创新型产业集群试点政策与地区全要素生产率提升

来源:优秀文章 发布时间:2023-04-07 点击:

内容提要:采用2004-2019年地级市面板数据,将创新型产业集群试点政策视为准自然实验,建立渐近双重差分模型,实证研究创新型产业集群试点政策对地区全要素生产率的影响效果及作用机制。结果表明,创新型产业集群试点政策能显著促进地区全要素生产率提升,技术创新和产业结构升级是创新型产业集群试点政策促进地区全要素生产率提升的主要渠道,并且创新型产业集群试点政策对地区全要素生产率的影响效果在经济规模、人口规模、地理位置等方面存在差异。

当前中国经济已经转入高质量发展阶段,经济发展面临发展模式转变、经济结构调整等挑战,因此需要实现经济发展由要素驱动向创新驱动转变,提升全要素生产率对经济增长的贡献。而提升全要素生产率,需要积极促进高新技术产业发展,促进产业结构升级。为促进新兴产业发展,实现产业结构升级和突破产业低端锁定,2011年科技部依据《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》,启动了“创新型产业集群建设工程”,之后开始在全国选择若干城市作为创新型产业集群建设试点,截至2020年已经有61个产业集群入选科技部的创新型产业集群试点名单。创新型产业集群试点作为产业政策的一种创新,旨在通过培育科技产业和企业的竞争优势,促进新兴产业集群发展。那么,创新型产业集群试点政策对地区全要素生产率有何影响?又通过何种作用机制影响地区全要素生产率?本文对上述问题进行研究,所得出的研究结论对于推动创新型产业集群试点政策实施和促进经济高质量发展具有重要的理论和现实意义。

当前关于创新型产业集群试点政策的研究,大致可以分为三类:第一类主要采用三阶段DEA模型等对创新型产业集群的投入产出效率进行评估(陈升等,2019);
第二类主要对创新型产业集群的现状、特征、分布及培育等进行研究(李金华,2020);
第三类主要是研究创新型产业集群对区域创新能力、高新技术产业发展等的影响(王欢,2022)。以上关于创新型产业集群试点政策的研究,拓宽了本文的研究空间。但是鲜有文献考察创新型产业集群试点政策对地区全要素生产率的影响。创新型产业集群试点政策作为促进地区高新技术产业发展的重要政策,通过提升区域创新能力、促进高新技术产业的发展,可能会影响地区全要素生产率。

本文可能的边际贡献主要有以下几点:一是利用创新型产业集群试点政策这一准自然实验,建立渐近双重差分模型,探究创新型产业集群试点政策对地区全要素生产率的影响。二是分析创新型产业集群试点政策影响地区全要素生产率的作用机制,并且从经济规模、人口规模、地理位置等方面进行异质性检验,丰富了相关文献,也对继续推动创新型产业集群试点政策和促进经济高质量发展具有积极的政策启示。

1. 政策背景

为培育产业竞争优势,促进产业集群发展,将企业发展、地方经济发展与国家战略导向结合起来,科技部于2011年出台了《创新型产业集群建设工程实施方案(试行)》,2013年出台了《创新型产业集群试点认定管理办法》,同年批复了中关村等10个创新型产业集群试点。2014年批复了22个创新型产业集群试点,2017年批复了29个创新型产业集群试点。创新型产业集群试点政策被认为是发展和培育战略性新兴产业的重要手段,通过对产业集群的顶层设计,确定区域内新兴产业的发展方向,完善地区科技服务体系,将企业培育、技术服务、金融服务纳入考核评价体系,将优势资源向创新型产业倾斜,形成地区创新型产业集群,发挥创新型产业集群在地区产业升级、产业承接、创新带动的促进作用,提升地区竞争能力。创新型产业集群试点城市名单如表1所示。

表1 创新型产业集群试点城市

2. 理论机制

结合现有文献,本文从技术创新和产业结构升级两方面,分析创新型产业集群试点政策对地区全要素生产率的作用机制。

(1) 创新型产业集群试点政策通过促进技术创新,进而促进地区全要素生产率提升。一方面,创新型产业集群试点政策促进试点地区高新技术产业集聚,通过产业集聚形成劳动力市场共享、创新要素流动等效应,促进地区创新要素集聚,从而推动地区技术创新水平提高;
另一方面,创新型产业集群试点政策通过将金融服务纳入考核评价体系,缓解企业的融资压力,促进企业技术创新;
此外,创新型产业集群试点政策通过促进企业与高校等科研单位的对接和交流,建立各种科研平台,拓宽了研发创新资金获取渠道,降低了企业创新所面临的风险,激励企业进行技术创新,进而促进地区技术创新水平提升。在微观层面,技术创新通过改变企业生产要素的使用比例,降低了企业对资本、劳动等生产要素的依赖,从而使得全要素生产率提升(Cohen和Levinthal,1990;
王薇和艾华,2018);
在宏观层面,技术创新改善了资源的配置效率,使得资源从低生产率部门转移到高生产率部门,有利于全要素生产率提升(刘传明和马青山,2020)。

(2) 创新型产业集群试点政策通过促进产业结构升级,进而促进地区全要素生产率提升。一方面,地方政府会将地区科技企业、战略性新兴产业发展与地区发展战略相结合,出台有利于本地区新兴产业、优势产业集群发展的政策,支持数字经济、5G技术、新能源汽车等产业集群发展,促进高科技产业与传统产业融合,对传统产业进行技术改造,促进本地区高技术产业集群发展,从而推动产业结构升级;
另一方面,创新型产业集群试点政策通过促进产业集群内部分工合作,完善地区产业集群上下游产业链,为产业结构升级创造了条件。关于产业结构升级与全要素生产率,刘传明和马青山(2020)研究认为产业结构升级通过改变产业之间的分工合作,通过提升产业专业化协作程度等途径促进全要素生产率提高。杨慧梅和江璐(2021)、张跃(2020)等研究表明产业结构升级能够推动全要素生产率提升。

1. 研究模型

本文将创新型产业集群试点政策视为准自然实验,建立渐近双重差分模型,研究创新型产业集群试点政策对地区全要素生产率的影响。具体模型设置如下:

TFPit=a+βi×treat×post+δi∑Xit+ui+vt+eit

其中,TFP表示被解释变量,为地区全要素生产率;
treat表示组别虚拟变量;
post表示创新型产业集群试点政策实施前后虚拟变量;
X表示控制变量;
u、v、e分别表示地区固定效应、时间固定效应、残差项;
下标i、t分别表示地区、时间。

2. 变量说明

(1) 被解释变量全要素生产率(TFP)。借鉴邱子讯和周亚虹(2021)的做法,采用Malmquist指数法进行计算。由于计算出的结果是全要素生产率的增长率,并非地区全要素生产率,因此本文以2004年为基期,将各地区2004年全要素生产率均设置为1,然后通过累计相乘得到全要素生产率(TFP)。计算全要素生产率所需要各变量如下:产出变量是各个地区的实际国内生产总值,以2004年为基期,采用各个地区所在省市国内生产总值指数进行平减。投入变量分别包括地区资本存量和地区就业人数。地区资本存量借鉴张军和章元(2003)的做法,通过永续盘存法进行计算,资本折旧取9.6%。就业人数借鉴邱子讯和周亚虹(2021)的做法进行计算。

(2) 核心解释变量创新型产业集群试点政策(treat×post)。treat表示组别虚拟变量,若地区属于创新型产业集群试点地区,treat为1,否则为0;
post表示创新型产业集群试点政策实施前后虚拟变量,若时间大于等于城市创新型产业集群试点政策的起始时间,post等于1,否则等于0。

(3) 控制变量。教育投入(education),采用教育投入与国内生产总值的比率表示。政府干预(govern),采用政府财政支出与国内生产总值的比率表示。社会消费(consumer),采用社会零售消费总额与国内生产总值的比率表示。产业结构,分别采用第二产业增加值占国内生产总值比重(industry)、第三产业增加值占国内生产总值的比重(service)表示。经济发展(pgdp),采用人均实际国内生产总值表示,取对数。

3. 数据来源

本文采用2004-2019年地级市面板数据,其中就业人数、固定资产投资、国内生产总值、财政支出、教育支出、人均国内生产总值、第二产业增加值、第三产业增加值等数据来自《中国城市统计年鉴》和各城市统计公报。各个省市的国内生产总值指数、固定资产投资指数来自各个省市统计年鉴、国家统计局官网。同时对各个连续变量进行1%的缩尾处理。

变量的描述性统计如表2所示。

表2 各个变量描述性统计

1. 基准回归

表3报告了创新型产业集群试点政策对全要素生产率的基准回归结果。从列(1)可知不考虑控制变量影响时,创新型产业集群试点政策的回归系数为正,且在1%的水平上显著,表明创新型产业集群试点政策能够促进地区全要素生产率提升。列(2)-(4)表示依次加入控制变量的回归结果,可知创新型产业集群试点政策的回归系数都显著为正,而从列(4)来看,创新型产业集群试点政策的回归系数在5%的水平上显著为正,说明创新型产业集群试点政策可以显著促进地区全要素生产率提升。从控制变量来看,政府干预、社会消费的回归系数显著为负;
教育投入、第二产业比重、第三产业比重、经济发展的回归系数并不显著。

2. 稳健性检验

(1) 平行趋势检验。采用双重差分模型之前需要进行平行趋势检验,为此本文借鉴毛其淋(2019)的做法,具体模型设置如下:

其中,dumt表示各个年份的时间虚拟变量,treat表示组别虚拟变量,以2013年为基准期,β是本文关心的系数。

图1所示为动态效应回归系数β的大小以及95%置信区间。可知在2004-2012年回归系数均不显著,说明平行趋势假设得到验证;
在政策实施第2年后大部分回归系数显著,并且之后回归系数逐年增大,表明创新型产业集群试点政策能够显著促进地区全要素生产率提升。

表3 基准回归结果

图1 平行趋势检验结果

(2) 政策外生性检验。在创新型产业集群试点政策实施之前,各个城市可能会预期到该政策的实施,影响政策的外生性,可能导致双重差分模型的回归结果不稳健。为此本文进行预期效应检验,借鉴李胜旗和毛其淋(2018)的做法,在基准模型中加入是否是2012年的时间虚拟变量与组别虚拟变量的交互项(before),进行回归。具体模型设置如下:

TFPit=a+b×before+βi×treat×post+δi∑Xit+ui+vt+eit

其中,b表示预期效应的回归系数,若不显著,说明不存在预期效应,政策是外生性的,反之若显著,则说明存在预期效应,政策是非外生性的。

回归结果如表4列(1)所示,预期效应的回归系数并不显著,说明预期效应并不存在,政策外生性得到验证。

(3) 控制省份时间趋势。本文采用地级市作为研究样本,但是各地级市可能在省份层面存在差异,因此考虑在回归中控制省份时间趋势,避免各个地级市所在省份不同可能带来的影响。回归结果如表4列(2)所示,创新型产业集群试点政策的回归系数在5%的水平上显著为正,表明创新型产业集群试点政策促进地区全要素生产率提升的政策效果是稳健的。

(4) 反事实检验。借鉴聂长飞等(2021)的做法,采用创新型产业集群试点政策实施之前的样本进行反事实检验,分别将创新型产业集群试点政策分布提前2年、3年进行检验。表4列(3)、(4)列分别表示将政策起始时间提前2年、3年的回归结果,创新型产业集群试点政策的回归系数并不显著。

(5) PSM-DID检验。为避免样本自选择可能带来的问题,借鉴王欢(2022)的做法,采用PSM-DID方法评估创新型产业集群试点政策对地区全要素生产率的影响。倾向匹配得分(PSM),具体采用logit回归,协变量采用本文的控制变量,采用近邻一比三的方式进行匹配。平衡性检验结果如表5所示,可知PSM以后各个变量的偏差率的绝对值均在10%以下,且t值不显著,表明PSM匹配以后各个协变量在处理组和对照组之间不存在显著差异,可以采用PSM-DID进行回归。表4列(5)表示PSM-DID的回归结果,核心解释变量的回归系数显著为正,说明样本自选择不会影响本文基准研究结论的稳健性。

表4 稳健性检验回归结果

表5 平衡性检验结果

(6) 安慰剂检验。本文的研究表明创新型产业集群试点政策显著提升地区全要素生产率,那么,是否存在其他不可观测的因素导致地区全要素生产率提升,而不是创新型产业集群产业试点政策导致地区全要素生产率提升?为此,借鉴Chen等(2018)的做法,进行安慰剂检验。具体做法是随机进行500次抽样,每次为试点地区随机选择政策开始时间,形成虚假的核心解释变量,然后进行回归,保留每次抽样后虚假核心解释变量的回归系数,核密度图如图2所示。回归系数大致分布在0的两侧,说明创新型产业集群试点政策对地区全要素生产率提升的效果不是其他不可观测因素影响的。

3. 异质性分析

(1) 经济规模。经济规模不同的地区,在技术创新和产业结构升级等方面存在差异。地区经济规模差异可能会影响创新型产业集群试点政策提升全要素生产率的政策效果。对此,本文以所有地级市国内生产总值的中位数为临界值,将样本划分为经济规模高的和经济规模低的地区。表6列(1)为经济规模低的地区回归结果,创新型产业集群试点政策的回归系数在5%的水平上显著为正;
列(2)为经济规模高的地区回归结果,创新型产业集群试点政策的回归系数在5%的水平上显著为正,但是回归系数却比经济规模低的地区的回归系数小,表明创新型产业集群试点政策对地区全要素生产率提升作用在经济规模低的地区更加明显。可能的原因是,经济规模低的地区在实施创新型产业集群试点政策之前,地区产业结构以及创新能力等不如经济规模高的地区,而在实施创新型产业集群试点政策之后产业结构和创新能力显著提升,因此效果更加明显。

图2 安慰剂检验结果

(2) 人口规模。人口规模差异可能会影响地区人才集聚、技术进步、产业结构升级等。地区人口规模差异可能会影响创新型产业集群试点政策提升全要素生产率的政策效果。对此,本文以所有地级市年末总人口的中位数为临界值,将样本划分为人口规模高的和人口规模低的地区。表6列(3)为人口规模低的地区回归结果,创新型产业集群试点政策的回归系数在5%的水平上显著为负,创新型产业集群试点政策显著抑制了全要素生产率提升;
列(4)为人口规模高的地区回归结果,创新型产业集群试点政策的回归系数在5%的水平上显著为正,说明在人口规模高的地区创新型产业集群试点政策显著促进了地区全要素生产率提升。可能的原因是,人口规模高的地区在技术创新能力、产业结构升级等方面存在优势,因此显著促进了地区全要素生产率提升。

(3) 地理位置。东、中、西部地区在经济发展阶段、产业结构等方面存在差异,为检验地区所处地理位置差异对创新型产业集群试点政策提升全要素生产率政策效果的影响,本文根据各个地级市所处省市的地理位置,将其划分为东部、中部、西部地区。表6列(5)为东部地区回归结果,创新型产业集群试点政策可以显著促进全要素生产率提升;
列(6)表示中部地区回归结果,核心解释变量的回归系数为正,但是并不显著;
列(7)表示西部地区回归结果,核心解释变量的回归系数为正,并不显著。这表明,创新型产业集群试点政策提升地区全要素生产率的政策效果在东部地区显著,可能的原因在于,东部地区在产业结构升级、技术创新等方面比中部、西部地区有明显的优势,因此在中西部地区,创新型产业集群试点政策并未促进全要素生产率提升。

(4) 全要素生产率。创新型产业集群试点政策对地区全要素生产率的影响,可能会在不同的全要素生产率阶段有不同的政策效果。对此,本文以所有地区全要素生产率的中位数为临界值,将样本划分为全要素生产率高的和全要素生产率低的地区。表6列(8)表示全要素生产率低的地区回归结果,核心解释变量的回归系数为正,但并不显著;
列(9)表示全要素生产率高的地区回归结果,创新型产业集群试点政策促进了全要素生产率提升。因此,在全要素生产率低的城市,要积极缩小与其他城市在全要素生产率方面的差距,努力发挥创新型产业集群试点政策对全要素生产率的提升效应。

本文基准研究结论表明创新型产业集群试点政策显著促进了地区全要素生产率提升,那么,创新型产业集群试点政策如何促进地区全要素生产率提升呢?本文进行作用机制检验,具体模型设置如下:

mit=a+βi×treat×post+δi∑Xit+ui+vt+eit

其中,m表示作用机制变量。

技术创新(ino)采用寇宗来和刘学悦(2017)编制的城市创新指数取对数来表示,2017-2019年数据通过5年平均增长率进行补充。

产业结构升级借鉴于斌斌(2019)的做法,既考虑产业之间的比例关系,又考虑产业之间的劳动生产率关系,具体计算公式为:upgradeit=TSit×OPit,其中,TS表示第三产业增加值与第二产业增加值的比值,OP表示第三产业劳动生产率与第二产业劳动生产率的比值。

作用机制回归结果见表7。从列(1)可知创新型产业集群试点政策显著促进了地区技术创新;
从列(2)可知创新型产业集群试点政策显著促进了地区产业结构升级。因此从本文的作用机制检验可知,创新型产业集群试点政策显著促进地区产业结构升级和技术创新。

表7 作用机制分析

产业政策对经济创新驱动发展有重要推动作用。本文将创新型产业集群试点政策视为一项准自然实验,研究创新型产业集群试点政策如何影响地区全要素生产率。实证研究发现:一是创新型产业集群试点政策能够显著促进地区全要素生产率提升。二是创新型产业集群试点政策对全要素生产率的提升效果在地区的经济规模、人口规模、地理位置、全要素生产率方面存在异质性,创新型产业集群试点政策均能够促进经济规模低和经济规模高的地区全要素生产率提升,但对经济规模低的地区的影响更加明显;
创新型产业集群试点政策抑制了人口规模低的地区全要素生产率提升,显著促进了人口规模高的地区全要素生产率提升;
创新型产业集群试点政策显著促进了东部地区全要素生产率提升,但是并未促进中部、西部地区全要素生产率提升;
创新型产业集群试点政策显著促进了全要素生产率高的地区全要素生产率提升,并未促进全要素生产率低的地区全要素生产率提升。三是机制检验发现,产业结构升级、技术创新是创新型产业集群试点政策促进地区全要素生产率的作用机制。对此,本文提出如下政策建议:

第一,有序扩大创新型产业集群试点范围,发挥创新型产业集群试点政策对全要素生产率的提升作用。创新型产业集群试点政策作为产业政策创新的一种尝试,其对经济发展的推动作用得到了本文的证明。今后可以有序扩大创新型产业集群试点政策的试点范围,将更多城市作为创新型产业集群试点,在扩大试点范围过程中综合考虑城市之间的差异,推动不同地区发展具有自身优势的创新型产业集群,注重产业集群的质量、规模、效益,促进产业集群之间的技术和人才的交流,促进产业集群集聚;
激励各个城市抢占产业制高点,积极发展具有竞争优势的产业,避免产业集群建设出现产业雷同、重复建设等问题,在政策实施中做好政策的评估工作,便于今后更好推广实施。

第二,积极推动地区产业结构升级和技术创新,探索推动全要素生产率提升的多维渠道。在实施创新型产业集群试点政策的过程中,一方面要积极引进战略性新兴产业,提升产业竞争能力,避免产业集群低端锁定,优化地区产业结构,注重产业之间协调发展。另一方面,完善教育、医疗卫生等公共服务,吸引高端人才,创新人才管理机制,在促进产业集群发展的同时促进人才集聚,为创新型产业集群发展提供人才支持;
促进科研机构和企业合作交流,促进科研机构与产业集群内企业的分工合作,对关键性技术进行联合攻关,推进高新技术在产业集群中的应用;
同时出台创新激励措施,对企业的创新提供税收、土地等方面优惠政策,促进地区技术创新水平提升。

第三,充分考虑城市之间的差异,实施因地制宜的创新型产业集群试点政策。对于中西部地区,在实施创新型产业集群试点政策过程中,要选择适合当前发展阶段和具有发展潜力的产业集群,缩小与其他地区在人才激励、营商环境、创新环境、科技服务、创新激励等方面的差距,积极促进本地区高端产业集群发展,促进地区全要素生产率提升。

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