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    供給側(cè)改革下鋼鐵產(chǎn)業(yè)去產(chǎn)能路徑

    2018-09-22 07:49:50陳圣
    財稅月刊 2018年6期
    關(guān)鍵詞:去產(chǎn)能鋼鐵行業(yè)供給側(cè)改革

    陳圣

    摘 要 供給側(cè)改革的深入推進(jìn)使得去產(chǎn)能日漸成為經(jīng)濟(jì)改革中的關(guān)鍵問題之一。作為嚴(yán)重產(chǎn)能過剩問題的行業(yè),鋼鐵行業(yè)的去產(chǎn)能問題具有代表性。本文考察了供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革下鋼鐵行業(yè)去產(chǎn)能現(xiàn)狀,使用鋼鐵行業(yè)上市公司的數(shù)據(jù),利用DEA模型計(jì)算出企業(yè)的產(chǎn)能利用率相關(guān)指標(biāo),使用這些企業(yè)的面板數(shù)據(jù),控制住與盈利水平和資產(chǎn)運(yùn)營水平相關(guān)的財務(wù)指標(biāo),研究銀行信貸對鋼鐵企業(yè)庫存和產(chǎn)能利用水平的影響。本文的研究結(jié)果顯示,鋼鐵企業(yè)的銀行信貸水平會對其庫存水平產(chǎn)生顯著的正向影響,而它們利用擴(kuò)張信貸的方式提高財務(wù)杠桿會導(dǎo)致其產(chǎn)能利用水平顯著下降。在此基礎(chǔ)上,本文提出利用市場價格機(jī)制以配合去產(chǎn)能,利用貸款政策鼓勵鋼鐵業(yè)內(nèi)并購重組以及鼓勵產(chǎn)業(yè)升級等政策建議。

    關(guān)鍵詞 供給側(cè)改革;去產(chǎn)能;鋼鐵行業(yè);信貸

    一、引言

    面對中國經(jīng)濟(jì)目前所處的“三期疊加”階段以及經(jīng)濟(jì)下行壓力和外部需求疲軟局面,中國決策層明確指出供給側(cè)改革是重新培育增長新動能的必然選擇,而供給側(cè)改革的首要任務(wù)在于去產(chǎn)能。以鋼鐵等為代表的傳統(tǒng)行業(yè)產(chǎn)能嚴(yán)重過剩,成為中國當(dāng)下亟待化解的經(jīng)濟(jì)問題。2003年鋼鐵行業(yè)投資增長率為92.6%,遠(yuǎn)高于當(dāng)年其他行業(yè),而到了2008年,我國鋼鐵產(chǎn)能利用率為75.8%,開始出現(xiàn)產(chǎn)能過剩問題,至2012年底,鋼鐵行業(yè)的產(chǎn)能利用率進(jìn)一步下降為72%,出現(xiàn)嚴(yán)重產(chǎn)能過剩現(xiàn)象。到了2015年,我國粗鋼產(chǎn)量出現(xiàn)了自1981年末的首次下滑,產(chǎn)能利用率低至67%,虧損面達(dá)50%,中國鋼鐵企業(yè)虧損嚴(yán)重,市場出現(xiàn)過度競爭,產(chǎn)業(yè)競爭力下降,面臨空前巨大的挑戰(zhàn)。鋼鐵行業(yè)去產(chǎn)能任重而道遠(yuǎn),是值得當(dāng)前探討的重要課題。胡鞍鋼、周紹杰、任皓(2016)認(rèn)為供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革不僅適應(yīng)和引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)、助力需求側(cè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,而且順應(yīng)了我國推進(jìn)城鎮(zhèn)化發(fā)展的客觀要求,是轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式的必然要求。

    1.供給側(cè)改革下我國鋼鐵企業(yè)去產(chǎn)能現(xiàn)狀簡述

    受傳統(tǒng)用鋼行業(yè)低迷的影響,如機(jī)械、船舶、家電和房地產(chǎn)等行業(yè)整體用鋼需求大幅萎縮。2015年我國粗鋼產(chǎn)量約為8億噸,消費(fèi)量約為7億噸,同比下降5.44%。這意味著,鋼鐵供給需求錯配也促進(jìn)了鋼鐵行業(yè)困境,而過度刺激需求無益于鋼鐵行業(yè)健康持續(xù)發(fā)展,必須從供給端入手,壓減產(chǎn)能,調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),以應(yīng)對消費(fèi)升級與落后供給的新時代矛盾。隨著政策調(diào)控不斷加碼,我國去產(chǎn)能工作的確取得了不錯的成績,在2017年超額完成5000萬噸化解過剩產(chǎn)能目標(biāo)任務(wù),更是將1.4億噸“地條鋼”全面取締,消除了鋼鐵行業(yè)“劣幣驅(qū)逐良幣”的弊端,但是不可否認(rèn)的是去產(chǎn)能仍然面臨較大壓力。前期降低產(chǎn)量的工作對價格上調(diào)的影響有限,價格反復(fù)導(dǎo)致部分產(chǎn)能死灰復(fù)燃,地方政府由于發(fā)展經(jīng)濟(jì)的沖動強(qiáng)烈和維護(hù)就業(yè)穩(wěn)定的政治考量傾向于保護(hù)本地鋼企,銀行對于鋼鐵行業(yè)的過度信貸也導(dǎo)致大量僵尸企業(yè)仍無法得到有效出清,粗放式生產(chǎn)嚴(yán)重污染環(huán)境且生產(chǎn)技術(shù)效率低下。以上問題仍是我國鋼鐵產(chǎn)業(yè)面對的現(xiàn)狀。

    2.從銀行主體看去產(chǎn)能

    銀行對產(chǎn)能過剩企業(yè)的貸款是加劇產(chǎn)能過剩的主要影響因素之一。馬軍和竇超(2017)發(fā)現(xiàn)我國鋼鐵行業(yè)在2008年后有明顯的產(chǎn)能過剩的情況,同時存在投資過度的問題。曹森和史逸林(2017)發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行間存在互相跟隨效應(yīng),這種效應(yīng)引起的過度貸款并導(dǎo)致產(chǎn)能過剩,而行業(yè)的產(chǎn)能過剩也會同時導(dǎo)致該行業(yè)的產(chǎn)品出現(xiàn)的供給過剩的現(xiàn)象。對于存在產(chǎn)能過剩情況的企業(yè),銀行并不一定會收縮貸款規(guī)模,甚至銀行本身有基于短期目標(biāo)的動機(jī)利用信貸幫助產(chǎn)能過剩企業(yè)(劉奎甫和茅寧,2016)。郭曉蓓(2017)認(rèn)為公司的績效與公司的資本結(jié)構(gòu)負(fù)相關(guān)。銀行可能為了掩蓋對經(jīng)營現(xiàn)狀不好的企業(yè)的債權(quán)存在的壞賬問題,去選擇用繼續(xù)向企業(yè)貸款的方式支持相關(guān)企業(yè)的經(jīng)營。政府為了防止失業(yè)問題也會鼓勵銀行向經(jīng)營不善的企業(yè)進(jìn)行貸款(孫光林和王雪標(biāo),2017)。有案例研究顯示(張舒正,2014),政府的貸款擔(dān)保導(dǎo)致經(jīng)營不善企業(yè)擴(kuò)張生產(chǎn),導(dǎo)致了產(chǎn)能過剩的加劇。另外,即使在長期可能存在負(fù)面影響的情況下,銀行和政府也有短期動機(jī)促使銀行利用金融手段支持產(chǎn)能過剩企業(yè)的運(yùn)營。根據(jù)張棟,謝志華等(2016)對17家鋼鐵企業(yè)的研究,這些企業(yè)中有14家具有僵尸企業(yè)的特征,即他們是在離開信貸政策支持條件下難以生存,可見存在產(chǎn)能過剩問題的鋼鐵行業(yè)對低息資本依賴程度比較高。同時鋼鐵企業(yè)的融資利用率存在普遍地偏低的問題(柯愈華,2017)。

    二、模型設(shè)定、變量說明和檢驗(yàn)結(jié)果描述

    1.模型的設(shè)定和數(shù)據(jù)來源說明

    本文以鋼鐵生產(chǎn)企業(yè)信貸水平為主要自變量,以其對鋼鐵生產(chǎn)企業(yè)的庫存和產(chǎn)能利用水平的影響作為實(shí)證研究的目標(biāo)。

    本文所使用的樣本是原證監(jiān)會行業(yè)分類中的“黑色金屬冶煉與壓延”類中所有上市公司2006年到2015年間的相關(guān)年度財務(wù)數(shù)據(jù),共計(jì)38家企業(yè)的數(shù)據(jù),全部數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。

    本文設(shè)定以下模型以檢驗(yàn)企業(yè)的銀行貸款和政府補(bǔ)助對企業(yè)庫存的影響:

    (3.1)

    在考察銀行,本文參考賈潤崧和胡秋陽(2016)的方法,使用DEA模型,尋找可以反映企業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)效率的相關(guān)指標(biāo),并使用以下模型研究企業(yè)利用銀行貸款對企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率的影響:

    2.變量說明

    在以上所有模型中,角標(biāo)中的i代表不同企業(yè)個體,角標(biāo)中的t代表年份。和分別代表了和時間效應(yīng)和企業(yè)的個體效應(yīng),表示隨機(jī)擾動項(xiàng)。soe是二值變量,當(dāng)企業(yè)是本年是國有控股企業(yè)時,soe值為1,當(dāng)企業(yè)是非國有控股企業(yè)時,soe值為0。所有貨幣計(jì)量的單位均以萬元為單位衡量。

    在模型(1)中,inv是企業(yè)年末存貨總量,代表企業(yè)的庫存,作為模型的因變量。asset是企業(yè)的年末總資產(chǎn),作為企業(yè)規(guī)模的控制變量,nprofit是企業(yè)本年度凈利潤,作為企業(yè)盈利水平的控制變量,rev是企業(yè)年度收入,作為收入水平的控制變量。debts是核心變量,是企業(yè)本年度的銀行借款總規(guī)模,sud代表本年度企業(yè)獲得的政府補(bǔ)助。

    在模型(2)中,解釋變量r是產(chǎn)能利用水平,使用DEA模型計(jì)算出的企業(yè)的綜合效率代替。在DEA模型中,本文使用企業(yè)每期的期末存貨加企業(yè)本期營業(yè)成本減去上期的期末存貨作為代表產(chǎn)出的變量,以每期固定資產(chǎn)折舊值代表資本的投入,向員工支付的薪資代表勞動的投入,以此衡量出的生產(chǎn)效率若小于1則存在一定程度的生產(chǎn)無效??刂谱兞縭oa是企業(yè)的總資產(chǎn)收益率,nir是營業(yè)凈利率,tat是總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率,從盈利能力和運(yùn)營能力等方面選擇控制變量研究資產(chǎn)負(fù)債率adr對生產(chǎn)效率的影響。由于本文側(cè)重研究銀行貸款對生產(chǎn)效率的影響,故使用企業(yè)本期銀行借款總額與總資產(chǎn)的比作為資產(chǎn)負(fù)債率指標(biāo)。

    3.模型檢驗(yàn)結(jié)果描述

    本文采用3.1節(jié)所述模型(3.1)和模型(3.2)對銀行貸款與企業(yè)產(chǎn)能的關(guān)系進(jìn)行研究。本文分別采用混合回歸,考慮面板固定效應(yīng)的估計(jì)和考慮面板數(shù)據(jù)個體隨機(jī)效應(yīng)的估計(jì)對模型中的系數(shù)進(jìn)行估計(jì)。

    在模型(1)中采用LSDV法比較混合回歸與面板固定效應(yīng)模型的適用性, LSDV法考察出的絕大部分個體虛擬變量都很顯著,可以認(rèn)為考慮了個體固定效應(yīng)的估計(jì)優(yōu)于混合回歸的估計(jì),應(yīng)允許個體截距項(xiàng)。在原假設(shè)為“模型中不存在反映個體效應(yīng)的擾動項(xiàng)”的LM檢驗(yàn)中,p值小于0.001,在1%水平上顯著,可以拒絕原假設(shè),從而隨機(jī)效應(yīng)模型要優(yōu)于混合回歸。Hausman檢驗(yàn)p值為0.0139,在5%的水平上顯著,可以拒絕其原假設(shè)“個體效應(yīng) 與其他因變量無關(guān)”,故使用固定效應(yīng)的估計(jì)是最優(yōu)的。本文通過在固定效應(yīng)模型中增加時間虛擬變量的方法考察時間對模型的影響,在增加了時間虛擬變量后,每個時間虛擬變量的系數(shù)檢驗(yàn)均不顯著,故可以接受“無時間效應(yīng)”的原假設(shè)。綜上我們可以認(rèn)定使用無時間效應(yīng)的面板固定效應(yīng)模型估計(jì)模型(1)是較理想的。

    對模型(2)的估計(jì)和檢驗(yàn)方法同對模型(1)采用的方法。LSDV法顯示出,幾乎所有的個體虛擬變量都很顯著,p值小于為0.001,認(rèn)為應(yīng)該存在個體截距項(xiàng),可以認(rèn)為固定效應(yīng)優(yōu)于混合回歸。上述LM檢驗(yàn)的p值也小于0.001,可以認(rèn)為隨機(jī)效應(yīng)優(yōu)于混合回歸。Hausman 檢驗(yàn)p值為0.6054,無法拒絕原假設(shè)“個體效應(yīng) 與其他因變量無關(guān)”,應(yīng)該選用隨機(jī)效應(yīng)模型。增加時間虛擬變量的面板固定效應(yīng)模型中9個虛擬變量僅1個在10%的水平上顯著,其余p值都比較高,故不考慮時間效應(yīng)。綜上,使用面板隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)模型(2)系數(shù)比較合理。

    估計(jì)的系數(shù)如下表1和表2所示:

    根據(jù)表1中模型(1)的系數(shù)估計(jì)結(jié)果,在控制住企業(yè)的規(guī)模、收入水平和盈利水平以及政府補(bǔ)貼等相關(guān)變量后,除了盈利水平外影響顯著外,鋼鐵行業(yè)中企業(yè)的總貸款規(guī)模對企業(yè)的存貨規(guī)模也有十分顯著的正向影響,其系數(shù)在t檢驗(yàn)中p值小于0.001,在1%水平上顯著。符合前文中有關(guān)銀行貸款規(guī)模刺激鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能的假定。除了企業(yè)本身的盈利水平外,來自銀行的融資對其存貨規(guī)模的擴(kuò)張起到了主要刺激作用。

    根據(jù)表2中模型(2)的系數(shù)估計(jì)結(jié)果,使用企業(yè)的盈利能力和運(yùn)營能力相關(guān)指標(biāo)后,對企業(yè)影響最顯著的指標(biāo)是營業(yè)凈利率,在1%水平上顯著,其次就是銀行借款總額與總資產(chǎn)的比率,在5%的水平上顯著。由系數(shù)的符號可知,企業(yè)的盈利水平對企業(yè)生產(chǎn)效率提高有正向影響,而擴(kuò)張貸款規(guī)模會使得生產(chǎn)效率顯著地小幅度下降。政府補(bǔ)貼和企業(yè)性質(zhì)變量對因變量仍然沒有顯著影響。綜合以上兩個面板數(shù)據(jù)模型的研究,我們發(fā)現(xiàn),鋼鐵企業(yè)的信貸擴(kuò)張會顯著地致使導(dǎo)致存貨水平的上升,同時顯著地降低企業(yè)的產(chǎn)能利用水平,致使產(chǎn)能過剩發(fā)生。

    三、結(jié)論與政策建議

    由上可知,鋼鐵企業(yè)的信貸擴(kuò)張對庫存擴(kuò)張有明顯正面影響,而對其產(chǎn)能利用水平有顯著負(fù)面影響。而結(jié)合以上研究結(jié)果,為達(dá)到去產(chǎn)能政策目標(biāo),本文提出以下政策建議。

    第一,利用市場價格機(jī)制。價格通過聯(lián)系供需兩端主體利益調(diào)節(jié)市場。2015年鋼材價格指數(shù)持續(xù)突破指數(shù)記錄的最低點(diǎn),由于當(dāng)年去產(chǎn)能政策的實(shí)施,鋼鐵價格結(jié)束下跌,鋼材價格綜合指數(shù)開始反彈。去產(chǎn)能政策從供給端入手,制造階段性供需缺口,引領(lǐng)價格快速上漲。價格上漲雖有利于緩解鋼鐵企業(yè)的困境,正向激勵去產(chǎn)能,但也刺激部分企業(yè)恢復(fù)生產(chǎn)。地方政府和鋼鐵企業(yè)對于去產(chǎn)能的決心受到動搖,去產(chǎn)能工作被迫延緩,寄希望于銀行加大信貸投資擴(kuò)張生產(chǎn)規(guī)模,企業(yè)通過占據(jù)市場規(guī)模的競爭,導(dǎo)致行業(yè)總產(chǎn)量上升。在去產(chǎn)能過程中,要利用管制將鋼鐵價格始終引導(dǎo)在合理區(qū)間內(nèi),才能促進(jìn)鋼鐵行業(yè)長期健康平穩(wěn)發(fā)展。

    第二,為供給側(cè)改革提供定向的融資支持。將“去產(chǎn)能”與企業(yè)兼并重組并重。具體落實(shí)到銀行等金融部門,應(yīng)實(shí)施差異化信貸政策,支持有條件企業(yè)并購重組,拓寬融資渠道,提高金融供給水平。完善信貸準(zhǔn)入機(jī)制,將低效企業(yè)過度融資的通道封鎖;支持有條件企業(yè)并購重組,提高產(chǎn)業(yè)集中度和特定企業(yè)的影響力;進(jìn)一步推動相關(guān)金融開放政策,支持企業(yè)“走出去”;必要時對高效的企業(yè)進(jìn)行定向融資支持,結(jié)合鋼鐵產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)推動信貸結(jié)構(gòu)優(yōu)化。

    第三,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級。粗放型生產(chǎn)轉(zhuǎn)型升級為集約型生產(chǎn),要求提高生產(chǎn)效率并淘汰落后產(chǎn)能。粗放型生產(chǎn)產(chǎn)品質(zhì)量差、能源消耗高、環(huán)境污染嚴(yán)重、資源約束性強(qiáng),是一種不可持續(xù)的生產(chǎn)方式。應(yīng)全面推動鋼鐵產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級,通過政府制定相關(guān)的環(huán)保和安全法規(guī),同時提高技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的相關(guān)要求,提高鋼鐵行業(yè)的整體競爭力,利用一系列準(zhǔn)入門檻和管制手段將生產(chǎn)水平較低的企業(yè)逐步擠出市場,使得整個產(chǎn)業(yè)升級換代。鋼鐵去產(chǎn)能要調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),跳出低端同質(zhì)競爭模式,向中高端差異化競爭模式發(fā)展,利用補(bǔ)貼和稅收返還等手段鼓勵以高附加值的產(chǎn)品替代低附加值產(chǎn)品的生產(chǎn)。銀行供給主體應(yīng)針對鋼鐵企業(yè)在市場環(huán)境和自身?xiàng)l件改變的情況,通過改變信貸政策鼓勵和支持企業(yè)主動調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu),退出低端同質(zhì)競爭,削減不合理產(chǎn)能,并在技術(shù)領(lǐng)域鼓勵企業(yè)增強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新能力,加大企業(yè)技術(shù)改造力度以替換落后產(chǎn)能。

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