研究结果揭示：浙江数据实证分析

本部分使用了浙江省制造业27个行业7年的数据，数据截面较多而时间较短，因此选择GMM方法（动态面板分析方法）进行实证分析，所构建的实证模型为：

CUit=β1CUit―1+β2neit+β′Xit+λi+εit　（1）

其中，CU为产能利用率，ne为产品供给质量，Xit为控制变量，λi为行业效应，εit为残差项。

使用上式进行计量分析可能会存在不可观察的行业效应，因此本书对上式进行差分以消除不可观察的行业效应，实证模型则进一步修改为：

CUit―CUit―1=β1（CUit―1―CUit―2）+β2（neit―neit―1）+β′（Xit―Xit―1）+εit―εit―1　（2）

式（2）虽消除了行业效应，但解释变量与被解释变量之间仍有可能存在内生性问题，本书选择变量的滞后项作为工具变量以解决内生性问题，并使用AR（2）和Hansen值检验工具变量以及模型的有效性。解释变量及控制变量的选取如下：

（1）产品供给质量（NE）。当前，浙江省对制造业普通商品的需求已接近饱和，因此去产能的思路应该从需求侧向供给侧转变，即产品供给质量提升将对产能过剩的化解起到重要影响（周密、刘秉镰，2017）。本书使用新产品产值率作为产品供给质量的代理变量。

（2）资本存量（K）。过度投资是造成制造业产能过剩的重要因素，因此资本存量的增长往往会加剧产能过剩问题，但投资对产能过剩的影响较为复杂，因此其影响机制在不同行业可能存在着差异（孙巍等，2009）。本书使用各行业固定资产净值年均余额衡量资本存量。

（3）劳动力数量（L）。劳动力数量增长往往伴随着投资的增长，因此也会因产能扩张而导致产能过剩问题。但劳动力增长往往还伴随着知识与技术的增长，如果此时投资没有出现大规模扩张，那么高端劳动力则有可能带来产品质量和竞争力的提升，进而有助于产能过剩的化解。本书使用各行业就业人数衡量劳动力数量。

（4）行业竞争程度（NU）。行业竞争程度的提升不仅会导致产品价格下降，过度无序竞争往往还会导致“潮涌现象”或攀比效应（白让让，2016），进而导致长期的产能利用率下滑，产能过剩随之出现。本书使用各行业规模以上企业数量作为行业竞争程度的代理变量。

（5）国外需求（Ex）。提高市场需求仍是基于需求侧化解产能过剩的重要举措，现阶段浙江省制造业出口导向型发展特征依旧较为明显，因此提升国外需求对制造业产能过剩的化解有着十分重要的作用。本书使用各行业出口交货值占工业销售值的比重衡量国外需求。

（6）国内需求（D）。国内需求也是化解产能过剩的需求侧措施之一，且对具有典型的大国大市场特征的中国来说，国内需求对制造业发展仍有着不可替代的作用。本书使用工业销售值减去出口交货值占工业销售值的比重衡量国内需求。

上述数据均来源于历年的《浙江统计年鉴》，并将资本存量、国内需求和国外需求数据换算成2010年不变价。另外，为了消除数据的异常波动及异方差等问题，还对数据取自然对数处理。

表10.4-1报告了浙江省制造业整体数据的分析结果。产品供给质量对产能利用率有着显著的促进作用，这说明产品供给质量提升是化解浙江省制造业产能过剩的重要途径。随着经济持续增长与居民收入水平的不断提升，市场对制造业的需求正由低端产品向中高端产品转变，原有的产品供给质量与结构已无法满足社会需求结构升级的需要，从而导致普通商品面临着“需求饱和陷阱”，这也是浙江省制造业出现产能过剩的重要原因。在制造业产品供给结构长期存在扭曲的背景下，通过刺激需求化解产能过剩的效果已越发微弱，因此应加快优化产品结构，不断满足市场对高端商品日益增长的需要，进而促进消费增长以化解产能过剩。未来提升制造业的产品供给质量，应成为浙江省化解制造业产能过剩的主要手段。

表10.4-1　制造业整体的回归结果

注：*，**和***分别表示在10%，5%和1%水平上显著，下同。

资本存量对产能利用率的影响不显著。虽有学者指出投资的“潮涌现象”是中国出现产能过剩的主要原因（林毅夫等，2010），但由于制造业不同行业的资本深化不同，且资本的技术水平差异巨大，因此投资的行业异质性可能导致了资本存量对制造业整体产能利用率的影响不显著。另外，如果过度投资已经导致了十分严重的产能过剩，那么产能利用率持续下降的可能性便会逐渐减弱，此时进一步增加投资并不会对产能利用率造成显著的影响。

行业竞争程度的影响显著为负，这说明制造业过度与无序发展导致的竞争是制造业出现产能过剩的重要原因。当前，浙江省制造业企业数量过多、规模较小等问题仍十分突出，由此产生的过度竞争一方面导致了产业结构雷同与整体技术水平低下，产品供给质量无法长期满足国内消费结构不断升级的要求；另一方面，技术创新能力不足则使得企业只能在全球价值链低端进行生产与贸易，从而导致了制造业被“低端锁定”，最终使得对外出口增长遇到严重的瓶颈。因此，行业竞争程度的提升会加剧制造业的产能过剩。

劳动力数量增长对产能利用率有着促进作用。随着制造业资本深化的快速增长，劳动力数量相对下降，但劳动力受教育程度在不断提升，且劳动者还可依靠“干中学”提升技术水平，因此劳动力数量增长有利于产品竞争力的提升，进而通过产品销售数量的提升化解产能过剩。(https://www.xing528.com)

内需和外需均存在正向促进作用，这说明市场需求仍是化解产能过剩的手段。但现阶段中国刺激需求政策的效果日渐式微，则说明化解产能过剩并不能简单地使用需求刺激政策，后文分样本的回归也显示出需求政策的影响存在行业异质性。而产品供给质量提升对产能利用率有着显著的促进作用则给制造业产能过剩化解提供了重要启示，即刺激需求的政策应与供给侧政策配合使用，方能真正发挥需求侧对产能利用率的提升作用。

表10.4-2报告了劳动密集型行业的回归结果。与整体数据回归结果一致，劳动密集型行业产品供给质量提升对产能利用率也有着显著的促进作用。与整体回归结果不同的是，劳动密集型行业资本存量对产能利用率有着促进作用，出现这一差异的原因可能是，相对于其他行业，劳动密集型行业的资本深化程度较低，仍存在着进一步提升的空间。且近些年来，浙江省大力推进的“机器换人”举措，也以装备更新为载体，大力推进技术创新、工艺创新和管理创新。因此，“机器换人”举措的实施，虽然扩大了投资规模，但设备中蕴含的资本体现型技术进步却提升了企业的技术创新能力，进而提高了产品竞争力并促进产能过剩的化解。其他变量的回归结果基本与整体数据的回归保持一致。

表10.4-2　劳动密集型行业的回归结果

续表

表10.4-3报告了资本密集型行业的回归结果。资本密集型行业产品供给质量提升对产能利用率存在着负向影响，这一结果不仅与整体和劳动密集型行业的回归结果相反，也与创新一般能够扩大市场规模的直观印象相悖，为什么会出现这一异常情况呢？这主要是因为资本密集型行业创新能力依然不足，2015年浙江省技术密集型行业新产品产值率为45%，而资本密集型行业新产品产值率仅为27%，因此创新能力不足可能导致了资本密集型行业产品供给质量提升无法有效拉动产能利用率的增长。另外，资本密集型行业还存在着资本比重较大、项目投资周期长以及产品更新换代缓慢等特征，市场可能对成熟产品的需求相对较大，新产品在上市初期不易打开市场，因此也无法有效提升产能利用率。而企业研发新产品还会导致投资进一步增加，在原有产品还未退出市场而新产品需求还未培育成熟的情况下，产能过剩则有可能出现持续加剧的情况。

资本密集型行业资本存量对产能利用率的影响不显著，但劳动力增长却有着显著的负向影响。这主要是因为资本密集型行业的技术创新或进步多依赖先进资本设备的投资，因此投资增长存在着产能扩张与技术进步两方面效应，而这个效应对产能利用率却有着相反的影响，因此资本存量最终的影响结果便存在着不确定性。而当资本密集型行业进行资本扩张时，其对劳动力还存在着数量和质量两个方面的替代作用，因此劳动力教育水平或技能水平往往会在资本扩张的过程中出现下降（陆菁、刘毅群，2016），这是劳动力数量增长对产能利用率存在负向影响的重要原因。

表10.4-3　资本密集型行业的回归结果

续表

表10.4-4报告了技术密集型行业的回归结果。技术密集型行业产品供给质量提升和劳动力增长均显著地提升了产能利用率，这说明技术密集型行业仍需先进的技术和劳动力以提升产品质量和竞争力，进而提高产能利用率。与其他行业不同的是，资本存量增长对技术密集型行业的产能利用率有着显著的负向影响，这主要是因为资本驱动型发展模式并不适合技术密集型行业。资本密集型行业的技术可能更多地体现在资本设备之中，而技术密集型行业则更加注重技术研发与高端人才的投入，因此其产品创新对资本投入依赖不大，过多的资本投入反而会导致低端产能过度扩张，从而降低产能利用率。外需对技术密集型行业产能利用率的影响不显著，这一结果说明浙江省技术密集型产品在国外市场中仍缺乏竞争力。现阶段浙江省技术密集型行业多属于技术模仿与追赶者，与国外拥有原创性技术创新的企业相比，浙江省该类产品的竞争力仍有待提升。2015年，浙江省绝大部分技术密集型行业的产品出口占比均呈明显下降态势，产品国际市场竞争力提升的任务依旧十分艰巨。劳动密集型和资本密集型行业的外需对产能利用率有着积极作用，而技术密集型行业的外需作用不显著，这一结论也与王岚和李宏艳（2015）的研究相吻合，即中国制造业在全球价值链存在着低端产业地位较高、高端产业地位较低的窘境。与外需不同的是，内需对技术密集型行业的产能利用率有着显著促进作用。当前，浙江省技术密集型产品仍高度依赖国内市场，国内市场多占据着80%的销售份额，因此内需仍有着不可替代的作用。综合上述分析结果可知，未来如何加快产品创新以提高出口竞争力，进而实现“内外需双轮驱动”发展模式，应成为解决技术密集型行业产能过剩问题的重要思路。

表10.4-4　技术密集型行业的回归结果

综合不同行业的实证结果来看，化解产能过剩应根据行业特征实施差异化策略。产品供给质量提升是劳动密集型和技术密集型行业提升产能利用率的重要举措，因此加快技术研发提升产品创新能力是化解产能过剩的重要举措。虽然与技术密集型行业相比，浙江省资本密集型行业创新能力相对较弱，且资本密集型行业的产品创新在一定程度上还加剧了产能过剩，但并不能因此否定创新的作用。出现上述结果主要是因为资本密集型行业技术创新对资本设备依赖较大，产品创新需要大量资本投入，但这会进一步加剧资本深化程度，进而导致产能也随之不断扩张。因此，转变技术创新的“资本路径依赖”，加强原创性技术创新、工艺创新和管理创新等，应是资本密集型行业化解产能过剩的重要举措。

此外，浙江省制造业长期产能过剩，还有其特殊的形成机制。浙江省民营企业较为发达，其中最为显著的特征便是企业数量众多且规模较小，这虽有利于市场机制的发挥，但也容易导致行业出现过度竞争、产能无序扩张等问题，而企业规模小还会导致生产的规模优势难以形成，企业也无力承担技术创新所需的巨额资金投入以及创新失败可能带来的风险等。产能利用率的测度结果也显示技术效率下降是浙江省制造业出现产能过剩的重要原因，进一步印证了“小而分散”的企业布局会导致产能过剩。“小而分散”的企业布局已严重制约了浙江省制造业的转型升级，试图通过产品供给质量提升以化解产能过剩的局面也因此无法顺利形成，所以，加快提升制造业集聚发展水平将是浙江省制造业化解产能过剩的关键所在。

资本存量、劳动力和外需的影响在不同行业存在着异质性，则说明向质量型发展模式转变已成了浙江省制造业化解产能过剩的重要抓手。提升要素投入质量并加快技术创新，一方面可以从供给侧优化产品供给质量，以满足需求结构升级的要求，另一方面还可以提升产品的市场竞争力，以发挥需求侧对制造业产能过剩化解的积极作用。

为了确保回归结果的稳健性，本书使用了两种方法进行了稳健性检验。一是将被解释变量由产能利用率替换为设备利用率，然后重新使用GMM方法进行回归分析；二是更换回归分析方法，使用面板工具变量回归分析方法对GMM回归方法进行稳健性检验。使用上述两种方法进行回归，核心解释变量及其控制变量在回归结果的方向性与显著性方面基本与上文保持一致（由于篇幅所限，没有报告具体的回归结果），因此可以认为本书的结果是稳健的。