基于SFA辽宁省行业产能利用率测算及影响因素研究

杨晓彤 姜 磊 张发东

(1.沈阳工业大学 经济学院，辽宁 沈阳 110870；2.泽众城市智能科技有限公司， 安徽 合肥 230000 )

一、引言

新常态下的经济转型使中国宏观经济调控重心从“重需求轻供给”转向“供给侧结构性改革”，供给侧改革和工业转型升级迫切需要提高有效产能及其利用率，也决定我国工业化后期的工业需求和增长速度、区域产业结构变化。辽宁省作为我国的老工业基地，传统的装备制造业、煤炭开采业等行业产能利用不足问题尤为突出，因此深入研究辽宁省分行业的产能利用问题，对于深化辽宁省产业结构调整、提高有效产能、增强产业竞争力具有重要意义。

目前，国内外许多学者对产能利用不足的定义、测度和影响因素进行了广泛研究。关于产能利用不足的成因的研究，国外学者的研究大致分为两类：一是从窖藏行为出发研究产能利用不足问题。Jun Ishii(2011)利用面板数据研究美国石油和天然气开采厂商的产能盈余行为，厂商主动选择产能盈余以对竞争对手先发制人。二是从厂商的策略性行为分析产能利用不足。Marvin B.Lieberman(1987)利用38个产业近20年的时间序列数据进行实证分析，发现产能利用不足水平与行业进入率呈负相关趋势。国内学者的研究将产能利用不足的成因归纳为如下几类：一是市场失灵导致产能超额供给。周瑞辉(2015)研究表明：国有产权性质及其与要素价格扭曲和预算软约束的交互项对产能利用率的影响显著，且国有产权性质的产能超额供给效应在增强。二是政府失灵引起产能利用不足。王文莆(2014)[7]指出地方政府为了追求GDP和税收的最大化加强购买和政府补贴行为，从而出现投资过度引发非周期性的产能过度盈余。

国内学者研究部分是基于国家和省际层面，针对某一个省的行业生产能力过度盈余研究并不多见。辽宁省作为我国的老工业基地，一些行业由于技术落后以及体制和机制等方面原因，与国内技术发达的省份相比生产供大于求。因此研究辽宁省行业的产能盈余程度、导致产能过度盈余具有重要意义。

二、产能利用不足的定义及测算方法

(一)产能利用不足的定义

目前理论界和政府部门的定义略有差异。政府部门的产能利用不足的概念大致可以概括为：产能利用不足盲目投资甚至是过度投资、低水平重复建设形成的生产能力远远大于市场需求的现象，最终导致产品库存上升、价格下跌，企业和行业利润下降，甚至严重亏损，金融风险加大，资源环境约束矛盾突出等[1]。

理论界对产能利用不足的定义可以分为微观视角和宏观视角。微观层面的产能利用不足是指处于垄断竞争或不完全竞争行业的企业，其生产效率低于最小平均成本的状态(kamien和Schwartz(1972))。西方经济学界普遍认为产能利用不足是指由于垄断竞争或不完全竞争形成的实际产出小于最优产出的情况。宏观层面的产能利用不足主要是国内学者的定义，其大致可以分为结构性产能利用不足和体制性产能利用不足。结构性产能利用不足主要是指产品的供给结构和需求结构不匹配，一些落后产能无法满足市场需求而形成的富余产能，而先进产能没有形成规模经济效应、无法满足市场需求而形成的供给相对不足(周劲、付保宗，2011；翟东升，2013)。体制性产能利用不足主要是指市场经济体制不健全以及政府的过度干预，导致企业具有不完全成本，使得投资决策出现偏差，供给能力远远超过实际需求而产生产能利用不足(王立国、张日旭，2010；王立国、周雨，2013)。

(二) 产能利用率测度

目前，国内外学者主要使用的度量产能利用不足的方法主要有峰值分析法、生产函数法、数据包络分析方法(DEA)。国外学者度量产能利用不足最早利用的方法为峰值分析法，该方法具有广泛适用性、对数据要求较低,且计算简单，但是没有考虑到其他变化对产能的影响。生产函数法是由实际产出与一定时间内在给定投入和技术水平的条件下所能达到的最大产出相比,来分析生产能力的利用状况。数据包络分析方法(DEA)是相对有效的测度方法，主要利用线性规划技术度量相对效率的差距。

三、产能利用率测算方法及数据处理

(一)基于SFA的产能利用率测算模型

根据Aigner等(1977)及Meeusen和van den Broeek(1977)分别独立提出了随机前沿分析方法，考虑到超越对数生产函数的要素产出弹性反映了投入要素之间的替代效应和交互作用，通过时间变化的影响反映不同投入技术进步的差异，同时也放宽了技术中性的强假设，能够揭示经济系统内的更多特征。本文设定的生产函数的具体形式为：

(1)

uit=uiexp[-η(t-T)]

(2)

(3)

(4)

(二) 数据处理

为了测算辽宁省不同行业的产能利用率，本文以2001—2016年辽宁省27个规模及规模以上国有及其控股工业行业的相关数据，这27个工业行业的名称和序号如下：煤炭采选业(IN1)、石油和天然气开采业(IN2)、黑色金属矿采选业(IN3)、有色金属矿采选业(IN4)、非金属矿采选业(IN4)、食品加工业(IN6)、食品制造业(IN7)、饮料制造业(IN8)、烟草加工业(IN9)、纺织业(IN10)、服装及其他纤维制品制造业(IN11)、造纸及纸制品业(IN12)、石油加工及炼焦业(IN13)、化学原料及化学制品制造业(IN14)、医药制造业(IN15)、化学纤维制造业(IN16)、非金属矿物制品业(IN17)、黑色金属冶炼及压延加工业(IN18)、有色金属冶炼及压延加工业(IN19)、金属制品业(IN20)、普通机械制造业IN(21)、专用设备制造业(IN22)、交通运输设备制造业(IN23)、电气机械及器材制造业(IN24)、电子及通讯设备制造业(IN25)、仪器仪表及文化、办公用机械制造业(IN26)、电力、蒸汽、热水的生产和供应业(27)。并且根据模型(1)，分别选取这些行业的产出、资本和劳动变量。

工业增加值(Y)：本文参考杨立勋(2015)采用辽宁省27个工业行业的工业总产值作为产出变量(单位：万元)，并且以分行业的出厂价格指数进行平减(基期为2000年)，而不是采用单一的出厂价格指数进行平减，使得平减后的工业总产值具有可比性。

资本存量(K)：目前大家普遍采用永续盘存法测度不同地区和行业的资本存量，由于基期资本存量确定相对复杂，另外缺少当年投资流量数据，因此本文参考的方法利用每个行业的固定资产原值作为资本存量(单位：万元)

劳动力数量(L)：采用各行业的年末平均从业人员(单位：人)作为劳动力投入变量。

四、基于SFA辽宁省行业产能利用率测算

借助Kirkley等(2002)有关生产环节的生产能力利用率的概念，即实际产出(Y)相对于潜在产出(Yp)的生产效率，记为：CUK=Y/Yp，利用该公式以及回归所求得的产能利用率，计算辽宁省行业的产能利用率指数，结果见表1。

表1 辽宁省行业的产能利用率指数

通过分析表1发现，由于生产过程中的技术无效率以及供过于求(供需结构不匹配或需求不足)的原因导致的产能利用率不足问题普遍存在。如果产能比较低，则表明潜在生产能力是市场实际需求的两倍以上，这样的行业有煤炭开采业(IN1)、化学原料及化学制品制造业(IN14)、化学纤维制造业(IN16)、黑色金属冶炼及压延加工业(IN18)、交通运输设备制造业(IN23)、电力、蒸汽、热水的生产和供应业(IN27)，在辽宁省这六个产能利用率不足的行业中，产能利用严重不足的三个行业分别煤炭开采(IN1)、黑色金属冶炼和压延业(IN18)以及电力、蒸汽、热水的生产和供应业(IN27)，其产能大于市场需求5倍以上，其中煤炭开采业的产能利用率指数在2012年达到最低，为0.121，随后逐渐提高，黑色金属冶炼和压延业的产能利用不足指数在2011年达到最低，为0.122，随后逐渐提高。产能利用率程度相对较高的行业有四个，分别为食品加工业(IN6)、烟草加工业(IN9)、服装及其他纤维制品制造业(IN11)、电子及通讯设备制造业(IN25)，这些行业的产能利用率都在85%以上。

五、 辽宁省产能利用率的影响因素分析

学者们深入研究了产能利用率的影响因素，这些因素主要包括：投资、行业竞争以及FDI等，本文在现有研究因素基础上，分析如下四个指标作为辽宁省产能利用率的影响因素：资产负债率、固定产投资占比、工业总产值占比、国有资产占比。由于被解释变量小于1，最后决定利用TOBIT模型估计。

表2 辽宁行业产能利用率的影响因素研究

注：a,b,c分别表示在1%，5%和10%统计水平下显著。

通过表2可知，辽宁省27个行业产能利用率的四个影响因素中，回归结果都是显著的，其中资产负债率和国有资产占比对辽宁省行业的产能利用率存在显著负向影响，也就是说降低资产负债率有利于提高产能利用率，适当降低工业企业固定资产比例有利于提高产能利用率，适当提高工业企业的产值比重可以提高产能利用率。

六、结论与对策建议

本文利用辽宁省2001—2017年27个工业企业的投入产出数据测算了辽宁省工业企业的产能利用率，结果表明产能利用不足普遍存在，其中煤炭开采业(IN1)、黑色金属冶炼和压延业(IN18)以及电力、蒸汽、热水的生产和供应业(IN27)产能利用率严重不足。

一方面应该降低工业企业的杠杆比例，有利于提高产能利用率。杠杆比率过高限制了企业的创新能力，使得企业的技术创新之后，产品落后会导致需求不足和库存增加，因此去杠杆在辽宁省需要花大力气去解决；另一方面适当增加工业企业固定资产的投资比例，有利于提高产能利用率，尤其是固定资产投资中的更新改造资金的比例，有利于企业的技术革新，开发适销对路产品，提高产能利用率。