中國工業(yè)增長與生產(chǎn)率的實證研究

一、對中國工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和結(jié)構(gòu)改革的影響kuzget（1979）指出，“在不同的經(jīng)濟部門之間沒有任何要素，實現(xiàn)人均生產(chǎn)的高增長率是不可能的。”?！敝袊茄芯恳刂刂脤υ鲩L影響的很好范例。1978年改革開放以來,中國經(jīng)濟突飛猛進,GDP年均增長達9.8%且非常穩(wěn)健,這應該與中國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型過程中持續(xù)的結(jié)構(gòu)改革和要素重置緊密相關(guān)。結(jié)構(gòu)改革是經(jīng)濟增長重要源泉的假說可以追溯到Lewis(1954)關(guān)于二元經(jīng)濟的古典模型,這同時是Maddison(1987)增長核算文獻的核心觀點。Cheneryetal(1986)和Syrquin(1995)在經(jīng)濟增長和發(fā)展經(jīng)濟學中使用了結(jié)構(gòu)變化和要素重置效應概念,并指出這種效應是增長表現(xiàn)的關(guān)鍵因素。而Lucas(1993)和Verspagen(1993)分別從供給面和需求面提出的工業(yè)發(fā)展模型中也強調(diào)了結(jié)構(gòu)變化對生產(chǎn)率提高的重要影響。Harberge(1998)形象地將經(jīng)濟增長描述為兩種過程:一種稱為蘑菇效應,指要素不斷地從低生產(chǎn)率行業(yè)配置到高生產(chǎn)率行業(yè)所導致的發(fā)展消長和顯著差異;另一種稱為酵母過程,意指所有行業(yè)受相同的宏觀經(jīng)濟基本面因素影響而表現(xiàn)出的共同發(fā)展態(tài)勢。許多研究發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)改革和要素重置對增長有顯著正的影響(Young,1995;NelsonandPack,1999;Berthelemy,2001;Akkemik,2005;Calderonetal.,2007);另一些研究則發(fā)現(xiàn)這種影響不存在或很小(TimmerandSzirmai,2000;Caselli,2005)。其中,TimmerandSzirmai(2000)在解釋亞洲四小龍制造業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和改革對生產(chǎn)率增長影響的時候,將這種正向影響稱為結(jié)構(gòu)紅利假定,這一術(shù)語此后被廣泛使用?；氐街袊咐?新中國成立后,中國選擇了優(yōu)先發(fā)展重工業(yè)的趕超戰(zhàn)略,這造成了剛性的二元經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和嚴重的要素配置扭曲;改革開放后,中國的結(jié)構(gòu)改革卓有成效。如圖1所示,第一產(chǎn)業(yè)勞動力所占份額從1952年的83.5%降到2006年的42.6%,第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)份額則經(jīng)歷了穩(wěn)步上升的過程,這與轉(zhuǎn)型經(jīng)濟文獻中關(guān)于結(jié)構(gòu)調(diào)整特征的描述相一致。中國工業(yè)的勞動力份額從1952年的7.4%一直持續(xù)上升到2006年25.2%的峰值,這與工業(yè)化國家“駝峰”型工業(yè)就業(yè)占比的經(jīng)驗不同,說明中國的工業(yè)化仍處在初級階段,還有足夠的空間吸納更多勞動力和繼續(xù)發(fā)展勞動密集型行業(yè)。與結(jié)構(gòu)改革相對應,中國工業(yè)增加值所占份額在趕超戰(zhàn)略下從1952年很低的17.6%上升到1978年很高的44.1%,以后就基本保持在40%左右;而第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出份額持續(xù)下降,2006年為11.7%,第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出份額在改革之后急劇增長。許多學者從三次產(chǎn)業(yè)的角度研究了結(jié)構(gòu)改革和要素重置對增長和生產(chǎn)率的影響(Fanetal,2003;BhaumikandEstrin,2007;BosworthandCollins,2008;GongandLin,2008)。這些研究忽略了工業(yè)內(nèi)部行業(yè)間的要素流動,我們認為,在工業(yè)內(nèi)部也存在著要素流動的制約和結(jié)構(gòu)調(diào)整的必要性,不同行業(yè)的結(jié)構(gòu)調(diào)整和要素重置顯然可以推動工業(yè)部門的生產(chǎn)率提高和工業(yè)增長。中國正處在工業(yè)化過程之中,工業(yè)仍然是中國經(jīng)濟的核心部門,因此,本文集中研究中國工業(yè)的結(jié)構(gòu)改革,并評估這種結(jié)構(gòu)調(diào)整如何影響中國工業(yè)增長。中國工業(yè)改革可以粗略地分為三個時期:1978—1992年的試驗期、1992—2001年的國企改革期和2001年以來的反思和調(diào)整期。圖2描述了中國工業(yè)改革的主要結(jié)構(gòu)變化。上個世紀80年代以來,以鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)、民營企業(yè)和外資企業(yè)為代表的非國有工業(yè)主要在輕工業(yè)部門得到了快速發(fā)展,使得中國工業(yè)的就業(yè)份額從1977年的14.8%上升到1992年的21.7%(圖1b),非國有工業(yè)總產(chǎn)值比重在改革后增長很快,1993年首次超過了國有工業(yè)(圖2a)。這體現(xiàn)了中國工業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略已經(jīng)從趕超戰(zhàn)略轉(zhuǎn)向大力發(fā)展勞動密集型輕工業(yè)。由于80年代以來的國企工業(yè)改革僅僅停留在轉(zhuǎn)換經(jīng)營機制層面,加上大量冗員的存在、撥改貸政策造成的企業(yè)高資產(chǎn)負債率、以及政府攤派和社會性功能等系列負擔的長期累積等,造成了大批國企財務危機的爆發(fā),致使整個國有工業(yè)部門在1996年出現(xiàn)了凈虧損(圖2b)。于是,中央從1997年開始實行抓大放小、減員增效、以建立現(xiàn)代企業(yè)制度為目標的國企改革。圖2顯示,1998年后國企數(shù)量驟減,其占比從1998年的39.2%下降到2001年的27.3%,大部分小型國企實現(xiàn)了民營化,與此同時,國有骨干企業(yè)在這三年內(nèi)建立了股份制,開始擺脫全面凈虧損。在國企改革的同時,非國有工業(yè)企業(yè)迸發(fā)出勃勃生機,其總產(chǎn)值和上繳稅份額持續(xù)上升,利潤率也一直高于國有企業(yè)(圖2)。非國有工業(yè)不僅吸納了大量的國企下崗員工,而且支持了國企抓大放小的股份制改革,使得這一階段的國企成功改革成為了可能。1994年實行的以分稅制為特征的財稅體制改革和1993年左右工業(yè)產(chǎn)品價格的完全放開和全國統(tǒng)一產(chǎn)品市場的形成也為這一階段的工業(yè)改革創(chuàng)造了條件。前20年的工業(yè)改革成績是顯著的,但代價是資源低效使用和環(huán)境的嚴重污染。要素市場發(fā)展依然滯后,無法有效配置重要資源,工業(yè)結(jié)構(gòu)改革遠未最終完成。特別是2001年以來,以高能耗、高污染為特征的重化工業(yè)化現(xiàn)象在中國工業(yè)發(fā)展中再次出現(xiàn),導致學界的激烈爭論。同時,正如其他國家發(fā)展經(jīng)驗所指出的,當轉(zhuǎn)型經(jīng)濟體的人均GDP達到1000美元左右時(比如中國本世紀的情形),社會矛盾會加重,甚至會很尖銳。新世紀以來,中央對工業(yè)乃至經(jīng)濟發(fā)展進行了反思和調(diào)整。中共十六大首次提出走中國特色新型工業(yè)化道路和可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略;中共十七大正式提出科學發(fā)展觀的思想和促進國民經(jīng)濟又好又快發(fā)展的要求;在全球金融危機日趨嚴峻的情況下,2008年末中央又出臺了促調(diào)整和保增長并舉的十大應對措施等等。圖2顯示了這一階段中國工業(yè)的結(jié)構(gòu)變化情況。大中型企業(yè)的數(shù)量下降,但是其總產(chǎn)值份額卻從2000年的57.2%上升到2006年的65.6%,工業(yè)集中度在提高。非國有工業(yè)企業(yè)的數(shù)量和產(chǎn)量也一直在增加,到2006年底,民營企業(yè)和外資企業(yè)總產(chǎn)值份額分別達到了37.2%和31.6%,國有工業(yè)企業(yè)占31.2%,出現(xiàn)三駕馬車的發(fā)展格局。另外,國有和非國有工業(yè)企業(yè)利潤率在2006年分別達到了12.3%和19.7%,徹底擺脫了90年代中期虧損的局面;非國有企業(yè)的稅收份額也從2001年的三分之一增加到2006年的將近一半,不久將會超過國有企業(yè)。與中國工業(yè)結(jié)構(gòu)改革相關(guān)的文獻較多地研究了20世紀90年代所有制結(jié)構(gòu)改革對工業(yè)增長的影響。Li(1997)是僅有的幾篇評估20世紀80年代中國工業(yè)改革績效的文章,他發(fā)現(xiàn)當時的要素配置效率和要素邊際生產(chǎn)率都有驚人的增長。雖然學者們承認結(jié)構(gòu)改革和要素重置對工業(yè)增長的重要性,但很少有人對這種效應進行定量分析,而這正是本文所嘗試要做的。具體而言,本文使用整個改革開放時期38個兩位數(shù)工業(yè)行業(yè)的投入產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)來量化結(jié)構(gòu)變化和要素重置的增長效應。這不同于使用工業(yè)總量數(shù)據(jù)的分析,總量數(shù)據(jù)不能揭示各行業(yè)的發(fā)展變化模式。我們也沒有選擇使用企業(yè)數(shù)據(jù),因為目前只能獲得1998年后規(guī)模以上企業(yè)的數(shù)據(jù),不足以用來捕捉整個工業(yè)改革期間的變化模式。我們采用BatteseandCoelli(1992)和Kumbhakar(2000)提出的隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)方法來估計中國工業(yè)分行業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP),并分解出本文所重點關(guān)注的要素重置效率項,來捕捉結(jié)構(gòu)改革的增長效應(即結(jié)構(gòu)紅利)。這種分解方法不同于傳統(tǒng)的直接對勞動生產(chǎn)率進行分解的份額轉(zhuǎn)移(shift-share)法,后者雖然在結(jié)構(gòu)紅利研究文獻中被廣泛使用,比如李小平和盧現(xiàn)祥(2007)等,但是,我們知道,在多投入要素情形下,TFP是比勞動生產(chǎn)率更可靠的生產(chǎn)率度量方法。本文結(jié)構(gòu)安排如下:第二節(jié)介紹隨機前沿超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型。第三節(jié)描述本文使用的二位數(shù)工業(yè)行業(yè)投入產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)。第四節(jié)分析所估計的工業(yè)分行業(yè)TFP增長和要素配置效率(結(jié)構(gòu)紅利)在不同時期和不同行業(yè)間的變化模式。第五節(jié)討論結(jié)構(gòu)紅利的影響因素。第六節(jié)是結(jié)論部分。二、itj的估計分行業(yè)隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定如下:Yit=f(Xit,t)e-uiteεit(1)Yit=f(Xit,t)e?uiteεit(1)其中,i=1,2,…,38代表38個二位數(shù)行業(yè),t=1,2,…,27代表1980—2006年,Yit為工業(yè)增加值,投入要素Xit包括資本存量和勞動。隨機干擾項εit以指數(shù)形式進入模型,假定服從白噪聲的正態(tài)分布。f(·)為生產(chǎn)函數(shù)。不考慮干擾項,實際產(chǎn)出Yit與生產(chǎn)前沿f(·)之比即e-uit刻化了工業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)效率(TE),在uit≥0下,其取值區(qū)間為(0,1],因此通常假定uit服從截斷(原點右邊)正態(tài)分布。根據(jù)Kumbhakar(2000)的方法,對(1)兩邊取對數(shù),對時間t取一階導數(shù),兩邊同除以Y,得到?lnYit?t=?lnf(Xit,t)?t+2∑j=1?lnf(Xit,t)?lnXitj?lnXitj?t+?lne-uit?t(2)?lnYit?t=?lnf(Xit,t)?t+∑j=12?lnf(Xit,t)?lnXitj?lnXitj?t+?lne?uit?t(2)其中,j=1,2對應資本與勞動,?lnf(Xit,t)/?lnXj為要素j的產(chǎn)出彈性,記為αitj。用字母上端的原點代表該變量增長率,則˙Yit=?lnYit/?tY˙it=?lnYit/?t和˙Xitj=?lnXitj/?tX˙itj=?lnXitj/?t。定義技術(shù)改變?yōu)門Cit=?lnf(xit,t)/?t,技術(shù)效率變化為TECit=?lnTEit/?t=-?uit/?t,則(2)式可以重寫為˙Yit=ΤCit+2∑j=1αitj˙Xitj+ΤECit(3)Y˙it=TCit+∑j=12αitjX˙itj+TECit(3)傳統(tǒng)的全要素生產(chǎn)率(TFP)增長率定義為?ΤFΡit=˙Yit-2∑j=1sitj˙Xitj(4)TFP?it=Y˙it?∑j=12sitjX˙itj(4)其中,sitj=witjXitj/∑2j=12j=1witjXitj,witj表示t時刻行業(yè)i內(nèi)要素j的價格,因此,sitj表示t時刻要素j的實際成本占i行業(yè)總成本的份額,我們以此作為構(gòu)建全要素的權(quán)重,加總為1。將公式(3)帶入(4)得到?ΤFΡit=ΤCit+ΤECit+(RΤSit-1)2∑j=1λitj˙Xitj+2∑j=1(λitj-sitj)˙Xitj(5)TFP?it=TCit+TECit+(RTSit?1)∑j=12λitjX˙itj+∑j=12(λitj?sitj)X˙itj(5)其中,RΤSit=2∑j=1αitjRTSit=∑j=12αitj表示行業(yè)的規(guī)模報酬,即所有要素產(chǎn)出彈性之和,λitj=αitj/RTSit代表要素j的最優(yōu)邊際產(chǎn)出份額,在規(guī)模報酬不變假定下就等于產(chǎn)出彈性。如果規(guī)模報酬是可變的,公式(5)右邊第三項將能夠捕捉由于工業(yè)行業(yè)規(guī)模經(jīng)濟導致的生產(chǎn)率改進,文獻中稱之為規(guī)模效率變化(SEC)。在理想的市場經(jīng)濟條件下(即完全競爭和企業(yè)利潤最大化),要素的市場價格可以完全反映它的邊際產(chǎn)值,即witj=pfitj,則最優(yōu)產(chǎn)出份額等于實際成本份額(λitj=sitj),因此,可以用λitj替代sitj來估計TFP。但是像中國這樣的轉(zhuǎn)型經(jīng)濟,要素市場的不完善以及要素配置的低效率使上述條件無法成立,實際要素配置與最優(yōu)狀態(tài)相差甚遠。當然,這種扭曲也有有利的一面,即它使中國工業(yè)通過要素重置提高生產(chǎn)率的空間比成熟經(jīng)濟體要大。因此(5)式右邊第四項在中國這樣的國家非常有意義,它刻畫了結(jié)構(gòu)調(diào)整和改革引致更合理要素配置所帶來的生產(chǎn)率增長,即所謂結(jié)構(gòu)紅利,文獻中通常將這一項稱為要素配置效率變化(FAEC),這是本文關(guān)注的重點。在實際計算過程中,本文用各行業(yè)的折舊和勞動報酬總額分別作為該行業(yè)資本和勞動投入的實際成本。在僅有資本和勞動兩種投入要素的情況下,由于λitK-sitK=-(λitL-sitL),FAEC的走勢最終將取決于這兩種投入增長率的相對幅度大小。因而,根據(jù)公式(5),TFP增長率最終分解為以下四部分,即技術(shù)進步、技術(shù)效率、規(guī)模效應和要素重置效應的變化率。?ΤFΡit=ΤCit+ΤECit+SECit+FAECit(6)TFP?it=TCit+TECit+SECit+FAECit(6)為得到不同行業(yè)不同時點的參數(shù)估計量,本文采用了更為靈活的超越對數(shù)形式的分行業(yè)隨機前沿生產(chǎn)函數(shù),即lnYit=β0+βtt+12βttt2+βΚlnΚit+βLlnLit+12βΚΚ(lnΚit)2+12βLL(lnLit)2+βΚLlnΚitlnLit+βtΚtlnΚit+βtLtlnLit-uit+εit(7)lnYit=β0+βtt+12βttt2+βKlnKit+βLlnLit+12βKK(lnKit)2+12βLL(lnLit)2+βKLlnKitlnLit+βtKtlnKit+βtLtlnLit?uit+εit(7)這里,K和L表示資本和勞動。本文采用如BatteseandCoelli(1992)所述的假定:uit=uie-ηt∈Ν(μ,σ2u),εit∈Ν(0,σ2ε),cov(uit,εit)=0(8)uit=uie?ηt∈N(μ,σ2u),εit∈N(0,σ2ε),cov(uit,εit)=0(8)公式(7)中的參數(shù)η和β需要估計。根據(jù)所得的參數(shù)估計量,可以計算相應的統(tǒng)計量,比如資本和勞動的產(chǎn)出彈性計算公式為:αitΚ=βΚ+βΚΚlnΚit+βΚLlnLit+βtΚt(9—1)αitL=βL+βΚLlnΚit+βLLlnLit+βtLt(9—2)αitK=βK+βKKlnKit+βKLlnLit+βtKt(9—1)αitL=βL+βKLlnKit+βLLlnLit+βtLt(9—2)技術(shù)進步和技術(shù)效率變化率的計算公式為:ΤCit=βt+βttt+βtΚlnΚit+βtLlnLit(10)ΤECit=ηuie-ηt=ηuit(11)TCit=βt+βttt+βtKlnKit+βtLlnLit(10)TECit=ηuie?ηt=ηuit(11)同樣,RTSit,λitj,SECit和FAECit也可以計算出來,具體計算公式在前文已經(jīng)分別提及。三、生產(chǎn)率:“企業(yè)n本文研究兩位數(shù)行業(yè)結(jié)構(gòu)變化對工業(yè)生產(chǎn)率和工業(yè)增長的影響。采取與陳詩一(2009)相同的行業(yè)歸并、數(shù)據(jù)調(diào)整和工業(yè)統(tǒng)計口徑調(diào)整原則,本文同樣構(gòu)造了38個兩位數(shù)工業(yè)行業(yè)1980—2006年期間的投入產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)1,其序號、代碼和名稱見表1。生產(chǎn)率并不直接可得。研究結(jié)構(gòu)紅利的傳統(tǒng)方法是從勞動生產(chǎn)率中分解出結(jié)構(gòu)改革的增長效應,這種方法簡單易行,但是也有不足之處。在存在其他投入要素的情況下,勞動生產(chǎn)率并不是生產(chǎn)率的全面度量,可能會出現(xiàn)遺漏和偏誤,因為有時并不清楚到底是生產(chǎn)率真正提高了還是失業(yè)率下降了。更準確的辦法是度量基于所有投入要素的全要素生產(chǎn)率,這需要估計生產(chǎn)函數(shù),需要投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)。由于本文僅僅考慮了資本和勞動兩種典型的投入要素,所以工業(yè)分行業(yè)產(chǎn)出應該使用工業(yè)增加值指標。其中,勞動投入數(shù)據(jù)與陳詩一(2009)基本一樣,但是資本存量的核算和工業(yè)產(chǎn)出的計算則有所不同,現(xiàn)分別簡介如下。(一)工業(yè)凈產(chǎn)值的計算為了與1994年我國財稅制度的根本性改革相銜接,從1995年開始,工業(yè)統(tǒng)計指標體系和指標含義都有了較大的調(diào)整。比如,工業(yè)總產(chǎn)值、工業(yè)中間投入等均按不含增值稅的價格計算,工業(yè)凈產(chǎn)值改為工業(yè)增加值,應交增值稅單獨加到工業(yè)增加值中。從相關(guān)年份《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》中,可以獲得1992年后的分行業(yè)當年價工業(yè)增加值和1992年前的工業(yè)凈產(chǎn)值數(shù)據(jù)。其中,1985年、1992年工業(yè)增加值和工業(yè)凈產(chǎn)值是同時提供的。因此,本文主要基于對應的工業(yè)凈產(chǎn)值來構(gòu)造1991年前分行業(yè)工業(yè)增加值序列。根據(jù)《統(tǒng)計年鑒》的定義,工業(yè)增加值中包括工業(yè)凈產(chǎn)值中沒有的折舊、大修理基金和非物質(zhì)生產(chǎn)部門的勞務費;工業(yè)凈產(chǎn)值中包括增加值中沒有的企業(yè)對非物質(zhì)生產(chǎn)部門的支付,如利息支出等,即:工業(yè)增加值=工業(yè)凈產(chǎn)值-支付給非物質(zhì)生產(chǎn)的費用-利息支出+固定資產(chǎn)折舊+大修理基金。其中,各行業(yè)支付給非物質(zhì)生產(chǎn)的費用、利息支出和大修理基金難以獲得,但是《統(tǒng)計年鑒》基本上提供了1991年前的分行業(yè)本年折舊數(shù)據(jù)2。因此,1991年前當年價工業(yè)增加值的公式為:工業(yè)增加值=工業(yè)凈產(chǎn)值+提取的折舊基金1986年第二次全國工業(yè)普查《工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計資料》提供了1985年分行業(yè)工業(yè)凈產(chǎn)值、提取的折舊基金和工業(yè)增加值數(shù)據(jù),完全滿足上述計算公式。這樣計算分行業(yè)工業(yè)增加值的方法比陳勇和李小平(2006)把工業(yè)增加值與工業(yè)凈產(chǎn)值簡單等同的處理相對精確。最后把統(tǒng)一調(diào)整了口徑的工業(yè)分行業(yè)增加值序列利用2007年《中國城市(鎮(zhèn))生活與價格年鑒》提供的工業(yè)分行業(yè)工業(yè)品出廠價格指數(shù)進行平減,由此獲得了1990年為基年的1980—2006年的可比價工業(yè)分行業(yè)增加值序列。(二)資本存量本文遵循永續(xù)盤存法估算中國工業(yè)分行業(yè)的資本存量,具體步驟如下:1.dna的計算1992年《中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》提供了1991年前的折舊率數(shù)據(jù),而其他年份的工業(yè)分行業(yè)固定資產(chǎn)折舊率數(shù)據(jù)主要利用累計折舊、當年折舊、固定資產(chǎn)原值和凈值之間的內(nèi)在關(guān)系來近似求得。cdt=ovfat-nvfat;CDt=cdt-cdt-1;δt=CDt/ovfat-1cdt=ovfat?nvfat;CDt=cdt?cdt?1;δt=CDt/ovfat?1其中,cd代表累計折舊,ovfa代表固定資產(chǎn)原值,nvfa為固定資產(chǎn)凈值,CD代表當年折舊,下標t和t-1分別代表當期和前期。2.inv、iinvt=ovfat-ovfat-1;Ιt=invt/ΡΚ,t其中,inv代表當年價新增投資,I代表平減后的1990年價格水平的可比價新增投資。同樣,1990年后固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)PK由《中國統(tǒng)計年鑒》提供,1989年前摘自張軍等(2003)。3.固定資產(chǎn)實際補充本文把1980年工業(yè)分行業(yè)的鄉(xiāng)及鄉(xiāng)以上獨立核算固定資產(chǎn)凈值通過口徑調(diào)整和價格平減換算成以1990年為基年的可比價固定資產(chǎn)凈值,作為1980年的起始資本存量。4.按輕重工業(yè)分組的變量之間的描述性統(tǒng)計量Κt=Ιt+(1-δt)×Κt-1其中,K代表資本存量,I為可比價新增投資,δ為折舊率。Hoffmann(1958)和Cheneryetal.(1986)的研究表明,工業(yè)化的標準路徑應該是從輕工業(yè)相對重要向重工業(yè)相對重要的轉(zhuǎn)移過程,就像1978年后中國工業(yè)改革所經(jīng)歷的那樣。輕工業(yè)在工業(yè)化早期階段比較重要,其本質(zhì)是勞動密集型的,具有較低的資本勞動比(K/L);而重工業(yè)的發(fā)展主要在工業(yè)化的中后期,它是資本密集型的,具有較高的資本勞動比。因此,我們根據(jù)2004年工業(yè)各行業(yè)資本勞動比從低往高的排序(見表1),將38個行業(yè)分為輕重工業(yè)兩組,即前一半較低K/L值的行業(yè)構(gòu)成輕工業(yè)組,后一半較高K/L值的行業(yè)為重工業(yè)組。這樣分組的目的在于想了解要素重置對工業(yè)增長的影響是否在輕重工業(yè)組中有所不同,由于各行業(yè)結(jié)構(gòu)效應相差很大,放在一起不太容易看清結(jié)構(gòu)紅利的總體特征。表2列示了按輕重工業(yè)分組的變量的描述性統(tǒng)計量,從中可以大致看出這兩組間的區(qū)別。該表傳達的信息是高K/L組的資本存量均值大致是低K/L組的兩倍,但高K/L組的工業(yè)增加值和勞動卻比低K/L組要低。擁有最高工業(yè)增加值的行業(yè)并不在高K/L組,而是輕工業(yè)組中的計算機、電子與通信設(shè)備制造業(yè),它在2006年的增加值達到11517億元,該行業(yè)在整個改革階段增加值的年均增長也最高,達27%。高K/L組的電力、熱力生產(chǎn)和供應業(yè)擁有最高的資本存量(2006年為15607億元)。根據(jù)標準差統(tǒng)計量,高K/L組資本存量的變化較大,而勞動和產(chǎn)出的變化較小。這些統(tǒng)計信息顯示重工業(yè)組的生產(chǎn)率應該比輕工業(yè)組的低。四、中國工業(yè)資本結(jié)構(gòu)改革的效果表3報告了中國工業(yè)分行業(yè)隨機前沿超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的最大似然估計結(jié)果。10個主要參數(shù)中只有3個參數(shù)(沒有加粗)在10%的水平上不顯著。Wald統(tǒng)計量達到1462.96,說明模型在總體上是顯著的。γ值高達0.9103,顯示行業(yè)差異可以解釋工業(yè)增長變化的絕大部分。在計算相關(guān)統(tǒng)計量時,我們把不顯著的參數(shù)βt、βKL、βKK設(shè)定為0。表4報告了工業(yè)改革三個子階段和整個期間增長核算基于所有行業(yè)的平均結(jié)果,包括工業(yè)增加值、資本存量、勞動、TFP及四個分解部分的增長率以及各自的貢獻份額。圖3和圖4繪制了整個改革開放期間輕重工業(yè)組和工業(yè)全行業(yè)層次所估計的TFP增長率、累計TFP水平和TFP四個分解成分的變化趨勢。很顯然,大規(guī)模的工業(yè)結(jié)構(gòu)改革已經(jīng)成功實現(xiàn)了工業(yè)的持續(xù)高速增長和生產(chǎn)率的全面提高。整個改革階段工業(yè)全行業(yè)的增加值和所估計的TFP年均增長率分別達到了12%和6%。1981年至1991年第一個改革階段,TFP增長率為每年2%,對產(chǎn)出增長的貢獻率為19%(同期產(chǎn)出年均增長為9%)。其余81%的工業(yè)增長是由要素投入貢獻的,其中,資本和勞動各占51%和30%。生產(chǎn)率增長落后于投入增長的事實表明,中國工業(yè)在改革早期仍處在粗放型增長階段,這與20世紀60年代到70年代東亞其他國家的發(fā)展經(jīng)驗相一致,即投入積累比生產(chǎn)率增長在經(jīng)濟起飛階段更加重要(Lucas,1993;Young,1995;Berthelemy,2001)。后兩個改革階段中,中國工業(yè)的平均生產(chǎn)率增長高達9—10%,超過了要素投入中增長最快的資本積累(3%),但是生產(chǎn)率對工業(yè)增長的貢獻份額從第二階段最高的75%下降到本世紀以來的60%左右,這說明生產(chǎn)率對工業(yè)增長所起的作用仍不太穩(wěn)定。TFP增長分解為四部分,即技術(shù)進步增長(TC)、技術(shù)效率變化(TEC)、規(guī)模效率變化(SEC)和要素配置效率變化(FAEC)。如表4所示,在改革早期,要素配置效率變化(FAEC)對TFP增長起主導作用,其對工業(yè)增長的貢獻份額達到42%。1992年以后,要素配置效率(FAEC)對TFP增長的貢獻下降,但仍一直處于第二位,僅次于技術(shù)進步增長(TC)。整個改革階段,從低生產(chǎn)率行業(yè)向高生產(chǎn)率行業(yè)流動的要素重置帶來了年均2%的產(chǎn)出增長,對產(chǎn)出增長和TFP增長的平均貢獻率分別為20%和38%?？梢?顯著的要素配置效應(即所謂結(jié)構(gòu)紅利)在中國工業(yè)結(jié)構(gòu)改革中是存在的,這是本研究的主要發(fā)現(xiàn)。基于38個行業(yè)的增長核算結(jié)果3也顯示出輕工業(yè)的重要性,比如服裝業(yè)、家具制造業(yè)、文教體育用品制造業(yè)和高新技術(shù)行業(yè)(如計算機、電子及通信設(shè)備制造業(yè)、交通運輸設(shè)備制造業(yè)和醫(yī)藥制造業(yè)),它們的產(chǎn)出、生產(chǎn)率和要素配置效率都增長較快。增長較慢的行業(yè)幾乎都集中在重工業(yè)組,如石油和天然氣開采業(yè)、石油加工及煉焦業(yè)、水和電力、熱力的生產(chǎn)和供應業(yè)等,這些行業(yè)產(chǎn)出增長低于平均水平,TFP增長和要素配置效率增長緩慢甚至為負值。生產(chǎn)率及其分解的不同行業(yè)特征可以濃縮為低和高K/L兩組的特征,并在圖3和圖4中分別表示出來。我們發(fā)現(xiàn),具有較低K/L值的輕工業(yè)組別相對于重化工業(yè)組別擁有更高的生產(chǎn)率增長和累計水平、技術(shù)進步增長、技術(shù)效率變化和要素配置效率增長。因此,中國工業(yè)改革過程中存在著如Harberger(1998)所述的蘑菇效應,即具體行業(yè)效應明顯。整個工業(yè)增長的酵母效應也在圖形中顯現(xiàn)出來,即輕重工業(yè)兩組雖然有所差異,但都與工業(yè)全行業(yè)顯示出相似的發(fā)展軌跡。也就是說,除了行業(yè)的異質(zhì)性外,一些經(jīng)濟基本面因素(如宏觀政策和外部經(jīng)濟環(huán)境)同時影響著所有而不是一部分工業(yè)行業(yè),因此,促成了所有行業(yè)的生產(chǎn)率進步。而且,正像NelsonandPack(1999)在東亞經(jīng)濟研究中發(fā)現(xiàn)的一樣,中國工業(yè)全行業(yè)的生產(chǎn)率及其分解(圖3和4的虛線表示)似乎更多地受到了輕工業(yè)組行業(yè)的影響。與工業(yè)結(jié)構(gòu)改革的不同階段相對應,中國工業(yè)TFP的增長在1981年到2000年間波動非常大,進入新世紀后變得比較平穩(wěn)。這與Li(1997)揭示的中國工業(yè)企業(yè)上世紀80年代的特征、SunandTong(2003)、Yusufetal.(2005)、JeffersonandSu(2006)和鄭京海等(2008)描述的上世紀90年代特征以及Baietal.(2008)研究的1998—2005年間的特征相符。如圖4所示,技術(shù)進步(TC)是唯一對TFP增長的貢獻不斷上升且平均貢獻超過要素配置效率(FAEC)的成分。MukherjeeandZhang(2007)將此稱為自適應創(chuàng)新模式,即通過廣泛吸納FDI和建立外資企業(yè),中國從發(fā)達國家引進了先進技術(shù)和知識,這是中國工業(yè)改革成功的關(guān)鍵。Fisher-VandenandJefferson(2008)也指出,過去25年中國的科技創(chuàng)新激勵已經(jīng)由國家主導下放到企業(yè)、研究機構(gòu)和大學主導,技術(shù)市場也在迅速發(fā)展,但是技術(shù)效率和規(guī)模效率的負增長又一定程度上抵消了TC和FAEC對TFP增長的貢獻,好在它們的絕對值比較小。我們還發(fā)現(xiàn),2000年后,重工業(yè)組別的技術(shù)效率不斷惡化,但是規(guī)模效率的改善超過了輕工業(yè)組?？傮w來看,整個改革期間中國工業(yè)的規(guī)模報酬是遞減的,圖4c中1998年到2002年暫時出現(xiàn)的正效應是由于同期勞動力的負增長,而不是遞增的規(guī)模報酬造成的。涂正革和肖耿(2005)、李勝文和李大勝(2008)同樣發(fā)現(xiàn)了規(guī)模報酬遞減的現(xiàn)象,這也許可以由中國工業(yè)生產(chǎn)過程中要素自由配置受阻和無法達到最優(yōu)投入組合(如輕工業(yè)中資本不足、重工業(yè)中熟練工稀缺)來解釋。顯然,沒有要素的大幅度重置,TFP增長是不可持續(xù)的,中國工業(yè)改革過程中確實存在著結(jié)構(gòu)紅利而且至關(guān)重要,這可由圖4d所繪制的配置效率(FAEC)在整個改革區(qū)間的變化趨勢來說明,它們實際上就是由于結(jié)構(gòu)改革和要素重置所帶來的那部分工業(yè)生產(chǎn)率增長。在1981年到1991年間,新的改革開放政策和對勞動管制的突然放松(比如農(nóng)業(yè)勞動力至少可以轉(zhuǎn)移到鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)中),使得受制約的生產(chǎn)要素釋放出巨大的生產(chǎn)能量,導致了非常顯著的要素配置效率(FAEC)的提高,其年均增幅達4%,對工業(yè)產(chǎn)出增長的貢獻份額也高達42%,這克服了工業(yè)改革初期技術(shù)進步增長極低、TEC和SEC為負的不利局面,有力地推動了工業(yè)改革初期的TFP增長。在工業(yè)改革第二階段,由于工業(yè)產(chǎn)品價格的完全放開、大規(guī)模的國有企業(yè)民營化以及出口導向型發(fā)展戰(zhàn)略的實施,由結(jié)構(gòu)改革和要素重置所帶來的結(jié)構(gòu)紅利(FAEC)雖然變小了,但年均增幅仍然達到3%,對生產(chǎn)率增長和工業(yè)增長的貢獻仍然為正。從2001年開始,要素市場發(fā)展的滯后和某些產(chǎn)業(yè)政策的弊端逐漸暴露出來。產(chǎn)業(yè)調(diào)整傾向于高附加值行業(yè)、重化工業(yè)化重新抬頭、產(chǎn)業(yè)的多樣化等使得推動發(fā)展具有比較優(yōu)勢的勞動密集型制造業(yè)(如紡織業(yè))的努力有所減弱,轉(zhuǎn)而鼓勵要素流向高業(yè)績、高利潤的行業(yè)(像電子和電器制造業(yè)、采礦業(yè)和非金屬制造業(yè)),甚至從工業(yè)流向服務業(yè)(如圖1所示)。由此,行業(yè)結(jié)構(gòu)改革和就業(yè)之間的矛盾日益加劇,因為高科技行業(yè)和重工業(yè)并沒有辦法吸收更多的勞動力。而曾經(jīng)吸收大量勞動力的勞動密集型行業(yè)卻每況愈下,而且面臨著發(fā)展的兩難局面,長期以來惡劣的生產(chǎn)環(huán)境使得這些行業(yè)不容易招收到足夠的工人,出現(xiàn)了民工荒;而如果提高工資或改善工作環(huán)境,這些行業(yè)立即會喪失勞動力成本低廉的比較優(yōu)勢,勞動規(guī)制的加強也部分加重了這種矛盾,使得許多小廠倒閉,工人失業(yè)。所有這些因素造成了負的配置效率變化(該期間年均變化率為-1%),阻滯了一直處于上升趨勢的中國工業(yè)生產(chǎn)率的增長及其對產(chǎn)出增長的貢獻。先前的研究通常強調(diào)要素流動對生產(chǎn)率增長的正的作用,即結(jié)構(gòu)紅利效應,而本文最大的發(fā)現(xiàn)卻是2001年以后這種結(jié)構(gòu)紅利的逆轉(zhuǎn)。不少文獻也發(fā)現(xiàn)了這種結(jié)構(gòu)調(diào)整和要素重置對TFP增長的貢獻率隨時間而下降的趨勢。比如,DowrickandGemmel(1991)發(fā)現(xiàn)勞動重置的收益會隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的增加而下降,許多發(fā)展中國家在上個世紀90年代由勞動重置引起的生產(chǎn)率增長仍然高于發(fā)達國家。Berthelemy(2001)指出一個國家通過實施正確的結(jié)構(gòu)調(diào)整政策而帶來的生產(chǎn)率改善會隨著經(jīng)濟趨于有效的宏觀管理均衡點而消失。Fanetal.(2003)也指出一旦經(jīng)濟結(jié)構(gòu)(比如農(nóng)業(yè)、工業(yè)和服務業(yè)的份額)達到新的均衡以后,行業(yè)調(diào)整對經(jīng)濟增長的巨大影響將會不可避免地出現(xiàn)下降。五、中國的結(jié)構(gòu)改革與結(jié)構(gòu)增長的橋梁變異根據(jù)公式(5)右端第四項的FAEC的定義,我們首先用圖5來大概地說明圖4d中所顯示的結(jié)構(gòu)紅利的變化模式。估計結(jié)果顯示勞動的最優(yōu)邊際產(chǎn)值的平均份額λL在樣本區(qū)間持續(xù)增長,而資本的該份額λK卻對稱地下降,這表明中國工業(yè)存在著資本的過度投資和勞動的投入不足。而改革前期實際勞動成本份額SL較高且緩慢增長(從1981年的55%緩慢增加到2000年的65%),與此對應,資本成本份額SK在此區(qū)間中較低且緩慢下降,這表明了該時期行業(yè)間的實際消長變化,即從資本密集型行業(yè)向勞動密集型行業(yè)的轉(zhuǎn)化,這是符合中國比較優(yōu)勢的調(diào)整。如圖5所示,投入要素的最優(yōu)產(chǎn)出份額和實際成本份額的差異反映了勞動和資本要素的配置扭曲程度;但是,如上所述,這兩種份額的不同的相對變化速度導致了這種配置扭曲在改革的前兩個階段實際上是不斷弱化和收斂的。但是,2001年后情況就不同了,勞動成本份額開始下降,2006年已經(jīng)下降到48%,而資本成本份額開始上升,直到2006年的52%,這種實際投入與最優(yōu)產(chǎn)出間的偏離導致要素配置向完全相反的方向扭曲。根據(jù)公式(5)中FAEC的定義,由于勞動和資本的扭曲幅度相同且方向相反,因此,要素配置效率的模式最終實際上是由平均超過勞動增長的資本增長所決定的(同樣可見圖5)。QinandSong(2008)發(fā)現(xiàn)計劃經(jīng)濟伴隨的資本過度投資(即所謂的投資饑渴)在當今中國仍然存在。Zhang(2003)也指出,相對于勞動來說,中國固定資產(chǎn)總投資增長過快。再考察圖5的勞動增長,上個世紀90年代中后期開始,抓大放小和減員增效的國企改革導致中國工業(yè)的勞動增長大幅下降。Frazier(2006)研究顯示,國有工業(yè)企業(yè)職工人數(shù)從1995年的4400萬人下降到2002年末的1550萬人,降幅達65%。集體所有制企業(yè)經(jīng)歷了相似的下降,從1995年的1490萬人下降到2002年的380萬人。而同期民營和外資企業(yè)新吸納1380萬職工,遠遠不能解決國有和集體企業(yè)3960萬失業(yè)者的問題。而勞動規(guī)制的加強和金融危機又造成了新一輪的失業(yè)潮。Dessusetal.(1995)和Akkemik(2005)的研究曾經(jīng)指出,在臺灣地區(qū)和新加坡,勞動的重置效應要高于資本的重置效應,因為對于它們來說,勞動相對稀缺更為重要。而本文的研究顯示,中國的情況正好相反。4我們并不驚訝從2001年前的逐漸弱化的失衡轉(zhuǎn)向2001年后的另一個失衡所造成的要素配置效應由正向負的轉(zhuǎn)變,因為總體上來看,勞動成本份額下降,資本成本份額上升,這背離了最優(yōu)的投入方向。就輕重工業(yè)組別來看,與輕工業(yè)組完全相反的是,重工業(yè)組的勞動份額從1999年的43%下降到2006年的39%,而資本份額從1980年的56%上升到2006年的67%,這種要素使用與比較優(yōu)勢(由λL和λK代表)的嚴重背離,導致重工業(yè)組的要素配置效率比輕工業(yè)組更加惡化,這就解釋了第三個階段重工業(yè)組的FAEC為什么比輕工業(yè)組更低。既然要素配置效率在中國工業(yè)增長和生產(chǎn)率提高中扮演著如此重要的角色,同時存在著如此明顯和重要的結(jié)構(gòu)紅利,我們需要進一步研究結(jié)構(gòu)改革和工業(yè)增長的橋梁變量-FAEC。如何通過要素重置和結(jié)構(gòu)調(diào)整來解釋結(jié)構(gòu)紅利的酵母效應?什么因素導致了不同行業(yè)(或者輕重工業(yè))間結(jié)構(gòu)紅利的蘑菇效應?正如圖4d所示,輕工業(yè)組的要素配置效率總是比重工業(yè)組的要高,縱使兩組配置效率變化趨勢相似。我們需要找出導致這種工業(yè)整體結(jié)構(gòu)調(diào)整效應和不同行業(yè)結(jié)構(gòu)效應的影響因素。表5報告了要素配置效率(即結(jié)構(gòu)紅利)FAEC對其決定因素的回歸分析結(jié)果,我們基于豪斯曼檢驗選擇使用隨機效應面板模型來進行估計。根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性,回歸分兩個時間段進行,即1981—2006年(模型1)和1995—2006年(模型2)。被解釋變量為FAEC(百分比形式)。解釋變量包括如下:資本勞動比變化(KLC)代表要素市場中投資與勞動力結(jié)構(gòu)的改革和調(diào)整,它是解釋兩個模型中結(jié)構(gòu)紅利的重要結(jié)構(gòu)變量,同時也是個體特征變量,可以反映行業(yè)的要素資源稟賦。時間虛擬變量D1(2001—2006年區(qū)間設(shè)為1,其他時段為0)及其與結(jié)構(gòu)變量的交互項旨在捕捉結(jié)構(gòu)紅利的時間變化模式。在模型2中,除了KLC外,我們還引入了另外三個結(jié)構(gòu)改革變量——所有制結(jié)構(gòu)(國有工業(yè)總產(chǎn)值增長率SOYC)、規(guī)模結(jié)構(gòu)(大中型企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值增長率LMYC)和外資結(jié)構(gòu)(外資資產(chǎn)變化率FAC)——來描述這三種類型的結(jié)構(gòu)改革所引起的要素重置對生產(chǎn)率增長的影響。為獲得穩(wěn)健的估計,我們控制了一些行業(yè)特征變量。既然中國工業(yè)通常描述為高增長、高投資、高能源消耗和低效益,我們選擇人均產(chǎn)出增長率(YLC)、能源消耗的自然對數(shù)(lnE)和工業(yè)總產(chǎn)值利稅率(PTRV)作為控制變量。另外兩個虛擬變量,D2(低K/L組為1,高K/L組為0)和D3(低技術(shù)效率組為1,其他為0),以及它們和KLC、SOYC、LMYC和FAC的交互項被用來捕捉結(jié)構(gòu)紅利的行業(yè)異質(zhì)蘑菇效應。除了虛擬變量和lnE外,所有解釋變量的單位都是百分數(shù)。表5顯示,絕大多數(shù)變量至少在10%水平下是顯著的(用粗體字標出)。Wald統(tǒng)計量也顯示兩個模型在總體上都是顯著的。KumarandRussell(2002)檢驗了人均產(chǎn)出對生產(chǎn)率的影響,受之啟發(fā),我們分析人均產(chǎn)出變化(YLC)對由要素重置所引致的生產(chǎn)率變化FAEC的影響。兩個模型的系數(shù)都為負,其中模型1的系數(shù)是顯著的,這意味著隨著工業(yè)發(fā)展水平的增加,要素配置效率從統(tǒng)計上看確實是不斷下降的,這與DowrickandGemmel(1991)、Berthelemy(2001)等的結(jié)論相似。以上結(jié)果也與經(jīng)濟收斂理論一致,該理論認為隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提高,通過結(jié)構(gòu)改革來推動經(jīng)濟增長的空間會越來越小(Kumar,2006)。高能耗顯著地降低了要素配置效率——能源消耗每增長1個百分點,FAEC將下降0.0086—0.0092個百分點。中國資本密集型的重工業(yè)通常能源消耗較高,由此導致其要素配置效率低于輕工業(yè)組,這與圖4d的發(fā)現(xiàn)是一致的。模型1中顯著為正的PTRV系數(shù)表明高利潤行業(yè)(如非國有工業(yè))確實具有預期的較高的要素配置效率,模型2中的該系數(shù)為負但不顯著。控制了這些行業(yè)特征之后,我們發(fā)現(xiàn)在重工業(yè)組中,資本勞動比變化率(KLC)(兩模型共同的結(jié)構(gòu)變量)1個百分比的增加將分別引起模型1和模型2中要素配置效率0.34和0.14個百分點的顯著增長,后者數(shù)值較低可能是因為模型2中包含了更多的結(jié)構(gòu)變量因而分攤了結(jié)構(gòu)紅利的原因。2001年后,模型1和2中重工業(yè)組的結(jié)構(gòu)效應都下降為負值,分別為-0.0066(0.3394—0.3460)和-0.081(0.1390—0.2197)個百分點。輕工業(yè)組中,由K/L變化引起的結(jié)構(gòu)紅利在1995—2000年和1981—2000年間分別比重工業(yè)組高0.0264%和0.0034%,隱含說明了輕工業(yè)組相對于重工業(yè)組的結(jié)構(gòu)紅利優(yōu)勢在改革第一階段小于第二階段,這由圖4d中輕重工業(yè)組別FAEC曲線在第一個階段靠得更近也可以看出來。2001年后,模型1揭示輕工業(yè)組KLC對FAEC的影響比重工業(yè)組高0.0775%,模型2中這一比率為0.0787%。這從統(tǒng)計上證明了,在整個改革開放期間所有行業(yè)的要素配置效率都隨著資本深化而下降的酵母效應和不同行業(yè)間由于資本和勞動的重新配置而導致的蘑菇效應的存在。資本勞動比的變化率在此被用作中國工業(yè)投資與勞動力結(jié)構(gòu)失衡和調(diào)整的代理變量,因為投資和勞動力結(jié)構(gòu)的失衡正是要素市場發(fā)展滯后的典型特征。人均資本的快速增長而非保持恒常比例,使得勞動生產(chǎn)率的增長并不能導致全要素生產(chǎn)率的同步增長,正如回歸中負的YLC系數(shù)所揭示的那樣。Fisher-VandenandJefferson(2008)發(fā)現(xiàn)工業(yè)資本生產(chǎn)率經(jīng)過長期的下降后在上個世紀90年代后期呈現(xiàn)上升趨勢,但這似乎并不能治好投資饑渴癥,相反,這種至今還存在的過度投資趨勢進一步惡化了要素配置效率。QinandSong(2008)將這種要素配置效率的惡化歸咎于不完善的資本市場、不平衡的投資結(jié)構(gòu)和結(jié)構(gòu)調(diào)整剛性等等。他們認為政策導向的投資沖動行為仍然普遍存在,企業(yè)仍能從銀行系統(tǒng)獲得“軟貸款”,不完善的資本市場仍然可能導致金融資源的不合理配置(比如投資結(jié)構(gòu)嚴重傾斜于國有部門)。GongandLin(2008)指出,相對于大部分的OECD國家,中國投資的主要融資渠道還是貸款。政府通過國有銀行系統(tǒng)發(fā)放廉價易得的貸款是中國轉(zhuǎn)軌經(jīng)濟的重要特征。它反映出政府除了需求管理以外,用貨幣政策刺激經(jīng)濟增長的強烈意圖。LiandXia(2008)指出中國的國有要素配置體系仍然控制了非常廣泛的要素資源(如銀行貸款形式的資本、補貼和土地等)。中國銀行事實上一直扮演著為國有企業(yè)提供貸款的角色。由于缺乏非國有金融機構(gòu)的有效競爭,國家壟斷的金融行業(yè)勢必對國有企業(yè)更加傾斜,增加業(yè)已存在的金融資源配置的不平等。Fungetal.(2006)指出,1998年到2002年期間,超過一半的資本投向了國有工業(yè)企業(yè),但是國有企業(yè)并沒有取得與其投資相匹配的產(chǎn)出。所有制結(jié)構(gòu)變量SOYC的估計系數(shù)也是顯著的。重工業(yè)組中的國企總產(chǎn)值1個百分點的增長會降低要素配置效率0.033個百分點,但輕工業(yè)組中的國企總產(chǎn)值1個百分點的增長僅降低FAEC值0.0077(=-0.0326+0.0249)個百分點,因此,20世紀90年代中后期抓大放小的國企民營化改革確實有助于要素配置效率的改善。以上發(fā)現(xiàn)在