实体经济配置效率及行业差异

前言：本站为你精心整理了实体经济配置效率及行业差异范文，希望能为你的创作提供参考价值，我们的客服老师可以帮助你提供个性化的参考范文，欢迎咨询。

一、资本配置效率的最新理论研究

金融发展理论(GoldsmithRaymond,1969)认为金融市场的发展可以促进经济的增长。经济学家(McKinnon,R.1973;Shaw,E.1973)一致认为:金融市场的发展可以提高资本的配置效率,进而促进经济的增长。因此,资本配置效率是衡量金融机制运行效率的一个重要指标。资本配置效率的提高意味着在社会资本总量不发生变动的情况下,货币资本能够在长期利润信号的驱使下在各产业部门和企业之间高效流动,使金融资源配置到效益好、效率高并且具有较高成长性的产业部门中去,提高投资效益和要素生产率,改善产业结构,提高储蓄资金的安全性和使用效率,进而推动经济增长的集约化。目前,主要有两种理论方法来衡量社会总资本在各行业间的配置效率。第一种方法的基本思路是:资金在具有不同效率的行业间流动时,将使各行业的资本边际产出率趋于相等。因此,可用各行业的资本边际产出率的差别程度来判断一国的资本配置效率。经济学家常用此方法研究发展中国家金融自由化、制度改革和产业结构调整等重大事件发生前后资本配置效率的变化状况或趋势。以上述思想为基础,AtsukuUeda(1999)和Cho(1988)研究了韩国的资本配置效率,BasudebGuha-Khasnobisetal.(2000)研究了印度资本配置效率,Capoglu(参见JefferyWurgler2000)研究了土耳其的资本配置效率。他们往往考察在某个事件前后(如金融自由化、某项产业政策的实施等),经济体的资本配置效率的变化状况。但是这种研究方法有一定的局限性。首先涉及到各行业的生产函数的选择,生产函数的选择将直接决定所计算的行业资本边际产出率的准确性。其次,此方法只能考察某项措施实施后,资本配置效率是否得到提高,而无法给出资本配置效率的具体数值。为解决上述问题,JeffreyWurgler(2000)从另一角度出发提出了直接衡量资本配置效率的方法。这种方法的基本思路是:金融体系资本配置效率的提高意味着在高资本回报率的行业(项目)内继续追加投资,在低资本回报率的行业(项目)内适时撤出资本。这样,就可以用资本对于行业(长期)盈利能力的敏感性,作为衡量社会资本的配置效率的主要指标。JeffreyWurgler(2000)从这一思想出发,得到了65个国家的资本配置效率值,并发现:与发展中国家相比,发达国家之所以发达并非是由于吸收了更多的投资,而是由于发达国家的资本配置效率明显高于发展中国家。基于这一思想,韩立岩、蔡红艳(2002a、b)应用利润及固定资产合计考察了我国20世纪90年代的资本配置效率。但是利润额不能反映行业未来的成长性,而固定资产投资所追求的不是即期利润而是长期利润。因此本文采用工业增加值和固定资产净值年均余额重新考察了我国实体经济的资本配置效率。

二、模型描述及变量的选取

(一)JeffreyWurgler(2000)的模型

JeffreyWurgler(2000)采用以下模型给出了65个国家的资本配置效率值:lnIi,tIi,t-1=α+ηlnVi,tTi,t-1+εi.t(1)其中,I为行业固定资产净值年均余额,V为工业增加值,下标i为工业行业的编号,下标t为年份,η为该国的资本配置效率。由于各行业的固定资产净值年均余额要以工业增加值为最终决定因素,因此,本文以工业增加值为自变量,固定资产净值年均余额为因变量,通过考察行业固定资产存量与行业工业增加值之间的关系来描述一国的资本配置效率。本文所采用的数据来自《中国统计年鉴》,数据的时间跨度为1993—2002年。十年37个行业①,共333组观测值。其中固定资产净值年均余额和工业增加值分别用固定资产投资价格指数和工业品出厂价格指数换算为实际价格。为保证回归结果不受极端值的影响,回归过程中剔除了固定资产存量或工业增加值的增长率的对数的绝对值大于1的样本点。

(二)资本配置效率模型的动态化

公式(1)可给出1993—2002年,我国整体的资本配置效率值。即它表示的是一段时间内的静态水平。但这十年间,我国的金融体系已从金融改革第二阶段(1993—1997年),过渡到了第三阶段(1998年至今)。我国的金融市场在经历了1997年前的迅速繁荣之后,已进入整顿秩序、加强监管以及防范风险的阶段。十年来,金融体系的巨大变化对我国的资本配置效率到底有什么样的影响?我们迫切需要一个能够刻画出每一年的资本配置效率水平的动态化模型,来描述各个年份我国金融体系的发展状况。我们将时间变量引入到JeffreyWurgler(2000)的模型中,来定量刻画我国1994—2002年间每一年的资本配置效率:lnIi.tIi.t-1=αt+ηtlnVi.tVi.t-1+εi.t(2)其中,I为行业固定资产净值年均余额,V为工业增加值,i为工业行业的编号(具体行业见《中国统计年鉴》),t为年份;ηt为各年度资本配置效率的弹性指标,表明第t年内,我国工业各行业资金的追加(或撤出)对行业成长性变化的弹性水平。ηt>0,表明在第t年内,当一个行业的工业增加值指数相对于上一期增加时,固定资产存量增长率也会相应的增加,并且固定资产存量增长率增加的百分比是工业增加值指数增加的百分比的ηt倍。于是,更多的资金将流入成长性好的行业;而相对较少的资金流入成长性较差的行业。若ηt<0,表明在第t年内,当一个行业的工业增加值指数相对于上一期增加时,固定资产存量的增长率反而会减少。即第t年,在成长性弱的行业内追加更多的投资;成长性强的行业反而得到很少的资金。若ηt=0,表明在第t年内,虽然各行业的成长性不同,但流入各行业的资金量相同。即各行业吸引资金的能力与行业的成长性无关。

(三)资本配置效率的面板数据模型

上文使用普通最小二乘方法测量我国的资本配置效率。研究中,以我国的37个工业行业为研究对象。每一个行业为一样本点,共有37个样本点共同建立回归方程。这样就存在着一个假设:每个样本点与其他的样本点的性质是完全相同的。但实际上,37个行业各自之间相互不同。那么,怎样在考虑各行业个体影响的前提下,来测量我国的资本配置效率,从而对我国1993—2002年十年间的金融市场运行状况有一个更准确的认识,同时对资本配置过程中各行业的位置有一个初步的了解?我们引入资本配置效率的面板数据模型:lnIitIi,t-1=αi+ηlnVitVi,t-1+εiti=1,…,N;t=1,…,T;(3)此模型是面板数据模型中最为常见的固定影响模型。I为行业固定资产净值年均余额,V为工业增加值,i为工业行业的编号,t为年份,η表示固定资产存量的增长率随工业增加值增长率变化的弹性指标,表示总体资本配置效率。αi(i=1,…,N)表示各个行业的个体影响,随行业的变化而变化。

三、实证研究

(一)我国1993—2002年整体的资本配置效率

我国1993—2002十年,37个行业,去除固定资产净值年均余额增长率或工业增加值增长率的对数的绝对值大于1的极端观测值后,共有328组观测值。将同时具有时序特征和横截面特征的328组观测值代入公式(1),建立普通最小二乘模型,其回归结果如下:lnIitIi,t-1=0•064+0•160lnVitVi,t-1(4)t-value(P-value)8•476(0•000)3•494(0•001)上式表明,我国的资本配置效率值为0•160(R2=0•036,D.W=0•781)。同韩立岩、蔡红艳(2002b)所得到的0•0375(R2=0•019,D.W.=1•735)的估计值有着显著的差别,并且t检验效果十分显著。应用固定资产净值年均余额和工业增加值得到的我国资本配置效率值,明显高于应用固定资产合计和利润所得到的结果。但是同JeffreyWurgler(2000)的研究结果相比较,我们可以看到我国的资本配置效率还是处于较低的水平。JeffreyWurgler(2000)考察的65个国家中,各国的平均资本配置效率值为0•429。资本配置效率最高的国家为德国(0•988),其次为新西兰、瑞士、日本、美国。资本配置效率高的国家几乎都是发达国家。相比之下,发展中国家的资本配置效率普遍较低,有些甚至显著为零。与JeffreyWurgler(2000)的考察结果相比,我国的资本配置效率仅比斐济(0•154)略高一点。斐济的资本配置效率在JeffreyWurgler(2000)考察的65个国家中排在第51位,可见我国的资本配置效率还处于较低水平。但这十年中,我国的GDP却保持着年均9•3%的增长率。可以初步断定我国经济的高速增长,并不是由于金融体系的运行效率的提高。我国的金融体系并没有将有着不同成长性的行业区分开来。无论行业的成长性如何,均可从我国的金融体系中获得资金。这样资金将得不到优化配置,日趋淘汰的行业不能够及时的缩减企业规模,占用有限的资金;而缺少资金的新兴行业不能得到足够的资金,这会阻碍我国的产业结构调整,不利于我国经济的长期发展。

(二)动态模型的回归结果

将我国1994—2002年每年,各个行业的固定资产净值年均余额的增长率及工业增加值的增长率,代入公式(2)建立9个方程,应用最小二乘法进行回归,结果如表3。从表3可以看出,由于我国并非完全的市场化国家,资本市场对国家宏观经济政策的反应非常敏感。因此我国资本配置效率的波动异常剧烈,JeffreyWurgler(2000)的静态模型不能很好的反映我国这十年间资本配置效率的变化情况。1994—1996年,我国的资本配置效率值从0•426迅速下降到0•034。1995年,我国的资本配置效率甚至为负值。这主要是受当时我国以“双紧”著称的宏观经济政策影响。这段时间正是在我国经历了经济过热之后,国家为控制通货膨胀,连续大幅度提高利率,控制投资,于1996年实现了经济“软着陆”。因此,这段时间我国工业部门中的各个行业所获得的资金都比较少。实际上,无论其成长性如何,由于高利率和贷款总量严格控制等措施,各个行业都不愿也不能扩大投资规模。1996年8月23日起我国开始降息。到1997年10月23日,经过两次降息,我国一年期存款利率已从1996年初的9•18%降到5•67%。经济开始复苏,社会投资额也开始增加。因此,1997年的资本配置效率迅速回升到0•361,固定资产投资迅速流向成长性高的行业。但是1999年,由于东南亚金融危机的影响,我国经济的增长速度继续下降,并且物价持续负增长。这段时间,我国的经济系统陷入了一个怪圈,由于内需不足,我国工业产品普遍出现了“供大于求”。此时,企业从贷款投资的“饥渴症”转向了贷款投资的“恐惧症”,表现为企业惧贷,银行惜贷。尽管我国一再降息,但是投资增长速度并没有增加,因此资本配置效率有所下降。在国内需求不足、民间投资启而不发的情况下,为保证国民经济能够保持较高的增长速度,唯一的办法就是增加政府的公共开支,特别是增加具有长期社会效益和公共效益的基础设施投资,以动用更多的闲置资源,谋求总供求均衡。从2000年开始,我国政府加大了财政支出。具体措施包括:进一步加大扩张性财政政策的实施力度;进一步放松货币,增加风险投资,推进技术创新,促进信息技术为代表的高新技术产业发展;全面推进西部大开发战略等等。这些政策取得了良好的效果。从表3中,我们可以看到,从2000年开始,我国资本配置效率开始缓慢上升。对表3中各年资本配置效率值进行显著性水平为10%的t检验可得:ηt=0(t=1995,1996);若进行显著性水平为5%的t检验可得:ηt=0(t=1994—1996年、1999、2002年)。可见由于样本量的限制,应用动态模型所得到的结果极不稳定,因此,下文将引入资本配置效率的面板数据模型,更为精确的考察我国的资本配置效率。

(三)面板数据模型的回归结果

1997、1998及2000年的资本配置效率是否处于较高水平,在统计上并没有有力的证据支持。事实上,9个回归方程的拟合度都很差。为了同JeffreyWurgler对65个国家的资本配置效率的研究结论相比较,我们需要一个中国跨年份的资本配置效率值。而最小二乘法不能反映行业之间的差异,因此我们建立了资本配置效率的面板数据模型。应用我国1993—2002年十年的数据,剔除掉不符合要求的观测值之后,共328组数据,代入公式(3),为每个行业加入一个虚拟变量,回归后一次获得η和αi(i=1,…,N)的参数估计。这是一组拥有共同斜率的平行线。这组平行线对不同的行业对应有不同的截距αi,表示每一个行业的个体影响(回归结果如表4)。回归中被解释变量为固定资产净值年均余额的增长率,解释变量为工业增加值的增长率,α1到α37依次表示37个行业的虚拟变量的系数,即不同行业所对应的截距项。基于这一模型,我国资本配置效率值为0•081(t=1•706,Sig.=0•089,R2=0•313,D-W=1•831),F检验的显著性水平为0•000。这一结果明显低于直接应用最小二乘法所得到的结果(^η=0•160,t=3•494,Sig.=0•001),而且t检验也不如应用最小二乘法显著,但是由于面板数据模型考虑了行业的个体影响,因此,我们有理由认为这一结果更准确的反映了我国的资本配置效率水平。在获得我国资本配置效率的估计值的同时,我们得到了各个行业所对应的截距项αi。从经济学的角度出发,各个行业不同的“截距”表示与工业增加值的增长无关的其他因素对于固定资产存量增长的贡献。它表示不同行业在整个工业发展中的自发投资水平。它也显示了产业结构调整与发展的布局。根

据自发投资水平的不同,我们将上述37个行业分为四类:

(1)自发投资水平高的行业

自发投资水平高的行业由截距项大于0•1的八个行业构成,分别为:33•电子及通讯器材制造业、35•电力蒸汽热水生产供应业、37•自来水的生产和供应业、19•石油加工及炼焦业、16•造纸及纸制品业、21•医药制造业、31•交通运输设备制造业、21•化学原料及制品制造业。这些行业主要包括电子、通讯器材和医药制造业等高新技术产业以及电力、自来水供应业、石油加工等基础设施与能源产业。这与传统产业的信息化改造、高新技术园区的大规模发展和以基础设施和能源为主扩大内需的西部大开发等政策措施的实施是一致的。交通运输设备制造业、化学原料及制品制造业属外商投资的主要领域。上世纪90年代以来,汽车制造业的快速发展带动了我国交通运输业投资的迅速增加。化学原料和化学制品制造业的生产集中度较高,一些价高利大产品的生产和销售基本集中在少数几个大企业。行业总体固定资产存量的增加基本上是由几家大企业推动的。仅有造纸业是技术含量低的行业。由于过去十年中,世界要求生态平衡的环保意识在加强,森林资源越来越少,各国均致力于保护森林。同时国际市场对纸张的需求不断增加,国际市场的纸张价格上涨,加上国外造纸业的生产能力接近饱和等各种因素,促进了我国造纸业的投资增长。

(2)自发投资水平较高的行业

自发投资水平较高的行业由截距项小于1大于0•8(含0•8)的行业构成。主要有:23•橡胶制造业、10•烟草加工业、2•石油和天然气开采业、27•有色金属冶炼及压延加工业、14•木材加工及竹藤棕草制品业、32•电气机械及器材制造业、9•饮料制造业、26•黑色金属冶炼及压延加工业、24•塑料制造业、15•家具制造业、17•印刷业记录媒介的复制。这些行业中,有色及黑色金属冶炼及压延加工业因涉及到新材料等高新科技行业,得到较快的发展;石油和天然气开采业属于能源类行业。烟草加工业为地方财政收入的重要来源之一,地方政府为自身利益,采取各种措施鼓励地方烟草业的发展。其他行业均属近年来乡镇企业投资比较活跃的行业,其中,家具制造业是伴随建筑业的迅速发展悄然兴起的行业之一,办公家具、旅游业室内装饰以及为改善居住条件的居民需求,都是家具制造业的自发投资水平高于其他行业的主要原因。

(3)自发投资水平一般的行业

自发投资水平一般的行业包括:、1•煤炭采选业、18•文教体育用品制造业、3•黑色金属矿采选业、5•非金属矿采选业、8•食品加工业、28•金属制品业、25•非金属矿物制品业、12•服装及其它纤维制品制造、29•普通机械制造业。这些行业中主要有投资额巨大、回收周期长、外资介入受到严格限制的资源类开采行业以及非金属矿物制品业、普通机械制造业等发展比较缓慢的行业。食品加工业投资水平一般,主要是由于20世纪90年代,国家对粮食等农副产品价格的调整使得食品工业企业产品可比成本上升压力越来越大,投资相对减少。服装及其他纤维制品制造业及金属制品业虽出口比重比较大,但服装业属贷款限制较为严格的行业之一,而金属制品业由于“六五”至“八五”期间,重复建设过多,生产能力过剩,近几年虽通过行业内的不断重组,行业整体水平有所提高,但是截止到2002年底固定资产存量增长不是很快。

(4)自发投资水平低的行业

自发投资水平低的行业由截距项在显著性水平为0•05的t检验下为0的九个行业组成,分别为:34•仪器仪表文化办公用机械、7•食品制造业、30•专用设备制造业、22•化学纤维制造业、13•皮革毛皮羽绒及其制品业、36•煤气的生产和供应业、4•有色金属矿采选业、11•纺织业、6•木材及竹材采运业。其中,木材采伐业为因自然资源的短缺日益收缩的行业;纺织、化纤制造以及皮革羽绒业虽出口增长较快,但这些行业的优势仅限于中低档产品,技术含量高的中上游产品技术滞后,发展缓慢,同时这些行业属贷款限制较为严格的行业,因此,这些行业的固定资产存量并没有明显增长。其他制造业投资增长缓慢主要是由于,市场需求小或略有一些供大于求的等等。总之,影响我国各行业的自发投资水平的主要因素有:国家的产业政策和高新技术指导方针、产业结构的调整与转移、国际市场竞争力以及国内市场的供求关系等等。因此,在资本配置效率较低的国家———市场机制不能有效的识别高成长性行业,并给予其较多资金支持,国家可以通过产业政策促进产业结构的调整。

四、结论

综合上文三个模型对我国资本配置效率的分析,本文得到以下结论:

1•以JeffreyWurgler(2000)的“资本配置效率”的模型为基础,考察我国1993—2002年十年间各行业的固定资产余额年均净值同工业增加值之间的关系。结果表明,我国整体的资本配置效率为0•160,处于较低水平。我国经济的高速增长并不是因为资本配置效率的提高。因此,我国的经济增长仍属于投资主导型。

2•通过对JeffreyWurgler(2000)的模型引入时间变量,使资本配置效率模型的动态化。我们得到了我国1994—2002年,每一年的资本配置效率值。我国各年份的资本配置效率的波动比较剧烈。主要原因是,我国还不是完全的市场化国家,尤其是资本市场的市场化水平较低。因此,投资除受工业增加值这一信号变动的影响外,还对国家的宏观经济政策等外部因素极其敏感。

3•对比JeffreyWurgler(2000)的模型,应用面板数据模型的结果更为可信。基于这一模型,我国1994年—2002年总体资本配置效率的估计值为0•081。同时根据各行业的截距项,可按自发投资水平,将我国37个行业分为高、较高、一般和低四类。通过对比四类行业的特征,发现我国各行业所获得的固定资产投资中,除市场机制配置的资金外,还有部分自发投资。自发投资主要受国家的产业政策和高新技术指导方针、产业结构的调整与转移、国际市场竞争力以及国内市场的供求关系等非利润信号的影响。因此在我国资本配置效率低下的情况下,国家可通过制定合理的产业政策、高新技术指导方针等促进我国产业结构的调整。由于数据的时间跨度较短,本文的部分实证研究结果的显著性水平还不够理想,结论的可信度还需进一步的跟踪检验。因此,关于我国资本配置效率的实证研究还需进一步的研究,研究的重点将在我国的金融机构的运行效率和行业结构的调整上。