茍潤菲 崔友川 廖波 李梅芳

摘要 在Jeffrey Wurgler 資本配置效率測度方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，運用中國鄉(xiāng)村振興概念板塊上市公司2010—2019年度面板數(shù)據(jù)，從上市公司總體和產(chǎn)業(yè)細(xì)分的維度，對其資本配置效率進(jìn)行靜態(tài)和動態(tài)面板數(shù)據(jù)分析。結(jié)果表明：中國鄉(xiāng)村振興概念上市公司整體資本配置效率為 0.23，各時期波動性大;個體公司自發(fā)資本配置效率差異明顯，且有50%以上公司的自發(fā)資本配置效率小于0;第一、二、三產(chǎn)業(yè)的鄉(xiāng)村振興板塊上市公司的資本配置效率存在較大差距，與第二、三產(chǎn)業(yè)相比，農(nóng)林牧漁業(yè)資本的低聚集性使得第一產(chǎn)業(yè)的鄉(xiāng)村振興概念上市公司資本配置效率較為低下。

關(guān)鍵詞 鄉(xiāng)村振興概念;資本配置效率;面板數(shù)據(jù);變截距回歸模型;產(chǎn)業(yè)特征

中圖分類號 F 275? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A

文章編號 0517-6611（2022）08-0207-06

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2022.08.056

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

Research on the Efficiency of Corporate Capital Allocation Based on China’s Rural Revitalization Sector

GOU Run-fei，CUI You-chuan，LIAO Bo et al （Yantai Research Institute， China Agricultural University， Yantai，Shandong 264670）

Abstract Based on Jeffrey Wurgler’s capital allocation efficiency measurement method， this paper uses the 2010-2019 panel data of listed companies in China’s rural revitalization concept sector to analyze the capital allocation efficiency of listed companies from the overall and industry segmentation dimensions. The results show that the overall capital allocation efficiency of listed companies in China’s in the concept of rural revitalization is 0.23， which is highly volatile in each period. The efficiency of spontaneous capital allocation of individual companies is significantly different， and the efficiency of spontaneous capital allocation of more than half of the companies is less than zero. When it comes to primary， secondary， and tertiary industries， there is a large gap in the capital allocation efficiency of listed companies in the rural revitalization sector. Compared with the secondary and tertiary industries， the low agglomeration of agricultural capital makes the capital allocation efficiency of listed companies in the rural revitalization concept of the primary industry relatively low.

Key words Rural revitalization;Capital allocation efficiency;Panel data;Variable intercept regression model;Industrial characteristics

實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，是以習(xí)近平總書記為核心的黨中央為應(yīng)對我國農(nóng)業(yè)發(fā)展實際問題、實現(xiàn)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型做出的戰(zhàn)略抉擇。鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興是鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的重要內(nèi)容，也是發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的必然選擇 [1]。近年來，鄉(xiāng)村振興相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展取得了積極成效，但是資本投入不足問題一直沒有得到很好的解決，始終制約著鄉(xiāng)村振興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的提質(zhì)增效。在資本不足的前提下，提升資本配置效率是增強(qiáng)資本要素活力、提高質(zhì)量效益的關(guān)鍵 [2]。因此，在測度中國鄉(xiāng)村振興概念上市公司資本配置效率的基礎(chǔ)上，研究如何在有限的金融資源供給下實現(xiàn)更高的資本配置效率，就具有非常重要的現(xiàn)實意義。筆者借鑒相關(guān)研究成果及方法，對中國鄉(xiāng)村振興概念上市公司的資本配置效率進(jìn)行討論。

國內(nèi)外學(xué)者運用不同的度量方法、從不同的研究層面對資本配置效率展開實證分析研究。在研究領(lǐng)域?qū)用妫梢苑譃槿珖w層面的研究、區(qū)域或行業(yè)層面的研究以及公司個體層面的研究等。在度量方法層面，主要采用兩種方法：一種是通過資本邊際收益率的方差來研判資本配置效率的差異 [3]。根據(jù)新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)“資本邊際收益率均一化”原則，只有滿足要素價格等于其邊際生產(chǎn)率這一條件時，才能實現(xiàn)完全有效的資源配置，由此形成了通過衡量資本的邊際產(chǎn)出來研判資本配置效率的方法。另一種方法將資本投資對行業(yè)產(chǎn)值增長的彈性系數(shù)作為衡量資本配置效率的指標(biāo)，這一方法由Jeffery Wurgler [4]首次提出，通過資本是否從高資本回報率的部門繼續(xù)流入，從低資本回報率的部門適時退出的標(biāo)準(zhǔn)來衡量資本配置效率。

國外學(xué)者Jeffery Wurgler [4]從產(chǎn)業(yè)資本配置效率這一研究層面，運用65個國家28個行業(yè)的不同國家產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)對各國的資本配置效率進(jìn)行測度和比較。國內(nèi)學(xué)者則更多從全國整體、地域或行業(yè)差異等層面進(jìn)行研究。李青原等 [5]基于Wurgler模型，運用1999—2006年中國30個地區(qū)的面板數(shù)據(jù)對中國實體經(jīng)濟(jì)總體資本配置效率進(jìn)行測度，并對國有經(jīng)濟(jì)比重與中國地區(qū)實體經(jīng)濟(jì)資本配置效率的相關(guān)性進(jìn)行分析，研究結(jié)果顯示中國實體經(jīng)濟(jì)資本配置效率在省際和年度間的差異顯著，且地區(qū)國有經(jīng)濟(jì)比重與相應(yīng)的地區(qū)實體經(jīng)濟(jì)資本配置效率負(fù)相關(guān)。韓立巖等 [6]也測度了1993—2002年中國實體經(jīng)濟(jì)整體資本配置效率，采用面板數(shù)據(jù)處理后，中國資本配置效率為0.081，處于低水平。蒲艷萍等 [7]運用2001—2006年中國32個工業(yè)行業(yè)的面板數(shù)據(jù)測度了工業(yè)行業(yè)資本配置效率，通過研究得出中國工業(yè)的資本配置效率整體低、波動大且存在很大的區(qū)域差異，中部地區(qū)工業(yè)資本配置效率最高，西部次之，東部地區(qū)最低，同時發(fā)現(xiàn)工業(yè)內(nèi)部各行業(yè)的資本配置效率差異顯著，能源資源產(chǎn)業(yè)資本配置效率高，傳統(tǒng)制造業(yè)和裝備制造業(yè)配置效率低。張國富 [8]則運用中國36個行業(yè)的面板數(shù)據(jù)通過實證分析得出行業(yè)的產(chǎn)出水平、技術(shù)特質(zhì)、市場結(jié)構(gòu)、開放程度等因素對資本配置效率行業(yè)差異具有顯著正向影響，大中型企業(yè)比重對資本配置效率具有顯著負(fù)向影響。

總結(jié)發(fā)現(xiàn)，以上研究主要是針對中國宏觀層面的跨產(chǎn)業(yè)部門的資本配置效率研究，并沒有深入到細(xì)分行業(yè)，也很少具體到行業(yè)的基本組成單位——公司的資本配置效率，研究的針對性不強(qiáng)。目前對中國鄉(xiāng)村振興概念上市公司資本配置效率的研究還是空白。因此，結(jié)合鄉(xiāng)村振興相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展特性研究上市公司資本配置效率，并測度和比較第一、二、三產(chǎn)業(yè)的鄉(xiāng)村振興板塊上市公司的資本配置效率，可以為中國鄉(xiāng)村振興產(chǎn)業(yè)相關(guān)研究提供更加充分的經(jīng)驗證據(jù)，對中國鄉(xiāng)村振興上市公司有效盤活資本要素、完善產(chǎn)業(yè)鏈條及促進(jìn)產(chǎn)業(yè)振興有著重要的理論和現(xiàn)實意義 [9]。

基于此，筆者在對資本配置效率理論分析的基礎(chǔ)上，運用2010—2019年中國鄉(xiāng)村振興概念上市公司面板數(shù)據(jù)，對其資本配置效率進(jìn)行測度，最后進(jìn)行年度動態(tài)分析，得出相關(guān)研究結(jié)論及建議。

1 中國鄉(xiāng)村振興概念上市公司發(fā)展現(xiàn)狀

1.1 中國鄉(xiāng)村振興概念上市公司資產(chǎn)規(guī)模概況 企業(yè)的總資產(chǎn)規(guī)模影響著投資活動的水平和范圍。固定資產(chǎn)是企業(yè)創(chuàng)造價值的基礎(chǔ)，也是反映上市公司投資及盈利情況的一項重要的研究指標(biāo) [10]。固定資產(chǎn)在總資產(chǎn)中的比重反映了企業(yè)對固定資產(chǎn)的重視程度，適當(dāng)調(diào)整固定資產(chǎn)在總資產(chǎn)中所占的份額，能夠提高企業(yè)的資本配置效率 [11]。因此，通過分析總資產(chǎn)、固定資產(chǎn)總額這2個資產(chǎn)規(guī)模指標(biāo)，對鄉(xiāng)村振興概念上市公司的投資和盈利概況進(jìn)行初步了解，分析結(jié)果如圖1所示。

由圖1可知，鄉(xiāng)村振興概念上市公司2010—2019年各年的固定資產(chǎn)總額上升幅度較為一致，呈現(xiàn)穩(wěn)定上升的趨勢。鄉(xiāng)村振興概念上市公司的總資產(chǎn)也逐年穩(wěn)步上升，2014—2016年的上升幅度更大，增長更為明顯。總資產(chǎn)相對固定資產(chǎn)總額而言增長更快，固定資產(chǎn)在總資產(chǎn)中所占的份額逐漸減小，上市公司對固定資產(chǎn)的重視程度仍有待提高。

1.2 中國鄉(xiāng)村振興概念上市公司經(jīng)營狀況 為了從經(jīng)營能力、現(xiàn)金保障能力和盈利成長能力等方面進(jìn)一步了解我國鄉(xiāng)村振興概念上市公司資本配置現(xiàn)狀，從營業(yè)收入增長率、經(jīng)營活動現(xiàn)金流量增長率、銷售現(xiàn)金比率來分析上市公司的經(jīng)營狀況。分析結(jié)果見圖2。

營業(yè)收入增長率能夠較快地反映公司盈利的變化趨勢，是衡量企業(yè)經(jīng)營效益的一項重要指標(biāo)。由圖2可知，2010—2019年中國鄉(xiāng)村振興概念上市公司的營業(yè)收入增長率變化不大，營業(yè)收入增長趨勢較為平穩(wěn)，表明樣本上市公司總體上經(jīng)營良好。銷售現(xiàn)金比率反映了每元銷售收入得到的凈現(xiàn)金流入，該數(shù)值越大表明企業(yè)資金利用越有效，若為負(fù)值則說明現(xiàn)金保障性較差 [12]。樣本上市公司近年來的銷售現(xiàn)金比率較低，但未出現(xiàn)負(fù)值，表明其資金利用效果存在缺陷，但現(xiàn)金保障較為穩(wěn)定。經(jīng)營活動現(xiàn)金流量增長率越高說明企業(yè)的成長性越好，而經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額增長率的波動尤為明顯，在2012、2013、2015、2016、2019年為正值，其余年份增長率為負(fù)值，這表明企業(yè)的盈利成長波折反復(fù)，缺乏連續(xù)性 [13]。

2 模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

2.1 模型構(gòu)建 為測度中國鄉(xiāng)村振興概念上市公司的資本配置效率，該研究借鑒Jeffrey Wurgler提出的彈性系數(shù)法，Wurgler資本配置效率測度基本模型如下：

ln（Ii，c，t/Ii，c，t-1）=αc+ηcln（Vi，c，t/Vi，c，t-1）+εi，c，t（1）

式中，I表示固定資產(chǎn)形成額;V表示產(chǎn)業(yè)增加值;ε表示隨機(jī)誤差項;i、c、t分別代表產(chǎn)業(yè)、國家和年份。用資本投資對產(chǎn)業(yè)增加值變化的敏感度ηc作為衡量資本配置效率的指標(biāo)，ηc 為正表明資本得到有效的配置，ηc越大資本配置越有效，ηc為負(fù)則表明資本配置缺乏效率。

與基本模型不同，該文是根據(jù)上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行資本配置效率的研究，所以產(chǎn)業(yè)增加值應(yīng)替換為利潤值。且為避免企業(yè)在初創(chuàng)或成長階段出現(xiàn)利潤值為負(fù)的情況，要將資本投入關(guān)注的重心放在營業(yè)收入上 [14]。因此，該研究將Wurgler基本模型中的產(chǎn)業(yè)增加值替換為營業(yè)收入，構(gòu)建了如下面板數(shù)據(jù)模型：

ln（Ii，t/Ii，t-1）=αi，t+ηi，tln（Vi，t/Vi，t-1）+εi，t（2）

式中，I為上市公司固定資產(chǎn)總額;V為上市公司營業(yè)收入;i表示某上市公司;t表示某年份。截距項α代表上市公司自發(fā)資本配置效率;η的估計值衡量資本配置效率，η>0表示公司的資本配置有效，η越大，公司的營業(yè)收入增加越迅速，固定資產(chǎn)投資額的增長速度越快，資本配置效率越高 [15];η<0表示如果公司的營業(yè)收入增加，固定資產(chǎn)投資額將減少，資本配置無效。如果不同個體和截面之間都不存在顯著性差異，可以選擇公式（2）建立的混合效應(yīng)模型。但實際在面板數(shù)據(jù)中，對于不同截面或不同時間序列、模型中的截距α?xí)l(fā)生變化，這時應(yīng)該選擇變截距模型對整體資本配置效率進(jìn)行測度 [16]。因此，若不同個體上市公司的時間序列截距不同，應(yīng)建立如下個體固定效應(yīng)模型：

ln（Ii，t/Ii，t-1）=α+ηln（Vi，t/Vi，t-1）+γ1W1+γ2W2+…+γ39W39+εi，t（3）

Wi=1，如果屬于第i個個體0，不屬于第i個個體 ，i=1，2，…，39

若對于不同的截面有不同的截距，應(yīng)建立如下時刻固定效應(yīng)模型，W1，W2，… ，W10分別代表2010—2019年每年度截面數(shù)據(jù)的虛擬變量：

ln（Ii，t/Ii，t-1）=α+ηln（Vi，t/Vi，t-1）+γ1W1+γ2W2+…+γ10W10+εi，t（4）

Wj=1，如果屬于第j個個體0，不屬于第j個個體，j=1，2，…，10

2.2 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源 該研究選取上市公司作為資本配置效率研究的樣本，對中國鄉(xiāng)村振興概念上市公司的選取，是對東方財富網(wǎng)及南方財富網(wǎng)的鄉(xiāng)村振興概念板塊所公布和報道的40多家上市公司進(jìn)行初步篩選，剔除ST公司和數(shù)據(jù)缺失的公司后，最終選取了39家上市公司樣本。在具體行業(yè)分布上，制造業(yè)上市公司有18家，占比46%，數(shù)量最多;其次為農(nóng)林牧漁業(yè)12家，占比31%;再次是批發(fā)零售業(yè)為5家;然后租賃與商務(wù)服務(wù)業(yè)、信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、水利、環(huán)境與公共管理業(yè)各有1家。

基于數(shù)據(jù)的完整性和可得性，選擇鄉(xiāng)村振興概念上市公司2010—2019年的數(shù)據(jù)進(jìn)行測度。資本投入I取固定資產(chǎn)總額，V取當(dāng)期營業(yè)收入，數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫，使用的計量分析軟件為Eviews 10.0。

3 實證分析

3.1 回歸模型的檢驗與選擇

3.1.1 單位根檢驗。在通過回歸分析對鄉(xiāng)村振興概念上市公司總體和分產(chǎn)業(yè)的資本配置效率進(jìn)行測算之前，為了保證面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，避免出現(xiàn)無效的回歸結(jié)果，需要對模型中的變量進(jìn)行單位根檢驗 [17]。該研究采用相同根單位根檢

驗LLC和不同根單位根檢驗ADF-Fisher這兩種檢驗方法，檢驗結(jié)果如表1、2所示。樣本上市公司總體和分產(chǎn)業(yè)的資本配置效率測度模型中的變量都拒絕了存在單位根的原假設(shè)，解釋變量與被解釋變量的序列都是平穩(wěn)的，不需要進(jìn)行一階差分處理，可以直接進(jìn)行下一步檢驗。

3.1.2 協(xié)整檢驗。經(jīng)單位根檢驗，在解釋變量與被解釋變量為同階單整的前提下，接著進(jìn)行協(xié)整檢驗，繼續(xù)判斷上市公司總體和分產(chǎn)業(yè)的資本配置效率測度模型各變量之間是否存在協(xié)整關(guān)系。該研究采用的是建立在Engle and Granger二步法檢驗基礎(chǔ)上的Pedroni檢驗方法，檢驗結(jié)果如表3所示。結(jié)果表明，樣本上市公司總體和分產(chǎn)業(yè)的資本配置效率測度模型的變量之間都存在長期的均衡關(guān)系，可以進(jìn)一步選擇模型類型進(jìn)行回歸分析，對資本配置效率進(jìn)行測算。

3.1.3 模型類型檢驗。進(jìn)一步，通過Hausman檢驗判斷模型是固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型，檢驗結(jié)果如表4所示。Hausman檢驗的原假設(shè)為模型中個體影響與解釋變量之不相關(guān)，若接受原假設(shè)則采用隨機(jī)效應(yīng)模型，若拒絕原假設(shè)則采用固定效應(yīng)模型。根據(jù)表4的檢驗結(jié)果可知，檢驗的P值均小于0.1，拒絕了采用隨機(jī)效應(yīng)模型的原假設(shè)，測度模型應(yīng)選擇固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型。

為進(jìn)一步確定模型是變截距模型還是變系數(shù)模型，進(jìn)行F檢驗，主要有以下兩個假設(shè)：

假設(shè)1：在不同的截面和時間序列上，截距α和斜率η都相同。

假設(shè)2：在不同的截面和時間序列上，斜率η相同，但截距α不同。

顯然，如果接受假設(shè)1，則選擇不變參數(shù)模型，檢驗結(jié)束;如果拒絕假設(shè)1，則應(yīng)對假設(shè)2進(jìn)行檢驗。若接受假設(shè)2，則模型為變截距模型;若拒絕假設(shè)2，則模型為變參數(shù)模型。

檢驗假設(shè)1的F統(tǒng)計量：

F1=（S3-S1）/[（N-1）（k+1）]S1/（NT-N（k+1））～F[（N-1）（k+1），N（T-k-1）]

檢驗假設(shè)2的F統(tǒng)計量：

F2=（S3-S1）/[（N-1）k]S1/（NT-N（k+1））～F[（N-1）（k+1），N（T-k-1）]

其中，S1、S2、S3分別是采用變參數(shù)模型、變截距模型和不變參數(shù)模型時得到的殘差平方和。S1=34.003 53，S2=39.928 99，S3=46.755 75，N=39，k=1，T=10。經(jīng)計算得出F檢驗的2個統(tǒng)計量：

F1=（S3-S1）/76S1/312=0.167 7920.108 986=1.54

F2=（S2-S1）/38S1/312=0.155 9330.108 986=1.43

在Excel中使用FINV函數(shù)，可以返回F分布的臨界值。通過比較兩個假設(shè)的F統(tǒng)計量與相應(yīng)的臨界值，對兩個假設(shè)進(jìn)行判斷。給定顯著性水平為0.05，α=0.05，求得：

Fα1（76，313）=1.33;Fα2（38，312）=1.44。

因為F1>1.33，假設(shè)1的F統(tǒng)計量大于臨界值，所以拒絕假設(shè)1，進(jìn)一步檢驗假設(shè)2;又因為F2<1.44，假設(shè)2的F統(tǒng)計量小于臨界值，所以接受假設(shè)2，應(yīng)采用變截距模型進(jìn)行擬合 [18]。

3.2 回歸模型分析

3.2.1 鄉(xiāng)村振興概念板塊上市公司整體資本配置效率。從F檢驗結(jié)果來看，不同截面或時間序列的模型截距存在差異，應(yīng)該采用變截距模型。該研究分別運用個體固定效應(yīng)模型和時期固定效應(yīng)模型進(jìn)行擬合，分別運用2個模型的參數(shù)估計結(jié)果如下。

模型（3）的應(yīng)用分析結(jié)果如下：

ln（Ii，t/Ii，t-1）=0.130 423+0.237 417ln（Vi，t/Vi，t-1）

t-value? 6.723 082? 3.458 399

P-Value? 0.000 0? 0.000 6

標(biāo)準(zhǔn)誤? ?0.019 399? 0.068 649

R 2=0.774 603，F(xiàn)=1.898 419，D.W.=2.196 077。

根據(jù)檢驗結(jié)果，以上個體固定效應(yīng)模型的F檢驗值為1.898 419，F(xiàn)值的相伴概率小于0.01，截距α和斜率η估計值的P值均小于顯著性水平 0.01，通過了顯著性檢驗。模型的擬合優(yōu)度R 2為0.774 603，擬合優(yōu)度相對較好，鄉(xiāng)村振興概念上市公司的資本投入與營業(yè)收入存在線性關(guān)系。

模型（4）的應(yīng)用分析結(jié)果如下：

ln（Ii，t/Ii，t-1）=0.119 347+0.234 357ln（Vi，t/Vi，t-1）

t-Value? 6.200 033? 4.919 918

P-Value? 0.000 0? 0.000 0

標(biāo)準(zhǔn)誤 ?0.019 249? 0.065 927

R 2=0.705 752，F(xiàn)=4.481 962，D.W.=1.994 033。

根據(jù)檢驗結(jié)果，以上時刻固定效應(yīng)模型截距α和斜率η估計值的P值均小于顯著性水平 0.01，也通過了顯著性檢驗。但與個體固定效應(yīng)模型相比，時期固定效應(yīng)模型的擬合優(yōu)度較低。而個體固定效應(yīng)模型的擬合優(yōu)度較好，參數(shù)估計值的顯著性水平也較高，因此該研究選擇個體固定效應(yīng)模型的斜率η估計值作為整體資本配置效率。中國鄉(xiāng)村振興概念板塊上市公司2010—2019年整體資本配置效率值為0.237 4。

將估計結(jié)果與其他不同的研究所得結(jié)果進(jìn)行對比，此估計值高于李青原等 [5]運用1999—2006年中國30個地區(qū)的面板數(shù)據(jù)測度的中國總體資本配置效率值0.126、韓立巖等 [6]測度的1993—2002年中國整體資本配置效率值0.160，表明中國鄉(xiāng)村振興概念板塊上市公司整體資本配置是有效率的。但是，資本配置效率水平還較低，此估計值與Wurgler [4]測算的65個國家資本配置效率平均值0.429 0相比還有較大差距。

3.2.2 鄉(xiāng)村振興概念板塊上市公司個體自發(fā)資本配置效率。采用個體固定效應(yīng)模型得到的斜率η相同，但截距α不同。因此，39家上市公司的整體資本配置效率相同，但是個體自發(fā)資本配置效率會發(fā)生變化，樣本上市公司的自發(fā)資本配置效率如表5所列。39家中有21家公司的自發(fā)資本配置效率為負(fù)值，18家公司的自發(fā)資本配置效率為正值。自發(fā)資本配置效率大于0.15的公司有：梅安森（300275）、嶺南股份（002717）、新研股份（300159）、牧原股份（002714）。其中，自發(fā)資本配置效率最高的是新研股份（300159），為0.448 555，新研股份所在行業(yè)為鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設(shè)備制造業(yè)，屬于第二產(chǎn)業(yè)。自發(fā)資本配置效率小于-0.15的公司有：東方集團(tuán)（600811）、中糧糖業(yè)（600737）、北大荒（600598）。

由表5可以看出，有一半以上的樣本上市公司自發(fā)資本配置效率小于0。主要原因是鄉(xiāng)村振興概念上市公司所在行業(yè)大多具有盈利低、投入大、周期長、風(fēng)險高的特性，吸引資金注入的能力較弱，資金與產(chǎn)業(yè)相融合的難度較大。樣本上市公司在資本自我增殖的過程中受到約束，資本無法得到更有效的配置，導(dǎo)致其自發(fā)資本配置效率較低。

3.2.3 分產(chǎn)業(yè)資本配置效率對比分析。促進(jìn)鄉(xiāng)村振興背景下的三大產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展，實現(xiàn)價值增值，是鄉(xiāng)村振興尚未破解的難題。中國鄉(xiāng)村振興概念板塊上市公司跨度22個細(xì)分行業(yè)，在三大產(chǎn)業(yè)各有分布，但第一、二、三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)與發(fā)展程度存在較大差異，資本配置效率也會產(chǎn)生差距。本文在區(qū)分產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)上，分別測度第一、二、三產(chǎn)業(yè)的鄉(xiāng)村振興概念板塊上市公司資本配置效率，將不同產(chǎn)業(yè)的面板數(shù)據(jù)分別代入模型（3）中進(jìn)行回歸，結(jié)果如表6所示。

在區(qū)分產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)上，分別測度屬于第一、二、三產(chǎn)業(yè)的鄉(xiāng)村振興概念板塊上市公司資本配置效率，回歸結(jié)果如表6所示。由表6可知，第一、二、三產(chǎn)業(yè)的鄉(xiāng)村振興概念上市公司資本配置效率都為正值，且都通過了顯著性檢驗。第二產(chǎn)業(yè)的鄉(xiāng)村振興概念上市公司資本配置效率最高，達(dá)到了0.331，其次是第三產(chǎn)業(yè)的鄉(xiāng)村振興概念上市公司資本配置效率值為0.303。第一產(chǎn)業(yè)的鄉(xiāng)村振興概念上市公司資本配置效率最低，只有0.131。

通過比較發(fā)現(xiàn)，第二、三產(chǎn)業(yè)的鄉(xiāng)村振興概念上市公司資本配置效率測度值均高于上市公司總體測度值，而第一產(chǎn)業(yè)的測度結(jié)果遠(yuǎn)低于總體測度值，這是主要是由農(nóng)業(yè)資本的高稀缺性和低聚集性決定的。比較利益偏低的第一產(chǎn)業(yè)往往難以得到金融機(jī)構(gòu)的青睞，資本投入到農(nóng)林牧漁業(yè)這種弱質(zhì)產(chǎn)業(yè)的意愿較低，農(nóng)業(yè)資本較為稀缺。同時，農(nóng)業(yè)資本具有低聚集性，即使資本與第一產(chǎn)業(yè)融合，也會存在資本聚集在無效領(lǐng)域的現(xiàn)象 [19]，很難為鄉(xiāng)村振興背景下的第一產(chǎn)業(yè)帶來發(fā)展。若長期處于低效的資本配置狀態(tài)，趨于衰落的領(lǐng)域占用過多的資金，高成長性行業(yè)無法得到足夠的資金支持，必然會阻礙產(chǎn)業(yè)興旺目標(biāo)的實現(xiàn)，阻礙鄉(xiāng)村振興的推進(jìn)。

3.2.4 資本配置效率年度動態(tài)分析。上面采用固定效應(yīng)模型，對靜態(tài)水平下的上市公司整體和分產(chǎn)業(yè)的資本配置效率進(jìn)行了測算。隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施，相關(guān)產(chǎn)業(yè)也不斷發(fā)展，為了研究中國鄉(xiāng)村振興概念上市公司資本配置效率的年度動態(tài)變化，這里在模型（2）的基礎(chǔ)上引入時間變量t，得到模型（5）：

ln（Ii，t/Ii，t-1）=αt+ηtln（Vi，t/Vi，t-1）+εi，t（5）

將39家上市公司樣本的截面數(shù)據(jù)代入模型（5）中，測度得到鄉(xiāng)村振興概念上市公司2010—2019年每年度的資本配置效率，回歸結(jié)果如圖3所示。

根據(jù)圖3，2010—2019年中國鄉(xiāng)村振興概念上市公司資本配置效率不同年度波動較大，總體呈現(xiàn)波動下降的趨勢。在2010年發(fā)展初期，資本配置效率最高，隨后在2011年有較大幅度的下降，經(jīng)過2012年的回彈之后，數(shù)值在2013年驟降出現(xiàn)負(fù)值，資本配置效率值在2015年回升到0.5以上，緊接著逐年下降。

筆者認(rèn)為，出現(xiàn)這樣的波動是多種因素共同作用的結(jié)果。首先，中國鄉(xiāng)村振興概念上市公司所從事的生產(chǎn)性活動大多生產(chǎn)周期較長，投資回報周期也相應(yīng)較長，產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有周期波動性，產(chǎn)業(yè)資本的運動周期性特征比較顯著，這都會使資本配置效率呈現(xiàn)波動狀態(tài)。其次，宏觀經(jīng)濟(jì)形勢和產(chǎn)業(yè)融資生態(tài)環(huán)境也是資本配置效率的影響因素，2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)帶來的國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)波動會累及資本配置效率。最后，雖然在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施之后，各項財政和金融支持政策的出臺提振了資本注入鄉(xiāng)村振興概念板塊的信心，但政府政策引導(dǎo)和金融機(jī)構(gòu)資金支持缺乏連續(xù)性，容易導(dǎo)致資本配置效率的波動。

4 結(jié)論與建議

該研究基于改進(jìn)的Wurgler資本配置效率測度方法，從上市公司總體、產(chǎn)業(yè)差異、年度動態(tài)變化三方面對中國鄉(xiāng)村振興概念板塊上市公司2010—2019年的資本配置效率進(jìn)行測算與分析。現(xiàn)對研究結(jié)論進(jìn)行歸納，并結(jié)合中國鄉(xiāng)村振興概念上市公司的發(fā)展現(xiàn)狀，提出相應(yīng)建議：

第一，中國鄉(xiāng)村振興概念上市公司總體資本配置效率相對較低。運用2010—2019年中國鄉(xiāng)村振興概念板塊上市公司的面板數(shù)據(jù)，對其上市公司總體資本配置效率進(jìn)行測度。從得到的結(jié)果來看，資本配置效率為正值，但該值遠(yuǎn)低于Wurgler [4]測算的65個國家資本配置效率平均值0.429，水平仍然較低，鄉(xiāng)村振興概念上市公司整體資本配置效率仍有很大提高空間。

改善產(chǎn)業(yè)整體資本配置狀況與實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)興旺的目標(biāo)是相輔相成的。產(chǎn)業(yè)生態(tài)化與產(chǎn)業(yè)多樣化能夠有效促進(jìn)鄉(xiāng)村振興相關(guān)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，使產(chǎn)業(yè)發(fā)展升級的路徑更為明確，最終使資本穩(wěn)定地流向具有發(fā)展前景的行業(yè)。因此，產(chǎn)業(yè)生態(tài)化與產(chǎn)業(yè)多樣化是鄉(xiāng)村振興概念上市公司必須關(guān)注的問題。而產(chǎn)業(yè)生態(tài)化是指發(fā)展精細(xì)化的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、智能化的智慧農(nóng)業(yè)、創(chuàng)意化的創(chuàng)意農(nóng)業(yè)等，產(chǎn)業(yè)多樣化則指農(nóng)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)在整體鏈條上實現(xiàn)技術(shù)、產(chǎn)品、服務(wù)、市場的相互融合 [20]。

第二，從區(qū)別產(chǎn)業(yè)的鄉(xiāng)村振興概念上市公司的資本配置效率測度結(jié)果來看，第一產(chǎn)業(yè)與第二、三產(chǎn)業(yè)相比差距較大。這表明相比第二、三產(chǎn)業(yè)，第一產(chǎn)業(yè)的鄉(xiāng)村振興概念上市公司的資金更容易沉淀在一些無效的領(lǐng)域，阻礙鄉(xiāng)村振興概念上市公司的長期健康發(fā)展，不利于實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)振興。

因此，要發(fā)展現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)，吸引資本投入，促進(jìn)資本的有效集聚與自我增殖，優(yōu)化第一產(chǎn)業(yè)資本配置。加大科研創(chuàng)新投入，推動現(xiàn)代技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的革新與應(yīng)用，提升產(chǎn)業(yè)化程度 [21]，從而提高農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，增強(qiáng)第一產(chǎn)業(yè)吸引資本投入的能力。同時，積極推動農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，提升產(chǎn)業(yè)附加值，是提高第一產(chǎn)業(yè)競爭力和比較利益的強(qiáng)大動力，能夠有效促進(jìn)資本在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈條上的形成集聚與高效利用，減少投資領(lǐng)域的低效現(xiàn)象。

第三，從年度動態(tài)測度結(jié)果來看，鄉(xiāng)村振興概念上市公司資本配置效率的年度間波動變化較大。而資本配置效率的多次的大幅度變動是由鄉(xiāng)村振興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展特性、宏觀經(jīng)濟(jì)形勢的影響、政府和金融機(jī)構(gòu)的支持力度等多種因素共同造成的。

因此，政府與金融機(jī)構(gòu)要根據(jù)鄉(xiāng)村振興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展特性，找準(zhǔn)穩(wěn)定的著力點，支持鄉(xiāng)村振興產(chǎn)業(yè)的健康可持續(xù)發(fā)展。首先，鄉(xiāng)村振興中的弱質(zhì)產(chǎn)業(yè)具有政策引導(dǎo)性 [19]，要充分發(fā)揮政府的引導(dǎo)作用。一方面，政府要加大財政資金投入，并通過精準(zhǔn)施策正確引導(dǎo)資金的投放與流動，使資金得到更加合理有效的利用。另一方面，政府行為對市場配置具有引導(dǎo)功能，政府可以通過帶動社會其他資本投入來拓寬產(chǎn)業(yè)融資渠道。其次，金融機(jī)構(gòu)要加大支持力度，有效緩解產(chǎn)業(yè)融資困境。鼓勵國家開發(fā)銀行等金融機(jī)構(gòu)推出針對鄉(xiāng)村振興產(chǎn)業(yè)的金融產(chǎn)品，開展符合鄉(xiāng)村振興融資特點的信貸業(yè)務(wù)。完善信貸制度，通過建立靈活且具有針對性的信貸保障機(jī)制，降低金融機(jī)構(gòu)投資風(fēng)險，增強(qiáng)其投資意愿，更好地滿足鄉(xiāng)村振興的融資需求。

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