产能过剩行业识别与化解对策研究

吴振明 周江

基金项目：本文为四川省哲学社会科学一般项目“新形势下四川省产能过剩的成因与化解对策研究（SC14B052）”阶段性成果。

【摘 要】产能过剩是困扰我国经济发展的“顽疾”，目前仍然缺乏有效的产能过剩识别方法。本文综合运用DEA方法和熵值法，进一步完善了产能过剩行业的识别方法，并对以四川省制造业行业为例进行了实证研究，发现四川省产能过剩行业存在产能过剩行业数量总体呈现上升趋势、重工业行业产能利用率明显高于轻工业行业、轻工业产能过剩行业明显多于重工业行业等新特征。针对四川省产能过剩的新特征和已有政策的不足，提出四川省化解新一轮产能过剩需要转变思路，“堵”“疏”结合；调整结构，分类施策；供需结合，综合施策；统筹协调，多管齐下。

【关键词】产能过剩；识别；化解对策

改革开放以来，我国在出口导向和投资驱动的经济发展模式下，产能持续快速扩张。我國自20世纪90年代告别短缺经济时代（何彬、范硕，2013），产能过剩成为困扰我国经济发展的“顽疾”；特别是全球金融危机后，国际外部需求萎缩，国内需求短时间内难以消化长期积累的巨大产能，产能过剩矛盾愈加凸显。治理产能过剩成为我国政府部门进行经济结构调整工作的重中之重。

四川省先后出台了多项化解产能过剩的政策文件，彰显出政府对产能过剩问题的关注和应对力度。但是，四川省政府持续近10年的大力度抑制产能过剩并没有从根本上解决这一问题。目前，对于产能过剩研究的主要困难在于到目前为止关于产能过剩并没有官方的数据，甚至连一个如何定义和测量产能过剩的共识也没有（詹姆斯？克罗蒂，2013）。准确识别产能过剩行业是分析产能过剩形成机理的前提条件，也是制定化解产能过剩对策的基础。本文将以数据包络分析法和主成分分析法为基础，在产能利用率测算基础上，综合多项指标识别四川省的产能过剩行业，并提出相应的化解对策。

一、产能过剩识别方法

从目前国内外学者对产能过剩的研究来看，产能过剩的内涵至少包含以下几点：一是产能过剩是一定时期内某行业实际产出低于该行业潜在生产能力的一种现象，由于在市场经济条件下，企业生产规模会根据市场的供求关系而调整，所以行业的实际产出水平已经包含了市场因素的影响，从生产环节考察产能过剩比从交换环节考察产能过剩更加准确；二是只有当富余产能已经对经济发展造成危害时，才能将其定义为产能过剩，一定程度的富余产能是市场机制发挥作用的前提条件，合理程度范围内或潜在的富余产能正是市场的自我调节过程，不应将其定义为产能过剩。基于对产能过剩的内涵认识，本文确定以DEA方法与综合评价相结合的产能过剩识别方法：

1.产能过剩行业识别框架

产能利用率是判断产能过剩的必要条件（周劲、付保宗，2012），但是还需要结合经济效应、社会效应、环境效应等指标才能够较为全面和准确的判断。因此，本报告采用包含产能利用率识别和综合效应识别的“两阶段”识别法，识别产能过剩行业。第一阶段评价各行业的产能利用率，沿用当前得到较为广泛认可的国家统计局判断标准，即产能利用率低于79%的行业为可能存在产能过剩的行业；第二步采用经济效应、社会效应相关指标，计算可能存在产能过剩行业的综合指数，综合指数为正表示正面效应大于负面效应，判定为不存在真正意义上的产能过剩，否则判定为产能过剩。

2.DEA产能利用率评价模型

数据包络分析法（DEA）由Charnes，Cooper和Rhodes等学者首先提出，具有在评价多投入、多产出决策单元效率有效性时具有不必考虑指标量纲、无须事先确定函数形式和指标权重等优势，Rolf Fare（1989）首先将DEA方法应用于产能利用率评价以来，已经得到广泛的应用。本文运用非参数的DEA方法来评四川省各行业的产能利用率。

Rolf Fare（1984，1989）的产能利用率评价方法建立在Johansen（1968）对产能（plant capacity）的定义上，其定义为：“在可变要素不受限制的前提下，在单位时间内生现有设备所能提供的最大产出”。这一定义与短期生产函数密切相关，在短期不变要素不会发生改变，但是可变要素可以根据生产的实际需要而进行调整。基于这一定义和DEA方法的基本思想，可以构建一个最优前沿面，观测实际与前沿面的距离，就可以推导出上述定义的产能。

3.产能过剩行业综合评价体系

对产能利用率低于79%的行业进行综合评价，以识别出产能过剩行业。本报告首先构建反映行业综合效应的评价指标体系，采用综合指数法对指标进行处理，得到产能过剩综合评价指数。在参考周劲、付保宗（2012），冯梅、陈鹏（2013）等关于产能过剩评价指标的基础上，根据四川省的实际情况和数据可获得性，构建如下指标体系：

综合指数法的权重确定通常有专家打分法、等权处理法和熵值法等方法，其中熵值法是根据各项指标观测值所提供的信息量大小来确定指标权重系数，可以避免在权重确定中的主观性，因此本文采用熵值法确定权重。

二、四川省产能过剩行业识别

1.产能利用率测算

运用DEA产能利用率评价模型需要确定固定投入、可变投入和产出指标，本研究在参考Rolf Fare（1989），何彬、范硕（2013）等研究的基础上，根据数据可得性和代表性，选择资本和劳动两类投入指标，其中固定资产作为固定投入，流动资产和劳动力作为可变投入，累计产成品作为产出指标。其中固定资产投入指标根据资产总计减去流动资产得到（F），流动资产指标采用累积流动资产平均余额（V），劳动力指标采用行业全部从业人员平均数（L），产出指标采用累积产成品（Q）。在产出变量选择上，现有研究选择工业增加值或利润衡量产出，这些指标反映的已经不仅仅是生产环节的产出水平，还反映了价格、销售情况等其他因素的影响；本报告选择累积产成品可以排除其他因素的干扰，更加准确的反映行业生产情况。本研究采用2013年2月全国32个省区工业行业的截面数据测算四川省的工业行业产能利用率，同采用同一地区的历史数据相比，各省区作为决策单元（DMU）更具有相似性，更符合DEA模型的数据要求，其测算结果更接近实际情况。本研究数据来源于中宏领导决策支持系统统计数据库。本报告运用OnFront 2软件处理数据。

通过测算，得出四川省24个制造行业产能利用率。按照判断标准，产能利用率低于79%的行业有10个，占制造业行业数的41.67%，包括食品制造业、纺织服装制造业、纺织业、皮革制品制造业、烟草制品制造业、非金属矿物制品业、化学原料及化学制品制造业、家具制造业、木材加工业和橡胶制品业。

2.四川省产能过剩行业综合评价

按照综合评价指标体系对四川省可能存在产能过剩的行业进行进一步分析，以识别出四川省的产能过剩行业。选取2010年1月至2013年2月四川省上述行业月度数据作为分析样本，数据均来自于中宏统计数据库。利用SPSS12.0软件对数据进行标准化处理处理，按照熵值法计算方法，计算得到各指标权重，得到各行业综合评价得分如下。

按照产能过剩的基本内涵，已经造成现实危害的生产能力过剩才是产能过剩行业，也就是应该长期表现为负面效应大于正面效应。因此，本报告将2010年2月-2013年2月间，综合评分值小于0的月份占到半数以上的行业判定为产能过剩行业。按照这一标准，四川省产能过剩行业有纺织服装业、纺织业、家具制造业、木材加工业、皮革制品业、食品制造业、橡胶制品业。可以看出，四川省产能过剩行业呈现出以下特征：

一是重工业行业产能利用率明显高于轻工业行业。从产能利用率测算来看，重工业行业产能利用率明显高于轻工业行业，2013年2月四川纺织服装业产能利用率仅为17%，烟草制品业产能利用率仅为41%，产能利用率低于79%的轻工业行业有7个；而重工业行业产能利用率普遍较高，如电气机械及器材制造业、交通运输设备制造业产能利用率达到了88%、89%，产能利用率低于79%的重化工业行业为3个。

二是轻工业产能过剩行业明显多于重工业行业。本研究表明，当前四川省轻工业也存在较为严重的产能过剩，且行业数明显多于重化工业行业。在7个产能过剩行业中，有6个为轻工业行业，仅橡胶制品业为重化工业行业。

三是产能过剩行业数量总体呈现上升趋势。从综合评分来看，9个产能利用率低于79%的行业中，2010年2月评分为负的行业数为2个，到2012年2月上升到7个。

四是部分行业产能过剩风险加大。从分析来看，虽然非金属矿物制品业、化学原料及制品业未判断为产能过剩行业，但是近几个月的综合得分连续低于0，存在较大的产能过剩风险。

三、化解产能过剩的对策建议

国家自2004年以来先后制定了多项规范部分行业投资、防止低水平重复建设、抑制部分行业产能过剩的政策文件，四川省也先后出台了多项以淘汰落后产能为核心的化解产能过剩政策，彰显出政府对产能过剩问题的关注和应对力度。但是，四川省政府持续近10年的大力度抑制产能过剩并没有从根本上解决这一问题，反而陷入了不断淘汰落后产能、不断产生新的过剩产能的循环。针对四川省产能過剩的特征和已有政策的不足，可以从以下几个方面化解产能过剩：

1.转变思路，“堵”“疏”结合

长期以来，四川省化解产能过剩的基本思路是以淘汰落后产能为主要治理目标，这一思路不适应现阶段化解产能过剩的要求，导致不断淘汰落后产能，又不断产生新的过剩产能。从四川产能过剩的形成原因可以划分为两类：一类是生产扩张型产能过剩，即在市场饱和的情况下，而企业还不断进入过剩行业，导致产能过剩，治理这种产能过剩主要是限制发展和淘汰落后产能，这是四川省长期治理产能过剩的重点。第二类是需求约束型产能过剩，即由于市场萎缩或经济波动导致的产能利用率不足的现象，这是本轮产能过剩的主要原因。由此可见，四川化解产能过剩需要转变传统的以“堵”为主的思路，而需要“堵”“疏”结合，要坚持限制和淘汰落后产能，更要通过创新来促进产业优化升级，提升产业竞争力，以此来化解过剩产能。

2.调整结构，分类施策

四川省化解产能过剩应以产业结构调整为目标，依据行业差异，分类施策。一方面，对于资源消耗多、环境污染高、技术含量低、附加值低的行业，要通过优胜劣汰的市场机制和环保杠杆淘汰落后产能；另一方面，对于由于市场萎缩和经济周期性波动导致的产能过剩，要加快转型升级，促进产业深化，培育和提升产业竞争力。同时，对于处在发展初期的新兴产业，要根据市场需求合理规划产能，更加注重技术、标准、商业模式等核心竞争力的培育。

3.供需结合，综合施策

化解本轮产能过剩需要摆脱以往只重视需求侧调控，不重视需求侧管理的思维定势，需要综合采取供给测和需求侧措施。从供给测看，要通过创新驱动进一步夯实产业发展的基础，营造有利于创新的环境，以“7+3”产业为重点突破领域，促进产业加快转型升级；从需求侧来看，进一步扩大省内消费需求，通过区域性经贸合作拓展国内市场和国际市场，注重获取在技术创新、市场等领域的主导权，为化解产能过剩提供有力支撑。

4.统筹协调，多管齐下

产能过剩的成因是复杂和多元的，其化解措施也需要拓宽思路，多管齐下，从更宽阔的视野发掘有针对性的政策措施。综合采用行政手段、经济手段、法律手段以及产业政策、调控政策等多维措施。一是完善信息发布与预警机制，减少信息不对称引起的产能过剩；二是强化环境保护、资源消耗、安全质量、技术规模等标准，提高行业准入门槛，防止新增落后产能；三是完善行业规划和相关政策，使各项政策互相协调，发挥合力；四是通过鼓励企业“走出去”、兼并重组等多种途径消化过剩产能；五是深化改革，推动行政管理、投融资管理、政府官员政绩考核等体制机制改革，从根本上消除产能过剩形成的制度土壤。

参考文献：

[1]AFRIAT，S.N..Efficiency Estimation of Production Functions. International Economic Review 13，1972（10）：568-98.

[2]DIEWERT，W.E..Capital and the Theory of Productivity Measurement.The American Economic Review， Papers and Proceedings of the 92nd Annual Meeting ，1980（5）， 260-267.

[3]FARE，R..On the Existence of Plant Capacity.International Economic Reviewt2，1984（2）：209-213.

[4]AND D.PRIMONT.Efficiency Measures for Multiplant Firms. Operations Research Letters 5，1984（10）：257-260.

[5]FARRELL，M.J..The Measurement of Productive Efficiency. Journal of the Royal Statistical Society.Series A， General，120，Part 3，1957： 253-281.

[6]韩国高.行业市场结构与产能过剩研究——基于我国钢铁行业的分析[J].东北财经大学学报，2013（4）：17-24.

[7]詹姆斯？克罗蒂.为什么全球市场会遭受长期的产能过剩？——来自凯恩斯、熊彼特和马克思的视角[J].當代经济研究，2013（1）：37-45.

[8]江飞涛，耿强，吕大国，李晓萍.地区竞争、体制扭曲与产能过剩的形成机理[J].中国工业经济，2012（10）：44-56.

[9]韩秀云.对我国新能源产能过剩问题的分析及政策建议——以风能和太阳能行业为例[J].管理世界，2012（8）：171-175.

[10]周劲，付保宗.产能过剩的内涵、评价体系及在我国工业领域的表现特征[J].经济学动态，2012（1）：58-64.

[11]耿强，江飞涛，傅坦.政策性补贴、产能过剩与中国的经济波动———引入产能利用率RBC模型的实证检验[J].中国工业经济，2011（5）：27-36.

[12]陶忠元.开放经济条件下中国产能过剩的生成机理：多维视角的理论诠释[J].经济经纬，2011（4）：20-24.

[13]林毅夫，巫和懋，邢亦青.“潮涌现象”与产能过剩的形成机理[J].经济研究，2010（10）：4-19.

[14]曹建海，江飞涛.中国工业投资中的重复建设与产能过剩问题研究[M].北京：经济管理出版社，2010.

[15]江飞涛，曹建海.市场失灵还是体制扭曲？——重复建设形成机理研究中的争论、缺陷与新的进展[J].中国工业经济，2009（1）：13-20.

[16]李江涛.“产能过剩”及其治理机制[J].国家行政学院学报，2006（5）：32-35.