產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響

劉海倫

[提要] 以2003～2016年全國30個省為樣本，從實證角度分析金融業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率及其分解指標的影響。結(jié)果表明：金融業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率呈先促進、后抑制的倒“U”型影響，且主要是通過促進技術進步來影響制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率。

關鍵詞：制造業(yè);金融業(yè);協(xié)同集聚;全要素生產(chǎn)率

中圖分類號：F062.9 文獻標識碼：A

收錄日期：2020年3月25日

一、引言

經(jīng)濟進入新常態(tài)，我國制造業(yè)面臨著“高端回流”和“低端分流”的雙重困境，以及成本優(yōu)勢削弱和外銷需求下行的內(nèi)外挑戰(zhàn)，亟須通過提高制造業(yè)全要素生產(chǎn)率，改變制造業(yè)的疲軟現(xiàn)狀。本文根據(jù)金融業(yè)與制造業(yè)存在著重要互動關系，探究兩者的協(xié)同集聚對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的影響作用。

二、影響機制分析

本文分別從Malmquist指數(shù)的3個分解指數(shù)的角度，對金融業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響機制進行分析。

（一）產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚影響技術進步。Porter外部性優(yōu)勝劣汰的市場規(guī)則說明技術進步水平更高的企業(yè)才得以留在協(xié)同集聚區(qū);對盈利能力更高的先進制造業(yè)投資將獲得更高回報率，所以金融業(yè)企業(yè)傾向于將資金投入到有競爭優(yōu)勢的企業(yè)中。金融業(yè)通過完善金融體系吸收制造業(yè)的盈利儲蓄，重新配置后向制造業(yè)的技術創(chuàng)新提供資金，從而提高制造業(yè)技術進步。但產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚過度時，集聚效應會轉(zhuǎn)變成擁擠效應。由聚集效應帶來的成本下降吸引更多的企業(yè)加入集聚區(qū)，出現(xiàn)不利于技術進步的負外部性。

（二）產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚影響純效率變化。根據(jù)MAR外部性，金融業(yè)與制造業(yè)利用管理創(chuàng)新、制度創(chuàng)新使分工不斷細化，讓彼此在共享投入產(chǎn)出的過程中提升專業(yè)化能力與核心競爭力，并實現(xiàn)交易費用的節(jié)省。根據(jù)Porter外部性的競爭法則，效率高的企業(yè)逐漸向協(xié)同集聚區(qū)中心靠攏，而效率低企業(yè)在競爭中被淘汰而逐漸撤出集聚區(qū)。同時金融業(yè)通過資金配置決策，引導資金流向高效率企業(yè)，激勵了制造業(yè)企業(yè)提高效率。但當企業(yè)在權衡因協(xié)同集聚節(jié)省的成本與基礎設施上漲的成本時，低效率企業(yè)因沉沒成本的存在而無法輕易撤出集聚區(qū)，甚至演變成“僵尸企業(yè)”，從而抑制了生產(chǎn)效率。

（三）產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚影響規(guī)模效率變化。產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚發(fā)展的初期，企業(yè)利用因MAR外部性節(jié)省的成本投入到固定資產(chǎn)中，使企業(yè)規(guī)模擴大;同時平均成本因生產(chǎn)規(guī)?；档?，又進一步擴大生產(chǎn)規(guī)模。但在產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚發(fā)展的中后期，節(jié)省的邊際成本隨著集聚水平的提高逐漸減少，此時規(guī)模效應能否實現(xiàn)需要權衡因規(guī)模擴大帶來的利益和成本。

三、模型構(gòu)建及變量選取

（一）模型構(gòu)建。在金融業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚對制造業(yè)生產(chǎn)率影響的實證研究中，采用面板數(shù)據(jù)回歸模型，構(gòu)建模型如下：

其中，TFP為被解釋變量;C為核心解釋變量協(xié)同集聚指數(shù)，由于協(xié)同集聚和制造業(yè)生產(chǎn)率間可能存在非線性關系，所以在模型中加入?yún)f(xié)同集聚指數(shù)的二次項。X為控制變量;？琢為常數(shù)項;？著為隨機誤差項。下標i和t分別表示第i個省份和第t年。根據(jù)影響機制分析，用全要素生產(chǎn)率的3個分解指數(shù)分別作為被解釋變量，構(gòu)建模型：

其中，TC為技術進步，PEC為純效率變化，SEC為規(guī)模效率變化。

（二）變量說明及數(shù)據(jù)來源

1、變量說明

（1）被解釋變量。根據(jù)全局參比Malmquist指數(shù)，用MaxDEA軟件測算得到全要素生產(chǎn)率（TFP）及其分解指數(shù)TC、PEC和SEC;并根據(jù)其可累乘的性質(zhì)，采用各指數(shù)的累乘形式作為被解釋變量。

（2）核心解釋變量。協(xié)同集聚指數(shù)（C），借鑒陳國亮等（2012）構(gòu)建的產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚相對指數(shù)法進行測算：

其中，m指制造業(yè);f指金融業(yè);LQim為制造業(yè)集聚水平，LQif為金融業(yè)集聚水平，通過區(qū)位熵指數(shù)測算得到：

其中，xij是i省份j產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值，Xj是全國j產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值，xi是i省份所有產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值，X是全國所有產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值。

（3）控制變量。人力資本（hum），用每百人口高等學校平均在校生數(shù)表示;外商投資（fdi），用外商投資企業(yè)投資總額與GDP比重來表示;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（str），用第二、三產(chǎn)業(yè)增加值之比表示;信息化水平（inf），用人均郵電量表示;進出口貿(mào)易水平（tra），用進出口貿(mào)易總額與GDP的比重表示。

2、數(shù)據(jù)來源及處理

（1）數(shù)據(jù)來源。本文選取2003～2016年，除西藏外30個省份地區(qū)作為實證研究對象，制造業(yè)選取《國民經(jīng)濟行業(yè)分類與代碼》（GB/T 4754-2011）中13～40號代碼行業(yè)，數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》和《中國城市統(tǒng)計年鑒》。

（2）數(shù)據(jù)處理。測算制造業(yè)TFP時，勞動投入為制造業(yè)平均用工人數(shù)。資本投入采用永續(xù)盤存法，通過公式“本年資本存量=上年資本存量×（1-折舊率）+本年投資額”計算得到，其中基期資本存量是制造業(yè)2003年規(guī)模以上企業(yè)固定資產(chǎn)凈值;折舊率參考田友春（2016）中制造業(yè)平均折舊率的測算結(jié)果7.98%;投資額用本年與上年的固定資產(chǎn)原值之差計算得到，并用固定資產(chǎn)價格指數(shù)平減。產(chǎn)出指標為制造業(yè)的工業(yè)總產(chǎn)值，用工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)平減，其中2013～2016年數(shù)據(jù)根據(jù)王家庭（2019）提到的公式“工業(yè)銷售產(chǎn)值=上年存貨+本年工業(yè)總產(chǎn)值-今年存貨”計算得到。

四、實證結(jié)果分析

經(jīng)過F檢驗、LM檢驗和Hausman檢驗，以TFP為被解釋變量和以TC為被解釋變量的模型采用固定效應分析更有效，而以PEC和SEC為解釋變量的模型采用隨機效應更有效。同時，為了確保回歸結(jié)果不受異方差的影響，使用帶聚類穩(wěn)健標準誤的方法進行回歸，具體結(jié)果如表1所示。（表1）

從回歸結(jié)果可見，核心變量（C）對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率存在正向影響，而其二次項對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率為負向影響，且都在1%水平上顯著相關，說明金融業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響符合假設的呈倒“U”型相關。同時，金融業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚主要是通過顯著的促進技術進步來影響制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率，而對純效率變化和規(guī)模效率的影響并不顯著?？芍?，在金融業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚水平較低時，提高集聚水平有利于通過促進技術進步來提高制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率。在協(xié)同集聚發(fā)展的上升階段，集聚區(qū)的人才、資本等資源在產(chǎn)業(yè)間雙向流動，使金融業(yè)與制造業(yè)在實現(xiàn)各自收益的遞增以及相互融合與發(fā)展;同時金融業(yè)提供的有效流通資金，促進了制造業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新，使制造業(yè)通過技術進步變化提高了全要素生產(chǎn)率。但在協(xié)同集聚水平達到一定臨界值后，會出現(xiàn)抑制制造業(yè)發(fā)展的不合理現(xiàn)象，即越高的協(xié)同集聚水平將導致制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的下降。過度集聚帶來擁擠效應，打破產(chǎn)業(yè)間的協(xié)同發(fā)展，交通、地租以及時間成本的上漲導致了制造業(yè)生產(chǎn)成本升高、企業(yè)利潤降低，從而抑制了對技術進步的投入，一定程度上降低了制造業(yè)全要素生產(chǎn)率。同時，從作用強度上看，協(xié)同集聚指數(shù)的影響系數(shù)比其二次項的影響系數(shù)絕對值大很多，即協(xié)同集聚對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率起促進效應時比起抑制效應時的作用強度更明顯。

其他變量中，人力資本顯著促進制造業(yè)TFP和技術進步，說明人力資本儲備為制造業(yè)企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新提供人才，促使制造業(yè)向技術密集型發(fā)展，從而通過影響技術進步變化來提高制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率。外商投資顯著負向影響制造業(yè)TFP，反映了外商投資存在的不合理現(xiàn)象，由于我國制造業(yè)整體上尚處于低技術密集型階段，而境外資本的主要投資目的是擴大產(chǎn)能、快速盈利，甚少投資于創(chuàng)新研發(fā)領域。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響不顯著，但顯著抑制技術進步和促進純技術效率，因為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)反映的是第二、三產(chǎn)業(yè)的比重，所以第二產(chǎn)業(yè)相比第三產(chǎn)業(yè)所占總產(chǎn)值份額的差距越大，越不利于制造業(yè)技術進步，但越促進制造業(yè)的純技術效率。信息化水平對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率呈顯著負向相關;進出口貿(mào)易水平對制造業(yè)TFP的影響不顯著，但對技術進步和純效率變化顯著負相關。

主要參考文獻：

[1]Henderson J V.Efficiency of Resource Usage and City Size[J].Journal of Urban Economics，1986.19（l）.

[2]陳國亮，陳建軍.產(chǎn)業(yè)關聯(lián)、空間地理與二三產(chǎn)業(yè)共同集聚——來自中國212個城市的經(jīng)驗考察[J].管理世界，2012（4）.

[3]田友春.中國分行業(yè)資本存量估算：1990～2014年[J].數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究，2016（6）.

[4]王家庭，李艷旭，馬洪福，曹清峰.中國制造業(yè)勞動生產(chǎn)率增長動能轉(zhuǎn)換：資本驅(qū)動還是技術驅(qū)動[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2019（5）.

[5]伍先福.生產(chǎn)性服務業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚提升全要素生產(chǎn)率嗎[J].財經(jīng)論叢，2018（12）.

[6]葉長華，周洲，陳立泰.西部地區(qū)工業(yè)集聚與金融業(yè)集聚協(xié)同發(fā)展的機制與模式研究[J].經(jīng)濟問題探索，2017（4）.

[7]余泳澤，宣燁，沈揚揚.金融集聚對工業(yè)效率提升的空間外溢效應[J].世界經(jīng)濟，2013.36（2）.

[8]劉軍，黃解宇，曹利軍.金融集聚影響實體經(jīng)濟機制研究[J].管理世界，2007（4）.