中國要素市場還有很多改革紅利，但容易改的都改了，剩下的多是難啃的硬骨頭。只有通過要素配置的進一步市場化改革，才有望釋放中國經濟的增長空間。
文 | 周黎安 王輝 唐遙
中國過去40年的高速經濟增長從來源上分解，主要受益於跨地區、跨行業和跨所有制的生產要素再配置。近年來，隨著中國經濟總量的迅速擴大，以生產要素再配置為驅動的增長趨於衰減。只有通過要素配置的進一步市場化改革方可釋放中國經濟的增長空間。
2018年開始，北京大學光華管理學院“光華思想力”課題組承接了國家發改委關於“十四五”規劃的一個研究課題《完善要素市場化配置的實施路徑和重大舉措》。在課題研究中，我們探討了傳統生產要素——勞動力、土地、資金、技術，也分析了大數據作為一種全新的重要生產要素的意義和價值，並給出了深化這五大要素市場化配置的政策舉措和實施路徑。
生產要素優化配置的潛力遠未耗竭
中國過去40年的高速增長，勞動力、資金等要素從農業到工業，從農村到城市，從國有部門向非國有部門等一系列的轉移，幾乎都是從相對低效率的部分，轉向高效率的部分，對應著生產率的顯著提高。這對中國高速增長起到了極為重要的作用。
但在此過程中，也有證據表明生產要素再配置效應在衰減，這是中國經濟從高速增長轉入中高速增長的基本背景。有兩方面的表現：投資拉動GDP的效應不斷下降，即對應著邊際資本產出比不斷上升 ；近年來在GDP總量增長中全要素生產率的貢獻在逐漸下降。
那麼，生產要素跨部門、跨地區、跨所有制的再配置效應衰減，是否意味著生產要素優化配置的潛力已經接近耗竭了呢？
從中國經濟現有的結構性特徵看，要素再配置的增長空間還是很大的。比如說中國目前的城市化尚不足60％，而以中國現在的人均GDP水平，國際上有著相似經濟發展水平的國家城市化率在70％以上，意味著我們城鎮化還至少有十幾個百分點的增長。
另外一方面，農村擁有中國27％的勞動力卻只貢獻了不足8％的GDP，顯然還有進一步挖掘的空間。既然結構性轉型還存在這麼大的空間，但是為什麼這些年會出現如此明顯的衰減呢？我們認為原因在於一系列制度障礙導致生產要素市場存在許多扭曲和錯配，嚴重阻礙了生產率的提高；要素配置的進一步市場化亟待推進和完善。
因此 ，為中國經濟尋找新的增長動力，應當從要素的市場化配置怎麼進一步完善八手。
應對勞動力短缺問題
中國未來勞動力要素面臨的主要挑戰是勞動力數量減少問題。過去40年，中國生育率的下降相當於西方國家近一個世紀的變化幅度。在此形勢下，中國人口的年齡結構發生了系統性的變化，老齡化的速度快於很多人的預期。目前我們國家16歲-65歲的勞動力人口是10億左右，基本上已經達到了歷史頂峰；按照目前的數據推算，到2050年時這個數字會降低到7.6億左右，降幅高達25％。勞動力數量的減少，對於經濟增長、儲蓄率和投資率以及社會養老體系都會產生重大的挑戰。
應對老齡化所帶來的勞動力短缺問題，國際通行的方案是延長退休年齡，或者增加勞動力的人力資本。這兩個方案我們當然要推動，但對於中國這樣一個處於轉型中的經濟體，深化要素市場的改革，利用市場機制實現勞動力在城鄉間、地區間以及產業間更有效的配置，充分發揮現有勞動力的潛力，則有可能帶來更大的效率改進空間。我們在報告中主要探討的相關政策方向包括以下幾點。
第一，深化戶籍制度改革，解決外來勞動力公共服務覆蓋率低的問題。採用“居住證”、“積分落戶”等多種靈活的政策手段作為戶籍制度的補充和替代，使戶籍成為一個居民註冊登記制度，解除公共服務與狹義“戶口”的捆綁，充分保障各類勞動者共享城市發展紅利。
第二，解決勞動力在跨地區流動時社會保障可攜帶的問題。這需要推動養老保險、醫療保險等社會保障制度的跨地區轉移接續改革，通過進一步提升統籌層次減少勞動者跨地域遷移時面臨的轉移成本。中央的轉移支付應該採取“錢隨人走”的原則，突出常住人口這個標準，並設計實行與之相匹配的財政公共支出和分擔機制，切實有效降低勞動力要素跨地區流動的摩擦障礙。
第三，鼓勵地方政府因地制宜、結合自身發展定位與規劃佈局，為不同類型的勞動者設立“量身定做”的激勵條件，實現“精準引才”；同時積極採用市場手段吸引和獎勵農村所需的各類實用人才，實現勞動力在城鄉間的“雙向流動”，避免農村地區和農業部門出現人才“空心化”現象。
值得注意的是，從保障勞動力要素市場健康發展、充分實現勞動力要素有效配置的角度看，勞動力要素的流動性並非越大越好。過於頻繁的勞動力流動會增加搜尋與匹配過程中的交易成本，反而可能降低勞動力要素的配置效率，不利於企業與勞動者兩方的利益實現。報告中所討論的具體舉措其目的皆在於破除不必要的制度壁壘，保障勞動力要素在地區、行業和人才層次間的合理配置，同時儘量避免跨地區勞動力市場的惡性競爭和過於頻繁的流動。
找準城鄉二元土地制度的癥結
土地市場是一個更復雜的話題。中國目前推行的是城鄉二元分隔的土地制度，城市土地歸國有，農村土地歸集體所有。任何農村土地要改變用途，從農用地變成非農用地，必須通過國家徵用才能轉變。城鄉二元土地制度對用途管制極其嚴格，限制了農地流轉和直接入市，也導致徵地過度、補償標準低、城市土地緊缺與閒置浪費並存等問題，這是現在的癥結所在。
最新大家熱議的《土地管理法》修正草案對原有的土地管理制度做出了一些重大改進，比如縮小徵地範圍、規範徵收程序、採用“區片綜合地價”確定土地補償費和安置費，城市規劃確定為工業、商業等經營性用途的農村集體建設用地可以直接入市，宅基地自願有償退出等等。
但這些改變與社會各界對土地管理制度改革的預期仍有差距。比如這次修正草案沒有明確涉及遠郊區的農村經營性集體建設用地如何入市，沒有涉及規劃中住宅用途的集體建設用地的直接入市，也沒有涉及工業用地與商業用地的轉換問題、農村宅基地的有效利用問題。
在農村集體經營性用地上，從百分比看，在農村土地佔比很小。有人統計過，發達地區經營型集體建設用地佔10％，不發達地區只有5％。所以，這一部分即使全部放開，能撬動的潛在土地資源仍然較小，農民受益面不大。目前受益較多的是城市周邊的農民，遠郊和更遠區域的農民基本排除在外。真正能為農民增收帶來巨大收益的，其實是他們的宅基地。修正草案中提及可以有償騰退宅基地，但是目前來看補償是非常有限的。我們在西安、成都等地調研發現，農民宅基地多佔、閒置浪費的情況比較突出。現行的政策限制了這些土地的有效利用。
我們在調研中還發現巨大的城市土地存量問題。原本已經徵為工業用地，但這些用地大量閒置或者產出非常低下，如何才能盤活變成商用或住宅用地呢？城市每年新增建設用地大約有30％是工業用地，這些年累積下來是一個巨大的存量。按照現行政策，工業用地要轉變用途必須經政府原價收購。在土地價格快速上漲的情況下，工業用地的持有人顯然不願意按原價出讓。盤活工業用地的癥結在於我國還沒有法律和政策來規定土地增值部分如何在政府與土地原持有人之間進行合理分配。
基於這些分析，我們認為下一步應在《土地管理法》修正案的基礎上再進一步完善。第一，總結一些改革地區的經驗，進一步完善增減掛鉤、佔補平衡政策，逐步建立全國性建設用地指標交易市場，讓遠郊區和貧困地區農民受益於城市發展的土地增益；第二，探索農村宅基地共享機制，形式多樣盤活閒置農宅，增加農民財產性收入；第三，通過規範增值收益共享機制，促進工業用地與商住地的轉換，解決工業用地退出難和變更難的問題；建立工業用地使用的績效考核制度。
利用現代科技手段化解融資難
關於資金要素，目前在我國的核心問題是：直接融資比重過低，股市缺乏健全的進入和退出機制，股市價格風險能力有限，民營企業和中小企業融資難、地方債務問題嚴重等等。
怎麼改善？我們給出的解決思路是：
首先，調整監管結構，統一監管規則和評級標準，破解債券市場監管分隔和套利問題；發展高收益債券細分市場，完善違約債券處置流程，打破剛性兌付。
其次，健全股市進入和退出機制，努力調整投資者結構，發揮機構投資者的作用，同步推行註冊制和退市制度建設。
再者，對中小企業融資難的一個解決辦法是，提升中小企業正規化、數字化水平，輔助銀行識別風險、合理定價，鼓勵銀行向企業提供綜合服務，減低金融市場信息成本。中小企業從成立開始就朝著正規化和數字化的方向努力。目前金融科技開發的財務管理軟件技術水平高，企業成立之初使用這類的財務管理軟件，以此積累完善的財務收支記錄。當需要申請貸款的時候只需向金融機構提供完整的收支記錄，便於後者對企業信用進行評估，對貸款利率實現合理定價，減少金融機構和貸款企業的信息不對稱，這是未來可以發展的方向。
此外，利用區塊鏈技術建立中小企業的徵信體系，豐富企業融資擔保物。
建立科研成果產權和利益分享機制
技術要素市場目前面臨的主要問題是專利等技術要素量大不優，科研成果產權界定模糊，科技成果轉化缺乏清晰的利益分享機制和有效的配套服務體系，導致成果轉化率低。
美國的科技創新一直領先全球，從美國的經驗看，最關鍵的是對於科技成果的產權界定和成果轉化有著完善的法律保障。尤其是上世紀80年代初對大學和科研機構的成果產權及其商業轉化有一個重大法律調整，在根本上解決研發人員、大學研究機構與專利推廣機構之間的利益分配問題。
某個商業推廣機構如果有能力把束之高閣的科研成果轉化為有市場收益的產品也可以參與分紅。清晰的產權界定和合理的利益分配機制充分調動了三者的積極性。這個經驗非常值得中國借鑑。中國想從創新大國轉為創新強國，沒有一套清晰的知識產權制度作為基礎是很難實現的。
針對技術要素方面的問題，我們提出的解決思路是，清晰界定科研成果產權和利益分享機制，激發科研人員積極性，完善“政產學研”體制，建立技術成果轉化和交易的配套體系。
第一，在保證專利發明人不低於30％收益的基礎上，確立發明人、所屬單位及專利代理人之間的收益分配機制。
第二，通過立法完善科技成果轉化的評估與檢測，比如要求國家實驗室將一定比例的預算用於技術轉化，並對轉化成果進行績效評估。發明權歸發明人所有，並建立一套評估和考核機制，凡是國家基金的科研成果進行轉化，都要進行評估，申請經費中有一部分資金就明確作為轉化資金，這會帶動科研成果的商業化。
第三，改變目前政府直接資助項目的單一形式，要求科研機構必須與企業合作才能申請政府基金資助，促進產學研的有效合作與成果市場化，並將散見於各個法律文本的條款整合為針對“政產學研”合作的專門性法律。美國和日本都有專門針對產學研或政產學研的研發體系的法律規定，中國在此方面還比較缺乏。
第四，建立全國性技術交易和信息平臺，實現技術供求雙方的精準匹配，克服目前高校及科研機構研發人員相對企業所處的劣勢地位。
解決數據要素的兩大矛盾點
數據要素作為一種新的生產要素近年來引起很多人的關注。大數據和人工智能的飛速發展最終也涉及到基礎層面的數據問題。如何讓數據成為一種重要的資產進入市場交易是下一步我們將要面臨的重大問題。但是數據資產化和市場化主要面臨兩個問題：
第一，如何平衡隱私保護與企業對精確數據的強烈需求之間的矛盾；第二，如何保障數據交易的有效競爭，避免企業基於數據優勢的壟斷。
針對第一個問題，我們建議可以鼓勵基於數據模糊化和問答模式的市場交易。目前常用的隱藏ID和數據加總的做法無法達到理想的目的，而只有通過計算無法反向推演的數據“指數”和借鑑消費信貸採用的問答模式才能有助於此問題的解決。這裡所謂的數據模糊化是指數據生成從原始數據開始，但是生成之後的數據指數不可逆推回去。這如同每個人在電商平臺的信用分數，我們只獲得加總的信用分數，但不知道每筆交易的信用結果。
所謂的問答模式，其運行就像個人向消費金融公司貸款提供個人信息，金融公司可以與公安、電信、電商的數據庫連接，通過問答模式核實個人信息的真偽。這隻涉及到核心問題的回答，並不涉及到具體的信息，對個人隱私起到了保護作用，對企業而言也得到了想要的信息。
換言之，通過數據模糊化和問答模式既保護了個人隱私又讓企業可以有效使用數據。
第二個是建立數據資產的交易所。模糊化模式所產生的數據指數可以成為交易對象，但是這裡交易的只是數據指數的使用權，數據購買方拿到數據之後只能自己使用，不能轉售給第三方。如果允許轉售，這個數據交易秩序就會陷入混亂。
在這個過程中需要對指數數據的計算進行監管，防止數據的底層運算違規操作，通過透明化的數據計算鼓勵企業之間的良性競爭。簡言之，數據作為新要素在未來互聯網和人工智能當中扮演重要角色，國家層面需要建立一些基礎性的數據產權、交易和監管制度。
總而言之，中國要素市場化還有很多改革紅利，但容易改的都改了，剩下的都是難啃的硬骨頭。只有依靠中國長期以來積累的漸進改革經驗，明確改革目標，然後分階段、分步驟逐漸深化改革，漸進逼近目標，中國經濟才能取得真正的高質量增長。
（作者周黎安為北京大學光華管理學院副院長、應用經濟學教授，王輝為北京大學光華管理學院應用經濟學副教授，唐遙為北京大學光華管理學院應用經濟學副教授；編輯：王延春）
（本文首刊於2019年3月14日出版的《財經》雜誌）
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