产能过剩的数据是从哪里来的

众所周知，产出和产能是两码事。

产出数据或者来自市场交易和税收，或者来自抽样调查。一般来说，产出数据涉及税收和上下游的投入产出关系，比较准确，容易进行复核、验证。

产能数字是怎么出来的？

统计产能有两种思路：一种是自上而下的宏观计量方法，例如峰值法、产出缺口法、企业投资决策模型优化法、资本存量法等；另一种是自下而上的调查统计方法，选择若干企业作为样本，定期调查其产能。无论采取哪种方法，前提是原始数据必须可信。

统计部门要求各家企业自报产能，可是，企业报的产能数字是否靠谱？不一定。

第一，对于许多企业来说，统计产能的规则并不清晰。举个例子，一个饭店的产能是多少？能不能拿有多少饭桌、多少椅子，再乘上循环次数来计算“产能”？倘若如此，恐怕没有一家饭店的产能不过剩。饭店老板宁肯多摆几张饭桌也不愿意让客人转身就走。除了每天晚饭前后，饭店的椅子能坐满吗？

第二，能否完全利用企业的设备取决于许多技术因素。在企业内部很可能存在人员、技术、能源、原材料等短板，限制了全部设备的开动。企业统计自身产能的时候往往假定所有设备都能正常开动，其结果必然是夸大了企业产能。

第三，有些人把企业最高的生产纪录当作产能。其实，这很不靠谱。

有些历史纪录是不合理的。如果违背经济规律，在短期内也许可以创造一个高纪录，但很难持续下去。改革开放之前，只要一有什么“最高指示”或者召开什么代表大会就要搞“献礼”。为了创造高产纪录，破坏正常的生产流程，拼人力、拼设备，不顾工人安全，违章作业。在某些矿山，打破正规的采掘平衡，不抓掘进，不管维修，在富矿区乱开乱采，竭泽而渔，杀鸡取卵。蛮干胡来，往往能够创造出一个又一个惊人的纪录，主管官员也会因此而得到晋升。可是，随后的生产难以为继，频频发生重大安全事故，不得不倒退、调整，造成严重的资源浪费，付出昂贵的“学费”。如果拿这些最高产出纪录作为标杆，就只能带来灾难性的后果。

第四，企业出于自身利益考虑未必讲实话。恰如巴曙松（2006）所指出，“在项目申报时，厂商尽量高报产能，为未来的发展预留空间；在实际建设和生产时，则根据实际情况调整产量，增加了自身的灵活性。很多厂商虚报自己的产能，既可能是为了预留发展空间而未必完全用足这些产能，也是防范在可能出现有保有压的调控中不但不被压而且能够获得兼并其他厂商、整合产业的发展机会。而地方政府希望新建项目的产能越大越好，不但代表着它们的‘政绩’，而且意味着创造更多的就业机会和提高纳税能力。产能也代表了当地的经济实力，便于增强自身在招商引资方面的吸引力。因此，在这次产能过剩行业调查中获得的数据存在很大的‘水分’”。

第五，在统计产能的时候，必须将技术落后的高污染、高能耗的产能撇除。随着科学技术进步，企业必须不断更新设备，与时俱进。在20世纪80年代，大量乡镇企业一哄而上，其中有许多高污染、高能耗的小高炉、小水泥立窑等。在许多老企业中，许多设备早已过时，效率差、能耗高，或者污染严重。对于大多数企业来说，必须不断地淘汰陈旧设备，引进新技术、新设备，节能减排，新陈代谢。如果把这些老设备都计入产能，很可能夸大产能数据，得出产能过剩的结论。在企业上报的产能数字中是否扣除了高能耗、高污染、技术落后、即将被淘汰的产能？由于产能数据和实际产出没有直接的、确定的联系，很难复核与查证。

第六，产能数据是取自某一个时间点还是某一段时间的均值？正在兴建或者即将投产的设备算不算当期的产能？众所周知，在产出统计上有明确的规定，可是在产能统计上这个边界很不清晰。

诸如此类问题使得产能数据存在严重的歧义性和不确定性。

如果各个企业上报数据的口径不同、可信度不同，那么无论采取自上而下还是自下而上的统计方法，汇总之后都没有多大意义。毋庸讳言，产能数据中充满着各种问号，可信度不高。

仔细研究一下治理产能过剩的文件，不难发现这些文件所依托的产能数据存在着严重的偏差。非常遗憾，有关部门从来不公布产能数据的统计过程，很少召开认真的学术研讨会，很少见到有价值的研究成果。对于学术界的质疑，某些官员采取回避、躲闪的态度，既不肯定也不否定，敷衍塞责，能拖就拖。显然，如果统计出来的产能数据的可信度较差，产能过剩的结论自然疑问重重，难以服人。

学风浮躁，使得治理产能过剩成了一出极不严肃的闹剧。