作者：giraffekuan，本文亦刊載於作者部落格。
「究竟是什麼造成了經濟體之間成長的差異」，這樣一個龐大命題的答案，長久以來都是經濟學界的聖杯。在幾本經典的總體經濟學教科書中，都有特別收錄一個章節討論「跨國收入差異 (Cross-Country Income Differences)」。幾十年發展下來，有些學者透過跨國資料的實證分析，討論國家的先天條件（如地理環境、氣候）與後天發展（如政治制度、殖民歷史）扮演的角色。另外有些經濟學家則是直接拆解各種生產要素（像是資本投入、人力投入、勞動力教育程度等）對經濟總產出的影響程度，針對國家發展的弱項，給出政策建議。
本篇文章則是希望從第二種研究取逕出發，向讀者們介紹「資源錯置 (Resource Misallocation)」這支文獻的精神，並說明資源錯置造成的問題，究竟如何與各國經濟發展的差異進行連結；在文章末段，則會簡單地討論當前文獻的發展，以及台灣可能的資源錯置問題。
資源錯置：各單位生產要素的邊際生產力（報酬）不一致
想像今天出來開工廠，學過一點點經濟學的你，會知道最理想的生產配置應該要滿足一項條件：各個生產資源的邊際生產力應該要一致。白話來解釋：假如每一台機器性質都相同，做的工作都一樣，且能夠工作的總量都一樣，那麼你不應該讓其中幾台機器閒置、幾台機器做太多事情，而是每一台機器都做一樣多的事情，以此確保每台機器「多工作一點」的能力是一樣的；用經濟學的用語來說，我們希望每台機器的「邊際生產力」要一致。為什麼這樣是最有效率的情況呢？如果有一台機器工作量比其他機器都低，其「多工作一點」的能力比其他機器都高，那你應該把其他機器的工作分配給這台機器，讓生產潛力不被浪費；由於邊際生產力一般來說會遞減（隨著工作量愈大，就愈難做更多的工作），給該台機器多一點工作，便能使它的邊際生產力進一步下降，直到跟其他機器一致。
如果再放寬「機器相同」的假設，也就是考慮各個生產要素有潛在的性質差異 —— 經濟學家會稱，生產要素存在異質性 (heterogeneity) —— 我們仍舊應該根據上述的邏輯，適當地分配資源，使得每個勞工、每台機器的邊際生產力盡可能地相同，因此沒有人、機器的生產潛力是被浪費的。同理運用在金融市場中閒置資金的分配，如果銀行要借錢，應該要借給生產潛力還很高、能力還沒有完全發揮的借款者：這些借款者理想上比較年輕有體力，具備有盈利價值的經營策略。反過來說，如果銀行都只借錢給已經非常大、非常老、而且已經沒有多的餘裕增加生產的公司，那便會使得整個社會的資本運用變得沒有效率，進而影響整個經濟體的成長與發展。
繼續順著上述邏輯，理想上而言，我們會希望整個國家的生產資源配置愈有效率愈好，最好是每個生產單位（公司、工廠）對國家的國民生產毛額 (Gross Domestic Product, GDP) 的邊際貢獻能夠一致。顯而易見地，這個世界沒有這麼完美。有太多制度與文化因素 —— 舉凡政府的課稅與補貼政策、殖民遺留的文化，乃至性別與種族歧視 —— 會使得生產資源的配置，遠遠不如理想中有效率。
以資本市場中借貸的例子而言，現實生活中的銀行有可能沒認出眼前這位衣裝襤褸的青年，是初出茅廬、有充沛能量大展身手的馬克祖克柏，擔心借錢之後無法收回本金與利息，因此選擇保守地把錢借給比較沒有才華、但確定有償債能力的老企業家；這樣的資源錯置，主要是源於借貸市場的資訊不對稱與不確定性。
以勞動的從業選擇來說，如果一位女性在天文學上有出眾的表現，卻因為社會規範女性不能觸碰望遠鏡，而無法投入相關研究，這樣的勞動力錯置則是源於性別歧視，將邊際生產力較高、卻不受社會青睞的人束之高閣，因此浪費了潛在的生產力。這樣的現象，經濟學家就稱之為「資源錯置」。從這幾個例子可見，日常中的資源錯置無所不在。很自然地，經濟學家會想問下列幾個問題：
- 造成資源錯置的原因有哪些？
- 如果已經知道資源錯置的原因，其對整個國家的生產力、經濟成長的影響為何？
- 如何能改善這個問題？
生產效率與經濟發展
資源錯置的後果，便是生產效率之不彰。有許多經濟學家認為，各國的人們能夠享有的經濟生活品質之所以會天差地遠，其中一個原因，便是生產者分配生產要素時發生資源錯置的問題，使得經濟體生產效率不彰；而這樣的問題，會導致整個經濟體的總合生產力 (Total Factor Productivity, TFP) 不如理想情境中來得好，不利於經濟體長期的發展。
舉例而言，於芝加哥大學任教的中研院院士謝長泰教授 (Chang-Tai Hsieh) 與現於加州大學柏克萊分校任教的 Andres Rodriguez-Clare 於 1997 年的文章，以及 Hall and Jones (1999) 都曾指出：即便我們讓所有國家都有相同的資本量、勞動力，由於發展中國家的生產效率不彰（可能因為制度、經驗、歷史、文化等因素），其 GDP 仍舊無法趕上世界的領頭羊；這樣的結果，大大顯示了生產效率的重要性。就好像遊戲中一開始每個玩家都只有 100 黃金，100 木頭，比較有效率的玩家最終還是能夠有更高的經濟表現。有些經濟學家 (如 Howitt 2000) 進一步指出，先進技術要傳播到落後地區的障礙，的確使得落後地區的發展快不起來。
實務上而言，經濟學家如何估計資源錯置的程度呢？如果研究者可以有每個生產單位 (各個工廠、商家) 的營業資料，就可以估計其資本邊際生產力、勞動邊際生產力，藉此得到成千上萬家廠商的邊際生產力後，再計算其分散程度（變異數與標準差），就可以適當地量化資源錯置的程度。這個方法被稱之為間接法 (indirect approach)，而其背後的概念是，如果一個社會沒有資源錯置的問題，那麼大家的邊際生產力都一樣，因此邊際生產力的標準差是 0 。在美好的烏托邦之中，各個生產單位的要素邊際生產力應該會相同，也就是取出來的標準差會是 0；但退一步而言，我們不應該僅只看該估計的絕對數值，而更應該觀察其隨著時間的變化，了解資源錯置程度的變化。
受惠於某些國家詳細的廠商資料，經濟學家們嘗試用上述的方法，衡量經濟體資源錯置的程度。其中相當經典的一篇研究論文，是 Hsieh and Klenow (2009)。在文章中，他們用適當的模型將資源錯置的情況鑲嵌進邊際生產力的函數中，輔以美、中、印的製造業廠商資料，計算三國在該產業資源錯置的程度。作者發現中國 —— 潛在原因是大量國營企業 (state-owned enterprise) 的無效率 —— 以及印度的資源錯置程度 —— 可能源於對私人營業的管制 (License Raj)、國營銀行 (state-owned banks) 等 —— 相較於美國來得大許多；在中國資源錯置的程度，在 1998-2005 之間，隨著國營企業占比下降而逐漸改善，但印度的情況則沒有明顯好轉。根據估算，在理想的情境下，也就是沒有資源錯置問題時，中國、印度與美國製造業的邊際生產力能夠分別提升 86-110%、100-128% 和 30-43%。
源於金融體系的資源錯置
上述的文章中，作者們雖然間接地推算了資源錯置的程度，但事實上沒有辦法非常確定資源錯置的原因。包含 Banerjee & Duflo (2005) 的文章，有許多學者更加深入地探討金融摩擦 (financial friction) —— 也就是經濟個體在金融市場中所受到的各種限制與阻礙 —— 與經濟成長的關聯。金融業作為疏通資金的中介機構 (intermediary)，如果沒有將資本導引至邊際生產力仍然很高的企業家，反而都給了生產力已經很低、規模龐大的老企業或國營企業，將不利於總合生產力的提升。
限於文長，這邊只提兩篇很有趣的文章與大家分享。第一篇是 Midrigan and Xu (2014)，作者探討金融摩擦可能對韓國製造業生產力所造成的影響。他們發現，韓國許多有潛力的製造業廠商由於無法自由地在金融市場借貸，因此錯過許多資本投資與採納新技術的機會，韓國整體的生產力也因此受到負面的影響。1997-1998 的亞洲金融風暴發生時，韓國的金融市場相當緊縮，作者用資料估計出生產力，並且進一步與模型預測的最佳生產力做比較，捕捉資源錯置程度的變化。
第二篇文章則是前國際貨幣基金首席經濟學家 Gita Gopinath 與三位共同作者合寫的 Gopinath et al. (2017)，而他們研究的對象是 1999-2012 年之間的南歐國家製造業。從 1990 年代開始，歐洲開始在經濟與政治上漸趨整合，其中歐元區的推動使得西班牙、義大利、葡萄牙等國有預期的貨幣升值，吸引資本流入，同時使南歐國家進入長期低利率的環境。由於上述這幾個南歐國家的資本市場較不健全，作者們發現流入的資本大多跑到資本存量本來就很大、資本邊際生產力很低的大廠商手中，於此同時這些國家的總合生產力成長停滯。文章中作者們畫出資本與勞動錯置的時間趨勢，發現資本錯置的問題比勞動來得嚴重許多。而資本市場較為健全的國家如德國、法國與挪威，在同一段時間並沒有相同的問題，顯見金融摩擦的確某種程度上解釋了跨國發展的差異。
近年資源錯置研究與台灣潛在的資源錯置問題
近年來針對資源錯置的原因，經濟學家在各個領域都有所突破。舉例而言，歐洲一向以保護勞工的勞動政策聞名。以法國來說，只要一家廠商聘用超過 50 人，則必須籌組勞動委員會，健康安全委員會，指定工會代表等。Garicano et al. (2016) 研究發現，法國的廠商分配集中在 49 人以下的大小，且在到達 50 人的門檻時，廠商數驟降 (如下圖)；於此同時，他們發現在 49 人以下附近的廠商有較高的生產力，理應投入更多生產資源，讓市場整體達到較好的效率。根據作者估計，這樣的勞動政策讓法國損失了 3.4% 的 GDP；此外，因為廠商不願增大，市場總體的勞動需求也較低，勞工因而面對較低廉的均衡薪資，形同變相被該政策課徵 2.3% 的勞動所得稅。同樣在歐洲，Braguinsky et al. (2011) 則發現葡萄牙廠商近年有愈趨減小的趨勢，而肇因之一正是類似的勞動政策。針對發展中國家，Amirapu and Gechter (2020) 等人研究印度的勞動政策，同樣發現印度針對五名勞動力以上的廠商的額外政策，造成生產效率的減損。
在國際貿易的文獻中，近年不乏有關於成長會計 (growth accounting) 的研究，試圖解釋為什麼有些國家生產力如此不彰。其中，Alviarez et al (2022) 將生產力拆分成「國家的生產力 (country-embedded TFP)」以及「廠商的生產力 (firm-embedded TFP)」，並聚焦在後者對於總和生產力的影響。其背後的概念是，針對任何一家國際企業，以 Nike 為例，如果相比在國家 A，它在國家 B 的市場佔額 (market share) 比較大，那麼這代表國家 B 比較少有能跟 Nike 競爭的廠商，也代表著國家 B 在該產業廠商的生產力相比國家 A 來得低。根據他們的估算，廠商生產力大約能解釋 30% 的跨國生產力差異。
如果有幸看到這裡，不知道你會不會開始反思台灣內部可能存在的資源錯置問題？事實上，只要是對個別廠商、業別進行的補貼或課稅，都會使得資源分配效率與理想上存在落差。我們可以想到過去台灣的成長政策，從早期的土地改革、1950 年代對紡織業者的審核、複式匯率制度、對國營事業的補貼，直至今日法律上對各個性別、種族在勞動市場、政治參與的保障，以及中央銀行的貨幣政策，都會或多或少地影響生產效率，以及台灣的經濟發展。針對上述的每個主題，學術上都可以找到分別的文獻。這三十年來，台灣經歷了匯率自由化、亞洲金融風暴、加入 WTO、網路泡沫、金融海嘯、COVID 19 等大事件，以及其他更小的、但相當外生的經濟環境變化。若能夠有好的準實驗 (quasi-experiment) 的研究設計，也許就可以討論各個事件與台灣生產力與經濟發展的因果關係。
結語
資源錯置衡量所使用的方法，事實上相當有可能受限於廠商資料的品質、衡量誤差 (measurement error)，以及對生產函數錯誤的設定 (misspecification)；之後也有許多文章開始探討衡量誤差對與相關研究的影響 (如 Bils, Klenow and Ruane 2021; White and Rotemberg 2019)，估計生產力的文獻也在有人致力於放寬生產函數的假設 (像是 Ghandi et al 2020; Demirer 2022)。總歸而言，相關研究的重點並不是計算出邊際生產力分散程度的絕對數字，而是透過跨國、跨時比較，觀察資源錯置程度的變化以及同時發生的事件或政策，來給予政策建議。筆者曾有幸聽 Pete Klenow 本人分享對這支文獻做回顧與展望，其間他語重心長地說，他明確意識到資源錯置的研究非常受限於估計方法的假設以及資料的品質，而他自己作為審稿人時，也對後續的相關研究特別謹慎小心 —— 不然如果讓學界聰明的研究者們，栽進一支因為衡量誤差而發展出來的文獻中，不正是一種資源錯置嗎？