崔金寶，王建民

(安徽理工大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，安徽 淮南 232001)

1 問題提出

長三角一體化發(fā)展已經(jīng)上升為國家戰(zhàn)略，要求推動更高層次的深化改革和更深層次的對外開放。長三角地區(qū)經(jīng)濟的繁榮與外商直接投資密不可分[1]。外商直接投資一方面推動了長三角地區(qū)經(jīng)濟高速發(fā)展，另一方面也影響了資源配置結(jié)構(gòu)和發(fā)展質(zhì)量等問題[2-3]，這顯然與中國供給側(cè)改革的初衷相違背，因此，需要以高質(zhì)量增長模式來提高資源配置效率[4-5]。在這種情況下，如何合理吸引外商投資，改善資源錯配，實現(xiàn)長三角高質(zhì)量發(fā)展成為亟待解決的問題。文中的研究旨在明確長三角地區(qū)資源配置效率動態(tài)演化特征及區(qū)域差異，測算FDI對資源錯配的貢獻方向及程度，探索長三角地區(qū)FDI與資源配置的作用關(guān)系機理。

2 文獻綜述

外商投資與區(qū)域資源配置的作用機理復(fù)雜?，F(xiàn)有文獻關(guān)于資源錯配的研究主要有：資源配置的內(nèi)在機理，資源錯配程度如何測度，緩解資源錯配的途徑有哪些。Hsieh和Klenow[]開創(chuàng)性地定義產(chǎn)出扭曲和資本扭曲，以此來測度資源錯配，在Cobb-Douglas模型假設(shè)下，由于要素價格的扭曲，行業(yè)之間的資源不匹配, 制造業(yè)的實際產(chǎn)出降低了15 %～20%[6]。外商直接投資通過減小企業(yè)融資難度、提高生產(chǎn)效率和政府干預(yù)[7]扭曲等途徑糾正資本市場扭曲來提高要素配置效率[8]。此外，對外直接投資也有助于改善中國的資源錯配[9-10]。楊校美[11]關(guān)注到雙向直接投資可以從總體上降低資本和勞動力錯配。政府對企業(yè)的干預(yù)不利于資源分配，導(dǎo)致資源分配不當(dāng)，妨礙全要素生產(chǎn)率的提升。韓超等人[12]研究發(fā)現(xiàn)約束性污染控制導(dǎo)致資本要素逐漸流向資源配置效率好的企業(yè)，改善了資源錯配并提高經(jīng)濟效益。研究發(fā)現(xiàn)在長三角區(qū)域資源錯配總體上有所改觀，在資本錯配方面先升后降，而在勞動力方面呈現(xiàn)下降趨勢[13]。以上海為核心的長三角城市群這些年來快速發(fā)展，地區(qū)間差異進一步縮小，城市間勞動力、資本等交流日益密切，遠離上海的城市在經(jīng)濟上就相對落后[14]。除了勞動力、資本，能源要素也應(yīng)考慮在內(nèi)，2010年，中國首次超過美國成為全球最大的能源消費國，中國經(jīng)濟的快速增長是基于能源消費的，尤其是煤炭資源的持續(xù)增長，能源要素對生產(chǎn)和環(huán)境也產(chǎn)生巨大影響。

對于資源錯配的研究處于初始期，尤其是FDI與區(qū)域資源配置的作用機理尚不明晰。文中的貢獻在于：1)將能源這一重要要素引入HK模型測算資源錯配程度，進而利用動態(tài)面板模型分析外商直接投資對資源錯配的影響，全景式動態(tài)探索FDI與區(qū)域資源配置的作用機理。2)從區(qū)域經(jīng)濟視角探索資源配置機理，研究長三角區(qū)域外商直接投資對資源錯配的影響，以此推動長三角一體化高質(zhì)量發(fā)展。

3 模型、變量與數(shù)據(jù)

3.1 計量模型構(gòu)建

根據(jù)資源錯配的研究框架，假設(shè)長三角區(qū)域均使用資本、勞動力、能源作為生產(chǎn)要素進行生產(chǎn)，生產(chǎn)函數(shù)相同。為考察中國的環(huán)境規(guī)制對區(qū)域資源錯配的影響，文中在Brandt等[15]學(xué)者建模思路的基礎(chǔ)上，建立如下計量模型

τKit=α0+βfdii t+∑γjxijt+μi+λt+εit,

(1)

τLit=α0+βfdii t+∑γjxijt+μi+λt+εit,

(2)

τEit=α0+βfdiivt+∑γjxijt+μi+λt+εit.

(3)

式中:下標(biāo)i和t分別為長三角各省市、年份;τKit,τLit，τEit分別表示資本、勞動力和能源錯配的指數(shù);fdi為長三角地區(qū)外商直接投資，同時也是文中的核心變量;α0表示常數(shù)項;控制變量xijt在下文會進行解釋;μi表示地區(qū)個體效應(yīng)是不可觀測變量;λt,εit為時間效應(yīng)和隨機誤差項，服從正態(tài)分布，且μi與εit不相關(guān)。

式(1)—(3)為靜態(tài)面板模型，考慮到經(jīng)濟慣性的影響，資源錯配可能存在一定的路徑依賴。因此，文中在式(1)—(3)的基礎(chǔ)上，為控制模型可能存在的動態(tài)效應(yīng)，將資本、勞動力和能源資源錯配指數(shù)的一階滯后項加以校正，校正后的動態(tài)面板模型為

τKit=α0+α1τKi,t-1+βfdii t+∑γjxijt+

μi+λt+εit,

(4)

τLit=α0+α1τLi,t-1+βfdii t+∑γjxijt+

μi+λt+εit,

(5)

τEit=α0+α1τEi,t-1+βfdii t+∑γjxijt+

μi+λt+εit.

(6)

式中:τKi,t-1,τLi,t-1,τEi,t-1分別表示地區(qū)資本錯配指數(shù)τKit、勞動力錯配指數(shù)τLit、能源錯配指數(shù)τEit的一階滯后項。

3.2 變量描述

3.2.1 地區(qū)資源錯配程度

文中參考陳詩一和陳登科[16]的方法，采用柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)形式測算長三角各地區(qū)資本、勞動力和能源等要素的產(chǎn)出彈性。

(7)

對式(7)兩端同時取自然對數(shù)，并加入個體效應(yīng)μi和時間效應(yīng)λt，整理后可得

ln(Yit)=ln(Ait)+βKitln(Kit)+βLitln(Lit)+

βEitln(Eit)+μi+λt+εit.

(8)

式(7)—(8)中，Yit表示長三角各地區(qū)第i省市第ta的產(chǎn)出;βKi,βLi,βEi表示資本、勞動力和能源等投入要素的產(chǎn)出彈性，且βKi+βLi+βEi=1;μi表示個體效應(yīng);λt表示時間效應(yīng);εit為隨機誤差項。產(chǎn)出和投入要素的數(shù)據(jù)處理方法如下：

1)產(chǎn)出變量(Yit)。用長三角各地區(qū)的GDP表示，以2000年為基期并將其他年的GDP轉(zhuǎn)化為以2000年不變價格表示的實際GDP，單位為億元人民幣。

2)勞動力投入量(Lit)。用長三角各地區(qū)的年均就業(yè)人數(shù)表示，即年初就業(yè)人數(shù)和本年年末就業(yè)人數(shù)的算術(shù)平均數(shù)，單位為萬人。

3)資本投入量(Kit)。用長三角各地區(qū)的固定資本存量表示，單位為億元人民幣?！坝览m(xù)盤存法”公式為

Kit=Ki,t-1(1-δ)+Ii t.

式中:Ki t,Ki,t-1分別為第i區(qū)域第t、t-1年的資本存量，Ii t為第i區(qū)域第t年的資本投資量，δ為投資資本折舊率。借鑒白俊紅[17]的研究方法及成果，Iit用當(dāng)年該類資本投資額表示，資本折舊率δ取為9.6%。2000年基期的資本存量估算公式為

Ki 0=Ii1/(g+δ).

式中:Ki 0表示第i區(qū)域基期的資本存量，Ii1表示第i區(qū)域基期該類的資本投資額，g表示研究期內(nèi)該類資本平均增長率，δ表示折舊率，取9.6%。

文中假設(shè)地區(qū)i產(chǎn)出Y的最優(yōu)化問題為

max{piyi-(1-ηKit)pkki t-(1+ηLit)pLli t-

(1+ηEit)pLei t}.

(9)

產(chǎn)出最大化的一階條件為

(10)

(11)

(12)

式中:pi表示i地區(qū)價格水平，pK，pL，pE分別為地區(qū)、資本、勞動力以及能源價格,ηKi,ηLi和ηEi為資本、勞動力和能源相對于產(chǎn)出的扭曲程度，則由式(10)—(12)可估算出各地區(qū)關(guān)于資本、勞動力和能源的錯配系數(shù)1+ηKi，1+ηLi，1+ηEi,并在下文以τKit,τLit,τEit表示。

4)能源消費量(Eit)。采用長三角各地區(qū)的各類能源消費加總數(shù)據(jù)表示，轉(zhuǎn)化為噸標(biāo)準煤，單位為萬t標(biāo)準煤。

3.2.2 外商直接投資(FDI)

一方面，外國投資帶來了新技術(shù)并破壞了最初的市場平衡，由于市場競爭，優(yōu)勝劣汰的規(guī)則有可能將資源分配給效率更高的公司，這改變了資源分配的方式和效率。同時，地方政府為吸引外商投資，給予企業(yè)一系列政策優(yōu)惠，帶來了不公平競爭，扭曲了價格，帶來了資源錯配。文中用長江三角洲各地區(qū)的外國直接投資在GDP中所占的比例表示。

3.2.3 控制變量

資源錯配除了受環(huán)境規(guī)制的影響外，還受其他因素的影響。借鑒相關(guān)文獻研究成果，考慮地區(qū)資源稟賦特征，文中在計量模型中加入表1中的控制變量，變量的描述性統(tǒng)計如表2所示。

表1 主要變量及定義

表2 變量描述性統(tǒng)計

3.3 數(shù)據(jù)說明

文中所選取的樣本為2000—2017年長三角各地區(qū)的面板數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》、長三角各省市統(tǒng)計年鑒和《中國能源統(tǒng)計年鑒》。

4 實證結(jié)果與分析

4.1 資源錯配程度及其分析

Eviews10.0對式(10)—(12)進行時間與個體上的雙向固定效應(yīng)模型的回歸，回歸后的結(jié)果如表3所示。面板數(shù)據(jù)回歸后的調(diào)整決定系數(shù)為0.997 0，方程擬合度較優(yōu)，且所有變量的T值都較為顯著，并且都通過了1%水平的顯著性檢驗。另外，該表顯示資本的要素產(chǎn)出彈性的系數(shù)最高，而勞動力的要素產(chǎn)出彈性最低，結(jié)果表明長三角區(qū)域資本在區(qū)域生產(chǎn)中的作用比勞動力投入更為重要。能源產(chǎn)出彈性在長三角地區(qū)產(chǎn)出中也有著重要的作用。這說明長三角地區(qū)的產(chǎn)出與資本、勞動力以及能源的投入密切相關(guān)。

表3 生產(chǎn)函數(shù)的參數(shù)分析結(jié)果

利用規(guī)模報酬不變的柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)即式(11)、式(12)算出各要素產(chǎn)出彈性，進而通過式(7)—(10)測算出長三角各城市資本、勞動力和能源錯配指數(shù)。如果當(dāng)τK大于0，說明該地區(qū)資本配置效率不足，若τK小于0，說明該地區(qū)資本要素相對于整個經(jīng)濟而言投入過剩，無論錯配指數(shù)大于0或小于0都說明地區(qū)要素投入存在扭曲，只是扭曲程度大小的問題。τK的絕對值越大，表示該地區(qū)資源錯配越嚴重，反之表示資源錯配程度有所改善。同理τL和τE大于0說明該地區(qū)勞動力和資源配置效率不足，若τL和τE小于0，說明該地區(qū)勞動力和資源配置過剩。圖1—3給出長三角地區(qū)資本、勞動力和能源錯配的演變趨勢。

圖1 2001—2017年長三角各省市資本錯配程度變化趨勢

由圖1可知，2001—2017年長三角各省市資本錯配均大于0，表明長三角地區(qū)在資本配置方面存在不足，總體上來看資本錯配程度呈現(xiàn)平穩(wěn)狀態(tài)但不顯著。從局部來看，長三角各省市在2009年均出現(xiàn)明顯波動，可能是受2008年金融危機的影響。以金融危機來臨前和來臨后為節(jié)點，2001—2008年安徽省資本錯配相比于其他省市較為嚴重，上海市資本錯配不明顯，而江蘇和浙江處于二者之間，原因可能是長三角以上海為核心，其他各省距離上海的輻射范圍越近，經(jīng)濟越發(fā)達資本配置效率越高，反之相反。2009—2017年各省市資本錯配先升后稍有回落并在總體上呈現(xiàn)下降趨勢，表明資本錯配有所改善，可以看到安徽省資本錯配逐步改善，錯配程度處于四省市最低，這與近幾年安徽省經(jīng)濟發(fā)展迅速、市場化進程加快與長三角城市群的經(jīng)濟交流密不可分。

由圖2可知，2001—2017長三角各省市勞動力錯配均大于0，總體來看長三角各省市勞動力錯配呈現(xiàn)上升趨勢，表明長三角地區(qū)勞動力配置效率一直沒得到改善。局部來看，2013—2017年長三角各省市勞動力錯配均呈現(xiàn)上浮趨勢，這可能與長三角近幾年勞動人口劇增、就業(yè)政策不完善、產(chǎn)業(yè)失衡等有關(guān)。

圖2 2001—2017年長三角各省市勞動力錯配程度變化趨勢

圖3 2001—2017年長三角各省市能源錯配程度變化趨勢

由圖3可知，2001—2017年長三角各省市能源錯配均大于0，表明能源要素在長三角地區(qū)沒有最優(yōu)利用，總體上來看長三角各地區(qū)能源錯配程度相當(dāng)，局部來看，2008年金融危機發(fā)生后短時間內(nèi)長三角各省市能源錯配指數(shù)波動明顯，這可能與金融危機導(dǎo)致長三角各地區(qū)能源供需結(jié)構(gòu)失衡、能源要素流動受阻有關(guān)，隨后回落到平均水平，說明長三角在行業(yè)不景氣的情況下能夠迅速調(diào)整。2015年以來中國深化供給側(cè)改革的背景下，長三角地區(qū)能源要素逐步實現(xiàn)最優(yōu)配置，在保證經(jīng)濟增長的同時又保證經(jīng)濟增長的質(zhì)量。

綜合來看，長三角各地區(qū)資本、勞動力、能源錯配情況不容樂觀。資本和能源要素除了在2008年波動明顯外，總體上在其他時期保持平穩(wěn)，表明資本及能源配置效率低的問題一直未得到有效改善。而長三角勞動力錯配呈現(xiàn)惡化趨勢，其原因可能是長三角勞動人口龐大，勞動力成本高，勞動力供給結(jié)構(gòu)不均衡，應(yīng)當(dāng)引起足夠的重視。

4.2 面板模型回歸結(jié)果與分析

利用修正后的動態(tài)模型研究外商直接投資對長三角區(qū)域資源錯配指數(shù)之間的影響，使用雙向固定效應(yīng)模型考慮時間與個體所帶來的影響。表4—6分別為外商直接投資對資本錯配、勞動力錯配和能源錯配的回歸結(jié)果分析。

表4 FDI與資本錯配的回歸分析

表4為外商直接投資對資本錯配的影響，根據(jù)表4可以看出回歸方程調(diào)整后的系數(shù)為0.951 5，說明模型有較好的擬合度。外商直接投資變量的一次項和二次項的系數(shù)符號由正數(shù)轉(zhuǎn)向負數(shù)，并且通過了5%水平下的檢驗，說明隨著外商直接投資進入長三角地區(qū)，資本配置效率由逐漸降低后開始回升，呈現(xiàn)倒“U”型關(guān)系。控制變量方面，能源結(jié)構(gòu)和政府干預(yù)的回歸系數(shù)為負，說明能源結(jié)構(gòu)和政府干預(yù)對于資本錯配有負向影響作用，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)通過了5%水平下的顯著性檢驗且回歸系數(shù)為正，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對資本錯配有正向影響作用。

表5 FDI與勞動力錯配的回歸分析

根據(jù)表5可以看出,方程調(diào)整后的系數(shù)為0.826 3，說明模型有較好的擬合度。外商直接投資變量的一次項和二次項的系數(shù)符號由正數(shù)轉(zhuǎn)向負數(shù)，并通過了5%水平下的顯著性檢驗，說明外商直接投資進入長三角地區(qū)使得勞動力配置效率由逐漸降低后開始回升，呈現(xiàn)倒“U”型關(guān)系?？刂谱兞糠矫?，能源結(jié)構(gòu)、政府干預(yù)以及貿(mào)易開放度的回歸系數(shù)為負，說明能源結(jié)構(gòu)、政府干預(yù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及貿(mào)易開放度對于勞動力錯配有負向影響作用，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)通過了10%水平下的顯著性檢驗且回歸系數(shù)為正，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)一定程度上可以降低勞動力錯配，而其余變量沒有通過顯著性檢驗。

表6 FDI與能源錯配的回歸分析

根據(jù)表6可以看出，回歸方程調(diào)整后的系數(shù)為0.795 5，說明模型有較好的擬合度。外商直接投資變量的一次項和二次項的系數(shù)符號由正數(shù)轉(zhuǎn)向負數(shù)，呈現(xiàn)倒“U”型關(guān)系，沒有通過顯著性檢驗，但接近于通過顯著性檢驗?？刂谱兞糠矫妫茉唇Y(jié)構(gòu)、環(huán)境規(guī)制以及貿(mào)易開放度的回歸系數(shù)為負，且能源結(jié)構(gòu)通過5%顯著性檢驗，環(huán)境規(guī)制和貿(mào)易開放度通過了10%顯著性檢驗，說明能源結(jié)構(gòu)、環(huán)境規(guī)制以及貿(mào)易開放度對于勞動力錯配有負向影響作用，一定程度上可以降低資源錯配系數(shù)，而其余變量沒有通過顯著性檢驗。

5 結(jié)論與啟示

從上文實證結(jié)果可以看出，中國長三角地區(qū)存在不同程度的資源錯配問題，資本和能源要素配置效率低的問題一直未得到有效改善，而長三角勞動力錯配呈現(xiàn)惡化趨勢。長三角區(qū)域一體化上升為國家戰(zhàn)略，在此背景下如何改善資源錯配、緩解產(chǎn)能過剩成為亟待解決的問題。文中采用 2001—2017年長三角區(qū)域的面板數(shù)據(jù)，測算了長三角各地區(qū)資本、勞動力以及能源的錯配程度，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建動態(tài)面板模型，實證分析外商直接投資對長三角地區(qū)資源錯配的影響。主要研究發(fā)現(xiàn)如下：1)長三角地區(qū)在資本配置方面存在不足，資本錯配程度總體呈現(xiàn)平穩(wěn)狀態(tài)但不顯著。2001—2008年安徽省資本錯配相比于其他省市較為嚴重，上海市資本錯配不明顯，而江蘇和浙江處于二者之間。2009—2017年各省市資本錯配先升后稍有回落并在總體上呈現(xiàn)下降趨勢。2)考察期內(nèi)長三角各省市勞動力錯配均大于0，總體來看長三角各省市勞動力錯配呈現(xiàn)上升趨勢，2013—2017年長三角各省市勞動力錯配均呈現(xiàn)上浮趨勢。3)考察期內(nèi)長三角各省市能源錯配均大于0，能源要素沒有最優(yōu)利用，2008年金融危機發(fā)生后短時間內(nèi)長三角各省市能源錯配指數(shù)波動明顯，隨后回落到平均水平。4)外商直接投資與長三角地區(qū)資本錯配、勞動力錯配以及能源錯配之間存在倒“U”型關(guān)系，一定程度上說明當(dāng)前外商直接投資進入長三角地區(qū)可以有效地改善地區(qū)資本錯配和勞動力錯配，但對能源錯配的影響效果不顯著。

上述結(jié)論的政策啟示在于：1)長三角各地區(qū)應(yīng)當(dāng)堅持吸引外商投資的戰(zhàn)略，政府職能應(yīng)從發(fā)布優(yōu)惠政策逐步轉(zhuǎn)變?yōu)樘峁┓?wù)為主，以此改善投資環(huán)境。2)從長遠來看，吸引外資應(yīng)通過引進高科技人才提高人力資本質(zhì)量，比如安徽合肥大力發(fā)展人工智能、量子信息等高科技領(lǐng)域。3)吸引外國投資的優(yōu)勢在于適應(yīng)當(dāng)?shù)厍闆r。不同地區(qū)根據(jù)當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)選擇目標(biāo)產(chǎn)業(yè)，增加上海第三產(chǎn)業(yè)比重，依靠高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群效應(yīng)的影響，以上海為輻射源，協(xié)調(diào)發(fā)展江蘇、浙江和安徽等地區(qū)，促進區(qū)域經(jīng)濟一體化的高質(zhì)量發(fā)展。 4)江蘇、浙江和安徽3個省以勞動密集型產(chǎn)業(yè)為主，根據(jù)不同的區(qū)域優(yōu)勢和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，利用產(chǎn)業(yè)鏈吸引外資，發(fā)展相應(yīng)的配套產(chǎn)業(yè)和下游產(chǎn)業(yè)，從整體上提高外國直接投資的效率，同時加強與長三角中心上海市經(jīng)濟、金融和商業(yè)合作，發(fā)揮中心城市的引領(lǐng)作用，讓企業(yè)在同一個層次上公平競爭，實現(xiàn)長三角一體化要素資源的合理配置。