偏向型技术进步、所有制差异与要素错配——基于影子成本函数的SFA模型的检验

王玉霞，傲日格乐

(东北财经大学 经济学院，辽宁 大连 116025)

一、引 言

我国经济进入新常态增长格局以来，供给侧改革与生产效率改善成为破解我国经济粗放式增长与产业结构升级困难的关键路径[1]，通过修正要素定价机制与破除要素流动性障碍以实现要素重置来改善要素配置效率，这就与技术进步一起成为提升全要素生产率的两种基本方式[2]，并决定着未来我国经济“效率演进”的成败。

Syrquin[3]在一个Solow内生增长核算模型中给出了要素配置效率影响全要素生产率的数理框架，但该模型要求静态性约束，从而忽视了偏向型技术进步的影响。由于要素流动管制与价格扭曲导致的要素错配形成了较大的全要素生产率损失，并逐渐成为发展中国家的“典型事实”[4]- [7]。Dollar 和 Wei[8]基于我国大中型企业微观数据的研究证实，由于价格扭曲导致的要素错配每年造成5%的潜在GDP损失。Hsieh和 Klenow[9]在Syrquin[3]的基础上进一步拓展了模型，从而实现了偏向型技术的内生化设定，并认为如果依据边际产出率进行要素重置，将使得全要素生产率出现25%—40%的提升。基于产业维度与工业行业维度的实证研究发现，制度缺陷、政府不当干预及要素价格扭曲所导致的要素错配是效率损失的主要原因，并一定程度上抑制了“结构红利”效应的顺利实现[10]-[12]。

从现有文献看，研究者主要关注要素错配的不良经济后果分析，并尝试在准确测度要素错配的基础上，实证检验价格扭曲、要素错配对经济效率、结构升级、创新与诱致性技术等的影响[5-13]，并形成了相对成熟的研究范式和较为充分的研究结论。较少关注究竟是哪些因素决定和影响着我国产业部门的要素错配程度？特别是将这一问题纳入到我国市场化改革的历史进程中，则一个难以理解且有待厘清的事实是，为何在我国要素市场定价机制逐渐建立、要素流动性逐步增强、要素价格扭曲逐渐修正的同时，要素错配却并未得到显著改善，即“价格扭曲—要素错配”的现实偏离[11-14]。更具体地说，在要素价格作用之外，是不是还存在着我国转轨制度特征影响下的因素，如国有企业的资本软约束[15]、行业垄断形成的要素流动性障碍与可获性稀缺[7]及诱致型技术进步的技术依赖导致的要素配置固化等，从而产生了价格扭曲与要素错配，也阻碍了基于要素市场改革实现效率改善的政策路径实现。有鉴于此，本文尝试利用基于影子成本函数的SFA模型测度我国制造业的要素错配程度，并在此基础上构建动态面板模型实证检验偏向型技术进步、所有制差异等因素对要素错配的实际影响，从而完整理解我国制造业，乃至整个工业的要素错配的历史演进规律，进而探寻提升要素配置效率的政策切入点，以期能够为我国经济的效率转型提供启示。

本文的工作主要体现在以下两点：一是注意到全要素生产率核算框架在测度要素错配时将价格扭曲程度与要素错配程度视为同一概念，从而无法分离出价格扭曲之外的其他因素影响，因而本文基于影子成本函数的SFA模型进行要素错配的定量测度；二是注意到价格扭曲与要素错配的偏离特征，从技术依赖、行业垄断与要素管制的视角，对要素错配的变动提供了解释，从而丰富了“价格扭曲—要素错配”的实证框架。

二、要素错配测度的SFA模型

具体到价格扭曲导致的要素错配的定量测度，现有文献主要采用以下三种方法：一是在Massell增长源分解框架下，基于Chari等[4]形成的“以对投入要素进行征税的形式体现部门间扭曲资源配置的各种不同类型摩擦”的测度思想，以生产函数中要素实际投入与最优投入的偏离作为要素错配的替代变量，但此时得到的要素错配程度实际是价格扭曲程度，故无法准确反映要素错配的效率本质[16]；二是基于 Cost-Malmquist 指数模型，在DEA框架下基于配置效率比较测算要素错配导致的效率损失[17-18]，其优点在于能够从产出端较为精准地分离出配置效率损失，但却忽视了偏向型技术进步，难以克服技术异质性的影响[19]；三是Atkinson 和Cornwell[20]提出的随机前沿生产函数框架，基于影子价格反映要素价格扭曲并在成本函数中测度影子价格导致的成本增加和效率损失以作为要素错配的替代变量，该方法的优点是可以将有偏技术进步内生化，以影子价格反映要素配置约束，能够测度要素可获性、流动性障碍对要素错配的影响，但缺点是存在技术同质化约束，且模型参数的估计相对困难[21]。

本文研究的一个重要内容在于解释我国经济要素价格扭曲与要素错配的偏离，并认为所有制差异、行业管制与技术依赖是要素错配未有效改善的关键因素，因而基于影子成本函数的SFA模型进行要素错配效率损失测度，以实现偏向型技术进步的内生化处理。

根据Kumbhakar[19]、Atkinson 和 Cornwell[20]的研究，假定经济中存在N个产业部门(生产单元)，并记Ci(yi,pi)为i部门在要素配置最优(不存在要素错配)时的成本函数，其中pi=(p1i,p2i,…,pJi)′为i部门J种要素的投入价格，xi=(x1i,x2i,…,xJi)′为要素投入数量，则此时的成本最优化问题可表为：

(1)

其中，yi为最优产出。

由Shephard’s Lemma定理可知，此时第j要素的成本份额Mji可表为：

Mji=∂lnCi/∂ln(pji) j=1,2,...,J

(2)

此时N个产业部门的影子成本函数变为：

(3)

将式(3)进行线性化处理可得成本总额方程为：

j=1,2,...,J,i=1,2,...,N

(4)

(5)

而真实要素成本份额为：

(6)

在成本函数的形式选择上，超越对数生产函数模型除了能够考察有偏技术进步外，还能够一定程度上降低技术异质性对参数估计的影响，从而在宏观层面提供更良好的逼近。因此，包含资本、劳动与能源投入的三要素影子成本函数为：

j,l∈(K,L,E),i=1,2,...,N

(7)

其中，资本、劳动与能源要素分别用K、L与E代表，考虑到中性技术进步与要素节约型有偏技术进步的存在，式中引入了时间趋势项在产出给定时替代中性技术进步引致的成本节约，而要素价格与时间趋势项的交叉项γ/jiln(pjit/hjit)t则表示偏向型技术进步的影响。

由此，影子成本份额方程为：

(8)

实际配置条件下的真实成本为：

j,l∈(K,L,E),i=1,2,...,N

(9)

对式(9)做要素份额展开可得真实要素配置条件下的成本份额方程为：

(10)

此时，可将要素错配的效率损失视为基于影子价格而非实际价格进行要素配置导致的成本增加份额，即要素错配程度可由下式进行测度：

(11)

在此基础上，基于产出不变的成本最优化原则，借鉴Atkinson和Cornwell[20]的静态循环参数估计法[注]循环参数估计法详见Atkinson 和 Cornwell[20]，即在产出恒定基础上，利用实际份额方程逐一估算成本份额的要素参数，再构建要素成本份额方程与成本函数的系统核算联立模型，最终实现方程所有未知参数的估计，但这一方法要求成本份额方程扰动项为弱相关性。，即可估计要素的相对扭曲程度hLit、hEit及要素错配的成本损失份额AIit，具体的参数估计方法采用迭代广义最小二乘(SUR-IFGLS)以保证参数估计的一致性，对变截距面板模型进行估计，以尽可能控制异质性技术的影响。

三、我国制造业要素错配程度的结构性分析

(一)样本及变量说明

由于影子成本函数的SFA模型需要满足严格的技术同质化前提，而在我国工业行业中，采掘业技术选择高度依赖于自然资源禀赋条件及地理储备特征，而电力、热力、燃气及水供应业技术特征则又取决于资源供给结构、城市地理位置等，因而存在较强的技术异质性特征。为尽可能降低技术异质性的影响，本文仅仅选择了工业部门二类行业中的33个制造业样本，并基于数据统计口径统一的原则合并处理成为22个制造业行业[注]我国工业二类行业的统计口径在1998年发生较大改动，造成数据资料的不连贯及数据的不可比，因而将制造业中的皮革、毛皮、羽毛及其制品业、木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业、家具制造业、印刷和记录媒介的复制、文教体育用品制造业、橡胶制品业、塑料制品业、废旧资源和废旧材料回收加工业合并加总称为其他制造业。此外，将食品加工业及食品制造业合并为农副及食品加工制造业。，在数据可得性限制下将样本区间设定为1994—2016年，数据均来自1995—2017年《中国工业统计年鉴》《中国劳动力年鉴》和《中国能源统计年鉴》。

为了进一步控制技术异质性的影响，注意到资产专用性限制下的技术偏向主要区分为资本偏向型与劳动偏向型[22]，本文参考张军[23]的研究，基于要素密集程度将22个制造业行业根据2016年行业劳均固定资产净值对数值划分成资本密集型行业与劳动密集型行业，便于从更为细微的维度考察行业内部要素错配差异性特征。图1给出了行业劳均资本对数核密度分布，由图1可知，劳均资本具有典型的单峰特征，且其分布对称性较好，因而基于均值而非中位数的行业分组是符合其分布特征的。

图1 行业劳均资本对数核密度分布

在要素错配的SFA模型变量选择及测度上，行业产出yi使用了分行业增加值数据，并使用各行业出厂价格指数进行了不变价折算(1993年=100)，其中1998年我国调整了行业核算口径，由1997年之前的乡及乡以上独立核算企业数据调整为1998年的国有及规模以上非国有企业。考虑到在同一时点本文测度的是静态的、不包含时序特征的相对价格扭曲与要素错配，因而未进行数据口径折算。

本文用年末职工数代替劳动力投入量xL，用分行业城镇就业人员平均劳动报酬测度劳动力要素的价格pL。借鉴陈诗一[24]的思路用各行业固定资产净值年均余额测算资本投入量xK，并使用固定资产投资价格指数进行不变价折算(1993年=100)，用资本租金率替代资本价格pK。用《中国能源统计年鉴》中的制造业分行业能源消耗替代能源要素的投入量xE，而能源价格的测度则相对复杂，因为行业技术异质性导致行业能源消费结构存在极大差异，如按照揭水晶和何凌云[25]的研究，用燃料动力批发价格指数进行能源要素价格测度，将由于能源消费结构差异衍生能源要素价格误估，本文首先以2016年制造业各行业分品种能源消费量乘以对应能源产品的当年价格计算制造业能源要素的能源要素货币投入[注]其中，煤炭价格使用国有大型煤矿煤炭落地价，原油使用大庆油田中质原油出厂价，焦炭、天然气使用中石化公布的月度批发价加权得到，电力价格使用国家电网上网价格，而燃油方面，2016年我国六次调整了汽油、柴油、燃油指导价，本文根据不同调整日期所对应的价格维持时期，做加权平均，得到其实际价格。，再使用该货币投入总额除以2016年各行业能源消耗总量，得到基于不同能源消费结构的以吨标煤为单位的能源价格，再用燃料动力批发价格指数计算得到的行业基期能源价格倒推出1994—2015年分行业能源价格，当然这种计算方法实际假定了行业能源消费结构不存在时序性变化。

(二)参数估计与模型诊断

使用Stata12.0，本文分别基于全部制造业行业样本组、资本密集型行业组和劳动密集型行业组进行了基于影子成本函数的SFA模型参数估计，在面板模型的形式选择上本文使用了固定效应的变截距模型[注]由于本文的工业行业覆盖了全部制造业，因而样本随机性较弱符合固定效应模型的要求，同时本文进行了Hausman检验，也支持使用固定效应的变截距模型。。估计结果表明，在全样本组中，有9个行业满足成本函数的单调性要求，有13个行业满足边际成本递增要求。在分组样本估计中，有18个行业满足单调约束，而满足边际成本约束的行业增加到20个，成本函数的正规性条件基本成立，这从侧面进一步证实以行业分组来控制技术异质性将能够有效改善超越对数成本函数对现实的逼近。模型参数总体显著性成立(Wald=177.26)，且使用迭代广义最小二乘通过似不相关加权控制了短期自相关的影响。

(三)制造业要素错配分析

在完成参数估计的基础上，本文逐一计算了行业各年度要素价格扭曲程度及要素错配所导致的成本损失，并以此成本损失占总成本比重间接测度了制造业分行业要素错配程度和1994—2016年不同样本组的要素错配程度，结果分别如表1和表2所示。

表1 制造业分行业要素错配程度

注：表中各行业平均要素错配程度是利用行业年度要素错配成本损失与年度成本总额加权计算得到。

在要素错配的行业异质性特征上，由表1可知，我国制造业行业存在典型的要素错配异质性。无论是全样本估计还是分行业样本组估计，行业要素错配均存在较大偏离。要素错配程度最为严重的行业为烟草加工制造业，其错配程度达到0.6988，石油加工、炼焦、核燃料制造业、黑色金属冶炼和压延制造业、交通运输设备制造业、化学原料制造业的要素错配程度也相对较高，而农副及食品加工制造业、服装、鞋帽制造业和其他制造业则具有较低的要素错配程度，这种异质性来源于行业垄断性工资福利(如烟草制造业)及行业准入管制，也是不同技术复杂度决定的要素配置禀赋的结果，这说明基于要素重置提升行业配置效率的空间与潜力，存在典型的行业差异。这意味着行业间将遵循不同的效率实现路径以提升全要素生产率。

表2 不同行业要素错配程度*

① 各样本组平均要素错配成本损失的测算，是使用各行业各年度要素错配成本损失以行业成本份额加权平均计算得到。

由表2可知，总体上看，我国制造业与劳动密集型行业组的整体要素错配程度并未表现出明显的下降趋势，这与韩国珍和李国璋[13]、白重恩等[14]的研究结论类似。虽然我国要素市场价格改革持续推进，特别是能源要素的市场化价格形成机制的建立、劳动力溢价能力的增加及流动成本的降低，并未使得我国要素配置效率显著提升，这意味着要素价格扭曲将不再是我国制造业要素错配及配置效率低下的主要原因。而资本密集型行业组的要素错配趋势变动为这一结论提供了侧面的证据，资本密集型行业组相较劳动密集型行业组具有更高的要素错配程度与要素错配成本损失，且其要素错配程度自2004年开始呈现出较强的下降趋势，考虑到资本密集型行业往往具有国有经济成分比重大、行业技术门槛较高、行业准入管制与垄断的特征，则这种要素错配的逐渐修正，可能更多地源自行业准入限制的逐渐破除、民营资本的踊跃进入及一体化程度加深导致的要素流动性增强。

不同样本组的要素错配程度表现出显著的收敛态势，并主要由资本密集型行业组的要素错配逐渐缓解及劳动密集型行业组的要素错配微弱加剧而共同导致。张军[23]、罗楚亮和倪青山[26]认为我国劳动密集型行业更为显著的资本深化与资本形成加速有关。资本深化在挤出劳动力的同时，由于行业充分竞争导致的融资硬约束提升了资本获得的稀缺性，从而表现为劳动相对错配程度的加剧。此外，最低工资制的实施也在一定程度上对这些行业形成了更强的成本冲击。

四、要素错配的影响因素分析：一个实证检验

(一)要素错配的影响因素模型构建与参数估计

正如表2所揭示的，我国制造业行业的要素错配程度在1994—2016年的样本期内并未表现出显著的下降趋势，从而使得我国制造业增长过程中出现了价格扭曲逐步修正与要素错配相对稳定的偏离悖论，要素价格扭曲不再是要素错配的决定性因素，那么一个自然的问题是，究竟是什么主导了我国制造业要素错配的变化？未来又该依托于何种政策着力点实现要素配置效率的提升？有鉴于此，本文构建我国制造业行业要素错配的影响因素模型，从实证层面论证行业管制、所有制差异及技术特征等变量对要素错配的实际影响过程。

Wang[27]在考察亚洲新兴市场国家的要素错配特征时，曾经使用如下模型实证检验要素市场管制与适宜性技术进步对要素错配的影响，其具体模型为：

AIit=β0+β1TCLit+β2GOVit+∑γiXit+uit

(12)

其中，AIit为基于CM指数测度得到的要素错配替代变量;TCLt为技术适宜度指数，用以衡量一国是否采用了符合其要素供给特征的偏向型技术，因为最终的技术选择一定是要素禀赋约束的结果，而并不一定能够保证最大潜在产出的实现；GOVit为样本国的要素流动管制所衍生的要素抑制，Acemoglu等[28]认为发展中国家的要素抑制主要表现为金融抑制与资本稀缺、行业准入限制、非市场性垄断地位的获取及城乡二元结构导致的劳动力流动障碍；Xit为其他控制变量，在Wang[27]的研究中，这些控制变量包括技术禀赋、能源供给能力、土地政策及经济开放程度。

在此基础上，本文依托Restuccia[29]的研究构建制造业行业要素错配的影响因素模型为：

AIit=β0+β1utcit+β2conit+∑γiXit+uit

(13)

其中，AIit为基于影子成本函数的SFA模型测度指数的制造业分行业分年度指数要素错配的成本损失份额，以此代表要素错配的效率损失。utcit为行业技术进步的偏向性特征，本文没有采用Restuccia[29]的技术适宜度的原因在于:一是技术适宜度更为强调技术选择特征，其能够衡量宏观维度(一国或一个产业部门)的技术对实现合意产出的作用，但在微观行业单元上则并不能够准确测度技术的要素偏向；二是适宜性技术进步对要素错配的影响主要通过技术依赖效应与成本节约效应两个路径实现，偏向型技术进步的存在本身意味着要素成本节约，从而能够通过成本节约效应改善配置效率，但当偏向型技术进步发生时，即使要素相对价格出现变化，也会因为偏向性技术的调整成本偏高，而形成技术依赖与要素配置依赖[13]，从而导致要素配置与相对价格的偏离，此时使用偏向型技术进步就能够更为准确地反映其影响。在偏向型技术进步程度的测度上，本文直接引用了邓明[22]测算的偏向型技术进步指数[注]偏向型技术进步指数的测算详见邓明[22]，在测度时使用了CES的函数形式设定，其与本文使用的超越对数生产函数形式存在不一致，这可能会导致一定程度的误差，但其基于“标准化供给面系统法”的测度能够保证参数估计的稳健性。。conit为行业所有制差异，用国有经济成份的增加值份额进行测度，其进入模型的原因在于不同所有制企业存在典型的价格扭曲差异及由此产生的要素错配差异，因为国有企业的政治红利的存在，往往意味着资本的软约束、土地配给的可获性[16]，国有经济比重较高的行业也存在着较强的行业准入限制与要素流动管制，这都将显著地反映在要素错配的变化上。

在相关控制变量的选择上，本文选择了行业对外开放度、行业能耗强度、行业竞争程度三个变量。其中，行业对外开放度用各行业外资及港澳台企业产值占比衡量，其对要素错配的影响主要来自FDI的进入总是伴随着能源与劳动节约型技术的更多使用，从而一定程度上能够基于技术选择改变要素配置特征。行业能耗强度的引入是因为能源要素的定价改革远远滞后于劳动力市场改革，从而形成了较强的能源要素扭曲。“十一五”规划以来节能减排的硬约束形成意味着高能耗行业往往面临着较强的节能规制，这也会影响能源要素的投入，具体用能源消费总量占工业总产值的比值替代。行业竞争程度的引入则是因为行业竞争的加剧总是影响要素供给稀缺及相对价格。此外，竞争也会在成本控制目标下导致要素节约型技术研发投入的增加，具体用大中型工业企业数据库计算行业集中度加以替代。

最后，为了进一步考察所有制差异引起的技术依赖对要素错配的异质性影响，模型中还引入了偏向型技术进步指数与所有制差异的交叉项utcit×conit，以考察所有制差异的技术依赖差异。本文注意到偏向型技术进步内生于要素错配，因为要素价格扭曲本身会激励生产者进行稀缺性要素节约技术的研发，进而导致诱致性技术替代的出现[28]，因而本文引入了要素错配成本损失份额的滞后项以控制内生解释变量的存在对参数估计的影响。

面板模型的实际形式依然设定为固定效应的变截距模型，从而尽可能控制不可观测的要素摩擦对要素错配的影响，并使用动态广义矩方法完成对此动态面板模型的参数估计，在实际估计时，模型引入了AR(1)项以修正自相关的影响。对资本密集型行业组与劳动密集型行业组分别进行估计，结果一并报告在表3中[注]本文进行了相关变量的单位根检验以避免谬误回归，面板IPS单位根检验结果表明行业开放度与行业能耗均为I(1)序列，且诸变量单位根阶数不同使得协整方程不具备数理基础，但模型残差通过了平稳性检验，这一定程度上能够保证回归分析所识别的结构影响是可靠的。。

表3 制造业行业要素错配的影响因素模型估计结果

注：括号中的数值为t值，***表示1%置信水平下显著。

(二)偏向型技术进步、所有制差异与我国制造业要素错配变化分析

在资本密集型行业中，偏向型技术进步的存在对价格扭曲与要素错配的影响主要表现为成本节约效应，即技术进步本质上通过要素节约提升了相关要素边际生产率进而实现配置效率优化；在劳动密集型行业中，偏向型技术进步的影响主要表现为技术依赖效应，此时虽然也存在成本节约的配置效率改善，但较强的技术依赖性将使得技术进步远远滞后于要素价格相对变化，从而加剧了要素错配程度。如果说技术进步是我国制造业高增长与结构优化的确定性事实，本文的实证结论基于偏向型技术进步的发生解释了资本密集型行业的要素错配逐渐缓解与劳动密集型行业要素错配未得到修正的事实同时，也意味着不同要素集聚特征行业的配置效率改善，将存在截然不同的优化路径。持续的技术进步能够实现资本密集型行业的配置效率改善和劳动密集型行业要素错配的缓解，将只能依托要素价格形成机制的进一步理顺、公平市场竞争环境的营造、市场分割与市场保护的去除上来。

在所有样本组中，以国有经济成分比重测度的所有制差异都显著影响行业要素错配程度，且国有经济对应的是更高的要素错配程度。政治红利的存在，特别是低成本信贷资本、土地的相对供给充裕，以及歧视性的市场保护，加剧了国有企业的要素错配[30]，自2002年我国持续表现出的“国进民退”，特别是国有经济成分向下游行业的扩张，确实很大程度上解释了我国制造业素错配的效率损失始终难以得到修正的事实。在全样本组与劳动密集型行业组中，偏向型技术进步指数与所有制差异的交叉项也与行业要素错配显著正相关，这说明在劳动密集型行业中，国有经济成分与国有企业存在更强的技术依赖与要素配置依赖，国有企业的配置效率改善将成为未来我国制造业效率实现的关键点。

从其他控制变量的估计结果看，行业对外开放度对要素错配修正的积极作用得到证实，随着外资的进入及技术溢出的发生，我国制造业的“强资本、弱劳动、高能源投入”的要素配置特征确实能够通过技术选择的调整得到一定程度修正，虽然其本质上也属于偏向型技术进步，但却能够表现出更强的成本节约效率，从而提升制造业的整体配置效率。此外，以行业能耗强度测度的行业能耗特征也显著影响着资本密集型行业的要素错配变化，但在劳动密集型行业中这一显著影响却消失了，也就是说以高能耗为特征的资本密集型行业能源要素配置特征，在我国节能减排硬约束下，确实由于面临较强的节能规制一定程度上缓解了能源要素的过度投入与错配。同时，高能耗也使得这些行业对能源要素市场化改革相对敏感，从而表现为节能规制的存在改善了要素错配。以行业集中度衡量的行业竞争程度对要素错配的影响仅在劳动密集型行业组中存在，且与要素错配显著负相关，也就是说竞争的加剧将进一步恶化要素配置效率。其原因可能来自于 “要素抢夺”与禀赋优势偏离，即劳动密集型行业内部竞争的加剧，可能引致企业的劳动力要素争夺，从而导致了劳动力溢价的出现，最终使得资本要素的相对廉价与过度投入，这在促进劳动力密集行业资本深化的同时，也偏离了要素禀赋优势，导致了要素错配的加剧。

五、结 论

本文基于影子成本函数的SFA模型，在测度要素错配成本损失份额的基础上，从偏向型技术进步、所有制差异的视角，对我国制造业要素错配的变动进行了解释，从而揭示了我国要素市场改革持续推进与工业部门要素配置效率提升步伐缓慢的“价格扭曲—要素错配”偏离的深层次原因。

基于影子成本函数的SFA模型测算结果表明，在1994—2016年的样本时序期内资本密集型行业的要素错配程度整体上呈现出缓步下降态势，而劳动密集型行业的要素错配则相对稳定甚至自2005年后存在微弱上扬，这种要素错配的异质性特征表明要素市场价格扭曲将不再是要素错配的主因，行业准入与要素流动性限制、与所有制绑定的政治红利是理解制造业要素错配变动的关键。同时，制造业行业间要素错配程度存在较大差异，烟草加工制造业、石油加工、炼焦、核燃料制造业等行业的要素错配程度远远大于农副及食品加工制造业、服装、鞋帽制造业等，即传统的垄断行业均表现出较高的要素错配程度。这种异质性来源于行业垄断性工资福利及行业准入管制等因素的影响，也是不同技术复杂度决定的要素配置禀赋的结果。

在此基础上，本文进一步构建了要素错配的影响因素模型，考察了偏向型技术进步、所有制差异、行业开放与竞争等因素的影响，结论表明国有经济占比显著正相关于要素错配的成本份额损失，国有企业的政治红利据此成为决定要素错配的主要因素，偏向型技术进步对要素错配的影响在不同的要素集聚行业中也存在差异。资本密集型行业偏向型技术进步对要素错配的影响表现为成本节约效应，而劳动密集型行业偏向型技术进步则通过技术依赖效应加剧了要素错配。

将上述结论与我国经济增长新常态下的效率实现目标相结合，能够帮助我们选择恰当的配置效率优化路径与产业政策切入点。根据本文的分析，要素定价机制的理顺与要素市场化改革对要素价格扭曲的修正，其对要素配置效率的良性作用已经基本释放完毕，价格扭曲不再是可靠的修正制造业要素错配的方式，不同产权企业公平要素竞争环境的营造、行业垄断的减弱与行业准入门槛的降低、市场一体化程度的加深及要素自由流动性的增强，才是未来实现配置效率优化的最主要着力点。特别是劳动密集型行业，技术进步已经不再必然地导致要素配置效率的优化，甚至存在基于技术依赖效应而加剧要素错配的作用方向，如何实现劳动密集型行业的要素错配修正，将决定着未来我国经济的“效率演进”的成败。