資本脫實向虛矯正新思路：基于市場結構的非對稱性

彭宜鐘 孟澤

摘要：資本“脫實向虛”嚴重制約著實體經濟發展，優化資本配置成為實體經濟高質量發展的重要著力點。從“脫實向虛”現象的成因機制展開分析，探討治理資本“脫實向虛”的新思路。運用動態優化方法推導出滿足社會福利最大化目標的最優壟斷加價率計算公式，并對比分析1998—2020年中國、美國、德國多部門最優壟斷加價率與實際加價率間的量化關系。研究發現：（1）加入世界貿易組織（WTO）是中國資本“脫實向虛”的起點；（2）中國、美國、德國實體經濟產品的實際利潤率普遍低于最優利潤率，并且中國制造業產品的實際利潤率低于其他國家；（3）美國和德國虛擬經濟實際利潤率的增長并未導致其實體經濟實際利潤率的相對（相對于最優利潤率）下降，虛擬經濟的發展并未以犧牲實體經濟為代價，而中國存在生產性資本逃逸至虛擬經濟現象。因此，應深化改革當前金融體系，調整市場結構非對稱性，以更好地服務實體經濟。

關鍵詞：實體經濟；虛擬經濟；“脫實向虛”；最優加價率；定價偏差

文獻標識碼：A???文章編號：100228482024（01）007414

一、問題提出

黨的二十大報告強調“堅持把發展經濟的著力點放在實體經濟上”，這表明中國應優先發展實體經濟，繼而以實體經濟的發展帶動國民經濟的整體性、全局性發展。在當前條件下，中國資本投入的潛在空間愈發有限，技術進步也隨著技術與國際前沿差距的縮小而變得越來越困難，依靠優化資本配置來推動經濟增長成為下一階段實現經濟高質量發展的重點考慮方向。然而現實的情況是，以工業為主體的實體經濟資本正嚴重偏向虛擬經濟，使得虛擬經濟對實體經濟形成越來越嚴重的資本虹吸效應。根據2021年《中國統計年鑒》數據測算，2005—2020年中國工業平均每年存在1.6萬億元的資金缺口，近半工業企業因為資金缺乏而放棄技術改造或新產品研發。此外，2000—2019年中國非金融企業部門凈金融投資①由-5?269億元下降至-55?099億元，而金融機構部門凈金融投資從2000年的66億元漲到了2019年的35?147億元，二者形成鮮明對比。本文將資本在實體經濟部門缺乏的同時在虛擬經濟部門的不斷膨脹稱作資本的“脫實向虛”。毫無疑問，資本“脫實向虛”是一種資源的錯配，不僅意味著資源利用效率的降低，而且對國民經濟危害極大，尤其是當經濟下行壓力增大之時，資本“脫實向虛”對實體經濟的傷害會更加嚴重[13]。為了保障中國以工業為主體的實體經濟的平穩健康發展，必須對資本“脫實向虛”這種資源錯配現象進行及時、果斷、有效地治理。

從本質上講，資本“脫實向虛”也是一種資產配置行為。關于資產配置理論，最早可追溯到Markowitz[4]所開創的投資組合理論。該理論首次引入“風險（以資產組合回報的方差代表）—收益（以資產組合回報的均值代表）”分析框架，研究投資者的資產配置行為。根據該理論，投資者選擇將資本投入某個項目的行為動機就是追求特定風險條件下的收益最大化或者特定收益條件下的風險最小化（這兩個目標是對等的，為了表述方便，統一將其表述為風險調整后收益最大化）。虛擬經濟得到投資者更多的青睞，是不是因為它具有相對更高的風險調整后收益呢？筆者梳理了中國各個行業的毛利潤率發現：中國實體經濟各部門的毛利潤率都顯著低于虛擬經濟的毛利潤率（中國工業的毛利潤率一般在10%～20%之間，而金融業的毛利潤率通常高于50%，房地產業的毛利潤率也基本超過30%）。如果考慮到風險因素，實體經濟部門因為具有投資高、回本周期長等特點，從而擁有比虛擬經濟更大的風險[5]，即中國實體經濟和虛擬經濟風險調整后收益的差距比毛利潤率差距更大。這表明，中國實體經濟相對收益偏低構成了中國資本“脫實向虛”問題產生的重要原因之一。

那么，虛擬經濟為什么能夠獲得比實體經濟更大的盈利能力呢？通過對比相關統計數據發現，中國虛擬經濟和實體經濟在市場結構方面存在顯著的異質性，即中國虛擬經濟的市場集中度（代表著價格影響能力）普遍高于實體經濟的市場集中度。這一點可以從2020年《中國制造業企業500強》和2020年《財富中國500強分行業榜》的相關統計數據中得到印證：中國制造業500強企業營業收入總額為37.42萬億元，營業收入市場占有率僅為38.19％，相比較而言，中國金融業的市場集中度則高出很多。比如，四大國有商業銀行的市場占有率常年高于35％，前五大保險公司的市場占有率高達60％，前十大互聯網廣告企業市場份額占比更是常年高達90％。對于這種市場結構方面的異質性，通常借助規制的手段進行矯正[6]。但規制的手段有很多，考慮到資本“脫實向虛”是一種普遍存在而且程度不一的資源配置結構性扭曲，很多以個案為處理對象的規制措施可能并不適用，所以傾向于用價格規制的方式對這種資源配置扭曲進行矯正。確切地說就是，主張普遍提升特定實體經濟產業的市場集中度，即定向定量市場集中容許

定向定量市場集中容許是指允許特定產業的高效率企業進行適度兼并，以達到最優壟斷價格水平。。

本文的邊際貢獻在于兩個方面。第一，以往治理資本“脫實向虛”方法主要體現在理論層面，缺乏量化參照標準。本文通過動態優化方法推導出國民經濟各部門產品最優壟斷加價率計算公式，為中國在實體經濟領域實施定向定量壟斷許可提供了具有堅實理論依據的量化標準。在此基礎上對比分析了1998—2020年中國、美國、德國多部門最優壟斷加價率與實際加價率間的量化關系，揭示其背后差距的具體成因，為政策建議奠定堅實理論基礎。第二，從一個全新的視角衡量了資本“脫實向虛”動力的強弱，即定價偏差。如果一個產業的實際利潤率顯著低于最優壟斷加價率，則這個產業存在資本流出的動力，而且差距越大，流出的動力越強；反之亦然。這種衡量視角比以往直接用不同產業之間的實際利潤差距來解釋資本的流入流出更加合理。

二、定向定量市場集中許可度的量化方法

（一）定向定量市場集中許可度的確定原則

對市場集中度相對較低的實體經濟部門應該給予多大程度的定向定量市場集中許可度？本文基于以下原則確定這個許可度：在最大程度保護企業創新動力的前提下實現消費者效用最大化。具體而言，就是允許代表性企業把壟斷水平適當提高，使得其產品的加價水平既能保證自身有足夠動力去創新，又能使消費者從它的創新（主要體現為產品豐富度的提升）行為中獲取更多消費效用。對消費者來說，增加的這部分效用將超過因產品加價（相對于邊際成本定價而言）所導致的效用損失，最終實現總效用的增加。本文將上述社會總效用最大化的價格稱作最優壟斷價格。

（二）最優壟斷價格的計算方法

1.LNJ模型假設

本文所采用的最優壟斷價格的計算方法基于Evans等[7]提出的模型（以下簡稱LNJ模型）。LNJ模型假定：（1）存在一個無期限的理性經濟人，該理性經濟人消費最終產品并擁有所有企業；（2）企業的創新通過中間產品種類的增加得以體現；（3）企業通過投資創新項目，使中間產品種類增加，并通過壟斷加價獲取的利潤來回收創新投資成本；（4）企業的壟斷定價受到政府管制，政府管制下的價格水平將會高于邊際成本但低于完全壟斷條件下的價格水平；（6）企業按照政府管制的價格水平并基于利潤最大化原則確定是否創新和生產；（7）家庭則在無限期內以效用最大化的原則確定消費數量；（8）作為理性經濟人的消費者同時也是勞動供給者，其供給的勞動時間不會因為工資多少而改變；（9）生產過程中，僅中間產品部門存在壟斷（為了鼓勵企業創新），最終產品部門則是完全競爭的；（10）最終產品的增長由中間產品種類的增加所驅動，1單位中間產品對應1單位最終產品；（11）最終產品與中間產品并不存在本質區別，現階段的最終產品可以作為下一階段的中間產品；（12）給定企業和家庭的決策，政府通過管制中間產品加價水平，實現社會總效用的最大化。

2.基于LNJ模型的最優壟斷價格求解過程

基于以上假定，記中間產品種類為N，人口總數用L表示，公司i使用Xi單位的中間貨物j和Li單位的勞動力來生產Yi單位的最終產品：

Yi=F（Xij，Li）=AL1－αi∫N0Xαijdj，?0<α<1[JY]（1）

在均衡狀態下有Xij=Xi，從而式（1）變為

Yi=AL1－αiNXαi[JY]（2）

設Pj為中間產品j的價格，并將最終產品的價格標準化。在最終產品部門，要素報酬根據其邊際產品進行支付：FXij=Pj和FLi=w。根據最優條件FXij=Pj可以求出中間產品j的需求函數：

XjPj=LαA/Pj1/（1－α）[JY]（3）

由式（1）（3）可知，X/P<0以及Y/P<0。因此，中間產品價格P上漲將減少對中間產品X的需求，從而減少最終產品的產量Y。中間品需求下降和最終產品產量的減少表明了與中間產品價格上漲有關的靜態非效率。

在本模型中，創新投資是指引入新的中間產品，表現為中間產品種類N的增加，進而改變中間產品數量X。也就是說，創新項目會使X增加，從而使得企業可以通過壟斷加價回收創新投資成本；假設1單位中間產品的創新成本為η，γN為中間產品種類增長率（即創新投資增長率），則γNN為創新項目數量，ηγNN為創新項目總投資。一旦創新項目投資付諸實施，就授予了企業生產和銷售新型中間產品的永久銷售權。記利率為r，則創新項目投資的毛利現值為

VtPj=∫SymboleB@

tPj－1Xjpj

∑ni=1XiYi－r（v－t）dv[JY]（4）

此問題中不存在狀態變量，所以maxVtPt等價于

max［（Pj-1）Xj（pj）］=max［（Pj-1）L（αA/Pj）1/（1-α）］[JY]（5）

當政府不進行價格管制時，根據max?VtPt可得定價為

Pj=P=1/α>1[JY]（6）

現考慮Pj是一個受管制的價格。由式（3）（4）可知，項目j的毛利為

VtPj=LαA/Pj1/（1－α）Pj－1/P1/（1－α）j/r[JY]?（7）

當價格受管制時，中間品創新投資是可以自由進入的，這就意味著創新項目j的凈利潤為0。因此，η=VtPj，結合對稱性有Pj=P，從而可得

r=L/ηαA1/（1－α）Pj－1/P1/（1－α）j=P－1Xp/η[JY]（8）

將式（8）對P求導，可得

[HJ2.2mm]

r/p=（1－α）L/ηαA1/（1－α）p1/1－α－pα/1－αp－1/（1－α）/（2p），令r/p=0，則P=1/α。

當P≥1時，分三種情況進行討論：（1）若P>1/α，則r/p<0；（2）若P<1/α，則r/p>0；（3）若P=1/α，則r/p=0，此時r取最大值。也就是說，當中間產品的價格低于（高于）其無價格管制水平時，利率r隨中間產品價格的上升而上升（下降）；當價格為壟斷價格時，利率r達到最大。其中，η=VtPj是生產一種中間產品的成本，ηN則是所有中間產品的總成本。

理性家庭的效用公式如下：

U0=?maxt[KG*4]∫SymboleB@

0（c1－θ－1）/（1－θ）e－ρtdt，θ>0[JY]（9）

其中，c是消費，θ是相對風險厭惡系數，ρ是效用貼現率，令消費增長率c·/c=γ，根據約束條件a·=ar+ω－c，理性家庭則有以下解：

γ=r－ρ/θ=P－1Xρ/η－ρ/θ[JY]（10）

其中，橫截性條件為limt→SymboleB@

?Ne－rt=0，也就是說債務和資產都不會超出規劃期。

需要注意的是，若r=ρ，即P=1，γ=0，意味著創新投資不會發生，所以P>1r>0是創新投資得以發生的必要非充分條件。即使P>1，若P<P，創新投資的回報率太低，企業仍然不會進行創新投資，只有在壟斷價格在P=1/α附近時，創新投資才會有足夠的動力。

在均衡條件下，根據式（8）（10）可知，消費增長率是中間產品價格的函數：

γ=1/θL/ηαA1/（1－α

）P－1/P1/（1－α）－ρ[JY]（11）

因為N是唯一的狀態變量，經濟總是沿著平衡的增長路徑前進，產出、消費和中間產品的數量都以同樣的速度γ增長，這很容易從總產出中看出：Yi=AL1－αiNXαi=A1/（1－α）α/Pα/（1－α）LN，并且從經濟

[HJ*3]的資源約束也可知：C=cL=Y－ηγNN－NX，其中γN=N·/N。對式（11）求導可得[HJ2.2mm]

γ/P=1/θL/ηαA1/（1－α）

［P1/1－α－（P－1）/（1－α）Pα/（1－α）］/P2/（1－α），令γ/P=0，則可得P=1/α。

令式（11）中γ=0時的P為P，對于任何P≥1，有：若P>1/α，則γ/P<0；若P<P<1/α，則γ/P>0；當1≤P≤P時，γ=0；當P=1/α時，γ取最大值。

需要指出的是，當P<P時，創新項目投資的回報率太低，無法彌補投資消費的延遲，一旦價格超過這個水平，創新投資增長率γ（等于消費增長率和產出增長率）就會變成正值。當價格低于（高于）壟斷價格1/α時，γ會隨著價格增長（降低）。當P=1/α時，γ達到最大。

下面研究社會福利對價格的反應。給定初始N0，N=N0eγt，然后求解作為中間產品價格函數的消費路徑：

c=?c0eγt=?eγt{N0A1/（1－α）（α/P）α/（1－α）－N0（η/L）（1/θ）（L/η）（αA）1/（1－α）（P－1）/P1/（1－α）－ρ－N0·（αA/P）1/（1－α）}[JY]（12）

基于式（12）求解式（9）便可得到隨P變化的福利函數：

U0P=?maxt

[KG*5]∫SymboleB@

0e－ρt（c1－θ－1）/（1－θ）dt=c1－θ0/1－θρ－1－θγ－1/ρ－ρθ[JY]（13）

顯然，無論是較高的消費c0還是更高的消費增長率γ都將產生更高的福利U。從式（13）中可以衡量價格變化的總體福利效應：

U0/P=?c－θ0/L（ρ－γ+θγ）2{N0（ρ－γ+θγ）（P－1）X/P+c0L－ηN0（ρ－γ+θγ）γ/P}[JY]（14）

根據式（10）可知ρ－1－θγ=ρ－γ－θγ=ρ－γ+r－ρ=r－γ，從而式（14）中X/P的系數符號由P－1決定，又X/P<0，因此式中X/P表示提高中間產品價格的靜態效率損失。同理，根據C=cL及ρ－1－θγ=r－γ，可知c0L－ηN0ρ－1－θγ=C－ηN0r－γ。又根據cL=Y－ηγN－NX及ρ－1－θγ=r－γ，可知c0L－ηN0ρ－1－θγ=Y0－N0X－ηN0r。ηN0r可理解為中間產品部門現有創新投資的資金成本，N0X為可變成本。由于Y>NX+ηNr，因此c0L-ηN0ρ－1－θγ>0，即γ/P的系數為正。又當P<P<1/α時，γ/P>0，因此γ/P表示提高中間產品價格的動態效率收益。為了把動態效率與靜態效率分開，將式（14）化簡為：

U0/P=c－θ0/Lr－γ2N0r－γP－1X/P+C－ηN0r－γγ/P[JY]（15）

3.最優壟斷價格求解結果

令式（15）等于0，便可求出能夠實現社會福利最大化的價格水平P（即最優壟斷價格）。由于模型中的P是標準化的價格，所以P－1就是加價率，將其稱作最優壟斷加價率。為了得到一個較為容易測度的指標表達式，結合式（3）（11）（15）推導出了P－1的表達式：

P－1=（1－α）/（r－γ）θ/C/（N0η）－r－γ+α[JY]（16）

具體而言，通過式（16）測算出各行業的最優壟斷加價率，并利用各行業的實際加價率減去最優壟斷加價率，本文將二者相減所得的差定義為定價偏差。當定價偏差為正時，表明該行業的實際加價率偏高，也就意味著消費者利益受損、行業內部的壟斷程度超過最優水平、投資收益率偏高、資本會超額流入該行業；當定價偏差為負時，表明該行業的實際加價率偏低，也就意味著企業利益受損、企業創新動力不足、投資收益率偏低、資本會超額流出該行業。由于在本研究中資本的流向是本文研究的一個核心問題，所以，本文就將定價偏差作為代表資本流動方向和動力強弱的完美指標。這個指標的正或負分別代表資本的流入或流出，這個指標絕對值的大小則代表著資本流入流出的動力強弱。

三、實際測算

（一）數據來源及處理方法

中國代表性行業最優壟斷加價率所需指標或變量的統計數據來源見表1，美國和德國代表性行業最優壟斷加價率所需指標或變量的統計數據來源見表2。

（二）參數的計算或估算方法

中間品產出彈性（α）：根據上述理論模型可知：1－α=ωL/Y。在計算α時，本文借鑒了周方[8]提出的方法，即中國制造業、金融業等行業中間品產出彈性α利用《中國統計年鑒》中1998—2020年各行業工資總額占該行業國內生產總值的比重進行估算。美國、德國的制造業、金融業等行業中間品產出彈性α則利用OECD數據庫中1998—2019年各行業勞動成本占該行業總產出的比重進行估算。

相對風險規避系數（θ）：對于相對風險規避系數，已有大量文獻進行過測算。關于其值的大小主要有兩種觀點，一種認為其值應該在1～10之間[910]，另一種認為其值應大于10或是更高[1112]。本文采用了Szpiro等[1314]的估計結果，即中國的相對風險規避系數為4.86，美國為2.84，德國為2.93。為了保證研究結果的穩健性，分別計算了相對風險規避系數等于1、5、10和20時[1517]每個國家每個代表性產業的最優壟斷加價率，以評估最優壟斷加價率對相對風險規避系數取值差異的敏感性。測算結果

具體測算過程及結果留存備索。顯示，當風險規避系數θ依次取值為1、5、10和20時，中國工業最優壟斷加價率平均下降1.34％，批發零售業平均下降0.40％，金融業平均下降2.68％，房地產業平均下降0.75％；美國制造業最優壟斷加價率平均下降2.75％，金融業平均下降4.11％，房地產業平均下降5.04％；德國制造業最優壟斷加價率平均下降4.18％，金融業平均下降6.00％，房地產業平均下降2.56％。隨著相對風險規避系數擴大，各國各行業的最優壟斷加價率都是減少的，但是減少的幅度相對較小，不足以改變實際加價率同最優壟斷加價率之間的差的符號，也就是不足以改變各產業產品價格的調整方向（上升或者下降），即不足以改變本文的實證研究結論和政策建議。換言之，本文對相對風險規避系數的選擇是符合穩健性原則的。需要特別說明的是，風險規避系數降低之所以會導致產品價格的降低，原因在于以下兩個方面：其一，風險規避系數越大會使得產品定價者越傾向于規避風險，廠商或定價者往往會出于減少損失的考慮將產品價格定得越低；其二，風險規避系數越大意味著社保體系越不完善，這同樣會導致消費者消費意愿降低，進而導致產品價格下降。

為了對比呈現中、美、德三國各產業實際加價率與最優壟斷加價率之間的差異，本文不僅計算了各國實體經濟和虛擬經濟代表性行業的最優壟斷加價率，同時也測算了每個行業的實際加價率。本文將實際加價率減去最優壟斷加價率的差額定義為定價偏差，并在研究結果中同時呈現了各國各行業的最優壟斷加價率、實際加價率以及定價偏差。實際加價率數據來源及處理方法見表3。

（三）實證結果

1.中國代表性行業加價率對比及定價偏差

本文基于式（16）計算出中國代表性產業（工業、批發零售業、金融業和房地產業）的最優壟斷加價率，同時用各行業毛利率代表實際加價率。具體結果見表4。

從表4可以看出，在加入世界貿易組織（WTO）前，中國工業的實際加價率略高于最優壟斷加價率，批發零售業實際加價率略低于最優壟斷加價率，金融業和房地產業實際加價率大幅高于最優壟斷加價率。這表明，在加入WTO前，中國代表性行業中除了批發零售業競爭程度較高外，其他行業均存在一定程度的壟斷，金融行業的壟斷程度尤其明顯，房地產行業緊隨其后；在加入WTO后，中國工業的定價偏差持續下降，并從2014年起變為負值；批發零售業的定價偏差則在加入WTO后經歷了一個先升后降的過程，這表明在加入WTO的最初10年里，中國批發零售業先是獲得了一波紅利，但從2012年起，這波紅利便被逐漸削弱；WTO對中國金融業的影響最明顯，其盈利能力得到了持續快速的提升，這與市場的擴大和中國資本市場未完全放開兩個因素息息相關；至于中國的房地產業的定價偏差，則基本沒有表現出受中國加入WTO影響的顯著特征，換言之，中國房地產業的定價能力或者盈利能力基本與中國加入WTO無關。需要特別指出的是，中國房地產業的定價偏差長期穩定于偏高的狀態。綜上所述，在加入WTO之后，中國虛擬經濟部門的總體盈利能力獲得了快速提升（主要是由金融業盈利能力顯著提升所帶動的），與此同時，中國實體經濟部門的盈利能力則受到了影響。從總體上來說，加入WTO可以被視作中國資本“脫實向虛”的起點。

2.美國代表性行業加價率及定價偏差

美國代表性產業最優壟斷加價率和實際加價率對照情況如表5所示。可見，美國虛擬經濟的定價偏差是持續為正的，但定價偏差的絕對值遠低于中國。與此同時，美國近年來實體經濟的定價偏差則在0值附近波動，其絕對值也非常小。這說明，美國各行業的壟斷程度都不高。需要特別指出的是，雖然美國虛擬經濟定價偏差持續為正（意味著資本的持續流入），但實體經濟的定價偏差也在0值附近波動，沒有產生資本流出的顯著動力，這就意味著雖然虛擬經濟一直在吸引更多資本流入，但仍未對實體經濟產生資源擠占的虹吸效應（因為實體經濟并沒有出現顯著的資本流出）。換言之，美國資本的“脫實向虛”是在一定程度內的，僅體現為剩余資本的向虛流動，并未出現生產性資本的“棄實投虛”。

3.德國代表性行業加價率以及定價偏差

德國代表性產業最優壟斷加價率和實際加價率對照情況如表6所示?？梢?，德國除了房地產業以外，其他行業的最優壟斷加價率均維持在最優水平附近。除房地產行業以外的其他行業的定價偏差都基本維持在8%以內，某些年份甚至趨近于零偏差。這無疑表明德國除房地產業之外的其他行業都處于一種高度競爭、相對穩定地發展狀態之中。至于德國房地產業實際加價率為什么會嚴重偏高，究其原因主要在于兩個方面：其一，自2009年后，德國政府逐步放開了對房地產業的管控，大量海外資金涌入德國房地產行業，使得2009年后德國房地產價格出現明顯上升，而本文的采樣區間（2009—2018年）正好處于德國房價的上升期；其二，作為本文數據來源的德國DAX指數中的房地產企業福諾菲亞（Vonovia），是德國規模最大、運營效率最高的房地產企業，用該企業的利潤相關數據代替全行業的情況可能存在一定程度的向上偏差。不過，即使扣除合理偏差，德國房地產行業的實際盈利能力也是明顯偏高的，仍能夠體現資本“脫實向虛”傾向。

對比表4～6不難發現，中國制造業加價率遠遠低于美國和德國的同類指標，原因無外乎以下幾個方面：第一，中國制造業總體創新能力不足，產品附加值低；第二，中國制造業在價值鏈中的地位普遍偏低，容易受到上下游產業的雙重剝削；第三，中國供需結構存在一定失衡、產能過剩的現象；第四，中國制造業成本偏高，尤其是融資成本偏高。

不僅如此，美國和德國制造業定價偏差同金融和房地產定價偏差之間很少出現符號相反的情況，這表明美德兩國實體經濟部門并未出現生產性資本轉軌進入虛擬經濟的情況。而在中國，這樣的情況卻發生了。究其原因主要在于，中國制造業利潤率普遍偏低，而歐美發達國家制造業利潤率則穩定居于較高水平。美國和德國制造業盈利能力為什么能夠始終保持在較高水平？眾所周知，美國企業擁有強大的科技優勢和品牌優勢，這些優勢足以使它們持續處于國際價值鏈的頂端位置，從而獲取足夠利潤。對于德國企業而言，憑借自身在產品品質和精細技術含量方面的優勢在國際價值鏈上占據一定主動權，從而獲取充足利潤。簡言之，美、德兩國制造業能夠長期維持較高利潤率的原因在于其企業在價值鏈上的占據著有利位置。而中國企業則不具備這樣的優勢，這也導致中國制造業盈利能力同歐美發達國家相比，明顯偏低。另一方面，中國虛擬經濟的盈利能力則大致與歐美發達國家持平，如此一來，中國所面臨的資本“脫實向虛”問題就更為嚴峻。

研究還發現，中國資本“脫實向虛”問題大約產生于2003年，也就是中國加入WTO一年后。中國加入WTO后承接的都是發達國家的落后產能，同時承擔的國際分工也基本以價值鏈低端行業為主，這導致中國制造業的低盈利能力，低盈利能力制造業自然不受資本的青睞；與此形成鮮明對比的是，在加入WTO后，盛行于歐美的虛擬經濟之風刮入中國，虛擬經濟盈利方式與手段在國際上的傳播基本不受限制，而發達國家實體經濟的核心技術卻被嚴格限制，這使得中國虛擬經濟飛速發展并跟上發達國家步伐的同時，實體經濟產業的轉型升級卻困難重重。中國實體經濟和虛擬經濟發展條件的迥異直接導致了二者發展速度、發展質量和發展水平的極大不同，這些不同最終體現為二者盈利能力差距的不斷擴大。簡言之，中國加入WTO使得中國實體經濟和虛擬經濟盈利能力差距不斷擴大，進而為資本“脫實向虛”提供了持續強大的動力。由此得到一個重要的啟示：在對外開放的環境下，應特別注重實體產業創新能力的發展和中國實體經濟企業在國際產業鏈中地位的提升。中國需要建立一套關于中國實體經濟（尤其是制造業）創新能力和國際競爭力的動態監測機制，同時還要研究、出臺一系列能夠有效提升中國實體經濟創新能力和國際競爭力的產業政策。

四、政策建議

關于中國資本“脫實向虛”問題的特殊性成因，絕大部分學者都是從中國資本的供給模式（也就是中國金融體系）的特殊性這個角度進行探討的。其中最具代表性的當數林毅夫等[18]的觀點。他們認為中國金融體系存在的三個層次、七個金融結構性矛盾是制約中國金融體系服務實體經濟能力以及誘發金融“脫實向虛”的根源。用一句話來概括中國金融體系所存在的問題就是：中國金融體系的發展跟實體經濟發展缺乏聯動，基本上是脫節的。這種脫節現象如果不得到及時有效糾正，中國資本配置機制的扭曲必然會持續存在甚至不斷惡化。為了有效增強中國金融體系同實體經濟之間的關聯性和匹配性，使金融體系能夠更好地服務于實體經濟發展，本文提出以下政策建議。

（一）改革金融體系

1.優化銀行結構

增加中小銀行和地區性銀行的數量，使中國的銀行結構同中國的企業結構更加匹配。根據“中小銀行優勢假說”，中小銀行在服務中小企業方面、大型銀行在服務大型企業方面分別具有比較優勢[19]。具體做法包括：適度增加中小型銀行數量、降低中小銀行的設立門檻，特別建議設立專門服務中小微企業的政策性銀行；鼓勵中小銀行發揮特有的“軟信息”優勢，從而規避貸款風險，并鼓勵中小銀行以前瞻性眼光構建當地特色產業的產業鏈金融，進一步提高中小銀行的資產質量；提高監管部門對中小銀行的風險容忍度，減輕中小銀行的監管硬指標壓力，如給予銀行一定的自主權、制定免責認定流程、合理增加信用貸款等。

2.促進銀行產品創新

隨著中國勞動密集型產業的轉型升級，“長、大、穩、綜”的新型融資需求特征迫使服務于中小企業的中小銀行也要隨之轉型，也要與時俱進地創新其金融產品[20]。李春濤等[21]利用實證結果研究表明，城市的金融科技發展水平每提高1%，當地企業專利申請數量平均增加約0.17項，這表明金融機構產品創新與企業創新之間存在正相關性。換言之，中國實體經濟各產業的轉型升級需要中小銀行的產品創新來進行配套和支持。對于中小銀行的產品創新，本文建議當地政府及地方金融監督管理局加大對中小銀行的基礎性支持，提高監管水平，使得中小銀行在數字經濟條件下的創新都能得到有效監管。

3.優化政府債和企業債結構

長期以來，中國政府投資的一個重要的資金來源就是發行債券，這使得中國政府債券的規模持續擴張。根據《2021年債券業務統計分析報告》公布數據，2021年中國地方政府債托管量為30.30萬億元，國債托管量為22.53萬億元，政策性銀行債托管量為19.68萬億元，三者合計占GDP比重約71.36％。這個比重明顯高于《馬斯赫特條約》規定的國債規模占比不得高于GDP的60%警戒線，而且對拉動經濟增長的貢獻也微乎其微。為了使中國債券融資結構優化（增企業債券、減政府債券）更具可操作性，本文建議：第一，設置政府債務上限，例如歐盟規定公共債務負擔率不能超過60%，美國在1974年《國會預算法案》中也同樣設定每個財年政府債務上限；第二，完善債券市場的定價機制，使得每一種債券的收益率都能同其風險水平相匹配；第三，建立、完善政府債券轉貸機制（以中央債代替地方債）、政府債券置換機制（以企業債券置換政府債券）等新機制，優化中國債務結構；第四，探索政府債券金融化的新思路、新模式，借助新型投融資工具增加政府債券的流動性，從而提升整個債券市場的交易活躍度，這不僅有利于降低政府債券的持有風險（尤其是降低作為地方政府債券主要持有者的商業銀行持有風險），也有利于增加企業債券的交易量，進而擴大企業債券的發債空間。

4.適度提升直接融資比重

關于中國直接融資比重嚴重偏低的問題，學術界已經進行了廣泛而深入的探討。尤其是關于如何有效提升中國企業股權融資比重的問題，學術觀點非常豐富，大致可以分為以下三類：第一，改革金融供給方式，一方面要支持企業市場化、法制化債轉股，盤活資本存量，另一方面要推進資產證券化，發展多層次資本市場；第二，加強投資者保護制度，使得優質創新企業可以得到投資者的信任識別，具體操作包括完善信息披露機制、事后投資者保護機制以及內幕交易懲罰等；第三，提升資本市場連通性和多層次性，覆蓋各階段企業以及不同風險的企業項目，如在全國科創板外鼓勵各地方建立區域科創板，為全國科創板輸送上市資源。

（二）調整市場結構非對稱性

除了改革中國的金融體系之外，還應該對中國實體經濟和虛擬經濟在市場結構方面的非對稱性（即實體經濟的市場集中度顯著低于虛擬經濟的市場集中度）進行必要的調整，調整的方向就是適當提升中國實體經濟的市場集中度，同時適當降低中國虛擬經濟的市場集中度，使二者趨于對等和平衡。唯其如此，才能有效縮小實體經濟和虛擬經濟在加價能力和投資收益方面的差距，對資本“脫實向虛”治理起到釜底抽薪的作用。

1.對特定實體經濟產業實施定向定量市場集中容許

鼓勵特定實體經濟產業內的高效率企業進行適度兼并。通過兼并提升產業的市場集中度和價格影響力，進而促使行業產品價格整體提升，最終扭轉產業盈利能力相對偏低的不利局面。只要產業的相對盈利能力得到提升，資本就會不斷流入，從而產業內的企業更愿意也更有動力進行創新，繼而獲得更高的投資回報率。更高的投資回報率又會進一步導致資本流入，這樣一來，產業即形成了?“更多資本流入—更高創新能力—更高投資回報率—更多資本流入”的良性循環。這種良性循環才是從根本上改變資本“脫實向虛”的正確思路。

2.政企合力提升制造業科技水平

中國制造業盈利能力偏低的根本原因在于科技創新不夠，只能屈居國際價值鏈的較低位置，身處國際分工的不利位置必然遭受價值鏈上的多重盤剝。同時，由于產品的科技創新水平偏低，可替代性強，也就無法獲得有利的價格回報。要想從根本上改善中國制造業所面臨的各種不利局面，只能在科技創新上下功夫。為了提高中國制造業的科技創新能力和水平，企業必須加大研發（R&D）的投入力度，基于此，政府應該設計出科學有效的激勵政策組合；除此之外，政府還應積極搭建高效率科研平臺和高新技術園區等，以促進產學研的聯合發展，同時加大知識產權保護力度、加快科技成果的轉化。

3.幫助實體經濟部門降低生產成本

近年來，中國持續推進對企業減稅降費工作。其中，2016—2018年減稅規模分別達到5?700億元、

1萬億元和1.3億元，2019年更是推出2萬億元的實質性減稅降費政策。2021年5月10日，國家發展和改革委員會再一次公布了中國降成本重點工作，包括8個方面的19項重點任務，如對先進制造業企業按月全額退還增值稅增量留抵稅額、執行企業研發費用加計扣除75%以及將制造業企業加計扣除比例提高到100%等，這些政策措施大大降低了實體經濟企業的經營成本。此外，本文建議進一步降低房屋租金成本以及企業用電成本，取消或降低部分公路民航港口收費，降低鐵路、空運、海路貨運成本，持續推進涉企審批減環節、減材料、減時限、減費用等措施以降低制度性交易成本。特別要強調的是，銀行應該將對企業的信貸優惠政策落到實處以降低企業的融資成本。

4.階段性的價格補貼也是可考慮的政策選項之一

不難看出，讓實體經濟企業通過創新建立起容許范圍內的壟斷是扭轉實體經濟在資源配置機制中劣勢地位的根本途徑。然而，要想使實體經濟企業具備一定程度的壟斷能力，需要長期的過程。在這些實體經濟企業建立起容許范圍內的壟斷之前，政府通過適度的價格補貼幫助這些企業獲得必要的生存發展能力非常必要。實際上，中國政府已經在這方面采取了一些措施。比如，國家發展和改革委員會、國家統計局等六部門于2020年4月聯合印發《關于進一步做好階段性價格臨時補貼工作的通知》，將價格臨時補貼按現行標準提高1倍發放，幫助中小微企業渡過困境。除價格補貼之外，全國多個城市還發放了近500億元消費券，這些消費券也能一定程度地擴大需求、增加實體經濟銷售量和利潤。

5.加大價值鏈反壟斷力度、減少實體經濟受到的利潤剝削

當前，虛擬經濟憑借互聯網強大的數據采集功能和信息傳播力量以及龐大的用戶群體，在價值鏈上形成壟斷勢力，對實體經濟尤其是制造業進行剝削?！吨袊娮由虅請蟾妗凤@示，?2011—2020年中國網上零售額從7?800億元增長到117?600億元，年均增長率接近?40%。在2020年，實物商品線上零售占社會消費品零售達到24.90％。事實上，中國在價值鏈反壟斷方面的工作已經展開，中國市場監管總局于2019年11月召集阿里巴巴、?美團等近30家平臺企業召開“規范網絡經營活動”行政指導座談會。會議指出，要“防范濫用市場支配地位排除限制競爭、防范經營者集中”以及“完善平臺企業壟斷認定、數據收集使用管理、消費者權益保護等方面的法律規范”等。為了減少實體經濟在價值鏈上的利潤剝削，本文建議政府鼓勵符合條件的實體經濟廠商進行縱向兼并，以減少價值鏈環節；同時還應鼓勵、支持生產型企業借助網絡平臺建立直銷模式，增加實體經濟部門利潤。

6.限制虛擬經濟野蠻增長

實體經濟要想避免虛擬經濟的資源擠占，除了自身形成“高研發投入—高創新—高生產率—高要素報酬—資本脫虛向實—更高研發投入”的良性循環以外，還應限制虛擬經濟的野蠻增長，具體措施主要包括以下幾方面：

（1）打擊非法集資。非法集資常常以理財、眾籌、私募、期權等“資本運作”為名，打著金融創新、網絡借貸、虛擬貨幣、金融互動、愛心慈善等幌子，借助互聯網平臺進行運作。從本質上講，非法集資屬于龐氏騙局，把新投資者的資金作為快速盈利付給最初投資者，直至新投資者的入市資金難以滿足分紅需要，收益的支付便會戛然而止，騙局的組織者便將剩余的資金卷走跑路。非法集資完全是以錢生錢的賭博游戲，對實體經濟形成資源擠占，不僅無助于經濟發展，而且嚴重損害人民利益。對于這樣的行為，應予以嚴厲打擊。非法集資得以大行其道的主要技術手段就是互聯網。自從互聯網在中國普及之后，各種非法集資活動層出不窮。例如，“e租寶”“善心匯”“泛亞有色金融交易所”等涉案金額分別達到380億元、1?046億元、400億元，受害者損失均在幾十萬甚至幾百萬以上。為了從根本上消除和防范非法集資活動，需加強對非法集資活動的識別和防范技術研究，同時加強互聯網安全監管和相關法律法規的建設。

（2）加強對房地產市場的管理和調控。房地產在中國已經形成嚴重泡沫，危及經濟穩定。為了遏制房地產市場泡沫的快速膨脹，讓經濟在平穩增長的過程中逐步吸收已形成的泡沫，中國推出了三道紅線和政府指導價等一系列措施，已經取得階段性效果。自2020年8月28日“三道紅線”政策發布以來，99家樣本房地產企業中有41家成功降檔，其中24家回歸綠檔。數據顯示，2020年末99家房地產企業的總有息債規模為7.79萬億元，僅高于2019年5%。房地產所占用的資源逐步減少，對于中國實體經濟發展而言，也就有了更充足的資源保障。

7.加強對互聯網金融的監管

互聯網金融作為一種新的金融業態，能夠有效緩解中小企業這類長尾群體的麥克米倫缺口，突破小微企業融資瓶頸。但與此同時，融資平臺、區塊鏈與數字加密貨幣等互聯網金融也帶來了金融風險泛化。為了應對互聯網金融所帶來的風險挑戰，中國金融監管體制應進行有針對性的改革，如調整傳統的分業監管模式等。中國于2016年10月13日出臺了《互聯網金融風險專項整治工作實施方案》（國辦發〔2016〕21號），首次引入“穿透式”監管的概念，彌補了互聯網金融監管創新的空白。隨后在2021年12月31日正式公布《金融產品網絡營銷管理辦法（征求意見稿）》，進一步完善了互聯網金融監管體制[22]。除此之外，建議由中國人民銀行牽頭制定相關互聯網金融監管細則，鼓勵多部門分工協作、聯合監管，構建行政監管與行業自律協調發展的監管體制。

8.探索虛擬經濟服務實體經濟的新模式

虛擬經濟與實體經濟都是國民經濟的重要組成部分。實體經濟通過生產產品滿足人民的物質文化生活需要，而虛擬經濟則為實體經濟提供資金蓄水池。二者之間的比例要符合經濟平穩健康發展的需要。虛擬經濟未能有效服務實體經濟的矛盾不在于中國資金短缺，而是“錯配”問題嚴重。為了實現實體經濟和虛擬經濟的均衡協調發展，本文建議大力發展虛擬經濟服務實體經濟的新模式，如“互聯網+實體經濟”、金融服務實體經濟轉型升級等。只有成功打通虛擬經濟服務實體經濟的通道，經濟體系才能實現良性循環和可持續發展。

參考文獻：

［1］?杜勇，張歡，陳建英.?金融化對實體企業未來主業發展的影響：促進還是抑制[J].?中國工業經濟，2017（12）：113131.

[2]?彭佳穎，鄭玉航.?實體企業金融化行為的逆周期效應及“脫實向虛”風險研究[J].?財經理論與實踐，2021（2）：2735.

[3]?王琳，趙登攀，馮婧.?經濟周期、金融周期動態演變下企業杠桿率探析：來自中國上市公司的經驗證據[J].?財經理論與實踐，2020（6）：1017.

[4]?MARKOWITZ?H.?Portfolio?selection[J].?The?Journal?of?Finance，1952，7（1）：7791.

[5]?劉貫春，張軍，劉媛媛.?宏觀經濟環境、風險感知與政策不確定性[J].?世界經濟，2022（8）：3056.

[6]?戴靜，楊箏，劉貫春.?銀行業競爭與企業金融資產配置結構異質性[J].?管理評論，2022（1）：6978.

[7]?EVANS?L，?QUIGLEY?N，?ZHANG?J.?Optimal?price?regulation?in?a?growth?model?with?monopolistic?suppliers?of?intermediate?goods[J].?The?Canadian&nbsp;Journal?of?Economics，2003，36（2）：8693.

[8]?周方.?關于“規模收益不變”之假定及生產要素產出彈性系數的測算[J].?數量經濟技術經濟研究，1995（6）：4050.

[9]?張耿.?風險態度、時間偏好與經濟波動福利效應：基于離散跨期模型的數值分析[J].?經濟學（季刊），2019（3）：10111034.[ZK）]

[10][ZK（#]丁志帆.?經濟波動的福利效應：中外例證[J].?管理評論，2016（3）：5466.?

[11]OBSTFELD?M.?Evaluating?risky?consumption?paths：?the?role?of?intertemporal?substitutability[J].?European?Economic?Review，1994，38（7）：14711486.

[12]DOLMAS?J.?Risk?preferences?and?the?welfare?cost?of?business?cycles[J].?Review?of?Economic?Dynamics，1998，1（3）：646676.

[13]SZPIRO?G?G.?Relative?risk?aversion?around?the?world[J].?Economics?Letters，1986（6）：1921.

[14]游家興.?理性定價、選擇偏差與消費資本資產定價謎團：來自中國證券市場的經驗證據[J].?經濟科學，2005（6）：6572.?

[15]LUCAS?R?E.?Asset?prices?in?an?exchange?economy[J].?Econometrica，1978，?46（6）：14291445.?

[16]陳彥斌.?情緒波動和資產價格波動[J].?經濟研究，2005（3）：3645.

[17]陳太明.?中國經濟周期的福利成本差異性研究[J].?管理世界，2008（5）：1229.

[18]林毅夫，付才輝，任曉猛.?金融創新如何推動高質量發展：新結構經濟學的視角[J].?金融論壇，2019（11）：313.

[19]劉暢，劉沖，馬光榮.?中小金融機構與中小企業貸款[J].?經濟研究，2017（8）：6577.

[20]黃陽華，羅仲偉.?我國勞動密集型中小企業轉型升級融資支持研究：最優金融結構的視角[J].?經濟管理，2014（11）：113.

[21]李春濤，閆續文，宋敏，等.?金融科技與企業創新：新三板上市公司的證據[J].?中國工業經濟，2020（1）：8198.

[22]高宇，孫雁南，姚鑫.互聯網金融創新監管的多階段博弈規律研究：基于平臺異質性的市場反應分析[J].當代經濟科學，2022（3）：4157.[ZK）]

編輯：鄭雅妮，高原