地方政府干預與全要素生產率
——基于資源錯配視角

廖常文,張治棟

(安徽大學 經濟學院,安徽 合肥 230601)

一、問題提出

全要素生產率的提升不僅被視為經濟發展的重要推力,而且代表著經濟增長的效率和質量。隨著中國經濟轉向高質量發展,經濟發展模式更注重對提高全要素生產率的塑造。黨的十九大報告指出,要將不可持續的舊動能轉變為提升全要素生產率的可持續新動能,要依托全要素生產率的提高推動經濟高質量發展。但中國長期計劃經濟形成的資源配置體制,使資源供求長期失衡,嚴重影響了資源配置效率的提升,并且改革開放初期的集中式資源配置方式,也造成地區、行業、部門間資源錯配問題凸顯。李靜等(2017)的研究發現中國勞動力資源在行業間存在明顯錯配,導致生產要素的邊際收益產品存在差異,增大全要素生產率的離散程度,最終造成全要素生產率的損失。此外,在不完善市場資源配置機制和市場逐利性本質的作用下,大量資源偏向性集聚。據國家衛計委統計,在2014年全國跨省流動人口中,東部地區跨省流動比例接近八成,而中西部地區僅有兩成;李小平等(2007)認為勞動力偏向于流至東部地區的省份,導致其他省份勞動力份額呈現下降趨勢,甚至在“極化效應”和“用腳投票”機制的雙重作用下,這種偏向性資源錯配的負面影響進一步被放大。資源錯配不僅嚴重阻礙了中國全要素生產率的提高(王文 等,2019),而且是制約中國經濟發展的癥結所在(陸銘,2019),要素配置、組合的效率將成為今后經濟增長的決勝點(蔡昉,2013)?？梢?有效解決資源錯配問題是提高全要素生產率的關鍵,這不僅需要完善市場資源配置機制,更要發揮中國特色社會主義市場經濟體制在資源配置中的制度優勢,通過有為政府調控資源配置。2020年黨的十九屆五中全會明確提出“要充分發揮市場在資源配置中的決定性作用,更好發揮政府作用,推動有效市場和有為政府更好結合”。因此,政府干預能否改善資源錯配?能否通過減少資源錯配提高全要素生產率?如何實施最佳的政府干預,減少資源錯配對全要素生產率的影響?這些是當前中國依托提高全要素生產率推動經濟高質量發展過程中亟待解決的重要議題。

二、文獻綜述

資源錯配一般相對于資源有效配置而言,資源有效配置是指在完全競爭市場結構下,資源會從配置效率低的部門流向配置效率高的部門,直到各部門的配置效率相等,而資源錯配則是相對于這種理想要素配置狀態的偏離。因完全競爭市場結構成立的假設在現實生產過程中很難成立,部分學者認為造成資源錯配存在的客觀原因是市場運行過程中存在不可避免的現實因素。譬如,信息不對稱的客觀存在(Parlour et al,2014),使得要素市場和產品市場的買賣雙方只能通過市場信號對要素和產品質量進行判定,此時信號質量會直接影響資源的配置效率和實際產出,而市場信號往往存在較大的不確定性;行業壟斷的客觀存在(Jovanovic,2014),使得行業中進行策略性定價的有限微觀主體處于不斷串謀和背離的動態博弈中,導致行業或企業成本加成定價扭曲,致使邊際收益產品偏離要素價格。一些學者還認為,金融市場信息不完善也會造成企業無法獲得最優資本配置(Buera et al,2011),并發現中國近30%的資源錯配源于金融市場的扭曲(Lauraw,2018)。顯然,以上這些觀點的成立依賴于市場對資源配置的高自由度,而中國市場主體仍相對較小,市場規則也不統一(張治棟 等,2020),市場對資源的配置功能還不夠完善,仍需要地方政府引導資源配置。鑒于此,學者們逐漸對政府行為在資源配置中的作用展開研究,但結論尚未統一,主要分為以下三類觀點:一是政府行為加重資源錯配,認為政府干預行為和戶籍制度等體制性因素阻礙了勞動力和資本在空間上的流動配置(Vollrath,2009;李敬 等,2017),同時嚴重的行政壁壘亦會阻礙資源在空間上的自由配置(韓劍 等,2014);二是政府行為改善資源錯配,認為政府的調控能夠提高信貸資本的配置水平(蘇坤,2012),地方政府頒布的重點產業政策能顯著提高土地資源的配置效率(張莉 等,2017),并且地方政府的駐地遷移行為還能緩解資源錯配,降低全要素生產率的離散程度(王海 等,2018);三是應辨證看待政府行為對資源配置的影響,認為政府干預有利于緩解國企的金融資源錯配,但也會對民營企業產生“擠出效應”,提高民營經濟部門的金融資源錯配程度(邢志平 等,2016)。隨著市場化水平的不斷提高,也有學者開始認為可以通過政府與市場的有效結合來提高資源的配置效率(陳健 等,2020)。

隨著學術界對增長核算理論的研究和拓展,相關文獻開始從資源配置的視角解釋不同國家間的發展差異。其中,較具代表性的是Hsieh等(2009)的研究。他們通過構建競爭壟斷模型,從資源配置角度分析企業TFP及經濟增長,并指出中國的勞動和資本若能達到美國的配置效率,制造業的生產率將提升30%以上。與此同時,國內學者也開始關注資源配置對全要素生產率的影響,并認為制約中國全要素生產率進步的首要因素是資源配置效率較低(鄧翔 等,2017)。龔關等(2013)在Hsieh模型的基礎上,研究發現資本和勞動配置效率的改善,將分別使全要素生產率提高10.1%與7.3%。之后,學者們也逐漸認識到資源錯配會帶來效率的損失。一部分學者細分錯配種類的研究發現,資本錯配引發的資源配置效率損失,將導致TFP下降2.6%(王林輝 等,2014),勞動錯配則對TFP有著明顯的負效應,范圍在-2%至-18%之間(袁志剛 等,2011);另一部分學者通過細分產業類型研究還發現,要素錯配會導致服務業產出效率下降9%～11%(曹東坡 等,2014),也會對能源行業的TFP造成巨大損失(袁曉玲 等,2016)。但也有學者注意到,市場逐利性的本質會導致要素資源從配置效率低的欠發達地區不斷流向配置效率高的發達地區,形成“災變式集聚”,從而加劇“中心—外圍格局”的惡性循環(Krugman,1990),因此在市場調節資源配置失靈時,要實現區域全要素生產率的提高就有必要通過有為政府干預來破除市場失靈(張新寧,2021)。

大多數相關文獻都在討論中國的資源錯配導致全要素生產率下降問題,而少有文獻探討如何緩解資源錯配對地區全要素生產率的負向影響。事實上,中國政府在資源配置方面具有較好的調控能力,在市場逐利性導致資源錯配時,有為政府能夠通過實行不同的資源導向政策破除市場失靈,有效緩解資源錯配對全要素生產率的負向影響。因此,為了全面分析資源錯配視角下地方政府干預對全要素生產率的具體作用,本文將政府干預、資源錯配與全要素生產率三者結合研究,并嘗試從以下方面做出努力:(1)城市群、都市圈、中心城市現已成為支撐全國經濟增長發展的主體,故本文將研究層面定位在地級市,測算了全國258個地級市2007—2018年的資源錯配指數和全要素生產率指數;(2)從政府干預調控資源錯配的視角,分析地方政府干預對全要素生產率的影響,辯證性地探究政府干預行為對資源配置以及全要素生產率的具體作用路徑;(3)在基準分析的基礎上,探討政府干預在東、中、西部地區對資源錯配以及全要素生產率的區域異質性影響;(4)進一步通過門限模型探究最佳的政府干預程度,以期達到最大限度降低資源錯配對全要素生產率負向影響的目標。

三、機理分析

(一)資源錯配影響全要素生產率的作用機理

從要素貢獻角度來說,要素配置效率是影響企業和廠商生產效率的關鍵,而資源錯配會增加要素扭曲程度,降低資源配置效率。具體體現在,資源錯配程度的增加,會進一步惡化要素供給和生產需求的不匹配狀態,導致要素資源無法充分發揮作用,而且在資源總量有限的情況下還會擠壓其他企業的生產需求,尤其當勞動力需求不能得到及時滿足時,生產過程中的“干中學”效應將難以發揮,還會進一步阻礙企業技術創新發展,從而嚴重制約全要素生產率的提高。從市場要素配置角度來說,資源錯配程度的增加,會不斷反饋到要素、產品市場,致使兩個市場的活躍程度不斷下降,市場要素配置機制也進一步失靈,信息不對稱和惡性競爭等問題也會更加嚴重,導致資源錯配加重市場失靈,而市場失靈又進一步惡化資源錯配的惡性循環,阻礙資源邊際產出的增加。此外,從經濟和社會發展角度來說,一方面,資源錯配程度惡化將進一步擴大求職者與工作崗位的不匹配程度,致使大量人員失業,增大社會發展的不穩定性,進而對全要素生產率造成沖擊;另一方面,在資源總量有限的現實情況下,資源錯配會加大企業的融資難度,尤其是欠發達地區的企業、產業,嚴重時甚至會出現投資“洼地”,造成金融市場紊亂以及宏觀經濟波動,增大經濟不穩定性甚至爆發金融危機,從而不利于全要素生產率的提高?；谝陨戏治?本文提出假設:

H1:資源錯配會抑制地區全要素生產率的提高。

(二)政府干預、資源錯配影響全要素生產率的作用機理

政府干預對全要素生產率的作用機理主要集中在兩條路徑:一是政府干預直接影響全要素生產率,二是政府干預通過減少資源錯配間接影響全要素生產率。

直接影響路徑。政府干預對全要素生產率的直接影響主要體現在政策制度的制定方面,即地方政府能夠通過制定地方政策直接影響全要素生產率,但這種政策制度的影響通常包含著不確定性。具體體現在,地方政府制定的政策和制度往往不能完全考慮不同發展階段地區的階段性需求,在自上而下的地區具體落實時也需要時間去按各地區發展要求轉化和對接。這會造成兩個方面影響:一方面,在政策制度實施前期,政策落實時還未結合本地的發展特征進行轉化,盲目加快政策落實會沖擊原有企業、產業發展的固有制度環境,甚至在短期內造成制度碰撞,阻礙地方之間原有的交流與合作,不利于地區全要素生產率的提高;另一方面,政策制度在實施過程中的不斷完善與轉化,逐漸契合地區發展階段的特征和要求,進一步加快政策落實能為企業和產業發展提供強有力的政策支持,維護社會和經濟的穩定發展,成為提升企業、產業全要素生產率提升的重要助推力。因此,政府干預對全要素生產率的直接影響效果會存在U形特征。

間接影響路徑。政府干預對全要素生產率的間接影響主要體現在地區資源錯配阻礙全要素生產率時,政府干預能發揮資源調節作用。雖然地方政府對市場擁有較強的干預能力,但市場在資源配置中依舊起著決定性作用,而政府干預更多的是在市場配置資源失靈時發揮調節作用,目的是通過有效市場和有為政府結合的方式來促使資源得到合理配置,減少資源錯配,進而提高地區的全要素生產率。但在實際過程中,由于市場“無形之手”是資源配置的決定性力量,政府“有形之手”的干預在短期內會對既有的市場資源配置機制產生沖擊,盲目追求短期“見效快”而強化政府“有形之手”干預,還會明顯增大各級市場的波動幅度,從而致使資源錯配程度加大,導致全要素生產率呈現短期下降的趨勢。而當市場經過一段適應期后,市場資源配置機制會與政府干預調節相互適應,從而優化地區的資源配置,減少資源錯配程度?；谝陨戏治?提出以下假設:

H2:政府干預能影響資源錯配,并呈現倒U形特征。

H3:政府干預能直接影響全要素生產率,并呈現U形影響特征。

H4:政府干預能間接影響全要素生產率,并表現為通過減少資源錯配促進全要素生產率提升。

四、模型構建與變量說明

(一)模型構建

基于前文分析,為了檢驗H1～H3,本文構建如下回歸模型探討政府干預與資源錯配對全要素生產率的具體影響:

(1)

(2)

(3)

TFPit=λi+γt+β1Gov2_(L)Kmisit+Controlsit+εit

(4)

其中,被解釋變量TFP表示全要素生產率,解釋變量Kmis和Lmis表示資本和勞動力錯配,Gov表示政府干預,Gov2為政府干預的平方項,Gov2_(L)Kmis表示政府干預平方項與兩種資源錯配的交互項。此外,Controls為控制變量,包括信息化水平(Informa)、基礎設施水平(Infra)、產業合理化水平(Ris)以及經濟增長穩定性水平(Stab),i為地區下標,t為時間下標,ε為隨機誤差項。

(二)變量選取及說明

1.被解釋變量

全要素生產率。本文采用Max-DEA軟件,基于Malmquist指數模型用相鄰兩期交叉參比法測算2007—2018年全國258個地級市的全要素生產率。其中,總產出用2000年為基期的實際GDP衡量;勞動投入用各城市年平均從業人數表示;資本投入參照張軍等(2004)的方法進行核算,具體公式為:

Kit=Kit-1(1-δ)+Iit

(5)

其中,資本存量以2000年為基期,折舊率δ采用9.6%,Iit表示各城市固定資產投資,基期K用基期固定資產投資比上10%來衡量。

2.核心解釋變量

(1)資源錯配。資源錯配是相對理想狀態下資源有效配置的一種偏離,偏離度的大小就是錯配大小。本文參考白俊紅等(2018)的做法,測算資本錯配指數(Kmis)和勞動錯配指數(Lmis),具體方法如下:

(6)

其中,μki和μli為價格相對扭曲系數,表示資源相對于理想配置時的扭曲程度,相應的計算公式如下:

(7)

由(6)(7)式可知,要計算兩種要素錯配指數,還需估算各地區兩種要素的產出彈性(βK和βL)。首先假設生產函數處在規模報酬不變階段,則C-D生產函數為以下形式:

(8)

將其化為人均形式,并對兩邊同時取自然對數,然后在模型中加入個體和時間效應,則上式變為:

LnYit=LnA+βLnKit+λi+γt+εit

(9)

其中,產出變量(Yit)用各地區以2007年為基期平減過后的實際GDP表示,勞動投入(Lit)用各地區年平均在職職工人數表示,資本投入(Kit)則用永續盤存法進行測算。

最后,將估計出來的彈性系數帶入式(7)算出兩種要素價格相對扭曲系數μki和μli,并將兩種要素價格絕對扭曲系數帶入式(6)算出兩種要素錯配指數。依據式(6)和式(7)可知,資本、勞動力錯配存在三種情況:一是當錯配指數為0時,表示不存在資源錯配;二是當錯配指數小于0時,表示該地實際配置的要素資源高于理想配置水平;三是當錯配指數大于0時,表示該地實際配置的要素資源低于理想配置水平。為了使回歸結果的方向一致,本文對兩種要素錯配指數做絕對值處理。

(2)政府干預。財政支出是地方政府干預資源配置和市場最直接的手段,而且通常得到政府資金和政策支持的企業也會吸引大量市場資源的流入,商業銀行的貸款也會更傾向于此類企業,因此采用各地區財政支出占GDP的比重衡量政府干預。

3.控制變量及數據來源

本文共選取4個控制變量。其中,信息化水平(Informa)用互聯網用戶數(萬戶)表示;基礎設施水平(Infra)用人均道路面積(平方公里)表示;產業合理化水平(Ris)參考廖常文等(2020)的做法:

(10)

經濟增長穩定性水平(Stab)用經濟增長的波動率表示,采用五年期為時間長度的滾動時窗方法計算,并進行量綱化處理,以消除水平差異對標準差的影響,其中波動率的計算公式如下:

(11)

式中,yi為i地當年的GDP增長率,l取5年,σ*表示經濟增長的波動率,其越大則表明經濟增長越不穩定,因此本文采用1/σ*來表示經濟增長穩定性。

由于少數城市數據缺乏較多,故數據樣本為全國258個地級市的面板數據,所有數據均來自《中國城市統計年鑒》《中國省市經濟發展年鑒》、各省市統計年鑒以及國家統計局數據;時間跨度為2007—2018年;極少數缺失值采用鄰近兩年平均值替代。主要變量的描述性統計見表1。

表1 主要變量的描述性統計

五、回歸結果分析

(一)整體回歸分析

為了檢驗資源配置視角下政府干預對全要素生產率的具體影響路徑,基于模型1至模型4采用固定效應分析方法進行整體回歸分析,回歸結果如表2所示。

表2 基準回歸結果

從核心解釋變量來看:由回歸(1)至(3)可知,資本和勞動力錯配會阻礙全要素生產率的提升,并且政府干預對全要素生產率的影響呈現明顯的U形特征,即隨著政府干預行為的不斷加強,全要素生產率會呈現先降低后提高的非線性特征。由回歸(4)至(5)可知,政府干預能夠顯著影響資源錯配,并且具有明顯的倒U形特征,即隨著政府干預強度的增大,資源錯配的程度將會在短期內增加之后再持續性降低。根據Baron等(1999)檢驗中介效應的三步驟原則:由回歸(6)可知,隨著政府干預的引入,兩種要素錯配對全要素生產率的負向影響系數明顯降低;由回歸(7)和(8)可知,政府干預和兩種要素錯配的交互項在影響全要素生產率時分別顯著為-0.123和-0.110;由回歸(6)和(3)可知,兩種要素錯配均與全要素生產率顯著負相關,且政府干預的平方項對全要素生產率的影響始終顯著,但其回歸系數的絕對值變小,這意味著兩種要素錯配在政府干預與全要素生產率的U形關系中發揮了部分中介作用,政府干預能通過減少兩種要素錯配進而促進全要素生產率提升。這表明,政府干預能通過直接效應和間接效應促進全要素生產率。這可能是因為,市場失靈是造成資源錯配的主要因素,而政府干預行為與市場追求效益不同,不以利益作為唯一追求,能根據地方發展階段的需求來調控要素配置,從而較好地緩解地區資源錯配問題。雖然短期內政府干預會對本地原有的配置機制產生沖擊,但隨著政府干預與市場配置機制的互相融合,可實現減少資源錯配進而提高全要素生產率的作用?；谝陨戏治?假說1至4均得到了驗證。

從控制變量來看:以回歸(6)為例,信息化水平、基礎設施水平、產業合理化水平以及經濟增長穩定性水平都能顯著提高全要素生產率,并且產業合理化的推動程度較大,而信息化水平和基礎設施水平的推動作用相對較小。

(二)分地區回歸分析

由于資源稟賦、地理位置以及歷史發展等因素,中國地區間存在明顯差異,無論是經濟發展還是市場化進程均呈現出東部領先、中部次之、西部緊追的特征。因此,為了揭示這種影響隨地區發展階段和市場化程度變化的具體特征,將樣本分為東、中、西部地區進行回歸分析,結果如表3和表4所示。

表3 分地區回歸結果1

表4 分地區回歸結果2

由表3的回歸(3)和(4)可知,東部地區政府干預對資本錯配的影響具有顯著的倒U形特征,但對勞動力錯配的影響效果不顯著。這可能是因為資本相較于勞動力而言,不僅自身主觀流動性較弱,同時還具有逐利性,因此政府干預對資本的約束和調控能力相對較強,作用更為顯著。根據中介效應的三步驟原則:由表3的回歸(1)(2)和(5)可知,在未引入政府干預時,東部地區僅資本錯配會顯著降低全要素生產率,但勞動力錯配對全要素生產率的影響不顯著,同時政府干預自身對全要素生產率的影響也不顯著,在引入政府干預后,資本錯配對全要素生產率的負向影響系數明顯降低,而勞動力錯配對全要素生產率的影響仍不顯著;由表4的回歸(6)和(7)可知,政府干預與資本要素錯配的交互項對全要素生產率的影響也顯著為負。這表明東部地區政府干預能通過減少資本錯配來提升全要素生產率。這可能是因為,東部地區市場化程度較高,市場對資源的配置能力較強,相較之下政府干預的直接效果不顯著,但資本流動性較弱且具有逐利性的本質,使得政府的調控優勢能較好地凸顯。

由表3的回歸(8)和(9)可知,中部地區的政府干預能影響資本和勞動錯配,并且均呈現倒U形特征。根據中介效應的三步驟原則:由表3的回歸(6)(7)和(10)可知,中部地區城市的兩種要素錯配均會顯著抑制全要素生產率,同時政府干預在影響全要素生產率時具有顯著的U形特征,且隨著政府干預的引入,兩種要素錯配對全要素生產率的負向影響系數下降;由表4的回歸(8)和(9)可知,政府干預平方項與兩種要素錯配的交互項在影響全要素生產率時系數分別顯著為-0.1和-0.09。這表明,中部城市政府干預對全要素生產率的直接和間接影響均有效。這可能是因為,中部地區資源稟賦優異,且具備一定的市場化基礎,有效市場與有為政府的融合空間較好,雖然政府干預仍會在短期內沖擊原有的市場機制,但兩者的逐漸融合能減少資源錯配,提高全要素生產率。

由表4的回歸(3)和(4)可知,西部地區的政府干預能顯著影響資本錯配,并且呈現倒U形特征,而對勞動力錯配的影響不顯著。根據中介效應三步驟原則:由回歸(1)(2)和(5)可知,在未加入政府干預前,兩種資源錯配會顯著抑制全要素生產率,隨著政府干預的引入,兩種資源錯配對全要素生產率的影響系數不顯著,但政府干預變量及其二次項系數均增加;由表4的回歸(10)和(11)可知,政府干預平方項與兩種要素錯配的交互項在影響全要素生產率時系數分別顯著為-0.91和-0.95。這表明西部地區政府干預對全要素生產率的直接影響有效,但間接影響失靈。這可能是因為,西部地區的市場化程度較低,市場的資源配置機制不成熟,政府干預行為對資源配置的影響程度會變相增大,進而更多地表現為直接層面的影響,同時政府的干預行為亦會沖擊原有的資源配置機制,進而相對削弱政府干預的間接影響。

(三)穩健性檢驗

考慮到回歸估計可能存在偶然性,本文采用受限變量(Tobit)分析方法進行穩健性檢驗。穩健性檢驗的回歸估計結果如表5所示,主要解釋變量估計系數的方向和顯著性均與前述結果一致,驗證了結論的穩健性。

表5 穩健性檢驗(Tobit)

六、進一步分析

根據以上回歸估計結果和分析,政府干預對兩種要素錯配的影響具有顯著的倒U形特征,并能通過減少資源錯配促進全要素生產率,因此有必要進一步探討何種程度的政府干預能使兩種要素錯配對全要素生產率的抑制作用最小。采用Hansen(1999)提出的非動態門限面板模型對三者關系進行探究,該模型能估計出確切的門限值,還能對門限值的準確性與內生性進行顯著性檢驗。將式(3)轉化為非線性的門限模型,拓展形式為:

TFPit=β1(L)KmisitI(Govit≤η)+β2(L)KmisitI(Govit>η)+Controlsit+εit

(12)

其中,政府干預(Gov)為門限變量,η為帶估計的門限變量值,I(·)為示性函數,模型中的其他變量同模型(1)。門限模型主要是根據門限變量(Gov)和門限值(η)的相對大小將觀測的樣本數據劃分為幾個不同的樣本,再將差異反映到回歸系數β1與β2上。

在進行門限估計之前應先進行最優門限數量估計,在確定最優門限數量后方能根據模型(12)進行門限回歸估計。因此,先假設其存在1、2和3個門限數量,依次進行門限自抽樣檢驗,由表6可知,兩種要素錯配均僅單一門限檢驗通過了P值顯著性檢驗且F值遠遠大于雙重和三重門限檢驗,因此該門限模型的最優門限數量為一個,進一步得到兩種要素錯配的單一門限估計值為0.237。

表6 門限效應檢驗及估計結果

基于前文的分析,根據模型(12)進行單門限回歸,回歸結果如表7所示。在不同政府干預程度下,兩種要素錯配對全要素生產率的抑制作用存在較大差異,即當政府干預程度低于門限值(0.237)時,資本錯配和勞動力錯配對全要素生產率的負向影響分別為-0.253和-0.103,而在表2不引入政府干預時,兩種要素錯配對全要素生產率負向影響分為-0.585和-0.283,比低于門限值時提高了2.3倍和2.7倍,當政府干預強度達到門限值后,兩種要素錯配對全要素生產率的負向影響分別達到了-1.059和-1.042,比低于門限值時分別提高了4.2倍和10.1倍。這表明兩種資源錯配對全要素生產率的抑制作用會受政府干預強度的影響,適度的政府干預能減少資源錯配從而提高全要素生產率,但政府干預過高反而會加劇資源錯配對全要素生產率的負面影響,因此,政府應以適度干預為主,遵循市場主導、政府干預為輔的資源配置規律。

表7 門限回歸結果

七、結論與建議

本文利用2007—2018年中國258個地級市的面板數據,測算出研究樣本在考察期內的全要素生產率指數和資源錯配指數,并在此基礎上通過固定效應分析方法考察了不同地區政府干預與資本、勞動力兩種要素錯配影響全要素生產率的內在聯系,得出以下結論:(1)整體來看,資本錯配和勞動力錯配會嚴重阻礙全要素生產率的提升,地方政府干預對全要素生產率具有倒U形特征的直接影響效應,同時還具有通過減少資源錯配促進全要素生產率的間接影響效應。(2)分地區來看,東部地區政府干預通過減少資本要素錯配的間接效應提升全要素生產率,中部地區政府干預通過直接和間接兩種效應促進全要素生產率提升,西部地區政府干預通過直接效應促進全要素生產率提升。(3)進一步分析來看,資源錯配對全要素生產率的抑制作用存在政府干預的門限效應,當政府干預強度低于門限值時,資源錯配對全要素生產率的抑制作用會得到明顯改善,反之則會增大資源錯配對全要素生產率的負向影響。

結合前文回歸估計結果和結論分析,提出以下建議:(1)政府干預對解決資源錯配問題和提高全要素生產率是有效的。因此,要發揮政府“有形之手”對市場資源配置的調節作用,地方政府應重視對要素資源配置的干預和調控作用,發揮有為政府的作用,同時也應注重政府干預調節與市場自發調節之間的協同合作,避免形成“拆東墻補西墻”的惡性循環。(2)政府干預、資源錯配在影響全要素生產率時存在明顯的區域異質性。因此,地方政府要因城施策、因地制宜地對資源配置進行調控。東部地區市場化水平較高且政府干預可通過減少資本錯配促進全要素生產率,故而政府調控應主要聚焦于資本要素,其他生產要素應以市場配置機制為主;中部地區政府干預作用的直接效應和間接效應均顯著,可注重發揮政府干預作用,增強政府對要素資源的調控和配置作用;西部地區政府干預的直接效應較顯著,應更重視市場配置能力的同步拔高,以實現政府干預與市場配置協同發力、雙管齊下。(3)政府干預的調控作用存在明顯的門限效應。因此,需在充分尊重市場規律的前提下合理實施政府干預,避免干預強度過小而無法發揮效用,或者干預強度過大而沖擊原有的市場調節機制,尤其應注意以市場配置為主導、政府調控為輔助,推動有為政府和有效市場結合,促進資源合理配置進而提高全要素生產率。