资源的跨区域错置和区域内错置，本文主要内容关键词为：区域内论文,资源论文,域错置论文，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。
[本刊网址·在线杂志]http://www.journals.zju.edu.cn/soc [在线优先出版日期]2015-11-30 [网络连续型出版物号]CN33-6000/C DOI:10.3785/j.issn.1008-942X.CN33-6000/C.2015.03.271 区域经济的发展既可以从本区域内部获得生产要素，也可以跨区域获得。要素的区域内配置效率以及跨区域配置效率，对区域经济的发展、收入水平的变化、区域间经济差距乃至整个中国经济的可持续发展都产生了重大影响。 就资本的配置而言，一方面受到政府转移支付的影响，从东部向中西部流动；另一方面受市场利益的驱使，又从收益率低的中西部流向收益率高的东部。一般认为，东部沿海地区为资本净流入，西部地区主要为资本净流出，资本大致呈现出向沿海大城市、中心城市流动的趋势。按照新古典理论的逻辑，由于边际报酬递减规律，“资本应从富国流向穷国”，那么中国的资本也应该从发达地区流向欠发达地区。然而，中国的经验证据却体现了“卢卡斯悖论”[1]。区域资本的配置既有市场的力量，又有政府的力量，既有符合传统经济理论预期的地方，也有不符合传统理论的地方，可能存在一定程度的错置。 改革开放后，中国农村剩余劳动力转移规模不断扩大，速度不断加快。1978年到2010年，农业部门向非农业部门转移的劳动力人数累计超过2亿。2010年第六次人口普查结果显示，2010年全国流动人口数比2000年增长约81%。从劳动力流动的区域性质来看，传统中西部农业省成为劳动力密集迁出省份，东部省份则成为劳动力密集迁入省，每年春节的劳动力返乡流动形成巨大的“民工潮”。然而，近年来在劳动力流动频度不断增加的背景下，企业却不断发出用工不足的信息，出现了“民工荒”。但从我国劳动力数量看，统计范围内的劳动力数量远大于需求，企业的“用工荒”现象与劳动力充足供给以及充分流动的实际情况出现矛盾，在一定程度上反映了劳动力配置的不合理性。 近年来，越来越多的文献指出，一个国家的生产率在很大程度上取决于资源配置的效率[2-3]，资源错置会造成巨大的生产率损失和总产出损失。同时，中国的资源错置比较严重[4-5]。现有关于资源错置的研究往往立足于企业间、行业间以及不同所有制间的资源错置，缺乏以区域资源错置为视角的研究。 尽管也有不少文献关注了中国各区域内部的要素配置以及各区域之间的要素流动状况，如李青原等关注了各省内部资本配置效率的影响因素[6]，龚六堂和谢丹阳讨论了不同省份之间生产资源配置的有效性问题[7]，任晓红等对省际资本流动的影响因素、方向及显著程度进行检验[8]，许召元等分析区域间劳动力迁移的经济影响[9]，但这些文献更多地关注区域间资源流动的规模、方向、机制及影响，主要存在两方面的缺陷：一是对区域间和区域内资源流动和配置的研究缺乏资源错置的视角，未能对资源错置的程度进行有效的度量；二是由于采用了不同的研究框架，缺乏区域内错置与区域间错置的可比性。 本文在Hsieh和Klenow的基础上，将资源错置分解为区域内错置和区域间错置进行比较和分析，既为区域经济的文献增加了资源错置的视角，又为资源错置的文献增加了区域的视角；同时，本文发现区域内的资源错置比区域间的资源错置更严重，劳动力流动性提高、FDI和进出口未能显著降低资源错置，并对背后的原因做了详细的分析。 二、理论模型 本文根据Hsieh和Klenow的理论框架推导全国资源错置的度量公式，进而将全国的资源错置分解成各省内部的资源错置与各省之间的资源错置两部分。 (一)全国资源错置的度量 1.企业的最优化问题。最终产品生产者利用CES生产函数，将全国N个中间产品生产企业的产出
转化成为最终产品Y：
中间产品生产市场是由一系列垄断竞争的企业组成，遵循规模报酬不变的CD函数：
其中，
分别表示中间产品生产者i的TFP、资本和劳动，α是资本弹性系数。 根据Hsieh和Klenow，本文引入产出扭曲(
)和资本扭曲(
)。产出扭曲会相同程度地提高资本和劳动的边际产品，资本扭曲则会提高资本相对于劳动的边际产品[4]。引入上述扭曲后，垄断竞争的中间产品生产者面临的最优化问题是：
由最优化问题(3)的一阶条件，可得到劳动的边际产品(MRPL)和资本的边际产品(MRPK)为：
式(4)表明，中间产品企业的产出扭曲导致该企业的劳动的边际产品高于企业工资，从而导致劳动力配置没有达到最优状态。中间产品企业的产出扭曲和资本扭曲导致该企业的资本的边际产品高于其资本成本，从而使资本配置没有达到最优状态。 类似地，可以求得中间产品的价格等于：
2.全国加总TFP的计算。TFP的计算可以基于企业的产量(the quantity-based TFP，记为TFPQ)，或者基于企业的收益(the revenue-based TFP，记为TFPR)。
即技术
：
TFPR等于TFPQ与价格的乘积，亦即：
TFPQ不考虑价格因素，而TFPR包含了价格的影响。当以企业层面价格指数平减时，得到TFPQ；当以产业或更宏观的价格指数进行平减时，得到TFPR。式(7)表明，中间产品企业产出扭曲与资本扭曲都将导致该企业的TFPR增加。于是，加总的TFP可以写成：
其中，TFPR是企业资本边际报酬和劳动边际报酬的一个几何平均数。 如果不存在产出扭曲，也不存在资本扭曲，亦即
，则由(4)和(7)可知，企业间的边际产品都相等，TFPR也应该相等，经济达到最优资源配置。这时，最有效加总TFP(the efficient TFP，记为
)为：
3.全国资源错置的推导。假定
服从联合对数正态分布，并假设全国的企业数目有无限多个，那么可以得到加总TFP的极限形式：
由(7)可知，
，因此，资本扭曲和产出扭曲导致资源错置，造成了TFP损失。在资源错置的情况下，加总lnTFP小于最优
。因此，纠正资源错置能使加总TFP和总产出得到提升。
(二)区域内错置与区域间错置的度量 如果全国有P个省，根据所在省份将企业分成P组，由方差分解公式得到：
我们无法观测到κ的值，但它作为一个固定值并不影响企业的相对效率，也不影响我们对资源错置的度量，所以可以设为1。 数据来源于中国国家统计局1998-2007年的规模以上工业企业调查数据。使用数据库中的“工业增加产值”表示产出，“就业人数”来代表劳动力，而资本要素则采用企业的“固定资产净值年均余额”来表示。对资本价格R、劳动价格W以及生产函数参数的设定参考Hsieh和Klenow的做法[4]。假定资本价格R为10%，即5%的实际利息率和5%的折旧率。劳动力价格W的计算，假定企业职工非工资性收入是工资收入(应付工资)的一个固定倍数，然后将加总的劳动力报酬调整到加总工业增加值的50%。CES生产函数的替代弹性设为3。由于中国的资本弹性系数和劳动弹性系数本身就可能包含扭曲因素，而美国等发达经济体一般被认为扭曲较少，因此用美国的相关参数作为度量基准。美国资本和劳动收入份额分别是2/3和1/3，同时参考谢千里等的文献，将中国资本弹性系数设定为0.35[10]。 由于自然资源在矿产、石油等行业的生产过程中有重要作用，这些行业的生产函数不能简单假设为CD生产函数，因此，本文剔除矿产采选、石油等资源性行业和水电煤气生产供应等行业，只对29个制造业行业企业样本进行讨论。参考杨汝岱的做法，我们剔除总产出、中间投入、资本存量、工业增加值四个变量缺失、为负值、为零值的样本，并剔除从业人数缺失和小于8的样本[11]。为了排除极端值的影响，去除
首尾各1%的样本。由于青海、海南、西藏、宁夏四省每年的样本数过少，故删去这四省。 在考察影响各省资源错置的因素时，被解释变量则依据各省的宏观经济数据。这些宏观经济数据来源于《中国统计年鉴》《中国经济普查年鉴2004》《中国金融年鉴》《中国区域经济统计年鉴》等，各种名义变量相应地用地区CPI、地区固定资产投资价格指数和地区工业品出厂价格指数换算成以1998年为基期的实际值。 四、区域间错置和区域内错置特征 结合上文的数据和资源错置度量公式，下面将对中国各省内部的资源错置特征和各省之间的资源错置特征进行实证研究和比较。 (一)资源的区域内错置和区域间错置 图1显示了我国1998-2007年的资源错置情况，且将每年总体的资源错置分解为区域内错置(
)和区域间错置(
)两个部分。 总的来看，我国资源错置严重，纠正资源错置可以使TFP提升127%—182%。资源错置造成了严重的技术能力浪费，技术能力得不到充分发挥，当然也会反过来影响企业的创新投入和创新效率。在未来很长时间内，中国通过减少要素扭曲、改善资源配置来提升加总TFP的空间依然很大，经济改革既有必要，又有前景。但也应注意到，随着时间的推移，中国的整体资源配置有明显改善。改革初期，中国经济呈粗放型发展，产出增长过度倚重要素投入的增加，而非全要素生产率的提升[12]。但随着改革力度的增大和发展方式的转型，中国的经济增长也在向TFP驱动型变化，杨汝岱认为，1998-2009年中国制造业整体全要素生产率增长速度在2%—6%之间[11]。并且，资源配置效率的提高是中国TFP增长的重要推动力，Hsieh和Klenow认为，中国TFP的提高三分之一要归功于资源再配置效应[4]。 中国的资源错置主要表现为区域内资源错置，区域间的资源错置相对较少。纠正各省内部的错置可使中国的TFP提高124%—164%，纠正各省之间的错置可使中国的TFP提高4%—18%，区域之间的配置相对区域内的配置更有效率。区域内错置和全国错置走势基本一致，并且占比逐年上升，而区域间错置占全国错置的比例逐年下降。可见，区域之间的错置已不明显，区域内部的错置仍然很严重。
图1 区域内错置与区域间错置 造成中国区域间资源错置的主要原因是区域之间的市场分割和地方保护，即地方政府从本地经济发展的短期利益出发，采取某种显性或隐性的措施对当地产品或要素市场进行分割与保护，这严重阻碍了产品和要素的跨区域流动，降低了区域间资源配置的效率。本文的结果一方面印证了中国存在严重市场分割的结论，如郑毓盛等认为2000年由地方保护和市场分割导致的产出损失高达20%，本文测算的2000年TFP损失约为18%，结论基本一致；另一方面，图1中区域间错置不断下降的走势，也印证了中国市场分割正在减弱并逐步走向一体化的结论，如白重恩等研究认为，改革以来中国工业部门的专业化分工在不断加强，从而减弱了市场分割，虽然地方官员为本地经济增长而竞争会带来地方保护主义、重复建设等问题，但区域之间的“贸易”联系却不断加强[13-14]。显然，区域之间市场分割的减弱和“贸易”的加强，有助于消除市场壁垒，提升区域间资源配置效率，降低区域间资源错置。 为什么区域之间的配置会比区域内的配置更有效率？我们仍然可以从市场分割和地方保护的角度提供一定程度的解释。市场分割和地方保护不仅会造成区域间的资源错置，还会扭曲本地区内部的资源配置(本文第五部分的回归结果也印证了这一点)。首先，市场分割和地方保护并不是保护本地所有的企业，而是保护特定企业。白重恩等认为地方政府倾向于保护国有企业和高利润率的企业[14]。显然，资源在受地方政府保护的企业和不受保护的企业间的配置会受到扭曲，造成资源错置。其次，区域间市场分割和地方保护并不是保护所有的产品和要素，而是保护区域之间同质性比较强的产品和要素[15]，这同样会造成被保护者和未被保护者之间的扭曲，造成资源错置。再加上区域内金融体系、制度环境、政府对本区域微观经济主体的干预、区域内的市场分割等都会导致区域内资源错置程度提升，那么区域内的资源错置比区域间的资源错置更严重也就不难理解了。 区域间的资源配置比区域内的资源配置更有效率，这是本文的创新发现。李青原等研究了各省内部行业间资本配置的效率，龚六堂等研究了各省之间资源配置的有效性，然而，由于他们研究的框架不一致，省内配置效率的度量与省间配置效率的度量并不具有可比性[6-7]。本文的发现是对已有文献的重要补充。 (二)各省资源错置程度的评价 各省1998-2007年资源错置的平均值如图2(a)所示，并按照资源错置的平均值从小到大排序。资源错置值越小，其资源配置效率越高，排名也越靠前。
图2 1998-2007年各省资源错置均值排名和人均GDP均值排名① 首先，绝对水平上，各省的资源错置都很严重。其次，相对水平上，各省的资源错置程度存在明显差异。资源错置程度最轻的三个省依次是浙江、江苏和上海，尤其是浙江，其资源配置效率明显优于全国其他各省和直辖市。资源错置程度最严重的三个省依次是甘肃、广西和黑龙江。 为了更好地反映资源错置的区域特征，根据各省经济发展水平以及地域关系等将我国划分为8个地区(不含港澳台地区)②：东北地区、京津地区、北部沿海、东部沿海、南部沿海、中部地区、西北地区和西南地区。 东部沿海是中国市场经济最活跃和最完善的地区，又是中国资源配置状况最好的地区。浙江省资源配置效率最高。南部沿海两省福建和广东的排名也很靠前。总体来说，这两个地区的排名与其经济发展水平基本相称，经济质量比较高。 同样作为中国经济最发达的地区，北部沿海和京津地区的资源错置程度则相对严重。山东、河北和北京的排名处于中等水平。而天津排在第24名，在中国资源配置状况较差的省份之列。这两个地区的排名与其发展水平不相称，经济质量较低。 东北地区，辽宁、吉林和黑龙江三省人均GDP水平处于中上游，但资源错置程度分别排在第17、22和25名，资源错置程度整体较为严重。东北是中国老牌工业基地，自然资源丰富，工农业生产比较发达，经济基础雄厚，但受传统计划经济体制影响深远，经济发展主要依靠大中型国有企业，效率低下缺乏活力。由于体制落后和产业结构偏向重工业等方面的原因，调整起来比较困难。 西北地区，新疆、陕西、内蒙古和甘肃分别排在第11、16、20和27名，资源错置程度不容乐观。其中甘肃资源配置效率为全国最低，去掉错置后TFP提升幅度高达188.1%。西南地区，四川、重庆、云南、贵州和广西分别排在8、9、10、23、26，前三省和后两省资源错置程度差别较大，该区域内部也存在差异。 中部地区，安徽、河南、山西、湖南、湖北、江西分别排在第5、7、12、13、15、21名，整体处于中等。然而位于同一地区的安徽和江西却相差甚远，差距为16个名次。中部发展的外部环境不如东部，改革步伐又明显落后于东部，国有经济比重偏大，而非国有经济起步较晚，在利用外资方面更是远远落后于东部地区。 为了评价各省资源配置状况的动态变化，本文选取1998-2002年和2003-2007年两个时间段，分别计算两个时间段各省资源错置的平均值并进行比较。结果显示，广西、贵州、云南的资源错置程度略有增加，新疆则明显恶化，安徽略有改善，其他省份明显改善。这说明全国大部分省份的资源错置程度在逐渐降低，即资源配置状况逐渐得到了改善。 从区域角度来看，东北老工业基地三省排名有较大提升，东北振兴和国企改革提高了该地区的生产率水平，资源配置状况改善较快。西北和西南地区，除重庆资源配置改善速度居全国首位以及甘肃前进1个名次外，其他省份都呈现排名下降趋势，表明资源配置状况恶化。东部和南部沿海地区的资源配置状况普遍较好，除上海排名略有下降外，其他省都稳中有升。京津和北部沿海地区，2省排名上升，2省下降。中部地区，除山西、安徽排名有所下降，其他省都稳中有升。可见，西部地区的整体排名在下降，并很快被其他地区超越，而中部和东北的整体排名在上升。 无论从静态还是动态指标观察，我国中西部地区的资源错置程度严重，而东部和南部沿海发达地区资源配置效率高。仅仅从区域角度我们还不能看到资源错置的动因，接下来将分析哪些可控制因素影响了资源错置。 五、各省资源错置的影响因素分析 根据相关经济理论，影响资源错置的可能因素有：金融市场发育程度、劳动力市场发育程度、所有制结构、经济开放程度、地方政府对市场的干预以及市场分割等。 金融业市场化程度加深，一方面通过减少交易成本促进了投资的增加，另一方面通过提高金融资源的配置效率和回报率从而促进生产率的提高。由于户籍等制度性障碍直接阻碍了劳动力的有效流动，劳动力从边际生产率低的部门向边际生产率高的部门流动受阻，造成劳动要素资源配置扭曲。因此，随着劳动力市场发育程度的提高，资源配置将有所改善。在不同所有制类型的企业之间，私营个体企业效率较高，国有企业效率较低，庞大的国有经济不仅本身存在效率损失，而且通过金融压抑、歧视和效率误配等途径对整个国民经济产生拖累效应，影响了资源的配置。因此，国有企业比重的下降和非国有企业比重的增加将会促进资源配置的改善。本文采用利用外资情况(FDI)和对外贸易情况来衡量经济开放程度。外商直接投资在中国经济增长中存在资本效应和外溢效应，地区外商直接投资比例和进出口总额比例越高，地区对外开放度、市场竞争程度及提升技术和管理能力的可能性越高[16]，那么地区实体经济资源配置效率也就越高。但同时，地方政府为了招商引资，通过采取压低土地价格以及提供各种优惠政策，例如针对出口企业普遍采用出口退税、出口补贴以及税收返还等，对招商引资的企业实施各种隐形补贴，这些形式的要素扭曲和资源错置在一定程度上能吸引FDI并促进出口。因此，FDI和出口存在内生性，本文将它们当作内生变量来处理。研究表明，地方财政支出比重越高，地方政府干预经济发展的程度越高。虽然我国财政分权后地区财政支出也会因竞争促使生产率提高和经济增长加速，但随着政府规模的进一步扩大，由于庞大的政府支出所引发的“机构臃肿、人员冗杂”、“过度干预经济”、“社会资金的浪费与无效配置”以及“税负增加”等因素的影响，使政府支出对经济增长由促进作用转变为阻碍作用[17]，导致资源错置加重。地方市场分割主要指各地方政府为了本地的利益，通过行政管制手段，限制外地资源进入本地市场或限制本地资源流向外地的行为，同时，市场分割和地方保护事实上是在保护那些效率相对低下的企业，不利于发挥规模效应，也不利于社会资源的优化配置。为了准确鉴别以上因素的影响，模型还包括社会经济发展状况、教育状况和基础设施状况等控制变量。 根据以上分析，本文设计的计量经济模型如下：
在指标的构建方面，现做如下说明。“金融市场发育程度”用“非国有贷款占GDP比重”表示。当前我国非国有经济在经济总量中占有很大份额，但中国金融体系以国有银行为主导，国有企业与银行之间关系密切，非国有企业在正规金融市场受到歧视[18]。信贷资金分配结构与产出结构之间偏离越大，说明信贷资金分配的市场化程度越低，因此本文采用“非国有贷款占GDP比重”来表示“金融业的市场化程度”。参照张军等的做法，本文测算了非国有部门信贷占GDP比重[19]。“劳动力市场发育程度”用劳动力市场流动性，即“城市新增就业中来自农村劳动力的比例”表示。“所有制结构”用非国有企业员工占总从业人员的比例表示。“经济开放程度”可以从“利用外资情况”和“对外贸易情况”两方面刻画，“利用外资情况”用FDI占GDP比重表示，“对外贸易情况”用进出口总额占GDP的比重表示。“政府对市场的干预”用扣除科、教、文、卫后地方财政支出占GDP的比重表示。参照陈敏等的做法，“市场分割”用“相邻省份相对价格方差的均值”表示[20]。“社会经济发展状况”用“人均GDP”表示。“教育状况”用6岁以上人口人均受教育年限表示，文盲受教育年限=0，小学受教育年限=6，初中受教育年限=9，高中受教育年限=12，大专及以上文化程度受教育年限=16。“基础设施状况”用公路、铁路、内河航道营动里程之和与该省国土面积的比表示。 为了克服动态面板偏差(Dynamic Panel Bias)，本文采用系统GMM的方法估计式(20)，同时采用OLS和固定效应模型进行稳健性检验。表1列出了模型回归的主要结果。Arellano-Bond检验拒绝了一阶差分自相关(p=0.0 114)而接受了二阶差分自相关(p=0.3413)，说明本文数据满足使用系统GMM的前提条件。同时，Sargan检验证明了工具变量的有效性(p=0.7997)。根据相关计量经济理论，将因变量的滞后项纳入回归模型后，就会产生内生性问题：在OLS模型中，因变量滞后项与扰动项正相关，因而滞后项系数的估计值大于其真实值；固定效应模型有“动态面板偏差”，组内估计量是不一致的，同时由于差分后的因变量滞后项与差分后的扰动而负相关，故滞后项系数的估计值小于真实值。那么，系统GMM得到的因变量滞后项系数的估计值应该小于OLS的估计值，而大于固定效应模型的估计值。从表1可以看出，系统GMM的估计值满足上述条件，体现了系统GMM的优越性。本文对回归结果的解释以系统GMM回归结果为主，OLS和固定效应模型回归结果作为参考和比较。
1.金融市场发育程度(Fin-market)。表1的回归结果表明非国有企业贷款占GDP比重上升1%，资源错置度显著下降0.118%，即提高金融业的市场化程度将会降低资源错置度。也就是说，在保持其他技术条件不变的情况下，减少政策对国有企业的融资倾斜，增加非国有企业贷款的比重，提高金融业的市场化程度，将促进资源配置效率的优化。 2.劳动力市场发育程度(L-market)。“劳动力市场发育程度”用劳动力市场流动性即“城市新增就业中来自农村劳动力的比例”表示。表1的回归结果显示，劳动力市场发育程度对资源错置影响为负，但不显著。这说明，随着户籍制度等阻碍劳动力流动的制度的改革和被突破，虽然理论上存在促进资源配置改善的可能性，但劳动力流动性增强对于纠正资源错置的作用并不显著。 中国劳动力资源的错置和劳动力价格的扭曲除了户籍制度之外，还受其他因素影响。例如，国有或集体企业中的劳动者往往获得高于均衡水平的工资；大部分劳动者则因劳动力市场不完善和信息的不对称，相对于企业处于弱势地位；中国的劳动力市场缺乏具有实质作用的工人协会[21]，劳动力权益不能得到保障等等。这些因素限制了劳动力流动性改善资源配置作用的发挥。 3.所有制结构(O-structure)。表1的回归结果显示，非国有企业就业比重对资源错置的回归系数显著为负，且非国有企业职工占全部就业的比例每增加1%，资源错置将显著减少0.271%。这说明所有制结构改革有助于降低资源错置。随着国有企业改革和所有制改革的深化，低效率的国有企业将被淘汰，非国有企业的优势日益发挥，不仅能提高整个经济的效率，还能减轻金融压抑、歧视和效率误配等，从而促进资源配置的效率。 4.经济开放程度。表1显示，外商直接投资对资源错置影响为负，但不显著。FDI的引进能够促进竞争、提升技术、改善管理，既有示范效应，又有溢出效应。然而，FDI能否发挥其正面作用，与当地的制度环境、人力资本以及FDI本身的结构、质量等相关。代谦等发现，FDI能否给发展中国家带来技术进步和经济增长依赖于发展中国家的人力资本积累，只有辅之以较快速度的人力资本积累，FDI才能给发展中国家带来技术进步和经济增长[22]。蒋殿春等认为，在经济转型的特定制度环境中，由于知识和技术的价值受到低估，企业和个人进行技术改造和更新的激励不足，同时制度缺陷又禁锢了国内企业学习和创新的能力，因此，FDI技术溢出机制受到强有力的制约[23]。受中国目前引资结构和质量的影响，外商在华直接投资的知识溢出效应，特别是通过FDI企业在当地从事生产活动带来的知识溢出效应并不明显[16]。进出口总额对资源错置影响为正，同样也不显著。虽然进出口可能在一定程度上会有利于资源配置的改善，但我国出口的产品绝大部分是低技术含量、低附加值的劳动密集型产品。随着出口规模急剧扩大，出口生产的边际投入必然呈递增趋势，许多出口导向型生产主要依靠土地、劳动力、资金和其他稀缺资源的高投入、高消耗，这必然引起资源错置程度的加重。同时，中国的出口模式也导致了“出口企业生产率之谜”或出口企业的“生产率悖论”，即在某些行业和所有制中出口企业生产率比非出口企业低的现象。如Lu等发现在外资企业中，出口企业的生产率低于非出口企业；在劳动密集型行业中，出口企业的劳动生产率低于非出口企业；而在资本密集型行业中，出口企业的劳动生产率仍比非出口企业高[24]。因此，进出口总额对降低资源错置并没有显著作用也就容易理解了。 5.政府对市场的干预(Govern)。回归结果显示，地方财政支出对资源错置呈现显著正向作用，扣除科、教、文、卫后地方政府财政支出每上升1%，资源错置将上升1.653%。这表明政府对市场的过度干预会恶化当地的资源配置状况。 6.市场分割(Seg)。经回归分析可知，市场分割对资源错置影响显著为正，市场分割程度每上升1%，资源错置升高0.093%。地方市场分割既不利于产品市场的发育和完善，又不利于要素市场的发育和完善，降低了资源配置的效率。 7.控制变量：经济发展水平、教育水平、交通基础设施。研究表明，收入水平较高的居民能促使地方政府以更有效率的方式提供公共物品和服务，有利于资源配置；同时，资源配置也是影响社会总产出的重要因素。经济发展水平和资源配置在一定程度上存在相互影响的关系，因此把经济发展水平作为内生变量来处理。经济发展水平对资源错置的作用显著为正，经济发展能够促进资源配置的改善。平均受教育年限对资源错置影响为负，但影响因子较小且不显著。交通基础设施对资源错置的影响为负，但作用不显著。交通基础设施可以从技术水平、技术效率、配置效率和规模效率四个方面对全要素生产率的增长产生影响[25]，但其作用的发挥需要制度环境改善、人力资本提高、科教技术水平提升等因素的协同作用[26]。 六、结论与启示 纠正资源错置、提高资源配置效率是中国转变经济发展方式和保持经济健康、持续增长的必然途径。如何纠正资源在区域内、区域间的错置，已成为促进区域经济快速、协调发展的重要课题。本文扩展了Hsieh和Klenow的理论框架，将全国的资源错置的度量分解为区域(省、直辖市)内部的错置和区域(省、直辖市)之间的错置两部分进行度量。在有效度量之后，结合1998-2007年中国工业企业数据，运用计量经济模型实证分析了资源错置的影响因素。中国的资源错置主要表现为各省内部的错置，而各省之间的错置程度比较低。去掉各省内部的错置后，中国的TFP可以提高124%—164%；纠正各省之间的错置后，中国的TFP可以提高4%—18%。从时间趋势上看，区域内部的错置和区域之间的错置都有下降的趋势，并且除新疆等个别省份外，全国大部分省份的资源配置效率都逐渐得到了改善。从影响各省资源错置的因素来看，金融市场的发育、国有企业改革能显著促进省内资源配置的改善，政府干预市场、市场分割则显著提高省内资源错置程度，而劳动力流动性、FDI和进出口对省内资源配置的改善作用并不显著。 上述结论为我们统筹区域经济发展、提高资源配置效率的政策与实践提供了一定的启示。第一，中国各省内部的资源错置比区域之间的资源错置更严重，这就需要我们不仅关注区域间的统筹，更要关注区域内的协调。各省需要统筹规划省内资源配置，充分利用并发挥各县市的优势，减少省内各县市的地方贸易壁垒，保障省内劳动力、资本等资源的无障碍流通，改善省内的资源配置。第二，因减少了对国有企业的倾斜，资源流人效率更高的非国有企业，金融市场的发育、国有企业的改革能显著促进区域内资源配置的改善。中国现阶段是银行主导的金融体系，资源利用率较低的国有企业相较于私有企业反而可以优先获得金融资本，中小私有企业的融资更多地转向民间资本，而成本较高的民间融资成本阻碍了中小私有企业的发展，从而制约了中国产业升级。各省应稳步推进金融体系改革和所有制改革，降低国有经济所占比重，形成各种所有制经济的有效竞争；银行等机构应给予非国有企业融资等方面更多的支持，使资源可以更自由的流入效率更高的非国有企业。第三，因阻碍了资源的流通，造成资源浪费以及资源使用的低效率，政府干预市场、市场分割显著提高了资源错置程度。应打破行政垄断，理顺政府与市场的关系，充分发挥市场配置资源的决定性作用；政府应将简政放权不断向纵深推进，企业才能得以松绑，经济活力才能得以迸发；还需打破地方保护政策，发挥各地区的比较优势，互惠互利，保障资源流动的自由畅通。第四，虽然户籍等阻碍劳动力流动的制度不断改革，但劳动力流动性增强并没有显著促进资源配置的改善。在减少户籍等制度性障碍的同时，应进一步保障劳动者的权益，比如提高安全生产标准及建立完善的工会体系，使劳动力流动能够充分发挥其应有的改善资源配置的作用。第五，受中国招商引资模式和出口模式的影响，FDI和进出口对区域内资源配置改善的作用也不显著。因此，需进一步改善中国的出口模式，积极引导出口产品由劳动密集型转向技术主导型；优化引资结构和质量，鼓励外资向高新技术产业、高端制造业、现代服务业和节能环保产业发展，促使利用外资方式多样化。 ①数据未包括我国港澳台地区。另根据生产函数可知，虽然TFP和资源配置效率并非人均GDP的唯一决定因素，但它们代表了经济发展的驱动模式、经济增长的质量以及未来的可持续性。虽然浙江省人均GDP并非排在全国第一位(排第4)，但资源错置程度最低，这可以说明，相对全国其他省份而言，浙江的经济质量是最好的、经济发展是最可持续的。与浙江形成鲜明对比的是北京、天津，其人均GDP高(排第2、第3)，资源错置程度也高。这说明，虽然聚集大量全国最优秀的资源，但北京、天津是低效率的高增长，会造成巨大的资源浪费。 ②东北地区：黑龙江、吉林和辽宁；京津地区：北京和天津；北部沿海：河北和山东；东部沿海：江苏、上海和浙江；南部沿海：福建和广东；中部地区：山西、河南、安徽、湖北、湖南和江西；西北地区：内蒙古、陕西、甘肃和新疆；西南地区：四川、重庆、广西、云南、贵州。
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