地方政府税收竞争对产能过剩的影响

赵 静

（清华大学 经济管理学院，北京100084）

1 研究背景

近年来，随着工业化进程的加快，在我国工业经济快速增长的同时出现了产能过剩（excess capacity）现象，即生产能力在很大程度上未被充分利用①一方面，部分传统产业的产能过剩。例如：2008年钢铁产能约为7亿吨，但其需求仅为5亿吨；水泥产能约为27亿吨，但其需求仅为16亿吨；平板玻璃产能约为8亿重箱，但其产量仅为6亿重箱。另一方面，部分新兴产业也存在产能过剩的问题。例如：2008年多晶硅产能为2万吨，但其产量仅为4000吨；风电设备产能约为2000万千瓦，但其产量仅为1000万千瓦。数据来源于《国务院批转发展改革委等部门关于抑制部分行业产能过剩和重复建设引导产业健康发展若干意见的通知》（国发［2009］38号）。。产能过剩导致企业开工不足甚至倒闭、失业率升高及银行不良资产增加等问题，不利于我国实现产业结构优化升级和经济社会可持续发展的目标。因此，研究产能过剩的成因，并有针对性地找到抑制产能过剩的对策，具有重要的现实意义。

从宏观层面来看，产能过剩与经济周期波动有关，而经济周期波动、供求关系变化在市场经济环境中是难以避免的。从微观层面来看，企业过度投资导致产能过剩。虽然盲目的“羊群效应”和理性的“潮涌现象”可以部分地解释过度投资［1］，但是究其更深层的原因，产能过剩主要与地方政府的税收竞争有关，即各地政府在税收优惠等方面开展竞争以引资、增资，导致地方政府主导下的过度投资，进而造成产能过剩。地方政府之所以具有上述竞争性行为，是因为地方政府官员的晋升机制和绩效考核体系以经济增长为主导［2］，而投资对经济增长有显著的拉动作用。

在我国财政分权体制下，虽然地方政府无权调整税种和税率，但是仍存在较大的税收竞争空间。一方面，中央政府制定的多项税收优惠措施②例如，在企业所得税两税（内资企业所得税、外国企业和外国投资企业所得税）合一之前，对外资企业实施优惠税率，对高新技术企业给予税收优惠，对中小企业给予税收优惠，对符合产业政策规定的企业给予税收优惠，等等。主要由地方政府来实施，地方政府可能会想方设法将各类企业和资本纳入税收优惠目录下；另一方面，地方政府可以调整税收征管力度，还可以通过灵活调整土地收入和制度外收入③目前学术界对税负的度量一般分为小、中、大3个口径，其中大口径税负包括税收收入、非税收入和制度外收入。来控制本地企业的实际税负［3］。实际上，各地方政府之间的税收竞争较为普遍，竞争对象不仅包括 FDI（f oreign direct investment），而且包括内资企业的投资［4－5］。因此，除了宏观经济波动的影响，从表面来看，过度投资是产能过剩现象的主要诱因，但实际上地方政府的税收竞争才是导致产能过剩产生的根源之一。

2 文献回顾

Janeba通过构建数理模型发现降低实际税率的税收竞争会导致产能过剩，并以一些跨国公司的海外投资为例进行了案例分析［6］。Wilson和 Wildasin也发现税收竞争导致资本无效配置及产能过剩［7］。谢晓波和黄炯发现，我国长三角地区的地方政府在招商引资过程中存在税收优惠过度的行为，突破了中央政府规定的政策底线［8］。江飞涛和曹建海指出：地方政府提供的税收优惠条件扭曲了企业的投资行为，导致企业进行过度的产能投资，从而造成产能过剩；当税收优惠水平足够高时，企业甚至会投资已供过于求的产品，从而加剧产能过剩程度［9］。杨万东通过梳理关于产能过剩的大量文献发现，很多国内学者认为我国的产能过剩更多的是一种体制性的产能过剩，与地方政府的税收竞争有关，与地方政府的政绩考核机制及各地的经济利益相互独立有关［10］。

虽然学者们对地方政府的税收竞争影响产能过剩的看法较为一致，但是已有研究大多为定性分析，很少提供数量依据。定量度量地方政府的税收竞争对产能过剩的影响，须以科学评估产能过剩为前提。然而，目前我国尚未建立判断产能过剩的评价标准，统计部门也没有产能过剩的直接统计数据。从国际经验来看，欧美等国家和地区一般将产能利用率（capacity utilization）作为产能过剩的评价指标，并很早就开始对该指标进行统计和分析。具体而言，产能利用率是实际产出与产能之比，反映了产能转化为产出的情况。如果产能利用率较低——一般低于79%，则说明可能存在产能过剩现象①见《2009年上半年经济述评之十五：破解产能过剩困局》（http：／／www.stats.gov.cn／tjf x／ztf x／2005sbnjjsp／t20090902＿402584105.ht m）。周劲和韩国高等也使用这一标准判断产能过剩。。国内少量研究对我国的产能利用率进行了测算。例如：王立国和张日旭分析了我国钢铁行业的产能利用率［11］；周劲估算了我国钢铁、汽车和电解铝等行业的产能利用率，发现了这些行业均存在产能过剩问题［12］。但是，这些学者均使用实物量（产量）而非价值量（产出值）计算产能利用率，因此只能度量单个行业内部同一产品的产能利用情况，无法通过加总得到工业整体的产能利用率水平。为了解决这一问题，韩国高等利用价值量，将工业划分为重工业和轻工业，估算了全国工业的产能利用率［13］。

综合上述分析，笔者发现，受限于我国产能过剩的统计数据缺失，已有研究大多从理论上定性讨论地方政府的税收竞争对产能过剩的影响。在此情形下，虽然一些学者使用实物量或价值量测算了我国不同行业的产能利用率，但是这些测算均在全国层面展开，没有分地区进行。笔者认为：一方面，要定量分析地方政府的税收竞争对产能过剩的影响，需要了解各地区的产能过剩水平，而不是全国总体水平；另一方面，不同地区的产能过剩情况可能存在较大差异，如果只分析全国情况，则会忽略地区异质性。鉴于此，本文利用2001—2011年我国省际面板数据，度量各省（自治区、直辖市）的产能过剩程度，在此基础上实证检验地方政府的税收竞争对各地区产能过剩程度的影响，以期为产能过剩问题的解决提供依据和参考。

3 产能过剩的度量

3.1 产能过剩的涵义和度量指标

要界定产能过剩，首先要对产能进行定义。从已有研究来看，产能既可以指在正常生产条件下（不延长工时、人员正常休假、机器正常维护）所能达到的产出水平，也可以指总生产函数的最大投入点，还可以指成本函数最低点所对应的产出水平［14－15］。对于产能过剩，可以有以下两种理解：第一，产能过剩是指实际产出低于产能达到一定程度；第二，产能过剩是指市场需求低于产能（即供给能力）达到一定程度。由于企业会根据市场需求的变动来调整实际产出规模，因此上述两种对产能过剩的理解是一致的。

借鉴国际经验，本文将产能利用率作为度量产能过剩的指标。由于产能利用率是实际产出与产能之比，因此产能利用率较低意味着产能过剩问题较为严重。借鉴韩国高等［13］的方法②即用价值量衡量实际产出和产能；求解成本最小化时的产出水平，并将之视为产能。但是，韩国高等使用该方法仅测算了全国层面的产能利用率，本文进一步在省级层面进行测算。，本文使用式（1）计算产能利用率：

式（1）中：C为产能利用率，为正数；Y＊为产能；Y为实际产出，用工业总产值来度量；K为资本存量，用固定资产净值来度量；PE为能源消费价格，用燃料、动力类工业生产者购进价格指数来近似度量；PL为劳动力价格，用在岗职工人均工资来度量；PM为原材料价格，用7类工业生产者购进价格指数③包括黑色金属材料类、有色金属材料类、化工原料类、木材及纸浆类、建材类、农副产品类和纺织原料类的工业生产者购进价格指数。根据重工业和轻工业的行业范围，笔者将黑色金属材料类、有色金属材料类、化工原料类和建材类的工业生产者购进价格指数的算术平均值作为重工业原材料价格指数的近似，将木材及纸浆类、农副产品类和纺织原料类的工业生产者购进价格指数的算术平均值作为轻工业原材料价格指数的近似。来度量；PK为资本价格，用固定资产投资价格指数来近似；t为时间趋势，反映技术水平的变动；αK、αtK、γEK、γMK和γKK是成本函数中的参数，分别是成本函数中K、K×t、PE×K、PM×K和K2项的系数。

从式（1）可以看出，产能利用率反映了过度投资规模。如果过度投资规模扩大，那么K增加、CU下降，所以过度投资规模与产能利用率之间存在负相关关系，在产能过剩的度量方面，过度投资规模与产能利用率是等价的。鉴于此，本文只使用产能利用率度量产能过剩，而不再对过度投资规模进行单独分析。

式（1）中计算产能利用率所用的变量的数据均来自2002—2012年《中国工业经济统计年鉴》《中国统计年鉴》和国家统计局网站。

3.2 产能过剩的描述性统计分析

本文首先从全国整体层面考察我国产能过剩情况。表1列示了2001—2011年我国重工业和轻工业产能利用率的变动趋势。从表1可以看出，2001—2011年期间，我国重工业的产能利用率远低于轻工业。进一步，如果以已有研究使用的79%作为判断标准，那么我国重工业存在产能过剩问题——因为大多数年份的产能利用率都低于79%，而轻工业的产能充分利用，有些年份甚至还出现了产能不足现象，即存在人员加班加点工作和生产设备超负荷运转的情况。另外，中央政府发布的相关文件①如《国务院批转发展改革委等部门关于抑制部分行业产能过剩和重复建设引导产业健康发展若干意见的通知》（国发［2009］38号）和《国务院关于进一步加强淘汰落后产能工作的通知》（国发［2010］7号）。中所提到的产能过剩行业大多属于重工业。由此可见，由于行业特征存在差异②根据国家统计局的定义，重工业是指为国民经济各部门提供物质技术基础的主要生产资料的工业，轻工业是指主要提供生活消费品和制作手工工具的工业。，我国重工业和轻工业的产能利用情况截然不同，因此有必要将两者区分开来进行分析。由于本文重点考察产能过剩程度，因此只分析重工业的情况。

从表1还可看出，2001—2011年期间我国重工业的产能利用率逐年波动，这在一定程度上反映了我国经济周期的波动。例如，2008年全球金融危机爆发，我国经济受到冲击，外需显著减少；2010年我国经济开始复苏。相应地，表1显示：2008年我国重工业的产能利用率为70.11%，比2007年下降了6.50个百分点；2009年我国重工业的产能利用率进一步下降至65.57%；2010年我国重工业的产能利用率有所上升，比2009年提高了5.86个百分点；2011年我国重工业的产能利用率与金融危机爆发前的水平大致相当。

表1 2001—2011年全国重工业和轻工业的产能利用率

表2列示了2011年我国30个省（自治区、直辖市）的重工业产能利用率③限于篇幅，仅列出2011年的测算结果。。受数据可得性的限制，本文样本不包括我国西藏地区和港澳台地区。从表2可以看出，不同地区的重工业产能利用率存在较大差异，具体表现为：第一，上海、江苏、浙江、山东和广东等东部地区省市的重工业产能利用率较高，这些省市没有出现明显的产能过剩现象；北京、河北和海南等其他东部地区省市存在一定程度的产能过剩问题；第二，贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆等西部地区省区的重工业产能利用率较低，这些省区存在明显的产能过剩现象，其中青海的重工业产能利用率最低——不到30%，其产能过剩问题较严重；第三，山西和黑龙江等中部地区省份也出现了产能过剩现象。由此可见，不同地区的重工业产能过剩情况有所不同，如果仅看全国整体情况，则会忽略地区的异质性，因此有必要从省级层面展开分析。此外，从三大区域④根据国家统计局对我国三大区域的划分：东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南；中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆。的平均水平来看，中、西部地区的产能过剩问题更为严重。

表2 2011年我国30个省（自治区、直辖市）的重工业产能利用率 %

4 实证分析

4.1 模型设定

本文采用以下回归模型研究地方政府的税收竞争对产能过剩的影响：

式（2）中：i表示省份；t表示年份；j表示税种。

ln CU为被解释变量，即重工业产能利用率的对数，反映重工业的产能过剩程度。当CU提高时，产能过剩程度下降；当CU 下降时，产能过剩程度上升。根据3.2节的测算结果，可得历年我国30个省（自治区、直辖市）的重工业产能利用率。

l n Compe是主要解释变量；Compe是衡量地方政府税收竞争程度的指标；系数β是重工业产能利用率对地方政府税收竞争的反应弹性，是本文关心的主要系数。借鉴傅勇和张晏［16］的做法，本文使用式（3）构建税收竞争指标Compe：

式（3）中：Taxtj为t年30个样本省（自治区、直辖市）j项税收收入的总和①受数据可得性的限制，本文在计算Co mpe时没有考虑地方政府的土地收入和制度外收入，只用地方政府的税收收入来反映税收优惠程度和税收征管力度。；GDPt为t年30个样本省（自治区、直辖市）的地区生产总值的总和；Taxtj／GDPt反映了t年j项税收的总体平均实际税率。因此，Compe是所有地区的平均实际税率与某一地区的实际税率之比，该地区的相对税率越低，即Compe越大，说明地方政府的税收竞争程度越高。此外，j＝1，2，3，即j项税收分别为总税收、增值税和企业所得税。换言之，本文分别从总税收竞争、增值税竞争和企业所得税竞争3个方面来度量地方政府的税收竞争程度。这主要基于以下考虑：第一，总税收竞争是对地方政府税收竞争的一个综合度量；第二，地方政府在不同税种上的竞争程度可能存在差异；第三，与其他税种相比，增值税和企业所得税与重工业企业更相关，地方政府在这两个税种上的竞争对重工业产能过剩的影响可能更大②地方总税收包含的税种有增值税、企业所得税、营业税、个人所得税、资源税、城市维护建设税、印花税、城镇土地使用税、土地增值税、车船税、耕地占用税、契税和烟叶税等。。

表3列示了2011年我国30个省（自治区、直辖市）的税收竞争程度。从表3可以看出：无论从总税收、增值税还是企业所得税来看，不同地区的税收竞争程度存在较大差异；整体而言，东部地区的税收竞争程度较低，尤其是北京和上海的税收竞争程度远低于其他地区，而中、西部地区的税收竞争较为激烈。从表3还可以看出：同一地区的总税收、增值税和企业所得税的竞争程度有所不同。例如，四川的增值税和企业所得税的竞争程度均高于总税收。由此可见，本文分别从总税收、增值税和企业所得税的角度度量各地区的税收竞争程度是非常必要的。

表3 2011年我国30个省（自治区、直辖市）的税收竞争程度

Z是一组控制变量。从供求关系的角度考虑， 产能过剩反映的是供给能力（产能）在很大程度上超过了需求能力。从需求方面来看，外需和内需都会影响产能过剩。外贸依存度（进出口总额与地区生产总值的比例）可以反映外需，而人均收入（城镇人均可支配收入和农村人均纯收入）影响内需。鉴于此，本文将外贸依存度和人均收入作为控制变量纳入式（2）。从供给方面来看，地方政府的税收竞争主要针对资本这一生产要素，而另一种生产要素——劳动力——的规模也会影响供给能力。鉴于此，本文将分别反映劳动力数量和质量的两个变量——劳动年龄人口①根据国家统计局的定义，劳动年龄人口指15～64岁人口。占总人口比重和15岁及以上年龄人口中获得高中及以上教育人口所占比重——作为控制变量纳入式（2）。另外，考虑到当地的市场环境也会影响产能过剩，本文还控制了市场化指数变量。在回归模型即式（2）中，本文对上述变量均取对数。

It是年份固定效应，用来控制经济周期波动对产能过剩的影响。

此外，地方政府的税收竞争对产能过剩的影响可能存在一定的滞后性。这是因为企业投资转化为产能往往需要一些时间，地方政府当期开展的税收竞争所吸引的企业投资可能在下一期才能形成产能，进而影响下一期的产能过剩。基于上述考虑，本文在式（2）的基础上，用滞后一期的税收竞争指标Compeit－1j替换当期指标Compeitj，从而得到以下回归模型：

在实证分析中，本文使用式（2）检验地方政府的税收竞争对产能过剩的当期影响，使用式（4）检验地方政府的税收竞争对产能过剩影响的滞后性。

本文使用2001—2011年我国30个省（自治区、直辖市）的面板数据来实证检验地方政府的税收竞争对产能过剩的影响。所用数据来自2002—2012年《中国统计年鉴》、国家统计局网站和中宏数据库，市场化指数的数据来自樊纲、王小鲁和朱恒鹏的测算结果［17］。

4.2 实证结果

经过Haus man检验，本文采用面板数据的固定效应模型（fixed effect model）以控制不可观测的地区固定特征。表4列出了全样本的回归结果。表4中：第2列～第4列是式（2）的回归结果，反映了地方政府的税收竞争对产能利用率（产能过剩）的当期影响；第5列～第7列是式（4）的回归结果，反映了地方政府的税收竞争对产能过剩影响的滞后作用。

从表4可以看出，无论从总税收、增值税还是企业所得税的角度来度量地方政府的税收竞争，无论考察地方政府税收竞争的当期效应还是其滞后影响，税收竞争程度的估计系数都显著为负。这说明，地方政府的税收竞争显著降低了重工业产能利用率，加剧了产能过剩程度。然而，不同税种税收竞争的影响有所不同，同一税种税收竞争的当期影响和滞后影响也存在差异。具体表现为：

第一，增值税竞争对重工业产能过剩的影响最大。从税收竞争的当期影响来看，重工业产能利用率对增值税竞争的反应弹性为－0.352，即增值税竞争程度每提高1%，重工业产能利用率下降0.352%，也即产能过剩程度加重0.352%；而重工业产能利用率对总税收竞争的反应弹性为－0.153，对企业所得税竞争的反应弹性为－0.144。从税收竞争的滞后影响来看，重工业产能利用率对滞后一期增值税竞争的反应弹性为－0.538，即上一期的增值税竞争程度每提高1%，当期重工业产能利用率下降0.538%，也即当期产能过剩程度恶化0.538%；而重工业产能利用率对滞后一期总税收竞争和企业所得税竞争的反应弹性分别为－0.268和－0.187。由此可见，增值税竞争对重工业产能利用率（产能过剩）的当期影响和滞后影响均大于总税收竞争和企业所得税竞争。这可能是因为：一方面，总税收竞争和企业所得税竞争均涉及工业企业和其他企业（如服务业企业），其针对性相对较弱，而增值税竞争明确针对工业企业，所以工业企业对增值税竞争的反应更大；另一方面，根据郭杰和李涛［3］的分析，地方政府通常以先征后返的方式实现企业所得税优惠，而不是直接减免税，这也会降低工业企业对企业所得税竞争的反应程度。

第二，地方政府税收竞争的滞后影响大于其当期影响。具体而言，总税收、增值税和企业所得税的竞争程度每提高1%，下一期产能利用率比当期产能利用率分别多下降0.115%、0.186%和0.043%。可见，下一期的产能过剩程度会进一步加剧。这是因为地方政府的税收竞争所吸引的资本很多要到下一期才能转化为真正的产能。例如，新厂房从开建到建成、新设备从采买到使用都需要一定时间。综上，地方政府的税收竞争使重工业产能过剩程度加剧；专门针对工业企业开展的增值税竞争的影响大于其他税种竞争的影响；地方政府的税收竞争对产能过剩的影响具有滞后性，并且滞后影响大于当期影响。

表4 全样本的回归结果

对于控制变量，从表4可以看出：第一，市场化指数对重工业产能利用率有正向影响，说明一个地区的市场环境越好、市场经济越发达，其重工业产能利用率越高、产能过剩程度越低；第二，外贸依存度对重工业产能利用率有正向影响，说明提高对外开放度、增加外需可以缓解产能过剩问题；第三，城镇人均可支配收入和农村人均纯收入对重工业产能利用率有促进作用，说明提高城乡居民收入、扩大内需是缓解产能过剩问题的一个可行办法；第四，劳动年龄人口占总人口比重对重工业产能利用率有负向影响，说明劳动力数量相对较多的地区具有较强的产品供给能力，在产品需求保持不变时更易出现较严重的产能过剩问题；第五，劳动力的教育水平（15岁及以上年龄人口中获得高中及以上教育人口所占比重）对重工业产能利用率有正向影响，说明劳动力教育水平越高的地区的产能过剩程度越低。这可能是因为：一方面，劳动力的教育水平越高，则生产率越高、产品供给能力越强，在产品需求保持不变时，这会加剧产能过剩；另一方面，具有较高教育水平的劳动力对投资更为谨慎、理性，较少出现盲目大量投资的情况，这会减轻产能过剩。因此，劳动力教育水平的最终影响取决于上述两方面的影响孰大孰小，当后者大于前者时，提高劳动力的教育水平有助于减缓产能过剩。

5 稳健性分析

由于我国不同区域的经济发展状况存在巨大差异，因此将全部样本省份（自治区、直辖市）同时纳入回归分析可能出现异方差问题。虽然前文已使用White的方法修正了异方差，并报告了异方差稳健标准差，但是，为了进一步检验实证结果不受异方差的影响，本文对我国东部、中部和西部三大区域的样本分别进行回归，回归结果见表5。表5中，模型1～模型6的税收竞争程度变量分别为总税收竞争程度、增值税竞争程度、企业所得税竞争程度、滞后一期的总税收竞争程度、滞后一期的增值税竞争程度和滞后一期的企业所得税竞争程度。

从表5可以看出，三大区域的地方政府税收竞争均对重工业产能利用率有负向影响，这与前文结果一致，说明地方政府的税收竞争越激烈，重工业产能过剩问题越严重。然而，东部地区地方政府的税收竞争对产能过剩的影响并不显著，而中部和西部地区地方政府的税收竞争的影响显著，并且两个区域的影响幅度没有明显差异。这可能是因为：东部地区的经济较发达，企业被较好的投资环境所吸引，地方政府的税收竞争没有在引资中起到重要作用；中、西部地区的经济欠发达，为了弥补投资环境劣势，地方政府不得不更多地依赖税收竞争来引资。从表5还可看出，增值税竞争对产能过剩的影响大于总税收竞争和企业所得税竞争，滞后一期税收竞争的影响大于当期，这与前文结果十分一致。上述分析表明，本文的实证结果较为稳健。

表5 分区域的回归结果

6 结论与启示

本文使用2001—2011年我国的省际面板数据，以产能利用率作为产能过剩的度量指标，测算了我国30个省（自治区、直辖市）的产能过剩情况，在此基础上实证检验了地方政府的税收竞争对产能过剩的影响。结果显示：第一，产能过剩主要出现在我国重工业领域，轻工业领域基本没有产能过剩现象；第二，不同地区的重工业产能过剩程度存在较大差异，中、西部地区的产能过剩问题与东部地区相比更为严重；第三，从全国的总体情况来看，地方政府的税收竞争加剧了重工业的产能过剩程度，其中增值税竞争对产能过剩的影响大于总税收竞争和企业所得税竞争；地方政府税收竞争的影响具有滞后性，并且滞后影响大于当期影响；第四，在东部地区，地方政府的税收竞争对重工业产能过剩的影响并不显著，而在中、西部地区，地方政府的税收竞争使重工业产能过剩显著恶化。

本文研究的启示是：首先，不同地区的产能过剩情况存在较大差异，在分析产能过剩问题时，不仅要考察全国整体水平，而且要考虑地区的异质性；其次，应完善地方政府的政绩考核体系，减少经济增长指标在政绩考核体系中的权重、增加产能过剩指标的权重，以弱化地方政府开展税收竞争的激励，并使其更重视产能过剩问题；再次，应重点关注中、西部地区地方政府的税收竞争和重工业产能过剩问题，减弱地方政府在引资中的作用，规范地方政府对税收优惠措施的使用；最后，应注重加强地区间的协调合作。此外，加快市场化进程、扩大内需外需以及提高劳动力的教育水平也有助于缓解产能过剩问题。

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