歐陽(yáng)銘珂,張亞斌
隨著改革開(kāi)放政策的實(shí)施及社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制的確立,中國(guó)經(jīng)濟(jì)逐步由賣方市場(chǎng)轉(zhuǎn)成買方市場(chǎng),很多商品出現(xiàn)了供過(guò)于求的現(xiàn)象,而且許多行業(yè)已經(jīng)出現(xiàn)了產(chǎn)能過(guò)剩問(wèn)題。目前,產(chǎn)能過(guò)剩是中國(guó)經(jīng)濟(jì)所面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)之一。如果處理不當(dāng),就會(huì)造成閑置資產(chǎn)增加、企業(yè)虧損擴(kuò)大、社會(huì)失業(yè)率升高等問(wèn)題,直接影響產(chǎn)業(yè)發(fā)展與宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定。
中國(guó)經(jīng)濟(jì)行業(yè)眾多,不同行業(yè)的產(chǎn)能過(guò)剩,其表現(xiàn)特征和形成機(jī)理均存在著差異,因此,不同行業(yè)的產(chǎn)能過(guò)剩問(wèn)題需要區(qū)別對(duì)待(張林,2016)[1]。汽車產(chǎn)業(yè)具有產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性強(qiáng)、技術(shù)復(fù)雜、價(jià)值鏈長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)帶動(dòng)力強(qiáng)與就業(yè)拉動(dòng)大等特征。汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平是一個(gè)國(guó)家和地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力、科學(xué)技術(shù)水平和社會(huì)發(fā)展水平的重要標(biāo)志。作為一個(gè)發(fā)展中大國(guó),中國(guó)擁有龐大的汽車生產(chǎn)規(guī)模,然而,產(chǎn)能過(guò)剩問(wèn)題卻一直是中國(guó)汽車行業(yè)發(fā)展過(guò)程中的頑疾。早在2006年3月,國(guó)務(wù)院就發(fā)布了《關(guān)于加快推進(jìn)產(chǎn)能過(guò)剩行業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的通知》,將汽車產(chǎn)業(yè)列為產(chǎn)能過(guò)剩行業(yè)之一。受國(guó)家經(jīng)濟(jì)刺激政策的影響,尤其是鼓勵(lì)汽車消費(fèi)的政策的出臺(tái),2009年中國(guó)汽車市場(chǎng)曾短暫呈現(xiàn)產(chǎn)銷兩旺的繁榮景象。然而,經(jīng)過(guò)短短的幾年發(fā)展,中國(guó)的汽車行業(yè)似乎又出現(xiàn)了比較嚴(yán)重的產(chǎn)能過(guò)?,F(xiàn)象。中國(guó)汽車企業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩有著怎樣的歷史演變及其特征結(jié)構(gòu)?產(chǎn)能過(guò)剩形成的深層次原因又是什么?這些問(wèn)題的回答不僅事關(guān)化解汽車行業(yè)自身的產(chǎn)能過(guò)剩,也事關(guān)汽車行業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),對(duì)中國(guó)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的順利推進(jìn)也具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
汽車企業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩的一個(gè)核心問(wèn)題就是產(chǎn)能利用率的測(cè)算。產(chǎn)能利用率一般定義為實(shí)際產(chǎn)出與生產(chǎn)能力之比,其中,企業(yè)生產(chǎn)能力的測(cè)算是關(guān)鍵(董敏杰等,2015)[2]。根據(jù)企業(yè)微觀數(shù)據(jù),借助現(xiàn)代計(jì)量方法或統(tǒng)計(jì)方法來(lái)推算企業(yè)生產(chǎn)能力,進(jìn)而測(cè)算其產(chǎn)能利用率,已成為學(xué)術(shù)研究經(jīng)常采用的方法。目前,學(xué)術(shù)界主要采用函數(shù)法與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)來(lái)測(cè)算產(chǎn)能利用率。
函數(shù)法由Berndt和Morrison(1981)[3]提出,隨后Morrison(1985)[4]、Nelson(1989)[5]、Segerson和Squires(1990, 1993)[6][7]、Kim(1999)[8]等學(xué)者對(duì)其進(jìn)行了完善與發(fā)展。該方法的基本思路是先對(duì)企業(yè)成本函數(shù)進(jìn)行設(shè)定,然后推測(cè)出均衡狀態(tài)下企業(yè)的生產(chǎn)能力,最后用實(shí)際產(chǎn)出與生產(chǎn)能力的比值作為產(chǎn)能利用率。但是,該方法在應(yīng)用到中國(guó)實(shí)際經(jīng)濟(jì)問(wèn)題時(shí),會(huì)存在以下問(wèn)題。第一,函數(shù)法需要大量的要素價(jià)格信息,但是中國(guó)的能源、土地、原材料等要素市場(chǎng)存在著較為嚴(yán)格的政府管制,市場(chǎng)改革滯后,這導(dǎo)致市場(chǎng)上的要素價(jià)格在很大程度上不能充分反映其真實(shí)水平,從而制約了函數(shù)法的應(yīng)用(賈潤(rùn)崧與胡秋陽(yáng),2016)[9]。第二,關(guān)于均衡狀態(tài)的設(shè)定并不統(tǒng)一。Garofalo和Malhotra(1997)[10]認(rèn)為均衡狀態(tài)是指短期平均成本曲線處于最低點(diǎn)時(shí)的狀態(tài)。趙昌文等(2015)[11]、Shen和Chen(2017)[12]在測(cè)算中國(guó)工業(yè)企業(yè)產(chǎn)能利用率時(shí),采用了這一觀點(diǎn)。Segerson和Squires(1990)[6]認(rèn)為均衡狀態(tài)是指短期平均成本曲線與長(zhǎng)期平均成本曲線相切時(shí)的狀態(tài)。馬紅旗等(2018)[13]在測(cè)算中國(guó)鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能利用率時(shí),采用了這一觀點(diǎn)。在實(shí)際運(yùn)用中,均衡狀態(tài)設(shè)定不同,其產(chǎn)能利用率的測(cè)算結(jié)果也存在著差異(Pascoe和Tingley,2006)[14]。第三,關(guān)于成本函數(shù)的形式也不統(tǒng)一。例如,趙昌文等(2015)[11]采用超越對(duì)數(shù)的可變成本函數(shù);韓國(guó)高等(2011)[15]采用標(biāo)準(zhǔn)化的可變成本函數(shù)。函數(shù)形式的主觀性選擇會(huì)影響到產(chǎn)能利用率的測(cè)算結(jié)果(賈潤(rùn)崧與胡秋陽(yáng),2016)[9]。第四,中國(guó)國(guó)有企業(yè)的行為動(dòng)機(jī)較復(fù)雜,其行為目標(biāo)具有多重性,這使得成本最小化的行為假設(shè)可能并不完全準(zhǔn)確(Bai等,2006)[16]。
利用DEA模型測(cè)算產(chǎn)能利用率由F?re等(1989)[17]提出,隨后Coelli等(2002)[18]、Sahoo和Tone(2009)[19]等學(xué)者對(duì)其進(jìn)行了完善與發(fā)展。該方法認(rèn)為生產(chǎn)能力是指可變要素調(diào)整不受限制時(shí)生產(chǎn)設(shè)備的最大產(chǎn)出。具體操作是運(yùn)用非參數(shù)方法估計(jì)出企業(yè)的生產(chǎn)前沿,該生產(chǎn)前沿代表著企業(yè)的生產(chǎn)能力,最后用實(shí)際產(chǎn)出除以生產(chǎn)前沿就得到產(chǎn)能利用率。賈潤(rùn)崧和胡秋陽(yáng)(2016)[9]認(rèn)為DEA模型具有很多優(yōu)點(diǎn):第一,不需要設(shè)定具體的生產(chǎn)函數(shù)形式,避免了生產(chǎn)函數(shù)主觀設(shè)定所帶來(lái)的問(wèn)題;第二,不需要產(chǎn)出和生產(chǎn)要素的相關(guān)價(jià)格信息,避免了價(jià)格信息統(tǒng)計(jì)誤差所帶來(lái)的影響;第三,如果國(guó)有性質(zhì)或競(jìng)爭(zhēng)策略等因素導(dǎo)致企業(yè)行為并不符合成本最小化或利潤(rùn)最大化的假設(shè),那么函數(shù)法運(yùn)用的假設(shè)前提就不成立,而DEA模型則可以避免這一問(wèn)題。因此,賈潤(rùn)崧和胡秋陽(yáng)(2016)[9]采用傳統(tǒng)的DEA模型測(cè)算了中國(guó)工業(yè)企業(yè)的產(chǎn)能利用率。但是,Sahoo和Tone(2009)[19],Yu等(2016)[20]認(rèn)為,傳統(tǒng)的DEA模型在投入存在冗余或者產(chǎn)出存在不足時(shí),會(huì)存在高估產(chǎn)能利用率的問(wèn)題,而采用基于松弛變量測(cè)度的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(SBM-DEA)來(lái)測(cè)算產(chǎn)能利用率才比較合適。
關(guān)于中國(guó)汽車行業(yè),楊立勛和程小佩(2018)[21]利用行業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),采用生產(chǎn)函數(shù)法測(cè)算了中國(guó)汽車行業(yè)的產(chǎn)能利用率。目前,鮮有學(xué)者基于企業(yè)微觀數(shù)據(jù),利用SBM-DEA模型來(lái)測(cè)算中國(guó)汽車企業(yè)的產(chǎn)能利用率。與相關(guān)研究相比,本文主要有以下兩個(gè)方面的貢獻(xiàn)。第一,首次從中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中提取汽車企業(yè)的微觀數(shù)據(jù),運(yùn)用SBM-DEA模型測(cè)算了汽車企業(yè)的產(chǎn)能利用率。第二,構(gòu)建面板數(shù)據(jù)的Tobit模型,實(shí)證分析汽車企業(yè)產(chǎn)能利用率的影響因素。
s.t.
(1)
求解技術(shù)效率,需要將可變要素投入與固定要素投入都納入模型,其SBM-DEA模型為:
s.t.
(2)
其中,θ2代表著企業(yè)o的生產(chǎn)效率。無(wú)偏產(chǎn)能利用率則為:
(3)
式(3)計(jì)算出來(lái)的θ*就是無(wú)偏產(chǎn)能利用率,它不包含技術(shù)非效率。
汽車企業(yè)微觀數(shù)據(jù)來(lái)源于1998—2013年中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)。1998—2013年的中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)存在行業(yè)代碼不統(tǒng)一的問(wèn)題,這里先將行業(yè)代碼統(tǒng)一至GB /T4754-2002版本,然后從中提取汽車整車制造、改裝汽車制造、電車制造與汽車車身、掛車的制造4個(gè)細(xì)分行業(yè)的企業(yè)數(shù)據(jù)作為本文的研究樣本。由于工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)存在指標(biāo)異常等問(wèn)題,本文還對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗,最后,參考聶輝華等(2012)[22]的方法,對(duì)樣本進(jìn)行了匹配。此外,由于2010年的數(shù)據(jù)存在大量異常值,該年份樣本全部剔除。經(jīng)過(guò)篩選,一共得到12 413個(gè)觀測(cè)值。企業(yè)產(chǎn)出用總產(chǎn)值表示,要素投入包括資本存量、勞動(dòng)和中間投入,其中資本存量為固定要素投入,勞動(dòng)和中間投入為可變要素投入①。資本存量采用永續(xù)盤存法計(jì)算獲得,并按照各地區(qū)固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)折算成1998年的實(shí)際值。總產(chǎn)值與中間投入按照各地區(qū)工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)折算成1998年的實(shí)際值??紤]到行業(yè)差異與年份變化,這里進(jìn)行了行業(yè)—年份的分組,然后依次進(jìn)行測(cè)算。
1.整體狀況
圖1描述了中國(guó)汽車企業(yè)產(chǎn)能利用率的整體狀況。1998—2013年中國(guó)汽車企業(yè)平均產(chǎn)能利用率為69.14%,運(yùn)行軌跡有明顯的階段性上升或下降,但整體呈水平波動(dòng)。1998—2000年呈下降趨勢(shì),2001年又呈短暫的上升趨勢(shì),2001—2003年產(chǎn)能利用率維持在73%左右,隨后出現(xiàn)快速下滑,到了2007年產(chǎn)能利用率僅為59.58%,2008年產(chǎn)能利用率又開(kāi)始呈上升趨勢(shì),但時(shí)間比較短暫,2012年則轉(zhuǎn)為下降趨勢(shì)。1997年亞洲金融危機(jī)爆發(fā)后,中國(guó)經(jīng)濟(jì)內(nèi)需較為低迷,有效需求不足,汽車產(chǎn)業(yè)因此受到?jīng)_擊,產(chǎn)能利用率出現(xiàn)下滑②。2001年,中國(guó)人均GDP首次超過(guò)1 000美元,市場(chǎng)消費(fèi)結(jié)構(gòu)開(kāi)始發(fā)生變化,原來(lái)的冰箱、彩電市場(chǎng)逐漸讓位給汽車市場(chǎng),因此汽車企業(yè)迎來(lái)了蓬勃發(fā)展時(shí)期。但是,隨著汽車企業(yè)投資的快速增長(zhǎng),其產(chǎn)能也在成倍增長(zhǎng)。與亞洲金融危機(jī)不同,2008年國(guó)際金融危機(jī)后,汽車產(chǎn)能利用率得到了快速提升,出現(xiàn)這一現(xiàn)象的原因是:應(yīng)對(duì)國(guó)際金融危機(jī),國(guó)家除了加大基礎(chǔ)建設(shè)投資外,也制定了一系列刺激居民消費(fèi)的措施,例如,1.6L及其以下排量車型購(gòu)置稅減半等。另外,2008年中國(guó)實(shí)施了超寬松的貨幣政策,這又進(jìn)一步助長(zhǎng)了汽車企業(yè)的投資,許多汽車企業(yè)盲目擴(kuò)產(chǎn),到2012年產(chǎn)能利用率又出現(xiàn)了下滑。
2.區(qū)域比較
圖2描述了分地區(qū)的汽車企業(yè)產(chǎn)能利用率狀況。從區(qū)域?qū)用鎭?lái)看,東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)和東北地區(qū)的汽車產(chǎn)能利用率變動(dòng)趨勢(shì)與全國(guó)的走勢(shì)基本保持一致,它們均呈水平波動(dòng)的運(yùn)行軌跡。雖然它們的變動(dòng)趨勢(shì)較為一致,但是,其整體水平存在著差異。1998—2013年?yáng)|部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)和東北地區(qū)汽車企業(yè)整體平均產(chǎn)能利用率分別為70.25%、69.86%、69.75%與67.76%。這說(shuō)明,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與市場(chǎng)化程度相對(duì)較高的東部地區(qū),汽車工業(yè)產(chǎn)能利用率稍微高一些。
注:2010年值為2009與2011年的均值。下同
圖2 分地區(qū)的汽車企業(yè)產(chǎn)能利用率
3. 注冊(cè)類型比較
圖3描述了分注冊(cè)類型的汽車企業(yè)產(chǎn)能利用率狀況。從變化趨勢(shì)來(lái)看,不同注冊(cè)類型企業(yè)的產(chǎn)能利用率走勢(shì)也存在著一定差異,但是差異不是很大,基本與圖1中的總體走勢(shì)保持一致。從整體來(lái)看,1998—2013年國(guó)有企業(yè)、集體企業(yè)、私人企業(yè)、外商獨(dú)資企業(yè)與中外合資合作企業(yè)的年均產(chǎn)能利用率分別為67.38%、69.45%、70.35%、73.14%與73.50%,即在眾多企業(yè)中,國(guó)有企業(yè)的產(chǎn)能利用率最低。因汽車產(chǎn)業(yè)具有產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性強(qiáng)、技術(shù)復(fù)雜、價(jià)值鏈長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)帶動(dòng)力強(qiáng)與就業(yè)拉動(dòng)大等特征,而地方政府為了追求GDP與財(cái)政收入,就會(huì)偏向于鼓勵(lì)和支持汽車產(chǎn)業(yè)這類的重點(diǎn)項(xiàng)目,且更偏好于支持國(guó)有企業(yè)。
圖3 分注冊(cè)類型的汽車企業(yè)產(chǎn)能利用率
4.企業(yè)規(guī)模比較
圖4描述了分企業(yè)規(guī)模的汽車企業(yè)產(chǎn)能利用率狀況。從變化趨勢(shì)來(lái)看,小型企業(yè)的產(chǎn)能利用率波動(dòng)不大,總體呈波動(dòng)下降的趨勢(shì),1998年其產(chǎn)能利用率為91.5%,到2013年下降至74.25%;中型企業(yè)與小型企業(yè)的產(chǎn)能利用率變動(dòng)走勢(shì)有些相似,但是中型企業(yè)的波動(dòng)幅度大于小型企業(yè);大型企業(yè)產(chǎn)能利用率的波動(dòng)幅度較大,但呈水平波動(dòng)。從整體來(lái)看,小型企業(yè)產(chǎn)能利用率是最高的,然后依次是中型企業(yè)與大型企業(yè)。經(jīng)計(jì)算,1998—2013年小型企業(yè)、中型企業(yè)與大型企業(yè)的年均產(chǎn)能利用率分別為82.19%、69.14%與60.41%。大型企業(yè)產(chǎn)能利用率最低,這可能與政府對(duì)其的干預(yù)和扶持有關(guān)。地方政府更喜歡大項(xiàng)目、大企業(yè),因此,大企業(yè)更容易獲得政府的資助,更容易出現(xiàn)過(guò)度投資,引發(fā)產(chǎn)能擴(kuò)張,降低了產(chǎn)能利用率。另外,與中小企業(yè)相比,大企業(yè)本身也更容易從銀行系統(tǒng)獲得信貸。
圖4 分企業(yè)規(guī)模的汽車企業(yè)產(chǎn)能利用率
影響企業(yè)產(chǎn)能利用率的因素很多,在參考相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,并考慮數(shù)據(jù)可得性,這里將探討以下因素對(duì)中國(guó)汽車企業(yè)產(chǎn)能利用率的影響。(1)市場(chǎng)需求。市場(chǎng)需求是影響產(chǎn)能利用率最直接的因素,企業(yè)面臨的市場(chǎng)需求越高,則越有利于其產(chǎn)能利用率的提高。(2)供給管理。供給管理水平反映了企業(yè)對(duì)消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量需求和產(chǎn)品多樣性需求的應(yīng)對(duì)能力。供給管理水平越高,則越有利于其產(chǎn)能利用率的提高(Braguinsky等,2015)[23]。(3)開(kāi)放程度。開(kāi)放程度反映了企業(yè)在海外市場(chǎng)的開(kāi)拓能力。開(kāi)放程度越高,則越有利于其產(chǎn)能利用率的提高。(4)沉沒(méi)成本。沉沒(méi)成本通常代指專用性較強(qiáng)的固定資產(chǎn),企業(yè)的沉沒(méi)成本越高,企業(yè)就越難依據(jù)市場(chǎng)需求狀況來(lái)調(diào)整自己的生產(chǎn)能力,即沉沒(méi)成本通常對(duì)產(chǎn)能利用率有著負(fù)向影響。(5)金融支持。金融支持的獲得代表著融資環(huán)境的改善,而寬松的融資環(huán)境又是企業(yè)增加投資、擴(kuò)大產(chǎn)能的重要推動(dòng)力。因此,金融支持會(huì)對(duì)產(chǎn)能利用率產(chǎn)生負(fù)向影響。(6)企業(yè)年齡。通常而言,企業(yè)創(chuàng)辦越長(zhǎng),所積累的生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)與管理經(jīng)驗(yàn)就越多,在應(yīng)對(duì)外部沖擊時(shí),就具有一定的優(yōu)勢(shì),因而其產(chǎn)能利用率可能就越高。根據(jù)上述分析,中國(guó)汽車企業(yè)產(chǎn)能利用率影響因素的計(jì)量模型設(shè)定如下:
cui,t=β0+β1demandi,t+β2techi,t+β3openi,t+β4sunki,t+β5financei,t+β6agei,t+ui+εi,t
(4)
其中,i表示企業(yè),t表示時(shí)間,u表示個(gè)體效應(yīng),ε表示誤差項(xiàng),cu表示產(chǎn)能利用率,demand表示市場(chǎng)需求,tech表示供給管理,open表示開(kāi)放程度,sunk表示沉沒(méi)成本,finance表示金融支持,age表示企業(yè)年齡。關(guān)于市場(chǎng)需求,一般認(rèn)為,企業(yè)銷售收入與總產(chǎn)值之比可以較好地刻畫市場(chǎng)需求的變動(dòng),但是,Braguinsky等(2015)[23]認(rèn)為,企業(yè)的應(yīng)收賬款占比越高則市場(chǎng)預(yù)期就越低迷,只有減去應(yīng)收賬款后的企業(yè)銷售收入占比才能準(zhǔn)確反應(yīng)市場(chǎng)需求狀況的變化,因此,用(銷售收入—應(yīng)收賬款)/總產(chǎn)值來(lái)表示市場(chǎng)需求狀況。關(guān)于供給管理水平,中國(guó)汽車企業(yè)的產(chǎn)能過(guò)剩其實(shí)是一個(gè)結(jié)構(gòu)性過(guò)剩問(wèn)題,低端供給過(guò)剩,而高端供給不足,產(chǎn)品結(jié)構(gòu)單一,因此,新產(chǎn)品產(chǎn)值與總資產(chǎn)之比能較好地衡量企業(yè)的供給管理水平。關(guān)于開(kāi)放程度,用出口交貨值與總資產(chǎn)之比來(lái)進(jìn)行衡量。關(guān)于沉沒(méi)成本,用固定資產(chǎn)凈值年平均余額與總資產(chǎn)之比來(lái)衡量。關(guān)于金融支持,用當(dāng)年負(fù)債合計(jì)與總資產(chǎn)之比來(lái)進(jìn)行衡量。
產(chǎn)能利用率為非負(fù),屬于歸并數(shù)據(jù),采用面板數(shù)據(jù)的Tobit模型進(jìn)行回歸分析。由于固定效應(yīng)的面板Tobit回歸通常不能得到一致估計(jì),因而采用隨機(jī)效應(yīng)的面板Tobit回歸。表1匯報(bào)了汽車企業(yè)產(chǎn)能利用率影響因素的回歸結(jié)果??梢园l(fā)現(xiàn),市場(chǎng)需求對(duì)產(chǎn)能利用率有著正向影響,且通過(guò)了5%的顯著性水平檢驗(yàn)。開(kāi)放程度對(duì)產(chǎn)能利用率有著正向影響,且通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)。市場(chǎng)需求的增加與企業(yè)海外市場(chǎng)開(kāi)拓能力的加強(qiáng),都能直接帶動(dòng)企業(yè)的銷售與生產(chǎn),從而可以提升產(chǎn)能利用率。供給管理對(duì)產(chǎn)能利用率有著負(fù)向影響,且通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)。這與理論預(yù)期并不一致,其原因在于:為了應(yīng)對(duì)消費(fèi)者需求的變化,中國(guó)汽車企業(yè)雖然加大了新產(chǎn)品開(kāi)放力度,但是,由于新產(chǎn)品的創(chuàng)新程度不夠,達(dá)不到市場(chǎng)預(yù)期的要求,因而出現(xiàn)產(chǎn)品滯銷,產(chǎn)能利用率下降。沉沒(méi)成本對(duì)產(chǎn)能利用率有著負(fù)向影響,且通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)。沉沒(méi)成本越高,產(chǎn)能水平調(diào)整的難度就大,當(dāng)面對(duì)市場(chǎng)需求下降時(shí),其產(chǎn)能利用率就隨之下降。金融支持對(duì)產(chǎn)能利用率有著負(fù)向影響,且通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)。這說(shuō)明,寬松的融資環(huán)境的確是導(dǎo)致中國(guó)汽車企業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩的主要因素之一。企業(yè)年齡對(duì)產(chǎn)能利用率有著正向影響,通過(guò)了10%的顯著性水平檢驗(yàn)。這說(shuō)明,創(chuàng)辦時(shí)間較長(zhǎng)的企業(yè)有著更多市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn),其產(chǎn)能利用率可能高一些。
表1 基準(zhǔn)回歸的結(jié)果
注:括號(hào)內(nèi)數(shù)值為標(biāo)準(zhǔn)誤,***表示p<0.01, **表示p<0.05, *表示p<0.1
從調(diào)整估計(jì)方法、更換被解釋變量、排除潛在內(nèi)生性3個(gè)方面,對(duì)中國(guó)汽車企業(yè)產(chǎn)能利用率影響因素的實(shí)證結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)。限于篇幅,詳細(xì)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果未能列出(感興趣的讀者可向作者索取)。
1. 調(diào)整估計(jì)方法。本文基準(zhǔn)回歸采用的是隨機(jī)效應(yīng)的面板Tobit回歸,這里將依次采用混合Tobit回歸、隨機(jī)效應(yīng)的普通面板回歸,進(jìn)行重新估計(jì)。結(jié)果顯示,調(diào)整估計(jì)方法后的回歸結(jié)果與原回歸結(jié)果均保持一致:市場(chǎng)需求、開(kāi)放程度、企業(yè)年齡等對(duì)產(chǎn)能利用率有著正向影響,供給管理、沉沒(méi)成本、金融支持等對(duì)產(chǎn)能利用率有著負(fù)向影響,而且影響系數(shù)基本都顯著。
2. 更換被解釋變量。本文估計(jì)的產(chǎn)能利用率已經(jīng)剔除了技術(shù)效率因素,但是Coelli等(2002)[18]認(rèn)為,各個(gè)企業(yè)的技術(shù)效率普遍存在差異時(shí),將技術(shù)效率損失納入產(chǎn)能利用率測(cè)算可能更加合適?;诖耍@里將不包含技術(shù)效率損失的產(chǎn)能利用率θ*替換成包含技術(shù)效率損失的產(chǎn)能利用率,即以有偏產(chǎn)能利用率θ1作為被解釋變量,然后進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),另外,本文估計(jì)的產(chǎn)能利用率是基于SBM-DEA模型測(cè)算得到,采用傳統(tǒng)的DEA模型,重新測(cè)算產(chǎn)能利用率,然后進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。更換被解釋變量后,除企業(yè)年齡變量外,其他變量的回歸結(jié)果與原結(jié)果均保持高度一致:市場(chǎng)需求、開(kāi)放程度等對(duì)產(chǎn)能利用率有著正向影響,供給管理、沉沒(méi)成本、金融支持等變量對(duì)產(chǎn)能利用率有著負(fù)向影響,且影響系數(shù)都顯著。
3. 排除潛在內(nèi)生性。本文試圖檢驗(yàn)市場(chǎng)需求、供給管理、開(kāi)放程度、沉沒(méi)成本、金融支持、企業(yè)年齡等因素對(duì)產(chǎn)能利用率的影響,但是,產(chǎn)能利用率本身可能也會(huì)反向影響這些因素。因此,為了排除這種互為因果帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題,將式(4)中當(dāng)期的解釋變量替換成滯后2期,然后進(jìn)行隨機(jī)效應(yīng)的面板Tobit回歸。另外,在式(4)中,個(gè)體效應(yīng)u可能與解釋變量存在相關(guān)性,從而導(dǎo)致內(nèi)生性問(wèn)題。為了排除這種遺漏不可觀測(cè)變量帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題,采用面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)方法來(lái)估計(jì)式(4)。結(jié)果顯示,在排除潛在的內(nèi)生性問(wèn)題后,除企業(yè)年齡這個(gè)變量外,其他變量的回歸結(jié)果與原結(jié)果均保持一致:市場(chǎng)需求、開(kāi)放程度等對(duì)產(chǎn)能利用率有著正向影響,供給管理、沉沒(méi)成本、金融支持等對(duì)產(chǎn)能利用率有著負(fù)向影響,且影響系數(shù)基本都顯著。
可以發(fā)現(xiàn),基準(zhǔn)回歸與穩(wěn)健性檢驗(yàn)均顯示:市場(chǎng)需求、開(kāi)放程度等對(duì)產(chǎn)能利用率有著正向影響,供給管理、沉沒(méi)成本、金融支持等對(duì)產(chǎn)能利用率有著負(fù)向影響。
與非國(guó)有企業(yè)相比,國(guó)有企業(yè)享有更多的投融資便利性與政策優(yōu)惠,其行為動(dòng)機(jī)也更多元化。對(duì)此,將總樣本劃分為國(guó)有企業(yè)樣本與非國(guó)有企業(yè)樣本③,然后分別進(jìn)行影響因素的實(shí)證研究。表2中列(1)報(bào)告了國(guó)有企業(yè)的實(shí)證結(jié)果,列(2)報(bào)告了非國(guó)有企業(yè)的實(shí)證結(jié)果。對(duì)于非國(guó)有企業(yè)來(lái)說(shuō),市場(chǎng)需求的系數(shù)變得不顯著了;開(kāi)放程度的正向影響遠(yuǎn)小于國(guó)有企業(yè);金融支持的負(fù)向影響遠(yuǎn)小于國(guó)有企業(yè),其系數(shù)也不再顯著。這說(shuō)明,市場(chǎng)需求與開(kāi)放程度的增大更有利于提升國(guó)有企業(yè)產(chǎn)能利用率,金融支持能顯著降低國(guó)有企業(yè)產(chǎn)能利用率,但是對(duì)非國(guó)有企業(yè)產(chǎn)能利用率的影響并不顯著。
注:括號(hào)內(nèi)數(shù)值為標(biāo)準(zhǔn)誤,***表示p<0.01,**表示p<0.05,*表示p<0.1
中國(guó)東部地區(qū)與中西部地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、市場(chǎng)化程度、營(yíng)商環(huán)境等諸多方面均存在差異,因此,這里將總樣本劃分為東部地區(qū)樣本與中西部地區(qū)樣本④,然后分別進(jìn)行影響因素的實(shí)證研究。表2中列(3)報(bào)告了東部地區(qū)的實(shí)證結(jié)果,列(4)報(bào)告了中西部地區(qū)的實(shí)證結(jié)果??梢园l(fā)現(xiàn):中西部地區(qū)市場(chǎng)需求與開(kāi)放程度對(duì)產(chǎn)能利用率的正向影響遠(yuǎn)大于東部地區(qū);中西部地區(qū)金融支持對(duì)產(chǎn)能利用率的負(fù)向影響遠(yuǎn)小于東部地區(qū),且不顯著;中西部地區(qū)企業(yè)年齡對(duì)產(chǎn)能利用率的正向影響小于東部地區(qū),且也不顯著。這說(shuō)明,市場(chǎng)需求與開(kāi)放程度的增大更有利于提升中西部地區(qū)的產(chǎn)能利用率;金融支持能顯著降低東部地區(qū)企業(yè)的產(chǎn)能利用率,但是對(duì)中西部地區(qū)的影響并不顯著;企業(yè)年齡只能提高東部地區(qū)企業(yè)的產(chǎn)能利用率。
綜上所述,進(jìn)一步分析可以得到以下重要結(jié)論:市場(chǎng)需求與開(kāi)放程度的增大更有利于提升國(guó)有企業(yè)產(chǎn)能利用率,金融支持能顯著降低國(guó)有企業(yè)產(chǎn)能利用率,但是對(duì)非國(guó)有企業(yè)產(chǎn)能利用率影響并不顯著;市場(chǎng)需求與開(kāi)放程度的增大更有利于提升中西部地區(qū)的產(chǎn)能利用率,金融支持能顯著降低東部地區(qū)的產(chǎn)能利用率,但是對(duì)中西部地區(qū)的影響并不顯著。
產(chǎn)能利用率的測(cè)算結(jié)果顯示:1998—2013年中國(guó)汽車企業(yè)平均產(chǎn)能利用率為69.14%,其中,東部地區(qū)產(chǎn)能利用率略高于其他地區(qū),國(guó)有企業(yè)產(chǎn)能利用率明顯低于私人企業(yè)與外資企業(yè),大型企業(yè)產(chǎn)能利用率明顯低于中小型企業(yè)?;鶞?zhǔn)回歸分析與穩(wěn)健性檢驗(yàn)均顯示:市場(chǎng)需求、開(kāi)放程度等對(duì)產(chǎn)能利用率有著正向影響,供給管理、沉沒(méi)成本、金融支持等對(duì)產(chǎn)能利用率有著負(fù)向影響。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn):市場(chǎng)需求與開(kāi)放程度更有利于提升國(guó)有企業(yè)產(chǎn)能利用率,金融支持能顯著降低國(guó)有企業(yè)產(chǎn)能利用率,但是對(duì)非國(guó)有企業(yè)產(chǎn)能利用率的影響并不顯著;市場(chǎng)需求與開(kāi)放程度更有利于提升中西部地區(qū)的產(chǎn)能利用率,金融支持能顯著降低東部地區(qū)企業(yè)的產(chǎn)能利用率,但是對(duì)中西部地區(qū)的影響并不顯著。
汽車產(chǎn)業(yè)是一種具有產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性強(qiáng)、技術(shù)復(fù)雜、價(jià)值鏈長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)帶動(dòng)力強(qiáng)與就業(yè)拉動(dòng)大等特征的產(chǎn)業(yè),地方政府為了追求GDP與財(cái)政收入,往往會(huì)偏向于鼓勵(lì)和支持汽車行業(yè)的發(fā)展。因此,解決中國(guó)汽車企業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩問(wèn)題的關(guān)鍵在于減少地方政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的干預(yù),尤其是要防止地方政府給企業(yè)提供盲目的金融支持。另外,提升內(nèi)需、鼓勵(lì)企業(yè)“走出去”與加強(qiáng)供給管理也是化解中國(guó)汽車企業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩的有效手段,通過(guò)對(duì)汽車企業(yè)供給側(cè)改革更好地滿足國(guó)內(nèi)市場(chǎng)需求,培育大產(chǎn)業(yè)和大企業(yè),增強(qiáng)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力[24]。但是,需要警惕的是:目前,中國(guó)汽車企業(yè)新產(chǎn)品的創(chuàng)新程度不夠、科技含量低,市場(chǎng)認(rèn)可度不高,供給管理水平有待提升,因此,汽車企業(yè)要加大科技創(chuàng)新力度,提高產(chǎn)品創(chuàng)新程度與科技含量,加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí),為市場(chǎng)提供有效的產(chǎn)品供給,提升企業(yè)的產(chǎn)能利用率。最后,治理中國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩仍要重視其結(jié)構(gòu)性問(wèn)題,不同地區(qū)、不同所有制的企業(yè),其產(chǎn)能利用率的影響因素存在著顯著差異,因此需要區(qū)別對(duì)待與“對(duì)癥下藥”。
注釋:
① 2008—2013年的中間投入為估計(jì)值,估算公式為:中間投入=工業(yè)總產(chǎn)值+增值稅-工業(yè)增加值。對(duì)于工業(yè)增加值缺失的年份,則根據(jù)收入法進(jìn)行估算,估算公式為:增加值=工資總額+增值稅+所得稅+營(yíng)業(yè)稅+利潤(rùn)總額+本年折舊。
② 為了應(yīng)對(duì)亞洲金融危機(jī),中國(guó)政府雖然出臺(tái)并實(shí)施了一系列的政策措施,但是,其內(nèi)容主要集中于長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)建設(shè)與防御金融風(fēng)險(xiǎn),并沒(méi)有專門出臺(tái)針對(duì)汽車消費(fèi)的政策,因此對(duì)汽車消費(fèi)的拉動(dòng)并不大。
③ 這里,國(guó)有企業(yè)樣本也包括了集體企業(yè)。
④ 這里,中西部地區(qū)樣本也包括了東北地區(qū)。