我国三大产业的要素错配与效率损失
2022-06-08黄娅娜
黄娅娜
一 引言及文献述评
三大产业的结构性问题一直是我国政府制定产业政策的重要依据。在早前的一定阶段内，不少学者认为服务业比重越高，经济发展水平越高，但随着近年来中国经济增速下降，推进“制造强国”，警惕“脱实向虚”，促进效率提升和高质量发展的理念越来越受到重视。党的十九届五中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》明确提出要“保持制造业比重基本稳定，巩固壮大实体经济根基”。然而，近年来我国制造业比重一直处于趋势性的下降状态，出现了过早“去工业化”的特征(叶振宇，2021；张杰，2021)。制造业是实体经济的根基，是经济社会稳定运行的基础保障，是参与国际产业竞争的中坚力量，也是技术创新的重要载体。因此，如何保持制造业比重稳定，提升制造业的生产效率是当前亟待解答的问题。
产业结构调整与升级离不开生产要素，一方面涉及到生产要素本身的数量规模，另一方面也涉及到合理有效地配置资源问题。中国作为人口基数庞大、土地面积广阔、资源相对丰富的中等收入国家，各项生产要素的总量较为丰富。在改革开放后的40多年里，中国经济的快速增长很大程度上得益于优质的生产要素配置，具体包括大量廉价劳动力供给，相对独立稳定的资本市场，工业化和城市化进程中的土地供应，不断优化的能源供给，以及近年来数据等新兴要素对不同产业的数字化赋能。但是，当前我国各项传统生产要素的供给数量趋紧和成本上升已逐渐成为部分产业发展的重要约束(陈彬，2016；秦炳涛和张婕，2020)。排除生产要素本身的特征变化，我国各类生产要素的一个重要问题在于：不同行业、不同区域间的流动存在许多非正式的制度性障碍。例如，长期以来的农村剩余劳动力，不同所有制企业的贷款可得性差异，人才“孔雀东南飞”等现象。这些现象在经济学中称为“要素错配”或者“要素误置”，与要素“有效配置”相对应(杨振和陈甬军，2013)。要素的“有效配置”是指要素可以充分流动以实现整体效率最大化、产出最大化；而“要素错配”则是指存在阻碍要素充分自由流动的障碍，使得要素配置无法达到最优状态，从而造成整体效率和产出损失。Banerjee et al.(2015)通过微观证据表明，同样的生产要素在一个经济体内存在巨大的回报率差异，资源并非总是实现了最优配置，并且这种要素错配现象在市场经济不完善的国家非常严重。针对中国的不少经验研究表明，要素错配是各行业潜在产能未能很好发挥的重要原因，影响产业效率的提升和整个经济的增长(陈永伟和胡伟民，2011；戴魁早和刘友金，2016；余泳泽等,2016)。Hsieh和Klenow(2009)利用中国、印度、美国的微观制造业数据，测算了中国和印度相比于美国因制造业要素错配而导致的生产率损失，发现纠正要素错配可以使中国制造业的全要素生产率提升30%-50%，印度制造业全要素生产率提升40%-60%。受特殊的历史发展因素的影响，长期以来，我国是在“强政府”状态下推进工业化，计划经济体制遗留下不少制度改革难题，“择优性”的产业政策也一定程度上干预了市场公平竞争。因此，我国的要素错配问题较为严重，主要根源是市场经济制度不够完善。学者们将具体原因归纳为行政干预(白雪洁和孟辉,2017)、要素价格扭曲(钱雪松等,2018)、国有企业制度僵化(聂辉华和贾瑞雪，2011)、资本市场不完善(Banerjee和Moll, 2010; Moll,2014)，以及其他制度性因素，如户籍制度(李小胜等，2019)等。
除了学术界对要素错配的广泛深入探讨，我国政府部门也已经意识到，相比于通过技术创新提升全要素生产率，或者直接着力于提高生产要素供给的数量和质量，将现有生产要素进行有效配置，可能是当前提升各产业生产效率最简单有效、合理合算的方式。2020年4月，国务院颁布了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，从推进土地要素市场化配置、引导劳动力要素合理畅通有序流动、推进资本要素市场化配置、加快发展技术要素市场、加快培育数据要素市场、加快要素价格市场化改革、健全要素市场运行机制等角度提出了体制机制变革的意见。不过，要盘活要素市场，具体到各个细分领域和地区，实施改革阻力重重，目前还处于纲领性的指导意见阶段，具体改革还有较长的路要走。
整体来看，受制度因素影响，生产要素错配问题在中国表现较为明显，有不少理论研究和经验研究测算我国要素错配的程度(陈永伟和胡伟民，2011)，考察了中国要素错配的原因(聂辉华和贾瑞雪，2011)。但笔者发现，现有实证研究大部分数据观察期在2010年之前，并且主要围绕制造业，并没有针对三大产业的要素错配问题展开分析。中国的经济发展在21世纪首个十年和第二个十年有明显的趋势性变化，第二个十年基本进入到了“新常态”阶段，总体表现为经济增速下滑，制造业比重下降，生产性服务业快速发展，经济发展目标由高速增长转变为高质量发展。当前，国际经济环境考验重重，经济全球化面临着发达国家“再工业化”和制造业回流的冲击，中美贸易摩擦下的贸易保护主义抬头现象明显，随着中国各类传统生产要素成本提升，跨国产业也出现向东南亚和中南美洲转移的特征。因此，面对创新驱动、转型升级、国际竞争力和影响力提升方面的挑战，如何从生产要素配置角度找到破解路径，考察当前生产要素配置对三大产业产出和效率损失的影响具有时效性和现实指导意义。
本文结合当前经济特征，在现有理论和实证研究基础上，将单一产业的要素错配问题拓展到三大产业，描述近二十年来三大产业的要素配置扭曲情况和产出效率变化。后文内容结构为：第二部分构建生产要素错配和效率损失的理论模型；第三部分是数据来源和统计描述；第四部分为实证检验，首先通过估计资本和劳动的产出弹性，分析各行业的全要素生产率，然后测度、解析资本和劳动要素的相对扭曲系数，最后计算实际产出与有效产出的缺口，估算资本和劳动要素错配分别导致的效率损失；第五部分是结论和政策启示。
二 理论模型
本研究试图将资源错配和效率损失结合起来，在陈永伟和胡伟民(2011)、Aoki(2012)的模型和方法基础上，增加空间错配的维度，构建一个存在生产要素错配的异质性行业空间模型，估计由于错配导致的产出缺口和效率损失。
(一)空间生产均衡问题
假设生产函数为Cobb-Douglas生产函数，且规模报酬不变，地区i
行业j
企业的生产函数相同，即可以将某行业视作一个代表性的生产企业，形式如下：Y
=A
K
L
(1)
其中，Y
表示产出，A
为全要素生产率，K
和L
分别为资本和劳动要素投入，α
和β
为资本和劳动的产出弹性。由于假设规模报酬不变，α
+β
=1。最大化代表性企业利润可得：
(2)
其中，p
和p
分别代表资本和劳动力的价格。最优化一阶条件可得:
(3)
(4)
以地区层面进行分析，地区i
的经济总产量Y
是该地区各个行业产量的函数:Y
=F
(Y
1,Y
2, ……,Y
)(5)
假设F
(·)规模报酬不变，根据欧拉定理，有：
(6)
假设生产要素的总量是给定外生的，资源约束条件为：
(7)
(8)
在竞争均衡的条件下，带有扭曲的K
和L
值为：
(9)
(10)
(二)要素空间错配的测度
根据陈永伟和胡伟民(2011)的方法，以生产要素配置的相对扭曲系数度量要素错配程度，假设要素的总量外生给定，可得到地区i
行业j
的要素扭曲系数为：
(11)
(12)
(三)产出缺口和效率损失的估计
将生产要素错配情况式(9)-式(12)代入前述生产函数式(1)中，并与无生产要素错配的生产函数进行对比：
(13)
(14)
(15)
(16)
将式(14)、 (15)代入式(16)，可得：
(17)
即可以计算生产要素错配情况下的产出效率损失θ
：
(18)
为了进行有关的政策分析，需要先了解单个行业、单种生产要素的扭曲程度对产出的影响。结合Aoki(2012)的分析视角，假设地区i
的要素配置出现扭曲时，其他地区的生产要素不发生扭曲，即其他地区的相对扭曲程度相同，进一步推导可得地区i
资本与劳动扭曲配置对有效产出造成的影响(即产出效率损失)为：
(19)
(20)
三 数据来源与描述
(一)数据来源与变量定义
本文将2003-2018年我国三大产业的省级面板数据作为研究样本，数据主要来自国家统计局、《中国劳动统计年鉴》和《中国投资领域统计年鉴》。产出变量(Y
)用各省份历年三大产业的行业增加值衡量。资本投入变量(K
)根据各省份历年三大产业全社会固定资产投资额，参考张军等(2004)估算资本存量的永续盘存法，采用每年9.6%的折旧率，以2003年为基期进行盘存，计算得到各省份历年三大产业的固定资产存量。劳动投入变量(L
)根据各省份历年三大产业的从业人员数和人均工资，计算得到各省份历年三大产业行业总工资。所有数值均以2003年为基期，在省级层面进行了价格指数的调整，其中行业增加值根据生产物价指数(PPI)进行调整，工资用消费者价格指数(CPI)进行调整，固定资产投资用固定资产投资平减指数进行调整。除了港澳台地区数据获取有限、西藏自治区的数据缺失情况较为严重外，其他省份的数据较为完整，删除主要变量缺失值，共得到样本量为1420。(二)描述性统计分析
产出和要素投入变量的跨期基本描述性特征如表1所示。可观察到产出和生产要素投入在本文观察期内均呈明显的上升趋势，2003-2018年，三大产业的平均行业增加值(Y
)增长了4.5倍，年均增速10.5%；资本存量(K
)增长了4.3倍，年均增速为11.7%；劳动工资(L
)增长了6.5倍，年均增速为13.3%。总体来看，观察期内中国经济处于全面快速增长阶段，资本投入的增长趋势与产出增长基本一致，说明三大产业的发展均依赖于“投资驱动”；劳动投入的增速高于资本和产出，表明我国一度利用廉价劳动力的比较优势来大力发展经济，但随着劳动力成本的提升，这一比较优势可能正在失去。
表1 三大产业产出和要素投入变量的跨期描述统计
(续上表)
图1 2003-2018年各省份三大产业增加值、资本存量和劳动工资均值
图1展示了主要变量(增加值、资本存量和劳动工资)的省际差异。由图1可知，各省份第二三产业的增加值远高于第一产业，且不同省份的差异较大。2003-2018年，广东省第二三产业的增加值均值均位列全国第一，分别为18781亿元和19648.7亿元。第二产业增加值排名前五的省份为广东、江苏、山东、浙江、河南。第三产业增加值排名前五的省份为广东、江苏、山东、北京、浙江。产业增加值最低的省份主要集中在西部和西北地区，包括西藏、青海、宁夏、甘肃、新疆。受产业特征影响，我国资本和劳动的投入也主要集中在第二三产业，其中山东、江苏、广东、浙江、河北是资本存量最大的省份。从劳动工资投入来看，北京的第三产业工资水平独树一帜，观察期内行业平均劳动工资水平达到3623.64亿元，与其服务业较为发达的产业结构和人才密集度特征相符，此外，广东、上海、浙江、江苏等地的劳动工资投入也较高。
四 实证分析
(一)资本和劳动的产出弹性
利用以上数据，结合理论模型，对生产函数式(1)两边取对数，估计资本和劳动在产出中的贡献，估计方程如下：
lny
=lna
+α
lnk
+β
lnl
+ε
(21)
由于总体样本量较小，本文以产业和年份为分组变量，以省份为代表性样本估算出资本产出弹性系数α
和劳动产出弹性系数β
，结果如表2所示。考察三大产业的估计系数，不难发现各行业历年资本和劳动的产出弹性之和近似于1，这说明各行业生产都表现出很强的规模报酬不变特征。第一产业资本存量的产出弹性系数非常大，而劳动工资的产出弹性系数非常低，甚至存在负值，说明农民收入在二元经济结构下是被严重扭曲的。
表2 三大产业生产函数资本和劳动产出弹性估计系数
(二)行业全要素生产率
根据估计结果，将系数代入式(21)，计算出三大行业历年全要素生产率情况lna
，结果如图2所示。由图2可知，三大产业全要素生产率的绝对值和趋势都存在较大差别。其中，第二产业的全要素生产率除个别年份波动，总体呈稳步上升趋势，为三大产业最高；第一产业的全要素生产率呈先降后升趋势，均值次于第二产业；而第三产业的全要素生产率最低，且呈逐年下降趋势，尤其在2013年之后。这表明第二产业受技术进步的影响较大，且有较高的技术回报率。但也需要注意到，在2013年之后第二产业的全要素生产率基本不再快速上升，甚至在2018年出现断崖式的下降，一定程度上反映出近年来中国工业(或者制造业)的发展已经进入到技术进步的瓶颈期。
图2 2003-2018年三大产业全要素生产率(对数值)的跨期变化
(三)要素错配程度的测度
表3 三大产业历年生产要素的错配均值(5)注：“-”代表缺失值，由于第一产业劳动工资数据存在较大测量误差(对应表2相应劳动产出弹性的负值)，主要表现为离群点，在下文结果展示中予以删除。需要指出的是，由于第一产业的产出和生产要素投入在国民经济中占比并不高，这部分误差对其他两部门测算结果的影响较小。
(四)产出效率损失的估计
根据式(18)估计由于生产要素错配导致的产出缺口，图3为三大产业历年实际产出与纠正资本和劳动错配后的潜在产出之比。由图3可知，农业的产出缺口高达60%以上；第二产业的实际产出和潜在产出之比逐年上升，从2003年约20%的缺口，到2018年表现为9.3%的超额；第三产业实际产出与潜在产出的比例逐年下降，在2015年之后，实际产出和潜在产出基本相当。总体来看，由生产要素错配导致的三大产业产出缺口在不断改善，尤其是第二产业和第三产业，2018年的数据显示第二产业产出有轻微过剩(109.3%)，第三产业产出有轻微不足(98.8%)，但农业的产出缺口还较大(33.4%)。
图3 三大产业历年实际产出和潜在产出之比
进一步结合式(19)和式(20)，可计算资本和劳动的错配对有效产出造成的影响(即产出效率损失)，结果如表4所示。总体来看，影响系数的绝对值均不大，最大的系数为2013年第二产业资本错配的产出效率损失-0.109。如前所述，在第二三产业中，资本和劳动错配主要表现为资本过剩和劳动力不足，这与我国投资拉动和劳动收入偏低的现状相吻合，也可能由于资本的过度投资部分弥补了劳动力不足的缺失，因而从实际产出和潜在产出综合来看，产出缺口并不是很大，且跨期有明显的改善。从资本错配的影响来看，对第二产业产出效率的影响大部分年份为负，对第三产业产出效率的影响大部分年份为正。从劳动错配情况来看，2010年之前，劳动错配对第二产业产出效率的影响为正，2010年之后，劳动错配对第二产业产出效率的影响主要为负，体现出中国低廉的劳动力成本曾助力了第二产业的发展，但这种优势正在失去，目前劳动力不足和错配情况成为制约第二产业发展的重要瓶颈。劳动错配对第三产业效率的影响目前以正向为主，一定程度上是因为近十年来部分廉价劳动力从第二产业转移到第三产业，成为第三产业产出效率的助推力。
表4 三大产业历年生产要素错配对有效产出的影响
五 结论和政策启示
本文利用2003-2018年我国省级产业面板数据测算资本和劳动要素的错配，估计了由此导致的产出效率损失。结果表明：(1)我国三大产业中，第二产业全要素生产率最高，第一产业次之，第三产业最低。(2)我国三大产业的资本和劳动要素错配情况较为严重，且不同产业表现出较大差异性，第一产业资本投入和劳动投入均严重不足，虽然资本投入跨期有所改观，但缺口仍然较大，劳动投入从之前的过剩演变为近十年的不足；第二产业表现为资本投入严重过剩，劳动投入稍显不足，并且近十年来资本过度投资的情况较为严重；第三产业资本和劳动配置从早年的“重资本、轻劳动”逐渐改观，目前基本处于较为均衡的配置情况。(3)资本和劳动要素错配导致了实际产出效率损失，既有过度配置导致的产能过剩问题，也有配置不足导致的低于有效产出问题。近二十年来，第三产业从高于有效产出40%下降至基本相当，第二产业从低于有效产出20%到基本相当，但第一产业的产出缺口仍然较大。
结合以上结论得到如下政策启示：
(1)第一产业方面，长期以来，二元经济体制下农业发展不足，工业和服务业快速发展，在各项产业政策、技术、人才、资本均向工业和服务业倾斜的过程中，农业生产要素配置严重扭曲，且这一情况跨期继续恶化。虽然农业增加值在国民经济中的占比并不大，但作为关系国家安全和全民生计的行业，需要得到足够的重视。结合当前的扶贫和乡村振兴工作，应大力推进农业现代化，振兴乡村经济，从生产要素角度来说，一方面需加大农业农村资本投入，改善基础设施建设，发展现代化种养业，推进农业机械大规模利用；另一方面农业发展需要大量高技术劳动力，当然也需要将农产品价格市场化，搭建良好的创新创业平台，让农村技术人才获得相应的回报。
(2)第二产业方面，虽然我国已经建立了完善的工业体系，但是重资产行业比重较大，受产业政策影响，部分产业(如光伏)过度投资导致产能过剩的情况屡见不鲜，从本文实证结果来看，我国第二产业的资本投入相比产出是严重过剩的。当前我国已经进入工业化发展后期，依靠廉价劳动力创造利润的比较优势正在失去，以投资促增长的时代也已然远去，在信息技术快速发展的当下，更大的发展前景应在于利用技术进行产业转型升级。值得一提的是，总体来看，相比其他产业，第二产业全要素生产率是最高的，也说明其承载了最强的技术增长潜力，而制造业衍生出的生产性服务业也是现代经济体系的重要支撑，因此，需要进一步完善社会主义市场经济体制，健全金融市场体系，减少劳动力流动的制度性约束，全面提升劳动力跨区流动的福利保障，从而更好地支撑第二产业的发展。
(3)第三产业方面，本文观察到第三产业的资本投入在2003-2008年处于过度投资，到后期逐渐改善，这可能是因为以房地产、信息技术为代表的服务业快速发展。服务业是工业化后期，为满足人们高质量生活需求而不断发展和衍生出的各种行业，就业容纳能力较强，因而较多劳动力从农业、工业转向服务业，互联网经济的发展也催生了许多新兴服务业岗位，如外卖员、快递员、游戏设计师、数据标记师等。服务业既能满足人们的生活需求，也为其他产业发展提供重要支撑，当前从生产要素角度看，资本和劳动配置基本处于相对均衡状况，其产出效率损失也较低。未来服务业发展重点是对信息技术、金融、文化娱乐等部分细分行业加强规范，避免经济“脱实向虚”。
本文可拓展的方向在于更细化的产业部门讨论，此外要素错配不仅存在于行业间，还存在于地区间，受数据可得性限制，本文未在地区层面展开要素配置的测算和讨论，这些问题均可进一步探索。
