中国资源错配演化动态、区域差异及收敛特征

肖 旭，洪祥镇

（1.大连交通大学经济管理学院，辽宁 大连 116028；2.辽宁大学经济学院，沈阳 110036）

0 引言

资源错配问题一直是学术界热门的话题，资源错配涵盖了资本、劳动力以及其他生产要素等错配，所谓错配，是指相对于均衡的资源配置状态的实际刻画，产生错配的原因在于，要素市场发育不健全导致了要素流动能力弱、有效配置受阻，最终造成了资源配置偏离均衡的情况。改革开放以来，我国资源配置方式发生了转变，从计划经济时代的政府统筹收支，到如今的“市场在资源配置中的决定性作用”，体现了我国对资源合理配置、资源利用效率重视程度的提升，并取得了显著成效。党的十九大报告明确提出“经济体制改革必须以要素市场化配置为重点，实现要素自由流动、价格灵活反映、竞争公平有序、企业优胜劣汰”[1]。然而，目前我国仍存在诸多结构性资源错配问题，这些问题对我国市场发育、企业生产以及居民生活水平均造成了负面影响。

对资源错配的深度探讨有助于理清如何合理配置资源的思路，部分学者从资源错配的测度方式及其影响因素的角度进行分析，如Hsieh 和Klenow（2009）[2]使用假设规模报酬不变的C-D生产函数来定义资本扭曲和劳动力扭曲，构建了用以测度资源错配的理论基础。白俊红和刘宇英（2018）[3]发现对外直接投资能够降低我国资源错配程度，并指出我国资源错配存在明显的路径依存现象。刘雅婕等（2021）[4]通过考察要素市场化改革对资源错配的影响，发现资本与劳动力流动性的增强能够有效降低我国资源错配程度。也有部分学者对我国资源错配可能存在的区域差异进行了分析，如解晋（2019）[5]通过研究发现，我国劳动力错配存在一定程度的区域差异，表现为东部地区错配程度远高于其他地区。秦佳虹等（2021）[6]发现我国存在中部地区资本资源配置不足、东南沿海地区劳动力资源配置不足的现象。

通过对已有文献的梳理发现，现有关于资源错配的文献主要集中在资源错配的形成机理、对社会经济造成的负面影响等方面，并指出我国资源错配存在一定程度上的地区差异，但缺少系统的有关区域资源错配时空演变特征及差异的研究。鉴于此，本文基于2004—2020 年我国30 个省份的面板数据，采用C-D生产函数对资本错配与劳动力错配指数进行计算，以非参数核密度的方法对错配指数时空演化情况进行分析，并通过Dagum基尼系数测算资源错配的区域差异，最后采用计量收敛模型来分析资源错配是否存在收敛趋势。

1 方法介绍

1.1 研究资源错配指数的测算

计算资本产出弹性βK与劳动力产出弹性βL，参考赵志耘等（2006）[7]的做法，采用假设规模报酬不变的C-D生产函数，即βK+βL=1，生产函数公式为：

采用最小二乘虚拟变量法（LSDV），来估计我国30个省份的产出弹性，对生产函数两侧同时除以Lit并取自然对数，在公式中加入地区虚拟变量μ与时间虚拟变量ν，其中i为省份，t表示年份，整理公式得：

其中，产出变量Yit代表各省份的实际GDP，以2004年为基期，利用GDP 指数做平减处理以消除价格因素的影响；劳动力投入量Lit以各省份城镇就业人员来表示；资本投入量Kit的取值为各省份的固定资产投资，采用永续盘存法进行计算，公式为：

其中，It为当期名义固定资产形成总额；Pt为固定资产投资价格指数；δt表示折旧率，借鉴前人的研究取值为9.6%[8]；基年的资本存量为Ki2004=Ii2004/(gi+δ)，gi为固定资产形成总额的年平均增长率。

计算资本价格扭曲系数γKi、劳动力价格扭曲系数γLi，表示为资源相对应没有出现扭曲时的加成水平，计算公式为：

其中，si代表Yi/Y即表示i地区的产出占总产出的比例。Ki/K为i地区资本存量与资本总量的比值；Li/L为i地区劳动力投入量与总体劳动力的比值；si βki和si βLi分别表示资本贡献值和劳动力贡献值；和分别表示产出加权的资本贡献值和劳动力贡献值。借鉴陈永伟和胡伟民（2011）[9]的方法，通过测度资本错配指数τKi、劳动力错配指数τLi来估计各地区资本错配与劳动力错配情况，计算公式为：

错配指数存在正负之分，当τ＞0 时，表示资源配置不足；当τ＜0 时，表示资源配置过度。为保证模型回归结果的一致性，参考已有做法对资本错配指数取绝对值，其绝对值越大，表示错配程度越严重。

1.2 Dagum基尼系数及分解

相比泰尔指数与传统基尼系数，Dagum基尼系数能够解决样本数据间存在的交叉重叠问题，从而精确度量地区差异的来源。本文将样本省份分为东、中、西三大地区，利用Dagum基尼系数方法进行测算，具体公式如下：

其中，G为总体基尼系数；k为区域个数，取值为3；j和h为区域城市群下标；i和r为区域内部省份个数；n为总体省份个数，取值为30；yji（yhr）为j（h）地区中i(r)省份的资源错配指数；为省份资源错配指数的平均值。

Dagum 基尼系数可进一步按子群分解方法将总体基尼系数分解为区域内差异Gw、区域间差异Gnb以及超变密度Gt，且G=Gw+Gnb+Gt，计算公式为：

1.3 β 收敛模型

β收敛模型中包含β绝对收敛与β条件收敛，其中，绝对收敛是指不同区域的资源错配程度会随时间收敛到接近相同的水平上，条件收敛是指在控制了社会经济特征后，不同地区的资源错配程度随时间收敛到各自稳定的水平状态上，β收敛模型如下：

本文考虑到省份间资源错配水平可能存在空间相关性，因此引用空间杜宾模型进行估计，模型如下：

2 资源错配指数测度及动态分布

2.1 资源错配指数测算

本文以2004—2020 年我国30 个省份（不含西藏和港澳台）作为面板数据样本，计算出2004—2020年全国及三大地区资源错配指数，见图1、图2，全国及各区域资本错配与劳动力错配指数取绝对值后的均值。所用数据来自历年《中国统计年鉴》及各省份统计年鉴。

图1 全国及各区域资本错配指数演变趋势

图2 全国及各区域劳动力错配指数演变趋势

图1 显示，在样本期初始年份时，全国及各区域资本错配程度较低，说明各区域资本配置较为合理，而随着年份的推移资本错配程度逐渐加重，全国资本错配年均增长率为4.897%。各区域资本错配存在一定程度的差异，东部地区在2008 年之前资本错配程度较低，保持在0.149上下，而在2008年之后资本错配情况开始显著恶化，其他区域资本错配均有上升趋势，但上升幅度较为平缓，这可能是由于受2008年金融危机影响，相对于其他区域，东部地区作为我国经济发展、对外贸易、金融聚集的核心区域所受到的影响更加严重。为应对2008年金融危机，我国推出了扩大内需、促进经济增长的“四万亿”计划，从短期来看，补贴政策刺激了投资消费，一定程度上缓解了危机对经济发展带来的抑制，但从长期发展来看，也造成了地方债肆意增长，财政补贴与信用贷款资源被投入到低效率领域，对长期资本配置产生了负面影响。李欣泽和司海平（2019）[10]研究发现，我国资本错配在“四万亿”计划实施后持续上升。

图2显示，我国全国及各区域劳动力错配程度均具有缓和趋势，全国平均劳动力指数在样本期内从0.377 下降到0.246，年均增长率为-2.149%，其中，东部地区劳动力错配指数最高但下降幅度最明显，原因可能在于我国长期以来实行的户籍制度对不同省份之间的劳动力要素流动产生了明显的阻力，导致东部地区人力资本配置扭曲无法通过充足吸收来自其他区域的劳动力而得到实质性缓解，然而，由于东部地区市场化程度较高、要素市场发育逐渐成熟，通过利用充足的创新资源和技术储备促使产业结构不断升级并向高新技术产业转型，从而对劳动力的需求偏好产生了一定影响，摆脱了低端劳动力不足对人力资本配置的限制，实现了人力资本配置扭曲的大幅改善，而中西部地区基于现有的产业结构，其劳动力要素扭曲程度相对较低，因此产生了错配程度总体低于东部地区，但改善空间相对较小的现状。值得注意的是，东中部地区劳动力错配在2008—2009 年均出现了短期恶化现象，这可能是由2008 年金融危机带来的失业率提升所导致的，而西部地区受此影响不明显。

2.2 资源错配指数核密度估计

为探究我国资源错配水平的时空分布演变特征，本文采用非参数核密度估计方法对全国、东部地区、中部地区、西部地区的资源错配分布动态情况进行分析。由于篇幅所限，本文选取2004 年、2008 年、2012 年、2016 年与2020年进行分析，见图3。

图3 全国及各区域资源错配核密度估计

如图3（a）所示，全国资本错配指数曲线呈右移趋势，错配程度逐年加重，主峰高度从首年开始呈先下降后上升再下降的趋势，主峰宽度自2012年之后呈收缩状态，即资本错配两极分化程度有所好转，表明全国资本错配分布虽存在区域差异，但部分错配程度较高的地区在2012 年之后出现了缓和迹象，一定程度上缩小了总体差异。图3（b）中，全国劳动力错配指数核密度曲线总体上左移，主峰高度具备一定上升趋势，曲线宽度在2004—2016 年均有收缩状态，说明在此期间全国劳动力错配程度降低，区域差异缩小，但在2020年核密度曲线被大幅度向右侧拉伸，表明在2020 年劳动力错配情况出现了明显的恶化，原因可能在于2020年年初暴发的新冠肺炎疫情对我国各区域劳动力市场均造成了影响，为控制疫情传播所采取的封闭、隔离、停工等手段导致了短期内失业率的极度攀升，从而造成了劳动力错配程度的加重。而资本错配程度在2020 年并无显著恶化的情况，本文认为在受制于疫情的背景下，相比于劳动力，无形的资本具有更加灵活的流动性，因此受到的影响较小。

图3（c）、图3（e）、图3（g）中分别展示了我国东、中、西部地区的资本错配分布情况，三大地区核密度曲线均存在一定程度的右移趋势，表示各地区资本错配程度逐年加重，与全国资本错配走势保持一致。其中，东部地区主峰的高度在样本期内明显下降，但其宽度在2012 年之后开始收缩，说明2020 年东部地区资本错配与2004 年相比存在一定的区域差异，但在2012 年之后出现了首尾两侧向中心收缩的趋势。中部、西部地区核密度曲线主峰高度均呈总体上升的趋势，且曲线具备明显的收缩，说明这两个地区内部省份的资本错配存在差异收敛的特征。

在图3（d）、图3（f）、图3（h）中可见东、中、西三大地区错配曲线总体上均向左移动，即各地区劳动力错配整体上保持着一定程度的缓解，东部、中部地区核密度曲线分别在2008年、2020年出现了不同程度的右侧甩尾拖尾现象，东部地区甩尾情况更加明显，而西部地区核密度曲线在样本期内波动较小，说明相比市场化程度较低的西部地区，东中部地区劳动力要素配置受“重大事件”干扰程度更高。

3 资源错配程度地区差异及其分解

本文运用Dagum基尼系数法计算2004—2020年我国总体以及三大地区资源错配基尼系数，从而进一步分析我国资源错配的地区差异情况，并将基尼系数分解为区域内基尼系数、区域间基尼系数以及超变密度。

3.1 资本错配的总体差异和区域内差异

图4（a）呈现了全国以及三大地区基尼系数的走势，可以看出，我国总体资本错配区域内差异在样本期内保持相对平稳的状态，即表明全国资本错配差异变化幅度不明显，仔细观察可知，资本错配差异在2004—2010年从0.411下降到0.375，年均增长率为-1.54%，在2010—2017 年有上升趋势，总体上升幅度为19.41%，并在2017年之后表现为持续的差异收缩，2020 年全国资本错配差异回落至0.419。东部地区资本错配区域内差异呈波动上升趋势，在2006—2009 年上升幅度较大，从0.451 上升至0.589，年均增长率为9.27%，在2009年之后呈先下降后上升再下降的波动趋势，到2020 年东部地区资本错配区域内差异达到0.556。中西部地区区域内差异在样本期内始终低于全国水平，且总体上均体现了明显的下降趋势，这两个地区区域内差异大幅下降时期都在2004—2010 年，随后都经历了不同程度的上升，到2020年两个地区资本错配基尼系数分别为0.225、0.248，年均增长率分别为-3.38%、-1.95%。

图4 全国及各区域资源错配区域内差异

3.2 劳动力错配的总体差异和区域内差异

在图4（b）中可见我国劳动力错配基尼系数情况，其中，全国劳动力错配基尼系数从2004年的0.349经历了小幅下降，至2007 年0.303 的最低点后开始回升，并在2015年达到峰值0.415，而在随后的5 年中差异逐渐缩小，到2020年全国劳动力基尼系数下降至0.341，总体来看，全国劳动力错配基尼系数在样本期内存在明显的上下波动情况，且波动幅度较大。东部地区基尼系数上升趋势十分显著，从2004年的0.362上升至2020年的0.597，总体增幅为64.62%，说明东部地区内部各省份之间劳动力错配程度的差异逐渐扩大。中部地区基尼系数在2004—2010年变化幅度较大，2010年之后相对稳定在均值为0.313的水平附近，到2020 年基尼系数为0.319。西部地区基尼系数在2006—2015 年上升，年均增长率为8.12%，在2015 年后差异持续收缩至2020年的0.225，年均增长率为-3.86%。

3.3 资源错配区域间差异

图5（a）、图5（b）分别展示了三大地区资本错配与劳动力错配基尼系数的区域间差异，从资本错配区域间差异中可以看出，东-中、东-西差异呈上升趋势，分别从2000年的0.420、0.436上升到2020年的0.513、0.501，年均增长率分别为1.25%、0.85%，表明两两地区资本错配区域间差异有所扩大，但增幅较小。而中-西资本错配基尼系数有明显的缩小，年均增长率为-2.76%。从劳动力错配区域间差异中可以看出，三组区域间差异均有所上升，其中，中-西差异上升幅度相对较大，2004—2020年，从0.336上升至0.432，年均增长率为1.58%。东-中、东-西有一定的上升趋势，但幅度较小，样本期内年均增长率分别为0.24%、0.78%。

图5 全国及各区域资源错配区域间差异

3.4 资源错配区域差异分解

下页表1 展示了我国资源错配区域差异的主要来源分解，包括区域内差异贡献度、区域间差异贡献度以及超变密度，并计算了不同来源的贡献率。由资本错配差异分解结果可知，2004—2016年，超变密度对基尼系数贡献率最高，超变密度反映了区域之间交叉重叠对总体差异的影响，而在2016年之后，区域内贡献度与区域间贡献度在总体基尼系数中占主导地位，说明在2016 年之后我国资本错配差异更多的是来自区域内与区域间的差异。由劳动力错配差异分解结果可知，初期占主要来源的区域间贡献度总体呈下降趋势，在2020 年其贡献率下降至32.568%，而超变密度贡献逐年上升，在2012 年逐渐超越并取代了对总体差异影响的主导地位，说明在2012 年之后劳动力错配存在的部分交叉重叠问题是造成我国劳动力错配总体差异的主要因素，此外，区域内差异贡献度在考察期内较为稳定，贡献率始终保持在均值30.69%附近，说明区域内差异也是总体基尼系数的重要来源。

表1 区域差异及其分解结果

4 资源错配收敛性分析

本文采用β绝对收敛与β条件收敛对全国以及东、中、西三大地区的资本错配、劳动力错配进行收敛性分析。对不同样本群模型进行空间自相关检验，LM 检验结果显示全国与东部地区劳动力错配收敛模型存在空间相关性，LR 和Wald 检验结果显示SDM 为最优模型，且无法退化为SAR 与SEM，其余无空间自相关的样本群模型均采用OLS 估计。Hausman 检验拒绝了随机效应与固定效应无系统性显著差异的原假设，因此本文均采用固定效应，另外控制了时间、个体双向效应。

4.1 资本错配β 收敛检验结果

我国资本错配绝对收敛与条件收敛检验结果见表2，其中，全国与各区域资本错配β收敛系数均为负数，且至少都在5%的水平上显著，说明我国资本错配情况无论是否考虑了产业结构、教育程度、城镇水平等社会经济特征，都会出现总体与局部收敛的情况，分别表现为全国与各区域资本错配指数随着时间推移会趋于稳定水平，即初始年份资本错配程度较为严重的省份，其错配指数的增速会逐渐降低，与整体错配水平形成收敛态势，除此之外，全国与各区域内部省份资本错配指数也会逐渐趋于各自平稳的状态。在分区域收敛中，东部地区绝对收敛速度与条件收敛速度均为最快（0.036、0.049），西部地区收敛速度最为缓慢（0.016、0.015），原因在于，虽然与西部地区相比，东部地区资本错配区域内差异更为明显，但在样本期内东部地区资本错配两极化情况得到了大幅改善，因此东部地区存在更大的收敛空间。

表2 资本错配β 收敛检验结果

4.2 劳动力错配β 收敛检验结果

表3为我国劳动力错配收敛结果，结果显示我国劳动力错配存在收敛的异质性，其中全国、中部地区及西部地区绝对与条件收敛β系数均在1%的水平上显著为负，说明上述区域不仅存在趋于整体稳定的绝对收敛，还存在区域内省份达到各自平衡状态的条件收敛。此外，在中部地区条件收敛中，空间滞后项w·β与空间自相关项ρ分别在10%与5%的水平上显著为负，即中部地区内部各省份劳动力错配程度能否达到各自稳定的状态，不仅受到本地区滞后一期错配程度的影响，还会受到周边地区滞后一期错配程度以及周边地区当期错配增速的影响。东部地区β收敛系数不显著，即不存在绝对收敛与条件收敛，说明东部地区无论是整体还是内部各省份的劳动力错配，在样本观察期内都没有达到相对稳定收敛的状态，原因可能在于，北京、天津、上海等部分东部地区省份，其劳动力人员平均教育程度较高，但人力资本拥有量较低，对高素质从业人员需求的缺口导致了这些省份劳动力配置的不足，而广东、江苏、山东等省份则是东部地区劳动力主要流入地，占全国跨省农民工就业人数的一半，由此可见，东部地区内部各省份之间对就业人员需求偏好的差别对区域劳动力错配产生了一定程度的影响。

表3 劳动力错配β 收敛检验结果

5 结论

本文基于2004—2020 年我国30 个省份的面板数据，对省级资本错配与劳动力错配指数进行测算，采用非参数核密度与Dagum 基尼系数及按子群分解的方法对全国与各区域错配指数差异进行分析，并通过β绝对收敛、β条件收敛来检验我国资源错配的收敛性。本文对我国资源错配时空演化、差异变化以及收敛趋势进行了梳理，并得出以下结论：全国及各区域资本错配与劳动力错配指数呈反向增长趋势，资本错配出现了一定程度的恶化，而劳动力错配在样本期内得到了缓解，与此同时，资本、劳动力要素配置受“重大事件”影响较大，2008 年金融危机与2020年新冠肺炎疫情对我国资源错配均会产生长远且严重的影响，其中，东部地区受影响程度较深；全国资本错配与劳动力错配基尼系数均呈先下降后上升再下降走势，总体上看全国资源错配基尼系数变化幅度不大，东部地区资本、劳动力错配区域差异具备不同程度的上升趋势，中部地区资本错配差异有所缩小，劳动力错配差异在2010 年之前波动较大，但在后续年份中相对平稳，西部地区资本错配差异下降幅度较为明显，而劳动力错配差异虽然存在扩大现象，但幅度较小；在收敛性分析中，除东部地区劳动力错配不存在收敛性外，全国及其他区域资源错配均具有显著的绝对β收敛与条件β收敛。

要素配置不当、要素流动性差、行业竞争不公平、市场发育不健全等因素均会提高资源错配程度，目前我国资源错配仍处在较为严重的水平上，各区域间资源错配也存在着一定程度的差异，对资源错配的改善重心要聚集在不断消除区域间要素流动壁垒，为企业发展提供更加公平、有效的营商环境，并充分考虑不同地区经济发展水平、产业结构特征以及市场化程度，做到因地制宜，从而有效提高要素配置效率，为我国全要素生产率的释放提供新空间，加速构建“双循环”新发展格局，推动全国经济高质量发展。