中國煤炭產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能利用率估算與影響因素實證研究

馮東梅，王　森，翟翠霞

(遼寧工程技術(shù)大學(xué) a.工商管理學(xué)院；b.公共管理與法學(xué)院，遼寧 葫蘆島125105)

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中國煤炭產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能利用率估算與影響因素實證研究

馮東梅a，王森a，翟翠霞b

(遼寧工程技術(shù)大學(xué) a.工商管理學(xué)院；b.公共管理與法學(xué)院，遼寧 葫蘆島125105)

摘要：針對中國煤炭產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩問題，采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)，考慮資源耗減的影響估算了中國煤炭行業(yè)1980-2013年的產(chǎn)能利用率，然后建立煤炭產(chǎn)能過剩的VAR模型，對煤炭產(chǎn)能過剩的主要影響因素進行實證分析，并利用協(xié)整檢驗和Granger因果檢驗結(jié)果來進一步驗證煤炭產(chǎn)能過剩影響因素的理論分析。研究發(fā)現(xiàn)：首先，中國煤炭產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能利用率比較低，1980-2013年年均產(chǎn)能利用率僅為72.03%，遠低于美國采礦業(yè)1972-2013年年均產(chǎn)能利用率87.33%，因此提升中國煤炭行業(yè)產(chǎn)能利用率的潛力較大。其次，中國煤炭行業(yè)在2012年產(chǎn)能利用率僅為69.88%，產(chǎn)能過剩嚴重，急需緩解產(chǎn)能過剩問題。最后通過理論分析和VAR模型實證分析發(fā)現(xiàn)產(chǎn)能過剩是投資過度和市場供需比共同作用的結(jié)果，但投資過度的影響程度更大。在投資過度層面，煤炭企業(yè)和地方政府構(gòu)成了投資的主要推動力，兩者都因考慮自身利潤最大化對煤炭固定資產(chǎn)盲目投資，地方政府與煤企的投資沖動是造成投資過度、產(chǎn)能建設(shè)嚴重超前的重要原因。而煤炭市場供需變化即產(chǎn)能集中釋放、需求不振、進口沖擊，在一定程度上加劇了煤炭產(chǎn)能過剩的形成。

關(guān)鍵詞：煤炭產(chǎn)業(yè)；產(chǎn)能利用率；產(chǎn)能過剩；數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

一、引 言

煤炭行業(yè)產(chǎn)能過剩已成為制約中國經(jīng)濟持續(xù)健康發(fā)展的重要瘤疾之一。尤其從2012年開始，中國煤炭行業(yè)總庫存首次超過3億噸，高達3.44億噸，煤炭行業(yè)產(chǎn)能過剩問題日益加重。2013年國務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于化解產(chǎn)能嚴重過剩矛盾的指導(dǎo)意見》明確指出，產(chǎn)能過剩問題如不及時治理，將“導(dǎo)致行業(yè)虧損嚴重、礦企員工失業(yè)、煤炭資源瓶頸約束加重、生態(tài)環(huán)境惡化等問題，嚴重影響煤炭行業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展，進一步影響到民生問題和社會環(huán)境大局的穩(wěn)定”，從而嚴重制約中國經(jīng)濟發(fā)展，煤炭產(chǎn)量連續(xù)增長14年后，2014年首次出現(xiàn)下跌，2014年全國煤炭行業(yè)虧損面超過70%，因此，如何破解煤炭產(chǎn)能過剩問題成為近來煤礦行業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的重點。

針對產(chǎn)能利用率估算問題，國內(nèi)外學(xué)者的研究比較有限，主要包括：沈利生利用峰值法估算中國的潛在GDP并計算出潛在產(chǎn)能利用率[1]。該方法假設(shè)產(chǎn)量達到峰值時產(chǎn)能利用率為100%，其他時期的產(chǎn)能利用率可按照峰值的產(chǎn)出進行推算。韓國高、高鐵梅等利用行業(yè)面板模型的廣義矩估計法估計中國28個工業(yè)制造業(yè)成本方程，并利用成本函數(shù)法估算產(chǎn)能利用率[2]。雖然這些方法各有側(cè)重，但可能忽視了另外一個重要因素自然資源耗減對煤炭產(chǎn)能測度的影響，自然資源耗減的影響在本文被稱為“資源效應(yīng)”。

關(guān)于什么是產(chǎn)能過剩，學(xué)術(shù)界一直存在分歧，產(chǎn)能過剩概念最早提出是指壟斷競爭導(dǎo)致平均成本線高于邊際成本線，從而出現(xiàn)持續(xù)的產(chǎn)能過剩。周勁提出在一定時期內(nèi)，當某行業(yè)的生產(chǎn)能力高于實際產(chǎn)出數(shù)量，通過將實際行業(yè)的相關(guān)經(jīng)濟指標與行業(yè)的正常水平指標進行對比來衡量該行業(yè)是否出現(xiàn)產(chǎn)能過剩問題[3]。多數(shù)文獻將產(chǎn)能利用率定義為實際產(chǎn)出和生產(chǎn)能力的比值，因此對產(chǎn)能利用率的估算關(guān)鍵在于對生產(chǎn)能力的界定。與發(fā)達國家經(jīng)濟體不同，中國市場存在多種非市場因素的影響，落后產(chǎn)能普遍存在，基于這種考慮，本文利用DEA方法測算得到的生產(chǎn)能力主要是企業(yè)將固定資本存量用來購置生產(chǎn)能力最大的設(shè)備并且這些設(shè)備達到充分利用時的生產(chǎn)能力，稱為技術(shù)意義上的生產(chǎn)能力。

目前關(guān)于中國工業(yè)產(chǎn)能的產(chǎn)能利用率研究比較有限，特別對煤炭行業(yè)產(chǎn)能利用率的估算研究更為稀少，還處于起步階段。與現(xiàn)有文獻相比，本文主要存在四個方面的不同。第一，現(xiàn)有關(guān)于中國工業(yè)的產(chǎn)能利用率主要采用函數(shù)法和峰值法居多，本文考慮到中國的國情與發(fā)達經(jīng)濟體不同，工業(yè)落后產(chǎn)能比較普遍，非市場因素影響較大，因此采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)，力求方法創(chuàng)新。第二，Topp等研究發(fā)現(xiàn)澳大利亞煤炭開采業(yè)中資源耗減因素對資源的產(chǎn)能有顯著影響[4]，因此本文在對煤炭的產(chǎn)能利用率估算時，考慮“資源效應(yīng)”這個顯著影響因素，對產(chǎn)能利用率估算更加精確。第三，通過建立煤炭產(chǎn)能過剩的VAR模型，對煤炭產(chǎn)能過剩的主要影響因素進行實證分析，并利用協(xié)整檢驗和Granger因果檢驗結(jié)果來進一步驗證煤炭產(chǎn)能過剩影響因素的理論分析，以期為煤炭行業(yè)產(chǎn)能過剩提供科學(xué)合理的解釋，實施有效調(diào)控。第四，煤炭行業(yè)可以借鑒建筑工程領(lǐng)域的項目化承包管理模式，通過將煤礦生產(chǎn)運營階段采取模塊化承包的模式，將原來完全由礦主自管自產(chǎn)的經(jīng)營方式轉(zhuǎn)變?yōu)槔檬袌龈偁幍姆绞絹硖岣呙旱V產(chǎn)能利用率。

二、理論基礎(chǔ)與文獻綜述

煤炭資源的不可再生性和資源的有限性決定煤礦產(chǎn)能形成的實現(xiàn)是以煤炭資源的耗竭為特征，根據(jù)可耗竭資源經(jīng)濟學(xué)理論，可耗竭資源是煤炭資源的基本屬性。1931年，美國數(shù)理學(xué)家Hotelling發(fā)表的《可耗竭資源經(jīng)濟學(xué)》，是對可耗竭資源進行經(jīng)濟學(xué)研究的先驅(qū)，他提出著名的霍特林規(guī)則，可耗竭資源價格和利率同步增長的先決條件是產(chǎn)業(yè)均衡發(fā)展、生產(chǎn)開采路徑最優(yōu)[5]。Pindyck進一步驗證在自由競爭市場和壟斷市場中霍特林規(guī)則是適用的[6]。

煤礦產(chǎn)能基于新古典宏觀經(jīng)濟學(xué)思想是從微觀廠商角度分析研究煤礦產(chǎn)能過剩，微觀廠商理論研究微觀廠商對資源配置的影響，經(jīng)營者的目的是尋求利潤最大化即邊際收益等于邊際成本，根據(jù)煤炭市場現(xiàn)有條件，本文是在完全競爭市場研究煤炭企業(yè)和地方政府兩個廠商，新古典宏觀經(jīng)濟學(xué)認為市場的總供給是所有廠商提供產(chǎn)量的總和，社會需求對其有影響，但是根源是所有廠商市場行為的結(jié)果，所以煤炭產(chǎn)能過剩是因為煤炭企業(yè)、地方政府投資過度和市場需求的銳減共同作用的結(jié)果，因此，可以從微觀廠商的角度研究煤礦產(chǎn)能過剩問題。

政府干預(yù)經(jīng)濟與政府行為理論中政府與市場的關(guān)系由重商主義首先論證，主張政府用權(quán)力干預(yù)經(jīng)濟，凱恩斯的《就業(yè)、利息和貨幣通論》中系統(tǒng)的研究依靠市場作用來促進經(jīng)濟發(fā)展時，同樣也需要政府來干預(yù)刺激總需求，可是政府干預(yù)市場的行為會導(dǎo)致市場失靈問題，市場失靈其根本原因是政府“經(jīng)濟人”本性，煤炭行業(yè)的發(fā)展政府失靈直接表現(xiàn)在地方政府尋租行為，給煤炭產(chǎn)能的急劇擴張創(chuàng)造了肥沃的土壤。張衛(wèi)國研究提出政府追求自身利益最大化而且財政分權(quán)制度也促進政府調(diào)節(jié)資源配置的主動性和積極性，加劇政府投資行為產(chǎn)生的必然性[7]。中國官員政績考核突出強調(diào)GDP的重要性，因此政府官員為取得職位晉升大力投資經(jīng)濟建設(shè)，尤其對煤炭資源具有強烈的投資意愿，往往不惜成本代價，采取土地補貼、稅費優(yōu)惠、貸款等方式吸引資本，最終導(dǎo)致大量資本集中涌入煤炭行業(yè)。

關(guān)于產(chǎn)能過剩問題，國內(nèi)外大量學(xué)者更多關(guān)注的是產(chǎn)能過剩成因。從投資的角度，林毅夫指出產(chǎn)能過剩更有可能是投資方面的原因，研究提出“潮涌現(xiàn)象”是全社會對行業(yè)的良好前景存在共識，導(dǎo)致在幾乎同一個時間段內(nèi)大量資金和企業(yè)涌入一個或幾個行業(yè)[8]。而對于行業(yè)內(nèi)各企業(yè)之間相互協(xié)調(diào)非常困難、對投資總量信息估計不足，企業(yè)間信息不對等，導(dǎo)致產(chǎn)能過剩的發(fā)生。從政府的角度，王立國、周雨研究指出地方政府不當干預(yù)引發(fā)企業(yè)過度投資、企業(yè)內(nèi)部成本外部化、國有企業(yè)低成本擴張進而造成產(chǎn)能過剩問題[9]。從市場失靈的角度，John Ward等分析了配額在化解過剩產(chǎn)能方面的積極作用，如果一個行業(yè)是完全壟斷的，過剩產(chǎn)能只是一個短期問題。因為單個生產(chǎn)者實際上不能長期對一個行業(yè)的資源享有排外權(quán)，因而會存在市場失靈問題[10]。

關(guān)于煤炭行業(yè)產(chǎn)能利用率的問題研究相對較少，主要有張言方利用生產(chǎn)函數(shù)模型測算出1990-2011年中國煤炭行業(yè)產(chǎn)能利用率，對形成機理進行細致研究并利用系統(tǒng)動力學(xué)模型提出調(diào)控對策[11]。趙寶福、黃振國利用超越對數(shù)成本函數(shù)估算出中國煤炭行業(yè)1994-2012年產(chǎn)能利用率并分析演化特征[12]。本文考慮中國基本國情受很多非市場因素影響，例如資源要素市場化改革滯后，政策、環(huán)保、規(guī)劃等引導(dǎo)和約束不強，公平市場環(huán)境不健全。如經(jīng)濟學(xué)意義上生產(chǎn)能力的企業(yè)生產(chǎn)成本最小化或者利潤最大化假設(shè)可能并不完全適用于國內(nèi)，采用技術(shù)意義上生產(chǎn)能力的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，可能更適合中國的實際情況。

三、測算方法與數(shù)據(jù)說明

本文使用DEAP2.1軟件，采用DEA方法測算，用y表示實際產(chǎn)出，用Y表示有效的產(chǎn)出，用F表示固定資本投入，則生產(chǎn)能力可用Y(F)表示，實際產(chǎn)出y主要是受可變投入V和技術(shù)水平TECH限制，因此，實際產(chǎn)出可表示如下[13]：

y=Y(F,V,TECH)

(1)

y=TE*Y(F,V)0≤TE≤1

(2)

CU=y/Y(F)=TE*Y(F,V)/Y(F)

(3)

(4)

(5)

式(2)中TE表示技術(shù)效率，技術(shù)效率經(jīng)濟學(xué)含義表示技術(shù)落后導(dǎo)致的產(chǎn)出水平不足。因為技術(shù)效率說明的是相對“落后”生產(chǎn)單元與“先進”生產(chǎn)單元之間的“相對效率”，所以技術(shù)效率可以體現(xiàn)產(chǎn)能不足的程度，技術(shù)效率越低，表示產(chǎn)能落后問題越嚴重。

圖1　煤礦行業(yè)產(chǎn)能利用率圖

本文選擇1980-2013年數(shù)據(jù)，選取全國規(guī)模以上煤炭產(chǎn)量為產(chǎn)出指標，數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國工業(yè)交通能源五十年統(tǒng)計資料匯編》 (1949年一1999年)。選取三個投入指標：①選取資本存量為資本投入指標，因無法直接獲取煤炭采選業(yè)資本存量數(shù)據(jù)，本文根據(jù)永續(xù)盤存法進行估計，具體公式

Kt=It/Pt+(1-?)Kt-1

其中Kt為中國煤采選行業(yè)第t年資本存量，1980年初始資本存量來自陳詩一的文獻研究[29],1980年資本存量為123億元，It為第t年新增固定資本形成額，根據(jù)歷年《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》及《中國固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計年鑒1950-1995》可以得到1985-2003年煤炭采選行業(yè)固定資產(chǎn)新增數(shù)，而1981-1984年的資本存量數(shù)據(jù)直接利用煤炭采選行業(yè)固定資產(chǎn)投資乘以估算資產(chǎn)交付使用率來求得，2004-2013年則直接使用城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資中新增數(shù)額，Pt為第t年固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)，數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》，?為折舊率，折舊率采用1987-2007年的平均折舊率為7%。②勞動力投入指標選取煤炭采選行業(yè)全部從業(yè)人員年末人數(shù)，數(shù)據(jù)來源于歷年《中國勞動統(tǒng)計年鑒》。③根據(jù)王克強的研究，煤炭能源等不可再生資源的耗減直至枯竭不可避免，同時也制約經(jīng)濟增長，資源耗減對全要素生產(chǎn)率影響顯著，進而影響對煤炭的產(chǎn)能的估算[15]?？紤]“資源效應(yīng)”對產(chǎn)能利用率估算的影響，故選取煤炭采選行業(yè)歷年能源消費總量為能源投入指標，數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》、《中國工業(yè)交通能源五十年統(tǒng)計資料匯編》 (1949年一1999年)、《中國煤炭工業(yè)統(tǒng)計年鑒》。

四、模型結(jié)果與分析

根據(jù)本文的估算方法，運用式(1)~式(5)可估算出中國煤炭產(chǎn)業(yè)1980-2013年的產(chǎn)能利用率，結(jié)果圖2所示。

圖2　煤炭產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能利用率估算結(jié)果圖

產(chǎn)能過剩是指實際產(chǎn)能利用率水平低于產(chǎn)能利用率界限值，國內(nèi)外學(xué)者對于產(chǎn)能利用率界限值存在爭議，根據(jù)歐美國家的標準，產(chǎn)能利用率的合理取值區(qū)間在79%~83%之間，美聯(lián)儲公布工業(yè)部門產(chǎn)能利用率臨界值為81%，張新海測算產(chǎn)能過剩的界限值是產(chǎn)能利用率低于74%[16]。

縱觀中國煤礦行業(yè)1980-2013年產(chǎn)能利用率估算結(jié)果，發(fā)現(xiàn)1999年產(chǎn)能過剩最為嚴重，產(chǎn)能利用率僅為58.31%。2007年產(chǎn)能利用率最高為93.64%，總體產(chǎn)能利用率變化趨勢分為四個階段，1980-1990年維持在70%左右，因為隨著改革開放政策的實施，各個行業(yè)的發(fā)展趨于活躍，社會經(jīng)濟對作為基礎(chǔ)能源的煤炭的需求量猛增，煤炭供應(yīng)緊張，產(chǎn)能利用率相對較平穩(wěn)；而1990-1999年處于緩慢下降階段，該時期煤炭資源處于短缺狀態(tài)，中國提出“十字方針”等一系列政策加速鄉(xiāng)鎮(zhèn)小煤礦的發(fā)展，小煤礦數(shù)量急劇增加，對于資源粗放的開采方式，開采煤技術(shù)狀況相對落后，煤炭實際產(chǎn)量低于產(chǎn)能，產(chǎn)能利用率相對落后；2000-2011年中國煤炭工業(yè)開始進入資源整合階段，整個行業(yè)進入整頓期，煤炭開采技術(shù)得到顯著提高，煤炭行業(yè)固定資產(chǎn)投資也出現(xiàn)了飛速增長，產(chǎn)能利用率出現(xiàn)顯著提高，迎來了煤礦行業(yè)的“黃金十年”。2012年創(chuàng)下近來新低，僅為69.88%由于宏觀經(jīng)濟增長趨緩、煤炭下游需求不振、霧霾治理都壓縮了煤炭需求的增長空間。

五、煤炭產(chǎn)能過剩的影響因素分析

通過對可耗竭資源經(jīng)濟學(xué)理論、微觀廠商理論、政府干預(yù)經(jīng)濟與政府行為理論的研究分析，本文分別從煤礦企業(yè)投資角度、地方政府投資與干預(yù)角度、市場煤炭供需變化角度研究煤炭產(chǎn)能過剩的影響因素。

首先，從煤礦企業(yè)投資角度出發(fā)，市場經(jīng)濟中，企業(yè)是理性經(jīng)濟人，企業(yè)預(yù)期投資會帶來利潤增加和市場地位或市場份額提升，促使企業(yè)增加投資。煤礦企業(yè)投資預(yù)期和投資行為是產(chǎn)能過剩的重要影響因素，因此本文在煤礦企業(yè)投資視角下選用投資預(yù)期和投資行為視角量化研究煤礦企業(yè)的投資，基于研究需要和數(shù)據(jù)的可得性分別選用煤企投資額和總資產(chǎn)貢獻率考察煤礦企業(yè)投資決策。

其次，在中國經(jīng)濟中，政府投資一直是中國經(jīng)濟快速發(fā)展的三駕馬車之一，從地方政府投資角度出發(fā)，1997年開始，地方政府對煤礦固定資產(chǎn)投資不斷飛速增長，投資比重處于高水平，大約占到40%，從1997年地方政府投資的171億元，增長到2011年的1 416億元。煤炭行業(yè)產(chǎn)能過剩帶有明顯地方政府特性，在現(xiàn)有國家財政分權(quán)體制機制下，地方政府對煤炭行業(yè)固定資產(chǎn)有強烈投資沖動。王立國等指出財政分權(quán)體制分配地方政府一定事權(quán)和財權(quán)，促使地方政府將更多地方財政收入投入到投資收益回報率較高的行業(yè)中，并因此引發(fā)體制性產(chǎn)能過剩[9]。

地方政府的不當干預(yù)行為，官員晉升考核體制促進地方政府采取制度外方式，利用優(yōu)惠政策，例如土地政策、環(huán)保政策、金融貸款扶持，或者給予一定的稅收優(yōu)惠率，對企業(yè)投資給予違規(guī)補貼，加劇企業(yè)盲目投資。郭慶旺等提出地方政府干預(yù)行為對宏觀經(jīng)濟穩(wěn)定沖擊機制，證明具有政治晉升激勵的地方政府會減免稅、變相稅收返還等稅收手段來干預(yù)煤礦市場[18]。通過分析研究，本文選用地方政府直接投資量化指標為固定資產(chǎn)投資額，間接投資量化指標為綜合稅負。

最后，中國煤炭產(chǎn)能過剩是投資過度和需求縮減共同作用的成果，因此煤炭產(chǎn)能過剩與市場供給需求波動緊密相關(guān)，研究煤炭市場供需波動變化，供給、需求和價格三要素反映的是市場的短期變化，任何外部影響都會造成供求變化的波動，進而導(dǎo)致市場供需變動的復(fù)雜性。因此，市場供需的短期性、復(fù)雜性共同影響煤炭產(chǎn)能過剩的形成。煤炭價格是市場供給和需求共同作用的結(jié)果，煤炭產(chǎn)量是影響產(chǎn)能過剩的重要因素，庫存量反映上一期內(nèi)煤炭供給與需求情況，同樣大幅度增加煤炭進口也會加劇煤炭產(chǎn)能過剩。所以本文從市場供需變化角度出發(fā)，根據(jù)研究的需要選擇煤炭出廠價格指數(shù)量化煤炭價格波動，選擇國內(nèi)煤炭產(chǎn)量、煤炭庫存量和煤炭進口量三個指標為基礎(chǔ)，以煤炭供需比來量化煤炭供給需求狀況。

六、煤炭產(chǎn)能過剩影響因素的實證分析

上文以相關(guān)理論為基礎(chǔ)，參考前人的研究成果論證分析了煤炭產(chǎn)能過剩形成的因素。接下來，將使用計量經(jīng)濟學(xué)方法，并且考慮樣本數(shù)量和數(shù)據(jù)的可獲得性，對煤炭產(chǎn)能過剩的主要影響因素進行實證分析，建立煤炭產(chǎn)能過剩的VAR模型，通過協(xié)整檢驗和Granger因果檢驗結(jié)果來進一步驗證煤炭產(chǎn)能過剩影響因素的理論分析。

(一)數(shù)據(jù)說明

根據(jù)研究目的的需要和數(shù)據(jù)的可得性，本文選取1990-2013年數(shù)據(jù)作為樣本區(qū)間，為能更有效的檢驗數(shù)據(jù)特征，并通過差值法將指標年度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為季度數(shù)據(jù)，樣本量為96。指標數(shù)據(jù)來源如下：

本文選擇產(chǎn)能過剩率指標為因變量用▽V表示，▽V=煤礦行業(yè)合理產(chǎn)能利用率-實際產(chǎn)能利用率，其中1990-2011年的合理產(chǎn)能利用率來自于張言方的研究成果[11]。2012年、2013年的合理產(chǎn)能利用率依據(jù)張新海的研究取74%[16]。實際產(chǎn)能利用率來自上文DEA模型測算結(jié)果。選取地方政府對煤炭行業(yè)的直接投資額用GI表示，該指標值=當期政府投資總額*煤炭投資比重，數(shù)據(jù)來源于歷年《中國財政年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》，單位為億元。選取煤炭綜合稅負指標用TAX表示，該指標值=(全國國有和規(guī)模以上非國有煤炭企業(yè)主營業(yè)務(wù)稅金及附加+應(yīng)交增值稅)/主營業(yè)務(wù)收入，原始數(shù)據(jù)來源于歷年《中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》，單位億元。選取煤炭企業(yè)的投資額指標用BI表示，數(shù)據(jù)來源《煤炭工業(yè)統(tǒng)計年鑒》，單位億元。選取總資產(chǎn)貢獻率指標用TAC表示，數(shù)據(jù)來源于歷年《中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》，選取煤炭供需比用U表示，該指標值=煤炭供給量/煤炭消費量，煤炭供給量=國內(nèi)煤炭產(chǎn)量+年末庫存差額+煤炭凈進口，該數(shù)據(jù)來源中經(jīng)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)庫。

(二)數(shù)據(jù)平穩(wěn)性分析

為消除時間序列異方差現(xiàn)象，對各自變量取自然對數(shù)，分別記為L▽V、LGI、LTAX、LBI、LTAC、LU。運用Stata12.0進行增廣的迪基—富勒檢驗(ADF檢驗)，結(jié)果如下表所示。

表1　增廣的迪基—富勒檢驗單位根檢驗結(jié)果表

注:*、**、***表示在1%,5%,10%顯著水平上拒絕原假設(shè)。

由表1可知：L▽V、LGI、LTAX、LBI、LTAC、LU均是一階單整的，證明需要建立VAR模型來分析煤炭產(chǎn)能過剩影響因素，煤炭產(chǎn)能過剩與地方政府和煤企直接投資、煤炭綜合稅負、總資產(chǎn)貢獻率和供給需求比之間也許存在長期協(xié)整關(guān)系。

(三)VAR模型分析

根據(jù)變量平穩(wěn)性檢驗結(jié)果，對L▽V、LGI、LTAX、LBI、LTAC和LU建立VAR模型?；贚R、FPE、AIC、SC、和HQ準則判斷最優(yōu)滯后期為2,因此建立VAR(2)模型。煤炭產(chǎn)能利用LCU的模型檢驗結(jié)果如式(6)所示。

L▽V=1.355 4*LCU(-1)-0.473 8*LCU(-2)-0.003 9*LGI(-1)+0.001 9*LGI(-2)-0.003 5*LTAX(-1)+0.004 3LTAX(-2)+0.005 3*LBI+0.008 1*LBI(-2)-0.045 1*LTAC(-1)+0.017 8*LTAC(-2)+0.198 0*LU(-1)+0.035 8*LU(-2)-0.018

(6)

R2=0.914adj.R2=0.905F=110.675

Log likelihood=226.248

AIC=-3.784SC=-4.983

由以上檢驗可知，各統(tǒng)計量都通過檢驗，模型擬合效果為91.4%較好。在對模型穩(wěn)定性進行檢驗時，發(fā)現(xiàn)所有特征根都在單位圓內(nèi)，表明VAR(2)模型是穩(wěn)定的。所以之后Johansen協(xié)整檢驗和Granger檢驗分析都基于此模型進行。

(四)Johansen協(xié)整檢驗

本文因研究多變量間的協(xié)整關(guān)系，故采用約翰森協(xié)整檢驗(Johansen協(xié)整檢驗)，協(xié)整關(guān)系的數(shù)量檢驗結(jié)果如表2所示。

表2　約翰森協(xié)整數(shù)量的確定(95%的置信水平)表

由表2知:95%的置信水平，因變量L▽V和自變量LGI、LTAX、LBI、LTAC、LU存在唯一的協(xié)整關(guān)系，即煤炭產(chǎn)能過剩率與地方政府投資額、煤炭綜合稅負、煤炭企業(yè)投資額、煤炭企業(yè)總資產(chǎn)報酬率和煤炭供需比存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，協(xié)整方程為:

(7)

式(7)中，變量系數(shù)都通過了t檢驗，證明各影響因素對煤炭產(chǎn)能過剩均有顯著性影響。從上述協(xié)整方程可知：煤炭產(chǎn)能過剩是在地方政府、煤炭企業(yè)和煤炭市場供給需求水平三方共同作用下形成的，主要體現(xiàn)為地方政府和煤企的投資額、煤炭綜合稅負和煤炭供需比對煤炭產(chǎn)能過剩有正向拉動作用，而煤炭企業(yè)總資產(chǎn)貢獻率對其有負向拉低影響。具體分析如下:

從式(7)可以看出地方政府直接投資的彈性系數(shù)為3.984，而政府間接投資衡量指標煤炭綜合負稅彈性系數(shù)為5.394，說明在產(chǎn)能過剩影響因素中，政府更多是間接通過稅收優(yōu)惠、土地補貼等投資來拉動社會資本涌入煤炭行業(yè)，造成投資過度，煤炭行業(yè)產(chǎn)能過剩；煤炭企業(yè)的投資彈性系數(shù)為8.284，說明煤炭企業(yè)投資是煤炭產(chǎn)能過剩的最有力的影響因素，遠大于政府投資彈性系數(shù)。相反煤炭企業(yè)的總資產(chǎn)貢獻率對煤礦產(chǎn)能過剩形成反向拉動，說明煤炭產(chǎn)能過剩率會隨總資產(chǎn)貢獻率的提高而降低，因為企業(yè)雖然對未來有好的預(yù)期，企業(yè)會考慮高額的投入，技術(shù)設(shè)備復(fù)雜性等行業(yè)屬性，往往不會增加投資而是采取以量補價的方式，從而使產(chǎn)能過剩有一定緩解；煤炭市場中供需比的彈性系數(shù)為7.361，說明煤炭市場供需比的增加，會導(dǎo)致煤礦產(chǎn)能過剩率增加，與市場的供求影響沒有關(guān)系，這一結(jié)果說明當前煤炭市場機制不完善，市場資源配置效率不高。

(五)Granger因果檢驗

對煤炭產(chǎn)能過剩VAR模型實行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(Granger因果檢驗)，判斷產(chǎn)能過剩影響因素與煤炭產(chǎn)能過剩之間的長期傳導(dǎo)方向，結(jié)果如表3所示。

表3　格蘭杰因果關(guān)系檢驗結(jié)果(95%的置信水平)表

根據(jù)Granger因果檢驗結(jié)果可知，在5%的臨界值下，LGI、LTAX、LBI、LTAC和LU均對煤炭產(chǎn)能過剩率L▽V具有長期引導(dǎo)作用，但是煤炭產(chǎn)能過剩率對于前者無引導(dǎo)關(guān)系。通過對比協(xié)整檢驗結(jié)果可知，以上檢驗結(jié)論與煤炭產(chǎn)能過剩的實際情況和影響因素的理論分析是吻合的。

七、結(jié)論

本文根據(jù)中國煤炭資源利用情況，選擇測算1980-2013年產(chǎn)能利用率指標來衡量煤炭產(chǎn)能利用的歷史趨勢，在此基礎(chǔ)上，依據(jù)產(chǎn)能過剩形成的相關(guān)理論，基于可耗竭資源經(jīng)濟學(xué)理論、微觀廠商均衡理論和地方政府投資理論，從政府干預(yù)、企業(yè)投資、和市場供需比變化三個維度來描述煤炭行業(yè)產(chǎn)能過剩的影響因素，然后建立煤炭產(chǎn)能過剩的VAR模型，對煤炭產(chǎn)能過剩的主要影響因素進行實證分析，并利用協(xié)整檢驗和Granger因果檢驗結(jié)果來進一步驗證煤炭產(chǎn)能過剩影響因素的理論分析。主要結(jié)論為：

1.本文考慮中國煤炭市場的非市場因素的存在，使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法對1980-2013年的煤炭行業(yè)產(chǎn)能利用率進行估算，發(fā)現(xiàn)中國煤炭行業(yè)產(chǎn)能利用率總體較低，年均產(chǎn)能利用率僅為74.03%，與1972-2013年美國采礦業(yè)的平均產(chǎn)能利用率87.33%相比，中國產(chǎn)能利用率明顯偏低，可見提高產(chǎn)能利用率的潛力巨大。

2.1980-2013年中國產(chǎn)能利用率情況大致可分為四個階段，1980-1990年維持在70%左右；而1990-1999年處于緩慢下降階段，1999年產(chǎn)能利用率最低，僅為58.31%；2000-2011年中國煤炭工業(yè)開始進入資源整合階段，產(chǎn)能利用率出現(xiàn)顯著提高，迎來了煤礦行業(yè)的“黃金十年”；2012年產(chǎn)能利用率創(chuàng)下近來新低，僅為69.88%，由于宏觀經(jīng)濟增長趨緩、煤炭下游需求不振、霧霾治理都壓縮了煤炭需求的增長空間。

3.通過理論分析和VAR模型實證分析發(fā)現(xiàn)產(chǎn)能過剩雖是投資過度和供需比共同作用的結(jié)果，但投資過度的影響程度更大。在投資過度層面，煤炭企業(yè)和地方政府構(gòu)成了投資的主要推動力，兩者都因考慮自身利潤最大化對煤炭固定資產(chǎn)盲目投資，地方政府與煤企的投資沖動是造成投資過度、產(chǎn)能過剩的重要原因。而煤炭市場供需變化在一定程度上加劇了煤炭產(chǎn)能過剩的形成。

4.通過對中國煤炭行業(yè)產(chǎn)能利用的估算與影響因素實證研究，我們認為政府應(yīng)加強對煤炭產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)能利用率等相關(guān)指標的編制，定期發(fā)布煤炭行業(yè)產(chǎn)能過剩預(yù)警信息，向服務(wù)型政府轉(zhuǎn)型，同時針對中國煤炭行業(yè)產(chǎn)能過剩和產(chǎn)能過剩會帶來大量煤礦工人失業(yè)問題，我們認為應(yīng)借鑒建筑工程領(lǐng)域的項目化承包管理模式，主要是通過將煤礦生產(chǎn)運營階段采取模塊化分包的模式，將原來完全由礦主自管自產(chǎn)的方式，交給市場，通過市場競爭手段將會大大提高煤礦產(chǎn)能利用率，以促進煤炭行業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展。

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(責(zé)任編輯：馬慧)

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這些成績的取得，是西安財經(jīng)學(xué)院、中國統(tǒng)計教育學(xué)會高教分會鼎力支持的結(jié)果，是編委、審稿專家精心呵護的結(jié)果，是廣大作者、讀者密切合作的結(jié)果，是編輯部全體同志勤奮敬業(yè)的結(jié)果。在這樣良好的基礎(chǔ)上，《統(tǒng)計與信息論壇》將繼續(xù)沉下心來，踏踏實實做事，兢兢業(yè)業(yè)辦刊，取長補短，精益求精，把這份統(tǒng)計人的學(xué)術(shù)期刊辦得更好，為統(tǒng)計科學(xué)研究事業(yè)做出更大貢獻。

《統(tǒng)計與信息論壇》編輯部

2015.09.08

王森，男，遼寧營口人，碩士生，研究方向：物流工程；

翟翠霞，女，遼寧阜新人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：科技創(chuàng)新和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)。

【統(tǒng)計應(yīng)用研究】

Empirical Research for Coal Industry Capacity Utilization Rate

Estimation and Influencing Factors in China

FENG Dong-meia，WANG Sena， ZHAI Cui-xiab

(a. School of Business Administration; b. School of Public Adminstration and Law,

Liaoning Technical University, Huludao 125105，China)

Abstract:Aiming at the problem of coal industry over capacity in China, we use data envelopment analysis (DEA) to estimate the capacity utilization rate in coal industry of China from 1980 to 2013 considering the influence of resource depletion. Then we establish VAR model of coal industry over capacity to analyze the main factors affecting that in practice. Furthermore, we confirm these factors according to the results of the Granger causality test and co-integration test in theory. The study found that: First of all, coal industry capacity utilization rate was low in China, the average capacity utilization rate was only 72.03% in 1980-2013, which was far below the American mining capacity by an annual rate of 87.33% in 1972-2013. Thus, there will be great potential in improving China coal industry capacity utilization rate. Secondly, there was severe over capacity in coal industry in 2012, for the utilization rate was only 69.88%. So it is urgent to solve this problem. Finally, we found that excessive investment and market supply and demand act together resulting in the coal industry over capacity according to the analysis in practice by VAR model and in theory, but excessive investment has more effect. On the levels of excessive investment, both the coal companies and local government constitute the main driving forces , they all invest blindly in coal industry to get their maximal profit. Impulsive investment of the local government and coal companies lead to the major reason for excessive investment and serious lead capacity construction. And the change of supply and demand in coal is characterized by great amount of supply in short time, low market demand for coal, and effect of imported coal, all these contribute to the formation of coal over capacity to some extent.

Key words:coal Industry; capacity utilization rate; excess capacity; data envelopment analysis

中圖分類號：F407.21∶F224

文獻標志碼：A

文章編號：1007-3116(2015)12-0048-08

作者簡介：馮東梅，女，遼寧阜新人，碩士生導(dǎo)師，教授，研究方向：管理科學(xué)與工程；

基金項目：國家科技支撐計劃項目《礦業(yè)組合服務(wù)解決方案研究及服務(wù)模式設(shè)計》(2013BAH12F01)