制造业劳动生产率的空间差异及收敛性研究

崔春玲,崔 晓

吉林建筑大学经济与管理学院,吉林 长春 130000

0 引言

为应对日益激烈的市场竞争,推动制造业高端化、智能化、绿色化发展,制造业转型升级刻不容缓。在制造业发展方式转变过程中,资源流通、资金流通、人员流通、思想流通、要素大流通等会受到空间因素的极大影响,一个地区制造业的发展往往会影响邻近地区或更远地区。随着交通工具、运输方式、物流行业的发展,以及通信技术的发达,各地区的开放程度都较之前更高。但随着时代的发展,各省之间的经济发展水平差距仍然存在。从现实角度考虑,在交通和通信技术快速发展的时代,制造业劳动生产率并不会因为地理距离的远近而产生大的差别,反而地区之间的密切联系会加快收敛速度,但各地区的经济差距缩小趋势并不明显,且经济发展程度对制造业劳动生产率的增长有较大的影响。因此本文对劳动生产率在地理空间和经济差距因素影响下的差异进行分析,并对制造业劳动生产率在地理与经济因素影响下的收敛性进行检验,期望能为进一步缩小制造业劳动生产率差距与加快制造业转型升级提供理论参考。

1 研究方法与数据说明

1.1 研究方法

1.1.1 Dagum基尼系数

本文采用Dagum基尼系数法将总体差异分解为区域内差异、区域间差异以及超变密度3个部分[1-2]。具体计算和分解公式如下。

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在对整体进行基尼系数分解前,需要先对各个区域的制造业劳动生产率均值大小进行排序,再将G分解为区域内差异贡献Gw、区域间差异贡献Gnb以及超变密度Gt这3个部分,且满足条件G=Gw+Gnb+Gt。其中,区域j的基尼系数Gjj和区域内差异贡献Gw由式(2)、(3)计算;区域j和h之间的基尼系数Gjh以及贡献Gnb由式(4)、(5)计算;区域间超变密度Gt由式(6)计算得出。

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1.1.2 基于空间计量模型的收敛性检验方法

如果各省制造业劳动生产率增长速度与初始水平存在负向关系,则说明制造业呈现绝对β收敛。考虑到我国制造业劳动生产率可能存在空间相关性,因此有必要引入空间面板模型进行绝对β收敛分析[3-4],空间计量模型主要包括空间滞后模型、空间误差模型和空间杜宾模型。Elhorst[5]指出,如果同时存在空间误差和空间滞后效应,且LM检验结果拒绝OLS模型,则应选择空间杜宾模型。具体的模型如下。

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式中:i为省份;t为时间;yi,t+1、yi,t分别为i省份在t+1时期和t时期的制造业劳动生产率水平;ln(yi,t+1/yi,t)为i省份在t至t+1时期跨度内制造业劳动生产率水平的年度增长率;W为空间权重矩阵,本文选取地理距离和经济距离构建空间权重矩阵;λ、ρ为空间相关系数,反映相邻地区对本地区制造业劳动生产率的影响;ξit为随机误差项;β为收敛系数,若β<0,则说明制造业劳动生产率存在绝对β收敛趋势,收敛速度为θ=-ln(1+β)/T。经济距离空间权重矩阵[6]的计算公式为:

(13)

式中:Qi和Qj分别为第i省和第j省人均GDP;dij为i省和j省的地理距离。

1.2 数据说明

选取2003—2019年全国31个省(直辖市、自治区)制造业的数据作为劳动生产率测算的样本,数据来源主要取自于31个省(直辖市、自治区)规模以上工业企业的年度统计资料,由各省(直辖市、自治区)制造业分行业的统计数据汇总得到,部分缺失值采用近3年平均增长率进行填补。劳动生产率由制造业总产值/年均就业人数计算得到,劳动生产率增长率采用两期对数之差近似表示。

2 制造业劳动生产率的空间差异分析

2.1 地理空间差异分析

本节利用Arcgis软件对2003—2019年制造业劳动生产率增长率及其分解因素的空间分布进行可视化分析,采用自然断点法划分为5种类型,结果为:劳动生产率增长率在0.71～1.02的省有新疆、广东、浙江、天津;劳动生产率增长率在1.03～1.34的省(直辖市、自治区)有黑龙江、辽宁、河北、河南、福建、上海;劳动生产率增长率在1.35～1.53的省有北京、江苏、湖北、湖南、江西、广西;劳动生产率增长率在1.54～1.74的省(直辖市、自治区)有吉林、内蒙古、山西、宁夏、山东、安徽、青海、四川、重庆、云南、海南;劳动生产率增长率在1.75～2.13的省(直辖市、自治区)有贵州、陕西、甘肃、西藏。

由结果可知,2003—2019年制造业劳动生产率增长率存在空间差异性,但相邻地区之间的空间差异性较小。从总体来看,制造业劳动生产率增长较快的省(直辖市、自治区)多集中在西部地区,东部地区的大部分省(直辖市、自治区)制造业劳动生产率增长较慢。具体来看,2003—2019年,西部大开发地区制造业劳动生产率增长速度较快,例如甘肃、陕西、贵州、西藏,其中甘肃与陕西交界,地理位置相邻。青海、云南、重庆均与四川交界,吉林、山西均与内蒙古交界,以上省(直辖市、自治区)制造业劳动生产率的增长速度与相邻省处于同一类型中。东部沿海地区的大部分省(直辖市、自治区)制造业劳动生产率增长速度较慢,例如广东、浙江等。湖南、湖北、广西以及江西之间地理距离较近且均位于我国南部地区,其制造业劳动生产率的增长速度相差较小。宁夏、山西、辽宁均与内蒙古交界,且制造业劳动生产率的增长速度处于同一等级中。部分环渤海地区例如辽宁、河北、天津制造业增长速度均位于1.02～1.34,可见制造业劳动生产率增长率的区域特征明显,地理距离可对制造业劳动生产率的差异产生影响。

2.2 经济区域差异分析

将选取的31个省(直辖市、自治区)按照经济发展水平划分为东、中、西、东北4个区域,并采用Dagum基尼系数对制造业劳动生产率进行差异性分析。

图1绘制了4个区域制造业劳动生产率差异来源贡献率的演变趋势,主要包含区域内贡献率、区域间贡献率和超变密度贡献率3个方面。从图中可以看出,不同的差异来源呈现了不同的变化趋势,导致制造业劳动生产率差异的来源依次是区域间差异、区域内差异和超变密度,且区域间差异是制造业劳动生产率差异的主要来源,约占据了总体差异的一半以上。其中,区域内差异呈现了稳中有升的发展态势,贡献率由2003年的16.84%上升至2019年的24.24%,年均上升0.44%;区域间差异贡献呈现了较大幅度的下滑,由2003年的76.41%下降至2019年的53.55%,年均下降1.34%;超变密度贡献率先从2003年的6.75%上升到2016的37.04%,但在2016—2019年期间呈现下降趋势。不难看出,尽管制造业劳动生产率区域间差异贡献率降幅较为明显,但在考察期内始终位居第1,且在绝大多数年份里,区域间差异的贡献率超过了50%。

图1 制造业劳动生产率差异来源的贡献率

综上,区域间差异是4个区域制造业劳动生产率差异的最主要因素,超变密度贡献率在2014年后超过了区域内贡献率,成为影响制造业劳动生产率区域差异的次要因素。从3个差异来源的变化趋势来看,区域内差异贡献在逐步提升,而区域间差异的贡献在逐步下降,意味着我国制造业劳动生产率可能存在一定程度的收敛现象。

为了对制造业劳动生产率区域间差异进行深入分析,绘制制造业劳动生产率区域间差异的变化趋势(见图2),从考察期内区域间Dagum基尼系数的均值来看,区域间制造业劳动生产率发展差距从大到小排序分别为东部与中部(0.187 5)、东部与西部(0.182 8)、东部与东北(0.167 2)、中部与东北(0.143 3)、西部与东北(0.138 0)、中部与西部(0.107 3)。由此可以发现,在4个区域间,东部与其他区域制造业劳动生产率的差异较大,且东部地区的经济发展水平与其他地区相差也较大,因此在一定程度上反映了经济发展差距会影响制造业劳动生产率的差异性,经济发展差距越大,制造业劳动生产率存在的差距越大。

图2 制造业劳动生产率区域间基尼系数

此外,区域间制造业劳动生产率基尼系数在不同时期呈现了不同的特征。从整个考察期来看,东部与中部、东部与东北、中部与东北的发展差异呈现上升趋势,其中东部与东北差异上升趋势最为明显,中部与东北的差异在2012年达到最大值0.175 7。东部与西部、中部与西部、西部与东北的发展差异呈现下降趋势,均在2015年差异达到最小值,其中中部与西部差异基本保持稳中有升的状态。综上,东部与其他区域发展差异较大,反映了经济发展差距对制造业劳动生产率差异具有较大的影响。从变化趋势来看,尽管在考察期内有所波动,但西部与其他区域的差异总体呈现下降趋势。

3 制造业劳动生产率的收敛性检验结果分析

为探索地理距离和经济差距对制造业劳动生产率收敛性的不同影响,本文构建了地理距离和经济距离2种不同的空间权重矩阵。

3.1 制造业劳动生产率的空间相关性检验

在进行空间绝对β收敛性检验之前,首先对制造业劳动生产率的全局莫兰指数进行测算,以检验其空间相关性,结果见表1。可以发现,无论是在地理距离权重矩阵还是经济距离权重矩阵下,大部分年份的全局莫兰指数为正值且通过显著性检验,2015—2019年的全局莫兰指数呈现负值,但未通过显著性检验。这表明制造业劳动生产率具有空间相关性,制造业劳动生产率的增长会受到其他地区的影响。

表1 2003—2019年制造业劳动生产率的莫兰指数值

3.2 不同权重矩阵下制造业劳动生产率收敛性检验结果

根据LM检验结果以及Hausman检验结果(拒绝随机效应的原假设)选择空间误差模型(式)对制造业劳动生产率的收敛性进行检验。表2显示了制造业劳动生产率的绝对β收敛性检验结果。从收敛系数来看,地理距离权重矩阵下的β值为-0.301,经济距离权重矩阵下的β值为-0.256,收敛系数均为负值,表明制造业劳动生产率低的省(直辖市、自治区)比制造业劳动生产率高的具有更快的增速,随着时间的推移,制造业劳动生产率具有收敛至同一稳态水平的趋势。从收敛速度来看,经济距离权重矩阵下的收敛速度比地理距离权重矩阵下的收敛速度慢,这说明经济差距会对各省(直辖市、自治区)制造业劳动生产率的增长速度产生较大影响。

表2 制造业劳动生产率的绝对β收敛检验结果

4 结束语

本文首先分析了制造业劳动生产率在地理空间和经济区域的差异,进而通过空间绝对β收敛模型检验了地理距离权重矩阵和经济距离权重矩阵下的收敛性,探索地理距离和经济差距对制造业劳动生产率的不同影响,得出如下结论。

1)从地理空间的差异来看,制造业劳动生产率增长率的空间差异特征明显,地理距离较近的省(直辖市、自治区)之间增长速度相差较小。

2)从经济区域的差异来看,制造业劳动生产率差异主要来源于区域间差距,但区域间差异的贡献率在逐步下降,区域内差异的贡献率在逐步提升。东部与其他区域间的发展差距较大,在一定程度上能够反映出经济距离对制造业劳动生产率差异产生的影响。

3)收敛性检验结果显示制造业劳动生产率呈现绝对β收敛,但经济距离权重矩阵下的收敛速度比地理距离权重矩阵下的收敛速度慢,地理距离与经济距离对制造业劳动生产率收敛性的影响不同。

基于上述结论提出以下政策建议:第一,发挥区域优势,充分利用各地的资源优势,因地制宜,制定适合该地区制造业发展的政策,激发其优势;第二,加大对制造业落后地区的投资及相关政策的支持力度,改善制造业发展空间不均衡的局面,促进制造业协调发展;第三,优化制造业发展环境,实现制造业的良性发展。