四 计量结果及分析

1.基本估计结果

本文首先运用普通最小二乘法固定效应模型（FE）进行估计，结果如表4第（1）列、第（2）列所示。区域市场整合指数 minteg 对资本错配指数 τ _Kit 和劳动力错配指数 τ _Lit 的影响显著为负，一定程度上说明中国国内市场一体化程度的提高有利于降低资本和劳动力的错配程度。正如上文所述，区域市场整合打破了区域经济分割状态，为生产要素在区域间的自由流动创造了有利条件；同时扩大了国内市场规模，有助于实现规模经济，从而促进资源配置效率的提高。此外，区域市场整合促进了市场竞争的有效开展，有助于资源从低效率企业流向高效率企业，促进生产集中度的提高和资源错配的改善。贸易开放度 open 对资本错配指数 τ _Kit 和劳动力错配指数 τ _Lit 的影响显著为正，说明中国当前的对外贸易可能会加剧资源错配。在长时间出口导向型战略的指导下，政府对出口部门的干预较多，可能在一定程度上扭曲了要素的市场价格，导致更多的资源流向了效率较低的出口部门，加剧了资源错配。

对于其他控制变量，金融市场发展水平 finance 对资源错配的影响显著为正，一定程度上说明中国当前的金融发展水平未能起到优化资源配置的作用。其原因可能在于中国当前政府主导下的金融体系市场化水平较低，致使市场力量尚未在金融资源配置过程中发挥决定性作用，结果导致一定程度的资源错配。政府干预 government 对资本错配指数 τ _Kit 的影响为负，但不显著；对劳动力错配指数 τ _Lit 的影响显著为正。如上文所述，政府支出对资源错配同时具有两方面影响：一方面，政府通过税收优惠、财政补贴和劳动力流动管制等行政手段对经济进行干预，扭曲了生产要素的市场化配置结果，会加剧资源错配，另一方面，政府也可能通过扩大政府支出来提高公共服务水平，改善基础设施建设，减少要素流动障碍，为市场配置资源创建良好的外部环境，则可以促进资源错配的改善。行政性市场进入壁垒 state _ rate 的估计系数显著为正，表明会加剧资源错配，这与韩剑和郑秋玲(2014)的研究结果一致。由企业自由进入退出导致的资源在新进入企业和在位企业之间的重新配置是提高资源配置效率的重要手段。国有企业占比较高的行业和地区，市场进入壁垒就越高，致使新企业就越难进入该地区。由于市场壁垒的存在，企业的自由进出受阻，就阻碍了资源配置效率的提高。

2.内生性问题的处理及工具变量估计

内生性问题的存在将导致OLS估计参数的非一致性，进而扭曲估计结果的经济含义（王少平和封福育,2006）。就本文而言，可能存在内生性的原因有：一是解释变量区域市场整合和贸易开放度与被解释变量资源错配之间可能存在双向因果关系。张杰等（2011）、施炳展和冼国明（2012）等学者研究指出，要素市场扭曲推动了中国企业的出口。在出口导向性政策指导下，政府采取税收优惠和财政补贴等手段鼓励出口。反过来，出口的增加也使得过多的资源被配置到生产率较低的出口部门，加剧资源错配。二是模型设定偏误，即模型中可能遗漏某些共同影响两个解释变量和被解释变量的非观测因素。模型内生性检验结果显示,Durbin-Wu-Hausman检验的统计量为6.5593,在1%的显著性水平上拒绝原假设，即可认为模型中存在内生变量。因此，为了处理内生性，本文采取工具变量两阶段最小二乘法（IV2SLS）来进行估计。

首先，本文借鉴黄玖立和李坤望(2006)的做法，选取海外市场接近度( fma )作为贸易开放度的一个工具变量。具体构造方法如下：

其中，沿海省份内部距离 r _ii 等于其地理半径的2/3（Redding and Venable,2004），即：

内陆省份 i 到最近的沿海省份 j 的距离 d _ij 为：

其中, α _i 和 α _j 分别为 i 、 j 省会城市的经度， β _i 和 β _j 分别为 i 、 j 省会城市的维度, R 为赤道半径。

此外，本文还选取1995年各省市的贸易开放度 open _1995作为贸易开放度的另一个工具变量，选用 minteg 一阶滞后项作为它自身的工具变量。由于海外市场接近度 fma 和贸易开放度 open 1995均不随时间变化，本文使用2003—2016年的名义汇率分别与之相乘，作为最终的工具变量。估计结果如表4所示。

首先，对工具变量进行相关性检验。最小特征值统计量为41.2998,大于临界值13.433,因此在5%的显著性水平上拒绝“弱工具变量”的原假设。Anderson-Rubin Wald检验在1%的显著性水平上显著，也说明了海外市场接近度 fma 、1995年的贸易开放度 open _1995、滞后一期市场整合程度 minteg 与内生变量之间具有较强的相关性。然后，进行过度识别检验，以考察两个工具变量是否均为外生。Kleibergen-Paap rk LM统计量的相伴概率为0.0000,强烈拒绝不可识别的原假设。Kleibergen-Paap rk Wald F统计量为47.261,大于Stock-Yogo检验5%显著性水平上的临界值。最后,Sargan-Hansen检验的相伴概率为0.1096和0.1162,说明工具变量是外生的。上述检验表明本文所选取的三个工具变量都是合理的。

如表4工具变量估计结果所示，区域市场整合 minteg 的估计系数仍显著为负，而贸易开放度 open 的估计系数仍显著为正，且其他控制变量的估计结果与基本模型相比也未发生较大变化。控制内生性问题之后的模型回归结果与基本模型一致，在一定程度上说明区域市场整合有利于改善资源错配，而贸易开放度的提高却会加剧资源错配。 E/BMwyukQdXao2ktOduRKGiXuF0j142z6SSSRSozCfX6zJ1bLUkYmNLw+2ttip7W