产业政策与资源配置密切相关,产业政策最重要的功能就是引导资金流....doc

产业政策与资源配置密切相关，产业政策最重要的功能就是引导资金流向效益好、发展前景广阔的行业。资金是否按照产业政策的导向流动，在很大程度上反映了产业政策与证券市场配置资源的效果。资源配置效率的产业配置重合度方法及其应用以粤苏沪浙四省市证券市场的情况为例暨南大学经济学院 何问陶 黄建欢 吴蕾理论与方法：资本市场的资源配置效率资源配置效率问题是经济学研究的核心内容之一，资源配置效率问题包含两个层面：一是广义的、宏观层次的资源配置效率，即社会资源的资源配置效率，通过整个社会的经济制度安排而实现；二是狭义的、微观层次的资源配置效率，即资源使用效率，一般指生产单位的生产效率，通过生产单位内部生产管理和提高生产技术实现。现代经济学认为，市场是资源配置的最重要方式，而资本市场在资本等资源的配置中起着极为关键的作用。在此过程中，资金首先通过资本市场流向企业和行业，然后带动人力资源等要素流向企业，进而促进企业和行业的发展。因此，资金配置是资源配置的核心。资本市场的资源配置效率也有两层含义，一是资本市场本身的效率，指资本市场能否高效和低成本的为需要资金的企业和行业及时提供所需资金，这与资本市场的制度环境、技术环境等密切关联；二是各种资源通过资本市场流向不同效益水平的行业和企业的情况，反映资本市场将稀缺资源配置到效率最高的企业或产业部门的有效程度。资本市场的资源配置功能及其效率一直为人们密切关注，然而目前国内关于资本市场资源配置效率的研究却为数不多，因为帕累托效率衡量方法在实践中难以应用，而且资源包括资金、技术和人力资源等多个方面，要想对资源配置效率进行全面而深入的研究殊为不易。由于资金配置是资源配置的核心，资金配置效率在很大程度上决定着资源配置效率，因此我们可以通过分析证券市场的资金配置效率来对资本市场的资源配置效率作大致判断。资源配置效率理论指出，在完全竞争市场中，资本市场资源应按照边际效率最高的原则在资本市场之间进行配置，因此资本市场资源配置效率的重要衡量标准就是看资本是否流向经营效益最好的企业和行业。因此，理论上看，效益应与资金投入相对应，行业和企业的效益应与其获得的资金份额一一对应。一方面，效益最好的行业和企业应当获得最大份额的资金投入，效益次之者获得资金次之，效益最差者获得资金最少；另一方面，获得资金份额最大的行业或企业的效益也应最好，两者都实现最优时，资金配置效率最高。前者实际上反映了资金在产业和企业间的配置情况，后者则反映了产业和企业的资金使用效率情况。由此出发，可以有两种方法对证券市场的资金配置效率进行分析：一是投入产出分析方法，即通过对单位资金的产出分析观察资金使用绩效。二是资金的产业配置重合度方法，即资本应流向经营效益最好的企业和行业或者流向产业政策导向的产业。因此，一个市场中，行业或企业的效益情况（从高到低的排名等）与其获得的资金份额情况（从高到低的排名等）越一致，说明其资金配置效率越高，本文提出资金的产业配置重合度的概念来衡量资金的产业配置效率，资金的产业配置重合度（C）定义为某行业获得的资金份额与其效益情况相一致的程度，介于0和1之间，C越接近1，说明产业配置效率越高。资金的产业配置重合度的测算有两种方法：一种是比重法，设行业数为N，则获得资金排名前一定比例K（如K=50%）的行业中，有M个行业的效益排名居于该比例之前，则C=M /（N*K），该方法计算出的C称为重合度I。另一种是相关系数法，选取反映行业资金投入和效益的指标，得到两组数据，显然其一致性就反映了资源配置的效率，因此可以将之正规化后以其相关系数作为重合度，该方法计算出的C称为重合度II。进而再根据重合度对资金配置效率进行分析评估。在研究对象方面，我们选取经济规模差异不大、经济发展良好、证券市场起步早且较具规模的广东、江苏和浙江三个省以及上海市，因为这几个省市的GDP和人均GDP指标在国内居前、相互差距不大。为便于与江苏和浙江进行比较，本文分析广东省的情况时不包括深圳。指标选取方面，就证券市场而言，反映资金投入的指标主要有两个，一是融资比例，即某行业的上市公司通过证券市场发行证券获得的资金份额（主要是IPO、配股和增发，债券很少），二是补贴收入比例，反映国家给予某行业的上市公司的补贴情况。反映行业效益的指标较多，如收入、利润、平均每股收益等，考虑到行业以及股本扩张会影响每股收益等因素，本文选用主营业务收入以及利润的行业总额指标，前者反映了行业产值大小，后者反映了行业新增价值。用该行业上市公司的主营业务收入和利润在全部行业中的比重再加上两个相对指标：单位资金产出的主营业务收入和利润，用这四个指标对该行业的效益进行综合评估和排名（采用平均加权方法）。粤苏沪浙四省市证券市场资金使用效率的实证分析一、粤苏沪浙四省市证券市场概况截止2002年底，粤苏沪浙四省市共有上市股票364只，以上海数量最多，其他三省数量相当，但是在股本规模方面差异较大：上海的上市公司由于上市时间长，经过多次再融资和送转股，平均股本规模最高，但浙江省上市公司的股本规模相对最小，这在一定程度上反映了证券市场为各省市企业提供的资金配置规模的总体差异，上海的较大，而浙江的较低。二、资金使用的总体情况 为了观察粤苏沪浙四省市证券市场资金配置的总体情况，我们选取当地在1992年到2002年间上市的上市公司作为研究对象。统计结果表明，各省市平均每家上市公司融资额和补贴收入差异较大，从平均融资看，江苏和上海较多，广东最小，从平均补贴看，浙江、广东较高。见表1。为进一步观察各省市利用证券市场配置资金的总体使用效率，我们测算了单位资金产生的绩效（见表2）。统计表明，1992年到2002年间，单位资金投入上市公司后产生的主营业务收入在15元左右，浙江最高，江苏最低，而单位资金产生的利润在1.3元左右，上海最高，江苏最低。这表明：一方面，从绝对值看，11年间，1元资金投入仅产生15元主营业务收入、1.3元左右利润，即使按照5%的平均银行存款利率计算，1元资金经过11年也将增值为1.7元，而且事实上各上市公司还利用了大量的银行贷款等债务资金，可见总体看各个省市的资金配置效率偏低。另一方面，比较而言，江苏省证券市场的资源配置效率相对较低，而浙江则相对较高。若将这11年分为两个阶段，1992年到1997年为第一阶段，1998年到2002年为第二阶段，容易发现，除了江苏外，各个省市的各项指标均呈改善趋势，表明第二阶段的资金使用效率高于前一阶段，这在一定程度上说明，随着各省市证券市场的发展，其资金使用效率有所提高。表2 四省市配置资金的总体使用效率 单位：元单位资金（融资+补贴）产出从主营业务收入看从利润看1992年 - 1997年1998年 - 2002年1992年 - 2002年1992年 - 1997年1998年 - 2002年1992年 - 2002年广东14.5616.5315.521.141.631.38江苏13.6713.0613.231.431.051.16上海10.1017.8914.381.191.551.39浙江13.1117.7016.191.301.381.35资金的产业配置情况利用行业和上市公司的原始数据，计算得广东省各行业上市公司的有关指标，见表3。1比重法。由表3可知，从融资角度看，融资比重居于前50%（前7位）的行业中，有机械、设备、仪表业和电力、煤气及水的生产和供应业等4个行业的效益居于前7位，因此其重合度为4/7=0.57；从补贴收入角度看，补贴收入比重居于前50%（前7位）的行业中，有机械、设备、仪表业和电力、煤气及水的生产和供应业等6个行业的效益居于前7位，因此其重合度为6/7=0.86。类似地，我们可以计算得出江苏、浙江省和上海市证券市场的产业配置重合度，见表4。容易看出，从融资角度看，浙江省和上海市证券市场产业配置效率较高，江苏和广东的较差；从补贴收入角度看，广东省证券市场的产业配置效率最高，浙江的最差。2相关系数法。显然，比重法较为简单，且受比例K的影响，它无法反映排名的一一对应，更无法全面反映资金配置与效益的对应性，因此只能大致反映产业配置情况。为更准确地对产业配置效率进行分析，需要进一步研究。为使不同的指标具备可比性，利用统计学中的正规化方法对数据进行无量纲处理，可以将广东省的行业数据转化为各个指标无量化的比较结果（略）。指标“融资比重”反映了发行证券筹集的资金在各个行业的分布情况，指标“补贴收入比重”反映了补贴收入在各个行业的分布情况，指标“效益综合评估”作为综合指标，反映了各个行业效益的分布情况，则“融资比重”和“效益综合评估”、“补贴收入比重”和“效益综合评估”的一致性指标相关系数就反映了不同类型资金的产业配置效率情况。通过计算，从融资角度看的重合度II为0.561，而从补贴收入看，重合度II为0.664。采用类似方法，可以计算得出其他三省市的重合度II，见表4。容易看出，从融资角度看，浙江证券市场的产业配置效率最高，江苏的最差；从补贴收入看，广东省证券市场的产业配置效率最高，浙江的最差。比较这两种方法，其对产业配置效率的评估结论基本一致。表4 四省市产业配置效率的比较重合度I重合度II从融资角度看从补贴收入看从融资角度看从补贴收入看广东0.570.860.5610.664江苏0.570.710.3730.499上海0.700.700.5610.530浙江0.750.630.8090.238结论与启示产业政策与资源配置密切相关，产业政策最重要的功能就是引导资金流向效益好、发展前景广阔的行业。资金是否按照产业政策的导向流动，在很大程度上反映了产业政策与证券市场配置资源的效果。以广东和上海的情况为例，进一步分析各省市利用证券市场进行资金配置调整产业结构的效果。统计表明，效益较好的机械设备行业上市公司不但获得了最大份额的融资支持，而且获得了最大份额的补贴。但效益较好的、在扶持范围内的信息技术业和批发零售业等获得的资金支持却明显不够，而在扶持范围内的信息服务业和金融保险业获得的资金支持则更为微弱，可见广东省的产业政策在利用补贴对产业进行扶持和调整方面做得相对较好，但在结合证券市场融资进行产业调整方面做得不够，证券市场的资金配置功能欠佳，见表5。上海的情况与广东类似。总体看，四省市证券市场的资金配置效率均不高；相对而言，浙江和广东的资金使用效率相对较高。在利用证券融资进行资金的产业配置方面，浙江做得最好，江苏最差；从利用补贴对上市公司和产业进行调整方面，广东做得最好，浙江做得最差。总体而言，浙江省和广东省证券市场的资金配置效率相对较高，江苏省的较差。不过，需要指出的是：一方面，资金配置包括方方面面，本方法仅仅是从资金（主要是股权融资）的使用效率和产业配置效率方面对证券市场的资金配置效率进行评估；另一方面，本研究只选取上市公司作为行业群体进行代表性研究，研究中也并未全面考虑各省市的制度环境、市场特征以及资金、政策等因素的差异。因此，实证研究结果反映的只是大致情况，评估结果与真实情况未必吻合，其结果仅供参考。对资金进行配置有多种方式，一是市场自发地调整配置如证券融资等，二是通过产业政策直接进行配置如补贴等，三是将产业政策与市场结合起来，这是利用证券市场进行资源配置、优化产业结构策略的理论基础。前述分析表明：过去十余年来，广东和上海等在利用补贴进行资金配置方面做的工作相对较多，但对结合证券市场引导资源配置进行产业调整优化方面不够重视，资金通过证券市场的配置主要是自发性的，在我国证券市场处于初步发展阶段、很不完善以及众多因素制约的背景下，其资金配置功能很难发挥良好，所以资金配置效率偏低。这说明实施产业政策与证券市场资金配置结合进行产业调整的政策极为必要，并且，在已有1300多家上市公司的背景下，利用再融资方式调控资金配置可能更为现实可行。不仅如此，以上分析侧重于利用增量调整方法进行资金配置优化产业结构，事实上还可以在证券市场中利用存量调整方法进行资金配置，即通过上市公司的行业内或者跨行业重组重新配置资源，这也十分重要。本文提出了一种研究资源配置效率的新方法产业配置重合度方法，并试图利用该方法和投入产出方法对粤苏沪浙四省市证券市场的资金配置情况进行分析，以图找出一些规律。文中实际上具体应用三种方法进行资金配置效率的分析，不同的方法得出的结论基本一致，表明重合度这种新方法具有较好的应用价值，比例法可以用于粗略判断和排名，相关系数法则可以给出相对精确的评估，而且还可以利用该方法对产业政策及其效果进行观察分析。此方法中，对行业和企业的效益评估最为重要，不同的指标会有不同的结果，而采用综合评估的方法应较为可信。不过，是否有更准确和全面的评估方法，如应用到包括非上市公司在内的分析中其结果又如何，这些问题尚待今后进一步研究。（何问陶，女，1943-，暨南大学经济学院金融系教授、博导；黄建欢，男，暨南大学经济学院博士生，供职于广东证券发展研究中心；吴蕾，女，供职于广州地方税务局）参考文献1毛林根：产业经济学，上海人民出版社1996年版。2田鸣：资金与资源配置效率研究，经济科学出版社2001年版。3郭茂佳:股票市场效率论，经济科学出版社1999年版。4邓召明、范伟：我国证券市场融资效率实证研究，国际金融研究，2001年10月。5陈波：论产业政策的传导机制，经济评论，2001年1月。6崔满红：金融资源配置研究，国研信息，2000年6月。表1 1992-2002四省市资金配置总体情况 单位：万元上市公司家数（家）平均融资平均补贴融资总额补贴收入广东5414685.17 2735.38 3367050.16 147710.63 江苏5929085.52 1770.63 3501761.28 104466.88 上海13521759.00 2305.01 10353743.90 311176.76 浙江5415769.91 2739.18 2431873.39 147915.63资料来源：笔者计算，其中再融资的原始数据来自，其余原始数据来自巨灵信息系统检索。表3行业分布公司比重融资比重补贴收入比重主营业务收入比重利润比重单位资金产生的收入（元）单位资金产生的利润（元）农、林、牧、渔业3.70%1.57%0.24%0.95%-1.24%7.37 -1.13 电力、煤气及水的生产和供应业11.11%15.99%21.12%16.78%45.77%12.18 3.90 房地产业1.85%1.17%0.00%0.42%0.93%4.47 1.15 交通运输、仓储业3.70%8.28%0.56%1.08%4.90%1.60 0.85 信息技术业3.70%1.35%2.98%4.16%3.33%34.56 3.25 社会服务业5.56%2.01%0.01%3.09%1.68%18.88 1.20 综合类11.11%12.60%6.56%4.