制造业固定资产投资精选(九篇)

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第1篇：制造业固定资产投资范文

关键词：固定资产投资 形势 展望 问题 对策

一、2012年上海固定资产投资运行情况

（一）投资者信心指数企稳，全市固定资产投资小幅增长

2012年上海固定资产投资者信心指数为114.58点，比2011年小幅回落0.26点，呈现低位运行但逐步企稳的态势（见图1）。全年完成固定资产投资5254.38亿元，比上年同期增长3.7%。从投资主体的经济类型看，国有经济投资1855.24亿元，同比下降1.1%；非国有经济投资3399.14亿元，增长6.5%。非国有经济投资中，私营经济、股份制经济和外商投资保持增长势头，集体经济、联营经济、港澳台投资和其他经济呈下降态势。

图1 2005-2012年上海固定资产投资者信心指数

（二）宏观调控政策对房地产单位的投资意向有所抑制，但对全市投资增长影响不大

2012年开展的投资意向调查主要对全市各种登记注册类型的企业、事业和行政单位共1427家进行的计划总投资（或实际需要总投资）500万元及500万元以上的固定资产投资项目，包括建设和改造投资、房地产开发投资及其他固定资产投资进行调查。

调查结果显示，六成以上的调查单位认为宏观政策保证了上海固定资产投资的稳定增长。分行业看，宏观政策对房地产业投资的抑制作用比较明显，44%的房地产业单位认为上年的宏观政策影响了本单位的投资（见表1）。

（三）投资项目资金到位情况总体较为理想，国有经济投资资金到位情况略好于民间投资

调查结果显示，九成以上的调查单位2012年固定资产投资项目到位资金大于或等于当年的实际投资额，该比重较2011年调查结果提高0.8个百分点；8.5%的调查单位小于当年投资额，比重下降 0.8个百分点。从投资主体看，国有经济投资资金到位情况略好于民间投资，89.5%的国有经济调查单位的投资项目资金到位情况良好，比民间投资调查单位高3.8个百分点。其中，资金到位金额大于实际投资额的国有经济投资单位占5%，和实际投资额相等的占84.5%，小于实际投资额的占10.5%；资金到位金额大于实际投资额的民间投资调查单位占5.4%，和实际投资额相等的占80.3%，小于实际投资额的占14.3%（见图2）。

（四）投资项目进展顺利，大项目进展更显优势

85%的调查单位2012年固定资产投资项目进展顺利：1.2%的调查单位投资项目进展超前于预定计划，与2011年调查结果持平；83.8%的项目进展与计划基本一致，比上年提高3.9个百分点；15%的项目进展滞后于预定计划，下降3.9个百分点。从项目规模看，大项目投资进展更显优势，86.1%的投资额在5亿元及以上的调查单位投资进展顺利，比2011年提高6.4个百分点；13.9%的项目进展滞后于计划，下降6.4个百分点。

二、2013年上海固定资产投资趋势预测

（一）投资环境总体较为平稳

从调查情况看，上海投资环境总体趋稳。43.7%的调查单位认为2013年的投资环境和2012年基本相同，这一比例比上次调查提高2.3个百分点。其中，投资项目规模大的调查单位对2013年投资环境的预期更为乐观 （见表2）。

（二）2013年投资总量基本持平

从规模看，2013年投资总量将基本保持2012年的规模。上海围绕现代化城市基础设施建设的“硬投资”虽然进入一个相对的低谷期，但在产业升级、城乡一体化建设和教育文化医疗等民生问题上还存在很大的“软投资”空间。在2012年发生固定资产投资行为的599家调查单位中，表示2013年将会继续保持或者增加固定资产投资规模的单位有396家，占66.1%。在2012年未发生固定资产投资的828家调查单位中，表示2013年将增加投资的单位有126家，占15.2%。其中当年投资规模较大的调查单位对下一年度投资保持较高的投资意愿。2012年预计投资完成5亿元及以上的调查单位有79家，其中72.2%的单位2013年将保持或者增加投资。这些投资量的有效释放对2013年固定资产投资规模的形成是有力的支撑。因此，初步判断2013年上海的投资总量将基本保持2012年的规模。

从增速看，2013年投资增速可能出现回落。根据调查单位对2013年本单位固定资产投资量的预期，我们分别依据乐观估计（预期增长最多、下降最少的估计）、中间估计（增长和下降均折中的估计）和保守估计（预期增长最少、下降最多的估计）对2013年上海固定资产投资增速做出预测：乐观估计2013年上海固定资产投资比2012年增长6.7%，中间估计下降0.2%，保守估计下降7%。据此综合判断，2013年上海固定资产投资增速可能会出现小幅回落。

三、2012年上海固定资产投资中呈现的问题

（一）大型城市基础设施投资项目融资难度有所上升

2012年，调查单位固定资产投资的建设资金融资紧张情况总体有所缓解。认为投资项目的融资难度比上年度提高的调查单位占22%，比2011年调查结果下降12个百分点；认为基本不变的占68.6%，提高8.3个百分点；认为下降的占9.4%，提高3.7个百分点。但是投资规模在5亿元及以上的调查单位中，认为融资难度提高的占31.6%，远远高于平均水平（见图3）。在这些投资规模大的调查单位中，除了受房价调控政策影响较大的房地产单位外，还涉及到部分承担城市基础设施建设的单位。

（二）投资项目的预期效益有所下降

2012年以来，上海工业生产增速较低，房价增长明显放缓。受此影响，众多调查单位对2012年本单位固定资产投资项目效益预期出现一定下滑。认为固定资产投资项目回报率在10%以上的单位数明显回落，回报率在0-10%的单位数有所增加。本次调查中，项目投资回报率在20%以上的调查单位占5.3%，这一比例比2011年下降1.4个百分点；投资回报率在10%-20%的占26%，下降3个百分点；回报率在0-10%的占35.1%，提高2.1个百分点。其中，工业和房地产业调查单位中，认为项目投资年回报率在10%以上的比重分别为36.8%和30.8%，比2011年下降6.8个和3个百分点；投资回报率在0-10%的比重分别为34%和35%，提高3.7个和0.6个百分点。

（三）民间资本投资意愿减弱

调查发现，民间投资具有进展快、回报率高的特点，但同时也存在投资相对谨慎的情况。调查结果显示，90.2%的民间投资调查单位投资项目进展顺利，比国有经济投资高11.3个百分点；36.6%的民间投资项目投资回报率在10%以上，比国有经济投资高13.6个百分点。但是比较调查单位2011年、2012年和2013年的投资总额可以发现，民间资本投资意愿明显弱于国有资本投资。15.2%的民间投资2012年投资总额比上年度有所增加，比国有经济投资低18.2个百分点；14.7%的民间资本预计2013年投资将比2012年有所增加，比国有经济投资低15.9个百分点。

（四）跨行业投资意向谨慎

考虑到发展定位局限、缺少资金和融资困难、投资风险过大等原因，调查单位对于跨行业的投资一直保持着谨慎的态度。在1427家调查单位中，明确表示愿意跨行业进行固定资产投资的单位有28家，仅占调查单位的2%；而明确表示肯定不会跨行业投资的单位有1267家，占88.8%。在表示肯定会跨行业投资的调查单位中，投资行业虽然依然较为集中在房地产开发，但是公用设施、新一代信息技术、节能环保、新能源、教育、科研和综合技术服务等领域投资也渐渐有所涉足。比较往年的调查可以发现，跨行业的投资选择范围已经有所扩大。投资项目前景看好、与自身行业的相关性高、投资回报高和投资风险小是调查单位选择这些行业进行投资的最主要原因。不过电力建设、生物医药制造、石油化工及精细化工制造等领域的投资依然无人问津。

四、关于改善投资环境优化投资结构的四点建议

（一）引导投资结构转型，稳步推动产业升级

“创新驱动、转型发展”是上海经济发展的主线。要加快发展现代服务业，形成以现代服务业为主的第三产业。在投资建设领域，2012年上海第三产业固定资产投资完成3949.04亿元，比上年同期增长5.1%，占全部固定资产投资的75.2%。其中，房地产业投资占到第三产业投资的六成以上，投资2404.53亿元，增长5.9%；交通运输、仓储和邮政业投资510.57亿元，下降18.3%，占12.9%；信息传输、软件和信息技术服务业投资121.34亿元，增长44.3%，占3.1%；金融业投资49.15亿元，增长1.1倍，占1.2%；租赁和商务服务业投资151.73亿元，增长1.8倍，占3.8%。为稳步推动产业升级，要合理引导第三产业投资进行结构调整，减少对房地产业的依赖，优化产业结构，储备和启动如迪斯尼乐园和虹桥商务区等项目作为新的“增长点”；健全重大项目协调推进机制，争取落地一批总部机构、研发中心、运营中心和银行二总部等功能性项目。

（二）努力提升工业能级，稳定传统优势工业的投资规模，加大对战略性新兴产业的培育

2012年，上海工业投资1292.61亿元，比上年同期增长1.1%，占全社会固定资产投资的24.6%。其中，电子信息产品制造业、汽车制造业、石油化工及精细化工制造业、精品钢材制造业、成套设备制造业和生物医药制造业等六个重点工业投资740.35亿元，同比增长4.8%，占工业投资的57.3%。六个重点工业行业占据工业投资的半壁江山，不仅形成了完整的制造业基础，而且也培养了大量的技术、管理和技能方面的人才。应充分发挥这些优势，加大更新改造的投入，稳步推动传统优势工业的投资规模。同时重点培育节能环保、新一代信息技术、生物、高端装备制造、新能源、新材料、新能源汽车等战略性新兴产业，落实好《上海市战略性新兴产业发展“十二五”规划》，在财政、税收和金融信贷上提供多方面的扶持。战略性新兴产业在技术突破的基础上，通过示范项目运营推广产业化应用，形成大规模的生产和对上下游产业装备的带动，逐步成为投资结构转型的新亮点。

（三）关注民间资本的投资环境，尤其关注中小民营企业的发展

近年来，上海民间投资增长较快，占全市投资比重也不断提升。2012年，民间投资1890.28亿元，比上年同期增长13.2%，占全社会投资的36%，比重同比提高3.1个百分点。但是，从项目涉及领域看，民间投资项目仍局限于房地产开发和传统工业领域，平均投资规模和全市投资项目相比也明显偏小。从调查情况看，民间投资融资难度相对困难，投资也相对谨慎。为继续改善民间资本的投资环境，关注中小民营企业的发展，要充分调动社会资金，引导民间资本更多投入重点发展行业，拓宽民间资本的融资渠道，开展多种融资担保，支持中小企业早期发展，重视中小企业技术创新能力，建设综合性公共平台，突破行业壁垒，为中小企业提供免费或者低成本的信息服务。

第2篇：制造业固定资产投资范文

近些年来,关于不确定性对企业固定资产影响的研究越来越受到学者的关注。但迄今为止,二者之间的关系,无论是在理论上还是在实证上都没有得出一致的结论。

Hartman(1972,1976)[1,2]以及A-bel(1983)[3]认为不确定的增加会增加风险中性竞争性公司的投资水平。McDonald和Siegel(1986)[4]考虑到投资的不可逆性,并假设投资项目的未来值和初始投资成本服从几何布朗运动。其研究结果表明,仅当公司投资项目的价值超过某一临界值时,公司才会投资。而且,投资临界值和投资期权的价值随初始投资成本以及未来项目价值不确定性的增加而增加。Dixit和Pindyck(1994)[5]在其名著《不确定条件下的投资》中指出在不确定条件下,企业会权衡通过延迟投资决策而获得更多关于项目未来价值信息的收益以及立即投资所产生的收益。

而且在通常情况下,企业会延迟做出投资决策以等待关于项目新信息的到来,即不确定性的增加会减少企业当期的投资。Campa(1993)[6]利用沉没成本、不确定性和退出之间的关系考察了企业的投资问题。具体而言,他研究了1981~1987年进入美国批发交易市场的外国公司的数量。结果发现,较高的汇率提高了进入者的数量,较高的沉没成本以及较大的汇率变化降低了进入者的数量,这一结果支持不确定条件下的投资理论———实物期权理论。

Bell和Campa(1997)[7]考察了美国和欧洲化学加工行业的生产能力投资,他们检验了汇率、石油价格(输入价格)、产出价格(产品需求)的波动性对投资的影响,结果发现仅汇率波动性对投资的影响与不确定条件下的投资文献预测一致。Kalckreuth(2002)[8]以1987~1997年6745家德国公司为研究对象,考察了公司销售不确定性和成本不确定性对投资需求的影响。结果发现两种不确定性对公司投资有显著负影响,而且不确定性提高一个标准差,估计的投资需求将降低6·5个百分点。

目前,中国还处于转轨经济时期,环境中的不确定性因素很多。本文即是在这样的背景下,研究不确定性对中国企业固定资产投资的影响。通过分析,本文旨在回答以下一些问题:对于中国企业而言,不确定性对企业固定资产投资是否有影响?如果有影响,有多大的影响?不同种类的不确定性对企业固定资产投资的影响是否相同?哪种不确定性对企业固定资产投资的影响更大?不同种类公司的固定资产投资受不确定性影响的程度是否相同?各自原因何在?如果不确定性对企业固定资产投资没有影响,原因又是什么?从而得出一定的启示。

二、几种不确定性对企业固定资产投资影响的理论分析很多种不确定性都会对企业固定资产投资产生影响。

就固定资产投资而言,最主要的不确定性影响因素是产品价格的不确定性、运行成本的不确定性和利率的不确定性等。它们会通过对现金流或折现率的影响而对企业的固定资产投资产生影响。

产品的价格是影响企业进行固定资产投资的重要因素。产品价格的不确定性直接对企业的固定投资产生不确定性。产品的价格变化会导致预期现金流流量大小的变化。按照贴现现金流准则,当其他条件不变时,产品的价格下降,使得预期现金流流量下降,项目的净现值减少;产品的价格上升,使得预期现金流流量上升,项目的净现值增加。

运行成本的不确定性会引起预期现金流的不确定性。运行成本增加会使预期现金流下降,使得投资项目的净现值减少;运行成本下降会使预期现金流上升,从而导致项目的净现值增加。

利率的不确定性会对企业的固定资产投资带来不确定的影响。利率的变化会导致预期贴现率的变化,预期贴现率的不确定性又会导致项目净现值的变化。在项目带来的未来现金流量一定的情况下:预期贴现率提高,项目的净现值下降;预期贴现率下降,项目的净现值上升。同时,预期贴现率的不确定性还会间接地影响项目的投资。利率的不确定性对于企业来说,意味着融资总量、融资结构、融资成本和股利政策的不确定性,企业现金周转循环具有不确定性。利率、资本成本、融资政策、股利政策与现金周转循环之间的相互关联关系导致了财务风险的客观存在。

按照实物期权理论,以上各种不确定性会加深企业进行等待的动机,以期获得更多未来价格的信息,来权衡通过延迟投资决策而获得更多关于项目未来价值信息的收益以及立即投资所产生的收益。

因此,这些指标不确定性的增加都会减少企业当期的固定资产投资。

由于影响企业固定资产投资的不确定性的种类很多,本文将采用反映不确定性的综合指标———股票日收益率的波动性来进行研究,即不单独研究某种不确定性对企业投资的影响。另外,由于选取不确定性量化指标存在一定的困难,本文将仿照国外学者的研究方法,借助采用衡量风险的方法(标准差)对其进行量化研究。同时,为了进行深入分析,本文将总体不确定性拆分为市场不确定性和企业特有不确定性。

三、实证研究设计

1.研究假设基于已有文献的研究以及本文的定性分析,提出以下研究假设:

假设1总体不确定性、市场不确定性和企业特有不确定性对企业固定资产投资产生负影响。

假设2不可逆程度与企业固定资产投资之间存在负相关关系。具体来说,原材料类上市公司比机械类上市公司受不确定性的负影响程度更大。

不确定性与不可逆性休戚相关,研究不确定性不能不考虑不可逆性的影响。根据不可逆投资理论,不可逆性是影响企业固定资产投资的重要因素,它主要受技术特性和行业市场结构等因素的影响。

大型加工行业中的机器设备比信息密集行业中的行业专用性及公司专用性更强。当一个行业的竞争较激烈且同质化程度较强时,在一个公司安装的资产可以更容易地卖给其他公司。因此,不可逆程度的不同使得不同行业对不确定性的反应不同。

具体来说,原材料类上市公司比机械类上市公司受不确定性的影响程度更大。现实中,有形资产的折旧更快,而折旧速度与沉没成本呈反比。据调查,资产使用寿命(按照经济折旧来看),原材料类公司资产的使用寿命大于机械类上市公司,即机械类上市公司资产的折旧速度大于原材料上市公司资产的折旧速度。而折旧速度与沉没成本呈反比,即说明机械类上市公司的不可逆程度小一些,相应地使得不确定性对其固定资产投资的影响变小。

假设3市场不确定性对企业固定资产投资的负影响大于企业特有不确定性对企业固定资产投资的负影响。

总体不确定性分为市场不确定性和企业特有不确定性两种。事实上不同种类的不确定性对投资影响的程度是不同的。根据不可逆投资理论,不可逆的性质取决于企业面临不确定性的种类。如果一个企业面对一个特有的不确定性,它可以很容易地将资产卖给行业内其他企业,因此不可逆性要轻一些;但是整个行业面临不确定性冲击,则企业不容易将资产卖给其他企业。因此,不同种类不确定性企业对固定资产投资的影响并不相同。市场不确定性对企业固定资产投资的影响大于企业特有不确定性对固定资产投资的影响。

2.变量与样本选取

(1)不确定性与固定资产投资的衡量指标实证分析中,在衡量不确定性指标的选取上,主要有以下几种:

①采用标准差、方差和协方差来度量不确定性;

②由广义自回归条件异方差模型(GARCH模型)估计得到的标准差;

③由具有几何布朗运动类型的随机波动模型(AR模型)估计得到的标准差;

④调查得到的数据,如影响公司未来投资的一个特定变量,在实证研究中认为重要的因素,包括:汇率、回报率、输入价格、产出需求和产出价格等。其中,由基本变量计算得到的方差方法较简单,而且所受限制较少。同时考虑到数据上的可获得性,本文利用公司股票日收益率的波动性度量其不确定性。

具体来说,公司i的总体不确定性以其在年度t的日收益率的标准差计算,以σ∧it表示:σ∧it=1ti∑tik=1(rik-rik)2(1)其中,k=1,2,3,……,ti,ti为公司在该年度的交易天数,rik为公司i的日个股收益率,为其当年的平均收益率。

为了详细地研究不确定性对企业固定资产投资的影响,本文将不确定性分解,即将总体的不确定性(σ∧it)分为市场不确定性(β∧itσ∧mt)和公司特有的不确定性(σ∧εit)。

σ∧2it=β∧2itσ∧2mt+σ∧2it(2)由市场收益率标准差的计算公式,可得:σ∧mt=1ti∑tik=1(rmk-rmk)2(3)其中,rmt为日市场收益率,rmt为平均日市场收益率。

市场回报率指的是整个市场所有股票的加权平均回报率,其权重的计算方法有等权平均法、流通市值加权平均法和总市值加权平均法。考虑到中国特殊的股权结构,公司发行的股票中既有流通股,又有非流通股,本文以考虑现金红利的流通市值加权平均法为日市场收益率的计算方法。其计算公式为:rmt=∑iwikrik∑iwik(4)其中,wik表示股票i在k-1日的流通市值,以公式wik=V,ik-1×P,ik-1计算,V,ik-1表示股票i在k-1日的流通股数;P,ik-1表

示股票i在k-1日的收盘价。

σ∧εit可由(3)式直接计算得到:σ∧εit=1ti∑tik=1ε∧2ik(5)因此,本文的不确定性由以下变量度量:总体不确定性(σ∧it)、市场不确定性(β∧itσ∧mt)以及公司特有的不确定性(σ∧εit)。另外,(2)式中βit的数据直接采用CCER数据库中的计算方法,本文直接采用该数据库中计算的β。

实证分析中,大多采用固定资产增加值来衡量固定资产,本文也采用此指标。具体来说,本文所指的固定资产增加值为资产负债表中的固定资产净值、工程物质和在建工程三项之和的增加值。此外,将固定资产除以期初固定资产合计(资产负债表中固定资产净值、工程物资和在建工程三项之和)计算得到的相对值作为模型中的被解释变量,这样做的好处是可以剔除各个企业期初固定资产投资规模不同的影响。

(2)样本选择和数据来源本文以中国沪深两市A股制造业部分上市公司的财务数据和交易数据为研究样本。

选择制造业公司为研究样本是因为公司固定资产投资行为具有明显的行业特征,制造业公司投资于固定资产的比例大、回收周期长、资产专用性强、具有不可逆投资的特征,更能体现固定资产投资的特点。同时,为了研究不可逆性对不确定性与企业固定资产投资关系的影响,所有的样本数据均来自制造业上市公司中的原材料类行业和机械类行业。其中,原材料类上市公司包括化学原料及化学制品制造业、黑色金属冶炼及压延加工业、金属制品业、有色金属冶炼及压延加工业;机械类上市公司包括普通机械制造业、专用设备制造业、电器机械及器材制造业、交通运输设备制造业。具体样本参见表1。

样本采用2001~2005年5年的时间序列/截面数据(panel-data)。采用时间序列/截面数据是因为它具有很多优点:

①时间序列/截面数据包含截面、时间和指标三维信息,可以构造和检验比以往单独使用截面和时间序列数据更为真实的行为方程;

②观测样本量大大增加,使构造更加可靠的参数估计量成为可能,而且能够识别和检验约束条件放松了的更为一般的模型;③多重共线性的影响被减弱;

④识别和度量一些纯粹截面模型和纯粹时间序列模型所不能识别的因素,如潜变量的影响;

⑤降低估计误差。

样本按以下原则进行筛选:

①为避免异常值的影响以及不同市场不确定性对公司投资的影响,所取样本均为A股上市公司,且从原始样本中剔除每年被ST和PT的公司

。②各公司2001~2005年度财务数据齐全。

③对样本值进行标准化,分析具体原因,剔出其中的异常值。最后样本数量为158家,其中原材料类上市公司82家、机械类上市公司7家;沪市80家、深市78家。

本文的市场收益率数据来自中国股票市场研究CSMAR数据库;其他数据均来自CCERTM股票价格收益数据库和一般公司财务数据库。

前面介绍了时间序列/截面数据的各种优点,因此,本文将采用时间序列/截面数据模型进行计量经济学研究。结合研究目的和实际情形,本文采用的基本经济模型是托宾Q模型,对其进行简单的修改,将不确定因素纳入其中。此外,融资约束和投资机会是影响投资的重要因素,因此,为了控制融资约束因素的影响,本文将融资约束指标纳入其中(托宾Q代表了投资机会),并选择现金流作为融资约束的替代指标。同时为了对不确定性与投资的关系进行稳健型检验,本文采用将不确定性指标纳入销售加速模型进行对比分析。

按照时间序列/截面数据模型的基本思想,在建立模型之前,首先应进行F检验,确定具体采用哪种模型。

(1)将总体不确定性纳入方程,其F检验结果为:S1=50·42305,S2=69·90299,S3=91·88072;F2=1·2412,F1=1·1664利用Excel软件得到的概率分布值分别为:F2(1·2412,314,474)=0·017F1(1·1664,157,474)=0·1117因此,在α=0·05的显著性水平下,0·017<0·05,拒绝假设;0·1117>0·05,接受假设。由此,方程应采用变截距模型。

(2)将市场不确定性纳入方程,其F检验结果为:S1=55·23999,S2=72·15095,S3=94·027;F2=1·0599,F1=0·9243利用Excel软件得到的概率分布值分别为:F2(1·0599,314,474)=0·2833,F1(0·9243,157,474)=0·7184因此,在α=0·05的显著性水平下,0·2833>0·05,接受假设H2,方程应采用无个体影响的不变系数模型。

(3)将公司特有不确定性纳入方程,其F检验结果为:S1=46·10017,S2=70·98556,S3=94·794;F2=1·5947,F1=1·6297利用Excel软件得到的概率分布值分别为:F2(1·5947,314,474)=2·2×10-6,F1(1·6297,157,474)=4·6×10-5因此,在α=0·05的显著性水平下,2·2×10-6<0·05,拒绝假设H2;4·6×10-5<0·05,拒绝假设H1。由此,方程应采用变系数模型。

此外,由于该实证模型集中于制造业中原材料类和机械类行业的研究,所以选取固定影响的变系数进行分析。

根据前面理论和实证方法的讨论,本文基于Tobin’sQ模型建立如下计量经济模型①后面简称Tobin’sQ模型):Ii,tKi,t-1=α0+μi+α1Qi,t-1+α2(CFK)i,t-1+α3σit+εiti=1,2,…N,t=1,2,…T(6)Ii,tKi,t-1=β0+β1Qi,t-1+β2(CFK)i,t-1+β3βitσmt+εiti=1,2,…N,t=1,2,…T(7)Ii,tKi,t-1=ωi+ω1iQi,t-1+ω2i(CFK)i,t-1+ω3iσεit+εiti=1,2,…N,t=1,2,…T(8)其中,I为固定资产(资产负债表中的固定资产净值、工程物质和在建工程三项之和)增加值;K为期初固定资产合计(资产负债表中固定资产净值、工程物资和在建工程三项之和);Q为Tobin’sQ值,以公司权益市场价值与公司负债面值之和除以公司总资产账面价值,具体来说,是年末收盘价与年末股本总数之积加上年末负债帐面价值再除以年末总资产帐面价值计算得出;CF为经营活动现金净流量;σit为总体不确定性,βitσmt为市场不确定性,σεit为公司特有不确定性;μi为公司固定效应,εit为误差项。

为了进行模型的稳健性检验,本文同时采用销售加速模型进行分析,具体建立的回归模型如下(后面简称销售加速模型):Ii,tKi,t-1=α′0+μ′i+α′1(SK)i,t-1+α′2(CFK)i,t-1+α3σit+εiti=1,2,…N,t=1,2,…T(9)Ii,tKi,t-1=β′0+β′1(SK)i,t-1+β′2(CFK)i,t-1+β′3βitσit+εiti=1,2,…N,t=1,2,…T(10)Ii,tKi,t-1=ω′i+ω′1i(SK)i,t-1+ω′2i(CFK)i,t-1+ω′3iσεit+εiti=1,2,…N,t=1,2,…T(11)上面的稳健性检验模型中的S表示主营业务收入,其他指标和Tobin’sQ模型中的一样。

由于模型的截面数据较多,容易出现异方差现象,因此本文选择可行的广义最小二乘法(GLS)进行回归,具体在Eviews5·0中选择cross-sectionweights,目的是减少由于截面数据造成的异方差影响。

四、实证结果与分析

1·样本的统计特征从表2可以看出,对于解释变量而言:原材料类上市公司与机械类上市公司的总体不确定性、市场不确定性和公司特有不确定性均值比较接近,没有特别大的不同,二者的公司特有不确定性均值都大于市场不确定性均值。这说明平均来看,特有不确定性在公司的不确定性中所占的比重较大。

对于被解释变量而言:原材料类上市公司的投资-固定资产比率均值、中位数均大于机械类上市公司的,不考虑其他因素,可以得出,面对相似的不确定性,机械类上市公司的投资更为保守。

对于控制变量而言:现金流-固定资产比率、主营业务收入-固定资产比率和托宾Q值,机械类上市公司的均值明显大于原材料类的均值,也就是说机械类上市公司的投资机会要大于原材料类上市公司,且所受的融资约束要小于原材料上市公司。

2·实证模型结果与分析表3~表5是对本文建立的Tobin’sQ回归模型,利用Eviews5·0统计软件计算的结果。从这三个表中可以得到以下一些结论。

(1)从表3和表4可以得出:不论是全样本还是分样本(原材料类上市公司、机械类上市公司),也不论是否考虑投资机会和融资约束,总体不确定性和市场不确定性都对公司固定资产投资具有显著的负影响,在α=0·01的水平下显著成立。这说明对于大多数的制造业上市公司而言,总体不确定性和市场不确定性的增加,会使得其固定资产投资减少。这与实物期权理论以及本文的理论分析相一致,支持假设1的一部分。

(2)从表3和表4可以得出:考虑投资机会和融资约束时,总体不确定性和市场不确定性对原材料类上市公司固定资产投资的负影响大于对机械类上市公司固定资产投资的负影响。

该项结果支持假设2。正如前面进行的分

析,产生这种结果的主要原因之一是机械类上市公司不可逆程度小于原材料类上市公司。当然,从本质上来说,不可逆性不足以导致不确定性对固定资产投资产生负影响,形成这种差别的原因还应考虑投资机会和盈利水平,从表2可以看出,机械类上市公司的投资机会(Q值)大于原材料类上市公司,其盈利能力(SK、CFK)也大于原材料类上市公司,即其所受的融资约束要小。这些都使得不确定性对机械类上市公司固定资产投资的影响小些。

(3)比较表3和表4,市场不确定性对公司固定资产投资的负影响大于总体不确定性对固定资产投资的负影响。这个结果从另外一个角度说明了,从平均水平来看,市场不确定性对固定资产投资的影响大于公司特有不确定性对固定资产投资的影响。

因此从整体来看,该项结果支持假设3②。由于市场不确定性会对整个行业产生影响,当市场不确定性出现时,企业很难将资产卖出去,即公司面对的不可逆性较大,因此,固定资产投资会很谨慎。

(4)从表5可以得出(这里说明的是针对所有公司的回归结果而言的,即包括没有列示在表5中的公司):考虑到投资机会和融资约束,对于全样本的回归结果而言,公司特有不确定性对固定资产投资的影响为正的公司有71家,为负的公司有87家对于原材料类公司而言,为正的公司有40家,为负的公司有42家;对于机械类公司而言,为正的公司有31家,为负的公司有45家。

但不同公司的情况也有所不同,有些公司的公司特有不确定性对固定资产投资的影响大于市场不确定性对固定资产投资的影响,同时有些公司的公司特有不确定性对固定资产投资的影响为正。也就是说,有些公司在公司特有不确定性增加时,投资反而加大。相比较而言,这种现象在原材料类上市公司中更为严重。这说明在中国,有些公司的管理层偏好风险,具有较强的“赌博”心理和机会主义行为。即当公司面临特有的不确定性时,往往会低估其风险,盲目上马,有过度投资的倾向。

本文认为,产生以上现象的原因主要是由于中国公司治理机制不完善。众所周知,中国制造业上市公司大多由国有企业改制而来,国有股“一股独大”和内部人控制的现象较为严重,董事会、管理层激励和约束严重不足,建立内部科学的投资决策程序和规范的运作机制较弱。投资决策往往由关键人控制,投资项目的财务分析则以乐观情形为基本方案,高估收益、淡化竞争、低估风险。而且管理层则常常以旧习惯和经验在新的竞争环境下进行投资决策,决策过程跳跃、不连贯。若投资成功,公司管理层既得名又得利;若投资失败,则责任自有国家承担。这从一个侧面说明,虽然随着改革的推进,上市公司的治理不断地完善,情况有所好转,但是建立预想的现代公司制度仍任重而道远。

以上对本文建立的实证模型———Tobin’sQ模型的三个模型,针对全样本、原材料类上市公司、机械类上市公司三个样本分别进行了估计,并分析了具体的估计结果,结果与研究假设基本相一致。为了验证该实证结果的稳健性(robustness)水平,同时利用销售加速模型进行分析,回归结果基本与To-bin’sQ模型的回归结果得出的结论相一致①,这说明本文建立的实证模型稳健性程度较高,得出的结论更加准确、可信。

五、研究结论与建议

通过前面的分析,本文得出以下一些结论:

(1)不论是全样本还是分样本(原材料类上市公司、机械类上市公司),也不论是否考虑投资机会和融资约束,总体不确定性和市场不确定性都对公司固定资产投资具有显著的负影响。

(2)不可逆程度与公司固定资产投资呈显著的负相关关系,不可逆程度越大,不确定性对公司固定资产投资的负影响程度越大。考虑投资机会和融资约束时,总体不确定性和市场不确定性对原材料类上市公司固定资产投资的负影响大于对机械类上市公司固定资产投资的负影响。

(3)市场不确定性对公司固定资产投资的负影响大于总体不确定性对固定资产投资的负影响。从平均水平来看,市场不确定性对固定资产投资的负影响大于公司特有不确定性对固定资产投资的负影响。

第3篇：制造业固定资产投资范文

2015年，投资将保持稳中略降的态势，名义增速有望保持在14%左右，回落至近15年的最低点。基础设施建设投资仍将保持在19%左右的较高增速。制造业投资继续稳中趋缓，预计增长12%左右。房地产开发投资增速将继续回调，预计增长8%左右。

值得关注的是，基建投资需求与服务业投资热点将增加，会支撑投资增长，但是企业融资成本居高不下，产能过剩、地方政府性债务风险、房地产市场周期性调整持续发酵、投资项目储备不足等因素将制约投资稳定增长。因此，应通过用好政府投资、落实推广PPP模式、防范房地产开发投资骤降、用好积极的财税优惠政策等措施，保障固定资产投资持续健康运行。 投资增速缓中趋降

受出口增长不如预期、国内经济处于结构调整和转型升级期，以及房地产市场周期性调整下行等因素影响，2014年我国固定资产投资增速呈现了逐月放缓的态势。全年固定资产投资累计同比增长15.7%，增幅较2013年下降3.9个百分点。2014年以来固定资产投资价格指数低位平稳，维持在101附近。固定资产投资实际增速为15.1%，同比回落4.1个百分点。

与此同时，投资的产业结构继续优化，第一产业、第三产业投资增速持续快于第二产业。

在三大投资领域中，房地产开发投资明显减速，制造业投资继续回落，基础设施建设投资是支撑力量。从增速看，制造业投资同比增长13.5%，较2013年低5个百分点;基础设施建设投资同比增长20.3%，较2013年低0.9个百分点;房地产开发投资同比增长10.5%，较2013年低9.3个百分点。从贡献看，制造业、基础设施建设、房地产开发投资对投资增长的贡献率合计达到70.2%，拉动投资增长11个百分点。制造业拉动投资增长4.6个百分点，同比放慢1.7个百分点;基础设施建设拉动投资增长4.4个百分点，同比放慢0.1个百分点;房地产开发拉动投资增长2.1个百分点，同比放慢1.8个百分点。

可以看出，在产能过剩继续发酵的大背景下，制造业投资继续放缓，新增投资动力不足。房地产市场周期性调整下行，供过于求的矛盾集中释放，房地产开发投资显著回落。受益于新型城镇化建设、铁路建设、水利建设、环保建设等一系列“微刺激”政策，基础设施建设投资持续高速增长，成为支撑投资增长的主要力量。

2014年以来，我国民间投资增速继续保持着高于固定资产投资增速的态势。2014年，民间投资累计同比增长18.1%，高出同期总投资增速2.4个百分点，占总投资的比重达到64.1%。由于制造业和房地产开发中的民间投资占比较高（分别为80%以上和70%以上），所以在本轮投资减速的过程中，民间投资增速回落幅度长时期大于固定资产投资，表现在两者之间的累计同比增速差值在不断缩小。民间投资增速较上年同期降低5个百分点，而总投资增速仅放缓3.9个百分点。

高耗能行业投资未得到有效控制，装备制造业投资增速降幅扩大。2014年以来，受制于产能过剩、工业品价格持续下跌、实际利率较高等因素影响，制造业投资继续减速下行，其内部结构出现分化。高耗能行业投资增速未得到有效控制，累计同比增速降幅显著收窄。装备制造业投资增速降幅则有所扩大。

2014年高耗能行业投资累计同比增长11.6%，较上年同期低2.7个百分点，低于同期总体投资增速4.1个百分点。高耗能投资减速有利于节能减排和产业结构转型升级，但是2014年以来高耗能投资增速并未逐月走低。尤其是6月、7月以来，高耗能投资增速出现了明显回升，河北、山西、内蒙古三省区高耗能工业增长有所加速，透露出地方政府在经济增长和环境保护之间的艰难权衡。

2014年装备制造业投资累计同比增长12.7%，较上年同期低4.7个百分点，低于同期总体投资3个百分点。尤其是2014年下半年以来，装备制造业投资增速出现明显回落，反映出整体投资形势的低迷。其中，汽车制造业投资增速受反垄断深入的负面影响有所下滑，计算机、通信和其他电子设备制造业投资在上年较高增速背景下有所回调，电气机械及器材制造业投资增速小幅回落。 固定资产投资痼疾

产能过剩仍是2014年以来经济运行的主要矛盾。国际金融危机之后的集中投资，部分新增产能在近年来快速释放，导致工业领域产能过剩矛盾突出。虽然国家淘汰落后产能、化解产能过剩工作力度不断加大，同时部分企业在市场压力的倒逼下主动削减、关停落后产能，但是由于过剩产能长期积累，加之个别地区还在不断形成新的产能，工业品的供求矛盾突出，高库存、低价格加剧了产能过剩问题。产能过剩导致工业品出厂价格持续下滑，企业效益下降。

2014年12月，工业生产者出厂价格同比下降3.3%，连续34个月负增长。地方政府受保增长和维稳的压力，淘汰过剩产能的积极性普遍不高，跨地区、跨所有制的兼并重组进展缓慢，大量有效资源固化在产能过剩行业。此外，制造业领域民间投资所占比重较高（80%以上），经营手续完备齐全，采用行政手段去产能的工作难度较大。

企业投资效率没有明显改善。在产能过剩、市场需求不足、生产成本上升特别是融资难、融资贵等多重压力下，企业经营状况不佳，库存和应收账款增长较快，投资效率没有明显改善。2014年11月末，规模以上工业企业应收账款增长10.8%，产成品存货增长13.6%，分别比同期主营业务收入增速（7.2%）高出3.6个和6.4个百分点。产成品库存以及应收账款的快速增加导致工业企业资金周转速度放慢，资金紧张状况更加严重，投资效率难以实现有效改善。

财政金融风险开始暴露。地方政府性债务进入偿债高峰期，部分地区债务违约风险增大。截至2013年6月底，地方政府负有偿还责任的债务余额为10.9万亿元，其中2014年-2016年累计应偿还债务比重达到50.53%。一些地方政府偿债安排主要依赖土地出让收入和借新还旧，但随着土地出让收入增长减速和借新还旧成本加大，回旋余地越来越小。为了规避监管，近年来各地新成立了一些类平台化公司，它们并没有被纳入监管名单，形成了监管空白地带。

受宏观经济下行、企业经营困难、企业间互保融资等因素影响，2014年以来银行业金融机构不良贷款余额和比例持续增加，增速有所加快。截至9月底，商业银行不良贷款余额7669亿元，比年初增加1748亿元;不良贷款率为1.16%，比年初上升0.16个百分点。随着大量产能过剩企业和“僵尸企业”风险逐渐暴露，银行不良贷款状况将会进一步恶化。债券市场违约风险有所暴露，刚性兑付预期已被打破。这些风险隐患如果处置不当、集中爆发，可能引发区域性或系统性金融风险。

2014年以来，商品房销售面积和销售额增速均大幅度下行，商品房去库存周期位于历史较高水平，房地产市场供过于求的基本局面已经形成。2014年全国商品房销售面积、商品房销售额增速分别为-7.6%和-6.3%，据此推算出商品房平均价格同比仅增长1.41%。受此带动，房地产开发投资增速也较2013年降低9.3个百分点。央行2014年四季度储户问卷调查数据显示，居民对房价走势的预期有所走弱，仅有17.3%的居民预期房价将上涨，低于此前三个季度的21.2%、28.3%和19.2%。根据国际经验和房地产周期变化规律，房地产调整期一般需要3年-5年，处于和我国相同发展阶段的主要国家其商品房销售额占GDP的比重一般在8%左右，而2014年我国商品房销售额占GDP的比重高达12%，房地产调整将对投资增长产生较大影响。 2015年投资稳中略降

综合判断，2015年固定资产投资将继续维持稳中略降的态势，预计增长14%左右，回落至近15年的最低点。从主要投资领域看，基础设施建设投资仍将保持在19%左右的较高增速。制造业投资继续稳中趋缓，预计增长12%左右。房地产开发投资增速将继续回调，预计增长8%左右。

目前，投资稳定增长存在着有利因素：

改革红利激发投资动力。2014年以来投资领域的主要改革措施包括：扩大小微企业所得税优惠政策实施范围，扩大营改增试点范围，暂免征收部分小微企业增值税和营业税，完善固定资产加速折旧政策，再次修订政府核准的投资项目目录，创新重点领域投融资机制，削减前置审批和推行投资项目网上核准等，有利于释放投资潜力。

基建投资仍将发挥支撑作用。我国城镇化率年均提高1个百分点左右。城镇化建设将催生巨大的基础设施建设需求。基础设施互联互通，重大水利工程建设，粮食仓储设施，高速铁路、机场、公路等交通基础设施，城市地下管网、轨道交通等公共设施，以及养老、教育、医疗等公用事业设施，仍有巨大的投资需求空间。随着地方政府债券发行以及民间资本进入基建领域的操作模式成熟，城镇化建设的资金约束将缓解。

另外，服务业领域则供给不足，存在着投资空间。一些新技术、新产品、新业态、新商业模式的投资机会大量涌现，其中养老、医疗、金融、教育等服务业的投资空间更为广阔。国家正在将服务业打造成为经济社会可持续发展的新引擎，并开始着力引导服务业的快速发展。一方面陆续出台优惠政策鼓励民间资本进入服务业，如鼓励民间资本进入养老服务业、鼓励发起设立自担风险的民营银行;另一方面积极推动服务业对外开放，吸引外资加大对金融、教育、医疗、文化、体育等领域的投资。

与此同时，也应看到投资形势面临的不利因素：

目前，“融资难、融资贵”仍然是经济运行和企业生产中面临的突出问题。产能过剩行业、地方政府融资平台等部门缺乏利率弹性，高杠杆率和资金需求旺盛的特征拉高了资金成本;房地产市场周期性调整下行和部分理财产品违约风险上升，导致金融机构和企业流动性偏好提高;银行理财、电子金融等金融产品及影子银行的市场化融资渠道分流部分资金;金融资本“避实就虚”，货币市场短期利率水平降低不能有效传导到资本市场。这些因素相互交织，导致企业融资成本居高不下。

2015年投资形势仍然将受到产能过剩、地方政府性债务风险、房地产市场周期性调整等三大矛盾的拖累。世界经济仍处在国际金融危机后的深度调整期，外需复苏乏力，内需依旧低迷，工业领域产能过剩状况难以有效缓解，去库存阶段仍将持续。受经济下行影响，公共财政收入增速显著降低，地方政府债券融资模式有待成熟，加上正值债务偿还高峰期，地方政府性债务风险不容忽视。新增住房需求已经从峰值回落，房地产行业去库存压力较大，房地产市场周期性调整的态势基本明朗。

尽管大批的投资项目审批权限已经下放，但受制于融资成本较高、经济下行风险较大，具备可行性的投资项目仍然较少。一般来说，固定资产投资项目通常在两年半的时间内完成。2014年以来，固定资产投资新开工项目计划总投资额处在较低水平，反映出投资项目储备不足，这不仅直接影响2014年的投资增速，也将间接影响2015年的投资增速。 优化投资主体结构

2015年，应以完善投资政策、优化投资主体结构和提高投资效益为出发点，通过用好政府投资，落实推广PPP模式，防范房地产开发投资骤降，用好积极的财税优惠政策，保障固定资产投资健康运行。

调整优化政府投资结构，将政府投资集中用于市场机制难于发挥作用的重要领域和突出薄弱环节，重点支持保障性安居工程、“三农”建设、重大基础设施、社会管理和社会事业、“老少边穷”地区发展、节能环保和生态建设以及自主创新和结构调整等领域，充分发挥政府投资惠民生、调结构的关键作用。

落实推广PPP模式。进一步推进投融资体制改革，放宽市场准入，创新融资机制，鼓励和吸引社会资本进入具有一定经济效益的基础设施及公共服务领域。一是鼓励社会资本以特许经营、参股控股等多种形式参与项目建设和运营，建立健全政府和社会资本合作机制，合理选择BT、BOT和股权投资等合作模式。二是发挥政府投资的引导和带动作用，对于鼓励社会资本参与的项目，政府投资要给予优先支持，并根据项目的不同情况，通过投资补助、基金注资、担保补贴、贷款贴息等方式引导和扶持。三是创新融资方式、拓宽融资渠道，充分发挥政策性金融机构的作用，为重大项目建设提供长期稳定、相对低成本的资金支持。四是完善价格形成机制，确保项目合理盈利水平，增强吸引社会资本的能力，并根据成本变化和社会承受能力等适时进行调整。

第4篇：制造业固定资产投资范文

一、前三季度我县固定资产投资主要特点

1、第一产业投资高速增长。1-3季度，全县完成第一产业投资1.50亿元，同比增长5.17倍，拉动全县固定资产投资增长4.2个百分点，其中垦造耕地及高标准基本农田基础设施项目完成1.35亿元，茶叶基础设施项目完成0.15亿元。

2、服务业投资贡献大。1-3季度，全县完成服务业投资19.30亿元，同比增长17.1%，拉动全县固定资产投资增长9.4个百分点。其中纯服务业项目（不含房地产）完成投资16.04亿元，同比增长23.6%，占服务业投资的比重过半，达到83.1%。从投资增速来看，增长较快的行业有住宿和餐饮业、租赁和商务服务业、教育文化体育和娱乐业和公共管理社会组织业，分别增长110.6%、272.8%、69.8%、208.5%和279.3%，对提升全县服务业的整体发展水平起到了很好的推动作用。

3、投资新开工项目活力凸显。新开工与续建项目投资总量基本持平。前三季度，新开工项目共105个，增长56.7%。新开工项目完成投资17.0亿元，占项目投资总量的49.1%，同比增长73.1%，远高于全部投资增速。续建项目共52个，比上年减少一个，完成投资17.65亿元，同比下降11.9%。

4、新开工大型项目投资拉动力蓄势待发。前三季度，我县亿元以上新开工项目共7个，比去年同期增加5个；亿元以上新开工项目计划总投资为17.5亿元，同比增长4.2倍，完成投资额为2.60亿元，增长7.4倍，大型新开工项目数量与投资规模均高于去年，说明这批大型项目的顺利开工建设将对年底特别是明年的投资拉动产生积极影响。

5、工业投资窄幅震荡。受复杂多变的整体经济环境影响，今年以来，我县工业投资一直处于窄幅震荡间。前三季度，我县工业完成投资13.85亿元，增长5.5%，降幅比上半年提高4个百分点，增幅排名居全市第2位。其中制造业完成投资10.45亿元，下降15.3%。

6、基础设施投资增长平稳。今年，我县基础设施项目施工进展平稳，中间虽有波动，但一直保持较高增长。前三季度，基础设施投资完成11.91亿元，增长26.1%，占总投资的34.4%，投资贡献率为51.5%。

7、电力、燃气及水的生产供应业大幅增长。今年得益于新能源建设及电网改造，我县电力、燃气及水的生产供应业大幅增长，同比增长3.78倍。狠抓“五水共治”等环境治理工作成效初显，前三季度五水共治共完成投资1.34亿元，占基础设施投资比重的40.8%，比上年提高4.0个百分点。而道路类项目投资比重与增长双回落。前三季度交通运输、仓储和邮政业完成投资59.37亿元，增长0.7%，比重由上年的40.0%下降至33.7%，电力、燃气及水的生产供应业完成投资29.62亿元，增长55.3%。

8、房地产投资增速大幅回落。1-3季度房地产开发投资3.26亿元，下降7.3%，比一季度减少77.7个百分点，比上半年减少14.4个百分点。上半年房屋施工面积29.77万平方米，增长28.8%，其中新开工面积0.34万平方米，下降97.4%。

9、民间投资增长低迷。受房地产、制造业投资的影响，今年我县民间投资增长一直低迷。前三季度，我县民间投资完成20.6亿元，增长0.3%。

二、我县固定资产投资存在的主要问题

1、投资增速存在下行压力，持继高速增长难度较大。今年，国际与国内各经济领域间的矛盾问题交互影响，将对经济运行稳定性提出挑战。与此同时，投资连续多年保持高速增长，基数越来越大，高速度难以维持。

2、多因素致制造业投资增长乏力。受经济下行压力与银行贷款政策收紧等因素的影响，今年以来，我县制造业项目资金状况明显收紧，部分企业更因“互保、联保”等风险融资出现资金问题，影响项目建设进度。同时，受国内外需求不足和宏观形势复杂、金融风险凸显、项目“落地难”等多重因素影响，企业家投资信心尚未恢复到最佳状态。

第5篇：制造业固定资产投资范文

出口增速出现反弹

中国出口增速的反弹，主要是由G3（美国、欧洲和日本）经济从低谷回升的拉动。我们预计，G3的GDP增速会从目前的年率-3%上升到一年以后的1%，即上升四个百分点。另外，根据过去15年的统计经验，G3经济每增长1个百分点，将推动中国出口增长7个百分点。因此，在此期间中国的出口增速将提升约30个百分点。

这个预测，并不要求对G3的预计过分乐观。事实上，我们对G3的预测还低于市场平均。我们对G3经济从低谷反弹的预测只要求企业库存水平趋向正常化，消费者对恐慌性削减开支（如对汽车消费）的修正，和目前已经出台的刺激政策；这个预测不要求G3消费和生产活动回升到危机前的增长潜力。另外，我们预测的中国出口增速回升30个百分点，只要求其增长速度在明年年中达到5%左右，远低于过去20%至30%的增长速度。

固定资产投资回落

关于固定资产投资的前景，我们从三个方面来看：第一，关于政府主导的固定资产投资（约占整体固定资产投资25%），预计将在未来一二个月内见顶，届时增速为同比60%左右，但此后一年内估计将明显降低至10%或以下。主要原因是政府的项目审批已经在去年四季度见顶，新增银行贷款在今年首季见顶，各种迹象表明新开工项目涉及的金额在今年二季度已经见顶。这个情况类似于1999年刺激政策带来的政府投资增速达到峰值以后的大幅下降。我们认为，4万亿元方案之后再继续大幅增加基础设施建设没有必要（估计今年二季度年化的环比GDP增速可能达到18％，为历史最高，并大大超过了保“8”的目标）。如果继续加码，会进一步加剧中期的通胀压力、银行的坏账风险、资产泡沫和产能过剩。

第二，制造业和矿业的固定资产投资(占整体固定资产投资的43%)，预计也将从目前的同比增幅29%大幅放缓至明年中的10%左右。我们从对许多企业的调研中发现，制造业和矿业的产能过剩，很大程度是结构性的，目前的需求反弹远远不足以消除产能过剩。产能过度扩张是过去多年来由于美国的过度消费、国内的房地产泡沫、人为压低的资源环境和劳力成本造成的。这些以前支持产能扩张的因素以后都难以为继。政府的刺激政策，也只能暂时吸收部分过剩产能，但随着刺激政策作用的弱化，企业的产能过剩问题将重新浮现，有些甚至会更为严重。国际经验表明，产能过剩增加10%，要求企业投资增下降速20%到25%。

第三，房地产固定资产投资（占全部固定资产投资的23%），估计会从最近的同比增长5%上升到12个月后的25%左右。但是，房地产投资的上升只能抵销政府主导投资放缓的一半。

基于上述分析，我们预计总体固定资产投资增速将在未来一、二个月升至同比超出40%的水平，但此后12个月将持续回落到10%左右的低谷。

从刺激投资

转向刺激消费和科技

上述分析，意味着若干对整体经济走势和金融市场的含义：

第一，由于固定资产投资对中国经济增长的贡献其实远比出口重要，所以固定资产投资增速的大幅回落，很可能导致经济增速二次下行，使经济复苏呈现W型。

第二，随着固定资产投资放缓，某些原材料和其他投资品的需求和价格可能出现调整。

第三，出口相关行业（包括出口商、出口服务、集装箱航运、码头），随着出口增速大幅反弹，它们的表现很可能优于建筑材料和建筑设备。

第四，出口导向型的亚洲经济体，如韩国和中国台湾，在今后十二个月内的经济增长和盈利的回升速度很可能高于主要由投资拉动的中国大陆经济。

第五，经济刺激政策应该也很可能逐步从支持投资转向刺激消费和科技，从而对消费、新能源和科技板块构成支持。

经济二次下行

是“健康的调整”

许多人问，如果经济出现二次下行，政府是否应该再度推出大规模的经济刺激方案。笔者的观点是，根据我们对经济走势的预测，即使出现二次下行，也没有必要大幅加码刺激政策。理由如下：

第一，我们估计，今年二季度，如果按统计局研究人员的预测，同比经济增长接近8%，则年化的环比GDP增长就将高达18%。这个经济增速的飙升反映的是过去八个月内力度巨大的财政和货币政策刺激。

在达到18%之后，从技术上和从项目审批周期、企业投资趋势等几方面判断，增速都将回落。我们估计在三、四个季度之内，年化的环比增速可能回落12个百分点，到6%左右“二次触底”。因此，二季度之后出现环比经济增长二次下行是一个健康的调整，不应该用加码刺激政策的手段来阻止二次下行的出现。

第二，二季度之后如果出现投资下行，其中一个原因是制造业和矿业企业为削减过剩产能而放缓投资增速。这种投资减速是正常的和健康的，没有必要也不应该用继续加大政府投资的措施来阻止这种调整。

历史经验表明，靠政府投资来拉动需求只能在短期内减少产能过剩，永久依赖政府投资拉动的财政成本巨大，也无法持续。大部分企业在政府投资减速之后，最后还是需要通过削减过剩产能来恢复正常产能利用率。换句话说，企业投资放缓是迟早的事，用加码刺激政策来拖延企业的调整只是将“短痛”变成“长痛”。

第6篇：制造业固定资产投资范文

一、我区调整投资结构推动产业结构升级的基本情况

(一)产业投资结构直接影响产业结构

“八五”以来，我区三次产业投资比例经历了由1990～1995年间的“二、三、一”到1995～2000年间的“三、二、一”，再到2000年－2006年间的“二、三、一”的过程。这表明在我区经济结构向高级化演进过程中。固定资产投资结构领先于产业结构的实现，即只有先实现产业投资结构的优化，才能实现产业结构的优化。

(二)投资结构转换促进六大特色优势产业发展

近年来，我区鼓励要素向优势产业聚集，大范围吸引国内外资本和技术，积极调整工业投资结构，不断加大对能源、冶金、化工、农畜产品加工、装备制造、高新技术等产业的投入，目前六大优势特色产业投资额占全区全部工业固定资产投资完成额的比重已超过90％。投资结构的调整，促进了六大优势特色产业的快速发展。截至2008年第3季度，六大优势特色产业实现工业增加值2400多亿元，占规模以上工业增加值的94.1％，成为全区经济的重要支柱。其中，能源工业实现增加值882.9亿元，冶金建材工业实现增加值795亿元，化工行业实现增加值216亿元、高新技术产业实现增加值89.8亿元、农畜产品加工业实现增加值367亿元，装备制造业实现工业增加值97.9亿元。

(三)投资结构调整支持服务业结构优化

“八五”以来，我区不断加大服务业投资力度，调整服务业投资结构，有力促进了服务业快速发展和结构优化升级。1991-2007年期间，累计完成服务业固定资产投资5948.07亿元，年均增长27.5％，2007年服务业投资达到1474.53亿元，是1990年的62.2倍。在投资的拉动下，服务业实现持续快速增长，2007年服务业增加值达到2174.46亿元，是1990年的20.8倍，年均增长14.8％。服务业内部结构不断优化升级，交通运输仓储邮电业、批发零售和住宿餐饮业等传统服务业发展平稳，其增加值占整个服务业比重由2000年的59％下降至2007年的53.9％，金融、房地产、教育文化等现代服务业和新兴服务业迅速发展，其增加值占服务业比重由2000年的20.8％上升至2007年的25.8％。

二、我区投资结构调整存在问题

(一)一产投入呈下降趋势

从我区第一产业投资趋势看，第一产业投入增速比较缓慢，且投入水平呈现不断下降的趋势。2000-2007年我区第一产业投入增速22.2％，慢于固定资产投资平均增速15.4百分点，分别慢于第二和第三产业平均增速22.4个和12个百分点；从投入水平看，第一产业投入整体呈现下降的趋势，第一产业投入占总的固定资产投资比例由2000年的11.09％下降到2007年的4.28％，下降了6.81个百分点。

(二)工业投资内部结构不合理

从工业内部投资结构变化情况看，我区工业投资增长快的行业主要集中在资源型产业，而加工制造业增速相对较慢。2000-2007年采掘业投资增长了83.91倍，增速高达74.23％，快于制造业投资增速13.44个百分点；从投入水平看我区制造业投入也存在很大不足，2007年我区制造业投资950.4亿元，占固定资产投资的比重仅为21.73％，分别低于河北19.26个百分点，山东26.68个百分点，河南18.19个百分点。

(三)服务业投入增长缓慢

我区第三产业投入缓慢增长并呈波动趋势，整体投入水平呈下降趋势。2000-2007年我区第三产业投入平均增速34.2％，分别慢于同时期第二产业和固定资产投资平均增速10.4个和3.4个百分点，第三产业投入占固定资产投资比重由2000年的54.59％下降到2007年的44.73％，下降了9.86个百分点。

三、加快我区投资结构调整的对策与建议

(一)按照推进新型工业化的要求调整投资结构

大力推进信息化与工业化融合，优化投资的产业结构，从满足做大做强优势特色产业、加快推进产业多元、产业延伸、产业升级的要求出发，组织实施一批规模大、起点高、技术装备水平先进的重大项目，增强优势特色产业发展后劲。

(二)进一步加大服务业投资

充分发挥服务业引导资金的作用，抓好服务业重点项目建设，鼓励和引导社会资金投向服务业。加强生产业投资力度，加快发展现代物流业、信息服务业和高技术服务业发展。加快发展生活业，加快发展商贸流通业、旅游业和社区服务业。

(三)着力改善民生

坚持以人为本，加大教育、卫生、文化、经济适用住房以及社会主义新农村新牧区投入力度，加强城乡基础设施建设，通过投资手段加快推进以改善民生为重点的社会建设，让人民群众更多地享受到经济发展的成果，推动社会和谐发展。

第7篇：制造业固定资产投资范文

关键词：医药制造业；经济绩效；影响因素

引 言：对医药制造业的深入研究，对于准确把握医药制造业的现状和未来发展走向，政府相关产业政策的制定和实施，以及对医药产业结构的优化和升级都具有重大现实意义。

一、贵州医药制造业总体发展情况和经济绩效分析

贵州地处西部内陆，资源禀赋优势明显，在医药制造方面占据了得天独厚的优势。 2013年医药制造业规模以上工业总产值达到了300.47亿元，比上一年增长了32.17%，与2000年的31.32亿元相比，增长近10倍。工业增加值在2013年达到68.45亿元，虽在2010年有所下降，但之后还是恢复了增长。

贵州医药制造业规模以上工业企业数量呈先上升后下降的趋势，在2005年达到最多的116个，这种趋势可能是由于医药制造业不断发展，但是医药产业是资本技术密集型产业，分散的小规模企业无法取得规模经济，2005年之后企业数量的下降可能是个别小企业合并重组的结果，以实现最大的规模经济效应。贵州中成药产品产量也有了较大提高，2005年产量仅为3.61吨，但到2013年产量达到7.92吨，增长119.39%，自2011年后，中成药产品产量增加尤为迅速。鉴于投入产出数据难以获得，经济绩效可由产值利税率、资金利税率、销售利税率等财务指标来衡量。规模以上工业企业资产、主营业务收入和利润总额都呈增加趋势，自2000年到2013年，资产合计从33.11亿元增长到250.55亿元，主营业务收入从23.7亿元增长到227.98亿元，利润总额从1.83亿元增长到27.49亿元，各产出指标都有较大幅度增长，说明贵州医药制造业近年来取得了长足的进步。

二、贵州医药制造产业发展影响因素分析

（一）要素投入因素。（1）资本投入要素。近些年贵州医药制造业固定资产投资有升有降，变动幅度不大，但2009年之后，固定资产投资急剧增加。科技活动经费支出也逐年增加，可见贵州不惜投入大量资金支持医药制造业发展，为贵州经济发展做出贡献。（2）劳动力投入因素。从2001年到2008年，贵州在医药制造业的科技人员投入逐年增加。

（二）需求因素。（1）居民医疗消费能力。消费对经济增长起着重要作用。贵州城镇居民平均每人医疗保健消费性支出占消费性支出的比例为6%左右，城镇居民平均每人医疗保健消费性支出从2000年233.28元增加到2013年633.72元，可见消费者对健康的关注程度不断提升。（2）老龄化因素。数据显示，老龄人口是医疗用药的主要人群。

三、贵州医药制造产业经济运行绩效影响因素的实证研究

从结果可看出模型拟合度较好，t检验通过。从经济意义上看，在其他条件不变的情况下，医药制造业从业人员年平均人数每增加1单位，工业总产值变动39.81428单位；固定资产投资每增加1单位，工业总产值变动1.66363单位；城镇居民平均每人医疗保健消费性支出每增加1单位，工业总产值变动0.30813单位，基本反映了贵州省的真实情况。

四、结论与建议

本文考虑的三个因素中，劳动力的影响相对较大，知识对医药制造业非常重要，劳动力因素也有可能是包含了人力资本，因此对产出会产生较大影响，固定资产投资对产出的影响居其次，居民在医疗保健消费性支出对产出的影响很小。

针对得出的结论，对贵州医药制造业未来发展提出几点建议：（1）加快发展教育事业，培养医药产业的创新科技人才，加强高校和企业的合作，完善产学研联合机制。（2）加大对医药制造业的投资力度，政府出台相关政策为医药企业融资提供方便，企业加大资金投入，加强资源配置管理和使用效率。（3）要完善医药产品市场的消费环境，增加居民的收入，制定合理的医药产品价格，为消费者提供物美价廉的医药产品。

第8篇：制造业固定资产投资范文

关键词：航空航天制造业；协整检验；Granger因果关系

中图分类号：F127 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）03-0049-05

一、研究背景

国防科技工业是我国战略性支柱产业，是国防现代化重要的物质技术基础，是经济社会发展和科技进步的首要推动力量。近年来，政府在国防科技工业与地方经济融合发展的机制建设上进行了大胆的探索和实践，取得了显著的成效。在国防科技工业与地方经济融合发展已经成为时代主题的背景之下，着力研究二者之间的关联互动对于深度军民融合及区域经济良性加速发展具有重要的意义。

陕西省是我国重要的国防科技工业发展基地，拥有雄厚的科研实力和高新技术产业基础，军民融合产业的发展具有一定的代表性。其国防科研生产横跨航空、航天、兵器、电子、船舶、核等六大行业，航空航天制造业是发展最为显著的。目前，陕西省航空航天制造业拥有30余家工业企业，40家科研机构，近8万从业人员，7千多研发人员，以及超过25亿元的资产总额。并通过资源整合大力建设了西安兵器工业科技产业基地、西安船舶科技产业园、西安阎良国家航空高技术产业基地、西安国家民用航天产业基地、西北工业技术研究院，形成“三基地一园区一院”的发展格局。

二、实证分析

本文采用计量经济学中的协整检验、Granger因果关系检验对陕西省航空航天制造业与地方经济发展之间的关联关系进行定量分析。

（一）指标选取与数据处理

本文所选用的数据样本为1996―2011年的年度数据，数据来源于2013年《陕西省统计年鉴》与《中国高技术产业统计年鉴》。

选用国内生产总值GDP、航空航天制造业总产值AMO分别作为陕西省地方经济发展状况以及航空航天制造业发展的衡量指标，航空航天制造业固定资产投资额FAI代表其在基本建设的投入指标，新产品产值NPO代表在科研技术方面的投入指标，然后对陕西省航空航天制造业总产值AMO、固定资产投资额FAI、新产品产值NPO与陕西省GDP之间的互动关系展开研究。

为剔除价格波动的不利影响，首先运用GDP指数、固定资产投资价格指数以及航空航天器出厂价格指数对GDP、FAI以及AMO、NPO的原始数据分别处理，使之成为以1996年为基期价格计算的可比数据。为了避免异方差的影响，对这4个时间序列数据进行取对数运算，分别记为LnGDP、LnAMO、LnFAI、LnNPO，具体数据（见下页表1）。本研究利用Eviews6.0软件进行相关计算分析。

（二）单位根检验

时间序列分析中的首要问题是关于时间序列数据的平稳性研究，平稳性是指时间序列的统计规律不会随时间的推移而发生变动的一种性质。本文基于ADF单位根检验法，对变量LnGDP、LnAMO、LnFAI、LnNPO以及它们的一阶差分序列进行平稳性检验。检验结果（见下页表2）。

从下页表2可以得知，LnGDP、LnAMO、LnFAI、LnNPO 4个变量在原水平下其ADF值均大于各显著性水平下的临界值，故为非平稳变量。经过一阶差分以后，新序列DLnGDP、DLnAMO、DLnFAI、DLnNPO在5%的显著水平之下，其ADF值均小于各显著性水平下的临界值，4个变量数据均为平稳性数据。基于此可以判定，序列LnGDP、LnAMO、LnFAI、LnNPO均为一阶单整序列，可以进行接下来的协整检验。

（三）协整检验

协整是对非平稳经济变量长期均衡关系的统计描述，顾名思义，协整关系则是指非平稳经济变量之间存在的长期稳定的均衡关系。本文使用E―G两步检验法对变量间的协整关系进行检验。

1.航空航天制造业总产值AMO与GDP之间的协整检验。基于“两步检验法”的思想，对一组变量之间是否存在协整关系进行检验，其与回归方程的残差序列是否是一个平稳序列的检验是相同的。因此，下面采用最小二乘法对变量LnGDP与LnAMO进行回归估计，可以得到：

从上述统计指标判断，Prob值都在0.000，显然小于5%的显著性水平，表明模型回归的系数非常显著；F值为1 006.313，相应的概率值为0.000，因此可以拒绝模型整体解释变量系数为零的原假设，模型的整体拟合情况良好；R方和调整R方都在98%以上，说明该模型整体上拟合得非常好；DW值为0.99，LM检验表明残差序列不存在序列相关。

通过ADF检验法对残差序列u进行平稳性检验，检验结果（见下页表3）。

通过下页表3的检验结果可以看到，回归方程（1）的残差序列ADF检验值小于5%的显著性水平下的临界值，因此认为该残差序列是平稳的。

基于协整检验的思想，本文认为LnAMO与LnGDP之间存在协整关系，方程（1）为LnAMO与LnGDP之间的协整方程。而前文对原始数据进行了取对数运算，故回归方程的系数代表了弹性的概念。因此，通过协整方程系数表明，如果陕西省航空航天制造业总产值增加1%，陕西省GDP增加0.82%。

2.航空航天制造业新产品产值NPO与GDP之间的协整检验。对陕西省航空航天制造业新产品产值和陕西省GDP之间的协整关系进行检验。得到回归方程如下：

通过相关统计指标判断我们可以得知，此回归方程具有较好的拟合程度，而且，方程各系数和方程整体均具有显著性。LM检验表明，残差序列也不存在序列相关。

用ADF检验法对残差序列u进行平稳性检验，检验结果（见表4）。

通过表4中的ADF检验结果表明，回归方程（2）的残差序列ADF检验值小于10%的显著性水平下的临界值，因此可以说该残差序列是平稳的。

根据协整检验的观点，可以认为LnNPO与LnGDP之间存在协整关系，方程（2）为LnNPO与LnGDP之间的协整方程。协整方程系数表明，如果陕西省航空航天制造业新产品产值增加1%，陕西省GDP则增加0.59%。

3.航空航天制造业固定资产投资额FAI与GDP之间的协整检验。同理，对陕西省航空航天制造业固定资产投资额与陕西省GDP之间的协整关系进行检验。回归方程如下：

由上述统计指标可以看出，方程拟合效果较差，方程整体和方程系数都不具有显著性，而且LM检验表明残差序列存在2阶自相关。

用ADF检验法对残差序列u进行平稳性检验，检验结果（见表5）。

表5的ADF检验结果表明，回归方程（3）的残差序列的ADF检验值大于显著性水平10%下的临界值，因此接受原假设，认为该残差序列是一个非平稳序列。

根据协整检验的思想认为LnFAI与LnGDP之间不存在协整关系。

（四）Granger因果关系检验

采用协整检验，只是对变量间是否具有长期均衡关系进行了相关检验，而其对于变量间的长期均衡关系是否构成因果关系以及因果关系方向等问题，并不能给出更加合理清楚的解释。因此，本文采用Granger因果关系检验进一步检验变量间的因果关系。

1.航空航天制造业总产值AMO与GDP之间的Granger因果关系检验。由于LnAMO与LnGDP之间存在协整关系，我们使用水平值对其因果关系进行考察。然而，滞后阶数对Granger因果关系检验结果具有显著的影响，若滞后阶数不同，则所得因果关系也会具有差异性。因此，在实际操作中，通过利用较多的滞后阶数进行多次检验，将会获得更为全面合理的结果。

选择滞后阶数从1～4，对俩变量进行Granger因果关系检验，检验结果（见下页表6）。

下页表6显示，当滞后1期时，拒绝原假设，LnAMO与LnGDP之间互为Granger因果原因；当滞后阶数为2阶时，存在单向Granger因果关系（由LnGDP到LnAMO）；当滞后阶数为3阶时，存在单向Granger因果关系（LnAMO到LnGDP）；而在滞后期为4阶时，二者之间不存在任何方向上的Granger因果关系。不难看出，在较短时期内，主要存在的是单向Granger因果关系（由地方经济增长到航空航天制造业总产值增长）；而在滞后3期时，存在反向Granger因果关系（由航空航天制造业总产值增长到地方经济增长）。

2.航空航天制造业新产品产值NPO与GDP之间的Granger因果关系检验。鉴于LnNPO与LnGDP之间也存在协整关系，因此使用水平数值对其进行Granger因果关系检验，检验结果（见下页表7）。

由下页表7可以看出，在滞后期数从1～4时，均存在由LnNPO到LnGDP的单向Granger因果关系，说明在滞后四期的时间内，都存在由航空航天制造业新产品产值增长到地方经济增长的单向Granger因果关系。

3.航空航天制造业固定资产投资额FAI与GDP之间的Granger因果关系检验。由于LnFAI与LnGDP之间不存在协整关系，因此，根据Granger因果关系检验对数据平稳性的要求，需要对平稳序列进行差分之后再进行检验，检验结果（见下页表8）。

由表8可以看出，在滞后期数从1～4时，LnFAI与LnGDP之间均不存在任何方向上的Granger因果关系。且差分后的数据，表示了变量在前后年份之间的波动，因此这一检验结果可以解释为，陕西省航空航天制造业固定资产投资额波动与陕西省GDP波动之间在滞后四年的时间内都不存在任何方向上的Granger因果关系。

三、研究结论

通过上述实证分析，本文主要得出以下几点结论：（1）陕西省航空航天制造业总产值以及新产品产值与地方经济发展之间，已经建立起了长期平稳的均衡关系，且二者弹性系数分别为0.82和0.59，而固定资产投资额与地方经济发展之间还未形成平稳的均衡关系。（2）陕西省航空航天制造业总产值对地方经济发展的驱动作用，在时间上仍然存在一定的滞后。新产品产值很好地带动了地方经济的发展，但地方经济的发展却并未形成促进航空航天制造业新产品产值增加的原因。总体上看，二者之间未形成良好的互动反馈机制。固定资产投资额与地方经济发展之间也尚未形成良好的互动关系。

四、政策建议

基于上述分析及结论，为了深入推行陕西省航空航天制造业与地方经济的融合发展，本文特提出以下几点建议：（1）重点扶持优秀的航空航天制造业企业推行股份制改革和分批上市。大力推动企业建立现代企业制度和现代产权制度，并通过积极引入多元化的投资主体，增强企业的内在活力和自我发展的动力，且以上市企业为产业发展平台，加快航空航天制造业的发展步伐。（2）完善科研机制建设，提高军民融合产业科技成果的转化效率。通过加深军工与民用企业之间相互合作，不仅对国防科技工业运行效率得到了提升，而且与地方经济的融合发展得以更好地推动，“军民结合”的国防科技工业体系被更好地建立。（3）政府应该继续推动产学研合作，加大科技创新的力度，并通过增加对高校、科研院所的投资等方式，加速并提高了科研成果的开发利用。与此同时，科技人员的配置效率需要进一步提高，人员培训力度需要进一步加大，进而来保证企业可持续性的创新能力。（4）努力探索本地区其他产业的支撑。例如，本地其他产业部门在资金、技术、人力、物力上给予支持帮助，及对国防科技产业管理创新提供的意见等，所以应大力促进区域产业部门发展的良性互动，进一步推动航空航天制造业的长足发展。

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[8] 李清光，李晓钟.中国茶叶出口价格变动的动态关系分析[J].华东经济管理，2011，（11）：53-56.

第9篇：制造业固定资产投资范文

［关键词］固定资产;运营管理;使用效率;清理机制

1引言

制造企业固定资产在总资产中占比较大，而且使用期限较长，细分的各项组成结构复杂，相应的管理部门涉及较多，若未能有效管理，将形成购建管控缺乏严谨，运营管理无序滞后，造成资产闲置，不仅浪费企业资金，影响企业现金流，而且额外增加企业成本，加重企业经营负担，最终拖累企业生产经营。反之若企业固定资产管理有效，战略投资时机恰当，购建管控健全，运营管理规范有序，不仅确保资产安全完整，而且还能提高资产利用效率，降低产品成本，达到合理预期，从而提升企业竞争力，最终提高企业经济收益，增强战略投资信心，为企业做大、做强提供坚定基础。

2制造业企业固定资产管理存在的问题

2.1固定资产投资缺乏严谨的可行性分析

制造企业固定资产投资，因为缺乏对市场长期的充分调查，当市场需求超过其产能时，容易形成对市场长期乐观的形势判断，未通过严谨的可行性分析，以快速将产品占领市场为主要目的，更关注企业做大，而不是做强，从而放宽标准，扩大固定资产投资。同时，投资后又缺乏反馈机制，未建立固定资产投资后评价体系，或者虽建立，但评价分析质量不高，未能引起企业重视，未纳入考评体系，流于形式，最终也未能给企业在后续投资时作为可行性分析借鉴，无法达到管控成效。

2.2固定资产运营管理不规范，资产利用效率低下

制造企业固定资产涉及分类细项较多，运营管理流程复杂全面，涉及投资立项，购建审批、资金付款、涉税筹划、风险管控、资产监督、审计监察、处置交易等相关运营流程，而牵涉对应的管理部门、使用部门、监督部门职责容易混淆，引起职责不清，出现问题互相推诿，无法有效规范固定资产运营管理，给后续固定资产低效使用埋下不利伏笔。此外，制造企业固定资产管理重投入、轻运营，精益管理意识淡薄，成本管控意识不强，对应考核评价不充分，仅以产量、质量、废品率等管理考核绩效，未对固定资产闲置、开机率、生产效率进行统筹评价，容易形成资产利用效率低下，最终造成资产无效使用，不仅增加企业成本，而且影响客户交期，不利于企业生产经营。

2.3固定资产管理信息不对称，未形成定期清理机制

制造企业固定资产信息未建立统一的规范标准，管理部门资产信息与财务部门入账信息不对称，计量的单位、资产的名称等，因购建或者日后的维护更新替换过程中，未能及时规范，均是形成信息不对称的原因。此外，未按期进行固定资产的清理，无法及时发现存在的问题资产，也无法及时采取应对举措，使闲置的问题资产无法最大化利用，或虽进行固定资产清理，但清理的流程不严谨，未经相关职能部门联合审议，未将固定资产的价值进行最大化地发挥，无法减少甚至防止固定资产损失。

3制造业企业固定资产管理存在问题的对策

3.1强化固定资产投资的可行性论证

制造企业固定资产投资，需符合企业的整体战略规划，并形成一系列严谨的投资论证程序，首先依据公司战略规划、年度经营计划及项目前期论证情况编制下年度投资计划，包括续建续投项目投资计划和新项目投资计划，提交相关职能部门，如战略部、财务部等进行初步审核，对初审通过的计划，再提交至年度投审会进行二次审核，投审会审议通过后，最终报公司权力机构审批;其次经审批同意的投资计划，按单项管理纳入立项可行性研究流程，由项目提出单位负责编写项目可行性报告、项目经济可行性分析表及项目技术自评表等，报告的内容包括项目的背景与必要性、市场状况及客户与竞争对手分析、项目的方案、比较及建议、投资概算及资金安排、未来五年销售预测、未来五年财务指标表;最后将具体的固定资产投资项目、立项可行性研究资料经专业评审、投审会审议、权力机构审批，以项目批文形式下发后方可实施购建。以上严谨的投资论证只是加强固定资产管理的开始，在后续的实际使用过程中，还需建立与完善投资后评价程序，设立评价维度与指标，包括销售收入、经营利润、投资后回报等，将投资后固定资产实际业绩指标与立项可行性研究时预期指标进行对标管理，形成发现问题、寻找原因、对策分析、选择举措、解决问题、持续改善的良性闭环管理，为后续投资提供可行性分析借鉴，达到管控成效。

3.2规范固定资产运营管理，提高资产利用效率

规范生产运营的固定资产，首先需统一区分固定资产类别，按固定资产的具体特性列入房屋建筑、机器设备、运输设备、电子设备、其他资产大类，不同的类别，由不同的部门负责管理。其次从制度层面明确固定资产各部门的职责，按照专业化统一管理的原则，规定各类资产的统一实物管理部门，并由资产实物管理部门、使用部门和财务部共同管理固定资产。实物管理部门负责进行资产档案管理，建立固定资产台账，为固定资产制作标签、铭牌等标识，随时掌握固定资产的使用状况，包括固定资产办理调拨、出售、出租、闲置处理、报废的审查、鉴定、报批和发起清理工作及后续的记录、留档、跟踪，直到最终实物灭失等。资产使用部门负责所使用固定资产的规范化使用、保管和日常维护，严格执行技术操作规程和维护保养制度，确保设备的完好、清洁、和安全使用。财务部按照会计核算制度的规定进行固定资产各项账务处理，同时对固定资产进行清查、登记、统计、汇总及日常监督检查工作，负责涉及资产产权变更、地理位置移动、价值流转等相关业务的审核。最后通过标杆管理工具，将固定资产投入产出各项运营指标，如开机率、生产效率、资产利用率、投入产出率等，与内外部标杆对标，并纳入考评体系引导，发现不足加以改进，形成比学赶超的精益管理意识，提高资产利用效率，控制产品生产成本，提升企业竞争实力。

3.3统一固定资产管理信息，建立定期清理机制

建立信息辅助系统，是统一固定资产管理信息最有效的方式，制造企业可以根据自身需求，选择合适的固定资产信息管理系统，将各项固定资产信息统一规范在辅助系统中，各涉及部门在系统中赋予不同的权限，管理固定资产日常各项操作，随时掌握固定资产的各项信息及使用状况，解决因信息不对称而引起的管理不善。此外，制造企业需建立与完善资产定期清理机制，在每个年度，均需组织全公司范围内资产定期清理，由财务部负责监督，并对超过使用期限、无使用价值或其他特殊原因需处置的资产，及时通报并跟进处理，如同资产投入，资产闲置与退出也需一系列严谨的论证程序，需明确闲置资产的定义及审批，对已停用1年以上，且不需再用的，或者是已被新购置具有同类用途资产替代的资产定义为闲置，由资产实物管理部门对资产申请报停，经财务部审核，报权力机构批准后方可执行。规范闲置资产的日常管理，资产报停后，由资产实物管理部门封存，视情况可由实物管理部门保管或放置使用部门保管，使闲置的问题资产最大化减少损失。资产的退出处置，需成立资产处置小组，由企业负责人任组长，技术、采购、财务等相关部门参加，固定资产处置前，必须经实物管理部门鉴定，由实物管理部门填具《固定资产处置申请表》，并由财务部核实价值和其他监管问题，审批程序履行完成后才能予以相应资产的处置，如涉及相应资产实物的拆卸、移动，发票的开具、产权的过户等均需在审批手续完成后进行，减少甚至防止固定资产损失。

参考文献:

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［2］余从巧.企业固定资产管理中的问题及对策探析［J］．纳税，2018(3):130.

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