我国金融市场化与资本回报率关系的实证研究_投资回报率

论文导读:：本文利用1999-2007年的省级面板数据，分析了我国的金融业的市场化程度与投资的资本回报率之间的关系。单位根检验和协整检验的结果表明二者之间存在着长期的均衡的关系；对面板数据模型进行回归分析的实证结果得出，我国金融市场化对于资本回报率有着积极作用，并且由于禀赋差异，存在省际效应。因而我国应积极合理的深化金融业的市场化改革，以助于资本回报率的提升。
论文关键词：金融市场化，投资回报率，面板数据模型
 

一、引言

资本运营的最终目的都是为了获取利润，因而不同的投资主体关注的焦点都在于——投资的资本回报率。而金融发展与经济增长之间的因果关系是近年来国内外学术界广为关注的一个议题，在应用研究方面，许多学者利用一些数据分析了金融业发展指标与经济增长指标之间的相关性。那么，金融业的市场化程度对我国的资本回报率有没有影响呢？二者的关系如何呢？

国内外学者对于金融市场化和资本回报率等相关问题都进行了一些研究。

在金融业的市场化方面，Goldsmit（1969）在《金融结构与经济发展》一书中第一次探索了金融发展与经济增长的关系问题，开创了金融发展研究的先河，并给出了评价金融发展水平的主要指标。 Mackinnon R.I.（1973）和ShawE.S.(1973)曾针对金融系统的发育状况，将金融市场化理解为金融抑制向金融深化的转变。^①此后的学者从不同的角度和概念内涵对金融市场化和经济增长之间的关系进行了大量的理论研究,目前形成相反的两类观点：第一类观点认为金融市场化增强了金融发展的动力，并最终为经济带来了更高的长期增长（Bandiera,2000；Andersen and Tarp,2003；Bekaert,2005；Ghosh,2006）；第二类观点认为，金融市场化导致了过度的风险介入，加剧了宏观经济的波动性，从而导致更加频繁的金融危机（Demirguc-Kunt and Detragiache,1998；Kaminsky and Reinhart,1999）。^②关于金融业市场化指数的测算，自2000年开始，中国经济改革研究基金会国民经济研究所的学者樊纲，王小鲁，张立文就出版了中国各地区市场化进程相对指数报告，其中就包含了金融业的市场化这一指标，并分别在2004年、2006年、2009年发布了新的报告。本文中采用的数据部分就来自于2009年的报告。

关于资本回报率的问题，白重恩、谢长泰、钱颖一（2006，2007）曾对我国资本的实际回报率进行了测算，分析了我国在高投资率的情况下，仍然保持了年总资本回报率约20%的资本回报率，并指出可能由于中国工业部门内的渐进式重组使其向资本密集型工业转变，因此要求中国有更高的稳态投资率。

但是将中国的金融业市场化指数和资本回报率联系起来，分析二者之间的关系以及金融市场化对投资回报率影响的文章并不多见。

本文试图利用1999-2007年的省级面板数据，来分析一下我国的资本回报率与金融市场化之间的相关关系。本文以下内容安排如下，第二部分说明模型设定已经模型中相关指标的测算方法及数据选取；第三部分对1999-2007年的面板数据进行了相关检验并基于数据对计量模型进行估计；第四部分为结论和简单的政策建议。

二、模型与数据

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（一）模型设定

本文将着重考察资本回报率与金融市场化之间的相关关系，分析金融业的市场化进程对投资回报率的影响程度投资回报率，因而建立如下面板计量模型：

（1）

其中，i表示横截面，即各个省市区，i=1，2，……，31；t表示时间，t=1999，2000，……，2007。为残差。ROIC为投资的资本回报率(Return on Invested Capital)，FMI为金融业的市场化指数 (Financial Market Indices)。β为相应的弹性，表明投资的资本回报率对金融市场化程度变动的敏感程度。

（二）数据选取

本文利用中国31个省（市、自治区）的投资的资本回报率以及金融业的市场化指数各279个数据，由于指标选取的限制，样本区间为1999—2007年。31个省（直辖市，自治区）包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆。

1．我国投资回报率的测算

Bai 等（2006）曾经对我国资本的实际回报率进行了核算，其测算公式为：

其中，r 表示实际资本回报率，i 表示资本名义回报率，P 表示价格水平，^表示增长率，α表示资本所得在总收入中所占比重，K 表示资本存量，Y 表示总产出，δ 表示资本折旧率。理论上，式（1）一个的近乎完美核算公式。但是，由于我国统计资料的限制，如果应用其来测算我国分省区的资本回报率，在操作中还存在着一些难以克服的困难。^③

如果生产要素是规模报酬不变的，且符合生产要素分配净尽定理，及要素按照其边际产出获得报酬，那么资本回报率就等于资本所得份额除以资本产出比。其原理如下：

设定投入两种生产要素资本K 和劳动L，得到产出Y。投入要素的规模报酬保持不变，则有

（2）

上式中，MPK 和MPL分别表示资本和劳动的边际产出。将等式（2）两边同时除以产出Y，得到

（3）

如果投入要素分别按照边际产出MPK 取得收入，则资本回报率r=MPK。式（3）右边第一项为资本所得份额（记为α），则资本的回报率转化为

（4）

产出Y以实际GDP计算，资本存量K作者借鉴Bai 等（2006）所采用的“固定资本形成”指标。而资本所得份额没有现成的统计数据，作者将利用中国统计年鉴所公布的按照收入法核算的地区生产总值构成来计算。

资本所得应该为固定资产折旧，营业盈余以及属于资本所得的生产税。因而核算公式如下：

资本所得除以GDP总量就可得到资本所得份额。这样，将1999-2007年我国31个省（市、自治区）代入式（4）中，就可以测算出投资的资本回报率。统计数据来源为2000—2008年的《中国统计年鉴》以及锐思金融研究数据库；此外，2004年各地区生产总值结构构成的统计数据缺失，作者利用插值法完成缺失数据的填充后，再行计算出了2004年各地区的资本回报率。

2．金融市场化指数

金融业的市场化指数则选用中国经济研究基金会国民经济研究所发布的《中国市场化指数——各地区相对市场化进程2009年报告》中的数据。

三、金融业的市场化对投资回报率影响的实证分析

（一）面板数据的单位根检验

从选取的变量的实际数据看，都有随着时间而增长的趋势，为了消除虚假回归的现象，需要对这些变量进行单位根检验。由于单一的检验方法可能存在缺陷，本文作者使用了Levin-Lin-Chu检验、Im-Pesaran-Shin检验、Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验四种方法来对资本回报率和金融市场化这两个模型中的变量进行面板数据的单位根检验。使用的计量软件为Eviews 6.0版本，检验结果见表3-1。

表1 资本回报率及金融市场化指数的单位根检验结果

从表1可以看出，在5%的显著性水平下，Im-Pesaran-Shin检验、Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验的结果表明，不能拒绝原假设，ROIC和FMI非平稳，存在单位根；在对变量进行一阶差分变换后，ROIC和FMI的一阶差分形式的IPS值ADF-Fisher值和PP-Fisher值均小于5%置信度水平下的临界值，可以拒绝原假设中国知网论文数据库。而Levin-Lin-Chu检验的结果表明投资回报率，ROIC和FMI是平稳的，没有经过一阶差分变换也不存在单位根。综合以上4种不同的检验结果，可以得出结论ROIC和FMI均为一阶差分平稳变量，而我国的资本回报率和金融市场化水平很可能是非平稳的。

（二）面板数据的协整检验

1．Pedroni 检验。

图 1 Pedroni 协整检验结果

2．Fisher（combined Johanson）检验

图2 Fisher（combined Johanson）协整检验结果

由图1和图2可知，在5%的显著性水平下，Pedroni检验和Fisher检验的结果都说明，资本回报率（ROIC）和金融市场化指数（FMI）之间存在显著的协整关系。也就是说，资本回报率和金融市场化指数之间存在着长期的均衡的关系。

我国的资本回报率与金融市场化水平均为不平稳过程，这主要是因为我国各地区由于政策、环境等多种原因，使得各地区间存在着很大的差异，所以不同的地区表现出非一致性，但不同地区的资本回报率与金融市场化指数之间都存在着显著的协整关系。金融市场化水平是影响资本回报率的要素，对我国资本的投资回报有着重大的影响作用。

（三）OLS估计结果

使用1999-2007年l0年间中国31个省级单位的面板数据，借助Eviews6．0对所建立的模型进行估计。使用最小二乘法进行估计得到的随机效应模型的总体回归结果如下：

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