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產業轉移對地區全要素生產率的影響研究

2023-01-22 04:42:18
科海故事博覽 2023年1期
關鍵詞:效應影響研究

袁 敏

(蘭州財經大學統計學院,甘肅 蘭州 730020)

近十多年來,國家不斷出臺各項政策措施積極引導和支持產業轉移,國家《“十四五”規劃綱要》指出要強化中西部和東北地區承接產業轉移能力建設,產業轉移在提升產業鏈穩定性,優化產業分工布局、實現區域經濟協調發展、提高我國經濟發展質量方面發揮了重要作用。因此研究產業轉移對地區的經濟發展質量是否產生影響,如何影響,以及影響多大,都是我們現階段應該研究的問題。下面從產業轉移、全要素生產率及其二者關系三方面進行文獻綜述。對于產業轉移的研究,國內外學者主要是從其動因、特征、測度以及影響因素幾個方面進行研究。陳剛、劉珊珊[1](2006)從概念、產生動因等方面對產業轉移理論目前的研究情況進行了簡要概括;對于產業轉移的測度方法,主要是根據不同區域的尺度來進行研究,如劉紅光、劉衛東[2](2011)等學者利用1997-2007 年我國區域間的投入產出表證實了我國產業轉移的“北上”特征;最后是對產業轉移的影響研究,李健、賴文杰[3](2021)基于2009-2018 年中國內地30 個省市高新技術產業的面板數據分析產業轉移在局部地區存在的梯度轉移特征及其影響。

過往學者對于全要素生產率的研究主要集中在三方面。首先,從研究范圍來看,全要素生產率的研究是對農業、工業、服務業、制造業等行業或地區進行效率評價。其次,從研究方法來看,徐旭璐[4](2019)通過從時間維度和空間維度分析了我國物流產業對地區的全要素生產率產生的影響;石奇、萬建飛[5](2019)通過對比Solow 殘差法、SFA 方法以及生產函數法等測算方法對全要素生產率的測算結果進行比較與評價。最后,從影響因素來看,聞少博[6]等(2022)研究了礦業全要素生產率的影響因素有產業結構、能源結構、環境和制度等因素。以往學者對于產業轉移與全要素生產率關系的研究主要分為兩類,一種是認為產業轉移對全要素生產率具有正向影響,如周偉[7](2018)以河北省為研究對象,通過對產業轉移的溢出效應做回歸分析,證實了產業轉移顯著提高承接地的全要素生產率;另一種則是認為產業轉移對全要素生產率具有負向影響,如郭將[8]等(2018)研究發現中部地區的產業承接速度和資源要素的遷入的綜合影響對經濟效率存在顯著的負向影響;另外還有一些學者則從產業轉移對全要素生產率影響的時間和區域異質性角度來分析了兩者的關系,李向陽[9](2017)以山西省為研究對象,驗證了產業轉移對全要素生產率的影響在時間和區域的影響下呈現由負轉正的特征。總的來說,國內外研究學者對于產業轉移的基本特征進行了深入的研究,也對經濟高質量發展的測算方法和影響因素進行了大量的研究,雖然沒有什么嚴重的分歧,但是對于產業轉移和經濟高質量發展之間的關系,由于其研究方法、時間差異和區域差異導致其結果有所不同。尤其是許多關于這方面的研究忽略了在研究中出現的一些區域異質性對研究結果造成的影響,因此對于研究進行更加細致的對比分析非常重要。

1 研究設計

1.1 模型構建

為了排除不隨地區、年份變化的因素影響,擬采用面板固定效應模型進行分析,具體的模型形式如以下式(1)所示。其中,TFPit為被解釋變量,表示城市第t 年的全要素生產率水平;ITit為產業轉移;μi表示個體固定效應,λt表示時間固定效應,εit為隨機擾動項;β0為常數項;β1為本文主要的研究對象,表示產業轉移對地區全要素生產率的影響效應。

1.2 變量選取

(1)被解釋變量。被解釋變量為地區的全要素生產率水平。本文利用非期望產出的超效率DEA 模型對全要素生產率進行測算,其中投入要素包括勞動力(以各省就業人數來衡量)、資本(采用永續盤存法計算的資本存量)、能源總量(各能源根據標準煤換算),產出要素為GDP(以2004 年為基期進行換算),非期望產出包括碳排放量、工業廢水、工業粉塵、二氧化硫排放量。(2)核心解釋變量。核心解釋變量為產業轉移。產業轉移的量參考成愛華的份額偏移法,將經濟的增加額分為平均增長率分量、結構分量和產業轉移分量,公式如式2 所示。表示i 地區j 產業期末的增加值,y 表示全國的經濟增長率,yj表示j 產業的增速,yij表示i 地區j 產業的增速。在公式2 中,等號右側第一項表示平均增長率分量,即全國平均增速下該地區增長的量;第二項表示因不同地區產業結構差異所引起的經濟增量差異;第三項表示由于該地區經濟增速與全國差異所引起的經濟增量差異。其中,第三部分記為ITi,反映了一個地區的競爭優勢,當其大于0 則該地具有競爭優勢,產業轉入;反之,產業轉出。(3)控制變量。為了降低其他因素對回歸結果的影響,本文還設置了經濟發展程度、人力資本、科技創新投入、產業結構作為控制變量。

1.3 數據來源

由于港、澳、臺和西藏自治區的數據存在缺失,因此本文選取除這四個省或自治區之外的其他30 個省、市、自治區2005-2019 年的數據。數據主要來自中國統計局網站,其中名義值已做換算,有部分數據缺少2018 年的數據。

2 實證結果

2.1 基準回歸

首先對模型進行基準回歸,回歸結果如表1中的(1)和(2)所示。

表1 基準回歸與異質性回歸結果

(1)是不添加控制變量進行回歸的結果,(2)是添加了控制變量后進行回歸的結果,兩個回歸結果中產業轉移變量系數前的系數均為正,但系數均不顯著。因此回歸結果表明,從總體來看,產業轉移不會對一個地區的全要素生產率產生顯著的影響。從其它控制變量來看,經濟發展水平的提高對全要素生產率具有積極作用,隨著經濟發展水平的提高,地區的全要素生產率也會提高;而對外開放水平對省份的創新能產生負向的影響,可能外國資本的投入主要是以資本密集型和勞動力密集型為主,不利于全要素生產率的提高;地區的研發投入對全要素生產率也具有積極影響。

2.2 異質性分析

雖然整體來看產業轉移對全要素生產率沒有顯著的影響,但還需要分情況討論,因為產業轉出和產業轉入可能對地區TFP 的影響是不同的。因此,根據產業轉移變量的數值是否大于0,將全部省份分解為產業轉入和產業轉出兩種。分類后進行回歸的結果如表1中的(3)和(4)。分類進行回歸的結果(3)(4)表明,在產業轉出區,產業轉移變量前的系數顯著,即產業轉出越多,地區的TFP 越高;而對于產業轉入區,產業的轉入則不會對TFP 產生實質影響。

2.3 中介效應分析

在分析解釋變量X 對被解釋變量Y 的影響時,考慮X 通過影響變量M 來間接對Y 產生影響,則稱變量M 為中介變量,稱這一過程為中介效應模型(溫忠麟,2014)。本文將產業結構作為中介變量,分析轉出地的產業轉移是否存在中介效應,結果如表2。

表2 中介效應回歸結果

從回歸結果可知,雖然中介效應第一步并不顯著,但第二、三步系數顯著,說明存在中介效應,產業轉出可以促進地區的產業結構轉型升級,而產業轉出通過改善地區的產業結構也提高了地區的TFP。

3 總結

通過對我國2005-2019 年30 個省份產業轉移和全要素生產率的分析,得出如下結論:(1)總體來看產業轉移對地區全要素生產率不存在顯著影響;(2)產業轉出可以對地區的TFP 產生有利影響,而產業轉入不能對地區的TFP 產生實質性的影響;(3)產業轉出存在中介效應,可以通過改善地區的產業結構來提高地區的TFP。

依據上述結論,提出針對產業轉移的3 點建議:(1)政府要提高轉入企業的準入門檻,防止引入低效率高污染的企業,積極引進優秀企業,提高地區的全要素生產率;(2)經濟發展水平較高的地區應積極將相對落后的產業轉出,這樣不但可以降低企業的生產成本,也可以提高當地的生產效率;(3)各地區根據當地不同的區位條件,應對產業轉移實施相應的規劃方案,充分結合自身優勢,以高新技術區、產業轉移示范區為依托,利用產業轉入企業帶動當地企業的發展,實現區域整體的共同發展。

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