我國制造業要素密集度異質性產業間資源錯配與產業結構升級

張伯超 靳來群 秘燕霞

摘 要制造業內部不同要素密集型產業間資源錯配是阻礙我國制造業轉型升級的重要因素之一，文章利用構建的測算模型并使用我國2006～2015年省級層面數據，測算結果表明：2006～2015年我國制造業不同要素密集型產業之間的資源錯配引致制造業總體TFP年均損失3.25%，其中資本錯配導致制造業總體TFP年均損失0.53%，勞動錯配導致TFP年均損失為2.25%，即我國不同要素密集型產業間的資源錯配主要由勞動錯配導致。總體資源錯配呈逐年下降趨勢，但是資本錯配在2012年之后逐年提高。勞動密集型產業存在39.69%的過度勞動投入，資本密集型產業存在44.44%的勞動力投入缺口和8.69%的資本投入過度，技術密集型產業存在一定程度的資本配置不足的問題。通過糾正不同要素密集型產業間資源錯配，制造業的勞動密集型產業占比得以大幅度下降，資本密集型產業占比大幅度上升，制造業內部的產業結構得到進一步升級。

關鍵詞制造業;要素密集度;資源錯配;全要素生產率

[中圖分類號]F249.2;F426[文獻標識碼] A[文章編號]1673-0461（2019）02-0060-08

一、問題的提出

2008年金融危機之后，世界各國開始重新審視制造業等實體產業在經濟發展中的重要地位。伴隨著新一輪科技革命的興起，為了搶占科技創新戰略制高點，推動制造業轉型升級成為當今世界各國的重要戰略目標，比如美國提出“再工業化”戰略，德國提出“工業4.0”戰略，日本推出《日本制造業白皮書》以及英國推出《英國制造業2050》戰略等。我國也早在“十二五”規劃期間提出“制造業轉型升級，提高產業競爭力”的戰略目標，隨后又于2015年提出“中國制造2025”發展戰略，力圖推動我國由制造業大國向制造業強國轉變。

Poon（2004）認為制造業產業結構轉型升級就是制造業生產商由生產低價值的勞動密集型產品向生產高價值的資本密集型和技術密集型產品轉變[1]。張其仔和李蕾（2017）認為制造業轉型升級就是在技術創新的推動下，內在表現為產業由粗放式向集約式生產方式發展，外在也表現為重點或主導產業遵循勞動—資本—技術三類要素密集型產業的方向依次轉移變化，即制造業轉型升級的一個重要的外在標志便是制造業當中的勞動密集型產業比例不斷下降，而資本密集型和技術密集型產業不斷上升[2]。本文參考張其仔和李蕾（2017）的方法，將制造業2位數行業分為勞動、資本和技術密集型產業①，并利用2006～2015年《中國統計年鑒》的制造業增加值數據計算得到我國制造業當中三類要素密集型產業的比例（見表1），計算結果顯示，我國制造業當中的勞動密集型產業占比在2006～2015年間不降反升，而資本密集型產業的占比呈下降趨勢，技術密集型產業占比也并未表現出顯著的上升趨勢。由此可見，我國制造業的轉型升級趨勢并不明顯，長此以往，必將削弱我國制造業的國際競爭力以及“中國制造2025”戰略目標的實現。因此，有必要對阻礙我國制造業轉型升級的因素進行研究。

現有關于制造業轉型升級的文獻主要集中于研究制造業轉型升級的影響因素以及制造業轉型升級的路徑選擇這兩個方面的問題。現有文獻對制造業轉型升級影響因素的研究主要集中于GVC模式下的比較優勢（張少軍、劉志彪，2013）[3]、制造業嵌入全球價值鏈的程度（余東華、水冰，2017）[4]、制造業服務化（周大鵬，2013;徐振鑫等，2016）[5-6]、人力資本水平（張國強等，2011）[7]、金融發展（錢水土、周永濤，2011）[8]、開發區設立引致的制造業生產要素的優化配置（周茂等，2018）[9]、信息技術的運用（李捷等，2017）[10]、合適的技術選擇（薛繼亮，2013）[11]、要素市場扭曲與資本深化（余東華、張維國，2018）[12]、產業集聚（韓慶瀟等，2015）[13]、區域房價差異下的勞動力流動（高波等，2012）[14]等方面。雖然某些文獻當中已經涉及到了要素市場扭曲等與資源錯配作用機制相關的因素，但是現有文獻仍然缺乏對不同要素密集型產業之間的資源錯配程度進行直接考察和量化評估。即使與資源錯配有關的研究文獻，其所集中關注的領域也主要是測算制造業不同行業之間（陳永偉、胡偉民，2011）[15]、地區之間（靳來群，2018）[16]、三大產業之間（柏培文，2014）[17]、不同所有制之間（靳來群，2015）[18]的資源錯配程度，有關不同要素密集型產業間資源錯配的研究文獻仍然較少。

現有關于制造業轉型升級路徑選擇的研究當中，章立東（2016）認為在“中國制造2025”背景下，我國應以執著嚴謹的工匠精神守護傳統制造業，通過提升核心企業自主創新能力來推動制造業轉型升級[19];徐振鑫等（2016）認為制造業服務化是我國制造業轉型升級的一個可行路徑[6];程虹等（2016）認為盡快形成創新型企業家精神是推動制造業轉型升級的關鍵[20];張華（2010）則認為產融結合是轉型升級的重要途徑[21]。與資源配置有關的路徑選擇研究主要有王文和孫早（2017）提出我國新常態下產業結構轉型升級最優路徑的選擇應以改善資源配置效率和提高全要素生產率為基本原則[22]。因此，不同要素密集型產業間的資源配置效率究竟如何，緩解這一結構性資源錯配對制造業全要素生產率的提高以及制造業產業結構的轉型升級究竟有何影響，有必要對其進行量化評估和進一步分析，從而為我國制造業轉型升級路徑選擇提供有益借鑒。

三、2006～2015年我國制造業內部結構性資源錯配程度測算結果與分析

（一）2006～2015年我國制造業TFP變動趨勢分析

運用上述理論模型測算得到2006～2015年我國制造業總體實際TFP與潛在TFP的變動趨勢情況如表2所示。根據表1數據可得，2006～2015年我國制造業實際TFP年均增長6.50%，潛在最優TFP年均增長率也達到6.32%，與現有文獻測算結果相比偏高。表明近十年來，我國制造業的TFP增速較之前更高。此外，從表1的數據當中可得，受2008年國際金融危機的影響，我國制造業TFP在2008年和2009年增長率較低。2012～2013年我國制造業TFP增速為負，這些都基本符合我國的經濟發展實際情況。潛在最優TFP與資本和勞動分別錯配條件下的制造業TFP變動趨勢與實際TFP變動趨勢基本保持一致，且都高于制造業的實際TFP，表明我國制造業不同要素密集型產業之間的確存在一定程度的資源錯配，且這種結構性錯配導致了我國制造業TFP的損失。

接下來看我國制造業不同要素密集型產業的TFP及其變動情況。如表3和圖1所示，2006～2015年，不同要素密集型產業的TFP都呈現上升趨勢，其中勞動密集型產業的TFP最低，技術密集型產業的TFP最高，資本密集型產業介于兩者之間。從變動趨勢來看，勞動密集型產業、資本密集型產業和技術密集型產業的TFP在2006～2015年間的年均增速分別為8.10%、5.19%和5.68%，勞動密集型產業的TFP增速最快，由2006年的0.333 0提高至2015年的0.671 4，資本密集型產業的TFP增速最慢，技術密集型產業的TFP增速則介于兩者之間。總體來看，不同要素密集型產業的TFP變動趨勢與制造業總體TFP基本保持一致，其各自TFP增速都在2008年顯著下降，同時在2012～2013年其TFP都呈不同程度的短暫下降趨勢。此外，從圖1的變動趨勢來看，勞動、資本和技術密集型產業之間的TFP差距在這期間并沒有顯著縮小和收斂，2015年不同要素密集型產業之間的TFP離散程度與2006年相比變化不大。

（二）我國制造業不同要素密集型產業間資源錯配程度分析

表4數據結果顯示，2006～2015年我國制造業不同要素密集型產業之間的資源錯配引致制造業總體TFP年均損失3.25%，我國制造業不同要素密集型產業間的資源錯配程度較其他結構性錯配程度偏低，比如邵宜航等（2013）[26]運用Hsieh&Klenow（2009）[27]的方法，發現糾正工業部門企業間資源錯配可以使我國TFP提高200%以上;靳來群（2015）研究發現通過緩解不同所有制部門之間資源錯配可以使我國TFP提高50%左右。在不同要素密集型產業間的資源錯配當中，資本錯配導致制造業總體TFP年均損失0.53%，勞動錯配導致TFP年均損失為2.25%，即我國不同要素密集型產業間的資源錯配主要是由勞動錯配導致的，根據表4的數據結果，在2006～2015年，資本錯配占總體錯配程度年均達16.80%，而勞動錯配占比則達到68.35%。因此，推動勞動力在不同要素密集型產業間的進一步高效流動配置，對緩解不同要素密集型產業間資源錯配至關重要。

繼續分析不同要素密集型產業間資源錯配的變動趨勢。從表4和圖2數據結果可得，在2006～2015年，我國制造業不同要素密集型產業間的資源錯配呈逐年下降趨勢，由2006年的4.20%下降至2015年的2.63%。由于不同要素密集型產業間的資源錯配主要是由勞動錯配導致的，因此，勞動錯配的變動趨勢與總體錯配變動趨勢基本保持一致。但是資本錯配則在2012年之后呈現出顯著的逐年提高趨勢，截至2015年，其錯配程度已基本與勞動錯配持平。因此，在下一步繼續深化供給側結構性改革的過程中，如何打破制造業行業間的壟斷和分割，以及形成合理的市場準入和退出機制，從而引導資本在行業間理性高效流動配置，對于緩解制造業行業間資本錯配和提高制造業全要素生產率具有重要意義。

根據表5給出的計算結果，勞動密集型產業的資本配置情況較為理想，其pk基本圍繞1上下輕微波動。從趨勢來看，勞動密集型產業的資本投入逐漸由過度狀態轉變為不足狀態，截至2015年，勞動密集型產業的資本投入缺口已經接近10%，且該趨勢仍有可能持續下去。再來看勞動密集型產業的勞動投入情況，可以發現處于過度投入狀態，2006年勞動密集型產業的勞動要素過度投入達到51.57%，盡管其過度投入程度呈逐年下降趨勢，但是截至2015年，勞動密集型產業仍存在24.05%的勞動要素處于過度投入狀態。由此可見，雖然我國的勞動力成本不斷上升，“人口紅利”已經逐漸喪失，但是我國勞動密集型產業的生產活動仍然存在過度依賴勞動力和資本投入不足的問題。因此，下一步需要采取有效措施緩解勞動密集型產業企業的融資約束，通過加大對勞動密集型產業的資本投入，提升其生產技術水平，推動勞動密集型制造行業企業的轉型升級。

資本密集型產業的資本要素基本上處于投入過度狀態，在2006～2008年，資本密集型產業的資本投入過度程度較低，且呈逐年下降趨勢，但是在那之后，資本的過度投入程度逐年提高，截至2015年，其資本過度投入程度已達18.85%，與之形成鮮明對比的是，資本密集型產業的勞動要素投入處于嚴重不足狀態，比如在2006年，資本密集型產業的勞動要素投入缺口達到46.21%，截至2015年，其勞動要素投入缺口仍然達到41.46%。這可能是由于我國的資本密集型產業壟斷程度較高，資本的退出機制不完善;此外，我國的資本密集型產業企業當中國有企業占比較高，而國有企業存在較為嚴重的勞動力進入門檻，因此阻礙了勞動力向資本密集型產業的自由高效流動，造成勞動力投入不足。

技術密集型產業的資本基本上始終處于投入不足狀態，在2006～2012年，技術密集型產業的資本投入不足狀況呈逐漸改善的態勢，資本投入缺口逐漸縮小。但是在2013～2015年，其資本投入狀況進一步惡化，資本投入缺口變大。這可能是由于技術密集型企業的投資行為當中有很大一部分屬于研發創新投資，而研發創新投資收益的高度不確定性和創新成果的外部性特征，導致企業與金融機構之間在融資過程中存在高度的信息不對稱，從而降低金融機構對技術密集型企業的放貸額度，最終導致技術密集型產業企業的資本投入低于最優水平。我國自2006年提出建設“創新型國家”以來，為了配合這一國家戰略，盡管中國出臺了較多支持高技術產業發展的政策，但是技術密集型產業的資本投入卻依然相對不足，這勢必會進一步降低技術密集型產業的研發創新投入，從而阻礙這些行業的TFP增長和轉型升級，因此接下來創新補貼或稅收優惠政策需進一步向技術密集型產業傾斜。再來看技術密集型產業的勞動投入狀況，可以發現其勞動投入除2013年處于投入不足狀態之外（勞動投入缺口達12.38%），其余年份均處于勞動投入過度狀態，且在2012年之后，勞動投入過度程度有逐漸提高的趨勢。

繼續來看糾正不同密集度產業間資源錯配之后，勞動、資本和技術密集型產業結構會發生怎樣的變化。假設各要素密集型產業的TFP不隨要素投入量的變化而改變，資源錯配狀態下各要素密集型產業的比例分別為proi，則糾正要素錯配之后i要素密集型產業的理論估算比例為newproi=proi×（■）α（■）β，得到各要素密集型產業的newproi之后對其進行歸一化處理，最終得到糾正資源錯配后不同要素密集型產業的比例，具體結果見表6。將表6與表1數據進行對比之后發現，糾正資源錯配后，勞動密集型產業的比例大幅度下降，資本密集型產業的比例大幅度上升，技術密集型產業的比例變動不明顯。糾正不同要素密集型產業間的資源錯配之后，制造業內部的產業結構得以升級。且通過表6數據結果可以發現，目前我國制造業不同要素密集型產業間的資源錯配主要表現為勞動密集型產業和資本密集型產業間的勞動錯配，即勞動密集型產業的勞動力投入過度，資本密集型產業的勞動力投入嚴重不足。

四、主要結論

制造業內部不同要素密集型產業間資源錯配是阻礙我國制造業轉型升級的重要因素之一，本文通過構建用以測算部門間錯配程度的簡化模型，利用該模型并使用我國2006～2015年省級層面數據，初步測算了我國制造業不同要素密集型產業間的資源錯配程度。測算結果表明：2006～2015年我國制造業不同要素密集型產業之間的資源錯配引致制造業總體TFP年均損失3.25%，我國制造業不同要素密集型產業間的資源錯配程度較其他結構性錯配程度偏低。在不同要素密集型產業間的資源錯配當中，資本錯配導致制造業總體TFP年均損失0.53%，勞動錯配導致TFP年均損失為2.25%，即我國不同要素密集型產業間的資源錯配主要是由勞動錯配導致的，因此，如何推動勞動力自由高效流動配置，對緩解不同要素密集型產業間資源錯配具有重要意義。從變動趨勢來看，我國制造業不同要素密集型產業間的資源錯配呈逐年下降趨勢，勞動錯配的變動趨勢與總體錯配變動趨勢基本保持一致。但是資本錯配則在2012年之后呈現出顯著的逐年提高趨勢，截至2015年，其錯配程度已基本與勞動錯配持平。因此，在下一步繼續深化供給側結構性改革的過程中，如何打破制造業行業間的壟斷和分割，以及形成合理的市場準入和退出機制，從而引導資本在行業間理性高效流動配置，對于緩解制造業行業間資本錯配和提高制造業全要素生產率具有重要意義。

進一步分析不同要素密集型產業的要素投入過度情況，發現勞動密集型產業的勞動力投入嚴重過度，資本密集型產業的勞動力投入嚴重不足，與勞動和資本密集型產業相比，技術密集型產業的資本和勞動配置情況較為合理，但是也存在資本配置不足的問題，因此接下來創新補貼或稅收優惠政策需進一步向技術密集型產業傾斜。除此之外，資本密集型產業的資本存在一定程度的投入過度，這可能是由于我國的資本密集型產業壟斷程度較高，資本的退出機制不完善所導致。通過糾正不同要素密集型產業間資源錯配，制造業的勞動密集型產業占比得以大幅度下降，資本密集型產業占比大幅度上升，制造業內部的產業結構得到進一步升級。

[注 釋]

① 按照張其仔和李蕾的分類，勞動密集型產業為：農副食品加工業，食品制造業，酒、飲料和精制茶制造業，紡織業，紡織服裝、服飾業，皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業，木材加工和木、竹、藤、棕、草制品業，造紙及紙制品業，家具制造業，文教、工美、體育和娛樂用品制造業，印刷和記錄媒介復制業，塑料制品業，橡膠制品業，非金屬礦物制品業，金屬制品業;資本密集型產業為：煙草制品業，石油加工、煉焦及核燃料加工業，化學原料和化學制品制造業，化學纖維制造業，黑色金屬冶煉及壓延加工業，有色金屬冶煉及壓延加工業;技術密集型產業為：醫藥制造業，通用設備制造業，專用設備制造業，交通運輸設備制造業，電氣機械和器材制造業，儀器儀表制造業，計算機、通信和其他電子設備制造業。

② TFP（Total Factor Productivity），即全要素生產率，表示除要素投入之外的其他因素對產出的貢獻程度。

[參考文獻]

[1] SC POON. Beyond the global production networks： a case of further upgrading of Taiwans information technology industry[J].International Journal of Technology and Globalisation，2004，1（1）：130-144.

[2] 張其仔，李蕾.制造業轉型升級與地區經濟增長[J].經濟與管理研究，2017（2）：97-111.

[3] 張少軍，劉志彪.國際貿易與內資企業的產業升級——來自全球價值鏈的組織和治理力量[J].財貿經濟，2013（2）：68-79.

[4] 余東華，水冰.信息技術驅動下的價值鏈嵌入與制造業轉型升級研究[J].財貿研究，2017，28（8）：53-62.

[5] 周大鵬.制造業服務化對產業轉型升級的影響[J].世界經濟研究，2013（9）：17-22，48，87.

[6] 徐振鑫，莫長煒，陳其林.制造業服務化：我國制造業升級的一個現實性選擇[J].經濟學家，2016（9）：59-67.

[7] 張國強，溫軍，湯向俊.中國人力資本、人力資本結構與產業結構升級[J].中國人口·資源與環境，2011，21（10）：138-146.

[8] 錢水土，周永濤.金融發展、技術進步與產業升級[J].統計研究，2011，28（1）：68-74.

[9] 周茂，陸毅，杜艷，姚星.開發區設立與地區制造業升級[J].中國工業經濟，2018（3）：62-79.

[10] 李捷，余東華，張明志.信息技術、全要素生產率與制造業轉型升級的動力機制——基于“兩部門”論的研究[J].中央財經大學學報，2017（9）：67-78.

[11] 薛繼亮.技術選擇與產業結構轉型升級[J].產業經濟研究，2013（6）：29-37.

[12] 余東華，張維國.要素市場扭曲、資本深化與制造業轉型升級[J].當代經濟科學，2018，40（2）：114-123，128.

[13] 韓慶瀟，楊晨，陳瀟瀟.中國制造業集聚與產業升級的關系——基于創新的中介效應分析[J].研究與發展管理，2015，27（6）：68-76.

[14] 高波，陳健，鄒琳華.區域房價差異、勞動力流動與產業升級[J].經濟研究，2012，47（1）：66-79.

[15] 陳永偉，胡偉民.價格扭曲， 要素錯配和效率損失： 理論和應用[J].經濟學（季刊），2011，10（4）：1401-1422.

[16] 靳來群.地區間資源錯配程度分析（1992-2015）[J].北京社會科學，2018（1）：57-66.

[17] 柏培文.三大產業勞動力無扭曲配置對產出增長的影響[J].中國工業經濟，2014（4）：32-44.

[18] 靳來群.所有制歧視所致金融資源錯配程度分析[J]. 經濟學動態， 2015 （6）：36-44.

[19] 章立東.“中國制造2025”背景下制造業轉型升級的路徑研究[J].江西社會科學，2016，36（4）：43-47.

[20] 程虹，劉三江，羅連發.中國企業轉型升級的基本狀況與路徑選擇——基于570家企業4794名員工入企調查數據的分析[J].管理世界，2016（2）：57-70.

[21] 張華.產業融合：制造業轉型升級的重要途徑[J].求是，2010（15）：32-33.

[22] 王文，孫早.產業結構轉型升級意味著去工業化嗎[J].經濟學家，2017（3）：55-62.

[23] BRANDT L， TOMBE T， ZHU X. Factor market distortions across time， space and sectors in China[J]. Review of Economic Dynamics， 2013， 16（1）： 39-58.

[24] BRANDT L， ZHU X. Accounting for China's growth[J]. University of Toronto Working Paper， 2010（394）.

[25] 李欣澤， 黃凱南.中國工業部門要素錯配變遷：理論與實證[J].經濟學家，2016（9）：68-76.

[26] 邵宜航，步曉寧，張天華.資源配置扭曲與中國工業全要素生產率——基于工業企業數據庫再測算[J].中國工業經濟，2013（12）：39-51.

[27] HSIEH C T， KLENOW P J. Misallocation and manufacturing TFP in China and India[J]. The quarterly journal of economics， 2009， 124（4）： 1403-1448.