要全面认识各要素市场面临的突出问题
中宏国研课题组 / 2020-04-29 22:05:25
据中宏国研了解到,从中国发展实际看,土地、劳动力、资本要素不同程度存在 双轨制,市场化机制全覆盖还任重道远,技术和数据要素产权界 定不清晰,市场发展极其迟缓。总体来看,中国要素市场发展相 对滞后,不同生产要素市场化改革进展差异很大,突出矛盾和薄 弱环节较多。
(一)土地供需错配
土地是最基本的生产生活要素,在中 国工业化和城镇化进程中扮演着重要角色,与政府财政、房价波 动、农村发展、社会治理紧密关联。长期以来,中国土地用途管 制中计划经济色彩浓厚,市场作用严重受限,造成供需严重错配 和价格扭曲。一是城乡二元土地分割,价格双轨。城市地价高、房价高、用地少,乡村土地大量闲置而不容易流转,农民无法获 得收益,进城务工还面临城市房价压力。二是产业用地、国有企 业划拨土地得不到有效整体利用,推高实体经济用地成本。三是 粗放型管理下,城市和乡村都存在大量低效利用土地,并由于存 量土地涉及的产权关系、利益关系及为复杂,对于土地管理提出 艰巨挑战。土地市场化进程面临多重掣肘。《意见》将土地要素 市场化配置放在五大要素的首位,也说明了深化土地改革的重要 性和紧迫性。
(二)劳动力流动不畅
劳动力在各生产要素中是最活跃的。 提高劳动力市场化配置水平,直接影响居民的生活水平和收入分 配格局,对经济社会发展具有极重要的意义。改革开放以来我国 劳动力要素市场的市场化配置取得了巨大进展,但人口区域性流 动仍面临较大限制。一是户籍、社会保障和基本公共服务的行政 性分割仍对城镇化推进和统一劳动力市场建设产生不利影响。目 前城市大约 40%的常住人口(主要是进城务工人员)享受不到城 市基本公共服务,无法彻底融入城市。二是由于财政资金等公共 资源主要按照户籍人口而非常住人口分配,地区间资源分配事实 上的不公平长期存在。一些人口净流入地区的常住人口远远大于 户籍人口,但财政资金分配较少。三是劳动力市场还存在较为严 重的歧视问题、分割问题,影响社会公平,人民群众意见较大。 此外,2001 年以来户籍改革政策出台很多,但都雷声大、雨点 小,主要原因是政策没有根本改变吸引力小的小城镇落户容易、 吸引力大的大中城市落户门槛高的事实。未能根本解决落户意愿 4
与落户门槛不匹配的核心矛盾。
(三)资本供给单一
资本要素对经济发展的作用日趋增大。 改革开放以来,中国金融市场发展较快,但由于市场结构单一, 越来越不适应实体经济发展的需要。资本要素分配一直以间接融 资体系占主导,多层次资本市场发展不足。2018 年中国直接融 资占比仅 30%,年底存量占比仅为 13.5%,远低于美国等西方发 达国家。在高速增长阶段,中国以资本、劳动力密集型传统产业 为主,资金需求量大,以银行为主的间接融资体系匹配了大型、 国有企业融资需求。但随着中国经济进入高质量发展阶段,新兴 产业、中小企业成为经济发展主要驱动力,普遍具有轻资产、高 风险特点,间接融资体系由于风险偏好低、重抵押物、风险识别 能力弱等问题,不能适应新形势下资本配置的需要。结果,中小 微企业融资难融资贵问题长期得不到根本性解决。中国民营企业 只占用约 40%的信贷资源,与其经济贡献不匹配。中小银行是支 持民营和小微企业发展的主力军,但金融供给、抵御风险和资本 补充能力都严重不足。
(四)技术大量沉淀
技术要素是中国长期经济增长动力所 在,技术进步和创新也是国家在全球竞争中占据产业和经济制高 点的根本保证。中国是世界第二大研发经费投入国家,但在技术 要素的市场化配置上存在诸多深层次问题,严重制约科技创新和 成果转化。一是职务创新的科技成果产权模糊,利益分配机制不 合理,严重抑制了高校、科研机构和企业科研人员职务科技创新 和科技成果转化的积极性,二是科研和经济“两张皮”,科技成 果和市场需求结合不紧密,企业参与度不足,成果转化的评估与 检测机制缺失,导致科技成果常常成为“沉默技术”,商业转化 率极低。三是技术转化和技术交易市场不完善,技术市场与资本 市场融合不够,知识产权评估作价不规范,阻碍了资本对研发投 入和技术创新的支持。
(五)数据难以共享
数据是随着信息经济发展而成为新的 生产要素,已和其他要素一起融入经济价值创造过程,对生产力 发展有广泛影响。近十年,中国数字化经济发展迅速,2018 年 数字经济总量占 GDP 比重超过三分之一,对 GDP 增长贡献率达 到 67.9%,预计 2025 年中国将成为全球最大的数据中心。但我 国在数据共享方面存在诸多问题。一是政府各部门掌握海量公共 数据,但部门之间缺乏共享机制,跨部门、跨行业、跨区域的统 筹协调难度较大,容易形成“数据孤岛”,企业和公众也很难获 得这些数据。二是数据确权定价面临诸多困难,数据交易成本较 高,数据流通不畅,数据滥用和非法交易频频出现,极大降低了 数据共享效率。三是对于如何在数据隐私的必要保护与开放共享 之间保持平衡,最大限度发挥数据要素的潜在价值,还存在瓶颈。
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