中國制造業(yè)體制性產(chǎn)能過剩的測度與比較

皮建才 宋大強

(南京大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，江蘇 南京 210093)

一、引言

中國宏觀經(jīng)濟環(huán)境從20世紀90年代開始逐漸轉(zhuǎn)變，經(jīng)濟的快速增長使得產(chǎn)品的供給日益充足以至于超過產(chǎn)品的需求，隨后產(chǎn)能過剩問題便得到了學(xué)術(shù)界的關(guān)注。當中國經(jīng)濟增長進入新常態(tài)后，國內(nèi)部分行業(yè)也相繼出現(xiàn)了不同程度的產(chǎn)能過剩，尤其是鋼鐵、水泥、平板玻璃、電解鋁和造船業(yè)等存在嚴重的產(chǎn)能過剩問題。因此，有效抑制并化解行業(yè)過剩產(chǎn)能以防止經(jīng)濟出現(xiàn)系統(tǒng)性風(fēng)險，已經(jīng)成為一個亟待解決的重要問題。

為了有效控制盲目投資和行業(yè)低水平擴張所導(dǎo)致的產(chǎn)能過剩，我國政府加快制定了一系列政策措施。比如，2013年《國務(wù)院關(guān)于化解產(chǎn)能嚴重過剩矛盾的指導(dǎo)意見》提出了“分業(yè)施策”的概念，即針對不同的產(chǎn)能嚴重過剩行業(yè)，采取不同的產(chǎn)能化解辦法，避免出現(xiàn)“一刀切”的情況。然而，“分業(yè)施策”的前提是準確地識別出產(chǎn)能嚴重過剩行業(yè)。一個行之有效的辦法是，對各行業(yè)的產(chǎn)能過剩指數(shù)進行測算，所得結(jié)果較大者即為產(chǎn)能嚴重過剩行業(yè)。不同于一般意義上的產(chǎn)能過剩，本文重點關(guān)注體制性產(chǎn)能過剩，這種產(chǎn)能過剩是因為體制性因素引起的，而體制性因素對產(chǎn)能的影響一般是通過政府補貼的途徑來實現(xiàn)的。所以，我們把因政府補貼而引起的產(chǎn)能過剩稱為體制性產(chǎn)能過剩，這種類型的產(chǎn)能過剩不同于周期性產(chǎn)能過剩和結(jié)構(gòu)性產(chǎn)能過剩。顏曉暢和黃桂田發(fā)現(xiàn)，政府補貼雖然能夠在一定程度上促進企業(yè)效益的提升，但是也會產(chǎn)生企業(yè)產(chǎn)能過剩程度加深的副作用[1]。皮建才和張鵬清指出，不能將競爭帶來的產(chǎn)能過剩和補貼導(dǎo)致的體制性產(chǎn)能過?；鞛橐徽?，且產(chǎn)能過剩和體制性產(chǎn)能過剩的治理政策也要區(qū)分開來[2]。徐齊利等借助博弈模型，對政府補貼造成產(chǎn)能過剩的原因進行了闡述，并提出從相機選擇最優(yōu)補貼策略和控制補貼強度兩個方面來盡可能地預(yù)防產(chǎn)能過剩[3]。在找出化解體制性產(chǎn)能過剩的有效手段之前，測度出體制性產(chǎn)能過剩程度顯得十分必要?？紤]到中國已出現(xiàn)的產(chǎn)能過剩行業(yè)大多屬于制造業(yè)范疇，所以我們將對中國制造業(yè)細分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)進行估測，以期掌握中國制造業(yè)細分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩情況，進而為化解中國當前的體制性產(chǎn)能過剩提供有效參考。

二、文獻綜述

在這一部分，我們將從產(chǎn)能過剩的起因和產(chǎn)能過剩的測度方法兩個方面進行文獻綜述，著眼點是產(chǎn)能過剩中的體制性產(chǎn)能過剩。

1.產(chǎn)能過剩的起因。產(chǎn)能過剩指企業(yè)的生產(chǎn)能力超過了其產(chǎn)品的實際生產(chǎn)數(shù)量。Dixit和Pindyck發(fā)現(xiàn)，為了應(yīng)對潛在進入者的威脅，企業(yè)有動機通過大量投資來占據(jù)充足的市場份額，外部市場需求不確定性也會促使企業(yè)保有一定的閑置產(chǎn)能[4][5]。因此，輕微的產(chǎn)能過剩被視作經(jīng)濟體自我運行的結(jié)果。與上述觀點不同的是，林毅夫等、干春暉等以及江飛濤等認為市場失靈、官員晉升激勵和地區(qū)補貼性競爭等因素是產(chǎn)能過剩形成的重要推動力[6][7][8]。根據(jù)干春暉等、江飛濤等、江飛濤和曹建海以及皮建才等的研究，體制性產(chǎn)能過剩的起因是地區(qū)補貼性競爭和官員晉升激勵，特別是地區(qū)補貼性競爭[7][8][9][10]。如上所述，因為體制性因素對產(chǎn)能的影響一般是通過政府補貼的途徑來實現(xiàn)的，所以本文通過政府補貼來識別體制性產(chǎn)能過剩。

2.產(chǎn)能過剩的測度方法。判斷一個地區(qū)或行業(yè)是否存在嚴重的產(chǎn)能過剩，最直接的辦法是測算出該地區(qū)或行業(yè)的產(chǎn)能利用率。較高的產(chǎn)能利用率對應(yīng)著較低的產(chǎn)能過剩；反之，較低的產(chǎn)能利用率則意味著嚴重的產(chǎn)能過剩。不同的估算方法得出的產(chǎn)能利用率也不盡相同。我們對現(xiàn)有文獻仔細梳理后發(fā)現(xiàn)，Klein、Viswanathan等[11][12]、余東華和呂逸楠[13]、Berndt和Morrison[14]、韓國高等[15]、F?re[16]以及張少華和蔣偉杰[17]這些國內(nèi)外學(xué)者主要運用峰值法、生產(chǎn)函數(shù)法、成本函數(shù)法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法來計算產(chǎn)能利用率。其中，峰值法的優(yōu)點在于只需單投入和單產(chǎn)出即可得到所需結(jié)果，但技術(shù)以外的其他因素被認為與產(chǎn)能無關(guān)，這顯然降低了估算結(jié)果的可信度。生產(chǎn)函數(shù)法的理論依據(jù)較強，在準確設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)的前提下，能夠得出可信的估算結(jié)果。但是，出于數(shù)據(jù)可獲得性角度的考慮，多數(shù)學(xué)者使用Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)來估測產(chǎn)能利用率，結(jié)果很容易遺漏重要的投入變量，從而導(dǎo)致計算結(jié)果與真實結(jié)果的偏離。成本函數(shù)法能夠較全面地考慮各投入要素對產(chǎn)出水平的影響，但這需要首先設(shè)定出大量的數(shù)學(xué)方程并經(jīng)過嚴密的數(shù)學(xué)推導(dǎo)和計算，然后再輔以各投入數(shù)據(jù)來求得產(chǎn)能利用率?？梢?，在使用成本函數(shù)時，模型推導(dǎo)過程中的細微偏誤都可能會過高地放大或縮小估測結(jié)果。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的核心思想是，運用線性規(guī)劃技術(shù)來判斷每個投入產(chǎn)出單元是否處于最優(yōu)水平，但該方法未將要素間的替代彈性考慮在內(nèi)，導(dǎo)致測量結(jié)果往往被高估。

Aigner等以及Meeusen和Broeck同時獨立提出的隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型比較好地解決了上述潛在問題[18][19]。具體地，根據(jù)白俊紅等以及于斌斌等的研究，隨機前沿分析方法能夠充分反映出各投入要素間的替代彈性，其形式設(shè)定相對靈活，適用于技術(shù)非中性和產(chǎn)出彈性不固定的情況，且能夠有效避免生產(chǎn)函數(shù)誤設(shè)導(dǎo)致的計算偏差[20][21]。同時，隨機前沿分析法的公式推導(dǎo)過程相對容易理解。更為重要的是，Battese和Corra的研究為我們通過方差參數(shù)來判斷隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型的適用性提供了依據(jù)[22]。此后，Battese和Coelli發(fā)展了這一模型，將其用于非平衡面板數(shù)據(jù)的研究，并指出該模型的技術(shù)非效率項服從截尾正態(tài)分布[23]。進一步，Kumbhakar和Lovell將隨機前沿模型表示成了一般形式，這為國內(nèi)外學(xué)者使用隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型開展相應(yīng)的研究提供了便利[24](P1-310)。

因此，我們嘗試使用隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型來測度中國制造業(yè)細分行業(yè)的產(chǎn)能利用率，進而掌握各制造業(yè)細分行業(yè)的產(chǎn)能過剩情況。需要強調(diào)的是，本文接下來測度的產(chǎn)能過剩指的是體制性產(chǎn)能過剩，即由政府補貼引起的產(chǎn)能過剩。雖然有學(xué)者從理論層面關(guān)注到了體制性產(chǎn)能過剩問題，但鮮有文獻從定量的角度對體制性產(chǎn)能過剩的測度和比較展開深入研究。比如，皮建才和趙潤之以及皮建才和張鵬清從博弈論的角度分析了體制性產(chǎn)能過剩的作用機制，但體制性產(chǎn)能過剩的測度和比較問題依然未能得到解決[25][26]。鑒于此，本文嘗試在這一方面做出突破，為豐富產(chǎn)能過剩領(lǐng)域的研究做出一定的邊際貢獻。進一步，考慮到制造業(yè)中的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)屬于國家政策支持產(chǎn)業(yè)①，我們參照國家統(tǒng)計局印發(fā)的《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)(制造業(yè))分類(2017)》將制造業(yè)細分行業(yè)分為高技術(shù)制造業(yè)行業(yè)和中低技術(shù)制造業(yè)行業(yè)，并對比了兩種類型制造業(yè)行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩。

三、體制性產(chǎn)能過剩的測算方法②

1.體制性產(chǎn)能過剩的識別。不同于一般意義上的產(chǎn)能過剩，本文考察的體制性產(chǎn)能過剩涉及補貼因素。微觀企業(yè)的生產(chǎn)活動離不開資本、勞動和土地等要素，同時，水、電和燃氣等公共資源也成為企業(yè)生產(chǎn)過程中不可或缺的部分。皮建才和趙潤之指出，土地使用和開發(fā)方面的優(yōu)惠政策可被看作政府對企業(yè)的產(chǎn)能補貼，而水、電等公共資源使用方面的優(yōu)惠則屬于政府對企業(yè)的產(chǎn)量補貼[25]。無論是產(chǎn)能補貼還是產(chǎn)量補貼，都會在相當程度上促使企業(yè)的生產(chǎn)約束趨緩，從而促進企業(yè)的生產(chǎn)活動。

因此可將由政府補貼而產(chǎn)生的產(chǎn)能過剩視為體制性產(chǎn)能過剩。接下來，將篩選出獲得政府補貼的制造業(yè)企業(yè)，然后按照年份和制造業(yè)細分行業(yè)將這些企業(yè)的投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)分別進行加總，從而得到歷年各制造業(yè)細分行業(yè)的投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)，并據(jù)此測算出各制造業(yè)細分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)。

2.體制性產(chǎn)能過剩的測算。本文選取超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的隨機前沿模型來測算我國制造業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩。根據(jù)Kumbhakar和Lovell的研究[24](P72)，將生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定成如下的形式：

yit=f(kit,lit,t)exp(νit-μit)

(1)

式(1)中，i和t分別表示制造業(yè)細分行業(yè)和年份，y代表產(chǎn)出水平，k為資本存量，l為勞動力使用數(shù)量，v和μ分別表示隨機擾動項和技術(shù)非效率項。對式(1)兩邊同時取自然對數(shù)，可得到如下的對數(shù)形式的隨機前沿模型：

lnyit=lnf(kit,lit,t)+νit-μit

(2)

將式(2)中等號右邊的第一項進行二階泰勒級數(shù)展開并省略高階無窮小，整理后可得到式(3)：

lnyit=β0+β1lnkit+β2lnlit+β3(lnkit)2+β4(lnlit)2+β5lnkit×lnlit+νit-μit

(3)

需要指出的是，v服從期望值為0，標準差為σv的正態(tài)分布。此外，Battese和Coelli指出，μ服從非負截尾正態(tài)分布，且μit可表示成如下式(4)[23]。式(4)中的η為時間對技術(shù)非效率項的影響系數(shù)，由于樣本時間介于2007～2019年之間，所以此處的T取13。式(5)衡量了技術(shù)非效率項的方差占比，如果γ顯著趨近于0，那么說明誤差主要來源于隨機擾動項，即實際產(chǎn)出與前沿產(chǎn)出間的差距由隨機擾動項引起；反之，則說明技術(shù)非效率項導(dǎo)致實際產(chǎn)出與前沿產(chǎn)出的偏離。當然，使用極大似然法估計出來的γ值也可以驗證模型設(shè)定的合理性。

μit=μiexp[-η(t-T)]，其中t = 1, 2, 3, …, T

(4)

(5)

在設(shè)定超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的隨機前沿模型的基礎(chǔ)上，我們可以用式(6)來衡量制造業(yè)細分行業(yè)i在第t年中的產(chǎn)能利用率(CUit)，并經(jīng)由Frontier 4.1軟件得出具體結(jié)果；進一步，根據(jù)Kirkley等的研究[27]，基于式(7)可以得出制造業(yè)細分行業(yè)i在第t年中的產(chǎn)能過剩指數(shù)(IOit)：

(6)

IOit=1/CUit-1

(7)

值得強調(diào)的是，經(jīng)濟的周期性影響會造成行業(yè)產(chǎn)能利用率的波動，以政府補貼為代表的體制扭曲也能夠引起行業(yè)產(chǎn)能利用率不足③。換言之，由式(7)得出的產(chǎn)能過剩同時包含經(jīng)濟周期性產(chǎn)能過剩和體制性產(chǎn)能過剩，需要從中剔除經(jīng)濟周期性產(chǎn)能過剩才能得出體制性產(chǎn)能過剩。經(jīng)濟周期性波動伴隨著企業(yè)固定資產(chǎn)利用效率的周期性波動，即經(jīng)濟發(fā)展前景較好時，企業(yè)的固定資產(chǎn)利用效率較高，經(jīng)濟周期性產(chǎn)能過剩問題不明顯；相反，經(jīng)濟發(fā)展前景較差時，企業(yè)的固定資產(chǎn)利用效率較低，經(jīng)濟周期性產(chǎn)能過剩問題凸顯。此外，根據(jù)Berndt和Morrison以及程虹和白云的研究，固定資產(chǎn)利用效率即產(chǎn)能利用率與固定資產(chǎn)收入比顯著負相關(guān)[14][28]。因此，本文使用如式(8)所示的固定資產(chǎn)收入比來衡量制造業(yè)細分行業(yè)i在第t年中的周期性產(chǎn)能過剩指數(shù)(ICOit)；接著，通過式(9)得出制造業(yè)細分行業(yè)i在第t年中的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)(IIOit)：

ICOit=NFAit/SRit

(8)

IIOit=IOit-ICOit

(9)

式(8)中，NFAit表示制造業(yè)細分行業(yè)i在第t年中的固定資產(chǎn)凈值；SRit為制造業(yè)細分行業(yè)i在第t年中的銷售收入。限于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文使用營業(yè)收入代替銷售收入。

3.數(shù)據(jù)來源與說明。本文所用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要來自國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)。數(shù)據(jù)的獲得分成三步：第一步，從國泰安數(shù)據(jù)庫中篩選出在中國A股主板上市且獲得政府補貼的各制造業(yè)細分行業(yè)中的公司代碼；第二步，導(dǎo)入代碼獲取各制造業(yè)細分行業(yè)中上市公司的產(chǎn)出、資本和勞動數(shù)據(jù)；第三步，將制造業(yè)細分行業(yè)中上市公司的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行加總得到研究所需的行業(yè)面板數(shù)據(jù)。比如，在篩選出第t年農(nóng)副食品加工業(yè)(C13)中符合條件的上市公司的產(chǎn)出數(shù)據(jù)后，將這些上市公司的產(chǎn)出數(shù)據(jù)加總便可得到第t年農(nóng)副食品加工業(yè)(C13)的產(chǎn)出數(shù)據(jù)。鑒于2007年會計準則出現(xiàn)了變化，同時考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，本文使用2007～2019年中國28個制造業(yè)細分行業(yè)的面板數(shù)據(jù)，樣本基期選為2007年④。

產(chǎn)出水平方面，由于國泰安數(shù)據(jù)庫中未收錄上市公司的總產(chǎn)值和增加值數(shù)據(jù)，本文使用營業(yè)收入金額進行代替，并通過工業(yè)生產(chǎn)者價格指數(shù)將其平減至基期水平。資本存量方面，才國偉和楊豪指出可使用固定資產(chǎn)原值與累計折舊之差來表示資本存量[29]。我們對此方法進行了改進，將本期新增固定資產(chǎn)投資額計算在內(nèi)，即使用固定資產(chǎn)的期末余額來表示資本存量，并使用固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)進行平減。勞動力使用數(shù)量方面，使用員工人數(shù)來表示。其中，工業(yè)生產(chǎn)者價格指數(shù)和固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)來自國家統(tǒng)計局官方網(wǎng)站。

四、測算結(jié)果分析

1.參數(shù)估計結(jié)果。表1給出了式(3)中各參數(shù)的估計結(jié)果。可以看出，大多數(shù)參數(shù)的估計值至少在5%的水平上顯著，這意味著本文使用的超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型具有較好的解釋力。方差項σ2的值為0.3120，說明隨機擾動項和技術(shù)非效率因素會在一定程度上對制造業(yè)生產(chǎn)活動的穩(wěn)定性造成沖擊，但是沖擊幅度并不大。技術(shù)非效率項的均值μ的統(tǒng)計結(jié)果證實，中國制造業(yè)行業(yè)中存在明顯的技術(shù)無效率跡象。技術(shù)非效率項的方差占比γ值接近于0且在統(tǒng)計上不顯著，這并不足以證明實際產(chǎn)出與前沿產(chǎn)出的偏離主要是由隨機擾動項引起的，相反，可以認為偏離誤差很可能源自技術(shù)非效率，這也從側(cè)面說明了我們設(shè)定的模型是比較合理的。時間對技術(shù)非效率項的影響系數(shù)η大于0，對應(yīng)式(4)可以理解為，技術(shù)非效率的現(xiàn)象隨著時間的推移而減弱。從模型最終顯示的對數(shù)似然函數(shù)值和LR檢驗結(jié)果來看，超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型能夠較好地解釋中國各制造業(yè)細分行業(yè)體制性產(chǎn)能利用率變化情況。

表1 超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)各參數(shù)估計結(jié)果

2.體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)。根據(jù)上文的測度方法，我們得到了2007～2019年中國各制造業(yè)細分行業(yè)體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)，具體如表2所示。整體來看，在2007～2019年間，中國制造業(yè)體制性產(chǎn)能過剩呈平穩(wěn)下降趨勢。其中，樣本年份中非金屬礦物制品業(yè)(C30)和廢棄資源綜合利用業(yè)(C42)均未出現(xiàn)體制性產(chǎn)能過剩，其他制造業(yè)(C41)始終存在體制性產(chǎn)能過剩問題，余下25個制造業(yè)細分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩問題逐漸消失。表2顯示，體制性產(chǎn)能過剩的細分制造業(yè)行業(yè)數(shù)目從2007年的26個減少至2012年的16個，再減少至2013年的11個，最后減少到2016年的1個，且2016年之后體制性產(chǎn)能過剩的制造業(yè)細分行業(yè)數(shù)目均只有1個。我們注意到，雖然我國絕大多數(shù)制造業(yè)細分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)由正轉(zhuǎn)負，但這并不意味著制造業(yè)細分行業(yè)不存在產(chǎn)能過剩問題。上文指出，產(chǎn)能過剩受到經(jīng)濟周期性波動和以政府補貼為代表的體制扭曲兩個因素的共同影響，表2中的產(chǎn)能過剩指數(shù)是剔除經(jīng)濟周期性影響之后的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)，如果將經(jīng)濟周期性影響造成的產(chǎn)能過?？紤]在內(nèi)，我國絕大多數(shù)制造業(yè)細分行業(yè)仍然存在產(chǎn)能過剩問題。換言之，表2中的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)僅考慮了體制扭曲帶來的產(chǎn)能過剩問題，故2007～2019年中我國大部分制造業(yè)細分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)會出現(xiàn)由正轉(zhuǎn)負的情況。

從增長率角度來看，絕大多數(shù)制造業(yè)細分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)的增長率絕對值越來越小，表明各制造業(yè)細分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩的減緩速度越來越慢，圖1較為形象地揭示了這一規(guī)律。進一步觀察圖1可知，體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)增長率絕對值由高變低的轉(zhuǎn)折點發(fā)生在2012年左右。相應(yīng)地，2012年之前的去產(chǎn)能力度較大，而2012年之后的去產(chǎn)能力度略低。比如，2006～2012年間，國務(wù)院先后出臺了《關(guān)于加快推進產(chǎn)能過剩行業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的通知》《關(guān)于印發(fā)節(jié)能減排綜合性工作方案的通知》《關(guān)于抑制部分行業(yè)產(chǎn)能過剩和重復(fù)建設(shè)引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展若干意見的通知》《關(guān)于進一步加強淘汰落后產(chǎn)能工作的通知》等文件。2012年之后，綜合性質(zhì)的去產(chǎn)能政策文件相對較少，比如，2013年國務(wù)院頒布的《關(guān)于化解產(chǎn)能嚴重過剩矛盾的指導(dǎo)意見》主要是為了解決鋼鐵、水泥、電解鋁等行業(yè)的產(chǎn)能嚴重過剩問題。換個角度來看，去產(chǎn)能力度的轉(zhuǎn)變有可能是中國各制造業(yè)細分行業(yè)體制性產(chǎn)能過剩減緩速度發(fā)生變化的重要原因。

圖1 2007～2019年中國各制造業(yè)細分行業(yè)體制性產(chǎn)能過剩的變化趨勢資料來源：作者使用Stata 16.0軟件繪制。

需要指出的是，表2給出的中國各制造業(yè)細分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)側(cè)重于生產(chǎn)領(lǐng)域，而消費領(lǐng)域的體制性產(chǎn)能過剩也可能會引發(fā)制造業(yè)體制性產(chǎn)能過剩。比如，于斌斌和陳露認為，產(chǎn)能利用率可表示成生產(chǎn)領(lǐng)域產(chǎn)能利用率和消費領(lǐng)域產(chǎn)能利用率之積[21]。具體到我們的研究，消費領(lǐng)域的體制性產(chǎn)能過剩意味著消費領(lǐng)域的產(chǎn)能利用率小于1，生產(chǎn)領(lǐng)域產(chǎn)能利用率和消費領(lǐng)域產(chǎn)能利用率之積也就小于生產(chǎn)領(lǐng)域產(chǎn)能利用率，進而由式(6)～(9)求得的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)則會高于表2中的數(shù)值。也就是說，中國各制造業(yè)細分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩實際情況可能會比我們測度的結(jié)果要嚴重。由于本文的研究目的在于認識中國制造業(yè)體制性產(chǎn)能過剩的變化規(guī)律，即使缺少消費領(lǐng)域的數(shù)據(jù)也不會影響我們對這一規(guī)律的認識。

表2 2007～2019年中國各制造業(yè)細分行業(yè)體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)

3.體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)的行業(yè)間比較?？紤]到制造業(yè)中包含了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)和中低技術(shù)產(chǎn)業(yè)，且高技術(shù)產(chǎn)業(yè)屬于國家政策支持產(chǎn)業(yè)，在分析制造業(yè)體制性產(chǎn)能過剩時，有必要按照技術(shù)特征將制造業(yè)細分行業(yè)進行歸類，以重新審視中國制造業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩變化特征。鑒于此，我們參照國家統(tǒng)計局印發(fā)的《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)(制造業(yè))分類(2017)》，將醫(yī)藥制造業(yè)(C27)，專用設(shè)備制造業(yè)(C35)，鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設(shè)備制造業(yè)(C37)，計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)(C39)以及儀器儀表制造業(yè)(C40)歸為高技術(shù)制造業(yè)，將其余23個制造業(yè)細分行業(yè)歸為中低技術(shù)制造業(yè)?；诒?中的數(shù)據(jù)，可以計算出各制造業(yè)細分行業(yè)體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)的平均值，結(jié)果如表3所示。從平均值來看，高技術(shù)制造業(yè)細分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩程度要高于多數(shù)中低技術(shù)制造業(yè)細分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩程度，比如醫(yī)藥制造業(yè)(C27)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)高于14個中低技術(shù)制造業(yè)細分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)。從增長率角度(表4)來看，高技術(shù)制造業(yè)細分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩減緩速度的波動幅度小，除了儀器儀表制造業(yè)(C40)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)的年均增長率絕對值不足20%之外，其余4個制造業(yè)細分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)的年均增長率絕對值均在40%上下；中低技術(shù)制造業(yè)細分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩減緩速度的波動幅度大，比如，酒、飲料和精制茶制造業(yè)(C15)，木材加工和木、竹、藤、棕、草制品業(yè)(C20)以及化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)(C26)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)的年均增長率的絕對值均高于70%，而皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業(yè)(C19)，造紙和紙制品業(yè)(C22)以及石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)(C25)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)的年均增長率的絕對值卻不足30%。由此可見，雖然高技術(shù)制造業(yè)細分行業(yè)拉高了中國制造業(yè)體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)的平均值，但是與中低技術(shù)制造業(yè)細分行業(yè)相比，高技術(shù)制造業(yè)細分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)的減緩速度較為穩(wěn)定，這有助于中國制造業(yè)體制性產(chǎn)能過剩的平穩(wěn)下降。

表3 2007～2019年中國各制造業(yè)細分行業(yè)體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)均值

表4 2007～2019年中國各制造業(yè)細分行業(yè)體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)年均增長率(單位：%)

五、結(jié)語

本文以企業(yè)獲得的政府補貼為切入點，利用從國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫中2007～2019年中國A股主板上市制造業(yè)企業(yè)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，基于超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的隨機前沿模型，測算出制造業(yè)細分行業(yè)的產(chǎn)能利用率。在此基礎(chǔ)之上，計算出制造業(yè)細分行業(yè)的產(chǎn)能過剩指數(shù)并從中剔除經(jīng)濟周期性影響造成的產(chǎn)能過剩波動，最終得出制造業(yè)細分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)。測度結(jié)果表明，樣本年限內(nèi)各制造業(yè)細分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)均呈平穩(wěn)下降趨勢，且各制造業(yè)細分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩的減緩速度變得越來越慢。進一步，我們根據(jù)《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)(制造業(yè))分類(2017)》將制造業(yè)細分行業(yè)劃分為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)和中低技術(shù)產(chǎn)業(yè)，并對比了兩種類型產(chǎn)業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩情況發(fā)現(xiàn)：一方面，高技術(shù)制造業(yè)細分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)高于多數(shù)中低技術(shù)制造業(yè)細分行業(yè)；另一方面，高技術(shù)制造業(yè)細分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩的減緩速度要比中低技術(shù)制造業(yè)細分行業(yè)穩(wěn)定。

當然，我們的研究還存在不少可以改進的地方：第一，現(xiàn)存的統(tǒng)計資料中缺少制造業(yè)細分行業(yè)的中間投入品數(shù)據(jù)。如果能夠找到中間投入品的相關(guān)數(shù)據(jù)，并將其引入超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的隨機前沿模型，這將進一步完善制造業(yè)細分行業(yè)體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)的測算結(jié)果。第二，我們根據(jù)式(1)～式(9)得出的制造業(yè)細分行業(yè)體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)屬于生產(chǎn)領(lǐng)域的產(chǎn)能過剩指數(shù)。綜合考慮消費領(lǐng)域和生產(chǎn)領(lǐng)域的體制性產(chǎn)能過剩，并分析其影響因素將成為我們下一步的研究方向。第三，限于數(shù)據(jù)的非公開性，我們難以完整地獲得企業(yè)在用水、用電和用地等方面的補貼數(shù)據(jù)，而只能從國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫中獲得廣義上的政府補貼數(shù)據(jù)，所以本文假定獲得政府補貼的制造業(yè)細分行業(yè)所出現(xiàn)的產(chǎn)能過剩減去經(jīng)濟周期性影響造成的產(chǎn)能過剩即為體制性產(chǎn)能過剩，并首次在體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)的度量方面進行了嘗試。如果能獲得較為完整且細致的制造業(yè)企業(yè)層面的補貼數(shù)據(jù)(特別是隱性補貼數(shù)據(jù))，我們將能夠更加精確地度量出中國制造業(yè)細分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)。本文只是在體制性產(chǎn)能過剩的測度和比較方面進行了一個初步嘗試，以期起到拋磚引玉的作用。

注釋：

①比如，2009年7月7日科技部制定的《關(guān)于發(fā)揮國家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)作用促進經(jīng)濟平穩(wěn)較快發(fā)展的若干意見》中強調(diào)“加快高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚，提升產(chǎn)業(yè)整體競爭力”。2020年7月13日國務(wù)院出臺《關(guān)于促進國家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的若干意見》明確指出“支持高新技術(shù)企業(yè)發(fā)展壯大”。

②我們認為，補貼會導(dǎo)致產(chǎn)能過剩，而不是產(chǎn)能過剩引起補貼。其中的原因如下：第一，隨著市場經(jīng)濟向縱深發(fā)展，不管是中央政府層面的補貼政策還是地方政府層面的補貼政策，都是政府針對特定目標(比如促進目標產(chǎn)業(yè)發(fā)展或者招商引資)事前制定的。第二，根據(jù)國務(wù)院發(fā)布的一些政策性文件要求，對于產(chǎn)能過剩嚴重的行業(yè)和企業(yè)，要求地方政府及時清理相應(yīng)的企業(yè)，而不是去補貼這些企業(yè)。比如，2013年10月18日國務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于化解產(chǎn)能嚴重過剩矛盾的指導(dǎo)意見》中明確指出，“各地要取消產(chǎn)能嚴重過剩行業(yè)項目用地優(yōu)惠政策”“各地對產(chǎn)能嚴重過剩行業(yè)優(yōu)惠電價政策進行清理整頓，禁止自行實行電價優(yōu)惠和電費補貼”。第三，從經(jīng)濟機理上來看，現(xiàn)有文獻在理論上支持補貼會導(dǎo)致產(chǎn)能過剩，可以參閱文獻綜述部分的“產(chǎn)能過剩的起因”。

③感謝審稿專家的寶貴建議。

④在國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)中，煙草制品業(yè)(C16)，金屬制品、機械和設(shè)備修理業(yè)(C43)的數(shù)據(jù)不可獲得，文教、工美、體育和娛樂用品制造業(yè)(C24)的政府補貼數(shù)據(jù)從2009年才開始統(tǒng)計，故本文將以上三個制造業(yè)細分行業(yè)略去，最終選取如下28個制造業(yè)細分行業(yè)：農(nóng)副食品加工業(yè)(C13)，食品制造業(yè)(C14)，酒、飲料和精制茶制造業(yè)(C15)，紡織業(yè)(C17)，紡織服裝、服飾業(yè)(C18)，皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業(yè)(C19)，木材加工和木、竹、藤、棕、草制品業(yè)(C20)，家具制造業(yè)(C21)，造紙和紙制品業(yè)(C22)，印刷和記錄媒介復(fù)制業(yè)(C23)，石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)(C25)，化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)(C26)，醫(yī)藥制造業(yè)(C27)，化學(xué)纖維制造業(yè)(C28)，橡膠和塑料制品業(yè)(C29)，非金屬礦物制品業(yè)(C30)，黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)(C31)，有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)(C32)，金屬制品業(yè)(C33)，通用設(shè)備制造業(yè)(C34)，專用設(shè)備制造業(yè)(C35)，汽車制造業(yè)(C36)，鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設(shè)備制造業(yè)(C37)，電氣機械和器材制造業(yè)(C38)，計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)(C39)，儀器儀表制造業(yè)(C40)，其他制造業(yè)(C41)以及廢棄資源綜合利用業(yè)(C42)。需要說明的是，國泰安數(shù)據(jù)庫中存在兩個行業(yè)分類標準，即證監(jiān)會2001版行業(yè)分類和證監(jiān)會2012版行業(yè)分類，本文按照證監(jiān)會2012版行業(yè)分類對制造業(yè)進行劃分。經(jīng)比較，證監(jiān)會2012版行業(yè)分類與2017年國民經(jīng)濟行業(yè)分類(GB/T 4754—2017)中關(guān)于制造業(yè)的劃分標準是一致的。