产能过剩对产能利用率的影响

从经济学基本理论来看，产能的定义有三种：一是总生产函数的最大投入点，即在现有技术水平、生产装备下的潜在的最大产出，在生产可能性曲线上的产出是较为理想的经济场景。二是在正常投入条件下可能达到的产出水平，这没有考虑延长工时，但考虑了工人休假和生产装置的正常检修情形。三是在给定资本存量和生产要素投入价格条件下，企业长期希望获得的产出水平，即长期平均成本曲线最低点所对应的产出水平。美国联邦储备委员会（简称“美联储”）估算产能所使用的概念与上述第二种定义比较接近，即正常的停工、假设有充足的生产投入[11]。

所谓产能过剩，直观的定义是产能大于经济所需。经济所需一般指当年的销量，如果忽略库存的变化，则可以用产量来衡量。产能过剩的衡量方法有两种：一是看产能超出产出的规模，这是中华人民共和国国家发展和改革委员会（以下简称“国家发展改革委”）经常用的方法；二是产能利用率，即产出除以产能，它反映了经济活动中闲置资源的数量，定量反映了产能过剩的程度。第一种方法受到量纲与量级的影响，难以进行横向比较，因此产能利用率是衡量产能过剩最常用的指标[12]。

关于产能过剩的水平，许多发达国家很早就开始了对产能利用率的定量测算研究。以美国为例，早在20世纪60年代，就有五个机构独立开展了产能利用率的测算工作，这五个机构分别是麦克希尔经济部[13]、国民工业委员会[14]、《财富》杂志、美联储研究与统计部、宾夕法尼亚大学沃顿经济计量预测协会[15]。前四家机构基于统计调查，沃顿经济计量预测协会则基于经济理论基础[16]，其开创者克莱因教授在大学主修微积分，随后开始研究计算机模拟，利用基于数学方程的计量经济学模型，预测了二战后美国的经济繁荣，并因其开发用于分析和预测全球经济趋势的统计模型而于1980年被授予诺贝尔经济学奖。克莱因教授利用大量调查数据为美国和其他几个国家建立的统计经济模型已被世界各地的经济学家采用。诺贝尔评选委员会在授予克莱因教授诺贝尔经济学奖时评论认为，“经济科学经验领域的研究人员（如果有的话）很少拥有如此众多的继承者和如此大的影响力”[17]。沃顿经济计量预测协会公布的沃顿指数（Wharton Index）采用峰值法。此后，一些研究者又提出了测算产能利用率的工程法、函数法、数据包络法、协整法、随机前沿法[18]、峰值法（见表3.1）等。

表3.1　产能利用率测度方法及含义

续表

资料来源：作者汇总整理。

关于产能利用率的主要测算方法，总体来看，产能利用率的测量方法可分为调查统计法和经济分析法两大类。其中，调查统计法是在不同行业内选定样本企业，定时调查其生产能力，得到的结果较为客观，但需要对大量企业进行定期调查，人力与物力消耗较高，通常为统计部门所使用。经济分析法以经济理论为基础，推导出某种测算方法，然后利用一些较易获取的数据推测出产能利用率，通常为学术研究者所采用。

不同方法的假设条件和理论基础存在着明显差异，而且不同方法对应的生产能力的界定标准也不尽相同。产能利用率是实际产出与生产能力的比值，这一点已被广泛接受，但是生产能力如何界定，目前尚无统一认识。因此，如果不加区别地直接将不同方法的测算结果进行比较可能是不合适的[19]。(www.xing528.com)

在美国早期开展的关于产能利用率的五项工作中，沃顿经济计量预测协会公布的“沃顿指数”工作是唯一具有经济理论基础的工作。这项工作的主要开创者——克莱因教授将生产能力定义为厂商达到竞争均衡时的产出水平，进而为产能过剩提供了理论解释：在完全竞争条件下，厂商的均衡产出即为平均成本函数最低点时的产出，但在非完全竞争条件下，厂商的均衡产出低于平均成本函数最低点时的产出，两者之差即“产能过剩”。在测算产能利用率时，克莱因教授等实际上使用的是峰值法。该方法假设产量达到峰值时的产能利用率为100％，其他时期的产能利用率可按照峰值的产出进行推算，后来使用生产函数来估算部门的产能，并依此对峰值法的结果进行调整。1973年下半年，美联储公布的产能利用率为83.4％；麦克希尔经济部公布的产能利用率为86.5％；沃顿商学院公布的产能利用率（沃顿指数）为96.7％。针对1958年至1973年麦克希尔经济部、美联储和沃顿商学院等不同机构之间公布的产能利用率的差异，克莱因教授等人为此进行了研究方法改进，并认为不同机构之间公布的产能利用率的差异始于1965年，此后沃顿指数不断攀高，短期波动比较有相关性，特别是能解释1965年及1973年两个不同时期美国的通货膨胀（简称“通胀”）水平[20]。沃顿指数工作现已经多次易主，相关产业数据可通过埃士信信息咨询公司（IHS）主要产业和企业数据库（MIPD）查询[21]。

美联储定义的产能利用率，也叫设备利用率，是工业总产出对生产设备的比率。该指标与工业产出数据由美联储一并发布，涵盖制造业、采矿业、电力和燃气公用事业。产能利用率在95％以上，代表基本不存在闲置产能；产能利用率在90％以下，且持续下降，表示设备闲置过多，经济有衰退的迹象。

美国产能利用率的统计数据可以追溯至1948年1月。美联储对产业利用率进行了多次修订。2003年4月，美联储将产能利用率进行了重大修订，将1972年的产能利用率的行业分类从标准工业分类系统转至北美工业分类系统（NAICS）。2015年7月，美联储对产能利用率再次进行了修订，调整了印刷产业、高科技产业、化肥产业的数据及方法论。2017年9月，美联储发布了新版的产能利用率（G.17版本）。美联储表示，2019年第一季度末将对产能利用率继续进行修订[22]。

从1972年1月至2018年9月的产能利用率数据看，2007年美国的产能利用率为81.1％，而1972年至2010年的平均水平为80.4％。受金融危机和经济衰退影响，2009年6月美国的产能利用率降至65.4％的谷底，产能利用率下降影响工厂投资和增加雇员，从而拖累长期经济增长[23]。

中国国家统计局定义的产能利用率是指实际产出与生产能力（均以价值量计量）的比率。企业的实际产出是指企业报告期内的工业总产值；企业的生产能力是指报告期内，在劳动力、原材料、燃料、运输等保证供给的情况下，生产设备保持正常运行，企业可实现的并能长期维持的产品产出[24]。

与发达经济体的情形不同，目前中国工业的落后产能普遍存在，而且非市场因素的影响也比较大，因此，工程意义上产能利用率的技术有效假设、经济学意义上生产能力的企业生产成本最小化或者利润最大化假设可能并不完全适用。基于这种考虑，使用技术意义上的生产能力测算的产能利用率可能更符合中国的现实情况[25]。

产能过剩大致分为三种。一是一般性局部产能过剩，这是市场经济下的常态，市场淘汰部分落后产能就可以见效。二是相对产能过剩，随着经济增长的周期性变化，这种过剩局面也会得到缓解。三是较为严重的产能过剩，这正是企业今天面对的严峻现实。传统产业和一些战略性新兴产业都出现大面积产能过剩，绝非简单淘汰一批高耗能、高污染的产能就能化解[26]。