财新传媒

去产能影响GDP几何

2016年01月07日 10:49 来源于 财新网
产能增速每降低1个百分点,直接拖累当期GDP增速0.27个百分点。去产能对GDP的促进作用有时滞性,第7个季度开始表现出正向促进作用,去产能要有定力
万钊
万钊,经济学博士,中国金融四十人论坛青年研究员,现就职于招商银行金融市场部,任高级分析师,主要负责宏观、利率和汇率的研究分析。曾就职于中国工商银行总行和中信证券总部。

  【财新网】(专栏作家 万钊)

  一、中国工业产量过去陷入“越去越高”的困境

  2015年中央经济工作会议上提出2016年五大任务,“积极稳妥化解产能过剩”居首,去产能是近期的一个热词,但是并不是新词。如果我们回溯政策,就会发现其实在2009年,国务院就发布《关于抑制部分行业产能过剩和重复建设引导产业健康发展若干意见》,其中明确提出了“钢铁、水泥、平板玻璃、煤化工、多晶硅、风电设备、电解铝、造船、大豆压榨等行业产能过剩”。

 

1
图:螺纹钢产量(蓝线,万吨,右轴)与价格(红线,元/吨,左轴)
来源:WIND、招商银行

  但是如果我们观察螺纹钢的产量和价格的话,2009年之后,螺纹钢的月产量增速没有出现任何减速的迹象,而螺纹钢的价格,则在2011年一季度触顶后单边走低,但是螺纹钢价格的走低并没有影响螺纹钢的产量。

  笔者认为,中国工业产量过去陷入“越去越高”的困境,主要原因在于(以钢铁为例):一是2011年一季度开始,铁矿石价格与螺纹钢同步走低,使得钢铁企业仍然可以赚取加工费收入,从下图可以看到,截至2014年,钢铁行业的利润总额均保持为正;二是钢铁行业的初期投资额较大,并被视为沉没成本,无法通过降低产量来节省初期投资成本,因此只要加工费收入可以覆盖可变成本,对于钢铁企业而言,最优策略为满负荷开工,尽可能抢占市场份额。

 

1
图:钢铁行业:大中型企业:利润总额:年度(百万元)
来源:WIND、招商银行

  上述两个原因很好解释了2015年之前,钢铁行业产量“越去越高”的困境,但是这一过程无法长期持续,所以我们看到2015年1-11月,钢铁行业亏损533亿元,而螺纹钢产量再也没有回到2014年的高点。

  二、产能利用率的估算

  本文试图测算去产能对GDP的影响,一般而言,测算有两种思路:一是将GDP层层分解至各行业,然后分别计算各行业去产能的规模,再相加后得到对GDP的影响,这种算法需要掌握各行业详细的产出数据;二是将产能抽象为产能利用率,然后从产能利用率的角度,测算对GDP的影响。本文采用后一种方法。

  我们首先需要估算产能利用率(注:产能利用率估算方法来源于《中国产能利用率测算》,2013年10月29日,范阳阳):

  统计局从2006年开始通过工业企业联网直报系统进行《工业企业生产经营状况及趋势判断专项调查》,其中就包含工业企业产能利用率的季度调查,并于2009年对工业产能利用率调查进行了完善。但是该数据并未正式的、系统的发布,因此我们只能通过官方报道获得部分调查结果。

  另一方面,中国人民银行每季度进行5000户工业企业问卷调查,其中有一项企业设备能力利用水平调查。尽管扩散指数不能反映产能利用的绝对水平,但可以很好的反映产能利用的变化,并且时间序列可以追溯至1992年,是考察中国产能状况不可多得的数据。

  我们认为,统计局的工业产能利用率数据衡量了产能利用的绝对水平,而央行5000户工业企业产能利用数据展现了产能利用的历史波动,因此我们通过两者拟合出一个基于调查法的时间跨度较长频率较高的产能利用率序列。

 

1
图:中国工业产能利用率(估算)
来源:国家统计局、中国人民银行、WIND、招商银行

  从上图可以看到,如果按照国际通用标准,以80%作为产能过剩的临界点的话,中国工业自2012年初开始进入本轮产能过剩期,而且产能过剩程度还在恶化。

  三、去产能对GDP的影响测算

  产能利用率是指实际产出与潜在最大产出(产能)的比例,笔者认为,“去产能”不能简单理解为“去产量或者去实际产出”,更准确的理解是“去潜在最大产出(产能)”。因此,我们就可以结合产能利用率(估算)和工业增速,测算出潜在最大产出(产能)的增速,并将其与GDP增速的比较如下:

1
图:产能增速与GDP增速  来源:WIND、笔者计算

  我们分别将GDP增速以及第一产业、第二产业、第三产业增速与产能增速做回归分析,有如下结果:

  1、GDP增速及三大产业增速与产能增速均具有非常显著的正相关关系,这也就意味着去产能将对当期GDP及三大产业均产生明显的拖累作用;

  2、第二产业增速与产能增速的相关系数最高,即去产能对第二产业尤其是工业的影响最为明显;

  3、GDP增速与产能增速的相关系数为0.271,即产能增速每降低1个百分点,对GDP增速的拖累为0.271个百分点。

 

1
来源:笔者计算

  考虑到去产能对GDP增速的影响有时滞性,我们用VAR(向量自回归模型)的脉冲响应函数分析了去产能的时滞性。模型显示,产能增速的提高对GDP增速有短期的提振作用(第4个季度达到顶点),但是第7个季度(1年半)后,产能的过快增长开始表现出对GDP的拖累作用,因此如果反过来看,去产能呈现出明显的“短痛长乐”特点。

  如果从2016年初开始切实落实去产能工作,那么其对经济基本面的负面冲击有望在2017年中触底。

1
图:去产能对GDP增速的脉冲响应函数 来源:笔者计算

  作者为中国金融四十人论坛青年研究员,现就职于招商银行金融市场部

责任编辑:张帆 | 版面编辑:王丽琨
财新传媒版权所有。如需刊登转载请点击右侧按钮,提交相关信息。经确认即可刊登转载。
全选

新闻订阅:订阅后,一旦财新网更新相关内容,我们会第一时间通过发邮件通知您。

  • 收藏
  • 打印
  • 放大
  • 缩小
  • 苹果客户端
  • 安卓客户端
财新微信

热词推荐:
雷洋案最新进展 人民币贬值 融资融券T+0 日元汇率为何走强 山东问题疫苗事件 英国脱欧公投时间 首都 北京 国外成人色情电影网站 周其仁 财新网 南极臭氧空洞减小 雷洋尸检结果公布 2016年7月4日江南都市报 雷洋事件 曹建方 欣泰电气