要素市场扭曲、资源错置与生产率，本文主要内容关键词为：生产率论文,要素论文,资源论文,市场论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
1978年以来，中国经历了渐进而显著的经济体制变革，随之而来的是举世瞩目的持续经济增长。经济发展不仅仅是增加资本、劳动力、人力资本、知识观念等要素的投入，更源于提高资源的配置效率。一方面，生产要素在不同企业与产业间的配置方式，决定了总产出。另一方面，资源从国有部门转移到非国有部门，大规模资源再配置。这都极大地提高了加总的全要素生产率(TFP)。①
本文试图以中国经济改革为背景，探讨资源再配置与全要素生产率之间的关系。特别地，我们试图探讨在资源再配置过程中，各种扭曲政策如何导致不同经济部门之间资源错置，以及资源错置与加总的全要素生产率之间的关系。我们构造了一个异质性动态随机一般均衡模型，通过校准模型参数，来测算由各种政策扭曲产生的要素错置导致的效率损失。该框架囊括了异质性的企业全要素生产率增长、内生的进入和退出决策以及相应的政策扭曲等影响经济绩效的因素。总体来说，国有部门受益于要素市场的政策扭曲。要素市场的政策扭曲使得一些从长期来看生产效率低下的国有企业生存下来。不仅如此，对于一些在破产边缘的国有企业，政府还往往利用税收和国有部门的利润来进行补贴，从而导致进入退出机制扭曲，使它们得以生存下来。政策扭曲通过保护那些生产率变化遵循较劣路径的企业，既压抑了私有部门的扩张，也使整个经济的TFP增长下降。
本文建立的动态随机一般均衡模型，为评价政策扭曲究竟在多大程度上降低了加总的全要素生产率提供了便利。对存在政策扭曲的模型根据现实数据校准，然后在校准模型中去掉政策扭曲(要素市场价差和补贴)，从而得到没有政策扭曲下的最优经济稳态。我们发现，去掉扭曲后，人均GDP将增长115.61％，加总的全要素生产率将增长9.15％。
本文与要素错置与生产率的研究有关。从要素错置的角度理解国别经济差异，是近10年来增长文献的重要发展(Jones,2011)。给定资本、劳动、人力资本、知识等要素，它们在企业间、产业间，甚至企业内部的配置方式，决定了经济的总产出。在长期，最优配置将最大化社会福利或产出，而其他的配置方式，相对于最优配置，被称为资源错置，会降低产出水平，并最终导致较低的全要素生产率。Banerjee & Duflo(2005)、Jeong & Townsend(2007)、Restuccia & Rogerson(2008)、Hsieh & Klenow(2009)、Bartelsman et al.(2008)、Alfaro et al.(2008)以及Buera et al.(2011)等，试图从理论和经验上证明，贫困国家相对于发达国家的资源错置，很大程度上解释了这些国家与发达国家的TFP差异。研究中国资源错置问题的文献，有Dollar & Wei(2007)、Brandt et al.(2009)、Hsieh & Klenow(2009)、Yao(2010)以及聂辉华、贾瑞雪(2011)。
与本文非常近似的研究包括Restuccia & Rogerson(2008)、Hsieh & Klenow(2009)等。Restuccia & Rogerson(2008)非常清晰地分析了一个具有异质性工厂的要素错置模型，定量分析要素错置对加总的TFP的影响。该文将政策扭曲假定为中性的，即任何一个要素市场上的政策扭曲(体现为价差)在事前并不有利于特定的企业。基于中国改革经验，我们考察有偏的政策扭曲效应。此外，在本文中，不仅当期企业间的TFP存在差异，而且不同所有制企业间的TFP增长路径也存在差异。Hsieh & Klenow(2009)的重要贡献是，利用微观数据来测算中国和印度的政策扭曲所导致的在4位代码产业内工厂间的要素错置。该文发现，就中国而言，去掉政策扭曲后，加总的全要素生产率将提高90％，这远远高于我们计算的9.15％。这一巨大差异开启了理解中国经济增长，理解跨国经济绩效差异的新视角。
本文的模型与Atkeson & Kehoe(2005，2007)相类似，但是本文所讨论的问题与以上两篇文章的区别在于：第一，我们在模型中引入不同所有制性质的企业特有全要素生产率，来区分国有和私人部门；第二，在稳态，我们的校准标准是企业规模的分布、企业年龄的分布和退出率，而不是就业数据的变化模式；第三，我们关注效率损失的测算，而不是技术溢出和企业的生存周期。
二、理论模型
(一)基本结构
考虑一个动态随机一般均衡(DSGE)模型，其中，时间是离散的，以t＝0，1，2……表示。经济体由一个度量为1的家庭连续统、一个最终产品生产部门和一个中间产品生产部门构成。中间产品生产部门存在两类不同所有制的企业：国有企业和私有企业。不同所有制企业的差异，在于它们遵循不同的全要素生产率增长路径。企业全要素生产率所遵循的随机过程是本文模型校准的主要对象。中间产品生产者的异质性体现在所有制、企业年龄和当前的全要素生产率这三个维度上。
(二)进入和退出
在进行生产之前，企业决定是否退出。假设企业所有者的外部机会价值为零，企业退出决策满足下述贝尔曼方程(为简化符号，在此我们隐去时间下标)：
(三)政府预算
在每期生产结束后，政府将本期从要素市场收获的税金和从国有部门获得的利润加总后，进行统一分配。首先，政府拿出一部分钱补贴国有企业。这些被补贴的企业本来要退出生产，但是，当政府补足企业价值小于零的那部分后，这些企业会“活过来”，从而在下一期继续进行生产。政府将剩余收入转移给消费者。
其中，式(10)表示政府预算平衡。补贴按照如下的规则进行分配：企业全要素生产率较高的企业优先；如果企业全要素生产率相同，那么年龄大的企业优先。
三、稳态均衡
(一)全要素生产率与劳动力雇佣数量
从类型χ、年龄s、企业全要素生产率为A的企业的静态最优化一阶条件可以得到要素需求函数如下：
式(13)和(14)直观地表明，在类型相同的企业间，要素需求之间的差异完全由企业全要素生产率差异决定。这是Atkeson & Kehoe(2005，2007)的结果。类型不同的企业，要素需求之间的差异，则由企业全要素生产率差异、劳动力市场扭曲程度、资本市场扭曲程度这三个因素共同决定。劳动力市场与资本市场扭曲，直接影响了不同类型企业的要素需求。这是本文与Atkeson和Kehoe的最大的区别。
(二)均衡
是继续经营企业集合的示性函数：表示类型χ、年龄为s且全要素生产率为A的企业在时期t退出(或继续经营)。
均衡中，资本、劳动力场、管理者、中间产品和最终产品这五个市场都将出清。亦即，
资本市场出清：
迭代均衡(recursive equilibrium)由以下五个条件决定：第一，消费与储蓄决策，式(20.2)和(21)；第二，中间产品企业的生产决策，式(9)、(10)和(19)；第三，政府的预算约束，式(10)；第四，产业动态，式(7)和式(15)；第五，市场出清，式(16)～(20)。式(6)、(16)与(20.1)
式(8)表明，由于未来的前景不同(在要素市场中面对不同的价差，生产率增长路径不同)，两种类型的企业在年龄为0时可能有不同的价值。自然，管理者会选择价值更大的一方所代表的所有制类型。但是这种情况在稳态中不应出现，因为在均衡增长路径上，假设进入者中既有国有企业又有私有企业。这一点我们将通过校准模型的微观参数来实现。
图1 2000—2004年间规模以上企业规模分布
根据中间产品生产企业决策的一阶条件，企业的用工数量是企业全要素生产率的倍数。所以，企业规模的分布就等价于企业全要素生产率的分布。表1给出了校准的微观数据值。
(二)模型数据特征
图2给出了根据数据与模型数值计算得到的企业规模分布的比较。横轴表示的是职工数量，其间隔是取对数之后等分的。从直观上看，企业规模分布近似于对数正态分布。在不存在价差和补贴的状态下，企业规模分布的方差明显减小了。
图2 企业规模：模型与数据
在数据处理中，“国有企业”包括以下几种所有制：国有企业、集体企业、国有集体联营企业和其他联营企业；而其他所有制企业对应于模型中的“私有企业”。虽然企业在运营过程中可能会改变所有制形式，但是根据Brandt et al.(2009)，2000年后90％以上的企业的所有制形式就保持稳定了。
图3 企业年龄分布：模型与数据
图3展示了企业的年龄分布，从另一个侧面体现了模型对数据的拟合程度。模型中企业的退出率为16.02％，比数据中的14％稍高(Brandt et al。,2009)。在模型稳态上，国有企业数量的比例为23.14％，与数据中的25％非常接近。GDP的分配比例是：资本50.11％，劳动17.86％，管理者20.66％和企业所有者11.37％，这与数据是十分接近的。此外，模型稳态的储蓄率为33.18％，这与Bai et al.(2006)计算的结果很相似。从各种经济变量特征的比较中可以看出，该模型的拟合度是很高的，这为我们下文基于模型讨论政策扭曲对加总的全要素生产率的影响提供了坚实的基础。
此外，我们还注意到：在去掉政策扭曲(要素市场价差和补贴)之后，储蓄率升高至39.73％，而稳态上的资本存量也比有扭曲的经济高158.17％，政策扭曲阻碍了资本积累。
(三)效率损失估计
本文建立的动态随机一般均衡模型评价政策扭曲在多大程度上降低了加总的全要素生产率。同时，对存在政策扭曲的模型根据现实数据进行校准，然后在校准模型中去掉政策扭曲(要素市场价差和补贴)，得到没有扭曲的最优经济稳态。
通过这一程序，模型发现，去掉扭曲后，人均GDP将增长115.61％，加总的全要素生产率(将上文讨论的国有、私有两部门全要素生产率加总)将增长9.15％。在Hsieh & Klenow(2009)中，去掉政策扭曲后，加总的全要素生产率将提高90％。这远远高于我们的计算，产生这种差异的背后原因是什么呢？我们对生产函数和政策扭曲的设定，都和Hsieh & Klenow(2009)一致，那么结果的差异可能源于以下三点：第一，Hsieh和Klenow假设，去掉政策扭曲后，中国、印度的TFP分布与美国相同。我们试图通过动态随机一般均衡模型校准，直接探讨去掉政策扭曲后中国TFP分布。第二，我们的模型加入了企业层面全要素生产率的异质性及其增长路径的异质性。第三，我们的模型将企业的进入和退出决策内生化了。
在我们的模型中，政策扭曲对于加总的全要素生产率的影响并没有Hsieh & Klenow(2009)中那么大。对于这个问题，有两种解释：第一，进入退出机制提高了资源配置与再配置效率，通过淘汰低效率的企业，弱化了政策扭曲对于加总的全要素生产率的影响。第二，在考虑了外生的企业层面全要素生产率的异质性后，加总的全要素生产率与政策扭曲之间的关系变弱了。换言之，在控制了企业异质性之后，政策扭曲的影响减弱了，因为我们令企业层面全要素生产率的增长服从外生的随机过程。第一个解释是很容易理解的，我们主要讨论第二个解释。
在我们的框架中，外生的企业异质性，实际上等价于切断了政策扭曲通过影响企业层面的微观全要素生产率的动态，从而影响加总的全要素生产率这一通道。本文将企业异质性归结为全要素生产率的对数增长率所服从分布的均值和方差中。不断增加的知识前沿解释了异质企业的TFP平均增长率。所以在实证与理论上理解技术前沿与企业创新行为之间的互动，将有效地帮助我们理解跨国经济绩效差异和中国经济改革对于经济效率的影响。此外，Song et al.(2011)设定国有部门与私有部门TFP的平均差异源于不同的监督效率，也提供了一个解释的视角。
更有趣的是方差中所蕴含的问题，因为是它决定了企业分布的形状。一个可能的解释是通过引入金融约束来内生化企业的异质性。例如，企业的创新行为需要大量投资，而企业面临金融约束(比如存在委托代理问题时，企业的借债能力将被其净资产所限制)，那么拥有同样生产率的企业将因为其所受到的金融约束不同而有不同的生产率变化。一般来说，我们需要先理清政策对于金融约束影响、金融约束与企业投资之间的关系，然后才能深入理解政策对于企业异质性的影响，从而更精确地把握政策背后真正的经济含义以及政策对于经济绩效的影响。这将是未来研究的一个有意义的方向。
(四)政策扭曲参数扰动测试
Dollar & Wei(2007)给出三组对于要素市场价差的估计：一个是基于全样本，一个是基于删除两端5％异常值的样本，一个是基于删除两端10％异常值的样本。在我们的校准中使用的是基于全样本的估计。下面我们考虑其他两种估计值，并计算模型经济的稳态，将模拟的经济变量值列在表2中。表2表明，本文的结果对于要素市场价差估计的变动是不敏感的。
五、结论
加总的全要素生产率是整个经济体的生产效率，它是由每个企业的全要素生产率加总产生的，所以政策扭曲对于经济整体生产效率的影响，是通过影响企业的生产决策、企业的进入退出决策来实现的。本文试图通过一个动态随机一般均衡模型，考察中国经济与企业的主要特征，并利用模型计算政策扭曲通过影响要素市场的价格和对某些企业进行补贴，在多大程度上导致了生产效率的下降，并评估改变这些扭曲将怎样提高生产率和经济增长。
现有大量的文献研究政策扭曲所导致的资源错置对TFP的影响，学者们从不同的角度得到了不同的答案。与本文联系最密切的文章是Hsieh & Klenow(2009)，该文也试图回答，要素市场的政策扭曲怎样导致了全要素生产率降低。Hsieh & Klenow利用会计数据测算企业在要素市场所面对的差异化价格，通过一个局部均衡模型来计算政策导致的差异化价格，将加总的全要素生产率降低了约90％。从模型设计的角度来看，Hsieh & Klenow没有将企业进入退出的决策内生化，也没有考虑企业层面的生产率动态。本文的主要贡献在于，利用一般均衡模型，内生化企业进入和退出决策，将生产率动态纳入到企业决策的考虑之中，并算出政策扭曲所导致的加总全要素生产率的降低仅占9％。
我们的计算结果与：Hsieh & Klenow(2009)并不矛盾，而是对其结果的进一步细化。在本文的模型中，企业的生产率动态服从外生给定的随机过程。这就切断了政策扭曲对于企业的生产率动态的影响，切断了政策扭曲通过影响企业的生产率而影响加总的生产率的渠道。如果认为Hsieh & Klenow(2009)所测算效率损失是可信的，那么根据本文的计算，约有80％的效率损失可归结为政策扭曲对于企业生产率动态的直接影响。这说明政策扭曲对于加总的全要素生产率有巨大影响。我们也希望通过将分析框架精细化，从而为下一步研究提供方向。
政府政策可以通过影响金融市场的发展来影响企业的生产率动态。企业生产率的变化与其研发投资是密切相关的，在筹集研发所需要的资金时企业面对不同程度的金融约束。金融约束与信息不对称、委托代理问题和合约执行程度有关，政府的资本政策可以通过以上三个方面对企业的生产率动态产生影响，例如，具有政府担保的企业往往更容易获得资金进行技术改进。此外，政府政策也可以通过影响技术扩散来改变企业的生产率动态。总之，将生产率动态内生化将是未来的一个有意义的研究方向。
注释：
①关于改革开放以来中国分部门的全要素生产率变化的证据，参见Young(2003)、Brandt et al.(2008)等。
②式(4)依循Atkeson & Kehoe(2007)。与之不同的是，本文在中间产品部门引入国有、私有企业差异，从而可以考察改革过程中，具有资源错置效应的国有企业与私有企业的宏观动态发展与经济增长。
③Shleifer & Vishny(1994)考察了国有企业工资高于私有企业的理论？Zhao(2002)发现，国有企业职工收入显著地高于非国有企业。杨其静、杨继东(2010)发现获得政府补贴企业的人均工资水平显著高于未获得政府补贴企业。Dollar & Wei(2007)认为中国存在系统性资本配置效率扭曲，导致不同所有制、地区和部门间非常不平等的资本边际报酬。Allen et al(2005)认为，银行资金主要支持国有经济发展。
④用企业产品销售额也可以给出类似结果。
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