甘肃省主要工业产能利用率与适度产能测度分析

徐 菁，陈恩棋

（西北民族大学 经济学院，甘肃 兰州730124）

产能指在一定时期内的生产能力，即投入各种生产要素，最后得到的产品产量。产能过剩是因为生产者、投资者、政府或市场等主体变化造成生产者的实际或理论生产能力大于市场需求的现象。产能过剩的形成机理理论较多。田艳芳（2010年）提出产能过剩产生于我国市场经济改革过程中的市场竞争退出壁垒以及配套机制的不完善等因素［1］。路楠林（2007年）提出产能过剩源于国内社会需求的变化，尤其是宏观经济波动引起的变化尤为明显［2］。朱敏娴（2012年）提出政府对企业的干预行为以及国企的特殊地位和国家补贴造成我国转轨体制下的产能过剩［3］。王立国（2012年）提出产能过剩的主要原因是技术因素，不管是技术快速发展，还是技术滞后都会形成产能过剩［4］。鲍尖（2011年）提出由于社会总需求的波动以及国际收支的相对失衡造成国内的产能过剩［5］。因此，产能过剩具有相对性、差异性、结构性等特点，不同行业、市场、地区、时期之间的产能过剩标准存在差异。

甘肃省主要工业是指在甘肃省经济结构中地位重要、经济比重大的工业部门。分析2000年至2012年统计年鉴中甘肃省的工业产值和工业投入数据可知，石油加工及炼焦业的平均工业产值占甘肃省工业总产值的18% 左右，有色金属矿采选业和黑色金属矿采选业都占14% 左右，石油和天然气开采业占10% 左右，其余行业的产值总占比为43.5% 左右。为便于研究，本文选择石油加工及炼焦业、有色金属矿采选业、黑色金属矿采选业和石油和天然气开采业四个行业部门作为甘肃省主要工业的研究样本。

一、研究方法

（一）研究方法选择

现阶段国内外对产能过剩的测度方法基本都是利用间接指标进行间接测度，如产能利用率、市场集中度、行业利用率等，主流方法主要有峰值分析法、生产数法、EDA、非参数前沿面方法等，也有学者提出有待验证的超对数函数模型、HP验证等。在综合考虑甘肃省主要工业部门统计数据获取的难易度、数据的适用性、模型方法的适用性和操作性以及模型方法之间的联系等因素，本文选择了比较侧重技术影响因素的峰值分析法和非参数前沿面方法作。选择的依据有两点：一是数据因素。由于甘肃省一些统计数据的可获得性与数据质量受限，考虑对数据的适应性，本文选择对数据质量要求较低的峰值分析法。二是方法之间的联系因素。峰值分析法和非参数前沿面方法都是基于技术进步来进行理论有效产能估计，并测度其产能水平。峰值分析法中的产能增加是由技术和投入共同决定的，技术因素的影响大［6］。非参数前沿面方法能够得到综合效率，通过分解还可以得到技术效率。两者都分析技术在产能利用过程中的重要作用。因此，可以对比两种方法的分析结果，提高总体分析结论的准确性。［7］

（二）峰值分析法

峰值分析法的优势是对数据的要求比较低，适用于数据的统计水平较低以及数据不易获取的时期，但也存在明显局限，即仅仅考虑技术进步单因素对产能的影响，而忽略了经济波动、经济结构变化等因素［8］。峰值分析法是在一定时期内，测量周期内峰值中的最大值超出实际产量的比重即为过剩产能，前提假设有：

T1：单位产出系数必须从数据中得到投入产出的关系，且在当时技术水平条件下，峰值区域投入对应的是100%的产出水平；T2：峰值法假定峰值区域之间产能利用率的变化是由技术进步或技术变化所导致。峰值法的模型公式［9］：

Qt为t时间段的产出，A为产出系数比例常数，M为投入复合指数，T为技术进步（规模收益不变）。以上所得只有全部增加投入才能成比例的得到产出。

生产效率的平均变化率代表了不同峰值下的技术水平率，即T可以由Q和M计算所得：

最后得到：

根据峰值分析法的模型可得：产出Q＝工业产值投入复合指数为：

M＝本年固定资产余额／上年固定资本余额技术进步指数T根据公式计算。

在现阶段大多数企业不可能实现产能百分之百利用，适度的产能过剩是被认可的。但严重的生产能力过剩将会导致行业内外的过度竞争，生产设备的大量闲置，行业利润率下降等后果。据欧美等国以及我国香港地区对产能利用率的评估标准：产能利用率的正常值一般介于79%～83%之间。美联储认为，90%以上的产能利用率可以理解为产能不足，85%～90%的产能利用率可以理解为产能重复利用，75%以下的的产能利用率则认为产能严重过剩。

（三）非参数前沿面方法

本文的投入效率是基于非参数前沿面提出，也称为技术效率（fare，R，Grosskopf，sand lovell，C.A.K，1994年）。从生产技术模型的投入集合和产出集合以及生产可能最大产出边界线和等产量边界线的最小投入的组合描述可知，在投入确定条件下的产出扩张和在假定产出确定条件下的投入压缩是提高资源配置效率（或经济效率）的两个基本途径。如果假定产出是预先确定的，则研究投入变化对经济效率的影响就是基于投入的资源配置效率测度。由于投入可节约程度和产出可扩张程度刻画的是某一特定技术水平下的效率状态，即特定技术水平的发挥程度，因而一般在国外文献中也称其为技术效率。非参数前沿面方法是一种利用距离函数，在EDA基础上发展而来的非参数描述效率的方法［10］。在非参数前沿面的测度中本文选择基于投入的生产技术效率的测度函数进行效率描述。生产效率水平是由生产过程中决定投入产出关系的技术水平或者技术状态决定的。因此，在既定产出的假设下，现有投入水平在投入可行域中的最大压缩程度称为基于投入的技术效率［11］。在生产可行域中，规模经济性和投入可处置性会影响技术效率的测度结果，为此对不同情况分别进行分析［12］。

1.模型假设。（1）假设每一种工业存在Q＝1，L，Q个企业；（2）Q个企业通过F＝1，L，F种投入量；（3）Q个企业产出R＝1，L，R种产出量；（4）C表示第Q个企业的第F种投入量，HQR表示第Q个企业的第R种产出量。为了方便描述，分别用集合描述，即A＝TQF，S＝HQR

首先，考虑规模收益不变状态且投入可以自由处置的投入集，简称（C，S）投入集：

对于λ＞0，由于（C，S）投入集合满足：

假设（xQ，uQ）为第Q个企业的投入产出向量，则基于（C，S）投入的技术效率投入测度函数为：

其次，如果再一次增强技术集合的约束性，则规模效益可变且具有强可处置性的投入集合，称为（V，S）投入集合，表示为：

则基于（V，S）投入集合的技术效率函数可以表示为：

最后，假如所有的投入都是弱化的，则规模收益的可变弱化处置集合为（V，W）投入集合，可以表示为：

基于（V，W）投入集合的技术效率函数可以表示为：

该工业的综合技术效率为：

2.基于投入的生产资源配置效率的分解。以上三种情况仅对不同收益模式下的技术效率的内涵和数量关系进行描述，下一步进一步将其分解为规模效率、投入要素可处置度和纯技术效率。规模效率是某一个生产点与规模有效点比较规模经济性的发挥程度的一种描述指标；投入要素可处置度是与要素自由处置状态相比存在要素拥挤现象时生产效率的发挥程度的一种描述指标；纯技术效率是指在投入要素组合比率、规模收益性、投入要素可处置性都不变时有效状态相比技术水平的发挥程度的一种描述指标。描述规模效益函数可以表示为：［13］

投入要素可处置度函数为：

规模收益可变投入要素可处置的技术效率为：

在剔除了规模可变和处置能力变化的影响后，则是投入纯技术效率。可以表示为：

二、产能过剩的实证分析

（一）测度结果

将固定资产余额带入公式（2）得到投入复合指数M；将工业总产值、投入复合指数M带入公式（3）得到技术进步指数；将投入复合指数M、技术进步指数T带入公式（4）得到实际产出水平Q1；将实际产出水平Q1、工业总产值带入公式（5）得到产能利用率CP；最后将产能利用率CP带入公式（6），得到产能过剩率CG。根据前述非参数前沿面分析方法，选择企业数量和固定资产余额为投入量，选择工业总产出和利润总额为产出量，将投入量和产出量分别输入Deap2.0软件，由软件实现公式（8）至公式（18）的计算过程，得到投入效率。产能过剩率和投入效率的初始计算数据均来自2000至2012年《甘肃发展统计年鉴》统计指标数据，具体选取四个工业部门的工业总产值（当年价格）、固定资产净值年平均余额和利润总额，得到的四部门产能利用率和投入效率（见表1）。

表1 四个部门产能利用率、投入效率测度结果

（二）分部门分析

根据表1数据绘制各部门投入效率产能利用率比较折线图。

1.石油和天然气开采业。从图1可知石油和天然气开采业的产能利用水平的波动频率比较高，但两项指标变化趋势相同。产能利用率的峰值为100%，谷值为44.7%，极差为63.3%，峰谷值共有6个。投入效率的峰值为100%，谷值为34.4%，极差为65.6%，峰谷值共有5个。

产能利用率和投入效率的升降趋势基本同步，两者具有较好的比较意义。该行业的产能平均利用水平为68.3%，可以认为该行业2000年至2012年产能利用的平均状况为严重过剩。

图1 石油和天然气开采业投入效率产能利用率比较折线图

从《甘肃发展统计年鉴》2000年至2012年统计数据中，可以看到石油和天然气开采业的工业总产值、固定资产平均余额以及利润总额都在逐年递增。固定资产余额的不断增加，可以推断该行业存在一定重复建设和过度投资的问题。该行业未达到100% 的实际产能利用率，有可能是因为存在生产设备闲置、利用不足或整个生产系统中某一环节存在严重影响产能利用的问题。

石油和天然气开采业作为一种能源行业，虽然面临着石油和天然气资源的枯竭，但未来200年内石油和天然气仍然是主流能源，且海洋中的资源开发也在不断增大规模，该行业的市场前景比较广阔。建议该工业部门重新设计或优化现有生产系统，统筹协调各方面资源，加强全面管理，提高产能利用水平，但同时要注意在后期的工业转型和技术改造问题，以适应再生能源这一未来的主流能源。

（三）黑色金属矿采选业

图2 黑色金属矿采选业投入效率产能利用率比较折线图

从图2可知黑色金属矿采选业的产能利用水平两项指标在2008年之前不同步，2008年后基本趋同，并存在不对称情况。产能利用率的峰值为100%，谷值为4.08%，极差为95.98%，峰谷值共有4个。投入效率的峰值为100%，谷值为21.6%，极差为78.4%，峰谷值共有5个。鉴于峰值分析法的假设前提“在产出的峰值区域认为产能利用率为100%”的局限性，峰值分析法的产能利用率的参考意义比较差，而非参数前沿面方法的数理推演严谨。故黑色金属矿采选业的产能利用水平的评估指标选择投入效率。从图中可以得到2003年以后投入效率逐年波动提升，整体也呈现上升趋势。该行业的平均产能利用水平为54.2%，但在2008年以后该行业的产能利用水平有较大提高，平均水平为90%。在2008年之前可以认为该行业的产能利用水平较低，产能严重过剩；在2008年之后该行业产能利用水平的平均值为90%，可以认为产能利用水平较高且存在低水平的产能不足情况。黑色金属矿采选业的工业总产出、固定资产投资和利润总额也是逐年增加，该行业的市场形势较为有利，应继续增加产能以不断满足不断增长的市场需求，伴随生产规模扩大的过程同步进行优化生产的过程，提高产能利用水平，提高效率，增加利润。黑色金属矿采选业作为与矿产相关的一种重要行业，是整个工业体系中比较重要的一环，其市场前景也较为广阔，且在甘肃省工业体系中地位也比较重要。但其面临的问题也和石油和天然气开采业一样的资源枯竭的问题。建议该行业统筹协调各方面资源，加强全面管理，提高产能利用水平，同时要注意在后期的工业转型和技术改造问题，以适应资源枯竭趋势。

（四）有色金属矿采选业

图3 有色金属矿采选业投入效率产能利用率比较折线图

从图3可以看出有色金属矿采选业的产能利用水平两项指标的变化趋势基本趋同。产能利用率的峰值为100%，谷值为21.33%，极差为88.67%，峰谷值共有2个。投入效率的峰值为100%，谷值为39.3%，极差为60.7%，峰谷值共有4个。有色金属矿采选业的产能利用水平平均值为67.9%，属于产能严重过剩，但在2006年以后该行业的产能利用水平开始大幅度上升，但在2007年至2009年产能利用水平突然下降，于2010年又回升至100%的产能利用水平。该行业的产能利用水平总体逐年上升，由原来的产能过剩到2007年的产能适中，再到2010年以后的产能不足。从《甘肃发展统计年鉴》2000至2012年统计数据中，可以看到有色金属矿采选业的行业总产出、固定资产投资和利润总额也是逐年增加，但在2010年开始下滑。这说明在2010年有色金属矿采选业的生产或者经营出现问题，但仍然处于产能有效利用的水平。对于有色金属矿采选业的建议与黑色金属矿采选业的相似，但需要更加注重强化应对行业内外风险与波动的能力，增强行业运行的稳定性。

（五）石油加工及炼焦业

从图4可以看出石油加工及炼焦业的产能利用水平的波动起伏较大。产能利用率的峰值为100%，谷值为17.86%，极差为82.12%，峰谷值共有4个。投入效率的峰值为100%，谷值为34.6%，极差为65.4%，峰谷值共有4个。鉴于峰值分析法的假设前提“在产出的峰值区域认为产能利用率为100%”的局限性，峰值分析法的产能利用率的参考意义比较差，而非参数前沿面方法的数理推演严谨，故采用投入效率分析石油加工及炼焦业的产能利用水平。从图中投入效率的折线变化可以看到石油加工及炼焦业的产能利用水平在2007年之前较差，从2000年的100%逐年递减至2007年的17.86%。2007年之后产能利用水平逐年波动提升至100%。可以判断，近年来石油和天然气开采业的产能利用水平较低，平均产能利用水平为68.2%，2008年以后产能利用率达到85%以上，产能利用水平较高，可能存在产能重复利用或轻度的产能不足。从《甘肃发展统计年鉴》2000至2012年统计数据中可以看到，石油和天然气开采业的工业总产值、固定资产平均余额有逐年递增的趋势。综合来说，石油和天然气开采业的发展前景良好，固定资产如生产设备、利润总额等都处于稳步增长趋势，并且在增加生产投资后利润仍然增加，说明市场需求在不断增长。甘肃省石油和天然气开采业的企业数长期为5家左右，由于政策限制以及前期资源投入较大，造成该行业进入壁垒高，产能增速有限。该行业的产能利用水平比较高，但在未来依然不能有效满足市场需求，预计未来将会出现产能不足的情况。建议应增加该行业的固定资产、流动资产等投入，以更多的有效产能来应对未来更多的市场需求。

图4 石油加工及炼焦业投入效率产能利用率比较折现图

三、结论与对策

通过峰值分析法和非参数前沿面方法的测度得出产能利用率和投入效率，对两个指标进一步比较评估四个工业部门的产能利用水平，并推断其产能利用状况。具体结论是：2008年以前，四部门的产能利用水平基本都处于产能利用严重不足的状态（75%以下）；2008年至2010年间，四部门的产能利用水平都处于产能适中的状态（75%至90%）；2010年以后四部门的产能利用水平都超过90%，处于产能不足的状态。由此可见，2007年～2008年是甘肃省四个主要工业部门产能利用水平由低转高的拐点。

石油和天然气开采业的工业总产出、固定资产平均余额以及利润总额呈逐年增长趋势，存在重复建设和过度投资问题，实际产能没有得到充分利用，可能存在生产设备闲置，而整个系统中的某一环节则存在严重影响产能利用的问题。建议该部门应重新设计或优化现有生产系统，统筹协调各方面资源，加强全面管理，提高产能利用水平，并注意未来的工业转型和技术改造问题，以适应再生能源发展趋势。

黑色金属矿采选业的工业总产出、固定资产投资和利润总额呈逐年增长趋势，市场形势较为有利、市场前景广阔。同时，该部门作为与矿产相关的重要行业，在甘肃省工业体系中居于重要地位，面临与石油和天然气开采业一样的资源枯竭问题。建议该部门应统筹协调各方面资源，加强全面管理，提高产能利用水平，不断增加产能来满足不断增长的市场需求，通过生产规模扩大的过程优化生产过程，提高产能利用水平，提高效率，增加利润，同时需要注意未来的工业转型和技术改造问题，以适应资源枯竭发展趋势。

有色金属矿采选业的工业总产出、固定资产投资和利润总额呈逐年增长趋势，但在2010年经过拐点开始下滑，说明该部门虽然保证了产能的有效利用，但生产或者经营中存在某些问题。对该部门的建议与黑色金属矿采选业的相似，但该部门需要更加注重应对部门内外风险与波动的能力，增强部门运行稳定性。

石油加工及炼焦业的工业总产出、固定资产平均余额呈逐年增长趋势，利润总额不断增加，且在增加生产投资后利润额仍在增长，说明市场需求仍在上升，市场前景较为有利，行业的产能利用水平较高。但由于前期建设投入资本较高以及政策原因，造成该部门进入壁垒高，客观上限制了产能增加，预计未来该部门不能有效满足市场需求，将出现产能不足的问题。建议该部门增加固定资产、流动资产等投入，降低准入机制、减少行业壁垒，以更多的有效产能来满足未来更多的市场需求。

需要说明的是，本文选取的研究数据主要是石油和天然气开采业、黑色金属矿采选业、有色金属矿采选业、石油加工及炼焦业的企业数量、固定资产余额、利润总额、工业总产值的统计年鉴数据，这使得统计指标数据类型不充分，不能充分表现产能利用水平，测度结果的误差降低了研究结论的准确性。此外，从四个工业部门的测度结果不难看出，都存在数值波动大的问题，且理论状态下存在若干次100%的利用水平，这与企业生产的实际情况不相符合，究其原因主要是研究方法的模型有待改进以及计算机辅助软件对数据的标准化处理所导致。

［1］田艳芳.退出壁垒与产能过剩［D］.东北财经大学，2010，（11）：1－16.

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