張興龍 沈坤榮

?

中國資本扭曲的產(chǎn)出損失及分解研究*

張興龍 沈坤榮

（南京大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院 江蘇南京 210093）

經(jīng)濟新常態(tài)下，亟需從供給側(cè)進行結(jié)構(gòu)性改革以增強我國的經(jīng)濟增長動力，而資本要素的扭曲是需要關(guān)注的重要方面。本文研究發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)階段我國資本要素的扭曲配置，導(dǎo)致經(jīng)濟總產(chǎn)出的損失比率在15%-20%左右，且存在惡化趨勢。使用2002-2007年和2002-2013年兩組數(shù)據(jù)，對行業(yè)、區(qū)域及所有制三個維度導(dǎo)致的資本扭曲進行分解并計算產(chǎn)出損失，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：行業(yè)因素和所有制因素導(dǎo)致的產(chǎn)出損失在下降，而區(qū)域因素導(dǎo)致的產(chǎn)出損失在上升；現(xiàn)階段資本扭曲的主要原因是資本在地區(qū)間的扭曲配置。政府需要進一步消除行業(yè)進入壁壘、提高行業(yè)內(nèi)部競爭，減少融資的所有制歧視問題，并重點破除地區(qū)間的資本流動障礙，讓市場在資源配置中起決定性作用。

資本扭曲 產(chǎn)出損失 分解

一、問題提出

改革開放以來中國經(jīng)濟取得了舉世矚目的快速增長，年均增長速度達到9.85%。但從2010年第一季度開始，我國季度經(jīng)濟增長已經(jīng)開始步入下行軌道，2012年第一季度開始，經(jīng)濟增速已經(jīng)連續(xù)十六個季度低于8%，我國經(jīng)濟步入了中高速增長的新常態(tài)。目前經(jīng)濟運行的現(xiàn)狀表明，經(jīng)濟增長的動力正在減弱，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)性和體制性的問題日益凸顯。新常態(tài)背景下，如何確保我國經(jīng)濟的健康發(fā)展？增強我國經(jīng)濟增長的內(nèi)生動力十分關(guān)鍵。經(jīng)濟增長的動力一般體現(xiàn)在要素積累和全要素生產(chǎn)率提升。我國前三十年的增長一直依靠資本要素的不斷投入和勞動要素的流動配置。但需求管理政策引導(dǎo)的發(fā)展，導(dǎo)致大量的過剩產(chǎn)能和環(huán)境污染，資本的扭曲配置已經(jīng)不容忽視。因此，現(xiàn)階段亟需實施供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，從提高要素配置效率入手，為我國經(jīng)濟增長增添動力。

不少文獻對中國資本扭曲的產(chǎn)出損失進行研究。如Hsieh和Klenow（2009）的研究發(fā)現(xiàn)，如果中國能夠消除資本扭曲，那么可以將經(jīng)濟總產(chǎn)出提高30%左右；Dollar和Wei（2007）則認為如果能夠減少資本扭曲，可以在不增加資本投入的情況下使得中國的GDP增加5%；國內(nèi)也有學(xué)者（才國偉和舒元，2009；邵挺和李井奎，2010；陳永偉和胡偉民，2011；龔關(guān)和胡關(guān)亮，2013）給出了各自的估算。但是遺憾的是，這些研究沒有說明究竟何種因素導(dǎo)致我國資本扭曲更大？由于數(shù)據(jù)限制，這些研究都是使用2007年以前的數(shù)據(jù)，而我國在2008年以后出臺的大規(guī)模財政刺激性政策有沒有惡化資本配置呢？回答好這兩方面問題，有助于把握我國現(xiàn)階段資本扭曲狀況，判斷各種因素對資本扭曲配置影響的主次程度，從而能夠更好的把握主要矛盾，為執(zhí)政者精準實施供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提供政策建議。

二、文獻回顧

錯配（misallocation）問題的研究較早可以追溯到Baily等人（1992），該文研究發(fā)現(xiàn)美國制造業(yè)在20世紀80年代近一半的生產(chǎn)率增長可以歸因于生產(chǎn)要素從效率較低的企業(yè)流向效率較高的企業(yè)。但由于發(fā)達國家比較完善的市場機制，這些國家資本配置扭曲問題并不突出，Wurgler（2000）稱這方面的研究“只有很少的早期文獻（a small prior literature）”。隨著發(fā)展中國家微觀企業(yè)數(shù)據(jù)逐漸可獲得，關(guān)于錯配的研究逐漸豐富起來，并主要使用錯配來解釋國家間TFP差異。Restuccia和Rogerson（2008）是這方面研究的開拓者，該文首次通過模型的校準和模擬，發(fā)現(xiàn)政策扭曲可以導(dǎo)致TFP損失達30%-50%。Hsieh和Klenow（2009）則直接使用中國和印度制造業(yè)企業(yè)微觀數(shù)據(jù)，研究認為若兩國企業(yè)要素能夠有效配置，則可以分別將TFP提升30%-50%和40%-60%。Dollar和Wei（2007）、龔關(guān)和胡關(guān)亮（2013）、陳永偉和胡偉民（2011）、才國偉和舒元（2009）、邵挺和李井奎（2010）也都給出了各自的估算。雖然各位學(xué)者估算資本扭曲配置導(dǎo)致產(chǎn)出損失的數(shù)值相差較大，但這沒有影響其共同的結(jié)論：資本扭曲配置會導(dǎo)致產(chǎn)出損失。

引發(fā)資本配置扭曲的因素是多方面的，其中金融摩擦和進入管制是主要原因。金融摩擦在發(fā)展中國家廣泛存在，一般會表現(xiàn)為企業(yè)借貸利率的價格差異和借貸數(shù)量的約束，其本質(zhì)就是市場中個體無法以市場利率借入合意數(shù)量的資金。Banerjee和Duflo（2005）發(fā)現(xiàn)，印度等發(fā)展中國家的非正式渠道的貸款利率相比正式渠道高很多，這導(dǎo)致這些非正式渠道的借款企業(yè)資本邊際產(chǎn)出比正式渠道借款企業(yè)的高，從而扭曲了資本在兩類借款企業(yè)間的配置；Kalemli-Ozcan和Sorensen（2012）以非洲十國為研究對象，發(fā)現(xiàn)金融的可及性對于企業(yè)間的資本配置效率存在很重要的影響，總體而言，金融可及性差的國家，該國企業(yè)的資本邊際產(chǎn)出要比金融可及性好的國家的企業(yè)高45%。而進入管制則體現(xiàn)為企業(yè)進入一個領(lǐng)域（行業(yè)、地區(qū)）需要付出較高的進入成本，甚至根本無法進入。Barseghyan和DiCecio（2011）的模型發(fā)現(xiàn)，進入成本的提高會降低總TFP水平，每增加1%的進入成本會降低TFP達0.14%；Chari（2011）以印度的行業(yè)許可證改革為樣本的測算結(jié)果證實了相似的結(jié)論。

而從國內(nèi)資本市場看，盧峰和姚洋（2004）發(fā)現(xiàn)，非國有企業(yè)從銀行獲得的貸款遠小于其對GDP的貢獻。并且在資本市場上，一些非國有企業(yè)很難籌措到資金，即使能夠借到，其資金成本也很高（Guariglia和Poncet，2008）。鄢萍（2012）通過研究發(fā)現(xiàn)，民營企業(yè)面臨的邊際利率遠遠高于外資企業(yè)，而外資企業(yè)面臨的邊際利率又高于國有企業(yè)和集體企業(yè)：不同類型的企業(yè)面臨的差別利率是造成資本扭曲的最重要原因。地方政府有較強的動機通過干預(yù)銀行的信貸決策給國有部門提供貸款支持，當(dāng)然這類貸款支持是低效率的（余明桂和潘紅波，2008）。羅德明等（2012）認為，正是由于政府的偏向性，一些本來應(yīng)該被淘汰的低效率國有企業(yè)可以用低廉的成本獲得生產(chǎn)要素，這些國有企業(yè)不僅在市場競爭中存活下來，而且還能不斷擴張，而高效率的民營企業(yè)獲取生產(chǎn)要素付出的成本則較高，對它們的經(jīng)營產(chǎn)生了嚴重的負面影響。同時，出于保護本地就業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟增長，以使地方官員在晉升激勵的“錦標賽”（周黎安，2004）中取得良好的GDP成績，地方政府通過其自身所掌握的公共權(quán)力對市場中的競爭行為進行很多限制，即通過各種形式的行政性壟斷壁壘（于良春和付強，2008）等制度性措施以有效的限制外地企業(yè)對本地市場的競爭。市場分割和地方保護導(dǎo)致了中國地區(qū)產(chǎn)出配置以及生產(chǎn)要素省際配置的結(jié)構(gòu)扭曲，并最終導(dǎo)致了制造業(yè)產(chǎn)出效率的損失（劉培林，2005）。對競爭的限制不僅在于地區(qū)要素市場的障礙，還在于行業(yè)的進入壁壘。陳斌等（2008）統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，在我國只有約20%的民營企業(yè)進入了汽車、交通運輸、能源、金融等政府管制行業(yè)，而國有企業(yè)的這一比例則高達90.31%。從行業(yè)進入角度來看，這些管制行業(yè)的進入受到審批、法律法規(guī)的限制，造成行業(yè)進入壁壘很高，這限制了競爭和效率的提升。壟斷行業(yè)中的企業(yè)依靠對資源的占有和部分行政特權(quán)，可以采取非市場化手段，獲得超額利潤，從而導(dǎo)致資本配置效率低下。

綜合以上分析，可以發(fā)現(xiàn)引發(fā)資本配置扭曲的因素最終可以歸類為行業(yè)層面、區(qū)域?qū)用婧退兄茖用嫒齻€方面的因素。這三方面因素往往交織在一起，已有文獻沒有很好的進行分解分析。為了分析三方面因素對資本扭曲的負面影響的大小并進行橫向和縱向的比較，本文將對三種因素的產(chǎn)出損失效應(yīng)進行分解分析。

三、理論模型

本部分的理論分析框架拓展了陳永偉和胡偉民（2011）的模型框架，并借鑒了Hsieh和Klenow（2009）的一些設(shè)定。模型的拓展在于，將經(jīng)濟部門按行業(yè)、區(qū)域和所有制三種維度分為個部門，即存在個行業(yè)、個地區(qū)、種產(chǎn)權(quán)，這樣的設(shè)定為后續(xù)扭曲分解工作提供了便利，便于分析哪種因素造成的資本扭曲及損失最大。

（一）部門經(jīng)濟

假設(shè)封閉經(jīng)濟中有個行業(yè)、個地區(qū)，且企業(yè)有種產(chǎn)權(quán)屬性。設(shè)每個部門內(nèi)企業(yè)同質(zhì)，使用一個代表性企業(yè)表示。各部門生產(chǎn)函數(shù)為C-D函數(shù)形式：

其中，Y表示第行業(yè)地區(qū)產(chǎn)權(quán)部門（以下簡稱第部門）在時期的增加值，A為第部門時期的全要素生產(chǎn)率，K、L分別表示資本和勞動投入。α、β則分別為資本和勞動的產(chǎn)出彈性。本文假設(shè)α+β=1，即生產(chǎn)函數(shù)為規(guī)模報酬不變形式。設(shè)每個部門的潛在全要素生產(chǎn)率為A，存在生產(chǎn)率扭曲d，則實際生產(chǎn)率與潛在生產(chǎn)率之間的關(guān)系為：A=dA。假設(shè)經(jīng)濟體內(nèi)要素價格存在扭曲，即各個經(jīng)濟部門面臨不同的要素價格：資本和勞動的價格分別為（1+d）、（1+d）。（1+d）和（1+d）分別為資本和勞動價格扭曲的大小，和為無扭曲要素價格。P為第部門期產(chǎn)品價格。企業(yè)利潤最大化的一階條件為：

（2）

（二）經(jīng)濟總體

經(jīng)濟體的總量由各個經(jīng)濟部門加總而成。不失一般性，將社會最終產(chǎn)品的價格標準化為1，同時參考Hsieh和Klenow（2009）的設(shè)定，假設(shè)經(jīng)濟的加總函數(shù)為C-D形式，即：

其中，Y為經(jīng)濟體期的總產(chǎn)出，θ為第部門在期的增加值所占份額。設(shè)總體經(jīng)濟的函數(shù)為規(guī)模報酬不變形式。相應(yīng)可推得：

（5）

（三）要素約束和均衡狀態(tài)

假設(shè)總體經(jīng)濟中要素數(shù)量固定。在競爭性均衡狀態(tài)下，要素市場出清，因此：

（8）

總體經(jīng)濟的總產(chǎn)出可表示為：

經(jīng)濟在存在扭曲的狀態(tài)下達到競爭均衡，此時式（2）、（3）、（7）、（8）成立。可得：

（10）

（12）

設(shè)經(jīng)濟體總體的資本扭曲水平為（1+d），則有：

定義部門資本的邊際產(chǎn)出偏離經(jīng)濟總體資本的邊際產(chǎn)出的程度為該部門資本的相對扭曲水平，使用η表示，則有：

（14）

設(shè)勞動扭曲水平為（1+d），定義部門勞動的邊際產(chǎn)出偏離經(jīng)濟總體勞動的邊際產(chǎn)出的程度為該部門勞動的相對扭曲水平，使用η表示，同上文可推出：

（四）配置扭曲與產(chǎn)出損失

將（14）式和（15）式代入（12）式，可得：

當(dāng)各部門要素的邊際產(chǎn)出相等時，經(jīng)濟總體產(chǎn)出達到最大，為最有效狀態(tài)，最優(yōu)產(chǎn)出使用Y*表示，Y*與實際產(chǎn)出的比例為：

（17）

本文主要分析資本扭曲造成的產(chǎn)出損失，因此假設(shè)部門生產(chǎn)率扭曲和勞動扭曲不變的情況下，僅資本扭曲消失時，經(jīng)濟體的最大產(chǎn)出Y*與實際產(chǎn)出的比例為：

（五）資本配置扭曲的分解

由上文分析可知，影響資本配置效率的因素主要有行業(yè)、地區(qū)和所有制三類因素。本文假設(shè)（1+d）滿足式（19）所示的形式。其中τ、τ、τ分別表示由行業(yè)因素、區(qū)域因素和所有制因素產(chǎn)生的資本配置扭曲，e為其它隨機因素。

若由于行業(yè)因素導(dǎo)致的資本扭曲消失，可推得第部門資本相對扭曲系數(shù)η：

（20）

因此，由行業(yè)因素導(dǎo)致的資本扭曲消失后，總體經(jīng)濟的產(chǎn)出與扭曲消失前的產(chǎn)出之比為：

同樣，也可以計算由于區(qū)域因素和所有制因素導(dǎo)致的資本扭曲消失后，總體經(jīng)濟的產(chǎn)出與扭曲消失前的產(chǎn)出之比。限于篇幅，在此不逐一推導(dǎo)。

四、資本扭曲的產(chǎn)出損失分析

（一）數(shù)據(jù)說明

本文使用各省份分行業(yè)規(guī)模以上企業(yè)數(shù)據(jù)和各省份分行業(yè)國有控股企業(yè)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源為各省份的統(tǒng)計年鑒。鑒于目前數(shù)據(jù)可獲得情況，本文構(gòu)建了兩組數(shù)據(jù)進行分析，分別為22省份2002-2007年數(shù)據(jù)，以及8省份2002-2013年數(shù)據(jù)，其余省份和年份未選取是因為這些省份當(dāng)年統(tǒng)計年鑒沒有公布對應(yīng)數(shù)據(jù)。2002-2007年對應(yīng)的22個省份為：北京、天津、河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、黑龍江、江蘇、浙江、福建、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣東、廣西、重慶、四川、陜西、青海、新疆；2002-2013年對應(yīng)的8個省份為：北京、福建、江西、河南、廣東、重慶、青海、新疆。使用分行業(yè)規(guī)模以上企業(yè)數(shù)據(jù)減去分行業(yè)國有控股企業(yè)數(shù)據(jù)得到分行業(yè)非國有控股企業(yè)數(shù)據(jù)。本文去除了極少數(shù)增加值為負的樣本。本文還使用《中國地區(qū)投入產(chǎn)出表2002》、《中國地區(qū)投入產(chǎn)出表2007》估算各省份分行業(yè)的資本要素產(chǎn)出彈性；各省份統(tǒng)計年鑒里工業(yè)行業(yè)分為38個，而各地區(qū)投入產(chǎn)出表中工業(yè)行業(yè)分為23個，因此將各省份分行業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)整合并為23個，去除了其他采礦業(yè)、木材和竹材采運業(yè)以及廢舊資源回收加工業(yè)。本文對各省份分行業(yè)資本存量估算，以1998年為基期，基期資本存量使用1998年各省份分行業(yè)規(guī)模以上企業(yè)固定資產(chǎn)凈額，數(shù)據(jù)來源為各省份統(tǒng)計年鑒；每年投資流量使用各省份分行業(yè)新增固定資產(chǎn)，1999-2002和2013年數(shù)據(jù)來源為各省統(tǒng)計年鑒，2003-2012年數(shù)據(jù)來源為《中國固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計年鑒》（2004-2013）；固定資產(chǎn)價格指數(shù)使用各省份固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)，數(shù)據(jù)來源為各省份統(tǒng)計年鑒。

（二）相對扭曲系數(shù)的計算

為了提高各部門資本投入的可比性，使用各部門的資本存量衡量資本投入。資本存量使用永續(xù)盤存法測量，不失一般性將折舊率設(shè)為10%；計算出各省份分行業(yè)各期資本存量后，按照各省份分行業(yè)國有控股企業(yè)和各省份分行業(yè)非國有控股企業(yè)的固定資產(chǎn)凈值數(shù)據(jù)的比例，將各省份分行業(yè)各期資本存量分拆為國有企業(yè)和非國有企業(yè)的資本存量。經(jīng)濟總體的各年資本存量則由部門經(jīng)濟各年資本存量加總而得。

資本要素產(chǎn)出彈性。使用各省份投入產(chǎn)出表數(shù)據(jù)估算各期資本要素產(chǎn)出彈性①。工業(yè)增加值由勞動者報酬、生產(chǎn)稅凈額、固定資產(chǎn)折舊和營業(yè)盈余四個部分組成。將生產(chǎn)稅凈額、固定資產(chǎn)折舊和營業(yè)盈余三個部分相加，作為資本報酬，并以資本報酬占工業(yè)增加值比例作為資本要素產(chǎn)出彈性?？傮w經(jīng)濟的各期資本要素產(chǎn)出彈性使用分部門資本要素產(chǎn)出彈性加權(quán)計算得出，權(quán)重為部門增加值占總增加值的比值。本文假設(shè)同省份同行業(yè)而不同產(chǎn)權(quán)的經(jīng)濟部門之間的資本要素產(chǎn)出彈性不存在差異，由此根據(jù)《中國地區(qū)投入產(chǎn)出表2002》和《中國地區(qū)投入產(chǎn)出表2007》可以計算出2002和2007年各省分行業(yè)的資本要素產(chǎn)出彈性和總體經(jīng)濟資本要素產(chǎn)出彈性。2003-2006年數(shù)據(jù)使用2002和2007年數(shù)據(jù)進行折算，折算方法見下式；2008年以后數(shù)據(jù)使用2007年數(shù)據(jù)代替。

相對扭曲系數(shù)η。相對扭曲系數(shù)η使用式（14）進行計算。使用上文所示數(shù)據(jù)，可以計算出每年各行業(yè)省份所有制部門的相對扭曲系數(shù)。圖1～圖6分別為非國有部門和國有部門2002年、2007年和2013年細分行業(yè)和省份的相對扭曲系數(shù)。其中行業(yè)代碼分別代表23個行業(yè)；省份代碼按上文兩組順序分別代表省份。從這六幅圖可以直觀的看出：我國的資本扭曲狀況較為嚴重；行業(yè)、省份和所有制因素交織在一起；非國有部門的相對扭曲系數(shù)普遍大于國有部門，這與已有研究結(jié)論相似。

圖1 非國有部門相對扭曲系數(shù)分布（2002年）

圖2 國有部門相對扭曲系數(shù)分布（2002年）

圖3 非國有部門相對扭曲系數(shù)分布（2007年）

圖4 國有部門相對扭曲系數(shù)分布（2007年）

圖5 非國有部門相對扭曲系數(shù)分布（2013年）

圖6 國有部門相對扭曲系數(shù)分布（2013年）

（三）產(chǎn)出損失的估算

由上文計算出的相對扭曲系數(shù)，根據(jù)（18）式，可以計算資本扭曲消失后每年的最優(yōu)產(chǎn)出Y*與實際產(chǎn)出的比例。本文定義資本扭曲導(dǎo)致的產(chǎn)出損失比率為如下式所示：

需要指出的是，在分析資本扭曲的產(chǎn)出損失時，假設(shè)勞動扭曲和生產(chǎn)率扭曲保持現(xiàn)狀、不發(fā)生改變，僅對資本扭曲的狀態(tài)進行改變，計算產(chǎn)出損失的大小。分別使用22省份2002-2007年數(shù)據(jù)和8省份2002-2013年數(shù)據(jù)計算產(chǎn)出損失比率情況，結(jié)果見表1。

從表1中結(jié)果可以看出，我國由于資本配置扭曲導(dǎo)致的產(chǎn)出損失很大，損失水平維持在15%-20%左右，以22省份計算的結(jié)果表明產(chǎn)出損失最大可達21.07%，8省份計算的結(jié)果顯示最大產(chǎn)出損失達到22.21%，這意味著在其他條件不變的情況下，只通過提高資本在各部門的配置效率，就可以很大程度的提高經(jīng)濟總產(chǎn)出?？v向比較發(fā)現(xiàn)，資本配置導(dǎo)致的產(chǎn)出損失大小隨年份有一定的起伏：兩組數(shù)據(jù)都顯示，在2002-2007年我國的資本扭曲的產(chǎn)出損失總體呈現(xiàn)波動中下降的態(tài)勢，表明這一階段的資本配置效率存在改善跡象；而2008年之后的資本扭曲產(chǎn)出損失則存在波動中上升的趨勢，且2008年以后產(chǎn)出損失普遍大于2008年以前的損失水平。2008年美國次貸危機后，政府為了提振經(jīng)濟，從需求端進行經(jīng)濟刺激，出臺了4萬億的財政刺激計劃及更大規(guī)模的地方政府融資平臺項目，在此拉動下投資額劇增，但投資效率較低，嚴重的影響了資源配置效率。

表1 產(chǎn)出損失比率估算 （單位：%）

五、產(chǎn)出損失的分解分析

為了分析地區(qū)、行業(yè)、所有制這三類因素分別影響產(chǎn)出損失的大小，我們通過將扭曲系數(shù)進行計量分解，得到三類因素分別影響扭曲系數(shù)的大小，并據(jù)此分別計算地區(qū)、行業(yè)、所有制因素導(dǎo)致的扭曲分別取消后，可以提高多少比例的產(chǎn)出。

（一）相對扭曲系數(shù)分解模型

由（19）式，本文建立如下資本扭曲的分解模型：

其中，η為第部門的資本相對扭曲系數(shù)，為產(chǎn)權(quán)虛擬變量，若第部門為國有控股部門，則為1，否則為0。和分別為行業(yè)虛擬變量和地區(qū)虛擬變量，變量順序與年鑒相同。α為常數(shù)項，為誤差項。若將所有行業(yè)都設(shè)置虛擬變量，則會存在共線性問題，因此需要將某一行業(yè)作為基準，其余行業(yè)設(shè)置為虛擬變量。地區(qū)虛擬變量同理。本文選擇食品制造及煙草加工業(yè)、北京分別作為行業(yè)、地區(qū)的基準。

使用式（24）對兩組數(shù)據(jù)分別進行分解，得出每年的行業(yè)、區(qū)域和所有制因素導(dǎo)致的扭曲系數(shù)大小，系數(shù)越大則資本邊際產(chǎn)出越大。GOWN系數(shù)都小于1，表明國企相比于非國企存在資本過度使用情況；但該系數(shù)總體呈上升趨勢，這表明所有制因素導(dǎo)致的資本扭曲在減小。區(qū)域系數(shù)較高的省份主要集中在東部地區(qū)，這些省份資本邊際產(chǎn)出較高；而系數(shù)較低的省份主要在中西部地區(qū)，資本邊際產(chǎn)出較低。限于篇幅，分解結(jié)果未報告。

（二）資本扭曲所致產(chǎn)出損失的分解

由理論模型部分的分析，計算行業(yè)、區(qū)域和所有制因素導(dǎo)致的資本扭曲分別消失后，產(chǎn)出提高的比率，亦即上文定義的產(chǎn)出損失比率，結(jié)果見表2。

由表2中結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，行業(yè)扭曲導(dǎo)致的產(chǎn)出損失總體趨勢是下降的，但存在一定的波動：22省份結(jié)果顯示，行業(yè)扭曲導(dǎo)致的產(chǎn)出損失從2002年的5.92%降至2007年的3.73%，處于穩(wěn)步下降階段；而8省份的結(jié)果可以看出，2008年以后，行業(yè)扭曲導(dǎo)致的產(chǎn)出損失平均而言比2008年以前要低，表明近年來，行業(yè)因素導(dǎo)致的資本扭曲在減小，行業(yè)間差異沒有以前大。對于區(qū)域因素，由于兩組樣本的省份數(shù)量不同，因此分解結(jié)果存在一定差異，這在意料之中：22省份數(shù)據(jù)顯示2002-2007年，區(qū)域因素導(dǎo)致的產(chǎn)出損失先上升后下降；而8省份結(jié)果則表現(xiàn)為2007年之前產(chǎn)出損失處于穩(wěn)中有升的狀態(tài)，而2008年以后，產(chǎn)出損失開始快速提升，且2008年后區(qū)域因素導(dǎo)致的產(chǎn)出損失普遍大于2007年以前，表明區(qū)域間要素的配置扭曲更甚。所有制因素導(dǎo)致的產(chǎn)出損失一直在下降，這與扭曲系數(shù)分解部分得出的結(jié)論相驗證：22省份數(shù)據(jù)結(jié)果顯示所有制因素導(dǎo)致的產(chǎn)出損失由2002年的5.29%下降到2007年的2.79%，而8省份數(shù)據(jù)計算的產(chǎn)出損失由2002年的3.64%變?yōu)?013年的0.91%。這表明，所有制因素對于資本扭曲的影響在降低，信貸的所有制歧視得到緩解，國企和非國有企業(yè)的資本效率在逐漸趨近。

表2 分解結(jié)果 （單位：%）

（三）分解結(jié)果的穩(wěn)健性分析②

前文在分解時，為了比較標準的一致性，假設(shè)在其他兩個層面的扭曲存在的情況下，某一扭曲取消后能夠提高產(chǎn)出的程度，這種方法能夠直觀的比較究竟哪種層面扭曲取消后對產(chǎn)出提升更多。為了對結(jié)果穩(wěn)健性進行分析，本部分放寬其他兩種扭曲不取消的假設(shè)，增加了三種情況的分析，重點分析了2002-2013年這組數(shù)據(jù)，具體結(jié)果如表3所示。從結(jié)果中可以看出，當(dāng)其他兩種扭曲是否存在的假設(shè)不同時，扭曲的分解結(jié)果在數(shù)值上會存在差異，表明三種扭曲可能存在相互作用；另一方面，雖然不同假設(shè)下的數(shù)值存在差異，但數(shù)值變化的趨勢性較為一致（見圖7～圖9）。從具體計算數(shù)值來看，區(qū)域因素是造成近階段資本扭曲的主要因素，行業(yè)因素次之，所有制因素影響最低；從數(shù)值變化趨勢來看，行業(yè)因素存在一個先升后降的過程，區(qū)域因素的影響一直在上升，而所有制因素的影響一直處于下降趨勢。這一結(jié)論與上一部分的結(jié)論相吻合，表明上文結(jié)論較為穩(wěn)健。

表3 產(chǎn)出損失的分解③ （單位：%）

圖7 行業(yè)扭曲所致產(chǎn)出損失

圖8 區(qū)域扭曲所致產(chǎn)出損失

圖9 所有制扭曲所致產(chǎn)出損失

圖10 各省份固定資本形成與GDP比率

（四）區(qū)域因素所致資本扭曲原因的探究

在行業(yè)因素和所有制因素所致資本扭曲和產(chǎn)出損失逐漸減小的情況下，為何區(qū)域因素所致資本扭曲變的嚴重了呢？我們認為原因可能是，在資本過度使用的省份，投資率反而更高，導(dǎo)致資本效率低下，最終反映為區(qū)域因素所致資本扭曲惡化。圖10為8省份2002-2013年固定資本形成與GDP的比率，各省份固定資本形成數(shù)據(jù)和GDP數(shù)據(jù)來源為《中國統(tǒng)計年鑒》各期。從圖10可以發(fā)現(xiàn)各省份的資本增量存在顯著差異，東部地區(qū)省份固定資本形成與GDP比率較低，而中西部地區(qū)省份該比率普遍較高，且在2008年后增長趨勢明顯。

為了驗證上文的觀點，我們從靜態(tài)和動態(tài)兩個角度對此進行分析。表4從靜態(tài)角度展示了地區(qū)間相對扭曲系數(shù)的比較情況，該數(shù)值由上文分解部分得出，數(shù)值越小表明相比于基準省份資本越過量使用，數(shù)值越大則表明資本使用量相對不足。將2008年后和2007年前進行比較，可以發(fā)現(xiàn)所有省份的相對扭曲系數(shù)都顯著變小，表明2008年以后，相比于北京，其他省份的資本都存在過量使用，且中西部省份過量使用資本的現(xiàn)象更嚴重。從趨勢比較來看，除了青海以外，其他省份的資本扭曲系數(shù)相對大小都呈現(xiàn)出下降趨勢，且下降幅度很大，這表明資本在這些地區(qū)過度使用狀況在惡化。

動態(tài)來看，資本過度使用地區(qū)其每年投資較多還是較少呢？如果這些地區(qū)資本投資處于高水平，則表明資本配置繼續(xù)惡化；而如果這些地區(qū)資本投資處于低水平，則表明資本配置得到改善。使用人均固定資產(chǎn)投資指標衡量各省份投資水平，本文計算各地采礦業(yè)、制造業(yè)和電力燃氣水的生產(chǎn)供應(yīng)業(yè)（下文簡稱為“工業(yè)”）每年人均固定資產(chǎn)投資狀況④。表5列示了各省份工業(yè)每年人均固定資產(chǎn)投資情況，從中可以發(fā)現(xiàn)，其他省份的人均固定資產(chǎn)投資的增長都遠高于北京，2003年有五個省份的人均固定資產(chǎn)投資是北京的2倍左右，兩個省份是5倍左右，而到了2012年，除了廣東是北京的1.43倍，福建是2.4倍以外，其余四個中西部省份都大于4倍，青海和新疆甚至是北京的8倍多。對比表4和表5可以發(fā)現(xiàn)，過量使用資本的省份投資反而更高，更高的固定資本投資使得資本過度使用狀態(tài)進一步惡化，區(qū)域間資本扭曲更加嚴重。

表4 區(qū)域間資本扭曲系數(shù)相對大?。ㄒ员本榛鶞剩?/p>

表5 各省份工業(yè)每年人均固定資產(chǎn)投資狀況（單位：萬元/人）

部分省份在資本過量使用的情況下，投資水平反而更高，導(dǎo)致了上文所發(fā)現(xiàn)的區(qū)域因素導(dǎo)致的資本扭曲在變大這一結(jié)論。我們發(fā)現(xiàn)，高資本投入和高資本扭曲的省份主要在中西部地區(qū)，國家政策的傾斜是導(dǎo)致這種情況發(fā)生的原因，西部大開發(fā)戰(zhàn)略和2008年后政府的“四萬億”刺激計劃，都對中西部地區(qū)存在一定的政策傾斜。這些政策的制定本意是為了提升中西部地區(qū)的經(jīng)濟增長潛力和動力，促進我國經(jīng)濟整體平衡發(fā)展。但是在中西部地區(qū)承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移過程中，地方政府“重視招商數(shù)量，輕視招商質(zhì)量；重視項目招商，輕視產(chǎn)業(yè)招商；重視優(yōu)惠政策，輕視產(chǎn)業(yè)培育”等行為傾向（程李梅等，2013），會導(dǎo)致資本低效投入、重復(fù)建設(shè)等問題，并最終扭曲了資本配置，導(dǎo)致資本過度使用狀況加劇。如果任由這一情況發(fā)展，則會對我國經(jīng)濟整體的效率產(chǎn)生損失。這種扭曲，需要通過市場機制來糾正。

六、結(jié) 論

鮮有文獻對資本配置扭曲進行分解分析，本文從行業(yè)、地區(qū)及所有制三個維度，對資本配置扭曲進行分解研究，分析各因素的扭曲系數(shù)大小，并在此基礎(chǔ)上，分別測算三種因素造成的產(chǎn)出損失的大小。本文研究發(fā)現(xiàn)，2002-2007年我國資本扭曲處于改善狀態(tài)，實際產(chǎn)出的損失一直處于下降通道，但2008-2013年我國資本配置存在惡化趨勢，資本扭曲導(dǎo)致的產(chǎn)出損失普遍大于2007年以前。分因素來看，行業(yè)因素所致資本扭曲造成的產(chǎn)出損失總體趨勢是下降的，2008年后的產(chǎn)出損失大小明顯低于2007年產(chǎn)出損失的大?。坏貐^(qū)因素導(dǎo)致的產(chǎn)出損失在2007年以前較為平穩(wěn)，但2008年以后產(chǎn)出損失處于快速上升趨勢；而所有制因素導(dǎo)致的產(chǎn)出損失一直在下降。造成現(xiàn)階段資本扭曲的主要因素是地區(qū)間的扭曲配置。

本文的研究表明，資本扭曲在現(xiàn)階段我國依然較為嚴重，且在2008年財政刺激政策以后存在惡化趨勢。若能夠改善資本配置狀況、提升配置效率，那么在保持現(xiàn)有資本存量和勞動投入的情況下，可以提升經(jīng)濟總產(chǎn)出水平達15%-20%左右。從長期角度來看，若改善資本扭曲狀況，可以在一定時期內(nèi)提升經(jīng)濟增速：由于現(xiàn)實經(jīng)濟中一些摩擦因素的存在，引發(fā)資本扭曲的因素取消后，資本在部門間的調(diào)整不是瞬間能夠完成的，這需要一個過程和一定的時間，隨著資本在部門間逐漸優(yōu)化調(diào)整，資本扭曲取消的正面影響逐漸釋放，經(jīng)濟發(fā)展將處于一個更高的水平；資本扭曲也存在影響經(jīng)濟中微觀主體創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新決策和資本積累的可能，導(dǎo)致經(jīng)濟的微觀效率損失，這會直接影響經(jīng)濟增長的動力。⑤從影響因素來看，行業(yè)、地區(qū)和所有制因素對于我國資本扭曲都存在顯著影響，其中行業(yè)和所有制因素對資本扭曲的影響都在降低，而地區(qū)因素對資本扭曲的影響則在不斷增加。

政府提出進行供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，那么改革的重點是什么？我們認為，改革需要破除導(dǎo)致要素配置扭曲、制約要素配置效率的各類體制機制障礙，使得要素能夠在市場中更加有效的配置，從而提升經(jīng)濟的潛在產(chǎn)出和水平。具體而言，需要進一步消除行業(yè)進入壁壘、提高行業(yè)內(nèi)部競爭水平，并不斷深化國有企業(yè)改革及破除融資的所有制歧視問題，從而削減行業(yè)和所有制因素導(dǎo)致的資本扭曲；針對區(qū)域間資本扭曲惡化情況，不僅需要破除地區(qū)間資本流動的障礙，改善地區(qū)間投資回報率的差異，同時要約束地方政府行為，避免優(yōu)惠政策濫用導(dǎo)致低效資本投入；同時進一步改革制約人口流動的戶籍制度，引導(dǎo)勞動力到資本過度使用的地區(qū)工作，緩解部分地區(qū)資本過度使用的現(xiàn)狀。

1. 程李梅、莊晉財、李楚、陳聰：《產(chǎn)業(yè)鏈空間演化與西部承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的“陷阱”》[J]，《中國工業(yè)經(jīng)濟》2013年第8期。

2. 才國偉、舒元：《我國資本的配置效率：一種新的測算方法》[J]，《經(jīng)濟科學(xué)》2009年第4期。

3. 陳斌、佘堅、王曉津、賴建清：《我國民營上市公司發(fā)展研究》[J]，《證券市場導(dǎo)報》2008年第4期。

4. 陳永偉、胡偉民：《價格扭曲、要素錯配和效率損失：理論和應(yīng)用》[J]，《經(jīng)濟學(xué)》（季刊）2011年第4期。

5. 龔關(guān)、胡關(guān)亮：《中國制造業(yè)資源配置效率與全要素生產(chǎn)率》[J]，《經(jīng)濟研究》2013年第4期。

6. 劉培林：《地方保護和市場分割的損失》[J]，《中國工業(yè)經(jīng)濟》2005年第4期。

7. 盧峰、姚洋：《金融壓抑下的法治、金融發(fā)展和經(jīng)濟增長》[J]，《中國社會科學(xué)》2004年第1期。

8. 羅黨論、劉曉龍：《政治關(guān)系、進入壁壘與企業(yè)績效——來自中國民營上市公司的經(jīng)驗證據(jù)》[J]，《管理世界》2009年第5期。

9. 羅德明、李曄、史晉川：《要素市場扭曲，資源錯置與生產(chǎn)率》[J]，《經(jīng)濟研究》2012年第3期。

10. 邵挺、李井奎：《資本市場扭曲、資本收益率與所有制差異》[J]，《經(jīng)濟科學(xué)》2010年第5期。

11. 鄢萍：《資本誤配置的影響因素初探》[J]，《經(jīng)濟學(xué)（季刊）》2012年第2期。

12. 于良春、付強：《地區(qū)行政壟斷與區(qū)域產(chǎn)業(yè)同構(gòu)互動關(guān)系分析——基于省際的面板數(shù)據(jù)》[J]，《中國工業(yè)經(jīng)濟》2008年第6期。

13. 余明桂、潘紅波：《政府干預(yù)、法治、金融發(fā)展與國有企業(yè)銀行貸款》[J]，《金融研究》2008年第9期。

14. 周黎安：《晉升博弈中政府官員的激勵與合作——兼論我國地方保護主義和重復(fù)建設(shè)問題長期存在的原因》[J]，《經(jīng)濟研究》2004年第6期。

15. Baily M, Hulten C, Campbell D., 1992, “Productivity Dynamics in Manufacturing Plants” [J],: 187-267.

16. Banerjee, Abhijit V., and Esther Duflo., 2005, "Growth Theory through the Lens of Development Economics"[M], In Handbook of Economic Growth, edited by Philippe Aghion and Steven Durlauf, 473–552. Amsterdam: Elsevier Science.

17. Barseghyan L. and R. DiCecio., 2011, “Entry costs, Industry Structure, and Cross-Country Income and TFP Differences” [J],, Vol.146(5):1828-1851

18. Chari. A., 2011, “Identifying the Aggregate Productivity Effects of Entry and Size Restrictions: An Empirical Analysis of License Reform in India” [J],Vol.3(2): 66-96.

19. Dollar D, Wei S J., 2007, “Das (wasted) Kapital: Firm Ownership and Investment Efficiency in China”[D], NBER working paper 13103.

20. Guariglia A, Poncet S., 2008, “Could Financial Distortions Be No Impediment to Economic Growth After All? Evidence from China”[J],Vol.36(4):633-657.

21. Hsieh.C and Klenow.P., 2009, "Misallocation and Manufacturing TFP in China and India"[J],, Vol.124(4): 1403-48.

22. Kalemli-Ozcan S, Sorensen B E., 2012, “Misallocation, Property Rights, and Access to Finance: Evidence from Within and Across Africa”[D], NBER Working Paper 18030.

23. Restuccia D., and R. Rogerson, 2008, “Policy Distortions and Aggregate Productivity with Heterogeneous Establishments”[J],, Vol.11:707-720.

24. Wurgler J., 2000, “Financial Markets and the Allocation of Capital”[J],Vol.58(1): 187-214.

（LF）

①投入產(chǎn)出表的數(shù)據(jù)口徑和規(guī)模以上企業(yè)數(shù)據(jù)口徑存在一定的差異，這種差異可能會導(dǎo)致估算的資本要素產(chǎn)出彈性出現(xiàn)向下偏移，即估算的資本要素產(chǎn)出彈性可能比規(guī)模以上企業(yè)實際的產(chǎn)出彈性要低。資本產(chǎn)出彈性的低估對于相對扭曲系數(shù)的估算影響不大，但是資本產(chǎn)出彈性的低估將導(dǎo)致潛在產(chǎn)出的低估，從而導(dǎo)致產(chǎn)出損失的低估。因此，實際的產(chǎn)出損失可能比文章計算出的產(chǎn)出損失要大。當(dāng)然，低估并不會影響對于損失趨勢性的判斷。非常感謝評審專家的意見。

②感謝評審專家的建議。

③表中Yes表示扭曲存在，No表示扭曲取消。表3中計算的產(chǎn)出損失為其他兩種扭曲不變情況下，某一扭曲取消前后產(chǎn)出的提高程度。

④使用各地工業(yè)每年合計固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)除以各地工業(yè)合計就業(yè)人數(shù)得出每年人均固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源：就業(yè)數(shù)據(jù)來源《中國統(tǒng)計年鑒》各期，使用分地區(qū)分行業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員和分地區(qū)分行業(yè)城鎮(zhèn)單位私營個體就業(yè)人員加總計算出分地區(qū)工業(yè)的就業(yè)人員數(shù)。固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)來源《中國固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計年鑒》，使用各地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶）減去各地區(qū)建筑業(yè)固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶）得到分地區(qū)工業(yè)的固定資產(chǎn)投資。

⑤感謝評審專家的意見。

* 本文得到國家社會科學(xué)基金重大項目（14ZDA023）、國家自然科學(xué)基金項目（71303121）和江蘇省高校研究生科研創(chuàng)新項目（KYLX15_0005）資助。作者感謝評審專家和編輯部老師的寶貴意見，當(dāng)然文責(zé)自負。