梁文秀

(中国海洋大学 经济学院， 山东 青岛 266100)

近些年来，中国的产能过剩问题愈发严峻，阻碍了产业结构优化和经济转型升级，制约了经济发展速度的提高和质量的改善。为解决日益严重的产能过剩问题，中国政府采取一系列措施深化供给侧结构性改革，2015年的中央经济工作会议上，习近平总书记提出了去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板五大任务，把去产能放在五大任务之首；2017年党的十九大报告指出，建设现代化经济体系，必须深化供给侧结构性改革，坚持“三去一降一补”，继续推动钢铁、煤炭等重点行业化解产能，促进产业结构调整和转型升级。但各种治理产能过剩的政策和措施并没有从根本上解决产能过剩问题，政策实施效果不理想。如何提高供给质量，科学有效地治理工业行业产能过剩问题引发学者们的思考。不少学者指出，企业过度投资是导致产能过剩的直接因素，而技术进步可以有效化解产能过剩。鉴于此，企业投资水平如何影响工业产能过剩？技术进步是否真的能改善工业产能过剩？企业投资水平、技术进步、工业产能过剩三者之间是否存在一定的中介效应？本文将投资水平、技术进步和工业产能过剩置于同一框架下，试图深入研究投资水平对工业产能过剩的影响机制，从而找出化解产能过剩的对策。

1 文献综述

林毅夫等[1]认为投资上的“潮涌现象”会引发严重的产能过剩。韩国高等[2]提出，对固定资产的过度投资是形成产能过剩的直接原因；胡荣涛[3]认为中国目前的产能过剩是部分行业产出供给量超出市场实际需求量的畸形表现，其直接原因是由于长期的固定资产投资失误导致了产业结构扭曲化。从企业层面上看，STRONG和MEYER[4]发现企业的剩余现金流经常投资在净现值为负的项目上，证明企业过度投资现象广泛存在；大量的投资数量和剧烈变动的企业数目，使企业家很难估计投资总量信息，在这种信息不完全条件下做出的投资决策，会引致产能过剩，造成市场价格下跌、企业亏损甚至破产等严重后果[5]。在我国特殊的经济体制下，国内学者讨论投资水平对产能过剩的影响时，往往会和地方政府干预联系起来。除了企业本身具有过度投资的冲动以外，中国的财政分权体制和以考核GDP增长为核心的政府官员政治晋升体制，使得地方政府有激励利用各种优惠政策干预企业投资，通过企业内部成本外部化效应和投资补贴效应，降低了企业的投资成本，使企业面对“供给过度”的市场，仍选择扩大投资，降低了资源利用率，导致企业层面的产能过剩[6]。王立国、鞠蕾[7]通过中介效应模型发现，地方政府干预会导致企业过度投资，造成企业的产能过剩。李博等[8]提出，相对于非国有企业，易获得政府补贴的国有企业会倾向于过度投资，其产能过剩程度也更深。赵岩和陈金龙[9]认为过度投资会巩固和提升企业的政治联系，加剧产能过剩。根据学者们的研究发现，不管是从行业层面还是企业层面上，过度投资会加剧产能过剩，基本已成为业界共识。然而学者们研究投资水平和产能过剩的关系时，大都将投资水平作为中介变量，很少有学者研究投资水平对产能过剩的作用机制。

学者们从产能过剩的治理方面，对技术进步和产能过剩之间的关系展开了研究。高越青[10]通过实证分析，验证了技术水平的提高能够显著提高制造业行业的产能利用率。技术进步会加快新产品出现频率，而新产品靠更丰富的性能和更可靠的质量，占有市场、加快淘汰落后产能。国外学者ABOULNASR[11]等指出，在市场优胜劣汰的规则下，产品创新可以帮助减少部分产能。TSAI[12]等认为实施产品创新战略能够吸引顾客，从而提高市场占有率，有助于化解产能过剩问题。技术进步使企业形成具有进入技术密集型行业的技术优势，降低资本密集型行业对企业的过度吸引，理顺产业结构调整路径，缓解中低技术行业的产能过剩。傅元海等[13]通过对中国制造业的实证研究发现，科技创新和技术进步能促进行业结构合理化，而利用外资引进先进技术能促进行业机构升级。此外，对高技术行业而言，技术进步能推动企业进入高技术行业中技术含量较高、附加值较高的缓解，分散行业内各环节的投资方向，增强企业获利能力，缓解高技术行业的结构性产能过剩；技术进步也可以促使进入高技术行业的企业提高技术与投入资本的匹配度，提升产能利用率。

不同于大多数学者技术进步能够缓解产能过剩的结论，部分学者认为企业技术进步也使企业能够以更低成本承担剩余生产能力带来的损失，使企业具有维持生产能力过剩的动机，加剧企业的产能过剩问题。BANSAK等人[14]针对1974-2000年美国制造业行业的研究发现，技术进步导致成本降低对产能利用率的负面效应，要大于其提高生产效率后对产能利用率的正面效应。马轶群[15]针对1980-2012年中国制造业行业的研究发现，技术水平对产能过剩的抑制作用更为显著，且技术进步对中技术行业的作用最大，对低技术行业的作用次之，对高技术行业的作用最弱。

通过对国内国外的相关研究整理发现，学者们对技术进步影响产能过剩的研究更多集中在技术进步能够提高产能利用率的结论，然而很少有学者将技术进步作为中介变量，引入投资水平影响产能过剩的模型中。学者们对投资水平、技术进步和产能过剩三者的研究，往往只局限于研究两者关系，或是引入政府干预等其他变量，几乎没有学者将技术进步和投资水平联系起来，探讨二者之间的相互关系以及如何影响产能过剩。本文试图从宏观角度，将投资水平、技术进步和产能过剩置于同一研究框架下，以工业省级面板数据为样本，实证检验技术进步在投资水平影响产能过剩的过程中的中介作用。

2 模型设定和数据说明

2.1 我国工业产能过剩和技术进步的测度

目前测度产能利用率的方法有峰值分析法、成本函数法、协整法、随机前沿法和数据包络法等。传统的数据包络方法测度产能利用率时没有考虑企业的跨期动态决策过程，本文参考张少华和蒋伟杰[16]、黄秀路等[17]测度产能利用率的方法，采用基于冗余的DSBM模型重新测度了中国的省际工业产能利用率，使用工业总产值作为产出变量，引入资本存量和劳动力作为基本投入要素，引入存货作为延续性变量。选取2005-2016年为样本区间，选取除西藏外的30个省、市、自治区的投入产出数据来测度产能利用率，各指标数据的选取见表1。采用MaxDEA软件计算各地区的工业产能利用率。

表1 投入产出数据说明及数据来源

本文使用全要素生产率衡量技术进步水平，借鉴任海军[18]的方法，采用基于DEA的Malmquist生产率指数法测算中国30个省市2005-2016年的全要素生产率，参考颜鹏飞[19]等的做法，将折算后各地区工业总产值作为输出数据，折算后的固定资本存量和劳动投入作为输入数据，数据折算方法与产能利用率所用数据相同。(使用该方法得到的Malmquist生产率指数，表示全要素生产率相对于上一年的变化率，使用TFP表示技术进步水平，需要折算得到的Malmquist生产率指数。本文假定2005年TFP为1，则2006年TFP为2006年马氏指数与2005年TFP的乘积。)各指标数据的选取见表1。采用Deap软件计算各地区的工业技术进步水平。

2.2 中介效应模型设定和变量说明

为判断技术进步的中介效应，构造技术进步对投资水平和产能过剩的中介效应模型，对以下方程组进行参数估计，来检验该中介效应是否存在。模型(1)考察核心解释变量投资水平对被解释变量产能利用率的估计结果，模型(2)表示核心解释变量投资水平对中介变量技术进步的影响效果，模型(3)是添加中介变量技术进步后对核心解释变量对被解释变量的影响效果。模型的被解释变量产能利用率数据和中介变量技术进步数据来源于本文测度结果，其他变量的计算方法和数据来源详见表格2。

CUit=α10+γCUit-1+α11IVR+α12SOE+α13BIR+α14City+α15OFDI+εit

(1)

TECHit=α20+φTECHit-1+α21IVR+α22SOE+α23BIR+α24City+α25OFDI+εit

(2)

CUit=α30+γCUit-1+λTECHit-1+α31IVR+α32SOE+α33BIR+α34City+α35OFDI+εit

(3)

表2 模型变量的计算方法与数据来源

3 实证检验与结果分析

3.1 投资水平对产能过剩的影响

为确认投资水平对产能过剩的影响，在模型(1)中依次加入控制变量，看核心解释变量投资水平的系数是否仍显著。为了控制内生性，本文采用动态面板数据模型的系统广义矩估计方法估计下列模型，考察投资水平对地区工业产能利用率的影响。模型的AR(1)和AR(2),以及Sargan检验表明残差序列不存在二阶和更高阶的自相关，且工具变量是有效的。模型检验结果如表3所示，逐步加入控制变量后，核心自变量和控制变量的回归系数仍显著，而且符号符合理论预期。政府干预力度(BIR)与产能利用率有显著的负相关关系，政府干预行为会扭曲要素市场，产生行政性重复建设，易加剧产能过剩。外资企业技术外溢(OFDI)与产能利用率成正相关关系，外资企业技术外溢有助于中国企业生产技术的提升，可以提高产能利用率[20]。城镇化水平(City)与产能利用率有显著的负向相关关系，提高城镇化水平是各地区经济发展的重要目标之一，各地政府为了追求政绩，会过快推进城镇化，使其脱离产业演进规律，造成低技能劳动力过度供给，企业迫于政府压力会选择利于充分就业的产能决策，导致工业产能过剩。国有企业比重(SOE)与产能利用率有显著的负向相关关系，究其原因，国有企业受政府干预的力度和程度更大，更易收到土地和融资优惠，通过成本外部化效应、投资补贴效应和风险外部化效应等扭曲企业投资行为，加剧工业产能过剩。表3显示地区的工业投资比重和各地区工业产能利用率成负相关关系，即投资水平对产能利用率有显著的消极影响。

3.2 基于“投资水平——技术进步——产能过剩”的中介效应检验

为检验“投资水平——技术创新——产能过剩”的中介效应是否存在，参考现有研究的做法[21]，通过对中介效应模型(式1-3)进行估计，以验证其中介效应是否存在，模型回归结果如表4所示。三个模型的Arellano-Bond检验和Sargan检验结果显示，差分方程的残差序列只存在一阶序列相关，不存在二阶序列相关，模型通过了自相关检验。Sargan检验结果表明所有工具变量都是有效的。模型(1)报告了核心解释变量投资比重对被解释变量产能利用率的影响效果，过度的投资会对产能利用率产生显著的消极影响，意味着过度投资会恶化产能过剩程度。模型(2)报告了投资比重对技术进步的影响效果，从结果中可以看出，投资比重和技术进步有显著的负相关关系，分析其机制，企业在固定资产方面的过度投资，可能会使淂企业增加长期负债约束、缩减自由现金流，而这些因素会影响企业的研发投入，从而降低其技术进步水平。模型(3)报告了加入技术进步中介变量后投资水平对产能利用率的影响效果。实证结果表明，中介变量技术进步(Tech)的系数显著为正值，说明技术进步对产能利用率有显著的积极影响，技术进步可以改善技术和资本的匹配程度，使企业生产效率得到提高，促进企业创新，驱逐落后产能，缓解产能过剩问题。通过对比模型(1)和模型(3)中投资比重的系数，发现在加入中介变量后，投资比重(IVR)的系数绝对值降低了，且模型(2)中投资比重的系数是显著为负的，可以判断出，“投资水平——技术进步——产能过剩”中介效应的存在。分析其机制，过高的投资水平除了会使得市场供给过度，直接影响产能过剩之外，还会通过债务约束等影响企业研发投入，阻碍企业的技术进步，进而间接影响产能过剩。

表3 投资水平对产能过剩的影响检验

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，括号内的数字为相应的标准误；AR(1)、AR(2)和Sargan检验分别提供检验的p值。

表4 技术进步的中介效应检验结果

4 结论和反思

提高供给质量、化解产能过剩是中国转变经济发展方式过程中的重要议题。本文在整理国内外相关文献的基础上，采用2005-2016年中国30个省份的面板数据，测度了中国各省市工业的产能利用率和技术进步水平，并在此基础上，通过构建动态面板模型，实证检验了投资水平对产能过剩的影响，并构建了投资水平——技术进步——产能过剩的中介效应模型，分析实证结果得出以下结论：①各地区的工业投资水平和各地区工业产能利用率成负相关关系，即投资水平对产能利用率有显著的消极影响。企业在固定资产方面的过度投资，可能会使得企业增加长期负债约束、缩减自由现金流，而这些因素会影响企业的研发投入，从而降低其技术进步水平。②技术进步对产能利用率有显著的积极影响，技术进步可以促进企业生产新产品，企业内部削减旧产品，增加新产品可以消化过剩产能；此外，技术进步还可以改善技术和资本的匹配程度，降低边际成本，使企业生产效率得到提高，使得产品价格下降，增加产品需求，驱逐落后产能。③中介效应模型结果表明 “投资水平——技术进步——产能过剩”中介效应的存在。分析其机制，过高的投资水平除了会使得市场供给过度，直接影响产能过剩之外，还会通过债务约束等影响企业研发投入，阻碍企业的技术进步，进而间接影响产能过剩。

最后，本文的研究过程仍存在一些不足。本文使用各省份工业投资比重代表各省份工业投资水平，其中投资可分为创新性投资和非创新性投资，而本文未对此细化，只是笼统地将研究了整体投资水平对产能过剩的影响。此外，分析投资水平对技术进步的影响时，只是简单地分析了债务约束等途径，是否还存在其他的影响机制还需要进一步的研究。