要素錯配：解開資源型城市轉(zhuǎn)型困境之謎

劉小玲，唐卓偉，孫曉華，于潤群，3

（1.大連海事大學(xué)航運經(jīng)濟與管理學(xué)院，遼寧 大連 116024；2.大連理工大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，遼寧 大連 116024；3.大連交通大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，遼寧 大連 116028）

資源型城市是中國重要的能源與原材料供應(yīng)基地，是中國國民經(jīng)濟持續(xù)快速增長的堅實后盾。資源型城市立足自身資源稟賦，逐步形成了以礦產(chǎn)能源開采加工為主體的重型產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，在城市建設(shè)初期有力地推動了經(jīng)濟的發(fā)展。然而中國資源型城市的建設(shè)受計劃經(jīng)濟影響較深，且資源型產(chǎn)業(yè)本身具備自然壟斷特性，因此資源型城市普遍市場化水平較低，存在著行政干預(yù)力量較大、要素配置扭曲等問題。而資源型城市過往的發(fā)展高度依賴資源型產(chǎn)業(yè)，隨著資源持續(xù)開采面臨枯竭，如果接續(xù)產(chǎn)業(yè)因生產(chǎn)要素配置不足而導(dǎo)致培育受阻，則資源型城市后續(xù)發(fā)展空間十分有限。這些城市在早期開發(fā)過程中，缺乏環(huán)保意識與可持續(xù)發(fā)展意識，生態(tài)環(huán)境遭到嚴(yán)重破壞，資源能源的開采利用和粗加工也伴隨著高能耗和大量的碳排放，城市轉(zhuǎn)型面臨巨大的挑戰(zhàn)和困難。在中國不斷優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu)、實現(xiàn)碳達峰碳中和目標(biāo)的新形勢下，資源型城市如何實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型是中國實現(xiàn)高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展必須要面對的重要問題，而尋找造成資源詛咒困境的內(nèi)在原因，成為新時期推進資源型城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和實現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的關(guān)鍵。

1 文獻綜述

國內(nèi)外關(guān)于資源型城市經(jīng)濟轉(zhuǎn)型問題的研究較為豐富。學(xué)術(shù)界的研究主要集中在資源型城市轉(zhuǎn)型問題形成原因［1-2］、轉(zhuǎn)型發(fā)展階段［3-5］及轉(zhuǎn)型困難［6-7］等，并總結(jié)了資源型城市轉(zhuǎn)型經(jīng)驗［8-9］以及如何進行產(chǎn)業(yè)升級［10-12］等建議。隨著中國工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的進程不斷深化，中國資源型城市的“資源詛咒”現(xiàn)象開始顯現(xiàn)，學(xué)者們對此進行了大量而深入的探討。楊繼瑞等［13］認(rèn)為資源型城市之所以面臨發(fā)展困境在于其過分依靠自然資源開采，并養(yǎng)成了粗加工單一經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的產(chǎn)業(yè)路徑依賴。馮宗憲等［14］指出中國“荷蘭病”的現(xiàn)象比較普遍，繁榮的資源型產(chǎn)業(yè)會過度占有資本和勞動力，抬高要素使用成本，經(jīng)實證發(fā)現(xiàn)資源產(chǎn)業(yè)對制造業(yè)的固定資產(chǎn)投資具有明顯的擠出效應(yīng)，但對勞動力的供給基本沒有影響。

面對中國資源型城市轉(zhuǎn)型的種種問題和現(xiàn)狀，不同學(xué)者已提出大量解決方案。孫毅等［15］指出產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型和經(jīng)濟發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)變是資源型城市實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護雙贏的必由之路，徐君等［16］構(gòu)建了低碳化的戰(zhàn)略框架并提出生態(tài)文明視域下資源型城市低碳轉(zhuǎn)型的路徑，楊丹輝等［17］指出要通過綠色化、智能化轉(zhuǎn)型，推動資源型產(chǎn)業(yè)與非資源型產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。針對資源型城市為實現(xiàn)轉(zhuǎn)型而做的各種嘗試及其效果，學(xué)者們也設(shè)計出各種指標(biāo)體系進行定量評價。白雪潔等［18］采用壞產(chǎn)出動態(tài)SBM模型測算了資源衰退型城市的轉(zhuǎn)型效率，并進一步定量地刻畫了其減排空間、節(jié)能潛力，并指出外資流量、科教支持有助于城市轉(zhuǎn)型；李汝資等［19］利用有隸屬函數(shù)性質(zhì)的分段函數(shù)模型將資源型城市轉(zhuǎn)型的不同階段進行劃分，并構(gòu)建起基于轉(zhuǎn)型階段的指標(biāo)體系評價轉(zhuǎn)型效果，發(fā)現(xiàn)在綜合考察城市經(jīng)濟與社會發(fā)展、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、環(huán)境污染治理等方面后，石油類資源型城市轉(zhuǎn)型效果更優(yōu)。

從要素錯配的視角出發(fā)，研究地區(qū)間發(fā)展水平差異是學(xué)術(shù)界近年研究的熱點。Hsieh等［20］指出，要素市場扭曲會對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響，而全要素生產(chǎn)率又決定著人均產(chǎn)出和國家總體產(chǎn)出水平［21］。Restuccia等［22］從企業(yè)視角出發(fā)，發(fā)現(xiàn)企業(yè)資源錯配會影響其自身生產(chǎn)率，而正是企業(yè)間的生產(chǎn)率差異造成了國與國之間的產(chǎn)出差異。從對中國問題的經(jīng)驗研究來看，中國要素錯配的現(xiàn)象十分普遍。龔關(guān)等［23］測算了中國制造業(yè)的資源配置效率，發(fā)現(xiàn)如果資本和勞動要素得到有效的配置，中國制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率可大幅提高。馬穎等［24］認(rèn)為，中國行業(yè)間的人力資本錯配使行業(yè)實際產(chǎn)出低于最優(yōu)產(chǎn)出，阻礙了中國經(jīng)濟總產(chǎn)出的提高。張杰等［25］指出要素市場扭曲對中國企業(yè)R＆D投入具有明顯的抑制效應(yīng)，要素市場扭曲會同時抑制本土和外資企業(yè)的R＆D投入。闞大學(xué)等［26］采用空間動態(tài)面板模型，研究發(fā)現(xiàn)要素市場扭曲加劇了環(huán)境污染，且環(huán)境污染存在空間溢出效應(yīng)，同時要素扭曲對勞動和資本密集型行業(yè)影響較大，容易加劇其污染。林伯強等［27］指出要素扭曲可通過鎖定粗放增長模式、鼓勵尋租、限制地區(qū)間專業(yè)化分工等途徑來阻礙中國能源效率的提升。

在現(xiàn)有文獻中，有關(guān)資源型城市轉(zhuǎn)型的研究多從產(chǎn)業(yè)角度理解發(fā)展困難，將分析重點落在轉(zhuǎn)型方案的設(shè)計上，鮮有文獻從要素錯配視角破題，從理論上系統(tǒng)闡釋資源型城市形成轉(zhuǎn)型困境的原因。而有關(guān)要素錯配的文獻一般從經(jīng)濟整體或者三次產(chǎn)業(yè)等角度考察要素錯配問題，較少從細(xì)分行業(yè)層面探討要素錯配對經(jīng)濟效率的作用。與現(xiàn)有研究不同，該研究將要素錯配和效率損失的討論納入到增長核算框架，建立一個測算多行業(yè)間要素錯配的理論模型，在度量要素錯配和經(jīng)濟效率的基礎(chǔ)上，實證檢驗資源型城市要素錯配對產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的影響。該研究的邊際貢獻體現(xiàn)在兩個方面：①從經(jīng)濟產(chǎn)出、能源消耗和污染排放三個維度，豐富了資源型城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵，利用改進后的方向距離函數(shù)測算了資源型城市的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型效率，并進一步分解為產(chǎn)出效率、能源效率和環(huán)境效率。②將能源要素納入到生產(chǎn)函數(shù)中，構(gòu)建了旨在分析要素錯配對地區(qū)生產(chǎn)效率影響的理論模型，不僅從投入端分析要素錯配程度，而且從行業(yè)層面出發(fā)推導(dǎo)出要素錯配影響整體轉(zhuǎn)型的過程，破解資源型城市的轉(zhuǎn)型困境。

2 模型構(gòu)建

該部分旨在構(gòu)建一個含有要素錯配的多行業(yè)增長模型，用以說明要素錯配在產(chǎn)出損失、能源消耗以及環(huán)境保護等方面如何影響資源型城市轉(zhuǎn)型。Syrquin［28］的研究最早將全要素生產(chǎn)率TFP的增長分解為兩部分，一部分來自行業(yè)TFP的增長，一部分來自要素的配置效應(yīng)，而Aoki［29］進一步考察了行業(yè)間的要素錯配，利用完全競爭模型，使用勞動和資本稅收來刻畫資本配置的扭曲程度。因此該研究將Aoki等［29］和陳永偉等［30］分析框架結(jié)合起來，將其構(gòu)造為一個探討資源型城市多行業(yè)中要素錯配如何影響行業(yè)與經(jīng)濟總產(chǎn)出的理論框架。

2.1 基本設(shè)定

假設(shè)同一個行業(yè)內(nèi)所有企業(yè)均擁有相同的生產(chǎn)函數(shù)，這樣可將行業(yè)的生產(chǎn)問題簡化為一個代表性企業(yè)的生產(chǎn)問題，而不同行業(yè)間則假定擁有相異的生產(chǎn)函數(shù)。資本K、勞動力L、能源E三要素是各企業(yè)進行生產(chǎn)所必需的三種要素，并且市場中的所有企業(yè)均是價格接受者，接受市場給定的價格。參考Hsieh等［20］的做法，行業(yè)i中的企業(yè)均被給定一個扭曲的價格，且扭曲具體表現(xiàn)為從價稅：資本的價格為（1+τKi）pK，勞動力的價格為（1+τLi）pL，能源的價格為（1+τEi）pE，其中pK、pL、pE是完全競爭條件下不存在要素配置扭曲時的資本、勞動、能源要素對應(yīng)的價格，τKi、τLi、τEi分別表示i行業(yè)中企業(yè)所面臨的各要素扭曲“稅”。

假設(shè)i行業(yè)代表性企業(yè)具有Cobb-Douglas型的生產(chǎn)函數(shù)，故行業(yè)i的代表性企業(yè)生產(chǎn)函數(shù)為：

其中：Yi表示產(chǎn)出，Ki、Li、Ei分別表示投入的資本、勞動和能源的量。參數(shù)βKi、βLi、βEi分別表示三類要素對產(chǎn)出的貢獻比例。假設(shè)βKi+βLi+βEi=1，即生產(chǎn)函數(shù)具有規(guī)模報酬不變的性質(zhì)。

在假設(shè)產(chǎn)品市場價格不存在扭曲、各要素都是外生給定的條件下，企業(yè)的利潤函數(shù)為：

其中：pYi是行業(yè)i的產(chǎn)品價格。則利潤最大化的一階條件為：

假定各行業(yè)所生產(chǎn)的產(chǎn)量價格為1，其決定了可被計價表示的全社會經(jīng)濟總產(chǎn)量Y，表達式為

根據(jù)前文假設(shè)，F(xiàn)（·）滿足規(guī)模報酬不變，故

由歐拉定理可得，社會各個行業(yè)的產(chǎn)值直接加總等于全部經(jīng)濟產(chǎn)值，即

假設(shè)在每個考察期內(nèi)，資本、勞動、能源等要素的投入量為定值且外生，故而資源約束條件的表達式如下：

在達到競爭均衡時，任一行業(yè)i的產(chǎn)出總值與全社會總產(chǎn)值之比表示為其所占份額，即si=piYi/Y，再考慮其加權(quán)后的要素貢獻值為在考慮要素配置扭曲的多部門競爭時，均衡條件下行業(yè)K、L和E的相對扭曲系數(shù)可表示成：

該研究通過式（10）、式（11）和式（12）表現(xiàn)要素價格扭曲系數(shù)，并將要素使用成本扭曲和要素錯配聯(lián)系起來。以資本為例，式（10）中分子Ki K為實際資本投入額占總資本投入額的比例，分母則表示資本實現(xiàn)有效配置時資本投入額的理論占比，兩者的比值即為資本錯配的程度。

2.2 要素錯配對產(chǎn)出效率的影響

在實現(xiàn)競爭均衡后，進一步構(gòu)建產(chǎn)出和要素價格扭曲兩者間的聯(lián)系。由式（1）和式（10）、式（11）和式（12）式可知，在競爭均衡下行業(yè)i的產(chǎn)出可表示為

取對數(shù)變形，有

其中：行業(yè)i的產(chǎn)出水平既取決于要素使用數(shù)量及行業(yè)生產(chǎn)率，也和該行業(yè)要素使用成本的扭曲情況緊密相關(guān)。因此當(dāng)保持要素數(shù)量及行業(yè)生產(chǎn)率既定時，要素使用成本的扭曲狀況發(fā)生任何改變都將直接影響產(chǎn)出水平。在此基礎(chǔ)上，將進一步討論該效應(yīng)。

2.2.1 產(chǎn)出的分解

由于前文已經(jīng)對要素價格的相對扭曲進行了設(shè)定和推導(dǎo)，因此對要素配置效應(yīng)繼續(xù)分解，即配置效應(yīng)包括僅僅份額變動帶來的貢獻和要素價格扭曲變動的貢獻。

在具體推導(dǎo)中，假定整個經(jīng)濟在任意一期都實現(xiàn)了均衡，則經(jīng)濟從t期到t+1期總產(chǎn)值的變動差值為ΔlnYt=lnYt+1-lnYt，其中，Δ是差分算子，即Δxt=xt+1-xt，則ΔlnYt可以分解為：

有別于Syrquin的初始核算框架，要素的配置效應(yīng)可以分解為第二、三項兩個部分。具體來看，第二項是僅僅產(chǎn)出份額變動帶來的變化，它的經(jīng)濟學(xué)含義是要素在各行業(yè)間的重新配置對于“加總技術(shù)”的影響。第三項是各行業(yè)要素價格扭曲程度變動所引起變化。帶有扭曲的價格使要素不能最優(yōu)地配置在行業(yè)間，因此只要價格的扭曲程度下降，要素就會重新流動以趨近最優(yōu)配置，進而提升TFP和經(jīng)濟總產(chǎn)值。此外，由于前文已經(jīng)設(shè)定了生產(chǎn)函數(shù)為Cobb-Douglas加總生產(chǎn)函數(shù)，因此第三項的另一種解釋為產(chǎn)出缺口的變動，后續(xù)會進行說明。

2.2.2 產(chǎn)出缺口的估計

產(chǎn)出缺口，即實際產(chǎn)出和資源有效配置（不存在要素配置扭曲）時產(chǎn)出之間的缺口。利用加總的C-D函數(shù)，可以將產(chǎn)出缺口表示為各行業(yè)資源相對扭曲系數(shù)的函數(shù)。實際產(chǎn)出與有效產(chǎn)出之間的比值可以表示為各行業(yè)資源扭曲系數(shù)的函數(shù)，即

其中：Yefficient表示理想狀態(tài)下的經(jīng)濟總產(chǎn)出，(Y Yefficient)t表示t時期實際經(jīng)濟產(chǎn)出與無要素扭曲配置下的理想產(chǎn)出之比。假設(shè)各行業(yè)在整個工業(yè)中的相對產(chǎn)出比例sit不變，則在t+1時期類似可得

從而，

等式右邊為式（15）中的第三項。根據(jù)式（18）可以得到一些直觀解釋：以資本要素為例，考慮保持其他條件不變，僅讓行業(yè)i的資本扭曲“稅”τKi下降，則根據(jù)定義，Δlnλ^Ki＞0。由于扭曲“稅”的減少，行業(yè)i使用資本的成本下降，而成本的降低會鼓勵行業(yè)增加對資本的占有以擴大生產(chǎn)，由（15）式可得該直接作用的大小約為sit βKiΔlnλ^Ki。而扭曲稅的減少也會產(chǎn)生外部性，讓剩余行業(yè)使用資本的成本變相增加，進而迫使其他行業(yè)減少資本使用，縮減產(chǎn)量。由此可得命題1。

命題1：在其他條件相同的情況下，要素錯配越嚴(yán)重，資源型城市產(chǎn)出損失越多，產(chǎn)出效率越低。

2.3 要素錯配對能源效率的影響

能源等資源的開發(fā)利用不僅帶來了經(jīng)濟增長，同時也伴隨著環(huán)境污染等非期望產(chǎn)出，因此能源使用效率的高低或單位能源的產(chǎn)出量大小不僅關(guān)乎經(jīng)濟效率，也對環(huán)境問題有著巨大影響。該部分在借鑒已有研究基礎(chǔ)上［31］，嘗試提出一個分析框架，旨在研究行業(yè)間要素錯配通過何種方式影響能源效率，進而間接對環(huán)境產(chǎn)生影響。仍沿用前文C-D生產(chǎn)函數(shù)，但簡化為兩行業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)，一個行業(yè)具有高技術(shù)低能耗的生產(chǎn)特點，一個具有低技術(shù)高能耗的生產(chǎn)特點，行業(yè)中的企業(yè)均為價格接受者。

定義行業(yè)代表性企業(yè)生產(chǎn)函數(shù)為：

假設(shè)產(chǎn)品市場的價格不存在扭曲，企業(yè)的利潤函數(shù)為：

其中：pY是產(chǎn)品價格，pY是外生給定的，能源要素的市場價格為p、資本的價格為r，勞動的價格為w。對利潤函數(shù)求一階條件得到能源要素需求函數(shù)：

構(gòu)建一個能源效率函數(shù)，在任一期內(nèi)勞動要素總量L、資本要素總量K及能源要素總量E均為外生給定，經(jīng)濟體能源效率達到最優(yōu)時的能源配置為下式：

結(jié)合E1、E2的約束條件，利用拉格朗日乘數(shù)法，可得：

對E1、E2求偏導(dǎo)并聯(lián)立，可得

根據(jù)能源要素需求函數(shù)，對其求全微分可得：

能源要素的錯配主要由能源價格扭曲引起，如果假設(shè)能源市場是一個完全競爭市場，那么兩行業(yè)將面臨相同的市場價格（即P1=P2），從而式（26）會變?yōu)槭剑?4），即市場機制下的能源要素配置是有效率的，滿足經(jīng)濟體能源效率最優(yōu)條件，技術(shù)水平與能源要素占有水平成正比，即低能耗高技術(shù)的企業(yè)應(yīng)該占有更多能源要素。但是，當(dāng)能源要素價格存在扭曲時，換言之兩個行業(yè)面臨不同的市場價格（P1≠P2）時，式（26）和式（24）將并不相同，即兩個行業(yè)達到均衡狀態(tài)時要素配置將不同于效率最優(yōu)條件下的配置。以P1＞P2情況為例，即高能耗企業(yè)占有了低價能源要素，使E1≤E2的情況實現(xiàn)，這和式（24）效率最優(yōu)狀態(tài)相悖，造成整體能源效率損失。由此可得：

命題2：在其他條件相同的情況下，要素錯配越嚴(yán)重，資源型城市能源效率越低，環(huán)境效率越低，總體轉(zhuǎn)型效率也越低。

3 實證研究設(shè)計

3.1 計量模型

根據(jù)前文的模型構(gòu)建和研究假設(shè)，該部分構(gòu)建下面的計量經(jīng)濟方程：

其中：tranfit表示資源型城市的轉(zhuǎn)型效率；DisKit，DisLit，DisEit代表要素錯配程度，分別為資源型城市i在t年的資本、勞動和能源的錯配程度；Xit是控制變量集合，包括城市的對外開放、汽車保有量、政府干預(yù)程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及研發(fā)投入水平等變量；μi和νt分別表示城市固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)；下標(biāo)i表示城市，t表示年份。α1、α2、α3是該研究的關(guān)注重點，刻畫了要素錯配程度對資源型城市轉(zhuǎn)型效率的影響。若其顯著為負(fù)，則說明要素錯配程度的提高阻礙了資源型城市的轉(zhuǎn)型；反之則說明提高要素錯配程度有利于資源型城市的轉(zhuǎn)型。為了進一步考察要素錯配方向?qū)Y源型城市轉(zhuǎn)型效率的影響，式（28）中引入要素錯配程度與要素錯配方向的交互項，其中Dircetit表示資源型城市i在t年某一要素的錯配方向，Discit表示某一種要素的錯配程度。式（29）中的解釋變量納入了城市轉(zhuǎn)型效率的滯后一期項和滯后二期項，采用與式（27）及式（28）回歸方法不同的動態(tài)面板模型進行回歸估計以緩解內(nèi)生性問題。

3.2 變量設(shè)定

該研究的被解釋變量是資源型城市的轉(zhuǎn)型效率。資源型城市的經(jīng)濟轉(zhuǎn)型關(guān)鍵在于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型，由以資源產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)向培育第三產(chǎn)業(yè)、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)以及新興產(chǎn)業(yè)等替代產(chǎn)業(yè)方向轉(zhuǎn)變。在這一過程中，通過要素的合理配置實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，進而實現(xiàn)經(jīng)濟、能源、生態(tài)等可持續(xù)發(fā)展的經(jīng)濟發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變。因此，資源型城市要想實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級與“高質(zhì)量綠色”增長，必然包含三個基本維度：附加值增長、節(jié)約能源和降低污染［32］。該研究將中國每個地級市看作一個復(fù)雜的投入產(chǎn)出系統(tǒng)，在考慮能源和環(huán)境的因素下評價各地級市在經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級過程中的投入產(chǎn)出效率，即以最小的資本、勞動和能源投入實現(xiàn)最快的經(jīng)濟增長和環(huán)境友好，在節(jié)能減排的目標(biāo)下保持經(jīng)濟的穩(wěn)定增長，因此將城市的投入產(chǎn)出效率界定為轉(zhuǎn)型效率［13］。該研究將借鑒孫曉華等［33］的計算方法，利用改進后的方向距離函數(shù)（DDF）［34-35］，分別從勞動、資本和能源投入以及期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出五個維度對各資源型城市的轉(zhuǎn)型效率進行測算。

該研究在投入要素方面除了勞動和資本投入之外，特別選取了能源投入量，以考察各城市對能源的利用效率。在產(chǎn)出方面，選取污染排放指標(biāo)作為非期望產(chǎn)出，以GDP作為期望產(chǎn)出。變量選擇過程具體如下：

在勞動投入方面，該研究選擇各城市職工平均在崗人數(shù)作為勞動投入；資本投入方面，該研究選擇固定資產(chǎn)投資作為資本投入，并采用以往文獻較為常用的永續(xù)盤存法估算實際資本存量［36］；能源投入方面，該研究選取工業(yè)用電量作為衡量指標(biāo)［37-39］。

在期望產(chǎn)出方面，該研究擬用實際GDP來衡量城市是否實現(xiàn)經(jīng)濟增長的轉(zhuǎn)型目標(biāo)，通過對歷年名義GDP進行平減可得實際GDP。對于非期望產(chǎn)出，主要考慮工業(yè)生產(chǎn)過程中的非期望產(chǎn)出，包括土地污染、水污染、重金屬污染、固體廢棄物污染、大氣污染等。因為缺乏數(shù)據(jù)無法對重金屬污染和土地污染進行量化，該研究將選用工業(yè)廢水、工業(yè)二氧化硫和工業(yè)煙塵三種污染排放物的排放量作為非期望產(chǎn)出。通過熵值法將“工業(yè)三廢”進行無量綱化的處理，分別計算出各個年份每種污染物的權(quán)重系數(shù)，并根據(jù)各年之間三種污染物的數(shù)值比例，得到以2003年為基期歷年各城市可比量的綜合污染排放指數(shù)。該研究使用MATLAB軟件進行編程和運算，參考王昀等［32］和孫曉華等［33］的做法，分別在（1/9，1/9，1/9，1/3，1/3）和（0，0，1/3，1/3，1/3）兩種權(quán)重設(shè)定下，得到中國各資源型城市2003—2018年的轉(zhuǎn)型效率tranf和trane。其中，第一種權(quán)重表示投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出三者間有著相同的重要程度，故各自權(quán)重為1/3；而投入中三類要素同等重要，故進一步分解為1/9。第二種權(quán)重表示能源投入、期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出有同等重要性，重點考察目標(biāo)為能源投入與環(huán)境產(chǎn)出效率，資本和勞動投入為非考察對象，不占權(quán)重。在測算轉(zhuǎn)型效率（tranf和trane）的框架基礎(chǔ)上，固定勞動和資本要素投入，將DDF方法計算出的前沿面的方向向量分別投影到能源消耗、GDP和污染排放方向上，對應(yīng)著在能源節(jié)約、經(jīng)濟增長和環(huán)境友好三個方向上將其進一步分解得到相應(yīng)效率，即從能源效率（e），產(chǎn)出效率（y）和環(huán)境效率（env）三個方面分別考察資源型城市是如何受要素錯配影響的。

該研究的核心解釋變量是資源型城市的要素錯配程度，具體為三種指標(biāo)：Disk、Disl、Dise，其分別表示資本要素錯配程度、勞動要素錯配程度和能源要素錯配程度。在理想的完全競爭市場中，要素可以無摩擦地自由流動、配置，要素價格與要素的邊際產(chǎn)品價值相等；而由于市場不完善或其他非市場因素干預(yù)了要素價格確定，要素價格偏離要素的邊際產(chǎn)品價值，而市場難以自我調(diào)節(jié)，則要素配置無法實現(xiàn)完全競爭下的最優(yōu)狀態(tài)，產(chǎn)生效率損失，此時就出現(xiàn)了要素錯配。為測度錯配程度，本部分利用前文的C-D生產(chǎn)函數(shù)，結(jié)合式（10）、式（11）、式（12），依據(jù)Aoki［24］的核算框架測算要素錯配系數(shù)，將其減1再取絕對值即可得到要素錯配程度。要素錯配方向為虛擬變量，三種要素錯配方向?qū)?yīng)的指標(biāo)為dk，dl和de，將要素錯配系數(shù)與1進行比較以得到具體的要素錯配方向：系數(shù)小于1為要素配置不足，分別記為dk1，dl1和de1；系數(shù)大于1為要素配置過度，分別記為dk2，dl2和de2。

為了控制其他因素對城市轉(zhuǎn)型效率的影響，借鑒已有的理論和文獻［40-42］，主要控制變量設(shè)置如下。

政府干預(yù)（dis）：地方政府可以影響環(huán)境保護等公共產(chǎn)品的供給，并通過財政手段能在一定程度上影響城市經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的變動。該研究采用扣除教育和科學(xué)事業(yè)支出后的財政支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來衡量政府干預(yù)程度。

貿(mào)易依存（trade）：對外貿(mào)易有助于促進城市的經(jīng)濟增長，因此采用進出口貿(mào)易總額與城市的地區(qū)生產(chǎn)總值作為代理變量。

汽車保有量（car）：城市中日益增多的汽車會產(chǎn)生大量尾氣，成為空氣的重要污染源之一，同時也消耗著大量的石油資源，對城市環(huán)保和能耗有著直接的影響。該研究直接使用各個城市的民用汽車保有量來刻畫該變量。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（ind）：在三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中，資源型城市的工業(yè)尤其是采礦業(yè)往往會被優(yōu)先發(fā)展，這為資源型城市帶來經(jīng)濟增長的同時也不可避免地消耗大量能源、產(chǎn)生大量污染，因此資源型城市的轉(zhuǎn)型離不開產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整升級。因此該研究使用采礦業(yè)與勞動力就業(yè)人數(shù)之比當(dāng)作產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的代理變量。

研發(fā)投入（rd）：研發(fā)投入高的城市往往創(chuàng)新能力更強，由此產(chǎn)生的科技進步能帶來更高效環(huán)保的技術(shù)，進而促進資源型城市順利地轉(zhuǎn)型升級。該研究以科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘査業(yè)與勞動力就業(yè)人數(shù)之比來衡量研發(fā)投入。

3.3 數(shù)據(jù)來源

3.3.1 數(shù)據(jù)來源及說明

該研究選取2005—2018年中國114個資源型城市的面板數(shù)據(jù)，來研究要素錯配對資源型城市轉(zhuǎn)型升級的影響。根據(jù)《全國資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃（2013—2020年）》（下稱《規(guī)劃》）對資源型城市的界定，全國共有262個資源型城市，其中地級行政區(qū)126個。由于縣級市、縣以及市轄區(qū)在級別、經(jīng)濟規(guī)模、影響力等方面與地級行政區(qū)存在明顯差異，因此該研究以地級行政區(qū)為研究對象。在126個地級行政區(qū)中，該研究剔除了關(guān)鍵數(shù)據(jù)缺失較為嚴(yán)重的樣本，刪除了考察期間發(fā)生過行政區(qū)劃變動的樣本，最終獲得研究樣本城市114個。在這114個城市中，按城市地理區(qū)位可分為東部（20個）、中部（37個）、西部（36個）和東北部（21個）四類；按《規(guī)劃》中對資源型城市的劃分，可分為成長型（14個）、成熟型（62個）、衰退型（23個）和再生型（15個）四類。文中原始數(shù)據(jù)來自于《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》和各省市統(tǒng)計年鑒，以及各市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報。

3.3.2 主要變量的描述性統(tǒng)計

由于統(tǒng)計偏差等原因，原始數(shù)據(jù)可能存在異常觀測值，由此會影響到最終的回歸結(jié)果。為了盡可能地降低信息損失，該研究對要素錯配程度數(shù)據(jù)進行了縮尾處理，根據(jù)要素錯配程度的計算特點選擇在右側(cè)90%分位處做離群值處理，對于大于90%分位的數(shù)用90%分位的值賦值，以在保留原有數(shù)據(jù)樣本量的基礎(chǔ)上避免異常值的干擾。在處理極端值之后，該研究的主要指標(biāo)及其描述統(tǒng)計值均在表1中進行了說明。

表1 主要變量的描述統(tǒng)計

圖1展示了資源型城市不同轉(zhuǎn)型效率水平的區(qū)間特征。將轉(zhuǎn)型效率劃分為高中低三個水平，0.3以下為低效率水平，0.3至0.7為中效率水平，0.7至1.0為高效率水平。圖1顯示了不同效率水平城市在總體中的占比，80%以上的資源型城市集中在中效和低效區(qū)間，且高效區(qū)的城市占比并未呈現(xiàn)穩(wěn)步上升的趨勢，說明中國資源型城市整體轉(zhuǎn)型效率水平有待提高，升級空間較大。

圖1 資源型城市轉(zhuǎn)型效率區(qū)間分布

4 實證結(jié)果分析

4.1 基準(zhǔn)結(jié)果

該研究以2005—2018年城市層面的面板數(shù)據(jù)為樣本進行回歸，得到表2所示的結(jié)果。所有列均控制了城市固定效應(yīng)，列（2）、列（3）、列（5）、列（6）加入城市層面的控制變量，列（3）、列（6）控制了年份固定效應(yīng)?？紤]到所有指標(biāo)是城市層面的，回歸模型中均使用城市聚類效應(yīng)對標(biāo)準(zhǔn)誤進行修正。可以看出，無論是否加入控制變量，要素錯配程度的系數(shù)均顯著為負(fù)，分別通過1%和5%的顯著性檢驗。這表明，在不考慮模型內(nèi)生性存在的情況下，資源型城市要素錯配程度與其轉(zhuǎn)型效率顯著負(fù)相關(guān)，即各要素錯配程度越高，城市轉(zhuǎn)型效率越低，要素錯配對于資源型城市的轉(zhuǎn)型存在明顯的抑制作用。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

在兩種外生權(quán)重設(shè)定下，勞動要素錯配程度對轉(zhuǎn)型效率的影響均是最大的。由列（3）可知，在同時考慮資本、勞動和能源投入的轉(zhuǎn)型效率上，資本錯配對轉(zhuǎn)型效率的影響是高于能源錯配的。而列（6）表明，在只考慮能源投入的轉(zhuǎn)型效率上，能源錯配對資源型城市轉(zhuǎn)型的影響顯著提升，資本錯配程度的影響系數(shù)則略微下降。以列（3）為例，城市的勞動要素錯配程度每提高1個單位，城市的轉(zhuǎn)型效率則平均會下降0.067，資本錯配對應(yīng)下降0.038，能源錯配對應(yīng)下降0.025。勞動要素在資源型城市轉(zhuǎn)型中扮演了更重要的角色，其原因在于：能源要素對資源型產(chǎn)業(yè)更為重要而對其他行業(yè)影響較小，因此能源要素對全社會的產(chǎn)出影響較小而更多的是產(chǎn)生非期望產(chǎn)出以影響環(huán)境，對轉(zhuǎn)型效率的影響更多集中在環(huán)境方面；資源型城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理，同樣需要大量固定投資的其他制造業(yè)先天發(fā)育不足，工業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)單一，盡管存在資源型產(chǎn)業(yè)資本配置過度的現(xiàn)象，但是由于其他制造業(yè)體量過小，服務(wù)業(yè)對資本要素需求不大，總體來看對其他行業(yè)產(chǎn)出的擠出相對有限，但是資源型產(chǎn)業(yè)資本配置過度的確對環(huán)境有明顯影響；勞動要素對各行業(yè)有較大影響，資源型城市早期的采掘業(yè)自動化水平較低，仍需雇傭大量人工進行開挖采掘，因此勞動要素的配置狀況會對整個城市的產(chǎn)出產(chǎn)生直接而明顯的影響，同時人力資本的積累也會影響技術(shù)水平的提高，間接地影響能效和生產(chǎn)效率，進而作用于產(chǎn)出和環(huán)境績效。

為了探索要素錯配的不同方向?qū)Τ鞘修D(zhuǎn)型效率的影響，表3報告了要素錯配程度與要素錯配方向虛擬變量交叉項的估計結(jié)果?？梢钥吹?，引入要素錯配方向異質(zhì)性的設(shè)定并沒有改變回歸的基本結(jié)果，要素錯配估計系數(shù)的方向與顯著性也基本保持一致，對資源型城市轉(zhuǎn)型效率的影響仍基本顯著為負(fù)。只有在資本配置不足時，要素錯配的估計系數(shù)不顯著，可能是在這種情況下，資本要素配置不足與配置過度的樣本量相差較大、配置不足的數(shù)量較少所致，由表1可知，資本配置方向的均值1.787，大多數(shù)城市在大部分時間均是資本要素配置過度的狀態(tài)。由列（2）、列（3）、列（5）、列（6）可知，在兩種不同權(quán)重設(shè)定的轉(zhuǎn)型效率情形下，無論是勞動要素還是能源要素，配置過度估計系數(shù)的絕對值均大于配置不足的，即要素配置過度對城市轉(zhuǎn)型效率的影響大于要素配置不足對轉(zhuǎn)型效率的影響。總體上，要素配置方向?qū)Τ鞘修D(zhuǎn)型效率的影響與理論預(yù)期及前文實證分析結(jié)果一致，要素錯配對資源型城市轉(zhuǎn)型具有抑制效應(yīng)的估計結(jié)果是穩(wěn)健的，具有可信度。

表3 要素錯配方向與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型效率的回歸結(jié)果

4.2 內(nèi)生性問題討論及解決

資源型城市要素錯配與轉(zhuǎn)型效率之間可能存在反向因果關(guān)系，即轉(zhuǎn)型效率較低的資源型城市為了發(fā)展，有可能加強對某一要素的依賴，進一步加劇要素錯配程度；同時，盡管該研究控制了一系列控制變量，模型仍可能存在遺漏變量問題或要素錯配程度存在測量誤差，因此基準(zhǔn)模型內(nèi)生性問題的存在使得上述結(jié)論可能存在偏誤。針對模型的內(nèi)生性問題，該部分將采用工具變量法進行回歸以保持結(jié)論的穩(wěn)健性：①該研究采用各要素的要素錯配程度滯后一期作為工具變量，進而使用兩階段最小二乘法（2SLS）進行回歸估計。該研究所構(gòu)建的工具變量符合相關(guān)性和排他性兩個基本原則：一方面，資源型城市自身上一期的要素錯配程度與當(dāng)期的錯配程度存在高度相關(guān)性是顯然的；另一方面，資源型城市當(dāng)期的轉(zhuǎn)型效率無法影響過去的要素錯配程度，故要素錯配程度的滯后值與誤差項不相關(guān)，也滿足外生性的要求。②在采用要素錯配程度的滯后值作為工具變量的基礎(chǔ)上，該研究在解釋變量中納入被解釋變量城市轉(zhuǎn)型效率的滯后1～2期構(gòu)建動態(tài)面板模型，再利用要素錯配程度滯后1～2期作為工具變量，運用系統(tǒng)GMM模型進行估計［43-44］。在采用兩階段最小二乘法（2SLS）進行工具變量回歸時所用變量與樣本與基準(zhǔn)回歸中的設(shè)定保持一致。

4.2.1 工具變量法

表4報告了以要素錯配程度滯后一期作為工具變量的兩階段最小二乘法（2SLS）回歸結(jié)果。第一階段的回歸結(jié)果表明，不同權(quán)重轉(zhuǎn)型效率下的F統(tǒng)計量均遠(yuǎn)大于經(jīng)驗值10，要素錯配程度滯后一期滿足工具變量的基本要求。進一步，第二階段回歸結(jié)果顯示，列（4）資本要素錯配程度回歸系數(shù)在5%的水平下通過檢驗，系數(shù)為負(fù)，其余各要素錯配程度的回歸系數(shù)均在1%的顯著水平下為負(fù)，這表明考慮模型內(nèi)生性后，各要素錯配程度越高，城市轉(zhuǎn)型效率越低，緩解各要素的錯配程度會有助于資源型城市的轉(zhuǎn)型。同時，勞動要素錯配程度的回歸系數(shù)絕對值仍然是最大的，而資本要素和能源要素錯配程度的回歸系數(shù)比較接近，這與基準(zhǔn)回歸中的結(jié)果比較接近，回歸結(jié)果較為穩(wěn)健。因此，在考慮要素錯配和資源型城市轉(zhuǎn)型之間可能存在的內(nèi)生性問題后，采用工具變量法進行兩階段最小二乘法回歸所得分析結(jié)論與前文一致，要素錯配會顯著阻礙資源型城市的轉(zhuǎn)型。

表4 全樣本2SLS回歸估計結(jié)果

4.2.2 動態(tài)面板回歸

在使用系統(tǒng)GMM方法進行估計時要求模型中的擾動項不存在自相關(guān)，但對擾動項進行差分后通常存在一階自相關(guān)，因此要接受擾動項無自相關(guān)這一假設(shè)，需要保證差分后的擾動項不能存在二階自相關(guān)，可以通過比較表5中AR2統(tǒng)計量P值的大小來判斷有無二階自相關(guān)；動態(tài)面板模型不僅需要檢驗擾動項的二階自相關(guān)，還需要檢驗工具變量選取的合理性，因此表5中還展示了Sargan統(tǒng)計量的P值，可以用來判斷動態(tài)面板模型中工具變量的選擇是否合理。通過系統(tǒng)GMM模型的回歸，具體結(jié)果見表5。無論是同時考慮資本、勞動和能源投入的轉(zhuǎn)型效率還是只考慮能源投入的轉(zhuǎn)型效率，AR2統(tǒng)計量P值均大于0.1，可以顯著拒絕擾動項差分存在二階自相關(guān)的假設(shè)，而Sargan統(tǒng)計量的P值均大于0.2，表明模型選取的工具變量不存在過度識別，可以接受所有工具變量都有效的假設(shè)，因此系統(tǒng)GMM的估計是有效的。

表5 動態(tài)面板回歸估計結(jié)果

表5表明，在控制了城市層面特征變量的條件下，各要素錯配程度的回歸系數(shù)均為負(fù)且均在1%的水平上顯著，說明在考慮模型的內(nèi)生性問題后，要素錯配對城市轉(zhuǎn)型效率依然有顯著的負(fù)向影響，與基準(zhǔn)回歸結(jié)論“要素錯配對于資源型城市的轉(zhuǎn)型存在明顯的抑制作用”一致。進一步與基準(zhǔn)回歸的結(jié)果進行比較，在考慮內(nèi)生性后，不同要素的錯配程度對資源型城市轉(zhuǎn)型效率的影響力大小出現(xiàn)變化。在系統(tǒng)GMM模型中，在解釋變量中納入轉(zhuǎn)型效率的滯后項后，各要素錯配程度的回歸系數(shù)均顯著變小，尤其是勞動和能源要素錯配程度的回歸系數(shù)變動幅度較大。以表5中同時考慮資本、勞動和能源投入的轉(zhuǎn)型效率（tranf）為例，資本要素錯配程度的回歸系數(shù)由-0.038變化至-0.028，勞動要素錯配程度的回歸系數(shù)絕對值由0.067減小至0.018，能源要素錯配程度的回歸系數(shù)絕對值由0.025減至0.009，也導(dǎo)致資本要素錯配對城市轉(zhuǎn)型的負(fù)向影響變?yōu)樽畲蟆?/p>

總體來看，盡管加入新的解釋變量后原有各要素錯配程度的解釋力下降了，但是在考慮內(nèi)生性后根據(jù)模型回歸結(jié)果分析所得的研究結(jié)論依然保持了穩(wěn)健性。

4.3 穩(wěn)健性檢驗

4.3.1 剔除再生型城市樣本

該研究的研究對象為資源型城市，而資源型城市的特點表現(xiàn)為以本地區(qū)礦產(chǎn)、森林等自然資源開采、加工產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，在四類資源型城市中，再生型資源城市基本擺脫了資源依賴，城市的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)已經(jīng)發(fā)生改變，城市的經(jīng)濟決策和城市規(guī)劃可能與同類城市迥異，城市的發(fā)展模式和發(fā)展方向與傳統(tǒng)的資源型城市也已有明顯不同，因此樣本中包含再生型城市可能會影響該研究的回歸結(jié)果。為了消除再生型城市樣本帶來的干擾，該研究根據(jù)《全國資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃（2013—2020年）》所列再生型城市，將樣本期內(nèi)所有相關(guān)城市剔除，以進一步加強該研究回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。具體剔除的城市包括：宿遷市、淄博市、唐山市、麗江市、葫蘆島市、馬鞍山市、徐州市、南陽市、臨沂市、鞍山市、洛陽市、盤錦市、張掖市、包頭市、通化市，共計15個城市，剔除后樣本城市剩余99個。以2005—2018年剩余99個資源型城市的面板數(shù)據(jù)重新進行雙向固定效應(yīng)的回歸，回歸結(jié)果報告于表6列（1）、列（2）。對比基準(zhǔn)結(jié)果后發(fā)現(xiàn)，列（2）的資本要素錯配程度在5%置信水平下通過檢驗，其余要素錯配程度的回歸系數(shù)均在1%的統(tǒng)計水平下顯著為負(fù)，且按照回歸系數(shù)絕對值大小排序，依次為勞動要素錯配程度、資本要素錯配程度以及能源要素錯配程度，這與前文基準(zhǔn)回歸的結(jié)果一致，實證結(jié)果比較穩(wěn)健，這說明要素錯配會明顯制約資源型城市的轉(zhuǎn)型發(fā)展，并且各類資源型城市應(yīng)當(dāng)重視對勞動要素錯配的緩解。

4.3.2 替換被解釋變量

該研究在用DDF方法測算資源型城市的轉(zhuǎn)型效率時，選取了實際地區(qū)生產(chǎn)總值作為期望產(chǎn)出。地區(qū)生產(chǎn)總值等于各產(chǎn)業(yè)增加值之和，是所有常駐單位在一定時期內(nèi)生產(chǎn)活動的最終成果，以其作為期望產(chǎn)出能較全面地反映資源型城市的生產(chǎn)情況。但是資源型城市的產(chǎn)業(yè)發(fā)展有一定的特殊性，這些城市通常高度依賴資源的開采和加工，隸屬于工業(yè)門類的資源型產(chǎn)業(yè)往往是城市的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，因此資源型城市工業(yè)發(fā)展得好壞決定了城市的經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r。在以往關(guān)于城市生產(chǎn)效率的研究中，也有學(xué)者選取工業(yè)總產(chǎn)值作為期望產(chǎn)出的指標(biāo)。工業(yè)總產(chǎn)值是以貨幣形式表現(xiàn)的工業(yè)企業(yè)在一定時期內(nèi)生產(chǎn)的已出售或可供出售工業(yè)產(chǎn)品總量，反映一定時間內(nèi)工業(yè)生產(chǎn)的總規(guī)模和總水平。為了從不同角度反映要素錯配對城市轉(zhuǎn)型的影響，同時為了減少因指標(biāo)選取而造成的偏誤，該研究借鑒孫曉華的做法，選取工業(yè)總產(chǎn)值更替地區(qū)生產(chǎn)總值作為期望產(chǎn)出，重新測算資源型城市的轉(zhuǎn)型效率。由于相關(guān)年鑒自2017年起不再統(tǒng)計工業(yè)總產(chǎn)值這一指標(biāo)，因此各城市工業(yè)生產(chǎn)總值的數(shù)據(jù)時間跨度為2005至2016年。在缺乏各城市工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)的情況下，利用省工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)作為替代對各資源型城市的工業(yè)總產(chǎn)值進行平減。依舊在兩種權(quán)重（1/9，1/9，1/9，1/3，1/3）和（0，0，1/3，1/3，1/3）設(shè)定下，重新計算分別得到轉(zhuǎn)型效率trg和treg。

以2005—2016年114個資源型城市的面板數(shù)據(jù)重新進行雙向固定效應(yīng)的回歸，表6的列（3）、列（4）匯報了采用trg和treg為被解釋變量的回歸結(jié)果?？梢钥闯?，列（3）、列（4）的能源要素錯配程度分別在10%和5%置信水平下通過檢驗，其余各要素錯配程度的回歸系數(shù)仍在1%的水平下顯著為負(fù)，驗證了城市要素錯配對城市轉(zhuǎn)型的抑制效應(yīng)，即增加城市要素錯配程度會降低城市的轉(zhuǎn)型效率，表明了該研究的主要結(jié)論是穩(wěn)健的。比較表2基準(zhǔn)回歸的列（3）、列（6）和表6的列（3）、列（4）后還可以發(fā)現(xiàn)，替換被解釋變量的回歸系數(shù)絕對值要比原基準(zhǔn)回歸的小許多，這說明要素錯配對城市的整體產(chǎn)出影響更大，而以資源型產(chǎn)業(yè)為代表的相關(guān)工業(yè)產(chǎn)業(yè)受到要素錯配的影響更小，部分產(chǎn)業(yè)可能甚至?xí)蛞劐e配成為相對受益者。

4.3.3 使用不同的回歸方法

由于轉(zhuǎn)型效率的取值范圍為0到1，存在大量城市轉(zhuǎn)型效率為1的樣本，被解釋變量擁有歸并數(shù)據(jù)的特征，因此該研究使用Tobit模型進一步檢驗要素錯配對城市轉(zhuǎn)型的影響。另外，轉(zhuǎn)型效率的高低僅由轉(zhuǎn)型效率數(shù)值的大小反映，因而同比例擴大或縮小數(shù)倍數(shù)值并不會增添或減少信息，不會改變效率高低的排序，因此當(dāng)統(tǒng)一對轉(zhuǎn)型效率乘以100取整后，得到新的被解釋變量tranfp和tranep，此時的轉(zhuǎn)型效率數(shù)值有了計數(shù)變量的特點，計數(shù)多則意味著效率高，可以采用計數(shù)模型進行回歸。tranf和trane的均值和標(biāo)準(zhǔn)差在乘以100后基本上與tranf和trane的均值和標(biāo)準(zhǔn)差一致，同時由于被解釋變量的方差和期望顯然不一致，因此該研究使用負(fù)二項回歸模型來進行穩(wěn)健性檢驗。以2005—2018年114個資源型城市的面板數(shù)據(jù)分別進行Tobit回歸和負(fù)二項回歸，兩種回歸模型的結(jié)果分別報告于表6的列（5）、列（6）和列（7）、列（8）。在采用了不同的模型進行回歸后，要素錯配程度的回歸系數(shù)均在1%的水平下顯著為負(fù)，要素錯配仍然顯著地抑制了城市轉(zhuǎn)型，這與基準(zhǔn)回歸結(jié)果完全一致，進一步表明了該研究結(jié)果的穩(wěn)健性。

表6 穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果

4.4 異質(zhì)性檢驗

4.4.1 轉(zhuǎn)型效率分解

根據(jù)前文的分析，資源型城市在只考慮能源投入的轉(zhuǎn)型效率上與非資源型城市的效率水平相比，差距更為明顯，更能體現(xiàn)資源型城市生產(chǎn)效率較低而非期望產(chǎn)出較多的特征，因此該研究分別對114個資源型城市的只考慮能源投入的轉(zhuǎn)型效率進行分解，進一步得到各資源型城市2005—2018年在產(chǎn)出增長、能源消耗和環(huán)境友好三個方向上的生產(chǎn)效率，即產(chǎn)出效率（y），能源效率（e）和環(huán)境效率（env）。表7報告了要素錯配與轉(zhuǎn)型效率各分解部分的回歸結(jié)果?？梢钥闯?，不論是否通過顯著性檢驗，要素錯配程度的回歸系數(shù)均為負(fù)值，且僅有列（1）的資本要素錯配程度回歸系數(shù)未通過顯著性檢驗，可知要素錯配對資源型城市的產(chǎn)出效率、能源效率和環(huán)境效率均產(chǎn)生了顯著的抑制作用。

表7 轉(zhuǎn)型效率分解的回歸結(jié)果

對于產(chǎn)出效率而言，資本錯配與其呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的關(guān)系但并不顯著，而勞動錯配和能源錯配則在1%的置信水平下通過檢驗，表明勞動錯配和能源錯配會顯著抑制城市產(chǎn)出效率的提升，并且勞動錯配的抑制作用尤為明顯，這可能是因為：能源錯配對產(chǎn)出的影響更局限于資源型產(chǎn)業(yè)，其他行業(yè)對能源的依賴較小，僅需保證正常使用便可正常運轉(zhuǎn)，更多占有能源也不會明顯增大產(chǎn)出；與此能源要素相反，勞動要素的錯配則會影響整個社會的產(chǎn)出，一方面資源型產(chǎn)業(yè)無法吸引高素質(zhì)勞動者以進行人力資本積累，相關(guān)行業(yè)的生產(chǎn)效率無法有效提高，勞動要素的邊際產(chǎn)量較少；另一方面相關(guān)人才會流入到其他行業(yè)，尤其金融業(yè)、公共服務(wù)業(yè)，造成勞動配置過度，最終使整個社會的產(chǎn)出效率下降。對于能源效率和環(huán)境效率而言，各要素錯配程度的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，表明要素錯配會阻礙城市能源效率和環(huán)境效率的提升。在所有要素中，勞動要素錯配程度回歸系數(shù)的絕對值依然是最大的，這表明勞動要素錯配對城市轉(zhuǎn)型的影響最大，這與基準(zhǔn)回歸的結(jié)果一致，進一步強調(diào)緩解勞動要素錯配對城市轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要性。

4.4.2 不同地理區(qū)域

中國區(qū)域間經(jīng)濟發(fā)展不平衡的現(xiàn)象十分突出，東部、中部、西部三大區(qū)域間的經(jīng)濟社會發(fā)展水平差異極大，因而不同地區(qū)的資源型城市有著各自的發(fā)展歷史和特點，將114個資源型城市按照所在省份分為東部、中部、西部和東北部，來檢驗要素錯配對城市轉(zhuǎn)型效率的差異化影響。表8和表9分別報告了分區(qū)域情況下兩種轉(zhuǎn)型效率的回歸結(jié)果。

表8 分區(qū)域回歸結(jié)果一

表9 分區(qū)域回歸結(jié)果二

可以看出，無論在東中部、東北，還是西部城市，要素錯配程度對城市轉(zhuǎn)型效率的影響系數(shù)均為負(fù)值。其中，東部城市只有能源錯配顯著地抑制了轉(zhuǎn)型效率的提升；中部城市的勞動錯配和能源錯配會同時制約著城市的轉(zhuǎn)型；西部城市各要素錯配均會對城市的轉(zhuǎn)型產(chǎn)生顯著的負(fù)影響；對于同時考慮資本、勞動和能源的轉(zhuǎn)型效率而言，東北城市只有能源要素的錯配會對城市的轉(zhuǎn)型效率產(chǎn)生抑制作用，對于只考慮能源投入的轉(zhuǎn)型效率而言，資本要素錯配也會有明顯的抑制效應(yīng)。特別需要注意的是，西部地區(qū)和東北地區(qū)，尤其是東北地區(qū)，資本要素錯配對城市轉(zhuǎn)型效率的抑制作用要明顯高于其他地區(qū)，而勞動要素錯配程度的影響系數(shù)反倒并不顯著。可能的原因在于：一方面由于劃分后東北地區(qū)城市數(shù)量是最少的，過少的樣本量導(dǎo)致估計系數(shù)不顯著；另一方面，東北的資源型城市開發(fā)較早，東北作為老工業(yè)基地城市化、工業(yè)化水平較高，工業(yè)化發(fā)展處在相對較高階段，并不單純依靠采掘資源等低端產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)城市發(fā)展，而且由于城市存在大量的國有企業(yè)，導(dǎo)致勞動要素的內(nèi)部流動并不如東部地區(qū)頻繁，不會導(dǎo)致各行業(yè)產(chǎn)出變動過大，因此勞動要素錯配程度的影響系數(shù)反倒減小。

5 結(jié)論與政策建議

面臨日益強化的資源環(huán)境約束，資源型城市的轉(zhuǎn)型升級問題已經(jīng)成為關(guān)注和討論的熱點問題。在有序推進碳達峰、碳中和以及深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的背景下，該研究從要素錯配的全新視角，探討了資源型城市陷入經(jīng)濟轉(zhuǎn)型困境的內(nèi)在原因。在此基礎(chǔ)上，該研究重點研究了三個主要問題。一是科學(xué)識別了資源型城市經(jīng)濟轉(zhuǎn)型效率；二是梳理了要素錯配在經(jīng)濟增長、能源消耗以及環(huán)境保護等方面影響資源型城市轉(zhuǎn)型的作用機理；三是實證檢驗了要素錯配對資源型城市經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的影響。得到以下主要結(jié)論。

（1）基于Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)構(gòu)建了旨在分析要素錯配對經(jīng)濟轉(zhuǎn)型效率的理論分析框架，提出要素錯配影響經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的內(nèi)在機制：行業(yè)間的要素錯配通過抑制產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級降低資源型城市的產(chǎn)出效率和環(huán)境效率；用途間的能源錯配通過鼓勵企業(yè)使用能源對技術(shù)進行替代降低了能源效率和環(huán)境效率。而能源等要素在產(chǎn)業(yè)間的錯配會擠占替代產(chǎn)業(yè)發(fā)展所需要素，抑制城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，引發(fā)能源效率和環(huán)境效率的損失，阻礙資源型城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。

（2）基于中國114個資源型城市2005—2018年的面板數(shù)據(jù)來研究要素錯配對資源型城市轉(zhuǎn)型升級的影響。采用固定效應(yīng)模型得到基準(zhǔn)回歸，發(fā)現(xiàn)資源型城市要素錯配程度與轉(zhuǎn)型效率呈現(xiàn)出顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，無論是要素配置過度還是配置不足，要素錯配對于資源型城市的經(jīng)濟轉(zhuǎn)型均存在明顯的抑制作用，且勞動錯配抑制作用尤為明顯。在緩解內(nèi)生性問題和進行穩(wěn)健性檢驗后，主要實證結(jié)果仍未發(fā)生變化。來自東、中、西和東北地區(qū)的異質(zhì)性檢驗顯示，要素錯配對資源型城市轉(zhuǎn)型效率的影響因所處區(qū)域不同存在差異。

根據(jù)上述研究結(jié)論，可以得到三個方面的政策建議：①國家層面，應(yīng)統(tǒng)籌推進自然資源資產(chǎn)的產(chǎn)權(quán)制度改革，增強市場糾錯主體地位，明晰在占有、使用、處置資源的過程中的權(quán)力界定，避免發(fā)生權(quán)力尋租，發(fā)揮市場在資源配置中的決定性作用；同時，要建立健全補償機制，發(fā)揮政府兜底作用，完善資源開發(fā)前的環(huán)境服務(wù)支付費制度，打造資源開發(fā)過程的邊開發(fā)邊修復(fù)模式，形成開發(fā)完成后資源型地區(qū)的生態(tài)恢復(fù)制度。②在城市層面，要引導(dǎo)要素流動以建設(shè)多元化的產(chǎn)業(yè)體系，依靠接替產(chǎn)業(yè)和新興產(chǎn)業(yè)為城市發(fā)展賦能，激發(fā)資源型城市發(fā)展內(nèi)生動力；加強高素質(zhì)勞動要素的培養(yǎng)、引進，雙措并舉，提高勞動要素的配置效率。③產(chǎn)業(yè)層面，地方政府應(yīng)利用綠色財政，使用轉(zhuǎn)型扶持資金支持資源型企業(yè)引進開發(fā)新工藝，打通堵點補充斷點，實現(xiàn)技術(shù)補鏈，輔助龍頭企業(yè)突破關(guān)鍵技術(shù)和環(huán)節(jié)的缺失和瓶頸，實現(xiàn)資源的深加工，提升產(chǎn)品附加值；而且，要扶持龍頭企業(yè)建立產(chǎn)業(yè)集群，并購重組整合資源，發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)，打通產(chǎn)業(yè)鏈上下游，完成縱向產(chǎn)業(yè)鏈對接，實現(xiàn)對傳統(tǒng)資源型產(chǎn)業(yè)的改造提升。

該研究的不足之處在于，限于數(shù)據(jù)獲取來源，選取工業(yè)用電量作為能源消耗的衡量指標(biāo)，利用工業(yè)廢水、工業(yè)二氧化硫和工業(yè)煙塵三種污染排放物衡量污染排放，得到的綜合污染排放指數(shù)不包括固體廢棄物污染等，可能無法全面地表征非期望產(chǎn)出。同時，選擇各城市職工平均在崗人數(shù)衡量勞動投入，沒有充分考慮勞動者素質(zhì)之間的差異，而隨著數(shù)字經(jīng)濟時代的到來，高素質(zhì)勞動力蘊含的人力資本對于資源型城市轉(zhuǎn)型發(fā)展的作用可能更為明顯。在未來研究中，隨著各界對數(shù)據(jù)要素資本的重視和數(shù)據(jù)獲取渠道的逐步完善，上述問題有望得到有效解決。