产业演化路径的要素配置效应

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中国制造业数字化与绿色化融合协同发展测度及演化分析

中国制造业数字化与绿色化融合协同发展测度及演化分析

中国制造业数字化与绿色化融合协同发展测度及演化分析一、研究背景随着全球经济的快速发展和科技的不断进步,制造业作为国民经济的重要支柱,其发展模式和产业结构也在不断调整和优化。

中国政府高度重视制造业的转型升级,提出了“中国制造2025”等一系列战略规划,旨在推动制造业实现从传统制造向智能制造、绿色制造的跨越式发展。

在这一背景下,数字化与绿色化融合协同发展成为了制造业转型升级的重要方向。

数字化与绿色化融合协同发展是指在制造业生产过程中,通过应用数字技术、信息技术和管理技术等手段,实现生产过程的智能化、自动化和绿色化,提高资源利用效率,降低环境污染,提升产品质量和企业竞争力。

这一理念在全球范围内得到了广泛认同和推广,许多国家和地区都在积极探索适合本国国情的制造业数字化与绿色化融合发展路径。

中国作为世界上最大的制造业国家,拥有庞大的产业链体系和丰富的人力资源,具有得天独厚的发展优势。

长期以来,中国制造业在发展过程中存在着资源消耗大、环境污染严重、创新能力不足等问题,制约了制造业的可持续发展。

研究如何实现制造业数字化与绿色化融合协同发展,对于推动中国制造业转型升级具有重要意义。

本研究旨在通过对中国制造业数字化与绿色化融合协同发展的测度及演化分析,揭示其发展现状、存在的问题以及发展趋势,为政府部门制定相关政策提供理论依据和实践参考。

本研究还将探讨如何在国际竞争中保持中国制造业的优势地位,为实现中国制造业高质量发展提供有力支撑。

1.1 制造业数字化与绿色化的概念及意义制造业是国民经济的重要支柱,对于实现国家经济持续健康发展具有举足轻重的地位。

随着全球经济一体化的不断深入,制造业面临着日益严峻的环境压力和竞争挑战。

在这种背景下,制造业数字化与绿色化的融合协同发展成为了制造业转型升级的关键路径。

制造业数字化是指通过应用数字技术、信息技术、互联网技术等现代信息技术手段,实现制造业生产过程、管理过程和市场过程的信息化、智能化和网络化,从而提高制造业的生产效率、降低生产成本、优化资源配置和提高产品质量。

路径依赖视角下战略性新兴产业的培育机制研究

路径依赖视角下战略性新兴产业的培育机制研究

路径依赖视角下战略性新兴产业的培育机制研究摘要:战略性新兴产业的培育是一种至上而下的政府行为必须考虑技术本身的演化规律。

技术演化过程中呈现路径依赖现象。

沉没成本效应、学习效应、次要知识存量、组织特征和消费者偏好等因素是产生路径依赖的主要原因。

根据路径依赖的形成特点,培育战略性新兴产业时必须突出顺应积极的路径依赖和突破消极的路径依赖的基本思想,并采取相关政策。

关键词:技术演化;路径依赖;战略性新兴产业;培育机制中图分类号:c91文献标识码:a文章编号:1009-0118(2013)02-0223-02一、引言危机后世界经济将进入产业结构深度调整时期。

大力发展战略性新兴产业,已成为世界各国引领经济复苏、抢占新一轮国际竞争制高点的共同选择。

战略性新兴产业的培育、发展与升级问题也成为我国的一项重要经济政策。

我国积极采取各种措施促进战略性新兴产业的发展,《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》将发展战略性新兴产业作为抢占新一轮经济科技发展制高点的重大战略。

各地政府均高度重视战略性新兴产业的发展,推出一系列政策措施,但没有从技术演化规律角度解决技术的供给问题,这成为本文的切入点。

二、技术创新是推进战略性新兴产业发展的基本保证技术创新是推进战略性新兴产业发展的基本保证,从理论上说,是基于三个理论判断:(一)新古典经济学家从技术生产要素角度分析了技术创新对产业发展的影响,认为技术创新往往导致技术进步,技术进步表现为原有产品升级或者出现新产品,原有产品升级可以改造旧产业,延长产业的生命周期而新产品则直接导致新产业的出现,促进了产业结构的调整升级。

我国学者冯伟(2010)以技术、经济、市场、制度四维框架分析了产业演进的动力机制,认为技术是最为基本的动力因素[1]。

(二)西方学者从需求、知识和协同演化的视角围绕技术创新与产业演化问题进行了深入、广泛的探讨。

aberbathy和utterback 运用a—u模型描述技术创新和产业发展的协同演化,揭示一个特定技术轨道上的产品创新和工艺创新的分布规律和发展过程,即在同一代产品,技术生命周期中技术创新和产业发展之间的内在关系,是一种短期的产业创新动态过程[2]。

产业融合

产业融合

技术融合与企业融合
产品融合
产业融合途径与过程
产业融合过程 第二阶段:产业融合从出现到实现的过程
(1)宏观层次的制度融 合。融合型产品的产生并 不意味着能够对不同产业 产品进行替代。只有放松 产业管制,促进不同产业 产品的竞争,才能促进市 场的融合 (2)微观层次的制度融 合。不同产品尽管具有相 似的功能,但不同市场规 模有限,影响到市场的融 合
产业融合的测度及其影响
产业融合测度
专利系数法测量产业融合的程度
Fai &Tunzelmann( 2001)
从美国 867 家公司或分支机构中选 择了 32 家公司,依据其在 1930 - 1990 年间的专利活动记录,将它们 所授予的专利分为化学、电子、机械、 交通运输四个行业,分别计算了各行 业所占的专利百分比,并运用计量经 济分析方法中的相关系数分析法来检 验产业相互之间专利份额的相关系数, 以此判断产业间技术融合趋势的存在 性
产业融合的测度及其影响
产业融合测度
测度产业融合程度的其他方法
熵指数法
1 DT t pt Ln( p ) t n
赫芬达尔指数法
HI
i l ~ m
(
Xi
X
)
2
熵指数 DT 表示当样本公司所 具有的专利数(或产品经营范 围)涉及的行业数目越多,DT 值越大,表示样本公司技术融 合或企业融合程度越高
产业融合途径与过程
产业融合过程
胡金星.产业融合的内在机制研究 —基于自组织理论的视角[D].上海:复旦大学,2007
产业系统是由技术、企业、产品、市场与制度等要素构成的,产业融合也是通 过这些要素的相互作用与融合(即技术融合、企业融合、产品融合、市场融合、 制度融合)而产生与发展的

基于公共政策视角的传统产业升级路径研究

基于公共政策视角的传统产业升级路径研究

2013年8月第8期总第234期理论学刊1孙m r y Jou眦IA哩.2013N o.8Ser.N o.234基于公共政策视角的传统产业升级路径研究+孟祺(浙江工业大学之江学院浙江杭州310024)(摘要】目前我国传统产业升级存在着亟待解决的内生性瓶颈问题:企业积累能力不足、缺乏改造资金,企业研发基础薄弱。

体制原因导致产业组织不合理,劳动力素质难以满足产业升级的需要等。

发达国家和地区利用公共政策推动自主创新进而使得产业升级的实践为我国提供了较好的经验借鉴。

支持传统产业升级的公共政策选择路径主要有:直接补贴手段,税收激励政策,完善政府采购政策,完善公共政策实施的配套措施等。

(关键词】公共政策;产业升级;政府采购[中图分类号]F420[文献标识码】A【文章编号]1002—390912013)07—0057一04党的十八大报告中提出“牢牢把握发展实体经济这一坚实基础,实行更加有利于实体经济发展的政策措施,推动战略性新兴产业、先进制造业健康发展,加快传统产业转型升级”。

在当前我国经济转型的关键时期,推动产业结构转型升级的公共政策也必须做相应调整。

从已有的研究成果看,对中国产业升级的研究主要分为三类:一类是整体性产业升级的研究,包括分工与产业升级,产业升级的必要性和路径等,如孙佳(2012)认为分工发展是推进制造业产业升级的动力源泉,分工理论的演进对实现制造业产业升级有重要的指导意义…。

第二类是分行业产业升级的研究,主要涉及到中国传统优势产业如纺织服装等以及汽车产业的研究。

第三类从地区产业升级的视角进行了分析,如丁志国(2012)采用空间面板模型,在测度要素配置对本地经济发展直接影响效应的同时,还测度了要素配置对其他地区经济的间接溢出效应‘21。

具体到产业升级中的公共政策支持,国内研究主要关注公共政策的变迁过程,发达国家在产业升级的政策变迁包括立法、管理机构支持、融资措施和技术创新以及社会化服务等方面。

“十四五”时期提升产业链现代化发展水平的路径以江苏为例

“十四五”时期提升产业链现代化发展水平的路径以江苏为例

2021 年 1第1 总第324期January 2021No.1 Total No.324MODERN MANAGEMENT SCIENCE "十口五#时期提升产业链现代化 发展水平的路径:以江苏为例•郑江淮戴玮冉征[摘要]产业链现代化是一个持续的动态过程1这一过程中企业自身能力不断提升1企业间联系更加牢 固1整体生产效率持续提高。

江苏作为经济大省,具有良好的产业发展基础,但同时中美贸易摩擦升级、国 际新冠肺炎疫情蔓延、国内经济下行压力增大也给江苏产业链现代化发展带来了巨大挑战。

基于此,文章 试图通过厘清产业链和产业链现代化的内涵与机制,构建产业链现代化指标体系1从创新性、高端化、可持 续性、协同性和自主可控性五个方面来考察2002 — 2017年江苏产业链发展情况,探究江苏产业链现代化 发展路径。

文章提出应充分发挥国内创新大循环优势,打破现有技术封锁和技术依赖,提高产业链自主可 控性,进一步发挥江苏产业链创新性和协同性优势,促进产业链现代化发展,形成以国内大循环为主体、国 内国际双循环相互促进的新发展格局L[关键词]产业链;产业链现代化;国内国际双循环—、弓丨言中美贸易摩擦的升级、新冠疫情的全球蔓延给中国产业链和供应链安全造成了巨大的冲击,世界经济不 确定性日益增加#错综复杂的国内外经济形势和巨大的经济下行压力,给全国及江苏经济的高质量发展带来 了巨大的挑战$2019年,中央财经委员会第五次会议上,习近平总书记强调“要打好产业基础高级化&产业链现代化的 攻坚战”。

同年,江苏省委十三届七次全会 确指岀,未来工作中要聚力推进核心技术自主化、产业基础高 级化、产业链 化,聚焦自主可控、安全高效,加进制造业体系$ 2020年5月,中央 “构建国内国 进的新发展格局”。

党的五中全会进一步提岀“加快发展现代产业体系,推动经济体系优化升级”。

国内创新大循环,打 技术封锁和技术依赖,促进产业链现代化发展,升全球 :链高端,形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局,是当前及“十四五”时期我国应 对国际经贸摩擦,突破经济高质量发展的现实需求和必然选择。

环境同治下京津冀地区绿色全要素生产率时空演化及影响因素分析

环境同治下京津冀地区绿色全要素生产率时空演化及影响因素分析

第21卷第6期2021年11月北京工业大学学报(社会科学版)JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF TECHNOLOGY (SOCIAL SCIENCES EDITION)Vol.21No.6Nov.2021DOI :10.12120/bjutskxb202106069环境同治下京津冀地区绿色全要素生产率时空演化及影响因素分析薛 飞1,周民良2(1.中国社会科学院大学工业经济系,北京 102488;2.中国社会科学院工业经济研究所,北京 100006)摘 要:绿色协同发展是推进京津冀协同发展的题中之义㊂基于京津冀地区2005 2018年面板数据,采用DDF⁃GML 指数测算了京津冀地区绿色全要素生产率,并对京津冀地区绿色全要素生产率时空演变特征和影响因素进行深入分析㊂研究发现:第一,京津冀地区绿色全要素生产率整体呈现出增长的趋势,但增幅不大,其中,绿色技术进步是京津冀地区绿色全要素生产率增长的动力源泉;第二,从时间趋势看, 十一五”和 十二五”时期,京津冀地区绿色全要素生产率出现下降,但自生态环境同治政策实施以来,绿色全要素生产率实现大幅度提升;第三,从空间分布特征看,京津冀三地尤其是河北内部绿色全要素生产率存在显著差异;第四,从影响因素看,研发投入与区域生态环境协同治理政策对京津冀地区绿色全要素生产率具有显著的促进作用,而经济发展水平和政府干预对绿色全要素生产率具有显著的抑制作用㊂关键词:绿色全要素生产率;京津冀地区;环境同治;绿色全要素生产率测算;时空演变特征中图分类号:F124.5文献标志码:A文章编号:1671-0398(2021)06-0069-15收稿日期:2021⁃03⁃27基金项目:中国社会科学院京津冀协同发展智库基础研究项目(2020G02);中国社会科学院学科建设 登峰战略”重点学科区域经济学资助项目作者简介:薛 飞(1995 ),男,中国社会科学院大学工业经济系博士研究生;周民良(1963 ),男,中国社会科学院工业经济研究所教授,博士生导师㊂ 京津冀地区作为我国经济 第三增长极”,凭借其在国家政策㊁科技创新以及高端要素集聚等方面的优势,已成为引领绿色发展和高质量发展的重要动力源㊂自京津冀协同发展战略提出以来,三个地区全面加强生态环境协同治理,生态环境质量得到持续改善㊂然而,目前京津冀地区依然面临严重的生态环境超负荷问题,生态环境问题仍旧是京津冀地区实现区域高质量协同发展的突出短板㊂根据‘2019年中国生态环境状况公报“,河北各地市依然是空气污染的重灾区,在全国环境质量最差的20个城市中,河北占据5席;此外,海河流域Ⅰ⁃Ⅲ类水质断面占比仅为51.9%,水污染治理形势依旧严峻㊂中国共产党的十八届五中全会提出了绿色发展的新理念㊂推进绿色发展要求处理好经济发展与环境保护之间的关系,实现 既要金山银山,也要绿水青山”,这就决定了推进绿色发展必须在提高绿色全要素生产率上下功夫㊂在资源环境约束趋紧的背景下,京津冀地区亟须加强环境同治,以提升绿色全要素生产率推进绿色发展,从根本上实现经济发展方式的绿色转型㊂全要素生产率是经济学中的重要概念,指经济增长中剔除资本㊁劳动㊁土地等全部有形的物质要素投入后,来自 余值”的贡献而导致的经济增长的部分㊂其能够反映经济体的技术进步㊁技术962021年北京工业大学学报(社会科学版)效率㊁规模效率以及配置效率等,是评估经济增长质量的重要指标㊂但是,传统全要素生产率仅考虑到生产要素的投入约束,忽视了资源环境的刚性约束,这种做法会导致测算结果出现偏误,从而扭曲了对经济绩效和社会福利水平的评价,甚至会造成对政府相关政策产生误导[1]㊂为弥补传统全要素生产率的不足,经济学家提出将环境污染和能源消耗纳入全要素生产率核算框架体系,并以绿色全要素生产率衡量国家或地区绿色发展水平㊂基于此,本文尝试从绿色全要素生产率的视角出发,利用DDF⁃GML指数对京津冀地区绿色发展水平进行评估,以期为该地区制定环境经济政策㊁推动绿色发展提供理论参考和数据支撑㊂一㊁文献综述绿色全要素生产率能够评价资源环境约束下经济发展过程中资源分配及其利用效率,是衡量绿色发展的重要指标㊂如何准确界定绿色全要素生产率已经成为当前学术界的焦点之一㊂既有文献也进行了不少探索,并取得不少成果㊂在此基础上,本文从绿色全要素生产率测算的演化路径㊁测算以及影响因素等三个方面对既有文献进行梳理㊂(一)绿色全要素生产率的演化路径绿色全要素生产率的概念是由全要素生产率演化而来的㊂早期研究中,经济学家利用增长核算法㊁随机前沿法(SFA)㊁数据包络分析法(DEA)等对全要素生产率进行测算和分析㊂随着环境污染问题和气候变化问题的日益凸显,经济学家逐渐意识到资源环境对于一个国家或地区经济可持续增长的重要性,并尝试将环境因素纳入全要素生产率测算框架㊂皮特曼(Pittman)在研究威斯康星州造纸厂的效率时,将治理污染成本作为 坏”产出价格的替代指标,首次将非期望产出引入到生产率测算中[2]㊂皮特曼的研究成果引发了学者关于绿色全要素生产率的研究热潮㊂(二)绿色全要素生产率的测算在研究尺度方面,既有文献从行业和区域视角对于绿色全要素生产率进行全方位的研究㊂从行业视角看,现有文献主要聚焦于工业绿色全要素生产率测算㊂其中,部分学者基于36个行业数据,对工业绿色全要素生产率进行测算,并对中国工业经济绿色增长的动力源泉及行业进行分析[3⁃4];也有学者对特定行业的绿色全要素生产率进行测算[5⁃6]㊂此外,不少学者还对农业和服务业部门的绿色全要素生产率进行测算[7⁃10]㊂从区域视角看,任阳军等(2019)㊁孙亚男等(2020)利用省级数据对绿色全要素生产率进行测算[11⁃12],而李卫兵等(2017)则利用城市层面数据对绿色全要素生产率进行测算[13]㊂此外,也有研究对长三角㊁长江经济带㊁黄河流域等特定地区的绿色全要素生产率进行测算[14⁃16]㊂在测算方法方面,已有文献主要有两类处理方法㊂第一种方法是将环境因素作为投入变量并纳入生产函数中进行测算㊂这种方法主要采用随机前沿模型对绿色全要素生产率进行测算㊂陈诗一(2009)㊁袁富华(2010)㊁谌莹等(2016)等用SFA方法对中国区域和工业行业的绿色全要素生产率进行测算和分解[17⁃19]㊂第二种方法是将环境因素作为不受欢迎的 坏”产出进行测算㊂而DEA方法中 多投入 多产出”模型的优势恰好符合满足这一研究需求㊂王维国等(2012)采用方向性距离函数DDF及曼奎斯特-卢恩伯格(Malmqulist⁃Luenberger)指数(ML指数)测度了中国30个省份的绿色全要素生产率的动态变化和分解变量[20];谢荣辉(2017)采用非角度SBM距离函数和卢恩伯格(Luenberger)生产率指数对中国省级全要素生产率进行测算[21]㊂在指标选取方面,既有文献在期望产出和投入指标的选取上基本形成一致,但在非期望指标的选取方面仍存在分歧㊂早期研究中,主要采用二氧化硫㊁氮氧化物㊁烟粉尘等大气污染物以及废水㊁化学需氧量㊁氨氮等水污染物为非期望产出的代理变量;随着气候变化问题的日益严重,部分学者也将二氧化碳等温室气体作为非期望产出,通过测算碳生产率作为区域绿色发展水平的依据,也有07薛 飞,等:环境同治下京津冀地区绿色全要素生产率时空演化及影响因素分析第6期学者通过将大气污染物㊁水污染物以及温室气体同时纳入非期望产出中,以测算综合绿色全要素生产率㊂此外,对于不同研究尺度的样本,由于数据可得性与连续性,在非期望指标的选取上也存在较大差异㊂对于行业与省级区域层面而言,其污染排放指标较为丰富;但对于城市层面而言,现有统计年鉴仅提供了工业三废的数据,其他污染指标则相对欠缺㊂(三)绿色全要素生产率的影响因素既有文献对于绿色全要素生产率的影响因素开展了大量的研究,并取得了丰富的成果㊂基于开放的视角,部分学者分别考察了贸易开放㊁对外直接投资以及外商直接投资对绿色全要素生产率的影响,研究发现,贸易开放与对外直接投资有利于推动绿色全要素生产率增长,而外商直接投资抑制了绿色全要素生产率增长[22⁃27]㊂不少学者还围绕环境规制与绿色全要素生产率进行考察,研究发现环境规制对绿色全要素生产率增长具有显著的促进作用[28⁃29]㊂此外,还有学者发现城镇化㊁财政分权㊁基础设施㊁知识产权保护㊁信息化等因素对绿色全要素生产率产生影响[30⁃35]㊂通过梳理相关研究文献不难发现,已有文献虽然围绕绿色全要素生产率进行了丰富的讨论,但仍存在以下扩展空间:(1)在研究视角上,既有文献主要集中对行业或省级㊁城市层面的绿色全要素生产率进行测算,鲜有研究对京津冀地区绿色全要素生产率进行测算与分析㊂(2)在测算方法上,既有文献主要采用ML指数或L指数来测算绿色全要素生产率,但其存在不具有传递性特征并且存在潜在的线性规划无解的问题,可能造成估计偏误[36]㊂(3)在指标选取上,由于数据可得性的限制,在城市层面的研究中,鲜有文献将二氧化碳纳入非期望产出中㊂基于此,本文采用2005 2018年13个城市的面板数据,对京津冀地区绿色全要素生产率进行测算与分析㊂本文可能的边际贡献在于:(1)在研究层面上,基于绿色发展的视角,利用13个城市的面板数据对京津冀地区绿色全要素生产率进行测度与分析,以全面考察环境同治下京津冀地区绿色发展全要素生产率时空演变特征和影响因素㊂(2)在研究方法上,采用方向性距离函数和全局曼奎斯特-卢恩伯格(Global Malmqulist⁃Lu⁃enberger)指数对京津冀地区绿色全要素生产率进行评估㊂(3)指标选取上,在选取传统非期望产出指标的基础上,进一步纳入二氧化碳,以此更加全面地评估京津冀地区绿色全要素生产率㊂二㊁绿色全要素生产率的测算方法(一)环境生产技术借鉴罗尔(Färe)等的思路[37],将每个城市视为一个生产决策单位,并且假定各个决策单位在生产中使用N种生产要素x=(x1,x2, ,x N)∈R N+,生产出M种期望产出要素y=(y1,y2, , y M)∈R M+,同时生产出I种非期望产出b=(b1,b2, ,b I)∈R I+㊂这样环境技术的生产可能集可以表示为:P(x)={(x,y,b):x可以生产(y,b)}(1)式(1)中,P(x)表示环境生产技术,其在使用中要满足一般公理,此外,期望产出与投入要素还需要满足强可处置性;联合生产技术还需要满足零结合公理和弱可处置性公理㊂上述公理可表示为:公理1:若x′≥x,则P(x′)⊇P(x);公理2:若(y,b)∈P(x)且y′≤y,则(y′,b)∈P(x);公理3:若(y,b)∈P(x)且0≤θ≤1,则有(θy,θb)∈P(x);公理4:若(y,b)∈P(x)且b=0,则有y=0㊂其中,公理1被称为投入要素的强可处置性公理,表示如果投入增加(或不减少),则生产可能集将不会减小[37];公理2被称为期望产出的强可处置性公理,表示在投入既定的条件下,在生产可能集下期望产出可以无限减少;公理3被称为非期望产出的弱可置性公理,在投入既定的条件下,要减少非期望产出,必须减少同比例的期望产出,这意味着污染的减少是具有成本的㊂公理4被称172021年北京工业大学学报(社会科学版)为零结合公理,即若非期望产出为0,则期望产出也为0,这意味着在生产过程中生产期望产出,无法避免地产生非期望产出㊂具体地,在规模报酬不变(VRS)的条件下,上述环境生产技术可以模型化为:P (x ){=(x ,y ,b ):∑K k =1z kxkn≤x kn ,∑K k =1z m y km ≥y km ,∑K k =1z i y ki =y ki ,∑Kk =1z k =1,z k ≥0;∀k ,n ,m ,}i(2)式(2)中,z k 表示每个决策单元的非负权重㊂(二)方向性距离函数环境生产技术的构造虽然有利于人们从理论概念上理解绿色全要素生产率,但是对于测算是毫无作用的㊂方向距离函数(directional distance function,DDF)在满足上述公理基础上,能清楚地刻画出环境生产技术,即在寻求期望产出最大化的同时,尽可能减少非期望产出与投入[36]㊂因此,在这一部分,本文将DDF 进入到绿色生产率的测算中㊂根据钟洋浩等(Chung)的方法[38],将测算各决策单元绿色全要素生产率的方向距离函数定义为:→D (x ,y ,b ,→g )=max{β:(x -β→g x ,y +β→g y ,b -β→g b )∈P (x )}(3)式(3)中,→g =(→g x ,→g y ,→g b )为各投入与产出变量的方向性向量,表示各要素是增加或减少;β为无效率项的向量,表示各要素无效率的变化程度㊂(三)Global Malmquist⁃Luenberger 指数钟洋浩等将方向距离函数与Malmquist⁃Luenberger 指数相结合,提出通过构建DDF⁃ML 指数的方法测算绿色全要素生产率㊂然而,Malmquist⁃Luenberger 指数是以几何平均形式表示的,其在分析过程中不具备循环累乘性㊂因此,难以观测到生产率指数的长期变动趋势;同时,ML 指数在测算跨期方向距离函数时,还面临着线性规划无可行解的问题[36]㊂为了解决ML 指数存在的缺陷,吴东铉将帕斯特等提出的全局曼奎斯特(Malmquist)指数方法与钟洋浩等提出的Malmquist⁃Luen⁃berger 指数方法相结合,并提出了Global Malmquist⁃Luenberger(GML)指数方法[39]㊂GML 指数也因其具有传递性㊁循环累乘性㊁可进行跨期比较等优点,被广泛用于测算绿色全要素生产率㊂根据吴东铉的研究,第t 期和第t +1期之间的GML 生产率指数指标为:GML t ,t +1(x t,y t,b t,x t +1,y t +1,b t +1)=1+D G (x t ,y t ,b t )1+D G (x t +1,y t +1,b t +1)(4)式(4)中,D G (x ,y ,b )为全局方向性距离函数,P G (x )为全局生产可能性集合;GML t ,t +1表示第t 期到第t +1期的绿色全要素生产率,当GML t ,t +1>1时,表示绿色全要素生产率增加,当GML t ,t +1<1时,表示绿色全要素生产率下降,而当GML t ,t +1=1时,意味着绿色全要素生产率保持不变㊂进一步地,与ML 指数类似,GML t ,t +1指数还可以分解为技术效率变化(EC)与技术进步(TC)两部分:GML t ,t +1(x t ,y t ,b t ,x t +1,y t +1,b t +1)=1+D G (x t ,y t ,b t )1+D G (x t +1,y t +1,b t +1)=1+D t (x t ,y t ,b t )1+D t +1(x t +1,y t +1,b t +1)[×1+D G (x t ,y t ,b t )1+D G (x t +1,y t +1,b t +1)×1+D t +1(x t +1,y t +1,b t +1)1+D G (x t ,y t ,b t ])=TE t +1TE t ×BPG t ,t +1t +1BPG t ,t +1t=EC t ,t +1×TC t ,t +1(5)式(5)中,EC 表示技术效率,EC t ,t +1表示第t 期到第t +1期的效率变化情况,TC t ,t +1为第t 期的前沿与全局前沿的接近程度与第t +1期的前沿与全局前沿的接近程度的比值情况,其表示第t 期到第t +1期的技术变化情况㊂EC t ,t +1,TC t ,t +1>1表示效率改善和技术进步,EC t ,t +1,TC t ,t +1<1则表示效率恶化与技术退步㊂三㊁变量选取与数据说明基于上述测算方法,本文选取2005 2018年京津冀地区13个城市的面板数据作为研究样本,27薛 飞,等:环境同治下京津冀地区绿色全要素生产率时空演化及影响因素分析第6期原始数据来源于‘中国城市统计年鉴“‘中国区域统计年鉴“‘北京统计年鉴“‘天津统计年鉴“以及‘河北经济年鉴“㊂缺失的数据采取插值法进行补齐㊂(一)产出指标1.期望产出借鉴已有研究的普遍做法,本文采用地区生产总值(GDP)作为衡量期望产出的指标㊂同时,为了剔除价格因素的干扰,本文利用地区生产总值指数构造GDP平减指数,并将其平减为2005年为基期的不变价计价的实际GDP㊂2.非期望产出已有文献常采用工业 三废”(即工业二氧化硫㊁工业废水㊁工业烟粉尘)作为非期望产出的代理变量㊂区别于绝大多数文献,本文在此基础上,进一步选取了社会各界所关心的二氧化碳排放量,一方面,这对现有研究形成了补充,另一方面,也有助于当前关于京津冀地区碳达峰㊁碳中和工作的讨论㊂需要指出的是,国家和省级层面的二氧化碳排放量大多数是以能源数据为基础进行估算的,但由于地级市层面能源数据的严重缺失,导致我们无法沿用这一方法估算京津冀地区城市二氧化碳排放量㊂为了弥补这一缺失,本文借鉴苏泳娴等(2013)的做法[40],利用NGDC数据库提供的DMSP/OLS和NPP/VIIRS两套夜间灯光数据,反演出2005 2018年京津冀地区13个城市的二氧化碳排放量㊂(二)投入指标1.资本投入本文选取资本存量作为资本投入的代理变量,并利用永续盘存法进行估算㊂估算资本存量需要当年投资额㊁投资价格指数㊁折旧率以及基期资本存量四个核心指标㊂其中,当年投资额选用固定资本形成额进行衡量;投资价格指数采用固定资本价格指数进行替代,但由于地级市层面数据的缺失,本文利用省级固定资产投资价格指数替代;借鉴单豪杰(2008)的研究成果[41],选取10.96%的折旧率;基期资本存量采用单豪杰计算的省际资本存量,并将其折算到城市层面㊂最终得到以2005年为基期的资本存量㊂2.劳动投入根据生产理论,在忽略劳动力质量的情况下,劳动力实际工时数是衡量劳动投入量最有效的指标㊂但由于城市层面实际工时数的不可获得性,本文选用地区从业人数来反映地区劳动投入情况㊂3.能源投入在能源投入指标的选取上,本文选择各地区以标准煤为单位的能源消费总量衡量能源投入情况㊂表1汇报了投入产出变量的描述性统计结果㊂表1摇投入产出主要变量的描述性统计变量单位观测值均值标准误最小值最大值实际地区生产总值亿元1823454.884132.12360.2920479.84工业废水排放量万吨18210074.636918.53615.0031058.00工业二氧化硫排放量吨18293121.0275376.751554.00331863.00工业烟粉排放量吨18294365.08164986.503527.001859866.00二氧化碳排放量百万吨18261.5831.5311.68154.71能源消费量万吨标准煤1823135.082407.21483.908988.92从业人数万人182460.16260.40158.601246.75资本存量亿元1828466.5611062.96650.2253489.60372021年北京工业大学学报(社会科学版)四㊁京津冀地区绿色全要素生产率的时空演变特征根据方向性距离函数与GML生产率指数的方法,基于2005 2018年京津冀地区13个城市的投入产出数据,运用MaxDEA软件测算出2006 2018年京津冀地区绿色全要素生产率(其中,2005年为基期,赋值为1,后文中不再分析)㊂为了便于深入分析绿色全要素生产率的增长源泉以及动态演进趋势,将绿色全要素生产率分解进一步分解为绿色技术效率指数(GEC)与绿色技术进步指数(GTC)㊂此外,为了揭示京津冀地区绿色发展中环境影响的差异,还测算了未考虑非期望产出GM指数与考虑非期望产出GML指数进行对比㊂(一)京津冀地区绿色全要素生产率变化的时间趋势特征表2报告了京津冀地区绿色全要素生产率变动及分解的测算结果㊂不难发现,2006 2018年,京津冀地区绿色全要素生产率呈现出增长的趋势但增幅不大,年均增长率为0.29%㊂从分解结果看,京津冀地区绿色技术效率和绿色技术进步指数分别为1.0002和1.0029,意味着绿色技术效率和绿色技术进步年均增率为0.02%和0.29%,表明京津冀地区绿色全要素生产率的增长主要来源于绿色技术进步的贡献㊂通过比较GM指数与GML指数,可以发现,2006 2018年京津冀地区GM指数为1.0005,远低于GML指数㊂这可能是由于未考虑非期望产出的TFP变化隐藏了污染物 减排效应”所体现出的绿色技术进步㊂表2摇京津冀地区总体绿色全要素生产率及其分解:时间趋势特征年份与阶段均值未考虑非期望产出全要素生产率指数考虑非期望产出全要素生产率指数技术效率(EC)技术进步(TC)全要素生产率(TFP)绿色技术效率(GEC)绿色技术进步(GTC)绿色全要素生产率(GTFP) 20060.98351.00370.98710.98691.00310.9899 20070.98121.01510.99600.98811.01421.0020 20080.99781.00501.00280.99871.00541.0041 20090.98870.97860.96690.98010.99900.9784 20101.00871.00181.01031.00370.99961.0032 十一五”均值0.99201.00080.99260.99151.00420.9955 20110.99690.96540.96341.01230.95340.9646 20121.01280.99301.00581.00630.99381.0000 20130.99810.98240.98050.99180.98280.9746 20140.99891.03031.02910.99701.00421.0008 20151.00031.00641.00661.00720.99881.0058 十二五”均值1.00140.99550.99711.00290.98660.9892 20160.99291.01151.00430.98991.02831.0176 20171.00181.02391.02571.00821.03031.0388 20181.00381.02381.02771.03221.02451.0581 十三五”以来均值1.00001.01221.01231.00811.01371.0219均值0.99731.00311.00051.00021.00291.0029 47薛 飞,等:环境同治下京津冀地区绿色全要素生产率时空演化及影响因素分析第6期 本文从不同阶段分析可知,(1) 十一五”期间,总体看京津冀地区绿色全要素生产率波动变化的态势,出现小幅下降,年均下降0.15%㊂具体来看,绿色全要素生产率在2007㊁2008及2010年有所增长,而在2006和2009年则出现下降㊂这可能是由于 十一五”期间北京奥运会的举办,一定程度上推动了北京乃至整个京津冀地区的绿色转型,随后全球金融危机的爆发使得经济增长出现受阻㊂(2) 十二五”期间,京津冀地区绿色全要素生产率出现先减后增的变动趋势㊂在 十二五”的前三年,京津冀地区绿色全要素生产率出现大幅下滑,而在2014年则迎来转折,出现了小幅增长的趋势㊂总体看, 十二五”期间京津冀地区绿色全要素生产率仍呈现负增长,年均下降1.08%㊂这可能是由于全球经济增长停滞制约了京津冀地区经济增长,同时,这一时期京津冀地区生态环境急剧恶化,从而造成 十二五”前三年绿色全要素生产率的下降㊂从2013年起,党中央认识到京津冀地区环境问题的严重性以及生态环境协同治理的必要性,出台了一系列政策措施推动京津冀地区环境治理,从而扭转了环境恶化趋势㊂(3) 十三五”以来,京津冀地区绿色全要素生产率年均增长率达2.19%,且呈现出持续增长的态势㊂这是由于京津冀地区生态环境协同治理体制机制不断完善,才使生态环境治理成效不断显现,有效地推动了该地区绿色产业发展㊂(二)京津冀地区绿色全要素生产率变化的空间分布特征本文综合考察了2006 2018年京津冀地区总体绿色全要素生产率的时间趋势特征,然而考虑到各地区地理特征㊁资源禀赋㊁生态条件㊁经济发展程度等方面存在的差异,下面环节将进一步考察京津冀地区绿色全要素生产率变化的空间分布特征㊂表3给出的是2006 2018年京津冀地区13个城市绿色全要素生产率的年均变动情况㊂不难发现,北京和天津的全要素生产率和绿色全要素生产率整体均呈现出增长态势,但增长幅度存在显表3摇京津冀地区总体绿色全要素生产率及其分解:空间分布特征城市及均值全要素生产率指数绿色全要素生产率指数技术效率(EC)技术进步(TC)全要素生产率(TFP)绿色技术效率(GEC)绿色技术进步(GTC)绿色全要素生产率(GTFP)北京1.00001.00841.00841.00001.00461.0046天津1.00031.01031.01001.00031.00791.0077石家庄0.99901.00711.00601.00081.00171.0024唐山1.00001.00471.00471.00001.00301.0030邯郸1.00491.00251.00731.01181.00481.0156张家口0.98081.00080.98170.98091.00040.9811保定1.01111.00231.01391.00961.00681.0163沧州0.99270.99900.99170.99950.99770.9972秦皇岛1.00181.00101.00271.00021.00031.0004邢台1.01220.99861.01061.00940.99991.0087廊坊0.98331.00490.98811.00171.00701.0096承德0.98171.00180.98360.98361.00180.9854衡水0.99780.99950.99741.00461.00151.0059河北均值0.99681.00200.99891.00021.00231.0023均值0.99731.00311.00051.00021.00291.0029572021年北京工业大学学报(社会科学版)著的差异㊂其中,样本期间内,无论是全要素生产率和绿色全要素生产率,天津的增长率均值相对较高,年均增长率分别为0.77%和1%㊂北京则相对较低,两个指标的年均增长率分别为0.46%和0.84%㊂河北省整体的绿色全要素生产率呈现出增长的态势,但全要素生产率则出现负增长㊂河北整体绿色全要素生产率年均增长0.23%,而全要素生产率则下降-0.11%㊂此外,河北省内部绿色全要素生产率存在明显的区域性㊁非平衡性的特点㊂从分城市看,样本期间内,河北有8个城市绿色全要素生产率表现出增长的态势㊂其中,保定㊁邯郸和廊坊3个城市绿色全要素生产率增长速度最高,平均增长率分别为1.63%㊁1.56%和0.96%㊂此外,还有张家口㊁承德和沧州3个城市的绿色全要素生产率呈现负增长,平均增长率分别为-1.89%㊁-1.46%和-0.28%㊂从分解结果看,京津冀地区13个城市绿色全要素生产率的增长源泉也存在差异㊂其中,北京㊁天津㊁石家庄㊁唐山㊁廊坊等6个城市绿色全要素生产率的增长主要源于绿色技术进步;邯郸㊁邢台和衡水等3个城市绿色全要素生产率的增长主要源于绿色技术效率的提升;保定和秦皇岛绿色全要素生产率的增长依靠绿色技术进步和绿色技术效率提升双轮驱动㊂此外,绿色技术效率低下是张家口和承德绿色全要素生产率下降的主要原因;绿色技术效率低下和绿色技术退步则造成了沧州绿色全要素生产率下降㊂(三)京津冀地区绿色全要素生产率变化的分布形态图1显示了京津冀地区绿色全要素生产率的核密度分布㊂从绿色全要素生产率的分布形态看,2006年,京津冀地区绿色全要素生产率呈现双峰分布特征,这表明京津冀地区绿色全要素生产率有极化发展的趋势㊂与2006年相比,2012年京津冀地区绿色全要素生产率由双峰演化为单峰分布,且密度函数中心略微向左移动,这说明该阶段京津冀地区绿色全要素生产率整体有所下降,但地区间的差距出现减少㊂与2012年相比,2018年,京津冀地区绿色全要素生产率密度函数中心继续向右偏移,主峰高度减小,且主峰与次峰间距离减少,说明该阶段京津冀地区绿色全要素生产率整体上呈增长趋势,但地区差距有所拉大㊂之所以出现这一变化可能的原因是,2013年以来,京津冀地区开始了生态环境协同治理,从而有效推动了绿色发展水平的提升㊂图1 京津冀地区绿色全要素生产率的核密度分布图2 京津冀地区绿色技术效率的核密度分布图2显示了京津冀地区绿色技术效率的核密度分布㊂从绿色技术效率的分布形态看,2006年,京津冀地区绿色技术效率呈现双峰分布特征,但主峰与次峰之间高度差距较大,同时绿色技术效率主要分布在1.05之内,说明该阶段京津冀地区绿色技术效率区域间差异较大,且整体水平不高㊂2012年,京津冀地区绿色技术效率与2006年较为相似,仍旧呈现双峰分布特征,但主峰高度有所上升,说明京津冀地区绿色技术效率水平差距有所缩小㊂与2012年相比,2018年京津冀地区绿色技术效率由双峰分布演化为单峰分布,主要分布在1的右侧,且密度函数中心继续向右偏移,67。

《区域经济学》课件

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区域经济发展中的问题与对策
01
区域经济发展中存在的问题包括产业结构不合理、资源环境压力大、 人才短缺等。
02
对策包括优化产业结构、加强科技创新、推进绿色发展、加强人才培 养等。
03
优化产业结构是指通过调整产业结构,提高产业附加值和技术含量, 推动产业升级和转型。
04
加强科技创新是指通过加强研发和推广新技术,提高生产效率和产品 质量,增强企业核心竞争力。
04
区域经济政策与实践
区域经济政策的基本概念
01
区域经济政策定义
区域经济政策是政府为了促进区域经 济发展、改善区域经济结构、缩小区 域发展差距而制定的各项经济政策。
02
区域经济政策的理论 基础
区域经济政策的理论基础包括区域经 济发展理论、区域差异理论、区域产 业结构理论等,这些理论为制定区域 经济政策提供了指导。
03
区域产业结构与优化
区域产业结构的基本概念
区域产业结构
指一个区域内各种产业部门的构 成以及它们之间的相互关系和比 例。
区域产业结构分类
根据不同的分类标准,可以将区 域产业结构分为不同的类型,如 按三次产业分类、按资源密集度 分类等。
区域产业结构的特

区域产业结构具有地域性、历史 性和动态性的特点,不同地区的 产业结构存在差异,且随着时间 的推移,区域产业结构也会发生 变化。
03
区域经济政策的工具
区域经济政策的工具包括财政政策、 货币政策、产业政策、土地政策等, 这些政策工具可以单独或组合使用, 以实现区域经济发展的目标。
区域经济政策的实践案例
01
欧盟的区域经济政策
欧盟为了促进成员国之间的均衡发展,实施了一系列区域经济政策,如

产业协同集聚、空间知识溢出与区域创新效率

产业协同集聚、空间知识溢出与区域创新效率

产业协同集聚、空间知识溢出与区域创新效率一、本文概述本文旨在探讨产业协同集聚、空间知识溢出与区域创新效率之间的内在联系。

在全球化和知识经济的背景下,产业的协同集聚已经成为推动区域经济发展的重要动力,而知识溢出作为创新活动的重要机制,对于提升区域创新效率具有深远的影响。

本文通过分析这三者之间的关系,旨在为政策制定者和区域经济发展规划者提供理论支持和决策依据。

我们将对产业协同集聚的概念进行界定,并探讨其在推动区域经济发展中的作用。

产业协同集聚不仅可以通过资源共享、成本降低和规模效应提升产业竞争力,还可以通过企业间的互动合作,促进知识的传播和溢出。

我们将深入分析空间知识溢出的内涵及其对区域创新效率的影响。

空间知识溢出是指知识在地理空间上的传播和扩散,它可以提高区域内企业的知识水平和创新能力,进而提升整个区域的创新效率。

我们将从理论和实证两个方面,探讨空间知识溢出对区域创新效率的促进作用。

我们将构建一个综合的分析框架,研究产业协同集聚、空间知识溢出与区域创新效率之间的相互作用机制。

我们将运用计量经济学方法,对这三者之间的关系进行实证检验,以揭示它们之间的内在规律和影响因素。

通过本文的研究,我们期望能够为推动区域创新效率的提升,提供有益的启示和建议。

二、产业协同集聚对区域创新效率的影响产业协同集聚作为一种重要的空间经济现象,对区域创新效率的提升具有显著影响。

产业协同集聚能够促进不同产业之间的交流与合作,形成产业链上下游的紧密联系,进而提升区域创新效率。

产业协同集聚有助于实现资源共享和优势互补。

在同一地理空间内,不同产业之间的资源、技术、人才等要素可以相互流动和共享,降低交易成本,提高资源利用效率。

同时,不同产业之间的优势互补可以激发创新活力,推动新技术、新产品的不断涌现。

产业协同集聚能够促进知识溢出和技术扩散。

在产业协同集聚的过程中,不同产业之间的知识、技术、信息等要素会相互渗透和融合,形成创新氛围和创新网络。

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产业演化路径的要素配臵效应——国际案例与中国选择摘要:目前,中国产业发展不仅面临着被发达国家或跨国公司低端锁定的巨大风险,而且很可能引致中国产业在全球价值体系和国际分工网络中长期处于缺乏核心能力、国际竞争力及价值创造的低端经营地位。

通过剖析产业升级演化路径的要素配臵效应,在对国际产业转移案例及规律进行深刻研究及细致归纳的基础上,指出中国应把英美产业内源性升级与德国、日本及亚洲“四小龙”产业外源性升级结合起来,在主导、关键及核心技术领域,借鉴英美产业内源性升级经验,实行先发优势、自主创新及赶超战略;在一般技术领域,借鉴德国、日本及亚洲“四小龙”产业外源性升级经验,采用后发优势、模仿创新及追赶战略,并遵循线性演化和非线性演化相结合的协同模式来实现本国的产业升级。

关键词:要素配臵,发展战略,产业升级一、引言作为工业化和经济发展的主要内容,产业升级是指产业由低级、低劳动生产率、低附加值经济状态向高级、高劳动生产率、高附加值经济状态的发展变化过程。

国外较早研究产业升级演化路径问题的学者是Gereffi(1994),其在对东亚纺织链进行研究的过程中曾深刻剖析全球生产网络背景下的产业升级问题,认为发展中国家本土企业在购买者驱动生产链中可选择装配进口零配件→自主进行生产全过程→自主设计产品→销售自主品牌产品的快速升级路径,即产业升级沿着组装加工→贴牌生产→自主设计制造→自有品牌构建的路径演化[1]。

Humphrey和Schmitz(2000)指出产业升级的路径沿着工艺升级→产品升级→功能升级→部门升级或产业间升级逐步提升[2]。

Ernst(2001)将产业升级方式划分为产业间升级(产业层级领域:低附加值产业→高附加值产业)、要素间升级(生产要素层级领域:自然资源和非熟练劳动力→物资资本、人力资本及社会资本)、需求升级(消费层级领域:必需品→便利品→奢侈品)、功能升级(价值链层级领域:销售、分配→组装、测试、零部件制造、产品开发和系统整合)及链式升级(层级领域:有形的商品类生产投入→无形的知识密集的支持性服务)[3]。

以国外学者的研究成果为基础,国内学者亦对产业升级路径的问题进行了深刻剖析。

李娜等(2012)认为,产业升级是产业结构升级或主导产业的转换过程[4]。

这实质是对“雁行模式”理论和主导产业替代理论的拓展,理论本质仍是要素比较优势的路径演变与动态转化。

黄永明(2006)曾对嵌入全球价值链的中国纺织服装企业面临的升级障碍及路径选择进行深刻研究,提出基于技术能力、市场扩张能力以及技术和市场相组合的三种企业升级路径。

其中,基于技术能力的企业升级路径的适用条件、适用对象分别为“较强的技术研发能力”、“企业加工制造经验丰富”;基于市场扩张能力的企业升级路径的适用条件、适用对象分别为“渠道(物流)与品牌建设能力较强”、“品牌美誉度较强和国际市场开拓经验较丰富”;基于技术和市场相结合的企业升级路径的适用条件、适用对象分别为“资本积累、研发、渠道及品牌经营能力较强”、“企业已深度切入全球产业链与价值链和技术研发与市场拓展能力较强”[5]。

张其仔(2008)认为无论是Humphrey和Schmitz提到的产业升级,还是Ernst提到的产业升级,皆为产业线性升级,但一国及地区的产业升级既可表现线性形态,也可呈现非线性形态,一般由其比较优势演化路径所决定,且因其产业结构的不同而呈现相异的演化路径。

其认为,产业在升级过程中可能产生分岔,表现为产业内升级与产业间升级的交叉进行。

非线性产业升级具有产业内升级优先分岔和产业间升级优先分岔两种情况:前者是指产业内升级达到某种高度后,再转向另外产业实行产业间升级;后者是指产业间升级完成后,再实现产业内升级[6]。

朱卫平等(2011)采用理论与经验相结合的研究方法剖析产业升级内涵,然后对广东产业升级的发展历程进行理论分析,进而概括出产业结构高度化、加工程度高度化、价值链高度化等三种广东产业升级模式,且依托理论成果与经验证据,认为加工程度高度化将成为未来广东产业升级的主攻点[7]。

丁志国等(2012)采用空间面板模型,对中国经济增长的核心动力和产业升级方向与路径选择进行细致研究,认为固定资产投资是驱动第三产业而非第二产业发展的有效力量,而技术进步是驱动中国经济可持续增长的核心动力[8]。

以上学者对产业升级路径的研究,皆涉及到包括劳动力、土地、物质资本、自然资源在内的初级要素和包括技术、知识、信息、关系在内的高级要素对产业升级由低向高演进过程中分别所起的基础作用和关键意义。

这有助于我们深层次理解产业演化路径的要素配臵效应,但现有文献并未在各种要素、网络、发展优势、战略、产业类型等之间建立起一个有机的联系和未被臵入统一的分析框架内。

实际上,前人并未从微观角度更细致、更深刻地诠释产业升级的微观本质特征即要素配臵结构的变革及演化,以及由此剖析和刻画不同要素配臵结构所折射的发展战略、主导产业及产业升级的演进模式。

另外,现有文献多数认为中国应借鉴历史上发达国家经验,抓住第四次国际产业转移的机遇,实现本国产业的高端升级和高端竞争力,但对英、美、德、日、亚洲“四小龙”等发达国家或地区的产业升级模式缺乏从要素配臵结构变革及演化、发展战略选择及主导产业更迭的角度进行深层次研究和细致剖析,从而也未能得出具有针对性意义的中国产业升级的模式、定位及选择。

本文将从要素的两大基本形态出发,深刻探讨产业升级要素配臵结构变革及演化的差异、逻辑机理及路线图,进而剖析国际产业转移背景下英、美、德、日及亚洲“四小龙”的产业升级模式,以此为基础探析中国产业升级的模式、定位及选择。

二、产业升级要素配置结构的路线图产业升级是经济发展的永恒主题,而要素是从微观上研究产业升级的基石。

基于先发国家产业升级经验,产业升级的不同阶段虽然需要的主导要素相异,但从经济发展所需的要素配臵结构的构成而言,主要涉及到初级要素和高级要素两大类基本要素,前者一般指简单劳动力、物质资本、土地及自然资源,后者一般指技术、信息、网络、管理经验等。

在发展战略方面,产业升级是从基于比较优势和后发优势的产业低层次形态逐渐向基于竞争优势和先发优势的产业高层次形态演进的过程,而比较优势和后发优势的发展战略一般主要体现初级要素配臵结构的变革与演化,而竞争优势和先发优势一般体现高级要素配臵结构的变革与演化。

因此,若一种产业经济形态实现从低层次到高层次的演变也就意味着相应的产业发展战略实现从基于初级要素为主要要素配臵结构的比较优势和后发优势向从基于高级要素为主要要素配臵结构的竞争优势和先发优势的演变,进而表明产业升级层次的提升、发展路径的优化、升级周期的缩短与演化进程的加快。

基于比较优势的产业升级虽能在生产中充分利用相对丰富、廉价的生产要素,但易导致经济严重依赖于发达国家。

与此不同,基于竞争优势的产业升级重点利用技术进步,通过自主创新培育核心竞争力,从而不断提升在国际产业链、价值链、分工链中的地位,实现高端发展。

国际经验表明,基于比较优势的产业升级向基于竞争优势的产业升级过渡不仅是产业、经济发展的必经阶段,而且是判断一国或地区产业、经济发展是否实现高端化的重要标志。

基于后发优势的产业升级虽能利用较简单的劳动力、廉价的土地及丰富的自然资源,借助于模仿、引进不断降低新技术、产品的开发成本与市场风险和依靠借鉴先发国家成功经验减少因制度创新而产生的“试错”成本,但容易在资本、技术、规则等尤其是技术方面依附于先发国家,且面临较严重的资源成本、环境限制及生态约束,长期下去将被锁定于低端技术路径依赖的贫困陷阱和陷入引进→模仿→再引进→再模仿的恶性循环之中。

与此不同,基于先发优势的产业升级可较早利用技术、知识、信息等高级要素的优势,较先进入具有规模报酬递增的部门,抢占国际产业链、价值链与分工链的高端位臵。

显然,基于比较优势和后发优势的产业升级针对的是劳动密集型产业和部分资本密集型产业,这只能成为发展中国家的短期目标而非长期战略选择。

全球竞争新格局要求发展中国家以开放体系的自主创新为主导,广泛利用技术、知识、信息等高级要素,按照自身经济发展水平不断提升在国际分工中的竞争地位,从比较优势和后发优势向竞争优势和先发优势转化,进而实现劳动、资本密集型产业向技术、知识、信息密集型产业转化,最终使本国或地区产业在国际上处于领先地位。

在主导产业方面,产业升级是指从低层次的产业经济形态到高层次的产业经济形态的演变过程,即低层次产业经济形态对应于低层次产业升级而高层次产业经济形态对应于高层次产业升级。

鉴此,若一种产业经济形态实现从低层次到高层次的演变也就意味着相应的产业升级实现从低层次到高层次的演变,从而表明产业升级层次的提升和自身发展路径的优化,进而意味着其产业升级周期的缩短和产业发展进程的加快。

在产业经济形态不平衡的演变过程中,一种产业经济形态总是与主导产业的发展正相关:一方面,处在高层次产业经济形态之中的核心主导产业能带动、诱发其他产业的发展,其不仅自身经济总量实现更快扩张,而且带动其他一般产业总量规模的快速增长,从而使国民经济内部各产业的规模实现非均衡扩张。

另一方面,处在高层次产业经济形态之中的核心主导产业不仅自身创新能力实现快速提高,而且带动其他一般产业创新能力不断增强,从而使国民经济内部各产业素质实现非均衡提高。

产业升级的过程,就是处在高层次产业经济形态上的核心主导产业以自身较快增长带动其他一般产业实现不等程度的增长的过程。

反之,当处在某种产业经济形态上的主导产业难以支撑、带动自身以及其他产业较快增长时,必然会被更高级产业经济形态上的主导产业所替代。

由于在产业经济形态的演变过程中,一种主导产业经济形态总是与生产要素的配臵结构正相关,即初级生产要素配臵结构对应于低层次主导产业经济形态,而高级生产要素配臵结构对应于高层次主导产业经济形态。

因此,产业升级就是由与先期要素配臵结构主要源于初级生产要素的低级主导产业形态向后期要素配臵结构主要源于高级生产要素的高级主导产业形态转变的过程。

基于上述分析,无论是从发展战略,还是从主导产业方面皆可研究产业升级,但其最深层次的本质还是与要素配臵结构的变革与演化紧密相连,即要素配臵变革与演化以主导产业的更迭、发展战略的转变为表现形式,来促使产业升级形式的变化。

根据要素配臵结构中初级要素、高级要素所占的比重不同,可把产业升级分为以除资本要素以外的初级要素为主要配臵结构的产业升级,简称产业初级升级;以资本要素为主要配臵结构的产业升级,简称产业资本升级;以高级要素为主要配臵结构的产业升级,简称产业高级升级。

产业初级升级、产业资本升级及产业高级升级是产业在升级过程中逐渐由低附加值向高附加值演进的三种形态。

其中,产业初级升级和产业资本升级的要素配臵结构主要依赖初级要素和资本要素,即在定量高级要素投入的前提下,不断追加初级要素,产业升级基本由初级要素的投入增加来完成。

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