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    長三角一體化背景下制造業(yè)同構(gòu)研究*

    2022-06-16 08:29:54胡玉琴
    統(tǒng)計科學與實踐 2022年2期
    關(guān)鍵詞:資本密集型勞動密集型密集型

    □ 胡玉琴 劉 波

    |引言

    2019 年12 月 《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》 印發(fā)實施,標志著長三角一體化國家戰(zhàn)略正式進入實施階段。長三角區(qū)域包括滬蘇浙皖“三省一市”全域,城市群全面覆蓋安徽省。

    作為世界制造業(yè)基地和我國最具影響力和帶動力的強勁活躍增長極,在 《中國制造2025》 《長江經(jīng)濟帶發(fā)展規(guī)劃綱要》 以及 《長江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》 等一系列國家重大發(fā)展規(guī)劃的引領(lǐng)下,長三角制造業(yè)協(xié)同發(fā)展成為一體化進程中最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。

    充分發(fā)揮長三角區(qū)域中三省一市的比較優(yōu)勢,提升制造業(yè)綜合實力,首先要把握制造業(yè)同構(gòu)狀況。本文基于成分數(shù)據(jù)Aitchison 幾何理論改進已有同構(gòu)化測度指標,從而測度覆蓋范圍變化的長三角區(qū)域,把握長三角一體化進程中制造業(yè)同構(gòu)化的現(xiàn)狀和演變趨勢。

    |同構(gòu)化測度指標

    常用的同構(gòu)化測度指標是UNIDO(1979)提出結(jié)構(gòu)相似系數(shù)和Krugman(1991)提出的Krugman指數(shù)。從幾何觀點來看,結(jié)構(gòu)相似系數(shù)是兩個向量的夾角余弦值,Krugman 指數(shù)則是兩個向量的曼哈頓距離。

    為何結(jié)構(gòu)相似系數(shù)的取值范圍是[0,1] 而非[-1,1]、Krugman 指數(shù)的取值范圍是[0,2] 而并非[0,∞),究其原因是忽視產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是成分數(shù)據(jù)這一事實,用歐式空間的歐式幾何直接分析成分數(shù)據(jù)。Aitchison(1982、1986)指出成分數(shù)據(jù)滿足單形空間的Aitchison 幾何而非歐式空間的歐式幾何,借助對數(shù)比變換可以實現(xiàn)單形空間成分數(shù)據(jù)向歐式空間普通向量的轉(zhuǎn)化,其中中心對數(shù)比變換(centered logratio transformation,簡稱clr 變換)是常用的對數(shù)比變換。

    注:①與王志華和陳圻(2006)提出的改進Krugman 指數(shù)進行區(qū)別。

    改進結(jié)構(gòu)相似系數(shù)N.Spq 的取值范圍[-1,1],反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的同構(gòu)方向。當0<N.Spq≤1 時,表明兩地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)同向發(fā)展,同構(gòu)化程度隨著N.Spq 趨于1 不斷增加;當-1≤N.Spq<0 時,表明兩地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)反向發(fā)展,同構(gòu)化程度隨著N.Spq 趨于-1 不斷弱化;而當N.Spq趨于0 時,兩地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)相互垂直趨勢,同構(gòu)化趨于0。

    新Krugman 指數(shù)N.KIpq 取值范圍是[0,+∞),反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的同構(gòu)距離。當N.KIpq 取值越小,則同構(gòu)化程度越高;N.KIpq 距離越大,則同構(gòu)化程度越低:當N.KIpq 為0時,則表明兩地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)完全相同。

    |長三角制造業(yè)同構(gòu)研究

    (一)數(shù)據(jù)說明

    本文基于2003-2019 年長三角地區(qū)三省一市的制造業(yè)分行業(yè)數(shù)據(jù)進行分析。由于我國 《國民經(jīng)濟行業(yè)分類》 國家標準于1984 年發(fā)布,進行了四次修訂。制造業(yè)行業(yè)進行或合并、或分解、或增列等的變化。合并橡膠制品和塑料制品;合并汽車制造業(yè)和鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設(shè)備制造業(yè)為交通運輸設(shè)備制造業(yè);將金屬制品、機械和設(shè)備修理業(yè)并入金屬制品業(yè);將廢棄資源綜合利用業(yè)和廢舊材料加工業(yè)統(tǒng)一歸并到其他制造業(yè)。本文將制造業(yè)行業(yè)共分為28 個行業(yè)。

    統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)中關(guān)于制造業(yè)分行業(yè)數(shù)據(jù)僅統(tǒng)計規(guī)模以上(下文簡稱規(guī)上)分行業(yè)工業(yè)企業(yè)增加值。從2017 年開始,規(guī)上企業(yè)統(tǒng)計主營業(yè)務(wù)收入在2000 萬元及以上的工業(yè)企業(yè),統(tǒng)計口徑產(chǎn)生變化。據(jù) 《浙江統(tǒng)計年鑒(2018-2020)》、《上海統(tǒng)計年鑒(2018-2020)》 可獲得2017-2019 年三年的規(guī)上企業(yè)制造業(yè)分行業(yè)增加值數(shù)據(jù),但 《江蘇統(tǒng)計年鑒(2018-2020)》 以及 《安徽統(tǒng)計年鑒(2018-2020)》 這部分數(shù)據(jù)沒有統(tǒng)計。基于制造業(yè)是成分數(shù)據(jù)進行分析,在制造業(yè)分行業(yè)增加值的統(tǒng)計中主營業(yè)務(wù)在2000 萬元及以上占主要作用。對浙江省和上海市統(tǒng)計年鑒2017-2019 年的制造業(yè)分行業(yè)數(shù)據(jù)進行保留。對江蘇和安徽缺乏的2017-2019 年數(shù)據(jù),在保證預(yù)測精度的情況下,利用灰色預(yù)測模型GM(1,1)對制造業(yè)分行業(yè)增加值數(shù)據(jù)進行預(yù)測。

    將制造業(yè)按要素密集程度劃分為勞動密集型、資本密集型和技術(shù)密集型三大類制造業(yè)測度制造業(yè)同構(gòu)的變化。分類標準主要借鑒王志華和陳圻(2006)、張其仔和李蕾(2017)以及李曉陽等(2020)(表1)。

    表1 按要素密集程度的制造業(yè)分類標準

    基于2003-2019 年長三角地區(qū)三省一市的制造業(yè)分行業(yè)數(shù)據(jù),從要素密集程度將制造業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)進行合并,得到三省一市勞動密集型、資本密集型以及技術(shù)密集型制造業(yè)所占的比例數(shù)據(jù)進行分析。

    (二)制造業(yè)結(jié)構(gòu)演變

    浙江省制造業(yè)主要呈現(xiàn)兩個階段,第一個階段是2003-2015 年,勞動密集型制造業(yè)占主導(dǎo)地位,呈“勞動密集型-技術(shù)密集型-資本密集型”;第二個階段是2016-2019 年,技術(shù)密集型制造業(yè)逐漸超過勞動密集型制造業(yè)從而占據(jù)主導(dǎo)地位,呈“技術(shù)密集型-勞動密集型-資本密集型”。從趨勢來看,勞動密集型制造業(yè)呈現(xiàn)下降趨勢,技術(shù)密集型和資本密集型制造業(yè)則呈現(xiàn)上升趨勢,不斷朝著制造業(yè)結(jié)構(gòu)的高級化即“技術(shù)密集型-資本密集型-勞動密集型”演變(圖1)。

    圖1 浙江省制造業(yè)結(jié)構(gòu)變化

    上海市制造業(yè)技術(shù)密集型始終占據(jù)主導(dǎo)地位,呈“技術(shù)密集型-資本密集型-勞動密集型”。從趨勢來看,技術(shù)密集型制造業(yè)所占比例不斷上升,資本密集型和勞動密集型有所波動,但制造業(yè)高級化趨勢明顯(圖2)。

    圖2 上海市制造業(yè)結(jié)構(gòu)變化

    江蘇省制造業(yè)技術(shù)密集型制造業(yè)一直占據(jù)主導(dǎo)地位,主要呈現(xiàn)三個階段,第一階段是2003-2004 年,呈“技術(shù)密集型-勞動密集型-資本密集型”階段;第二階段2004-2015 年,呈“技術(shù)密集型-資本密集型-勞動密集型”階段;第三階段是2016-2019 年,又呈“技術(shù)密集型-勞動密集型-資本密集型”階段。從趨勢來看,技術(shù)密集型制造業(yè)不斷上升,勞動密集型呈下降到上升,資本密集型呈上升到下降趨勢(圖3)。

    圖3 江蘇省制造業(yè)結(jié)構(gòu)變化

    安徽省制造業(yè)主要呈現(xiàn)二個階段,第一階段是2003-2008 年,呈“資本密集型-技術(shù)密集型-勞動密集型”階段;第二階段是2009-2019 年,呈“技術(shù)密集型-勞動密集型-資本密集型”階段。從趨勢來看,技術(shù)密集型和勞動密集型制造業(yè)不斷上升,而資本密集型制造業(yè)呈下降趨勢(圖4)。

    圖4 安徽省制造業(yè)結(jié)構(gòu)變化

    (三)制造業(yè)同構(gòu)方向

    用改進結(jié)構(gòu)相似系數(shù)N.Spq測度長三角地區(qū)三省一市制造業(yè)兩兩同構(gòu)的方向(表2、圖5),發(fā)現(xiàn)其演變方向的趨勢呈現(xiàn)“趨異—趨同”的交替變化:

    表2 長三角三省一市制造業(yè)改進結(jié)構(gòu)相似系數(shù)

    1.改進結(jié)構(gòu)相似系數(shù)的取值有負值,表明三省一市的制造業(yè)從要素密集程度的演變方向存在不一致性,但總體呈現(xiàn)向正值的變化,表明制造業(yè)高級化的內(nèi)在驅(qū)動和產(chǎn)業(yè)政策等的外在影響下,三省一市制造業(yè)兩兩之間演進方向?qū)⒕哂幸恢滦?,即朝著“技術(shù)密集型-資本密集型-勞動密集型”演進。

    2.上海和江蘇的改進結(jié)構(gòu)相似系數(shù)取值大于0.8,平均值為0.970,演進方向具有高度的一致性;浙江和安徽的改進結(jié)構(gòu)相似系數(shù)2008 年前均為負值,表明演進方向是不同的,而2008 年后演進方向逐漸趨同;2016 年開始,浙江與上海、浙江與江蘇的演進方向逐漸趨同,這與制造業(yè)結(jié)構(gòu)演變分析相一致。

    (四)制造業(yè)同構(gòu)距離

    新Krugman 指數(shù)N.KIpq測度長三角地區(qū)三省一市制造業(yè)兩兩同構(gòu)的距離(表3、圖6)發(fā)現(xiàn)其距離呈現(xiàn)波段式,也就是同構(gòu)程度趨異與趨同交替:

    圖6 長三角三省一市制造業(yè)新Krugman 指數(shù)折線圖

    表3 長三角三省一市制造業(yè)新Krugman 指數(shù)

    1.2003-2008 年,安徽和江蘇的新Krugman 指數(shù)最小,則同構(gòu)化程度最高,2009-2016 年浙江和安徽的同構(gòu)化程度最高,2017-2019 年浙江與江蘇的同構(gòu)化程度最高;2003-2015 年,浙江與上海的新Krugman 指數(shù)最大,則同構(gòu)化程度最低,2016-2019 年,安徽與上海的同構(gòu)化程度最低。

    2.從趨勢來看,浙江與上海以及浙江與江蘇兩兩的同構(gòu)程度呈現(xiàn)上升,而安徽與上海以及安徽與江蘇兩兩的同構(gòu)程度則呈現(xiàn)下降;浙江與安徽則明顯震蕩,同構(gòu)化程度顯著上升到顯著下降,目前呈現(xiàn)小幅波動。

    |結(jié)論

    科學測度制造業(yè)同構(gòu)是值得研究的問題。本文基于成分數(shù)據(jù)幾何理論對常用產(chǎn)業(yè)同構(gòu)指標結(jié)構(gòu)相似系數(shù)和Krugman 指數(shù)進行改進,提出改進結(jié)構(gòu)相似系數(shù)和新Krugman指數(shù)來分別測度產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的同構(gòu)方向和同構(gòu)距離。研究表明,改進的指標具有科學性,能反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的同構(gòu)化變化。

    本文運用改進結(jié)構(gòu)相似系數(shù)和新Krugman 指數(shù)分析長三角地區(qū)三省一市的制造業(yè)同構(gòu)。研究表明,長三角制造業(yè)結(jié)構(gòu)的演變是“技術(shù)密集型-資本密集型-勞動密集型”不斷高級化的過程;無論從制造業(yè)同構(gòu)方向還是同構(gòu)距離來看,制造業(yè)同構(gòu)呈現(xiàn)趨同與趨異相互交替。

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