资源配置与经济效率递增

二、资源配置与经济效率递增

在19世纪70年代发生经济学的边际革命之后，随着数学特别是微积分在经济学领域的广泛使用，经济研究的选题与内容也从对国民财富积累的关注转移到对有限资源的合理配置上来，这种游移主要是由于数学工具对最优化问题处理的偏爱，却成全了经济学研究母题与经济效率更为完美的交融与契合。

在新古典经济学看来，稀缺资源的有效配置构成了对经济效率的诠释，同时也是经济研究的主要内容，所以在这个意义上，经济学是一门研究效率的科学，效率导向符合稀缺资源合理配置的基本原则与要义。比如，马歇尔（Alfred Marshall，1842—1924）也许会将效率定义为均衡，理由是任何非均衡关系的存在，其实际意义只取决于这对关系中的“短板”，而超出的部分则必定是没有效率的。为此，在马歇尔的局部均衡模型中，任何代表需求和供给相等的均衡点都是市场效率的表现，折射出价格调节下“物尽其用”的朴素思想。实际上，这一效率思想一直延续并贯穿于经济学自身的发展过程之中，而无论其表达形式是图形、文字，抑或是数学符号。今天，微观经济学的阿罗德布鲁范式（Arrow-Debreu paradigm）为世人所熟知，虽然对稀缺资源如何配置的问题已然披上既定约束下目标泛函的外衣，诸如，消费者面对的收入既定下的效用最大化问题，以及生产者面对的成本约束既定下的产量最大化问题等，但却丝毫未改变资源配置的效率导向，效率等价于行为人的最优选择以及同最优选择相关的可被度量的福利（幸福）尺度。

然而在一般均衡和福利经济学领域，对经济效率的理解可能更为深刻。帕累托（Vilfredo Pareto，1848—1923）对福利最大化的系统论述实际上加深了对经济效率内涵的解读：即但凡满足帕累托最优状态的经济系统都是具有效率的，而存在帕累托改进可能的状态都是无效率的。譬如，如果产品在消费者之间的分配已经达到这样一种状态，任何重新分配都会至少降低一个消费者的效用水平，那么，这种状态就是最优的或最优效率的状态。类似地，如果要素在厂商之间的配置已经达到这样一种状态，任何重新配置都会至少降低一个厂商的产量，那么，这种状态就是最优的或最具有效率的状态。^[5]所以，帕累托最优成为判别经济效率的标准。其中，生产的帕累托最优状态对应着埃奇沃思盒形图中的生产契约线，而生产契约线上的点又能与生产可能性曲线上的点相互匹配起来，于是，生产可能性曲线将由产品组合构成的向量空间划分成三个互斥的部分，生产可能性曲线之上、之内和之外，分别对应着生产的无效率区域、生产的帕累托最优状态，以及在现有资源和技术条件下所无法达到的生产不可能性区域。如此一来，生产可能性曲线就成为了生产可能性区域的“边界”，或简单理解为效率的边界。

但问题是，帕累托最优对效率的评判在实践运用中受到来自多方面的限制。例如，帕累托最优状态可以为任何一种分配比例进行辩护，哪怕是极端悬殊的分配方案，由于分配总量是固定的，因此任何改变都不可能是帕累托改进。再比如，累进的所得税不利于富人而有利于穷人，是否征收这种税制理应取决于它的施行能否带来社会福利的增进，但正如阿罗不可能定理（Arrow，1951）所指出的，那些试图从个体偏好中推导出社会偏好的努力都不会成功，再加上个人的经济利益往往因利己而处于矛盾状态，所以帕累托最优的效率标识不能发生作用。对此，穆尔堡（Mulberg，1995）如此评价：“把经济分析限制于无需加以判别的情况，就是把经济分析置于不可能发生作用的狭隘领域。”^[6]有鉴于此，福利经济学家西托夫斯基（Tibor Scitovsky，1910—2002）提出了效率与公平并举的双重标准，这就为经济政策的植入提供了通道，同时也使收入分配的变化在最初和最终的福利评估成为必要。于是，在福利经济学家看来，效率与公平就如同双子星般形影相随，而对于效率与公平的争论，比如是应当坚持效率优先还是公平优先、是效率多一点还是公平多一点，则反映出不同的道德标准与公平公正原则、经济学家个人的价值判断与政治立场，因而似乎是个永远需要讨论但怎么也讨论不完的价值问题。

归根结底，经济效率与资源配置之间的联系实际上就是投入与产出的关系，既定约束可以视为投入，而目标泛函就是产出，所以问题也就自然地转化为如何用最少的投入来赢取最大的产出；或者是在既定投入的条件下，产出越多的方案所对应的经济效率也就越高。这种对经济效率与资源配置之间相互联系的朴素理解，用经济学的语言来表达，可以具体化为一些指标和方法，比如常用的有劳动生产率、资本产出率、土地产出率和全要素生产率，以及投入产出分析等，有着极其丰富的理论涵义。

首先，劳动生产率、资本产出率和土地产出率属于要素效率测算，分别表征劳动、资本与土地等生产要素在投入与产出过程中的效率表现，即每投入1单位的劳动、资本和土地将会带来多少的产出。需要注意的是，由于被标准化了，因此这三个指标与要素投入数量无关。

其次，全要素生产率测算的内容同上述三个指标相类似，但不在同一个层面。全要素生产率是指除了劳动、资本和土地等生产要素投入数量的增加外，能对产量增加起到促进作用的因素，是从补集的角度对经济效率的定义与考察。由于全要素生产率的测算往往需要借助于柯布道格拉斯（Cobb‐Doglas）生产函数并通过作差形式获取^[7]，因而也称为“索罗剩余”（Solow，1957）。实际上，劳动生产率、资本产出率和土地产出率都可以看做全要素生产率的特殊形式，这是因为当用以测算全要素生产率的柯布道格拉斯退化为单要素的线性增长模型时，如AL模型、AK模型或AM模型，全要素生产率的涵义就退化为劳动生产率、资本产出率和土地产出率。所以从这个意义上讲，全要素生产率作为偏生产率的集结而存在，赋予了经济效率更为丰富的要素内涵。

此外，里昂惕夫的投入产出分析（Wassily Leintief，1936）也为效率的测算提供了一个多部门的版本，它从数量方面考察国民经济或企业内各部门之间生产与分配的数量依存关系，通过建立投入产出综合平衡模型，展开产业关联分析和经济预测的定量方法。投入产出法将经济效率解读为国民经济各部门之间广泛存在着的复杂而又有规律的技术联系。

然而，仅仅从一些指标或方法来测度效率的大小，显然不足以达到研究效率转型的目的，而真正令经济学家们感兴趣的，是那些影响效率变动的体制与机制。为此，打开藏匿在投入与产出之间的那个“黑匣子”，可以发现，经济效率的变化同一个社会的制度安排与政策设计有着密切的联系（Acemonglu，2006）。^[8]因此，在对经济效率展开实证分析的同时，还必须对引发效率提升或损失的制度与政策因素进行剖析，唯有如此，才能真正找到效率变化的原因，并对效率改进与提升提出有针对性的建议。