基于Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地行業(yè)錯(cuò)配及其產(chǎn)出缺口研究

韓 璐，鮑海君

（1.浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)土地與城鄉(xiāng)發(fā)展研究院，浙江 杭州 310018；2.浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)公共管理學(xué)院，浙江 杭州 310018）

1 引言

隨著新一輪的科技革命和產(chǎn)業(yè)革命，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)是搶占全球新一輪經(jīng)濟(jì)與科技發(fā)展制高點(diǎn)的關(guān)鍵所在，無(wú)論發(fā)達(dá)國(guó)家還是發(fā)展中國(guó)家，都將其作為一項(xiàng)基本國(guó)策。中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)于由要素驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型具有戰(zhàn)略性意義[1-3]。近5年來(lái)，國(guó)家加大了對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的支持力度。根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示①統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》（1990—2018年）和《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2002—2017年）。，從2015年開(kāi)始，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的政府資金投入超過(guò)了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地作為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要保障，其配置是否科學(xué)、利用是否高效已成為影響中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵因素。各級(jí)政府非常重視高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地的有效利用和配置，出臺(tái)了一系列相關(guān)的政策和措施，例如國(guó)務(wù)院出臺(tái)《推動(dòng)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展打造“雙創(chuàng)”升級(jí)版的意見(jiàn)》、原國(guó)土資源部等六部委聯(lián)合出臺(tái)《關(guān)于支持新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)發(fā)展促進(jìn)大眾創(chuàng)業(yè)萬(wàn)眾創(chuàng)新用地政策的意見(jiàn)》、浙江省政府出臺(tái)了《浙江省培育發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)行動(dòng)計(jì)劃（2017—2020年）》等。然而，低效傳統(tǒng)的先發(fā)企業(yè)占用大量土地卻退出困難，存在土地資源閑置和浪費(fèi)[4-5]，而高效高新的后發(fā)企業(yè)或因無(wú)地發(fā)展難以進(jìn)入，或受高科技園區(qū)高門(mén)檻和高成本限制無(wú)法進(jìn)入，由此導(dǎo)致了中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地在行業(yè)之間的用地錯(cuò)配現(xiàn)象。

要素資源配置歷來(lái)都是經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本問(wèn)題和前沿議題[6-8]。資源錯(cuò)配程度的持續(xù)降低以及資源要素配置效率的提升促進(jìn)了中國(guó)經(jīng)濟(jì)的迅速增長(zhǎng)[9]。已有研究較少直接對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地配置進(jìn)行測(cè)度，多數(shù)學(xué)者主要集中于對(duì)土地利用效率和土地節(jié)約集約利用的評(píng)價(jià)，其方法主要有投入產(chǎn)出法[10]、DEA方法[11-12]、SFA方法[13]以及基于指標(biāo)體系的評(píng)價(jià)方法[14]。以上常用方法可以用來(lái)衡量宏觀上的配置效率或者技術(shù)，但不適合直接用于衡量高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地配置效率，也不能用來(lái)分析配置效率的來(lái)源及其與全要素生產(chǎn)率（TFP）的關(guān)系[15]，以及測(cè)量用地錯(cuò)配的產(chǎn)出缺口。而從資源錯(cuò)配理論視角，可以借鑒資源配置效率測(cè)度方法[16-22]來(lái)進(jìn)行效率測(cè)量，其中科布—道格拉斯（Cobb-Douglas）生產(chǎn)函數(shù)是從微觀企業(yè)的全要素出發(fā)，可用于研究行業(yè)間全要素配置問(wèn)題，且函數(shù)設(shè)置更為靈活。因此，本文從全要素配置的視角，以浙江省為研究區(qū)，以上市高新技術(shù)企業(yè)為研究對(duì)象，采用科布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，在分析高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地錯(cuò)配發(fā)生根源的基礎(chǔ)上，探究制造業(yè)和服務(wù)業(yè)不同行業(yè)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)存在的用地錯(cuò)配問(wèn)題，并測(cè)算出高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地行業(yè)錯(cuò)配的產(chǎn)出缺口，為優(yōu)化高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地配置、提供差別化的產(chǎn)業(yè)資源要素配置策略以及提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)效率提供理論依據(jù)。

2 理論分析

從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度釋義，資源錯(cuò)配是相對(duì)資源有效配置而言的。通常可以將資源錯(cuò)配分為“內(nèi)涵型錯(cuò)配”（Misallocation on the Intensive Margin）和“外延型錯(cuò)配”（Misallocation on the Extensive Margin）兩種類(lèi)型。內(nèi)涵型錯(cuò)配是從要素邊際回報(bào)相等的原理出發(fā)，將各個(gè)企業(yè)邊際產(chǎn)出的不均等定義為資源錯(cuò)配[23]。外延型錯(cuò)配即一個(gè)經(jīng)濟(jì)體內(nèi)所有企業(yè)要素邊際產(chǎn)出均相等的條件下，再次分配要素可以帶來(lái)產(chǎn)量提升（BANERJEE＆MOLL）。通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地配置效率的理論出發(fā)點(diǎn)是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地配置的非帕累托有效，即高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地配置違反了經(jīng)濟(jì)效率或帕累托有效（Pareto optimality）的狀態(tài)條件，表現(xiàn)為在不同主體、部門(mén)和地區(qū)上，土地的邊際產(chǎn)出存在差異。土地要素邊際產(chǎn)出的差異（Dispersion）越大，也就表明要素配置與高效的主體或方式偏離越大，進(jìn)而說(shuō)明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地配置扭曲更為嚴(yán)重。因此，本文根據(jù)“內(nèi)涵型錯(cuò)配”的含義，進(jìn)行了假設(shè)和推理。

本文假設(shè)：在一定時(shí)期內(nèi)，在其他條件不變的情況下，產(chǎn)業(yè)用地總面積固定不變，用Q表示；產(chǎn)業(yè)用地在某兩部門(mén)（企業(yè)）內(nèi)進(jìn)行配置，分別記作部門(mén)Ⅰ和部門(mén)Ⅱ，且其決策行為符合經(jīng)濟(jì)人假設(shè)；在產(chǎn)業(yè)用地供給水平相同的條件下，Ⅰ和Ⅱ的產(chǎn)業(yè)用地的邊際效益函數(shù)分別f1和f2表示，且均為遞減函數(shù)[24]。

如圖1所示，將部門(mén)Ⅰ和部門(mén)Ⅱ的產(chǎn)業(yè)用地的邊際效益函數(shù)繪制在一個(gè)盒狀坐標(biāo)系內(nèi)，橫軸表示一個(gè)固定時(shí)期內(nèi)產(chǎn)業(yè)用地總量Q，其中左縱軸表示部門(mén)Ⅰ的產(chǎn)業(yè)用地的邊際效益，右縱軸表示部門(mén)Ⅱ的產(chǎn)業(yè)用地的邊際效益，橫軸Q1Q表示在表示部門(mén)Ⅰ的產(chǎn)業(yè)用地配置數(shù)量，Q2Q表示部門(mén)Ⅱ的產(chǎn)業(yè)用地配置數(shù)量。f1和f2相交于均衡點(diǎn)Q*，此時(shí)部門(mén)Ⅰ和部門(mén)Ⅱ的產(chǎn)業(yè)用地的邊際效益相等，即f1（Q1Q*）=f2（Q2Q*）=f*（Q*），因此，稱(chēng)Q*時(shí)的產(chǎn)業(yè)用地配置為效率均衡配置，其中Q1Q*表示效率均衡時(shí)部門(mén)Ⅰ的產(chǎn)業(yè)用地配置數(shù)量，Q2Q*表示效率均衡時(shí)部門(mén)Ⅱ的產(chǎn)業(yè)用地配置數(shù)量。兩條曲線（f1和f2）和三條豎虛線（標(biāo)識(shí)Q*、Q′和Q″）將兩條邊際效益曲線以下的面積分割為8個(gè)部分，分別記為A、A′、A″、B、B′、C、D、E。在有效配置條件下，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出分別表示為：Y1Q*=C+D，Y2Q*=A+A′+A″+B+B′+E，YQ*=A+A′+A″+B+B′+C+D+E；在政府主導(dǎo)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地的配置條件下，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出分別表示為：Y1Q″=B+B′+C+D，Y2Q″=A+E，YQ″=Y1+Y2=A+B+B′+C+D+E。這說(shuō)明政府主導(dǎo)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地的配置效率損失為A′+A″，原因在于在政府干預(yù)下，部門(mén)Ⅰ和部門(mén)Ⅱ的產(chǎn)業(yè)用地邊際效益水平存在很大差距，由于土地規(guī)制和市場(chǎng)不完全等各種“摩擦”導(dǎo)致土地實(shí)際配置（f1）偏離最優(yōu)條件（均衡點(diǎn)Q*），到達(dá)配置點(diǎn)Q″時(shí)，部門(mén)Ⅰ的用地配置（Q1Q″）大于部門(mén)Ⅱ的用地配置（Q2Q″），但經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出卻小于均衡條件下的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，在政府主導(dǎo)的一般工業(yè)用地的配置條件下，形成土地邊際產(chǎn)出差異和產(chǎn)出缺口（A′），但是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)因承載著中國(guó)和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略性意義，所以受中央政府和地方政府的雙重干預(yù)，這導(dǎo)致高技術(shù)產(chǎn)業(yè)相對(duì)一般產(chǎn)業(yè)“摩擦”更為嚴(yán)重，這就形成更大的產(chǎn)出缺口，即面積A′+A″。土地邊際產(chǎn)出差異越大，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地錯(cuò)配程度也越大。

圖1 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地錯(cuò)配發(fā)生的示意圖Fig.1 The diagram of high-tech industrial land mismatch

3 研究方法

3.1 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地的生產(chǎn)函數(shù)構(gòu)建

假設(shè)在一個(gè)封閉的經(jīng)濟(jì)體由M種類(lèi)型高新技術(shù)企業(yè)組成，相同類(lèi)型的高新技術(shù)企業(yè)的生產(chǎn)過(guò)程相同，并用統(tǒng)一生產(chǎn)函數(shù)表示，所有企業(yè)從事生產(chǎn)活動(dòng)都投入以下三個(gè)基本資源要素：土地（T）、資本（K）和勞動(dòng)力（L）。假設(shè)估算全要素生產(chǎn)率TFP，其生產(chǎn)函數(shù)的公式是：

式（1）中：Yi代表第i類(lèi)型企業(yè)總經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出；Ai代表全要素生產(chǎn)率（TFP）；K代表資本；L代表勞動(dòng)；T代表高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地存量；α、β、γ分別代表資本、勞動(dòng)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地的產(chǎn)出彈性系數(shù)。式（1）兩邊取對(duì)數(shù)得：

3.2 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)資源要素錯(cuò)配程度的測(cè)算模型

根據(jù)上述生產(chǎn)函數(shù)，可以得到企業(yè)資源要素絕對(duì)扭曲系數(shù)，但由于絕對(duì)扭曲系數(shù)反映的是完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)條件下的第i類(lèi)型企業(yè)的資源要素投入無(wú)扭曲價(jià)格的加成程度，隱含的前提假設(shè)較為理想。本文認(rèn)為采用相對(duì)扭曲程度來(lái)研究各行業(yè)資源要素錯(cuò)配問(wèn)題更為合適。因此，將其按照第i類(lèi)型企業(yè)的經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出占各類(lèi)企業(yè)總經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的比例（Si）進(jìn)行加權(quán)計(jì)算可估算得到各個(gè)產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率的對(duì)數(shù)值（TFP對(duì)數(shù)值），即lnY。其中，Si=Yi/Y表示第i類(lèi)型企業(yè)的經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出占各類(lèi)企業(yè)總經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的比例。經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出加權(quán)的資源要素貢獻(xiàn)值為：

則資源要素的相對(duì)扭曲系數(shù)可以表示為：

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)資源要素配置的相對(duì)扭曲系數(shù)指第i類(lèi)型企業(yè)投入的資源要素價(jià)格相對(duì)于同一經(jīng)濟(jì)體中的資源要素平均價(jià)格水平的相對(duì)扭曲狀況。第i類(lèi)型企業(yè)投入土地要素的相對(duì)扭曲系數(shù)：

同理可知，第i類(lèi)型企業(yè)投入資本要素的相對(duì)扭曲系數(shù)：第i類(lèi)型企業(yè)投入勞動(dòng)力要素的相對(duì)扭曲系數(shù)：

3.3 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)資源要素錯(cuò)配對(duì)經(jīng)濟(jì)效率產(chǎn)出的影響及其產(chǎn)出缺口測(cè)算模型

在上述測(cè)算的基礎(chǔ)上，與生產(chǎn)函數(shù)模型式（1）聯(lián)立，可以構(gòu)建出高技術(shù)產(chǎn)業(yè)資源錯(cuò)配的扭曲系數(shù)與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的關(guān)系，即第i類(lèi)型企業(yè)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出為：

當(dāng)高新技術(shù)企業(yè)在生產(chǎn)過(guò)程中，不存在資源要素配置扭曲時(shí)，即θTi=θKi=θLi=1，則第i類(lèi)型企業(yè)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出為：

故而得出第i類(lèi)型企業(yè)投入的資源要素錯(cuò)配導(dǎo)致的產(chǎn)出缺口表示為：

將式（8）和式（9）代入計(jì)算，可以看出，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)資源要素相對(duì)扭曲系數(shù)是影響第i類(lèi)型企業(yè)效率產(chǎn)出損失的主要因素。

4 實(shí)證研究

4.1 樣本選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以浙江省為研究區(qū)域，樣本獲取途徑：（1）根據(jù)國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定信息，初步確定樣本范圍。（2）篩選2014—2016年滬深兩市中屬于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的上市公司樣本，并剔除財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失和指標(biāo)異常的企業(yè)。（3）收集并調(diào)查樣本企業(yè)各資源要素?cái)?shù)據(jù)，其中土地投入要素采用高新技術(shù)企業(yè)申請(qǐng)獲批占用的土地面積表示，其主要采取公司年報(bào)、官網(wǎng)、新聞等網(wǎng)上查找方式獲取各市上市企業(yè)的占地面積，同時(shí)輔以調(diào)研形式補(bǔ)充。資本投入要素采用高新技術(shù)企業(yè)固定資產(chǎn)凈值表示。勞動(dòng)力投入要素采用高技術(shù)企業(yè)雇傭勞動(dòng)力總數(shù)（包括管理人員、科研人員、生產(chǎn)工人等）表示。高新技術(shù)企業(yè)產(chǎn)出采用高新技術(shù)企業(yè)年總產(chǎn)值表示，其來(lái)自各上市公司年報(bào)、《2017中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《浙江省科技統(tǒng)計(jì)年鑒》（2015—2017年）等。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)篩選和處理，最終得到307家企業(yè)數(shù)據(jù)（表1），其中制造業(yè)企業(yè)樣本有240家，服務(wù)業(yè)企業(yè)樣本有67家。（4）行業(yè)分類(lèi)。根據(jù)《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)》（GB/T4754—2017）、《關(guān)于執(zhí)行新國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的通知》、《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)（制造業(yè)）分類(lèi)（2017）》、《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)（服務(wù)業(yè)）分類(lèi)（2018）》、《浙江省高技術(shù)產(chǎn)業(yè)（制造業(yè)）分類(lèi)（2018）》、《國(guó)家重點(diǎn)支持的高新技術(shù)領(lǐng)域》等相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，以及浙江省高新技術(shù)企業(yè)的實(shí)際情況，將樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了行業(yè)分類(lèi)（表1）。本文中樣本企業(yè)不是抽樣數(shù)據(jù)，且浙江省高新技術(shù)企業(yè)上市公司數(shù)量有限，造成收集樣本在行業(yè)間分布存在差異。因此，本文對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了殘差分析與共線性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明，樣本數(shù)據(jù)的被解釋變量符合正態(tài)分布假設(shè)，樣本數(shù)據(jù)的解釋變量為獨(dú)立樣本數(shù)據(jù)，且不存在共線性，故而樣本數(shù)據(jù)可以進(jìn)行下一階段分析。

4.2 樣本特征分析

從表2可以看出，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)中制造業(yè)資源要素投入相對(duì)高于服務(wù)業(yè)資源要素投入，制造業(yè)的企業(yè)占地面積均值為16.52×104m2，而服務(wù)業(yè)的企業(yè)占地面積均值為4.51×104m2，制造業(yè)土地要素投入是服務(wù)業(yè)土地要素投入近4倍。制造業(yè)企業(yè)固定資產(chǎn)凈值的均值為39.82×107元，而服務(wù)業(yè)企業(yè)固定資產(chǎn)凈值的均值為14.59×107元，制造業(yè)資本要素投入是服務(wù)業(yè)資本要素投入的2倍多。制造業(yè)的企業(yè)雇傭勞動(dòng)力總數(shù)均值為1248人，而服務(wù)業(yè)的企業(yè)雇傭勞動(dòng)力總數(shù)均值為583人，制造業(yè)勞動(dòng)力要素投入是服務(wù)業(yè)勞動(dòng)力要素投入的2倍多。然而從高新技術(shù)企業(yè)產(chǎn)出來(lái)看，制造業(yè)企業(yè)年總產(chǎn)值的均值為62.91×107元，而服務(wù)業(yè)企業(yè)年總產(chǎn)值的均值為40.46×107元，制造業(yè)企業(yè)產(chǎn)出與服務(wù)業(yè)企業(yè)產(chǎn)出相差不大。從資源要素投入的標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)看，制造業(yè)資源要素投入也均高于服務(wù)業(yè)資源要素投入，但企業(yè)產(chǎn)出的標(biāo)準(zhǔn)差相差很小。因此，從樣本數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)粗略來(lái)看，制造業(yè)的資源要素投入，特別是土地要素投入明顯高于服務(wù)業(yè)的要素投入，但是企業(yè)產(chǎn)出卻相差不大，這說(shuō)明不同行業(yè)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)資源要素投入指標(biāo)和企業(yè)產(chǎn)出指標(biāo)并不是同比關(guān)系，存在這一問(wèn)題有以下兩種可能的原因存在：一是資源要素之間存在互補(bǔ)性或替代性作用，如高技術(shù)產(chǎn)業(yè)中服務(wù)業(yè)土地要素投入相對(duì)較少，但土地要素投入通過(guò)土地財(cái)政或稅收轉(zhuǎn)化為資本要素投入，從而在一定程度上也帶來(lái)了較高的企業(yè)產(chǎn)出。二是不同行業(yè)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)或企業(yè)之間存在資源錯(cuò)配問(wèn)題，如有的企業(yè)投入大量的土地資源，有可能存在閑置或低效利用問(wèn)題，而其他企業(yè)無(wú)法進(jìn)入，造成土地資源錯(cuò)配，這與上述理論分析相符。

表1 樣本分類(lèi)及數(shù)量統(tǒng)計(jì)表Tab.1 Sample classi fi cation and quantitative statistics

表2 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入與產(chǎn)出指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)Tab.2 Descriptive statistics of input and output indicators of high-tech industries

表3 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的參數(shù)估計(jì)結(jié)果Tab.3 Parameter estimation on the production function of high-tech industries

4.3 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)是否存在用地錯(cuò)配分析

（1）高技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的參數(shù)估算。在SPSS 25.0平臺(tái)，采用回歸分析模型方法估算各行業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的參數(shù)，結(jié)果如表3。從表3可以看出，各種類(lèi)型的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的資源要素投入指標(biāo)的回歸系數(shù)之和均在1左右。這說(shuō)明選取的企業(yè)樣本可近似地認(rèn)為規(guī)模報(bào)酬不變，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)假設(shè)前提具有合理性。

從總體來(lái)看，土地要素投入在服務(wù)業(yè)比制造業(yè)的顯著性水平高，資本要素和勞動(dòng)力要素在制造業(yè)和服務(wù)業(yè)均顯著。其中，制造業(yè)方面，交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)和計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)兩個(gè)行業(yè)的土地要素投入在1%水平上顯著；化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)、設(shè)備制造業(yè)、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)、電氣機(jī)械及器材制造業(yè)、計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)、其他制造業(yè)5個(gè)行業(yè)的資本要素投入在1%水平上顯著；設(shè)備制造業(yè)、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)、電氣機(jī)械及器材制造業(yè)、計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)、其他制造業(yè)5個(gè)行業(yè)的勞動(dòng)力投入在1%水平上顯著。服務(wù)業(yè)方面，信息服務(wù)的土地要素投入在1%水平上顯著，而信息服務(wù)和其他高技術(shù)服務(wù)的資本要素投入和勞動(dòng)力要素投入均在1%水平上顯著。這表明不同行業(yè)之間資源要素投入對(duì)企業(yè)產(chǎn)出影響存在差異。因此，行業(yè)間土地要素投入與企業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出不是呈正比關(guān)系，如果僅按照企業(yè)經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出來(lái)配置土地要素投入必將造成高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地錯(cuò)配，接下來(lái)通過(guò)模型測(cè)算進(jìn)一步證實(shí)。

（2）高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率和相對(duì)扭曲系數(shù)測(cè)算。將上述計(jì)算的參數(shù)分別代入式（1）和式（2）中，計(jì)算得到各行業(yè)的全要素生產(chǎn)率的對(duì)數(shù)值，再按照不同行業(yè)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出占各類(lèi)企業(yè)總經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的比例（Si=Yi/Y）進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，得到各行業(yè)全要素生產(chǎn)率的對(duì)數(shù)值lnAi。從表4可知，總體上服務(wù)業(yè)的lnAi值為2.173，明顯高于制造業(yè)的lnAi值0.072。從分行業(yè)來(lái)看，設(shè)備制造業(yè)、其他高技術(shù)服務(wù)的lnAi值相對(duì)較高，分別為1.823和1.242。而計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)的lnAi值相對(duì)最低，僅為0.001。這主要是因?yàn)榉?wù)業(yè)通過(guò)科學(xué)技術(shù)和高端科研人才的投入帶動(dòng)企業(yè)產(chǎn)出，企業(yè)產(chǎn)出率相對(duì)較高，而制造業(yè)主要依靠資本要素投入和土地要素投入帶動(dòng)企業(yè)產(chǎn)出，企業(yè)產(chǎn)出率相對(duì)不高。由此可見(jiàn)，在土地資源總量約束條件下，制造業(yè)還主要依賴(lài)于資本要素和土地要素的投入，還需加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，提升科技創(chuàng)新能力和提高土地資源配置效率。服務(wù)業(yè)主要依賴(lài)于勞動(dòng)力要素投入，因此，需要進(jìn)一步集聚高端人才，同時(shí)加強(qiáng)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)基金和各類(lèi)專(zhuān)項(xiàng)資金扶持力度，及對(duì)相應(yīng)的用地保障機(jī)制。

表4 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率對(duì)數(shù)值Tab.4 Total factor productivity logarithm of high-tech industries

根據(jù)上述式（5）—式（7），可以得到高技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入資源要素的相對(duì)扭曲系數(shù)（表5和圖2）。從總體來(lái)看，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)中制造業(yè)土地要素的相對(duì)扭曲系數(shù)為0.784，服務(wù)業(yè)土地要素的相對(duì)扭曲系數(shù)為0.300，均小于1，說(shuō)明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地在制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的配置相對(duì)不足。從分行業(yè)來(lái)看，制造業(yè)中，電氣機(jī)械及器材制造業(yè)、其他制造業(yè)、化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)共3個(gè)行業(yè)的土地要素扭曲系數(shù)都大于1，分別為2.006、1.348和1.029，說(shuō)明這3個(gè)行業(yè)用地配置相對(duì)過(guò)剩。其他4個(gè)行業(yè)的土地要素扭曲系數(shù)都小于1，說(shuō)明這4個(gè)行業(yè)用地配置相對(duì)不足。服務(wù)業(yè)中，其他高技術(shù)服務(wù)的土地要素扭曲系數(shù)為1.332，大于1，說(shuō)明其他高技術(shù)服務(wù)用地配置相對(duì)過(guò)剩。信息服務(wù)的土地要素扭曲系數(shù)為0.210，小于1，說(shuō)明信息服務(wù)業(yè)用地配置相對(duì)不足。因此，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地存在錯(cuò)配問(wèn)題，且總體用地配置處于不足狀態(tài)。這一問(wèn)題通過(guò)調(diào)查數(shù)據(jù)也可以驗(yàn)證。從不同行業(yè)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的地均GDP來(lái)看（圖3），服務(wù)業(yè)的地均GDP與制造業(yè)的地均GDP差別不大，特別是信息服務(wù)業(yè)的地均GDP最高，是制造業(yè)的地均GDP近2倍，均高于制造業(yè)各個(gè)行業(yè)的地均GDP。這說(shuō)明總體上高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地配置不充分，并且不同行業(yè)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)之間的用地配置相對(duì)不均衡，存在行業(yè)錯(cuò)配問(wèn)題。

表5 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入資源要素的相對(duì)扭曲系數(shù)估算結(jié)果Tab.5 Estimation on relative distortion coef fi cient of input resource factors in high-tech industries

圖2 各個(gè)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地配置的相對(duì)扭曲系數(shù)分布圖Fig.2 Distribution of relative distortion coef fi cient of high-tech industrial land mismatch

圖3 各個(gè)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的地均GDP分布圖Fig.3 Distribution of GDP per capita in each high-tech industry

4.4 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地錯(cuò)配缺口分析

計(jì)算得到相對(duì)扭曲系數(shù)后，修正高技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入的勞動(dòng)力要素和資本要素指標(biāo)系數(shù)，然后在糾正勞動(dòng)力要素和資本要素對(duì)企業(yè)產(chǎn)出影響的情況下，僅考慮土地要素錯(cuò)配對(duì)企業(yè)產(chǎn)出的影響程度，將其代入到式（8）和式（9），計(jì)算得到高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地的有效產(chǎn)出率（Yi/Yi,e）；然后，再將有效產(chǎn)出代入式（10），最終得到高技術(shù)產(chǎn)出用地的產(chǎn)出缺口（ΔE），結(jié)果如表6。有效產(chǎn)出率越大，說(shuō)明該產(chǎn)業(yè)的資源配置效率越高，產(chǎn)出效率也越大。反之，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地錯(cuò)配的產(chǎn)出缺口指數(shù)越大，說(shuō)明用地錯(cuò)配狀況越嚴(yán)重。

從總體上看，制造業(yè)的有效產(chǎn)出率為72.15%，產(chǎn)出缺口為27.85%，而服務(wù)業(yè)有效產(chǎn)出率為52.05%，產(chǎn)出缺口為47.95%。這說(shuō)明總體上各行業(yè)用地錯(cuò)配形成的產(chǎn)出缺口較大，這與上述研究中測(cè)算的土地要素配置在制造業(yè)和服務(wù)業(yè)相對(duì)不足相吻合。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入的土地要素相對(duì)扭曲系數(shù)越大，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地錯(cuò)配造成高技術(shù)產(chǎn)業(yè)總體產(chǎn)出缺口越大。因此，在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)和規(guī)模效率都不變的情況下，通過(guò)糾正高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地錯(cuò)配而不增加資本要素和勞動(dòng)力要素的投入，優(yōu)化土地要素配置進(jìn)而有效地提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)總體的經(jīng)濟(jì)效率。從分行業(yè)上看，制造業(yè)中電氣機(jī)械及器材制造業(yè)、化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)、設(shè)備制造業(yè)4種類(lèi)型的有效產(chǎn)出率在50%以上，產(chǎn)出缺口較小，而計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)和其他制造業(yè)的有效產(chǎn)出率在50%以下，產(chǎn)出缺口較大；服務(wù)業(yè)中其他高技術(shù)服務(wù)業(yè)的有效產(chǎn)出率為56.49%，產(chǎn)出缺口為43.51%，而信息服務(wù)業(yè)有效產(chǎn)出率為47.19%，產(chǎn)出缺口為52.81%。說(shuō)明信息服務(wù)業(yè)的產(chǎn)出缺口較大。由此可見(jiàn)，對(duì)于提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效率要實(shí)施差別化的資源要素配置機(jī)制。

表6 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地的有效產(chǎn)出率與產(chǎn)出缺口Tab.6 Effective output rate and output gap of high-tech industrial land (%)

5 結(jié)論與討論

本文以浙江省上市的高新技術(shù)企業(yè)為研究對(duì)象，采用Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)，在界定了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地錯(cuò)配發(fā)生的內(nèi)涵和機(jī)理的基礎(chǔ)上，對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)中制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的不同行業(yè)產(chǎn)業(yè)是否存在用地錯(cuò)配進(jìn)行分析，并測(cè)算出高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地錯(cuò)配的產(chǎn)出缺口，為優(yōu)化高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地配置、提供差別化的產(chǎn)業(yè)資源要素配置策略以及提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)效率提供理論依據(jù)，得到以下幾點(diǎn)結(jié)論及建議。

（1）從全要素配置來(lái)看，不同行業(yè)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)投入資源要素依賴(lài)不同，行業(yè)間全要素生產(chǎn)率存在差異性?？傮w上制造業(yè)主要依賴(lài)于資本要素和土地要素的投入，而服務(wù)業(yè)主要依賴(lài)于勞動(dòng)力要素投入，但是服務(wù)業(yè)的全要素生產(chǎn)率明顯高于制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率，其中設(shè)備制造業(yè)、其他高技術(shù)服務(wù)的全要素生產(chǎn)率的對(duì)數(shù)值相對(duì)較高，而計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率的對(duì)數(shù)值相對(duì)最低。因此，糾偏高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地錯(cuò)配要從全要素出發(fā)，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和資源要素在產(chǎn)業(yè)間配置方向。制造業(yè)要提升科技創(chuàng)新能力和用地配置效率，服務(wù)業(yè)要進(jìn)一步集聚高端人才，同時(shí)加強(qiáng)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)基金和各類(lèi)專(zhuān)項(xiàng)資金扶持力度，以及對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地保障機(jī)制。

（2）從土地要素配置來(lái)看，不同行業(yè)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地配置不充分與不均衡，行業(yè)間用地存在錯(cuò)配問(wèn)題。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地配置不充分，并且不同行業(yè)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)之間的用地配置相對(duì)不均衡，存在行業(yè)錯(cuò)配問(wèn)題。其中制造業(yè)中電氣機(jī)械及器材制造業(yè)、其他制造業(yè)、化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)3類(lèi)制造業(yè)用地配置相對(duì)過(guò)剩，而其他4類(lèi)制造業(yè)的用地配置相對(duì)不足。服務(wù)業(yè)中其他高技術(shù)服務(wù)用地配置相對(duì)過(guò)剩，而信息服務(wù)業(yè)用地配置相對(duì)不足。因此，糾偏高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地錯(cuò)配問(wèn)題關(guān)鍵在于如何平衡產(chǎn)業(yè)間的用地配置問(wèn)題。建議根據(jù)產(chǎn)業(yè)用地錯(cuò)配現(xiàn)狀，科學(xué)合理進(jìn)行高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地規(guī)劃與布局調(diào)整，促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)更加健康發(fā)展。

（3）從土地要素配置對(duì)產(chǎn)業(yè)影響來(lái)看，不同行業(yè)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)用地錯(cuò)配的影響程度不同，需采取差別化的配置策略。從總體來(lái)看，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)之間的用地錯(cuò)配形成的產(chǎn)出缺口較大，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)中服務(wù)業(yè)比制造業(yè)的用地錯(cuò)配缺口更大。從分行業(yè)來(lái)看，制造業(yè)中計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)和其他制造業(yè)3種類(lèi)型的用地錯(cuò)配缺口較大；服務(wù)業(yè)中信息服務(wù)業(yè)的用地錯(cuò)配缺口較大。因此，建議針對(duì)用地錯(cuò)配缺口較大的行業(yè)，通過(guò)糾偏用地錯(cuò)配，優(yōu)化用地配置，可以有效地提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)總體的經(jīng)濟(jì)效率。