實體經濟配置效率及行業差異
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一、資本配置效率的最新理論研究
金融發展理論(GoldsmithRaymond,1969)認為金融市場的發展可以促進經濟的增長。經濟學家(McKinnon,R.1973;Shaw,E.1973)一致認為:金融市場的發展可以提高資本的配置效率,進而促進經濟的增長。因此,資本配置效率是衡量金融機制運行效率的一個重要指標。資本配置效率的提高意味著在社會資本總量不發生變動的情況下,貨幣資本能夠在長期利潤信號的驅使下在各產業部門和企業之間高效流動,使金融資源配置到效益好、效率高并且具有較高成長性的產業部門中去,提高投資效益和要素生產率,改善產業結構,提高儲蓄資金的安全性和使用效率,進而推動經濟增長的集約化。目前,主要有兩種理論方法來衡量社會總資本在各行業間的配置效率。第一種方法的基本思路是:資金在具有不同效率的行業間流動時,將使各行業的資本邊際產出率趨于相等。因此,可用各行業的資本邊際產出率的差別程度來判斷一國的資本配置效率。經濟學家常用此方法研究發展中國家金融自由化、制度改革和產業結構調整等重大事件發生前后資本配置效率的變化狀況或趨勢。以上述思想為基礎,AtsukuUeda(1999)和Cho(1988)研究了韓國的資本配置效率,BasudebGuha-Khasnobisetal.(2000)研究了印度資本配置效率,Capoglu(參見JefferyWurgler2000)研究了土耳其的資本配置效率。他們往往考察在某個事件前后(如金融自由化、某項產業政策的實施等),經濟體的資本配置效率的變化狀況。但是這種研究方法有一定的局限性。首先涉及到各行業的生產函數的選擇,生產函數的選擇將直接決定所計算的行業資本邊際產出率的準確性。其次,此方法只能考察某項措施實施后,資本配置效率是否得到提高,而無法給出資本配置效率的具體數值。為解決上述問題,JeffreyWurgler(2000)從另一角度出發提出了直接衡量資本配置效率的方法。這種方法的基本思路是:金融體系資本配置效率的提高意味著在高資本回報率的行業(項目)內繼續追加投資,在低資本回報率的行業(項目)內適時撤出資本。這樣,就可以用資本對于行業(長期)盈利能力的敏感性,作為衡量社會資本的配置效率的主要指標。JeffreyWurgler(2000)從這一思想出發,得到了65個國家的資本配置效率值,并發現:與發展中國家相比,發達國家之所以發達并非是由于吸收了更多的投資,而是由于發達國家的資本配置效率明顯高于發展中國家。基于這一思想,韓立巖、蔡紅艷(2002a、b)應用利潤及固定資產合計考察了我國20世紀90年代的資本配置效率。但是利潤額不能反映行業未來的成長性,而固定資產投資所追求的不是即期利潤而是長期利潤。因此本文采用工業增加值和固定資產凈值年均余額重新考察了我國實體經濟的資本配置效率。
二、模型描述及變量的選取
(一)JeffreyWurgler(2000)的模型
JeffreyWurgler(2000)采用以下模型給出了65個國家的資本配置效率值:lnIi,tIi,t-1=α+ηlnVi,tTi,t-1+εi.t(1)其中,I為行業固定資產凈值年均余額,V為工業增加值,下標i為工業行業的編號,下標t為年份,η為該國的資本配置效率。由于各行業的固定資產凈值年均余額要以工業增加值為最終決定因素,因此,本文以工業增加值為自變量,固定資產凈值年均余額為因變量,通過考察行業固定資產存量與行業工業增加值之間的關系來描述一國的資本配置效率。本文所采用的數據來自《中國統計年鑒》,數據的時間跨度為1993—2002年。十年37個行業①,共333組觀測值。其中固定資產凈值年均余額和工業增加值分別用固定資產投資價格指數和工業品出廠價格指數換算為實際價格。為保證回歸結果不受極端值的影響,回歸過程中剔除了固定資產存量或工業增加值的增長率的對數的絕對值大于1的樣本點。
(二)資本配置效率模型的動態化
公式(1)可給出1993—2002年,我國整體的資本配置效率值。即它表示的是一段時間內的靜態水平。但這十年間,我國的金融體系已從金融改革第二階段(1993—1997年),過渡到了第三階段(1998年至今)。我國的金融市場在經歷了1997年前的迅速繁榮之后,已進入整頓秩序、加強監管以及防范風險的階段。十年來,金融體系的巨大變化對我國的資本配置效率到底有什么樣的影響?我們迫切需要一個能夠刻畫出每一年的資本配置效率水平的動態化模型,來描述各個年份我國金融體系的發展狀況。我們將時間變量引入到JeffreyWurgler(2000)的模型中,來定量刻畫我國1994—2002年間每一年的資本配置效率:lnIi.tIi.t-1=αt+ηtlnVi.tVi.t-1+εi.t(2)其中,I為行業固定資產凈值年均余額,V為工業增加值,i為工業行業的編號(具體行業見《中國統計年鑒》),t為年份;ηt為各年度資本配置效率的彈性指標,表明第t年內,我國工業各行業資金的追加(或撤出)對行業成長性變化的彈性水平。ηt>0,表明在第t年內,當一個行業的工業增加值指數相對于上一期增加時,固定資產存量增長率也會相應的增加,并且固定資產存量增長率增加的百分比是工業增加值指數增加的百分比的ηt倍。于是,更多的資金將流入成長性好的行業;而相對較少的資金流入成長性較差的行業。若ηt<0,表明在第t年內,當一個行業的工業增加值指數相對于上一期增加時,固定資產存量的增長率反而會減少。即第t年,在成長性弱的行業內追加更多的投資;成長性強的行業反而得到很少的資金。若ηt=0,表明在第t年內,雖然各行業的成長性不同,但流入各行業的資金量相同。即各行業吸引資金的能力與行業的成長性無關。
(三)資本配置效率的面板數據模型
上文使用普通最小二乘方法測量我國的資本配置效率。研究中,以我國的37個工業行業為研究對象。每一個行業為一樣本點,共有37個樣本點共同建立回歸方程。這樣就存在著一個假設:每個樣本點與其他的樣本點的性質是完全相同的。但實際上,37個行業各自之間相互不同。那么,怎樣在考慮各行業個體影響的前提下,來測量我國的資本配置效率,從而對我國1993—2002年十年間的金融市場運行狀況有一個更準確的認識,同時對資本配置過程中各行業的位置有一個初步的了解?我們引入資本配置效率的面板數據模型:lnIitIi,t-1=αi+ηlnVitVi,t-1+εiti=1,…,N;t=1,…,T;(3)此模型是面板數據模型中最為常見的固定影響模型。I為行業固定資產凈值年均余額,V為工業增加值,i為工業行業的編號,t為年份,η表示固定資產存量的增長率隨工業增加值增長率變化的彈性指標,表示總體資本配置效率。αi(i=1,…,N)表示各個行業的個體影響,隨行業的變化而變化。
三、實證研究
(一)我國1993—2002年整體的資本配置效率
我國1993—2002十年,37個行業,去除固定資產凈值年均余額增長率或工業增加值增長率的對數的絕對值大于1的極端觀測值后,共有328組觀測值。將同時具有時序特征和橫截面特征的328組觀測值代入公式(1),建立普通最小二乘模型,其回歸結果如下: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,我國的資本配置效率值為0•160(R2=0•036,D.W=0•781)。同韓立巖、蔡紅艷(2002b)所得到的0•0375(R2=0•019,D.W.=1•735)的估計值有著顯著的差別,并且t檢驗效果十分顯著。應用固定資產凈值年均余額和工業增加值得到的我國資本配置效率值,明顯高于應用固定資產合計和利潤所得到的結果。但是同JeffreyWurgler(2000)的研究結果相比較,我們可以看到我國的資本配置效率還是處于較低的水平。JeffreyWurgler(2000)考察的65個國家中,各國的平均資本配置效率值為0•429。資本配置效率最高的國家為德國(0•988),其次為新西蘭、瑞士、日本、美國。資本配置效率高的國家幾乎都是發達國家。相比之下,發展中國家的資本配置效率普遍較低,有些甚至顯著為零。與JeffreyWurgler(2000)的考察結果相比,我國的資本配置效率僅比斐濟(0•154)略高一點。斐濟的資本配置效率在JeffreyWurgler(2000)考察的65個國家中排在第51位,可見我國的資本配置效率還處于較低水平。但這十年中,我國的GDP卻保持著年均9•3%的增長率。可以初步斷定我國經濟的高速增長,并不是由于金融體系的運行效率的提高。我國的金融體系并沒有將有著不同成長性的行業區分開來。無論行業的成長性如何,均可從我國的金融體系中獲得資金。這樣資金將得不到優化配置,日趨淘汰的行業不能夠及時的縮減企業規模,占用有限的資金;而缺少資金的新興行業不能得到足夠的資金,這會阻礙我國的產業結構調整,不利于我國經濟的長期發展。
(二)動態模型的回歸結果
將我國1994—2002年每年,各個行業的固定資產凈值年均余額的增長率及工業增加值的增長率,代入公式(2)建立9個方程,應用最小二乘法進行回歸,結果如表3。從表3可以看出,由于我國并非完全的市場化國家,資本市場對國家宏觀經濟政策的反應非常敏感。因此我國資本配置效率的波動異常劇烈,JeffreyWurgler(2000)的靜態模型不能很好的反映我國這十年間資本配置效率的變化情況。1994—1996年,我國的資本配置效率值從0•426迅速下降到0•034。1995年,我國的資本配置效率甚至為負值。這主要是受當時我國以“雙緊”著稱的宏觀經濟政策影響。這段時間正是在我國經歷了經濟過熱之后,國家為控制通貨膨脹,連續大幅度提高利率,控制投資,于1996年實現了經濟“軟著陸”。因此,這段時間我國工業部門中的各個行業所獲得的資金都比較少。實際上,無論其成長性如何,由于高利率和貸款總量嚴格控制等措施,各個行業都不愿也不能擴大投資規模。1996年8月23日起我國開始降息。到1997年10月23日,經過兩次降息,我國一年期存款利率已從1996年初的9•18%降到5•67%。經濟開始復蘇,社會投資額也開始增加。因此,1997年的資本配置效率迅速回升到0•361,固定資產投資迅速流向成長性高的行業。但是1999年,由于東南亞金融危機的影響,我國經濟的增長速度繼續下降,并且物價持續負增長。這段時間,我國的經濟系統陷入了一個怪圈,由于內需不足,我國工業產品普遍出現了“供大于求”。此時,企業從貸款投資的“饑渴癥”轉向了貸款投資的“恐懼癥”,表現為企業懼貸,銀行惜貸。盡管我國一再降息,但是投資增長速度并沒有增加,因此資本配置效率有所下降。在國內需求不足、民間投資啟而不發的情況下,為保證國民經濟能夠保持較高的增長速度,唯一的辦法就是增加政府的公共開支,特別是增加具有長期社會效益和公共效益的基礎設施投資,以動用更多的閑置資源,謀求總供求均衡。從2000年開始,我國政府加大了財政支出。具體措施包括:進一步加大擴張性財政政策的實施力度;進一步放松貨幣,增加風險投資,推進技術創新,促進信息技術為代表的高新技術產業發展;全面推進西部大開發戰略等等。這些政策取得了良好的效果。從表3中,我們可以看到,從2000年開始,我國資本配置效率開始緩慢上升。對表3中各年資本配置效率值進行顯著性水平為10%的t檢驗可得:ηt=0(t=1995,1996);若進行顯著性水平為5%的t檢驗可得:ηt=0(t=1994—1996年、1999、2002年)。可見由于樣本量的限制,應用動態模型所得到的結果極不穩定,因此,下文將引入資本配置效率的面板數據模型,更為精確的考察我國的資本配置效率。
(三)面板數據模型的回歸結果
1997、1998及2000年的資本配置效率是否處于較高水平,在統計上并沒有有力的證據支持。事實上,9個回歸方程的擬合度都很差。為了同JeffreyWurgler對65個國家的資本配置效率的研究結論相比較,我們需要一個中國跨年份的資本配置效率值。而最小二乘法不能反映行業之間的差異,因此我們建立了資本配置效率的面板數據模型。應用我國1993—2002年十年的數據,剔除掉不符合要求的觀測值之后,共328組數據,代入公式(3),為每個行業加入一個虛擬變量,回歸后一次獲得η和αi(i=1,…,N)的參數估計。這是一組擁有共同斜率的平行線。這組平行線對不同的行業對應有不同的截距αi,表示每一個行業的個體影響(回歸結果如表4)。回歸中被解釋變量為固定資產凈值年均余額的增長率,解釋變量為工業增加值的增長率,α1到α37依次表示37個行業的虛擬變量的系數,即不同行業所對應的截距項。基于這一模型,我國資本配置效率值為0•081(t=1•706,Sig.=0•089,R2=0•313,D-W=1•831),F檢驗的顯著性水平為0•000。這一結果明顯低于直接應用最小二乘法所得到的結果(^η=0•160,t=3•494,Sig.=0•001),而且t檢驗也不如應用最小二乘法顯著,但是由于面板數據模型考慮了行業的個體影響,因此,我們有理由認為這一結果更準確的反映了我國的資本配置效率水平。在獲得我國資本配置效率的估計值的同時,我們得到了各個行業所對應的截距項αi。從經濟學的角度出發,各個行業不同的“截距”表示與工業增加值的增長無關的其他因素對于固定資產存量增長的貢獻。它表示不同行業在整個工業發展中的自發投資水平。它也顯示了產業結構調整與發展的布局。根
據自發投資水平的不同,我們將上述37個行業分為四類:
(1)自發投資水平高的行業
自發投資水平高的行業由截距項大于0•1的八個行業構成,分別為:33•電子及通訊器材制造業、35•電力蒸汽熱水生產供應業、37•自來水的生產和供應業、19•石油加工及煉焦業、16•造紙及紙制品業、21•醫藥制造業、31•交通運輸設備制造業、21•化學原料及制品制造業。這些行業主要包括電子、通訊器材和醫藥制造業等高新技術產業以及電力、自來水供應業、石油加工等基礎設施與能源產業。這與傳統產業的信息化改造、高新技術園區的大規模發展和以基礎設施和能源為主擴大內需的西部大開發等政策措施的實施是一致的。交通運輸設備制造業、化學原料及制品制造業屬外商投資的主要領域。上世紀90年代以來,汽車制造業的快速發展帶動了我國交通運輸業投資的迅速增加。化學原料和化學制品制造業的生產集中度較高,一些價高利大產品的生產和銷售基本集中在少數幾個大企業。行業總體固定資產存量的增加基本上是由幾家大企業推動的。僅有造紙業是技術含量低的行業。由于過去十年中,世界要求生態平衡的環保意識在加強,森林資源越來越少,各國均致力于保護森林。同時國際市場對紙張的需求不斷增加,國際市場的紙張價格上漲,加上國外造紙業的生產能力接近飽和等各種因素,促進了我國造紙業的投資增長。
(2)自發投資水平較高的行業
自發投資水平較高的行業由截距項小于1大于0•8(含0•8)的行業構成。主要有:23•橡膠制造業、10•煙草加工業、2•石油和天然氣開采業、27•有色金屬冶煉及壓延加工業、14•木材加工及竹藤棕草制品業、32•電氣機械及器材制造業、9•飲料制造業、26•黑色金屬冶煉及壓延加工業、24•塑料制造業、15•家具制造業、17•印刷業記錄媒介的復制。這些行業中,有色及黑色金屬冶煉及壓延加工業因涉及到新材料等高新科技行業,得到較快的發展;石油和天然氣開采業屬于能源類行業。煙草加工業為地方財政收入的重要來源之一,地方政府為自身利益,采取各種措施鼓勵地方煙草業的發展。其他行業均屬近年來鄉鎮企業投資比較活躍的行業,其中,家具制造業是伴隨建筑業的迅速發展悄然興起的行業之一,辦公家具、旅游業室內裝飾以及為改善居住條件的居民需求,都是家具制造業的自發投資水平高于其他行業的主要原因。
(3)自發投資水平一般的行業
自發投資水平一般的行業包括:、1•煤炭采選業、18•文教體育用品制造業、3•黑色金屬礦采選業、5•非金屬礦采選業、8•食品加工業、28•金屬制品業、25•非金屬礦物制品業、12•服裝及其它纖維制品制造、29•普通機械制造業。這些行業中主要有投資額巨大、回收周期長、外資介入受到嚴格限制的資源類開采行業以及非金屬礦物制品業、普通機械制造業等發展比較緩慢的行業。食品加工業投資水平一般,主要是由于20世紀90年代,國家對糧食等農副產品價格的調整使得食品工業企業產品可比成本上升壓力越來越大,投資相對減少。服裝及其他纖維制品制造業及金屬制品業雖出口比重比較大,但服裝業屬貸款限制較為嚴格的行業之一,而金屬制品業由于“六五”至“八五”期間,重復建設過多,生產能力過剩,近幾年雖通過行業內的不斷重組,行業整體水平有所提高,但是截止到2002年底固定資產存量增長不是很快。
(4)自發投資水平低的行業
自發投資水平低的行業由截距項在顯著性水平為0•05的t檢驗下為0的九個行業組成,分別為:34•儀器儀表文化辦公用機械、7•食品制造業、30•專用設備制造業、22•化學纖維制造業、13•皮革毛皮羽絨及其制品業、36•煤氣的生產和供應業、4•有色金屬礦采選業、11•紡織業、6•木材及竹材采運業。其中,木材采伐業為因自然資源的短缺日益收縮的行業;紡織、化纖制造以及皮革羽絨業雖出口增長較快,但這些行業的優勢僅限于中低檔產品,技術含量高的中上游產品技術滯后,發展緩慢,同時這些行業屬貸款限制較為嚴格的行業,因此,這些行業的固定資產存量并沒有明顯增長。其他制造業投資增長緩慢主要是由于,市場需求小或略有一些供大于求的等等。總之,影響我國各行業的自發投資水平的主要因素有:國家的產業政策和高新技術指導方針、產業結構的調整與轉移、國際市場競爭力以及國內市場的供求關系等等。因此,在資本配置效率較低的國家———市場機制不能有效的識別高成長性行業,并給予其較多資金支持,國家可以通過產業政策促進產業結構的調整。
四、結論
綜合上文三個模型對我國資本配置效率的分析,本文得到以下結論:
1•以JeffreyWurgler(2000)的“資本配置效率”的模型為基礎,考察我國1993—2002年十年間各行業的固定資產余額年均凈值同工業增加值之間的關系。結果表明,我國整體的資本配置效率為0•160,處于較低水平。我國經濟的高速增長并不是因為資本配置效率的提高。因此,我國的經濟增長仍屬于投資主導型。
2•通過對JeffreyWurgler(2000)的模型引入時間變量,使資本配置效率模型的動態化。我們得到了我國1994—2002年,每一年的資本配置效率值。我國各年份的資本配置效率的波動比較劇烈。主要原因是,我國還不是完全的市場化國家,尤其是資本市場的市場化水平較低。因此,投資除受工業增加值這一信號變動的影響外,還對國家的宏觀經濟政策等外部因素極其敏感。
3•對比JeffreyWurgler(2000)的模型,應用面板數據模型的結果更為可信。基于這一模型,我國1994年—2002年總體資本配置效率的估計值為0•081。同時根據各行業的截距項,可按自發投資水平,將我國37個行業分為高、較高、一般和低四類。通過對比四類行業的特征,發現我國各行業所獲得的固定資產投資中,除市場機制配置的資金外,還有部分自發投資。自發投資主要受國家的產業政策和高新技術指導方針、產業結構的調整與轉移、國際市場競爭力以及國內市場的供求關系等非利潤信號的影響。因此在我國資本配置效率低下的情況下,國家可通過制定合理的產業政策、高新技術指導方針等促進我國產業結構的調整。由于數據的時間跨度較短,本文的部分實證研究結果的顯著性水平還不夠理想,結論的可信度還需進一步的跟蹤檢驗。因此,關于我國資本配置效率的實證研究還需進一步的研究,研究的重點將在我國的金融機構的運行效率和行業結構的調整上。
