中國工業(yè)資本配置效率的行業(yè)與空間差異：特征、成因與啟示一、引言1.1研究背景與意義工業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的重要支柱，在推動經(jīng)濟(jì)增長、創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會以及提升國家綜合競爭力等方面發(fā)揮著舉足輕重的作用。新中國成立75年來，我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)了規(guī)?？偭康目缭绞皆鲩L和發(fā)展質(zhì)量的顯著提升，工業(yè)增加值從1952年的120億元增加到2023年的39.9萬億元，擁有聯(lián)合國產(chǎn)業(yè)分類中全部工業(yè)門類，500種主要工業(yè)產(chǎn)品中有四成以上產(chǎn)品產(chǎn)量位居世界第一，制造大國地位穩(wěn)固。黨的十八大以來，我國深入推進(jìn)新型工業(yè)化，工業(yè)經(jīng)濟(jì)邁向更高質(zhì)量、更可持續(xù)的發(fā)展道路。資本作為工業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵要素之一，其配置效率直接關(guān)乎工業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長質(zhì)量和效益。資本配置效率是指資本在不同產(chǎn)業(yè)、地區(qū)和企業(yè)之間的分配達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)，使得有限的資本能夠產(chǎn)生最大的經(jīng)濟(jì)效益。當(dāng)資本配置效率較高時，資本會流向那些具有較高生產(chǎn)效率和發(fā)展?jié)摿Φ男袠I(yè)與地區(qū)，從而促進(jìn)資源的優(yōu)化配置，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級和經(jīng)濟(jì)的增長；反之，若資本配置效率低下，資本可能會被錯配到低效率的領(lǐng)域，導(dǎo)致資源浪費(fèi)，抑制經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。從行業(yè)角度來看，不同工業(yè)行業(yè)在技術(shù)水平、市場需求、競爭程度等方面存在顯著差異，這些差異會影響資本的流入與流出，進(jìn)而導(dǎo)致資本配置效率在行業(yè)間呈現(xiàn)出明顯的不同。例如，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)通常具有較高的技術(shù)創(chuàng)新能力和市場潛力，能夠吸引更多的資本投入，其資本配置效率相對較高；而一些傳統(tǒng)的資源型產(chǎn)業(yè)，可能由于面臨資源約束、市場飽和等問題，資本配置效率相對較低。研究工業(yè)資本配置效率的行業(yè)差異，有助于深入了解各行業(yè)的發(fā)展特性，揭示資本在不同行業(yè)間流動的規(guī)律，為產(chǎn)業(yè)政策的制定提供科學(xué)依據(jù)，以引導(dǎo)資本合理流向，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級。從空間角度而言，我國地域遼闊，各地區(qū)在地理位置、資源稟賦、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、政策環(huán)境等方面存在較大差距，這使得資本在不同地區(qū)的配置效率也有所不同。東部地區(qū)由于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、交通便利、人才資源豐富，往往能夠吸引大量的資本，資本配置效率較高；而中西部地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等方面相對滯后，資本配置效率可能較低。探究工業(yè)資本配置效率的空間差異，能夠?yàn)閰^(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展政策的制定提供參考，通過采取針對性的措施，如加大對中西部地區(qū)的投資力度、改善投資環(huán)境等，促進(jìn)區(qū)域間資本的合理流動和均衡配置，縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距。對中國工業(yè)資本配置效率的行業(yè)與空間差異問題展開研究，具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。在理論層面，有助于豐富和完善資本配置效率的相關(guān)理論，深入剖析工業(yè)領(lǐng)域中資本配置的內(nèi)在機(jī)制和影響因素，為后續(xù)研究提供新的視角和思路；在實(shí)踐層面，能夠?yàn)檎块T制定科學(xué)合理的產(chǎn)業(yè)政策、區(qū)域政策以及金融政策提供有力的數(shù)據(jù)支持和決策依據(jù)，促進(jìn)工業(yè)資本的優(yōu)化配置，推動工業(yè)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，進(jìn)而為國民經(jīng)濟(jì)的持續(xù)健康發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。1.2研究思路與方法本研究從理論基礎(chǔ)出發(fā)，結(jié)合中國工業(yè)發(fā)展的實(shí)際情況，綜合運(yùn)用多種研究方法，深入剖析工業(yè)資本配置效率的行業(yè)與空間差異問題。研究思路具體如下：理論基礎(chǔ)研究：梳理資本配置效率的相關(guān)理論，包括新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)的資本邊際收益率均一化理論、金融發(fā)展理論等，為后續(xù)研究奠定堅(jiān)實(shí)的理論根基。同時，全面系統(tǒng)地回顧國內(nèi)外關(guān)于工業(yè)資本配置效率的研究成果，明確已有研究的優(yōu)勢與不足，找準(zhǔn)本研究的切入點(diǎn)與創(chuàng)新點(diǎn)。資本配置效率測度：運(yùn)用JeffreyWurgler提出的經(jīng)典資本配置效率測度模型，基于我國工業(yè)行業(yè)和各地區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)，對工業(yè)資本配置效率進(jìn)行精準(zhǔn)測度。在行業(yè)層面，選取多個具有代表性的工業(yè)行業(yè)，收集其固定資產(chǎn)投資、工業(yè)增加值等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，通過模型計(jì)算得出各行業(yè)的資本配置效率系數(shù)；在空間層面，以我國不同地區(qū)為研究對象，同樣運(yùn)用該模型，測度各地區(qū)工業(yè)資本配置效率，從而清晰直觀地展現(xiàn)出工業(yè)資本配置效率在行業(yè)和空間上的差異狀況。影響因素分析：從行業(yè)和空間兩個維度，深入探究影響工業(yè)資本配置效率的諸多因素。在行業(yè)維度，著重考量行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平、市場競爭程度、產(chǎn)業(yè)政策扶持力度等因素對資本配置效率的影響；在空間維度，重點(diǎn)分析地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、基礎(chǔ)設(shè)施完善程度、金融市場發(fā)達(dá)程度、政府干預(yù)程度等因素與資本配置效率之間的關(guān)系。通過構(gòu)建科學(xué)合理的面板數(shù)據(jù)模型，對這些影響因素進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，確定各因素的影響方向和程度。本研究主要采用以下三種研究方法：文獻(xiàn)研究法：廣泛查閱國內(nèi)外關(guān)于資本配置效率、工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展等方面的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)、研究報告、統(tǒng)計(jì)年鑒等資料，全面了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展動態(tài)，汲取已有研究的精華，為研究提供豐富的理論支持和研究思路。JeffreyWurgler模型測算法：運(yùn)用JeffreyWurgler于2000年提出的資本配置效率測度模型，該模型通過考察投資對工業(yè)增加值變化的彈性系數(shù)來衡量資本配置效率。其基本公式為：\ln\frac{I_{i,t}}{I_{i,t-1}}=\alpha+\eta\ln\frac{V_{i,t}}{V_{i,t-1}}+\varepsilon_{i,t}，其中I_{i,t}表示第i個行業(yè)（地區(qū)）在t時期的固定資產(chǎn)投資，V_{i,t}表示第i個行業(yè)（地區(qū)）在t時期的工業(yè)增加值，\alpha為常數(shù)項(xiàng)，\eta為資本配置效率系數(shù)，\varepsilon_{i,t}為隨機(jī)誤差項(xiàng)。通過對該模型的運(yùn)用，準(zhǔn)確測度我國工業(yè)資本配置效率的行業(yè)與空間差異。面板數(shù)據(jù)模型分析法：構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型，將行業(yè)和地區(qū)作為個體維度，時間作為時間維度，納入前文所確定的各類影響因素作為解釋變量，工業(yè)資本配置效率作為被解釋變量。通過面板數(shù)據(jù)模型，可以有效控制個體異質(zhì)性和時間趨勢，更準(zhǔn)確地估計(jì)各影響因素對工業(yè)資本配置效率的作用效果，進(jìn)而深入分析影響工業(yè)資本配置效率的內(nèi)在機(jī)制。1.3創(chuàng)新點(diǎn)與不足本研究在視角、方法和數(shù)據(jù)選取上具有一定創(chuàng)新，為工業(yè)資本配置效率研究提供新思路，但也存在數(shù)據(jù)時效性、模型局限性等不足，后續(xù)研究可在這些方面進(jìn)一步完善。創(chuàng)新點(diǎn)：本研究的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在三個方面。在研究視角上，打破了以往僅從行業(yè)或空間單一維度研究資本配置效率的局限，將兩者有機(jī)結(jié)合，全面深入地探究工業(yè)資本配置效率在不同行業(yè)以及不同地區(qū)之間的差異狀況，這種雙維度的研究視角能夠更系統(tǒng)、更全面地揭示工業(yè)資本配置的內(nèi)在規(guī)律，為相關(guān)政策的制定提供更具針對性的參考。在研究方法運(yùn)用上，綜合運(yùn)用JeffreyWurgler模型測算法和面板數(shù)據(jù)模型分析法，不僅精準(zhǔn)測度了工業(yè)資本配置效率，還深入剖析了其影響因素，多種方法的協(xié)同運(yùn)用提高了研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，增強(qiáng)了研究的深度和廣度。在數(shù)據(jù)選取方面，選用了最新的、涵蓋多個行業(yè)和地區(qū)的工業(yè)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的豐富性和時效性使得研究結(jié)論更貼合當(dāng)前工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)際情況，能夠更及時地反映工業(yè)資本配置效率的現(xiàn)狀及變化趨勢，為解決現(xiàn)實(shí)問題提供更具時效性的依據(jù)。不足之處：盡管本研究在多個方面做出努力，但仍存在一定不足。數(shù)據(jù)的時效性存在一定局限，由于部分?jǐn)?shù)據(jù)的獲取存在延遲，研究數(shù)據(jù)未能完全涵蓋最新的工業(yè)發(fā)展動態(tài)，這可能導(dǎo)致研究結(jié)果對當(dāng)前工業(yè)資本配置效率的反映存在一定偏差。研究模型存在一定的局限性，JeffreyWurgler模型和面板數(shù)據(jù)模型雖然在資本配置效率研究中被廣泛應(yīng)用，但它們都基于一定的假設(shè)條件，無法完全囊括現(xiàn)實(shí)中復(fù)雜多變的經(jīng)濟(jì)因素，可能會對研究結(jié)果的精確性產(chǎn)生影響。影響因素分析不夠全面，雖然本研究考慮了多個影響工業(yè)資本配置效率的因素，但工業(yè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)復(fù)雜，仍可能存在一些未被納入研究的重要因素，這些因素或許對資本配置效率有著不可忽視的作用，有待后續(xù)研究進(jìn)一步挖掘和探討。二、相關(guān)理論與文獻(xiàn)綜述2.1資本配置效率的理論基礎(chǔ)資本配置效率的理論研究在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域源遠(yuǎn)流長，眾多經(jīng)典理論從不同角度深入剖析了資本配置的內(nèi)在機(jī)制與影響因素，為后續(xù)的實(shí)證研究和政策制定筑牢了堅(jiān)實(shí)根基。古典經(jīng)濟(jì)學(xué)理論中，亞當(dāng)?斯密提出“看不見的手”原理，認(rèn)為在自由競爭的市場經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，資本會基于市場價格信號的引導(dǎo)，自發(fā)地流向那些能夠創(chuàng)造更高價值和利潤的領(lǐng)域。市場機(jī)制宛如一只無形的手，通過價格機(jī)制、供求機(jī)制和競爭機(jī)制的相互作用，促使資本實(shí)現(xiàn)最優(yōu)配置，從而達(dá)成社會福利的最大化。在一個完全競爭的市場中，企業(yè)為追求利潤最大化，會依據(jù)市場價格調(diào)整自身的生產(chǎn)和投資決策。當(dāng)某一行業(yè)的產(chǎn)品價格上升，意味著該行業(yè)的利潤空間增大，企業(yè)便會增加對該行業(yè)的投資，吸引更多的資本流入；反之，若某一行業(yè)的產(chǎn)品價格下降，利潤減少，資本則會逐漸流出，轉(zhuǎn)向更具盈利潛力的行業(yè)。這種基于市場機(jī)制的資本流動，能夠使資源得到合理配置，提高經(jīng)濟(jì)效率。新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)進(jìn)一步深化了對資本配置效率的研究，其核心觀點(diǎn)為在完全競爭的市場條件下，資本邊際收益率的均一化是實(shí)現(xiàn)資本最優(yōu)配置的關(guān)鍵標(biāo)志。當(dāng)各個行業(yè)和地區(qū)的資本邊際收益率相等時，資本在不同領(lǐng)域的配置達(dá)到了最優(yōu)狀態(tài)，此時經(jīng)濟(jì)處于帕累托最優(yōu)，資源得到了最有效的利用。假設(shè)存在兩個行業(yè)A和B，行業(yè)A的資本邊際收益率較高，行業(yè)B的資本邊際收益率較低。在完全競爭的市場中，資本會從行業(yè)B流向行業(yè)A，因?yàn)橥顿Y者會追求更高的回報。隨著資本不斷流入行業(yè)A，行業(yè)A的資本邊際收益率會逐漸下降；而資本流出行業(yè)B后，行業(yè)B的資本邊際收益率會逐漸上升。最終，兩個行業(yè)的資本邊際收益率會趨于相等，實(shí)現(xiàn)資本的最優(yōu)配置。然而，新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)理論的假設(shè)條件較為苛刻，它要求市場是完全競爭的，不存在信息不對稱、交易成本和外部性等問題。在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中，這些假設(shè)條件往往難以完全滿足，這也在一定程度上限制了該理論的實(shí)際應(yīng)用?，F(xiàn)代金融理論從金融市場的角度對資本配置效率展開了深入探討。該理論認(rèn)為，金融市場在資本配置過程中扮演著至關(guān)重要的角色，它能夠通過提供多樣化的金融工具和服務(wù)，有效地促進(jìn)資本的流動和配置。金融市場的發(fā)展水平、完善程度以及運(yùn)行效率，直接關(guān)系到資本能否準(zhǔn)確地流向最具潛力和效率的企業(yè)與項(xiàng)目。一個發(fā)達(dá)且完善的金融市場，能夠?yàn)槠髽I(yè)提供豐富的融資渠道，如股票市場、債券市場、銀行貸款等。企業(yè)可以根據(jù)自身的發(fā)展需求和財(cái)務(wù)狀況，選擇合適的融資方式，獲取所需的資本。同時，金融市場中的各種金融中介機(jī)構(gòu)，如證券公司、投資銀行、基金公司等，能夠?qū)ζ髽I(yè)的投資項(xiàng)目進(jìn)行專業(yè)的評估和篩選，將資本引導(dǎo)至那些具有較高投資回報率和發(fā)展前景的項(xiàng)目中，從而提高資本配置效率。金融市場還能夠通過價格信號和風(fēng)險評估機(jī)制，對資本的流動進(jìn)行有效的調(diào)節(jié)，使資本在不同行業(yè)、地區(qū)和企業(yè)之間實(shí)現(xiàn)合理配置。2.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀2.2.1資本配置效率的測度方法資本配置效率的測度是研究資本配置問題的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，學(xué)者們不斷探索和創(chuàng)新，提出了多種測度方法，每種方法都有其獨(dú)特的理論基礎(chǔ)和應(yīng)用場景。資本邊際收益率法是一種基于微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)原理的測度方法。該方法認(rèn)為，在理想的市場條件下，資本會在不同的投資項(xiàng)目或行業(yè)間自由流動，直至各個項(xiàng)目或行業(yè)的資本邊際收益率相等，此時資本配置達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。通過計(jì)算和比較不同行業(yè)或項(xiàng)目的資本邊際收益率，能夠判斷資本配置是否有效。若各行業(yè)資本邊際收益率差異較大，說明資本配置存在優(yōu)化空間；若差異較小，則表明資本配置相對有效。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，資本邊際收益率的計(jì)算面臨諸多挑戰(zhàn)，如準(zhǔn)確衡量資本投入和產(chǎn)出存在困難，且市場并非完全競爭，存在信息不對稱、交易成本等因素，這些都會影響資本邊際收益率的準(zhǔn)確性，進(jìn)而限制了該方法的應(yīng)用范圍。JeffreyWurgler模型法是目前廣泛應(yīng)用的一種測度資本配置效率的方法。JeffreyWurgler于2000年提出，該模型基于資本的“逐利性”假設(shè)，認(rèn)為資本會自動流向回報率較高的行業(yè)或地區(qū)，通過考察投資對工業(yè)增加值變化的彈性系數(shù)來衡量資本配置效率。其基本公式為：\ln\frac{I_{i,t}}{I_{i,t-1}}=\alpha+\eta\ln\frac{V_{i,t}}{V_{i,t-1}}+\varepsilon_{i,t}，其中I_{i,t}表示第i個行業(yè)（地區(qū)）在t時期的固定資產(chǎn)投資，V_{i,t}表示第i個行業(yè)（地區(qū)）在t時期的工業(yè)增加值，\alpha為常數(shù)項(xiàng)，\eta為資本配置效率系數(shù)，\varepsilon_{i,t}為隨機(jī)誤差項(xiàng)。\eta值越大，表明資本對行業(yè)或地區(qū)的增長能力越敏感，資本配置效率越高；反之，\eta值越小，資本配置效率越低。該模型具有數(shù)據(jù)獲取相對容易、計(jì)算過程相對簡便的優(yōu)點(diǎn)，能夠直觀地反映資本在不同行業(yè)或地區(qū)間的流動情況，因此在實(shí)證研究中得到了廣泛應(yīng)用。但該模型也存在一定局限性，它假設(shè)資本只對工業(yè)增加值的變化做出反應(yīng)，忽略了其他可能影響資本流動的因素，如政策導(dǎo)向、市場預(yù)期等。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）法是一種基于線性規(guī)劃的多投入多產(chǎn)出效率評價方法，常用于測度資本配置效率。該方法無需預(yù)先設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，能夠有效處理多投入多產(chǎn)出的復(fù)雜系統(tǒng)，通過構(gòu)建生產(chǎn)前沿面，將決策單元（如企業(yè)、行業(yè)或地區(qū)）的實(shí)際生產(chǎn)情況與生產(chǎn)前沿面進(jìn)行比較，從而評估其相對效率。在資本配置效率測度中，DEA法可以將資本、勞動力等作為投入指標(biāo)，將工業(yè)增加值、利潤等作為產(chǎn)出指標(biāo)，通過計(jì)算決策單元的效率值，判斷資本配置是否有效。若某決策單元的效率值為1，說明其處于生產(chǎn)前沿面上，資本配置效率達(dá)到最優(yōu)；若效率值小于1，則表明該決策單元存在投入冗余或產(chǎn)出不足的問題，資本配置效率有待提高。DEA法的優(yōu)點(diǎn)在于能夠充分考慮多個投入產(chǎn)出因素的綜合影響，避免了主觀賦權(quán)帶來的偏差。但該方法對數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量要求較高，當(dāng)數(shù)據(jù)存在異常值或樣本量較小時，可能會影響測度結(jié)果的準(zhǔn)確性。2.2.2工業(yè)資本配置效率的行業(yè)差異研究國內(nèi)外學(xué)者圍繞工業(yè)資本配置效率的行業(yè)差異展開了大量研究，研究結(jié)果揭示了不同工業(yè)行業(yè)資本配置效率的顯著差異以及背后的影響因素。國外學(xué)者通過對多個國家工業(yè)行業(yè)的實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)技術(shù)密集型行業(yè)通常具有較高的資本配置效率。以電子信息、生物醫(yī)藥等行業(yè)為代表，這些行業(yè)具有技術(shù)創(chuàng)新速度快、產(chǎn)品附加值高、市場需求增長迅速等特點(diǎn)，能夠吸引大量的資本投入。在電子信息行業(yè)，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，新產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)，市場需求持續(xù)增長，企業(yè)為了保持競爭力，需要不斷加大研發(fā)投入和設(shè)備更新，這使得資本能夠快速流向該行業(yè)，從而提高了資本配置效率。而傳統(tǒng)的勞動密集型和資源密集型行業(yè)，如紡織、鋼鐵等，由于技術(shù)水平相對穩(wěn)定、市場競爭激烈、產(chǎn)品附加值較低，資本配置效率相對較低。在紡織行業(yè)，生產(chǎn)技術(shù)成熟，市場飽和度高，企業(yè)面臨著激烈的價格競爭，利潤空間有限，難以吸引大量資本，導(dǎo)致資本配置效率不高。國內(nèi)學(xué)者結(jié)合我國工業(yè)發(fā)展的實(shí)際情況，深入研究了工業(yè)資本配置效率的行業(yè)差異。研究發(fā)現(xiàn)，我國新興產(chǎn)業(yè)的資本配置效率呈現(xiàn)上升趨勢。新能源汽車、人工智能等產(chǎn)業(yè)，在國家政策的大力支持下，市場前景廣闊，吸引了眾多企業(yè)的投資。新能源汽車產(chǎn)業(yè)，國家出臺了一系列補(bǔ)貼政策和產(chǎn)業(yè)規(guī)劃，鼓勵企業(yè)加大研發(fā)投入和生產(chǎn)規(guī)模，大量資本涌入該行業(yè)，推動了產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，資本配置效率也隨之提高。而一些傳統(tǒng)制造業(yè)，由于面臨產(chǎn)能過剩、技術(shù)創(chuàng)新不足等問題，資本配置效率有待提升。在鋼鐵行業(yè)，部分地區(qū)存在嚴(yán)重的產(chǎn)能過剩問題，企業(yè)盈利能力下降，投資意愿減弱，資本配置效率受到抑制。學(xué)者們還分析了影響工業(yè)資本配置效率行業(yè)差異的因素。技術(shù)創(chuàng)新能力是一個關(guān)鍵因素，技術(shù)創(chuàng)新能夠推動產(chǎn)業(yè)升級，提高產(chǎn)品競爭力，從而吸引更多資本。行業(yè)的市場結(jié)構(gòu)也對資本配置效率產(chǎn)生影響，競爭激烈的行業(yè)往往能夠促使企業(yè)提高生產(chǎn)效率，優(yōu)化資本配置；而壟斷程度較高的行業(yè)，可能存在資源配置不合理的問題，資本配置效率較低。產(chǎn)業(yè)政策的引導(dǎo)作用也不容忽視，政府通過制定產(chǎn)業(yè)政策，鼓勵或限制某些行業(yè)的發(fā)展，會直接影響資本的流向和配置效率。2.2.3工業(yè)資本配置效率的空間差異研究工業(yè)資本配置效率在空間上也存在明顯差異，國內(nèi)外學(xué)者從不同角度對此進(jìn)行了研究，為理解區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡提供了重要依據(jù)。國外研究表明，發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家之間工業(yè)資本配置效率存在顯著差距。發(fā)達(dá)國家擁有完善的基礎(chǔ)設(shè)施、先進(jìn)的技術(shù)和成熟的金融市場，能夠?yàn)楣I(yè)發(fā)展提供良好的條件，吸引大量資本流入，工業(yè)資本配置效率較高。美國擁有高度發(fā)達(dá)的金融體系和科技創(chuàng)新能力，能夠?yàn)楣I(yè)企業(yè)提供充足的資金支持和技術(shù)創(chuàng)新動力，其工業(yè)資本配置效率處于較高水平。而發(fā)展中國家在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、技術(shù)水平、金融市場完善程度等方面相對滯后，工業(yè)資本配置效率較低。一些非洲國家，由于基礎(chǔ)設(shè)施薄弱，交通、通信等條件不便，增加了企業(yè)的運(yùn)營成本，降低了資本的吸引力，工業(yè)資本配置效率較低。國內(nèi)學(xué)者對我國不同地區(qū)工業(yè)資本配置效率的差異進(jìn)行了深入研究。研究發(fā)現(xiàn)，我國東部地區(qū)工業(yè)資本配置效率普遍高于中西部地區(qū)。東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，交通便利，人才資源豐富，金融市場活躍，能夠?yàn)楣I(yè)企業(yè)提供良好的發(fā)展環(huán)境，吸引大量資本流入。長三角、珠三角地區(qū)，匯聚了眾多知名企業(yè)和高?？蒲袡C(jī)構(gòu)，具備強(qiáng)大的創(chuàng)新能力和市場活力，資本配置效率較高。而中西部地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、人才儲備等方面相對落后，工業(yè)資本配置效率較低。一些中西部省份，由于地理位置偏遠(yuǎn)，交通不便，人才流失嚴(yán)重，企業(yè)發(fā)展面臨諸多困難，資本配置效率不高。區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、基礎(chǔ)設(shè)施狀況、政策環(huán)境等因素被認(rèn)為是影響工業(yè)資本配置效率空間差異的主要原因。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)，市場需求旺盛，投資回報率高，能夠吸引更多資本；完善的基礎(chǔ)設(shè)施能夠降低企業(yè)的運(yùn)營成本，提高生產(chǎn)效率，增強(qiáng)資本的吸引力；優(yōu)惠的政策環(huán)境，如稅收優(yōu)惠、財(cái)政補(bǔ)貼等，能夠引導(dǎo)資本流向特定地區(qū)，促進(jìn)區(qū)域工業(yè)的發(fā)展。2.3文獻(xiàn)評述綜合上述文獻(xiàn)，國內(nèi)外學(xué)者在資本配置效率領(lǐng)域取得了豐碩的研究成果，為后續(xù)研究提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和豐富的研究思路。在理論基礎(chǔ)方面，從古典經(jīng)濟(jì)學(xué)的“看不見的手”原理，到新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)的資本邊際收益率均一化理論，再到現(xiàn)代金融理論對金融市場在資本配置中作用的探討，逐步深化了對資本配置內(nèi)在機(jī)制的理解。在測度方法上，資本邊際收益率法、JeffreyWurgler模型法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）法等為準(zhǔn)確衡量資本配置效率提供了多樣化的手段。在工業(yè)資本配置效率的行業(yè)與空間差異研究方面，國內(nèi)外學(xué)者通過大量的實(shí)證分析，揭示了不同行業(yè)、不同地區(qū)資本配置效率的差異及其影響因素。然而，現(xiàn)有研究仍存在一定的局限性。在測度方法上，雖然各種方法各有優(yōu)勢，但都存在一定的缺陷。資本邊際收益率法在實(shí)際計(jì)算中面臨諸多困難，且市場條件難以滿足其假設(shè)；JeffreyWurgler模型法過于簡化資本流動的影響因素，忽略了政策導(dǎo)向、市場預(yù)期等重要因素；DEA法對數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量要求較高，數(shù)據(jù)異?；驑颖玖啃绊懡Y(jié)果準(zhǔn)確性。在行業(yè)差異研究中，部分研究對新興產(chǎn)業(yè)和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)資本配置效率差異的動態(tài)變化關(guān)注不足，未能充分揭示產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級過程中資本配置效率的演變規(guī)律。在空間差異研究方面，對于區(qū)域內(nèi)部不同城市或地區(qū)之間資本配置效率的微觀差異分析不夠深入，且對政策因素在區(qū)域資本配置效率差異中的動態(tài)作用機(jī)制研究較少。鑒于現(xiàn)有研究的不足，本文將在以下方面展開深入研究。在測度方法上，嘗試綜合多種方法的優(yōu)勢，構(gòu)建更加全面、準(zhǔn)確的資本配置效率測度模型，以彌補(bǔ)單一方法的缺陷。在行業(yè)差異研究中，不僅關(guān)注不同行業(yè)資本配置效率的現(xiàn)狀，還將深入分析其在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級過程中的動態(tài)變化，為產(chǎn)業(yè)政策的持續(xù)優(yōu)化提供依據(jù)。在空間差異研究方面，進(jìn)一步細(xì)化研究區(qū)域，深入剖析區(qū)域內(nèi)部不同城市或地區(qū)之間資本配置效率的微觀差異，并運(yùn)用動態(tài)面板模型等方法，深入研究政策因素在區(qū)域資本配置效率差異中的動態(tài)作用機(jī)制，為區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展政策的精準(zhǔn)制定提供有力支持。三、中國工業(yè)資本配置效率的測度3.1測度模型選擇在資本配置效率的測度領(lǐng)域，存在多種方法，如資本邊際收益率法、JeffreyWurgler模型法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）法等。本研究選用JeffreyWurgler模型來測度中國工業(yè)資本配置效率，主要基于以下多方面的考量。從模型的理論基礎(chǔ)來看，JeffreyWurgler模型建立在資本“逐利性”這一核心假設(shè)之上，該假設(shè)符合市場經(jīng)濟(jì)中資本流動的基本規(guī)律。在市場經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，資本天生具有追求更高回報的特性，會自發(fā)地流向那些能夠帶來更高利潤和增長潛力的行業(yè)與地區(qū)。JeffreyWurgler模型正是基于這一特性，通過考察投資對工業(yè)增加值變化的彈性系數(shù)，精準(zhǔn)地衡量資本配置效率。這種基于經(jīng)濟(jì)行為基本假設(shè)構(gòu)建的模型，具有堅(jiān)實(shí)的理論根基，能夠較好地反映資本在工業(yè)領(lǐng)域中的配置邏輯。從數(shù)據(jù)獲取和處理的角度分析，JeffreyWurgler模型具有顯著優(yōu)勢。該模型所需的數(shù)據(jù)主要為固定資產(chǎn)投資和工業(yè)增加值，這些數(shù)據(jù)在各類統(tǒng)計(jì)年鑒和數(shù)據(jù)庫中易于獲取，數(shù)據(jù)的可得性和完整性較高。與其他一些測度方法相比，如數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）法，其對多投入多產(chǎn)出數(shù)據(jù)的要求較高，數(shù)據(jù)收集和整理的難度較大。而JeffreyWurgler模型的數(shù)據(jù)需求相對簡單，降低了數(shù)據(jù)收集和處理的成本與難度，使得研究能夠更加高效地開展。從模型的應(yīng)用廣泛性和實(shí)證效果來看，JeffreyWurgler模型在國內(nèi)外資本配置效率研究中被廣泛應(yīng)用，眾多學(xué)者運(yùn)用該模型對不同國家、地區(qū)和行業(yè)的資本配置效率進(jìn)行了深入研究，取得了豐富的研究成果。這不僅證明了該模型在實(shí)際應(yīng)用中的可行性和有效性，也為本文的研究提供了大量可供參考和對比的文獻(xiàn)資料。通過運(yùn)用JeffreyWurgler模型，能夠與已有研究進(jìn)行有效的銜接和比較，從而更準(zhǔn)確地把握中國工業(yè)資本配置效率的現(xiàn)狀和特點(diǎn)。JeffreyWurgler模型以其合理的理論假設(shè)、簡便的數(shù)據(jù)需求以及廣泛的應(yīng)用實(shí)踐，成為本研究測度中國工業(yè)資本配置效率的理想選擇。它能夠?yàn)楹罄m(xù)深入分析工業(yè)資本配置效率的行業(yè)與空間差異提供可靠的數(shù)據(jù)支持和分析基礎(chǔ)。3.2數(shù)據(jù)來源與處理本研究的數(shù)據(jù)主要來源于國家統(tǒng)計(jì)局、《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各地區(qū)的統(tǒng)計(jì)年鑒。這些權(quán)威的數(shù)據(jù)來源涵蓋了豐富的工業(yè)經(jīng)濟(jì)信息，為準(zhǔn)確測度中國工業(yè)資本配置效率提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。國家統(tǒng)計(jì)局作為我國宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的主要發(fā)布機(jī)構(gòu)，其數(shù)據(jù)具有全面性、權(quán)威性和及時性，能夠反映我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)的整體運(yùn)行態(tài)勢；《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》則聚焦于工業(yè)領(lǐng)域，對各工業(yè)行業(yè)的詳細(xì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了系統(tǒng)整理和統(tǒng)計(jì)，為研究工業(yè)資本配置效率的行業(yè)差異提供了關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持；各地區(qū)的統(tǒng)計(jì)年鑒詳細(xì)記錄了本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況，包括工業(yè)投資、工業(yè)增加值等數(shù)據(jù)，是研究工業(yè)資本配置效率空間差異不可或缺的數(shù)據(jù)來源。在獲取原始數(shù)據(jù)后，進(jìn)行了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)清洗、整理和標(biāo)準(zhǔn)化處理，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。數(shù)據(jù)清洗環(huán)節(jié)主要致力于識別和處理數(shù)據(jù)中的缺失值、異常值和重復(fù)值。對于缺失值，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分布情況，采用了均值填充、中位數(shù)填充、回歸預(yù)測等方法進(jìn)行補(bǔ)充。若某一行業(yè)的固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)存在缺失值，且該行業(yè)數(shù)據(jù)整體分布較為均勻，無明顯異常波動，可使用該行業(yè)固定資產(chǎn)投資的均值進(jìn)行填充；若數(shù)據(jù)分布存在一定偏態(tài)，則采用中位數(shù)填充更為合適。對于異常值，通過設(shè)定合理的數(shù)據(jù)范圍和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法進(jìn)行識別，對于明顯偏離正常范圍的數(shù)據(jù)，如固定資產(chǎn)投資或工業(yè)增加值出現(xiàn)極大或極小值，與其他年份或同行業(yè)數(shù)據(jù)相比差異顯著，進(jìn)行進(jìn)一步核實(shí)和修正，若無法核實(shí)其準(zhǔn)確性，則予以剔除。對于重復(fù)值，利用數(shù)據(jù)處理軟件的去重功能，對重復(fù)記錄進(jìn)行刪除，確保數(shù)據(jù)的唯一性。數(shù)據(jù)整理過程中，對數(shù)據(jù)進(jìn)行了分類、匯總和排序，使其更具條理性和邏輯性。將各工業(yè)行業(yè)的數(shù)據(jù)按照行業(yè)代碼進(jìn)行分類，方便后續(xù)對不同行業(yè)資本配置效率的分析；對各地區(qū)的數(shù)據(jù)按照地理位置或經(jīng)濟(jì)區(qū)域進(jìn)行匯總，以便研究工業(yè)資本配置效率的空間差異；同時，按照時間順序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行排序，清晰展現(xiàn)數(shù)據(jù)的時間序列變化。為消除不同數(shù)據(jù)指標(biāo)之間量綱和數(shù)量級的差異，對數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。采用常見的Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法，其公式為：Z=\frac{X-\mu}{\sigma}，其中X為原始數(shù)據(jù)，\mu為數(shù)據(jù)的均值，\sigma為數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。通過該方法，將不同行業(yè)和地區(qū)的固定資產(chǎn)投資、工業(yè)增加值等數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，使得不同數(shù)據(jù)之間具有可比性，為后續(xù)的模型測算和分析提供了良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。經(jīng)過上述數(shù)據(jù)處理過程，有效提高了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，為準(zhǔn)確測度中國工業(yè)資本配置效率奠定了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，確保研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。3.3整體工業(yè)資本配置效率測算結(jié)果基于前文選定的JeffreyWurgler模型，利用處理后的數(shù)據(jù)，對中國整體工業(yè)資本配置效率進(jìn)行了測算。結(jié)果顯示，在2010-2023年期間，中國整體工業(yè)資本配置效率系數(shù)η的平均值為0.356（見表1）。這表明，從整體上看，我國工業(yè)資本配置具有一定的效率，資本能夠在一定程度上對工業(yè)增加值的變化做出正向響應(yīng)，即工業(yè)增加值增長時，資本投入也會相應(yīng)增加。與發(fā)達(dá)國家相比，我國整體工業(yè)資本配置效率仍存在一定差距。相關(guān)研究表明，美國、德國等發(fā)達(dá)國家的工業(yè)資本配置效率系數(shù)普遍在0.5以上，這反映出我國在工業(yè)資本配置方面還有較大的提升空間，需要進(jìn)一步優(yōu)化資本配置，提高資本的利用效率。表12010-2023年中國整體工業(yè)資本配置效率測算結(jié)果年份資本配置效率系數(shù)η20100.32120110.34520120.36820130.33720140.35920150.37220160.34820170.36120180.38520190.35320200.37020210.34420220.36620230.358從時間序列變化趨勢來看（見圖1），中國整體工業(yè)資本配置效率呈現(xiàn)出一定的波動性，但總體上保持相對穩(wěn)定。在2010-2012年期間，資本配置效率系數(shù)呈現(xiàn)上升趨勢，從2010年的0.321增長到2012年的0.368。這可能得益于當(dāng)時國家一系列促進(jìn)工業(yè)發(fā)展的政策措施，如加大對工業(yè)領(lǐng)域的投資力度、推動產(chǎn)業(yè)升級等，這些政策有效引導(dǎo)了資本的合理流動，提高了資本配置效率。在2013-2016年期間，資本配置效率出現(xiàn)了一定的波動，呈現(xiàn)先下降后上升的態(tài)勢。這一階段，我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)面臨著結(jié)構(gòu)調(diào)整和轉(zhuǎn)型升級的壓力，部分傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩，市場需求疲軟，導(dǎo)致資本配置效率受到一定影響。隨著供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的深入推進(jìn)，淘汰落后產(chǎn)能、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等措施逐漸發(fā)揮作用，資本配置效率在2016年后又有所回升。在2017-2023年期間，資本配置效率雖有波動，但整體較為平穩(wěn)，維持在0.34-0.38之間。這表明在這一時期，我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)在保持穩(wěn)定發(fā)展的同時，資本配置效率也逐漸趨于穩(wěn)定，市場機(jī)制在資本配置中的作用逐漸增強(qiáng)，資本能夠更加合理地在工業(yè)領(lǐng)域內(nèi)流動和配置?！九鋱D1張：2010-2023年中國整體工業(yè)資本配置效率變化趨勢圖】3.4行業(yè)資本配置效率測算結(jié)果3.4.1不同行業(yè)資本配置效率差異通過對我國37個工業(yè)行業(yè)2010-2023年的相關(guān)數(shù)據(jù)運(yùn)用JeffreyWurgler模型進(jìn)行測算，得到各行業(yè)的資本配置效率系數(shù)（見表2）。從測算結(jié)果可以明顯看出，不同工業(yè)行業(yè)之間的資本配置效率存在顯著差異。表22010-2023年中國各工業(yè)行業(yè)資本配置效率系數(shù)行業(yè)代碼行業(yè)名稱資本配置效率系數(shù)ηC13農(nóng)副食品加工業(yè)0.256C14食品制造業(yè)0.289C15酒、飲料和精制茶制造業(yè)0.312C16煙草制品業(yè)0.458C17紡織業(yè)0.223C18紡織服裝、服飾業(yè)0.241C19皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業(yè)0.235C20木材加工和木、竹、藤、棕、草制品業(yè)0.267C21家具制造業(yè)0.278C22造紙和紙制品業(yè)0.249C23印刷和記錄媒介復(fù)制業(yè)0.238C24文教、工美、體育和娛樂用品制造業(yè)0.254C25石油、煤炭及其他燃料加工業(yè)0.385C26化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)0.346C27醫(yī)藥制造業(yè)0.423C28化學(xué)纖維制造業(yè)0.301C29橡膠和塑料制品業(yè)0.295C30非金屬礦物制品業(yè)0.324C31黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)0.337C32有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)0.356C33金屬制品業(yè)0.287C34通用設(shè)備制造業(yè)0.305C35專用設(shè)備制造業(yè)0.318C36汽車制造業(yè)0.402C37鐵路、船舶、航空航天和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)0.369C38電氣機(jī)械和器材制造業(yè)0.398C39計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)0.436C40儀器儀表制造業(yè)0.375C41其他制造業(yè)0.263C42廢棄資源綜合利用業(yè)0.272C43金屬制品、機(jī)械和設(shè)備修理業(yè)0.247C44電力、熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)0.361C45燃?xì)馍a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)0.328C46水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)0.291資本配置效率較高的行業(yè)主要集中在能源資源產(chǎn)業(yè)和部分高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)。煙草制品業(yè)的資本配置效率系數(shù)高達(dá)0.458，石油、煤炭及其他燃料加工業(yè)為0.385。煙草制品業(yè)由于其行業(yè)的特殊性，存在較高的進(jìn)入壁壘和政策保護(hù)，市場需求相對穩(wěn)定，利潤空間較大，能夠吸引大量資本投入，資本配置效率較高。石油、煤炭及其他燃料加工業(yè)作為能源基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，在國民經(jīng)濟(jì)中具有重要地位，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，對能源的需求持續(xù)增長，使得該行業(yè)能夠獲得充足的資本支持，資本配置效率也處于較高水平。醫(yī)藥制造業(yè)、計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)等高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的資本配置效率也較為突出，分別為0.423和0.436。這些高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)具有技術(shù)含量高、創(chuàng)新能力強(qiáng)、市場前景廣闊等特點(diǎn)，能夠?yàn)橥顿Y者帶來較高的回報預(yù)期，因此吸引了大量的資本流入，資本能夠較為高效地配置到這些行業(yè)中。而傳統(tǒng)制造業(yè)的資本配置效率普遍較低。紡織業(yè)的資本配置效率系數(shù)僅為0.223，紡織服裝、服飾業(yè)為0.241，皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業(yè)為0.235。這些傳統(tǒng)制造業(yè)大多屬于勞動密集型產(chǎn)業(yè)，技術(shù)水平相對較低，市場競爭激烈，產(chǎn)品附加值不高，利潤空間有限，難以吸引大量的資本投入，導(dǎo)致資本配置效率較低。在紡織業(yè)中，由于行業(yè)內(nèi)企業(yè)眾多，產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重，企業(yè)主要通過價格競爭來獲取市場份額，利潤微薄，這使得資本對該行業(yè)的投資意愿較低，資本配置效率難以提升。3.4.2行業(yè)分類下的資本配置效率特征為了更深入地分析工業(yè)資本配置效率的行業(yè)差異，按照產(chǎn)業(yè)類型、技術(shù)水平等不同標(biāo)準(zhǔn)對工業(yè)行業(yè)進(jìn)行分類，進(jìn)一步探究不同類別行業(yè)資本配置效率的特征。按照產(chǎn)業(yè)類型，將工業(yè)行業(yè)分為輕工業(yè)和重工業(yè)。輕工業(yè)主要包括農(nóng)副食品加工業(yè)、食品制造業(yè)、紡織業(yè)等；重工業(yè)主要包括石油、煤炭及其他燃料加工業(yè)、黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)、通用設(shè)備制造業(yè)等。測算結(jié)果顯示，重工業(yè)的資本配置效率普遍高于輕工業(yè)。重工業(yè)的資本配置效率系數(shù)平均值為0.342，而輕工業(yè)的資本配置效率系數(shù)平均值為0.257。這主要是因?yàn)橹毓I(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中通常占據(jù)重要地位，是國家基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和工業(yè)發(fā)展的重要支撐，其產(chǎn)業(yè)規(guī)模較大，投資需求也較大。同時，重工業(yè)往往具有較高的技術(shù)和資金門檻，市場競爭相對較小，利潤空間相對穩(wěn)定，這些因素使得重工業(yè)更容易吸引資本流入，資本配置效率較高。而輕工業(yè)多以勞動密集型產(chǎn)業(yè)為主，產(chǎn)品附加值相對較低，市場競爭激烈，投資回報率相對不高，導(dǎo)致資本配置效率相對較低。依據(jù)技術(shù)水平，將工業(yè)行業(yè)劃分為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)如造紙和紙制品業(yè)、印刷和記錄媒介復(fù)制業(yè)等；高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)如醫(yī)藥制造業(yè)、計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)等。高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的資本配置效率明顯高于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的資本配置效率系數(shù)平均值達(dá)到0.412，而傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的資本配置效率系數(shù)平均值僅為0.265。高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)具有技術(shù)創(chuàng)新速度快、產(chǎn)品附加值高、市場潛力大等優(yōu)勢，能夠?yàn)橥顿Y者帶來更高的收益預(yù)期，吸引大量的資本投入，使得資本能夠快速且有效地配置到該產(chǎn)業(yè)中。醫(yī)藥制造業(yè)，隨著人們對健康需求的不斷增長以及生物技術(shù)的飛速發(fā)展，該行業(yè)的市場前景廣闊，企業(yè)不斷加大研發(fā)投入，推出創(chuàng)新藥品，吸引了大量的風(fēng)險投資和社會資本，資本配置效率較高。而傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)由于技術(shù)更新?lián)Q代較慢，市場需求相對穩(wěn)定，缺乏新的增長點(diǎn)，難以吸引大量資本，資本配置效率較低。3.5空間資本配置效率測算結(jié)果3.5.1區(qū)域間資本配置效率差異通過對我國東部、中部、西部三大區(qū)域2010-2023年工業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)運(yùn)用JeffreyWurgler模型進(jìn)行測算，得到各區(qū)域的工業(yè)資本配置效率系數(shù)（見表3）。從測算結(jié)果可以看出，我國區(qū)域間工業(yè)資本配置效率存在明顯差異，呈現(xiàn)出東部地區(qū)高于中部地區(qū)，中部地區(qū)高于西部地區(qū)的梯度分布特征。表32010-2023年中國東、中、西部工業(yè)資本配置效率系數(shù)年份東部地區(qū)中部地區(qū)西部地區(qū)20100.3980.3560.31220110.4120.3680.32520120.4050.3750.33720130.3870.3610.32120140.3920.3580.32820150.4080.3720.33420160.3950.3660.32720170.4100.3780.33920180.4230.3850.34620190.4010.3700.33220200.4090.3760.33820210.3960.3630.32420220.4150.3800.34120230.4030.3730.335東部地區(qū)作為我國經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的區(qū)域，其工業(yè)資本配置效率最高，資本配置效率系數(shù)平均值達(dá)到0.406。這主要得益于東部地區(qū)具備多方面的優(yōu)勢。在經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)方面，東部地區(qū)擁有雄厚的經(jīng)濟(jì)實(shí)力，產(chǎn)業(yè)體系完善，各類產(chǎn)業(yè)相互協(xié)作、協(xié)同發(fā)展，形成了強(qiáng)大的產(chǎn)業(yè)集群效應(yīng)。長三角地區(qū)，匯聚了電子信息、高端裝備制造、生物醫(yī)藥等多個產(chǎn)業(yè)集群，產(chǎn)業(yè)集聚程度高，企業(yè)之間的分工協(xié)作緊密，能夠提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，吸引更多的資本流入。在地理位置上，東部地區(qū)瀕臨海洋，擁有眾多優(yōu)良港口，交通便利，便于開展對外貿(mào)易和吸引外資。這使得東部地區(qū)能夠充分利用國內(nèi)外兩個市場、兩種資源，拓展市場空間，提高企業(yè)的市場競爭力，從而吸引更多的資本投入到工業(yè)領(lǐng)域。在科技和人才資源方面，東部地區(qū)集中了大量的高校、科研機(jī)構(gòu)和高素質(zhì)人才，科技創(chuàng)新能力強(qiáng)，能夠?yàn)楣I(yè)發(fā)展提供強(qiáng)大的技術(shù)支持和智力保障。大量的科研成果能夠快速轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，推動工業(yè)企業(yè)的技術(shù)升級和產(chǎn)品創(chuàng)新，提高企業(yè)的盈利能力和市場份額，進(jìn)而吸引資本的流入，提高資本配置效率。中部地區(qū)的工業(yè)資本配置效率次之，資本配置效率系數(shù)平均值為0.369。中部地區(qū)具有一定的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，在制造業(yè)、能源產(chǎn)業(yè)等方面具備一定的優(yōu)勢。近年來，中部地區(qū)積極承接?xùn)|部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，不斷優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加大對工業(yè)的投資力度，促進(jìn)了工業(yè)的發(fā)展，資本配置效率也有所提高。湖北積極承接汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，形成了較為完整的汽車產(chǎn)業(yè)鏈，吸引了大量的資本投入，推動了當(dāng)?shù)仄嚬I(yè)的快速發(fā)展。同時，中部地區(qū)地理位置優(yōu)越，處于我國內(nèi)陸腹地，是連接?xùn)|部和西部的重要紐帶，交通網(wǎng)絡(luò)較為發(fā)達(dá)，這為工業(yè)的發(fā)展提供了良好的交通條件，有利于資本的流動和配置。西部地區(qū)的工業(yè)資本配置效率相對較低，資本配置效率系數(shù)平均值為0.330。西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對落后，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不夠合理，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)占比較大，新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展不足，這在一定程度上限制了資本的流入和配置效率的提高。西部地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相對薄弱，交通、通信等條件不如東部和中部地區(qū)，增加了企業(yè)的運(yùn)營成本，降低了資本的吸引力。此外，西部地區(qū)的科技和人才資源相對匱乏，科技創(chuàng)新能力不足，企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品升級方面面臨較大困難，也影響了資本配置效率。3.5.2省際資本配置效率差異進(jìn)一步對我國31個省份的工業(yè)資本配置效率進(jìn)行測算和分析（見表4），發(fā)現(xiàn)省際之間的工業(yè)資本配置效率存在較大差異。表42010-2023年中國各省份工業(yè)資本配置效率系數(shù)省份資本配置效率系數(shù)η省份資本配置效率系數(shù)η廣東0.456安徽0.382江蘇0.448江西0.375浙江0.435河南0.390山東0.421湖北0.388福建0.405湖南0.378上海0.418內(nèi)蒙古0.356北京0.408廣西0.342天津0.396重慶0.350河北0.385四川0.361遼寧0.372貴州0.330吉林0.365云南0.327黑龍江0.358陜西0.346山西0.360甘肅0.324海南0.348青海0.310寧夏0.318新疆0.321西藏0.305資本配置效率較高的省份主要集中在東部沿海地區(qū)，如廣東、江蘇、浙江、山東等省份，其資本配置效率系數(shù)均在0.4以上。這些省份經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，市場化程度高，擁有完善的市場機(jī)制和良好的營商環(huán)境，能夠充分發(fā)揮市場在資源配置中的決定性作用，引導(dǎo)資本合理流動。以廣東為例，其作為我國的經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省，擁有高度發(fā)達(dá)的制造業(yè)和服務(wù)業(yè)，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力強(qiáng)，市場活力充沛。在電子信息產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，廣東匯聚了眾多知名企業(yè)，如華為、騰訊等，這些企業(yè)在技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)品創(chuàng)新等方面投入巨大，吸引了大量的資本支持，使得資本能夠高效地配置到該產(chǎn)業(yè)中，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展和升級。而一些中西部省份的工業(yè)資本配置效率相對較低，如青海、西藏、寧夏等省份，其資本配置效率系數(shù)低于0.32。這些省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對滯后，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一，主要依賴資源型產(chǎn)業(yè)或傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，缺乏新興產(chǎn)業(yè)的支撐，市場規(guī)模較小，對資本的吸引力不足。青海主要依賴鹽湖資源開發(fā)等產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相對單一，在面對市場波動和資源約束時，企業(yè)的發(fā)展面臨較大挑戰(zhàn)，難以吸引大量的資本投入，導(dǎo)致資本配置效率較低。西藏由于地理位置偏遠(yuǎn)，交通不便，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相對薄弱，經(jīng)濟(jì)發(fā)展受到一定限制，工業(yè)發(fā)展水平較低，資本配置效率也相對較低。省際工業(yè)資本配置效率差異的原因是多方面的。除了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響外，各省份的政策環(huán)境、金融市場發(fā)展程度、科技創(chuàng)新能力等因素也起到了重要作用。政策支持力度大、金融市場發(fā)達(dá)、科技創(chuàng)新能力強(qiáng)的省份，往往能夠吸引更多的資本，提高資本配置效率；反之，資本配置效率則較低。四、中國工業(yè)資本配置效率行業(yè)差異的影響因素4.1理論分析與研究假設(shè)行業(yè)特性是影響工業(yè)資本配置效率的重要因素之一，涵蓋了行業(yè)的技術(shù)密集度、規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、市場需求彈性等多個方面。技術(shù)密集度高的行業(yè)，通常需要大量的研發(fā)投入和高端技術(shù)人才，其產(chǎn)品附加值較高，市場競爭力較強(qiáng)，對資本具有較大的吸引力，資本配置效率也相對較高。在半導(dǎo)體行業(yè)，技術(shù)更新?lián)Q代迅速，企業(yè)需要不斷投入大量資金進(jìn)行研發(fā)，以保持技術(shù)領(lǐng)先地位，從而吸引了大量的風(fēng)險投資和戰(zhàn)略投資，資本配置效率較高。規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)顯著的行業(yè)，隨著生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大，單位生產(chǎn)成本會降低，利潤空間增大，能夠吸引更多的資本流入。汽車制造業(yè)，通過擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，可以實(shí)現(xiàn)零部件采購成本的降低、生產(chǎn)效率的提高等，從而吸引更多資本，提高資本配置效率。市場需求彈性大的行業(yè)，對市場需求的變化較為敏感，當(dāng)市場需求增加時，企業(yè)能夠迅速調(diào)整生產(chǎn)和投資策略，吸引資本流入；而市場需求彈性小的行業(yè)，資本配置效率相對較低?；谝陨戏治觯岢黾僭O(shè)H1：行業(yè)特性對工業(yè)資本配置效率具有顯著影響，技術(shù)密集度高、規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)顯著、市場需求彈性大的行業(yè)，資本配置效率較高。市場結(jié)構(gòu)反映了行業(yè)內(nèi)企業(yè)之間的競爭與壟斷關(guān)系，不同的市場結(jié)構(gòu)會對資本配置效率產(chǎn)生不同的影響。在完全競爭市場結(jié)構(gòu)下，企業(yè)數(shù)量眾多，產(chǎn)品同質(zhì)化程度高，市場競爭激烈，企業(yè)只能通過不斷提高生產(chǎn)效率、降低成本來獲取競爭優(yōu)勢，這促使資本流向效率更高的企業(yè)，從而提高整個行業(yè)的資本配置效率。在農(nóng)產(chǎn)品加工行業(yè)，企業(yè)數(shù)量眾多，市場競爭充分，資本會流向那些生產(chǎn)效率高、產(chǎn)品質(zhì)量好的企業(yè)，提高了資本配置效率。壟斷競爭市場結(jié)構(gòu)下，企業(yè)產(chǎn)品存在一定差異，企業(yè)通過產(chǎn)品差異化和品牌建設(shè)來吸引消費(fèi)者，資本會根據(jù)企業(yè)的創(chuàng)新能力和市場競爭力進(jìn)行配置，有利于提高資本配置效率。在服裝制造業(yè)，企業(yè)通過設(shè)計(jì)獨(dú)特的款式、打造知名品牌等方式來吸引消費(fèi)者，資本會流向創(chuàng)新能力強(qiáng)、品牌影響力大的企業(yè)，促進(jìn)資本的有效配置。然而，在寡頭壟斷和完全壟斷市場結(jié)構(gòu)下，少數(shù)企業(yè)控制著市場的生產(chǎn)和銷售，市場競爭不足，企業(yè)可能缺乏提高效率的動力，導(dǎo)致資本配置效率低下。在一些資源壟斷性行業(yè)，如石油、天然氣等，少數(shù)大型企業(yè)壟斷了資源的開采和銷售，缺乏市場競爭壓力，可能會出現(xiàn)資源浪費(fèi)、生產(chǎn)效率低下等問題，影響資本配置效率。由此提出假設(shè)H2：市場結(jié)構(gòu)對工業(yè)資本配置效率有顯著影響，競爭程度越高的市場結(jié)構(gòu)，工業(yè)資本配置效率越高；壟斷程度越高的市場結(jié)構(gòu)，工業(yè)資本配置效率越低。技術(shù)創(chuàng)新是推動工業(yè)發(fā)展和資本配置效率提升的核心動力。一方面，技術(shù)創(chuàng)新能夠提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，增加產(chǎn)品附加值，從而提高企業(yè)的盈利能力和市場競爭力，吸引更多的資本投入。企業(yè)通過研發(fā)和應(yīng)用新技術(shù)，如人工智能、大數(shù)據(jù)等，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動化和智能化，提高生產(chǎn)效率，降低人工成本，生產(chǎn)出更具競爭力的產(chǎn)品，吸引資本流入。另一方面，技術(shù)創(chuàng)新可以催生新的產(chǎn)業(yè)和商業(yè)模式，為資本提供更多的投資機(jī)會，引導(dǎo)資本流向新興產(chǎn)業(yè)和高增長領(lǐng)域，優(yōu)化資本配置結(jié)構(gòu)?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)的創(chuàng)新催生了電子商務(wù)、共享經(jīng)濟(jì)等新的商業(yè)模式，吸引了大量資本的涌入，推動了相關(guān)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，提高了資本配置效率?；诖?，提出假設(shè)H3：技術(shù)創(chuàng)新對工業(yè)資本配置效率具有顯著的正向影響，行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力越強(qiáng)，資本配置效率越高。4.2模型構(gòu)建與變量選取為了深入探究影響中國工業(yè)資本配置效率行業(yè)差異的因素，構(gòu)建如下面板數(shù)據(jù)模型：\eta_{i,t}=\alpha_{0}+\alpha_{1}IND_{i,t}+\alpha_{2}STR_{i,t}+\alpha_{3}INN_{i,t}+\sum_{j=1}^{n}\alpha_{j+3}Control_{j,i,t}+\mu_{i}+\nu_{t}+\varepsilon_{i,t}其中，i表示工業(yè)行業(yè)，t表示時間；\eta_{i,t}為被解釋變量，表示第i個行業(yè)在t時期的資本配置效率；\alpha_{0}為常數(shù)項(xiàng)；\alpha_{1}、\alpha_{2}、\alpha_{3}、\alpha_{j+3}為各解釋變量和控制變量的系數(shù)；IND_{i,t}代表行業(yè)特性變量；STR_{i,t}表示市場結(jié)構(gòu)變量；INN_{i,t}表示技術(shù)創(chuàng)新變量；Control_{j,i,t}為控制變量，j=1,2,\cdots,n；\mu_{i}表示行業(yè)固定效應(yīng)，用于控制不隨時間變化但隨行業(yè)不同而不同的個體特征；\nu_{t}表示時間固定效應(yīng)，用于控制隨時間變化但不隨行業(yè)變化的宏觀因素；\varepsilon_{i,t}為隨機(jī)誤差項(xiàng)。各變量的具體選取和度量如下：被解釋變量：資本配置效率（\eta），采用JeffreyWurgler模型測算得到的各工業(yè)行業(yè)資本配置效率系數(shù)，該系數(shù)反映了投資對工業(yè)增加值變化的彈性，系數(shù)越大，表明資本配置效率越高。解釋變量：行業(yè)特性（IND），選取行業(yè)的技術(shù)密集度、規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和市場需求彈性來綜合衡量。技術(shù)密集度用行業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度表示，即行業(yè)研發(fā)投入與工業(yè)總產(chǎn)值的比值，該比值越大，說明行業(yè)的技術(shù)密集度越高；規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)采用行業(yè)的平均企業(yè)規(guī)模來衡量，通過行業(yè)固定資產(chǎn)凈值與企業(yè)數(shù)量的比值計(jì)算得到，比值越大，規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)越顯著；市場需求彈性通過計(jì)算行業(yè)產(chǎn)品銷售收入增長率與國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率的比值來度量，比值越大，市場需求彈性越大。市場結(jié)構(gòu)（STR），用市場集中度來衡量，選取行業(yè)前四大企業(yè)的銷售收入占行業(yè)總銷售收入的比重（CR4）作為市場集中度指標(biāo)。CR4值越大，表明行業(yè)的壟斷程度越高，競爭程度越低；反之，CR4值越小，行業(yè)競爭程度越高。技術(shù)創(chuàng)新（INN），選用行業(yè)專利申請數(shù)量與行業(yè)企業(yè)數(shù)量的比值來衡量行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力，該比值越大，說明行業(yè)內(nèi)企業(yè)的平均技術(shù)創(chuàng)新能力越強(qiáng)，技術(shù)創(chuàng)新水平越高?？刂谱兞浚哼x取行業(yè)利潤率（PRO），用行業(yè)利潤總額與工業(yè)總產(chǎn)值的比值表示，反映行業(yè)的盈利能力，盈利能力越強(qiáng)，可能吸引更多資本，影響資本配置效率；行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（LEV），通過行業(yè)負(fù)債總額與資產(chǎn)總額的比值計(jì)算得出，體現(xiàn)行業(yè)的償債能力和財(cái)務(wù)風(fēng)險，資產(chǎn)負(fù)債率過高可能影響資本的流入和配置；政府支持力度（GOV），以政府對行業(yè)的財(cái)政補(bǔ)貼金額與行業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值的比值來衡量，政府支持力度越大，可能對資本配置效率產(chǎn)生積極影響。4.3實(shí)證結(jié)果與分析4.3.1描述性統(tǒng)計(jì)在進(jìn)行回歸分析之前，對模型中涉及的所有變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表5所示。從表中可以看出，資本配置效率（\eta）的均值為0.312，說明我國工業(yè)行業(yè)整體的資本配置效率處于中等水平，但最大值（0.458）和最小值（0.223）之間差距較大，表明不同工業(yè)行業(yè)的資本配置效率存在顯著差異，這與前文的分析結(jié)果一致。表5變量描述性統(tǒng)計(jì)變量觀測值均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值資本配置效率（\eta）5180.3120.0560.2230.458行業(yè)特性（IND）5180.4250.1360.2010.756市場結(jié)構(gòu)（STR）5180.3560.1020.1580.689技術(shù)創(chuàng)新（INN）5180.3080.1250.0850.654行業(yè)利潤率（PRO）5180.0650.0230.0120.156行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）5180.5230.0870.3560.789政府支持力度（GOV）5180.0320.0150.0050.086行業(yè)特性（IND）的均值為0.425，反映了我國工業(yè)行業(yè)在技術(shù)密集度、規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和市場需求彈性等方面的綜合特征。其標(biāo)準(zhǔn)差為0.136，表明各行業(yè)在行業(yè)特性方面存在一定的差異。市場結(jié)構(gòu)（STR）的均值為0.356，說明我國工業(yè)行業(yè)的市場集中度處于一定水平，且不同行業(yè)的市場結(jié)構(gòu)存在差異，最大值0.689和最小值0.158體現(xiàn)了市場結(jié)構(gòu)的多樣性。技術(shù)創(chuàng)新（INN）的均值為0.308，表明我國工業(yè)行業(yè)整體的技術(shù)創(chuàng)新能力有待進(jìn)一步提高，不同行業(yè)之間的技術(shù)創(chuàng)新水平差異較大，最小值為0.085，最大值達(dá)到0.654?？刂谱兞糠矫妫袠I(yè)利潤率（PRO）均值為0.065，說明我國工業(yè)行業(yè)整體的盈利能力一般；行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）均值為0.523，表明行業(yè)的償債能力和財(cái)務(wù)風(fēng)險處于一定水平；政府支持力度（GOV）均值為0.032，體現(xiàn)了政府對工業(yè)行業(yè)的支持程度，但不同行業(yè)獲得的政府支持力度存在較大差異。4.3.2回歸結(jié)果分析運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型對中國工業(yè)資本配置效率行業(yè)差異的影響因素進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表6所示。從回歸結(jié)果來看，行業(yè)特性（IND）的系數(shù)為0.256，在1%的水平上顯著為正，這表明行業(yè)特性對工業(yè)資本配置效率具有顯著的正向影響，驗(yàn)證了假設(shè)H1。技術(shù)密集度高的行業(yè)，如計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)，由于其技術(shù)更新?lián)Q代快，需要持續(xù)投入大量研發(fā)資金，以保持技術(shù)領(lǐng)先地位，從而吸引了大量資本流入，提高了資本配置效率；規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)顯著的行業(yè)，如汽車制造業(yè)，隨著生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大，單位生產(chǎn)成本降低，利潤空間增大，吸引了更多資本，進(jìn)而提升了資本配置效率；市場需求彈性大的行業(yè)，如醫(yī)藥制造業(yè)，能夠根據(jù)市場需求的變化迅速調(diào)整生產(chǎn)和投資策略，吸引資本流入，提高了資本配置效率。表6面板數(shù)據(jù)模型回歸結(jié)果|變量|系數(shù)|標(biāo)準(zhǔn)誤|t值|P>|t|||----|----|----|----|----||行業(yè)特性（IND）|0.256***|0.032|7.98|0.000||市場結(jié)構(gòu)（STR）|-0.185***|0.028|-6.61|0.000||技術(shù)創(chuàng)新（INN）|0.168***|0.025|6.72|0.000||行業(yè)利潤率（PRO）|0.201***|0.035|5.74|0.000||行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）|-0.123***|0.022|-5.59|0.000||政府支持力度（GOV）|0.156***|0.027|5.78|0.000||常數(shù)項(xiàng)|0.056***|0.018|3.11|0.002||行業(yè)固定效應(yīng)|是|||||時間固定效應(yīng)|是|||||觀測值|518|||||R2|0.685|||||----|----|----|----|----||行業(yè)特性（IND）|0.256***|0.032|7.98|0.000||市場結(jié)構(gòu)（STR）|-0.185***|0.028|-6.61|0.000||技術(shù)創(chuàng)新（INN）|0.168***|0.025|6.72|0.000||行業(yè)利潤率（PRO）|0.201***|0.035|5.74|0.000||行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）|-0.123***|0.022|-5.59|0.000||政府支持力度（GOV）|0.156***|0.027|5.78|0.000||常數(shù)項(xiàng)|0.056***|0.018|3.11|0.002||行業(yè)固定效應(yīng)|是|||||時間固定效應(yīng)|是|||||觀測值|518|||||R2|0.685|||||行業(yè)特性（IND）|0.256***|0.032|7.98|0.000||市場結(jié)構(gòu)（STR）|-0.185***|0.028|-6.61|0.000||技術(shù)創(chuàng)新（INN）|0.168***|0.025|6.72|0.000||行業(yè)利潤率（PRO）|0.201***|0.035|5.74|0.000||行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）|-0.123***|0.022|-5.59|0.000||政府支持力度（GOV）|0.156***|0.027|5.78|0.000||常數(shù)項(xiàng)|0.056***|0.018|3.11|0.002||行業(yè)固定效應(yīng)|是|||||時間固定效應(yīng)|是|||||觀測值|518|||||R2|0.685|||||市場結(jié)構(gòu)（STR）|-0.185***|0.028|-6.61|0.000||技術(shù)創(chuàng)新（INN）|0.168***|0.025|6.72|0.000||行業(yè)利潤率（PRO）|0.201***|0.035|5.74|0.000||行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）|-0.123***|0.022|-5.59|0.000||政府支持力度（GOV）|0.156***|0.027|5.78|0.000||常數(shù)項(xiàng)|0.056***|0.018|3.11|0.002||行業(yè)固定效應(yīng)|是|||||時間固定效應(yīng)|是|||||觀測值|518|||||R2|0.685|||||技術(shù)創(chuàng)新（INN）|0.168***|0.025|6.72|0.000||行業(yè)利潤率（PRO）|0.201***|0.035|5.74|0.000||行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）|-0.123***|0.022|-5.59|0.000||政府支持力度（GOV）|0.156***|0.027|5.78|0.000||常數(shù)項(xiàng)|0.056***|0.018|3.11|0.002||行業(yè)固定效應(yīng)|是|||||時間固定效應(yīng)|是|||||觀測值|518|||||R2|0.685|||||行業(yè)利潤率（PRO）|0.201***|0.035|5.74|0.000||行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）|-0.123***|0.022|-5.59|0.000||政府支持力度（GOV）|0.156***|0.027|5.78|0.000||常數(shù)項(xiàng)|0.056***|0.018|3.11|0.002||行業(yè)固定效應(yīng)|是|||||時間固定效應(yīng)|是|||||觀測值|518|||||R2|0.685|||||行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）|-0.123***|0.022|-5.59|0.000||政府支持力度（GOV）|0.156***|0.027|5.78|0.000||常數(shù)項(xiàng)|0.056***|0.018|3.11|0.002||行業(yè)固定效應(yīng)|是|||||時間固定效應(yīng)|是|||||觀測值|518|||||R2|0.685|||||政府支持力度（GOV）|0.156***|0.027|5.78|0.000||常數(shù)項(xiàng)|0.056***|0.018|3.11|0.002||行業(yè)固定效應(yīng)|是|||||時間固定效應(yīng)|是|||||觀測值|518|||||R2|0.685|||||常數(shù)項(xiàng)|0.056***|0.018|3.11|0.002||行業(yè)固定效應(yīng)|是|||||時間固定效應(yīng)|是|||||觀測值|518|||||R2|0.685|||||行業(yè)固定效應(yīng)|是|||||時間固定效應(yīng)|是|||||觀測值|518|||||R2|0.685|||||時間固定效應(yīng)|是|||||觀測值|518|||||R2|0.685|||||觀測值|518|||||R2|0.685|||||R2|0.685||||市場結(jié)構(gòu)（STR）的系數(shù)為-0.185，在1%的水平上顯著為負(fù)，說明市場結(jié)構(gòu)對工業(yè)資本配置效率有顯著影響，且競爭程度越高的市場結(jié)構(gòu)，工業(yè)資本配置效率越高；壟斷程度越高的市場結(jié)構(gòu)，工業(yè)資本配置效率越低，驗(yàn)證了假設(shè)H2。在完全競爭市場結(jié)構(gòu)下，如紡織業(yè)，企業(yè)數(shù)量眾多，市場競爭激烈，企業(yè)為了在競爭中生存和發(fā)展，必須不斷提高生產(chǎn)效率、降低成本，這促使資本流向效率更高的企業(yè)，從而提高了整個行業(yè)的資本配置效率；而在寡頭壟斷或完全壟斷市場結(jié)構(gòu)下，如石油、天然氣等行業(yè)，少數(shù)企業(yè)控制著市場，缺乏競爭壓力，企業(yè)可能缺乏提高效率的動力，導(dǎo)致資本配置效率低下。技術(shù)創(chuàng)新（INN）的系數(shù)為0.168，在1%的水平上顯著為正，表明技術(shù)創(chuàng)新對工業(yè)資本配置效率具有顯著的正向影響，行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力越強(qiáng)，資本配置效率越高，假設(shè)H3得到驗(yàn)證。技術(shù)創(chuàng)新能夠提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，增加產(chǎn)品附加值，從而提高企業(yè)的盈利能力和市場競爭力，吸引更多的資本投入。在新能源汽車行業(yè)，企業(yè)通過不斷進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，研發(fā)出更先進(jìn)的電池技術(shù)、自動駕駛技術(shù)等，提高了產(chǎn)品的性能和質(zhì)量，吸引了大量資本的涌入，推動了行業(yè)的快速發(fā)展，提高了資本配置效率?？刂谱兞恐校袠I(yè)利潤率（PRO）的系數(shù)為0.201，在1%的水平上顯著為正，說明行業(yè)利潤率越高，越能吸引資本，從而提高資本配置效率；行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）的系數(shù)為-0.123，在1%的水平上顯著為負(fù)，表明行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率過高會增加企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險，降低資本的吸引力，影響資本配置效率；政府支持力度（GOV）的系數(shù)為0.156，在1%的水平上顯著為正，說明政府對工業(yè)行業(yè)的支持力度越大，越能引導(dǎo)資本流入，提高資本配置效率。4.3.3穩(wěn)健性檢驗(yàn)為了確?；貧w結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性，采用多種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先，替換變量衡量方式，用行業(yè)新產(chǎn)品銷售收入占主營業(yè)務(wù)收入的比重替換行業(yè)專利申請數(shù)量與行業(yè)企業(yè)數(shù)量的比值來衡量技術(shù)創(chuàng)新（INN），用赫芬達(dá)爾-赫希曼指數(shù)（HHI）替換行業(yè)前四大企業(yè)的銷售收入占行業(yè)總銷售收入的比重（CR4）來衡量市場結(jié)構(gòu)（STR），重新進(jìn)行回歸分析。結(jié)果如表7所示，各解釋變量的系數(shù)符號和顯著性水平與基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本一致，表明回歸結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性。表7穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果（替換變量）|變量|系數(shù)|標(biāo)準(zhǔn)誤|t值|P>|t|||----|----|----|----|----||行業(yè)特性（IND）|0.248***|0.035|7.09|0.000||市場結(jié)構(gòu)（STR）|-0.176***|0.031|-5.68|0.000||技術(shù)創(chuàng)新（INN）|0.159***|0.028|5.68|0.000||行業(yè)利潤率（PRO）|0.196***|0.038|5.16|0.000||行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）|-0.118***|0.024|-4.92|0.000||政府支持力度（GOV）|0.148***|0.029|5.10|0.000||常數(shù)項(xiàng)|0.062***|0.020|3.10|0.002||行業(yè)固定效應(yīng)|是|||||時間固定效應(yīng)|是|||||觀測值|518|||||R2|0.672|||||----|----|----|----|----||行業(yè)特性（IND）|0.248***|0.035|7.09|0.000||市場結(jié)構(gòu)（STR）|-0.176***|0.031|-5.68|0.000||技術(shù)創(chuàng)新（INN）|0.159***|0.028|5.68|0.000||行業(yè)利潤率（PRO）|0.196***|0.038|5.16|0.000||行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）|-0.118***|0.024|-4.92|0.000||政府支持力度（GOV）|0.148***|0.029|5.10|0.000||常數(shù)項(xiàng)|0.062***|0.020|3.10|0.002||行業(yè)固定效應(yīng)|是|||||時間固定效應(yīng)|是|||||觀測值|518|||||R2|0.672|||||行業(yè)特性（IND）|0.248***|0.035|7.09|0.000||市場結(jié)構(gòu)（STR）|-0.176***|0.031|-5.68|0.000||技術(shù)創(chuàng)新（INN）|0.159***|0.028|5.68|0.000||行業(yè)利潤率（PRO）|0.196***|0.038|5.16|0.000||行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）|-0.118***|0.024|-4.92|0.000||政府支持力度（GOV）|0.148***|0.029|5.10|0.000||常數(shù)項(xiàng)|0.062***|0.020|3.10|0.002||行業(yè)固定效應(yīng)|是|||||時間固定效應(yīng)|是|||||觀測值|518|||||R2|0.672|||||市場結(jié)構(gòu)（STR）|-0.176***|0.031|-5.68|0.000||技術(shù)創(chuàng)新（INN）|0.159***|0.028|5.68|0.000||行業(yè)利潤率（PRO）|0.196***|0.038|5.16|0.000||行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）|-0.118***|0.024|-4.92|0.000||政府支持力度（GOV）|0.148***|0.029|5.10|0.000||常數(shù)項(xiàng)|0.062***|0.020|3.10|0.002||行業(yè)固定效應(yīng)|是|||||時間固定效應(yīng)|是|||||觀測值|518|||||R2|0.672|||||技術(shù)創(chuàng)新（INN）|0.159***|0.028|5.68|0.000||行業(yè)利潤率（PRO）|0.196***|0.038|5.16|0.000||行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）|-0.118***|0.024|-4.92|0.000||政府支持力度（GOV）|0.148***|0.029|5.10|0.000||常數(shù)項(xiàng)|0.062***|0.020|3.10|0.002||行業(yè)固定效應(yīng)|是|||||時間固定效應(yīng)|是|||||觀測值|518|||||R2|0.672|||||行業(yè)利潤率（PRO）|0.196***|0.038|5.16|0.000||行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）|-0.118***|0.024|-4.92|0.000||政府支持力度（GOV）|0.148***|0.029|5.10|0.000||常數(shù)項(xiàng)|0.062***|0.020|3.10|0.002||行業(yè)固定效應(yīng)|是|||||時間固定效應(yīng)|是|||||觀測值|518|||||R2|0.672|||||行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）|-0.118***|0.024|-4.92|0.000||政府支持力度（GOV）|0.148***|0.029|5.10|0.000||常數(shù)項(xiàng)|0.062***|0.020|3.10|0.002||行業(yè)固定效應(yīng)|是|||||時間固定效應(yīng)|是|||||觀測值|518|||||R2|0.672|||||政府支持力度（GOV）|0.148***|0.029|5.10|0.000||常數(shù)項(xiàng)|0.062***|0.020|3.10|0.002||行業(yè)固定效應(yīng)|是|||||時間固定效應(yīng)|是|||||觀測值|518|||||R2|0.672|||||常數(shù)項(xiàng)|0.062***|0.020|3.10|0.002||行業(yè)固定效應(yīng)|是|||||時間固定效應(yīng)|是|||||觀測值|518|||||R2|0.672|||||行業(yè)固定效應(yīng)|是|||||時間固定效應(yīng)|是|||||觀測值|518|||||R2|0.672|||||時間固定效應(yīng)|是|||||觀測值|518|||||R2|0.672|||||觀測值|518|||||R2|0.672|||||R2|0.672||||其次，進(jìn)行分樣本回歸，將樣本分為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)兩個子樣本，分別進(jìn)行回歸分析。結(jié)果顯示，在高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)子樣本中，各解釋變量對資本配置效率的影響方向和顯著性與總體樣本回歸結(jié)果一致；在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)子樣本中，雖然部分系數(shù)的絕對值有所變化，但影響方向和顯著性依然保持穩(wěn)定，進(jìn)一步驗(yàn)證了回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。通過以上穩(wěn)健性檢驗(yàn)，充分表明前文的回歸結(jié)果是可靠的，能夠準(zhǔn)確反映中國工業(yè)資本配置效率行業(yè)差異的影響因素。五、中國工業(yè)資本配置效率空間差異的影響因素5.1理論分析與研究假設(shè)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是影響工業(yè)資本配置效率空間差異的重要因素之一。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)，通常具備完善的基礎(chǔ)設(shè)施、豐富的人力資源、活躍的市場需求以及成熟的產(chǎn)業(yè)體系。這些優(yōu)勢條件能夠?yàn)楣I(yè)發(fā)展提供良好的基礎(chǔ)和廣闊的市場空間，吸引大量資本流入。在長三角地區(qū)，交通、通信等基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)達(dá)，高校和科研機(jī)構(gòu)眾多，人才資源豐富，居民收入水平較高，市場需求旺盛，各類產(chǎn)業(yè)相互協(xié)作、協(xié)同發(fā)展。這使得該地區(qū)的工業(yè)企業(yè)能夠更高效地獲取生產(chǎn)要素，降低生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效率，從而吸引更多的資本投入，資本配置效率較高。而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的地區(qū)，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相對滯后，人力資源匱乏，市場需求不足，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一，難以吸引資本，資本配置效率較低。一些西部地區(qū)的偏遠(yuǎn)省份，由于交通不便，物流成本高，缺乏高素質(zhì)人才，市場規(guī)模較小，工業(yè)企業(yè)的發(fā)展受到限制，資本配置效率不高?；诖耍岢黾僭O(shè)H4：區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與工業(yè)資本配置效率呈正相關(guān)關(guān)系，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的地區(qū)，工業(yè)資本配置效率越高。政策因素在工業(yè)資本配置效率的空間差異中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。政府通過制定產(chǎn)業(yè)政策、區(qū)域政策等，對工業(yè)發(fā)展進(jìn)行引導(dǎo)和支持，從而影響資本的流向和配置效率。政府出臺的產(chǎn)業(yè)扶持政策，如對新興產(chǎn)業(yè)的稅收優(yōu)惠、財(cái)政補(bǔ)貼、信貸支持等，能夠降低企業(yè)的生產(chǎn)成本，提高企業(yè)的盈利能力，吸引資本流入這些產(chǎn)業(yè)。近年來，我國對新能源汽車產(chǎn)業(yè)給予了大力支持，通過補(bǔ)貼購車消費(fèi)者、支持企業(yè)研發(fā)等政策措施，吸引了大量資本進(jìn)入該產(chǎn)業(yè)，推動了新能源汽車產(chǎn)業(yè)在相關(guān)地區(qū)的快速發(fā)展，提高了這些地區(qū)的工業(yè)資本配置效率。區(qū)域政策也會對工業(yè)資本配置效率產(chǎn)生影響。西部大開發(fā)、中部崛起等區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略，通過加大對中西部地區(qū)的投資力度，改善基礎(chǔ)設(shè)施條件，給予政策優(yōu)惠等方式，引導(dǎo)資本向中西部地區(qū)流動，促進(jìn)了這些地區(qū)工業(yè)資本的優(yōu)化配置。由此提出假設(shè)H5：政策因素對工業(yè)資本配置效率有顯著影響，政策支持力度越大的地區(qū)，工業(yè)資本配置效率越高。金融發(fā)展程度是影響工業(yè)資本配置效率空間差異的又一重要因素。金融體系在資本配置過程中扮演著核心角色，發(fā)達(dá)的金融市場能夠?yàn)楣I(yè)企業(yè)提供多樣化的融資渠道，如銀行貸款、股票融資、債券融資等，滿足企業(yè)不同的融資需求。完善的金融機(jī)構(gòu)能夠?qū)ζ髽I(yè)的投資項(xiàng)目進(jìn)行專業(yè)的評估和篩選，將資本引導(dǎo)至那些具有較高投資回報率和發(fā)展前景的企業(yè)