要素价格扭曲对我国钢铁行业产能过剩的影响研究

李勇刚，朱康凤

（安徽财经大学经济学院，安徽蚌埠 233030）

当前我国的产能过剩已经发展为行业性全面过剩的态势，产能过剩问题已经严重影响到我国经济健康有序发展。其中，作为我国国民经济基础性支柱产业的钢铁行业的产能过剩问题最为突出，最为严重。2008年，我国钢铁产能利用率为75.8%，比产能过剩警戒值79%低了3.2个百分点，产能过剩情况已引起注意。到了2012年底，我国钢铁产能利用率一度下降为72%，再到2015年，我国钢铁产能利用率已不到70%，钢铁行业产能过剩问题十分严峻。

现有文献对产能过剩的成因分析主要是从投资过度和需求不足这两个方面来研究。韩国高等对我国7个产能过剩行业进行原因研究，得出导致产能过剩的最直接原因就是过度投资，此外地方政府对微观经济主体的过度干预以及因利益驱动造成的“潮涌现象”都是导致产能过剩的重要因素[1]。江飞涛等认为我国产能过剩是由于财政分权体制、官员考核制度、土地产权制度、环境保护制度、金融机构软约束等体制原因所导致[2]。耿强等、杨振、王晓姝和孙爽研究发现政府过度干预导致企业投资扭曲正是我国产能过剩本源所在，政府有形的手通过扭曲价格信号使企业行为失去理性，最终导致产能过剩[3-5]。Dixit、Schmalensee和 Wenders通过规模经济理论解释了利用过剩产能厂商可以形成规模经济和进入壁垒，进而实现利润最大化目标[6-8]。吕政和曹建海的研究表明由于行业易进难出的特征，大量厂商无法顺利退出市场，行业内过度竞争最终造成产能过剩[9]。以上研究已较为直观全面地分析产能过剩的原因，但是对为何会产生投资过度和需求不足并没有进行深入探讨。事实上，造成我国投资过度和需求不足的共同原因是我国市场经济发展经历了一个从计划经济到社会主义市场经济渐进式改革的过程，要素市场化还不完全。我国的产能过剩很大程度上归结于要素价格扭曲，而且由于市场机制的不完善，我国产能过剩情况愈发严重。

基于此，本文以我国政策部门防治“产能过剩”重点关注的钢铁行业为例，从要素价格扭曲引发钢铁行业产能过剩入手，研究造成钢铁行业产能过剩的根本原因。首先基于DEA模型测度出我国29个省（直辖市、自治区）2007—2015年钢铁行业的产能利用率，然后对要素价格扭曲引发钢铁行业产能过剩的影响机理进行实证检验，最后主要从供给侧角度，提出治理钢铁行业产能过剩的方法。

1 要素价格扭曲对钢铁行业产能过剩的影响机制

由于我国社会主义市场经济的特殊性，我国地方政府干预企业决策的方式随着市场化改革的不断推进，逐渐从直接的行政命令干预转变成利用扭曲要素价格的手段来鼓励和诱导企业投资，进而产能过剩问题事实上是因政府不当干预引起的要素价格扭曲而造成的[10]。通过研究相关文献并结合我国经济发展特征，要素价格扭曲对我国钢铁行业产能过剩的影响机制主要从以下两个方面来分析。

一方面，企业投资决策受到要素价格扭曲激励。目前我国要素资源的配置权利因要素市场改革滞后的影响仍然受制于各级政府的掌控，政府在企业投资时能够为其提供压低土地要素、资本要素以及资源型要素价格等各项优惠政策，从而诱导部分企业形成过度投资，最终造成了产能过剩。企业通过借助地方政府赋予的各项优惠政策成功实现成本外部化，进而赚取了丰厚的超额利润。而各地区微观层面企业均类似将此类投资扩张扭曲为“理性决策”，继续加大投资，堆积在一起就形成了宏观上的过度投资与重复性建设，最终造成了行业性的产能过剩。

另一方面，企业退出决策受到要素价格扭曲激励。扭曲的要素价格对企业的发展起到了直接的利润补贴作用，即使钢铁行业面临着严重的产能过剩状况，仍然有大量投资不断涌入，进一步加剧了行业的过剩程度。另外，为吸引企业落户，在招商引资阶段地方政府和银行等金融机构投入了巨大的“隐形成本”，例如土地要素以及资本要素等，大量的投入成本迫使地方政府和金融机构费尽心思防御企业破产倒闭，所以大量企业在遭遇严重的产能过剩冲击后面临着破产倒闭时，也无法全面退出市场，最后在各方支持下发展为“僵尸企业”。

鉴于此，本文提出假设：资本、劳动力要素的价格扭曲推动了钢铁行业的产能过剩的形成和固化。

图1 要素价格扭曲对我国钢铁行业产能过剩的影响机制分析

2 要素价格扭曲与钢铁行业产能利用率的测度

2.1 要素价格扭曲模型设立

在当前对生产要素价格扭曲测度的研究中，生产函数法是最为普遍的一种方法。假设生产函数具有柯布—道格拉斯生产函数（C—D）的特征且只有资本和劳动两要素，则通过对数变换可得如下模型：

其中，Yit、Lit、Kit分别表示 i地区第 t年的产出和劳动、资本要素的投入。通过对上式进行回归分析，得到各参数的估计值。可计算出两种生产要素的边际产出分别为：

假设投入劳动、资本要素的价格分别为PL(i，t)、PK(i，t)，则可以推导出要素价格扭曲的表达式：

式中dlit、dkit分别为劳动要素价格扭曲和资本要素价格扭曲，当等于1时，则说明要素的价格没有扭曲，反之要素价格存在扭曲，而且dlit、dkit偏离1越大则说明扭曲的程度越严重。

2.2 产能利用率的测算方法

本文对钢铁行业产能利用率的测度采用数据包络分析法（DEA），该方法是评价决策单元是否有效率的一种方法。利用DEA进行研究时，一方面可以不考虑所有权重假设，估计结果比参数估计更严谨客观，另一方面该方法利用决策单元自身特征设计的投入方案更能全面地突出评价对象的特征和信息。DEA的基本模型如下：

其中，μj，m表示第j个生产厂商的第m个产品的出产量；Xj，n表示第j个生产厂商的第n个原料的投入量；Zj为第j个生产厂商的权重。根据观测样本的多种产出μ得到产能产出水平的估计值μ*，则技术效率产能利用率为：

式中0臆TECU臆1，为1时表示技术效率被完全利用了，小于1时则代表产能没有被完全利用。为计算产出效率还需对每个生产厂商考虑包括不变和可变投入所有情况的技术效率进行估计。基于测度产出技术效率的DEA模型为：

技术效率的估计值为：

则产能利用率为：

2.3 指标选取及数据说明

由于海南与西藏两个省份的数据有缺失，故本文样本空间选择了2007—2015年我国29个省（直辖市、自治区）的相关数据。指标选取如下：

产出指标的选取：选取各省份的钢铁行业总产值作为产出指标。所选取钢铁行业的工业总产值是对钢铁行业的四个分行业（非金属矿物采选、黑色金属矿物采选、非金属制造以及黑色金属延压与冶炼）的工业总产值进行求和处理后的数据[11]，数据主要来源于《中国工业经济统计年鉴》，然后再利用分地区生产者出厂价格指数将钢铁行业工业总产值折算成以2007年为基期的行业总产值数据。

投入指标的选取：资本投入指标处理选取的是固定资本存量，借鉴张军等（2004）的做法，采用永续盘存法对资本存量进行估计[12]，永续盘存法的公式为：

其中，Kit、Ki,t-1表示第i个省第t年和第t-1年的固定资本存量，本文使用2007年各省份钢铁行业固定资产原价与累计折旧的差值作为基期资本存量；Pit表示第i个省第t年的固定资产价格指数，以各地区的固定资产投资价格环比指数折算成以2007年为基期的同比固定资产价格指数[13]；Iit表示第i个省第t年的投资，利用相邻两年钢铁行业固定资产原价的差值来估计；δit表示第i个省第t年资本品的折旧率，各个地区的折旧率以张军等人采用的全国平均折旧率9.6%来计算[12]。采用行业年平均从业人数表示劳动投入指标，是因为劳动资源的利用情况在一定程度上可以通过行业的从业人数来反映。

资本、劳动要素价格：采用中央银行规定的6个月以上1年以下（含一年期）贷款利率的平均值作为资本价格，以居民消费价格指数折算为不变价格的行业就业人员年平均工资为劳动力价格。

2.4 钢铁行业产能利用率的测度结果

本文使用DEAP 2.1软件对我国29个省、市、自治区钢铁行业产能利用率进行测度，测度结果见表1。

国际上对产能过剩情况一般都是利用产能利用率指标来判断。国际经验是以79%作为产能过剩警戒值，低于79%时可认为存在产能过剩；在79%耀83%时判断为合理区间；大于90%则被看成出现产能超越。根据表1结果，部分地区某些年份的产能利用率值为1，出现了与实际不符的情况。这主要是因为DEA模型是以利用率为1的有效单元为标准求其产能利用效率值，所测度出的产能利用率为相对值。通过分析各个省、市、自治区钢铁行业产能利用率的测度结果得知，我国钢铁行业产能过剩情况存在地区差异。整体来看，我国钢铁行业虽发展成全面产能过剩形势，但部分省份例如山西、黑龙江、贵州、云南、陕西、甘肃、新疆等地2007—2015年间的产能利用率仅在50%波动，产能过剩情况已经尤为严重。在这些地区，从事于钢铁行业的劳动力过多，钢铁产品供给量一直居高不下，最终导致产能过剩。而北京、天津、上海、江苏和广东等省份钢铁行业的产能利用率水平明显高于其他地区的产能利用率水平，这是因为这些地区属于发达地区具备较高的技术水平和产品创新能力，有效地转移分散了大量的劳动力，从而产能利用率水平处于较为可观状态。

3 研究设计

3.1 产能过剩影响因素的模型设立

地方政府过度干预要素市场，通过扭曲要素市场价格手段诱导企业过度投资和重复性建设，是造成我国钢铁行业产能过剩的主要原因。而要素价格扭曲对我国钢铁行业产能过剩的影响是否会在静态和动态层面均产生显著作用，以下我们将对我国钢铁行业产能利用率与资本要素价格扭曲、劳动要素价格扭曲之间的关系进行验证。首先构建计量方程模型：

其次，为进行GMM分析，在基本模型的基础上增加滞后一期的产能利用率，可以得到以下方程：

表1 2007—2015年中国各地区钢铁产业产能利用情况

模型中，CUit是第i个地区t期的产能利用率，CUi，t-1是滞后一期的产能利用率，dkit是第i个地区第t期的资本要素价格扭曲，dlit是第i个地区第t期的劳动力要素价格扭曲，controlit是模型的控制变量，εit是服从独立分布的随机误差项。

3.2 变量说明

产能利用率CUit，上文我们已经通过数据包络分析法测度出我国钢铁行业的产能利用率，产能利用率越低表示产能过剩程度越严重。

资本要素价格扭曲dkit和劳动要素价格扭曲dlit，上文我们已经通过生产函数法测度出我国要素价格扭曲。土地、资本等生产要素的价格扭曲强烈地刺激了企业投资扩张，当要素价格的扭曲程度越大，产能利用率指标就会越小，产能过剩程度越大，因此，我们判断dkit、dlit这两个主要解释变量与被解释变量CUit之间呈负相关。

控制变量controlit，本文选取行业全要素生产率tfp和环境保护政策力度env作为控制变量。运用DEAP 2.1软件得到了我国29个省、市、自治区钢铁行业的全要素生产率。全要素生产率的提高会加快潜在生产能力，使产品更新周期缩短或产品竞争力提升，从而加速市场优胜劣汰的进程。据此判断该控制变量的符号为正。考虑到近期环境保护约束对我国钢铁行业产能影响非常大，因此控制变量还选取了环境保护政策力度，该指标借鉴张芊芊等人（2015）的做法，用地排污费征收额度除以地区GDP来测度，其值越大表示地区环境政策实施效率越高[14]，企业面临的环境政策违约的道德风险较大，从而会抑制钢铁行业的产能过剩程度，据此判断该控制变量的符号为正值。

4 实证结果与分析

4.1 静态面板模型估计

首先对式（11）的静态面板模型进行整体样本估计，结果如表2。根据F检验统计量值为51.20，其相应的伴随概率水平p值小于0.01，可知对于方程的模型选择，不应选取横截面截距项均相等的混合回归模型；然后进一步判断是选择面板数据固定效应模型还是面板数据随机效应模型，又根据检验统计量值为16.51，其对应的伴随概率水平p值小于0.05，可知方程拒绝了横截面（个体项）截距项与其他解释变量不相关的原假设，因此拒绝随机效应模型，从而确定静态面板模型的估计应选择固定效应模型的结果。

表2 要素价格扭曲对钢铁行业产能过剩影响的静态面板模型估计结果

根据表2静态面板模型的回归结果可知，第一个主要解释变量资本要素价格扭曲dkit的系数为-0.008，在5%的显著性水平下显著，表明资本要素价格扭曲会反向影响我国钢铁行业的产能利用率，我国钢铁行业的产能利用率水平随资本要素价格扭曲的程度每增加1个单位而降低0.008个单位，估计结果与模型设定时的预期相符合。另一个主要解释变量劳动要素价格扭曲dlit的系数为0.007，在10%的显著性水平下统计不显著，该结果表明我国钢铁行业的产能过剩并不受到劳动要素价格扭曲的显著影响，这与模型设定时不相符。但是，结合实际来看该回归结果还是较为合理的，地方政府干预微观经济，大幅降低生产要素价格时，要素市场上价格扭曲最为严重的往往都是土地、资本等要素，劳动要素价格受到的影响一般很小[15]。

第一个控制变量全要素生产率的系数值为0.041，在1%的显著性水平下统计显著，估计结果与模型设定时的预期相符，也即产能利用率就会随着全要素生产率每增加1个单位而增加0.041个单位，说明可以通过不断提高全要素生产率来化解产能过剩难题；第二个控制变量env的系数值为0.457，在1%的显著性水平下统计显著，估计结果也符合预期推测，表明地区环境政策力度的加强会有利于减轻钢铁行业产能过剩情况。

4.2 动态面板模型估计

考虑到过剩产能并不会在短期内迅速消化，前期积累的过剩产能将直接体现在本期的过剩产能规模上，因此我们考虑构建一个包含被解释变量滞后项的动态面板模型。本文采用动态面板数据模型的系统广义矩估计方法（SYS-GMM）对（12）式的模型进行估计，为了对GMM的权重矩阵有更好的估计，我们采用了更有效的两步估计法。在表3中，给出了整体样本的动态面板模型估计结果。

表3 要素价格扭曲对钢铁行业产能过剩影响的动态面板模型估计结果

根据表3的动态面板回归结果可知，产能利用率滞后一期变量的回归系数均为正值，且在1%显著性水平下通过检验，说明了钢铁行业当期的产能过剩确实会受到前一期产能过剩的影响，也即前期产能过剩对后期具有动态影响，这与我们的预期是相符合的。一旦形成了产能过剩，在短期内是无法完全消化的。

逐步加入控制变量后，可以发现各个控制变量的回归系数不仅均在1%显著性水平下通过检验，而且符号也均符合模型设定时的预期。再次证明了提高全要素生产率以及加大环境保护政策力度都能在一定程度上减轻钢铁行业的产能过剩情况。

从动态面板模型（3）的估计结果可以看出，资本要素价格扭曲对钢铁行业的产能利用率的影响仍然显著为负，劳动要素价格扭曲对钢铁行业的产能利用率的影响仍然不显著，这与静态面板模型的估计结果较一致，再次证明了资本要素价格扭曲对钢铁行业的产能过剩情况具有加剧作用，而且存在持续动态影响机制。具体而言，导致这一现象的原因有两个，一是钢铁行业属于资本密集型的重工业行业，需要大量的资本要素投入，其行业特征易诱发行业出现过度投资，从而造成产能过剩；二是在重化工行业中，当企业减产或者停产时，流动性较强的劳动要素比流动性较差的资本要素要更快地重新涌入经济效益更好的部门，所以劳动力要素价格扭曲对产能过剩的影响并不显著。

5 结论与政策建议

本文首先利用数据包络分析法（DEA）测度出了2007—2015年我国钢铁行业的产能利用率，测度结果表明我国钢铁行业虽未面临全面产能过剩状况，但部分地区的产能利用率仅在50%波动，产能过剩情况已经尤为严重。在测度并分析钢铁行业产能利用率之后，本文也通过构建面板模型对要素价格扭曲引发钢铁行业产能过剩的影响机理进行实证检验，实证结果表明：资本要素价格扭曲与产能利用率之间存在负向关系，而且存在持续动态影响机制。劳动要素的价格扭曲对我国的产能过剩并没有显著的影响，全要素生产率的提高以及环境保护政策力度的加强对化解产能过剩矛盾均有着显著的积极作用。根据以上分析，本文对如何治理我国钢铁行业产能过剩提出了以下两点建议：

第一，减少政府干预。钢铁行业对地方经济产值、财政收入、就业水平等具有举足轻重的影响，地方政府为了追逐经济利益目标极易造成对钢铁行业的过度干预。为加快治理我国钢铁行业的产能过剩，首先，地方政府必须明确自己的职能，减少对经济运行的干预并不断完善市场机制，使市场在资源配置中起决定性作用；其次，还要明确中央和各级政府之间的关系，在地方官员晋升考核标准中加入产能利用率这一指标，减轻地方政府干预企业的冲动，避免造成过度投资；最后还要对地方政府贷款进行严格控制，降低对钢铁行业投资的风险。

第二，健全生态环境保护体制机制。必须发挥政府在资源环境保护中的重要角色，强化经济发展的环境约束，在进一步完善政策法规的同时，加大对资源环境破坏的惩治力度，提高企业违法成本，减少经济发展对资源环境的负面影响。