产业协同集聚、技术创新与经济增长--一个中介效应模型

产业协同集聚、技术创新与经济增长
一个中介效应模型
金 浩,刘 肖
(河北工业大学经济管理学院,天津300401
)收稿日期:2020-12-31 修回日期:2021-02-24
基金项目:国家自然科学基金项目(71573142);天津市社会科学规划项目(T J Y Y 17-028
);河北省科学技术厅河北工业大学创新战略资助项目(18457648D )
作者简介:金浩(1958 ),男,吉林延吉人,博士,河北工业大学经济管理学院教授㊁博士生导师,研究方向为区域经济;刘肖(1994 )
,女,天津人,河北工业大学经济管理学院博士研究生,研究方向为区域经济㊁产业经济㊂本文通讯作者:刘肖㊂
摘 要:提出生产性服务业与制造业协同集聚通过技术创新促进经济增长的理论机制,并基于2009 2018年中国省级面板数据,利用中介效应模型探究产业协同集聚通过技术创新对经济增长的影响㊂结果表明,产业协同集聚对经济增长具有直接促进作用,并通过促进技术创新发挥积极部分中介效应,即产业协同集聚可以促进经济增长由传统模式向创新驱动模式转型㊂基于行业异质性,高端生产性服务业与制造业协同集聚通过区域创新对经济增长的部分中介效应强度高于传统生产性服务业与制造业协同集聚㊂
关键词:产业协同集聚;技术创新;经济增长;中介效应
D O I :10.6049/k j j b y
d c .2020120434 开放科学(资源服务)标识码(O S I D ):中图分类号:F 260 文献标识码:A 文章编号:1001-7348(2021)11-0046-08I n d u s t r i a l C o -a g g l o m
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近年来,制造业成本优势逐渐弱化,致使中国经济高速增长模式难以为继,调整产业结构㊁寻求经济发展新引擎刻不容缓㊂生产性服务业贯穿制造业生产控制㊁融资审计㊁物流运输和市场营销等价值链各环节,亟需通过改善组织结构和管理模式,增强企业适应外
部市场环境的能力[
1]
㊂生产性服务业与制造业具有高度产业关联,二者协同有助于推动 中国制造 向 中国质造 蝶变㊂在实践中,许多城市从依靠制造业拉动经
济逐渐向制造业与生产性服务业双轮驱动的经济发展方式转变,以期推动并支撑经济高质量增长㊂然而,生产性服务业与制造业协同集聚能够在多大程度上促进我国经济增长?又能否促使我国经济增长由传统模式向创新驱动模式转变解答上述问题对于促进我国产业结构升级㊁实施创新驱动发展战略具有重要现实意义㊂
1 文献综述
随着专业化分工深化,生产性服务部门逐渐从制
造业脱离,并在制造业中间需求和成本优势基础上发展㊂生产性服务业集聚能促进制造业结构升级并提升其竞争力[2-3]㊂当社会逐渐步入后工业化时代,制造业与生产性服务业相互依赖程度加深,二者呈现相互补充㊁相互强化的动态协调关系[4-6]㊂基于上下游关联和交易成本,加上二者空间区位邻近,因此容易形成协同集聚[7-8]㊂
学者们对制造业和生产性服务业协同集聚与经济增长的关系主要形成3种观点㊂一是促进论,即生产性服务业与制造业协同集聚能够推动经济增长[9]㊂如陈建军等[10]发现,产业协同集聚能促进本地和周边地区城市生产效率提高,且对促进城市生产效率提升的空间外溢效应随距离增加而衰减;黄繁华和郭卫军[11]利用空间计量模型研究发现,生产性服务业与制造业协同集聚能够促进本地经济增长,但会对邻近地区造成不利影响㊂二是无效论㊂如H e l s l e y[12]通过建立城市模型发现,产业协同集聚存在无效率情形,产业间无法被观测的集聚现象反映出均衡分配较低效㊂三是非线性论㊂如豆建民和刘叶[13]㊁周明生和陈文翔[14]发现,受城市规模影响,制造业与生产性服务业协同集聚的经济增长效应呈现非线性㊂
熊彼特内生增长理论指出,技术创新是经济长期增长的根本动力源[15]㊂近年来,产业协同集聚的创新效应日益成为研究焦点㊂刘胜等[16]指出,制造业和生产性服务业通过交易成本机制㊁研发创新激励机制㊁进入与退出机制等路径促进企业创新;纪祥裕和顾乃华[17]验证制造业与生产性服务业协同集聚通过创新资源配置和市场规模效应提升城市创新能力;汤长安和张丽家[18]㊁原毅军和高康[19]分别利用地理权重矩阵㊁R&D人员与资本流动矩阵证实制造业与生产性服务业协同集聚能够提升区域创新能力和效率,并具有空间溢出效应㊂
既有文献参照单一产业集聚范式进行研究,但产业协同集聚具有其特殊性,生产性服务业和制造业协同集聚与经济增长关系的研究还有待深化㊂鉴于此,本文从技术创新角度出发,将制造业与生产性服务业协同集聚㊁技术创新及经济增长纳入同一框架,阐述产业协同集聚对经济增长的影响机制,并采用双向固定效应估计方法和中介效应模型进行实证检验㊂本文主要贡献体现在两个方面:一是详细探讨产业协同集聚对经济增长的直接影响机制,以及产业协同集聚通过技术创新驱动经济增长的传导机制㊂二是采用中介效应模型,考察制造业与生产性服务业协同集聚对经济增长的直接影响和间接影响,更为深刻地理解产业协同集聚与经济增长的因果关系,为新常态下如何合理规划产业空间布局进而推动经济增长由传统模式向创新驱动模式转型提供经验证据㊂2理论机制与研究假设
2.1产业协同集聚对经济增长的影响机制
2.1.1强化专业化分工与实现规模效应
随着制造业生产过程和分销组织结构日益复杂化,制造企业为适应现代化生产体系㊁满足市场需求,将企业内部非核心部门和不具有比较优势的环节外包,促使生产性服务部门逐渐脱离制造业,形成独立行业㊂制造业的中间需求促使生产性服务业专业化和规模化,制造业将更多资源和精力投入至核心环节,以降低成本并提高生产效率㊂产品质量和服务品质的提升对两大产业深化分工与合作形成正向反馈,产业协同会促进劳动㊁资金㊁知识㊁信息等要素集聚和流动,有助于发挥规模经济效应㊂伴随生产性服务业与制造业协同程度加深,各自不断突破产业边界,彼此边界逐渐模糊,并通过嵌入式融合㊁捆绑式融合和交叉融合方式提高生产效率㊁获取规模经济,从而促进经济增长[20]㊂2.1.2提升产业竞争力
首先,制造业与生产性服务业协同集聚能够促进柔性生产和精益生产,提高产品附加值㊂制造业和生产性服务业企业具有相同的基础科学知识,区位毗邻和知识互补有利于企业相互吸收异质性资源,增强产品或服务异质性㊂企业既能够提供标准化商品,也能提供个性化㊁差异化的快捷便利服务,从而提高产品附加值,形成企业竞争力㊂上述难以模仿的能力成为企业在中长期竞争中取得持续领先地位的关键㊂其次,制造业集聚累积的技术㊁资金和劳动力等生产要素为生产性服务业提供发展基础㊂基于制造业个性化需求,生产性服务业企业及时进行相应调整和反馈,不断进行技术革新,并提升服务质量㊂同时,生产性服务业作为制造业发展的智力支撑,将现代化生产㊁管理模式嵌入制造企业中,促使制造企业生产环节网络化和模块化,提升制造业面对复杂多变市场环境的适应能力㊂两大产业协同有助于提升风险抵抗能力进而提高产业竞争力㊂最后,产业协同集聚促使产业互动不断深化,生产性服务业和制造业都不断突破自身产业边界,制造业服务化和服务产业化也逐渐兴起,最终有效控制产供销各个环节,提升供应链运行效率[21]㊂
2.1.3促进价值链升级
产业链各环节利润并不均衡, 微笑曲线 两端不仅能够获取高额利润回报,同时能够掌握行业话语权㊂生产性服务业㊁制造业借助产业和空间两个层面的协同与集聚促使价值链向高端攀升㊂首先,产业协同集聚能够增强制造业在产业链上下游环节的参与程度,向高利润环节延伸㊂生产性服务业与制造业协同集聚会缩短厂商与顾客间的距离,改变制造业运营逻辑㊂同时,以客户需求为导向实现价值链的内生生产性服
㊃74㊃
第11期金浩,刘肖:产业协同集聚㊁技术创新与经济增长
务,能够增强价值链辐射能力㊂其次,产业协同集聚为生产性服务业嵌入至制造业价值链提供便利条件,生产性服务业在提供全过程和全方位服务时,将知识㊁技术等无形生产要素导入制造业,改变制造企业生产和管理模式,驱动资源密集型和劳动密集型制造企业向知识㊁技术密集型转型,促进价值链升级㊂最后,生产性服务业与制造业互动促进产业融合,增强价值链竞争力㊂如制造业+金融服务业优化资金和成本管理㊁制造业+信息服务业重构生产组织形式㊁制造业+营销服务业提升品牌价值㊁制造业+物流运输业提高供
应链效率等㊂生产性服务业与制造业融合可以利用自身竞争优势重新加入其它价值链,加速产业链分解㊁延伸和重构,使产业链嵌入新的核心技术与服务,从而促进价值链升级㊂基于此,本文提出以下假设:
H1:生产性服务业与制造业协同集聚能够促进经济增长㊂
2.2产业协同集聚对技术创新的影响机制
2.2.1促进知识溢出
知识溢出是技术创新的重要基础,产业协同集聚能够促进知识溢出进而促进技术创新㊂首先,生产性服务业与制造业协同集聚能够发挥外部性作用,尤其是发挥多样化集聚优势㊂生产性服务业借助知识关联将创新要素传导至制造业生产环节,促进知识㊁技术在产业间双向流动,并形成具备知识多元价值增值性及增强知识链技术依赖特征的知识网状结构[22]㊂其次,生产性服务业与制造业存在较强产业关联,互补型产业具有共同科学基础,这会降低知识传播和扩散壁垒,减少信息损失㊂伴随贸易成本降低,生产性服务业和制造业的需求与成本关联会促使企业在空间上邻近分布,而距离缩短又会增强知识和技术外溢效果㊂最后,劳动者个体差异会影响知识吸收与扩散,生产性服务业发展能够吸引高素质㊁高技术劳动力,产业协同集聚会放大共享劳动力市场效应㊂高水平劳动力作为中介会强化技术外部性,促进技术创新㊂
2.2.2节约创新成本
生产性服务业与制造业协同集聚能够增加创新要素交流频率,知识㊁技术差异化产生的知识溢出会以更低的交流成本流向区域间各企业㊂一方面,专业化深化过程中,生产性服务业与制造业形成分工协作网络,技术关联程度加深,并形成技术创新扩散网络㊂生产性服务业与制造业技术创新活动相互强化,一个产业技术创新能够推动另一个产业技术创新,形成协同创新[23]㊂另一方面,生产性服务业与制造业协同集聚能够提供较多与劳动者意愿㊁能力相匹配的工作岗位,加强对优质人才的吸引力,降低人才搜寻成本㊂在实践过程中,高素质劳动力在产业协同集聚过程中不断吸收各类知识,形成具有极强市场适应性的复合型人力资本,复合型人才在区域内流动有助于吸收和扩散知
识㊁技术,降低创新成本㊂
2.2.3构建创新环境
生产性服务业与制造业协同会在区域范围内集聚资源㊁资金㊁信息㊁技术和知识,为创新提供物质基础和知识保障㊂制造业与生产性服务业的交易产品具有无形性㊁消费与供给同步性等特征,产业协同集聚会增加买卖双方面对面机会,减少企业间信息不对称,促使中介组织更为完善,从而为双方加强合作提供有利条件㊂经过多次互动,集聚区逐渐建立起较为完善的信息流通和传播机制,并自发形成基于区域文化习俗㊁道德规范的隐形规则制度,以及无意识接受且协调统一的行为标准㊂良好的契约制度环境能够有效减少企业合作中的机会主义行为,降低不确定风险,制造业企业(客户)与生产性服务业(供应商)可以增强市场交易信任感,确保合作的稳定性㊂创新限制因素减少,生产性服务业与制造业企业在公开透明㊁规范有序的市场环境中追求长期利润的创新动机大幅增强,而企业自主创新积极性增强又会推动技术创新㊂基于此,本文提出以下假设:
H2:生产性服务业与制造业协同集聚能够促进技术创新㊂
2.3技术创新与经济增长
熊彼特增长理论核心观点是内生的研发创新活动和知识积累是经济增长的决定性因素[24]㊂从微观层面分析,企业创新的根本目的是获取垄断利润,通过增加R&D投入促进技术创新进而提高生产率或开发新产品,最终获取产品高额附加值㊂因此,企业在选择R&D投入方向时具有偏向特征,不同生产要素的边际效果具有差异性,不同技术进步偏向特征可以优化生产要素配置结构,从而促进产业结构优化[25]㊂从宏观层面分析,只有将新材料㊁新工艺㊁新方法㊁新设计进行量化生产时才被认为真正实现技术创新,新技术诞生和广泛应用的直接效果是提高生产效率与经济增长率㊂当新技术发展规模不断壮大形成产业并能够获取利润时,可能会催生新的业务部门和主导产业,特别是各领域产生颠覆性技术时,会打破传统生产方式和组织方式并诞生新兴产业㊂新兴产业将促使全球价值链分解和重组,引发供给结构颠覆性变化,成为经济增长新动能[26]㊂基于此,本文提出以下假设:
H3:技术创新能够拉动经济增长㊂
3模型计量设定
3.1模型选择及设定
本文采用中介效应模型,以技术创新为中介变量考察生产性服务业与制造业协同集聚对经济增长的影响机制㊂根据M u l l e r等[27]提出的中介效应模型,检验步骤如下:首先,考察不加入中介变量M e时,核心解释变量X对被解释变量Y是否存在显著影响,若X的系
㊃84㊃科技进步与对策2021年
数不显著,说明二者没有稳定的因果关系;其次,考察解释变量X 对中介变量M e 是否存在显著影响;最后,构建包含核心解释变量X 和中介变量M e 的模型,观测两个变量系数的显著性水平,仅当核心解释变量X 和中介变量M e 系数都显著,且核心解释变量X 系数的绝对值低于未包含中介变量M e 系数的绝对值,才说明存在中介效应㊂其中,α1为核心解释变量X 对被解释变量的总效应,β
1*λ2是通过中介变量M e 的中介效应,λ1为X 对Y 的直接效应㊂本文构建中介模型(
1)~(3)并描述其具体关系,如图1所示
㊂
图1 产业协同集聚对经济增长的中介效应传导路径
l n p g d p =α0+α1c o i t +α2l n h c i t +α3l n c a p i t +α4
l n g o v i t +α5f d i i t +μi t
(1)p a t =βo +β1c o i t +β2l n h c i t +β3l n c a p i t +β
4l n g o v i t +β5f d i i t +εi t
(2)l n p g d p =λ0+λ1c o i t +λ2p a t i t +λ3l n h c i t +
λ4I n c a p i t +λ5I n g o v i t +λ6f d i i t +δi t (3)其中,p g d p (
经济发展水平)是被解释变量,c o (生产性服务业与制造业协同集聚)是核心解释变量,p
a t (技术创新)是中介变量,控制变量包括h c (人力资本)㊁c a p (要素禀赋)㊁g
o v (政府支出)和f d i (对外开放水平)㊂μi t ㊁εi t 和δi t 表示随机扰动项㊂3.2 变量说明
(1)被解释变量:经济发展水平(l n p g d p )㊂经济发展水平采用人均G D P 的自然对数测量,人均G D P 以
2009年各地区G D P 指数进行平减处理㊂(2)核心解释变量:生产性服务业与制造业协同集聚(c o )
㊂借鉴崔书会等[28]
的方法计算产业协同集聚指数,计算公式为:c o =1-m a -p a /m a +p a
+m a +p a ,其中m a ㊁p a 分别为制造业与生产性服务业集聚程度,采用区位熵指数测度㊂生产性服务业和制造业区位熵计算公式为:a g g i t =
e i j /ð
j
e i j
/ð
i
e i j
/ði ðj
e
i j
,其中,a g g i t 为t 时期i 城市j 产业的区位熵指数,e i t 为
i 城市j 产业的就业人数,ðj
e i j 为i 城市所有产业的就业人数
,ði e i j 为全国j 产业的就业人数,ði ðj e i j 为全国所有产业的就业人数㊂
(3)中介变量:技术创新(p
a t )㊂创新产出是技术创新能力的直观体现,在创新产出衡量指标中,基于数据可获取性及与创新产出的关联性,学者们常采用专利数据衡量㊂专利申请量和专利受理量是衡量创新产出的常用指标,专利申请量不易受时滞性和机构偏好
干扰,而专利授权量则是专利局认证合格的专利㊂两
大指标各有利弊,因而采用每万人专利授权量(p a t 1)作为代理变量,采用每万人均专利申请量(p a t 2)作为中介变量的替换变量,进行稳健性检验㊂
(4)控制变量㊂人力资本存量(h c )以每万人大学生人数衡量,并采用对数形式;资源禀赋结构(c a p )以固定资产投资与劳动力就业人数比重衡量,并采用对数形式;政府支出(g o v )以各地区政府财政支出的对数形式衡量,并采用各地区2009年G D P 平减指数消除价格因素的影响;对外开放水平(f
d i )以外商企业投资占G D P 比重衡量㊂具体变量及度量指标如表1所示㊂
表1 变量及度量指标变量类型变量名称符号
度量指标被解释变量经济发展水平p g d p 人均G D P 核心解释变量
制造业与生产性服务业协同集聚c o 计算得出制造业与高端生产性服务业协同集聚h c o 计算得出制造业与传统生产性服务业协同集聚
l c o 计算得出中介变量
技术创新
p a t 1每万人专利授权量
p a t 2
每万人均专利申请量
控制变量人力资本存量
h c
每万人大学生人数衡量资源禀赋结构
c a p 固定资产投资
与劳动力就业人数比值
政府支出g o v 地方政府财政支出
对外开放水平
f
d i 外商企业投资占G D P 比重
3.3 数据处理
考虑数据可获取性,本文研究对象为2009 2018年中国内地30个省市(
西藏因数据缺失,未纳入统计),数据主要来源于2010 2019年‘
中国统计年鉴“‘中国劳动统计年鉴“‘中国科技年鉴“等㊂根据‘国民经济行业分类“(G B /T 4754-2011)标准及生产性服务业含义,选取交通运输仓储和邮政业㊁信息传输计算机服务和软件业㊁金融业㊁房地产业㊁租赁和商务服务业㊁科学研究和地质勘探业以及批发和零售业7个行业衡
量生产性服务业,并根据技术含量㊁研发投入等因素[29]
将生产性服务业细分产业分为高端生产性服务业和传统生产性服务业,其中高端生产性服务业包含信息传输计算机服务和软件业㊁金融业以及科学研究和地质勘探业,传统生产性服务业包含交通运输仓储邮政业㊁批发和零售业㊁房地产业以及租赁商品服务业㊂
4 实证结果及分析
4.1 产业协同集聚与经济增长
表2列示了产业协同集聚与经济增长间关系,以
㊃
94㊃
第11期 金 浩,
刘 肖:产业协同集聚㊁技术创新与经济增长
及基于产业异质性的生产性服务业与制造业协同集聚对经济增长的回归结果㊂其中,列(1)~(3)采用混合O L S回归,显示各模型方差膨胀因子(V I F)远小于10,
表明模型不存在多重共线性问题㊂根据固定效应F统计量㊁随机效应L M统计量和H a u s m a n检验结果,表明本文应该构建固定效应模型,列(4)~(6)为控制年份和地区的双固定效应㊂
列(4)结果显示,在1%显著性水平下,生产性服务业与制造业协同集聚的估计系数为0.516,表明产业协同集聚显著促进经济增长㊂高端生产性服务业与制造业协同集聚及传统生产性服务业与制造业协同集聚对经济增长均存在显著积极效应,H1得以验证㊂比较列(5)和列(6)核心解释变量的回归系数发现,高端生产性服务业与制造业协同集聚对经济增长的促进作用更显著㊂原因在于,高端生产性服务业集聚了资本㊁技术㊁人力等高端要素,其与制造业协同集聚有助于发挥技术溢出效应和学习示范效应,增强行业竞争力和控制力,促进经济增长[30]㊂
表2结果显示,同一控制变量在不同模型中的回归系数符号基本一致,侧面证明回归结果具有一定稳健性㊂在1%显著性水平下,人力资本存量对经济增长具有显著积极影响㊂高素质人力资本能够较快吸收并消化知识和技能,生产要素高级化会促进经济发展㊂在1%显著性水平下,对外开放对经济增长同样具有显著促进作用㊂在较长时间内,外资企业能够提供资金㊁技术及高质量就业岗位,其生产组织模式㊁企业制度具有示范作用,通过发挥补缺效应㊁带动效应促进中国经济增长[31]㊂资源禀赋在5%显著性水平下为正,反映面对经济下行压力,投资仍是拉动经济的重要手段㊂此外,政府支出对经济增长的积极效应并不显著㊂
表2产业协同集聚对经济增长的估计结果
l n p g d p(经济发展水平)
(1)(2)(3)(4)(5)(6)
c o(生产性服务业与制造业协同集聚)0.396***0.516***
(3.177)(10.522)
h c o(高端生产性服务业与制造业协同集
聚)0.410***0.508***
(3.624)(11.399)
l c o(传统生产性服务业与制造业协同集
聚)0.342***0.457***
(2.980)(9.395) l n h c(人力资本)0.233*0.217**0.244*0.208***0.189***0.225***
(2.021)(2.110)(1.904)(4.548)(4.215)(4.817) l n c a p(要素禀赋)0.273**0.281***0.259**0.105**0.115***0.094**
(2.515)(3.054)(2.148)(2.592)(2.927)(2.275) l n g o v(政府支出)0.198***0.195***0.207***0.0510.057*0.061*
(3.093)(3.379)(3.062)(1.547)(1.834)(1.810)
f d i(对外开放水平)0.379**0.413***0.394**0.257***0.316***0.271***
(2.747)(3.422)(2.671)(4.996)(6.702)(5.089)
C o n5.859***5.880***5.917***7.414***7.415***7.428***
(10.368)(11.655)(9.910)(22.461)(23.034)(21.788) O b s300300300300300300
A d j-R20.6580.6720.6440.7220.7350.706 F检验值30.0130.6831.53108.2116.298.82
注:***㊁**㊁*分别表示在1%㊁5%和10%水平下显著;下同
4.2产业协同集聚与技术创新
表3列示了采用控制年份和地区双固定效应估计的回归结果,其中列(1)~(3)为技术创新采用万人专利授权量(p a t1)作为代理变量的回归结果,列(4)~ (6)为技术创新采用万人专利申请量(p a t2)并作为代理变量的回归结果,作为产业协同集聚与技术创新估计结果的稳健性检验㊂
在1%显著性水平下,生产性服务业与制造业协同集聚显著促进技术创新㊂根据列(1)~(3)结果,产业协同集聚(c o)每提高一个单位,每万人专利授权量将增加7.199件,H2得以验证㊂高端生产性服务业与制造业协同集聚(h c o)每提高一个单位,每万人专利授权量将增加9.778件;传统生产性服务业与制造业协同集聚(l c o)每提高一个单位,每万人专利授权量将增加4.826件㊂这意味着,高端生产性服务业与制造业协同对技术创新的积极影响是传统生产性服务业与制造业协同集聚的2倍㊂高端生产性服务业在提供专业化㊁具有针对性的服务过程中,与制造业形成协同效应㊂技术创新作为中间投入品,知识㊁技术和信息在产业间流动,显性技术或隐性技术传播障碍减少,传播效率得到提升,知识外溢效应增强,从而激发企业创新活力,产生应用价值和经济价值㊂虽然列(1)~(3)的回归系数均低于列(4)~(6),但上述结论依然成立㊂
分析表3各模型控制变量发现,人力资本存量(l n h c)对技术创新产生积极影响,一定程度表明人才作为知识㊁技术传播中介,劳动者水平越高,对技术创新的促进作用越强;资源禀赋(l n c a p)在1%显著性水平下对技术创新具有阻碍作用,现有投资主要集中在传
㊃05㊃科技进步与对策2021年。