产能过剩的成因：行业差异、补贴与融资

刘妍*

（天津大学管理与经济学部，天津市 300072）

2.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.0 2.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.0College of Management and Economics, Tianjin University, Tianjin 300072天津大学管理与经济学部，天津市 30007230000721822213679018222136790天津市南开区卫津路92号天津大学鹏翔公寓liuyan_tx@126.com刘妍（1995-）女，硕士研究生，主要研究方向：产业经济与公共管理刘妍LIU Yan刘妍2.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.01*|*期刊*|*吴利学，刘诚. 项目匹配与中国产能过剩[J]. 经济研究, 2018, 53(10):69-83.<CR>2*|*期刊*|*卢锋. 标本兼治产能过剩[J]. 中国改革, 2010(5):88-91.<CR>3*|*期刊*|*王文甫，明娟，岳超云. 企业规模、地方政府干预与产能过剩[J]. 管理世界, 2014(10):17-36.<CR>4*|*期刊*|*纪敏，张翔，赵天奕. 本轮去产能成效、问题及历史经验梳理[J]. 新金融评论, 2017(4).<CR>5*|*期刊*|*朱希伟，沈璐敏，吴意云, et al. 产能过剩异质性的形成机理[J]. 中国工业经济, 2017(08):45-63.<CR>6*|*期刊*|*干春晖，邹俊，王健. 地方官员任期、企业资源获取与产能过剩[J]. 中国工业经济, 2015(3):44-56.<CR>7*|*期刊*|*纪志宏. 我国产能过剩风险及治理[J]. 新金融评论, 2015(1).<CR>8*|*期刊*|*Cassels J M. Excess Capacity and Monopolistic Competition[J]. Quarterly Journal of Economics, 1937, 51(3):426-443.<CR>9*|*期刊*|*Morrison C J. Primal and Dual Capacity Utilization: An Application to Productivity Measurement in the U.S. Automobile Industry[J]. Journal of Business & Economic Statistics, 1985, 3(4):312-324.<CR>10*|*期刊*|*Klein L R, Long V, Greenspan A, et al. Capacity Utilization: Concept, Measurement, and Recent Estimates[J]. Brookings Papers on Economic Activity, 1973, 1973(3):743-763.<CR>11*|*期刊*|*王立国，张日旭. 财政分权背景下的产能过剩问题研究——基于钢铁行业的实证分析[J]. 财经问题研究, 2010(12).<CR>12*|*专著*|*Skinner, Andrew S . Edward Chamberlin: The Theory of Monopolistic Competition: A Re‐orientation of the Theory of Value[J]. Journal of Economic Studies, 1986, 13(5):27-44.<CR>13*|*期刊*|*Kamien M I, Schwartz N L. Uncertain Entry and Excess Capacity[J]. American Economic Review, 1972, 62(5):918-927.<CR>14*|*期刊*|*Pindyck R S . Irreversible Investment, Capacity Choice, and the Value of the Firm[J]. Working papers, 1986, 78(5):969-985.<CR>15*|*期刊*|*Paraskevopoulos D , Rustem K B . Robust Capacity Planning under Uncertainty[J]. Management Science, 1991, 37(7):787-800.<CR>16*|*期刊*|*Banerjee, A. V . A Simple Model of Herd Behavior[J]. The Quarterly Journal of Economics, 1992, 107(3):797-817.<CR>17*|*期刊*|*林毅夫. 潮涌现象与发展中国家宏观经济理论的重新构建[J]. 经济研究, 2007(1):126-131.<CR>18*|*期刊*|*林毅夫, 巫和懋, 邢亦青. <CR>19*|*期刊*|*张军.复旦大学青年经济学家张军认为——产能过剩的成因：行业差异、补贴与融资|Causes of Overcapacity: Industry Difference, Subsidies and Financing|*|1|刘妍|LIU Yan|天津大学管理与经济学部，天津市 300072|College of Management and Economics, Tianjin University, Tianjin 300072|刘妍（1995-）女，硕士研究生，主要研究方向：产业经济与公共管理|天津市南开区卫津路92号天津大学鹏翔公寓|3000072|liuyan_tx@126.com|18222136790|18222136790

摘要：本文从地方政府、两企业博弈视角下探究产能过剩的成因。通过比较静态分析法探究企业扩建产能的动力，再建立两阶段博弈模型，从行业外、行业间、行业内三个角度分析产能过剩影响因素及企业异质性成因并利用计量分析实证检验结论的正确性。结果表明：政府补贴会提高产能过剩风险；价格弹性高的行业不容易发生产能过剩，且价格弹性对企业产能利用率影响不单调；融资成本与产能过剩程度正相关，融资成本的差异对企业产能利用率的影响有溢出性。

关键词：产能过剩；博弈论；企业异质性；地方政府；实证检验；

中图分类号：F420

Causes of Overcapacity: Industry Difference, Subsidies and Financing

LIU Yan

(College of Management and Economics, Tianjin University, Tianjin 300072)

Abstract: This thesis studies the causes of overcapacity in the perspective of the game among local government and two enterprises. This paper explores the internal motivation of enterprises to expand production capacity with comparative static methods and establish a two-stage game model so that the factors affecting overcapacity and enterprise heterogeneity under the market competition can be analyzed through these three dimensions-outside, between and within the industry and the conclusions passed the empirical test of quantitative analysis. The model shows that government subsidies outside the industry will increase the overcapacity; The higher the price elasticity of demand, the lower the risk of overcapacity, and the impact of the demand price elasticity on the capacity utilization rate of a single enterprise is not monotonous; The financing cost within the industry is positively related to the degree of overcapacity and the difference in financing costs has a spillover effect on the capacity utilization of enterprises.

Key words: Overcapacity; Game Theory; Enterprises Heterogeneity; Local Government; Empirical Test;

（修改了中英题目、关键词和摘要，无法高亮，修改了公式15的论证说明。不知道适合提交勘误表还是修改稿，但是由于系统无法提交勘误表，就提交了修改稿）

引言

改革开放以来，地方政府在经济发展中起到了非常重要的作用，然而高速发展的同时也积累了一些日益突出的问题，产能过剩就是其中较为突出的问题之一。产能过剩是市场经济的一般现象，在各国都存在，西方国家的产能过剩是伴随经济危机出现的短期现象，即“周期性产能过剩”，而中国产能过剩程度更为严重，行业也更加广泛，而且还具有长期性与反复性，发达国家不少企业储备部分过剩产能是为了维持市场地位，并不影响企业经营，但中国产能过剩企业经营越来越困难(吴利学,刘诚,2019[1])。中国产能过剩有周期性因素，但主要是更深层次的体制机制问题，即“周期性产能过剩”和“体制性产能过剩”并存。

上个世纪90年代以来，许多行业相继出现产能过剩，许多研究从实证角度表明政府干预是产能过剩成因的关键，但不能解释产能过剩具有行业选择性的原因，那么什么行业更容易出现产能过剩？政府干预如何影响企业产能利用率？发生产能过剩的行业如钢铁、煤炭、水泥，大型国有企业均占有极大的市场份额，民营企业要么产能与国企相当，要么远远落后于国企。国有企业的融资成本与规模上都处于优势地位，当市场存在有规模差异、融资成本差异的企业，企业间的产能利用率又会有怎样的差异？为回答这些问题，需要更深入挖掘产能过剩的形成机制。本文基于此出发点，建立地方政府、两个企业三方博弈模型，从行业外、行业间、行业内三个角度探究产能过剩的形成机理。其中行业外选取政府补贴为影响因素，用需求价格弹性代表行业间的差异，行业内选取融资成本差异为主要变量，分析有规模差异的市场竞争中行业与企业产能利用率的变化。

本文用博弈论理论解释产能过程的成因，研究了需求价格弹性、政府补贴、融资成本差异对行业与企业的产能过剩形成的影响，并利用计量分析方法和经验性分析结合验证博弈理论的正确性，而现有研究多是从国有产权和视角和地方政府干预理论出发的实证探索，本文是对产能过剩形成的理论探索和形成机理的进一步补充。

在应用层面，本文对特定行业产能过剩形成特别性进行更深入的理论解释，有助于根据行业特殊性、政府与企业的关系更好的认识与治理产能过剩。

研究背景与文献综述

1953年至今，中国工业发展迅速，然而高速发展的同时也积累了一些日益突出的问题，产能过剩就是其中较为突出的问题之一。20世纪末起在不同领域发生了不同程度的产能过剩，政府有三次集中治理（卢锋,2010[2]；王文甫,2014[3]）。

第一次集中治理（1998-2001），中国政府通过国有企业改革清除过剩产能，除此以外加入WTO也起到积极作用（纪敏等,2017[4]）；第二次集中治理（2003-2006）中，2005年11月，国务院常务会议将钢铁产能过剩视为监管的“目标”。2006年，国务院发布《关于加快产能过剩产业结构调整的通知》，禁止200多个投资类别的新项目。但金融危机使得产能过剩问题仍然存在；2009年至今为第三次集中治理阶段，“周期性”与“非周期性”产能过剩并存（朱希伟等, 2017[5]），2009年9月，国家发展改革委员会等十个部门联合宣布不再批准扩大产能的项目。2012年，中国向19个工业部门发布了目标任务以消除过剩产能。2013年10月，国务院发布《国务院关于解决严重产能过剩问题的指导意见》，提出了解决5年内产能过剩问题的决议，但尚未从根本上解决这一问题（干春晖等, 2015[6]）。2015年12月，工信部确定了14个产能落后和产能过剩的行业，其中最严重的是粗钢，水泥和平板玻璃，产能利用率分别为74.9%，75.7%和73.5%（纪志宏, 2015[7]）。

西方国家的产能过剩是伴随经济危机出现的短期现象，即“周期性产能过剩”，而中国产能过剩程度更为严重，行业也更加广泛，而且还具有长期性与反复性，发达国家不少企业储备部分过剩产能是为了维持市场地位，并不影响企业经营，但中国产能过剩企业经营越来越困难[1]。中国产能过剩有周期性因素，但主要是更深层次的体制机制问题。

许多研究从实证角度表明政府干预是产能过剩成因的关键，但不能解释产能过剩具有行业选择性的原因。发生产能过剩的行业如钢铁、煤炭、水泥，国有企业在融资成本与规模上都处于优势地位。那么什么行业更容易出现产能过剩？政府干预如何影响企业产能利用率？当市场存在有规模差异、融资成本差异的企业，企业间的产能利用率又会有怎样的差异？为回答这些问题，需要更深入挖掘产能过剩的形成机制。

国外学者早在上个世纪就对产能产出问题进行了研究，Cassels(1937)[8]和Morrision(1985)[9]提出产能产出即短期平均总成本曲线最低点对应的水平，在正常生产情况下能达到的产出水平即产能 (Klein等,1973) [10]。本文将产能过剩定义为：产能过剩是资源配置不够优化使得生产能力大于需求总量而导致的资源浪费，对经济效率具有负效用。产能利用率是衡量产能过剩的重要指标，被定义为实际产出与实际生产能力的比值，结合本文实际研究问题，产能利用率由企业产量决策下的产量与生产能力的比值得到，产能利用率低代表产能过剩更严重。

一般来说，产能过剩有其一般性原因：经济周期带来的周期性产能过剩在多数国家过剩的领域具有共性，这是对均衡状态的偏离(王立国,2010[11])；从产业组织角度来说，建立过量产能是企业在寡头竞争中的策略性行为，Skinner等den(1986)[12]提出垄断竞争将导致企业无法在最优水平上生产，造成产能过剩。还有一些学者认为产能过剩是不完全竞争行业中企业为应对潜在竞争对手的进入威胁而选择的占优战略（Kamien和Schwartz, 1972[13]）、不确定的环境中的“操作选择”（Pindyck，1986[14]）、未知的外部需求的结果，或非理性的“跟风”行为（Paraskevopolous等, 1991[15]; Banerjee, 1992[16]）；企业动态理论则认为新兴市场中企业由于不确定性而倾向于提供高于市场需求的生产能力(林毅夫,2007[17];林毅夫等,2010[18]),进入壁垒也会导致产能过剩，进入壁垒低使得企业过度竞争，过剩产业一般是资本密集型而不是技术密集型(张军,1998[19])。

中国产能过剩有一般性原因，但也有其特殊原因。考虑到光伏产能已被严重抛弃但仍在扩大产能，产能过剩是对均衡状态的偏离这一结论并不完全符合中国的现实。曹建海（2001）[20]认为在市场经济体制转型期间发生许多工业过度竞争，这是出于制度原因，如工业监管松动，财税体制，软预算约束，投资主体多元化，技术创新，行业结构性影响以及企业退出等障碍，但江飞涛和曹建海（2009）[21]的实证结果表明，工业组织的假设并未建立在钢铁和电解铝等资本密集型行业。提倡存在不完善的市场经济体制和制度扭曲的研究都认为，地方政府对转型经济的不恰当干预是产能过剩的最重要原因之一，许多实证研究都支持这种说法。有研究表明大量的国有企业在过渡期间竞相压低价格和浪费资源，是由于管理权力和责任的不对称引发的恶性竞争造成的(张维迎和马捷,1999[22])，也有研究认为不完善的市场体系是过度竞争的主要原因(夏大慰和罗云辉,2001[23])。除此以外，以权力下放制和国内生产总值增长评估为核心的官员晋升制度使地方政府有强烈的动机干预企业投资(江飞涛等,2012[24])。刘航和孙早（2014）[25]的研究也得出城市化绩效评估指标使地方政府有动力推动企业扩大产能的结论。还有其他因素，如地方债务，土地融资等（项后军等2017[26]）。

总结来说，中国产能过剩的特殊原因在于产业政策对产业发展影响突出、国有企业预算软约束导致的数量扩张。产业政策显著特点是以政府判断代替市场机制，其中的关键是行政审批和优惠政策，地方政府利用行政审批与优惠政策降低企业成本，导致企业最优产量超过社会最优水平。国有企业产权不明晰，政府保留大量行政干预，这造成这些半市场化阶段的行业往往成为产能过剩比较严重的行业。以上分析说明政府干预是产能过剩成因的关键，但从国有产权视角能够在一定程度上解释某些高国有比重行业产能过剩更加突出，却不能解释为何部分行业非国有企业产能过剩也很显著。而地方政府干预理论不能解释为什么地方政府的投资补贴和由此导致的产能过剩具有行业选择性，因此本文从供给侧的角度，建立两阶段博弈模型，从行业外、行业间、行业内三个角度挖掘产生产能过剩的深层原因，解释为何部分行业非国有企业产能过剩也很显著，地方政府投资补贴与融资成本差异对产能过剩的影响，实证与经验性分析也深入研究了企业产能利用率的影响因素，是对国有产权视角和地方政府干预理论的更深入解释与补充。

博弈模型构建

模型假设

外部的环境对产能过剩的出现有重要影响，如地方政府的干预行为，另外企业的竞争策略也通过影响产量决策对产能过剩形成的有影响。两阶段博弈模型以政府干预与企业行为出发点，将地方政府和两个有规模差异的企业作为参与人。

假设一：参与人有行动顺序且有不同的决策变量；

地方政府进行行政审批与补贴优惠的决策，企业根据产业政策进行生产与产能扩张决策。第一阶段地方政府选择积极或消极的产业政策（如宽松或严格的行政审批和高额或很低补贴优惠），第二阶段企业选择不同的竞争策略。为了简化分析，本文只考虑地方政府的补贴政策带给企业的产能激励和差异化政策带给企业的融资差异。

假设二：地方政府与企业是有限理性的“经济人”；

当地方政府与企业被视为有限理性的“经济人”，这意味着二者以利润最大为目的。企业为获得超额收益，地方政府为获得额外的财政收入与政治利益(Lakonishok等,1994[27]; 郭广珍, 2009[28])，固定资产投资将全部转换为增加的产能。固定资产投资将全部转换为增加的产能。许多文献研究会考虑中央政府的影响，但实际上中央政府对社会福利实施大量的监管政策，不会作为“经济人”最大化自身的利益，而是综合其他政策实现社会福利最大，因此中央政府更加侧重于控制产能过剩，作为“自然人”，中央政府起到管理监督产能的作用，不作为主要参与人。

假设三：信息是完全的但不完美；

首先信息从地方政府完全传递给企业，比如企业知道地方政府在初期有哪些干预策略，这符合实际，由于政府的补贴策略对企业来说是有利可图的，企业会选择接受补贴。其次，经过长期的竞争，企业对对手的特征（包括战略空间、支付函数等）有完全的了解，即双方知道彼此的战略集合和支付但不知道实际的决策，同时两企业对市场需求有共同知识。

假设四：市场中存在有规模差异的两企业，生产同质化产品，进行价格竞争；

在实际调研中，中国许多工业行业产能过剩矛盾突出，也有许多行业产销平稳，如食品、家电、汽车等，但产能过剩较为严重的行业由于工业企业创新缺乏，企业产品同质化倾向更加明显，如钢铁、水泥、平板玻璃、化工等，价格竞争是其主要的竞争手段(国务院发展研究中心《进一步化解产能过剩的政策研究》课题组,赵昌文，许召元等,2015[29])。模型假定企业生产的产品是同质的，而竞争方式是价格竞争。

博弈参与人

一定时期内企业的总供给近似等于市场需求，因此竞争带来的总产量变化也会影响产能过剩的程度。本文的博弈参与人为：地方政府和两个企业。

地方政府的干预行为

第一阶段，地方政府决定是否对企业进行投资补贴。根据地方政府财政收入结构，投资收益回报率。投资补贴推动企业扩大规模是获取金融收益和政治晋升的典型手段。地方政府官员除被产能利益驱动外，还会被政治与经济利益驱动[24]，因此存在政治利益，大小取决于中国官员晋升评价体系，同时中央政府在观察到产能过剩后施行惩罚，假定惩罚的力度为，那么地方政府由于补贴带来的产能过剩将会影响到自身的政治收益，也会带来一定的经济成本。这里仅研究补贴性投资对产能过剩的影响，在影响原理上与其他直接或间接投资带来的产能扩张是相同的。

地方政府以投资补贴成本、投资带来的经济收益以及由中央政府给予的政治利益为目标函数。

两企业的投资与竞争行为

第二阶段，企业根据现有的生产能力和市场需求，为利润最大化选择高价格或低价格这两种策略进行生产决策。

地方政府低价供地、协调配套贷款等行为带来补贴效应，企业自有投资过低，扭曲企业企业投资导致企业产能过度投资[21]，同时与古典经济框架下企业基于当期利益最大化做出投资决策不同，企业根据预期收益对投资扩建产能做出决策[27][28]。因此企业因对市场环境的良好预期利用政府补贴扩大产能。

假定存在初始产能有差异的两个企业，在市场中进行价格竞争，企业一产能为，企业二产能为，企业总产量为，是两个企业的产量和之和，任一企业无法满足全部市场需求，但两企业总产能能够满足市场需求，即，且。在供需平衡的市场，总需求近似等于总产量。短期内企业产能不变，长期内政府激励企业扩大产能。

短期内两企业进行价格竞争。企业选择高价和低价，对应的市场需求（即企业总产量）为和，其中，。

长期内两企业价格竞争的同时还进行产能决策，地方政府补贴作为扩大产能的投资。和代表企业固定资产中地方政府的补贴数额及产能增长率，(>0)表示投资乘数，那么由于地方政府补贴而新增加的产能为（以下全部简写为）。两企业获取补贴的融资成本不同，获取比例越高，融资成本越低，反之则越高。假定企业一获得地方政府的投资比例为，企业二获得地方政府的投资比例为。企业规模存在差异，那么，即，这符合实际，大企业融资成本低，获得的融资比例更高。

产能扩张内外动因分析

企业的收益和地方政府的收益可以得出：

（1）
其中	（2）

政府补贴等外在因素会影响企业的产能扩张决策，是产能过剩形成的外在动因。地方政府通过选择补贴值最大化收益，将地方政府收益对地方政府给予的补贴求导，得到公式（3）。由于与均是关于的增函数，中央政府的经济惩罚力度和政治惩罚力度起初为0，当增大到使产能过剩后，二者随增大而增大，那么0，0。

（3）

根据公式（3）可知，中央政府惩罚力度较小时，地方政府选择补贴值越大，获得收益越高。而惩罚力度大时，地方政府选择低补贴值。

行业需求不足致使企业生产产量远低于产能是产能出现的内在原因。企业通过选择价格获得最大收益。价格竞争会影响整个行业的需求，从而影响企业实际的产量分配。

博弈模型分析

行业间-价格弹性

为分析行业间的差异，假定不存在政府补贴（=0），研究价格弹性对产能过剩的影响。需求价格弹性（供需平衡的市场也是供给价格弹性）为，在其他条件相同的情况下， 与价格弹性正相关。因此用价格比的大小代表价格弹性的大小。

表1是小企业市场份额较高时企业价格竞争的收益支付矩阵，每个企业都有两种可选择的价格战略：高价或低价。表2与表3代表了小企业市场份额中等和很低时企业的收益支付矩阵。表4呈现了均衡结果。纳什均衡分为纯策略纳什均衡和混合策略纳什均衡。由于博弈有限，因此存在纳什均衡解。混合策略是纯策略空间上的概率分布，参与人选择纯策略的概率在0与1之间连续，混合策略的预期收益是每个纯策略预期收益的加权平均，权数为选择纯策略的概率。混合策略纳什均衡的结果更为复杂且结果不影响结论，因此不详细讨论。纯策略纳什均衡通过重复剔除严格劣战略得到。后续求解过程相同，不再赘述。

推论一：价格弹性高的行业不容易出现产能过剩。

图1展示了表4的数值模拟，由(a)、(b)、(c)三个部分组成，其中(a)代表小企业市场份额高时价格比与企业、行业产能利用率的关系，(b)是小企业市场份额中等的情况，(c)表示小企业市场份额较低的情况。

表1 短期融资成本相同的规模相近的两企业价格竞争收益支付矩阵（小企业市场份额高）

Tab.1 Two companies' price competitive income payment matrix with the same short-term financing cost and similar scale(high market share for small company)

大规模企业
小规模企业	低价()	高价()
低价()	[, ]	[, ]
高价()	[]	[, ]

注：

表2 短期融资成本相同的有较小规模差异的两企业价格竞争收益支付矩阵（小企业市场份额中）

Tab.2 Two companies' price competitive income payment matrix with the same short-term financing cost and small scale difference (medium market share for small company)

大规模企业
小规模企业	低价()	高价()
低价()	[, ]	[, ]
高价()	[]	[, ]

注：

表3 短期融资成本相同的有较大规模差异的两企业价格竞争收益支付矩阵（小企业市场份额低）

Tab.3 Two companies' price competitive income payment matrix with the same short-term financing cost and large scale difference(low market share for small company)

大规模企业
小规模企业	低价()	高价()
低价()	[, ]	[, ]
高价()	[]	[, ]

注：

表4短期融资成本相同的两企业价格竞争不同均衡结果下的产能利用率

Tab.4 Capacity utilization rate under different equilibrium results for price competition between two companies with the same short-term financing costs

（小企业市场份额高）
均衡	范围	小企业	大企业	行业
（高价，高价）	(0，)
（高价，低价）	()	1
（低价，高价）	(，)	1
（低价，低价）	，1)
(小企业市场份额中)
均衡	范围	小企业	大企业	行业
（高价，高价）	() 或(0，)
（高价，低价）	()或	1
（低价，高价）	-	-	-	-
（低价，低价）	，1)
（小企业市场份额低）
均衡	范围	小企业	大企业	行业
（高价，高价）	（或)	1
（高价，低价）	(或)	1
（低价，高价）	-	-	-	-
（低价，低价）	，1)	1

图1 短期融资成本相同的两企业价格竞争均衡结果

Fig.1 Equilibrium results of price competition between two enterprises with the same short-term financing costs

比较(a)、(b)、(c)，可知产能利用率随价格比升高而提高。价格弹性高的行业，商品对价格变化敏感，企业降低价格会提高市场需求，此时企业倾向于选择低价高销量以获取更大利润，则出现（低价，低价）的均衡结果。钢铁等价格弹性低的行业实际上更容易出现产能过剩。

小企业市场份额高的情况下（参见图1的(a)），价格比低时两企业均选择高价低销量。而随着价格比升高，小企业仍会选择高价，而大企业规模更大，会倾向于选择低价以便取得更大市场份额。大企业对价格比变化更敏感，首先做出决策的改变，这是图1中(a)的第一段折线大企业产能利用率升高，小企业产能利用率降低的原因。当价格比继续增大时，小企业由原来的高价策略转变为低价策略，大企业因小企业转变战略而改变自身战略，选择高价低产量的决策，此时小企业先做出决策改变，大企业随小企业改变而改变，这是图1中(a)的第二段折线大企业产能利用率降低，小企业产能利用率升高的原因。当价格比在较高区间，大企业由高价转为低价，扩大市场份额，这使得小企业市场份额降低，产能利用率降低，这是图1中(a)的第三段折线大企业产能利用率升高，小企业产能利用率降低的原因。

图1中(b)、(c)表示小企业市场份额中、低的情况。价格比低时，两企业均先选择高价低产量，随着价格比升高，大企业仍旧对此变化更敏感，先以低价策略扩大生产，小企业规模较小，保持高价格对小企业来说是占优战略，这是(b)、(c)的第一段折线大企业产能利用率升高小企业产能利用率降低的原因。当价格比继续升高，小企业选择低价格，以全部生产力投入生产，但小企业规模较小，对大企业来说低价高销量是更优的。这是(b)、(c)第二段折线大企业产能利用率降低，小企业产能利用率升高的原因。

总结来说，价格弹性变化会带来企业价格竞争均衡结果的变化。价格弹性高，企业会更倾向于选择高价，此时产能利用率较低；当企业受对手的影响选择低价高产量时，产能利用率升高。拐点存在代表价格竞争中企业决策会发生动态变化，企业不仅受价格弹性变化的影响还会受对手决策变化影响。只要有一方改变策略，产能利用率的变化趋势就会转变。除此以外，规模差异的存在使得两企业对价格弹性敏感程度不同，大企业对价格弹性变化更敏感。

推论二：价格弹性通过影响企业竞争均衡结果影响企业产能利用率，影响不单调。

行业外—政府补贴

表5、表6和表7反映了小企业市场份额高、中、低时长期融资成本相同的两企业价格竞争支付收益矩阵。表8是这三种情况的纯策略纳什均衡结果。

表5长期融资成本相同的规模相近的两企业价格竞争收益支付矩阵（小企业市场份额高）

Tab.5 Two companies' price competitive income payment matrix with the same long-term financing cost and similar scale(high market share for small company)

大规模企业
小规模企业	低价()	高价()
低价()	[,]	[,]
高价()	[,]	[,]

注：；

表6 长期融资成本相同的有较小规模差异的两企业价格竞争收益支付矩阵（小企业市场份额中）

Tab.6 Two companies' price competitive income payment matrix with the same long-term financing cost and small scale difference(medium market share for small company)

大规模企业
小规模企业	低价()	高价()
低价()	[,)]	[,]
高价()	[,]	[,]

注：；

表7 长期融资成本相同的有较大规模差异的两企业价格竞争收益支付矩阵（小企业市场份额低）

Tab.7 Two companies' price competitive income payment matrix with the same long-term financing cost and large scale difference(low market share for small company)

大规模企业
小规模企业	低价()	高价()
低价()	[,)]	[,]
高价()	[,]	[,]

注：；

长期内，地方政府有强烈的动机利用优惠政策招商引资和干预企业投资，如低价出让土地、牺牲环境降低企业生产成本、减免税收等方式加大政府补贴，激励两企业扩大产能。因此政府补贴越大，产能扩大量随之上升。假定==1，研究政府补贴对产能利用率的影响。

政府补贴使得产能为和 ，这带来图1中(a)、(b)、(c)的图像整体向左、向下平移。向下平移代表存在政府补贴时行业产能利用率由或变为或(见表8)。说明政府补贴激励企业扩张产能，但市场需求没有增长，会加剧产能过剩。向左平移会影响两企业产能利用率差异，但影响方向不确定。

推论三：政府补贴会加剧行业、企业产能过剩。

表8长期融资成本相同的两企业价格竞争不同均衡结果下的产能利用率

Tab.8 Capacity utilization rate under different equilibrium results for price competition between two companies with the same long-term financing costs

（小企业市场份额高）
均衡	范围	小企业	大企业	行业
（高价，高价）	(0,)
（高价，低价）	(	1
（低价，高价）	()	1
（低价，低价）	(
((小企业市场份额中)
均衡	范围	小企业	大企业	行业
（高价，高价）	(0,)或(0,)
（高价，低价）	()或	1
（低价，高价）	-	-	-	-
（低价，低价）	1)
（小企业市场份额低）
均衡	范围	小企业	大企业	行业
（高价，高价）	(0,)或(0,})	1
（高价，低价）	()或()	1
（低价，高价）	-	-	-	-
（低价，低价）	(，1)	1

行业内—融资成本差异

企业融资成本存在差异，长期上，融资成本差异使得企业的产能决策由不同效果。同等补贴下融资成本越高，扩张的产能越低。表9、10和11代表了小企业市场份额高、中等和很低时企业的收益支付矩阵。表12呈现了均衡结果。

融资成本使得行业产能利用率从无融资成本的或改变为或，当或升高，融资成本降低，此时产能利用率降低，产能过剩程度增大。

推论四：融资成本降低会加剧行业产能过剩。

表9 长期融资成本不同的规模相近的两企业价格竞争收益支付矩阵（小企业市场份额高）

Tab.9 Two companies' price competitive income payment matrix with the different short-term financing cost and similar scale(high market share for small company)

大规模企业
小规模企业	低价()	高价()
低价()	[,]	[,]
高价()	[,]	[,]

注：；

表10 长期融资成本不同的规模有差异的两企业价格竞争收益支付矩阵（小企业市场份额中）

Tab.10 Two companies' price competitive income payment matrix with the different short-term financing cost and small scale difference(medium market share for small company)

大规模企业
小规模企业	低价()	高价()
低价()	[	[,]
高价()	[,]	[,]

注：；

表11 长期融资成本不同的规模有较大差异的两企业价格竞争收益支付矩阵（小企业市场份额低）

Tab.11 Two companies' price competitive income payment matrix with the different short-term financing cost and large scale difference(low market share for small company)

大规模企业
小规模企业	低价()	高价()
低价()	[,)]	[,]
高价()	[,]	[,]

注：；

表12长期融资成本不同的两企业价格竞争不同均衡结果下的产能利用率

Tab.12 Capacity utilization rate under different equilibrium results for price competition between two companies with the different long-term financing costs

（小企业市场份额高）
均衡	范围	小企业	大企业	行业
（高价，高价）	(0,min{)
（高价，低价）	(,min{)	1
（低价，高价）	(max{)	1
（低价，低价）	(max{1)
(小企业市场份额中)
均衡	范围	小企业	大企业	行业
（高价，高价）	(0,min{)或(0,min{)
（高价，低价）	()或()	1
（低价，高价）	-	-	-	-
（低价，低价）	(max{1)	1
（小企业市场份额低）
均衡	范围	小企业	大企业	行业
（高价，高价）	(0,min{)或(0,min{)	1
（高价，低价）	()或(,min{)	1
（低价，高价）	-	-	-	-
（低价，低价）	(max{，1)	1

定义表示小企业相对大企业的相对融资比例，当小企业比大企业更难获得融资，越小，反之越大。减小有三种情况：1）放松管制，企业更容易得到补贴，与均增大，但增大得比少；2）严格管制，企业不易获得补贴，与均减小，但减小得比多；3）政府对企业的补贴有偏好差异，小企业获得的融资比例减少，大企业获得的融资比例增大，即减小增大。

以小企业市场份额高的情况为例，表13呈现了企业存在融资成本差异时的产能利用率。当减小，第一种情况，与均增大但增大得少，那么两企业产能利用率同时降低但小企业降低得少；第二种情况，与均减小，但减小得比多，那么两企业产能利用率均同时升高但小企业升高得多；第三种情况，减小增大，那么大企业产能利用率整体降低，小企业产能利用率整体升高。

综上，若小企业相对融资成本升高，（高价，高价）的均衡结果中小企业的产能利用率相对比大企业提高，（高价，低价）与（低价，高价）的均衡结果情况下两企业的产能利用率变动很小，（低价，低价）的均衡结果出现时，小企业产能利用率相对比大企业降低。企业选择的价格相同时，小企业融资成本相对升高会提高自身产能利用率，降低大企业产能利用率，当两企业选择不同的价格时，自身相对融资成本变化仍旧影响双方产能利用率。

小企业相对融资成本增大会相对提高小企业产能利用率。实际上，钢铁、煤炭、电解铝等行业规模较大的企业拥有较低的融资成本会使得自身更容易出现产能过剩。其内部机理为融资成本相对降低，产能扩张成本降低，同样的需求下产能利用率降低。市场竞争使得企业间相互影响，造成企业的融资成本变化不仅改变自身的产能利用率，还影响对手的产能利用率，企业技术进步等原因降低融资成本的同时，会扩大产能规模，同时容易选择降低价格扩大销量，压缩对手企业的生产空间，一定程度上降低对手企业的产能利用率。而对自身的产能利用率的影响取决于市场竞争的产量结果。也就是说，市场竞争加深了融资成本变化对产能利用率的影响。

推论五：融资成本对产能利用率的影响具有溢出性。企业相对融资成本降低会降低竞争对手的产能利用率，对自身产能利用率影响无法确定。

表13长期融资成本不同的规模相近的两企业价格竞争下的产能利用率（小企业市场份额高）

Tab.13 Capacity utilization under the price competition of two enterprises with similar long-term financing costs(high market share for small company)

价格比低	价格比较低	价格比中	价格比高
均衡	（高价，高价）	（高价，低价）	（低价，高价）	（低价，低价）
小企业	1
大企业	1

产能过剩影响因素的计量分析检验

产能过剩的测度

由生产成本函数理论可得生产成本函数由可变成本及固定成本构成：

（4）

其中，表示总成本，，表示投入的要素价格，表示资本投入，表示收入，表示随着时间变化的技术进步，表示资本的服务价格。

可以表示为以下可变成本函数：

（5）

其中，下标表示时间，表示资本存量，表示资本变化。

为实现厂商利润最大化这一生产目标，对式(4)中的求导，得到最小总成本函数：

（6）

将（5）代入（6）求解就是成本最小时的产能产出：

（7）

产能利用率可得到：

（8）

产能利用率数据

本文主要借鉴樊茂清（2017）[30]的计算结果，该研究使用中国KLEMS数据集，将国民经济分为33个部门，根据其他研究中1981-2000年投入产出表序列及产出和价格数据，并结合其他研究将数据更新到2012年，最后形成以2000年为基年进行标准化的年份-产业部门面板数据，估计1981-2012年样本期内国民经济33个部门的产能利用率。结合本文的研究问题与计量模型其他变量的数据获取，这里仅选择1998-2012年为样本期的15个部门作为研究行业。选择的行业及对应的年份和产能利用率数值见表14。

表14 1998-2012年中国15个部门产能利用率测算结果（%）

Tab.14 1998-2012 China's 15 departments capacity utilization calculation results (%)

年份	06	07	17	18	19	20	21	25	26	30	31	33	40	44	45
1998	92.71	64.87	86.92	88.11	89.35	86	87.44	119.51	85.62	86.58	90.45	88.71	87	102.82	84.27
1999	93.64	64.68	88.2	87.99	89.27	85.13	88.02	119.64	87.08	87.23	91.09	88.63	88.14	100.88	83.16
2000	83.02	53.35	83.92	86.54	90.74	85.66	84.41	126.23	83.73	90.39	86.74	87.96	81.71	85.59	76.1
2001	83.71	63.62	85.57	86.39	90.09	86.7	83.66	107.45	84.03	87.58	87.46	87.57	83.21	101.91	94.65
2002	83.32	67.21	87.74	86.3	89.29	86.65	84.35	97.42	84.57	86.79	87.77	87.23	85.14	87.25	103.47
2003	80.36	61.35	87.81	86.8	88.82	86.35	83.9	96.07	85.53	83.2	85.53	86.45	84.95	88.67	93
2004	78.97	54.65	87.79	87.08	88.25	85.79	83.46	81.73	84.08	79.96	83.25	85.56	84.14	93.82	89.38
2005	77.27	55.44	86.89	86.65	86.22	84.48	83.95	76.47	79.52	80.33	83.48	85.34	81.57	87.75	101.09
2006	76.56	55.9	87.59	88.21	86.62	83.65	85.12	76.47	76.11	77.51	84.77	86.09	90.44	81.71	118.96
2007	76.18	52.36	88.24	89.09	86.76	83.29	86.76	76.41	76.89	78.37	77.19	86.47	91.29	86.53	103.45
2008	75.35	49.57	88.14	89.41	86.74	80.85	86.12	78.76	76.4	77.99	77.47	86.12	91.59	98.86	112.66
2009	75.88	47.99	89.03	90.03	87.22	80.6	86.59	76.44	77.11	78.54	78.44	86.78	91.77	106.2	96.13
2010	76.52	46.5	89.96	90.65	87.75	81.33	87.05	72.28	78.09	79.2	79.25	87.73	91.88	108.36	111.85
2011	76.75	60.12	90.6	91.17	87.98	83.28	87.47	75.24	78.96	79.28	79.91	88.42	91.95	118.98	109.33
2012	77.27	65.4	91.15	91.66	88.03	84.8	87.73	72.97	78.6	78.81	78.56	89.11	92.01	115.6	119.22

注：1）06表示煤炭采选业；07表示石油和天然气开采业；17表示纺织业；18表示服装及其他纤维制品制造业；19表示皮革毛皮羽绒及其制品业；20表示木材业；21表示家具业；25表示石油加工及炼焦业；26表示化学原料及化学制品制造业；30表示非金属矿物制品业；31表示金属冶炼及压延加工业；33表示金属制品业；40表示仪器、设备业；44表示电力行业；45表示煤气行业

2）数据来源：樊茂清. 中国产业部门产能利用率的测度以及影响因素研究[J]. 世界经济(9):5-28.

计量模型变量选取与构建

根据第四章博弈理论分析制造业产能过剩的成因得出的推论，可知政府补贴和融资成本的提高会加剧行业产能过剩，降低行业产能利用率，为检验结论的正确性，二者作为产能过剩成因的核心解释变量。需求价格弹性是行业的固有属性，与产能利用率并非直接相互影响而是具有相关关系，为此需要加入描述行业特征的变量作为控制变量。

因此，本文建立多时期多行业的面板数据回归模型，分析产能过剩的影响因素：

（7）

其中，表示第个行业第期的产能过剩率，是第个行业的截距项，表示行业的固定效应，表示政府补贴、融资成本核心解释变量，为其系数矩阵，表示行业市场结构、行业所有权结构及行业资本密集度等控制变量，为其系数矩阵，是随机扰动项。

数据收集与整理

本文使用《中国工业企业数据库》数据计算所需的解释变量，该数据库由国家统计局根据企业提交的季报与年报建立，基于规模以上工业统计口径，覆盖39个二位数行业和全部国有以及主营业务收入在500万元以上的非国有工业企业，企业的特点为多数是制造业，但也包括“采掘业”、“电力、燃气和水的供应业”。目前，《中国工业企业数据库》由于样本数量大、样本覆盖全面、统计指标多、时间跨度长而成为研究广泛使用的数据库，其时间范围涵盖1998-2013年，由于产能利用率的行业与数据库中行业分类存在部分不匹配问题及样本期内2002年国民行业分类代码调整问题的存在，为简化数据处理，本文使用1998-2012年的15个行业的数据（表14中的行业）。

模型的核心解释变量、控制变量的含义、数据获取和计算如下：

核心解释变量。政府补贴（），用行业获得的政府补贴总额与行业总产值衡量；融资成本包括债务融资成本（）和税务成本（）,由行业总利息支出与行业总负债额得到。

控制变量。行业特征变量作为控制变量，分为行业市场结构、行业所有权结构及行业资本密集度。行业市场结构包括企业平均规模（）和表示行业开放程度的贸易开放度（）；行业所有权结构包括国有企业比重（）及不同所有权企业之间的信贷差异（）；行业资本密集度为资本劳动比（）。其中企业平均规模（）是企业的平均工业总产值，即行业中所有企业的总产值之和与企业数量之比，贸易开放度（）为行业总出口产值与行业工业总产值之比，国有企业比重（）为行业内所有国有企业的固定资产净值比行业内所有企业的固定资产净值，信贷差异（）则用国有企业资产负债率比非国有企业资产负债率得到，资本劳动比（）是行业内的所有固定投资与所有从业人数之比。除此以外，还需要考虑交叉项影响以及控制行业固定效应刻画行业特征。

所有变量名称、定义及数据来源见表15。

表15 变量说明表

Tab.15 Variable description table

变量符号	变量名称	测度指标	数据来源
产能利用率	产能过程的程度	繁茂清（2017） 余淼杰等（2018）
政府补贴	行业政府补贴额/行业总产值	《中国工业企业数据库》
债务成本	行业总利息支出/行业总负债额
税务成本	行业缴纳税收总额/行业总产品销售收入
企业平均规模	行业总产值/企业数量
贸易开放度	行业总出口产值/行业总产值
国有企业比重	国有企业固定资产净值/行业总固定资产净值
信贷差异	国有企业资产负债率/非国有企业资产负债率
资本劳动比	行业固定资产净值/行业总从业人数

回归结果分析

为避免出现伪回归，对上述变量进行ADF检验。上述变量中除企业规模（）、贸易开放度（）和资本劳动比（）之外，均通过单位根检验，为平稳序列。未通过单位根检验的这三个变量一阶差分后得到的时间序列也能通过ADF检验。一阶差分变量分别为,和。

利用面板数据的GMM方法进行回归估计，工具变量选择产能利用率的一阶滞后项，Sargan检验的值接近1，不能拒绝工具变量有效的零假设，说明工具变量合理有效。选择正交GMM估计方法，得到模型1-4的估计结果：

表16 动态面板回归模型估计结果

Tab.16 Dynamic panel regression model estimation results

变量	模型1	模型2	模型3	模型4	模型5
-0.779*** （-8.57）	-1.436*** （-11.467）	-1.155*** (-2.954)	-1.120** （-2.389）	4.599*** （2.702）
2.899*** （9.047）	-0.607* （-1.654）	-0.450 (-1.347)	-0.459 （-1.300）	-4.011*** （-2.605）
0.316*** （7.364）	0.248*** （6.207）	0.243*** (5.667)	0.213 （0.686）	5.866*** （4.081）
0.000*** (-1.923)	0.000*** （-1.221）	0.000*** (-2.864)	0.000** （-2.416）	0.000 （0.165）
-0.021*** (-3.582)	0.009 （0.701）	0.010 (0.710)	0.011 （0.733）	0.088 （0.838）
0.062*** (3.041)	-0.228*** （-6.409）	-0.190*** (-6.776)	-0.186*** （-6.645）	-0.258*** （-3.252）
0.229 (0.577)	-0.343 （-1.135）	-0.233 (-1.011)	-0.222 （-1.042）	-0.560 （-0.626）
0.004*** (4.923)	0.005*** （19.735）	0.005*** (16.247)	0.005*** （14.916）	0.003 （0.651）
—	0.138*** （10.622）	0.125*** (11.847)	0.123*** （11.233）	0.132*** （4.639）
—	—	-0.004 (-0.478)	-0.004 （-0.450）	-0.035* （-1.749）
—	—	—	0.001 （0.050）	-0.328*** （-4.779）
样本总量	195	195	195	195	210

注：在1%、5%和10%的显著性水平下显著分别用***、**、*表示，括号内为t检验值。

模型1代表没有交叉项影响的基准回归，除国有企业与非国有企业的信贷差异并不显著外，其余都有显著的结果。得出政府补贴越高、融资成本越低，产能利用率会降低，产能过剩风险增大。这验证了推论三和推论四的正确性。模型2、模型3、模型4和模型5考虑了国有企业比重与核心解释变量的交叉项影响，是对推论三和推论四更加深入的解释与补充。

比较模型1-4，存在交叉项时，债务成本对所有行业的产能利用率整体上是反向作用的，也就是说整体上债务成本升高会降低产能利用率，加剧产能过剩风险，但这种反向作用并不总是显著，且影响系数很低。在国有企业比重大的行业，债务成本提高会显著降低产能过剩风险。这意味着国有企业能够获得更多的金融支持，从而有更低的债务成本，这使得债务成本通过国有企业作用于产能利用率。即产能过剩的原因之一在于国有企业债务成本更低。

对于交叉项来说，并没有显著的影响产能利用率，但政府补贴对产能利用率的影响一直显著为负，这一方面说明了推论三——政府补贴加剧行业产能过剩的正确，另一方面也说明政府补贴不是单单作用于国有企业。类似地，从行业角度来说，税收成本越高，企业的融资成本就越高，这会降低产能过剩风险，同时税收成本也并非仅仅作用于国有企业而影响产能利用率。对于国有企业和非国有企业，税收成本对产能利用率的影响无显著差异。

此外，模型1-4中企业规模的系数显著为零，行业国有企业比例的系数显著为正，这说明产能利用率与企业规模无关，却与国有企业的比例有显著的正相关性，国有企业承担更多经济增长、就业责任，产能过剩问题较严重，这也意味着国有企业去产能压力大。而资本劳动比率变量的系数显著为正，均在0.004-0.005之间，可见劳动密集型行业更容易发生产能过剩，但这一影响并不大，这一结论与实际去产能过剩中要面临大量职工的安置问题相符。国有企业与非国有企业的信贷差异对行业产能利用率无确定的影响。

行业、企业产能利用率影响因素的经验性分析

产能过剩行业包括06煤炭开采和洗选、26化学原料及化学制品制造业、30非金属矿物制品、31黑色金属冶炼及压延业、32有色金属冶炼及压延业和44电力、热力生产和供应业，其中价格机制对煤炭市场供需调节作用尚未发挥[31]，电解铝生产企业竞争激烈，缺乏定价权，使电解铝价格始终低迷，钢铁、水泥的需求价格弹性都比较小，我国零售电力市场尚未放开，电力需求对市场价格反应不敏感。可以看出这些产能过剩的细分行业或产品需求价格弹性都较低。这佐证了第四章推论一的正确性。

许多研究对国有企业产能利用率偏低进行实证检验，得到这一情况确实存在的稳健性事实。产能过剩的行业中，存在国有企业比重大的行业，如钢铁、煤炭和电解铝，也有国有企业与非国有企业总产能差距不大的行业，如水泥，还有国有企业占比较低，产业集中度低的行业，如平板玻璃。那么无论需求价格弹性高低，都存在不同所有制、不同规模的企业之间产能利用率差异大或者小的情况，这佐证了推论二的正确性。

刘鹏和何冬梅（2019）的研究显示，国有企业过度投资对民营企业具有“挤出效应”，当政府对国有企业的不当干预越高以及国有企业预算软约束问题越明显，民营企业产能越过剩[32]。国有企业的预算软约束会降低自身的融资成本，这会对同为市场参与人的民营企业带来影响，这间接佐证了第四章推论五的正确性。

稳健性检验

模型可从测度产能利用率的数据来源、计量方法的角度进行稳健性检验。

数据来源

4.2节的产能利用率数据来源于繁茂清（2017），是基于KLEMS数据集利用可变成本函数法计算得到的。而余淼杰、金洋和张睿（2018）[33]使用了考虑折旧的修正生产函数法计算1998-2012中的6年10个部门的产能利用率，估算数据来源于中国工业企业数据库（1998-2013），结合本文的数据需求，选取1998-2012年间的数据，行业产能利用率数据集见表17。

表17 1998-2012年中国10个部门产能利用率测算结果（%）

Tab.17 Results of capacity utilization of 10 sectors in China from 1998 to 2012 (%)

年份	06	08	17	22	25	26	28	32	35	40
1998	60.3	68.6	66.7	68.4	65.7	63.5	71.1	64.5	69.9	66.3
2001	59.1	70.8	68.7	69.0	66.1	64.8	71.7	65.7	71.1	67.7
2004	63.4	72.8	72.6	72.2	68.0	68.6	74.5	69.3	74.8	71.4
2007	66.1	74.8	73.5	73.2	70.4	69.1	78.8	70.8	75.0	72.3
2011	66.0	73.7	71.9	71.9	69.8	68.3	75.0	72.4	74.9	71.9
2012	67.5	73.9	71.9	71.9	69.1	68.2	76.7	72.1	75.0	72.0

注：1） 06表示煤炭采选业；08表示黑色金属矿采选业；17表示纺织业；22表示造纸及纸制品业；25表示石油加工及炼焦业；26表示化学原料及化学制品制造业；28表示化学纤维制造业；32表示有色金属冶炼及压延工业；35表示专用设备制造业；40表示仪器、设备业；

2）数据来源：余淼杰, 金洋, 张睿. 工业企业产能利用率衡量与生产率估算[J]. 经济研究, 2018(5).

经过Hausman检验，符合固定效应模型，由于数据量较少，不适合GMM估计，因此这里采用最小二乘估计方法（LS，Least Squares）进行稳健性检验。得到表18中模型6-9的估计结果。对比表16与表18，部分数据不一定在两个表中同时显著，但是均有显著影响的变量符号一致，比如政府补贴和债务成本对产能利用率的影响为负，税务成本对产能利用率的影响为正。这说明行业外部的政府补贴对产能的扩张有激励作用，而政府补贴与国有企业比例的交叉项对产能利用率影响并不显著，这代表政府补贴不单单作用于国有企业而产生激励影响。债务成本与国有企业比例的交叉项对产能利用率的影响显著为负，这表明国有企业的债务成本更低时，会影响行业产能利用率使其降低，增加产能利用率风险。二者的税务成本与国有企业比例的交叉项对产能利用率影响有一定差异，这可能是选择的行业不同带来的税务成本差异所导致。除此以外，国有企业比例越低或者资本密集度越高，都会正向影响产能利用率。总体来说，结果稳健。

表18 动态面板回归模型估计结果

Tab.18 Dynamic Panel Regression Model Estimation Results

变量	模型6	模型7	模型8	模型9
-1.146*** （-5.431）	-0.933*** （-4.060）	1.713 (0.755)	-3.473 （-1.301）
-0.918*** （-4.359）	-1.765*** （-5.535）	-1.759*** (-5.528)	-1.920*** （-6.488）
0.044*** （2.808）	0.034* （1.897）	0.038** (2.101)	7.106*** （3.490）
0.000 (0.245)	0.000 （0.089）	0.000 (0.152)	0.000 （0.376）
0.004*** (4.358)	0.004*** （4.055）	0.002 (0.745)	0.006** （2.484）
-0.086*** (-10.180)	-0.151*** （-6.721）	-0.156*** (-6.886)	-0.147*** （-6.568）
2.129*** (3.279)	2.585*** （4.207）	2.343*** (3.629)	2.709*** （4.376）
0.006** (2.039)	0.006*** （2.450）	0.007** (2.553)	0.006** （2.484）
—	0.023*** （3.030）	0.024*** (3.175)	0.024*** （3.461）
—	—	-0.028 (-1.170)	0.027 （0.962）
—	—	—	-0.752*** （-3.471）
样本总量	60	60	60	60

注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平下显著，括号内为t检验值。

估计方法

基准回归中使用的回归方法是GMM广义矩估计，而改变数据来源检验结果稳健性使用了LS估计方法，为了提高结果可信度，改用LS估计方法对模型4进行重新估计，得到模型5（参见表16）。对比可知两模型结果的正负号基本一致，且都使用了LS估计方法但数据来源不同的模型5与表18结果正负号也基本一致。因此有理由认为，结果是稳健的。

总结与讨论

本文考虑地方政府的干预行为和企业间的市场竞争，建立博弈模型，基于均衡结果从行业间、行业外、行业内三个角度分析价格弹性、政府补贴和融资差异对产能利用率的影响，研究产能过剩的形成的内在机理。并利用计量方法实证检验，通过稳健性研究检验实证结果的有效性。

理论研究表明价格弹性高的行业不容易出现产能过剩，而政府补贴的存在和融资成本的降低都会加剧产能过剩。行业内不同规模的企业产能利用率差异是不确定的，企业相对融资成本降低，会降低对手企业的产能利用率。实证结果得出政府补贴越高、融资成本越低，产能利用率会降低，产能过剩风险增大。政府补贴不单单通过国有企业一种所有权企业来加剧行业产能过剩风险，而是通过国有企业与非国有企业影响产能利用率，这就是说政府不会对非国有企业有明显的补贴歧视。融资成本中的债务成本升高会降低产能利用率，加剧产能过剩风险，但这种反向作用并不总是显著。债务成本通过国有企业作用于产能利用率，因此在一个国有企业比重大的行业中，债务成本提高会显著降低产能过剩风险。本文中融资成本另一个度量指标是税收成本，从行业角度来说，税收成本越高，产能过剩风险降低，从企业角度来说，税收成本对国有企业和非国有企业的产能利用率的影响无显著差异。除此以外，行业平均企业规模与行业产能利用率无关，但国有企业比例对行业产能利用率有显著的正向影响，劳动密集型行业（资本劳动比低）更容易发生产能过剩，但这一影响并不大。经验性分析得出需求价格弹性低的行业容易发生产能过剩，不同需求价格弹性的行业中企业的产能利用率差异不确定，而融资成本对企业产能利用率的影响具有溢出性。实证结果与经验性分析验证了理论研究推论的正确性。

结合本文理论研究结果，给出以下政策建议：

完善市场机制，释放价格弹性。

市场化程度越高，市场对价格反应敏锐，企业能够更快的调整生产和产能计划。于辉(2014)研究表明，钢铁行业民营企业供给价格弹性显著高于国有企业。降低对国有企业的干预，提高企业经营效率，能够有效改善国有企业产能过剩问题。

减少政策依赖，取消审批制度。

地方政府为晋升而推动经济发展，因此存在过度引入企业或项目的冲动，这为政府过分干预经济埋下伏笔。企业凭借地方政府补贴、优惠扩大生产，地方政府以企业项目增多扩大就业促进经济发展，这本无可厚非，但仅为GDP增长的产业政策无法营造竞争环境，推动企业创新，提高生产效率，在长期来看只会积累过剩产能，为经济增长带来泡沫。减少政策依赖，由企业建立对市场的预期，选择扩张产能的规模。

淘汰清理落后产能，建立健康的产能退出机制。

随着技术进步、效率提高和制度的健全，融资成本会不断降低，企业会不断积累过剩产能，这是发展过程中必然出现的现象。降低融资成本，应推行竞争性、普惠性的产业政策，加强基础设施建设而非有偏好的降低部分企业。国务院已出台相关政策清理落后产能，但仍需考虑就业与民生问题，有节奏地推进退出过程。

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作者简介：刘妍（1995-）女，硕士研究生，主要研究方向：产业经济与公共管理. E-mail: liuyan_tx@126.com

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