皮建才 宋大強(qiáng)

(南京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，江蘇 南京 210093)

一、引言

中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境從20世紀(jì)90年代開始逐漸轉(zhuǎn)變，經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)使得產(chǎn)品的供給日益充足以至于超過產(chǎn)品的需求，隨后產(chǎn)能過剩問題便得到了學(xué)術(shù)界的關(guān)注。當(dāng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)入新常態(tài)后，國(guó)內(nèi)部分行業(yè)也相繼出現(xiàn)了不同程度的產(chǎn)能過剩，尤其是鋼鐵、水泥、平板玻璃、電解鋁和造船業(yè)等存在嚴(yán)重的產(chǎn)能過剩問題。因此，有效抑制并化解行業(yè)過剩產(chǎn)能以防止經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，已經(jīng)成為一個(gè)亟待解決的重要問題。

為了有效控制盲目投資和行業(yè)低水平擴(kuò)張所導(dǎo)致的產(chǎn)能過剩，我國(guó)政府加快制定了一系列政策措施。比如，2013年《國(guó)務(wù)院關(guān)于化解產(chǎn)能嚴(yán)重過剩矛盾的指導(dǎo)意見》提出了“分業(yè)施策”的概念，即針對(duì)不同的產(chǎn)能嚴(yán)重過剩行業(yè)，采取不同的產(chǎn)能化解辦法，避免出現(xiàn)“一刀切”的情況。然而，“分業(yè)施策”的前提是準(zhǔn)確地識(shí)別出產(chǎn)能嚴(yán)重過剩行業(yè)。一個(gè)行之有效的辦法是，對(duì)各行業(yè)的產(chǎn)能過剩指數(shù)進(jìn)行測(cè)算，所得結(jié)果較大者即為產(chǎn)能嚴(yán)重過剩行業(yè)。不同于一般意義上的產(chǎn)能過剩，本文重點(diǎn)關(guān)注體制性產(chǎn)能過剩，這種產(chǎn)能過剩是因?yàn)轶w制性因素引起的，而體制性因素對(duì)產(chǎn)能的影響一般是通過政府補(bǔ)貼的途徑來實(shí)現(xiàn)的。所以，我們把因政府補(bǔ)貼而引起的產(chǎn)能過剩稱為體制性產(chǎn)能過剩，這種類型的產(chǎn)能過剩不同于周期性產(chǎn)能過剩和結(jié)構(gòu)性產(chǎn)能過剩。顏曉暢和黃桂田發(fā)現(xiàn)，政府補(bǔ)貼雖然能夠在一定程度上促進(jìn)企業(yè)效益的提升，但是也會(huì)產(chǎn)生企業(yè)產(chǎn)能過剩程度加深的副作用[1]。皮建才和張鵬清指出，不能將競(jìng)爭(zhēng)帶來的產(chǎn)能過剩和補(bǔ)貼導(dǎo)致的體制性產(chǎn)能過?；鞛橐徽?，且產(chǎn)能過剩和體制性產(chǎn)能過剩的治理政策也要區(qū)分開來[2]。徐齊利等借助博弈模型，對(duì)政府補(bǔ)貼造成產(chǎn)能過剩的原因進(jìn)行了闡述，并提出從相機(jī)選擇最優(yōu)補(bǔ)貼策略和控制補(bǔ)貼強(qiáng)度兩個(gè)方面來盡可能地預(yù)防產(chǎn)能過剩[3]。在找出化解體制性產(chǎn)能過剩的有效手段之前，測(cè)度出體制性產(chǎn)能過剩程度顯得十分必要。考慮到中國(guó)已出現(xiàn)的產(chǎn)能過剩行業(yè)大多屬于制造業(yè)范疇，所以我們將對(duì)中國(guó)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)進(jìn)行估測(cè)，以期掌握中國(guó)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩情況，進(jìn)而為化解中國(guó)當(dāng)前的體制性產(chǎn)能過剩提供有效參考。

二、文獻(xiàn)綜述

在這一部分，我們將從產(chǎn)能過剩的起因和產(chǎn)能過剩的測(cè)度方法兩個(gè)方面進(jìn)行文獻(xiàn)綜述，著眼點(diǎn)是產(chǎn)能過剩中的體制性產(chǎn)能過剩。

1.產(chǎn)能過剩的起因。產(chǎn)能過剩指企業(yè)的生產(chǎn)能力超過了其產(chǎn)品的實(shí)際生產(chǎn)數(shù)量。Dixit和Pindyck發(fā)現(xiàn)，為了應(yīng)對(duì)潛在進(jìn)入者的威脅，企業(yè)有動(dòng)機(jī)通過大量投資來占據(jù)充足的市場(chǎng)份額，外部市場(chǎng)需求不確定性也會(huì)促使企業(yè)保有一定的閑置產(chǎn)能[4][5]。因此，輕微的產(chǎn)能過剩被視作經(jīng)濟(jì)體自我運(yùn)行的結(jié)果。與上述觀點(diǎn)不同的是，林毅夫等、干春暉等以及江飛濤等認(rèn)為市場(chǎng)失靈、官員晉升激勵(lì)和地區(qū)補(bǔ)貼性競(jìng)爭(zhēng)等因素是產(chǎn)能過剩形成的重要推動(dòng)力[6][7][8]。根據(jù)干春暉等、江飛濤等、江飛濤和曹建海以及皮建才等的研究，體制性產(chǎn)能過剩的起因是地區(qū)補(bǔ)貼性競(jìng)爭(zhēng)和官員晉升激勵(lì)，特別是地區(qū)補(bǔ)貼性競(jìng)爭(zhēng)[7][8][9][10]。如上所述，因?yàn)轶w制性因素對(duì)產(chǎn)能的影響一般是通過政府補(bǔ)貼的途徑來實(shí)現(xiàn)的，所以本文通過政府補(bǔ)貼來識(shí)別體制性產(chǎn)能過剩。

2.產(chǎn)能過剩的測(cè)度方法。判斷一個(gè)地區(qū)或行業(yè)是否存在嚴(yán)重的產(chǎn)能過剩，最直接的辦法是測(cè)算出該地區(qū)或行業(yè)的產(chǎn)能利用率。較高的產(chǎn)能利用率對(duì)應(yīng)著較低的產(chǎn)能過剩；反之，較低的產(chǎn)能利用率則意味著嚴(yán)重的產(chǎn)能過剩。不同的估算方法得出的產(chǎn)能利用率也不盡相同。我們對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)仔細(xì)梳理后發(fā)現(xiàn)，Klein、Viswanathan等[11][12]、余東華和呂逸楠[13]、Berndt和Morrison[14]、韓國(guó)高等[15]、F?re[16]以及張少華和蔣偉杰[17]這些國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要運(yùn)用峰值法、生產(chǎn)函數(shù)法、成本函數(shù)法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法來計(jì)算產(chǎn)能利用率。其中，峰值法的優(yōu)點(diǎn)在于只需單投入和單產(chǎn)出即可得到所需結(jié)果，但技術(shù)以外的其他因素被認(rèn)為與產(chǎn)能無關(guān)，這顯然降低了估算結(jié)果的可信度。生產(chǎn)函數(shù)法的理論依據(jù)較強(qiáng)，在準(zhǔn)確設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)的前提下，能夠得出可信的估算結(jié)果。但是，出于數(shù)據(jù)可獲得性角度的考慮，多數(shù)學(xué)者使用Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)來估測(cè)產(chǎn)能利用率，結(jié)果很容易遺漏重要的投入變量，從而導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果與真實(shí)結(jié)果的偏離。成本函數(shù)法能夠較全面地考慮各投入要素對(duì)產(chǎn)出水平的影響，但這需要首先設(shè)定出大量的數(shù)學(xué)方程并經(jīng)過嚴(yán)密的數(shù)學(xué)推導(dǎo)和計(jì)算，然后再輔以各投入數(shù)據(jù)來求得產(chǎn)能利用率?？梢姡谑褂贸杀竞瘮?shù)時(shí)，模型推導(dǎo)過程中的細(xì)微偏誤都可能會(huì)過高地放大或縮小估測(cè)結(jié)果。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的核心思想是，運(yùn)用線性規(guī)劃技術(shù)來判斷每個(gè)投入產(chǎn)出單元是否處于最優(yōu)水平，但該方法未將要素間的替代彈性考慮在內(nèi)，導(dǎo)致測(cè)量結(jié)果往往被高估。

Aigner等以及Meeusen和Broeck同時(shí)獨(dú)立提出的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型比較好地解決了上述潛在問題[18][19]。具體地，根據(jù)白俊紅等以及于斌斌等的研究，隨機(jī)前沿分析方法能夠充分反映出各投入要素間的替代彈性，其形式設(shè)定相對(duì)靈活，適用于技術(shù)非中性和產(chǎn)出彈性不固定的情況，且能夠有效避免生產(chǎn)函數(shù)誤設(shè)導(dǎo)致的計(jì)算偏差[20][21]。同時(shí)，隨機(jī)前沿分析法的公式推導(dǎo)過程相對(duì)容易理解。更為重要的是，Battese和Corra的研究為我們通過方差參數(shù)來判斷隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型的適用性提供了依據(jù)[22]。此后，Battese和Coelli發(fā)展了這一模型，將其用于非平衡面板數(shù)據(jù)的研究，并指出該模型的技術(shù)非效率項(xiàng)服從截尾正態(tài)分布[23]。進(jìn)一步，Kumbhakar和Lovell將隨機(jī)前沿模型表示成了一般形式，這為國(guó)內(nèi)外學(xué)者使用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型開展相應(yīng)的研究提供了便利[24](P1-310)。

因此，我們嘗試使用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型來測(cè)度中國(guó)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的產(chǎn)能利用率，進(jìn)而掌握各制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的產(chǎn)能過剩情況。需要強(qiáng)調(diào)的是，本文接下來測(cè)度的產(chǎn)能過剩指的是體制性產(chǎn)能過剩，即由政府補(bǔ)貼引起的產(chǎn)能過剩。雖然有學(xué)者從理論層面關(guān)注到了體制性產(chǎn)能過剩問題，但鮮有文獻(xiàn)從定量的角度對(duì)體制性產(chǎn)能過剩的測(cè)度和比較展開深入研究。比如，皮建才和趙潤(rùn)之以及皮建才和張鵬清從博弈論的角度分析了體制性產(chǎn)能過剩的作用機(jī)制，但體制性產(chǎn)能過剩的測(cè)度和比較問題依然未能得到解決[25][26]。鑒于此，本文嘗試在這一方面做出突破，為豐富產(chǎn)能過剩領(lǐng)域的研究做出一定的邊際貢獻(xiàn)。進(jìn)一步，考慮到制造業(yè)中的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)屬于國(guó)家政策支持產(chǎn)業(yè)①，我們參照國(guó)家統(tǒng)計(jì)局印發(fā)的《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)(制造業(yè))分類(2017)》將制造業(yè)細(xì)分行業(yè)分為高技術(shù)制造業(yè)行業(yè)和中低技術(shù)制造業(yè)行業(yè)，并對(duì)比了兩種類型制造業(yè)行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩。

三、體制性產(chǎn)能過剩的測(cè)算方法②

1.體制性產(chǎn)能過剩的識(shí)別。不同于一般意義上的產(chǎn)能過剩，本文考察的體制性產(chǎn)能過剩涉及補(bǔ)貼因素。微觀企業(yè)的生產(chǎn)活動(dòng)離不開資本、勞動(dòng)和土地等要素，同時(shí)，水、電和燃?xì)獾裙操Y源也成為企業(yè)生產(chǎn)過程中不可或缺的部分。皮建才和趙潤(rùn)之指出，土地使用和開發(fā)方面的優(yōu)惠政策可被看作政府對(duì)企業(yè)的產(chǎn)能補(bǔ)貼，而水、電等公共資源使用方面的優(yōu)惠則屬于政府對(duì)企業(yè)的產(chǎn)量補(bǔ)貼[25]。無論是產(chǎn)能補(bǔ)貼還是產(chǎn)量補(bǔ)貼，都會(huì)在相當(dāng)程度上促使企業(yè)的生產(chǎn)約束趨緩，從而促進(jìn)企業(yè)的生產(chǎn)活動(dòng)。

因此可將由政府補(bǔ)貼而產(chǎn)生的產(chǎn)能過剩視為體制性產(chǎn)能過剩。接下來，將篩選出獲得政府補(bǔ)貼的制造業(yè)企業(yè)，然后按照年份和制造業(yè)細(xì)分行業(yè)將這些企業(yè)的投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)分別進(jìn)行加總，從而得到歷年各制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)，并據(jù)此測(cè)算出各制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)。

2.體制性產(chǎn)能過剩的測(cè)算。本文選取超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的隨機(jī)前沿模型來測(cè)算我國(guó)制造業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩。根據(jù)Kumbhakar和Lovell的研究[24](P72)，將生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定成如下的形式：

yit=f(kit,lit,t)exp(νit-μit)

(1)

式(1)中，i和t分別表示制造業(yè)細(xì)分行業(yè)和年份，y代表產(chǎn)出水平，k為資本存量，l為勞動(dòng)力使用數(shù)量，v和μ分別表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)和技術(shù)非效率項(xiàng)。對(duì)式(1)兩邊同時(shí)取自然對(duì)數(shù)，可得到如下的對(duì)數(shù)形式的隨機(jī)前沿模型：

lnyit=lnf(kit,lit,t)+νit-μit

(2)

將式(2)中等號(hào)右邊的第一項(xiàng)進(jìn)行二階泰勒級(jí)數(shù)展開并省略高階無窮小，整理后可得到式(3)：

lnyit=β0+β1lnkit+β2lnlit+β3(lnkit)2+β4(lnlit)2+β5lnkit×lnlit+νit-μit

(3)

需要指出的是，v服從期望值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為σv的正態(tài)分布。此外，Battese和Coelli指出，μ服從非負(fù)截尾正態(tài)分布，且μit可表示成如下式(4)[23]。式(4)中的η為時(shí)間對(duì)技術(shù)非效率項(xiàng)的影響系數(shù)，由于樣本時(shí)間介于2007～2019年之間，所以此處的T取13。式(5)衡量了技術(shù)非效率項(xiàng)的方差占比，如果γ顯著趨近于0，那么說明誤差主要來源于隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，即實(shí)際產(chǎn)出與前沿產(chǎn)出間的差距由隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)引起；反之，則說明技術(shù)非效率項(xiàng)導(dǎo)致實(shí)際產(chǎn)出與前沿產(chǎn)出的偏離。當(dāng)然，使用極大似然法估計(jì)出來的γ值也可以驗(yàn)證模型設(shè)定的合理性。

μit=μiexp[-η(t-T)]，其中t = 1, 2, 3, …, T

(4)

(5)

在設(shè)定超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的隨機(jī)前沿模型的基礎(chǔ)上，我們可以用式(6)來衡量制造業(yè)細(xì)分行業(yè)i在第t年中的產(chǎn)能利用率(CUit)，并經(jīng)由Frontier 4.1軟件得出具體結(jié)果；進(jìn)一步，根據(jù)Kirkley等的研究[27]，基于式(7)可以得出制造業(yè)細(xì)分行業(yè)i在第t年中的產(chǎn)能過剩指數(shù)(IOit)：

(6)

IOit=1/CUit-1

(7)

值得強(qiáng)調(diào)的是，經(jīng)濟(jì)的周期性影響會(huì)造成行業(yè)產(chǎn)能利用率的波動(dòng)，以政府補(bǔ)貼為代表的體制扭曲也能夠引起行業(yè)產(chǎn)能利用率不足③。換言之，由式(7)得出的產(chǎn)能過剩同時(shí)包含經(jīng)濟(jì)周期性產(chǎn)能過剩和體制性產(chǎn)能過剩，需要從中剔除經(jīng)濟(jì)周期性產(chǎn)能過剩才能得出體制性產(chǎn)能過剩。經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)伴隨著企業(yè)固定資產(chǎn)利用效率的周期性波動(dòng)，即經(jīng)濟(jì)發(fā)展前景較好時(shí)，企業(yè)的固定資產(chǎn)利用效率較高，經(jīng)濟(jì)周期性產(chǎn)能過剩問題不明顯；相反，經(jīng)濟(jì)發(fā)展前景較差時(shí)，企業(yè)的固定資產(chǎn)利用效率較低，經(jīng)濟(jì)周期性產(chǎn)能過剩問題凸顯。此外，根據(jù)Berndt和Morrison以及程虹和白云的研究，固定資產(chǎn)利用效率即產(chǎn)能利用率與固定資產(chǎn)收入比顯著負(fù)相關(guān)[14][28]。因此，本文使用如式(8)所示的固定資產(chǎn)收入比來衡量制造業(yè)細(xì)分行業(yè)i在第t年中的周期性產(chǎn)能過剩指數(shù)(ICOit)；接著，通過式(9)得出制造業(yè)細(xì)分行業(yè)i在第t年中的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)(IIOit)：

ICOit=NFAit/SRit

(8)

IIOit=IOit-ICOit

(9)

式(8)中，NFAit表示制造業(yè)細(xì)分行業(yè)i在第t年中的固定資產(chǎn)凈值；SRit為制造業(yè)細(xì)分行業(yè)i在第t年中的銷售收入。限于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文使用營(yíng)業(yè)收入代替銷售收入。

3.數(shù)據(jù)來源與說明。本文所用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要來自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)(CSMAR)。數(shù)據(jù)的獲得分成三步：第一步，從國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)中篩選出在中國(guó)A股主板上市且獲得政府補(bǔ)貼的各制造業(yè)細(xì)分行業(yè)中的公司代碼；第二步，導(dǎo)入代碼獲取各制造業(yè)細(xì)分行業(yè)中上市公司的產(chǎn)出、資本和勞動(dòng)數(shù)據(jù)；第三步，將制造業(yè)細(xì)分行業(yè)中上市公司的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行加總得到研究所需的行業(yè)面板數(shù)據(jù)。比如，在篩選出第t年農(nóng)副食品加工業(yè)(C13)中符合條件的上市公司的產(chǎn)出數(shù)據(jù)后，將這些上市公司的產(chǎn)出數(shù)據(jù)加總便可得到第t年農(nóng)副食品加工業(yè)(C13)的產(chǎn)出數(shù)據(jù)。鑒于2007年會(huì)計(jì)準(zhǔn)則出現(xiàn)了變化，同時(shí)考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，本文使用2007～2019年中國(guó)28個(gè)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的面板數(shù)據(jù)，樣本基期選為2007年④。

產(chǎn)出水平方面，由于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)中未收錄上市公司的總產(chǎn)值和增加值數(shù)據(jù)，本文使用營(yíng)業(yè)收入金額進(jìn)行代替，并通過工業(yè)生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)將其平減至基期水平。資本存量方面，才國(guó)偉和楊豪指出可使用固定資產(chǎn)原值與累計(jì)折舊之差來表示資本存量[29]。我們對(duì)此方法進(jìn)行了改進(jìn)，將本期新增固定資產(chǎn)投資額計(jì)算在內(nèi)，即使用固定資產(chǎn)的期末余額來表示資本存量，并使用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減。勞動(dòng)力使用數(shù)量方面，使用員工人數(shù)來表示。其中，工業(yè)生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)和固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)來自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站。

四、測(cè)算結(jié)果分析

1.參數(shù)估計(jì)結(jié)果。表1給出了式(3)中各參數(shù)的估計(jì)結(jié)果?？梢钥闯觯蠖鄶?shù)參數(shù)的估計(jì)值至少在5%的水平上顯著，這意味著本文使用的超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型具有較好的解釋力。方差項(xiàng)σ2的值為0.3120，說明隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)和技術(shù)非效率因素會(huì)在一定程度上對(duì)制造業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)的穩(wěn)定性造成沖擊，但是沖擊幅度并不大。技術(shù)非效率項(xiàng)的均值μ的統(tǒng)計(jì)結(jié)果證實(shí)，中國(guó)制造業(yè)行業(yè)中存在明顯的技術(shù)無效率跡象。技術(shù)非效率項(xiàng)的方差占比γ值接近于0且在統(tǒng)計(jì)上不顯著，這并不足以證明實(shí)際產(chǎn)出與前沿產(chǎn)出的偏離主要是由隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)引起的，相反，可以認(rèn)為偏離誤差很可能源自技術(shù)非效率，這也從側(cè)面說明了我們?cè)O(shè)定的模型是比較合理的。時(shí)間對(duì)技術(shù)非效率項(xiàng)的影響系數(shù)η大于0，對(duì)應(yīng)式(4)可以理解為，技術(shù)非效率的現(xiàn)象隨著時(shí)間的推移而減弱。從模型最終顯示的對(duì)數(shù)似然函數(shù)值和LR檢驗(yàn)結(jié)果來看，超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型能夠較好地解釋中國(guó)各制造業(yè)細(xì)分行業(yè)體制性產(chǎn)能利用率變化情況。

表1 超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)各參數(shù)估計(jì)結(jié)果

2.體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)。根據(jù)上文的測(cè)度方法，我們得到了2007～2019年中國(guó)各制造業(yè)細(xì)分行業(yè)體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)，具體如表2所示。整體來看，在2007～2019年間，中國(guó)制造業(yè)體制性產(chǎn)能過剩呈平穩(wěn)下降趨勢(shì)。其中，樣本年份中非金屬礦物制品業(yè)(C30)和廢棄資源綜合利用業(yè)(C42)均未出現(xiàn)體制性產(chǎn)能過剩，其他制造業(yè)(C41)始終存在體制性產(chǎn)能過剩問題，余下25個(gè)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩問題逐漸消失。表2顯示，體制性產(chǎn)能過剩的細(xì)分制造業(yè)行業(yè)數(shù)目從2007年的26個(gè)減少至2012年的16個(gè)，再減少至2013年的11個(gè)，最后減少到2016年的1個(gè)，且2016年之后體制性產(chǎn)能過剩的制造業(yè)細(xì)分行業(yè)數(shù)目均只有1個(gè)。我們注意到，雖然我國(guó)絕大多數(shù)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)由正轉(zhuǎn)負(fù)，但這并不意味著制造業(yè)細(xì)分行業(yè)不存在產(chǎn)能過剩問題。上文指出，產(chǎn)能過剩受到經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)和以政府補(bǔ)貼為代表的體制扭曲兩個(gè)因素的共同影響，表2中的產(chǎn)能過剩指數(shù)是剔除經(jīng)濟(jì)周期性影響之后的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)，如果將經(jīng)濟(jì)周期性影響造成的產(chǎn)能過?？紤]在內(nèi)，我國(guó)絕大多數(shù)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)仍然存在產(chǎn)能過剩問題。換言之，表2中的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)僅考慮了體制扭曲帶來的產(chǎn)能過剩問題，故2007～2019年中我國(guó)大部分制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)會(huì)出現(xiàn)由正轉(zhuǎn)負(fù)的情況。

從增長(zhǎng)率角度來看，絕大多數(shù)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)的增長(zhǎng)率絕對(duì)值越來越小，表明各制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩的減緩速度越來越慢，圖1較為形象地揭示了這一規(guī)律。進(jìn)一步觀察圖1可知，體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)增長(zhǎng)率絕對(duì)值由高變低的轉(zhuǎn)折點(diǎn)發(fā)生在2012年左右。相應(yīng)地，2012年之前的去產(chǎn)能力度較大，而2012年之后的去產(chǎn)能力度略低。比如，2006～2012年間，國(guó)務(wù)院先后出臺(tái)了《關(guān)于加快推進(jìn)產(chǎn)能過剩行業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的通知》《關(guān)于印發(fā)節(jié)能減排綜合性工作方案的通知》《關(guān)于抑制部分行業(yè)產(chǎn)能過剩和重復(fù)建設(shè)引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展若干意見的通知》《關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)淘汰落后產(chǎn)能工作的通知》等文件。2012年之后，綜合性質(zhì)的去產(chǎn)能政策文件相對(duì)較少，比如，2013年國(guó)務(wù)院頒布的《關(guān)于化解產(chǎn)能嚴(yán)重過剩矛盾的指導(dǎo)意見》主要是為了解決鋼鐵、水泥、電解鋁等行業(yè)的產(chǎn)能嚴(yán)重過剩問題。換個(gè)角度來看，去產(chǎn)能力度的轉(zhuǎn)變有可能是中國(guó)各制造業(yè)細(xì)分行業(yè)體制性產(chǎn)能過剩減緩速度發(fā)生變化的重要原因。

圖1 2007～2019年中國(guó)各制造業(yè)細(xì)分行業(yè)體制性產(chǎn)能過剩的變化趨勢(shì)資料來源：作者使用Stata 16.0軟件繪制。

需要指出的是，表2給出的中國(guó)各制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)側(cè)重于生產(chǎn)領(lǐng)域，而消費(fèi)領(lǐng)域的體制性產(chǎn)能過剩也可能會(huì)引發(fā)制造業(yè)體制性產(chǎn)能過剩。比如，于斌斌和陳露認(rèn)為，產(chǎn)能利用率可表示成生產(chǎn)領(lǐng)域產(chǎn)能利用率和消費(fèi)領(lǐng)域產(chǎn)能利用率之積[21]。具體到我們的研究，消費(fèi)領(lǐng)域的體制性產(chǎn)能過剩意味著消費(fèi)領(lǐng)域的產(chǎn)能利用率小于1，生產(chǎn)領(lǐng)域產(chǎn)能利用率和消費(fèi)領(lǐng)域產(chǎn)能利用率之積也就小于生產(chǎn)領(lǐng)域產(chǎn)能利用率，進(jìn)而由式(6)～(9)求得的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)則會(huì)高于表2中的數(shù)值。也就是說，中國(guó)各制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩實(shí)際情況可能會(huì)比我們測(cè)度的結(jié)果要嚴(yán)重。由于本文的研究目的在于認(rèn)識(shí)中國(guó)制造業(yè)體制性產(chǎn)能過剩的變化規(guī)律，即使缺少消費(fèi)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)也不會(huì)影響我們對(duì)這一規(guī)律的認(rèn)識(shí)。

表2 2007～2019年中國(guó)各制造業(yè)細(xì)分行業(yè)體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)

3.體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)的行業(yè)間比較?？紤]到制造業(yè)中包含了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)和中低技術(shù)產(chǎn)業(yè)，且高技術(shù)產(chǎn)業(yè)屬于國(guó)家政策支持產(chǎn)業(yè)，在分析制造業(yè)體制性產(chǎn)能過剩時(shí)，有必要按照技術(shù)特征將制造業(yè)細(xì)分行業(yè)進(jìn)行歸類，以重新審視中國(guó)制造業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩變化特征。鑒于此，我們參照國(guó)家統(tǒng)計(jì)局印發(fā)的《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)(制造業(yè))分類(2017)》，將醫(yī)藥制造業(yè)(C27)，專用設(shè)備制造業(yè)(C35)，鐵路、船舶、航空航天和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)(C37)，計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)(C39)以及儀器儀表制造業(yè)(C40)歸為高技術(shù)制造業(yè)，將其余23個(gè)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)歸為中低技術(shù)制造業(yè)。基于表2中的數(shù)據(jù)，可以計(jì)算出各制造業(yè)細(xì)分行業(yè)體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)的平均值，結(jié)果如表3所示。從平均值來看，高技術(shù)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩程度要高于多數(shù)中低技術(shù)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩程度，比如醫(yī)藥制造業(yè)(C27)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)高于14個(gè)中低技術(shù)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)。從增長(zhǎng)率角度(表4)來看，高技術(shù)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩減緩速度的波動(dòng)幅度小，除了儀器儀表制造業(yè)(C40)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)的年均增長(zhǎng)率絕對(duì)值不足20%之外，其余4個(gè)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)的年均增長(zhǎng)率絕對(duì)值均在40%上下；中低技術(shù)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩減緩速度的波動(dòng)幅度大，比如，酒、飲料和精制茶制造業(yè)(C15)，木材加工和木、竹、藤、棕、草制品業(yè)(C20)以及化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)(C26)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)的年均增長(zhǎng)率的絕對(duì)值均高于70%，而皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業(yè)(C19)，造紙和紙制品業(yè)(C22)以及石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)(C25)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)的年均增長(zhǎng)率的絕對(duì)值卻不足30%。由此可見，雖然高技術(shù)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)拉高了中國(guó)制造業(yè)體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)的平均值，但是與中低技術(shù)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)相比，高技術(shù)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)的減緩速度較為穩(wěn)定，這有助于中國(guó)制造業(yè)體制性產(chǎn)能過剩的平穩(wěn)下降。

表3 2007～2019年中國(guó)各制造業(yè)細(xì)分行業(yè)體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)均值

表4 2007～2019年中國(guó)各制造業(yè)細(xì)分行業(yè)體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)年均增長(zhǎng)率(單位：%)

五、結(jié)語

本文以企業(yè)獲得的政府補(bǔ)貼為切入點(diǎn)，利用從國(guó)泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫(kù)中2007～2019年中國(guó)A股主板上市制造業(yè)企業(yè)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，基于超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的隨機(jī)前沿模型，測(cè)算出制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的產(chǎn)能利用率。在此基礎(chǔ)之上，計(jì)算出制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的產(chǎn)能過剩指數(shù)并從中剔除經(jīng)濟(jì)周期性影響造成的產(chǎn)能過剩波動(dòng)，最終得出制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)。測(cè)度結(jié)果表明，樣本年限內(nèi)各制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)均呈平穩(wěn)下降趨勢(shì)，且各制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩的減緩速度變得越來越慢。進(jìn)一步，我們根據(jù)《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)(制造業(yè))分類(2017)》將制造業(yè)細(xì)分行業(yè)劃分為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)和中低技術(shù)產(chǎn)業(yè)，并對(duì)比了兩種類型產(chǎn)業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩情況發(fā)現(xiàn)：一方面，高技術(shù)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)高于多數(shù)中低技術(shù)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)；另一方面，高技術(shù)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩的減緩速度要比中低技術(shù)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)穩(wěn)定。

當(dāng)然，我們的研究還存在不少可以改進(jìn)的地方：第一，現(xiàn)存的統(tǒng)計(jì)資料中缺少制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的中間投入品數(shù)據(jù)。如果能夠找到中間投入品的相關(guān)數(shù)據(jù)，并將其引入超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的隨機(jī)前沿模型，這將進(jìn)一步完善制造業(yè)細(xì)分行業(yè)體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)的測(cè)算結(jié)果。第二，我們根據(jù)式(1)～式(9)得出的制造業(yè)細(xì)分行業(yè)體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)屬于生產(chǎn)領(lǐng)域的產(chǎn)能過剩指數(shù)。綜合考慮消費(fèi)領(lǐng)域和生產(chǎn)領(lǐng)域的體制性產(chǎn)能過剩，并分析其影響因素將成為我們下一步的研究方向。第三，限于數(shù)據(jù)的非公開性，我們難以完整地獲得企業(yè)在用水、用電和用地等方面的補(bǔ)貼數(shù)據(jù)，而只能從國(guó)泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫(kù)中獲得廣義上的政府補(bǔ)貼數(shù)據(jù)，所以本文假定獲得政府補(bǔ)貼的制造業(yè)細(xì)分行業(yè)所出現(xiàn)的產(chǎn)能過剩減去經(jīng)濟(jì)周期性影響造成的產(chǎn)能過剩即為體制性產(chǎn)能過剩，并首次在體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)的度量方面進(jìn)行了嘗試。如果能獲得較為完整且細(xì)致的制造業(yè)企業(yè)層面的補(bǔ)貼數(shù)據(jù)(特別是隱性補(bǔ)貼數(shù)據(jù))，我們將能夠更加精確地度量出中國(guó)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的體制性產(chǎn)能過剩指數(shù)。本文只是在體制性產(chǎn)能過剩的測(cè)度和比較方面進(jìn)行了一個(gè)初步嘗試，以期起到拋磚引玉的作用。

注釋：

①比如，2009年7月7日科技部制定的《關(guān)于發(fā)揮國(guó)家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)作用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)較快發(fā)展的若干意見》中強(qiáng)調(diào)“加快高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚，提升產(chǎn)業(yè)整體競(jìng)爭(zhēng)力”。2020年7月13日國(guó)務(wù)院出臺(tái)《關(guān)于促進(jìn)國(guó)家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的若干意見》明確指出“支持高新技術(shù)企業(yè)發(fā)展壯大”。

②我們認(rèn)為，補(bǔ)貼會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)能過剩，而不是產(chǎn)能過剩引起補(bǔ)貼。其中的原因如下：第一，隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)向縱深發(fā)展，不管是中央政府層面的補(bǔ)貼政策還是地方政府層面的補(bǔ)貼政策，都是政府針對(duì)特定目標(biāo)(比如促進(jìn)目標(biāo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展或者招商引資)事前制定的。第二，根據(jù)國(guó)務(wù)院發(fā)布的一些政策性文件要求，對(duì)于產(chǎn)能過剩嚴(yán)重的行業(yè)和企業(yè)，要求地方政府及時(shí)清理相應(yīng)的企業(yè)，而不是去補(bǔ)貼這些企業(yè)。比如，2013年10月18日國(guó)務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于化解產(chǎn)能嚴(yán)重過剩矛盾的指導(dǎo)意見》中明確指出，“各地要取消產(chǎn)能嚴(yán)重過剩行業(yè)項(xiàng)目用地優(yōu)惠政策”“各地對(duì)產(chǎn)能嚴(yán)重過剩行業(yè)優(yōu)惠電價(jià)政策進(jìn)行清理整頓，禁止自行實(shí)行電價(jià)優(yōu)惠和電費(fèi)補(bǔ)貼”。第三，從經(jīng)濟(jì)機(jī)理上來看，現(xiàn)有文獻(xiàn)在理論上支持補(bǔ)貼會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)能過剩，可以參閱文獻(xiàn)綜述部分的“產(chǎn)能過剩的起因”。

③感謝審稿專家的寶貴建議。

④在國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)(CSMAR)中，煙草制品業(yè)(C16)，金屬制品、機(jī)械和設(shè)備修理業(yè)(C43)的數(shù)據(jù)不可獲得，文教、工美、體育和娛樂用品制造業(yè)(C24)的政府補(bǔ)貼數(shù)據(jù)從2009年才開始統(tǒng)計(jì)，故本文將以上三個(gè)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)略去，最終選取如下28個(gè)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)：農(nóng)副食品加工業(yè)(C13)，食品制造業(yè)(C14)，酒、飲料和精制茶制造業(yè)(C15)，紡織業(yè)(C17)，紡織服裝、服飾業(yè)(C18)，皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業(yè)(C19)，木材加工和木、竹、藤、棕、草制品業(yè)(C20)，家具制造業(yè)(C21)，造紙和紙制品業(yè)(C22)，印刷和記錄媒介復(fù)制業(yè)(C23)，石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)(C25)，化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)(C26)，醫(yī)藥制造業(yè)(C27)，化學(xué)纖維制造業(yè)(C28)，橡膠和塑料制品業(yè)(C29)，非金屬礦物制品業(yè)(C30)，黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)(C31)，有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)(C32)，金屬制品業(yè)(C33)，通用設(shè)備制造業(yè)(C34)，專用設(shè)備制造業(yè)(C35)，汽車制造業(yè)(C36)，鐵路、船舶、航空航天和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)(C37)，電氣機(jī)械和器材制造業(yè)(C38)，計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)(C39)，儀器儀表制造業(yè)(C40)，其他制造業(yè)(C41)以及廢棄資源綜合利用業(yè)(C42)。需要說明的是，國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)中存在兩個(gè)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，即證監(jiān)會(huì)2001版行業(yè)分類和證監(jiān)會(huì)2012版行業(yè)分類，本文按照證監(jiān)會(huì)2012版行業(yè)分類對(duì)制造業(yè)進(jìn)行劃分。經(jīng)比較，證監(jiān)會(huì)2012版行業(yè)分類與2017年國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(GB/T 4754—2017)中關(guān)于制造業(yè)的劃分標(biāo)準(zhǔn)是一致的。