生产性服务业集聚对制造业升级的影响

2022-04-26 15:47陈晓欣
商场现代化 2022年6期
关键词:高质量发展

陈晓欣

摘 要:生产性服务业集聚带来的技术外溢和规模经济效应在制造业高质量发展过程中发挥着关键作用,本文以2007-2016年中国北京、天津及河北等12个省市为研究对象,选取指标,构建省级面板模型进行经验研究,结果表明生产性服务业集聚对制造业升级具有正向影响;但专业化集聚和多样化集聚的作用效果存在差異,多样化集聚可能会存在时滞性和盲目性。各地需因地制宜地制定生产性服务业集聚促进制造业转型升级战略。

关键词:生产性服务业集聚;制造业升级;高质量发展

一、引言

改革开放以来,中国制造业快速发展,2019年中国制造业占全球制造业增加值比重已达28.1%,成为名副其实的制造大国。但是,近年来随着国内劳动力等要素成本持续走高、欧美发达国家再工业化战略实施以及其他发展中国家日趋激烈的竞争,中国制造业技术水平不高、受困于价值链低端、大而不强等问题逐渐突显。推动制造业高质量发展、打造制造业强国成为当前中国紧迫的战略任务。从产业集聚角度看,生产性服务业集聚所形成的技术外溢效应、规模经济效应等优势,有助于促进制造业技术创新和效率提升,进而推动制造业转型升级。因而,深入探究生产性服务业集聚与制造业升级的内在关系对中国制造业高质量发展具有重要现实意义。

二、文献综述

通过对国内外相关文献的整理,本文将从以下两个方面进行文献综述:生产性服务业与制造业之间的关系、生产性服务业集聚对制造业转型升级会产生怎样的影响。生产性服务业与制造业之间主要有如下四种关系,分别是需求遵从论(Francois and Woerz,2008)、供给主导论(Eswaran and Kotwal,2002)、协同论(陈建军、陈菁菁,2011)与融合论(Eberts and Randall,2006)。在此基础上,现有文献通过不同的衡量指标对生产性服务业集聚如何作用于制造业转型升级进行了深入研究。宣烨等(2017)的研究对象是制造业效率,核心解释变量为制造业企业全要素生产率,得出的结论是集聚对制造业升级的作用是正向的。韩峰等(2020)的研究对象是制造业结构,使用高端与中端制造业产值增长率的差异作为衡量指标进行实证检验,结果表明生产性服务业集聚有助于制造业升级,但专业化集聚和多样化集聚的作用效果存在差异。另外,盛丰(2014)认为生产性服务业集聚主要通过相互竞争、细化分工、知识技术以及规模经济的作用来促进制造业的升级。但是,作者同样发现有部分文献阐述到产业的过度集聚可能会产生拥挤效应,导致不良竞争现象出现,进而对制造业升级产生负向作用。综合来看,现有文献对生产性服务业集聚如何作用于制造业转型升级以及所蕴含的影响机制有着不同的看法,也有一定的争议。因此,本文将基于2007年-2016年中国12个省市数据构建计量模型,深入检验生产性服务业集聚对制造业升级的影响,并进一步区分专业化集聚和多样性集聚的作用效果。

三、研究设计

综合相关变量数据的可获得性,本文研究对象是中国北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、湖北、湖南、广东、重庆及四川这12个省市,数据时间段为2007年-2016年;主要是从以下几个官方数据库获取原始数据:《中国工业统计年鉴》、《中国第三产业统计年鉴》、《中国统计年鉴》以及各省市统计年鉴。为了提高研究结果的准确性与说明力,本文将对与价格密切相关的指标进行平减处理;主要方法是以2007年为基期,使用GDP平减指数和工业生产者出厂价格指数来进行相关处理。另外,对于部分指标数据进行取对数处理,以统一量纲,减少变量自相关及异方差对回归结果准确性的影响。

1.变量选取

(1) 被解释变量:制造业升级(LP)

本文将用制造业劳动生产率来衡量制造业升级(LP),计算方法是制造业产值与制造业就业人数的比值。制造业效率提升,既代表着技术水平提高,也代表着中国制造业向全球价值链高端推进,有利于在复杂的国际环境中参与全球竞争。

(2) 核心解释变量:生产性服务业①专业化集聚(SP)和多样化集聚(DV)

①专业化集聚(SP)

本文参考韩峰(2020)中的测算方法,使用区位商来衡量专业化集聚程度,测算公式如下:

(1)

其中,SPi表示i省份专业化集聚程度,qi表示i省份生产性服务业就业人数,si表示i省份总就业人数,q表示全国生产性服务业总就业人数,s表示全国总就业人数。

②多样化集聚(DV)

本文参考刘奕(2017)中的测算方法,对赫芬达尔—赫希曼指数进行改进,得出的结果来衡量多样化集聚程度,测算公式如下:

(2)

其中,DVi表示i省份多样化集聚程度,Si,n表示i省份第n个生产性服务行业就业人数占i省份总就业人数的比重。

(3) 控制变量

①地区经济发展水平(PGDP):经济发展水平越高的省份,将从提供资源、资金及基础设施等最基础的方面推动制造业升级。本文以各省份人均GDP来衡量,并进行相应的平减处理,剔除价格因素的影响。

②交通发达程度(TRA):交通发达的省市可以为制造业发展节约交易成本与生产成本,让制造业企业有更多资金投入到核心业务或者关键生产流程。本文以各省市的货运量来衡量。

③人力资本水平(EDU):人力资本水平越高,代表着有越多高素质人才;进而有利于促进中国制造业向全球价值链的高端攀升。本文使用各省市每万人拥有高等学校专任教师数量来衡量;计算方法为各省份高等学校专任教师数量与常住人口的比值。

④城镇化水平(URB):城镇化水平越高,意味着当地各类基础设施越完善;也意味着能够引进各类高质量资本与吸引各类高素质人才落户,这也会推进制造业的升级。本文以城镇人口占总人口的比重来衡量。

2.模型构建

本文认为专业化集聚和多样化集聚对制造业升级的影响具有差异性;因此,为了更好研究其中的关系,将使用这两个核心解释变量分别构建两个面板模型。

(1) 专业化集聚

lnLPi,t=α0+α1SPi,t+α2lnPGDPi,t+α3lnTRAi,t+α4lnEDUi,t+

α5lnURBi,t+μi+λt+ei,t

其中,i表示省市,t表示時间,LPi,t表示制造业升级,SPi,t表示生产性服务业专业化集聚,PGDPi,t表示地区经济发展水平,TRAi,t表示交通发达程度,EDUi,t表示人力资本水平,URBi,t表示城镇化水平,μi表示地区固定效应,λt表示时间固定效应,ei,t表示随机误差项。

(2) 多样化集聚

lnLPi,t=β0+β1DVi,t+β2lnPGDPi,t+β3lnTRAi,t+β4lnEDUi,t+

β5lnURBi,t+μi+λt+ei,t

其中,DVi,t表示生产性服务业多样化集聚,其他同上。

四、实证结果分析

1.专业化集聚对制造业升级的作用分析

下表2展示是专业化集聚对制造业升级的影响的混合回归、个体固定效应及随机效应的回归结果。经过相关检验,认为专业化集聚对制造业升级的影响有个体差异性,即存在个体固定效应;另外经过豪斯曼检验,也认为用固定效应模型更准确。

表2所展示的实证结果可以表明:在固定效应回归中,生产性服务业专业化集聚对制造业升级具有正向影响,且能通过1%水平下的显著性检验;专业化集聚通过规模经济效应和技术外溢效应来促进制造业的升级转型。从选取的各控制变量的回归结果来看,地区经济发展水平、人力资本水平与城镇化水平对制造业升级都具有显著的促进作用。但交通发达程度对制造业升级的正向影响不显著;经过分析,本文认为可能与选取货运量作为衡量指标存在一定的不合理性;因为,交通越发达,越能为制造业企业节省生产成本,使其可以有更多的资金投入到核心业务中。

2.多样化集聚对制造业升级的作用分析

经过相关检验,认为多样化集聚对制造业升级的影响有个体差异性,即存在个体固定效应;另外经过豪斯曼检验,也认为用固定效应模型更准确。下表3展示是多样化集聚对制造业升级的影响的混合回归、个体固定效应及随机效应的回归结果。

表3所展示的回归结果可以表明:在固定效应回归中,生产性服务业多样化集聚对制造业升级具有正向影响,能通过5%水平下的显著性检验;与专业化集聚相比,多样化集聚的回归系数显著性要弱一点。经过分析,本文认为面板回归只体现了多样化集聚对制造业升级的短期效应,而多样化集聚作用需要一段时间才会提体现出来;另外,部分地区未能真正根据当地的禀赋优势来选择要发展的行业,而是盲目地进行多样化集聚的规划;再者,地方为了紧跟中央的产业政策风向而导致的低质量多样化集聚;这都可能是导致多样化集聚的显著性要低一点,未能真正体现其对制造业升级的促进作用。就控制变量来说,系数的符号和显著性与专业化集聚的回归大致相同,因此,相关分析也是相同。

五、结论与建议

中国已进入经济高质量发展的关键时期,着力推动生产性服务业与制造业协同发展,促进中国制造业一步步走向全球价值链的高端,将在此发挥重要的作用。本文利用中国2007年-2016年北京、天津及河北等12个省市的相关指标数据,构建省级面板模型进行实证检验;结果表明:生产性服务业集聚对制造业升级具有显著的正向影响;但专业化集聚和多样化集聚的作用效果存在差异,多样化集聚的系数显著性要比专业化集聚的显得低一些。控制变量中,经济发展水平、人力资本水平与城镇化水平都显著地促进了制造业转型升级;但交通发达程度的正向作用不显著,这可能与指标选取的不合理性有关。根据以上分析结果,有如下建议:各地需因地制宜,结合当地制造业的发展现状,合理推动生产性服务业的集聚化发展;还要推动生产性服务业内部结构向合理化和高级化发展,促进生产性服务业与当地制造业的协同发展,切忌为跟随中央产业政策以及竞争而盲目发展。

注释:

参考顾乃华(2011)中的定义,将以下五类服务业行业概括为生产性服务业:交通运输、仓储和邮政业,信息传输、软件和信息技术服务业,金融业,租赁和商务服务业以及科学研究和技术服务业。

参考文献:

[1]FrancoisJ,JWoerz.Producer Services,Manufacturing Linkages,and Trade[J].Journal of Industry,Competition and Trade,2008,8(3):199-299.

[2]EswaranM,AKotwal.The Role of the Services Sector in the Process of Industrialization[J].Journal of Development Economics,2002,68(2):401-420.

[3]陈建军,陈菁菁.生产性服务业与制造业的协同定位研究—以浙江省69个城市和地区为例[J].中国工业经济,2011(06):141-150.

[4]EbertsD,JERandall.Producer Services,Labor Market Segmentation and Peripheral Regions:The Case of Saskatchewan[J].Growth and Change,2002,29(4):401-422.

[5]宣烨,余泳泽.生产性服务业集聚对制造业企业全要素生产率提升研究——来自230个城市微观企业的证据[J].数量经济技术经济研究,2017,34(02):89-104.

[6]韩峰,阳立高.生产性服务业集聚如何影响制造业结构升级?——一个集聚经济与熊彼特内生增长理论的综合框架[J].管理世界,2020,36(02):72-94+219.

[7]盛丰.生产性服务业集聚与制造业升级:机制与经验——来自230个城市数据的空间计量分析[J].产业经济研究,2014(02):32-39+110.

[8]顾乃华.我国城市生产性服务业集聚对工业的外溢效应及其区域边界——基于HLM模型的实证研究[J].财贸经济,2011(05):115-122+44.

[9]刘奕,夏杰长,李垚.生产性服务业集聚与制造业升级[J].中国工业经济,2017(07):24-42.

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