要素错配、科技创新与经济高质量发展

常建新，吕轩安，席聪聪

(陕西科技大学 经济与管理学院，陕西 西安，710021)

党的十九大报告指出，我国经济正在由高速增长阶段向高质量发展阶段转变，从关注经济增长的要素投入向关注要素生产率的提高和要素优化配置转变；高质量发展要同时兼顾经济发展的“质”和“量”，关键在于提高要素配置效率。我国近40年渐进式增量改革的一个显著特征就是要素配置效率不高，出于种种原因，各级政府普遍控制着要素的分配权、定价权和管制权，并未得到符合市场规律的有效配置，导致了要素自由流动受阻和价格差别化、刚性以及被低估等问题，最终造成地区间的要素错配。党中央、国务院于2020年3月发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中明确指出，要破除阻碍要素自由流动的体制机制障碍，扩大要素市场化配置范围，健全要素市场体系，推进要素市场制度建设，实现要素价格市场决定、流动自主有序、配置高效公平，为建设高标准市场体系、推动高质量发展、建设现代化经济体系打下坚实制度基础。

高质量发展是满足人民日益增长的美好生活需要的发展，这就要求更高水平、更大规模地发挥科技创新在高质量发展中的支撑和引领作用，创新驱动已经成为经济高质量发展的助推器，而要加快实施创新驱动战略，就必须发挥市场在要素配置中的决定性作用。要素错配限制了创新主体(企业)对创新要素的使用，导致其创新能力减弱、创新效率损失，最终对整个地区的创新都产生了重要影响。那么，要素错配是否阻碍了经济高质量发展？要素错配是否通过抑制科技创新进而阻碍了经济高质量发展？这些问题的研究对推动我国经济实现高质量发展具有重要的现实意义。

一、文献综述与理论假说

“要素错配”是相对于要素的“有效配置”而言的，“有效配置”是指要素可以自由流动、实现帕累托最优、能够使社会总产出最大化的最优配置状态，而“要素错配”即是对这个最优配置状态的偏离[1]。自从Hsieh和Klenow[2]、Aoki[3]以及Restuccia和Rogerson[4]分别从微观层面(企业)、中观层面(部门或行业)和宏观层面(国家或地区)的视角提出要素错配测度的理论框架后，国内学者借助他们的理论框架对我国社会主义市场经济发展过程中要素错配这一重要特征进行了广泛而深入的研究，其中也有部分学者探究了要素错配对经济高质量发展的影响。周一成[5]等研究发现，我国存在明显的资本和劳动错配现象，均显著抑制了经济高质量发展，且资本错配的抑制作用更为突出，如果消除资本和劳动错配，我国的经济高质量发展水平每年将分别提升9.24%和4.09%；高培勇[6]等研究表明，“政府主导+市场发挥基础性作用”的传统要素配置模式容易导致要素错配，不利于经济高质量发展，要适应高质量发展对要素配置效率的内在要求，就必须转向“服务型政府+市场发挥决定性作用”的要素配置模式；谢光华[7]等的研究指出，在传统的经济绩效考核制度下，地方官员迫于晋升压力而通过与收益相关的政府补贴刺激企业过度投资，阻碍“僵尸企业”出清，形成路径依赖，加重了要素错配，显著抑制了地区经济高质量发展。综上，提出假说：

H1：要素错配阻碍了经济高质量发展。

有少部分文献考察了要素错配所带来的创新抑制效应。戴魁早[8]等研究发现，资本错配和劳动错配均显著抑制了我国创新生产的开展及创新效率的提升，且前者的抑制作用显著大于后者；吕承超[9]等研究证实，影响企业创新活动的首要因素就是要素错配。此外，鉴于创新驱动对我国经济发展影响的重要性，国内学者对二者之间的关系展开了深入探讨。刘思明[10]等通过构造国家创新驱动力指数，证明了创新驱动对经济高质量发展的积极作用；孙祁祥[11]等从TFP、高质量产品与服务供给、产业结构升级、消费结构升级、资源与环境和促进社会公平等六个方面，揭示了创新促进经济高质量发展的内在规律；刘锴[12]等研究发现，当平衡充分发展达到一定水平时，创新对高质量发展起到一定的促进作用，随着平衡充分发展水平的进一步提高，创新对高质量发展的促进作用越来越大。综上所述，国内学者就要素错配、科技创新与经济高质量发展两两之间的关系均进行了有益的探索，然而，鲜有文献关注到三者之间的内在联系，也没有文献就要素错配通过抑制科技创新这一中介机制影响经济高质量发展进行研究。本文认为要素错配是影响一个国家或地区经济长期发展的重要因素：一方面，要素错配降低了创新要素的配置效率，阻碍了创新要素由生产率较低的领域流向生产率较高的领域，从而降低经济高质量发展水平；另一方面，要素错配限制了创新主体(企业)对创新要素的使用，扭曲了企业的创新动力，导致其科技创新减弱、创新效率损失，进而降低了经济高质量发展水平。因此，提出假说：

H2：要素错配通过抑制科技创新阻碍了经济高质量发展。

二、研究设计

(一)计量模型设定

为了验证上文提出的研究假说，构建如下中介效应模型：

TFPit=θ0+θ1Misit+θ2Conit+μ1i+υ1i+ε1it

(1)

Innit=φ0+φ1Misit+φ2Conit+μ2i+υ2i+ε2it

(2)

TFPit=δ0+δ1Misit+δ2Innit+δ3Conit+μ3i+υ3i+ε3it

(3)

(二)研究变量和数据说明

表1 TFP测度涉及的变量名称、符号及定义Tab.1 Variable name，symbol and definition of TFP measure

2.核心解释变量——要素错配指数(Mis)。参考陈永伟和胡伟民[13]的研究，并定义i省份t时期资本和劳动的相对错配指数分别为：

(4)

在式(4)的基础上，构建i省份t时期的要素错配指数为：

Misit=|λKit-1|αit|λLit-1|βit

(5)

其中，由于存在λKit-1>0(<0)、λLit-1>0(<0)，为使回归方向一致，对λKit-1和λLit-1做绝对值处理，绝对值越大，资本和劳动的错配程度越高；绝对值越小，资本和劳动的错配程度越低。此外，i省份t时期资本和劳动的投入是一个符合其生产函数的动态配置过程，因此，Misit能从整体上反映i省份t时期的要素错配程度，其数值越大，要素错配程度越高；数值越小，要素错配程度越低。

由式(4)(5)可知，要素错配指数的测算涉及i省份t时期的产出、资本投入、劳动投入以及资本和劳动产出弹性变量及数据，具体说明与表1保持一致。

3.中介效应变量——科技创新(Inn)。从创新效率的角度来衡量各省份的科技创新，创新效率是指单位创新投入所能实现的创新产出，反映了将创新投入转化为创新产出的能力。其中，创新投入(Inn1)采用R&D经费投入占GDP的比重即R&D经费投入强度来表示，创新产出(Inn2)采用万人发明专利申请量来表示。

4.控制变量。为了尽可能避免因变量遗漏导致的估计偏误，选取投资水平(Inv)、消费水平(Con)、对外开放水平(Open)、财政支出水平(Fis)、城镇化水平(Urb)以及交通基础设施水平(Inf)作为控制不同省份经济发展水平对经济高质量发展影响的变量。其中，投资水平和消费水平采用支出法国内生产总值中的资本形成率和最终消费率衡量；对外开放水平和财政支出水平采用进出口总额和财政支出占GDP的比重衡量；城镇化水平采用城镇总人口占全部人口的比重衡量；基础设施水平采用单位国土面积交通基础设施(铁路里程+公路里程+内河航道里程)的密度衡量。

(三)数据来源与描述性统计

选取2000-2019年我国30个省级行政区(西藏的相关数据缺失严重故删除，且不包括港澳台) 的面板数据作为研究样本，下文将其统称为省份，并按照国家统计局的划分标准将其划分为东、中、西和东北部四大区域①。所有变量所涉及的数据来源于《中国统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》《中国科技统计年鉴》以及各省份的统计年鉴。变量的描述性统计如表2所示。

表2 变量的描述性统计Tab.2 Descriptive statistics of variables

三、实证结果与分析

(一)全国层面中介效应实证结果分析

表3报告了全国层面中介效应的估计结果，其中第(1)列为模型中没有中介效应变量科技创新时，要素错配对经济高质量发展的回归结果；第(2)列为要素错配对科技创新的回归结果；第(3)列为模型中包含中介效应变量科技创新时，要素错配对经济高质量发展的回归结果。如第(1)列所示，在控制其他变量不变的条件下，要素错配指数的估计系数为-0.015且在10%的水平上显著为负，表明由于要素错配导致经济高质量发展水平降低的总效应值为-0.015，假说1得到证实。要素错配导致经济中的要素难以流向效率更高的生产领域，要素配置效率无法达到最优，只有不断深化要素市场改革，消除要素错配，才可能实现由高速增长阶段向高质量发展阶段的顺利转换。由第(2)列可以发现，在控制其他变量不变的条件下，要素错配指数的估计系数在10%的水平上显著为负，表明要素错配显著抑制了科技创新。要素错配容易导致要素被过度配置在传统生产领域，而非高风险、高不确定性的创新生产活动中，从而会抑制科技创新。由第(3)列可知，在控制其他变量不变的条件下，要素错配指数的估计系数为-0.014且仍在10%的水平上显著为负，表明由于要素错配导致经济高质量发展水平降低的直接效应值为-0.014；而科技创新的回归系数在1%的水平上显著为正，表明科技创新的提升能够显著提高经济高质量发展水平。总之，全国层面中介效应的总体估计结果符合中介效应检验的判断标准，说明在要素错配阻碍经济高质量发展的过程中，抑制科技创新起到了部分中介作用，假说2得到证实。

表3 全国层面的中介效应估计结果Tab.3 The results of mediation effect estimation at the national level

控制变量中，投资水平和财政支出水平对经济高质量发展水平的估计系数显著为负，表明在以政府投资为主导的背景下，以增加投资这种粗放型的经济增长模式可能产生行政性垄断行为，造成要素错配，阻碍经济高质量发展；消费水平、对外开放水平、城镇化水平以及交通基础设施水平的估计系数显著为正，说明增加消费、扩大对外开放、提升城镇化水平以及改善交通基础设施条件能够促进经济高质量发展水平的提升。扩大开放、坚持创新引领、加快新旧动能转换，是我国实现高质量发展的重要途径。城镇化水平的提升对于经济高质量发展的促进作用是多方面的：(1)可以通过“集群效应”有效强化要素集聚能力，吸引更多的农村劳动力人口，解决农村剩余劳动力问题；(2)可以通过“辐射效应”将资源、信息与资本等要素向农村迁移，解决城乡发展不平衡问题；(3)可以吸引高端人才流入，为当地产业布局的更新提供资源和智力支撑，实现经济良性发展；(4)为消费提供稳定的空间依托，从而有效地推动经济高质量发展。交通基础设施作为经济发展的基底，在我国不断建设和完善的过程中，经济社会趋于稳定，可持续发展能力提升，推动了经济的高质量发展。

(二)区域层面中介效应实证结果分析

表4报告了区域层面中介效应的估计结果。如各区域估计结果的第(1)列所示，在控制其他变量不变的条件下，要素错配的估计系数均显著为负，表明四个区域要素错配均显著降低了经济高质量发展水平，假说1得到证实；但是影响程度却存在着一定的区域差异，要素错配对经济高质量发展水平的总效应在东部地区最小，其次是东北地区和中部地区，对西部地区的总效应最大。由各区域估计结果的第(2)(3)列可以发现，各区域要素错配均显著抑制了科技创新的提升，但科技创新的提升能够显著提高经济高质量发展水平。总之，各区域中介效应的估计结果均符合中介效应检验的判断标准，说明各区域要素错配阻碍经济高质量发展的过程中，科技创新均起到了中介作用，假说2得到证实。

表4 区域层面的中介效应估计结果Tab.4 The results of mediation effect estimation at the regional level

续表4

控制变量中，四大区域的估计结果与全国层面的估计结果基本上保持了相似的特征。投资水平和财政支出水平的估计系数均为负，且以增加投资这种粗放型的经济增长模式对经济高质量发展的影响在东部和中部地区表现得更加显著；消费水平、对外开放水平和城镇化水平的估计系数均显著为正，说明其对经济高质量发展水平均表现出显著的促进作用；交通基础设施水平的估计系数在东部、中部和西部地区显著为正，在东北地区虽然为正但并不显著，说明东、中、西部地区交通基础设施水平的提升对经济高质量发展水平有显著的促进作用，但这一效应在东北地区并不明显。近年来，东北地区的经济增速快速下滑，交通基础设施给传统制造业带来的集聚效应逐渐下降，同时，较差的营商环境也影响了高技术产业和高素质人力资本的流入，这些都间接降低了东北地区的经济高质量发展水平。

(三)稳健性检验

为了保证上述实证结果的可靠性，进行了两方面的稳健性检验：一是替换中介效应变量，科技创新采用创新产出(Inn2)即各省份的万人发明专利申请量来衡量；二是为了避免被解释变量与解释变量之间可能存在的反向因果关系所可能导致的内生性问题，将所有变量均采取滞后一期的形式。如表5所示，要素错配及科技创新估计系数的符号与表3保持一致，且仍然保持了1%、5%或10%的显著性；此外，两方面稳健性检验的中介效应均显著存在，证实了研究结论的可靠性。

表5 稳健性检验估计结果Tab.5 Estimation results of robustness test

四、研究结论与政策启示

利用2000-2019年我国30个省级行政区的面板数据，通过中介效应模型考察了要素错配、科技创新与经济高质量发展的内在关系，研究发现：要素错配不仅直接阻碍了经济高质量发展，还可以通过抑制科技创新的中介效应阻碍经济高质量发展，且这种中介效应由大到小分别为西部、中部、东北部和东部地区；以增加投资的粗放型经济增长模式不利于经济高质量发展水平的提升，而增加消费、扩大对外开放、提升城镇化水平以及完善交通基础设施能够促进经济高质量发展水平的提升。

在经济增长开始转向依靠质量和效率驱动的新模式下，经济发展质量提升的关键在于要素能够实现高效率的配置，当前我国经济增长亟待由投资驱动向创新驱动转变，而要素错配对科技创新的制约则会降低经济发展质量。因此，当前需要把推进要素市场改革作为深化经济体制改革的重点任务。一方面，应进一步发挥市场机制与价格机制在要素配置中的关键作用，减少价格管控，消除要素自由流动的障碍，引导要素在行业间和地区间合理、有序流动，使要素更多地由低生产率部门流向高生产率部门，提高要素配置效率，进而推动经济高质量发展；另一方面，各级政府应设置完善的激励机制和创新投入保障机制，让企业充分认识到创新对于发展的重要性，使得企业愿意创新、敢于创新，努力提高企业的创新收入，同时还要重视创新成果的转化率，使得要素错配程度随着地区配套机制的加强而减弱，进而降低要素错配对科技创新的负面影响，推动经济高质量发展。

注释：

①东部地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南；中部地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部地区包括内蒙古、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、广西、青海、宁夏和新疆；东北地区包括辽宁、吉林和黑龙江。