张 静 谢彦明 党国英

（西南林业大学经济管理学院，云南 昆明 650224）

一、引言

2008年后金融危机时代，我国产能过剩问题愈演愈烈，整体呈现出普遍性过剩与全方位过剩并存、结构性过剩与体制性过剩共在、绝对性过剩和长期性过剩交织的显著特点。近几年，市场低迷和行业不振等因素不同程度地伴随着林业企业的左右，林业企业的成本不断上升、市场需求下滑、盈利能力下降、库存过高等产能过剩问题日益突出，主要依靠资源和要素外延式扩张投入为主的粗放式发展难以为继，急需转型升级，提高林产品供给质量和供给效率，化解林业企业过剩产能。目前，从林业企业微观视角分析产能过剩的研究相对不足，对于林业企业产能过剩影响因素的分析更是鲜有涉及，学者们大多从林业产业和区域的中观和宏观视角，进行林业投入和产出效率的分析［1-5］。为此，本文以林业上市企业为样本，采用随机前沿生产函数SFA方法测算企业产能利用率，分析企业产能过剩的程度及演变趋势，明确林业企业是否存在产能过剩的问题，如果存在，产能过剩的严重程度如何？据此，采集53家林业企业面板数据，采用Stata软件中的固定效应和随机效应模型分析了企业产能利用率的影响因素，希望为提高林业企业供给质量和效率，推进林业供给侧结构性改革提供启示。

二、研究方法与数据来源

（一）SFA方法

产能利用率是衡量产能过剩的通用性指标，它等于实际产出除以生产能力，生产能力是测算产能利用率的关键，主要包括直接调查测度法、峰值法、函数法、参数法和生产前沿面法，不同方法的差异主要体现在生产能力的界定及测算方面。生产前沿面法利用资本、劳动等通用要素投入数据来估计满足最优条件下的潜在前沿最大产出水平，相较于函数法的成本函数法和利润函数法，生产前沿面法对潜在产出的测算更为直接，结果偏差较小，被IMF、欧盟和金融事务机构等广泛采用。在此，采用生产前沿面法中的随机前沿生产函数方法（SFA）［6］对林业企业产能利用率进行测算，它是一种参数检验方法，具有拟合度和稳定性等方面检验的优势，把实际产出与前沿产出水平的比值作为产能利用水平（CU），随机前沿生产函数模型：

其中，Yi代表第i个企业的实际产出，xi代表第i企业投入变量，t代表技术进步的时间趋势变量，vi代表随机误差项，它服从独立、正态分布假设，ui代表技术无效率项和实际产出对生产能力的偏离，它服从半正态分布，为非负随机变量。

计算中，生产函数的设定形式至关重要，本文采用经典和更具有一般性的超越对数生产函数［7］，实现对林业企业产能利用率更准确的描述和刻画。应用Front4.1软件，产出指标是取对数的营业总收入（y），投入指标是取对数的固定资产（k）和员工总数（l），同时考虑时间因素，公式如下：

其中，i代表第i个企业，t代表第t年，y为营业总收入，表示实际产出，k代表固定资产，表示固定投入，l代表员工总数，表示劳动力投入，β0、β1……β9为待估系数，vi为随机误差项，ui为技术无效率和实际产出对前沿生产能力的偏差。企业的实际产出与前沿产出之间的差距主要由技术无效所引起，产能利用率就可以通过上式中的-ui计算得出。

（二）数据来源

本文利用Wind数据库，按照证监会行业分类①，选择CSRC农、林、牧、渔业中林业企业4家，CSRC制造业中的木材加工及木、竹子、藤、棕、草制品业企业9家，家具制造业11家，造纸及纸制品业29家，采集53家林业上市企业2011-2016年共318个短平衡面板数据。采用SFA方法测算企业产能利用率，要求不能有缺失数据，因此，剔除营业总收入、固定资产和员工总数缺失的样本。同时，为消除被解释变量和解释变量异常值的影响，采用 stata 软件中的 winsor p（0.05）命令对变量的首尾异常值进行了替代运算。

三、林业企业产能利用率测算

应用Front4.1软件测算企业产能利用率分为数据线性变换、数据录入、确定参数、程序运行和结果输出五个步骤。于立和张杰［8］认为，产能利用率的正常值在79%～83%之间，超过90%说明存在超设备能力现象，低于79%说明可能存在产能过剩现象。在此，研究将产能利用率CU≥90%界定为超设备能力，产能不足，80%≤CU＜90%界定为正常闲置，75%≤CU＜80%界定为产能轻度过剩，30%≤CU＜75%界定为产能严重过剩，CU＜30%界定为产能完全过剩。由表1测算结果可见，林业企业产能利用率样本均值为62.76%，呈现不断下降趋势，由2011年的64.68%下降为2016年的60.82%。其中，在53家林业上市企业中，超设备生产能力5家，占9.43%，设备正常闲置9家，占16.98%，产能轻度过剩 4家，占7.55%，产能严重过剩30 家，占56.60%，完全产能过剩5 家，占9.43%。

表2揭示了隶属于不同林业产业的林业上市企业产能利用率存在着较大的差异，四种类型的林业企业产能利用率按照由高到低的排序为：家具制造业企业的产能利用率、农林牧渔业中的林业企业、造纸及纸制品企业、木材加工及木、竹子、藤、棕、草制品业企业。

四、实证分析

（一）模型构建

资源基础观认为企业内在资源和能力是影响企业核心竞争力、生产效率和产能利用率的关键因素，同时参考相关文献的变量选择［9］［10］，最终确定企业资源方面的规模、非物质资产、物质资产、生产人员和资本密集度等变量，企业能力方面的融资能力、扩张能力、创新能力和国际化等变量，据此构建了如下计量模型：

表2 2011-2016年不同林业产业企业产能利用率表

其中，CU 为因变量产能利用率，α0、α1、α2、α3……α13为待估参数项，ε表示随机误差项，被解释变量与解释变量的名称、代码、含义及单位如表3所示。

表3 变量定义表

（二）回归过程

面板数据的回归包括固定效应模型和随机效应模型，两种模型的选择依据豪斯曼检验（Hausman）。回归结果显示，由于Hausman检验的P值分别达到0.01和0.05的显著性水平，故拒绝原假设，认为总体样本、国有企业和非国有企业的回归应该选择固定效应模型。同时，考虑到国有和非国有企业背后激励与约束机制的差异，按照产权属性分类回归成为研究企业产能利用率的普遍做法［9-11］，同时，针对国有和非国有企业产能利用率的测算表明，非国有企业产能利用率高于国有企业9.71个百分点，因此，研究将按照总体样本、国有企业和非国有企业的类别进行回归，以揭示国有企业和非国有企业产能利用率影响因素的差异，以期在混合所有制改革和供给侧结构性改革的背景下，为提高国有和非国有林业企业产能利用率和供给效率提出针对性的政策建议（见表 4）。

（三）结果与讨论

1.林业企业产能利用率的消极影响因素。企业规模、非物质专用性资产、物质专用性资产、生产人员密度、代理成本、研发密度和资本密集度与产能利用率存在显著负相关关系。（1）企业规模对产能利用率的影响显著为负，可能的原因在于既有技术条件下，企业规模处于规模报酬递减阶段，企业规模越大，企业单位产品的生产成本越高，市场竞争力越低，销售收入越低，产能利用率越低。（2）非物质专用性资产和物质专用性资产对产能利用率的影响显著为负，资产专用性和沉没性对于理解产能过剩至关重要，由于专用性资产很难转移和变现，企业退出低利润和产能过剩行业不是“自由”的［12］，根据厂商生产成本理论，只要产品市场价格高于平均可变成本，企业选择生产便是理性的，因为此时企业至少能在流动资本的基础上取得平均收益率［11］［13］。（3）生产人员密度对产能利用率的影响显著为负，现实中，市场需求会受周期性因素和非周期性随机因素的干扰，市场需求具有一定的不确定性和波动性，当市场处于萎缩时，企业雇佣的生产性劳动力难以及时做出相机选择性的退出调整，即难以实现生产工人的灵活性解雇，类似于工资只升不降的粘性问题，所以以生产人员占比表示的生产人员密度越高，产能利用率越低。（4）代理成本对产能利用率的影响显著为负，代理成本因资产所有权与使用权的分离产生的委托代理关系而产生。一般情况下，代理成本不具有创造产品价值的直接效应，所以，以管理费用占比表示的代理成本越高，企业管理的效率越低，产能利用率越低。（5）研发密度对产能利用率的影响显著为负。研发投入本应该有利于提升企业产能利用率，但企业从研发投入到研发产出并创造经济效应是一个过程，且充满了不确定性，从技术研发到产品落地往往被称为“惊险的一跳”，加之企业研发投入的价值体现具有滞后性，本期的研发投入体现为成本，所以企业研发密度越高，产能利用率越低。（6）资本密集度对产能利用率具有显著消极影响，该指标代表了企业人均资产占有量，也叫资本的有机构成，在一定程度上了代表了企业的人均潜在生产能力，因此，资本密集度越高，企业人均资产占有量越高，企业人均潜在生产能力越高，与之对应的产能利用率越低。

表4 回归结果

2.林业企业产能利用率的积极影响因素。财务杠杆、年龄、固定资产扩张率、资本固定化比率和国际化对产能利用率具有显著积极影响。（1）财务杠杆对产能利用率的影响显著为正，林业企业资产负债率均值为47.35%，财务杠杆整体处于较低水平，适当提高企业财务杠杆，扩大企业负债规模，可以扩大固定资产投资实现企业生产资料的改造和更新，因此对化解企业过剩产能具有重要作用。（2）企业年龄对产能利用率具有显著正向影响，一方面，上市时间越长，企业对接消费需求变化的经验越多、能力越强，企业产能利用率越高；另一方面，企业产能利用率的测算表明，由于受“三期叠加”影响，中国经济发展整体进入“新常态”，致使2011-2016年林业企业产能利用率普遍呈现下降的趋势，导致企业年龄越大，产能利用率越高。（3）固定资产扩张率和资本固定化比率对产能利用率具有显著正向影响，这两个指标代表了企业机械设备更新换代的速度，因此，企业固定资产扩张率和资本固定化比例越高，产能利用率越高。（4）国际化对产能利用率具有显著正向影响，原因在于企业国际化具有“自我选择”和“学习效应”的双重效应。新新贸易理论认为生产率最高的企业会选择跨国并购和绿地投资等FDI模式，生产率次之的企业会选择贸易出口的模式，而生产率最低的企业只能选择国内生产。另一方面，企业的国际化是企业不断学习积累知识和竞争力不断提升的过程，企业通过国际化既可以实现产出增长的规模经济效应，也可以实现创造性资产获取的技术提升效应，因此，国际化对产能利用率具有显著正向影响。

3.林业企业产能利用率影响因素的产权差异。产权分层的结果显示，回归系数和显著性水平基本与总体样本的回归结果保持一致，这在一定程度上说明了回归结果的稳健性。在此，仅对国有和非国有企业存在差异的解释变量进行说明。（1）企业规模。相对于国有企业，非国有企业的规模对产能利用率的消极影响更为显著，可能的原因在于非国有企业的机械设备和技术装备水平相对落后，与之对应的规模经济水平更低，规模报酬递减效应来得更早。（2）生产人员密度。国有企业的生产人员密度对产能利用率具有显著消极影响，而非国有企业的消极影响却不显著，主要的原因在于国有企业除承担创造经济效应的同时，还担负了稳定就业的社会职能，因此，相对于非国有林业企业，国有林业企业的人员冗余问题更为突出。（3）物质专用性资产。相对于国有企业，非国有企业物质专用性资产对产能利用率的消极影响更为显著，主要的原因在于非国有企业的机械设备等物质专用性资产更为老化和落后，产能过剩突出的表现为落后产能问题。相对于国有企业，非国有企业的融资约束和预算硬约束更强，其对以固定资产投资为代表的物质专用性资产投资严重不足，落后产能“淘而不汰”的问题突出。（4）国际化。国有企业的国际化对企业产能利用率具有负向影响，而非国有企业国际化对产能利用率具有显著正向影响，主要原因在于国有林业企业的国际化主要是被动式响应政府倡导“走出去”使然，体现为“进入者劣势”和“外来者劣势”，国际化的成本往往大于国际化的收益，国际化进程中，国有林业企业产能利用率“未受其益，先受其害”，而非国有企业则恰恰相反，其国际化的“自我选择”和“学习效应”提高了其产能利用率。

五、政策启示

（一）借林权制度改革春风，推进林业企业混合所有制改革

测算结果表明，国有企业产能利用率为60.27%，非国有企业产能利用率为 69.98%，后者远远高于前者。所以，应抓住集体林权制度改革和国有林权制度改革的契机，为林业企业混合所有制改革提供经营权、处置权和收益权等方面的制度保障，不断纵深推进国有林业上市企业混合所有制改革，积极引入外资企业和民营企业等股权资本，推进国有林业企业混合所有制改革，为林业企业供给侧结构性改革注入体制性和机制性动力，克服国有林业企业一股独大局面，构建国有林业企业多元化的股权结构，优化企业内部治理结构，化解国有林业企业内部僵化机制，构建员工“能进能出”的弹性和灵活用人机制，降低企业委托代理成本，盘活累积性投资形成的非物质专用性资产和物质专用性资产，提高企业产能利用率。

（二）适当提高企业举债规模，保障企业技术改造升级资金

固定资产扩张率和资本固定化比率指标对企业产能利用率具有显著正向影响，说明林业上市企业资产更新的速度对克服企业产能过剩具有积极作用。机械设备等生产性资产的新旧程度代表了企业技术水平的高低，目前，企业自有资金捉襟见肘，通过举债获得贷款性融资成为企业实现设备改造和更新的重要资金来源。同时，林业企业财务杠杆对产能利用率具有正向影响，说明企业应适当提高较低的财务杠杆水平，以充实资金水平用于企业机械设备的改造和更新，紧密对接消费者对林产品需求的升级，可以考虑通过财政贴息和贷款优惠等方式降低企业举债成本，为企业融资保驾护航。

（三）加快企业走出去步伐，弥补创造性资产短板提高技术水平

企业通过贸易出口的方式可以增加产品海外市场的销售收入，实现对既有资源的充分利用，盘活沉没性专用性资产，但面对非关税壁垒和反倾销调查的日益增多，企业贸易出口模式发展的空间越来越小，为此，企业国际化模式需要从贸易出口向合资合作、FDI模式转变，通过海外并购和绿地投资方式深深嵌入海外市场，一方面获取企业短缺的创造性资产，弥补企业研发能力和销售能力的短板，构建研发、生产和销售职能的战略配称，提升企业在异质性多元化市场的适应性能力和敏捷性水平，响应消费者对林产品消费的文化、生态和绿色取向，提高企业核心竞争力。