要素市場(chǎng)扭曲對(duì)產(chǎn)能過剩的影響機(jī)制分析

龐念偉，孫毅

（中國(guó)人民銀行濟(jì)南分行，山東濟(jì)南，250000）

要素市場(chǎng)扭曲對(duì)產(chǎn)能過剩的影響機(jī)制分析

龐念偉，孫毅

（中國(guó)人民銀行濟(jì)南分行，山東濟(jì)南，250000）

本文利用分省面板數(shù)據(jù)測(cè)度了各省工業(yè)行業(yè)的產(chǎn)能利用率水平，對(duì)要素市場(chǎng)扭曲影響產(chǎn)能過剩這一觀點(diǎn)進(jìn)行驗(yàn)證，并分析了其內(nèi)部作用機(jī)制，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：（1）要素市場(chǎng)存在的扭曲效應(yīng)確實(shí)加劇了產(chǎn)能過剩問題，并且這一影響機(jī)制存在在一定的持續(xù)性；（2）在就業(yè)市場(chǎng)上，要素市場(chǎng)扭曲主要通過數(shù)量效應(yīng)對(duì)產(chǎn)能過剩產(chǎn)生影響，價(jià)格效應(yīng)并不顯著；在信貸市場(chǎng)上，要素市場(chǎng)扭曲主要通過價(jià)格效應(yīng)對(duì)產(chǎn)能過剩產(chǎn)生影響，數(shù)量效應(yīng)并不顯著。據(jù)此本文提出，為化解產(chǎn)能過剩問題，應(yīng)根據(jù)不同要素市場(chǎng)的特點(diǎn)采取針對(duì)性措施，加快推進(jìn)要素市場(chǎng)化改革步伐。

要素市場(chǎng)扭曲；產(chǎn)能利用率；動(dòng)態(tài)面板；廣義系統(tǒng)矩估計(jì)

一、問題的提出

改革開放以來，隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我國(guó)“商品短缺”問題逐步得到解決。相反，在特定時(shí)期和領(lǐng)域，產(chǎn)能過剩問題頻繁出現(xiàn)，成為影響宏觀經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展的一個(gè)重要矛盾?？傮w來看，改革開放以來我國(guó)大規(guī)模的產(chǎn)能過剩時(shí)期可分為三個(gè)階段：一是上世紀(jì)90年代市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制確立之后，經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)過熱苗頭，產(chǎn)能過剩問題有所凸顯；二是1997年亞洲金融危機(jī)，外部沖擊使得需求大幅下降，導(dǎo)致產(chǎn)能出現(xiàn)大量閑置；三是2008年為應(yīng)對(duì)全球金融危機(jī)，我國(guó)出臺(tái)“四萬億”刺激計(jì)劃，大量信貸和投資流向鋼鐵、有色等行業(yè)，造成部分行業(yè)的產(chǎn)能過剩。產(chǎn)能過剩的長(zhǎng)期存在給我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展帶來一定負(fù)面影響：一方面，產(chǎn)能過剩導(dǎo)致企業(yè)開工不足、效益下滑和工人失業(yè)增加等問題；另一方面，產(chǎn)能過剩問題的實(shí)質(zhì)是資源被配置在低效率領(lǐng)域而無法流出，阻礙了產(chǎn)業(yè)升級(jí)和演進(jìn)的順利進(jìn)行。

特別是2011年以來，隨著宏觀經(jīng)濟(jì)步入“新常態(tài)”，經(jīng)濟(jì)增速回落和結(jié)構(gòu)性產(chǎn)能過剩相互疊加，宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控的政策空間受到較大限制。2012年習(xí)近平總書記在中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議上強(qiáng)調(diào)，要充分利用金融危機(jī)形成的倒逼機(jī)制，把化解產(chǎn)能過剩矛盾作為工作重點(diǎn)，2013年國(guó)務(wù)院印發(fā)關(guān)于化解產(chǎn)能過剩矛盾的指導(dǎo)意見，國(guó)土資源部發(fā)文嚴(yán)禁為產(chǎn)能嚴(yán)重過剩行業(yè)供地。學(xué)術(shù)界對(duì)產(chǎn)能過剩的研究也出現(xiàn)一個(gè)熱潮，大量學(xué)者對(duì)產(chǎn)能過剩的測(cè)度和產(chǎn)能過剩的成因進(jìn)行研究。但總體看來，目前對(duì)產(chǎn)能過剩問題的研究還不夠深入，特別是對(duì)產(chǎn)能過剩的成因，現(xiàn)有研究大多從政治經(jīng)濟(jì)學(xué)視角出發(fā)，分析地方政府和官員出于各種目的，通過影響投資進(jìn)而影響產(chǎn)能過剩的機(jī)制過程，而對(duì)轉(zhuǎn)軌時(shí)期市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的缺陷導(dǎo)致產(chǎn)能過剩的機(jī)制過程缺乏深入了解?；诖耍疚膹囊厥袌?chǎng)扭曲的微觀角度出發(fā)，探討要素的數(shù)量扭曲和價(jià)格扭曲效應(yīng)對(duì)產(chǎn)能過剩的影響機(jī)制，并據(jù)此提出評(píng)判和建議。

本文余下部分結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分是相關(guān)研究的文獻(xiàn)綜述，第三部分是工業(yè)行業(yè)產(chǎn)能利用率的測(cè)度，第四部分探討要素扭曲對(duì)產(chǎn)能過剩的影響機(jī)制，最后是結(jié)論及政策建議。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）產(chǎn)能過剩的測(cè)度方法

所謂“產(chǎn)能過?！笔侵赣捎谑艿缴鐣?huì)總需求的限制，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)沒有達(dá)到正常產(chǎn)出水平，生產(chǎn)能力出現(xiàn)閑置，并最終對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)的一種現(xiàn)象。在實(shí)際操作中，由于產(chǎn)能過剩難以直接測(cè)度，往往將對(duì)產(chǎn)能過剩的研究轉(zhuǎn)化成對(duì)產(chǎn)能利用率的研究。產(chǎn)能利用率是指實(shí)際產(chǎn)出占潛在產(chǎn)出（產(chǎn)能）的比重，根據(jù)對(duì)潛在產(chǎn)出的定義不同，目前測(cè)度產(chǎn)能利用率的方法主要有工程法、峰值法、函數(shù)法、數(shù)據(jù)包絡(luò)法（DEA）法等。各種方法的原理和主要文獻(xiàn)見表1：

表1 產(chǎn)能利用率的測(cè)度方法、涵義及主要文獻(xiàn)

由于不同方法對(duì)潛在產(chǎn)出的界定標(biāo)準(zhǔn)不同，因此在測(cè)算結(jié)果上具有一定的差異。但總體而言，各種產(chǎn)能利用率測(cè)度結(jié)果的相對(duì)變化趨勢(shì)具有很強(qiáng)的一致性，如不同學(xué)者采用數(shù)據(jù)包絡(luò)法、成本函數(shù)法和協(xié)整法均發(fā)現(xiàn)，我國(guó)產(chǎn)能利用率2001-2008年總體上升，之后總體呈下降趨勢(shì)。程俊杰（2015）將協(xié)整法和隨機(jī)前沿法進(jìn)行對(duì)比后發(fā)現(xiàn)兩者的測(cè)度結(jié)果基本一致。本文參考Berndt和Morrison（1981）、韓國(guó)高等（2011）、劉航和孫早（2014）、王自鋒和白玥明（2015），運(yùn)用成本函數(shù)法對(duì)我國(guó)工業(yè)行業(yè)的產(chǎn)能利用率進(jìn)行測(cè)算。

（二）產(chǎn)能過剩影響因素的分析

對(duì)于產(chǎn)能過剩的成因，國(guó)外相關(guān)研究開始較早，已有了比較豐富的積累。概括而言，主要分析視角有以下幾類：一部分研究從微觀角度出發(fā)，認(rèn)為產(chǎn)能閑置是企業(yè)為應(yīng)對(duì)潛在競(jìng)爭(zhēng)者進(jìn)入所采取的預(yù)防措施；另一部分學(xué)者從貿(mào)易政策對(duì)產(chǎn)能過剩影響的角度進(jìn)行分析，如Steel（1972）發(fā)現(xiàn)供應(yīng)商信用及資本品低關(guān)稅刺激制造業(yè)產(chǎn)能擴(kuò)張，最終導(dǎo)致產(chǎn)能過剩， Sahay（1990）認(rèn)為發(fā)展中國(guó)家的原料進(jìn)口配額導(dǎo)致制造業(yè)的產(chǎn)能過剩；還有一些學(xué)者從要素投入和價(jià)格信號(hào)等微觀角度分析產(chǎn)能過剩產(chǎn)生的機(jī)制，如Pirard 和 Irland（2007）從木材價(jià)格短缺信號(hào)發(fā)送障礙的角度研究了行業(yè)產(chǎn)能過剩問題。

與西方國(guó)家產(chǎn)能過剩相比，中國(guó)產(chǎn)能過剩發(fā)生的頻度高，持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，因此對(duì)我國(guó)產(chǎn)能過剩成因的研究也呈現(xiàn)出一定的“中國(guó)特色”。概括而言，國(guó)內(nèi)對(duì)產(chǎn)能過剩成因的研究大體分為兩類：一是從企業(yè)投資的認(rèn)知偏差分析產(chǎn)能過剩的原因，這主要以林毅夫?yàn)榇?。林毅夫等?007，2010）認(rèn)為，發(fā)展中國(guó)家容易對(duì)前景良好的產(chǎn)業(yè)形成共識(shí)進(jìn)而導(dǎo)致大量投資涌入的“潮涌現(xiàn)象”，在這一理論假設(shè)下，產(chǎn)能過剩的形成是一種市場(chǎng)自發(fā)行為，與政府干預(yù)無關(guān)。但也有部分學(xué)者對(duì)這一觀點(diǎn)提出異議，認(rèn)為不同市場(chǎng)主體在對(duì)未來的判斷上存在很大差異，并不存在所謂的“共識(shí)”，同時(shí)發(fā)展中國(guó)家新興行業(yè)市場(chǎng)需求急劇擴(kuò)張引發(fā)產(chǎn)能過剩的概率和程度也沒有林毅夫所強(qiáng)調(diào)的那么大。二是從體制扭曲角度分析產(chǎn)能過剩的成因，主要研究地方官員出于政治和經(jīng)濟(jì)目的對(duì)投資和就業(yè)進(jìn)行干預(yù)，從而引發(fā)產(chǎn)能過剩的內(nèi)部機(jī)制。干春暉和鄒俊等（2015）、周黎安（2004）研究了地方官員為實(shí)現(xiàn)個(gè)人晉升和提拔而導(dǎo)致地區(qū)產(chǎn)能過剩的機(jī)制；劉航和孫早（2014）研究了過度城鎮(zhèn)化導(dǎo)致的勞動(dòng)力過度供給，迫使地方政府選擇有利于充分就業(yè)的產(chǎn)能決策，進(jìn)而引發(fā)產(chǎn)能過剩的過程。還有學(xué)者從其他角度對(duì)我國(guó)產(chǎn)能過剩的原因進(jìn)行分析。如王自鋒和白玥明（2015）研究了人民幣匯率對(duì)工業(yè)產(chǎn)能利用率的影響；徐朝陽(yáng)和周念利（2015）從市場(chǎng)結(jié)構(gòu)內(nèi)生變遷的角度研究了一些重要行業(yè)的產(chǎn)能過剩現(xiàn)象，并認(rèn)為這是市場(chǎng)發(fā)展過程中的正?，F(xiàn)象。

上述研究為我們理解我國(guó)產(chǎn)能過剩現(xiàn)象的形成機(jī)制提供了很好的參考和借鑒，但遺憾的是，雖然要素市場(chǎng)扭曲已被大家視為導(dǎo)致產(chǎn)能過剩的一個(gè)重要原因，但相關(guān)方面的研究仍然十分缺乏。如周小川指出，產(chǎn)能過剩的一個(gè)重要原因是價(jià)格扭曲，包括關(guān)稅、環(huán)境、貸款等①參見央行行長(zhǎng)周小川在2016年3月11日全國(guó)政協(xié)十二屆四次會(huì)議分組討論時(shí)的發(fā)言。；鐘春平和潘黎（2014）認(rèn)為，制度帶來的資源配置扭曲是導(dǎo)致我國(guó)產(chǎn)能過剩的誘因之一；江飛濤和耿強(qiáng)等（2012）更是詳細(xì)列舉了官員為實(shí)現(xiàn)晉升，在招商引資時(shí)壓低地價(jià)、提供稅收優(yōu)惠、壓低勞動(dòng)成本等種種扭曲資源配置的行為；韓國(guó)高等（2011）、劉航和孫早（2014）也指出，政府干預(yù)為企業(yè)提供了一個(gè)扭曲的要素市場(chǎng)，導(dǎo)致投資沖動(dòng)進(jìn)而引發(fā)產(chǎn)能過剩；國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心（2015）指出，要素市場(chǎng)化不徹底為地方政府干預(yù)提供便利，是導(dǎo)致產(chǎn)能過剩的一個(gè)重要原因。但上述僅僅是對(duì)要素市場(chǎng)扭曲導(dǎo)致產(chǎn)能過剩的理論闡述，并沒有從實(shí)證角度進(jìn)行深入的論述和分析?；诖耍疚脑谇叭搜芯康幕A(chǔ)上，從實(shí)證角度闡述要素市場(chǎng)扭曲引致工業(yè)行業(yè)產(chǎn)能過剩的機(jī)制，并據(jù)此提出化解我國(guó)產(chǎn)能過剩問題的政策建議。

三、工業(yè)行業(yè)產(chǎn)能利用率的測(cè)度

（一）理論模型

本文參考已有研究，運(yùn)用成本函數(shù)法對(duì)全國(guó)29個(gè)省市②新疆和西藏的部分?jǐn)?shù)據(jù)難以獲取，因此樣本中不包括新疆和西藏兩地。的工業(yè)產(chǎn)能利用率進(jìn)行測(cè)度。本部分僅對(duì)成本函數(shù)法做一簡(jiǎn)要介紹，詳細(xì)過程參考韓國(guó)高和高鐵梅等（2012）。

根據(jù)微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)廠商理論，壟斷競(jìng)爭(zhēng)下的廠商總是在平均成本（AC）曲線向下傾斜部分生產(chǎn)，而不是最低平均成本點(diǎn)處生產(chǎn)，成本函數(shù)法將最低平均成本點(diǎn)處設(shè)定為產(chǎn)能產(chǎn)出，將實(shí)際產(chǎn)出與產(chǎn)能產(chǎn)出的比重定義為產(chǎn)能利用率。

根據(jù)韓國(guó)高等（2012）的思路，企業(yè)短期總成本（STC）函數(shù)為：

其中VC 表示可變成本函數(shù)，K 是固定資本，K 是新增資本，pj 是可變投入價(jià)格，pk是資本的市場(chǎng)租賃價(jià)格，Y是產(chǎn)出，t表示技術(shù)進(jìn)步。

對(duì)上式中的K 求一階偏導(dǎo)，最小化短期成本函數(shù)（STC ）有：

由上式可以求解出Y=Y*，其中Y*就是總成本函數(shù)最小化時(shí)的產(chǎn)出，即產(chǎn)能產(chǎn)出。

根據(jù)韓國(guó)高等（2012）、劉航和孫早（2014），在實(shí)際生產(chǎn)中，企業(yè)的可變成本定義為企業(yè)為購(gòu)進(jìn)勞動(dòng)力、能源和原材料的成本之和，在對(duì)可變成本VC 、能源價(jià)格pe、原材料價(jià)格pm進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理之后（分別除以勞動(dòng)力價(jià)格pl），可變成本函數(shù)VC 表示為：

其中，G=VC/pl，pe=pe/pl，pm=pm/pl，根據(jù)（2）式，可以得到：

由（4）式求得產(chǎn)能產(chǎn)出：

進(jìn)而，產(chǎn)能利用率（CU）：

（二）數(shù)據(jù)來源

本文產(chǎn)能利用率測(cè)度部分選擇的樣本區(qū)間是1999-2014年，選取我國(guó)29個(gè)省、自治區(qū)和直轄市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算，相關(guān)變量的含義如下：

(1)資本存量（K）。以規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)固定資產(chǎn)原價(jià)減去累計(jì)折舊后剩余的固定資產(chǎn)凈值表示資本存量。.

(2)資本租賃價(jià)格（pk）。資本租賃價(jià)格可以表示成：pk,t=rtqt+δtq.t?qt。其中，qt表示資本的市場(chǎng)購(gòu)置價(jià)格，用1999年=1的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)表表示：?qt資本價(jià)格的變化；rt為真實(shí)利率，用去通脹后的三年期固定資產(chǎn)投資貸款利率表示；δt為折舊率，參考張軍和章元（2003）用永續(xù)盤存法計(jì)算得到。

(3)勞動(dòng)力數(shù)量（L）及價(jià)格（pl）。勞動(dòng)力數(shù)量采用各省規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)從業(yè)人員平均人數(shù)表示，數(shù)據(jù)來源于歷年中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒；勞動(dòng)力價(jià)格采用城鎮(zhèn)單位工業(yè)行業(yè)就業(yè)人員平均工資表示，根據(jù)歷年中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)計(jì)算得到，將歷年工資換算成以1999年為基期的工資水平，進(jìn)而得到實(shí)際勞動(dòng)力價(jià)格指數(shù)pl（1999=1）。

(4)能源投入(E)及能源消費(fèi)價(jià)格(pe)。采用各省工業(yè)行業(yè)以萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤為單位的終端能源消費(fèi)量作為各省工業(yè)行業(yè)的能源投入 ，數(shù)據(jù)根據(jù)歷年中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒計(jì)算得來。能源價(jià)格用各省燃料、動(dòng)力類購(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù)近似替代，并轉(zhuǎn)換成以1999年為基期（1999年=1）的能源消費(fèi)價(jià)格指數(shù)pe。

(5)原材料投入(M)及價(jià)格(pm)。根據(jù)公式：工業(yè)中間投入=工業(yè)總產(chǎn)值-工業(yè)增加值+應(yīng)交所得稅計(jì)算得來，其中工業(yè)總產(chǎn)值和應(yīng)交所得稅來自于歷年中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒，2008年之前各省工業(yè)增加值數(shù)據(jù)來源于中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒，2008年之后工業(yè)增加值數(shù)據(jù)來源于各省統(tǒng)計(jì)年鑒、根據(jù)統(tǒng)計(jì)公報(bào)增速自行計(jì)算而來。從工業(yè)中間投入中扣除各省能源投入成本，近似得到各省的原材料投入成本M。將統(tǒng)計(jì)局公布的各省七大類原材料購(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù)轉(zhuǎn)換成1999年為基期（1999年=1），從而得到各省原材料價(jià)格指數(shù)pm。

（三）測(cè)度結(jié)果

本文采用以上數(shù)據(jù)建立省級(jí)面板模型對(duì)可變成本函數(shù)進(jìn)行估計(jì)。鑒于各省之間在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r之間存在一定差異，本文采用地區(qū)固定效應(yīng)模型來控制區(qū)域異質(zhì)性。同時(shí)，考慮到可變成本和產(chǎn)出之間可能存在一定的內(nèi)生性問題，采用普通最小二乘法估計(jì)的結(jié)果無偏性和一致性得不到保障，因此本文采用廣義矩估計(jì)（GMM）方法解決這一問題，最終估計(jì)結(jié)果見表2：

表2 可變成本方程參數(shù)估計(jì)結(jié)果

圖1 產(chǎn)能利用率變化區(qū)曲線

由表2的估計(jì)結(jié)果可見，估計(jì)參數(shù)具有很好的顯著性，用于測(cè)度產(chǎn)能利用率的在1%的顯著性水平下顯著異于0。為防止變量不平穩(wěn)造成的偽回歸問題，對(duì)面板回歸模型的殘差平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，IPS檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和Fisher-PP檢驗(yàn)均表明殘差在5%的顯著性水平下是平穩(wěn)的，說明方程不存在偽回歸問題，Sargan檢驗(yàn)P值為0.19，表明工具變量的選擇是有效的。

將模型估計(jì)參數(shù)代入公式（6），計(jì)算出各省的產(chǎn)能利用率水平③本文根據(jù)理論模型推算出的產(chǎn)能利用率，只反映了產(chǎn)能利用率的相對(duì)變化，而不是真實(shí)的產(chǎn)能利用率水平（王自鋒和白玥明，2015），不同方法對(duì)潛在產(chǎn)能的定義方法不同，因此結(jié)果會(huì)存在一定的差異（董敏杰等，2015）。。為驗(yàn)證本文測(cè)算的產(chǎn)能利用率是否與現(xiàn)實(shí)情況一致，將1999-2014年各省的產(chǎn)能利用率求平均值，得出歷年全國(guó)平均產(chǎn)能利用率水平，并與人民銀行5000戶調(diào)查中的設(shè)備產(chǎn)能水平利用指數(shù)進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果見圖1?？梢钥闯?，本文測(cè)算的產(chǎn)能利用率水平和人民銀行5000戶調(diào)查中的設(shè)備產(chǎn)能水平利用指數(shù)具有較強(qiáng)的一致性，2008年之前，產(chǎn)能利用率總體都呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)，2008年國(guó)際金融危機(jī)，導(dǎo)致產(chǎn)能利用率有所回落，之后在“四萬億”刺激計(jì)劃的帶動(dòng)下，產(chǎn)能利用率有所反彈，但近兩年來，結(jié)構(gòu)性產(chǎn)能過剩問題有所加劇，產(chǎn)能利用率又開始出現(xiàn)回落。

四、理論模型與數(shù)據(jù)來源

（一）要素市場(chǎng)扭曲影響產(chǎn)能過剩的計(jì)量模型

根據(jù)理論分析并參考相關(guān)研究文獻(xiàn)，本部分在產(chǎn)能利用率測(cè)算基礎(chǔ)上，運(yùn)用1999-2009年的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)④由于本部分所采用的要素市場(chǎng)扭曲指數(shù)只提供到2009年，因此本部分將研究時(shí)期定為1999-2009年。，對(duì)要素市場(chǎng)扭曲影響產(chǎn)能過剩的機(jī)制進(jìn)行研究。基本計(jì)量模型如下：

其中，cukt是被解釋變量，表示省份k在第t年的產(chǎn)能利用率水平，fackt為本文研究的核心解釋變量，表示地區(qū)k第t年的要素市場(chǎng)扭曲指數(shù)，X為本文的控制變量，包括要素市場(chǎng)扭曲以外的會(huì)對(duì)產(chǎn)能利用率產(chǎn)生影響的因素，在參考相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，將控制變量確定為經(jīng)濟(jì)周期、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、出口能力，υk表示地區(qū)固定效應(yīng)，?t表示時(shí)間固定效應(yīng)，εkt為殘差項(xiàng)。

參考相關(guān)研究，產(chǎn)能利用率的變化可能存在一定的滯后效應(yīng)，因此本文在解釋變量中引入被解釋變量的滯后項(xiàng)。同時(shí)，由于本文在控制變量中引入了經(jīng)濟(jì)周期變量，而產(chǎn)能利用率與經(jīng)濟(jì)周期變量之間可能會(huì)存在雙向因果關(guān)系，因此本文的解釋變量和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)之間會(huì)存在相關(guān)性，從而引發(fā)內(nèi)生性問題。解決內(nèi)生性問題的最好辦法是廣義矩估計(jì)（GMM），GMM可分為一步法和兩步法，兩步GMM估計(jì)的權(quán)重矩陣嚴(yán)重依賴估計(jì)參數(shù)，導(dǎo)致結(jié)果不可靠，因此本文采用一步GMM方法。一步GMM方法又可分為差分GMM和系統(tǒng)GMM，系統(tǒng)GMM相對(duì)于差分GMM更加有效，因此本文最終采用一步系統(tǒng)GMM方法對(duì)方程進(jìn)行估計(jì)。為保證工具變量的有效性，對(duì)每個(gè)模型估計(jì)進(jìn)行Sargan過度識(shí)別檢驗(yàn)，同時(shí)也給出了隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的序列相關(guān)性檢驗(yàn)以保證估計(jì)量的一致性。

（三）變量說明及數(shù)據(jù)來源

本部分采用的變量主要有被解釋變量產(chǎn)能利用率，核心解釋變量要素市場(chǎng)扭曲指數(shù)，控制變量經(jīng)濟(jì)周期、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、出口能力及虛擬變量，具體變量含義如下：

(1)產(chǎn)能利用率(cu)。產(chǎn)能利用率數(shù)據(jù)來源于本文測(cè)算。

(2)要素市場(chǎng)扭曲指數(shù)（fac）。要素市場(chǎng)扭曲的形式主要有要素流動(dòng)障礙、價(jià)格剛性及價(jià)格差別化，目前學(xué)術(shù)界常用的衡量要素市場(chǎng)扭曲的方法有兩種：一種是采用計(jì)量模型進(jìn)行測(cè)算，如王寧和史晉川（2015）基于時(shí)變彈性生產(chǎn)函數(shù)模型測(cè)度了經(jīng)濟(jì)要素價(jià)格的扭曲程度。另一種方法是根據(jù)樊綱的中國(guó)市場(chǎng)化進(jìn)程指數(shù)報(bào)告計(jì)算出要素市場(chǎng)扭曲指數(shù)。本文采用第二種方法，將要素市場(chǎng)的市場(chǎng)化進(jìn)程滯后于產(chǎn)品市場(chǎng)的市場(chǎng)化進(jìn)程程度定義為要素市場(chǎng)扭曲指數(shù)，fac=（各省份產(chǎn)品市場(chǎng)市場(chǎng)化進(jìn)程程度指數(shù)-要素市場(chǎng)市場(chǎng)化進(jìn)程程度指數(shù)）/產(chǎn)品市場(chǎng)市場(chǎng)化進(jìn)程程度指數(shù)作為測(cè)度要素市場(chǎng)扭曲程度的指標(biāo)。

(3)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(str)。區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)產(chǎn)能過剩會(huì)有所影響，劉航和孫早（2014）認(rèn)為，工業(yè)占比越高的部門通常工業(yè)結(jié)構(gòu)越齊全，產(chǎn)能更容易被內(nèi)部消化，本文用各省市工業(yè)貢獻(xiàn)率作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的代理變量。

(4)出口能力(ex)。參考劉航和孫早（2014），本文用各省市的貨物出口額（人民幣）占地區(qū)生產(chǎn)總值比重作為出口能力的度量指標(biāo)。

(5)經(jīng)濟(jì)周期(grow)。經(jīng)濟(jì)周期是影響產(chǎn)能利用率的另一個(gè)重要因素，本文采用各省市的地區(qū)生產(chǎn)總值增速來度量經(jīng)濟(jì)周期。

(6)虛擬變量：本文引入年份虛擬變量控制時(shí)間效應(yīng)。

同時(shí)，為進(jìn)一步分析要素市場(chǎng)扭曲對(duì)產(chǎn)能過剩的影響機(jī)制，本文還在模型中引入要素市場(chǎng)扭曲指數(shù)及其與工業(yè)行業(yè)就業(yè)人數(shù)、工業(yè)行業(yè)平均工資水平、工業(yè)行業(yè)貸款數(shù)額、工業(yè)行業(yè)利率水平的交互項(xiàng)，各變量含義如下：

(7)就業(yè)人數(shù)（labor）。用各省規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)從業(yè)人員平均人數(shù)表示。

(8)工資水平（wage）。用城鎮(zhèn)單位工業(yè)行業(yè)就業(yè)人員平均工資表示。

(9)貸款數(shù)額（loan）。各省歷年工業(yè)貸款數(shù)額表示。

(10)利率水平（int）。由于無法直接獲得各省歷年工業(yè)行業(yè)的利率數(shù)據(jù)，本文參照盛仕斌和徐海（1999）的做法，將利息支出與流動(dòng)負(fù)債的比值作為利率水平的代理變量，雖然這一指標(biāo)不能夠精確衡量利率的絕對(duì)水平，但由于工業(yè)企業(yè)流動(dòng)負(fù)債中銀行貸款的占比很高，因此這一比值的變動(dòng)趨勢(shì)與利率的變動(dòng)趨勢(shì)應(yīng)該是高度相關(guān)的。

表3 變量描述性統(tǒng)計(jì)

出口能力19.38 23.89各省貨物出口額占生產(chǎn)總值比重，來源于各省統(tǒng)計(jì)年鑒經(jīng)濟(jì)周期ex 11.68 2.48地區(qū)生產(chǎn)總值增速，來源于各省統(tǒng)計(jì)年鑒就業(yè)人數(shù)grow 2.32 2.43規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)從業(yè)人數(shù)（百萬人），來源于中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒平均工資labor 1.62 0.81城鎮(zhèn)單位工業(yè)行業(yè)平均工資（萬元），根據(jù)中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)計(jì)算貸款數(shù)額wage 843.36 915.08各省工業(yè)貸款（億元），來源于新中國(guó)六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編利率水平int 3.15 0.94利息支出比流動(dòng)負(fù)債，根據(jù)中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒計(jì)算loan

（三）要素市場(chǎng)扭曲對(duì)產(chǎn)能利用率影響的存在性分析

根據(jù)公式（7），要素市場(chǎng)扭曲影響產(chǎn)能過剩的結(jié)果見表4。針對(duì)動(dòng)態(tài)面板GMM估計(jì)，一般從四個(gè)方面對(duì)估計(jì)結(jié)果的可靠性進(jìn)行評(píng)價(jià)：一是通過Sargan檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量來判斷工具變量的選擇是否恰當(dāng)，模型1、4、5中Sargan統(tǒng)計(jì)量均明顯大于10%的臨界值，表明本文選擇的工具變量是有效的。二是模型誤差項(xiàng)是否存在一階和二階自相關(guān)，表三中模型的AR（1）均小于5%的臨界值，AR（2）均大于10%的臨界值，表明存在一階自相關(guān)，不存在二階自相關(guān)，符合模型設(shè)定要求。三是工具變量個(gè)數(shù)不能超越截面?zhèn)€數(shù)的拇指法則，表3中模型的工具變量個(gè)數(shù)均符合這一要求。四是混合效應(yīng)模型（Pooled-OLS）往往導(dǎo)致滯后項(xiàng)系數(shù)的向上偏誤，固定效應(yīng)模型（FE）導(dǎo)致滯后項(xiàng)系數(shù)向下偏誤，因此因變量滯后期的系數(shù)大小應(yīng)該介于混合效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型之間，表4中模型系數(shù)符合這一特征。

從模型估計(jì)結(jié)果可以看出，產(chǎn)能利用率（cu）滯后項(xiàng)的系數(shù)具有很好的顯著性且小于1，這說明產(chǎn)能利用率的變化確實(shí)存在一定的滯后效應(yīng)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（str ）、出口能力（ex）和經(jīng)濟(jì)周期（grow）三個(gè)控制變量均具有很好的顯著性，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)產(chǎn)能利用率具有正向影響，劉航和孫早（2014）認(rèn)為工業(yè)占比越高的地區(qū)通常工業(yè)部門越齊全，因此過剩產(chǎn)能更容易被下游企業(yè)消化掉；經(jīng)濟(jì)周期對(duì)產(chǎn)能利用率具有正向影響，這與董敏杰和梁泳梅等（2015）結(jié)論一致；出口能力對(duì)產(chǎn)能利用率具有負(fù)向影響，這與劉航和孫早（2014）的發(fā)現(xiàn)相反，王自峰和白玥明（2015）認(rèn)為，1998年-2009年期間，人民幣實(shí)際有效匯率升值導(dǎo)致工業(yè)產(chǎn)能利用率不斷下降，本文出口能力對(duì)產(chǎn)能利用率的負(fù)向影響可能與此有關(guān)。

表4 產(chǎn)能利用率與各解釋變量的回歸結(jié)果

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%的水平上顯著；括號(hào)內(nèi)的數(shù)值表示估計(jì)系數(shù)的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤；誤差項(xiàng)序列相關(guān)檢驗(yàn)和Sargan過度識(shí)別檢驗(yàn)報(bào)告的均是P值。

本文重點(diǎn)關(guān)注的是要素市場(chǎng)扭曲（fac ）對(duì)產(chǎn)能利用率（cu）的影響。從模型1、4、5可以發(fā)現(xiàn)：要素市場(chǎng)扭曲確實(shí)會(huì)惡化工業(yè)行業(yè)的產(chǎn)能過剩，同時(shí)要素市場(chǎng)扭曲影響產(chǎn)能過剩的過程中存在一定的滯后性，從模型1可見，要素市場(chǎng)扭曲的當(dāng)期值系數(shù)并不顯著，但滯后一期值對(duì)產(chǎn)能利用率的影響在1%的顯著性水平下顯著，滯后一期的要素市場(chǎng)扭曲程度每提高1%，產(chǎn)能利用率將會(huì)下降0.03%（模型1和模型5）。

（四）要素市場(chǎng)扭曲對(duì)產(chǎn)能利用率影響機(jī)制分析

上述分析表明，要素市場(chǎng)扭曲確實(shí)對(duì)工業(yè)行業(yè)的產(chǎn)能利用率產(chǎn)生影響，本部分從要素市場(chǎng)扭曲的價(jià)格效應(yīng)和數(shù)量效應(yīng)入手，分析要素市場(chǎng)扭曲影響產(chǎn)能利用率的內(nèi)部機(jī)制。

在4.1估計(jì)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步引入勞動(dòng)力數(shù)量（labor）、工資水平（wage）、工業(yè)企業(yè)負(fù)債水平（debt ）、工業(yè)貸款數(shù)量（loan）和利率水平（int）五個(gè)解釋變量，同時(shí)加入這五個(gè)變量和要素市場(chǎng)扭曲指數(shù)（fac）的交互項(xiàng)⑤伍德里奇（2015）指出，模型中包含交互項(xiàng)時(shí)，原變量的回歸系數(shù)要謹(jǐn)慎對(duì)待，通常是將交互項(xiàng)進(jìn)行去中心化處理，此時(shí)原變量參數(shù)系數(shù)表示在均值處的偏效應(yīng)，此處采用了這一做法。。各模型中，Sargan檢驗(yàn)和AR（1）、AR（2）均表明模型設(shè)定是正確的，產(chǎn)能利用率滯后項(xiàng)、要素市場(chǎng)扭曲指數(shù)及各控制變量的系數(shù)均具有很好的顯著性。

從模型6可以看到，在要素市場(chǎng)扭曲指數(shù)（fac）的系數(shù)顯著為負(fù)的情況下，要素市場(chǎng)扭曲指數(shù)和勞動(dòng)力數(shù)量的交互項(xiàng)（fac×labor）在5%的顯著性水平上顯著為負(fù)，這說明勞動(dòng)力數(shù)量的正向扭曲（即雇傭了多余的勞動(dòng)力）是造成產(chǎn)能過剩的原因之一。根據(jù)這一估計(jì)結(jié)果，在其他條件不變的前提下，企業(yè)雇用人數(shù)的減少有助于提高產(chǎn)能利用率水平。但現(xiàn)實(shí)情況下，就業(yè)穩(wěn)定是地方政府重點(diǎn)關(guān)注的社會(huì)問題，因此企業(yè)的解雇行為會(huì)受到政府的限制，這在一定程度上導(dǎo)致產(chǎn)能過剩問題遲遲得不到有效化解。

從模型9可以看到，要素市場(chǎng)扭曲指數(shù)和工資的交互項(xiàng)（fac×wage）系數(shù)并不顯著，這說明勞動(dòng)力工資扭曲對(duì)工業(yè)產(chǎn)能利用率的影響不顯著。這一結(jié)論與我們對(duì)現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)狀況的觀察基本相符：通常情況下，企業(yè)在員工工資的決定上具有自主權(quán)，政府對(duì)工資水平的干預(yù)較少。從宏觀經(jīng)濟(jì)的實(shí)際運(yùn)行來看，受產(chǎn)能過剩影響，大量鋼鐵和煤炭企業(yè)利潤(rùn)水平下滑嚴(yán)重，此時(shí)企業(yè)往往通過降低工資的方式予以應(yīng)對(duì)，而直接裁員的情況較少。

模型7中引入企業(yè)的要素市場(chǎng)扭曲指數(shù)和負(fù)債水平的交互項(xiàng)（fac×debt），模型8中引入要素市場(chǎng)扭曲指數(shù)和工業(yè)貸款水平的交互項(xiàng)（fac×loan ），fac×debt 和fac×loan的系數(shù)均不顯著，這表明負(fù)債水平和貸款水平并不是要素市場(chǎng)扭曲影響產(chǎn)能利用率的渠道。

模型10引入要素市場(chǎng)扭曲指數(shù)和利率水平的交互項(xiàng)（fac×int ），在要素市場(chǎng)扭曲指數(shù)（fac ）的系數(shù)顯著為負(fù)的情況下，fac×int的系數(shù)在10%的顯著性水平下顯著為正，這說明企業(yè)貸款價(jià)格的負(fù)向扭曲（貸款利率低于市場(chǎng)正常水平）是導(dǎo)致工業(yè)產(chǎn)能過剩的原因之一。在這一負(fù)向扭曲存在的情況下，通過提高貸款利率可以提高產(chǎn)能利用率，但是現(xiàn)實(shí)情況下卻面臨一定制約：一是我國(guó)銀行貸款的利率市場(chǎng)化水平比較低，受政策指導(dǎo)的影響較大，金融機(jī)構(gòu)在貸款利率的自主性上并不完全，如1999-2003年間，縣以下金融機(jī)構(gòu)貸款利率上浮幅度最高為30%，2003-2004上浮幅度調(diào)整為70%，2004-2012年間，城鄉(xiāng)信用社的仍然面臨130%的上浮限制。二是國(guó)有企業(yè)來說，政府的隱性擔(dān)保和預(yù)算軟約束等導(dǎo)致國(guó)有企業(yè)往往能以優(yōu)惠利率獲得銀行信貸，這也在一定程度上加劇了貸款價(jià)格的負(fù)向扭曲。這一發(fā)現(xiàn)與王玨等（2015）的結(jié)論類似，王玨等（2015）研究發(fā)現(xiàn)，在當(dāng)前商業(yè)銀行的管理體制下，一定規(guī)模以上的貸款審批權(quán)限被上收至總行，這使得地方政府直接干預(yù)信貸數(shù)量較為困難，但是政府的隱性擔(dān)保行為，使得信貸價(jià)格對(duì)效益的變化不敏感，從而導(dǎo)致了資金價(jià)格水平的扭曲。

表5 加入交互項(xiàng)后產(chǎn)能利用率與各解釋變量的回歸結(jié)果

五、結(jié)論和政策建議

本文利用分省面板數(shù)據(jù)測(cè)度各省市的產(chǎn)能利用率水平，并分析了要素市場(chǎng)扭曲對(duì)工業(yè)行業(yè)產(chǎn)能利用率的內(nèi)部影響機(jī)制，結(jié)果發(fā)現(xiàn)要素市場(chǎng)扭曲確實(shí)加劇工業(yè)行業(yè)的產(chǎn)能過剩問題，要素市場(chǎng)扭曲程度每提高1%，產(chǎn)能利用率將會(huì)下降0.03%，并且這種影響存在一定的時(shí)滯效應(yīng)。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，在勞動(dòng)力就業(yè)市場(chǎng)上，主要是通過勞動(dòng)力就業(yè)數(shù)量的正向扭曲，即限制企業(yè)解雇行為，從而加劇了產(chǎn)能過剩問題，工資水平的扭曲對(duì)產(chǎn)能過剩的影響并不顯著。在信貸市場(chǎng)上，主要是通過資金價(jià)格的向下扭曲，即政策機(jī)構(gòu)通過設(shè)置貸款利率上限、政府通過隱性擔(dān)保等手段壓低了部分企業(yè)資金使用成本，進(jìn)而加劇產(chǎn)能過剩，資金借貸數(shù)量的扭曲對(duì)產(chǎn)能利用率影響并不顯著。

上述結(jié)論具有重要的政策含義，面對(duì)目前的“結(jié)構(gòu)性產(chǎn)能過?！眴栴}，除政府已經(jīng)提出的遏制產(chǎn)能盲目擴(kuò)張、清理整頓違規(guī)產(chǎn)能和調(diào)整優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等措施外，還應(yīng)加快要素市場(chǎng)改革。具體而言，政府應(yīng)減少對(duì)企業(yè)雇傭行為的干預(yù)，加快工業(yè)行業(yè)就業(yè)水平出清，為應(yīng)對(duì)工業(yè)領(lǐng)域失業(yè)人數(shù)的增加，可以通過稅收優(yōu)惠、引導(dǎo)基金等方式，加大服務(wù)業(yè)對(duì)勞動(dòng)力的吸納力度，同時(shí)鼓勵(lì)職工就地創(chuàng)業(yè)就業(yè)。在資金借貸市場(chǎng)上，地方政府應(yīng)認(rèn)真落實(shí)貫徹國(guó)務(wù)院43號(hào)文等后續(xù)措施，提高地方債務(wù)管理的透明度和規(guī)范性，杜絕對(duì)市場(chǎng)化經(jīng)營(yíng)的國(guó)有企業(yè)的隱形擔(dān)保行為。

本文只代表作者個(gè)人觀點(diǎn)，與所在單位無關(guān)。

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(Jinan Branch, People 's Bank of China, Shandong Jinan, 250000, China)

This paper measures the capacity utilization using the provincial panel data,and identify the mechanism of factor market distortion affecting excess capacity.Firstly, we find that the factor market distortion could aggravate capacity excess,and there is some time lag in this process. Secondly, factor distortion in labor market is mainly quantity effects ,and in the loan market is is mainly price effects.Finally we proposes that in order to alleviate the capacity excess,we need to accelerate the reform in factor market.

Factor Market Distortion; Excess Capacity; Dynamic Panel GMM﹝執(zhí)行編輯：劉自敏﹞

F42

A

2095-7572(2017)03-0034-12

2017-3-26

龐念偉（1990-），男，山東臨沂人，碩士，中國(guó)人民銀行濟(jì)南分行中級(jí)經(jīng)濟(jì)師；孫毅（1985-），男，山東濰坊人，博士，中國(guó)人民銀行濟(jì)南分行中級(jí)經(jīng)濟(jì)師。