经济新常态下我国煤炭产业的转型升级路径探究

摘 要：运用波特钻石模型和计量回归模型对我国煤炭产业竞争优势和产业竞争力进行分析，结果表明我国煤炭产业存在低集中度和竞争过度的现象;煤炭产业发展和固定资产投资高度拟合，煤炭产业转型过程中政府、企业以及其他类型的投资者对煤炭产量的影响较大。当前推进煤炭产业转型升级，需要加大投资力度加速人才培养，优化供需结构推进贸易国际化，延伸产业链实现绿色发展，革新管理模式合理提高集中度，同时需要政府加大监管力度，进一步规范市场秩序。

关键词：煤炭产业 转型升级 钻石模型

煤炭是重要的能源材料，在国民经济运行中起着极为重要的作用。改革开放40年来，我国煤炭资源开采量占能源生产总量的比重在70%左右，消费量占能源消费总量的60%以上。煤炭的大量使用一方面对环境造成了极大的破坏，另一方面造成煤炭资源日益枯竭，同时还存在煤炭生产能力过剩的问题。以煤炭为支柱型能源的发展模式产生的弊端日益凸显，煤炭产业转型升级工作亟需推进。

一、煤炭产业竞争力影响因素

波特钻石模型是分析一个产业竞争力的经典模型，最初由美国著名战略管理学家迈克尔·波特（Michael Porter）在《国家竞争优势》一书中提出。本文将依据波特国家竞争优势理论中的钻石模型，分析我国煤炭产业市场竞争优势。

（一）生产要素

首先是自然资源禀赋。截至2013年，中国原煤可采储量为1145亿吨，占世界总量的12.8%。另外，我国煤炭的质量优良，易于采掘，可利用率高。其次是人力资源。现阶段，煤炭企业人才流失严重，高素质技术人才缺乏，一线职工年龄偏大，新老接替问题突出。第三是基础设施与固定资产投资。近十年来，我国煤炭开采和洗选业的固定资产投资在4000亿元左右，占全部能源投资的10%-20%，数十家煤炭公司跻身世界500强企业，在国内外具有极高的知名度，具有很强的国际竞争力。

（二）需求条件

波特认为产业竞争力的第二项关键因素就是国内需求市场，市场规模和特质都会对产业竞争力带来影响，市场需求的变化会诱导社会消费结构的改变，最大限度的引导着产业结构的调整。对我国而言，煤炭作为一次能源，是能源链上重要组成部分，也是我国能源安全的基础，短期没有其他能源能够动摇煤炭的决定性地位。我国煤炭消费量自1995年起不断增加，从2012年起，占世界煤炭消费总量的比例保持在50%，具有长期稳定态势，这使我国煤炭产业具有长久的竞争力。

（三）相关与支持性产业

首先是上游的煤炭开采和洗选业。2016年煤炭开采和洗选业主营业务收入达到2万亿余元，约占总收入的2%，较上年有所下降。其次是属于相关产业。截至2016年，我国石油储量为36亿吨，天然气储量5.5万亿立方米，均处在全球前列。第三是煤炭产业的主要四个下游产业钢铁、化工、建材和电力。这四大产业的煤炭消费量占总煤炭消费量的80%左右，对煤炭具有极大的需求量，且短期内需求量不会发生改变。

（四）企业策略、结构和同业竞争

波特指出，推进企业走向国际化竞争的动力很重要，产业国际竞争力多使用行业集中度来反映。截至2017年，按生产规模排序，中国前8家企业的原煤产量及市场占有率如表1所示：

计算可得，2017年我国煤炭产业前四强行业集中度为CR4=27.82%[BFQ]，前八强行业集中度为CR8=40.6%[BFQ]。对照美国著名经济学家贝恩对行业集中度的划分标准（见表2），证明我国煤炭产业存在低集中度和竞争过度的现象。

（五）政府与机遇

波特指出，政府干预能够避免托拉斯状态的产生。近年来，我国政府在控制全国煤炭产量、防止产能过剩，促进煤炭产业转型升级等方面发挥了巨大的作用。机遇是可以打破现有的竞争条件和竞争秩序的突发性事件。“一带一路”倡议的实行，为煤炭产业的发展提供了强有力的发展动力。

二、煤炭产业竞争力影响因素的实证分析——基于多元线性计量经济模型

由上述钻石模型可以总结出影响煤炭產业竞争力的几大因素，再考虑到数据的可获得性与统计方式的合理性，本文拟基于钻石模型共选择5个变量，采用时间序列计量模型，运用Eviews软件对2003-2016年我国煤炭产业竞争力的影响因素进行实证分析。

（一）变量选择与说明

综合以上规范分析，可初步制定出我国煤炭产业竞争力指标体系，如下表3所示：

（二）模型选择及数据收集

本文拟用广泛使用于分析投入产出关系的多元线性回归模型——柯布·道格拉斯生产函数（Cobb-Daulias 生产函数）的变化形式，建立模型为：

研究收集了2003-2016年共14组统计数据，选取煤炭当年总产值、R&D人数占总劳动力百分比、固定资产投资、煤炭消费量、石油产量、行业集中度CR8共五个指标作为模型的被解释变量，对建立的模型进行回归分析。

（三）参数估计与回归分析

1.参数回归。利用Eviews软件对上述数据进行OLS分析（普通最小二乘法），得到表4：

根据以上线性回归结果，可得初步回归模型为：

与上述设定的解释变量间总体线性关系显著。从表中可以看出，解释变量间可能存在多重共线性，需要进行进一步的检验。

2.检验简单相关系数并找出最简单线性回归方式。从上述分析可知，解释变量间存在较为明显的多重共线性，故比较lnX1、lnX2、lnX3、lnX4、lnX5[BFQ]的相关系数并分别做lnY[BFQ]对lnX1、lnX2、lnX3、lnX4、lnX5[BFQ]的回归。比较可以发现lnY[BFQ]关于lnX2[BFQ]的回归具有最大的可决系数。可以看出，煤炭产业受国家投资影响较大，也符合投资越高，产业效率及产量越大的经验，故选择此一元线性模型作为初始回归模型。

3.逐步回归。将其余四个解释变量分别导入上述初始回归模型，在将其余解释变量加入最简单线性模型中均得不到更为优的模型，故采用最简单模型作为拟合方程，如下：

（四）模型检验

这里采用异方差性检验。异方差性是指对于不同的样本点，当随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，此时模型的预测失效，常使用怀特（white）检验对该模型进行检验。

记e2i[BFQ]为残差平方和，将其与lnX2[BFQ]及其平方项作辅助回归，如表5，

从表中可以看出，white检验的P值为0.0422，故在显著性水平为5%的情况下，此模型不存在异方差性。

（五）模型结果分析

通过上述分析与验证，可以证明该模型已无序列相关性、无异方差性，不存在多重共线性。最终模型为：

lnY=2.114+0.953lnX2

该模型表示，我国煤炭产业发展和固定资产投资高度拟合，表明在煤炭产业转型过程中，政府、企业以及其他类型的投资者对煤炭产量的影响较大。

三、煤炭产业转型升级建议

（一）加大投资力度，加速人才培养

我国煤炭主产区在中西部地区，但主要消费区在东部及东部沿海地区，煤炭产业对于道路交通及信息交流的基础设施具有重要的依赖。因此，在交通运输、环境污染等方面基础设施的建设亟待加快。同时，智能化、自动化越来越成为未来煤炭产业生产发展的趋势，加快专业人才的培养将成为未来竞争的重要因素。

（二）优化供需结构，推进贸易国际化

从实证分析结果可以看出，煤炭出口量的变化会在一定程度上影响煤炭产能，增加煤炭出口量在一定意义上可以缓解我国煤炭产业产能过剩的危机。在宏观层面，政府要完善煤炭出口的渠道与政策，推动我国与其他煤炭需求国的煤炭合作，借助“一带一路”等区域性战略，推进煤炭贸易的国际化。

（三）延伸产业链，实现绿色发展

延伸煤炭产业可以从两方面考虑。首先，大力发展煤炭相关产业。以煤炭开采洗选为核心，向上下游产业延伸，可以起到降低部分经营风险的作用。其次，积极探索多元化煤炭发展，发展循环经济，推进煤炭的无烟化，从而降低传统煤炭使用中对环境污染的影响，这是煤炭产业转型升级过程中的重要路径。

（四）革新管理模式，合理提高集中度

尽管自2000年以来行业集中度有了极大的提升，但从发展态势来看仍不容乐观。因此加快煤炭产业内部整合，对提升核心竞争力有极大帮助。通过横向企业间合并加大竞争力和纵向整合煤炭产业上下游企业的方式，扩大企业规模，增强对外部风险的抵御，增强整体竞争力。

（五）加大监管力度，规范市场秩序

煤炭产业受宏观经济与政治环境的影响较大，政府固定资产投资对煤炭产业发展起着决定性作用。因此，政府應该发挥积极引导作用，合理使用鼓励性政策和限制性政策，积极调动企业积极性，规范市场秩序。

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（丁铎栋，中国社会科学院大学经济学院）