裝備制造業的產能利用率：程度測算與差異分析

葛鵬飛，黃秀路，王澤潤

(1.西北大學經濟管理學院，陜西 西安 710127；2.西安交通大學金禾經濟研究中心，陜西 西安 710049)

0 引言

中國經濟正處在從總量擴張向結構優化的轉變階段，裝備制造業作為國民經濟的基礎性和戰略性產業，其發展水平為產業結構高級化和技術進步提供重要保障，提升其綜合競爭力是提高中國經濟發展質量的基礎。2015年，中國裝備制造業的銷售產值達到38萬億元，占工業整體的34.5%，穩居世界首位。但與美德日等國相比，中國裝備制造業面臨著行業效益放緩、資源浪費嚴重、生產效率低下等問題；對裝備制造業實施供給側結構性改革，成為其轉型升級的必由之路[1]。 “去產能”作為供給側結構性改革的首要目標，在于產能過剩多年來嚴重困擾著中國工業經濟的發展，能否成功解決產能過剩問題是中國經濟可持續發展的關鍵[2]。因此，在對裝備制造業實施供給側結構性改革的過程中，需要對其產能利用率進行全方位認識，準確把握該行業及其子行業產能利用率的特征事實，為供給側結構性改革提供經驗證據。

從國家政策層面，在2006年、2009年、2013年等均出臺了一些治理產能過剩的文件，尤其在2015年，中央經濟工作會議把去產能放在供給側改革的首位，并指出煤炭、鋼鐵等行業產能過剩嚴重。一系列的規章和政策，均把產能過剩的治理重點放在鋼鐵、煤炭、水泥和玻璃等行業上。那么，作為現代工業靈魂的裝備制造業是否存在產能過剩問題呢？如果不存在產能過剩，其產能利用率現狀的表現如何？如果存在產能過剩，其特征事實又是如何呢？回答這些問題，判斷和掌握裝備制造業產能利用率的現狀、進而改善各子行業的供需結構，對提升中國經濟的增長質量具有重要現實意義。

1 文獻回顧

1.1 產能利用率的研究現狀

對裝備制造業實施供給側改革，應以去產能為基礎，重點解決供需之間存在的結構性矛盾，提升供給體系的質量。裝備制造業產能利用率的現實狀況，直接影響到其進行供給側改革的具體實施方案。有關中國產能利用率的研究，側重產能過剩的原因機制分析和應對策略設計。原因機制以投資 “潮涌現象”的市場失靈論[3]，以及政府干預不當導致的體制扭曲論為主[4]。應對政策包括限制投資流向、充分發揮市場機制、完善落后產能退出、消除僵尸企業等[3，5,6]。但國際研究一般較少將產能過剩作為研究對象，更多地聚焦于對產能利用率本身的剖析[7，8]。

1.2 產能利用率的測算方法

從經濟學角度測算產能利用率的關鍵在于界定DMU的最大生產能力，由此產生了峰值法、調查法、函數法和DEA法等。峰值法和調查法的理論原理直白簡單，不進行說明。比較函數法與DEA法，二者的假設條件和對生產能力的界定存在明顯差異。函數法假設廠商以成本最小化或利潤最大化為經營目標，此假設普遍適用于發達的市場經濟國家，而中國的要素市場存在扭曲，市場機制未能有效發揮作用，函數法的假設不完全適用于中國工業的生產。另外，中國工業的落后產能普遍存在，非市場因素的影響較大，這些因素導致技術意義上生產能力的DEA法更適合中國工業的現實情況[9，10]。

1.3 中國裝備制造業的研究現狀

為了提高中國裝備制造業的競爭力，學者側重效率和競爭力的研究，缺乏針對產能利用率的分析。牛澤東等[11]分析了裝備制造業的技術創新效率及其影響因素；葛鵬飛等[12]從空間效應的角度對裝備制造業的技術效率進行探討，邵慰[13]研究了各子行業的競爭力評價；王衛等[1]則針對性地討論了TFP的差異性。這些研究為裝備制造業轉型升級提供了文獻基礎，有著較高的現實意義。

在深化供給側結構性改革的背景下，對 “去產能”的理論研究，已不能浮于表面，必須進一步挖掘和細化。鑒于裝備制造業在工業中的核心地位，毋庸置疑，弄清其產能利用率的地區現狀、行業事實以及差異特征，是提升中國工業制造的關鍵之一，也是有效治理裝備制造業可能存在的產能過剩的基本前提。

2 測算方法和數據處理

2.1 產能利用率的測算方法：DSBM模型

在實際生產中，廠商生產活動不但與本期有關，還和本期結余至下期的延續性生產相關；廠商協調存貨水平，以便更好地應對需求波動現象。因此，把企業的延續性活動放到企業的生產決策中，利用DSBM模型可以更準確地測算產能利用率[14]。

2.2 數據處理

在剔除數據缺失的行業后，研究對象最終為2001—2015年30個省的金屬制品業，通用設備制造業，專用設備制造業，交通運輸設備制造業，電氣機械和器材制造業，計算機、通信和其他電子設備制造業，儀器儀表制造業。參考現有研究[10]，測算所使用的投入產出指標為總產值、勞動力、資本存量和存貨。

3 裝備制造業產能利用率的事實分析

3.1 產能過剩的中國標準之辨

產能過剩以產能利用率低于某一標準為判斷標準。標準之一是，美聯儲基于美國歷史上經濟運行的經驗設定，以低于79%為產能過剩[15]。標準之二是，以中國工業現實為基礎，以低于72%為產能過剩的判定準則[10,16]。考慮到產能過剩與經濟體的消費結構、消費水平、生產工藝、產業結構和工業整體運行等有關，直接套用美國的經驗法則并不合理，應根據中國自身的經濟特點劃分 “合意”區間[16]。綜合分析后，本文借鑒文獻[16]的標準，將72%設為產能過剩的判定標準。

3.2 裝備制造業產能利用率的現狀

根據產能利用率的定義，使用加權算數平均計算全國平均值更加合適。

(1)整體特征。2001—2015年，裝備制造業的加權平均產能利用率為74.17%，高于72%，整體不存在顯著產能過剩。分階段看：2001—2005年處于上升態勢，基本保持在80%左右。2001年加入WTO后，中國工業深度嵌入全球產業鏈，這一階段的產能擴張和較高利用率具有堅實的外部需求支撐，故模型未將此視為產能過剩。隨后，2006—2009年產能利用率調頭向下，在外部金融危機影響需求下滑和國內4萬億過度投資的雙重作用下，2009年達到最低的64.12%。隨著全球經濟逐步復蘇，2010—2013年利用率表現出緩慢回升態勢，在2013年達到76.50%。然而，經濟進入新常態以來，產能利用率又出現緩慢下降。

東、中、西部的裝備制造業產能利用率分別為76.40%、63.53%、66.44%，東部的產能利用率遠高于中西部(見表1)。比較中部與西部，2001—2004年中部的產能利用率高于西部，但從2005年開始，這一關系發生了逆轉。對比東部與中部，除了2009年以外，東部均顯著高于中部。對比東部與西部，2008—2011年西部顯著大于東部，其余年份東部均大于西部。從變化軌跡上看，東部走勢與全國類似，中部呈現緩慢下降態勢，西部則表現為先上升再下降。總體來看，裝備制造業的產能利用率與中國宏觀經濟關系密切，大致呈現順宏觀經濟周期的特征。全球金融危機對中國裝備制造業的影響在東部最為強烈，其次為西部，中部與全球金融危機基本無關。

表1 裝備制造業產能利用率的整體狀況

(2)行業間比較。表2報告了各子行業的加權平均產能利用率，其中，電氣機械的產能利用率為67.53%，通信設備為71.83%，存在產能過剩；其余子行業的值皆大于72%，不存在產能過剩。運輸設備在各年份均不存在產能過剩，其他子行業在部分年份不同程度存在產能過剩，尤其是通信設備業。另一個明顯的特征是，各行業不同程度地受到2008—2009年金融危機的影響，金屬制品、電氣機械、通信設備、儀器儀表受到嚴重影響；而通用設備制造業、專用設備制造業、交通運輸設備制造業受到的影響較微弱。

(3)省際差異。如表3所示，裝備制造業產能利用率高于72%的省份有11個，其中東部5省、中部1省、西部5省；低于72%的有19個，東部6省、中部7省、西部6省，這意味著產能過剩的省份占比達63.33%，說明產能過剩在地區上的表現更突出。樣本期內，產能利用率在各年均低于72%的省份有冀、晉、遼、豫、陜；各年均高于72%的省份則包括京、津、蒙、吉、魯；其余省份呈現劇烈波動。從變化趨勢看，吉、蘇、贛、黔等13個省份實現了增長，其余17個省份均出現不同程度的下降(圖例備索)；在下降的省份中，瓊、晉、豫和浙的下降幅度較大，分別為50.21%、49.06%、47.54%和41.55%。

表2 裝備制造業產能利用率的分行業特征

表3 裝備制造業產能利用率的分地區特征

4 裝備制造業產能利用率的差異測度與分析

為了進一步揭示裝備制造業產能利用率的總體差異、行業內差異、行業間差異及來源，利用Dagum[17]提出的Dagum方法，對差異性進行系統分析。近年來，除了收入差距領域外，Dagum基尼系數在貿易、金融、創新和碳排放等眾多領域均得到應用[10]。

由表4可見，裝備制造業產能利用率的基尼系數介于0.1867～0.2423之間。從時間趨勢看，裝備制造業產能利用率的總體差異呈現出在波動中緩慢上升的特征，2015年為0.2423，相較于2001年的0.2013上升了20.37%。分階段看，2001—2012年的變化較為平穩，在2012年以后總體差異明顯上升。子行業的差異分析表明，通用設備、金屬制品的差異較大，其他行業的差異較小。在樣本期內，差異上升的行業是通用設備、專用設備、儀器儀表；差異下降的行業有金屬制品、運輸設備、電氣機械、通信設備。從貢獻率上，在2001年，超變密度是造成差異的主要原因，各行業間的差異次之，各行業內的差異最小；而在2015年，各行業間的差異成為造成各行業差距的最重要原因，其次為超變密度的差異和各行業內的差異。樣本期內，行業差異表現出從超變密度向各行業間差異轉化的過程，而各行業內的差異一直較小，基本維持在12%左右，并處于下降趨勢。

表4 裝備制造業產能利用率的差異演變

5 結論與政策建議

研究發現：①裝備制造業整體平均的產能利用率為74.17%，不存在產能過剩。在樣本期內，其變動具有明顯的階段性特征：先穩步上升、再急速下降、再緩慢上升、再緩慢下降，且這種階段性變化具有明顯的順周期特征。②分區域看，東部、中部、西部的產能利用率分別為76.40%、63.53%、66.44%，東部沒有產能過剩，但中部和西部地區產能過剩問題非常嚴重。在時間演變上，東部走勢與全國類似，中部表現出緩慢下降態勢，西部則是先上升再下降的走勢。進入新常態以后，產能利用率皆明顯下降。③分行業看，金屬制品的產能利用率為84.17%，通用設備為73.70%，專用設備為77.03%，運輸設備為80.22%，儀器儀表為74.21%，不存在產能過剩現象；電氣機械和通信設備分別為67.53%和71.83%，存在產能過剩。④裝備制造業中各行業間的差異成為產能利用率差異的最重要原因。

基于以上結論，本文的啟示如下：①應高度重視裝備制造業的產能狀況，特別是中西部的產能過剩問題。各界對產能過剩的認識往往局限于傳統行業，而裝備制造業的產能過剩問題卻一直被忽視。②裝備制造業的產能利用率在不同省份、不同子行業存在顯著差異，這要求中央層面的去產能政策要充分考慮這些差異，突出政策的精準度，面向具體省份和細分行業精準施策。特別是山西、河南、安徽、陜西等產能嚴重過剩省份的監測和治理，輔之以必要的行政手段。加強對電氣機械和通信設備這兩個行業產能過剩的監測和治理。③裝備制造業產能利用率的歷史波動具有順宏觀經濟周期性特征，這要求相關去產能政策的制定和實施要充分考慮到經濟周期性因素，把握好政府和市場的界限。低效企業在經濟下行周期的市場出清過程中會自然被淘汰，去產能政策應與此市場規律向協調，避免行政過度干預，阻礙市場出清，甚至去了不該去的，留了不該留的。建議著眼長遠措施，鼓勵并支持企業加大技術創新投入，降低企業創新風險，實現落后產能退出和結構升級雙重目標。④應構建涵蓋裝備制造業全部行業的產能利用率動態監測體系，建立一整套統計、發布、監控、預警系統，將產能利用率指數作為觀察、引導經濟運行的指示器。