中國勞動力要素扭曲測算、時空演變特征及區域差異研究

周正柱,石 葳

(上海應用技術大學 經濟與管理學院,上海 201418)

一、引 言

中國市場經過四十余年漸進式改革的推進,產品價格市場化指數已經高達97.5%以上(1)中國政府網(https:∥www.gov.cn/xinwen/2021-06/19/content_5619483.htm)。,市場決定價格機制基本形成。而反觀要素市場,價格市場化指數較低,政府仍是定價主導者,定價范圍廣泛,要素市場半市場化、非市場化特征鮮明[1]。2022年頒布的《要素市場化配置綜合改革試點總體方案》,強調深化要素市場體制改革,健全勞動力等要素定價體系,完善要素市場運行機制。要素有效配置作為經濟學的首要研究對象,而價格機制又是決定要素能否有效配置的關鍵,因此糾正要素價格扭曲以減少要素配置效率損失是當前打造高質量要素市場體系的要點。隨著勞動年齡人口數量和比重的持續“雙降”,中國經濟發展驅動力不足、勞動力市場結構性矛盾突出,堅持深化要素市場化改革,提高要素配置效率,將成為推動新發展格局形成的重要切入點。那么,近些年來中國勞動力要素配置扭曲與價格扭曲程度如何?其時空演變態勢如何?中國勞動力要素扭曲的區域差異呈現怎樣態勢?弄清這些問題,有助于把握勞動力市場發展態勢,進而“對癥下藥”以提升其要素資源配置效率,達到推動勞動力市場一體化的目標。因此,測度中國勞動力要素扭曲指數,并進一步剖析其演變特征及區域差異是加快要素市場化改革步伐、助推一體化高質量發展的必然要求。

二、文獻回顧

關于勞動力要素扭曲的內涵與理論基礎。新古典經濟學認為,在純粹競爭市場中,要素價格應當等于邊際產出,市場中不存在價格扭曲問題,但現實中往往不存在完全競爭理想狀態,價格背離于價值的價格扭曲現象普遍存在[2]。一般認為,勞動力要素扭曲是勞動力要素的價格和配置偏離其最優均衡狀態,進而產生效率損失的現象[3],具體可以分為:一是外生性扭曲和內生性扭曲,前者多由政府過度干預導致,后者多由市場失靈造成[4-5]。尤其對于后發國家來說,為加快經濟發展步伐實施趕超戰略,政府干預經濟普遍存在,因此外生性扭曲往往比內生性扭曲更為嚴重化。二是絕對扭曲和相對扭曲,前者指實際工資與邊際生產力的偏離,后者則指兩種或兩種以上要素絕對扭曲的比值[6-7]。三是正向扭曲和負向扭曲,前者表示勞動力價格高于勞動邊際產出,后者相反[8]。四是配置扭曲與價格扭曲,即勞動力要素扭曲表現為勞動力要素的配置機制失靈以及競價機制失效[9]?；趧趧恿κ袌龇指罾碚?當勞動力市場處于割據扭曲狀態時,跨域流動障礙造成勞動力市場供求信息不對稱,往往導致勞動力供給與崗位需求間的錯配,即存在勞動力配置扭曲現象[10]。同時基于局部均衡理論認為,勞動力價格扭曲是指勞動力要素未達到最優配置,強調經濟效率未達到最優時,勞動力價格對于價值的偏離[11]。

關于勞動力要素價格扭曲與配置扭曲的關系。一方面,二者為勞動力市場扭曲所包含的兩種維度,是勞動力市場扭曲的兩種表現形式,當使用勞動力要素配置扭曲指數和勞動力要素價格扭曲指數對勞動力市場扭曲進行衡量時,可以反映勞動力市場扭曲的全貌[9]。另一方面,勞動力要素配置扭曲和價格扭曲形成的原因不同,例如,市場多重分割、信息不對稱等市場內生性因素往往造成勞動力要素配置扭曲;政府政策的人為干預市場、戶籍制度等政策外生性因素往往造成勞動力要素價格扭曲。同時,勞動力要素配置扭曲和價格扭曲之間的影響是相互的、雙向的:從勞動力要素配置扭曲來看,勞動力在不同部門之間的自由流動受到阻礙,由此造成勞動力競價機制扭曲,勞動力價格逐漸背離價值[12];從勞動力要素價格扭曲來看,勞動力要素價格長期偏離邊際產出,價格信號失真難以反映出要素市場實際的供需狀況,導致勞動力要素等資源無法實現有效配置。

關于勞動力要素扭曲程度測度,目前主要包括四類方法:一是生產函數法,包括C-D生產函數和超越對數生產函數。例如,Zhu、趙富森等采用C-D生產函數法測算了生產要素市場價格扭曲程度,主要包括勞動力、資本及能源要素[13-14]。吳武林等對比分析了C-D生產函數與超越對數生產函數,最終采取擬合度較好的超越對數生產函數測度勞動力市場相對價格扭曲程度[15]。二是生產前沿分析法,主要包括參數化隨機前沿法(SFA)和非參數化數據包絡法(DEA)。例如,Skoorka最先采用SFA方法測度了產品市場和要素市場的扭曲程度[16],之后蔣含明也利用該方法測算要素價格扭曲指數[17]。趙自芳等基于DEA方法分析了要素市場扭曲造成資本、勞動力資源錯配,進而導致要素配置效率損失[18]。三是市場化進程指數法。例如,張杰等利用市場化指數構建勞動力市場扭曲指數,進一步算得勞動力價格扭曲指數和勞動力配置扭曲指數[19]。四是影子成本測算法。例如,袁鵬等采用影子成本模型,從地區、要素和時間等方面來研究要素市場扭曲與經濟效率問題[20]。勞動力要素扭曲程度四種測度方法比較如表1所示。

表1 勞動力要素扭曲四種測度方法比較

關于勞動力要素扭曲水平的分析,學者們也展開一定程度探討。例如,陳翼然等基于微觀角度,利用改進后的HK模型(2)Hsieh和Klenow對企業間要素錯配測算具有一定代表性,因此一般將其使用的模型簡稱為“HK模型”。,從四個層面對中國制造業要素配置扭曲程度進行深入分析,研究發現:部門內企業間要素錯配逐年加劇,以及行業和地區結構性錯配問題都較為嚴重等[21]。李言使用生產函數法對中國2000—2016年間的生產要素價格扭曲進行測算,并深入分析了生產要素價格扭曲的時間層面和空間層面的變異系數、協調度和影響因素[22]。崔琳昊通過計算勞動力要素的相對價格扭曲系數間接表示勞動力要素的資源錯配程度,同時從中國整體、四大經濟區域以及城市分布來描述勞動力資源錯配程度并分析其資源錯配原因[23]。

回顧既有文獻可知,現有關于勞動力要素扭曲的研究文獻較為豐富,為本文研究提供了較好的借鑒思路和啟發,但從現有的文獻來看,還存在以下不足:一是從研究視角看,現有研究多是基于勞動力價格扭曲或勞動力配置扭曲單一視角,而從價格扭曲和配置扭曲雙重視角來探討研究較少,難以全面揭示勞動力要素扭曲程度。二是從研究內容看,現有文獻較多對特定區域勞動力要素扭曲進行測度及水平演變分析,而對勞動力要素扭曲程度的時空動態演變特征、區域差異及來源等內容放在統一的分析框架下較少,難以揭示勞動力要素扭曲區域差異及其原因。三是從研究方法看,考慮到生產前沿分析法操作復雜,難以測算每種要素的價格扭曲指數;影子成本測算法,需要系統達到最優時才能賦予價值,實際難以符合此要求;市場化進程指數法,測度受時間跨度限制;生產函數法能較好測算出每種要素的價格扭曲指數,操作簡單且可以多時序多維度測量。鑒于此,本文將配置扭曲和價格扭曲納入生產函數中,測度2010—2021年中國30個省份勞動力要素配置和價格扭曲程度,在此基礎上,采用空間分析法闡述勞動力要素扭曲程度的空間分布狀況,并借助Moran-I指數法分析勞動力要素扭曲程度的空間相關性,同時運用Dagum基尼系數方法進一步揭示中國四大地區勞動力要素扭曲程度的區域差異及來源,以全面深入闡釋中國勞動力要素扭曲程度的時空分布特點及空間相關性特征,并把握中國勞動力市場配置機制和價格機制運行現狀、趨勢及成因,推動其市場化改革與產品市場同步,將“滯后性”轉變為“同步性”。

三、勞動力要素扭曲形成的現實動因

從理論上看,學術界主要基于“局內人—局外人”、二元勞動力市場、效率工資和人力資本差異等理論,對中國勞動力要素扭曲形成動因,從不同角度進行了一定程度解釋。從實踐上看,中國經濟體制改革以來,產品與要素價格扭曲一直是中國市場的一個主要特征。隨著計劃調節和市場調節兩種機制的同時實行,中國產品價格扭曲現象正在逐步消除。但由于地方保護政策和市場分割等原因,中國依舊存在較為嚴重的要素市場扭曲現象,其中勞動力要素價格難以全面反映供求關系,勞動力的稟賦關系也沒有通過其相對價格體現出來。具體來說,政府管制和市場分割是造成中國勞動力要素扭曲的主要根源。一方面,出于對政績、GDP經濟績效的盲目追逐,地方政府對關鍵勞動要素實施壟斷控制,阻隔了本地市場與外地市場交流,減緩了要素市場化改革的步伐[24];同時,地方政府為實現勞動力價值“剪刀差”的最大化,對勞動力價格和勞動力流動加以管制,以獲取經濟持續增長所必需的資本積累與低勞動力成本競爭優勢[25]。另一方面,勞動力市場逐漸衍生出新的分割形式,限制了勞動力在不同城市、不同所有制、不同部門等環境下的自由轉移,使其薪酬和能力得不到最佳配置,加劇了實際工資與勞動邊際生產率之間的偏離程度[26]。市場分割壁壘普遍存在于中國勞動力市場中,并滲透到了勞動力配置與價格體系方面。首先,大多數城市戶籍制度和公共服務之間存在不兼容,一定程度上削弱了勞動力要素的流動自由度,進而影響到勞動邊際生產率。其次,所有制壁壘幫助國有單位在體制內交易中獲得更多資金支持與超額利潤,但明顯對非國有單位造成擠出,拉大了兩部門間的工資差距[27];最后,大量科技型人力資本受高收入激勵選擇進入非科技生產型部門,導致創新生產效率低下,要素報酬下降,而技能部門與非技能部門之間工資失衡進一步導致部門之間勞動力要素的結構性錯配[28-29]。

四、研究方法與數據說明

(一)測度方法

1.勞動力要素配置扭曲(Dislait)測度方法

本文借鑒白俊紅等的做法,采用C-D生產函數法進行測算[30],計算公式如下:

(1)

(2)

對上式兩側同時取自然對數,并在模型中加入省份固定效應?i、年份固定效應?t和隨機擾動項εit,可得到:

(3)

其中,Yit為省份i在第t年的產出,用各省份國內生產總值表示,并折算成2010年不變價格表示的實際國內生產總值;Kit為各省份i在第t年的資本投入量,測算方法采用永續盤存法測度:

Kit=Iit/Pit+(1-δ)Kit-1

(4)

其中,Iit為省份i在第t年的全社會固定資產投資總額;Pit為對應的固定資產投資價格指數;δ為折舊率,按照已有研究,取值為9.6%[31]。

2.勞動力要素價格扭曲(Dislpit)測度方法

本文采用生產函數對全國勞動力要素價格扭曲指數進行測算,同時借鑒Yang、吳武林等的做法[8,15],采用由C-D生產函數改進而來的更具一般性的超越對數生產函數法(3)與C-D生產函數相比較,超越對數生產函數法具有更多的替代及轉換模式,是目前實證研究中最常使用的靈活生產函數,因此本文采用超越對數函數法測度勞動力要素價格扭曲。但是,由于超越對數生產函數估計參數多,且現有研究很少使用其來測度要素配置扭曲,由此本文使用C-D生產函數和超越對數生產函數分別測度勞動力要素配置扭曲和價格扭曲。,生產函數形式如下:

(5)

勞動力邊際產出為:

(6)

那么,勞動力價格扭曲指數可以寫成:

(7)

其中,wit表示各省份i在第t年實際工資,用城鎮單位就業人員的平均工資進行取值,并根據CPI平減指數折算為實際工資;vit和uit分別表示為隨機誤差項和效率損失項。

3.空間分析方法

使用ArcGIS10.8軟件,繪制勞動力要素配置扭曲和勞動力要素價格扭曲的空間分布圖譜,以表現全國及四大地區勞動力要素扭曲程度的空間布局特征。同時,運用Moran-I指數探討要素扭曲程度與城市空間分布是否存在內在聯系,若存在,其關聯程度和方向如何。Moran-I指數模型表達式為:

(8)

4.Dagum基尼系數及分解方法

本文采用Dagum基尼系數對2010—2021年中國四大地區勞動力要素扭曲差異進行測度和分解,計算方法如下:

(9)

首先對地區內省份的勞動力要素扭曲均值進行從大到小降序排列,在此基礎上將其分解為地區內差距貢獻Gw、地區間差距貢獻Gnb和超變密度貢獻Gt三部分,且滿足等式G=Gw+Gnb+Gt。計算公式如下:

(10)

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

(16)

Djh=djh-pjh/djh+pjh

(17)

其中,式(10)和式(11)分別表示j地區內基尼系數Gjj和地區內差距貢獻Gw;式(12)和式(13)分別表示j、h地區間基尼系數Gjh和地區間差距貢獻Gnb;式(14)表示超變密度貢獻Gt;式(15)中djh表示地區內勞動力要素扭曲程度水平之差,式(16)中pjh表示超變一階矩,式(17)中Djh表示j、h地區間勞動力要素扭曲程度的相對影響。

(二)數據說明

五、勞動力要素扭曲測度與時空演變特征分析

(一)時間序列分析

根據式(1)～(7)對2010—2021年中國勞動力要素配置扭曲程度和價格扭曲程度進行測度,測度結果如表3和表4所示。依據該測度結果對中國30個省份勞動力要素扭曲情況進行時間序列變動特征進行深入分析。

表3 2010—2021年30個省份及全國四大地區勞動力要素配置扭曲程度的測度結果

表4 2010—2021年30個省份及中國四大地區勞動力要素價格扭曲程度的測度結果

1.勞動力要素配置扭曲時序變動分析

由表3可知2010—2021年中國勞動力要素配置扭曲呈現2010—2014年逐漸下降,2014年后小范圍內上下波動的演變特征,整體上仍處于下降態勢,且呈現較為明顯的區域差異。一方面,從區域整體看,四大地區勞動力要素配置扭曲程度呈現“東北>西部>中部>東部”的特征,具體而言,東北地區勞動力要素配置扭曲指數由2010年的0.401下降到2021年的0.205,年均下降5.45%;西部地區勞動力要素配置扭曲指數由2010年的0.328下降到2021年的0.163,年均下降5.66%,下降幅度最大;中部地區勞動力要素配置扭曲指數由2010年的0.207下降到2021年的0.121,年均下降4.40%;東部地區勞動力要素配置扭曲指數由2010年的0.202下降到2021年的0.144,年均下降2.78%,下降幅度最小;而全國勞動力要素配置扭曲指數由2010年的0.269下降到2021年的0.153,年均下降4.63%。另一方面,從省份來看,大部分省份整體上排名比較穩定,整個時間段均值排名前五的省份是甘肅、黑龍江、山西、新疆和青海,排名后五的省份為河北、湖北、湖南、山東和安徽;2010—2015年以及2016—2021均值排名前五和后五的省份大部分沒有變化。同時省份個體排名與其所在區域排名呈現顯著的正相關,勞動力要素配置扭曲指數最高的15個省份中有11個分別位于排名為第一和第二的東北地區與西部地區;最低的15個省份中有12個分別位于排名為第三和第四的中部地區和東部地區。由此可知,勞動力要素配置扭曲程度,東北地區和西部地區相對較高,但年均下降幅度也較大;中部地區和東部地區相對較低,但年均下降幅度也較小,且大部分省份排名較穩定。這表明,近年來隨著市場化改革穩步推進,全國及四大地區勞動力要素配置扭曲糾偏取得較好的成效,尤其是東北地區和西部地區等較不發達地區,勞動力要素配置扭曲年均下降幅度均大于全國年均下降幅度水平。上述特征事實可能的原因是中國“人口紅利”處于減緩期,由此大力推動“人才發展戰略”并逐步邁向“人才紅利”,勞動力要素資源錯配的體制機制得到一定程度完善,勞動力自由流動的渠道得到進一步暢通,使得全國及區域內勞動力要素配置扭曲程度整體呈現下降態勢。

2.勞動力要素價格扭曲的時序變動分析

由表4可知2010—2019年中國勞動力要素價格扭曲呈現逐年下降態勢,但2019年后,表現為小幅度上升的變動特征,且四大地區演變軌跡大體與全國一致。一方面,從區域整體看,四大地區勞動力要素價格扭曲程度呈現“東北>東部>西部>中部”的特征。具體而言,東北地區勞動力要素價格扭曲指數由2010年的4.278下降到2021年的3.585,年均下降1.46%;東部地區勞動力要素價格扭曲指數由2010年的3.870下降到2021年的2.910,年均下降2.35%,下降幅度最大;西部地區勞動力要素價格扭曲指數由2010年的2.697下降到2021年的2.186,年均下降1.74%;中部地區勞動力要素價格扭曲指數由2010年的2.514下降到2021年的2.404,年均下降0.37%,下降幅度最小;而全國勞動力要素價格扭曲指數由2010年的3.210下降到2021年的2.611,年均下降1.71%。另一方面,從省份個體看,各省份間排名總體上非常穩定,沒有明顯的波動態勢,整個時間段均值排名前五的省份是內蒙古、天津、遼寧、江蘇、吉林,排名后五的省份為四川、安徽、甘肅、云南、貴州;2010—2015年以及2016—2021均值排名前五和后五的省份大部分沒有變化。同時省份個體排名與其所在區域排名也呈現顯著的正相關,勞動力要素價格扭曲指數最高的15個省份中有12個分別位于排名為第一和第二的東北地區與東部地區;最低的15個省份中有12個分別位于排名為第三和第四的西部地區和中部地區。由此可知,中國勞動力要素價格扭曲程度東北地區最高,經濟發達的東部地區高于西部地區和中部地區。本文認為上述現象產生的原因可能在于:首先,東北地區產業結構仍以傳統重型化工業為主,經濟增長速度過于緩慢;同時這也進一步致使勞動力要素外流,而人才的流失和高素質勞動力匱乏也是其經濟發展疲軟的原因。這些情況難免使得東北地區勞動力要素價格常年處于較高扭曲狀態。其次,經濟較為發達的東部地區對生產要素聚集能力較強,勞動力要素資源較為充裕,容易導致勞動力資源以低成本被過度使用,從而加劇勞動力要素價格扭曲。最后,對于中西部地區,近年來,隨著部分勞動密集型產業和過剩勞動力回流以及人才吸納政策的開放落實,為中西部地區帶來新一輪人口紅利,相較于其他地區而言,勞動力要素價格扭曲程度較小。

(二)空間差異分析

根據測算出來的勞動力要素配置扭曲指數和勞動力要素價格扭曲指數,運用ArcGIS10.8軟件對2010年、2014年、2017年和2021年的測度結果進行可視化分析,得到勞動力要素扭曲程度空間分布圖譜并進一步對空間分布特征分析(4)由于篇幅所限,結果未列出,如有需要,請向作者索取。。

1.勞動力要素配置扭曲空間分布特征分析

總體上看,2010—2021年中國勞動力要素配置扭曲程度省份間呈現集聚特征,空間分布并不均衡。從區域整體看,四大地區要素配置扭曲程度總體上沿著“東部→中部→西部→東北”方向呈現加劇的空間分布特征。其中西部地區和東北地區勞動力要素配置扭曲程度在全國范圍內較大,且在2010—2014年間扭曲程度減弱,2014—2017年間部分省份扭曲程度呈現加劇態勢;東部地區和中部地區勞動力要素配置扭曲程度相對較為穩定。從具體省份看,東北三省、新疆和山西等省份扭曲程度逐漸減弱,表明東北三省、新疆和山西等省份勞動力資源配置不足,但其錯配程度在不斷緩解。湖北、湖南、安徽和山東等人口大省,勞動力要素資源錯配程度加劇,可能是隨著經濟深化改革,產業結構轉型升級,導致勞動者的技能水平與勞動力市場需求不匹配,就業結構性矛盾突出,致使勞動力要素配置扭曲加劇?？傊?中國勞動力要素配置扭曲整體上呈現減緩態勢,但部分地區由于現實原因,空間分布發生明顯變動。

2.勞動力要素價格扭曲空間分布特征分析

總體上看,2010—2021年中國勞動力要素價格扭曲程度的空間分布存在一定的規律性。從區域整體看,相對較高勞動力要素價格扭曲程度大多分布于東北地區和東部地區,同時勞動力要素價格扭曲程度空間分布呈現“圈層結構”,即沿著“西部→中部→東部→東北”由內向外逐漸加強分布。其中西部地區勞動力要素價格扭曲程度相對穩定,2010—2017年間西部地區部分省份價格扭曲程度減小,東北地區、東部地區以及中部地區部分省份勞動力要素價格扭曲程度有所加劇。從具體省份看,2017—2021年間相較于其他省份而言,河北、河南、重慶、江西、廣東、黑龍江、吉林、山東、江蘇、福建等大部分省份勞動力要素價格扭曲程度逐漸加強,究其原因可能是近年來中國經濟增長動力不足,因而經濟增長速度放緩,導致勞動力要素市場供大于求,勞動力要素價格存在被低估的情況,因此勞動力價格扭曲程度有所加深。

(三)空間相關性特征

本文采用Moran-I指數方法來判斷中國勞動力要素扭曲在整體上是否存在空間相關性,即中國勞動力要素扭曲程度與省份空間布局是否存在關聯。運用ArcGIS10.8對30個省份構建空間權重矩陣,通過Stata測度不同年份的Moran-I指數,若P值小于0.1,且Moran-I指數為正,表明勞動力要素扭曲程度存在空間相關性;反之,若P值大于0.1,或Moran-I指數為負,表明勞動力要素扭曲程度不具備空間相關性。

由表5可知,基于勞動力要素配置扭曲維度來看,除2012和2021年外,其余考察期內中國勞動力要素配置扭曲程度P值在10%顯著性水平上通過檢驗,且全局Moran-I指數除2021年均為正值,表明中國勞動力要素配置扭曲程度除2012年和2021年外存在空間相關性。從全局Moran-I指數變化趨勢來看,2010—2021年,勞動力要素配置扭曲指數空間關聯性呈現波動下降趨勢,從2010年的0.275波動下降至2021年的-0.042,表明空間集聚趨勢總體上呈現不斷弱化態勢?；趧趧恿σ貎r格扭曲維度來看,2010—2021年中國勞動力要素價格扭曲程度P值在1%顯著性水平上通過檢驗,全局Moran-I指數均為正值,表明中國勞動力要素價格扭曲程度與空間分布存在正相關性。從全局Moran-I指數變化趨勢來看,在考察期內勞動力要素價格扭曲指數空間關聯性呈現穩定下降趨勢,但各年份間變化幅度并不大,數值較為接近,其空間集聚趨勢總體上具有一定的穩定性。綜上所述,各省份的勞動力要素扭曲水平不僅會影響周圍省份的扭曲水平,同時也會受到周圍省份的影響。這一特征對于提升勞動力要素市場化水平、縮小區域差距具有重要指導意義。例如,2022年國務院下發《關于加快建設全國統一大市場的意見》,提出要發揮市場的規模效應和聚集效應,破除各種封閉小市場、自我小循環,努力形成暢通高效、供需互促的國內大循環。

六、勞動力要素扭曲程度的區域差異及分解

本文運用Dagum基尼系數方法測算2010—2021年全國四大地區勞動力要素扭曲的區域差異并予以分解,具體結果見表6～10。

表6 全國及四大地區勞動力要素配置扭曲程度的基尼系數

(一)勞動力要素配置扭曲程度的區域差異及分解

1.區域總體差異分析

表6反映了2010—2021年全國及四大地區勞動力要素配置扭曲程度的區域差異。從總體層面看,基尼系數總體上呈現出波動上升態勢,由2010年的0.280波動上升至2017年最大值0.370,然后波動小幅下降至2021年的0.355。由此可見,中國勞動力要素配置扭曲區域總體差異在整個考察期內呈現擴大態勢,這種擴大態勢主要是在2017年之前產生的,2017年至2021年區域總體差異卻呈現縮小態勢。這表明近年來隨著深化戶籍制度改革推進,城市落戶限制等政策開放,制約勞動力要素流動的機制得到有效突破,從而促進了區域間勞動力要素流動的整體性和協同性,也一定程度上縮小了勞動力要素配置扭曲區域總體差異。

2.區域內差異分析

從考察期內均值看,中部地區、東部地區、西部地區和東北地區基尼系數均值分別為0.402、0.301、0.248和0.104,可見中國四大地區勞動力要素配置扭曲程度的區域內差異呈現“中部>東部>西部>東北”特征。從波動幅度來看,中部地區、西部地區、東北地區和東部地區基尼系數標準差分別為0.086、0.049、0.039和0.031,總體上都較小,表明基尼系數差異較小。綜上所述,中國四大地區勞動力要素配置扭曲程度,中部地區區域內差距最大,東北地區區域內差距最小,且四大地區基尼系數波動幅度都較為平穩。對于上述結論的可能原因在于,中國中部地區和東部地區內部各省份發展水平不同,區域內經濟聯系緊密度和融合度不高,發展不平衡不充分問題依然突出,導致地區市場內部要素不能有序循環,勞動力要素的配置效率和配置能力得不到提升,從而抑制中部地區和東部地區區域內差距縮小。此外,西部地區和東北地區內省份產業發展基礎、經濟發展水平和地理條件等具有一定的相似性,相對而言,區域內差異較小。

3.區域間差異分析

表7呈現了2010—2021年中國四大地區勞動力要素配置扭曲程度的區域間差異。從考察期內均值來看,東北—東部、東部—中部、東北—中部、中部—西部、東部—西部、東北—西部區域間基尼系數均值分別為0.409、0.404、0.378、0.369、0.350和0.231,由此可見,中國勞動力要素配置扭曲程度地區間差異大小降序排列為“東北—東部>東部—中部>東北—中部>中部—西部>東部—西部>東北—西部”。從波動幅度來看,東北—東部、東部—中部、東北—西部、中部—西部、東北—中部和東部—西部區域間基尼系數標準差分別為0.071、0.059、0.046、0.044、0.041和0.03,區域間差異波動都較小,總體較為平穩。通過進一步分析,中國東北地區和西部地區經濟發展相對滯后,主要依托于當地的實體經濟,中國當前實體經濟存在招工難、就業質量低、高技能勞動力不足等問題,導致東北地區和西部地區勞動力要素資源得不到有效配置,其扭曲程度與其他地區產生一定的差異。因此,勞動力要素配置扭曲區域間差異最大的為東北—東部,最小的是東北—西部。

表7 四大地區勞動力要素配置扭曲程度的區域間基尼系數

4.區域差異來源及其貢獻

表8展示了2010—2021年中國勞動力要素配置扭曲程度區域差異的來源及其貢獻。從差距來源的貢獻率來看,地區內差異、地區間差異及超變密度的貢獻率平均值分別為23.81%、47.98%和28.21%?？梢?地區間差異貢獻率最大,且2010—2021年間,地區間差異貢獻率顯著超過地區內差異和超變密度貢獻率。從貢獻率增幅來看,地區內差異貢獻率由2010年的24.258%上升至2021年的28.527%,上漲了4.269個百分點,超變密度貢獻率由2010年的25.516%上升至2021年的47.434%,上漲了21.918個百分點;而地區間差異貢獻率由2010年的50.226%下降至2021年的24.039%,下降了26.187個百分點。由此可知,地區內差異貢獻率和超變密度貢獻率呈現波動上升態勢,而地區間差異貢獻率整體呈現下降態勢?？傮w而言,從分解結果可以發現,地區間差異是造成區域差異的主要原因,這可能與四大地區之間勞動力資源稟賦、空間功能分工以及就業機會的不同有關。因此,縮小地區間差異是解決勞動力要素配置扭曲程度不均衡問題的關鍵。

表8 基尼系數分解結果

(二)勞動力要素價格扭曲程度的區域差異及分解

1.區域內總體差異分析

表9刻畫了2010—2021年全國及四大地區中國勞動力要素價格扭曲的區域差異。從中國總體層面看,基尼系數呈現出波動下降態勢,由2010年的最大值0.185波動下降至2014年最小值0.165,然后上升至2018年的0.179,再降至2021年的0.171。由此可見,中國勞動力要素價格扭曲區域總體差異在整個考察期內呈現縮小態勢,表明勞動力市場價格機制失衡的現象有所緩解。

表9 全國及四大地區勞動力要素價格扭曲程度的基尼系數

2.區域內差異分析

從考察期內均值看,西部地區、東部地區、中部地區和東北地區基尼系數均值分別為0.189、0.110、0.088和0.045,可見中國四大地區勞動力要素價格扭曲程度的區域內差異呈現“西部>東部>中部>東北”特征。從波動幅度來看,東北地區、東部地區、西部地區和中部地區基尼系數標準差分別為0.018、0.013、0.011和0.010,表明基尼系數波動幅度都較小。綜上所述,中國四大地區勞動力要素價格扭曲程度,西部地區區域內差距最大,東北地區區域內差距最小,且全國及四大地區勞動力要素價格扭曲程度區域內差距并未發生較大變化,總體保持穩定,但東部地區和中部地區存在持續擴大的可能性。

3.區域間差異分析

表10呈現了2010—2021年中國四大地區勞動力要素價格扭曲程度的區域差異。從考察期內均值來看,東北—西部、東北—中部、東部—西部、東部—中部、中部—西部、東北—東部區域間基尼系數均值分別為0.253、0.231、0.214、0.180、0.154和0.106,因此,中國勞動力要素價格扭曲程度地區間差異大小降序排列為“東北—西部>東北—中部>東部—西部>東部—中部>中部—西部>東北—東部”。從波動幅度來看,東部—中部、東北—中部、東北—西部、東北—東部、中部—西部以及東部—西部區域間基尼系數標準差分別為0.025、0.023、0.010、0.010、0.009和0.008,表明各區域間差異尼基系數走勢整體呈現一定的平穩性,地區之間在勞動力價格扭曲變動上具有一定的同步性;2010年以來,四大地區區域間差異在早期呈現縮小的態勢,后期除中部—西部和東部—中部外,其他地區區域間差異呈現緩慢擴大的態勢。這表明,近年來隨著中國深入完善要素市場價格機制,著力理順勞動力要素價格信號,勞動力工資扭曲現象正逐步被矯正。

表10 四大地區勞動力要素價格扭曲程度的區域間基尼系數

4.區域差異的來源及其貢獻

表11展示了2010—2021年中國勞動力要素價格扭曲程度區域差異的來源及貢獻。從差距來源的貢獻率看,地區內差異、地區間差異和超變密度貢獻率平均值分別為22.56%、56.20%和21.23%,因此地區間差異貢獻率最大,且2010年至2021年地區間差異貢獻率每年都大于百分之五十。從貢獻率增幅來看,地區內差異貢獻率由2010年的20.801%上升至2021年的23.057%,上漲了2.256個百分點,超變密度貢獻率由2010年的19.497%上升至2021年的24.248%,上漲了4.751個百分點;而地區間差異貢獻率由2010年的59.702%下降至2021年的52.695%,下降了7.007個百分點?？傮w而言,從分解結果可以發現,地區間差異是造成區域總體差異的主要原因,由于省份規模、經濟水平、發展路徑等存在較大差異,工資水平不合理不均衡問題凸顯。因此,縮小地區間差異是解決勞動力要素價格扭曲程度不均衡問題的關鍵,應著重從縮小中國四大地區區域間勞動報酬水平差距的角度采取措施。

表11 基尼系數分解結果

七、結論與建議

本文通過生產函數法測算了中國30個省份2010—2021年勞動力要素配置和價格扭曲指數,對其時空演變特征和空間相關性進行了深入分析,并進一步分析中國勞動力要素扭曲程度的區域差異及其來源,主要得到以下結論:

第一,從時間序列變動看,2010—2021年中國勞動力要素配置扭曲和價格扭曲程度總體上呈現下降態勢,且存在較為明顯的區域差異;其中東北地區勞動力要素配置扭曲和價格扭曲都是最高,東部地區勞動力要素配置扭曲最低,而價格扭曲程度僅次于東北地區。

第二,從空間分布及空間相關性特征看,2010—2021年中國勞動力要素配置扭曲程度省份間呈現集聚特征,空間分布并不均衡,總體上沿著“東部→中部→西部→東北”方向呈現加劇的空間分布特征;勞動力要素價格扭曲程度的空間分布呈現圈層結構,即沿著“西部→中部→東部→東北”由內向外逐漸加強分布;勞動力要素扭曲程度與空間分布存在正相關性,且呈現不斷弱化態勢,即各省份的勞動力要素扭曲程度不僅會影響周圍省份的價格扭曲程度,同時也會受到周圍省份的影響,且這種影響程度呈現減弱態勢。

第三,從區域差異及分解來看,考察期內中國四大地區勞動力要素配置扭曲程度區域總體差異呈現擴大趨勢,區域內差異中部地區最大,東北地區最小,區域間差異東北—東部間最大,東北—西部間最小;而價格扭曲程度區域總體差異呈現縮小趨勢,區域內差異西部地區最大,東北地區最小,區域間差異東北—西部間最大,東北—東部間最小;無論是勞動力要素配置扭曲,還是價格扭曲,區域總體差異主要來源都是區域間差異。

基于此,本文提出以下政策建議:第一,針對中國勞動力要素扭曲程度整體呈現下降的特點。要穩步深化要素市場化制度建設,以“要素市場化”為著力點,全面提倡市場化用工,完善市場化準入、退出機制,著力破除各類人力資源自由有序流動的政策。同時規范壟斷企業的工資體系,提高非壟斷行業勞動力工資,縮小部門間收入差距。第二,根據中國勞動力要素扭曲程度空間分布不均衡的特征。要結合地區實際狀況,因地制宜,分類施策,依據地區勞動力資源稟賦與勞動力收入在初次分配中的情況,精準合理地健全政策體系。其中經濟欠發達地區要積極培育地方特色產業,加強區域間的協調合作,著力擴大當地就業市場規模,以減少勞動力資源錯配,并切實提高勞動報酬。第三,對于中國勞動力要素扭曲區域間相互影響、相互制約的特點。要進一步構建區域化協同發展機制,聚焦于區域間的整體性和協調性,縮小地區間經濟發展差異。第四,關于中國四大地區勞動力要素扭曲存在顯著的區域差異。首先,要打破區域內部的行政分割,消除區域內發展不均衡不充分的制度性隱患;同時,要充分發揮經濟更為發達省份的輻射帶動效應,從經濟層面實質性提升經濟洼地的收入水平,從區域層面發力改善勞動力要素市場扭曲;此外,進一步深化戶籍制度改革,激發人才創新創業活動,鼓勵人才跨區域流動,實現勞動力要素資源的合理配置。

對于要素扭曲程度的測算,中國學者在這一領域已做出較多成果,通過進一步對比發現,本文測度結果與既有文獻測度結果之間存在一定的差異,如表12所示,究其原因,主要有三個方面:第一,與測度相關的數據樣本、數據來源以及計量口徑不同,進而導致測度結果的不同。例如,數據選取的時間跨度不同,部分變量指標選取標準存在差異,數據預處理的操作方法不同等因素。第二,選取不同的測度方法也會導致研究結果存在較大差異。比如,前文所提到的生產函數法存在函數設定、數據選擇偏誤,容易導致估計偏差;生產前沿分析法操作復雜,且容易出現數據選擇誤差;市場化進程指數法受時間跨度限制等問題。因此,采用不同的測度方法將導致研究得到不同的測算結果。第三,由于所研究的層面和視角不同,而使得測度結果不同。中國要素資源扭曲是多維度的,所有制、行業、部門、地區以及不同生產要素等均呈現扭曲現象,而且彼此相互交織,因此從不同視角或層面來進行研究,其結果會產生一定的差異。

表12 既有研究勞動力要素配置或價格扭曲的測算結果匯總