張 娟，潘庚飛

(福州外語外貿(mào)學院 財金學院，福建 福州 350202)

一般來說，全要素生產(chǎn)率差異是造成國家間貧富差距的重要因素，而技術(shù)進步則是影響全要素生產(chǎn)率高低的重要因素。近年來，有學者從資源配置效率的視角來解釋全要素生產(chǎn)率，認為資源在自由市場中能夠?qū)崿F(xiàn)最優(yōu)配置，但現(xiàn)實中因政策扭曲等方面的影響，不能實現(xiàn)資源有效配置，導致“資源錯配”，從而引起全要素生產(chǎn)率損失。從資源錯配的視角來研究經(jīng)濟增長，既為研究者打開了新的研究視角，也為政府部門決策提供了新的選擇。

一、關(guān)于資源錯配測算方法的研究綜述

從已有的文獻來看，國內(nèi)外學者測算資源錯配的方法主要有直接測算法和間接測算法。

(一)直接測算法

早期的研究認為很多政策和制度都會產(chǎn)生資源錯配，但每項政策或者制度導致資源錯配進而對經(jīng)濟產(chǎn)生影響的程度是不同的。直接測算法可以測算某一特定政策或者制度的要素錯配效應(yīng)和全要素生產(chǎn)率的損失程度。直接測算法的思路是首先確定若干可以量化的導致資源錯配的重要因素，將其放入一個異質(zhì)性生產(chǎn)函數(shù)模型中定量測算要素錯配的程度和全要素生產(chǎn)率的損失情況。

國內(nèi)外學者主要從制度、政策扭曲造成的要素錯配進而導致生產(chǎn)率損失的角度展開了研究。例如，Hopenhayn 等學者(1993)建立了一般均衡模型，分析固定稅對勞動配置的影響，認為這種稅的成本超過了2%，導致平均生產(chǎn)率下降超過2%[1]。Buera等學者(2011)拓展了Hopenhayn的研究成果，運用一般均衡模型分析金融約束會導致要素扭曲，會對生產(chǎn)效率產(chǎn)生負向影響[2]。Guner等學者(2008)構(gòu)建了一個增長模型，認為不同生產(chǎn)能力的企業(yè)之間資源分配的差異可能是解釋各國人均產(chǎn)出差異的一個重要因素[3]。Restuccia等學者(2013)通過構(gòu)建異質(zhì)性模型研究政策扭曲造成的要素錯配程度及其對全要素生產(chǎn)率的損失[4]。

(二)間接測算法

間接測算法彌補了直接測算法的不足，近年來被學者們廣泛運用。間接測算法的思路是將所有可能導致要素錯配的因素用加在價格上的“經(jīng)濟楔子”來代表，相當于對生產(chǎn)要素征收一定的比例稅。間接測算法主要包括生產(chǎn)函數(shù)法、利潤函數(shù)法和生產(chǎn)前沿法，測算結(jié)果更準確、全面。

1.生產(chǎn)函數(shù)法

生產(chǎn)函數(shù)法是最早被用來測算要素錯配程度的一種方法。使用這種方法的關(guān)鍵是選擇生產(chǎn)函數(shù)。即便是相同的樣本和數(shù)據(jù)，如果選用的生產(chǎn)函數(shù)不同，測量結(jié)果就會不同。學者們普遍選用柯布-道格拉斯(C-D)生產(chǎn)函數(shù)、時變彈性生產(chǎn)函數(shù)。在國外，學者通常采用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)方法對要素錯配程度進行測算。國內(nèi)學者近年來也運用C-D生產(chǎn)函數(shù)方法來估算生產(chǎn)要素的錯配程度。例如，吳偉偉等學者(2020)運用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，對江西省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素錯配程度進行了測算[5]。 張俊峰等學者(2020)運用拓展的C-D生產(chǎn)函數(shù)方法研究土地資源在農(nóng)業(yè)部分與非農(nóng)業(yè)部分之間的配置效率，并測算了土地資源錯配損失[6]。

C-D生產(chǎn)函數(shù)假定生產(chǎn)要素的產(chǎn)出彈性固定不變，不符合實際。有學者對C-D生產(chǎn)函數(shù)進行拓展，認為生產(chǎn)要素的產(chǎn)出彈性是時間的函數(shù)，更符合實際。國內(nèi)外應(yīng)用時變彈性生產(chǎn)函數(shù)法估算要素錯配的研究比較少。王力等學者(2017)采用時變彈性生產(chǎn)函數(shù)法，研究了中國棉花的勞動力、資本和土地的產(chǎn)生貢獻率[7]。

2.利潤函數(shù)法

Hsieh等學者(2009)設(shè)定了利潤函數(shù)形式，研究了中國、印度的制造業(yè)要素錯配對生產(chǎn)率的影響，認為中國和印度如果達到美國的要素配置水平，那么全要素生產(chǎn)率可以分別增加30%～50%、40%～60%[8]。此方法是資源錯配理論的實證應(yīng)用。國內(nèi)外學者在Hsieh的基礎(chǔ)上不斷拓展和改進。朱喜等學者(2011)放寬了Hsieh的假設(shè)，認為農(nóng)戶要素錯配的程度各不相同，研究了農(nóng)業(yè)部分資本、勞動和土地的要素錯配程度及其對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響[9]。陳永偉等學者(2011)提出了一個傳統(tǒng)的分析框架，認為制造業(yè)子行業(yè)內(nèi)部的資源錯配造成了15%的產(chǎn)出損失[10]。

3.生產(chǎn)前沿法

生產(chǎn)前沿法用實際生產(chǎn)點與生產(chǎn)可能性邊界之間的距離表示資源錯配的程度。它可以估算整體的要素錯配程度，并可以分解成不同的組成部分，但不能測量不同生產(chǎn)要素的錯配程度。根據(jù)生產(chǎn)函數(shù)形式是否確定，可分為參數(shù)化分析方法和非參數(shù)化分析方法。參數(shù)化分析方法以隨機前沿分析為代表。 Samarajeewa等學者(2012)衡量了加拿大阿爾伯塔省奶牛農(nóng)場的生產(chǎn)效率，并分析了效率變化的來源,研究指出平均技術(shù)效率、配置效率和經(jīng)濟效率分別為83%、78%和67%[11]。劉晗等學者(2016)基于省級農(nóng)業(yè)面板數(shù)據(jù)，用非參數(shù)化方法計算、分解了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的配置效率[12]。陳國生等學者(2014)對數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法進行了改進，用于分析中國科技資源的配置效率，將DEA模型與Bootstrap-DEA方法相結(jié)合，研究發(fā)現(xiàn)中國科技資源配置效率區(qū)域差異比較大[13]。

二、關(guān)于資源錯配經(jīng)濟效益的研究綜述

要素錯配會降低生產(chǎn)率、造成生產(chǎn)率的損失[14]，已成為學界的共識，雖然這方面的研究起步較晚，但是發(fā)展迅速。國內(nèi)外學者從不同角度對要素錯配的經(jīng)濟效益展開了深入研究。宏觀層面主要研究跨國、區(qū)域間的要素錯配，中觀層面主要研究行業(yè)內(nèi)、產(chǎn)業(yè)間的要素錯配，微觀層面主要研究企業(yè)、農(nóng)戶間的要素錯配。從研究對象來看，主要集中在工業(yè)領(lǐng)域，關(guān)注行業(yè)內(nèi)要素錯配影響生產(chǎn)率的作用機制、對生產(chǎn)率的影響等?？紤]到數(shù)據(jù)獲取的難度、研究對象的復(fù)雜性等，學者們對農(nóng)業(yè)和服務(wù)業(yè)領(lǐng)域要素錯配的經(jīng)濟效益研究較少。

(一)從宏觀視角分析資源錯配經(jīng)濟效益的研究

Wang Shuhong等學者(2020)利用2006—2015年的數(shù)據(jù)展開研究，認為腐敗和資源配置不當均對生態(tài)效率產(chǎn)生負面影響，還指出腐敗會直接降低生態(tài)效率，也會加劇資源錯配程度，導致生態(tài)效率進一步下降[15]。Han Hongyun等學者(2018)基于2012年中國家庭面板數(shù)據(jù)，對中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的潛在扭曲進行了量化，表明不同地區(qū)存在不同程度的扭曲，對中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成損失[16]。李勇剛(2021)以285個地級及以上城市為研究對象，指出土地資源錯配對綠色經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生負向影響，而且存在空間異質(zhì)性[17]。白燁(2021)以京津冀區(qū)域為例，指出京津冀區(qū)域勞動力配置不足，資本配置過剩對京津冀流通業(yè)產(chǎn)生負向影響[18]。易明、吳婷(2021)以中國30個省市為例，認為科技資金配置過度而人力資源配置不足制約了全要素生產(chǎn)率的增長，人力資本能夠改善科技資源配置錯配對全要素生產(chǎn)率的負向影響[19]。張永恒、王家庭(2020)利用省級層面的數(shù)據(jù)，測算了各地區(qū)要素錯配水平，指出各地區(qū)的資本錯配和勞動錯配存在較強的路徑依賴，且地區(qū)間要素錯配水平相差較大[20]。

(二)從中觀視角分析資源錯配經(jīng)濟效益的研究

Dong Xu等(2021)以中國1997—2017年省級行業(yè)面板數(shù)據(jù)為樣本，分析環(huán)境規(guī)制是否具有資源再分配效應(yīng)以及對全要素生產(chǎn)率的影響，指出資本配置不當和勞動力配置不當都會導致產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的損失，皆對產(chǎn)業(yè)要素生產(chǎn)率具有負的空間溢出效應(yīng)[21]。楊傳喜、王修梅(2021)以農(nóng)業(yè)科技為研究對象，利用中國25個省份的面板數(shù)據(jù)，分析指出農(nóng)業(yè)科技人力、財力資源錯配負向影響農(nóng)業(yè)科技全要素生產(chǎn)率，存在負的空間溢出效應(yīng)[22]。陳汝影(2020)指出，分析中國制造業(yè)生產(chǎn)要素配置狀態(tài)對產(chǎn)出效率的影響時，不能忽視中間投入品的資源錯配問題，否則會高估制造業(yè)產(chǎn)出效率的損失程度[23]。

(三)從微觀視角分析資源錯配經(jīng)濟效益的研究

Brandt等學者(2012)運用企業(yè)層面的數(shù)據(jù)，研究了要素錯配造成制造業(yè)生產(chǎn)率的損失[24]。Stephen Ayerst等學者(2020)利用家庭層面的面板數(shù)據(jù)集，分析2006—2016年越南農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素錯配的程度和后果，發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶之間的生產(chǎn)要素錯配程度很高且還在加劇。要素投入的重新分配不夠有力，無法適應(yīng)長期以來農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的重大變化[25]。Kong Qunxi等學者(2021)利用中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫，研究發(fā)現(xiàn)要素價格扭曲抑制了生產(chǎn)率在增加投資傾向中的作用[26]。敖日格樂(2019)以工業(yè)部門企業(yè)為研究對象，研究發(fā)現(xiàn)要素錯配使全要素生產(chǎn)率的潛在損失達到24.93%，其中資本要素錯配是工業(yè)部門要素錯配的主要因素，決定了要素錯配變動的趨勢[27]。李勇、葛晶和李橋鴿(2021)測算了中國1998—2013年135個工業(yè)企業(yè)的資源錯配程度及對全要素生產(chǎn)率損失的影響，指出人力資本錯配程度較高，且集中在重化工業(yè)、重工制造業(yè)等領(lǐng)域[28]。陳愛貞、閆中曉(2020)將資源錯配作為中介機制，認為工業(yè)企業(yè)的出口強度會通過要素錯配抑制產(chǎn)品質(zhì)量的提升[29]。

三、研究不足和展望

(一)研究不足

第一，研究對象有局限性，國內(nèi)外的研究主要集中在制造業(yè)領(lǐng)域。在其他領(lǐng)域，國外的研究成果不斷涌現(xiàn)，而國內(nèi)的研究成果較少。第二，從研究層次來看，宏觀層面研究較多，微觀層面主要集中在工業(yè)領(lǐng)域，國內(nèi)關(guān)于農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)領(lǐng)域要素錯配的研究尤其匱乏。第三，國內(nèi)外學者側(cè)重研究“內(nèi)涵型錯配”，而對“外延型錯配”研究不足。第四，從資源錯配的來源來看，主要集中在對資本錯配、勞動錯配、土地錯配和金融錯配方面的研究，對其他類別的研究很少涉及。

(二)研究展望

資源的有效配置可以深入推進供給側(cè)改革，推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。資源錯配對經(jīng)濟增長有重要影響。因此，未來可以從以下方面探討資源錯配。(1)加深農(nóng)業(yè)資源錯配的研究。我國特殊的農(nóng)業(yè)制度導致農(nóng)業(yè)資源錯配問題嚴重，改善資源配置可以促進現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展，推動我國經(jīng)濟發(fā)展。(2)拓展對“外延型錯配的研究”，正確評估資源錯配的程度。(3)結(jié)合實際，研究資源錯配影響經(jīng)濟增長的作用機制，并提供政策性建議。