要素擴張、行業(yè)特征與產(chǎn)能過剩

劉航++孫早

摘要： 本文基于中國制造業(yè)經(jīng)驗數(shù)據(jù)，實證分析了要素規(guī)模、行業(yè)特征與產(chǎn)能過剩的關(guān)系。從整體結(jié)果看，勞動力和資本規(guī)模變動不能顯著地解釋產(chǎn)能過剩；在技術(shù)進步越快的行業(yè)中，勞動力擴張與產(chǎn)能過剩的正向關(guān)系越不明顯；隨著行業(yè)要素配置效率的提高，資本和勞動力同時擴張對產(chǎn)能過剩的加劇效應(yīng)將得到弱化。治理中國式產(chǎn)能過剩，除了要扭轉(zhuǎn)要素推動型產(chǎn)業(yè)增長，更重要的是讓微觀主體在市場機制下，借助技術(shù)進步和要素優(yōu)化配置，理性投資并高效利用產(chǎn)能。

關(guān)鍵詞： 產(chǎn)能過剩； 要素擴張； 行業(yè)特征； 技術(shù)進步； 要素配置效率

文獻標識碼： A 文章編號： 1002-2848-2017（04）-0058-11

一、 引 言

上世紀90年代起，中國制造業(yè)經(jīng)歷了多輪產(chǎn)能過剩。2009年以來宏觀經(jīng)濟調(diào)整及結(jié)構(gòu)性矛盾致使實體經(jīng)濟進入新一輪產(chǎn)能過剩，波及金屬、礦物制品、機械裝備等傳統(tǒng)重化工業(yè)，新能源和新材料等一些新興產(chǎn)業(yè)也未幸免。本輪產(chǎn)能過剩已成為經(jīng)濟發(fā)展面臨的主要風(fēng)險之一，如不能有效應(yīng)對，將導(dǎo)致企業(yè)效益不佳及惡性競爭，甚至可能帶來系統(tǒng)性風(fēng)險[1]。《國務(wù)院關(guān)于化解產(chǎn)能嚴重過剩矛盾的指導(dǎo)意見》指出：“產(chǎn)能嚴重過剩越來越成為我國經(jīng)濟運行中的突出矛盾和諸多問題的根源。企業(yè)經(jīng)營困難、財政收入下降、金融風(fēng)險積累等，都與產(chǎn)能嚴重過剩密切相聯(lián)。”近年來各地政府針對鋼鐵、水泥、電解鋁等嚴重過剩行業(yè)，具體制定了產(chǎn)能壓縮目標，為化解產(chǎn)能過剩做出了諸多政策努力。從目前看，我國化解產(chǎn)能過剩矛盾的成效仍不容樂觀。2010—2014年，工業(yè)固定資產(chǎn)投資年均增長151%，而同期工業(yè)用電量年均僅增長65%，以致工業(yè)虧損企業(yè)虧損額由2010年的2359億元迅速增至2015年的9367億元。同時，自2014年起我國轉(zhuǎn)為成品油的凈出口國，2015年順差額近50億美元，這反映了國內(nèi)下游行業(yè)開工不足，使得大宗商品向國際市場供應(yīng)劇增。表1為2011—2015年部分工業(yè)品的實際產(chǎn)量與產(chǎn)能產(chǎn)量之比（產(chǎn)能利用率），可見焦炭、化肥、水泥、金屬、機床、汽車、家電、計算機、發(fā)電等主要工業(yè)品的產(chǎn)能利用水平低于預(yù)警值，且多數(shù)呈逐年下降趨勢，并未隨著近幾年的產(chǎn)能過剩治理政策而有明顯緩解。

對于產(chǎn)能過剩成因，國外研究多從企業(yè)競爭行為來解析。一些認為企業(yè)難以準確預(yù)測市場波動，為了確保供給靈活性、維持市場地位及避免應(yīng)激成本增加等，通常將多余的生產(chǎn)要素用作產(chǎn)能儲備，使得投資規(guī)模易超出實際需求[24]。除了因不確定性而被動采取自保式產(chǎn)能決策，還一些研究認為企業(yè)在市場信息確定時，為了策略性競爭或?qū)崿F(xiàn)經(jīng)理人效用，也有可能主動保持過剩產(chǎn)能[57]。從政府干預(yù)角度解釋產(chǎn)能過剩在國內(nèi)占主流。多數(shù)研究認為企業(yè)投資擴張與地方政府政績目標發(fā)生激勵相容，政府利用公共資源向企業(yè)提供支持和優(yōu)惠，直接或間接承擔(dān)了本應(yīng)由企業(yè)內(nèi)部承擔(dān)的部分成本，誘使其擴大投資規(guī)模，進而導(dǎo)致產(chǎn)能過剩[811]。對中國產(chǎn)能過剩成因的另一代表觀點是“潮涌現(xiàn)象”，其認為技術(shù)追趕中的后發(fā)國家易對在發(fā)達國家已趨于成熟行業(yè)形成前景共識，又因信息不完全和廠商數(shù)目不確定而過度進入，導(dǎo)致投資潮涌和產(chǎn)能過剩[1213]。

根據(jù)上述國內(nèi)外研究，無論源于市場失靈還是政府干預(yù)，企業(yè)的超量投資都對產(chǎn)能過剩有重要解釋力。然而，如果說要素擴張一定導(dǎo)致產(chǎn)能過剩顯然過于簡單，現(xiàn)實中不乏一些企業(yè)產(chǎn)能規(guī)模擴張迅速，但能夠?qū)⑵涓咝Ю茫⑽窗l(fā)生嚴重產(chǎn)能過剩。Squires et al（2010）、Somayeh et al（2012）認為周期性需求波動和短期供給沖擊都有可能引起產(chǎn)能過剩[1415]。同時，國內(nèi)研究在探究產(chǎn)能過剩原因時也逐漸關(guān)注到需求因素的影響，如劉航等（2016）分析了外需變動對國內(nèi)制造業(yè)產(chǎn)能利用率的效應(yīng)[16]，袁江和張成思（2009）、楊振兵（2016）研究強制性技術(shù)變遷及有偏技術(shù)進步對產(chǎn)能利用的影響時，也考量了需求因素的變動[1718]。

除了需求規(guī)模的影響，消費結(jié)構(gòu)升級也可能對產(chǎn)能利用構(gòu)成壓力。《國務(wù)院關(guān)于積極發(fā)揮新消費引領(lǐng)作用加快培育形成新供給新動力的指導(dǎo)意見》指出居民消費呈現(xiàn)“從注重量的滿足向追求質(zhì)的提升、從有形物質(zhì)產(chǎn)品向更多服務(wù)消費、從模仿型排浪式消費向個性化多樣化消費”的轉(zhuǎn)變。一些制造業(yè)部門跟不上消費升級，無法有效提高供給質(zhì)量和效率，這可能是造成產(chǎn)能過剩的重要結(jié)構(gòu)性原因。進一步地追溯，供給能力能否與消費需求相匹配，一定程度上取決于創(chuàng)新能力和要素配置效率。很多研究都發(fā)現(xiàn)了技術(shù)進步、競爭環(huán)境、要素配置對產(chǎn)能利用率的影響機制[1921]。如果企業(yè)能夠利用新產(chǎn)品、新技術(shù)、新業(yè)態(tài)迎合市場要求，新增產(chǎn)能也不至于被大量閑置；或者，經(jīng)濟資源能夠及時從無法通過創(chuàng)新提高產(chǎn)出水平的部門流出，則產(chǎn)能過剩也不會長期存在。大量缺乏市場前景的部門投資增長過快，并吸附了過多勞動力，而又難以通過技術(shù)創(chuàng)新實現(xiàn)錯位競爭并提高實際產(chǎn)出，冗余要素又無法重新配置到要素回報率高的領(lǐng)域（如現(xiàn)實中大量存在的“僵尸企業(yè)”）。也就是說，要素投入增長是產(chǎn)能過剩的必要非充分條件，而技術(shù)進步和要素配置可能在此傳導(dǎo)過程中起調(diào)節(jié)效應(yīng)。分析并經(jīng)驗證明行業(yè)特征的調(diào)節(jié)機制，將更清楚地揭示中國式產(chǎn)能過剩的發(fā)生過程及行業(yè)異質(zhì)性，推動“分業(yè)分類施策”化解產(chǎn)能過剩，對促使企業(yè)理性投資與高效利用有一定新的啟示。余下部分安排為：第二部分為要素增長、行業(yè)特征與產(chǎn)能過剩關(guān)系的理論模型；第三部分為實證模型設(shè)計；第四部分為實證結(jié)果與分析；最后給出結(jié)論與建議。二、 理論模型

（一）基準情形

借鑒Hall（1990）、Basu & Fernald （2002）、Jorgenson et al（2005）、Baldwin et al（2013），構(gòu)建包含產(chǎn)能利用率的生產(chǎn)函數(shù)[2225]，并假設(shè)企業(yè)所處產(chǎn)品市場為壟斷競爭市場，單個企業(yè)的短期目標為利潤率，長期目標為市場份額最大化，則可推導(dǎo)出產(chǎn)能利用率與企業(yè)短、長期目標的關(guān)系。在考慮產(chǎn)能利用率時，企業(yè)i的預(yù)期產(chǎn)出（Yi）為資本（Ki）、勞動（Li）、技術(shù)（Ti）及產(chǎn)能利用率的函數(shù)，即：Yi=Fi（eKiKi，eLiLi，Ti）。其中，eKi和eLi分別為資本和勞動力要素的利用率。兩期間產(chǎn)出增長表示為：endprint

在式（4）中其他變量不變情況下，產(chǎn)能利用率增長Δlnei與si值成反比。這說明只要企業(yè)存在短期利潤率壓力，降低產(chǎn)能利用率便可成為化解壓力的手段之一。

根據(jù)Jorgenson et al（2005）、Baldwin et al（2013），行業(yè)層面的全要素生產(chǎn)率增量vT為：

其中，∑JBBJ=J∑NiJiΔlnJi-ΔlnJ，λJi=pJiJipJJ，J=K，L。Baldwin et al（2013）將∑JBBJ定義為行業(yè)內(nèi)要素配置的生產(chǎn)率效應(yīng)，即要素配置效率，i為企業(yè)i的實際產(chǎn)出在全行業(yè)中占比（即單個企業(yè)市場份額）的兩期均值，Ki和Li分別為企業(yè)i的資本成本和勞動力成本在全行業(yè)中占比的兩期均值。將某一企業(yè)決策對全行業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響?yīng)毩⒊鰜恚孟聵薃表示，則可將vT寫為：

式（7）中其他變量不變時，企業(yè)A的產(chǎn)能利用率增長ΔlneA與A值成反比。這說明在壟斷競爭市場長期均衡中，當(dāng)企業(yè)面臨市場份額壓力時，便傾向選擇降低產(chǎn)能利用水平。

（二）要素沖擊下產(chǎn)能利用率的變動

下面分析：短期內(nèi)勞動力投入增加（ΔlnLi增大）致使產(chǎn)能擴張時，企業(yè)在什么條件下更偏好降低產(chǎn)能利用率；長期中同時加大資本與勞動力投入（ΔlnLA和ΔlnKA均提高）時，傾向降低產(chǎn)能利用率的部門通常具有什么行業(yè)特征。

1.勞動力投入沖擊短期均衡的情形

根據(jù)假定，在短期內(nèi)只有勞動力投入可變。在政府干預(yù)等可能的因素推動下，企業(yè)短期內(nèi)增加勞動力投入，勞動力成本份額將隨之提高，即ΔlnLi增大且為正、ΔlnKi為0。根據(jù)式（4），將si值對ΔlnLi求導(dǎo)則有：

由式（8）知：①若vT，i值足夠大，且使（vT，i+biΔlnei-ΔlnPi）為正，則siΔlnLi大于0，即短期利潤率隨勞動力擴張而提高，企業(yè)不存在降低產(chǎn)能利用率的壓力；②若vT，i值足夠小，且使（vT，i+biΔlnei-ΔlnPi）為負，則siΔlnLi小于0，即短期利潤率隨勞動力擴張而下降，根據(jù)式（4），此時降低產(chǎn)能利用率Δlnei更符合企業(yè)利益目標。

進一步地，若是第②種情況，當(dāng)vT，i較小且使ΔlnLi對si值有下行效應(yīng)時，γi值越小則越有助于緩解si值的下行壓力，γi值越大則越有可能加劇其下行壓力。即越是規(guī)模報酬遞增的企業(yè)，越容易因勞動力擴張而面臨利潤壓力。由此推斷，過多的勞動力投入已經(jīng)有損企業(yè)利潤增長時，較高的產(chǎn)出能力對其來說是一種負擔(dān)，此時最直接可控的辦法就是降低產(chǎn)能利用率、抑制實際產(chǎn)出。若處于第①種情況，即快速的技術(shù)進步使得企業(yè)有能力消化新增勞動力投入，則規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)越明顯，就對利潤增長越有利，企業(yè)無須刻意抑制產(chǎn)出規(guī)模。

這說明越是技術(shù)進步率較低的企業(yè)，新增勞動力對其屬于冗余投入，進而越有可能給其帶來短期利潤壓力。可能的原因是：如果企業(yè)不能實現(xiàn)快速技術(shù)進步，將可能陷入同質(zhì)化競爭，產(chǎn)品替代性較明顯，缺乏需求價格彈性，在產(chǎn)能既已擴張前提下，若保持原產(chǎn)能利用率，實際產(chǎn)出易超出市場需求，造成產(chǎn)品滯銷，構(gòu)成產(chǎn)成品庫存壓力及利潤損失。此時企業(yè)的次優(yōu)選擇則是降低Δlnei，不得不保持一定量的閑置產(chǎn)能。相反，對技術(shù)進步率足夠高的企業(yè)來說，面對勞動力擴張就不需這樣做了，其可通過開發(fā)新產(chǎn)品或提高原有產(chǎn)品的復(fù)雜度和技術(shù)含量，使產(chǎn)品替代性下降，通常有著樂觀的市場前景，無須犧牲產(chǎn)能利用率來維持短期利潤率。

2.資本和勞動力沖擊長期均衡的情形

企業(yè)基于長期產(chǎn)能擴張沖動，同時加大資本與勞動力投入（ΔlnLA和ΔlnKA均提高），會對市場份額產(chǎn)生沖擊。根據(jù)式（7）將A對ΔlnLA求導(dǎo)有：

由于長期均衡中γA大于1，由式（9）可知：①若∑JBBJ值足夠大，且使vT-∑N-1iCCi-∑JBBJ為負，則AΔlnLA大于0，即企業(yè)A的長期市場份額隨著勞動力擴張而提高，企業(yè)沒有必要為追求市場份額而降低產(chǎn)能利用率；②若∑JBBJ值足夠小，且使vT-∑N-1iCCi-∑JBBJ為正，則AΔlnLA小于0，即企業(yè)A加大勞動力投入將損害其長期市場份額，根據(jù)式（7），此時降低Δlnei更符合企業(yè)長期利益。

進而，對式（7）求二階混合偏導(dǎo)則有：

式（10）說明：當(dāng)勞動力擴張已損害市場份額時（即上面第②種情況）時，同時增大ΔlnKA可能緩解A的下行壓力，前提是vT，A值足夠大且使式（10）右邊分母大于0。否則，ΔlnKA越大越容易加劇ΔlnLA對A值的下行壓力。而且，即便vT，A值足夠大可使式（10）大于0，也不能改變AΔlnLi小于0的事實。由此斷定，同時擴張資本和勞動力是否會損害市場份額長期目標，取決于其所處行業(yè)的要素配置效率，此時技術(shù)進步不能改變要素擴張對其市場份額的作用方向。

上述結(jié)果意味著行業(yè)的要素配置效率越低，則在位企業(yè)要素擴張越有可能使其面臨市場份額下降的壓力。可能的機制是：如果行業(yè)缺乏要素配置效率，則說明該行業(yè)進入門檻較高，要素難以按邊際產(chǎn)出優(yōu)化配置。該行業(yè)的在位企業(yè)增加產(chǎn)能后，若還維持原利用率，則導(dǎo)致平均成本曲線和邊際成本曲線同時向右下方平移，這相當(dāng)于拉低了行業(yè)門檻，在位企業(yè)面臨潛在進入者的競爭壓力。此時企業(yè)寧可犧牲產(chǎn)能利用率，維持較高平均成本以阻止競爭者進入，即一些研究發(fā)現(xiàn)的策略競爭行為[6]。相反，對要素配置效率足夠高的行業(yè)來說，即使企業(yè)想通過保持過剩產(chǎn)能來阻止新加入者，激烈的行業(yè)競爭及較高的要素配置效率也不允許其這么做，降低產(chǎn)能利用率對其來說無異于主動放棄市場地位。

（三）理論假說

一個企業(yè)是否會隨著要素擴張而發(fā)生產(chǎn)能過剩，關(guān)鍵看其處于何種技術(shù)條件和行業(yè)競爭態(tài)勢。有的企業(yè)沒有能力充分利用新增產(chǎn)能，只能將其部分閑置；有些可借助產(chǎn)品市場來抵制產(chǎn)能利用率的下行壓力，或因競爭顧慮而無法保持產(chǎn)能閑置，更偏好將產(chǎn)能充分利用。要素擴張只是產(chǎn)能過剩的必要條件，但非充分條件。在此傳導(dǎo)過程中，技術(shù)進步率和要素配置效率可能起著重要的調(diào)節(jié)效應(yīng)。面對勞動力投入后的新增產(chǎn)能，技術(shù)進步率較低的行業(yè)發(fā)生產(chǎn)能過剩的可能更大。這是因為較低的技術(shù)進步率使企業(yè)因產(chǎn)品滯銷壓力而無法滿（高）負荷利用產(chǎn)能；而高技術(shù)進步率行業(yè)中的企業(yè)可借助市場需求消化新增產(chǎn)能，即便不降低產(chǎn)能利用率也可避免利潤損失，因而偏好高產(chǎn)能利用率。endprint

H1：越是技術(shù)進步率較低的行業(yè)，越容易隨勞動力要素擴張而發(fā)生產(chǎn)能過剩；越是技術(shù)進步率較高的行業(yè)，勞動力規(guī)模與產(chǎn)能利用率的負向關(guān)系越不明顯。

在同時增加資本和勞動力投入情形下，通常要素配置效率足夠低的行業(yè)更有可能發(fā)生產(chǎn)能過剩。這是由于這類行業(yè)門檻較高，在位企業(yè)有必要且有能力通過自殘式競爭阻止競爭者進入，降低產(chǎn)能利用率更符合其長期理性；在要素配置效率較高的行業(yè)中，在位企業(yè)不具備“窖藏”產(chǎn)能的條件，因而不可能偏好降低產(chǎn)能利用率。

H2：越是要素配置效率較低的行業(yè)，越容易隨資本和勞動力擴張而發(fā)生產(chǎn)能過剩；越是要素配置效率較高的行業(yè)，要素規(guī)模與產(chǎn)能利用率的負向關(guān)系越不明顯。三、 實證模型與變量處理

（一）實證模型

利用中國制造業(yè)行業(yè)面板數(shù)據(jù)，分別以勞動力要素與全部要素的投入變動為核心解釋變量，實證檢驗本文的理論假說。實證方程表示如下：

其中ECit為被解釋變量，即樣本行業(yè)產(chǎn)能過剩指數(shù)；InpLit和InpKLit為核心解釋變量，分別是行業(yè)i在第t年的勞動力要素和全部要素的投入變動；TCit和FAECit為調(diào)節(jié)變量，分別為行業(yè)i在第t年的技術(shù)進步率和要素配置效率；InpLit×TCit和InpKLit×FAECit分別為兩個調(diào)節(jié)變量與核心解釋變量的交互項；X為控制變量。ui、bt和εit分別為行業(yè)、時間因素及殘差。

為驗證技術(shù)進步在可變要素（勞動力）擴張與產(chǎn)能過剩關(guān)系中的調(diào)節(jié)效應(yīng)，以及要素配置效率在全部要素（資本與勞動力）擴張與產(chǎn)能過剩關(guān)系中的調(diào)節(jié)效應(yīng)，應(yīng)重點觀察兩個調(diào)節(jié)變量（TCit和FAECit）及其與核心解釋變量的交互項的系數(shù)符號和顯著性。根據(jù)Jaccard & Turrisi（2003），在加入交互項后，若方程整體擬合優(yōu)度高于未加之時，且交互項系數(shù)顯著為負，則說明調(diào)節(jié)變量能夠拉低被解釋變量對核心解釋變量回歸的斜率[26]，即調(diào)節(jié)變量值越高，核心解釋變量對被解釋變量的影響越不明顯。由此便可斷定技術(shù)進步和要素配置效率是否削弱了要素擴張對產(chǎn)能過剩的引致效應(yīng)。

（二）變量選取、處理及數(shù)據(jù)來源

1.被解釋變量

按照理論含義，產(chǎn)能利用率為實際產(chǎn)出與潛在產(chǎn)出（產(chǎn)能產(chǎn)出）之比[8，25]。除了直接調(diào)查，潛在產(chǎn)出還可基于統(tǒng)計或企業(yè)數(shù)據(jù)以計量方法測得，目前主要有峰值法、成本函數(shù)法、生產(chǎn)函數(shù)法、DEA、協(xié)整法、VAR等。本文借鑒可變成本函數(shù)法[8，16，27]，分別利用中國20個制造業(yè)行業(yè)的地區(qū)面板數(shù)據(jù)，逐一估計各行業(yè)對應(yīng)的參數(shù)值，算得各行業(yè)在不同地區(qū)成本最小化時的潛在產(chǎn)出Y*i，k，t，相加得到各行業(yè)的全部潛在產(chǎn)出Y*it，用實際產(chǎn)出Yit與之相比，便可得到產(chǎn)能利用率，再取倒數(shù)即為產(chǎn)能過剩指數(shù)ECit。其中Y*i，k，t的測算參見相關(guān)文獻[8，16]。由于石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)在一些地區(qū)潛在產(chǎn)出為負，故將其剔除其余19個行業(yè)為：農(nóng)副食品加工業(yè)；食品制造業(yè)；飲料制造業(yè)；煙草制造業(yè)；紡織業(yè)；造紙及紙制品業(yè)；化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)；醫(yī)藥制造業(yè)；化學(xué)纖維制造業(yè)；非金屬礦物制品業(yè)；黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)；有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)；金屬制品業(yè)；通用設(shè)備制造業(yè)；專用設(shè)備制造業(yè)；交通運輸設(shè)備制造業(yè)；電氣機械及器材制造業(yè)；通信設(shè)備、計算機及其他電子設(shè)備制造業(yè)；儀器儀表及文化、辦公用機械制造業(yè)。。

2.核心解釋變量

式（11）以InpLit為核心解釋變量，即勞動力投入的變動率。該變量用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的分行業(yè)勞動力支出額比上年的增長率來衡量，其中勞動力支出額由從業(yè)人員數(shù)與該行業(yè)城鎮(zhèn)單位平均工資相乘算得。式（12）的核心解釋變量為InpKLit，即資本與勞動力投入之和的變動率。該變量用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的分行業(yè)資本與勞動力支出額之和比上年的增長率來衡量，其中資本支出額為該行業(yè)的當(dāng)年資本存量，即用固定資產(chǎn)原值減去累計折舊得到的凈值。資本存量用以2000年為基期的固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)平減，平均工資用定基的居民消費價格指數(shù)平減。同時，InpLit和InpKLit均以標準差法取標準化值，即（觀測值-均值）/標準差。

3.調(diào)節(jié)變量

式（11）中調(diào)節(jié)變量為TCit，即技術(shù)進步率。該變量用行業(yè)i在第t年的技術(shù)變化指數(shù)來衡量，借鑒張軍等（2009）按TCit=lnf（xit，t）/t進行測度，相關(guān)參數(shù)用超越對數(shù)的隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)進行估算[28]。式（12）中調(diào)節(jié)變量為FAECit，即要素配置效率。該變量測算同樣借鑒張軍等（2009），以要素是否隨產(chǎn)出彈性與實際報酬之差而自由流動的程度來衡量要素配置效率[28]。兩個調(diào)節(jié)變量均取標準化值。在按上述方法下的測算數(shù)值得出計量結(jié)果后，再用各行業(yè)大中型企業(yè)科技活動人員占全部從業(yè)人員之比作為TCit的替代變量，用各行業(yè)中小型企業(yè)與大型企業(yè)的產(chǎn)值之比作為FAECit的替代變量，觀察數(shù)據(jù)替換后結(jié)果的穩(wěn)健性。

4.控制變量

①資本密集度。用規(guī)模以上企業(yè)人均固定資本存量的自然對數(shù)（lnkit）表示。通常認為資本密集型行業(yè)的單位規(guī)模較大，資產(chǎn)專用性強，設(shè)備更新周期長，面對市場不確定性更容易發(fā)生產(chǎn)能過剩，很多研究都發(fā)現(xiàn)資本密集型的重化工業(yè)產(chǎn)能過剩更嚴重[8]，故預(yù)計該變量估計系數(shù)為正。②政府干預(yù)。用固定資產(chǎn)投資實際到位資金中國家預(yù)算資金的比重（BIRit）表示。即便在同等的要素投入增速下，政府對固定資產(chǎn)投資的干預(yù)也會影響產(chǎn)能利用率，因為政府可能疏于對資產(chǎn)效益的監(jiān)管，作為投資方對產(chǎn)能閑置的容忍度較高。③上游行業(yè)的影響。用上游行業(yè)工業(yè)產(chǎn)值的加權(quán)平均比上年的變動率（Upit）表示。某一行業(yè)的上游產(chǎn)值擴張意味著其原材料和中間品供給更加充裕，可能刺激該行業(yè)加大投入并保持過剩產(chǎn)能。若不將其控制，則難以準確得到本行業(yè)要素擴張與產(chǎn)能過剩的關(guān)系。④下游行業(yè)影響。用下游行業(yè)工業(yè)產(chǎn)值的加權(quán)平均比上年的變動率（Downit）表示上、下游行業(yè)的界定及權(quán)重值的確定依據(jù)《2007年中國投入產(chǎn)出表》，工業(yè)總產(chǎn)值由歷年生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)加以平減。。下游行業(yè)產(chǎn)值擴張意味著更強勁的產(chǎn)品需求，可能有助于消化本行業(yè)的過剩產(chǎn)能，同樣應(yīng)加以控制。endprint

主要數(shù)據(jù)來源為：各行業(yè)規(guī)模以上企業(yè)總產(chǎn)值、增加值、固定資產(chǎn)凈值、負債合計、利息支出、從業(yè)人員數(shù)及大、中、小型企業(yè)產(chǎn)值來源于《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》；城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資的數(shù)據(jù)來自《中國勞動統(tǒng)計年鑒》；大中型企業(yè)的全部從業(yè)人員及科研活動人員數(shù)來自《中國科技統(tǒng)計年鑒》；分來源的城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資額來自《中國固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計年鑒》；相關(guān)價格指數(shù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》。時間跨度為2001—2013年，樣本行業(yè)為測算ECit時用的19個行業(yè)。四、 實證結(jié)果與分析

（一）不含調(diào)節(jié)變量的初步檢驗

勞動力擴張對產(chǎn)能過剩效應(yīng)的初步估計結(jié)果見表2。由Hausman檢驗結(jié)果斷定各列均應(yīng)采用隨機效應(yīng)模型。從列（1）知，未加入控制變量時，InpLit作為唯一的解釋變量，對產(chǎn)能過剩有著顯著的正向作用，系數(shù)估計值為03251，這意味著某一行業(yè)的勞動力要素投入（經(jīng)標準化后）每增加1個單位，則使該行業(yè)潛在產(chǎn)出與實際產(chǎn)出之比約增加03。在資本密集度、政府干預(yù)及上下游行業(yè)影響等變量逐步得到控制后，估計方程擬合優(yōu)度及整體顯著性得到了提升，同時InpLit對產(chǎn)能過剩的作用被弱化了，除了列（2）其他各列中InpLit的系數(shù)盡管仍為正，但缺乏顯著性。從初步估計結(jié)果看，在同等的行業(yè)特征及產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)下，勞動力擴張并未體現(xiàn)出對產(chǎn)能過剩的明顯推動作用。進而推斷，即使降低勞動力投入量的增速，也難以取得化解產(chǎn)能過剩的明

表3顯示了資本和勞動力同時擴張對產(chǎn)能過剩效應(yīng)的初步估計結(jié)果。未加入控制變量時，InpKLit對產(chǎn)能過剩指數(shù)的影響顯著為正，隨著控制變量加入，擬合優(yōu)度及整體顯著性得到提升的同時，InpKLit的作用變得不夠顯著。初步斷定，在整體樣本下產(chǎn)能過剩并不是要素擴張的必然結(jié)果。假設(shè)各行業(yè)為同等的資本密集度和政府干預(yù)度，并面對同等的上下游影響，則無論短期增加可變要素投入，還是長期增加所有要素，都未必使企業(yè)面臨短期或長期目標壓力而降低產(chǎn)能負荷，要素投入規(guī)模對產(chǎn)能過剩不具有直接解釋力。至少要素擴張導(dǎo)致產(chǎn)能過剩的邏輯并非在所有樣本中均成立，要素擴張是否導(dǎo)致產(chǎn)能過剩可能取決于一些必要條件，須對調(diào)節(jié)效應(yīng)加以檢驗。

另外，表2、3中控制變量lnkit和BIRit對產(chǎn)能過剩的影響顯著為正，即資本密集型重化工業(yè)及受政府更多干預(yù)的行業(yè)更容易發(fā)生產(chǎn)能過剩；Downit對產(chǎn)能過剩為顯著負影響，即下游規(guī)模擴張將為本行業(yè)化解產(chǎn)能過剩提供一定市場空間，也同預(yù)期一致。但是，上游行業(yè)擴張Upit對產(chǎn)能過剩為不顯著的負向作用，與預(yù)期有所出入。根據(jù)一般理解，某一行業(yè)容易被動接受一部分上游轉(zhuǎn)嫁而來的產(chǎn)能壓力，而初步估計結(jié)果說明此效應(yīng)不顯著，現(xiàn)實中多數(shù)企業(yè)有能力規(guī)避上游行業(yè)產(chǎn)能擴張的不利沖擊。這一方面可能是由于上游行業(yè)壟斷度通常較高，其產(chǎn)出擴張未必能引起價格即期變動；另一方面可能是原材料和中間品價格構(gòu)不成企業(yè)產(chǎn)能決策的主要考慮因素。

（二）調(diào)節(jié)效應(yīng)的檢驗

為檢驗技術(shù)進步和競爭因素對要素擴張的產(chǎn)能過剩效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用，把TCit和FAECit作為調(diào)節(jié)變量分別納入估計方程，觀察其與核心解釋變量交互項的表現(xiàn)，結(jié)果見表4。由左半部知，列（2）、（4）中InpLit×TCit的系數(shù)至少在005水平上顯著為負，列（2）整體擬合優(yōu)度高于列（1）約003，列（4）整體擬合優(yōu)度高于列（3）約004。這說明隨機前沿法測出的技術(shù)變化與勞動力投入的交互項對被解釋變量方差約有3%的負解釋力，按科技活動人員比重測算的技術(shù)變化與勞動力的交互項約有4%的負解釋力。無論使用何種方法衡量技術(shù)進步，行業(yè)技術(shù)進步越快，都越有可能拉低產(chǎn)能過剩對InpLit回歸的斜率。勞動力擴張對產(chǎn)能利用率的抑制效應(yīng)主要發(fā)生在技術(shù)進步率較低的行業(yè)。正如Nikiforos（2013）發(fā)現(xiàn)的缺乏產(chǎn)品創(chuàng)新的新增要素屬于沒有需求的產(chǎn)能投入，

自然會導(dǎo)致產(chǎn)能利用率下降[29]。這主要因注：括號內(nèi)數(shù)字為z統(tǒng)計量；估計采用兩步法，并控制了行業(yè)和年份虛擬變量及常數(shù)項；四個檢驗值均顯示的p值。 各列ArellanoBond AR檢驗結(jié)果說明存在一階序列相關(guān)且無二階序列相關(guān)，Hansen和Sargan檢驗結(jié)果說明未對工具變量過度識別。左半部是以TCit為調(diào)節(jié)變量的情形，可知無論以何種方法衡量技術(shù)進步率，交互項InpLit×TCit的估計系數(shù)均至少在005水平上顯著為負，即弱化了內(nèi)生性問題后調(diào)節(jié)變量TCit仍表現(xiàn)出對勞動力擴張的產(chǎn)能過剩效應(yīng)的明顯弱化作用。右半部是以FAECit為調(diào)節(jié)變量的情形，無論如何測算要素配置效率，InpKLit×FAECit的估計系數(shù)均在001水平上顯著為負，可見控制了內(nèi)生性問題后調(diào)節(jié)變量FAECit仍可明顯弱化要素擴張的產(chǎn)能過剩效應(yīng)。

表5中核心解釋變量InpLit和InpKLit的系數(shù)絕對值及其顯著性在各列多略高于表4，足見隨機效應(yīng)模型下要素擴張對產(chǎn)能過剩的加劇作用被相對低估了。上一期產(chǎn)能過剩壓力對當(dāng)期要素投入存在反向抑制，若不控制易造成傳統(tǒng)估計方法的結(jié)果偏誤，而SYSGMM的結(jié)果更為可信。這也映射了各行業(yè)依靠壓縮產(chǎn)能投資來直觀應(yīng)對產(chǎn)能過剩的現(xiàn)實做法。當(dāng)然InpLit和InpKLit對產(chǎn)能過剩的效應(yīng)在SYSGMM下仍未呈現(xiàn)足夠的顯著性，勞動力擴張和全部要素同時擴張對產(chǎn)能過剩的明顯推動作用，僅分別存在于低技術(shù)進步率和要素配置無效率的行業(yè)。另外，產(chǎn)能過剩指數(shù)滯后項的系數(shù)顯著為正，說明低效率的產(chǎn)能利用在多數(shù)行業(yè)存在制度慣性，這與生產(chǎn)模式的長期積累及對市場信息反應(yīng)存在時間滯后有關(guān)[30]。五、 結(jié) 論

生產(chǎn)要素擴張是否會導(dǎo)致產(chǎn)能過剩，關(guān)鍵要看企業(yè)基于特定技術(shù)條件和行業(yè)競爭態(tài)勢的選擇偏好。只有當(dāng)行業(yè)技術(shù)進步或要素配置效率表現(xiàn)較差時，擴張要素投入才會對產(chǎn)能過剩形成強烈刺激。利用中國制造業(yè)行業(yè)面板數(shù)據(jù)進行檢驗，發(fā)現(xiàn)：從整體結(jié)果看，無論擴張勞動力還是同時擴張全部要素，對產(chǎn)能過剩的正向貢獻都不夠顯著；在技術(shù)進步率越高的行業(yè)中，勞動力擴張與產(chǎn)能過剩的正向關(guān)系越不明顯，勞動力擴張導(dǎo)致的產(chǎn)能過剩主要發(fā)生在缺乏技術(shù)進步或過度追求技術(shù)資源數(shù)量型擴張的行業(yè)；越是要素配置效率較高的行業(yè)，同時擴張全部要素對產(chǎn)能過剩的加劇效應(yīng)越不明顯，只有在要素配置效率相對較低的行業(yè)，產(chǎn)能利用率才會隨著要素擴張而降低。endprint

本文證明了并非所有行業(yè)都隨要素擴張而降低產(chǎn)能利用率。低技術(shù)進步和缺乏要素配置效率的行業(yè)中，在位企業(yè)往往對產(chǎn)品滯銷和競爭強化更為厭惡，產(chǎn)能利用率對投入增長有更明顯的負向彈性，更容易因要素擴張而發(fā)生產(chǎn)能過剩。如果閑置新增產(chǎn)能比將其充分利用代價更大，企業(yè)不會因要素擴張輕易降低產(chǎn)能利用率。所以，單靠減少要素投入難以化解產(chǎn)能過剩痼疾，“以干預(yù)應(yīng)對干預(yù)”的措施尤其不可取。更重要的是通過推動技術(shù)創(chuàng)新和優(yōu)化要素配置，提高其要素利用的上限，變無效投資為有效投資，減少要素擴張的盲目性。

第一，全面提高制造業(yè)創(chuàng)新能力，實現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展，以緩解部分行業(yè)產(chǎn)能利用率對要素投入的敏感彈性。按照“中國制造2025”戰(zhàn)略，以兩化融合帶動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。加強頂層設(shè)計，完善國家制造業(yè)創(chuàng)新體系，加強標準體系建設(shè)，統(tǒng)籌整合并不斷挖潛現(xiàn)有科技資源。瞄準新一代信息技術(shù)、高端裝備、新材料等重點領(lǐng)域，引導(dǎo)社會資源集聚。抵制低質(zhì)量技術(shù)進步，遏制資源低效率使用及重復(fù)建設(shè)。堅持質(zhì)量為先，促使產(chǎn)品差異化競爭，拓展國內(nèi)國際市場的銷路，提高在新興市場上的競爭優(yōu)勢和適應(yīng)能力，從而強化微觀主體以技術(shù)進步去產(chǎn)能的機制。

第二，我國應(yīng)進一步深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，理順資源能源及其他生產(chǎn)要素的價格形成機制，借助產(chǎn)業(yè)政策的合理引導(dǎo)與市場主體的自發(fā)調(diào)整，把超量要素從低技術(shù)部門和壟斷性行業(yè)中導(dǎo)出，形成并完善由政府引導(dǎo)、企業(yè)自主決策的去產(chǎn)能機制。圍繞戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)、支柱產(chǎn)業(yè)的盲目補貼競爭應(yīng)及時退出，尤其要減少對其普通資產(chǎn)購置的補貼或稅收減免。同時，要著力打破地區(qū)及部門分割，消除地方保護主義，推動資源自由流入流出，倒逼企業(yè)做出理性的產(chǎn)能決策。參考文獻：

[1] 國務(wù)院發(fā)展研究中心“進一步化解產(chǎn)能過剩的政策研究”課題組. 當(dāng)前我國產(chǎn)能過剩的特征、風(fēng)險及對策研究——基于實地調(diào)研及微觀數(shù)據(jù)的分析 [J]. 管理世界， 2015（4）： 110.

[2] Blinder A S. The anatomy of doubledigit inflation in the 1970s inflation： Causes and effects [M]. The University of Chicago Press， 1982.

[3] Sarkar S. A realoption rationale for investing in excess capacity [J]. Managerial and Decision Economics， 2009， 30（2）： 119133.

[4] Chaturvedi A， MartinezDeAlbéniz V. Safety stock or excess capacity： Tradeoffs under supply risk [R]. IESE Business School Working Paper， 2009.

[5] Fair R C. Excess labor and the businesscycle [J]. American Economic Review， 1985， 75（1）： 239245.

[6] Mathis S， Koscianski J. Excess capacity as a barrier to entry in the US titanium industry [J]. International Journal of Industrial Organization， 1997， 15（2）： 263281.

[7] Ogawa H， Nishimori A. Do firms always choose excess capacity？ [J]. Economics Bulletin， 2004， 12（2）： 17.

[8] 韓國高， 高鐵梅， 王立國， 等. 中國制造業(yè)產(chǎn)能過剩的測度、波動及成因研究 [J]. 經(jīng)濟研究， 2011（12）： 1831.

[9] 劉航， 孫早. 城鎮(zhèn)化動因扭曲與制造業(yè)產(chǎn)能過剩——基于2001—2012年中國省級面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗分析 [J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟， 2014（11）： 517.

[10] 江飛濤， 耿強， 呂大國， 等. 地區(qū)競爭、體制扭曲與產(chǎn)能過剩的形成機理 [J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟， 2012（6）： 5361.

[11] 黃健柏， 徐震， 徐珊. 土地價格扭曲、企業(yè)屬性與過度投資——基于中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)和城市地價數(shù)據(jù)的實證研究 [J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟， 2015（3）： 5769.

[12] 林毅夫， 巫和懋， 邢亦青. “潮涌現(xiàn)象”與產(chǎn)能過剩的形成機制 [J]. 經(jīng)濟研究， 2010（10）： 419.

[13] 白讓讓. 競爭驅(qū)動、政策干預(yù)與產(chǎn)能擴張——兼論“潮涌現(xiàn)象”的微觀機制 [J]. 經(jīng)濟研究， 2016（11）： 5669.

[14] Squires D， Jeon Y， Grafton R Q， Kirkley J. Controlling excess capacity in commonpool resource industries： the transition from input to output controls [J]. The Australian Journal of Agricultural and Resource Economics， 2010， 54（3）： 361377.

[15] Somayeh M C， Tohidi G， Lankarani S. Capacity utilization of buyersupplier relationships [J]. Indian Journal of Science and Technology， 2012， 5（9）： 3345 3348.endprint

[16] 劉航， 李平， 楊丹輝. 出口波動與制造業(yè)產(chǎn)能過剩——對產(chǎn)能過剩外需側(cè)成因的檢驗 [J]. 財貿(mào)經(jīng)濟， 2016（5）： 91105.

[17] 袁江， 張成思. 強制性技術(shù)變遷、不平衡增長與中國經(jīng)濟周期模型 [J]. 經(jīng)濟研究， 2009（12）： 1729.

[18] 楊振兵. 有偏技術(shù)進步視角下中國工業(yè)產(chǎn)能過剩的影響因素分析 [J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究， 2016（8）： 3046.

[19] 陳彥斌， 馬嘯， 劉哲希. 要素價格扭曲、企業(yè)投資與產(chǎn)出水平 [J]. 世界經(jīng)濟， 2015（9）： 2955.

[20] 徐朝陽， 周念利. 市場結(jié)構(gòu)內(nèi)生變遷與產(chǎn)能過剩治理 [J]. 經(jīng)濟研究， 2015（2）： 7587.

[21] 王立國， 高越青. 基于技術(shù)進步視角的產(chǎn)能過剩問題研究 [J]. 財經(jīng)問題研究， 2012（2）： 2632.

[22] Hall R E. Invariance properties of Solows productivity residual [R]. NBER Working Paper， 1991， No.w3034.

[23] Basu S， Fernald J G. Aggregate productivity and aggregate technology [J]. European Economic Review， 2002， 46（6）： 963991.

[24] Jorgenson D W， Ho M S， Stiroh K J. Information technology and the American growth resurgence [M]. Cambridge MA： MIT Press， 2005.

[25] Baldwin J R， Gu W， Yan B. Export growth， capacity utilization， and productivity growth： Evidence from the Canadian manufacturing plants [J]. Review of Income and Wealth， 2013， 59（4）： 665688.

[26] Morrison C J， Berndt E R. Short run labor productivity in a dynamic model [J]. Journal of Econometrics， 1980， 16（3）： 339365.

[27] Jaccard J， Turrisi R. Interaction effects in multiple regression （2nd edition） [M]. SAGE Publications， Inc.， 2003.

[28] 張軍， 陳詩一， Gary H J. 結(jié)構(gòu)改革與中國工業(yè)增長 [J]. 經(jīng)濟研究， 2009（7）： 420.

[29] Nikiforos M. The （normal） rate of capacity utilization at the firm level [J]. Metroeconomica， 2013， 64（3）： 513538.

[30] 楊振兵， 張誠. 產(chǎn)能過剩與環(huán)境治理雙贏的動力機制研究——基于生產(chǎn)側(cè)與消費側(cè)的產(chǎn)能利用率分解 [J]. 當(dāng)代經(jīng)濟科學(xué)， 2015（6）： 4252.

責(zé)任編輯、 校對： 李再揚endprint