知識密集型產業協同度及影響因素研究

王曉亞，翁國陽

(1.南開大學經濟研究所，天津　300071；2.天津商業大學商學院，天津　300071)

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知識密集型產業協同度及影響因素研究

王曉亞1，翁國陽2

(1.南開大學經濟研究所，天津300071；2.天津商業大學商學院，天津300071)

摘要：運用復合系統協調度模型，計算出中國29個地區的知識密集型產業的協同度，并進行地區分類。然后通過建立回歸模型對影響知識密集型產業協同度的因素進行實證分析，經驗研究結果發現人均GDP、教育水平對協同度的影響為正，產業結構、工業規模與協同度分別為“倒U曲線”和“正U曲線”的關系。

關鍵詞：知識密集型制造業；知識密集型服務業；復合系統；協同度

1引言

知識密集型服務業通過提供高度依賴知識的專門化服務來促進制造業運營效率的提高[1]，隨著知識密集型服務業不斷向知識密集型制造業價值鏈的各環節全方位滲透，兩者的協同發展將形成一種共生、互促的新型知識產業系統[2]，在推進工業化進程和提升產業結構中發揮重大作用。

2理論基礎與文獻

楊小凱指出分工能獲取更多的專業化經濟[3]。從產業分工的理論角度來看，技術進步引起的“垂直分離”促使服務業與制造業之間彼此依賴的程度逐步加深[4-5]，兩者不再是單純的需求與供給的關系，將逐步發展到高度相關和相互補充的階段[6]。

從產業融合的角度來看，制造業企業為了獲得競爭優勢和節省成本，會將服務環節外包給服務企業，自身只保留核心業務[7-8]，服務超越了傳統因素對提升制造業企業的競爭力日益重要[9]，服務業與制造業之間的產業邊界更加模糊，進而出現產業邊界逐漸收縮的融合發展趨勢[10-11]。

從價值鏈的角度來看，由于不容易被模仿的服務可使企業獲取差別化競爭優勢[12]，企業的價值鏈也將由以制造為中心向以服務為中心轉變。先進制造模式推動了知識密集型制造業企業對內外部價值鏈的整合及利用，促進了服務業向制造業價值鏈的滲透和延伸，推動了知識密集型產業的協同發展。

3方法和數據

3.1知識密集型產業分類

OECD按照R&D的投入強度來對制造業進行分類，該標準隨后也被用于知識密集型服務業[13-14]。參考OECD和中國國家統計局關于知識密集型產業的定義和分類，整理了知識密集型制造業和知識密集型服務業的行業范圍(見表1)。

表1　知識密集型制造業和知識密集型服務業的行業范圍

3.2復合系統協調度模型

本文采用孟慶松和韓文秀提出的復合系統協調度模型[15]：

子系統Sj,i∈[1,k]發展過程中的序參量變量為ej=(ej1,ej2,…,ejn),n≥1,tji≤eji≤hji,i∈[1,]n。定義系統Sj序參量分量eji的系統有序度：

(1)

其中，uj(eij)∈[0,1]。序參量變量ej對系統Sj有序程度的“總貢獻”，如果用幾何平均法進行集成，有序度為：

(2)

(3)

j=1，2，…,k

3.3序參量分量的選擇

選取從業人員和主營業務收入作為知識密集型制造業的序參量分量，選取從業人員和法人單位數作為知識密集型服務業的序參量分量。

4協同度測算結果分析

4.1協同度計算結果

運用2001—2012年的數據，根據復合系統協調度模型，計算出中國29個省2003—2011年的知識密集型制造業和知識密集型服務業的協同度，如表2所示。

4.2知識密集型產業協同度的分類

根據協同度的正負、峰值以及“抖動”變化程度三個標準，可將全國29個省歸為以下五類地區：

表2　知識密集型制造業和知識密集型服務業復合系統協同度

第一類：內蒙古、黑龍江、貴州、云南、甘肅。協同度有負值出現，這五個省的知識密集型產業不處于協同發展的狀態(見圖1)。

圖1　第一類地區協同度時間歷程趨勢圖

第二類：山西、吉林、福建、陜西、寧夏、新疆。協同度均為正值，且“抖動”變化程度較大，知識密集型產業雖處于協同發展狀態，但協同狀況不穩定(見圖2)。

圖2　第二類地區協同度時間歷程趨勢圖

第三類：安徽、江西、河南、湖北、重慶、廣西、青海。協同度均為正值，“抖動”變化程度不大，協同度峰值不高,且在時間歷程中的變化率波動較大，說明知識密集型產業在協同程度不高的情況下波動發展(見圖3)。

圖3　第三類地區協同度時間歷程趨勢圖

第四類：天津、河北、遼寧、江蘇、湖南、四川。協同度均為正值，“抖動”變化程度不大，峰值不高,變化率波動不大，知識密集型產業在整體協同程度不高的情況下較為平穩發展(見圖4)。

圖4　第四類地區協同度時間歷程趨勢圖

第五類：北京、上海、浙江、山東、廣東。協同度均為正值，峰值高，變化率波動不大，知識密集型產業在整體協同程度高的情況下平穩發展，這是協同發展比較理想的狀態(見圖5)。

圖5　第五類地區協調度時間歷程趨勢圖

5知識密集型產業協同度影響因素分析

5.1模型、變量和數據

知識密集型產業是經濟不斷發展的產物，因此經濟增長，產業結構，工業規模均可作為影響其協同度的因素。知識密集型產業以知識為基礎，知識的產生和積累又與一個地區的教育程度密切相關，因此教育程度也是影響因素之一。產業結構和工業規模對協同度的影響可能不是線性關系，為此引入產業結構和工業規模的平方項，將區域人口作為控制變量，構造一個多元線性回歸模型如下：

其中，S為協同度，PerGDP為人均GDP，STRUCT為產業結構，以非第一產業占GDP的比重表示，FIRM為工業總產值，EDU為教育水平，以大專以上人口占總人口的比重表示，POP為人口數。選用2003—2011年的省級面板數據，將人均GDP和工業總產值按照相應的價格指數平減到1990年水平。

5.2變量描述性統計

全樣本指的是知識密集型產業協同度均為正值的24個地區，這些地區變量的最小值和最大值之間的差距都較大，這說明不僅知識密集型產業的協同度存在較大的區域差距，而且區域之間影響協同度的因素其差距也較大(見表3)。

表3　變量描述性統計

5.3實證結果分析

就全國樣本來看，人均GDP和教育水平對知識密集型產業協同度是正影響，說明經濟增長和教育水平越高，協同度也越高。

產業結構對協同度的影響是“倒U曲線”，協同度會先隨第二、三產業占GDP比重的增加而提高，當到一定程度時，協同度反而會隨其增加而下降，這是因為粗放式發展模式導致了中國工業的生產能力在低水平上長期過度擴張，形成了工業結構的低度化，過低的工業結構通常無法形成對知識密集型服務業的有效需求。加之中國知識密集型服務業發展落后，服務低端化、同質化明顯，這會阻礙服務業和制造業的互動和融合，出現在第二、三產業占GDP比重增加的情況下協同度反而下降的情況。

工業規模對知識密集型產業協同度的影響是“正U曲線”，說明只有當工業總產值達到一定規模時，才會對協同度產生正影響，這可能是因為在工業達到一定規模前，制造業和服務業之間的需求遵從論在起主要作用，服務業只是制造業的附屬，而當工業達到一定規模后，制造業和服務業之間的相互依賴程度會逐漸提高，為互動論和融合論提供了前提和條件，協同度也會隨之提升。

為了分析解釋變量對協同度影響的地區差異，并檢驗模型的穩健性，將全部樣本分為東部地區和中西部地區兩組進行回歸。回歸結果顯示(見表4)，基本結論沒有改變，這也驗證了假設檢驗的穩健性。東部地區的“倒U曲線”和“正U曲線”均比中西部地區陡峭，這是因為第二、三產業的發展水平東部地區均高于中西部地區，因此產業結構的變動對東部地區協同度的影響比中西部地區更加明顯，同時東部地區的工業總產值大大高于中西部地區，工業總產值的變化對協同度的影響相應也會更大。

表4　回歸結果

注：括號中的數據為t檢驗值，*、**、***分別表示在10%、5%、1%的限制性水平上顯著。

根據知識密集型產業協同度的地區分類，將其中的第四類和第五類歸為協同度發展非常好的地區(區域A)，第二類和第三類歸為協同度發展比較好的地區(區域B)，將所有樣本數據按照區域A和區域B兩組進行回歸。由于協同度非常好的地區大都集中在東部，協同度比較好的地區大都集中在中西部，所以結論與東部地區和中西部地區進行的分組回歸基本一致，這也進一步驗證了模型的穩健性。

6結論與政策建議

主要結論：①中國24個地區的知識密集型產業協同度均為正值，只有5個地區出現了負值，這說明中國的知識密集型產業基本上處于協同發展的狀態。②知識密集型產業的協同發展呈現出區域不平衡的狀況，東部地區的協同度要明顯好于中西部地區。③人均GDP、教育水平對協同度的影響為正，產業結構和工業規模與協同度的關系分別為“倒U曲線”和“正U曲線”。

政策建議：①穩定區域經濟增長并提高教育程度，使經濟增長和人力資本共同拉動知識密集型產業的協同發展。②加快產業結構升級，給知識密集型產業的協同發展創造良好的產業條件，改變第二、三產業規模的擴張反而限制知識密集型產業協同發展的狀況。③擴大工業規模，盡快跳出制造業和服務業之間的需求遵從論起主要作用的階段，在擴大工業規模的同時重視推進知識密集型產業的互動與融合發展，從而提升知識密集型產業的協同度。

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(責任編輯譚果林)

Analysis on the Degree of Synergy and the Influencing Factors of Knowledge-Intensive Industries

Wang Xiaoya1,Weng Guoyang2

(1.School of Economics of Nankai University，Tianjin 300071，China;2.Business School of

Tianjin University of Commerce,Tianjin 300071,China)

Abstract：This paper uses the complex synergetic model to calculate the synergetic degree of knowledge-intensive industries in 29 regions of China，and made the regional classification.Then it established a regression model to analyze the factors affecting the synergetic degree of knowledge-intensive industries.Empirical results show that per capita GDP and education level have positive influences on the synergetic degree；the relationship between industrial structure and the degree of synergy presents“inverted U curve”，the relationship between industrial scale and the degree of synergy presents“positive U curve”;and industrial scale is the most important factor affecting the synergetic degree.

Key words:Knowledge-intensive manufacturing；Knowledge-intensive business services；Complex systems；Synergetic degree

中圖分類號:F062.9

文獻標識碼:A

作者簡介：王曉亞(1982-)，女，河北石家莊人，博士；研究方向：產業發展、技術創新。

收稿日期：2015-03-31

基金項目：教育部重點研究基地南開大學政治經濟學研究中心2011年重大項目(11JJD790045)。