多層次資本市場與資源配置效率

鄭志丹　宋朋

摘 要：本文以1997—2013年中國31個省份的面板數據作為研究對象，采用空間杜賓模型實證測度了主板市場、中小板市場和創業板市場的資源配置效率。結果表明：中國股票市場更多地體現了政府指導下的資源配置效率，并且主板市場的配置效率最低，創業板的配置效率最高，中小板的配置效率居中；在市場競價條件下，僅中小板市場發揮了基礎配置作用，主板和創業板市場的配置效率尚未顯現。因此，只有在強化市場監管獨立性的同時，大力推進和完善多層次資本市場才能實現資源的優化配置，進而完成中國經濟結構的調整和轉型。

關鍵詞：空間相關性；多層次資本市場；資本配置效率

中圖分類號：F830.91 文獻標識碼：A 文章編號：1674-2265（2016）05-0034-06

一、引言

近來，中國經濟供給側結構改革方興未艾，學術界的相關籌議更是如火如荼，踐行供給側改革國家重大發展戰略，具有資源配置核心功能的資本市場堪當大任：構建和完善多層次資本市場有助于降低企業上市門檻，改變過去資源配置過度依賴銀行業的弊端，通過市場機制引導稀缺金融資源流向效益更好、產出更高的行業和地區，進而提升土地、勞動力、資本和技術等全要素的生產效率，激發企業創新能力和經濟活力，助力經濟轉型。由此可見，資本市場能否引導資源合理配置，進而實現稀缺資源的高效利用成為關乎供給側改革成敗的首要問題，這也是證監會推進主板、中小板、創業板、新三板和地方股權交易市場（四板）等多層次資本市場改革的出發點和落腳點。

然而，相對西方成熟資本市場“自下而上”的發展模式，我國資本市場“自上而下”倒金字塔的頂層設計存在先天根基不穩和內在制度性缺陷，資本市場成立20多年來，盡管在一定意義上走完了發達國家200多年的發展歷程，但在實現跨越式發展的同時也難免遭遇“成長的煩惱”。中國“漏斗型”的資本市場層次結構為研究股票市場的資源配置效率提供了鮮活的素材，學者們從金融發展與自由化、會計信息質量、行為金融以及市場化進程等角度對中國股票市場的資源配置效率進行了大量的實證和理論研究，但并未達成一致看法。如潘文卿和張偉（2003）以及于震等（2009）研究發現，我國金融體系的發展并沒有促進資本配置效率的提高，進而間接推動經濟的增長。與之相反，蒲艷萍和成肖（2014）的研究表明金融發展與服務業資本配置效率的提升有正相關關系；李青原（2009）和花貴如等（2010）發現會計信息質量的提高以及投資者的情緒和異質性預期將提高資源的配置效率；在對萊文和澤爾沃斯（Levine和Zervos，1998）的金融自由化理論的驗證上，范學俊（2008）、康繼軍等（2009）以及靳慶魯等（2010）通過研究發現金融自由化在股票市場資源配置的優化和提升上發揮了不可或缺的作用；方軍雄（2006）和強國令等（2015）進一步指出，在金融自由化和市場化進程中，政府的過度干預反而降低了資本市場的配置效率。此外，在沃格勒（Wurgler，2000）效率定量測度模型的基礎上，周中勝和陳漢文（2008）以及游家興（2008）發現提升上市公司的公司治理水平和信息透明度可以增加股價的信息含量，進而提升股市的資源配置效率；曾五一和趙楠（2007）以及鄭群峰（2010）發現，與發達國家相比，我國資本配置效率整體較低，資源的配置更加依賴銀行業。

已有文獻從定性和定量視角對中國股票市場的資源配置效率進行了翔實的研究，但大多從企業或行業層面出發，不僅無法體現主板、中小板和創業板等多層次資本市場在資源配置中的不同作用，還忽略了政府指導下非均衡發展模式，即不同區域的空間地理相關性對資源配置效率的影響。鑒于此，本文從多層次資本市場入手，在沃格勒（2000）效率定量測度模型的基礎上，引入空間地理相依特征，檢驗主板、中小板和創業板等多層次資本市場在資源配置中是否發揮了應有的作用，從而有效地克服了傳統均質地理模型的設定偏誤。

二、實證設計

目前，衡量資本配置效率的方法主要有兩種：其一，通過衡量不同行業或地區的邊際資本產出是否趨于一致來判斷一國的資本配置效率；其二，沃格勒（2000）效率定量測度模型認為，若一國的資源配置是有效率的，那么高產出的行業或地區將會追加資金投入，而資本回報率低的行業和地區則會削減資本投入。當對不同國家、行業和地區的資本配置效率進行比較分析時，采用沃格勒（2000）效率定量測度模型更為合適，因此本文在沃格勒（2000）模型的基礎上構建多層次股票市場的資源配置效率測度模型，探析不同層次股票市場上的資金是否流入了效益更好、產出更高的地區，模型設定如式（1）：

為了驗證省域空間相關性是真實存在的，我們分別檢驗了人均GDP和股票交易額的年度Morans I值以及面板Morans I值（見表1）。從檢驗結果來看，1997—2013年間，各分市場人均GDP對數的截面Morans I至少在5%的水平上顯著異于零，且其面板空間相關系數均遠大于截面空間相關系數，其中主板市場人均GDP對數的自相關系數甚至高達0.827，表明中國省域間人均GDP的分布存在高度空間聚集性和非隨機分布特征，擁有較高人均GDP的省份被其他高人均GDP的省份所環繞。因此，在進行區域資源效率檢驗時應將空間依賴性納入考量。此外，從交易額的Morans I檢驗結果來看，各分市場產生了嚴重的分歧：首先，主板市場交易額均呈現出顯著的省域相關性，股票交易活躍地區周邊的股票市場也較為活躍。類似地，除2010年外，創業板市場的截面和面板Morans I指標均顯著異于零，表明創業板市場也存在顯著的空間相關性。其次，隨著中小板市場的不斷發展，其市場交易額的Morans I指數和顯著性整體上均呈上升趨勢，并導致其面板Morans I顯著異于零。此時，若采用某一年份的截面數據進行空間計量分析將是有偏的。

Morans I相關性檢驗表明主板、中小板和創業板市場在樣本期內均存在顯著的空間依賴性，因此必須將空間相關性納入考量。根據安瑟林（Anselin，1988）的研究，運用空間自相關模型可派生出空間滯后和空間誤差模型兩類模型。

三、實證結果及解釋

（一）數據來源

本文選取中國31個省、直轄市和自治區作為研究對象。在原始樣本的基礎上，按照中國行政區域劃分中、東、西部三個區域，東部包含北京、天津、河北、遼寧、江蘇、浙江、山東、上海、廣東、福建和海南11省、直轄市和自治區，中部地區包括山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南9省和自治區，西部地區包括重慶、廣西、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆和西藏11省、直轄市和自治區。此外，鑒于中小板和創業板起步較晚，為了保證研究所需的樣本量和時間跨度，剔除2006年1月1日之前未在中小板發行股票和2010年 1月1日之前未在創業板發行股票的省份，因此，中小板的研究對象限定為北京、河北、遼寧、江蘇、浙江、山東、上海、廣東、福建、安徽、江西、河南、湖北、湖南、重慶、四川、貴州和云南18個省市自治區；創業板的研究對象限定為北京、天津、河北、遼寧、江蘇、浙江、山東、上海、廣東、福建、海南、山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、重慶、四川、云南、陜西、甘肅和新疆26個省市自治區。

為了保證數據的權威性，各省份的GDP數據均來自《中國金融年鑒》，各省份年度股票交易額以及新股籌資額（包括IPO發行、配售和增發）等數據均來自國泰安股票市場交易數據庫（CSMAR），并由筆者整理所得。鑒于數據的可得性，最終得到主板市場1997—2013年31個省、直轄市和自治區的527個面板數據，其中東、中和西部地區的數據分別為153、187和187個面板數據；中小板2006—2013年18個省、直轄市和自治區的144個面板數據；創業板2010—2013年26個省、直轄市和自治區的104個面板數據。數據的處理在Stata 13和Matlab R2015a中進行。

（二）結果解釋

在表2中，本文針對模型（4）—（6）進行了多種設定下的空間面板回歸。作為對比，我們首先在欄位（1）中采用新股籌資額（包括IPO發行、配售和增發）作為被解釋變量進行了OLS回歸③。從結果來看，[η]系數高達2.302，表明股票市場的資源配置是有效率的，證券資本將通過價格機制，流向高產出的行業和地區，進而發揮股票市場的基礎配置作用；但值得注意的是，在新股審批和核準制下，股票的發行需政府層層審批，且籌資規模和價格在證監會的窗口指導下于場外事先決定。因此，籌資金額僅能反映某一時點上部分企業和政府指導下的資源配置效率，而非全部上市公司或市場意愿的資本配置效率。鑒于此，本文進一步在表2的欄位（2）—（5）中采用各省份年度股票交易額（用以反映市場對股票價值的估值）作為被解釋變量以檢驗市場競價條件下股票市場在省域間的資本配置效率。在欄位（2）中，我們首先采用OLS進行回歸分析，結果表明[η]系數僅為0.045，且并不顯著；但鑒于空間自相關的存在，OLS回歸可能是有偏的，因此我們在欄位（3）和（4）中分別針對模型（4）和（5）進一步進行了空間面板SAR和空間SEM回歸分析。SAR回歸的結果表明：主板市場的資源配置是有效的，但配置效率并不高，[η]系數僅為0.468；SEM的回歸結果表明主板市場的資源配置是無效的，但并不顯著；SAR和SEM模型的LMlag和Lmerror（R-LMlag和R-Lmerror）檢驗均顯著異于零。艾爾豪斯特和弗雷列（Elhorst和Fréret，2009）認為此時應當進一步進行SDM檢驗，結果在欄位（5）中呈現。從欄位（5）的結果來看，[η]系數為

-0.229，但并不顯著，即主板市場競價條件下的資源配置是無效的，高收益和高產出地區并未從資本市場獲得更多資金，其更多地體現了政府指導下的資源配置效率。此外，在表2的欄位（6）—（8）中，我們還分別針對中、東和西部進行了SDM空間面板檢驗，得到與全樣本檢驗類似的結果，即各個區域內部的股票資源配置也是無效的。這與主板市場股票發行的準入制度息息相關，政府的嚴格審批導致證券資源更多地流向國有大中型企業，由于不存在破產風險并缺乏激勵機制，因此這些企業的生產效率往往較低，導致資本的配置是無效的。

為了考察不同層次資本市場在資源配置中的作用，我們還分別在表3和表4中對比分析了中小板和創業板的資本配置效率。首先，在表3的欄位（1）中，顯著的[η]表明高產出的地區將獲得更多的證券資源，體現了政府指導下中小板市場的資本配置效率；其次，作為對比，我們還在表3的欄位（2）—（5）中采用各省份的年度交易額作為被解釋變量進行分析，結果顯示，在OLS回歸中[η]并不顯著，而在SAR、SEM和SDM的回歸中[η]均顯著異于零。即當考慮省域空間自相關時，中小板呈現出顯著的資源配置效率，這一結論在證實本文空間面板設定的合理性的同時，表明中小板市場更多地體現了市場的意志，能夠通過價格機制引導金融資源流向產出更高、效益更好的行業和地區，在一定程度上解決了中小企業融資的燃眉之急，這與主板市場產生了鮮明的對比，表明發展多層次資本市場確實提高了股票市場的資源配置效率。

與此相對，在表4的欄位（1）中，顯著的[η]表明政府指導下創業板市場的資源配置是有效率的，且遠高于中小板和主板市場，表明政府通過引導創業板金融資源流向產出更高的企業、行業和地區，實現了創業板的資源基礎配置作用，而創業板的高風險特征也決定了其高收益和高產出，因此創業板的[η]高于其他板塊。然而，從表4欄位（2）—（5）的回歸結果來看，盡管市場競價條件下的資本配置是有效的，但并不顯著，這可能是由于創業板市場成立時間較短，其在省域間的資本配置效率尚未顯現，因此應當進一步加快推進和完善多層次資本市場的建設。

四、結論

截至2015年底，包括主板、中小板、創業板、場外柜臺交易網絡和地方股權市場在內的多層次資本市場體系漸次清晰，為企業創立、成長、壯大和衰退的整個生命周期提供直接融資，為發揮市場資源配置的決定性作用奠定了基礎，已經成為經濟供給側轉型升級和持續發展的強有力引擎。但自改革開放以來，中國金融結構過度“銀行化”，監管的滯后和監管獨立性的缺失進一步加劇了證券市場的泡沫化和無序性，股票市場能否在資源配置中發揮其應有的作用成為社會各界關注的焦點。鑒于此，本文在沃格勒（2000）效率定量測度模型的基礎上，引入空間相依性，分別測度了多層次資本市場制度實施以來主板市場、中小板和創業板市場在中國省域經濟發展中的資源配置效率。

實證結果表明主板市場僅僅體現了政府指導下的資源配置效率，而市場競價條件下的資源配置效率并不顯著；與此產生鮮明對比的是中小板不僅體現了政府指導下的資源配置效率，還體現了市場競價條件下的資本配置效率；創業板的配置效率介于主板和中小板之間。從本文的實證結果我們可以發現，當其他條件（監管制度、法律環境和投資者主體及其成熟度等）保持不變時，資本市場的配置效率與市場監管和準入門檻成負相關關系，即市場準入門檻越低④，進入該市場融資的企業對資本的需求就越發強烈，其資源配置功能在實體經濟中的發揮就更加充分。本文的政策含義在于：多層次資本市場不僅是主板市場的有益和必要補充，其較低的上市門檻、靈活的上市機制和服務中小企業的市場定位還能夠更加高效地發揮股票市場的資源配置功能。從長遠來看，踐行供給側國家重大改革戰略，推動大眾創業、萬眾創新，必須發展統一、規范的多層次資本市場，并暢通轉板機制，引導社會閑置資金流入效益更好、產出更高的實體經濟，提高全社會的資源配置效率。

注：

①為了調節二級市場的走勢，證監會曾9次暫停和重啟IPO（截至2015年7月），并且股票首發價格大多在證監會的價格指導窗口下形成，因此股票市場籌資額（包括IPO、增發和配股）更多地代表了政府指導下的資源配置效率；此外，由于IPO頻繁暫停和重啟，樣本期內存在大量的缺失值，這就使得籌資額并非地區資源配置效率的良好代理指標。股票市場交易額是投資者在二級市場上通過公開競價形成的價格與年交易數量的乘積，能夠反映市場對股票和企業價值的判斷與評估，因此，股票市場交易額更能反映市場的資源配置效率。

②其標準形式為：

[Z（d）=Moran's I-E（Moran's I）VAR（Moran's I）]

③歷史上證監會曾9次暫停和重啟IPO，導致大量缺失值的存在，因此本文僅采用OLS回歸進行參照分析。

④從準入門檻來看，中小板市場發行條件中的財務指標在數量上大多參照主板首次公開發行條件，并高于創業板市場；但實際上，創業板的股票估值一般高于中小板，并且創業板有一定的行業和業績增長要求。通常來講國家政策限制發展、行業比較飽和、缺乏創新或技術、增速緩慢或者業績可能波動的企業只能選擇中小板，因此若擬上市企業無法滿足創業板上市條件，才會退而求其次選擇中小板。

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Abstract：Using the panel data of China's 31 provinces from 1997 to 2013 as the research object，this paper measures the resource allocation efficiency of the main board，small and medium-sized enterprises board and GEM by employing the spatial Durbin model. The results imply that the Chinese stock market reflect the resource allocation efficiency under the guidance of the government. Furthermore，the allocation efficiency of the mainboard is the lowest，the allocation efficiency of GEM is the highest，and the allocation efficiency of small and medium-sizedenterprises board is in the middle. However，only the small and medium-sizedenterprises board plays its role in the resource allocation under the competitive market. The allocation efficiency of the main board and GEM have not been revealed yet. Therefore，the only way to realize an optimum allocation of resources is to strengthen theindependence of supervision and greatly improve the multi-layered stock market. And then China's economic reform and transformation is accomplished.

Key Words：spatial correlation，multi-layer capital market，efficiency of capital allocation