赵浩

摘 要：基于HK模型，将资本、劳动、土地要素一起纳入到现有研究框架，构建起资源错配导致工业全要素生产率损失的量化模型，利用各省2004-2017年的工业投入产出数据，测算并分析了土地错配导致的工业全要素生产率损失。

关键词：土地错配;工业;全要素生产率

中图分类号：F2     文献标识码：A      doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.31.006

土地作为最基本的生产要素，为工业生产提供了物质载体。然而，受中国特有土地制度的影响，政府干预和管制土地配置的现象较为普遍。以大规模、低价出让工业用地为特征的经济发展模式不仅导致土地配置效率低下，更造成制造业的超常规发展及产能过剩，地区产业的低端发展趋势进一步固化，阻碍了工业经济的高质量发展。当前，我国正处于向经济高质量增长的关键阶段，继续依靠土地等要素的宽供给带动经济高速增长的发展模式已难以为继，亟须转变经济发展方式，提升资源配置效率，尤其是土地这一稀缺性资源的配置效率。因此，本文在HK模型的基础上，将土地要素一同纳入分析框架，探讨土地错配对工业全要素生产率（TFP）的影响，这对于完善工业用地配置体制机制、促进工业结构优化升级具有重要的现实意义。

1 研究方法与数据

1.1 研究方法

假设工业生产以资本（K）、劳动（L）和土地（M）为投入，Yi为产出，省份（直辖市、自治区）i的产出可以表示为：

Yi=AiKiαKLiαLMiαM（1）

其中，Ai为TFP，α为要素产出弹性，延续规模报酬不变的假设，αK+αL+αM=1。

记r、ω、c为各要素的价格，Pi为工业产品价格。由于无法同时识别出产出、资本、劳动和土地扭曲，本文将直接定义资本、劳动和土地扭曲相对于产出的扭曲（τ）。根据各要素市场实际，资本、劳动和土地的实际价格可分别表示为（1+τKi）r、（1+τLi）ω、（1-τMi）c，因此，工业利润函数可以表示为：

πi=PiYi-（1+τKi）rKi-（1+τLi）ωLi-（1-τMi）c Mi（2）

基于生产函数以及利润函数等函数形式进行内生演绎，进而推导出地区内所有省份的工业实际TFP：

A=σσ-11prαKαKωαLαLcαMαM1+μ-KLαK1-μ-MLαM1+μ-L（3）

式中，1+μ-L=∑Ni=11+τLiLiL。将DIi=1+τKiαK1+τLiαL1-τMiαM定义为省份i的资源错配指数，将DI=1+μ-KLαK1-μ-MLαM1+μ-L定义为地区的资源错配指数，得到地区的工业实际TFP：

A=∑Ni=1AiDIDIiσ-11σ-1（4）

当满足DI=DIi，即不存在资源错配时，地区的工业有效TFP为：

A-=∑Ni=1Aiσ-11σ-1（5）

根据式（4）～（5）便可得到地区工业的实际产出（Y）与有效产出（Yefficient）之间的关系：

YYefficient=AA-=∑Ni=1AiA-DIDIiσ-11σ-1（6）

Y/Yefficient衡量的是工业实际TFP占有效TFP的比重，即资源配置效率的高低，用1减去Y/Yefficient便可得到资源错配导致的工业TFP损失。

1.2 数据来源与处理

参考相关文献做法，分别将αK、αL、αM设定为0.45、0.40、0.15;资本的使用价格r设定为10%;劳动价格ω采用制造业从业人员平均工资表示;土地价格采用各省公布的中间等级城镇工业基准地价来衡量;替代弹性σ设定为3。

工业资本投入采用工业固定资本存量表示，借鉴文献中的一般做法，采用永续盘存法对其进行估算，其中，基期工业固定资本存量采用工业固定资产净值来衡量;劳动力数据采用第二产业中除去建筑业的劳动力数量之和表示;工业用地规模用工业用地存量数据表示;产出用各省工业GDP表示。以上数据来源于《中国统计年鉴》、各省统计年鉴、中国工业企业数据库、中国城乡建设数据库;价值型数据均调整为2000年不变价，部分缺失数据采用线性内插法估计得到。

2 实证结果与分析

2.1 土地错配对工业TFP损失的贡献

本文重点关注土地錯配，故根据前文构建的一般性分析框架，在测算出资源错配导致工业TFP损失的基础上，对工业TFP损失进行分解。在其余要素错配均存在的前提下，分别测算出存在与不存在土地错配（τMi=0）时的工业实际TFP和有效TFP，两者差值的绝对值即为土地错配导致的工业TFP损失。

根据表1可知，各要素错配对工业TFP损失的贡献不尽相同，资本错配对工业TFP损失的贡献最高，其次是劳动错配，两要素错配的贡献达到87.84%，表明绝大部分的工业TFP损失是由资本和劳动错配导致的。土地错配对工业TFP损失的年均贡献为12.15%，虽低于资本和劳动错配，但同样是不可忽视的要素;从近几年来各要素贡献的变化趋势来看，资本和劳动错配的贡献出现下降，土地错配的贡献有所上升，甚至可能会超过劳动错配。因此，将土地要素纳入分析框架，分析考察土地资源错配对工业TFP的影响显得尤为必要。

2.2 土地错配导致的工业TFP损失

2.2.1 总体变化情况

根据各地区土地错配导致的工业TFP损失，以地区工业GDP占全国工业GDP的比例为权重进行加权汇总，进而得到全国土地错配导致的工业TFP损失，如图1所示。

整体来看，土地错配导致的工业TFP损失呈“先小幅下降、后大幅上升、再小幅回落”的变化趋势，土地错配程度整体呈上升趋势，土地配置效率下降。土地错配导致工业TFP损失的平均值为2.91%，也就意味着，矫正土地错配将会使工业TFP实现年均2.91%的提升。分阶段来看，土地错配导致的工业TFP损失呈三阶段变化特征，2004-2008年的小幅下降，此阶段处于中国加入世界贸易组织后，国际贸易交流、合作的逐步加深推进了中国的工业化进程;此外，国务院在2006年发布了《关于加强土地调控有关问题的通知》，要求工业用地必须通过招拍挂形式出让，且出让价格不能低于公布的最低出让价格标准，在一定程度上规范了地方政府的土地出让行为，土地错配程度得以改善。2008-2015年的大幅上升，国际金融危机的爆发对中国经济的发展造成了一定的冲击，经济发展不景气，一定程度上恶化了工业用地配置效率;2011年后，中国宏观经济出现下行趋势，工业GDP增长速度放缓，单位面积工业用地产出下降，工业TFP损失加剧。2015-2017年的小幅回落，经济进入“新常态”，产业结构不断优化升级，产能过剩逐步化解，工业用地配置效率得到提升，工业TFP损失出现回落。