“一帶一路”高技術產業聚集對全要素生產率影響

張　利,童　舟

(西安郵電大學 經濟與管理學院， 陜西 西安 710121 )

產業聚集是指產業在某一特定區域內高度集中，生產資本要素在空間被不斷匯聚的一個過程[1]。高技術產業是指當代尖端技術(信息技術、生物工程和新材料等領域)生產高技術產品的產業群。一般來說，高技術產業是研究開發領域投入較多的新興產業[2]。關于高技術產業聚集的研究，文獻[3]運用省級面板數據，研究了高技術產業聚集對技術創新的影響及區域比較，在控制科研人員和經費投入、外商直接投資及制度創新條件下，發現高技術產業聚集能夠促進技術創新，但在控制變量選取上仍需要進一步選擇。文獻[4]從出口貿易、產業成長能力、研發資本投入強度、人力資本水平和政府支持條件的角度，研究高技術產業聚集對技術創新效率的影響，研究發現我國東部地區高技術產業聚集對技術創新效率的促進作用大于東北部和中西部地區。

全要素生產率是用來衡量生產效率的指標，它有3個來源：一是效率的改善；二是技術進步；三是規模效應。全要素生產率是分析經濟增長源泉的重要工具，也是政府制定可持續發展政策的重要依據[5]。文獻[6]對我國各地區工業企業的全要素生產率進行了測算分析，從技術進步與配置效率兩個方面，通過構建面板模型估算要素市場化對工業企業全要素生產率、技術進步、配置效率等影響，研究發現，要素市場化對工業企業的全要素生產率的改善較為顯著，但并沒有考慮金融市場化、外資、勞動力流動和技術成果市場化對各地區全要素生產率的影響。文獻[7]測算中國裝備制造業及其細分行業全要素增長率，對其進行分析。研究發現，中國裝備制造業全要素生產率存在區域和省份之間的差異，同時裝備制造業及其細分行業并未真正實現由粗放向集約型增長方式轉變。

在產業聚集對全要素生產率的影響研究中，文獻[8]運用空間聚集指數法和生產率指數法測算出廣東省產業聚集指標和全要素生產率，對計量模型進行回歸，得出廣東省制造產業聚集對行業全要素生產率具有明顯促進作用，但并未在回歸模型中加入控制變量。文獻[9]研究了生產性服務業和制造業協同聚集對全要素生產率的影響，在不進行內生變量分組的情況下，全國均值水平的產業協同聚集抑制全要素生產率增長，但對于地級市面板數據檢驗時，未考慮地區間的產業聚集內生影響因素。文獻[10]運用計量分析方法研究了制造業產業聚集于全要素生產率之間的關系，選取人力資本、外商投資和基礎設施因素作為控制變量，得出產業聚集對全要素生產率的影響存在明顯的地區差異。

“一帶一路”與高技術產業聚集和全要素生產率的研究中，文獻[11]研究了“一帶一路”科技文化發展對我國西部高技術產業聚集的作用。文獻[12]利用“一帶一路”沿線15省(市、區)的面板數據檢驗基礎設施，對全要素生產率的直接和間接效應，研究表明,基礎設施投資并不能直接促進全要素生產率的提高，也不能促進經濟基礎設施規模的擴大抑制全要素生產率的提高。區位熵，是一種衡量區域要素空間分布的方法，也是反映某一產業部門的專業化程度，以及某一區域在高層次區域的地位和作用。區位熵可在一定程度上反映出地區層面的產業聚集水平[13]。非參數數據包絡分析指數法(data envelopment analysis-malmqist， DEA-Malmquist)，是直接利用線性優化方法給出每一個決策單元的邊界生產函數的估算，對效率變化和技術進步進行測度，DEA-Malmquist指數變動值即為全要素生產率變動值[14]。

本文擬以“一帶一路”地區高技術產業水平發展[15]為對象，運用區位熵法和DEA-Malmquist指數法，對我國“一帶一路”18省(市、區)高技術產業聚集水平和全要素生產率進行測算。再將“一帶一路”18省(市、區)劃分為東北、西南、華東、華南和西北五大地區，通過加入控制變量，建立面板數據回歸模型，對“一帶一路”五大地區高技術產業聚集水平和全要素生產率的影響進行研究。

1　“一帶一路”高技術產業聚集與全要素生產率測算

1.1　“一帶一路”高技術產業聚集度測算

根據文獻[10]利用區位熵方法測算“一帶一路”高技術產業聚集度，表示不同地區高技術產業專業化水平。區位熵計算公式為

(1)

式(1)中i表示不同地區，j表示不同時期，Qij表示各地區i在j時期高技術產業區位熵指數，qij表示不同地區i在j時期高技術產業總產值,qj表示j時期工業總產值，qi為“一帶一路”所有地區高技術產業總產值，q為“一帶一路”所有地區工業總產值。數據來源于2007—2017年《中國高技術產業統計年鑒》[16]及2007—2017年《中國統計年鑒》[17],得到結果見表1。

表1　“一帶一路”18省(市、區)高技術產業聚集水平測度結果(2006—2016)

通過區位熵計算結果來衡量“一帶一路”沿線18省(市、區)高技術產業產業聚集水平，當區位熵指數大于1時，表示高技術產業在該地區有較高的聚集度；當區位熵指數等于1時，表示高技術產業在該地區居于全國水平；當區位熵指數小于1時，表示高技術產業在該地區聚集度低于全國平均水平。由表1可以看出，2006—2016年“一帶一路”沿線地區高技術產業聚集水平的省際差異較為明顯，上海、浙江、福建、廣東、海南、重慶、陜西7省(市)高技術產業區位熵值均大于1，說明高技術產業聚集度水平較高；遼寧、吉林、黑龍江、云南、甘肅、青海6省，區位熵值均大于整體平均值，說明高技術產業聚集潛力較大。西藏、廣西、寧夏、新疆和內蒙古5省(區)相對而言,高技術產業聚集水平處于劣勢。從地域分布來看，不同地區之間因發展投入產出不同，出現較大的地區差異。東北地區3省，高技術產業聚集度均值分別為0.946、0.988、0.789，產業聚集度接近平均水平，但從2013年開始聚集度呈減小化趨勢。西南地區，云南、西藏、重慶3省(市、區)，高技術產業聚集度均值分別為0.859、0.148、1.576，因地理資源等條件不同，高技術產業聚集度呈現較大差異化。華東地區，上海、浙江、福建3省市，高技術產業聚集度均值分別為4.600、1.754、1.680，均為高技術產業發達省(市、區)且聚集度較高。華南地區，廣東、廣西和海南3省(區)，高技術產業聚集度均值在4.798、0.278、2.078，發展程度較為穩定且有增長的趨勢。除陜西省外，西北地區和內蒙古自治區產業聚集度，均在平均值水平以下且聚集度處于波動時期。

1.2　“一帶一路”高技術產業全要素生產率測算

根據文獻[18]對全要素生產率的測算方法，選擇DEA-Malmquist指數方法對“一帶一路”沿線省(市、區)高技術產業的全要素生產率進行計算，具體過程如下

lnTij=C+alnQij+bln(R+W+J)ij+Qij。

(2)

式(2)中，ln表示取對數，Tij表示i地區j時期全要素生產率，C表示常數項，a和b分別表示對應系數，R表示高技術產業從業人員平均數，W表示高技術產業固定資產投資額，將2006年的高技術產業固定資產資本形成總額以10%作為初始資本存量。J表示規模以上企業高技術產業總產值有效值，利用規模以上企業總產值指數平減調整為2006年的價格。利用規模以上企業總產值指數平減調整為2006年的價格。Oij代表誤差項。上述指標數據的時序長度為2006—2016年，其數據均來自于2006—2016年《中國高技術產業統計年鑒》[16]數據的描述性統計特征表和2007—2015年“一帶一路”高技術產業全要素生產率，分別如表2和表3所示。

表2　“一帶一路”高技術產業投入產出變量描述性統計特征(2006—2016)

表3　“一帶一路”18省(市、區)高技術產業全要素生產率結果(2007—2015)

從整體來看，2007—2015年“一帶一路”沿線18省(市、區)的全要素生產率呈增長趨勢。從地區來看，東北地區的遼寧、吉林和黑龍江3省的全要素生產率逐年降低，表明東北地區全要素生產率對高技術產業增長的促進作用逐漸減小。西南地區中，云南、西藏和廣西3省(區)的全要素生產率逐年降低，表明西南地區全要素生產率逐年遞減，該地區的高技術產業增長，相比東北地區高技術產業促進作用略微明顯，西南和東北地區高技術產業的發展遇到了一定的瓶頸，導致全要素生產率增長乏力。華東地區中，上海、浙江和福建3省(市)的全要素生產率逐年增加，表明華東地區全要素生產率對該地區高技術產業的增長貢獻維持較強的上升作用。華南地區中，廣東、海南和廣西3省(區)的全要素生產率逐年增加，表明華南地區全要素生產率，相比華東地區對高技術產業促進作用較弱，但仍維持上升趨勢。西北地區中，陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆及內蒙古5省(區)的全要素生產率逐年微弱增加，表明西北地區全要素生產率，對高技術產業起到了一定的促進作用。華東、華南和西北3地區整體全要素生產率維持了增長趨勢，這與這些地區利用優惠扶持政策，加大生產投入、逐步淘汰落后產能、提高管理水平等密不可分。

2　“一帶一路”高技術產業聚集對全要素生產率影響分析

2.1　模型設定

以“一帶一路”高技術產業為研究對象，將高技術產業全要素生產率視為被解釋變量，高技術產業聚集度為解釋變量，高技術產業從業人數平均數和出口交貨值作為控制變量，構建“一帶一路”高技術產業聚集度與全要素生產率的回歸模型。

lnTij=C+dlnQij+elnEij+flnKij+Pij。

(3)

式(3)中，Rij表示i地區j時期高技術產業從業人數平均數，Kijj表示i地區j時期高技術產業出口交貨值，C為常數項，d、e、f分別表示對應系數，Pij表示誤差項。其中從高技術產業從業人數平均數選取不同地區高技術產業從業人數的平均值，而出口交貨值選取的是不同地區規模以上企業的高技術產業出口交貨值，數據的時序長度為2007—2015年，取自2007—2015年《中國高技術產業統計年鑒》[16]。

2.2　回歸結果與分析

2.2.1回歸結果

按“一帶一路”沿線區域劃分，表示不同地區高技術產業全要素生產率，分別表示為東北地區(Y1)、西南地區(Y2)、華東地區(Y3)、華南地區(Y4)和西北地區(Y5)。“一帶一路”下5大區域高技術產業聚集與全要素生產率的回歸結果，見表3。

表3　“一帶一路”5大區域高技術產業聚集對全要素生產率影響結果

2.2.2回歸分析

對表3的回歸結果進行分析如下。

(1)高技術產業聚集能夠促進全要素生產率的增長，過度高技術產業聚集對全要素生產率起到抑制作用。西南地區和西北地區高技術產業聚集度，對全要素生產率的影響較大，影響系數分別在0.660和0.521；東北地區和華南地區高技術產業聚集度，對全要素生產率較小，影響系數分別在0.098和0.195；華東地區高技術產業聚集度，對全要素生產率呈負向影響，影響系數為-0.010。這不僅說明不同區域高技術產業聚集度對全要素生產率存在較大差異，也說明當區域高技術產業聚集出現扎堆現象時，增加高技術產業聚集度反而會抑制全要素生產率增長。全要素生產率反映了技術進步、制度創新及管理改善對經濟發展帶來的影響，雖然華東地區和華南地區屬于高技術產業發達省份，經濟體量大，總產值占比高，但也面臨著勞動力成本上升、土地價格上漲等情況。這些地區高技術產業聚集對經濟發展貢獻緩慢，是產業過度聚集帶來的擁擠效應，不僅對“一帶一路”沿線地區高技術企業的持續盈利能力造成了嚴重的挑戰，也勢必會影響全要素生產率的增長。

(2)不同區域之間高技術產業聚集與全要素生產率有較大差異。根據高技術產業發展投入來看，高技術產業向勞動力成本相對低廉、資源及土地相對富裕的地區轉移是必然趨勢，通過創新技術轉移維持高新技術企業發展。高技術產業聚集程度與全要素生產率的區域差異化,通過利用外部經濟及當地資源促進高技術產業技術創新，實現全要素生產率的增長。不僅緩解華東地區和東北地區過度的產業聚集帶來的土地擁擠和成本上升等經營壓力，更為華東地區和西南地區高技術產業,向西南地區和西北地區轉移提供了新的發展契機。西北地區和西南地區通過積極發展高技術產業聚集，承接華東地區和華南地區高技術產業轉移，獲取先進的高新技術及管理經驗，通過技術溢出效應，促進西北地區和西南地區在航空航天及醫藥制造業等高技術產業的技術創新，實現該地區高技術產業全要素生產率的增長。這是改變“一帶一路”沿線區域高技術產業發展不平衡和自主創新能力不足現狀下最實際的一種方式，但通過技術創新實現高技術產業的可持續發展仍是未來的發展方向。

3　結論

利用高技術產業為研究對象，計算“一帶一路”高技術產業聚集水平和全要素生產率，并利用回歸面板模型，實證分析了“一帶一路”不同區域高技術產業聚集對全要素生產率的影響，得出以下結論。

(1)“一帶一路”高技術產業聚集水平的省級差異較為明顯。上海、浙江、福建、廣東、海南、重慶和陜西7省(市)高技術產業聚集水平較高；遼寧、吉林、黑龍江、云南、甘肅和青海6省高技術產業聚集水平中等，具有較大的發展潛力；西藏、廣西、寧夏、新疆和內蒙古5省(區)高技術產業聚集水平較弱，處于較大的劣勢。

(2)“一帶一路”沿線18省(市、區)的全要素生產率呈增長趨勢。遼寧、吉林和黑龍江3省全要素生產率，對高技術產業增長的促進作用逐漸減小，云南、西藏和廣西3省(區)的全要素生產率逐年降低，相比東北地區高技術產業促進作用略微明顯，西南和東北地區高技術產業的發展遇到了一定的瓶頸，導致全要素生產率增長乏力。上海、浙江和福建3省(市)全要素生產率，對該地區高技術產業的增長貢獻維持較強的上升作用。廣東、海南和廣西3省(區)的全要素生產率逐年增加，相比華東地區對高技術產業促進作用較弱，但仍維持上升趨勢。陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆及內蒙古6省(區)的全要素生產率逐年微弱增加，表明西北地區全要素生產率，對高技術產業起到了一定的促進作用。

(3)“一帶一路”高技術產業聚集水平能夠促進全要素生產率增長，當出現一定程度的擁擠效應時，繼續加大高技術產業聚集水平，可能會抑制全要素生產率的增長。“一帶一路”中西南地區和西北地區相對其他地區，通過高技術產業聚集可增加全要素生產率的增長，華東和東北地區高技術產業聚集出現了一定的聚集擁擠現象，導致全要素生產率的增長逐年遞減。西南地區和西北地區高技術產業聚集，對全要素生產率促進作用強于華南地區，更優于華東和東北地區。