去产能战略的影响评价及建议——基于动态CGE模型的研究

李志俊，原鹏飞

(1.西安电子科技大学 经济与管理学院，陕西 西安 710126；2.国家统计局 统计科学研究所，北京 100826)

一、引言

改革开放是新中国成立以来经济社会发展历程中最具里程碑意义的事件。改革开放之前，由于计划经济体制对社会主义生产力的束缚，短缺是当时社会经济活动最为突出的特征。改革开放使生产力得到极大解放，近三十多年的发展成就令全球瞩目。但在此过程中，由于市场经济体制改革不彻底、地方政府管理考核体制不完善等问题的长期存在，也出现了一系列新问题，其中之一就是从改革前的长期短缺转变为改革后的严重过剩。

20世纪90年代以来，中国已发生多次产能过剩，且有规模不断扩大的趋势。本轮即2008年全球金融危机以来的产能过剩尤为严重，其中钢铁、煤炭、水泥、电解铝、平板玻璃、船舶六个行业最为突出，产能利用率大多在80%以下。受“四万亿”大规模经济刺激计划的影响，产能过剩问题进一步恶化，一些新兴产业如光伏设备、风电设备、LED等也出现了严重的产能过剩，少数行业的产能利用率几乎低至60%。

大规模过剩产能在浪费宝贵资源的同时，带来大量无效产出，环境污染也因此更加严重。更为重要的是，产能过剩一直是中国产业结构升级和经济增长质量提高的重要障碍。去产能是党中央、国务院针对当前国内外经济形势做出的重大战略部署，是供给侧结构性改革的重要内容，对中国未来增长动能的接续转换和长期增长潜力的提高意义重大。从实际进展看，目前除煤炭和钢铁行业外，其他行业去产能进展有限，未来还有很长的路要走。

过剩产能如余枝赘肉，对其割除必然带来阵痛，有的行业甚至会伤筋动骨，处理不好还会引起经济、金融和社会领域的连锁反应，因此去产能绝非通过简单的“关停”措施就能实现，而是一项高度复杂也极具挑战性的系统工程。遗憾的是，目前学术界对中国长期持续性产能过剩原因的讨论非常充分，而如何更好地去产能这一同样甚至更加重要的问题，目前除少数定性探讨外，还鲜有系统的定量研究。在此背景下，从定量角度对去产能的影响及效果进行考察和研究，是制定科学有效去产能政策中一项非常重要而且十分紧迫的课题。

二、已有文献评述

目前国内已有不少文献对去产能问题予以关注。对国际经验的分析表明，美国、德国、日本、韩国等都有着完善有效的过剩产能出清政策措施体系，即通过制度保障和体制创新，在供给侧通过促进创新培育产业竞争力，在需求侧采取多种途径扩大国内需求，同时充分发挥本国优势推动产业的全球转移。这些国家最大的共同之处在于，市场自发调节机制对化解过剩产能发挥着最为重要的作用(盛朝迅，2013；史贞，2014；刘建江等，2015)[1-3]。

就国内而言，相关研究认为，相比于发达国家，由于就业等社会保障的不足和资本及要素市场改革的滞后，再加上地方政府干预退出的强大动机，中国的产能过剩进入壁垒过低，而退出壁垒过高。当前化解过剩产能的政策与市场存在多处相悖，具有明显的短期性、应急性和分散性等特征，弱化了政策效果并导致产能过剩的反复性，尤其是市场退出障碍是产能过剩长期存在且难以化解的重要原因(盛朝迅，2013；王立国、高越青，2014；林柯、陆震，2017)[1,4-5]。对于去产能的影响，相关研究认为，过剩产能的削减将给经济增长、就业、企业、税收和社会稳定等带来负面影响，去产能过程需要防范失业、金融等风险(陈文玲，2014；张春宇、唐军，2015)[6-7]。

就如何设计去产能政策措施方面，主要观点包括：应借鉴发达国家的经验，推进政治和经济体制改革，完善市场制度，采取多种手段和措施，从供给侧和需求侧化解过剩产能(盛朝迅，2013；史贞，2014)[1-2]；“去产能”必须以建立有效政府和国有经济的合意定位为前提，产业政策应让位于竞争政策，努力消除现有市场退出障碍，关键是要建立抑制过剩产能产生的长效机制(王立国、高越青，2014；刘建江等，2015；于立、张杰，2014；黄群慧，2016；白让让，2016)[3-4, 8-10]；去产能的行政方法和市场方法各有优缺，需积极寻求化解过剩产能的“稳定方式”和有效模式，并加快包括支持性、对冲性与保障性等在内的系统性配套措施的跟进实施(张军扩、赵昌文，2014；刘冰，2016；潘文轩，2016)[11-13]；等等。

综上，在产能过剩问题上，已有研究仍存在明显不足：几乎所有的文献都是从定性和理论角度对去产能问题进行分析，并提出建议，对于去产能究竟会对经济社会发展带来多大的冲击、不同行业去产能的影响是否会存在差别等关键问题，已有文献并没有给出明确的答案。也正是因此，已有文献给出的建议明显缺乏针对性和可操作性，尚未形成针对不同行业特点的去产能路径安排和应对冲击及风险的系统性对策方案。鉴于此，本文将对去产能的冲击和影响进行系统的定量研究，以更好地服务于政府部门去产能决策。另外，本研究对抑制产能过剩长效机制的建设也有非常重要的参考价值。

三、模型选择和数据准备

(一)模型选择——动态可计算一般均衡模型(DCGE)

去产能不但会引起行业自身大幅波动，而且会对上下游行业带来不同程度的冲击，宏观层面的就业和产出等也会有所反应，因此，去产能对经济社会发展的影响必然是系统性的。基于上述考虑，本文将在可计算一般均衡模型的框架下，对去产能的影响和效果进行考察。

本文采用经典的开放CGE模型框架，部门包括企业、住户、政府及国外，其中活动部门的生产用常替代弹性生产函数(CES)描述，国内产出主要用于国内需求和出口，国内需求则通过国内产出和进口来满足。对于模型的闭合规则，劳动要素市场采用充分就业的新古典闭合，投资储蓄采用投资外生、储蓄内生的乔根森闭合，国际收支平衡采用固定汇率制的闭合。另外，为更好地考察去产能影响的动态特征，本文将采用递推动态CGE模型。

(二)社会核算矩阵(SAM)编制

本文编制SAM的数据资料主要来源于《中国投入产出表》(2012，135部门)及相关年份的《中国统计年鉴》。对于SAM中活动和商品账户的行业分类，根据《国务院关于化解产能严重过剩矛盾的指导意见》(国发〔2013〕41号)和《国务院关于煤炭行业化解过剩产能实现脱困发展的意见》(国发〔2016〕7号)，当前中国需要化解过剩产能的行业主要包括钢铁、煤炭、水泥、电解铝、平板玻璃、船舶六个行业，鉴于此，我们将关注上述六类行业去产能的影响。需说明的是，由于2012年投入产出表中并没有与电解铝和平板玻璃直接对应的行业，我们基于其他数据进行了估算，即基于2012年电解铝和平板玻璃的产量和价格数据计算两个行业的产品产值，然后根据产值分别在有色金属和玻璃及玻璃制品两个行业总产值中的比重，将电解铝和平板玻璃从上述两个行业中分离出来。

四、去产能战略实施的影响评价

(一)去产能战略实施影响的模拟情景设计

由表1给出的过剩行业的基本信息，2012年六类行业的产出合计为138477亿元，在所有行业总产出中的比重为8.7%，增加值合计为34661亿元，在当年GDP中的比重为6.5%，其中钢铁和煤炭行业的规模最大，二者产出合计和增加值合计在六个行业中的比重都在70%以上，水泥行业居中，产出和增加值比重都在13%以上，其他三个行业规模均比较小。

表1 六类产能过剩行业的基本情况

注：除产能利用率外，其他数据根据本文编制的SAM计算得到，其中总产出和增加值均以当年价格表示。

从产能过剩情况看，六类行业的产能利用率均在70%-80%之间，按照前述两个文件中提出的通过5年努力，达到产能规模基本合理的基本目标，每年分别需缩减产能的比例为6.4%、5.4%、5.9%、6.4%、6.1%和5.6%(依表1中的前后顺序)。在模拟过程中，对各行业产能缩减的影响按照上述比例进行考察。另外，本轮去产能直到2016年才取得实质进展，未来几年将继续稳步推进，鉴于此，将模拟时期确定为2016-2020年。需说明的是，上述产能缩减比例均为相对于基准情景的变化，因模型在受到外生冲击后寻求新的均衡，各行业产值的最终变化比例可能与模拟比例略有差异。后文结果中各变量的变化也是各模拟情景相对于基准情景的变化，不再重复说明。

(二)去产能战略实施影响的模拟结果

本文将从GDP、行业产出、进出口、就业、财政收入等方面，对各类过剩行业产能缩减的影响进行系统考察。另外，考虑到六类过剩行业均为高能耗行业，其过剩产能的缩减能够节约大量宝贵的能源资源，因此对节能减排也有着非常重要的意义，鉴于此，本文也将考察去产能对中国能源消费的影响。

1. 去产能对GDP增速的冲击

表2是各类行业产能缩减对GDP增速影响的模拟结果。为考察所有行业同时去产能的综合影响及各行业去产能的累计影响，我们也将相关结果分别汇总在表2最后一列和最后一行，后文中亦如此处理，不再赘述。

如表2，所有行业的产能缩减都对GDP增速带来一定的负面影响，且影响随去产能进程的推进而增大，所有行业的合计影响从2016年的0.034个百分点扩大至2020年的0.044个百分点。分行业看，钢铁去产能的负面影响最大，所有年份累计影响达到0.17个百分点；其次是煤炭，所有年份的累计影响达到0.12个百分点；其他行业的影响都比较小，从大到小分别为电解铝、平板玻璃、水泥以及船舶及相关装置，所有年份的累计影响都不足0.1个百分点。

以上结果基本与各行业的规模相对应，即行业规模越大，去产能对GDP的负面影响也越大。但其中也有例外，如表1，虽然水泥行业的产出和增加值均高于电解铝和玻璃行业，但其去产能对GDP的影响反而较弱。其中可能的原因，一方面是相对于电解铝和玻璃，水泥属于最上游的原材料行业，下游产业链较短，去产能对其他行业及整个经济的影响相对不大；另一方面，这与水泥行业的产能缩减比例略低(5.9%)有一定关系。

值得注意的是，虽然从单个行业和单个年份看，去产能对GDP的负面影响并不大，但整体看，五年期间所有行业去产能合计拉低GDP增速0.365个百分点，影响不可谓不大。

2. 去产能对各行业产出增速的影响

为便于分析，本文根据不同行业性质的差别，将投入产出表中的行业归并为八个大类，具体行业名称见表3。过剩行业去产能对各行业产出增速的影响呈现如下特征*限于篇幅，此处仅列出了2016-2020年期间去产能对各行业产出增速的平均影响。：

(1)除高技术制造业外(具体原因分析见后文)，去产能对所有其他行业的产出增速带来一定的负面冲击。其中，钢铁产能缩减对各行业的负面影响均为最大，其次是煤炭、水泥和电解铝，平板玻璃和船舶及相关装置两个行业的影响最小，这一结果与去产能对GDP的影响一致，即去产能规模越大，对各行业产出增速的负面冲击也越大。从影响的变动趋势看，去产能对各行业的影响同样呈现出随时间延续而逐渐扩大的趋势。

表2 各类行业去产能对GDP增速影响的模拟结果(%)

(2)去产能有利于产业结构的优化。从不同行业受去产能冲击的相对大小看，与预期一致，重工业和建筑业受到的负面冲击最大，其次是轻工业和金融业，服务业和农业所受的冲击最小，再加上后文分析的高技术制造业增速不降反升，过剩行业去产能可以带来一定的产业结构优化效应。从产业关联的角度，这一结果可从供需两个层面理解：从供给层面看，除船舶及相关装置属于工业中的下游行业外，其他五类全部为上游原材料行业，作为重工业、建筑业的重要投入，上述行业的产能缩减会直接减少重工业和建筑业的投入，并抬高投入要素的价格，这与我们在现实中观察到的情形一致，去产能对重工业和建筑业的影响必然是首当其冲的，对其他行业的影响则要弱得多。从需求层面看，六类产能过剩行业均为资金和设备密集型行业，其产能缩减意味着其对其他行业产出需求的萎缩，这其中重工业和建筑业所受的影响又是首当其冲的。另外，去产能对金融业的负面影响紧随重工业、建筑业和轻工业之后，这一结果值得引起注意。产能过剩行业大多为资金密集型行业，行业中企业的负债水平普遍较高。在去产能的过程中，应密切关注企业债务状况的变化，防止企业资金链条断裂引发债务风险。

(3)与预期有所出入的是，除水泥和平板玻璃两个行业去产能的情景外，在其他四个行业去产能的情景中，高技术制造业产出的增速不降反升。我们认为，上述结果在一定程度上印证了过剩行业粗放扩张对高技术产业带来的挤出效应。在特定的体制机制下，劳动力、资金、能源等被源源不断地卷入重复建设严重的过剩行业，而代表产业发展方向的高端产业的投入则明显不足，以致不但出现严重的产能过剩，更是延缓和阻碍了国家的产业升级进程。当然，以上结果也与本文CGE模型中投资-储蓄闭合的设定有关，由于投资由储蓄内生决定，在投资增长趋势既定和总投资不变的情况下，过剩行业投资的减少必将转为其他行业投资的增加，产出增速相应地提高，这与近年来我国高技术产业增长较快的现实也比较吻合。

3.去产能对就业的影响

去产能必然导致就业岗位减少，由此对居民生活带来冲击，尤其是在当前全球经济复苏和国内经济增速企稳不确定性依然较大的形势下，去产能更需要兼顾就业稳定的目标。

从要素密集特征看，六类过剩行业中，煤炭行业的劳动密集度(劳动增加值在总产出中的比重)最高，为22.8%，船舶及相关装置和平板玻璃次之，分别为16.5%和10.6%，其他行业低于10%。虽然所有六类行业的平均劳动密集度并不高(10.2%)，但由于这些行业规模较大，就业人数众多，再加去产能对其他行业的冲击，去产能对就业的拖累不容忽视。

如表4，与预期一致，去产能导致就业出现不同程度的减少，且这种效应均呈逐年增大的趋势。就影响大小而言，钢铁去产能导致的就业减少最多，其次是煤炭，其他行业的冲击都比较小，且影响的相对大小与对GDP的模拟结果相同。另外，除水泥外，其他行业均呈现出行业规模越大，去产能对就业负面影响也越大的趋势。

表3 各类行业去产能对2016-2020年期间各行业产出平均增速的影响(%)

从整体看，如表4最后一列，所有行业去产能对就业的影响逐年扩大，从2016年的0.066个百分点扩大至2020年的0.085个百分点，五年的累计影响达到0.376个百分点，对就业总的拖累效应明显。这其中，钢铁和煤炭两个行业占了绝大部分。

4.去产能对净出口的影响

去产能首先会减少国内总供给，而国内供求关系的变化必然波及进出口市场，但不同行业因去产能规模、进出口依存度、产品在国际市场上的比较优势等方面的差异，去产能对进出口的影响也不尽相同。

由表5，各行业去产能都导致净出口增速下降，与GDP和就业中的情形相同，钢铁和煤炭行业去产能的影响仍然是最大的。不同的是，水泥去产能对净出口的影响相对靠前，而电解铝的影响则明显靠后，这与上述两个行业进出口规模之间的差别较大有关。除此外，平板玻璃和船舶及相关装置去产能对净出口增速的负面影响都在0.01个百分点以下。从整体看，如表5最后一列，所有行业去产能对净出口增速的影响逐年扩大，从2016年的0.110个百分点扩大至2020年的0.120个百分点，期间累计影响达到0.575个百分点，影响幅度明显高于GDP和就业，这与进出口本身的波动幅度较大有一定关系。

近年来，在中国经济快速发展和城市化加速推进等因素的推动下，上述行业快速但粗放扩张，不但技术水平没有得到明显提高，更是出现严重的产能过剩。出口虽有助于缓解产能过剩，但因大多以原材料和初级产品为主，技术含量较低，产品附加值有限，再加上背后是国内大量宝贵资源的消耗和严重的环境污染，从整个国民经济和社会发展的角度来看，这些行业出口的意义并不大，因此其出口增速下降也未必是坏事。

5.过剩行业产能缩减对能源强度的影响

能耗高、污染重一直是困扰中国经济发展的重要问题，其中的原因包括以煤炭为主的资源禀赋和能源效率长期较低两个方面，与产业结构偏重也有非常密切的关系。在六类过剩行业中，除煤炭和船舶及相关装置外，其他全部都是能耗水平最高、污染也最为严重的行业，去产能在优化产业结构的同时，对节能减排也有着非常重要的意义。在此背景下，考察去产能的节能效应自然成为本文的重要内容。

表4 各类行业去产能对就业影响的模拟结果(%)

表5 各类行业去产能对净出口增速影响的模拟结果(%)

本文采用能源强度(单位GDP能耗)考察去产能的节能效应*在计算单位GDP能耗的过程中，各类能源与标准煤之间的转换系数采用《中国能源统计年鉴》中公布的数值。。由表6，去产能对能源强度的影响与之前变量之间存在显著的差别：一是不同行业去产能影响的相对大小不同，煤炭产能缩减对能源强度降低的贡献最大，超过所有行业总贡献的80%，其次才是钢铁行业，影响力度明显弱于煤炭行业，水泥去产能节能效应的排名也很靠前，仅次于煤炭和钢铁。二是去产能对能源强度的影响显著大于对其他变量的影响(包括后文的财政收入)，如表6最后一列，所有行业去产能首年即可使总能源消费强度下降0.111个百分点，到2020年则扩大至0.160个百分点，而所有年份的累计影响达到0.671个百分点，明显高于对其他变量的影响。与对其他变量影响类似的是，去产能对能源强度降低的贡献逐年提高。

上述结果与预期基本一致，由于六类过剩行业本身就是能源生产行业，或者是最为典型的高能耗行业，这些行业去产能对降低中国能源消费强度的贡献非常显著。煤炭去产能的贡献最大与中国的能源消费结构直接相关。虽然近几年煤炭的比重显著降低，但仍在60%以上*2007年以来，中国能源消费结构逐年优化，煤炭在能源总消费中的比重明显降低，从2007年的72.5%下降到2015年的64.0%，年均降幅接近1个百分点。，这是长期以来中国能源效率一直难以显著提高最为重要的原因之一。在这种情况下，煤炭去产能不但有利于能源消费结构的继续优化，更是对总体能源强度的降低有着明显的促进作用。钢铁和水泥两个行业的去产能规模都较大，且都是最为典型的高能耗行业，这两个行业去产能本身就能够节约大量的能源资源，再加上其去产能对重工业、建筑业等其他高能耗行业所附带的能耗下降，这两个行业去产能的节能效应也比较显著。电解铝和平板玻璃虽同属能耗最高的行业，但因产能缩减规模有限，这两个行业去产能的节能效应相对较小。最后，由于船舶及相关装置行业能耗水平相对较低，而且去产能规模较小，其产能缩减对能源强度降低的贡献最小。

6.过剩行业产能缩减对财政收入的影响

2008年以来，中国经济增速从高位回落，财政收入增速也明显下降。在当前中国经济企稳不确定性仍然较大、货币政策效力减弱的背景下，财政政策在保持经济稳定中的作用更加突出，在特定时期和特定领域更是需要发挥“托底”功能，但其前提是有一定增速的财政收入作为支撑。虽然过剩行业的利润率并不高，但由于规模较大，属于“纳税大户”，因此，去产能是否会引起政府财政收入的锐减，也是一个应该关注的问题。

如表7，去产能会导致财政收入增速出现不同程度的下降，且影响力度逐年加大，其中钢铁和煤炭行业去产能的影响最大，每年导致财政收入增速下降约0.02个百分点，其他行业每年的影响均不足0.01个百分点，其中电解铝和平板玻璃的影响相对较大，水泥和船舶及相关装置两个行业的影响最小。从整体看，如表7最后一列，所有行业同时去产能每年降低财政收入增速的幅度从2016年的0.052个百分点扩大至2020年的0.065个百分点，五年期间的累计影响为0.291个百分点。

表6 各类行业去产能对总体能源消费强度影响的模拟结果(%)

由上，去产能确实会拖累财政收入增速，但明显弱于对GDP、就业、出口等变量的影响，而其主要原因恰恰在于，相关行业产能严重过剩，产品价格较低，企业利润率普遍不高。

表7 各类行业去产能对财政收入增速影响的模拟结果(%)

五、主要结论

根据国家的去产能规划，本文基于动态CGE模型就去产能对GDP、行业产出、就业、净出口、政府财政收入以及能源消费强度等变量的影响进行了定量模拟，由此对去产能战略的有利及不利影响进行了系统全面的考察。主要发现如下：

(一)去产能会对经济增长带来一定的负面影响

去产能确实会带来“阵痛”，表现为GDP增速、行业产出、净出口以及财政收入等增速下行，就业减少。从整体看，去产能对净出口的影响最大，对就业和GDP的影响居中，对财政收入的影响最小，这与相关行业的产能过剩和就业规模较大直接相关。虽然六类过剩行业规模较大，但因产能严重过剩，产品价格长期偏低而增加值不高，企业利润率普遍较低，因此去产能对GDP和财政收入的影响较小；虽多数行业并非劳动密集型行业，但因就业规模较大，导致去产能对总就业影响相对较大；与大多行业在国际贸易领域的“大进大出”相对应，去产能必然导致出口增速的显著回落。

(二)去产能有利于产业结构的优化，对能源节约的效果尤其显著

去产能带来的不光是“阵痛”，也有非常重要的积极影响。一方面，去产能导致重工业、建筑业、轻工业等传统行业产出增速下降幅度相对较大，而传统服务业和高技术服务业所受影响有限，高技术制造业更是出现不降反升的结果，由此，去产能确实能够带来一定的产业结构优化效应。另一方面，由于集产能过剩、高能耗、高污染等诸多特征于一身，过剩的产能不但未能带来期望的“金山银山”，反而破坏了“绿水青山”，以致出现得不偿失的严重后果，这在本文的研究结果中得到充分印证：去产能对GDP、财政收入等的负面影响有限，但对能源消费强度下降的效果却十分显著。

(三)不同行业去产能对主要经济变量影响的差异显著

从总体看，产能缩减的规模越大，对各变量的影响越大，但不同行业对主要变量的影响实际上存在较大差别，比如，虽然水泥产能缩减规模大于电解铝和平板玻璃，但因水泥属于最上游的原材料行业，下游产业链较短，其产能缩减对GDP、财政收入及就业的影响反而更弱；再如，虽煤炭产能缩减规模显著小于钢铁行业，但因其产出为中国能源消费结构中占主体地位的煤炭，因此其产能缩减对节能降耗的贡献反而更为显著。

六、中国去产能战略的路径选择

按照国家的规划，虽然去产能每年的负面影响相对有限，但据上述结论，若考察整个期间，去产能将累计降低GDP增速0.36个百分点，影响不容轻视。在实践中，去产能因涉及财政、金融、就业等问题，更是异常复杂且充满挑战。

短期内，去产能不但要坚决推进，更要力求稳妥，避免速度过快、力度过大、行业过于集中引起共振，尽最大限度降低去产能对宏观经济运行的冲击。鉴于水泥、电解铝、平板玻璃、船舶及相关装置四个行业去产能的影响较小，其去产能可以加快推进。煤炭产能缩减影响虽相对较大，但其产能缩减的节能效果显著，对缓解雾霾污染也有重要促进作用，且考虑到当前中国能源定价机制仍不合理、能源价格长期偏低的现状，煤炭去产能也应加速推进。最后，钢铁行业规模较大，去产能对GDP增速尤其是就业影响显著，宜根据其他行业的去产能进程适时平缓推进。当然，在此过程中，政府也要发挥一定的托底功能，做好相关人员的分流和安置工作，避免出现大规模失业影响社会稳定，妥善处理相关企业债务，防止债务处置不当引发连锁反应。

就长期而言，要从根本上铲除非周期性产能过剩，还需要从体制改革和长效机制建设方面下大功夫。一是继续加大国有企业的改革力度，尽快完善现代企业制度，真正强化国有企业的软预算约束，彻底改变其对利润和价格不敏感的状态；二是进一步改进地方政府官员的考核激励机制，切实减少地方政府对企业尤其是国有企业正常经营活动的干预，尽可能消除因地方政府竞争带来的重复建设；三是继续完善和健全市场经济制度，加快推进能源和基础生产资料领域的市场化改革，更好地发挥价格对企业生产经营行为的调节作用，同时辅以更加严格的安全、技术、环保等标准引导企业行为。

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