科技资源行业错配指数构建及实证分析——基于山西23个工业分行业数据

郭淑芬， 张晋楠

(山西财经大学 资源型经济转型协同创新中心，山西 太原 030006)

一、 文献综述

在“建设世界科技强国”的战略背景下，科技资源作为关键要素越来越成为学术界和实践界关注的热点。科技资源投入的数量和质量以及科技资源配置效率对区域创新绩效和创新水平的提升至关重要。通过管理优化科技资源配置，将有限资源投入到边际生产率高的部门，有利于科技产出的最大化。但由于我国科技领域改革进程缓慢，科技市场缺陷下资源在配置过程中普遍存在供需脱节的错配现象，从而出现资源错配问题[1]。资源错配意味着生产要素的投入组合无法实现最优产出，它是抑制生产效率的重要因素。因此，从资源错配的视角考察创新活动中科技资源的配置效率，对剖析创新效率较低的内在机理以及提升区域创新能力的措施具有重要的意义。

资源错配，简单而言是对于“有限稀缺资源获得最大产出的配置效率”的偏离[2]。资源错配指数是资源错配研究的基础与主要内容，目前学术界关于资源错配指数的构建主要基于两类测算思路：直接测算法和间接测算法。其中，直接测算法主要考察某单个资源错配的影响因素，并定量分析其造成的资源错配程度，如Moll、Midrigan 等将金融摩擦模型化为融资约束，从而刻画出金融摩擦程度及其造成的资本错配强度[3-4]。间接测算法主要考察导致资源错配的所有潜在因素对资源配置的影响效果，以Hsieh 和 Klenow在2009年对中国、印度和美国的比较研究最具影响力，他们在长期社会利润最大化的理论基础上构建了一套资源错配指数和生产效率损失的测算框架(简称“HK模型”)[5]。多数国内学者基于HK模型对生产要素的资源错配现象展开了广泛研究，如陈永伟等在HK模型基础上考虑到要素禀赋结构以及社会平均经济水平等因素构建了要素价格绝对扭曲系数和相对扭曲系数[6]；简泽通过研究市场扭曲下行业内不同企业之间生产率的差异，发现市场不完全导致的资源配置扭曲是企业间生产率差异的本质原因，且造成了总体全要素生产率40%的损失[7]；邵宜航等基于中国工业企业数据库对1998—2007年的资源配置效率进行测算，发现了不同原因导致的资源错配对全要素生产率损失的影响不同，总体上表现为金融市场下的扭曲损失是交通基础设施的两到三倍[8]；张慧慧等利用2004—2013年的经济普查数据测算了中国不同区域和不同行业的资本扭曲程度和劳动力扭曲程度[9]；秦宇等利用微观数据，衡量科技财力资源、科技人力资源、科技物力资源以及科技信息资源在外资企业和内资企业、公有企业与私营企业之间的错配现象[1]。

总体而言，资源错配作为近年来的热点问题已有丰富研究成果，为后续研究提供了坚实的理论基础。但科技资源作为现代社会重要的生产要素，其错配问题仍需进一步研究。戴魁早等构建了创新要素市场扭曲对创新效率影响的理论模型并进行了实证检验[10]；白俊红等通过反事实检验方法证实了创新要素市场扭曲会造成一定程度创新效率损失[11]。他们多关注的是地区层面相对宏观层次的科技资源错配问题，尚未考察科技资源在行业间的错配现象。尽管杨震宇测算了研发资本在不同行业的错配程度，但其仅考虑了资源禀赋结构因素而缺少对行业产品市场扭曲及市场份额的考虑[12]。基于此，本文试图从两方面对科技资源错配问题的研究进行补充：① 在柯布-道格拉斯知识生产函数中直接构建不同类型科技资源的单一行业绝对错配指数；②在绝对错配指数模型基础上，考虑产品市场扭曲和行业产品市场份额，构建行业间科技资源相对错配指数。

二、 科技资源错配指数构建

1. 基础理论与生产函数设定

企业行为的目标在于利润最大化。西方经济学的利润最大化理论认为在无政府干预等制度影响的假设下，完全竞争市场中企业实现利润最大化需要满足产品的边际收益(MR)与边际成本(MC)相等的条件，并且此时的生产要素配置为“有效配置”。但在实际生产活动中由于金融市场缺陷和政府干预等原因造成的要素价格扭曲，导致MR和MC之间往往出现缺口，也即生产要素实际配置与“有效配置”状态发生偏离，这种现象即为资源错配。为了方便测算资源错配程度，Hsieh 等在研究中引用了一个形象的概念——“楔子(wedge)”，用来表达MR和MC之间的缺口。“楔子”越大，说明边际收益与边际成本的偏离度越大，即造成这种偏离的资源配错程度越高，反之亦然。本文借用“楔子”的概念，将其视为资源错配指数，并立足于利润最大化理论构建科技资源的行业错配指数。

借鉴目前研究的一般做法，假设厂商i的创新行为是规模报酬不变的，并且考虑到创新活动即是知识产品的生产活动，故设定柯布-道格拉斯知识生产函数形式为

(1)

其中，Qi代表了厂商i的创新活动产出；RLi和RKi表示为厂商i在创新活动中投入的劳动力和资本要素；α和1-α分别为两要素的替代弹性；Ai表示的是投入的劳动力和资本对创新产出的贡献度，即创新效率。假设长期内厂商可以任意选择各种要素的使用量，则其创新活动的长期利润最大化问题可以表示为

(2)

式(2)中，pi表示的是厂商i创新产品的价格，w和r表示创新投入要素的价格，分别为工资和利率水平。

2. 单一行业绝对错配指数模型

因市场失灵或其他缘由，某行业实际配置的科技资源投入量与理想投入量之间可能会存有偏差，这种现象可以称为绝对错配，它反映的是当前价格扭曲下的资源投入与最优投入的偏离。若加入科技要素价格扭曲因素去考察现实中的行业创新主体利润最大化问题，则式(2)具体到行业层面可修正为

(3)

其中，1+τls表示弥补s行业劳动力错配下边际收益与边际成本缺口的“楔子”，同理1+τks表示弥补s行业资本错配的“楔子”，在本文中二者分别为科技劳动力绝对错配指数和科技资本绝对错配指数。分别对式(3)RL和RK一阶求导，即可得到边际收益和边际成本之间的关系表达式

(4)

其中，psMRRL和psMRRK分别表示为科技劳动力和科技资本的边际生产收益。由市场竞争均衡理论可以看出，无论对于劳动力还是资本而言，当1+τ=1时，创新活动的边际收益等于边际成本，则生产者实现长期利润最大化，即资源在创新活动中的配置效率达到最优；当1+τ>1时，说明了边际收益大于边际成本，生产者继续投入科技资源仍是有利可图的，即应投入的资源大于实际投入，生产者存在要素投入不足的问题；当1+τ<1时，边际收益小于边际成本，生产者继续投入科技资源并不能带来利润的增加，即资源的实际投入超出了应得投入，存在投入过剩的问题。1+τ与1的偏离程度越大，说明资源错配程度越高。

在式(4)的基础上，根据设定的基本知识生产函数进行换算，得到科技劳动力和科技资本错配指数的具体表达式

(5)

从式(5)可以看出，某行业绝对劳动错配指数或资本错配指数仅与该行业产值、要素投入和要素价格密切相关，体现的是单行业实际投入与最优投入的缺口。

3. 行业间相对错配指数模型

由于资源的稀缺性，各行业在现实生产活动中无法全部实现自身要素的最大投入，科技资源在配置过程中也难免出现某些行业配置过剩而某些行业配置不足的问题，即存在行业间资源相对错配问题。在既定的科技资源禀赋下，行业间资源错配是在单个行业绝对错配基础上，由产品市场扭曲以及行业在整个市场中所占的市场份额共同决定的。借鉴Brandt 等[13]的做法，先对产品市场扭曲程度进行测算：从产出的角度看，s行业利润最大化问题可表示为

(6)

(7)

其中，τy表示该地区所有行业创新产品市场存在的扭曲程度，与1相比偏离程度越大，说明产品市场扭曲程度越高。对式(7)中Qs一阶求导处理后可得出

(8)

将不同行业间产品市场扭曲纳入观察，得出行业间相互影响下的资源错配指数

(9)

三、 实证分析

1. 数据选取与参数设定

(1) 研究对象及数据说明

囿于行业性数据和资料的可获得性，本文选取山西省作为研究对象。通过查阅山西和国家的统计公报和年鉴，发现山西从2014年才开始有相对完整的分行业的科技活动数据。由于创新活动的价值实现需要一定的时长，具有滞后性，一般认为创新过程整体上会考虑2年期滞后。因此，本文利用2014—2017年的相关数据测算了山西2014年和2015年科技资源的行业错配问题。行业样本选择是从41个工业行业中剔除了存在缺失值的行业，并对筛选出的23个行业进行了分类。根据最新国民经济行业分类标准，工业分为采矿业、制造业、电力热力燃气及水生产和供应业，因此，将煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业作为采矿业整体观察，同时参考原嫄[14]对我国制造业的划分，将选取的制造业分为劳动密集型、资本密集型和技术密集型三类(1)采矿业包括：煤炭开采和洗选业(06)、石油和天然气开采业(07)；劳动密集型制造业包括：农副食品加工业(13)、食品制造业(14)、酒、饮料和精制茶制造业(15)、纺织业(17)、印刷和记录媒介复制业(23)、文教、工美、体育和娱乐用品制造业(24)、橡胶和塑料制品业(29)；资本密集型制造业包括：石油加工、炼焦及核燃料加工业(25)、化学原料及化学制品制造业(26)、非金属矿物制品业(30)、黑色金属冶炼和压延加工业(31)、有色金属冶炼和压延加工业(32)、金属制品业(33)、通用设备制造业(34)、专用设备制造业(35)；技术密集型制造业包括：医药制造业(27)、汽车制造业(36)、铁路、船舶、航空航天和其他运输装备制造业(37)、电气机械和器材制造业(38)、计算机、通信和其他电子设备制造业(39)、仪器仪表制造业(40)。括号中的数字为行业代码。。研究窗口期的相关数据主要来源于《山西统计年鉴》《山西科技统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》，部分数据是利用原始数据计算获得。

(2) 基本指标选取

创新产出与创新投入构成了科技创新活动的基本指标。创新产出指标通常包括专利和新产品销售额，其中专利授权数可视为研发活动的产品，能更好地体现创新活动的产出水平。考虑到专利产出通常滞后于创新投入，本文选取滞后一年的有效发明专利作为创新产出指标。需要指出的是，在利润最大化理论下测算资源错配指数，还要考虑创新产品的价值，但是各行业专利价格数据难以掌握，因此选取滞后两年的新产品销售额来衡量创新产出的价值，即psQs，其优点在于可以忽略掉专利成果转化率对专利价值的影响。

创新投入指标主要涉及劳动力和资本两方面的要素，通常包括R&D人员和R&D经费。本文选取R&D人员全时当量即考察期内R&D全时人员工作量与R&D非全时人员工作量之和来衡量创新活动中的劳动力投入。同时，考虑到创新活动的连续性，R&D经费由经费支出的资本存量代替更具科学性。在计算资本存量时，由于可获得数据的年份较少，运用永续盘存法存在困难，因此采用李小平等[13]的做法进行计算，具体公式为

其中，Kst表示s行业t年的实际R&D资本存量，Kst0为s行业基期的实际R&D资本存量(2)数据来源于《2013年山西省科技经费投入统计公报》。，Ist为该行业t年新增的R&D经费支出，Pst为该行业t年的固定资产价格指数。

(3) 其他指标选取

除创新投入与创新产出外，要素价格也是测算资源错配指数所需的重要指标。其中，劳动力价格主要包括应付工资、应付福利、社会保险等方面，但是R&D人员全时当量的价格数据无法直接获取，因此本文以“各行业R&D经费中的劳务支出与R&D人员全时当量之比”作为各行业科技劳动力成本。资本价格主要包括折旧率和贷款利率，资本价格=折旧率+贷款利率，其中考察期内贷款利率为4.6%，折旧率通常被设定为15%[15]，因此设定考察期内资本价格恒为19.6%。

(4) 弹性系数估计

确定全行业内劳动力和资本的弹性系数，涉及生产函数形式的估计。本文选取了23个行业两年的数据作为原始数据构成混合截面数据，并利用STATA 15.0软件进行混合回归，回归结果显示：创新活动中的科技劳动力弹性系数α为0.53，科技资本弹性系数1-α为0.47。

2. 山西不同行业科技资源绝对错配比较分析

首先将所选择数据按照式(5)进行计算，得到山西省不同行业科技资源的绝对错配指数，结果见表1。可以看出，总体上山西省从事科技活动的行业普遍存在资源错配问题，且R&D人员、R&D经费的错配程度都较高，说明各行业尚未达到资源的最优配置，且远未实现创新活动利润的最大化。通过资源错配指数与1相比较，从2014年的数据可以看出，首先，全省仅有食品制造业的错配指数小于1，说明其存在着科技人员和科技经费配置冗余的问题。其次，除食品制造业以外，纺织业、印刷和记录媒介复制业与1接近，说明其存在着较轻微的科技人员和科技经费配置不足问题。其他行业的错配指数明显高于1，其中的石油和天然气开采业、金属制品业和通用设备制造业等行业的劳动力和资本错配都达到了10以上的水平，说明山西这些行业科技资源配置严重不足。该结果与山西省整体的研发投入强度长期较低相符，因此，实现创新活动的最大利润，还需加大全社会研发人员和研发经费的投入，尤其需要增加研发经费的投入。

与2014年相比，2015年山西科技资源配置普遍不足问题虽然仍存在，但也有行业取得明显改善，如纺织业、印刷和记录媒介复制业在2015年明显加大创新投入，使资源错配指数接近于1，逐渐实现最大利润。尤其是印刷行业，其2015年的劳动力和资本的资源错配指数分别达到0.76和1.21，相较于上一年的2.23和2.17都有较明显的改善，主要原因在于2015年该行业从事创新活动的劳动力和资本相较上年分别有了65%和5%的增长。在全省优先发展制造业的背景下，有色金属冶炼和压延加工业、汽车制造业等增加了更多的科技资源，实现了科技资源配置不足问题的减缓。但是，专用设备制造业、电气机械和器材制造业以及计算机、通信和其他电子设备制造业等行业的科技资源配置不足问题反而更加严重，这主要是由于这些行业本身在全社会科技进步及发展要素集聚的影响下，创新潜力得到进一步提升，新增的科技资源难以达到提升的创新潜力要求，从而科技资源配置不足的问题更加凸显。因此，仍需加大科技资源投入，才能改善大多行业科技资源错配问题。

为进一步探寻山西科技资源行业错配的规律，本文进行了行业分类。从表1可以看出，四种不同类型产业的错配指数基本都在10以上水平，即整体而言都存在严重的创新投入不足问题，其根源在于山西省全社会创新投入强度以及政府财政科技支出水平较低。从绝对错配指数来看，采矿业和劳动密集型产业的资本错配程度低于其他两类型产业，表明其生产所需的科技资源与实际所获资源差距较小，而资本密集型产业和技术密集型产业的科技资源配置与最优配置尚有较大差距。从绝对错配指数体现的要素结构错配来看，采矿业和技术密集型产业的劳动力错配指数小于资本错配指数，说明该类型产业研发人员配置了比研发经费更多的数量，而劳动密集型产业和资本密集型产业都存在更严重的研发人员不足问题。造成不同类型产业科技资源错配程度不同的原因，除了产业本身发展所需差异以外，还有一部分不可忽视的原因在于政府为了保护资源型产业和传统制造业而将相对更多的财政科技投入了其中。

3. 山西行业间科技资源相对错配比较分析

利用计算出的单个行业绝对错配指数，根据式(6)至(9)重点测算有限资源下不同行业间科技资源错配指数，计算结果见表2。从表2中可以看出，2014和2015年山西科技资源在不同行业间的错配指数都与1偏离较大，说明山西科技资源在流动过程中存在较明显的“顾此失彼”问题。其中，食品制造业，酒、饮料和精制茶制造业，纺织业等行业错配指数明显小于1，说明这些行业相较其市场占有率获得了更多的R&D人员和经费，并造成了一定程度的资源冗余；黑色金属延炼和压延加工业、金属制品业、专用设备制造业、汽车制造业等行业错配指数远高于1，说明考虑到其市场占有率和市场价格指数，这些行业的科技资源配置不足问题更加严重，这是由于市场流动中的科技资源并没有充分流入这些行业，反而甚至有所释放。值得一提的是，文教、工美、体育和娱乐用品制造业，橡胶和塑料制品业的错配指数与1非常接近，说明该行业基于市场份额情况的科技资源配置效率实现最优。相较于2014年，山西省科技资源行业间的配置在2015年并未得到明显的改善，总体行业间的错配程度依然居高不下，说明政府和生产部门尚未意识到科技资源在配置过程中存在的问题。

表1 山西不同行业整体科技资源错配指数测算结果

注：“+”表示错配指数大于1，“-”表示错配指数小于1。下同。

表2 山西行业间科技资源错配指数测算结果

需要说明的是，由于部分行业原始数据变化较大，而且不具有某种规律，导致错配结果呈现不规律变动。本文主要聚焦于错配现象的整体情况，此部分行业的不规则变化不是这篇文章关注的重点。

从科技资源在不同类型产业间的错配指数来看，2014—2015年，采矿业和劳动密集型产业的行业间相对错配指数明显低于单行业绝对错配指数，说明在既定投入的科技资源中，相对而言一大部分的资源流向了采矿业和劳动密集型产业，而资源型经济转型的主力军资本密集型产业和技术密集型产业却只获得相对较少的科技资源。从要素结构的错配来看，四类产业科技资源的行业间错配表现出与单行业绝对错配相同的特点(比较两类错配指数，采矿业和技术密集型产业都是科技人员错配低于科技经费错配，劳动密集型和资本密集型产业都是科技人员错配高于科技经费错配)，说明在流动过程中，科技人员和经费基本保持着相同的流动方向，根本原因在于山西的结构性问题突出以及政策存在扭曲。

山西是典型的资源型地区，是我国重要的煤炭能源基地和重化工业基地，“一业独大”和“一股独大”的结构性问题突出，煤炭开采和洗选业等采矿业以及传统的食品加工等劳动密集型产业比重偏高，对科技资源在资本密集型和技术密集型产业间的流动造成了强烈的挤压，进而导致其潜在创新效率无法充分释放。另一方面，政策扭曲也是造成科技资源错配的重要因素[16]，主要体现在金融管制、财政补贴两个方面。在金融管制方面，政府常会偏向国有企业，地方金融市场也存在融资歧视问题，大量的科技金融资源被导向于低效率部门，而创新效率高的私营企业却得不到足够的金融支持；在财政补贴方面，政府的财政补贴一定程度上依赖于企业的政治联系，从而干预了资源的自由配置[17]。在山西，国有资源型企业的政治联系较强，再加上资源型产业关乎着山西经济命脉，政府对资源产品和市场干预程度较高，严重阻碍了资源的自由流动[9]。

四、 结论与启示

资源错配是造成生产率损失的重要原因，相较传统的DEA等资源配置效率测算方法，资源错配理论考虑到了生产要素成本在要素流动过程中的影响，测算出的结果更加接近实际情况。本文基于科技要素价格扭曲、行业产业市场占比等对HK模型进行拓展，构建了科技资源单行业绝对错配指数和行业间相对错配指数，并利用山西省2014—2017年23个工业行业的科技活动数据，测算了不同行业科技资源错配情况，得到以下三点结论。

首先，从绝对错配指数来看，在科技人员配置方面，印刷复制业和石油加工业存在配置过剩，而其他人员则存在配置不足；在科技资本配置方面，23个工业行业都存在科技资本配置不足的问题，其中仅有印刷复制业、石油加工业等科技资本错配处于较低水平，而非金属矿物制品业、有色金属加工业以及汽车制造业的科技资本错配程度较高。

其次，从相对错配指数来看，山西省科技资源在行业间的流动过程中存在明显的“此多彼少”问题，纺织业、印刷复制业、文体用品制造业、石油加工业的科技人员和科技资本相对配置过剩，而其他大多行业相对配置不足，尤其是非金属矿物制品业、黑色金属加工业、有色金属加工业、金属制品业、通用设备制造业等行业的科技资本相对错配比绝对错配更加严重。

最后，从不同行业类型来看，无论绝对错配还是相对错配，山西省采矿业和劳动密集型制造业的科技资源错配程度都小于资本密集型和技术密集型制造业，并且科技资源在市场流动过程中缓解了采矿业与劳动密集型制造业的错配程度，而加剧了资本密集型和技术密集型制造业的错配程度，说明当前山西的传统行业中吸引了相对较多的科技资源，从整体上看，这是一种低效的科技资源配置现象。

结合研究结论，纠偏山西科技资源的行业错配需重点从以下三个方面突破。一是加大科技资源投入力度。对于山西省而言，其科技资源投入尚未达到规模不经济阶段，因此无论R&D人员还是R&D经费的投入都应继续增加。尤其是各级政府需要持续加大科技财政支出，增加各类人才支持、各级课题研究和科技创新项目的数量，同时构建服务人才发展的有利环境，进一步推动户籍制度改革，破除人才自由流动的制度障碍，发挥市场机制在引导人才流动中的调节作用。二是分类指导科技资源流动，不同行业实施差异化战略。对于科技人员和科技资本配置过剩的行业，需要丰富劳动力技能，引导科技人员从事其他技术密集型行业。同时制定员工激励政策，提高潜在的创新效率。对于科技人员和科技资本配置不足的行业，政府需要通过税收政策、财政政策等进行引导性倾斜，同时鼓励有关企业优化自身发展环境，投入更多的研发经费，吸引更多创新力量汇聚。三是调整技术进步偏向，提高科技资源利用效率，减少效率损失。除了需要改善科技资源配置的管理以外，企业还要注重根据自身的资源禀赋结构比较优势来提高自身创新能力。对于劳动力供给冗余的行业，则要注重偏向于劳动力领域的技术创新；对于资本供给明显增加的行业，应当选择与资本要素耦合的领域进行技术创新。