资源错配对中国工业低碳生产率影响的实证分析

邓晓兰　鄢哲明

[内容摘要]由于制度性障碍或要素价格的扭曲，使得市场不完善的国家面临较严重的资源错配问题，因此，清除要素自由配置的制度障碍，纠正要素价格扭曲，解决行业间的资源错配问题成为颇有意义的研究课题。我们利用企业微观数据和工业全口径行业数据，测算了2001-2011年中国工业行业间的资源错配系数，根据错配系数的数值特征将所有行业划分为资源错配组和劳动错配组，运用计量回归模型分组检验了资源错配程度变化对工业低碳生产率的影响。研究表明，资源错配程度的减轻显著地促进了低碳生产率进步；资源错配程度的加剧显著地阻碍了低碳生产率进步。

[关键词]资源错配；工业低碳生产率；全要素生产率

一、引言

中国工业经济仅用了三十余年时间就完成了西方发达国家近三百年的工业化进程，成绩斐然。这种快速的经济增长主要依靠于劳动力和资本的迅速积累，以及持续的技术创新和技术引进。但是，近期的研究文献开始认为，在考虑了能源和污染物排放等因素后，以低碳生产率为表征的中国新型工业化增长绩效并不理想。在就业增长缓慢、政府逐步退出大规模投资的背景下，若要让中国经济在未来继续快速增长，就必须在既定的要素和污染物排放约束下，提高资源使用的效率。近年来，经济学家发现上述全要素生产率的进步不仅依赖于要素累积下的技术水平提升，而且也在很大程度上受到生产要素配置水平的影响。正如Banerjee和Duflo指出，由于制度性障碍或者要素价格扭曲，市场不完善的国家通常面临较为严重的资源错配问题，表现为相同要素的报酬率在不同企业间存在较大差异，从而阻碍了资源的最优配制。在扭曲状态下，生产要素难以物尽其用，生产者将会面临要素短缺或者要素过剩；放大到行业或经济层面，资源错配下的生产活动难以实现理论最优的产出和全要素生产率。对于旨在打造新型工业化格局的中国，资源错配是否以及如何影响工业的绿色增长绩效，是一个颇有意义的研究话题。

近年来兴起的关于中国工业资源错配和全要素生产率的研究，在一定程度上回答了上述问题。Dollar和Wei使用1万多家企业的微观数据，重点研究了中国工业的资本错配问题，他们认为中国的资本要素在不同所有制、区域间和行业间都存在要素配置扭曲现象。Hsieh和Klenow通过一个垄断竞争模型，同时分析了中国的资本、劳动和中间品等要素的配置扭曲问题，他们认为资源错配能够降低全要素生产率，倘若要素能够得到重新配置，那么中国制造业的全要素生产率在理论上存在30%-50%的提升空间。国内也有学者讨论了要素配置和全要素生产率的关系。刘伟和张辉以及姚战琪基于Syrquin分析框架，把TFP分解为行业TFP增长贡献和要素在不同生产率部门间再配置贡献两个部分，这类分析着重研究了产业结构变迁对全要素生产率的影响。陈永伟和胡伟民拓展了Syrquin分析框架，着重研究了行业之间的资源错配对TFP的影响，并认为我国制造业的资源错配长期未得到纠正。聂辉华和贾瑞雪则将资源错配的研究范围进一步扩展至区域、行业、所有制和年份等角度，认为市场经济越发达，资源的误置程度越低，全要素生产率的离散度越小，且地区间的资源错配和TFP变化呈现收敛趋势。曹玉书和楼东玮认为，由于资源错配的存在，要素在各个经济部门之间的配置比例将会发生改变，产业结构随即发生改变，资源错配可以通过产业结构变动影响行业的TFP。

既有文献遵循了“从资源错配程度测算到全要素生产率潜在提升空间测算”的研究框架，结论基本一致地认为资源错配情形下的中国经济在理论上存在较大的TFP进步空间。相比于上述结论，目前并没有文献运用规范的计量经济学方法，实证地讨论资源错配程度与全要素生产率之间是否存在某种显著的相互变动关系。在此基础之上，本文从实证角度研究了中国工业行业间资源错配对低碳生产率的影响。本文与以往研究的另一个不同之处在于，现有文献仅讨论了资源错配与传统全要素生产率的关系，忽略了工业生产中的能源消耗和污染物排放问题，而本文所研究的低碳生产率概念则更加符合新型工业化目标对经济绩效的要求。

二、中国工业行业间资源错配程度测算

（一）资源错配的测算方法

资源错配的概念，主要描述了在制度性障碍或者要素价格扭曲下，各类生产要素在行业内或行业间的配置比例对无扭曲状态的偏离程度。尽管各种测算方式的原理有异，但多数使用的资源错配系数都是一种相对意义上的扭曲程度测算。参考曹玉书和楼东玮，在资源错配情形下，要素在各个工业行业之间的自由流动受限，使得同一要素在各个分行业之间的边际报酬率并不相等。设定一个“工资—利率”最优的基准行业，其他行业的“工资—利率”比与基准行业相比存在下述关系：

在（2）式中，资源错配系数的测算过程分为：第一步，测算各行业的资本产出弹性和劳动产出弹性。在要素产出弹性测算过程中，更多学者推荐使用企业微观数据。因此，在规模报酬不变的Cobb-Douglas生产函数假设下，本文利用了中国工业上市公司的投入产出微观数据，分别对各行业数据进行变系数面板模型估计，从而得到各行业的时变资本产出弹性和时变劳动产出弹性。第二步，利用已有数据，根据（2）式分别计算每一个行业相对于基准行业的资源错配程度。关于基准行业，为了避免主观性，本文选择了产出加权的工业全行业平均值作为参照，从而使得本文中的错配系数反映了某一行业相比于工业平均水平的资源相对扭曲程度。

（二）样本与数据

1.工业企业要素投入和产出。在要素产出弹性计算过程中，本文分别使用价格平减后的营业收入和固定资产净额表征企业的产出和资本存量，使用员工人数表征企业的劳动投入。本文的企业样本来自wind数据库，我们筛选了2028家在沪深两市主板上市的工业企业，并按照行业分类标准进行归类。

2.工业行业资本存量。使用永续盘存法（PIM）直接估算工业各行业的资本存量。陈诗一提供了中国工业行业1980-2008年的资本存量数据，本文采用其算法，将基期确定为1980年，依次计算工业各分行业的折旧率、可比价格的当年投资额，采用公式（3）估算2009-2011年的中国工业行业资本存量，从而补齐序列。