资源错配、企业异质性与产出增长潜力

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摘要：内容提要：本文将企业要素份额异质性引入Hsieh和Klenow(2009)的理论框架，放松同行业企业要素产出弹性相同的假设，并提出一种可以测度企业层面资源错配水平的核算方法。利用1998-2007年微观企业数据，采用De Loecker和Warzynski(2012)的控制函数法测算了中国

　　内容提要：本文将企业要素份额异质性引入Hsieh和Klenow(2009)的理论框架，放松同行业企业要素产出弹性相同的假设，并提出一种可以测度企业层面资源错配水平的核算方法。利用1998-2007年微观企业数据，采用De Loecker和Warzynski(2012)的控制函数法测算了中国制造业企业的要素产出弹性，并根据本文的核算框架，测算了中国制造业行业与企业的资源错配程度以及产出损失。研究结果显示，样本期内中国制造业行业与企业的资源配置效率具有明显提升;在控制产出弹性异质性因素后，消除资源错配带来的潜在制造业产出增长为75.4%-91.6%，低于Hsieh和Klenow(2009)的结果，如果忽略企业异质性因素，很可能高估资源重新配置的产出增长潜力。

　　关键词：资源错配;潜在产出增长;要素产出弹性;企业异质性;HK模型

　　作者：周申

　　一、引言与文献综述

　　要素市场的市场化改革进程远远滞后于产品市场是中国经济转型过程中非常突出的问题[1]。渐进式改革使我国的产品市场建立起了以市场机制为基础的资源配置方式[2]，但由于各级政府对关键要素市场的干预，产生了户籍制度、所有制歧视、行政垄断等诸多限制要素流动的政策扭曲。这些广泛存在而又不同形式的要素壁垒使我国不同所有制的企业之间[3]、不同行业之间[4]以及不同地区之间[5]都出现了严重的资源错配。如果中国的要素资源达到最优配置，1998—2005年间的制造业产出和TEP可提高86.6%—115%[6]，资源错配不仅会降低宏观经济效率，还会抑制企业发展活力和创新动力，引发社会矛盾，阻碍经济长期可持续发展[7]。在我国经济步入新常态，“人口红利”优势丧失和经济下行压力增大的大环境下，要素配置的严重扭曲无疑是资源的巨大浪费，提高资源配置效率、合理配置要素资源已成为新时代走出经济结构调整阵痛期、释放经济增长潜力的核心途径。

　　虽然De Melo(1977)[8]和Syrquin(1986)[9]的分析框架为理解资源配置对宏观经济运行效率的影响提供了洞见，但是直到Hsieh和Klenow(2009)[6]相关研究出现以后，才掀起了学术界研究的热潮。在资源错配研究领域中，资源错配的测算是最基础的工作，测算方法主要包括全要素生产率价值离散度[6]、加成率离散度[10]、OP协方差等具体指标[11]。在实证研究中应用最广泛的是Hsieh和Klenow(2009)[6]所提出的全要素生产率价值离散度，在产出最大化条件下，不同企业的要素边际产出收益以及TFPR会相等(否则就可以通过纠正资源错配来提高总产出)，因此TFPR的离散度可以用来估计资源错配的程度(更为分散的TFPR意味着更低的资源分配效率和生产率)。沿用相同方法，Foster等(2016)[12]放宽了规模报酬不变的假设条件，并在TFPR离散度中控制了企业异质性需求和技术效率的影响。Haltiwanger等(2018)[13]则在HK模型的基础上，引入了固定成本、异质性的投入成本和需求因素。Oberfield(2011)[14]、Bollard和Klenow(2013)[15]将企业间和行业间资源配置效率纳入到同一分析框架。Song和Wu(2015)[16]克服了TFPR离散度没有考虑产出和需求弹性异质性、调整成本差异的缺陷。

　　国内学术界对资源错配问题的研究主要从两方面展开。一类文献重点关注资源错配的测算和分解，并研究错配对总产出和宏观经济效率的不利影响[17-18]。另一类文献专注于探究中国在经济转型和改革过程中产生资源错配的原因，这些文献更多的是从市场摩擦，比如从政策干预[19]、所有制歧视[20]、市场分割[21]、户籍制度[22]等角度进行考虑。其中一些文献是Hsieh和Klenow(2009)[6]的后续研究，例如，龚关和胡关亮(2013)[23]放松了HK模型中规模报酬不变的假设，提出以要素生产率价值(MRPK和MRPL)的离散度来测度各要素导致的资源错配。邵宜航等(2013)[24]在HK模型的基础上，分别测算金融市场和交通基础设施导致的资源配置扭曲。文东伟(2019)[25]将HK模型进一步拓展，开发了可以同时测度行业内和行业间所导致的资源错配的理论框架。张天华和张少华(2016)[26]在HK模型的框架下估算了国有企业偏向型政策所造成的配置扭曲。季书涵等(2016)[27]将产业集聚因素纳入Hsieh和Klenow(2009)[6]的资源错配理论研究框架，并且探讨了产业集聚对资源错配的改善效果。罗德明等(2012)[28]在异质性随机动态一般均衡模型中引入了内生化的企业进入退出选择，以此考察偏向型政策的效率损失。

　　然而，利用全要素生产率价值离散度测度资源错配的方法，因其严苛的理论假设条件在近年来遭受了一定的质疑。首先，HK模型的测算框架假设同一部门内所有企业具有相同的生产函数形式，从而忽略了企业生产模式和技术的差异，未充分考虑企业间边际产出价值的区别[29]。在更一般的情況下，生产要素质量差异、异质性的管理技能和特定的投资模式等因素都会使不同企业的TFPR产生差异[30]。即使是在无扭曲的资源最优配置条件下，企业间任一形式的自身技术差异都可能被当成资源错配，进而夸大或缩小资源错配程度[31]。其次，Song和Wu(2015)[16]认为如果数据中包含不可观察的异质性产出和需求弹性、调整成本和测量误差的因素，TFPR离散度将会高估资源错配水平。他们还指出，TFPR离散度只适用于静态扭曲的情形，在考虑例如投资调整成本的动态扭曲时，TFPR离散度对资源错配的度量将会失效。Haltiwanger等(2018)[13]利用分解方法发现大部分TFPR方差的变动反映了(扭曲导致的)需求变动的影响。在更一般的情况下，TFPR离散度不能反映资源配置效率损失。

　　推荐阅读：《商业研究》(月刊)1958年创刊，是由哈尔滨商业大学、中国商业经济学会主办的专业性学术经济期刊。

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