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交通运输设备制造业产能利用率的测算

发布时间:2019-08-14 11:32所属分类:交通运输浏览:1加入收藏

摘 要:本文基于19982013年中国工业企业微观数据,研究了中国制造业企业中交通运输设备制造业行业的产能利用率情况。研究发现:交通运输业整体产能利

  摘 要:本文基于1998—2013年中国工业企业微观数据,研究了中国制造业企业中交通运输设备制造业行业的产能利用率情况。研究发现:交通运输业整体产能利用率在50%—90%之间,其中2008年由于金融危机,产能利用率出现明显下降,随后几年经济回暖,国家提出去产能,产能过剩问题有轻微?#33322;狻?#30740;究表明东部地区产能利用率更加合理,中西部地区产能利用率偏低。

  关键?#21097;?#20135;能利用率;交通运输设备制造业;产能过剩;生产函数

交通运输论文

  一、 引言

  作为供给侧结构改革之一的去产能,近几年的地位显得尤为重要,而产能过剩现象也存在已久。?#23588;?#27425;大规模的产能过剩来看,1998—2001年间是周期性产能过剩,2003—2006年间是非周期性产能过剩,而第三次,从2009年以来是周期性与非周期性并存的产能过剩。在最新的产能治理中,僵尸企业成为重点之一。国外文献对产能过剩的解释机理在于竞争策略,抵御潜在对手,企业会主动保留?#27426;?#30340;过剩产能,也会由于资产专用性,投资不可逆等原因?#27426;?#38519;入过剩产能。本文选用制造业中交通运输设备制造业这一行业进行研究,一方面认为该行业在宏观经济中更具有代表性,另一方面,某种程度上简化了对数据的处理,不易出错。

  二、 文献综述

  (一)产能利用率研究现状

  而针对我国产能过剩的特殊表现,学者们对造成产能过剩的原因进行了研究分析。研究成果大致分为两类:以林毅夫(2010)为代表的,认为产能过剩的原因是产生了投资的“潮涌现象”市场失灵论,与认为政府干预不当的市场推动论(江飞涛等,2012)。市场失灵论认为在信息不完全的情况下,社会普遍认为某类行业具有良好前景,导致的投资潮涌,造成产能过剩。?#29575;?#19978;,在投资潮涌现象带来的利润消失时,产能过剩现象依旧存在,杨振兵研究发现15个行业产能过剩?#29616;兀?#20135;能过剩现象不能完全归咎于盲目投资(杨振兵,2015)。故我们认为投资潮涌无法完全解释产能过剩问题。政府推动论则从投资体制?#32531;?#29702;与政府主导过度投资、重复建设角度解释产能过剩,认为地方政府利用环境保护法缺陷,对土地模糊产权来干预企业投资。投资补贴竞争导致产能过剩(盛文军,2007;国务院发展研究中心,2015;江飞?#21361;?012)。

  ?#30001;?#36848;研究观点可以看出,宏观层面成因可以归类为市场因素与非市场因素。

  在微观理论层面,产能利用率是指企业或行业的?#23548;?#20135;出占潜在产出的比重,产能过剩导致产能利用率过低。根据选择的指标与研究技术路线的不同,产能利用率有多种计算方法,有关中国产能利用率的测算文献较少,方法各异,不同的数据处理方法:不同的测算方法带来的结果也会存在较大差异。一般学者根据美国经济运行的历史经验,认为产能利用率低于79%就是产能过剩。一些学者认为需结合国家消费结构与水平、产业组织结构及经济整体运行情况进行判断,故认为产能利用率低于72%为产能过剩(徐海洋和陈乐天,2013;张少华和蒋伟杰,2017)

  (二)常见的产能利用率计算方法

  1. 基于生产前沿法

  常用方法包括数据包络法(DEA)、随机前沿生产函数法。DEA方法里面,将短期产能利用率定义为?#23548;?#20135;出与可能的最大产出之比,通过引入产出距离函数的对偶函数,测算产能利用率。包群利用企业投入与产出要素,按照数据包络方法构建企业生产前沿,求解产能利用率(包?#28023;?017)。李雪峰使用2010—2014年的上市企业数据,采用主营业务收入近似替代工业总产值,利用总资产、主营业务收入和企业人数构建随机前沿生产面(DEA)计算产能利用率(李雪峰,2017)。杨振兵分别使用DEA与随机前沿分析(SFA),测算各年份不同行业在生产层面的产能利用率,DEA相对于SFA方法来?#24471;?#26377;考虑不同生产要素的替代弹性,衡量潜在产出的生产前沿是固定的,不符合现实情况,比?#29616;?#19979;,选择SFA(杨振兵,2015)。

  2. 构建生产函数,使用似不相关回归估计法

  利用短期与长期平均成本函数相切点对应的产出为潜在生产能力,用?#23548;?#20135;出与潜在产出水平之比求出产能利用率(攀茂清,2017;马红旗,2018;国务院发展研究中心,2015)。这种方法计算更为精确,困难之处在于数据的处理,需要中间投入,资本?#25237;?#21450;相应的价格指数,处理不当会导致较大误差。

  3. 长期产能和资本存量等变量存在协整关系,以此来计算产能利用率

  使用数据较少,无须再建立模型,避免了?#27426;?#30340;误差。

  4. 使用DSBM模型,引入相邻时期之间的?#26377;?#24615;变量

  从跨骑决策的角度研究厂商的动态产能利用率,并且以72%为标准判断是否产能过剩(黄秀路等,2018)。

  三、 理论模型

  (一)生产函数设定

  设定企业生产函数为:Y=f(K,L,M,T)。其中Y、K、L和M分别表示总产出、资本存量、?#25237;?#21147;和中间投入,T为时间变量,用来衡量生产函数中技术变化因素。短期内,假定资本存量K为固定要素,?#25237;?#21147;L和中间投入M为可变要素,假设可变成本可以表示为由总产出Y、固定资本存量K、技术水平T和可变要素价格(用pl与pm分别表示?#25237;?#19982;中间投入的价格)决定的函数,VC=(Y,K,T,pl,pm)

  该超越对数生产函数?#38382;?#20026;:

  (二)估计企业短期产能利用率

  由此推出产能利用率计算公式,即?#27426;?#36164;本存量之下,短期成本曲线与长期平均成本曲线切点处的产出为潜在产出,产能利用率就?#23548;?#20135;出与潜在产出之比。

  四、 数据来源

  (一)样本选取

  采用1998—2013年工业企业数据库数据,选取交通运输设备制造业行业数据,本文按照标准原则?#22659;?#24322;常值,由于2010年数据存在大量异常值,因此将该年份剔除,同时对于缺失指标參考相关文献进行补充,并根据各价格指数对指标平减。

  推荐阅读:《西部交通科技》(月刊)创刊于2006年,由广西壮族自治区交通科学研究所主办。始?#21344;?#25345;以科技为支撑,以科学的态度。


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