我國三大產業的要素錯配與效率損失

黃婭娜

一 引言及文獻述評

三大產業的結構性問題一直是我國政府制定產業政策的重要依據。在早前的一定階段內，不少學者認為服務業比重越高，經濟發展水平越高，但隨著近年來中國經濟增速下降，推進“制造強國”，警惕“脫實向虛”，促進效率提升和高質量發展的理念越來越受到重視。黨的十九屆五中全會審議通過的《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標的建議》明確提出要“保持制造業比重基本穩定，鞏固壯大實體經濟根基”。然而，近年來我國制造業比重一直處于趨勢性的下降狀態，出現了過早“去工業化”的特征(葉振宇，2021；張杰，2021)。制造業是實體經濟的根基，是經濟社會穩定運行的基礎保障，是參與國際產業競爭的中堅力量，也是技術創新的重要載體。因此，如何保持制造業比重穩定，提升制造業的生產效率是當前亟待解答的問題。

產業結構調整與升級離不開生產要素，一方面涉及到生產要素本身的數量規模，另一方面也涉及到合理有效地配置資源問題。中國作為人口基數龐大、土地面積廣闊、資源相對豐富的中等收入國家，各項生產要素的總量較為豐富。在改革開放后的40多年里，中國經濟的快速增長很大程度上得益于優質的生產要素配置，具體包括大量廉價勞動力供給，相對獨立穩定的資本市場，工業化和城市化進程中的土地供應，不斷優化的能源供給，以及近年來數據等新興要素對不同產業的數字化賦能。但是，當前我國各項傳統生產要素的供給數量趨緊和成本上升已逐漸成為部分產業發展的重要約束(陳彬，2016；秦炳濤和張婕，2020)。排除生產要素本身的特征變化，我國各類生產要素的一個重要問題在于：不同行業、不同區域間的流動存在許多非正式的制度性障礙。例如，長期以來的農村剩余勞動力，不同所有制企業的貸款可得性差異，人才“孔雀東南飛”等現象。這些現象在經濟學中稱為“要素錯配”或者“要素誤置”，與要素“有效配置”相對應(楊振和陳甬軍，2013)。要素的“有效配置”是指要素可以充分流動以實現整體效率最大化、產出最大化；而“要素錯配”則是指存在阻礙要素充分自由流動的障礙，使得要素配置無法達到最優狀態，從而造成整體效率和產出損失。Banerjee et al.(2015)通過微觀證據表明，同樣的生產要素在一個經濟體內存在巨大的回報率差異，資源并非總是實現了最優配置，并且這種要素錯配現象在市場經濟不完善的國家非常嚴重。針對中國的不少經驗研究表明，要素錯配是各行業潛在產能未能很好發揮的重要原因，影響產業效率的提升和整個經濟的增長(陳永偉和胡偉民，2011；戴魁早和劉友金，2016；余泳澤等,2016)。Hsieh和Klenow(2009)利用中國、印度、美國的微觀制造業數據，測算了中國和印度相比于美國因制造業要素錯配而導致的生產率損失，發現糾正要素錯配可以使中國制造業的全要素生產率提升30%-50%，印度制造業全要素生產率提升40%-60%。受特殊的歷史發展因素的影響，長期以來，我國是在“強政府”狀態下推進工業化，計劃經濟體制遺留下不少制度改革難題，“擇優性”的產業政策也一定程度上干預了市場公平競爭。因此，我國的要素錯配問題較為嚴重，主要根源是市場經濟制度不夠完善。學者們將具體原因歸納為行政干預(白雪潔和孟輝,2017)、要素價格扭曲(錢雪松等,2018)、國有企業制度僵化(聶輝華和賈瑞雪，2011)、資本市場不完善(Banerjee和Moll, 2010; Moll,2014)，以及其他制度性因素，如戶籍制度(李小勝等，2019)等。

除了學術界對要素錯配的廣泛深入探討，我國政府部門也已經意識到，相比于通過技術創新提升全要素生產率，或者直接著力于提高生產要素供給的數量和質量，將現有生產要素進行有效配置，可能是當前提升各產業生產效率最簡單有效、合理合算的方式。2020年4月，國務院頒布了《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，從推進土地要素市場化配置、引導勞動力要素合理暢通有序流動、推進資本要素市場化配置、加快發展技術要素市場、加快培育數據要素市場、加快要素價格市場化改革、健全要素市場運行機制等角度提出了體制機制變革的意見。不過，要盤活要素市場，具體到各個細分領域和地區，實施改革阻力重重，目前還處于綱領性的指導意見階段，具體改革還有較長的路要走。

整體來看，受制度因素影響，生產要素錯配問題在中國表現較為明顯，有不少理論研究和經驗研究測算我國要素錯配的程度(陳永偉和胡偉民，2011)，考察了中國要素錯配的原因(聶輝華和賈瑞雪，2011)。但筆者發現，現有實證研究大部分數據觀察期在2010年之前，并且主要圍繞制造業，并沒有針對三大產業的要素錯配問題展開分析。中國的經濟發展在21世紀首個十年和第二個十年有明顯的趨勢性變化，第二個十年基本進入到了“新常態”階段，總體表現為經濟增速下滑，制造業比重下降，生產性服務業快速發展，經濟發展目標由高速增長轉變為高質量發展。當前，國際經濟環境考驗重重，經濟全球化面臨著發達國家“再工業化”和制造業回流的沖擊，中美貿易摩擦下的貿易保護主義抬頭現象明顯，隨著中國各類傳統生產要素成本提升，跨國產業也出現向東南亞和中南美洲轉移的特征。因此，面對創新驅動、轉型升級、國際競爭力和影響力提升方面的挑戰，如何從生產要素配置角度找到破解路徑，考察當前生產要素配置對三大產業產出和效率損失的影響具有時效性和現實指導意義。

本文結合當前經濟特征，在現有理論和實證研究基礎上，將單一產業的要素錯配問題拓展到三大產業，描述近二十年來三大產業的要素配置扭曲情況和產出效率變化。后文內容結構為：第二部分構建生產要素錯配和效率損失的理論模型；第三部分是數據來源和統計描述；第四部分為實證檢驗，首先通過估計資本和勞動的產出彈性，分析各行業的全要素生產率，然后測度、解析資本和勞動要素的相對扭曲系數，最后計算實際產出與有效產出的缺口，估算資本和勞動要素錯配分別導致的效率損失；第五部分是結論和政策啟示。

二 理論模型

本研究試圖將資源錯配和效率損失結合起來，在陳永偉和胡偉民(2011)、Aoki(2012)的模型和方法基礎上，增加空間錯配的維度，構建一個存在生產要素錯配的異質性行業空間模型，估計由于錯配導致的產出缺口和效率損失。

(一)空間生產均衡問題

假設生產函數為Cobb-Douglas生產函數，且規模報酬不變，地區

i

行業

j

企業的生產函數相同，即可以將某行業視作一個代表性的生產企業，形式如下為簡潔起見，各參數下標省略時間下標,下同。：

Y

=

A

K

L

(1)

其中，

Y

表示產出，

A

為全要素生產率，

K

和

L

分別為資本和勞動要素投入，

α

和

β

為資本和勞動的產出彈性。由于假設規模報酬不變，

α

+

β

=1。

最大化代表性企業利潤可得：

(2)

其中，

p

和

p

分別代表資本和勞動力的價格。最優化一階條件可得:

(3)

(4)

以地區層面進行分析同理，可以推導行業層面的模型分解，只是將下標換成，為簡潔起見，省略。，地區

i

的經濟總產量

Y

是該地區各個行業產量的函數:

Y

=

F

(

Y

1,

Y

2, ……,

Y

)

(5)

假設

F

(·)規模報酬不變，根據歐拉定理，有：

(6)

假設生產要素的總量是給定外生的，資源約束條件為：

(7)

(8)

在競爭均衡的條件下，帶有扭曲的

K

和

L

值為：

(9)

(10)

(二)要素空間錯配的測度

根據陳永偉和胡偉民(2011)的方法，以生產要素配置的相對扭曲系數度量要素錯配程度，假設要素的總量外生給定，可得到地區

i

行業

j

的要素扭曲系數為：

(11)

(12)

(三)產出缺口和效率損失的估計

將生產要素錯配情況式(9)-式(12)代入前述生產函數式(1)中，并與無生產要素錯配的生產函數進行對比：

(13)

(14)

(15)

(16)

將式(14)、 (15)代入式(16)，可得：

(17)

即可以計算生產要素錯配情況下的產出效率損失

θ

：

(18)

為了進行有關的政策分析，需要先了解單個行業、單種生產要素的扭曲程度對產出的影響。結合Aoki(2012)的分析視角，假設地區

i

的要素配置出現扭曲時，其他地區的生產要素不發生扭曲，即其他地區的相對扭曲程度相同，進一步推導可得地區

i

資本與勞動扭曲配置對有效產出造成的影響(即產出效率損失)為：

(19)

(20)

三 數據來源與描述

(一)數據來源與變量定義

本文將2003-2018年我國三大產業的省級面板數據作為研究樣本，數據主要來自國家統計局、《中國勞動統計年鑒》和《中國投資領域統計年鑒》。產出變量(

Y

)用各省份歷年三大產業的行業增加值衡量。資本投入變量(

K

)根據各省份歷年三大產業全社會固定資產投資額，參考張軍等(2004)估算資本存量的永續盤存法，采用每年9.6%的折舊率，以2003年為基期進行盤存，計算得到各省份歷年三大產業的固定資產存量。勞動投入變量(

L

)根據各省份歷年三大產業的從業人員數和人均工資，計算得到各省份歷年三大產業行業總工資。所有數值均以2003年為基期，在省級層面進行了價格指數的調整，其中行業增加值根據生產物價指數(PPI)進行調整，工資用消費者價格指數(CPI)進行調整，固定資產投資用固定資產投資平減指數進行調整。除了港澳臺地區數據獲取有限、西藏自治區的數據缺失情況較為嚴重外，其他省份的數據較為完整，刪除主要變量缺失值，共得到樣本量為1420。

(二)描述性統計分析

產出和要素投入變量的跨期基本描述性特征如表1所示。可觀察到產出和生產要素投入在本文觀察期內均呈明顯的上升趨勢，2003-2018年，三大產業的平均行業增加值(

Y

)增長了4.5倍，年均增速10.5%；資本存量(

K

)增長了4.3倍，年均增速為11.7%；勞動工資(

L

)增長了6.5倍，年均增速為13.3%。總體來看，觀察期內中國經濟處于全面快速增長階段，資本投入的增長趨勢與產出增長基本一致，說明三大產業的發展均依賴于“投資驅動”；勞動投入的增速高于資本和產出，表明我國一度利用廉價勞動力的比較優勢來大力發展經濟，但隨著勞動力成本的提升，這一比較優勢可能正在失去。

表1 三大產業產出和要素投入變量的跨期描述統計

(續上表)

圖1 2003-2018年各省份三大產業增加值、資本存量和勞動工資均值

圖1展示了主要變量(增加值、資本存量和勞動工資)的省際差異。由圖1可知，各省份第二三產業的增加值遠高于第一產業，且不同省份的差異較大。2003-2018年，廣東省第二三產業的增加值均值均位列全國第一，分別為18781億元和19648.7億元。第二產業增加值排名前五的省份為廣東、江蘇、山東、浙江、河南。第三產業增加值排名前五的省份為廣東、江蘇、山東、北京、浙江。產業增加值最低的省份主要集中在西部和西北地區，包括西藏、青海、寧夏、甘肅、新疆。受產業特征影響，我國資本和勞動的投入也主要集中在第二三產業，其中山東、江蘇、廣東、浙江、河北是資本存量最大的省份。從勞動工資投入來看，北京的第三產業工資水平獨樹一幟，觀察期內行業平均勞動工資水平達到3623.64億元，與其服務業較為發達的產業結構和人才密集度特征相符，此外，廣東、上海、浙江、江蘇等地的勞動工資投入也較高。

四 實證分析

(一)資本和勞動的產出彈性

利用以上數據，結合理論模型，對生產函數式(1)兩邊取對數，估計資本和勞動在產出中的貢獻，估計方程如下：

ln

y

=ln

a

+

α

ln

k

+

β

ln

l

+

ε

(21)

由于總體樣本量較小，本文以產業和年份為分組變量，以省份為代表性樣本估算出資本產出彈性系數

α

和勞動產出彈性系數

β

，結果如表2所示。考察三大產業的估計系數，不難發現各行業歷年資本和勞動的產出彈性之和近似于1，這說明各行業生產都表現出很強的規模報酬不變特征。第一產業資本存量的產出彈性系數非常大，而勞動工資的產出彈性系數非常低，甚至存在負值，說明農民收入在二元經濟結構下是被嚴重扭曲的。

表2 三大產業生產函數資本和勞動產出彈性估計系數

(二)行業全要素生產率

根據估計結果，將系數代入式(21)，計算出三大行業歷年全要素生產率情況ln

a

，結果如圖2所示。由圖2可知，三大產業全要素生產率的絕對值和趨勢都存在較大差別。其中，第二產業的全要素生產率除個別年份波動，總體呈穩步上升趨勢，為三大產業最高；第一產業的全要素生產率呈先降后升趨勢，均值次于第二產業；而第三產業的全要素生產率最低，且呈逐年下降趨勢，尤其在2013年之后。這表明第二產業受技術進步的影響較大，且有較高的技術回報率。但也需要注意到，在2013年之后第二產業的全要素生產率基本不再快速上升，甚至在2018年出現斷崖式的下降，一定程度上反映出近年來中國工業(或者制造業)的發展已經進入到技術進步的瓶頸期。

圖2 2003-2018年三大產業全要素生產率(對數值)的跨期變化

(三)要素錯配程度的測度

表3 三大產業歷年生產要素的錯配均值(5)注：“-”代表缺失值，由于第一產業勞動工資數據存在較大測量誤差(對應表2相應勞動產出彈性的負值)，主要表現為離群點，在下文結果展示中予以刪除。需要指出的是，由于第一產業的產出和生產要素投入在國民經濟中占比并不高，這部分誤差對其他兩部門測算結果的影響較小。

(四)產出效率損失的估計

根據式(18)估計由于生產要素錯配導致的產出缺口，圖3為三大產業歷年實際產出與糾正資本和勞動錯配后的潛在產出之比。由圖3可知，農業的產出缺口高達60%以上；第二產業的實際產出和潛在產出之比逐年上升，從2003年約20%的缺口，到2018年表現為9.3%的超額；第三產業實際產出與潛在產出的比例逐年下降，在2015年之后，實際產出和潛在產出基本相當。總體來看，由生產要素錯配導致的三大產業產出缺口在不斷改善，尤其是第二產業和第三產業，2018年的數據顯示第二產業產出有輕微過剩(109.3%)，第三產業產出有輕微不足(98.8%)，但農業的產出缺口還較大(33.4%)。

圖3 三大產業歷年實際產出和潛在產出之比

進一步結合式(19)和式(20)，可計算資本和勞動的錯配對有效產出造成的影響(即產出效率損失)，結果如表4所示。總體來看，影響系數的絕對值均不大，最大的系數為2013年第二產業資本錯配的產出效率損失-0.109。如前所述，在第二三產業中，資本和勞動錯配主要表現為資本過剩和勞動力不足，這與我國投資拉動和勞動收入偏低的現狀相吻合，也可能由于資本的過度投資部分彌補了勞動力不足的缺失，因而從實際產出和潛在產出綜合來看，產出缺口并不是很大，且跨期有明顯的改善。從資本錯配的影響來看，對第二產業產出效率的影響大部分年份為負，對第三產業產出效率的影響大部分年份為正。從勞動錯配情況來看，2010年之前，勞動錯配對第二產業產出效率的影響為正，2010年之后，勞動錯配對第二產業產出效率的影響主要為負，體現出中國低廉的勞動力成本曾助力了第二產業的發展，但這種優勢正在失去，目前勞動力不足和錯配情況成為制約第二產業發展的重要瓶頸。勞動錯配對第三產業效率的影響目前以正向為主，一定程度上是因為近十年來部分廉價勞動力從第二產業轉移到第三產業，成為第三產業產出效率的助推力。

表4 三大產業歷年生產要素錯配對有效產出的影響

五 結論和政策啟示

本文利用2003-2018年我國省級產業面板數據測算資本和勞動要素的錯配，估計了由此導致的產出效率損失。結果表明：(1)我國三大產業中，第二產業全要素生產率最高，第一產業次之，第三產業最低。(2)我國三大產業的資本和勞動要素錯配情況較為嚴重，且不同產業表現出較大差異性，第一產業資本投入和勞動投入均嚴重不足，雖然資本投入跨期有所改觀，但缺口仍然較大，勞動投入從之前的過剩演變為近十年的不足；第二產業表現為資本投入嚴重過剩，勞動投入稍顯不足，并且近十年來資本過度投資的情況較為嚴重；第三產業資本和勞動配置從早年的“重資本、輕勞動”逐漸改觀，目前基本處于較為均衡的配置情況。(3)資本和勞動要素錯配導致了實際產出效率損失，既有過度配置導致的產能過剩問題，也有配置不足導致的低于有效產出問題。近二十年來，第三產業從高于有效產出40%下降至基本相當，第二產業從低于有效產出20%到基本相當，但第一產業的產出缺口仍然較大。

結合以上結論得到如下政策啟示：

(1)第一產業方面，長期以來，二元經濟體制下農業發展不足，工業和服務業快速發展，在各項產業政策、技術、人才、資本均向工業和服務業傾斜的過程中，農業生產要素配置嚴重扭曲，且這一情況跨期繼續惡化。雖然農業增加值在國民經濟中的占比并不大，但作為關系國家安全和全民生計的行業，需要得到足夠的重視。結合當前的扶貧和鄉村振興工作，應大力推進農業現代化，振興鄉村經濟，從生產要素角度來說，一方面需加大農業農村資本投入，改善基礎設施建設，發展現代化種養業，推進農業機械大規模利用；另一方面農業發展需要大量高技術勞動力，當然也需要將農產品價格市場化，搭建良好的創新創業平臺，讓農村技術人才獲得相應的回報。

(2)第二產業方面，雖然我國已經建立了完善的工業體系，但是重資產行業比重較大，受產業政策影響，部分產業(如光伏)過度投資導致產能過剩的情況屢見不鮮，從本文實證結果來看，我國第二產業的資本投入相比產出是嚴重過剩的。當前我國已經進入工業化發展后期，依靠廉價勞動力創造利潤的比較優勢正在失去，以投資促增長的時代也已然遠去，在信息技術快速發展的當下，更大的發展前景應在于利用技術進行產業轉型升級。值得一提的是，總體來看，相比其他產業，第二產業全要素生產率是最高的，也說明其承載了最強的技術增長潛力，而制造業衍生出的生產性服務業也是現代經濟體系的重要支撐，因此，需要進一步完善社會主義市場經濟體制，健全金融市場體系，減少勞動力流動的制度性約束，全面提升勞動力跨區流動的福利保障，從而更好地支撐第二產業的發展。

(3)第三產業方面，本文觀察到第三產業的資本投入在2003-2008年處于過度投資，到后期逐漸改善，這可能是因為以房地產、信息技術為代表的服務業快速發展。服務業是工業化后期，為滿足人們高質量生活需求而不斷發展和衍生出的各種行業，就業容納能力較強，因而較多勞動力從農業、工業轉向服務業，互聯網經濟的發展也催生了許多新興服務業崗位，如外賣員、快遞員、游戲設計師、數據標記師等。服務業既能滿足人們的生活需求，也為其他產業發展提供重要支撐，當前從生產要素角度看，資本和勞動配置基本處于相對均衡狀況，其產出效率損失也較低。未來服務業發展重點是對信息技術、金融、文化娛樂等部分細分行業加強規范，避免經濟“脫實向虛”。

本文可拓展的方向在于更細化的產業部門討論，此外要素錯配不僅存在于行業間，還存在于地區間，受數據可得性限制，本文未在地區層面展開要素配置的測算和討論，這些問題均可進一步探索。