资本回报率范文

资本回报率范文第1篇

改革开放之初，中国经济中的劳动力要素和资本要素极不匹配。在当时的经济环境中，一方面丰富的劳动力大量闲置，另一方面匮乏的资本限制了生产的发展，作为 “物以稀为贵”的资本，长期得以保持较高的回报率。据相关研究测算，中国资本回报率在1993年达到了28%的最高点。随着中国经济的不断发展，资本也在不断积累，资本要素变得不再如以前那般稀缺，回报率不但已逐步回落，而且回落的速度也在加快。

决定资本回报率升降有三个主要因素：资本与GDP总量之比，资本价格相对涨幅，资本（资产）折旧率。这些因素与资本回报率之间的关系可以描述如下：当资本与GDP总量之比或资本（资产）折旧率上升时，资本回报率通常会下降；而当资本价格相对涨幅上升时，资本回报率通常会上升。

中国资本与GDP总量之比持续稳定上升，从1978年的1.4：1上扬到2012年的1.9：1，不利于资本回报。随着经济规模的不断增长，中国的资本积累也不落后。一方面，多年来外部资本源源流入中国，外商直接投资（FDI）规模从1990年的35亿美元，一路攀升到2012年的1117亿美元；另一方面，在“投资驱动”的经济模式下，中国固定资产投资长期保持着20%以上的年增长速度，内生资本规模可观。

中国资本的价格涨幅高于其他生产要素，有利于资本回报。生产过程需要资本、劳动力等各种要素的投入，如果某要素的价格上涨速度快于其他要素，那么这个要素的回报率也会更高。研究发现，2000年之后，资本在中国的价格涨幅高于其他生产要素的价格涨幅。

中国资本（资产）折旧率缓慢回落，有利于资本回报。生产过程中，资产的耗损程度取决于资产形成过程中的技术和使用效率。在过去30多年中国资产折旧率持续下降到目前的10%至11%的水平，共计下降了大约2%。尽管下降速度不快，但这一下降趋势还是有助于资本回报率的提高。

随着中国经济发展阶段的变化，我们预计上述三个因素的未来走势将导致中国资本回报率下降。首先，在中国资本继续积累和经济增长减速的背景下，资本与GDP总量之比将呈上升趋势，资本不再是经济中稀缺的要素，其回报率也自然会随之下降。其次，中国资本价格的涨幅可能会低于其他生产要素价格的涨幅。尽管中国经济已进入减速期，但是劳动力成本却在逐年攀升，这种补涨的势头还将持续。最后，中国目前10%至11%的资产折旧率已接近世界的平均水平，这一较为稳定的资本折旧率，对中国资本回报率影响不大。

资本回报率范文第2篇

改革开放以来，投资占GDP的比重始终保持较高水平，对经济发展起到了举足轻重的作用。但是，这种高度依赖投资的经济增长模式近年来引起学术界和决策高层的担忧。客观面对投资过热状况和界定合理的投资规模显得非常必要。对资本回报率的测算和分析，是评价投资是否过剩的一种有效途径。对我国资本回报率的重视，始于2006年的一场争论。世界银行2006年6月的中国经济季报认为，中国企业的资本回报率在1998至2005年间大幅提升，但美国新桥投资的合伙人单伟健(Shan，2006)［1］认为严重高估。此后，关于中国资本回报率的相关文献如雨后春笋。现有的研究文献主要归为两类，一类是宏观总量层面的研究，另一类是企业微观层面的研究。前者可以避免统计抽样、税收制度等造成的估计偏误，但资本存量的不同估计会影响测算结果的准确性。例如，方文全(2012)［2］认为资本的异质性和年份效应导致低估资本存量，进而高估资本回报率，所幸并不严重。后者则更加具体，能够反映企业真实的生存环境，但测算的准确性容易受到统计抽样、税收制度等因素的干扰。国家统计局的统计是针对规模以上工业企业进行的，不同行业和地区的税负不尽相同，抽样的代表性值得商榷。现有研究得到的基本结论是，中国资本回报率水平不低，投资过剩不严重。高资本回报率有利于吸引外资和技术扩散，有利于资本积累和经济的长期增长。虽然中国资本回报率不低，但其是否具有可持续性关系到未来经济发展。影响资本回报率的因素很多，资本深化与资本回报率一般呈负相关关系(黄伟力，2007;黄先海等，2012)［3］［4］;技术进步(黄德春、刘志彪，2006;黄伟力，2007;赵红、扈晓影，2010)［5］［3］［6］和人力资本(黄先海等，2012)［4］对资本回报率有正向的作用;金融发展，尤其是对私营企业部门金融环境的改善有利于资本回报率的提高与经济发展相适应的投资率(孙文凯等，2010;陈培钦，2013)［9］［10］、高效的资本配置效率①(Wurgler，2000;方军雄，2006;曾五一和赵楠，2007)［11］［12］［13］、良好的法制环境(万华林、陈信元，2010;胡凯、吴清，2012)［14］［15］、合理的所有权结构(辛清泉等，2007)［16］和较低的国有经济比重(方军雄，2007)［17］有利于保持较高的资本回报率。伴随着我国住房体制改革和市场化改革，尤其是2003年以来，房地产业得以快速发展，带动相关投资的增长，对资本回报率产生了重要影响，但尚未有系统探讨房地产业发展对资本回报率影响的研究。基于此，本文通过测算并对比剔除房地产业前后的资本回报率，考察房地产业发展对资本回报率的影响，分析这些影响在不同历史时期和地区的差异，检验房地产业投资和资本回报率之间的关系，得到相应的经济含义与政策启示。

二、资本回报率的估计模型

资本回报率的估测方法大致有四种。其一，通过金融市场推算资本回报率(Fama和French，1999)［18］。该方法适用于资本充分流动、金融市场高度发达的经济体，中国并不满足这些条件。其二，通过对企业抽样统计来推算资本回报率。世界银行2006年6月的中国经济季报、Shan(2006)、CCER中国经济观察研究组(2007)［19］均采用了这种研究方法。抽样一般都针对较大规模工业企业进行，如果市场竞争不充分，可能造成估计的偏误。其三，通过估算生产函数来推算资本回报率。该方法可以追溯到Baumol等(1970)［20］采用不变价格的投入和产出对美国资本回报率的估计②，但是该方法存在遗漏变量，可能导致有偏估计(Friend、Husic，1973;Brealey，1976;McFetridge，1978)［25］［26］［27］，并且，估计结果也会因生产函数设定形式的不同而有差异，而且只能计算较长时期的平均资本回报率，无法得到随时间变化的资本回报率。其四，资本租金公式方法。该方法由Hall和Jorgenson(1967)［28］提出，Bai等(2006)［29］从Hall和Jorgenson(1967)、Caselli和Feyrer(2007)［30］中发展了该方法③，此后得到广泛应用。总体上，前两种属于微观方法，后两种属于宏观方法。其中，第二种和第四种目前广泛采用。相较而言，第四种方法更能反映一国总体资本收益情况，本文选用第四种方法，具体如下。假设一个企业购买一单位边际资本用于生产，在完全竞争市场条件下，企业是产品价格的接受者，名义资本回报率(即考虑价格因素的Hall-Jorgenson资本租金公式)是:其中，ij(t)是资本品j的名义资本回报率，PKj(t)是资本品j的定基价格指数，δj(t)是资本品j的折旧率，MPKj(t)是资本品j的边际产品，P^Kj(t)是资本品j的价格变化率，PY(t)为产出定基价格指数。在完全竞争条件下，每种投资品的收益率相等。各类资本品根据使用量加权平均，可以得到代表性资本品的名义资本回报率。

三、数据处理及结果分析

(一)数据来源与处理

由于房地产业数据的限制，本文选择1988—2011年的宏观经济数据来测算资本回报率，所有数据均来自历年中国统计年鉴。固定资本存量相关数据采用单豪杰(2008)［31］的方法估计，折旧率取10.96%。房地产业投资额以房地产业全社会固定资产投资减去土地购置费来估算。房地产业投资的主体部分属于建筑安装工程，因此，其价格指数和折旧率分别取建筑安装工程投资的价格指数和折旧率，折旧率取8.12%。房地产业GDP的价格指数从历年房价中推算。资本收入份额可以用1减去劳动收入份额得到，而劳动收入份额用劳动者报酬除以收入核算法的GDP来计算。统计年鉴中的投入产出表、资金流量表和按收入法计算的省际国内生产总值表提供了这些数据。白重恩和钱震杰(2009)［32］认为，分别用这三个数据集测算的劳动收入份额在变化趋势上一致。章上峰、许冰(2010)［33］利用时变弹性生产函数测算的结果也显示出一致的变化趋势。鉴于按收入法计算的省际国内生产总值的数据更加详细，本文使用该数据集来计算资本收入份额。

(二)测算结果及分析

1．房地产业发展对资本回报率的影响分析

按照公式(3)计算全国以及各省份含房地产业和剔除房地产业的资本回报率。各省份按照东中西部划分①，计算结果见图1、图2、图3和表1。由图1可知，1994年之前房地产业发展对资本回报率的影响较小，之后影响逐步加大，2003年后，这种影响迅速放大。2003年颁布实施的《国务院关于促进房地产市场持续健康发展的通知》(国发［2003］18号)将经济适用房定位为具有保障性的商品房，自此商品房的市场份额在事实上得以提高，房价持续走高，房地产业发展更为迅猛，对资本回报率的影响也更加显著。为进一步分析房地产业发展对资本回报率影响的阶段性特征，以1994年和2003年为节点，将样本区间划分为三个阶段，全国和各省份三阶段资本回报率数值见表1。全国来看，1988—1994年间，含房地产业和剔除房地产业的资本回报率分别为20.01%和20.48%，后者比前者仅高出0.47%;1995—2002年间，含房地产业和剔除房地产业的资本回报率分别为17.34%和20.26%，后者比前者高2.92%;2003—2011年间，含房地产业和剔除房地产业的资本回报率分别为17.23%和23.80%，后者比前者高6.57%。以上数据说明，房地产业发展拉低了资本回报率，且该效应随时间的推移表现越来越明显。图2显示，从地区来看，省际资本回报率从高到低依次为:东部、中部和西部。图3表明，剔除房地产业之后东部的资本回报率上升最明显，中部次之，西部最少。剔除房地产业之后，东中西部资本回报率的差距加大。依据表1，北京、上海、广东是剔除房地产业之后，资本回报率上升最多的省份，而新疆、青海在剔除房地产业之后资本回报率几乎没有变化，其他省份如陕西、四川则介于两者之间。北京、上海和广东经济发达，拥有较高的资本回报率，剔除房地产业之后，资本回报率提高也较明显，其中广东资本回报率提高最多，北京次之，上海最小。总之，资本回报率高的省份，剔除房地产业之后的资本回报率上升也多，据此可推测，剔除房地产业之后，资本回报率历年的标准差会增大，图4证明了这一推测，这说明房地产业发展不利于省际资本回报率的收敛。总体上，我国含房地产业的资本回报率较高，剔除房地产业之后的资本回报率进一步上升，表明房地产业本身的资本回报率并不高，房地产业发展会降低资本回报率。不论全国还是省际的结果，都表明随时间的推移，房地产业发展对资本回报率的拉低效应越来越显著。虽然房地产业的资本回报率不高，但是房地产业一般被视作高回报行业，主要因房地产业的高杠杆率而带来权益资本的高回报，但是权益资本的高回报并不等同于全部资本的高回报。另外，由于土地公有制和土地财政的缘故(饶国霞、葛扬，2014)［34］，房地产市场并非完全竞争市场，与公式(3)的适用条件不符。综合考虑，剔除房地产业之后的资本回报率更为真实。不论是否剔除房地产业，资本回报率都因1997年的亚洲金融危机和2007年的次贷危机而显著降低，后者降低的幅度更大。李成、刘生福(2013)［35］比较了1997年和2007年两次危机，结果也显示次贷危机的影响程度更大。虽然通过财政政策和货币政策(李成等，2011;马草原、李成，2013)［36］［37］已经减轻了危机对经济的影响，但资本回报率仍然大幅下跌，因此稳定的需求对经济的平稳发展意义重大，这也与当前倡导的转变出口导向的经济增长模式为内需拉动的经济增长模式相符。

2．房地产业投资与资本回报率的因果分析

结果显示，r和r_ha在仅包含常数项和一阶滞后项的条件下是稳定的，log_hinv在同时包含常数项、趋势项和一阶滞后项的条件下是稳定的。(1)房地产业投资的对数和含房地产业的资本回报率之间的关系图5在log_hfix单位脉冲下r的响应在同时包含趋势项和常数项的情况下计算AIC、HQ、SC及FPE，结果均支持VAR取两阶，因而采用包含趋势项和常数项的log_hinv与r的VAR(2)。表3显示，log_hinv是r的Granger原因，反之不成立;log_hinv与r之间无当期的Wald-type因果关系。图5表明，log_hinv的一个单位冲击，会对r在随后一期产生显著的负效应，并在之后诸年中对r产生持久的波动效应，波动幅度逐渐减少，波动周期约为10年。总体上，log_hinv对r短期为负的效应，长期没有明确的正或负效应，但是r持续的波动效应会影响私营经济的长期投资，不利于经济的可持续发展。张清勇、郑环环(2012)［38］证明经济增长推动房地产业投资的增长，认为利用房地产业实现对经济的拉动是不现实的，与本文的结论一致。(2)房地产业投资的对数和剔除房地产业的资本回报率之间的关系同样的，在包含趋势项和常数项的情况下计算AIC、HQ、SC及FPE，结果均支持VAR取两阶，因而采用包含趋势项和常数项的log_hinv与r_ha的VAR(2)模型。表4结果显示，log_hinv与r_ha之间没有显著的Granger因果关系，但Wald-type检验发现，log_hinv与r_ha有显著的当期因果关系。考虑到房地产业的投资项目一般在1－2年内建成，房地产业投资对当年的非房地产行业拉动作用明显，与此处检验的结果相符。

四、主要结论

房地产业的发展对资本回报率产生了重要影响，通过测算和比较我国1988－2011年间剔除房地产业和含房地产业的资本回报率，分析房地产业发展与资本回报率之间的关系，得到如下结论:(1)房地产业发展拉低了资本回报率，剔除房地产业之后的资本回报率更为真实。房地产项目运作本身的高回报以及剔除房地产业之后的资本回报率上升，说明我国总体上拥有较高的资本回报，为国际资本快速流入提供了理论注解。(2)分地区来看，省际资本回报率从高到低依次为东部、中部和西部。剔除房地产业后的资本回报率数据显示东部上升最多，中部次之，西部最少。一般而言，资本回报率高的省份，剔除房地产业之后，资本回报率上升得也多，显示房地产业发展在一定程度上有碍于省际资本回报率的收敛，不利于资源的优化配置。(3)房地产业投资对实体经济的影响有限。短期内，房地产业投资对经济发展有拉动作用，特别是对年度经济增长的贡献较为明显;长期内，对经济发展存在波动效应，利用房地产业发展实现经济的可持续增长是不现实的。(4)不论是否剔除房地产业，资本回报率都因1997年的亚洲金融危机和2007年的次贷危机而显著降低，后者降低的幅度更大，说明稳定的需求对经济的平稳发展意义重大，与当前倡导的转变出口导向的经济增长模式为内需拉动的经济增长模式相符。

资本回报率范文第3篇

关键词：投入资本回报率 间接影响因素 实证研究

中图分类号：F830.91 文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2016）09-097-03

一、引言

投入资本回报率（英文Return on Invested Capital，缩写 ROIC），也叫投入资本收益率，指投入资金与相关回报的比例，用于衡量投出资金的使用效果。它用来评估一个企业或其事业部门的历史绩效。投资资本回报率通常用来直观地评估一个公司的价值创造能力。较高的投资资本回报率，往往被看作企业强健或管理高效的有力证据。投入资本回报率是业界应用非常广泛的衡量企业强健程度与盈利能力的指标之一。该指标越高，表明企业资本利用效果越好，说明企业在增加收入和节约资金使用等方面取得了良好的效果，否则相反。企业管理层出于战略管理的目的，通常非常密切地关注这一指标。投资者在作盈利性分析和预测的时候，也要关注这一指标。

二、理论分析

投入资本回报率对企业管理层来讲很重要，它越高，说明企业在管理方面取得非常好的成效，企业的盈利能力也非常好，所以，管理层自然希望企业的投入资本回报率更高。那么有什么因素影响了企业的投入资本回报率？投入资本回报率的计算公式如下：

投入资本回报率=

×100%

可以看出，影响投入资本回报率的直接因素有企业的利润、财务费用、资产总额等，这也是投入资本回报率的决定因素。那么，在企业运营的过程中，管理层往往只有在会计期末才能得出投入资本回报率，而且它的计算方式也很复杂，各项之间也是互相联系的，这就给管理层调控投入资本回报率造成了困难。所以，需要寻找一些投入资本回报率合适的间接影响因素，管理层可以通过控制和管理这些因素来达到及时的、全方位的调控投入资本回报率的目的。

这里选用如下四个指标，利用实证研究方法分析他们对于资产回报率的影响：总资产收益率（Return on Assets）、每股自由现金流（Free Cash Flow per Share）、流动比率（Current Ratio）、净利率（Net Profit Margin）。考虑到审计也有可能对于企业的行为有一定影响，所以我们加入一个虚拟变量，来研究四大会计师事务所的审计是否会对资产回报率有明显影响，1表示这个公司在这一年是由四大会计师事务所审计的，0则表示不是由四大会计师事务所审计的。

总资产收益率，是用来衡量每单位资产创造多少净利润的指标。资产收益率的计算方法为：净利润/资产总额。从公式不难看出，它对投入资本回报率的影响是显然的。在其他项都不变的情况下，总资产收益率的增加可能可以使投入资本回报率增加。所以我们猜想，总资产收益率对投入资本回报率有正向的影响，企业可以通过调整资产结构和提高净利润来提高投入资本回报率。

每股自由现金流，是评估企业财务灵活性的指标。它的计算方法为：（本期现金及现金等价物净增加额-本期筹资活动产生的现金流净额）/实收资本本期期末值。这个公式分子实际上就是（经营活动现金流+投资活动现金流），经营活动现金流由净利润调整而得，一般是正的，而投资活动现金流一般是负的，因此，分子的增加可以看作是净利润的增加，或者是投资的减少，投资的减少就会导致资产的增速的减小。这样一来，净利润的增速要大于资产总额的增速，就可以使投入资本回报率增加。所以这里我们猜想，企业的每股的自由现金流会对投入资本回报率有正向的影响，企业可以通过调整企业经营和投资活动来调整每股自由现金流，进而来调控投入资本回报率。

流动比率，流动资产对流动负债的比率，用来衡量企业流动资产在短期债务到期以前，可以变为现金用于偿还负债的能力。当流动比率增加时，可以是流动负债的减少，那么当流动负债减少时，从公式很容易可以看出，它会使投入资本回报率减小。所以我们猜想，企业的流动比率对企业投入资本回报率有反向的影响，企业可以通过调整资产负债表结构来调控投入资本回报率。

销售净利率，销售净利率也可理解为企业竞争力的一种间接表现，它的计算方法是：净利润/营业收入。显然，净利率越高，在同等水平的营业收入下，净利润越高，就会使投入资本回报率越高。所以我们猜想，净利率对企业的投入资本回报率也有着正向的影响，企业可以通过调整自身的盈利模式、成本结构，以减少期间费用，提高净利率，进而提高投入资本回报率。

三、样本选取

我们选取中国上市公司作为研究对象，所有的数据全部取年末的合并报表数据。样本数据跨度从1995年到2014年，这是因为在1995年之前，只有极少数的公司有个别项的数据，而且时隔太久数据会存在一定误差，在1995年之后，数据相对更完整，更新更及时，因此，为了减小一定误差，同时又保持样本总量足够大，我们选取1995年到2014年这20年的数据作为研究对象。为了方便，我们用如下简写和符号来表示变量：股票代码（stkcd），会计年度（fyear），投入资本回报率（roic），资产收益率（roa），每股自由现金流（fcfps），流动比率（cr），净利率（npm），是否由四大会计事务所审计（big）。样本一共有29510个。

四、实证分析

（一）描述性统计分析

样本描述统计如表1。

考虑到这里的roic、roa、fcfps、cr、npm都是比率，从表1可以看出大部分数据都集中在0附近，并且有个别样本的数据会异常大或异常小，因此，我们对这五个变量取自然对数（lnX），这样就可以把数据分散开来，使数据尽量呈现正态分布，并且不会使整个数据值的相对大小有所改变（因为lnX是增函数）。我们分别用lnroic、lnroa、lnfcfps、lncr、lnnpm肀硎菊馕甯霰淞咳∽匀欢允之后的变量，他们的描述统计如表2。

为了去除异端值对结果的影响，我们画图来检验它们的频率分布是不是呈现正态分布：

（二）多元线性回归

从第三部分可以看出，数据基本都呈现非常好的正态分布，那么我们就可以直接用来做回归分析。

首先，明确我们是在做lnroa、lnfcfps、lncr、lnnpm、big 五自变量对于lnroic的影响，那么在做回归分析之前，我们需要先对这六个变量lnroic、lnroa、lnfcfps、lncr、lnnpm、big之间做相关关系分析，得出的相关关系矩阵如下，其中左下部分是用Pearson 算法算出的相关关系，右上部分是用Spearman算法算出的相关关系（表3）。

从相关关系的表中不难看出，这六个变量之间基本没有非常强的相关性（指相关系数在0.65以上），所以不会因为自变量间有高度相关从而导致错误的结果。

接下来我们进行线性回归分析。以lnroic作为因变量，以 lnroa、lnfcfps、lncr、lnnpm、big做线性回归分析。回归分析的结果如表4。

从上面第（5）列的最终的回归结果可以看出，回归的变量中除了big，其他的变量全部显著，同时拟合度R-Square也在0.5 以上。而且lnroa、lnfcfps、lnnpm的回归系数都是正的，说明roa、fcfps、npm对于roic有正向的影响，同时lncr的回归系数是负的，说明cr对于roic有反向的影响，这都与我们的猜想是一致的。但是，big的显著水平明显不如其他的变量，也就是说，企业是否由四大会计师事务所审计对于企业的投入资本回报率没有明显的影响，由四大会计师事务所审计的企业的投入资本回报率可能会偏向于更低，但是二者的关系并不明显。

为了看roa、fcfps、cr、npm对企业是否选择四大会计师事务所来审计有显著的影响，以及企业跟据这四个变量选择四大会计师事务所审计的可能性，我们对虚拟变量big进行逻辑回归分析，自变量为lnroa、lnfcfps、lncr、lnnpm，逻辑回归分析结果如下：

Iteration 0：log pseudolikelihood=-2500.1511

Iteration 1：log pseudolikelihood=-2473.2356

Iteration 2：log pseudolikelihood=-2472.5695

Iteration 3：log pseudolikelihood=-2472.5691

Logistic regression

Number of obs=10383

Wald chi2（4）=24.36

Prob>chi2=0.0001

Log pseudolikelihood=-2472.5691 Pseudo

R2=0.0110

可以看出，他们的影响大部分都不是非常明显，只有两个显著，所以我们不能说roa、fcfps、cr、npm对企业是否选择四大会计师事务所有明显影响，但是我们可以由此来粗略地估计各个企业选择四大会计师事务所的可能性，但是这种估计并不准确，仅仅可以用作参考。

五、结论

通过回归分析，我们可以得出结论。我们所选取的影响企业投入资本回报率（roic）的5个间接因素，其中资产收益率（roa）、每股自由现金流（fcfps）、净利率（npm）都对企业投入资本回报率有明显的正向的影响，而企业流动比率（cr）对于企业则有明显的反向的影响，这都与猜想是一致的。而企业是否选择四大会计师事务所审计对于企业的投入资本回报率并没有明显影响。因此，企业的管理层可以通过调整控制资产结构和收入（资产收益率）、企业的经营与投资活动（每股自由现金流）、资产负债表结构（流动比率）以及企业成本结构（净利率）来调整和控制企业的投入资本回报率，来提高企业的强健程度和盈利能力，增加企业的管理效绩。

参考文献：

[1] 周天瑜.企业绩效评价方法论述[J].时代金融，2015（27）：81-83

[2] 季卫.基于平衡计分卡绩效评价方法的财务指标浅析[J].财会通讯，2010（13）：45-46

（作者单位：郑州升达经贸管理学院会计系 河南郑州 451191）

[作者简介：李磊（1974―），女，汉族，河南郑州人，讲师，硕士，研究方向：中国资本市场下的公司财务研究。]

资本回报率范文第4篇

论文摘要:银行作为提供专业化金融服务的企业，在其成长与发展过程中，面临着专业化与多元化经营战略的选择。这两种经营战略各有利弊。在实践中，在遵守相关金融市场监管法规要求的前提下，银行义须基于自身资源和能力以及外部环境的变化，进行综合分析，选择合适的发展战略，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地，实现快速和可持续发展。

论文关键词:银行专业化多元化竞争

一引言

专业化与多元化是相对而言。是企业在发展过程中采取的两种不同经营战略。企业一般应根据其自身资源条件状况以及所处的外部环境，实施专业化经营或者开展多元化经营。银行作为提供专业化金融服务的企业，在其成长与发展过程中。也面临着专业化与多元化经营战略的选择。从银行业的发展历程来看，在20世纪60年代以前，主要经营存贷款业务的传统专业化商业银行在各国银行业中占主导地位，但自20世纪70年代以来。随着各国银行监管水平提高、金融法律健全以及商业银行自律能力增强，世界各国商业银行业务出现了向多元化、混业经营以及全能型银行发展趋势，诸如美国花旗银行之类开展多元化经营的全能型银行应运而生。但是，随着信息技术的发展以及金融创新速度加快，受外部环境以及自身知识和能力变化的影响，许多银行发现多元化经营战略并不能达到预期效果，多元化经营尤其是过度多元化反而影响了银行的竞争能力和经营绩效，各种形式的专业化银行却表现出较强的市场适应性和明显的竞争优势，在金融产业中的地位又逐渐提高。如印度HDFC银行、美国运通公司等。而一些已经开展多元化经营的银行甚至开始采取“归核化”战略，剥离非核心业务。以培养银行的核心竞争力为目标，重新回归专业化经营的道路，如美国花旗银行在2005年出售部分非零售金融部门向以零售业务为中心的客户专业化银行回归。

二银行专业化经营战略分析

银行专业化经营指银行基于内部条件和外部环境，遵守金融机构监管法规，采取专业化的经营战略，将其业务活动主要集中于某一特定领域(如特定银行业务、特定客户、特定服务地域等)，以突出自身在该领域的优势，从而在该领域取得相对优势的竞争地位，促进银行发展。近年来，多种形式的专业化银行规模不断扩大，在整个金融产业链中的地位也在逐渐提升。2005年，美国市值排名前30位的银行中有9家是专业化银行。专业化银行推动了整个金融产业链运营效率的提高。

1、银行专业化经营的正效应

(1)银行采取专业化经营战略，专注于某一专业性业务领域，将有效提高银行员工工作的专业化程度。如果银行员工将其经营活动集中于较专业的操作业务内容上，能够较快地提高其工作的熟练程度，减少员工从事多种业务所需的额外学习和培训的时间。工作熟练程度提高意味着银行员工业务水平和业务能力提高，可以减少在工作中所应支付的额外智力资源和成本，降低工作紧张程度，因而可以降低发生工作失误等经营风险的概率，银行业务的单位操作成本将得以降低，从而可以有效提高银行整体劳动生产率，以更低的成本为客户提供更加优质高效的服务。

(2)银行采取专业化经营战略，将银行资源集中于特定业务领域，有助于银行进行资源优化配置，在专业化业务领域范围内开展多种形式的金融创新活动，提高特定业务领域的技术水平，从而提高银行业务运行效率，促进银行进一步节约金融资源，不断改善服务质量，提升银行的核心竞争力，保持银行业务持续发展，实现规模经济效应。2005年，美国市值排名前30位的银行中，专业化银行的总资产回报率平均比综合性银行高08个百分点，净资产回报率高34个百分点。银行的这类专业化经营战略也得到了投资者的认同。

2005年。美国运通公司的市净率高达6．5倍，教育贷款专业化的SLM的市净率约4．7倍，理财专业化的梅隆银行市净率也达到了3．8倍，远高于同期综合性银行美国银行1．8倍市净率以及摩根大通1．5倍市净率水平。

(3)银行采取专业化经营战略．将可以降低其业务活动的复杂性，减少其对不同业务领域人力资源的需求。从而可以有效降低银行内部的组织成本和人力成本以及银行内部不同业务部门和员工之间的协调成本．改善管理效率．提高业务活动的效益。

2、银行专业化经营的负效应

(1)银行开展专业化经营，将会限制银行业务种类扩充。在业务范围较狭窄的情况下，由于为客户提供的服务内容有限，一方面可能限制银行业务市场规模的持续扩大，另一方面，则可能降低资金在银行内部循环的可能性。使得派生出来得低息负债资金漏出银行的机会增加。从而可能导致银行的负债成本率提高。增加银行运营成本。

(2)银行开展专业化经营，将可能增加银行所面临的市场风险。由于专注于某一特定业务领域。专业化银行的市场相对狭窄，市场容量相对较小，因此。业务高度专业化的银行在提供了经营效率的同时也面临着更大风险。美国市值排名前30位的银行中．专业化银行的13系数平均为1．07倍，而综合性银行仅为0．57倍。高收益、高风险成为专业化银行的特征。如专业信用卡银行美信银行(MBNA)就是因为高周期性风险而于2005年被美国银行收购，而受金融危机的影响，专业投资银行美林公司也于2008年被美国银行收购。

(3)对于银行员工而言，银行专业化经营将导致员工知识和技能的专业性增强，其人力资本相对具有较强的专用性，当面临职业转换时。这类银行员工必须支付较高的职业转换成本．其获得新工作的机会将低于具有综合性、复合性知识的银行专业人才。

从实践来看。由于专业化经营战略有利有弊．银行通常会在对自身能力和资源以及外部环境进行综合评估的基础上，进行战略选择。一些规模相对较小的银行，由于拥有的资源有限。往往无法同那些大规模的多元化、全能型银行开展直接和全面的竞争。因此，这些中小银行要在金融市场立足。就必须走专业化道路．在专业领域培养核心竞争力，通过为客户提供专业化服务，在专业领域内做强做大。甚至成为某一业务领域内的“隐形冠军”，从而创造生存、发展甚至是超越的空间，同时也有助于提高了整个金融体系的效率，并推动金融行业的可持续发展。如信用卡公司美国运通公司。专业房地产贷款银行印度HDFC银行，专业化的教育贷款银行StudentLoanCorp、SLM，专业化农业贷款银行FederalAgriculturalMortgageCorp．，以中长期贷款为主的银行欧洲复兴开发银行，以小额贷款为主要业务的德国银行Volksbank和美国中小企业信贷协会等都在各自的专业化领域取得了很大的成功。2005年，美国资产规模排名前200位的本土金融机构中，提供专业化服务的公司占到四分之一。我国的招商银行、民生银行以及兴业银行等一些中小股份制商业银行也纷纷基于自身资源条件，试图向具有相对竞争优势的专业化银行方向发展。

三银行多元化经营战略分析

银行多元化经营战略是指银行根据自身资源积累和环境条件变化，突破单一业务局限。拓展银行的业务领域。增加业务品种或将业务活动扩展到较多的不同职能的操作上。强化业务经营的异质性，为更多客户提供多种产品或服务，以期发挥银行的资源优势。扩大银行规模，提升市场占有率，增强银行运营的稳健性，降低经营风险，提高盈利能力。

目前．在西方主要发达国家，相关法律允许商业银行实施业务经营多元化和全能化。产生了诸如美国银行、德意志银行、瑞银集团等这类多元化、混业经营的大型银行集团。而在我国，受金融监管法规的限制。银行多元化经营战略在实施过程中还受到很多限制，一些银行尤其是大型银行虽然存在着多元化的动机。但除了设立金融控股集团外。银行自身较难向银行业务以外拓展多元化经营空间。随着金融创新以及经济全球化的发展，未来我国金融管制将步放松。银行多元化经营的空间将不断扩展。

1、银行多元化经营战略正效应

(1)银行实施多元化经营战略．将有机会为客户提供综合性金融服务，从而提高银行的整体服务水平．以此扩大银行经营规模。增加银行的盈利。比如，在符合当地金融监管制度的情况下，某些多元化经营银行涉足银行存贷款、证券交易、信托等金融业务领域，客户在同一家银行就可以办理存款(或储蓄)、证券投资交易、信托投资以及其它各项银行金融业务，这将为客户节约大量时间、精力以及资金转移费用，也可以降低客户交易成本，从而能够吸引更多客户。提高银行的竞争能力和市场占有率。而银行通过整合多种服务。可以形成协同效应。实现范围经济，降低经营成本，提高利润水平。同时，银行实施多元化经营，也有利于金融商品的丰富和发展。促进金融创新，活跃金融市场，为银行开辟新的盈利渠道。增强其盈利能力。

(2)银行实施多元化经营战略可以使其资产、负债业务多元化，有利于增强银行资产的流动性。使银行资产结构趋向合理．资产收益相应提高。因为银行经营的业务种类越多，范围越广，资金漏出的机会越少。派生效应发挥得越充分，负债成本率越可能压低，有助于提升整体资金运用效率。

(3)银行实施多元化经营战略，将有利于分散银行经营风险。实施多元化经营的银行，业务的异质性增加，银行利润来源将趋于多样化，而且银行业务利润源之间的相关性将下降，银行的部分业务亏损可由其它部分业务盈利来弥补，这将大大增强了银行抵御外部冲击的能力，稳定并提升银行的盈利能力，并有利于金融市场稳定，降低金融风波发生的可能性。2005年，多元化经营的美国银行的13系数仅为035，而美国运通公司的31系数为1．01，梅隆银行的31系数高达1．16。可见，多元化经营确实降低了银行的风险。

2、银行多元化经营战略的负效应

(1)多元化经营可能导致银行领域发生大规模行业垄断，限制市场竞争。实施多元化经营战略的银行通常会通过并购或大规模投资方式实现多元化扩张，这往往会使得银行规模在较短时期内急剧膨胀，占据较大的市场份额，同时并购可能消灭竞争对手，从而形成市场垄断。而且，实施多元化经营战略的银行往往涉足众多业务领域，他们能够向客户提供综合性的金融服务解决方案，这样，多元化经营的银行就可以利用其在某些业务领域的优势地位，通过诸如降低甚至免除对于客户部分业务收费或者捆绑交易等方式拓展银行其他业务，从而形成事实上对市场竞争的限制。

(2)超过银行管理能力范围的过度多元化可能会加剧银行风险集中。银行实施多元化经营战略，扩大经营规模，扩展经营业务范围，虽然可能由于业务种类和利润来源增加而降低业务过于单一而导致的盈利波动风险，但是，如果银行多元化经营范围超过了银行管理资源所能够覆盖的边界，导致银行不能对其所经营业务进行有效管理和协调，就必将会对银行的持续稳健经营带来负面影响，增加经营风险。如果银行的多种业务之间没有建立起“防火墙”，不能对经营风险进行有效隔离和管控。就可能在银行某一项业务出现问题时。产生“一荣俱荣，一损俱损”的连锁反应，反而会加剧银行风险集中，而对整个银行产生巨大冲击。

(3)不合理的多元化影响银行竞争力。企业的多元化经营战略是建立在资源和能力基础上的，银行的多元化经营战略必须以银行充足的金融资源和能力为保障。如果银行在缺乏必要金融资源以及相关能力的条件下盲目推行多元化战略，将导致银行资源分散，迫使银行将有限的金融资源分配至多种多元化经营业务上，而不能集中资源发展其优势业务。从而不利于银行对其金融资源进行优化配置，反倒可能导致银行的多种业务都得不到健康发展，影响银行的整体竞争力。美国花旗银行在收购旅行者集团后成为全球规模最大的全能金融集团之一，2004年花旗银行引入风险资本分配模型经营业务部门考核评价，提出将资本分配到高回报和有增长机遇的领域，剥离了保险业务、资产管理业务等非零售金融部门，以提高资本回报率。而曾经大肆收购扩展。开展多元化经营的德意志银行也重新梳理其业务，先后退出了融资租赁领域、被动托管业务、部分零售银行业务和私人股权投资基金业务，并用旗下保险业务换取了苏黎士集团的财富管理业务。剥离部分资产后，花旗银行和德意志银行的风险资本回报率都得到了大幅提高。

资本回报率范文第5篇

本生产率随资本深化而下降，工业化完成后平稳。中国资本生产率在20世纪90年代后持续下降，增量资本产出比自20世纪90年代后持续上升，投资效率恶化，资本回报率下降趋势与人民币汇率走势背离。从中国资本回报率持续下降、中美资本回报率差明显下滑、外商投资企业净出口的表现及中国两部门资本回报率差的缩小来看，都与这一时期人民币实际有效汇率和兑美元汇率的持续上升相背离。本文认为，一方面短期的汇率波动可能受金融资产回报率的影响，特别是应当关注人民币国际化战略的影响，另一方面人民币持续升值还需要有更强的基本面支撑。

关键词：资本生产率 汇率 资本流动

一、引言

已有研究文献及报告对资本回报率的估算凤毛麟角，而尝试用资本回报率来解释FDI流入的更是少之又少。孙文凯等（2010）以跨国资本回报率差异为出发点来解释跨国投资率差异以及中国不断上升的FDI。他们认为，中国之所以在过去三十年拥有较高的投资率正是因为中国具有非常可观的资本回报率。资本回报率与投资率高度相关，说明其对投资率解释力度很强，可能是影响中国高投资率的最重要因素。同时，我国实际利用FDI增长率与中国资本回报率显著正相关。过去三十年中国资本回报率显著高于其他大国，而且并未出现收敛，因此带来了我国FDI较快速的增长。

二、资本回报率的衡量和计算

（一）资本回报率的衡量

在深入探讨之前，我们需要声明本篇文章中的资本回报率是基于国民收入核算框架，从宏观总量来计算的。采用宏观总量角度的原因，一方面是由于样本不持续，缺乏一致性，中国微观的企业数据本身存在统计数据的优化过程，可能会影响最终结果；另一方面是利用宏观经济指标计算得到的资本回报率可以避免因会计方法、税收及所有制不同而导致的不同企业间的非可比性，更能反映一国总体的资本收益情况。在国民经济统计法则全球逐渐趋同的背景下，更有利于进行国际比较。目前可以用来衡量一国资本回报率的指标主要有以下四种：

第一种是资本（平均）生产率（AverageProductivity Of Capital）。它指的是一定时期内（一年内））单位资本存量创造的产出（GDP）。用公式表示则APKt=Yt/Kt，其中K表示实际资本存量，Y表示实际GDP。资本生产率越高，一单位资本存量创造的产出越多，资本回报率越高。用公式表示则很明显，资本生产率是资本产出比的倒数。

第二种是资本增量产出比（Incremental Capital-Output Ratio， ICOR）。它指的是增加单位总产出所需要的资本增量。用公式表示则ICORt=It/ΔYt，近似于资本边际生产率。资本增量产出比越高，可以理解为增加一单位总产出所需要的投资越多，说明资本回报越低。其中，I表示固定资产投资I，ΔY表示GDP增量。

第三种是资本边际生产率（Marginal Productivity of Capital）。它指的是在其他投入不变的情况下，新增加一个单位的资本投入（即新增加一单位资本存量）可以引致多少产出的增加。它是一个更全面反映资本利用效率的指标，其微观基础是充分竞争条件下具有经济理的厂商的投资和生产活动，此时资本租赁价格等于资本边际生产率。在这个反映资本投入和产出的经济（不是技术）关系中，“产出”概念是国民核算中增加值的概念，既包括资本创造的（税前）收入，又包括对资本消耗的补偿。用公式表示则MPKt=dYt/dKt。

第四种方法，我们借鉴白重恩、谢长泰和钱颖一（以下简称“白”）（2007），从中国国民收入核算数据出发，采用资本-产出比、资本份额、投资平减指数增长率、GDP平减指数增长率、折旧率等数据，直接估算了中国整体经济的实际资本回报率。在这种估算方法里，j类资本品的实际资本回报率可以通过Hall—Jorgenson资本租金的一个变化形式来计算：

rj（t）=■

=■（1）

其中，r（t）是实际资本回报率；Py（t）是产出价格；PKj（t-1）是在第t期期初购买j类资本品的价格，MPKj（t）是j类资本品的在第t期资本边际产出；δj是j类资本品在第t期的折旧率；■是在第t期产出价格增长率；■是j类资本品在第t期的价格增长率。

（二）中国资本回报率的变动与解释

我们分别用衡量资本回报率的四种指标进行分析，从不同的角度观察中国资本回报率变化的历史趋势。

趋势1：中国资本生产率在20世纪90年代后持续下降，近年来降速加快，预计在完成工业化过程前仍将下降

图1和图2是通过三个投资序列计算的实际资本生产率及其增速（实际资本存量和实际GDP都是1978年价格），可以看到它们趋势基本是一致的。观察由固定资本形成总额（GFCF）计算的资本生产率，从1978—1994/1995年间，在改革开放的背景下，即使这一时期中国资本积累显著加速，充分利用了劳动密集的禀赋结构，资本生产率不但没有下降，反而提高不少（1978—1994年平均增长率为1.55%），但是在此之后，中国的资本生产率持续下降，而且在2007年后下降速度加快（1995—2011年平均年增长率为-1.8%，2007—2011年平均年增长率为-3.94%），这也证实了中国仍然处于工业化阶段，因此在未来资本生产率仍将下降，直到工业化完成。

由于资本生产率趋于稳定时的数值等于折旧率与储蓄率的比值，则根据5%的折旧率以及1978-2011年按照GDP支出法计算的40.4%的平均储蓄率，中国的资本生产率的这一数值接近于0.12，而2011年中国使用固定资本形成总额（GFCF）序列计算的资本生产率为0.33，因此中国的资本生产率仍存在一个下降空间。

趋势2：中国增量资本产出比自20世纪90年代后持续上升，投资效率恶化。资本生产率与经济增长率呈正相关关系

我们采用全社会固定资产投资来计算实际增量资本产出比（ICOR），得到图3。从图中来看，资本生产率的下降（对应ICOR的增加）主要表现在1992年之后，1978—1994年资本生产率并未出现显著上升之势。 由于80年代的发展走的是农村工业化道路，上亿农民涌入工业部门，大大拉低了企业的用工成本，这一关键要素和低廉的土地价格、低廉的实际税收一起成就了当时工业化整体的低成本。而到了1992年，中国进行了土地要素和资金要素使用的体制改革，特别是土地要素从无价变为有价。伴随着城市化进程，国家进行大量基础设施投入和社会保障投入，要素价格整体上也被不断推高，资本生产率也自然有所下降。同时由于投资对产出贡献存在一个滞后期，90年代后期对基础设施建设的大量投入，为总产出增长带来的贡献要在若干年之后才能体现出来，这也造成了资本生产率的进一步下降。

趋势3：中国资本边际生产率在持续下降，缓慢的技术进步和快速的资本深化是其下降的直接原因

根据黄先海（2012），即使不区分技术进步类型，影响资本租赁价格（资本边际生产率）变动的主要因素有：资本深化速率■、乘数θKK和技术进步率■。其中θKK是边际资本生产率关于资本的弹性，含义为：资本投入量每变动1%，资本边际产出变动的百分比，根据边际收益递减规律，在其他要素投人不变的情况下，增加资本的投入，资本的边际收益减少，因此θKK

θKK=■=■=■+■，

θKK=■（2）

我们使用柯布-道格拉斯（Cobb—Douglas）增长模型Yt=AtKαtL1-αt，假定希克斯技术中性，规模报酬不变，其中At=eβ+γt，γ代表全要素生产率（TFP）平均增长率，α代表资本产出弹性，1-α代表劳动产出弹性，0

■=■

（3）

回归的结果为：γ=0.027，说明在1978—2011年间TFP平均年增长率为2.7%；α=0.581，说明资本收入弹性为0.581，劳动收入弹性为0.419。1978—2011年将资本收入弹性明显高于1952—1977年间的0.309，说明资本投入对经济增长的作用在改革开放后得到显著提升。

根据模型，资本边际生产率■，边际资本生产率关于资本的弹性θKK等于-（1-α）。经过计算我们得到图4，我们发现边际资本生产率在20世纪90年代后期持续下降，并且在2007年后加速下降。

趋势4：中国资本回报率自改革开放以来平均水平在20%左右，在2007年后持续下降。较低的劳动者报酬份额和名义资本-产出比使得中国资本回报率一直高于美国、日本

我们按照白重恩等（2007）方法计算中国实际资本回报率，依旧采用新增固定资产（NIFA）、固定资本形成总额（GFCF）、全社会固定资产投资（TIFA）三个投资序列进行估算，图5为中国税前资本回报率。可以看到，利用固定资本形成总额（GFCF）计算的资本回报率在2005年以前一直都是三者中最低，这主要是因为固定资本形成总额（GFCF）比其他投资流量大。而在2005年后，全社会固定资产投资（TIFA）平均每年比固定资本形成总额（GFCF）高出36%。

经过计算，中国1978—2011年税前、税后（扣除生产税净额）资本回报率均值分别为20%、13.5%。我们可以看到中国资本回报率在1978—1992年间一直上升，这一时期中国固定资本形成率只有28.4%。经历1992—1994年的大幅波动后，中国资本回报率开始缓慢攀升。尽管2000年后中国固定资本形成率平均水平高达40%，在这样的高投资率下中国资本回报率仍在20%左右波动，基本稳定。按照白重恩（2007）的公式，中国之所以在过去三十几年保持较高水平的资本回报率，得益于不断增长的资本收入份额，即不断下降的劳动者报酬份额。而劳动者报酬份额之所以不断下降，主要有两个原因：

一方面在于中国是以制造业为主的经济体，而制造业的劳动者报酬本身就相对于服务业劳动者报酬低，同时在农村劳动力源源不断向城市输送的背景，使得中国在过去三十多年一直享受着非常廉价的劳动力，因此拉低了劳动者报酬份额。

另一方面在于改革开放以来中国是劳动力供给相对资本更充足，因此资本的边际生产率远远高于劳动的边际生产率。所以，中国进行了快速的资本积累，保持着非常高的投资率（资本形成率），即使资本边际生产率下降，资本收入份额也在不断提高，从而提高了资本回报率。

三、资本回报率与人民币汇率的关系

（一）资本回报率、FDI和人民币汇率

在测算和分析了中国资本回报率之后，我们来考察资本回报率与人民币汇率的关系。那么，在中国仍然实施资本项目管制（即国际资本在中国并不能自由进出）和一定的汇率管制的背景下，资本回报率是如何影响人民币汇率呢？

我们认为，资本回报率对汇率的影响与劳动生产率类似，主要是：一国的贸易品部门与非贸易品部门的相对资本（劳动）生产率差异越大，非贸易品与贸易品的相对价格越高，如果一价定律成立的话，那么该国非贸易品的价格的升高会带动该国总体加权物价水平的上升，导致该国的实际汇率上升。

由于我们的资本回报率是一种基于物质性资本的回报率，而非仅仅是金融资产的资本回报率，因此我们假设中国资本回报率通过吸引外资以FDI形式进入中国，然后借助于对外贸易来影响人民币汇率。

首先，我们通过图6直观地观察下资本回报率与人民币汇率的关系。人民币实际有效汇率来自国际清算银行（BIS）。由于实际有效汇率不仅考虑了所有双边名义汇率的相对变动情况，而且还剔除了通货膨胀对货币本身价值变动的影响，所以它能够综合地反映人民币的对外价值和相对购买力。我们可以发现，资本回报率和实际有效汇率基本呈正相关。在1978—2007年间，中国资本回报率每上升一个百分点，在其他条件不变的情况下，实际有效汇率就会上升1.13%，即人民币升值1.13%。自2008年金融危机开始，中国资本回报率持续下降，但是这一时期人民币实际有效汇率却持续上升。

我们接着来考察中美资本回报率差与人民币美元实际汇率的关系。实际汇率可以写成q=EP*/P，q为实际汇率，E为间接标价法的名义汇率，P为国内物价水平，P*为国外物价水平。人民币美元实际汇率采用中国和美国以1994年为基期的CPI指数对人民币美元名义汇率进行平减。中美资本回报率差采用两国税后回报率相减。我们发现二者呈显著负相关。经过回归，我们发现1994—2007年间中美资本回报率差在其他条件不变的前提下，每增加一个百分点，人民币实际汇率下降1.24%，即人民币升值1.24%。而从2008年金融危机后，中美资本回报率差开始明显下滑，但是人民币实际汇率却持续升值。这一“背离”与前面相同。

我们继续考察了实际利用外资和资本回报率的关系。很明显，资本回报率是中国吸引FDI不断流入的重要原因，二者呈显著正相关关系。虽然从2005年以来外商投资企业进出口占进出口总额比重逐渐下降，外商投资企业一直是中国对外贸易的主体，外商投资企业的进出口可能是影响人民币汇率主要因素。

（二）两部门资本回报率与人民币汇率

下面我们从可贸易部门、不可贸易部门二分法来探讨它们对人民币汇率的影响。

我们将第一产业（农、林、牧、渔业）和工业（采矿业、制造业、电力、燃气及水的生产和供应业）归为贸易部门，把建筑业和第三产业归为非贸易部门。

为了估算两个部门的资本存量，我们使用全社会固定资产投资序列。其中，2001年以后有统计年鉴直接公布的各行业固定资产投资数据。1953—2000年投资数据我们用《中国固定资产投资统计数典1950—2000》中第一产业、工业、建筑业、第三产业对应的基本建设投资、更新改造投资（1980年开始公布，1980年数据为估算值）、房地产开发投资（归为第三产业）、城镇集体所有制单位固定资产投资、农村集体所有制单位固定资产投资、城乡个人固定资产投资、其他固定资产投资叠加而成。折旧率都设定为5%。固定资产投资价格指数设定与上文相同。1952年资本存量估算结果见表2，其中可贸易部门资本存量为191.3亿元，不可贸易部门资本存量为579.5亿元，总计770.8亿元，与张军等（2004）以及前文估计资本存量比较接近。

各部门增加值平减指数都通过国内生产总值指数（1978年为基期）分项来计算。然后对名义增加值进行平减，从而得到可贸易部门和不可贸易部门实际增加值（1978年不变价）。两部门劳动者报酬数据整理自《中国国内生产总值核算-历史资料 1952—2004》。2005年后数据通过《中国劳动统计年鉴》中“分行业工资总额”数据的变化趋势进行估算。

图7显示的是计算出的中国可贸易部门和不可贸易部门资本回报率。可以看到，从1996年后中国贸易部门资本回报率一直高于不可贸易部门，这也是一直支撑中国大力发展贸易部门，保持外向型经济发展模式的根本原因之一。尽管在1997年亚洲金融危机后中国两部门资本回报率出现了短暂的下降，但是自从中国在2001年加入WTO之后，中国可贸易部门资本回报率不断上升，也带动不可贸易部门资本回报率上升。但是在2009年之后，也就是金融危机之后，两部门资本回报率都发生了大幅下降，同时部门资本回报率差开始收窄。从这个角度看，中国资本回报率自金融危机后不断下降这一结论又一次得到印证。

我们注意到，自2008年金融危机开始，无论从中国资本回报率持续下降，中美资本回报率差明显下滑，外商投资企业净出口的表现，还是从中国两部门资本回报率差的缩小来看，都与这一时期人民币实际有效汇率和兑美元汇率的持续上升相背离。我们认为，一种解释是，由于我们计算的资本回报率是一种基于物质性资本的回报率，而非金融资产回报率，短期来看，金融危机以后的汇率波动还可能受金融资产回报率的影响。特别是应当关注人民币国际化战略的影响。另一种解释是人民币保持升值需要有更强的基本面支撑。

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资本回报率范文第6篇

在经济资本对风险总量约束和价值创造引导的双重机制下，分别从价值贡献总量及效率两方面，分析产品、客户、条线等维度的资本回报率水平，挖掘各维度价值创造力，为提升银行资本内生动力形成良性自我补偿机制，提供决策依据。

2分析工具及指标

借助管理会计系统信息，围绕EVA和RAROC等两项核心指标，即：2.1经济价值增加值（EVA）=收入总额-风险成本-资金成本-经营成本-资本成本2.2风险调整后的资本收益率（RAROC）=（收入总额-风险成本-资金成本-经营成本-资本成本）/经济资本其中：EVA体现了价值创造能力的大小；RAROC体现了资本的投入产出效率。

3该行实例分析

3.1产品维度。管理会计定义的产品是基于业务品种并可以产品为基本单位核算。该行产品包括：存款类、贷款类、结算类、托管类等。贷款类产品是资本消耗的主体，存款类产品以及包括托管类、结算类产品在内的中间业务类产品暂时均不占用资本。3.1.1信贷类产品。对公贷款在价值增加总量方面具有绝对优势，票据次之，零售贷款占比最低。从资本使用效率看，票据贴现的RAROC水平远高于对公贷款及零售贷款。由于对公贷款特别是流动资金贷款较高的经济资本消耗，直接影响其资本回报率水平的提升；零售贷款中，个人消费贷款及住房贷款的发展潜力较大。得出结论：①票据直贴产品的资本投入产出效率最高，对提升该行资本回报率最具价值；②贸易融资产品利润贡献有限，但其资本回报率仅次于票据产品，潜力较大，可予适当资源倾斜；③对公贷款的资本使用效率仍有较大提升空间，这需要在降低资本消耗及提升风险定价水平等方面加大挖潜。3.1.2非信贷类产品。非信贷类产品包括存款类和中间业务类产品，由于此类产品暂未占用经济资本，因此以EVA指标测量分析为主，同时，辅助使用成本收入比指标。在管理会计系统全成本分摊下，有效控制成本收入比是提升非信贷产品利润贡献的关键。其中，对公存款类产品利润贡献突出，其成本收入比水平相对较低；零售存款成本收入比高于对公存款，高成本消耗直接影响其利润贡献。因此，非信贷类产品只有成本收入比控制得当，才能为利润增长及资本回报率提升做出贡献。3.2客户维度。客户综合贡献体现多维度，有效提升综合贡献率是提升资本回报率及银行利润增长的关键。3.2.1对公客户。大型客户在价值增加总量中占最大份额，但其利润贡献多为贷款收益，派生存款及综合收益率较低，使其RAROC水平位居末位；小型及微型企业RAROC水平较高，其综合收益水平也较高，但其利润贡献水平偏低，仍有挖潜空间。综上所述，目前中小型企业经济增加值贡献水平、客户综合收益率RAROC水平均相对较高，可列为战略导向目标客户，加强针对性营销。3.2.2零售客户。高端客户数量占比最低，但利润贡献及潜力较大，其对银行产品尤其是中间业务产品使用相对多元化，使其资本回报率水平位居首位；中高端客户非利息净收入占比高于中端及低端客户，表明产品利用率较高，利润贡献处于最高水平且RAROC水平也相对较高；低端客户产品使用率低且成本耗用较高，导致其利润贡献及RAROC水平最低。由此可见，中高端及高端客户应为该行战略目标客户；此外，若能持续挖潜中低端客户，增加客户粘性，则升级为中高端客户的可能性很大。3.3条线维度。条线维度特点是通过成本分摊及交叉销售收益分润，准确计量各条线收益和成本消耗，为分析资本回报率提供信息。（见表1）从资本回报率水平看，零售条线具有明显优势，原因在于其收益结构。零售条线中间业务收入占比高达40%以上，与公司条线信贷驱动的信贷贷存利差收益结构差别较大，因此零售条线经济资本占用水平大幅低于公司条线。EVA占比表明零售条线成本收入比仍偏高，高成本耗用成为制约零售业务发展的顽症。

4针对资本回报率提升路径的优化建议

4.1梳理存量贷款，调整信贷结构，多渠道满足客户融资需求：4.1.1提升贷款风险定价水平，提高信贷资源使用效率；4.1.2梳理存量贷款，压缩期限长、风险权重高或无有效担保、资本回报率低的贷款；4.1.3加大票据融资、贸易融资等产品营销，发挥其低资本消耗高价值贡献的特点；4.1.4增加授信业务的有效担保措施，降低风险权重进而间接降低经济资本占用；4.1.5加大个人消费贷款及个体经营贷款拓展，增强个人客户粘性和产品多元化，带动零售贷款资本回报率的有效提升；4.1.6利用当前金融机构同业创新业务，既满足融资企业资金需求又可减少监管指标-授信规模的占用。4.2加大中间业务产品创新，提升其价值贡献：4.2.1加快传统结算类中间业务流程优化，提高营运效率；4.2.2加大自助系统及网络银行、手机银行等多种交易渠道投入，有效解决高成本耗用的顽症；4.2.3以借记卡或信用卡为载体，多元化设计和开发理财产品或产品，实现零售产品的多元化；4.2.4公司中间业务产品方面，发挥投行业务优势、加大直接融资市场开拓；发展信贷资产证券化、金融收益权买卖、代付、偿付等同业创新业务。4.3逐步完善以客户为中心的经营体系，完善精细化和动态化的战略客户多维度管理模式并配合有关管理系统，增强客户粘性，实现“弱者变强、强者更强”的客户动态变化态势。

资本回报率范文第7篇

在最近三年多时间里，网易股价走出了一条几乎完美的上扬曲线，而且在今年2月，股价还攀升到了300美元之上，市值达到了400亿美元，仅次于BAT、逼近京东。丁磊的个人财富也实现了翻倍增长，2016年，他排在王健林、“二马”（马云和马化腾）和顺丰王卫之后，位列福布斯富豪榜的第五位，财富超过1000亿元人民币。

“别把不吭声的鳄鱼当壁虎。”丁磊三年前的这句话，现在看来，确实不是玩笑，甚至细思极恐。在“唯快不破”的互联网世界里，丁磊和网易一直都是互联网圈“画风清奇”的存在，有人评价其最有耐心，也有人认为其最保守。总之，很慢热。

网易几乎缺席了所有互联网的热门风口，比如几乎全员参战的团购、视频、社交、直播、互联网+、分享经济……只要是烧钱的业务，都很难找到网易的身影。但是网易却踩准了互联网两个最赚钱的领域：游戏和电商。即便是这两块业务，网易也是姗姗来迟，不过依然能够后来居上、风生水起。

丁磊极少在公众场合露面，也几乎从不接受记者采访，甚至连内部公开信都没有。但只要你看见丁磊，“三石哥”永远都是喜气洋洋的样子。著名的财经作家吴晓波曾表示，他所见过的大富豪中，几乎没有一个是真正快乐的，除了丁磊。

游戏板块贡献主要盈利

“全世界一共有一万家上市企业，只有100家企业，也就是只有1%的企业，在过去的20年里，每年的资本回报率都超过20%。在中国只有两家，一家是茅台，另一家是网易。”丁磊说。

网易的股价很少暴涨暴跌，大部分时间处于上涨通道。2013年初，网易股价最低时只有37美元，而如今最高攀升至300美元以上，股价涨幅超过800%。近15年来，网易股价累计涨幅近2600倍，这个收益率几乎可以秒杀掉所有中概股。

而在中国前十大互联网公司中，丁磊是目前持股比例最高的公司创始人，占股比例超过40%。而马云、马化腾的持股比例都不足10%，李彦宏和刘强东也不到20%，外部融资多自然会稀释股权。

根据网易最新公布的2016年度财报数据显示，网易2016年净收入381.79亿元（约合54.99亿美元），同比增长67.4%；净利润116.05亿元（约合16.71亿美元），同比增长72.3%。网易目前拥有三大核心业务：PC端和移动端游戏、电商业务以及广告服务。

游戏业务无疑是网易最主要的盈利来源。堪称年度爆款的现象级手游《阴阳师》，如今已经成为无可争议的国民手游，“今天你抽到‘SSR’了吗？”等各种游戏中的话题性词汇几乎充斥整个网络。《阴阳师》也是目前全球收入最高手游。此外，网易的《梦幻西游》《倩女幽魂》也都位列全球iOS收入榜的TOP10。

目前，国内游戏市场形成腾讯和网易的双寡头格局，两家份额占比已经达到六成，其他游戏厂商都只能算作是“其他”，完全没有抗衡实力。

仅仅做了两年多的电商业务现在已经迅速成为网易的又一大核心业务。近年来网易业绩大涨，也得益于此。2015年1月，网易推出跨境电商平台“考拉海购”，目前考拉海购已经成为国内跨境进口销售额的第一名。而2016年，国内首个ODM （Original Design Manufacturer，原始设计制造商） 模式的电商品牌“网易严选”，成为了整个电商行业最大的黑马。截至去年9月30日，网易严选上线5个月收获注册用户3000万，月均流水6000万元。丁磊称严选寄托了网易的巨大理想，要让“好的生活，没那么贵”。

此外，网易邮箱、网易云音乐、有道云笔记、网易公开课……都是排名行业居前、口碑极好的产品。当然，还有“可能是全世界最美味的、最好吃的”味央“丁家猪”，今年将会有2万头出栏。

如今的网易，已经把一起出道的“门户三剑客”中的另外杉倚吕撕退押甩开了一个量级，市值已经是两者之和的4倍还多。

耐心坚持“工匠精神”

1997年，辞掉宁波电信局工作、离开体制内的浙年丁磊，在广州淘金路一间8平方米的房间里，创办了一家“让上网变得容易”的公司――网易。2000年6月30日，网易在美国上市。2003年，年仅32岁的丁磊成为中国内地首富，并且在2004年继续蝉联。丁磊也是第一个出身互联网的中国内地首富。

成功者的“秘籍”总是大家喜闻乐见的，但丁磊的“秘籍”却听起来太不高深。丁磊曾表示，互联网信奉“快”，但也要尊重“匠心”，网易的“秘籍”就是两个词：创新和匠心。 “虽然这两件事大家都知道，但是知易行难。网易很少提‘战略’‘布局’这种词汇，但外界仍然可以看到我们有一个大方向――做创新和匠心的产品，做符合用户需求的产品。”丁磊说。

打磨一款游戏用10年，养猪7年才上市……在一堆信仰“唯快不破”的互联网公司中，丁磊那种“有点儿任性的慢”有时候会让人有些担忧和抓狂。打造有匠心的产品需要耐心，网易可能是一家最保守但也最有耐性的互联网巨头。网易很少追求先发制人，反而总是姗姗来迟、伺机而动，但总能在先烈们已经尸横遍野的战场上成为最后的幸存者。

比如网易在进入游戏领域的时候，各大游戏公司都在争夺国外热门游戏的中国权，价格自然也水涨船高。而网易则下定决心大力度做自主研发。目前，网易游戏无疑有着业内第一的自主创新能力，几乎所有网易的热门游戏都是自研的，因此利润率更高，收入也更稳定。

“有人说《倩女幽魂》成功是因为网易押对了宝，我们没有押宝，你知道《倩女幽魂》做了多久吗？10年！十年磨一剑，10年团队都没有离开过，你说是不是工匠精神？！ ”丁磊说。

不仅游戏，“丁家猪”也是用了整整7年时间，才终于可以摆上餐桌。网易味央的相关负责人透露，今年丁家猪会有2万头出栏。在丁磊的描述中，网易用最低的成本做了一个“全世界最好养猪场”，它没有污染，管理人员只有6个人，但可以管理2万头猪，每个猪身上都带有传感器，饲料也是自己做的……

丁磊虽然谨慎，对烧钱非常克制，但该投入的却决不手软。丁磊曾透露，在VR和AR领域，网易比任何对手起步都早，投入资金也是最多的，也会是网易的下一个爆发点。

“画风清奇”的段子手丁磊

比起马云、马化腾、李彦宏，丁磊可能是心最宽的一个。他虽然不在江湖，但江湖一直有他的传说，或者更准确地说，是段子。虽然没有几篇像样的商业人物报道，但是网络上倒是不少类似“我笑得抑郁症都痊愈了”标题的丁磊段子合集。在知乎和论坛上，丁磊的形象并不是一个富豪或者互联网大佬，而是一个“画风清奇”的段子手、一个在西湖边养猪的文艺青年、一个真实而“好玩”的人。

虽然年纪轻轻就两度成为中国内地首富，但丁磊经常自嘲是“农民企业家”，他将网易云音乐账号ID改成“网易UFO丁磊”，甚至还有人亲眼看到他从一辆“三蹦子”上跳下来，然后乐乐呵呵、大摇大摆地穿梭在三里屯街头，没有司机保镖助理……

丁磊曾说，自己快乐的原因就是“平常心，不焦虑”。

“投资女王”徐新曾回忆说，当时网易的公司处境已经艰难到连徐新都睡不着觉，有一次开了5个小时的董事会，全是在说坏消息，但是丁磊却在会议结束后没心没肺地说：“今天我生日啊。”然后晚上还蹭了徐新一顿饭。

丁磊的大量段子其实都是网易员工自黑老板的，将他加入豪华表情包，为他定制神曲，或者干脆将其打造成鬼畜明星。

在去年的乌镇世界互联网大会期间，丁磊做东摆开流水席宴请多位互联网大佬品尝他的“丁家猪”。曹国伟、余承东、雷军、周鸿t、张朝阳、杨元庆等纷纷到场。据说席间诸大佬一直在热烈讨论手机，丁磊于是大喊：“谁也别说手机了，来乌镇就是要放松一下嘛，快点儿吃猪肉。”

资本回报率范文第8篇

目前，中国经济逐渐步入由高速增长向中高速增长的“换挡期”，传统要素驱动下的发展模式在经济“新常态”下面临重大挑战，“三农”问题更是现阶段面临的最突出经济发展问题之一，其核心症结在于农民收入水平的长期滞后。党的十六大以来，中央连续11年的一号文件聚焦“三农”问题，把农村发展问题提上重要日程，折射出最高决策层重视农业、体恤农民、改善农村生活、破解“三农”问题的执政理念。截至2013年全国大约有2．7亿农民工，月均收入2609元，占农民人均收入的一半以上。因此，解决“三农”问题最直接有效的措施就是提高农民工收入，而农民工人力资本的积累是增强其职业技能和提高收入水平的动力源泉。但至今，我国人力资本水平尤其是“三农”领域的人力资本水平仍然比较落后。随着新型城镇化和新型工业化的不断推进，如何提高农村劳动力转移水平、促进农民工人力资本存量增加已成为解决“三农”问题最迫切的难题。20世纪60年代，美国经济学家舒尔茨和贝克尔创立人力资本理论，开辟了劳动力质量对宏观经济增长和个体收入影响研究的新思路。纵观学术界关于中国人力资本投资的研究成果，主要侧重于人力资本存量的估算方法、整体水平比较及与经济增长的关系三个维度。目前，国内从学理上对人力资本存量的估算方法日趋成熟和完善［1］［2］［3］，测算出的中国人力资本存量日益精确和更具参考性。但就整体水平而言，中国人力资本投资回报率普遍偏低，且明显低于发达国家水平［4］［5］［6］。从经济增长的视角来看，已有大量研究成果表明人力资本投资是中国经济增长的重要动力之一［7］［8］［9］。从既有文献来看，关于中国人力资本投资的研究成果已比较丰富，且关于何种人力资本投资类型更能提高农民工人力资本存量及其回报率始终是研究热点。然而，考察职业培训对农民工收入影响的研究还有待进一步深入，特别是讨论职业培训对农民工收入影响的研究更加欠缺。就现实而言，研究职业培训对农民工收入的影响，对提高农民工外出务工收入和制定转型时期的社会经济发展政策具有重要意义。本文的研究目的是通过实证分析，检验职业培训对农民工收入影响的重要性。本文的主要创新点包括:一是运用Heckman(1979)的样本偏选择计量调整法，对农民工样本数据进行劳动参与决策Probit估计，有效降低实证偏差［10］;二是实证检验职业培训对不同年龄的农民工存在不同程度的影响，继而探析存在差异的内在原因。

二、模型设定与研究方法

(一)模型设定

明瑟(Mincer，1974)提出的Mincer收入方程是研究教育对人力资本投资回报率影响的经典理论模型［11］，其基本形式如下:lnYi=α0+α1SCHi+α2EXPi+α3EXP2i+ei(1)其中，lnYi为个体工资Yi的自然对数，SCHi为个体i的受教育年限，EXPi为个体i的工作经验年限，EXP2i为个体工作经验年限的平方，ei为随机误差项，α1、α2、α3分别为各变量的回归系数。方程(1)是Mincer收入方程的标准式，可以很好地反映教育水平和工作经验对人力资本投资回报的影响，但无法体现职业培训在农民工人力资本积累过程中的作用。本文在此基础上引入职业培训并作为核心解释变量，同时加入年龄、性别、技能证书等控制变量，并对相关变量进行换算处理，将不确定因素的影响降到最低，建立的新方程式如下:lnYi=α0+α1TR+α2SCHi+α3EXPi+α4EXP2i+δφXi+ei(2)其中，被解释变量Yi为农民工个体小时工资的自然对数;TR为虚拟变量，农民工个体曾受过职业培训的取值为1，否则取值为0;SCHi为受教育年限;EXPi为农民工个体的工作经验，工作经验的二次方EXP2i表示工作经验收入回报呈递减规律;Xi为年龄、性别及技能证书等控制变量的列变量;δ为各控制变量的回归系数，δφ为其转置。农民工小时工资收入由月平均工资/(工作天数*每天工作小时数)换算得到。受教育年限无直接数据，本文把未受过教育、小学、初中、高中、中专、职高及技校、大专分别相对应的受教育年限界定为0、6、9、12、13、14和15年。工作经验通过个体出生年份减去第一次参加工作年份得到。年龄、性别和技能证书有直接数据，其中性别(男性=1，女性=0)和技能证书(有技能证书=1，无技能证书=0)均采用虚拟变量表示。本文重点关注的变量是TR和SCH，而EXP、CER、SEX、AGE等与农民工收入有直接联系的变量作为控制变量引入模型中。由表1可知，备选解释变量EXP、CER、SEX及AGE与被解释变量lnY之间均存在较显著的正相关关系。同时，我们也能看出TR与SCH、EXP、CER等解释变量之间的线性相关性较小，从而可以较好地避免模型中可能出现的多重共线性问题。

(二)研究方法

本文求解模型的基本方法是多元回归分析法。首先，对原始被解释变量Y进行对数处理，得到其对数指标lnY，消除量纲和偏态对变量的影响。其次，若直接运用最小二乘法对数据进行回归，极有可能导致系数的有偏估计，造成回归结果与修正后的偏差较大，即出现实证回归中常见的选择性偏误问题。本文运用Heckman(1979)提出的样本出现有偏选择情况下的计量调整方法，分两步实现模型的回归:第一步，以农民工平均小时工资的自然对数为被解释变量，对农民工样本数据进行劳动参与决策Probit估计，确定影响农民工收入的决定因素并得到逆米尔斯比率λ;第二步，用选择性的农民工样本数据将λ带入明瑟方程进行OLS估计。

三、数据来源及说明

本文使用数据均采自中山大学社会科学调查数据库在珠江三角洲九市对城市外来务工人员的调查结果，样本量分配以外来人口在这些城市中的人口比例为依据，控制性别、行业和地区分布，共发放问卷1806份，回收有效问卷1766份。接受调查的个体为15－64岁的非全日制本科学历及以下的打工者，排除了在校学生、家务劳动者、退休人员和无劳动能力者。在全部1766个样本中，从外来务工人员的户口性质来看，农业户口有1392人，约占样本总数的78.8%。从是否受过职业技能培训来看，受过技能培训的有434人，约占样本总数的24.6%。从拥有技能证书的状况来看，拥有技能证书的农民工有627人，约占样本总数的35.5%。从教育层次状况来看，初中学历所占比重约43%，在受教育层次中占比最高，而接受过职高及技校教育的仅为2h15%。就样本整体而言，外出务工人员大多为农村人口，具有受教育水平普遍较低、缺乏一技之长及企业对其培训度低等特点。本文着重考察受教育年限和职业培训对1392个农民工样本(农业户口)收入差异的内在作用机理。根据数据库特点，我们认为采取平均小时工资对数作为被解释变量更加精准，即月平均工资/(工作天数*每天工作小时数)。在农民工样本中，平均每月工资收入为1566.8元，平均每天工作9.16小时，平均每月工作26.4天，平均每小时工资为6.95元。首先，以是否接受职业培训分为两组，分析各变量在不同组别的分布情况。接受职业培训的农民工占农民工样本的22.92%，远远低于未接受职业培训77.08%的比例。其次，以农民工年龄(就业年龄段内)分为青少年组(16－25岁)和中青年组(26－60岁)，分析各变量在不同组别的分布情况。其中，青少年组占农民工样本的50.39%，与中青年组占比基本持平(如表2所示)。

四、实证研究结果及分析

(一)总体回归结果分析

在方程(2)的基础上，本文首先剔除相关控制变量，运用Stata12．0软件分析受教育年限和职业培训对农民工收入的影响，然后依次增加技能证书、年龄及性别等控制变量对模型进行逐步回归分析(结果如表3所示)。由表3可知，模型1是以加入职业培训(虚拟变量)为重要解释变量的典型明瑟收入方程，解释变量包括职业培训、受教育年限及工作经验。模型2加入了技能证书为控制变量，分析其对农民工收入的影响。模型3则加入了技能证书、年龄及性别为控制变量，分析其对农民工收入的影响。回归结果显示，加入技能证书、年龄及性别为控制变量，职业培训、受教育年限、工作经验的回归结果基本相同。因此，本文选择以模型3为基准进一步分析明瑟收入方程。回归结果显示，职业培训、受教育年限、工作经验、技能证书、性别、年龄等是影响农民工收入的重要因素。职业培训(TR)和受教育年限(SCH)的回归结果均显著为正，即参加过职业培训的农民工比未参加职业培训的收入水平高。由于农民工普遍受教育程度较低(初中水平及以下的占农民工样本的61．9%)，而职业培训能弥补其文化程度低的不足，提高农民工的职业技能水平和创新能力可大幅度提升企业的收益率。然而，从回归系数观察可知，职业培训系数是受教育年限的近1．8倍，职业培训比受教育年限对农民工收入影响更为显著。

(二)按年龄分组的回归结果分析

为考察职业培训对不同年龄段农民工收入的影响差异，本文将全体农民工样本分为青少年组(16－25岁)和中青年组(26－60岁)，分别对模型做进一步回归分析(结果如表4所示)。表4回归结果中给出的估计值和P值表明，农民工的各人力资本特征对不同年龄段有不同程度的影响。模型4、5整体都非常显著，职业培训对青少年组和中青年组均具有正面影响，且在统计上都为正显著。青少年组的职业培训系数(即职业培训回报率)通过了1%的显著性检验，而中青年组职业培训回报率则通过了5%的显著性检验。青少年组的职业培训的收入回报率为12．04%，而中青年组的职业培训的收入回报率为8．51%，青少年组职业培训的收入回报率比中青年组高近42%。其他各变量对不同年龄段农民工收入存在不同程度影响。与中青年组相比，青少年组职业培训的收入回报率更高，这也正是企业更愿意培训年轻员工的重要原因，因此职业培训是企业采取提高人力资本投资回报率的有效措施之一。本文认为职业培训对青少年组和中青年组的农民工收入水平造成差异的原因主要包括农民工自身禀赋、人力资本存量和社会资本三个方面。首先，从农民工自身禀赋角度看，青少年组大多为刚辍学的年轻群体，90．87%的农民工为未婚群体，为典型的新生代农民工。对居住场所、社会保障及公共服务有更高的要求，具有追求经济、身份和社会交往等目标。他们处于城市次级劳动力市场和社会的弱势边缘地位，对工作的积极性比较高，具有胆大、自信、创造力丰富及接受新知识和新技能较强的特质。对他们而言，职业培训能提高其自身技能，是支持其向更高层次流动的阶梯，他们更迫切地需要企业能提供职业培训的机会，企业也愿意投入更大的人力资本培训更年轻的农民工。而对中青年组来说，80．34%的农民工为已婚群体，其生活压力相对偏大。虽然他们具有一定的社会工作经验及操作实践技能，但学习新技能的能力及意愿随着年龄的增大而减弱，在一定程度上降低了企业对中青年组农民工进行职业培训的意愿。其次，从人力资本存量角度看，就受教育年限而言，青少年组平均受教育年限高于中青年组。从技能、工作经验及资历等方面考虑，青少年组的新生代农民工则逊色于中青年组的农民工。相对于中青年组的农民工而言，青少年组的新生代农民工具有受教育程度高、职业期望值高、物质与精神享受需求高等特征，接受新事物、新技能、新理念的能力较强。基于经济快速发展，青少年组的新生代农民工更能适应我国多变的经济形势，人力资本存量更偏重于新生代农民工的接受新事物快、技术革新能力强及家庭支持等因素。最后，从社会资本角度看，随着劳动力市场竞争的日益激烈，大多数企业越来越倾向招收年轻、肯吃苦的年轻工作者，一些服务行业及生产制造行业对工作者的年龄、性别和技能提出更高的要求。相对来说，青少年组比中青年组农民工有更多的机会接受企业提供的职业培训。职业培训能提高新生代农民工的岗位技能和生产效率，促使其从原来的临时性、辅工作岗位上升到核心岗位，增强其就业稳定性和劳动报酬的增长，实现职业地位的提升。

五、结论与政策建议

本文以珠江三角洲九市外来务工人员中农民工为研究对象，从人力资本投资类型及年龄等方面详细探讨对农民工收入的影响。职业培训增强农民工的素质、技能能力及创新能力，提高企业劳动生产率，对农民工收入最为显著。随着农民工受教育程度的提高，其收入回报率都有显著的增长。工作经验与农民工收入水平呈倒“U”型关系。获得技能证书的农民工更容易找到工作，其对农民工收入水平的影响也比较显著。由于我国劳动力市场存在性别歧视，设定的性别(SEX)虚拟变量(男=1，女=0)也显著，表明企业选择用工时更加偏重于男性。为更加明确职业培训对不同年龄段农民工收入的影响，我们以不同年龄段进行分组实证分析后发现，职业培训对青少年组的新生代农民工收入的影响更为显著。本文的实证研究主要得出两点结论:一是在农民工收入结构上，受教育程度发挥着基础和先导作用，职业培训则是影响农民工收入水平的关键因素;二是职业培训对青少年和中青年农民工收入均具有显著影响，且对青少年组的新生代农民工收入影响更为显著。青少年组的农民工为刚进入社会的新生代农民工，对经济水平、社会地位、社会交往及个人价值实现等有着强烈的渴望，企业提供职业培训的直接目标是培训满足企业所需的技能型劳动者，使青少年组的农民工逐渐从原来的临时性、辅工作岗位转移到核心岗位，激发新生代农民工的就业热情，增强其就业稳定性和劳动报酬的增长。就现实而言，有些企业并不情愿招聘刚毕业的新生代农民工，而更愿意雇佣经验丰富的中青年农民工群体。但企业培训更加年轻的新生代农民工能提升企业收益率空间，促进农民工就业稳定性及企业可持续发展，实现农民工和企业的“双赢”。因此，企业应加大对新生代农民工人力资本投入，满足新生代农民工向上流动的愿望。针对上述分析，本文提出三方面的政策建议:第一，唤醒新生代农民工对基础义务教育的重视。2006年6月29日修订通过最新的《中华人民共和国义务教育法》，2006年9月1日起施行国家九年义务教育，经过2年的过渡期后，于2008年秋季在全国范围内实施名副其实的义务教育。但不少农村地区的青少年仍过早辍学，主要原因是农民工对基础义务教育的重视不够，不少农民工认为上学无用，不如尽早务工赚钱养家。因此，政府应加大宣传基础义务教育的重要性，保证每个农村青少年接受最起码的义务教育，提高新生代农民工的整体文化素质，为我国未来的经济发展奠定坚实的文化基础。第二，倡导企业对新生代农民工的人力资本投入，创造更多的职业培训机会。职业培训对农民工生产效率提高有着不容忽视的作用。通过职业培训，企业不仅可以大幅度提升生产效率，而且能提高新生代农民工就业稳定性、增加工资收入、增强就业竞争力及实现职业地位的提升，从而实现企业和农民工的“双赢”格局。因此，企业应加大对新生代农民工职业培训的力度。第三，搭建职业培训多元化、开放式平台。政府应加强对农民工的职业培训和就业指导，农民工流入地政府针对地方企业特点，开设具有无门槛、全免费、实用性强及丰富多样化的职业培训课程，不仅为他们提供培训机会和就业指导，还帮助其职业发展提供良好的职业规划。更为重要的是，为农民工搭建社交网络平台，扩大其职业交往的社会范围，摆脱原有的交往“内卷化”模式(只限于同乡、同层次的交往)，为其职业发展和融入就业城市提供社会资本支持，这也有助于社会持续安定。

资本回报率范文第9篇

中国的资本回报率并不低于其他国家，近年来它反而在上升

“中国的投资太多吗”？答案似乎是肯定的。中国的固定资本投资率（固定资本形成占GDP的比重）近年来已经超过了40%，这是一个世界记录。美国的固定资本投资率只有15%，印度不到30%，即使是日本和韩国也从未达到过40%。不少中外评论家由此推断中国投资太多。

中国的投资是否太多从理论上无法确定答案。一方面，中国仍然是一个低收入国家，人均GDP仍低于世界平均水平，资本与劳动力之比也远低于发达国家。所以，中国的投资的潜在回报应该很高，大量投资并不太多。但另一方面，中国的投资回报受到其他因素制约，比如教育水平不高，技术较落后，制度不健全，它们限制潜在资本回报的实现，大量投资就会太多。

因此，要回答中国的投资是否太多，需要认真收集数据并对数据进行科学的定量分析。这不是根据若干常用数字或个别案例就可以简单得出结论的。判断投资效率的一个度量是资本回报率。资本回报率过低表示投资太多了，投资造成浪费；反之，资本回报率过高表示投资太少了，投资机会没有被充分利用。两者都没有效率。

最近我与清华大学的白重恩教授和伯克利加州大学的谢长泰教授在美国《布鲁金斯经济论文》期刊2006年秋季号上发表了题为“中国的资本回报率”的论文（中译文见《比较》杂志第28辑）。我们通过定量分析来回答两个关键问题：第一，中国的资本回报率是否低于其他国家？第二，中国的资本回报率近年来是否在下降？我们的研究发现中国的资本回报率并不低于其他国家，近年来它反而在上升。因此，我们没有找到中国在整体上投资过多的证据。

过去的研究只是抽取部分企业，比如上市公司或规模以上工业企业，所得结果不免有偏差。而我们搜集了至今为止所能公开得到的最好的国民经济核算数据，仔细计算出了在1978- 2005年间涵盖所有行业、地区和企业的资本回报率。

资本回报率的计算是用GDP中的资本收入除以全部资本存量，加上资本相对于产出的价格增长率，再减去资本折旧率。我们用两种口径来计算。第一种口径使用固定资本形成（即不包括库存的增加），所用的资本收入是GDP减去劳动收入（因此它包括了所有税收以及土地收益）。第二种口径在此基础做出三项调整：首先把存货计入资本，构成全部资本形成；其次在投资和产出中都剔除城镇住宅部分，从而更准确地度量了生产领域；最后在资本收入中减去所有生产税。这一口径更接近企业投资决策时的考虑。

首先我们看中国的资本回报率的水平。依照两种口径计算的资本回报率分别在18%-27%之间和8%-12%之间（见图）。第二种口径与经济学家估计一些发达国家的资本回报率时所用的口径很接近。从美国、英国、法国、日本、意大利和德国2000-2003年期间数据中得出的资本回报率在7%-13%之间，而我们计算的中国资本回报率正在此区间内。所以中国的资本回报率并不低于这些国家。

其次我们看中国的资本回报率随时间的变化趋势。依照第一种口径，资本回报率在20世纪80年代初到90年代中比较稳定后下降，到2000年后又较稳定；而依照第二种口径的资本回报率则随时间有上升趋势（见图）。两种口径的主要差别在于库存。由于库存在减少，第二种口径的资本回报率随时间上升。但出乎预料的是近几年来它的上升更为显著，尽管近年来投资率上升，资本－产出比也上升。我们发现主要原因是资本回报率还与GDP中资本收入比例成正比，而后者恰恰在近年来也在上升，从而抵消了资本－产出比的上升，使资本回报率不降反升。我们猜测资本收入比例上升的一个原因是劳动力供给的变化：年轻人增加、教育水平提高和灵活的劳动力市场都会增加资本的收益。

资本回报率范文第10篇

一、相关定义

1.账面资本

账面资本是会计学上的概念，即所有者权益总额，包括实收资本、资本公积、盈余公积、一般准备和未分配利润等。

2.监管资本

监管资本是监管部门从监管角度，从保障银行业金融机构持久稳定存在和发展，站在维护广大债权人利益的角度出发而规定的资本，是测算各家金融机构“资本充足率”的主要计算依据。

3.经济资本

经济资本是指银行业金融机构在非预期风险（包括信用风险、市场风险、操作风险等）发生时，为了将支付危机发生的概率控制在某一目标比率之下，金融机构必需保有的资本，也就是说经济资本是用来对冲市场风险、操作风险和信用风险的非预期损失的。它是从风险的角度计算的资本应有额，是一种虚拟的、与银行业金融机构非预期损失等额的资本，一个计算出来的数字。

4.经济增加值

经济增加值是指企业税后净营业利润与该企业加权平均的资本成本间的差额，是为出资人创造的“真正的利润”。它考虑了全部资金来源的成本，即债务资金成本和权益资金成本，体现了公司在某个时期创造和损坏了的企业财富价值量，真正为股东所定义的利润。

5.经济资本回报率

经济资本回报率是经风险成本调整后的收益与经济资本的比率，它在综合考核银行业金融机构赢利能力时充分考虑银行业金融机构的风险管理能力，因此又称风险调整后的收益率。

二、经济资本计量

为简化经济资本计量，现采用内部系数法，其基本原理是：在根据风险状况对资产进行分类的基础上，对各类资产确定一个资本分配系数，并根据该资本分配系数来计算各类资产应分配的经济资本，其分配系数为各类资产的风险权重与资本充足率（假定的资本充足率，如10%）的乘积。其计算公式简化为：

经济资本=信用风险的非预期损失+资本性占用的非预期损失

=∑各项业务资产日均余额×该项业务经济资本分配系数

=表内资产应分配经济资本+表外资产应分配经济资本

三、经济增加值计量

经济增加值=净收益（税后净营业利润）一资本成本

其中：

1.净收益是经过调整后的会计报表净利润。计算经济增加值所需要的税后净营业利润数据，不能简单从财务公司会计报表中取得，必需经过相对复杂的调整过程。

2.资本成本=经济资本×资本最低回报率

资本最低回报率一般采用市场的拆借利率或者长期国债利率等。

四、经济资本回报率计量

经济资本回报率=净收益/经济资本×100%

五、经济增加值与经济资本回报率的关系

经济增加值=净收益一资本成本

=经济资本×经济资本回报率一经济资本×资本最低回报率

=经济资本×（经济资本回报率一资本最低回报率）

六、经济资本的应用

1.确定风险控制的边界

经济资本作为一种虚拟资本，当它在数量上接近或超过财务公司的账面资本时，说明财务公司的风险水平接近或超过其实际承受能力，这时财务公司要么通过一些途径增加账面资本，要么控制或回缩其风险承担行为，否则其安全性将受威胁，并影响监管机构对财务公司的信用评级。

2.关键绩效指标

集团公司在考核下属财务公司盈利能力时，主要指标有股权收益率和资产收益率，现行指标最大的缺点是没有将风险考虑在内。出工风险管理需要，应以经风险凋整的资本收益率（经济资本回报率）作为财务公司最关键的绩效指标之一。

3.贷款定价参考

假设财务公司规定经济资本回报率不低工15%，评级为AAA的成员单位A公司流动资金贷款5000万元，期限1年，若资金成本2%，人工、税负等经营成本44万元。根据以上条件，计算财务公司应把贷款定价在什么水平？

第一步，计算各种成本

资金成本=5000×2%=100万元

经营成本=44万元

风险成本=贷款金额×1.5%

=5000×1.5%=75万元

成本合计=100+44+75=219万元

第二步，计算经济资本

经济资本=贷款金额×经济资本分配系数

=5000×10%=500万元

第三步，用设定的经济资本回报率计算贷款价格

贷款价格=设定的经济资本回报率×经济资本+成本

=15c7e×500+219 =294万元

如果折算成利率，贷款利率就是5.88%（ 294÷5000×100%）

2014年8月24日，财务公司以一年期基准利率（ 5.5%）下浮10%，即以6.05%的年利率向该公司发放此笔贷款。

4.业务品种管理决策