(北京科技大学文法学院,北京 100083)
根据第二次全国R&D资源清查公报,2009年我国R&D经费投入为当年国内生产总值 (GDP)的1.70%,比2000年提高了0.8个百分点[1]。因而,要在2O20年实现全社会研究开发投入占国内生产总值的比重达到2.5%以上的水平,今后我国就必须保持每年R&D经费支出 (投入)基本按与前10年相同的速度增长。目前,我国R&D经费投入的2/3来自于制造业 (2009年为61.6%),因而,制造业R&D经费投入增长状况的好坏将直接影响我国上述目标能否实现。在全国制造业R&D经费投入的增长直接取决于各省份制造业R&D经费投入增长的情况下,弄清各省份制造业R&D经费投入增长绩效差异及其影响因素,对今后各省份制定加大制造业R&D经费投入政策具有重要指导意义。
偏离—份额分析法 (Shift-share Analysis)是将一个特定区域在某一时期经济总量的变动,以全国为参照区域,区分为三个分量 (效应),即国家份额分量、产业结构分量和竞争力分量,来说明区域经济增长和衰退的原因[2-8]。该方法的基本经济思想如下:
当一国经济处于竞争性均衡时,该国内各区域要素收益率相等,区域间没有资源转移,各区域亦均基于其初期经济规模按同一经济增长率(全国经济增长率)增长。但在现实经济中,各区域的要素收益存在差别,区域间的增长是非均衡的,资源往往从生产率较低的区域向生产率较高的区域转移。若以上述区域间要素收益相等下的均衡增长 (率)为比较基准,各区域增长均可以分解为分享性增长和转移性增长。分享性增长是指各区域在其期初的经济规模上以全国总体的经济增长率增长,所得的增长量又称为“国家份额分量”;转移性增长是指各区域实际增长偏离分享性增长的增长量,又称为“总偏离分量”。由于国家份额分量是响应全国经济增长而来,人们通常将区域实际经济增长量对分享性增长量的总偏离分量,作为各区域经济增长绩效评价基准。
区域转移性增长又可分解为比例性转移增长和差异性转移增长。比例性转移增长也称为结构性增长或产业结构分量,是由区域产业结构偏离全国产业结构而产生的转移性增长。差异性转移增长也称为“区域性”转移增长或竞争力分量,是由区域特有的生产要素条件、区位优势或其他竞争力因素引起的转移性增长。因此,基于“总偏离分量”基准,各区域经济增长绩效又可区分为来自于产业结构分量 (效应)和竞争力分量 (效应)两部分。因为上述方法的偏离—份额分析是基于区域转入要素 (产业活动)数量多少即增长量,故可被称为基于增长量衡量的区域经济增长绩效差异评估方法,其好处在于可以考察特定活动的规模变化。
不过,特定区域转移性增长的真正驱动力来自于其要素收益率相对国家平均水平的高低;区域相对要素收益率越高,其吸引进而转入要素的速度也就越快,实际经济增长率对全国平均增长率的偏离也就表现为越大。区域转入要素 (产业活动)的速度决定了其实际经济增长率对全国平均增长率的偏离,即以增长率表示的总偏离分量。以增长率表示的总偏离分量也可分解为以增长率表示的产业结构分量 (效应)和竞争力分量 (效应)。故此方法可称为基于增长率衡量的区域经济增长绩效差异评估方法,其好处是可以分析特定活动的相对增速。
本文同时采用上述两种偏离—份额分析法,对2000—2009年中国各省份制造业R&D投入 (由制造业28个行业R&D内部支出加总而得)增长绩效差异进行了分析,其表达式如下:
设RDij(T)表示T时期j省制造业中i行业R&D内部支出,RDi(T)表示T时期全国制造业中i行业R&D内部支出;RD(T)表示全国制造业R&D内部总支出;n为制造业中行业数,m为各省份数,T=t0为基期;T=t1为末期,则:
于是,j省制造业R&D内部支出增长可分解为:
上式中,右边第一项为j省制造业R&D内部支出的全国增长分量:j省制造业研究期内若按全国制造业R&D内部支出增长率而应获得的R&D内部支出增长;第二项是j省制造业R&D内部支出的产业结构分量:当j省i行业R&D内部支出增长率大于全国制造业R&D内部支出增长率 (即i行业属于R&D快速增长行业)时,则该分量值为正,当其所有行业该分量合计为正时,则表示j省专业化于R&D快速增长行业,反之则其主要从事R&D低速增长行业;第三项为j省制造业R&D内部支出的竞争力分量:j省各行业R&D内部支出不按全国同类行业增长率增长所得到的R&D内部支出增长。当j省i行业R&D内部支出增长率大于全国该行业R&D内部支出增长率时,则该分量值为正;当该分量合计为正时,则表示j省在制造业R&D投入增长上相对于全国具有竞争力,反之则不具有竞争力。此外,将上式第一项移至左边,就得到了以国家份额分量 (全国平均增长)为基准对各省份制造业R&D投入增长绩效进行评估的分解式。
考虑到以增长率表示的总偏离量、产业结构分量和竞争力分量可便于进行省际产业结构优劣程度和竞争力强弱比较,特在上式两边分别除以RDj(t0)并将上式右边第一项移至左边,此即得到了以全国平均增长率为基准对各省份制造业R&D投入增长绩效评估的分解式。
据2000年不变价计,中国制造业R&D内部支出从2000年的445.5亿元增长到2009年的2974.8亿元,总额扩大了5.7倍,年均增速高达23.5%。从30个省份来看,有12个省份的年均增速高于全国平均水平,其中,来自东部地区的有江苏、浙江和山东,隶属中部地区的有山西、黑龙江、安徽、江西、河南和湖南,而处于西部地区的为内蒙古、新疆和重庆。上述省份中又以内蒙古、山西和浙江增长最快。与2000年相比,2009年江苏取代广东成为全国制造业R&D投入最多的省份;东部地区内部制造业R&D投入的地理分布也出现了一定的调整:制造业R&D投入向浙、苏、鲁3省集中,粤、沪、京、辽、闽、冀6省市的地位下降 (其中北京最为明显),而津、琼地位保持稳定;在中部地区8省中,除了吉林和湖北在全国的份额下降外,其他5个省均有不同程度的提升;在西部地区除西藏外的11个省份中,仅有内蒙古、新疆和重庆的份额上升,而其他8个省的份额均下滑 (其中陕西和青海尤为显著)。
当一个区域制造业R&D投入实际增长量偏离其分享性增长量为正值且越大时,则意味着因其制造业R&D投入收益率较高而转入的创新要素或活动就越多,进而,其制造业R&D投入 (相对全国的)增长绩效按增长量衡量就越大;反之亦然。现从2000—2009年各省份制造业R&D投入转移性增长,来看其按增长量衡量的制造业R&D投入(相对全国的)增长绩效差异。
从表1来看,代表各省份制造业R&D投入转移性增长的总偏离分量为正值的省份有13个,表明这些省份制造业R&D增长绩效位列全国平均增长水平之上;依照该分量正值从大到小排名,依次为江苏、浙江、山东、山西、湖南、江西、内蒙古、重庆、安徽、河南、黑龙江、新疆和天津。上述分量为负值的省份有17个,亦即这些省份制造业R&D增长绩效低于全国平均增长水平;依照上述分量负值的绝对值从小到大排名,依次为海南、宁夏、青海、甘肃、云南、福建、贵州、吉林、广西、四川、辽宁、河北、湖北、上海、陕西、广东和北京。即以转移性增长量来讲,上海、广东、北京制造业R&D投入增长绩效明显落后于其他省份。
首先考察总偏离分量为正值的13个省份。如表1和表2所示,在这些省份中,产业结构分量和竞争力分量同为正的省份共有9个,分别是江苏、浙江、山东、天津、江西、河南、湖南、黑龙江和内蒙古,表明这9个省份制造业R&D投入高于全国平均增长水平的增长绩效是因其拥有初期有利的产业结构和较强竞争力所促成的。再从产业结构分量和竞争力分量的贡献率来看,在上述9个省份中,黑龙江和河南的产业结构分量贡献率显著大于竞争力分量,而其他7个省份竞争力分量的贡献率反过来显著大于产业结构分量。因而,黑龙江和河南的制造业R&D投入增长绩效高于全国平均增长水平,绝大部分来自其初期有利的产业结构作用,而其他7个省份较好的绩效主要是其具有较强的创新竞争力所致。产业结构分量为负和竞争力分量为正的省份共有4个,分别是山西、重庆、新疆和天津。它们的共同特点是,其竞争力效应明显甚至大大超过期初的产 业结构效应。
表1 2000—2009年中国各省份制造业R&D增长偏离—份额分析 (单位:亿元、%)
其次看总偏离分量为负值的17个省份。如表1所示,在这些省份中,产业结构分量和竞争力分量同为负的省份共有5个,分别是北京、广东、吉林、福建和云南。表明这5个省份制造业R&D投入增长绩效低于全国平均增长水平是由其初期不利的产业结构和竞争力较弱所促成的。再从产业结构分量和竞争力分量的贡献率来看,上述5个省份中,福建产业结构分量的贡献率超过竞争力分量,而其他4个省份竞争力分量的贡献率大于产业结构分量。福建制造业R&D投入的增长绩效低于全国平均增长水平,主要来自其不利的产业结构效应,其他4个省份增长绩效较差主要是其创新竞争力较弱所致。竞争力分量为负和产业结构分量为正的省份共有12个,分别是上海、辽宁、湖北、河北、广西、四川、贵州、宁夏、甘肃、陕西、青海和海南。不过,上述省份的竞争力效应的绝对值明显甚至大大超过其初期有利的产业结构效应,从而其竞争力分量的贡献率也远大于产业结构分量贡献率的绝对值。这些省份增长绩效较差关键在于其竞争力较弱。总的来看,在上述30个省份中,除了河南和黑龙江外,其他28个省份竞争力分量或其绝对值均显著大于产业结构分量或其绝对值。绝大多数省份制造业R&D增长绩效主要是受其正 (负)竞争力效应的促进 (制约)。
表2 2000—2009年各省份按制造业R&D投入增长的产业结构和竞争力分量表现分类
最后来看空间邻近效应。如表2所示,江苏、浙江、山东、安徽、江西和湖南6省因其拥有较强的竞争力,正在形成一个制造业R&D高增长的地理板块。其中,江苏、浙江和山东三省因其竞争力尤其突出,似乎正共同形成一个国内制造业R&D增长高地。而它们的这种高增长在空间上似乎对周边省份 (安徽、江西和湖南)也表现出明显的带动作用或溢出。从竞争力分量来看,北京、上海和广东在全国制造业R&D投入增长中的领跑地位已经丧失,而江苏、浙江和山东正崛起为新的领跑者。
如表1所示,从各省份增长率对全国增长率的偏离来看,在13个正向偏离的省份中,内蒙古、重庆和新疆3个西部省份位次较其增长量偏离情形明显前移,即按其增长率对全国的偏离衡量,该3个西部省份制造业R&D增长绩效更为突出;而从负偏离省份来看,除了北京和吉林外,最后5名省份都来自西部,上海和广东的排名较其增长量偏离情形也有前移,表明按增长率衡量其增长绩效较前按增长量偏离情形有所改善,但仍较靠后。
在产业结构较全国有利的21个中省份,令人吃惊的是有8个来自西部地区,其中宁夏、广西、内蒙古、青海和贵州更是在全国前列。一个重要原因是,这些省份制造业的行业结构较单一且其R&D投入主要集中在目前高于全国增速的几个行业上。此外,东部有山东、江苏、浙江和上海等7个省,中部有黑龙江、江西等6个省的产业结构较全国有利。
再从竞争力分量来看,内蒙古和山西竞争力位列浙江、江苏和山东之前,江西、重庆和新疆也表现不俗,因而,西部地区只有少数省份赶上全国步伐甚至处于领先地位。此外,中部地区的湖南、黑龙江、安徽、河南和吉林也具有竞争力,均表现出对东部省份的较快追赶。东部省份也分化为以浙江、江苏和山东为代表的继续走强省和以北京、上海和广东为代表的地位下降省。
(1)竞争力效应是绝大多数省份制造业R&D增长绩效最重要的影响因素。制造业R&D增长绩效领先于全国平均水平的省份共有13个,其中,东部省份有4个,中部省份有6个,而西部省份仅有3个;除了2个省份结构效应对增长绩效影响显著外,其他11个省份的增长绩效受其创新具有较强竞争力的促进。而制造业R&D增长落后于全国平均水平的17个省份增长绩效相对低下,主要受其创新上竞争力较弱影响。
(2)结构效应对大多数省份R&D增长绩效的影响不够显著,但拥有有利结构的省份总体上其结构效应随其专业化水平提升而提高。在9个具有不利结构效应的省份中,4个省份因具有较强竞争力而拥有较好的R&D增长绩效,5个省份因竞争力较弱而增长绩效较差。21个拥有有利结构的省份总体上表现出其结构效应随其专业化水平提升而提高,并且其中的12个省份正是凭借其有利的结构效应部分抵消了不利竞争力效应而使其R&D增长绩效下滑太快。
(3)东部地区因其内部各省份竞争力强弱出现明显分化而正在形成新的R&D增长空间格局。从驱动制造业R&D增长的竞争力分量来看,东部省份出现了较明显的分化:北京、上海和广东在R&D增长上已不再具有竞争力,江苏、山东和浙江正崛起为国内新的R&D增长引擎,并对周边的安徽、江西和湖南等省份有着明显的辐射带动作用或溢出效应。
(4)中部地区表现出对东部地区的快速追赶,西部地区相对东中部地区在增长绩效和竞争力上均表现出明显的落后。东部地区制造业R&D活动总体上专业化于低速增长行业,其高于全国平均水平的增长绩效来自于较强的竞争力;中部地区总体上也专业化于高增长行业,并且从增长率来看其竞争力已超过东部地区;西部地区不仅总体上专业化于低速增长行业,而且其竞争力较弱。
根据上述结论,可引申出以下政策含义:
(1)对于竞争力较弱的省份,应将引导创新要素聚集、加快科研基础设施改善、促进创新软环境优化作为促进R&D增长政策的重点。对于多数R&D增长绩效受不利竞争力效应制约的省份,建议从努力引导创新要素持续投入、促进科研基础设施不断改善、加快区域内部产学研知识有效流动出发,把不断改善和提升区域创新系统效能作为刺激其R&D投入的政策重点。
(2)应鼓励各省份依其优势选择若干有潜力或竞争力的R&D快速增长行业,使之通过提高这些行业R&D专业化水平和产业集群效应来加快R&D增长。对于那些制造业R&D增长面临不利产业结构影响的省份,建议其根据自身潜在优势,选择出有利于改善其结构效应的R&D快速增长行业,并采取有效的刺激措施加快其发展,以通过调整行业结构来促进其制造业R&D投入的增长。
(3)中央应采取有效措施加快提升京、沪、粤在先进制造业和战略性新兴产业上的创新竞争力。北京、上海和广东是我国科研基础最好、科研实力最强的地区,中央应采取有效措施,重点引导其在技术含量高、国际竞争激烈的先进制造业和战略性新兴产业的技术创新上加大投入,并使之成为我国参与全球高端和战略性新兴产业竞争的桥头堡。
(4)中央应及早制定加快促进西部地区自主创新能力提升的指导性政策。随着中部地区制造业创新活力的提升,中央应从促进地区均衡发展的角度,采取包括在西部地区专门设立促进地方特色产业发展的国家级科研机构,加大对当地大学在地方发展所需科技人才培养上的各项支持,采取税收全部扣除等办法鼓励当地企业设立R&D实验室等一系列有利于地方特色产业创新的政策,以期通过培育和提升地方特色产业的自主创新能力,加快西部经济发展。
[1]科技部、国家发展改革委教育部、财政部、国防科工局.《第二次全国科学研究与试验发展(R&D)资源清查主要数据公报(第一号)》[EB/OL].http://www.stats.gov.cn/tjgb/rdpcgb/qgrdpcgb/t20101122_402684873.htm,2011 -09 -09.
[2]Perloff H S,E S Dunn Jr,E E Lampard,R F Muth.Regions,Resources,and Economic Growth[M].Baltimore:Johns Hopkins University Press,1960.
[3]Ashby L.The Geographical Redistribution of Employment:Examination of the Elements of Change[J].Survey of Current Business,1964,44(1):13 -20.
[4]Loveridge S Selting C.A Review and Comparison of Shift-share identities[J].International Regional Science Review,1998,21(1):37-58.
[5]Franklin A David A.A Shift-share Method for the Analysis of Regional Fertility Change:An Application to the Decline in Childbearing in Italy,1952 – 1991[J].Geographical Analysis,2004,36(1):1 -20.
[6]Hoppes B.Shift-share Analysis for Regional Health Care Policy[J].The Journal of Regional Analysis& Policy,1997,27(1):35 -45.
[7]Mukherji,N Silberman J.Idea Generation:the Performance of U.S.States 1997—2007[J].Journal of Technology Transfer,2011,36(4):417-447.
[8]Randall J.Shift-share Analysis as a Guide to the Employment Performance of West Central Scotland[J].Scottish Journal of Political Economy,1973,20(1):1 -26.
[9]Dunn E.A Statistical and Analytical Technique for Regional Analysis[J].Papers of the Regional Science Association,1960,6(1):97-112.