论产能利用率指标的测度局限与决策制约

　　摘要：产能利用率指标测度存在的局限主要有：①产业潜在产能测度方法不一、结论迥异、互不通用、难成共识、干扰决策；②潜在产能和实际产出测度衡量的分别是供给侧的产业供给能力和实际供给，市场需求侧则被忽略了，导致该指标的测度不能有效反映相对于市场需求基准的本义产能过剩情况；③过剩阶段往往根因于短缺阶段，该指标测度对短缺阶段把涉涵盖有限。这些局限的存在，制约了该指标测度在产能过剩相关政策决策中的科学价值。

　　新世纪金融危机爆发以来，产能过剩问题日益严重，因此进行测度决策和有效治理，已成为当下供给侧结构性改革迫切需要解决的重要课题。要做到这一点，前提是科学选择合适的产能过剩测度与决策指标。现实中，国内学术界有关产能过剩的测度与决策，主要是依靠源于西方的产能利用率指标进行的。目前，基于产业“实际产出/ 潜在产能”计量逻辑进行的产能利用率具体测度，实际上存在一系列问题，制约了基于该指标测度进行产能过剩分析决策的科学性、精确性和价值性。

　　1　产业潜在产能对产能利用率的测度局限

　　产业潜在产能的概念是一个产业基于全部投入所能达到的最大的潜在产出水平，学者们对此基本概念的认识并无多少异议，但基于此基本概念进行产业潜在产能的具体测度时，国内外的学者却有不同的理念认识和方法区别。

　　近年来，有学者先后就产业潜在产能测度常用的统计调查法、成本函数法、峰值法、前沿面分析法、协整方法等方法进行了梳理比较。统计调查法本质上是一种工程性质的测度方法，优点是测度结果具有直观性、可比性和连续性，缺点是缺乏经济学理论支撑，同时大量调查问卷会导致成本高昂。成本函数法基于利润最大化或成本最小化目标测度，优点是具有坚实的微观经济理论基础，缺点是测度过程复杂，测度假设过多，且对数据质量要求较高。峰值法以产出达到的某个峰值作为产业最大潜在水平，优点是操作相对简单，对数据要求不高，缺点是核心假设缺乏理论支撑，操作上主观性过强。前沿面分析法将最优生产前沿的产出定义为产能，包括以数据包络分析（DEA）为代表的非参数估计法以及以随机前沿分析（SFA）为代表的参数估计方法，优点是数据易得，操作简单，缺点同样是缺乏经济理论支撑，且前沿面估计方法所测的是最有效率的产出，而非产业产能。协整方法是基于产出与固定资本存量之间存在着稳定而长期协整关系的理念来进行，以资本存量作为单一的固定投入要素来确定长期产出趋势，其优点和缺点是对成本函数法与工程法的折中。

　　由于产业潜在产能的测度方法具有多样性，学者们往往各自基于不同的偏好选择不同的方法进行实证研究，结果会导致即使面对同一产业测度得出的潜在产能，也会存在明显甚至巨大的差异。即使作为分子的产业实际产出是既定的，但最后测度得出的产能利用率必然会呈现出重大差异。当这些基于不同方法测度得出的差异巨大的结果提交到政策制订者手上进行决策参考时，政策制订者会有一种真伪难辩、无所适从之感，从而对产业过剩态势分析决策和过剩调控相关政策制订实施产生极大的干扰影响，降低或者失去应有的现实决策价值。

　　2　产业实际产出对产能利用率的测度局限

　　主要用于产能过剩分析决策的产能利用率指标测度，其局限不仅体现于作为分母的产业潜在产能测度上，还特别体现于作为分子的产业实际产出的界定和应用上。具体说，在产能利用率指标的测度中，在分母的产业潜在产能被前提性地归置于衡量供给侧的产业供给能力的情况下，作为分子的产业实际产出则应该充分体现需求侧的市场（有效）需求因素，做到供需两侧同时兼顾，相关测度才能符合产能过剩“供大于求”的本义。然而，产业实际产出本质上仍然是一种衡量产业实际供给的供给侧指标，没有涉及市场需求和收益利润因素，难以有效反映真实的市场需求情况。具体原因如下。

　　（1）产业的实际产出往往并不会全部转化为市场实际需求，还有一部分会以存货的形式出现，而且有时存货的比重还相当大。只有先从产业实际产出中减去存货，才能得到反映市场信息的产业市场需求，否则，即使产业的实际产出正好达到了产业潜在产能水平，所谓的产能利用率达到了100%，但如果产业实际产出中的相当部分没有转化为市场需求，只能以存货的形式出现，那实质上还是存在着严重的产能过剩。

　　（2）即使产业的实际产出全部转化为市场实际需求，转化的质量也会有巨大差别。有可能获得的是合适的价格和利润水平，也有的可能获得的是垄断的价格和利润水平，还有的可能获得的是亏损的价格和利润水平。只有在合适的价格和利润水平将产业实际产出全部转化为市场实际需求，才是有价值和有效的。如果产业实际产出在严重亏损的价格和利润水平下全部转化为市场实际需求，即使产业实际产出正好达到了产业潜在产能水平，所谓的产能利用率达到了 100%，也不能掩盖其产能过剩的实质。

　　可见，在社会主义市场经济起决定性作用的当前，衡量产业产能是否过剩，不能隔离市场需求孤立进行，而应该基于“供过于求”的过剩本质，回归市场需求的本义基准，以避免缺乏市场需求下的供给无效。这样，由于对供给侧的偏重和对需求侧的忽视，用该指标对产能过剩进行测度决策，会导致对“供大于求”过剩本义的严重偏离，实际上并不能真正有效地反映相对于市场需求基准的产能过剩情况。反之，由于对市场需求和收益利润因素的忽视或隔离，根本上该指标测度的只是技术层面的生产开工率或者设备利用率。

　　3　产能利用率的短缺情境适用性局限

　　对于一个具体的产业而言，其先经历的是形成、壮大的朝阳产业发展阶段，中间经历成熟的壮年产业发展阶段，进而步入收缩、衰退的夕阳产业发展阶段，期间往往会先后经历产品供不应求的短缺阶段和产品供过于求的过剩阶段。两个阶段不但具有先后传续的外在关系，更具有前因后果的内在逻辑。就产品的过剩阶段而言，其出现的前提和原因往往孕育于产品供不应求的短缺阶段。如果对产品供不应求阶段的短缺态势分析研判不足，外在企业往往会在短缺态势导致的行业高利润诱导下群拥而入，在位企业基于同样的原因也会纷纷加速扩张自己的产能，导致潮涌现象和过度进入，其直接后果就是产业产能以无序的状态迅速扩大膨胀，即使达到供求平衡状态之后，还会由于强大惯性的作用，推动产业生产迅速跨入过剩甚至严重过剩阶段。而如果对产品供不应求阶段的短缺态势进行有效测度和科学研判，就能通过这些有价值信息的提供参考，实现后续外在企业的有序进入和在位企业的理性扩张，从而自初始就对后期可能发生的产能过剩实现有效预防，有效避免之后过剩状态特别是严重过剩状态的出现。可见，要想实现对产能过剩的有效治理和避免严重过剩状态的出现，相关措施就应从产业处于产品供不应求的产能短缺阶段抓起，从短缺阶段时的具体短缺状态及短缺程度进行有效测度研判做起。由此，考虑到短缺阶段往往是过剩阶段的前提，过剩阶段往往根因于短缺阶段，探索一种适用和涵盖产能短缺阶段和产能过剩阶段的全域生产阶段的测度指标，使得不但能够面向产能过剩阶段就其过剩状态和程度进行有效测度和研判，同时能够面向产能短缺阶段就其短缺状态和程度进行有效测度和研判，实现对短缺与过剩两个阶段的有效打通和统一测度，就显得非常必要。

　　但问题在于，目前学者们研究常用的产能利用率指标，其测度多用于对产能过剩态势和程度的分析研判，用于对产能短缺态势和程度分析研判的则不多见。从产能利用率指标的内在逻辑机理看，其适用的重点显然也限于对过剩状态和程度的测度研判，而不是对短缺状态和程度的测度研判。这表明，现行常用的产能利用率指标测度，对包括产能短缺阶段、产能过剩阶段在内全域生产阶段的把涉涵盖幅度有限，从而影响了其在相关政策制订和决策中的适用范围和效度。遗憾的是，可资利用的合适的测度指标目前尚未见到。

　　4　结语

　　综上所述，产能利用率指标测度存在的局限主要有：① 产业潜在产能测度方法不一、结论迥异、互不通用、难成共识，干扰影响政策决策；②在市场经济起决定性作用的大背景下，产业潜在产能和实际产出测度衡量的分别是供给侧的产业供给能力和实际供给，而另一关键的市场需求侧被有意无意地忽略了，从而导致产能利用率指标的测度不能有效反映相对于市场需求基准的本义产能过剩情况；③过剩阶段往往根因于短缺阶段，产能利用率指标测度对包括短缺阶段和过剩阶段在内全域生产阶段的把涉涵盖有限。这些局限的存在，极大地制约了基于产能利用率指标测度进行产能过剩相关政策制订和决策的科学价值。鉴于产能过剩问题的重要性，在现行产能利用率指标测度存在明显局限和降低决策价值的情况下，回归产能过剩之供求结构失衡下的“供过于求”本义，同时兼顾供需两侧，基于“有效需求/ 供给能力”的原义逻辑（而不是现行产能利用率指标测度的“实际供给/ 潜在供给”逻辑），修正建构更为科学合理的过剩测度和决策指标，就显得重要而迫切。

　　基金项目：山东省自然科学基金项目“需求侧精准测度、供给侧过剩治理与新常态适衡发展：一个新的逻辑架构及钢铁等高同质行业的实证”（ZR2018MG012）。

　　作者简介：马文军（1973-），男，河南安阳人，管理学博士，潍坊科技学院经济管理学院教授，研究方向：产业经济管理。

　　参考文献

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　　（责任编辑：周羿廷）