張亞斌，朱 虹，范子杰

（湖南大學 經濟與貿易學院，湖南 長沙 410006）

一、前 言

產能過剩已成為“新常態(tài)”下影響我國經濟持續(xù)發(fā)展的重要問題。根據(jù)國家信息中心統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，在2016年我國19個產能過剩制造行業(yè)中，有7個行業(yè)產能利用率在70%以下，屬于嚴重產能過剩。為化解產能過剩，2014年10月，國務院明確提出既要著力發(fā)揮市場機制作用，更要創(chuàng)新體制機制，加快政府職能轉變，建立化解產能過剩的長效機制。然而，在國家大力化解產能過剩的宏觀經濟背景下，我國鋼鐵、煤炭、風能和光伏等行業(yè)的總產能增幅依舊持續(xù)高過需求增幅。究竟是何原因造成我國相關行業(yè)產能的持續(xù)過剩呢？

關于產能過剩的成因，國內外學者主要從市場失靈和政府失靈兩種角度進行了深入的分析。以市場失靈解釋產能過剩的代表人物是林毅夫（2007），他的“潮涌現(xiàn)象”理論，將投資狀況不確定的信息不對稱轉化為企業(yè)實際數(shù)目，強調發(fā)展中國家對某一行業(yè)產生共同的前景良好的判斷，“盲目”過度投資將引發(fā)嚴重產能過剩，但他舍棄了對地方政府和國企的分析，很可能會漏掉導致我國產能持續(xù)過剩的主要原因。除“潮涌現(xiàn)象”理論，其他學者從過度競爭和進出入壁壘等角度解釋產能過剩形成機理，雖然得出了不少的研究成果，但也存在各種缺陷（Bain，1968；Caves，1998；韓國高，2012；江小涓等，2014）。在我國特有的體制背景下，現(xiàn)有文獻也從政府失靈和體制扭曲角度來解釋產能過剩的成因。江三良和吳超（2014）提出，地方政府出于地方經濟增長及自身政績考慮，在執(zhí)行抑制產能過剩政策方面往往做的不到位，導致地方生產能力仍舊過剩。在江三良和吳超（2014）的基礎上，張言方（2014）引入了中央政府監(jiān)管，認為中央監(jiān)管成本較大、監(jiān)管力度較小造成地方違規(guī)投資風險降低，雙方博弈仍為產能過剩。雖然這些文獻研究了體制因素對產能過剩的影響，但均未明確闡述地方政府放松管制，鼓勵企業(yè)產能擴張的具體傳導機制。江飛濤和曹建海（2009）認為地方政府不當干預微觀經濟，通過投資補貼效應、風險外部效應和成本外部化扭曲企業(yè)投資行為，最終導致了產能過剩。他們對產能擴張的具體傳導機制進行了研究，但未能將我國特有的制度背景和信息不對稱的市場環(huán)境相結合，更未能從實證角度研究補貼性競爭對我國產能過剩的影響。此外，在我國財政利益和政治晉升的雙重激勵下，地方政府有強烈的動機干預企業(yè)生產或投資。一方面，地方政府以財政補貼、稅收返還或減免以及土地經營權轉讓等各種形式直接補貼企業(yè)投資；另一方面，地方政府誘使地方金融機構為企業(yè)提供低息貸款，甚至默許、容忍地方企業(yè)用展期、拖欠等不當方式攫取金融資源（李揚等，2005），變相地為企業(yè)提供金融補貼。同時，企業(yè)自身利用從地方政府低價得來的土地經營權作為銀行信貸的抵押（鄭思齊等，2014），進一步降低了企業(yè)自有資本投入，加劇了企業(yè)風險成本外部化?？梢姡胤秸酶鞣N手段給予企業(yè)直接或間接補貼，將引發(fā)企業(yè)過度投資，導致嚴重產能過剩。

鑒于此，結合我國特有的體制背景和信息不對稱的市場環(huán)境，本文研究了地方補貼性競爭對我國產能過剩影響的機制。首先，在我國財政分權以及GDP晉升錦標賽下，地方政府有強烈的動機促進地方企業(yè)投資和生產，同時，地方政府愿為企業(yè)生產提供地方補貼以提高產能或產出?；诖耍疚耐ㄟ^地方政府凈收益最大化得到政府對企業(yè)的補貼函數(shù)。隨后，構建企業(yè)的兩期不完全信息動態(tài)博弈模型，讓企業(yè)在投資信息不對稱的現(xiàn)實狀況下，根據(jù)地方補貼函數(shù)、未來市場收益函數(shù)及自身的產能成本做出產能決策，研究發(fā)現(xiàn)：在信息不對稱的市場環(huán)境下，地方補貼性競爭導致的產能過剩率長期大于正常產能過剩率；①本文中，正常的產能過剩率均指單純因投資信息不對稱出現(xiàn)的產能過剩率。同時，企業(yè)所獲補貼收入越多，行業(yè)爆發(fā)產能過剩的可能性越高。為證實政府補貼和產能過剩之間存在的因果關系，本文以我國2000?2007年工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫為研究對象，采用傾向評分匹配法為處理組（即補貼企業(yè)）“匹配”相近的對照組（即非補貼企業(yè)），隨后采用倍差法來具體評估處理組企業(yè)在補貼前期和補貼后第期之間的持續(xù)平均處理效應，結果表明：政府補貼顯著降低了企業(yè)產能利用率，導致整個行業(yè)產能過剩率顯著上升，實證結果驗證了前文的假設。

本文的邊際貢獻在于：第一，探討了地方補貼競爭影響產能過剩的機制，強調在我國特有的制度背景和信息不對稱的市場環(huán)境下，地方補貼性競爭導致的產能過剩率長期大于正常的產能過剩率。這一機制在之前的研究中未曾探討過。第二，基于投資信息不完全的假設，考慮地方補貼性競爭對企業(yè)生產行為的影響，構建了兩期不完全信息動態(tài)博弈模型，補充了微觀理論研究。第三，首次利用傾向得分匹配-倍差法來研究地方補貼性競爭對產能過剩的影響，聚焦企業(yè)補貼前后的產能利用率變化，不僅能有效緩解內生性問題，而且為后續(xù)研究提供了實證與技術參考。

二、政府補貼與產能過剩的理論模型

（一）政府凈收益最大化。自1994年財政分權以來，中央借助地方政府監(jiān)督和指導地方發(fā)展，地方政府擁有更大的轄區(qū)內信息優(yōu)勢和經濟發(fā)展權限，也更多地為自身發(fā)展謀求利益（高燕妮，2009）。同時，GDP增長速度、稅收增長率和就業(yè)率等是中央政府考核評價地方官員的主要標準。地方政府特別是謀求晉升的地方官員，擁有強烈的動機推動本地經濟快速發(fā)展（周黎安，2004），利用中央“放權讓利”所造成的“軟化”制度環(huán)境，通過大量補貼及吸引外資，穩(wěn)固本地企業(yè)的同時吸引外地企業(yè)入駐當?shù)兀源龠MGDP在短期內迅速提升（李軍杰，2005）。由此可知，在中國特有的財政分權和GDP晉升錦標賽機制下，以地方官員為代表的地方政府有強烈的動機干預其企業(yè)投資或生產，暗含著地方政府愿為地方生產提供補貼以增加有限的產能或產出?；谏鲜龇治觯僭O地方企業(yè)建廠期間的收益和成本函數(shù)外生給定，管轄企業(yè)的地方政府收益函數(shù)為且

（二）企業(yè)利潤最大化。借鑒“潮涌現(xiàn)象”模型，本文將投資狀況不確知的信息不對稱具體化為企業(yè)的實際數(shù)目（林毅夫等，2010）。同時，引入補貼的成本收益分析，著眼于地方政府給予的企業(yè)補貼收入如何影響產能過剩。建立兩期不完全信息動態(tài)博弈，在第一階段個同質企業(yè)決定進入市場，服從先驗概率分布。在正式生產前，各企業(yè)根據(jù)地方補貼函數(shù)、未來市場收益函數(shù)以及產能成本做出產能決策。假設企業(yè)的產能成本與產能成正比，即。此時，各企業(yè)并不了解其他企業(yè)的產能決策，也不知道市場上確切的企業(yè)數(shù)目。在第二階段，各企業(yè)觀察到彼此已建立的產能及行業(yè)中準確的企業(yè)總數(shù)目。假設總需求按平均分配法則在企業(yè)間分配。②本文還建立了競爭、需求價格等因素一般化的復雜擴展模型，但本文并未列出，如有需要可向作者索取。此時，企業(yè)在已建立的產能限制下，根據(jù)所分得市場需求做出利潤最優(yōu)化的產量決策。假設各企業(yè)的邊際可變成本等于平均可變成本即c，商品價格外生給定，且。因為是不完全信息動態(tài)博弈，求解采用逆向推導，先分析第二階段（產量階段），再倒推分析第一階段（產能階段）。

企業(yè)的期望利潤是產量階段的期望產量凈收益減去當期產能建設成本，但地方政府為促進當?shù)亟洕l(fā)展以及增加就業(yè)，對所管轄企業(yè)進行產能投資補貼，因此企業(yè)得到了額外的地方補貼以彌補其生產成本，這等于變相降低了企業(yè)的生產成本。

由于企業(yè)同質性，自然考慮對稱均衡：當行業(yè)內其他企業(yè)均選擇均衡產量時，企業(yè)選擇均衡產量可使自己的期望利潤達到最大，即所有企業(yè)建立相同大小的產能為均衡時總產能恰被充分利用時的企業(yè)數(shù)目邊界值。因企業(yè)同質性，考慮企業(yè)1的決策。

當實際企業(yè)數(shù)目大于邊界企業(yè)數(shù)目，所有企業(yè)生產的總產能大于充分利用時的產能，行業(yè)出現(xiàn)產能過剩，滿足下式：③當時，企業(yè)獲正市場收益，額外得到補貼收益。當時，表明企業(yè)正常生產商品無法獲正市場收益，但高額補貼補償了經營虧損，某種程度上強化了產能過剩，后文有詳解。

由式（9）可知，地方政府給予企業(yè)的補貼收入越多，行業(yè)爆發(fā)產能過剩的可能性越高。在中國特有的財政分權體制和GDP晉升錦標賽機制下，以地方官員為代表的地方政府為招商引資和經濟發(fā)展而采取的各種補貼手段變相降低了當?shù)仄髽I(yè)產能成本，使得企業(yè)生產成本顯著外部化，特別是地區(qū)間普遍存在的投資補貼性競爭，改變了企業(yè)投資激勵結構，扭曲了企業(yè)投資行為，為其低成本的產能擴張?zhí)峁┝思詈捅Ｕ希罱K將導致產能過剩。另外，其他相關變量也符合實際預期，市場價格越高、生產成本越低時，產能過剩的發(fā)生概率越高。

基于此，本文提出假設1：政府補貼會顯著抑制產能利用效率的提高，企業(yè)獲補貼后的產能過剩率將上升。

相比于林毅夫等（2010）“潮涌現(xiàn)象”忽略地方政府對企業(yè)的干預作用，本文聚焦于地方補貼性競爭對企業(yè)生產成本外生化的影響。由式（10）可知，在信息不對稱的市場背景下，引入地方補貼性競爭的產能過剩率大于正常產能過剩率，說明地方政府對企業(yè)的直接或間接補貼，反而使得行業(yè)整體產能過剩概率上升，最終導致產能過剩狀況惡化。

基于此，本文提出假設2：與非補貼企業(yè)相比，補貼企業(yè)的產能過剩率可能更高。

三、研究設計

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源。本文采用的數(shù)據(jù)樣本是2000?2007年的工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫。①2007后的《工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》統(tǒng)計口徑更改，并未統(tǒng)計企業(yè)補貼收入。借鑒Brandt等（2012）的做法，根據(jù)企業(yè)名稱、組織代碼和地址等信息對不同年份的企業(yè)進行識?別，將2000?2007年共8年的橫截面數(shù)據(jù)合并成面板數(shù)據(jù)。根據(jù)《中華人民共和國國家統(tǒng)計局行業(yè)分類標準》，刪除工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中采礦業(yè)、電力、熱力及水生產和供應業(yè)，僅剩下行業(yè)代碼為13至43的制造業(yè)。為研究初始補貼對企業(yè)產能過剩的影響，以2000年為基期，剔除基期補貼收入為正或為負的企業(yè)，僅剩下未獲補貼的企業(yè)。另外，為降低統(tǒng)計誤差對樣本的影響，本文對樣本數(shù)據(jù)做了如下處理：剔除2000至2007年間補貼力度在1%以下或99%以上的極端值；剔除1949年前成立以及年齡為負的企業(yè)；剔除從業(yè)人數(shù)小于10的企業(yè)；剔除工業(yè)總產值、流動資產年平均余額、固定資產余額年平均余額、年應付職工薪酬、中間投入、銷售收入、新產品產值缺失或為負的企業(yè)。

（二）變量定義。

1.被解釋變量。產能利用率是反映產能利用情況、判斷是否存在產能過剩的最直接指標，且產能利用率越低，產能過剩越嚴重。產能利用率現(xiàn)有的測算方法有協(xié)整法、峰值分析法、最小成本函數(shù)法、隨機參數(shù)生產前沿面法和非參數(shù)前沿面數(shù)據(jù)包絡法。與其他方法相比，采用數(shù)據(jù)包絡法，DEA）估計產能利用率，無須對數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，且以企業(yè)實際輸入、輸出數(shù)據(jù)求得最優(yōu)權重，排除了主觀因素，具有很強的客觀性，因此本文運用數(shù)據(jù)包絡法來構建產能過剩指標。借鑒江飛濤（2008）、單丹（2014）和董敏杰等（2015）等學者的做法，本文選取工業(yè)總產值和利稅總額作為產出項，選取資本總額、工資總額和中間產品投入作為投入項，利用上述處理過的工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，運用DEAmax軟件，求得被解釋變量產能利用率。②《工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》缺失2004年工業(yè)總產值，無法求得2004年企業(yè)產能利用率。除2004年外，其他年份產能利用率都可求得，樣本數(shù)據(jù)量較大，后文又按每年新補貼企業(yè)進行分組實證，故忽略2004年數(shù)據(jù)進行實證，對實證結果的影響較小。

2.解釋變量。本文設定處理變量Treati=，當企業(yè)為補貼企業(yè)時，取值為1，否則為0。首先將2000至2007年持續(xù)經營的企業(yè)分為處理組（受到政府補貼的企業(yè)）和對照組（從未受到政府補貼的企業(yè)）；從時間維度上反映地方政府對企業(yè)的補貼情況，又將處理組細分成2001至2007年新補貼企業(yè)，③新補貼企業(yè)定義為前一期從未獲補貼，之后樣本期間持續(xù)獲補貼的企業(yè)。如表1所示。本文設定補貼虛擬變量Subsidyit為解釋變量，表示時間虛擬變量與處理變量的交互項，反映補貼企業(yè)在實驗期是否受補貼。

表1 處理組和對照組企業(yè)分組結果

3.其他控制變量。借鑒王立國和鞠蕾（2012）、耿強和胡睿昕（2013）及任曙明和張靜（2013）等的研究，本文考慮如下控制變量：Age為企業(yè)年齡，用當年年份數(shù)減去企業(yè)開業(yè)年份數(shù)，表示企業(yè)存活時間；Finance表示企業(yè)所受到的融資約束，用利息支出除以固定資產；Capital表示企業(yè)的資本密集度，用企業(yè)固定資產與企業(yè)平均人數(shù)相除后取對數(shù)；Innov表示企業(yè)的創(chuàng)新密集度，用企業(yè)新產品產值除以企業(yè)營業(yè)收入后取對數(shù)；Leverage為負債總額占資產總額的比重，表示資產負債率；Export為出口密集度，用出口交貨值除以企業(yè)營業(yè)收入；Deficit表示企業(yè)是否虧損經營，若企業(yè)凈利潤為負，取值為1，否則為0；State表示國有企業(yè)，若企業(yè)為國有企業(yè)，取值為1，否則為0。

（三）模型的構建。本文旨在評估補貼收入對企業(yè)產能利用率的影響效應，揭示政府補貼和企業(yè)產能利用率之間是否存在因果關系。然而，現(xiàn)實中企業(yè)是否獲得政府補貼并非是非隨機的。為解決選擇性偏差和混合性偏差問題，本文采用傾向得分匹配法（Propensity Score Matching，PSM）評估政府補貼對企業(yè)產能利用率的影響，即與未補貼企業(yè)相比，補貼企業(yè)的產能利用率在補貼前后的變化差異。定義為企業(yè)在期的產能利用率，企業(yè)受到補貼時的產能利用率為，企業(yè)未獲得補貼時的產能利用率為則政府補貼對產能利用率的平均處理效應ATT）可表示為：

為解釋變量的多期面板模型，以處理組2001為例的估計方程如式（15）所示。其中對應2001至2007年的時間虛擬變量；當企業(yè)為處理組且為實驗期時，補貼變量為1，否則為0；為降低遺漏變量干擾，本文引入了其他控制變量

四、實證估計與結果分析

（二）回歸結果與分析。本文將2001至2007年新補貼企業(yè)分別做處理組2001至處理組2007，并基于匹配變量與2000至2007年持續(xù)未受補貼的對照組進行匹配，篩選出符合條件獨立性和重疊假設的企業(yè)。為了檢驗補貼對企業(yè)產能利用率的影響，將式（14）中的分別設置為1至6，估計結果見表2。表2中，以2000年為基期的處理組2001為例，ATT在2007年的系數(shù)為?0.029，顯著性水平為1%，說明從2001年開始持續(xù)獲得補貼的處理組與2000至2007年持續(xù)未獲得補貼的對照組的產能利用率相差2.9%，前者顯著低于后者，即政府補貼對產能利用率存在顯著負效應。從表2可知，處理組2001至處理組2007共有21期平均處理效應，除3期顯著為正和4期不顯著外，12期ATT在1%水平上顯著為負，各有1期ATT在5%和10%水平上顯著為負，說明政府補貼對企業(yè)產能利用效率存在持續(xù)抑制作用，這初步驗證了假設1的觀點。值得一提的是，處理組2001至處理組2003，在2003年ATT均表現(xiàn)為1%水平上的顯著正效應，可能的解釋是2003年國務院正式明確房地產業(yè)是國民經濟的支柱產業(yè)，資源在短期內大量流向房地產業(yè)，擠占了制造業(yè)發(fā)展所需的資金，推高了要素價格成本（李暢，2014），特別是對于未獲補貼的對照組企業(yè)，其資源擠占作用更為嚴重，即對照組沒有足夠的資源以供生產，產能利用率下降，變相地表現(xiàn)為受補貼企業(yè)產能利用率上升。

表2 補貼對產能利用率的影響

為檢驗穩(wěn)健性，本文進一步估計式（15）的多期面板倍差模型，其回歸結果相比于式（14）可能更為準確，因為多期面板模型不僅能控制可觀測的匹配變量，還能控制不可觀測因素和時間固定效應（施炳展，2012）。表3所示的多期面板模型是以處理組2001為例，該處理組以2000年為基期與對照組進行配對，其中2001年至2007年持續(xù)補貼企業(yè)為處理組，2000至2007年持續(xù)未獲補貼的企業(yè)為對照組，Subsidy回歸系數(shù)測算補貼企業(yè)與非補貼企業(yè)的產能利用率差異?；鶞誓Ｐ鸵恢?，補貼虛擬變量Subsidy系數(shù)為負且通過10%的顯著性檢驗，表明政府補貼顯著地降低了企業(yè)產能利用率，導致整個行業(yè)產能過剩率顯著上升，初步驗證了政府補貼會顯著抑制產能利用效率提高的結論。模型二在模型一的基礎上加入控制變量，回歸系數(shù)Subsidy為負，顯著性水平為5%。模型三和模型四在模型二的基礎上依次控制行業(yè)效應和地區(qū)效應，結果表明補貼虛擬變量Subsidy均通過5%的顯著性檢驗且為負，進一步驗證了假設1的觀點。同時，四個模型中，處理變量Treat的估計系數(shù)均至少在5%的水平下顯著為負，說明補貼企業(yè)的產能利用率在補貼前后均顯著低于非補貼企業(yè)，這驗證了假設2的觀點，即補貼企業(yè)的產能過剩率普遍高于非補貼企業(yè)。為深入考察連續(xù)性補貼對產能利用率的影響，本文在模型四的基礎上進一步考慮處理組2002至處理組2007的多期面板倍差模型，各處理組以補貼前一年為基期，與持續(xù)未受補貼的對照組進行傾向得分匹配，對應的研究時間區(qū)間依次縮短，設置的時間虛擬變量個數(shù)也依次遞減，具體結果如表4所示。

表3 連續(xù)性補貼對產能利用率的影響（以處理組2001為例）

表4的多期面板模型中，除處理組2006外，各處理組的補貼虛擬變量Subsidy的回歸系數(shù)顯著為負，并且其系數(shù)估計值在?1%至?3%范圍內波動，說明補貼企業(yè)補貼后的產能過剩率比補貼前高出1%至3%。該結果與表2保持一致，驗證了假設1的觀點，即政府補貼顯著提升了企業(yè)產能過剩的可能性，更深入的分析是政府補貼變相降低了企業(yè)生產成本，使得企業(yè)生產成本外生化，更有沖動進行過度投資，從而導致產能過剩。表4中，各處理組平均補貼負效應由表2的?0.95%①表2，最后一列求平均： （?0.029?0.001?0.008?0.014+0.007?0.012）×100%/6 =?0.95% 。變至?1.44%，②表4，Subsidy系數(shù)求平均：（?0.0144?0.0178?0.0107?0.0121?0.0016?0.0295）×100%/6=?1.44%。說明持續(xù)性補貼對產能利用率的負效應影響更為明顯。對比表2，表4中處理組2002、2006表現(xiàn)為連續(xù)性補貼強化了對產能利用率的處理負效應，其中，處理組2002的補貼負效應的顯著性水平提升至1%，處理組2006的補貼處理效應雖不顯著，但連續(xù)性補貼對產能利用率的影響由正向轉為負向。處理組2001、2005和2007的補貼持續(xù)負效應均至少保持了5%的顯著性水平；處理組2003可能受基期房地產業(yè)政策影響，顯著性水平下降，但保持了10%顯著性水平的負效應。表4中，處理變量Treat的回歸系數(shù)顯著為負，在?1%至?9%之間波動，說明處理組和對照組存在初期產能利用差異，處理組的產能利用率普遍低于對照組，側面反映出政府更偏好給予產能利用率低的企業(yè)以補貼。補貼變量Subsidy和處理變量Treat兩個系數(shù)結合意味著補貼企業(yè)的產能過剩率比非補貼企業(yè)高出2%至12%，其中處理組2001高出2.67%（1.44%+1.23%），處理組2007高出11.76%（2.95%+8.81%）。上述結果進一步驗證了假設2，地方政府對企業(yè)的直接或間接補貼，反而使得企業(yè)產能過剩概率上升，最終導致產能過剩狀況惡化。

表4 連續(xù)性補貼對產能利用率的影響（處理組2001至2007）

（三）穩(wěn)健性檢驗。本文按年度依次進行最鄰近匹配，為處理組（補貼企業(yè)）尋找合適的對照組（非補貼企業(yè)）。在此過程中，本文檢驗條件獨立性假設以確保傾向評分匹配結果的可靠性，即給定企業(yè)獲得政府補貼概率，企業(yè)是否實際獲得政府補貼與企業(yè)特征匹配向量之間相互獨立。本文用標準偏差和均值兩個變量檢驗條件獨立性假設。處理組2001?2007年的條件獨立性檢驗結果中，所有匹配變量匹配后的標準偏差幾乎均在20%以下，而且檢驗拒絕處理組和對照組在匹配前后均值相等的原假設，說明實驗組和對照組在企業(yè)年齡、融資約束、資本結構和創(chuàng)新程度等方面已不存在顯著差異，使得解釋變量和被解釋變量間的內生性問題得到了緩解。①限于篇幅，處理組2001?2007年的條件獨立性檢驗結果未列出，如有需要，可向作者索取。具體而言，本文從以下幾個方面緩解內生性問題：首先，運用傾向得分匹配-倍差法進行實證分析，將處理組和對照組進行匹配后，除了政府補貼方面不同外，企業(yè)其他方面的性質特征十分相似，這可有效緩解內生性問題；其次，本文運用標準偏差和均值兩個變量檢驗條件獨立性假設，確保了傾向評分匹配結果的可靠性；最后，本文運用不同補貼區(qū)間的樣本進行替代性測試，用處理組2001至處理組2007分別評估了政府補貼對產能利用率的影響，發(fā)現(xiàn)主要研究結論仍成立。

五、結論與政策建議

本文基于我國特有的體制背景和信息不對稱的市場環(huán)境，構建了兩期不完全信息動態(tài)的理論模型，深入研究了補貼性競爭對我國產能過剩的影響及其具體傳導機制，研究發(fā)現(xiàn)：在我國特有的財政分權和GDP競標賽的制度環(huán)境下，企業(yè)所獲補貼收入越多，行業(yè)爆發(fā)產能過剩的可能性越高，并且在信息不對稱的條件下，地方補貼性競爭導致的產能過剩率長期大于正常的產能過剩率。隨后，本文利用我國2001至2007年微觀企業(yè)數(shù)據(jù)，采用傾向匹配得分-倍差法進行實證研究，實證結果表明：相對于補貼前，補貼企業(yè)補貼后的產能過剩率比補貼前高出1%至3%；補貼企業(yè)的產能過剩率比非補貼企業(yè)高出2%至12%，即政府補貼顯著抑制了產能利用效率的提高，加劇了產能過剩。結合上述結論，本文提出以下政策建議：

（二）完善地方補貼細則和行政問責制度。地方政府間的補貼性競爭扭曲了企業(yè)投資決策，造成地方過度產能投資，最終導致了行業(yè)產能過剩。為限制地方補貼性競爭，中央應盡快完善地方補貼細則，建立補貼公平評審制度，在地方政府補貼去向、事由、金額和信息披露等方面做出強制性規(guī)定。同時，為規(guī)范補貼政策執(zhí)行，中央有必要加大對地方違規(guī)補貼行為的行政查處力度，完善地方官員行政問責制度，遏制地方的亂補貼、超補貼現(xiàn)象。

（三）建立有效的地方補貼調整機制。由于地方政府和企業(yè)間信息不對稱，地方政府往往對產能過剩或落后企業(yè)大額補貼，而對產能先進的新興企業(yè)缺乏補貼，這將加劇產能過剩。為針對性地調整地方補貼范圍和規(guī)模，地方政府應建立有效的地方補貼調整機制，積極調整地方補貼結構，嚴控對過剩產業(yè)的補貼額度，擴大高新技術產業(yè)的補貼范圍，注重中小新興企業(yè)的補貼規(guī)模，以此發(fā)揮地方補貼的整體效益，以切實推進地方經濟的供給側結構性改革。

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