安徽省高耗能行業(yè)產(chǎn)能利用率及影響因素分析

沈石閑，夏茂森

（安徽財經(jīng)大學統(tǒng)計與應用數(shù)學學院，安徽蚌埠，233000）

隨著我國經(jīng)濟社會的快速發(fā)展，部分行業(yè)的盲目和沖動投資導致產(chǎn)能過剩問題凸顯。目前，產(chǎn)能過剩問題與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、國有企業(yè)改革等問題相互交織，已成為影響中國未來經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵問題之一。在經(jīng)濟發(fā)展新格局背景下，以高耗能、高排放為主要特征的高耗能行業(yè)發(fā)展受到廣泛關(guān)注。高耗能行業(yè)在安徽省經(jīng)濟增長中發(fā)揮著不可忽視的作用，但產(chǎn)能過剩的問題至今仍困擾著產(chǎn)業(yè)發(fā)展。產(chǎn)能過剩不僅會導致成本上升，還會造成資源閑置浪費。大量產(chǎn)能不能消化的現(xiàn)象阻礙了安徽省高耗能行業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。因此，化解高耗能行業(yè)產(chǎn)能過剩對推動安徽省高耗能行業(yè)健康高效發(fā)展，實現(xiàn)經(jīng)濟轉(zhuǎn)型至關(guān)重要。

產(chǎn)能利用率的測算有利于全面了解產(chǎn)能過剩的具體情況，近年來，學者們對產(chǎn)能利用率的研究也不斷加深。Fare（1989）利用數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）從投入產(chǎn)出角度測算了制造業(yè)的產(chǎn)能利用率［1］。董敏杰（2015）在 Fare的研究基礎(chǔ)上采用DEA測算了2001—2011年中國的工業(yè)產(chǎn)能利用率［2］。賀京同（2016）使用協(xié)整法證明了信貸扭曲和國企擴張對其產(chǎn)能利用率存在顯著的負向影響［3］。張晴（2021）采用成本函數(shù)法測度了中國制造業(yè)企業(yè)的產(chǎn)能利用率，研究表明“一帶一路”沿線國家貿(mào)易便利化顯著提升了產(chǎn)能利用率［4］。楊德欽（2021）采用動態(tài)SBM模型測算2004—2018年中國建筑業(yè)的產(chǎn)能利用率，研究表明中國建筑業(yè)存在嚴重的產(chǎn)能落后問題［5］。

本文在已有研究基礎(chǔ)上，選用2008—2019年的安徽省高耗能行業(yè)為研究對象，通過比較分析各種方法，運用DEA模型測度高耗能行業(yè)產(chǎn)能利用率。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建面板Tobit模型，深入剖析安徽省高耗能行業(yè)產(chǎn)能過剩的原因，并提出有針對性的治理對策。

一、產(chǎn)能利用率測算方法介紹

本文采用數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA）測算產(chǎn)能利用率（CU）。其中，投入要素包括固定投入F、可變投入V及技術(shù)水平TECH，可變投入V、技術(shù)水平TECH的多少決定了生產(chǎn)能力轉(zhuǎn)換為實際產(chǎn)出y的程度。因此實際產(chǎn)出可表示為：

由于技術(shù)水平TECH可測算性較難，采用技術(shù)效率TE(0≤TE≤1)替代，技術(shù)效率反映落后產(chǎn)能程度。實際產(chǎn)出y表示如下：

根據(jù)相關(guān)理論研究，普遍將產(chǎn)能利用率表示為：

其中，EU=Y(F,V)/Y(F)為設備利用率。Y(F)和Y(F,V)分別表示不受可變成本約束和受可變成本約束的有效產(chǎn)出。

采用規(guī)模報酬可變的DEA方法測算Y（F，V）與Y（F），具體測算公式表示如下：

為了衡量產(chǎn)能利用率的兩分項指標EU和TE變動對其變動的貢獻率［6］，定義CU、TE、EU的前后期比：MCU、MTE和MEU，MCU與其分項指標關(guān)系如下：

定義兩分項指標對產(chǎn)能利用率的貢獻率如下：

二、安徽省高耗能行業(yè)產(chǎn)能利用率測度

（一）指標遴選

本文樣本研究年限區(qū)間是2008—2019年，選取安徽省工業(yè)行業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，應用DEA模型計算其產(chǎn)能利用率。DEA模型指標包括產(chǎn)出、總產(chǎn)值、固定投入、固定資本、可變投入、勞動與中間投入，具體數(shù)據(jù)說明如下：

1.工業(yè)總產(chǎn)值。2017年以后安徽省工業(yè)細分行業(yè)的總產(chǎn)值數(shù)據(jù)未有統(tǒng)計，采用袁捷敏（2013）的方法［7］，將行業(yè)的總產(chǎn)值的增長率用應交增值稅的增長率代替，然后根據(jù)工業(yè)品出廠價格指數(shù)把總產(chǎn)值平減為以2008年（基期）為基準進行計算，以此消除通貨膨脹對其的影響。

2.固定資本存量。采用永續(xù)盤存法測算，具體計算公式為：

對變量進行具體說明：基期固定資本存量（K0）為2008年固定資產(chǎn)原價與累計折舊的差值；折舊率（δt）指相鄰年份累計折舊之差/上年固定資產(chǎn)原價；新增投資（It）為相鄰年份固定資產(chǎn)原價之差；投資品價格指數(shù)（Pt）使用固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)替代；勞動投入用安徽省工業(yè)細分行業(yè)從業(yè)人員年平均人數(shù)度量；由于無法直接獲取中間投入數(shù)據(jù)，中間投入使用下述公式推算：

其中，TVt、AVt、Tt、PPIRMt分別為第t期的細分行業(yè)總產(chǎn)值、增加值、應交增值稅和原材料購進價格指數(shù)。安徽省工業(yè)細分行業(yè)增加值只統(tǒng)計到2016年，假設2017—2019年的工業(yè)增加值率為2008—2016年的平均增加值率，計算得到2017—2019的增加值。

（二）數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于2009—2020年《安徽省統(tǒng)計年鑒》。考慮到價格因素，將數(shù)據(jù)以2008年價格為基準進行平減，以消除價格因素的影響?！?010年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計報告》將高耗能產(chǎn)業(yè)定義為六個具體行業(yè)：石油加工煉焦及核燃料加工業(yè)、化學原料及化學制品制造業(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)、電力熱力的生產(chǎn)和供應業(yè)。這里將其名稱分別簡化為石油加工業(yè)、化學工業(yè)、非金屬制品業(yè)、黑色金屬加工業(yè)、有色金屬加工業(yè)、電熱供應業(yè)［8］。

（三）產(chǎn)能利用率測算結(jié)果

在進行工業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)整理時，剔除數(shù)據(jù)缺失嚴重的金屬制品、機械和設備修理業(yè)及開采輔助活動業(yè)。此外，橡膠與塑料制品業(yè)和交通運輸設備制造業(yè)在2012年前后分別做了合并和拆分統(tǒng)計改動，這里將其分別做合并統(tǒng)計處理，整理后得到2008—2019年安徽省36個工業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)。運用DEA計算出安徽省工業(yè)細分行業(yè)2008—2019年的產(chǎn)能利用率、設備利用率和技術(shù)效率，再通過加權(quán)平均得到大類工業(yè)行業(yè)的產(chǎn)能利用率指標。

1.工業(yè)整體產(chǎn)能利用率

圖1描述了2008—2019年安徽省工業(yè)中高耗能行業(yè)、其他行業(yè)及工業(yè)整體的產(chǎn)能利用率，其數(shù)據(jù)根據(jù)細分行業(yè)產(chǎn)能利用率平均計算得來。

由圖1可知，2008—2019年安徽省工業(yè)整體產(chǎn)能利用率未達到0.65，工業(yè)整體發(fā)展動能不足。分項來看，2008年安徽省高耗能行業(yè)產(chǎn)能利用率為0.726，下降趨勢較為明顯；其他行業(yè)的產(chǎn)能利用率變動趨勢接近工業(yè)整體變動趨勢，在0.45～0.7間波動。

圖1 2008—2019年安徽省工業(yè)及其細分行業(yè)的產(chǎn)能利用率

為了進一步比較安徽省高耗能細分行業(yè)的產(chǎn)能利用程度，深度分析了安徽省2008—2019年工業(yè)細分行業(yè)的平均產(chǎn)能利用率及排名，結(jié)果見表1。

表1 2008—2019年安徽省工業(yè)細分行業(yè)平均產(chǎn)能利用率

從表1可以看出，高耗能行業(yè)中的有色金屬加工業(yè)、黑色金屬加工業(yè)及化學工業(yè)排名位于安徽省中上游，分列第3、13、16名。而非金屬制品業(yè)、電熱供應業(yè)及石油加工業(yè)排名位于中下游，分列第21、25、29名。

2.高耗能行業(yè)產(chǎn)能利用率

表2詳細描述了安徽省6個高耗能行業(yè)的產(chǎn)能利用率測算結(jié)果。從時間趨勢來看，6個細分行業(yè)的產(chǎn)能利用率都存在不同變動趨勢。非金屬制品業(yè)和有色金屬加工業(yè)的產(chǎn)能利用率維持上升趨勢，分別由2008年的0.43、0.81升至0.84、1.00；化學工業(yè)的產(chǎn)能利用率呈現(xiàn)小幅度下降趨勢；石油加工業(yè)、黑色金屬加工業(yè)和電熱力供應業(yè)存在大幅度迅速下降趨勢。產(chǎn)能利用率下降的高耗能行業(yè)的技術(shù)效率在2008—2019年間呈現(xiàn)小幅度下降，而設備利用率卻出現(xiàn)大幅度降低趨勢，出現(xiàn)這一現(xiàn)象的原因是固定資產(chǎn)投入冗余。這表明提升高耗能行業(yè)產(chǎn)能利用率的關(guān)鍵在于提高設備利用率并警惕技術(shù)效率進一步下降。

表2 2008—2019年安徽省高耗能細分行業(yè)CU、TE、EU

為了進一步描述安徽省不同高耗能行業(yè)產(chǎn)能利用率之間的差異，應計算產(chǎn)能利用率及兩分項指標的變化指數(shù)并剖析其解構(gòu)，可見表3。

表3 安徽省高耗能行業(yè)2008—2019年CU變動指數(shù)及解構(gòu)

結(jié)合表2和表3分析，2008—2019年非金屬制品業(yè)和有色金屬加工業(yè)的產(chǎn)能利用率有所上升（MCU>1），剖析其解構(gòu)發(fā)現(xiàn)，這種上升源于設備利用率的上升和良好的技術(shù)表現(xiàn)。其他行業(yè)的產(chǎn)能利用率則有所下降（MCU<1），不同行業(yè)產(chǎn)能利用率降低原因各不相同。剖析其解構(gòu)發(fā)現(xiàn)，設備利用率的迅速下降造成了石油加工業(yè)和黑色金屬加工業(yè)的產(chǎn)能利用率明顯下滑；技術(shù)效率的下降造成了化學工業(yè)的產(chǎn)能利用率水平降低；受技術(shù)效率和設備利用率下降的雙重影響，電熱供應業(yè)產(chǎn)能利用率呈現(xiàn)大幅度下降趨勢。

三、安徽省高耗能行業(yè)的產(chǎn)能利用率影響因素分析

（一）模型設定及變量選取

1.影響因素探析

我國產(chǎn)能過剩主要受周期性和非周期性兩大因素影響。周期性因素是指市場需求呈現(xiàn)順經(jīng)濟周期特征，非周期性因素主要受體制環(huán)境和行業(yè)特征的影響。結(jié)合安徽省高耗能行業(yè)的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和發(fā)展狀況，體制環(huán)境對其產(chǎn)能過剩有較大影響。在借鑒相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上，變量的指標選擇如下：

一是市場需求。當經(jīng)濟周期處于上升階段時，市場需求較高，這會刺激企業(yè)加大要素投入，擴大產(chǎn)出［9］，企業(yè)產(chǎn)能利用率提高，超額產(chǎn)能減少，應使用安徽省高耗能細分行業(yè)產(chǎn)值增長率來度量市場需求（Need）。

二是政策傾斜力度。國有企業(yè)總數(shù)盡管在行業(yè)中占比較低，但國有資本占比逐年增多。由于國有企業(yè)性質(zhì)及其特殊地位，政府主要通過對國有企業(yè)的干預來實現(xiàn)經(jīng)濟調(diào)控。企業(yè)的國有資本越多，受政府保護性干預程度越強，這一系列的干預性行為不可避免地影響到行業(yè)產(chǎn)能和產(chǎn)能利用率［10-11］。本文使用規(guī)模以上國企總產(chǎn)值/規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值來衡量國有企業(yè)生產(chǎn)能力（Soec），使用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)國有資本/規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)總資本來衡量國有資本占比（Soep）。

三是就業(yè)水平。發(fā)展和穩(wěn)定是地方政府追求的重要目標，企業(yè)肩負經(jīng)濟發(fā)展與吸納地區(qū)就業(yè)人口的重任，國有企業(yè)通常是穩(wěn)定就業(yè)的主力軍，而就業(yè)人口數(shù)多的行業(yè)也更易受到政府干預。本文使用從業(yè)人數(shù)/行業(yè)產(chǎn)值來度量就業(yè)水平（Lab）。

四是金融支持。余東華（2015）的研究表明我國現(xiàn)有的金融體系存在“預算軟約束”問題，對中小私營企業(yè)存在信貸歧視［12］。在現(xiàn)有金融體制下，受預算軟約束影響，非國有大型企業(yè)和國有企業(yè)獲取金融支持更加容易和便捷。企業(yè)獲得越充足的金融支持，越有動機擴張經(jīng)營規(guī)模搶占市場份額，這使產(chǎn)能過剩加?。?3］。本文采用行業(yè)當年短期負債/總產(chǎn)值代表金融支持（Finance）。

五是行業(yè)自身因素。行業(yè)的資本密集度越高，意味著固定資產(chǎn)投資存量越大，固定資本變動的速度越緩慢，適應經(jīng)濟周期變化的能力就越弱［14］。當市場需求快速萎縮時，資本密集度大的企業(yè)更難退出市場，產(chǎn)能利用率很容易出現(xiàn)較大下降幅度。本文采用固定資產(chǎn)凈值/從業(yè)人員年平均人數(shù)來代表資本密集度（Capital）。

2.模型設定及檢驗

為了檢驗上述指標對CU、EU和TE的影響，鑒于CU、EU和TE的數(shù)值均在0～1之間，符合Tobit模型受限回歸的特點，本文擬構(gòu)建隨機效應面板To?bit模型進行檢驗。具體模型如下：

（二）基準回歸分析

對2008—2019年安徽省高耗能行業(yè)的面板數(shù)據(jù)進行Tobit回歸，隨機效應面板Tobit回歸結(jié)果見表4。

表4 Tobit回歸結(jié)果

從表4可以看出，各影響因素與CU、EU和TE間的影響差異較大，出現(xiàn)這種情況的原因可能為：

一是市場需求與產(chǎn)能利用率呈同向變動。經(jīng)濟周期的發(fā)展階段能夠直接反映在市場需求的變動上，當經(jīng)濟周期處于擴張階段時，市場需求旺盛，企業(yè)的逐利性使其擴大產(chǎn)能；而當經(jīng)濟周期下行時，企業(yè)會縮減產(chǎn)能。這與現(xiàn)實的經(jīng)濟現(xiàn)象相吻合。

二是行業(yè)的國有資本比重與產(chǎn)能利用率呈反向變動，國有企業(yè)的生產(chǎn)能力與產(chǎn)能利用率呈同向變動。企業(yè)生產(chǎn)能力越強，越易形成經(jīng)濟效應來保障設備的使用率。受行業(yè)屬性影響，安徽省高耗能行業(yè)中國有企業(yè)占據(jù)主導地位，國有資本持續(xù)擴張，其他社會資本投資參與度下降。但國有企業(yè)生產(chǎn)能力逐年下降，由于國有企業(yè)僵化的管理模式等諸多問題，導致行業(yè)缺乏領(lǐng)先技術(shù)，市場競爭力不強。

三是就業(yè)水平與產(chǎn)能利用率存在顯著的負相關(guān)關(guān)系。工業(yè)是吸納就業(yè)人口的重要部門，為了保障就業(yè)，尤其是一些經(jīng)營不理想的大中型國有企業(yè)不得不吸納部分新增就業(yè)人口，這不利于企業(yè)有效配置勞動力資源，會造成企業(yè)經(jīng)營水平進一步惡化，過剩產(chǎn)能不斷累積。

四是金融支持對產(chǎn)能利用率存在顯著的負向影響，國有企業(yè)和大型非國有企業(yè)憑借其融資優(yōu)勢，能夠便捷地獲取金融支持。尤其在經(jīng)濟周期上行階段，大量資金會涌入這些企業(yè)，驅(qū)使其盲目投資、擴大規(guī)模，從而加劇了產(chǎn)能過剩。

五是資本密集度與產(chǎn)能利用率呈反向變動。一方面，資本密集的行業(yè)固定資本投入相對較高，容易形成過剩的生產(chǎn)能力，且資本建設周期很長，難以對市場變化做出及時反應，當經(jīng)濟下行時，易對設備利用率產(chǎn)生負面效應。另一方面，過度投資也易導致行業(yè)擁擠，同質(zhì)化嚴重，阻礙行業(yè)技術(shù)水平提升，加劇產(chǎn)能過剩。

（三）穩(wěn)健性檢驗

本文采用隨機效應面板Tobit回歸作為基準回歸，經(jīng)過F檢驗、LM檢驗和Hausman檢驗，確定使用固定效應面板回歸重新估計，對影響因素進行穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果見表5。

表5 穩(wěn)健性檢驗

由表5可知，穩(wěn)健性檢驗與原回歸結(jié)果一致。市場需求與CU、EU、TE存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，國有企業(yè)生產(chǎn)能力與TE不存在顯著的相關(guān)關(guān)系，而國有資本占比、就業(yè)水平、金融支持、資本密集度與CU、EU、TE存在負相關(guān)關(guān)系，且回歸系數(shù)基本都顯著。

四、結(jié)論與建議

本文針對安徽省高耗能行業(yè)產(chǎn)能過剩問題展開研究，運用DEA方法測算了2008—2019年安徽省工業(yè)行業(yè)的產(chǎn)能利用率。比較分析發(fā)現(xiàn)，安徽省工業(yè)行業(yè)產(chǎn)能過剩日趨嚴重，高耗能行業(yè)產(chǎn)能利用率呈現(xiàn)較大的下降趨勢。其中，化學工業(yè)、黑色金屬加工業(yè)及有色金屬加工業(yè)的產(chǎn)能利用率位于安徽省工業(yè)中上游，其他3個細分行業(yè)則位于中下游。

對工業(yè)細分行業(yè)進行分析發(fā)現(xiàn)，設備利用率下降造成了石油加工業(yè)和黑色金屬加工業(yè)產(chǎn)能利用率下滑；技術(shù)效率下降造成了化學工業(yè)產(chǎn)能利用率降低；技術(shù)效率和設備利用率同時下降導致電熱供應業(yè)產(chǎn)能利用率大幅下降。因此，應針對不同行業(yè)實際情況實施不同對策。當行業(yè)受設備利用率影響較多時，可以通過兼并重組提高設備利用效率；當行業(yè)主要受技術(shù)效率影響時，應重視技術(shù)水平提升，淘汰低效率落后產(chǎn)能。

通過剖析安徽省高耗能行業(yè)產(chǎn)能過剩影響因素進行，發(fā)現(xiàn)市場需求對產(chǎn)能利用率存在正向影響，但政府干預等因素對產(chǎn)能利用率存在負向影響。鑒于高耗能行業(yè)往往由國有企業(yè)主導，地方保護主義嚴重，政府的金融支持等保護性干預造成了企業(yè)成本的外部化，加劇了產(chǎn)能過剩。因此，需同步實施“需求側(cè)”與“供給側(cè)”改革，化解產(chǎn)能過剩，提高投資效率及核心競爭力。一是要提高社會資本的參與性并保證投資規(guī)模平穩(wěn)增長。二是限制低水平重復建設，推動技術(shù)升級。“供給側(cè)”改革的核心在于減少政府的保護性干預，完善市場機制［15］。這要加快金融體制改革，降低預算軟約束影響，減小信貸歧視，停止對“僵尸企業(yè)”續(xù)貸，促進資金流向使用效率高的企業(yè)。同時，完善市場退出機制，使“僵尸企業(yè)”更易退出壁壘。