中國工業資本結構配置效率研究

摘要：文章采用Wurgler（2000）提出的資本結構配置效率研究方法研究了1993-2007年間我國工業的資本結構配置效率問題。得到了以下主要結論：此段時期我國的資本結構配置效率較高；配置效率經歷了一個反轉過程；部門配置效率排序由高到低依次為：采礦業、重工業、公共行業、輕工業和化學工業部門；在增長的行業增加投資的效率較高，而在衰退的行業存在著過度的投資。

關鍵詞：效率；資本結構配置；工業

一、 資本結構配置效率研究評述

1． 資本結構配置效率的研究方法。現有評判資本結構配置效率的方法主要有兩種。第一種方法主要依據新古典的“資本邊際收益率均一化”準則。由于這種方法以生產理論為基礎，因此很有吸引力。但在實踐上其功效依賴于行業資本邊際收益率的準確測度，而恰恰正是在這個問題上存在很多爭議。另外，資本邊際收益率均一化畢竟只是一種理想狀況，不論是發達國家還是發展中國家很難做到這一點。因此，很多學者在研究過程中并不苛求資本收益均一化，而是放寬一步，檢驗各部門邊際資本收益率的方差是否持續下降，例如，龔六堂和謝丹陽（2004）的研究。

另一種方法通過直接觀察投資的流向來判斷資本的配置效率。Wurgler（2000）首先采用了這種方法，他認為與通過估計資本的影子價格并從其分布來推斷資本配置效率的上一種方法相比，這種方法更淺顯和具有說服力。他假定最優投資意味著在不斷增長的行業追加投資，而在逐漸衰退的行業減少投資，從這一思想出發其用以下模型定量描述資本配置的效率：

其中，I表示固定資本形成總額，V表示行業增加值，i表示行業，c表示國家，t表示年份。η是一個彈性值，測度國家c在增長的行業追加投資而在衰退的行業減少投資的程度，我們稱其為資本結構配置效率系數。

2． 國內相關研究成果評述。此后，很多學者采用與Wurgler（2000）類似的方法測度了我國的資本配置效率。

韓立巖和蔡紅艷（2002a，2002b）采用行業固定資產合計和利潤兩個不同的變量指標，度量了1991年~1999年我國工業行業資本配置的效率。兩項研究都認為，我國20世紀90年代資本的配置效率整體水平很低，不僅低于國際平均水平，而且低于大部分發展中國家。另外，韓立巖和蔡紅艷（2002b）用固定效應模型得到的各行業的截距項α而非斜率η表示各行業資本配置效率的高低，這實際上有悖于Wurgler模型的思想。韓立巖，王哲兵（2005）認為上述研究選擇利潤指標來衡量投資機會存在一些問題，因為利潤額不能反映行業未來的成長性。因此，他們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1993年~2002 年工業的資本配置效率，發現我國的資本配置效率仍處于較低水平。

但我們要注意的是，上述研究的結果都不適于同Wurgler（2000）的結果進行跨國比較。因為它們在評判資本配置效率時所采用的變量指標是不同的。尤其是對于投資變量而言，Wurgler（2000）使用的固定資本形成總額是流量概念，而后者使用的固定資產合計或固定資產凈值都是存量概念。由于存量遠遠大于流量，基數的不同將導致利用存量作為因變量所得彈性值要小于流量作為因變量所得結果，更容易得出我國資本配置效率較低的結論。

潘文卿和張偉（2003）采用該模型考察了1978年~2001年資本在28個省市自治區間的配置效率，發現改革開放以來，中國地區間資本配置效率并不低。雖然他們采用了和Wurgler（2000）相同的指標來測度資本配置效率，但這種結果仍然不太適合與其進行國際間的比較，因為前者衡量的是資本在不同產業間配置的效率，而后者衡量的是資本在地區間的配置效率。

二、 模型設定與數據

我們以Wurgler（2000）的模型為基礎模型，對其進行了適當的變換以適應研究的目的和數據的類型。研究過程中主要采用了四種形式。第一種為面板數據混合OLS回歸模型：

用其來估計年內（within-year）效應，該模型實際上是通過在基礎模型上加入各年份的虛擬變量來實現的。混合OLS回歸估計結果實際上是年間和年內效應的加權平均，即η=mηb+（1-m）ηw，其中m為權重。我們根據此原理將總體資本結構配置效率分解為年間和年內兩種效應。

根據數據的可得性，我們選取了中國統計年鑒公布的工業企業增加值（1992年~2007年）和固定資產原價（1991年~2007年）兩個指標來衡量我國工業投資的行業結構效率。對于每個年份各行業的固定資產投資額用各行業兩年間固定資產原價之差來衡量，這樣便將資本存量數據轉化成了投資流量數據。以1978年為基年，我們用固定資產投資和工業增加值價格指數對兩者進行了平減。

三、 研究結果與分析

1． 總體和分段資本結構配置效率分析。為了便于同Wurgler（2000）的結果進行比較我們采用了與其相同的混合OLS回歸模型，即模型（1），對總體資本結構配置效率進行估計。另外，我們還將將數據分為兩個階段1993年~1999年以及2000年~2007年，以驗證我國的資本結構配置效率是否出現了反轉。相關結果見表1。

1993年~2007年資本結構配置效率系數為0.507，與Wurgler（2000）的結果進行比較，該系數高于各國的平均值0.429，高于排名位列28的新加坡（1963年~1994年的系數為0.486），低于位列27的葡萄牙（1971年~1994年的系數為0.593）。這說明此段時期我國總體資本的結構配置效率還是比較高的，高于世界平均水平，也高于大部分的發展中國家。

分兩個時段進行回歸并比較兩者的資本結構配置效率系數，發現2000年后資本配置效率有了極大的提高，我國資本的結構配置效率經歷了一個反轉過程。分別察看兩個階段的資本結構配置效率系數，1993年~1999年該系數很小，僅為0.119，并且不顯著，這說明此段時期我國資本的結構配置幾乎沒有什么效率可言，投資對增長幾乎沒有反應。然而2000年~2007年間該系數卻達到了很高的程度，為1.119，并且很顯著，該數值甚至超過了資本配置效率最高的德國（1964年~1992年間該系數為0.988）以及香港（1975年~1993年間為0.948）。

但值得注意的是，以上估計的擬合度不夠高，總體R2僅0.027，小于新加坡的0.049。即使配置效率很高的2000年~2007年R2也僅為0.067，遠小于德國的0.364和香港的0.166。這說明雖然我國的資本結構配置效率有很大的提高，但很多增長以外的其他因素仍然是影響資本在不同行業配置的主要決定因素。Wurgler（2000）發現擬合度和資本結構配置效率系數存在著正相關關系，即系數較大的國家擬合度也較高。如果確實如此，可能說明我國資本結構配置的效率仍然有較大的改善空間。

2． 資本結構配置效率動態化分析。根據模型（2）將我國的資本結構配置效率動態化，分別得出各年的資本配置效率系數，相關結果見表2。從中可以得出，20世紀90年代各年份系數的平均值為0.447，多數年份我國的資本結構配置效率水平較低，并且如果不考慮1997年，1993年~1998年呈現不斷下降的趨勢。然而進入21世紀，各年份系數的平均值為0.625且多數年份配置效率較高。我國資本的配置效率出現了反轉，這與CCER“中國經濟觀察”研究組（2007）所得出的結論相一致。另外，從表中還可以看出各年份資本配置效率系數呈現較劇烈的波動。這可能是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所致。

3． 部門和行業資本結構配置效率分析。為了分析比較此段時期不同行業的資源配置效率，我們將它們歸類為5個部門——采礦業、輕工業、化學工業、重工業和具有公共產品性質的公共服務業。其中將制造業劃分為輕工業、重工業和化學工業的分類方法大體上沿用了張軍（2003）對制造業的分類方法。

從分析結果來看，這些部門資本結構配置的效率排序由高到低依次為：采礦業、重工業、公共行業、輕工業和化學工業。

采礦業和重工業的資本配置效率系數分別為1.148和0.786，都很顯著，公共行業部門的資本配置效率系數為0.558，但不顯著。公共行業部門投資效率不顯著可能是因為這些部門并非以營利為主要目地， 其產品有很強的外部性，增加值并不能反映其產生的社會效益。而對于輕工業和化學工業部門，兩者的資本配置效率系數分別為0.269和0.025，都不顯著。說明這些部門的資本配置效率較低，可能存在過度投資。按照“資本收益均一化”原則，若要提高資本配置效率，理性的選擇是增加資本配置效率較高行業的投資，而減少配置效率較低行業的投資，這會增加整個社會的效率。

下面我們允許彈性的非對稱性，即研究投資增長對增加值增長的高敏感性是反映了在增長的行業增加了投資還是在衰退的行業減少了投資，還是兩者兼有。要達到此目的，我們將樣本分為兩類：增加值增長和下降的行業，分別進行回歸。結果顯示，增長行業的彈性系數為1.027，且顯著；下降的行業彈性系數為-1.072，雖然不顯著。這說明我國的資本配置效率更多的體現為在增長的行業增加投資的效率較高，而在衰退的行業可能存在著過度的投資。此結果與方軍雄（2006）的結論恰恰相反，而與Jensen（1986）的自由現金流理論所強調的更可能在衰退行業進行過度投資相一致。

4． 總體資本配置效率效應分解。總體資本配置效率系數包含兩方面的效應：從時點來看，在特定年份，是否投資于正確的行業；從時段來看，在好的年份是否進行了較高的投資。兩個方面對正確理解資本的配置都是必須的。因此，我們根據模型（3）和（4）將總體彈性分解為年間和年內效應兩個部分。其中年間效應討論的是不同年份整個制造業部門的投資增長對增加值增長的反應敏感性，年內效應討論的是在特定年份內不同行業投資增長與增加值增長之間的關系。估計結果見表3。其中，年間效應系數為0.469，年內效應為0.541，且都顯著。總體估計值0.507是年間和年內效應的加權平均，即?濁=m?濁b+（1-m）?濁w，由此計算權重m為0.465，即總體彈性估計中有46.5%來自年間效應，53.5%來自年內效應。這說明總體資本配置效率的產生既是由于好的時節進行了較高的投資，也是由于特定年份在增長較快的行業進行了較多的投資，兩者所占比例大致相當。

四、 研究結論

本文以Wurgler（2000）的模型為基礎研究了1993年~2007年間我國工業的資本結構配置效率問題。本研究主要得到了以下結果：

1993年~2007年間我國的資本配置效率并不低；配置效率經歷了一個反轉過程，并且其可能仍有較大的改善空間；資本結構配置的效率排序由高到低依次為：采礦業、重工業、公共行業、輕工業和化學工業，未來應該引導資源從配置效率較低的行業進入效率較高的行業；我國的資本配置效率更多的體現為在增長的行業增加投資的效率較高，而在衰退的行業可能存在著過度投資；從時段和時點兩方面來看，我國資本結構配置效率的產生既是由于在增長較快地年份進行了較高的投資，也是由于特定年份在高增長的行業進行了較多的投資。

參考文獻：

1. Jensen， M. C. Agency Costs of Free Cash Flow， Corporate Finance， and Takeovers. American Economic Review，1986，76（2）.

2. Wurgler， J. Financial markets and the allocation of capital.Journal of Financial Economics， 2000，（58）.

3. CCER中國經濟觀察研究組. 我國資本回報率估測（1978-2006）——新一輪投資增長和經濟景氣微觀基礎.經濟學季刊，2007，（3）.

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5. 樊瀟彥， 袁志剛. 我國宏觀投資效率的定義與衡量：一個文獻綜述.南開經濟研究，2006，（1）.

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7. 龔六堂，謝丹陽.我國省份之間的要素流動和邊際生產率的差異分析.經濟研究，2004，（1）.

8. 韓立巖，蔡紅艷.我國資本配置效率及其與金融市場關系評價研究.管理世界，2002a，（1）.

9. 韓立巖，蔡紅艷，郄冬.基于面板數據的中國資本配置效率研究.經濟學季刊，2002b，（2）.

作者簡介：高林，講師，南開大學經濟研究所博士生。

收稿日期：2011-10-15。