數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展是否降低了中國要素錯配水平？

張永恒，王家庭

(1.河南理工大學 太行發(fā)展研究院，河南 焦作 454000；2.南開大學 中國城市與區(qū)域經(jīng)濟研究中心，天津 300071)

一、問題提出

當前，世界正在經(jīng)歷以數(shù)字經(jīng)濟為代表的第四次工業(yè)革命，數(shù)字成為一種獨立的生產(chǎn)要素，并且比土地、勞動和資本等傳統(tǒng)要素更加高級。數(shù)字經(jīng)濟已經(jīng)成為中國國民經(jīng)濟體系重要的組成部分?！吨袊ヂ?lián)網(wǎng)發(fā)展報告》指出，2018年中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達31.3萬億元，占國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)比重高達34.8%。畢馬威預(yù)測，到2030年數(shù)字經(jīng)濟在中國GDP中的占比將高達77%，并創(chuàng)造153萬億元的貢獻。國際數(shù)據(jù)公司IDC預(yù)測，2018年至2025年中國的數(shù)據(jù)量將以30%的年均增速領(lǐng)先全球，預(yù)計在2025年增至48.6ZB，占全球的27.8%，成為世界最大數(shù)據(jù)圈。同時黨的十九屆四中全會通過《中國中央關(guān)于堅持和完善中國特色社會主義制度 推進國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化若干重大問題的決定》，指出數(shù)據(jù)可以作為生產(chǎn)要素參與價值分配。自此，數(shù)字擁有了與勞動、資本和土地同等重要的地位。數(shù)字經(jīng)濟成為主導中國經(jīng)濟發(fā)展的支柱力量。

在數(shù)字經(jīng)濟蓬勃興起的同時，中國還面臨嚴重的要素錯配現(xiàn)象。已有研究表明，要素錯配水平的降低能提升中國全要素生產(chǎn)率30%～50%[1]，中國要素錯配水平的改善空間平均能達到160%，即使改善一半也能保證年均3.85%的經(jīng)濟增速[2]?？梢哉J為，當前中國的資源環(huán)境、產(chǎn)能過剩以及重復建設(shè)問題在很大程度上都是要素錯配的現(xiàn)實表現(xiàn)。對要素錯配形成的原因及對策，國內(nèi)外大量學者作了廣泛且深入的研究。在傳統(tǒng)經(jīng)濟方式下，要素錯配的改善主要通過優(yōu)化國內(nèi)外資本和勞動等要素的流動效率來實現(xiàn)。其中，信息不對稱是導致生產(chǎn)要素難以流向高效地區(qū)，從而形成要素錯配的重要因素。在數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展背景下，一方面，數(shù)字本身具有極高的流動性，另一方面，數(shù)字經(jīng)濟高滲透性將使所有要素都逐步數(shù)據(jù)化，有效解決信息不對稱問題，從而降低要素錯配水平，提升全要素生產(chǎn)率。尤其是在經(jīng)歷了新冠肺炎疫情后，數(shù)字技術(shù)、云端調(diào)配更被證明是統(tǒng)籌資源合理配置的高效工具，以5G網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心為重點的“新基建”也成為中央加快部署的主要領(lǐng)域。

綜上，研究數(shù)字經(jīng)濟究竟如何能對要素配置產(chǎn)生影響，能否起到降低中國要素錯配水平的作用？對不同要素的錯配水平的影響有何差異？針對上述問題開展研究，將對中國制定科學合理的數(shù)字經(jīng)濟政策，促進要素合理配置，實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。

從現(xiàn)有研究看，在Hsieh和Klenow構(gòu)建了要素錯配的分析框架并估算中國的要素錯配水平后，眾多學者在此框架下進行了深入研究，尤其是關(guān)于中國要素錯配影響因素的研究。地方保護主義導致的行政壟斷和市場分割、城市規(guī)模、產(chǎn)業(yè)集聚、交通基礎(chǔ)設(shè)施、戶籍制度和二元經(jīng)濟結(jié)構(gòu)等因素都可能推高要素錯配水平，進而抑制全要素生產(chǎn)率(TFP)的提升。袁志剛等認為中國勞動力錯配造成的TFP損失高達20%[3]。李靜等認為若能有效消除資本和勞動的要素錯配，中國全部工業(yè)企業(yè)的總量TFP能提升51%以上[4]。柏培文等指出勞動力、資本要素錯配引起收入分配差距[5]。曹東坡等研究表明要素錯配對中國服務(wù)業(yè)產(chǎn)出造成9%～11%的損失，且呈逐年擴大趨勢[6]。楊志才等研究了17項指標對要素錯配的影響程度及變化趨勢[7]。以上研究表明，要素配置效率降低因素是多元的。

當前，雖然正在經(jīng)歷著數(shù)字革命，但由于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展正處于初期，因而，關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟如何影響要素配置的研究較少。但也有學者從互聯(lián)網(wǎng)或其他角度進行研究。韓長根和張力認為互聯(lián)網(wǎng)對資源錯配的影響存在門檻效應(yīng)，只有當互聯(lián)網(wǎng)普及率達到一定水平時才能對資本或勞動力的錯配產(chǎn)生改善效果[8]。黃群慧等發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以通過減少資源錯配來提升制造業(yè)生產(chǎn)率[9]。陳維濤等利用2015年“阿里巴巴電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)和中國上市公司的數(shù)據(jù)，實證分析了互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)對中國企業(yè)TFP的影響及作用機制，并認為互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)的發(fā)展顯著提升了企業(yè)的TFP，尤其是互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)的應(yīng)用，能通過促進企業(yè)研發(fā)提升企業(yè)的TFP[10]。張景娜等分別研究了互聯(lián)網(wǎng)+對農(nóng)村勞動力和制造業(yè)就業(yè)的影響[11-12]。

綜上，已有研究主要從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展或信息通訊技術(shù)的角度，研究了信息化對降低要素錯配水平的影響，深化了此類問題的認知。但是，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展屬于應(yīng)用層面，信息通訊技術(shù)屬于技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施層面，盡管都從不同側(cè)面反映數(shù)字經(jīng)濟水平，但不能完全等價。中國信息通信研究院、阿里研究院等機構(gòu)，相繼發(fā)布了關(guān)于中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的評價指數(shù)，但時期跨度較短，難以據(jù)此進行更深入研究。本文主要貢獻在于：第一，結(jié)合已有對數(shù)字經(jīng)濟的認識，構(gòu)建指標體系，拓展了關(guān)于中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的評價，從而可以做出更深入的研究；第二，采用靜態(tài)和動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型探討數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對降低要素錯配水平的影響，豐富了此類問題的研究；第三，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟對降低不同要素錯配水平的影響不同，有助于更全面地探索數(shù)字經(jīng)濟建設(shè)在不同領(lǐng)域的前沿方向。

二、理論機制研究

“要素錯配”是相對要素的“有效配置”而言的。如果所有要素都可以基于市場機制自由流動，實現(xiàn)帕累托最優(yōu)，那就是“有效配置”。但是，由于市場分割因素的存在，生產(chǎn)要素無法自由流動，或者由于信息的不對稱而難以促使要素流向利用效率更高的區(qū)域，將導致了要素錯配現(xiàn)象的出現(xiàn)。20世紀80年代以來，以數(shù)字革命為標志的新一輪技術(shù)革命蓬勃發(fā)展，以云計算、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能為代表的數(shù)字化席卷了經(jīng)濟生活的所有領(lǐng)域。通過數(shù)字技術(shù)使所有生產(chǎn)要素實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，成為社會發(fā)展趨勢，同時也催生了更多新業(yè)態(tài)、新模式和新產(chǎn)業(yè)，引導更多要素流向效率更高的數(shù)字化產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，提高了要素配置效率。另外，它還能夠通過數(shù)據(jù)共享，有效減弱區(qū)域間、行業(yè)間和企業(yè)間的信息不對稱，減少生產(chǎn)要素的流動壁壘，大幅降低要素錯配水平。

總體上，數(shù)字經(jīng)濟對要素配置效率的影響主要基于數(shù)字技術(shù)的三大特征，即滲透性、替代性和協(xié)同性[13]。滲透性是指數(shù)字技術(shù)作為一種通用性技術(shù)，能夠滲透到社會生活的各領(lǐng)域；替代性是指由于摩爾定律的存在，使得芯片化、數(shù)字化產(chǎn)品的價格持續(xù)快速下跌，從而使數(shù)字化要素可以顯著替代其他要素；協(xié)同性是指生產(chǎn)要素數(shù)字化之后，能夠提升數(shù)字化產(chǎn)品的非競爭性，通過互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)信息共享，降低交易成本，增強要素之間的協(xié)同性。隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，三大特征的主導性呈現(xiàn)次序更替的過程，在促使生產(chǎn)要素發(fā)生多維變化的同時，也使要素稟賦的變化呈現(xiàn)階段性特征。一般情況下，企業(yè)對要素配置方式包括要素搜尋和要素利用。而數(shù)字經(jīng)濟正是基于自身特征，結(jié)合兩種要素配置方式提升要素配置效率。具體作用機制和演進階段如圖1所示。

圖1 數(shù)字技術(shù)提升要素配置效率的理論機制及階段演進圖

(一)滲透性：搜尋并改造既有要素，實現(xiàn)要素信息的雙向反饋，降低要素搜尋成本

在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展初期，數(shù)字技術(shù)建設(shè)主要通過軟硬件設(shè)施搜集各種要素信息，實現(xiàn)要素數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并從中挖掘更多空閑要素或其他有價值的要素，增加可利用要素規(guī)模。要素數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠避免或有效降低使用者在實體空間的搜尋成本。

數(shù)字經(jīng)濟之前，信息的傳輸方式主要是語言、文字或模擬信號等，難以實現(xiàn)生產(chǎn)要素供求雙方實時互動。但是，在數(shù)字經(jīng)濟下，數(shù)字技術(shù)可以滲透到所有生產(chǎn)要素，實現(xiàn)對既有要素的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。通過芯片或其他手段將生產(chǎn)要素的信息具體化、動態(tài)化，并借助互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在云端共享，以供任何主體隨時隨地查詢。也就是說，互聯(lián)網(wǎng)公平性和實時交互性可以使要素的需求者(供給者)突破信息獲取在時空層面的局限，實現(xiàn)供求雙方的實時雙向反饋，有效降低要素的搜尋成本。魯元平等研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)的信息搜索、傳播功能所產(chǎn)生的信息福利效應(yīng)非常顯著，且在弱勢人群中更加明顯[14]。

(二)替代性：創(chuàng)造新要素替代傳統(tǒng)要素，改變要素利用方式的同時增強使用效率

隨著數(shù)字技術(shù)的不斷滲透，更多生產(chǎn)要素實現(xiàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為數(shù)字經(jīng)濟進一步發(fā)展建立基礎(chǔ)，數(shù)字經(jīng)濟進入了成熟期。此時，數(shù)字技術(shù)替代性的主導地位開始顯現(xiàn)。即數(shù)字技術(shù)開始大范圍實施對傳統(tǒng)要素的改造，在創(chuàng)造更多新要素、新服務(wù)和新產(chǎn)品的同時，也改變了要素的利用方式和效率。王春云等認為無形資產(chǎn)的增加促使資本服務(wù)的作用已經(jīng)超越了資本存量，數(shù)字化資本有效提升了中國的資本回報率，特別是在以信息通信技術(shù)資本生產(chǎn)和使用為主的交通運輸、通信和房地產(chǎn)租賃等行業(yè)的效應(yīng)更加明顯[15]。

從現(xiàn)有數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展來看，在數(shù)字技術(shù)實施替代過程的早期，主要是對服務(wù)部門的替代，包括ATM機、網(wǎng)上銀行、企業(yè)資源規(guī)劃、客戶關(guān)系管理等。該替代過程正在對當下中國的勞動力結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響。孫早等研究發(fā)現(xiàn)工業(yè)智能化正導致中國勞動力結(jié)構(gòu)呈現(xiàn) “兩極化”特征，即工業(yè)智能化促使先進設(shè)備對初、高中學歷勞動力的替代，并增加社會對高、低教育程度勞動力的需求[16]。當然，數(shù)字化要素在實施替代的同時也大大提升了要素利用效率。

(三)協(xié)同性：產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與數(shù)字產(chǎn)業(yè)化協(xié)同演進，降低交易成本，提升要素配置效率

隨著數(shù)字經(jīng)濟的不斷成熟，一方面，數(shù)字技術(shù)需要解決對更多微觀要素的滲透，或更注重要素信息的全面性，需要產(chǎn)業(yè)數(shù)字化繼續(xù)推進；另一方面，多元化、多維度的要素信息提升了對大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的依賴，需要加強數(shù)字產(chǎn)業(yè)化建設(shè)。數(shù)字經(jīng)濟到了完善期，此時更加需要產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的相互協(xié)同。

協(xié)同在微觀層面體現(xiàn)為數(shù)字化要素通過大數(shù)據(jù)和云計算實現(xiàn)的協(xié)同，在宏觀層面則體現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化之間的協(xié)同。宏觀和微觀的協(xié)同發(fā)展降低了生產(chǎn)生活中的各項交易成本，共同提升要素配置效率。數(shù)字技術(shù)的滲透性和替代性使數(shù)字化產(chǎn)品越來越多，所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長。全球數(shù)據(jù)量在2019年達到41ZB，到2025年將達到175ZB。不僅數(shù)據(jù)量大幅上升，而且數(shù)據(jù)算法準確率也逐步提高，對生產(chǎn)生活中大量交易進行精準的數(shù)字化調(diào)控，降低交易成本。通過數(shù)字技術(shù)對物流運輸車輛的調(diào)度，降低空載率。

產(chǎn)業(yè)數(shù)字化帶來更大規(guī)模的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施需求，為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化提供研究內(nèi)容和資金，帶動了數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展；數(shù)字產(chǎn)業(yè)化則可以有效降低產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的成本，并提供更多專業(yè)化服務(wù)，使產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的實施變的更加低廉和快捷。另外，兩者的共同發(fā)展又將促使更多要素流入大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，提升高科技產(chǎn)業(yè)的要素配置效率。

根據(jù)上述作用機制和路徑可以認為，數(shù)字經(jīng)濟建設(shè)能通過降低搜尋成本、提升要素利用效率、優(yōu)化要素配置結(jié)構(gòu)，有效降低要素錯配水平。但是，由于數(shù)字技術(shù)發(fā)展存在階段性，在不同要素中的數(shù)字化程度可能存在差異，因而，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對不同要素的錯配水平可能產(chǎn)生不同效應(yīng)，結(jié)合實證結(jié)果，對不同要素的數(shù)字化建設(shè)方向提出有效對策。

三、模型、變量與數(shù)據(jù)說明

(一)模型構(gòu)建

為考察數(shù)字經(jīng)濟對降低要素錯配水平的影響，本文構(gòu)建如下模型：

τKit=α0+βdigecit+∑γjxijt+μi+λt+εit

(1)

τLit=α0+βdigecit+∑γjxijt+μi+λt+εit

(2)

其中，下標i代表地區(qū)，下標t代表年份。τKit和τLit分別代表各地的資本錯配和勞動錯配水平，以反映地區(qū)要素錯配狀況；digecit是本文核心解釋變量，代表數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平；xijt代表其他控制變量，之后做詳細說明。μi代表不可觀測的地區(qū)個體固定效應(yīng)，λt代表時間固定效應(yīng)，εit代表隨機干擾項，服從正態(tài)分布，且μi和εit無相關(guān)性。

上述模型為靜態(tài)模型，考慮到要素錯配可能存在一定的時間慣性，本文在上述模型基礎(chǔ)上，加入資本和勞動要素錯配水平的一階滯后，控制可能存在的動態(tài)效應(yīng)，動態(tài)模型如下：

τKit=α0+α1τKi，t-1+βdigecit+∑γjxijt+μi+

λt+εit

(3)

τLit=α0+α1τLi，t-1+βdigecit+∑γjxijt+μi+

λt+εit

(4)

其中，τKi，t-1和τLi，t-1分別代表資本錯配和勞動錯配水平的一階滯后項。

(二)變量描述和數(shù)據(jù)說明

1.地區(qū)要素錯配水平。借鑒白俊紅和劉宇英的做法，地區(qū)要素錯配可分為資本錯配指數(shù)τKi和勞動錯配指數(shù)τLi[17]。具體衡量方式如下：

(5)

其中，γKi和γLi代表要素的絕對錯配系數(shù)，衡量的是要素與不存在扭曲時的相對加成狀況。實際測算中可以用價格相對扭曲系數(shù)代替：

(6)

ln(Yit/Lit)=lnA+βKiln(Kit/Lit)+μi+λt+εit

(7)

對產(chǎn)出水平Y(jié)it，采用各省份GDP衡量，考慮到數(shù)據(jù)可得性和測算結(jié)果的準確性，采用GDP平減指數(shù)折算至以1990為基期的實際GDP。對資本投入Kit，采用各省固定資本存量衡量，并使用永續(xù)盤存法計算，也折算至以1990年為基期的水平，公式為Kt=It/Pt+(1-δt)Kt-1。其中，Kt是t期固定資本存量，It是t期的固定資本投資額，Pt是固定資本投資價格指數(shù)，δt是折舊率，采用9.6%。對于基期各省固定資本存量的確定采用張軍的估算結(jié)果[18]。對勞動力投入水平Lit，采用各省城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員衡量。

在上述研究基礎(chǔ)上，估算資本和勞動力的產(chǎn)出貢獻。考慮到各省資本和勞動力的產(chǎn)出彈性可能存在差異，本文利用最小二乘虛擬變量法估算各省的要素產(chǎn)出彈性，并在式(7)基礎(chǔ)上引入個體虛擬變量與ln(Kit/Lit)的交互項，使每個截面擁有不同的估計系數(shù)。結(jié)果表明，個體虛擬變量與ln(Kit/Lit)的交互項都非常顯著，表明設(shè)定的變系數(shù)模型合理。在估算出各省的要素產(chǎn)出彈性后，根據(jù)式(5)和(6)計算各省資本錯配指數(shù)與勞動錯配指數(shù)。為綜合資本配置不足和過度兩類情況，對兩個指數(shù)均取絕對值。如被解釋變量系數(shù)為負，表明被解釋變量增加有利于降低要素錯配水平。

2.數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平(dige)。國內(nèi)近幾年有很多機構(gòu)發(fā)布了數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)，涵蓋領(lǐng)域主要是數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)和社會發(fā)展等。學術(shù)界也有不少基于年鑒或調(diào)研數(shù)據(jù)構(gòu)建的評價體系，但存在時期跨度較短或者地域性局限等問題，無法直接應(yīng)用。在充分借鑒相關(guān)成果基礎(chǔ)上，本文依據(jù)當前對數(shù)字經(jīng)濟認識的新態(tài)勢，遵循全面性、可獲得性、可比性和前瞻性原則，從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)字化應(yīng)用、數(shù)字化發(fā)展?jié)摿θ齻€角度構(gòu)建指標體系。其中數(shù)字化應(yīng)用應(yīng)當包含生產(chǎn)和生活兩個方面，進而拓展為包含數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、生產(chǎn)應(yīng)用、生活應(yīng)用和發(fā)展?jié)摿Φ?個要素層。在具體指標選擇中，參考上述權(quán)威機構(gòu)發(fā)布的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展報告或白皮書，選取符合本研究視角，體現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟某方面特征的指標納入，最終確定包含12個具體指標層的評價體系。

在評價體系中，基礎(chǔ)設(shè)施反映當前數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的人員和網(wǎng)絡(luò)傳輸基礎(chǔ)，涉及3項三級指標。其中，城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員中信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)占比反映人員配備情況；人均光纜長度反映網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)；人均移動電話交換機數(shù)量反映網(wǎng)絡(luò)承載能力。生產(chǎn)應(yīng)用主要衡量數(shù)字經(jīng)濟在生產(chǎn)層面的滲透水平，涉及3項三級指標。其中，每百人使用計算機數(shù)反映生產(chǎn)層面的數(shù)字化程度；電商銷售額占GDP比重反映數(shù)字化產(chǎn)出效率；有電商交易活動的企業(yè)占比反映數(shù)字經(jīng)濟在企業(yè)的普及率。生活應(yīng)用主要衡量數(shù)字經(jīng)濟在居民生活中的應(yīng)用水平，涉及3項三級指標。其中，互聯(lián)網(wǎng)寬帶普及率和移動電話普及率分別反映寬帶和移動互聯(lián)網(wǎng)在居民生活的滲透程度；互聯(lián)網(wǎng)消費衡量數(shù)字經(jīng)濟在生活中的應(yīng)用效果，對該指標，由于從2016年起，中國網(wǎng)購快遞的數(shù)量占比就已達60%，因此采用快遞收入與GDP的比率衡量。發(fā)展?jié)摿Ψ从硵?shù)字經(jīng)濟的發(fā)展空間，涉及3項三級指標?？紤]到數(shù)字技術(shù)相關(guān)企業(yè)大都屬于高科技企業(yè)，因而選取研發(fā)內(nèi)部經(jīng)費支出中高科技企業(yè)占比反映數(shù)字經(jīng)濟的資金投入強度；選取研發(fā)人員全時當量中高科技企業(yè)占比反映勞動投入強度；另外，由于利潤越高預(yù)示該行業(yè)發(fā)展前景越好，故選取軟件業(yè)務(wù)收入占GDP比重衡量數(shù)字經(jīng)濟的直接收益狀況。具體指標體系見表1。

表1 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平評價體系

在確立評價指標體系后，采用熵權(quán)TOPSIS方法進行測算。首先利用熵權(quán)法計算各指標權(quán)重，然后再利用TOPSIS方法對各省數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平進行綜合，降低主觀因素的干擾，結(jié)果相對合理。

3.控制變量。要素錯配水平還受其他一些因素的影響，選取以下控制變量：①外資依存度(fdi)。外商投資的市場敏感性非常強，同時也極其重視投資收益，因此外資流入不僅會增強市場競爭，還會引導更多生產(chǎn)要素流入高效率領(lǐng)域，改善要素錯配狀況。另外，外資流入還會帶來更多先進管理經(jīng)驗和技術(shù)，提升要素使用效率。采用外商投資企業(yè)投資總額占GDP比重衡量。②金融發(fā)展水平(fina)。金融信貸政策及水平能夠引導資金流向，從而影響要素配置。由于金融業(yè)在發(fā)放貸款時，不僅考慮貸款收益，更需要考慮自有資金的安全性和穩(wěn)定性。在中國國有經(jīng)濟、大企業(yè)占據(jù)主導的情況下，金融貸款大都流向了收益率相對不高但相對穩(wěn)定的領(lǐng)域。但近兩年大力發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融，金融機構(gòu)也創(chuàng)新了很多金融產(chǎn)品，解決中小企業(yè)融資難融資貴的問題，因而，金融業(yè)的快速發(fā)展可能對要素錯配產(chǎn)生改善效果。采用金融業(yè)增加值占GDP的比重衡量。③市場化水平(mkt)。市場經(jīng)濟下，價格是配置要素的最有效手段，提升市場化程度會增強競爭，使價格信號更加準確，進而改進要素的優(yōu)化配置。一般情況下，市場化水平越高，非國有經(jīng)濟比重將越低，從而人們的收入將主要來自非國有經(jīng)濟，故選取工資總額中非國有經(jīng)濟工資收入占比衡量。④產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(stru)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演變是高生產(chǎn)率行業(yè)對低生產(chǎn)率行業(yè)的逐步替代過程，從而優(yōu)化生產(chǎn)要素在不同行業(yè)的配置水平，降低要素錯配指數(shù)。相對來說，由于服務(wù)業(yè)成本病的存在，二產(chǎn)生產(chǎn)率總體高于三產(chǎn)，故采用各省第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的GDP占比衡量。⑤技術(shù)創(chuàng)新水平(inno)。技術(shù)創(chuàng)新水平高的行業(yè)都有較高的資本收益，相關(guān)從業(yè)人員收入水平較高，具有較高的社會地位，因此，相關(guān)要素的利潤敏感性更強，成本的阻礙性更弱，從而提升技術(shù)創(chuàng)新水平會有利于改善要素錯配。采用三項專利發(fā)明的萬人授權(quán)數(shù)衡量。⑥貿(mào)易開放水平(trade)。只有高效率企業(yè)才會突破地域限制進入其他市場，加劇市場競爭程度，淘汰更多低效率企業(yè)，從而使要素流向高效率企業(yè)，降低要素錯配水平，采用地區(qū)進出口貿(mào)易總額占GDP比重衡量。

4.研究區(qū)間及數(shù)據(jù)來源。由于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展較晚，在構(gòu)建的數(shù)字經(jīng)濟評價體系中，很多數(shù)據(jù)從2013年以后才有統(tǒng)計，因此在研究數(shù)字經(jīng)濟影響要素錯配的實證分析中，樣本選擇是2013—2018年中國30個省級行政區(qū)的平衡面板數(shù)據(jù)(未包括中國西藏和港澳臺地區(qū))。另外，在估算資本和勞動產(chǎn)出彈性時，考慮數(shù)據(jù)的可得性和一致性，同時考慮樣本研究區(qū)間越長，估計結(jié)果會更準確，因此將樣本選擇區(qū)間延長為1998—2018年。所有原始數(shù)據(jù)均來自國家統(tǒng)計局網(wǎng)站、CSMAR經(jīng)濟金融數(shù)據(jù)庫和各省市統(tǒng)計年鑒。另外，為降低模型的異方差問題，對所有變量均取對數(shù)處理。

四、實證結(jié)果分析

(一)要素錯配與數(shù)字經(jīng)濟狀況的描述

根據(jù)上述方法，本文得到了各省份2013—2018年資本錯配指數(shù)、勞動錯配指數(shù)和數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)。兩個要素錯配指數(shù)的絕對值越大，表明錯配程度越高。指數(shù)大于0表明，相對全國來說，該地區(qū)的要素配置不足，反之要素配置過度。表2報告了2018年各省的要素錯配指數(shù)和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)。為進行地域比較，本文將各省按兩種方式進行劃分，一種是按照東、中、西和東北劃分，一種是按照南北劃分。

由表2可知，中國各省份均存在一定程度的要素錯配，且對不同要素來說，存在較大地域差異。對于要素錯配需注意以下幾點：首先，北京和上海體現(xiàn)出資本配置嚴重不足，勞動力配置過度的情況，通過測算程序發(fā)現(xiàn)，主要原因是北京和上海的資本產(chǎn)出貢獻遠高于全國平均水平，京滬兩地的資本利用效率較高導致資本配置呈現(xiàn)嚴重不足的特點。其次，東北三省都呈現(xiàn)要素配置嚴重不足的狀況，遼寧和黑龍江的資本和勞動都呈現(xiàn)配置不足，僅吉林的資本配置呈現(xiàn)輕微過剩，表明東北三省的資本扭曲現(xiàn)象極為嚴重，資金和人才都呈現(xiàn)外流態(tài)勢。再次，浙江、山東、江蘇、天津等發(fā)達地區(qū)，都呈現(xiàn)資本配置過度而勞動不足態(tài)勢，由于以上都是中國制造業(yè)比較發(fā)達的地區(qū)，表明中國的普通勞動力短缺現(xiàn)象在上述地區(qū)較為普遍。最后，資本和勞動都顯示配置過度的省份大都是中西部地區(qū)，比如貴州、內(nèi)蒙古、青海、安徽等。如果從南北劃分來看，在14個勞動配置過度省份中有9個都屬北部地區(qū)。對于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展狀況，數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)前十名中有7個都屬東部，其他3個則屬于西部，中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)相對較為落后，表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展格局為東部強于西部，西部強于中部；另外，如果按照南北劃分，前十名中有7個都屬南部，說明中國南部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平普遍較高。

表2 2018年各省資本錯配指數(shù)、勞動錯配指數(shù)和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平

在進行實證分析前，首先繪制資本錯配指數(shù)、勞動錯配指數(shù)與數(shù)字經(jīng)濟的偏相關(guān)圖，并以此初步判斷兩者可能存在的關(guān)系，如圖2-3所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟與資本錯配指數(shù)呈負向關(guān)系，而與勞動錯配指數(shù)呈正向關(guān)系，表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展有助于降低資本錯配程度，卻未對降低勞動錯配產(chǎn)生明顯效果。

圖2 數(shù)字經(jīng)濟與資本錯配指數(shù)的偏相關(guān)圖

圖3 數(shù)字經(jīng)濟與勞動錯配指數(shù)的偏相關(guān)圖

(二)模型估計結(jié)果

對于模型估計，首先采用基于DK標準誤的靜態(tài)面板模型對式(1)和式(2)進行估計，然后再估計構(gòu)建的動態(tài)面板模型式(3)和式(4)。廣義矩估計(GMM)可以有效解決內(nèi)生性問題，另外，為綜合檢驗估計結(jié)果的穩(wěn)健性，分別采用差分GMM和系統(tǒng)GMM進行估計。為保證GMM估計的一致性，需要對模型殘差序列進行自相關(guān)檢驗，并檢驗工具變量的有效性。通過Arellano-Bond的檢驗結(jié)果可以看出，資本錯配和勞動錯配方程的差分GMM、系統(tǒng)GMM都不存在二階序列相關(guān)，方程通過了自相關(guān)檢驗。Sargan檢驗的p值大于0.1，表明模型選取的工具變量都是外生和有效的。因此差分GMM和系統(tǒng)GMM的估計結(jié)果是一致和有效的。估計結(jié)果見表3。

表3 數(shù)字經(jīng)濟影響要素錯配的估計結(jié)果

在估計結(jié)果中，靜態(tài)面板模型顯示核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)對資本錯配指數(shù)的影響顯著為負，對勞動錯配指數(shù)的影響為正，但并不顯著。在加入被解釋變量的一階滯后以后，對資本錯配指數(shù)，差分GMM和系統(tǒng)GMM的結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)產(chǎn)生的影響仍顯著為負；對勞動錯配指數(shù)，差分GMM的結(jié)果顯著為負，而系統(tǒng)GMM的結(jié)果雖然為負卻并不顯著。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展有效降低了資本錯配水平，但對勞動錯配水平的降低卻并不穩(wěn)健，或者說影響程度較弱。

結(jié)合中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的實踐，可以發(fā)現(xiàn)上述情況的原因：當前中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展主要方向是物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)等，表明數(shù)字技術(shù)對資本等生產(chǎn)物資的滲透率較高，可以認為數(shù)字技術(shù)對資本要素的影響已經(jīng)到了成熟期。再加上資金具有流動性強、流動成本低的特點，因而，資金更容易通過網(wǎng)絡(luò)信息的共享，提升收益率，降低錯配水平。而對勞動錯配來說，雖然企業(yè)用工信息會通過網(wǎng)絡(luò)等各種渠道發(fā)布，但相對來說，各地對勞動力具體信息的采集和數(shù)字化工作關(guān)注的較少，僅僅關(guān)注勞動力總量、年齡分布以及文化程度等表層信息，而對勞動力具備的特長，愿意就業(yè)的行業(yè)、地域以及曾經(jīng)的工作經(jīng)歷等信息的數(shù)據(jù)化工作較為缺乏。同時由于對個人隱私的保護，即使已經(jīng)信息化的勞動力信息也很難實現(xiàn)有效共享。另外，對很多普通勞動力來說，當他們有外出工作意愿時，主要依靠熟人或勞務(wù)公司，對通過網(wǎng)絡(luò)尋找高收入工作的意愿和能力都比較有限。也就是說，數(shù)字經(jīng)濟對勞動力產(chǎn)生的影響主要集中在消費領(lǐng)域，從勞動供給角度的數(shù)字技術(shù)滲透率嚴重不足，因此，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對勞動錯配并未呈現(xiàn)像資本一樣的理想效果。另外，根據(jù)動態(tài)面板的回歸結(jié)果還可以發(fā)現(xiàn)，資本錯配指數(shù)和勞動錯配指數(shù)的一階滯后均在1%水平上顯著為正，表明要素錯配存在較強的路徑依賴，以往的要素錯配會加劇錯配程度。

對于控制變量，差分GMM、系統(tǒng)GMM結(jié)果與靜態(tài)面板模型存在一定差異，但考慮到靜態(tài)面板模型未考慮可能存在的內(nèi)生性問題，因此主要結(jié)合動態(tài)面板模型進行分析。對于資本錯配的回歸結(jié)果，差分GMM和系統(tǒng)GMM的差異主要是回歸系數(shù)大小的問題，系數(shù)符號及顯著性基本一致；對于勞動錯配的結(jié)果，差分GMM的顯著性更好，主要基于差分GMM的估計進行分析，同時兼顧系統(tǒng)GMM的估計差異，既考慮了分析結(jié)論在模型選擇上的一致性，又考慮了模型結(jié)果的差異。

估計結(jié)果顯示，外商直接投資對資本錯配指數(shù)的影響顯著為正，對勞動錯配指數(shù)的影響在差分GMM中顯著為負，而系統(tǒng)GMM估計結(jié)果并不顯著，表明外資進入可能會改善勞動錯配，但卻會加劇資本錯配程度。說明當前中國各地大規(guī)模招商引資政策，雖然為本地帶來了很多資本積累，但從全國來看，競爭性、分散性的資本積累難以發(fā)揮規(guī)模優(yōu)勢，地方政府的招商引資政策扭曲了資本的市場化配置，加劇了資本錯配。當然，外資引入會解決地方就業(yè)問題，同時外資企業(yè)的高收入也有助于勞動力的合理配置，降低勞動錯配水平。金融發(fā)展水平對資本錯配的影響顯著為負，對勞動錯配的影響卻并不顯著。主要原因是2012年以后，中小企業(yè)融資難融資貴開始成為社會焦點，解決融資困境的手段就是大力發(fā)展金融業(yè)，增加金融衍生品和服務(wù)，才能為高效率中小企業(yè)提供更多資本，避免所有資本都流入效益較低但卻比較穩(wěn)定的大企業(yè)，進而改善了資本錯配，但對勞動錯配的改善卻相對有限。市場化水平對資本錯配的影響均顯著為負，對降低勞動錯配卻并未產(chǎn)生理想效果。表明非國有企業(yè)發(fā)展在資本效益上的作用明顯，能夠增強市場競爭，降低資本錯配水平。但由于勞動力各項保障成本和權(quán)益的提高，非國有企業(yè)的競爭力依然有限，對勞動力的吸引程度較弱。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對資本和勞動錯配均顯著為負，盡管關(guān)于勞動錯配的系統(tǒng)GMM結(jié)果為負的非顯著性，表明第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展對資本和勞動的錯配均起到改善作用。本文還嘗試將該變量更換為第三產(chǎn)業(yè)占比，回歸結(jié)果中該指標系數(shù)均由負轉(zhuǎn)正，研究結(jié)果表明中國第二產(chǎn)業(yè)效率總體高于第三產(chǎn)業(yè)，第三產(chǎn)業(yè)中效率較高的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展較為不足。技術(shù)創(chuàng)新對資本和勞動錯配均產(chǎn)生了明顯改善，驗證了之前指標選取中做出的分析，即高技術(shù)行業(yè)和人才培育能有效克服市場分割的影響，提升要素配置效率。貿(mào)易開放水平對資本錯配呈現(xiàn)正的顯著性，而對勞動錯配的影響都不顯著，在一定程度上表明當前中國進出口貿(mào)易加劇了資本錯配，同時也未改善勞動錯配水平，主要原因可能是政府為鼓勵出口而對市場干預(yù)過多，制定的各種出口優(yōu)惠政策扭曲了相關(guān)行業(yè)的要素市場價格，加劇了要素錯配。

(三)穩(wěn)健性檢驗

為進一步檢驗?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性，本文共采取兩種措施。一是更換核心解釋變量，二是對原模型調(diào)整控制變量，采取逐步回歸的方法。由于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展離不開數(shù)字技術(shù)，而隨著中國數(shù)字技術(shù)由2G快速發(fā)展到現(xiàn)在的5G，用戶規(guī)模不斷壯大，從而導致電信業(yè)務(wù)總量持續(xù)高速增長，因此，采用各地電信業(yè)務(wù)總量占GDP的比重替換原模型的核心解釋變量重新估計。結(jié)果顯示，無論是靜態(tài)面板模型還是動態(tài)面板模型，數(shù)字經(jīng)濟都呈現(xiàn)對資本錯配指數(shù)的改善，而對勞動錯配指數(shù)的影響系數(shù)均未呈現(xiàn)負的顯著性。在靜態(tài)面板模型中，對資本錯配指數(shù)，即使不加入控制變量，核心解釋變量的系數(shù)也是顯著為負，隨著控制變量的逐步增多，系數(shù)的符號和顯著性水平均未發(fā)生變化，只是系數(shù)值出現(xiàn)了輕微變化；對勞動指數(shù)，呈現(xiàn)的都是系數(shù)是非顯著的。

五、結(jié)論和啟示

隨著數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展，如何依靠大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字技術(shù)提高要素配置效率，降低要素錯配水平是中國深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，快速實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要議題。本文在數(shù)字經(jīng)濟降低要素錯配的理論分析基礎(chǔ)上，估算了中國2013—2018年中國30個省市的要素錯配水平，并構(gòu)建評價體系測度各省(市)數(shù)字經(jīng)濟狀況，在此基礎(chǔ)上，通過靜態(tài)和動態(tài)面板模型，檢驗了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對不同要素錯配水平的影響。主要結(jié)論有：

第一，在研究期內(nèi)，中國各省份均存在不同水平的要素錯配，且地區(qū)差異明顯。北京和上海由于較高資本收益率而呈現(xiàn)嚴重資本短缺；東部地區(qū)由于勞動力短缺而呈現(xiàn)資本配置過剩的特征；西部地區(qū)可能由于經(jīng)濟效率總體偏低而呈現(xiàn)資本和勞動大都過度配置的特征；東北則呈現(xiàn)資本和勞動力都配置不足的特征。如果按南北劃分的話，總體上，北部省份主要呈現(xiàn)勞動配置過度，而南部省份呈現(xiàn)資本配置過度的特征。對于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展狀況，總體呈現(xiàn)出東部強于西部，西部強于中部的特征，如果從南北劃分來看，則呈現(xiàn)南部強于北部的特征。

第二，數(shù)字經(jīng)濟對資本錯配存在顯著的負向影響，對勞動錯配的影響并不顯著，即當前中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展更有利于改善資本的錯配狀況，對改善勞動錯配并未發(fā)揮明顯作用，在采取不同的穩(wěn)健性檢驗后，依然體現(xiàn)上述特征。該結(jié)論驗證了理論機制分析中提出的，數(shù)字經(jīng)濟對不同要素的滲透可能存在階段性差異，從而導致數(shù)字經(jīng)濟會產(chǎn)生不同效果。另外，中國資本錯配和勞動錯配都存在較強的路徑依賴。

因此，在數(shù)字經(jīng)濟背景下，應(yīng)大力發(fā)展數(shù)字技術(shù)，實現(xiàn)社會經(jīng)濟生活的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，進一步改善中國的要素錯配狀況。在此情形下，各級政府部門應(yīng)當從“點、線、面”三個維度綜合統(tǒng)籌數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。“點”是基于要素層面的，不僅包括資本、土地、沙漠、垃圾等具有或不具有生產(chǎn)價值的物體，更包括基于人的各維度的信息，萬物互聯(lián)是包括人、財、物等所有方面的互聯(lián)互通，其中的“人”必須是萬物互聯(lián)的中心和重心，要通過芯片技術(shù)、數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，挖掘更多具有針對性的要素動、靜態(tài)信息?！熬€”是指基于數(shù)據(jù)和實物傳輸層面的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，包括數(shù)字網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施。網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施比如物聯(lián)網(wǎng)、智能終端等，主要用來對相關(guān)信息的采集和傳輸；應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施比如車聯(lián)網(wǎng)、無人駕駛、無人配送等，主要用來對實物提供高效快捷的調(diào)配?！懊妗笔腔谌珖鴧^(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展層面和標準、政策上的考慮。數(shù)字技術(shù)統(tǒng)籌調(diào)配全國的各種要素。要想實現(xiàn)各種生產(chǎn)要素高效流動，需要全國各地在數(shù)字技術(shù)的標準、法規(guī)和服務(wù)等層面都具有一致性，才能統(tǒng)一市場，實現(xiàn)統(tǒng)一調(diào)配，充分挖掘各地的要素稟賦優(yōu)勢，培育自身獨特的競爭力，進而實現(xiàn)生產(chǎn)要素高效化配置。