国有企业过度投资是否引致民营企业产能过剩

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国有企业过度投资是否引致民营企业产能过剩国有企业过度投资是否引致民营企业产能过剩

摘 要：产能过剩是微观企业过度投资的结果，现有文献均忽视了不同所有制企业在产能配置中的相互影响。从异质性企业产能过剩的角度出发，利用过度投资模型和《中国工业企业数据库》验证得出，国有企业存在过度投资现象，而民营企业不存在明显的过度投资。在此背景下，通过构建国有企业与民营企业为主体的古诺竞争模型和斯塔克伯格竞争模型，考察国有企业过度投资行为对民营企业产能利用率的影响，并进行实证检验。研究发现，国有企业过度投资对民营企业产能具有“挤出效应”，造成民营企业产能过剩；国有企业过度投资作为中介变量，政府对国有企业的不当干预程度越高，以及自身预算软约束问题越明显，民营企业产能越过剩。

关键词： 过度投资； 产能过剩； 挤出效应； 不当干预； 预算软约束

一、引言

我国产能过剩问题长期存在，从上世纪末至今，经历了三轮较大规模的产能过剩，逐渐表现出“淘而不汰”、“久调不决”的特征[1]，已成为我国供给侧结构性改革的首要任务。产能过剩不仅表现出行业异质性与地区异质性[2-3]，随着基于所有制角度的研究深入，产能过剩还表现出企业异质性。马红旗等(2018)[4]研究表明，我国钢铁行业在市场因素与非市场因素的双重作用下表现出逆周期特征，国有钢铁企业产能过剩程度明显高于民营与外资钢铁企业。余淼杰(2018)[5]测算我国工业企业层面产能利用率的结果显示，国有企业的产能利用率低于非国有企业。在当前我国大力支持民营企业发展的政策背景下，弄清我国民营企业产能过剩的根本原因尤为重要。产能过剩作为微观企业过度投资、过度竞争导致重复建设的结果，那么，相比于其他所有制类型企业，国有企业是否存在更为明显的过度投资现象？国有企业与民营企业在产能选择方面是否存在差异？因此，必须要从所有制差异角度出发，考虑不同所有制企业在产能形成、治理方面的显著差异以及产能配置上的相互影响。

1.2.5 分子生物学检查 通过荧光定量聚合酶链反应(PCR)检测AML1-ETO、PML-RARα、CBFβ/MYH11等13种AML相关融合基因，采用二代测序方法检测NPM1、FLT3-ITD、FLT3-TKD等53种AML相关基因突变。

曹春方等(2014)[6]指出国有企业作为地方政府官员实际干预的渠道，地方财政压力和官员晋升压力都会刺激国有企业过度投资。黄健柏等(2015)[7]指出相比于民营企业与外资企业，国有企业面临较低的外部融资约束，其过度投资现象更为明显。孙晓华、李明珊(2016)[8]认为国有企业产能过剩是其过度投资的结果，地方政府干预动机越强，国有企业的过度投资问题越突出。Lu和Poddar(2005)[9]认为国有企业与民营企业的最终目标函数存在差异，国有企业追求社会福利最大化，而民营企业追求利润最大化。在此假设下构建产量竞争的混合寡占模型分析了两种主体的产能选择，理论模型表明民营企业追求产量会更可能出现产能过剩，而国有企业生产行为由于受到政府干预，出现产能过剩的概率较小。Carlos等(2007)[10]得出了截然相反的结论，认为厂商之间应该采取价格竞争，而不是产量竞争。政府补贴降低了国有企业生产成本，国有企业在价格层面更有竞争优势，存在故意采取产能过剩策略挤出民营企业市场份额的可能性。向洪金(2015)[11]研究国有与民营企业产能选择时考虑了政府战略授权和预算软约束，研究结果表明政府战略授权和预算软约束可以提升民营企业产能利用率，而降低国有企业产能利用率，取消国有企业政府补贴和提高管理人员的利润报酬可以解决产能过剩问题。陈俊龙、汤吉军(2016)[12]认为在混合所有制国有企业及私有企业组成的混合寡占竞争模型中，国有企业会挤出私有企业的产能，国有股比例与产能过剩程度负相关。

上述文献虽然基于所有制角度出发，研究了国有企业与民营企业过度投资行为以及两者在其产能选择配置方面的差异，但是都忽视了在以国有企业过度投资形成的制度背景下，国有企业过度投资如何影响民营企业产能？是激励效应还是挤出效应？此外，现实中政府往往不会直接干预民营企业，而是通过直接干预国有企业而间接影响民营企业，现有文献忽视了政府干预可能存在中介效应的问题，这些都是本文需要研究的重点。本文可能的贡献之处在于：(1)产能过剩作为微观企业过度投资的结果，利用过度投资模型验证国有企业与民营企业是否存在过度投资现象，并基于国有企业过度投资形成的制度背景，考察国有企业过度投资对民营企业产能的影响，拓展了产能过剩的研究视角；(2)深层次挖掘国有企业过度投资背后的制度因素，构建符合我国现实社会背景下国有企业与民营企业为主体的古诺竞争模型和斯塔克伯格竞争模型，丰富不同所有制企业产能选择配置的理论模型；(3)现有较多文献从政府干预、体制扭曲(预算软约束)等方面研究产能过剩问题，较少从中介效应的视角研究其作用机理，忽视了它们可能存在的间接作用渠道，本文验证了国有企业过度投资作为政府干预、预算软约束的中介效应，拓展了相关研究。

二、制度因素阐述与特征性事实检验(一)制度因素阐述

企业过度投资现象可能源自企业自身内部委托代理问题带来的高管对资本收益的冲动追求，更多的来自于企业外部的干预与产能冲击[13]。如果企业存在非理性的过度投资行为，必然会带来投资配置效率的下降与产能过剩，利润率下降会倒逼企业放弃盲目投资进入。然而我国在计划经济向市场经济转型过程中，政府主导的垂直型产业政策，其目标在于扶持相关企业发展以刺激经济增长[14]。相比于欧美等发达国家企业的投资行为，由于市场中还保留着大量计划经济的烙印，我国企业投资更具有政府干预的色彩。2008年金融危机爆发后，经济面临加速下行的压力和硬着陆的风险。面对国内外市场需求萎靡，经济增长更多地依赖于“三驾马车”之一的投资，政府出台的“四万亿”一揽子刺激计划使得企业固定资产投资增速有了显著的提升，增加了企业盲目投资的可能，并形成了新一轮的产能过剩。其次，随着财政分权体制和分税制改革的推进，赋予了地方政府更大的财政与决策自主权，具有较强的干预企业投资行为的动机和能力[8]。地方政府在“GDP锦标赛”下，基于追求就业、地方财政收入和 GDP 增长等政绩考核指标，会倾向于鼓励企业投资以做强产业规模，在实际过程中往往会出现不当干预的行为[15]。地方政府一般都会通过税收减免、低价提供土地、政府补贴、行政审批制度等方式扭曲企业投资行为，导致企业过度投资和盲目新建产能。

相比于民营企业而言，国有企业由于其自身的所有制特征，根本上无法消除的制度层面因素使其更容易出现过度投资现象。具体来说：首先，国有企业具有明显的规模优势，承担创造就业、税收的能力更强；同时，国有企业作为政府基础设施建设项目的主要承担者，更迎合地方政府的投资偏好，政策上更容易吸引优惠与扶持，难免会形成盲目投资的局面。其次，国有企业的负责人往往都是地方政府官员直接任命，经营决策易于受到地方政府的干涉，国有企业逐渐成为地方政府宏观调控的途径之一。地方政府往往通过干预国有企业投资行为，从而整合地方行业产能规模。国有企业所有权不明晰带来严重的委托代理问题，国有企业负责人晋升机会也会随着企业规模的变大而提高，国有企业负责人的行政级别越高，由此带来的权利也越大，国有企业负责人同样具有扩大企业投资和产能的动机[16]。最后，国有企业的资产归全民所有，地方政府作为当地国有企业的背书人，金融机构认为国有企业信贷违约的风险较低，国有企业面临预算软约束。预算软约束为国有企业盲目投资与产能建设创造了物质条件。因此，地方政府对国有企业不当干预动机以及自身存在的软约束问题，使得国有企业更容易出现过度投资现象。

(二)国有与民营企业过度投资水平检验

关于企业过度投资水平的量化验证，大多沿用Richardson(2006)[17]的过度投资模型。该模型的思想是先估算出企业正常资本投资水平，然后比较实际资本投资水平与估算的资本投资水平。如果两者的差值为正，说明实际资本投资水平大于正常资本投资水平，企业存在过度投资，差值越大，过度投资越明显，否则就表现为投资不足。本文同样利用此模型验证我国国有制造业企业与民营制造业企业是否存在过度投资，具体的过度投资模型如下

Investi,t=α0+α1Growthi,t-1+α2 Levi,t-1+α3Sizei,t-1+α4Cashi,t-1+α5Reti,t-1+α6Investi,t-1+∑Year+ε

其中，Investi,t为企业新增的投资，用t年与t-1年固定资产原值的差值与t年总资产的比值来衡量；Growthi,t-1为企业t-1年成长水平，即营业收入增长率，用t-1年与t-2年营业收入的差值与第t-2年营业收入的比值来衡量；Levi,t-1为企业t-1年杠杆比例，用资产负债率来衡量；Sizei,t-1为企业t-1年公司规模，用总资产的自然对数来衡量；Cashi,t-1为企业t-1年流动资产占比，用流动资产与总资产的比值来衡量；Reti,t-1为企业t-1年所有者权益占比，用所有者权益与总资产的比值来衡量；∑Year是年份虚拟变量，用以控制时间因素的固定影响。

本文利用2002—2013年《中国工业企业数据库》数据测算企业过度投资水平[注]由于我国在2003年才开始逐渐放开民营企业的发展，故不测算之前年份的过度投资水平。，该数据库的统计对象包括全部国有企业和规模以上非国有企业[注]2011年之前是主营业务收入在500万元及以上，2011年该标准改为2000万元及以上。，由于该数据库存在较为严重的样本匹配错乱、指标异常及数值错漏等问题，作如下处理：首先根据企业所属行业代码和经营状态，仅保留经营状态为“营业”的制造业企业样本；其次按照Brandt等(2012)[18]的做法进行样本的匹配[注]具体匹配方法为：根据企业法人代码进行识别，如果法人代码匹配不上或者重复，则接着使用企业名称进行再次匹配，如果还是出现匹配不上或者重复的情况，则依次使用“地区+法人代表姓名”“地区代码+电话号码+成立年份”进行匹配。；最后剔除如下样本：(1)工业总产值、总资产、总负债等关键性指标小于等于0或者缺失的样本；(2)如总资产小于流动资产等不符合一般公认的会计准则的样本；(3)员工人数小于8人的企业样本；(4)1949年之前成立的企业样本。

利用上述方法测算各制造业企业的过度投资水平，并根据杨汝岱(2015)[19]的做法甄别企业所有制特征，分别计算2004—2013年国有及民营28个制造业行业的平均过度投资水平，并汇总求得历年国有及民营制造业整体的过度投资水平，测算结果如图1、图2所示[注]由于篇幅限制，本处没有列出2004—2013年全部国有及民营制造业企业、行业的过度投资水平，如有兴趣，具体测算结果可向笔者索要。。图1表示历年国有及民营制造业企业平均过度投资水平，可以看出：民营制造业企业平均过度投资水平在2011年达到峰值0.030，国有制造业企业平均过度投资水平明显高于民营制造业企业，国有制造业企业过度投资现象较为严重，测量结果与孙晓华、李明珊(2016)[8]一致。图2表示工业总产值排名前十国有及民营制造业行业平均过度投资水平，可以看出：工业总产值排名前十的国有制造业行业过度投资水平明显高于民营制造业，尤其体现在电气机械及器材制造业、通用设备制造业、专用设备制造业和纺织业。

     

图1 历年制造业企业平均过度投资水平

     

图2 工业总产值排名前十行业平均过度投资水平

(三)国有与民营制造业产能过剩程度检验

产能过剩是指产能产出超过了实际产出，通常利用产能利用率(CU)来刻画，产能利用率越低，产能过剩程度越高。本文利用随机前沿生产函数法(SFA)测算制造业行业层面的产能利用率，参照程俊杰(2015)[20]的做法，采用包括劳动、资本以及时间趋势变量表示技术水平的超越对数生产函数，具体模型如下

lnyi,t=β0+β1lnKi,t+β2lnLi,t+β3t+β4(lnKi,t)2+β5(lnLi,t)2+β6lnKi,tlnLi,t+β7tlnKi,t+β8 tlnLi,t+β9 t2+εi,t

才仅仅是第三天的早上，就连脖颈处那两道最深的伤口，业已合在了一起，照这样的速度，用不了十天，伤口便能消失得无影无踪。

其中，yi,t表示行业i在t期的总产出水平，用行业总产值衡量，并用工业品出厂价格指数进行平减；K为资本水平，用行业固定资产净值衡量，并用固定资产投资价格指数进行平减；L为劳动力人数，用各行业年末全部从业人员人数衡量；t是时间趋势变量，表示技术进步，分别赋值为1，2，3，…，10。所有价格平减指数均以2000年为基期，各变量都采取自然对数的形式，数据来源于2005—2014年《中国工业统计年鉴》，测算结果如图3所示。图3表示工业总产值排名前十国有及民营制造业行业产能利用率水平，我们按照通常79%～82%的合理产能利用率范围，可以看出：工业总产值排名前十的民营制造业行业产能利用率水平明显高于国有制造业，民营黑色金属冶炼及压延加工业、电气机械及器材制造业的产能利用率在合理范围内，民营有色金属冶炼及压延加工业甚至出现产能不足的现象，国有制造业行业产能过剩现象较为严重，与其过度投资现象相符合。

化合物6，淡黄色粉末，ESI-MS m/z 197 [M-H]-1, 1H NMR (600 MHz, MeOD) δ∶7. 33 (2H, s, H-2, 6), 3. 88 (6H, s, H-8, 9); 13C NMR (150 MHz, MeOD) δ∶122. 7 (C-1), 108. 3 (C-2, 6), 148. 8 (C-3, 5), 141. 5 (C-4), 170. 5 (-COOH), 56. 8 (2 × -OCH3)。以上数据与文献[14]报道的丁香酸基本一致，故确定化合物6为丁香酸。

     

图3 工业总产值排名前十行业产能利用率

三、理论模型构建与提出假说(一)基本假设

为了便于分析国有企业过度投资行为对民营企业产能利用率的影响，将企业过度投资看作企业新增产能、扩大产能的行为，从形式上简化为国有企业的新进入行为。为了简化分析，只考虑封闭经济，假设原本行业中只有民营企业，用下标2表示，并按照利润最大化原则确定最优产量和产能。在政府偏好干预国有企业及其自身预算软约束的体制特征下，由于行业中有巨大的利润存在，国有企业会凭借自身强大的资本优势进入该行业，新进入的国有企业用下标1表示。国有企业与民营企业生产无差异化产品，产品价格也不存在差异，两类企业在产量和产能两个方面展开竞争。两类企业都是先展开产能竞争，再根据产能决定自己的产量。假设国有企业与民营企业面临的市场反需求函数为

p1=a-q1-θq2

p2=a-q2-θq1

(1)

其中，a>0，θ∈(0,1)，p1和p2分别代表国有企业和民营企业的产品价格，p1=p2，q1和q2分别代表国有企业和民营企业的产量，θ代表两类企业产品之间的替代关系，由于假设国有企业与民营企业生产同质产品，因此θ等于1。假设两类企业生产成本相同，均为c。国有企业与民营企业选择的产能分别为x1和x2。借鉴Ogawa(2006)[21]关于成本函数的设定，国有企业与民营企业的总成本函分别为

C(q1,x1)=cq1+λ(x1-q1)2

C(q2,x2)=cq2+(x2-q2)2

(2)

考虑到国有企业存在预算软约束问题，可以享受到更优惠的银行信贷，引入λ表示国有企业预算软约束程度，0<λ≤1，λ越小，国有企业预算软约束程度越高。给定需求函数和不考虑政府干预下，国有企业与民营企业的利润函数为

π1=(a-q1-q2-c)q1-λ(x1-q1)2

π2=(a-q2-q1-c)q2-(x2-q2)2

(3)

由上面的利润函数可以看出，如果市场中只存在民营企业，此时利润最大化原则下产量等于产能，民营企业产能利用率为100%。现实中政府通常会指派官员直接或间接地干预国有企业的生产经营活动，因此，国有企业的目标函数并不一定是企业利润最大化，还要兼顾社会福利功能，这里简化地表述为产量最大化。此外，由于代理委托带来的信息不对称，国有企业管理者的薪酬与企业利润有关，因此，国有企业生产目标函数设定为

Ω=β[(a-q1-q2-c)q1-λ(x1-q1)2]+(1-β)q1，β∈(0,1)

(4)

其中β表示政府干预程度，β越大，干预程度越高。由于政府对民营企业干预力度较小，为简单起见，本文不考虑政府干预民营企业的情况，民营企业目标函数不变。

(二)古诺竞争模型

考虑如下两阶段动态博弈，如果两类企业在第一阶段同时决定产能，在第二阶段同时决定产量，采取古诺博弈竞争，采取逆向归纳法求整个模型的均衡解。首先根据两类企业目标函数最大化的一阶条件求解得到均衡产量，分别为

   

q2=[β(1+2λ)(a-c)-(1-β)-2βλx1+(4+4λ)βx2]/β(7+8λ)

(5)

再将q1和q2分别代入彼此的目标函数，同样根据目标函数最大化的一阶条件求解均衡产能，分别为

   
   

(6)

最后将和代入到式(5)中，得到两企业在古诺竞争下的均衡产量为

   
   

(7)

可以发现，在古诺竞争均衡条件下，国有企业与民营企业均衡产量、均衡产能与政府干预程度β和预算软约束程度λ有关。由和恒成立，可以看出古诺竞争均衡下民营企业的均衡产能与均衡产量都会随着政府干预程度的上升而下降；由和恒成立，可以看出古诺竞争均衡下民营企业的均衡产能与均衡产量随着国有企业预算软约束程度上升而上升。

接下来观察政府干预、预算软约束下国有企业过度投资对民营企业产能利用率的影响。本文将均衡产量看作实际产出，将均衡产能看作潜在产能，因此，民营企业产能利用率可以用均衡产量与均衡产能的比值来表示，古诺竞争均衡条件下民营企业产能利用率为

地基是高速公路桥梁施工的关键，只有稳固的地基才能支撑起压力巨大的桥梁，保证高速公路桥梁的施工安全和高速公路桥梁的生命周期。处理桥梁地基首先要去除地基或风化岩石的表面，其次对地基进行综合分析，改善地基条件，可利用混凝土防渗技术处理地下水渗漏，检查地基是否存在薄弱地段，对地基薄弱地段进行加固。

   

(8)

在均衡条件下，民营企业均衡产能大于均衡产量，民营企业产能利用率不能达到100%，且国有企业预算软约束程度越高，民营企业产能过剩程度就会越严重。国有企业预算软约束下的过度投资行为会挤出民营企业产能，造成民营企业产能过剩，具有“挤出效应”。

(三)斯塔克伯格竞争模型

如果国有企业与民营企业不采取古诺博弈竞争，而采用斯塔克伯格博弈竞争，我们将模型作进一步扩展。斯塔克伯格竞争模型与古诺竞争模型基本假设一致，在政府干预和预算软约束下，国有企业由于雄厚的政府补贴资金和低融资成本成为领导者，民营企业是追随者，并且根据国有企业产量相应地调整自己的产量和产能。同样，采用逆向归纳法求整个模型的均衡解。首先根据两类企业目标函数最大化的一阶条件求解得到均衡产量，分别为

   

q2′=[(8λ+3)β(a-c)+(16λ+14)βx2-8λβx1-4(1-β)]/4(8λ+6)β

(9)

再将q1′和q2′分别代入彼此的目标函数，同样根据目标函数最大化的一阶条件求解均衡产能，分别为

2(8λ+5)(16λ+15)(1-β)]/[(40λ+23)2+128λ(2λ+1)(8λ+5)]β

(2λ+1)(8λ+5)+(40λ+23)2(8λ+3) ]β(a-c)-[16λ(8λ+5)(80λ+47)+4(40λ+23)2](1-β)}/{([(40λ+23)2+128λ(2λ+1)(8λ+5)](128λ2+160λ+46)β}

(10)

最后将和代入到式(9)中，得到两企业在斯塔克伯格竞争下的均衡产量为

[1024λ(2λ+1)2(8λ+5)(4λ+6)β(a-c)+16λ(80λ+47)(8λ+5)(1-β)]/[(40λ+23)2+128λ(2λ+1)(8λ+5)](128λ2+160λ+46)β

(2λ+1)(8λ+5)+(40λ+23)2(8λ+3) ]β(a-c)-[16λ(8λ+5)(80λ+47)+4(40λ+23)2](1-β)}/[(40λ+23)2+128λ(2λ+1)(8λ+5)](128λ2+160λ+46)β

在实际中，样本数据库不断更新，在存储了足够数量的样本后，将旧样本挤掉，每隔一定时间在线进行网络模型训练，多次从动态网络中采集样本，充分地学习了纸浆洗涤过程。

(11)

仍然观察政府干预程度β和预算软约束程度λ对民营企业均衡产量与均衡产能的具体影响。由和恒成立，可以看出斯塔克伯格竞争均衡下民营企业的均衡产能与均衡产量都会随着政府干预程度的上升而下降；由和恒成立，可以看出斯塔克伯格竞争均衡下民营企业的均衡产能与均衡产量随着国有企业预算软约束程度上升而上升。在斯塔克伯格竞争均衡条件下民营企业产能利用率为

   

(12)

在均衡条件下，国有企业预算软约束程度越高，民营企业产能过剩程度就会越严重。斯塔克伯格竞争均衡条件下的民营企业产能利用率要小于古诺竞争均衡条件下的民营企业产能利用率，国有企业预算软约束下的过度投资行为同样具有“挤出效应”。基于以上理论模型的结论，本文提出如下假说。

假说1 无论国有企业与民营企业采取古诺竞争还是采取斯塔克伯格竞争，国有企业过度投资都会挤出民营企业产能，导致民营企业产能利用率下降。

假说2 国有企业过度投资作为中介变量，政府干预与预算软约束通过引发国有企业过度投资，从而间接地造成民营企业产能过剩。

四、实证模型设定与变量说明(一)模型设定

为了验证国有企业过度投资对民营企业产能利用率的影响，即假说1，构建以下计量模型

CU=α1+β1 OI+Controls+∑Year+∑Industry+ε1

为了验证政府干预、国企自身预算软约束如何通过国有企业过度投资而间接地影响民营企业产能利用率，即假说2，借鉴温忠麟等(2014)[22]的中介效应检验方法，构建以下模型

CU=α2+β2 X+Controls+∑Year+∑Industry+ε2

OI=α3+β3 X+Controls+∑Year+∑Industry+ε3

CU=α4+β4 X+β5 OI+Controls+∑Year+∑Industry+ε4

如果回归系数β2不显著，就不存在中介效应；如果回归系数β2、β3和β5都显著，则说明存在中介效应。以上模型中各变量的含义如下：CU是民营制造业行业产能利用率，OI是国有制造业行业过度投资水平，X是核心解释变量，包括国有制造业行业的政府干预程度和国有制造业行业的预算软约束程度，∑Year为时间固定效应，∑Industry为行业固定效应，ε是随机误差项。Controls是一系列影响民营制造业行业产能利用率的控制变量。

(二)变量说明

1.被解释变量

行业产能过剩程度(CU)。同样采用随机前沿生产函数法测算产能利用率，具体测算方法不再赘述。

2.解释变量

(1)国有制造业过度投资水平(OI)。仍然采用前文的过度投资模型测算，具体测算方法不再赘述。

(2)政府干预程度(gov)。一般采用政府补贴衡量政府干预程度，由于缺少行业层面政府补贴数据，本文选取《中国工业企业数据库》中政府补贴大于等于0 的国有企业，计算国有制造业行业平均政府补贴额度来衡量政府干预程度，预期符号为负。

(3)国有企业预算软约束程度(sbc)。国有企业预算软约束表现在融资约束较小，其融资成本明显低于民营企业，借鉴温湖炜等(2017)[23]的做法，使用资产负债率衡量预算软约束，资产负债率越高，说明融资约束越小，预算软约束程度越高，预期符号为负。

3.控制变量

为了控制市场因素与非市场因素对民营制造业行业产能利用率的影响，以及增强模型的解释力，本文遵循贺京同等(2016)[16]、程俊杰(2016)[24]的做法，引入以下五个控制变量：(1)对外开放程度(open)。用行业出口交货值与销售产值的比值衡量；(2)需求性(demand)。用行业销售产值与工业总产值的比值衡量；(3)竞争程度(compete)。用行业中企业数来衡量，行业中企业数量越多，行业越趋近于完全竞争；(4)行业资本密集度(kl)。用固定资产净值与从业人员年平均数的比值来衡量，固定资产净值用固定资产投资价格指数进行平减；(5)行业利润率(profit)。用行业利润总额与销售产值的比值衡量。

(三)数据来源与描述性统计

本文实证部分测算国有制造业过度投资水平、政府补贴的数据来源于《中国工业企业数据库》，其他变量所使用数据来源于《中国固定资产投资统计年鉴》与《中国工业统计年鉴》，并以2000年为基期，对相应变量进行价格平减。针对个别缺失的数据，依照通过移动平均法补齐。为了消除异方差的影响，针对数值较大的变量取自然对数的形式，各变量的描述性统计如表1所示。政府补贴变量的标准差较大，采用LLC单位根检验方法进行了平稳性检验，检验结果表明样本数据序列平稳，不会出现伪回归。

表1 变量设定及其描述性统计

     

变量名变量描述均值标准差最小值最大值cu产能利用率,利用SFA方法0.5510.1370.2550.941OI过度投资水平,利用过度投资模型测算0.0220.021-0.0560.075gov政府补贴的对数值15.2411.21910.82018.631sbc总负债/总资产0.6050.0830.3640.874open出口交货值/工业销售产值0.1030.0940.0020.498demand销售产值/工业总产值0.9800.0140.9371.019compete企业数目的对数值8.3310.8196.5679.862kl固定资产净值/从业人员数,取对数形式11.5780.9577.61518.297profit利润总额/工业销售产值0.0580.0150.0210.092

五、实证结果分析(一)实证结果分析

控制了行业和时间固定效应之后，Hausman检验结果表明各回归方程均应该采用固定效应模型，回归结果如表2所示[注]由于2008—2010年《中国工业企业数据库》未统计政府补贴数据，故该部分实证剔除这三年的样本。。具体来看，首先，列(1)中以民营制造业过度投资水平作为解释变量加入模型中，OI的系数估计值不显著，因此，排除了民营制造业自身过度投资行为可能引起的产能过剩。列(2)是国有企业过度投资行为对民营企业产能利用率的影响效应，OI的回归系数为-0.016，且通过了5%的显著性水平，说明国有企业过度投资会挤出民营企业产能，造成民营企业产能过剩，具有“挤出效应”，验证了本文的假说1。列(3)—列(8)考察国有企业过度投资作为中介变量的中介效应，列(3)和列(4)中gov的系数估计值都显著，且列(5)中OI的回归系数为-0.020，通过了5%的显著性检验，说明国有企业过度投资作为政府干预的中介变量，政府干预通过影响国有企业过度投资行为而间接地造成民营企业产能过剩；同理，列(6)—列(8)中OI和sbc的系数估计值都显著，说明国有企业自身预算软约束会导致国有企业过度投资，从而引起民营企业产能利用率的下降，验证了国有企业过度投资在政府干预、预算软约束与民营企业产能过剩中发挥了部分中介效应，即验证了假说2。

从各控制变量的回归结果来看，行业对外开放程度回归系数显著为负，国内过剩产能并不能有效地通过“走出去”战略实现外部消化，可能原因在于民营企业对外投资存在“潮涌”现象，伴随金融危机下全球市场萎靡，过剩产能退出存在时滞；行业需求性的回归系数为1.824，且通过了1%的显著性水平，说明在目前消费趋紧的市场环境中，应该从供给和需求两侧同时出发，扩大内需能够更好地发挥闲置产能的余热；行业竞争程度每提高1%，民营制造业行业产能利用率就会提高0.062个单位，说明当前市场竞争自发缓解产能过剩的机制仍然发挥着作用；行业资本密集度的系数估计值显著为正，资本密集型产业出现产能过剩的概率较小，我国在产业转型中需要逐渐以资本密集型产业代替传统劳动密集型产业，在这过程中可以实施一些有偏的优惠政策；行业利润率的回归系数也显著为正，这与预期相一致。以上述结果表明，在缓解产能过剩过程中，增加市场需求、提高行业竞争程度、降低企业税负是重要的政策抓手。

表2 国有企业过度投资与民营企业产能过剩：总效应及中介效应

     

变量(1)CU(2)CU(3)CU(4)OI(5)CU(6)CU(7)OI(8)CUOI-0.066(-0.27)-0.016**(-2.19)——-0.020**(-2.14)——0.098**(2.30)gov——-0.007**(-2.37)0.001***(3.67)-0.007**(-2.37)———sbc—————-0.064*(1.73)0.144***(6.43)-0.078**(-2.52)open-0.320***(-4.75)-0.323***(-4.60)-0.302***(-4.30)-0.145***(-3.70)-0.305***(-4.14)-0.355***(-4.98)-0.055(-1.57)-0.349***(-4.85)demand1.795***(7.49)1.824***(8.55)1.732***(7.84)-0.060(-0.49)1.731***(7.80)1.846***(8.69)-0.091(-0.87)1.855***(8.69)compete0.063***(4.56)0.062***(4.64)0.056***(3.85)-0.019**(-2.45)0.055***(3.74)0.057***(4.18)-0.003(-0.42)0.057***(4.19)kl0.275***(3.71)0.275***(3.70)0.307***(4.07)0.019(0.84)0.308***(4.05)0.288***(3.88)0.001(0.15)0.287***(3.85)profit2.734***(7.77)2.772***(8.36)2.664***(7.93)0.272(1.45)2.669***(7.87)2.804***(8.53)0.155(0.96)2.788***(8.44)cons-1.793***(-7.91)-1.818***(-8.87)-1.771***(-8.22)0.237**(1.97)-1.766***(-8.06)-1.832***(-9.08)0.221**(2.22)-1.854***(-9.02)YearYESYESYESYESYESYESYESYESIndustryYESYESYESYESYESYESYESYESR20.915 40.915 40.915 30.190 30.915 30.916 50.357 10.916 7N196196196196196196196196

注：***、**、*分别表示1%、5%和10%的显著水平，括号内为t统计值。

(二)稳健性检验

为了验证国有企业过度投资中介效应的实证结果是否稳健，利用替换指标的方式进行稳健性检验。首先关于政府干预的衡量，采用王立国等(2012)[25]的做法，利用行业总产值来代替政府干预程度，他们认为行业总产值越高，政府干预行业的动机就越强；其次，采用马光荣、李力行(2014)[26]的做法，用利息支出负债比来衡量国有企业预算软约束程度，利息支出负债比越高，说明融资成本越高，预算软约束程度越低。稳健性检验数据来源于2005—2014年《中国工业统计年鉴》，实证结果如表3所示。由表3可以看出：列(1)和列(3)中政府干预的回归系数仍然显著为负，而列(2)和列(3)中国企过度投资的回归系数都显著为正，更换政府干预衡量指标后，国有企业过度投资作为政府干预的中介效应仍然存在；以利息支出负债比衡量国有企业预算软约束时，列(4)—列(6)中sbc的系数估计值符号都发生了改变，但是显著性水平未发生变化，OI的回归系数显著为负，说明国有企业预算软约束会通过激发国有企业过度投资的途径而挤出民营企业产能，假说2同样成立。各控制变量回归系数的符号和显著性保持不变，因此，本文的实证结果具有可靠性和稳定性。

表3 中介效应稳健性检验实证结果

     

变量(1)CU(2)OI(3)CU(4)CU(5)OI(6)CUOI——0.067**(2.37)——0.002**(2.01)gov-0.032***(-3.32)0.012**(2.20)-0.033***(-3.34)———sbc———1.589***(2.62)-0.202*(-1.95)1.590***(2.61)open-0.369***(-5.53)-0.113***(-3.03)-0.362***(-5.25)-0.354***(-5.27)-0.127***(-3.37)-0.354***(-5.07)demand1.541***(6.90)0.062(0.49)1.537***(6.86)1.742***(8.25)-0.033(-0.28)1.742***(8.23)compete0.044***(3.20)-0.008(-1.03)0.045***(3.22)0.055***(4.20)-0.014*(-1.86)0.055***(4.14)kl0.311***(4.28)0.006(0.54)0.319***(4.24)0.283***(3.91)0.018(0.83)0.283***(3.88)profit2.448***(7.35)0.355*(1.90)2.424***(7.18)2.646***(8.11)0.252(1.38)2.645***(8.04)cons-1.581***(-7.56)0.106(0.90)-1.588***(-7.56)-1.698***(-8.32)0.179(1.57)-1.670***(-8.23)YearYESYESYESYESYESYESIndustryYESYESYESYESYESYESR20.921 00.211 00.921 10.919 00.188 30.919 0N196196196196196196

注：***、**、*分别表示1%、5%和10%的显著水平，括号内为t统计值。

六、研究结论与启示

在当前我国产能过剩问题突出以及大力支持民营企业发展的背景下，弄清民营企业产能过剩问题显得尤为重要。本文从异质性企业产能过剩的角度出发，考虑到不同所有制企业在产能配置中的相互影响。利用过度投资模型和2002—2013年《中国工业企业数据库》测算了国企与民营制造业企业过度投资水平，发现国有制造业企业平均过度投资水平明显高于民营制造业企业，国有制造业企业过度投资现象更为严重。并基于国有企业存在过度投资现象的背景下，在国有企业与民营企业为主体的古诺竞争模型和斯塔克伯格竞争模型中加入政府干预与预算软约束变量，考察国有企业过度投资对民营企业产能利用率的影响。理论模型发现：无论民营企业与国有企业采取古诺竞争还是采取斯塔克伯格竞争，在均衡情况下，国有企业过度投资都会挤出民营企业产能。利用《中国工业企业数据库》与《中国工业统计年鉴》数据实证检验后发现：国有企业过度投资会挤出民营企业产能，造成民营企业产能过剩，具有“挤出效应”；国有企业过度投资作为中介变量，政府对国企不当干预以及国企自身的预算软约束特征会通过加大国有企业的过度投资水平的渠道，从而间接地造成民营企业产能过剩。本文研究结果支持了通过减少国有企业政府不当干预和消除国企预算软约束问题降低民营企业产能过剩的做法。因此，根据本文的研究结论，提出如下三个建议。

首先，推动政府职能部门改革以创新政府干预方式。在市场化改革过程中，要逐渐取代长期存在的传统政绩考核标准，将地方经济发展效率纳入新的监督和考核体系，如产能利用率、环境保护、僵尸企业治理等，从而从根源上切断政府官员为片面追求经济增长而干预的内在动机，要改变国有企业与地方在政府间的行政隶属关系，加强国有资产监管的同时消减不合理的政府补贴，也能避免政府产能管制等因素滋生的政企合谋问题。

其次，继续推进深化国有企业的改革，其重点问题在于处理好委托代理问题带来的道德风险。现行国有企业考核制度和薪酬制度仍然存在较多的弊端，需要完善国有企业的治理结构和激励相容机制，杜绝地方政府官员直接或间接地任命国有企业管理者。因此，通过积极引入现代企业制度以改变国有企业传统的经营方式，迫使国有企业摒弃原有的粗放式发展方式，转变成集约型发展方式，从而降低扩张产能与过度投资的内在可能性。

最后，积极推进金融制度改革以解决民营企业融资难问题。与欧美等发达国家完善的金融体系相比，我国金融市场改革还有很长的路要走，民营企业融资约束强正是我国金融市场发展滞后的表现。在积极鼓励发展民营经济的历史期，政府要努力创造一个公平的融资环境，消除银行信贷资源向国有企业集中的现象，以及矫正对中小私营企业的信贷歧视，政府还要完善资本市场结构，拓宽信托、券商等非银行融资渠道，以降低民营企业对银行信贷的依赖。

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Does State-owned Enterprises’Over-investment Lead to Overcapacity of Private Enterprises?

LIU Peng, HE Dong-mei

(Business School, Nanjing University, Nanjing 210093, China)

Abstract：Overcapacity is the result of over-investment by micro-enterprises. The existing literature ignores the interaction of different ownership enterprises in capacity allocation. This paper starts from the perspective of overcapacity in heterogeneous enterprises, verifying the existence of over-investment in state-owned enterprises based on the over-investment model and China Industrial Enterprise Database. This paper investigates the impact of state-owned enterprises’ over-investment behavior on capacity utilization of private enterprises by constructing Cournot competition model and Stackberg competition model. The results show that: state-owned enterprises’ over-investment have “crowding-out effect” on the capacity of private enterprises, which lead to private enterprises’ overcapacity; state-owned enterprises’ over-investment as an intermediary variable, the higher the degree of government’s improper intervention in state-owned enterprises and the more obvious the problem of soft budget constraints, the more overcapacity of private enterprises.

Key words：over-investment; overcapacity; crowding-out effect; improper intervention; soft budget constraints