中国煤炭产业产能过剩的测算与分析

王文静

[摘要]中国煤炭产业作为国民经济的重要支柱性产业对现代化建设做出了积极贡献，从2013年以来，在国家宏观经济下行的影响下，出现了市场对煤炭的需求量不断减少、煤炭价格持续走低、煤炭企业亏损严重等现象，整个煤炭产业进入了严重的产能过剩阶段。利用DEA 模型对2016年中国及其典型煤炭生产区域煤炭产业的产能过剩程度进行测算并比较分析，了解煤炭产业产能过剩的地区差异。最后结合测算结果与中国煤炭产业的实际情况，提出富有针对性的对策與建议。

[关键词]煤炭产业；产能过剩；DEA模型

[中图分类号]F426.21 [文献标识码]A

1 引言

能源为社会和经济的发展提供了重要的物质基础，中国“富煤、贫油、少气”的能源结构，决定了煤炭是中国最主要的一次性能源，煤炭产业的健康发展关系到社会与经济生活的方方面面。从2013年开始，受到国家宏观经济下行的影响，加之国家出台严厉的环保政策，调整能源结构，大力发展清洁能源，在此背景下，出现了市场对煤炭的需求量不断减少，煤炭价格持续走低，煤炭企业亏损严重等现象，整个煤炭产业进入了严重的产能过剩阶段。在2015年11月中央经济工作会议上确定的供给侧结构性改革中更是将煤炭产业作为去产能的重点，煤炭产业产能过剩的问题已成为当今社会所关注的焦点，解决煤炭产业产能过剩的问题刻不容缓。

目前，中国煤炭产业正处于去产能的关键时期，对煤炭产业及企业产能过剩的程度有一个较为清醒的认识，对优质产能和劣质产能进行有效区分，明确去产能的对象，对煤炭产业有针对性的完成去产能任务具有很强的现实意义。

2 文献综述

产能是指某个产业（或行业）所拥有的生产能力，产能过剩是指某一产业或者行业的生产能力持续超过有效需求，产能不能得到有效实现的现象。由于总需求难以测度，目前并不存在直接度量产能过剩的指标和方法。但是，产能过剩表现在生产要素上就是固定资本、劳动力等生产要素在一定技术水平下的最佳产出持续大幅度的超过了实际产出的状况。

国内外研究学者通常采用产能利用率来反映企业（或产业）的产能过剩的程度，产能利用率是反应企业（或产业）的产能利用水平的指标，是企业（或产业）实际产出与最优产出的比值。产能利用率越低，表明实际产出与最优产出的差距越大，产能利用水平越低，产能过剩的程度越高；产能利用率越接近1，则说明企业（或产业）的产能得到有效利用，产能过剩程度越轻。目前关于产能利用率的测算方法并不统一，有峰值法，函数法、生产前沿面法以及协整法。

峰值法是由Klein（1967）首次提出的，其核心思想是将一定时期内企业（或产业）的峰值产出作为最优产出，实际产出与最优产出的比值就是产能利用率。峰值法计算简单，当难以获得足够多的数据时，选择峰值法来测算产能利用的水平较为恰当。但是峰值产出往往比企业（或产业）的最优产出低，测算出的结果偏高，会低估企业（或产业）的产能过剩程度。

函数法的基本思想就是在要素价格及技术水平给定的条件下，利用生产函数或者成本函数计算出企业（或产业）的最优产出，实际产出与最优产出的比值就是产能利用率。函数法因其坚实的理论基础，被广大学者所接受并使用，例如国务院发展研究中心课题组（2015）使用超越对数成本函数测算了1998～2008年中国制造业的产能利用率。周瑞辉（2015）利用标准化可变成本函数测算了1998～2007年中国制造业的产能利用率。

生产前沿面法的核心思想是将决策单元生产前沿的产出视为最优产能，其他对象的产能利用率按照距离生产前沿面的距离进行度量。常用的前沿面估计方法包括以数据包络分析（DEA）为代表的非参数估计法以及以随机前沿分析（SFA）为代表的参数估计方法。生产前沿面法操作简单、数据容易获取；利用生前沿面法测出的产能利用率是相对效率而不是实际产能利用率，会低估产能过剩的程度。生产前沿面法得到广泛应用，例如董敏杰（2015）利用DEA 估计模型测算了2001～2011年中国工业的产能利用率。贾润崧（2016）利用DEA模型测算了中国制造企业的产能利用率。

协整方法测度产能利用率是由Shaikh 和Moudud（2004）首次提出的，测度的基本思想为：产出与固定资本存量之间存在协整关系，即产出与固定资本存量之间存在长期均衡的关系，可以将资本存量作为是单一投入量确定最优产出。协整法在测算产能利用率过程中暗含产出与固定资本存量存在协整关系的假设，如果两组数据之间不存在协整关系会导致协整法失效。何蕾（2015）利用协整法测算了1980～2013年中国36个工业行业的产能利用率。

测算产能利用率的方法众多，每种测算方法都有优缺点和适用条件，在测算中国煤炭产能过剩的程度时，应综合考虑数据的可获得性和方法的适用条件来选取恰当的测算方法。

3 中国煤炭产业产能过剩的测算与分析

本文选用产能利用率作为衡量产能过剩的指标，运用数据包络分析法测算2016年中国及其典型煤炭生产区域煤炭产业的产能利用情况，并根据结果进行分析。

3.1 产能利用率测算方法、指标选取及数据处理

3.1.1 数据包络分析方法。数据包络分析（DEA）是美国著名运筹学家Charnes在1978年首次提出的一种评价若干相同类型决策单元相对效率的方法。它是一种面向对象的评价方法，在充分考虑对于决策单元中本身的最优投入产出方案，因而能够较为理想地反映评价对象自身的信息和特征。根据中国煤炭产业产能利用情况和产能过剩的形成原因，结合规模报酬可变的假设，中国煤炭产业产能利用率测算应采用投入型（投入固定，产出最大）的模型。需要说明的是，利用投入型模型测算产能利用率就是利用技术效率测度煤炭产业产能利用率。技术效率反映的是企业（或产业）在现有的规模下，能够获得的最大产出，即在生产要素投入一定的条件下，企业（或产业）的实际产出与最优产出之比。在DEA模型中，技术效率又可分为纯技术效率和规模效率，纯技术效率是指某产业在规模可变（VRS）的条件下，决策单元在资源投入上的效率与前沿面效率的差异；规模效率是指某产业在某一状态下的生产点与规模点的差距，反映了企业的规模经济情况。

3.1.2 投入产出指标选择。在投入指标和产出指标的选取上，参考了柯布—道格拉斯函数中的要素投入指标，并结合数据的可获取性，最终确定的投入指标有固定资本存量（）、全部从业人员年平均数（）；产出指标为工业总产值（）。各个变量的处理办法如下：

一是固定资本存量（）。煤炭产业固定资本存量，以煤炭产业固定资产投资净值替代，本文采用OECD国家普遍使用的永续盘存法（PIM）对中国煤炭产业的资本存量进行估算，测算方法如下。永续盘存法的计算公式为：

（1）

其中表示煤炭产业在年的名义资本存量，为煤炭产业在年的投資额，在现有文献中，这一变量是用固定资本形成总额来衡量的，从数据的可获取性角度来考虑，本文使用固定资产投资额来代替；为固定资产投资价格指数；为资本折旧率。根据公式，需要确定原始资本存量、资本折旧率、固定资产资产投资价格指数和固定资产投资额这四个变量。

对于基期资本存量，本文选取2003年中国煤炭产业固定资产净值作为基期固定资产资本存量。对于资本折旧率的选取，由于在《中国工业统计年鉴》中对煤炭产业的折旧额给出了具体数值，在本文就暂不考虑资本折旧率的测算方法，直接使用给定数据进行估算。固定资产投资价格指数来源于《中国统计年鉴》，数据年份为2004～2017年。固定资产投资统额来源于《中国统计年鉴》，年份为2004～2017年，通过计算得到煤炭产业固定资本存量。

二是劳动力投入量（）。劳动力投入量这一指标很难用实际投入的劳动时间来衡量，因此采用中国煤炭产业2016年的全部从业人员年平均数（）这一指标来替代，数据来源为2017年的《中国工业统计年鉴》（单位：万人）。

三是煤炭产业总产量（）。以2016年中国煤炭产业原煤实际产量（）作为产出指标，数据来源为2017年《中国工业统计年鉴》（单位：亿t）。

3.2 中国煤炭产业产能利用率测算结果及分析

本文将上述数据代入MaxDEA软件运行程序后得到2016年中国及其典型煤炭生产区域煤炭产业的产能利用率，结果见表1。

通过比较2016年中国及其典型煤炭生产区域的产能利用率发现，2016年中国典型煤炭生产区域的产能利用率差别显著。全国煤炭产业产能利用率为0.527，纯技术效率为1，说明中国煤炭产业的纯技术效率达到了理想状态，煤炭产业的技术投入相对于煤炭产业的产出已经达到了最优，而规模效率低下是导致中国煤炭产业产能利用率低下的主要原因。中国煤炭产业的规模报酬却处于递减的状态，说明中国煤炭产业存在集聚过度的现象，集聚过度带来的负规模效应是中国煤炭产业产能利用率低下的主要原因。内蒙古、陕西和山东3省的煤炭产业产能利用率达到了生产前沿面，其余7个省份均未达到最优水平，存在产能浪费的现象，如河南、河北省煤炭产业的产能利用率分别只有0.269和0.35，产能利用水平亟待提高。内蒙古、陕西、山东3个达到生产前沿面的省份处于规模报酬不变的状态，山西、河南两省处于规模递减的状态，其余5省则处于规模效应递增的状态。

山西作为中国三个最大的产煤基地之一，与内蒙古和陕西两省相比，煤炭产业产能利用率只有0.582，纯技术效率与规模效率分为0.792和0.735，规模效应处于递减状态。山西省煤炭产业存在严重的产能过剩问题，技术水平低下和产业集聚过度是导致山西省煤炭产业产能利用水平偏低的主要原因。在技术水平方面，山西省应加大对煤炭产业的技术方面的投资，引进煤炭产业高新技术人才和先进设备，对老旧设备进行更新改造，从而提高该省煤炭产业的技术水平。在规模效率方面，山西省煤炭产业集聚过度是引起该省规模效率低下的主要原因，山西省在2008年开展的煤炭产业兼并重组工作，通过对小型煤矿进行兼并整合提高煤炭产业的集中度，却没有将这些小型煤矿的生产纳入其生产战略中来，造成产业集聚过度，致使该省煤炭产业的产能没有完全释放，出现产能过剩的情况。所以山西省应该合理缩减煤炭产业的规模，使规模效应向最优点移动，实现规模效应的最优。

河南省煤炭产业的产能利用率只有0.269，产能利用率排名处于末位，纯技术效率与规模效率分为0.272和0.988，规模效应处于递减状态。河南省煤炭产业技术水平落后是造成该省煤炭产业产能利用率低的主要原因。河南省应大力发展本省煤炭产业的生产技术水平，大量引进高端人才，购进先进生产设备，对老旧设备进行更新换代，使煤炭技术水平有一个质的提升，进而提高产能利用率。

宁夏回族自治区煤炭产业的产能利用率是0.532，产能利用率的排名位于第六位，纯技术效率与规模效率分为1和0.532，规模效应处于递增状态。宁夏回族自治区纯技术效率已达到理想值，规模效应的差距是导致该省煤炭产业产能利用水平低下的主要原因。宁夏回族自治区煤炭产业的规模处于集聚推进的状态，煤炭企业分散造成规模效应低下，从而影响该省的产能利用率，政府应注重本省煤炭产业的有效整合，提升其规模效应，使规模效率向最优点移动，实现该省煤炭产业产能利用率的提高。

4 结论与建议

通过对2016年中国及其典型产煤区域煤炭产业产能利用率的测算结果进行分析，可以得出以下两点结论：第一，中国煤炭产业产能利用水平整体偏低，集聚过度带来的负效应是中国煤炭产业产能利用率低下的主要原因。第二中国典型煤炭生产区域的产能利用率存在显著差别，其成因也各有不同。针对上述实证分析结果提出以下建议：

4.1 合理推进煤炭企业兼并重组

鼓励煤炭企业根据市场的需要实施兼并重组战略，发展现代煤炭产业，提升煤炭产业的技术水平，促进煤炭就地转化，生产高附加值的煤炭产品。企业在兼并重组时应考虑产业一体化发展，煤炭企业应当在充分考虑自身的实际情况后，以实现企业规模效益的最大化为目标，慎重选择与企业战略相适应的兼并重组对象和方式，提高产业集聚度，实现煤炭企业的规模效应。

4.2 合理完善煤炭企业的退出机制

国家应建立煤炭产能评判的标准，对优质产能和落后产能进行有效区分，明确去产能的对象，把资源储量少、赋存条件差、安全生产无保障、扭亏无望的“僵尸”企业淘汰掉，将安全、高产、高效和综合利用好的企业保留下来，以确保煤炭产业健康持续发展。

4.3 加快推进煤炭的清洁高效利用进程

近年来，在替代能源增加、环境约束的影响下煤炭产业市场需求疲软，价格持续走低，煤市陷入低迷，煤炭未来走向备受关注，煤炭的清洁高效利用将成为今后发展的主要方向，市场前景广阔。政府与企业应当按照清洁低碳的发展方向，找到符合中国的转型发展路径，实现煤炭能源清洁高效利用，使煤炭产业焕发新的生机。

[参考文献]

[1] Klein，L.R.，R.S.Preston.Some New Results in the Measurement of Capacity Utilization[J].American Economic Review，1967（57）：34-58.

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[5] 贾润崧，胡秋阳.市场集中、空间集聚与中国制造业产能利用率——基于微观企业数据的实证研究[J].管理世界，2016（12）：25-35.

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