11月11日，“国家治理与财税改革”主题论坛暨第三届中青年财政学者论坛在我校成功召开。会上，中国人民大学国家发展与战略研究院尹恒教授做了“资源配置效率改善的空间有多大：基于中国制造业的结构估计”主题发言。
促进全要素生产率增长被视为中国经济发展新动能的主要着力点。国务院报告指出：“培育壮大新动能、改造提升传统动能，提高全要素生产率，推动经济保持中高速增长”。而宏观全要素生产率主要受两方面因素的影响，一方面是企业全要素生产率，另一方面是资源配置效率。本报告主要是关于通过改善资源配置效率，提高宏观全要素生产率，来对推动中国经济增长。这样的经济增长空间有多大。
本报告首先对资源配置的文献及其发展脉络进行了梳理。其中，最重要的两个文献，一个是Restuccia和Rogerson（2008，以下简称RR），另一个是Hsieh和Klenow（2009，以下简称HK）。RR主要是采用了宏观校准的方法，类似于DSGE。在标准的宏观模型中，考虑资源配置扭曲。而HK主要是更多基于微观数据的研究基础，有可以操作的微观的系统，会更好的吸收企业异质性的信息。HK是直接从微观企业的数据估计参数。报告人认为从RR方法到HK方法说明微观化是当前资源配置研究方面的主要趋势。人们不仅仅对宏观资源配置的结果感兴趣，更越来越多的关注微观企业之间的差异性对整个宏观经济的发展和增长带来的影响。其中，罗德明等（2012），李世刚和尹恒（2014），杨光等（2015），盖庆恩等（2013，2015，2017），Brandt et. al（2013），龚关和胡关亮（2013），陈晓光（2013），陈诗一和陈登科（2017），这些文献都采用了HK的方法对资源配置进行了相关研究。
尹恒教授认为，以往文献中关于资源配置的分析框架多沿循HK型（包括RR），其估计的准确性有赖于以下几个重要设定：第一是替代弹性直接给定；第二是规模收益不变，要素份额代替要素弹性；第三是将资本和劳动贡献之外的所有剩余都归入企业生产率；最后是要素特别是资本没有调整成本。尹恒教授认为，HK对微观信息的利用是远不充分的，它主要是对宏观模型的进一步微观化，来自于宏观校准的思路。并且，HK也意识到需要将研究的侧重点放在中国、印度与美国相比的相对效率上。最新的研究尝试放松以上假定，将资源配置效率分析建立在直接估计替代弹性（溢价）、要素产出弹性和企业异质性（包括企业生产率）的基础之上。一是用“微观化”视角构建结构估计框架，如Olley& Pakes（1996）、Levinsohn& Petrin（2003）、Ackerberg et al.（2015）、 Doraszelski& Jaumandreu（2013，2016）等。二是估计Markup与生产函数参数，比如De Loecker& Warzynsky（2012）， De Loecker et al.（2016），Brandt et al.（2017）等。三是考虑包括成本异质与需求异质的多维度异质性，并同时考虑纵向与横向产品差异化，比如Foster et al.（2008），Jaumandreu& Yin（2016）。这些文献共同的努力方向是将贸易和产业组织的结构估计方法与资源配置效率文献结合起来，让资源配置效率分析建立在更为可靠的微观基础之上。这样可以把资源配置文献沿着从RR到HK的“微观化”发展方向推进，更充分利用现实经济中资源配置的信息；同时也可以利用更丰富的企业异质性信息。
接着，尹恒教授用GDP口径报告了制造业资源配置效率改善的空间到底有多大，并通过政策模拟研究改革延时与年经济增长率的动态关系，以及改革力度与年经济增长率的关系。从1999年到2013年，制造业资源配置效率改善可以平均每年提高2个百分点的GDP增长。如果十年之内，改善资源配置扭曲的10%就可以提高7个百分点的GDP增长。关于配置效率改善空间的界定，这里主要是通过无扭曲时的GDP与实际配置的GDP来定义资源配置效率改善空间（GDP口径）。而现实世界不是没有摩擦的世界，所以要提高资源配置效率，改善配置扭曲的程度。
关于参数和企业异质性的结构估计，主要的挑战是需要从可观测数据中估计参数和企业异质性。企业异质性存在三个维度，分别是企业生产率、纵向产品差异（质量）、横向产品差异。横向产品差异主要受企业的营销努力、区位因素、消费者的口碑和习惯、企业的市场结构和所有权结构等因素的影响。并且可变替代弹性、税收与补贴、企业退出、产销率异质性以及资本利用率都会对参数估计产生影响。处理企业退出的选择偏误，设企业退出决策取决于其综合异质性水平。
最后，尹恒教授对整个研究内容进行了总结。首先，此研究尝试结合企业生产率结构估计文献与资源配置效率文献；其次，此研究估计了中国制造业资源配置效率改善空间；最后，用结构估计方法，分析各种税收、补贴、产业政策的社会成本进行了进一步的研究。这种方法在现实生活中有很大的运用空间。
