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供给侧改革要消灭“等靠要”和“撘便车”怪象

放大字体  缩小字体 发布日期:2016-04-27  来源:互联网  作者:纸引未来
核心提示:
中央关于加速推进供给侧改革的重大方略获得社会的高度认可和各级政府的积极响应。两会前后,各省市纷纷出台了地方供给侧改革的相关政策,其中广东的“1+5方案”最具有代表性,也最为详尽和完整。贵州方案强调“地方特色的有效供给”,云南方案强调促改革与稳增长的双管齐下。除总体政策外,一些省份还出台了“去降补”的具体方案,如甘肃的“降成本方案”,山西的“工业转型升级”方案,山东、湖北和湖南等省的“房地产去库存”方案,河南、山西和内蒙古的“煤炭去产能专项方案”等。各级政府充分结合地方省情,将推进供给侧改革,跟稳定经济增长,激发地方经济活力充分结合了起来,改革效果初步显现。但是在具体操作中,大家也碰到了很多困难,积累了一些矛盾和问题。

  和讯网刊登申银万国研究所所长杨成长文章表示,当前迫切需要在认真总结各级政府改革实践的基础上,将碰到的共性困难、问题和风险提炼出来,加以认真总结分析,并从整体上进一步完善改革的政策环境和指导方案。      改革过程中面临的共性问题      文章分析,产能过剩行业和产能过剩程度的判断缺乏统一标准。各级政府在去产能上主要出台三方面政策,一是制定限制产能继续增长的行业名单;二是对已经判定为产能严重过剩的行业,制定降低产能的目标和具体时间表;三是加速对僵尸企业的清理。但是在具体执行上,到底哪些产业可以列为产能过剩行业,过剩多少,地方政府是否可以随意增加过剩行业的名单,缺乏统一标准。各级政府对产能过剩行业的判断,除了根据近期国务院出台的针对煤炭和钢铁行业去产能的指导意见外,主要参照2012年发改委和工信部等10部门《关于抑制部分行业产能过剩和重复建设引导产业健康发展的若干意见》,根据这一文件,钢铁、煤炭、水泥、造船、电解铝和玻璃被认为是六大全国性的产能严重过剩的行业。然而,由于各地产业状况差别很大,各级政府去产能不可能仅局限在这六大产业上。      大家在判断过剩产能的产业以及过剩程度上的主要困难是:第一,社会各界对产业过剩的判定差距很大,政府部门、研究部门和行业组织对相关产业是否过剩、过剩多少,判断不一,观点分歧很大。第二,对产能过剩的判断主要是从行业整体上分析的,具体到各省市各地区差别就更大。行业整体产能过剩不代表该地区该行业产能就一定过剩。这里牵涉到产业在全国布局问题。第三,除了中央政府统一裁定的产能过剩的行业外,各地区的确存在着一些特定和特色产业和产品,也存在严重过剩问题,是否都可以纳入到产能严重过剩的产业中去,缺乏执行依据。第四,从历史经验看,市场总是在不断变化的,政府对产能过剩的裁判,并据此采取行政手段去限制产能或去除产能,往往存在着一定的市场风险。      对“僵尸企业”的认定和处理缺乏统一标准。“僵尸企业”主要集中在产能过剩行业,是指那些缺乏市场竞争力和盈利能力及自生能力,低效占用资源,依靠银行贷款和财政输血存活,资不抵债,连续亏损3年以上且不符合结构调整方向和能源环境要求的企业。关于僵尸企业出清的标准,中央政策主要强调两项,一是“不符合国家能耗、环保、质量、安全等标准”;二是“持续亏损三年以上且不符合结构调整方向”。对不符合能源环境标准的企业实行关停并转或剥离重组;对不符合经营标准的企业则采取资产重组、产权转让、关闭破产等方式处理。      尽管国务院已经给出了“僵尸企业”的识别标准,但目前各级政府在有关僵尸企业的甄别和处理上仍然存在着操作上的困难。一是国家未对僵尸企业进行摸底,各级政府公布的僵尸企业识别标准差别很大。若依能耗、环保及安全等标准作为判别标准,弹性太大,可操作性较差。若依“连续亏损三年”的财务指标为判别标准,范围又太广。仅按照财务指标,即使在上市公司中也存在一大批企业可以划定为僵尸企业。如果以A股市场扣除非经常损益后每股收益连续3年(2012-2014年)为负的标准来筛选,沪深两市有多达200多家上市公司可归类为“上市类僵尸企业”。三是对国有和民营企业是否应该按照同一标准来划分争议很大。划定本身是为了后面的清理,由于对国有和民营企业需要采取不同的手段来处理,如果按照同一标准,那么民营企业在僵尸企业中的比重就太高,处理僵尸企业的范围就太广,处理的社会负担就太重。      从目前地方政府对僵尸企业的摸底情况来看,“僵尸”的选择标准差别很大。如山东公布的《关于开展“僵尸企业”有关情况调研的紧急通知》的标准是:“无望恢复生气,但由于获得放贷者或者政府支持而免于倒闭的负债企业”。具体分三种类型:一是企业还在生产经营,但效益低下,利润不够支付企业信贷利息;二是企业已停止经营活动半年以上,主要标志是半年以上未上缴增值税;三是企业生产经营活动基本停止,主要标志是企业暂停工业用电。按照该标准,山东确定448家“僵尸企业”,其中70%以上的企业分布在轻工、纺织、建材、机械、化工等行业。安徽省主要筛选过剩产能行业中的特困企业,制定“特困”标准,钢铁和煤炭等化解过剩产能任务较重的“特困”企业高达1040余家,其中规模以上中型企业126家等。      “去库存”演变成了单纯的楼市“去库存”。近期有关楼市的去库存政策忽视了房地产的资产属性和地区之间的差异性。从各地出台的相关政策来看,相关去库存政策都演变成了房地产行业的去库存政策。似乎我国工业领域库存问题并不严重,不存在去库存问题。其实,我国工业领域资产规模过于虚胖,库存过大,折旧过低,低效无效资产规模庞大,导致总资产和净资产收益率过低,严重制约了企业投资的积极性。企业投资增速持续下降是我国经济长期稳定增长的最大隐患。去库存对工业领域同样具有十分重要意义。将去库存政策演变成为单纯的房地产去库存政策,这种导向是不正确的。      出台的房地产去库存政策没有充分考虑到房地产的金融属性,演变成了短期刺激房地产需求政策。房地产作为一种资产,不同于一般工业产品,具有金融属性,具有杠杆性和投机性,除了受真实供求关系影响外,还受到金融市场的影响。2015年下半年以来,我国货币宽松,利率大幅度下降,对股市、债市、汇市和房地产市场产生了连锁刺激作用。在利率短期急剧下行,人民币汇率出现了趋势性贬值和股市大幅度波动影响下,资金大量涌入了具有投机价值的部分中心城市的房地产市场,导致部分中心城市房价出现了大幅度上涨,投机氛围浓厚。在这个时候出台房地产去库存政策,必须要充分考虑到当前金融市场环境对房地产的影响,不能火上浇油。近期出台的政策,由于没有充分考虑到金融市场对中心城市房地产的刺激作用,导致部分中心城市在房地产去库存政策、金融市场利率下行的双重刺激下,房价上涨出现了失控状况。尽管我们及时调整了相关政策,但是毕竟已经造成了部分中心城市房价上涨过快和绝对水平过高的状况,对未来房地产市场的稳定健康发展造成了不利影响。      去房地产库存政策也没有充分考虑到我国城市之间的差别。我国三四线城市房地产库存严重,主要是由于这些城市只发展了房地产和部分硬件基础实施投资,城市的人居配套服务能力、公共服务能力跟不上,产业导入和就业机会跟不上,农民即使买了房,也无法在城市安居生活。因此政策的核心是要解决这些城市的综合服务功能问题,积极创造农村居民进城安居生活的条件,而不是单纯的鼓励居民买房。一些省市简单采取鼓励大学生买房,或将商品房转化为养老安置房等方法来消化房地产库存,都不能解决根本问题。当然也有部分省份(如河北、湖北、湖南等)出台的政策,与户籍制度改革、公积金制度改革、棚户区改造货币化安置和保障房商品化改革结合起来,突出了支持农民进城购房的政策导向,不仅有利于房地产去库存,也有利于推进城镇化和市民化进程的加速推进。      去杠杆政策演变成了金融领域的去杠杆政策。各地出台的去杠杆政策,大都演变成了金融领域如何去杠杆,如何控制金融市场风险的政策。这次供给侧改革,主要是针对实体经济领域中的问题,尤其是着力解决工业领域中服务于投资的部分采掘业、冶炼加工业和设备制造业中产能严重过剩,行业经营环境日趋恶劣的问题。金融领域中的问题不是政策的着力点。尽管实体经济去杠杆,会牵涉到实体和金融两方面,但是供给侧改革中的去杠杆,主要还是针对实体企业或地方政府杠杆水平过高,杠杆率增长过快,财务负担过重等问题。单就金融业的杠杆率来看,总体上不高,一些金融行业还需要继续增加杠杆率。  地方政府在去杠杆上之所以难以出台相关政策,一是各级政府的负债问题,主要需要中央的统一安排和部署来解决,例如实行债务置换就是很好的方法,在不降低地方政府杠杆率的情况下,大大降低了付息负担。单从地方政府来说很难出台相关政策。二是对实体行业来说,杠杆率是否过高很难判断。目前,政府相关部门并没有给出我国各行业负债率的统一数据,市场上流传的各类数据差别巨大。归结到各个地区各个行业杠杆率多少是合适的,需要降低多少,就更难判断。三是降低实体经济的杠杆率的确需要金融各行业的支持。由于我国对金融业实行分业监管和垂直监管,地方政府对金融各业没有直接的行政管理权,无法针对金融行业出台政策。      供给侧改革中成本和收益严重不对称,存在成本互相转嫁和搭便车的现象。无论是去产能、去库存、还是清理僵尸企业,都需要付出非常高的改革成本,包括企业所有者的资本损失、债权人的债权损失和工人的就业损失等。供给侧改革本质上是政府运用行政和市场相结合的手段,在短期内集中处置部分过剩产能、过多库存和过高债务,兼并和注销部分企业,从而达到优化行业发展环境,让大部分处于这些行业的企业获得正常经营和发展环境的改革。因此,改革成本的承担者和改革成果的受益者往往分属于不同主体。一个行业加速去产能,会使得上下游行业受益。一个地区加速去除部分行业的产能,会导致分布在其他省份的该行业的企业受益。国有企业加速去产能,会导致处于同一行业的民营企业受益。实体经济加速去产能,清理僵尸企业,会导致金融机构短期债权受损等。      这种成本承担者和受益者分属不同产业和地区的状况,会导致成本的相互转嫁和搭便车情况。在目前的改革实践中,存在着地方政府总希望用中央政府专项资金来兜底,企业希望政府资金来兜底,民营企业希望国有企业来兜底,实体企业希望金融机构来兜底的情况。存在着谁的改革速度快、力度大,谁付出的改革成本就很高,等到该行业因为产能和库存清理后发展环境正常,没有改革的地区和企业反而受益。这就形成了观望者受益的搭便车现象。      供给侧改革会导致部分金融市场潜在风险集中暴露。供给侧改革本质上是以一定的行政手段来加速调整传统供给结构,以适应新的市场需求的过程。从改革方向来看,有利于化解潜在的金融风险。但是短期内去产能、去库存、去杠杆,并集中处理僵尸企业,会导致相关企业失去持续融资条件,债务风险将集中暴露。根据业内测算,2015年我国煤炭、钢铁、水泥和有色四大行业存量有息负债超过5万亿,其中银行贷款约占1/2,债券占1/3,非标等约1万亿。规模还是相当巨大的。另外,这些行业的上下游和企业之间都存在着规模巨大的应收应付的债权债务链条,非付息债务的规模也十分巨大。对一批企业的集中处理,肯定会影响到相关企业之间的债务链,导致各种债权类资产和信贷类资产受损,导致债务风险的相互转嫁,并传导到相关金融市场上。因此,缺乏对供给侧改革所导致的金融市场风险的整体评估和应对策略,是目前供给侧改革推进中的重大隐患。      完善政策环境和风险控制机制      文章认为,一要尽快出台供给侧改革的统一指导文件。目前,各级政府的供给侧改革已经如火如荼地开展起来,迫切需要中央出台有关“去降补”的统一指导意见,明确去产能的行业范围、产能过剩的衡量标准、僵尸企业的界定标准和处置流程,以及国有和民营企业的不同政策等,明确各级政府在供给侧改革中的权利职责,以及能够根据地区情况作灵活调整的职权范围。由于供给侧改革既是全国性的,又具有突出的行业属性,需要将国家的统一政策、主要行业供给侧改革的指导意见和地方政府的政策有效结合起来。要突出全国性行业指导意见的作用。要从既能有效化解产能、又能优化行业布局的角度,明确各省份去产能的基本任务,实行有差别的统一。      二要建立供给侧改革中的部际协调机制,以及行业和地方政府的协调机制。供给侧改革是一个全国统一的庞大系统工程,牵涉到部委之间的协调、各行业组织跟地方政府之间的协调、省际之间的协调,以及实体部门和金融部门之间的协调等。如果不能有效沟通,形成很好的协调机制,就很容易形成互相观望或相互掣肘的情况。要尽快形成推进供给侧改革的组织保障,建立协商机制,加强信息沟通,统一思想认识,明确各主体职责,防止问题和矛盾相互转嫁。      三要尽快形成市场化的成本和收益补偿机制。目前很多地方政府都希望将供给侧改革中的成本,特别是限制和削减产能、处理僵尸企业所形成的债务成本和下岗职工的安置成本,转由中央政府的专项资金来承担。这是不现实的。供给侧改革要充分发挥市场机制的作用,应该主要依靠市场化的方法和手段来化解改革成本。削减产能和处理僵尸企业,推进企业并购,将会大大优化产业发展环境,让大部分企业受益。要通过一定的机制和手段,让这些受益的企业和领域根据受益程度将一部分受益拿出来,用于支付改革成本,形成市场化的改革成本补偿机制。例如,目前正在积极探索的搭建煤炭和钢铁上下游行业的成本收益风险分担网络平台;建立供给侧改革共享基金,让受益地区以税收转移的方式补贴受损地区,都是很好的尝试。只有形成了市场化的成本和受益转移和补偿机制,让削减产能和清理僵尸企业的地区获得正常补偿,才能真正调动各地区各行业开展供给侧改革的积极性,不再出现“等靠要”和“撘便车”现象。      四是加快建立供给侧改革对金融市场影响的风险评估和防范机制。当前,我国正处在经济转型最困难的时期,各种问题和风险正在逐渐积累并逐步释放。2015年下半年以来,我国股市、债市、汇市和房地产市场都出现了一定程度的波动。目前金融市场的稳定性仍然面临着考验。在供给侧改革集中削减产能,清理僵尸企业,会导致部分行业和企业的信用风险集中暴露,对金融市场产生一定的影响。尤其是要高度关注零散的风险事件,会引发或传导成局部金融市场动荡的可能性。      目前,供给侧改革都是分地区分产业在进行,相关部门往往只关注了改革对本地区或本产业的影响,容易忽略金融风险的传导效应,部分地区为了加速推进改革,往往将实体经济的风险向金融市场或金融机构转嫁,或暂时由金融机构来承担。这些做法对金融市场的稳定都构成了一定威胁。因此,必须要建立全国统一的有关供给侧改革中金融市场风险的监测和防范机制,及时评估,全面监控,引导企业和金融机构以正确的方式来解决银行信贷资产、债务资产和不良资产处置中的违约风险,积极通过债转股和资产证券化等方式来化解风险,坚决防止风险的集中暴露和简单转嫁。 
 



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