江淮分水岭地区水泥行业产能过剩的测度和成因分析

龚洁松

(滁州学院 经济与管理学院，安徽 滁州239000)

安徽江淮分水岭地区是秦岭、大别山向东的延伸部分，具有得天独厚的地理位置，形成了长江流域与淮河流域的分界线[1]。江淮分水岭岭头在岳西，主要岭区横跨安庆、六安、合肥、淮南，岭尾差不多涵盖滁州全境[2]。江淮分水岭地区具有历史悠久的文化古迹，以及非常久远的物质文化和非物质文化[3]。因此，江淮分水岭地区的人民也成为安徽地域历史文化的有机组成部分。近年来，随着我国基础建设的不断拓展，江淮分水岭地区水泥行业得到了蓬勃发展[4]。然而，自2018年以来，随着我国政策调控的收紧，加上水泥的储备存在着一系列不确定因素，导致江淮分水岭地区房地产、基建等水泥行业的经营动荡较大。针对江淮分水岭地区水泥行业产能过剩的测度和成因分析，成为目前江淮分水岭地区水泥行业迫切需要了解的指标，对于水泥的生产、储备、销售等十分重要[5-8]。因此，文章重点研讨江淮分水岭地区水泥行业的产能情况，以期为江淮分水岭地区水泥行业的发展提供一些依据。

1 产能过剩的测度及方法

1.1 产能利用率

产能利用率是用以衡量产能过剩的关键指标。已有文献研究以及国家统计局的标准，普遍采用产能利用率来衡量产能是否过剩。一般情况下，产能利用率分界点取值为75%，低于75%时，表明产能严重过剩；处于76%—79%之间时，表明产能过剩；处于79%—90%之间时，表明产能正常；超过90%时，表明产能不足。产能利用率的具体测算公式为：

产能利用率=实际产能/设计产能×100%(式1)

其中，实际产能是指本文研究对象水泥行业在内外部因素的干扰下每年的实际生产量；设计产能也叫设计生产能力，是指本文研究对象水泥行业每年设计的生产量。

1.2 产能过剩测度方法

1.2.1 直接测度方法

研究者直接进入研究区域进行实地走访调查，并记录相关的数据，计算产能利用率后，进行回归分析，确定相关的影响因素。该方法目前较多应用于银行或经济研究机构等，但该方法在一些经济产业比较复杂的区域调查中，比较耗费财力、物力、人力。因此，该方法在一些比较复杂的产业区域内应用较少。

1.2.2 间接测度方法

包括参数法和非参数法。参数法包括峰值法、生产函数法、利润函数法、成本函数法等。目前应用较多的为峰值法和生产函数法，此两种方法受经济周期的影响较大，所得实际产能利用率可能存在高估的现象，而且函数形式的设定存在较大争议，产能价格获取难度较大，所以常用方法适用性不强。非参数方法又被称为柔性方法，包括数据去年包络法(DEA)和随机前沿法，无需特定函数形式，也不需要经一致性或有效性检验，即可通过生产面上的前沿点得到产能有效率，但该方法对于生产面上的有效点确定存在主观因素，尤其针对本文研究对象中的一些小型的水泥企业，无法对应确定有效点，也很难得到准确的产能利用率，适用性不强。

江淮分水岭地区水泥行业共有116家水泥厂，其中安庆43家、六安29家、合肥35家、淮南8家，滁州2家。为了更加真实地测度目前江淮分水岭地区水泥行业的产能过剩情况，本研究采用走访调查的方法，即直接测度法，来确定江淮分水岭地区水泥行业的产能利用率。主要调查2009—2018年间这116家水泥厂的实际产能与设计产能两项指标。

2 江淮分水岭地区水泥行业产能过剩的测度

2.1 产能利用率的测算

2.1.1 研究对象

以安庆、六安、合肥、淮南、滁州的116家水泥厂为研究对象，调查每一地区的实际产能、设计产能，取其不同区域的全年总产能作为代表值。

2.1.2 实际产能与设计产能统计

目前，江淮分水岭地区水泥行业的产能执行的是《GB50295-2008水泥工厂设计规范》，统计口径的一致性较强，普遍设计产能规定值为10～15%，全年窑的运转率按310天计算。统计结果如表1所示。

表1 江淮分水岭地区水泥行业的设计产能和实际产能(万吨/年)

注：表内数据经实地走访和调取江淮分水岭地区水泥行业2009—2018年财务报表及企业年计划所得。

2.1.3 产能利用率

经过表1计算，得到江淮分水岭地区水泥行业2009—2018年的产能利用率，具体测算结果如表2所示。

表2 江淮分水岭地区水泥行业的产能利用率(%)

图1 江淮分水岭地区水泥行业的产能利用率分布情况

从图1可以看出，江淮分水岭地区116家水泥厂产能利用率在2009—2018年间除淮南以外，普遍低于75%的分界点，通过本组统计数据进一步计算，可知江淮分水岭地区水泥行业产能严重过剩。为了进一步明确江淮分水岭地区水泥行业产能严重过剩的影响因素，本文进行实证模型的构建及分析。

2.2 产能过剩的影响因素实证分析

2.2.1 模型设定

在查阅大量研究文献的基础上，通过调查江淮分水岭地区水泥行业的实际情况，将该地区水泥行业严重的产能过剩的影响因素分为周期性因素和非周期性因素。周期性影响因素是指目前安徽省整体经济发展波动对水泥行业的影响；而非周期性因素则是指我国政府目前政策收紧情况对水泥行业的影响，这主要由于政府补贴、税收等多种方法的干预，从而导致水泥行业的退出难度。

本研究将江淮分水岭地区水泥行业的产能利用率作为被解释变量，因所测算的水泥行业的产能利用率均在0—1之间，所以不宜使用最小二乘法，若使用这种方法容易导致所估计的值有较大偏差，出现检验不一致的现象。由此，本研究考虑选用随机效应模型，该模型不受回归限制，可以进行数据的整体回归分析，能更加准确地明确影响因素。模型公式为：

CUit=β0+β1Marketit+β2Laborit+β3Govermentit+β4Financeit+μit

(式2)

其中，CUit作为被解释变量表达为产能利用率，下标的i表示地区，t表示时间；β0表示常数项；μit表示误差项；Marketit表示为市场需求；Laborit表示劳动密集度；Govermentit表示政府干预能力；Financeit表示金融支持。

2.2.2 指标来源及处理

结合江淮分水岭地区水泥行业的发展现状分析及数据的可得性，解释变量严重产能过剩选取了市场需求、政府干预、营运密集度、金融支持等4个指标。具体内容如下：

(1)市场需求。从江淮分水岭地区水泥行业的发展现状中能够看到，市场需求量不足是导致严重的产能过剩的直接原因。进一步解析认为，处于经济繁荣阶段时，水泥市场需求不断扩张，水泥产能得到充分的使用，产能利用率也因此得到提升。而经济处于衰退期时，市场对于水泥的需求不足，也因此导致水泥的产能利用率下降，从而导致产能过剩。计算公式如下：

市场需求=(当年水泥产值-上年水泥产值)/当年水泥产值

(式3)

注：市场需求的相关数据来源于安徽省统计局官网。

(2)劳动密集度。用该指标的测算来反映目前江淮分水岭地区水泥行业的退出难度，这其中包括离职员工的赔偿以及对于离职员工的安置。劳动密集度是水泥行业产能退出的重要问题，若劳动密集度高，表明水泥行业目前处于离职员工数量上升阶段，且成本高、安置难度大，也因此形成了水泥行业产能退出的壁垒。计算公式如下：

劳动密集度=从业人数/地区水泥产业值 (式4)

注：劳动密集度的相关数据来源于安徽省统计局官网。

(3)政府干预。用地方政府的一般预算内的支出与江淮分水岭地区生产总值的比值来表示政府干预能力，若政府可用资金越多，则可认为江淮分水岭地区的地方政府干预能力越强，越少则相反。政府干预的相关数据来源于安徽省统计局官网。

(4)金融支持。用江淮分水岭地区水泥行业利息支出与水泥产业总产值之比表示。相关数据来源于《2009—2018年安徽省工业统计年鉴》。

2.3 实证结果

2.3.1 描述统计变量

本研究的市场需求、政府干预、劳动密集度、金融支持变量无缺失值详情如表3所示。

表3 描述统计变量

注：在每个变量中，缺失值都将被替换为该变量的均值。

2.3.2 KMO检验和Bartlett 检验

KMO检验结果为0.966，表明本研究分析的统计变量具有较强的相关性。而Bartlett 的检验Sig值为0.000，表明具有显著影响(P<0.01)。详情如表4所示。

表4 KMO 和 Bartlett 检验

表5 回归分析结果

2.3.3 回归结果

回归结果如表5所示。从回归结果来看，市场需求、政府干预、劳动密集度、金融支持这4个指标对江淮分水岭地区水泥行业产能过剩具有显著影响(P<0.01)。营运密集度与产能过剩呈负相关。

2.4 江淮分水岭地区水泥行业严重产能过剩的成因分析

由上述实证分析回归结果可以看到：市场需求与江淮分水岭地区水泥行业严重的产能过剩呈正相关；政府干预与江淮分水岭地区水泥行业产能过剩呈正相关；劳动密集度与江淮分水岭地区水泥行业严重的产能过剩呈负相关；金融支持与江淮分水岭地区水泥行业产能过剩呈正相关。具体成因分析如下：

第一，近年来，江淮分水岭地区房地产、基建数量波动较大，政府在对房价进行调控时，一些大型地产商纷纷撤资，加之当前金融市场整体经济下滑，虽然江淮分水岭部分地区基建数量明显增加(如淮南、滁州区域的基础建设、新修道路再扩建等)，但一些新修或改革的路面对于水泥需求量不大，而该地区其他地方基础建设数量较少，水泥行业每年的市场估值难以达到预期目标。

第二，目前，政府对水泥行业没有采取干预措施，没有针对水泥行业给予财政支持。江淮分水岭部分地区水泥行业可能需要扩充，但由于资金不足，难以达成目标，甚至一些地区的水泥行业经营困难，这也成为产能严重过剩的主要成因。

第三，江淮分水岭地区水泥行业在职员工的离职安置，使得水泥行业退出成为一大难题，而劳动密集度高，则表明水泥行业的失业人员在不断增加。

第四，政府对水泥行业的不干预，加剧了产能过剩，而金融支持是最直接的支持，政府没有资金支持，对于市场动荡变化下的江淮分水岭地区水泥行业来说，无任何“兜底”或发展扩充刺激更加剧了水泥行业的产能过剩。

3 结语与展望

江淮分水岭地区水泥行业一直是该地区的支柱型企业，对当今经济发展有着一定的助推作用。通过调研该地区产能情况，明确产能过剩的程度，构建影响因素模型，了解该地区水泥行业的运营和发展状态，并根据实际的产能利用率计算及实证分析，得到江淮分水岭地区水泥行业产能过剩产生的主要原因以及影响因素。江淮分水岭地区水泥行业目前的经营状态不佳，市场动态变化波动较大，而在这种情况下，势必加剧江淮分水岭地区水泥行业的产能过剩。本研究最终提炼出市场需求、劳动密集度、政府干预、金融支持与江淮分水岭地区水泥行业产能过剩的关系，认为江淮分水岭地区水泥行业需要多方支持，并针对目前的影响因素，提出一些相关建议。