陳林心　何宜慶

摘要 運(yùn)用中國(guó)2002～2012年31個(gè)省域面板數(shù)據(jù)，嘗試估算民間資本對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支持，實(shí)證分析了多種因素對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的不同影響。研究發(fā)現(xiàn)：中、西、東北部實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)格局表現(xiàn)出一定的波動(dòng)性，云南、河北、內(nèi)蒙和遼寧的實(shí)體經(jīng)濟(jì)有增強(qiáng)趨勢(shì)，黑龍江實(shí)體經(jīng)濟(jì)趨弱。儲(chǔ)蓄存款對(duì)全國(guó)各地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)率都比較高；私營(yíng)企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)、房地產(chǎn)完成投資和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)次之；固定資產(chǎn)投資中自籌和其它、零售業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)有貢獻(xiàn)，但微不足道；社會(huì)捐贈(zèng)教育經(jīng)費(fèi)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的作用不明顯，影響西部地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵因素尚不明確。文章對(duì)實(shí)證結(jié)論背后的政策含義進(jìn)行了闡釋。

關(guān)鍵詞 民間資本；實(shí)體經(jīng)濟(jì)；面板數(shù)據(jù)

[中圖分類號(hào)]F832.5 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1673-0461（2015）11-0083-05

一、引 言

民間資本對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生正面影響的解釋源于對(duì)羅默內(nèi)生增長(zhǎng)模型的擴(kuò)展與應(yīng)用。Robert J. Barro（1991）經(jīng)過(guò)分析得出私人投資和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在著正向相關(guān)的結(jié)論，這是國(guó)外最早對(duì)民間資本與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系作出定量研究的文獻(xiàn)[1]。Brian W. Sloboda（2008）和Mika Kortelainen（2013）論證了民間資本對(duì)國(guó)民產(chǎn)出的影響[2-3]。

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)民間資本的研究主要集中在民間資本投資領(lǐng)域定性分析和具體融資模式上，安曉云等（2001）論證了民間資本的發(fā)展通過(guò)居民收人的提高，推動(dòng)消費(fèi)，最終促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[4]。楊國(guó)群（2003）、李博和胡岳崛（2004）均認(rèn)為民間資本是推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要力量[5-7]。宋瑛等（2006）分析了東、中、西部地區(qū)1978～2004年民間投資和地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正相關(guān)關(guān)系[8]。劉衛(wèi)華（2006）和陳兆榮（2007）分別分析了民間資本投入城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的途徑和民間資本通過(guò)投資、出口和消費(fèi)等途徑來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)作用[9-10]；彭建剛等（2008）指出通過(guò)合理的政策和得力的措施，可以引導(dǎo)民間資本參與小額貸款組織、參與村鎮(zhèn)銀行、參與農(nóng)村資金互助社[11]。易曉文（2010）論證了民間資本對(duì)溫州經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響具有典型的普特南矛盾：既有正面影響，也有負(fù)面影響[12]。簡(jiǎn)楚豫和張菲菲（2012）、呂晨光（2013）提出了規(guī)范民間資本投資的基本策略和開(kāi)放行業(yè)準(zhǔn)入領(lǐng)域[13-15]。

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的研究，主要是比較虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)，并對(duì)它們的關(guān)系進(jìn)行定性或定量研究。楊姣等（2010）采用統(tǒng)計(jì)綜合指數(shù)方法描述虛擬經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)，然后通過(guò)建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型來(lái)分析它們的關(guān)系[16]。姚景超等（2013）運(yùn)用協(xié)調(diào)度模型測(cè)算了1998年以來(lái)我國(guó)虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顩r，指出：我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)逐漸回暖，虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)開(kāi)始重新向均衡發(fā)展路徑收斂[17]。

綜觀國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有研究，學(xué)者多側(cè)重于民間資本的定性探討，可操作性有待加強(qiáng)，定量研究較少；對(duì)民間資本投資的單一渠道進(jìn)行認(rèn)證，缺少全局觀念；研究多局限于個(gè)別省份，以東南沿海地區(qū)民間資本較為富庶的地區(qū)為主，對(duì)于中、西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)研究較少；研究方法限于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法。本文著眼于民間資本對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支持作用，通過(guò)設(shè)定反映民間資本和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的指標(biāo)體系，運(yùn)用主成分賦權(quán)方法和傳統(tǒng)計(jì)量方法，建立面板數(shù)據(jù)模型，揭示民間資本對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的作用內(nèi)涵，為國(guó)家鼓勵(lì)民間資本發(fā)展的金融政策提供一定參考。

二、指標(biāo)選取和樣本數(shù)據(jù)

“民間資本”是中國(guó)特有的概念，《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒（2008）》將民間資本定義為非政府擁有的資本。具體而言，民間資本就是民營(yíng)企業(yè)的流動(dòng)資產(chǎn)和家庭的金融資產(chǎn)。我國(guó)目前的民間資本主要有4種形式：經(jīng)營(yíng)性的民間資本、金融性的民間資本、現(xiàn)金性的民間資本、不動(dòng)產(chǎn)性的民間資本。

實(shí)體經(jīng)濟(jì)是指物質(zhì)的、精神的產(chǎn)品和服務(wù)的生產(chǎn)、流通等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。包括農(nóng)業(yè)、工業(yè)、交通通信業(yè)、商業(yè)服務(wù)業(yè)、建筑業(yè)等物質(zhì)生產(chǎn)和服務(wù)部門，也包括教育、文化、知識(shí)、信息、藝術(shù)、體育等精神產(chǎn)品的生產(chǎn)和服務(wù)部門。實(shí)體經(jīng)濟(jì)始終是人類社會(huì)賴以生存和發(fā)展的基礎(chǔ)。

本文研究民間資本支持實(shí)體，在進(jìn)行實(shí)證分析時(shí)，需要對(duì)民間資本和實(shí)體經(jīng)濟(jì)分別進(jìn)行量化度量。

（一）民間資本和實(shí)體經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系

本文參照有關(guān)學(xué)者的研究方法[16-17]，構(gòu)建民間資本和實(shí)體經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系，從社會(huì)消費(fèi)、工業(yè)、服務(wù)業(yè)、投資、物流、財(cái)政收入、對(duì)外貿(mào)易和外匯收入8個(gè)產(chǎn)出方面選取了代表實(shí)體經(jīng)濟(jì)的13個(gè)指標(biāo)，綜合反映實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r；從儲(chǔ)蓄存款、固定資產(chǎn)投資、農(nóng)業(yè)、工業(yè)和服務(wù)業(yè)5個(gè)投入方面選取了代表民間資本的7個(gè)指標(biāo)，力求全方位概括民間資本。

（二）樣本數(shù)據(jù)

本文統(tǒng)計(jì)樣本包括除香港、澳門特別行政區(qū)、臺(tái)灣的中國(guó)31個(gè)?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）（文中簡(jiǎn)稱省域），這31個(gè)省域分為東北4省域（含內(nèi)蒙古）、中部6省域、西部11省域和東部10省域。實(shí)證包括31個(gè)省域2002～2012的數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)均來(lái)自《新中國(guó)六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》，《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》2003～2013年相關(guān)各期及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站和部分省份統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

三、民間資本支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)實(shí)證

在對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)進(jìn)行主成分分析的基礎(chǔ)上，得出2002～2012年各省域?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)綜合得分后，接著進(jìn)行面板數(shù)據(jù)分析，實(shí)證過(guò)程包括：首先，為了避免偽回歸，確保估計(jì)結(jié)果的有效性，對(duì)面板各序列的平穩(wěn)性進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。其次，如果基于單位根檢驗(yàn)的結(jié)果發(fā)現(xiàn)變量之間是同階單整的，進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。最后，用F檢驗(yàn)和Hansman檢驗(yàn)甄別混合估計(jì)模型（Mixed Effects Model）、固定效應(yīng)模型（Fixed Effects Regression Model）和隨機(jī)效應(yīng)模型（Random Effects Regression Model），選擇適合模型分別確定全國(guó)、東部、中部、西部和東北各地區(qū)回歸模型參數(shù)。endprint

（一）實(shí)體經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的指標(biāo)權(quán)重賦值及綜合得分

借助SPSS16.0，將實(shí)體經(jīng)濟(jì)各指標(biāo)對(duì)系統(tǒng)的總體貢獻(xiàn)度作為權(quán)重，貢獻(xiàn)度越大，權(quán)重賦值越高。具體步驟：首先為了消除不同數(shù)量級(jí)和量綱帶來(lái)的影響，先將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行Zscore標(biāo)準(zhǔn)化；然后進(jìn)行KMO檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示，各年份實(shí)體經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的KMO值均在0.7以上，大于0.5，滿足主成分分析條件。

主成分賦權(quán)：利用主成分得到相關(guān)系數(shù)矩陣R和因子載荷矩陣F，為了確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重分配，利用已得的相關(guān)系數(shù)矩陣R與每一列因子載荷向量F■建立下列回歸方程：R*■=■，并求得■=R■*■。其中b■表示第k個(gè)系數(shù)主成分分量貢獻(xiàn)，它與對(duì)應(yīng)的方差貢獻(xiàn)D■的組合，便是第m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。利用公式■■=■b■*D■（k=1，2，···，n，n為主成分個(gè)數(shù)，m=1，2，···，p，p為系統(tǒng)中指標(biāo)個(gè)數(shù)）進(jìn)行計(jì)算，然后對(duì)■進(jìn)行歸一化，獲得標(biāo)準(zhǔn)權(quán)重W■，依次計(jì)算出2002～2012年各年實(shí)體經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的31個(gè)省域的各自綜合得分。

（二）單位根檢驗(yàn)

對(duì)面板數(shù)據(jù)的各自然對(duì)數(shù)序列（Y除外）的平穩(wěn)性進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)通過(guò)三個(gè)模型來(lái)完成，首先從含有截距和趨勢(shì)項(xiàng)（Individual intercept and trend）的模型開(kāi)始，再檢驗(yàn)只含截距項(xiàng)（Individual intercept）的模型，最后檢驗(yàn)二者都不含（None）的模型。并且認(rèn)為，只有三個(gè)模型的檢驗(yàn)結(jié)果都接受零假設(shè)時(shí)，才認(rèn)為時(shí)間序列是非平穩(wěn)的，只要其中有一個(gè)模型的檢驗(yàn)結(jié)果拒絕了零假設(shè)，就認(rèn)為時(shí)間序列是平穩(wěn)的。

結(jié)論顯示序列l(wèi)nX3、lnX4和lnX7平穩(wěn)，序列Y、lnX1、lnX2、lnX5和lnX6均存在單位根，于是對(duì)這四個(gè)序列的一階差分（1st difference）再進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，單位根檢驗(yàn)結(jié)果如表2。

再對(duì)序列Y、lnX1、lnX2、lnX5和lnX6進(jìn)行一階差分序列變換，經(jīng)檢驗(yàn)所有序列平穩(wěn)。

（三）模型選擇

基于單位根檢驗(yàn)和序列變換后的同階單整序列，可以直接進(jìn)行回歸分析。面板數(shù)據(jù)分析中常用的三種回歸模型即混合模型（Mixed effects model）、固定效應(yīng)模型（Fixed effects model）和隨機(jī)效應(yīng)模型（Random effects model），在分析模型的選擇上，采用F檢驗(yàn)決定選用混合模型還是固定效應(yīng)模型，然后用Hausman檢驗(yàn)確定應(yīng)該建立隨機(jī)效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型。

1. 參數(shù)約束的F檢驗(yàn)

H■：α■ =α。模型中不同個(gè)體的截距相同（真實(shí)模型為混合效應(yīng)模型）。

H■：模型中不同個(gè)體的截距項(xiàng)α■不同（真實(shí)模型為固定效應(yīng)模型）。

SSE■=75.9947（混合估計(jì)的殘差平方和），SSE■=7.2315（固定效應(yīng)的殘差平方和），

F= ■

=■=88.1577？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖

F■ = 1.83

因?yàn)镕=88.1577>F■ =1.83，推翻原假設(shè)，比較上述兩種模型，建立固定效應(yīng)回歸模型更合理。

2. Hausman 檢驗(yàn)

Hausman檢驗(yàn)的基本思想：由于在遺漏相關(guān)變量的情況下，往往導(dǎo)致解釋變量與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)出現(xiàn)同期相關(guān)性，即cov（x■，u■）≠0，外生性條件不滿足，從而使得OLS估計(jì)量有偏且非一致。

表4Hausman檢驗(yàn)的P值小于5%，拒絕原假設(shè)，說(shuō)明隨機(jī)效應(yīng)模型的基本假設(shè)（個(gè)體效應(yīng)與解釋變量不相關(guān)）得不到滿足，所以選擇個(gè)體固定效應(yīng)模型比較合適。

類似對(duì)東北省域、中部省域、西部省域和東部省域三種類型的回歸模型進(jìn)行F檢驗(yàn)和Hansman檢驗(yàn)，固定時(shí)點(diǎn)的效應(yīng)模型為最優(yōu)。各模型估計(jì)參數(shù)如表5。

四、結(jié)論與討論

本文根據(jù)2002～2012年面板數(shù)據(jù)，對(duì)我國(guó)大陸內(nèi)地31個(gè)省域的民間資本對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支持作用進(jìn)行實(shí)證分析，主要有以下結(jié)論：

（1）所有回歸模型擬合度都高于0.96，擬合效果較好 。顯著影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)的因素分為三個(gè)層次：儲(chǔ)蓄存款余額（X2）為第一層次，私營(yíng)工業(yè)企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)（X4）、房地產(chǎn)完成投資額（X1）、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（X5）為第二層次，固定資產(chǎn)投資中自籌和其它（X3）、零售業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)（X6）為第三層次，它們對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的解析力度漸次降低，解釋變量社會(huì)捐贈(zèng)教育經(jīng)費(fèi)（X7）均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，可以認(rèn)為社會(huì)捐贈(zèng)教育經(jīng)費(fèi)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)不顯著。其中，儲(chǔ)蓄存款余額對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)率依東部、東北、中部和全國(guó)而遞減，儲(chǔ)蓄存款余額增加1%，實(shí)體經(jīng)濟(jì)水平分別提高2.514%、1.745%、0.725%和0. 427%，西部地區(qū)儲(chǔ)蓄存款反而成為阻礙實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素；私營(yíng)企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)和房地產(chǎn)完成投資額對(duì)東北和西部地區(qū)的實(shí)體經(jīng)濟(jì)作用不顯著，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力對(duì)中、西部地區(qū)的實(shí)體經(jīng)濟(jì)也未有明顯促進(jìn)作用。

（2）全國(guó)模型的五個(gè)變量估計(jì)值對(duì)應(yīng)的P值，通過(guò)了水平為5%的顯著性檢驗(yàn)，儲(chǔ)蓄存款余額對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)最大，彈性系數(shù)為42.7%；另兩個(gè)變量農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和房地產(chǎn)完成投資額對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)彈性系數(shù)分別為22.6%和22.3%，固定資產(chǎn)投資中自籌和其它緊隨其后。

（3）東北地區(qū)模型中，除儲(chǔ)蓄存款余額外，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力估計(jì)值也通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，后者對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)率為負(fù)，彈性系數(shù)分別為174.5%和-34.5%。

（4）中部地區(qū)模型中，變量?jī)?chǔ)蓄存款余額、房地產(chǎn)完成投資額、私營(yíng)企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)和零售業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)估計(jì)值通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，固定資產(chǎn)投資中自籌和其它、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和社會(huì)捐贈(zèng)教育經(jīng)費(fèi)對(duì)本地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的提升作用不明顯。儲(chǔ)蓄存款和房地產(chǎn)投資對(duì)中部地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展發(fā)揮了重要作用。endprint

（5）西部地區(qū)模型中，只有變量固定資產(chǎn)投資中自籌和其它、零售業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)作用顯著，各自增加1%時(shí)，實(shí)體經(jīng)濟(jì)水平分別提高0. 123%和0.109%。

（6）東部地區(qū)包括了中國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展最好和民間資本最多的省和直轄市，模型中的變量?jī)?chǔ)蓄存款余額、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、私營(yíng)工業(yè)企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)和房地產(chǎn)完成投資額對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)影響顯著。儲(chǔ)蓄存款對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)存在倍增作用，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用不容忽視，房地產(chǎn)投資對(duì)本地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展相比其它地區(qū)，表現(xiàn)最好。

本文的政策含義也十分明顯：首先，利率市場(chǎng)化成為迫切之需，扭轉(zhuǎn)長(zhǎng)期以來(lái)利率管制扭曲的資金價(jià)格，實(shí)體經(jīng)濟(jì)受損的局面，改革要圍繞提高居民儲(chǔ)蓄回報(bào)率，有效地把高儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化為高投資，為實(shí)體經(jīng)濟(jì)提供充分的融資。其次，東北地區(qū)應(yīng)大力發(fā)展高附加值的工業(yè)和服務(wù)業(yè)，適當(dāng)限制機(jī)械化農(nóng)業(yè)的發(fā)展；要看到中部地區(qū)房地產(chǎn)還有比較大的發(fā)展空間，積極出臺(tái)支持私營(yíng)企業(yè)的產(chǎn)業(yè)政策或稅收政策，加快物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展都是大有裨益的。最后，影響西部地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵因素尚不明確，要著力發(fā)掘；而東部地區(qū)可以通過(guò)發(fā)展農(nóng)村機(jī)械化水平和增加房地產(chǎn)投資進(jìn)一步夯實(shí)實(shí)體經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)。

需要指出的是，本文研究還存在一定局限性，選擇11年數(shù)據(jù)作為分析的時(shí)間尺度，顯然太短，長(zhǎng)時(shí)間尺度對(duì)于揭示民間資本支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)空間格局演變規(guī)律更為科學(xué)與可信；再者，在構(gòu)建衡量民間資本和實(shí)體經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系方面存在局限，有限的幾個(gè)指標(biāo)并不能說(shuō)明全部，這些不足有待在今后的研究中漸進(jìn)解決。

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（責(zé)任編輯：張丹郁）endprint