供給側視角的我國高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩測度與影響因素

衛(wèi)平郭江

我國高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過?？總鹘y(tǒng)的需求側治理難以解決問題，以高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能利用率和供給側影響因素為主要研究對象，利用2002-2014年數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)包絡法測度發(fā)現(xiàn)，我國高技術產(chǎn)業(yè)存在產(chǎn)能過剩且呈現(xiàn)結構性和體制性過剩特征，其中醫(yī)藥制造業(yè)、航空航天器制造業(yè)和醫(yī)療設備及儀器儀表制造業(yè)產(chǎn)能利用率較低，電子及通信設備制造業(yè)和計算機及辦公設備制造業(yè)產(chǎn)能利用率較高。進一步地，從供給側視角分析資本、創(chuàng)新、土地、勞動力對產(chǎn)能利用率的影響機制并構建面板數(shù)據(jù)模型加以驗證。結果證實，資金、土地、勞動力對高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能利用率影響為負，創(chuàng)新對產(chǎn)能利用率影響為正，高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能利用率受供給側因素影響顯著。

高技術產(chǎn)業(yè)； 產(chǎn)能過剩； 影響因素； 供給側

一 引 言

近幾十年來我國高技術產(chǎn)業(yè)主營業(yè)務收入持續(xù)增加，出口額大幅攀升，專利數(shù)量不斷增長，整體發(fā)展突飛猛進。其發(fā)展的背后離不開要素的充裕供給和政策鼓勵支持，例如投資規(guī)模的不斷擴大，研發(fā)投入的大幅增加，從業(yè)人員數(shù)量的提升，以及土地政策的大力支持等。但是，廉價要素外部化企業(yè)內(nèi)部成本，激發(fā)高技術企業(yè)擴大生產(chǎn)，激勵企業(yè)尋租行為，弱化企業(yè)技術創(chuàng)新動力，導致部分高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩、處于價值鏈中低端環(huán)節(jié)等一系列問題。高技術產(chǎn)業(yè)利潤率偏低，2014年總體利潤率僅為6.3%，落后于發(fā)達國家；投資規(guī)模大但投資效果系數(shù)僅為0.1，低于發(fā)達國家0.4-0.6平均值；從業(yè)人員工資水平低，甚至不及馬來西亞四分之一；人均勞動生產(chǎn)率低，低于制造業(yè)平均水平。這一系列問題正是我國高技術產(chǎn)業(yè)存在產(chǎn)能過剩，尤其是低端產(chǎn)能過剩的信號。

國內(nèi)學者對新興產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩關注較早。周勁和付保宗(2011)[1]研究發(fā)現(xiàn)新興產(chǎn)業(yè)開始出現(xiàn)過剩勢頭。韓秀云(2012)[2]、史丹(2012)[3]等學者研究發(fā)現(xiàn)新能源產(chǎn)業(yè)在起步階段即面臨產(chǎn)能過剩，成因與市場萎縮、產(chǎn)業(yè)發(fā)展培育失誤和體制扭曲相關。余東華和呂逸楠(2015)[4]利用生產(chǎn)函數(shù)法對光伏產(chǎn)業(yè)上下游環(huán)節(jié)進行分別測算，發(fā)現(xiàn)其存在結構性和體制性產(chǎn)能過剩，過剩程度與政府干預度呈正比。王輝和張月友(2015)[5]針對58家光伏產(chǎn)上市公司數(shù)據(jù)進行測算，發(fā)現(xiàn)光伏產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能利用率偏低，存在產(chǎn)能過剩，而且中國的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)并不“高端”，而是依賴相對廉價的勞動力資源，仍處于產(chǎn)業(yè)鏈低端環(huán)節(jié)。楊震宇(2016)[6]對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能利用率進行測算，發(fā)現(xiàn)存在整體產(chǎn)能過剩情況。對于高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩的實證測度及其類型探討還比較缺乏，需要不斷持續(xù)深入研究。

對于產(chǎn)能過剩影響因素的研究，國內(nèi)學者主要著眼于體制因素，認為中國產(chǎn)能過剩具有“中國特色”，政府沒有扮演好守夜人的角色。江飛濤等(2012)[7]研究發(fā)現(xiàn)我國產(chǎn)能過剩是由于財政分權體制、官員考核制度、土地產(chǎn)權制度、環(huán)境保護制度、金融機構軟約束等體制原因所導致。干春暉等(2015)[8]利用世界銀行企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)實證研究發(fā)現(xiàn)國有企業(yè)在獲取資金和資源等方面更有優(yōu)勢，擴充產(chǎn)能沖動更強。耿強等(2011)[9]、楊振(2013)[10]、王曉姝和孫爽(2013)[11]等認為我國產(chǎn)能過剩本源在于政府過度干預導致企業(yè)投資扭曲，影響機制為政府有形的手扭曲價格信號使企業(yè)行為失去理性，最終導致產(chǎn)能過剩。王立國和高越青(2012)[12]利用2005-2008年制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)政府不當干預降低企業(yè)尤其是國有企業(yè)擴張成本引發(fā)產(chǎn)能過剩。王文甫等(2014)[13]構建動態(tài)隨機一般均衡模型發(fā)現(xiàn)追求GDP最大化，政府補貼大企業(yè)引發(fā)產(chǎn)能過剩。另外還有學者認為出口、行業(yè)競爭、外資比重、創(chuàng)新投入對產(chǎn)能利用率也有影響。在供給側改革背景下，研究產(chǎn)能過剩的供給側影響機制和供給側因素對產(chǎn)能利用率影響的文獻還相對缺乏。

為解決產(chǎn)能過剩，政府采取控制存量、限制流量等措施，但收效不甚明顯。需求不足是外在表現(xiàn)，通過刺激消費、增加出口等方式解決產(chǎn)能過剩是治標不治本，優(yōu)化要素供給、減少供給側價格扭曲導致的供需錯配才是問題癥結所在。許德友(2016)[14]認為我國供給側要素結構存在著扭曲和錯配，應提高供給結構靈活性。在需求側的投資、消費、出口三駕馬車拉動不力背景下，從供給側勞動力、土地、資本、創(chuàng)新四要素出發(fā)，優(yōu)化要素配置結構、提高要素配置效率成為供給側改革重要發(fā)力點。

二 產(chǎn)能過剩測算、特征及其影響機制

國務院發(fā)展研究中心(2015)[15]將產(chǎn)能過剩定義為產(chǎn)業(yè)實際產(chǎn)出小于最優(yōu)規(guī)模產(chǎn)出水平，本文也使用這一定義。本部分借鑒賈孟冉(2016)[16]、李鐵倫(2016)[17]等的研究，通過數(shù)據(jù)包絡法(DEA)對高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能利用率進行測算。通過延伸學者研究成果分析產(chǎn)能利用率供給側影響機制。

(一)高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩測算

1.模型選取

本文構建的是WINDOW-DEA輸入模型。DEA方法的基本原理是：設有n個決策單元(DMU)，每個DMU都有m種投入，s種產(chǎn)出。DMUj(j=1， 2， 3, …，n)，其中第j種DMU第i個投入向量為Xij=(x1j，x2j, …,xmj)r>0，第j個DMU的第r個產(chǎn)出向量為：Yrj=(y1j，y2j，y3j, …,ysj)r>0。vi為第i種輸出的權重；ur為第r種輸入的權重。按照DEA基本思路，本文應用的CCR模型最初模型如下：

(1)

Charnes et al.(1978)[18]將用于評價決策單元效率值的權重定義為v和u，但是非線性模型分式規(guī)劃解有無窮個，于是其研究中把CCR模型轉換成線性規(guī)劃形式。

(2)

根據(jù)對偶理論轉換成對偶規(guī)劃形式：

(3)

當θ0=1并且Si-0和Si+0=0，達到帕累托最優(yōu)，DMU是DEA總技術有效的，即產(chǎn)能利用率為1。

當θ0<1并且Si-0≠0且Si+0≠0，則意味著如果至少存在一種輸入或輸出的部分無效率，DMU不是DEA總技術有效的，即存在一定程度產(chǎn)能過剩。

視窗分析模型(Windouw Analysis)，不同時期的同一個DMU被視為不同的DMU。假設有N個DMU，每個DMU有m種投入和s種產(chǎn)出，一共有T個時期的數(shù)據(jù)。分析時期為t，視窗寬度為w，從t至t+w-1時期數(shù)據(jù)就構成了第t個窗口。在規(guī)模收益不變情況下，技術效率值為：

(4)

本文利用2002-2014年間五大高技術產(chǎn)業(yè)面板數(shù)據(jù)，運用DEA視窗分析對產(chǎn)能利用率進行測算，采用DEA-SOLVER PRO5軟件，選用WINDOW-I-C(規(guī)模不變假設下的投入導向型DEA)。由于投入產(chǎn)出指標數(shù)之和為3，因此每個視窗包含的單元數(shù)必須大于等于6，本文選擇w=4。

2.數(shù)據(jù)來源

產(chǎn)量指標：本文采用工業(yè)實際產(chǎn)出水平作為產(chǎn)出指標，即平減后的工業(yè)總產(chǎn)值。從《中國高技術產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》中獲取2002-2014年高技術產(chǎn)業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值，其中2012-2014年年鑒未統(tǒng)計工業(yè)總產(chǎn)值，因此以主營業(yè)務代替。為消除價格差異，本文以2001年為基期，利用工業(yè)生產(chǎn)者價格指數(shù)對高新技術產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值和各行業(yè)總產(chǎn)值進行平減，得到以2001年為基期的不變價工業(yè)總產(chǎn)值。因為高技術產(chǎn)業(yè)未統(tǒng)計工業(yè)生產(chǎn)者價格指數(shù)，因此根據(jù)高技術產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類目錄，在《中國統(tǒng)計年鑒》中以對應行業(yè)分類進行替代。

資本存量指標：對于資本測算，國內(nèi)學者多采用永續(xù)盤存法對我國資本存量進行估算，但是受統(tǒng)計數(shù)據(jù)限制，運用此方法難度較大。根據(jù)李子奈和魯傳一(2002)[19]等的研究，可用固定資本存量代替資本存量作為變通方法。故本文用2001年末高技術產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)原價存量代表2002年初的資本存量。以2001年為基期，用固定資產(chǎn)價格指數(shù)對歷年高技術產(chǎn)業(yè)新增固定資產(chǎn)投資進行平減，并且固定資產(chǎn)投資折舊率采用多數(shù)學者慣用取值10%，利用永續(xù)盤存法計算資本存量。

勞動投入指標：由于勞動時間數(shù)據(jù)無法獲得，一般選用勞動力人數(shù)代替。從數(shù)據(jù)的可獲得性出發(fā)，考慮到從業(yè)人員反映了一定時期內(nèi)全部勞動力資源的利用情況，故假定從業(yè)人員數(shù)等于勞動力總量。本指標選取各行業(yè)年平均就業(yè)人數(shù)衡量。

表1 變量選取

3.測算結果

為考慮五個行業(yè)結構對總體產(chǎn)能利用率的影響，未根據(jù)各行業(yè)產(chǎn)值占比對總體產(chǎn)能利用率進行加權平均而是直接計算。利用數(shù)據(jù)包絡分析法測算各行業(yè)產(chǎn)能利用率如下。

表2 DEA方法測算的高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能利用率均值(%)

(二)高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩特征

理論界將產(chǎn)能過剩分為周期性產(chǎn)能過剩、結構性產(chǎn)能過剩和體制性產(chǎn)能過剩三種。周期性產(chǎn)能過剩源于需求缺乏，結構性產(chǎn)能過剩源于行業(yè)前景共識，體制性產(chǎn)能過剩源于轉型期體制弊病。我國高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩特征如下：

1.我國高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能利用率總體水平較低。2014年高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能利用率接近50%，與楊震宇(2016)[6]運用可變生產(chǎn)函數(shù)法對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)測算結果相一致，低于國際標準79%和國內(nèi)學者計算標準75%，存在產(chǎn)能過剩。從趨勢上看，我國高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能利用率不斷提高，從2002年28.3%增長到2014年49.06%。這一結論與Christensen和Jorgenson(1969)[20]對美國產(chǎn)能利用率測算呈上升趨勢結論一致。在產(chǎn)業(yè)發(fā)展早期階段，資本設備使用時間相對較短，隨時間推移利用效率提高。

2.電子通信設備制造業(yè)和計算機設備制造業(yè)產(chǎn)能利用率較高，2014年分別為85.97%和73.53%，目前基本不存在產(chǎn)能過剩情況。我國醫(yī)藥制造業(yè)、航空航天器制造業(yè)和醫(yī)療設備及儀器儀表制造業(yè)產(chǎn)能利用率低，2014年分別為64.42%、58.09%和66.5%，存在較為嚴重的產(chǎn)能過剩。

3.高技術產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)結構性產(chǎn)能過剩特征，低端過剩產(chǎn)能拉低整體產(chǎn)能利用率。首先，高技術產(chǎn)業(yè)五大行業(yè)結構性問題拉低整體產(chǎn)能利用率。根據(jù)杜傳忠等(2016)[21]利用RUV測算的價值鏈低端鎖定狀態(tài)，結果顯示2013年除計算機及辦公設備制造業(yè)為0.9787，大于0.75的臨界值，其余四個產(chǎn)業(yè)均低于0.75，特別是醫(yī)藥制造業(yè)和醫(yī)療儀器及儀器儀表制造業(yè)分別為0.0647和0.2956，存在嚴重的低端鎖定問題。因此部分行業(yè)低端鎖定嚴重導致高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能利用率低下。高技術產(chǎn)業(yè)五大行業(yè)內(nèi)部也存在低端產(chǎn)能過剩、高端產(chǎn)能不足問題。本文借鑒張彬(2015)[22]研究成果，將新產(chǎn)品銷售收入占主營業(yè)務比重、勞動生產(chǎn)率和市場占有率分別作為衡量高技術產(chǎn)業(yè)研發(fā)、制造和營銷環(huán)節(jié)競爭力指標。通過指標對比發(fā)現(xiàn)，電子及通信設備制造業(yè)和電子計算機及辦公設備制造業(yè)在研發(fā)和營銷兩個價值鏈高端環(huán)節(jié)競爭力相對都較強，而醫(yī)藥制造業(yè)和醫(yī)療設備及儀器儀表制造業(yè)在兩個高端環(huán)節(jié)競爭力相對較差，在制造這個低端環(huán)節(jié)競爭力相對較好。航空航天器設備制造業(yè)因其特殊性，在研發(fā)方面占據(jù)優(yōu)勢，但在銷售環(huán)節(jié)表現(xiàn)較差。因此我國高技術產(chǎn)業(yè)五大行業(yè)產(chǎn)能利用率低也是內(nèi)部低端鎖定的結果之一。

4.高技術產(chǎn)業(yè)還呈現(xiàn)體制性產(chǎn)能過剩特征。我國高技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展能夠取得飛速發(fā)展離不開政府大力支持。多年來中央和地方政府為促進高技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展，在資金、勞動力、技術、土地等要素上大力支持。政府對高技術產(chǎn)業(yè)過度干預一方面源于高技術產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟發(fā)展中的戰(zhàn)略地位，另一方面也源于官員晉升的GDP考核制度激勵。本文通過構建供給側四大要素與產(chǎn)能利用率面板數(shù)據(jù)模型也發(fā)現(xiàn)，要素供給對產(chǎn)能利用率有顯著影響，而體制是造成要素扭曲重要原因，也印證了高技術產(chǎn)業(yè)體制性產(chǎn)能過剩的存在。

圖1 產(chǎn)能過剩類型

我國高技術產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)結構性產(chǎn)能過剩和體制性產(chǎn)能過剩特征，總體而言屬于供給側產(chǎn)能過剩。從需求側來看，如果將國內(nèi)高技術產(chǎn)品進口額視為我國對高技術產(chǎn)品需求的反映，將我國高技術產(chǎn)品出口視為國外對我國高技術產(chǎn)品需求量反映，不難看出，國內(nèi)外對高技術產(chǎn)品的需求是日益增加的，因而需求側因素并非過剩根本原因，實證部分出口額對產(chǎn)能利用率影響不顯著也說明這一點。

(三)產(chǎn)能過剩供給側影響機制分析

圖2 產(chǎn)能利用率供給側影響機制模型

通過DEA測算發(fā)現(xiàn)我國高技術產(chǎn)業(yè)存在供給側產(chǎn)能過剩，結合學者研究成果分析供給側因素對產(chǎn)能利用率影響機制，如圖2所示。在體制轉軌背景下，基于地方官員晉升的GDP考核制度和我國財政分權體制，地方政府有增加GDP稅收而干預企業(yè)發(fā)展動機，而且作為全能型政府，政府有要素供給干預能力(江飛濤等，2012)[7]。地方政府為促進高技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展而招商引資并給予一系列優(yōu)惠政策扭曲要素價格(耿強等,2011)[9]，尤其是在供給側四大因素上。在資金要素上，政府借銀行信貸優(yōu)惠引導企業(yè)投資或通過財政支出直接投資補貼(楊振,2013)[10]，加之企業(yè)對高技術產(chǎn)業(yè)前景共識形成投資“潮涌現(xiàn)象”(林毅夫等,2010)[23]；在土地要素上，土地使用權歸地方政府所有，地方政府為招商引資降低土地價格甚至是零地價(馮俏彬和賈康，2014)[24]；在勞動力要素方面，各地區(qū)紛紛制定人才優(yōu)惠政策“筑巢引鳳”，為高技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供相對廉價人力資本；在技術要素方面，孵化器、加速器、產(chǎn)學研合作平臺等搭建為技術創(chuàng)新提供更充裕要素供給。要素價格扭曲并低于市場均衡價格，企業(yè)內(nèi)部成本外部化可以獲得超額利潤，加大投資擴大生產(chǎn)成為企業(yè)“理性選擇”(王立國和高越青，2012)[12]。企業(yè)規(guī)模不斷增大的同時，企業(yè)將更多精力用于獲取政府各種廉價要素，產(chǎn)生尋租行為。而以增加GDP、增加稅收、增加就業(yè)為目的的政府在企業(yè)經(jīng)營不善時苦于前期要素大量投入而為其“續(xù)命”，使之成為“僵尸企業(yè)”。前期供給側要素價格扭曲和后期要素成本阻止企業(yè)退出使高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能增加、落后產(chǎn)能不能及時淘汰，產(chǎn)能利用率降低。

三 實證檢驗

結合中國高技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點和產(chǎn)能過剩特征，根據(jù)韓國高等(2011)[25]、王立國和高越青(2012)[12]、馮俏彬和賈康(2014)[24]等研究成果，考慮資本、創(chuàng)新、勞動力、土地等供給側因素對產(chǎn)能利用率影響并加入其它控制變量考察模型的穩(wěn)定性和其他因素對產(chǎn)能利用率的影響，模型如下：

Cuit=β0+β1Investit+β2Patentit+β3Laborit+β4Landit+β5Exportit+β6Competionit+

β7Rdhumanit+β8Foreignit+εit

(5)

(一)指標選取與面板數(shù)據(jù)檢驗

本文選取固定資產(chǎn)投資、有效發(fā)明專利數(shù)量、從業(yè)人員平均人數(shù)、土地要素扭曲程度作為核心解釋變量。其中因為高技術產(chǎn)業(yè)用地數(shù)據(jù)缺失，根據(jù)賀京同和何蕾(2016)[26]研究，國有企業(yè)因其性質(zhì)更易受國家政策影響和地方政府支持，趙文哲和楊繼東(2015)[27]研究發(fā)現(xiàn)地方政府在面臨財政缺口或為刺激經(jīng)濟時更傾向于向國企低價出售土地。因此，國有經(jīng)濟比重在一定程度上反映了該行業(yè)土地要素扭曲情況。

表3 各變量定義

注：以上變量數(shù)據(jù)根據(jù)《中國高技術產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》整理得出。

(二)模型估計結果分析

首先，選取模型形式，根據(jù)F檢驗，拒絕混合效應模型，根據(jù)Hausman檢驗，拒絕隨機效應模型，最終選取模型形式為個體固定效應模型。運用Eviews8.0軟件對模型進行估計，模型1只考慮資本、技術、勞動力和土地四個核心解釋變量，結合學者研究成果，模型2-模型5依次加入出口、行業(yè)競爭強度、研發(fā)人員數(shù)量、外資比重等變量。

表4 面板模型估計結果

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%顯著性水平上拒絕原假設。

模型1-模型5結果顯示，投資、勞動力、土地對產(chǎn)能利用率影響為負，技術對產(chǎn)能利用率影響為正，出口、行業(yè)競爭強度和外資比重對產(chǎn)能利用率影響不顯著，研發(fā)人員數(shù)量與產(chǎn)能利用率呈正相關。因為各模型系數(shù)符號相同、結果相近，因此分析時主要分析模型1。

1.誘導性過度投資對產(chǎn)能利用率有顯著負面影響。根據(jù)模型1，新增固定資產(chǎn)投資占比增加1%，會導致產(chǎn)能利用率降低0.15個百分點。從宏觀角度，政府除直接對高技術產(chǎn)業(yè)進行財政投資外還通過財政補貼、租金補貼、融資優(yōu)惠等措施為企業(yè)注入資金并刺激企業(yè)進行投資。從企業(yè)層面，高技術產(chǎn)業(yè)是我國大力倡導的新興產(chǎn)業(yè)，其良好前景成為社會共識，進而引發(fā)企業(yè)投資大量涌入。金融機構也因國家政策導向有更高意愿支持高技術產(chǎn)業(yè)項目，造成過度投資。過度投資導致供過于求、市場價格下降、企業(yè)開工不足甚至破產(chǎn)等后果。

2.技術實力提升有助于提高產(chǎn)能利用率緩解產(chǎn)能過剩。以有效發(fā)明專利數(shù)量作為衡量的技術創(chuàng)新對產(chǎn)能利用率提高有顯著積極作用，有效發(fā)明專利數(shù)量增加1%，產(chǎn)能利用率提升0.18個百分點。首先，技術水平的提高可以提升產(chǎn)品核心競爭力，增加出口比重。其次，技術水平的提高還可以提升生產(chǎn)效率，以更少投入生產(chǎn)更多產(chǎn)出，通過資源優(yōu)化配置提升產(chǎn)能利用率。此外，技術水平的提升還可以影響企業(yè)的投資決策。當企業(yè)技術水平上升時可以推動企業(yè)投資技術壁壘較高、附加值較高的行業(yè)，避免結構性產(chǎn)能過剩的產(chǎn)生。

3.從業(yè)人員平均數(shù)與產(chǎn)能利用率呈負相關。一方面從業(yè)人數(shù)增加了企業(yè)投入，在產(chǎn)出增加較少情況下降低產(chǎn)出效率，對產(chǎn)能利用率有負面影響。另一方面，我國高技術產(chǎn)業(yè)研發(fā)人員長期以來占比較低，從業(yè)人員數(shù)量上升對企業(yè)技術水平提升并未有顯著影響。甚至當企業(yè)以更加低廉價格獲取人力成本時還有減少對新技術研發(fā)支出的動機，進一步刺激產(chǎn)能過剩。模型4和模型5研發(fā)人員數(shù)量系數(shù)為正也驗證這一點。

4.土地政策扭曲土地要素供給形成產(chǎn)能過剩。土地價格扭曲，企業(yè)低價獲取土地并獲得超額利潤，不僅給企業(yè)提供補貼收益還給予企業(yè)撬動更大項目的機會，使企業(yè)更傾向于增加投資擴大生產(chǎn)，使產(chǎn)能利用率降低。

四 主要結論與啟示

本文以高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能利用率和供給側影響因素為主要研究對象，利用2002-2014年數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)包絡法對各行業(yè)產(chǎn)能利用率進行測算，構建面板數(shù)據(jù)模型驗證供給側影響因素對產(chǎn)能利用率的影響，得出以下結論：首先，我國高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能利用率為49.06%，低于國際標準79%，存在產(chǎn)能過剩。其中電子及通信設備制造業(yè)和電子計算機及辦公設備制造業(yè)產(chǎn)能利用率較高，基本不存在過剩問題，而醫(yī)藥制造業(yè)、航空航天器制造業(yè)和醫(yī)療設備及儀器儀表制造業(yè)產(chǎn)能利用率較低，存在一定程度的產(chǎn)能過剩。其次，我國高技術產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)結構性產(chǎn)能過剩和體制性產(chǎn)能過剩特征。中國高技術產(chǎn)業(yè)主要優(yōu)勢仍是價值鏈中低端環(huán)節(jié)的制造領域，低端產(chǎn)能過剩也是拉低產(chǎn)能利用率的重要原因。而且轉軌期體制問題使我國高技術產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)體制性產(chǎn)能過剩特征，實證也證實這一結論。最后，高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能利用率受供給側要素影響顯著，資本、勞動力、土地對產(chǎn)能利用率影響為負，技術對產(chǎn)能利用率影響為正。

高技術產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)產(chǎn)能過剩是產(chǎn)業(yè)整合發(fā)展階段的表現(xiàn)之一，也是優(yōu)勝劣汰過程。我國高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩是供給側產(chǎn)能過剩，傳統(tǒng)需求側治理難以有效發(fā)揮作用，從供給側出發(fā)，優(yōu)化要素供給結構和效率，探求產(chǎn)能過剩供給側治理方法。首先，應減少政府干預，發(fā)揮市場作用。中央政府和地方政府要改進市場干預的方法和手段，減少行政命令并深化體制機制改革。其次，根據(jù)市場需求進行投資，改善供給效率，政府通過行業(yè)研究報告和產(chǎn)業(yè)預測等形式減少信息不對稱，對資本進行分流和合理配置，銀行等金融機構在面對高技術產(chǎn)業(yè)企業(yè)融資需求時應對其產(chǎn)能利用率和盈利狀況進行充分考察，避免過度投資。第三，形成以企業(yè)為主體，以市場需求為導向，“官、產(chǎn)、學、研”相結合的創(chuàng)新體系，加強技術高端創(chuàng)新和源頭創(chuàng)新并加強知識產(chǎn)權保護。最后，深化國企改革，解決委托代理問題。

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MeasurementandAffectingFactorsofChina’sHigh-techIndustryOvercapacityfromthePerspectiveofSupplySide

WEI Ping GUO Jiang

Demand-side method is not effective enough for China’s supply-side overcapacity in high-tech industry. This article takes high-tech industry overcapacity and affecting factors as main research objects, and uses data envelopment analysis (DEA) from 2002-2014 to prove that both structural overcapacity and institutional overcapacity exist in China’s high-tech industry. Research shows that medical equipment manufacturing, aerospace manufacturing and medical equipment manufacturing are in low rate of capacity utilization, and electronic communications and computer equipment manufacturing’s capacity utilization are high. Finally, this paper uses a fixed effect panel model to seek out supply-side factors affecting overcapacity. Regression result indicates that capital, land and labor force has negative impact on the capacity utilization.

high-tech industry; capacity utilization; affecting factors; supply side

2017-03-29

中國科學技術協(xié)會項目“國際產(chǎn)業(yè)競爭中的專利戰(zhàn)略及知識產(chǎn)權保護狀況調(diào)查研究”(項目編號：2015DCYJ07-2，項目負責人：衛(wèi)平)。

衛(wèi)平，華中科技大學經(jīng)濟學院教授、博士生導師，主要研究方向為產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟、國際貿(mào)易；郭江，武漢東湖高新技術開發(fā)區(qū)管理委員會，研究方向為產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟。

F426

A

1674-8298(2017)05-0123-10

[責任編輯：戴天仕]

10.14007/j.cnki.cjpl.2017.05.010

方式]衛(wèi)平, 郭江. 供給側視角的我國高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩測度與影響因素[J]. 產(chǎn)經(jīng)評論, 2017, 8(5): 123-132.