產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響研究
——來自四川省制造業(yè)的證據(jù)

(重慶工商大學(xué) 長江上游經(jīng)濟(jì)研究中心,重慶 400067)

制造業(yè)是我國國民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè),也是當(dāng)前我國面臨經(jīng)濟(jì)增長方式轉(zhuǎn)變和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)難題的重點(diǎn)研究對(duì)象。四川省地處我國西南腹地,是“兩帶一路”的重要結(jié)合部和承南接北、通東達(dá)西的重要交通走廊。自2000年“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略實(shí)施以來,四川省結(jié)合自身產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略,主動(dòng)承接?xùn)|部制造業(yè)轉(zhuǎn)移,全省制造業(yè)得到了快速發(fā)展并初步形成集聚。2015年,四川省共有8個(gè)國家經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)和184個(gè)工業(yè)園區(qū),其中國家級(jí)和省級(jí)園區(qū)分別為17個(gè)、45個(gè);全省入園企業(yè)近4萬戶,其中規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)8000余戶;全年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)中制造業(yè)總產(chǎn)值34962.02億元,主營業(yè)收入142385.01億元,利潤總額1603.51萬元。2015年,四川省在《中國制造2025四川行動(dòng)計(jì)劃》中提出“率先建成西部制造強(qiáng)省和‘中國制造’西部高地”的發(fā)展目標(biāo),那么四川省制造業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀究竟如何，怎樣實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，此問題有待學(xué)術(shù)界進(jìn)一步探討。

產(chǎn)業(yè)集聚作為一種重要的區(qū)域產(chǎn)業(yè)組織形式,不僅是促進(jìn)產(chǎn)業(yè)空間優(yōu)化和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要途徑,還是提高產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力和生產(chǎn)率的關(guān)鍵。本文從產(chǎn)業(yè)集聚視角出發(fā),研究四川省制造業(yè)集聚如何影響制造業(yè)全要素生產(chǎn)率,并針對(duì)四川省制造業(yè)提質(zhì)增效和轉(zhuǎn)型升級(jí)提出對(duì)策建議。

1 文獻(xiàn)綜述

從傳統(tǒng)集聚經(jīng)濟(jì)理論看,產(chǎn)業(yè)集聚主要通過MAR外部性[1-3]、Jacobs外部性[4]、Porter外部性[5]三類集聚外部性對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生積極作用。在實(shí)證研究中,學(xué)者們利用不同研究樣本和方法對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系進(jìn)行了檢驗(yàn),得出了正向、負(fù)向、不相關(guān)等不同的結(jié)論。從國外文獻(xiàn)來看,Otsuka、Yamano研究發(fā)現(xiàn),日本制造業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長和生產(chǎn)率呈顯著正相關(guān)[6];Antonietti、Cainelli指出,意大利制造業(yè)空間集聚通過促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新提高全要素生產(chǎn)率[7];Broersma、Ooterhaven認(rèn)為,荷蘭產(chǎn)業(yè)集聚與生產(chǎn)率呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系[8];Martin、Mayer、Mayneri實(shí)證研究揭示了法國產(chǎn)業(yè)空間集聚對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率沒有顯著影響[9]。從國內(nèi)文獻(xiàn)來看,王燕、徐妍基于我國20個(gè)制造行業(yè)的面板數(shù)據(jù),證明了產(chǎn)業(yè)空間集聚通過促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步和提高技術(shù)效率兩個(gè)途徑來提高全要素生產(chǎn)率[10];楊浩昌、李廉水、劉軍采用我國285個(gè)地級(jí)及以上城市數(shù)據(jù),強(qiáng)調(diào)了制造業(yè)集聚和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚均有助于提升全要素生產(chǎn)率[11];但周圣強(qiáng)、朱衛(wèi)平等通過對(duì)我國60個(gè)工業(yè)城市的研究，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率呈倒“U”型關(guān)系[12]。

總體而言,多數(shù)學(xué)者認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集聚有助于提升全要素生產(chǎn)率。部分學(xué)者指出這種促進(jìn)作用可能會(huì)受到外商直接投資、研發(fā)投入、制度環(huán)境和產(chǎn)業(yè)性質(zhì)的影響:①外商直接投資通過規(guī)模效應(yīng)、技術(shù)溢出效應(yīng)加快了產(chǎn)業(yè)集聚的知識(shí)和技術(shù)溢出進(jìn)程[14],有利于促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提升。②研發(fā)投入可激發(fā)集聚企業(yè)開展研發(fā)活動(dòng)的積極性,通過企業(yè)創(chuàng)新效應(yīng)和學(xué)習(xí)效應(yīng)能加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率的積極作用[15]。③制度環(huán)境趨于完善,政府制定和實(shí)施相關(guān)政策的效率提高,有利于集聚企業(yè)獲取稀缺信息資源和提升創(chuàng)新效率[16],從而進(jìn)一步加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)集聚的正外部性,提升全要素生產(chǎn)率。④產(chǎn)業(yè)性質(zhì)按照不同要素密集程度可劃分為資本、技術(shù)、勞動(dòng)和資源密集型產(chǎn)業(yè),其中資本和技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)集聚的規(guī)模效應(yīng)、知識(shí)和技術(shù)溢出效應(yīng)比勞動(dòng)和資源密集型產(chǎn)業(yè)更高[14,17],對(duì)全要素生產(chǎn)率的正向作用更加明顯。然而梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),當(dāng)前國內(nèi)鮮有文獻(xiàn)在研究產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系時(shí)同時(shí)考慮這四個(gè)因素在其中的調(diào)節(jié)作用,而且當(dāng)前國內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)的研究對(duì)象以全國層面或東部沿海地區(qū)制造業(yè)為主,針對(duì)西部地區(qū)制造業(yè)的研究略有不足,尤其是鮮見針對(duì)四川省制造業(yè)的研究。那么四川省制造業(yè)集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響到底如何，這種影響是否受到外商直接投資、研發(fā)投入、制度環(huán)境和產(chǎn)業(yè)性質(zhì)等變量的調(diào)節(jié)作用，這些都有待進(jìn)一步驗(yàn)證。

2 模型設(shè)定與數(shù)據(jù)來源

2.1 模型設(shè)定和估計(jì)方法

模型設(shè)定:鑒于全要素生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)性和延續(xù)性,即前一期的全要素生產(chǎn)率對(duì)當(dāng)期有一定作用,本文設(shè)置了以下5個(gè)動(dòng)態(tài)面板模型實(shí)證檢驗(yàn)了四川省制造業(yè)集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響,以及檢驗(yàn)外商直接投資、研發(fā)投入、制度環(huán)境和產(chǎn)業(yè)性質(zhì)在其中的調(diào)節(jié)作用,具體見模型1—5。其中,i、t為行業(yè)和時(shí)間,β0為常數(shù)項(xiàng),β1—β9為系數(shù)項(xiàng),μi為不可觀測(cè)的行業(yè)效應(yīng),εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。ln(TFPit)表示被解釋變量制造業(yè)全要素生產(chǎn)率;ln(AGGLit)表示核心解釋變量制造業(yè)集聚;ln(FDIit)、ln(RDit-1)、ln(GOVit)分別表示調(diào)節(jié)變量外商直接投資、研發(fā)投入、制度環(huán)境;ln(TFPit-1)表示前一期的制造業(yè)全要素生產(chǎn)率;ln(CONit)表示控制變量;交互項(xiàng)ln(AGGLit)×ln(FDIit)、ln(AGGLit)×ln(RDit-1)、ln(AGGLit)×ln(GOVit)分別檢驗(yàn)外商直接投資、研發(fā)投入、制度環(huán)境在四川省制造業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率之間的調(diào)節(jié)作用(模型2—4)。產(chǎn)業(yè)性質(zhì)作為類別變量,通過設(shè)置4個(gè)行業(yè)虛擬變量“CAPI、TECH、LABOR、RESO”分別代表資本、技術(shù)、勞動(dòng)、資源4種要素密集型制造業(yè),以產(chǎn)業(yè)集聚和行業(yè)虛擬變量的交互項(xiàng)檢驗(yàn)不同要素密集型制造業(yè)的調(diào)節(jié)作用(模型5)。

ln(TFPit)=β0+β1ln(AGGLit)+β2ln(FDIit)+β3ln(RDit-1)+β4ln(GOVit)+β5ln(TFPit-1)+β6ln(CONit)+μi+εit

(1)

ln(TFPit)=β0+β1ln(AGGLit)+β2ln(FDIit)+β3ln(RDit-1)+β4ln(GOVit)+β5ln(TFPit-1)+β6ln(CONit)+β7ln(AGGLit)×ln(FDIit)+μi+εit

(2)

ln(TFPit)=β0+β1ln(AGGLit)+β2ln(FDIit)+β3ln(RDit-1)+β4ln(GOVit)+β5ln(TFPit-1)+β6ln(CONit)+β7ln(AGGLit)×ln(RDit-1)+μi+εit

(3)

ln(TFPit)=β0+β1ln(AGGLit)+β2ln(FDIit)+β3ln(RDit-1)+β4ln(GOVit)+β5ln(TFPit-1)+β6ln(CONit)+β7ln(AGGLit)×ln(GOVit)+μi+εit

(4)

ln(TFPit)=β0+β1ln(AGGLit)+β2ln(FDIit)+β3ln(RDit-1)+β4ln(GOVit)+β5ln(TFPit-1)+β6ln(CONit)+β7ln(AGGLit)×TECH+β8ln(AGGLit)×LABOR+β9ln(AGGLit)×RESO+μi+εit

(5)

估計(jì)方法:本文采用較穩(wěn)健的兩階段系統(tǒng)GMM估計(jì)方法,以減少內(nèi)生性、遺漏變量和時(shí)間慣性問題可能導(dǎo)致的估計(jì)偏誤。鑒于樣本觀測(cè)值的有限性,本文以變量的滯后一階為工具變量,并采用過度識(shí)別檢驗(yàn)(Sargan檢驗(yàn))、擾動(dòng)項(xiàng)無自相關(guān)檢驗(yàn)(AR(1)和AR(2)檢驗(yàn))綜合判斷系統(tǒng)GMM估計(jì)方法的適用性[18]。

2.2 數(shù)據(jù)來源及變量選取

數(shù)據(jù)來源:本文以2000—2015年四川省規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的制造業(yè)細(xì)分行業(yè)為研究樣本。本文研究起始年份定于2000年的原因有兩點(diǎn):一是有利于考察2000年實(shí)施西部大開發(fā)戰(zhàn)略以來四川省制造業(yè)集聚和全要素生產(chǎn)率的變化情況;二是保證數(shù)據(jù)的可獲得性和一致性。由于現(xiàn)有《統(tǒng)計(jì)年鑒》中缺乏2016年四川省規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)中制造業(yè)細(xì)分行業(yè)“總產(chǎn)值”指標(biāo)(全要素生產(chǎn)率的產(chǎn)出指標(biāo)),為了保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性與一致性,本文沒有將2016年納入研究期間,最終研究期限確定為2000—2015年。制造業(yè)細(xì)分行業(yè)主要基于2002年《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》(GB/T4754-2002)標(biāo)準(zhǔn)。由于2011年《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》(GB/T4754-2011)標(biāo)準(zhǔn)較之前有所微調(diào),為了兼顧數(shù)據(jù)完整性和可獲得性,本文將2011年“文教、工美、體育和娛樂用品制造業(yè)”、“皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業(yè)”、“石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)”分別近似替代2002年“文教體育用品制品業(yè)”、“皮革、毛皮、羽毛(絨)及制品業(yè)”、“石油加工及煉焦業(yè)”。由于研究期間“工藝品及其他制造業(yè)”和“廢棄資源和廢舊材料回收加工業(yè)”的數(shù)據(jù)缺失較多,我們將其剔除,最終研究樣本確定為27個(gè)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)(表1)。本文的數(shù)據(jù)主要來源于歷年的《四川省統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》,其中2012年全國制造業(yè)各行業(yè)從業(yè)人數(shù)缺失,采用移動(dòng)平均法予以補(bǔ)充。

表1 四川省制造業(yè)細(xì)分行業(yè)Malmqusit指數(shù)

(續(xù)表1)

行業(yè)EFFCTECPECSECTFPC通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)1.0001.1591.0001.0001.159儀器儀表及文化、辦公用機(jī)械制造業(yè)1.0061.1701.0920.9211.176勞動(dòng)密集型制造業(yè)0.9801.1580.9890.9901.135紡織業(yè)0.9951.1521.0070.9891.147紡織服裝、鞋、帽制造業(yè)1.0051.1541.0320.9741.159皮革、毛皮、羽毛(絨)及其制品業(yè)0.9551.1400.9531.0021.088家具制造業(yè)0.9541.1500.9491.0051.097造紙及紙制品業(yè)0.9801.1731.0000.9801.150印刷業(yè)和記錄媒介的復(fù)制0.9791.1591.0130.9661.135橡膠和塑料制品業(yè)0.9901.1630.9940.9961.152非金屬礦物制品業(yè)0.9881.1800.9871.0011.166金屬制品業(yè)0.9701.1550.9701.0001.120資源密集型制造業(yè)0.9651.1540.9720.9931.114農(nóng)副食品加工業(yè)0.9491.1480.9500.9991.090食品制造業(yè)0.9561.1600.9610.9951.109飲料制造業(yè)0.9431.1660.9440.9991.100煙草制品業(yè)1.0001.1421.0001.0001.142木材加工及木、竹、藤、棕、草制品業(yè)0.9771.1541.0070.9711.127制造業(yè)整體平均值0.9811.1580.9920.9891.136

變量選取:制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的全要素生產(chǎn)率(TFP)。本文采用DEA-Malmqusit指數(shù)法測(cè)算了2000—2015年四川省規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)中制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的全要素生產(chǎn)率Malmqusit指數(shù)。若該指數(shù)大于1,表明指標(biāo)相對(duì)上年呈提升或改善的狀態(tài)。具體測(cè)算中,以制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的總產(chǎn)值作為產(chǎn)出,并按分行業(yè)工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)把當(dāng)年價(jià)產(chǎn)出平減為不變價(jià)產(chǎn)出;以制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的全部從業(yè)人數(shù)作為勞動(dòng)投入;以制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的固定資產(chǎn)凈值折算成不變價(jià)資本存量作為資本投入[19]。在模型估計(jì)中,本文主要參考李梅和柳士昌的做法[20],將Malmqusit生產(chǎn)率指數(shù)轉(zhuǎn)換為以2000年為基期的定比改進(jìn)指數(shù),即令2000年的全要素生產(chǎn)率為1,然后連乘各年的Malmqusit生產(chǎn)率指數(shù),得到2001—2015年的全要素生產(chǎn)率。

產(chǎn)業(yè)集聚(AGGL):鑒于區(qū)位商指數(shù)法可衡量細(xì)小地理單位上行業(yè)的集聚程度,本文采用該方法衡量四川省制造業(yè)細(xì)分行業(yè)集聚水平，其值為四川省規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)中制造業(yè)細(xì)分行業(yè)從業(yè)人數(shù)占全部從業(yè)人數(shù)的比重與全國該比重的比值。該指數(shù)越大,產(chǎn)業(yè)集聚水平越高。

外商直接投資(FDI):采用四川省實(shí)際利用外資額中的外商直接投資占工業(yè)總產(chǎn)值的比重進(jìn)行衡量。為保持量綱一致,將各年度外商直接投資額按當(dāng)年平均貨幣匯率轉(zhuǎn)換為人民幣數(shù)額。該比重越大,外商直接投資水平越高。

研發(fā)投入(RD):采用四川省規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出占工業(yè)總產(chǎn)值比重進(jìn)行衡量,并考慮到研發(fā)投入的滯后效應(yīng),采用滯后一期的研發(fā)投入體現(xiàn)當(dāng)期研發(fā)投入水平。該比重越大,研發(fā)投入水平越高。

制度環(huán)境(GOV):借鑒劉長全的方法[21],采用四川省國有經(jīng)濟(jì)單位就業(yè)人員占總就業(yè)人員比重衡量。該指標(biāo)是制度環(huán)境的反向指標(biāo),比重越低,制度環(huán)境越完善。

本文將教育水平(EDU)作為控制變量,以教育支出占財(cái)政支出比重衡量。教育支出通過投資結(jié)構(gòu)效應(yīng)、人力資本積累效應(yīng)和教育溢出效應(yīng)途徑提升全要素生產(chǎn)率[22],該比重越大,教育水平越高。

3 實(shí)證分析結(jié)果

3.1 四川省制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算

通過DEAP2.1軟件計(jì)算得出2000—2015年四川省制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率Malmqusit指數(shù)(TFPC)、技術(shù)效率指數(shù)(EFFC)、技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(TEC)、純技術(shù)效率指數(shù)(PEC)和規(guī)模效率指數(shù)(SEC)。從表1可見,2000—2015年四川省制造業(yè)全要素生產(chǎn)率年均增長率為13.6%,整體呈上升趨勢(shì)。資本和技術(shù)密集型制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率增長普遍較快,年均增長率分別為14.6%、14.5%,其中交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)年均增長率高達(dá)19.0%。此外,研究期間四川省制造業(yè)技術(shù)進(jìn)步年均增長率為15.8%,技術(shù)效率年均增長率為-1.9%,表明技術(shù)進(jìn)步的改善明顯提升了四川省制造業(yè)全要素生產(chǎn)率,而技術(shù)效率的惡化在一定程度上對(duì)其起阻礙作用。純技術(shù)效率和規(guī)模效率的年均增長率分別為-0.8%、-1.1%,說明技術(shù)效率的惡化由純技術(shù)效率和規(guī)模效率共同作用。

3.2 四川省制造業(yè)集聚水平的測(cè)算

從表2可見,2000—2015年四川省制造業(yè)區(qū)位商指數(shù)平均值為0.945,表明四川省制造業(yè)集聚水平整體較低。資源密集型制造業(yè)集聚水平較高,區(qū)位商指數(shù)平均值為1.434,其中飲料制造業(yè)集聚優(yōu)勢(shì)尤為突出,區(qū)位商指數(shù)平均值達(dá)到3.118。由此可見,四川省制造業(yè)的發(fā)展對(duì)自然資源依賴較大,技術(shù)含量有待加強(qiáng)。從時(shí)間變化趨勢(shì)來看,研究期間四川省制造業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)調(diào)整明顯,資源密集型制造業(yè)集聚水平明顯提升,年均增長了2.22%,而資本密集型制造業(yè)集聚水平年均增長了-2.02%。其中,飲料制造業(yè)集聚水平提升幅度最大,而黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)集聚水平下降較快。

表2 四川省制造業(yè)細(xì)分行業(yè)區(qū)位商指數(shù)

圖1 2015年四川省制造業(yè)從業(yè)人員分布密度

從制造業(yè)的空間集聚來看(圖1),四川省制造業(yè)主要集聚在成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū)，其次是川南和川東北經(jīng)濟(jì)區(qū)，攀西經(jīng)濟(jì)區(qū)和川西北生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)制造業(yè)發(fā)展水平較低,集聚態(tài)勢(shì)不明顯。從制造業(yè)的空間集聚來看(圖1),四川省制造業(yè)主要集聚在成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū)，其次是川南和川東北經(jīng)濟(jì)區(qū)，攀西經(jīng)濟(jì)區(qū)和川西北生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)制造業(yè)發(fā)展水平較低,集聚態(tài)勢(shì)不明顯。按照四川省經(jīng)濟(jì)區(qū)最新劃分方法,本文將四川省分為成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū)、川南經(jīng)濟(jì)區(qū)、川東北經(jīng)濟(jì)區(qū)、攀西經(jīng)濟(jì)區(qū)、川西北生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)五大經(jīng)濟(jì)區(qū)。其中，成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū)包括成都市、德陽市、綿陽市、樂山市、眉山市、資陽市、遂寧市、雅安市;川南經(jīng)濟(jì)區(qū)包括自貢市、瀘州市、內(nèi)江市、宜賓市;川東北經(jīng)濟(jì)區(qū)包括廣元市、南充市、廣安市、達(dá)州市和巴中市;攀西經(jīng)濟(jì)區(qū)包括攀枝花市和涼山彝族自治州;川西北生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)包括甘孜藏族自治州和阿壩藏族羌族自治州。本文以2015年制造業(yè)從業(yè)人員分布密度來體現(xiàn)四川省制造業(yè)的空間集聚特征,圖1中點(diǎn)越密集的地方制造業(yè)集聚程度越高。其中,2015年成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū)制造業(yè)從業(yè)人員占全省的比例高達(dá)56.47%,川南和川東北經(jīng)濟(jì)區(qū)制造業(yè)從業(yè)人員分別占20.11%、19.67%,攀西經(jīng)濟(jì)區(qū)和川西北生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)制造業(yè)從業(yè)人員僅分別占3.52%、0.24%。根據(jù)不同區(qū)位條件和資源稟賦,五大經(jīng)濟(jì)區(qū)的制造業(yè)布局差異較大:成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū)以電子信息、生物醫(yī)藥、裝備制造、石油化工、新材料等為主的技術(shù)和資本密集型制造業(yè);川南經(jīng)濟(jì)區(qū)以能源化工、重大裝備制造和酒類食品為主的資本和資源密集型制造業(yè);川東北經(jīng)濟(jì)區(qū)以紡織、食品加工為主的勞動(dòng)和資源密集型制造業(yè);攀西經(jīng)濟(jì)區(qū)以能源和釩鈦稀土新材料為主的資源密集型制造業(yè);川西北生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)則僅有少量農(nóng)產(chǎn)品加工制造業(yè)。

3.3 對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響分析

在模型估計(jì)之前,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行以下處理:將所有變量取自然對(duì)數(shù),并對(duì)交互項(xiàng)變量進(jìn)行中心化處理,以降低異方差及時(shí)間趨勢(shì)因素的影響;通過方差膨脹因子(VIF)診斷,發(fā)現(xiàn)VIF最大值為2.680,說明解釋變量不存在嚴(yán)重多重共線性問題;對(duì)所有變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn),結(jié)果顯示各變量較平穩(wěn)。本文采用Stata 13.0軟件對(duì)模型進(jìn)行估計(jì),結(jié)果見表3。Sargan檢驗(yàn)的P值均在0.1以上,表明模型工具變量均有效;擾動(dòng)項(xiàng)無自相關(guān)檢驗(yàn)中AR(1)的P值為0.002,AR(2)檢驗(yàn)的P值為0.387,即擾動(dòng)項(xiàng)的差分存在一階自相關(guān),但不存在二階自相關(guān),進(jìn)一步證明了系統(tǒng)GMM模型估計(jì)的合理性。

從表3可見,模型1中四川省制造業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率呈顯著正相關(guān)(β=0.112,p<0.01),模型2—4顯示了在考慮外商直接投資、研發(fā)投入、制度環(huán)境的調(diào)節(jié)作用后,兩者的正向關(guān)系仍然是非常顯著的(β=0.105,p<0.01;β=0.115,p<0.01;β=0.116,p<0.01)。這表明研究期間四川省制造業(yè)集聚能明顯促進(jìn)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。近20年,四川省電子信息、裝備制造、飲料食品、汽車制造等優(yōu)勢(shì)制造業(yè)不斷向產(chǎn)業(yè)園區(qū)和經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)集聚。制造業(yè)集聚通過共享勞動(dòng)市場(chǎng)和專業(yè)化服務(wù),降低生產(chǎn)成本,促進(jìn)制造企業(yè)間技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)互動(dòng)合作等途徑提升了制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

模型2中交互項(xiàng)ln(AGGL)×ln(FDI)與全要素生產(chǎn)率呈顯著正相關(guān)(β=0.162,p<0.01),表明隨著外商直接投資的提高,四川省制造業(yè)集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升作用增大,即外商直接投資起正向調(diào)節(jié)作用。隨著東中部地區(qū)要素成本快速上漲,四川省積極把握機(jī)遇,大力引進(jìn)外商投資,研究期間外商直接投資額年均增長了3.20%,增長趨勢(shì)明顯。外商直接投資有利于促進(jìn)四川省產(chǎn)業(yè)集群形成和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)改善[23],促使資源和要素流向生產(chǎn)率較高的制造業(yè)企業(yè)[24],擴(kuò)大產(chǎn)業(yè)集聚的規(guī)模效應(yīng)、知識(shí)和技術(shù)溢出效應(yīng),強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升作用。

模型3中交互項(xiàng)ln(AGGL)×ln(RD)與全要素生產(chǎn)率呈不顯著的負(fù)相關(guān)(β=-0.001,p>0.1)?？赡艿慕忉屖?四川省制造業(yè)企業(yè)本身的研發(fā)水平偏低,在2015年四川省規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)中有研發(fā)機(jī)構(gòu)的企業(yè)僅占5.49%，有R&D活動(dòng)的企業(yè)僅占9.64%,而江蘇省對(duì)應(yīng)的占比分別高達(dá)38.92%、33.76%,分別相差了33.43%、24.12%。隨著研發(fā)投入的增加,企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營成本快速增長,但研發(fā)成果轉(zhuǎn)化率的提升往往較慢。因此,制造業(yè)集聚很可能導(dǎo)致企業(yè)研發(fā)活動(dòng)“搭便車”行為或技術(shù)壟斷行為,從而阻礙了知識(shí)技術(shù)擴(kuò)散機(jī)制,抑制了生產(chǎn)率的提升。特別是一些規(guī)模小、低生產(chǎn)率的制造業(yè)企業(yè),長期從事簡(jiǎn)單的加工貿(mào)易活動(dòng),研發(fā)惰性較嚴(yán)重,研發(fā)效率不高。

模型4中交互項(xiàng)ln(AGGL)×ln(GOV)與全要素生產(chǎn)率呈顯著正相關(guān)(β=1.389,p<0.01)。由于采用制度環(huán)境的反向指標(biāo),因此制度環(huán)境越完善,制造業(yè)集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升作用反而越小,即制度環(huán)境起負(fù)向調(diào)節(jié)作用。可能的解釋是:近年來四川省制度環(huán)境逐漸完善,知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度大幅提升,2015年四川省規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)有效發(fā)明專利數(shù)17601件,在西部地區(qū)位列第一,但知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度的提升在一定程度上提高了企業(yè)學(xué)習(xí)成本[25],尤其是增加了中小民營制造業(yè)企業(yè)獲取先進(jìn)技術(shù)的難度和交易成本,降低了產(chǎn)業(yè)集聚的知識(shí)技術(shù)溢出效應(yīng),削弱了制造業(yè)集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升作用。

模型5中四個(gè)交互項(xiàng)的系數(shù)顯著性各有差異,說明產(chǎn)業(yè)性質(zhì)的調(diào)節(jié)作用依賴于制造業(yè)要素密集程度。具體來看,①交互項(xiàng)ln(AGGL)×CAPI系數(shù)為0.191(p<0.01),表明資本密集型制造業(yè)集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率呈顯著正向作用。②交互項(xiàng)ln(AGGL)×TECH系數(shù)為-0.098(p<0.05),表明技術(shù)密集型制造業(yè)集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率呈顯著負(fù)向作用。③交互項(xiàng)ln(AGGL)×LABOR系數(shù)為-0.027(p>0.1),表明勞動(dòng)密集型制造業(yè)集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率的作用不顯著;④交互項(xiàng)ln(AGGL)×RESO系數(shù)為-0.187(p<0.05),表明資源密集型制造業(yè)集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率呈顯著負(fù)向作用。其中,技術(shù)密集型制造業(yè)的調(diào)節(jié)作用呈負(fù)向的原因可能是:①四川省技術(shù)密集型制造業(yè)企業(yè)自主創(chuàng)新能力較低,沒有掌握產(chǎn)品的核心技術(shù),產(chǎn)品生產(chǎn)率不高[26]。②四川省技術(shù)密集型制造業(yè)企業(yè)主要集中在成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū),在其他經(jīng)濟(jì)區(qū)分布較少甚至幾乎為零,這種技術(shù)密集型制造業(yè)布局的嚴(yán)重不均衡在一定程度上抑制了產(chǎn)業(yè)集聚的知識(shí)和技術(shù)溢出效應(yīng)。勞動(dòng)密集型制造業(yè)沒有顯著的調(diào)節(jié)作用可能與四川省勞動(dòng)力素質(zhì)較低和資源錯(cuò)配有關(guān)。資源密集型制造業(yè)的調(diào)節(jié)作用呈負(fù)向的原因可能是:①資源密集型制造業(yè)對(duì)自然資源依賴度較高,早期資源紅利在一定程度上弱化了制造業(yè)企業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步的內(nèi)在需求,使生產(chǎn)率提升缺乏必要的動(dòng)力支持[27]。②由于資源不當(dāng)開采導(dǎo)致環(huán)境破壞、生態(tài)失衡等負(fù)外部性,資源密集型制造業(yè)集聚企業(yè)往往受到政府管控,資源獲取成本較高,從而對(duì)全要素生產(chǎn)率呈顯著的負(fù)向作用。此外,根據(jù)模型1—5,前一期的全要素生產(chǎn)率與當(dāng)期呈顯著正相關(guān)(β=0.927,p<0.01;β=0.933,p<0.01;β=0.930,p<0.01;β=0.931,p<0.01;β=0.938,p<0.01),表明全要素生產(chǎn)率具有明顯的正向累積效應(yīng)。教育水平與全要素生產(chǎn)率呈不顯著的正相關(guān)(β=0.020,p>0.1;β=0.031,p>0.1;β=0.019,p>0.1;β=0.043,p>0.1;β=0.036,p>0.1),表明教育支出雖然作為教育部門對(duì)社會(huì)的人力資本投資,但教育回報(bào)率低,不能有效提升制造業(yè)勞動(dòng)力素質(zhì)和生產(chǎn)力水平,對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升作用不顯著。

表3 模型估計(jì)結(jié)果

注:***p<0.01,**p<0.05,*p<0.10,除了AR(1)檢驗(yàn)、AR(2)檢驗(yàn)和Sargan檢驗(yàn)括號(hào)是伴隨概率P值外,其他均表示標(biāo)準(zhǔn)誤。

4 結(jié)論與討論

本文構(gòu)建了四川省制造業(yè)動(dòng)態(tài)面板模型,采用兩階段系統(tǒng)GMM估計(jì)方法,實(shí)證檢驗(yàn)了四川省制造業(yè)集聚對(duì)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響,并檢驗(yàn)了外商直接投資、研發(fā)投入、制度環(huán)境和產(chǎn)業(yè)性質(zhì)在其中的調(diào)節(jié)作用。

研究結(jié)論為:①2000—2015年四川省制造業(yè)全要素生產(chǎn)率得益于技術(shù)進(jìn)步改進(jìn)呈明顯上升趨勢(shì),但技術(shù)效率對(duì)全要素生產(chǎn)率增長起阻礙作用,其中資本和技術(shù)密集型制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率增長普遍較快。②2000—2015年四川省制造業(yè)集聚水平總體不高,其中資源密集型制造業(yè)集聚水平相對(duì)較高,而資本、技術(shù)和勞動(dòng)密集型制造業(yè)集聚水平較低,表明四川制造業(yè)對(duì)自然資源依賴較大,技術(shù)含量有待加強(qiáng);從制造業(yè)的空間集聚來看,四川省制造業(yè)主要集聚在成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū),并向川南經(jīng)濟(jì)區(qū)和川東北經(jīng)濟(jì)區(qū)不斷輻射,而攀西經(jīng)濟(jì)區(qū)和川西北生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)的制造業(yè)集聚態(tài)勢(shì)不明顯。③四川省制造業(yè)集聚能顯著促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提升,外商直接投資、研發(fā)投入、制度環(huán)境、產(chǎn)業(yè)性質(zhì)對(duì)這種促進(jìn)關(guān)系的調(diào)節(jié)作用各有不同:外商直接投資呈顯著的正向調(diào)節(jié)作用;研發(fā)投入沒有明顯的調(diào)節(jié)作用;制度環(huán)境呈顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)作用;產(chǎn)業(yè)性質(zhì)的調(diào)節(jié)作用依賴于制造業(yè)要素密集程度,其中資本密集型制造業(yè)呈顯著的正向調(diào)節(jié)作用,資源和技術(shù)密集型制造業(yè)呈顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)作用,勞動(dòng)密集型制造業(yè)的調(diào)節(jié)作用不顯著。

本文研究結(jié)論對(duì)四川省制造業(yè)政策的制定有重要實(shí)踐價(jià)值,主要表現(xiàn)在:①各級(jí)政府部門在促進(jìn)制造業(yè)集聚和規(guī)劃工業(yè)園區(qū)建設(shè)時(shí)要立足五大經(jīng)濟(jì)區(qū)區(qū)情,發(fā)展區(qū)域優(yōu)勢(shì)制造業(yè),重視發(fā)展資本和技術(shù)密集型制造業(yè),尤其在川南、川東北和攀西經(jīng)濟(jì)區(qū)提高資本和技術(shù)密集型制造業(yè)比重,并大力促進(jìn)傳統(tǒng)資源密集型制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí),減少其對(duì)自然資源的過多依賴。②產(chǎn)業(yè)政策不僅僅是扶弱固強(qiáng),更要與提高制造業(yè)全要素生產(chǎn)率這個(gè)指揮棒相結(jié)合,建議對(duì)產(chǎn)業(yè)政策實(shí)施前后的全要素生產(chǎn)率開展評(píng)估,將其作為產(chǎn)業(yè)政策調(diào)整的重要依據(jù)。③產(chǎn)業(yè)政策要與其他政策協(xié)同,如建立一套合理的長效激勵(lì)機(jī)制,激勵(lì)制造業(yè)企業(yè)開展自主研發(fā)和創(chuàng)新活動(dòng),提高研發(fā)成果轉(zhuǎn)化率,改善制造業(yè)企業(yè)技術(shù)效率和管理效率;同時(shí)在引進(jìn)外商直接投資時(shí)加大技術(shù)含量,擴(kuò)大外資的規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)溢出效應(yīng)。④統(tǒng)籌兼顧知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和技術(shù)擴(kuò)散傳播,不斷完善科技成果交易市場(chǎng),積極打造制造業(yè)科技交流平臺(tái),促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)之間技術(shù)交流與合作,并重點(diǎn)為制造業(yè)中小企業(yè)和民營企業(yè)提供其必需的公共科技服務(wù)。⑤重視發(fā)展現(xiàn)代制造業(yè)職業(yè)教育,促使四川省高校和研究所培養(yǎng)出更多能適應(yīng)本省制造業(yè)發(fā)展需求的復(fù)合型高技能人才,同時(shí)不斷完善制造業(yè)企業(yè)員工職業(yè)技能培訓(xùn)機(jī)制,提高制造業(yè)人力資本質(zhì)量。