經(jīng)濟(jì)總量及其波動(dòng)、政府行為對(duì)產(chǎn)能利用率的影響

鄒衛(wèi)星，房 林

(天津財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，天津 300222)

一、引言

20世紀(jì)90年代中期，中國(guó)告別了供不應(yīng)求的短缺經(jīng)濟(jì)，產(chǎn)能過剩成為常態(tài)。近10年來，產(chǎn)能過剩問題進(jìn)一步凸顯，去產(chǎn)能成為中央高度關(guān)注的經(jīng)濟(jì)問題，如何解釋產(chǎn)能過剩，是理論界長(zhǎng)期關(guān)注的問題。關(guān)于產(chǎn)能過剩，中西方存在較大的理論分歧。西方主流經(jīng)濟(jì)理論認(rèn)為，產(chǎn)能利用率和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有嚴(yán)格的同步同向變化關(guān)系，要了解產(chǎn)能利用率，直接研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)周期就行了，對(duì)于產(chǎn)能利用率，主張讓其隨著經(jīng)濟(jì)周期自由波動(dòng)，反對(duì)政府干預(yù)。依據(jù)對(duì)美國(guó)產(chǎn)能利用率和經(jīng)濟(jì)周期的分析，得出產(chǎn)能利用率僅只是經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影像指標(biāo)的理論結(jié)論(鄒衛(wèi)星等，2019)[1]。國(guó)內(nèi)學(xué)者雖然認(rèn)同產(chǎn)能利用率與經(jīng)濟(jì)周期具有同向變化關(guān)系，但是并不認(rèn)同兩者嚴(yán)格同步變化，產(chǎn)能利用率僅僅是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影像指標(biāo)的觀點(diǎn)。

如果產(chǎn)能利用率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展正相關(guān)，那么有兩個(gè)疑問有待解答：伴隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定的增長(zhǎng)，為什么仍然存在比較嚴(yán)重的產(chǎn)能過剩？在經(jīng)濟(jì)發(fā)展較慢、產(chǎn)能過剩嚴(yán)重的時(shí)候，為什么刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不能緩解產(chǎn)能過剩？要回答這些問題，需要進(jìn)一步理清與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相關(guān)的三個(gè)問題：一是經(jīng)濟(jì)總量和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的變動(dòng)對(duì)產(chǎn)能利用率有什么樣的定性影響？二是經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過什么機(jī)制來影響產(chǎn)能利用率？三是與其他解釋變量相比，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)產(chǎn)能利用率的影響有多大？

與這些問題密切相關(guān)的現(xiàn)象是產(chǎn)能過剩久治難愈。長(zhǎng)期以來，政府一直致力于產(chǎn)能調(diào)控，但產(chǎn)能過剩問題始終懸而未決。政府調(diào)控產(chǎn)能過剩的思路，集中體現(xiàn)在2006年、2009年、2010年、2013年發(fā)布的相關(guān)文件中。政府決策部門認(rèn)為，扭曲的產(chǎn)能過剩需要政府調(diào)控來匡正，相關(guān)調(diào)控措施主要包括行政產(chǎn)能、產(chǎn)業(yè)政策調(diào)控等方面，即通過行政手段遏制產(chǎn)能盲目擴(kuò)張，對(duì)于過剩產(chǎn)能，實(shí)現(xiàn)“消化一批、轉(zhuǎn)移一批、整合一批、淘汰一批”；通過產(chǎn)業(yè)政策，調(diào)整優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)通過產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，化解產(chǎn)能過剩等。但是各項(xiàng)具體政策變量究竟是緩解了還是加劇了產(chǎn)能過剩？這一問題還存在比較大的研究空間。

為此，集中研究經(jīng)濟(jì)發(fā)展和政府行為對(duì)產(chǎn)能過剩的影響。分別從經(jīng)濟(jì)總量增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)兩方面分析經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響效應(yīng)，從多方面的政府行為變量來探討政府行為對(duì)產(chǎn)能過剩的調(diào)控效應(yīng)。后文的結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分為文獻(xiàn)綜述；第三部分為理論與機(jī)制分析；第四部分為模型設(shè)定、變量選取與統(tǒng)計(jì)特征；第五部分為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ突貧w分析；第六部分為經(jīng)濟(jì)傳導(dǎo)機(jī)制檢驗(yàn)；第七部分為結(jié)論與啟示。

二、文獻(xiàn)綜述

近10多年來，對(duì)產(chǎn)能過?；虍a(chǎn)能利用率的研究主要集中在國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的實(shí)證檢驗(yàn)，得到產(chǎn)能利用率順周期的理論結(jié)論。盧鋒等(2010)研究認(rèn)為，市場(chǎng)需求會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)的高漲和衰退相應(yīng)增加和減少，而企業(yè)產(chǎn)能在短期內(nèi)相對(duì)變化不大，從而促成了產(chǎn)能利用率的上下波動(dòng)，當(dāng)經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)，總需求下降，產(chǎn)能利用率下降，產(chǎn)能過剩加劇。黃秀路等(2018)[2]認(rèn)為，工業(yè)產(chǎn)能利用率的時(shí)間趨勢(shì)特征與宏觀經(jīng)濟(jì)特征一致，具有順周期性特征。馮偉(2018)[3]通過GDP的波動(dòng)特征分析得到產(chǎn)能利用率具有順周期特征的結(jié)論。但是，孟昌和李詞婷(2021)[4]認(rèn)為，產(chǎn)能利用率的變動(dòng)趨勢(shì)與 GDP 周期不具有完全的一致性。林毅夫等(2010)[5]認(rèn)為，產(chǎn)能過剩是經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)的產(chǎn)物，不能簡(jiǎn)單地只利用經(jīng)濟(jì)的周期性波動(dòng)來解釋產(chǎn)能過剩。國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心《進(jìn)一步化解產(chǎn)能過剩的政策研究》課題組(2015)[6]研究認(rèn)為，有些行業(yè)的產(chǎn)能過剩是由經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)造成的，但中國(guó)當(dāng)前的產(chǎn)能過剩是多重因素綜合疊加的結(jié)果。對(duì)于經(jīng)濟(jì)波動(dòng)究竟是提高了還是降低了產(chǎn)能利用率，迄今還存在較多的爭(zhēng)論。

關(guān)于政府行為對(duì)產(chǎn)能利用率的影響，已有文獻(xiàn)從相關(guān)政府變量視角進(jìn)行了研究。一是政府補(bǔ)貼不利于緩解產(chǎn)能過剩。張為付和薛平平(2020)[7]認(rèn)為，政府補(bǔ)貼支持會(huì)給糧油加工企業(yè)的產(chǎn)能利用水平帶來負(fù)面影響；張亞斌等(2018)[8]認(rèn)為，企業(yè)所獲得的補(bǔ)貼越多，越有可能出現(xiàn)產(chǎn)能過剩。二是加大市場(chǎng)化進(jìn)程，減少政府干預(yù)，有利于緩解產(chǎn)能過剩。何小鋼等(2021)[9]認(rèn)為，分權(quán)、薪酬激勵(lì)和管理層更替這些市場(chǎng)化治理機(jī)制可以提升產(chǎn)能利用率；孔令池(2020)[10]認(rèn)為，市場(chǎng)化水平提升，對(duì)產(chǎn)能過剩的化解成效明顯，但地方政府投資規(guī)模擴(kuò)大，會(huì)加劇產(chǎn)能過剩。三是對(duì)企業(yè)的預(yù)算約束政策和產(chǎn)業(yè)政策會(huì)影響產(chǎn)能利用率。陳俊龍等(2019)[11]認(rèn)為，行業(yè)軟預(yù)算約束水平與產(chǎn)能過剩程度正相關(guān)，政府對(duì)行業(yè)發(fā)展的產(chǎn)業(yè)政策越強(qiáng)，行業(yè)產(chǎn)能過剩程度越高。但是，同時(shí)從多重政府行為來研究政府調(diào)控產(chǎn)能過剩效果的文獻(xiàn)較少。

有鑒于此，擬采用1998—2018年的省際面板數(shù)據(jù)，使用兩階段最小二乘法(2SLS)研究經(jīng)濟(jì)總量及其波動(dòng)、政府行為對(duì)產(chǎn)能利用率的影響，其中，分別選取兩個(gè)經(jīng)濟(jì)變量來代表經(jīng)濟(jì)波動(dòng)進(jìn)行檢驗(yàn)，使用中介變量法分析經(jīng)濟(jì)總量和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)產(chǎn)能利用率作用的經(jīng)濟(jì)傳導(dǎo)機(jī)制，引入標(biāo)準(zhǔn)化法分析經(jīng)濟(jì)總量及其波動(dòng)、政府行為變量對(duì)產(chǎn)能利用率的影響程度，分析中介變量對(duì)總效用的影響，并探討產(chǎn)能過剩為什么久治難愈。

與以往研究相比，本文的研究特色主要體現(xiàn)在：其一，經(jīng)濟(jì)波動(dòng)如何影響產(chǎn)能利用率？已有研究的回答具有不確定性，本研究分別采用工業(yè)增加值波動(dòng)率和GDP波動(dòng)率來表示經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，探討這兩個(gè)變量表示的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與產(chǎn)能利用率之間的關(guān)系，進(jìn)一步明晰了經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)產(chǎn)能利用率影響效應(yīng)的研究結(jié)論。其二，引入標(biāo)準(zhǔn)化法，以貸款支持、財(cái)政支持和投資比重作為中介變量，分析經(jīng)濟(jì)總量和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)作用于產(chǎn)能利用率的經(jīng)濟(jì)傳導(dǎo)機(jī)制，討論各解釋變量對(duì)產(chǎn)能利用率的貢獻(xiàn)，量化分析中介傳導(dǎo)機(jī)制對(duì)總效應(yīng)的影響程度，這種將標(biāo)準(zhǔn)化法引入中介模型檢驗(yàn)的研究既拓展了關(guān)于中介變量的檢驗(yàn)，又拓展了關(guān)于產(chǎn)能過剩實(shí)證分析的研究視角。其三，研究政府創(chuàng)新投入、政府直接投資、貸款支持、財(cái)政支持、企業(yè)虧損退出等政府行為變量與產(chǎn)能利用率的關(guān)系，分析在產(chǎn)能過剩治理過程中這些政府行為變量的時(shí)序變化特征，并基于此解釋產(chǎn)能過剩久治難愈的原因，這一分析為研究產(chǎn)能過剩調(diào)控效果提供了一條新的解釋思路。

三、理論與機(jī)制分析

(一)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)產(chǎn)能利用率的影響

經(jīng)濟(jì)發(fā)展變量涉及經(jīng)濟(jì)總量和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。從經(jīng)濟(jì)總量看，當(dāng)經(jīng)濟(jì)走向蕭條和衰退時(shí)，需求萎縮，商品供大于求，企業(yè)縮減產(chǎn)量，產(chǎn)能利用率下降，產(chǎn)能過剩加劇；當(dāng)經(jīng)濟(jì)由復(fù)蘇走向繁榮時(shí)，需求增加，產(chǎn)品供不應(yīng)求，企業(yè)增加產(chǎn)量，富余的產(chǎn)能將會(huì)被消化吸收，產(chǎn)能利用率提高，產(chǎn)能過剩得到緩解。因此，經(jīng)濟(jì)發(fā)展越快，經(jīng)濟(jì)總量越高，產(chǎn)能利用率越大，產(chǎn)能過?？梢缘玫骄徑狻?/p>

經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的測(cè)度有兩個(gè)視角，不同視角得到不同的結(jié)論。一是采用經(jīng)濟(jì)總量的均方差表示。較大的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)意味著經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在較大的不確定性。產(chǎn)能過剩歸根結(jié)底是由供給和需求的相互比較形成的，為了既適應(yīng)更大的不確定性，又抓住市場(chǎng)可能的擴(kuò)展機(jī)會(huì)，企業(yè)傾向于擴(kuò)張產(chǎn)能以搶占新市場(chǎng)或擴(kuò)大原市場(chǎng)的市場(chǎng)份額，供給相對(duì)于需求表現(xiàn)為增加，經(jīng)濟(jì)總量的均方差增加會(huì)減少產(chǎn)能利用率，加劇產(chǎn)能過剩。二是使用經(jīng)濟(jì)總量對(duì)其長(zhǎng)期趨勢(shì)的偏離表示。當(dāng)經(jīng)濟(jì)總量大于其長(zhǎng)期趨勢(shì)值時(shí)，該值為正，否則為負(fù)。這一波動(dòng)值越大，意味著經(jīng)濟(jì)總量越大，從而產(chǎn)能利用率越高，產(chǎn)能過剩越少。因此提出假設(shè)1：

假設(shè)1：經(jīng)濟(jì)總量增加，有利于提高產(chǎn)能利用率，緩解產(chǎn)能過剩。經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)產(chǎn)能過剩的影響取決于經(jīng)濟(jì)波動(dòng)值的測(cè)度方式，經(jīng)濟(jì)總量的均方差增加會(huì)減少產(chǎn)能利用率，經(jīng)濟(jì)總量對(duì)其長(zhǎng)期趨勢(shì)的偏離增加，可以提高產(chǎn)能利用率。

(二)政府行為對(duì)產(chǎn)能利用率的影響

回顧中國(guó)歷次調(diào)控產(chǎn)能過剩的效果發(fā)現(xiàn)，依靠政府行為調(diào)控產(chǎn)能過剩的效果不顯著。一方面，長(zhǎng)期以來，政府調(diào)控的目標(biāo)是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而促進(jìn)增長(zhǎng)的政府行為往往傾向于增加投資和產(chǎn)能，從而催生和加劇了產(chǎn)能過剩，而產(chǎn)能過剩的調(diào)控政策常常很難持續(xù)實(shí)施，需要讓位于刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的經(jīng)濟(jì)政策；另一方面，政府調(diào)控產(chǎn)能過剩的手段主要是行政干預(yù)和政策引導(dǎo)，由于政府很難捕捉到瞬息萬變的市場(chǎng)信息，因此行政指導(dǎo)不一定能夠完全適應(yīng)市場(chǎng)需要，及時(shí)提供企業(yè)需要的政策。

就具體調(diào)控政策而言，由于不容易直接得到政府行為數(shù)據(jù)，因此通常選用宏觀經(jīng)濟(jì)變量代表政府行為。一般而言，為適應(yīng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)要求，完善對(duì)資不抵債等無法繼續(xù)經(jīng)營(yíng)企業(yè)的退出機(jī)制，促使虧損企業(yè)退出，可以減少實(shí)際產(chǎn)能，有效提升地方企業(yè)的運(yùn)行效率，改善產(chǎn)品質(zhì)量，以更好地適應(yīng)市場(chǎng)需要，這可以提高產(chǎn)能利用率。而其他政府調(diào)控政策一般難以減緩產(chǎn)能過剩，以政府創(chuàng)新支出為例，政府部門在技術(shù)創(chuàng)新的方向判斷和資助項(xiàng)目選擇方面存在滯后性和片面性；政府創(chuàng)新支出大多集中在應(yīng)用研究，對(duì)基礎(chǔ)性研究和原創(chuàng)性研究的資助相對(duì)不足；政府創(chuàng)新投入容易滋生尋租行為，這些因素使得政府創(chuàng)新投入的效率不高，一旦創(chuàng)新產(chǎn)出難以符合市場(chǎng)預(yù)期，就會(huì)加劇產(chǎn)能過剩。而政府直接投資雖然是實(shí)現(xiàn)GDP最大化最直接的途徑，但常常會(huì)導(dǎo)致盲目的生產(chǎn)擴(kuò)張，造成大量產(chǎn)品積壓和資源浪費(fèi)，進(jìn)而加劇產(chǎn)能過剩?？紤]到還有一些政府行為變量對(duì)產(chǎn)能過剩影響不顯著，因此提出假設(shè)2：

假設(shè)2：政府行為治理產(chǎn)能過剩效果不顯著，就具體經(jīng)濟(jì)變量而言，企業(yè)虧損退出可以減緩產(chǎn)能過剩，但其他宏觀經(jīng)濟(jì)變量難以消除產(chǎn)能過剩。

(三)影響產(chǎn)能利用率的經(jīng)濟(jì)機(jī)制

1.關(guān)于貸款支持的中介機(jī)制

當(dāng)經(jīng)濟(jì)總量相對(duì)于潛在產(chǎn)出較小時(shí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨減速，為了實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇、減少企業(yè)經(jīng)營(yíng)困難，政府會(huì)增加貸款供給；當(dāng)經(jīng)濟(jì)總量相對(duì)于潛在產(chǎn)出較大時(shí)，企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況普遍較好，為了防止經(jīng)濟(jì)過熱，貸款總量會(huì)相對(duì)減少。工業(yè)增加值的均方差值過大，會(huì)阻礙經(jīng)濟(jì)發(fā)展，促進(jìn)政府增加貸款以刺激經(jīng)濟(jì)。如果貸款增加，尤其是用于投資的貸款增加，那么企業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)能相應(yīng)增加，會(huì)使產(chǎn)能利用率下降。于是可得假設(shè)3：

假設(shè)3：關(guān)于貸款支持的經(jīng)濟(jì)傳導(dǎo)機(jī)制如下：經(jīng)濟(jì)總量↑?貸款支持↓?產(chǎn)能利用率↑；工業(yè)增加值波動(dòng)率↑?貸款支持↑?產(chǎn)能利用率↓

2.關(guān)于財(cái)政支持的中介機(jī)制

如果經(jīng)濟(jì)總量低于潛在產(chǎn)出，為幫助經(jīng)濟(jì)走出低谷，政府一般會(huì)推出擴(kuò)張性財(cái)政政策，財(cái)政支持增加；而當(dāng)經(jīng)濟(jì)總量較高時(shí)，為了經(jīng)濟(jì)降溫，政府會(huì)傾向于減少擴(kuò)張性財(cái)政政策，甚至實(shí)行緊縮性財(cái)政政策，財(cái)政支持下降，經(jīng)濟(jì)總量和GDP波動(dòng)率都與財(cái)政支持負(fù)相關(guān)。如果財(cái)政支持增加，企業(yè)產(chǎn)能相應(yīng)增加，那么產(chǎn)能利用率下降。于是可得假設(shè)4：

假設(shè)4：關(guān)于財(cái)政支持的經(jīng)濟(jì)傳導(dǎo)機(jī)制如下：經(jīng)濟(jì)總量↑?財(cái)政支持↓?產(chǎn)能利用率↑；GDP波動(dòng)率↑?財(cái)政支持↓?產(chǎn)能利用率↑

3.關(guān)于投資比重的中介機(jī)制

中國(guó)從主要依靠投資驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，逐步轉(zhuǎn)變?yōu)橐揽肯M(fèi)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，這在一個(gè)較長(zhǎng)的時(shí)段來看，會(huì)表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)總量增長(zhǎng)伴隨著投資比重下降。投資增加促使產(chǎn)能快速擴(kuò)張，產(chǎn)能利用率下降。于是可得假設(shè)5：

假設(shè)5：關(guān)于投資比重的經(jīng)濟(jì)傳導(dǎo)機(jī)制如下：經(jīng)濟(jì)總量↑?投資比重↓?產(chǎn)能利用率↑

四、模型設(shè)定、變量選取與統(tǒng)計(jì)特征

(一)經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型設(shè)定

選用面板數(shù)據(jù)對(duì)產(chǎn)能利用率進(jìn)行回歸分析，具體方程為：

(1)

(二)變量選取

1. 被解釋變量

被解釋變量為產(chǎn)能利用率(CU)。鑒于成本函數(shù)法發(fā)展時(shí)間較長(zhǎng)，測(cè)度方式比較成熟，不但能夠比較綜合地考慮生產(chǎn)過程中所消耗的各類要素投入，而且可以利用投入要素的價(jià)格來計(jì)算生產(chǎn)成本，因此借鑒Berndt和Catherine(1981)[12]以及韓國(guó)高等(2011)[13]的研究，選擇成本函數(shù)法測(cè)算產(chǎn)能利用率，數(shù)據(jù)口徑選擇省(自治區(qū)、直轄市，下文稱省份)數(shù)據(jù)。建立面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)可變成本函數(shù)。選用兩步GMM估計(jì)可變成本函數(shù)，選取解釋變量總產(chǎn)出的滯后一期作為其工具變量，檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，除了γee、γmm、γem的P值大于10%之外，用于計(jì)算產(chǎn)能利用率的所有估計(jì)參數(shù)都在1%的顯著性水平下通過了t檢驗(yàn)。在不可識(shí)別檢驗(yàn)中，LM值為12.735，接受原假設(shè)的概率為0.0004，拒絕不可識(shí)別的原假設(shè)。在弱工具變量檢驗(yàn)中，Wald檢驗(yàn)最小特征值為12.685，小于10%顯著性水平下對(duì)應(yīng)的臨界值16.38，拒絕原假設(shè)，所以不存在弱工具變量問題。在過度識(shí)別檢驗(yàn)中，工具變量的個(gè)數(shù)等于內(nèi)生變量的個(gè)數(shù)，模型恰好識(shí)別。依據(jù)可變成本函數(shù)計(jì)算得到中國(guó)31個(gè)省份的產(chǎn)能利用率。

2. 核心解釋變量

3. 其他變量

(三)數(shù)據(jù)來源與統(tǒng)計(jì)

選取樣本區(qū)間為1998—2018年中國(guó)31個(gè)省份的數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)均以1998年為基期。數(shù)據(jù)來源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、《新中國(guó)六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)價(jià)格統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市(鎮(zhèn))生活與價(jià)格年鑒》、歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省份統(tǒng)計(jì)年鑒。

主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

五、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ突貧w分析

(一)計(jì)量模型回歸結(jié)果

經(jīng)濟(jì)總量可以影響產(chǎn)能利用率，因?yàn)榻?jīng)濟(jì)發(fā)展越快，企業(yè)開工越足，產(chǎn)能利用率越高；而產(chǎn)能利用率也會(huì)影響經(jīng)濟(jì)總量，因?yàn)楫a(chǎn)能利用率越高，既定產(chǎn)量下的總產(chǎn)量也會(huì)越高，從而經(jīng)濟(jì)總量越高。因?yàn)榭赡艽嬖诮?jīng)濟(jì)總量的內(nèi)生性問題，為此，對(duì)回歸方程(1)，即關(guān)于產(chǎn)能利用率與核心解釋變量、控制變量之間的關(guān)系，使用兩階段最小二乘法(2SLS)進(jìn)行檢驗(yàn)。

按照經(jīng)濟(jì)波動(dòng)解釋變量的選取方式，回歸方程可分為三類：第一類是以工業(yè)增加值波動(dòng)率作為表示經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的解釋變量，如表2中(1)-(3)列所示。第二類是根據(jù)工業(yè)增加值波動(dòng)率和產(chǎn)能利用率之間的散點(diǎn)圖發(fā)現(xiàn)，兩者除了線性相關(guān)性之外，后者還可以表示為前者的二次函數(shù)形式，為此，同時(shí)引入工業(yè)增加值波動(dòng)率的一次項(xiàng)和二次項(xiàng)作為解釋變量，檢驗(yàn)方程如式(2)所示，得到表2中(4)-(6)列。第三類是選擇經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的另一個(gè)替代變量GDP波動(dòng)率作為解釋變量，得到表2中(7)-(9)列。第一類和第三類的檢驗(yàn)方程均為式(1)。

(2)

以最終消費(fèi)cs作為經(jīng)濟(jì)總量y的工具變量進(jìn)行檢驗(yàn)，表2中(1)-(9)列是2SLS回歸的結(jié)果。第一階段回歸結(jié)果的F值均大于10，說明在1%的顯著性水平上，經(jīng)濟(jì)總量不存在弱工具變量問題，第二階段的回歸是產(chǎn)能利用率對(duì)核心變量和控制變量的回歸。

表2 計(jì)量模型回歸結(jié)果

1.核心解釋變量的影響分析

表2顯示，各解釋變量的回歸系數(shù)大多在1%的顯著性水平上通過了t檢驗(yàn)，說明經(jīng)濟(jì)總量和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)產(chǎn)能利用率的影響具有較好的可信性。經(jīng)濟(jì)總量的系數(shù)在0.167-0.452之間，說明經(jīng)濟(jì)總量對(duì)產(chǎn)能利用率具有顯著的正向效應(yīng)。

經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響效應(yīng)。一是(1)-(3)列的檢驗(yàn)結(jié)果顯示，工業(yè)增加值波動(dòng)率的回歸系數(shù)為負(fù)，說明工業(yè)增加值增速的條件方差越大，產(chǎn)能利用率越低。二是(4)-(6)列的檢驗(yàn)結(jié)果顯示，工業(yè)增加值波動(dòng)率的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，其二次項(xiàng)的回歸系數(shù)顯著為正，這與兩者之間散點(diǎn)圖的U型特征相一致，也就是說，當(dāng)工業(yè)增加值波動(dòng)率較小時(shí)，其對(duì)產(chǎn)能利用率具有消極作用，當(dāng)工業(yè)增加值波動(dòng)率的數(shù)值達(dá)到臨界值之后，其對(duì)產(chǎn)能利用率具有正向促進(jìn)效應(yīng)。計(jì)算發(fā)現(xiàn)，這個(gè)臨界值大于16，遠(yuǎn)高于工業(yè)增加值波動(dòng)率平均值的0.232，絕大部分觀測(cè)值都小于臨界值，這意味著在工業(yè)增加值波動(dòng)率增加時(shí)，主要的影響效應(yīng)是降低產(chǎn)能利用率。三是(7)-(9)列的回歸結(jié)果顯示，GDP波動(dòng)率的系數(shù)大于0，說明對(duì)產(chǎn)能利用率具有顯著的正效應(yīng)，GDP波動(dòng)率越大，產(chǎn)能利用率越高，反之亦然，這與產(chǎn)能利用率和經(jīng)濟(jì)周期的關(guān)系一致。條件方差反映的是變量偏離均值的程度，究竟這個(gè)偏離是大于趨勢(shì)值的偏離還是小于趨勢(shì)值的偏離，條件方差值不能反映，而選用GDP波動(dòng)率可以更好地反映變量對(duì)趨勢(shì)值的偏離。

綜上所述，關(guān)于經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)產(chǎn)能利用率的影響，不能一概而論，選取不同的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)變量，會(huì)得到不同的研究結(jié)論。如果選取工業(yè)增加值波動(dòng)率作為經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的代表變量，那么條件方差越大，即經(jīng)濟(jì)上下波動(dòng)的幅度越大，產(chǎn)能利用率越低。如果選擇GDP波動(dòng)率作為經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的代表變量，GDP波動(dòng)率表示GDP實(shí)際值偏離趨勢(shì)值的大小，那么GDP波動(dòng)率越大，則實(shí)際值大于趨勢(shì)值越多，產(chǎn)能利用率越高；實(shí)際值小于趨勢(shì)值越多，產(chǎn)能利用率越低。

2.政府行為和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的影響分析

關(guān)于政府行為變量。政府創(chuàng)新投入對(duì)產(chǎn)能過剩具有顯著的負(fù)向效應(yīng)，會(huì)加劇產(chǎn)能過剩。

關(guān)于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變量。一是出口對(duì)產(chǎn)能利用率具有負(fù)面效應(yīng)。出口即出口份額，根據(jù)支出法國(guó)民收入恒等式，消費(fèi)份額、投資份額、政府購(gòu)買支出份額和凈出口份額之和為1，出口份額和凈出口份額的變化趨勢(shì)一致，凈出口份額與消費(fèi)份額之間存在此消彼長(zhǎng)的關(guān)系，出口份額的增加，意味著消費(fèi)份額下降，從而擠出國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求，加劇產(chǎn)能過剩，降低產(chǎn)能利用率。二是資本密集程度的回歸系數(shù)顯著為負(fù)。隨著資本密集程度的提高，快速擴(kuò)張的資本存量和過高的資本勞動(dòng)比都會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)能擴(kuò)張，從而降低產(chǎn)能利用率，加劇產(chǎn)能過剩。

(二)內(nèi)生性檢驗(yàn)

進(jìn)一步使用核心解釋變量的滯后項(xiàng)作為工具變量進(jìn)行分析，以檢驗(yàn)最終消費(fèi)cs作為工具變量的可行性。表3中(1)-(2)列以經(jīng)濟(jì)總量的滯后項(xiàng)作為經(jīng)濟(jì)總量的工具變量，比較選取經(jīng)濟(jì)總量的滯后項(xiàng)和選取最終消費(fèi)作為工具變量這兩種情況，檢驗(yàn)結(jié)果基本一致。(3)-(4)列以工業(yè)增加值波動(dòng)率的滯后項(xiàng)作為工業(yè)增加值波動(dòng)率的工具變量，檢驗(yàn)結(jié)果無太大變化。(5)列以GDP波動(dòng)率的滯后項(xiàng)作為GDP波動(dòng)率的工具變量，檢驗(yàn)結(jié)果與最終消費(fèi)作為工具變量的檢驗(yàn)結(jié)果相一致。(6)-(8)列同時(shí)選取兩類核心解釋變量的工具變量進(jìn)行檢驗(yàn)，(6)列選取最終消費(fèi)作為經(jīng)濟(jì)總量的工具變量、工業(yè)增加值波動(dòng)率的滯后一期變量作為自身的工具變量；(7)列選取經(jīng)濟(jì)總量的滯后項(xiàng)作為經(jīng)濟(jì)總量的工具變量、工業(yè)增加值波動(dòng)率的滯后一期變量作為自身的工具變量；(8)列選取經(jīng)濟(jì)總量的滯后項(xiàng)作為經(jīng)濟(jì)總量的工具變量、GDP波動(dòng)率的滯后一期變量作為自身的工具變量?；貧w結(jié)果顯示，除了GDP波動(dòng)率回歸系數(shù)的顯著性水平未通過外，核心解釋變量、政府行為變量和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變量對(duì)產(chǎn)能利用率的影響關(guān)系都未發(fā)生顯著變化，這說明在考慮前述回歸模型中可能存在的潛在因果關(guān)系的情況下，前文的檢驗(yàn)結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表3 內(nèi)生性分析

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 基于不同時(shí)段的異質(zhì)性分析

在1998—2018年整個(gè)時(shí)間段中，分時(shí)段進(jìn)行研究，通過劃分相應(yīng)的時(shí)段樣本，選取消費(fèi)總量作為經(jīng)濟(jì)總量的工具變量，分析計(jì)量回歸模型結(jié)論的穩(wěn)健性。首先，以全球金融危機(jī)為劃分界限，檢驗(yàn)產(chǎn)能利用率對(duì)經(jīng)濟(jì)總量和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的線性回歸結(jié)果。表4中(1)-(2)列顯示，全球金融危機(jī)之后，經(jīng)濟(jì)總量對(duì)產(chǎn)能利用率的促進(jìn)作用有所減弱，這可能是因?yàn)槿蚪鹑谖C(jī)之后，經(jīng)濟(jì)屢振乏力，總需求相應(yīng)下降，經(jīng)濟(jì)總量增長(zhǎng)帶來的產(chǎn)能利用率增加效應(yīng)也相應(yīng)減弱，產(chǎn)能利用率的增長(zhǎng)幅度變??；為應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)下行的沖擊，針對(duì)既定經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，更加激進(jìn)的貨幣政策大大增加了信貸供給量，積極的財(cái)政政策繼續(xù)刺激投資，導(dǎo)致新增產(chǎn)能快速增長(zhǎng)，過剩產(chǎn)能無需退出，這相應(yīng)地加劇了產(chǎn)能過剩。其次，以全球金融危機(jī)為劃分界限，檢驗(yàn)產(chǎn)能利用率對(duì)經(jīng)濟(jì)總量和工業(yè)增加值波動(dòng)率的線性回歸結(jié)果，(3)-(4)列進(jìn)一步考察了產(chǎn)能利用率對(duì)工業(yè)增加值波動(dòng)率二次項(xiàng)的影響，得到的結(jié)果與(1)-(2)列的檢驗(yàn)結(jié)果一致，全球金融危機(jī)之后，經(jīng)濟(jì)總量的影響效應(yīng)減弱，工業(yè)增加值波動(dòng)率的影響效應(yīng)增強(qiáng)。最后，(5)列考察了1998—2007年的情況，檢驗(yàn)產(chǎn)能利用率對(duì)經(jīng)濟(jì)總量和GDP波動(dòng)率的線性回歸結(jié)果?？傮w來看，雖然在不同時(shí)段的變量回歸系數(shù)有所不同，但是產(chǎn)能利用率對(duì)各核心解釋變量和各控制變量的回歸結(jié)果與計(jì)量模型分析的結(jié)果一致。說明本研究結(jié)論具有穩(wěn)健性。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

2.拓展時(shí)間段的檢驗(yàn)分析

考慮到產(chǎn)能過剩主要始于20世紀(jì)90年代中期，因此將研究時(shí)間向前拓展到1993年，采用1993—2018年的省際數(shù)據(jù)分析產(chǎn)能利用率的決定。為了檢驗(yàn)研究結(jié)論的穩(wěn)健性，調(diào)整省際資本存量的計(jì)算方法，前文通過省際折舊額計(jì)算資本存量，因此這里取每年各省份的折舊率均為10.6%計(jì)算資本存量。產(chǎn)能利用率的計(jì)算方法維持不變，得到均值為0.645的省際產(chǎn)能利用率面板數(shù)據(jù)，對(duì)產(chǎn)能利用率進(jìn)行回歸，結(jié)果如表4中(6)-(8)列所示，由回歸結(jié)果可知，不存在弱工具變量問題，經(jīng)濟(jì)總量的系數(shù)均為正，對(duì)產(chǎn)能利用率具有促進(jìn)效應(yīng)；工業(yè)增加值波動(dòng)率的系數(shù)為負(fù)，對(duì)產(chǎn)能利用率具有負(fù)向效應(yīng)；工業(yè)增加值波動(dòng)率的二次項(xiàng)系數(shù)為正；GDP波動(dòng)率的系數(shù)為正，與產(chǎn)能利用率具有同方向變化的關(guān)系，上述檢驗(yàn)結(jié)果與基于1998—2018年區(qū)間數(shù)據(jù)的研究結(jié)論相同，說明計(jì)量模型分析的結(jié)論具有穩(wěn)健性。

六、經(jīng)濟(jì)傳導(dǎo)機(jī)制檢驗(yàn)

通過中介模型分析經(jīng)濟(jì)傳導(dǎo)機(jī)制。進(jìn)行中介模型分析需要完成三個(gè)檢驗(yàn)：一是采用核心解釋變量和控制變量解釋被解釋變量；二是采用中介變量對(duì)核心解釋變量和控制變量進(jìn)行回歸；三是將中介變量、核心解釋變量和控制變量都作為解釋變量，將因變量cu對(duì)這些解釋變量進(jìn)行回歸，因此構(gòu)建如下方程：

(3)

(4)

(5)

其中，med表示中介變量，式(3)為表2所示的計(jì)量回歸，式(4)反映自變量對(duì)中介變量的影響，式(5)反映中介變量對(duì)因變量的解釋力。

對(duì)式(3)至式(5)進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，可以分析經(jīng)濟(jì)總量及其波動(dòng)對(duì)產(chǎn)能利用率的影響效應(yīng)，以及形成這些效應(yīng)的經(jīng)濟(jì)傳導(dǎo)機(jī)制，但是相對(duì)于其他解釋變量，經(jīng)濟(jì)總量及其波動(dòng)對(duì)產(chǎn)能利用率的作用究竟有多大，中介變量究竟能夠在多大程度上解釋總的影響效應(yīng)，均不清楚。這是因?yàn)椴煌宰兞康牧烤V不同，相應(yīng)地各自變量回歸系數(shù)的量綱也各不相同，因此難以根據(jù)回歸檢驗(yàn)結(jié)果直接比較各解釋變量對(duì)因變量產(chǎn)能利用率解釋力的大小。為了消除量綱不同的影響，同時(shí)選用標(biāo)準(zhǔn)化方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理之后再進(jìn)行回歸。檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在標(biāo)準(zhǔn)化處理之前和處理之后各個(gè)解釋變量得到的檢驗(yàn)結(jié)果一致，限于篇幅，這里僅分析標(biāo)準(zhǔn)化方法得到的檢驗(yàn)結(jié)果。

(一)經(jīng)濟(jì)傳導(dǎo)機(jī)制

分析形成經(jīng)濟(jì)總量及其波動(dòng)對(duì)產(chǎn)能利用率影響效應(yīng)的傳導(dǎo)機(jī)制。

1.貸款支持loan作為中介變量的傳導(dǎo)機(jī)制

表5中(1)-(3)列為針對(duì)中介變量的檢驗(yàn)過程，以總消費(fèi)作為經(jīng)濟(jì)總量的工具變量，由(1)列的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，不存在弱工具變量問題，增加經(jīng)濟(jì)總量y、減少工業(yè)增加值波動(dòng)率可以顯著提高產(chǎn)能利用率。(3)列顯示，經(jīng)濟(jì)總量的系數(shù)為負(fù)，經(jīng)濟(jì)總量增加會(huì)降低貸款支持。(2)列將中介變量和核心解釋變量同時(shí)加入回歸方程進(jìn)行檢驗(yàn)，貸款支持對(duì)產(chǎn)能利用率的回歸系數(shù)為負(fù)，與(1)列的檢驗(yàn)結(jié)果相比，R2值變大，兩個(gè)核心解釋變量的正負(fù)號(hào)均相同，但其系數(shù)的絕對(duì)值均下降，顯著性水平也有所下降，這說明貸款支持的中介效應(yīng)存在。表5中(3)-(5)列在引入工業(yè)增加值波動(dòng)率的二次項(xiàng)作為核心解釋變量之后，檢驗(yàn)貸款支持的中介變量效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)貸款支持是經(jīng)濟(jì)總量和工業(yè)增加值波動(dòng)率影響產(chǎn)能利用率的中介變量，假設(shè)3成立。

2.財(cái)政支持finance作為中介變量的傳導(dǎo)機(jī)制

表5中(6)-(8)列是經(jīng)濟(jì)總量和GDP波動(dòng)率對(duì)產(chǎn)能利用率影響的中介效應(yīng)檢驗(yàn)。(6)列顯示，經(jīng)濟(jì)總量和GDP波動(dòng)率都會(huì)促進(jìn)產(chǎn)能利用率的提高。(7)列考察中介變量對(duì)核心解釋變量的回歸，經(jīng)濟(jì)總量和GDP波動(dòng)率的系數(shù)都為負(fù)。(8)列顯示財(cái)政支持的系數(shù)為負(fù)，經(jīng)濟(jì)總量和GDP波動(dòng)率的系數(shù)為正，都對(duì)產(chǎn)能利用率具有正效應(yīng)，與(6)列相比，R2值變大，系數(shù)變小，這表明財(cái)政支持的中介效應(yīng)存在，假設(shè)4成立。

表5 中介模型標(biāo)準(zhǔn)化分析表

3.投資比重invest作為中介變量的傳導(dǎo)機(jī)制

表6中(1)列與表5中(1)列相同，經(jīng)濟(jì)總量對(duì)產(chǎn)能利用率具有正效應(yīng)，工業(yè)增加值波動(dòng)率對(duì)產(chǎn)能利用率具有負(fù)效應(yīng)。(2)列考察投資比重對(duì)核心解釋變量的回歸，經(jīng)濟(jì)總量的系數(shù)為負(fù)，說明經(jīng)濟(jì)總量的增加會(huì)降低投資比重。(3)列在(1)列的基礎(chǔ)上加入中介變量投資比重作為解釋變量，結(jié)果顯示投資比重的系數(shù)為負(fù)，與(1)列相比，R2值變大，所有解釋變量系數(shù)的正負(fù)號(hào)均相同，但經(jīng)濟(jì)總量的系數(shù)變小，顯著性水平降低，說明投資比重是經(jīng)濟(jì)總量對(duì)產(chǎn)能利用率起作用的中介變量。表6中(4)列與表5中(4)列相同，(4)列和(5)列均引入工業(yè)增加值波動(dòng)率的二次項(xiàng)作為解釋變量，(6)列和(7)列使用GDP波動(dòng)率替代工業(yè)增加值波動(dòng)率作為核心解釋變量，分別進(jìn)行中介變量檢驗(yàn)，得到與(1)列和(3)列相同的結(jié)論，即投資比重是經(jīng)濟(jì)總量對(duì)產(chǎn)能利用率起作用的中介變量，假設(shè)5成立。

表6 中介模型標(biāo)準(zhǔn)化分析續(xù)表

(二)標(biāo)準(zhǔn)化分析

由表5可知，在自變量中回歸系數(shù)較大的解釋變量是出口和政府直接投資，然后是經(jīng)濟(jì)總量和資本密集程度，再其次是財(cái)政支持、政府創(chuàng)新投入和企業(yè)虧損退出，回歸系數(shù)較小的是工業(yè)增加值波動(dòng)率、貸款支持和GDP波動(dòng)率。自變量的回歸系數(shù)反映了自變量觀測(cè)值對(duì)自身均值的偏離導(dǎo)致因變量觀測(cè)值對(duì)因變量均值的偏離程度，回歸系數(shù)越大，表示自變量對(duì)因變量的解釋力越大，回歸系數(shù)的排序也代表著相應(yīng)自變量對(duì)因變量解釋力的排序。

從這些檢驗(yàn)結(jié)果可以得到兩個(gè)結(jié)論：一是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)影響產(chǎn)能利用率，但產(chǎn)能利用率不是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影像。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可以顯著影響產(chǎn)能利用率，但產(chǎn)能利用率并不僅僅只由經(jīng)濟(jì)總量和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)決定，出口和政府直接投資等也都是影響很大的變量，單獨(dú)從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)層面很難解釋產(chǎn)能利用率，其他變量不能被忽略。西方主流經(jīng)濟(jì)理論所主張的產(chǎn)能利用率是經(jīng)濟(jì)發(fā)展影像的觀點(diǎn)在中國(guó)不成立，在產(chǎn)能利用率的決定上，中國(guó)經(jīng)濟(jì)與美國(guó)經(jīng)濟(jì)有所不同。二是經(jīng)濟(jì)傳導(dǎo)機(jī)制或中介變量并不能夠完全解釋經(jīng)濟(jì)總量或者經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響效應(yīng)。經(jīng)濟(jì)傳導(dǎo)機(jī)制包括兩個(gè)序貫變化的經(jīng)濟(jì)過程：經(jīng)濟(jì)總量或經(jīng)濟(jì)波動(dòng)引起中介變量變化、中介變量變化導(dǎo)致產(chǎn)能利用率變化。經(jīng)濟(jì)總量標(biāo)準(zhǔn)化值每增加1個(gè)單位，會(huì)引起貸款支持的標(biāo)準(zhǔn)化值下降0.590，而貸款支持的標(biāo)準(zhǔn)化值每下降1個(gè)單位，會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)能利用率的標(biāo)準(zhǔn)化值上升0.076，這樣，經(jīng)濟(jì)總量標(biāo)準(zhǔn)化值每增加1個(gè)單位，會(huì)通過中介變量貸款支持，使產(chǎn)能利用率上升0.045；從表5中(1)-(3)列來看，工業(yè)增加值波動(dòng)率的標(biāo)準(zhǔn)化值每增加1個(gè)單位，通過中介變量貸款支持使產(chǎn)能利用率下降了0.005，從式(4)和式(5)的回歸結(jié)果來看，通過中介變量貸款支持使產(chǎn)能利用率下降了0.004。

從表5中(6)-(8)列可以類推得到：經(jīng)濟(jì)總量標(biāo)準(zhǔn)化值每增加1個(gè)單位，會(huì)通過中介變量財(cái)政支持，使產(chǎn)能利用率的標(biāo)準(zhǔn)化值上升0.075；GDP波動(dòng)率標(biāo)準(zhǔn)化值每增加1個(gè)單位，會(huì)通過中介變量財(cái)政支持，使產(chǎn)能利用率的標(biāo)準(zhǔn)化值上升0.018。從表6中(1)-(3)列可以類推得到，經(jīng)濟(jì)總量標(biāo)準(zhǔn)化值每增加1個(gè)單位，會(huì)通過中介變量投資比重，使產(chǎn)能利用率的標(biāo)準(zhǔn)化值上升0.048?？傮w來看，貸款支持、財(cái)政支持和投資比重作為中介變量，增加每一單位經(jīng)濟(jì)總量的標(biāo)準(zhǔn)化值使產(chǎn)能利用率的相應(yīng)值上升了0.168，工業(yè)增加值波動(dòng)率使產(chǎn)能利用率的相應(yīng)值下降了0.005，GDP波動(dòng)率使產(chǎn)能利用率的相應(yīng)值上升了0.018，比照(1)列和(6)列可知，相應(yīng)核心解釋變量導(dǎo)致產(chǎn)能利用率標(biāo)準(zhǔn)化值變化的總量分別是0.220、-0.068和0.063，這些中介效應(yīng)解釋了各總效應(yīng)的76.4%、7.4%和28.6%。所以，雖然中介效應(yīng)所表示的經(jīng)濟(jì)傳導(dǎo)機(jī)制反映了經(jīng)濟(jì)總量和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)因變量的影響機(jī)制，但是只能解釋這些影響效應(yīng)的一部分。

(三)產(chǎn)能過剩調(diào)控效果分析

計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果一致顯示，除了企業(yè)虧損退出與產(chǎn)能利用率正相關(guān)之外，其他政府行為變量與產(chǎn)能利用率均負(fù)相關(guān)，即企業(yè)虧損退出越多，產(chǎn)能利用率越高；政府創(chuàng)新投入、政府直接投資、貸款支持和財(cái)政支持越大，產(chǎn)能利用率越低。這說明政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)力度越大，產(chǎn)能過剩將越嚴(yán)重，如果政府減少經(jīng)濟(jì)干預(yù)，那么產(chǎn)能過剩程度將會(huì)減輕。

在歷次產(chǎn)能過剩調(diào)控中，以2006年、2009年和2013年的調(diào)控最具代表性，調(diào)控力度也最大，這三次調(diào)控提出了產(chǎn)能過剩的形成原因和調(diào)控思路。以2013年的調(diào)控政策為例，認(rèn)為產(chǎn)能過剩主要表現(xiàn)為產(chǎn)能相對(duì)過多，形成原因是長(zhǎng)期以來過分追求經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、盲目投資過多、重復(fù)建設(shè)嚴(yán)重和落后產(chǎn)能無法退出；投資體制不完善、要素市場(chǎng)化改革滯后和問責(zé)不到位。調(diào)控措施主要包括：直接控制已有產(chǎn)能，即控制盲目擴(kuò)張和重復(fù)建設(shè)，整頓違法用地、違規(guī)項(xiàng)目和違規(guī)產(chǎn)能，淘汰和退出落后產(chǎn)能；間接控制新上產(chǎn)能，嚴(yán)格市場(chǎng)準(zhǔn)入和項(xiàng)目審批，嚴(yán)控過剩行業(yè)的新上項(xiàng)目；鼓勵(lì)兼并重組，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)改造，鼓勵(lì)發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)和低排放、低能耗、高技術(shù)、高附加值產(chǎn)業(yè)；進(jìn)一步完善市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制改革(鄒衛(wèi)星等，2019)[1]。

在這些調(diào)控措施中，直接控制已有產(chǎn)能會(huì)提高企業(yè)虧損退出，間接控制新上產(chǎn)能可以選擇減少政府創(chuàng)新投入、政府投資支出、貸款支持、財(cái)政支持，按照計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)論，這樣可以提高產(chǎn)能利用率，減緩產(chǎn)能過剩。但是由于中國(guó)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)尚未完成，在短時(shí)期內(nèi)，為了治理產(chǎn)能過剩，政府創(chuàng)新投入、政府直接投資、貸款支持和財(cái)政支持可以下調(diào)，但在長(zhǎng)期內(nèi)，這些變量不可能持續(xù)下降，因?yàn)檎{(diào)低這些數(shù)值會(huì)導(dǎo)致創(chuàng)新能力不足、投資總量下降、流動(dòng)性短缺和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)乏力。在實(shí)際經(jīng)濟(jì)中，這些調(diào)控產(chǎn)能過剩的經(jīng)濟(jì)政策都會(huì)在短期實(shí)施之后，不得不改向換轍，因?yàn)樵谶@些變量中，大多會(huì)改變其下降態(tài)勢(shì)，但有些變量會(huì)轉(zhuǎn)變?yōu)樵鲩L(zhǎng)趨勢(shì)。

圖1表示各政策行為變量的省際均值。以2006年的產(chǎn)能調(diào)控措施為例，當(dāng)2008年全球金融危機(jī)暴發(fā)，經(jīng)濟(jì)狀況趨于蕭條時(shí)，在就業(yè)壓力不斷加大、地方財(cái)政收入持續(xù)下降和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度可能快速下滑的情況下，雖然產(chǎn)能過剩仍然還很嚴(yán)重，但是最后還是陸續(xù)推出了增加政府創(chuàng)新投入、減少企業(yè)虧損退出數(shù)量、增加貸款支持、增加財(cái)政支持和增加政府直接投資的政策，這反映出在產(chǎn)能過剩治理政策推出之后，加劇了稅收、就業(yè)和總產(chǎn)出下行的壓力，在經(jīng)濟(jì)狀況不好的時(shí)候，不得不讓位于保稅收、保就業(yè)和保增長(zhǎng)的目標(biāo)。而在2013年的產(chǎn)能調(diào)控過程中，隨著2014年經(jīng)濟(jì)陷入衰退，也未看到持續(xù)上升的企業(yè)虧損退出、持續(xù)下降的政府創(chuàng)新投入、貸款支持、財(cái)政支持和政府直接投資。

圖1 政策行為變量的省際均值(1998—2018年)

結(jié)合圖1可知，總體上看，雖然政策行為變量有下行態(tài)勢(shì)，政府干預(yù)呈減少趨勢(shì)，但是在每一次的產(chǎn)能過剩治理過程中，所有產(chǎn)能過剩治理政策都未得到持續(xù)貫徹執(zhí)行。也就是說，因?yàn)檎{(diào)控要同時(shí)兼顧產(chǎn)能過剩治理的多重目標(biāo)，因此產(chǎn)能過剩治理政策常常很難一以貫之，產(chǎn)能過剩局面也不會(huì)得到有效改善。所以長(zhǎng)期以來，雖然總是希望產(chǎn)能過剩能夠得到有效治理，但是由于這一治理成本很高，最初制定的治理措施常常不得不中斷，這就是迄今為止產(chǎn)能過剩久治難愈的主要原因。

七、結(jié)論與啟示

本文研究產(chǎn)能利用率的決定。采用成本法，通過面板模型的廣義矩估計(jì)測(cè)算中國(guó)省級(jí)工業(yè)的產(chǎn)能利用率。利用面板數(shù)據(jù)分析方法，選取經(jīng)濟(jì)總量和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)兩大核心解釋變量，其中，經(jīng)濟(jì)波動(dòng)選取工業(yè)增加值波動(dòng)率和GDP波動(dòng)率兩個(gè)變量表示，并結(jié)合政府行為變量和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變量，分析產(chǎn)能利用率。通過計(jì)量模型回歸、內(nèi)生性檢驗(yàn)、穩(wěn)健性分析、中介模型分析和標(biāo)準(zhǔn)化分析，研究各個(gè)解釋變量對(duì)產(chǎn)能利用率的影響效應(yīng)。得到如下結(jié)論：

第一，計(jì)量模型回歸結(jié)果顯示，經(jīng)濟(jì)總量越高，越能夠提升產(chǎn)能利用率；工業(yè)增加值波動(dòng)率越大，產(chǎn)能利用率越低；工業(yè)增加值波動(dòng)率與產(chǎn)能利用率之間呈U型關(guān)系；GDP波動(dòng)率越大，產(chǎn)能利用率越高。進(jìn)一步的內(nèi)生性檢驗(yàn)、基于分時(shí)段的檢驗(yàn)和擴(kuò)展時(shí)間段的檢驗(yàn)，均證明了這些結(jié)論的穩(wěn)健性。

第二，中介模型分析結(jié)果顯示，貸款支持是經(jīng)濟(jì)總量促進(jìn)產(chǎn)能利用率、工業(yè)增加值波動(dòng)率降低產(chǎn)能利用率的中介變量；財(cái)政支持是經(jīng)濟(jì)總量促進(jìn)產(chǎn)能利用率、GDP波動(dòng)率促進(jìn)產(chǎn)能利用率的中介變量；投資比重是經(jīng)濟(jì)總量促進(jìn)產(chǎn)能利用率的中介變量。中國(guó)的產(chǎn)能利用率并不僅只是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影像，多個(gè)宏觀變量均會(huì)影響產(chǎn)能利用率，這些中介變量還不能夠完全解釋經(jīng)濟(jì)總量和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)產(chǎn)能利用率的影響效應(yīng)。

第三，除了企業(yè)虧損退出之外，其他所有政府行為變量均與產(chǎn)能利用率負(fù)相關(guān)。為了治理產(chǎn)能過剩，需要增加企業(yè)虧損退出，降低政府創(chuàng)新投入、政府直接投資、貸款支持和財(cái)政支持，但是，受制于政府調(diào)控的多重目標(biāo)，為了實(shí)現(xiàn)稅收、就業(yè)和總產(chǎn)出增長(zhǎng)，產(chǎn)能過剩調(diào)控政策很難持續(xù)執(zhí)行，經(jīng)濟(jì)政策會(huì)很快轉(zhuǎn)向，這是長(zhǎng)期以來產(chǎn)能過剩治理低效的主要原因。

根據(jù)研究結(jié)論，得到如下啟示：

第一，經(jīng)濟(jì)體量快速增長(zhǎng)是提高產(chǎn)能利用率、緩解產(chǎn)能過剩的重要措施；同時(shí)，減少經(jīng)濟(jì)上下波動(dòng)幅度，有利于減緩產(chǎn)能過剩。分析和治理產(chǎn)能過剩不能僅從經(jīng)濟(jì)發(fā)展入手，這是一個(gè)涉及多方面因素的綜合工程。

第二，迄今為止的產(chǎn)能過剩調(diào)控可能加劇了經(jīng)濟(jì)的上下波動(dòng)，產(chǎn)能過剩調(diào)控需要著眼于一個(gè)長(zhǎng)期目標(biāo)來設(shè)定。減少政府創(chuàng)新投入和政府直接投資等治理產(chǎn)能過剩的政策不可持續(xù)，政府直接調(diào)控不能緩解產(chǎn)能過剩，基于短期目標(biāo)的調(diào)控會(huì)給經(jīng)濟(jì)帶來不必要的波動(dòng)。

第三，完善社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制仍然是需要堅(jiān)持的改革方向。政府干預(yù)的力度越大，產(chǎn)能利用率越低，產(chǎn)能過剩越嚴(yán)重。減少政府干預(yù)，加強(qiáng)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制建設(shè)，實(shí)現(xiàn)主要通過市場(chǎng)來調(diào)控經(jīng)濟(jì)的發(fā)展模式，可以提高產(chǎn)能利用率。