资源错配导致生产效率损失的测算

通过以上分析，不难发现产能过剩的症结在于产业的同构化和核心技术的缺失；而核心技术的缺失又在很大程度上源自于政府干预失当与金融体系支撑不足。一方面在政绩考核激励下的地方政府竞争会导致市场行政性分割、资源流动障碍，各地产业发展同构化现象严重，重复建设问题突出，资源使用效率低下。另一方面金融抑制的存在导致资金要素配置不合理，影响了战略性新兴产业的发展。这些来源于制度的不完善所造成的要素流动障碍使得研发进步所需的资源（研发资本）偏离最优使用水平，即出现了所谓的资源错配（resourcemisallocation）现象。由于研发型企业的资本投入包括生产资本和研发资本两项，其错配情势比较于一般工业行业更加复杂。那么这种研发资本的错配是否与一般性生产资本呈现相似的错配状态?研发资本的错配造成研发型企业生产效率的损失有多少?本节将基于已有的错配理论研究成果，将其扩展到含有研发部门情形的研究中，以量化分析研发投入错配的程度及其对我国含有研发行为的工业企业最终产出绩效的影响。

1）资源错配测度的一般方法

近年来，要素错配对工业企业生产效率影响的研究经济学家们给予了充分的关注。Hopenhaynand Rogerson（1993）等强调异质性企业间资源配置扭曲对生产效率和贸易效果的负效应作用。Restucciaand Rogerson（2008）还进一步研究了资源错配导致的生产效率减损对人均收入差异的影响等。而我国学者们在这方面首先从不同角度设计错配的度量指标，并进行了卓有成效的研究。简泽（2011）、曹玉书（2012）和毛其淋（2013）均以企业产出份额的离差与生产率离差的乘积来度量企业间资源配置的效率，而张杰（2011）等将产品市场与要素市场的市场化进程差异定义为要素市场的扭曲程度。而关于要素错配研究的首要问题就是要素错配的度量指标。但是以上研究对我国研发型企业R&D投入产出效率的状况作出了在要素市场扭曲情形下的测算和解释，但都没有在微观层面上量化我国R&D投入的错配程度，并缺乏微观解释基础。

而从理论上系统研究资源错配对生产影响中最具代表性的是Hsieh等（2009）的工作。他们通过给要素价格分别赋以错配系数，说明使得资本和劳动等要素边际产出呈现差异的扭曲会损耗总量TFP，并比照无错配情况下的潜在生产效率TFP，计算出中国制造业TFP将会提高30%～50%，印度提高40%～60%。陈永伟（2011）利用Hsieh等（2009）的框架测算出我国因为资源错配导致的TFP缺口大约为15%。李静（2012）也根据Hsieh（2009）的方法，分不同地区、不同所有制企业和不同行业深入分析我国资源错配对工业企业TFP造成的影响，对认识我国工业企业的要素配置形势提供了崭新的视角。但是研发资本与一般生产性资本由于产出属性的不同因此存在着不同激励带来的配置差异问题。因此研发型企业与一般企业相比，要面临更为复杂的总资本配置问题。而由于我国知识产权保护制度建设的迟缓，作为对外依存型经济却存在诸如“生产率悖论”等问题，在相同资本要素市场的错配形势下，企业对研发投入会更加缺乏积极性，因此有可能呈现出两种资本错配程度差异较大的现象。基于Hsieh等（2009）资源错配理论的研究框架，将其研究视角扩展到含有研发资本的生产情形，测算研发资本的错配，在工业企业微观数据层面上更为全面地研究研发型企业生产效率（TFP）的损耗情况。

2）资源错配的理论模型构建

资源错配是指实际要素配置与最优配置的偏离，而根据经济学理论在不考虑政府干预等制度作用因素的竞争市场中，要素的价格应该等于要素的边际产出。如果存在错配，要素价格将与实际要素使用的边际收益发生偏离。因此要素价格与实际边际收益的差异可以成为资源错配程度的有效度量。

资源错配研究的总体思路如下：首先将以上错配测度的原理运用于前文所述含有研发行为的内生增长模型，根据Hsieh等（2009）方法推导包括研发资本在内的资源错配和生产效率损失的表达式；第二，由于理论中推出的表达式将含有企业生产要素的产出弹性，且本节需要将战略性新兴产业的错配与其他行业错配进行比较，数据选取的年份与样本源都发生了变化，因此需要重新估算整体研发型企业的生产函数，以获得所需的产出弹性参数值；第三，根据资源错配和效率损失的表达式，并利用所估出的参数值分地区、分行业、分企业所有制地测算出我国研发型企业的资源错配以及生产效率损失的状况，进而比较战略性新兴产业与其他行业的错配情况，认识战略性新兴产业的错配程度。最后实证验证研发资本错配分布与研发型企业生产效率损失分布之间的相关性。

我们只考虑研发资本、生产资本与劳动力三个要素的错配，即错配因子集为}，表示对应三个投入项目由市场不完全、制度不完善等原因导致要素流动障碍从而引发的扭曲的度量，其中两种资本的竞争市场下价格为利率r，劳动力的竞争价格为工资率w。由于扭曲的存在会提高资本价格，使得企业在生产中要面对的实际资本价格为（1+τRi）r或（1+τKi）r，而劳动力的流动性障碍会形成局部的劳动力市场买方垄断，从而抑制劳动力价格的增长，使得实际劳动力价格低于劳动边际生产率，为（1-τLi）w。错配系数大于0表示存在价格正向扭曲下的配置不足；等于0为恰好达到最优使用标准，没有错配。因此企业面对的利润表达式为

πi=PiYi-（1+）r Ki-（1-τLi）w Li-（1+）r Ri（5-12）

根据利润最大化原理，并根据前文所推导的含有研发资本的生产函数形式，可得企业生产各项要素使用最优决策的一阶条件分别为

令均衡时Pi=P，令θ=1-（α+β+γ），则可得总和生产率最终表达式，即

另令

其中Di为个体扭曲指数，D为总体扭曲指数，进而总体TFP可以表示为

而当不存在要素扭曲，即Di=D=1时，总体TFP为

因此可得因为要素扭曲而造成的TFP的损失为

再令τLi=τRi=0可得只考虑生产资本要素情况下的个体扭曲指数为Di=（1、总体扭曲指数为D以及TFP损失的表达式；再分别令τLi=τKi=0与τKi=τRi=0又可以得到只考虑研发资本或劳动力情形下的扭曲指数与TFP损失的表达式，在此不再一一列出。

3）资源错配造成生产效率损失的测算

（1）我国工业企业要素产出弹性的测算。研发型企业是指以研发活动和研发投入为特征的经营性企业。研发型企业样本选取1998—2008中国工业企业数据库中营业状态为1且研发费用大于0的企业。但是由于中国工业数据只有2001、2005、2006、2007四年提供了“研究开发费用”统计科目，而考虑到回归对数据时间连续性的要求，所以本项研究集中于2005—2007三年的企业样本。依据谢千里等（2008）采用的数据筛选方法，剔除了以下观测值：不符合一般会计准则的，包括企业从业人员小于10或缺失值的，总资产为负或缺失的，总资产低于流动资产或固定资产。由于计算的需要，还剔除了工业增加值非正的数据，最后为了避免极端数据对结果的影响，过滤掉了资本产出比、劳动产出比、研发产出比分布在分位数值1%到99%区间以外的企业。

在制造部门生产函数估计中，本文沿用李静（2012）的做法，选取“工业增加值”作为企业的产出项，并根据《中国统计年鉴》的工业出厂价格指数以2005年为基期平减；借鉴鲁晓东（2011）的做法，考虑到固定资产合计在会计中定义为企业固定资产净值、固定资产清理、在建工程、待处理固定资产损失所占用的资金合计，比较接近生产函数中对资本项的定义，因此选取为生产资本投入的数据，并且根据固定资产价格指数进行平减；年均从业人员数作为劳动投入。另外，将劳动力的工资定义为应付工资总额、应付福利总额、失业保险费、医疗保险费、住房公积金以及职工教育费用之和与从业人员数的比值。

基于不同方法的生产函数估计结果的比较如表5-12所示。在使用Ackerberg方法的同时还分别使用了面板数据的固定效应与随机效应比较回归结果。每组回归均通过了显著性检验，且拟合性良好，其中Ackerberg方法报告的R2选取的是最后非线性最小二乘的拟合优度。再对两组面板数据估计结果进行Hausman检验发现χ2值为1230.67，从而拒绝了原假设，即应该使用固定效应的结果。比较Ackerberg方法与固定效应方法可以发现生产资本与劳动力产出弹性基本一致，但是研发资本产出弹性相差较大。Ackerberg方法估计的研发资本产出弹性超过了0.1。而Griliches（1988）、Mairesse和Sassenou（1991）利用美国企业数据以及吴延兵（2008）利用行业数据估计研发资本的产出回报率所得结果为0.1～0.3，所以Ackerberg方法的结果修正了静态面板数据对研发资本回报率的估计偏差，得到了更为可信的估计结果。

表5-12 基于不同方法的生产函数估计结果的比较

注：①*、**、***分别代表10%、5%、1%显著性水平；②括号内为响应系数的标准差；③面板数据固定效应方法均控制了年份、行业、地区固定效应；④结果中未汇报常数项结果。

（2）要素错配总体情况的分析。遵循文献的处理方法，将资本价格统一为0.1 （Hsieh，2009；朱喜，2011等），并根据前文所定义的劳动工资，以及式（513）～式（515）可以算出三个要素的扭曲系数（1+τKi）、（1-τLi）与（1+τRi）。计算易得各省市地区生产资本、研发资本、劳动力的错配系数都为正值，说明总体来说我国研发型企业普遍存在着价格扭曲下要素配置不足的情况。

在计算出每个企业三大要素的错配系数之后，再以每个企业工业增加值占全国总增加值的比重为权重计算全国研发型企业2005—2007年总体错配情况。从计算结果可以看出，这三年研发型企业总体错配情况保持稳定，总扭曲指数三年分别为2.070、1.958与2.059；而传统要素中的生产资本错配指数值在2.26～2.84之间，并呈现逐年增长的趋势，年均增长约12.06%。劳动力错配指数略高，保持在3.21到3.67之间，但三年略有下降，其中2007年比2005年下降了10.97%。生产资本错配的结果与李静（2012）基本一致，但劳动力的错配程度要明显高于他的测算，接近于朱喜（2011）的结果。这可能是由于样本选取范围问题，略有出入。但研发资本的错配程度处于110以上的高位，三年分别达到了120.588、113.870和117.720，是其他两项传统要素的40～50倍。但可能是受我国经济内生转型的影响，观察期内研发资本错配总体呈现下降趋势，2007年比2005年下降了2.37%，但仍反映我国目前研发投入的程度与产业发展的客观需求仍存在较大的差距，远远不能满足高技术产业发展的需要。

另一方面，根据公式（521）可以计算得全国研发型企业TFP总损失以及分别只考虑三种要素的错配造成的效率损失。计算结果显示，我国研发型企业TFP总损失三年分别为45.58%、41.82%以及38.66%，这与Hsieh（2009）计算中国制造业TFP损失30%～50%的结果基本一致，结果合理可信。从结果可以看出，我国研发型企业整体TFP损失呈逐年下降态势，三年共下降了15.18%。其中劳动力错配造成的损失是最严重的，达到了25%～34%，但同时三年也显著下降了26.15%；生产资本错配造成的损失较轻，三年稳定在14%左右的水平；而研发资本错配造成的损失三年分别为20.35%、21.11%和19.22%，略有下降。由于工业企业数据没有分生产劳动人员与研究开发人员来分别统计研发型企业从业人员构成，所以无法深入研究是哪个部门的劳动力错配更为严重，产生主要影响。这也从整体上说明在我国研发型企业层面上人才流动导致的低效现象较为严重。观察期内呈明显下降趋势，可能是与我国中部地区大力发展新兴产业，各地建立产业园区吸引人才分散配置有关。而研发资本在错配程度如此严重的情况下造成的效率损失却并未占据整体企业效率损失的主要部分，说明我国研发型企业的经营并未转型到对资本和技术高度依赖的模式上来，生产效益仍然主要依靠人员规模的扩张所带来的生产规模扩张，缺乏核心技术的竞争力。

（3）要素错配的地区间比较。在前文所得的每个企业错配程度和效率损失的基础上，将以企业代码中包含的注册所在地信息对企业的省级归属进行分类，并以企业在各自所属省份的产出份额为权重，计算各省的资源错配程度，并按照我国经济区域的划分标准，再以各省总产出为权重，计算观察期内我国研发型企业三大要素东中西部三个地区的错配系数、总扭曲指数以及TFP的损失，得出我国整体错配情况在三大经济区域层级上的空间分布态势以及变化趋势。

通过计算可知，就研发资本错配情况而言，我国中西部地区较东部地区更为严重，中西部的研发资本错配三年平均值分别为137.71和149.32，而东部地区的平均值为103.06，比其他两个区域分别少了25.16%和30.98%。传统要素的扭曲方面，三大区域总体比较接近，差异没有研发资本那么显著。而总体扭曲情况也比较接近，东部地区并不比其他地区有明显的优势，甚至在2005年和2006年东部地区的扭曲指数还略高于其他两个地区。在效率损失方面，东部的三大要素造成的损失是最轻的，三年TFP总损失的平均值为40.00%，低于中部的41.87%和西部的44.54%。而研发资本造成的损失东中西部三大区域分别为19.15%、19.45%和25.92%，西部地区的低效情况较为明显。

从研发资本的使用特征分析可知一方面由于研发生产本身的外部性特征，产业集聚会带来对资源错配的矫正，产生正效应。但是另一方面研发型企业的资本使用依赖于融资渠道的畅通，而现实的金融抑制又会带来扭曲的强化，数据反映的是两种效应的综合情况。因此造成以上状况的可能原因是东部地区高科技产业的集聚所带来的正效应，在一定程度上弥补了金融抑制的负效应，从而大大减轻了研发资本的错配程度；而中西部地区的产业集聚效应没有东部地区明显，使得金融抑制造成的负效应显著，从而错配较为严重，总体效率损失也比东部地区更为严重。总体来看，凡是东部地区总扭曲指数高于其他地区的年份，传统要素的扭曲指数也必然高于其他两地地区，说明尽管东部地区的高科技产业发展处于领先地位，但仍然受累于总体研发资本的贡献度较小，暂时还无法对总体生产结果起到主导作用，传统生产模式在东部地区仍然居于主要地位。

（4）要素错配的所有制间比较。根据工业企业数据库的企业所有制分类方法，将其中的国有企业、集体企业与联营企业以及有限公司里的国有独资公司等合并为公有制企业项；将私营独资、合伙、有限责任与股份有限等合并为私营企业项；港澳台独资、合资、合作以及投资股份等形式合并为港澳台企业项；中外合资、中外合作以及外资（独资）合并为外资企业项；其他资本构成形式企业为其他企业项。在此基础之上，分为五种所有制企业以其中各企业的产出份额为权重分别测算它们三大要素的错配系数以及TFP的损失。

由图5-5可以看出，我国国有与集体所有制为代表的公有制企业的错配程度是最高的，从而总体TFP损失也最高，达到了50.52%。说明我国国有企业制度仍然需要深入改革，在保证国有经济为主体的前提下，尽可能地改革国有成分企业的绩效激励机制，使得公有制企业能够重视管理效率的改进，重视研发投入对企业和行业发展的重大意义，能够成为我国经济转型的中流砥柱。而私营企业的研发资本要素错配程度是最低的，说明我国私营研发型企业在产权明晰的状态下能较好地按照市场价格配置各项要素比例，具有较强的研发投入激励，并且使得因为错配造成的TFP的损失也降到了最低，这与传统理论的结论也是一致的。

图5-5 我国企业三大要素错配与TFP损失分所有制比较

另外，港澳台与其他外资企业的错配和TFP损失也处于相对的低位，因此在未来国有企业改革中，我国仍然要重视对外资经营管理经验的学习，在战略性新兴产业发展中自主创新和技术引进应两者兼顾，形成符合时代需要的产学研机制，推动我国的战略性新兴产业能够更快更好的发展。

（5）战略性新兴产业要素错配情况以及与其他行业的比较。按照工业的国民经济行业二分位代码将所有企业分为39个行业，并按照企业在所属行业内的产出份额为权重，根据错配的公式测算各行业相关指标的三年平均值。所得结果如表5-13所示。

表5-13 战略性新兴产业细分产业错配情况

由表5-13可以看出，各个行业的要素扭曲程度大相径庭。

①比较生产资本，可能由于涉及能源、矿石采选等战略性资源行业国家补贴较多，因此在一定程度上弥补了金融市4场不发达导致的资金配置不足，总体呈现生产资本错配程度较轻。而食品、设备与医药制造等部分行业处于自由竞争格局下，只能面对资本借贷障碍等金融抑制问题，因此生产资本的错配较为严重；②研发资本的错配程度行业之间区别非常大可能是因为我国研发实力整体低下，但是在能源、采选、冶炼加工、计算机制造等对技术具有较强依赖性、技术开发难度大的重工业领域表现得尤为明显，而在服装、家具制造、文化用品等轻工业领域由于对研发需求较小因此表现出较低的研发资本错配；③木材加工、家具制造、塑料制品、回收加工等行业的要素错配都处于很低的位置，这说明我国在发展对资本、技术需求小、附加值较低的产品方面较为成熟，劳动集中度较高，要素的错配程度最低，这也从要素结构角度反映出我国产业结构亟待升级；④值得一提的是，同样作为轻工业的烟草行业却表现出与重工业等量的错配的程度。考虑到我国烟草行业的地域垄断生产、经营的特征，所以它的高额错配是行业垄断格局导致的市场分割与资源流动障碍的反映。

直接与2009年我国制定的战略性新兴产业发展规划中所涉及的七大重点扶持行业相关的产业如化学与医药制造品、交运设备与电气器材制造业、仪器仪表、通信设备与计算机制造业等错配情况都较为严重。只有与节能环保产业相关的废弃资源和废旧材料回收加工业的研发资本错配程度比较低。由于战略性新兴产业的发展需要建立在所对应的传统产业的基础之上，因此上述产业研发资本的错配形势说明我国战略性新兴产业的发展仍然任重道远。

（6）研发资本错配严重的原因分析。从之前的计算结果可见，研发资本错配在我国研发型企业的生产中具有显著影响，研发资本的错配可能解释研发型企业生产效率的高低。为了验证这一结论并进一步认识错配问题的重要性，将在之前计算结果的基础上度量不同年份、不同行业（二分位行业）的生产效率（TFP）离散程度和研发资本错配离散程度，然后检验二者之间的相关性以证明研发资本错配程度的分布与生产效率分布之间的一致性。计量模型如下：

与前文一致，其中i代表二分位水平行业，j代表省级行政单位，t代表年份；被解释变量Dis_t表示i行业t年在j地的生产效率离散水平，用该年份、行业中之前所计算的企业生产效率的四分位差来度量为相应错配系数的四分位差是与生产效率离散程度相关的控制变量分别控制了年份、行业、地区因素。

本项研究主要使用的控制变量Xijt包括如下变量：a.平均固定成本（agd），即企业管理费用对企业销售额比率的平均值；b.企业有效规模（yxgm），即企业固定成本的行业最低值；c.企业所有制（sx），前文企业所有制虚拟变量。采用混合OLS方法，逐步添加控制变量，得到不用模型的估计结果如表5-14所示。

表5-14 省级行政区、二分位行业水平上生产效率离散度与研发资本错配离散度回归结果

（续表）

注：①括号内为t值，*、**、***分别代表10%、5%、1%显著性水平；②每一组回归均控制了年份、行业、地区固定效应；③结果中未汇报常数项结果。

可以观察到，每一个模型虽然拟合度不高但都通过了显著性检验且核心解释变量Dis_cprijt的系数始终在1%显著性水平上为正，不会因为加入不同的控制变量而发生改变，说明结果具有一定的稳健性。这表明研发资本错配的离散度与生产效率的离散度成正比，资本错配的分布与生产效率分布较为一致，我国研发型企业的生产效率与研发资本的使用的效率情况息息相关。另外，在固定成本控制变量中，其系数稳健显著为正，说明增加管理费用等企业运作开支会增加生产效率的离散度；所有制系数显著为负，说明私营企业、港澳台企业、外资企业相比较于公有制企业生产效率离散程度更低，说明非公有制下的企业要素使用方式更为统一，市场机制作用和研发活力较强。

结合以上的研究，不难发现我国研发资本错配如此严重可能的原因主要有：

（1）在微观层面上，企业自主资本配置时对生产与研发的“厚薄之别”：生产资本与研发资本都是通过相同渠道得来的融资，面对的资本价格和融资障碍程度几乎相同。但是研发资本的错配却高出生产资本的错配，两项资本配置比例严重失调，这其中很大的原因是由于企业在进行自主资本配置时过于注重对能得到现期产出的生产资本的投入，而不愿意对研发多加投入。

（2）在产业中观层面上，市场高度集中格局下的行业发展对研发投入缺乏激励：研发资本错配较为严重的行业多集中于能源、采矿、交运等国有企业垄断经营格局较为显著的领域。市场高度集中格局下，处于垄断地位的企业虽然有实力进行高成本的研发活动，但是政策保障下的垄断地位使其没有动力去追求技术突破。

（3）在宏观层面上，经济增长方式不合理，高资源消耗、高劳动密集型产业具有竞争优势，这不可避免地限制了我国高技术产业的发展。而我国经济在区域发展中的不平衡也导致了研发要素在空间上配置不均衡，无法形成大规模的统一市场，要素流动性差，在经济欠发达地区难以发挥集聚效应和正外部性，导致要素回报的区域定价不合理，进一步加剧了研发资本的错配。