份額為θi，即:

(5)

該加總函數規模收益不變，因此根據一階齊次性可得：

(6)

如果把Y=Y(Yi)理解為消費者的效用，那么消費者效用最大化問題的一階條件也得到滿足：

(7)

2.競爭均衡

在以上假定下，我們定義一個帶有扭曲的競爭均衡：假設給定N個行業的生產率水平和扭曲稅率(Ai,τki,τli,τmi)，以及整個工業體系中資本、勞動和中間投入的要素總量K、L和M，滿足以下條件的各行業產出、資本、勞動力、中間投入與產品價格的配置(Yi,Ki,Li,Mi,Pi)構成一個均衡：

(1)實現利潤最大化的一階條件(3)；

(2)消費者加總函數規模收益不變(6)，效用最大化的一階條件(7)；

(3)資源約束條件(4)。

在包含要素配置扭曲的多行業競爭均衡條件下，可以求解得出i行業的資本投入Ki、勞動投入Li和中間投入Mi的表達式：

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

為了進一步分析，我們對“扭曲系數”作如下定義：

(14)

(15)

(16)

由上可見，絕對扭曲系數與相對扭曲系數在刻畫資源扭曲時含義不同，絕對扭曲系數刻畫的是行業i面臨的要素價格對無扭曲時的加成狀況，體現的是資源使用成本絕對值信息。相對扭曲系數反映了經濟環境中各種不同類型摩擦對部門間要素配置的影響。決定要素在行業間的配置的重要因素是要素價格相對扭曲程度，在實際中，絕對扭曲系數無法測度，但相對扭曲系數可以被還原出來。式(11)(12)(13)揭示了扭曲稅在行業層面上對資本、勞動和中間投入配置的影響，扭曲稅通過λ～Ji(J=K,L,M)影響資源在各個行業間的配置。扭曲稅率絕對大小并不直接決定配置扭曲的大小，重要的是扭曲在行業間如何分布——i行業要素相對整個工業的扭曲狀況影響著資源配置。

(二)估計產出缺口

由(1)(11)(12)(13)式可得，子行業i的代表性企業的產出為：

(17)

建立起要素價格的扭曲程度與產出之間的關系。對(17)式兩邊同時取對數，得：

(18)

在式(5)的設定下，我們可以用實際產出和資源有效配置(不存在扭曲)的有效產出之間的比值表示各行業資源相對扭曲系數的函數，即產出缺口：

(19)

(三)估計資源錯配造成的TFP損失

將總體產出進行分解，即可直觀看出資源錯配對總體TFP造成的損失。首先將加總函數取對數：

(20)

代入(1)(11)(12)(13)式可得：

(21)

將前三項定義為：

(22)

則A是與資源分配無關的常數。同時，按照TFP的一般概念，定義總體TFP(索洛余項)為：

(23)

結合(21)可重寫為：

(24)

因此，總體TFP可以分解為兩部分：前一項是與資源分配無關的常數A，可以理解為無扭曲狀態下的最大TFP；后一項則可定義為行業間扭曲差異造成的資源錯配效率損失(AL)。分別為：

(25)

(26)

(27)

(四)分解產出變動的來源

借鑒Syrquin(1986)的產出變動分解模型，假定在觀察期內的每一期，整個行業均實現完全競爭均衡。則從t期到t+1期該行業的總產值變動可以定義為：

ΔlnYt=lnYt+1-lnYt

(28)

根據多元一階泰勒式可得：

(29)

(30)

將投入要素的變化表示為ΔXt=Xt+1-Xt，基于式(21)，對產出的變動分解為：

(31)

代入式(30)，可得：

(32)

其中，第A項是各子行業TFP變動的貢獻；第B項是產出份額變動帶來的貢獻，體現資源重配對加總技術的影響；第C項是要素配置扭曲變化對產出的貢獻，當C項趨于減少時，資源配置趨向于合理化，經濟中的TFP和產出也將得到提升。在柯布道格拉斯加總生產函數的設定下，C項可以理解為產出缺口的變動；第D項是要素投入變動的貢獻。

(五)各行業要素配置相對扭曲變動對產出的影響

Aoki(2012)框架在分析要素錯配對生產率的影響時，可以識別單個行業、單個要素的配置扭曲對產出的影響程度，這為有關的政策分析提供了考證和支持。在一定的假設下，利用式(11)(12)(13)可以推導出i行業的資本、勞動和中間投入配置扭曲變動對產出變動的影響分別為：

(33)

(34)

(35)

三、數據處理與樣本分析

(一)數據處理

本文使用1999-2013年中國工業企業數據庫，數據庫面板構建、行業調整、指標插補、價格平減、派生指標的計算、樣本篩選的具體處理過程參見筆者系列論文(李蘇蘇等，2020)。應付工資總額按照各地居民消費價格指數進行平減。工業包括國民經濟行業分類表中BCD三個門類，即采礦業，制造業，電力、熱力、燃氣及水生產和供應業，共38個兩位數代碼行業。由于2010年關鍵指標皆缺失，借鑒王萬珺、劉小玄(2018)的思路，對于2010年數據不予使用，將2009年和2011年視為連續年份。文中用到的主要變量有：工業總產值、工業增加值、實際資本存量、固定資產凈值、工業中間投入、員工數量。基本變量描述統計如表1所示。

表1 基本變量的描述統計

可以看到，自2008年開始觀測值數量呈現出明顯下降，主要原因在于2008-2013年工業增加值、固定資產凈值年平均余額缺失，本文對僅在這個區間出現的企業樣本進行了刪除處理。

(二)企業TFP水平估計

為了更貼近規模報酬不變的假定條件，本文采用面板數據約束模型(令αi+βi+γi=1)對38個兩位數工業行業的企業TFP進行測度，并分別估計出各個企業的TFP(對數值)。其中企業的產出Yj用工業增加值表示，資本投入Kj用實際固定資產凈值表示，勞動投入Lj用工人數來進行表示。得到資本、勞動和中間投入產出彈性系數，如表2所示。從要素產出彈性的估計結果來看，中間投入系數在0.4～0.7之間，說明了中間投入在生產和效率提升中起著舉足輕重的作用，在全要素生產率以及資源配置效率測度中，如果忽略中間投入的影響，會大大低估中間投入的作用和錯估資源錯配程度，這一結果也進一步說明本文為什么要使用陳永偉、胡偉民(2011)建立的理論框架來分析中國工業行業的資源配置效率。

(三)行業TFP水平估計

在計算出各企業的生產率之后，以每個企業的工業總產值占各行業總產值的比重為權重，加權得到行業的TFP值，如表3所示。可以直觀看到各行業間以及同一行業不同年份之間TFP值有較大差別?？疾炱趦?，多數行業的TFP值從1999年開始遞增并在2007年達到階段性峰值，此后呈持續性低生產率狀態，或者在2011年前后呈現先升后降，這意味著2008年全球金融危機爆發以及2012年世界經濟周期性衰退對中國工業部門有著顯著沖擊。特別是從2008年到2009年，行業TFP均呈現出明顯的跌幅，甚至多數行業在2008年TFP對數值由正轉負?？赡芤驗?008年金融危機使得企業產出銳減，生產要素沒有得到充分使用。而為應對金融危機，我國政府采取的投資刺激政策也在一定程度上加劇了市場價格機制失調和資源配置扭曲，擠占了企業TFP的增長空間。只有需求彈性較小的個別行業，如水的生產和供應業(46)受這種外部沖擊的影響相對較小。從2007年數據可以看出，我國工業行業中黑色金屬礦采選業(08)、非金屬礦采選業(10)、農副食品加工工業(13)、廢棄資源和廢舊材料回收加工工業(43)的TFP值相對最高，說明中國工業部門中傳統成熟的產業具有相對生產率優勢，而在多數高新技術領域，如專用設備工業(36)、交通運輸設備工業(37)、通信設備、計算機及其他電子設備工業(40)等行業生產率對數表現平平，并不突顯。說明這些行業的生產率優勢并沒有得到有效發揮，生產要素的產出效率還有很大提升空間。

四、實證分析

(一)要素價格相對扭曲系數估算

計算出要素產出彈性后，按照(14)(15)(16)式的定義，計算全部兩分類行業的資本價格相對扭曲系數、勞動價格相對扭曲系數和中間投入價格相對扭曲系數。附錄表1、表2、表3詳細報告了1999-2013年期間資本、勞動和中間投入要素分別在各子行業間配置的扭曲程度。可以清晰了解到，不同行業相同生產要素以及同一行業不同生產要素之間的相對扭曲均存在較大程度的差異。

表2 兩位數行業要素產出彈性估計

通過計算不同行業三種生產要素的相對價格扭曲系數的均值，總結如表4所示?？梢?，煤炭開采和洗選業(06)、黑色金屬礦采選業(08)、有色金屬礦采選業(09)、燃氣生產和供應業(45)、水的生產和供應業(46)這些行業的資本、勞動、中間投入相對價格扭曲系數均值都大于1，說明這些行業的要素使用成本相對過低，資本、勞動和中間投入的使用過度。相反，農副食品加工業(13)、煙草制品業(16)、金屬制品業(34)、電氣機械及器材工業(39)的資本、勞動和中間投入相對價格扭曲系數均值均小于1，說明這些行業面臨過高的要素使用成本，資本、勞動和中間投入的投入和使用過少。

表4 兩位數行業的相對要素價格扭曲系數

石油和天然氣開采業(07)資本扭曲系數均值為0.71，勞動力扭曲系數均值為1.18，中間投入扭曲系數均值為3.68，說明石油和天然氣開采業資本使用成本相對過高，導致了資本的投入不足，而勞動和中間投入的成本過低，投入過度?；瘜W原料及化學制品工業(26)資本扭曲系數均值為1.11，勞動力扭曲系數均值為0.93，中間投入扭曲系數均值為0.99，說明化學原料及化學制品工業資本使用成本過低，使得資本投入過多，而勞動和中間投入的成本過高，投入過少。

非金屬礦采選業(10)、食品工業(14)、飲料工業(15)、紡織業(17)、木材加工及木、竹、藤、棕、草制品業(20)、造紙及紙制品業(22)、印刷業和記錄媒介的復制(23)、橡膠制品業(29)、非金屬礦物制品業(31)的資本和勞動力價格扭曲系數均值大于1，中間投入相對扭曲系數均值小于1，說明這些行業的資本和勞動投入過多，中間投入的使用過少。相反，交通運輸設備工業(37)、通信設備、計算機及其他電子設備工業(40)、廢棄資源和廢舊材料回收加工工業(43)的資本和勞動投入過少，中間投入的使用過多。

紡織服裝、鞋、帽工業(18)、皮革、毛皮、羽毛(絨)及其制品業(19)、家具工業(21)、文教體育用品工業(24)、醫藥工業(27)、塑料制品業(30)、通用設備工業(35)、專用設備工業(36)、儀器儀表及文化、辦公用機械工業(41)、工藝品及其他工業(42)資本和中間投入扭曲系數小于1，勞動力相對扭曲系數均值大于1，說明這些行業的資本和中間投入使用過少，勞動的使用過多。相反，石油加工、煉焦及核燃料加工業(25)、化學纖維工業(28)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(32)、有色金屬冶煉及壓延加工業(33)、電力、熱力的生產和供應業(44)的資本和中間投入扭曲系數均值大于1，勞動力扭曲系數均值小于1，說明這些行業的資本和中間投入使用過多，勞動的使用過少。

(二)相對扭曲系數的分組討論

在完成了對兩位數行業資本扭曲系數、勞動扭曲系數、中間投入扭曲系數的測度后，進而以每個行業的工業總產值占整個工業總產值的比重為權重，計算出每個組別行業的加權平均相對要素扭曲系數。

1.按照輕、重工業分組

從圖1可以看出，輕重工業的要素價格相對扭曲系數有明顯差異。輕工業行業的勞動相對扭曲系數均大于1且在1999-2004年間呈現明顯的逐年上升趨勢，在2004-2013年間表現平穩，說明中國輕工業部門存在著較為明顯的勞動力投入過度問題但已有所控制。資本和中間投入相對扭曲系數均小于1，說明輕工業的資本和中間投入存在投入量偏少問題，尤其是中間投入的使用更低。相應地，重工業部門的資本相對扭曲系數接近1，配置較為合理。勞動扭曲系數介于1和0.9之間，總體表現平穩，說明相對輕工業部門來說，重工業部門對勞動要素配置接近合理。中間投入相對扭曲系數介于1.1～1.2之間，說明重工業部門的中間投入過多。

(a)輕工業

2.按照生產技術水平分組

若是將工業行業按照生產技術水平分為4組，從圖2可以看出，三大要素價格扭曲系數在四大行業部門間也存在較大差異。資源型產業勞動投入過多，中間投入的使用相對過少，資本投入相對較為合理；低技術行業各要素的投入量都明顯偏高，尤其是中間投入和資本仍舊處于逐年上升狀態；中等技術型行業的中間投入使用偏多，2008年開始逐步改善，資本和勞動的投入相對較少；高等技術型行業的生產要素的配置嚴重偏少，在考察期內一直沒有得到有效重視。聯系上文不難理解在二位數行業TFP中相應的高新技術產業并沒有呈現出期待中的生產率優勢的原因了。

(a)資源型

3.按照要素密集度分組

若按照要素密集度分，將行業分為技術密集型、資本密集型、勞動密集型產品產業。如圖3所示，勞動密集型行業所投入的生產要素偏多但尚處于一個可接受范圍，對資本密集型行業的投入明顯不足，而對于技術密集型行業投入了過量的原材料等中間投入和資本，且長期處于這種狀態。

(a)勞動密集型

4.按照GVC驅動類型分組

按照GVC驅動類型分組，分成購買者驅動型、生產者驅動型行業。如圖4所示，購買者驅動型行業內部要素的扭曲系數差異巨大，而生產者驅動型行業的差異相對較小。購買者驅動型行業投入了過多的勞動，過少的中間投入，資本要素的投入趨于合理。生產者驅動型行業的中間投入相對過多，資本和勞動要素的投入相對較少，總體狀態較為平穩。

(a)購買者驅動型

5.按照生產產品上下游類型分組

按照所生產產品上下游類型分組。如圖5所示，上游產業的中間投入相對過多，勞動投入相對過少，資本投入較為合理；而下游產業勞動投入過多，資本和中間投入相對過少，尤其可以加大對中間投入的使用。

(a)上游產業

6.按照所生產產品競爭程度分組

按照所生產產品競爭程度可分為戰略性行業和競爭性行業。如圖6所示，兩種類型產業的生產要素扭曲程度差異顯著。競爭性行業的中間投入和資本投入過多，且呈現出逐年遞增狀態，勞動投入相對過少且表現平穩。相比而言，戰略性行業的勞動投入偏多，中間投入和資本投入偏低，且都保持相對平穩的可接受范圍。

(a)競爭性行業

(三)產出缺口分析

這里在生產函數(1)的設定下根據式(19)，估算出各年的產出缺口，即各年實際產出和潛在產出的比例，結果如圖7所示。整體而言，自1999年始，中國工業部門的實際產出和潛在產出的比例總體趨勢是下降的，表明考察期內工業部門的產出缺口在持續擴大。從1999年的94.8%下降到2011年的91.49%；2012-2013年逐步上升，2013年達到92.15%。說明雖然中國工業經歷了高速發展，但還具有可觀的發展潛力。1999-2013年實際產出與有效產出的平均比值為92.90%，平均產出缺口為8%，說明即使不增加投入，也能通過有效消除行業間資本、勞動和中間投入的配置扭曲，使得工業產出提升8%。若按照2011年的水平測算，則可能使產出提高近10%。

(四)資源錯配與效率損失的測度

在估算出各行業要素相對扭曲系數以后，我們可以根據(25)(26)(27)式計算行業間資本、勞動力和中間投入要素扭曲差異所造成的產出或效率損失，結果如圖8所示。

通過計算可得，要素錯配使整體產出或TFP降低了7.39%(算術平均值)，在某些年份接近9%(如2011年)。從時間趨勢上來看，考察期行業間勞動、資本、中間投入三大要素配置扭曲的變動對工業部門總生產效率和產出的影響均為負數，其中勞動價格扭曲變動對制造業總生產效率和產出的貢獻表現較為平穩，中間投入品價格扭曲變動對TFP與產出的影響最大且呈現擴大趨勢。2003年前，各要素的配置效應有所惡化但程度較輕，此后勞動和資本的資源配置效應有所改善且各年相差不大，中間投入的配置效應卻出現嚴重惡化，對整體產出或TFP造成的損失高達6.4%，成為導致產出與效率損失的主要原因，這也反應出前期學者只研究勞動和資本配置扭曲對TFP和產出的影響存在局限性，中間投入的有效配置成為工業產出和TFP損失不可忽視的因素。

對比圖7估計的歷年產出缺口可見，中間投入錯配造成的效率損失和產出缺口的走勢和形態高度一致，再次說明了中間投入配置扭曲在總體經濟效率損失中的重要負面影響。中美貿易摩擦以來，為應對外部需求沖擊和逆全球化對中國經濟正常運行的影響，中央提出了雙循環的發展戰略，而如何加快和建立國內國外的雙循環體系，學者們提出了諸多有價值的政策建議，而本文的研究為加快和建立國內循環體系提供了學理支持。圖7和圖8清晰表明，考慮到中間投入錯配是國內商品、貨物以及要素的主要錯配體現，盡快糾正中間投入的價格扭曲，進而優化中間投入在行業之間的配置效率，不僅可以提高總量生產率水平，而且可以在不動用更多資源和更多宏觀政策的情況下彌補產出缺口，進而實現經濟總量的穩步提升和快速增長。

圖7 歷年產出缺口

圖8 資源錯配造成的產出損失

(五)分解產出變動

接下來，根據(32)式考察糾正扭曲對制造業產出和TFP變動的影響。將產出在1999-2013年的變動分解為行業生產率變動貢獻(A)、產出份額變動貢獻(B)、配置扭曲變動貢獻(C)和要素投入變動貢獻(D)。將結果整理如表5所示。

表5 產出變動與分解結果

通過分解可見，結論與我國工業部門的發展現實相符合。(1)在拉動中國工業高速發展的決定因素中，要素投入增長的作用(D)依舊是非常大的，對產出的平均貢獻率達到10.8%。表明我國工業部門粗放型增長模式尚未得到根本改變。(2)工業總體生產效率水平的表現并不平穩，各年間差異很大，增長主要依靠各子行業TFP的演進，有賴于行業內部各企業的技術進步和創新。份額效應(B)和扭曲改變效應(C)的作用微乎其微。(3)觀察期內各年間的要素投入變動貢獻差異明顯，從均值上來看，資本和勞動的貢獻率相當，中間品投入的貢獻率最大。

(六)各行業要素價格扭曲變動對產出的影響

按照(33)(34)(35)計算各個行業的要素價格變動對TFP和產出變動的貢獻。限于篇幅，我們只列出了各行業1999-2013年要素價格扭曲變動的平均貢獻，結果呈現在圖9中?？傮w而言，不同行業的不同要素價格扭曲的產出貢獻差異很大，并且確實在很多行業存在大量的要素價格扭曲問題，嚴重影響了行業的資源配置效率和產出水平，即使是正面影響，很多行業看起來還是“微乎其微”，說明加大行業要素資源配置效率的空間巨大。具體而言，可以發現，石油和天然氣開采業(07)、農副食品加工業(13)、石油加工、煉焦及核燃料加工業(25)這三個行業中，三種要素的價格扭曲和資源錯配均對效率和產出造成了嚴重的負面影響。而非金屬礦物制品業(31)、通用設備工業(35)、專用設備工業(36)這三個行業中，三種要素均得到優化配置，對總量生產率和經濟產出產生了正面作用。

圖9 各行業要素價格扭曲變動的貢獻

與此同時，在造紙及紙制品業(22)、印刷業和記錄媒介的復制(23)、非金屬礦物制品業(31)、通用設備工業(35)、專用設備工業(36)、交通運輸設備工業(37)、儀器儀表及文化、辦公用機械工業(41)、燃氣生產和供應業(45)行業，通過糾正要素價格扭曲，對產出的貢獻已經產生了較大的正面影響。而在石油和天然氣開采業(07)、有色金屬礦采選業(09)、農副食品加工業(13)、煙草制品業(16)、紡織服裝、鞋、帽工業(18)、皮革、毛皮、羽毛(絨)及其制品業(19)、石油加工、煉焦及核燃料加工業(25)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(32)、有色金屬冶煉及壓延加工業(33)、金屬制品業(34)、電力、熱力的生產和供應業(44)等行業要素價格扭曲的加劇對工業產出的貢獻產生了嚴重的負面影響。

五、造成行業間資源錯配的摩擦因素分析

借鑒張佩(2013)的研究，我們將行業間相對扭曲系數與行業特征變量相聯系，探究導致資源錯配的摩擦因素?？疾斓男袠I特征變量包括：(1)行業集中度CR10，由于銷售產值存在大量的缺漏值，本文采用行業中前十家企業工業總產值之和占行業的比重來衡量該行業競爭程度；(2)國有企業比重SOES，為國有企業總產值占行業總產值的比重，用以衡量該行業國有化程度；(3)資本份額α，為“1-勞動份額(勞動回報占增加值的比重)”，衡量行業的資本密集度；(4)中西部企業比重MWS，為中西部企業增加值總額占全國的比重。對行業和年份進行雙向固定，建立回歸模型：

(36)

其中，β為待估系數，Xit為解釋變量向量，μi為固定效應，εit為隨機誤差項，θt為時間啞變量。本文對被解釋變量和解釋變量均取對數，采用雙對數模型。得到表6回歸結果。

表6 造成行業間資源錯配的摩擦因素回歸分析

如表6所見，得到的結果與張佩的研究結論有所差異但更貼近中國工業部門與工業企業發展的狀態。(1)三個模型中，行業集中度(lnCR10)的系數均顯著為正，這說明行業集中度越高的產業，投入的要素過度現象更為明顯，資源配置扭曲程度更高，存在大量的資源浪費，比較而言，行業間的資本相對扭曲程度比勞動和中間投入的相對扭曲程度更高。工業領域行業集中度高的產業通常具有較大程度的壟斷屬性，其中以與國家基礎設施、國防軍工等領域相關行業較多，得到國家的政策和資金支持相對較大，因此更可能出現資本的相對扭曲。(2)國有企業比重(lnSOES)資本和中間投入扭曲系數顯著為正，勞動相對價格扭曲系數為負但系數很小且并不顯著，說明國有企業份額越高的行業可能投入過多的資本和中間投入。可能因為國有企業通常可以更容易地獲得成本較低的信貸，在原材料等中間投入的配給上也沒有其他性質的企業“精打細算”。(3)資本份額(lnα)的系數均顯著為負，說明重資本類型的行業在資本、勞動和中間投入上均存在不同程度的配置扭曲，尤其是在資本和勞動要素上非常明顯。(4)中西部企業份額(lnMWS)的系數只有在中間投入相對價格扭曲系數上顯著為負，存在中間投入的配置扭曲，在資本和勞動的配置效率上和東部地區并無顯著差異。

六、結論與啟示

本文以1999-2013年中國工業企業數據庫為研究樣本，重點測算了中國制造業行業間的資源錯配的程度及其發展趨勢，分析了資源錯配對產出和TFP的影響，并對造成行業間資源錯配的摩擦因素進行分析。發現不同行業同一生產要素以及同一行業不同生產要素之間的相對扭曲均存在較大差異。在時間趨勢上，考察期內行業間的勞動、資本、中間投入對產出的扭曲變動效應均為負數，中間投入扭曲帶來的影響>資本扭曲帶來的影響>勞動扭曲帶來的影響。因此，需高度重視中間投入所帶來的資源扭曲問題。資源錯配造成了中國工業部門實際產出占潛在產出的比例逐年下降，產出缺口高達10%。資本錯配造成的效率損失是勞動錯配損失的2倍，中間投入造成的資源錯配效率損失是勞動錯配損失的4倍。要素投入增長依舊是中國工業發展的決定因素，各行業TFP的提升主要動力源于各個行業總體TFP的增長，份額效應和扭曲改變效應微乎其微。針對行業間的資源錯配，需加快產業結構調整，在部門間實現要素的自發流動，從低效率行業流向高效率行業，實現對落后產能的淘汰、傳統產業的改造升級，以及高科技新興產業的布局來實現整體工業資源配置效率的提高。

本文研究有兩個重要啟示：(1)糾正要素價格扭曲仍然是優化資源配置效率的根本前提。研究表明，要素價格的扭曲是造成行業之間資源配置效率損失以及經濟產出缺口的根本原因，因此，可以在不加大投入的情況下，通過深化要素價格改革來避免經濟增速的持續下滑和提升經濟效率水平，而且這個改革舉措是成本較低但效果較大的措施。(2)優化行業之間的資源配置效率，尤其是中間投入的資源配置效率，是構建國內國際雙循環相互促進的新發展格局的重要舉措。改革開放后，我國利用勞動力低成本優勢，積極參與國際分工與國際經濟大循環，市場和資源“兩頭在外、大進大出”，通過產業不斷升級提高在全球價值鏈中的位置，逐步成長為“世界工廠”。但目前在外部環境發生深刻復雜變化，世界經濟持續低迷、全球市場萎縮、保護主義上升的背景下，從被動參與國際經濟大循環轉向主動推動國內國際雙循環，加快形成以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局，是在一個更加不穩定不確定的世界中謀求我國發展的大戰略，是適應內外環境變化的重大戰略調整。而提升不同行業之間的要素配置效率，尤其是考慮到中間投入在國內大循環中的重要性，加快中間投入要素配置效率就是構建以國內大循環為主體，暢通國內大循環，推動形成國內國際雙循環，為我國經濟發展增添新動力的應然之舉。