馬紅旗

（中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100083）

產(chǎn)能利用率、企業(yè)性質(zhì)與經(jīng)營(yíng)效益
——基于鋼鐵企業(yè)的實(shí)證分析

馬紅旗

（中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100083）

鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩由來(lái)已久，梳理分析鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩的結(jié)構(gòu)特征及其經(jīng)濟(jì)影響對(duì)于中國(guó)當(dāng)前的供給側(cè)改革具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。文章利用1998–2007年中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，分析了我國(guó)鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能利用率的變動(dòng)趨勢(shì)、企業(yè)性質(zhì)及其與經(jīng)營(yíng)效益的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)能利用狀況一直以來(lái)都是影響我國(guó)鋼鐵企業(yè)經(jīng)營(yíng)效益的重要因素，這一現(xiàn)象在國(guó)有鋼鐵企業(yè)尤為突出。從變動(dòng)趨勢(shì)和結(jié)構(gòu)差異來(lái)看，我國(guó)鋼鐵企業(yè)的產(chǎn)能利用率與利潤(rùn)率具有相近的變化趨勢(shì)，且具有相似的企業(yè)性質(zhì)差異，即國(guó)有企業(yè)的產(chǎn)能利用率和利潤(rùn)率明顯低于非國(guó)有企業(yè)。實(shí)證結(jié)果表明，產(chǎn)能利用率是影響我國(guó)鋼鐵企業(yè)利潤(rùn)率的諸多因素中的主導(dǎo)因素，它的差異在很大程度上可以解釋國(guó)有與非國(guó)有鋼鐵企業(yè)間的利潤(rùn)率差異。通過(guò)進(jìn)一步區(qū)分企業(yè)的規(guī)模類(lèi)型發(fā)現(xiàn)，我國(guó)鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能利用率的企業(yè)性質(zhì)差異主要表現(xiàn)在中小型企業(yè)，尤其是小型企業(yè)。因此治理我國(guó)鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩問(wèn)題除了考慮企業(yè)的所有制形式外，還要區(qū)分企業(yè)的規(guī)模類(lèi)型，同時(shí)堅(jiān)持企業(yè)所有制改革和大型化的發(fā)展路徑。

鋼鐵企業(yè)；產(chǎn)能利用率；產(chǎn)能過(guò)剩；利潤(rùn)率

一、引 言

無(wú)論從哪個(gè)角度看，鋼鐵行業(yè)都是通過(guò)實(shí)證研究來(lái)探討未來(lái)供給側(cè)改革路徑與方式的理想選擇。這不僅是因?yàn)殇撹F行業(yè)本身的標(biāo)準(zhǔn)化特質(zhì)，也是因?yàn)槲覈?guó)鋼鐵企業(yè)的產(chǎn)能過(guò)剩問(wèn)題由來(lái)已久，是一個(gè)長(zhǎng)期性的頑疾，其治理過(guò)程中遭遇的問(wèn)題也提供了當(dāng)前供給側(cè)改革的重要參考。

實(shí)際上，自20世紀(jì)90年代末我國(guó)告別短缺經(jīng)濟(jì)以來(lái)，鋼鐵行業(yè)就顯現(xiàn)了產(chǎn)能過(guò)剩的端倪，而中央政府也最早針對(duì)鋼鐵企業(yè)的產(chǎn)能過(guò)剩問(wèn)題出臺(tái)了有關(guān)項(xiàng)目審批、市場(chǎng)準(zhǔn)入和行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等多方面的產(chǎn)業(yè)政策措施，這應(yīng)當(dāng)屬于改革開(kāi)放以來(lái)中央政府實(shí)施的第一輪產(chǎn)能過(guò)剩治理政策（徐朝陽(yáng)和周念利，2015）。隨后，因?yàn)殇撹F行業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩問(wèn)題的愈演愈烈，中央政府先后實(shí)施了一系列更加嚴(yán)厲的產(chǎn)能治理政策，如《關(guān)于制止鋼鐵電解鋁水泥行業(yè)盲目投資若干意見(jiàn)的通知》（2003）、《關(guān)于調(diào)整部分行業(yè)固定資產(chǎn)投資項(xiàng)目資本金比例的通知》（2004）、《鋼鐵產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策》（2005）等。2008年美國(guó)金融危機(jī)之后，被快速工業(yè)化需求所掩蓋的鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩矛盾日趨嚴(yán)重，日益凸顯的產(chǎn)能過(guò)剩矛盾已經(jīng)成為影響我國(guó)鋼鐵行業(yè)持續(xù)健康發(fā)展的重要因素，“三去一降一補(bǔ)”的產(chǎn)能化解更成為黨中央、國(guó)務(wù)院的重大決策部署?？傮w而言，改革開(kāi)放以來(lái)政府對(duì)于鋼鐵企業(yè)的產(chǎn)能過(guò)剩治理進(jìn)行得最早，累積的經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)也最多。而總結(jié)鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩的歷史演變及其結(jié)構(gòu)特征，不僅事關(guān)化解鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩本身，也事關(guān)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效益的提高，對(duì)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的順利推進(jìn)也具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

回顧20世紀(jì)90年代以來(lái)國(guó)內(nèi)鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩的演變路徑，有幾個(gè)問(wèn)題值得重點(diǎn)關(guān)注：第一，20世紀(jì)90年代末以來(lái)我國(guó)鋼鐵企業(yè)的產(chǎn)能利用狀況在所有制結(jié)構(gòu)方面存在怎樣的企業(yè)性質(zhì)差異？第二，這種差異在多大程度上能夠解釋鋼鐵企業(yè)經(jīng)營(yíng)效益的企業(yè)性質(zhì)差異？第三，產(chǎn)能利用狀況的企業(yè)性質(zhì)差異主要表現(xiàn)在哪種規(guī)模類(lèi)型的企業(yè)上？因?yàn)樵谖覈?guó)鋼鐵企業(yè)中，相同所有制類(lèi)型的企業(yè)存在很大的規(guī)模差異。對(duì)于上述幾個(gè)問(wèn)題的解答，不僅關(guān)系到我們對(duì)產(chǎn)能過(guò)剩現(xiàn)實(shí)成因及其實(shí)際經(jīng)濟(jì)效益影響的準(zhǔn)確解讀，而且為破解產(chǎn)能過(guò)剩提供了突破口。據(jù)此，本文將在測(cè)算我國(guó)鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能利用率的基礎(chǔ)上，分析企業(yè)產(chǎn)能利用狀況的變動(dòng)趨勢(shì)、企業(yè)性質(zhì)差異以及與企業(yè)經(jīng)營(yíng)效益的關(guān)系，并通過(guò)進(jìn)一步分析企業(yè)性質(zhì)差異的規(guī)模因素為治理鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩提供一個(gè)明晰的路徑。

二、文獻(xiàn)綜述

目前學(xué)術(shù)界主要用產(chǎn)能利用率指標(biāo)考察企業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩狀況及其實(shí)際影響，該指標(biāo)的測(cè)算主要取決于對(duì)生產(chǎn)能力的界定準(zhǔn)則。Chamberlin（1947）首次提出產(chǎn)能過(guò)剩的概念，并以生產(chǎn)成本最小化為邏輯基礎(chǔ)，從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度對(duì)生產(chǎn)能力進(jìn)行了界定：認(rèn)為生產(chǎn)能力是完全競(jìng)爭(zhēng)均衡下的企業(yè)產(chǎn)出水平，也即平均成本最小時(shí)的企業(yè)產(chǎn)出水平。理論上，該觀點(diǎn)以微觀企業(yè)生產(chǎn)理論為支撐，其對(duì)生產(chǎn)能力的界定完全貼近經(jīng)濟(jì)學(xué)意義，但構(gòu)建成本函數(shù)的復(fù)雜性和數(shù)據(jù)獲取的難度卻給統(tǒng)計(jì)工作帶來(lái)了較大的阻力。為了統(tǒng)計(jì)便利，Smithies（1957）又從工程學(xué)意義上提出了新的生產(chǎn)能力界定準(zhǔn)則，即現(xiàn)有設(shè)備在正常運(yùn)轉(zhuǎn)和工人運(yùn)轉(zhuǎn)輪班制情況下的產(chǎn)出水平。根據(jù)Smithies（1957）的界定思想，這里隱含兩個(gè)測(cè)算準(zhǔn)則：一是設(shè)備正常運(yùn)轉(zhuǎn)，如把機(jī)器調(diào)試、機(jī)器故障以及工人替換銜接等一些因素造成的設(shè)備暫時(shí)性停工時(shí)間排除在外；二是工人上工實(shí)行輪班制，需要排除因不同地區(qū)、不同行業(yè)和不同企業(yè)機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)小時(shí)數(shù)的不同對(duì)產(chǎn)能估算帶來(lái)的偏差，若兩個(gè)企業(yè)具有完全相同的機(jī)器設(shè)備，一個(gè)企業(yè)采取8小時(shí)工作制，而另一個(gè)企業(yè)采取10小時(shí)工作制，若不考慮輪班制則會(huì)統(tǒng)計(jì)出不同的產(chǎn)能水平。當(dāng)然，Smithies（1957）產(chǎn)能界定準(zhǔn)則還存在一個(gè)潛在的假設(shè)，即每個(gè)設(shè)備或每條生產(chǎn)線(xiàn)具有核定的產(chǎn)出水平。對(duì)此，只需統(tǒng)計(jì)每個(gè)企業(yè)設(shè)備和生產(chǎn)線(xiàn)的數(shù)量便可核算企業(yè)整體的生產(chǎn)能力?；赟mithies（1957）的界定思想，F(xiàn)oss（1963）利用企業(yè)最大用電量衡量企業(yè)的生產(chǎn)能力，原因是企業(yè)設(shè)備的核定功率是一定的。工程學(xué)意義上的界定方法顯然有利于統(tǒng)計(jì)部門(mén)的實(shí)踐，在美國(guó)早期統(tǒng)計(jì)企業(yè)生產(chǎn)能力的五家獨(dú)立機(jī)構(gòu)中，有四家就是從工程意義上展開(kāi)調(diào)查統(tǒng)計(jì)工作的，包括麥克希爾經(jīng)濟(jì)部、國(guó)民工業(yè)委員會(huì)、財(cái)富雜志、美聯(lián)儲(chǔ)研究與統(tǒng)計(jì)部（Phillips，1963；Klein等，1973）。然而工程學(xué)界定方法仍面臨兩大缺陷：一是需要耗費(fèi)大量的人力、物力和財(cái)力，這是一般的研究團(tuán)隊(duì)難以企及的，因此該方法僅限于政府決策部門(mén)和大型的研究機(jī)構(gòu)，很少見(jiàn)之于學(xué)術(shù)研究；二是工程意義上統(tǒng)計(jì)的生產(chǎn)能力無(wú)法與經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上統(tǒng)計(jì)的生產(chǎn)能力保持一致的波動(dòng)趨勢(shì)。因?yàn)榧词共皇苄枨蠹s束，企業(yè)設(shè)備在一定的時(shí)間內(nèi)也不可能持續(xù)性地運(yùn)轉(zhuǎn)，而且企業(yè)運(yùn)營(yíng)的核心不是產(chǎn)量而是利潤(rùn)，這也從客觀上造成工程意義上的生產(chǎn)能力與經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上的生產(chǎn)能力無(wú)法保持一致。

因此，在隨后的拓展和應(yīng)用中，產(chǎn)能利用率的工程學(xué)測(cè)算方法并沒(méi)有太大的改善和推廣，而經(jīng)濟(jì)學(xué)測(cè)算方法則得到了不斷的修正和推進(jìn)（Berndt和Morrison，1981）。目前產(chǎn)能利用率的經(jīng)濟(jì)學(xué)測(cè)算方法主要發(fā)展了峰值法、前沿面分析法和函數(shù)法三大類(lèi)。（1）峰值法。該方法把企業(yè)平均成本函數(shù)的最低點(diǎn)的產(chǎn)出水平界定為企業(yè)的生產(chǎn)能力，并認(rèn)為廠商在完全競(jìng)爭(zhēng)時(shí)的均衡產(chǎn)出處于平均成本函數(shù)最低點(diǎn)，而在壟斷競(jìng)爭(zhēng)條件下的均衡產(chǎn)出將低于平均成本函數(shù)最低點(diǎn)的產(chǎn)出，由此形成了過(guò)剩生產(chǎn)能力。具體測(cè)算過(guò)程中，Klein（1960）及后續(xù)研究Klein和Summers（1966）、Klein等（1973）利用了統(tǒng)計(jì)學(xué)上的“過(guò)峰趨勢(shì)技術(shù)”進(jìn)行了近似替換。具體的做法是，首先假定一定時(shí)間內(nèi)實(shí)際產(chǎn)出的峰值年份產(chǎn)能得到了充分利用，而非峰值年份未得到充分利用，進(jìn)而把相鄰兩個(gè)峰值點(diǎn)擬合成一條平滑線(xiàn)，若第三個(gè)峰值點(diǎn)超出這條平滑線(xiàn)之外，則取消這條平滑線(xiàn)并把第一個(gè)峰值點(diǎn)和第三個(gè)峰值點(diǎn)擬合出一條新的平滑線(xiàn)作為生產(chǎn)能力的評(píng)估曲線(xiàn)，依次類(lèi)推可以得出一條最終修正后的生產(chǎn)能力趨勢(shì)線(xiàn)，實(shí)際值與趨勢(shì)值之比便是產(chǎn)能利用率。該方法最早被美國(guó)賓夕法尼亞大學(xué)沃頓商學(xué)院測(cè)算美國(guó)工業(yè)產(chǎn)能利用率編制“Wharton Index”時(shí)所采用（開(kāi)創(chuàng)者為Klein（1960）教授），沈利生（1999）、Kirkley等（2000）也沿用了類(lèi)似的估算方法。這種“過(guò)峰趨勢(shì)技術(shù)”是把生產(chǎn)能力趨勢(shì)線(xiàn)上的點(diǎn)假定為廠商完全競(jìng)爭(zhēng)條件下的均衡產(chǎn)出，而把生產(chǎn)能力趨勢(shì)線(xiàn)以下的點(diǎn)則假定為壟斷競(jìng)爭(zhēng)條件下的均衡產(chǎn)出。然而，實(shí)際情況很可能是生產(chǎn)能力趨勢(shì)線(xiàn)上的點(diǎn)并不一定為廠商完全競(jìng)爭(zhēng)條件下的均衡產(chǎn)出，正如Phillips（1963）、Frank（1968）對(duì)峰值法批判時(shí)提出的“弱高峰”問(wèn)題，經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇階段實(shí)際產(chǎn)出所表現(xiàn)出的高峰就是在產(chǎn)能未實(shí)現(xiàn)充分利用的“弱高峰”，若此時(shí)采用峰值法測(cè)算產(chǎn)能利用率必定是高估的。（2）前沿面分析法。與峰值法的處理手段一樣，為了避開(kāi)函數(shù)設(shè)定的復(fù)雜性，前沿面分析法并沒(méi)有完全依照Chamberlin（1947）的生產(chǎn)成本界定準(zhǔn)則，而是首先假定企業(yè)的最大生產(chǎn)能力等同于一定時(shí)期內(nèi)企業(yè)的前沿生產(chǎn)面，用每個(gè)決策單元的實(shí)際產(chǎn)出與前沿產(chǎn)出的相對(duì)效率來(lái)衡量產(chǎn)能利用率。目前主要有數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）法（Fare等，1989、2000；Bruno和Kerstens，2000；Kirkley等，2002；Coelli等，2002；Pascoe和Tingley，2006；Lindebo等，2007；Bye等，2009；Karagiannis，2015）和隨機(jī)生產(chǎn)前沿分析法（SPF）（Kirkley，2002）兩類(lèi)。然而，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）和隨機(jī)生產(chǎn)前沿分析法畢竟是學(xué)術(shù)界測(cè)算企業(yè)技術(shù)效率的慣用統(tǒng)計(jì)技術(shù)，當(dāng)我們用這種類(lèi)似“索洛余值”的形式來(lái)衡量企業(yè)技術(shù)效率時(shí)，完全忽視了產(chǎn)能利用率的存在。不可否認(rèn)的是，生產(chǎn)單元的實(shí)際產(chǎn)出與前沿面產(chǎn)出的差距起碼糅合和了技術(shù)效率和產(chǎn)能利用率兩種效應(yīng)，因此如何分離、應(yīng)怎樣分離是前沿面分析法面臨的一個(gè)重要現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。雖然Fare等（1989）對(duì)產(chǎn)能過(guò)剩和效率損失的分離做了一定的嘗試，卻又遭遇更多的質(zhì)疑，Coelli等（2002）認(rèn)為技術(shù)效率的損失部分實(shí)質(zhì)是“落后產(chǎn)能”，因此技術(shù)效率應(yīng)屬于產(chǎn)能利用率的一部分。Pascoe和Tingley（2006）又指出除自然環(huán)境等無(wú)法消除的因素導(dǎo)致的技術(shù)效率損失外，其他情況下產(chǎn)生的效率損失均可以看作為過(guò)剩產(chǎn)能。（3）函數(shù)法。函數(shù)法的具體做法是先設(shè)定成本函數(shù)（或利潤(rùn)函數(shù)）的具體形式，通過(guò)完全競(jìng)爭(zhēng)條件下的均衡條件求出企業(yè)的生產(chǎn)能力，最終用實(shí)際產(chǎn)出與生產(chǎn)能力之比表示產(chǎn)能利用率。函數(shù)法需要預(yù)先設(shè)定先驗(yàn)性的成本函數(shù)，函數(shù)構(gòu)建的不確定性、要素價(jià)格數(shù)據(jù)的難以獲取以及參數(shù)估計(jì)的復(fù)雜性是難點(diǎn)，這也是峰值法和前沿面分析法避開(kāi)函數(shù)設(shè)定的主要原因。函數(shù)法的爭(zhēng)議焦點(diǎn)在于均衡條件的設(shè)定：其一，Berndt和Morrisom（1981）、Berndt和Hesse（1986）、Nelson（1989）、Garofalo和Malhotra（1997）、Gokcekus（1998）、Lazkano（2008）等從短期角度考察了企業(yè)的生產(chǎn)能力，認(rèn)為企業(yè)在保持固定成本不變的條件下，其最大生產(chǎn)能力應(yīng)該用短期平均成本曲線(xiàn)最低點(diǎn)時(shí)的產(chǎn)出水平表示；其二，Paine（1936）、Cassell（1937）、Hickman（1964）、Morrison（1985）則認(rèn)為企業(yè)的最大生產(chǎn)能力應(yīng)該出現(xiàn)在固定成本和可變成本均可調(diào)節(jié)的情況下，由此將企業(yè)生產(chǎn)能力界定為長(zhǎng)期平均成本曲線(xiàn)最低點(diǎn)時(shí)的產(chǎn)出水平；其三，Klein（1960）最初在所編制的“WhartonIndex”中的論述是贊同從長(zhǎng)期角度考慮企業(yè)生產(chǎn)能力的，但Klein（1960）又作了進(jìn)一步補(bǔ)充。他認(rèn)為長(zhǎng)期平均成本曲線(xiàn)在實(shí)踐中更大程度上表現(xiàn)為L(zhǎng)形，以找到曲線(xiàn)的最低點(diǎn)，主張把企業(yè)生產(chǎn)能力界定到長(zhǎng)期平均成本曲線(xiàn)和短期平均成本曲線(xiàn)的切點(diǎn)的產(chǎn)出水平上。這一建議后來(lái)也得到了Segerson和Squires（1990）、Morrison（1985）的采納。Pascoe等（2003）和Pascoe和Tingley（2006）基于不同的均衡條件測(cè)算了企業(yè)的產(chǎn)能利用率，發(fā)現(xiàn)不同的均衡條件所測(cè)算的生產(chǎn)能力是有差異的。Morrison（1985）對(duì)不同的均衡條件進(jìn)行甄別后指出，企業(yè)規(guī)模報(bào)酬是均衡條件選定的重要參考依據(jù)，當(dāng)企業(yè)規(guī)模報(bào)酬不變時(shí)宜采用短期成本曲線(xiàn)最低點(diǎn)的產(chǎn)出作為企業(yè)生產(chǎn)能力，否則采用長(zhǎng)期成本曲線(xiàn)與短期成本曲線(xiàn)的切點(diǎn)的產(chǎn)出作為企業(yè)生產(chǎn)能力?？梢?jiàn)，盡管函數(shù)法操作起來(lái)比較棘手，但學(xué)界對(duì)其論證和改進(jìn)的研究熱度不減，這主要源于函數(shù)法的理論基礎(chǔ)和統(tǒng)計(jì)技術(shù)更容易使得產(chǎn)能過(guò)剩概念還原為Chamberlin（1947）首次界定的初衷。

國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)對(duì)產(chǎn)能過(guò)剩監(jiān)測(cè)方法的研究起步較晚，研究?jī)?nèi)容主要是基于國(guó)外模型的中國(guó)應(yīng)用。工程學(xué)意義的測(cè)算方面：龔剛和楊琳（2002）、何彬（2008）假定一定時(shí)期內(nèi)的用電量與資本服務(wù)使用量成固定比例，然后以用電量乘以該比例代替無(wú)法觀測(cè)的資本服務(wù)使用量來(lái)求得我國(guó)的資本設(shè)備利用率；經(jīng)濟(jì)學(xué)意義測(cè)算方面：沈利生（1999）利用了峰值法，董敏杰等（2015）利用了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，孫巍等（2009）、韓國(guó)高等（2011）、國(guó)務(wù)院研究中心“進(jìn)一步化解產(chǎn)能過(guò)剩的政策研究”課題組（2015）利用成本函數(shù)法分別測(cè)算了我國(guó)工業(yè)部門(mén)的產(chǎn)能利用率。

本文試圖基于Morrison（1985）的研究架構(gòu)，結(jié)合鋼鐵企業(yè)的實(shí)際運(yùn)行特征，采用長(zhǎng)期成本曲線(xiàn)與短期成本曲線(xiàn)切點(diǎn)的產(chǎn)出測(cè)算我國(guó)鋼鐵企業(yè)的生產(chǎn)能力，采用成本函數(shù)法測(cè)算我國(guó)鋼鐵企業(yè)的產(chǎn)能利用率，最終來(lái)分析其產(chǎn)能過(guò)剩狀況、所有制格局及對(duì)經(jīng)營(yíng)效益的影響。

三、我國(guó)鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能利用率的變動(dòng)趨勢(shì)及企業(yè)性質(zhì)差異

我們首先在借鑒Klein（1960）、Nelson（1989）和Morrison（1985）研究成果的基礎(chǔ)上，基于1998–2007年中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)提供的企業(yè)微觀數(shù)據(jù)，測(cè)度我國(guó)鋼鐵企業(yè)的產(chǎn)能利用率。

（一）理論模型

假定代表性企業(yè)在技術(shù)水平為T(mén)的情況下組織資本K、勞動(dòng)L和中間投入M進(jìn)行生產(chǎn)，生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定為：

其中，Y表示總產(chǎn)出，用時(shí)間變量來(lái)衡量技術(shù)水平T。假定資本K為短期分析的固定要素，勞動(dòng)L和中間投入M為可變要素。若用P1和P2分別表示勞動(dòng)和中間投入的市場(chǎng)價(jià)格，根據(jù)Lau（1976）的定義可以把可變成本表述成一個(gè)由Y、K、T、P1和P2決定的函數(shù)形式：

把式（2）用超越對(duì)數(shù)形式表示為：

其中，i和j表示可變要素的種類(lèi)，f表示企業(yè)數(shù)量；FDf表示企業(yè)的個(gè)體特征，用來(lái)控制企業(yè)的個(gè)體效應(yīng)；ai、aij、by、byy、byi、ck、ckk、cki、cky、dt、dtt、dti、dtk和dty為各要素組合的參數(shù)值；a0為常數(shù)項(xiàng)，表示企業(yè)固有的可變成本。在可變投入要素價(jià)格的對(duì)稱(chēng)性和線(xiàn)性齊次性條件約束下，式（3）的待估參數(shù)滿(mǎn)足：

對(duì)式（3）取對(duì)數(shù)微分得出可變要素投入的份額方程（謝波德引理）：

假定企業(yè)的固定成本方程為資本的市場(chǎng)租賃價(jià)格與資本的乘積：

則企業(yè)短期總成本函數(shù)可表示為：

進(jìn)一步可得出企業(yè)短期平均成本函數(shù)（在式（7）左右兩邊同除以總產(chǎn)出Y）：

根據(jù)Klein（1960）和Morrison（1985）的思想，企業(yè)生產(chǎn)能力應(yīng)是短期平均成本曲線(xiàn)（SRATC）與長(zhǎng)期平均成本曲線(xiàn)（LRATC）切點(diǎn)處的產(chǎn)出水平。當(dāng)長(zhǎng)期成本曲線(xiàn)與短期成本曲線(xiàn)相切時(shí)，假定企業(yè)處于長(zhǎng)期均衡時(shí)的資本為K*，對(duì)式（8）求關(guān)于長(zhǎng)期均衡資本K*的導(dǎo)數(shù)可得：

式（9）表明，在長(zhǎng)期均衡狀態(tài)下，企業(yè)增加一單位資本給生產(chǎn)成本帶來(lái)的增量為資本的要素價(jià)格。把式（9）右邊第一項(xiàng)再次拓展為：

自此，對(duì)式（3）關(guān)于lnK*求導(dǎo)可得：

將式（11）和式（10）代入式（9）則可求出企業(yè)在既定資本存量條件下短期成本曲線(xiàn)和長(zhǎng)期平均成本曲線(xiàn)切點(diǎn)處的產(chǎn)出水平，也即企業(yè)的生產(chǎn)能力，計(jì)算實(shí)際產(chǎn)出與生產(chǎn)能力之比便可以得出企業(yè)產(chǎn)能利用率。

（二）數(shù)據(jù)選取

1.樣本提取

樣本主要從1998–2007年中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中提取，范圍為所有行業(yè)類(lèi)型屬于黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)企業(yè)（兩位數(shù)行業(yè)代碼為32）的鋼鐵企業(yè)，其中包括了四個(gè)四位數(shù)行業(yè)代碼分別為3210、3220、3230和3040的細(xì)分行業(yè)，依次為煉鐵業(yè)、煉鋼業(yè)、鋼壓延加工業(yè)和鐵合金冶煉業(yè)。其中，“煉鐵”是指用高爐、直接還原、熔融還原等方法從礦石等含鐵化合物中還原出生鐵的生產(chǎn)過(guò)程；“煉鋼”是指利用不同來(lái)源的氧去氧化爐料（主要是生鐵）中所含的雜質(zhì)以達(dá)到金屬提純的生產(chǎn)過(guò)程；“鋼壓延加工”是指通過(guò)熱軋、冷加工、鍛壓和擠壓等塑性加工使連鑄坯、鋼錠產(chǎn)生塑性變形，制成具有一定形狀尺寸的鋼材產(chǎn)品的生產(chǎn)活動(dòng)；“鐵合金冶煉”是指把鐵與其他一種或一種以上的金屬或非金屬元素冶煉成合金生產(chǎn)活動(dòng)。

根據(jù)聶輝華等（2012）、謝千里等（2008）和Bai等（2009）的指標(biāo)剔除標(biāo)準(zhǔn)，剔除了以下樣本：工業(yè)總產(chǎn)值、固定資產(chǎn)凈值、工業(yè)銷(xiāo)售產(chǎn)值、實(shí)收資本缺失或小于0的企業(yè)；從業(yè)人數(shù)小于8的；銷(xiāo)售額低于500萬(wàn)元的；總資產(chǎn)小于流動(dòng)資產(chǎn)、總資產(chǎn)小于固定資產(chǎn)凈額或者累計(jì)折舊小于當(dāng)期折舊的企業(yè)；利潤(rùn)率低于1%或高于99%的企業(yè)①這里依據(jù)Cai和Liu（2009）的會(huì)計(jì)核算標(biāo)準(zhǔn)來(lái)計(jì)算，具體公式為：企業(yè)利潤(rùn)（利潤(rùn)=工業(yè)總產(chǎn)值–中間投入–財(cái)務(wù)費(fèi)用–工資–當(dāng)期折舊–增值稅）。；固定資產(chǎn)凈額、工業(yè)總產(chǎn)值、從業(yè)人數(shù)和實(shí)收資本前后1%分位的企業(yè)。在識(shí)別企業(yè)性質(zhì)時(shí)，我們采用實(shí)收資本中各種資本金的比例來(lái)識(shí)別企業(yè)的所有制類(lèi)型②至少有15%的注冊(cè)類(lèi)型為國(guó)有企業(yè)的企業(yè)其實(shí)已經(jīng)不是真正的國(guó)有企業(yè)，因此工商局登記注冊(cè)的企業(yè)類(lèi)型并不能確切地識(shí)別企業(yè)的所有制類(lèi)型（聶輝華等，2012）。：國(guó)有資本金比例超過(guò)50%為國(guó)有企業(yè)；集體資本金比例超過(guò)50%為集體企業(yè)；私人資本金比例超過(guò)50%為私有企業(yè)；港澳臺(tái)資本金和外商資本金比例之和超過(guò)25%為外資企業(yè)①按照中國(guó)的法律規(guī)定，外資企業(yè)的投資比例原則上不能低于25%，故借鑒路江涌（2008）的做法，設(shè)定外資實(shí)收資本金比例超過(guò)25%的企業(yè)為外資企業(yè)。；把無(wú)法通過(guò)資本金比例識(shí)別的企業(yè)定義為其他企業(yè)。表1報(bào)告了最終提取樣本信息的情況。

表1 本文提取鋼鐵企業(yè)數(shù)據(jù)的樣本信息

2.指標(biāo)構(gòu)建

用“本年應(yīng)付工資總額”與“中間投入合計(jì)”之和表示可變成本VC，用工業(yè)增加值表示總產(chǎn)出Y②由于部分樣本缺失工業(yè)增加值指標(biāo)，我們采用劉小玄和李雙杰（2008）的估算公式進(jìn)行了推算：工業(yè)增加值=產(chǎn)品銷(xiāo)售額–期初存貨+期末存貨–中間投入合計(jì)+增值稅。，用固定資產(chǎn)凈值年平均余額表示資本K，用《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中黑色金屬冶煉及加工行業(yè)勞動(dòng)力年人均工資表示勞動(dòng)價(jià)格P1，用《中國(guó)價(jià)格統(tǒng)計(jì)年鑒》中黑色金屬材料類(lèi)購(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù)表示中間投入價(jià)格指數(shù)P2（P1和P2已換算成以1998年為基期的定比價(jià)值指數(shù)）。

由于資本租賃價(jià)格難以直接獲取，我們根據(jù)Jorgenson（1963）的理論推導(dǎo)來(lái)獲得。Jorgenson（1963）假定在競(jìng)爭(zhēng)性市場(chǎng)條件下，企業(yè)持有資本的使用成本等于它未來(lái)所有期望租賃收入的折現(xiàn)和，有三部分組成：一是企業(yè)放棄利息收入的機(jī)會(huì)成本；二是折舊費(fèi)用；三是資本價(jià)格的波動(dòng)帶來(lái)的資本使用成本，即資本價(jià)格下降預(yù)示著企業(yè)資本的使用成本上升，反之亦然。基于此，可用公式表示資本租賃rit：

其中，Pit表示i企業(yè)t時(shí)間在資本市場(chǎng)的真實(shí)購(gòu)置價(jià)格，用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)表示；表示企業(yè)支付的真實(shí)利率，用企業(yè)當(dāng)年利息支出與負(fù)債合計(jì)之比表示；δit為資本的折舊率，用企業(yè)本年折舊與固定資產(chǎn)原價(jià)合計(jì)之比表示；表示資本真實(shí)購(gòu)置價(jià)格的變化程度。

（三）參數(shù)估計(jì)

此時(shí)可以由式（3）、式（4）和式（5）獲取超越對(duì)數(shù)成本函數(shù)的參數(shù)估計(jì)值。式（5）是由企業(yè)最大化問(wèn)題推導(dǎo)而來(lái)，式（4）是式（3）的參數(shù)約束條件，該方程組存在跨方程的參數(shù)約束，多方程系統(tǒng)估計(jì)會(huì)比單一方程O(píng)LS法的估計(jì)更有效。而且，因式（3）、式（4）和式（5）各變量之間不存在內(nèi)在聯(lián)系，而各方程的擾動(dòng)項(xiàng)存在一定的相關(guān)性，本節(jié)宜采用似不相關(guān)回歸法（SUR）對(duì)可變成本方程的參數(shù)值進(jìn)行估計(jì)。由于所選取的四類(lèi)細(xì)分行業(yè)之間的組織結(jié)構(gòu)和運(yùn)營(yíng)特征又存在一定的差異，為了避免可變成本構(gòu)成的差異對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響，分別對(duì)四種類(lèi)型企業(yè)進(jìn)行了參數(shù)估計(jì)。參數(shù)估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 超越對(duì)數(shù)成本函數(shù)模型的參數(shù)估計(jì)

（四）測(cè)算結(jié)果

把估計(jì)參數(shù)值代入式（9）、式（10）和式（11），利用迭代技術(shù)可測(cè)算出短期成本曲線(xiàn)和長(zhǎng)期平均成本曲線(xiàn)切點(diǎn)處的產(chǎn)出水平便是企業(yè)的生產(chǎn)能力，企業(yè)實(shí)際產(chǎn)出與生產(chǎn)能力之比可得出企業(yè)產(chǎn)能利用率。用組內(nèi)企業(yè)實(shí)際總產(chǎn)出總和與組內(nèi)企業(yè)生產(chǎn)能力總和之比計(jì)算的不同類(lèi)型企業(yè)間產(chǎn)能利用率如表3所示①由于所選樣本企業(yè)規(guī)模差異較大，在統(tǒng)計(jì)總體企業(yè)以及不同類(lèi)型企業(yè)的產(chǎn)能利用率時(shí)我們沒(méi)有采取算術(shù)平均法。。與此同時(shí)，為了從統(tǒng)計(jì)性描述的角度展示鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能利用率與利潤(rùn)率的相關(guān)性，表3的下半部分又羅列了鋼鐵企業(yè)相應(yīng)年份的產(chǎn)值利潤(rùn)率和銷(xiāo)售利潤(rùn)率（計(jì)算方法仍采用組內(nèi)計(jì)算方法），以示對(duì)比。由表3的測(cè)算結(jié)果可知：

表3 我國(guó)鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能利用率測(cè)算結(jié)果

（1）我國(guó)鋼鐵企業(yè)的產(chǎn)能利用率與利潤(rùn)率具有相近的變化趨勢(shì)（見(jiàn)圖1）。1998–2004年鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能利用率逐步上升，由1998年的0.697上升到2004年的0.772，上升幅度為10.8%，2005年開(kāi)始出現(xiàn)下降趨勢(shì)，由2004年的0.772下降到2007年的0.758，下降近2%，整體上呈現(xiàn)一個(gè)倒U形趨勢(shì)。而在相應(yīng)時(shí)間段內(nèi)，鋼鐵企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效益也經(jīng)歷了相似的倒U形變化趨勢(shì)。以產(chǎn)值利潤(rùn)率為例，由1998年的0.001到2004年的0.029，上升了近30倍；2005年之后也開(kāi)始出現(xiàn)下降趨勢(shì)，由2004年的0.029下降到2007年的0.019，下降了32.6%，銷(xiāo)售利潤(rùn)率在兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)也經(jīng)歷了與產(chǎn)值利潤(rùn)率幾乎同步的變化趨勢(shì)。

（2）我國(guó)鋼鐵企業(yè)的產(chǎn)能利用率存在鮮明的企業(yè)性質(zhì)差異，其經(jīng)營(yíng)效益也存在類(lèi)似的企業(yè)性質(zhì)差異（見(jiàn)圖2）。1998–2007年間國(guó)有、集體、私營(yíng)和外資鋼鐵企業(yè)平均產(chǎn)能利用率分別為0.693、0.742、0.762和0.776，后三類(lèi)企業(yè)依次比國(guó)有鋼鐵企業(yè)高7.2%、10.1%和12.1%。鋼鐵企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效益也出現(xiàn)集體、私營(yíng)和外資逐次大于國(guó)有企業(yè)的格局，1998–2007年間國(guó)有、集體、私營(yíng)和外資鋼鐵企業(yè)產(chǎn)值利潤(rùn)率分別為0.006、0.026、0.027和0.029，后三類(lèi)企業(yè)依次比國(guó)有鋼鐵企業(yè)高2.9倍、3.1倍和3.4倍，相應(yīng)時(shí)間段的企業(yè)銷(xiāo)售利潤(rùn)率的差異表現(xiàn)出同樣的特征。

產(chǎn)能利用率與利潤(rùn)率之間這種相似變化趨勢(shì)和企業(yè)性質(zhì)差異，說(shuō)明企業(yè)的產(chǎn)能利用狀況和所有制屬性應(yīng)是深入分析我國(guó)鋼鐵企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的重要因素，但簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)描述尚不能真實(shí)地反映企業(yè)產(chǎn)能利用狀況、性質(zhì)差異及經(jīng)營(yíng)效益的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。下文將在控制其他影響因素的情況下，采用計(jì)量分析方法實(shí)證分析這些因素之間的量化關(guān)系。

四、產(chǎn)能利用率和性質(zhì)差異對(duì)我國(guó)鋼鐵企業(yè)利潤(rùn)率的影響

（一）模型設(shè)定和指標(biāo)構(gòu)建

依據(jù)前面的理論描繪和文獻(xiàn)綜述，設(shè)定實(shí)證模型如下：

在模型（13）和模型（14）中，i和t分別表示企業(yè)和時(shí)間（為了簡(jiǎn)便，接下來(lái)的變量介紹將省去下標(biāo)i和t）。PR表示利潤(rùn)率，分別用企業(yè)利潤(rùn)總額與工業(yè)總產(chǎn)值之比（PR_y）和利潤(rùn)總額與銷(xiāo)售收入之比（PR_s）表示。dum_jt、dum_sy和dum_wz分別表示所有制類(lèi)型分別為集體、私營(yíng)和外資企業(yè)虛擬變量，四個(gè)虛擬變量的主要參照是國(guó)有企業(yè)，用來(lái)衡量在其他變量得到控制的情況下，集體、私營(yíng)和外資企業(yè)的利潤(rùn)率與國(guó)有企業(yè)的差距。CU表示產(chǎn)能利用率，這個(gè)變量是用來(lái)考察產(chǎn)能過(guò)剩對(duì)我國(guó)鋼鐵企業(yè)利潤(rùn)率影響的主要指標(biāo)。模型（13）與模型（14）的主要差別是，后者剔除了產(chǎn)能利用率變量CU，目的是觀察兩個(gè)模型在產(chǎn)能利用率得到控制的情況下，dum_jt、dum_sy和dum_wz三個(gè)虛擬變量系數(shù)的變化程度，以此考察產(chǎn)能利用率對(duì)國(guó)有和非國(guó)有鋼鐵企業(yè)利潤(rùn)率差距的貢獻(xiàn)程度。貢獻(xiàn)度測(cè)算公式為（β2-α1）/α1。

Ω表示模型的一系列控制變量，主要包括：（1）資本價(jià)格Price_k，由于央行公布的利率具有一定的非市場(chǎng)特征和滯后性，我們用企業(yè)利息支出與負(fù)債合計(jì)之比表示資本價(jià)格。資本價(jià)格越高則企業(yè)單位產(chǎn)出成本越高，進(jìn)而會(huì)降低企業(yè)利潤(rùn)率，預(yù)期系數(shù)為負(fù)。（2）勞動(dòng)價(jià)格Price_l，用本年應(yīng)付工資總額、勞動(dòng)及待就業(yè)保險(xiǎn)費(fèi)和本年應(yīng)付福利費(fèi)總額表示，并將其換算成以1998年為基期的定比價(jià)值指數(shù)。勞動(dòng)價(jià)格體現(xiàn)的是企業(yè)所支付的勞動(dòng)力成本，勞動(dòng)力成本上升則不利于企業(yè)利潤(rùn)率的提升，預(yù)期系數(shù)為負(fù)。（3）技術(shù)水平Tech，用新產(chǎn)品產(chǎn)值與工業(yè)總產(chǎn)值之比表示。技術(shù)水平直接體現(xiàn)著企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，技術(shù)水平越高越有利于企業(yè)利潤(rùn)率的提升，預(yù)期系數(shù)為正。（4）市場(chǎng)化程度Market，用非國(guó)有企業(yè)總產(chǎn)值與所有企業(yè)總產(chǎn)值之比表示，市場(chǎng)化程度越高則表明市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度越高，且不利于企業(yè)利潤(rùn)率的提高，預(yù)期系數(shù)為負(fù)。（5）對(duì)外開(kāi)放度Open，用企業(yè)出口交貨值與工業(yè)總產(chǎn)值之比表示。企業(yè)對(duì)外開(kāi)放程度越高，則表明企業(yè)的市場(chǎng)開(kāi)拓能力就越強(qiáng)，是利潤(rùn)率提升的重要影響因素，預(yù)期系數(shù)為正。（6）企業(yè)年齡Age，年齡越大則表明企業(yè)技術(shù)設(shè)備和管理體制更新相對(duì)滯后（Braguinsky等，2015），進(jìn)而影響利潤(rùn)率的提升，預(yù)期系數(shù)為負(fù)。在回歸過(guò)程中我們同時(shí)又加入了企業(yè)規(guī)模虛擬變量、行業(yè)虛擬變量、時(shí)間虛擬變量和地區(qū)虛擬變量。δit表示殘差項(xiàng)。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)及構(gòu)建方法見(jiàn)表4。

表4 回歸方程中變量的描述性統(tǒng)計(jì)

（二）模型估計(jì)

為了能夠更好地反映產(chǎn)能利用率和其他控制變量對(duì)企業(yè)利潤(rùn)率的影響程度，這里對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。Driscoll和Kraay（1998）把面板數(shù)據(jù)存在截面相關(guān)、異方差和序列相關(guān)的情況稱(chēng)為“Driscoll-Kraay標(biāo)準(zhǔn)誤問(wèn)題”，DanielHoechle（2007）指出，若面板數(shù)據(jù)存在“Driscoll-Kraay標(biāo)準(zhǔn)誤問(wèn)題”，則固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)等傳統(tǒng)的估計(jì)方法雖然可以得到一致的估計(jì)量，但基于標(biāo)準(zhǔn)差的統(tǒng)計(jì)推斷是非有效的。由此我們采用DanielHoechle（2007）的“Driscoll-Kraay標(biāo)準(zhǔn)誤”的固定效應(yīng)模型回歸方法來(lái)克服面板數(shù)據(jù)的上述問(wèn)題，結(jié)果見(jiàn)表5。

估計(jì)（1）和估計(jì)（2）分別為以產(chǎn)值利潤(rùn)率PR_y和銷(xiāo)售利潤(rùn)率PR_s為被解釋變量的“Driscoll-Kraay標(biāo)準(zhǔn)誤”的固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果。由估計(jì)（1）和估計(jì)（2）可知，產(chǎn)能利用率CU的回歸系數(shù)均在1%水平條件下顯著為正，且絕對(duì)值要高于其他控制變量。為了排除利潤(rùn)率和產(chǎn)能利用率之間相互影響的內(nèi)生性問(wèn)題對(duì)估計(jì)結(jié)果帶來(lái)的偏誤，估計(jì)（3）和估計(jì)（4）分別以產(chǎn)值利潤(rùn)率PR_y和銷(xiāo)售利潤(rùn)率PR_s為被解釋變量，進(jìn)行了兩階段最小二乘（2SLS）回歸。在工具變量選取方面，我們采用企業(yè)應(yīng)收賬款率（應(yīng)收賬款與工業(yè)總產(chǎn)值之比）和滯后一期的產(chǎn)能利用率作為產(chǎn)能利用率的工具變量。應(yīng)收賬款率越高表明企業(yè)面臨的市場(chǎng)需求將趨于萎縮，所以應(yīng)收賬款很大程度上反映了廠商和客戶(hù)對(duì)未來(lái)的市場(chǎng)預(yù)期，尚未構(gòu)成對(duì)當(dāng)期企業(yè)利潤(rùn)率的影響，但應(yīng)收賬款率的高企則會(huì)對(duì)當(dāng)期產(chǎn)能利用率的提高造成壓力。估計(jì)（3）和估計(jì)（4）報(bào)告的Sargan過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)結(jié)果分別為0.5211（0.4704）和0.28339（p=0.5945），CraggDonald弱工具變量檢驗(yàn)結(jié)果分別為8684.34（0.0000）和8692.08（0.0000）①Sargan過(guò)度識(shí)別和CraggDonald弱工具變量檢驗(yàn)的原假設(shè)分別為：不存在過(guò)度識(shí)別和存在弱工具變量。，說(shuō)明模型所選工具變量是合理的。估計(jì)（3）和估計(jì)（4）顯示，產(chǎn)能利用率CU回歸系數(shù)依然均在1%水平上顯著為正，而且絕對(duì)值仍然高于其他控制變量。這說(shuō)明1998–2007年間我國(guó)鋼鐵企業(yè)的產(chǎn)能利用狀況在其利潤(rùn)率的變化過(guò)程中發(fā)揮著主導(dǎo)作用，因此若要解決我國(guó)鋼鐵企業(yè)經(jīng)營(yíng)效益的低下問(wèn)題，首先要從治理產(chǎn)能過(guò)剩入手。

表5 產(chǎn)能利用率對(duì)企業(yè)利潤(rùn)的影響的回歸結(jié)果

估計(jì)（5）和估計(jì)（6）為剔除了產(chǎn)能利用率CU的“Driscoll-Kraay標(biāo)準(zhǔn)誤”的固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果。對(duì)比估計(jì)（1）與估計(jì)（5）中所有制虛擬變量dum_jt、dum_sy和dum_wz回歸系數(shù)可知，當(dāng)在模型中加入產(chǎn)能CU時(shí)， dum_jt、dum_sy和dum_wz的回歸系數(shù)分別由0.0197、0.0264和0.0212降低到了0.0179、0.0189和0.0203，依次降低了9.1%、28.4%和4.2%。同樣，對(duì)比估計(jì)（2）與估計(jì)（6）中所有制虛擬變量dum_jt、dum_sy和dum_wz回歸系數(shù)可知，當(dāng)加入產(chǎn)能CU時(shí)，dum_jt、dum_sy和dum_wz的回歸系數(shù)分別由0.0195、0.0282和0.0282降低到了0.0174、0.0185和0.0246，依次降低了10.8%、34.4%和12.8%。總體來(lái)看，產(chǎn)能利用率差異解釋了國(guó)有與集體企業(yè)間利潤(rùn)率差距的10%左右，解釋了國(guó)有與私營(yíng)企業(yè)利潤(rùn)率差距的30%左右，解釋了國(guó)有與外資企業(yè)間利潤(rùn)率差距的7%左右。上述分析表明，長(zhǎng)期以來(lái)產(chǎn)能利用率的差異在很大程度上可以解釋國(guó)有與非國(guó)有鋼鐵企業(yè)間的利潤(rùn)率差異，尤其是國(guó)有與私營(yíng)企業(yè)之間的利潤(rùn)率差異。因此提高國(guó)有鋼鐵企業(yè)經(jīng)營(yíng)效益的改革應(yīng)著重企業(yè)所有制改革，通過(guò)所有制改革大力縮小國(guó)有與非國(guó)有鋼鐵企業(yè)之間的產(chǎn)能利用率差距，進(jìn)而提升國(guó)有鋼鐵企業(yè)經(jīng)營(yíng)效益。

五、基于企業(yè)規(guī)模對(duì)產(chǎn)能利用率企業(yè)性質(zhì)差異的進(jìn)一步分析

產(chǎn)能利用狀況很大程度上決定著我國(guó)鋼鐵企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效益，且鋼鐵企業(yè)的產(chǎn)能利用率又存在較大的企業(yè)性質(zhì)差異，因此解決鋼鐵企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效益低的問(wèn)題可以基于所有制改革的角度來(lái)治理產(chǎn)能過(guò)剩。那么，在產(chǎn)能過(guò)剩的治理過(guò)程中，除了考慮企業(yè)的所有制形式外，是否還要對(duì)企業(yè)的規(guī)模類(lèi)型進(jìn)行區(qū)分？因?yàn)橄嗤兄祁?lèi)型的企業(yè)又存在很大的規(guī)模差異，規(guī)模差異又或許是產(chǎn)能利用率差異的重要影響因素，若忽略規(guī)模差異而僅僅根據(jù)企業(yè)所有制類(lèi)型對(duì)企業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩進(jìn)行一刀切式的治理，勢(shì)必會(huì)影響鋼鐵企業(yè)過(guò)剩產(chǎn)能的有效化解。對(duì)此，我們?cè)诜治銎髽I(yè)所有制類(lèi)型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步區(qū)分企業(yè)的規(guī)模類(lèi)型，進(jìn)而探析我國(guó)鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能利用率的影響因素。

（一）模型設(shè)定和指標(biāo)構(gòu)建

設(shè)定產(chǎn)能利用率影響因素的實(shí)證模型如下：

在模型（15）和模型（16）中，dum_middle和dum_small分別表示企業(yè)規(guī)模為中型和小型企業(yè)的虛擬變量，四個(gè)虛擬變量主要參照的是大型企業(yè)，用來(lái)衡量在其他變量得到控制的情況下，中型和小型企業(yè)的產(chǎn)能利用率與大型企業(yè)的差距。其他的字母標(biāo)識(shí)同模型（13）和模型（14）。相對(duì)于模型（15）而言，模型（16）中增加了dum_middle和dum_small虛擬變量，用來(lái)考察在控制企業(yè)規(guī)模類(lèi)型差異的情況下，產(chǎn)能利用率的所有制差異有何變化。

控制變量Ω主要包括：（1）沉沒(méi)成本Sunk，用企業(yè)固定資產(chǎn)凈值年平均余額與工業(yè)總產(chǎn)值之比表示。沉沒(méi)成本越高表明企業(yè)前期付出的無(wú)法收回的成本較高，在市場(chǎng)需求下降條件下，企業(yè)往往無(wú)法及時(shí)退出過(guò)剩產(chǎn)能，最終變現(xiàn)為較低的產(chǎn)能利用率。（2）金融支持Support_Fin，由于我國(guó)企業(yè)目前的主要融資渠道來(lái)自銀行系統(tǒng)，我們用企業(yè)當(dāng)年利息支出總額與工業(yè)總產(chǎn)值之比來(lái)表示企業(yè)獲得的金融支持力度。企業(yè)得到的金融支持越高，則企業(yè)的投資沖動(dòng)就越強(qiáng)，自然也是產(chǎn)能過(guò)剩的重要誘因。（3）政府扶持Support_gov，用企業(yè)當(dāng)年獲得的政府補(bǔ)貼與工業(yè)總產(chǎn)值之比表示。在以GDP為主的政績(jī)考核體制下，地方政府具有較強(qiáng)的動(dòng)力對(duì)當(dāng)?shù)仄髽I(yè)給予大力的扶持以增加當(dāng)?shù)厣a(chǎn)總值和創(chuàng)造更多的就業(yè)機(jī)會(huì)，同時(shí)也會(huì)加劇產(chǎn)能過(guò)剩。（4）對(duì)外開(kāi)放度Open，用企業(yè)出口交貨值與工業(yè)總產(chǎn)值之比表示。企業(yè)開(kāi)放程度越高越有利于提高產(chǎn)能利用程度。此外，在模型中我們還加入了行業(yè)、時(shí)間和地區(qū)虛擬變量，用以控制行業(yè)、時(shí)間和地區(qū)的差異造成的產(chǎn)能利用差異。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)上文的表4。

（二）模型估計(jì)

由于我們測(cè)算的產(chǎn)能利用率處于0到1之間，故我們采用Tobit估計(jì)方法對(duì)模型（15）和模型（16）進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表6所示。表6中的估計(jì)（1）和估計(jì)（2）分別為模型（15）和模型（16）的估計(jì)結(jié)果。由估計(jì)（1）可知，在沒(méi)有加入dum_middle和dum_small虛擬變量的情況下，dum_jt、dum_sy和dum_wz虛擬變量的回歸系數(shù)依次顯著為0.095、0.115和0.232。這表明，當(dāng)不考慮不同所有制企業(yè)間存在的規(guī)模差異時(shí)，集體企業(yè)、私營(yíng)企業(yè)和外資企業(yè)的產(chǎn)能利用率分別比國(guó)有企業(yè)高0.095、0.115和0.232。事實(shí)上，不同所有制企業(yè)間存在很大的規(guī)模差異，如國(guó)有企業(yè)的規(guī)模明顯大于其他類(lèi)型企業(yè)，若不控制企業(yè)規(guī)模因素的影響，則會(huì)將規(guī)模因素帶來(lái)的產(chǎn)能利用差距融入所有制因素中來(lái)。估計(jì)（2）在估計(jì)（1）的基礎(chǔ)上加入了dum_middle和dum_small虛擬變量，結(jié)果顯示dum_middle和dum_small虛擬變量回歸系數(shù)顯著，分別為–0.040和–0.271，意味著中型企業(yè)和小型企業(yè)的產(chǎn)能利用率分別比大型企業(yè)低–0.040和–0.271。由此可見(jiàn)，我國(guó)鋼鐵企業(yè)在產(chǎn)能利用方面發(fā)揮了很大的規(guī)模優(yōu)勢(shì)，鋼鐵企業(yè)的大型化在一定程度上可以提高企業(yè)產(chǎn)能利用率。進(jìn)一步觀察可以發(fā)現(xiàn)，相對(duì)于估計(jì)（1）而言，估計(jì)（2）中dum_jt、dum_sy和dum_wz的回歸系數(shù)均得到了顯著提高，分別提高0.109、0.134和0.260，提高幅度分別為14.7%、16.5%和12.1%，表明若不考慮規(guī)模因素，國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)的產(chǎn)能利用率差距會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大15%左右。因此，在治理我國(guó)鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩問(wèn)題時(shí)，除了考慮企業(yè)的所有制形式外，還要區(qū)分企業(yè)的規(guī)模類(lèi)型，同時(shí)堅(jiān)持企業(yè)所有制改革和大型化的發(fā)展路徑。

表6 產(chǎn)能利用率影響因素探析：基于所有制和規(guī)模形式

為了進(jìn)一步尋求化解鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩的有效途徑，我們進(jìn)一步把整體樣本按企業(yè)類(lèi)型分為大型企業(yè)、中型企業(yè)和小型企業(yè)三個(gè)子樣本對(duì)模型（15）進(jìn)行回歸，估計(jì)結(jié)果見(jiàn)估計(jì)（3）、估計(jì)（4）和估計(jì)（5）。估計(jì)（3）中，dum_jt、dum_sy和dum_wz的回歸系數(shù)不顯著，說(shuō)明企業(yè)的所有制形式并沒(méi)有帶來(lái)大型鋼鐵企業(yè)間產(chǎn)能利用率的差異。估計(jì)（4）中dum_jt、dum_sy和dum_wz的回歸系數(shù)顯著，依次為0.025、0.150和0.172；估計(jì)（5）中dum_jt、dum_sy和dum_wz的回歸系數(shù)顯著，依次為0.208、0.185和0.329。這說(shuō)明企業(yè)的所有制形式給中小型鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能利用率帶來(lái)了顯著的差異，其中小型企業(yè)最為明顯。總體而言，我國(guó)鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能利用率的企業(yè)性質(zhì)差異主要表現(xiàn)在中小型企業(yè)，尤其是小型企業(yè)，這一結(jié)果為我國(guó)鋼鐵企業(yè)的產(chǎn)能過(guò)剩理清了更為鮮明的治理路徑，治理我國(guó)鋼鐵企業(yè)應(yīng)首先從中小型企業(yè)入手，對(duì)中小型企業(yè)的治理以所有制改革為主，即國(guó)有鋼鐵企業(yè)仍應(yīng)該繼續(xù)堅(jiān)持“抓大放小”的改革思路。

六、 結(jié)論及政策啟示

本文采用1998–2007年中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)提供的微觀數(shù)據(jù)，首先測(cè)度了我國(guó)鋼鐵企業(yè)的產(chǎn)能利用率，分析了產(chǎn)能利用率的演變趨勢(shì)、企業(yè)性質(zhì)差異及其對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效益的影響，并進(jìn)一步分析了企業(yè)性質(zhì)差異的規(guī)模因素。主要結(jié)論及政策啟示為：（1）我國(guó)鋼鐵企業(yè)的產(chǎn)能利用率與利潤(rùn)率具有相近的變化趨勢(shì)，且具有相似的企業(yè)性質(zhì)差異，即國(guó)有企業(yè)的產(chǎn)能利用率和利潤(rùn)率明顯低于集體、私營(yíng)和外資等非國(guó)有企業(yè)。（2）產(chǎn)能利用率是影響我國(guó)鋼鐵企業(yè)利潤(rùn)率的諸多因素中的主導(dǎo)因素，它的差異在很大程度上可以解釋國(guó)有與非國(guó)有鋼鐵企業(yè)間的利潤(rùn)率差異。具體表現(xiàn)為，國(guó)有與集體企業(yè)利潤(rùn)率差異的10%左右、國(guó)有與私營(yíng)企業(yè)利潤(rùn)率差異的30%左右以及國(guó)有與外資企業(yè)利潤(rùn)率差異的7%左右都可以由產(chǎn)能利用率差異來(lái)解釋。因此，未來(lái)國(guó)有鋼鐵企業(yè)的改革更應(yīng)該注重產(chǎn)能過(guò)剩的抑制和治理，大力縮小國(guó)有鋼鐵企業(yè)與非國(guó)有鋼鐵企業(yè)之間的產(chǎn)能利用率差距，才是提升國(guó)有鋼鐵企業(yè)經(jīng)營(yíng)效益的關(guān)鍵。（3）通過(guò)進(jìn)一步區(qū)分企業(yè)的規(guī)模類(lèi)型發(fā)現(xiàn)，我國(guó)鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能利用率的企業(yè)性質(zhì)差異主要表現(xiàn)在中小型企業(yè)，尤其是小型企業(yè)。因國(guó)有企業(yè)的規(guī)模較大，若不考慮規(guī)模因素，國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)的產(chǎn)能利用率差距會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大15%左右。因此，治理我國(guó)鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩問(wèn)題除了考慮企業(yè)的所有制形式外，還要區(qū)分企業(yè)的規(guī)模類(lèi)型，同時(shí)堅(jiān)持企業(yè)所有制改革和大型化的發(fā)展路徑。我們應(yīng)首先從中小型企業(yè)入手，對(duì)中小型企業(yè)的治理以所有制改革為主，即國(guó)有鋼鐵企業(yè)仍應(yīng)繼續(xù)堅(jiān)持“抓大放小”的改革思路。

[ 1 ]劉小玄, 李雙杰. 制造業(yè)企業(yè)相對(duì)效率的度量和比較及其外生決定因素(2000—2004)[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊),2008, (3).

[ 2 ]路江涌. 外商直接投資對(duì)內(nèi)資企業(yè)效率的影響和渠道[J]. 經(jīng)濟(jì)研究, 2008, (6).

[ 3 ]聶輝華, 江艇, 楊汝岱. 中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的使用現(xiàn)狀和潛在問(wèn)題[J]. 世界經(jīng)濟(jì), 2012, (5).

[ 4 ]沈利生. 我國(guó)潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率變動(dòng)趨勢(shì)估計(jì)[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究, 1999, (12).

[ 5 ]徐朝陽(yáng), 周念利. 市場(chǎng)結(jié)構(gòu)內(nèi)生變遷與產(chǎn)能過(guò)剩治理[J]. 經(jīng)濟(jì)研究, 2015, (2).

[ 6 ]Berndt E R, Morrison C J. Capacity utilization measures: underlying economic theory and an alternative approach[J]. American Economic Review, 1981, 71(2): 48-52.

[ 7 ]Berndt E R, Hesse D M. Measuring and assessing capacity utilization in the manufacturing sectors of nine oecd countries[J]. European Economic Review, 1986, 30(5): 961-989.

[ 8 ]Braguinsky S, Ohyama A, Okazaki T, et al. Acquisitions, productivity, and profitability: Evidence from the Japanese cotton spinning industry[J]. Electronic Journal, 2015, 105(7): 1-63.

[ 9 ]Borger B D, Kerstens K. The malmquist productivity index and plant capacity utilization[J]. Scandinavian Journal of Economics, 2000, 102(2): 303-310.

[10]Bye T, Bruvoll A, Larsson J. Capacity utilization in a generalized malmquist index including environmental factors: A decomposition analysis[J]. Land Economics, 2009, 85(3): 529-538.

[11]Cai H B, Liu Q. Competition and corporate tax avoidance: Evidence from Chinese industrial firms[J].Economic Journal, 2009, 119(537): 764-795.

[12]Cassels J M. Excess capacity and monopolistic competition[J]. The Quarterly Journal of Economics, 1937,51(3): 426-443.

[13]Chamberlin E H. The theory of monopolistic competition[M]. Cambridge: Harvard University Press, 1947.

[14]Coelli T, Grifell-Tatjé E, Perelman S. Capacity utilization and profitability: A decomposition of short-run profit efficiency[J]. International Journal of Production Economics, 2002, 79(3): 261-278.

[15]Driscoll J C, Kraay A C. Consistent covariance matrix estimation with spatially dependent data[J]. Review of Economics and Statistics, 1998, 80(4): 549-560.

[16]Fare R, Grosskopf S, Kokkelenberg E C. Measuring plant capacity, utilization and technical change: A nonparametric approach[J]. International Economic Review, 1989, 30(3): 655-666.

[17]Fare R, Grosskopf S, Kirkley J. Multi-output capacity measures and their relevance for productivity[J].Bulletin of Economic Research, 2000, 52(2): 101-112.

[18]Garofalo G A, Malhotra D M. Regional measures of capacity utilization in the 1980s[J]. Review of Economics and Statistics, 1997, 79(3): 415-421.

[19]Gokcekus O. Trade liberalization and capacity utilization: New evidence from the Turkish rubber industry[J].Empirical Economics, 1998, 23(4): 561-571.

[20]Hickman B G. On a new method of capacity estimation[J]. Journal of the American Statistical Association,1964, 59(306): 529-549.

[21]Hoechle D. Robust standard errors for panel regressions with cross-sectional dependence[J]. The Stata Journal,2007, 7(3): 281-312.

[22]Jorgenson D W. Capital theory and investment behavior[J]. The American Economic Review, 1963, 53(2):247-259.

[23]Karagiannis R. A system-of-equations two-stage DEA approach for explaining capacity utilization and technical efficiency[J]. Annals of Operations Research, 2015, 227(1): 25.

[24]Kirkley J, Paul C J M, Squires D. Capacity and capacity utilization in common-pool resource industries[J].Environmental and Resource Economics, 2002, 22(1): 71-97.

[25]Kirkley J, Paul C, Squires D. Capacity and capacity utilization in fishing industries[R]. Working Paper, 1999.

[26]Klein L R. Some theoretical issues in the measurement of capacity[J]. Econometrica, 1960, 28(2): 272-286.

[27]Klein L R, Long V, Greenspan A, et al. Capacity utilization: Concept, measurement, and recent estimates[J].Brookings Papers on Economic Activity, 1973, 4(3): 743-763.

[28]Lazkano I. Cost structure and capacity utilisation in multi-product industries: an application to the basque trawl industry[J]. Environmental and Resource Economics, 2008, 41(2): 189-207.

[29]Lindebo E, Hoff A, Vestergaard N. Revenue-based capacity utilisation measures and decomposition: The case of Danish North Sea trawlers[J]. European Journal of Operational Research, 2007, 180(1): 215-227.

[30]Morrison C J. On the economic interpretation and measurement of optimal capacity utilization with anticipatory expectations[J]. The Review of Economic Studies, 1985, 52(2): 295-309.

[31]Nelson R A. On the measurement of capacity utilization[J]. Journal of Industrial Economics, 1989, 37(3):273-286.

[32]Paine C L. Rationalisation and the theory of excess capacity[J]. Economica, 1936, 3(9): 46-60.

[33]Pascoe S, Tingley D. Economic capacity estimation in fisheries: A non-parametric ray approach[J]. Resource and Energy Economics, 2006, 28(2): 124-138.

[34]Pascoe S, Tingley D. Capacity and technical efficiency estimation in fisheries: Parametric and non-parametric techniques[A]. Weintraub A, Romero C, Bj?rndal T, et al, eds. Handbook of Operations Research in Natural Resources[C]. Boston, MA: Springer, 2007: 273-294.

[35]Phillips A. An appraisal of measures of capacity[J]. The American Economic Review, 1963, 53(2): 275-292.

[36]Smithies A. Economic fluctuations and growth[J]. Econometrica, 1957, 25(1): 1-52.

Summary: Based on the micro data of China’s iron and steel enterprises, this paper firstly measures capacity utilization rate from 1998 to 2007, then analyzes the evolution trend of the capacity utilization rate, the differences of the nature of enterprises and their influences on business efficiency, and finally studies the scale factors of enterprises’ nature differences. The research finds that the capacity utilization situation is always an important factor affecting the business efficiency of China’s iron and steel enterprises, which is particularly prominent in the state-owned iron and steel enterprises: firstly, capacity utilization rates and profit rates in China’s iron and steel enterprises have the same evolution trends and the similar nature differences, that is to say, stateowned enterprises’ capacity utilization rates and profit rates are significantly lower than those of non-state-owned enterprises such as collective, private and foreign enterprises; secondly, the capacity utilization rate is the dominant factor affecting profit rates of China’s iron and steel enterprises, whose difference can explain the differences in profit rates between state-owned and non-state-owned iron and steel enterprises to a great extent; specifically, about 10% of the profit rate differences between state-owned and collective enterprises, about 30% of the profit rate differences between state-owned and private enterprises and about 7% of the profit rate differences between state-owned and foreign enterprises can be explained by the differences in capacity utilization rate. Therefore, the future reform of state-owned steel enterprises should pay more attention to the prevention and governance of overcapacity. To narrow the gap of capacity utilization rates between state-owned and non-state-owned iron and steel enterprises vigorously is the key to enhance the business efficiency of state-owned iron and steel enterprises; thirdly,through further division of enterprises’ scale types, the nature differences in capacity utilization rates of China’s iron and steel enterprises are mainly in small and medium enterprises, especially small enterprises. Due to the large scale of state-owned enterprises, if the scale factor is not taken into consideration, the gap of the capacity utilization rates between state-owned and non-stateowned enterprises will further expand by about 15%. Therefore, in order to control the overcapacity of China’s iron and steel enterprises, we should not only consider the ownership of enterprises, but also distinguish the scale types of enterprises, and at the same time adhere to the development path of enterprise reform about ownership and large scale. We should start from the small and medium enterprises and focus on their ownership reform, namely our state-owned iron and steel enterprises should still continue to adhere to the reform ideas of “grasping the big and giving up the small”.

Capacity Utilization, Enterprise Nature and Operation Benefits: Empirical Study Based on Iron and Steel Industry

Ma Hongqi
( School of Economics and Management, China Agricultural University, Beijing 100083, China )

iron and steel enterprise；capacity utilization；overcapacity；profit rate

F424.4

A

1009-0150(2017)06-0031-15

10.16538/j.cnki.jsufe.2017.06.003

2017-08-15

基本科研業(yè)務(wù)專(zhuān)項(xiàng)資金項(xiàng)目“我國(guó)工業(yè)部門(mén)產(chǎn)能過(guò)剩的檢測(cè)及預(yù)警系統(tǒng)研究”（2017QC012）。

馬紅旗（1982－），男，河南衛(wèi)輝人，中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院講師。

（責(zé)任編輯：喜 雯）