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關鍵詞:生產業;制造業;耦合機理
一、 引言
生產業是指具有高技術含量、高附加值、高人力資本和高成長性等特點,貫穿于生產過程上游、中游、下游各個環節,與國民經濟各部門有很強的關聯效應的一種產業。
遼寧省生產業具有價值創造潛力大、吸納就業能力強的突出優勢,從而使得其能夠高速發展,在迅速發展的生產業的競爭下,遼寧省傳統制造業被迫提高相應的競爭實力。相應的,傳統制造業的整體水平的提高又不斷帶動遼寧省生產業的發展步伐。因此,遼寧省生產業和制造業之間相互融合與協調發展必將是經濟進程的主要途徑。本文通過對遼寧省生產業與制造業的研究,分析得出遼寧省生產業與制造業耦合機理,并提出促進遼寧省生產業與制造業相互融合的對策建議。
二、 遼寧省生產業與制造業耦合機理分析
(一)基于生產業技術創新能力的遼寧省生產業與制造業耦合機理分析。較高的生產業技術創新能力為制造業提供先進的技術,先進的技術利于提升制造業創新績效,增強制造業對技術的需求,使生產業和制造業進入良性耦合和循環軌跡中。
(二)基于生產業知識管理能力的遼寧省生產業與制造業耦合機理分析。較高的生產業知識管理能力為制造業發展提供源源不斷地知識流,將獲取知識嵌入到制造業生產流程和技術創新中,利于雙方的良性耦合互動。
(三)基于生產業知識異質性的遼寧省生產業與制造業耦合機理分析。生產服務業知識異質性促進生產業知識差異化和非同質化,異質化知識滿足制造業對知識的多樣化需求,促使雙方在高層次和多樣化的領域進行耦合互動,相互作用,相互影響,螺旋上升地促進各行為主體的運作績效。
(四)基于制造業資源拼湊的遼寧省生產業與制造業耦合機理分析。基于資源基礎觀的核心邏輯及運作脈絡,資源拼湊解決了生產業運作過程中需求的資源種類,滿足生產業的多樣化資源需求,用稀缺性的資源進行交換溝通與協同合作,形成具有信任屬性的長期穩定的合作關系,促進雙方長期的耦合互動。
(五)基于制造業吸收能力的遼寧省生產業與制造業耦合機理分析。較高的吸收能力便于制造業充分吸收遼寧省生產業為制造業傳遞和釋放的知識,用知識帶動制造業技術創新能力,促進雙方的耦合互動。
(六)基于制造業企業模仿創新的遼寧省生產業與制造業耦合機理分析。制造業企業模仿創新能力越強,越能激發制造業學習意愿,增強制造業開展學習活動的主動性和積極性,從學習角度,促進雙方的良性耦合互動。
三、 促進遼寧省生產業與制造業耦合互動的建議
(一)營造良好的耦合環境
遼寧省政府及其他相關部門應進一步認識到生產業與制造業耦合互動發展的重要性,盡快出臺有關的促進兩大產業相互耦合發展的政策和制度,營造良好的適合本省生產業與制造業耦合互動的環境,從而轉變遼寧省宏觀經濟發展模式,增強本省經濟發展競爭力。
(二)增大對先進信息技術的應用力度
遼寧省應加快對先進信息技術技術應用,加速信息技術在制造業與生產業中的全面普及,進而推動金融、商務、技術交易、物流等生產業的信息化建設,促進制造業與生產業的互動發展。
(三)加強生產要素的積累與投入
生產要素包括勞動力、土地、資本和企業家才能,是產業發展的核心競爭力。因此,加強生產要素的積累和投入,對促進遼寧省生產業與制造業的耦合具有極其重要的作用。
四、結論
本文通過對遼寧省生產業與制造業耦合機理的研究,匯總遼寧省生產業與制造業耦合的內在深層次機理及耦合媒介渠道,結合遼寧省生產業與制造業耦合現狀及耦合存在的問題,根據耦合機理提出有針對性及可操作性的對策建議,對促進遼寧省生產業和制造業之間的快速高效耦合提供理論參考。
參考文獻:
[1] 劉書瀚 張瑞 劉立霞.中國生產業和制造業的產業關聯分析[J].南開經濟研究,2010(06).
[2] 李進才.江蘇省生產業與制造業的灰色關聯分析[J].產業研究,2012(06).
[3] 張振剛 陳志明 胡琪玲.生產業對制造業效率提升的影響研究[J].科研管理,2015,35(01).
[4] 羅建強 趙艷萍.科技服務業與制造業間關系的灰色關聯分析[J].技術經濟,2012(02).
[5] 范況生.河南農業產業結構的灰色關聯動態分析[J].貴州農業科學,2010(12):234-236.
[6] 陳建軍 陳菁菁.生產業與制造業的協同定位研究――以浙江省69個城市和地區為例[J].中國工業經濟,2011(06).
[7] 高覺民 李曉慧.生產業與制造業的互動機理:理論與實證[J].中國工業經濟,2011(6).
周寧 黃慶華 劉晗
摘要:在經濟新常態背景下,生產業與制造業融合發展,已成為未來各個地區經濟工作的重點內容。基于2005-2013年重慶市生產業細分行業和制造業增加值的時間序列數據,進行了對生產業與制造業的灰色關聯度測算,并分析兩者的關聯效應,結果表明:(1)重慶市生產業與制造業具有顯著的關聯效應,兩者呈現出融合發展的態勢。(2)重慶市生產業規模尚未滿足制造業增長的要求,但其增長速度與制造業基本保持一致,兩者間增長規模的差距在逐步縮小。(3)重慶市生產業內部各個細分行業與制造業的關聯效應存在一定差異。在此基礎上,提出加快提高生產業規模,促進制造業發展的幾點政策建議。
關鍵詞:經濟新常態;生產業;制造業;融合發展;灰色關聯度
中圖分類號:F427 文獻標識碼:A 文章編號:
無論是發達國家還是發展中國家,制造業都是推動經濟增長的動力引擎,在國民經濟體系中占有重要地位。[1-2]作為世界第一制造大國,2013年我國制造業增加值達到170228.78億元,占國內生產總值的30.08%。值得注意的是,盡管我國制造業發展態勢良好,體量不斷增大,但仍面臨著“雙重擠壓”的嚴峻形勢。一方面,歐美國家的“再工業化”戰略使其高端制造業逐漸向本土轉移;另一方面,東南亞新興經濟體國家憑借資源要素成本優勢不斷吸引傳統制造業向外轉移。如何加快轉變增長方式,促進制造產業穩定發展,已成為新常態下亟待解決的關鍵性問題。對此,中央政府的基本方略是通過大力發展生產業,助推制造產業轉型升級。在國家“十一五”規劃綱要中,提出要把“拓展生產業”作為經濟轉型的重要內容;“十二五”規劃明確“要加快服務產品和服務模式創新,促進生產業與先進制造業融合”;黨的十報告指出“加快傳統產業轉型升級,推動服務業特別是現代服務業發展壯大”;制造業轉型升級與融合發展還將成為“十三五”規劃中影響我國經濟健康發展的重要議題。這些政策方針表明,充分發揮生產業在制造產業發展中的促進作用,實現兩者發展的有機融合,是確保制造業長期穩定發展的有效措施和根本途徑。可見,生產業與制造業融合發展,將成為未來各個地區經濟工作的重點內容。
重慶市是我國中西部唯一的直轄市,也是全國制造業強市之一。就生產業與制造業發展來說,重慶市工業基礎雄厚,門類齊全,作為主導產業之一,制造業一直是支撐工業經濟增長的動力源泉,其發展態勢與地區經濟走勢密切相關。[3]不過,重慶制造業仍然面臨諸如科技含量低、經濟效益差、能源消耗高等瓶頸的制約,阻礙了產業的可持續發展。[4-5]而對于重慶市的生產業,近年來行業規模持續擴大,在地區經濟中的地位不斷提高,已成為吸納勞動力就業和吸引外資的重要行業,但也存在著行業內部發展不均衡,市場化、產業化、社會化水平低下,對地區經濟增長貢獻度過低等問題。[6-8]由此觀之,重慶市生產業和制造業發展均取得一定成績,但也都存在些許不足。那么,兩者發展的關聯效應大小如何?是否存在銜接上的問題?如何促進兩者融合發展?對這些問題進行深入研究,可以了解重慶市生產業與制造業融合發展狀況,洞悉現狀背后的內在規律,研究結論轉化而成的政策建議可為政府部門提供決策參考,促進重慶市生產業與制造業融合發展。
一、生產業的界定與劃分
關于生產業的概念,國內外學者進行了諸多有益的探索。Greenfield[9]最早對生產業做出界定,認為它是在產品或服務生產過程中作為中間投入的服務部門。這個觀點得到了大多數學者的認同。如Bhagwati[10]認為,生產業是由從制造企業中分離出來的與生產相關程度較低的環節外包所形成的服務行業。Sassen[11]也指出生產業的特征,是為私人公司或者政府機構提供服務的產業部門。孫曉華等[12]則更加簡潔地把生產業概括為與制造業直接相關的配套業。然而,盡管學者們就生產業的內涵基本上達成共識,但對其劃分標準卻仍存在一定分歧。主流的觀點是通過定量方法來做為劃分生產業的依據,如Goodman和Steadman[13]用“中間需求率”作為生產業劃分的標準,規定中間需求率高于60%的服務業為生產業,小于60%并大于40%的定義為混合業,小于40%為消費業。程大中[14]結合當前我國的發展階段和服務業的特殊性,提出用服務資本品比率來劃分生產業。潘文卿[15]基于服務業產出的國內總使用層面,當服務業的中間使用占比國內總使用超過50%時,將其規劃生產業,反之為非生產業。本文遵循定量標準劃分的思路,基于對數據的搜集和計算,根據中間需求率指標大小來確定是否屬于生產業,同時,為彌補定量標準劃分的不足,輔之以定性標準進行判斷,定性分析某部門是否是為制造業生產過程中提供中間服務的服務業,判斷依據是該部門的服務對象是生產企業而不是最終消費者。
選擇中間需求率作為生產業的劃分標準,該指標反映了各產業部門的總產品中,有多少是作為中間產品,計算公式為:
(1)
式(1)中, 表示國民經濟中的產業部門, 是 產業對某產品的中間需求量, 是該產品的總需求量, 為 產業的中間需求與總需求的比例,即中間需求率。
根據重慶市最新一期的投入產出表數據,按照式(1)計算重慶市第三產業中各個細分行業的中間需求率,結果如表1所示。其中,中間需求率在60%以上的服務行業是科學研究、技術服務與地質勘查業,金融業;中間需求率在40%-60%之間的服務行業有租賃和商務服務業,居民服務和其他服務業,交通運輸、倉儲和郵政業,批發和零售業和住宿和餐飲業;中間需求率在40%以下的有水利、環境和公共設施管理業,信息傳輸、計算機服務和軟件業,房地產業,文化、體育和娛樂業,衛生、社會保障和社會福利業,教育,公共管理和社會組織。
表1 重慶市服務細分行業中間需求率
服務業部門 中間需求率
科學研究、技術服務與地質勘查業 80.25%
金融業 68.80%
租賃和商務服務業 55.52%
居民服務和其他服務業 53.95%
交通運輸、倉儲和郵政業 52.03%
批發和零售業 47.76%
住宿和餐飲業 44.37%
水利、環境和公共設施管理業 36.85%
信息傳輸、計算機服務和軟件業 20.57%
房地產業 19.93%
文化、體育和娛樂業 19.76%
衛生、社會保障和社會福利業 15.22%
教育 7.19%
公共管理和社會組織 1.19%
進一步地,通過定性分析加以判斷。雖然信息傳輸、計算機服務和軟件業的中間需求率只有20.57%,但是考慮其行業的服務對象基本上為生產過程的中間需求者,符合生產業的基本含義。而“批發和零售業”、“住宿和餐飲業”、“居民服務和其他服務業”這3個行業的中間需求率雖然分別為47.76%、44.37%、53.95%,但是考慮其行業的主要服務對象為最終消費者,不符合生產業的基本特征。因此,結合定量分析與定性分析的結果,本文最終選取科學研究、技術服務與地質勘查業,金融業,租賃和商務服務業,交通運輸、倉儲和郵政業,信息傳輸、計算機服務和軟件業等5個細分行業作為生產業進行研究。
二、 研究方法與數據來源
(一)方法選用
對重慶市生產業與制造業的關聯效應進行分析,本質上是分析生產業增長與制造業發展之間的關聯性。數理統計中的回歸分析、主成分分析等方法都可以用于關聯性的分析,但都要求有充足的數據樣本。由于本文研究涉及的重慶市生產業數據資料只能滿足小樣本的要求,故上述分析方法均不適用。針對這種少數據、貧信息、不確定性問題,應該通過灰色系統理論進行研究。[16]其中,灰色關聯分析法正好可以用以分析本文所要研究的問題。它的基本思想是按照兩組數據序列曲線幾何形狀的相似程度來衡量二者關系是否緊密。幾何形狀越相似,兩者之間的關聯效應越強,反之則越弱。這種方法的優勢是對數據樣本量的要求不高,同時能夠準確測算兩組數據之間的關聯度。因此,本文選擇灰色關聯分析法測度重慶市生產業與制造業的關聯效應。
(二)測算方法及步驟
灰色關聯度的測算方法很多,但均難以同時滿足規范性和保序性的要求,針對所研究的問題,可以考慮犧牲灰關聯算法的規范性而保證其保序性。[17]廣義的灰色綜合關聯度雖然在某些特定情形下不能滿足規范性要求,但基本能滿足保序性的要求,因而本文采用這種方法測算灰色關聯度,共分為4個步驟:
首先,設 為第 個生產業增加值的數據序列,其在時間 上的觀察數據記為 , 是第 個生產業第 年的增加值。同理,設 為制造業增加值的數據序列, 就是制造業第 年的增加值。
其次,計算生產業與制造業的灰色絕對關聯度,計算公式為:
(2)
(3)
(4)
(5)
式(2)中, 為 序列與 的灰色絕對關聯度,反映兩者在時間序列上的折線在幾何上的相似程度,數值越大說明二者絕對量變化的關聯度越高,反之則關聯度越低。 和 是計算絕對關聯度的中間量。式(3)―(5)中,設 為序列算子, ,其中 ,且 不為零。此時, 為始點零化算子, 為 在始點零化算子 下的像,得到始點零化后的序列 ,其在時間 上的觀察數據即為始點零化像 。同理,可以得到 序列在時間 上的每個始點零化像 ,進而計算得到灰色絕對關聯度 的數值。
再次,計算生產業與制造業的灰色相對關聯度,計算公式為:
(6)
式(6)中, 為 序列與 的灰色相對關聯度,反映兩者相對于始點變化速率的相似程度,數值越高表明二者變化速率相近,反之則說明變化速率差異較大。 、 與 、 同為中間量,計算方法與式(3)―(5)相同,區別在于 和 是對原始數據進行無量綱化處理后的數據,操作方法是求出序列的初值像。設 為序列算子, ,其中 ,且 不為零。此時, 為初值化算子, 為 在初值化算子 下的像,得到初值化化后的序列 ,其在時間 上的觀察數據即為初值化像 。同理,可以得到 序列在時間 上的每個初值化像 ,進而計算得到灰色相對關聯度 的數值。
最后,計算生產業與制造業的灰色綜合關聯度,計算公式為:
(7)
式(7)中, 為 序列與 的灰色綜合關聯度,既反映兩者相對于始點變化的絕對量間的關聯程度,又反映兩者相對于始點的變化速率之間的關聯性,綜合考察兩者的關聯效應。 為權重,若對序列之間的絕對量變化更為關注, 可取較大值;反之,若對序列變化速率間關系更加看重,則 可取較小值。鑒于生產業與制造業發展的絕對量變化和變化速率均十分重要,因而在本文的研究中 取值為0.5。
(三)數據來源
由于重慶市生產業數據的統計口徑產生過變更,為確保數據前后的統一性和一致性,本文按照可比性與可行性原則,選取2005-2013年重慶市生產業和制造業數據進行研究。數據來源于2006年-2014年《重慶統計年鑒》,以產業增加值數據來表示制造業和生產業各個細分行業的發展情況。
三、重慶市生產業與制造業灰色關聯度測算與分析
(一) 整體關聯效應分析
基于2005-2013年重慶市生產業各個細分行業和制造業的增加值數據,根據式(2)―(7)分別測算生產業各個細分行業與制造業的灰色絕對關聯度、灰色相對關聯度和灰色綜合關聯度,并按照灰色綜合關聯度數值大小進行排序,結果如表2所示。從表2反映的情況看,重慶市生產業與制造業具有顯著的關聯效應。5個生產業細分行業和制造業的灰色綜合關聯度數值在介于0.6415和0.7216之間,表明兩者之間具有較強的關聯性,說明重慶市生產業與制造業在2005-2013年間形成了較為緊密的協同發展態勢,兩部門經濟增長相輔相成,生產業正在為制造業發展起到積極促進作用。進一步地,分析生產業與制造業的灰色絕對關聯度和灰色相對關聯度。表2顯示,生產業與制造業發展絕對量之間的關聯效應不顯著,5個生產業細分行業和制造業的灰色絕對關聯度數值在在0.5044到0.5429間徘徊,說明從產業增加值的絕對量上看,兩者之間的關聯性不強,表明重慶市生產業盡管在2005-2013年間得到一定發展,但在增長的絕對量上與制造業增加值的提高還存在不小的差距,即生產業整體規模尚未與制造業發展相適應。值得注意的是,雖然生產業在增長的絕對量上與制造業關聯性不強,但是其增長的變化速率卻與制造業增速高度相關。5個生產業細分行業和制造業的灰色相對關聯度數值最高達到0.9343,最低也有0.7763,說明重慶市生產業與制造業在2005-2013年間增長的速率高度相關,即生產業正在努力適應制造業規模擴張的要求,保持了與制造業較為一致的增長速度,兩者間增長規模的差距在逐步縮小。
表2 重慶市生產業細分行業與制造業的灰色關聯度
生產業部門 灰色絕對關聯度 灰色相對關聯度 灰色綜合關聯度 排序
租賃與商務服務業 0.5089 0.9343 0.7216 1
科學研究、技術服務與地質勘查業 0.5044 0.9216 0.7130 2
金融業 0.5429 0.7882 0.6655 3
交通運輸、倉儲和郵政業 0.5158 0.7680 0.6419 4
信息傳輸、計算機服務和軟件業 0.5067 0.7763 0.6415 5
(二)細分行業關聯效應分析
(1)租賃與商務服務業。隨著經濟的發展,服務業特別是租賃和商務服務業成為促進經濟增長的新動力。近年來,重慶市制造業對各類專業化的租賃和商務服務需求快速增長,租賃和商務服務業的作用日益突出。從租賃與商業服務業和重慶市制造業的關聯度來看,灰色綜合關聯度達到0.7216,關聯效應排在第一位,關聯性很強。重慶市租賃與商務服務業增加值由2005年的32.72億元增加到2013年的286.87億元,增加了254.15億元,增長幅度達776.74%,年平均增長速度為29.21%,增長速度較快。重慶市租賃和商務服務業的快速發展源于重慶市產業結構升級的迫切需要,其發展可進一步提升制造業整體競爭力。
(2)科學研究、技術服務與地質勘查業。科研技術服務從生產業產業體系角度來看,具有高嵌入、高技術、高價值鏈控制能力,其在制造業中的嵌入程度、提供的知識和技術含量、對價值鏈環節控制力這三個方面對制造業影響深遠,是生產業與制造業融合發展的首要領域。從灰色關聯分析結果來看,重慶市科研技術服務與制造業也具有較強的關聯性,灰色綜合關聯度達到0.7139,關聯效應排在第二位。重慶市科學研究、技術服務與地質勘查業增加值由2005年的25.42億元增加到2013年的116.43億元,增加了69.31億元,增幅達358.04%,年平均增長速度為17.28%,其發展對制造業的升級具有重要意義。
(3)金融業。金融行業作為生產業中的主導行業,其發展對制造業的發展具有支撐作用,能夠促進制造業生產率的提高。分析結果表明,金融業對重慶市制造業的關聯作用明顯,灰色綜合關聯度為0.6655,關聯效應排在第三位,與前述兩個行業有一定差距。好的一定是,目前重慶已建成了以銀行、保險、證券為主體,其他類型金融機構并存的現代金融服務體系。金融結構比較合理,功能比較完備,金融業綜合實力和競爭力位居全國前列。2013年重慶市金融業增加值達1314.30億元,比2005年增加了1221.32億元,增長幅度達1313.52%,年平均增長速度為37.98%,呈現了飛速發展的態勢。
(4)交通運輸、倉儲和郵政業。交通運輸、倉儲和郵政業是連接客流、物流、信息流的重要樞紐,是經濟發展的基礎和先導,其發展對其他產業具有較強的推動作用。重慶市交通運輸、倉儲及郵政業增加值由2005年的218.97億元增加到2013年的582.71億元,增加了363.74億元,增幅達166.12%。雖然交通運輸、倉儲和郵政業的產值增加值逐年增加,但從分析結果來看,該行業與制造業的關聯效應略小,灰色綜合關聯度為0.6419。其原因在于:一方面是重慶市交通運輸、倉儲等行業的改善還不夠,一些對區域產業影響重大的交通運輸工程尚未建成,區域內部交通網絡化水平不夠,拖了產業發展后腿;另一方面是交通運輸、倉儲和郵政業有相當比例的產值不是為制造業服務的,而是為消費需求服務,一定程度上弱化了兩者的關聯效應。
(5)信息傳輸、計算機服務和軟件業。信息傳輸、計算機服務和軟件業是以信息技術為主要支撐手段的現代生產業,具有高成長、高增值、高技術含量等特點,是現代生產業的重要組成部分。重慶市信息傳輸、計算機服務和軟件業增加值由2005年的85.73億元增加至2013年的237.38億元,增幅較大。惠普、華為、富士通、微軟等一大批國內知名軟件開發機構紛紛落戶重慶,重慶市軟件及信息服務外包產業逐步呈現出以信息服務外包為主體,以行業應用軟件為支撐的發展趨勢。這些原本基于制造業企業的部分,但由于技術進步等自身的發展,抽離出了與生產過程直接關聯的服務環節。隨著這部分行業的發展,外部化形成了新市場,減弱了其對制造業的關聯度,導致灰色綜合關聯度只有0.6415,在5個細分的生產行業中關聯效應最弱。
四、結論與啟示
(一)研究結論
本文基于2005-2013年重慶市生產業細分行業和制造業增加值的時間序列數據,運用灰色關聯法測算了生產業與制造業的灰色關聯度,進而分析兩者的關聯效應,結果表明:
(1)重慶市生產業與制造業具有顯著的關聯效應,兩者呈現出融合發展的態勢。科學研究、技術服務與地質勘查業,金融業,租賃和商務服務業,交通運輸、倉儲和郵政業,信息傳輸、計算機服務和軟件業等5個細分行業與制造業增加值的灰色綜合關聯度介于0.6415和0.7216之間,兩者之間具有較強的關聯性,形成了較為緊密的協同發展態勢。
(2)重慶市生產業規模尚未滿足制造業增長的要求,但其增長速度與制造業基本保持一致,兩者間增長規模的差距在逐步縮小。生產業與制造業發展絕對量之間的關聯效應不顯著,5個生產業細分行業和制造業的灰色絕對關聯度數值在在0.5044到0.5429間徘徊,但是其增長的變化速率卻與制造業增速高度相關,5個生產業細分行業和制造業的灰色相對關聯度數值最高達到0.9343,最低也有0.7763。
(3)重慶市生產業內部各個細分行業與制造業的關聯效應存在一定差異。租賃和商務服務業,科學研究、技術服務與地質勘查業與制造業的關聯效應較強,灰色綜合關聯度分別達到0.7216和0.7139,而金融業,交通運輸、倉儲和郵政業,信息傳輸、計算機服務和軟件業與制造業的關聯效應相對較弱,灰色綜合關聯度分別為0.6655、0.6419和0.6415。
(二)啟示
針對現階段重慶市生產業與制造業融合發展現狀,未來的政策重點是要進一步擴大生產業規模,特別是金融業,交通運輸、倉儲和郵政業,信息傳輸、計算機服務和軟件業等行業,更好地推動制造業快速、穩定、可持續發展。具體而言:
(1)樹立生產業優先發展理念。在“中國制造2025”、“互聯網+”行動計劃的背景下,牢固樹立生產業優先發展理念,依托重慶現有電子信息、汽摩制造、機械裝備等制造產業,結合生產業發展,形成新型制造業競爭優勢,加快由生產型制造業為主向服務型制造業為主轉變,同時,借助“一帶一路”、長江經濟帶發展戰略,憑借“渝新歐”鐵路、長江黃金水道等交通基礎設施的互聯互通,逐步形成生產貿易為重點的對外開放新局面,構建制造業與生產業在對外貿易中“雙核驅動”的新格局。
(2)努力促進生產業市場開放。一方面,要改變生產業市場化程度低、對外開放程度低、服務水平低、服務價格高“三低一高”的不利局面,破除生產業的行政壟斷和市場壟斷,推進服務市場便利化改革,主動放開服務市場價格,激發生產業領域的市場活力。另一方面,推進簡政放權改革,減少生產業重點領域前置審批和資質認定項目,除金融服務領域外全面落實“先照后證”登記制度,全面實施負面清單管理,形成有利于市場平等競爭、透明度高的市場經濟發展大環境。
(3)著力優化生產業發展布局。堅持“突出重點、集聚發展”的原則,圍繞生產業支柱產業和戰略性新興制造產業,著力推進生產重點領域、重點平臺、重點品牌和重點項目建設,打造生產業全產業鏈。按照重慶市“五大功能區”發展定位,推動生產業科學布局、集約發展,加快形成產業集聚區,輻射帶動周邊區域,實現生產業在區縣的全面覆蓋,逐步形成資源集約、空間集聚、服務集成的現代生產服務體系,顯著提升生產業整體素質和綜合競爭力。
(4)加快推進生產業重點項目。圍繞對重慶制造業發展具有全局性、支撐性的研發創新、科研孵化、大數據服務、公共信息服務等領域,推進“四大平臺工程”建設。基于有一定發展基礎且有較大提升空間的特色金融要素市場、現代物流服務、融資服務、人才保障等領域,推進“四大能力提升工程”建設。對符合發展導向、需加快發展的商務咨詢、工業設計、節能環保、檢驗檢測等領域,推進“四大專業服務扶持工程”建設;對未來發展潛力較大、需著力培育的電子商務、外向型服務業服務、售后服務及品牌建設等關鍵領域,推進“三大示范引領工程”建設。
參考文獻:
[1]李大元,王昶,姚海琳.發達國家再工業化及對我國轉變經濟發展方式的啟示[J].現代經濟探討,2011(8).
[2]李曉華,劉峰.產業生態系統與戰略性新興產業發展[J].中國工業經濟,2013(3).
[3]劉晗,魏勇,劉建徽.重慶各工業部門與工業經濟增長的灰色關聯度分析――兼論其對西部地區經濟發展的帶動能力[J].西南農業大學學報(社會科學版),2012(8).
[4]曾國平,槐連峰.制造業向創造業轉變的重慶樣本――基于重慶創造業發展思路研究[J]. 科技進步與對策,2011(9).
[5]黃慶華,劉晗,曹祖文,張明.城市新型工業化水平及發展趨勢研究――對重慶發展的析[J].重慶大學學報(社會科學版),2013(6).
[6]彭湘君,孫志軍.產業轉移背景下重慶市生產業發展策略選擇[J].技術經濟,2012(11).
[7]余貴玲.低碳經濟視角下欠發達地區現代服務業發展策略――重慶例證[J].探索,2013(5).
[8]劉軍躍,李軍鋒,王敏.重慶市生產業集聚水平的測度分析[J].湖南科技大學學報(社會科學版),2015(1).
[9]GREENFIELD H I. Manpower and the growth of producer services [M].New York:Columbia University Press,1966.
[10]BHAGWATI J N. Splintering and disembodiment of services and developing countries [J].The World Economy,1984((7).
[11]SASSEN S.The global city:New York London Tokyo [M].Princeton University Press,2001.
[12]孫曉華,翟鈺,秦川.生產業帶動了制造業發展嗎?――基于動態兩部門模型的再檢驗[J].產業經濟研究,2014(1).
[13]GOODMAN B,STEADMAN R.Services:business demand rivals consumer demand in driving job growth [J].Monthly Labor Review,2002,125(4).
[14]程大中.中國生產業的水平、結構及影響――基于投入產出法的國際比較研究
[15]潘文卿,劉慶.中國制造業產業集聚與地區經濟增長――基于中國工業企業數據的研究[J].清華大學學報(哲學社會科學版),2012(1).
[16]劉思峰,黨耀國,方志耕.灰色系統理論及其應用[M].北京:科學出版社,2010.
[17]田民,劉思峰,卜志坤.灰色關聯度算法模型的研究綜述[J].統計與決策,2008(1).
作者簡介:周寧,女,陜西西安人,西南大學經濟管理學院研究生,研究方向為產業經濟學。
關鍵詞:產業集聚;地理集中指數;鏢靶模型
產業集聚具有“嵌入性”、“地理集中”、“彈性專精”、“集體學習”等特征,是提升區域競爭力的重要途徑之一。自馬歇爾提出著名的產業空間集聚三個原因后,經濟學者對產業集聚不斷進行深入探索,從不同的視角對產業集聚理論進行了研究。國內關于產業集聚的研究起步較晚,目前還主要集中在產業集聚方式、性質、成因及其優勢等方面,從量化角度研究產業集聚的文獻更少。張威(2002)、梁琦(2003)、吳學花(2004)利用產業基尼系數對我國制造業的集中現象進行了研究;范劍勇(2004)利用Bluhar關于歐盟產業分布的計算公式計算了全國六大區域1980年和2001年的地區產業集中率;羅勇等(2005)、王子龍等(2006)利用產業空間集聚指數和行業集中度指標對中國部分制造業集聚水平進行測度。但由于數據和方法的限制,國內現有產業集聚水平測度基本只研究部分制造業的產業集聚水平,未能全面反映我國制造業總體集聚情況,且對產業地理集中程度進行精確測度的研究成果更不多見。鑒此,本文系統總結并分析了當前國內外有關產業集聚度量方法,并利用Ellision和Glaeser(1997)以鏢靶模型為基礎的測度方法對2003~2005年我國制造業產業空間集聚進行測度,實證研究我國制造業產業集聚總體情況、發展趨勢和產業類型情況。
一、產業集聚程度測度方法
(一)產業基尼系數
通過某一產業在區域上的分布相對于整體經濟活動的偏離程度來界定該產業的區域集中狀況。
由于該系數沒有考慮到企業規模差異,因此系數大并不一定表明存在產業集聚現象,而且在比較不同產業的集聚程度時,會由于各產業中企業規模或區域大小的差異而造成誤差。
(二)區域規模優勢指數
區域規模優勢指數也稱為區位商,是分析區域產業集聚的規模指標,衡量某一產業的某一方面在某一特定區域內的相對集中度。其計算公式為:
式中,i表示第i個產業;j表示第j個地區;Xij表示第j個地區的第i產業的產值指標。區域規模優勢指數表示該地區某行業的規模在全國的位置。指數越大意味著該地區該產業的地方專業化程度越高,比較優勢越明顯,集聚能力越強。相對于基尼系數,該指數能更好的從區域角度分析產業地方專業化程度,以反映產業集聚能力。
(三)H指數
H指數指赫芬達爾指數(Herfindahlindex是衡量產業集聚程度的重要指標。
其中,x代表產業市場總規模,Xj代表j企業的規模,sj,=Xj/X代表第j個企業的市場占有率,Ⅳ代表該產業內部的企業數。日指數實質是賦予每個企業的市場份額sj的一個權重,通常對大企業給予的權重大。H指數在測度產業集聚水平時具有三個優點:一是能準確反映產業或企業市場集中程度,因為它考慮了企業的總數和企業規模兩個因素的影響;二是能及時反映市場壟斷與競爭程度的變化。由于日指數是用市場相對規模的平方之和測定產業集聚狀態,所以H值對市場占有率較大企業的份額變化特別敏感,而對市場占有率很小的企業份額變化反映相對遲鈍;三是對產業內企業的合并與分解反應靈敏且計算方法相對容易。H指數的缺點是對數據的要求較高,而且含義不直觀。
(四)產業地理集中指數
為解決產業基尼系數失真的問題,Ellision和Glaeser利用源于企業定位選擇概率模型的鏢靶模型,構造產業地理集中指數來測定產業空間集聚程度。
假設某經濟體某一產業內有N個企業將該經濟體劃分為M個地理區域,這N個企業分布于M個區域之中。Ellision和Glasser建立的產業地理集中指數計算公式為:
Ellision和Glaeser產業地理集中指數彌補了空間基尼系數的缺陷,充分考慮了企業規模及區域差異帶來的影響,能夠進行跨產業、跨時間的比較,是目前最常被經濟學者和經濟地理學者所采用的測度方法。
二、中國制造業產業集聚實證分析
(一)樣本數據和計算說明
盡管產業集聚現象已呈現從工業向第三產業擴展的趨勢,但工業仍是集聚特征最為明顯的產業。工業的核心是制造業,2000、2001、2005年中國工業產值中制造業所占比例分別高達83.90%、84.36%和86.15%,因此以制造業為對象研究中國產業集聚水平變化趨勢具有代表性。由于2004版《中國工業經濟統計年鑒》開始采用新的國民經濟行業分類體系對行業進行分類,為保持統計口徑的一致,我們選擇的研究時段為2003~2005年,研究對象為我國gb/t4754-2002《國民經濟行業分類和代碼》中c門類制造業中的30個大類(即2-sic)行業。本文的樣本數據源于2004~2006各年《中國工業經濟統計年鑒》和《中國統計年鑒》。鑒于ellision和glaeser產業集聚γ指數的優越性,本文將采用該指數來測度中國制造業的集聚程度,并通過時間序列數據對其變動趨勢進行比較分析。
(二)計算結果及數據分析
根據產業集聚γ指數計算公式,計算出我國制造業2003~2005年間的產業集聚γ指數。
參照ellision和glaeser關于產業空間集聚指標的三個劃分區間:(1)r0.05,表示該產業在區域分布的集聚程度較高,我們將2005年制造業行業集聚程度按照指數進行分類排序。
綜合分析發現:
第一,從不同行業的產業集聚γ指數變化情況看,2003~2005年30個制造業行業中有23個行業的γ指數增長,這說明我國大部分制造業集聚趨勢加強。增長幅度較大的行業是:電子及通信設備制造業、煙草制品業、電氣機械及器材制造業、食品制造業、食品加工業等,增幅均超過150%。這些行業中電子及通信設備制造業、電氣機械及器材制造業屬于知識技術密集型產業,存在較強的規模效益,且產品的需求彈性較高;食品制造業、食品加工業是成熟型產業,增幅較大的一個重要原因是這些老的行業過去較分散,起點基數小,因此集中指數稍有增長便顯得增幅較大。γ指數下降的行業有橡膠制品業、印刷業、醫藥制造業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、專用設備制造業、金屬制品業、普通機械制造業等7個行業,這些行業中橡膠制品業、黑色金屬冶煉及壓延加工業等屬于資源密集型產業,專用設備制造業、金屬制品業、普通機械制造業等屬于目前各地發展經濟大力扶持的行業,這兩種類型的制造業產業集聚水平下降可能是因為各地重復建設嚴重。
我國大部分制造業產業集聚趨勢增強與經濟發展趨勢相符合。一方面,是因為隨著我國經濟發展逐步由粗放模式轉為集約模式,區域的發展也強調發揮自身比較優勢,注重產業鏈的延伸,并以主導產業帶動整個地區產業的升級調整,產業內集聚度的提高是必然趨勢;另一方面,是由于生產社會化水平的提高,尤其是隨著經濟全球化、一體化,國際產業轉移、跨國公司價值鏈的全球布點、外包等分工協作深化、虛擬生產組織形式的創新,供應鏈的全球最優配置,使得各國和地區在自身比較優勢的基礎上不斷延伸產業鏈,促使集聚程度不斷增強。
第二,比較30個制造行業2005年產業集聚γ指數可以發現,產業集聚程度較高的制造業大致分為三類:一是與資源相關產業集聚在原料所在地。如有色金屬冶煉及壓延加工業、石油化工及煉焦業等;二是由于地方生產傳統形成的集聚地,如家具制造業等;三是一些中高技術產業,如電子及通信設備制造業、儀器儀表機械制造業、電氣機械及器材制造業等。此外,產業集聚程度由高到低的變化過程實際上也是產業從技術密集型向資本密集型,再向勞動密集型轉移的過程,如電子及通信設備制造業產業集聚γ指數在3年的計算結果中一直都處于領先地位。這可能是因為技術資本密集型產業更易集聚,其規模經濟和范圍經濟效應相對突出。
第三,通過30個制造行業2005年產業集聚γ指數可知,30個制造業中有9個制造業行業產業集聚明顯,12個制造業行業產業分布處于均勻狀態,9個制造業產業集聚不明顯,這也從另一方面說明了盡管我國制造業空間集聚普遍存在,但制造業總體空間集聚程度一般,制造業發展的區域特色有待進一步突出。
關鍵詞:裝備制造業升級;生產業;互動關系;影響因素
一、相關研究綜述
生產業的發展是以裝備制造業的需求為前提基礎的,而裝備制造業又依賴生產業來提高核心競爭力,促進裝備制造業升級與生產業的互動是實現兩個產業快速發展、經濟快速增長的必然選擇。二十 世紀90年代末,全球價值鏈理論被引入到產業結構升級分析框架中Hum-phrey,Schmitz提出了一種以企業為中心、由低級到高級的產業結構升級的四個層次把從一個特定價值環節中獲得的能力應用于新的領域或轉向一個新的全球價值鏈。[1]Paolo以二十世紀90年代OECD國家為樣本,研究發現:一個國家的制造業基礎和生產者服務業發展之間存在著重要的聯系。[2]Guerrieri 和 Meliciani使用法國、德國、美國、英國等國家的投入產出表來分析中間需求和最終需求在現代服務業中的作用,結果表明中間需求對現代服務業有很強的拉動作用。[3]鄒華、林丹提出用高新技術和先進適用技術改造傳統產業,在分析遼寧省裝備制造業技術現狀的基礎上,闡述了產生問題的原因并提出了技術升級的模式及對策。[4]李園園在理論分析的基礎上,提出了遼寧生產業與裝備制造業共生行為模式。[5]隗斌賢提出了信息技術是促進生產業與裝備制造業互動融合的重要力量,提升生產業的服務方式,并服務于高端裝備制造業。[6]綦良群、李慶雪對裝備制造業與生產業互動發展的動因,過程及影響因素等進行了研究,并提出裝備制造業與生產業互動發展對策建議。[7]
二、裝備制造業升級內在動力及外部條件分析
(一)產業升級的內在動力
1.技術創新。產業升級是建立在知識與技術基礎之上且隨著技術創新而不斷變化的演進過程。技術創新多種多樣,既有原始創新,也有集成創新和消化吸收創新。通過技術結構高級化來直接推動產業結構升級,使經濟增長不再是簡單的內部循環,而是一種內部結構層次質的變化。技術創新對產業結構升級的推動作用是通過技術結構影響產業結構來實現的。裝備制造業是技術性很強的產業,是高新技術產業化的載體,因此,技術結構升級是裝備制造業升級的核心和主要動因。
2.要素供給。資本、勞動力等生產要素的供求情況都是受比較利益驅動的,由于趨利性的存在使資本、勞動力等生產要素在外在拉力和內在推力的雙重作用下往往由利益比較低的行業流向比較利益高的行業。一方面,生產要素都有追求自身較高收入的傾向,導致生產要素從低收入行業流向即期報酬水平較高的行業;另一方面,資本、勞動力等生產要素都有一個配置最優問題,在即期勞動報酬相同的情況下,生產要素會流向預期勞動報酬較高的行業。
(二)產業升級的外部條件
(1)國際貿易。國際貿易推動裝備制造業的產業升級,國際貿易通過發揮比較優勢,彌補比較劣勢,優化資源配置,促進裝備制造業產業的升級。國際貿易所導致的裝備制造生產的專業化和資源的優化配置,可以大大促進自身優勢產業的發展。通過參與國際貿易,產業結構也不斷趨于高級化。同時,通過出口導向戰略,依托制成品出口階梯的遞進,也實現裝備制造業的產業升級。
(2)國際投資。國際投資推動裝備制造業的產業升級,一是技術轉讓和擴散。作為產業升級的決定性因素,外資的技術轉讓和擴散是其產業帶動效應的核心,存在著外資流入,技術溢出,產業升級的運行機制。主要表現在當地企業通過效仿提高其生產效率和技術水平, 更有效地使用現有的技術和資源,從而加速企業技術改造,促進競爭力提高, 使東道國企業加快技術創新,尋求更有效的新技術,從而促進技術進步。
三、裝備制造業升級與生產業互動關系分析
(一)裝備制造業產業的升級引起生產業的發展
生產業企業的發展壯大與否取決于裝備制造業對生產業的需求,所以裝備制造業是服務業或生產業發展的前提和基礎,沒有裝備制造業的發展與升級,生產業就失去了需求來源也就更談不上發展;這一理論可以概括為需求主導理論,這種觀點認為:服務業部門的發展必須依靠制造業的發展,沒有制造業部門對生產業部門的需求,生產性部門就不可能得到發展。
(二)生產業是裝備制造業生產率得以提高的前提和基礎
只有以知識密集型和科技密集型為代表的先進的生產業源源不斷的投入,才會使裝備制造業的生產效率得到提高和發展。這一理論可以概括為供給主導理論,該理論強調服務業尤其是生產業是制造業效率得以提高的前提和基礎。要想做大做強我國的裝備制造業,必須首先發展生產業。
(三)裝備制造業升級與生產業之間是一種互動、共生的關系
這一理論是對前面需求決定理論與供給主導理論的一種結合,這一理論認為生產業與裝備制造業的發展呈現相互互動、相互依賴、共同發展的互補性關系。這一理論可以概括為互動論,隨著服務經濟的快速發展,服務業和制造業已經卷入了高度相關和補充的階段,兩者呈現的是一種唇齒相依,相互促進的互動關系。
(四)裝備制造業升級與生產業之間呈現出一種互相融合的趨勢
這是基于兩者之間互動理論的基礎上對兩者之間關系更加深入的研究,可以把這種理論概括為融合理論。二者出現融合趨勢。也就是說在裝備制造業企業的內部出現了生產的產品是為了生產業服務的,以知識與技術為代表的生產業越來越多的融入到裝備制造業當中。這一理論將成為未來生產業與裝備制造業兩者之間關系在未來發展的方向,也將成為未來研究兩者之間關系的重點。
四、裝備制造業升級與生產業互動影響因素分析
(一)技術因素
在裝備制造業升級核心技術方面,要培養其原始創新能力,努力掌握若干可以與發達國家競爭的前沿核心技術,改裝備制造業核心技術受制于人的局面。在重點技術領域,要強化集成創新能力,走融合創新模式,在多個產品方向上發展能與發達國家抗爭的關鍵技術,推動裝備制造業升級與生產業發展。裝備制造業升級與生產業互動發展要在強調自主創新的同時,對未來具有高附加值潛力的戰略性產業,采取模仿創新模式,強調引進后的消化、吸收和創新。
(二)市場因素
一個地區市場發育的狀況和變動趨勢,對其裝備制造業升級與生產業有著最直接和重要的影響。我國裝備制造業與生產業的市場狀況總體上看是好,但問題仍不容忽視。在我國占有很大比重的國有企業及集體企業由于經營管理水平低下,且負擔過重,不僅影響了對裝備制造業與生產業的研究與投入,而且技術創新活動也大打折扣。不規范的市場環境無法形成對企業技術創新的市場激勵,嚴重制約了我國裝備制造業產業的升級。
(三)政策因素
政策是影響裝備制造業升級與生產業發展的重要因素,其中最重要的原因之一就是政府高度重視裝備制造業與生產業。在法規方面,通過制定一系列法律規范等來調節的各個環節,理順創新的渠道,促進技術創新的順利進行和創新擴散和升級。總之,這些因素共同影響著裝備制造業升級與生產業的發展,各因素密不可分,并不是相互獨立。
(四)資金因素
資金投入不足是制約裝備制造業升級與生產業互動發展的一個重要因素,要解決這個問題就要深化體制改革,建立和完善以政府投入為引導,企業投入為主體,吸引外資和社會集資為補充的多渠道、多層次的科技投入體系,實現金融與科技的結合。在國家產業政策指導下建立吸引外資與民間資本進入裝備制造業的優惠政策,鼓勵外資與民間資本增加對裝備制造業技術進步的投入;加大金融資金對裝備制造業的支持力度。
五、結論及建議
基于前文對裝備制造業與生產業的研究結論,一方面應該堅持裝備制造業與生產業并行發展,因為裝備制造業的發展會拉動生產業的進一步發展,而生產業的發展會促進裝備制造業結構的升級優化,二者缺一不可;另一方面是裝備制造業與生產業之間是動態的互動發展關系,國民經濟的發展離不開二者的良性互動,因此要采取切實可行的政策促進二者間的良性互動發展。
(1)優化裝備制造業升級。加快傳統產業的技術改造,加強裝備制造企業的戰略重組,扶持發展配套產業,實施產業鏈招商。(2)提升生產業水平。優化產業布局,推動生產集聚式發展,培育重點行業,促進生產業發展。(3)促進裝備制造業與生產業互動發展。完善裝備制造業與生產業互動模式,發展生產業, 提升裝備制造業核心競爭力,構建裝備制造業與生產業互動的信息和政策平臺。
參考文獻:
[1]John Humphrey,Hubert Schmitz. How Does Znsertion
in Global ValueChains Affect Upgrading in Industrial
Clusters[J].Regional Studies,2002,36,(9).nal
Competitiveness in Producer Services[R].Paper
prepared for the SETI meeting in Rome,2003.
[2]PAOLO GUERRIERI,VALENTINA MELICIANI.
Technology and international competitiveness:the
interdependence between manufacturing and producer
service [J].Structure Change and Economic Dynamics,
2005,(16).
[3]鄒華,林丹,于雪松.遼寧裝備制造業技術升級模式 及對策研究[J].中國高新技術企業,2009,(2).
[4]李園園.遼寧生產業與裝備制造業的互動發 展研究[D].沈陽工業大學,2011.
[關鍵詞] 高技術服務業 先進制造業 投入產出分析 產業關聯效應
一、先進制造業和高技術服務的界定
1.先進制造業的界定
2011年福建省“十二五”建設海峽西岸先進制造業基地專項規劃中明確提出 “調整優化原材料工業,著力振興裝備制造業,持續做強電子信息產業,改造提升傳統優勢產業,加快發展生產業”。從學術文獻看,李善同(2008)根據技術特性將制造業分為資源型、低技術、中技術和高技術4大類。此外,就打造先進制造業基地而言,產業的地區差異性和數量規模性不容忽視。目前,電子、機械、石化業是我省三大主導產業,紡織、服裝和食品業是我省傳統優勢產業。綜合考慮以上因素,在新的國民經濟行業分類(GB/T4754—2011)下,我省先進制造業包括7項:石油化工業,專業、通用、交通運輸設備制造業,電器機械和器材制造業,計算機、通信和其他電子設備制造業,儀器儀表制造業,醫藥制造業以及傳統優勢產業,即食品制造業和紡織、服裝與制鞋業。
2.高技術服務業的界定
2010年國家發改委下發了關于當前推進高技術服務業發展有關工作的通知,指出:高技術服務業主要包括信息技術服務、生物技術服務、數字內容服務、研發設計服務、知識產權服務和科技成果轉化服務等,并指出按照當時《國民經濟行業分類》(GB/T 4754—2002)統計目錄對高技術服務業總量統計進行了規定。2011年新的《國民經濟行業分類》(GB/T4754—2011)開始執行,因此,本文將福建省高技術服務業劃分修正為為以下3類:一是第“I”類,信息傳輸、軟件和信息技術服務業;二是第“M”類,科學研究和技術服務業;三是“L”類中7250小類,即知識產權服務。
二、投入產出數據說明
我們選取《2007年福建投入產出表》和《2010年福建投入產出延長表》(42部門)作為本文的基礎數據來源,對照上文的行業分類,將福建省投入產出表(42部門)中的相關部門進行合并,形成了新的35部門投入產出表。其中先進制造業細分部門包括8項:食品制造業,紡織、服裝、制鞋業,石油化工業,通用、專用設備制造業,交通運輸設備制造業,電氣機械及器材制造業,通信設備、計算機及其他電子設備制造業和儀器儀表及文化辦公用機械制造業;高技術服務業細分部門包括3項:信息傳輸、計算機服務和軟件業,研究與試驗服務業和綜合技術服務業。
三、實證分析
(1)投入結構分析
1.直接消耗系數
2007年和2010年,福建省先進制造業各部門對本產業的直接消耗均高于其對高技術服務業的直接消耗,說明其發展主要依賴于自身投入的增長。除了通用專用設備制造業外,2010年我省其他先進制造業部門對高技術服務業的直接消耗系數普遍成倍增長,增幅超過其對本產業直接消耗的增長。這表明高技術服務業對先進制造業的帶動能力大幅提升。近年來,我省先進制造業企業高度關注產品的設計和研發,紛紛加大科技投入,致力于延伸產品價值鏈,提高產品附加值,2010年福建省先進制造業各部門對研究與試驗服務的直接消耗系數普遍上升,研究與試驗服務對制造業的帶動作用日益突出。
2007年,高技術服務業各部門對本產業的直接消耗系數均小于對先進制造業的直接消耗,表明福建省高技術服務業對先進制造業投入的依賴性較強。2010年,信息服務部門和研究與實驗部門對先進制造業和高技術服務業的直接消耗系數都有所增大,綜合技術服務部門對制造業直接消耗減少,對本產業直接消耗增多。相比之下,高技術服務業各部門對先進制造業直接消耗的增速遠不及其對自身直接消耗的增長。2010年高技術服務業三部門對本產業的直接消耗超過了其對先進制造業的直接消耗。可見,高技術服務業發展對自身投入的依賴性大幅度增強。
2.完全消耗系數
與2007年相比,福建省先進制造業各部門對高技術服務業各部門的完全消耗均成倍增長。就增幅而言,先進制造業對研究與實驗服務部門的完全消耗增長最為迅猛。傳統優勢產業對高技術服務業的完全消耗劇增,以紡織服裝制造業最為明顯,高技術服務業在推動傳統制造業轉型升級方面發揮了巨大作用。2010年,除了儀器儀表制造業外,福建省其他先進制造業部門對信息服務業的直接消耗系數均為最大,這表明大力發展信息服務業,積極打造信息服務平臺對加快建設海西先進制造業基地具有十分重要的意義。同時,數據顯示,福建省先進制造業對高技術服務業的消耗以間接消耗為主,其中信息服務業對先進制造業的間接帶動作用最為明顯。
2010年福建省信息服務、研究與試驗、綜合技術服務業對交通運輸設備制造業的完全消耗系數普遍增長,分別上升到2007年的7.5倍、4.9倍和7.6倍,但3部門對石油化工、儀器儀表制造業的完全消耗系數卻普遍下跌,可見,近年來,福建省高技術服務業迅速發展在一定程度上得益于我省交通運輸制造業的不斷壯大,而我省石油化工、儀器儀表制造業對高技術服務業發展的帶動作用有所減弱。2010年,在先進制造業各部門中,高技術服務業對紡織服裝業和電子信息業的完全消耗系數最大。對比我省技術服務業對先進制造業的直接消耗系數和完全消耗系數,發現二者之間的間接經濟技術聯系更為突出。
3.中間投入率
圖1 2007年和2010年福建省先進制造業和高技術服務業部門中間投入率
數據來源:據2007年福建投入產出表、2010福建省投入產出延長表整理計算并繪制
如圖1所示,2007年福建省高技術服務業的中間投入率均低于本省35部門平均水平(57%),呈現“高附加值、低帶動力”的產業特征,同期先進制造業各部門的中間投入率居于65%—80%,明顯高于全省平均投入水平,呈現“低附加值、高帶動力”的產業特征。2010年福建省高技術服務業的中間投入率迅速上升,均高于70%,位居其他服務業部門之首,其中信息服務業和研究與試驗服務業的中間投入率甚至超過先進制造業各部門,一躍成為“高帶動力”的部門。除了通用、專用設備制造業和電器制造業外,2010年其他先進制造業部門的中間投入率普遍下滑。由此可見,制造業是推動我省經濟增長的關鍵部門,具有“高帶動力、低附加值”的特征。相比,福建省高技術服務業發展迅速,逐漸成長為帶動國民經濟發展的有力部門。
(2)產出結構分析
1.直接分配系數
2007年和2010年,除紡織服裝業,先進制造業始終是本產業各部門的重點直接供給對象。同時,除了石油化工、電子信息和儀器儀表制造業,2010年我省其他5個先進制造業部門對高技術服務業的直接供給都呈上升趨勢,說明高技術服務業發展需求的擴大,帶動了我省先進制造業的增長,尤其是試驗與研究服務對先進制造業的發展進步具有較為廣泛的影響。2007年高技術服務業對先進制造業的直接分配系數高于其對自身的直接分配系數,但2010年,福建省高技術服務業對先進制造業的直接供給明顯減少,相反,分配給自身作為中間使用的量大幅上升,其中信息服務業和綜合技術服務業對本產業的直接分配系數甚至超過其對先進制造業的直接分配系數。由此可見,福建省高技術服務業的發展壯大開始呈現較強的內生性,與先進制造業的需求互動略顯不足,甚至減弱。
2.中間需求率
圖2 2007年和2010年福建省先進制造業和高技術服務業部門中間需求率
數據來源:據2007年福建投入產出表、2010福建省投入產出延長表整理計算并繪制
如圖2所示,與2007年相比,2010年除石油化工制造業外,福建省其他先進制造業部門的中間需求率均呈上升趨勢,其中紡織服裝業、電子信息制造業和電器制造業的中間需求率在35部門中分別位列第2、第5和第6位。2010年我省信息服務業的中間投入率較2007年大幅上升,但研究與試驗服務業和綜合技術服務業的中間需求率呈下降趨勢,并明顯低于其他生產業的中間需求率,三部門的中間需求率在我省35部門中分別位居第2、第17和第20位。2010年福建省高技術服務業部門中,除研究與試驗服務業,其他2部門對高技術服務業的直接供給大于其對先進制造業的直接供給。可見,當前我省信息服務業和綜合技術服務業未能充分發揮帶動產業結構優化升級的作用。
四、結論
中圖分類號:F426.4 文獻標識碼:A
內容摘要:本文采用主成分分析法對遼寧省裝備制造業綜合競爭力進行了分析,從不同側面反映了遼寧省裝備制造業的發展現狀和態勢,并提出要大力發展生產業,兩業間以產業集群式的方式來推動遼寧省裝備制造業的發展。
關鍵詞:裝備制造業 綜合競爭力 主成分分析 產業集群
遼寧省裝備制造業綜合競爭力評價
裝備制造業的區域競爭力是一個綜合指標,它不僅涵蓋該產業本身的發展規模和結構現狀,還包括經濟基礎條件對它的支持(這里尤指生產業)、促進和可持續發展能力等因素。因此,對裝備制造業的評價要從多角度、多方面進行綜合考察。
(一)綜合競爭力指標的選取
按照研究的科學性、全面性、可操作性,選取指標的真實性和可獲性,根據2003至2008年中國統計年鑒和中國人口統計年鑒構造一個多層次的指標體系,從不同側面反映裝備制造業競爭力水平和發展態勢,這里采用主成分分析法對各項指標進行綜合分析。具體指標的選取見表1。
(二)主成分分析
利用SPSS11.0,按照特征根大于1的原則選取公因子(也稱為主因子),本文選取了兩個公因子,其累計方差貢獻率為78.863%。用兩個公因子代替12個原始變量,可以概括原始變量所包含信息的78.863%。兩個公因子反映了12個指標的大部分信息。采用主成分分析法計算出因子載荷矩陣,用方差極大正交旋轉對主因子載荷矩陣進行旋轉,經過旋轉后得到主因子正交旋轉載荷矩陣,見表2。
對原始數據進行標準化處理,以消除各指標單位大小的影響,然后按下列公式計算各主因子:
Y1=0.853X1+0.932X2+0.712X3+
0.943X4+0.352X5+0.599X6+0.321X7+
0.362X8+0.932X9+0.985X10-0.122X11+
0.423X12
Y2=0.018X1+0.092X2-0.355X3+
0.276X4+0.520X5+0.863X6-0.822X7+
0.677X8+0.421X9-0.062X10+0.430X11+
0.298X12
以各主因子的方差貢獻率占3個主因子總方差貢獻率的比重作為權重進行加權匯總,得出裝備制造業競爭力的綜合評價模型:Z=0.63Y11+0.42Y21。
按照公式計算全國各省的裝備制造業競爭力水平,結果遼寧省裝備制造業競爭力排名第6,低于全國平均水平。從分析各項因子的結果來看,影響裝備制造業競爭力的因素主要是裝備制造業發展的基礎條件和未來發展潛力,而基礎條件當中生產業的發展是重要條件之一,從生產業貢獻率這一因子的數值來看,生產業還沒有充分發揮它對裝備制造業的推動作用。所以要提高遼寧省裝備制造業的競爭力,從發展的基礎條件角度來說,就要大力發展對裝備制造業有巨大支持作用的生產業,加強兩業之間的聯系,從而推動裝備制造業的發展。
兩業間產業集群式發展對策
要加強兩業之間的聯系,根據遼寧省自身的特點,要以產業集群的方式向前發展。生產業走產業集群式的發展道路不但是發展生產業自身的必然選擇,而且面向制造業的生產業就更要推進產業集群式發展。目前遼寧省產業集群程度處于何種狀況,哪些產業有集群優勢,哪些產業集群處于弱勢需要我們更加深入地探究,本文運用產業集聚指數來分析。
(一)產業集聚指數
產業集聚指數是分析區域產業集聚的動態指標,假定考察周期為[0,t],有n個產業m個地區,j地區產業i在期初和期末的產值分別為qij0和qijt,j地區產業i的集聚指數用Aijt表示,令:
則考察期內j地區產業i的產業集聚指數為:
其中,Sijt為考察期內j地區產業i產值的平均增長速度。Sit為全國產業i產值的平均增長速度。顯然,當Sit≥0時,表明產業i在全國仍然處于成長階段,如果Aijt≥1,則表示產業i向j地區集聚,該產業的發展速度超過全國平均水平,j地區產業i在全國的比較優勢顯著;如果0≤Aijt≤1,則表示產業i盡管在j地區也在增長,但增長速度低于全國水平;如果Aijt
(二)遼寧省生產業產業集中度分析
本文選取了遼寧省2003年至2007年生產業的10個產業,它們分別是交通運輸倉儲業、郵政業、批發和零售貿易業、住宿業和餐飲業、金融保險業、租賃和商務服務業、信息傳輸計算機服務和軟件業、科學研究事業、綜合技術服務業、其他社會服務業。根據產業集聚指數的公式測算出這10個產業在考察期內的產業集聚指數,見表3。
從表3中的數據可以看出,Sijt都大于0,說明全國這些行業都處于成長階段,交通運輸倉儲業、批發和零售貿易業、金融保險業、其他社會服務業的Sijt>0,并且Aijt>1,說明遼寧的這些產業在全國處于成長階段,并且他們的發展速度均超過了全國的平均水平,產業集聚態勢明顯,在全國具有比較優勢。郵政業、住宿業和餐飲業、租賃和商務服務業、信息傳輸計算機服務和軟件業、科學研究事業、綜合技術服務業的Aijt
針對已經具備比較優勢和集聚優勢的產業,應采取適宜的策略,優先安排這些行業發展,在產業結構的優化升級和推進工業化的進程中不斷地發展生產業,為更好地服務于制造業的發展提供條件。而對于比較優勢和集聚優勢比較弱的產業,也不應放棄,要采取扶持政策,讓它將來發展成優勢產業服務于制造業的發展。
生產業集群主要有兩種不同的形式,一種為綜合化集群,即將生產的各種類型服務集聚在一起,形成一個綜合的生產集聚區;另一種為專業化集群,即將生產的各種類型服務分別集聚在一起,形成各種不同類型的專業化生產集聚區。根據遼寧省的具體情況,生產業應建設各種面向制造業的專業化的集聚區。基于制造企業的價值鏈,面向產品制造企業的生產主要有技術、金融、物流和管理咨詢等專業服務。
制造業是國民經濟的物質基礎和工業化的產業主體,高度發達的制造業是一個國家綜合競爭力的重要標志。現代制造業已經融入了越來越多的生產作為中間投入要素,服務和制造已經進入他們高度相關和補充的階段。生產服務業與制造業在一定的社會環境中,相互之間存在著業務、資金、信息等聯系,按照一定的模式形成了緊密的關系,并隨著環境和自身的變化而不斷進化。應該走出一條基于產業集群式的生產業和制造業融合發展的道路。
走集群化道路不單是加快生產業自身的發展速度的必然選擇,而且也是更好地服務于制造業發展的客觀要求。集群有利于增加生產業和制造業的關聯性,實現產業融合發展。生產業集群是增強核心競爭力的重要途徑,它不只是過去所言的共享基礎設施、節約運輸成本等靜態的集聚效益,更是有利于信息的獲得、技術的創新等動態的集聚經濟效益。企業能夠在與同行企業或關聯企業的交流和接觸過程中及時跟蹤技術和市場發展的前沿信息,不斷進行創新。先進制造企業的生產過程,是聚集營銷人才、進行產品研發、產品運輸與儲存、廣告、保險、會計和法律服務等開發市場的過程。在這一過程的每一環節都伴生服務需求,制造企業和服務企業之間互動性十分明顯,而產業集群是一個相互關聯、密切合作的動態系統。在集群中,金融、保險、物流、教育培訓等生產業可以與制造業緊密結合,構成產業集群的服務支撐體系。服務企業可以為制造企業提供相關的業務支持,讓制造企業可以專注于核心業務的發展,不斷提升核心競爭能力。在協助制造企業發展過程中,服務企業的能力也得以提高。
參考文獻:
1.周振華.產業融合:產業發展及經濟增長的新動力[J].中國工業經濟,2003(4)
2.江小涓.服務業與中國經濟:相關性和加快增長的潛力[J].經濟研究,2004(1)
3.顧乃華.中國轉型期生產業發展與制造業競爭力關系研究―基于面板數據的實證分析[J].中國工業經濟,2006(9)
4.王岳平,葛岳靜.我國產業結構的投入產出關聯特征分析[J].管理世界,2007(2)
5.馬桂蘭.產業集群競爭力評價方法綜述[J].商業時代,2007(1)
6.劉友金.產業集群競爭力評價量化模型研究―GEM模型解析與GEMN模型構建[J].中國軟科學,2007(9)
7.ETHIER WILFRED.National and International Return to Scale in the Modern theory of International Trade [J].American Economic Review.6(1982),389-405.
8.MARKUSEN JAMES R.Trade in Producer Services and in Other Specialized Intermediate Inputs [J].American Economic Review,3(1989),85-95.
作者簡介:
摘要:從1978年到2012年,山東省電子信息產業制造業稅金總額和從業人數,分別從1978年的1297.10萬元、44149人到2012年的1201003萬元、386720人,稅金總額增長到1149倍,從業人數增長到8.76倍。山東省電子信息產業制造業主營業務收入、利潤、稅金的大幅度提高,而從業人數的穩定發展,說明了勞動生產率大幅度提高,也表明企業收入增加并沒有帶來從業人數同步增加。
關鍵詞 :山東省;電子信息產業;制造業;稅金;就業
本文使用統計數據態勢研究方法(DTDA)和方差、標準差和差異百分比等公式。限于篇幅,本文所涉態勢圖省略。
1、山東省電子信息產業制造業稅金態勢
從表1看,從1978年到2013年的36年間,山東省電子信息產業制造業稅金總額合計達到1049.0119億元,從1978年的1297.10萬元增長到2013年的149.1656億元,2013年是1978年的1150倍,增長了1149倍,平均每年保持了32倍的增長,平均每年上交國家稅金29.14億元。比較于同期的主營業務收入,稅金總額并沒有完全同步發展,稅金發展模式不穩定,漲幅波動性較大,其中1998年是最高增長點、增長率達到131.54%。
2、山東省電子信息產業制造業從業人數態勢
從表2可以看出,從1977年到2012年36年間,山東省電子信息產業制造業從業人數,比較于主營業務收入、利潤、稅金的波動性,基本保持了穩定而小幅上升,從1977年的3萬多人增長到2012年的38萬人,2012年僅是1978年的10倍,僅增長了9倍,不同年間有漲有降,呈現M型的增長態勢,但波動幅度不是很大。主營業務收入、利潤、稅金的大幅度提高,而從業人數的穩定發展,說明了山東省電子信息產業制造業勞動生產率大幅度提高。
3、山東省電子信息產業制造業收入與從業人數增長率比較態勢
從表3可以看出,1978年到2012年35年期間,山東省電子信息產業制造業主營業收入增長差異大大高于從業人數增長差異,也就是說,對于收入增長每年之間差異非常顯著,而對于就業人數每年之間的差異就小得多。收入與就業之間的差異也非常顯著,這說明,企業收入增加并沒有帶來從業人數同步增加。
參考文獻:
[1] 周子學.中國電子信息產業統計(1949-2009)[M].北京:電子工業出版社,2011.
[2] 工信部運行局.中國電子信息產業統計年鑒(2010、2011、2012、2013)[M].
北京:電子工業出版社,2011,2012,2013,2014.