国有产权、体制扭曲与产能利用——基于中国1998～2007年制造业行业的面板分析，本文主要内容关键词为：产能论文,中国论文,制造业论文,国有产权论文,面板论文，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]F426 [文献标识码]A [文章编号]1007-9556(2015)01-0058-12 一、研究背景 严重的产能过剩问题，已经影响了中国经济的健康发展。特别是2008年以来，欧美次贷危机席卷全球，外部进口需求悬落，这对出口依存度大的中国来说，无疑是重大的打击。面对外部进口需求悬落、内部消费需求不足，中国制造业企业选择减产或者停工。为了缓解经济危机带来的困难，中国政府出台了“4万亿”投资计划、十大产业振兴规划和宽松货币政策等投资刺激政策，尽管在短期内增加了市场需求，但如饮鸩止渴使原本严重的产能过剩问题雪上加霜。 针对产能过剩问题，国内外学者进行了大量研究并提出了多种解释，包括市场失灵说与体制扭曲说(江飞涛、曹建海，2009)。市场失灵说从市场的先天缺陷——“市场垄断”、“行业集中度”、“不确定性”、“信息不对称的前景共识”等角度解释产能过剩的形成；体制扭曲说则依据中国国情，从社会主义市场经济体制的不完善——“国有产权”、“预算软约束”、“要素价格扭曲”、“市场扭曲”、“政府补贴”、“竞争式补贴(江飞涛等，2012)”等角度去理解产能过剩。西方学者依据发达国家的市场失灵解释产能过剩成因，而中国学者经历了从西方引进市场失灵说到结合中国实际提出体制扭曲说的转变。 面对繁多的产能过剩成因理论，西方学者形成和发展了产能测度理论和方法，并进行了相关的产能过剩成因实证分析。测度的产能产出主要有调研产能、工程产能和经济产能这三种类型。调研产能，基于调研部门对企业日常生产情况的访谈数据，测度的结果存在较大的不一致性和选择性偏差；工程产能，等于企业固定资本的生产负荷值，没有考虑生产要素价格的变化对产能产出的影响；经济产能则克服了调研产能和工程产能的缺陷，基于可变成本函数形式测度企业的潜在产能，有利于剔除价格因素、经济波动等的影响。产能测度的发展使得探寻产能成因成为可能。国内外关于产能过剩成因的实证，主要文献如下：Robert T M & Joseph Shaanan(1985)和Marrin B L(1987)分别对美国工业数据和化工行业数据实证分析发现，在位企业并不存在保持过剩产能的进入阻止策略。K Conrad and M R Veall(1991)和TAY-CHENG M A(2005)分别以德国一个啤酒企业和台湾面粉行业作为研究对象，发现啤酒企业和面粉企业保持过剩产能以防止在位的竞争对手抢夺市场份额。Arthur De Vany and Gail Frey(1982)则通过研究钢铁产业中的订单数据，发现需求不确定与产能过剩之间正向相关。然而，Nick Bloom，Stephen Bond and John van Reenen(2007)却从投资不可逆的角度认为需求冲击下的不确定性越高，投资响应度越低，不确定性致使投资者更加谨慎，并以英国制造业1972-1991的面板数据为样本进行了实证分析。孙巍等(2009)和韩国高等(2011)基于《中国工业经济统计年鉴》的两位数行业数据，利用西方经济产能测度理论和方法测度了中国制造业行业的产能利用率，实证表明固定资产投资是产能过剩的直接原因。总体上来说，国内外关于产能过剩成因实证的研究比较少，主要原因为：其一，国外产能过剩主要体现为市场失灵，产能过剩成因囿于行业特殊性而缺乏普遍性；其二，国内的产能过剩研究起步较晚，成因复杂(既有市场失灵共性，又有体制扭曲特性)。虽然这些实证各有侧重地检验了产能过剩的一个或者一些成因，但都未覆盖到产能过剩的一般化成因。因此无法肯定地回答“到底哪些因素导致了中国的产能过剩？各个因素的影响有多大？以及怎样有效地化解过剩产能？”这些问题都有待于学者进一步实证检验。 本文旨在依据中国国情，弥补现有研究的不足，在前人研究的基础上做了以下方面的拓展：首先，在产能测度方法上，利用带约束的似不相关回归测度中国制造业行业的产能利用率；其次，在数据选择上利用《中国工业企业数据库》的微观企业数据进行两位数行业数据汇总，这样有利于获取微观企业产能过剩成因的一般化指标，结合国内外现有产能过剩成因的研究成果与企业提高产能利用率的实际情况，尽可能纳入一般化的产能过剩成因指标，进行系统的产能过剩成因实证，以找出产能过剩的真正成因，对症下药治理产能过剩；再次，在产能过剩成因实证方法上，运用了面板固定效应回归、面板随机效应回归与动态面板广义系统矩估计(SYS-GMM)等方法，并考虑不同的资本折旧率设置、使用设备利用率作为代理变量、进行安慰剂检验，以克服内生性问题、测度误差、安慰剂效应等引发的稳健性问题，使本文的产能过剩成因结论尽可能严谨而正确；最后，证实了中国制造业行业的产能过剩成因一般性和特殊性，丰富和推进了现有的产能过剩成因实证研究，有利于系统地认识中国制造业行业的产能过剩成因。 文章其他结构安排如下：第二部分介绍基于企业微观视角的产能过剩成因理论相关文献以及基于标准化可变成本函数的产能利用率测度理论；第三部分介绍本文的计量模型和变量设定，并说明数据来源及处理方法；第四部分对计量结果进行解释和分析，并进行稳健性讨论及扩展；第五部分为研究结论及政策含义。 二、产能成因理论与产能测度模型 (一)产能成因理论基础 自20世纪30年代Chamberlin(1933)在《垄断竞争理论》中首次提出“产能过剩”以来，产能过剩理论研究涉及了垄断与产能过剩、行业集中度引发的竞争或共谋策略与产能过剩、不确定性与产能过剩、要素窖藏与产能过剩、国有产权和官员激励下的竞争式补贴与产能过剩等的理论变迁(周瑞辉等，2014)。 垄断竞争厂商与完全竞争厂商不同，面临向下倾斜的需求曲线。虽然在长期内可以调整规模、自由选择进入或退出，但在短期内却只能在近似固定资本存量的条件下调整生产规模，致使厂商的短期平均成本曲线高于长期平均成本曲线，短期实际产出水平低于长期潜在产出水平，存在持续过剩的生产能力(Chamberlin，1933)。 Bain(1959)在《产业组织》一文中，提出“过度竞争”的概念，认为在部分低集中度的产业中存在持续性过度供给或过剩生产能力且经济绩效比较差的情形。之后，Bain发现，一些高度集中的垄断行业的实际定价低于垄断价格，并视这种价格策略是为了阻止潜在的竞争者进入(Bain，1962)。B Peter Pashigian(1968)把这种现象归结于保持过剩产能的竞争策略，在位企业以较低的价格阻止潜在的竞争对手进入，一旦新进入者进入，则扩大实际产出。依据以上研究，行业集中度与产能利用率之间存在如下关系：行业集中度低时，产能利用率低；行业集中度过高时，产能利用率也低；中等程度的行业集中度利于产能使用。 早期关于不确定性与产能过剩的研究认为，不确定性与产能过剩之间正向相关(Smith K R，1969：Arthur De Vany and Gail Frey，1982)。Nick Bloom，Stephen Bond and John van Reenen(2007)根据英国制造业1972-1991年的面板数据实证分析表明，面对需求冲击，投资者选择谨慎等待，而不是冲动扩产。林毅夫等(2010)依据发展中国家的产业处于全球产业链低中端的现实，认为发展中国家的企业很容易对下一个有前景的产业产生共识，导致投资上容易出现“潮涌现象”进而产生产能过剩。 Walter Y Oi(1962)提出把技能劳动视为固定或者近似固定的投入要素。经济产能测度理论的不变要素由仅指固定资本扩展到包含固定资本和技能劳动。Ernst Berndt(1981)同时考虑了固定资本和技能劳动为不变要素，利用美国制造业1958-1977年的数据测度了制造业的产能利用率，测度结果表明两者相差不大。 科尔奈(1986)最早提出社会主义经济体制与产能过剩之间的关系，指出在社会主义经济体制转轨过程中，投资决策的分散化放松了政府对于企业投资的外部控制，却没有通过利润动机或者对财务困境的担心建立起任何自我控制机制，这使得改革往往加重了经典社会主义体制固有的投资领域过热倾向。20世纪90年代开始，中国逐步由卖方市场转为买方市场，告别了短缺经济。90年代中期，中国国有企业出现了“能力过剩”(江小涓，1995)。随后，产能过剩问题成为中国经济的顽疾，引起了国家政策部门和经济学者对于中国产能过剩成因理论的研究。关于中国的产能过剩成因理论创新体现为体制扭曲说，包括国有产权、预算软约束、要素价格扭曲、市场扭曲、政府补贴等视角。 张维迎和马捷(1999)构建了一个所有权与经营权分离条件下的库诺特模型，说明国有企业的所有权缺陷和落后的技术水平将导致恶性竞争。国有产权引发一系列的委托—代理问题和效率损失，管理者追求个人利益最大化的产值最大化，与追求企业利益最大化之间产生偏离，引发产能过剩。 科尔奈(1986)提出企业的预算软约束(Soft Budget Constraint)现象。预算软约束是指向企业提供资金的机构(政府或银行)未能坚持原先的商业约定，使企业的资金运用超过了它当期收益的范围。传统观点认为，预算软约束导致落后产能无法退出，恶化产能过剩。 江飞涛等(2012)认为，体制扭曲背景下，地区对于投资的竞争式补贴(包括要素价格扭曲、市场扭曲和政府补贴等)才是导致产能过剩最为重要的原因。地方政府低价供地以及协调配套贷款等行为所导致的补贴效应，引致企业自有投资过低，产生严重风险外部化效应，扭曲了企业的投资行为，导致企业过度的产能投资和产能过剩。 (二)产能利用率测度：标准化可变成本函数法 短期可变成本函数具体化为如下的标准化可变成本函数(Marrison C J，1985)：
由于经济产能利用率都是依据短期总成本(SRTC)进行定义，而不是可变成本(VC)。为了得到短期总成本，必须采用固定成本(TFC)。短期总成本可定义如下：
对于经济产能
的测度，依据
满足SRATC曲线与LRATC曲线相切。在切点处，厂商依据长期均衡使用资本，符合短期总成本(SRTC)最小化，依据Marrison C J(1985)，满足如下函数关系：
其中，满足式(4)的K为均衡时的资本存量。式(4)表示，达到长期均衡时，单位资本引发的可变成本等于资本租赁价格。 依据式(1)对K求导可得：
将式(5)代入式(4)，可得均衡状态下的
等式表达式，即SRATC曲线和LRAC曲线相切对应的产出水平
：
依据式(1)和式(2)，组成方程组，纳入方程中的系数约束，进行带约束的似不相关回归，完成式(6)的潜在产能测度，进而测度出中国制造业行业的产能利用率数据。 三、计量模型、变量与数据 (一)计量模型设定与变量说明 计量模型中解释变量的设定，既是基于已有的国内外研究成果，同时也是源于对中国转型背景中特定因素的观察和理解。模型的基本形式设定如下：
j、t分别表示行业(两位数)、年份；
表示制造业行业的产能利用率。式(1)和式(2)中的相关变量指标来自中国制造业行业数据，源于微观企业层面数据的汇总。具体企业层面的变量指标及其数据来源如下：(1)以经过《中国统计年鉴》的固定资产投资价格指数平减后的企业固定资产净值作为企业资本存量K的衡量指标。固定资产净值为固定资产原值合计减去累计折旧。资本折旧率δ为15%(余淼杰，2010；聂辉华和贾瑞雪，2011)。资本变化率DK为本年固定资产净值减去上年固定资产净值。(2)借鉴Jorgenson(1963)，考虑固定资产价格
(
采用固定资产投资价格指数代替，数据源于《中国统计年鉴》)变动带来的租赁影响，资本租赁价格
计算公式为
采用经居民消费价格指数平减后的中国1998年以来一年以上至三年的中长期贷款利率，数据来源于《中国统计年鉴》。(3)以企业从业人数衡量劳动投入L的指标。劳动力价格采用各行业在岗职工的人均工资来代替。为了与资本价格保持一致，将历年各行业的在岗职工人均工资换算为以1998年为基期的人均工资，数据来源于《中国工业企业数据库》，进而得到实际劳动力价格指数
。(4)以七大类原材料指数
(韩国高等，2011)平减的行业中间投入合计作为衡量中间投入M的指标。(5)企业的可变成本VC等于企业的本年薪酬总额(工资加福利及保险等)加中间投入合计。企业的产出Q为经工业品出厂价格指数平减后的工业销售产值。另外，使用时间趋势T代表企业的技术进步。对测度产能利用率的标准化可变成本函数采用带有参数约束的似不相关回归，并将中国制造业划分为劳动密集型行业和非劳动密集型行业(劳动密集型行业和非劳动密集型行业的划分标准，参考曲玥等(2013))，然后分别进行回归，主要方程的回归系数如表1所示。从表1的估计结果可以看出，标准化可变成本函数的估计参数，特别是劳动密集型行业，绝大部分参数都在1%的水平下显著异于零；用于测度产能利用率的估计参数，除劳动密集型的
在10.5%的水平下显著(劳动密集型行业的资本调整系数不显著，可能体现了资本调整在劳动密集型行业的作用不明显)，都满足5%的显著性水平，绝大多数满足1%的显著性水平。总体上表明，标准化可变成本函数的回归结果较好。
解释变量和控制变量的含义及其预期的符号。(1)国有产权因素(gycqfe)。《中国工业企业数据库》的企业登记注册类型分别为国有企业、集体企业、法人企业、私营企业、港澳台商企业和外商企业。本文按照其资本构成进行了调整，具体方法如下：首先，把企业的所有制类型分为七大类，国有企业是指国有股份占比超过50%，其他所有制企业的分类依次类推。混合企业是指没有一类所有制股份的控股比例超过50%。这种按照企业实收资本比重划分所有制类型的方法，比单纯根据企业登记注册类型来划分更准确可靠。以国有企业的工业销售产值占对应行业销售总产值的比重来衡量国有产权对行业产能利用率的影响。国有产权的委托代理问题(张维迎和马捷，1999)与国企高管的产值最大化目标(王曦，2005)导致企业产能扩张，另外，国企员工难以实现自由流动，不利于产能利用提高。故预期符号为负。(2)要素价格扭曲(dist)。依据标准化可变成本函数测度产能的方法(劳动力价格
采用以1998年为基期的行业人均工资水平；投入要素价格
采用以1998年为基期的中国七大类原材料、燃料、动力购进价格指数)，劳动力价格和中间投入价格引发的要素价格扭曲已经体现在测度产能中。标准化可变成本法测度的经济产能利用率的要素价格扭曲主要体现为各行业的利息
(采用各行业利息支出与负债合计的比值衡量)与银行法定贷款利率的差别，故要素价格扭曲以行业的实际利率与银行法定贷款利率(采取经居民消费价格指数平减后的中国1998年以来一年以上至三年的中长期贷款利率，同时也是测度产能的利率)的偏离度来衡量。对于企业来说，要素价格负向扭曲度存在要素替代效应和收入效应。要素替代效应会导致企业的要素投入结构发生变化，即资本—劳动投入结构发生变化；要素收入效应可能会导致企业扩大生产规模，产生产能扩大效应。面对利率扭曲，企业会利用产能扩大效应来抢占市场或防止市场被抢，预期符号为负。(3)预算软约束(sbc)。借鉴林毅夫等(2004)关于企业预算软约束指标的衡量，采用各行业当年利息支出占年末负债总额的比例减去所有行业的均值来衡量。利息支出越少，表明预算软约束越大，行业资本结构的调整速度越慢，实际资本结构与目标资本结构之间的偏离程度越大(盛明泉等，2012)，产能利用率就越低。但是否预算软约束越大，行业产能利用率越低呢？则不一定。比如，一个产能利用率很低的国企，如果它缩减产能或退出市场，则有利于产能利用率提高，但问题是它对预算软约束恶化不“感冒”，不但不退出市场，反而扩产抢占市场份额，进一步恶化了行业的预算软约束，最终反而提高了行业的产能利用率，预期符号不确定。(4)市场扭曲(schjc)。市场扭曲指标的计算方法如下：以樊纲等(2010)《中国市场化进程指数报告》中的中国各省每年市场化进程总得分为基础，以各省每年制造业销售产值份额为权数，计算中国市场化进程指标。在中国，市场化进程对产能利用存在两面性：市场化进程太慢，不利于先进企业淘汰落后企业，不利于产能利用的提高；反之，如果市场化进程太快，则可能对所有的国内企业的产能利用都不利(预期政府对外资企业的市场份额存在控制)，预期符号不确定。(5)政府补贴(zfbt)。采用行业中所有企业补贴收入总额与行业工业销售总产值之比来衡量政府补贴对行业产能利用率的影响。政府补贴不利于企业缩减产能(江飞涛等，2012)。然而，若政府对产能利用率低的企业进行补贴，则有利于产能利用率提高。故政府补贴对产能利用率的影响，预期符号不确定。(6)垄断—商业信用因素(Jdxy)。采用行业应收账款净额与工业销售产值的比值作为代理变量。行业应收账款净额越低，垄断因素越大，产能利用率就越低(Chamberlin，1933)。降低行业的垄断因素有利于产能利用率的提高，但是中国制造业因经济垄断因素低，企业倾向于利用应收账款作为商业信用竞争手段来拓展产品销量，从而不利于产能利用率低的企业退出市场，进而拉低行业产能利用率。应收账款净额越大，产能利用率越低，预期垄断—商业信用因素为负。(7)行业集中度(hhi)。采用企业工业销售产值产生的赫芬达尔指数作为代理变量。行业集中度过低时，产能利用率低；行业集中度过高时，产能利用率也低；中等程度的行业集中度利于产能利用(Bain，1959a；Bain，1962b)。但是，中国制造业发展的时间短，行业集中度自然偏低。因此，仅需考虑行业集中度的一次项，预期符号为正。(8)不变要素因素(lnkl)。采用行业固定资产净值与全部职工比值的对数代表企业的不变资本要素。技术工人的劳动窖藏引发的产能利用率下降，仅发生于经济萧条时期(Walter Y Oi 1962)，而1998-2007年中国制造业处于经济上升周期(韩国高等，2011)，故不予考虑。传统观点认为，行业资本密集度越高，调整成本越大，产能利用率就越低。然而，中国制造业的设备投资存在资本体现式技术进步(宋冬林等，2011)，可能利于产能使用。故预期符号不确定。(9)信息不对称的前景共识(qjgs)。采用行业下一期营业利润率(营业利润与工业销售产值的比值)为代理变量。依据林毅夫等(2010)，下一期工业销售产值越大且营业利润越低的行业，越符合信息不对称的前景共识，即代理变量越小，产能利用率越低，预期符号为正。(10)国有产权份额与要素价格扭曲的交互项(gydist)。国有产权性质会导致产能利用率降低，也会引发要素价格扭曲。那么，在国企承担政策性负担而不会退出市场的情况下(林毅夫等，2004)，很有可能恶化要素价格扭曲，提高国企的产能利用。预期符号为正。(11)国有产权份额与预算软约束的交互项(gysbc)。国有产权性质会导致预算软约束，而预算约束硬化会提高国企产能利用率，预期符号为正。(12)国有产权份额与市场扭曲的交互项(gyschjc)。市场化进程越快，越不利于国企的产能利用，预期符号为负。(13)国有产权份额与政府补贴的交互项(gyzfbt)。判定预期符号取决于政府是“扶贫”还是“奖优”？如果政府补贴流入产能利用率低的企业，促使企业开工生产，则可能提高了产能利用率；反之，政府补贴可能导致企业产能放大，拉低产能利用率。预期符号不确定。(14)国有产权份额与垄断—商业信用因素的交互项(gyldxy)。国有企业资金充裕，更可能以应收账款作为商业信用的竞争手段(余明桂等，2010)来提高企业的产能利用率，预期符号为正。(15)研发产出因素(yfcc)。采用行业的新产品产值占工业销售产值的比重衡量。研发新产品一方面有利于销售从而提高产能利用率；另一方面，因研发新产品相当于自主技术创新，可能不符合中国当前的后发比较优势(林毅夫等，2005)，从而不利于行业的产能利用。再者，新产品产出意味着有技术工人从事研发，不利于生产部门的生产。预期符号不确定。(16)出口因素(ck)。采用行业的出口总额占工业销售产值的比重衡量。出口有利于提高企业产能利用率，预期符号为正。(17)退出因素(exit)。采用行业中下一期退出的所有企业当期的市场份额(以工业销售产值来计算)来衡量。下一期退出的企业，可能因产能利用恶化或缩减产能规模致使产值低于500万，退出数据库样本，预期符号不确定。(18)行业中的企业年龄因素(age)及其二次项(age_sq)。采用各行业中所有企业的平均年龄衡量。考虑到企业成立后的学习效应和固化效应，预期企业年龄的一次项为正，二次项为负。(19)行业中企业规模因素(size)及其二次项(size_sq)。采用各行业中企业从业人数均值的对数来衡量，原因为：首先，考虑稳健性讨论中采取设备利用率作为产能利用率的代理变量，而设备利用率的计算公式为工业销售产值与资产合计的比值减去各年各行业的设备利用率均值，以规避资产作为规模因素指标对设备利用率带来的内生影响；其次，考虑到固定资产在产能测度中的重要作用，以避免固定资产作为规模因素加重规模因素对产能利用率的影响。企业规模与企业成本之间存在非线性关系，企业在发展初期存在规模经济，扩产可以提高产能利用率；企业超过最优规模之后，扩产会导致产能利用率下降。预期规模因素的一次项为正，二次项为负。(20)上一期产能利用率(Lcu)。考虑产能利用率的滞后性，预期符号不确定。另外，方程中
分别表示与行业(两位数)、年份相关的未观察因素，
表示未被观察到的随机扰动项。模型(7)的交互项并没有中心化，理由如下：把每个行业视为由国有产权和非国有产权组成，国有产权份额相当于国有产权性质占行业的比例(设国有产权性质为1，非国有产权性质为0)，这样相当于模型(7)中去掉了非国有产权性质及其与体制扭曲相关的交互项，产权份额只是个常数项。也可以把模型(7)视为微观企业的产能利用率实证模型，此时国有产权份额所代表的产权性质占比退化为0～1变量。对于信息不对称的前景共识和退出因素指标的缺失值，采用静态预期的方法进行填补。 (二)数据来源与处理方法 本文使用的数据来源于《中国工业企业数据库：1998-2007》，该数据库基于国家统计局“规模以上工业统计报表”取得的资料整理而成。数据库的统计对象为规模以上工业法人企业，包括全部国有和年主营业务收入500万元及以上的非国有工业企业。但值得注意的是，该数据库部分统计样本包含样本匹配错乱、指标异常及数值错漏等问题。根据已有的数据处理经验，进行了如下数据整理：首先，大致遵循Brandt et al.(2012)和聂辉华等(2012)提供的思路进行企业和行业匹配并删除非制造业数据，仅保留中国制造业的企业数据；然后，依据以下原则进行数据筛选：(1)企业工业销售产值及出口交货值为负；(2)企业的各项投入为零或为负，包括职工人数、固定资产净值和中间投入合计；(3)剔除就业人数小于8人的企业，因为大多数异常值来自这些没有可靠会计系统的个体户；(4)把劳动待业保险费为空的数据设置为零；(5)删除烟草制造行业，理由为：其一，烟草制造行业拥有政府经营特许权，存在严重的行政垄断；其二，韩国高等(2011)采取《中国工业经济统计年鉴》的两位数行业数据所测度的中国烟草制造业1999-2008年产能利用率：最低为1999年的253.57%，最高为2006年的371.99%，可能与现实不符。 经过以上数据整理，依据企业代码和年份，我们构建了一个以506862个制造业企业为截面单元、时间跨度为1998-2007年的大规模非平衡微观面板数据集，共计1906637个观察值，每个观察值由反映企业基本情况、投入产出、资产负债、资本构成、收入费用以及利润分配等方面的47个变量构成。然后，再以两位数行业为标准进行汇总后获取产能测度与成因实证所涉及的相关指标。 四、计量结果与分析 (一)基础回归结果 首先不考虑模型(7)中国有产权和其他体制扭曲之间的交互项，暂且不顾及模型的动态面板特性，进行简单的面板固定效应回归和随机效应回归，回归结果为表2的第1列和第2列。对比第1列和第2列的回归系数及其显著性，发现：(1)面板固定效应和面板随机效应的回归结果相同；(2)核心变量的回归系数不符合预期，主要表现为国有产权的回归系数在1.1%的显著性水平下为正，表明国有产权利于行业产能利用，这与事实严重不符，可能原因在于模型设置存在遗漏变量导致国有产权的系数估计出现反转；(3)产能利用率的一阶滞后显著为正，表明因变量存在滞后效应，在模型中纳入一阶滞后更符合回归模型的设定；(4)其他变量的回归系数，依赖于模型设置的合理性，有待进一步的检验。 再考虑回归模型满足动态性的可能，回归结果如表2的第3列。第3列的广义系统矩估计(SYSG MM)考虑了些解释变量可能存在逆向因果关系(reverse causality)而导致内生性问题，具体有：(1)预算软约束与企业产能利用率之间存在相互影响。企业既可能因为存在预算软约束影响产能利用率，也可能因为产能利用率低而越有可能发生预算软约束。(2)政府补贴与产能利用率之间存在相互影响。一方面，政府补贴影响企业产能利用率；另一方面，企业产能利用率低更有可能获得政府补贴以提高产能利用率。(3)衡量垄断—商业信用因素的企业应收账款指标与企业产能利用率之间也存在相互影响。一方面，企业应收账款低，代表企业存在垄断势力，不利于产能利用；另一方面，产能利用率低的企业，倾向于以赊售产品的商业信用形式拓展产品销路。(4)控制变量中研发产出、出口和退出样本与企业产能利用率之间存在相互影响。一方面，研发产出、出口和退出样本影响企业产能利用率；另一方面，企业产能利用率越低，越倾向于通过研发产出和出口提高产能利用，也越有可能退出数据样本。(5)剔除要素价格扭曲度、市场化进程与信息不对称的前景共识存在内生性。理由包括三个方面。第一，中国利率市场化和市场化进程，从1998-2007年都是逐步递进的，政府并没有因为产能利用率低而倒退利率市场化与停止市场化进程。第二，至于信息不对称的前景共识、，可能体现为企业下一期采取“降价跑量”的策略提高产能利用率，但这仅对下一期的产能利用产生影响。另外，依据产能测度的成本函数法，企业采取“降价跑量”的策略所导致的产量和价格变化，已经体现在下一期的产能测度之中。第三，考虑要素价格扭曲度、市场化进程与信息不对称的前景共识为内生变量的回归系数及其显著性恶化，间接支持了这样处理的合理性(此部分广义系统矩估计结果可索取)。表2第3列的回归系数存在以下改善：国有产权份额与要素价格扭曲度的系数变为负，市场化进程的系数变为正。总体来说，所有体制扭曲的回归系数符合预期，广义系统矩估计改善了回归结果。另外，表2中的第4列和第5列是考虑了模型存在遗漏变量(纳入国有产权份额与体制扭曲指标的交互项)的回归结果，可以得出：纳入国有产权与体制扭曲指标的交互项后，国有产权份额的系数为负，表明国有产权与体制扭曲指标之间确实存在交互影响；产能利用率的一阶滞后依然显著，表明模型(7)的动态特性确实存在。 综上，考虑到国有产权性质与体制扭曲指标之间的交互影响及模型设定的动态性，纳入因变量的一阶滞后，把最终回归模型设置为式(7)。为了克服变量的内生性，采用广义系统矩估计(SYS-GMM)进行回归，估计系数及P值如表2第6列。我们对本文所有的系统GMM估计方法做出说明：第一，系统GMM采取两步法以克服异方差的影响，并利用Windmeijer(2005)方法对两步法标准差的偏差进行了矫正；第二，对于回归结果，采用Hansen统计量来检验工具变量选取的有效性，采用以一阶差分转换方程的一阶、二阶序列相关检验AR(1)、AR(2)来判断残差项是否序列相关。 从表2第6列的回归结果，可以发现：(1)滞后一期的产能利用率显著为正，表明前期的产能利用率对当期有促进作用；(2)国有产权份额的系数虽然在19.5%的水平下显著，但也表明了国企产权性质确实不利于产能的利用；(3)体制扭曲中的要素价格扭曲度、预算软预算和市场化进程与国有产权份额的交互项满足10%左右的显著性水平，表明国有产权性质与各种体制扭曲的交互项确实对行业产能利用率产生了影响；(4)行业集中度的回归系数为17.3，在0.1%的水平下显著，表明提高行业集中度有利于产能利用；(5)信息不对称的前景共识的回归系数为3.88，在0.1%的水平下显著，表明信息不对称的前景共识确实引起了无序扩产，导致当期产能利用下降；(6)回归模型中的控制变量表明，研发产出并不一定利于产能利用；出口虽可能利于产能利用，但不显著；行业中退出因素虽不显著但系数为负，存在拉低了产能利用的可能；年龄因素和规模因素符合预期，二次项为负，一次项为正，表明企业随年龄成长存在学习效应和固化效应，并存在最优的生产规模。
(二)稳健性讨论 为了保证回归结果的稳健性，我们进行了稳健性检验。 1.资本折旧率。首先，产能利用率的测度可能因为资本折旧率的设定而存在测度误差。资本租赁价格
计算公式为：
δ表示给定中国1998-2007年折旧率不变的条件下，不同企业和不同年份的共同折旧率。借鉴余淼杰(2010)与聂辉华和贾瑞雪(2011)的做法，资本折旧率δ被默认设定为15%。但是不同的资本折旧率通过影响资本租赁价格
将影响潜在产能的测度，见式(6)，进而产生产能利用率的测度误差。依照余淼杰(2010)与聂辉华和贾瑞雪(2011)的做法，将15%设为默认值(表2的第6列与表3的第1列)，但使用10%和5%作为不同折旧率来进行稳健性检验。从式(6)可得，折旧率下降，潜在产能上升，产能利用率整体下移。从表3中的第2列和第3列看到，使用不同的折旧率，不但没有改变主要核心变量的系数估计符号，反而增加了主要变量的显著性：(1)国有产权的系数随折旧率的下降变得在5%的显著性水平上为负，进一步肯定了国有产权性质本身不利于行业产能利用；(2)在不同的折旧率下，要素价格扭曲度和预算软约束及其与国有产权性质的交互项，都在10%的水平上显著，要素价格扭曲度和预算软约束的系数为负，交互项的系数都为正，表明要素价格扭曲有利于国企的产能利用，预算软约束不利于国企的产能利用；(3)市场化进程及其与国有产权性质的交互项的显著性水平随折旧率的下降先上升后下降，但市场化进程的系数始终为正，其与国有产权性质的交互项始终为负，表明中国市场化进程不利于国有企业的产能利用，而有利于非国有企业的产能利用；(4)政府补贴及其与国有产权的交互项始终不符合显著性要求；(5)垄断—商业信用因素随折旧率的下降而越发显著，且系数始终为负，其与国有产权的交互项变得显著为正，表明垄断—商业信用因素利于国企的产能利用；(6)行业集中度、信息不对称的情景共识在不同折旧率下依然非常显著，且系数符号不变。综上可得，在折旧率下降、产能利用率下降时，总体上，国有产权性质与体制扭曲因素及其之间的交互项变得越发显著。 2.替代因变量。鉴于不同折旧率下的产能利用率回归系数显著性的变化，使我们有理由怀疑标准化可变成本函数法测度的产能利用率存在问题。为了排除这种可能存在的误测问题，我们使用传统的设备利用率指标作为产能利用率的代理变量。设备利用率的计算方法如下：
具体回归系数如表3第4列，结果表明：设备利用率指标的一阶滞后显著为正，符合动态模型的设置；虽然设备利用率的大多数系数皆不显著，但是所有的回归系数符号与产能利用率的回归系数符号一致，表明产能利用率指标优于设备利用率指标，更能体现中国制造业产能利用的成因。 3.安慰剂检验。为了进一步验证国有产权与体制扭曲及其交互项对制造业行业产能利用的作用机制，本文采用了类似Long & Zhang(2011)的安慰剂检验(placebo test)，分别以外商产权份额与非国有内资产权份额来代替国有产权份额进行稳健性检验。根据之前对国有产权份额与体制扭曲及其交互项对中国制造业行业产能利用的论述，我们猜测国有产权性质是导火索，诱发各种体制扭曲，并产生交互作用，恶化中国制造业行业的产能利用。因此，我们预期，外商产权份额及其与各种体制扭曲的交互项的作用机制，与国有产权份额及其与各种体制扭曲交互项的作用机制完全相反：对国企有利则对外企不利，对国企不利则可能对外企有利。因为外商企业不依赖于国内的金融市场、不存在预算软约束、独立于国内的市场化进程、不需要政府补贴、产品质优而不需以商业信用拓展产品销量，是自生能力强的市场主体。表3第5列为外商产权份额代替国有产权份额的回归系数，与预期完全相同：外商产权份额及其与各种体制扭曲交互项的系数皆不显著，且与表3前4列的对应系数完全相反，其他控制变量的系数却与表3前4列的一致，这表明国有产权性质及其与体制扭曲的交互机制确实存在。另外，本文还将非国有内资产权份额作为国有产权份额的替代变量，进行了佐证，结果如表3第6列。非国有内资产权份额及其与各种体制扭曲的交互项的回归系数，除了非国有内资产权份额与政府补贴的交互项与表2第5列不一致之外，其他都一致，进一步论证了国有产权份额及其与体制扭曲交互的产能利用机制。另外，非国有内资产权份额与政府补贴的交互项，与外商产权份额与政府补贴的交互项的系数符号相反，可能源于非国有内资企业也存在大量的政府补贴。同时，国有产权份额及非国有内资产权份额与政府补贴的交互项皆不显著(另外，本文也考虑了剔除国有产权份额与政府补贴的交互项的模型，政府补贴依然不显著)，可能源于政府补贴不存在明显地“奖优”或“扶贫”倾向(既没有专门补贴产能利用率高的企业，也没有仅补贴产能利用率低的企业，即政府补贴具有随机性)，导致政府补贴对产能利用的作用机制不显著。这支持了董明珠2014年7月在李克强总理主持召开经济形势座谈会上的观点：“总理，我们不需要国家的产业政策扶持！只要有公平竞争的环境，企业自己就可以做好！”对于优秀的国内企业来说，政府补贴不利于其产能拓展，实现优胜劣汰，提高行业总体的产能利用率。
(三)体制扭曲的产能利用率边际总效应 为了进一步清晰明了地判断各种体制扭曲对行业产能利用率的影响，把每个行业划分为国有产权与非国有内资产权及行业总体这三大类，并依据这三大类的体制扭曲指标描述各年的行业均值走势，编制成折线图1。图1表明：(1)国有产权份额随时间逐步下降，非国有内资产权份额在逐步上升；(2)三种划分标准的要素价格负向扭曲度都趋于上升；(3)非国有内资产权不存在预算软约束，虽然其预算约束硬化趋于下降，而国有产权的预算软约束虽在2002年和2003年硬化为正，但2004年之后一直为负，且逐年恶化；(4)三种划分标准的垄断—商业信用因素都趋于下降。
图1 各年体制扭曲的基于产权性质划分的行业均值走势
图2 每年体制扭曲的边际产能利用率效应的行业均值走势 对待产能过剩，我们应该采取“宁可信其有，不可信其无”的态度，为此采用表3前3列的回归系数计算各种体制扭曲(国有产权、要素价格负向扭曲、预算软约束、市场化进程与垄断—商业信用因素，剔除不同折旧率回归下皆不显著的政府补贴)的产能利用率总效应。具体计算方法仅以表3第1列的国有产权为例，计算公式如下：
其中，
为式(7)中的系数，具体数值为表3前3列的系数。然后，以每年各行业的各种体制扭曲边际效应的行业均值来体现其对产能利用率的影响，绘制成图2。图2表明：(1)在不同折旧率下，各种体制扭曲的产能利用率总效应的行业均值走势相同，不同的是，在15%折旧率下国有产权和垄断—商业信用因素的边际产能利用率一直为正，而在10%和5%的折旧率下国有产权和垄断—商业信用因素的边际产能利用率一直为负，对此我们依然采取“宁可信其有，不可信其无”的态度，以折旧率为5%的结果为标准；(2)要素价格负向扭曲度对行业产能利用率的影响经历了由正到负的转变，在折旧率为5%时转折点为2000年，在折旧率为10%和15%时转折点为2001年，随后产能过剩效应逐年增强；(3)预算约束硬化对行业产能利用率的影响在不同折旧率下走势相同，经历了由正到负的转变，转折点为2001年，且在2001年后其产能过剩效应在逐年增强；(4)市场化进程的产能利用率边际效应由负到正，转折点为2000年(折旧率为5%和10%)和2001年(折旧率为15%)，随后产能利用效应逐年增强。 图1与图2的组合，清晰地展示了中国制造业行业的产能过剩成因及其走势：(1)国有产权份额在下降，国有产权性质的产能过剩效应在增强；(2)要素价格负向扭曲度的产能过剩效应在增强，而两大类产权(国有企业与非国有内资企业)的要素价格负向扭曲度却在增强，加重了行业的产能过剩；(3)2001年后，预算约束硬化的产能过剩效应在增强，源于国有产权的预算软约束恶化，这不利于非国有内资产权的产能利用；(4)市场化进程的产能利用率边际效应由负变为正，不同折旧率下的转折点分别为2002(折旧率为5%)和2003年(折旧率为10%和15%)，随后其产能利用效应逐步增强；(5)国有产权与非国有内资产权的垄断—商业信用因素的产能过剩效应在增强，而垄断—商业信用因素在下降。 五、主要研究结论及政策含义 本文利用《中国工业企业数据库：1998-2007年》的微观企业汇总数据，系统考察了中国制造业行业的产能利用率成因及其变化。主要研究结论如下：(1)国有产权性质不但自身对产能利用存在负面影响(考虑折旧率为5%和10%)，而且与要素价格负向扭曲、预算软约束、市场化进程和垄断—信用因素产生交互作用，虽然国有产权份额在下降，但是国有产权性质引发的产能过剩效应转为负且有增强趋势；(2)以利率衡量的要素价格负向扭曲度，在2000年后对行业产能利用的影响为负，且其产能过剩效应在增强，而利率扭曲度却在恶化，进一步加重了利率扭曲的产能过剩效应；(3)预算约束硬化的产能过剩效应在增强，源于国有企业的预算软约束恶化；(4)国有产权的预算软约束在恶化且产生产能利用效应，表明国有产权缺乏优胜劣汰的产能调整和退出机制；(5)加快市场化进程有利于提高行业的产能利用率，政府补贴对行业产能利用率的影响不显著；(6)垄断—商业信用因素的产能过剩效应在增加，但垄断—商业信用因素自身在减弱；(7)提高行业集中度，有利于行业产能利用率的提高；(8)信息不对称的前景共识确实产生了产能过剩效应。 本文的政策含义：(1)加快国企改制或私有化的进程，尽快降低国有产权的市场份额，进而降低国企的预算软约束；(2)加快推进利率市场化进程，降低利率扭曲，推进和完善银行授信评级体制，使资金流入产能利用率高的企业；(3)政府应鼓励和促进企业兼并重组，提高行业集中度；(4)工信部应每年定期编制和发布中国制造业各行业的产能利用状况信息表，降低信息不对称的前景共识对产能过剩的影响；(5)从产能利用的角度，加快市场化进程，能够提高中国制造业行业的产能利用率。
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国有产权、制度扭曲与产能利用&基于1998-2007年中国制造业的面板分析_产能利用率论文
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