技术进步、政府干预与制造业产能过剩

马轶群

(山西财经大学经济学院，山西 太原 030006)

技术进步、政府干预与制造业产能过剩

马轶群

(山西财经大学经济学院，山西 太原 030006)

本文使用协整法测度了制造业28个细分行业产能过剩的程度，并通过面板模型检验了技术进步对中国产能过剩的影响以及政府干预的作用。研究显示：一是制造业中各类技术行业在近几年均呈现产能过剩趋势，且中技术行业的产能过剩较高、低技术行业更为严重。二是技术进步能够显著提升制造业的产能利用率，化解产能过剩。技术进步推动中技术行业产能利用率的作用最大，对低技术行业的作用次之，而对高技术行业的作用最弱。政府干预会改变技术进步对产能利用率的作用，体制性产能过剩在技术进步角度仍然适用。三是政府干预的作用路径符合平滑转移过程，政府干预超过门槛值后，技术进步对产能利用率的正向作用将不断弱化，并会逆向转化。此外，产能过剩也会随着经济周期发生变化。

技术进步；产能过剩；政府干预

1 引言

产能过剩已成为中国经济结构调整和产业升级的突出问题。一般而言，产能过剩是相关经济领域过度堆积要素导致生产能力大于市场需求的后果。现有研究多认为产能过剩的直接原因在于资本要素的过度投入，韩国高等利用实证方法证明了固定资产投资是产能过剩的直接原因[1]。王立国和高越青进一步指出资本要素投入具有显著的规模效应，使得企业只需投入足够的资本即可在市场中取得竞争优势，规模效应鼓励企业在资本密集型行业大量投入资本要素，进而导致产能过剩[2]。事实上，在生产过程中，技术进步也是重要的影响因素。技术进步不仅可以推动经济增长、提高经济质量，还可以优化经济结构。但是，技术进步对中国经济中的产能过剩有何影响？现有研究则鲜有涉及。此外，“体制性产能过剩”是中国产能过剩的主要特征，政府干预是导致企业在相关领域过度投资的重要原因，那么，政府干预是否也会影响技术进步对产能过剩的作用？即从技术进步角度看，“体制性产能过剩”是否依然存在。对以上问题的回答，不仅可以从技术进步角度深化对产能过剩的认识，更能为完善产能过剩治理提供帮助。鉴于此，本文首先梳理技术进步对产能过剩的影响机理，然后以中国制造业28个细分行业为例，使用协整法测度各行业产能过剩的程度，并通过面板模型检验技术进步对中国产能过剩的影响以及政府干预的作用，最后得出相关结论。

2 技术进步对产能过剩的影响机理

2.1 产能过剩的定义

国外定义侧重于微观视角，关注于企业的生产经营行为，只要企业产能利用率低于某个水平就是存在产能过剩[3]。国内定义也大多参考这样的思路，在行业层面，窦彬和汤国生认为产能过剩是某行业在一定时期内的实际产出低于该行业的生产能力[4]。韩国高等在宏观和微观层面进行了补充，在宏观上，产能过剩是指经济活动受社会总需求的约束，没能使产出达到正常水平，生产能力在一定程度上出现闲置。在微观上，产能过剩是指实际产出低于一定程度的生产能力而形成的生产能力过剩[1]。从以上定义可知，宏观层面关注于市场供求，表现为生产能力在某个行业或产业过度堆积，造成实际生产能力超过市场需求，从而导致微观层面的产能利用率不足。行业层面和微观层面的界定较为一致，即将产能过剩直接等同于产能利用率低下问题，这对于实证研究提供了较好的切入点，因此，本文将根据以上定义在实证中使用产能利用率衡量产能过剩。

2.2 技术进步对产能过剩的影响

一是技术进步对中低技术行业产能过剩的影响。尽管中国技术在某些领域处于世界前列，但整体技术水平仍较落后，这对中国产能过剩产生诸多影响。由于技术水平落后，中国企业在追求市场竞争优势时，往往对具有低技术壁垒且规模效应显著的资本密集型行业更为青睐，只需有足够的资金投入，企业就可在市场竞争中取得优势地位。中国产能过剩较为严重的行业多集中在钢铁、水泥、电解铝等资本密集型行业也正说明该问题。Petit和Tolwinski认为，生产方式依次在劳动密集型、资本密集型、技术密集型和知识密集型之间演变是产业结构调整的重要体现[5]。中国中低技术行业产能过剩意味着产业结构调整并不顺畅，技术水平限制应是其重要原因。因此，技术进步对中低技术行业产能过剩的主要作用为：让企业形成具有进入技术密集型行业的技术优势，降低资本密集型行业对企业的过度吸引，理顺产业结构调整路径，缓解中低技术行业的产能过剩。此外，技术进步还会加快新产品出现频率，而新产品的生产过程更为高效、性能更为丰富、质量更为可靠，以此占有市场、驱逐落后产能，进而加快落后产能的淘汰过程[2]。

二是技术进步对高技术行业产能过剩的影响。高技术行业往往表现出产品附加值高、企业盈利性强、市场占有率高的特征，高技术行业同样对以盈利为目的的企业拥有吸引力。尽管进入高技术行业的技术门槛较高，但是，具体的某个行业会由多个不同技术含量的生产环节构成。技术不足的企业为了进入高技术行业，抢占新兴市场，会以低技术含量的生产环节为切入口，在该生产环节大量投资，引发高技术行业的“结构性过剩”。近年来，中国大力调整产业结构，积极推进高新技术产业的发展，在这样的政策导向下，大量资本向高新技术产业涌入，但是进入高新技术产业后，技术门槛使得中国产业仍集中于技术水平较低的生产环节，并导致产能严重过剩。产业结构调整过程中，政策支持会使很多不具有相应技术能力的企业盲目进入高技术行业，且大多只能进入技术含量较低的中游环节，市场资金在政策引导下涌向高技术行业的某个特定生产环节，产生“投资潮涌”，最终形成高技术行业的结构性过剩。与此同时，我们还需注意另一种产能过剩倾向。如果政府视高技术行业为产业结构调整的重要方向，那么，大量不具有相应技术水平的企业为了政策套利，在政府的政策扶持下进入高技术行业，结果是落后的技术水平无法与投入的资本匹配，导致资本要素闲置浪费、产能利用率低下。因此，一方面，技术进步能推动企业进入高技术行业中技术含量较高、附加值较高的环节，分散行业内各环节的投资方向，增强企业获利能力，缓解高技术行业结构性产能过剩；另一方面，技术进步还可促使进入高技术行业的企业提高技术与投入资本的匹配度，提升产能利用率。

综上，技术进步对各行业产能过剩发挥作用的途径虽不同，但作用结果均是提高行业的产能利用率、抑制产能过剩，技术进步对化解产能过剩的作用不容忽视。接下来，本文将通过实证方法检验技术进步对产能过剩的作用。

3 实证模型设定与数据说明

3.1 实证模型设定

首先，以28个制造业的产能利用率(Capaut)为被解释变量，各制造业的技术进步(Techpr)为解释变量。现有研究认为，产能过剩还会受到市场因素的影响，本文将经济周期波动(Busicy)作为市场因素的代理变量，以控制市场因素对产能利用率的影响。建立面板模型如下：

lnCapautit=αlnTechprit+βlnBusicyt+C+εit

(1)

其中，i为制造业的产业类型，t为时期，α、β为各变量的产能利用率弹性系数，C为常数项，εit为随机扰动项。由于经济周期波动反映的是整个经济环境的变化，每个产业对应的变量是一致的，因此，lnBusicyt没有下标i，仅有时间趋势。

其次，政府干预引起的“体制性产能过剩”被视为产能过剩的重要原因，那么政府干预是否会作用于技术进步对产能过剩的影响？为此，本文假设技术进步对产能利用率的弹性系数α随着行业与时间发生变化，并将弹性系数视为政府干预(Govein)的函数，即αit=λlnGoveinit，则式(1)变为：

lnCapautit=λlnGoveinit×lnTechprit+

βlnBusicyt+C+εit

(2)

式中回归系数λ反映了政府干预对技术进步影响产能过剩的作用，如果该系数显著为负，说明在政府干预下技术进步抑制了产能利用率，即在技术进步视角也存在体制性产能过剩。

再次，如果政府干预影响了技术进步对产能过剩的作用，那么政府干预是如何影响的？本文对此做进一步讨论，式(1)和式(2)说明技术进步对产能过剩的影响存在两种不同的机制状态，随着政府干预的变化，两者的关系可能在不同机制状态下转换。本文拟使用面板平滑转移模型来刻画机制转移效应，分析政府干预如何影响技术进步对产能过剩的作用。构建的模型如下：

lnCapautit=μi+ϑ1lnTechprit+ϑ2lnTechprit×g(lnGoveinit;ξ,τ)+ϑ3lnBusicyt+εit

(3)

该模型为非线性模型，其中，μit是反映产业间个体差异的非观测效应。g(lnGoveinit;ξ,τ)为平滑转移函数，当g(lnGoveinit;ξ,τ)=0时，技术进步对产能过剩的弹性系数为ϑ1，此时，技术进步与产能过剩的关系为第一机制，当g(lnGoveinit;ξ,τ)=1时，技术进步对产能过剩的弹性系数变为ϑ1+ϑ2，两者关系由第一机制转为第二机制，而当函数取值在0～1之间时，表现为混合机制。平滑转移函数中lnGoveinit是转换变量，说明政府干预对于机制转换的重要性，ξ为平滑参数，决定转移速度，τ是位置参数，决定转移发生的位置。参考傅利福等的做法[6]，将平滑转移函数设置为逻辑函数形式：

(lnGoveinit-τj)))-1

(4)

式中，m表示转移函数g(lnGoveinit;ξ,τ)具有的位置参数个数，当ξ→+时，表明平滑转移函数实现瞬间转移，那么，平滑转移模型退化为门限回归模型。当ξ→0，或lnGoveinit=τj时，平滑转移模型退化为固定效应模型。

3.2 数据说明

参考OECD的产业分类方法及《高技术产业统计分类目录的通知》，将28个细分行业分为低技术行业、中技术行业和高技术行业。由于国家统计局公布的制造业数据，其统计口径发生多次变化，这给实证研究带来不便，因此本文借鉴陈诗一的数据[7]，并根据其处理方法，将数据更新至2012年，其他数据来自《中国统计年鉴》和《中国工业经济统计年鉴》。为了数据的一致性，所有数据均使用1990年价格进行平减。产能过剩使用产能利用率作为衡量指标。变量中的实际产出使用工业增加值表示，固定投入要素使用固定资本存量数据表示。对于经济周期波动是通过实际GDP进行HP滤波处理后，实际值与趋势值之差表示。政府干预使用的是政府财政支出占GDP比重，这是因为财政支出历来是中国政府扶持产业发展的主要方式。技术进步的估计使用索罗残差法，在柯布-道格拉斯生产函数下估计技术进步。

3.3 产能利用率的测度方法

本文使用Shaikh和Moudud提出的协整法测度产能利用率[8]。该方法的重要假设是生产中资本存量与产能产出之间存在长期稳定关系，即生产中产出具有随资本存量变化进行自发调节的长期趋势。由长期趋势构成的产出是企业所具有的产能，当实际产出围绕长期趋势上下波动时，就形成了产能利用率问题。测度模型具体如下：

假设，对制造业的任何一个行业，都存在以下恒等式：

(5)

lnYi(t)=lnKi-lnνi+lnμi

(6)

lnYi(t)=ci-αi×t+(1-βi)×lnKi(t)+ei(t)

(7)

其中，误差项ei(t)=eμi(t)-eνi(t)。如果lnY和lnK存在长期稳定关系，那么，通过对方程(7)的回归，剔除残差项，就可以得到各行业的产能水平Y*，使用实际产出值比上产能产出即可得到产能利用率。

3.4 产能利用率测度结果

基于前文介绍的协整计算方法，首先对lnY和lnK进行了单位根检验，发现两者均为一阶单整，然后，使用面板协整方法检验了lnY和lnK的协整关系，检验结果见表1。

表1 lnY和lnK协整关系的fisher检验

协整检验表明两者存在一个协整关系，可以做回归分析，之后使用实际产出值除以趋势值，得到产能利用率的数据，见表2。

表2 制造业28个细分行业产能利用率

根据协整估算的思路，长期看，实际产出在产能产出附近波动，长期均值应为1.0，由表2可知，各细分产业历年产能利用率均在1.0左右波动，从本文给出的考察期均值看，各细分产业的产能利用率也极为接近1.0，因此，可以认为协整方法是有效的。由测度结果可知，在制造业28个细分行业中，1985年产能过剩的行业仅有7个，1995年产能过剩的行业锐增至22个，2012年又下降至16个，虽然形势依然严峻，但产能过剩得到一定抑制。从技术分类看，近几年各类技术行业均呈现出产能过剩趋势，其中，中技术行业的产能过剩程度更甚于低技术行业和高技术行业。

4 实证结果分析

对于面板模型，可以使用不变系数模型、变截距模型和变系数模型进行回归，但具体的选择应进行严格的检测，以判断本文数据适用哪类模型。使用通用的协方差分析进行检验，模型(1)和模型(2)均拒绝了“模型中不同个体截距项和解释变量斜率均相同”和“模型中不同个体截距项不同，解释变量斜率相同”两个原假设，本文将使用变系数面板模型。

首先，对面板模型(1)进行回归，采用的是截面加权估计法(Cross Section Weights,CSW)，回归结果见表3。表3显示，一是技术进步能够显著提升制造业的产能利用率。这与前文分析一致，且除烟草加工业外，每个细分行业均通过了显著性检验，当技术进步提高1个百分点时，制造业整体产能利用率提高0.25个百分点。进一步，低、中、高技术行业均通过显著性检验，其中，技术进步推动中技术行业产能利用率的作用最大，为0.475，技术进步对低技术行业的作用为0.389，对高技术行业的作用弱于中低技术行业，仅为0.217。在28个细分行业中，有色金属加工、医药制造和橡胶制品对技术进步最为敏感，当技术进步提高1%时，3个行业产能利用率分别提高1.103%、1.014%和1.007%，同时对比表2，可以发现3个行业近年来均呈现出产能过剩，特别是有色金属加工行业，2012年产能利用率仅为0.696，是产能过剩最为严重的行业。这意味着增加研发投入，提升产业技术水平将是化解该行业产能过剩的重要途径。二是制造业产能利用率是高度顺周期的。这与已有研究一致，说明经济周期是产能过剩的重要影响因素。当经济发展较快时，产能利用率相应较高，当经济回落时，产能利用率下降。2008年国际金融危机爆发后，中国产能利用率快速下降，这是企业对危机做出的市场化反应，但是，中国政府为了缓解危机对中国经济的冲击，在政府主导下，大量资金进入市场，在短期内阻止了中国经济的下滑，产能利用率有所反弹，但产能过剩却一直没得到有效治理。

表3 技术进步影响产能过剩的估计结果

注：*、**、***分别为通过10%、5%和1%的显著性检验，括号内为t值。模型总体检验：AR2=0.909,DW=1.383,F=74.153。

其次，加入政府干预因素，考察政府干预对技术进步影响产能过剩的作用，即对面板模型(2)进行回归(见表4)。回归结果表明：加入政府干预因素之后，技术进步对制造业产能利用率的作用显著变为负值，并在每个细分行业均为负向影响，意味着从技术进步角度看，体制性产能过剩依然存在。技术进步与资本等要素投入不同，企业要想取得技术进步需要进行长期的研发投入或通过高成本引进及消化，这就构成技术进步的沉没成本，鉴于高额的沉没成本，为了确保提高企业产品的市场占有率，并为企业带来持续盈利能力，以市场化方式运作的企业会谨慎选择研发方向。但是，政府为了引导企业进入政府偏好的行业，会通过补贴等方式降低企业在研发投入上的沉没成本，让企业调整研发方向。比如，由财政出资通过设立产业发展基金的方式对企业补贴，通过技术改造等方式直接拨付财政资金，以税收返还的方式进行奖励性补贴，等等。无论哪种方式，只要企业能够在研发上满足政府偏好，企业将会显著减少研发投入上的沉没成本。这意味着政府干预将导致企业研发方向由市场化向行政化偏移，将企业研发向某个方向或行业集中，提升这些行业的生产能力，从而加剧行业的产能过剩。我们也注意到，政府干预对木材加工、印刷业、医药制造和橡胶制品等行业的影响最大，而从表3可以看到这些行业对技术进步有较强的敏感性，没有政府干预时，技术进步能大幅提升产能利用率，但加入政府干预后，敏感性依然存在，只是变成了反向作用。这说明对于木材加工等对技术进步较为敏感的行业，政府干预应尤为谨慎。此外，经济周期对产能利用率的影响仍显著为正，与表3结果一致，说明本文的结论是稳健的。

表4 政府干预对技术进步作用产能过剩的影响

注：*、**、***分别为通过10%、5%和1%的显著性检验，括号内为t值。模型总体检验：AR2=0.918,DW=1.677,F=84.045。

再次，估计政府干预影响技术进步作用的路径。估计之前，需要对模型(3)中机制转移效应的显著性进行检验(H0:ξ=0或H0:ϑ2=0)。检验方法是对平滑转移函数g(lnGoveinit;ξ,τ)在ξ=0处进行一阶泰勒展开，然后使用F统计量和LM统计量进行等价检验。如果拒绝原假设H0，则进一步考察平滑转移函数的个数，这被称作“剩余非线性检验”[6]。原假设H0:r=1表示只有一个平滑转移函数，以此类推，直到接受原假设，即可得到模型中平滑转移函数的个数。经检验，原假设H0:ξ=0的LM统计量为11.724，P值为0.000，LMF统计量为10.619，P值为0.000，因而拒绝原假设，说明面板数据的截面异质性显著，技术进步对产能利用率的影响将随着政府干预的变化而呈现非线性变化。进一步，原假设H0:r=1的LM统计量为1.206，P值为0.324，LMF统计量为1.007，P值为0.381。说明仅有一个平滑转移函数，即存在一个位置参数。在此基础上，本文使用非线性最小二乘法对模型(3)进行了估计，并使用稳健标准差进行了再估计，估计初始值使用单纯优化算法和网格搜索得到，估计结果见表5。

表5 面板平滑转移模型回归结果

表5结果显示，当处于第一机制时，技术进步对产能利用率的作用为0.6648，但是，当进入第二机制时，技术进步对产能利用率的作用变为-1.0368，而经济周期对产能利用率的影响始终为正。技术进步与产能利用率关系变化的门槛值发生在政府干预为0.1576(e-1.848)时，即在财政支出占GDP的比重为15.76%时，技术进步对产能利用率的作用发生非线性效应机制转移，且转移速度较快，为4.325，较快的转移速度使得技术进步作用在短时间内由混合机制过度至第二机制。根据本文的计算，中国在1991—1999年间，财政支出占GDP的比重低于15.76%，从1996年开始，比重持续上升，到2000年比重超过门槛值，并持续至今，也就是1991—1999年之间，第一机制发挥作用，技术进步对产能利用率是推动作用，而从2000年开始，机制发生转移，随着政府干预的不断加深，技术进步和产能利用率的关系被不断弱化，并会逆向转化。同时也说明从技术进步角度看，体制性产能过剩出现于2000年左右。值得注意的是2008年，为了应对金融危机的不利影响，政府干预程度也越来越高，政府出台多项措施扶持各类企业，加大补贴力度，此时，财政支出占GDP的比重已超过了20%，第二机制的作用被进一步强化。

5 结论

本文的主要结论：一是制造业中各类技术行业在近几年均呈现出产能过剩趋势，且中技术行业的产能过剩程度较低技术行业和高技术行业更为严重；二是技术进步能够显著提升制造业的产能利用率，促进产能过剩的化解。技术进步推动中技术行业产能利用率的作用最大，对低技术行业的作用次之，而对高技术行业的作用最弱。政府干预会改变技术进步对产能利用率的作用，体制性产能过剩在技术进步角度仍然适用，在对技术进步有较强敏感性的行业中，政府干预的作用会更大；三是政府干预影响技术进步对产能利用率作用的路径符合平滑转移过程，政府干预超过门槛值后，技术进步对产能利用率的正向作用将不断弱化，并会逆向转化。此外，产能过剩也会随着经济周期发生变化。

产能过剩已成为中国当前经济中的顽症，如何有效治理受到各界的普遍关注。尽管本文证明技术进步对治理产能过剩有显著作用，但我们也发现，由于政府干预的不断强化，技术进步的正向治理作用正在发生逆转。一般而言，国家为了调整产业结构、发展新兴产业，给予政策扶持和补贴本身没有错。因为企业需要新的技术才能进入到新的产业，而新技术从获取到成熟又需要高额的沉没成本，政府的介入正是为了帮助企业走过初始的艰难阶段。但政府如何干预以及干预到什么程度，这是需要认真对待的问题。事实上，产业结构能否顺利调整不是由政府决定，而是由市场决定，如果市场无法接受政府偏好的产业，政府补贴再多也无济于事，反而会导致该产业的产能过剩。根据本文的结论，应将政府干预限制在合理范围内，重视提高企业的自主创新能力，发挥市场在资源配置中的基础性作用，以市场引导企业研发和创新方向，将企业研发的技术路线、产品类型、补贴方式等交给市场决定，进而弱化政府干预程度，发挥技术进步应有的作用。

[1]王立国，高越青.基于技术进步视角的产能过剩问题研究[J].财经问题研究，2012(2)：26-32.

[2]韩国高，高铁梅，王立国，齐鹰飞，王晓姝.中国制造业产能过剩的测度、波动及成因研究[J].经济研究，2011(12):18-31.

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[6]傅利福，韦倩，魏建.银行业的集中与竞争：一个分析框架和实证检验[J].经济学家，2015(4):64-73.

[7]陈诗一.中国工业分行业统计数据估算:1980—2008[J].经济学季刊，2011(3):735-776.

[8]SHAIKH A,MOUDUD K.Measuring capacity utilization in OECD countries:a cointegration method[Z].The Levy Economics Institute Working Paper，Nov.2004.

(责任编辑 刘传忠)

Technical Progress,Government Intervention and Manufacture Excess Capacity in China

Ma Yiqun

(School of Economics，Shanxi University of Finance and Economics，Taiyuan 030006，China)

The paper measures excess capacity of 28 subdivision manufactures by cointegration in China,and examines the effects of technical progress on excess capacity and function of government intervention.It shows:firstly, all technical types of manufacture have excess capacity in recent years,and excess capacity degree of middle technical manufacture is more than low technical and high technical manufacture.Secondly,technical progress can obviously promote capacity utilization of manufacture,defuse excess capacity.The function of promoting capacity utilization on middle technical manufacture is the most in all technical types of manufacture.Government intervention will change the function of technical progress,the effects of technical progress can find system excess capacity.Thirdly,the influence path of government intervention is smooth transition.When government intervention exceeds threshold value,the effects of technical progress on manufacture excess capacity will weaken unceasingly.And excess capacity will change with business cycle.

Technical progress；Excess capacity；Government intervention

教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(14JJD790016)。

2016-03-18

马轶群(1978-)，男，山西长治人，博士，山西财经大学经济学院讲师；研究方向：产业经济。

F42

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