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中国式产能过剩

2020-08-03代浏漪

时代金融 2020年13期

代浏漪

摘要: 本文研究了中国矿产资源行业的“产能过剩”问题,使用了2007-2016年的行业水平面板数据和面板协整方法。矿产能源行业包含稀土产业,且对于稀土产业行业论证比地区论证更具代表性。研究结果表明:首先,2008年的经济危机导致中国矿产业产能利用率下降,一系列控制产能过剩的政府措施并没有达到预期的效果,大部分矿产业产能利用率仍呈明显下降趋势;其次,地方政府对竞争的补贴、国企补贴、市场因素不完善等因素是行业产能过剩问题的主要原因。

关键词: 矿产资源行业  产能利用率  面板协整

一、前言

中国的工业产能利用率与投资率长期表现出“同升同降”的协同性,2008年经济危机后工业整体产能利用率下滑21%,同期中国政府出台了“4万亿”投资计划以刺激经济复苏,但政策实施效果并不明显,反而导致两者出现背离现象(何蕾,2015)。并且產能过剩问题出现了加剧和蔓延的趋势,2006年中国仅有10个制造业被国务院列为产能过剩行业,2009年已上升到19个。

此研究中,运用2007-2016年面板数据研究中国式产能过剩问题。本人将研究重点侧重于中国矿产资源行业是否存在产能过剩问题,以及如何评价及选择产能过剩评判标准及其导致产能过剩问题的原因。本文考虑到中国国情与发达经济体不同,落后工业产能比较普遍,非市场因素影响较大,且使用面板数据,因此在借鉴shaikh and Moundud 协整方法的思想基础之上,推广到面板协整的分析方法使用。对我国32个四位数矿产资源行业2007-2016年的产能利用率进行测量并以此分析矿产资源行业产能过剩问题。

二、文献综述

(一)何为产能过剩

一般认为,产能即生产能力的简称,产能过剩即为成本最低产量与长期均衡中的实际产量之差。对于什么是过剩,学者有不同的观点,有人认为供大于求即为过剩。也有人认为,供大于求有两种状态,第一种是供给略大于需求,第二种是总供给不正常地超过总需求的状态。因此,要对行业产能进行结构细分,确定生产能力超额供给的领域和范围。

(二)产能过剩的判断标准与度量方法

产能利用率作为衡量资本利用、产能闲置的直接指标,被广泛用于判断产能过剩问题。从理论上讲,产能利用率只要低于100%就存在产能过剩的情况,但实际生产中由于生产设备投资、企业市场预期等多种因素都会导致企业存在一定的过剩产能,因此并不是产能产出大于实际产出就一定出现了产能过剩,而应该是实际产出低于产能产出的程度超过该行业正常水平范围,产生的负面效应大于积极效应时才判定为出现产能过剩问题。本文结合矿产资源产业的生产特点选取以满负荷产能的75% 作为基准。

三、理论模型

shaikh and moudud(2004)提出如果产出与投入要素之间存在着协整关系,便说明产出与固定投入要素之间存在一种稳定的长期关系,可以解释为产出存在一种长期趋势是由资本存量多少决定的,使其围绕这一趋势上下波动。这样就以构建一个测量行业产能的模型。对于矿产资源行业存在如下等式:

其中为行业j的实际产出,为行业j的产能,为行业j的资本存量=1,2,3......n,代表不同矿产部门,这样就可以定义产能利用率,同时资本产能比率为。方程(1)两边同取对数后并加入行业的资本产能比。资本产能比变化一方面源于非技术进步(系数α),另一方面源于技术进步( 系数 β),再加入随机误差项,可得到方程:

其中。如果lny与lnk存在协整关系,那么二者之间便存在着一种长期稳定关系。对方程(2)进行回归,就可估算出矿产行业的产能及行业的产能利用率,以及行业的资本产能比。需要注意的是,协整定义的产能则是指正常情况下,随着固定要素进行调整的长期性平均产出水平。比如,根据我国历史记录,矿产企业正常情况下的平均产出长期维持在满负荷产能的75%左右,那么协整定义的产能即以满负荷产能的75%作为基准,即本文概念中100%的产能利用率,大致相当于工程法定义中的 75%。

四、数据及变量

第一,本文以38个四位数矿产行业数据作为统计单元,删除了数值小、序列短以及统计口径前后不一致等问题的其他采矿业、煤炭开采和洗选辅助活动、石油和天然气开采辅助活动及其他开采辅助活动四个行业。因此,本文一共统计了 34个行业。第二,矿产行业工业增加值数据来自于历年《中国统计年鉴》和《中国工业经济统计年鉴》。2007-2008年工业增加值数据借鉴陈诗一(2011)分行业全口径工业增加值数据。2009-2016年数据采用统计局数据库各月的矿产行业的实际累计增长率得到。第三,陈诗一(2011)利用永续盘存法构造了1980-2008年的分行业工业固定资本存量数据。本文同样参照此方法,补全2009-2017年度的矿产行业工业固定资本存量数据。

五、实证分析

首先,表1显示,工业增加值与固定资本存量都为一阶平稳序列,且fisher 检验拒绝二者不存在协整关系的假设,并接受二者存在协整关系的假设在 1% 的水平上。

其次,估算产能与固定资本存量的系数。对方程(2) 进行面板数据回归,结果显示具有显著的个体固定效应,且模型拟合程度好(见表2)。但石油开采和天然气开采行业产能利用率与资本产能比数据表现异常。为了保证回归结果的准确性,本文将异常行业的数据剔除,对其余的 32个矿产行业数据进行再次回归。回归结果间接说明固定资本存量对于产能是最重要的解释变量。

最后,根据回归系数得出产能与产能利用率。将模型估计出的系数及各个矿产行业的资本存量代入方程(2),即可估算出2007-2016年各矿产行业的产能。将实际产出除以产能即可计算出产能利用率(见表 3) 。

2008年之后,受经济危机周期性因素影响,大部分矿产行业的产能利用率出现全面的急转直下,这种下降趋势直至2013年尚未出现逆转迹象。整体行业产能利用率都已经下滑至0.75以下,产能过剩状况严重。危机爆发之后,中国政府的大量干预政策对市场机制造成了较大的冲击,大量政府主导的资金进入市场,一方面,确实在短期内有效地阻止了经济的严重下滑; 另一方面,政府救市行为挽救了一大批本该破产的企业,阻碍了市场优胜劣汰机制的作用,造成了当前产能利用率持续低迷的复杂局面。同时,各地的矿产资源禀赋不同,开采成本差异较大,导致行业的技术效率相对较低;另一方面,在资源枯竭后固定设备就基本处于闲置状态,导致行业设备利用率相对较低。

在产能利用率的周期波动上,本文结果与国际货币基金组织的测度具有相似性,产能利用率都是在经济危机之后才出现了明显下滑。同时IMF认为中国的整体产能利用率已经降至0.6(产能利用率上限为1.0)的严重过剩阶段,本文通过对矿产资源行业的研究结果也基本符合IMF预测。不同在于,非金属矿采选业在政府投资的刺激下,产能利用率持续恢复,并未像IMF认为的下滑及基本保持在正常产能区间。

六、结论

分析结果表明:第一,2008 年经济危机导致矿产行业产能利用率下滑,政府一系列的治理产能过剩措施并未收到理想效果,大部分矿产行业的产能利用率依旧保持着明显的下行趋势;第二,大部分采掘业为代表的生产原料类重工业产能过剩严重,很大一部分在于行业资本成本低估下企业意愿的闲置比例过高。地方政府补贴性竞争、国有企业补贴、要素市场不完善等因素,则是造成此行业产能过剩的重要原因。危机之后,西方国家利用市场机制使产能利用率快速回升,而我国因市场调节机制不完善,造成矿产行业持续低迷的产能利用率。因此,想要治理矿产行业的产能过剩问题,最好是通过市场优胜劣汰机制进行治理。

参考文献:

[1]韩国高,胡文明.要素价格扭曲如何影响了我国工业产能过剩?——基于省际面板数据的实证研究[J].产业经济研究,2017(02):49-61.

[2]贺京同,何蕾.產能利用率测度方法的比较研究[J].现代管理科学,2016(04):12-14.

[3]冯东梅,王森,翟翠霞.中国煤炭产业产能利用率估算与影响因素实证研究[J].统计与信息论坛,2015,30(12):48-55.

[4]程俊杰.中国转型时期产业政策与产能过剩——基于制造业面板数据的实证研究[J].财经研究,2015,41(08):131-144.

[5]何蕾.中国工业行业产能利用率测度研究——基于面板协整的方法[J].产业经济

[6]梁泳梅,董敏杰,张其仔.产能利用率测算方法:一个文献综述[J].经济管理,2014,36(11):190-199.

[7]付保宗.关于产能过剩问题研究综述[J].经济学动态,2011(05):90-93.

[8]陈诗一.中国工业分行业统计数据估算:1980—2008[J].经济学季刊,2011( 3) :735—776.

[9]张林.中国式产能过剩问题研究综述[J].经济学动态,2016(09):90-100.

基金项目:本文为包头师范学院青年科学研究基金项目“稀土贸易与区域经济互动的计量分析——以包头为例”课题成果(项目编号:BSYKJ2015-15)。

作者单位:包头师范学院经济与管理学院