蒲艷萍，成　肖

(重慶大學(xué) a.公共管理學(xué)院；b.人口資源環(huán)境經(jīng)濟(jì)與管理研究中心，重慶　400044)

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工業(yè)資本配置效率及影響因素的區(qū)域差異研究

蒲艷萍a,b，成肖a

(重慶大學(xué) a.公共管理學(xué)院；b.人口資源環(huán)境經(jīng)濟(jì)與管理研究中心，重慶400044)

地方保護(hù)造成的市場(chǎng)分割為資本配置效率影響因素區(qū)域差異的客觀(guān)存在提供可能。文章利用1999-2012年中國(guó)省際工業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)對(duì)工業(yè)資本配置效率及影響因素的區(qū)域差異進(jìn)行考察發(fā)現(xiàn)：中國(guó)工業(yè)資本配置效率區(qū)域差異顯著，東部和西部各省工業(yè)資本配置效率普遍高于中部；東、中、西部地區(qū)工業(yè)資本配置效率影響因素表現(xiàn)出區(qū)域差異；政府財(cái)政支持和較高的市場(chǎng)化程度對(duì)東部工業(yè)資本配置效率具有促進(jìn)作用，西部由于政府政策性投資推動(dòng)，工業(yè)資本配置效率存在一定程度高估，市場(chǎng)化程度提高對(duì)其虛高的資本配置效率具有修正作用；銀行業(yè)金融發(fā)展對(duì)工業(yè)資本配置效率具有顯著促進(jìn)作用，股票交易規(guī)模與資本配置效率負(fù)相關(guān)，保險(xiǎn)對(duì)資本配置效率影響不顯著，股票市值僅對(duì)東部工業(yè)資本配置效率具有積極影響，對(duì)中西部影響不顯著。

省際工業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)；省際資本配置效率；影響因素；區(qū)域差異

一、問(wèn)題提出

近年來(lái)中國(guó)工業(yè)發(fā)展嚴(yán)重依賴(lài)生產(chǎn)要素的大量投入與生產(chǎn)規(guī)模的外延擴(kuò)張，工業(yè)發(fā)展面臨“高投入、高消耗、高污染、低產(chǎn)出、低質(zhì)量、低效益”的困境。2000-2012年，中國(guó)工業(yè)固定資產(chǎn)投資占全社會(huì)固定資產(chǎn)投資的比重由21.89%上升到41.24%，同期工業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重卻從40.35%下降至38.48%，中國(guó)工業(yè)資本投資的效率問(wèn)題引發(fā)學(xué)者的廣泛關(guān)注。對(duì)工業(yè)資本配置效率進(jìn)行科學(xué)測(cè)度，是確定中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)核心動(dòng)力、選擇中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方向與路徑的依據(jù)[1]。

Wurgler[2]把資本配置效率的提高定義為在高資本回報(bào)率的行業(yè)繼續(xù)追加投資，在低資本回報(bào)率的行業(yè)及時(shí)撤走資金。基于這一思想，Wurgler利用65個(gè)國(guó)家的總投資和增加值數(shù)據(jù)構(gòu)建直接估算資本配置效率的模型，從國(guó)家層面考察資本配置效率的差異。此后，國(guó)內(nèi)學(xué)者基于不同投入與產(chǎn)出指標(biāo)，對(duì)中國(guó)工業(yè)資本配置效率進(jìn)行測(cè)度[3-6]，潘文卿和張偉[3]、蒲艷萍和王維群[6]等的研究表明中國(guó)工業(yè)資本配置效率存在區(qū)域差異。在影響因素領(lǐng)域，重點(diǎn)聚焦市場(chǎng)化進(jìn)程和金融發(fā)展水平對(duì)資本配置效率的影響。已有文獻(xiàn)主要通過(guò)構(gòu)建金融發(fā)展、市場(chǎng)化水平等因素與利潤(rùn)總額或行業(yè)增加值的交互項(xiàng)來(lái)間接判斷各因素對(duì)資本配置效率的影響[5,7-8]。這種方法只能間接判斷各因素是否對(duì)資本配置效率產(chǎn)生影響，不能準(zhǔn)確反映影響程度的大小。李青原等[9]利用1999-2006年中國(guó)省際工業(yè)行業(yè)固定資產(chǎn)凈值與增加值數(shù)據(jù)，建立面板數(shù)據(jù)模型，直接考察銀行業(yè)發(fā)展等因素對(duì)地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)資本配置效率的影響。其研究數(shù)據(jù)雖較為陳舊，但為直接估算影響因素的系數(shù)值提供了解決思路。現(xiàn)有文獻(xiàn)僅從全國(guó)層面分析中國(guó)工業(yè)資本配置效率的影響因素，缺乏對(duì)資本配置效率影響因素區(qū)域差異的研究分析。

在中國(guó)政治集權(quán)、經(jīng)濟(jì)分權(quán)的制度框架內(nèi)，地方政府基于財(cái)政壓力和政治晉升壓力，具有強(qiáng)烈的促進(jìn)地方經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的意愿，資本等要素市場(chǎng)依然處于高度分割狀態(tài)，資金流動(dòng)存在重重障礙[10]。地方保護(hù)與市場(chǎng)分割不僅造成中國(guó)東、中、西部地區(qū)市場(chǎng)化、金融發(fā)展差異的客觀(guān)存在，也為資本配置效率影響因素區(qū)域差異的存在提供可能。分析資本配置效率影響因素的區(qū)域差異才能確定各個(gè)區(qū)域資本配置效率的主導(dǎo)因素，進(jìn)而有利于因地制宜地、有針對(duì)性地提升各個(gè)區(qū)域的工業(yè)資本配置效率，加快建設(shè)節(jié)約型、效率型工業(yè)，推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展。鑒于此，本文利用省際工業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)對(duì)中國(guó)省際工業(yè)資本配置效率進(jìn)行測(cè)算，在探究工業(yè)資本配置效率區(qū)域差異成因的基礎(chǔ)上，分別構(gòu)建實(shí)證檢驗(yàn)中國(guó)整體和東、中、西部地區(qū)工業(yè)資本配置效率影響因素的面板數(shù)據(jù)模型，考察影響因素的區(qū)域差異。

二、資本配置效率區(qū)域差異分析及研究假設(shè)

本文借鑒Wurgler[2]的研究思路建立如下資本配置效率模型：

(1)

式(1)中，i為各省份的編號(hào)，i=1，2，…，31；c表示行業(yè)，c=1，2，…，25；t表示年份，t=2000，2001，…，2012。Ii,c,t/Ii,c,t-1和Vi,c,t/Vi,c,t-1分別表示i省c行業(yè)t年的工業(yè)固定資產(chǎn)凈值增長(zhǎng)和利潤(rùn)總額增長(zhǎng)。η是i省的資本配置效率，η大于零，表明該省資本配置有效；η小于零，表明該省資本配置缺乏效率。εi,c,t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，衡量該年固定資產(chǎn)凈值增長(zhǎng)中利潤(rùn)總額不能解釋的部分。

本文選取1999-2012年中國(guó)31個(gè)省份按25個(gè)工業(yè)行業(yè)*25個(gè)工業(yè)行業(yè)分別為：B06 :煤炭開(kāi)采和洗選業(yè)；B07 :石油和天然氣開(kāi)采業(yè) ；B08 :黑色金屬礦采選業(yè)；B09 :有色金屬礦采選業(yè)； C13 :農(nóng)副食品加工業(yè) ；C14 :食品制造業(yè)；C15 :飲料制造業(yè)；C16 :煙草制品業(yè) ；C17:紡織業(yè)；C22 :造紙及紙制品業(yè)；C25 :石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)；C26:化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)；C27 :醫(yī)藥制造業(yè)；C28 :化學(xué)纖維制造業(yè)；C31 :非金屬礦物制品業(yè)；C32:黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)；C33 :有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)；C34:金屬制品業(yè)；C35:普通機(jī)械制造業(yè)；C36 :專(zhuān)用設(shè)備制造業(yè)；C37:交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)；C39:電氣機(jī)械及器材制造業(yè)；C40: 通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)；C41: 儀器儀表及文化、辦公用機(jī)械制造業(yè)；C44: 電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)。分組的全部國(guó)有及規(guī)模以上非國(guó)有企業(yè)的固定資產(chǎn)凈值和利潤(rùn)總額數(shù)據(jù)，Wurgler[2]采用的是總投資和增加值指標(biāo)。蒲艷萍和成肖[8]認(rèn)為對(duì)正處于轉(zhuǎn)型期的中國(guó)而言，選擇固定資產(chǎn)凈值指標(biāo)優(yōu)于總投資指標(biāo)。自2007年開(kāi)始中國(guó)不再統(tǒng)計(jì)工業(yè)內(nèi)部各行業(yè)增加值數(shù)據(jù)，因此，本文選擇利潤(rùn)總額作為產(chǎn)出指標(biāo)，既跟蹤和運(yùn)用最新工業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，即時(shí)掌握中國(guó)工業(yè)資本配置效率變動(dòng)的新趨勢(shì)，又體現(xiàn)理性投資者以利潤(rùn)最大化為目標(biāo)，社會(huì)資本主要受利潤(rùn)引導(dǎo)的投資選擇原則。

本文相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2001-2004,2006-2013)，由于《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》缺乏2004年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，因此，該年數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)經(jīng)濟(jì)普查年鑒2004》。為扣除物價(jià)變動(dòng)的影響，固定資產(chǎn)凈值和利潤(rùn)總額分別以1999年為基期的各省固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)和工業(yè)品出廠(chǎng)價(jià)格指數(shù)平減。將1999-2012年中國(guó)31個(gè)省份25個(gè)工業(yè)行業(yè)的固定資產(chǎn)凈值和利潤(rùn)總額數(shù)據(jù)代入模型(1)回歸，得到各省的工業(yè)資本配置效率。

表1顯示，中國(guó)工業(yè)資本配置效率存在顯著省際差異。除海南外，東部各省工業(yè)資本配置效率均遠(yuǎn)高于中國(guó)整體資本配置效率。其中，天津、山東和廣東工業(yè)資本配置效率分別高達(dá)0.144、0.141和0.097。一是東部良好的區(qū)位優(yōu)勢(shì)和完善的交通條件為工業(yè)化發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，對(duì)外開(kāi)放度、市場(chǎng)化和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均遠(yuǎn)高于中西部。2011年，東部貨物進(jìn)出口總額、出口額和外商投資總額分別占全國(guó)的88.8%、88.2%和82.2%。二是隨東部產(chǎn)業(yè)不斷升級(jí)，一些勞動(dòng)密集型制造業(yè)在空間上逐漸向中西部轉(zhuǎn)移。東部高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚趨勢(shì)顯著，由此帶來(lái)東部產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率和競(jìng)爭(zhēng)力提高。海南在10%的顯著性水平下未通過(guò)檢驗(yàn)，認(rèn)為其工業(yè)資本配置缺乏效率。海南主要依托其得天獨(dú)厚的自然資源稟賦，大力發(fā)展農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營(yíng)和以旅游業(yè)為龍頭的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，2012年，海南第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重分別高達(dá)24.9%和46.9%。海南工業(yè)基礎(chǔ)相對(duì)薄弱，缺乏具有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的工業(yè)體系，社會(huì)資本對(duì)工業(yè)利潤(rùn)總額變動(dòng)不敏感，工業(yè)吸引社會(huì)資本的能力較弱，工業(yè)資本配置處于無(wú)效狀態(tài)。

表1　1999-2012年中國(guó)各省份工業(yè)資本配置效率

資料來(lái)源：筆者計(jì)算。

除山西外，中部各省工業(yè)資本配置效率普遍低于東部。資本資源向東部的單向流動(dòng)造成中部固定資產(chǎn)凈值對(duì)工業(yè)利潤(rùn)反應(yīng)不敏感，資本配置效率較低。山西工業(yè)資本配置效率較高，為0.083，這與山西以煤炭為主的資源型產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)、利潤(rùn)較高且增長(zhǎng)較快，對(duì)以盈利為目的的社會(huì)資本具有較強(qiáng)吸引力有關(guān)。2012年，山西煤炭采選業(yè)固定資產(chǎn)凈值占全省固定資產(chǎn)凈值的40.8%，煤炭采選業(yè)已成為山西工業(yè)發(fā)展的支柱性產(chǎn)業(yè)，煤炭采選業(yè)企業(yè)具有利潤(rùn)較高且增長(zhǎng)較快的特點(diǎn)，2000-2011年中國(guó)規(guī)模以上煤炭采選企業(yè)利潤(rùn)總額年均定基增長(zhǎng)率高達(dá)123.3%，遠(yuǎn)高于同期工業(yè)行業(yè)年均利潤(rùn)增速23.6%。

相比中部地區(qū)，西部各省工業(yè)資本配置效率處于較高水平。其中，西部新疆、陜西、貴州較高水平的工業(yè)資本配置效率與其主要投資于利潤(rùn)增長(zhǎng)迅速的采選業(yè)有關(guān)。2012年，新疆、陜西和貴州省煤炭采選業(yè)及石油和天然氣開(kāi)采業(yè)固定資產(chǎn)凈值分別占該省固定資產(chǎn)凈值的34.7%、39.5%和16.2%，新疆和陜西石油和天然氣開(kāi)采業(yè)固定資產(chǎn)凈值占該行業(yè)固定資產(chǎn)凈值的33.4%。1999-2012年，新疆、陜西和貴州工業(yè)利潤(rùn)總額年均定基增長(zhǎng)率分別高達(dá)94.2%、53.9%和58.2%，這些地區(qū)利用其資源稟賦優(yōu)勢(shì)，價(jià)值創(chuàng)造能力較強(qiáng)，工業(yè)資本配置效率較高。西部各省較高水平的工業(yè)資本配置效率與西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略帶來(lái)的系列政策性投資密切相關(guān)。2006-2012年，西部固定資產(chǎn)凈值年均增長(zhǎng)率高達(dá)17.9%。值得注意的是，西部地區(qū)工業(yè)投資主要以水利、電力、交通等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為主。以西藏為例，2012年西藏電力熱水生產(chǎn)供應(yīng)業(yè)固定資產(chǎn)凈值占其總固定資產(chǎn)凈值的71.9%，顯著高于全國(guó)平均水平22.0%，這些工業(yè)行業(yè)對(duì)社會(huì)資本吸引力不強(qiáng)，其發(fā)展依賴(lài)于政府政策性投資。2012年，西藏、青海和陜西國(guó)有經(jīng)濟(jì)固定資產(chǎn)投資占各省固定資產(chǎn)投資總額的比重分別為65.1%、47.8%和45.2%，居全國(guó)前三位。與東部市場(chǎng)化條件下的資源配置方式不同，西部由政策性投資拉動(dòng)的工業(yè)資本配置效率存在被高估的可能性，其可持續(xù)性有待商榷。

基于Wurgler模型，采用中國(guó)省際工業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)對(duì)中國(guó)31個(gè)省份的工業(yè)資本配置效率進(jìn)行測(cè)度，發(fā)現(xiàn)東部和西部各省工業(yè)資本配置效率普遍高于中部。通過(guò)對(duì)工業(yè)資本配置效率區(qū)域差異成因的分析與探究，本文提出假設(shè)：中國(guó)工業(yè)資本配置效率影響因素存在區(qū)域差異。與東部市場(chǎng)化條件下的較高工業(yè)資本配置效率不同，西部各省較高水平的工業(yè)資本配置效率主要由政府政策性投資拉動(dòng)。

三、模型設(shè)定與指標(biāo)選取

(一)模型設(shè)定與計(jì)量方法

本文重點(diǎn)考察金融發(fā)展、政府財(cái)政支持和市場(chǎng)化進(jìn)程對(duì)省際工業(yè)資本配置效率的影響，并將可能影響工業(yè)資本配置效率的其他因素納入模型，運(yùn)用2000-2012年中國(guó)31個(gè)省份數(shù)據(jù)構(gòu)建如下動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型：

(2)

式(2)中，ηi,t為地區(qū)i第t年的工業(yè)資本配置效率，Zi,t為影響工業(yè)資本配置效率的主要變量，Xi,t為可能影響工業(yè)資本配置效率的其他解釋變量。

針對(duì)式(2)的動(dòng)態(tài)性設(shè)定和內(nèi)生性問(wèn)題，一般采用一階差分廣義矩估計(jì)(一階差分GMM)和系統(tǒng)廣義矩估計(jì)(系統(tǒng)GMM)進(jìn)行估計(jì)。本文采用系統(tǒng)GMM估計(jì)方法，其核心思路是同時(shí)包含了水平方程和差分方程。將水平值的滯后項(xiàng)作為差分變量的工具變量，得到的差分GMM估計(jì)量有效解決了內(nèi)生性問(wèn)題。但因差分GMM估計(jì)量的有限樣本性質(zhì)較差，在小樣本情況下，估計(jì)結(jié)果存在嚴(yán)重偏誤，因此，系統(tǒng)GMM方法下，進(jìn)一步采用差分變量的滯后項(xiàng)作為水平值的工具變量，通過(guò)增加新的有效工具變量來(lái)減少偏誤，克服差分GMM的弱工具變量問(wèn)題。

(二)指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)說(shuō)明

1.影響工業(yè)資本配置效率的主要因素

金融發(fā)展fd。Bagehot[11]最早就金融發(fā)展對(duì)資本配置效率的影響進(jìn)行研究，認(rèn)為銀行能有效識(shí)別項(xiàng)目的“好”與“壞”，使資本配置到價(jià)值創(chuàng)造能力高的實(shí)體中。現(xiàn)有文獻(xiàn)大多基于銀行業(yè)發(fā)展指標(biāo)衡量金融發(fā)展水平，發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)發(fā)展對(duì)資本配置效率具有積極作用[12-13]。部分學(xué)者則認(rèn)為資本市場(chǎng)的股價(jià)信息揭示功能能通過(guò)向投資者傳遞有效信息促進(jìn)企業(yè)融資和改善經(jīng)濟(jì)績(jī)效，因此，資本市場(chǎng)比銀行機(jī)構(gòu)更能有效改善資本配置[14-15]。本文選取銀行、證券、保險(xiǎn)三類(lèi)金融發(fā)展指標(biāo)。銀行業(yè)金融發(fā)展指標(biāo)分別用各省非國(guó)有企業(yè)貸款占地區(qū)GDP的比重fd1、存貸款總額占地區(qū)GDP的比重fd2及貸存比f(wàn)d3代表，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)金融統(tǒng)計(jì)年鑒》(2000-2012)、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2000-2013)及2013年各省統(tǒng)計(jì)年鑒。證券業(yè)金融發(fā)展指標(biāo)用各省股票交易額占地區(qū)GDP的比重fd4和股票市值占GDP的比重fd5代表，數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)證券期貨統(tǒng)計(jì)年鑒》(2000-2013)和Wind資訊；保險(xiǎn)業(yè)金融發(fā)展指標(biāo)用人均保險(xiǎn)收入fd6代表(單位：萬(wàn)元/人)，保險(xiǎn)收入用以1999年為基期的消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)平減，數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)保險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2000-2013)。

中國(guó)銀行業(yè)長(zhǎng)期實(shí)行粗放型的信貸規(guī)模擴(kuò)張模式，國(guó)有企業(yè)、政治關(guān)聯(lián)企業(yè)的融資約束較低，更容易得到信貸資金支持，不僅造成金融中介高額不良資產(chǎn)，而且導(dǎo)致中國(guó)企業(yè)特別是配置效率較高的民營(yíng)企業(yè)廣泛存在“資本饑渴”。因此，全部信貸額占地區(qū)GDP的比重只能衡量中國(guó)金融發(fā)展的規(guī)模水平，以此衡量金融發(fā)展水平會(huì)出現(xiàn)對(duì)金融發(fā)展水平的高估。張軍和金煜[16]認(rèn)為用銀行非國(guó)有企業(yè)貸款占地區(qū)GDP的比重反映金融發(fā)展水平更合適，但中國(guó)缺失銀行非國(guó)有企業(yè)貸款的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。Aziz和 Duenwald[17]、張軍和金煜[16]及李青原等[8]基于銀行國(guó)有企業(yè)貸款占銀行信貸的比重和國(guó)有企業(yè)產(chǎn)出占總產(chǎn)出的比重之間的密切關(guān)系，用回歸方法對(duì)銀行國(guó)有企業(yè)貸款和非國(guó)有企業(yè)貸款進(jìn)行數(shù)據(jù)分離。本文借鑒其研究思路，間接估計(jì)各地區(qū)銀行信貸中非國(guó)有企業(yè)貸款比重*因篇幅有限，此部分估計(jì)過(guò)程及結(jié)果未列示，感興趣的讀者可向作者本人索取。。

政府財(cái)政支持gov。1994年中國(guó)分稅制財(cái)政管理體制的實(shí)行，促進(jìn)了中央和地方財(cái)政收入的穩(wěn)定增長(zhǎng)。通過(guò)稅收融資實(shí)現(xiàn)的地方政府財(cái)政支出的增加有利于發(fā)揮其宏觀(guān)調(diào)控能力和資源配置能力，但同時(shí)，政府干預(yù)經(jīng)濟(jì)程度的提高會(huì)降低市場(chǎng)機(jī)制在資源配置中的作用，阻礙資本配置效率提高。本文用地方財(cái)政支出占地區(qū)GDP的比重衡量政府財(cái)政支持水平。

市場(chǎng)化水平njob。十八屆三中全會(huì)提出“使市場(chǎng)在資源配置中起決定性作用”，目的就是充分激發(fā)市場(chǎng)活力，提高資源配置效率。市場(chǎng)化提高意味著產(chǎn)品市場(chǎng)和要素市場(chǎng)具有更強(qiáng)的流動(dòng)性和競(jìng)爭(zhēng)性，價(jià)格信號(hào)能更真實(shí)、及時(shí)地反映行業(yè)供求關(guān)系，引導(dǎo)以利潤(rùn)為導(dǎo)向的社會(huì)資本在行業(yè)、地區(qū)間充分流動(dòng)，促進(jìn)資本優(yōu)化配置。同時(shí)，市場(chǎng)化程度高的地區(qū)，國(guó)有企業(yè)改革、非國(guó)有經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)更快，這意味著企業(yè)預(yù)算約束硬化和政府管制放松，企業(yè)經(jīng)營(yíng)目標(biāo)逐漸轉(zhuǎn)向利潤(rùn)最大化，有利于資本配置效率提高。市場(chǎng)化水平有多種指標(biāo)，考慮數(shù)據(jù)可得性，本文用非國(guó)有單位就業(yè)人數(shù)占地區(qū)從業(yè)人員總數(shù)的比重表示。

2.其他可能影響資本配置效率的因素

在考察金融發(fā)展、政府財(cái)政支持、市場(chǎng)化進(jìn)程對(duì)資本配置效率的影響作用時(shí)，無(wú)法忽視新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)地理等因素對(duì)資本配置效率提升的協(xié)同作用。根據(jù)國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究文獻(xiàn)，本文選擇如下可能影響資本配置效率的變量。

基礎(chǔ)設(shè)施條件road。交通基礎(chǔ)設(shè)施通常被認(rèn)為是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和社會(huì)發(fā)展的前提條件。通達(dá)和便利的交通基礎(chǔ)設(shè)施有利于降低交通運(yùn)輸成本，不僅提高生產(chǎn)效率和生活水平，而且有利于對(duì)運(yùn)輸成本反應(yīng)靈敏的企業(yè)進(jìn)行空間集聚，產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)，提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率。本文用各省每平方公里對(duì)應(yīng)的鐵路和公路里程衡量基礎(chǔ)設(shè)施條件。

人力資本積累edu。Romer[18]指出，人力資本在知識(shí)生產(chǎn)中具有規(guī)模效應(yīng)，受過(guò)更多教育的人力資本更具創(chuàng)新性，對(duì)新技術(shù)的吸收和傳播更快，更有利于技術(shù)進(jìn)步和資本邊際效率提高。人力資本和物質(zhì)資本的聯(lián)合內(nèi)生結(jié)構(gòu)有利于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、提高資本配置效率[19]。本文用各省每百人中在校大學(xué)生人數(shù)代表人力資本積累。

貿(mào)易依存度trade。進(jìn)出口企業(yè)通過(guò)積極參與區(qū)域分工和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)，有助于發(fā)揮其比較優(yōu)勢(shì)，引進(jìn)國(guó)外先進(jìn)技術(shù)和市場(chǎng)理念，實(shí)現(xiàn)要素在地區(qū)間的自由流動(dòng)和合理配置。本文用以美元計(jì)價(jià)的進(jìn)出口貿(mào)易總額以當(dāng)年平均價(jià)匯率換算為以人民幣計(jì)價(jià)后占地區(qū)GDP的比重衡量貿(mào)易依存度。數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2000-2013)和《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2000-2013)。

3.變量描述性統(tǒng)計(jì)

表2是模型各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。2000-2012年，中國(guó)31個(gè)省份工業(yè)資本配置效率的平均值為0.082 0，標(biāo)準(zhǔn)差為0.156 1。其中，2004年新疆工業(yè)資本配置效率最高(0.845 8)，2008年云南工業(yè)資本配置效率處于極度無(wú)效(-0.394 4)。離散程度最高的兩個(gè)變量為股票交易額占地區(qū)GDP的比重fd4和股票市值占地區(qū)GDP的比重fd5，標(biāo)準(zhǔn)差分別為1.660 1和1.404 2。中國(guó)推行漸進(jìn)式金融改革，國(guó)家金融制度與金融政策向經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)、區(qū)位優(yōu)勢(shì)明顯的中心城市傾斜，在中心城市率先推出金融改革試點(diǎn)，大量金融活動(dòng)向此集中，政策上的先行優(yōu)勢(shì)和試點(diǎn)效應(yīng)在促進(jìn)中心城市股票市場(chǎng)在金融市場(chǎng)的地位不斷提升的同時(shí)，也拉大了中國(guó)省際間的金融發(fā)展差距。相對(duì)集中的變量為人均保險(xiǎn)收入fd6，其標(biāo)準(zhǔn)差為0.057 6。

表2　變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

資料來(lái)源：筆者計(jì)算。

四、工業(yè)資本配置效率影響因素區(qū)域差異的實(shí)證分析

(一)中國(guó)整體工業(yè)資本配置效率影響因素

根據(jù)上文所設(shè)定的計(jì)量模型，利用STATA12.0進(jìn)行系統(tǒng)GMM估計(jì)(回歸結(jié)果見(jiàn)表3)?？紤]到差分會(huì)造成隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的相關(guān)性，在回歸時(shí)采用兩階段估計(jì)獲得穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)誤。

表3中，資本配置效率滯后項(xiàng)η-1的系數(shù)顯著為正，表明中國(guó)工業(yè)資本配置效率總體上存在逐年上升趨勢(shì)。銀行業(yè)金融發(fā)展指標(biāo)中，非國(guó)有企業(yè)貸款占地區(qū)GDP的比重fd1、存貸款總額占地區(qū)GDP的比重fd2及貸存比f(wàn)d3的回歸系數(shù)均顯著為正。銀行利用其在收集、處理信息上的專(zhuān)業(yè)優(yōu)勢(shì)和規(guī)模優(yōu)勢(shì)，集中各類(lèi)閑置資金并將其配置到價(jià)值創(chuàng)造力高的行業(yè)和地區(qū)，從而改善資本配置效率。此外，金融體系可從動(dòng)員儲(chǔ)蓄、增加資本積累、緩解代理問(wèn)題、促進(jìn)公司治理、分散風(fēng)險(xiǎn)、緩解流動(dòng)性沖擊等方面優(yōu)化資本配置效率。值得注意的是，fd2的回歸系數(shù)顯著小于fd1和fd3。只有當(dāng)銀行部門(mén)的存款有效轉(zhuǎn)化為貸款時(shí)，才能使企業(yè)獲得更多的資金，資本積累速度得到提高。因此，銀行業(yè)金融發(fā)展對(duì)資本配置效率的優(yōu)化作用很大程度上取決于金融機(jī)構(gòu)將存款轉(zhuǎn)化為貸款，特別是非國(guó)有企業(yè)貸款的效率。證券業(yè)金融發(fā)展指標(biāo)中，股票交易額占地區(qū)GDP的比重fd4的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，股票市值占地區(qū)GDP的比重fd5的回歸系數(shù)不顯著。中國(guó)股票市場(chǎng)未能有效發(fā)揮其配置資源、分散風(fēng)險(xiǎn)、信息及時(shí)披露和強(qiáng)化公司治理等功能，無(wú)法顯著改善公司經(jīng)營(yíng)效率。中國(guó)股票交易規(guī)模的擴(kuò)大更多地映射出其畸高的換手率，相對(duì)于美國(guó)市場(chǎng)50%～60%的換手率，中國(guó)市場(chǎng)的換手率高達(dá)228%～254%[20]。投資者傾向于高風(fēng)險(xiǎn)的短期投資，頻繁換手，盲目從眾的羊群效應(yīng)明顯，容易引發(fā)股市過(guò)度波動(dòng)，對(duì)金融發(fā)展和資本配置產(chǎn)生負(fù)面影響。理論上，股票市值的上漲會(huì)使公司資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值和重置成本的比率(托賓Q比率)上升，企業(yè)會(huì)擴(kuò)大實(shí)際投資，從而刺激經(jīng)濟(jì)中的投資支出。但實(shí)體經(jīng)濟(jì)中，由于風(fēng)險(xiǎn)和收益的約束不對(duì)稱(chēng)，在企業(yè)托賓Q比率增長(zhǎng)的情況下，資金仍通過(guò)各種途徑重新投入股市而非實(shí)物投資，大量資金滯留在股市延長(zhǎng)或阻礙了股市對(duì)實(shí)際投資應(yīng)有的促進(jìn)作用。此外，由于中國(guó)股市具有國(guó)有股一股獨(dú)大的股權(quán)結(jié)構(gòu)特征，股票投資者極少能通過(guò)介入公司經(jīng)營(yíng)管理改善預(yù)算軟約束和強(qiáng)化公司治理。人均保險(xiǎn)收入fd6的回歸系數(shù)在10%的顯著性水平下未通過(guò)檢驗(yàn)*以各省保險(xiǎn)收入占地區(qū)GDP的比重衡量保險(xiǎn)業(yè)金融發(fā)展，其回歸系數(shù)在10%的顯著性水平下仍未通過(guò)檢驗(yàn)。因篇幅限制，此部分回歸結(jié)果未再報(bào)告，感興趣的讀者可向作者本人索取。，認(rèn)為現(xiàn)階段中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大對(duì)工業(yè)資本配置效率的影響不顯著。2012年，中國(guó)保險(xiǎn)公司原保費(fèi)收入達(dá)到15 488億元，但從保險(xiǎn)密度和保險(xiǎn)深度看，中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)仍處于較低的發(fā)展水平，分別僅為1 143.8元/人和2.98%。此外，中國(guó)保險(xiǎn)消費(fèi)結(jié)構(gòu)較不合理，一方面表現(xiàn)為財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)與人身保險(xiǎn)的不均衡，2012年財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)原保費(fèi)收入5 331億元，僅占總保費(fèi)收入的34.4%；另一方面表現(xiàn)為人身保險(xiǎn)內(nèi)部投資型保險(xiǎn)與保障型保險(xiǎn)、人壽保險(xiǎn)與健康保險(xiǎn)的不均衡。這使中國(guó)保險(xiǎn)資金運(yùn)用于資本市場(chǎng)的比重相對(duì)有限，投資渠道較為單一，限制了保險(xiǎn)業(yè)融資職能的有效發(fā)揮。

表3　中國(guó)工業(yè)資本配置效率的影響因素

注：系統(tǒng)GMM中，將資本配置效率滯后項(xiàng)η-1設(shè)為內(nèi)生變量，其他變量均設(shè)為外生變量；干擾項(xiàng)序列相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果表明存在一階序列相關(guān)，但不存在二階序列相關(guān)；Hansen檢驗(yàn)結(jié)果表明不能拒絕原假設(shè)，模型設(shè)定合理；*、**、***分別表示系數(shù)在10%、5%、1%的顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn)。下表同。

政府財(cái)政支持gov和市場(chǎng)化程度njob的回歸系數(shù)均顯著為正，認(rèn)為政府財(cái)政支持和市場(chǎng)化程度提高均有利于資本配置效率優(yōu)化。較低的市場(chǎng)化回歸系數(shù)可能與選擇的衡量市場(chǎng)化的指標(biāo)有關(guān)。在缺乏包含政府與市場(chǎng)關(guān)系、非國(guó)有經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)品市場(chǎng)發(fā)育和要素市場(chǎng)發(fā)育等內(nèi)容的綜合性市場(chǎng)化指數(shù)情況下*最新公布的衡量市場(chǎng)化水平的綜合性指數(shù)(NERI指數(shù))數(shù)據(jù)截至2009年(樊綱等，2011)。采用NERI指數(shù)衡量市場(chǎng)化水平，在2000-2009年樣本期內(nèi)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，其回歸系數(shù)仍顯著為正。因篇幅限制，此部分回歸結(jié)果未再報(bào)告，感興趣的讀者可向作者索取。，使用非國(guó)有企業(yè)從業(yè)人員比重衡量中國(guó)市場(chǎng)化程度具有一定局限性?；A(chǔ)設(shè)施建設(shè)road的回歸系數(shù)在列3、列4和列5中顯著為負(fù)。近年來(lái)，在統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展背景下，大量基礎(chǔ)建設(shè)投資涌入農(nóng)村。2000-2012年，中國(guó)一、二、三級(jí)公路里程增長(zhǎng)59.8%，四級(jí)公路和等外公路里程則增長(zhǎng)199.2%。在當(dāng)?shù)赝顿Y環(huán)境、市場(chǎng)化水平、人力資本積累等因素未得到根本改善的情況下，受空間區(qū)位制約，農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施利用率普遍不高，其對(duì)經(jīng)濟(jì)的正向溢出效應(yīng)不明顯，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)加快更多地反映了政府推進(jìn)城鄉(xiāng)基本公共服務(wù)均等化的職責(zé)。每百人中在校大學(xué)生人數(shù)edu的回歸系數(shù)雖為正，但在10%的顯著性水平下未通過(guò)檢驗(yàn)。使用平均受教育年限衡量人力資本積累，其系數(shù)仍未通過(guò)檢驗(yàn)*令小學(xué)、初中、高中、大學(xué)受教育年限分別為6、9、12和16年，人均教育年限用各類(lèi)受教育程度人口比重分別乘以相應(yīng)受教育年限，然后加總求和得到。因篇幅限制，此部分回歸結(jié)果未再報(bào)告，感興趣的讀者可向作者索取。。這表明，中國(guó)人力資本存量對(duì)資本配置效率的改善作用尚未充分顯現(xiàn)，可能的原因：一是對(duì)人力資本存量指標(biāo)的衡量?jī)H考慮了接受正規(guī)教育時(shí)間的影響，而忽略了實(shí)踐中“邊干邊學(xué)”帶來(lái)的人力資本存量的增加；二是人力資本對(duì)資本配置效率的促進(jìn)作用具有一定的滯后效應(yīng)，現(xiàn)實(shí)中，接受正規(guī)教育后的勞動(dòng)力通常只有在積累一定的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)后才具有更高的邊際生產(chǎn)率；三是人力資本與物質(zhì)資本未能實(shí)現(xiàn)有效匹配，人力資本效率未得到充分發(fā)揮。進(jìn)出口貿(mào)易比重trade的回歸系數(shù)顯著為負(fù)*采用FDI占地區(qū)GDP的比重衡量地區(qū)開(kāi)放程度，其回歸系數(shù)在10%的顯著性水平下未通過(guò)檢驗(yàn)。。這可能與中國(guó)進(jìn)出口商品結(jié)構(gòu)不合理有關(guān)。中國(guó)進(jìn)出口貿(mào)易集中于轉(zhuǎn)口貿(mào)易、經(jīng)營(yíng)租賃等勞動(dòng)密集型或資本密集型的低附加值項(xiàng)目，在金融、計(jì)算機(jī)信息服務(wù)、技術(shù)咨詢(xún)等技術(shù)密集型的高附加值項(xiàng)目上缺乏比較優(yōu)勢(shì)。進(jìn)出口貿(mào)易的技術(shù)和管理溢出效應(yīng)得不到充分發(fā)揮，更多地體現(xiàn)為對(duì)其他企業(yè)發(fā)展的擠出效應(yīng)。

(二)中國(guó)東、中、西地區(qū)工業(yè)資本配置效率影響因素

采用截面似不相關(guān)回歸(SUR)對(duì)東部、中部和西部*東部包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個(gè)省際行政區(qū)；中部包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個(gè)省際行政區(qū)；西部包括四川、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西、內(nèi)蒙古12個(gè)省際行政區(qū)。的樣本分別進(jìn)行回歸，考察工業(yè)資本配置效率的影響因素是否存在區(qū)域效應(yīng)。結(jié)果見(jiàn)表4、表5、表6。

將表4、表5和表6中金融發(fā)展指標(biāo)的回歸系數(shù)與表3進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn)，fd1、fd2、fd3、fd4、fd5和fd6回歸系數(shù)的方向與顯著性水平均保持不變。因此，分別以非國(guó)有企業(yè)貸款占GDP比重、存貸款總額占GDP比重和貸存比衡量的銀行業(yè)金融發(fā)展水平對(duì)工業(yè)資本配置效率具有顯著促進(jìn)作用，股票交易規(guī)模的擴(kuò)大阻礙資本配置效率的提高，人均保險(xiǎn)收入提高對(duì)工業(yè)資本配置效率影響不顯著，這三條實(shí)證分析結(jié)論在東、中、西部地區(qū)均成立。值得注意的是，股票市值占GDP的比重fd5在東部地區(qū)顯著為正。經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)、區(qū)位優(yōu)勢(shì)明顯的東部地區(qū)在金融領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，2012年?yáng)|部地區(qū)境內(nèi)上市公司數(shù)、金融機(jī)構(gòu)從業(yè)人員數(shù)和金融資產(chǎn)量分別占全國(guó)的65%、44%和60%，其中北京、廣東和上海A股籌資額合計(jì)占國(guó)內(nèi)A股籌資總額的40%。這有利于股票市場(chǎng)更充分地發(fā)揮其配置資源、改善效率的作用。表7中fd1、fd2、fd3和fd4的系數(shù)絕對(duì)值均顯著小于表5和表6，這表明，西部地區(qū)金融發(fā)展對(duì)工業(yè)資本配置效率的影響低于東部和中部地區(qū)。反映出金融發(fā)展對(duì)工業(yè)資本配置效率的影響存在區(qū)域差異，佐證了前文的假設(shè)。

表4中，政府財(cái)政支持和市場(chǎng)化程度的回歸系數(shù)均顯著為正，在表5中均不顯著，表6中，政府財(cái)政支持的系數(shù)顯著為正，市場(chǎng)化水平則顯著為負(fù)?；貧w結(jié)果再次佐證了前文關(guān)于中國(guó)工業(yè)資本配置效率省際差異的分析，即東部和西部各省工業(yè)資本配置效率普遍高于中部，與東部地區(qū)市場(chǎng)化資源配置帶來(lái)的較高的工業(yè)資本配置效率不同，西部地區(qū)較高水平的工業(yè)資本配置效率是由政府政策性投資拉動(dòng)的，在此情況下，市場(chǎng)化水平的提高對(duì)虛高的工業(yè)資本配置效率具有修正作用。與此回歸結(jié)果相一致的是，資本配置效率的滯后項(xiàng)在東部地區(qū)顯著為正，而在中部和西部地區(qū)均不顯著，即市場(chǎng)化資源配置方式下的工業(yè)資本配置效率提高具有可持續(xù)性，政策性投資拉動(dòng)的資本配置效率虛高不具長(zhǎng)期性。進(jìn)出口貿(mào)易比重的回歸系數(shù)在東部地區(qū)顯著為負(fù)，在西部地區(qū)則顯著為正。這表明，西部地區(qū)在低附加值的制造業(yè)出口上仍具有勞動(dòng)力比較優(yōu)勢(shì)，進(jìn)出口貿(mào)易規(guī)模的擴(kuò)大能改善工業(yè)資本配置效率。而在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的東部地區(qū)，低附加值的進(jìn)出口貿(mào)易不利于工業(yè)資本配置效率的提高。因此，在東部地區(qū)，不僅要關(guān)注進(jìn)出口貿(mào)易的規(guī)模和增長(zhǎng)速度，更應(yīng)優(yōu)化進(jìn)出口商品結(jié)構(gòu)，提高出口商品質(zhì)量、科技含量與附加值，充分發(fā)揮進(jìn)出口貿(mào)易的技術(shù)和管理溢出效應(yīng)。

表4　東部地區(qū)工業(yè)資本配置效率的影響因素

表5　中部地區(qū)工業(yè)資本配置效率的影響因素

表6　西部地區(qū)工業(yè)資本配置效率的影響因素

五、結(jié)論及政策啟示

本文利用1999-2012年中國(guó)省際工業(yè)行業(yè)的固定資產(chǎn)凈值與利潤(rùn)總額數(shù)據(jù)，對(duì)中國(guó)省際工業(yè)資本配置效率進(jìn)行測(cè)算，在對(duì)工業(yè)資本配置效率區(qū)域差異成因進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，構(gòu)建省際面板數(shù)據(jù)模型，采用系統(tǒng)GMM方法對(duì)中國(guó)整體工業(yè)資本配置效率的影響因素進(jìn)行檢驗(yàn)，并采用SUR方法對(duì)東、中、西部地區(qū)影響因素的區(qū)域差異進(jìn)行實(shí)證考察。得出如下基本結(jié)論及政策啟示。

第一，中國(guó)工業(yè)資本配置效率呈顯著省際差異。較高的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與市場(chǎng)化程度，使東部各省工業(yè)資本配置效率較高；除以資源產(chǎn)業(yè)為支柱產(chǎn)業(yè)的山西工業(yè)資本配置效率較高外，中部各省工業(yè)資本配置效率低甚至無(wú)效；以水利、電力、交通等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為主的大量政策性投資推動(dòng)了西部各省工業(yè)資本配置效率提高。

第二，分別以非國(guó)有企業(yè)貸款占GDP比重、存貸款總額占GDP比重和貸存比衡量的銀行業(yè)金融發(fā)展水平對(duì)工業(yè)資本配置效率具有顯著促進(jìn)作用，股票交易規(guī)模的擴(kuò)大阻礙資本配置效率提高，人均保險(xiǎn)收入提高對(duì)工業(yè)資本配置效率影響不顯著。處于金融業(yè)領(lǐng)先地位的東部地區(qū)，股票市值的增加有利于改善工業(yè)資本配置效率，而在中部與西部地區(qū)，股票市值的變動(dòng)對(duì)資本配置效率無(wú)顯著影響。一方面，要擴(kuò)大金融市場(chǎng)對(duì)內(nèi)開(kāi)放，鼓勵(lì)和引導(dǎo)民間資本進(jìn)入金融服務(wù)領(lǐng)域、設(shè)立中小型商業(yè)銀行，提高銀行業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力度。消除銀行在信貸投放上對(duì)不同性質(zhì)企業(yè)的差別待遇，增加銀行對(duì)非國(guó)有企業(yè)貸款比重，促進(jìn)非公有制經(jīng)濟(jì)發(fā)展。另一方面，要健全多層次資本市場(chǎng)體系，緩解金融體系結(jié)構(gòu)性失衡，強(qiáng)調(diào)直接融資的金融服務(wù)性，擴(kuò)大普通民眾投融資渠道。

第三，在東部地區(qū)，政府財(cái)政支持和市場(chǎng)化程度提高均可拉動(dòng)工業(yè)資本配置效率提高，且較高水平的工業(yè)資本配置效率具有可持續(xù)性。而在投資環(huán)境等因素未得到根本改善的西部地區(qū)，政府政策性投資推動(dòng)的工業(yè)資本配置效率在一定程度上存在高估，市場(chǎng)化程度的提高對(duì)虛高的資本配置效率具有修正作用。這一發(fā)現(xiàn)具有積極政策含義：要厘清政府與市場(chǎng)的邊界，減少政府行政性資源配置對(duì)市場(chǎng)的扭曲。政府重點(diǎn)支持和發(fā)展具有公共服務(wù)性質(zhì)、投資周期較長(zhǎng)的行業(yè)及重要前瞻性戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)、生態(tài)環(huán)境保護(hù)、科技進(jìn)步等，為吸引社會(huì)資本流入搭建良好的投融資平臺(tái)。競(jìng)爭(zhēng)性行業(yè)政府應(yīng)讓位于市場(chǎng)，使其通過(guò)利潤(rùn)信號(hào)，引致社會(huì)資本在不同區(qū)域和行業(yè)間自由流動(dòng)。

第四，在東部地區(qū)，低附加值的進(jìn)出口貿(mào)易規(guī)模的擴(kuò)大阻礙工業(yè)資本配置效率提高，而西部地區(qū)在低附加值的制造業(yè)出口上仍具有勞動(dòng)力比較優(yōu)勢(shì)，進(jìn)出口貿(mào)易規(guī)模的擴(kuò)大能改善工業(yè)資本配置效率。一方面要加快推進(jìn)東部地區(qū)勞動(dòng)密集型與資源密集型進(jìn)出口企業(yè)向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移，另一方面要優(yōu)化東部地區(qū)進(jìn)出口商品結(jié)構(gòu)，促進(jìn)進(jìn)出口企業(yè)加快向知識(shí)密集型與技術(shù)密集型企業(yè)轉(zhuǎn)化，依靠技術(shù)創(chuàng)新開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品，培育具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)、擁有核心競(jìng)爭(zhēng)力的高新技術(shù)出口企業(yè)。

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(責(zé)任編輯傅旭東)

Empirical analysis of regional differences in influential factors of industrial capital allocation efficiency based on province-level industrial data

PU Yanpinga,b, CHENG Xiaoa

(a.SchoolofPublicAffairs;b.EconomicandManagementResearchCenterofPopulation,ResourceandEnvironment,ChongqingUniversity,Chongqing400044,P.R.China)

Provincial-level industrial data from 1999 to 2012 in China is used to study the influential factors of industrial capital allocation efficiency and regional differences. The results show that the allocation of industrial capital efficiency in the east and west are higher than that in the central. The regional differences in influential factors of industrial capital allocation efficiency are apparent. The government financial support and higher marketization process in the east promote the efficiency of industrial capital allocation. Because of the government financial investment in the west, industrial capital allocation efficiency is overvalued; marketization can amend artificially high capital allocation efficiency. The financial development in bank and market value of stock in the east promote the efficiency of industrial capital allocation, turnover of stock trading has a negative effect on efficiency of industrial capital allocation, while the influence of insurance density and market value of stock in the west and central to industrial capital allocation are insignificant.

provincial-level industrial data; industrial capital allocation efficiency; influential factors; regional difference

10.11835/j.issn.1008-5831.2016.04.001

歡迎按以下格式引用：蒲艷萍,成肖.工業(yè)資本配置效率及影響因素的區(qū)域差異研究[J].重慶大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2016(4):1-10.

Format: PU Yanping, CHENG Xiao. Empirical analysis of regional differences in influential factors of industrial capital allocation efficiency based on province-level industrial data [J].Journal of Chongqing University(Social Science Edition),2016(4):1-10.

2016-04-28

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“我國(guó)資本投資效率研究”(12BJL021)；重慶市研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目“新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)框架下的中國(guó)地方政府稅收競(jìng)爭(zhēng)研究”

蒲艷萍(1965-)，女，四川西充人，重慶大學(xué)公共管理學(xué)院教授，博士研究生導(dǎo)師，主要從事財(cái)政與金融研究，E-mail: puyanping2000@126.com；成肖(1990-)，女，湖南邵陽(yáng)人，重慶大學(xué)公共管理學(xué)院博士研究生，主要從事公共經(jīng)濟(jì)與公共政策研究，E-mail: chanshawcx@126.com。

F426

A

1008-5831(2016)04-0001-10