京津冀高能耗產業產能利用率及其影響因素研究

賈品榮 朱瑞明 趙榮欽 焦士興 楊青林 楊文娟 滿洲

摘 要 產能過剩是京津冀地區經濟發展面臨的突出問題之一.開展區域產能利用率及其影響因素研究，對于揭示高能耗產業產能過剩的機制，并進一步采取合理的產業結構優化和過剩產能化解對策具有重要的實踐意義.基于京津冀地區2004-2016年高能耗產業的相關數據，采用生產函數法并通過Eviews 9.0對京津冀地區高能耗產業的產能利用率進行了計算，并分析了其影響因素.主要結論如下：（1）京津冀的產能利用率存在地區差異，但都低于79%，處于產能過剩的狀態;總體而言，產能利用率的變化可以劃分為持續增長、波動上升和波動下降三個階段;（2）產能利用率具有明顯的行業差異，其中有色金屬冶煉及壓延加工業的產能利用率為36.80%，是產能過剩最突出的行業;（3）高能耗產業產能過剩的主要原因是政府的過度干預、涌潮效應、經濟體制扭曲和技術效率低下等;（4）未來應當在京津冀協同發展的基礎上，抓住“一帶一路”倡議和雄安新區建設的機遇，實施“走出去”戰略;加強環境規制作用，推動科技創新和產業結構升級，實現“環保補償效應”.

關鍵詞 能源經濟;產能利用率;生產函數法;高能耗產業;京津冀

中圖分類號 F424.7 ???????????文獻標識碼 A

Capacity Utilization Rate and Its Influencing

Factors of the Energyintensive Industries

in BeijingTianjinHebei Region

JIA Pinrong1， ZHU Ruiming2， ZHAO Rongqin2*，

JIAO Shixing3， YANG Qinlin2， YANG Wenjuan2， MAN Zhou2

（1.Beijing Research Center of Science， Beijing 100089，China; 2.School of Surveying and Geoinformatics， North China

University of Water Resources and Electric Power， Zhengzhou， Henan 450046，China; 3.School? of Resource &

Environment and Tourism， Anyang Normal University， Anyang， Henan 455002，China）

Abstract Overcapacity was one of the prominent problems during the economic development of the BeijingTianjinHebei region. It was of great practical significance to carry out research on regional capacity utilization rate and its influencing factors to reveal the mechanism of overcapacity in the high energy consumption industries， and further adopted reasonable industrial structure optimization and overcapacity solution. Based on the data of high energy consumption industry in BeijingTianjinHebei region from 2004 to 2016， this paper used the production function method to calculate the capacity utilization rate of BeijingTianjinHebei region and its high energy consumption industries through Eviews9.0， and analyzed the influencing factors about capacity utilization rate. The main conclusions are as following： （1） There were regional differences in capacity utilization rates of BeijingTianjinHebei region， but they were all below 79% which was in risk of overcapacity; generally speaking， the change of capacity utilization rate could be divided into three stages： sustained growth， rising volatility and falling volatility. （2） The capacity utilization rate had obvious industry differences， among which the capacity utilization rate of nonferrous metal smelting and pressing industry was 36.80%， which was the most prominent industry with overcapacity. （3） The main reasons for overcapacity in high energy consumption industries were excessive government intervention， wave movement phenomena， economic system distortions and technical inefficiencies. （4） In the future， on the basis of the coordinated development of BeijingTianjinHebei Region， we are? supposed to seize the opportunity of the Belt and Road initiatives and the construction of Xiong'an New Area and implement the “going global” strategy; strengthen the production of environmental regulations， promote technological innovation and industrial structure upgrading， and achieve “environmental compensation effects”.

Key words Energy economy;Capacity Utilization Rate; Production function; High Energy Consumption Industries; BeijingTianjinHebei

1 引 言

產能利用率是指實際產出與潛在最優產出的比值[1]，是判斷是否存在產能過剩和過剩程度的重要指標.隨著中國經濟社會的快速發展和城市擴張，投資持續過快增長，一些行業如房地產、鋼鐵、水泥投資明顯過熱，導致產能擴張速度遠遠超過需求擴張的速度.目前，產能過剩問題與產業結構轉型、國有企業改革、環境保護等問題相互交織，并成為影響中國未來經濟結構轉型升級的關鍵問題之一.國外學者對產能利用率的研究開始的比較早，自上世紀30年代，關于產能利用率的研究就層出不窮.Kirkley等（2002）[2]基于漁業行業特征對產能和產能利用率的定義、測量方法進行適當修正，分析了美國北大西洋漁業的產能利用率變化;Arfa等（2017）[3]利用數據包絡分析法對突尼斯公共醫院資源利用狀況進行研究，發現其未利用產能在不斷上升;Deshmukh和Wagh（2017） [4]基于印度太陽能光伏發電行業產能利用率的年度和月度數據，闡述了該地區產能利用率變化的驅動因素;Pierce和Wisniewski（2018）[5]利用美聯儲委員會和人口普查局數據，對美國制造業產能利用率變化趨勢和下降特點進行分析總結.

隨著我國經濟社會的快速發展，產能過剩的問題也隨之而來，學者們對產能利用率的研究也不斷加深.周密和劉秉鐮（2017）[6]在傳統需求函數中引入退出價格和飽和需求假設，提出中國式產能過剩是商品和住房二元市場疊加的飽和需求式過剩;黃秀路等（2018）[7]運用 DSBM模型和Dagum基尼系數對中國各地區工業產能利用率分行業的時空演變和差異來源進行論證;劉航和孫早（2014）[8]利用系統廣義矩估計法（SYSGMM）提出城鎮化是加速制造業產能過剩的重要因素;楊帥羽等（2015）[9]構建了混合寡占競爭模型，發現減少政府補貼可以解決國營和民營企業的產能過剩問題;樊茂清（2017）[10]利用二次型可變成本函數模型論證了能源、勞動價格和技術進步對中國各部門產能利用率的驅動作用;包群等（2017）[11]通過數據包絡分析論證了經開區主導產業的相似性是引發產能過剩的重要驅動因子;鄭晶晶和賀正楚（2016）[12]采用數據包絡分析量化測算了土地供給價格扭曲、財政補貼和預算軟約束等因素對鋼鐵和光伏產業資源配置效率的影響程度;史丹和張成（2017）[13]基于系統性優化思想對我國制造業進行了結構優化和要素錯配調整以實現經濟和環保的共同進步.以上研究為開展產能利用率研究提供了重要的思路和方法參考.總體而言，目前國內關于國家宏觀層面的工業體系或者某一具體產業（鋼鐵[14]、煤炭[15]和光伏產業[16]等）的產能利用率研究較多，但基于省級尺度的高能耗產業的研究還相對較少.

京津冀地區是中國三大經濟“增長極”之一.而截至目前，高能耗產業在該地區的工業產業結構中仍占有較大比重，產能過剩是京津冀地區經濟發展面臨的突出問題之一，并成為制約京津冀地區轉型發展的重要因素.開展京津冀地區產能利用率及其影響因素研究，不僅有助于揭示高能耗產業產能過剩的機制，而且對于過剩產能的化解及產業結構優化具有重要的實踐意義.

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

《2010年國民經濟和社會發展統計報告》中高耗能產業包括石油加工煉焦及核燃料加工業、化學原料及化學制品制造業、非金屬礦物制品業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、有色金屬冶煉及壓延加工業以及電力熱力的生產和供應業等六大行業.

研究數據來源于2005-2017年《中國工業統計年鑒》，主要包括：六大高能耗產業的主營業務收入、固定資產原價和平均用工人數等數據.產能利用率的計算模型以京津冀地區2004-2016年的面板數據為基礎，其中產出指標y是主營業務收入，因為主營業務收入能夠體現高能耗產業的實際經營狀況，綜合全面地反映產業的發展情況.其次選取固定資產原價作為資本投入k.固定資產原價是指固定資產的成本，是維持企業生產經營活動的物質基礎.最后，勞動力投入l采用的指標是平均用工人數，因為它在一定程度上反映了某時期內參與生產經營活動的勞動力資源的利用情況.

2.2 研究方法

生產函數法不僅包含了科學技術進步對企業產出的影響，而且還反映了各要素對產出的貢獻，該方法在數據的獲取上還具有一定的優勢，因此采用生產函數法測算京津冀高能耗產業的產能利用率[17].產能利用率臨界值的判斷采用韓國高等[18]的界定標準，即產能利用率的正常值應處于79%-83%之間，超過90%則認定為產能不足，低于79%的則認為其存在產能過剩現象.

生產函數法的具體步驟[19]是：①首先基于CD生產函數公式確定資本、勞動力和產出的關系的基本形式為

y=f（k，l，a）e-u=akαlβe-u，（1）

其中y代表產出水平指標，k代表資本投入指標，l代表勞動力投入指標，a代表技術水平指標，α代表資本投入的產出彈性系數、β代表勞動力投入的產出彈性系數，且滿足α>0，β>0，u代表隨機干擾項.

②在假定規模報酬不變（α+β=1）的前提下，對式（1）兩邊分別進行取對數處理后得到下式：

ln y=ln a+αln k+βln l-u.（2）

因此邊界生產函數的實質形式為：

ln y*=αln k+βln l+ln a，（3）

其中y*代表理論上的最大產出水平.

③設定隨機變量γ，在滿足E（u）=γ和ln a=δ的前提條件下，可以將式（2）進行轉換得到下式：

ln y=αln k+βln l+（δ-γ）+（u-γ）.（4）

由于E（u-γ）=0，故可以利用最小二乘法（OLS）進行回歸估計得到平均生產函數的計算式：

ln =ln k+ln l+（δ-）.（5）

④計算樣本區間內產出的實際值與其對應的通過平均生產函數公式所求得的估計值之間的差值，并將差值的最大值添加至平均生產函數的常數項，即可得到邊界生產函數的計算公式：

max （ln y-ln ）=max {ln y-[（ln k+ln l+（δ-）]}，

（6）

式（6）即為的值，代入式（5）即可得到的值，因此可以得到邊界生產函數的具體形式為：

=ekl.（7）

⑤根據邊界生產函數，計算出理論上的最大產出，與實際產出進行比較，得到產能利用率為：

CU=y.（8）

從以上步驟可見，生產函數法計算的數據會出現100%的產能利用率，因此計算的數據并不是該行業真實的產能利用率數值（計算出的100%的產能利用率數據是指該行業實際生產活動中所達到的最大值），但這種處理方法可以消除產能利用率因行業性質差異所產生的最大值的高低懸殊差異，使得最終數據具有可比性[20].

3 京津冀高能耗產業產能利用率分析

3.1 京津冀不同地區高能耗產業產能利用率分析

京津冀三地區的產能利用率差異較大，天津市最高、北京市次之、河北省最低.同時，產能利用率的年際變化也存在明顯的地域差異.在年際變化方面，天津市產能利用率由2004年的50.67%上升至2016年的64.20%，增加了13.53%;北京市的產能利用率由2004年的49.22%上升至2016年的65.26%，增加了16.04%;河北省的產能利用率由2004年的52.29%變化至2016年的49.17%，減少了3.12%（表1）.這主要是受到3個地區不同的地理區位、產業結構、國家政策和城市定位等的影響.3個地區產能利用率峰值出現的時間也各不相同，北京市的峰值是2014年的74.38%，這是由于北京市在2014年進行了高能耗產業的外遷;天津市的峰值出現在2011年，是受到天津市濱海新區建設的影響;河北省的峰值是2008年的65.10%，這是由于河北省本身就是以高能耗重工業為主，而后又受到北京市與天津市的高能耗產業轉移的影響.

目前國內關于國家宏觀層面的工業體系或者某一具體產業（鋼鐵[14]、煤炭[15]和光伏產業[16]等）的產能利用率研究較多，但基于省級尺度的高能耗產業的研究還相對較少.

京津冀三地區的產能利用率變化存在一定的階段相似性.3個地區的產能利用率都可劃分為3個階段，即持續增長階段、波動上升階段和波動下降階段.在2004-2008年期間，天津市和河北省高能耗產業的產能利用率處于持續增長的階段，由2004年的50.67%和52.29%增長至2008年的72.07%和65.10%，天津市的增加量（21.40%）要高于河北省（12.81%）;北京市的持續增長階段是在2004-2007年間，產能利用率由49.22%增長至59.87%，增加了10.65%.天津市與河北省在2008-2011年處于波動上升階段;北京市的波動上升階段是在2007-2011年，由59.87%上升至70.91%，增加了11.04%（圖1）.在波動上升階段，3個地區的產能利用率都在2009年出現明顯的下降，這是由于2008

年全球性的金融危機對中國的工業經濟產生了巨大的沖擊.京津冀3個地區的波動下降階段都是在2011-2016年，在該階段內的產能利用率雖然大小變化有所起伏，但在整體上均表現出減小的趨勢，北京市的減少量（-5.65%）要明顯低于天津市（-20.29%）和河北省（-15.09%），這是由于北京市的產業重心已經轉移到第三產業.

2004-2016年京津冀地區產能利用率的均值是63.15%，小于79%～83%的界定范圍，這表明京津冀地區均處于產能過剩狀態.3個地區的產能利用率均值分別是62.79%，69.31%和57.34%，天津市最高、其次為北京市、河北省最低，這是由于天津市是一個國際大港口，國際貿易業務繁榮，存在天然的地理區位優勢;而河北省是以重工業為主的工業大省.但是三個地區的產能利用率都小于79%，屬于嚴重的產能過剩.

3.2 京津冀不同高能耗產業產能利用率分析

不同高能耗產業的產能利用率具有明顯的差異性（表2）.截至2016年，石油加工、煉焦及核燃料加工業、化學原料及化學制品制造業、非金屬礦物制品業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、有色金屬冶煉及壓延加工業、熱力的生產和供應業的產能利用率均值分別是66.82%，76.34%，65.00%，55.36%，36.80%和78.53%.可以看出，產能利用率最大的是電力、熱力的生產和供應業，有色金屬冶煉及壓延加工業最小，兩者差值達到41.73%，是有色金屬冶煉及壓延加工業的1.13倍.這種差異與行業性質、企業的技術水平差異和生產復雜程度等有關，電力、熱力的生產和供應業是工業和國民經濟發展的基礎性行業，各行各業對其均有巨大的需求，同時在對外出口也擁有巨大的技術優勢，因而產能利用率最高.

六大高能耗產業面臨產能過剩危機.六大產業可以劃分為三大類，其中電力、熱力的生產和供應業和石油加工、煉焦及核燃料加工業屬于能源類產業，黑色金屬冶煉及壓延加工業和有色金屬冶煉及壓延加工業屬于金屬類產業;化學原料及化學制品制造業和非金屬礦物制品業屬于其它類產業.在這3類產業中，2004-2016年產能利用率最大的是能源類產業（72.68%），其次是其它類產業（70.67%），最小的是金屬類產業（46.08%）.這雖然是由于能源是其他工業活動的動力，但也說明我國目前的發展對于能源仍然有很大的需求;對于金屬類產業，受到我國資源條件、技術水平和企業“羊群效應”等的影響，產業結構失衡，產能利用率持續偏低，存在一定程度的“偽過剩”現象（圖2）.

高能耗產業的產能利用率變化也可以劃分為持續增長、波動上升、波動下降和連續減少等不同的階段.關于高能耗產業的時空演變，化學原料及化學制品制造業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、有色金屬冶煉及壓延加工業和電力、熱力的生產和供應業的產能利用率離散程度相對較小，而石油加工、煉焦及核燃料加工業和非金屬礦物制品業的離散程度（標準差）偏大.離散程度最大的是石油加工、煉焦及核燃料加工業（11.82%），電力、熱力的生產和供應業的離散程度最小（3.70%）.這說明電力、熱力的生產和供應業的產能利用率變化相對較小.在2004-2007年該產業處于持續增長的階段，波動下降階段在2007-2016年.石油加工、煉焦及核燃料加工業離散程度最大（圖3），可以劃分為2004-2008年和2008-2012年兩個波動上升階段以及2012-2016年的連續減少階段.除此之外的四大產業的產能利用率的離散程度不大，故而可劃分為持續增長、波動上升和波動下降3個階段.

4 京津冀高能耗產業產能

過剩的影響因素分析

針對京津冀地區產能利用率時空變化及行業差異，結合京津冀地區的經濟結構和發展狀況，可以看出，政府的過度干預、企業不合理的經濟行為、不合理的經濟增長方式和技術效率低下等因素是造成該地區高能耗產業產能過剩的主要因素.

4.1 政府干預

政府干預是當下引起京津冀地區高能耗產業產能過剩的一個重要因素.首先我國以GDP為標準的政府考核體系導致地方政府為了在政績考核中取得優勝，而對GDP的快速增長有著迫切需求，為經濟干預提供了動機.為了在政績考核中取勝，地方政府主動制定一系列有利于高能耗產業發展的特殊產業政策，降低工業土地出讓價格、增加企業財政和稅收補助、放寬生態環境要求等使企業獲得了更多的要素投入，由此引發了生產要素價格扭曲，阻礙市場資源配置功能發揮作用，扭曲微觀企業的市場進入和退出決策，引發整個行業的產能過剩危機.

4.2 涌潮現象

京津冀地區是我國的三大經濟增長極之一，全社會都對該地區經濟發展抱有美好期望，導致該地區企業出現各種盲目規劃、投資的非理性行為，產生“涌潮現象”.由利益驅動所引發的投資“潮涌現象”導致高能耗產業的產能不斷擴張，超過市場的消費需求，產能利用率持續走低，產能過剩嚴重.

4.3 經濟體制扭曲

經濟體制扭曲是京津冀地區高能耗產業產能過剩的又一重要原因.過去幾年經濟增長的“三輛馬車”只有投資發揮了作用，這種失衡的經濟增長方式阻礙了產能過剩危機的有效化解.2004-2016年3個地區的六大高能耗產業固定資產原價投資分別上升了206.46%，408.19%和443.84%，不合理的經濟增長方式打破了市場的供需平衡，大量的資本向鋼鐵、有色金屬、水泥、煤炭等高能耗領域不斷涌入，導致產能利用率下降.

4.4 技術效率低下

技術效率低下也是導致產能利用率偏低的原因之一.高能耗產業大多屬于資源與資本密集型產業，技術門檻相對較低，容易引發資本大量涌入，導致重復建設.同時受到前期資本、勞動力等生產要素大量投入的壓力，京津冀地區高能耗產業的技術創新進程緩慢，產品低端化、同質化嚴重，產能利用率偏低，存在一定程度的“偽過剩”現象.

5 結 論

以京津冀地區高能耗產業為研究對象，采用生產函數法，利用Eviews 9.0對2004-2016年京津冀地區高能耗產業的產能利用率進行了計算分析，并探討了產能過剩的影響因素.主要結論如下.

（1）京津冀地區的產能利用率具有一定的區域差異.2004-2016年京津冀三地區的高能耗產業年平均產能利用率分別是62.79%、69.31%和57.34%，天津市最高，河北省最低;產能利用率的均值是63.15%，小于79%～83%的界定范圍，面臨著產能過剩的危機;產能利用率變化可以劃分為三個階段，即2004-2008（2004-2007）年間的持續增長階段，2008-2011（2007-2011）年間的波動上升階段，2011-2016年的波動下降階段.

（2）高能耗產業的產能利用率具有明顯的行業差異.電力、熱力的生產和供應業（78.53%）的產能利用率最大，最小的是有色金屬冶煉及壓延加工業（36.80%），存在嚴重的產能過剩現象;產能利用率變化可以劃分為不同的階段，電力、熱力的生產和供應業為持續增長和波動下降兩個階段，石油加工、煉焦及核燃料加工業為波動上升、波動下降和連續減少3個階段，其余產業為持續增長、波動上升和波動下降3個階段.

（3）導致京津冀地區及其高能耗產業產能過剩的原因主要是政府的過度干預、“涌潮現象”、經濟體制扭曲和技術效率低下等.

為進一步提高京津冀地區高能耗產業的產能利用率，推動該地區經濟持續良好發展，提出以下建議：（1）充分發揮京津冀地區國際港口的地理區位優勢，挖掘國外市場的消費潛力.抓住“一帶一路”倡議的機遇，加強國際產能合作，化解產能過剩危機;（2）完善環境保護制度，加強環保硬約束作用.在推動京津冀環保的一體化發展中，以雄安新區白洋淀流域污染治理為契機，明晰環境產權，健全環境保護的相關法律法規，對土地、環境稅、碳排放權和排污權等資源進行市場化處理的同時發揮政府對環境污染的監督管理作用，特別是對高能耗產業企業的重點監控，加大環境污染的懲罰力度，倒逼企業科技創新和產業結構升級，實現“環保補償效應”，促進產能利用率的上升;（3）推動京津冀地區協同發展，提高高能耗產業的產能利用率.京津冀地區應當發揮各自的資源稟賦優勢，利用市場對資源的高效配置作用，增強區域發展協調性，消除“虹吸效應”，實現北京非首都功能疏散與河北雄安新區建設有效對接，推進產業綠色轉移，提高產能利用率，消除產能過剩.

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