产能均衡发展是新工业化发展路径的前提和保障,是提升经济发展质量,稳定经济增长的重要基础。产能失衡包括产能供给不足和产能过剩两种表现形式,20世纪90年代后期之前,工业经济主要表现为产能供给不足,被称为“短缺”经济。90年代后期以来,经济发展取得了长足进步,产能供给提高,随之开始面临产能过剩风险。产能过剩行业涉及到金属冶炼、矿物制品、机械装备等传统重化工业,近几年风电、光电设备以及能源化工等一些新兴产业也未幸免。产能过剩的存在阻碍了各类市场要素向实体经济领域尤其是工业领域的聚集,削弱了工业经济发展和创新后劲。如不及时采取措施对产能过剩风险加以化解,势必会加剧市场恶性竞争,造成行业亏损面扩大、企业职工失业、银行不良资产增加等问题,危及产业健康发展,阻碍产业结构优化调整。同时产能严重过剩风险已成为我国经济运行中的突出矛盾和诸多问题的根源,财政收入下降、金融风险积累、能源资源瓶颈加剧、生态环境恶化等,甚至影响到民生改善和社会稳定大局。尤其是在2008年国际金融危机之后,我国经济下行压力增大,产能过剩行业雪上加霜,以产能过剩为主要表现形式的产能失衡问题已经发展成中国转型时期面临的重要风险问题。防范和化解产能过剩风险以及对产能进行动态调整既依赖于市场的自我修复能力,也离不开政府适时合理的政策干预,合理的干预政策应有效逐步降低行业产能过剩风险发生率,缩短产能过剩平均持续时间,减弱其波动幅度。全方位监测工业产能均衡动态变化,对其变动轨迹予以长期追踪,分析其特征和模式变动越来越成为宏观经济管理的重要内容。基于上述背景,本文建立产能均衡动态监测体系,基于动态因子模型建立理论模型,紧扣概念内涵构建产能均衡动态监测指标体系,编制产能均衡动态监测指数,分析我国工业整体和大类行业产能均衡变动规律。在产能均衡变动的影响因素分析基础上挖掘失衡风险预警指标,编制工业整体和大类行业产能失衡风险预警指数,计算预警概率,进行预警效果评估,完善产能失衡风险预警体系。主体研究内容如下:第一,理论基础与基本概念。该部分系统梳理了同产能均衡变动研究密切相关的经济周期理论、产业组织理论和产业关联理论。在已有研究基础上给出产能均衡的定义、性质和形式,构造刻画产能过剩风险的发生时间、持续时间、发生率、相对规模等系列动态分析指标。第二,产能均衡动态监测体系及实证。该部分首先基于动态因子模型构筑产能均衡变动理论模型。其次选取可观测指标构建产能均衡动态监测指标体系,在备选指标基础上以1991年到2016年的工业年度数据和工业整体及大类行业2001年1月到2017年9月的月度数据为样本,以PPI为基准变量采用时差相关分析方法筛选出具有同步性质的指标集,从中剔除造成严重信息冗余的指标构成产能均衡动态监测目标变量。再次应用合成指数(Composite Index,CI)、扩散指数(Diffusion Index,DI)和Stock-Watson指数编制产能均衡动态监测指数,刻画我国工业产能均衡变动的动态过程,分析产能过剩发生的时间、持续时间、相对规模和可能程度等动态特征。最后就产能均衡动态监测指数与宏观经济的周期协同性问题做进一步的讨论。第三,产能均衡变动的影响因素及失衡风险预警指标体系构建。从市场因素、非市场因素、影响因素的传导通道和投资四个方面对产能均衡变动的影响因素进行深入分析,将各个影响因素与可观测统计指标相对应,构建失衡风险预警指标体系。第四,产能失衡风险预警分析。首先改进了Harding-Pagan转折点识别算法,采用改进后的Harding-Pagan识别算法对产能均衡监测指数进行识别。其次对第4章构建的预警指标体系进行校验,编制预警指数,以Harding-Pagan识别结果为因变量采用Probit模型估计预警概率,给出高风险阈值。最后对预警指标的预警效果进行评估,分析预警指标的边际效应。第五,典型行业产能均衡动态监测及失衡风险预警。该部分以12个典型大类行业为例进行产能均衡动态监测和失衡风险预警分析。监测分析方面,详细分析典型大类行业产能过剩风险发生次数、发生率、平均持续时间、最高深度和相对深度等动态特征以及典型行业间的周期协同性;并以全部35个大类行业为样本分析产能过剩风险发生率的行业特征成因和阶段性特征。预警分析方面,在分别编制典型大类行业风险预警指数、估计风险预警概率、给出行业高风险阈值基础上,评估预警效果,分析各预警指标边际效应;并就产能失衡中的典型问题进行探讨,分别建立固定效应面板模型和面板Probit模型,分析投资“潮涌”现象的现实表现。该部分是产能均衡动态监测及失衡风险预警研究在行业层面的推广和延伸,是前述三部分分析方法向行业层面的拓展,产能过剩风险发生的行业特征成因分析、阶段性特征分析和对“投资潮涌”现象的探讨起到一定的归纳和提升作用,完善了产能均衡监测和预警研究体系结构。本文主要结论:第一,对我国工业整体产能均衡变动的监测和分析发现:产能过剩风险连续3个月及以上发生率为33.84%,连续6个月及以上发生率为20.2%,2001年1月到2017年9月间,共出现四次过剩,其中2001年7月到2002年2月和2014年9月到2015年3月程度较轻;2008年9月到2009年8月连续一年时间的衰退,平均深度高达214.33%,谷值深度718.13%;2011年9月到2012年9月持续13个月,时间最长。2008年国际金融危机带来的负向冲击影响巨大:危机后,主要工业经济指标大幅下滑,工业经济增速换挡态势显著,国际金融危机的负向冲击对工业经济增速换挡的助推效应明显;危机后产能均衡变动基本表现特征恢复,具体表现在产能过剩持续的时间和深度恢复到危机前水平,但是平均周期长度增加,产能均衡变动进入低波动,宽周期模式。第二,对大类行业产能均衡变动的监测和分析发现:行业产能过剩风险发生特征具有显著异质性,连续3个月及以上产能过剩风险发生率范围从3.24%到52.3%,平均持续时间从3个月到11.3个月,平均深度则从23%到417.8%,呈现严重的结构失衡,结构性问题已成为我国工业产能均衡的巨大阻碍。第三,对大类行业产能均衡监测指数研究发现:产能过剩风险发生呈现多源性特征。行业特征对产能过剩风险发生具有显著影响,具有高的价格影响关联度,高的投资关联度,处于产业成长阶段的行业产能过剩风险发生率低;反之,价格影响关联度低,投资关联度低,处于产业成熟阶段的行业产能过剩风险发生率高。进入产业生命周期成熟阶段行业产能过剩风险发生率相比其他行业高约6个百分点。经济周期变动因素左右着行业产能过剩严重程度和过剩的波及程度,尤其受到2008年国际金融危机的外源性负向冲击影响,绝大多数行业产能过剩程度被严重放大,深度增加,某些行业达700%以上,波及程度比危机前增加15%,随着对外开放程度加深,同全球经济连接日益紧密,外源性影响将逐步增强。工业整体和大部分典型行业在2011年9月到2012年9月出现长时间的产能过剩状态,不能排除“四万亿”强刺激方案的影响,具有政策干预因素诱发特点。第四,对大类行业间产能均衡波动的周期协同性和阶段性特征分析表明:2008年国际金融危机后行业间产能均衡变动的周期协同性增强,工业产能均衡微波动特征与行业衰退普遍性特征共存,行业抗冲击能力弱化,需要精准把握调控政策的时间和力度,避免政策干预负效应。第五,对工业和大类行业失衡风险预警研究表明:宏观经济政策不确定性和产业间的传导在工业产能失衡风险的准确预警中起到了重要的作用,随着信息传递渠道逐渐畅通,产业融合进程的加快,未来代表产业间传导特征的统计指标作用可能会进一步加强。在产能失衡风险预警甚至是宏观经济周期预警分析中增加代表行业间传导的指标将会极大改善预警效果。本文针对投资“潮涌现象”构建的固定资产投资相对增速指标对行业产能均衡变动有显著的负向影响,说明行业非理性投资会显著加大产能过剩风险。本文的创新点主要体现在以下三个方面:1.构建基于动态因子模型的产能均衡动态监测体系,赋予了产能均衡统计监测研究新的解释框架和分析路径以产能均衡概念为研究起点,建立理论模型,紧扣概念内涵选取可观测指标构建产能均衡动态监测指标体系,以可观测指标的共同成分变动作为产能均衡监测的对象,采用基于动态因子模型的Stock-Watson指数方法编制产能均衡动态监测指数。聚焦于动态变化的产能均衡统计监测研究弥补了传统单指标研究片面和多指标研究缺乏系统性的不足,赋予了产能均衡统计监测新的解释框架和分析路径。2.发掘重要预警指标,完善产能失衡风险预警指标体系从产能均衡变动的影响因素中发掘出经济政策不确定性指数(EPU指数)、重要关联行业固定资产投资增速和固定资产投资相对增速指标,纳入产能失衡风险预警指标体系。从政策不确定性、产业间传导和投资的非理性跟风行为三方面改善和提升预警有效性,实证结果表明三方面预警指标对改善失衡风险预警效果具有积极意义。3.转折点识别方法的改进转折点的识别是时间序列分析的重要内容,是计算失衡风险预警概率的关键问题,直接关系到预警效果的好坏。对Harding-Pagan方法进行改进,叠加了关于波动幅度的限制和峰谷值备选点位置限制,可以有效控制噪声干扰,准确定位和识别产能过剩风险,更切合现实与研究宗旨。本文的政策建议聚焦于如下几个方面:第一,应加强行业产能均衡动态监测及失衡风险预警;第二,要注重合理搭配和使用逆周期政策;第三,调整优化投资规模与结构,及时叫停和遏制企业非理性投资;第四,要合理利用各种要素在产业间的传导以促进产业结构的优化调整,提升整体竞争实力;第五,要有序淘汰落后产能,并建立和完善产业调整支持政策。