耿成軒，吳 瑾，孫 雪

（南京航空航天大學經(jīng)濟與管理學院，南京 211106）

0 引言

隨著我國進入經(jīng)濟發(fā)展新常態(tài)，經(jīng)濟結構失衡問題不斷凸顯，已成為阻礙我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的首要障礙。而對于我國經(jīng)濟結構失衡的原因，要素市場改革的滯后提供了一個回答該問題的切入點。學者們[1—3]也從多個角度，論述了要素市場化改革的滯后對我國經(jīng)濟結構扭曲的影響，并指出必須通過要素市場化改革，推動我國的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。黨的十九大報告提出“經(jīng)濟體制改革必須以完善要素市場化配置為重點”，2020 年3 月中共中央國務院《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》圍繞土地、勞動力、資本、技術和數(shù)據(jù)等生產(chǎn)要素，進一步明確了要素市場化配置改革任務。其中，資本要素作為經(jīng)濟發(fā)展中最為活躍和最為基礎的要素，是社會化大生產(chǎn)條件下生產(chǎn)關系的主要物質(zhì)載體，通過與其他生產(chǎn)要素的有效結合來提升社會生產(chǎn)力水平。本文在現(xiàn)有研究的基礎上[4—12]，基于我國總體資本要素市場化指數(shù)，進一步探索構建地區(qū)資本要素市場化進程評價體系，并借助核密度估計、空間自相關、馬爾科夫鏈等方法分析其空間格局及演化趨勢。

1 資本要素市場化評價指標體系構建

1.1 指標度量方法

學者們對指標的度量方法可分為賦值法和數(shù)據(jù)法兩種。賦值法的通常做法為對分項評價指標涉及的改革領域，按改革事件重要程度的強弱，給予2、1、0.5這3個不同的賦值，考慮資本要素市場化的漸進性特點，將每年賦值逐一累加，反映出各分項領域資本要素市場化改革的漸進性特征，該種方法是測算我國總體資本要素市場化進程時普遍采用的方法。數(shù)據(jù)法則指各分項指數(shù)所依據(jù)的指標必須是可度量的，而且數(shù)據(jù)是能夠?qū)嶋H取得的。考慮到賦值法具有一定的主觀性，數(shù)據(jù)法能較為客觀地反映我國各地區(qū)的實際資本要素市場化進程，因此本文采用數(shù)據(jù)法。

1.2 評價指標體系

在地區(qū)資本要素市場化的測度方面，影響較大的是樊綱等在《中國分省份市場化指數(shù)報告》中構建“金融業(yè)的市場化”指數(shù)一項，該指數(shù)由兩個分項指數(shù)構成，分別為“金融業(yè)的競爭”和“信貸資金分配的市場化”，主要側重于反映信貸市場的市場化水平，缺乏對金融結構、資金對外開放程度等市場化組成部分的考察，無法全面反映各地區(qū)市場化進程。本文在文獻[5，11]的基礎上，對資本要素市場化評價指標加以拓展，并借鑒王小魯?shù)龋?018）[10]的指標構建方法構建本文的資本要素市場化指標體系。本文構建的指標體系與其他學者構建的中國總體資本要素市場化指標體系的主要區(qū)別在于，在指標選取時僅考慮能夠明確反映出地區(qū)間差異的指標，而一些盡管是資本要素市場化進程的重要因素，但在市場化推進中難以考察出地區(qū)差異的指標，則不納入作為分地區(qū)的指標，如對各地影響程度一致的利率、匯率等。本文所構建的資本要素市場化評價指標體系見下頁表1。

表1 資本要素市場化評價指標體系

1.3 資本要素市場化指標測算方法

為保證指數(shù)的跨年度可比性，本文借鑒《中國分省份市場化指數(shù)報告》[10]的方法，采用算術平均法對資本要素市場化指數(shù)進行測算。此外，為避免某單項指標數(shù)值過大，而對最終結果產(chǎn)生影響，本文對得分差值超過30 的指標進行取對數(shù)后再計算得分的處理。計算指數(shù)的公式如下：

其中，Vi是某個地區(qū)第i個指數(shù)的原始數(shù)據(jù)，Vmax是與所有31個省份基年（2006年）第i個指數(shù)相對應的原始數(shù)據(jù)中數(shù)值最大的一個，Vmin則是最小的一個。為了使各地區(qū)的指數(shù)可以同以前年份相比，從而反映市場化的進展情況，對于基期以后年份的單項指數(shù)得分的計算,采用如下公式進行計算：

其中，t代表所計算的年份，下標0代表基期年份。

1.4 數(shù)據(jù)說明

結合我國資本要素市場化的改革歷程以及數(shù)據(jù)的可得性，本文的指標數(shù)據(jù)時間范圍是2006—2019 年。數(shù)據(jù)來源于歷年31 個省份（不含港澳臺）的《金融運行報告》、EPS數(shù)據(jù)庫、Wind數(shù)據(jù)庫及國泰安數(shù)據(jù)庫。

2 資本要素市場化水平測算結果分析

2.1 我國資本要素市場化指數(shù)及四大方面指數(shù)的特征

2006—2019 年我國資本要素市場化指數(shù)及四個方面指數(shù)結果如圖1和表2所示。整體來看，2006—2019年我國資本要素市場化指數(shù)及四個方面指數(shù)均呈現(xiàn)增長趨勢，金融開放指數(shù)2008 年受金融危機影響數(shù)值略微下降，此后持續(xù)上升；金融組織市場化指數(shù)和金融結構指數(shù)在波動中上升，兩者均在2013 年和2018 年有所下降，這主要是因為2013 年與2018 年股票市場行情低迷，導致股票交易量萎縮、金融從業(yè)人數(shù)減少。從數(shù)值上看，金融組織市場化指數(shù)數(shù)值最大且增長率最高，說明金融業(yè)進入壁壘減少，金融機構競爭程度提升，各地區(qū)金融機構市場化水平顯著提高。但信貸資金分配市場化指數(shù)和金融開放指數(shù)數(shù)值較低，說明需要在這兩方面進一步深化改革，推進市場化進程。

圖1 2006—2019年資本要素市場化指數(shù)及四個方面指數(shù)變化趨勢

2.2 我國四大區(qū)域資本要素市場化指數(shù)特征

本文參照2011 年國家統(tǒng)計局的區(qū)域劃分方法，將我國31 個省份劃分為東部、中部、西部和東北四大地區(qū)，并在此基礎上對我國區(qū)域資本要素市場化的發(fā)展情況展開分析，為區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展提供參考。從圖2和下頁表3中可以看出，我國資本要素市場化水平呈現(xiàn)出“東部>東北>中部>西部”的格局，增長速度則呈現(xiàn)“東北>中部>西部>東部”的格局。樣本期內(nèi)資本要素市場化排名前8的省份均位于東部地區(qū)，東部地區(qū)均值為5.73，遠高于全國的4.58，總增長率為61%，在增長速度上顯著低于其他地區(qū)。東北地區(qū)均值為4.4，總增長速率為113%，中部地區(qū)均值為4.29，總增長率為89%，二者在資本要素市場化水平和增長速度上不相上下，但是，東北地區(qū)在增長勁頭上顯著優(yōu)于中部地區(qū)，并且與東部地區(qū)的差距也在不斷縮小。西部地區(qū)在樣本期內(nèi)的均值為3.81，總增長率為88%，資本要素市場化水平顯著低于全國平均水平，增長速度也相對緩慢，說明西部地區(qū)在資本要素市場化上仍有較大的改革空間。

圖2 2006—2019年地區(qū)層面資本要素市場化指數(shù)變化趨勢

表3 2006—2019年地區(qū)層面資本要素市場化指數(shù)

下頁圖3和表4顯示了各地區(qū)的四個方面指數(shù)結果及變化趨勢。第一，從各地區(qū)的指數(shù)結果來看，東部地區(qū)各方面指數(shù)均處于領先水平，說明東部地區(qū)資本要素市場化配置程度較高，發(fā)展較為均衡；東北地區(qū)在金融組織市場化指數(shù)與金融結構指數(shù)上得分較高，且均在2019 年超過東部地區(qū)，位列四大地區(qū)首位，但在信貸資金分配市場化指數(shù)上顯著低于東部和中部地區(qū)，說明信貸資金分配是東北地區(qū)資本要素市場化改革的薄弱環(huán)節(jié)，東北地區(qū)應進一步優(yōu)化銀行信貸資金分配原則，強化市場在銀行信貸資金分配中發(fā)揮的作用，提高資本要素市場化水平。第二，從各地區(qū)的指數(shù)增長率來看，四大地區(qū)均在金融組織市場化和信貸資金分配市場化方面提升顯著，但在金融結構指數(shù)和金融開放指數(shù)上增長相對緩慢。

圖3 各地區(qū)各指數(shù)結果及變化趨勢

表4 各地區(qū)各指數(shù)結果

2.3 中國各省份要素市場化配置程度的特征

我國31 個省份資本要素市場化指數(shù)結果如下頁表5所示?？梢钥闯?，研究期內(nèi)我國31 個省份資本要素市場化水平均有所提高。按各省份資本要素市場化指數(shù)排序，2006 年資本要素市場化指數(shù)排名靠前的5 個省份由高到低分別為上海、浙江、北京、江蘇、廣東，2019 年排名靠前的5個省份分別為上海、北京、天津、浙江、遼寧，排名稍有變化。天津從第12位上升至第3位、遼寧從第8位上升到第5位，主要是因為“金融組織市場化”方面有大幅提升。2006年資本要素市場化指數(shù)排名靠后5個省份由低到高分別為：青海、貴州、海南、新疆、甘肅，2019年排名靠后的5個省份分別為西藏、青海、云南、湖北、甘肅。湖北從21 位下降至28 位，主要是因為金融組織市場化指數(shù)和金融結構指數(shù)排名下降較大；云南由16 位下降至29 位，主要是因為云南在各方面指數(shù)上增速都較為緩慢，被其他省份超越，導致排名下降。

表5 我國31個省份資本要素市場化指數(shù)

從指標增速上來看，黑龍江、海南、貴州、青海等省份資本要素市場化基礎較為薄弱，在樣本期間增長速度處于全國領先水平。內(nèi)蒙古、湖南、新疆、天津等省份在資本要素市場化改革方面也取得了較為顯著的效果。上海、江蘇、浙江等資本要素市場化水平較高的省份，增長速度則相對緩慢。此外，西藏、云南兩個省份處于低水平區(qū)，在增長速度上也相對落后。

進一步分析各分項指數(shù)情況（結果見下頁表6）發(fā)現(xiàn)，各省份在資本要素市場化改革中的進步、找出各省份的薄弱環(huán)節(jié)，為各省份找準資本要素市場化改革的切入點提供參考?？梢钥闯觯海?）2006—2019 年大部分省份都在四個方面指數(shù)上取得一定的增長，但也有個別省份在某指數(shù)上出現(xiàn)了退步。如北京的信貸資金分配市場化指數(shù)由2006年的0.46 下降到2019 年的0.33，云南的信貸資金分配市場化指數(shù)由2006 年的2.37 下降到2019 年的2.14，且均存在先進步又放緩退步的現(xiàn)象。針對該情況，北京和云南應認真研究總結阻礙資本要素市場化發(fā)展因素，進一步深化改革，讓市場在資本要素配置中發(fā)揮更大作用。（2）各省份在四個方面指數(shù)上的發(fā)展是不均衡的，如2019年廣東信貸資金分配市場化指數(shù)和金融開放指數(shù)的排名均為第3，處于上游水平，但金融組織市場化指數(shù)與金融結構指數(shù)的排名分別為第20和地14，處于中下游水平，四個指數(shù)間存在較大差距。各省份應找出短板，補齊差距，促進資本要素的市場化配置。

3 資本要素市場化空間格局及動態(tài)演化特征分析

3.1 空間格局及動態(tài)演化分析方法

3.1.1 空間自相關分析

空間自相關是指空間單元和與其相鄰的空間單元在屬性上具有相似性?？臻g自相關分析即檢驗這種相似性是否存在?？臻g自相關分析包括全局空間自相關分析和局部空間自相關分析。全局空間自相關分析用來研究整個空間范圍的某特定屬性值是否具有自相關性；局部空間自相關性用來研究整個空間范圍中的某個局部地點的特定屬性值是否具有自相關性[13]。

3.1.2 核密度估計

核密度估計是用來估計隨機變量密度函數(shù)的非參數(shù)估計方法，可用來分析資本要素市場化水平的發(fā)展差異、分布動態(tài)和演進規(guī)律，本文采用高斯核密度估計進行分析，其計算公式為：

3.1.3 馬爾科夫鏈

（1）馬爾科夫鏈是按條件概率相互依賴的、并在一定條件下收斂于一組向量的隨機過程[14]。該方法首先將數(shù)據(jù)劃分為k種類型，然后研究各類型的轉(zhuǎn)移概率，反映類型轉(zhuǎn)移的時空動態(tài)變化。

3.2 空間格局及動態(tài)演化分析結果

3.2.1 空間格局特征

從各省份來看，各省份資本要素市場化水平提升顯著，但也出現(xiàn)較為明顯的區(qū)域差異。以2019 年為例，基于自然斷點法將31 個省份資本要素市場化水平劃分為低水平區(qū)、中低水平區(qū)、中高水平區(qū)和高水平區(qū)四類（如表7所示）?？梢钥闯?，高水平和中高水平省份集中于東部和中部地區(qū)，西部地區(qū)普遍為低水平和中低水平類型。

表7 2019年我國資本要素市場化水平自然斷點法分類

3.2.2 空間關聯(lián)特征

（1）全域空間相關性分析。從下頁表8 可以看出，在不同的空間權重矩陣下的全局莫蘭指數(shù)都通過了1%水平的檢驗，說明我國31 個省份的資本要素市場化水平具有顯著的空間相關性。樣本期內(nèi)，資本要素市場化的全局莫蘭指數(shù)表現(xiàn)出波動上升的趨勢，表明我國資本要素市場化的空間相關性和趨同性呈現(xiàn)強化態(tài)勢。

表8 資本要素市場化水平全局Moran's I

（2）空間集聚性分析。下頁圖4 呈現(xiàn)了2006年、2010年、2014年和2019年我國資本要素市場化的莫蘭散點圖（三種空間權重矩陣下的莫蘭散點圖基本一致，本文結合地理相鄰空間權重矩陣的莫蘭散點圖進行分析）。從圖中可以看出，大部分省份位于第一象限和第三象限，說明我國資本要素市場化水平在空間上呈現(xiàn)顯著的正向依賴性，即資本要素市場化水平高的省份往往與其他高水平省份集聚，而資本要素市場化水平低的省份往往也與低水平省份聚集。

圖4 2006—2019年資本要素市場化水平空間聚類情況

進一步對比2006—2019 年莫蘭散點圖的變化，研究我國資本要素市場化空間集聚的演化特征?？梢钥闯觯覈Y本要素市場化的空間集聚相對穩(wěn)定，大部分省份并未脫離其原來的集聚范疇，呈現(xiàn)低流動的空間穩(wěn)定性。

從下頁表9 中可以看出，我國資本要素市場化的空間演化類型共包括3 類。一是由“低低集聚”型演化為“高高集聚”型，代表省份包括黑龍江、吉林和內(nèi)蒙古，這3個省份地理位置鄰近，且均在金融組織市場化和金融結構方面提升顯著，因而與周圍遼寧共同形成“高高集聚”型格局。二是由“低低集聚”型演化為“高低集聚”型，代表省份包括山西、湖南。山西、湖南均位于中部地區(qū)，山西在金融組織市場化和金融結構兩方面取得了明顯的進步，湖南在金融組織市場化和信貸資金分配市場化兩方面發(fā)展迅速，兩省資本要素市場化水平在中部地區(qū)處于前列，因此由“低低集聚”型演化為“高低集聚”型。三是由“高低集聚”型演化為“高高集聚”型，代表省份包括遼寧、廣東，遼寧因周邊吉林、內(nèi)蒙古，廣東因周邊湖南等省份的資本要素市場化改革的發(fā)展，與周圍省份間的差距不斷縮小，因而由“高低集聚”型演化為“高高集聚”型。

表9 我國資本要素市場化空間集聚演化路徑

3.3 時空動態(tài)演進特征

3.3.1 核密度曲線

為分析我國資本要素市場化的時間演化趨勢，本文選取2006 年、2008 年、2011 年、2014 年、2017 年、2019 年6 個代表性年份，繪制核密度曲線。由圖5 可以看出，2006—2019年，各地區(qū)資本要素市場化水平分布曲線不斷右移，說明我國資本要素市場化水平不斷上升。在主峰分布態(tài)勢上，主峰高度不斷下降，說明我國資本要素市場化水平呈現(xiàn)出較為明顯的空間差異和分散特征。在分布延展性上，各年份均存在較為明顯的右拖尾，但拖尾長度持續(xù)縮短，說明我國資本要素市場化水平極差下降，呈現(xiàn)收斂特征。

圖5 我國資本要素市場化水平分布密度

圖6展示了2006 年、2008 年、2011 年、2014 年、2017年、2019 年各構成指數(shù)的動態(tài)演進趨勢?？梢钥闯觯海?）從分布位置上看，各構成指數(shù)的核密度曲線均明顯右移，說明不論是資本要素市場化水平還是各構成指數(shù)水平不斷提高。其中，信貸資金分配市場化水平右移趨勢相對緩慢，說明信貸資金分配市場化的改革動力不足，有所滯緩。（2）從分布形態(tài)上看，除金融開放指數(shù)外，其他三個指數(shù)的主峰高度都呈現(xiàn)均勻的下降趨勢。（3）從分布延展性看，金融組織市場化水平的延展性顯著增大，說明省份間的差距不斷擴大；其他三個指數(shù)的延展性有所縮短，說明各省份的發(fā)展差距呈現(xiàn)出收斂趨勢。

圖6 各指數(shù)分布密度

3.3.2 馬爾科夫鏈

馬爾科夫鏈的分析結果如下頁表10 所示，對角線上的元素反映了資本要素市場化水平未發(fā)生轉(zhuǎn)移的概率，非對角線上的元素反映了不同類型之間發(fā)生轉(zhuǎn)移的概率。從矩陣中可以看出：（1）對角線上的元素值顯著大于非對角線的概率值，對角線上的元素最小值為0.8，即在整個研究期間內(nèi)，某省份資本要素市場化水平的類型在次年不發(fā)生轉(zhuǎn)移的概率值至少為80%，表明各省份資本要素市場化水平類型具有較強的穩(wěn)定性。（2）資本要素市場化水平類型轉(zhuǎn)移集中在對角線兩側，非對角線兩側的元素值幾乎全部為0，說明在連續(xù)時間內(nèi)，各省資本要素市場化水平類型轉(zhuǎn)移通常為逐級轉(zhuǎn)移，跨級轉(zhuǎn)移的可能性較小，反映出資本要素市場化改革是一個持續(xù)的、漸進的過程。（3）對角線上方的數(shù)據(jù)普遍大于對角線下方的數(shù)據(jù)，說明類型向上轉(zhuǎn)移的概率大于類型向下轉(zhuǎn)移的概率。

表10 各省份資本要素市場化水平的馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣

4 結論

本文基于我國總體資本要素市場化指數(shù)構建思路，針對各地區(qū)資本要素市場化的特點，構建了我國各地區(qū)資本要素市場化指數(shù)體系。參照樊綱指數(shù)，采用算術平均法，計算了金融組織市場化、信貸資金分配市場化、金融結構和金融開放四個方面指數(shù)和我國各地區(qū)資本要素市場化指數(shù)。采用空間自相關分析、馬爾科夫鏈、核密度分析等方法，研究了我國資本要素市場化的空間格局、時間變化趨勢與空間演化規(guī)律。得到如下結論：

（1）總體來看，各省份資本要素市場化水平不斷提高，說明我國資本要素市場化改革取得了一定的成效。分省來看，上海、北京、天津、浙江、遼寧、廣東、河北處于高水平區(qū)，寧夏、山東、江蘇、湖南、福建、重慶、山西、黑龍江、內(nèi)蒙古、吉林、江西處于中高水平區(qū)，廣西、四川、安徽、海南、陜西、河南、貴州、新疆、甘肅、湖北資本要素市場化改革相對緩慢，處于中低水平區(qū)，云南、青海、西藏資本要素市場化改革滯后，位于全國尾部，處于低水平區(qū)。分地區(qū)來看，我國資本要素市場化水平呈現(xiàn)東部>東北>中部>西部”的格局，增長速度則呈現(xiàn)“東北>中部>西部>東部”的格局。

（2）基于空間自相關分析發(fā)現(xiàn)，在全局相關性方面，我國資本要素市場化具有顯著的空間相關性，且這種相關性隨著時間的推移呈現(xiàn)出強化態(tài)勢。在局部相關性方面，位于第一象限和第三象限的省份共24 個，占全部省份的77%，說明我國資本要素市場化水平在空間上具有顯著的正向依賴性，即資本要素市場化水平高的省份往往與其他高水平省份集聚，而資本要素市場化水平低的省份往往也與低水平省份聚集。從演化規(guī)律來看，我國資本要素市場化的空間集聚相對穩(wěn)定，大部分省份并未脫離其原來的集聚范疇，呈現(xiàn)低流動的空間穩(wěn)定性。我國資本要素市場化的空間演化類型共包括3類：一是由“低低集聚”型演化為“高高集聚”型，代表省份包括黑龍江、吉林和內(nèi)蒙古；二是由“低低集聚”型演化為“高低集聚”型，代表省份包括山西、湖南；三是由“高低集聚”型演化為“高高集聚”型，代表省份包括遼寧、廣東。

（3）基于核密度分析發(fā)現(xiàn)，分布曲線不斷右移，說明我國資本要素市場化水平不斷上升；主峰高度不斷下降，說明我國資本要素市場化水平呈現(xiàn)較為明顯的空間差異和分散特征；拖尾長度持續(xù)縮短,我國資本要素市場化水平極差下降，呈現(xiàn)收斂特征。

（4）基于馬爾科夫鏈分析發(fā)現(xiàn)，各省份資本要素市場化水平類型具有較強的穩(wěn)定性，資本要素市場化改革是一個持續(xù)的、漸進的過程。各省份類型向上轉(zhuǎn)移的概率大于類型向下轉(zhuǎn)移的概率。