產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對制造業(yè)的影響

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［提要］以2003～2016年全國30個省為樣本，從實(shí)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(biāo)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(jìn)、后抑制的倒“U”型影響，且主要是通過促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步來影響制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率。

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

一、引言

經(jīng)濟(jì)進(jìn)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(guān)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(jī)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(jī)制進(jìn)行分析。（一）產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚影響技術(shù)進(jìn)步。Porter外部性優(yōu)勝劣汰的市場規(guī)則說明技術(shù)進(jìn)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(jìn)制造業(yè)投資將獲得更高回報(bào)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(shù)創(chuàng)新提供資金，從而提高制造業(yè)技術(shù)進(jìn)步。但產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚過度時，集聚效應(yīng)會轉(zhuǎn)變成擁擠效應(yīng)。由聚集效應(yīng)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(shù)進(jìn)步的負(fù)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(xì)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(shí)現(xiàn)交易費(fèi)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(dǎo)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(dāng)企業(yè)在權(quán)衡因協(xié)同集聚節(jié)省的成本與基礎(chǔ)設(shè)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(kuò)大；同時平均成本因生產(chǎn)規(guī)模化而降低，又進(jìn)一步擴(kuò)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(yīng)能否實(shí)現(xiàn)需要權(quán)衡因規(guī)模擴(kuò)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(shí)證研究中，采用面板數(shù)據(jù)回歸模型，構(gòu)建模型如下：TFPit=α+β1Cit+β2Cit2+β3Xit+εit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(guān)系，所以在模型中加入?yún)f(xié)同集聚指數(shù)的二次項(xiàng)。X為控制變量；α為常數(shù)項(xiàng)；ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。下標(biāo)i和t分別表示第i個省份和第t年。根據(jù)影響機(jī)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：TCit=α+β1Cit+β2Cit2+β3Xit+εitPECit=α+β1Cit+β2Cit2+β3Xit+εitSECit=α+β1Cit+β2Cit2+β3Xit+εit其中，TC為技術(shù)進(jìn)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(jìn)行測算：Ci=1-LQim-LQifLQim+LQif!"+（LQim+LQif）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：LQij=xijXj!"xiX!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(xué)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(jìn)出口貿(mào)易水平（tra），用進(jìn)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(shí)證研究對象，制造業(yè)選取《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類與代碼》（GB/T4754-2011）中13～40號代碼行業(yè)，數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國城市統(tǒng)計(jì)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(jì)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(jì)算得到，并用固定資產(chǎn)價格指數(shù)平減。產(chǎn)出指標(biāo)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(jì)算得到。

四、實(shí)證結(jié)果分析

經(jīng)過F檢驗(yàn)、LM檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)，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(yīng)分析更有效，而以PEC和SEC為解釋變量的模型采用隨機(jī)效應(yīng)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(biāo)準(zhǔn)誤的方法進(jìn)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(xiàng)對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率為負(fù)向影響，且都在1%水平上顯著相關(guān)，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(shè)的呈倒“U”型相關(guān)。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(jìn)技術(shù)進(jìn)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。可知，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(jìn)技術(shù)進(jìn)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(shí)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(jìn)了制造業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新，使制造業(yè)通過技術(shù)進(jìn)步變化提高了全要素生產(chǎn)率。但在協(xié)同集聚水平達(dá)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(dǎo)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(yīng)，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(dǎo)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(shù)進(jìn)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(qiáng)度上看，協(xié)同集聚指數(shù)的影響系數(shù)比其二次項(xiàng)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(jìn)效應(yīng)時比起抑制效應(yīng)時的作用強(qiáng)度更明顯。其他變量中，人力資本顯著促進(jìn)制造業(yè)TFP和技術(shù)進(jìn)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(shù)密集型發(fā)展，從而通過影響技術(shù)進(jìn)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(fù)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(shù)密集型階段，而境外資本的主要投資目的是擴(kuò)大產(chǎn)能、快速盈利，甚少投資于創(chuàng)新研發(fā)領(lǐng)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(shù)進(jìn)步和促進(jìn)純技術(shù)效率，因?yàn)楫a(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(shù)進(jìn)步，但越促進(jìn)制造業(yè)的純技術(shù)效率。信息化水平對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率呈顯著負(fù)向相關(guān)；進(jìn)出口貿(mào)易水平對制造業(yè)TFP的影響不顯著，但對技術(shù)進(jìn)步和純效率變化顯著負(fù)相關(guān)。

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作者:劉海倫 單位:廣東工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院