袁曉玲 景行軍 張江洋

[摘要] 拓展了Hsieh and Klenow（2009）的理論模型，以1998-2007年中國(guó)能源行業(yè)微觀數(shù)據(jù)為實(shí)證對(duì)象，測(cè)算了資源錯(cuò)配對(duì)能源行業(yè)及其分行業(yè)TFP的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：樣本期內(nèi)，資源錯(cuò)配對(duì)能源行業(yè)造成了TFP損失巨大，并呈現(xiàn)波動(dòng)式遞增趨勢(shì)，而資本錯(cuò)配是造成這一現(xiàn)象的主要原因；資本錯(cuò)配對(duì)TFP的損失遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于產(chǎn)出扭曲和勞動(dòng)錯(cuò)配對(duì)TFP的損失；能源行業(yè)分行業(yè)資源錯(cuò)配差異顯著，損失最大的分行業(yè)是石油開(kāi)采業(yè)，其次為電力行業(yè)、煤炭行業(yè)、石油加工業(yè)。降低資源錯(cuò)配是提高能源行業(yè)TFP的有效路徑，TFP增長(zhǎng)潛力巨大；糾正資源錯(cuò)配的思路應(yīng)以糾正資本錯(cuò)配為主，以糾正勞動(dòng)和產(chǎn)出扭曲為輔；最后，針對(duì)能源行業(yè)各分行業(yè)應(yīng)制定差異化的政策。

[關(guān)鍵詞] 資源錯(cuò)配；全要素生產(chǎn)率；能源行業(yè)

[中圖分類(lèi)號(hào)] F403[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A[文章編號(hào)] 1008—1763（2016）03—0077—08

一引言

中國(guó)經(jīng)濟(jì)正處于以“中高速、優(yōu)結(jié)構(gòu)、新動(dòng)力、多挑戰(zhàn)”為特征的新常態(tài)階段，其重大挑戰(zhàn)之一是環(huán)境承載能力已達(dá)到或接近上限，必須推動(dòng)形成綠色低碳循環(huán)發(fā)展新方式，這一調(diào)整使得以往粗放式的發(fā)展難以為繼，提質(zhì)增效成為未來(lái)發(fā)展的主要方式。那么能源行業(yè)如何提質(zhì)增效，在確保能源安全保障的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)綠色高效發(fā)展。根據(jù)以往的經(jīng)濟(jì)理論，創(chuàng)新無(wú)疑是提高效率的關(guān)鍵因素，但現(xiàn)有的資源錯(cuò)配理論表明，與創(chuàng)新相比，通過(guò)糾正資源錯(cuò)配以提升效率，可能是一條更為經(jīng)濟(jì)有效的途徑[1]。

那么，糾正經(jīng)濟(jì)體中的資源錯(cuò)配會(huì)多大程度提高TFP？ Hsieh and Klenow [2] （下文簡(jiǎn)稱(chēng)HK）2009的文獻(xiàn)回答了這一問(wèn)題。該文構(gòu)建了一個(gè)從微觀、中觀到宏觀層層最優(yōu)決策下異質(zhì)性企業(yè)壟斷競(jìng)爭(zhēng)的模型，假設(shè)經(jīng)濟(jì)體中存在產(chǎn)出和資本兩種扭曲，以中國(guó)、印度、美國(guó)制造業(yè)微觀數(shù)據(jù)為實(shí)證對(duì)象，首次測(cè)算了經(jīng)濟(jì)體中所有扭曲造成的TFP損失。結(jié)果表明：如果1998年中國(guó)制造業(yè)達(dá)到美國(guó)1997年的資源配置效率，則中國(guó)能源行業(yè)總量TFP可再增加50.5%，而且資源錯(cuò)配可解釋大約49%的中國(guó)和美國(guó)制造業(yè)總量TFP差異。這一重要的發(fā)現(xiàn)無(wú)疑是對(duì)解釋國(guó)家間TFP差異的重要補(bǔ)充，由此該文也成為該領(lǐng)域的奠基性文獻(xiàn)。此后，大量的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)研究均表明糾正資源錯(cuò)配能夠有效提升TFP。Brandt et al.[3]突破了僅測(cè)算行業(yè)內(nèi)企業(yè)間資源錯(cuò)配的局限，測(cè)算了中國(guó)非農(nóng)業(yè)私有和國(guó)有部門(mén)間的資源錯(cuò)配對(duì)TFP的影響，發(fā)現(xiàn)如果資源有效配置，TFP可再提高20%；在1985-2007年間，省內(nèi)資源錯(cuò)配呈先改善后惡化的趨勢(shì)。Timmer et al.[4]通過(guò)對(duì)52個(gè)發(fā)展中國(guó)家的實(shí)證發(fā)現(xiàn)，如消除勞動(dòng)和資本錯(cuò)配，TFP平均可增加60%以上。Uras[5]將融資結(jié)構(gòu)分為內(nèi)部和外部融資，測(cè)算了資本錯(cuò)配對(duì)TFP造成的總體損失，發(fā)現(xiàn)如果消除資本錯(cuò)配，美國(guó)化學(xué)和石油工業(yè)的TFP將增加113%，紡織業(yè)將增加75%。Tombe and Jennifer[6]研究了環(huán)境政策與資源錯(cuò)配及其對(duì)TFP和產(chǎn)出的影響，發(fā)現(xiàn)如果要削減10%的能源消費(fèi)，能源強(qiáng)度政策會(huì)造成0.8%～1.72%產(chǎn)出損失。中國(guó)的學(xué)者在HK模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行了拓展，但也存在一定的局限。龔關(guān)和胡關(guān)亮[7]突破了HK模型生產(chǎn)函數(shù)規(guī)模報(bào)酬不變的假設(shè)，運(yùn)用要素邊際產(chǎn)品收益的離散度測(cè)算資源錯(cuò)配程度，但王芃和武英濤[8]發(fā)現(xiàn)邊際收益難以反映要素的價(jià)格差異，他們運(yùn)用價(jià)格與邊際成本的比例構(gòu)建了相應(yīng)的理論模型，首次以中國(guó)能源行業(yè)為實(shí)證對(duì)象，兩層面兩維度（行業(yè)和企業(yè)兩個(gè)層面、產(chǎn)品市場(chǎng)和要素市場(chǎng)兩個(gè)維度）的市場(chǎng)相對(duì)扭曲均顯著存在，而造成扭曲的原因主要是要素配置扭曲而非要素價(jià)格扭曲；同一行業(yè)內(nèi)企業(yè)間存在顯著異質(zhì)性，企業(yè)層面市場(chǎng)扭曲的變化對(duì)行業(yè)層面市場(chǎng)扭曲的測(cè)度存在顯著影響；通過(guò)模擬發(fā)現(xiàn)，對(duì)以上扭曲逐一糾正后可實(shí)現(xiàn)能源產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)43.51%，其中糾正企業(yè)間要素市場(chǎng)相對(duì)扭曲對(duì)其增長(zhǎng)貢獻(xiàn)最大。邵誼航等[9]對(duì)HK模型進(jìn)行了再測(cè)算，得出的結(jié)論與HK類(lèi)似。陳永偉和胡偉民[1]把資源錯(cuò)配和效率損失的理論納入到傳統(tǒng)的增長(zhǎng)核算框架中，發(fā)現(xiàn)制造業(yè)子行業(yè)間的資源錯(cuò)配大約造成了15%的產(chǎn)出損失，但其局限是假設(shè)企業(yè)間是完全競(jìng)爭(zhēng)的。朱喜等[10]研究了農(nóng)業(yè)資源錯(cuò)配，如消除資本和勞動(dòng)錯(cuò)配，農(nóng)業(yè)TFP 有望再增長(zhǎng)20% 以上。類(lèi)似的文獻(xiàn)還有韓劍和鄭秋玲[11]聶輝華和賈瑞雪[12]、王文等[13]、王林輝和袁禮[14]等。

湖南大學(xué)學(xué)報(bào)（ 社 會(huì) 科 學(xué) 版 ）2016年第3期袁曉玲，景行軍等：資源錯(cuò)配與中國(guó)能源行業(yè)全要素生產(chǎn)率綜上所述，現(xiàn)有的理論和實(shí)證研究表明：資源錯(cuò)配確實(shí)會(huì)對(duì)TFP造成巨大的損失，資源錯(cuò)配的研究多集中與制造業(yè)的實(shí)證檢驗(yàn)，盡管關(guān)于能源行業(yè)有相應(yīng)的實(shí)證檢驗(yàn)，但并非運(yùn)用HK模型進(jìn)行相應(yīng)的實(shí)證檢驗(yàn)，HK模型能夠測(cè)算所有錯(cuò)配因素導(dǎo)致的資源錯(cuò)配對(duì)能源行業(yè)的TFP凈損失。那么，資源錯(cuò)配到底多大程度對(duì)能源行業(yè)及其分行業(yè)的TFP產(chǎn)生了損失？資本、勞動(dòng)、產(chǎn)出扭曲導(dǎo)致的資源錯(cuò)配各自有多大？其趨勢(shì)是什么？為了測(cè)算出勞動(dòng)錯(cuò)配對(duì)TFP造成的損失，本文改變了HK模型的假設(shè)（假設(shè)存在產(chǎn)出扭曲和資本扭曲），重新進(jìn)行了推導(dǎo)，并將本文測(cè)算的結(jié)果與HK模型測(cè)的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，這不僅有利于與HK模型的測(cè)算結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，使得本文的測(cè)算結(jié)果更加穩(wěn)健；而且還能夠測(cè)算勞動(dòng)錯(cuò)配對(duì)TFP的影響。盡管王芃和武英濤[8]首次關(guān)注并研究了資源錯(cuò)配與中國(guó)能源行業(yè)全要素生產(chǎn)率，但其運(yùn)用的模型與典型的HK模型不同，因此與HK的測(cè)算方法有著本質(zhì)的差異；此外，Tombe and Jennifer的模型與HK模型在理論上不同，且其實(shí)證中使用的是行業(yè)數(shù)據(jù)[6]。本文的主要貢獻(xiàn)是運(yùn)用HK模型及其拓展模型，以中國(guó)能源行業(yè)1998-2007的微觀數(shù)據(jù)為實(shí)證對(duì)象，測(cè)算了資源錯(cuò)配對(duì)中國(guó)能源行業(yè)TFP的影響，并運(yùn)用比較靜態(tài)的研究方法，分別測(cè)算了資本、勞動(dòng)、產(chǎn)出扭曲對(duì)能源行業(yè)總體及其分行業(yè)TFP的影響。二錯(cuò)配理論模型

（一）經(jīng)濟(jì)體中總體、行業(yè)及企業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)

假設(shè)經(jīng)濟(jì)存在一種完全競(jìng)爭(zhēng)的最終產(chǎn)品，最終產(chǎn)品以行業(yè)S的產(chǎn)出YS為投入，生產(chǎn)最終產(chǎn)品的代表性企業(yè)采用規(guī)模報(bào)酬不變的道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)：

Y=∏Yθssss=1，其中，∑ss=1θs=1（1）

假設(shè)S行業(yè)的以MS個(gè)微觀壟斷競(jìng)爭(zhēng)廠(chǎng)商的產(chǎn)出Ysi為投入，生產(chǎn)采用CES生產(chǎn)函數(shù)，，其函數(shù)形式如下式：

Ys=∑Msi=1Yσ-1σsiσσ-1（2）

其中，σ是不同Ysi之間的替代彈性，S行業(yè)內(nèi)壟斷競(jìng)爭(zhēng)廠(chǎng)商Ysi投入要素為資本ksi、勞動(dòng)Lsi，設(shè)每個(gè)廠(chǎng)商面臨的資本、勞動(dòng)價(jià)格分別為R、W。生產(chǎn)采用規(guī)模報(bào)酬不變的道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，設(shè)αs為行業(yè)內(nèi)資本投入占產(chǎn)出的份額，1-αs為勞動(dòng)投入占產(chǎn)出的份額，其函數(shù)形式如下：

Ysi=AsiKαSsiL1-αSsi（3）（二）經(jīng)濟(jì)總體、行業(yè)、企業(yè)最優(yōu)決策

經(jīng)濟(jì)總體的最優(yōu)化決策。假設(shè)行業(yè)產(chǎn)出的價(jià)格指數(shù)為PS，那么以（1）式為約束條件，通過(guò)對(duì)最終產(chǎn)出成本（min ∑ss=1YsPs）最小化，可得出最終產(chǎn)出的總價(jià)格指數(shù)P=∏ss=1（PSθs）θs和行業(yè)面臨的需求函數(shù)Ys=θsPY/Ps。

行業(yè)最優(yōu)決策。設(shè)S行業(yè)中壟斷競(jìng)爭(zhēng)廠(chǎng)商的價(jià)格為Psi，以（2）式為約束條件，通過(guò)對(duì)行業(yè)產(chǎn)出的成本（∑Msi=1YsiPsi）最小化，可得到行業(yè)產(chǎn)出的總價(jià)格指數(shù)Ps=∑Msi=1P1-σsi11-σ和廠(chǎng)商面臨的需求Ysi=SPσsP-σsi 。

企業(yè)最優(yōu)化決策。假定每個(gè)廠(chǎng)商的實(shí)際生產(chǎn)率及扭曲不同，將τLsi，τKsi分別定義為勞動(dòng)、資本扭曲因子，代表著企業(yè)面對(duì)的總扭曲。

πsi=PSiYSi-（1+τKsi）PKSi-（1+τLSi）WLSi（4）

通過(guò)利潤(rùn)最大化可得廠(chǎng)商最優(yōu)要素投入比例：

KSiLSi=αs1-αsW（1+τLSi）R（1+τKSi）（5）

通過(guò)上式，發(fā)現(xiàn)廠(chǎng)商的利潤(rùn)函數(shù)如下：廠(chǎng)商勞動(dòng)和資本要素投入的最優(yōu)比例取決于其面臨的資本和勞動(dòng)扭曲大小，如果扭曲為零，則最優(yōu)要素投入的比例是一個(gè)常數(shù)。廠(chǎng)商的定價(jià)及要素最優(yōu)決策分別如下：

Psi=σσ-1Rαsαs

[W1-αs]1-αs1+τKSiαs（1+τLSi）1-αsAsi （6）

KSi∝Aσ-1Si（1+τLSi）（1-αs）（1-σ）（1+τKSi）1-αs（1-σ）（7）

LSi∝Aσ-1Si（1+τKSi）αs（1-σ）（1+τLSi）αs+σ（1-σs）（8）

通過(guò)（7）-（8）發(fā)現(xiàn)，廠(chǎng)商的資源配置不僅取決于自身的生產(chǎn)率水平，且與其面臨的扭曲程度相關(guān)。但限于實(shí)際生產(chǎn)率短期內(nèi)難以改變，從一定程度上說(shuō)，廠(chǎng)商資源配置由扭曲的大小決定。（三）行業(yè)TFP的表達(dá)式

首先，沿用HK的設(shè)置，將企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)率定義為不含價(jià)格的生產(chǎn)率，將名義生產(chǎn)率定義為含價(jià)格的生產(chǎn)率。依據(jù)企業(yè)勞動(dòng)、資本邊際收益產(chǎn)品表達(dá)式，可到企業(yè)名義生產(chǎn)率的表達(dá)式如下：

TFPRsi=PsiAsi=PsiYsi（Ksi）αs（WLsi）1-αs=

Rαsαs[11-αs]1-αs1+τKSiαs1+τLSi1-αs（9）

從該式發(fā)現(xiàn)，如扭曲為零，廠(chǎng)商間的TFPR是相等的。較高的TFPR意味著較高的資本、勞動(dòng)邊際產(chǎn)品收益，即較高的邊際成本，這將使得廠(chǎng)商的實(shí)際規(guī)模小于最優(yōu)規(guī)模。同時(shí)，該式也暗含著重要的資源配置機(jī)制：在一個(gè)不存在資源錯(cuò)配的經(jīng)濟(jì)體中，這意味著資本、勞動(dòng)會(huì)向?qū)嶋H生產(chǎn)率較高的企業(yè)流動(dòng)，導(dǎo)致其產(chǎn)量不斷增加，價(jià)格下降（依據(jù)（6）式價(jià)格和實(shí)際生產(chǎn)率成反比），直到和生產(chǎn)率較低企業(yè)的TFPR相等為止。如果行業(yè)內(nèi)廠(chǎng)商的TFPR存在差異，則表明行業(yè)內(nèi)存在資源錯(cuò)配，差異越大則錯(cuò)配程度越大。

在得到企業(yè)名義生產(chǎn)率的表達(dá)式后，根據(jù)行業(yè)總的資本、勞動(dòng)的表達(dá)式、總產(chǎn)出的價(jià)格指數(shù)、行業(yè)價(jià)格指數(shù)，可得到行業(yè)實(shí)際TFP的表達(dá)式：

TFPI=∑Msi=1AsiTFPRsTFPRsiσ-11σ-1（10）

其中，TFPRs與行業(yè)資本邊際產(chǎn)品收益倒數(shù)的加權(quán)平均數(shù)以及勞動(dòng)邊際產(chǎn)品收益倒數(shù)的加權(quán)平均數(shù)的幾何平均數(shù)的倒數(shù)成正比，權(quán)數(shù)是行業(yè)S中廠(chǎng)商產(chǎn)出占行業(yè)總產(chǎn)出的份額。其表達(dá)式如下：

TFPRs=Rαsαs[11-αs]1-αs

[∑Msi=1PsiYsiPSYS11+τKSi]-αs[∑Msi=1PsiYsiPSYS11+τLSi]αs-1 （11）

當(dāng)不存在扭曲時(shí)，行業(yè)有效的TFP可表示為下式：

TFPIefficient=As=∑Msi=1Asiσ-11σ-1 （12）（四）經(jīng)濟(jì)總體TFP的表達(dá)式

在得到行業(yè)實(shí)際和有效TFP表達(dá)式后，結(jié)合（1）式可得到經(jīng)濟(jì)總體實(shí)際和有效TFP表達(dá)式分別如下式：

經(jīng)濟(jì)總體TFP的實(shí)際表達(dá)式：

TFPY=∏ss=1∑Msi=1AsiTFPRsTFPRsiσ-1θsσ-1（13）

經(jīng)濟(jì)總體有效TFP的表示式（當(dāng)扭曲為零時(shí)）：

TFPYefficient=∏ss=1∑Msi=1Asiσ-1θsσ-1（14）

（五）資源錯(cuò)配對(duì)能源分行業(yè)及能源行業(yè)總體TFP造成的損失測(cè)算

依據(jù)上述資源錯(cuò)配理論，可以得到存在扭曲時(shí)的實(shí)際TFP表達(dá)式和理論上（無(wú)扭曲）的最優(yōu)TFP表達(dá)式。本文將資源錯(cuò)配對(duì)TFP的損失定義為有效的TFP與實(shí)際TFP之比減去1。依據(jù)該定義，下面僅給出資源錯(cuò)配對(duì)分行業(yè)及經(jīng)濟(jì)總體的TFP損失測(cè)算表達(dá)式。

（1）資源錯(cuò)配對(duì)能源分行業(yè)TFP造成的損失測(cè)算

TFPGI=TFPIefficient/TFPI-1 （15）

（2）資源錯(cuò)配對(duì)能源行業(yè)總體TFP造成的損失測(cè)算

TFPGY=TFPYefficient/TFPY-1 （16）

（3）產(chǎn)出扭曲、資本錯(cuò)配、勞動(dòng)錯(cuò)配分別對(duì)TFP的影響測(cè)算

資本錯(cuò)配對(duì)TFP造成損失的測(cè)算方法：假設(shè)經(jīng)濟(jì)體中僅存在資本錯(cuò)配，即當(dāng)產(chǎn)出扭曲因子和勞動(dòng)扭曲因子為零時(shí)，通過(guò)考察資本是否按照相等的TFPRsi在企業(yè)間配置資源，探討資本錯(cuò)配對(duì)TFP造成的損失。在實(shí)證測(cè)算時(shí)，令TFPRs和TFPRsi表達(dá)式中的勞動(dòng)扭曲因子為零。勞動(dòng)錯(cuò)配、產(chǎn)出扭曲導(dǎo)致的資源錯(cuò)配對(duì)TFP造成的損失測(cè)算方法類(lèi)似。三數(shù)據(jù)處理、參數(shù)設(shè)定及變量說(shuō)明

（一）數(shù)據(jù)處理及說(shuō)明

（1）數(shù)據(jù)說(shuō)明

數(shù)據(jù)來(lái)源。本文的實(shí)證數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局1998-2007 年《中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)》，該數(shù)據(jù)庫(kù)包括全國(guó)所有的國(guó)有企業(yè)和年銷(xiāo)售額在500萬(wàn)元以上的非國(guó)有企業(yè)，涵蓋了采礦業(yè)、能源行業(yè)、電力燃?xì)夂退纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)。沿用王芃和武英濤[8]對(duì)能源行業(yè)的定義，本文將能源行業(yè)定義為煤炭行業(yè)、石油開(kāi)采行業(yè)、石油加工行業(yè)、電力行業(yè)四個(gè)。因此，本文的數(shù)據(jù)選擇該數(shù)據(jù)庫(kù)中這四個(gè)行業(yè)的2位代碼的數(shù)據(jù)。與四位數(shù)行業(yè)代碼相比，選擇二位數(shù)代碼行業(yè)的好處是使得模型中TFPR和TFPQ更加符合聯(lián)合正態(tài)分布的假設(shè)。

數(shù)據(jù)樣本說(shuō)明。受數(shù)據(jù)可獲得性的限制，本文數(shù)據(jù)選擇的時(shí)間段為1998-2007年。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局可獲得的中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)間段為1998-2009年，但2008-2009年間的數(shù)據(jù)變量缺失較多，不能用于本文模型的實(shí)證。而1998-2007年間的數(shù)據(jù)質(zhì)量較高，同時(shí)資源錯(cuò)配領(lǐng)域的實(shí)證研究均采用該段歷史數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)處理

雖然該數(shù)據(jù)庫(kù)具備數(shù)量龐大、覆蓋范圍廣的特點(diǎn)，但也存在諸多錯(cuò)漏，需要對(duì)數(shù)據(jù)處理才能使用。本文處理數(shù)據(jù)的方法主要參考Cai and Liu[15]提供的方法，并在其基礎(chǔ)上進(jìn)行了更加完善的處理：1）刪除企業(yè)代碼和企業(yè)名稱(chēng)相同的觀測(cè)樣本；2）剔除規(guī)模較小和財(cái)務(wù)報(bào)表不穩(wěn)定的觀測(cè)企業(yè)，包括就業(yè)人數(shù)小于10，工業(yè)總產(chǎn)值小于500萬(wàn)元的觀測(cè)樣本；3）剔除不符合會(huì)計(jì)準(zhǔn)側(cè)的觀測(cè)企業(yè)，包括總資產(chǎn)小于流動(dòng)資產(chǎn)或固定資產(chǎn)，累計(jì)折舊小于本年折舊，中間投入大于總產(chǎn)值。4）為了使得研究結(jié)論更加穩(wěn)健，剔除TFPRsi的異常值，按照行業(yè)分類(lèi)，對(duì)log （TFPRsi/TFPRs）和log （Asi/As）首尾各2%進(jìn)行截尾，這避免了對(duì)年度數(shù)據(jù)整體截尾，而導(dǎo)致刪除掉某些行業(yè)的弊端。（二）變量說(shuō)明

WLsi設(shè)定為本年應(yīng)付工資總額、職工教育費(fèi)、養(yǎng)老保護(hù)和醫(yī)療保險(xiǎn)、住房公積金和房屋補(bǔ)貼、本年應(yīng)付福利總額、勞動(dòng)、待業(yè)保險(xiǎn)費(fèi)之和。同時(shí)，為避免人力成本的差異，將此值作為生產(chǎn)函數(shù)的勞動(dòng)投入。PsiYsi為增加值與能源投入之和。Ksi用企業(yè)固定資產(chǎn)凈值來(lái)表示。PsYs是各行業(yè)增加值和能源投入的總和。PY為能源行業(yè)行全部增加值和能源投入和。θs為各行業(yè)增加值和能源投入份額占能源行業(yè)總增加值的比例。（三）參數(shù)設(shè)定

R 設(shè)定為10%。R是無(wú)扭曲的資本租賃價(jià)格。沿用HK模型的設(shè)置，將R設(shè)置為10%。產(chǎn)業(yè)內(nèi)企業(yè)面臨的資本租賃價(jià)格是R（1+τKSi）。如果扭曲因子τKSi不為零，則每個(gè)企業(yè)面臨的資本租賃價(jià)格將不同。即使R的值設(shè)定的不夠準(zhǔn)確，也不會(huì)影響實(shí)證結(jié)果的有效性。因?yàn)椋瑢?shí)證研究中，在對(duì)行業(yè)內(nèi)TFPR的方差及資源錯(cuò)配對(duì)TFP的損失（該值為比例）的測(cè)算中，R僅會(huì)影響企業(yè)面臨的平均資本扭曲。

行業(yè)要素產(chǎn)出彈性的設(shè)置。出于兩點(diǎn)考慮，選擇實(shí)際行業(yè)要素份額作為要素產(chǎn)出彈性，而沒(méi)有沿用HK的設(shè)置（認(rèn)為中國(guó)要素產(chǎn)出彈性中包含了扭曲因素，以美國(guó)要素產(chǎn)出彈性匹配中國(guó)的要素產(chǎn)出彈性）：1）要素產(chǎn)出設(shè)置偏誤僅會(huì)影響到扭曲度的平均值，不會(huì)影響實(shí)證結(jié)果的有效性。這與參數(shù)R的設(shè)定偏誤對(duì)實(shí)證結(jié)果的影響類(lèi)似；2）沿用邵誼航等[9]要素產(chǎn)出彈性的設(shè)定。他們根據(jù)[16]的觀點(diǎn)，認(rèn)為不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段與相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及產(chǎn)業(yè)資本和勞動(dòng)要素密集度相對(duì)應(yīng)。在測(cè)算要素產(chǎn)出彈性時(shí)，先測(cè)算出能源和勞動(dòng)產(chǎn)出彈性，后得到資本產(chǎn)出彈性。

σ設(shè)定為3。大量的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)出的替代彈性在3-10之間[17-18]。該值越大，測(cè)算的TFPR離散度（資源錯(cuò)配扭曲程度）就越大。本文選擇該參數(shù)的下限，實(shí)證中測(cè)算的資源錯(cuò)配對(duì)TFP的損失更加保守。四實(shí)證結(jié)果與分析

（一）實(shí)證模型中扭曲測(cè)算表達(dá)式及說(shuō)明

測(cè)算資源錯(cuò)配對(duì)能源行業(yè)TFP增長(zhǎng)潛力的關(guān)鍵是計(jì)算出資本、勞動(dòng)扭曲因子、企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)率，它們的表達(dá)式分別如下：

τKSi=αsσ-1σPsiYsiRKsi-1（17）

τLSi=（1-αs）σ-1σPsiYsiWLsi-1（18）

Asi=φsPsiYsiσσ-1KαSsi（WLsi）1-αS

其中，φs=W1-αsPsYs-1σ-1Ps （19）

這里需要對(duì)（19）式加以說(shuō)明：1）φs。雖然此值在現(xiàn)實(shí)中不能直接觀測(cè)，但是它的大小對(duì)實(shí)證結(jié)果TFP潛力（是一個(gè)比值）的測(cè)算不會(huì)產(chǎn)生影響，為了便于實(shí)證研究，不妨設(shè)置φs=1；2）沿用HK模型的設(shè)置，用PsiYsiσσ-1近似替代企業(yè)的真實(shí)產(chǎn)出；3）為了控制人力資本的差異，用工資總額替代勞動(dòng)投入。（二）關(guān)鍵變量描述性統(tǒng)計(jì)

本文的關(guān)鍵變量包括各個(gè)產(chǎn)出扭曲因子τYsi、勞動(dòng)扭曲因子τLsi、資本扭曲因子τKsi以及企業(yè)名義

生產(chǎn)率的方差VTFPR。受篇幅限制，表1僅報(bào)告了2000年和2007年各行業(yè)關(guān)鍵變量的均值、方差。通過(guò)對(duì)樣本期內(nèi)關(guān)鍵變量的均值和方差可出下述結(jié)論：

（1）產(chǎn)出補(bǔ)貼普遍存在。通過(guò)表1發(fā)現(xiàn)能源行業(yè)4個(gè)行業(yè)產(chǎn)出扭曲因子的均值全部為負(fù)值，以2007年為例在-1.89和-0.47之間。而根據(jù)扭曲因子的定義，這表明能源行業(yè)分行業(yè)存在著普遍的產(chǎn)業(yè)補(bǔ)貼現(xiàn)象。

（2）資本和勞動(dòng)錯(cuò)配廣泛存在，資本錯(cuò)配更為嚴(yán)重。通過(guò)表1發(fā)現(xiàn)4個(gè)行業(yè)中的資本扭曲因子和勞動(dòng)扭曲因子均值為正，從平均值來(lái)看，這表明能源行業(yè)廣泛存在以較高邊際成本使用資本和勞動(dòng)的現(xiàn)象；此外，資本扭曲因子均值普遍大于勞動(dòng)扭曲因子，這表明資本扭曲更為嚴(yán)重。

（3）能源行業(yè)分行業(yè)資源錯(cuò)配差異顯著。依據(jù)資源錯(cuò)配理論模型，如果不存在扭曲，則行業(yè)內(nèi)所有企業(yè)的企業(yè)名義生產(chǎn)率TFPRsi相等，反之如果不相等則存在資源錯(cuò)配現(xiàn)象。TFPRsi的方差越大，則表明資源錯(cuò)配程度越嚴(yán)重。通過(guò)表1發(fā)現(xiàn)，能源行業(yè)分行業(yè)TFPRsi的方差差異較大，以2007年為例方差最大的石油加工業(yè)的TFPRsi方差是最小的電力行業(yè)的1.3倍。（三）本文模型測(cè)算結(jié)果

（1）能源行業(yè)分行業(yè)資源錯(cuò)配對(duì)TFP造成的損失依據(jù)（15）式測(cè)算了1998-2007中國(guó)能源行業(yè)4個(gè)分行業(yè)資源錯(cuò)配對(duì)TFP造成是損失，表2報(bào)告了這一結(jié)果。

能源行業(yè)分行業(yè)的資源錯(cuò)配程度差異。從測(cè)算結(jié)果可發(fā)現(xiàn)其差異顯著。以2007年為例，資源錯(cuò)配效率高低依次為石油加工業(yè)、煤炭行業(yè)、電力行業(yè)、石油開(kāi)采業(yè)。其中，石油開(kāi)采業(yè)的資源錯(cuò)配程度最低， TFP損失僅為45.9%；而資源錯(cuò)配最嚴(yán)重的石油加工業(yè)的TFP損失高達(dá)216.9%，是最低行業(yè)的4.7倍。

資源錯(cuò)配糾正后，能源行業(yè)分行業(yè)TFP增長(zhǎng)潛力巨大。資源錯(cuò)配對(duì)TFP造成的損失，同時(shí)也意味著，如果糾正資源錯(cuò)配則會(huì)實(shí)現(xiàn)TFP的增長(zhǎng)。從這個(gè)層面來(lái)看，以2007年為例，如果資源有效配置，則石油加工業(yè)、煤炭行業(yè)、電力行業(yè)、石油開(kāi)采業(yè)的TFP分別會(huì)再實(shí)現(xiàn)216.9%、209.7%、96.3%、45.9%。

能源行業(yè)分行業(yè)資源錯(cuò)配趨勢(shì)（見(jiàn)圖1）。除了電力行業(yè)外，其余分行業(yè)資源錯(cuò)配程度均有波動(dòng)增加的趨勢(shì)，煤炭行業(yè)和石油加工業(yè)資源錯(cuò)配呈現(xiàn)較快的增加趨勢(shì)，而石油開(kāi)采業(yè)增加趨勢(shì)較為緩慢。而導(dǎo)致這一現(xiàn)象的主要原因則需要從資源錯(cuò)配的影響因素入手更進(jìn)一步進(jìn)行分析。

此外，為了避免計(jì)量誤差和統(tǒng)計(jì)誤差，表3報(bào)告了樣本期內(nèi)能源分行業(yè)資源錯(cuò)配對(duì)TFP損失的均值，以及以此均值為基礎(chǔ)，以資源配置效率最高的能源行業(yè)分行業(yè)為基準(zhǔn)，測(cè)算了如果其他能源分行業(yè)達(dá)到它的資源配置效率后TFP的增長(zhǎng)潛力。從TFP損失的均值來(lái)看，資源配置效率從高到低依次為：石油開(kāi)采業(yè)、電力行業(yè)、煤炭行業(yè)、石油加工業(yè)。從校準(zhǔn)值來(lái)看，如果其他行業(yè)達(dá)到石油開(kāi)采業(yè)的資源配置效率，那么電力行業(yè)、煤炭行業(yè)、石油加工業(yè)的TFP均可再實(shí)現(xiàn)64.6%、183.4%、207.1%的增長(zhǎng)。

（2）資源錯(cuò)配對(duì)能源行業(yè)總體TFP造成的損失

依據(jù)（16）式可測(cè)算出資源錯(cuò)配對(duì)能源行業(yè)總體TFP造成的損失，表4的第2行報(bào)告了這一結(jié)果。從TFP損失的絕對(duì)值看，范圍在72.4%～126.7%之間，其平均值為95.3%，這表明樣本期內(nèi)能源行業(yè)的資源錯(cuò)配現(xiàn)象較為嚴(yán)重。從趨勢(shì)上看，基本呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，而導(dǎo)致這一現(xiàn)象的原因可從單獨(dú)資本和勞動(dòng)要素的錯(cuò)配中找到答案。

（三）資本錯(cuò)配、勞動(dòng)錯(cuò)配導(dǎo)致的錯(cuò)配對(duì)能源行業(yè)總體TFP的影響

表4的第3、第4行分別報(bào)告了資本錯(cuò)配和勞動(dòng)錯(cuò)配對(duì)TFP的損失。通過(guò)對(duì)測(cè)算結(jié)果的觀察，發(fā)現(xiàn)：樣本期內(nèi)資本錯(cuò)配對(duì)TFP的損失的范圍在54.5%～93.5%之間，其平均值為69.6%；而勞動(dòng)錯(cuò)配對(duì)TFP的損失的范圍則在13.2%～27.6%之間，其平均值為20.0%。顯然資本錯(cuò)配對(duì)TFP的損失是勞動(dòng)對(duì)TFP損失的3.5倍，這表明資本錯(cuò)配在資源錯(cuò)配中起主導(dǎo)作用，此外還發(fā)現(xiàn)它的趨勢(shì)與全部資源錯(cuò)配對(duì)能源行業(yè)總體TFP損失的趨勢(shì)一致，由此發(fā)現(xiàn)資本錯(cuò)配的存在是形成能源行業(yè)資源錯(cuò)配趨勢(shì)的主要原因。

（四）HK模型測(cè)算結(jié)果

（1）資源錯(cuò)配對(duì)能源行業(yè)分行業(yè)及能源行業(yè)總體TFP的損失

通過(guò)對(duì)HK模型的測(cè)算發(fā)現(xiàn)，盡管本文的模型與HK模型對(duì)扭曲因子的假設(shè)不同，但是測(cè)算的結(jié)果卻是一致的，而本文的優(yōu)點(diǎn)是能夠測(cè)算出勞動(dòng)錯(cuò)配對(duì)TFP的損失，這表明關(guān)于扭曲因子的不同假設(shè)不會(huì)影響HK模型對(duì)總量TFP增長(zhǎng)潛力測(cè)算的結(jié)果。同時(shí)，也說(shuō)明本文的測(cè)算結(jié)果是穩(wěn)健的。

（2）產(chǎn)出扭曲對(duì)能源行業(yè)TFP的損失

依據(jù)HK模型測(cè)算了產(chǎn)出扭曲對(duì)能源行業(yè)總體TFP的損失，表4的第5行匯報(bào)了這一結(jié)果。從絕對(duì)值上看，樣本期內(nèi)該值在-6.2%和26.6%之間。產(chǎn)出扭曲對(duì)TFP的損失為負(fù)表明產(chǎn)出扭曲有助于緩解企業(yè)的資源配置扭曲。這與扭曲因子為負(fù)有關(guān)，這表明企業(yè)得到的補(bǔ)貼降低了資源錯(cuò)配程度，這一現(xiàn)象發(fā)生在2001和2002這兩年。這一測(cè)算結(jié)果與描述性統(tǒng)計(jì)中產(chǎn)出扭曲因子為負(fù)有關(guān)，而其他年份為正則表明勞動(dòng)和資本錯(cuò)配更為嚴(yán)重。（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表5報(bào)告了穩(wěn)健性結(jié)果，以資源錯(cuò)配對(duì)能源行業(yè)總體TFP的損失為實(shí)證對(duì)象，測(cè)算方法依據(jù)本文模型，做了以下2個(gè)穩(wěn)健性檢驗(yàn)。1）用年末從業(yè)人數(shù)替代工資作為勞動(dòng)投入的替代變量。結(jié)果表明資源全部有效配置后，TFP的損失比前文更大，但趨勢(shì)一致。2）將替代彈性σ由3設(shè)置為5。結(jié)果正如上文中理論預(yù)測(cè)一致，該值的增加導(dǎo)致了資源錯(cuò)配程度的增加，對(duì)TFP的損失也大幅增加，與前文趨勢(shì)一致。穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果表明本文關(guān)于資源錯(cuò)配對(duì)TFP的損失的測(cè)算是較為保守的。綜上，本文研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

五結(jié)論與討論

資源錯(cuò)配對(duì)中國(guó)能源行業(yè)TFP有著顯著的影響，降低資源錯(cuò)配對(duì)實(shí)現(xiàn)中國(guó)能源行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)有著重要的意義。本文采用資源錯(cuò)配理論，以HK理論模型為基準(zhǔn)，并將HK模型中扭曲因子的假設(shè)（產(chǎn)出和資本）調(diào)整為資本、勞動(dòng)后進(jìn)行了重新推導(dǎo)，利用中國(guó)1998-2007中國(guó)能源行業(yè)微觀數(shù)據(jù)，全面測(cè)算了資源錯(cuò)配、資本錯(cuò)配、勞動(dòng)錯(cuò)配、產(chǎn)出扭曲導(dǎo)致的資源錯(cuò)配對(duì)能源行業(yè)分行業(yè)及能源行業(yè)總體TFP的損失。研究發(fā)現(xiàn)：資源錯(cuò)配對(duì)中國(guó)能源行業(yè)的TFP損失巨大；各行業(yè)資源錯(cuò)配程度差異顯著；資本錯(cuò)配對(duì)TFP的損失遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于勞動(dòng)錯(cuò)配和產(chǎn)出扭曲對(duì)TFP的損失。

這些發(fā)現(xiàn)表明，通過(guò)降低資源錯(cuò)配實(shí)現(xiàn)中國(guó)能源行業(yè)的TFP提升不僅是可行的，而且提升潛力較大。從不同的資源錯(cuò)配對(duì)TFP的損失差異看，可以選擇對(duì)能源行業(yè)TFP損失最大的資本錯(cuò)配為首要突破口，一方面加速資本市場(chǎng)改革，依據(jù)市場(chǎng)在企業(yè)間公平配置資本；另一方面，加速能源市場(chǎng)改革，降低能源市場(chǎng)的進(jìn)入退出壁壘，淘汰落后產(chǎn)能，使得資本加速向有效率的企業(yè)流動(dòng)。從不同行業(yè)的資源錯(cuò)配程度看，可選擇資源錯(cuò)配最為嚴(yán)重的石油開(kāi)采業(yè)作為重點(diǎn)治理對(duì)象，從而能夠抓住重點(diǎn)，迅速實(shí)現(xiàn)能源行業(yè)TFP的提升。[參考文獻(xiàn)]

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