产能过剩与环境治理双赢的动力机制省略于生产侧与消费侧的产能利用率分解杨振兵doc资料.docx
《产能过剩与环境治理双赢的动力机制省略于生产侧与消费侧的产能利用率分解杨振兵doc资料.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《产能过剩与环境治理双赢的动力机制省略于生产侧与消费侧的产能利用率分解杨振兵doc资料.docx（27页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
产能过剩与环境治理双赢的动力机制省略于生产侧与消费侧的产能利用率分解杨振兵doc资料
产能过剩与环境治理双赢的动力机制_省略_于生产侧与消费侧的产能利用率分解_杨振兵
2015年11月第37卷第6期当代经济科学ModernEconomicScienceNov．2015Vol．37No．6
产能过剩与环境治理双赢的动力机制研究
———基于生产侧与消费侧的产能利用率分解
杨振兵，张
诚
（南开大学经济学院，天津300071）
摘要：
环境约束与产能过剩是当前我国经济面临的两个主要难题，本文就强化环境规制与降低产能过剩之间的关系进行了讨论。
我们首先将中国工业行业产能利用率在生产侧与消费侧进行分解，测算了产能过剩指数，之后采用可以有效控制内生性问题的系统广义矩估计（GMM）方法考察了环境规制强度及其他因素对产能过剩的中国工业部门产能过剩现象普遍存在。
在控影响程度。
我们发现：
由于生产侧技术效率损失与消费侧供大于求，
制了相关因素之后，环境规制强度的增加可以明显的缓解产能过剩程度。
环境治理与产能消化在政策路径上效果一致，因此政府应该加大环境治理强度，将环境污染纳入企业生产成本通过市场机制淘汰落后产能。
关键词：
产能过剩；产能利用率；环境规制；动态面板模型文献标识码：
A
文章编号：
1002－2848－2015（06）－0042－11
一、引言
我们首先从政府环境规制对产能过剩的影响机制进行分析。
随着政府的环境治理强度的提升，按
［1］
照“波特假说”，适当的环境规制有利于提升产品
改革开放以来中国经济飞速增长，但由于粗放的生产模式没有得到根本的转变，环境污染问题日益严峻。
环境作为一项公共资源具有非竞争性与非排他性，容易被过度消耗，且因环境成本没有包含在企业的生产成本范畴之内，导致生产规模盲目扩张与产能过剩现象，这在工业部门尤为突出。
与此同时，由于近些年过度依赖投资拉动经济的发展模式，产能过剩问题已十分严峻①。
由于存在“搭便车”等以利润最大化为目标的工业企业主动治理环问题，
境污染的动力不足，因此政府环境污染治理强度亟日益增强的环境规制强度是否会对待加强。
那么，
产能利用率产生影响？
是否会恶化产能过剩现象？
必然增加国内市场和海外市场对产品的的竞争力，
需求，可以有效缓解消费侧产能过剩程度。
不仅如，此，同样按照“波特假说”环境规制还可以提升工业企业的生产技术水平
［2］
，并进一步提升产能利用
率，可以有效缓解生产侧的产能过剩情况，但这也意产品供味着同样的生产要素投入水平下增加产出，给增加会恶化消费侧产能过剩。
因此按照“波特假，说”产能过剩会受到来自两种不同方向的力量影响。
尽管波特假说是否成立仍然存在很多质疑
［3－8］
，但从另一方面来讲，环境规制强度提升会直
［9］
接增加企业的运营成本，造成工业的资金约束问
收稿日期：
2015－06－04
作者简介：
杨振兵（1986－），山东省诸城市人，南开大学经济学院国际经济研究所博士研究生，研究方向：
国际投资、能源环境；张诚（1962－），山西省灵丘市人，南开大学国际经济研究所教授，博士生导师，研究方向：
跨国公司治理。
①2015年政府工作报告中指出：
经济发展方式比较粗放，创新能力不足，产能过剩问题突出，需要有保有压的化解产能过剩，尤其是如期完成钢铁、水泥等15个重点行业淘汰落后产能的年度任务。
42
本刊网址：
http：
//jjkx．xjtu．edu．cn；http：
//www．ddjjkx．cn
题，以成本最小化为目标的工业企业将不得不缩减生产要素投入数量，产品市场供给下降，这会缓和产
能过剩程度。
综上，我们将环境规制对产能过剩的影响机制呈现于图1
。
图1环境规制对产能过剩的影响机制
产能过剩引发市场恶性竞争、经济效益难以提高、企业倒闭或开工不足、人员下岗失业、银行不良资产等一系列问题
［10］
二、中国工业部门产能利用率分解
与产能过剩指数测算
（一）模型设定
目前对于产能过剩的定义仍然存在较大争议，从理论上来讲，当产能利用率低于100%时即存在“产能过剩”现象①。
新闻媒介中的产能过剩是消费市场上供大于求的现象；而学术界更多关注的是产能利用率
［13］
，使得经济下行压力较大，会
严重影响经济发展的质量。
尤其是在中国经济走向产能过剩治理已经成为经济发展新常态的背景下，
中的重要任务。
那么，政府环境治理与化解产能过剩的政策路径是否统一？
产能过剩与环境治理能否达到双赢呢？
截至目前，现有研究尚且未对环境规制与产能但是不少的文献曾间过剩的关系作出直接的研究，接提及这一论题。
如耿强等
［11］
，并将产能过剩定义为潜在产出或最优
以上两种说法分产出大于实际产出的情形。
其实，
别从消费与生产层面刻画了产能过剩现象，其根源在于商品的经济属性决定其需要经历由生产到消费的过程，但单纯从其中一个方面来分析度量产能利用率或产能过剩都是片面的。
因此，本文将工业产从生产侧与消费侧分别对产能能利用率进行分解，
之后从整体层面对产能过剩进行利用率进行测算，分析与评价。
（1）生产侧的产能利用率（CUP）：
按照学术界对于产能过剩的定义，生产侧产能过剩即潜在产出
［14］
就指出若想从根本
上淘汰落后产能，必须深化要素市场的改革，特别是要理顺资源、环境、土地等要素的价格，使环境、资源等外部性成本能够以统一的标准纳入到所有企业的成本核算当中，真正使落后产能无利可图。
韩国高等
［12］
指出治理产能过剩需要深化投资体制改革，对
高污染的企业征收高额环境税。
可见，上述研究都没有回避在治理产能过剩时加强环境治理的问题。
但是，上述研究都是间接得出的结论，都未曾对环境规制与产能过剩的关系做出直接的研究与讨论。
本文将采用通过投入侧与产出侧双重环境治理途径测算而得的环境规制强度，并考察与产能过剩的关系，以期为新常态下产能过剩与环境双重治理的政策实提供必要的经验支持。
施，
本文剩余部分将作如下安排：
第二部分我们将产能利用率从生产侧与消费侧进行分解，在此基础上计算工业行业的产能过剩指数；第三部分我们通过建立动态面板模型，采用可以有效控制内生性的系统广义矩估计方法重点考察政府环境规制强度以及其他因素对产能过剩的影响效果；第四部分为结论与政策含义。
或成本最小时的最优产出
［15］
大
于实际产出的情形。
因此按照潜在产出（或最优产出）的计算方法可以分为生产函数法与成本函数法。
其中成本函数法能够综合考虑生产过程中的各种要素投入，同时利用要素投入价格可以计算出生产成本的价值量，因而被广泛运用
［16－20］
。
但由于成
本核算难度大、数据信息的获得性低（尤其是生产要素的价格等），依据产能过剩的概念从成本的角度来测度是非常困难的，甚至有学者认为用成本判定产能过剩本身就存在缺陷
［21－22］
。
为了较好的规避价格与成本等因素导致的测算
①按照Kirkleyetal．（2002）的定义，产能利用率即实际产出相对于潜在产出的生产效率，因此，产能利用率的倒数减1即为产能过剩指数。
43
DEA（数据包络模型）与SFA（随机前沿分析）误差，
为我们提供了良好的解决思路。
二者都测算了实际产出相对于潜在产出的生产效率，且各具优点①。
但Kirkley等
［23］
由于上述随机前沿模型的设定违反了最小二乘法（OLS）的经典假设，因此不能采用OLS进行模型的
［28］
参数估计。
但根据Battese和Coelli的研究，可以
分别用DEA与SFA两种方法对产令表示随机扰动项中技术无效所占的比重（如公式3），利用极大似然法得到所有的估计量，同时还可以根据的值判断方差中生产无效率方差所占的比重。
接近于1时，则说明误差主要来源于，即生产单位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。
因此，的估计值还可以作为检验模型设定是否合理的一项依据。
这样，生产侧产能利用率就可以通过（4）式计算得出。
（2）消费侧的产能利用率（CUC）
按照新闻媒介中的定义，产能过剩即为消费市场上产品供给大于需求的现象，因此消费侧的产能利用率即需求－供给比率。
从样本区间内历年的《中国工业经济统计年鉴》2001－2011年数据可知，各个工业行业的工业总产值均大于工业销售产值，这意味着市场一直处于供大于求的状况。
由于现有资料没有提供准确及完整的市场供给与需求数据，我们可以将工业各行业的销售产值作为市场需求，而将工业总产值作为市场供给，所以消费侧产能利用率为：
CUC=Demand/Supply利用率均CUC＜1。
（3）工业整体产能过剩指数（IEC）
考虑到生产侧与消费侧任何一侧的产能利用率较高都会导致工业整体的产能利用率较高，因此，我们将工业整体产能利用率分解为消费侧与生产侧的产能利用率相乘：
CU=CUP×CUC。
参考Kirkley等
［23］
DEA方法因为能利用率进行了测算与比较后发现，
采用固定生产前沿且忽略不同生产要素的替代弹性而高估了产能利用率。
因此本文参考Kirkley等
［23］
计算产能利用率的
［24］
方法，采用Aigner等及Meeusen和vandenBro-
eck［25］分别独立提出了随机前沿分析（SFA）方法测考虑到超越对数生算生产侧产能利用率（CUP），
产函数的要素产出弹性反映了投入要素之间的替代效应和交互作用，可以加入时间变化的影响而反映了不同投入技术进步的差异，同时也放宽了技术中性的强假设，能够揭示经济系统内的更多特征，形式较为灵活且可以有效避免由于函数误设而带来的偏差
［26－27］
。
本文考察产能消化与环境治理的关系，而
能源投入与环境规制的联系密切。
因此，我们将考虑资本、劳动、能源三种投入的生产函数具体形式设定为：
lnYit=α0+α1t+
12
α2t+α3lnKit+α4lnLit+2
1×2
α5lnEit+α6t×lnKit+α7t×lnLit+α8t×lnEit+
（5）
11×α10lnKit×lnEit+×α11lnLitα9lnKit×lnLit+22×
lnEit
+
2
需要注意的是，样本区间所有的消费侧的产能
1
α（lnKit）212+vit－uit
2
+
1
α（lnLit）213
2
+
（1）
（2）（3）
1
α（lnEit）214
uit=uiexp［－η（t－T）］
222
γ=σu/（σu+σv）（0≤γ≤1），
关于产能过剩和产能利用率的关系算式，
CUPit=exp（－uit）
E［f（xit，β）exp（vit－uit）］
=
E［f（xit，β）exp（vit－uit）|uit=0］
（4）
IEC=1/CU－1=1/（CUP×CUC）－1（6）由上式可见，当IEC＞0时，行业即存在产能过剩现象。
且由于CUC＜1，因此可以判断出：
IEC＞1/CUP－1，因此我们计算的产能过剩指数很明显的高于Kirkley产能过剩指数。
换句话说，仅考虑生产侧的Kirkley产能过剩指数严重低估了产能过剩程度。
（二）数据来源
本文选取2001－2011中国工业36行业的面板
（1）式中的Y为行业产出，i为行业，t为时间，KL为劳动力投入，E为能源投入。
v为随为资本投入，
机误差项，为不可控的影响因素，作为具有随机性的
（2）式中u系统非效率计算，且有vi～iidN（0，σ）。
为技术损失误差项，用以计算技术非效率，且有ui～N（μ，σ）。
参数表示技术效率指数的变化率。
①
+
2u
2v
DEA与SFA方法在计算方法实际产出与潜在产出的比值上各具优点，本文不再详述，有兴趣的读者请参考杨莉莉等（2014）。
44
数据作为研究样本①，公式
（1）中的投入产出数据来《中国工业经济统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》自
等。
含有价格因素的变量全部平减为2000年不变价格序列。
具体投入产出数据指标说明如下：
工业增加值（Y）：
在计算生产侧产能利用率时，我们采用不考虑中间产品投入价值的工业增加值作为产出指标
［26］②
上显著，对数似然函数值和单侧LＲ检验值也比较理想，从而表明模型的解释力很好。
无效率项均值μ的值为正，说明工业生产过程中存在技术上的效率损失，这也是导致生产侧产能利用率不高、产能过
222
剩的主要原因。
总体方差σ=σv+σu，反映了生产
波动情况受到随机因素和无效率因素的影响，其值为443．5347，表明误差项和无效率项具有较大的波
22
γ=σu/σv值为0．9999且在1%的水平上动幅度。
，并根据分行业工业品出厂价格指
其中由于《中国工业经数对其进行平减至2000年。
济统计年鉴》中2008年后不再提供工业增加值的行业数据，参考高越和李荣林
［29］
［30］
、王兵等等现有研
显著，说明组合误差项的变化来主要自于技术非效率，随机误差项带来的影响偏小。
因此，选取随机前沿模型较传统模型能够更好地描绘各工业行业生产中的技术效率及其变化。
2．产能过剩指数测算结果
（5）、（6）三式，通过（4）、我们计算得出了中国工业行业的产能过剩指数，并报告于图2与图3
。
根据中国统计局公布的历年年末工业分究的做法，
大类行业增加值增长速度与前一年的增加值数据计算得出。
工业资本投入（K）：
不失一般性，采用资本存量进行度量。
我们参考陈诗一
［31］
的研究方法，按照永
续盘存法，计算公式为：
资本存量t=可比价全部口径投资额t+（1－折旧率t）资本存量t－1，上式中的折旧率的计算公式为：
折旧率t=（累计折旧t－累计折旧t－1）/固定资产原价t－1。
显然，与大多数现有研究采用固定不变的折旧率相比，本文由统计数据推算得到的逐年变化的折旧率更加贴近现实情况，在此基础上估算得到的资本存量也应该更加准确。
工业劳动力投入（L）：
采用各工业行业年均从业人数予以度量。
工业能源消费（E）：
采用以万吨标准煤为单位的各工业行业能源消费总量予以度量。
由于工业行业的统计口发生过变动，有些行业的衔接效果不佳，所以本文对《中国工业经济统计年鉴》中的行业重新进行了整理，剔除了“其他采矿”、“工艺品及其他制造业”、“废弃资源和废旧材业
三个数据连贯性不好的细分行业，料回收加工业”
最终形成了36个工业行业研究样本。
为方便描述，我们按照统计年鉴中出现的先后顺序依次将36个S2、S3、……S36。
行业标记为S1、
（三）测算结果分析
1．随机前沿分析分析模型超越对数生产函数的估计结果。
限于篇幅，我们不再报告生产函数的估计结果从模型参数来看，绝大部分参数都是在1%的水平
图2
中国工业36行业产能过剩指数年均值
由图2所示，由于生产侧技术效率损失与消费侧供大于求双重原因导致的产能过剩现象在中国工产能过剩指数（IEC）数业部门普遍存在。
特别地，
值大于1的行业（意味着潜在生产能力超过市场实际需求的一倍以上）有12个，他们是煤炭采选业（S1）、有色金属矿采选业（S4）、纺织业（S10）、服装及其他纤维制品制造（S11）、皮革毛皮羽绒及其制品业（S12）、家具制造业（S14）、印刷业记录媒介的文教体育用品制造业（S17）、电子及通复制（S16）、
信设备制造业（S32）、仪器仪表文化办公用机械（S33）、煤气的生产和供应业（S35）、自来水的生产和供应业（S36）。
这一结果与韩国高等不同。
韩国高等
［12］
［12］
的测算结果具有较大
主要区别在于生产侧产能利用率的测算方法差异，
采用成本法测算等发现制造业
有色金属、石化炼焦、化学原料、非金属中黑色金属、
矿物制品、化学纤维和造纸制品七大行业属于产能过剩行业，而我们发现虽然制造业普遍存在产能过
《中国工业经济统计年鉴2013》①由于不再公布2012年工业总产值数据，因此无法计算销售环节的市场需求－供给比率，故本文的研
究样本止于2011年。
②许多学者均采用工业增加值来计算实际产出相对于潜在产出的生产技术效率。
45
剩，但是纺织业（S10）、服装及其他纤维制品制造（S11）、皮革毛皮羽绒及其制品业（S12）、家具制造业（S14）、印刷业记录媒介的复制（S16）、文教体育用品制造业（S17）、电子及通信设备制造业（S32）、仪器仪表文化办公用机械（S33）等行业属于严重产能过剩行业。
我们发现上述行业均属于要素（劳动或者资本）密集型行业，生产要素配置效率较低导产能过剩现象加剧。
我们致产能利用率严重低下，
的测算结果同样意味着，若适当调整生产方式，优化生产要素投入结构，随着生产过程中的技术损失的在投入要素数量不变的条下降与生产效率的提升，
件下，产品供给将会更多，上述行业的消费侧供大于求的产能过剩现象将更为严重
。
造大量产品需求，中国工业部门产能过剩指数总体呈现下降趋势，并且一直持续到2007年。
2008年产金融危机导致国内市场与海外市场的需求降低，品滞销导致产能过剩指数回升，且持续到2009年。
但是2010年开始，中央及各级地方政府财政刺激计划开始生效，产能过剩现象有所缓解。
尽管如此，产能过剩指数仍然维持在高位，说明产能过剩现象依环境规制亟待加然存在。
随着环境问题日益严峻，
强，那么，这将对中国的产能过剩现象产生何种影响，产能过剩与环境的治理是否可以取得双赢呢？
后文中我们将对此展开更为深入的探讨。
三、产能过剩与环境治理双赢的动力机制研究
（一）方法、模型与数据
基于产能过剩指数在生产侧与消费侧的分解，结合环境规制对产能过剩的影响机制，我们接下来将讨论环境规制强度对产能过剩的影响效果。
为了得到较为稳健的分析结果，我们还添加诸如行业竞
图3中国工业部门行业大类产能过剩指数
争强度（CI）、投资比重（Invest）、外资比重（FDI）、创工资扭曲程度（Distort）等影响新投入比重（ＲD）、
产能利用率的因素作为控制变量。
各个变量的选取理由与计算方法说明如下：
（1）环境规制强度（EＲS）：
参考杨振兵等［32］，构造新的环境规制指标如下：
首先，我们将不同的污染物排放进行标准化，从而保证不同行业间污染程度的可比性。
Esij=［Eij－min（Ej）］/［max（Ej）－min（Ej）］
（7）
Eij为第i行业第j种污染物的排放量，其中，
max（Ej）和min（Ej）为各项指标在行业i中的最大Eij为指标的标准化值。
值和最小值，
然后，计算各指标的调整系数（Wf）。
由于不同“三废”的污染排放比行业的性质差异较大，行业间重相差较大，即使属于同一行业，不同污染物的排放强度也存在着较大的差异。
使用调整系数可以近似
s
图3呈现了中国工业部门行业大类的产能过剩电力、燃气和水的生产及指数。
很明显的可以看出，
）产能过剩指供应业（图3中简称“电气水生产业”
数远远超过了其他两个行业的产能过剩程度，可能的原因在于该行业的工业企业大都属于公共服务型企业，且具有明显的行政垄断特征，国有资本占据较大比重因而生产侧产能利用率较低。
这也意味着行外资所占比重可能会对产能过剩指业的竞争程度、
数具有重要影响。
而制造业在三个行业大类中产能是由于制造业部门的生产侧的产能过剩程度最低，
利用率相对较高，技术损失相对较小
。
图4中国工业整体产能过剩指数
其计算方法如下：
地反映出这种污染特性的差异。
Wj=
Eij/∑EijYi/∑Yi
Eij
=/Yij
特别的，我们将工业整体的产能过剩指数报告于图4。
可以发现，中国工业部门整体的产能过剩指数大致呈现倒N型，其中2007与2009是两个较为明显的拐点。
其中，进入21世纪以来，由于工业化与城镇化的发展，以及加入WTO后出口增长创46
∑Eij
∑Yi
=
UEijUEij
（8）
上式的含义在于：
行业i污染物j的单位产值排放（UEij）与某污染物j单位产值排放的行业平均水平（UEij）之比。
由此，我们可以计算出行业i的整体污染排放1s
强度Si=∑Wj×UEij，由于污染物排放较高的行
nj=1不能排除污染排业未必具有较高的环境规制强度，
放较高是由较低环境规制强度所致的可能性，我们对该指标（Si）用单位产值的污染治理设施运行费EＲSi=UPTCi/Si，UPTC表示行用进行修正，其中，业单位产值的污染治理设施运行费用。
这样，与传统的仅考虑环境治理投入或治理效果的单一指标不我们所采用的环境规制强度指标具有新的意义：
同，
较强的环境规制不仅表现于政府环境治理投入的增加，还表现于污染排放量的减少，从而考虑了“投入“产出侧”双重环境规制途径。
侧”与
（2）行业竞争强度（CI）。
激烈的行业竞争会影响企业利润，会影响生产要素的需求与配置效率。
不仅如此，竞争利于推动技术进步，进而影响生产效率，所以行业竞争强度是产能利用率与产能过剩的重要影响因素。
勒纳指数是测度市场势力的重要指标。
由于不同行业价格与边际成本数据难以获取，考虑到数据的可得性与计算的简便性，本文参考杨振兵
［33］
n
来予以反映。
（4）投资比重（Invest），由于投资是工业部门获得资本投入的重要方式，而且现有研究也支持中国过高的投资导致了产能过剩
［12］
，因此投资比重对产
［31］
能过剩程度具有重要影响，我们采用当年价投资额与工业总产值的比值来衡量。
其中，参考陈诗一定资产原值t－固定资产原值t－1。
（5）创新投入比重（ＲD）。
创新投入的增加会影响技术水平，进而对要素配置效率与产能利用率产研究与开发活动有助于提高产品品质生影响；另外，
与竞争力，从而提升产品需求，这也会影响产能过剩所以创新投入比重是影响产能过剩程度的重程度。
要因素。
我们采用行业自主研发投入与行业产值的比值对其予以度量。
（6）工资扭曲程度（Distort）。
中国工业部门存在劳动力价格低于劳动边际生产率工资扭曲现象，这会增加劳动密集型行业对劳动力的雇佣水平，从而降低了生产过程中的产能利用率。
因此工资扭曲程度是影响产能过剩的重要影响因素。
本文参考邵敏和包群
［34］
［35］
、冼国明和徐清，构建如下工资扭曲
，
当年价投资额的计算公式为：
当年价投资额t=固
的做法，采用行业勒纳指数所测度的市场垄断
（9）
程度对市场势力予以刻画：
CI=1/lih势力，其计算方法为：
lih=（VAI－LC）/Y
（10）
LC为劳动力成本（用工资总额来度量），其中，
Y为工业总产值；VAI为工业增加值。
《中国工业由于经济统计年鉴》中2008年后不再提供工业增加值的行业数据，我们依然参考高越和李荣林等
［30］
［29］
指数来对其予以度量：
Distort=MPL/w－1
（11）
上式中Distort代表工业行业的工资扭曲指通过名义工资利用不数①，w为行业实际工资水平，
同年份价格指数平减而得。
而MPL为行业劳动边际生产率，由下式计算得出。
MPL=+
1YlnYYY
==（α4+α7t+9lnKLlnLL2L
（12）
lih表示行业勒纳指数，上式中，测度行业市场
、王兵
等现有研究的做法计算得出。
1
αlnK+α13lnL）211
这样，最后形成的方程如下所示。
（3）外资比重（FDI）。
外资企业通常具有较高的生产技术水平与优秀的管理经验，而且各级政府机关多年以来实行“以市
升级会员 