1000亿的补贴能够去掉多少产能?
2016年政府工作报告会上,李克强总理提出要“重点抓好钢铁、煤炭等困难行业去产能……采取兼并重组、债务重组或破产清算等措施,积极稳妥处置‘僵尸企业’”。应该说,中国当前之所以提出处理僵尸企业,最终是要通过关停并转一批僵尸企业,达到去产能的目的。
解决僵尸企业问题的核心环节之一是企业自救,企业自救的核心环节是进行实质性的裁员,同时出售固定资产。但是,大规模的裁员就意味着失业人口骤增,这会给政府和社会带来严峻的挑战。
正因如此,李克强总理提出要“完善财政、金融等支持政策,中央财政安排1000亿元专项奖补资金,重点用于职工分流安置”。可见,从中央的角度来看,去产能面临的最大挑战是如何应对失业。换句话说,去产能的速度取决于解决失业的速度,中央能处理好多大规模的失业,就能去掉多大规模的产能。
因此,1000亿元能去掉多大规模的产能,取决于1000亿元能安置多少失业职工。为了回答这个问题,本文此处给出一个简明的估算框架,并在此框架下对六个典型的产能过剩行业进行研究。这些产能过剩行业包括钢铁、煤炭、水泥、玻璃、造纸、有色金属。
一、估算逻辑和估算框架
(一)估算逻辑
本文估算逻辑如下:
首先估算出某个行业要减少的产能,并据此估算出该行业因此导致的失业人数。然后,估算出该行业失业人员在各省市的分布,以及各省市对单个失业人员的处置费用。在此基础上,用各省市的失业人数乘以单位失业人员的处理费用,就可以得到该行业的总补贴费用。最后,将六个产能过剩行业的补贴费用加总,就可以得到要达到最终的去产能目标,所需要的人员处置费用总额。假如人员处置费用总额是3000亿,那么在每年补贴1000亿的情况下,要三年才能达到去产能的目标,每年最多完成目标的三分之一。
(二)估算框架
1.估算X行业要减少的产能比例
此时分两种情况,一是中央提出明确的减产规模,如煤炭,则用减产规模除以当前产能即可。还有一种情况是中央并未提出具体的减产规模,则通过当前的产能利用率,结合80%的国际产能利用率标准,换算出要减少的产能规模。
2.估算X行业失业人员规模
这一步需要假设减产率等于减员率,即去掉10%的产能意味着要减少10%的就业。因此,一旦得到各行业需要减少的产能比例,结合该行业的就业人员规模就可以得到失业人员规模。
3.估算单个失业人员的安置费用
失业职工有可能面临两种不同的安置方法:经济补偿金和一次性安置费。两种方法对应不同的补偿规模,但都可通过工资水平换算得到。工资水平的估算需要用到2015年的各省市最低工资标准(详见下文)。
4.估算X行业的补贴资金规模
这一步需要假设某一行业就业人员在各省市的分布比例,与产量在各省市的分布比例相同。即如果山西省钢铁产量占全部钢铁产量的5%,那么全部钢铁行业的就业人员中就有5%在山西,因此钢铁行业中的失业人员就有5%在山西。每个省份的失业人数乘以该省份单个失业人员的安置费用,就得到X行业的总体补贴资金规模。
二、减产额度的估算
(一)钢铁
根据中国钢铁工业协会发布的《2015年钢铁行业运行状况报告》,2015年中国粗钢产量约8亿吨,粗钢产能约12亿吨,产能利用率不到67%。如果要达到80%的产能利用率目标,则粗钢产能应减少2亿吨,降幅为16.7%。
(二)煤炭
根据中国煤炭工业协会的数据,目前全国煤炭产能在40亿吨左右,在建产能11亿吨左右,总规模为51亿吨。根据国务院发布的《关于煤炭行业化解过剩产能实现脱困发展的意见》,从2016年开始的3-5年里,煤炭行业要退出产能5亿吨左右,同时减量重组5亿吨左右煤炭产能,总计10亿吨。由此可算出,煤炭产能应减少20%才能达到去产能的目标。
(三)水泥和玻璃
根据中国最大的大宗商品数据提供方生意社,2015年全年全国平板玻璃产能在10.82亿重量箱左右,产量预计在7.4-7.5亿重量箱左右,综合产能利用率在69%水平。根据中国水泥协会的数据,截止2015年底,中国水泥协会核计全国水泥熟料设计产能18.1亿吨,实际熟料产能达20亿吨,水泥实际总产能达33亿吨。2015年全国水泥产量23亿吨,产能利用率为69.9%。因此,水泥和玻璃行业如果要达到80%的产能利用率,就大约需要减少14%左右的产能。[按照现行的分类标准,水泥和玻璃都属于非金属矿物制品业,两者在该大类占主要地位。而在进行就业统计时,只能获得非金属矿物制品业的就业人数。因此,将两者放在一起估算,主要是为了配合下一步估算失业人数。
(四)造纸
根据国家统计局的数据,2015年中国机制纸和纸板产量累计高达1.18亿吨,但机制纸及纸板表观消费量只有约1亿吨。另根据《经济观察报》提供的信息,目前中国造纸行业已有约20%的过剩产能。因此,造纸业大约要淘汰20%的产能。
(五)有色金属
根据工信部提供的数据,以电解铝为代表的有色金属行业存在严重的产能过剩。以电解铝为例,2012年电解铝的产能利用率仅为71.9%左右。照此测算,有色金属冶炼行业需减少10%左右的产能,才能达到80%的正常产能利用率目标。
(六)其他
粗钢和有色金属冶炼行业减少产能,必然意味着上游行业也要减少产能。两者对应的上游行业分别是黑色金属采选业和有色金属采选业。照此估算,黑色金属采选业和有色金属采选业要分别减少16.7%和10%的产能。
资料来源:财智研究
三、总失业人员的估算
六个产能过剩行业的就业人员数据来自2014年第三次全国经济普查的结果。
其中,黑色金属冶炼及压延工业就业人员约为471万人,按照16.67%的减员率,黑色金属冶炼及压延工业失业人员约为78.5万人。
煤炭开采和采选业就业人员约为611万人,按照20%的减员率,煤炭开采和采选业失业人员约为122.2万人。
非金属矿物制品业就业人员约为987万人,按照14%的减员率,非金属矿物制品业失业人员约为138万人。
造纸和纸制品业就业人员约为220万人,按照20%的减员率,造纸和纸制品业失业人员约为44万人。
有色金属冶炼和压延加工业就业人员约为243万人,按照10%的减员率,有色金属冶炼和压延加工业失业人员约为24.3万人。
黑色金属矿采选业就业人员约为98.6万人,按照16.67%的减员率,黑色金属矿采选业失业人员约为16.4万人。
有色金属矿采选业就业人员约为76.2万人,按照10%的减员率,有色金属矿采选业失业人员约为7.6万人。
四、单个失业人员安置费用的估算
目前,有两种安置失业职工的方法。一种是采用经济补偿金。经济补偿金是用人单位解除劳动合同时,用人单位依法一次性支付给劳动者的经济上的补助。经济补偿金按劳动者在本单位工作的年限,每满一年支付一个月工资的标准向劳动者支付。当劳动者月工资高于本地区上年度职工月平均工资三倍时,向其支付经济补偿按照月平均工资三倍的数额支付,向其支付经济补偿的年限最高不超过十二年。
还有一种是一次性安置费。所谓的一次性安置费,是指国家为支持国有企业减员增效而在国务院确定的优化资本结构试点城市中实行的一项安置破产企业职工的特殊政策。这一政策的核心是,破产企业职工自谋职业的,政府可根据当地的实际情况,发放一次性安置费,不再保留国有企业职工的身份。一次性安置费原则上按照破产企业所在市的企业职工上年平均工资收入3倍发放,具体发放标准由各有关市人民政府规定。20世纪90年代国企改革过程中,就曾采用这种方法安置破产国企的职工。
不难看出,两种处置方法都与员工的工资水平挂钩。根据国家统计局公布的数据,2014年各省市制造业从业人员的平均工资水平大约是该省市2015年最低工资标准的2.5-4倍。考虑到产能过剩行业的就业压力更大,因此选择最低工资标准的2.5倍,作为六个产能过剩行业员工平均工资的估计值。(附录给出按照4倍水平估算员工工资时的最终结果。)
资料来源:财智研究
接下来,如果采用支付一次性安置费的方法,则只需要将工资水平乘以36,即得到各省市处置单个失业人员所需支付的费用。
资料来源:财智研究
如果采用经济补偿金方法,则需确定平均工龄水平。从企业的角度来看,辞退工龄较短的员工成本更小,但达成一致性的难度更大。相反,辞退工龄较长的员工成本较大,但更容易达成协议,因为这些职工可以在较短时间内领取退休金,同时也能在获得较多的经济补偿金。此处,我们取12年作为平均工龄的估计。
资料来源:财智研究
五、失业员工处置资金总额的估算
首先,我们根据每个行业在不同省份的占比,估算出每个行业的失业人员在各省份的分布。由于每个行业都对应不同的分布比例,此处不单独列出。然后,将该省份失业人数分别乘以两种处置方法,并分别加总,得到两种处置方法下的成本支出。
如表6所示,如果用经济补偿金的方法处置失业人员,那么六大产能过剩行业及相关行业若要达到去产能的目标,要支付的处置资金总额为1637亿元。如果用一次性安置费的方法处置失业人员,那么六大产能过剩行业及相关行业若要达到去产能的目标,要支付的处置资金总额为4912.5亿元。如果两种方法结合的话,那么假设每种方法各应用于50%的失业员工,要支付的处置资金总额就是3575亿元。
资料来源:财智研究
现在,我们可以回答最开始提出的问题,那就是1000亿究竟能去掉多少产能。如果完成去产能的目标意味着要花1637.5亿元来安置失业员工,那么在每年拿出1000亿的情况下,要花1.6年才能完成去产能目标。而一旦这笔钱变成4912.5亿元,那么最终完成去产能的目标要花近5年,每年拿出的1000亿只能完成去产能目标的20%。
资料来源:财智研究
六、结论
本文研究表明,若要达到去产能的目标,六大产能过剩行业及相关行业需承担1637亿-4912亿元的失业员工处置费用。之所以会有这么大的差距,主要取决于将要采取何种失业员工处置方式。同时,1000亿元对应的去产能规模也不尽相同。
当然,本文主要目的是提出一种估算框架,具体的估算细节仍有待完善。其中,对去产能目标的估算、产能与就业之间的比例、平均工龄的测算等关键变量,均有待通过更深入的研究加以校准。
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