不同资本投资取向对服务业发展规模的影响研究

施俊宇，冯白

（南京大学a.会计与财务研究院；b.商学院南京210093）

1 问题的提出

企业投资按标的不同可归纳为三类：生产性资本投资、技术性资本投资和投机性投资，不同投资取向对产业发展的作用路径不同。按产权属性分，企业又可划分为中央国有企业、地方国有企业和民营企业三类，而企业的产权属性对于企业投资具有重要影响，从而进一步影响到不同资本投资取向对于产业发展的作用路径。一般来说，中央国有企业由于不在地方政府的管辖之内，其投资取向通常贯彻了中央层面的发展规划，较容易促进支柱产业、主导产业和基础产业的发展；地方国有企业则受地方政府的干预较多，地方政府往往为了短期内的经济增长目标利用自身的资源优势对管辖范围内的企业产生投资干预，极易造成企业投资取向偏差；相比之下，民营企业由于受到某些行业壁垒的限制，往往只能集中于更接近完全竞争市场的细分行业。加之同样受到地方政府多重限制，民营企业的投资取向往往存在两极分化，或单纯偏重于量的扩张，或着力于技术投资，从而导致行业发展不平衡。由此可知，资本投资作为产业发展的直接影响因素对于服务业的发展与转型同样重要。服务业的发展程度是一国或者地区产业结构高度化升级的重要指标。与发达国家相比，我国的服务业内部传统产业占比较高，如流通服务业、公共服务业；而现代服务业占比较低，如生产者服务业等。这表明我国服务业的实际发展水平还比较低，亟待优化升级。

对资本投资与服务业发展关系研究由来已久，已有成果主要集中于外商直接投资、人力资本投资和技术投资这三点[1-5]，研究成果均显示资本投资是影响服务业发展的重要因素。然而通过梳理可知，上述研究还存在三点不足：（1）鲜有文献系统性地分析不同资本投资取向对于服务业发展的差异化作用路径。（2）已有文献在研究资本投资区位分布以及资本存量对于服务业发展影响效应时，多采用固定资产投资作为指标变量，而忽略了人力资本投资这一重要生产要素。（3）已有文献虽然已对技术投资以及人力资本投资对服务业发展的影响进行研究，但却并未将人力资本的投资按其结构划分为高端人力资本投资和一般性的人力资本投资，并且未将前者纳入到技术性资本投资当中。基于以上三点不足，本文选取企业资本投资这一视角，结合产权性质及地区差异，探析不同资本投资取向对于整体服务业发展的作用路径，以及其在不同区域间所展现出的差异化。

2 服务业发展程度的度量

本文以服务业为研究对象，探究不同产权属性中不同资本投资取向对于服务业发展的影响，故需要对服务业的发展进行界定。一般来说，服务业的发展可以从规模和生产效率两个方面进行测算度量。

2.1 服务业规模测算

区域服务业生产规模的测算一般采用区域第三产业增加值占区域GDP的比重进行度量。本文选取2006—2014年为时间窗口，计算全国31个省市自治区第三产业增加值占比，数据来源均为《中国城市统计年鉴》。测算结果如表1所示。

2.2 服务业生产效率测算

本文选取基于数据包络分析（DEA）的Malmquist指数测算各区域历年服务业生产效率。Malmquist指数的基本原理是：运用DEA法，通过两个不同时刻距离函数的比值来刻画生产率的变化。其具体计算公式为：

表1 2006—2014年全国31个地区第三产业增加值占区域GDP的比重（%）

其中，（xt，y）t和（xt+1，yt+1）分别表示第t和t+1其投入产出量；和分别表示以t时期的技术和t+1时期的技术参照的距离函数。基于产出角度的Malmquist指数为：

在时期（t+1）的技术条件下，从时期t到时期（t+1）的全要素生产率变化的Malmquist指数为：

为计算服务业生产效率，排除不同年份价格因素对投入、产出变量的影响，本文以各省份“服务业当年增加值”为产出变量，以“服务业资本存量”和“服务业从业人员数”为投入变量。

其中，各省份第三产业资本存量的计算，本文仍然采用张军等（2003）[6]中固定资本存量的计算方法，即：

其中，Kit为当期资本存量；Kit-1为前一期的资本存量；δit为经济折旧率；Iit为经过投资缩减指数缩减过后的当年新增投资额。折旧率参考龚六堂等（2004）[7]和宗振利等（2014）[8]对于第三产业固定资产折旧率的估算，选用10%作为折旧率的数值。为了统一价格基准，本文选择的资本存量的基年为2005年，基年资本存量（Ki2t005）的计算仿照Hall和Jones（1999）[9]的做法，计算公式为：

其中，i代表地区；s代表行业；gis是i地区s行业2005—2014年增加值的几何平均增长率；δ为折旧率。

所有数据均来源于《中国服务业统计年鉴》。具体计算结果如表2所示。

表2 2006—2014年全国31个地区服务业全要素生产率

3 资本投资取向的度量

本文将企业资本投资取向分为三类：生产性资本投资、技术性资本投资和投机性资本投资。参考冯白（2016）[10]所用度量方法，并在此基础上针对服务业特征，对三种资本投资取向的度量进行修正。

生产性资本投资（MC）的度量方法采用企业年度财务报表中的“母公司固定资产投资（Fa）+在建工程投资+对子公司、联营企业、合营企业的股权投资（Ei）+用于维持生产经营或者规模扩张的一般性的人力资本投资（GHci）”。其中，由于股权投资较为分散，部分投资于本地，部分投资于异地，故本文将企业所有的股权投资都按实际投放区域纳入对应省份的生产性资本投资当中。GHci的计算本文采用企业年度报告中披露的母公司及子公司员工人数（Da）乘以公司对应省份及行业岗职工平均工资（Ed）而得。职工平均工资数据来源于《中国劳动统计年鉴》。根据经济学中要素定价模型可知，由于区域市场供求关系的存在，企业对于用作维持生产经营以及规模扩张的一般性劳动力投入通常会按照本行业当地平均工资标准进行支付，而不会超出工资标准进行雇佣。具体计算公式为：

技术性资本投资（ET）的度量，本文同样按照属地原则，将上市企业年度财务报表中当年研发支出（Rde）、无形资产（Ia）及高端人力资本投资（AHci）数额进行加总。其中，对权证类等非软件及技术投资无形资产予以扣除；高端人力资本以企业年报中披露的应付职工薪酬（Ep）数额与之前计算所得一般性人力资本投资（GHci）数额之差作为度量。这样度量的理由是：对于高端人才，尤其是技术性人才和管理型人才，企业往往愿意支付超过行业平均工资水平的薪酬进行雇佣，这部分支出可视为服务类行业的技术资本投资行为。具体计算公式为：

投机性投资（SI）的度量，以各地区上市企业年度财务报表中交易性金融资产（Tfa）、持有至到期资产（Hi）与投资性房地产（Ire）三项加总而得。具体计算公式为：

对于银行、证券、保险等分支机构众多的企业，本文在计算上述两种人力资本投入时，分别按照年度报告中披露的母公司各分支机构在职员工数及其归属地进行计算和划归。按照年度报告中披露的对各子公司股权投资数额对子公司在职员工数及薪酬支付总额进行按比例摊派，分别计算出对于各子公司的两种人力资本投资，并划归到各地区的生产性资本投资与技术性资本投资当中。

由于生产性资本投资、技术性资本投资和投机性资本投资的度量结果数据庞大，且无规律可寻，故本文并未列出，直接运用于后述模型的计算之中。

4 模型构建

在大量参考冯白等（2016）[10]、Mankiw等（1992）[11]、郝颖等（2014）[12]学者研究成果的基础上，本文引入了如下控制变量（X）：（1）地方政府财政力量（GP）；（2）区域经济增长速度（GDPS）；（3）区域劳动人口素质（PQ）；（4）区域开放程度（FDI）。各控制变量计算方法如下：GPi,t为当年政府财政预算支出除以当年GDP的比值；GDPGi,t为当年经济生产总值增速；PQi,t为区域大专教育程度人数占区域人口总数的比值；INCi,t为区域人均可支配收入；FDIi,t为区域当年实际利用外资数占GDP的比重。

由于部分地区部分产业数据不全，本文采用非平衡面板数据（Unbalanced Panel Data），并结合GMM回归技术进行实证分析。同时，考虑到企业投资效应的显现可能存在一定的滞后性，本文引入了各投资取向的滞后变量进行测度；此外，为了进一步研究产权性质对企业资本投资进而对服务业发展程度的影响，本文在模型中又引入了产权性质与资本投资取向的交叉项，即：代表产权性质的虚拟变量与资本投资的乘积项。据此，最终所用计量模型设定为：

其中，SQi,t为各省份服务业增加值占GDP比重；TECHi,t为各省份服务业生产效率；MCi,t为当期生产性资本投资；MCi,t-1为前期生产性资本投资；ETi,t为当期技术性资产投资；ETi,t-1为前期技术性资产投资；SIi,t为当期投机性投资；SIi,t-1为前期投机性投资；TYPE表示不同产权属性，即：中央国有企业（CEC）、地方国有企业（LEC）及民营企业（PRC）；Xit为控制变量；ui为个体效应；λi为事件效应；εit为随机干扰项。

本文选取2006—2014年A股企业为样本，数据取自各年《中国服务业统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国固定资产投资统计年鉴》以及企业年度报表。考虑到西藏及港澳台地区数据缺失严重，这些地区均不计入样本。为了预防多重共线性问题造成的伪回归结果，本文首先对各解释变量之间的关系进行了Pearson相关性检验。检验结果如表3所示。

表3 各解释变量间Pearson相关性检验

GDP增长率与生产性资本投资之间存在较为严重的多重共线性，为了确保回归结果的准确性，在此去除GDP增长率这一解释变量。

5 实证结果

采用前文所述模型及数据，本文运用Stata 14软件实证分析不同资本投资取向对区域服务业发展程度的影响以及不同产权属性中这一影响的差异化表现。其中，产权性质与资本投资取向的交叉项测度的是不同产权属性下某种资本投资对服务业发展的差异化影响。

5.1 资本投资对服务业规模扩张的显著性

从下页表4中可以看出，就全国样本而言，生产性资本投资和技术性资本投资对于服务业整体规模的扩张的促进作用最为显著，且具有一定的持续性。民营企业的促进作用最大，其次是地方国有企业，最后是中央国有企业。分区域来看，东部地区，仅技术性资本投资展现出了对于区域服务业规模扩张长久且显著的促进作用，而投机性资本投资则存在长期负向作用。中央国有企业并未发挥出其资源禀赋优势，尤其是在技术性资本投资方面甚至不及民营企业，这主要是由于中央国有企业在技术性资本投资方面存在结构性的问题，即：对于高端人力资本的投入不足，对于高端设备及软件的投资存在较多重复引进等；中部地区，生产性资本投资对服务业的增长存在一定负向作用，进一步区分产权性质后发现，这种负向作用主要来自地方国有企业及中央国有企业。这充分反映了中部地区地方政府对于服务业的发展重视程度不够。技术性资本投资对于中部地区服务业规模扩张的促进作用存在一定时滞，这符合中部地区经济基础及服务业人才储备较东部地区相对薄弱的现状；西部地区，生产性资本投资和投机性资本投资是西部地区服务业体量增长的重要推动力量。这种推动作用主要来源于民营企业和地方国有企业，这一方面说明西部地区服务业的发展对地方政府的依赖性更强，另一方面也说明了民营企业对于西部地区服务业增长的重要性。

表4 资本投资与服务业质的提升——以现代服务业增加值占比衡量

5.2 资本投资对服务业生产效率提升的显著性

从表5中可以看出，就全国样本而言，对服务业生产效率存在显著正向影响的仅有技术性资本投资和投机性资本投资。这种促进作用主要来源于民营企业，而国有企业的促进作用在东、中、西部地区之间存在较大差异，所以未能在全国整体样本中得到显著的体现。

表5 资本投资与服务业质的提升——以服务业生产效率衡量

分区域来看，东部地区，促进服务业生产效率提升最为显著的是技术性资本投资和投机性资本投资。地方国有企业和民营企业的技术性资本投资促进作用大于中央国有企业，投机性资本投资的促进作用仅存在于民营企业，这说明投机性行为的负面挤出效应在东部地区并不显著；中部地区，生产性资本投资与技术性资本投资对于区域服务业生产效率的提升均存在一定的时滞，其原因也是与中部地区长期以来以过于倚重第二产业发展有关。相反，以金融业房地产业为核心的投机性资本投资对中部地区服务业生产效率存在持续推动性，这间接说明了中部地区服务业生产效率的提升十分依赖需求端结构的拉动。进一步挖掘中部地区对于现代服务业、生产性服务业的潜在需求将成为提升区域服务业生产效率提升的重要途径；西部地区，地方国有企业的生产性资本投资仍然存在显著的负向作用。产生这种现象的原因可能同前，而民营企业对于西部地区服务业生产效率的提升作用最为明显，尤其是民营企业的技术性资本投资和投机性资本投资。这说明民营企业以其自身的市场敏感性适度活化西部地区经济环境是促进西部地区服务业生产效率提升的关键。

6 结论

本文实证结果显示：（1）从不同投资取向来看：三种资本投资取向对于服务业规模的提升均存在显著促进作用，但对于服务业生产效率的提升则更为依赖技术性资本投资和投机性资本投资。（2）分区域及产权性质来看，东部地区，都高度依赖技术性资本投资；中部地区，地方国有企业的资本投资存在较大的负向作用，民营企业和中央国有企业起到了推动作用；西部地区服务业的发展也受到区域地方政府的高度影响，投机性资本投资及民营企业的技术性资本投资对其存在显著的正向作用。

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