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    金融發(fā)展、空間關(guān)聯(lián)和區(qū)域資本回報(bào)率

    2019-10-23 05:45:06王虹力
    金融與經(jīng)濟(jì) 2019年9期
    關(guān)鍵詞:回報(bào)率省份資本

    ■仲 深,王虹力,杜 磊

    資本回報(bào)率是投資決策的重要考量因素,其中金融要素對(duì)資本回報(bào)率的影響最顯著。因此,本文在測(cè)度各地區(qū)1998~2016年資本回報(bào)率的基礎(chǔ)上,通過(guò)建立空間計(jì)量模型實(shí)證考察在空間屬性下金融發(fā)展對(duì)資本回報(bào)率的影響。研究結(jié)果顯示:第一,中國(guó)總體的資本回報(bào)率水平具有波動(dòng)性下降的特點(diǎn),東、中、西部地區(qū)依次遞減;第二,資本回報(bào)率在全國(guó)各地區(qū)及東、中、西部各省份存在空間關(guān)聯(lián)性。其中,東部地區(qū)顯著為正,中部顯著為負(fù),而西部不顯著;第三,在東、中部地區(qū),金融發(fā)展對(duì)資本回報(bào)率產(chǎn)生正向影響,而在西部地區(qū)不顯著;第四,本地區(qū)資本回報(bào)率受其他地區(qū)金融發(fā)展的影響。

    一、引言與文獻(xiàn)綜述

    改革開(kāi)放以來(lái),中國(guó)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng),呈現(xiàn)出明顯的投資驅(qū)動(dòng)型增長(zhǎng)特征,而投資能否持續(xù)的重要衡量指標(biāo)之一就是資本回報(bào)率,故而資本回報(bào)率逐漸成為社會(huì)各界的重要關(guān)注點(diǎn)。在諸多影響因素中,金融要素對(duì)資本回報(bào)率的影響最為關(guān)鍵。那么,隨著金融發(fā)展的不斷深化,會(huì)對(duì)資本回報(bào)率產(chǎn)生怎樣的影響?此外,資本的逐利性影響著各種生產(chǎn)要素的在行業(yè)及空間上的流動(dòng),即流向資本回報(bào)率高的地方,這種要素的流動(dòng)是影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的關(guān)鍵因素之一。

    關(guān)于資本回報(bào)率的影響因素,國(guó)內(nèi)學(xué)者們從不同視角展開(kāi)研究。黃先海(2012)發(fā)現(xiàn),資本深化在短期內(nèi)可對(duì)資本回報(bào)率的提高有促進(jìn)作用,但長(zhǎng)期則會(huì)降低資本回報(bào)率。而柏培文(2017)的結(jié)論卻相反,他認(rèn)為資本深化對(duì)資本回報(bào)率的影響并不大,技術(shù)進(jìn)步和全要素生長(zhǎng)率是提高資本回報(bào)率的關(guān)鍵。白重恩、張瓊(2014)也認(rèn)為技術(shù)效率、要素有效使用及要素配置效率是影響資本回報(bào)率的重要因素。舒元等(2010)指出資源壟斷性行業(yè)和國(guó)有經(jīng)濟(jì)比例高的行業(yè)資本回報(bào)率高。邵挺(2010)發(fā)現(xiàn)資本回報(bào)率的高低與企業(yè)的所有制差異有關(guān)。中國(guó)經(jīng)濟(jì)研究中心(CCER)(2007)認(rèn)為私有和國(guó)有企業(yè)的借貸錯(cuò)配使資本回報(bào)率偏低。

    在諸多影響資本回報(bào)率的因素中,金融要素對(duì)資本回報(bào)率的影響是至關(guān)重要的,學(xué)者們首先從金融要素如何影響資本回報(bào)率入手,重點(diǎn)關(guān)注金融要素對(duì)資本回報(bào)率的影響程度。其中,最具影響力的就是Sharma et al.(2007)提出的投資來(lái)源與資本回報(bào)率密切相關(guān)。投資來(lái)自自有資金和外部融資資金兩種途徑。當(dāng)自有投資乏力時(shí),外部融資則是拉動(dòng)投資的有效方式,而融資規(guī)模的大小和融資成本的高低取決于地區(qū)金融發(fā)展水平,地區(qū)金融發(fā)展水平越高,越容易獲得外部投資資金,提高資金的配置效率,促進(jìn)資本回報(bào)率的提高。楊君和黃先海(2018)等也得出相似結(jié)論。而趙善梅、吳士煒(2018)卻認(rèn)為中國(guó)目前金融市場(chǎng)存在資源錯(cuò)配現(xiàn)象,金融發(fā)展水平對(duì)資本回報(bào)率產(chǎn)生負(fù)向影響。此外,張勛和徐建國(guó)(2016)研究發(fā)現(xiàn)資本回報(bào)率在各個(gè)地區(qū)間存在顯著差異,不同地區(qū)資本回報(bào)率和金融發(fā)展水平都對(duì)其相鄰地區(qū)產(chǎn)生不同的影響。趙善梅、吳士煒(2018)也認(rèn)為資本回報(bào)率存在顯著的空間溢出效應(yīng)。

    綜上所述,傳統(tǒng)方法很少?gòu)慕鹑诎l(fā)展角度分析資本回報(bào)率。盡管近年來(lái)逐漸有學(xué)者開(kāi)始分析金融發(fā)展對(duì)資本回報(bào)率的影響,但只考慮了多數(shù)金融市場(chǎng)不完善、金融資源錯(cuò)配等因素導(dǎo)致的負(fù)向影響,忽略了金融發(fā)展對(duì)資本回報(bào)率的正向影響。此外,已有的研究都假設(shè)市場(chǎng)處于完全競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境,且企業(yè)的規(guī)模報(bào)酬保持不變,將研究對(duì)象視為獨(dú)立而同質(zhì)的,忽略了研究對(duì)象之間的空間關(guān)聯(lián)性。地理學(xué)第一定律指出所有的事物都是相關(guān)的,溢出效應(yīng)與輻射效應(yīng)是顯著存在的,區(qū)域間的空間關(guān)聯(lián)性不容忽視。據(jù)此,本文進(jìn)行以下創(chuàng)新:一是將金融要素作為影響資本回報(bào)率的重要因素,構(gòu)建金融發(fā)展和空間要素相結(jié)合的分析框架進(jìn)行機(jī)理和理論分析。二是運(yùn)用空間計(jì)量模型實(shí)證研究各地區(qū)資本回報(bào)率的影響因素。三是運(yùn)用長(zhǎng)年度、廣省域的數(shù)據(jù),根據(jù)1998~2016年30個(gè)省際數(shù)據(jù)估算資本回報(bào)率并分析其影響因素,數(shù)據(jù)更加廣泛且全面。

    二、資本回報(bào)率測(cè)算及理論分析

    (一)資本回報(bào)率的估算方法

    本 文 利 用 Bai等(2006)對(duì) Hall-Jorgenson(1967)資本租金公式的變化估算資本回報(bào)率:

    其中,R(t)代表實(shí)際資本回報(bào)率,α代表資本收入份額,PY(t)代表一般物價(jià)水平,Y(t)代表收入法下的GDP,PY(t)Y(t)是現(xiàn)價(jià)產(chǎn)出品的市場(chǎng)價(jià)值,PK(t)代表資本品價(jià)格,K(t)代表資本存量,PK(t)K(t)是現(xiàn)價(jià)資本存量,P分別是資本品和產(chǎn)出品在t期的價(jià)格變化率,δ代表折舊率。

    學(xué)術(shù)界對(duì)資本存量的估算大致分為兩種:永續(xù)盤(pán)存法(PIM)和特征價(jià)格估值法(HV)。前者被廣泛采用,故而本文也采取此方法進(jìn)行估算,公式表示為:

    其中,t時(shí)期Kt為實(shí)際資本存量,許多學(xué)者認(rèn)為全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確,所以本文采用t時(shí)期的固定資本形成總額代表It,Pt表示資本品價(jià)格指數(shù),Kt-1表示t-1時(shí)期的實(shí)際資本存量,δ表示重置率。

    在估算資本存量時(shí),基期實(shí)際資本存量的確定至關(guān)重要,本文以1990年為基期,根據(jù)固定資本價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減得到基期資本存量。在測(cè)算時(shí),假設(shè)重置率和折舊率相等,同為9.6%。資本收入份額的計(jì)算采用白重恩(2014)使用的公式

    (二)數(shù)據(jù)來(lái)源

    本文采用中國(guó)統(tǒng)計(jì)局官方最新數(shù)據(jù)。收入法GDP、固定資本形成總額、勞動(dòng)者報(bào)酬均取自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局及各省統(tǒng)計(jì)年鑒。統(tǒng)計(jì)年鑒中有2005~2016年的固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù),1998~2004年固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)以1990年為基年進(jìn)行平減,并計(jì)算其價(jià)格指數(shù)變化率。產(chǎn)出品價(jià)格指數(shù)根據(jù)辛清泉等(2007)方法,以1990年為基年估算可得,以此計(jì)算產(chǎn)出品價(jià)格指數(shù)變化率。

    本文將北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南11個(gè)省或直轄市劃分為東部地區(qū);將山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南8個(gè)省或自治區(qū)視為中部地區(qū);西部則包含內(nèi)蒙古、廣西、四川、重慶、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆11個(gè)省、直轄市或自治區(qū)。

    (三)結(jié)果分析

    刪除缺少個(gè)別年限數(shù)據(jù)的西藏,本文對(duì)1998~2016年30個(gè)省際區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,經(jīng)計(jì)算處理得出1998~2016年全國(guó)及各省的資本回報(bào)率及其變化趨勢(shì)。

    如圖1所示,1998年以來(lái),中國(guó)資本回報(bào)率呈波動(dòng)式下降,到2008年,已經(jīng)跌破20%。1998~2016年,中國(guó)的平均資本回報(bào)率為13.92%,東、中、西部地區(qū)別為16.01%、14.97%、11.06%。從時(shí)間趨勢(shì)上看,中國(guó)各地區(qū)資本回報(bào)率分別在1998年、1999年、2008年、2009年及2016年發(fā)生大幅度變化。1999年資本回報(bào)率的下降可能是因?yàn)?999年開(kāi)始統(tǒng)計(jì)口徑發(fā)生了變化。2000~2007年基本波動(dòng)上升,2008年再次出現(xiàn)重大轉(zhuǎn)折,這主要是受2008年金融危機(jī)和政府政策導(dǎo)向的影響,一方面社會(huì)總需求和企業(yè)出口總額大幅度下降,企業(yè)大量減產(chǎn),收益率降低;另一方面,政府推出的“4萬(wàn)億”計(jì)劃,使各個(gè)產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)產(chǎn)能過(guò)剩的情況,而且產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)遭到破壞,大量資本流回第一產(chǎn)業(yè),資本回報(bào)率下降。2009年,政府為緩解經(jīng)濟(jì)危機(jī)帶來(lái)的危害,實(shí)行經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃刺激總需求,在刺激計(jì)劃的推動(dòng)下資本回報(bào)率出現(xiàn)短暫回升,但2010年后又開(kāi)始持續(xù)下降。

    2018年10月26日,順豐發(fā)布公告,收購(gòu)DHL在華業(yè)務(wù),這個(gè)一直以DHL作為自己對(duì)標(biāo)的企業(yè),在這個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)上決定拿“老師”開(kāi)刀。

    圖1 全國(guó)及區(qū)域資本回報(bào)率變化趨勢(shì)

    從分省的情況上看,東部地區(qū)各省資本回報(bào)率處于較高水平,其平均資本回報(bào)率均在12%以上,其中上海的資本回報(bào)率最高,達(dá)到20%。中部地區(qū)的平均資本回報(bào)率與東部地區(qū)較為接近,除吉林外(11%),其他省份平均資本回報(bào)率也均在12%以上,黑龍江最高(19%)。而西部地區(qū)各省平均資本回報(bào)率與東部、中部地區(qū)差距較大。其中,陜西(6.9%)、寧夏(7.3%)、青海(8.7%)和新疆(8.6%)四個(gè)省份的平均資本回報(bào)率甚至不足10%。

    圖2 全國(guó)及區(qū)域資本回報(bào)率雷達(dá)圖示

    如圖2所示,中部地區(qū)資本回報(bào)率的變化趨勢(shì)與全國(guó)資本回報(bào)率變化趨勢(shì)最為相近,最具有代表性。地區(qū)間的趨同趨勢(shì)較為明顯,尤其是東部地區(qū)和中部地區(qū)的趨同趨勢(shì)。其中,部分中部地區(qū)資本回報(bào)率已接近東部地區(qū),如湖北。而西部地區(qū)雖然也與東部地區(qū)和中部地區(qū)同步變化,但其資本回報(bào)率明顯與其他兩個(gè)有較大的差距。但2011年以來(lái),東中西三地區(qū)的差距逐漸縮小,尤其是2014~2016年,西部地區(qū)發(fā)展步伐逐漸加快,這表明近年來(lái)中國(guó)在致力于西部地區(qū)的開(kāi)發(fā),區(qū)域間的資本配置效率有所提高。

    三、資本回報(bào)率的空間關(guān)聯(lián)性

    (一)空間權(quán)重選取

    空間地理學(xué)第一定律指出,各省份之間不是獨(dú)立的個(gè)體,他們有著廣泛的聯(lián)系,且距離越近的省份聯(lián)系越密切。從各省的平均資本回報(bào)率上看,我國(guó)資本回報(bào)率的空間聚集效應(yīng)明顯。

    進(jìn)行空間計(jì)量分析的前提是度量區(qū)域之間的空間距離,空間權(quán)重包括經(jīng)濟(jì)、人口、地理等權(quán)重,本文采用學(xué)術(shù)界最常用的地理相鄰權(quán)重。其中,地理相鄰權(quán)重(w1)分為車相鄰、象相鄰和后相鄰,本文將車相鄰作為選取標(biāo)準(zhǔn),即有共同邊界的地區(qū)值為1,不相鄰的值為0。

    (二)全局莫蘭指數(shù)I

    空間自相關(guān)是指位置相近的區(qū)域具有相似的變量取值。如高值和高值聚集在一起,低值和低值聚集在一起,則為空間正相關(guān);反之,則為空間負(fù)相關(guān);如果高值和低值完全隨機(jī)分布,則不存在空間自相關(guān)。相關(guān)文獻(xiàn)提出了一系列度量空間自相關(guān)的方法,其中最流行的是“莫蘭指數(shù)I”,空間權(quán)重行標(biāo)準(zhǔn)化后的莫蘭指數(shù)具體公式為:

    其中,wij為空間權(quán)重矩陣的(i.j)元素,用來(lái)度量區(qū)域i與區(qū)域j之間的距離為所有空間權(quán)重之和。莫蘭指數(shù)MI一般介于-1到1之間,MI>0,代表空間正相關(guān);MI<0,代表空間負(fù)相關(guān);MI=0,代表空間分布是隨機(jī)的。莫蘭指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化后服從漸進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,即I*=I- Var(I)~N(0.1),其中,E(I)為期望值,Var(I)為方差。

    表1 資本回報(bào)率的MI值

    由表1可以看出,1998~2016年中,除2007和2011年外,絕大多數(shù)年份的各省資本回報(bào)率的MI值都大于0,且分別在1%和5%水平下顯著,這就表明,除個(gè)別年份外,多數(shù)年份中我國(guó)資本回報(bào)率存在顯著的空間溢出效應(yīng),且都為空間正相關(guān),即相鄰地區(qū)的資本回報(bào)率高低相一致。

    學(xué)術(shù)界常用地區(qū)年末存貸款總額與GDP之比衡量地區(qū)金融規(guī)模(趙善梅和吳士煒,2018),但是考慮到GDP是前文測(cè)算資本回報(bào)率時(shí)的重要數(shù)據(jù)指標(biāo),為了避免共線性問(wèn)題,本文用地區(qū)年末存貸額與地區(qū)年末總?cè)丝谥茸鳛楦鞯貐^(qū)金融發(fā)展水平的衡量指標(biāo)。根據(jù)上述計(jì)算模型,結(jié)合空間臨近權(quán)重矩陣計(jì)算出金融發(fā)展MI值,結(jié)果如表2所示。1998~2016年各省金融發(fā)展的MI值均大于0,且分別在1%和5%的水平上顯著,這說(shuō)明我國(guó)各地區(qū)的金融發(fā)展水平存在顯著的空間正相關(guān)性,即相鄰地區(qū)的金融發(fā)展水平相似。

    表2 金融發(fā)展的MI值

    四、實(shí)證研究

    (一)空間計(jì)量模型設(shè)定

    其中,擾動(dòng)項(xiàng)μ的生成過(guò)程為

    其中,W和M分別為被解釋變量與擾動(dòng)項(xiàng)μ的空間權(quán)重矩陣,本文采取λ=0時(shí)的SDM模型,用1998~2016年30個(gè)省的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)分析,并進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn),具體模型為:

    其中,Rit為被解釋變量,代表i省t年的資本回報(bào)率;為空間Wij權(quán)重矩陣;Xit為控制變量,包括金融發(fā)展水平(fina)、投資水平(inv)、國(guó)有經(jīng)濟(jì)占比(soe)、資本深化(ktl)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(sec、thi)、人力資源水平(h)、城鎮(zhèn)化率(urb)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)(infra)、專利授權(quán)量(pat)等指標(biāo)。為WijXit空間滯后項(xiàng);β2WijXit表示鄰近省份之間解釋變量的影響;ρ代表被解釋變量空間滯后項(xiàng)的系數(shù);β1為控制變量的系數(shù);β2為控制變量空間滯后項(xiàng)的系數(shù);μit、λit、εit分別為空間效應(yīng)、時(shí)間效應(yīng)和干擾項(xiàng)。

    (二)變量說(shuō)明及數(shù)據(jù)處理

    借鑒已有文獻(xiàn),計(jì)算方法如表3。本文刪除數(shù)據(jù)缺失的西藏,并用平均年增長(zhǎng)率補(bǔ)充部分缺失數(shù)據(jù),為了消除異方差的影響,本文對(duì)個(gè)別變量進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

    表3 計(jì)算方法

    (三)實(shí)證結(jié)果分析

    本文利用空間杜賓模型(SDM)的固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)對(duì)全國(guó)(1)及東部(2)、中部(3)、西部(4)各地區(qū)進(jìn)行空間計(jì)量模型回歸。通過(guò)Hausman檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),隨機(jī)效應(yīng)模型的回歸結(jié)果更合理,故采用SDM的隨機(jī)效應(yīng)模型。

    1.空間滯后項(xiàng)結(jié)果分析

    如表4,通過(guò)分析被解釋變量空間滯后項(xiàng)(wlxr)的估計(jì)系數(shù)可以發(fā)現(xiàn),全國(guó)總樣本在1%水平下顯著為正,這表明我國(guó)資本回報(bào)率存在顯著的正向空間溢出效應(yīng),即一省資本回報(bào)率的提高將會(huì)促進(jìn)其臨近省份資本回報(bào)率的提高。從區(qū)域?qū)用嫔峡矗瑬|部和中部地區(qū)各省份資本回報(bào)率存在顯著的空間溢出效應(yīng),東部地區(qū)各省份資本回報(bào)率存在顯著正相關(guān),被解釋變量空間滯后項(xiàng)(wlx-r)的估計(jì)系數(shù)在1%水平下顯著為正,這是由于東部地區(qū)各省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展勢(shì)頭迅猛,資本具有較強(qiáng)的流動(dòng)性,且高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展較快,吸引外來(lái)投資的同時(shí)發(fā)展地區(qū)中小企業(yè),相鄰省份之間的良性競(jìng)爭(zhēng)使相鄰省份資本回報(bào)率不斷接近。中部地區(qū)各省資本回報(bào)率存在顯著負(fù)相關(guān),被解釋變量空間滯后項(xiàng)(wlx-r)的估計(jì)系數(shù)在10%水平下顯著為負(fù),這可能是由于中部地區(qū)各省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不一,地區(qū)發(fā)展主要集中在個(gè)別中心城市,創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)和人才也不斷向中心城市聚攏,不重視邊緣省份的發(fā)展,存在“以鄰為壑”效應(yīng),這就導(dǎo)致中心城市資本回報(bào)率顯著高于其相鄰省份。而西部地區(qū)資本回報(bào)率的空間效應(yīng)并不顯著,原因可能是各省份受制于其本身的地理位置,各要素市場(chǎng)發(fā)展水平落后、人才不斷外流、資本流動(dòng)性較差及資源的不合理配置。

    表4 SDM空間計(jì)量回歸結(jié)果

    通過(guò)分析解釋變量的空間滯后項(xiàng)(wlx-fina)系數(shù)可以發(fā)現(xiàn),全國(guó)各地區(qū)及區(qū)域各省份的金融發(fā)展水平對(duì)資本回報(bào)率的影響存在顯著的空間關(guān)聯(lián)性。全國(guó)總樣本空間滯后項(xiàng)(wlx-fina)估計(jì)系數(shù)在5%水平下顯著為正,這說(shuō)明某一地區(qū)金融發(fā)展水平的提高對(duì)其相鄰地區(qū)的資本回報(bào)率會(huì)產(chǎn)生積極影響。其中,東部地區(qū)解釋變量的空間滯后項(xiàng)(wlxfina)系數(shù)在10%水平下顯著為正,這表明東部地區(qū)某一省份的金融發(fā)展水平越高,其相鄰省份的資本回報(bào)率就越高,這可能是由于全國(guó)金融發(fā)達(dá)的地區(qū)主要集中在東部,如北京、上海、天津、廣東等地,各省政府為促進(jìn)區(qū)域良性競(jìng)爭(zhēng),會(huì)根據(jù)相鄰省份的金融發(fā)展情況建立自身的金融發(fā)展結(jié)構(gòu),提高金融資本配置效率,促進(jìn)金融市場(chǎng)水平發(fā)展,從而提高資本回報(bào)率,這是一種顯著的“示范效應(yīng)”。中部地區(qū)解釋變量的空間滯后項(xiàng)(wlx-fina)系數(shù)在10%水平下顯著為負(fù),原因可能是中部地區(qū)各省金融發(fā)展存在“兩極分化”現(xiàn)象,金融市場(chǎng)的發(fā)展主要集中在長(zhǎng)沙等中心地帶,資本和人才都想中心地帶聚集,其金融市場(chǎng)越發(fā)達(dá),對(duì)相鄰地區(qū)資本回報(bào)率的負(fù)向影響越大。而西部地區(qū)解釋變量的空間滯后項(xiàng)(wlxfina)系數(shù)并不顯著。通過(guò)分析其他解釋變量的空間滯后項(xiàng)系數(shù)可以看出,國(guó)有資產(chǎn)占比(lnsoe)、資本深化(lnktl)、專利授權(quán)量(lnpat)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)(infra)、人力資源水平(lnh)、固定資產(chǎn)投資(inv)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(sec、thi)、城鎮(zhèn)化率(urb)等變量也存在顯著的空間溢出效應(yīng)。如果將這些變量的空間滯后項(xiàng)忽略,將會(huì)造成估計(jì)結(jié)果的偏差。因此,在用計(jì)量模型實(shí)證研究我國(guó)地區(qū)資本回報(bào)率的影響因素時(shí),要將空間因素納入其中。

    2.解釋變量回歸結(jié)果分析

    如表4,對(duì)解釋變量的分析可以看出,全樣本下金融發(fā)展水平(fina)的估計(jì)系數(shù)在1%水平下顯著為正,這說(shuō)明金融發(fā)展對(duì)資本回報(bào)率的影響顯著為正,這是因?yàn)殡S著金融改革和發(fā)展的日益推進(jìn),全社會(huì)金融發(fā)展水平在不斷提高,年末人均存款總額、年末人均貸款總額及年末存貸款余額不斷增加,金融規(guī)模逐步擴(kuò)大,金融效率不斷提高,銀行、證券、保險(xiǎn)等行業(yè)得到快速發(fā)展,各地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平顯著提高,資本回報(bào)率隨之上升。在區(qū)域?qū)用嫔?,東部地區(qū)金融發(fā)展水平(fina)的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為正,這是因?yàn)槲覈?guó)東部地區(qū)金融市場(chǎng)相對(duì)完善,相關(guān)金融法律法規(guī)比較健全,金融資源配置較為合理,中小企業(yè)的發(fā)展質(zhì)量和速度都明顯高于其他地區(qū),拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。此外,東部地區(qū)的資源最為豐富,能最大限度地承接各種資本要素,資本的流動(dòng)性極高,各省資本回報(bào)率也相對(duì)較高。中部地區(qū)金融發(fā)展水平(fina)的估計(jì)系數(shù)在10%的水平下顯著為正,這可能是由于中部地區(qū)的中心城市如長(zhǎng)沙、鄭州等相對(duì)于其他邊緣省份擁有相對(duì)更多金融資源,能吸收部分東部地區(qū)轉(zhuǎn)移的金融要素,資本在少數(shù)省份中流動(dòng),促進(jìn)資本回報(bào)率的提高。此外,中部地區(qū)的估計(jì)系數(shù)高于東部地區(qū),這可能是由于東部地區(qū)的資本回報(bào)率較高,自有資金在一定程度上滿足下一年的投資需求,對(duì)外部融資的依賴性較弱,而中部地區(qū)的資本回報(bào)率相對(duì)較低,對(duì)外部融資的依賴性更強(qiáng)。因此,金融發(fā)展在中部地區(qū)對(duì)資本回報(bào)率的影響更大。西部地區(qū)金融發(fā)展水平(fina)的估計(jì)系數(shù)不顯著,原因可能是由于西部地區(qū)各省受自身地域及環(huán)境的限制,金融市場(chǎng)開(kāi)放程度較低,金融效率較低,金融抑制現(xiàn)象大量存在,資源配置不合理的現(xiàn)象普遍存在,對(duì)資本回報(bào)率的影響尚不明顯。從其他解釋變量的估計(jì)系數(shù)和顯著性水平可知,資本深化(lnktl)、人力資源水平(h)、固定資產(chǎn)投資率(inv)、第二產(chǎn)業(yè)占比(sec)和第三產(chǎn)業(yè)占比(thi)對(duì)資本回報(bào)率也產(chǎn)生顯著影響。

    3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)分析

    為了驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性,本文采用兩種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),第一,將總樣本分為1998~2007年、2008~2016年兩個(gè)子樣本;第二,用地區(qū)年末存貸款額與GDP的比值作為金融發(fā)展水平(fina)的衡量指標(biāo)與上文進(jìn)行對(duì)比分析,兩種方法仍然采用空間計(jì)量模型SDM進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。分析結(jié)果可知①限于篇幅,結(jié)果不予以列式,留存?zhèn)渌?。,在子樣本回歸中,資本回報(bào)率的空間滯后項(xiàng)(wlx-r)估計(jì)系數(shù)在10%水平上顯著為正,說(shuō)明我國(guó)資本回報(bào)率具有顯著的空間溢出效應(yīng),這與前文估計(jì)結(jié)果相符,說(shuō)明前文結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。以地區(qū)年末存貸款總額與GDP之比作為地區(qū)金融發(fā)展水平的衡量指標(biāo)時(shí),對(duì)比上文以地區(qū)年末存貸款總額與地區(qū)總?cè)丝谥葹楹饬恐笜?biāo)的回歸結(jié)果,兩者估計(jì)系數(shù)及顯著性都具有高度相似性,再次證明上文回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

    五、結(jié)論及政策建議

    本文選取我國(guó)30個(gè)省際區(qū)域1998~2016年的面板數(shù)據(jù),用永續(xù)盤(pán)存法估算全國(guó)及各省的資本存量,并用資本租金公式的變形估算了資本回報(bào)率,通過(guò)構(gòu)建空間SDM模型考察金融發(fā)展和空間因素對(duì)資本回報(bào)率的影響,得到如下結(jié)論:

    第一,中國(guó)總體的資本回報(bào)率水平在1998~2016年呈波動(dòng)性下降趨勢(shì)。東、中、西部地區(qū)依次遞減,且地區(qū)差距逐漸變小。其中,中部地區(qū)資本回報(bào)率水平與全國(guó)總體水平變動(dòng)基本一致。第二,資本回報(bào)率在全國(guó)各地區(qū)及東、中、西部各省份都存在顯著的空間溢出效應(yīng),即某地區(qū)資本回報(bào)率會(huì)影響相鄰地區(qū)的資本回報(bào)率。其中,東部地區(qū)存在顯著的空間正向溢出效應(yīng),中部地區(qū)剛好相反,而西部地區(qū)不顯著。第三,金融發(fā)展是影響資本回報(bào)率的重要因素,在東部和中部地區(qū),金融發(fā)展對(duì)資本回報(bào)率有顯著正向的影響,而在西部地區(qū)不顯著。此外,資本深化、固定資產(chǎn)投資、人力資本水平、創(chuàng)新發(fā)展等因素也影響地區(qū)資本回報(bào)率的高低。第四,本地區(qū)資本回報(bào)率的高低受其他地區(qū)金融發(fā)展水平的影響。在全國(guó)層面上,本地區(qū)金融發(fā)展水平越高,臨近地區(qū)資本回報(bào)率越高。在東部地區(qū),某一省份的金融發(fā)展水平的提高會(huì)促進(jìn)相鄰地區(qū)資本回報(bào)率的提升,起到“示范效應(yīng)”;而在中部地區(qū)存在相反現(xiàn)象,“兩極分化”現(xiàn)象突出;西部地區(qū)不顯著。

    據(jù)此,本文提出以下政策建議:

    第一,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。政府應(yīng)承接歷史、放眼全球,扶持實(shí)體企業(yè)在全球產(chǎn)品分工鏈上的改造升級(jí),通過(guò)技術(shù)研發(fā)由資本密集型產(chǎn)業(yè)向技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)發(fā)展。東部地區(qū)要繼續(xù)發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì),發(fā)展先進(jìn)制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè),提高資源利用效率,起到良好的“示范作用”。對(duì)于中、西部地區(qū),政府應(yīng)充分調(diào)控區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),加強(qiáng)省份間的合作,通過(guò)東部地區(qū)發(fā)達(dá)省份帶動(dòng)中、西部欠發(fā)達(dá)地區(qū),促進(jìn)區(qū)域間協(xié)調(diào)、合作、雙贏。第二,各地區(qū)應(yīng)因地制宜,大力發(fā)展適應(yīng)本地環(huán)境和政策的金融項(xiàng)目。對(duì)于東部地區(qū),充分發(fā)揮自身資本積累優(yōu)勢(shì)和環(huán)境資源優(yōu)勢(shì),加快普惠金融的成長(zhǎng)腳步,提升國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。對(duì)于中部和西部地區(qū),進(jìn)一步加強(qiáng)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì),發(fā)揮金融的基本功能,提升金融資源配置能力和金融服務(wù)質(zhì)量,并充分依托長(zhǎng)江中游城市群和關(guān)中平原城市群,與東部地區(qū)進(jìn)行良性互動(dòng),消除貿(mào)易流動(dòng)壁壘,使金融要素在更大范圍內(nèi)流動(dòng)。

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