国有企业扩张、信贷扭曲与产能过剩——基于行业面板数据的实证研究

贺京同，何蕾(南开大学经济学院，天津300071)

国有企业扩张、信贷扭曲与产能过剩——基于行业面板数据的实证研究

贺京同，何蕾
(南开大学经济学院，天津300071)

摘要:本文对国有企业产能扩张与产能过剩之间的机制进行了理论探索和经验检验。国有企业性质使其具有产能过度扩张的内部激励;而基于所有制的信贷扭曲为其扩张提供了外部激励;经济危机之后，政府主导的经济刺激政策同时从内外两方面激励了国有企业的产能扩张，加重了产能过剩问题。本文利用2000－2011年间我国36个工业行业的面板数据模型对国有企业、信贷扭曲与产能利用率之间的关系进行了经验验证。实证结果表明:行业的国有控股比例以及国有企业信贷规模对行业产能利用率具有显著的负面效应;且负面效应在2008年之后被进一步强化。

关键词:产能过剩;产能利用率;国有企业;信贷扭曲;行业面板

一、引言

从上个世纪末以来，产能过剩问题便已经成为中国重要的宏观经济现象之一。2008年经济危机之后，政府主导的大规模投资进一步强化了产能过剩的现象。2009年、2010年与2013年，国务院连续发布了3个关于治理产能过剩的重要文件。过剩行业不仅涉及到钢铁、水泥、平板玻璃、电解铝、焦炭等传统行业，甚至波及到太阳能、多晶硅、造船业等新兴行业。产能过剩带来了严重的经济和社会影响，比如，扩大行业亏损面、增加社会失业率、引发银行业系统性风险、降低投资效率和资本回报率，以及加剧经济结构失衡等等。然而，尽管产能过剩问题引起了政府部门的足够重视，中央乃至各级政府治理产能过剩的决心与力度也显得空前强大，但是产能过剩问题却呈现出“越治理、越过剩”的怪相。产能过剩严重性、持续性与复杂性引起了经济学界的广泛关注，众多经济学者对中国的产能过剩的成因机制进行了深入探索。其中，具有代表性的研究包括最初的“过度竞争”理论［1］、潮涌现象理论［2］、体制扭曲下地方政府补贴性竞争理论［3］以及政府干预失败理论等［4－5］。

在分析中国当前产能过剩的成因机制的研究中，国有企业性质及其扩张行为被认为是不容忽视的重要原因之一。尽管目前尚未出现专门论述国有企业行为与产能过剩的研究，但是，在已有的过度竞争论、体制扭曲论和政府失败论等研究成果中，关于国有企业扩张与产能过剩相关联的观点屡见不鲜。首先，国有企业性质及其无效率扩张行为被认为是“过度竞争”的关键。过度竞争论者最初普遍认为，市场开放下，民营资本集中涌入棉纺织等竞争性行业，造成过度竞争和产能过剩［6］。然而，更多学者却认为国有企业才是所谓“过度竞争”的主体。国有企业具有“公共性”与“企业性”的二重性，自负盈亏、利润最大化法则对多数国有企业并不适用，导致国有企业集中行业出现不计成本的“恶性竞争”，造成产能过剩［7］。其次，国有企业利益机制是造成产能过剩问题的体制扭曲因素之一。中央为地方政府和国有企业的资金陷阱以及国有银行的不良贷款买单，使得国有企业、地方政府以及国有银行的预算约束软化，促使三者共谋土地和贷款，造成国有企业信贷扩张以及低成本过度投资［8］。集中于国有企业和大型企业的廉价信贷供给，激励其为“富余资金”寻找投资出路，致使粗放式经营和低水平重复建设;而对中小民营企业的信贷歧视，使其陷入生存困境。这种信贷扭曲破坏了中小企业消化大企业产能的企业共生机制，强化了产能过剩问题［9］。时磊(2013)［10］还利用世界银行2003年的投资环境调查微观数据，对我国的所有制歧视以及规模歧视造成的产能过剩影响进行了实证研究，认为国有企业存在是产能过剩出现的重要因素。最后，国有企业利益机制的存在是政府治理产能过剩失败的重要原因。有关部门严控投资的治理对策，以及通过行政力量兼并重组等行为往往有利于巩固在位国有企业地位，反向激化产能过剩［4］。而且，国有企业肩负社会责任、面临更高的退出壁垒，使得产能过剩问题难以得到有效治理［5］。

然后，尽管上述文献都涉及到国有企业与产能过剩的关系，仍有两方面不足:其一，对国有企业性质及其投资行为与中国当前产能过剩之间的内在机制缺乏专门论述;其二，上述观点大多仅局限于假说和推理，对国有企业与产能过剩的关系缺乏必要的定量分析和实证检验。时磊(2013)［10］利用微观企业调查数据进行了实证研究，但是其数据停留在1999－2002年，缺乏时效性。在此背景下，本文对国有企业扩张与产能过剩的内在逻辑进行了研究，分析了国有企业内部与外部扩张激励对产能过剩的影响，并总结出与之相关的三个假设;其次，本文利用2000－2011年间的中国工业行业面板数据建立了计量模型，对此进行了经验检验;最后，根据本文实证分析结果提出了相应的政策建议。

二、理论与假设

(一)国有企业产权性质及其产能扩张的内部激励

国有企业的产权性质决定其具有规模扩张的内在冲动。这种产能扩张的内在冲动主要来源于两个方面:一方面，国有企业的多重委托代理关系导致企业经营者出现“规模偏好”，并因此引发道德风险。首先，多重委托代理关系导致国有企业内部缺乏相应的监督和约束机制。国有企业的扩张行为是否有利于公司自身本就是一个复杂的问题，委托人具备更大的信息优势，二者的信息不对称问题严重。而且，作为国有企业最初委托人的国家和全体公民本身却是一个虚化的概念，远不能很好地行驶所有者权利，以至于对国有企业无效率的扩张行为缺乏有效监督。其次，国有企业内部缺乏合理控制经营规模的激励相容机制。国有企业经营者本身都不能合法的获得国有企业经营的剩余索取权，因此，国有企业经营者最优先考虑的并不是企业的利益最大化，而是经营者自身的私利最大化——通过扩张企业规模，国有企业经营者可以获得更多的资源配置权利，从而为寻租行为提供更加有力的条件;而且，现有的国有企业薪酬体制决定经营者难以获得与国有企业经济利润绩效相对应的薪酬水平，从而使得国有企业经营者通过扩张企业规模得以补偿［11］。

另一方面，国有企业与政府的天然联系，使国有企业存在扩张规模的内在激励。首先，国有企业的“政治晋升锦标赛”逻辑激发其规模扩张行为。国有企业的主要经营者往往来自于政府部门，具有国有企业管理者和政府官员的双重省份。政治晋升的逻辑在作用于国有企业，促使国有企业管理者把企业规模做大以获取政治资本。其次，国有企业被政府利益捆绑，经营目标多重化。国有企业除了利润这一企业经营目标之外，还承担着吸收就业、增加税收以及维护社会稳定等多重社会、政治职能，使其规模不断扩张［12］。国有企业的多重经营目标不仅扩张了国有企业规模，还在无形中提高了其退出壁垒，导致国有企业的规模出现“棘轮效应”，只会扩张，难以缩减。

综上所述，国有企业产权性质下的治理结构问题及其与政府的天然关联，使得国有企业的各级代理人都存在产能扩张的内在冲动。在缺乏合理监督和激励相容机制的情况下，国有企业的投资冲动可以顺利转化为过度投资行为，从而对其所在行业造成冲击。因此，国有企业集中的行业和经营领域出现过度投资和产能过剩的风险就越大。基于此，本文提出假设(一) :假定其他条件不变，行业中的国有企业比例越高，行业出现产能过剩的概率越大。

(二)基于所有制的信贷扭曲与国有企业扩张的外部激励

产能扩张的内在激励并不足以完全解释国有企业的过度投资行为。国有企业性质使其享受到各种政策优惠以及资源支持，特别是信贷资源的支持，为其产能扩张提供了有效的外部激励。过去十几年里，对中国GDP的贡献超过了70%的非国有部门获得的银行正式贷款不到20%，其余贷款则都流向了国有部门［13］。众多学者也纷纷对中国当前存在金融资源错配现象进行了论证:虽然国有企业当前的经济效率、资本回报率都远远低于非国有企业，但是，国有企业无论是融资成本还是相对融资规模都远比非国有企业具有优势［14］。本文对不同所有制企业的融资状况进行比较，发现国有企业在融资成本上相比非国有企业具有明显的优势(图1所示) ;在融资规模上，国有企业在经济快速发展时期并不具有明显优势，但是在经济衰退时期，国有企业的相对融资规模却显著的高于私营企业(图2所示)。

国有企业的产权性质优势及其与政府的天然联系正是导致银行信贷扭曲，保证国有企业获取过量信贷资源的最重要原因。国有企业在效率低下的情况下仍然可以获得大量廉价信贷资源，固然有其相对于私营企业的规模优势带来的抵押物、规模、信誉、信息等综合优势，但是，政府干预才是造成这种扭曲的关键。一方面，政府对银行信贷决策的直接干预使得银行信贷出现所有制差异，导致国有公司可以获得更多的信用贷款。一些实证研究亦为此提供了证明［15］。另一方面，地方政府为国有企业的贷款提供隐性担保，使得国有企业可以通过低成本获取过量信贷资源。比如，在中国银行业，国有企业不偿还贷款被认为是政治上可以接受的，这无疑降低了行业贷款给国有企业的风险，为国有企业提供隐性担保［16］;与此同时，国有银行、国有企业和地方政府都存在的软预算约束，三者共谋，进一步造成了国有企业的信贷扩张［8］。

综上所述，所有制差异的存在扭曲了信贷资源的配置，使得过量的信贷资源集中于国有企业，为国有企业的低成本产能扩张提供了外部激励和必要支持，进一步提高了产能过剩风险。基于此，本文提出假设(二) :假定其他条件，行业中国有企业的相对信贷规模越大，产能过剩发生的概率越大。

(三)经济危机、国有企业扩张与产能过剩的内在逻辑

经济危机背景下，政府的宏观经济政策从刺激了国有企业的产能扩张，强化了产能过剩风险。国有企业与政府的天然联系使其成为政府宏观调控的重要媒介，其投资行为受宏观经济形势的影响明显。2008年经济危机之后，国际经济形势恶化，中国经济面临投资、出口增速严重下降、经济增长放缓的困境。为了稳定经济增长，中国政府骤然加大了调控力度，继2008年11月出台“四万亿”投资计划之后，2009年－2010年间，再次推出了钢铁、汽车、船舶、石化、纺织、轻工、有色金属、装备制造等“十大产业振兴规划”。国有企业成为政府刺激经济的最大政策受益者，其产能扩张的冲动同时被进一步放大。一方面，国有企业的内在扩张冲动在政府宏观经济调控中被放大，在承担刺激投资、稳定经济增长、吸收就业等政策任务的刺激下，国有企业的扩张步伐明显加快;另一方面，信贷扭曲对国有企业的扩张的外部激励被强化。在流动性紧张、经济形势相对悲观的环境下，政府对于银行信贷的干预，以及基于所有制的信贷资源扭曲被放大。危机之后，国有企业可以用更低的成本获得更大规模的信贷支持(如图1、图2所示)，其低成本扩张行为得到进一步的激励和保障。有实证研究表明: 2008年之后，政府刺激计划中的信贷资金大部分投向了国有企业［17］;危机之后银行业普遍“惜贷”的局面下，国有企业依然取得了银行的超额信贷支持［18］。

因此，本文认为，2008年经济危机之后，政府为稳定经济增长而出台的一系列经济刺激政策，从内部和外部激励两个方面激化了国有企业在特定行业的产能扩张，成为中国经济产能过剩问题“越治理、越过剩”的重要原因。基于此，本文提出假设(三) : 2008年经济危机之后，政府的经济刺激政策加剧了国有企业的产能扩张以及信贷扭曲程度，进而强化了二者对产能过剩的影响。

图1　不同所有制企业相对名义负债成本比较:财务费用/负债总计数据来源:《中国工业经济统计年鉴》数据整理而来，下同。

图2　不同所有制企业相对融资规模比较:资产负债率(2000－2011)

三、研究设计

(一)模型构建

根据上文的理论与假设，本文构建一个计量模型，对国有企业性质及其带来的信贷扭曲现象与产能过剩之间的关系进行经验验证。通过控制影响产能过剩的其他行业因素，考察行业国有经济比重以及行业国有企业的信贷规模对行业产能过剩的影响。基础模型如下:

CUit=α0+α1gkrit+α2gdebtit+α3gkrit×dummy +α4gdebtit×dummy +α5Xit+μit

其中，CUit为行业i在t时期的产能过剩程度，用产能利用率水平，产能利用率是表示产能过剩最主要和最直接的变量，产能利用率越低，表示行业的产能过剩程度越高。gkrit表示行业的国有经济比重，本文主要使用国有控股公司数目占全部规模以上企业数目的比例表示。从统计数据来看，2008年经济危机以来，国有控股公司比例出现了显著的上升趋势。gdebtit为国有企业的相对信贷资金规模，用国有企业的资产负债率表示。企业的资金来源于两个部分，一是通过权益资本筹集，二是通过负债金融外部融资，行业的资产负债率可以表示行业在同等资产规模下获得金融资源的相对规模。从上文的图2中可以看出，2008年以来，国有企业获得了大量的信贷资源，其资产负债率出现了显著的上升，而私营企业却因为信贷歧视而融资困难，信贷规模显著减小，资产负债率明显下降。此外，本文将2008年作为一个分界点，考察2008年以来政府的刺激政策对国有企业规模扩张和倾向于国有企业的信贷扭曲二者对于中国当前产能过剩的影响。因此，设虚拟变量dummy，具体形式为:

最后，Xit表示影响行业产能利用率的其他控制变量，包括相应文献提到的影响行业产能利用率以及产能过剩的其他因素。本文考察的对象为36个二位数工业行业(剔除了存在数值缺失以及统计口径前后不一致问题的其他采矿业、废弃资源和废旧材料回收加工业以及工艺品制造业三个行业)，考察年份为2000－2011年。其中，主要数据都可以从相关统计年鉴直接获得，但是作为模型中最为关键的变量——被解释变量的产能利用率，目前却没有合适的数据来源。由于当前官方没有公布连续和系统的行业产能利用率调查数据，本文首先对36个工业行业的产能利用率水平进行了测度。

(二)产能利用率测度

1．方法及其理论基础

产能利用率是指实际产出与产能的比例，是衡量产能过剩程度的最重要指标。韩国高、高铁梅(2011)［19］利用成本函数法测度并公布了中国28个工业行业的产能利用率。但是，该文献测度数据仅持续到了2008年，无法满足本文对经济危机之后产能利用率变化的考察。考虑到成本函数法测度产能利用率需要大量的高质量行业数据，且对成本函数的显著性检验要求较高，本文借鉴Shaikh and Moudud(2004)［20］提出的协整方法，对中国36个工业行业2000－2011年的产能利用率进行测度。

协整方法测度产能的理论来源是产能与固定资本存量的关系。由于一个企业或者行业的产能，短期内是由其拟固定投入要素(quasi－fixed inputs)所决定的，而固定资本存量则通常被认为是唯一的拟固定投入要素［21］。如果产出与固定资本存量之间存在协整关系，则说明二者之间存在稳定的长期关系。可以理解为产出存在着一种由固定资本存量所确定的长期趋势，使得实际产出则围绕这一长期趋势上下波动。根据产能的概念，由固定资本存量所确定的长期性产出趋势，便可定义为产能。理想情况下，协整方法求得的产能与经济学理论上的产能概念一致——在完美市场环境下，企业在固定资本存量确定的条件下的长期性平均产出必然是其理论最优产出。协整方法的具体理论推导如下:

对于任何一个经济体，存在恒等式:

Y*= (Y/Y*)×(Y*/K*)×K(1)

其中，Y为产出，Y*为产能产出，K为资本存量。根据方程(1)，我们可以定义产能利用率为u = Y/Y*;同时定义资本产能比为v = K/Y*。对方程(1)两边取对数，可得:

logY(t) = logK－logv + logu(2)

产出以及资本存量都是可以直接观察或者测量的变量，为了明确方程(2)，必须确定产能利用率u，以及资本产能比v。假定一个企业的实际产出长期来看围绕在其潜在产出(产能)附近波动，即现实的产能利用率应该在长期性平均产能利用率(u*= 1．0)左右波动。将产能利用率的波动logu(t)设为一个随机误差项，即令eu(t) = logu(t)。同时，资本产能比也随着时间变化，这种变化一方面源于行业的自主技术进步(非资本体现式，系数为下文a)，另一方面源于资本体现式的技术进步(系数β)。令gv表示资本产能比的增长率，gK表示资本存量的增长率，有gv =α+βgK。再加入技术进步v(t)的随机误差项ev(t)。可得如下方程:

方程(1)－(3)构成了一个在面临技术变化以及产能利用率波动情况下，产出与资本对应关系的一般模型。模型可以进一步整理为:

其中，a =－λ，b =－α，c = 1－β，误差项e(t) = eu(t)－ev(t)。

方程(4)意味着:如果logY与logK存在协整关系，那么logY与logK便存在着长期的稳定关系。根据方程(2)，实际产出Y(t)的长期趋势值被视为产能Y*(t)。通过对方程(4)进行面板数据回归，剔除残差项，便可以估算出作为产出长期性趋势的产能Y*(t)，进而求得产能利用率序列u(t)，以及代表技术变化的资本产能比序列v(t)。

在实证检验方面，Shaikh and Moudud(2004)［20］用协整方法对美国上世纪50年代到80年代中期的制造业产能利用率进行了测度，并与统计调查方法获得的产能利用率数据进行了比较，结果发现二者趋势高度吻合，从而论证了协整方法在实证方面的有效性。需要强调的是，协整定义的产能概念与官方公布的产能概念具有差别。官方统计使用的是工程法产能概念，是指企业合理条件下生产能力的上限，即企业正常运转情况下(不考虑非正常的加班加点，且考虑了正常的休假与机器维修等)满负荷生产所达到的最大产出。协整定义的产能概念则是指一个企业或者行业在正常情况下的长期性平均产出水平。根据美国经济的统计调查经验，正常情况下的工业平均产出长期维持在满负荷产能的80%左右，那么协整定义的产能即以满负荷产能的80%作为基准，即本文概念中100%的产能利用率，大致相当于官方公布的80%的产能利用率。

2．中国36个工业行业的产能利用率测度

协整方法测算产能仅需要产出与固定资本存量两个序列的变量。本文以规模以上工业作为样本，固定资本存量数据用年初的固定资产净值表示，产出数据用工业增加值表示。固定资产净值利用行业的固定资产合计减去累积折旧，所需数据可以从《中国工业统计年鉴》获得。《中国工业统计年鉴》还公布了2008年之前的工业行业增加值数据，却无2009年之后的数据。但是，中国统计局数据库公布的各个行业历年12月份的实际增加值累积增长率与统计公报所公布的年度实际增长率一致。由此可以获得各行业2009年－2011年的增加值数据。本文选取的样本年份为2000－2011年，所有数据都平减为2000年不变价格。经单位根检验，logK和logY都是I(0)平稳序列;且面板协整Fisher检验都拒绝二者“不存在协整关系”的假设，即证明二者之间存在协整关系。

在此基础上，对上文的回归方程(4)进行面板数据回归，得到代表产出与固定资本存量之间具体关系的系数，进而可以估算出各个行业的产能。再将各个行业历年的实际产出除以产能便可以计算出36个行业2000－2011年产能利用率CUit(见表1)。

表1　36个工业行业的产能利用率(2000－2011)

根据协整方法的思想，产出围绕在产能附近波动，意味着产能利用率的长期均值为1．0。本文所测度出来的中国分行业工业产能利用率平均值为1．01，合理地接近于1．0，进一步论证了测度结果的有效性。根据协整方法的理论基础，本文对测度的产能过剩程度进行划分:产能利用率1．0表示产能利用正常，既不过剩也无不足;偏差0．05左右，表示轻度过剩或者不足，但是仍然处于正常状态，即0．95－1．0区间的产能利用率表示轻度过剩; 0．85 －0．95区间则表示中度过剩;低于0．85则表示严重过剩。按照此标准，2011年，中国工业的整体产能利用率为0．863，位于中度过剩区间，但是已经十分接近严重过剩;从细分行业看，2011年，36个工业行业中的13个行业产能严重过剩，其中石油、电力、煤炭等能源部门以及金属冶炼、化学原料等工业原料部门过剩最为严重;此外还有10个行业处于中度过剩区间，其中主要以轻工业为主。

图3　工业及其分类的产能利用率(2000－2011)。数据来源:根据细分行业产能利用数据的加权平均计算而来。

(三)模型变量选择与处理

行业产能利用率受到诸多因素的影响。本文通过考察已有的研究产能利用率与产能过剩的文献，选择以下三类变量作为控制变量:

其一，行业的技术特征变量:代表行业能耗水平的行业单位产出能耗(E)和代表行业技术水平的资本产能比(KY*)。中国的要素市场存在扭曲，资源价格机制不完善，资源价格被低估，被认为是中国某些地区和行业出现低成本扩张和产能过剩的重要原因［3］。在资源价格被低估的情况下，单位产出能耗高的行业等于获得了资源价格补贴，降低了企业投资成本，使得行业出现低成本产能扩张的激励，进而提高了产能过剩的概率。因此，本文预期(E)的回归符号为负。行业技术与产能利用率在理论上并无确定的关系，因此(KY*)的回归符号不确定。

其二，行业的市场结构变量:代表行业竞争性程度的行业单位企业平均规模(Size)与代表行业开放性程度的行业产品出口率(Out)。“过度竞争”理论认为原子型市场结构中，市场上企业数目过多可能造成“过度竞争”状态，使得行业长期处于产能利用不足状况［22］。当前形势下，众多学者则认为:通过行业兼并适当扩大行业中单位企业的经营规模有利于治理产能过剩。因此，本文预期行业单位企业规模扩大有利于提高行业的产能利用率，Size的回归符号预期为正。开放性的程度也是影响行业产能利用率的重要变量，一个开放性的行业面临的需求市场往往不仅仅局限于国内。行业的开放程度提高，其产品需求市场的潜力将增大，产能过剩的概率应该有所降低。因此，Out的预期回归符号为正。

其三，行业的要素价格变化:行业平均工资(W)以及行业的资本价格(Pk)。在成熟的市场经济国家，企业投资行为对于要素的价格变化比较敏感。资本价格与产能利用率成正相关关系，因为资本价格高，意味着企业扩张产能的成本高，因此企业宁愿选择多雇佣劳动力，提高现有产能的利用率;相反，工资则与产能扩张成的负相关关系，劳动力价格高的时候，企业倾向于选择用资本替代人工，扩张产能，相对会降低产能利用率。但是，中国的要素市场机制不成熟，企业投资缺乏要素价格的敏感性。一方面，人口红利的存在，使得中国的工资水平长期维持在较低水平，企业生产对于工资并不算敏感;另一方面，中国的利率市场化程度较低，大部分企业，特别是国有企业的投资行为仅对融资规模敏感，而对融资成本并不敏感;甚至利率水平越高，借贷量越大［14，23］。因此，劳动力价格(LogW)与资本价格(Pk)回归的预期方向不确定。

以上数据除了行业工资数据来源于历年的《中国劳动统计年鉴》，其余数据都是来源于《中国工业经济统计年鉴》。所有涉及价格变量的数据都平减为2000年价格水平。相关变量的统计特征如下:

(四)回归结果分析

下文对影响2000－2011年中国36个工业行业产能利用率的相关因素进行了面板数据回归。由于行业之间的差异明显，经Hausman检验发现，适合采用个体固定效应模型。模型A未加入控制变量;模型B则加入了控制变量，但是未加入虚拟变量;模型C既加入了控制变量，又加入了虚拟变量。模型的回归结果总结如下:

表2　相关变量的统计特征

表3　产能利用率的面板模型回归结果汇总

面板模型的回归结果理想，主要变量基本都符合上文预期，加入了控制变量之后的模型B和C整体显著，且拟合优度分别为0．34和0．37，可以较好地解释行业产能利用率的变化。通过模型B可见，在控制了行业的技术特征、市场结构特征以及要素价格变化等因素之后，行业的国有企业比例对于行业的产能利用率具有显著的负面效应，国有企业的信贷规模对于产能利用率同样具有显著的负面效应，其系数分别为－0．56和－0．58。通过模型C还可知，2008年之后，政府一系列的刺激政策强化了国有企业及其信贷规模对于中国当前产能过剩的影响。模型C中，国有企业比例以及国有信贷规模在2008年之后对于产能利用率的负面效应分别强化了0．24和0．10。此外，模型中其他控制变量的回归结果基本稳定且符合预期。行业的技术特征变量中，行业的单位产出能耗对于行业的产能利用率具有显著的负面效应，说明要素市场不完善，能源价格被低估，是造成当前产能过剩的原因之一;行业资本产能比对于产能利用率具有显著的正向影响，说明资本产能比的提高，有助于缓解产能过剩。行业的市场结构变量中，行业的平均企业规模对于产能利用率具有正向作用，说明一定程度上的企业兼并和产能集中对于缓解产能过剩具有正向效果;行业出口率对于产能利用率具有显著的正效应，说明行业开放有利于提高潜在市场需求、缓解产能过剩。代表行业要素价格变化的变量回归结果都不具有显著性，侧面论证了中国企业的产能投资对于成本缺乏敏感性的结论。

(五)稳健性检验

为确保估计结果的有效性，本文还对模型回归做了多项稳健性检验。一方面，本文通过调整行业数目，检验回归结果的稳健性。首先，本文剔除了水电气三个具有公共性质的工业部门，仅对采掘业与制造业等33个行业进行回归(模型E)。回归结果基本没有大的变化，重要的变量的符号都没有发生变化，国有企业比例及其信贷规模以及2008年之后的刺激政策对于产能利用率的负面效应显著。其次，本文进一步剔除了采掘业，仅对制造业的28个行业进行了回归(模型F)。回归结果有所变化，制造业的回归模型中国有企业比例对于产能利用率的影响虽然仍然为负，但是在2008年之后负面效应并未强化;而国有企业的信贷规模对产能利用率的负面影响则仅在2008年之后才显著。这个结果表明国有企业及其利益机制对于制造业部门产能过剩的负面影响明显弱于其对整个工业部门的影响。主要原因在于国有企业的比重和相对控制力在制造业部门要显著小于采矿业和水电气行业。

表4　稳健性检验

另一方面，本文还通过改变所有制变量的度量来检验回归结果的稳定性。为了检验国有企业对于产能利用率的影响的稳健性，本文还引用了私营企业的控股比例(MKR )作为自变量(模型G)。回归结果表明，私营企业的控股比例对产能利用率的回归系数显著为正，即行业私营企业的发展对于抑制产能过剩具有显著的正向作用。而国有信贷规模对于产能利用率的影响效应依然为负，但是2008年之后，这种负面效果并未强化，而是稍有减弱。此外，劳动力价格在10%的显著水平上通过了检验，并对产能利用率造成负面影响;其他控制变量的回归结果则基本没有变化。

四、结论与政策含义

本文对国有企业及其信贷规模与中国当前产能过剩的关系进行了理论分析和经验验证。国有企业性质使其本身具有产能过度扩张的内在激励，而倾向于国有企业的信贷扭曲，为其产能扩张提供了有效的外部激励; 2008年经济危机之后，政府一系列经济刺激政策同时从内外两方面激励了国有企业的产能扩张行为，加重了当前的产能过剩问题。在此基础上，本文对2000年－2011年36个工业行业的产能利用率的影响因素进行了检验，实证结果显示:控制了行业的技术特征、市场结构特征以及行业要素价格变化等因素之后，行业的国有控股比例以及行业的国有企业信贷规模对于行业产能利用率具有显著的负面效应; 2008年，这种负面效应被进一步强化。本文还利用缩减样本容量、替换度量指标等方法对模型的实证部分进行了稳健性检验，结果显示本文的结论稳健性良好。基于本文理论分析与实证检验的结果，本文对控制国有企业过度扩张、遏制产能过剩问题以及打破“越治理越过剩”的局面，提出以下几点针对性建议。

其一，深化国有企业改革，合理控制其产能扩张的内在冲动，重点在于处理好委托代理问题带来的道德风险，以及削弱地方政府与国有企业的关联。国有企业存在生产效率和创新效率的双重损失，且创新效率损失大于生产效率损失，其关键在于企业剩余索取权和控制权的处理［24］。缺乏创新的、无效率的产能扩张其实正是国有企业双重效率损失的表现，因此，提高国有企业效率，遏制国有企业无效率扩张也必须处理好国有企业利益分配机制。具体措施包括: (1)创新国有企业的治理结构、薪酬体系以及分配制度等，解决国有企业的委托代理关系带来的国有企业经营者的激励相容机制。(2)加速国有企业的市场化改革，促使国有企业向现代企业制度转变，减少政府干预。当前，“混合所有制”为国有企业的改革方向提供了思路。

其二，加强银行体制改革，减少信贷扭曲对产能过剩的助推。信贷扭曲助推了国有企业的信贷和投资规模的扩张，强化了当前的产能过剩，是中国的产能过剩问题“越治理，越严重”的内在根源之一。因此，消除倾向于国有企业的信贷集中以及对中小私营私企的信贷歧视、矫正信贷扭曲体制，是破除国有企业无效率扩张的有效手段。更进一步的措施该还包括改革企业的投融资体制，完善资本市场结构，逐步提高企业直接融资的比例，减少企业对于银行信贷的依赖，从而降低银行信贷扭曲对于产能过剩的负面效应。

其三，治理产能过剩应该消除政策执行上的所有制歧视，避免国有企业借机进行不合理的产能扩张，导致“越治理，越过剩”。在各地治理产能过剩的实践中，常常出现国有企业以兼并和技术改造等为借口趁机扩张产能，并反向激化产能过剩的现象。在治理产能过剩的过程中，以国有企业兼并私营企业而结束或者以国有企业扩张产能规模而收场的案例亦时有发生。2013年，西南地区刮起的“种水泥厂”的热潮，正是这种现象的集中表现。国有企业借助治理产能过剩大肆扩张，正是国有企业性质及其特殊地位造成的，地方政府政府则起到推波助澜的作用。因此，治理产能过剩应该考虑到国有企业的特殊行为的影响，在政策执行中应该消除所有制歧视，坚持统一标准。如果一味地以行政、国有企业主导兼并，不可避免地为政府和国有企业创造“寻租”空间，激发国有企业的产能扩张冲动，进一步恶化产能过剩。

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责任编辑、校对:李再扬

作者简介:贺京同(1961－)，北京市人，南开大学经济研究所教授、博士生导师，中国特色社会主义经济建设协同创新中心研究员，研究方向:行为经济学、宏观经济学;何蕾(1986－)，湖南省郴州市人，南开大学经济研究所博士研究生，研究方向:宏观经济分析。

基金项目:国家社科基金重大项目“经济稳定增长前提下优化投资与消费的动态关系研究”(项目号: 12＆ZD088) ;国家自然科学基金青年项目“短视认知偏差、偏好动态不一致与地方政府投资中的冲动或拖延:机制分析与管理建议”(项目号: 71103094)

收稿日期:2015－03－16

文献标识码:A

文章编号:1002－2848－2016(01)－0058－10