從過度投資到產能過剩：理論與經驗證據

陳少凌 梁偉娟 劉天玨

一 引言及文獻綜述

投資是推動中國經濟多年來持續高速增長的最重要動力，然而，隨著世界經濟陷入深度調整和我國經濟步入轉型發展期，以投資驅動的粗放式經濟增長日漸乏力，過度投資、產能過剩等成為困擾中國經濟發展的兩大弊端。嚴重的產能過剩不僅造成了對資源和勞動創造的浪費，更使這些產業的企業面臨大面積的虧損(1)2012年，鋼鐵行業的利潤率只有1%，電解鋁的虧損面也達到了50%左右(張平，2013年3月6日)。，甚至引發惡性競爭、地方保護主義、市場分割等更為惡劣的經濟問題。盡管中央政府數次在“五年計劃”中強調要嚴格控制過度投資與產能過剩問題，但回顧中央政府于2012年前對產能過剩的治理，從最初的“限產、淘汰、限投”三大措施演變為包括“限控投資、淘汰落后產能、促進兼并重組、幫助擴大需求、鼓勵高能產業發展”等在內的一攬子調控，從最初的一大(紡織)兩小(煤炭、冶金)擴大到鋼鐵、水泥、汽車、電解鋁等45個行業(2)第一次：1999-2000年，面對東南亞金融危機的沖擊及已持續多年的通貨緊縮困擾，政府采取了三大措施進行產能調整；第二次：2003-2004年，從抑制通脹和維系人民幣匯率穩定的角度考慮，政府采用了供地、融資、核準、檢查等手段，限制部分行業(以鋼鐵、電解鋁、水泥三部門為主)投資；第三次：2006年，相關部門發布了加快推進產能過剩行業結構調整的文件，指出部分行業盲目投資、低水平擴張導致生產能力過剩，已經成為經濟運行的一個突出問題，并從嚴控投資項目、淘汰落后產能、促進兼并重組等方面提出了一系列治理措施；第四次：2009年9月26日，國務院批轉發改委等部門《關于抑制部分行業產能過剩和重復建設引導產業健康發展若干意見》，隨后于12月5日，中央經濟工作會議提出了“堅決管住產能過剩行業新上項目”。，盡管治理力度不斷加強，但產能過剩局面始終未能獲得根本的改善，甚至還有漸趨惡化的勢頭(3)盡管表面上看來，每一輪的投資增速在政策打壓下受到了抑制，但它往往也意味著下一輪的反彈將更加迅猛和頑強。以鋼鐵和水泥行業為例，2005年我國粗鋼產量3億噸，發改委預測產能過剩1億噸左右，2006年國家對鋼鐵行業進行了治理，但到了2009年我國粗鋼產量6.6億噸而實際需求不超過5億噸，過剩1.6億噸，比2005年增長近60%；2005年國內水泥市場需求不到10.5億噸，而水泥生產能力已達13億噸，產能過剩2.5億噸。同年“八部委”聯合印發的《關于加快水泥工業結構調整的若干意見》，提出水泥工業調整的目標是2010年產量12.5億噸。然而根據工信部調查的數據，2008年我國水泥產能18.7億噸，此外還有近10億噸的待建項目，若這些待建產能全部實現，在2010年我國水泥產量將突破27億噸，而市場需求最多不超過16億噸，產能嚴重過剩。。

為了突破這一困境，2015年，中央經濟工作會議提出了以去產能、去庫存、去杠桿、降成本、補短板為主要內容的供給側結構性改革，強調產能過剩治理對中國經濟建設的重要作用；2016年，中央經濟工作會議依然強調要繼續深入推進“三去一降一補”，指出產能過剩的治理任重而道遠；2020年6月，國家發展改革委等六部門聯合印發通知，要求尚未完成“十三五”去產能目標的地區和中央企業，要確保去產能任務在2020年底前全面完成。因此，如何化解產能過剩問題和鞏固去產能的成果一直是最受關注的經濟問題之一。與此相應，“十三五”規劃明確地將“優化資本結構、增加有效投資”列為培育發展新動力的重要戰略性目標。可見，作為供給體系中最重要的生產要素，資本的適度投入正是化解產能過剩、推進供給側結構性改革的關鍵環節。

學術界對過度投資與產能過剩的研究從未間斷，但仍少有文獻將不確定性、過度投資和產能過剩納入到統一框架中，探討過度投資與產能過剩的關系及不確定性對二者的異質影響，這其中的原因有二：

其一，尚未能很好地厘清過度投資與產能過剩的概念。當前的政策行文和學術研究總是不加區分地使用“過度投資”、“重復建設”或“產能過剩”來描述同一經濟現象(王文甫等，2014)[1]，即投資形成的生產能力遠超市場需求，派生的現象是產品價格競爭激烈、產能大量閑置、企業虧損增加。然而準確來說，上述定義描述的更多是產能過剩現象，而非過度投資。根據企業投資理論的一般定義，過度投資指的是企業的投資水平超出了投資理論所規劃的最優水平，而產能過剩則是指實際產出未達到產出能力的最優可容納水平，二者至少存在著如下兩點區別。首先，過度投資與產能過剩分別指向的是企業投資生產過程中的不同決策階段，前者考慮的是“投資多少”的問題，屬于一種需先行做出的長期決策；而后者更多關注的是“生產多少”的問題，屬于一種后發的短期決策。其次，過度投資描述的是實際投資超出適度投資的多少，而產能過剩描述的則是實際產出與其現有投資水平決定的產出能力相差多少。因此，從這一角度來說，本文對過度投資與產能過剩的區別定義與王文甫等(2014)[1]提出的觀點是基本一致的。

其二，對不確定性特別是不確性異質性的考察還有待進一步深化。目前，有關企業過度投資或產能過剩成因的相關研究大致可歸納為“政府”和“市場”兩大學說觀點。“政府說”強調非市場因素，認為是經濟轉型過程中的各種體制缺陷導致了企業的過度投資與產能過剩，包括：信貸歧視、信貸集中、流動性過剩和銀行的預算軟約束等投融資體制缺陷(張立群，2004[2]；黃蕙，2005[3]；劉西順，2006[4])；財政分權、中國地方官員的晉升體制、模糊的土地產權及地方政府的不恰當干預等行政體制缺陷(張維迎和馬捷，1999[5]；周黎安，2004[6]；陸銘等，2004[7]；江飛濤和曹建海，2009[8]；王文甫等，2014[1]；Zhang et al.，2017[9])。誠然，也有學者持相反觀點，認為政府財政補貼會導致產能利用率提高而非產能過剩(齊鷹飛和趙旭霞，2015)[10]。而“市場說”則認為，產能過剩源于市場自發調節機制的種種結果，包括：阻止競爭者進入、維持市場份額或取得先行期權價值等策略性的產能投資(Dixit，1980[11]；Fudenberg和Tirole，1985[12]；Gilbert和Vives，1986[13]；Gilbert和Lieberman，1987[14]；Dixit和Pindyck，1994[15]；白讓讓，2016[16])；進入壁壘低、退出壁壘高的結構性特征和低集中度的市場結構導致的重復建設(呂政和曹建海，2000[17]；魏后凱，2001[18])；企業對產業前景盲目樂觀所引發的“潮涌現象”(林毅夫，2007[19]；周業樑和盛文軍，2007[20]；盧峰，2009[21]；林毅夫等，2010[22])。由此可知，除“市場說”中的部分研究曾對經濟不確性有所涉及外，絕大多數研究都在確定性的假設框架下展開分析。然而，從歷史經驗來看，過度投資、產能過剩總是與不確定性相伴而生(林毅夫等，2010[19]；徐業坤等，2013[23]；楊海生等，2014[24])。如1998年出現的嚴重產能過剩，源于亞洲金融危機導致的經濟動蕩；類似地，最新一輪的產能過剩問題則源于對2008年全球金融危機的過度反應。本文認為，除經濟不確性這一傳統的不確定性外，“政府說”所強調的非市場因素同樣是企業在投資決策時面臨的一種不確定性，且這些非市場因素所導致的不確性對過度投資與產能過剩的影響顯然與經濟不確定性有本質區別。因此，忽視其不確定性的特征而在確定性的框架下去分析這些因素的影響，顯然會得出有偏差的結論，即無法正確估計企業的投資與生產效率。

因此，正如國務院發展研究中心《進一步化解產能過剩的政策研究》課題組(2015)[25]的最新調研報告所言，“當前的產能過剩是多種因素綜合疊加的結果，既有市場經濟本身的因素，也有經濟轉型期體制機制不完善、發展方式落后的因素”。由多重不同性質的影響因素疊加造成的復合型不確定性正是導致我國“過度投資”與“產能過剩”特殊性的本質原因。實際上，在關于不確定性與企業投資關系的研究中，目前已有相當一部分學者從經濟或政策不確定性出發(4)前者更側重經濟變量的連續波動，多以標準差或波動率來度量，包括非正常銷售收入的標準差(申慧慧等，2012)[26]、股票收益率的個體殘差(徐倩，2014)[27]和季度GDP的標準差(王義中和宋敏，2014)[28]；而后者則更側重于事件的突發性，往往以政治事件或政策出臺的頻度來度量，包括政治選舉年份(Julio和Yook，2012[29]；Jens，2017[30])、地方官員變更(陳艷艷和羅黨論，2012[31]；徐業坤等，2013[23]；An et al.，2016[32]；才國偉等，2018[33])和EPU指數(Baker和Bloom，2013[34]；Baker et al.，2016[35]；Gulen和Ion，2016[36]；張成思和劉貫春，2018[37]；顧夏銘等，2018[38]；劉貫春等，2019[39])。，發現了諸如宏觀經濟、官員變更等不確定性因素影響企業投資效率、產能過剩的實證證據。申慧慧等(2012)[26]的研究結果表明，環境不確定性增加了企業信息不對稱程度，刺激了企業的投資偏離；徐倩(2014)[27]同樣指出，企業所面臨的環境不確定性加大了股東對管理層的監督難度，進而會降低企業投資效率；金宇超等(2016)[40]發現，國有企業高管在應對反腐這一政治風險事件時的“不作為”或者“急于表現”傾向都會削弱企業捕捉投資機會的能力，進而導致投資不足或過度投資。除了以上企業微觀決策層面因素的影響外，還有學者發現政績則是政策不確定性誘發企業過度投資的重要宏觀因素。如陳艷艷和羅黨論(2012)[31]發現，不確定性將導致企業過度投資增加，這可能是為了配合地方官員“短期出成績”的需求；陳德球等(2017)[41]的研究表明，地方官員變更引發的政策不確定性會增加企業偏離均衡投資水平的非效率投資，進而降低資本配置效率；干春暉等(2015)[42]實證證據顯示，在官員任期的第一年和最后一年，企業的產能利用率最低；徐業坤和馬光源(2019)[43]研究發現，地方官員變更會加劇轄區內企業的產能過剩，表現為企業產能利用率顯著下降，政府的干預或企業通過產能擴張尋租是主要原因。上述研究在不確定性框架下多角度解釋了企業過度投資和產能過剩的成因，然而尚未將經濟和政策不確定性納入到統一框架中分析異質不確定性的影響，也未區分不確定性對過度投資和產能過剩這兩個不同階段的投資生產決策的差異化影響。

顯然，“市場說”和“政府說”分別引申的經濟不確定性和政策不確定性并非截然對立。以不確定性為紐帶，本文將“市場說”和“政府說”整合在一個模型框架下，辨析經濟不確定性和政策不確定性的異質特征，進而深入探討同時考慮市場與非市場因素的復合型不確定性對企業投資與產出決策的影響，試圖為長期以來的產能過剩困局提供新的解決思路。因此，本文通過引入一個包含投資和生產兩階段的動態模型，提出了一個受經濟不確定性和政策不確定性約束的動態分析框架，詳細刻畫從過度投資到產能過剩的形成機制與傳導渠道，希望能借此為我國產業政策的制訂方向提供切實的可操作性建議。

后文結構安排如下：第二部分通過一個簡化的兩階段投資決策模型對不確定性情形下產生的過度投資與產能過剩給出了新定義；第三部分具體剖析了雙重不確定性各自的特點，并在此基礎上構建了企業投資決策過程的一般理論模型，進而就雙重不確定性對過度投資與產能過剩的影響機理進行了理論探討；第四和第五部分內容分別借用數值模擬和實證分析探討了經濟不確定性與政策不確定性對企業過度投資與產能過剩的影響；最后為結論和政策建議。

二 過度投資與產能過剩：不確定性分析下的新定義

借鑒實物期權理論等關于企業投資兩階段分離決策的設定，本文將通過一個類似的兩階段動態投資模型來考察異質不確定性對企業過度投資和產能過剩的影響。

(一)兩階段企業動態投資決策過程：不確定性情形(5)確定性情形下的兩階段企業動態決策過程分析詳見附錄1.1。

本文先通過一個簡化的兩階段動態模型來描畫企業在不確定環境中的動態投資決策過程，進而給出過度投資與產能過剩在上述分析框架下的新定義。

為了區別投資期權本身的價值以及項目投資的價值，本文將企業的投資決策過程分解為進入投資(即取得投資期權)和生產投資(即行使投資期權)兩個階段。首先，在進入投資階段，企業選擇是否進入這一項目投資。若企業選擇進入，則必須支付一筆進入性投資Ie以獲得項目建設和生產的許可。進一步地，本文假定，進入性投資與項目生產無關，故Ie實際上代表著企業對投資期權的意愿支付價格。顯然，投資期權自身價值越高，企業的支付意愿就越強，進入性投資也就越昂貴。

等待與延遲投資的期權使得不確定性在企業投資決策過程中有了新的含義，進而衍生出了發生于進入投資階段的“是否進入”決策以及發生于生產投資階段的“何時生產”決策。由于在本部分的簡化模型中，不確定性是以離散的形式出現，生產投資階段的“是否生產”決策與“何時生產”決策實際上可以演變為包含三個決策選擇的動態決策過程：即時生產、期終生產與不生產。不同決策下的期望收益如圖1所示。

圖1 兩階段企業動態投資決策過程：不確定性情形

(二)過度投資與產能過剩：不確定性分析下的新定義

不難證明：

定理1表明，企業的過度投資動機主要來源于5個因素，且當(1)生產性投資成本越低；(2)利息成本越低；(3)投資期權許可持有期越短；(4)期望收益越高；(5)未來收益的不確定性越大，過度投資動機都會越強。這與本文的直觀判斷基本吻合。

與此同時，本文還發現，激勵企業進行實際投產的臨界現金流從確定性情形下的P提高到了PH，不確定性及其衍生出的投資期權在誘使企業競爭更多項目投資許可的同時，也抑制了企業的生產欲望，最終被投產的投資項目組合雖然更趨于高端，但組合內的項目個數卻大大減少。本文認為，這種投資能力與實際產出之間的偏離正是產能過剩的本質根源，因此，本文對“產能過剩”定義如下：

三 雙重不確定性下的過度投資與產能過剩：一般模型

從上述的兩階段簡化模型不難看出，不確定性正是企業在均衡狀態下的最優投資規則發生扭曲的本質根源，而過度投資與產能過剩則是這種被扭曲的投資規則的兩種伴生結果。那么，不確定性對過度投資及產能過剩的影響是否相同呢？企業在不確定情形下的過度投資水平與產能過剩狀態又有怎樣的聯系呢？

(一)雙重不確定性：經濟不確定性與政策不確定性

傳統的實物期權理論所討論的不確定性大多與產品價格相關，一般被設定為具有連續性與外生性的幾何布朗運動(Hartman，1972[44]；Abel，1983[45]；Pindyck，1988[46])。鑒于這類不確定性多與市場因素有著密切聯系，本文將其定義為經濟不確定性。然而，企業在投資決策過程中也會面臨各種政策不確定因素，如技術變革、體制變革或政權更替等。政策不確定性復雜的隨機性與影響的巨大性令其迥異于經濟不確定性，將其簡單設定為幾何布朗運動顯然與實際情況不相符，一個更吻合的設定應該為非連續的隨機過程。根據政策波動的突發性及影響巨大的離散型特征(10)Hassett和Metcalf(1999)[47]指出，大多數政策波動只會在特定的經濟歷史條件下出臺，且新舊政策的更替也往往是突發的而非漸進的，因此，各種政策的波動必然是離散的，其發生時間具有不可預測性。，Hassett和Metcalf (1999)[47]首次采用了非連續的泊松過程來描述由稅收政策調整引起的政策不確定性。借鑒現有文獻的思路，本文將以幾何布朗運動和泊松過程來分別描述經濟不確定性和政策不確定性這兩種異質不確定性。

(二)企業動態投資決策過程：同時存在經濟不確定性與政策不確定性(11)僅存在經濟不確定性或僅存在政策不確定性風險的單一不確定性情形的理論模型和推導詳見附錄1.2和1.3。

考慮一般的情形，經濟不確定性與政策不確定性同時存在，而政策不確定性對項目價值的影響主要體現為項目投資成本的非連續波動。為此，本文將假設現金流Pt為確定的價值增長過程，而生產性投資成本If, t則服從非連續的泊松過程(12)有時也被稱為“跳”過程(Jump Process)。，即：

假定1 項目現金流Pt和生產性投資成本If, t分別滿足如下隨機過程：

(1)

其中，α表示項目現金流的預期增速，σ表示現金流波動的標準差；dw為維納過程的增量；qt代表生產性投資成本波動的泊松過程，其中，成本波動的平均次數為λ，成本波動的幅度為A>0。根據前文分析不難理解，σ衡量了經濟不確定性的影響，而λ和A則分別從頻度與強度兩個角度衡量了政策不確定性的影響。

運用隨機動態最優化規則，本文可以解得：

(2)

進而，本文有如下定理：

根據定理2，本文將誘發企業過度投資與產能過剩的主要原因歸納為三大類：(1)商業環境因素，包括衡量要素市場商業環境的生產性投資成本If和衡量產品市場商業環境的當前產品價格P0；(2)不確定性因素，包括經濟不確定性σ、政策不確定性的頻度λ和強度A；(3)投資者信心因素，包括無風險貼現率r和項目預期成長率α。定理2表明，一方面，寬松的商業環境會增強企業的投資激勵，進而誘發過度投資。但這種受外部環境刺激的產能擴張往往能夠被市場需求的同步擴張充分吸收，因此并不一定會帶來產能過剩隱患。另一方面，不確定性以及投資者信心的增強，均削弱了企業追逐高風險項目的動機，更趨于風險厭惡的企業將會為未來的不確定性支付更多的“保險”(即購買投資期權)，非生產性的進入性投資增加，這成為誘發過度投資的一個重要因素。與此同時，不確定性以及投資者信心增強所導致的風險偏好減弱也提高了企業對風險投資所要求的必要報酬率，為了得到更好的風險補償，企業往往將更加謹慎地約束其生產，并只有在更好的市場環境下才會開始投產。因此，盡管企業產能已隨著進入性投資的增加而得到了擴張，但投產門檻提高將使其產出水平滯后于產能的擴張，并最終導致產能過剩。可見，若企業過度投資是一種由風險厭惡增強驅動的產能擴張，其“事后有效”的產出水平往往將偏離其“事前有效”的產能投資水平。從這個意義上來說，過度投資實際上相當于企業對不確定性的“過度投保”，而產能過剩則是這種“過度投保”的現實結果。

四 過度投資與產能過剩影響機制的比較分析

為了更好地說明上文所觀察到的理論結果，本部分將進一步利用數值模擬的方法，對企業在不確定情形下出現過度投資與產能過剩的內在機制進行比較分析。

(一)基準模型分析

從表1的數值模擬結果可以得到以下結論：第一，過度投資對政策不確定性的變化更為敏感，而產能過剩則對經濟不確定性的變化更為敏感。當在只存在經濟不確定性情形中引入政策不確定性后，企業的過度投資水平從0.17%劇增到8.58%，增幅高達50.47倍；而企業的產能過剩水平則從54.59%增加到511.78%，增幅僅為9.38倍，遠遜于過度投資水平的擴張。類似地，當在只存在政策不確定性情形中引入經濟不確定性后，企業的過度投資水平從5.80%提高到8.58%，擴張了1.48倍；而其產能過剩水平則從315.31%增加到511.78%，達到了1.62倍，擴張幅度超過了過度投資水平的擴張。第二，經濟不確定性與政策不確定性對過度投資與產能過剩的影響是正相關的。企業在存在雙重不確定性情形下出現的過度投資水平將達到其生產性投資的8.58%，而其產能過剩水平則為確定情形下的5.12倍，二者均超過對兩種單一不確定性情形的加總。

表1 不確定性對企業過度投資與產能過剩的影響：基準模型的數值模擬結果(13)為比較各因素對企業過度投資與產能過剩的不同影響，本文將以雙重不確定性情形為例，進一步通過計算各因素變化對過度投資與產能過剩的影響，來考察上述二者對不同因素變化的敏感性，所得結論與基準模型分析的結論基本一致。研究結果和分析詳見附錄2.1。 單位：%

(二)有效性和敏感性分析

由于上述有關結論是否嚴謹可能取決于參數值的設定，為考察數據模擬結果的穩健性，本文對經濟不確定性與政策不確定性的影響進行了敏感性分析，通過計算各因素變化1%、5%、10%、15%以及35%后過度投資與產能過剩對異質不確定性反應程度的變化，來考察不確定性的影響機制對參數設定的敏感性。為便于比較，本文將利用從單一不確定性到雙重不確定性的變化來衡量新增不確定性的邊際影響，進而分別計算出過度投資與產能過剩的經濟不確定性/政策不確定性影響比。

圖2 經濟不確定性/政策不確定性影響比：過度投資與產能過剩的比較

如圖2所示，過度投資的經濟不確定性/政策不確定性影響比要低于產能過剩的這一影響比，這一發現再次驗證了前文結論：第一，不確定性對產能過剩的影響要強于其對過度投資的影響；第二，過度投資主要受政策不確定性的影響，而產能過剩則更多地是源自于經濟不確定性(14)由于本文是以分析雙重不確定性的影響為主線，因此正文中省略了其它因素的影響分析。關于其它因素的數值模擬結果分析內容詳見附錄2.2。。敏感性分析結果表明，參數值的設定變化并不改變前文結論。

結合上文的結論，本文將企業從過度投資到產能過剩的微觀形成機制歸結如圖3所示：(1)并不是所有的過度投資都會導致產能過剩，受寬松的商業環境刺激而產生的過度投資，其帶來的產能擴大會被同步擴張的市場需求所充分利用，進而并不必然引致產能過剩(15)王文甫等(2014)[1]的研究也得到了類似的結論，即企業過度投資是產能過剩的原因，但反之并不成立。；(2)相對來說，不確定性對產能過剩的影響要強于對過度投資的影響，而政策不確定性的影響則要強于經濟不確定性的影響；(3)過度投資更多地受政策不確定性的影響，而產能過剩則更多地是受經濟不確定性的影響。

上述結論與直觀事實非常吻合。首先，不確定性對產能過剩有著雙重影響。一方面，不確定性增強了企業的風險厭惡，進而刺激其通過擴大產能建設來增加防御不確定性的“保險”投資，這既是誘發過度投資的主要原因，也是導致產能過剩的一個先導條件；另一方面，風險厭惡的增強也提高了企業對風險投資所要求的必要報酬率，為獲得更高的風險回報，企業的生產活動將變得更為謹慎，進而使得實際產出進一步滯后于產能的擴張，這正是產能過剩的深層次誘因，也是導致其成為比過度投資更為棘手的頑疾的本質根源。其次，由于產能過剩是實際生產滯后于產能建設的表現，前者是短期決策，而后者則為長期決策，因此，當市場需求發生波動時，企業往往通過調節其實際產出而非產能建設來適應市場需求的變化，故經濟不確定性將使產能過剩問題變得更為突出。相反地，過度投資衡量的則是企業對產能的過度建設，這一投資決策往往早于其生產決策階段，故受經濟不確定性的影響相對較小；與此同時，體現政府投資傾向及行業扶持態度的各類產業政策、投資政策以及行業指導意見等卻直接決定了企業產能建設的投資意愿及力度，因此，企業的過度投資問題顯然帶有更顯著的政策不確定性特征。

五 過度投資與產能過剩的實證檢驗

為了更直觀地展示上述結論的現實意義，本文選取了2003-2018年中國上市公司的實際數據，對這些上市公司的過度投資與產能過剩之間的相互關系以及不確定性的影響進行了實證檢驗。

(一)過度投資

根據Richardson(2006)[48]的定義，若其實際新增投資支出超出了預期新增投資支出，則溢出的投資部分就代表該企業的過度投資。由于企業在確定其預期新增投資支出時總是以新增項目的預期現金流凈現值為基礎的，故其投資溢出部分就是與其新增投產項目凈現值無關的投資支出，從這個角度來說，本文對過度投資的定義與Richardson(2006)[48]對過度投資的定義基本一致。因此，借鑒Richardson(2006)[48]的研究成果，建立如下測算過度投資的實證模型：

Inewijt=β0+β1Tobinqij, t-1+β2Leverageij, t-1+β3Cashij, t-1+β4Ageij, t-1+β5Sizeij, t-1+

β6Returnij, t-1+β7Inewij, t-1+Yeart+Industryj+εij, t

(3)

式(3)中的殘差項(εijt)大于0的值就是本文重點關注的過度投資。過度投資與產能過剩測算中運用到的所有變量的衡量方法、數據來源及統計性描述見表2。表3為式(3)的回歸結果。

表2 變量定義及統計性描述：過度投資與產能過剩的測算

(續上表)

表3 回歸結果:過度投資的測算

(二)產能過剩

當不存在不確定性時，企業能夠充分利用其所擁有的各種生產資源來實現最優的產出規模。在現有文獻中，這一最優的產出規模通常被稱為有效率的生產，而實際產出相對于這一效率生產的偏離則被定義為效率損失。不難看出，上文所描述的產能過剩正是這一效率損失的一種表現形式，它源自于不確定性對信息的扭曲，進而導致實際產出水平滯后于效率生產水平。Coelli et al. (2005)[49]總結了兩種測度生產效率的實證模型：數據包絡分析模型(DEA)和隨機前沿生產函數模型(SFA)。而在實證分析中SFA模型比DEA模型往往更具優越性(16)首先，SFA將實際產出分為生產函數、噪聲和技術無效率三部分，相對于DEA來說，它充分考慮了噪聲對于產出的影響。其次，SFA是用極大似然估計法估計出各個參數后，再用條件期望最終計算出各個決策單元的技術效率，該方法充分利用了每個觀測值的信息并且是“同等”地對待每個觀測值。更進一步地，對于面板數據而言，由于SFA僅構造出一個前沿面，加上模型中原有的假定，即使某一周期數據整體都有異常，對全部結果的影響也不是很大。因此，SFA的計算結果較為穩定，不易受異常點的影響。第三，相對于DEA，SFA的主要優點不僅在于它可以解釋噪聲，還在于它也可以用來研究傳統的假設檢驗(Coelli et al.，2005)[49]。，本文最終選取SFA模型來測算企業生產的效率損失，即產能過剩。實證模型具體表述如下：

lnQit=β0+β1lnLaborit+β2lnCapitalit+υit-μit

(4)

其中，Q為企業i第t年的實際產出水平，由該企業當年的營業收入來衡量；Labor為勞動力生產要素，由企業當年的在職員工數來衡量；Capital為資本生產要素，由企業當年的固定資產凈值來衡量；v為代表統計噪聲的對稱隨機誤差項；μ>0即為本文所關注的效率損失。根據Coelli et al. (2005)[49]的定義，企業生產的技術效率是其實際產出水平與式(4)擬合出的效率生產水平之比，即：

(5)

本文在上述分析中所定義的產能過剩水平可近似地表述為1-TEit。產能過剩的測算結果如表4所示。

表4 回歸結果：產能過剩的測算

(三)不確定性與過度投資、產能過剩

隨后，基于2003-2018年我國A股2682家上市公司(17)根據《上市公司行業分類指引》(2012年修訂)分類，樣本中剔除了金融行業和公共事業的企業。的面板數據，本文進一步探討了不確定性(經濟不確定性與政策不確定性)對企業過度投資和產能過剩的影響，實證模型如下：

OIit=β0+αi+γt+β1MUit+β2PUit+Controlit+ηit

(6)

(7)

其中，下標i表示企業，t表示年份，OI代表企業i第t年的過度投資，由上文式(3)的回歸結果測算得到；EC代表產能過剩率，運用式(4)回歸得到的1-TE測算；MU度量企業面臨的經濟不確定性水平，以企業非正常銷售收入的標準差衡量，具體測算參考申慧慧等(2012)[26]的研究；PU代表政策不確定性程度，由企業注冊地所在省份的市委書記變動率(18)參考楊海生等(2015)[50]、陳德球等(2017)[41]、才國偉等(2018)[33]的研究，本文使用地級市市委書記變動率來反映地方官員的變更，從而衡量政策不確定性。戴亦一等(2014)[51]、徐業坤和馬光源(2019)[43]認為，市委書記是地方政府權力的“一把手”，因此選取市委書記變更來反映官員更替的影響是更為合適的。(省內市委書記發生變動的地級市個數/該省內總地級市個數)度量，具體測算參考楊海生等(2015)[50]的研究。Control表示系列控制變量，具體包括營業收入增長率、股權集中度、自由現金流、毛利率和高管激勵等變量，如表5所示。

表5 變量定義及統計性描述：不確定性與過度投資、產能過剩

表6為式(6)和式(7)的回歸結果，如前文所預期的，經濟不確定性MU與政策不確定性PU對過度投資與產能過剩的形成基本有顯著的正向刺激作用。首先，列(1)-列(3)表明，相比經濟不確定性，政策不確定性對過度投資的刺激作用更大且更為顯著；其次，列(4)-列(6)表明，相比政策不確定性，經濟不確定性對產能過剩的影響更強也更為顯著。并且，總的來說，不確定性(經濟不確定性和政策不確定性)對產能過剩的影響要強于其對過度投資的影響。最后，列(7)-列(9)中分列探討了不同滯后階數的過度投資對產能過剩的影響，結果表明，企業過度投資確實是其產能過剩的主要成因(19)本文也基于PSM方法探討了過度投資對產能過剩的影響。通過采用虛擬變量的方式定義了過度投資，即當Richardson(2006)[48]回歸方程的殘差大于零時觀測值為1(表示過度投資)，殘差小于零時觀測值為0(表示投資不足)。進而將過度投資的企業設定為處理組，并從樣本期間內投資不足的企業中通過PSM方法分別按1:1、1:2匹配得到對照組。匹配變量的選擇為：營業收入增長率SGR、股權集中度FSH、自由現金流FCF、毛利率GPM、高管激勵TEC。結果顯示，基于PSM方法匹配的樣本回歸的OI系數仍顯著為正，說明企業過度投資是產能過剩的原因之一。限于篇幅，此部分結果備索。，并且在控制了過度投資的影響后，不確定性對產能過剩的影響也是一致的。綜上，過度投資更多地是受政策不確定性的影響，而產能過剩則對經濟不確定性更為敏感。上述實證結果再次很好地驗證了本文理論模型結論。

進一步地，本文展開了系列穩健性檢驗，結果如表7。第一，采用多種方法重新測算過度投資，包括參考吳超鵬等(2012)[52]、金宇超等(2016)[40]基于資產負債表測算企業新增投資支出，參考Biddle et al.(2009)[53]的投資模型來測算過度投資或僅取投資殘差為正的樣本來度量過度投資等，結果顯示，過度投資的測算方法并不影響本文的主要結論。第二，參考Aretz和Pope(2018)[54]的測算模型，運用隨機前沿生產函數重新測算產能過剩，結果也不影響本文結論的穩健性。第三，檢驗了內生性問題的影響。首先，遺漏重要解釋變量是潛在內生性問題的可能原因之一。為檢驗本文模型設定是否存在較嚴重的遺漏變量問題，參考Oster(2019)[55]提出的δ方法，作者對可能存在的遺漏變量影響進行了穩健性檢驗，結果顯示，在目前的回歸模型設定中，遺漏變量對核心解釋變量估計結果的偏誤影響較小。其次，解釋變量和被解釋變量之間的互為因果關系也是潛在內生性問題的來源之一(20)非常感謝審稿專家的建議。從本文對經濟不確定性MU和政策不確定性PU的變量定義來看，內生性問題的影響較小。就MU而言，它是以企業過去5年的非正常銷售收入的標準差度量(申慧慧等，2012)[26]，因此當期的過度投資和產能過剩對MU的影響應該較小，互為因果關系的可能性較低。就PU而言，本文是以省級層面的市委書記變動率度量，由于官員變更事件對企業而言很可能是外生事件，它可以較好地克服潛在的內生性問題(羅黨論等，2016[56]；陳德球和陳運森，2018[57])。。為檢驗是否存在雙向因果關系的潛在影響，本文參考楊海生等(2015)[50]的思路(21)解決內生性問題的常見方法，主要包括工具變量、傾向值匹配、實驗以及準實驗等方法，但在探討省級官員變更頻率引發的政策不確定性的影響時，少有研究提出合適的工具變量或使用PSM方法進行內生性問題的討論。如何基于常用方法進行實證設計以解決內生性問題將是作者的未來研究方向。，分別按過度投資OI(或產能過剩EC)和政策不確定性PU各取數值最高的25%和數值最低的25%進行交叉匹配。結果顯示，在不同的子樣本中，政策不確定性PU這一解釋變量系數的顯著性差異與雙向因果情形下所假設的不一致。因此，有較大的概率可以認為，PU與OI(或EC)不存在雙向因果關系。

表6 不確定性影響過度投資與產能過剩的實證結果

(續上表)

表7 穩健性檢驗

(續上表)

六 結論與政策建議

借鑒現有的實物期權理論研究成果，本文構建一個受雙重不確定性約束的動態分析框架，將經濟不確定性和政策不確定性作為約束企業投資決策的兩大不確定性引入一個包含投資和生產兩階段的動態模型，從理論模型和數值模擬兩個方面詳細闡析了異質不確定性對企業過度投資與產能過剩的內在影響機制，從而厘清了企業從投資到生產這一決策傳導過程的微觀基礎，為政策制定者更有效地通過政策工具來應對過度投資和產能過剩問題提供了切實的理論指導。

數值模擬分析結果表明，并不是所有的過度投資都會伴生著產能過剩，只有當過度投資是一種受風險偏好減弱所驅動的內生型產能擴張時，更趨風險厭惡的企業才會在其生產過程呈現出產出滯后于產能的過剩現象；而不確定性正是導致風險偏好減弱最重要因素。本文還發現，不確定性對產能和產出的雙重影響則使得其在產能過剩的形成過程中所產生的影響效力往往要大于其在過度投資中所產生的影響效力。更特別地，由于過度投資和產能過剩分別發生于企業投資——生產決策過程的不同階段，其風險源表現出了差異化的分布特點：過度投資主要受政策不確定性的影響，而經濟不確定性則成為產能過剩的主導風險因素。進一步地，以2003-2018年中國上市公司的年度數據為樣本，本文測算了各企業的過度投資與產能過剩值。實證表明，不確定性對過度投資與產能過剩均有顯著的刺激作用，且政策不確定性對過度投資的形成影響更大，而產能過剩則對經濟不確定性更為敏感，過度投資是產能過剩的重要成因之一。實證結果與理論分析基本一致。

總結得到如下政策建議：(1)由于過度投資并不必然導致產能過剩，因此在實踐中，解決產能過剩問題要比解決過度投資問題更為重要；(2)在解決產能過剩問題的過程中，既可以在投資階段通過治理重復產能建設來控制產能過剩的源頭，也可以在生產階段通過適當的產出保障手段來弱化企業產出滯后的顧慮，進而有效抑制產能過剩的形成；(3)在投資階段對過度投資的治理應以政策不確定性為主，減少政策干預力度，保持政策調節的穩定性和連續性；(4)在生產階段對產能過剩的治理則應以經濟不確定性為主，建立健全對企業生產的保障體系，維系市場運行體系的穩定。