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      投資擴(kuò)張對產(chǎn)能過剩和政府干預(yù)的中介效應(yīng)

      2022-02-23 23:55:47沈石閑,夏茂森

      沈石閑,夏茂森

      摘要:應(yīng)用SBM模型估計安徽省高耗能行業(yè)2008-2019年產(chǎn)能過剩情況,并基于投資擴(kuò)張的中介效應(yīng)檢驗政府干預(yù)對產(chǎn)能過剩的影響.結(jié)果顯示:高耗能行業(yè)產(chǎn)能過剩呈現(xiàn)較大差異.有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)行業(yè)生產(chǎn)運(yùn)作能力高效,而電力熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)的產(chǎn)能過剩情況極度嚴(yán)重,其他行業(yè)保持中等水平.投資擴(kuò)張對政府干預(yù)與產(chǎn)能過剩呈現(xiàn)部分中介作用,說明政府干預(yù)會通過其他路徑對產(chǎn)能過剩產(chǎn)生加劇作用.

      關(guān)鍵詞:產(chǎn)能利用率;SBM;中介模型

      [中圖分類號]F427[文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A

      The Mediation Effect of Investment Expansion on

      Overcapacity and Government Intervention:

      A Case Ttudy of Energy Intensive Industries

      SHEN Shixian,XIA Maosen

      (Anhui University of Finance and Economics,College of Statistics and Applied

      Mathematics,Bengbu 233000,China)

      Abstract:The SBM model is used to estimate the annual excess capacity of high-energy industries in Anhui Province from 2008 to 2019,and the influence of government intervention on excess capacity is tested based on the mediating effect of investment expansion.The results show that there is a great difference in excess capacity in high energy consuming industries.Non-ferrous metal smelting and rolling processing industries have high production and operation capacity,while the production and supply of power and thermal power industries have extremely serious overcapacity.Other industries remain at a moderate level.Investment expansion has a partial mediating effect on government intervention and excess capacity,indicating that government intervention will aggravate excess capacity through other paths.

      Key words:capacity utilization;SBM;mediator model

      目前,我國工業(yè)行業(yè)產(chǎn)能過剩與沖動投資、政府過度干預(yù)等問題聯(lián)系緊密,嚴(yán)重影響中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展.安徽省高耗能行業(yè)主要受政府調(diào)控,受制度、政策影響,企業(yè)核心競爭力不強(qiáng),產(chǎn)能能過剩問題阻礙企業(yè)健康發(fā)展.高耗能行業(yè)產(chǎn)能過剩的化解也因此成為實現(xiàn)安徽省經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重要途徑.Schwartz等認(rèn)為,處于壟斷或不完全競爭下時,企業(yè)產(chǎn)出未達(dá)到平均成本最小時的最優(yōu)產(chǎn)出則是產(chǎn)能過剩狀態(tài).[1]產(chǎn)能過剩主要由產(chǎn)能利用率進(jìn)行反向表示,學(xué)者們近年來從不同角度不斷深入研究產(chǎn)能過剩.[2]袁捷敏從宏觀經(jīng)濟(jì)角度探討了工業(yè)產(chǎn)能過剩問題.[3]唐葉利用DSBM模型從微觀角度估計了我國制造業(yè)企業(yè)產(chǎn)能過剩情況,得出重工業(yè)、大型企業(yè)和國有企業(yè)的產(chǎn)能過剩嚴(yán)重的結(jié)論.[4]陳俊龍等運(yùn)用動態(tài)序貫博弈表明了內(nèi)外部市場負(fù)面沖擊對企業(yè)產(chǎn)能過剩產(chǎn)生了加劇作用.[5]孔令池從產(chǎn)能過剩視角分析了資源配置中市場機(jī)制與政府干預(yù)存在的制衡關(guān)系.[6]筆者根據(jù)安徽省高耗能行業(yè)國有資本占比日益增多的特征,采用SBM模型估計高耗能行業(yè)2008-2019的產(chǎn)能利用率,建立以投資擴(kuò)張為中介變量的中介效應(yīng)模型,探討安徽省高耗能行業(yè)政府干預(yù)對產(chǎn)能過剩的影響機(jī)制及投資擴(kuò)張在政府干預(yù)和產(chǎn)能過剩間的中介效應(yīng),提出產(chǎn)能過剩治理建議.

      1產(chǎn)能過剩測度模型

      SBM模型假設(shè)有K個不同行業(yè).每個行業(yè)有M種要素投入x=(x1,…,xM),并生產(chǎn)出S種產(chǎn)出y=(y1,…,yS).M種要素投入分為I種可變要素投入xv=(xv1,…,xvI)與J種固定要素投入xf=(xf1,…,xfJ),通過求解式(1)的SBM-DEA模型可獲得產(chǎn)能利用率(CU):

      θ1=min1-1J∑Jj=1sf-joxfjo

      s.t.∑Kk=1λkxfjk+sf-jo=xfjo,∑Kk=1λkysk≥yso

      ∑Kk=1λk=1,λk,sf-jo≥0.(1)

      其中,sf-jo>0是代表企業(yè)O存在投入冗余和產(chǎn)出不足情況時投入的松弛變量.sf-jo=0代表企業(yè)O處于最優(yōu)投入與產(chǎn)出狀態(tài).θ1是有偏產(chǎn)能利用率,摻雜了有技術(shù)非效率,需進(jìn)一步調(diào)整求得無偏產(chǎn)能利用率.將M種要素都納入SBM模型,求解技術(shù)效率:

      θ2=min1-1M∑Mm=1s-moxmo

      s.t.∑Kk=1λkxmk+s-mo=xmo

      ∑Kk=1λkysk≥yso,∑Kk=1λk=1,λk,s-mo≥0.(2)

      其中,θ2代表企業(yè)O的生產(chǎn)效率,無偏產(chǎn)能利用率為:

      θ*=θ1θ2.(3)

      由此,可以計算出無偏產(chǎn)能利用率θ*.

      2產(chǎn)能利用率測度

      2.1樣本選取和數(shù)據(jù)說明

      從安徽省統(tǒng)計年鑒中選取2008-2019年工業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù),將有關(guān)價格的數(shù)據(jù)進(jìn)行消脹處理.SBM模型的投入產(chǎn)出指標(biāo):行業(yè)總產(chǎn)值代表產(chǎn)出,固定資本存量代表固定投入,中間投入和勞動投入代表可變投入.采用董敏杰的指標(biāo)測算方法計算固定資本存量和中間投入[7],行業(yè)從業(yè)人員年平均人數(shù)代表勞動投入.

      2.2測算結(jié)果

      在進(jìn)行工業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)整理時,剔除數(shù)據(jù)缺失的行業(yè)并將2012年前后不統(tǒng)一的行業(yè)進(jìn)行合并,得到36個工業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù).計算得到2008-2019年的產(chǎn)能利用率.表1給出安徽省高耗能行業(yè)產(chǎn)能利用率,其他行業(yè)限于篇幅不再贅述.

      各行業(yè)的產(chǎn)能利用率在2008-2019年期間存在著迥然不同的變動趨勢.石油加工煉焦及核燃料加工業(yè)由2008年的0.59大幅度下降至2019年的0.19;化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)在2008-2019年間基本保持在0.6左右,只是在最近的2019年跌至0.47;非金屬制品業(yè)由2008年的0.41穩(wěn)步上升至2019年的0.70,行業(yè)保持良好的發(fā)展態(tài)勢;黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)由2008年的1.00迅速下降至0.34,并且之后一直保持在0.4左右的低位狀態(tài);有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)只有在2009年為0.72,其余年份均高于0.8,連年來保持高位;電力熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)在2008-2019年皆低于0.3,且從2014年開始逐步下跌,在2019年跌至0.09.

      3安徽省高耗能行業(yè)產(chǎn)能過剩中介效應(yīng)分析3.1模型介紹及變量說明

      采用中介效應(yīng)模型考察政府干預(yù)對行業(yè)產(chǎn)能利用率的直接效應(yīng)及政府干預(yù)是否會通過投資擴(kuò)張對行業(yè)產(chǎn)能利用率產(chǎn)生中介效應(yīng),并具體探究中介效應(yīng)的作用程度.[8]

      3.1.1變量說明

      (1)被解釋變量.產(chǎn)能利用率是直接反映行業(yè)發(fā)展中產(chǎn)能過剩問題的測度指標(biāo).

      (2)解釋變量.本文選取國有資本(Soe)、就業(yè)水平(Lab)和金融支持(Fin)作為表征政府干預(yù)的變量.安徽省高耗能行業(yè)由于行業(yè)的特殊性,國有資本占比逐年增多,因此,企業(yè)在決策上容易受政府干預(yù).企業(yè)也會在不同程度上為政府承擔(dān)穩(wěn)定就業(yè)、發(fā)展經(jīng)濟(jì)等社會責(zé)任;“預(yù)算軟約束”勢必影響企業(yè)獲取金融支持的難易程度,不可避免地會對行業(yè)的產(chǎn)能過剩情況產(chǎn)生影響.本文使用國有資本/總資本來衡量國有資本占比,就業(yè)水平用從業(yè)人數(shù)/總產(chǎn)值來衡量,金融支持用行業(yè)短期負(fù)債/行業(yè)產(chǎn)值來衡量.

      (3)中介變量.選擇投資擴(kuò)張作為中介變量,這主要是出于對行業(yè)資本投資中介效應(yīng)的考慮.因為,行業(yè)資本投資是國有資本進(jìn)入影響產(chǎn)能利用率的渠道.本文采用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新增投資額來衡量投資擴(kuò)張(Inv).

      (4)控制變量.根據(jù)行業(yè)自身因素和發(fā)展?fàn)顩r選取行業(yè)企業(yè)數(shù)量(Num)、行業(yè)企業(yè)規(guī)模(Size)作為影響行業(yè)產(chǎn)能過剩的控制變量.其中,行業(yè)企業(yè)數(shù)量用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)衡量,行業(yè)企業(yè)規(guī)模用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)營業(yè)收入/企業(yè)數(shù)量來衡量.

      3.1.2模型設(shè)定

      如果政府干預(yù)可以通過影響投資擴(kuò)張影響行業(yè)產(chǎn)能利用率,投資擴(kuò)張就可以作為模型的中介變量.

      CUit=α0+α1Soeit+α2Labit+α3Finit+

      α4Numit+α5Sizeit+φi+πt+εit.(4)

      Invit=β0+β1Soeit+β2Labit+β3Finit+

      β4Numit+β5Sizeit+φi+πt+εit.(5)

      CUit=γ0+γ1Soeit+γ2Labit+γ3Finit+γ4Invit+

      γ5Numit+γ6Sizeit+φi+πt+εit.(6)

      其中,α1為國有資本(Soe)對產(chǎn)能利用率(CU)的總效應(yīng),β1*γ4為國有資本(Soe)由投資擴(kuò)張(Inv)產(chǎn)生的中介效應(yīng),γ1為國有資本Soe的直接效應(yīng).α1=γ1+β1*γ4.若γ1不顯著,為完全中介效應(yīng),即Soe都是通過Inv對CU產(chǎn)生的影響.若γ1顯著,則為部分中介效應(yīng),即Soe部分通過Inv對CU產(chǎn)生影響.

      3.2實證分析

      通過檢驗?zāi)P停?)-(6)來考察政府干預(yù)、投資擴(kuò)張和產(chǎn)能過剩三者之間的關(guān)系.

      模型(4)檢驗政府干預(yù)是否會影響產(chǎn)能利用率.從回歸結(jié)果來看,國有資本和就業(yè)水平對產(chǎn)能利用率有顯著負(fù)向影響,回歸系數(shù)分別為-0.346 8,-0.001 7.國有資本越多的企業(yè),政府的過度干預(yù)會外部化企業(yè)成本,一些國有企業(yè)為了穩(wěn)定就業(yè),需吸收一定量的就業(yè)人口,勞動力資源不能得到合理配置,會加劇生產(chǎn)能力過剩.

      模型(5)檢驗政府干預(yù)是否會對投資擴(kuò)張有影響.回歸結(jié)果說明,國有資本、金融支持對行業(yè)的投資擴(kuò)張有顯著的正向作用,就業(yè)水平則對行業(yè)的投資擴(kuò)張有顯著的負(fù)向作用.在有效的監(jiān)督治理存在缺失時,高國有資本投入和寬松的信貸限制帶來的充足現(xiàn)金流會推動過度投資,而企業(yè)的高就業(yè)代表企業(yè)規(guī)模較大,一定程度上壓制了企業(yè)進(jìn)一步擴(kuò)大規(guī)模的積極性.

      模型(6)檢驗投資擴(kuò)張對政府干預(yù)和產(chǎn)能利用率的中介作用.回歸結(jié)果表明,未引入投資擴(kuò)張時,模型(4)顯示行業(yè)的國有資本、就業(yè)水平的回歸系數(shù)為-0.346 8,-0.001 7,在引進(jìn)投資擴(kuò)張變量時,模型(6)顯示行業(yè)的國有資本、就業(yè)水平的回歸系數(shù)為-0.280 6,-0.002,國有資本占比、就業(yè)水平對產(chǎn)能利用率的影響有一部分是通過投資擴(kuò)張實現(xiàn)的.投資擴(kuò)張緩解了國有資本對企業(yè)產(chǎn)能過剩的加劇作用,而就業(yè)水平通過投資擴(kuò)張進(jìn)一步抑制了產(chǎn)能利用率的提高.政府干預(yù)對產(chǎn)能過剩只是部分通過投資擴(kuò)張產(chǎn)生影響,可能會通過其他的途徑對產(chǎn)能過剩產(chǎn)生加劇作用.

      4結(jié)論與建議

      本文根據(jù)高耗能行業(yè)的高耗能、高投資、高污染特征,采用SBM模型重點分析了2008-2019年安徽省高耗能行業(yè)的產(chǎn)能過剩具體情況.安徽省高耗能各行業(yè)在產(chǎn)能過剩上呈現(xiàn)巨大差異.其中,有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)資源資本高效利用、穩(wěn)步推進(jìn)去產(chǎn)能;電力熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)的產(chǎn)能過剩問題極度嚴(yán)重,且這一矛盾日益深化;其他行業(yè)保持中等水平.

      安徽省高耗能行業(yè)國有資本逐年增加,企業(yè)的政治關(guān)聯(lián)度越強(qiáng),越易受到政府的政策干預(yù).投資擴(kuò)張在政府干預(yù)對產(chǎn)能過剩的影響中表現(xiàn)為部分中介作用. 其中,國有資本通過投資擴(kuò)張緩解了對產(chǎn)能過剩的加劇作用,而就業(yè)水平通過投資擴(kuò)張進(jìn)一步加劇了產(chǎn)能過剩.

      體制性產(chǎn)能過剩治理過程影響因素涉及多方面.[9]治理產(chǎn)能過剩必須靠國企、政府、經(jīng)濟(jì)、財政體制等經(jīng)濟(jì)體系共同努力.國企應(yīng)當(dāng)創(chuàng)新國企績效考核標(biāo)準(zhǔn),減少對國企的優(yōu)待;政府應(yīng)當(dāng)適應(yīng)市場變化,促使地方政府干預(yù)轉(zhuǎn)向公共事業(yè);政府應(yīng)當(dāng)對市場進(jìn)行適當(dāng)干預(yù),促進(jìn)公平競爭,減少對企業(yè)決策的干預(yù);財政體制減少預(yù)算軟約束對私營企業(yè)產(chǎn)生的不利影響,增強(qiáng)金融企業(yè)自由借貸的獨(dú)立性.

      參考文獻(xiàn)

      [1]Morton I. Kamien,Nancy L.Schwartz.Uncertain Entry and Excess Capacity[J].The American Economic Review,1972,62(5).

      [2]夏飛龍.產(chǎn)能過剩的概念、判定及成因的研究評述[J].經(jīng)濟(jì)問題探索,2018(12):54-69.

      [3]袁捷敏.產(chǎn)能和產(chǎn)能利用率新測算方法及其應(yīng)用研究[D].大連:東北財經(jīng)大學(xué),2013.

      [4]唐葉.中國制造業(yè)企業(yè)產(chǎn)能利用率測度[J].統(tǒng)計與決策,2020,36(8):123-126.

      [5]陳俊龍,牛月.市場不確定性、政府規(guī)制與產(chǎn)能過剩分析[J].軟科學(xué),2018,32(10):38-42.

      [6]孔令池.市場化改革、地方政府投資與產(chǎn)能過剩治理[J].經(jīng)濟(jì)問題探索,2020(11):52-60.

      [7]董敏杰,梁泳梅,張其仔.中國工業(yè)產(chǎn)能利用率:行業(yè)比較、地區(qū)差距及影響因素[J].經(jīng)濟(jì)研究,2015,50(1):84-98.

      [8]唐嘉尉,蔡利.政府審計、非效率投資與產(chǎn)能利用率提升[J].審計研究,2021(01):19-30.

      [9]金春.產(chǎn)能過剩的政府干預(yù)及治理研究[J].河北學(xué)刊,2018,38(05):218-223.

      編輯:琳莉

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