产能过剩、企业经营风险与地区金融安全

顾晓安 蔡玲

摘 要 运用“债务—通缩”理论和金融体系脆弱性理论，分析了债务融资模式主导下的产能过剩行业或地区可能产生影响金融安全的风险传导路径与机制，并利用2006～2015年山西省煤炭上市公司作为样本构建了中介效应模型，对产能过剩影响金融安全的风险传导路径加以验证。研究表明：在山西省煤炭行业产能过剩影响地区金融安全的传导路径中，产能过剩直接引起产品价格下跌及企业盈利减少，当其中的高负债企业发生经营亏损以致无法偿还债务时，贷款及债券违约的概率便会随之增加，金融机构的资产质量出现恶化，金融体系的脆弱性加剧，进而威胁到地区金融体系的安全性，且企业经营亏损的中介效应十分显著；在反映企业经营亏损状态的四个指标中，经营活动现金净流量减少以及净利润下降这两个指标的中介效应最大，净资产收益率及毛利率下降的中介效应较低。

[关键词]产能过剩；金融安全；经营亏损；高负债

[中图分类号]F832.7 [文献标识码] A [文章编号]1673-0461（2018）08-0070-06

一、引 言

自改革开放以来，投资拉动经济一直是我国经济持续快速增长的主要模式和动力之一。然而，伴随着大量投资助推经济发展，某些行业出现了一定程度的产能过剩现象不容忽视。尤其是2008年全球金融危机爆发以后，为了应对危机造成的经济增速急剧下滑的困境，我国政府出台了4万亿投资刺激计划，这虽然对于维持当时的经济增长起到了积极作用，但也使得煤炭、钢铁等已经存在产能过剩的行业出现了投资继续扩大，产能持续扩张，过剩加剧的局面。与此同时，由于金融危机的持续发酵，国内外市场的消费需求复苏乏力，商品市场整体呈现出供大于求的局面，这使得产能过剩问题更加突出。

从行业分布来看，煤炭业是我国产能过剩最明显、过剩程度及不利影响最严重的行业之一。以煤炭总产量占全国25%的山西省为例，煤炭业对该省经济的贡献率超过50%。但截至2016年3月初，山西省煤炭价格较往期峰值下降60%，煤炭库存较2011年底增加了3倍，全行业亏损面超过90%；同时，企业的负债总额大幅提高，五大省属煤炭集团的平均资产负债率高达80%，这些高额债务中60%是银行贷款，40%是企业债券。而企业债券的持有者也多为银行、保险、信托等金融机构，所以企业的债务风险很容易传导至金融业。此外，由于山西省的产业结构较为单一，大量金融机构资金集中投向煤炭行业，煤炭业的产能过剩风险有可能直接导致地区金融系统风险。2016年4月以来，山西省煤炭企业连续发生两起贷款违约以及三起债券暂停、取消发行情况① ，全省银行业不良贷款激增，不良率超过4%，区域金融体系遭受严峻考验。

产能过剩虽然是由众多微观企业过度投资造成的，但其产生的经济后果已经远远超出了微观经济的范畴，成为导致经济运行失衡和诸多社会问题的主要根源，也是当前中国最不容忽视的经济风险之一。目前，部分文献已就产能过剩与宏观经济波动的关系及其不利影响进行了一定探讨，但针对产能过剩对金融安全的危害的研究仍较鲜见。金融是社会经济的核心，金融安全关乎现代经济发展的全局和稳定，因此对产能过剩对金融安全影响的探究，特别是对其中的风险传导路径和机制的剖析具有一定的理论和实践意义。

通常，产能过剩体现的是一种供需不平衡和结构错配的状态，其直接后果是市场中产品价格大幅下跌，行业整体利润下滑。在高负债的资本结构状态下，产能过剩会使企业自身的偿债能力降低，加大金融机构贷款及所發行债券的违约风险，从而影响行业、地区甚至整个金融系统的安全性。

因此，本文将分析并揭示产能过剩影响金融安全的传导路径及作用机制。具体的研究思路为：根据“债务—通缩”理论及金融体系脆弱性理论，提出产能过剩对金融安全影响路径与机制的假设，继而引入中介效应模型，选取2006～2015年山西省煤炭上市公司的相关数据，对上述假设进行实证检验，最后根据实证结果，结合我国产能过剩的特征对防范产能过剩造成的地区金融风险提出相应的意见与建议。

二、文献综述

国内外有关产能过剩及金融安全的研究主要集中在如下几个方面。

1.有关产能过剩的文献综述

产能过剩是指企业或行业的实际产出小于其最佳生产规模。Chamberlin（1933）率先提出了产能过剩的概念。在实际运用中，产能过剩一般指企业或行业的实际生产能力高于市场的有效需求，即供大于求（钟春平、潘黎，2014）。

（1）有关产能过剩度量方法的研究综述。现有的研究大多采用产能利用率来衡量企业或行业产能过剩的程度。产能利用率即为企业或行业的实际产出占潜在产出的比重。目前测算产能利用率的方法主要有以下几种。一是成本函数法，即利用成本函数来推算成本最低时的最佳产出，以此数值作为企业的潜在产出。韩国高等（2011）根据成本函数法，对1999～2008年我国重工业及轻工业中28个产业的产能利用程度进行了测算。二是用协整法（DEA）估计企业的产能规模，程俊杰（2015）利用协整法测度了我国2001～2012年制造业产能利用情况。三是随机生产前沿函数（SPF），Fare等（1994）提出用SPF来估计生产单位的生产效率，并有效度量了产业的产能利用水平。杨振兵等（2015）利用SPF对我国工业行业的产能过剩指数进行了测算。

（2）有关产能过剩对宏观经济影响的研究综述。目前，研究产能过剩与宏观经济之间关系的相关文献较少。耿强等（2011）引入RBC模型数值模拟了我国的宏观经济波动，并发现加大政策性补贴会导致产能过剩更快形成，进而影响资本存量等一些主要宏观经济变量的波动。程俊杰、刘志彪（2015）利用中国制造业行业面板数据分析产能过剩影响经济波动的直接机制和间接机制，实证结果得出，产能过剩引起的企业产能利用率的变动会直接导致经济波动，要素市场扭曲的中介效应间接影响经济波动。

2.有关金融安全的文献综述

鉴于影响金融安全的因素较多，因此对其的定义及度量方法至今尚无定论。我国学者刘锡良（2004）从金融功能能否正常发挥的角度对金融安全进行了定义：在微观层面考察金融机构能否正常发挥其提供流动性、降低交易成本等功能；在中观层面考察金融行业能否履行交易服务、交易中介和证券转换的功能；在宏观层面考察中央银行能否可以发挥货币政策、维持金融系统健康运转的职能。赵振宗（2014）利用宏观金融工程的内容，根据企业、金融机构等的资产负债表计算出违约概率等相关指标度量了我国东部区域的金融安全。

综上，国内外关于产能过剩及金融安全两者的定义、测度方法等方面有较多探讨，但很少有文献将产能过剩与金融安全结合起来开展研究，对两者之间作用机制的阐述更为鲜见，这就使得本文的研究具有一定的理论和现实意义。

三、产能過剩对地区金融安全的影响机制和研究假设

具有高负债特征的企业或行业出现产能过剩问题时，不仅会使自身或整个行业的经营风险上升，同时也会因为复杂的债权债务关系影响金融体系的安全。所以我们将对产能过剩影响地区金融安全的作用机制进行分析，并提出相应的研究假设。

1.产能过剩影响地区金融安全的传导机制分析

我国的经济增长主要依赖于投资拉动，在保持经济持续高速增长的过程中，地方政府由于过度看重政绩，而产生干预当地金融机构对区域内企业的投资行为的动机，使得金融机构对相关企业发放信贷资金不是基于正常的风险考量标准。在此背景下，企业获得大量信贷资金使得生产经营规模和债务融资规模同步增长，当市场需求旺盛时，企业经营规模扩张所增加的供给能被市场需求吸纳，企业盈利增加并能够覆盖其债务成本，此时产能扩张与债务增长处于良性互动阶段。而当市场消费需求出现疲软，这时投资的扩张只能导致新增的生产能力无法被吸收，市场无力消化持续增加的产能，这使得生产设备不得不减少开工，产能利用率随之降低，产能过剩问题出现。

对于企业，产能过剩会导致产品价格下跌，并增加企业的经营成本，从而降低企业的盈利能力。产能过剩从本质上来说就是生产能力超过市场需求，也即供大于求。在市场经济条件下，当企业大量生产产品超过了市场需求，必然会导致产品的价格下降，价格下跌使企业的盈利空间压缩，企业经营状况恶化甚至达到亏损状态。另一方面，过度投资是造成产能过剩的主要原因，因此，产能过剩行业中的企业投资规模通常较大，运营成本特别是其中的付现固定运营成本居高不下呈现出刚性特征，当产能过剩导致产品价格下降时，收入减少而成本高企将使企业的经营利润加速下滑。

对于产能过剩行业中的高负债企业来说，其经营状况的好坏在很大程度上取决于是否拥有充足的现金流入可供偿债。企业对一笔债务一般负有两类责任：一是偿还债务本金；二是支付债务利息。通过流动资产的变现可以偿付短期债务，而企业的长期负债则用于长期资产投资，在正常生产经营条件下，长期资产投资作为企业固定资产的一部分，企业一般不可能用固定资产进行偿债，只能利用企业生产经营所得。而企业支付也需通过所融入资金创造的收益偿付给长期债权人的利息支出。所以企业的长期偿债能力是与其经营状况或盈利能力紧密联系，一个长期处于亏损状况的企业，不说其依靠正常经营活动形成的长期偿债能力，连正常的生产经营活动也难以维持。

目前，在产能过剩的行业中，多数企业通过发行债券和银行贷款进行大量债务融资，其负债已经超出能承受的范围，且多为长期负债。

根据费雪的“债务-通缩”理论，当过度负债的企业缺乏足够的流动性资金来清偿到期债务时，其贷款及债券违约概率增大，金融机构面临巨额债权到期无法收回的局面。此时，金融机构基于风险考量将停止企业信贷资金支持，甚至会提前收回资金，这将导致企业资金链断裂，企业为偿还债务不得不出售资产，从而资产价格急剧下降，通货紧缩由此产生。费雪提出“债务-通缩”多米诺骨牌，即当企业出现债务问题时，大面积的违约和清算引起廉价抛售大量资产、资产价格下跌、实际利率上升等连锁反应，给经济和金融体系造成极大的伤害。

同时，根据金融体系脆弱性理论，在金融体系本身具有脆弱性的情况下，当区域内出现任何大型公司或企业出现违约、破产等问题时，将会随债权债务网络传导至相关金融机构，导致金融机构的资产质量出现恶化，使其对抗外部冲击的能力下降，变得愈发脆弱，这种金融脆弱性的演变过程会造成产业或行业微观风险在区域内传播扩散，最终引起地区金融风险甚至会出现金融危机。对于产业结构单一的地区而言，由于金融机构的资金过多的投向同一个行业，其行业风险更有可能直接导致地区金融体系风险的爆发。

综合以上分析，风险传导的机制与主要途径为：在由过度投资造成的产能过剩背景下，过剩行业中的高负债企业因为价格下跌出现经营利润下降甚至是经营亏损的局面，导致了自身的偿债能力不足而引起贷款及债券违约的概率增大，债务风险传导至金融机构使得金融机构的资产质量下降，进而威胁到地区金融体系的安全性。

2.研究假设

以上分析从理论层面揭示了产能过剩影响地区金融安全的传导路径和内在机制，为了验证上述分析，本文提出如下假设，并在下文运用相关数据进行实证分析。

假设：在产能过剩影响地区金融安全的传导路径中，行业中高负债企业的经营亏损具有显著的中介效应。

四、研究设计

1.模型设定

为了检验上文提出的假设，以产能过剩行业的违约概率作为被解释变量，产能利用率为核心解释变量，以企业经营状况中的净利润、净资产收益率、毛利率及经营活动现金净流量为中介变量，构建中介效应模型进行分析。

其中，dcuit为核心解释变量，表示地区i在第t年的产能过剩程度；operit为中介变量，表示企业经营状况，并选用净利润、净资产收益率、毛利率、经营活动现金净流量等4项指标对其进行量化；pdt为被解释变量，表示产能过剩行业的违约概率，包括贷款违约概率及债券违约概率，并借鉴赵振宗的有关研究利用其反映地区金融体系的安全程度；ω1it、ω2it以及ω3it是随机误差项；Zit表示控制变量。

依据相关理论以及国内外文献，产能过剩行业的违约概率与 GDP 增长率、利率水平等存在明显相关关系，所以本文选择以GDP增长率、利率水平为控制变量。

2.变量及数据来源

（1）样本及数据来源。考虑数据的可获得性，本文选取2006～2015年山西省10家煤炭上市公司为研究对象，数据主要来自于相应年份的山西统计年鉴以及各家上市公司的年报。

（2）相关变量处理。核心解释变量：产能利用率（dcu）。产能利用率是国内外普遍使用的衡量产能过剩程度的指标，本文选择随机前沿生产函数法（SPF）对产能规模进行估计，生产函数的具体形式为：

（3）被解释变量。产能过剩行业的违约概率（pd），表示地区金融安全。本文利用KMV模型计算产能过剩行业的违约概率。KMV 模型设定，当上市公司的资产价值在波动过程中低于某一违约点时即判定其违约，违约点通常与上市公司的资产负债结构有关。即：

其中，r是无风险利率。而上市公司市值波动率与资产波动率符合关系：σEVE=VA？驻σA。根据上市公司的财务数据测算出资产价值及波动率，在此基础上计算出上市公司的违约概率。然后根据各上市公司的负债额占样本总体的负债总额的比例，计算其加权平均，从而得到产能过剩行业的违约概率。其他变量、指标的选择及处理如表1所示。

五、实证研究

为了检验上文提出的假设，现根据构建的模型并运用相关数据进行实证分析。

1.相关性分析

首先，通过检验整体变量的Pearson相关系数衡量各变量的相关程度，结果见表2。Pearson相关系数检验是在没有其他变量影响下，得出目标变量两两之间的相关性。根据检验结果，各主要变量之间并不存在严重的多重共线性问题。

对分析表2进一步分析得知，产能利用率与产能过剩行业的违约概率之间呈负相关，并在5%的水平上显著，这一结果初步表明，在一定条件下，产能利用率越低即产能过剩程度越严重，行业的违约概率也就越高，金融安全由此受到威胁，这表明产能过剩与金融安全之间存在相关性。另外，表中显示产能利用率与净利润、净资产收益率、毛利率及经营活动现金净流量呈正相关关系，且在1%水平上显著，同时后四者均与行业违约概率呈显著负相关，这说明企业的经营状况在产能过剩影响金融安全的过程中有一定的中介效应，从而证实了前文的假设具有合理性。

2.回归分析

本文采用依次检验法对中介效应的存在性做出证明，该方法需要满足以下条件：

Ⅰ. 核心解释变量对中介变量显著相关；

Ⅱ. 中介变量对被解释变量显著相关；

Ⅲ. 在未加中介变量时核心解释变量对被解释变量显著相关；

Ⅳ. 加入中介变量后该效应有所减弱。

根据表2我们可以初步判定产能过剩与金融安全相关，即满足条件Ⅲ。为了进一步考察产能过剩对金融安全的影响机制，下文将分别对模型（1）～（3）进行回归分析，以检验中介效应是否存在。

核心解释变量对中介变量的回归分析

根据模型（1）的设定，分别以企业经营状况的四个指标即净利润（pro）、净资产收益率（roe）、毛利率（gro）和经营活动现金净流量（caf）为被解释变量，以产能利用率（dcu）为解释变量，以GDP增速、利率水平为控制变量进行多元回归。具体回归结果见表3。

根据表3所示的回归结果可以发现：产能利用率对净利润、净资产收益率、毛利率和经营活动现金净流量在1%的水平上显著为正，说明产能利用率对企业经营状况具有正向影响，即产能利用率越高，企业净利润越多、净资产收益率、毛利率及经营活动现金净流量越高，反之，产能利用率越低即产能过剩现象越严重，企业经营状况便会越差或出现经营亏损。这与前文的分析一致，同时也证实了中介效应存在的条件Ⅰ。

加入中介变量后解释变量对被解释变量的回归分析

根据模型（2）的设定，分别以反映企业经营状况的四个指标即净利润（pro）、净资产收益率（roe）、毛利率（gro）和经营活动现金净流量（caf）为解释变量，以产能过剩行业的违约概率（pd）为被解释变量，以GDP增速、利率水平为控制变量进行多元回归。

根据模型（3）的设定，以产能利用率（dcu）分别与反映企业经营状况的四个指标即净利润（pro）、净资产收益率（roe）、毛利率（gro）和经营活动现金净流量（caf）为解释变量，以产能过剩行业的违约概率（pd）为被解释变量，以GDP增速、利率水平为控制变量进行多元回归。

模型（2）和模型（3）的具体回归结果见表4。

由表4的后四列回归结果发现，反映企业经营状况中的四个指标均对产能过剩行业的违约概率有显著的负向作用，即中介变量对解释变量显著，这意味着企业经营亏损明显地引发了行业贷款违约及债券违约概率的上升，威胁了金融安全。具体地讲，当企业出现净利润大幅下滑，净资产收益率及毛利率下降、经营活动现金净流量减少等现象，这些高负债企业便将自身微观层面的经营风险传递至金融领域的债务违约。

根据表4的回归分析结果可以发现，核心解释变量产能利用率及反映企业经营状况的四个指标与最终被解释变量产能过剩行业的违约概率之间的正负向关系并未改变。而分别加入净利润、净资产收益率、毛利率和经营活动现金净流量等中介变量之后，产能利用率与产能过剩行业的违约概率的相关系数变小了，由0.31降至0.12、0.22、0.23和0.18，相关性减弱。进一步来看，企业经营亏损的四个指标的中介效应分别为1.59、1.10、0.44和1.63，经营活动现金净流量减少以及净利润下降这两个指标的中介效应最大，凈资产收益率及毛利率下降的中介效应较低，这大概是因为生产经营活动能否创造充足的现金流最直接地决定企业清偿债务。

综合表2、表3、表4可以得出，企业经营亏损在产能利用率与产能过剩行业的违约概率之间存在中介效应。上述实证过程验证了中介效应的存在，证明了假设的合理性。在高负债状态下，产能过剩通过企业的经营亏损这一传导路径加剧贷款及债券违约风险进而威胁地区金融安全。

六、结论及建议

本文依据“债务-通缩”理论和金融体系脆弱性理论分析了产能过剩影响地区金融安全的传导机制并提出相关假设，进而利用山西省10家煤炭上市公司2006～2015年的数据对传导机制存在的合理性进行了检验。最终，通过前文的理论分析和实证研究，主要得出以下结论：

在以信贷资金为主并辅之于企业发行债券的债务融资模式下，产能过剩与金融安全两者之间存在着显著的相关性，企业经营亏损在产能过剩与金融安全的影响路径上具有显著的中介效应。当产能过剩行业中的高负债企业出现经营亏损、无法清偿债务时，企业的贷款违约及债券违约概率会随之增加，这时，金融机构的资产质量便会随之下降，金融体系更加脆弱，地区金融体系的安全受到威胁。

在反映企业经营亏损状态的四个指标中，经营活动现金净流量减少及净利润下降在产能过剩影响地区金融安全的传导路径中作用程度最大，而净资产收益率及毛利率下降的作用程度则较低，即经营活动现金净流量的减少及净利润的下降更直接地影响到企业的偿债能力进而影响到产能过剩引发的金融风险。

根据上述研究结论可以得到如下启示：

（1）产能过剩引发的不良后果不仅作用于行业自身，更会对金融机构和整个社会经济产生不良影响，因此企业、金融机构以及政府必须警惕产能过剩现象，设置产能过剩预警机制，尽快建立涵盖主要行业产能利用率的统计监控制度。

（2）在生产要素价格市场化体制下，注重企业的技术创新，使产品以大于成本的价格销售出去，减少企业的经营不善状况，并着重对产能过剩企业的现金流量和净利润等财务指标进行实时监控，弱化产能过剩对金融安全的风险传导。

（3）完善金融机构独立性，降低政府干预的可能性，避免造成对某些行业的过度投资；明晰土地产权制度，避免具有实际控制权的地方政府利用土地资源干预企业投资。

（4）在产业结构较为单一的地区，银行信贷资金集中于一个行业，若其出现产能过剩，产能过剩对地区金融安全的冲击力更大，因此应丰富区域产业发展结构，避免单一产业主导格局，降低金融风险爆发的概率。

[注 释]

① 详见冯叶等：《晋煤告急：收编大批民营煤企，如今万亿巨债缠身》，南方周末，2016年4月22日经济版。

[参考文献]

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[4] 程俊杰.转型时期中国产能过剩测度及成因的地区差异[J]. 经济学家，2015（3）： 74-83.

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[10] 赵振宗 .中国东部区域金融风险研究——基于宏观金融工程方法[M]. 北京：中国金融出版社，2014：60-69.

Abstract ： Applying the theory of debt-deflation and the financial system instability theory，this article analyzes the conduction mechanism and path of the risk which may affect the financial security in overcapacity industry or regions under the debt financing mode. The risk conduction paths of overcapacity which affect financial security is verified through the mediating effect model constructed with the listed coal companies in Shanxi province during 2006-2015 . The research shows that： In the conduction paths of the risk which is caused by the impact of overcapacity on financial security，overcapacity directly causes the decrease of product prices and corporate profits. When one of the high debt enterprise faces operating losses and can not repay the debt，loans and bonds default probability will be increased. The quality of assets of financial institutions will get worse，and the vulnerability of the financial system will aggravate. Thus，this will be a threat to the safety of the financial system. What's more，the mediating effect of business losses is very significant. In the four indexes indicating business loss，the mediating effect of the decrease of net operating cash flow and the reduce of the decline in net profit are the biggest，while the mediating effect of the rate of return on net assets and gross margin decline is relatively low.

Key words： excess capacity；financial security；operating loss；high debt

（责任编辑：蔡晓芹）