*我国资本的配置效率 才国伟 何婧 内容提要：本文首先运用“资本回报率均等化”原则从理论上重构了资本配置效率的量度指标，然后实际测算了我国各省区的资本回报率和资本配置效率，最后简要分析了我国资本配置效率的主要影响因素。结果发现，改革开放以来我国各省区的资本回报率呈现出明显的趋同趋势，资本的流动性障碍越来越小。整体上，我国物质资本的配置效率呈现出平滑的上升趋势。90年代以后，资本配置效率基本上稳定在%左右。金融发展、产权体制改革、政府转移支付等促进了我国资本配置效率的提高。 关键词：资本回报率、配置效率、影响因素 一、引言 资本的配置效率直接影响总产出水平，也是经济市场化和自由化的重要指标。我国经历了从计划经济到市场经济的重大转变，理论上我国资本的配置效率应该得到了大幅度提高。那么，现实中资本的配置效率该怎样量度？我国资本的配置效率究竟如何，主要受哪些因素的影响？这是本文所要探讨的中心议题。 当前，对我国资本配置效率的研究较为常见。王少国（2006）使用资本产出比（K/Y）量度我国的资本配置效率，其认为改革开放以来，虽然我国的金融发展迅速，但国民经济中资本的配置效率并没有相应提高。沈能、赵建强（2005）使用增量产出资本率（ICOR）量度资本配置效率，认为我国地区资本配置效率的差异不具有收敛的特征，并进一步分析了造成地区差距扩大的原因。龚六堂、谢丹阳（2004）使用“函数估计法”测算了我国省际资本回报率，并使用边际回报率的离差来量度资本配置效率，结果发现资本配置效率经历了从上升到稳定的变化过程。 韩立岩、王哲兵（2005）参考Wurgle（r2000）的“资本配置效率”模型考察了我国1993-2002年的资本配置效率，发现这十年间我国的资本配置效率为，处于较低水平。方军雄（2006）应用同样的方法，发现随着市场化进程的深入，我国资本配置的效率有所改善。此种方法主要是考察资本的流动方向，以回归系数来量度资本配置效率的大小，类似研究还有韩立岩、蔡红艳（2002），潘文清、张伟（2003）等。 樊潇彦、袁志刚（2006）对我国宏观投资效率的定义和衡量做了详尽的综述。文中指出应用使用K/Y和ICOR衡量宏观投资效率的做法是错误的，也不能用其判断投资效率的变化趋势，对此作者泼洒了大量笔墨从理论和实证两方面进行了解释。同时，文中也指出应用“函数估计法”估算资本边际收益率，结果依赖于函数设定形式，也存在一些弊端。另外，文中也指出Wurgler（2000）给出的测度方法不够严谨，缺乏严格的理论依据，对关键变量的内涵无法做严格界定。 有鉴于此，本文在前人工作的基础上（主要是Caselli和Feyrer，2006；Qian等2006；龚六堂、谢丹阳，2004等），首先从理论上给出了一种新的资本配置效率的量度指标。其核心思想为：在保持现有总资本存量不变的情况下，调整资本的空间配置，使得各个地区的资本回报率均等化。计算资本回报率均等时的总产出水平（称之为最优总产出），再用实际总产出与最优总产出的比值量度资本配置效率。显然，这个比值越大，现有资本的配置效率越高；反之，越低。接着，我们实际测算了我国1978-2004年间各省区的资本回报率和资本的配置效率。结果发现，改革开放以来我国各省区的资本回报率呈现出明显的趋同趋势，表明 * 才国伟，中山大学岭南学院05级博士生，邮政编码：510275，电子邮箱：zsucai@；何婧，华南农业大学理学院，邮政编码：510642，电子邮件：zsuhe@。本文得到了中山大学“985二期工程”哲学社会科学创新基地项目（105203200400010）和中山大学笹川基金博士生重要创新项目的资助。 1
随着市场化建设的推进，我国地区间资本流动性障碍越来越小。从空间上来讲，东部地区资本较为集中，但资本回报率却一直都高于中、西部地区。然而，整体来看我国资本的配置效率，呈现出平滑的上升趋势。90年代以后，资本配置效率基本上稳定在%左右。最后，简要分析了我国资本配置效率的影响因素。金融发展、产权体制改革、政府转移支付等促进了我国资本配置效率的提高。 文章安排如下：第二部分详细阐述资本配置效率的测算方法；第三部分对我国的资本边际收益率以及资本配置效率进行测算和评述；第四部分简单分析影响我国资本配置效率的主要因素；第五部分是结语。 二、资本配置效率的测算方法 追逐高回报是资本的天性，因此资本的配置效率与资本回报率紧密相关。如果资本能够在区域之间完全自由流动，则各地资本回报率必定会完全相等，那么此时资本配置效率应该最高，达到100%。相反，如果地区之间存在着资本流动障碍（如地方保护主义、行政干预、恶性竞争等），则地区间的资本回报率必定会产生差异，此时资本配置效率会被降低。所以，测算资本回报率成了探求资本配置效率的首要步骤。 Bai等（2006）曾经对我国资本的实际回报率进行了核算，其测算公式为： α(t)ˆˆr(t)=i(t)−P(t)=+P(t)−P(t)−δ(t) （1） ()KYP(t)K(t)/P(t)Y(t)KY其中，r表示实际资本回报率，i表示资本名义回报率，P表示价格水平，^表示增长率，α表示资本所得在总收入中所占比重，K表示资本存量，Y表示总产出，δ表示资本折旧率。 理论上，式（1）是一个近乎完美的核算公式。但是，如果应用其来测算我国分省区的资本回报率，在操作中还存在着一些难以克服的困难。首先，资本价格水平数据无法获得，文献中常用固定资产投资价格指数来替代。但是，这个指数并不是一个完整序列，只有90年之后才有，而且一些省区在个别年份数据缺失现象严重。其次，固定资本价格指数本身的可靠性还值得怀疑。如果设定1990年各省区的固定资产价格均为1，顺次推导出2004年各省区的价格，会发现不同省份之间的价格差别巨大，远远超出了我们的想象。再者，由于固定资本投资数据不完整，文献中常采取了各种价格指数进行衔接处理，这样必然会导致测算结果失真。最后，式（1）中，需要的是P和P的数据，而统计中只存在P和P这两种KYKY价格的变动指数，而并不存在绝对数量的比值。 为此，我们不得不借助于其他方法来适当简化处理资本回报率的计算公式。可以证明，如果生产要素的规模报酬不变，且要素按照边际产出取得回报，那么资本回报率就等于资本①所得份额/资本产出比。 简证：设定投入两种生产要素资本K和劳动L，得到产出Y。投入要素的规模报酬保持不变，则有 Y=MPK⋅K+MPL⋅L （2） 上式中，MPK和MPL分别表示资本和劳动的边际产出。将等式（1）两边同时除以产出Y，得到 MPK⋅KMPL⋅L1=+ （3） YY如果投入要素分别按照边际产出MPK取得收入，则资本回报率r=MPK。式（3）右边第一项为资本所得份额（记为α），则资本的回报率转化为 ① 更加细致的核算和推导，读者也可参见Caselli和Feyrer（2006）。 2
αr= （4） K/Y在式（4）中，α、K、Y均为已知或可测数据，因而资本回报率r可测。比较式（4）和式（1），我们会发现式（4）相当于在式（1）的基础上做了进一步假定，即资本价格指数等于产出价格指数。在资本核算中，大都采用固定资本形成的永续盘存来测算资本存量。而从支出法GDP构成来看，固定资本形成占GDP的比重已经接近50%，因此固定资产投资价格指数与GDP缩减指数应该十分接近。如前所述，在实际操作中，我们也无法找到更加适合的指数来构造完整的资本价格指数，因此GDP缩减指数相对来说也比较合理。 如何在资本回报率测得的基础上，进一步衡量资本的配置效率？最直接的想法就是核算各地资本回报率的标准差或离差（龚六堂、谢丹阳，2004）。但是，我们认为这并不是一种合理的方法。这是因为，这些量度指标只具有统计意义，缺乏一定的经济含义，不能反映资本流动障碍给社会带来的福利损失。为此，我们重新构造另外的衡量指标，基本思想如下：在保持现有资本总量不变的情况下，重新分配资本的空间布局，以使得每个地区的资本边际产出均相等（相当于资本完全自由流动），此时资本得到最大效率的利用，总产出将达到最大，称之为最优总产出。应用实际总产出与最优总产出的比值即可量度资本的配置效率。显然，这个比值越大，说明资本配置效率越高，反之，越低。最大产出与实际产出之间的差额即为资本流动障碍给经济带来的净损失（Dead Losses）。前面在资本回报率的核算中并未应用到具体的生产函数形式，但是如果要核算产出净损失，我们也必须赋予生产函数以具体形α1-α式。下面，我们以最简单的C-D生产函数Y=AKL为例，进行阐述。 在C-D生产函数的假设条件下，地区i的资本边际产出为 α−11−αiiMPK=αA(K)(L) （5） iiiii*现在重新配置资本的空间布局，地区i得到资本K，使得各个地区的资本边际产出相i等，此时 **α−11−αiiMPK=αA(K)(L) （6） iiii*其中，MPK*为资本处于完全流动状态下均衡的MPK，在各地均相等，K为此时地区ii应该拥有的资本存量，称为最优资本存量。 将式（5）除以（6），便得到 11−αMPKi⎛⎞*iK=K （7） i⎜⎟*MPK⎝⎠*可见，一个地区的MPK越高，越应该分配到更多的资本K。同时，当地区i的MPKi高于MPK*时，为资本流入地区；反之，为资本流出地区。 资本的空间再配置需要满足资本总量保持不变的条件约束，即 *K=K （8） ∑∑iiii结合式（7）、（8），可得 11−αMPKi⎛⎞iK=K （9） ∑∑i⎜⎟*MPK⎝⎠ii在式（9）中，只有MPK*是未知变量，利用计算机可以对其求解。待求得MPK*后，*可以根据式（7）得到地区i的最优资本存量K，继而根据式（4）的变型 i3
**MPKK*iY= （10） iαi*可以求得地区i的最优产出水平Y，对其求和自然得到了最优总产出，进而得到资本i配置效率指标 *I=ΣY/ΣY （11） eii此项指标能够直接反应资本流动障碍给整体经济带来的损失，其主要思想在Caselli和Feyrer（2006）中也有所涉及。 三、我国物质资本配置效率的测算结果 在这一部分，我们将应用我国的统计数据，以省区为个体单位，核算我国的资本配置效率。各种数据指标的使用和计算方法如下： 产出Y以实际GDP计算，资本存量数据来源于舒元、才国伟（2007），采用2000年不变价，所有数据均出自《新中国55年统计汇编》。资本所得份额没有现成的数据，我们借助于收入法GDP核算公式进行计算。 根据收入法GDP核算公式，设定如下： 资本所得=固定资产折旧+营业盈余+生产税净额*（固定资产折旧＋营业盈余）/（固定资产②折旧＋营业盈余＋劳动者报酬） 只要将资本所得除以GDP总量即可得到资本所得份额。应用以上数据，根据式（4），首先对我国1978-2004年各省区的资本回报率做了简单测算，结果如图1所示。 北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西四川贵州云南陕西甘肃青海宁夏新疆图1 1978-2004我国各省区资本回报率 从图1来看，我国各省区的资本回报率呈现出明显的趋同趋势，这也说明随着我国市场化建设的推进，资本的流动性障碍越来越小，资本流动性也越来越强。为了清晰起见，我们以各省区的资本存量作为权重对全国的资本回报率均值和标准差进行了计算，结果见图2。如图2所示，自78年以来，我国的资本回报率呈现出下降的趋势，整体上出现了资本的边际产出递减规律。资本回报率的标准差在90年代以前迅速下降，而90年代以后基本上保持不变。这说明， 90年代以前的经济体制改革迅速降低了省际资本流动障碍，资本流动性大大增强；而在90年代以后，仍存在一些资本流动性障碍，使得省际之间的资本回报率差异 ② 由于生产税是在分配前征收的，所以既包括资本所得又包括劳动所得，这里按比例将两者分开。 4 197819791980198119821983198419851986198719881989199019911992199319941995199619971998199920002001200220032004
持续存在。 均值标准差 图2 全国资本回报率样本均值与标准差 我们再观察资本回报率的区域特征。仍然是以各省区的资本存量作为权重，计算我国东中西部的平均资本回报率，结果如图3所示。 东部中部西部 图3 东中西部资本回报率均值 显然，自改革开放以来，我国东部地区的资本回报率一直都远远高于中、西部地区，而且这种趋势显然没有改变的迹象，可见东部地区对于资本仍然具有较高的吸引力。从整体趋势上看，东部地区的资本回报率呈现出下降趋势，中、西部地区的资本回报率基本上保持不变。如果从90年代看起，三大区域的资本回报率都出现了下降的趋势，但是它们之间的相对趋势基本上保持稳定。 图4 劳均资本与资本回报率图5 人均资本与资本回报率 5 197819781979197919801980198119811982198219831983198419841985198519861986198719871988198819891989199019901991199119921992199319931994199419951995199619961997199719981998199919992000200020012001200220022003200320042004
那么，从省区个体来看，是否出现了边际报酬递减规律呢？我们以横轴表示1978-2004年平均的劳均资本存量（人均资本存量），以纵轴表示1978-2004平均资本回报率，绘制了散点相关图，如图4、5所示。 从图4、5来看，资本的回报率与劳均（人均）资本存量显著正相关。所以，从省区个体来看，物质资本并未出现边际产出递减规律。事实上，劳均资本越多的地区，资本的边际回报率越高，资本表现出于明显的空间集聚现象。 接着，根据式（9），对我国28个省区资本流动达到均衡时的MPK*进行了求解，结果如下图所示。 实际回报率最优回报率图我国的最优回报率与实际回报率6 图中6可以看出，我国的最优回报率一直高于实际回报率，在90年代以前，最优回报率迅速靠近实际回报率，而90年代以后最有回报率与实际回报率十分接近。如果资本能够完全流动，那么现阶段处于资本流入状态的省区有：河北、山西、辽宁、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、福建、山东、广东等省区；处于资本流出状态的有：北京、天津、内蒙古、吉林、江西、河南、湖北、湖南、广西、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆等省区。可见，所有西部地区和大部分中部地区将处于资本流出状态，而大部分东部地区（除北京、天津两个直辖市以外）都将处于资本流入状态。可见，如果允许资本自由流动，东部沿海地区仍然是吸引资本的核心地带。 *求得最优资本回报率以后，根据式（7）可以求得各省区应该持有的最优资本存量K，i进而依据式（10）求得各个省区最优产出，再根据式（11）得出资本配置效率指数，结果如表1所示。 表1 我国资本配置效率的测算结果 年份 实际总产出（万元）最优总产出（万元）资本配置效率指数 1978 10617 13438 % 1979 %1980 12521 15033 % 1981 %1982 14545 16318 % 1983 %1984 18582 19928 % 1985 %1986 22634 23797 % 1987 %1988 28120 28850 % 6 197819791980198119821983198419851986198719881989199019911992199319941995199619971998199920002001200220032004
1989 29265 29850 % 1990 %1991 33789 34215 % 1992 %1993 45356 45968 % 1994 %1995 58571 59493 % 1996 %1997 72644 73708 % 1998 %1999 86659 87775 % 2000 %2001 104021 105485 % 2002 %2003 128986 130593 % 2004 %注：数据结果为2000年不变价，样本中不包括海南、重庆和西藏以及香港、澳门和台湾地区。 从核算的结果来看，我国物质资本的配置效率，自改革开看以来呈现平滑的上升趋势，90年代以后，资本配置效率基本上稳定在%左右。所有这些均与资本回报率的标准差反应的事实相符合。但是资本配置效率指数更能精确的反应资本流动性障碍给经济发展带来的实际损失，同时也放映了我国市场化改革的进程，因而不失为一种更好的量度指标。 四、我国资本配置效率的影响因素 这一部分，我们来简单考察是什么因素影响了我国资本的配置效率。对于文献中经常提及的因变量，我们进行了相关回归分析。各种指标的构造方法如下：Finance金融发展（贷款总额/GDP）、State产权体制改革（国有经济工业总产值/工业总产值）、Trans转移支付规模（转移支付总额/财政总支出）、Road基础设施建设（公路里程/国土面积，千米/平方公里）、对外贸易F-trad（e进出口总额/GDP）、FDI外商直接投资（外商直接投资实际利用外资/GDP）、G-Con政府干预程度（政府消费/GDP）、Town城镇化进程（城镇人口/总人口）。Model1、2、3使用简单的OLS估计方法。为了消除内生性问题，Model4采用TSLS估计方法，回归结果如表2所示。 表2 资本配置效率的影响因素 Model1 Model2 Model3 Model4 ************ () () ()()************Finance () () ()()********** ()()()()************Trans ()()()()************Road 7
() () () () F-trade () () FDI () 2AR 27 27 注：***、**、*分别表示回归系数通过1%、5%、10%显著性水平检验，小括号内为对应的t统计量。Model4的工具变量为：C、Trans、 State、 Road 、F-trade 、G-Con 、Town、FDI等变量。 表2结果显示，我国资本的配置效率与金融发展显著正相关，这与大都数文献的结论相一致（如Wurgler, 2000；方军雄，2006等）。金融发展解决了企业的流动性约束，促进了资金的区域流动。随着金融体制的不断完善，金融服务结构对各种投资项目的鉴别能力越来越强，高回报、低风险的投资项目更容易得到配置资金。因此，我国的金融发展促进了资本配置效率的提高。 资本配置效率与国有经济比重显著负相关，这说明我国的产权体制改革也促进了资本配置效率的提高。由于国有企业存在体制性负担，而带来了企业的预算软约束问题，而政府又不得不给予国有企业更加优惠的政策，尤其是在企业融资方面，国有企业获取银行贷款的优势明显。产权体制改革，使得国有企业比重越来越小国有经济对与资本配置的扭曲也越来越小，自然会促进资本配置的提高。 政府转移支付规模的估计系数显著为正，这说明我国政府的转移支付对于资本配置效率具有正向作用。政府主导的财政转移支付主要着眼于缩小地区差距，并受到以前财政分配格局惯性的影响，较多地照顾西部地区（王小鲁、樊纲，2004）。对相对落后地区的财政转移，促进了当地的公共设施和公共服务建设，从而与私人投资形成互补，提高了当地的资本回报率。 基础设施建设与资本配置效率负相关，乍看来，这是一个比较令人吃惊的结果。但是，仔细研究发现，改革开放以来，我国的基础设施建设明显倾向于东部地区。虽然西部大开发政策实施以来，国家对西部地区的基础设施建设明显加大投入，但是这种差距却一直没有缩小。1978年全国公路密度标准差为，1992年为，1998年为，而到了2004年上升到。如果将变量Road换成全国公路密度的标准差，其估计系数显著为负。 另外，对外贸易和FDI的估计系数并不显著，主要是因为本文量度的是资本的空间配置效率，而不包含区域内部产业或行业之间的配置效率。 五、结语 对于我国资本配置效率的前期研究，在研究方法和量度指标上还存在着一些不足。有鉴于此，本文在前人工作的基础上，首先运用“资本回报率均等化”原则从理论上规范了资本配置效率的度量方法，然后实际测算了1978-2004年我国各省区的资本边际收益率和资本配置效率，最后实证分析了影响我国资本配置效率的主要因素。 我们发现，改革开放以来我国各省区的资本回报率呈现出明显的趋同趋势，说明随着我国市场化建设的推进，资本的流动性障碍越来越小。从区域来讲，资本并未出现边际产出递减规律，东部资本较为集中地区的资本回报率一直都远远高于中、西部地区。整体上，我国物质资本的配置效率，呈现出平滑的上升趋势。90年代以后，资本配置效率基本上稳定在%左右。金融发展、产权体制改革、政府转移支付等促进了我国资本配置效率的提高，而基础设施建设差异的扩大阻碍了资本的自由流动。因此，加快我国金融发展，深化国有企业产权体制改革，加大对落后地区的政策性扶持（包括政府转移支付和基础设施建设），将8
有利于提高我国的资本配制效率。 本文对于资本配置效率的量度指标，直接体现了资本流动障碍给经济带来的损失，也体现了我国市场化和经济自由化的改革进程。当然，在实际测算时利用的是省区宏观数据，因此测算结果无法体现省区内部以及产业间的资本配置效率。 参考文献 樊潇彦、袁志刚，2006：《我国宏观投资效率的定义与衡量：一个文献综述》，《南开经济研究》第1期。 方军雄，2006：《市场化进程与资本配置效率的改善》，《经济研究》第5期。 龚六堂、谢丹阳，2004：《我国省份之间的要素流动和边际生产率的差异分析》，《经济研究》第1期。 韩立岩、蔡红艳，2002：《我国资本配置效率及其与金融市场关系评价研究》，《管理世界》第1期。 韩立岩、王哲兵，2005：《我国实体经济资本配置效率与行业差异》，《经济研究》第1期。 潘文卿、张伟，2003：《中国资本配置效率与金融发展相关性研究》，《管理世界》第8期。 沈能、赵建强，2005：《我国资本配置效率的区域差异分析及其成因分解》，《当代经济科学》第6期。 王少国，2006：《金融发展对资本配置效率的影响分析》，《商业研究》第10期。 王小鲁、樊纲，2004：《中国地区差距的变动趋势和影响因素》，《经济研究》第1期。 Bai Chong-en, Hsieh Chang-tai, and Qian Yingyi, 2006, “The Return to Capital in China”, Brookings Papers on Economic Activity, 2. Caselli, Francesco, and Feyrer, James, 2006, “The Marginal Product of Capital”, NBER Working Paper 11551. Wurgler, Jeffrey, 2000. “Financial Markets and the Allocation of Capital”, Journal of Financial Economics, 58, pp. 187-214. The Capital Deployment Efficiency in China Cai Guowei and He Jing (Lingnan College of Sun Yat-sen University; Science Department of South China Agriculture University) Abstract: In this paper, we first reconstruct the capital deployment efficiency index following the principle of uniform capital return rate. And then we calculate the capital return rates of provinces and capital distribution index in China. Finally, we analyze the primary factors which influence the capital deployment efficiency. We find that the capital return rates of provinces tend to convergence, and the obstacle of capital flow becomes less and less thsince the reform and openness. At the same time, the capital deployment efficiency rises smoothly. From the 90, the capital deployment efficiency is about %. The finance development, property right reform and government transfer improve China’s capital deployment efficiency. Key Words: Capital Return Rate, Deployment Efficiency, influence factor JEL Classification: E22, R11, R58 9
