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基金项目：湖北省教育厅人文社科项目（14Y038）
中图分类号：F426 文献标识码：A
内容摘 要：出现产能过剩的制造业行业,由于特征不同,其产能过剩程度是存在行业差异的,采取“一刀切”的治理措施极有可能对行业发展造成破坏.行业特征因素对行业产能过剩并不仅是独立的,还可能通过对其它影响因素产生调节作用来影响行业产能过剩发生率.本文采用交互项法,对竞争强度、投资比重和创新投入三个行业特征因素的调节作用进行探讨,考察了行业特征对“其它因素影响产能过剩发生率”这一关系的作用方向和显著性.
关键词：制造业 产能过剩发生率 行业特征
引言及文獻综述
作为国民经济基础支柱产业的制造业,其发展健康与否将会牵动上下游相关行业的发展以及整个国家的经济发展.产能过剩是当前我国制造业最显著的风险之一,不仅是传统制造业,战略性新兴产业也已出现或潜藏着产能过剩风险.化解制造业产能过剩已经提出多年,然而产能过剩表现出波动性、长期性、复杂性的特征,不同的行业产能过剩程度不尽相同,治理的效果也参差不齐.
前期研究普遍认为固定资产投资、垄断特征、技术效率不同的行业,产能过剩程度也不同（韩国高等,2011；杨振兵、张诚,2015）,可以说上述影响因素是造成产能过剩程度差异的行业特征.已有文献中,一般是将固定资产投资、垄断特征、技术效率等与其它影响因素并列置于模型中,其目的是探讨哪些因素会影响产能过剩,这一做法的前提是认为这些因素对产能过剩的影响是独立的.而本文的观点是,行业特征因素对行业产能过剩的影响并不仅是独立作用的,还可能通过对其它影响因素产生调节作用来影响行业出现产能过剩的可能性,它们或者增强其它因素对产能过剩发生率的影响,或者减弱此影响,又或者产生了替代作用.有些行业虽然同属制造业,甚至同属重工业,虽然它们在很多方面具有共同点,但因为具有某些不同的特征,发生产能过剩的可能性并不相同.即所谓“特征”因素,产能过剩的行业差异是“特征”因素作用的结果和表现.因此“特征”因素施加在其它因素之上的调节作用是解释产能过剩行业差异的重要机理.
调节作用的分析采用交互项法来实现.将各样本的行业特征因素与产能过剩发生率的其它影响因素相乘作为模型的变量构成连乘方程, 以考察行业特征对“其它因素影响产能过剩发生率”这一关系的作用方向和显著性.
研究设计
(一)样本选择
本文选取2002-2011年我国制造业28个行业的面板数据作为研究样本,数据来自《中国工业经济统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》等.需要说明的是,虽然本文的研究对象是产能过剩行业,但样本选择仍为我国制造业28个行业的面板数据,即包含非产能过剩行业.原因在于,非产能过剩行业与产能过剩行业表现出相反的或不相关的行业特征,加入非产能过剩行业数据,不仅不会对结论造成干扰,反而会强化本文结论.
(二)变量选择与数据来源
被解释变量.即行业出现产能过剩的可能性,设定为一个二元选择变量,即
对于y的取值,本文根据已有文献的判断结果来确定,说明如下：如前所述,由于产能利用率的计算至今没有统一的测度方法,不同的产能利用率计算结果必然导致不同的结论,但这并不会对本文的研究方法造成实质影响,本文选取杨振兵,张诚（2015）一文中计算的产能过剩指标数据,对于使用其它测度方法计算的产能利用率结果,本文的方法直接套用即可.采用杨振兵、张诚（2015）一文我国工业36个行业的产能过剩指数（SFA）数据为Prob（y 等于 1|X,ε）赋值,历年产能过剩指数大于1的行业界定为产能过剩发生率Prob（y等于1|X,ε）等于1的行业,其余行业Prob（y等于1|X,ε）等于0.
解释变量.本文主要探讨行业特征对产能过剩发生率的影响,因此解释变量是一个综合反映行业特征的变量,记为CHAR.如前所述,前期文献普遍认为固定资产投资、垄断特征、技术效率等是造成产能过剩程度差异的行业特征.因此,CHAR包含行业特征变量竞争强度（CI）、投资比重（IV）和创新投入（IN）.
其中,CI是竞争强度指数,反映垄断特征.市场集中程度的度量,已有文献多采用赫芬达指数（HHI）,但HHI指数是反映市场中企业的数量和相对规模的指标,而本文研究的是行业而非企业,所以用行业竞争强度（杨振兵、张诚,2015）反映产业集中度更为合适,计算方法也与杨文一致.IV是固定资产投资比重.投资是制造业企业获得资本投入的主要方式,而且已有研究也指出我国过高的投资导致了产能过剩（韩国高等,2011）.考察投资比重对产能过剩的影响,需考虑到投资产生的效果,采用当年价投资额与工业总产值的比值,即投入-产出指标来衡量.其中,当年价投资额为当年固定资产原值减去上年固定资产原值.IN是创新投入,反映技术效率,因为行业创新投入可以决定技术进步的水平,进一步会影响生产能力,从而对产能过剩产生重要影响.与IV类似,创新投入也采用投入-产出指标,即制造业内各行业科技活动内部支出与工业总产值的比值来反映.
控制变量.本文模型有两个控制变量,分别是需求增长率GR和外资比重FDI.
需求增长率（GR）.需求增长在前期文献（Lieberman,1987）中提到,认为是行业扩张的动机之一,会对产能过剩产生正向影响,即加剧产能过剩；也有文献（陶忠元,2011）认为市场配置资源的决定性作用使得通过增加有效需求可以缓解产能过剩压力.需求增长GR采用产品市场的4年复合年增长率予以反映,计算4年复合年增长率使用《中国工业经济统计年鉴》“产品销售率”指标.
外资比重（FDI）.我国是发展中国家,在制造业崛起的过程中,外商直接投资做出了巨大贡献,外资通过资本注入、技术和管理经验渗透提升了制造业整体生产能力.另一方面,外商作为我国制造业主要的控股方,出于对公司利润的追逐和母公司全球扩张战略的实施,会较少考虑东道国产业规划和产业均衡发展,其对产业的产能扩张起着主导与推动作用.外资在行业实收资本中的份额决定了外资的控制权,因此本文采用各行业外商资本占实收资本的份额予以反映.
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参考文献：
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