我國地區間資本配置效率的差異與演變

茅 銳

(北京大學國家發展研究院，北京 100871)

一、引 言

盡管國有商業銀行股份制改革和股權分置改革等相繼推行，但世界銀行(2005)［1］和國際貨幣基金組織經濟學家Podpiera(2006)［2］的報告指出，我國的資本配置效率依然低下。資本誤置制約了我國的產業轉型、區域平衡和經濟增長，還將進一步擴大收入差距(盧立香、陳華，2011)［3］。因此，提高資本配置效率是我國當前金融改革和發展的迫切任務。①參見溫家寶在十一屆全國人大五次會議上的《政府工作報告》，《解放日報》2012－03－16。

本文試圖回答以下兩個被既有文獻忽視、但對確定我國金融改革的思路和方向至關重要的問題:第一，除了行業間和企業間的資本誤置之外，資本配置效率是否在不同地區存在差異;第二，金融部門的日益發展是否推動了資本配置效率的提高。

本文對第一個問題的回答是肯定的。雖然Tao and Yang(2008)［4］發現，我國發達地區的政府對資本市場的干預程度較低，但他們未對各地區的資本配置效率進行直接度量和比較。本文改進了Feldstein and Horioka(1980)［5］的方法，以儲蓄—投資相關性作為度量資本配置效率的關鍵指標，通過動態面板數據模型揭示了我國東、中部的資本配置效率較高，而西部的資本配置效率較低這一地區間差異。②本文參照國家統計局的標準進行地區劃分。東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南。中部地區包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南。西部地區包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。

本文對第二個問題的回答則包含兩方面。本文發現，雖然儲蓄—投資相關性持續下降，但這主要是由儲蓄率和投資率間共同因子導致的偽相關性逐漸減弱造成的。通過因子擴增模型(factor augmented model)剔除不可觀測的共同因子后，本文發現，我國的資本配置效率在整體上并沒有明顯提高。另一方面，地區間的金融發展差異還在不斷擴大。具體來說，東、中部的資本配置效率有所提高，而西部的資本配置效率變化不大。

以上發現說明，盡管我國的金融部門日益壯大，但由于尚未平衡各地的金融發展差距，也未轉變傳統的金融行業模式，因而必須繼續深化和推進金融改革，以提高資本的配置效率。根據中國人民銀行(2011)［6］的統計，我國銀行業在東部地區的營業網點個數占全國的49.4%，而資產總額卻占全國的67.8%。這說明地區間金融資源分配嚴重不均，反映出西部地區金融發展的相對滯后。另一方面，根據Beck et al．(2009)［7］最新的金融結構數據庫，我國2009年的銀行業集中度為0.81;與1996年的0.85相比改善甚微。這說明我國高度壟斷的金融行業模式并未根除。因此，改善績效與協調發展是我國金融部門進一步改革的迫切任務。

二、資本配置效率度量方法的評價與改進

資本有效配置意味著實際利率均等。但在研究國內的資本配置效率時，各地區的實際利率差異卻難以衡量。Feldstein and Horioka(1980)［5］用儲蓄—投資相關性度量資本配置效率，為解決這一問題提供了替代思路。他們假設地區i的儲蓄率和投資率有如下關系:

則系數θ就是儲蓄—投資相關性。他們認為，如果資本配置是有效的，應有θ=0。這是因為，當資本獲得有效配置時，投資決策是根據資本的回報率作出的。因此在邊際上，各地區的儲蓄率和投資率不相關。

但在實證研究中，儲蓄—投資相關性卻接近于1。這部分地是由使用平均數據造成的。為解決“吸收效應”，Feldstein and Horioka(1980)［5］使用了五年平均數據進行橫截面回歸。但 Bayoumi(1990)［8］指出，政府平衡經常賬戶的干預將導致五年平均數據過于平滑，從而使儲蓄—投資相關性偏高。對大國而言，儲蓄率上升將壓低利率，進而推高投資率。所以“大國效應”(Baxter and Crucini，1993)［9］也可能導致資本配置有效但儲蓄—投資相關性偏高。儲蓄—投資相關性還可能與共同因子的作用有關(Obstfeld，1993)［10］。當共同因子推動儲蓄和投資同向變動時，儲蓄—投資相關性就變得顯著。趙巖和趙留彥(2005)［11］通過去均值化剔除共同因子，但這依賴于共同因子在不同地區作用相同這一關鍵假設。此外，在估算儲蓄—投資相關性時還可能面臨內生性問題。為此，Frankel(1985)［12］建議采用人口年齡結構作為工具變量。但Poterba(1998)［13］指出，人口年齡結構能夠改變投資者的風險容忍度，因此并不是合意的工具變量，不能解決估算儲蓄—投資相關性時的內生性偏誤。

為準確度量我國地區間的資本配置效率，本文改進了儲蓄—投資相關性的估計方法，運用動態面板數據模型和因子擴增模型，修正估計偏誤并解決內生性問題。具體來說，動態面板數據模型能夠直接刻畫“吸收效應”并解決內生性問題;而因子擴增模型能精確識別并剔除影響儲蓄率和投資率的共同因子，排除儲蓄率和投資率間的偽相關性。本文的結論表明，滯后效應和共同因子效應都是顯著的，因此應當采用這兩個模型。

三、資本配置效率的地區間差異

本部分以省際面板數據構建動態模型，通過估計我國東、中、西部的儲蓄—投資相關性，度量地區間資本配置效率的差異。省際數據來自歷年《中國統計年鑒》，包括除港、澳、臺外中國大陸31個省、市、自治區1996－2010年的儲蓄率和投資率。儲蓄率指地區GDP減去最終消費后的剩余占GDP的份額，投資率指地區資本形成總額占GDP的份額。根據Feldstein and Horioka(1980)［5］的靜態模型，分別以儲蓄率和投資率為自變量和因變量，有:

在(2)式中，αi代表省際固定效應。根據固定效應回歸模型的結果，所有αi均為0這一零假設對應的F-統計量為18.05，說明應當控制省際固定效應。對該估計結果所得的殘差項進行一階自回歸，得到自相關系數為0.82，t-統計量為25.44，說明殘差項存在序列相關。于是，(2)式應修正為:

經過擬差分與移項變換，并重新定義系數，可由(3)式推得以下動態面板數據模型:

其系數滿足如下關系:

特別注意，系數β2就是儲蓄—投資相關性。

為估計(4)式設定的動態面板數據模型，對其進行差分以剔除省際固定效應，可得:

其中，

于是，(6)式就是待估方程。在進行估計時，由于右側的第一項自變量與誤差項明顯相關，而Frankel［12］指出的儲蓄率內生性問題又導致第二項和第三項自變量也與誤差項相關，因此需要通過工具變量修正識別。本文不失一般性地假設儲蓄率的內生性表現為:

所以，能夠解決(6)式內生性問題的工具變量包括

本文首先從(9)式中選取(Iit－4，Iit－3，Sit－4，Sit－3)作為工具變量，對(6)式進行無常數項的兩階段最小二乘回歸。其結果如表1所示。

表1 兩階段最小二乘法估計的儲蓄—投資相關性，β2(1996－2010)

從表1可見，我國的儲蓄—投資相關性β2是顯著的。其0.763的相關性表明我國的資本配置效率較低。同時，資本配置效率還在地區間存在差異。東、中部的儲蓄—投資相關性均不顯著，說明這兩個地區的資本配置有效。但西部的儲蓄—投資相關性顯著，且其0.803的數值高于全國平均水平，說明資本配置的效率很低。

本文繼而選用(9)式中所有的工具變量進行更為有效的廣義矩估計，作為穩健性檢驗。其結果如表2所示。

表2 廣義矩估計法估計的儲蓄投資相關性，β2(1996－2010)

從表2可見，表1的結論并無變化。全國的儲蓄—投資相關性為0.759，西部地區則為0.782。但在東、中部地區，儲蓄—投資相關性并不顯著。這進一步說明資本配置效率在地區間存在差異。與此同時，表1最后的三個卡方統計量和表2最后的兩個卡方統計量說明(5)式描述的系數關系和(9)式中工具變量的外生性得到滿足，從而為設定動態面板數據模型的合意性提供了支持。

四、資本配置效率的演變走勢

前一部分表明，資本配置效率在地區間存在差異。本部分轉而考察我國和各地區資本配置效率的演變走勢。本文尤其關心金融部門的日益發展是否推動了我國資本配置效率的同步提高。為此，本部分對儲蓄—投資相關性進行了逐年估算。由于儲蓄率和投資率同時受共同因子影響，既有研究試圖通過選擇代理變量將不可觀測的共同因子顯示化，但其對偽相關性的排除效果卻受制于代理變量的質量。鑒此，本文運用主成分分析法精確識別并剔除了共同因子，從而能有效排除儲蓄率和投資率間的偽相關性。

具體而言，假設儲蓄率和投資率受不可觀測的共同因子的影響形式為:

其中，fkt是第k個共同因子在第t期的大小;λSik和λIik則代表第k個共同因子對第i個省份儲蓄率和投資率的影響。與趙巖和趙留彥(2005)［11］的去均值化處理不同的是，(10)式不僅允許共同因子對儲蓄率和投資率的影響有所不同，還允許其在省際間的作用程度存在差異。換言之，λSik和 λIik可以隨省份而改變。由于資本配置效率實際是由剔除共同因子后的儲蓄率S'it和投資率I'it之間的相關性衡量的，因此，除非λIik－βλSik=0，否則共同因子的作用將造成儲蓄率和投資率出現偽相關。

根據Forni and Reichlin(1998)［14］，本文運用主成分分析法識別并確定共同因子。表3顯示了各主成分所解釋的面板數據總體方差比例。

表3 各主成分所解釋的面板數據總體方差比例

從表3可見，第一主成分解釋了總體方差的96.4%;第二主成分解釋了2.3%;第三主成分解釋了1.2%;第四主成分的解釋力非常微小。根據Forni and Reichlin［14］的“拇指法則”，只有第一主成分解釋了超過10%的面板數據總體方差，所以只需對其加以剔除。通過分別計算各省儲蓄率和投資率未被第一主成分解釋的部分，即可得到剔除共同因子后的儲蓄率S'it和投資率I'it。

表4為剔除共同因子后，以橫截面回歸方法逐年估計的儲蓄—投資相關性。上文表明，東、中部地區的儲蓄—投資相關性差異不大，資本配置均比較有效。為求簡潔，表4將這兩個地區合并，稱為“西部以外地區”。

表4 我國和各地區逐年儲蓄—投資相關性，β2(1996－2010)

從表4可見，剔除共同因子的影響之后，我國的儲蓄—投資相關性在本世紀初最低，在1999－2000年和2006－2007年較高。但總體來看變化不明顯。這說明我國的資本配置效率整體上并沒有隨金融部門的日益發展而相應提高。不過，如果進一步分區考察，則可以發現，東、中部儲蓄—投資相關性逐步減弱，說明其資本配置效率有所上升;而西部儲蓄—投資相關性變化不大，說明其資本配置效率沒有明顯提高。這造成了地區間金融發展差距的不斷擴大。

為了分離共同因子的影響，圖1對比了未剔除共同因子時與剔除共同因子后，我國歷年儲蓄—投資相關性的演變走勢。

圖1 我國儲蓄—投資相關性走勢 (1996－2010)

從圖1可見，在未剔除共同因子時，我國的資本配置效率總體上看似有了明顯的上升。但該走勢在剔除共同因子后卻消失了。為理解共同因子造成的這一差異，不妨考慮金融抑制作為儲蓄率和投資率間共同因子的案例。根據Chinn and Prasad(2003)［15］，金融抑制約束了企業的融資能力，從而降低了投資率。另一方面，金融抑制又降低了儲蓄意愿，從而降低了儲蓄率。所以，金融抑制作為共同因子，將導致儲蓄率和投資率高度相關。在未剔除共同因子時，儲蓄—投資相關性逐年減弱，說明隨著我國金融部門的不斷壯大，金融抑制逐漸減輕，因此其對儲蓄率和投資率間偽相關性的影響也逐漸減弱。但剔除共同因子的影響之后，儲蓄—投資相關性沒有變化，說明盡管金融部門規模擴大，其配置資本的模式和效率并未改善。

圖2進一步區分了西部和西部以外地區資本配置效率的演變走勢。

圖2 各地區儲蓄—投資相關性走勢(1996－2010)

從圖2可見，東、中部的儲蓄—投資相關性逐年下降，并且在剔除共同因子的作用后變得更為明顯。這說明在這些地區，不僅金融抑制等共同因子的影響逐漸減弱，并且金融部門配置資本的效率也有所提高。相比之下，西部的儲蓄—投資相關性并未表現出明顯的變化。這說明金融部門配置資本的效率未明顯提高。該結論表明，就全國而言，西部地區的金融發展相對滯緩。因此，地區間資本配置效率的差異不斷擴大。

五、結論與政策建議

本文揭示了我國地區間資本配置效率的差異和演變走勢。通過動態面板數據模型，本文發現，不同地區的資本配置效率明顯不同。東、中部的資本配置效率較高，而西部的資本配置效率較低。通過因子擴增模型，本文進而發現，盡管影響儲蓄率和投資率的共同因子的作用逐漸減弱，但我國資本配置效率本身在整體上卻未獲得提高。資本配置效率的演變走勢在地區間也有所不同。具體而言，東、中部的資本配置效率逐漸提高，但西部的資本配置效率變化不大。

以上結論表明，我國金融部門存在三方面問題:一是地區間的金融績效存在明顯差異;二是傳統的金融模式沒有根本改變;三是地區間金融發展的差距導致金融績效差異不斷擴大。所以，我國金融部門進一步的改革不能只停留在行業規模的擴大和產品種類的增加上，而必須以提高資本配置效率為最終目標，推進轉型、統籌發展。具體而言，有如下三方面的政策建議。

第一，平衡金融產業布局，引導資本參與有效配置。地區間金融績效的平衡首先依賴于金融產業布局的平衡。我國目前的金融產業集中于環渤海、長三角及珠三角等東部地區。這些地區的金融優勢無法直接輻射西部省市。應當通過增設營業網點、建設區域性金融中心等方式，降低西部資本參與銀行和證券市場等金融機構的成本，從而引導資本參與金融部門的有效配置。

第二，調整金融部門結構，促進經濟與本地資本脫鉤。資本配置扭曲是地方保護主義的重要方面(白重恩等，2004［16］;李善同等，2004［17］)。扭曲性的地方政策導致金融部門與本地經濟緊密依存，商業銀行等金融中介往往成了地方政府與企業融資的“深口袋”。應當通過發展證券市場，尤其是建立競爭性的政府與企業債券市場，促使經濟與本地資本脫鉤，紓困并促進資本根據市場機制進行有效配置。

第三，鼓勵金融市場競爭，建立資本有效配置機制。自2000年以來，我國東、中部地區資本配置效率的大幅提高，與外資和各類中小金融機構的進入、市場機制的完善不無關聯。這說明壟斷降低效率，競爭促進發展。應當通過降低金融機構的準入限制，建立并健全收益審核、風險評估和資本管理機制，以提高金融部門配置資本的效率。

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