要素錯配：解開資源型城市轉型困境之謎

劉小玲，唐卓偉，孫曉華，于潤群，3

（1.大連海事大學航運經濟與管理學院，遼寧 大連 116024；2.大連理工大學經濟管理學院，遼寧 大連 116024；3.大連交通大學經濟管理學院，遼寧 大連 116028）

資源型城市是中國重要的能源與原材料供應基地，是中國國民經濟持續快速增長的堅實后盾。資源型城市立足自身資源稟賦，逐步形成了以礦產能源開采加工為主體的重型產業結構，在城市建設初期有力地推動了經濟的發展。然而中國資源型城市的建設受計劃經濟影響較深，且資源型產業本身具備自然壟斷特性，因此資源型城市普遍市場化水平較低，存在著行政干預力量較大、要素配置扭曲等問題。而資源型城市過往的發展高度依賴資源型產業，隨著資源持續開采面臨枯竭，如果接續產業因生產要素配置不足而導致培育受阻，則資源型城市后續發展空間十分有限。這些城市在早期開發過程中，缺乏環保意識與可持續發展意識，生態環境遭到嚴重破壞，資源能源的開采利用和粗加工也伴隨著高能耗和大量的碳排放，城市轉型面臨巨大的挑戰和困難。在中國不斷優化能源消費結構、實現碳達峰碳中和目標的新形勢下，資源型城市如何實現產業轉型是中國實現高質量可持續發展必須要面對的重要問題，而尋找造成資源詛咒困境的內在原因，成為新時期推進資源型城市產業轉型和實現區域協調發展的關鍵。

1 文獻綜述

國內外關于資源型城市經濟轉型問題的研究較為豐富。學術界的研究主要集中在資源型城市轉型問題形成原因［1-2］、轉型發展階段［3-5］及轉型困難［6-7］等，并總結了資源型城市轉型經驗［8-9］以及如何進行產業升級［10-12］等建議。隨著中國工業化和城鎮化的進程不斷深化，中國資源型城市的“資源詛咒”現象開始顯現，學者們對此進行了大量而深入的探討。楊繼瑞等［13］認為資源型城市之所以面臨發展困境在于其過分依靠自然資源開采，并養成了粗加工單一經濟結構的產業路徑依賴。馮宗憲等［14］指出中國“荷蘭病”的現象比較普遍，繁榮的資源型產業會過度占有資本和勞動力，抬高要素使用成本，經實證發現資源產業對制造業的固定資產投資具有明顯的擠出效應，但對勞動力的供給基本沒有影響。

面對中國資源型城市轉型的種種問題和現狀，不同學者已提出大量解決方案。孫毅等［15］指出產業綠色轉型和經濟發展方式綠色轉變是資源型城市實現經濟發展與生態環境保護雙贏的必由之路，徐君等［16］構建了低碳化的戰略框架并提出生態文明視域下資源型城市低碳轉型的路徑，楊丹輝等［17］指出要通過綠色化、智能化轉型，推動資源型產業與非資源型產業融合發展。針對資源型城市為實現轉型而做的各種嘗試及其效果，學者們也設計出各種指標體系進行定量評價。白雪潔等［18］采用壞產出動態SBM模型測算了資源衰退型城市的轉型效率，并進一步定量地刻畫了其減排空間、節能潛力，并指出外資流量、科教支持有助于城市轉型；李汝資等［19］利用有隸屬函數性質的分段函數模型將資源型城市轉型的不同階段進行劃分，并構建起基于轉型階段的指標體系評價轉型效果，發現在綜合考察城市經濟與社會發展、基礎設施建設、環境污染治理等方面后，石油類資源型城市轉型效果更優。

從要素錯配的視角出發，研究地區間發展水平差異是學術界近年研究的熱點。Hsieh等［20］指出，要素市場扭曲會對全要素生產率產生影響，而全要素生產率又決定著人均產出和國家總體產出水平［21］。Restuccia等［22］從企業視角出發，發現企業資源錯配會影響其自身生產率，而正是企業間的生產率差異造成了國與國之間的產出差異。從對中國問題的經驗研究來看，中國要素錯配的現象十分普遍。龔關等［23］測算了中國制造業的資源配置效率，發現如果資本和勞動要素得到有效的配置，中國制造業的全要素生產率可大幅提高。馬穎等［24］認為，中國行業間的人力資本錯配使行業實際產出低于最優產出，阻礙了中國經濟總產出的提高。張杰等［25］指出要素市場扭曲對中國企業R＆D投入具有明顯的抑制效應，要素市場扭曲會同時抑制本土和外資企業的R＆D投入。闞大學等［26］采用空間動態面板模型，研究發現要素市場扭曲加劇了環境污染，且環境污染存在空間溢出效應，同時要素扭曲對勞動和資本密集型行業影響較大，容易加劇其污染。林伯強等［27］指出要素扭曲可通過鎖定粗放增長模式、鼓勵尋租、限制地區間專業化分工等途徑來阻礙中國能源效率的提升。

在現有文獻中，有關資源型城市轉型的研究多從產業角度理解發展困難，將分析重點落在轉型方案的設計上，鮮有文獻從要素錯配視角破題，從理論上系統闡釋資源型城市形成轉型困境的原因。而有關要素錯配的文獻一般從經濟整體或者三次產業等角度考察要素錯配問題，較少從細分行業層面探討要素錯配對經濟效率的作用。與現有研究不同，該研究將要素錯配和效率損失的討論納入到增長核算框架，建立一個測算多行業間要素錯配的理論模型，在度量要素錯配和經濟效率的基礎上，實證檢驗資源型城市要素錯配對產業轉型的影響。該研究的邊際貢獻體現在兩個方面：①從經濟產出、能源消耗和污染排放三個維度，豐富了資源型城市產業轉型的內涵，利用改進后的方向距離函數測算了資源型城市的產業轉型效率，并進一步分解為產出效率、能源效率和環境效率。②將能源要素納入到生產函數中，構建了旨在分析要素錯配對地區生產效率影響的理論模型，不僅從投入端分析要素錯配程度，而且從行業層面出發推導出要素錯配影響整體轉型的過程，破解資源型城市的轉型困境。

2 模型構建

該部分旨在構建一個含有要素錯配的多行業增長模型，用以說明要素錯配在產出損失、能源消耗以及環境保護等方面如何影響資源型城市轉型。Syrquin［28］的研究最早將全要素生產率TFP的增長分解為兩部分，一部分來自行業TFP的增長，一部分來自要素的配置效應，而Aoki［29］進一步考察了行業間的要素錯配，利用完全競爭模型，使用勞動和資本稅收來刻畫資本配置的扭曲程度。因此該研究將Aoki等［29］和陳永偉等［30］分析框架結合起來，將其構造為一個探討資源型城市多行業中要素錯配如何影響行業與經濟總產出的理論框架。

2.1 基本設定

假設同一個行業內所有企業均擁有相同的生產函數，這樣可將行業的生產問題簡化為一個代表性企業的生產問題，而不同行業間則假定擁有相異的生產函數。資本K、勞動力L、能源E三要素是各企業進行生產所必需的三種要素，并且市場中的所有企業均是價格接受者，接受市場給定的價格。參考Hsieh等［20］的做法，行業i中的企業均被給定一個扭曲的價格，且扭曲具體表現為從價稅：資本的價格為（1+τKi）pK，勞動力的價格為（1+τLi）pL，能源的價格為（1+τEi）pE，其中pK、pL、pE是完全競爭條件下不存在要素配置扭曲時的資本、勞動、能源要素對應的價格，τKi、τLi、τEi分別表示i行業中企業所面臨的各要素扭曲“稅”。

假設i行業代表性企業具有Cobb-Douglas型的生產函數，故行業i的代表性企業生產函數為：

其中：Yi表示產出，Ki、Li、Ei分別表示投入的資本、勞動和能源的量。參數βKi、βLi、βEi分別表示三類要素對產出的貢獻比例。假設βKi+βLi+βEi=1，即生產函數具有規模報酬不變的性質。

在假設產品市場價格不存在扭曲、各要素都是外生給定的條件下，企業的利潤函數為：

其中：pYi是行業i的產品價格。則利潤最大化的一階條件為：

假定各行業所生產的產量價格為1，其決定了可被計價表示的全社會經濟總產量Y，表達式為

根據前文假設，F（·）滿足規模報酬不變，故

由歐拉定理可得，社會各個行業的產值直接加總等于全部經濟產值，即

假設在每個考察期內，資本、勞動、能源等要素的投入量為定值且外生，故而資源約束條件的表達式如下：

在達到競爭均衡時，任一行業i的產出總值與全社會總產值之比表示為其所占份額，即si=piYi/Y，再考慮其加權后的要素貢獻值為在考慮要素配置扭曲的多部門競爭時，均衡條件下行業K、L和E的相對扭曲系數可表示成：

該研究通過式（10）、式（11）和式（12）表現要素價格扭曲系數，并將要素使用成本扭曲和要素錯配聯系起來。以資本為例，式（10）中分子Ki K為實際資本投入額占總資本投入額的比例，分母則表示資本實現有效配置時資本投入額的理論占比，兩者的比值即為資本錯配的程度。

2.2 要素錯配對產出效率的影響

在實現競爭均衡后，進一步構建產出和要素價格扭曲兩者間的聯系。由式（1）和式（10）、式（11）和式（12）式可知，在競爭均衡下行業i的產出可表示為

取對數變形，有

其中：行業i的產出水平既取決于要素使用數量及行業生產率，也和該行業要素使用成本的扭曲情況緊密相關。因此當保持要素數量及行業生產率既定時，要素使用成本的扭曲狀況發生任何改變都將直接影響產出水平。在此基礎上，將進一步討論該效應。

2.2.1 產出的分解

由于前文已經對要素價格的相對扭曲進行了設定和推導，因此對要素配置效應繼續分解，即配置效應包括僅僅份額變動帶來的貢獻和要素價格扭曲變動的貢獻。

在具體推導中，假定整個經濟在任意一期都實現了均衡，則經濟從t期到t+1期總產值的變動差值為ΔlnYt=lnYt+1-lnYt，其中，Δ是差分算子，即Δxt=xt+1-xt，則ΔlnYt可以分解為：

有別于Syrquin的初始核算框架，要素的配置效應可以分解為第二、三項兩個部分。具體來看，第二項是僅僅產出份額變動帶來的變化，它的經濟學含義是要素在各行業間的重新配置對于“加總技術”的影響。第三項是各行業要素價格扭曲程度變動所引起變化。帶有扭曲的價格使要素不能最優地配置在行業間，因此只要價格的扭曲程度下降，要素就會重新流動以趨近最優配置，進而提升TFP和經濟總產值。此外，由于前文已經設定了生產函數為Cobb-Douglas加總生產函數，因此第三項的另一種解釋為產出缺口的變動，后續會進行說明。

2.2.2 產出缺口的估計

產出缺口，即實際產出和資源有效配置（不存在要素配置扭曲）時產出之間的缺口。利用加總的C-D函數，可以將產出缺口表示為各行業資源相對扭曲系數的函數。實際產出與有效產出之間的比值可以表示為各行業資源扭曲系數的函數，即

其中：Yefficient表示理想狀態下的經濟總產出，(Y Yefficient)t表示t時期實際經濟產出與無要素扭曲配置下的理想產出之比。假設各行業在整個工業中的相對產出比例sit不變，則在t+1時期類似可得

從而，

等式右邊為式（15）中的第三項。根據式（18）可以得到一些直觀解釋：以資本要素為例，考慮保持其他條件不變，僅讓行業i的資本扭曲“稅”τKi下降，則根據定義，Δlnλ^Ki＞0。由于扭曲“稅”的減少，行業i使用資本的成本下降，而成本的降低會鼓勵行業增加對資本的占有以擴大生產，由（15）式可得該直接作用的大小約為sit βKiΔlnλ^Ki。而扭曲稅的減少也會產生外部性，讓剩余行業使用資本的成本變相增加，進而迫使其他行業減少資本使用，縮減產量。由此可得命題1。

命題1：在其他條件相同的情況下，要素錯配越嚴重，資源型城市產出損失越多，產出效率越低。

2.3 要素錯配對能源效率的影響

能源等資源的開發利用不僅帶來了經濟增長，同時也伴隨著環境污染等非期望產出，因此能源使用效率的高低或單位能源的產出量大小不僅關乎經濟效率，也對環境問題有著巨大影響。該部分在借鑒已有研究基礎上［31］，嘗試提出一個分析框架，旨在研究行業間要素錯配通過何種方式影響能源效率，進而間接對環境產生影響。仍沿用前文C-D生產函數，但簡化為兩行業的生產函數，一個行業具有高技術低能耗的生產特點，一個具有低技術高能耗的生產特點，行業中的企業均為價格接受者。

定義行業代表性企業生產函數為：

假設產品市場的價格不存在扭曲，企業的利潤函數為：

其中：pY是產品價格，pY是外生給定的，能源要素的市場價格為p、資本的價格為r，勞動的價格為w。對利潤函數求一階條件得到能源要素需求函數：

構建一個能源效率函數，在任一期內勞動要素總量L、資本要素總量K及能源要素總量E均為外生給定，經濟體能源效率達到最優時的能源配置為下式：

結合E1、E2的約束條件，利用拉格朗日乘數法，可得：

對E1、E2求偏導并聯立，可得

根據能源要素需求函數，對其求全微分可得：

能源要素的錯配主要由能源價格扭曲引起，如果假設能源市場是一個完全競爭市場，那么兩行業將面臨相同的市場價格（即P1=P2），從而式（26）會變為式（24），即市場機制下的能源要素配置是有效率的，滿足經濟體能源效率最優條件，技術水平與能源要素占有水平成正比，即低能耗高技術的企業應該占有更多能源要素。但是，當能源要素價格存在扭曲時，換言之兩個行業面臨不同的市場價格（P1≠P2）時，式（26）和式（24）將并不相同，即兩個行業達到均衡狀態時要素配置將不同于效率最優條件下的配置。以P1＞P2情況為例，即高能耗企業占有了低價能源要素，使E1≤E2的情況實現，這和式（24）效率最優狀態相悖，造成整體能源效率損失。由此可得：

命題2：在其他條件相同的情況下，要素錯配越嚴重，資源型城市能源效率越低，環境效率越低，總體轉型效率也越低。

3 實證研究設計

3.1 計量模型

根據前文的模型構建和研究假設，該部分構建下面的計量經濟方程：

其中：tranfit表示資源型城市的轉型效率；DisKit，DisLit，DisEit代表要素錯配程度，分別為資源型城市i在t年的資本、勞動和能源的錯配程度；Xit是控制變量集合，包括城市的對外開放、汽車保有量、政府干預程度、產業結構以及研發投入水平等變量；μi和νt分別表示城市固定效應和年份固定效應；下標i表示城市，t表示年份。α1、α2、α3是該研究的關注重點，刻畫了要素錯配程度對資源型城市轉型效率的影響。若其顯著為負，則說明要素錯配程度的提高阻礙了資源型城市的轉型；反之則說明提高要素錯配程度有利于資源型城市的轉型。為了進一步考察要素錯配方向對資源型城市轉型效率的影響，式（28）中引入要素錯配程度與要素錯配方向的交互項，其中Dircetit表示資源型城市i在t年某一要素的錯配方向，Discit表示某一種要素的錯配程度。式（29）中的解釋變量納入了城市轉型效率的滯后一期項和滯后二期項，采用與式（27）及式（28）回歸方法不同的動態面板模型進行回歸估計以緩解內生性問題。

3.2 變量設定

該研究的被解釋變量是資源型城市的轉型效率。資源型城市的經濟轉型關鍵在于產業結構的轉型，由以資源產業為主導向培育第三產業、高技術產業以及新興產業等替代產業方向轉變。在這一過程中，通過要素的合理配置實現產業結構升級，進而實現經濟、能源、生態等可持續發展的經濟發展方式的轉變。因此，資源型城市要想實現轉型升級與“高質量綠色”增長，必然包含三個基本維度：附加值增長、節約能源和降低污染［32］。該研究將中國每個地級市看作一個復雜的投入產出系統，在考慮能源和環境的因素下評價各地級市在經濟轉型升級過程中的投入產出效率，即以最小的資本、勞動和能源投入實現最快的經濟增長和環境友好，在節能減排的目標下保持經濟的穩定增長，因此將城市的投入產出效率界定為轉型效率［13］。該研究將借鑒孫曉華等［33］的計算方法，利用改進后的方向距離函數（DDF）［34-35］，分別從勞動、資本和能源投入以及期望產出和非期望產出五個維度對各資源型城市的轉型效率進行測算。

該研究在投入要素方面除了勞動和資本投入之外，特別選取了能源投入量，以考察各城市對能源的利用效率。在產出方面，選取污染排放指標作為非期望產出，以GDP作為期望產出。變量選擇過程具體如下：

在勞動投入方面，該研究選擇各城市職工平均在崗人數作為勞動投入；資本投入方面，該研究選擇固定資產投資作為資本投入，并采用以往文獻較為常用的永續盤存法估算實際資本存量［36］；能源投入方面，該研究選取工業用電量作為衡量指標［37-39］。

在期望產出方面，該研究擬用實際GDP來衡量城市是否實現經濟增長的轉型目標，通過對歷年名義GDP進行平減可得實際GDP。對于非期望產出，主要考慮工業生產過程中的非期望產出，包括土地污染、水污染、重金屬污染、固體廢棄物污染、大氣污染等。因為缺乏數據無法對重金屬污染和土地污染進行量化，該研究將選用工業廢水、工業二氧化硫和工業煙塵三種污染排放物的排放量作為非期望產出。通過熵值法將“工業三廢”進行無量綱化的處理，分別計算出各個年份每種污染物的權重系數，并根據各年之間三種污染物的數值比例，得到以2003年為基期歷年各城市可比量的綜合污染排放指數。該研究使用MATLAB軟件進行編程和運算，參考王昀等［32］和孫曉華等［33］的做法，分別在（1/9，1/9，1/9，1/3，1/3）和（0，0，1/3，1/3，1/3）兩種權重設定下，得到中國各資源型城市2003—2018年的轉型效率tranf和trane。其中，第一種權重表示投入、期望產出和非期望產出三者間有著相同的重要程度，故各自權重為1/3；而投入中三類要素同等重要，故進一步分解為1/9。第二種權重表示能源投入、期望產出與非期望產出有同等重要性，重點考察目標為能源投入與環境產出效率，資本和勞動投入為非考察對象，不占權重。在測算轉型效率（tranf和trane）的框架基礎上，固定勞動和資本要素投入，將DDF方法計算出的前沿面的方向向量分別投影到能源消耗、GDP和污染排放方向上，對應著在能源節約、經濟增長和環境友好三個方向上將其進一步分解得到相應效率，即從能源效率（e），產出效率（y）和環境效率（env）三個方面分別考察資源型城市是如何受要素錯配影響的。

該研究的核心解釋變量是資源型城市的要素錯配程度，具體為三種指標：Disk、Disl、Dise，其分別表示資本要素錯配程度、勞動要素錯配程度和能源要素錯配程度。在理想的完全競爭市場中，要素可以無摩擦地自由流動、配置，要素價格與要素的邊際產品價值相等；而由于市場不完善或其他非市場因素干預了要素價格確定，要素價格偏離要素的邊際產品價值，而市場難以自我調節，則要素配置無法實現完全競爭下的最優狀態，產生效率損失，此時就出現了要素錯配。為測度錯配程度，本部分利用前文的C-D生產函數，結合式（10）、式（11）、式（12），依據Aoki［24］的核算框架測算要素錯配系數，將其減1再取絕對值即可得到要素錯配程度。要素錯配方向為虛擬變量，三種要素錯配方向對應的指標為dk，dl和de，將要素錯配系數與1進行比較以得到具體的要素錯配方向：系數小于1為要素配置不足，分別記為dk1，dl1和de1；系數大于1為要素配置過度，分別記為dk2，dl2和de2。

為了控制其他因素對城市轉型效率的影響，借鑒已有的理論和文獻［40-42］，主要控制變量設置如下。

政府干預（dis）：地方政府可以影響環境保護等公共產品的供給，并通過財政手段能在一定程度上影響城市經濟結構的變動。該研究采用扣除教育和科學事業支出后的財政支出占地區生產總值的比重來衡量政府干預程度。

貿易依存（trade）：對外貿易有助于促進城市的經濟增長，因此采用進出口貿易總額與城市的地區生產總值作為代理變量。

汽車保有量（car）：城市中日益增多的汽車會產生大量尾氣，成為空氣的重要污染源之一，同時也消耗著大量的石油資源，對城市環保和能耗有著直接的影響。該研究直接使用各個城市的民用汽車保有量來刻畫該變量。

產業結構（ind）：在三次產業結構中，資源型城市的工業尤其是采礦業往往會被優先發展，這為資源型城市帶來經濟增長的同時也不可避免地消耗大量能源、產生大量污染，因此資源型城市的轉型離不開產業結構的調整升級。因此該研究使用采礦業與勞動力就業人數之比當作產業結構的代理變量。

研發投入（rd）：研發投入高的城市往往創新能力更強，由此產生的科技進步能帶來更高效環保的技術，進而促進資源型城市順利地轉型升級。該研究以科學研究、技術服務和地質勘査業與勞動力就業人數之比來衡量研發投入。

3.3 數據來源

3.3.1 數據來源及說明

該研究選取2005—2018年中國114個資源型城市的面板數據，來研究要素錯配對資源型城市轉型升級的影響。根據《全國資源型城市可持續發展規劃（2013—2020年）》（下稱《規劃》）對資源型城市的界定，全國共有262個資源型城市，其中地級行政區126個。由于縣級市、縣以及市轄區在級別、經濟規模、影響力等方面與地級行政區存在明顯差異，因此該研究以地級行政區為研究對象。在126個地級行政區中，該研究剔除了關鍵數據缺失較為嚴重的樣本，刪除了考察期間發生過行政區劃變動的樣本，最終獲得研究樣本城市114個。在這114個城市中，按城市地理區位可分為東部（20個）、中部（37個）、西部（36個）和東北部（21個）四類；按《規劃》中對資源型城市的劃分，可分為成長型（14個）、成熟型（62個）、衰退型（23個）和再生型（15個）四類。文中原始數據來自于《中國城市統計年鑒》《中國區域經濟統計年鑒》和各省市統計年鑒，以及各市國民經濟和社會發展統計公報。

3.3.2 主要變量的描述性統計

由于統計偏差等原因，原始數據可能存在異常觀測值，由此會影響到最終的回歸結果。為了盡可能地降低信息損失，該研究對要素錯配程度數據進行了縮尾處理，根據要素錯配程度的計算特點選擇在右側90%分位處做離群值處理，對于大于90%分位的數用90%分位的值賦值，以在保留原有數據樣本量的基礎上避免異常值的干擾。在處理極端值之后，該研究的主要指標及其描述統計值均在表1中進行了說明。

表1 主要變量的描述統計

圖1展示了資源型城市不同轉型效率水平的區間特征。將轉型效率劃分為高中低三個水平，0.3以下為低效率水平，0.3至0.7為中效率水平，0.7至1.0為高效率水平。圖1顯示了不同效率水平城市在總體中的占比，80%以上的資源型城市集中在中效和低效區間，且高效區的城市占比并未呈現穩步上升的趨勢，說明中國資源型城市整體轉型效率水平有待提高，升級空間較大。

圖1 資源型城市轉型效率區間分布

4 實證結果分析

4.1 基準結果

該研究以2005—2018年城市層面的面板數據為樣本進行回歸，得到表2所示的結果。所有列均控制了城市固定效應，列（2）、列（3）、列（5）、列（6）加入城市層面的控制變量，列（3）、列（6）控制了年份固定效應。考慮到所有指標是城市層面的，回歸模型中均使用城市聚類效應對標準誤進行修正。可以看出，無論是否加入控制變量，要素錯配程度的系數均顯著為負，分別通過1%和5%的顯著性檢驗。這表明，在不考慮模型內生性存在的情況下，資源型城市要素錯配程度與其轉型效率顯著負相關，即各要素錯配程度越高，城市轉型效率越低，要素錯配對于資源型城市的轉型存在明顯的抑制作用。

表2 基準回歸結果

在兩種外生權重設定下，勞動要素錯配程度對轉型效率的影響均是最大的。由列（3）可知，在同時考慮資本、勞動和能源投入的轉型效率上，資本錯配對轉型效率的影響是高于能源錯配的。而列（6）表明，在只考慮能源投入的轉型效率上，能源錯配對資源型城市轉型的影響顯著提升，資本錯配程度的影響系數則略微下降。以列（3）為例，城市的勞動要素錯配程度每提高1個單位，城市的轉型效率則平均會下降0.067，資本錯配對應下降0.038，能源錯配對應下降0.025。勞動要素在資源型城市轉型中扮演了更重要的角色，其原因在于：能源要素對資源型產業更為重要而對其他行業影響較小，因此能源要素對全社會的產出影響較小而更多的是產生非期望產出以影響環境，對轉型效率的影響更多集中在環境方面；資源型城市產業結構不合理，同樣需要大量固定投資的其他制造業先天發育不足，工業內部結構單一，盡管存在資源型產業資本配置過度的現象，但是由于其他制造業體量過小，服務業對資本要素需求不大，總體來看對其他行業產出的擠出相對有限，但是資源型產業資本配置過度的確對環境有明顯影響；勞動要素對各行業有較大影響，資源型城市早期的采掘業自動化水平較低，仍需雇傭大量人工進行開挖采掘，因此勞動要素的配置狀況會對整個城市的產出產生直接而明顯的影響，同時人力資本的積累也會影響技術水平的提高，間接地影響能效和生產效率，進而作用于產出和環境績效。

為了探索要素錯配的不同方向對城市轉型效率的影響，表3報告了要素錯配程度與要素錯配方向虛擬變量交叉項的估計結果。可以看到，引入要素錯配方向異質性的設定并沒有改變回歸的基本結果，要素錯配估計系數的方向與顯著性也基本保持一致，對資源型城市轉型效率的影響仍基本顯著為負。只有在資本配置不足時，要素錯配的估計系數不顯著，可能是在這種情況下，資本要素配置不足與配置過度的樣本量相差較大、配置不足的數量較少所致，由表1可知，資本配置方向的均值1.787，大多數城市在大部分時間均是資本要素配置過度的狀態。由列（2）、列（3）、列（5）、列（6）可知，在兩種不同權重設定的轉型效率情形下，無論是勞動要素還是能源要素，配置過度估計系數的絕對值均大于配置不足的，即要素配置過度對城市轉型效率的影響大于要素配置不足對轉型效率的影響。總體上，要素配置方向對城市轉型效率的影響與理論預期及前文實證分析結果一致，要素錯配對資源型城市轉型具有抑制效應的估計結果是穩健的，具有可信度。

表3 要素錯配方向與產業轉型效率的回歸結果

4.2 內生性問題討論及解決

資源型城市要素錯配與轉型效率之間可能存在反向因果關系，即轉型效率較低的資源型城市為了發展，有可能加強對某一要素的依賴，進一步加劇要素錯配程度；同時，盡管該研究控制了一系列控制變量，模型仍可能存在遺漏變量問題或要素錯配程度存在測量誤差，因此基準模型內生性問題的存在使得上述結論可能存在偏誤。針對模型的內生性問題，該部分將采用工具變量法進行回歸以保持結論的穩健性：①該研究采用各要素的要素錯配程度滯后一期作為工具變量，進而使用兩階段最小二乘法（2SLS）進行回歸估計。該研究所構建的工具變量符合相關性和排他性兩個基本原則：一方面，資源型城市自身上一期的要素錯配程度與當期的錯配程度存在高度相關性是顯然的；另一方面，資源型城市當期的轉型效率無法影響過去的要素錯配程度，故要素錯配程度的滯后值與誤差項不相關，也滿足外生性的要求。②在采用要素錯配程度的滯后值作為工具變量的基礎上，該研究在解釋變量中納入被解釋變量城市轉型效率的滯后1～2期構建動態面板模型，再利用要素錯配程度滯后1～2期作為工具變量，運用系統GMM模型進行估計［43-44］。在采用兩階段最小二乘法（2SLS）進行工具變量回歸時所用變量與樣本與基準回歸中的設定保持一致。

4.2.1 工具變量法

表4報告了以要素錯配程度滯后一期作為工具變量的兩階段最小二乘法（2SLS）回歸結果。第一階段的回歸結果表明，不同權重轉型效率下的F統計量均遠大于經驗值10，要素錯配程度滯后一期滿足工具變量的基本要求。進一步，第二階段回歸結果顯示，列（4）資本要素錯配程度回歸系數在5%的水平下通過檢驗，系數為負，其余各要素錯配程度的回歸系數均在1%的顯著水平下為負，這表明考慮模型內生性后，各要素錯配程度越高，城市轉型效率越低，緩解各要素的錯配程度會有助于資源型城市的轉型。同時，勞動要素錯配程度的回歸系數絕對值仍然是最大的，而資本要素和能源要素錯配程度的回歸系數比較接近，這與基準回歸中的結果比較接近，回歸結果較為穩健。因此，在考慮要素錯配和資源型城市轉型之間可能存在的內生性問題后，采用工具變量法進行兩階段最小二乘法回歸所得分析結論與前文一致，要素錯配會顯著阻礙資源型城市的轉型。

表4 全樣本2SLS回歸估計結果

4.2.2 動態面板回歸

在使用系統GMM方法進行估計時要求模型中的擾動項不存在自相關，但對擾動項進行差分后通常存在一階自相關，因此要接受擾動項無自相關這一假設，需要保證差分后的擾動項不能存在二階自相關，可以通過比較表5中AR2統計量P值的大小來判斷有無二階自相關；動態面板模型不僅需要檢驗擾動項的二階自相關，還需要檢驗工具變量選取的合理性，因此表5中還展示了Sargan統計量的P值，可以用來判斷動態面板模型中工具變量的選擇是否合理。通過系統GMM模型的回歸，具體結果見表5。無論是同時考慮資本、勞動和能源投入的轉型效率還是只考慮能源投入的轉型效率，AR2統計量P值均大于0.1，可以顯著拒絕擾動項差分存在二階自相關的假設，而Sargan統計量的P值均大于0.2，表明模型選取的工具變量不存在過度識別，可以接受所有工具變量都有效的假設，因此系統GMM的估計是有效的。

表5 動態面板回歸估計結果

表5表明，在控制了城市層面特征變量的條件下，各要素錯配程度的回歸系數均為負且均在1%的水平上顯著，說明在考慮模型的內生性問題后，要素錯配對城市轉型效率依然有顯著的負向影響，與基準回歸結論“要素錯配對于資源型城市的轉型存在明顯的抑制作用”一致。進一步與基準回歸的結果進行比較，在考慮內生性后，不同要素的錯配程度對資源型城市轉型效率的影響力大小出現變化。在系統GMM模型中，在解釋變量中納入轉型效率的滯后項后，各要素錯配程度的回歸系數均顯著變小，尤其是勞動和能源要素錯配程度的回歸系數變動幅度較大。以表5中同時考慮資本、勞動和能源投入的轉型效率（tranf）為例，資本要素錯配程度的回歸系數由-0.038變化至-0.028，勞動要素錯配程度的回歸系數絕對值由0.067減小至0.018，能源要素錯配程度的回歸系數絕對值由0.025減至0.009，也導致資本要素錯配對城市轉型的負向影響變為最大。

總體來看，盡管加入新的解釋變量后原有各要素錯配程度的解釋力下降了，但是在考慮內生性后根據模型回歸結果分析所得的研究結論依然保持了穩健性。

4.3 穩健性檢驗

4.3.1 剔除再生型城市樣本

該研究的研究對象為資源型城市，而資源型城市的特點表現為以本地區礦產、森林等自然資源開采、加工產業為主導產業，在四類資源型城市中，再生型資源城市基本擺脫了資源依賴，城市的主導產業和經濟結構已經發生改變，城市的經濟決策和城市規劃可能與同類城市迥異，城市的發展模式和發展方向與傳統的資源型城市也已有明顯不同，因此樣本中包含再生型城市可能會影響該研究的回歸結果。為了消除再生型城市樣本帶來的干擾，該研究根據《全國資源型城市可持續發展規劃（2013—2020年）》所列再生型城市，將樣本期內所有相關城市剔除，以進一步加強該研究回歸結果的穩健性。具體剔除的城市包括：宿遷市、淄博市、唐山市、麗江市、葫蘆島市、馬鞍山市、徐州市、南陽市、臨沂市、鞍山市、洛陽市、盤錦市、張掖市、包頭市、通化市，共計15個城市，剔除后樣本城市剩余99個。以2005—2018年剩余99個資源型城市的面板數據重新進行雙向固定效應的回歸，回歸結果報告于表6列（1）、列（2）。對比基準結果后發現，列（2）的資本要素錯配程度在5%置信水平下通過檢驗，其余要素錯配程度的回歸系數均在1%的統計水平下顯著為負，且按照回歸系數絕對值大小排序，依次為勞動要素錯配程度、資本要素錯配程度以及能源要素錯配程度，這與前文基準回歸的結果一致，實證結果比較穩健，這說明要素錯配會明顯制約資源型城市的轉型發展，并且各類資源型城市應當重視對勞動要素錯配的緩解。

4.3.2 替換被解釋變量

該研究在用DDF方法測算資源型城市的轉型效率時，選取了實際地區生產總值作為期望產出。地區生產總值等于各產業增加值之和，是所有常駐單位在一定時期內生產活動的最終成果，以其作為期望產出能較全面地反映資源型城市的生產情況。但是資源型城市的產業發展有一定的特殊性，這些城市通常高度依賴資源的開采和加工，隸屬于工業門類的資源型產業往往是城市的主導產業，因此資源型城市工業發展得好壞決定了城市的經濟發展狀況。在以往關于城市生產效率的研究中，也有學者選取工業總產值作為期望產出的指標。工業總產值是以貨幣形式表現的工業企業在一定時期內生產的已出售或可供出售工業產品總量，反映一定時間內工業生產的總規模和總水平。為了從不同角度反映要素錯配對城市轉型的影響，同時為了減少因指標選取而造成的偏誤，該研究借鑒孫曉華的做法，選取工業總產值更替地區生產總值作為期望產出，重新測算資源型城市的轉型效率。由于相關年鑒自2017年起不再統計工業總產值這一指標，因此各城市工業生產總值的數據時間跨度為2005至2016年。在缺乏各城市工業生產者出廠價格指數的情況下，利用省工業生產者出廠價格指數作為替代對各資源型城市的工業總產值進行平減。依舊在兩種權重（1/9，1/9，1/9，1/3，1/3）和（0，0，1/3，1/3，1/3）設定下，重新計算分別得到轉型效率trg和treg。

以2005—2016年114個資源型城市的面板數據重新進行雙向固定效應的回歸，表6的列（3）、列（4）匯報了采用trg和treg為被解釋變量的回歸結果。可以看出，列（3）、列（4）的能源要素錯配程度分別在10%和5%置信水平下通過檢驗，其余各要素錯配程度的回歸系數仍在1%的水平下顯著為負，驗證了城市要素錯配對城市轉型的抑制效應，即增加城市要素錯配程度會降低城市的轉型效率，表明了該研究的主要結論是穩健的。比較表2基準回歸的列（3）、列（6）和表6的列（3）、列（4）后還可以發現，替換被解釋變量的回歸系數絕對值要比原基準回歸的小許多，這說明要素錯配對城市的整體產出影響更大，而以資源型產業為代表的相關工業產業受到要素錯配的影響更小，部分產業可能甚至會因要素錯配成為相對受益者。

4.3.3 使用不同的回歸方法

由于轉型效率的取值范圍為0到1，存在大量城市轉型效率為1的樣本，被解釋變量擁有歸并數據的特征，因此該研究使用Tobit模型進一步檢驗要素錯配對城市轉型的影響。另外，轉型效率的高低僅由轉型效率數值的大小反映，因而同比例擴大或縮小數倍數值并不會增添或減少信息，不會改變效率高低的排序，因此當統一對轉型效率乘以100取整后，得到新的被解釋變量tranfp和tranep，此時的轉型效率數值有了計數變量的特點，計數多則意味著效率高，可以采用計數模型進行回歸。tranf和trane的均值和標準差在乘以100后基本上與tranf和trane的均值和標準差一致，同時由于被解釋變量的方差和期望顯然不一致，因此該研究使用負二項回歸模型來進行穩健性檢驗。以2005—2018年114個資源型城市的面板數據分別進行Tobit回歸和負二項回歸，兩種回歸模型的結果分別報告于表6的列（5）、列（6）和列（7）、列（8）。在采用了不同的模型進行回歸后，要素錯配程度的回歸系數均在1%的水平下顯著為負，要素錯配仍然顯著地抑制了城市轉型，這與基準回歸結果完全一致，進一步表明了該研究結果的穩健性。

表6 穩健性檢驗回歸結果

4.4 異質性檢驗

4.4.1 轉型效率分解

根據前文的分析，資源型城市在只考慮能源投入的轉型效率上與非資源型城市的效率水平相比，差距更為明顯，更能體現資源型城市生產效率較低而非期望產出較多的特征，因此該研究分別對114個資源型城市的只考慮能源投入的轉型效率進行分解，進一步得到各資源型城市2005—2018年在產出增長、能源消耗和環境友好三個方向上的生產效率，即產出效率（y），能源效率（e）和環境效率（env）。表7報告了要素錯配與轉型效率各分解部分的回歸結果。可以看出，不論是否通過顯著性檢驗，要素錯配程度的回歸系數均為負值，且僅有列（1）的資本要素錯配程度回歸系數未通過顯著性檢驗，可知要素錯配對資源型城市的產出效率、能源效率和環境效率均產生了顯著的抑制作用。

表7 轉型效率分解的回歸結果

對于產出效率而言，資本錯配與其呈現負相關的關系但并不顯著，而勞動錯配和能源錯配則在1%的置信水平下通過檢驗，表明勞動錯配和能源錯配會顯著抑制城市產出效率的提升，并且勞動錯配的抑制作用尤為明顯，這可能是因為：能源錯配對產出的影響更局限于資源型產業，其他行業對能源的依賴較小，僅需保證正常使用便可正常運轉，更多占有能源也不會明顯增大產出；與此能源要素相反，勞動要素的錯配則會影響整個社會的產出，一方面資源型產業無法吸引高素質勞動者以進行人力資本積累，相關行業的生產效率無法有效提高，勞動要素的邊際產量較少；另一方面相關人才會流入到其他行業，尤其金融業、公共服務業，造成勞動配置過度，最終使整個社會的產出效率下降。對于能源效率和環境效率而言，各要素錯配程度的回歸系數均顯著為負，表明要素錯配會阻礙城市能源效率和環境效率的提升。在所有要素中，勞動要素錯配程度回歸系數的絕對值依然是最大的，這表明勞動要素錯配對城市轉型的影響最大，這與基準回歸的結果一致，進一步強調緩解勞動要素錯配對城市轉型發展的重要性。

4.4.2 不同地理區域

中國區域間經濟發展不平衡的現象十分突出，東部、中部、西部三大區域間的經濟社會發展水平差異極大，因而不同地區的資源型城市有著各自的發展歷史和特點，將114個資源型城市按照所在省份分為東部、中部、西部和東北部，來檢驗要素錯配對城市轉型效率的差異化影響。表8和表9分別報告了分區域情況下兩種轉型效率的回歸結果。

表8 分區域回歸結果一

表9 分區域回歸結果二

可以看出，無論在東中部、東北，還是西部城市，要素錯配程度對城市轉型效率的影響系數均為負值。其中，東部城市只有能源錯配顯著地抑制了轉型效率的提升；中部城市的勞動錯配和能源錯配會同時制約著城市的轉型；西部城市各要素錯配均會對城市的轉型產生顯著的負影響；對于同時考慮資本、勞動和能源的轉型效率而言，東北城市只有能源要素的錯配會對城市的轉型效率產生抑制作用，對于只考慮能源投入的轉型效率而言，資本要素錯配也會有明顯的抑制效應。特別需要注意的是，西部地區和東北地區，尤其是東北地區，資本要素錯配對城市轉型效率的抑制作用要明顯高于其他地區，而勞動要素錯配程度的影響系數反倒并不顯著。可能的原因在于：一方面由于劃分后東北地區城市數量是最少的，過少的樣本量導致估計系數不顯著；另一方面，東北的資源型城市開發較早，東北作為老工業基地城市化、工業化水平較高，工業化發展處在相對較高階段，并不單純依靠采掘資源等低端產業實現城市發展，而且由于城市存在大量的國有企業，導致勞動要素的內部流動并不如東部地區頻繁，不會導致各行業產出變動過大，因此勞動要素錯配程度的影響系數反倒減小。

5 結論與政策建議

面臨日益強化的資源環境約束，資源型城市的轉型升級問題已經成為關注和討論的熱點問題。在有序推進碳達峰、碳中和以及深化供給側結構性改革的背景下，該研究從要素錯配的全新視角，探討了資源型城市陷入經濟轉型困境的內在原因。在此基礎上，該研究重點研究了三個主要問題。一是科學識別了資源型城市經濟轉型效率；二是梳理了要素錯配在經濟增長、能源消耗以及環境保護等方面影響資源型城市轉型的作用機理；三是實證檢驗了要素錯配對資源型城市經濟轉型的影響。得到以下主要結論。

（1）基于Cobb-Douglas生產函數構建了旨在分析要素錯配對經濟轉型效率的理論分析框架，提出要素錯配影響經濟轉型的內在機制：行業間的要素錯配通過抑制產業結構的轉型升級降低資源型城市的產出效率和環境效率；用途間的能源錯配通過鼓勵企業使用能源對技術進行替代降低了能源效率和環境效率。而能源等要素在產業間的錯配會擠占替代產業發展所需要素，抑制城市產業結構升級，引發能源效率和環境效率的損失，阻礙資源型城市產業轉型。

（2）基于中國114個資源型城市2005—2018年的面板數據來研究要素錯配對資源型城市轉型升級的影響。采用固定效應模型得到基準回歸，發現資源型城市要素錯配程度與轉型效率呈現出顯著的負相關關系，無論是要素配置過度還是配置不足，要素錯配對于資源型城市的經濟轉型均存在明顯的抑制作用，且勞動錯配抑制作用尤為明顯。在緩解內生性問題和進行穩健性檢驗后，主要實證結果仍未發生變化。來自東、中、西和東北地區的異質性檢驗顯示，要素錯配對資源型城市轉型效率的影響因所處區域不同存在差異。

根據上述研究結論，可以得到三個方面的政策建議：①國家層面，應統籌推進自然資源資產的產權制度改革，增強市場糾錯主體地位，明晰在占有、使用、處置資源的過程中的權力界定，避免發生權力尋租，發揮市場在資源配置中的決定性作用；同時，要建立健全補償機制，發揮政府兜底作用，完善資源開發前的環境服務支付費制度，打造資源開發過程的邊開發邊修復模式，形成開發完成后資源型地區的生態恢復制度。②在城市層面，要引導要素流動以建設多元化的產業體系，依靠接替產業和新興產業為城市發展賦能，激發資源型城市發展內生動力；加強高素質勞動要素的培養、引進，雙措并舉，提高勞動要素的配置效率。③產業層面，地方政府應利用綠色財政，使用轉型扶持資金支持資源型企業引進開發新工藝，打通堵點補充斷點，實現技術補鏈，輔助龍頭企業突破關鍵技術和環節的缺失和瓶頸，實現資源的深加工，提升產品附加值；而且，要扶持龍頭企業建立產業集群，并購重組整合資源，發揮規模效應，打通產業鏈上下游，完成縱向產業鏈對接，實現對傳統資源型產業的改造提升。

該研究的不足之處在于，限于數據獲取來源，選取工業用電量作為能源消耗的衡量指標，利用工業廢水、工業二氧化硫和工業煙塵三種污染排放物衡量污染排放，得到的綜合污染排放指數不包括固體廢棄物污染等，可能無法全面地表征非期望產出。同時，選擇各城市職工平均在崗人數衡量勞動投入，沒有充分考慮勞動者素質之間的差異，而隨著數字經濟時代的到來，高素質勞動力蘊含的人力資本對于資源型城市轉型發展的作用可能更為明顯。在未來研究中，隨著各界對數據要素資本的重視和數據獲取渠道的逐步完善，上述問題有望得到有效解決。