陳少凌 梁偉娟 劉天玨

一 引言及文獻綜述

投資是推動中國經(jīng)濟多年來持續(xù)高速增長的最重要動力，然而，隨著世界經(jīng)濟陷入深度調(diào)整和我國經(jīng)濟步入轉(zhuǎn)型發(fā)展期，以投資驅(qū)動的粗放式經(jīng)濟增長日漸乏力，過度投資、產(chǎn)能過剩等成為困擾中國經(jīng)濟發(fā)展的兩大弊端。嚴重的產(chǎn)能過剩不僅造成了對資源和勞動創(chuàng)造的浪費，更使這些產(chǎn)業(yè)的企業(yè)面臨大面積的虧損(1)2012年，鋼鐵行業(yè)的利潤率只有1%，電解鋁的虧損面也達到了50%左右(張平，2013年3月6日)。，甚至引發(fā)惡性競爭、地方保護主義、市場分割等更為惡劣的經(jīng)濟問題。盡管中央政府?dāng)?shù)次在“五年計劃”中強調(diào)要嚴格控制過度投資與產(chǎn)能過剩問題，但回顧中央政府于2012年前對產(chǎn)能過剩的治理，從最初的“限產(chǎn)、淘汰、限投”三大措施演變?yōu)榘ā跋蘅赝顿Y、淘汰落后產(chǎn)能、促進兼并重組、幫助擴大需求、鼓勵高能產(chǎn)業(yè)發(fā)展”等在內(nèi)的一攬子調(diào)控，從最初的一大(紡織)兩小(煤炭、冶金)擴大到鋼鐵、水泥、汽車、電解鋁等45個行業(yè)(2)第一次：1999-2000年，面對東南亞金融危機的沖擊及已持續(xù)多年的通貨緊縮困擾，政府采取了三大措施進行產(chǎn)能調(diào)整；第二次：2003-2004年，從抑制通脹和維系人民幣匯率穩(wěn)定的角度考慮，政府采用了供地、融資、核準、檢查等手段，限制部分行業(yè)(以鋼鐵、電解鋁、水泥三部門為主)投資；第三次：2006年，相關(guān)部門發(fā)布了加快推進產(chǎn)能過剩行業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的文件，指出部分行業(yè)盲目投資、低水平擴張導(dǎo)致生產(chǎn)能力過剩，已經(jīng)成為經(jīng)濟運行的一個突出問題，并從嚴控投資項目、淘汰落后產(chǎn)能、促進兼并重組等方面提出了一系列治理措施；第四次：2009年9月26日，國務(wù)院批轉(zhuǎn)發(fā)改委等部門《關(guān)于抑制部分行業(yè)產(chǎn)能過剩和重復(fù)建設(shè)引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展若干意見》，隨后于12月5日，中央經(jīng)濟工作會議提出了“堅決管住產(chǎn)能過剩行業(yè)新上項目”。，盡管治理力度不斷加強，但產(chǎn)能過剩局面始終未能獲得根本的改善，甚至還有漸趨惡化的勢頭(3)盡管表面上看來，每一輪的投資增速在政策打壓下受到了抑制，但它往往也意味著下一輪的反彈將更加迅猛和頑強。以鋼鐵和水泥行業(yè)為例，2005年我國粗鋼產(chǎn)量3億噸，發(fā)改委預(yù)測產(chǎn)能過剩1億噸左右，2006年國家對鋼鐵行業(yè)進行了治理，但到了2009年我國粗鋼產(chǎn)量6.6億噸而實際需求不超過5億噸，過剩1.6億噸，比2005年增長近60%；2005年國內(nèi)水泥市場需求不到10.5億噸，而水泥生產(chǎn)能力已達13億噸，產(chǎn)能過剩2.5億噸。同年“八部委”聯(lián)合印發(fā)的《關(guān)于加快水泥工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的若干意見》，提出水泥工業(yè)調(diào)整的目標是2010年產(chǎn)量12.5億噸。然而根據(jù)工信部調(diào)查的數(shù)據(jù)，2008年我國水泥產(chǎn)能18.7億噸，此外還有近10億噸的待建項目，若這些待建產(chǎn)能全部實現(xiàn)，在2010年我國水泥產(chǎn)量將突破27億噸，而市場需求最多不超過16億噸，產(chǎn)能嚴重過剩。。

為了突破這一困境，2015年，中央經(jīng)濟工作會議提出了以去產(chǎn)能、去庫存、去杠桿、降成本、補短板為主要內(nèi)容的供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，強調(diào)產(chǎn)能過剩治理對中國經(jīng)濟建設(shè)的重要作用；2016年，中央經(jīng)濟工作會議依然強調(diào)要繼續(xù)深入推進“三去一降一補”，指出產(chǎn)能過剩的治理任重而道遠；2020年6月，國家發(fā)展改革委等六部門聯(lián)合印發(fā)通知，要求尚未完成“十三五”去產(chǎn)能目標的地區(qū)和中央企業(yè)，要確保去產(chǎn)能任務(wù)在2020年底前全面完成。因此，如何化解產(chǎn)能過剩問題和鞏固去產(chǎn)能的成果一直是最受關(guān)注的經(jīng)濟問題之一。與此相應(yīng)，“十三五”規(guī)劃明確地將“優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)、增加有效投資”列為培育發(fā)展新動力的重要戰(zhàn)略性目標?？梢?，作為供給體系中最重要的生產(chǎn)要素，資本的適度投入正是化解產(chǎn)能過剩、推進供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

學(xué)術(shù)界對過度投資與產(chǎn)能過剩的研究從未間斷，但仍少有文獻將不確定性、過度投資和產(chǎn)能過剩納入到統(tǒng)一框架中，探討過度投資與產(chǎn)能過剩的關(guān)系及不確定性對二者的異質(zhì)影響，這其中的原因有二：

其一，尚未能很好地厘清過度投資與產(chǎn)能過剩的概念。當(dāng)前的政策行文和學(xué)術(shù)研究總是不加區(qū)分地使用“過度投資”、“重復(fù)建設(shè)”或“產(chǎn)能過剩”來描述同一經(jīng)濟現(xiàn)象(王文甫等，2014)[1]，即投資形成的生產(chǎn)能力遠超市場需求，派生的現(xiàn)象是產(chǎn)品價格競爭激烈、產(chǎn)能大量閑置、企業(yè)虧損增加。然而準確來說，上述定義描述的更多是產(chǎn)能過?，F(xiàn)象，而非過度投資。根據(jù)企業(yè)投資理論的一般定義，過度投資指的是企業(yè)的投資水平超出了投資理論所規(guī)劃的最優(yōu)水平，而產(chǎn)能過剩則是指實際產(chǎn)出未達到產(chǎn)出能力的最優(yōu)可容納水平，二者至少存在著如下兩點區(qū)別。首先，過度投資與產(chǎn)能過剩分別指向的是企業(yè)投資生產(chǎn)過程中的不同決策階段，前者考慮的是“投資多少”的問題，屬于一種需先行做出的長期決策；而后者更多關(guān)注的是“生產(chǎn)多少”的問題，屬于一種后發(fā)的短期決策。其次，過度投資描述的是實際投資超出適度投資的多少，而產(chǎn)能過剩描述的則是實際產(chǎn)出與其現(xiàn)有投資水平?jīng)Q定的產(chǎn)出能力相差多少。因此，從這一角度來說，本文對過度投資與產(chǎn)能過剩的區(qū)別定義與王文甫等(2014)[1]提出的觀點是基本一致的。

其二，對不確定性特別是不確性異質(zhì)性的考察還有待進一步深化。目前，有關(guān)企業(yè)過度投資或產(chǎn)能過剩成因的相關(guān)研究大致可歸納為“政府”和“市場”兩大學(xué)說觀點。“政府說”強調(diào)非市場因素，認為是經(jīng)濟轉(zhuǎn)型過程中的各種體制缺陷導(dǎo)致了企業(yè)的過度投資與產(chǎn)能過剩，包括：信貸歧視、信貸集中、流動性過剩和銀行的預(yù)算軟約束等投融資體制缺陷(張立群，2004[2]；黃蕙，2005[3]；劉西順，2006[4])；財政分權(quán)、中國地方官員的晉升體制、模糊的土地產(chǎn)權(quán)及地方政府的不恰當(dāng)干預(yù)等行政體制缺陷(張維迎和馬捷，1999[5]；周黎安，2004[6]；陸銘等，2004[7]；江飛濤和曹建海，2009[8]；王文甫等，2014[1]；Zhang et al.，2017[9])。誠然，也有學(xué)者持相反觀點，認為政府財政補貼會導(dǎo)致產(chǎn)能利用率提高而非產(chǎn)能過剩(齊鷹飛和趙旭霞，2015)[10]。而“市場說”則認為，產(chǎn)能過剩源于市場自發(fā)調(diào)節(jié)機制的種種結(jié)果，包括：阻止競爭者進入、維持市場份額或取得先行期權(quán)價值等策略性的產(chǎn)能投資(Dixit，1980[11]；Fudenberg和Tirole，1985[12]；Gilbert和Vives，1986[13]；Gilbert和Lieberman，1987[14]；Dixit和Pindyck，1994[15]；白讓讓，2016[16])；進入壁壘低、退出壁壘高的結(jié)構(gòu)性特征和低集中度的市場結(jié)構(gòu)導(dǎo)致的重復(fù)建設(shè)(呂政和曹建海，2000[17]；魏后凱，2001[18])；企業(yè)對產(chǎn)業(yè)前景盲目樂觀所引發(fā)的“潮涌現(xiàn)象”(林毅夫，2007[19]；周業(yè)樑和盛文軍，2007[20]；盧峰，2009[21]；林毅夫等，2010[22])。由此可知，除“市場說”中的部分研究曾對經(jīng)濟不確性有所涉及外，絕大多數(shù)研究都在確定性的假設(shè)框架下展開分析。然而，從歷史經(jīng)驗來看，過度投資、產(chǎn)能過?？偸桥c不確定性相伴而生(林毅夫等，2010[19]；徐業(yè)坤等，2013[23]；楊海生等，2014[24])。如1998年出現(xiàn)的嚴重產(chǎn)能過剩，源于亞洲金融危機導(dǎo)致的經(jīng)濟動蕩；類似地，最新一輪的產(chǎn)能過剩問題則源于對2008年全球金融危機的過度反應(yīng)。本文認為，除經(jīng)濟不確性這一傳統(tǒng)的不確定性外，“政府說”所強調(diào)的非市場因素同樣是企業(yè)在投資決策時面臨的一種不確定性，且這些非市場因素所導(dǎo)致的不確性對過度投資與產(chǎn)能過剩的影響顯然與經(jīng)濟不確定性有本質(zhì)區(qū)別。因此，忽視其不確定性的特征而在確定性的框架下去分析這些因素的影響，顯然會得出有偏差的結(jié)論，即無法正確估計企業(yè)的投資與生產(chǎn)效率。

因此，正如國務(wù)院發(fā)展研究中心《進一步化解產(chǎn)能過剩的政策研究》課題組(2015)[25]的最新調(diào)研報告所言，“當(dāng)前的產(chǎn)能過剩是多種因素綜合疊加的結(jié)果，既有市場經(jīng)濟本身的因素，也有經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期體制機制不完善、發(fā)展方式落后的因素”。由多重不同性質(zhì)的影響因素疊加造成的復(fù)合型不確定性正是導(dǎo)致我國“過度投資”與“產(chǎn)能過?！碧厥庑缘谋举|(zhì)原因。實際上，在關(guān)于不確定性與企業(yè)投資關(guān)系的研究中，目前已有相當(dāng)一部分學(xué)者從經(jīng)濟或政策不確定性出發(fā)(4)前者更側(cè)重經(jīng)濟變量的連續(xù)波動，多以標準差或波動率來度量，包括非正常銷售收入的標準差(申慧慧等，2012)[26]、股票收益率的個體殘差(徐倩，2014)[27]和季度GDP的標準差(王義中和宋敏，2014)[28]；而后者則更側(cè)重于事件的突發(fā)性，往往以政治事件或政策出臺的頻度來度量，包括政治選舉年份(Julio和Yook，2012[29]；Jens，2017[30])、地方官員變更(陳艷艷和羅黨論，2012[31]；徐業(yè)坤等，2013[23]；An et al.，2016[32]；才國偉等，2018[33])和EPU指數(shù)(Baker和Bloom，2013[34]；Baker et al.，2016[35]；Gulen和Ion，2016[36]；張成思和劉貫春，2018[37]；顧夏銘等，2018[38]；劉貫春等，2019[39])。，發(fā)現(xiàn)了諸如宏觀經(jīng)濟、官員變更等不確定性因素影響企業(yè)投資效率、產(chǎn)能過剩的實證證據(jù)。申慧慧等(2012)[26]的研究結(jié)果表明，環(huán)境不確定性增加了企業(yè)信息不對稱程度，刺激了企業(yè)的投資偏離；徐倩(2014)[27]同樣指出，企業(yè)所面臨的環(huán)境不確定性加大了股東對管理層的監(jiān)督難度，進而會降低企業(yè)投資效率；金宇超等(2016)[40]發(fā)現(xiàn)，國有企業(yè)高管在應(yīng)對反腐這一政治風(fēng)險事件時的“不作為”或者“急于表現(xiàn)”傾向都會削弱企業(yè)捕捉投資機會的能力，進而導(dǎo)致投資不足或過度投資。除了以上企業(yè)微觀決策層面因素的影響外，還有學(xué)者發(fā)現(xiàn)政績則是政策不確定性誘發(fā)企業(yè)過度投資的重要宏觀因素。如陳艷艷和羅黨論(2012)[31]發(fā)現(xiàn)，不確定性將導(dǎo)致企業(yè)過度投資增加，這可能是為了配合地方官員“短期出成績”的需求；陳德球等(2017)[41]的研究表明，地方官員變更引發(fā)的政策不確定性會增加企業(yè)偏離均衡投資水平的非效率投資，進而降低資本配置效率；干春暉等(2015)[42]實證證據(jù)顯示，在官員任期的第一年和最后一年，企業(yè)的產(chǎn)能利用率最低；徐業(yè)坤和馬光源(2019)[43]研究發(fā)現(xiàn)，地方官員變更會加劇轄區(qū)內(nèi)企業(yè)的產(chǎn)能過剩，表現(xiàn)為企業(yè)產(chǎn)能利用率顯著下降，政府的干預(yù)或企業(yè)通過產(chǎn)能擴張尋租是主要原因。上述研究在不確定性框架下多角度解釋了企業(yè)過度投資和產(chǎn)能過剩的成因，然而尚未將經(jīng)濟和政策不確定性納入到統(tǒng)一框架中分析異質(zhì)不確定性的影響，也未區(qū)分不確定性對過度投資和產(chǎn)能過剩這兩個不同階段的投資生產(chǎn)決策的差異化影響。

顯然，“市場說”和“政府說”分別引申的經(jīng)濟不確定性和政策不確定性并非截然對立。以不確定性為紐帶，本文將“市場說”和“政府說”整合在一個模型框架下，辨析經(jīng)濟不確定性和政策不確定性的異質(zhì)特征，進而深入探討同時考慮市場與非市場因素的復(fù)合型不確定性對企業(yè)投資與產(chǎn)出決策的影響，試圖為長期以來的產(chǎn)能過剩困局提供新的解決思路。因此，本文通過引入一個包含投資和生產(chǎn)兩階段的動態(tài)模型，提出了一個受經(jīng)濟不確定性和政策不確定性約束的動態(tài)分析框架，詳細刻畫從過度投資到產(chǎn)能過剩的形成機制與傳導(dǎo)渠道，希望能借此為我國產(chǎn)業(yè)政策的制訂方向提供切實的可操作性建議。

后文結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分通過一個簡化的兩階段投資決策模型對不確定性情形下產(chǎn)生的過度投資與產(chǎn)能過剩給出了新定義；第三部分具體剖析了雙重不確定性各自的特點，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了企業(yè)投資決策過程的一般理論模型，進而就雙重不確定性對過度投資與產(chǎn)能過剩的影響機理進行了理論探討；第四和第五部分內(nèi)容分別借用數(shù)值模擬和實證分析探討了經(jīng)濟不確定性與政策不確定性對企業(yè)過度投資與產(chǎn)能過剩的影響；最后為結(jié)論和政策建議。

二 過度投資與產(chǎn)能過剩：不確定性分析下的新定義

借鑒實物期權(quán)理論等關(guān)于企業(yè)投資兩階段分離決策的設(shè)定，本文將通過一個類似的兩階段動態(tài)投資模型來考察異質(zhì)不確定性對企業(yè)過度投資和產(chǎn)能過剩的影響。

(一)兩階段企業(yè)動態(tài)投資決策過程：不確定性情形(5)確定性情形下的兩階段企業(yè)動態(tài)決策過程分析詳見附錄1.1。

本文先通過一個簡化的兩階段動態(tài)模型來描畫企業(yè)在不確定環(huán)境中的動態(tài)投資決策過程，進而給出過度投資與產(chǎn)能過剩在上述分析框架下的新定義。

為了區(qū)別投資期權(quán)本身的價值以及項目投資的價值，本文將企業(yè)的投資決策過程分解為進入投資(即取得投資期權(quán))和生產(chǎn)投資(即行使投資期權(quán))兩個階段。首先，在進入投資階段，企業(yè)選擇是否進入這一項目投資。若企業(yè)選擇進入，則必須支付一筆進入性投資Ie以獲得項目建設(shè)和生產(chǎn)的許可。進一步地，本文假定，進入性投資與項目生產(chǎn)無關(guān)，故Ie實際上代表著企業(yè)對投資期權(quán)的意愿支付價格。顯然，投資期權(quán)自身價值越高，企業(yè)的支付意愿就越強，進入性投資也就越昂貴。

等待與延遲投資的期權(quán)使得不確定性在企業(yè)投資決策過程中有了新的含義，進而衍生出了發(fā)生于進入投資階段的“是否進入”決策以及發(fā)生于生產(chǎn)投資階段的“何時生產(chǎn)”決策。由于在本部分的簡化模型中，不確定性是以離散的形式出現(xiàn)，生產(chǎn)投資階段的“是否生產(chǎn)”決策與“何時生產(chǎn)”決策實際上可以演變?yōu)榘齻€決策選擇的動態(tài)決策過程：即時生產(chǎn)、期終生產(chǎn)與不生產(chǎn)。不同決策下的期望收益如圖1所示。

圖1 兩階段企業(yè)動態(tài)投資決策過程：不確定性情形

(二)過度投資與產(chǎn)能過剩：不確定性分析下的新定義

不難證明：

定理1表明，企業(yè)的過度投資動機主要來源于5個因素，且當(dāng)(1)生產(chǎn)性投資成本越低；(2)利息成本越低；(3)投資期權(quán)許可持有期越短；(4)期望收益越高；(5)未來收益的不確定性越大，過度投資動機都會越強。這與本文的直觀判斷基本吻合。

與此同時，本文還發(fā)現(xiàn)，激勵企業(yè)進行實際投產(chǎn)的臨界現(xiàn)金流從確定性情形下的P提高到了PH，不確定性及其衍生出的投資期權(quán)在誘使企業(yè)競爭更多項目投資許可的同時，也抑制了企業(yè)的生產(chǎn)欲望，最終被投產(chǎn)的投資項目組合雖然更趨于高端，但組合內(nèi)的項目個數(shù)卻大大減少。本文認為，這種投資能力與實際產(chǎn)出之間的偏離正是產(chǎn)能過剩的本質(zhì)根源，因此，本文對“產(chǎn)能過?！倍x如下：

三 雙重不確定性下的過度投資與產(chǎn)能過剩：一般模型

從上述的兩階段簡化模型不難看出，不確定性正是企業(yè)在均衡狀態(tài)下的最優(yōu)投資規(guī)則發(fā)生扭曲的本質(zhì)根源，而過度投資與產(chǎn)能過剩則是這種被扭曲的投資規(guī)則的兩種伴生結(jié)果。那么，不確定性對過度投資及產(chǎn)能過剩的影響是否相同呢？企業(yè)在不確定情形下的過度投資水平與產(chǎn)能過剩狀態(tài)又有怎樣的聯(lián)系呢？

(一)雙重不確定性：經(jīng)濟不確定性與政策不確定性

傳統(tǒng)的實物期權(quán)理論所討論的不確定性大多與產(chǎn)品價格相關(guān)，一般被設(shè)定為具有連續(xù)性與外生性的幾何布朗運動(Hartman，1972[44]；Abel，1983[45]；Pindyck，1988[46])。鑒于這類不確定性多與市場因素有著密切聯(lián)系，本文將其定義為經(jīng)濟不確定性。然而，企業(yè)在投資決策過程中也會面臨各種政策不確定因素，如技術(shù)變革、體制變革或政權(quán)更替等。政策不確定性復(fù)雜的隨機性與影響的巨大性令其迥異于經(jīng)濟不確定性，將其簡單設(shè)定為幾何布朗運動顯然與實際情況不相符，一個更吻合的設(shè)定應(yīng)該為非連續(xù)的隨機過程。根據(jù)政策波動的突發(fā)性及影響巨大的離散型特征(10)Hassett和Metcalf(1999)[47]指出，大多數(shù)政策波動只會在特定的經(jīng)濟歷史條件下出臺，且新舊政策的更替也往往是突發(fā)的而非漸進的，因此，各種政策的波動必然是離散的，其發(fā)生時間具有不可預(yù)測性。，Hassett和Metcalf (1999)[47]首次采用了非連續(xù)的泊松過程來描述由稅收政策調(diào)整引起的政策不確定性。借鑒現(xiàn)有文獻的思路，本文將以幾何布朗運動和泊松過程來分別描述經(jīng)濟不確定性和政策不確定性這兩種異質(zhì)不確定性。

(二)企業(yè)動態(tài)投資決策過程：同時存在經(jīng)濟不確定性與政策不確定性(11)僅存在經(jīng)濟不確定性或僅存在政策不確定性風(fēng)險的單一不確定性情形的理論模型和推導(dǎo)詳見附錄1.2和1.3。

考慮一般的情形，經(jīng)濟不確定性與政策不確定性同時存在，而政策不確定性對項目價值的影響主要體現(xiàn)為項目投資成本的非連續(xù)波動。為此，本文將假設(shè)現(xiàn)金流Pt為確定的價值增長過程，而生產(chǎn)性投資成本If, t則服從非連續(xù)的泊松過程(12)有時也被稱為“跳”過程(Jump Process)。，即：

假定1 項目現(xiàn)金流Pt和生產(chǎn)性投資成本If, t分別滿足如下隨機過程：

(1)

其中，α表示項目現(xiàn)金流的預(yù)期增速，σ表示現(xiàn)金流波動的標準差；dw為維納過程的增量；qt代表生產(chǎn)性投資成本波動的泊松過程，其中，成本波動的平均次數(shù)為λ，成本波動的幅度為A>0。根據(jù)前文分析不難理解，σ衡量了經(jīng)濟不確定性的影響，而λ和A則分別從頻度與強度兩個角度衡量了政策不確定性的影響。

運用隨機動態(tài)最優(yōu)化規(guī)則，本文可以解得：

(2)

進而，本文有如下定理：

根據(jù)定理2，本文將誘發(fā)企業(yè)過度投資與產(chǎn)能過剩的主要原因歸納為三大類：(1)商業(yè)環(huán)境因素，包括衡量要素市場商業(yè)環(huán)境的生產(chǎn)性投資成本If和衡量產(chǎn)品市場商業(yè)環(huán)境的當(dāng)前產(chǎn)品價格P0；(2)不確定性因素，包括經(jīng)濟不確定性σ、政策不確定性的頻度λ和強度A；(3)投資者信心因素，包括無風(fēng)險貼現(xiàn)率r和項目預(yù)期成長率α。定理2表明，一方面，寬松的商業(yè)環(huán)境會增強企業(yè)的投資激勵，進而誘發(fā)過度投資。但這種受外部環(huán)境刺激的產(chǎn)能擴張往往能夠被市場需求的同步擴張充分吸收，因此并不一定會帶來產(chǎn)能過剩隱患。另一方面，不確定性以及投資者信心的增強，均削弱了企業(yè)追逐高風(fēng)險項目的動機，更趨于風(fēng)險厭惡的企業(yè)將會為未來的不確定性支付更多的“保險”(即購買投資期權(quán))，非生產(chǎn)性的進入性投資增加，這成為誘發(fā)過度投資的一個重要因素。與此同時，不確定性以及投資者信心增強所導(dǎo)致的風(fēng)險偏好減弱也提高了企業(yè)對風(fēng)險投資所要求的必要報酬率，為了得到更好的風(fēng)險補償，企業(yè)往往將更加謹慎地約束其生產(chǎn)，并只有在更好的市場環(huán)境下才會開始投產(chǎn)。因此，盡管企業(yè)產(chǎn)能已隨著進入性投資的增加而得到了擴張，但投產(chǎn)門檻提高將使其產(chǎn)出水平滯后于產(chǎn)能的擴張，并最終導(dǎo)致產(chǎn)能過剩?？梢?，若企業(yè)過度投資是一種由風(fēng)險厭惡增強驅(qū)動的產(chǎn)能擴張，其“事后有效”的產(chǎn)出水平往往將偏離其“事前有效”的產(chǎn)能投資水平。從這個意義上來說，過度投資實際上相當(dāng)于企業(yè)對不確定性的“過度投?！?，而產(chǎn)能過剩則是這種“過度投?！钡默F(xiàn)實結(jié)果。

四 過度投資與產(chǎn)能過剩影響機制的比較分析

為了更好地說明上文所觀察到的理論結(jié)果，本部分將進一步利用數(shù)值模擬的方法，對企業(yè)在不確定情形下出現(xiàn)過度投資與產(chǎn)能過剩的內(nèi)在機制進行比較分析。

(一)基準模型分析

從表1的數(shù)值模擬結(jié)果可以得到以下結(jié)論：第一，過度投資對政策不確定性的變化更為敏感，而產(chǎn)能過剩則對經(jīng)濟不確定性的變化更為敏感。當(dāng)在只存在經(jīng)濟不確定性情形中引入政策不確定性后，企業(yè)的過度投資水平從0.17%劇增到8.58%，增幅高達50.47倍；而企業(yè)的產(chǎn)能過剩水平則從54.59%增加到511.78%，增幅僅為9.38倍，遠遜于過度投資水平的擴張。類似地，當(dāng)在只存在政策不確定性情形中引入經(jīng)濟不確定性后，企業(yè)的過度投資水平從5.80%提高到8.58%，擴張了1.48倍；而其產(chǎn)能過剩水平則從315.31%增加到511.78%，達到了1.62倍，擴張幅度超過了過度投資水平的擴張。第二，經(jīng)濟不確定性與政策不確定性對過度投資與產(chǎn)能過剩的影響是正相關(guān)的。企業(yè)在存在雙重不確定性情形下出現(xiàn)的過度投資水平將達到其生產(chǎn)性投資的8.58%，而其產(chǎn)能過剩水平則為確定情形下的5.12倍，二者均超過對兩種單一不確定性情形的加總。

表1 不確定性對企業(yè)過度投資與產(chǎn)能過剩的影響：基準模型的數(shù)值模擬結(jié)果(13)為比較各因素對企業(yè)過度投資與產(chǎn)能過剩的不同影響，本文將以雙重不確定性情形為例，進一步通過計算各因素變化對過度投資與產(chǎn)能過剩的影響，來考察上述二者對不同因素變化的敏感性，所得結(jié)論與基準模型分析的結(jié)論基本一致。研究結(jié)果和分析詳見附錄2.1。 單位：%

(二)有效性和敏感性分析

由于上述有關(guān)結(jié)論是否嚴謹可能取決于參數(shù)值的設(shè)定，為考察數(shù)據(jù)模擬結(jié)果的穩(wěn)健性，本文對經(jīng)濟不確定性與政策不確定性的影響進行了敏感性分析，通過計算各因素變化1%、5%、10%、15%以及35%后過度投資與產(chǎn)能過剩對異質(zhì)不確定性反應(yīng)程度的變化，來考察不確定性的影響機制對參數(shù)設(shè)定的敏感性。為便于比較，本文將利用從單一不確定性到雙重不確定性的變化來衡量新增不確定性的邊際影響，進而分別計算出過度投資與產(chǎn)能過剩的經(jīng)濟不確定性/政策不確定性影響比。

圖2 經(jīng)濟不確定性/政策不確定性影響比：過度投資與產(chǎn)能過剩的比較

如圖2所示，過度投資的經(jīng)濟不確定性/政策不確定性影響比要低于產(chǎn)能過剩的這一影響比，這一發(fā)現(xiàn)再次驗證了前文結(jié)論：第一，不確定性對產(chǎn)能過剩的影響要強于其對過度投資的影響；第二，過度投資主要受政策不確定性的影響，而產(chǎn)能過剩則更多地是源自于經(jīng)濟不確定性(14)由于本文是以分析雙重不確定性的影響為主線，因此正文中省略了其它因素的影響分析。關(guān)于其它因素的數(shù)值模擬結(jié)果分析內(nèi)容詳見附錄2.2。。敏感性分析結(jié)果表明，參數(shù)值的設(shè)定變化并不改變前文結(jié)論。

結(jié)合上文的結(jié)論，本文將企業(yè)從過度投資到產(chǎn)能過剩的微觀形成機制歸結(jié)如圖3所示：(1)并不是所有的過度投資都會導(dǎo)致產(chǎn)能過剩，受寬松的商業(yè)環(huán)境刺激而產(chǎn)生的過度投資，其帶來的產(chǎn)能擴大會被同步擴張的市場需求所充分利用，進而并不必然引致產(chǎn)能過剩(15)王文甫等(2014)[1]的研究也得到了類似的結(jié)論，即企業(yè)過度投資是產(chǎn)能過剩的原因，但反之并不成立。；(2)相對來說，不確定性對產(chǎn)能過剩的影響要強于對過度投資的影響，而政策不確定性的影響則要強于經(jīng)濟不確定性的影響；(3)過度投資更多地受政策不確定性的影響，而產(chǎn)能過剩則更多地是受經(jīng)濟不確定性的影響。

上述結(jié)論與直觀事實非常吻合。首先，不確定性對產(chǎn)能過剩有著雙重影響。一方面，不確定性增強了企業(yè)的風(fēng)險厭惡，進而刺激其通過擴大產(chǎn)能建設(shè)來增加防御不確定性的“保險”投資，這既是誘發(fā)過度投資的主要原因，也是導(dǎo)致產(chǎn)能過剩的一個先導(dǎo)條件；另一方面，風(fēng)險厭惡的增強也提高了企業(yè)對風(fēng)險投資所要求的必要報酬率，為獲得更高的風(fēng)險回報，企業(yè)的生產(chǎn)活動將變得更為謹慎，進而使得實際產(chǎn)出進一步滯后于產(chǎn)能的擴張，這正是產(chǎn)能過剩的深層次誘因，也是導(dǎo)致其成為比過度投資更為棘手的頑疾的本質(zhì)根源。其次，由于產(chǎn)能過剩是實際生產(chǎn)滯后于產(chǎn)能建設(shè)的表現(xiàn)，前者是短期決策，而后者則為長期決策，因此，當(dāng)市場需求發(fā)生波動時，企業(yè)往往通過調(diào)節(jié)其實際產(chǎn)出而非產(chǎn)能建設(shè)來適應(yīng)市場需求的變化，故經(jīng)濟不確定性將使產(chǎn)能過剩問題變得更為突出。相反地，過度投資衡量的則是企業(yè)對產(chǎn)能的過度建設(shè)，這一投資決策往往早于其生產(chǎn)決策階段，故受經(jīng)濟不確定性的影響相對較?。慌c此同時，體現(xiàn)政府投資傾向及行業(yè)扶持態(tài)度的各類產(chǎn)業(yè)政策、投資政策以及行業(yè)指導(dǎo)意見等卻直接決定了企業(yè)產(chǎn)能建設(shè)的投資意愿及力度，因此，企業(yè)的過度投資問題顯然帶有更顯著的政策不確定性特征。

五 過度投資與產(chǎn)能過剩的實證檢驗

為了更直觀地展示上述結(jié)論的現(xiàn)實意義，本文選取了2003-2018年中國上市公司的實際數(shù)據(jù)，對這些上市公司的過度投資與產(chǎn)能過剩之間的相互關(guān)系以及不確定性的影響進行了實證檢驗。

(一)過度投資

根據(jù)Richardson(2006)[48]的定義，若其實際新增投資支出超出了預(yù)期新增投資支出，則溢出的投資部分就代表該企業(yè)的過度投資。由于企業(yè)在確定其預(yù)期新增投資支出時總是以新增項目的預(yù)期現(xiàn)金流凈現(xiàn)值為基礎(chǔ)的，故其投資溢出部分就是與其新增投產(chǎn)項目凈現(xiàn)值無關(guān)的投資支出，從這個角度來說，本文對過度投資的定義與Richardson(2006)[48]對過度投資的定義基本一致。因此，借鑒Richardson(2006)[48]的研究成果，建立如下測算過度投資的實證模型：

Inewijt=β0+β1Tobinqij, t-1+β2Leverageij, t-1+β3Cashij, t-1+β4Ageij, t-1+β5Sizeij, t-1+

β6Returnij, t-1+β7Inewij, t-1+Yeart+Industryj+εij, t

(3)

式(3)中的殘差項(εijt)大于0的值就是本文重點關(guān)注的過度投資。過度投資與產(chǎn)能過剩測算中運用到的所有變量的衡量方法、數(shù)據(jù)來源及統(tǒng)計性描述見表2。表3為式(3)的回歸結(jié)果。

表2 變量定義及統(tǒng)計性描述：過度投資與產(chǎn)能過剩的測算

(續(xù)上表)

表3 回歸結(jié)果:過度投資的測算

(二)產(chǎn)能過剩

當(dāng)不存在不確定性時，企業(yè)能夠充分利用其所擁有的各種生產(chǎn)資源來實現(xiàn)最優(yōu)的產(chǎn)出規(guī)模。在現(xiàn)有文獻中，這一最優(yōu)的產(chǎn)出規(guī)模通常被稱為有效率的生產(chǎn)，而實際產(chǎn)出相對于這一效率生產(chǎn)的偏離則被定義為效率損失。不難看出，上文所描述的產(chǎn)能過剩正是這一效率損失的一種表現(xiàn)形式，它源自于不確定性對信息的扭曲，進而導(dǎo)致實際產(chǎn)出水平滯后于效率生產(chǎn)水平。Coelli et al. (2005)[49]總結(jié)了兩種測度生產(chǎn)效率的實證模型：數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型(DEA)和隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型(SFA)。而在實證分析中SFA模型比DEA模型往往更具優(yōu)越性(16)首先，SFA將實際產(chǎn)出分為生產(chǎn)函數(shù)、噪聲和技術(shù)無效率三部分，相對于DEA來說，它充分考慮了噪聲對于產(chǎn)出的影響。其次，SFA是用極大似然估計法估計出各個參數(shù)后，再用條件期望最終計算出各個決策單元的技術(shù)效率，該方法充分利用了每個觀測值的信息并且是“同等”地對待每個觀測值。更進一步地，對于面板數(shù)據(jù)而言，由于SFA僅構(gòu)造出一個前沿面，加上模型中原有的假定，即使某一周期數(shù)據(jù)整體都有異常，對全部結(jié)果的影響也不是很大。因此，SFA的計算結(jié)果較為穩(wěn)定，不易受異常點的影響。第三，相對于DEA，SFA的主要優(yōu)點不僅在于它可以解釋噪聲，還在于它也可以用來研究傳統(tǒng)的假設(shè)檢驗(Coelli et al.，2005)[49]。，本文最終選取SFA模型來測算企業(yè)生產(chǎn)的效率損失，即產(chǎn)能過剩。實證模型具體表述如下：

lnQit=β0+β1lnLaborit+β2lnCapitalit+υit-μit

(4)

其中，Q為企業(yè)i第t年的實際產(chǎn)出水平，由該企業(yè)當(dāng)年的營業(yè)收入來衡量；Labor為勞動力生產(chǎn)要素，由企業(yè)當(dāng)年的在職員工數(shù)來衡量；Capital為資本生產(chǎn)要素，由企業(yè)當(dāng)年的固定資產(chǎn)凈值來衡量；v為代表統(tǒng)計噪聲的對稱隨機誤差項；μ>0即為本文所關(guān)注的效率損失。根據(jù)Coelli et al. (2005)[49]的定義，企業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)效率是其實際產(chǎn)出水平與式(4)擬合出的效率生產(chǎn)水平之比，即：

(5)

本文在上述分析中所定義的產(chǎn)能過剩水平可近似地表述為1-TEit。產(chǎn)能過剩的測算結(jié)果如表4所示。

表4 回歸結(jié)果：產(chǎn)能過剩的測算

(三)不確定性與過度投資、產(chǎn)能過剩

隨后，基于2003-2018年我國A股2682家上市公司(17)根據(jù)《上市公司行業(yè)分類指引》(2012年修訂)分類，樣本中剔除了金融行業(yè)和公共事業(yè)的企業(yè)。的面板數(shù)據(jù)，本文進一步探討了不確定性(經(jīng)濟不確定性與政策不確定性)對企業(yè)過度投資和產(chǎn)能過剩的影響，實證模型如下：

OIit=β0+αi+γt+β1MUit+β2PUit+Controlit+ηit

(6)

(7)

其中，下標i表示企業(yè)，t表示年份，OI代表企業(yè)i第t年的過度投資，由上文式(3)的回歸結(jié)果測算得到；EC代表產(chǎn)能過剩率，運用式(4)回歸得到的1-TE測算；MU度量企業(yè)面臨的經(jīng)濟不確定性水平，以企業(yè)非正常銷售收入的標準差衡量，具體測算參考申慧慧等(2012)[26]的研究；PU代表政策不確定性程度，由企業(yè)注冊地所在省份的市委書記變動率(18)參考楊海生等(2015)[50]、陳德球等(2017)[41]、才國偉等(2018)[33]的研究，本文使用地級市市委書記變動率來反映地方官員的變更，從而衡量政策不確定性。戴亦一等(2014)[51]、徐業(yè)坤和馬光源(2019)[43]認為，市委書記是地方政府權(quán)力的“一把手”，因此選取市委書記變更來反映官員更替的影響是更為合適的。(省內(nèi)市委書記發(fā)生變動的地級市個數(shù)/該省內(nèi)總地級市個數(shù))度量，具體測算參考楊海生等(2015)[50]的研究。Control表示系列控制變量，具體包括營業(yè)收入增長率、股權(quán)集中度、自由現(xiàn)金流、毛利率和高管激勵等變量，如表5所示。

表5 變量定義及統(tǒng)計性描述：不確定性與過度投資、產(chǎn)能過剩

表6為式(6)和式(7)的回歸結(jié)果，如前文所預(yù)期的，經(jīng)濟不確定性MU與政策不確定性PU對過度投資與產(chǎn)能過剩的形成基本有顯著的正向刺激作用。首先，列(1)-列(3)表明，相比經(jīng)濟不確定性，政策不確定性對過度投資的刺激作用更大且更為顯著；其次，列(4)-列(6)表明，相比政策不確定性，經(jīng)濟不確定性對產(chǎn)能過剩的影響更強也更為顯著。并且，總的來說，不確定性(經(jīng)濟不確定性和政策不確定性)對產(chǎn)能過剩的影響要強于其對過度投資的影響。最后，列(7)-列(9)中分列探討了不同滯后階數(shù)的過度投資對產(chǎn)能過剩的影響，結(jié)果表明，企業(yè)過度投資確實是其產(chǎn)能過剩的主要成因(19)本文也基于PSM方法探討了過度投資對產(chǎn)能過剩的影響。通過采用虛擬變量的方式定義了過度投資，即當(dāng)Richardson(2006)[48]回歸方程的殘差大于零時觀測值為1(表示過度投資)，殘差小于零時觀測值為0(表示投資不足)。進而將過度投資的企業(yè)設(shè)定為處理組，并從樣本期間內(nèi)投資不足的企業(yè)中通過PSM方法分別按1:1、1:2匹配得到對照組。匹配變量的選擇為：營業(yè)收入增長率SGR、股權(quán)集中度FSH、自由現(xiàn)金流FCF、毛利率GPM、高管激勵TEC。結(jié)果顯示，基于PSM方法匹配的樣本回歸的OI系數(shù)仍顯著為正，說明企業(yè)過度投資是產(chǎn)能過剩的原因之一。限于篇幅，此部分結(jié)果備索。，并且在控制了過度投資的影響后，不確定性對產(chǎn)能過剩的影響也是一致的。綜上，過度投資更多地是受政策不確定性的影響，而產(chǎn)能過剩則對經(jīng)濟不確定性更為敏感。上述實證結(jié)果再次很好地驗證了本文理論模型結(jié)論。

進一步地，本文展開了系列穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果如表7。第一，采用多種方法重新測算過度投資，包括參考吳超鵬等(2012)[52]、金宇超等(2016)[40]基于資產(chǎn)負債表測算企業(yè)新增投資支出，參考Biddle et al.(2009)[53]的投資模型來測算過度投資或僅取投資殘差為正的樣本來度量過度投資等，結(jié)果顯示，過度投資的測算方法并不影響本文的主要結(jié)論。第二，參考Aretz和Pope(2018)[54]的測算模型，運用隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)重新測算產(chǎn)能過剩，結(jié)果也不影響本文結(jié)論的穩(wěn)健性。第三，檢驗了內(nèi)生性問題的影響。首先，遺漏重要解釋變量是潛在內(nèi)生性問題的可能原因之一。為檢驗本文模型設(shè)定是否存在較嚴重的遺漏變量問題，參考Oster(2019)[55]提出的δ方法，作者對可能存在的遺漏變量影響進行了穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果顯示，在目前的回歸模型設(shè)定中，遺漏變量對核心解釋變量估計結(jié)果的偏誤影響較小。其次，解釋變量和被解釋變量之間的互為因果關(guān)系也是潛在內(nèi)生性問題的來源之一(20)非常感謝審稿專家的建議。從本文對經(jīng)濟不確定性MU和政策不確定性PU的變量定義來看，內(nèi)生性問題的影響較小。就MU而言，它是以企業(yè)過去5年的非正常銷售收入的標準差度量(申慧慧等，2012)[26]，因此當(dāng)期的過度投資和產(chǎn)能過剩對MU的影響應(yīng)該較小，互為因果關(guān)系的可能性較低。就PU而言，本文是以省級層面的市委書記變動率度量，由于官員變更事件對企業(yè)而言很可能是外生事件，它可以較好地克服潛在的內(nèi)生性問題(羅黨論等，2016[56]；陳德球和陳運森，2018[57])。。為檢驗是否存在雙向因果關(guān)系的潛在影響，本文參考楊海生等(2015)[50]的思路(21)解決內(nèi)生性問題的常見方法，主要包括工具變量、傾向值匹配、實驗以及準實驗等方法，但在探討省級官員變更頻率引發(fā)的政策不確定性的影響時，少有研究提出合適的工具變量或使用PSM方法進行內(nèi)生性問題的討論。如何基于常用方法進行實證設(shè)計以解決內(nèi)生性問題將是作者的未來研究方向。，分別按過度投資OI(或產(chǎn)能過剩EC)和政策不確定性PU各取數(shù)值最高的25%和數(shù)值最低的25%進行交叉匹配。結(jié)果顯示，在不同的子樣本中，政策不確定性PU這一解釋變量系數(shù)的顯著性差異與雙向因果情形下所假設(shè)的不一致。因此，有較大的概率可以認為，PU與OI(或EC)不存在雙向因果關(guān)系。

表6 不確定性影響過度投資與產(chǎn)能過剩的實證結(jié)果

(續(xù)上表)

表7 穩(wěn)健性檢驗

(續(xù)上表)

六 結(jié)論與政策建議

借鑒現(xiàn)有的實物期權(quán)理論研究成果，本文構(gòu)建一個受雙重不確定性約束的動態(tài)分析框架，將經(jīng)濟不確定性和政策不確定性作為約束企業(yè)投資決策的兩大不確定性引入一個包含投資和生產(chǎn)兩階段的動態(tài)模型，從理論模型和數(shù)值模擬兩個方面詳細闡析了異質(zhì)不確定性對企業(yè)過度投資與產(chǎn)能過剩的內(nèi)在影響機制，從而厘清了企業(yè)從投資到生產(chǎn)這一決策傳導(dǎo)過程的微觀基礎(chǔ)，為政策制定者更有效地通過政策工具來應(yīng)對過度投資和產(chǎn)能過剩問題提供了切實的理論指導(dǎo)。

數(shù)值模擬分析結(jié)果表明，并不是所有的過度投資都會伴生著產(chǎn)能過剩，只有當(dāng)過度投資是一種受風(fēng)險偏好減弱所驅(qū)動的內(nèi)生型產(chǎn)能擴張時，更趨風(fēng)險厭惡的企業(yè)才會在其生產(chǎn)過程呈現(xiàn)出產(chǎn)出滯后于產(chǎn)能的過?，F(xiàn)象；而不確定性正是導(dǎo)致風(fēng)險偏好減弱最重要因素。本文還發(fā)現(xiàn)，不確定性對產(chǎn)能和產(chǎn)出的雙重影響則使得其在產(chǎn)能過剩的形成過程中所產(chǎn)生的影響效力往往要大于其在過度投資中所產(chǎn)生的影響效力。更特別地，由于過度投資和產(chǎn)能過剩分別發(fā)生于企業(yè)投資——生產(chǎn)決策過程的不同階段，其風(fēng)險源表現(xiàn)出了差異化的分布特點：過度投資主要受政策不確定性的影響，而經(jīng)濟不確定性則成為產(chǎn)能過剩的主導(dǎo)風(fēng)險因素。進一步地，以2003-2018年中國上市公司的年度數(shù)據(jù)為樣本，本文測算了各企業(yè)的過度投資與產(chǎn)能過剩值。實證表明，不確定性對過度投資與產(chǎn)能過剩均有顯著的刺激作用，且政策不確定性對過度投資的形成影響更大，而產(chǎn)能過剩則對經(jīng)濟不確定性更為敏感，過度投資是產(chǎn)能過剩的重要成因之一。實證結(jié)果與理論分析基本一致。

總結(jié)得到如下政策建議：(1)由于過度投資并不必然導(dǎo)致產(chǎn)能過剩，因此在實踐中，解決產(chǎn)能過剩問題要比解決過度投資問題更為重要；(2)在解決產(chǎn)能過剩問題的過程中，既可以在投資階段通過治理重復(fù)產(chǎn)能建設(shè)來控制產(chǎn)能過剩的源頭，也可以在生產(chǎn)階段通過適當(dāng)?shù)漠a(chǎn)出保障手段來弱化企業(yè)產(chǎn)出滯后的顧慮，進而有效抑制產(chǎn)能過剩的形成；(3)在投資階段對過度投資的治理應(yīng)以政策不確定性為主，減少政策干預(yù)力度，保持政策調(diào)節(jié)的穩(wěn)定性和連續(xù)性；(4)在生產(chǎn)階段對產(chǎn)能過剩的治理則應(yīng)以經(jīng)濟不確定性為主，建立健全對企業(yè)生產(chǎn)的保障體系，維系市場運行體系的穩(wěn)定。