资源错配结构变迁与中国经济转型.docx

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资源错配结构变迁与中国经济转型

资源错配、结构变迁与中国经济转型

曹玉书楼东玮

2013-3-2715:

36:

14　　来源：

《中国工业经济》2012年10期

　　【内容提要】本文在分析和分解各地区及三次产业资源误置程度的基础上，通过在传统的增长核算框架内引入错配系数的方法，重新测算了我国在资源误置条件下的经济增长，并将除去资源错配因素后的实际技术进步分解为结构变迁效应和净增长效应，得到了资源错配、结构变迁和经济转型间的关系。

研究还发现：

要素流动障碍和资源误置因素的存在不仅影响经济短期的产出总量及其产出比例，也影响经济的长期产出组合方式（生产前沿面），我们若消除所有错配年份的错配因素，则在这些年份中，可使我国GDP增长率平均每年提高0.90个百分点。

　　【关键词】资源错配结构变迁错配指数分解经济转型

　　一、问题提出

　　改革开放以来，我国逐步建立起了以市场机制为基础的资源配置方式，为中国经济获得了30多年年均10％的高速增长，但“中国式赶超”的结果也使得积累了30多年的深层次经济问题日渐暴露。

改革初期，资源稀缺，因此，将有限的资源配置到最需要的地区和部门中去成了最有效的经济发展方式，这种“集中力量办大事”的集中式、非均衡的资源配置方式使得东部地区获得了率先发展，但突击一点、不计其余的做法亦不可避免地产生了地区差异、收入差距持续扩大的问题；随着市场化改革的不断深入，技术进步和要素流动逐步加快，集中式的资源配置方式日渐与市场这只“看不见手”的基础性资源配置方式相悖，从国有企业改革到产业结构变迁。

从民工潮到民工荒、从“温州模式”的确立到中小企业倒闭潮，中国平稳的改革路径上出现了一次次难题，这些问题的出现预示着旧有的资源配置方式已不再适应新的经济增长要求，中国的经济迫切需要转型，因此，研究资源错配、结构变迁与经济转型问题自然成了本文的出发点。

　　此外，改革至今，中国经历了从计划向市场，从农村向城市，从国有到民营，从粗放式、低技术的低端产业结构向集约化、高技术的高级产业结构转变的四次经济与结构转型。

图1中的利利安指数（Lilien'sIndex,NickellandJackman,2005）测算了1978—2010年间我国劳动力流动和结构变迁间的关系，其中的4个波动周期基本与前述的4个转型周期相吻合，①可见，中国资源（要素）配置状况的改变与经济结构的变迁是两个相辅相成的过程，因此，这种关系的存在使得我们有必要在考虑资源误置因素的前提下对经济增长重新加以分解和测算，而本文也将在此种测算的基础上试图回答以下问题：

资源错配是否影响了经济的长期产出和结构变迁随着改革的深入，资源错配的状况是改善了还是恶化了行业间和部门间的资源错配程度如何资源错配对地区间的要素流动和三次产业结构有何影响资源误置对技术进步的影响如何当前经济转型中出现的问题与资源错配有何关系若资源错配被纠正，则中国经济能带来多大的效率改善和产出增长

　　从现有的研究中可知，当市场中存在市场势力、政府管制、制度文化差异等因素时，资源的自由流动和有效配置将受到限制，于是，这些阻碍市场发挥基础性配置作用的诸多因素的存在使得资源误置成为常态，最明显和直接的表现就是部门间的要素回报率不再相等。

对于资源配置影响经济效率的考察主要涉及早期和近期两类文献，前者如Syrquin（1986），TimmerandSzirmai（2000），PenederMichael（2003），刘伟、张辉（2008）等，他们的研究继承了Solow的分解测算方法；而对于近期中国的研究中，Brandtetal.（2012），HsiehandKlenow（2009），DollarandWei（2007），陈永伟、胡伟民（2011）等指出若消除资源误置，那么中国的经济增长将获得较大幅度的提升。

两类研究中，前者忽视了资源错配的影响，而后者较少涉及产业部门间和地区间的资源错配状况，且两者均未能从总体上把握资源错配、结构变迁和经济转型间的关系，在一定程度上限制了其实用性。

　　图1劳动力流动和经济结构变化（利利安指数）

　　二、资源错配的作用机制与测算方法

　　1.资源错配的作用原理

　　资源及要素的错配最直观和主要的表现是各个部门要素的边际报酬不再相等。

由此出发，我们假设经济当中只存在农业部门I和非农部门II，前者为劳动密集型部门，后者为资本密集型部门，两个部门只投入劳动和资本两种要素从事本部门的生产。

如图2所示，部门I和部门II等产量曲线上的每一点都代表以一定的资本—劳动投入比例来从事本部门特定产品的生产，若市场是完全竞争的，经济当中不存在阻碍资源自由配置的因素时，

　　从产业结构变迁的角度来看，由以上分析可知，由于资源错配因素的存在，不仅要素在各部门间的配置比例发生了变化，而且部门I的产量在社会总产量中所占的比例发生下降，部门II所占的比例则相对地上升了，从而与完美市场假设条件下的产业结构相比，“经济楔子”的存在使原有的资源配置方式和部门结构发生了偏移；从整个经济短期和长期的产出比较来看，由图3，Jones（1971）的特殊要素模型（SpecificFactorModel）将短期不流动（长期可流动）的资本视为各部门内部的特殊要素，与自由流动的劳动一起共同进行以生产前沿曲线I为代表的、以

和

两种产品为主要产出的社会生产，它与长期最优生产前沿曲线交于最优生产点A，③若“经济楔子”的存在使得

相对于

的产品价格发生上升，那么，由特殊要素生产前沿决定的短期有效产出（B点代表）将会小于长期有效产出（C点代表），由此我们可以发现，要素流动障碍和资源误置因素的存在，不仅会影响经济的短期产出总量及其产出比例，也影响经济的长期产出组合方式，将使整个社会的资源配置效率发生变化。

　　2.测算的模型与方法

　　在完美市场假设下，资源和要素的流动无障碍，因此要素在各部门间的自由配置最终必定会使同一要素的边际报酬率相等。

但若经济当中存在资源错配的因素时，由于要素流动受限，各部门间的要素不再取得一致收益率，部门间的工资—利率比率亦不再相等，若此时我们假定以某一部门工资—利率的相对比率为基准，则其余部门与基准部门间的工资—利率比率有如下关系式成立：

　　上式中，定义AEI为相对配置效率指数（RelativeAllocationEfficiencyIndex），即当产业i中劳动相对于资本的产出弹性比率比产业j来得更大时，则我们可以认为产业j的资本密集程度比产业i高，并且前者相对于后者来说其资本的产出效率和配置效率来得更高，在一定程度上它还反映了要素的相对稀缺程度。

而单就某个产业内部而言，由于只有资本的深化达到一定程度时，才可能出现劳动产出弹性大于资本产出弹性的现象（姚洋，1998），因此，我们还可以通过该指数来比较和判定各部门资源配置效率与产出效率的关系；至于TCI，林毅夫、刘培林（2003）将其倒数定义为技术选择指数（TechnologyChoiceIndex），用来表示一个经济体在各个发展阶段采取的发展战略对本身比较优势的偏离程度。

由于资源禀赋的差异，各个经济体都有一个最优的资本—劳动配置比率，因此，TCI不仅意味着各个产业对最优资源配置方式的偏离程度，还代表了各个产业不同的资本深化水平和产业间的技术偏离程度。

由此可推得，技术选择指数越大，则该产业的资源错配程度越严重，结构升级和调整也就越易受到阻滞⑤（黄茂兴，李军军，2009）。

　　下面我们将借鉴Miyagawa（2003）和MasayukiNakakukietal.（2004）的方法，运用以下步骤将产出分解为包含错配项在内的几个部分，来重新核算在存在资源误置情况下，经济当中各部分的增长情况。

我们若定义

为产业i在整个经济当中的劳动投入份额，则有下式成立：

　　上式中的L和Y代表经济中的劳动总量和GDP总量。

对上式中各个变量全微分，并在两边除以Y，我们就可以得到以往文献中经济总量的分解核算方法：

　　但我们知道，这种市场的完美性假设在现实当中基本不可能存在，由于资源错配因素的存在，各部门要素边际报酬率相等只是偶尔状态。

因此，当我们假设经济当中存在阻碍要素有效配置的因素时，由（3）式我们可以得到资源误置条件下部门人均资本和经济总人均资本间的关系：

　　（9）式表示部门i的人均资本增长率不仅受整个经济总人均资本增长率的影响，还受其他两种情况的影响：

一是本部门资源错配变化率的直接影响和其他部门资源错配变化程度的间接影响；二是其他部门劳动要素在部门内的重新配置也会间接影响本部门的资本深化水平。

将（9）式代入（6）式，就可得到资源错配条件下的经济增长分解核算式：

　　上式中，d和t分别代表地区d和时期t，左边为实际GDP增长率。

右边被分解为五项，第I项为考虑了资源错配后实际的部门技术进步率之和；第II项为经济中总的劳动增长率；第III项表示总的人均资本增长率；前三项与传统的分解意义相同，表示完全竞争条件下经济的增长组成。

这里的第IV和第V项为资源错配项，用来衡量由资源错配的改善或恶化引起的经济增长变化情况，前者表示在部门间要素边际报酬存在差异并且当经济中的资本—劳动比率稳定为常数时，由部门间资源错配变化程度累积而引起的人均资本变化对经济增长的影响；后者则表示由部门间劳动要素的重新配置引起的人均资本变化对经济增长的影响。

　　三、资源错配、结构变迁与经济增长的分解与测算

　　1.数据的来源及处理

　　本文中计算所需的各指标中，各省及全国的国内生产总值、GDP指数、三次产业生产总值及指数等反映产出的数据来源于《中国统计年鉴》（1983—2011）、《新中国六十年统计资料汇编》、《中国国内生产总值核算历史资料》（1952—2004）和各省《统计年鉴》；关于资本存量、固定资本形成、固定资本投资指数、劳动报酬、劳动数量、折旧额等反映投入的数据主要来源于《新中国六十年统计资料汇编》、《中国国内生产总值核算历史资料》（1952—2004）以及历年的《中国劳动统计年鉴》；此外，关于工业行业的数据则来自历年《中国工业经济统计年鉴》。

（1）关于分地区三次产业资本存量的估算。

由于分解的需要，本文采用流行的永续盘存法首次估算了1978—2010年分东中西部地区和三次产业的固定资本存量数，估算的方法主要借鉴和综合了单豪杰（2008）和徐现祥等（2007）文中的测算思想和技术。

其中由于《中国国内生产总值核算历史资料》（1952—2004）提供了各省三次产业固定资产折旧额，所以为了计量准确起见，三次产业的资本存量估算中，2004年以前资本存量的估算我们直接采用折旧额计算，而2004年以后缺少的折旧额数据我们在计算时统一按10.96％的折旧率扣减折旧，与估算全国资本存量时同（这里由于全国与各省的数据有出入，例如各省的实际值相加后往往与全国数据不等，我们采用的方法是分省分产业的数据与全国的存量数据分开估算，前者借鉴徐现祥的方法后者借鉴单豪杰的方法，累计得到各省的三产资本存量并取份额后，乘以全国资本存量得到全国的三产资本存量数据，在分解各地区和全国的经济增长时亦分别采用各省和全国的数据）。

此外，2004年以后缺少的固定资本形成价格指数我们采用各省的固定资产投资价格指数进行替代。

（2）关于三次产业劳动投入和劳动收入份额的计算。

本文用就业人员数代替劳动投入数量，其中需注意的是由于放宽了1990年就业人口的统计口径，尽管这一年的就业人口统计数据有一个较大幅度的提高，但并不影响本文的整体分析。

其次，《中国国内生产总值核算历史资料》只提供1993—2004年各个省份三次产业的劳动报酬数据，因此，我们在分解1993年以前和2004年以后资源错配系数时的处理方法是：

将1993年以前的和2004以后的劳动收入份额数据分别等于1993年和2004年。

而在进行经济增长分解和模型中涉及针对劳动报酬求偏导时将其视为常数。

　　（3）文中除劳动报酬的数据不可得而采用名义数据（即劳动报酬份额为名义劳动报酬额除以名义GDP值）外，其余的变量均为以1978年为基期的实际值。

　　2.错配程度的估算和错配系数的分解

（1）分地区和产业的错配系数分解。

对于分地区分产业的资源错配状况，根据第二部分的分解模型和（4）式，错配系数可以表示为相对配置效率指数（AEI）和技术选择指数（TCI）之积，为了便于分析，我们将其置于各经济增长周期中来研究。

⑧1950—2010年，中国一共经历了11轮经济增长周期，下面的测算涉及第6—11轮的增长周期，即1976—1981（其中我们的数据始端为1979年）、1982—1986、1987—1990、1991—1999、2000—2009，以及2010年的6个增长周期。

　　表1报告了各个地区及三次产业在1979—2010年中国各个经济周期中错配系数的分解及波动情况。

可以很容易看出：

①对于错配系数，测算结果表明在各个经济周期内，东中西部地区的资源误置状况并未发生很大波动，其中，东部地区的第二、三产业误置状况最为严重，而西部地区在第一产业上的误置程度与东中部相比则相对较大。

由此可以清楚地发现东部地区在第二、三产业上的资本配置相对过多，而中西部特别是中部地区的劳动力相对配置过剩，这种现有的要素配置状况也表明东部地区的第二、三产业还有很大的接纳中西部地区劳动力的空间，政策制定者应努力消除现有的地区间配置障碍，促进劳动力的合理流动以改善非农部门的错配状况。

②对于AEI，按照理论部分的分析和测算结果显示，东部地区的三次产业无论在资本深化程度（资本密集使用程度）上，还是在资本的产出和配置效率上，都较中西部地区来得高，但若置于各个经济周期中来看，可以发现地区间彼此的差距正在逐步缩小，这也说明了地区间的资本流动正在加强，要素跨地区的配置障碍正在逐步打破。

③对于TCI，由于TCI越小，经济发展越具有赶超力度，偏离平均资源禀赋和配置的趋势就越明显，表中的数据显示，改革开放以来，东部地区优先发展战略的实施使得第二、三产业增长强劲，而中西部地区得益于近年来国家的政策和投资偏向，其第二产业在各个经济周期中的赶超力度正稳步增强，资本流入和深化的速度正在不断加快。

至于第一产业，数据则显示农业部门的劳动生产率并没有得到实质性提高，劳动力过剩和资本配置过少、配置效率不高的现象在三个地区普遍存在。

④对于全国来说，图4中三次产业资源错配系数的波动与图1中的结构变迁周期基本吻合，这也表明资源配置状态的变化与经济结构改变是相辅相成的。

就各个经济周期和时间趋势来看，第二和第三产业除20世纪90年代中后期有所恶化外，其余年份均趋于好转中，但趋势不明显，与此相反，第一产业自1989年起则基本处于不断恶化状态。

　　图41978—2010年全国三次产业资源错配系数比较

（2）分行业错配系数的估算。

我们还可以更进一步地了解工业内部各行业的资源误置状况，图5报告了工业部门33个行业1993—2009年间的资源配置情况。

我们将通信计算机业作为基准对照部门，从各年的数据可以发现，资本配置效率最为不佳的行业部门主要集中在煤炭开采、有色金属矿业、非金属矿业等基础资源开采业和纺织服装、皮革毛皮、家具制造、文教体育用品等低端制造业中，错配系数在2002年以后基本在2以上，并处于逐年上升当中。

究其原因，前者可能是由于该类行业投资量大，准入制度严格，加上国家的自然垄断，使得外来私有资本难以自由进入，这就造成了该行业的资本配置数量少于有效率的水平，而劳动力数量的配置水平却又相对过多，阻碍了与其他行业要素报酬的趋同，使得错配状况最为严重；后者中诸如纺织服装和文教体育用品等行业均属于劳动密集型、低附加值和低技术含量行业，尽管在私有经济发达的地区企业数量众多，也在中国传统的对外企业贸易中占有重要地位，但由于同质化竞争现象突出，加上近年来劳动等要素成本的上涨使得劳动报酬和资本回报率不断地被压缩，近来的中小企业发展困境也有理由预知该行业的资本流入正在放缓，有不断转移和退出的趋势。

石油加工、化学原料及制品、化学纤维、橡胶塑料制品、供电供水，以及金属、非金属制造冶炼等体现国民经济基础性和公共服务性行业，其历年的平均值大概在0.3—1和1—1.6间浮动，错配程度相对较小，大部分的这些行业私人资本难以企及，劳动力流入困难，错配的因素还在于政府管制和行业垄断。

专用设备、交通运输设备、电气机械、仪器仪表及通信计算机等高新技术行业历年的值基本处1左右波动，差别不大，这部分行业内的企业尽管技术门槛和劳动力素质要求较高，但大部分为外资部门或新兴技术引入部门，较为高效的管理也使得这些部门的要素流动相对较为容易，资源配置效率也相对较高。

从历年的错配系数的测算及其趋势分析中我们还可以发现，国家针对高耗能、低附加值产业的转型政策正在各工业行业中逐步发挥作用，其效果在近几年中尤为突出。

　　图51993—2009年工业部门33个行业的资源错配情况比较

　　3.错配条件下的经济增长分解与测算

　　为了解资源错配对经济增长的影响，我们在本部分重新测算了资源错配条件下各地区的经济增长情况，并按照（10）式将东中西部地区和全国的实际产出增长按各个经济周期作了包括两项错配项在内的五部分分解。

表2的测算结果显示：

（1）各地区的要素投入测算。

从1987年第8轮经济周期以来，东中西部的经济增长主要由投资驱动。

1986—2010年间，各地区投资对GDP增长的贡献率平均达到59.1％（东部）、54.7％（中部）和53.2％（西部）；进入2000年后，这种趋势并未减弱，反而有加强的迹象，其中，三个地区在2010年贡献率更是超过了60％，特别是西部地区，由于受国家财政支持和政策倾斜，其投资贡献率在近几年增长迅速。

劳动投入方面，三个地区劳动对经济增长的贡献率分别为14.6％、15.6％和13.5％，从时间序列来看，除西部地区外，2004年开始，东中部地区劳动在经济增长中的贡献率有下降的趋势，现实的经济情况也表明由结构变迁导致的劳动力流动基本与我们的测算相符；此外，各地区资本和劳动两者的平均贡献率之比一般在3.5∶1到4∶1之间波动。

（2）各地区实际技术增长和资源误置项测算。

本文的测算中由于考虑了资源错配因素，因此，本文得到的技术进步较以往文献中得到的数值更贴近现实。

表2中反映的一个共同特点是，各地区的技术进步增长率在各个经济周期中有逐步下降的趋势，本文的结果与刘伟、张辉（2008）的测算⑨相反，实际的技术进步对经济增长的贡献率在第10轮周期（2000—2009）的初期阶段达到高峰后，基本呈缓慢下降趋势，可能的原因是近年来经济转型和结构变迁中技术与生产的结合并未达到最优状态，且2008年以后稳健的宏观经济政策氛围使得各地区更加普遍地注重投资，这从另一方面反映了转型和结构变迁时期，资源错配（配置效率⑩）对经济增长的影响正在加强。

东中西部地区1986—2010年技术进步项和错配项对经济增长的贡献值分别为24.4％和1.9％、28.5％和1.3％，以及31.7％和1.7％。

　　（3）全国的经济增长分解与测算。

测算结果表明，技术进步与劳动的下降趋势，以及资本投入的上升趋势与各地区该二三项指标的表现并没有太大区别。

至于错配项，数据显示1979—2010年间，由于资源错配改善（要素配置效率提高）对经济增长的贡献率平均达到1.78％，说明改革开放以来，由于市场的开放和要素市场的改革使得资源的整体配置效率是不断上升的。

从各经济增长周期来看，除第9轮周期（1991—1999）由于错配导致的经济增长放缓2.62个百分点外，表中其余的5轮周期中，由于错配状况改善对经济增长的贡献分别达到了2.32％、3.75％、4.68％、4.96％和4.21％；1979年以来的32年中，由要素报酬差异引起的资源配置效率变化对经济增长的贡献率（第IV项）平均为2.36％，由劳动要素配置效率下降引起的经济增长率下降（第V项）平均占了GDP增长率的0.58％，两个分项和错配合计项在其各自配置效率下降年份中。

平均拖累经济增长分别达到0.44个百分点、0.29个百分点和0.90个百分点，平均占到了这些年平均经济增长率的5.12％、3.45％和10.37％。

　　4.资源错配、结构变迁对全要素生产率增长的贡献——TFP再分解

　　我们在本部分的第2小节已论证了资源配置状态的变化与结构变迁是同时存在的，因此，我们有必要知道这种结构变迁对经济增长和TFP增长的影响状况，在这一部分，我们将在上述经济增长分解的基础上对技术进步率作进一步分解，以重新测算资源误置条件下TFP的实际增长构成状况，测算和分解方法如下：

首先，由（6）和（10）两式可以分别推得以下两式：

　　上式中，SCE－K和SCE－L（StructureChangeEffect）分别对应（13）式中的右边两项，表示由资本和劳动要素变化引起的结构变迁效应，此外，我们将除去资源错配效应和结构变迁效应的技术进步率定义为净TFP增长效应（NCE,NetTFPGrowthEffect）。

与结构变迁相对应，这里我们按图1中表现的1978—2010年中国的产业结构变化周期，将报告期划分为1978—1982，1983—1990，1991—1998，1999—2001，2002—2008（12），2009—2010六个周期区间。

表3的分解结果显示：

（1）1992年是改革开放初期阶段与全面推进阶段的分界年，要素市场改革、价格改革，以及经济体制改革的全面推进不仅活跃了市场经济、加快了技术进步和产业结构优化，而且大大降低了要素市场的交易费用，提高了资源的配置效率，因此，1991—1998和1999—2001两个结构性周期中，全国总的技术进步率和净技术进步率均处于上升周期中，对经济增长的贡献率都在30％以上，技术进步主要由净效应驱动，而结构变迁效应则相反，在第4个结构周期（1999—2001）中达到了最低位，可见，经济当中要素配置效率不高和产业结构无法很好适应现有经济发展的现实迫切需要中国经济进行转型，2002年以后，“用工荒”、“中小企业倒闭潮”以及“企业西进”、鼓励绿色节能型企业的发展等一系列经济变革期特有现象的不断出现，也都说明了中国正在进行剧烈的结构变迁和发展转型，于是，从2002年起的第5个结构性周期开始，技术进步率在达到高位后开始下降，2002—2008年间，平均增长率为13.91％，且均由结构变迁因素引致，其中，资本的结构变迁效应占了62％；2009—2010两年中，由资本和劳动结构变迁效应引致的技术进步对经济增长的贡献率分别达到了6.92％和7.73％，可见，改革30多年来积累的经济问题短期内还难以解决，中同经济的转型期还将进一步持续。

（2）从东中西部的技术进步分解来看，技术进步的变动周期与在经济增长中的贡献率基本与全国表现相近。

总体来说，东部地区的结构变迁效应与净技术增长效应大于中西部地区，特别是1998年亚洲金融危机以后的几个结构性周期中，东部地区的结构变迁效应较以往时期和中西部地区都更为激烈。

从时间序列来看，1986—2010的25年间，东部地区的平均技术进步增长对GDP增长的贡献达到了24.3％，其中，净技术增长效应贡献率为16.3％，结构变迁效应中资本和劳动贡献比率为1.1∶1；而中西部地区的这三个数值分别为28.5％、20.3％、0.9∶1和31.7％、22.9％、0.7∶1。

可见，东部地区的结构变迁效应中资本配置效率的提高占了主要地位，而中西部地区则更偏向于劳动要素配置效率的改善。

　　（3）在考虑了资源错配因素后，图6对实际技术进步、完美市场假设下的技术进步和各产业技术进步之和的三种技术进步在其时间序列上的波动趋势作了进一步对比。

与以往文献中的技