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    信貸資源配置與非周期性產(chǎn)能過剩:微觀數(shù)據(jù)的實(shí)證

    2019-03-06 12:30王韌馬紅旗
    關(guān)鍵詞:產(chǎn)能過剩

    王韌 馬紅旗

    作者簡介:王韌(1981—),男,湖南株洲人,重慶工商大學(xué)財(cái)政金融學(xué)院副教授,北京大學(xué)金融學(xué)博士后,研究方向:金融配置與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型;馬紅旗(1982—),男,河南新鄉(xiāng)人,中國農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授,北京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)博士后,研究方向:產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)。

    摘要:厘清企業(yè)產(chǎn)能利用率的微觀決定機(jī)制是探討產(chǎn)能過剩長效治理機(jī)制的前提。現(xiàn)有研究雖然強(qiáng)調(diào)了中國重工業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)能過剩的非周期性色彩,但缺乏微觀數(shù)據(jù)實(shí)證的支持,也缺乏對不同因素實(shí)際影響的量化比較。為此,基于中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的微觀數(shù)據(jù),選擇鋼鐵行業(yè)作為研究樣本,綜合運(yùn)用成本函數(shù)法的產(chǎn)能利用率測算以及產(chǎn)能利用率變化影響因素的微觀計(jì)量,驗(yàn)證兩個(gè)理論假設(shè):制度政策性因素對于我國產(chǎn)能過剩形成具有更加顯著的影響;信貸資源配置是企業(yè)產(chǎn)能利用率變化的決定變量,主導(dǎo)了我國重工業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)能過剩的實(shí)際演變。進(jìn)一步實(shí)證顯示:金融抑制不僅會引發(fā)微觀企業(yè)投資的預(yù)算軟約束,還會扭曲微觀企業(yè)行為。由此認(rèn)為,我國鋼鐵行業(yè)乃至于其他重工業(yè)領(lǐng)域的產(chǎn)能過剩問題,改革比調(diào)控更加重要,而金融資源分配體制的改革則是重中之重。

    關(guān)鍵詞: 信貸資源;產(chǎn)能過剩;非周期性

    中圖分類號:F831文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1003-7217(2019)01-0025-08

    一、引言及文獻(xiàn)綜述

    剖析產(chǎn)能過剩的形成機(jī)制是推動(dòng)我國重工業(yè)部門供給側(cè)改革的重要理論基礎(chǔ)。國外研究多認(rèn)為企業(yè)產(chǎn)能利用率與勞動(dòng)力市場景氣度相關(guān)[1],也與通脹指標(biāo)變化相互印證[2],由此和經(jīng)濟(jì)周期具有一致性[3],產(chǎn)能過剩的形成更多應(yīng)歸結(jié)于企業(yè)應(yīng)對周期波動(dòng)的結(jié)果,比如資產(chǎn)專用性和投資不可逆性帶來的沉沒成本和退出壁壘[4];或企業(yè)為平滑需求波動(dòng)、降低生產(chǎn)成本、抑或是抵御潛在競爭對手的行為選擇[5]。

    而在中國,產(chǎn)能過剩的形成則存在深刻的制度和政策背景。因?yàn)殚L期以來的重工業(yè)優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略 [6]以及與之配套的金融抑制政策[7],中國典型重工業(yè)部門普遍存在著投資“潮涌”問題[8,9],即預(yù)算軟約束主體紛紛涌入政府支持的重工業(yè)領(lǐng)域進(jìn)而誘發(fā)產(chǎn)能過度擴(kuò)張、無法常規(guī)退出乃至最終的產(chǎn)能過剩[10]。鑒于制度與政策因素往往不具有順周期性,因此,相對于西方國家的“周期性產(chǎn)能過剩”,中國的產(chǎn)能過剩存在更為顯著的非周期色彩。周勁等(2011)強(qiáng)調(diào)中國的產(chǎn)能過剩同時(shí)夾雜著周期性和非周期性因素,其中非周期性產(chǎn)能過剩又包含結(jié)構(gòu)性產(chǎn)能過剩和體制性產(chǎn)能過剩兩種不同形態(tài)[11]。王文甫等(2014)則明確提出,中國重工業(yè)領(lǐng)域的產(chǎn)能過剩不同于西方國家一般意義的“周期性產(chǎn)能過?!?,具有更強(qiáng)的非周期色彩[12],這一觀點(diǎn)也得到國務(wù)院發(fā)展研究中心課題組(2013)的實(shí)證支持[13]。

    從具體機(jī)制看, 現(xiàn)有研究多將中國重工業(yè)部門產(chǎn)能過剩的非周期性特征歸結(jié)于積極產(chǎn)業(yè)政策和過度行政干預(yù),及其對市場預(yù)期和企業(yè)投資決策的干擾,包括地方政府因“政績考核”和“推動(dòng)增長”需要對企業(yè)產(chǎn)能擴(kuò)張?zhí)峁┑娘@性或隱性支持[10]。而信貸資源配置則是這一過程的核心推手:一方面,相對顯性政策補(bǔ)貼和隱性土地支持[14],源自銀行體系的信貸支持能夠更便捷地實(shí)現(xiàn)投資風(fēng)險(xiǎn)外部化進(jìn)而激勵(lì)逆周期產(chǎn)能擴(kuò)張[15];另一方面,千絲萬縷的銀企關(guān)聯(lián)也會強(qiáng)化信貸配置的路徑依賴,地方政府推動(dòng)鋼鐵、水泥等重工業(yè)領(lǐng)域優(yōu)先發(fā)展的傾向[16],銀行自身對政府軟性擔(dān)保和賬面處置支持的期待及相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)收益權(quán)衡[17],都會更直接干擾企業(yè)投資行為和產(chǎn)能決策。由此,信貸資源配置成為探討國內(nèi)重工業(yè)部門非周期性產(chǎn)能過剩的關(guān)鍵,源自銀行體系的差異化支持在經(jīng)濟(jì)上行期誘發(fā)產(chǎn)能擴(kuò)張,經(jīng)濟(jì)下行期遲滯產(chǎn)能退出[18];甚至引發(fā)貨幣調(diào)控的“杠桿率悖論”問題,即產(chǎn)能過剩部門低效率企業(yè)的優(yōu)先獲貸讓貨幣調(diào)控陷入“松”或“緊”的兩難[19,20]。

    為此,本文試圖從制度政策和金融環(huán)境入手,利用微觀數(shù)據(jù)剖析重工業(yè)部門產(chǎn)能過剩形成的內(nèi)在機(jī)理和影響因素,進(jìn)而探討國內(nèi)產(chǎn)能過剩呈現(xiàn)非周期特征的現(xiàn)實(shí)成因。樣本選擇上,考慮到上市公司數(shù)據(jù)可能存在融資約束有偏性干擾,選擇中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫提供的大樣本微觀企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證;為規(guī)避行業(yè)異質(zhì)性影響,選擇產(chǎn)品和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化程度更高,且經(jīng)歷過較為完整的產(chǎn)能擴(kuò)張和調(diào)整周期的鋼鐵行業(yè)作為實(shí)證對象[21,22]。并在此基礎(chǔ)上重點(diǎn)考察以下兩個(gè)理論假設(shè):

    假設(shè)1:中國鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能過剩的形成和發(fā)展并不簡單源自經(jīng)濟(jì)的周期性波動(dòng),而是與制度政策乃至于金融環(huán)境等因素存在密切的邏輯關(guān)聯(lián),由此具備更強(qiáng)的非周期特征。

    假設(shè)2:源自銀行系統(tǒng)的信貸資源配置對于微觀鋼鐵企業(yè)的投資行為和產(chǎn)能決策形成了關(guān)鍵干擾,并在鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能過剩的演變過程中發(fā)揮了決定性作用。

    為驗(yàn)證上述假設(shè),本文將基于可變成本函數(shù)法測度我國鋼鐵企業(yè)的產(chǎn)能利用率;并對影響我國鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能利用率變化的因素進(jìn)行計(jì)量比較,測度不同類型變量的實(shí)際影響程度,進(jìn)而勾勒我國鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能過剩問題的微觀形成機(jī)制。

    將各參數(shù)估計(jì)值代入式(3)~(5),可測算企業(yè)的潛在產(chǎn)出水平,進(jìn)而用實(shí)際產(chǎn)出與之進(jìn)行比較即可得出對應(yīng)企業(yè)的產(chǎn)能利用率數(shù)值。

    (三)鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能利用率演變的統(tǒng)計(jì)描述

    基于前面測算得到的產(chǎn)能利用率數(shù)據(jù),并以總產(chǎn)值為權(quán)重測算鋼鐵行業(yè)總體和不同所有制企業(yè)的產(chǎn)能利用率加權(quán)平均值,就可對其產(chǎn)能利用率演變的周期特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述。

    總體看,中國鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能利用率演變分為明顯的兩個(gè)階段:1998-2004年鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能利用呈現(xiàn)較強(qiáng)順周期性,經(jīng)歷了一輪顯著持續(xù)的提升,這與同期中國重工業(yè)化提速、地產(chǎn)和出口需求擴(kuò)張等宏觀周期變化相一致。但2004年之后,鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能利用率變化開始與宏觀周期背離,2004-2008年,雖然經(jīng)濟(jì)增速和宏觀景氣仍在上升,但鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能利用水平卻開始掉頭向下,說明即便同期中央政府開始強(qiáng)調(diào)產(chǎn)能治理,但企業(yè)投資和行業(yè)產(chǎn)能仍在快速擴(kuò)張(見圖1)。

    2008年經(jīng)歷了國際金融危機(jī)引發(fā)的大起大落,鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能利用水平一度大幅下挫;之后受“四萬億”影響小幅反彈,但反彈的力度和持續(xù)性較同期煤炭和水泥行業(yè)數(shù)據(jù)明顯更弱(同樣方法進(jìn)行估計(jì)),且2009年后即轉(zhuǎn)入新一輪下降周期,這不僅說明鋼鐵行業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的周期敏感度已顯著降低,也預(yù)示其產(chǎn)能利用率和產(chǎn)能過剩演變開始呈現(xiàn)越來越顯著的非周期色彩[30](見圖2)。

    實(shí)際上,對比鋼鐵、煤炭、水泥三大部門,因?yàn)槭苤朴诋a(chǎn)業(yè)鏈中游的行業(yè)局限,鋼鐵對終端需求變化的適應(yīng)性更弱,而且因?yàn)楫a(chǎn)能投放滯后及較高沉沒成本而導(dǎo)致其產(chǎn)能利用率變化具有更強(qiáng)的趨勢依賴性,由此產(chǎn)能過剩問題暴露得最為充分,也是本文行業(yè)樣本選擇的重要依據(jù)。

    不同所有制鋼鐵企業(yè)的產(chǎn)能利用率數(shù)據(jù)對比則顯示:國有企業(yè)產(chǎn)能利用率水平持續(xù)低于私營企業(yè)和外資企業(yè)。雖然2004年之前國有企業(yè)一度縮小與私營和外資企業(yè)的產(chǎn)能利用率差距,但之后開始遭遇瓶頸,且在2008年之后被重新拉大差距??紤]到投資“潮涌”、信貸支持和地方政府產(chǎn)業(yè)政策的著力點(diǎn)大多集中于國有企業(yè),這進(jìn)一步勾勒出制度政策性因素的關(guān)鍵影響(見圖3、圖4)。

    經(jīng)濟(jì)周期性因素重點(diǎn)考察三項(xiàng)指標(biāo):(1)需求變化度:(企業(yè)銷售收入-應(yīng)收賬款)/工業(yè)總產(chǎn)值[31]。鑒于市場需求好轉(zhuǎn)有利于提高企業(yè)產(chǎn)能利用,預(yù)期這一指標(biāo)影響為正。(2)市場開放度:企業(yè)出口額/工業(yè)總產(chǎn)值。鑒于出口占比越高,則企業(yè)對沖國內(nèi)周期波動(dòng)的能力更強(qiáng),預(yù)期這一指標(biāo)影響為正。(3)產(chǎn)能擴(kuò)張彈性:企業(yè)當(dāng)年實(shí)際投資額/工業(yè)增加值增量。考慮到企業(yè)投資傾向越高,越不利于產(chǎn)能利用率提升,預(yù)期這一指標(biāo)影響為負(fù)。

    制度政策性因素中,采用企業(yè)當(dāng)年利息支出總額與工業(yè)總產(chǎn)值之比來衡量特定企業(yè)的信貸資源獲取 [22] 。一般而言,企業(yè)獲得的信貸支持越大,預(yù)算軟約束現(xiàn)象越強(qiáng),對應(yīng)產(chǎn)能利用率越低,預(yù)期這一指標(biāo)影響為負(fù)。這里還另外考察兩項(xiàng)指標(biāo):(1)政府支持度:補(bǔ)貼收入/工業(yè)總產(chǎn)值。政府支持同樣會強(qiáng)化所謂的“預(yù)算軟約束”,預(yù)期這一指標(biāo)影響同樣為負(fù)。(2)就業(yè)敏感度:用從業(yè)人數(shù)對(存貨+應(yīng)收賬款)的彈性表示。鑒于勞動(dòng)力退出障礙會影響企業(yè)產(chǎn)能控制能力,預(yù)測這一指標(biāo)的影響為正。

    企業(yè)個(gè)體性因素主要控制以下變量:(1)產(chǎn)品創(chuàng)新度:新產(chǎn)品產(chǎn)值/工業(yè)總產(chǎn)值[30]。產(chǎn)品創(chuàng)新能力越強(qiáng),則市場競爭力和產(chǎn)能利用水平更高,預(yù)測這一指標(biāo)影響為正。(2)資產(chǎn)專用性:固定資產(chǎn)凈值年平均余額/工業(yè)總產(chǎn)值。該指標(biāo)越高意味企業(yè)產(chǎn)能調(diào)整難度更大,預(yù)測其影響為負(fù)。(3)企業(yè)規(guī)模:用規(guī)模虛擬變量形式Scale-m和Scale-s標(biāo)注中、小型企業(yè),并與大型企業(yè)相區(qū)分(直接采用工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫分類)。企業(yè)規(guī)模越小,越難準(zhǔn)確掌握市場需求變化,更容易引發(fā)投資“潮涌”和產(chǎn)能過剩[9],預(yù)測這一指標(biāo)影響為負(fù)。(4)產(chǎn)業(yè)鏈差異:用虛擬變量Ind-1、Ind-2和Ind-3分別表示煉鐵業(yè)、鐵合金冶煉業(yè)和鋼壓延加工業(yè),并與煉鋼業(yè)相區(qū)分。

    另外,使用虛擬變量來控制不同樣本的地區(qū)和年度差異;并在表4的估計(jì)(3)~(7)中嘗試加入所有制虛擬變量與信貸支持度的交互項(xiàng)來重點(diǎn)考察“金融抑制”因素的影響。

    (二)模型估計(jì)和實(shí)證結(jié)果

    采用系統(tǒng)廣義距估計(jì)(sysGMM)方法,由表4可知,Hansen過度識別檢驗(yàn)、差分方程和水平方程的Sargan檢驗(yàn)均符合要求,且自回歸檢驗(yàn)(AR(1)和AR(2))不存在二階序列相關(guān)。

    表4中估計(jì)(1)報(bào)告了模型(一)的實(shí)證結(jié)果,產(chǎn)能利用率存在一定的趨勢延續(xù)性,即上期產(chǎn)能利用率會對下期產(chǎn)能利用率產(chǎn)生顯著正向影響,考慮生產(chǎn)調(diào)整時(shí)滯,這基本契合現(xiàn)實(shí)情況。

    經(jīng)濟(jì)周期因素中,需求變化Market對產(chǎn)能利用率影響顯著為正(1.837),產(chǎn)能擴(kuò)張彈性Invest的影響則在1%水平下顯著為負(fù)(0.046),這都符合之前預(yù)期;市場開放度的影響不顯著,這可能源于國內(nèi)鋼鐵企業(yè)的需求內(nèi)向性特征,外部市場擴(kuò)張尚不足以對沖周期波動(dòng)的影響。

    制度政策因素中,信貸支持度Finance呈現(xiàn)顯著的負(fù)效應(yīng)(4.870),且系數(shù)絕對值在所有變量中最高,說明信貸資源配置確實(shí)是關(guān)鍵影響變量,也驗(yàn)證了金融抑制和信貸扭曲在刺激國內(nèi)重工業(yè)企業(yè)投資沖動(dòng)并引發(fā)產(chǎn)能過剩過程中的主導(dǎo)性作用。政府支持度Gov指標(biāo)在1%水平下顯著為負(fù)(0.033),但系數(shù)絕對值較低,說明源自政府的直接補(bǔ)貼確實(shí)會加劇產(chǎn)能過剩形成,但因?yàn)檎С指嗤ㄟ^隱性或間接的優(yōu)惠政策實(shí)現(xiàn),直接顯性補(bǔ)貼的作用相對較小。就業(yè)彈性Job的影響在1%水平下顯著為正(0.068),說明企業(yè)就業(yè)彈性越高則產(chǎn)能利用率越高。

    企業(yè)個(gè)體因素中,資產(chǎn)專用性指標(biāo)Sunk的影響最顯著(1.824),反映企業(yè)沉沒成本越高,則產(chǎn)能調(diào)整難度越大。產(chǎn)品創(chuàng)新度指標(biāo)Tech影響不顯著,這與鋼鐵產(chǎn)品同質(zhì)化和標(biāo)準(zhǔn)化程度較高有關(guān)。Scalem不顯著,Scales顯著為負(fù),說明只有小型企業(yè)與大型企業(yè)之間存在明顯的產(chǎn)能利用差距,而且小企業(yè)產(chǎn)能利用率整體比大企業(yè)要低,這也一定程度印證了企業(yè)規(guī)模越小越容易引發(fā)投資“潮涌”。同樣地,不同細(xì)分行業(yè)屬性對于企業(yè)產(chǎn)能利用率也存在顯著影響。

    綜上所述,制度政策性因素對鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能利用率的實(shí)際影響顯著強(qiáng)于經(jīng)濟(jì)周期性因素和企業(yè)個(gè)體性因素,這是鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能過剩演變呈現(xiàn)出非周期性的根源。信貸資源配置則在其中發(fā)揮了主導(dǎo)作用,其系數(shù)絕對值超過其他所有變量的總和,說明源自于金融體系的信貸支持及由此衍生的預(yù)算軟約束問題嚴(yán)重扭曲了企業(yè)投資行為和產(chǎn)能決策,并主導(dǎo)了產(chǎn)能過剩演變。

    表4中估計(jì)(2)(3)報(bào)告了模型(二)的結(jié)果:納入所有制因素并不改變前述各變量的影響方向和顯著性。但估計(jì)(2)顯示,非國有企業(yè)的產(chǎn)能利用率顯著高于國有企業(yè);估計(jì)(3)通過移除信貸支持變量發(fā)現(xiàn),國有企業(yè)與各其他類型企業(yè)的產(chǎn)能利用率差距進(jìn)一步擴(kuò)大,說明銀行信貸中的“所有制歧視”現(xiàn)象和信貸資源配置差異對不同所有制的產(chǎn)能利用率差異產(chǎn)生了顯著影響。

    表4中估計(jì)(4)~(7)是對模型(三)的實(shí)證:通過引入信貸支持度與所有制的交叉項(xiàng),同時(shí)計(jì)算信貸支持度Finance的回歸系數(shù)與交叉項(xiàng)回歸系數(shù)之和發(fā)現(xiàn),國有企業(yè)、集體企業(yè)、私營企業(yè)、外資企業(yè)四種類別企業(yè)信貸支持項(xiàng)的綜合回歸系數(shù)依次為1.747(5.383+3.635)、3.319(5.298+1.979)、6.361(3.7482.613)和4.790(4.790+0.167),說明信貸資源獲取對非國有企業(yè)產(chǎn)能利用率的邊際影響顯著高于國有企業(yè)??梢?,金融抑制的大環(huán)境同樣會扭曲非國有企業(yè)的信貸獲取行為,該種負(fù)反饋反而使銀行體系將信貸資源向國有企業(yè)集中變成一種次優(yōu)選擇。

    四、實(shí)證結(jié)果與討論

    以上基于中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的微觀實(shí)證,驗(yàn)證了關(guān)于我國鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能利用率歷史演變特征及微觀形成機(jī)制的兩個(gè)理論假設(shè),結(jié)果如下:

    1.制度政策因素對于鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能過剩的影響顯著強(qiáng)于周期性因素和個(gè)體性因素。由表4中估計(jì)(1)和(2)可知,制度政策性因素的合計(jì)影響系數(shù)分別達(dá)到4.745和4.706,絕對值顯著高于經(jīng)濟(jì)周期性因素和企業(yè)個(gè)體性因素,且無論是信貸支持度、政府支持度和就業(yè)敏感度均在1%的條件下顯著。這一結(jié)果在各估計(jì)結(jié)果中體現(xiàn)出較強(qiáng)穩(wěn)健性。說明相對于經(jīng)濟(jì)的周期性波動(dòng),制度政策性因素對于我國鋼鐵行業(yè)的產(chǎn)能過剩形成和發(fā)展更為關(guān)鍵,假設(shè)1得證。

    2.銀行信貸支持和信貸資源配置是誘發(fā)鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能過剩的最關(guān)鍵影響變量。表4的估計(jì)(1)中,F(xiàn)inance變量的系數(shù)絕對值顯著高于其他控制變量,且在1%條件下顯著,構(gòu)成我國鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能利用率變化的主導(dǎo)因素??紤]到該指標(biāo)采用企業(yè)當(dāng)年利息支出總額與工業(yè)總產(chǎn)值之比計(jì)算得出,實(shí)則反映出銀行信貸資源配置對于鋼鐵企業(yè)投資行為和產(chǎn)能決策的巨大干擾,且這一影響在考慮所有制差異的估計(jì)結(jié)果中依然穩(wěn)健。假設(shè)2得證。

    綜合上述結(jié)果,與新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)將產(chǎn)能過剩描述為一種典型的周期性現(xiàn)象不同,我國鋼鐵行業(yè)乃至重工業(yè)部門的產(chǎn)能過剩形成和演變都更多受到了制度政策性因素的影響,因而具有更強(qiáng)的非周期色彩,而信貸資源配置又構(gòu)成了各種產(chǎn)業(yè)政策和行政干預(yù)落地的關(guān)鍵推手,也由此成為微觀層面產(chǎn)能過剩和宏觀層面“去杠桿悖論”的主要導(dǎo)因。

    五、政策建議與展望

    結(jié)合前面討論,對解決我國鋼鐵行業(yè)乃至其他重工業(yè)領(lǐng)域的產(chǎn)能過剩問題而言,改革相對于調(diào)控更加重要,而信貸資源分配體制的改革則是重中之重:

    1.規(guī)范政府行為,減少行政干預(yù),消除政策因素對企業(yè)產(chǎn)能決策的干擾。地方政府對重工業(yè)企業(yè)產(chǎn)能擴(kuò)張?zhí)峁┑母鞣N顯性或隱性政策支持不僅改變了微觀企業(yè)預(yù)算約束,也干擾了其生產(chǎn)經(jīng)營決策,也是所謂投資“潮涌”和產(chǎn)能過剩的源頭。因此,構(gòu)建多元化的政績考核體系,理順中央和地方的財(cái)權(quán)事權(quán)分配,轉(zhuǎn)變政府職能是有效去產(chǎn)能的前提。

    2.深化金融體系改革,優(yōu)化金融資源配置,強(qiáng)化企業(yè)產(chǎn)能決策的預(yù)算約束。實(shí)證分析顯示:信貸資源配置是企業(yè)產(chǎn)能利用率變化的決定性因素,信貸資源的配置方式不僅引發(fā)了微觀企業(yè)投資的預(yù)算軟約束問題,也扭曲了微觀企業(yè)行為。因此,要有效解決國內(nèi)重工業(yè)領(lǐng)域的產(chǎn)能過剩問題,就必須進(jìn)一步深化金融體系改革,優(yōu)化信貸資源配置。

    3.理順要素價(jià)格,鼓勵(lì)企業(yè)創(chuàng)新,引導(dǎo)企業(yè)構(gòu)建市場化的產(chǎn)能決策機(jī)制。鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能利用率對需求變化的反映敏感程度遠(yuǎn)低于信貸支持等制度政策因素,有必要改善生產(chǎn)要素的市場化定價(jià)機(jī)制,理順要素價(jià)格體系,疏通經(jīng)濟(jì)周期對產(chǎn)能供需的自發(fā)調(diào)節(jié)作用;同時(shí),因?yàn)橥|(zhì)化產(chǎn)能擴(kuò)張的負(fù)效應(yīng),應(yīng)對產(chǎn)能過剩也需強(qiáng)化對微觀企業(yè)創(chuàng)新的引導(dǎo)和激勵(lì)。

    注釋:

    ① 這里用《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》報(bào)告的制造業(yè)勞動(dòng)力年人均工資與企業(yè)從業(yè)人數(shù)之積替代企業(yè)工資總額。

    ② 20082013年的中間投入數(shù)據(jù)缺失?;?9982007年的歷史數(shù)據(jù),鋼鐵行業(yè)的中間投入比例(中間投入/工業(yè)總產(chǎn)值)維持在0.74~0.83之間,呈現(xiàn)出明顯的線性趨勢,這里運(yùn)用趨勢外推法進(jìn)行了近似估計(jì)。

    ③ 由于部分樣本缺失工業(yè)增加值指標(biāo),這里采用劉小玄和李雙杰(2008)的估算公式進(jìn)行了推演,即:工業(yè)增加值=產(chǎn)品銷售額期初存貨+期末存貨中間投入合計(jì)+增值稅。

    ④ 來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》,并換算成以1998年為基期的定比價(jià)值指數(shù)。

    ⑤ 來自《中國價(jià)格統(tǒng)計(jì)年鑒》,用黑色金屬材料類購進(jìn)價(jià)格指數(shù)表示,并折算成1998年為基期的定比價(jià)格指數(shù)。

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    (責(zé)任編輯:寧曉青)

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