中国工业资本收益率的测算与地区、行业结构分析，本文主要内容关键词为：收益率论文,中国论文,资本论文,结构论文,地区论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
目前中国宏观经济运行中遇到的很多困难都与投资问题有着密切的关系。比如要解决通货紧缩、拉动内需，就要刺激消费和投资，而要鼓励投资就要考虑能否有合理的回报，资本收益率是多少等问题。另一方面，投资不仅是当前的需求，更是未来的供给，资本流动的方向和结构直接决定了资源配置的效率，而这又涉及中国哪些行业、哪些地区的资本收益率更高？资本要投向这些行业和地区，中间有没有障碍，本文试图为这些问题提供一个初步的答案。
在简要回顾有关文献、介绍研究方法和数据之后，我们在第二节中将利用《中国工业经济统计年鉴》2001年的数据，用“函数法”测算资本收益率，并与会计“指标法”的结果相对照。在第三节中将数据扩展至1997、1999和2000年，对几个有关的宏观经济问题进行分析，提出思考和建议。
一 研究方法和数据
研究资本回报率主要有两种方法，一是通过分析会计和统计数据，用相应的指标来反映资本回报的“指标法”；二是通过对总量生产函数的计量回归和推导得到资本回报率的“函数法”。
Stigler（1963）对美国制造业公司的资本收益情况做了统计分析和描述。他的基础数据来自1938～1947年82个制造业行业和1947～1957年99个制造业行业公司的会计报告，资本回报率为“对债务人和权益所有者的回报”与“总资产”之比。Stigler对影响资本回报的行业因素、市场结构和经济周期因素的作用也有精当的分析。此外，Abel等（1989）在一篇研究动态有效问题的经典文献中也用了类似的指标衡量资本收益率。他们指出计算总资本收入有两种口径：一种是用国民收入核算账户中的“营业盈余”，再加上利息收入；另一种则用会计数据中的红利支出、利息支出和公司所得税三项之和，这两种算法是等价的。Zhang等（2002）在研究中国工业企业的赢利性时，采用了1996至1998年26个行业1838家企业的面板数据，用ROA（return on assets）来分析和比较企业的赢利能力。
资本收益指标的测算除了使用企业样本数据以外，也使用统计数据。樊纲、姚枝仲（2002）用国民经济统计中的“营业盈余”近似表示资本在初次分配中所获得的收入，资本总额则采用了“固定资产、存货、无形资产和递延资产等”的加总。文章认为2000年中国社会平均资本收益率为6.4％。张帆（2000）的方法是通过国民经济核算估计劳动收入占GDP的份额，假定除劳动以外的均为资本收入，得到资本收入占GDP的比重约为35％，然后乘以GDP得到总资本收入，再除以永续盘存法计算得到的资本总量即为资本收益率。文章认为1995年中国的物质资本收益率约为12％。
从这些研究可以看出，不同的“指标法”研究中所用的指标不尽相同，资本、收益的计算方法也各不相同，因此造成研究结果有一定的随意性，缺乏可比性。另外，“指标法”侧重的是描述，描述资本收益的水平以及在不同行业和不同所有制之间的差别等等，但为什么会有这种结果？决定资本收益高低背后的因素是什么？仅仅依靠指标描述是很难回答这些问题的，而借助于“函数法”则可以进行更为深入的分析。
通过估计总量生产函数来测算资本回报率得益于“全要素生产率（TFP）”方面的研究成果，这一领域的奠基人包括索洛（1991，中译本）、乔根森等（1989，中译本）。近年来Young（1995）和刘遵义（2000）利用这一方法对东南亚经济增长的研究引人注目。对中国生产率研究比较有代表性的有Chen等（1988），Jefferson等（1992），李京文、钟学义（1998），张军（2002）等。
用“函数法”测算资本回报率的思路非常简单（Peterson，1989），首先我们利用统计数据对某一形式的总量生产函数Y＝F（K，L；α）进行回归，估计出函数中的相应参数α，然后利用得到的参数和样本数据测算资本边际生产率
＝F[，k]（K，L；α）。在完全竞争市场中，当生产者达到均衡，产出和资本投入都用价值量来衡量时，有F[，k]＝r，即资本边际生产率等于资本边际成本，本文中统称为“资本收益率”。
在实际测算过程中有很多技术性的问题需要澄清，主要包括：
（一）具体总量生产函数形式的设定
我们在研究中最常用的是Cobb-Douglas型
（注：① Klump和De la Grandville（2000）、Klump和Preissler（2000）证明σ的变化对经济增长有着重要的意义，具有更高的资本-劳动替代弹性的经济在一定的条件下将有更高的人均资本存量和更快的增长速度。张明海（2002）通过经验分析发现，1993年以来中国的资本—劳动替代弹性明显上升，这一变化对经济增长有着显著的贡献。
② 事实上，超越对数型生产函数是CES型函数的对数形式在Y＝K＝L＝1处的二阶泰勒展开，详细证明可见李京文、钟学义（1998）第三章附录。）
在本文中我们主要采用《中国工业经济统计年鉴》2001年中分地区、分行业的截面数据，同时使用C-D型生产函数和超越对数型函数，并将回归结果进行对比。我们发现，这两种生产函数的回归结果是高度一致、相互印证的。
（二）函数中Y、K和L应采用何种统计数据
在统计和会计数据中，代表产出（Y）的指标有很多种，如GDP、工业总产值、工业增加值以及销售收入等等；可以用来表示资本投入（K）的指标则包括固定资产原值、固定资产净值、流动资产和总资产等；代表劳动投入（L）的一般有从业人员数、工时数或工资总额等几个指标。采用不同口径的数据对回归结果有很大的影响，但在具体研究中应当采用怎样的口径并没有明确的规定，有学者（Chen et al，1988）提出应当遵守几个基本准则。首先是数据口径的一致性，比如如果产出是GDP或工业增加值等代表“净产出”的量，那么资本投入也应当是净值，不能包括流动资产、原材料等中间投入（李京文、钟学义，1998）。其次，在分析时序数据时应考虑价格因素的影响，对产出和资本投入数据进行价格平减或折和成某个基年的价值，固定资产价值一般用“永续盘存法”进行计算和调整（贺菊煌，1992）。再次，对中国工业企业（尤其是90年代中期之前）的分析应考虑资本和劳动投入的“非生产性”因素，比如厂办学校之类的要素投入就应当扣减。
在此我们采用《中国工业经济统计年鉴》中的“工业增加值（当年价格）”代表产出，“固定资产净值年平均余额”代表资本投入，“全部从业人员平均人数”代表劳动投入。由于我们使用的是截面数据，因此可以不考虑价格变动的影响。另外中国企业办社会的问题已经不是很突出，因此我们不再扣减“非生产性”的要素占用，而且即使有非生产性占用的问题，也会相应体现在行业、地区的资本收益差距中，这正是我们所要分析的问题。
（三）统计数据与会计数据的比对及口径一致性问题
此前的研究要么使用企业会计数据，要么使用《中国工业经济统计年鉴》的数据，这中间由于核算原则不同，会计和统计指标的涵义及内容就存在着差别，因此使得采用不同数据的研究结果不具有可比性。在此我们受Abel等（1989）文章的启发，提出一种在工业经济分析中将会计核算与国民经济核算统一起来的方法。
分析《中国工业经济统计年鉴》和《中国统计年鉴》的指标解释，并根据通用的工业企业会计核算准则，可以发现如表1所列的一些关系。
表1生产法核算的工业增加值与会计核算的对比
工业总产出 产品销售收入
减工业中间投入
工业中间
投入包括：
1.直接材料费
减：产品销售成本（可以核算产品
用
中的制造成本和费用，主要包括原
2.制造费用中
材料及直接材料费用、工人工资和
的中间投入
机器设备折旧等）
3.销售费用中
减：产品销售费用（包括为销售产
的中间投入
品而发生的中间物质投入和销售
人员的工资等）
减：产品销售税金及附加
4.管理费用中
减：管理费用（可以列支到管理费
的中间投入
用中的项目非常繁杂，主要包括行
政管理人员的工资和各项福利，以
及各种中间投入）
5.利息支出 减：财务费用（主要为利息支出）
＝利润总额
＝工业增加值
价外核算“应交增值税”
表1中企业“工业总产出”的核算内容与会计上的“产品销售收入”基本一致，分析2002年《中国工业经济统计年鉴》也可以发现产品销售收入与工业总产值之比一般都在0.93以上，两者基本一致。而右边“产品销售成本”一项比左边中间投入的第1、2两项多出了工人工资和设备折旧，“销售费用”和“管理费用”分别多出了非中间投入部分，暂且全部归结为销售人员和管理人员的工资及福利支出，“财务费用”与利息支出基本一致。至此如果把右边所有多出来的内容与最后的“利润总额”及“应交增值税”相加，则应当与左边的工业增加值相一致，重新整理为表1.1。
表1.1 收入法（或要素分配法）核算的工业增加值与会计项目的对比
工业增加值
＝劳动者报酬 ＝工人、销售人员、管理人员等工资及
福利支出
＋固定资产折旧
＋机器设备等固定资产折旧
＋生产税净额 ＋产品销售税金及附加＋应交增值税
＋营业盈余
＋利润总额
根据前面的函数法，我们可以求出资本收益率F[，K]，而现在从会计的角度，如果将除劳动者报酬之外的所有项目都视为资本收入（注：在此使用的是“广义的资本报酬”概念，同李京文、钟学义（1998）和张帆（2000）。），那么也可以得到资本收益率r＝（本年固定资产折旧＋产品销售税金及附加＋应交增值税＋利润总额）/固定资产净值年均余额。显然，指数法和函数法是可以相互对照的，计量回归的结果和会计核算的结果也具有可比性。
二 生产函数估计和资本收益率测算
《中国工业经济统计年鉴（2002）》中列出了25个工业行业的分地区数据，我们去掉一个公用行业（电力蒸汽热水生产供应业）（注：去掉公用行业（包括电力、煤气和自来水供应等）是因为这类产品一般不是市场定价，国外的相关研究中也一般将其排除在普通工业行业收益分析之外。），用剩下24个行业的每个地区的数据作为一个样本，共有707个有效样本，回归总量生产函数结果见表2。
表22001年包含24个工业行业的总量生产函数估计
模型lnAα（或α[，K]） β（或α[，L]） β[，KK] β[，KL] β[，LL] R[2] F
1-0.3890.853
0.171 0.880 2586.055
2 0.700 0.860
4341.32
3 0.456
0.519 0.167 -0.1350.110
0.955 2986.496
4 0.512 0.137
0.869 2344.509
说明：①所有参数均在1％的水平上显著，各t值省略。②模型1方程：lnY＝lnA＋αlnK＋βlnL＋ε；模型2方程：lny＝αlnk＋ε；模型3方程：lnY＝α[，K]·lnK＋α[，L]·lnL＋（1/2）β[，KK]（lnK）[2]＋β[，KL]·lnK·lnL＋（1/2）β[，LL]（lnL）[2] ＋ε；模型4方程：lny＝α[，K]·lnK＋（1/2）β[，KK]（lnK）[2]＋ε。③其他的方程形式因回归结果不理想（包括某一参数不显著或R[2]偏小等），不再列出。
方程1的结果显示资本收入与产出之比的估
SPSS软件中提供的Wilcoxon及Kolmogorov-Smirnov两种方法进行检验，结果我们发现，这两组收益率估计值的概率分布没有显著差异。也就是说，用C-D函数和用超越对数函数来估计资本收益率是一致的和等价的。对比规模报酬不变假定下的模型2和模型4也得到了同样的结论。这证明了用“函数法”测算资本收益的有效性。
由于结果一致，我们下面就主要采用形式更为简洁的C-D函数。另外，模型1中α和β的估计值相加等于1.024，与常用的规模报酬不变假定非常吻合，这启发我们采取以下的方程形式做分行业、分地区回归：
首先将行业分为m类、地区分为n类，设定一个基准地区的基准行业，其常数项系数和资本产出弹性分别为c[，0]和α[，0]。ID[，i]和AR[，j]表示其他行业和地区的虚拟变量。也就是说，当k和y第i个行业、第j个地区资本和产出时，ID[，i]和AR[，j]的取值为1，否则为O。c[，i]（c[，j]）为各行业（地区）相对于基准行业（地区）的常数项增量，如果为正说明该行业（或地区）比基准行业（或地区）有更大的A值，如图1所示，在同等的资本配备条件下将有更高的资本收益率。同理，α[，i]（α[，j]）为各行业（地区）的资本产出弹性系数增量，系数为正意味有更高的资本产出弹性，同等情况下也将有更高的资本收益率。
图1 不同的A和α值对资本收益率的影响
我们对行业进行两种分类，一种是分为传统的以农产品为原料的一轻工业、以非农产品为原料的二轻工业、采掘工业、原料工业和重型加工工业5类；第二种是通过计算国家资本比重和资本产出弹性，并利用SPSS的聚类分析功能将24个行业分为三类，称为国家资本高比例、中比例和低比例行业（这里仅指国家资本，不包括集体资本）（注：具体为：（1）国家资本占比在50％以上的6个行业，包括煤炭采选业、石油和天然气开采业、黑色金属矿采选业、有色金属矿采选业、黑色金属冶炼及压延工业和烟草加工业；（2）国家资本占比在30％左右的8个行业，包括纺织业、造纸及纸制品业、化学原料及化学制品制造业、化学纤维制造业、非金属矿物制品业、有色金属冶炼及压延工业、普通机械制造业和专用设备制造业；（3）国家资本占比在20％左右的10个行业，包括食品加工业、食品制造业、饮料制造业、医药制造业、石油加工及炼焦业、金属制品业、交通运输设备制造业、电气机械及器材制造业、电子及通信设备制造业和仪器仪表及文化办公机械制造业。）。对地区的分类有三种方法，华北、东北等六大区分类，东、中、西部的三种地区分类，以及SPSS根据资本产出弹性聚类产生的三类地区，即发达地区、中等发达地区和欠发达地区（注：具体为：（1）浙江、福建、上海、江苏、山东、广东、北京和湖北8个经济相对发达的地区；（2）天津、河北、内蒙古、安徽、河南、湖南、四川、海南、重庆和陕西10个中等发达地区；（3）辽宁、吉林、黑龙江、江西、广西、云南、甘肃、新疆、青海、山西、贵州、西藏及宁夏13个欠发达地区。）。
从表2.1可以发现：（1）五种行业分类显示一轻工业、采掘工业和原料工业的常数项都明显低于重加工工业。理论上通常把A看做是包括技术、管理、制度等在内的对产出有影响的综合因素，也称为全要素综合生产率（TFP）。因此这一结果说明机械制造、电子电气设备等行业有更高的综合生产率，与直觉相符。但二轻工业显示比重加工工业有更高的TFP，由于这里的24个行业中只有医药制造和化学纤维制造属于二轻工业，因此这一结果并不具有代表性。资本产出弹性一轻工业和二轻工业分别高于和低于重加工工业，但采掘工业和原料工业的结果不显著。（2）六类地区中只有西北地区的TFP明显低于东部地区，其余的虽然符号与直觉相符，但都不显著；所有的资本产出弹性差异也不显著。说明六地区分类并不理想。（3）同理，三类地区中只有西部地区的TFP明显低于东部，其余结果都不显著。（4）回归结果最为理想的是模型4，国家资本比重高于50％的6个行业TFP值明显低于其他行业，欠发达的13个省TFP值也较低。另外，所有资本产出弹性的差异都是显著的，这个结果对下面分类估计资本收益率非常有用。结果还显示国家资本占比高的行业（如烟草加工、石油和天然气开采等）资本产出弹性更高，而国家资本占比中等的一些行业（如造纸、纺织等）资本产出弹性则低于国资比例低的行业（如食品制造、电子电气、仪器仪表等）。由此我们可以预测国家资本占比中等的行业，其资本收益率可能夹在高占比和低占比行业中间，这点将在下面的分析中得到证实。最后，欠发达地区的TFP明显低于发达地区，中等发达和欠发达地区的资本产出弹性都明显低于发达地区，这将是造成地区资本收益差距的主要原因。
表2.1 行业、地区分类的总量生产函数估计
模型1
模型2 模型3
模型4
α[，0] 0.830***0.780*** 0.854*** 0.894***
一轻工业 -0.972***
0.465*** -0.951*** 0.462***
-0.906*** 0.437***
二轻工业 1.675*** -0.749***
1.634*** -0.723***1.755***-0.782***
采掘工业 -0.352**0.094 -0.384***
0.114* -0.291** 0.065
原料工业 -0.450**0.087 -0.446**
0.097 -0.388** 0.065
高国资行业-0.498*** 0.198***
中国资行业 0.076-0.252***
华北地区 -0.136-0.048
东北地区 -0.334-0.056
华南地区 -0.027-0.057
西南地区 -0.249-0.066
西北地区 -0.464*** -0.028
中部-0.052 -0.057
西部-0.328**
-0.018
中等发达地区-0.070 -0.092 0.013
-0.138**
欠发达地区
-0.385*** -0.081 -0.194* -0.161***
调整后的R[2] 0.894 0.891 0.901 0.903
F 316.647446.156
497.083736.523
说明：①行业中分别以重加工工业、中比例行业为基准行业，地区中分别以华东地区、东部地区和发达地区为基准地区。②基准行业-地区的常数项（即回归方程1中的c[，0]）在初次回归中没有通过t检验，故设为零。③各模型左列为c[，i]（c[，j]）的估计值，右列为α[，i]（α[，j]）的估计值；④***、**和*分别表示估计值在1％、5％和10％的水平上显著。
根据表2.1对地区、行业生产函数差异的分析，我们按地区市场发达程度和行业国家资本占比重新估计分类的总量生产函数，然后根据各个
们在第一节中提出了用会计数据计算资本收益率的公式，结果列为r（1）。另外，张军（2001）指出，现行统计数据公布的利润总额是赢利企业实现的利润减去亏损企业的亏损额后的“净值”，因此亏损严重的行业表现出来的利润会很低。为了分析这方面的影响，我们还计算了经亏损调整后的资本收益率r（2）（即在r（1）的分子中再加上亏损总额）。结果如表2.2所示。
表2.2资本收益率地区、行业结构
说明：①所有α估计的t值和方程的F值均通过了显著性水平为1％的检验，t、F值省略；②在比较了参数显著性、拟合优度等初次回归的结果后，标记*的采用lny＝αlnk＋ε的回归方程，标记**的方程为lnY＝InA＋αlnK＋β1nL＋ε，其余均为lnY＝αlnK＋βlnL＋ε。
从表2.2可以得到以下几点重要结论：
（1）生产函数的差异是造成资本收益率差异的主要原因。对比
和三组资本收益率的结构我们发现，两者是高度一致的。正如我们在图1中所示，生产函数的差异可能是造成资本收益率差异的根本原因，经验分析结果充分证明了，生产函数表现的资本运用“技术效率”的高低，直接决定了最终的资本“财务效率”的高低。“函数法”再次体现了它的优越性：不仅可以描述现象、预测趋势，更可以发现现象和趋势背后的原因。
（2）中国工业资本收益率在地区间存在着明显差异。在大多数竞争性行业中，发达地区的资本收益率要依次高于中等发达地区和欠发达地区。这与我们的直觉是一致的。此外，西部地区在煤炭等高国资行业中凭借其资源优势有着较高的资本收益率，而同时发达地区凭着效率优势，在这一领域也有相当高的资本收益率。对地区资本收益结构的描述，3种测算的结果是一致的。
（3）工业资本收益率在行业间也存在着明显差异。国家资本占比中等行业的资本收益率明显低于国资比高的行业和国资比低的行业。这说明造纸、纺织、普通机械等行业既没有国资垄断行业的垄断优势（如烟草、石油和天然气开采等），也没有体制更为自由、竞争更为有效行业的竞争优势（如食品制造、电子电气、仪器仪表等），结果造成了这种“高不成、低不就”的尴尬局面。对行业资本收益结构的描述，3种测算结果也基本是一致的。
资本收益率在地区、行业之间存在的这种巨大差异正是中国资本市场不完善的一种表现。根据经济学原理，在完善的资本市场中，资本逐利的最终结果应当是资本收益率的平均化。虽然有研究表明1985到1990年中国30个生产部门产值利税率的均方差由13.4降至10.3，资金利税率的均方差由36.1降至23.3（李京文、钟学义，1998），资本收益随市场竞争的引入有所趋同，但直到目前为止地区、行业差异仍然很大。表2.2中即使是会计核算的资本收益率r（1），高低之间的差距也有4倍之多。行业部门内和部门间的竞争受到抑制，区域间的竞争也同样受到抑制，经济的条块分割依然严重，这必然导致生产效率和资本收益在行业、地区之间的巨大差异。因此要建立和完善有效的资本市场，解决现有经济中的条块分割问题是至关重要的。
另外我们发现资本收益率测算结果在“函数法”和会计“指标法”之间存在差距（见表2.3）。
表2.3资本收益率差距％
我们知道，“函数法”的结果是通过测度生产函数得来的，因此可以看做是对生产者资本运用“技术效率”的一种测量；而会计核算的结果则反映了企业运用资本的“财务效率”，这中间的差距反映了企业“技术效率”与“财务效率”的一种背离。此前有很多研究也探讨了中国工业企业中存在的这种“效率与赢利能力的悖论”，并做出了相应的解释（如世界银行，1987；李京文、钟学义，1998；中国社会科学院经济研究所宏观课题组，2000；张军，2001；Zhang et al，2002等）。如果不考虑统计数据与会计数据的误差可能造成的影响（注：根据孟连、王小鲁（2000）的研究，中国工业增加值的统计数据很有可能存在一定程度的高估.如果Y值高估了，那么首先a的回归值将偏高，并进而在计算
时进一步高估资本收益率。另一方面，会计数据中我们将管理费用、销售费用中不能归为中间投入的都划归劳动者报酬，其实有一些项目（如土地使用费、无形资产等）应归为资本所得，因此由于数据原因，会计“指标法”的结果可能低估了资本收益率。），仅从经济学的角度来分析，我们认为有两方面的因素是至关重要的。
第一，市场因素：“过度竞争”对企业正常利润的侵蚀。企业利润率一般与市场竞争程度成反比，垄断性高的行业利润率高，竞争性强的行业利润率低。目前中国工业行业存在普遍过剩的生产能力，加之国内商品市场存在严重的分割（Young，2000；Poncet，2002），市场竞争机制极不完善，结果致使很多工业行业存在严重的“过度竞争”，使企业难以维持正常的利润水平，从而大大降低了实际的资本收益率。对照表2.2中的r（1）和r（2）可以发现：除国家资本垄断的行业以外，其他竞争性高的行业亏损程度较高，表2.3中r（1）与
的差距也较大。数据显示2001年18个竞争性工业行业的亏损总额为893.72亿元，最终现利润总额为2332.74亿元。也就是说原本实现的利润中有28％被亏损抵消，资本收益损失严重。第二，体制因素：“过度投资”与“投资壁垒”对资本收益的扭曲。目前投资体制的障碍使得高收益的行业或地区投资不足，低收益的行业和地区投资过度、无序竞争，最终的结果只能是资本收益率的整体下降和资本市场的严重扭曲。
三 数据扩展及有关问题分析
在上述研究的基础上，我们可以对当前一些重要的宏观经济问题提出分析和思考。
（一）扩展的资本收益率测算显示：国有企业改革、现代企业制度建设初见成效
将我们的数据扩展至1997、1999和2000年，测算结果列在表3中。从表中可以清楚地看到：（1）以常数项体现的全要素生产率1999年较1997年有所下降，这可能是受1998年亚洲金融危机的影响，但从1999年以来TFP明显改善，也就是说生产中的全要素生产率在提高。（2）用表中的回归方程估计的资本产出弹性a的变化并不明显，我们另外对方程lny＝αlnk十ε做回归，集中考察α的变化情况。结果显示各年的α估计值分别为0.578、0.580、0.666和0.700。也就是说从1997年以来资本产出弹性持续提高，反映了资本使用效率的提高。（3）资本收益率从1999年以来逐年提高，工资率（即“函数法”测算的边际劳动收益率）1999年以后明显高于1997年。
表3的各项测算结果都显示1999年以来中国工业企业的要素利用效率明显改善，说明国有企业改革和现代企业制度建设取得初步成效。
表3数据扩展
说明：①《中国工业经济统计年鉴》没有1999年卷，因此缺少1998年的数据；②由于缺少数据，1997、1999和2000年无法用“指标法”核算资本收益率；③1999和2000年的数据中只有“固定资产净值”，没有1997及2001年的“固定资产净值年平均余额”，不过两者相差很小，结果仍具有可比性；④各参数估计的t值和方程的F值均通过了显著性水平为1％的检验，t值、F值省略。
（二）资本流动：何去何从
第二节的分析已经描述了中国工业资本在地区、行业之间的差异，我们再通过作图，形象地展现这种结构差异以及未来资本流动的趋势。
根据微观经济理论，从利润最大化的一阶条件可以推出企业对要素的需求函数。显然我们从“函数法”中得到的r＝F[，K]（K，L；α）正是资本的需求函数。参照图1我们可以将不同生产函数所代表的资本与资本收益率（图中为相应的切线斜率）的对应关系绘制在图2A、B中（注：生产函数为C-D型时直接有r＝αA·K[α-1]L[1-α]。）。
图2A 资本供求关系
图2B 资本供求关系
图2A中不同的生产函数决定了不同的资本需求曲线，A值和α值较高的C-D函数对应着较高的资本需求曲线（D[，1]）。在计划经济中资金供给完全没有弹性，为垂直的供给曲线S[，plan]，此时资本收益率差距很大，资金配置是完全扭曲的。而完全竞争的资本市场中资金可以自由流动，供给为弹性无限大的S[，market]，此时有均一化的资本收益率r[*]。实际经济中的资金供给弹性处于两者之间（S），也相应存在着资本存量和收益率的差距。在一定时期内资本使用效率高的行业（或地区）可以提供更高的资本回报，同时也具有更高的资本存量；但长期来看，资本将向高收益的行业和地区流动，从而进一步提高这些行业和地区的资本存量，同时资本收益率趋于相等，市场趋于完全均衡。
如图2B所示，起初供给曲线与两条需求曲线分别交于E点和F点，E的资本收益高于F。显然，E所代表的行业或地区将吸引更多的资本流入，供给曲线由S扩展至S[，1]；而对低收益的行业或地区来说，资本流出，供给曲线由S缩减至S[，2]。最终的均衡点分别为E′和F′，资本收益率相等，资本存量分别为K′[，1]和K′[，2]，高收益的行业或地区有更多的资本积累，而低收益的行业或地区资本存量减少。但如果资本在跨行业、跨地区流动中受到阻碍，甚至逆其道而行之：对低收益的行业或地区强行资本流入，资金供给由S扩展至S[，1]，对高收益行业或地区的资金供给则由S缩减至S[，2]（分别相交于E″和F″），那么显然资本收益差距将继续扩大，资本配置的扭曲也更加严重。
我们的研究结果表明在未来一段时期内，资本将继续向东部沿海等发达地区流动，向电子通讯、电气机械等高收益行业流动（注：张军（《再论中国的投资效率下降和资本形成的总量特征》，2003，打印稿）研究表明，改革以来纺织、普通机械等行业的投资占整个制造业的比重显著下降；电子电气、交通运输设备制造、金属制品等行业投资增长最快；食品、饮料等行业也有较快增长。这一研究揭示的资本流动方向与本文的结论高度吻合。）。这些地区的这些行业也许可能将中国塑造为未来的世界制造业中心。另一个直接与地区资本流动密切相关的话题是西部大开发中的投资（注：西部大开发中很多重大投资涉及环境保护、公益公用事业和国家安全，这部分投资的收益有很强的外部性，需要另外有专门的研究进行探讨，本文不做分析。）。我们的研究表明，要保证西部开发战略的顺利实施，就必须通过市场化改革，改善西部的投资环境，发展优势产业，提高企业的资源利用效率和资本收益率。
（三）中国工业：过度投资和投资不足
研究显示80年代后期以来，中国国有企业、集体企业和大中型企业的资本密集度都在提高，出现了资本深化甚至是过度投资的趋势。表面上看，这一研究结论似乎与中国居民储蓄居高不下、民间投资不足的现象有矛盾，但仔细分析发现两者是并行不悖的。在资本收益率被压低的情况下，资金需求大于供给，此时国有企业、集体企业和大中型企业（其实也多是国有企业）凭借其制度优势可以得到廉价的资金进行投资，资本密集度提高，甚至出现过度投资；而民营企业则受现有体制的约束，无法扩大投资。如果再考虑到很多民营经济的效率要高于国有经济的话，那么这种资金配置的扭曲就更为严重。
（四）地区产业布局：竞争性行业的重复投资
杨灿明（2000）研究表明中国中部与东部工业结构的相似率为93.5％，西部与中部工业结构相似率为97.9％，重复投资严重。从表2.2也可以看出，只要是竞争性行业，不管是发达地区、中等发达地区，还是欠发达地区，亏损程度几乎是一致的（r（2）比r（1）都高出3％～4％）。
要根本扭转这种局面就必须进行一系列的投资体制改革，包括中央和地方政府投资管理的合理分权，包括跨行业、跨地区企业购并和资本重组机制的健全，而且尤为重要的一点是：在投资准入和收益分配中尽快实现对资本的一视同仁。
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