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摘 要：近年来，黑龙江省经济持续高速增长，但是在资本存量和资本投入量增加的同时更应注意资本是否得到有效的配置。本文使用了Jeffrey Wurgler模型，利用黑龙江省1996-2008年工业各行业的固定资产年平均余额和工业增加值的平行数据对工业资本配置效率进行实证分析。分析结果表明，部分总产值高的行业仍然存在着资本配置效率偏低的情况。对此，本文提出了相应政策建议。
关键词：黑龙江省； 资本配置效率； 经济增长； 平行数据
中图分类号： F061.5 文献标识码：A
一、引言
黑龙江省是老工业基地之一，长期以来，为国家经济建设作出了重要贡献。近年来，在东北老工业基地的振兴计划下，黑龙江加速了经济发展方式的转变，优化了产业结构，提高了经济效益，实现了经济持续快速健康的发展。在装备工业、石化工业、能源工业、食品工业的带动下，2010年全省工业增加值达4505亿元，增长14.9%，增速较2009年提高2.5个百分点。
黑龙江省自然资源丰富、劳动力充裕，相比之下，投入资本不足的问题便显露得尤为突出，并一度成为了制约经济发展的“瓶颈”。然而经济发展不能只依靠资本总量的积累，还要确保投入的资本能够得到有效的利用。因此，在稀缺的资本条件下，通过提高资本配置效率，促进行业内企业的优胜劣汰，同样能够对经济的发展产生积极的影响。
二、模型与数据介绍
（一）数据的选取
本文选用的模型以工业增加值为自变量，以固定资产净值年均余额为因变量，通过分析不同行业之间工业增加值与固定资产净值年均余额之间的关系来分析不同行业的资本配置效率。所用数据来源于《黑龙江省统计年鉴》（1997-2009），是一个以1996-2008年为研究区间、涵括全省大多数工业行业的平行数据。
由于受到模型本身的限制，工业增加值取负值的行业应从样本中剔除。1996年黑色金属矿采选业的工业增加值为-123亿元、1997年专用设备制造业的工业增加值为-1059亿元、2003年橡胶制品业的工业增加值为-2106亿元、2004年化学纤维制造业的工业增加值为-24979亿元，因此将以上4个行业的数据从样本数据中剔除。考虑到燃气生产和供应业在1996年的工业增加值为-479亿元，因此将电力及热力的生产和供应业、燃气生产和供应业、水的生产和供应业三个行业的数据统一用电力、燃气及水的供应业的工业增加值在模型中进行计算。另外，以下5个行业受到数据获得的限制，其他采选业2007年、2008年的数据，废弃资源和废旧材料回收加工业1996年、1997年、1998年、1999年、2000年、2001年、2002年、2003年、2008年的数据，皮革、毛皮、羽毛（绒）及其制品业2008年的数据，文教体育用品制造业2008的数据，工艺品及其他制造业1997年的数据不能从当年的统计年鉴中获得，因此将这五个行业的数据从样本中剔除。
（二）模型的描述
本文采用Jeffrey Wuegler（2000）提出的资本配置效率模型[1]。
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其中，I为行业固定资产净值年均余额，V 为工业增加值，下标i为行业的编号， t为年份， α为截距项，反应自发投资水平， η为弹性系数，衡量盈利能力的变化所引起的工业追加（或撤出）固定资产的投资，即资本配置效率。
（三）模型的设定
本文采用协变分析检验和Hausman检验来确定选用模型的形式。
首先进行协变分析检验，主要检验H1和H2两个假设。
H1：斜率在不同样本点上都相同，但是截距不相同。即：αi≠αj ηi=ηj(i≠j且i，j=1，2，…28）
H2：截距和斜率在不同样本点上都相同。即：αi=αj ηi=ηj（i≠j且i，j=1，2，…28）
如果不能拒绝假设2，就没有必要进行下一步的检验，此时，该模型为混合模型，如果拒绝假设2，就要进一步对假设1进行检验，如果不能拒绝假设1，则该模型为变截距模型，若拒绝假设2，则该模型为变系数模型。采用协变分析检验需要构造F1和F2两个统计量：
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其中S1、S2和S3分别是变系数模型、变截距模型和混合模型的残差平方和，K为解释变量的个数，T为样本时间点的个数，n为选取工业行业的个数。回归结果和F值计算结果如下：
S1=22.4669S2=28.6901S3=29.9179
F1=2.87 F2=1.73
查F分布表，得F0.05（27，280）=1.53 F0.05（54，280）=1.38
因此，应拒绝假设1和假设2，建立变系数模型。变系数模型分为固定影响变系数模型和随机影响变系数模型，通过Hausman检验，用H表示Hausman统计量，H=3.641，相应的概率为0.0526，应拒绝选择随机影响的原假设。因此，应建立固定影响变系数模型，其具体形式如下：
■
其中，α为28个行业的平均自发投资水平，αi为第i个行业的自发投资水平对总体平均自发投资水平的偏离。ηi为第i个行业的资本配置效率，反映了资本从行业内低回报率的企业流向行业内高回报率的企业。
三、实证分析
对模型进行回归分析，得到结果如下：
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反映不同行业之间自发投资水平差异和资本配置效率差异的αi和ηi的值如表1所示：
表1模型估计结果
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基于各行业的资本配置效率，可以计算出各行业资本配置效率的算术平均数为0.4436。国内很多研究都以Jeffrey Wuegler的模型为基础，但是大部分都是对国家宏观层面的研究，很少涉及到具体省份的层面，张魁伟[2]、许可[3]、杨光清[4]分别构建了湖北省、中部各省、福建省的资本配置效率模型，但所使用的参数估计方法均存在一定差异，因此导致了数据缺乏可比性。部分发达国家的资本配置效率如表2所示：
表2部分发达国家的资本配置效率
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易见，黑龙江省的资本配置效率与发达国家相比还存在很大差距，但是略高于2000年Jeffrey Wuegler统计的世界平均水平（0.429）。
由于黑龙江省有着得天独厚的资源优势，因此在发展石油、煤炭、木材、机械、军工、粮食等行业方面具有比较优势，与其相关的行业如石油和天然气开采业（0.9303）、农副食品加工业（0.5752）等有着较高的资本配置效率。但是也存在这部分行业的资本配置效率过低，如石油加工、炼焦及核燃料加工业（0.0454），煤炭开采和采选业（0.2636），化学原料及化学制品制造业（0.2409）。在这些资本配置效率过低的行业中，存在着部分企业受中央政府直接控制的情况，不利于地方非公有制经济的发展，从而导致了行业内较低的资本配置效率。
对于2009年工业总产值超过百亿的部分行业进行分析，通用设备制造业（0.1197）、电气机械及器材制造业（0.2719）、食品制造业（0.2511）、煤炭开采和采选业（0.2636）等存在着资本配置效率过低的情况，而这些行业在工业总产值中占较大比重，但由于政府对企业的干预程度较高，使资本不能自由的从行业内成长性较低的企业流向成长性较高的企业。
四、政策建议
基于本文对行业资本配置效率的实证分析，提出几点关于提高资本配置效率的政策建议：一是以振兴东北老工业基地为契机，依托雄厚的科技优势和丰富的自然资源，在石油化工、重型装备制造等行业加强中央政府与地方政府共建，有效配置资本，加速技术的升级改造和新产品的研发，打造优势产业群。二是打造黑龙江省特色支柱产业，加快发展高新技术对传统产业的改造与升级。充分挖掘市场潜力，促进行业内、行业间资本的流动，提高资本的配置效率。三是转变政府对企业干预程度过高的现状，通过大力发展民营经济，提高经济中非公有制经济的比重，以此提高经济发展的效益和活力。
参考文献：
[1] Jeffrey Wuegler. Financial markets and allocation of capital [J].Journal of Financial Economics， 2000，（58）.
[2] 张魁伟、许可.湖北省行业资本配置效率实证研究[J].经济经纬， 2006， （06）.
[3] 许可、郭炜等.我国中部各省的资本配置效率差异比较[J]. 经济学家， 2011， （03）.
[4] 杨广青、 倪李澜.福建省资本配置效率与行业差异研究[J].福州大学学报， 2011，（02）.
关键词：黑龙江省； 资本配置效率； 经济增长； 平行数据
中图分类号： F061.5 文献标识码：A
一、引言
黑龙江省是老工业基地之一，长期以来，为国家经济建设作出了重要贡献。近年来，在东北老工业基地的振兴计划下，黑龙江加速了经济发展方式的转变，优化了产业结构，提高了经济效益，实现了经济持续快速健康的发展。在装备工业、石化工业、能源工业、食品工业的带动下，2010年全省工业增加值达4505亿元，增长14.9%，增速较2009年提高2.5个百分点。
黑龙江省自然资源丰富、劳动力充裕，相比之下，投入资本不足的问题便显露得尤为突出，并一度成为了制约经济发展的“瓶颈”。然而经济发展不能只依靠资本总量的积累，还要确保投入的资本能够得到有效的利用。因此，在稀缺的资本条件下，通过提高资本配置效率，促进行业内企业的优胜劣汰，同样能够对经济的发展产生积极的影响。
二、模型与数据介绍
（一）数据的选取
本文选用的模型以工业增加值为自变量，以固定资产净值年均余额为因变量，通过分析不同行业之间工业增加值与固定资产净值年均余额之间的关系来分析不同行业的资本配置效率。所用数据来源于《黑龙江省统计年鉴》（1997-2009），是一个以1996-2008年为研究区间、涵括全省大多数工业行业的平行数据。
由于受到模型本身的限制，工业增加值取负值的行业应从样本中剔除。1996年黑色金属矿采选业的工业增加值为-123亿元、1997年专用设备制造业的工业增加值为-1059亿元、2003年橡胶制品业的工业增加值为-2106亿元、2004年化学纤维制造业的工业增加值为-24979亿元，因此将以上4个行业的数据从样本数据中剔除。考虑到燃气生产和供应业在1996年的工业增加值为-479亿元，因此将电力及热力的生产和供应业、燃气生产和供应业、水的生产和供应业三个行业的数据统一用电力、燃气及水的供应业的工业增加值在模型中进行计算。另外，以下5个行业受到数据获得的限制，其他采选业2007年、2008年的数据，废弃资源和废旧材料回收加工业1996年、1997年、1998年、1999年、2000年、2001年、2002年、2003年、2008年的数据，皮革、毛皮、羽毛（绒）及其制品业2008年的数据，文教体育用品制造业2008的数据，工艺品及其他制造业1997年的数据不能从当年的统计年鉴中获得，因此将这五个行业的数据从样本中剔除。
（二）模型的描述
本文采用Jeffrey Wuegler（2000）提出的资本配置效率模型[1]。
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其中，I为行业固定资产净值年均余额，V 为工业增加值，下标i为行业的编号， t为年份， α为截距项，反应自发投资水平， η为弹性系数，衡量盈利能力的变化所引起的工业追加（或撤出）固定资产的投资，即资本配置效率。
（三）模型的设定
本文采用协变分析检验和Hausman检验来确定选用模型的形式。
首先进行协变分析检验，主要检验H1和H2两个假设。
H1：斜率在不同样本点上都相同，但是截距不相同。即：αi≠αj ηi=ηj(i≠j且i，j=1，2，…28）
H2：截距和斜率在不同样本点上都相同。即：αi=αj ηi=ηj（i≠j且i，j=1，2，…28）
如果不能拒绝假设2，就没有必要进行下一步的检验，此时，该模型为混合模型，如果拒绝假设2，就要进一步对假设1进行检验，如果不能拒绝假设1，则该模型为变截距模型，若拒绝假设2，则该模型为变系数模型。采用协变分析检验需要构造F1和F2两个统计量：
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其中S1、S2和S3分别是变系数模型、变截距模型和混合模型的残差平方和，K为解释变量的个数，T为样本时间点的个数，n为选取工业行业的个数。回归结果和F值计算结果如下：
S1=22.4669S2=28.6901S3=29.9179
F1=2.87 F2=1.73
查F分布表，得F0.05（27，280）=1.53 F0.05（54，280）=1.38
因此，应拒绝假设1和假设2，建立变系数模型。变系数模型分为固定影响变系数模型和随机影响变系数模型，通过Hausman检验，用H表示Hausman统计量，H=3.641，相应的概率为0.0526，应拒绝选择随机影响的原假设。因此，应建立固定影响变系数模型，其具体形式如下：
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其中，α为28个行业的平均自发投资水平，αi为第i个行业的自发投资水平对总体平均自发投资水平的偏离。ηi为第i个行业的资本配置效率，反映了资本从行业内低回报率的企业流向行业内高回报率的企业。
三、实证分析
对模型进行回归分析，得到结果如下：
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反映不同行业之间自发投资水平差异和资本配置效率差异的αi和ηi的值如表1所示：
表1模型估计结果
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基于各行业的资本配置效率，可以计算出各行业资本配置效率的算术平均数为0.4436。国内很多研究都以Jeffrey Wuegler的模型为基础，但是大部分都是对国家宏观层面的研究，很少涉及到具体省份的层面，张魁伟[2]、许可[3]、杨光清[4]分别构建了湖北省、中部各省、福建省的资本配置效率模型，但所使用的参数估计方法均存在一定差异，因此导致了数据缺乏可比性。部分发达国家的资本配置效率如表2所示：
表2部分发达国家的资本配置效率
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易见，黑龙江省的资本配置效率与发达国家相比还存在很大差距，但是略高于2000年Jeffrey Wuegler统计的世界平均水平（0.429）。
由于黑龙江省有着得天独厚的资源优势，因此在发展石油、煤炭、木材、机械、军工、粮食等行业方面具有比较优势，与其相关的行业如石油和天然气开采业（0.9303）、农副食品加工业（0.5752）等有着较高的资本配置效率。但是也存在这部分行业的资本配置效率过低，如石油加工、炼焦及核燃料加工业（0.0454），煤炭开采和采选业（0.2636），化学原料及化学制品制造业（0.2409）。在这些资本配置效率过低的行业中，存在着部分企业受中央政府直接控制的情况，不利于地方非公有制经济的发展，从而导致了行业内较低的资本配置效率。
对于2009年工业总产值超过百亿的部分行业进行分析，通用设备制造业（0.1197）、电气机械及器材制造业（0.2719）、食品制造业（0.2511）、煤炭开采和采选业（0.2636）等存在着资本配置效率过低的情况，而这些行业在工业总产值中占较大比重，但由于政府对企业的干预程度较高，使资本不能自由的从行业内成长性较低的企业流向成长性较高的企业。
四、政策建议
基于本文对行业资本配置效率的实证分析，提出几点关于提高资本配置效率的政策建议：一是以振兴东北老工业基地为契机，依托雄厚的科技优势和丰富的自然资源，在石油化工、重型装备制造等行业加强中央政府与地方政府共建，有效配置资本，加速技术的升级改造和新产品的研发，打造优势产业群。二是打造黑龙江省特色支柱产业，加快发展高新技术对传统产业的改造与升级。充分挖掘市场潜力，促进行业内、行业间资本的流动，提高资本的配置效率。三是转变政府对企业干预程度过高的现状，通过大力发展民营经济，提高经济中非公有制经济的比重，以此提高经济发展的效益和活力。
参考文献：
[1] Jeffrey Wuegler. Financial markets and allocation of capital [J].Journal of Financial Economics， 2000，（58）.
[2] 张魁伟、许可.湖北省行业资本配置效率实证研究[J].经济经纬， 2006， （06）.
[3] 许可、郭炜等.我国中部各省的资本配置效率差异比较[J]. 经济学家， 2011， （03）.
[4] 杨广青、 倪李澜.福建省资本配置效率与行业差异研究[J].福州大学学报， 2011，（02）.