尤文龙,王宫成
(1.东北财经大学产业组织与企业组织研究中心,辽宁 大连 116025;2.中国中车集团公司,北京 100036)
2018年习近平总书记在深入推进东北振兴座谈会上强调,东北地区是重要的工业和农业基地,战略地位十分重要。作为维护国防、粮食、生态、能源和产业安全的重要老工业基地,东北地区的产业融合发展成为深化改革、培育新动能和激发创新活力的关键路径和载体。2017年东北地区第二产业增加值占全国比重仅为5.7%,与2003年东北振兴战略伊始的9.9%相比,反而下降了4.2个百分点;2018年辽宁、吉林和黑龙江地区生产总值的增速分别为5.7%、4.5%和5.0%,均低于全国6.6%的平均水平。在东北经济下行结束且逐步企稳的关键时期,实现传统产业供给侧结构性改革和新兴产业培育,对于加快东北地区产业融合和产业振兴具有重要的理论意义和现实意义。
从东北地区传统产业与新兴产业融合发展现状来看,2017年辽宁规模以上装备制造业、石化、冶金和农产品加工业增加值占规模以上工业增加值比重高达83.0%,其中高端装备制造业增加值占比仅为5.8%,高技术制造业占第二产业固定资产投资比重仅为12.3%;吉林新兴产业增加值占工业增加值比重为15.1%;黑龙江新兴产业投资4 210.6亿元,增长10.4%。东北地区传统产业仍然位居产业主导地位,新兴产业规模和比重亟待提升,传统产业转型升级和新兴产业壮大,成为提高东北地区产业融合发展质量的政策目标。由此可见,东北全面振兴和全方位振兴必须解决的关键问题在于产业结构和经济结构问题,东北传统产业调整改造与新兴产业培育壮大能否实现融合发展,是加快推进东北经济高质量发展的重大理论问题和实践问题。
2013年国家发展和改革委员会印发《全国老工业基地调整改造规划(2013—2022年)》,东北34个城市中有23个入选该名单,表明东北老工业基地调整改造任务仍然十分艰巨,2010年国务院发布《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》,两项政策的交汇为研究产业融合政策效果提供了条件,对东北地区传统产业与新兴产业融合效果进行检验,对于加快提升产业融合质量、以产业振兴实现东北全面振兴具有重要的理论意义和现实意义。
作为传统产业升级和新兴产业培育壮大的阶段性演进规律和趋势,产业融合历来受到政府部门重视,成为制定产业政策需考虑的重点问题,学者们对此进行了大量理论探讨、定量测度和实证研究。现有关于传统产业与新兴产业融合发展的研究主要集中在融合发展机理方面。孙军和高彦彦[1]从新兴产业与传统产业互动维度对产业融合和产业结构的变迁逻辑进行了理论分析,基于螺旋上升模型的研究认为,传统产业可以升级为新兴产业,而培育新兴产业可以为传统产业升级奠定基础,以发挥比较优势的思路去壮大新兴产业有利于实现产业融合质量的提升。梁威和刘满凤[2]基于耦合协调评价模型对新兴产业与传统产业耦合协调度进行定量测度,认为协调度呈现缓慢上升趋势,且东部地区高于西部地区,新兴产业滞后于传统产业,是耦合协调度低下的主要原因。
产业融合发展评价的对象主要集中在信息业与制造业的关系或具体产业案例等方面,融合发展效果的实证研究主要采用传统的面板数据回归分析等方法。汪芳和潘毛毛[3]认为,相比劳动密集型产业与资本密集型产业,技术密集型产业更易产生融合,信息业与制造业融合发展对制造业成长的贡献大于绩效提升。高智和鲁志国[4]运用耦合评价模型测度了装备制造业和高技术服务业的融合水平,研究结果显示,产业联动性较高但耦合协调度偏低,产业融合发展水平总体不高,且呈现东部高于西部的特征。Banker 等[5]认为,电子科技将降低企业成本,导致产业融合与产业绩效之间存在正相关关系。Liao和Tu[6]认为,在低不确定情形下,信息化可以有效推动制造业发展,但产业融合不显著;在高不确定情形下,产业融合可以推动制造业发展,但信息化对制造业发展的影响不显著。
在推动传统产业与新兴产业融合发展的产业政策方面,现有文献主要基于政府补贴和技术进步方式选择等角度进行机制设计和政策落地。王宇和刘志彪[7]研究了差异化补贴方式对新兴产业和传统产业发展的影响,认为生产补贴短期内推动新兴产业但抑制传统产业发展,在不具有可持续性的情况下不利于长期的技术进步,是否存在高水平的知识溢出效应,是补贴能否推动新兴产业与传统产业均衡发展的关键因素,对新兴产业与传统产业融合阶段的研判,是动态调整和优化政府补贴的主要依据。陆立军和于斌斌[8]对新兴产业与传统产业的融合阶段、企业行为和政府策略进行了理论和实证检验,认为产业融合先后经历相互适应、协同发展和分化替代等过程,政府行为和骨干企业显著影响融合度及趋势,分别对新兴产业和传统产业采取相应的产业政策并搭建创新平台是地方政府提升融合质量的重要抓手。余泳泽和刘大勇[9]对传统产业和新兴产业技术进步路径的差异化特征进行了理论和实证检验,认为传统产业技术进步主要以技术引进和模仿创新为主,而新兴产业则主要以自主创新为主。Legewie[10]认为,尽管20世纪80年代日本进行了区域间的自由化发展,但政治或经济政策仍然是阻碍产业深度融合的关键要素。李少林[11]认为,传统产业改造与新兴产业培育所构成的“双峰逼近效应”,能够倒逼政府产业政策的目标制定,政府科技支出资金的比例与产业协同度无明显正相关关系,而人力资本的积累则促进了产业协同度提升。
现有文献的局限性主要体现在:一是理论分析的主观性较强,呈现出较为粗糙的特征,传统产业与新兴产业融合发展水平的测度模型或方法相对单一;二是仅以部分代表性行业为例测算融合度,研究范围比较狭窄;三是就传统产业与新兴产业融合效果的实证研究指标维度仅局限于产业绩效方面,对指标体系缺乏全面设计和评价。本文的贡献主要体现在:一是选取传统产业与新兴产业分化相对较为明显的东北地区34个城市作为研究对象,具有较强的针对性;二是以传统产业改造升级政策与新兴产业发展战略实施的时间交汇节点作为产业融合发展效果准自然实验的关键依据,具有较高的合理性;三是以《全国老工业基地调整改造规划(2013—2022年)》确立的改造目标构造多维效果评价指标并分别进行经验研究,能够为推动传统产业与新兴产业融合发展质量提升的政策设计提供稳健的经验依据。
本文选取东北地区34个城市的面板数据研究传统产业与新兴产业融合发展效果,以2003年第一轮东北振兴为研究的时间起点,考虑到数据的可获得性,研究区间取至2016年,相关原始数据主要来源于中经网统计数据库、Wind资讯金融终端、《中国城市统计年鉴》《中国统计年鉴》《辽宁省统计年鉴》《吉林省统计年鉴》《黑龙江省统计年鉴》等,数据处理过程中对相关单位进行了统一换算,并对除比重外的绝对数均取自然对数,个别缺失值采取移动平均法或加权平均法补齐。
1.被解释变量
为体现产业融合发展政策效果的研究意义、合理性和权威性,本文以《全国老工业基地调整改造规划(2013—2022年)》所确定的调整改造目标维度设置被解释变量,主要从产业结构、基础设施、节能减排和科技创新等角度进行指标设计。借鉴干春晖等[12],用第三产业增加值与第二产业增加值之比(upg)衡量产业结构优化升级;参考蔡晓慧和茹玉骢[13]的指标设计思路,并基于数据可得性,用一般公共预算支出(lnexp)衡量基础设施水平;参考林伯强和李江龙[14],用单位GDP用电量(ele)和工业二氧化硫排放量(lnemi)衡量节能减排成效;参考李小平和李小克[15],用第二产业劳动生产率(lnpro)衡量科技创新能力。
2.解释变量
本文以东北三省为研究对象,由于《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》于2010年起实施,《全国老工业基地调整改造规划(2013—2022年)》名单于2013年公布,因而本文将传统产业与新兴产业融合发展政策(pol)实施的时间节点取在2013年,综合考虑数据的可得性和准自然实验的实施前提,划定研究区间为2003—2016年,如果该城市被纳入传统产业与新兴产业融合发展政策实施范围,2003—2012年该城市pol赋值为0,2013—2016年该城市pol赋值为1。在DID模型中,设置虚拟变量treat划分实验组和对照组,以入选名单的23个城市为实验组(treat=1),东北地区其余11个城市为对照组(treat=0)。在此基础上,构造交互项变量pol×treat,用于衡量传统产业与新兴产业融合发展政策的净效应。
3.控制变量
由于产业融合发展效果通常受到投资、科技、开放程度、外资、经济发展水平、人口布局、工业结构、消费需求和信息化等方面的影响,本文参考江小涓[16]、谭海鸣等[17]与郭家堂和骆品亮[18],选取城市固定资产投资(lnconstr)、一般公共预算科学技术支出(lntec)、进出口总额占比(tra)、外商直接投资(lnfdi)、人均地区生产总值(lnper)、人口密度(lnden)、第二产业增加值占地区生产总值比重(str)、社会消费品零售总额(lnconsu)、互联网宽带接入用户数(lnint)等指标作为控制变量,各指标维度的控制变量根据经济理论分别确定。
根据《全国老工业基地调整改造规划(2013—2022年)》,将省会城市和计划单列市市辖区不列入到实验组,原因在于单一的市辖区影响较小,因此,出于简化处理的考虑,本文设定鞍山、抚顺、本溪、锦州、营口、阜新、辽阳、铁岭、朝阳、盘锦和葫芦岛等辽宁11个地级市,吉林、四平、辽源、通化、白山和白城等吉林6个地级市;齐齐哈尔、牡丹江、佳木斯、大庆、鸡西和伊春等黑龙江6个地级市,共计23个地级市作为传统产业与新兴产业融合发展政策实施的实验组。沈阳、大连和丹东等辽宁3个城市,长春和松原等吉林2个城市,哈尔滨、鹤岗、双鸭山、七台河、黑河和绥化等黑龙江6个城市,共计11个城市作为对照组。基本计量模型设定如下:
yit=α0+α1polit+α2treatit+α3polit×treatit+α4Xit+εit
其中,y代表上述一系列被解释变量;i和t分别代表城市和年份;X代表上述一系列控制变量;ε代表随机扰动项。本文重点考察α3的符号,即传统产业与新兴产业融合发展政策效果的方向。主要变量的描述性统计如表1所示。
表1主要变量的描述性统计
采取DID模型进行政策效果评估最重要的假设前提是实验组与对照组满足共同趋势假设,即假如不存在传统产业与新兴产业融合发展政策,34个城市各项目标效果变量的变化没有系统性差异。
表2是传统产业与新兴产业融合发展政策对产业结构升级影响的DID模型回归结果。
表2传统产业与新兴产业融合发展政策对产业结构升级影响的DID模型回归结果
注:括号内是标准误,***、**和*分别表示在1%、5%和10%水平上显著,下同。
从表2可以看出,列(1)pol×treat的系数在5%的水平上显著,列(2)—列(4)pol×treat的系数均在1%的水平上显著,表明传统产业与新兴产业融合发展政策对产业结构升级具有显著正向影响。当加入控制变量后,pol×treat的系数变化较小,表明回归结果具有较强的稳健性。本文以列(4)对回归结果进行解释,固定资产投资对产业结构升级的影响显著为负,一般公共预算科学技术支出对产业结构升级的影响显著为负,第二产业劳动生产率对产业结构升级的影响显著为负,进出口总额占比对产业结构升级的影响显著为负,外商直接投资显著对产业结构升级的影响显著为正,人口密度对产业结构升级的影响显著为正,其余控制变量对产业结构升级的影响不显著。为深入验证该回归结果的准确性,需采取共同趋势假设检验。
表3是传统产业与新兴产业融合发展政策对一般公共预算支出影响的DID模型回归结果。
表3传统产业与新兴产业融合发展政策对一般公共预算支出影响的DID模型回归结果
从表3可以看出,pol×treat的系数均为负数,但均不显著,表明传统产业与新兴产业融合发展政策并未提高一般公共预算支出。即传统产业与新兴产业融合发展政策对一般公共预算支出的提升效果较差,东北地区基础设施及其服务能力亟待加强,老工业基地调整改造仍有较大的公共支出缺口。
表4是传统产业与新兴产业融合发展政策对单位GDP用电量影响的DID模型回归结果。
表4传统产业与新兴产业融合发展政策对单位GDP用电量影响的DID模型回归结果
从表4可以看出,pol×treat的系数均在1%的水平上显著为负,表明传统产业与新兴产业融合发展政策起到了节约能源和提高能效的作用。一般公共预算科学技术支出对单位GDP用电量的影响显著为负,表明科技投入对能源效率提升起到了推动作用;外商直接投资对单位GDP用电量具有微弱的显著正向影响,表明东北地区外资引进主要体现在高能耗行业;人均地区生产总值显著降低了单位GDP用电量;互联网宽带接入用户数显著增加了单位GDP用电量。
表5是传统产业与新兴产业融合发展政策对工业二氧化硫排放量影响的DID模型回归结果。
表5传统产业与新兴产业融合发展政策对工业二氧化硫排放量影响的DID模型回归结果
从表5列(1)—列(3)pol×treat的系数来看,传统产业与新兴产业融合发展政策对工业二氧化硫排放量的影响不显著,从列(4)来看,甚至具有不显著的正向影响,表明东北地区仍是粗放式发展模式,产业融合发展并未降低二氧化硫排放量。一般公共预算科学技术支出和人口密度均显著提高了工业二氧化硫排放量,外商直接投资和人均地区生产总值显著降低了工业二氧化硫排放量。
表6是传统产业与新兴产业融合发展政策对第二产业劳动生产率影响的DID模型回归结果。
表6传统产业与新兴产业融合发展政策对第二产业劳动生产率影响的DID模型回归结果
从表6列(1)—列(3)pol×treat的系数来看,传统产业与新兴产业融合发展政策对第二产业劳动生产率的正向影响不显著,从列(4)来看,甚至有不显著的负向影响,表明东北地区产业融合发展政策的科技创新绩效不显著,产业融合发展政策的技术协同层面存在较大短板,亟待通过产业融合实现老工业基地自主创新能力提升。
在DID模型不满足共同趋势假设的情况下,Heckman等[19-20]推出PSM-DID模型,能够有效克服不满足共同趋势假设的问题,成为政策效果评估广泛应用的方法[21]。实验组与对照组在受到传统产业与新兴产业融合发展政策的作用之前不能够完全满足共同趋势假设,由此引发的问题可以由匹配估计量进行解决,倾向得分匹配方法在此时具有较强的应用价值[22]。运用核匹配法计算权重的具体思路是:一是用实验组的变量与控制变量估计倾向得分;二是估算实施传统产业与新兴产业融合发展政策的城市结果变量的前后变化,对每一个实施城市i,估计与之相匹配的全部没有实施政策的城市在该政策实施前后的变化情况;三是将实施政策的城市在实施政策前后的变化减去匹配后没有实施政策的城市变化,可得该政策的平均处理效应,可衡量传统产业与新兴产业融合发展政策对实验组城市的影响。
从本文DID模型回归结果来看,表2pol×treat的系数和表4pol×treat的系数显著,可进行共同趋势假设检验。共同趋势假设检验步骤:首先,利用Stata14.0对2003—2016年每年生成一个虚拟变量(yrdum1—yrdum14),即当year=2003,yrdum1取值为1,其余为0;……,year=2016,yrdum14取值为1,其余为0。其次,生成政策实施之前年份的虚拟变量(yrdum1—yrdum10)与实验组虚拟变量(treat)的交互项,记为treat*,将treat*加入到DID模型中。最后,通过比较未加入控制变量和加入控制变量的pol×treat的系数显著性及treat*的系数显著性来识别是否满足共同趋势假设检验,若加入控制变量后,pol×treat的系数依然显著,且treat*系数不显著,表明通过共同趋势假设检验,否则表明未通过共同趋势假设检验。传统产业与新兴产业融合发展政策对产业结构升级影响的共同趋势假设检验结果表明,(3)限于篇幅,共同趋势假设检验结果未在正文列出,留存备索。未加入控制变量的pol×treat的系数为0.244,在10%的水平上显著,加入控制变量后,pol×treat的系数为0.252,且在5%的水平上显著,而且treat*的系数均不显著,意味着DID模型回归结果通过了共同趋势假设检验,即表2的回归结果是可靠的。传统产业与新兴产业融合发展政策对单位GDP用电量影响的DID模型回归模型的共同趋势假设检验结果显示,未加入控制变量的pol×treat的系数为-0.033,在10%的水平上显著,加入控制变量后,pol×treat的系数为-0.025,且不显著,而且treat*的系数大部分变得显著,意味着DID模型回归结果未通过共同趋势假设检验,需进一步基于PSM-DID模型进行估计,以克服不满足共同趋势假设检验所带来的偏差。
本文采用Probit模型进行倾向指数的估计,从协变量回归结果来看,一般公共预算科学技术支出、人均地区生产总值和互联网宽带接入用户数对单位GDP用电量的影响均显著,一般公共预算科学技术支出和人均地区生产总值对单位GDP用电量均有显著正向影响,意味着东北地区发展方式转变仍任重道远;互联网宽带接入用户数显著降低了单位GDP用电量。基于核匹配方法估计PSM-DID估计量,其结果为-0.101,在1%的水平上显著,表明基于PSM-DID模型估计的回归结果验证了传统产业与新兴产业融合发展政策显著降低了东北地区单位GDP用电量的结论。引入选项test检验协变量的平衡性,结果显示,四个协变量lntec、lnfdi、lnper和int在实验组与对照组之间不存在显著差异,满足协变量平衡性,PSM-DID模型的估计结果有效。(4)限于篇幅,PSM-DID模型回归结果未在正文列出,留存备索。
本文以2003—2016年东北地区34个城市的相关数据为研究样本,基于2010年《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》与2013年《全国老工业基地调整改造规划(2013—2022年)》的政策交汇点,以东北地区23个入选老工业基地调整改造的城市为实验组,其余11个城市为对照组,运用DID模型和PSM-DID模型对传统产业与新兴产业融合发展政策的实施效果进行准自然实验研究。研究结果表明,传统产业与新兴产业融合发展政策对东北地区产业结构升级有显著正向影响,对单位GDP用电量有显著负向影响,对一般公共预算支出、工业二氧化硫排放量和第二产业劳动生产率的影响均不显著。
基于东北地区传统产业与新兴产业融合发展存在的关键问题和准自然实验研究结论,笔者提出以下政策建议:一是深入贯彻落实习近平总书记在东北振兴座谈会上的重要讲话精神,全面推进《全国老工业基地调整改造规划(2013—2022年)》的任务和目标落实,优化城市空间结构,着重在基础设施建设和城市服务功能方面进行预算安排的倾斜,以支持老工业基地改造提升;二是践行“绿水青山就是金山银山”的绿色发展理念,坚持淘汰落后产能和相应的供给侧结构性改革,将污染物减排作为工业高质量发展的首要任务;三是实施创新驱动战略,发挥传统产业与新兴产业的技术协同性,推动工业内部的创新要素结构优化,以推动创新绩效和生产率的提升;四是以更高的开放水平和更优质的外资进入为抓手,焕发老工业基地的生机,盘活东北老工业基地各类要素的国际流动,使得市场机制在产业融合过程中起到决定性作用,从而提升传统产业与新兴产业融合发展效果。