郭 文，王海宇

（1.北京大學(xué) 國家發(fā)展研究院，北京 100871；2.東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 產(chǎn)業(yè)組織與企業(yè)組織研究中心，遼寧 大連 116025）

一、引言

改革開放以來，投資成為中國經(jīng)濟(jì)增長的重要引擎。中國居高不下的投資率是否合理一直備受爭議，而投資回報(bào)率作為衡量投資效率的有效指標(biāo)，為判斷投資率是否合理提供科學(xué)度量指標(biāo)[1，2]。因此，準(zhǔn)確地測算資本回報(bào)率并識別其影響因素成為判斷投資率高低的重要課題?，F(xiàn)有研究中，資本回報(bào)率的測算方法大致可以分為微觀測算法和宏觀測算法。其中，微觀測算法以企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，代表性研究如CCER(2007)[2]；宏觀測算法以資本存量為基礎(chǔ)，以Bai等(2006)[1]的研究為典型代表。郭文和秦建友(2021)對兩類方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)論述，推導(dǎo)了改進(jìn)的宏觀資本回報(bào)率測算模型，并測算了1978—2018年中國省際工業(yè)資本回報(bào)率[3]。

資本回報(bào)率的影響因素大致可分為微觀影響因素和宏觀影響因素。其中，微觀影響因素的研究主要集中在公司金融和產(chǎn)業(yè)組織兩大領(lǐng)域，前者以MM定理(Modigliani and Miller，1958)[4]和資本資產(chǎn)定價(jià)模型(Sharp，1964)[5]為基礎(chǔ)，主要探討企業(yè)資本結(jié)構(gòu)和運(yùn)營效率對資本回報(bào)率的影響；后者則以Bain(1951)和Porter(1980)[6，7]的研究為基礎(chǔ)，主要探討市場結(jié)構(gòu)和企業(yè)利潤率之間的相互作用機(jī)制。

宏觀影響因素的研究主要從兩個(gè)視角展開：一是資源錯(cuò)配；二是對資本回報(bào)率變動(dòng)進(jìn)行分解。以資源錯(cuò)配為分析視角的文獻(xiàn)主要考察產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[8]、所有制結(jié)構(gòu)[9]、市場競爭程度[10]、生產(chǎn)要素錯(cuò)配[11]和空間錯(cuò)配[12，13]對資本回報(bào)率的影響。關(guān)于資本回報(bào)率變動(dòng)的分解，學(xué)者們構(gòu)建了統(tǒng)一框架對資本回報(bào)率變動(dòng)進(jìn)行分解[14-16]。但黃先海等(2012)的理論分析模型忽略生產(chǎn)要素錯(cuò)配的問題[14]；白重恩、張瓊(2014)僅考察2008年以來中國資本回報(bào)率下降的成因[15]；張勛、徐建國(2016)側(cè)重于分析近年來中國資本回報(bào)率上升的成因[16]。而且，鮮有文獻(xiàn)從開放經(jīng)濟(jì)視角展開分析。

鑒于此，文章以開放經(jīng)濟(jì)為研究視角，系統(tǒng)地識別改革開放以來中國工業(yè)資本回報(bào)率的影響因素。文章的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)為以下兩點(diǎn)：一是從理論分解、經(jīng)驗(yàn)分解和實(shí)證檢驗(yàn)三個(gè)角度系統(tǒng)地識別中國工業(yè)資本回報(bào)率的影響因素，在經(jīng)驗(yàn)分解過程中，基于陳永偉、胡偉明(2011)的研究[17]估算1978—2018年中國省際工業(yè)資本錯(cuò)配系數(shù)；二是在實(shí)證檢驗(yàn)過程中，以開放經(jīng)濟(jì)為視角，在模型中引入對外開放度變量，運(yùn)用2SLS、GMM檢驗(yàn)中國工業(yè)資本回報(bào)率的影響因素。

二、理論分解

中國經(jīng)濟(jì)中存在明顯的生產(chǎn)要素錯(cuò)配現(xiàn)象，其中資本錯(cuò)配現(xiàn)象尤為顯著[18]。鑒于此，文章參考Hsieh&Klenow(2009)[11]刻畫資本錯(cuò)配的思路，推導(dǎo)不完全競爭模型中資本回報(bào)率變動(dòng)的最終分解公式。

假定生產(chǎn)函數(shù)采用固定替代彈性(CES)形式，并且技術(shù)進(jìn)步滿足希克斯中性，則生產(chǎn)函數(shù)的表達(dá)式為：

其中，Yt、Kt、Lt和At分別代表總產(chǎn)出、資本投入、勞動(dòng)投入和技術(shù)進(jìn)步；參數(shù)θ滿足0＜θ＜1，ρ為替代參數(shù)。式(1)滿足：規(guī)模報(bào)酬不變和要素替代彈性ε為常數(shù)，且ε=1/(1+ρ)。文章引入資本錯(cuò)配，在要素市場不完全競爭的條件下，用從價(jià)稅刻畫資本錯(cuò)配所導(dǎo)致的價(jià)格扭曲。利潤最大化條件下資本回報(bào)率r滿足：

其中，τK表示資本扭曲稅。式(2)兩邊取自然對數(shù)并對時(shí)間t求導(dǎo)可得：

把式(4)、(5)代入式(3)中，整理后可得：

式(6)中，Kt/Lt表示資本深化，表示資本深化速率；(1+ρ)(αK-1)為乘數(shù)，表示資本的邊際產(chǎn)出MPK對資本Kt的彈性。接下來推導(dǎo)乘數(shù)表達(dá)式(1+ρ)(αK-1)。

設(shè)定資本的邊際產(chǎn)出MPK對資本Kt的彈性為εKK，由彈性定義可知：

在邊際報(bào)酬遞減規(guī)律的作用下，隨著資本Kt投入量的增加，資本的邊際產(chǎn)出MPK遞減，即εKK＜0。進(jìn)一步地，由式(1)可得出：

把式(8)、(9)代入式(7)可得：

把式(10)代入式(6)，得到資本回報(bào)率變動(dòng)的最終分解公式：

三、經(jīng)驗(yàn)分解

基于理論分解結(jié)論，文章利用1978—2018年數(shù)據(jù)對中國工業(yè)資本回報(bào)率變動(dòng)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)分解。郭文和秦建友(2021)[3]對工業(yè)全要素生產(chǎn)率、工業(yè)資本深化速率和乘數(shù)等指標(biāo)的構(gòu)建進(jìn)行了詳細(xì)說明，此處不再贅述。文章重點(diǎn)構(gòu)建資本錯(cuò)配系數(shù)以度量資本錯(cuò)配程度。

1.度量資本錯(cuò)配程度

（1）構(gòu)建資本錯(cuò)配系數(shù)

假定生產(chǎn)函數(shù)采用柯布—道格拉斯形式，并且技術(shù)進(jìn)步滿足?？怂怪行?，則地區(qū)i代表性企業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的表達(dá)式為：

其中，Yi、Ki、Li和Ai分別代表地區(qū)i的總產(chǎn)出、資本投入、勞動(dòng)投入和技術(shù)進(jìn)步，αKi、1-αKi分別表示資本收入和勞動(dòng)收入所占份額。地區(qū)i代表性企業(yè)的利潤最大化問題為：

其中，pi、τKi和τLi分別代表地區(qū)i的產(chǎn)品價(jià)格、資本和勞動(dòng)扭曲稅。利潤最大化問題的最優(yōu)解為：

接著考慮地區(qū)生產(chǎn)函數(shù)的加總，整個(gè)經(jīng)濟(jì)體的總產(chǎn)出Y（價(jià)格被設(shè)定為1）由各地區(qū)的總產(chǎn)出構(gòu)成，則有：

假定式(16)滿足規(guī)模報(bào)酬不變的性質(zhì)，由歐拉定理可得：

如果生產(chǎn)要素總量是外生給定的，則最優(yōu)解式(14)、(15)面臨如下約束條件：

進(jìn)一步地，參考陳永偉和胡偉明(2011)的做法[17]，可將地區(qū)i的資本相對扭曲系數(shù)定義為：

由式(23)、(24)可以分別推導(dǎo)出地區(qū)i的資本相對扭曲系數(shù)和勞動(dòng)相對扭曲系數(shù)，具體表達(dá)式如下：

2.經(jīng)驗(yàn)分解結(jié)果

基于以上估算結(jié)果，運(yùn)用資本回報(bào)率變動(dòng)的分解公式，可以得到1978—2018年中國工業(yè)資本回報(bào)率變動(dòng)的經(jīng)驗(yàn)分解結(jié)果。由經(jīng)驗(yàn)分解結(jié)果可知，全要素生產(chǎn)率、資本錯(cuò)配、資本深化和乘數(shù)對資本回報(bào)率變動(dòng)的解釋力較強(qiáng)，即全要素生產(chǎn)率、資本錯(cuò)配、資本深化和乘數(shù)是影響工業(yè)資本回報(bào)率的主要因素。并且，對于大部分年份而言，全要素生產(chǎn)率與工業(yè)資本回報(bào)率正相關(guān)，資本深化、資本錯(cuò)配程度與工業(yè)資本回報(bào)率負(fù)相關(guān)。由此可知，經(jīng)驗(yàn)分解結(jié)果與理論分解結(jié)果具有一致性。

四、實(shí)證檢驗(yàn)

基于理論分解和經(jīng)驗(yàn)分解結(jié)論，文章以開放經(jīng)濟(jì)為分析視角，利用1978—2018年數(shù)據(jù)對中國工業(yè)資本回報(bào)率的影響因素進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

1.指標(biāo)說明

（1）指標(biāo)選擇

文章選取工業(yè)資本回報(bào)率作為被解釋變量，工業(yè)全要素生產(chǎn)率、工業(yè)資本錯(cuò)配、工業(yè)資本深化和對外開放度作為主要解釋變量，并結(jié)合文獻(xiàn)在解釋變量中加入市場化程度、基礎(chǔ)設(shè)施、國有經(jīng)濟(jì)比重、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資本、勞動(dòng)參與率和工業(yè)資本份額等因素。其中，工業(yè)全要素生產(chǎn)率、對外開放度、市場化程度、基礎(chǔ)設(shè)施可以歸納為技術(shù)效率因素，在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中充當(dāng)“潤滑劑”或“阻凝劑”的角色；工業(yè)資本錯(cuò)配、國有經(jīng)濟(jì)比重和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以歸納為配置效率因素，表現(xiàn)為不同部門、行業(yè)、地區(qū)、所有制結(jié)構(gòu)等在生產(chǎn)要素使用效率上的差異性；工業(yè)資本深化、人力資本、勞動(dòng)參與率和工業(yè)資本份額可以歸納為要素有效使用因素，與資源浪費(fèi)和生產(chǎn)效率損失相關(guān)。

表1 代表性年份中國省際工業(yè)資本錯(cuò)配系數(shù)

需要指出的是，由資本回報(bào)率變動(dòng)分解式(11)可知，被解釋變量工業(yè)資本回報(bào)率以及主要解釋變量工業(yè)全要素生產(chǎn)率、工業(yè)資本錯(cuò)配和工業(yè)資本深化均與工業(yè)資本存量相關(guān)，為盡可能地解決因遺漏重要解釋變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，文章將工業(yè)資本存量作為控制變量引入回歸模型中。

（2）數(shù)據(jù)來源

被解釋變量工業(yè)資本回報(bào)率和控制變量工業(yè)資本存量的數(shù)據(jù)直接來自郭文和王海宇(2021)[3]的研究，主要解釋變量工業(yè)全要素生產(chǎn)率、工業(yè)資本錯(cuò)配和工業(yè)資本深化的數(shù)據(jù)由上文估算結(jié)果提供。

其他技術(shù)效率因素中，對外開放度的常用度量指標(biāo)是地區(qū)生產(chǎn)總值中進(jìn)出口總額占比（蔡昉、都陽，2000）[20]，1978—2018年省際地區(qū)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)源自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》（2019）；1978—1999年省際進(jìn)出口總額數(shù)據(jù)源自《新中國五十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》，2000—2018年數(shù)據(jù)源自NBS網(wǎng)站，并將計(jì)價(jià)單位調(diào)整為人民幣。市場化程度的常用度量指標(biāo)是政府消費(fèi)支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重（蔡昉、都陽，2000）[20]。1978—2018年省際政府消費(fèi)支出數(shù)據(jù)源自中國統(tǒng)計(jì)年鑒和各省區(qū)市統(tǒng)計(jì)年鑒。基礎(chǔ)設(shè)施采用地區(qū)公路密度指標(biāo)度量，1978—2018年省際公路密度數(shù)據(jù)源自中國各省區(qū)市交通年鑒和交通運(yùn)輸部網(wǎng)站。

其他配置效率因素中，國有經(jīng)濟(jì)比重的常用度量指標(biāo)是工業(yè)總產(chǎn)值中國有企業(yè)產(chǎn)值占比，1978—2018年省際數(shù)據(jù)源自中國統(tǒng)計(jì)年鑒和各省區(qū)市統(tǒng)計(jì)年鑒。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的度量指標(biāo)是地區(qū)生產(chǎn)總值中工業(yè)增加值占比，1978—2018年省際數(shù)據(jù)源自中國統(tǒng)計(jì)年鑒和各省區(qū)市統(tǒng)計(jì)年鑒。

其他要素有效使用因素中，人力資本的代理指標(biāo)選取人均受教育年限等。陳釗等(2004)構(gòu)建人均受教育年限指標(biāo)并檢驗(yàn)了其合理性[21]。故文章選取人均受教育年限指標(biāo)，并將數(shù)據(jù)擴(kuò)展至1978—2018年。勞動(dòng)參與率的度量指標(biāo)是總就業(yè)人數(shù)中第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人占比，1978—2018年省際數(shù)據(jù)源自中國統(tǒng)計(jì)年鑒和各省市區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒。主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表2。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

2.模型設(shè)定

文章設(shè)定如下面板數(shù)據(jù)計(jì)量模型：

其中，i、t、m分別代表中國各省區(qū)市、時(shí)間和年份，rocit代表地區(qū)i在第t年的工業(yè)資本回報(bào)率，tfpit、cap_mit、cap_sit、cap_dit分別代表地區(qū)i在第t年的工業(yè)全要素生產(chǎn)率、工業(yè)資本錯(cuò)配系數(shù)、工業(yè)資本收入份額和工業(yè)資本深化。Xit代表其他解釋變量，具體包括國有經(jīng)濟(jì)比重soeit、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)ind_sit、勞動(dòng)力參與率lprit、對外開放度dopit、市場化程度domit、基礎(chǔ)設(shè)施的自然對數(shù)lninait、人力資本的自然對數(shù)lnhcit、資本存量的自然對數(shù)lncap_stit。參數(shù)β0為常數(shù)項(xiàng)，β1、β2、β3、β4分別為解釋變量lntfpit、cap_mit、cap_sit、cap_dit的回歸系數(shù)，γ為其他解釋變量Xit的回歸系數(shù)向量，yearm代表年份的虛擬變量，δm為其回歸參數(shù)，ui代表個(gè)體效應(yīng)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

需要指出的是，為了糾正工業(yè)全要素生產(chǎn)率、基礎(chǔ)設(shè)施分布的非對稱性，以及降低極值的影響，工業(yè)全要素生產(chǎn)率和基礎(chǔ)設(shè)施均采取對數(shù)形式lntfpit、lninait。此外，人力資本和資本存量也均采取對數(shù)形式lnhcit、lncap_stit。

3.實(shí)證結(jié)果

為盡可能地解決內(nèi)生性問題，文章選取地區(qū)高等學(xué)校數(shù)量、資本錯(cuò)配系數(shù)的滯后項(xiàng)和東部地區(qū)虛擬變量作為工具變量，對式(28)進(jìn)行兩階段最小二乘法(2SLS)估計(jì)和廣義矩估計(jì)(GMM)。

（1）基本回歸結(jié)果

基本回歸結(jié)果（見表3）顯示，主要解釋變量中，全要素生產(chǎn)率lntfp、資本深化cap_d的回歸系數(shù)顯著為正，表明全要素生產(chǎn)率和資本深化對工業(yè)資本回報(bào)率具有正向促進(jìn)作用；而資本錯(cuò)配cap_m的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明資本錯(cuò)配會(huì)導(dǎo)致工業(yè)資本回報(bào)率降低。實(shí)證分析結(jié)論與上述理論分解和經(jīng)驗(yàn)分解結(jié)論保持一致。

表3 基本回歸結(jié)果

其他解釋變量中，資本份額cap_s、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)ind_s的回歸系數(shù)顯著為正，表明資本份額、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與工業(yè)資本回報(bào)率顯著正相關(guān)。進(jìn)一步地，對比GMM（模型b）、GMM（模型c）的回歸結(jié)果可知，在GMM（模型b）中引入變量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)后，資本份額的回歸系數(shù)降低13.95%，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可能通過影響資本份額間接影響工業(yè)資本回報(bào)率。對外開放度dop的回歸系數(shù)顯著為正，表明對外開放度對工業(yè)資本回報(bào)率的正效應(yīng)大于負(fù)效應(yīng)，即對外開放促進(jìn)企業(yè)的學(xué)習(xí)效應(yīng)，足以抵消市場競爭加劇帶來的負(fù)效應(yīng)。國有經(jīng)濟(jì)比重soe的回歸系數(shù)有正有負(fù)且不顯著，可能是國有經(jīng)濟(jì)對工業(yè)資本回報(bào)率存在正負(fù)兩種效應(yīng)，兩者相互抵消。勞動(dòng)參與率lpr的回歸系數(shù)顯著為正，表明勞動(dòng)參與率對工業(yè)資本回報(bào)率具有正向促進(jìn)作用。

政府消費(fèi)支出占地區(qū)生產(chǎn)總值比重dom的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明市場化程度越高，工業(yè)資本回報(bào)率越高。市場化程度與工業(yè)資本回報(bào)率的正向關(guān)系，在某種程度上可以解釋中國工業(yè)資本回報(bào)率由東向西依次遞減的區(qū)域性特征。人力資本lnhc的回歸系數(shù)為正但不顯著，可能是人力資本對資本回報(bào)率的正負(fù)兩種效應(yīng)相互抵消所致[15]。同樣地，基礎(chǔ)設(shè)施lnina的回歸系數(shù)不顯著為正，可能是基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟(jì)的作用具有滯后性。對比2SLS（模型a）、2SLS（模型c）的回歸結(jié)果可知，在2SLS（模型c）中引入變量市場化程度、人力資本和基礎(chǔ)設(shè)施后，全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)明顯下降。說明新加的變量可能通過作用于全要素生產(chǎn)率而間接影響工業(yè)資本回報(bào)率，從而削弱全要素生產(chǎn)率的作用。

（2）分區(qū)域回歸結(jié)果

改革開放以來，中國工業(yè)資本回報(bào)率呈現(xiàn)由東向西依次遞減的區(qū)域性特征[3]。鑒于此，文章分區(qū)域考察中國工業(yè)資本回報(bào)率的影響因素。由分區(qū)域回歸結(jié)果（表4）可知，解釋變量全要素生產(chǎn)率、資本錯(cuò)配系數(shù)、市場化程度和對外開放度的回歸系數(shù)表現(xiàn)出明顯的區(qū)域性差異。其中，全要素生產(chǎn)率lntfp的回歸系數(shù)在東部、中部地區(qū)為正但不顯著，而在西部、東北地區(qū)顯著為正且系數(shù)更大，表明相比于東部和中部地區(qū)，西部和東北地區(qū)全要素生產(chǎn)率對工業(yè)資本回報(bào)率的作用空間更大。資本錯(cuò)配cap_m的回歸系數(shù)在東部、中部地區(qū)為負(fù)但不顯著，而在西部、東北地區(qū)顯著為負(fù)且系數(shù)更大，表明相比于東部和中部地區(qū)，西部和東北地區(qū)資本錯(cuò)配程度的降低更有助于提高工業(yè)資本回報(bào)率。

表4 分區(qū)域回歸結(jié)果

政府消費(fèi)支出占地區(qū)生產(chǎn)總值比重dom的回歸系數(shù)在東部、中部地區(qū)不顯著，而在西部、東北地區(qū)顯著為負(fù)，表明相比于東部和中部地區(qū)，提高西部和東北地區(qū)的市場化程度更有助于提升工業(yè)資本回報(bào)率。原因可能是中國市場化程度呈現(xiàn)由東向西依次遞減的區(qū)域性特征[20]，西部和東北地區(qū)較低的市場化程度阻礙了市場經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。對外開放度dop的回歸系數(shù)在東部地區(qū)顯著為正，而在其他三個(gè)地區(qū)均不顯著，表明擴(kuò)大東部地區(qū)對外開放度有助于提升工業(yè)資本回報(bào)率。

（3）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

考慮到內(nèi)生性問題，文章以地區(qū)高等學(xué)校數(shù)量、資本錯(cuò)配系數(shù)的滯后項(xiàng)和東部地區(qū)虛擬變量作為工具變量，對式(28)進(jìn)行2SLS和GMM估計(jì)；對比2SLS和GMM的估計(jì)結(jié)果可知，回歸結(jié)果相對穩(wěn)健。同時(shí)，雖然工具變量的相關(guān)性檢驗(yàn)拒絕存在弱工具變量的原假設(shè)，但為了進(jìn)一步地驗(yàn)證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，文章選取對弱工具變量更不敏感的有限信息最大似然法(LIML)估計(jì)面板模型。由穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果（表5）可知，除國有經(jīng)濟(jì)比重和基礎(chǔ)設(shè)施外，其他解釋變量對工業(yè)資本回報(bào)率的影響保持一致且回歸系數(shù)變化不大，意味著實(shí)證結(jié)果相對穩(wěn)健。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

五、主要結(jié)論和啟示

文章從理論分解、經(jīng)驗(yàn)分解和實(shí)證檢驗(yàn)三個(gè)角度識別中國工業(yè)資本回報(bào)率的影響因素。理論分解結(jié)論和經(jīng)驗(yàn)分解結(jié)論一致，即中國工業(yè)資本回報(bào)率的變動(dòng)可以分解為四個(gè)部分：全要素生產(chǎn)率、資本深化速率、乘數(shù)和資本錯(cuò)配程度。其中，全要素生產(chǎn)率與工業(yè)資本回報(bào)率變動(dòng)正相關(guān)，資本錯(cuò)配程度、資本深化速率與工業(yè)資本回報(bào)率變動(dòng)負(fù)相關(guān)，乘數(shù)的作用在于放大或縮小資本深化速率的影響。此外，在經(jīng)驗(yàn)分解過程中，文章估算1978—2018年中國省際工業(yè)資本錯(cuò)配系數(shù)。

基于理論和經(jīng)驗(yàn)分解結(jié)論，文章以開放經(jīng)濟(jì)為視角，利用1978—2018年數(shù)據(jù)對中國工業(yè)資本回報(bào)率的影響因素進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)?；净貧w結(jié)果表明，主要解釋變量中，對外開放度、全要素生產(chǎn)率與工業(yè)資本回報(bào)率顯著正相關(guān)，資本錯(cuò)配、資本深化與工業(yè)資本回報(bào)率顯著負(fù)相關(guān)。其他解釋變量中，資本份額、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場化程度、勞動(dòng)參與率與工業(yè)資本回報(bào)率顯著正相關(guān)；國有經(jīng)濟(jì)比重、基礎(chǔ)設(shè)施和人力資本對工業(yè)資本回報(bào)率的影響在統(tǒng)計(jì)上不顯著。并且產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可能通過影響資本份額間接影響工業(yè)資本回報(bào)率，市場化程度、人力資本和基礎(chǔ)設(shè)施可能通過作用于全要素生產(chǎn)率間接影響工業(yè)資本回報(bào)率。分區(qū)域回歸結(jié)果顯示，全要素生產(chǎn)率、資本錯(cuò)配系數(shù)、市場化程度和對外開放度的回歸系數(shù)表現(xiàn)出明顯的區(qū)域性差異。

為提高中國工業(yè)資本回報(bào)率并縮小其區(qū)域差異，一是提高全要素生產(chǎn)率，尤其是西部和東北地區(qū)的全要素生產(chǎn)率。西部和東北地區(qū)需從市場化、技術(shù)和管理等角度全面提升全要素生產(chǎn)率。二是降低資本錯(cuò)配和資本深化，提高資本配置效率。深化資本要素市場化配置改革，促進(jìn)資本合理流動(dòng)；深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，提高資本服務(wù)工業(yè)經(jīng)濟(jì)的效率。三是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)空間配置。促進(jìn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)由勞動(dòng)、資本密集型向技術(shù)和知識密集型轉(zhuǎn)型，促進(jìn)工業(yè)制造由粗放型向精益型轉(zhuǎn)變，提高產(chǎn)業(yè)鏈附加值，以實(shí)現(xiàn)工業(yè)動(dòng)能轉(zhuǎn)換和結(jié)構(gòu)優(yōu)化。四是堅(jiān)持改革和開放雙輪驅(qū)動(dòng)，構(gòu)建新發(fā)展格局。深化經(jīng)濟(jì)體制改革，破除要素自由流動(dòng)的體制壁壘；加快國內(nèi)自貿(mào)區(qū)建設(shè)，落實(shí)區(qū)域全面經(jīng)濟(jì)伙伴關(guān)系協(xié)定，構(gòu)建開放型經(jīng)濟(jì)新體制。