出口波动与制造业产能过剩，本文主要内容关键词为：制造业论文,产能过剩论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F752.1 文献标识码：A 文章编号：1002-8102(2016)05-0091-15 一、引言 20世纪90年代起，中国制造业经历了多轮产能过剩，波及金属冶炼、矿物制品、机械装备等重化工业，近几年风电、光电设备等新兴产业也未幸免。产能过剩是指预先形成的生产能力超出均衡产量所需，致使生产要素相对富余并闲置的情形，原本是特定经济运行条件下的常见现象(Dixon和Riminer，2011；Chaturvedi和Martínez-de-Albéniz，2009)。若企业未预见到金融冲击、结构调整等因素引发的需求下行，又无法回收已沉没的固定投资，难免会发生产能过剩。此类产能过剩通常可随市场回调而自行化解。然而，过去20余年中国制造业多次出现大面积产能过剩，一些行业持续时间较长，且与宏观周期不完全吻合，其形成机制值得探讨。很多研究将中国产能过剩归因于特殊的转轨体制和政企关系。中国经济增长与宏观稳定课题组(2010)指出，赶超战略和政府管制使资源存量快速资本化，导致实体经济创新不足和产能过剩；韩国高等(2011)认为，政府对微观主体不当干预造成了投资扭曲和产能过剩；江飞涛等(2012)发现，财政与晋升体制促使地方政府不顾产能过剩风险而廉价引资，且地方裁量权和公共资源模糊产权为其提供了条件；刘航、孙早(2014)发现，地方政府为应对城镇化的就业压力，加大对企业的财政和土地支持，最终加剧了产能过剩。以上研究均是从供给侧分析产能过剩的成因。理论上，产能过剩既可能来自产能供给过快增长，又可能源于市场需求的约束(Squires，Jeon，Grafton和Kirkley，2010；Somayeh，Ghasem，Shaghayegh和Sanaz，2012)。那么，需求侧因素对当前产能过剩存在着何种影响呢? 多数研究把需求视为影响产能过剩的一个不言而喻的变量，默认产品销售前景与产能过剩成反比。这固然符合逻辑，国内外两个市场需求低迷无疑在一定程度上对当前产能过剩在中国制造业的蔓延起到了推波助澜作用。然而，现有文献相对缺乏对产能过剩需求侧成因的分析，尤其实证研究在寻找产能过剩成因时，多把需求仅作为控制变量处理，这样得到的结论略显简单，无法揭示需求波动对产能过剩的作用机理。从国内需求看，资本深化制约了劳动实际报酬增长，加之养老、住房对居民构成沉重负担，消费不振必然导致投资效率下降，未来通过改革收入分配体制、加大公共产品供给等途径来扩大内需是化解产能过剩的路径之一。然而，从外部需求看，出口波动对中国产能利用率的影响似乎复杂得多。2007年之前，中国货物出口经历了数年的高速增长，当时国内产能过剩却并未得到同步显著缓解。2008年以来，在金融危机冲击下，国内产能过剩问题更加突出，但产能利用率下降的幅度却明显低于出口增速的降幅。根据相关测算，近年来产能过剩主要发生在重化工业和个别新兴制造业(韩国高等，2011；董敏杰等，2015)，但这些行业不是出口下行最严重的行业。出口增长与产能利用率反向变动的现象已被个别研究观察到，如齐红倩等(2014)发现2001年之前供给与需求相对平衡，故产能利用水平较高，2001年之后内外部需求正向扩张，反而培养了企业创新惰性，造成阶段性产能过剩。 一些观点提到，现阶段应阻止出口增速的下滑，借助外部市场化解产能过剩矛盾，却没有指出具体的解决路径。其原因在于，现有研究未揭开企业产能决策的“黑箱”，相对单一地看待出口对产能过剩的影响。本文认为，企业产能决策在对出口波动做出反应时，除了依据自身销售反馈的信息，还要考虑行业成长性以及与竞争者的博弈关系。外部需求除了直接影响企业产品销售，还将作用于行业格局及企业间竞争关系，而后者也是影响企业产能利用水平的重要因素(Svensson和Wijnbergen，1990；Mathis和Koscianski，1997；Crotty，2002；Besanko，Doraszelski，Lu和Satterthwaite，2010；Nikiforos，2013；韩国高，2013)。除了出口下滑致使需求缩减，进而使企业难以扩大产出，只能接受更低产能利用率这一机理(万光彩等，2009)，还有一种现实可能是：即便不存在产品滞销压力，也会有企业因市场竞争需要而调低产能利用率；或者说即使产品外销环境恶化，若竞争条件不允许，企业也未必一定会降低产能利用率。出口波动对国内企业的产品销售和竞争关系的影响是同时发生的，并分别通过两种途径作用于产能利用率。 深入分析外需波动影响企业产品销售和竞争关系的两种效应及其作用机制和范围，有助于全面揭示产能过剩的成因。本文尝试将出口波动的上述两种效应分别归结为“销售效应”和“竞争效应”；进而基于2001-2013年中国制造业分行业经验数据，实证分析在既定的产能投入规模下，产能过剩是否随着出口波动而加剧或缓解，探讨外需波动作用于产业过剩的行业异质性，判定哪些行业中出口波动对产能过剩的“销售效应”更明显，哪些行业中“竞争效应”更突出。 二、作用机制与假说 (一)出口波动对企业意愿产出的影响 出口波动意味着外部市场需求发生了变化，国内企业的意愿供给也将做出适应性调整。按照直观理解，当出口下行时，行业整体外需不足，企业若还保持原有产出量，则意味着一部分产品无法销售出去，产销比率将随之降低，使得存货投资负担加重，为避免由此带来的利润损失只能减少实际产出。如图1(1)所示，假定国内制造业为垄断竞争市场，单个企业想象的需求曲线为
，而实际的市场份额需求曲线为
，初始均衡处于
点。当发生进口负向波动时，外部需求减少，则
曲线将平移至
，实际市场份额需求曲线将从
平移至
，新的均衡点也将转移至
。该点所对应的均衡产量
低于初始均衡产量
。也就是说，在出口下滑的冲击下，产品均衡价格降低，同时企业意愿产出将随之减少。图1(1)描绘的是出口负向波动时的情形。同理地，当出口快速增长时，受上行的价格信号刺激，企业将更乐意增加供给，不必再为“去库存化”而抑制产出，新的均衡点将对应着更高的意愿产出。
图1 出口负向波动对单个企业意愿产出的两方面影响 以上仅是从经典理论推演出的机理，可归结为“销售效应”，但现实中还存在“竞争效应”，一些企业的意愿产出可能受此影响而做出相反的调整。图1(1)所描述的新的均衡点
并非长期均衡点，而初始均衡点
才代表了长期均衡，平均成本曲线必然与企业想象的需求曲线相切于该点。出口负向冲击致使市场均衡暂时处在价格和产量都更低的
点，这意味着将有大量企业发生亏损，进而可能引发该行业的优胜劣汰。如图1(2)所示，随着一些竞争者被淘汰出局，所剩的在位企业将获得更高的市场份额，进而其想象的需求曲线和实际市场份额需求曲线将逆时针旋转，分别变为
和
，单个企业的短期均衡点随之变为
。可以看出，在出口发生负向波动时，若“竞争效应”发挥作用，则会使单个企业的意愿产出减少得没那么严重，甚至高于初始的均衡产出。图1(2)刻画的是出口负向波动时“竞争效应”对意愿产出的作用过程。同样道理，若出口发生正向波动，则需求增强会引发竞争者大量涌入，单个企业市场份额随之下降，进而“销售效应”导致的意愿产出增加会被“竞争效应”对冲。 (二)企业意愿产出变动对行业产能利用率的影响 上述分析发现，在“销售效应”下出口波动与意愿产出关系为正，而在“竞争效应”下出口可能对意愿产出有相反的作用。下面结合中国出口及行业关系的实际，分别推导出口波动如何通过意愿产出影响企业产能利用率。 1.出口波动对产能利用率的正向传导：以“销售效应”为渠道 首先单看出口波动的“销售效应”。在出口下行时，企业意愿产出减少，此时企业可通过两种途径抑制产出，一是缩减产能规模，二是保持产能不变、降低产能利用率。若企业选择前一途径，通过缩减产能便能以“小而高效”的模式“越冬”。然而，这不符合地方政府的政绩目标。政府面对“保增长”“促就业”等多重压力，并有足够的裁量权和可控资源来转嫁压力，长期以来为企业提供各类优惠以刺激投资，设置了形式多样的退出壁垒，至少保持投资规模不变。因此，一旦企业受“销售效应”作用而不得不减少产出，则倾向选择降低产能利用率，保持一定量的闲置产能，以避免满(高)负荷使用产能造成的产品滞销损失，进而使得产能过剩加剧。 相反地，当出口形势较乐观时，在“销售效应”作用下企业意愿产出增加，其将尽可能满(高)负荷地使用既已投入的生产要素，保持较高产能利用率，而不必再浪费已支付的沉没成本，否则无异于主动放弃市场，除非其对出口的需求价格弹性极低。当然，企业在出口上行时也可通过投入新的产能来增加产出以抓住市场机遇。但是，制造业产能建设周期较长，我国现实中行政干预下的进出壁垒使这一特征更加显著(张倩肖、董瀛飞，2014)。因而，在产能既定前提下，企业若想增加产出，须尽可能地提高对既有产能的利用率。总之，如果出口波动的“销售效应”占主导，则整个行业的产能过剩程度与出口形势将呈现出负向关系。 2.出口波动对产能利用率的负向传导：以“竞争效应”为渠道 在“竞争效应”作用下，出口下行将引发行业优胜劣汰，胜出的企业会获得更高均衡产出，利润损失也将降至最低。不过，在不利的出口形势下挤出其他厂商而胜出并非易事，单个企业首先须对自身能力有足够的自信，逆市扩产以拉低平均成本，借此向竞争者发出威胁，才能够最终提高市场份额和均衡意愿产出。在现行体制机制下，国内企业逆市扩产主要源于政府支持。如2008年国际金融危机发生后，各级政府快速出台了针对出口企业的扶持政策，除了出口信保、退税等政策工具之外，还通过财政补贴、贷款支持、用地优惠等途径帮企业分担出口成本。政府干预不仅阻止了企业根据市场需求变化适时收缩产能，还为个别在位企业违背成本—收益规律、逆市拉高产能利用率提供了动力和条件。因而，在出口下滑情形下，企业受“竞争效应”影响，在既定产能规模下，通常借助提高产能利用率来应对竞争。 当某一行业出口旺盛时，如果不存在“竞争效应”，则所有厂商均衡产量都将随之扩张。这通常会引发竞争者大量进入，单个企业的市场份额和意愿产出反而可能有所降低。在位企业为了拓展市场占有率，有可能逆市降低产能利用率，以拉高平均成本，借助这一“自残”行为向竞争者发出威胁承诺。正如Mathis和Koscianski(1997)所言，保持一定闲置产能相当于提高了进入门槛，在位企业可通过此方式抑制潜在竞争者的投资热情。而且，此时市场需求条件相对优越，企业间的竞争可较少顾及生产效率(齐红倩等，2014)，企业在生产环节“窖藏”产能的竞争手段，可能较少受到市场机制的惩罚。综上所述，若出口波动的“竞争效应”发挥作用，当出口负向波动时，将部分抵消掉“销售效应”对产能过剩的加剧作用；当出口正向波动时，“竞争效应”将使“销售效应”对产能过剩的减缓作用变得不那么明显，甚至反而可能加剧产能过剩。 (三)理论假说 出口波动将通过“销售效应”和“竞争效应”两种机制加剧或缓解国内产能过剩。两种效应同时发生，作用方向相反，经过消长平衡才最终决定行业产能利用率走向。 假说1：出口波动对产能过剩存在两种相反的作用机制，因而出口疲软未必导致所有行业的产能过剩加剧，出口快速增长也未必有助于减缓所有行业的产能过剩。 究竟哪一效应占主导，与行业结构以及由此决定的竞争态势有重要关系。对大型企业和国有企业而言，利用“竞争效应”获得市场份额和垄断优势的动力更足，可能性更大。这是因为国有企业、大型企业通常更容易获得政府支持，若采取“自残式”策略行为，能够借助生产网络与投融资体系来分散风险，对逆市策略的回报也有更高期望，相对较少顾及出口价格信号。所以，当出口疲软时，国有企业、大型企业更倾向逆市提高产能利用率，当出口旺盛时可能逆市“窖藏”产能。 相反，对市场势力较弱、风险厌恶较明显的中小企业或民营企业来说，通常没有能力采取逆市策略，而更多遵循出口波动引发的价格信号变动。在既定产能前提下，这类企业通常依靠降低产能利用率适应出口下行，调高产能利用率适应出口增长，产能过剩与出口更有可能为负向关系。由此判断，出口波动对产能过剩的“竞争效应”主要发生在大型企业及国有资本比重较高的行业，而中小型企业及非国有资本比重较高的行业以“销售效应”为主，进而提出假说2。 假说2：越是中小型企业比重(或非国有资本比重)较高的行业，出口波动越容易与产能过剩呈负向关系；越是大型企业比重(或国有资本比重)较高的行业，出口波动与产能过剩的负向关系越不明显，甚至可能为正向关系。 三、计量模型设定 (一)计量模型 根据理论分析，出口冲击对制造业产能过剩可能存在加剧或减缓作用，此作用随着行业的中小型企业比重(或非国有资本比重)变动而增强或减弱。下面利用中国制造业经验数据，以行业产能过剩指数为被解释变量，以行业出口增速的反向指标为核心解释变量，实证检验上述假说。
为验证各行业的规模及所有制特征对出口变动的产能过剩效应是否存在影响，本文将分别重点观察调节变量
及其与核心解释变量交互项的系数符号及显著性。根据Jaccard和Turrisi(2003)，如果在加入交互项后，方程整体拟合优度高于未加之时，且交互项系数显著为正，则说明调节变量会拉高被解释变量对核心解释变量回归的斜率，即调节变量的值越高(中小型企业或非国有资本比重越高)，则核心解释变量对被解释变量的影响越明显。 不可忽略，解释变量
可能影响产能过剩
的同时，还可能存在逆向因果关系而导致内生性问题。如外需减弱可造成产能过剩，也不排除上一期的产能过剩对制造业技术革新构成压力，进而促进或阻碍了本期出口增速提高，最小二乘回归的结果可能会被高估或低估。本文拟得到最小二乘回归结果后，再采用系统广义矩估计(SYS-GMM)进行稳健性检验，观察弱化了内生性问题后的估计结果是否与原有结果一致。 (二)变量处理 1.核心解释变量 本文用各行业货物出口额(以人民币计)比上年增速的相反数来衡量该行业外需变动情况，即核心解释变量
。此方法在一些研究也曾得到了类似的应用(李运达、刘鑫宏，2009)。其中，出口额由历年生产者出厂价格指数(以2000年为基期)平减。每个行业的出口额由相关出口商品的金额加总得到，海关统计采用的HS编码与制造业行业二位码的对应关系参考盛斌(2002)。由于出口市场变动反馈至国内制造业、影响企业决策至少需要数月周期，因此本文将
做滞后处理，用t-1期的数据代表t期观测值。另外，该变量取标准化值，以确保其与调节变量可乘。 2.调节变量 第一个调节变量
S为行业i的中小企业比重，选用总产值比重来衡量，即用各行业中、小型企业工业总产值与大、中、小型企业工业总产值之和相比。第二个调节变量
为行业i的非国有资本比重，采用各行业规模以上工业企业非国有资本在全部实收资本中的比重来衡量。
也均取标准化值。 3.控制变量 本文要证明的是在既定产能规模下外需变动对产能利用率的影响，故要控制住要素投入对上述回归关系的干扰。并且，即使某一行业自身的外需和要素投入未发生变动，但其产能利用率也会受到其他行业通过上下游关联的传导影响，也须在计量模型中加以控制。本文选取了以下控制变量：(1)资本要素投入变动
。该变量用各行业规模以上企业的资本支出额(即固定资产净值)比上年的增速来衡量，且用历年固定资产投资价格指数(以2000年为基期)平减。(2)劳动力要素投入变动
。该指标用各行业规模以上企业的劳动力支出额比上年的增速来衡量，其中劳动力支出额由该行业从业人员数与城镇单位平均工资相乘算得，平均工资由历年消费者价格指数平减。①(3)上游行业生产规模变动
。该变量用各行业上游行业工业产值的加权平均和比上年的增速来衡量。(4)下游行业生产规模变动
。该变量用各行业下游行业工业产值的加权平均和比上年的增速来衡量。②(5)年份虚拟变量
。为控制本轮金融危机对出口与产能过剩关系的冲击，设定2008年之前的样本中该变量为0，2008年及之后的样本中为1。③ (三)数据来源 各行业对应出口产品的出口金额来源于历年《中国贸易外经统计年鉴》；各行业规模以上企业的工业总产值、固定资产净值、实收资本及其结构、从业人员数以及大、中、小型企业的工业总产值的数据来源于历年《中国工业经济统计年鉴》(2012年及以后数据为《中国工业统计年鉴》)；各行业城镇单位就业人员平均工资的数据来源于历年《中国劳动统计年鉴》；相关价格指数来源于历年《中国统计年鉴》。样本观测时间为2001-2013年。 四、行业产能过剩指数测算 成本函数法是测算产能过剩的主流方法。如韩国高等(2011)用标准化可变成本函数，计算出各行业成本最小化时的产能产出，实际产出与产能产出之比即为产能利用率；沈坤荣等(2012)用边际生产函数来计算理论产量，以消除行业特征差异。另外，还有利润函数法(Kim，1999)和DEA法(Dupont，Grafton，Kirkley和Squires，2002)等。本文先借鉴韩国高等(2011)，根据可变成本函数算得各行业潜在产出，再将潜在产出与实际产出相比即为该行业产能过剩指数。可变成本定义为劳动力、能源、原材料的成本之和。对可变成本V、能源价格
、原材料价格
进行标准化处理(分别除以劳动力价格，即加波浪线的变量)后，写出可变成本函数：
五、计量结果与分析 (一)初步估计结果 表1显示的是出口额变动与产能过剩之间关系的面板数据回归结果。估计过程中逐步加入控制变量，不包含调节变量及交互项。由Hausman检验结果断定各列均应采用随机效应模型。由列(1)知，在未加入控制变量时，
作为唯一的解释变量，对产能过剩指数有着显著的正向作用，系数估计值为0.31，这意味着某一行业的出口增速(经标准化后)每下降1个单位，则使该行业的潜在产出与实际产出之比降低约0.3。在行业自身要素投入和上下游行业规模等变量逐步得到控制后，估计方程的拟合优度及整体显著性得到了提升，同时
对产能过剩的作用被弱化了，其估计系数明显降低，且变得缺乏显著性。这说明，从整体估计结果看，在既定产能规模下，出口负向波动并未体现出对产能过剩的明显推动作用，其正向波动也未体现出对产能过剩的明显化解作用，最起码这一逻辑并非在所有样本中均成立。 另外，控制变量中
的估计结果与预期基本一致，即行业自身要素扩张将加剧产能过剩，下游行业扩张将缓解产能过剩，不再赘述。但是，上游行业扩张
对产能过剩有不显著的负向作用。根据一般理解，某行业容易被动接受一部分上游转嫁而来的产能压力。而表1中的结果说明现实中一部分下游企业在与上游博弈中有能力避免陷入劣势，原因是下游行业集中度通常低于上游行业，投资决策相对理性，不会因中间品供应增加、价格降低而盲目扩大产能，这也是我国产能过剩主要发生在上游重化工业的原因之一。
(二)加入调节变量的估计结果 为了观察企业规模和所有制特征对出口波动与产能过剩关系的影响，把
和
作为调节变量分别纳入估计方程，结果如表2。左半部为以
为调节变量的情形，右半部为以
为调节变量的情形。列(1)、(3)、(5)、(7)中不含调节变量交互项，列(2)、(4)、(6)、(8)中加入了交互项。由左半部知，列(2)、(4)中
的系数均至少在0.05水平上显著为正，而且列(2)的整体拟合优度高于列(1)约0.04，列(4)的整体拟合优度高于列(3)约0.01。这说明未加入控制变量时，交互作用对被解释变量方差约有4％的正解释力，而加入控制变量后该正解释力为1％。可以认为，中小企业产值在行业总产值的比重越高，越有可能拉低产能过剩指数对
回归的斜率，即出口负向波动加剧产能过剩的作用随着中小企业比重提升而愈加明显。由此判断，出口波动通过“销售效应”对产能利用率的负向影响在中小企业中更为突出，出口下滑更容易导致其产能利用率下降。同样地，借助外部市场化解产能过剩的措施，对中小企业更有效，对大型企业相对无效。
由表2右半部可见，列(6)、(8)中
×
的系数均在0.01水平上显著为正，并且列(6)的整体拟合优度高于列(5)约0.03，列(8)的整体拟合优度高于列(7)约0.01。这说明，未加入控制变量时，交互作用对被解释变量方差约有3％的正解释力，加入控制变量后该正解释力为1％。这意味着，某一行业的非国有资本比重越高，出口负向波动对产能过剩的加剧作用越明显；反之，对产能过剩的加剧作用将被弱化。同理，为化解产能过剩，促进出口的措施对非国有企业比对国有企业更为有效。由此初步断定，本文的第二个理论假说成立，中小企业和非国有资本比重均表现出了预想的调节效应。不过，如前文所述，被解释变量很可能存在内生性问题，随机效应模型的结果可能有偏，需进一步用SYS-GMM法检验。 (三)SYS-GMM估计结果 由初步检验结果可断定，假说1和假说2均成立，出口下滑未必一定加剧产能过剩，其中，中小企业比重和国有资本比重均表现出了预想的调节效应。下面用SYS-GMM法估计以确保稳健性。表3报告了行业特征调节效应的SYS-GMM估计结果。在SYS-GMM法下，出口变量及其与调节变量的交互项被看作内生解释变量，其滞后项的一阶差分被设定为工具变量，并把四个控制变量定义为严格外生变量。各列中Arellano-Bond AR(2)检验的p值说明模型设定足以避免残差自相关，且Hansen检验和Sargan检验的结果说明不存在对工具变量的过度识别。左半部为以
为调节变量的情形，列(2)、(4)中交互项
的估计系数均至少在0.05水平上显著为正，在不包含其他控制变量时约为0.29，加入其他控制变量后约为0.2。可见，弱化了内生性问题后，调节变量
仍能够表现出对出口负向冲击的产能过剩效应具有明显强化作用。控制了其他变量后，某一行业的中小企业比重(经标准化后)每增长10％，可使出口负向波动对产能过剩的正向贡献被拉升约2个百分点；反之，该正向贡献约被拉低2个百分点。 表3右半部是以
为调节变量时的情形。在列(6)、(8)中
×
的SYS-GMM估计系数均在0.01水平上显著为正，分别约为0.46和0.4。这意味着，在弱化了内生性问题后，非国有资本比重
作为调节变量，同样能够对出口负向冲击的产能过剩效应有明显的强化作用。在控制了其他变量后，某一行业的非国有资本比重(经标准化后)每增长10％，可使出口下滑对产能过剩的刺激作用被拉高约4个百分点；反之，该刺激作用约被拉低4个百分点。
通过对比发现，核心解释变量
的系数绝对值及其显著性，在表3中各列多略高于表2中对应各列。进而判断，由于随机效应模型缺乏对内生性问题的控制，表1和表2中出口下滑对产能过剩的引致作用被相对低估了。若弱化了内生性问题的干扰，尽管在包含控制变量时仍在0.1水平上不显著，但出口下滑对产能过剩的引致效应在整体层面上明显增强。这是因为，如果产能过剩在上一期既已发生，企业难以及时回收成本，制约了生产效率的提升，则将对出口优势产生抑制作用。正是由于产能过剩对出口的影响，才使得传统估计方法下结果有一些偏误，而SYS-GMM下的估计结果更为可信。表3中各控制变量系数的符号与表2基本相同，不再赘述。 (四)分组估计结果 首先按
的高低把样本中全部19个行业进行排序，前10个归为中小型企业比重较高的行业，后9个归为大型企业比重较高的行业，分别观察出口负向波动对其产能过剩的影响，结果如表4左半部所示，列(1)为中小企业比重较高的10个行业，列(2)为其余的9个行业。尽管这样处理缩减了样本容量，折损了一些有效信息，但足以通过比较反映出不同规模特征的行业中出口对产能过剩影响的差异。从表4左半部发现，列(2)中
估计系数在0.1水平上显著为负，明显低于列(1)中
的系数。这可以理解为：若中小企业比重较高行业发生了产能过剩，则含有更高的外需侧贡献，产能利用率与出口的正向关系更强烈，须拓展外部市场来化解产能过剩；大型企业比重较高行业则相反，不仅不像前者产能利用率对出口增长有如此明显的正向弹性，其产能过剩还随出口下行而有所缓解，扩大出口反而易加剧其产能过剩。这与前文对调节效应的判断基本一致，不同之处在于，更进一步发现了大型企业比重高的行业明确呈现出出口与产能过剩的显著正向关系。另外，控制变量中
在两组样本中的表现有很大差异，中小企业比重高的行业更容易因上游规模扩张而引发产能过剩，大型企业更有可能抵制住上游转嫁的产能压力，这与现实相符。
进而，按
将全部行业排序，前10个归为国有比重较低的行业，后9个归为国有比重较高的行业，分别观察出口波动对其产能过剩的影响，结果如表4右半部所示，列(3)为第一类10个行业，列(4)为其余9个行业。可以发现，列(4)中
的估计系数在0.1水平上显著为负，明显低于列(3)中
的系数。这表明国有比重较低行业的产能过剩指数对出口有较高的负向弹性，扩张出口有助于减缓其产能过剩；国有比重较高行业则相反，其产能利用率随出口下行而有所提高，扩张出口反而易加剧产能过剩。这除了验证了上文中的
变量在出口下滑与产能过剩关系中的调节效应，还可明确得到国有资本比重高的行业中出口与产能过剩的显著正向关系。 综上所述，中小企业或非国有资本比重较高行业的产能过剩容易发生在出口下行时期，而大型企业或国有企业则相反，在外需旺盛时反而出于竞争目的而降低产能利用率。从而，假说2得到印证，出口波动的“销售效应”主要存在于中小企业或非国有资本比重较高行业，大型企业及国有比重较高的行业中“竞争效应”占主导。 六、结论 通常认为，多变的外部市场与国内产能利用率存在关联，外需减弱、出口受阻将导致国内产能过剩加剧。然而，这一逻辑并非在所有企业中都具有必然性。一些大型企业可能出于竞争目的而做出与出口波动的“销售效应”相反的产能决策，是否会发生产能过剩取决于“销售效应”和“竞争效应”的消长平衡。本文利用2001-2013年中国制造业面板数据进行实证分析发现：(1)从整体估计结果看，出口增速放缓并不能明显地导致国内制造业产能过剩加剧，尽管估计系数为正，但显著性程度不够；(2)随着行业的中小企业或非国有资本比重提高，出口负向波动对产能过剩的传导效应将得到强化；(3)越是在大型企业或国有资本比重较高的行业中，“竞争效应”越可能发挥主导作用，即该类行业的产能过剩更容易发生在出口较快增长的时期。 根据以上结论，外部市场波动对国内产能过剩的影响并没有想象的那么大，最起码不是所有行业的产能利用率都对出口变动的弹性都为正。在出口下行时，一些具备市场势力的企业为拓展市场份额以赢得国内竞争，可能选择逆市扩产；而在出口快速增长时，这类企业又有可能刻意抑制产能利用率，拉高平均成本以提高行业门槛，进而使“竞争效应”与“销售效应”相抵消，最终导致制造业产能过剩未表现出与出口的显著关系。出口原本是国内企业生产效率优势的反映，不过长期以来迅速的数量型出口扩张，并非是国内企业效率型竞争的自然延伸，反而可能加剧某些行业的产能过剩。在当前外部市场不景气条件下，继续粗放拉动出口增长是得不偿失的。如果不同规模及所有制的企业无法实现公平有序的出口竞争，即便出口恢复了较快增长，但由于大型企业可能会“窖藏”生产要素，也难以使产能过剩矛盾整体上得到根本化解。 目前，已有不少观点反对过分刺激外需以化解国内产能过剩。如陈建奇(2013)认为刺激国外消费需求，以外需增加来缓解国内产能过剩的思路是行不通的，因为这样会拉高能源等大宗进口商品的国际价格，使中国贸易条件恶化。本文的贡献在于突破了中国出口影响国际市场的分析框架，强调出口通过作用于供给侧来影响产能过剩，从而将需求侧与供给侧相联系来解释中国的产能过剩变动规律。粗放式出口给国内低端产能和无效供给提供了继续生存的空间，拖累了国内结构调整和产业升级，这样的出口增长反而使产能过剩风险加剧。长期以来，传统优势产业及大型国有企业出口增长依赖规模优势，当前外需相对不景气恰为其提供了一个转型调整期，如果不尊重此规律而粗放拉动其出口增长，甚至动用公共资源来延续其出口优势，将使产能过剩在规模效应衰减与贸易条件恶化的复合作用下更加严重。 随着经济新常态到来，中国工业制成品出口增速趋缓，以往低水平扩张的外贸发展方式难以为继。目前，对外贸易和产业政策调整的方向和着力点应放在为不同规模、不同所有制的企业提供公平有序的市场环境。只有加快国内产业结构调整，深化要素市场改革，着力完善统一的国内市场，打破地区分割和行业垄断(刘航、杨丹辉，2013)，才有可能使这一轮外部需求调整演化为中国制造业淘汰落后产能、化解产能过剩矛盾的有利契机。各地区应因地制宜，尽快细化完善鼓励小微企业发展的行业目录与指导办法，重点支持有前景的中小型民营企业在出口竞争中胜出，使更多中小企业借力外部市场而快速成长，进而在出口主体结构优化中实现产业效率与出口质量的协同提升。同时，不断推进创新驱动发展，实现“中国制造”向“中国创造”转型升级，促使尚不具备出口优势的新兴行业发展成为新的出口增长点，以出口新优势引领和培育国内新供给。 注释： ①由于《中国工业经济统计年鉴2013》未公布2012年规模以上工业企业的从业人员数，本文拟根据此前3年的平均增速，用2011年的统计值推算得出2012年规模以上工业企业的从业人员数。 ②在第三、四个控制变量中，上、下游行业的界定及权重值的确定依据的是《2007年中国投入产出表》，工业总产值由历年生产者出厂价格指数加以平减。 ③SYS-GMM估计控制了地区与年份因素，因此该虚拟变量在SYS-GMM下无须加入。 ④由于石油加工、炼焦及核燃料加工业在一些地区的潜在产出为负，故暂不考虑这一行业。其余19个行业作为样本行业。
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