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摘 要：
文章构建了一个部门间要素边际生产率存在差异的二元经济模型，探讨要素再配置效应的测算方法，并在此基础上，对中国1990—2012年的要素再配置效应变动趋势进行了研究。结果表明，中国要素再配置效应是存在的，且呈波动上升的趋势，其波动态势与宏观经济波动走势基本一致。在要素再配置效应中，劳动力再配置效应的波动态势与要素再配置效应的波动态势基本吻合，在考察期大多数年份，其对要素再配置效应具有正向贡献，并在要素再配置效应中起到了主导和支配作用。资本再配置效应呈先升后趋稳定的态势，其对要素再配置效应的贡献较小或渐趋消失。
关键词：
要素再配置效应；边际生产率；经济增长
文章编号：2095-5960（2015）06-0001-10
；中图分类号：F014.7
；文献标识码：A
一、引 言
自Syrquin（1984）[1]等学者开始，要素再配置效应作为生产率增长的一个来源，在促进TFP增长和GDP增长等方面的贡献越来越受到关注。
关于我国的要素再配置效应，学者们的研究主要集中在两个方向：一是测算要素再配置对经济增长的贡献。Woo（1998）[2]的研究表明，1979—1993年间，在我国年均93%的经济增长率中，劳动要素在部门之间的再配置效应贡献了11个百分点，这仅次于劳动投入所贡献的13个百分点。蔡昉和王德文（1999）[3]认为，1982—1997年间劳动结构变动对我国经济增长的贡献达到了20%以上。郭熙保（2002）[4]的分析表明，农业剩余劳动力转移对总量劳动生产率和总产出增长率的提高幅度分别为25%和20%。李勋来和李国平（2005）[5]估算1978—2003年间我国劳动力转移对经济增长的贡献约为18%。张广婷、江静和陈勇（2010）[6]的实证研究结果显示，农业劳动力转移对劳动生产率提高和GDP增长的贡献分别为1633%和172%。二是探讨结构调整和要素再配置对经济增长贡献的变动趋势。刘伟和张辉（2008）[7]以及干春晖和郑若谷（2009）[8]认为，结构调整对中国经济增长有积极的影响，但这一影响呈现出逐渐降低的趋势。徐现祥和舒元（2001）[9]通过一个简单的劳动结构调整模型证明了劳动力再配置效应的变动趋势呈倒U型，并且经验分析也支持此结论。张平和郭熙保（2011）[10]采用改进的边际生产率方法估计了我国的劳动力再配置效应，发现劳动力再配置效应对经济增长的贡献呈U型变动趋势。周国富和李静（2013）[11]同样运用边际生产率方法估计了劳动力再配置对经济增长和全要素生产率的贡献，认为劳动力再配置效应呈周期性波动，其波动走势与宏观经济走势基本一致。
由此可见，学者们对我国的要素再配置效应进行了大量卓有成效的研究，但仍然存在两个问题需要解决：第一，虽然学者们都认可要素再配置效应是经济增长的潜在来源之一，但学者们对其变动趋势却没有形成共识。第二，对我国要素再配置效应的研究，现有文献大多集中于探讨劳动力再配置效应，而忽视了对资本再配置效应的分析。从实践来看，劳动力再配置过程往往与资本再配置过程同时进行，它们之间存在着相互匹配的关系。现代产业部门只有足够的资本投资到位，才有可能将劳动力从传统部门吸纳到现代部门。因此，研究要素再配置对经济增长的贡献时，只强调劳动力再配置效应而忽视资本再配置效应，显然存在疏漏。本文拟对上述问题进行深入探讨，所做贡献在于，将资本再配置效应纳入要素再配置效应的分析框架，拓展以往文献对要素再配置效应的研究，更精确地刻画我国要素再配置效应的变动趋势。
本文的结构安排如下：第二部分构建一个产业部门间要素边际生产率存在差异的二元经济模型，探讨要素再配置效应的测算方法；第三部分分析我国要素再配置效应的变动趋势；第四部分是主要结论。
二、理论分析
我们借鉴并拓展Temple和Woessmann（2006）[12]、张平和郭熙保（2011）[10]以及周国富和李静（2013）[11]等的分析框架，构建了一个资本和劳动两种生产要素的边际生产率都存在部门差异的二元经济模型，以获得要素再配置效应的测算方法。
假设经济中存在着农业生产和非农业生产两种部门。总产出Yt① ①变量下标t为时间，为了简便，下文中各变量的下标t被省略。由农业产出Ya和非农业产出Ym构成，即Y=Ya+Ym。农业生产的生产函数为Ya=AaKβaL1-βa，即农业投入资本Ka和劳动La进行生产，Aa为农业的技术水平，0<β<1为农业资本产出弹性。非农业生产的生产函数为Ym=AmKmL1-m，即非农业投入资本Km和劳动力Lm进行生产，Am为非农业的技术水平，0<<1为非农业资本产出弹性。总劳动力L=La+Lm，总资本存量K=Ka+Km。ya=Ya
La和ym=YmLm分别为农业和非农业部门的劳动生产率。
假设两部门的劳动力和资本都根据其边际生产率获得报酬，则农业劳动力的实际工资为wa=（1-β）ya，非农业劳动力的实际工资为wm=（1-）ym，农业资本收益为 ra=βYaKa，非农业资本收益为rm=YmKm。
假设忽略资本的折旧，则实际国民收入为：Y=raKa+rmKm+waLa+wmLm，其中支付给劳动的国民收入份额为η=waLa+wmLmY，支付给资本的国民收入份额为1-η=raKa+rmKmY。
总产出增长率为：
Y·Y=sY·aYa+（1-s）Y·mYm （1）
其中，一个变量上加一点表示其对时间的导数，下同。s=YaYa+Ym=YaY为农业产出占总产出的份额，1-s=YmYa+Ym=YmY为非农业产出占总产出的份额。
农业产出增长率为：
Ya·Ya=Aa·Aa+βK·aKa+（1-β）L·aLa （2） 由于农业资本产出弹性为β=rαKaYa以及农业劳动产出弹性为1-β=waLaYa，因此农业产出占总产出的份额与农业产出增长率的乘积为：
sYa·Ya=sAa·Aa+raKaYKa·Ka+waLαYL·aLα （3）
同理，根据非农业生产函数、非农业产出占总产出的份额、非农业资本产出弹性=rmKmYm以及非农业劳动产出弹性1-=wmLmYm，可以得到非农业产出份额与产出增长率的乘积为：
（1-s）Ym·Ym=（1-s）Am·Am+rmKmYKm·Km+wmLmYLm·Lm （4）
将（3）式和（4）式代入（1）式后，用KK替代KaKa和KmKm以及用LL替代LaLa和LmLm，并令K·aK=K·-K·mK和L·aL=L·-L·mL，整理得到：
Y·Y=（sAa·Aa+（1-s）Am·Am）+（raKYK·K+（rm-ra）K
YK·mK）+（waLYL·L+（wm-wa）LYL·mL） （5）
令χ=raKY以及λ=waLY，整理（5）式得到：
Y·Y=（sAa·Aa+（1-s）Am·Am）+[（1-η）-χ]（K·mKm-K·K）+（η-λ）（L·mLm-L·L）+（1-η）K·K+ηL·L （6）
令δ=LmL和ρ=KmK得到δ·δ=Lm·Lm-L·L和ρ·ρ=KmK，推出总产出增长率为：
Y·Y=（sAa·Aa+（1-s）Am·Am）+[（1-η）-χ]ρ·ρ+（η-λ）δ·δ+（1-η）K·K+ηL·L （7）
从总体上说，与传统的增长核算相类似，（7）式给出了投入增长和生产率提高对产出增长的贡献：一是资本和劳动各自的贡献量，它们等于各自的增长率乘以该投入在收入中所占份额；二是称之为技术进步或全要素生产率增长的技术改进速度。但是，这里的增长核算方程与传统的增长核算方程还是存在差异的，区别就在于全要素生产率增长率上。这里全要素生产率增长率被分解为两部分，一部分被称之为总技术进步效应，它是两部门技术进步的加权平均，权数为本部门产出占总产出的份额，另一部被称之为要素再配置效应，（7）式中的要素再配置效应与以往学者如Temple和Woessmann（2006）[12]、张平和郭熙保（2011）[10]、周国富和李静（2013）[11]以及周少甫、王伟和董登新（2013）[13]等的研究存在差异，上述学者所研究的要素再配置效应中仅包括劳动力再配置效应，此处的要素再配置效应不仅包含劳动力再配置效应，而且扩展包含了资本再配置效应，因此更能精确地测度要素再配置对经济增长的贡献。
鲍莫尔认为产出增长率会“内生地”带动劳动生产率增长。将（7）式代入劳动生产率增长率y·y=Y·Y-L·L，于是得到要素再配置效应对劳动生产率增长的影响：
y·y=（sAa·Aa+（1-s）Am·Am）+[（1-η）-χ]ρ·ρ+（η-λ）δ·δ+（1-η）k·k （8）
其中， k·k=K·K-L·L为资本密度k=KL的增长率。对于（7）式和（8）式，我们更关注要素再配置对总产出增长和劳动生产率增长的贡献，即要素再配置效应。为了便于测算，我们将要素再配置效应进一步整理得到：
[（1-η）-χ]ρ·ρ+（η-λ）δ·δ=（rm-ra）KmYρ·ρ+（wm-wa）LmYδ·δ （9）
（9）式显示，要素再配置对总产出增长和劳动生产率增长的贡献量主要取决如下几个方面：一是非农业资本比重的增长率ρ·/ρ和非农业劳动力比重的增长率δ·/δ，即资本和劳动力在不同部门之间的重新配置；二是（rm-ra）KmY和（wm-wa）LmY，即要素配置到非农业部门比配置到农业部门得到的收益增量（rm-ra）Km和（wm-wa）Lm分别占总产出Y的比重。在要素再配置效应中，两部门生产要素边际生产率差异rm-ra和wm-wa的作用非常重要。Dowrick和Gemmel（1991）[14]认为，在部门间收益率存在显著差异的条件下，要素结构调整和资源再配置是解释经济增长和生产率增长的主要因素之一。从（9）式也可以看到，只要非农业资本边际生产率rm和劳动边际生产率wm都大于或者二者之一大于农业的ra和wa，要素再配置效应就有可能存在；如果两部门的资本边际生产率和劳动边际生产率都分别相等，要素再配置效应将消失。
三、实证研究
（一）数据来源
基于理论分析，我们将根据（9）式测算我国的要素再配置效应，以观察其变动趋势。由于ra=βYaKa、rm=YmKm、wa=（1-β）YaLa和wm=（1-）YmLm，因此测算时所需要的数据为：一是经济总体以及各产业的产出、劳动力和资本存量数据，二是农业资本产出弹性和非农业资本产出弹性。
实际上，无论是产出数据（以1978年为基年）还是劳动力数据，我们都能从各年《中国统计年鉴》直接或通过计算获得，但目前尚无官方公布的资本存量数据，这需要测算。同时各产业的资本产出弹性也不能直接获得，也需要进行估计。
首先，我们测算经济总体以及各产业的资本存量数据。为了保证实证检验结果的稳健性，我们将构建不同的资本存量序列（1978年为基期）。第一，资本存量的测算公式为Kt=It/Pt+（1-δ）Kt-1。其中，Kt和Kt-1分别为第t和t-1年的资本存量；It为第t年的名义投资，其数据来自各年《中国统计年鉴》；δ为固定资产的折旧率，假定为5%；Pt为第t年的固定资产投资价格指数，其中1978—2002年的数据来源于郭庆旺和贾俊雪（2004）[15]，2003—2012年的数据是根据全国固定资产投资价格指数进行调整得到，最终构成1978—2012年的固定资产投资价格指数序列（1978年为基期）。第二，基期（1978年）资本存量的确定。对于1978年的资本存量数据，不同学者所给的数据差异很大，为了能较为全面地反映各种可能的情况，我们选取了三个比较有代表性的数据：第一个是干春晖和郑若谷（2009）[8]的数据，第二、三个是将徐现祥、周吉梅和舒元（2007）[16]以及宗振利和廖直东（2014）[17]测算的1978年各省三次产业资本存量进行加总，得到全国第一产业和第二、三产业的资本存量，如表1所示。可以看到，各产业资本存量数据有高有低，基本上能涵盖各种可能的情况。基于上述工作，我们构建3个1978—2012年的资本存量序列（1978年为基期）。 其次，估计两个部门的资本产出弹性。将农业和非农业的生产函数写成集约形式，并将两边取自然对数，获得双对数模型；然后，基于上述1978-2012年的数据，运用最小二乘法对模型进行回归，可以得到各产业的资本产出弹性，见表2所示： 表2中的结果显示，在同一产业中，运用不同的资本存量数据所获得的资本产出弹性存在差异但相差不大；在不同产业中，第二、三产业资本产出弹性要高于第一产业。具体来说，第一产业的资本产出弹性在0.4左右，以此推算，劳动产出弹性在0.6左右；第二、三产业资本产出弹性在0.7左右，以此推算，劳动产出弹性在0.3左右。
（二）我国要素再配置效应的经验分析
从社会经济发展阶段演进的角度来看，我国仍处于从二元经济结构向一元经济结构转换的阶段，在这一阶段中要素再配置仍被视为生产率提高和产出增长的重要源泉之一。那么我国要素再配置效应的变动趋势是什么？形成这种趋势的原因是什么？我们将进行详细分析。
图1 要素再配置效应图
图2 总产出增长率和非农业劳动力比重增长率
根据（9）式，运用上述数据，我们测算了我国的要素再配置效应。由于我们主要观察20世纪90年代以后的要素再配置效应变动趋势，因此图1仅给出了1990—2012年要素再配置效应的变动情况。图1中的曲线显示， 20世纪90年代以来，无论运用哪一个资本存量序列进行测算，我国要素再配置效应都是存在的，且呈波动上升的态势，其波动趋势与图2中宏观经济波动趋势基本吻合。这与周国富和李静（2013）[11]的结论相一致，而与刘伟和张辉（2008）[7]以及干春晖和郑若谷（2009）[8]逐渐降低趋势的结论相反，也与张平和郭熙保（2011）[10]U型变动趋势的结论存在一定差异。
要素再配置效应呈现出上述变动趋势主要取决于如下两个方面：一是劳动力再配置效应（wm-wa）LmYδ·/δ，二是资本再配置效应（rm-ra）KmYρ·/ρ。
首先，考察劳动力再配置效应（wm-wa）LmYδ·/δ。图3显示，自20世纪90年代起，劳动力再配置效应呈现出与要素再配置效应和宏观经济相似的波动态势。其变动趋势是由（wm-wa）LmYδ·/δ各个组成部分的变动情况决定的。其具体分析如下：
（1）劳动力流动带来的产出增量占总产出的比重（wm-wa）Lm/Y。由图4知， wm-wa呈上升趋势表明非农业劳动边际生产率与农业劳动边际生产率差距正逐渐扩大。这意味着，把农业部门的劳动力Lm配置到非农业部门能带来（wm-wa）Lm的产出增加，因此劳动力从农业部门转移到非农业部门将提高（wm-wa）Lm/Y，从而能产生劳动力的再配置效应。
在劳动力再配置效应分析中，虽然wm-wa差距的存在是劳动力再配置效应存在的一个重要条件，但差距持续扩大的现象需要进行解释。因为，按照传统的经济理论，劳动力流动是缩小部门间劳动收入差距的一个重要机制。但我国劳动力流动却没有实现产业间劳动力要素价格的收敛，这被称之为中国市场化进程中的“迁移谜题”。那么如何来解释这种现象呢？龚六堂和谢丹阳（2004）[18]认为，一般来讲，生产要素的边际生产率差异变小表明资源配置的有效性得到改善，但此结论需满足两个条件，一是经济中只有一种生产要素是自由流动的，二是生产函数以常数规模回报。两条件中只要有一个不满足，就有可能出现资源配置有效性的改善和要素边际生产率差异同时增加的情况。他们证明，20世纪90年代以来，我国劳动力市场既没有出现更为扭曲变坏的情形，也不存在劳动力的规模回报递增，因而劳动边际生产率差异增加正是由于资本和劳动力的流动性得到改善的结果，这种差异增加表明劳动力资源配置效益得到了提高。
（2）非农业劳动力比重增长率δ·/δ。非农业劳动力比重增长率与劳动力再配置效应、要素再配置效应以及经济增长之间具有相互影响和相互制约的内在共生特性，其作用机制为：非农业劳动力比重增长率影响劳动力再配置效应，劳动力再配置效应贡献于要素再配置效应，要素再配置效应影响经济增长，宏观经济走势再影响非农业劳动力比重增长率，以此循环往复。其流程由图5所示。
图5 非农劳动力比重增长率与劳动力再配置效应、要素再配置效应及经济增长率的关系
根据上述机理，我们观察20世纪90年代以后四者之间的关系，尤其是观察如下关系：非农业劳动力比重增长率→劳动力再配置效应→经济增长。我们按经济波动周期将1990—2012年分割为1990—1997，1998—2002，2003—2007，2008—2012年四个时段来分析。第一阶段，1990—1997年期间。在此阶段中，随着改革的深化，经济迸发出新的活力，阻碍劳动力流动的城乡分割制度也逐渐松动或部分被解除，我国劳动力产业间流动规模急剧扩大，非农业劳动力比重增长率较高（见图2），劳动力再配置效应显著，从而促进了经济增长。第二阶段，1998—2002年期间。在此期间，由于受亚洲金融危机的影响，经济处于低迷期，产能过剩导致非农业吸纳劳动力能力减弱，非农业就业比重增长率较低，劳动力再配置效应也接近零，对经济增长率也没有起到促进作用。第三阶段，2003—2007年期间。随着我国改革开放进入新阶段，出口和投资产生了巨大的非农劳动力需求，非农业就业比重不断上升，劳动力再配置效应处于较高水平，也促进了经济增长。第四阶段，2007年以后。受美国金融危机的冲击，经济增长和就业形势严峻，但我国采取了扩大内需和投资等有效政策，非农业劳动力比重增长率虽有下降但仍为正，因此劳动力再配置效应呈缓慢下降的态势，但仍处于相对高位运行，对经济下滑起到了支撑作用。总之，非农业劳动力比重增长率对劳动力再配置效应进而对经济增长存在显著影响。
其次，考察资本再配置效应（rm-ra）KmYρ·/ρ。图6显示，资本再配置效应并没有呈现出与要素配置效应相似的变动趋势，而是呈现出先升后趋稳的态势，即在1990—2002年期间处于零值以下并呈上升态势，而在2003或2004年以后趋于平稳零增长。这意味着，在考察期前期，资本再配置效应对要素再配置效应产生了负向影响，但这种负向影响在逐渐减弱，在考察期后期，资本再配置效应对要素再配置效应的影响趋于消失或者很小。资本再配置效应这种变动趋势是由于（rm-ra）Km/Y和δ·/δ作用的结果，我们将具体进行分析。 （1）资本流动带来的产出增量占总产出的比重（rm-ra）Km/Y。图7和图8显示，（rm-ra）Km/Y的变动趋势与rm-ra的变动趋势相吻合，呈现出由负趋向零增长的态势。虽然rm-ra由负趋向零增长意味着资本配置的有效性正逐步得到改善并最终趋于稳定状态，但（rm-ra）Km/Y由负趋向零增长也使资本再配置效应对要素再配置效应的贡献由负渐趋消失。
在资本再配置效应分析中，rm-ra的存在是决定资本配置效应是否存在的一个重要条件，必须进行分析。其中，有一个问题需要解释：部门间资本边际生产率实现趋同以前（即大约21世纪初以前），非农业资本边际生产率是低于农业资本边际生产率的，这似乎有悖于我们的直觉，这是真的吗？答案毋庸置疑。辛祥晶和武翠芳（2007）[19]的研究也证明了这一点。然而，这个结论仍可能受到质疑，因为要承认这个结论是正确的，还必须对比较收益下我国产业间资本流向问题给予合理解释。在以往的此类研究中，通常假设农业资本边际生产率低于非农业资本边际生产率，这能为解释农业资本流出提供了一个合乎逻辑的基础。而按照本文以及辛祥晶和武翠芳（2007）[19]的结论来推测，在21世纪初以前，资本应该从边际生产率低的非农业部门流向边际生产率高的农业部门，但从现实的产业间资本流动来看，却正好相反——我国农村和农业有大量的资本流出。这是否意味着“非农业资本边际生产率低于农业资本边际生产率”的结论是错误的呢？答案是否定的。在21世纪之前，比较利益确实影响了一部分资本在产业间的流动， 但其作用仅限于使产业间资本流出或流入速度减缓而已，产业间资本总体流向并没有改变，仍旧是流出农业而流入非农业（图9中，非农业资本比重增长率为正，表明资本是流入非农业，而增长率下降，仅表明增速降低。）。也就是说，比较利益并非是决定资本总体流向的最重要因素，而导致该时期资本反效率配置更为重要的因素有两个：一个是投资于农业的高风险，另一个是我国长期执行非农业优先发展的经济政策（辛祥晶和武翠芳，2007）[19]。
（2）考察非农业资本比重增长率δ·/δ。图9显示，21世纪初以前，我国非农业资本比重增长率持续下降，近年来则呈现出近似平稳零增长的态势。由此可知，非农业资本比重增长对资本再配置效应产生了下拉作用，对经济增长和劳动生产率增长的作用也越来越小。对于非农业资本比重增长率的变动趋势，有两个问题需要说明：第一个问题是，为什么21世纪初之前非农业资本增长率较高而其后呈下降趋势呢？如上所述，初期增长率较高是由于非农业优先发展政策使资本过度配置所致；而增长率逐渐呈下降趋势的原因是，随着市场配置资源能力逐渐增强，比较利益使农业资本流向非农业的速率减缓，导致非农业资本比重增长率不断下降。第二个问题是，为什么21世纪初之后非农业资本的增速处于稳定态势呢？这也主要是受比较利益的影响。随着市场化改革的推进，资本扭曲配置逐渐纠正，部门间资本边际生产率逐渐趋同，从而使农业资本和非农业资本的增速都处于稳定态势。
通过以上分析推测，劳动力再配置效应对要素再配置效应具有较为重要的影响，可能在要素再配置效应中起到了主导和支配作用，从而决定了要素再配置效应的变动趋势，而资本再配置效应对要素再配置效应的贡献先为负而后渐趋消失。
四、主要结论
本文构建了一个部门间要素边际生产率存在差异的二元经济模型，探讨了要素再配置效应的测算方法。在此基础上，本文对我国1990—2012年的要素再配置效应变动趋势进行了实证研究。结果表明，要素再配置效应是存在的，且呈波动上升的趋势，其波动态势与宏观经济波动走势基本一致，这与周国富和李静（2013）[11]的结论相一致，而与刘伟和张辉（2008）[7]以及干春晖和郑若谷（2009）[8]逐渐降低趋势的结论相反，也与张平和郭熙保（2011）[10]U型变动趋势的结论存在一定差异。同时，本文也探讨了劳动力再配置效应和资本再配置效应对要素再配置效应的贡献。结论表明，劳动力再配置效应的波动态势与要素再配置效应的波动态势基本吻合，其数值在考察期内大多数年份为正，对要素再配置效应具有正向贡献，并在要素再配置效应中起到了主导和支配作用，从而决定了要素再配置效应的变动趋势。资本再配置效应在考察期的初始阶段处于上升态势，但其值为负，对要素再配置效应产生了负向影响；在考察期的中后期，资本配置效应处于稳定状态，其数值较小或几乎接近为零，表明资本再配置效应对要素再配置效应的贡献很小或渐趋消失。
本文的创新之处在于将资本再配置效应纳入Temple和Woessmann（2006）[12]、张平和郭熙保（2011）[10]以及周国富和李静（2013）[11]等分析要素再配置效应的二元经济模型，拓展了以往文献对要素再配置效应的研究，能更精确地刻画出我国要素再配置效应的变动趋势，这对于全面系统研究要素再配置效应变化的特点和问题，对于推进我国要素市场化配置改革，都具有重要意义。本文的不足之处在于，仅在农业和非农业两个产业部门层面分析了要素再配置效应，而对于各产业内部要素再配置对经济增长的影响却没能包括入内，这需要进一步的研究。
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责任编辑：张士斌
吴锦丹 萧敏娜 常明明
文章构建了一个部门间要素边际生产率存在差异的二元经济模型，探讨要素再配置效应的测算方法，并在此基础上，对中国1990—2012年的要素再配置效应变动趋势进行了研究。结果表明，中国要素再配置效应是存在的，且呈波动上升的趋势，其波动态势与宏观经济波动走势基本一致。在要素再配置效应中，劳动力再配置效应的波动态势与要素再配置效应的波动态势基本吻合，在考察期大多数年份，其对要素再配置效应具有正向贡献，并在要素再配置效应中起到了主导和支配作用。资本再配置效应呈先升后趋稳定的态势，其对要素再配置效应的贡献较小或渐趋消失。
关键词：
要素再配置效应；边际生产率；经济增长
文章编号：2095-5960（2015）06-0001-10
；中图分类号：F014.7
；文献标识码：A
一、引 言
自Syrquin（1984）[1]等学者开始，要素再配置效应作为生产率增长的一个来源，在促进TFP增长和GDP增长等方面的贡献越来越受到关注。
关于我国的要素再配置效应，学者们的研究主要集中在两个方向：一是测算要素再配置对经济增长的贡献。Woo（1998）[2]的研究表明，1979—1993年间，在我国年均93%的经济增长率中，劳动要素在部门之间的再配置效应贡献了11个百分点，这仅次于劳动投入所贡献的13个百分点。蔡昉和王德文（1999）[3]认为，1982—1997年间劳动结构变动对我国经济增长的贡献达到了20%以上。郭熙保（2002）[4]的分析表明，农业剩余劳动力转移对总量劳动生产率和总产出增长率的提高幅度分别为25%和20%。李勋来和李国平（2005）[5]估算1978—2003年间我国劳动力转移对经济增长的贡献约为18%。张广婷、江静和陈勇（2010）[6]的实证研究结果显示，农业劳动力转移对劳动生产率提高和GDP增长的贡献分别为1633%和172%。二是探讨结构调整和要素再配置对经济增长贡献的变动趋势。刘伟和张辉（2008）[7]以及干春晖和郑若谷（2009）[8]认为，结构调整对中国经济增长有积极的影响，但这一影响呈现出逐渐降低的趋势。徐现祥和舒元（2001）[9]通过一个简单的劳动结构调整模型证明了劳动力再配置效应的变动趋势呈倒U型，并且经验分析也支持此结论。张平和郭熙保（2011）[10]采用改进的边际生产率方法估计了我国的劳动力再配置效应，发现劳动力再配置效应对经济增长的贡献呈U型变动趋势。周国富和李静（2013）[11]同样运用边际生产率方法估计了劳动力再配置对经济增长和全要素生产率的贡献，认为劳动力再配置效应呈周期性波动，其波动走势与宏观经济走势基本一致。
由此可见，学者们对我国的要素再配置效应进行了大量卓有成效的研究，但仍然存在两个问题需要解决：第一，虽然学者们都认可要素再配置效应是经济增长的潜在来源之一，但学者们对其变动趋势却没有形成共识。第二，对我国要素再配置效应的研究，现有文献大多集中于探讨劳动力再配置效应，而忽视了对资本再配置效应的分析。从实践来看，劳动力再配置过程往往与资本再配置过程同时进行，它们之间存在着相互匹配的关系。现代产业部门只有足够的资本投资到位，才有可能将劳动力从传统部门吸纳到现代部门。因此，研究要素再配置对经济增长的贡献时，只强调劳动力再配置效应而忽视资本再配置效应，显然存在疏漏。本文拟对上述问题进行深入探讨，所做贡献在于，将资本再配置效应纳入要素再配置效应的分析框架，拓展以往文献对要素再配置效应的研究，更精确地刻画我国要素再配置效应的变动趋势。
本文的结构安排如下：第二部分构建一个产业部门间要素边际生产率存在差异的二元经济模型，探讨要素再配置效应的测算方法；第三部分分析我国要素再配置效应的变动趋势；第四部分是主要结论。
二、理论分析
我们借鉴并拓展Temple和Woessmann（2006）[12]、张平和郭熙保（2011）[10]以及周国富和李静（2013）[11]等的分析框架，构建了一个资本和劳动两种生产要素的边际生产率都存在部门差异的二元经济模型，以获得要素再配置效应的测算方法。
假设经济中存在着农业生产和非农业生产两种部门。总产出Yt① ①变量下标t为时间，为了简便，下文中各变量的下标t被省略。由农业产出Ya和非农业产出Ym构成，即Y=Ya+Ym。农业生产的生产函数为Ya=AaKβaL1-βa，即农业投入资本Ka和劳动La进行生产，Aa为农业的技术水平，0<β<1为农业资本产出弹性。非农业生产的生产函数为Ym=AmKmL1-m，即非农业投入资本Km和劳动力Lm进行生产，Am为非农业的技术水平，0<<1为非农业资本产出弹性。总劳动力L=La+Lm，总资本存量K=Ka+Km。ya=Ya
La和ym=YmLm分别为农业和非农业部门的劳动生产率。
假设两部门的劳动力和资本都根据其边际生产率获得报酬，则农业劳动力的实际工资为wa=（1-β）ya，非农业劳动力的实际工资为wm=（1-）ym，农业资本收益为 ra=βYaKa，非农业资本收益为rm=YmKm。
假设忽略资本的折旧，则实际国民收入为：Y=raKa+rmKm+waLa+wmLm，其中支付给劳动的国民收入份额为η=waLa+wmLmY，支付给资本的国民收入份额为1-η=raKa+rmKmY。
总产出增长率为：
Y·Y=sY·aYa+（1-s）Y·mYm （1）
其中，一个变量上加一点表示其对时间的导数，下同。s=YaYa+Ym=YaY为农业产出占总产出的份额，1-s=YmYa+Ym=YmY为非农业产出占总产出的份额。
农业产出增长率为：
Ya·Ya=Aa·Aa+βK·aKa+（1-β）L·aLa （2） 由于农业资本产出弹性为β=rαKaYa以及农业劳动产出弹性为1-β=waLaYa，因此农业产出占总产出的份额与农业产出增长率的乘积为：
sYa·Ya=sAa·Aa+raKaYKa·Ka+waLαYL·aLα （3）
同理，根据非农业生产函数、非农业产出占总产出的份额、非农业资本产出弹性=rmKmYm以及非农业劳动产出弹性1-=wmLmYm，可以得到非农业产出份额与产出增长率的乘积为：
（1-s）Ym·Ym=（1-s）Am·Am+rmKmYKm·Km+wmLmYLm·Lm （4）
将（3）式和（4）式代入（1）式后，用KK替代KaKa和KmKm以及用LL替代LaLa和LmLm，并令K·aK=K·-K·mK和L·aL=L·-L·mL，整理得到：
Y·Y=（sAa·Aa+（1-s）Am·Am）+（raKYK·K+（rm-ra）K
YK·mK）+（waLYL·L+（wm-wa）LYL·mL） （5）
令χ=raKY以及λ=waLY，整理（5）式得到：
Y·Y=（sAa·Aa+（1-s）Am·Am）+[（1-η）-χ]（K·mKm-K·K）+（η-λ）（L·mLm-L·L）+（1-η）K·K+ηL·L （6）
令δ=LmL和ρ=KmK得到δ·δ=Lm·Lm-L·L和ρ·ρ=KmK，推出总产出增长率为：
Y·Y=（sAa·Aa+（1-s）Am·Am）+[（1-η）-χ]ρ·ρ+（η-λ）δ·δ+（1-η）K·K+ηL·L （7）
从总体上说，与传统的增长核算相类似，（7）式给出了投入增长和生产率提高对产出增长的贡献：一是资本和劳动各自的贡献量，它们等于各自的增长率乘以该投入在收入中所占份额；二是称之为技术进步或全要素生产率增长的技术改进速度。但是，这里的增长核算方程与传统的增长核算方程还是存在差异的，区别就在于全要素生产率增长率上。这里全要素生产率增长率被分解为两部分，一部分被称之为总技术进步效应，它是两部门技术进步的加权平均，权数为本部门产出占总产出的份额，另一部被称之为要素再配置效应，（7）式中的要素再配置效应与以往学者如Temple和Woessmann（2006）[12]、张平和郭熙保（2011）[10]、周国富和李静（2013）[11]以及周少甫、王伟和董登新（2013）[13]等的研究存在差异，上述学者所研究的要素再配置效应中仅包括劳动力再配置效应，此处的要素再配置效应不仅包含劳动力再配置效应，而且扩展包含了资本再配置效应，因此更能精确地测度要素再配置对经济增长的贡献。
鲍莫尔认为产出增长率会“内生地”带动劳动生产率增长。将（7）式代入劳动生产率增长率y·y=Y·Y-L·L，于是得到要素再配置效应对劳动生产率增长的影响：
y·y=（sAa·Aa+（1-s）Am·Am）+[（1-η）-χ]ρ·ρ+（η-λ）δ·δ+（1-η）k·k （8）
其中， k·k=K·K-L·L为资本密度k=KL的增长率。对于（7）式和（8）式，我们更关注要素再配置对总产出增长和劳动生产率增长的贡献，即要素再配置效应。为了便于测算，我们将要素再配置效应进一步整理得到：
[（1-η）-χ]ρ·ρ+（η-λ）δ·δ=（rm-ra）KmYρ·ρ+（wm-wa）LmYδ·δ （9）
（9）式显示，要素再配置对总产出增长和劳动生产率增长的贡献量主要取决如下几个方面：一是非农业资本比重的增长率ρ·/ρ和非农业劳动力比重的增长率δ·/δ，即资本和劳动力在不同部门之间的重新配置；二是（rm-ra）KmY和（wm-wa）LmY，即要素配置到非农业部门比配置到农业部门得到的收益增量（rm-ra）Km和（wm-wa）Lm分别占总产出Y的比重。在要素再配置效应中，两部门生产要素边际生产率差异rm-ra和wm-wa的作用非常重要。Dowrick和Gemmel（1991）[14]认为，在部门间收益率存在显著差异的条件下，要素结构调整和资源再配置是解释经济增长和生产率增长的主要因素之一。从（9）式也可以看到，只要非农业资本边际生产率rm和劳动边际生产率wm都大于或者二者之一大于农业的ra和wa，要素再配置效应就有可能存在；如果两部门的资本边际生产率和劳动边际生产率都分别相等，要素再配置效应将消失。
三、实证研究
（一）数据来源
基于理论分析，我们将根据（9）式测算我国的要素再配置效应，以观察其变动趋势。由于ra=βYaKa、rm=YmKm、wa=（1-β）YaLa和wm=（1-）YmLm，因此测算时所需要的数据为：一是经济总体以及各产业的产出、劳动力和资本存量数据，二是农业资本产出弹性和非农业资本产出弹性。
实际上，无论是产出数据（以1978年为基年）还是劳动力数据，我们都能从各年《中国统计年鉴》直接或通过计算获得，但目前尚无官方公布的资本存量数据，这需要测算。同时各产业的资本产出弹性也不能直接获得，也需要进行估计。
首先，我们测算经济总体以及各产业的资本存量数据。为了保证实证检验结果的稳健性，我们将构建不同的资本存量序列（1978年为基期）。第一，资本存量的测算公式为Kt=It/Pt+（1-δ）Kt-1。其中，Kt和Kt-1分别为第t和t-1年的资本存量；It为第t年的名义投资，其数据来自各年《中国统计年鉴》；δ为固定资产的折旧率，假定为5%；Pt为第t年的固定资产投资价格指数，其中1978—2002年的数据来源于郭庆旺和贾俊雪（2004）[15]，2003—2012年的数据是根据全国固定资产投资价格指数进行调整得到，最终构成1978—2012年的固定资产投资价格指数序列（1978年为基期）。第二，基期（1978年）资本存量的确定。对于1978年的资本存量数据，不同学者所给的数据差异很大，为了能较为全面地反映各种可能的情况，我们选取了三个比较有代表性的数据：第一个是干春晖和郑若谷（2009）[8]的数据，第二、三个是将徐现祥、周吉梅和舒元（2007）[16]以及宗振利和廖直东（2014）[17]测算的1978年各省三次产业资本存量进行加总，得到全国第一产业和第二、三产业的资本存量，如表1所示。可以看到，各产业资本存量数据有高有低，基本上能涵盖各种可能的情况。基于上述工作，我们构建3个1978—2012年的资本存量序列（1978年为基期）。 其次，估计两个部门的资本产出弹性。将农业和非农业的生产函数写成集约形式，并将两边取自然对数，获得双对数模型；然后，基于上述1978-2012年的数据，运用最小二乘法对模型进行回归，可以得到各产业的资本产出弹性，见表2所示： 表2中的结果显示，在同一产业中，运用不同的资本存量数据所获得的资本产出弹性存在差异但相差不大；在不同产业中，第二、三产业资本产出弹性要高于第一产业。具体来说，第一产业的资本产出弹性在0.4左右，以此推算，劳动产出弹性在0.6左右；第二、三产业资本产出弹性在0.7左右，以此推算，劳动产出弹性在0.3左右。
（二）我国要素再配置效应的经验分析
从社会经济发展阶段演进的角度来看，我国仍处于从二元经济结构向一元经济结构转换的阶段，在这一阶段中要素再配置仍被视为生产率提高和产出增长的重要源泉之一。那么我国要素再配置效应的变动趋势是什么？形成这种趋势的原因是什么？我们将进行详细分析。
图1 要素再配置效应图
图2 总产出增长率和非农业劳动力比重增长率
根据（9）式，运用上述数据，我们测算了我国的要素再配置效应。由于我们主要观察20世纪90年代以后的要素再配置效应变动趋势，因此图1仅给出了1990—2012年要素再配置效应的变动情况。图1中的曲线显示， 20世纪90年代以来，无论运用哪一个资本存量序列进行测算，我国要素再配置效应都是存在的，且呈波动上升的态势，其波动趋势与图2中宏观经济波动趋势基本吻合。这与周国富和李静（2013）[11]的结论相一致，而与刘伟和张辉（2008）[7]以及干春晖和郑若谷（2009）[8]逐渐降低趋势的结论相反，也与张平和郭熙保（2011）[10]U型变动趋势的结论存在一定差异。
要素再配置效应呈现出上述变动趋势主要取决于如下两个方面：一是劳动力再配置效应（wm-wa）LmYδ·/δ，二是资本再配置效应（rm-ra）KmYρ·/ρ。
首先，考察劳动力再配置效应（wm-wa）LmYδ·/δ。图3显示，自20世纪90年代起，劳动力再配置效应呈现出与要素再配置效应和宏观经济相似的波动态势。其变动趋势是由（wm-wa）LmYδ·/δ各个组成部分的变动情况决定的。其具体分析如下：
（1）劳动力流动带来的产出增量占总产出的比重（wm-wa）Lm/Y。由图4知， wm-wa呈上升趋势表明非农业劳动边际生产率与农业劳动边际生产率差距正逐渐扩大。这意味着，把农业部门的劳动力Lm配置到非农业部门能带来（wm-wa）Lm的产出增加，因此劳动力从农业部门转移到非农业部门将提高（wm-wa）Lm/Y，从而能产生劳动力的再配置效应。
在劳动力再配置效应分析中，虽然wm-wa差距的存在是劳动力再配置效应存在的一个重要条件，但差距持续扩大的现象需要进行解释。因为，按照传统的经济理论，劳动力流动是缩小部门间劳动收入差距的一个重要机制。但我国劳动力流动却没有实现产业间劳动力要素价格的收敛，这被称之为中国市场化进程中的“迁移谜题”。那么如何来解释这种现象呢？龚六堂和谢丹阳（2004）[18]认为，一般来讲，生产要素的边际生产率差异变小表明资源配置的有效性得到改善，但此结论需满足两个条件，一是经济中只有一种生产要素是自由流动的，二是生产函数以常数规模回报。两条件中只要有一个不满足，就有可能出现资源配置有效性的改善和要素边际生产率差异同时增加的情况。他们证明，20世纪90年代以来，我国劳动力市场既没有出现更为扭曲变坏的情形，也不存在劳动力的规模回报递增，因而劳动边际生产率差异增加正是由于资本和劳动力的流动性得到改善的结果，这种差异增加表明劳动力资源配置效益得到了提高。
（2）非农业劳动力比重增长率δ·/δ。非农业劳动力比重增长率与劳动力再配置效应、要素再配置效应以及经济增长之间具有相互影响和相互制约的内在共生特性，其作用机制为：非农业劳动力比重增长率影响劳动力再配置效应，劳动力再配置效应贡献于要素再配置效应，要素再配置效应影响经济增长，宏观经济走势再影响非农业劳动力比重增长率，以此循环往复。其流程由图5所示。
图5 非农劳动力比重增长率与劳动力再配置效应、要素再配置效应及经济增长率的关系
根据上述机理，我们观察20世纪90年代以后四者之间的关系，尤其是观察如下关系：非农业劳动力比重增长率→劳动力再配置效应→经济增长。我们按经济波动周期将1990—2012年分割为1990—1997，1998—2002，2003—2007，2008—2012年四个时段来分析。第一阶段，1990—1997年期间。在此阶段中，随着改革的深化，经济迸发出新的活力，阻碍劳动力流动的城乡分割制度也逐渐松动或部分被解除，我国劳动力产业间流动规模急剧扩大，非农业劳动力比重增长率较高（见图2），劳动力再配置效应显著，从而促进了经济增长。第二阶段，1998—2002年期间。在此期间，由于受亚洲金融危机的影响，经济处于低迷期，产能过剩导致非农业吸纳劳动力能力减弱，非农业就业比重增长率较低，劳动力再配置效应也接近零，对经济增长率也没有起到促进作用。第三阶段，2003—2007年期间。随着我国改革开放进入新阶段，出口和投资产生了巨大的非农劳动力需求，非农业就业比重不断上升，劳动力再配置效应处于较高水平，也促进了经济增长。第四阶段，2007年以后。受美国金融危机的冲击，经济增长和就业形势严峻，但我国采取了扩大内需和投资等有效政策，非农业劳动力比重增长率虽有下降但仍为正，因此劳动力再配置效应呈缓慢下降的态势，但仍处于相对高位运行，对经济下滑起到了支撑作用。总之，非农业劳动力比重增长率对劳动力再配置效应进而对经济增长存在显著影响。
其次，考察资本再配置效应（rm-ra）KmYρ·/ρ。图6显示，资本再配置效应并没有呈现出与要素配置效应相似的变动趋势，而是呈现出先升后趋稳的态势，即在1990—2002年期间处于零值以下并呈上升态势，而在2003或2004年以后趋于平稳零增长。这意味着，在考察期前期，资本再配置效应对要素再配置效应产生了负向影响，但这种负向影响在逐渐减弱，在考察期后期，资本再配置效应对要素再配置效应的影响趋于消失或者很小。资本再配置效应这种变动趋势是由于（rm-ra）Km/Y和δ·/δ作用的结果，我们将具体进行分析。 （1）资本流动带来的产出增量占总产出的比重（rm-ra）Km/Y。图7和图8显示，（rm-ra）Km/Y的变动趋势与rm-ra的变动趋势相吻合，呈现出由负趋向零增长的态势。虽然rm-ra由负趋向零增长意味着资本配置的有效性正逐步得到改善并最终趋于稳定状态，但（rm-ra）Km/Y由负趋向零增长也使资本再配置效应对要素再配置效应的贡献由负渐趋消失。
在资本再配置效应分析中，rm-ra的存在是决定资本配置效应是否存在的一个重要条件，必须进行分析。其中，有一个问题需要解释：部门间资本边际生产率实现趋同以前（即大约21世纪初以前），非农业资本边际生产率是低于农业资本边际生产率的，这似乎有悖于我们的直觉，这是真的吗？答案毋庸置疑。辛祥晶和武翠芳（2007）[19]的研究也证明了这一点。然而，这个结论仍可能受到质疑，因为要承认这个结论是正确的，还必须对比较收益下我国产业间资本流向问题给予合理解释。在以往的此类研究中，通常假设农业资本边际生产率低于非农业资本边际生产率，这能为解释农业资本流出提供了一个合乎逻辑的基础。而按照本文以及辛祥晶和武翠芳（2007）[19]的结论来推测，在21世纪初以前，资本应该从边际生产率低的非农业部门流向边际生产率高的农业部门，但从现实的产业间资本流动来看，却正好相反——我国农村和农业有大量的资本流出。这是否意味着“非农业资本边际生产率低于农业资本边际生产率”的结论是错误的呢？答案是否定的。在21世纪之前，比较利益确实影响了一部分资本在产业间的流动， 但其作用仅限于使产业间资本流出或流入速度减缓而已，产业间资本总体流向并没有改变，仍旧是流出农业而流入非农业（图9中，非农业资本比重增长率为正，表明资本是流入非农业，而增长率下降，仅表明增速降低。）。也就是说，比较利益并非是决定资本总体流向的最重要因素，而导致该时期资本反效率配置更为重要的因素有两个：一个是投资于农业的高风险，另一个是我国长期执行非农业优先发展的经济政策（辛祥晶和武翠芳，2007）[19]。
（2）考察非农业资本比重增长率δ·/δ。图9显示，21世纪初以前，我国非农业资本比重增长率持续下降，近年来则呈现出近似平稳零增长的态势。由此可知，非农业资本比重增长对资本再配置效应产生了下拉作用，对经济增长和劳动生产率增长的作用也越来越小。对于非农业资本比重增长率的变动趋势，有两个问题需要说明：第一个问题是，为什么21世纪初之前非农业资本增长率较高而其后呈下降趋势呢？如上所述，初期增长率较高是由于非农业优先发展政策使资本过度配置所致；而增长率逐渐呈下降趋势的原因是，随着市场配置资源能力逐渐增强，比较利益使农业资本流向非农业的速率减缓，导致非农业资本比重增长率不断下降。第二个问题是，为什么21世纪初之后非农业资本的增速处于稳定态势呢？这也主要是受比较利益的影响。随着市场化改革的推进，资本扭曲配置逐渐纠正，部门间资本边际生产率逐渐趋同，从而使农业资本和非农业资本的增速都处于稳定态势。
通过以上分析推测，劳动力再配置效应对要素再配置效应具有较为重要的影响，可能在要素再配置效应中起到了主导和支配作用，从而决定了要素再配置效应的变动趋势，而资本再配置效应对要素再配置效应的贡献先为负而后渐趋消失。
四、主要结论
本文构建了一个部门间要素边际生产率存在差异的二元经济模型，探讨了要素再配置效应的测算方法。在此基础上，本文对我国1990—2012年的要素再配置效应变动趋势进行了实证研究。结果表明，要素再配置效应是存在的，且呈波动上升的趋势，其波动态势与宏观经济波动走势基本一致，这与周国富和李静（2013）[11]的结论相一致，而与刘伟和张辉（2008）[7]以及干春晖和郑若谷（2009）[8]逐渐降低趋势的结论相反，也与张平和郭熙保（2011）[10]U型变动趋势的结论存在一定差异。同时，本文也探讨了劳动力再配置效应和资本再配置效应对要素再配置效应的贡献。结论表明，劳动力再配置效应的波动态势与要素再配置效应的波动态势基本吻合，其数值在考察期内大多数年份为正，对要素再配置效应具有正向贡献，并在要素再配置效应中起到了主导和支配作用，从而决定了要素再配置效应的变动趋势。资本再配置效应在考察期的初始阶段处于上升态势，但其值为负，对要素再配置效应产生了负向影响；在考察期的中后期，资本配置效应处于稳定状态，其数值较小或几乎接近为零，表明资本再配置效应对要素再配置效应的贡献很小或渐趋消失。
本文的创新之处在于将资本再配置效应纳入Temple和Woessmann（2006）[12]、张平和郭熙保（2011）[10]以及周国富和李静（2013）[11]等分析要素再配置效应的二元经济模型，拓展了以往文献对要素再配置效应的研究，能更精确地刻画出我国要素再配置效应的变动趋势，这对于全面系统研究要素再配置效应变化的特点和问题，对于推进我国要素市场化配置改革，都具有重要意义。本文的不足之处在于，仅在农业和非农业两个产业部门层面分析了要素再配置效应，而对于各产业内部要素再配置对经济增长的影响却没能包括入内，这需要进一步的研究。
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