(南京財經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院， 江蘇 南京， 210023)

一、引言

縱觀經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展史，市場和政府的關(guān)系始終是爭論的焦點(diǎn)話題。在20世紀(jì)30年代的大蕭條之前，主流經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為市場應(yīng)該是自由競爭的，政府的功能在于維護(hù)自由競爭，減少對經(jīng)濟(jì)活動的干預(yù)。而凱恩斯主義興起之后，認(rèn)為政府應(yīng)該在市場失靈時進(jìn)行必要的調(diào)控措施，彌補(bǔ)市場自主配置資源的能力缺陷；代表新古典綜合派的Samuelson認(rèn)為市場與政府“兩只手”需要共同發(fā)揮作用；之后的理性預(yù)期學(xué)派與供給學(xué)派對于政府是否應(yīng)該干預(yù)市場經(jīng)濟(jì)持有不同的觀點(diǎn)。由此可見，經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域市場與政府的關(guān)系是重要的話題。

從十一屆三中全會的“應(yīng)該堅(jiān)決實(shí)行按經(jīng)濟(jì)規(guī)律辦事、重視價值規(guī)律的作用”，到十八屆三中全會進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)“市場在資源配置中起決定性作用和更好發(fā)揮政府作用”，中國越來越重視市場在資源配置過程中的地位，中國特色社會主義市場經(jīng)濟(jì)體制也正逐步改善。學(xué)術(shù)界也充分認(rèn)可市場的配置功能在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要作用，例如：樊綱等(2011)認(rèn)為中國的市場經(jīng)濟(jì)改革進(jìn)一步完善了資源配置效率，對于生產(chǎn)力的提高具有重大貢獻(xiàn)[1]。尤其是近些年來產(chǎn)能過剩問題日益嚴(yán)峻，許多專家學(xué)者也通過許多不同視角的研究發(fā)現(xiàn)，各級政府對經(jīng)濟(jì)活動的干預(yù)是產(chǎn)能過剩的重要成因。那么，如果政府減少對經(jīng)濟(jì)活動的干預(yù)，通過不斷推進(jìn)市場化改革有利于治理當(dāng)下的產(chǎn)能利用不足現(xiàn)象嗎？

較多研究已經(jīng)指出政府對于經(jīng)濟(jì)活動的過多干預(yù)導(dǎo)致了當(dāng)下的產(chǎn)能過?，F(xiàn)象。例如王文甫等(2014)[2]認(rèn)為以政府購買與補(bǔ)貼為代表的市場干預(yù)活動，在向大企業(yè)等傾斜時，導(dǎo)致投資過量、產(chǎn)出增加過快，最后引發(fā)了非周期性的產(chǎn)能過剩。余東華和呂逸楠(2015)[3]也認(rèn)為政府對一些戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)進(jìn)行不恰當(dāng)?shù)母深A(yù)活動，導(dǎo)致并且加劇了光伏發(fā)電行業(yè)的產(chǎn)能過剩。因此，政府對市場的過多干預(yù)惡化了產(chǎn)能過?，F(xiàn)象。

如果市場化進(jìn)程緩慢，即政府對市場的干預(yù)程度較高是本世紀(jì)十多年產(chǎn)能過剩的原因，那么，中國不斷完善的市場化經(jīng)濟(jì)體系，使得產(chǎn)能過剩程度日益降低，而事實(shí)卻恰好相反。而且也有研究認(rèn)為政府對經(jīng)濟(jì)活動放松管制反而會加劇產(chǎn)能過?，F(xiàn)象。范林凱等(2015)[4]通過建立理論模型研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)?shù)胤秸疄樽非驡DP增長而降低管制力度時，會引起產(chǎn)能過剩嚴(yán)重程度上升，這意味著當(dāng)政府對市場的干預(yù)程度下降時，產(chǎn)能利用過?，F(xiàn)象并沒有緩解，反而愈加嚴(yán)重。但就現(xiàn)有的研究來看，尚未有研究對這一理論推斷提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。本文在這一理論研究的基礎(chǔ)上，利用新世紀(jì)以來中國大陸省際工業(yè)部門的數(shù)據(jù)，通過建立實(shí)證模型考察市場化進(jìn)程對產(chǎn)能過剩的影響效果。

相對于現(xiàn)有研究，本文的邊際貢獻(xiàn)在于以下幾點(diǎn)：(1)現(xiàn)有研究對于產(chǎn)能利用率的測算僅單一地考慮生產(chǎn)層面或者消費(fèi)層面，研究樣本也僅局限于行業(yè)范疇，本文通過將產(chǎn)能利用率在生產(chǎn)側(cè)與消費(fèi)側(cè)進(jìn)行分解，首次對2001-2014年中國大陸30個省、市和自治區(qū)(不包含西藏自治區(qū)、香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)和臺灣省)的產(chǎn)能利用率進(jìn)行測算與分析，其創(chuàng)新之一在于將研究樣本從省際與時間兩個層面進(jìn)行拓展；(2)盡管現(xiàn)有研究從理論層面上發(fā)現(xiàn)當(dāng)前形勢下市場化進(jìn)程并未對產(chǎn)能過剩治理產(chǎn)生積極影響，但是尚未提供可靠的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，而本文首次建立實(shí)證模型考察了市場化改革過程中政府的支配能力變化對產(chǎn)能利用率的影響效果，并就政府的支配能力如何通過改變投資而影響產(chǎn)能利用率的中介效應(yīng)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)檢驗(yàn)。本文期待通過謹(jǐn)慎細(xì)致的研究，為供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革過程中如何準(zhǔn)確把握政府與市場的關(guān)系去化解產(chǎn)能過剩提供合理有效的政策建議。

二、相關(guān)文獻(xiàn)評述

(一)產(chǎn)能過剩的定義與影響因素

“產(chǎn)能過?！笔俏⒂^經(jīng)濟(jì)學(xué)基本理論中的重要概念，是指壟斷競爭型企業(yè)的平均成本高于邊際成本則引起產(chǎn)能過剩。一些研究將產(chǎn)能過剩聚焦于生產(chǎn)層面，將產(chǎn)能過剩定義為潛在產(chǎn)能超過實(shí)際產(chǎn)出的狀態(tài)[5-6]。但在現(xiàn)實(shí)生活中，一個行業(yè)是否處于產(chǎn)能過剩狀態(tài)更多的是從產(chǎn)品的消費(fèi)過程去判斷，例如周勁(2007)[7]指出當(dāng)某行業(yè)產(chǎn)品供給大于市場需求水平，以致某些相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)超出正常范圍(如成本費(fèi)用利潤率、企業(yè)虧損數(shù)量、資金利稅率等)，那么該行業(yè)可能處于產(chǎn)能過剩狀態(tài)。

根據(jù)產(chǎn)能過剩的不同定義，產(chǎn)能過剩的測算方法也有較大差異。一些研究在生產(chǎn)過程中僅考慮資本這一種生產(chǎn)要素，并假定生產(chǎn)過程中資本投入與企業(yè)產(chǎn)出之間存在穩(wěn)定的比例關(guān)系，并利用設(shè)備利用率近似模擬[8-9]或者采用面板協(xié)整[10-11]的方法估算產(chǎn)能利用率。當(dāng)然，也有研究考慮多種生產(chǎn)要素，并利用生產(chǎn)函數(shù)或者成本函數(shù)測算產(chǎn)能利用率，其中，通過超越對數(shù)成本函數(shù)測算產(chǎn)能利用率的代表性研究主要有韓國高等(2011)等[12]，而Dupont等(2002)[13]、Vestergaard等(2003)[14]等研究借助于生產(chǎn)函數(shù)對產(chǎn)能利用率進(jìn)行測算。

大部分研究重點(diǎn)關(guān)注產(chǎn)能過剩(或產(chǎn)能利用率)的影響因素。例如：Kamien和Schwartz(1972)[15]、Bulow等(1985)[16]認(rèn)為信息不對稱因素導(dǎo)致了產(chǎn)能過剩問題；Kirman和Masson(1986)[17]、Cowling(1983)[18]則認(rèn)為產(chǎn)能過剩是源于企業(yè)為了獲取壟斷勢力而構(gòu)建的壟斷壁壘。Pirard和Irland(2007)[19]研究發(fā)現(xiàn)市場價格信號傳遞失靈是導(dǎo)致產(chǎn)能過剩的根源所在。產(chǎn)能過剩是當(dāng)前制約中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的主要問題。國內(nèi)的研究對產(chǎn)能過剩的成因也進(jìn)行了探討，其中，被廣泛認(rèn)可的是過度投資導(dǎo)致產(chǎn)能過剩[20-21]。眾所周知，過量投資引起了產(chǎn)能過剩，但在深層次上，信貸扭曲[22]、技術(shù)進(jìn)步的資本偏向性[23]、要素價格扭曲[24]、產(chǎn)業(yè)政策[11]、政府不當(dāng)干預(yù)[3]、地方官員任期[25]、城鎮(zhèn)化因素[26]等因素造成了投資擴(kuò)張，導(dǎo)致產(chǎn)能過?，F(xiàn)象進(jìn)一步加劇。因此，總的來說，投資是產(chǎn)能過剩的直接因素，而諸如要素價格扭曲等因素間接惡化了產(chǎn)能過剩程度。

通過以上研究可以發(fā)現(xiàn)：(1)對于產(chǎn)能利用率的研究視角，僅局限在生產(chǎn)層面上，并沒有從生產(chǎn)側(cè)與消費(fèi)側(cè)兩個層面對產(chǎn)能利用率進(jìn)行整體的測算與分析；(2)盡管上述研究從不同的角度對產(chǎn)能過剩的影響因素進(jìn)行了考察，但是尚未有研究從市場化改革的視角對該問題進(jìn)行探討，當(dāng)然更沒有研究通過實(shí)證模型考察投資的直接影響，以及市場化改革對通過投資對產(chǎn)能過剩產(chǎn)生的間接影響。

(二)投資對產(chǎn)能過剩的直接影響

投資對產(chǎn)出的重要作用可以追溯到大推進(jìn)理論。英國著名的發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)家羅森斯坦·羅丹認(rèn)為通過對不同的產(chǎn)業(yè)部門進(jìn)行投資，可以產(chǎn)生“外部”經(jīng)濟(jì)效果，從而推動經(jīng)濟(jì)增長。

但是，投資對于產(chǎn)能過剩(或產(chǎn)能利用率)的影響并不僅僅因?yàn)樵黾恿水a(chǎn)出規(guī)模，還表現(xiàn)在降低的工業(yè)生產(chǎn)效率。毋庸置疑，投資是工業(yè)企業(yè)獲取資本投入、增加資本存量的主要方式。利用現(xiàn)有文獻(xiàn)的產(chǎn)能利用率分解方法[23]，因產(chǎn)能利用率為市場需求水平與潛在生產(chǎn)能力的比值，所以可以將產(chǎn)能利用率在生產(chǎn)層面和消費(fèi)層面進(jìn)行分解。其中，生產(chǎn)側(cè)產(chǎn)能利用率為實(shí)際產(chǎn)量與充分就業(yè)產(chǎn)量之比，而消費(fèi)側(cè)產(chǎn)能利用率為市場需求與產(chǎn)品供給的比值。因此，投資對產(chǎn)能利用率的影響也可以從生產(chǎn)層面與消費(fèi)層面來進(jìn)行分析。

首先，生產(chǎn)側(cè)產(chǎn)能利用率可以表示為企業(yè)將潛在生產(chǎn)能力轉(zhuǎn)化為實(shí)際產(chǎn)出水平的能力，因此在生產(chǎn)層面上企業(yè)投資主要改變生產(chǎn)效率水平而對產(chǎn)能利用率產(chǎn)生影響。當(dāng)工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)效率提升時，投資數(shù)量增加意味著企業(yè)的資本投入上升，而要素投入數(shù)量的增多也同時說明其潛在生產(chǎn)能力提高，因此投資必將對生產(chǎn)側(cè)產(chǎn)能利用率產(chǎn)生重要影響。當(dāng)然，這種影響的大小取決于新增投資帶來的產(chǎn)出水平，如果新增投資帶來的工業(yè)產(chǎn)出高于現(xiàn)有水平，那么便意味投資行為有助于提升生產(chǎn)側(cè)產(chǎn)能利用率。然而，現(xiàn)實(shí)情況卻有所不同，現(xiàn)有研究認(rèn)為中國投資效率并不高[27]，因此，投資量的增加通常也不利于生產(chǎn)側(cè)產(chǎn)能利用率的改善[23]。

而在消費(fèi)層面上，同現(xiàn)有研究分析的方式一樣[12,20]，企業(yè)投資主要影響工業(yè)產(chǎn)出規(guī)模并進(jìn)一步對產(chǎn)能利用率產(chǎn)生影響。消費(fèi)層面上，工業(yè)企業(yè)投資數(shù)量的增加直接意味著生產(chǎn)要素數(shù)量的提升，而且目前中國工業(yè)投入產(chǎn)出過程中資本的產(chǎn)出彈性遠(yuǎn)高于其他生產(chǎn)要素[23]，投資無疑將增加企業(yè)的現(xiàn)有產(chǎn)出水平。而且從新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)中的索羅模型中人均產(chǎn)出隨著人均資本存量的增加而增加，到大推進(jìn)理論中以投資行為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，也均一致認(rèn)為投資對于實(shí)際產(chǎn)出具有重要貢獻(xiàn)。當(dāng)實(shí)際產(chǎn)出水平發(fā)生變化時，如果市場需求水平不同步變化，那么消費(fèi)側(cè)產(chǎn)能利用率也將發(fā)生改變。因此，投資對消費(fèi)側(cè)產(chǎn)能利用率的影響主要是通過增加實(shí)際產(chǎn)出水平而實(shí)現(xiàn)的。

(三)市場化改革對產(chǎn)能利用率的影響機(jī)制

在市場化改革進(jìn)程之中，地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展受政府不當(dāng)干預(yù)時會引起過量投資。例如，江飛濤和曹建海(2009)[28]認(rèn)為不合理的政府干預(yù)會通過風(fēng)險外部化效應(yīng)、投資補(bǔ)貼效應(yīng)、成本外部化效應(yīng)三大渠道影響企業(yè)投資行為。唐雪松等(2010)[29]認(rèn)為緩慢的市場化或較差的經(jīng)濟(jì)增長業(yè)績會加劇政府對經(jīng)濟(jì)的干預(yù)，在市場化較弱的情況下，會導(dǎo)致投資扭曲越嚴(yán)重。修宗峰和黃健柏(2013)[30]研究認(rèn)為所謂的“過度投資引發(fā)產(chǎn)能過剩”的假說前提是企業(yè)類型為中央企業(yè)，而對于這類企業(yè)通過市場化來改善產(chǎn)能過剩問題作用并不大。徐明東和田素華(2013)[31]指出對存在預(yù)算軟約束的國有企業(yè)進(jìn)行市場化改革的效果并不明顯，因?yàn)槭袌龌y以改變國有企業(yè)投資的資本成本敏感性，因此對投資沖動的抑制作用也不大。

也有研究認(rèn)為市場化改革之后，政府對經(jīng)濟(jì)活動的支配能力變?nèi)?，對不同產(chǎn)業(yè)活動控制能力變差，反而加劇企業(yè)盲目投資。例如范林凱等(2015)[4]研究認(rèn)為，隨著市場化在中國的不斷推進(jìn)，具有成本競爭優(yōu)勢的民營企業(yè)逐漸從制度約束中解放出來，并通過不斷的投資擴(kuò)張，導(dǎo)致投資量上升，效率較低的國有企業(yè)就容易出現(xiàn)產(chǎn)能過?，F(xiàn)象。

圖1 2000-2015年中國工業(yè)企業(yè)固定資產(chǎn)總量

然而現(xiàn)實(shí)情況是，在民營企業(yè)進(jìn)行擴(kuò)張性投資時，其他企業(yè)投資也加快了投資的步伐。圖1報告了2000-2015年中國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)、國有企業(yè)與外資企業(yè)的固定資產(chǎn)數(shù)值，可以明顯看出，在整個考察區(qū)間內(nèi)，工業(yè)企業(yè)固定資產(chǎn)總量呈現(xiàn)不斷的規(guī)模擴(kuò)張趨勢，而且無論國有企業(yè)還是外資企業(yè)其固定資產(chǎn)總量也均有不同程度的提升。換言之，隨著市場化程度的提高，投資依然呈現(xiàn)逐步提升的現(xiàn)象，反而導(dǎo)致產(chǎn)能過剩程度逐步加重。

綜合以上研究不難發(fā)現(xiàn)，盡管市場化改革對投資將產(chǎn)生重要影響，但這種影響的效果仍然存在爭議。綜上所述，可以得到本文的研究假設(shè)：地區(qū)間的市場化程度提升，政府對市場的支配能力下降，反而導(dǎo)致投資泛濫，進(jìn)而對產(chǎn)能利用率具有重要影響，并且這種影響是通過對投資產(chǎn)生中介效應(yīng)而實(shí)現(xiàn)的。

圖2 市場化進(jìn)程對產(chǎn)能利用率的中介影響機(jī)制分析

三、模型設(shè)定與變量計(jì)算

(一)基本模型設(shè)定

根據(jù)前文市場化程度對產(chǎn)能利用率的影響機(jī)制，本部分將建立實(shí)證分析模型考察其實(shí)際影響效果。本文建立的基本模型如下

cuit=α0+α1margovit+α2CV+ε

(1)

上式中，cu表示產(chǎn)能利用率；margov表示市場化進(jìn)程，描述政府與市場的關(guān)系特征；CV表示為了得到更為準(zhǔn)確的估計(jì)結(jié)果而加入的控制變量集合。以上各個變量的計(jì)算方法與選取理由如下。

(1)產(chǎn)能利用率(cu)。參照楊振兵和張誠(2015)[32]的做法，將產(chǎn)能利用率定義為市場需求與潛在產(chǎn)出之比，那么，綜合的產(chǎn)能利用率可由需求側(cè)的產(chǎn)能利用率乘以供給側(cè)的產(chǎn)能利用率計(jì)算出，即：cu=cuc×cup。其中，cuc表示消費(fèi)側(cè)產(chǎn)能利用率，即市場需求與產(chǎn)品供給水平(實(shí)際產(chǎn)出)的比值。在本文中，市場需求水平的代理指標(biāo)是工業(yè)銷售產(chǎn)值，產(chǎn)品供給水平的代理指標(biāo)是工業(yè)總產(chǎn)值。

而cup表示實(shí)際產(chǎn)出水平與潛在生產(chǎn)能力的比值，本文參考現(xiàn)有研究的做法[6]，采用隨機(jī)前沿分析(SFA)方法來進(jìn)行測算。該方法通過設(shè)定具體的生產(chǎn)函數(shù)，同時將生產(chǎn)過程中的效率損失也一并納入生產(chǎn)函數(shù)，因此可以更加具體地描繪現(xiàn)實(shí)的生產(chǎn)特征，具體的生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定為

(2)

其中，i與t分別為行業(yè)與時間變量，Y為工業(yè)行業(yè)的產(chǎn)出變量，K與L分別為資本與勞動要素投入變量。v為表示系統(tǒng)的隨機(jī)誤差項(xiàng)，u表示生產(chǎn)過程中難以避免的技術(shù)效率損失，預(yù)設(shè)為正值。根據(jù)Battese和Coelli(1992)[33-34]的方法，采用Frontier4.1軟件，利用極大似然法對整個生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行估計(jì)，并得到所有變量的參數(shù)估計(jì)結(jié)果，同時可以直接估算出生產(chǎn)側(cè)產(chǎn)能利用率(cup)，即

(3)

(2)市場化進(jìn)程(margov)。根據(jù)前文的影響機(jī)制探討，本文重點(diǎn)考察政府與市場的關(guān)系對產(chǎn)能利用率的影響效果，并參考現(xiàn)有研究的做法[1]，采用“市場化指數(shù)”中政府與市場的關(guān)系這一子項(xiàng)目得分項(xiàng)對其進(jìn)行度量。該指數(shù)在計(jì)算時考慮了以下五個項(xiàng)目：市場配置資源比例；農(nóng)村居民稅負(fù)；企業(yè)稅外負(fù)擔(dān)；政府干預(yù)；政府規(guī)模。最后所計(jì)算出的指數(shù)越高，意味著市場化進(jìn)程越快，政府對市場的支配能力越弱。

(3)創(chuàng)新投入比重(rd)。考慮到研發(fā)投入會影響到生產(chǎn)技術(shù)水平，因此也必然對產(chǎn)能利用率產(chǎn)生影響，因此本文選取創(chuàng)新投入比重(rd)作為模型的控制變量之一，并采用科技研發(fā)投入經(jīng)費(fèi)的內(nèi)部支出與工業(yè)總產(chǎn)值的比值進(jìn)行度量。

(4)外商直接投資比重(fdi)。外資進(jìn)入會通過技術(shù)溢出影響內(nèi)資企業(yè)的產(chǎn)出水平，并進(jìn)一步影響企業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)[35-36]，因此外商直接投資必然對工業(yè)產(chǎn)能利用率產(chǎn)生重要影響，本文采用外商直接投資企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值與全口徑的工業(yè)總產(chǎn)值之比進(jìn)行度量。

(5)城市化水平(city)?，F(xiàn)有研究認(rèn)為，迫于政績考核壓力，各地政府以提升城鎮(zhèn)化作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個重要目標(biāo)，因此也導(dǎo)致產(chǎn)能過剩問題[26]。本文以城鎮(zhèn)人口與地區(qū)總?cè)丝谥缺硎尽?/p>

(6)出口比重(exp)?？紤]到企業(yè)可能從出口行為中學(xué)習(xí)海外國家先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)，利于自身生產(chǎn)效率的提升[37]，因此出口行為也是產(chǎn)能利用率的重要影響因素；本文用各地區(qū)工業(yè)部門出口交貨值總額與工業(yè)總產(chǎn)值之比表示。

這樣，形成的實(shí)證方程可以表示為

cuit=α0+α1margovit+α2rdit+α3fdiit+α4cityit+α5expit+ε

(4)

(二)動態(tài)延續(xù)性與內(nèi)生性問題

式(4)僅僅反映了各個影響因素對產(chǎn)能利用率的當(dāng)期影響，并未考慮產(chǎn)能利用率是否存在動態(tài)延續(xù)性，根據(jù)楊振兵(2016)[23]的研究結(jié)論，由于前期產(chǎn)能過?，F(xiàn)象制約后期生產(chǎn)投入的增加，這種預(yù)期導(dǎo)致后期產(chǎn)能過?，F(xiàn)象也往往存在。因此，產(chǎn)能利用率往往存在一定的動態(tài)延續(xù)性特征。為此，本文將(4)式中添加產(chǎn)能利用率的滯后一期，以此驗(yàn)證前期與后期產(chǎn)能利用率二者之間的關(guān)系。最后形成的估計(jì)方程如下

cuit=α0+γcuit-1+α1margovit+α2rdit+α3fdiit+α4cityit+α5expit+ε

(5)

同時，由于式(5)中被解釋變量對解釋變量可能有反向關(guān)系，因此內(nèi)生性問題不可忽略。例如，研發(fā)強(qiáng)度會影響生產(chǎn)技術(shù)水平，進(jìn)而影響產(chǎn)能利用率，但產(chǎn)能利用率的升高或降低也會直接影響企業(yè)利潤水平，進(jìn)一步影響了創(chuàng)新支出與研發(fā)強(qiáng)度，二者存在的反向因果關(guān)系將直接導(dǎo)致不準(zhǔn)確的估計(jì)結(jié)果。因此，為了控制內(nèi)生性問題，本文采用兩步GMM方法對參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。

(三)數(shù)據(jù)來源

由于在對生產(chǎn)層面的產(chǎn)能利用率進(jìn)行測算時，本文采用的是隨機(jī)前沿分析法(SFA)，而該方法要求樣本區(qū)間內(nèi)生產(chǎn)單位具有連續(xù)且完整的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，基于數(shù)據(jù)的可得性以及研究的代表性與典型性，為了考察產(chǎn)能過剩狀況及影響因素，最終選擇采用《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。本文的研究對象是2001-2014年中國大陸30個省、市、自治區(qū)的工業(yè)部門，之所以沒有包含香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)、臺灣省和西藏自治區(qū)，是因?yàn)闃颖緟^(qū)間內(nèi)這些地區(qū)的市場化進(jìn)程的數(shù)據(jù)并不規(guī)整。所有包含價格因素的變量均采用合適的價格指數(shù)平減至2000年可比價，生產(chǎn)函數(shù)(5)式中投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)指標(biāo)說明如下。

(1)工業(yè)總產(chǎn)出(Y)。由于年鑒中缺少工業(yè)增加值的相關(guān)數(shù)據(jù)，因此參考現(xiàn)有研究的做法[38-39]，本文采用工業(yè)總產(chǎn)值作為工業(yè)產(chǎn)出的代理變量。

(2)工業(yè)資本投入(K)。采用永續(xù)盤存法測算資本存量，計(jì)算方法為：資本存量t=可比價全部口徑投資額t+(1-折舊率t)×資本存量t-1，其中：折舊率t=(累計(jì)折舊t-累計(jì)折舊t-1)/固定資產(chǎn)原價t-1。而基期的資本存量，本文參考Hall和Jones(1999)[40]、Young(2003)[41]的做法，采用當(dāng)年的投資額比上樣本區(qū)間內(nèi)各行業(yè)或省市投資的平均增長率與折舊率之和。

(3)工業(yè)勞動投入(L)。采用工業(yè)從業(yè)人員年平均人數(shù)作為勞動投入的代理變量。

(4)不同階段市場化指數(shù)匹配。王小魯?shù)?2017)[42]在《中國分省份市場化指數(shù)報告(2016)》中以2008年作為基期，重新計(jì)算了各省份2008年之后市場化的改變，并進(jìn)行了相應(yīng)的打分，這同時意味著王小魯?shù)?2017)中2008年之后的數(shù)據(jù)與之前公布的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑有所不同?？紤]到該指數(shù)只是為了衡量不同年份、不同省市之間市場化程度的大小，其目的是用于比較，其本身的數(shù)值大小并無實(shí)際意義，因此為了與之前公布的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，本文需要將之前公布數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，求出統(tǒng)一口徑下的市場化程度，具體方法為：首先將本次《中國分省份市場化指數(shù)報告(2016)》中2008年的數(shù)據(jù)與之前公布的2008年的數(shù)據(jù)求比值；然后用該比值乘以各省2001-2007年份的相應(yīng)數(shù)據(jù)即可得得到新的口徑下各年份(2001-2007)的市場化指數(shù)。

本文將各個變量的統(tǒng)計(jì)描述報告于表1中。

表1 各變量統(tǒng)計(jì)描述

四、基本結(jié)果分析

(一)產(chǎn)能過剩的測算結(jié)果

1.模型設(shè)定的優(yōu)劣判定

通過frontier4.1軟件測算出生產(chǎn)側(cè)產(chǎn)能利用率之后，再與消費(fèi)側(cè)產(chǎn)能利用率相乘即可得到綜合產(chǎn)能利用率。表2報告了模型估計(jì)過程中各變量的系數(shù)與檢驗(yàn)結(jié)果。

式(2)的參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表2所示。可以看到，絕大多數(shù)參數(shù)的顯著性較強(qiáng)，說明該模型能夠在一定程度上對產(chǎn)能過剩問題進(jìn)行解釋。從模型設(shè)定和生產(chǎn)非效率的檢驗(yàn)結(jié)果看，較小的極大似然估計(jì)值和單側(cè)Wald同樣顯示了模型的解釋力較為理想?？傮w方差表示隨機(jī)沖擊和非效率對產(chǎn)出波動的影響程度，其值為0.158 8，說明非效率項(xiàng)和誤差項(xiàng)的波動幅度不大。是與之比，該值為0.944 4且在1%的水平上顯著，說明模型中綜合誤差項(xiàng)的波動大部分來源于技術(shù)非效率，受隨機(jī)沖擊的影響較小(5.56%)。以上所有信息說明，本文選用隨機(jī)前沿模型測算生產(chǎn)側(cè)產(chǎn)能利用率的結(jié)果比較可信。由于消費(fèi)側(cè)產(chǎn)能利用率測算方法(市場需求水平/實(shí)際產(chǎn)出水平)相對簡單，本文并未報告消費(fèi)側(cè)產(chǎn)能利用率的詳細(xì)結(jié)果，只對生產(chǎn)側(cè)產(chǎn)能利用率的測算模型的優(yōu)良性進(jìn)行說明，并對中國大陸30個省、市和自治區(qū)工業(yè)部門的綜合產(chǎn)能利用率狀況作了進(jìn)一步的分析和總結(jié)。

表2 生產(chǎn)側(cè)產(chǎn)能利用率測算模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果及模型優(yōu)劣評價

2.產(chǎn)能利用率的測算結(jié)果

本文通過隨機(jī)前沿分析的方法(如公式3所示)測算了生產(chǎn)側(cè)產(chǎn)能利用率(cup)，然后與消費(fèi)側(cè)產(chǎn)能利用率(cuc)相乘得到最終的綜合產(chǎn)能利用率(cu)，最后將整體的結(jié)果報告于圖3與圖4。

圖3 2001-2014年中國工業(yè)整體產(chǎn)能利用率

圖4 2001-2014年中國各省工業(yè)整體產(chǎn)能利用率

通過圖3可以看出，2001-2014年中國工業(yè)部門整體的產(chǎn)能利用率一直表現(xiàn)出下降趨勢，這與當(dāng)前逐漸嚴(yán)重的產(chǎn)能過剩狀況相吻合。通過產(chǎn)能利用率的分解結(jié)果可以看出，消費(fèi)側(cè)產(chǎn)能利用率一直處于較高水平(0.98左右)，而且相對比較穩(wěn)定。但生產(chǎn)側(cè)產(chǎn)能利用率變化卻較大，從2001年的0.638 3，下降至2014年的0.495 0，下降了22.45%。正是因?yàn)樯a(chǎn)側(cè)產(chǎn)能利用率變動較大，而消費(fèi)側(cè)產(chǎn)能利用率波動較小，導(dǎo)致了綜合產(chǎn)能利用率的波動主要是由生產(chǎn)側(cè)產(chǎn)能利用率變化引起的。從圖3可以直觀地看出，生產(chǎn)側(cè)產(chǎn)能利用率與綜合產(chǎn)能利用率走勢幾乎完全一致。

從省際層面來看(如圖4所示)，明顯地，綜合產(chǎn)能利用率的高低依然主要由生產(chǎn)側(cè)產(chǎn)能利用率大小所決定。但從產(chǎn)能利用率的大小來看，不同省市的產(chǎn)能利用率水平具有較大差異。對于研究樣本中的30個省市而言，天津、北京、上海的產(chǎn)能利用率處于較高水平，產(chǎn)能利用率依次為0.952 7、0.869 4、0.829 4；而青海、黑龍江、山西等省市的產(chǎn)能利用率則處于較低水平，產(chǎn)能利用率僅分別為0.343 9，0.334 7，0.308 5?？傮w來看，東部地區(qū)(0.721 5)的產(chǎn)能利用率水平要高于中部(0.514 5)與西部(0.434 1)地區(qū)。其中緣由大致可以包含以下兩個方面：一方面這是因?yàn)闁|部地區(qū)各省市工業(yè)部門的生產(chǎn)技術(shù)要高于中西部地區(qū)，因此，對于潛在產(chǎn)出的挖掘能力較強(qiáng)，意味著生產(chǎn)側(cè)產(chǎn)能利用率較高；另一方面由于東部地區(qū)較為富裕，產(chǎn)品消費(fèi)需求水平較高，消費(fèi)側(cè)產(chǎn)能利用率也處于較高水平。

(二)動態(tài)面板方程估計(jì)結(jié)果

本文將式(5)的估計(jì)結(jié)果報告于表3。其中模型1包括主要考察的關(guān)鍵變量的回歸結(jié)果，模型2為加入控制變量的回歸結(jié)果。可以看出，無論模型1還是模型2，通過Arellano-Bond對方程的干擾項(xiàng)進(jìn)行序列相關(guān)性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)兩個模型均不存在二階序列自相關(guān)(P值均大于0.1)，但一階序列自相關(guān)性較強(qiáng)(P值小于0.05)，并且Sargan檢驗(yàn)的結(jié)果也證實(shí)了該結(jié)論。這說明模型1與模型2中所選擇的滯后期數(shù)與工具變量都是合理有效的。下面本文將詳細(xì)討論各個影響因素的估計(jì)結(jié)果。

1.政府與市場的關(guān)系(margov)

從模型1與模型2中的估計(jì)結(jié)果來看，margov的系數(shù)均顯著為負(fù)，說明市場化進(jìn)程并不利于產(chǎn)能利用率改善，即當(dāng)政府對市場的支配能力變?nèi)?市場化指數(shù)越高)產(chǎn)能過剩將更為嚴(yán)重，這一現(xiàn)象與客觀事實(shí)并不違背，而且與現(xiàn)有研究結(jié)論并無沖突。范林凱等(2015)[4]研究認(rèn)為，隨著市場化在中國的不斷推進(jìn)，具有成本競爭優(yōu)勢的民營企業(yè)逐漸從制度約束中解放出來，并通過不斷的投資擴(kuò)張，導(dǎo)致投資量上升，效率較低的國有企業(yè)就容易出現(xiàn)產(chǎn)能過剩現(xiàn)象。因此，根據(jù)前文的影響機(jī)制分析，可以預(yù)判市場化進(jìn)程對投資具有明顯的促進(jìn)作用，市場化改革過程中是否對投資形成激勵，后文的中介效應(yīng)分析部分將做出更為詳細(xì)的證明。

表3 直接影響估計(jì)結(jié)果

注：各個變量的括號中為回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤；Arellano-Bond 檢驗(yàn)與Sargan檢驗(yàn)中括號內(nèi)為相伴概率；***、**和*分別表示1%、5% 、10% 的顯著性水平。

2.其他變量

(1)L.cu的系數(shù)顯著為正，說明產(chǎn)能利用率具有動態(tài)延續(xù)性特征，與現(xiàn)有研究結(jié)論一致[23]，這是由于生產(chǎn)側(cè)生產(chǎn)技術(shù)的慣性特征與消費(fèi)側(cè)消費(fèi)行為的慣性特征共同決定的[43]；(2)rd的系數(shù)顯著為負(fù)，說明創(chuàng)新比重的增加并未對產(chǎn)能利用率具有明顯改善的影響效果，前文中已經(jīng)說明這是因?yàn)楸疚膶a(chǎn)能利用率在生產(chǎn)層面和消費(fèi)層面進(jìn)行了分解，由于當(dāng)前中國的研究與開發(fā)活動的主要目標(biāo)導(dǎo)向?yàn)橐毓?jié)約與生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大[44]，其結(jié)果表現(xiàn)為增加了市場供給，卻并不利于產(chǎn)能利用狀況的改善；(3)外資企業(yè)比重(fdi)卻顯著提升了產(chǎn)能利用率，說明外資企業(yè)的技術(shù)外溢利于生產(chǎn)側(cè)產(chǎn)能利用率的提升，而且可以增加產(chǎn)品競爭力，提升消費(fèi)水平與需求側(cè)產(chǎn)能利用率；(4)城鎮(zhèn)化水平(city)的系數(shù)顯著為負(fù)，說明城鎮(zhèn)化水平的提升是導(dǎo)致產(chǎn)能利用率下降的重要原因之一，這與劉航和孫早(2014)[26]研究結(jié)論一致，城鎮(zhèn)化吸引了過度投資，加重了產(chǎn)能過剩程度；(5)出口(exp)的系數(shù)雖然為正，但并不顯著，說明出口對產(chǎn)能利用率的改善效果并不明顯，現(xiàn)有文獻(xiàn)也表明出口可能會導(dǎo)致企業(yè)負(fù)向的學(xué)習(xí)效應(yīng)，從而對生產(chǎn)率的影響不清晰[45]，不利于生產(chǎn)側(cè)產(chǎn)能利用率的改善，因此盡管出口會對產(chǎn)品需求具有積極影響，但最終對綜合產(chǎn)能利用率的影響效果并不明顯。

五、相關(guān)影響變量的中介效應(yīng)分析與檢驗(yàn)

(一)中介模型設(shè)定

前文考察了市場化進(jìn)程對產(chǎn)能利用率的直接影響，但并未對其中介效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)。在本部分，將建立實(shí)證模型考察市場化進(jìn)程通過投資的中介效應(yīng)進(jìn)而對產(chǎn)能過剩產(chǎn)生的影響。接下來，本文參考現(xiàn)有研究的做法[46]，通過對以下方程組進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，來檢驗(yàn)該中介效應(yīng)是否存在。

其中，式(6)是核心解釋變量對被解釋變量的估計(jì)結(jié)果，本文將結(jié)果報告于表5中的模型3；式(7)是核心解釋變量對中介變量影響的估計(jì)結(jié)果，結(jié)果報告于模型4；式(8)是添加中介變量后對被解釋變量的影響效果，結(jié)果報告于模型5。

cuit=α10+γcuit-1+α11margovit+α12redit+α13fdiit+α14cityit+α15expit+ε

(6)

investit=α20+φinvestit-1+α21margovit+α22redit+α23fdiit+α12cityit+α25expit+ε

(7)

cuit=α30+δcuit-1+λinvestit+α31margovit+α32redit+α33fdiit+α34cityit+α35expit+ε

(8)

表4 中介效應(yīng)估計(jì)結(jié)果

注：各個變量的括號中為回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤；Arellano-Bond檢驗(yàn)與Sargan檢驗(yàn)中括號內(nèi)為相伴概率；***、**和*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平。

上式中，投資量(invest)作為市場化進(jìn)程影響產(chǎn)能利用率的中介變量，采用可比價當(dāng)年價投資額的對數(shù)值來表示。依據(jù)陳詩一(2011)[47]的做法計(jì)算價投資額，公式為：當(dāng)年價投資額t=固定資產(chǎn)原值t-固定資產(chǎn)原值t-1。

表4報告了中介效應(yīng)模型的檢驗(yàn)結(jié)果。從三個模型中Arellano-Bond檢驗(yàn)與Sargan檢驗(yàn)結(jié)果顯示，本文選擇的滯后期數(shù)與工具變量均是合理有效的。這意味著本文選擇GMM方法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)是合理可信的。模型3報告了核心解釋變量對被解釋變量的影響效果，這與前面的模型2結(jié)果一樣，市場化進(jìn)程對產(chǎn)能利用率具有顯著的消極影響，意味著市場化進(jìn)程惡化了當(dāng)下的產(chǎn)能過剩程度，前文已經(jīng)進(jìn)行了說明，此處不再深入討論。

模型4報告了市場化進(jìn)程等變量對投資量的影響效果，可以發(fā)現(xiàn)，市場化進(jìn)程顯著提升了投資量。這是因?yàn)槭袌龌M(jìn)程中，政府對市場的管制程度下降，企業(yè)盲目投資數(shù)量增加。需要說明外商直接投資比重(fdi)并沒有提高總的投資量，這是因?yàn)橥赓Y進(jìn)入東道國以后對本土投資產(chǎn)生擠出作用；而城市化水平(city)對投資量具有正向的影響效果，說明中國各地城鎮(zhèn)化對投資具有激勵作用；出口與創(chuàng)新這兩個因素對投資的影響效果并不明顯。

模型5報告了加入中介變量后市場化進(jìn)程對產(chǎn)能利用率的影響效果。可以發(fā)現(xiàn)，中介變量投資(invest)的系數(shù)顯著為負(fù)，說明投資對產(chǎn)能利用率具有顯著的消極影響。通過模型4中市場化進(jìn)程(margov)的系數(shù)與模型5中投資(invest)的系數(shù)，可以判斷，市場化程度提升直接導(dǎo)致投資規(guī)模增加，并通過中介效應(yīng)進(jìn)一步降低了產(chǎn)能利用率水平，最終惡化了產(chǎn)能過剩程度。盡管范林凱等(2015)通過建立理論證明地方政府放松管制強(qiáng)度會導(dǎo)致更為嚴(yán)重的產(chǎn)能過剩[4]，但其傳導(dǎo)機(jī)制在于通過民營投資擴(kuò)張產(chǎn)能而導(dǎo)致國企產(chǎn)能利用率下降，而本文的研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)政府對市場的干預(yù)程度下降時，各地區(qū)投資總量的增加導(dǎo)致整體產(chǎn)能利用率下降。

(二)中介效應(yīng)檢驗(yàn)

本文需要對前文的中介效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，盡管現(xiàn)有研究中中介效應(yīng)的檢驗(yàn)方法有許多種，在這里，只使用最為廣泛的一種。參考毛其淋和許家云(2016)[46]的研究方法，通過判斷中介變量作用機(jī)制上的回歸系數(shù)乘積的顯著性，來揭示中介效應(yīng)是否明顯存在的事實(shí)。即檢驗(yàn)原假設(shè)Ho：α21×λ=0。若拒絕原假設(shè)，說明中介效應(yīng)存在且顯著，否則不顯著。

檢驗(yàn)Ho：α21×λ=0的關(guān)鍵就是計(jì)算出標(biāo)準(zhǔn)差，可以采用Sobel(1987)根據(jù)一階Taylor 展開式得到的近似公式[48]：

(9)

Sλ、Sα21分別為估計(jì)結(jié)果λ、α21的標(biāo)準(zhǔn)差，那么，根據(jù)估計(jì)結(jié)果與上述計(jì)算公式可以計(jì)算出T值：α21λ/Sα21λ，二式的結(jié)果分別為-1.980 3，可見，在5%的水平上顯著，說明可以拒絕原假設(shè)，說明市場化進(jìn)程通過投資影響降低產(chǎn)能利用率的中介效應(yīng)是十分明顯的。

六、結(jié)論與政策含義

現(xiàn)有文獻(xiàn)尚未對市場化進(jìn)程與產(chǎn)能過剩的關(guān)系進(jìn)行細(xì)致討論，本文通過對中國大陸30個省、市和自治區(qū)工業(yè)部門的產(chǎn)能利用率進(jìn)行測算，考察了市場化進(jìn)程等因素對產(chǎn)能利用率的作用效果，本文研究得到以下結(jié)論。

(1)2001—2014年中國工業(yè)部門整體的產(chǎn)能利用率一直表現(xiàn)出下降趨勢，生產(chǎn)側(cè)的產(chǎn)能利用率變動幅度較大，而消費(fèi)側(cè)產(chǎn)能利用率波動則相對較小，綜合產(chǎn)能利用率的波動主要是由生產(chǎn)側(cè)產(chǎn)能利用率變化引起的。從省際層面來看，不同省市的產(chǎn)能利用率水平具有較大差異，東部地區(qū)的產(chǎn)能利用率水平要高于中西部地區(qū)。

(2)在控制一定程度的內(nèi)生性問題之后，市場化進(jìn)程并不利于產(chǎn)能利用率改善，反而對產(chǎn)能利用率的提升具有消極影響，意味著當(dāng)政府對市場的支配能力變?nèi)鯐r產(chǎn)能過剩也將更為嚴(yán)重。中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果說明，在中國經(jīng)濟(jì)市場化改革過程中，政府對市場支配能力的降低反而加重了投資的潮涌現(xiàn)象，并進(jìn)一步降低了中國的產(chǎn)能利用率水平。因此，在中國目前市場化進(jìn)程的過程中，為了遏制逐漸嚴(yán)重的產(chǎn)能過?，F(xiàn)象，政府應(yīng)該更加充分地發(fā)揮其重要的“輔助作用”，控制潮涌般的過度投資。

(3)中國工業(yè)產(chǎn)能利用率具有動態(tài)延續(xù)性特征；創(chuàng)新比重的增加并未對產(chǎn)能利用率具有明顯改善的影響效果，主要原因?yàn)楫?dāng)前中國創(chuàng)新投入的主要目標(biāo)導(dǎo)向?yàn)橐毓?jié)約與生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大，增加了市場供給卻不利產(chǎn)品消化；外資企業(yè)比重可以提升產(chǎn)能利用率，是由于外資企業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)外溢不但有利于生產(chǎn)側(cè)產(chǎn)能利用率的提升，而且可以增加產(chǎn)品競爭力與需求水平；城鎮(zhèn)化水平的提升是導(dǎo)致產(chǎn)能利用率下降的重要原因之一，是因?yàn)槌擎?zhèn)化吸引了過度投資，加重了產(chǎn)能過剩程度；由于對生產(chǎn)技術(shù)并沒有產(chǎn)生積極影響，抵消了對產(chǎn)品需求的積極影響，所以出口對產(chǎn)能利用率的改善效果也不明顯。

在2017年，中國政府的“兩會”工作報告中指出，今年的重點(diǎn)任務(wù)之一便是“用改革的辦法深入推進(jìn)‘三去一降一補(bǔ)’”。因此，通過市場化改革逐步化解產(chǎn)能過剩問題對于實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)又快又好的發(fā)展，具有重要意義。參考前文的研究結(jié)論，結(jié)合當(dāng)下的現(xiàn)實(shí)狀況，提出以下政策建議。

第一，確立社會主義市場經(jīng)濟(jì)主體地位的同時，需轉(zhuǎn)變政府職能、更好地發(fā)揮政府調(diào)控的輔助作用。不同地區(qū)的市場化進(jìn)程之所以對產(chǎn)能利用率的提升沒有產(chǎn)生積極影響，其原因在于政府放松對市場的支配力之后，非理性的企業(yè)投資更加泛濫。因此，當(dāng)發(fā)揮市場在資源配置中的決定性作用的同時，也需要提升政府的宏觀經(jīng)濟(jì)的掌控與調(diào)節(jié)作用，這要求政府優(yōu)化公共服務(wù)，適時出臺產(chǎn)業(yè)指導(dǎo)信息，遏制不同行業(yè)的投資泛濫現(xiàn)象，以不斷規(guī)范市場行為。

第二，對不同地區(qū)的工業(yè)部門采取差異化的產(chǎn)能過剩治理策略。鑒于不同省市產(chǎn)能過剩程度的巨大差異性，應(yīng)該針對不同省市的產(chǎn)能利用率狀況出臺不同的治理政策，尤其是對于產(chǎn)能過剩較為嚴(yán)重的中西部地區(qū)更應(yīng)該重點(diǎn)防止過度投資現(xiàn)象。政府應(yīng)該針對生產(chǎn)技術(shù)較為落后的中西部地區(qū)重點(diǎn)提供技術(shù)引進(jìn)的財政支持，以不斷提升產(chǎn)品品質(zhì)與市場需求水平；而對于產(chǎn)能利用率相對較高的東部地區(qū)，則應(yīng)該重點(diǎn)鼓勵企業(yè)開拓新的消費(fèi)市場，并不斷提升居民收入水平以增加消費(fèi)側(cè)的產(chǎn)品需求。

第三，優(yōu)化創(chuàng)新導(dǎo)向，引導(dǎo)創(chuàng)新投入的研發(fā)目標(biāo)為質(zhì)量提升與需求增進(jìn)，而非一味地提升要素節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步，普通的要素節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步只能在相同的要素投入水平上增加產(chǎn)品供給，不利于緩解產(chǎn)能過剩；優(yōu)化利用外資水平，鼓勵內(nèi)資企業(yè)學(xué)習(xí)外資企業(yè)較高水平的生產(chǎn)技術(shù)，尤其是提升產(chǎn)品品質(zhì)的生產(chǎn)技術(shù)，提升企業(yè)的產(chǎn)品需求水平；鼓勵地方政府制定適度的城鎮(zhèn)化目標(biāo)，加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)風(fēng)險預(yù)警制度的建立，防止過快城鎮(zhèn)化引起的投資泛濫與產(chǎn)能過剩問題；提升出口產(chǎn)品的質(zhì)量水平和技術(shù)復(fù)雜度，并鼓勵出口企業(yè)在海外市場中學(xué)習(xí)先進(jìn)的技術(shù)，不斷消化過剩的產(chǎn)能。

[1]樊綱，王小魯，馬光榮. 中國市場化進(jìn)程對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2011(9)：4-16.

[2]王文甫，明娟，岳超云. 企業(yè)規(guī)模、地方政府干預(yù)與產(chǎn)能過剩[J]. 管理世界，2014(10)：17-36.

[3]余東華，呂逸楠. 政府不當(dāng)干預(yù)與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過?！灾袊夥a(chǎn)業(yè)為例[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2015(10)：53-60.

[4]范林凱，李曉萍，應(yīng)珊珊. 漸進(jìn)式改革背景下產(chǎn)能過剩的現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)與形成機(jī)理[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2015(1)：19-31.

[5]Cassels J M. Excess Capacity and Monopolistic Competition[J]. The Quarterly Journal of Economics, 1937,51(3), 426-443.

[6]Kirkley J, Paul C M, Squires D. Capacity and Capacity Utilization in Common-pool Resource Industries[J]. Environmental and Resource Economics, 2002(22), 71-97.

[7]周勁. 產(chǎn)能過剩的概念、判斷指標(biāo)及其在部分行業(yè)測算中的應(yīng)用[J]. 宏觀經(jīng)濟(jì)研究，2007(9)：33-39.

[8]龔剛，楊琳. 我國生產(chǎn)能力利用率的估算[R]. 清華大學(xué)中國經(jīng)濟(jì)研究中心，2002.

[9]楊光. 中國設(shè)備利用率與資本存量的估算[J]. 金融研究，2012(12)：54-66.

[10]Shaikh A, Moudud J. Measuring capacity utilization in OECD countries: A cointegration metho[R]. Economics Institution of Bard College, 2004.

[11]程俊杰. 中國轉(zhuǎn)型時期產(chǎn)業(yè)政策與產(chǎn)能過剩——基于制造業(yè)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J]. 財經(jīng)研究，2015(8)：131-144.

[12]韓國高，高鐵梅，王立國,等. 中國制造業(yè)產(chǎn)能過剩的測度、波動及成因研究[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2011(12)：18-31.

[13]Dupont D P, Grafton R Q, Kirkley J, Squires D. Capacity utilization measures and excess capacity in multi-product privatized fisheries[J]. Resource and Energy Economics, 2002, 24, 193-210.

[14]Vestergaard N, Squires D, Kirkley J. Measuring capacity and capacity utilization in fisheries: the case of the Danish Gill-net fleet[J]. Fisheries Research, 2003, 60(2-3), 357-368.

[15]Kamien M I, Schwartz N I. Uncertain entry and excess capacity[J]. American Economic Review, 1972,62(5), 918-927.

[16]Bulow J, Geanakoplos J, Klemperer P. Holding idle capacity to deter entry[J]. Economic Journal, 1985,377(95), l78-182.

[17]Kirman W I, Masson R T. Capacity signals and entry deterrence[J]. International Journal of Industrial Organization, 1986,4(1): 25-42.

[18]Cowling K. Excess capacity and the degree of collusion: Oligopoly behavior in the slump[R]. The Manchester School, 1983,51(4), 341-359.

[19]Pirard R, Irland I C. Missing links between timber scarcity and industrial overcapacity: Lessons from the Indonesian pulp and paper expansion[J]. Forest Policy and Economics, 2007,9(8), 1056-1070.

[20]林毅夫，巫和懋，邢亦青. 潮涌現(xiàn)象與產(chǎn)能過剩的形成機(jī)制理[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2010(10)：4-19.

[21]江飛濤，耿強(qiáng)，呂大國，等. 地區(qū)競爭、體制扭曲與產(chǎn)能過剩的形成機(jī)理[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2012(6)：44-56.

[22]賀京同，何蕾. 國有企業(yè)擴(kuò)張、信貸扭曲與產(chǎn)能過?！谛袠I(yè)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J]. 當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2016，38(1)：58-67.

[23]楊振兵. 有偏技術(shù)進(jìn)步視角下中國工業(yè)部門產(chǎn)能過剩的影響因素研究數(shù)量[J]. 經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2016(8)：39-55.

[24]韓國高，胡文明. 要素價格扭曲如何影響了我國工業(yè)產(chǎn)能過剩?——基于省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究，產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究[J]. 2017(2)：49-61.

[25]干春暉，鄒俊，王健. 地方官員任期、企業(yè)資源獲取與產(chǎn)能過剩[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2009(3)：44-56.

[26]劉航，孫早. 城鎮(zhèn)化動因扭曲與制造業(yè)產(chǎn)能過剩——基于2001—2012年中國省級面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分析[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2014(11)：5-17.

[27]Chen S M, Sun Z, Tang S, Wu D H. Government intervention and investment efficiency: Evidence from China. Journal of Corporate Finance 2011; 17(2)：259-271.

[28]江飛濤，曹建海. 市場失靈還是體制扭曲——重復(fù)建設(shè)形成機(jī)理研究中的爭論、缺陷與新進(jìn)展[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2009(1)：53-64.

[29]唐雪松，周曉蘇，馬如靜. 政府干預(yù)、GDP增長與地方國企過度投資[J]. 金融研究，2010(8)：33-48.

[30]修宗峰，黃健柏. 市場化改革、過度投資與企業(yè)產(chǎn)能過?！谖覈圃鞓I(yè)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 經(jīng)濟(jì)管理，2013(7)：1-12.

[31]徐明東，田素華. 轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)改革與企業(yè)投資的資本成本敏感性——基于中國國有工業(yè)企業(yè)的微觀證據(jù)[J]. 管理世界，2013(2)：125-153.

[32]楊振兵，張誠. 中國工業(yè)部門產(chǎn)能過剩的測算與影響因素分析[J]. 南開經(jīng)濟(jì)研究，2015(6)：92-109.

[33]Battese E, Coelli T, Frontier Production Functions Technical Efficiency and Panel Data with Application to Paddy Famer in India[J]. Journal of Productivity Analysis, 1992,3,153-169.

[34]楊振兵，邵帥，楊莉莉. 中國綠色工業(yè)變革的最優(yōu)路徑選擇——基于技術(shù)進(jìn)步要素偏向視角的經(jīng)驗(yàn)考察[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)動態(tài)，2016(1)：76-89.

[35]張誠，張健敏. 跨國公司的技術(shù)溢出效應(yīng)及其制約因素[J]. 南開經(jīng)濟(jì)研究，2001(3)：3-5.

[36]陳濤濤，陳嬌. 行業(yè)增長因素與我國FDI行業(yè)內(nèi)溢出效應(yīng)[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2006(6)：39-47.

[37]Clerides S K, Lach S, Tybout J R. Is Learning by Exporting Important? Micro-dynamic Evidence from Colombia, Mexico, and Morocco[J]. Quarterly Journal of Economics, 1998, 113, 903-947.

[38]Fan M T, S Shao, L L Yang. Combining global Malmquist-Luenberger index and generalized method of moments to investigate industrial total factor carbon emission performance: a case of Shanghai (China)[J]. Energy Policy, 2015,79,189-201.

[39]Shao S, Luan R, Yang Z, Li C. Does directed technological change get greener: empirical evidence from Shanghai’s industrial green development transformation. Ecological Indicators 2016; 69: 758-770.

[40]Hall R E, Jones C I. Why Do Some Countries Produce So Much More Output Per Worker Than Others?[J]. Quarterly Journal of Ecomomics, 1999,1, 83-116.

[41]Young A. Gold into Base Metals: Productivity Growth in the People’s Republic of China during the Reform Period[J]. Journal of Political Economy, 2003, 111(6), 1220-1260.

[42]王小魯，樊綱，余靜文. 中國分省份市場化指數(shù)報告(2016)[M]. 北京：社會科學(xué)文獻(xiàn)出版社，2017.

[43]景維民，張璐. 環(huán)境管制、對外開放與中國工業(yè)的綠色技術(shù)進(jìn)步[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2014(9)：34-47.

[44]張杰，周曉艷，鄭文平，等. 要素市場扭曲是否激發(fā)了中國企業(yè)出口[J]. 世界經(jīng)濟(jì)，2011(8)：33-39.

[45]包群，葉寧華，邵敏. 出口學(xué)習(xí)、異質(zhì)性匹配與企業(yè)生產(chǎn)率的動態(tài)變化[J]. 世界經(jīng)濟(jì)，2014(4)：26-48.

[46]毛其淋，許家云. 中國對外直接投資如何影響了企業(yè)加成率：事實(shí)與機(jī)制[J]. 世界經(jīng)濟(jì)，2016(6)：77-99.

[47]陳詩一. 中國工業(yè)分行業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)估算[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊)，2011(4)：735-776.

[48]Sobel M E. Direct and Indirect Effects in Linear Structural Equation Models[J]. Sociological Methods & Research, 1987,16(1), 155-176.