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一、理財(cái)市場(chǎng)配置效率實(shí)證分析

(一)模型選擇和建立在研究資金配置效率方面，大多采用Wugler模型，該模型是JeffreyWurgler于2000年建立。他主要基于以下觀點(diǎn)建立該模型:資金市場(chǎng)的有效性可以通過(guò)資金配置的效率反映，因?yàn)橘Y金的逐利性，在有效的資金市場(chǎng)中，如果一個(gè)行業(yè)的資金回報(bào)率較低，該行業(yè)的資金將會(huì)流失，進(jìn)入那些資金回報(bào)率較高的行業(yè)。并且，如果提高資金配置效率，也意味著資金回報(bào)率較高的行業(yè)將獲得更多的投資，而資金回報(bào)率較低的行業(yè)的投資會(huì)減少。Wurgler在其模型中選擇的變量是行業(yè)投資和行業(yè)利潤(rùn)，構(gòu)建模型對(duì)整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的資金配置效率進(jìn)行分析。因?yàn)槲覀兪欠治鲢y行理財(cái)產(chǎn)品市場(chǎng)的資金配置效率，在選擇變量時(shí)，我們需要能夠反映銀行理財(cái)產(chǎn)品市場(chǎng)行業(yè)投資和利潤(rùn)的有關(guān)指標(biāo)。據(jù)Wind資訊統(tǒng)計(jì)，近幾年銀行理財(cái)產(chǎn)品投資品有明確行業(yè)指向的主要為證券③，如2013年，證券、利率類(lèi)、信貸資產(chǎn)與票據(jù)、匯率類(lèi)、商品、其他等投資品分別為29．12%、30．88%、4．87%、0．59%、0．24%、34．30%，占比大的為證券、利率類(lèi)、其他。另外，銀監(jiān)會(huì)的《關(guān)于規(guī)范商業(yè)銀行理財(cái)業(yè)務(wù)投資運(yùn)作有關(guān)問(wèn)題的通知》中，為防止業(yè)務(wù)規(guī)模過(guò)快擴(kuò)張引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，要求商業(yè)銀行應(yīng)當(dāng)合理控制理財(cái)資金投資非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)的總額，理財(cái)資金投資非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)的余額在任何時(shí)點(diǎn)均以商業(yè)銀行上一年度審計(jì)報(bào)告披露總資產(chǎn)的4%與理財(cái)產(chǎn)品余額的35%之間孰低者為上限，即理財(cái)資金投資標(biāo)準(zhǔn)化債權(quán)資產(chǎn)的余額在任何時(shí)點(diǎn)均應(yīng)在理財(cái)產(chǎn)品余額的65%以上，銀行理財(cái)產(chǎn)品投資標(biāo)準(zhǔn)化債權(quán)資產(chǎn)主要是在交易所市場(chǎng)交易的債權(quán)性資產(chǎn)，目前，銀行為了符合監(jiān)管要求以及出于自身流動(dòng)性管理的需要，很大一部分理財(cái)資產(chǎn)投資于證券，包括債券，以及通過(guò)股票質(zhì)押式回購(gòu)、股票收益權(quán)理財(cái)、SPV參與IPO和定向增發(fā)等間接進(jìn)入股票市場(chǎng)等。因此，本文主要以證券投資品為主統(tǒng)計(jì)分析理財(cái)產(chǎn)品的行業(yè)年度投資金額和行業(yè)年度利潤(rùn)總額，指標(biāo)與Wugler在其模型中所選擇的行業(yè)投資和利潤(rùn)這一變量是一致的。同時(shí)，本文基于Wugler模型對(duì)其進(jìn)行拓展，拓展后的Wugler模型是動(dòng)態(tài)模型。本文先后建立了拓展前后的兩個(gè)Wugler模型。1.模型一為拓展前的Wugler模型:ln(turi，t)=αt+βtln(proi，t)+ε。該模型中，tur代表理財(cái)市場(chǎng)中行業(yè)投資金額的增長(zhǎng)率，pro代表行業(yè)的利潤(rùn)總額增長(zhǎng)率，i(i=1，2……16)是行業(yè)編號(hào)，t(t=2004，2005……2012)為年份，回歸方程的常數(shù)項(xiàng)是α，β代表了行業(yè)投資金額增長(zhǎng)率對(duì)行業(yè)利潤(rùn)總額增長(zhǎng)率的彈性，ε是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。如果β＞0，則表明理財(cái)市場(chǎng)中該行業(yè)的投資金額與利潤(rùn)總額呈正向相關(guān)，利潤(rùn)總額上升，則投資金額上升，利潤(rùn)總額下降，投資金額也下降，因此，資金回報(bào)率高的行業(yè)將會(huì)得到更多的資金，而資金回報(bào)率較低的行業(yè)流失資金。從資金配置效率的角度分析，這意味著此時(shí)的資金配置有效。與之相反的是，如果β＜0，意味著理財(cái)市場(chǎng)上行業(yè)的投資金額與行業(yè)的利潤(rùn)總額呈反向變動(dòng)關(guān)系，即資金回報(bào)率高的行業(yè)其投資金額在下降，而資金回報(bào)率較低的行業(yè)，其投資金額卻在增加。這就意味著此時(shí)該市場(chǎng)的資金配置不高。如果β=0，表明理財(cái)市場(chǎng)上行業(yè)的利潤(rùn)總額與投資金額無(wú)關(guān)，行業(yè)的盈利能力不影響資金的流向，此種情況中，理財(cái)市場(chǎng)并沒(méi)有發(fā)揮出配置資金的功能，其資金配置效率較低。2.模型二為拓展后的動(dòng)態(tài)Wugler模型:ln(turi，t)=αt+λln(turi，t－1)+βtln(proi，t)+ε。在實(shí)際交易中，往往上一年的投資金額的高低釋放出投資者對(duì)該行業(yè)的預(yù)期，并影響著更多投資者對(duì)下一年的預(yù)期和投資，因此，我們對(duì)Wugler模型進(jìn)行拓展，將上一年的投資金額納入考慮范圍。同時(shí)，通過(guò)兩個(gè)模型的彼此對(duì)照、相互映證，確保我們的研究結(jié)果更加嚴(yán)謹(jǐn)、有說(shuō)服力。在該模型中，i(i=1，2……16)是行業(yè)編號(hào)，t(t=2004，2005……2012)為年份，turi，t－1代表了上一年的行業(yè)投資金額的增長(zhǎng)率。λ代表了上一年該行業(yè)投資金額增長(zhǎng)率對(duì)今年的行業(yè)投資金額增長(zhǎng)率的彈性。如果λ＞0，則表明上一年度的投資金額與今年的投資金額呈負(fù)向相關(guān)，如果λ＞0，則呈正向相關(guān)。在此模型中，α也是代表了回歸方程的常數(shù)項(xiàng)，β代表行業(yè)投資金額增長(zhǎng)率對(duì)行業(yè)利潤(rùn)總額增長(zhǎng)率的彈性，ε代表隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。β＞0、β＜0或者β=0時(shí)表示了理財(cái)市場(chǎng)中行業(yè)投資金額與利潤(rùn)總額分別是正向、負(fù)向、不相關(guān)關(guān)系。該系數(shù)表明理財(cái)市場(chǎng)資源配置效率的高低。

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源與選擇中國(guó)證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)將企業(yè)劃分為22個(gè)行業(yè)。出于數(shù)據(jù)的有效性考慮，我們放棄了一些數(shù)量較小的行業(yè)，如住宿業(yè)、郵政業(yè)等，這些行業(yè)的投資額、利潤(rùn)額在整個(gè)理財(cái)市場(chǎng)中占比都極小;此外，還放棄了泡沫較大、受政策影響較大的行業(yè)，如房地產(chǎn)業(yè)，該行業(yè)受宏觀調(diào)控政策影響過(guò)大。最終選擇了農(nóng)林牧副漁業(yè)、采掘業(yè)、交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)、金融保險(xiǎn)業(yè)等16個(gè)行業(yè)④。所用數(shù)據(jù)均來(lái)自來(lái)自于Wind中國(guó)金融數(shù)據(jù)庫(kù)。首先選擇了2004～2013年這16個(gè)行業(yè)涉及60個(gè)子行業(yè)的投資金額和利潤(rùn)總額數(shù)據(jù)，因2013年部分行業(yè)如農(nóng)林牧副漁業(yè)、金融與保險(xiǎn)業(yè)的利潤(rùn)額在Wind數(shù)據(jù)庫(kù)中并未統(tǒng)計(jì)收錄，我們放棄了2013年各行業(yè)的利潤(rùn)額數(shù)據(jù)。再將這些子行業(yè)的數(shù)據(jù)加總得到16個(gè)行業(yè)的年度投資金額和利潤(rùn)總額數(shù)據(jù)。而JeffreyWurgler模型是使用的投資額和利潤(rùn)額的增長(zhǎng)率，因此我們數(shù)據(jù)處理后，得到的是2005－2012年16個(gè)行業(yè)的投資額和利潤(rùn)額的增長(zhǎng)率數(shù)據(jù)(共計(jì)256個(gè)數(shù)據(jù))。

(三)實(shí)證分析1.模型一的實(shí)證分析因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)屬于面板時(shí)間序列數(shù)據(jù)類(lèi)型，我們采用的是Stata12．0軟件對(duì)其進(jìn)行分析。模型一(拓展前的Wu-gler模型)設(shè)定為:ln(turi，t)=αt+βtln(proi，t)+ε。我們將2005－2012年16個(gè)行業(yè)的投資額和利潤(rùn)額的增長(zhǎng)率數(shù)據(jù)帶入其中進(jìn)行回歸。得到的結(jié)果如表1所示。由上表結(jié)果可見(jiàn)，pro代表行業(yè)的利潤(rùn)總額增長(zhǎng)率，該增長(zhǎng)率的系數(shù)β為－0．0141，該模型中的常數(shù)項(xiàng)α為2．4。因此，我們得到的模型回歸結(jié)果為ln(turi，t)=2．4－0．0141ln(proi，t)+0．09465988。因?yàn)樵撃Ｐ椭笑孪禂?shù)為－0．0141，呈現(xiàn)微弱的負(fù)相關(guān)，可見(jiàn)行業(yè)的利潤(rùn)額增長(zhǎng)率與投資額增長(zhǎng)率呈反向相關(guān)，并未達(dá)到預(yù)期的正向相關(guān)，意味著市場(chǎng)的資源配置效率不高，即一些利潤(rùn)率較低的行業(yè)投資金額是上升趨勢(shì)，而一些利潤(rùn)率較高、盈利能力較強(qiáng)的行業(yè)投資金額下降。該模型是一個(gè)靜態(tài)的模型，我們對(duì)其進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明對(duì)其使用隨機(jī)效應(yīng)模型的處理方式是合適的。2.模型二的實(shí)證分析我們依然使用Stata12．0軟件將整理所得2004至2012年理財(cái)市場(chǎng)16個(gè)行業(yè)的投資額和利潤(rùn)額數(shù)據(jù)帶入模型二(拓展后的動(dòng)態(tài)Wugler模型)進(jìn)行回歸。模型二的設(shè)定為:ln(turi，t)=αt+λln(turi，t－1)+βtln(proi，t)+ε，其中λln(turi，t－1)代表了上一年(滯后一期)的投資額對(duì)今年的投資額的影響。我們的回歸結(jié)果如表2所示。由上表結(jié)果可見(jiàn)，上一年的投資額增長(zhǎng)率ln(turi，－1，t－1)的系數(shù)λ為－0.0507358，而本年度的利潤(rùn)額增長(zhǎng)率ln(proi，t)的系數(shù)β為－0.0283557，常數(shù)項(xiàng)α為2.553024。因此，模型二的回歸結(jié)果為，ln(turi，t)=2.553024－0.0507358ln(turi，－1，t－1)－0.0283557ln(proi，t)。由ln(turi，－1，t－1)的系數(shù)λ為負(fù)可見(jiàn)，上一年度的行業(yè)投資額與本年度的投資額呈現(xiàn)負(fù)向相關(guān)。而且，本年度的行業(yè)利潤(rùn)額增長(zhǎng)率ln(proi，t)的系數(shù)－0.0283557也為負(fù)，意味著理財(cái)市場(chǎng)的資源配置效率不高，當(dāng)一些利潤(rùn)率較低的行業(yè)投資金額上升時(shí)，另一些利潤(rùn)率較高的行業(yè)投資金額下降。該模型是一個(gè)是動(dòng)態(tài)的模型，我們進(jìn)行了sargentest(薩根檢驗(yàn))，證明其不存在過(guò)度識(shí)別問(wèn)題，工具變量ln(proi，t)是有效的;進(jìn)行了GMM估計(jì)(廣義矩估計(jì))，證明了這些行業(yè)上一年度的投資額增長(zhǎng)率確實(shí)會(huì)影響到該行業(yè)本年度的投資額增長(zhǎng);對(duì)2005至2012年這16個(gè)行業(yè)的投資額增長(zhǎng)率和利潤(rùn)額增長(zhǎng)率進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果表明它們屬于平穩(wěn)的時(shí)間序列，不存在單位根問(wèn)題，做出的回歸模型是有意義的。

二、總結(jié)與建議

我國(guó)對(duì)銀行理財(cái)產(chǎn)品的價(jià)格管制是放開(kāi)的或較少，但基于Wugler模型分析得出的結(jié)論是:無(wú)論是拓展前還是拓展后的Wugler模型，行業(yè)利潤(rùn)率的增長(zhǎng)率與行業(yè)投資額的增長(zhǎng)率均呈反向相關(guān)，表明在這些年度中，市場(chǎng)的資源配置效率不高，一些高利潤(rùn)率的行業(yè)并未吸引到更多的資金，一些低利潤(rùn)率的行業(yè)反而有更多的資金進(jìn)入，說(shuō)明市場(chǎng)效率有待進(jìn)一步提升。因此，考察中國(guó)資金市場(chǎng)組成之一的理財(cái)市場(chǎng)效率問(wèn)題時(shí)，采用西方一般的“市場(chǎng)有效性”理論有相對(duì)的局限性，原因在于，中國(guó)有關(guān)資金市場(chǎng)的形成和發(fā)展具有與西方成熟資本主義國(guó)家完全不同的特定路徑和特定階段。從中國(guó)資金市場(chǎng)的發(fā)展歷程來(lái)看，中國(guó)的證券市場(chǎng)(股票市場(chǎng))建立的初衷是政府為中國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展尋求持續(xù)的資金供給、解決國(guó)有企業(yè)資金不足的問(wèn)題，而理財(cái)市場(chǎng)的興起和發(fā)展又是為了修正銀行利率非市場(chǎng)化，所以，無(wú)論是我國(guó)的股票市場(chǎng)還是理財(cái)市場(chǎng)，必然是政府較強(qiáng)控制下的資金市場(chǎng)，政府在有關(guān)制度上對(duì)全社會(huì)的金融資源配置進(jìn)行較強(qiáng)引導(dǎo)，以保證其效用目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，資金價(jià)格雖然是一個(gè)十分重要的變量，但是，資金市場(chǎng)的資源配置并不一定主要由價(jià)格來(lái)決定，甚至在某些情況下，資金市場(chǎng)上的資源配置跟價(jià)格幾乎就沒(méi)有直接的關(guān)系。在這情形下，資金市場(chǎng)的運(yùn)行難以發(fā)揮其內(nèi)在的傳導(dǎo)作用，一定程度上致使資金價(jià)格和參與主體的市場(chǎng)行為雙重扭曲，較難實(shí)現(xiàn)完善市場(chǎng)機(jī)制條件下的資源配置效率。因此，目前我國(guó)銀行理財(cái)市場(chǎng)的效率一定程度上受制于市場(chǎng)賴(lài)以運(yùn)作的制度環(huán)境，要想提升我國(guó)商業(yè)銀行理財(cái)市場(chǎng)配置效率、乃至整個(gè)資金市場(chǎng)資源配置效率，應(yīng)該從中國(guó)資金市場(chǎng)所固有的制度環(huán)境缺陷入手，優(yōu)化金融生態(tài)環(huán)境、健全金融體系。

作者：周朝陽(yáng)余力單位：西安交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院博士生西安交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院教授