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李克强总理在7月27日国务院常务会议中关于市场化化、法制化去产能的部署,不仅进一步彰显了中央加快去产能的决心,同时也是对行政化去产能方式的纠偏。
客观地看,产能过剩并非经济社会的偶然现象,而是市场经济运行的一种必然和经常表现;而且,也并非中国的特有的“烦恼”,恰如西方的农场主会“倒牛奶”,中国的奶农也会干同样的事,这与“性本恶”无关,而是市场使然。
尽管“去产能”与“倒牛奶”显然是两回事,但背后都有一双同样的手——市场机制。只不过这双手作用的方式、力度和效果因市场运行环境的不同而异。
在健全的市场机制下,产能过剩应该是相对的、短暂的,至多是周期性的;在价格机制调节下,市场供给与需求会自动地实现“不均衡——均衡——不均衡”的钟摆式运动。但在中国,由于政策性、体制性因素的介入,市场机制被行政机制扭曲,产能过剩已经成为经济运行中长期存在的“毒瘤”,表现为长期性的、结构性矛盾,已成为经济转型发展的主要障碍。
惟有挖去产能过剩这颗“毒瘤”,经济的供血与造血功能才能恢复正常。这或是决策层将“去产能”列为供给侧结构性改革五大任务之首的原因吧。
李克强总理就如何化解过剩产能,曾明确提出要抓好三项任务,即严控增量、主动减量、优化存量。而如何按照市场化、法制化的原则推进去产能工作,显然并非一道简单的算术题,而是一个复杂的系统工程,涉及社会资源最优化配置问题,其中包括两个不等式组成的约束条件。
其一:宏观过剩≠微观过剩
这是一个显然的不等式。但这个不等式要告诫我们的是,在去产能问题上,我们必须厘清宏观与微观、政府与市场、行政与法律的关系。
我们首先需要弄清楚的是,什么是产能过剩?一般认为,产能是现有生产能力、在建生产能力和拟建生产能力的总和,而产能过剩指的是生产能力总和大于消费能力总和的一种经济运行状态。
显然,基于生产能力总和与消费能力总和对比的产能过剩应该是一个宏观的概念,产能过剩根本上是一个宏观性问题,通常意义上的产能过剩应该是宏观过剩。因为我们分析和探讨产能过剩问题是基于对生产能力与消费能力的比较,而消费是一个全社会的概念,消费的全社会性决定了与之对应的产能也应是全社会的。唯有从宏观上、整体上才可能对某种产能是否过剩形成总体判断,这种研究和判断才会有现实指导意义。
但宏观又脱离不了微观,宏观产能过剩是对微观产能过剩的总括和归集,宏观过剩产能的压减需要依托微观产能的压减。
那么问题来了:宏观意义上的产能过剩是如何产生的,是微观过剩的简单加总吗?“去产能”又是如何分解落实到微观主体?
一方面,宏观层面的产能过剩能否真正反映微观主体的产能过剩状况?
目前,国际上尚无对产能过剩的科学界定。欧美等国家一般用产能利用率或设备利用率作为产能是否过剩的评价指标。设备利用率的正常值在79%~83%之间,超过90%则认为产能不够,有超设备能力发挥现象。若设备开工低于79%,则说明可能存在产能过剩的现象。我国理论界与实务部门在产能过剩的界定与判断标准方面也多有分歧。有学者提出产品价格相对下滑、企业盈利能力大幅度下滑、行业供给超过了行业需求等判断产能过剩的三个标准,也有专家对判定行业严重过剩给出了库存、产销率、价格、亏损面等六项指标。总体上,我国在判断产能过剩方面是借鉴欧美等西方国家的做法,采用产能利用率,结合行业的产销、财务等指标来衡量是否过剩和过剩程度。
产能过剩评判标准的不确定性无疑将影响过剩产能化解的有效性,造成宏观与微观的偏离。权且撇开产能过剩标准问题,从产能过剩压减指标的形成看,其大抵路径是由下而上、再由上而下,即:先由各个省区市政府主管部门根据国家淘汰落后产能、化解过剩产能的指导意见,对辖内相关行业的产能摸底,形成拟淘汰和化解的产能计划,以及计划淘汰的企业名单、主体设备(生产线)和产能,上报国家有关主管部门;国家有关部门根据各地区申报的淘汰和化解产能计划,下达年度淘汰落后产能、化解过剩产能指标目录。
这种路径势必暗藏各地区申报的过剩产能数与实际数存在较大差异的可能。出于各种动机,企业、地方政府都可能存在少报或多报的情况。一般情况下,申报数会远远小于实际数。除了主观上对压减产能的消极导致少报、瞒报外,还可能由于统计制度与技术方面的问题造成漏报。比如一些实际处于停产的企业,按照规上工业统计口径,产值为零,相应的产能也不纳入统计。
但也不排除多报的情况。比如前不久媒体曝出的全国各地申报的煤炭、钢铁行业压减产能目标远超国家目标即是鲜明的例证。国家提出的去产能目标是:煤炭、钢铁行业未来3年至5年内分别压缩产能5亿吨左右和1亿-1.5亿吨。但各地申报的目标显然远超国家目标,仅河北省压减钢铁产能目标就达1亿吨,而晋陕蒙三大煤炭主产区要化解的煤炭产能已经接近4.8亿吨。这种情况,表面看是好事,反映了地方压减力度远超国家预期;实则反映了地方政府的某种利益冲动,比如国家明确用于化解产能过剩的1000亿专项奖补资金所产生的诱惑力。同时也反映了宏观产能过剩与微观产能过剩的差距之大,反映了化解过剩产能的压力或将远超我们的想象。
另一方面,地方政府上报的计划淘汰落后产能、压降产能企业名单、主体设备(生产线)目录是如何出来的,又是如何落实分解的?从统计申报到落实化解,中间是否体现了市场原则,体现了对作为独立经济主体的权益的尊重与保护?
从政策设计角度,过剩产能是一个总体概念,是由诸多独立自主的企业的产能组成。具体到单个企业,其产能利用率情况则千差万别,有些企业产能明显过剩,也有些企业或许并没感受到、实际上也不存在过剩问题。这种情况下,让谁压、压多少?其实并没有充分的理由。
对于任何一个企业而言,无论其规模大小,作为依法设立的、独立的市场主体,如果产销正常、库存也合理,并不存在实质的过剩问题,凭什么要求其压缩产能、打破自己的饭碗?如果用行政手段推动企业压减产能,依据又何在,是否会存在选择性方面的道德风险问题?如果靠市场,企业主动压降的动力又在那里?这一问题处理的好与不好,关系到政府公信力问题,并可能引发社会稳定性问题。
如果仅从产能过剩的角度看,大型国有企业恰恰是产能过剩的重灾区,是化解过剩产能的关键。实践表明,国有企业微观利益机制和约束机制不强,财务软约束的状况就越严重,产能过剩现象也越突出。为谋求政治利益或争取政策支持,国有企业存在盲目扩大生产规模的激励,导致或加剧产能过剩。
尽管我们一直在强调要按市场化原则推进产能过剩,但实践中,在基层,淘汰落后产能、压减过剩产能很容易异化为行政式的“摊派”。地方政府一般是按照压“低、小、散”的思路进行压降过剩产能。从资源有效利用与配置、环境保护及集约发展等角度,这显然无可厚非。但是,从市场主体平等竞争的角度,这对中、小企业则显失公允的。这种政策趋向,某种程度上是对大企业的保护,并可能因此强化企业扩大产能、做大规模的内在冲动,加剧产能过剩。今年以来,民间投资的快速下滑,是否有个中因素则不得而知。
其二:过剩产能≠落后产能
这个不等式其实并非恒定的,过剩产能可能是落后产能,也可能不是。一直以来,落后产能与过剩产能都是被连用、串用甚至混用,可以说是如影随形。落后产能多半属于过剩产能,但也不尽然。二者既相互区别,又相互交织,互相转化。
一方面,落后产能与过剩产能的判断视角不在一个平面,适用的是完全不同的评价体系。落后产能判断的基础是技术,即根据生产技术水平或生产能力所造成的后果进行判断,当生产设备、生产工艺所代表的技术水平低于行业平均水平,或能耗、排放等技术指标高于行业平均水平,达不到国家法律法规、产业政策所规定的标准时,其生产能力就是落后产能。而判断产能过剩与否的基础是市场,超过市场需求一定程度的产能即过剩产能。
因此,不能把过剩产能和落后产能简单画等号,不能不加分析、简单粗暴地把过剩产能当落后产能砍。
另一方面,落后产能与过剩产能又是互相交织、互相包含、互相转化的。过剩产能中,有许多产能特别是传统行业的产能实际上属于落后产能,而且随着时间的推移,过剩产能将逐渐变成落后产能;落后产能往往是过剩的、面临被淘汰的产能,落后产能的淘汰反过来既可能改善市场供求不均衡状况、减轻产能过剩程度,也可能催生新的产能过剩。
因此,要密切关注二者相互转化的可能。须知,过剩产能无论属于传统还是新兴,如果结构不能及时优化,过剩之后就可能向落后转化。而在淘汰落后产能过程中,由于不切实际地新增先进(或暂时先进)产能,可能引致新的产能过剩,导致产能过剩状况的进一步恶化。特别是一些新兴产业,譬如LED、锂电池、光伏等产业,其产能过剩已非常明显。而这些新兴产业的快速过剩现象,往往与地方政府有着千丝万缕的联系。正是由于地方政府行政化的推进与强刺激措施,如税收减免、财政补贴、低价供应土地等,使企业高估盈利能力,一开始就置身与产能过剩中而不自知。
值得关注的是,在淘汰落后产能过程中,现行的政策可能被异化而催生新的产能过剩。一些地方、一些企业利用国家关于“淘汰落后产能后,允许等量或减量上新项目”的政策,通过淘汰小项目、新上大项目,或淘汰一个项目、新上若干项目的手法,在淘汰落后产能的同时变相大量上新项目。
显然,解好上述两个不等式,辩证地看待落后产能与过剩产能问题,是科学、合理实施政策调控,推进市场化、法制化去产能的认识前提。唯有解好这两个不等式,我们才会更清醒地看到去产能的长期性、艰巨性与复杂性,才能在去产能的征途上蹄疾步稳。
关键是要厘清好政府与市场的边界,“管好政府该管的”,实现直接强制型调控向间接诱导型调控转变。在源头上,要“管好政府的手”,防止由于地方政府过度干预和刺激所诱致的新的产能过剩;在去产能过程中,要把握好政府介入的角度和力度,无论是产能压减对象、数量的确定,还是压减方式的选择,都应尽量去行政化,核心是要尊重和保护被压减对象的市场主体合法权益。通过市场价格机制、资源要素配置等机制的调节,以及制定严格且科学、合理的环保、能耗、安全、质量、技术等法律法规,或是市场化、法制化去产能的有效路径。
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