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      | 生產性服務業集聚與制造業綠色轉型升級 ——信息通信技術的調節作用當前您所在的位置:首頁 > 轉創 > 轉型升級 > 制造業轉型升級

      一、引 言

      在經歷了幾十年的快速發展后,中國經濟已進入了經濟增長“新常態”時期,降低發展“速度”、提升發展“質量”是中國經濟發展的主要方向。制造業作為國家競爭力與綜合實力的象征,是各國參與全球競爭的重要基石。但現階段,中國制造業仍以低附加值產業分工為主,在全球價值鏈分工體系中處于低端。特別是近年來中國制造業面臨的國際環境不斷惡化。貿易保護主義抬頭、歐美發達國家“再工業化”戰略的實施,以及以印度等為代表的廣大發展中國家低成本承接中低端產業轉移,搶占制造業市場等情況的發生,使中國以低價值鏈為主的制造業面臨“前后夾擊”的雙重挑戰。同時,盡管中國的制造能力居世界排名前列,但能源消耗也極大。2003年到2019年,中國制造業能源消耗量占能源消耗總量的52%到55%之間。長期低質低效、高成本、高能耗、高污染的經濟發展模式給生態環境造成了巨大壓力。傳統的制造業“粗獷式”生產模式已不符合制造業未來的發展趨勢,因此,經濟新常態下,針對制造業現階段所存在的發展困境,改變制造業傳統發展模式,實現制造業“綠色化”轉型是時代賦予的重要命題。

      然而,制造業的發展并不是孤立的,其在很大程度上依賴于生產性服務業投入等高級要素。隨著生產性服務業的迅速發展,產業集聚也成為其重要組織形式,并逐漸引起政府部門的重視?!秶鴦赵宏P于加快發展生產性服務業促進產業結構調整升級的指導意見》中強調,因地制宜引導生產性服務業集聚,實現規模效益和特色發展,這一指導意見明確了中國生產性服務業集聚是制造業升級的重要依托??v觀國內外,各區域均分布有生產性服務業集聚區,如硅谷IT服務業集群、中國中關村IT服務業集聚區等??梢?,產業集聚已是經濟發展的常態之一。隨著經濟的不斷發展,如何推進生產性服務業高效集聚,推進制造業綠色轉型升級成為中國經濟高質量發展的主要內容之一。

      當前中國正處于轉變發展方式、優化經濟結構、新舊動能轉換的關鍵期,互聯網+、計算機、云計算等信息通信技術的興起與快速發展,將在實現跨時空轉移的技術支持、減少信息傳輸成本、提升信息傳播速度、提供便捷的信息傳遞與處理支持等方面發揮重要作用。在這一信息通信技術浪潮中,生產性服務業受益最多[1]。為了實現制造業的轉型升級,中國逐漸重視并推動信息通信技術研發,以發揮其對生產性服務業集聚與制造業轉型升級的積極影響作用[2]。且國務院印發的《國家信息化發展規劃綱要》也強調,要推動現代服務業網絡化發展,促進制造業生產網絡化,加快實施《中國制造2025》,這顯示了政策上依托信息技術推動生產性服務業集聚、制造業轉型升級的發展方向漸趨明朗。

      二、文獻回顧

      生產性服務業作為新時期中國產業結構改革的戰略支撐點,在推動制造業轉型升級中發揮著日益重要的作用。通過梳理相關文獻發現,學界主要有以下兩種觀點:一是生產性服務業集聚有利于促進制造業轉型升級。從專業化外部性視角來看,同類產業在特定區域集聚可實現勞動力市場共享,并能有效激發知識和技術的溢出[3]。在經濟發展中,生產性服務業扮演著產業前向和后向關聯的角色,利于推進制造業的轉型升級[4]。城市知識密集型服務業集聚及其后的分工會對本地制造業的升級和轉型發展產生不同程度的強化作用。[5]近年來,生產性服務業的集聚趨勢愈加明顯,并成為產業和城市轉型的重要驅動力。生產性服務業集聚所產生的競爭效應[6]和規模經濟效應[7]能更好地優化中間服務,提升效率,并助推制造業升級。沈運紅和孫莉以浙江省地級市為研究對象,發現知識密集型服務業整體集聚促進了制造業結構升級,但是細分行業來看,產業集聚對制造業結構升級的影響具有異質性[8]。喻勝華等從價值鏈攀升視角出發,研究發現,相較于專業化集聚,生產性服務業多樣化集聚對制造業價值鏈攀升的推動作用更大,且集聚主要通過規模經濟效應和技術溢出效應發揮作用[9]。另外,也有學者運用規范分析法探討了兩者的機理與實現路徑。劉奕和夏杰長指出,發揮專業化服務集群的“拉力”是推動制造業轉型升級的重要實現路徑,并給出了發展商貿、物流與會展等生產性服務業集群以推動制造業轉型升級的相關建議[10]。此外,也有學者指出,生產性服務業集聚還可通過創新效應[11]、知識和技術外溢[12]推動制造業轉型升級,依托生產性服務業集聚促使制造業向中高端躍升,對制造業服務化轉型有著重要意義[1]。Duranton等認為,多樣化集聚能夠緩解各行業之間的“隔閡”,從而促進了行業間知識和人才的合作與交流[13],Yamada和Kawakami也認同此觀點,并進一步研究發現,在產業集群的核心多樣化并且相互關聯的結構可以顯著促進制造業的發展[14]。

      二是生產性服務業集聚對制造業轉型升級的影響不明顯或具有條件性。Anderson認為,生產性服務業集聚不能對制造業發展產生推動作用[15]。盧飛和劉明輝的研究表明,兩者關系呈“倒U”型[16]。沈鴻和向訓勇引進“相關多樣化”概念對產業的集聚形態進行了深入考察,發現專業化集聚不利于制造業升級,而多樣化集聚則能產生促進作用[17]。李卓迪等的研究顯示,生產性服務業集聚抑制本地制造業升級,而對鄰近地區的制造業升級存在正向的空間外溢效應[18]。林秀梅和曹張龍通過研究發現,生產性服務業集聚對產業結構升級的影響具有明顯的非線性特征[19]。于斌斌和吳丹使用省級面板數據,發現生產性服務業專業化集聚能促進制造業的創新效率,而多樣化集聚未對制造業創新效率產生顯著的影響[20]。

      綜上,關于生產性服務業集聚和制造業轉型升級的研究成果較多,為本研究的開展提供了良好的借鑒和啟發。然而,本文認為上述研究尚存進一步拓展的空間:首先,現有研究大多集中于探究生產性服務業集聚對制造業升級的影響,研究生產性服務業集聚和制造業綠色轉型升級關系的成果還較少,而且鮮有文獻研究生產性服務業不同集聚模式與制造業綠色轉型升級之間的關系。在資源和環境約束趨緊的情況下,加速制造業綠色轉型升級,推動“兩型”社會發展是實現中國經濟高質量發展的必然選擇。因此,在統一的框架下將多種影響因素結合起來探討生產性服務業集聚對中國制造業綠色轉型升級的影響機理是必要且有意義的。隨著“互聯網+”、云計算等信息通信技術的蓬勃發展,信息通信技術對傳統制造業的作用日益凸顯。新一代信息網絡技術是一種通用目的技術,會對制造業的生產活動產生影響,有助于推動中國制造業實現智能化、數字化和網絡化發展,加快其轉型升級[21]。制造業產業結構升級的途徑就是朝著技術含量更高的發展方向遞進,而在這樣的發展過程中屬于生產性服務業的知識密集型服務業起到了中流砥柱的作用,信息通信技術(ICT)的廣泛使用是知識密集型服務業的一個重要特征[22]。

      相比較已有文獻,本文的邊際貢獻在于:第一,與多數現有文獻考察生產性服務業集聚對制造業轉型升級影響的研究不同,本文為了能更好地體現“創新+綠色”的制造業高質量發展理念,同時考慮到環境和經濟績效,在全面反映制造業綠色轉型升級的基礎上,將生產性服務業的不同集聚模式和制造業綠色轉型升級納入同一分析框架,深入考察生產性服務業專業化集聚與多樣化集聚對制造業綠色轉型升級的影響。第二,多數研究集中于對信息通信技術、生產性服務業集聚和制造業升級中兩者關系的探討,且大多將信息通信技術作為外生變量之一,鮮有對信息通信技術與生產性服務業集聚對制造業綠色轉型升級的研究。因此本文在合理測度信息通信技術指標的基礎上,考察信息通信技術對二者關系的調節作用,以期為各省市政府在推動制造業實現綠色轉型升級過程中抓住機遇、應對挑戰提供了有益借鑒,提升中國向“制造強國”轉變速度,這對實現我國經濟高質量發展具有極其重要的現實意義。

      三、機理分析與研究假設

      (一)生產性服務業集聚對制造業綠色轉型升級的作用機理

      1.專業化集聚對制造業綠色轉型升級的作用機理

      產業內的規模經濟效應。一方面,生產性服務業專業化集聚所形成的專業化市場,能減少制造業相關成本費用,其所形成的專業化勞動市場減少了企業的員工培訓成本。另一方面,生產性服務業專業化集聚能讓企業共享公共基礎設施,進而降低公共資源分攤成本。于是,市場經濟環境下,規模經濟效應助推集聚效應嵌入制造業生產流程,從而使得制造業可以以低價購買更多的中間環保類服務產品[23-24],這有利于制造業改善要素使用結構和價值鏈的提升,從而推動制造業綠色轉型升級。

      產業內的知識溢出效應。企業的專業化集聚使具有相同或相似技能的員工有機會在企業內以及企業間進行正式或非正式的學習,這相應地為同類企業的交流學習創造了更多的機會,知識溢出效應得以顯現。從這一層面上看,生產性服務業集聚促進了自身與制造業企業之間的信息傳播,減少了二者之間的信息不對稱性,提高制造業企業的學習效率的同時會推動制造業進行技術創新[25]。通過學習其他企業先進的“綠色”生產技術或降低污染物排放的相關技術,提升企業本身的產品和服務品質,于是把高質量、高附加值的產品和技術嵌入制造業產業鏈,推動制造業向綠色、高質高效的生產模式轉變,促進制造業綠色轉型升級。

      產業內的競爭效應。創新是引領發展的第一動力。因此,當市場競爭日趨激烈時,生產性服務業必然會積極投身于知識、技術、業務管理等方面的創新,其中就包括制造業低污染生產的技術與知識,使得制造業不斷多樣化和高端化的需求得到滿足。已有文獻已經證明了技術進步對于企業污染減排所起的關鍵作用[26]。于是,提升生產性服務業專業化集聚水平將有助于推進制造業進行創新,實現綠色轉型升級。

      但現階段,中國的行業結構仍由眾多的中小型企業構成,其中制造業多為勞動密集型和資本密集型企業,高能耗、高污染產業占據主導地位,整體上處于價值鏈的中低端。生產性服務業的專業化集聚將導致產業內的企業出現制度趨同的現象,這不僅會導致產業內的企業產生過度競爭現象,而且會減小企業創新的可能性[27],于是競爭效應不能有效發揮;同時,企業的過度競爭還表現在:為獲取更多的資源和市場份額,企業會傾向于采取“價格戰”等惡性競爭手段,進而在一定程度上產生專業化服務過剩、服務質量降低等問題,不僅會造成資源浪費,而且會加重環境污染,使得制造業無法更好地使用優質先進的中間服務提升自身生產率和推進綠色轉型升級[25,28]。在這種情況下,規模經濟效應不能充分顯現,且無序競爭也會抑制企業的創新積極性。于是生產性服務業專業化集聚可能對制造業綠色轉型升級的積極效應波及不足甚至產生負面作用。據此,提出本文的第一個研究假說:

      假說1:現階段,生產性服務業專業化集聚不利于制造業綠色轉型升級。

      2.多樣化集聚對制造業綠色轉型升級的作用機理

      產業間的規模經濟效應。產業多樣化集聚也會產生規模經濟效應,一方面,規模經濟效應可以使區域內的制造業企業能夠以更低的價格購買與節能減排和有效處理污染相關的專業化外包服務[29],于是制造業可以以更低的成本高效地處理各種污染物,從而實現綠色轉型升級。另一方面,這種集聚效應所產生的規模經濟對其他生產性服務業也產生了“引力”,由此,數量日趨增多和種類日益多樣化的生產性服務業也為制造企業的生產經營提供了更多選擇,多樣化的生產性服務業就會將清潔生產技術、環保綠色理念等生產要素融入制造業,也進一步滿足了制造業綠色轉型升級的多樣化需求,以及各制造企業間資源要素的共享,不僅使得制造企業的相關成本降低,而且加快了制造業的“綠色”化生產進程并降低了污染排放強度,于是對制造業綠色轉型升級產生積極作用。

      產業間的產業結構效應。一方面,日漸完善的生產性服務業產業鏈不僅能推進自身產業結構合理化,也拓展了對制造業企業的服務范圍,即完善服務業種類的同時也能為制造業提供一體化服務,其中包括與節能減排和污染治理相關的專業化服務,進而有助于制造業在產業鏈中上下游的銜接,提升資源的配置效率,加快綠色轉型升級進程。另一方面,各細分行業的協作與整合,在降低交易成本的同時,還可能會使得生產性服務業與制造業形成嶄新的產業鏈條,改進優化低質低效的制造業生產運營模式,驅動制造業朝著更為高效、清潔的方向發展。

      產業間的知識溢出效應。Jacobs指出,相較于特定區域內同類企業的專業化集聚,差異化企業集聚所產生的知識溢出效應更強。一方面,大量生產性服務業行業的人力資本流動及知識、技術、信息的交流,知識的傳播與擴散,有助于清潔生產新技術、節能減排工藝應用于制造業,提高能源使用效率,推動制造業綠色轉型升級[30]。另一方面,生產性服務業多樣化集聚還有利于各行業知識與技術的跨界融合,推進產業協同創新,從而帶動技術創新水平與技術效率的提升。同時,依據“技術池觀點”[13],多樣化集聚模式下,企業所獲取的異質性資源降低了研發風險,在通過集成創新后的再創新,推動了集聚地區的“綠色技術”的轉化,并有助于創新成果的運用與擴散,而知識、技術的應用與擴散也會反過來推動產品、管理和制度的創新,甚至催生新的企業和產業,進而形成對技術創新進行正向反饋的相關機制,進而提升集聚區內的制造業綠色轉型升級。由此,提出本文的第二個研究假說:

      假說2:生產性服務業多樣化集聚有助于促進制造業綠色轉型升級。

      (二)信息通信技術的調節機理

      一方面,信息通信技術的發展與應用打破了企業間的空間距離束縛,突破了服務外包的空間限制,使得生產和服務環節可分離。在生產任務便于傳輸,中間產品可迅速進行運輸,中間服務可由信息通信技術進行傳輸時,制造業企業便可充分利用各種要素進行高效的資源配置,并更加專注于自身的專業化生產,獲得更大效益[31]。此外,信息通信技術的發展也能加快集聚區內生產性服務業的技術擴散和市場開發,在大數據的推動下,生產性服務業不斷推動制造業生產環節高端化,在這一演化過程中,復雜、能耗高、污染大的低端生產環節不斷被改善甚至被淘汰,生產性服務業不斷向高精尖方向發展,對制造業產生有益的輻射帶動作用,進而加快“中國智造”轉變速度,使得制造業不斷實現綠色轉型升級。

      另一方面,信息通信技術也能通過擴大市場潛能和釋放規模經濟效應來加深生產性服務業集聚對制造業綠色轉型升級的影響。市場規模愈大,則企業邊際收益遞減出現的時間就會更晚,產業成長的速度也相應更快[32]。隨著互聯網、大數據等信息通信技術的發展和應用,集聚區內的生產性服務業可借助信息通信技術突破地理限制,擴大市場,助力自身發展。生產性服務業市場潛能擴大也會影響到制造業的發展,如為制造業提供更高質量、“綠色”化的供給與更廣闊的市場等;信息通信技術的發展和應用可提升集聚生產模式的效率,并不斷強化信息交流的時效性,降低信息傳輸與交易成本等,同時也加強了生產性服務業與制造業兩者間的聯系,具體來說,制造業企業能通過信息技術及時接收到科學研究等高端生產性服務業集聚所產生的技術溢出效應從而促進制造業自身創新,進而實現制造業綠色轉型升級。由此,提出本文的第三個研究假說:

      假說3:信息通信技術對生產性服務業集聚與制造業綠色轉型升級的關系存在正向調節作用。

      四、模型、變量和數據

      (一)計量模型的設定

      考慮到制造業綠色轉型升級處于一個不斷變化、調整的動態過程,上一期的制造業綠色轉型升級一定程度上會對當期產生影響,即制造業綠色轉型升級存在一定的路徑依賴性。因此,本文首先構建動態面板模型對生產性服務業集聚對制造業綠色轉型升級的影響進行研究。然后加入信息通信技術和生產性服務業集聚的交互項進行研究。

      1.基礎模型構建

      本文首先構建以生產性服務業集聚(專業化集聚和多樣化集聚)為自變量,以制造業綠色轉型升級為因變量,并加入其滯后項的動態面板模型,具體結構如下:

      Gtfpit=α0+α1Gtfpi,t-1+α2Marit+α3X+μi+εit

      (1)

      Gtfpit=β0+β1Gtfpi,t-1+β2Jacit+β3X+ηi+φit

      (2)

      上式中,Gtfp為因變量制造業綠色轉型升級;MarJac為核心解釋變量,分別為生產性服務業專業化和多樣化集聚;X為相關控制變量;αβ為回歸系數;εφ為隨機擾動項。

      2.調節變量檢驗模型

      為驗證本文假說3,本文把信息通信技術(Ict)作為調節變量,以分析信息通信技術對生產性服務業集聚與制造業綠色轉型升級兩者關系的調節作用。構建的面板模型如下:

      Gtfpit=α0+α1Gtfpi,t-1+α2Marit+α3Ictit+α4Ictit×Marit+α5X+μi+εit

      (3)

      Gtfpit=β0+β1Gtfpi,t-1+β2Jacit+β3Ictit+β4Ictit×Jacit+β5X+ηi+φit

      (4)

      (二)變量和數據說明

      1.被解釋變量:制造業綠色全要素生產率(Gtfp)

      相較于傳統全要素生產率,綠色全要素生產率可同時考慮到環境和經濟績效,能更好地體現“創新+綠色”的制造業高質量發展理念,全面反映制造業綠色轉型升級。提升制造業綠色全要素生產率意味著實現制造業經濟與環境績效方面的雙贏。在測算過程中,為避免變量松弛、有效DMU可區分等關鍵性問題,本文借鑒楊翔等[33]的研究思路,基于非期望產出的SBM-GML模型測算我國省際制造業綠色全要素生產率,具體測算過程如下:定義包含非期望產出的SBM方向性距離函數為:


      (5)

      式(5)中,gx為投入減少的方向向量,gy為期望產出增加的方向向量,gb為非期望產出減少的方向向量;代表投入冗余松弛向量,代表期望產出不足松弛向量,代表非期望產出過多松弛向量。若則實際投入和非期望產出大于邊界的投入和產出,期望產出小于邊界產出。

      同理可得全域SBM方向性距離函數為:



      (6)

      基于SBM方向距離函數,構建t到t+1期制造業的GML指數(Gtfp),并進一步將其分解為技術效率指數(Geffch)和技術進步指數(Gtech)具體如下:



      (7)

      式(7)中,指數表示從t期到t+1期的相對變動值,以1為閾值,當其大于1時,意味著從t期到t+1期的綠色全要素生產率在增長,反之則在下降。另外,由于基于SBM-GML模型所測結果為綠色全要素生產率增長率,而非生產率本身,所以需做進一步處理。具體方法為:設2002年為基期,此時2002年的制造業綠色全要素生產率為1。其余年份的制造業綠色全要素生產率為當年的GML指數與上一年綠色全要素生產率的乘積,即:

      (8)

      其中,i為省份,t為時間。

      由于制造業數據存在部分缺失,因此本文主要借鑒雷玉桃等[34]的方法,在選取制造業綠色全要素生產率的投入產出指標時,資本投入、勞動投入和期望產出主要采用制造業相關數據,其余指標用工業相關數據衡量。具體如下:

      產出變量:現有對非期望產出指標的選取存在較大差異。鑒于制造業的污染排放數據較為缺乏,本文用工業污染排放相關指標衡量負產出,而當前中國工業污染治理費用僅含廢水和廢氣兩項,為貼合上述兩類治理費用,本文借鑒黃慶華等[35]的選取方法,將COD、氨氮、SO2和煙(粉)塵等污染排放量作為本文的非期望產出。本文以2002年為基期,以價格平減后的實際制造業總產值表示期望產出;投入變量:選取“制造業全社會固定資產總額”,使用永續盤存法對全國各省市資本存量進行估算,以此衡量制造業資本投入。以2002年為基期,選取5%為折舊率[36]。采用制造業從業人員年平均人數表征勞動投入。由于制造業能源投入數據缺失較為嚴重,借鑒雷玉桃等[34]的選取方法,運用各省綜合能源平衡表中的工業終端消費量表示能源投入。本文對上述指標進行了收集與整理,對制造業總產值和資本存量數據均以2002年為基期進行了平減處理,使用MaxDEA7.0軟件測度出全國各省市制造業綠色全要素生產率(Gtfp)。

      2.核心解釋變量:專業化集聚(Mar)和多樣化集聚(Jac)

      為深入分析生產性服務業的不同集聚效應,本文進一步討論了不同集聚模式下的外部性所存在的差異。對于專業化集聚水平的測度,較為常見的指標有空間基尼系數、區位熵和E-G指數等。盡管區位熵能用于測度特定空間地域上主導產業的專業化水平,但無法對產業集聚水平進行直接測度。因此,為更加準確地反映某一地區相對于全國的生產性服務業專業化集聚水平,以及不同生產性服務業在地域上的集中,本文采用加權專業化集聚指數、相對多樣化集聚指數予以測度,測度公式如下:

      (9)

      其中,MarJac分別為專業化集聚和多樣化集聚;Eis為i地區生產性服務業s在i地區的就業占比為,Es全國生產性服務業s在總就業人數中的占比。

      3.調節變量:信息通信技術(ICT)

      在企業的生產運營中使用信息通信技術,不僅需要基礎設施的支撐,也要有兩者的融合,因此本文采用互聯網普及率與光纜線路長度乘積對數與行業總產值占GDP的比重乘積表征較為合理,一方面可以較好地反映 ICT 設施的利用程度及相應的乘數效應,另一方面也能從社會整體角度緩解相應的內生性問題。結合研究需要及數據的可獲得性,本文借鑒嬋媛和李金葉[37]的做法,用綜合指數對ICT進行測度,具體測算公式為:信息通信技術應用(ICT)=互聯網普及率×長途光纜線路長度×(制造業行業總產值/GDP)。此外,選取互聯網寬帶接入端口指標用以穩健性檢驗。

      4.控制變量

      城鎮化水平(City):本文用城鎮人口與年末常住總人口的比值表示城鎮化水平。經濟發展水平(Pgdp):本文用人均GDP衡量地區經濟發展水平。對外開放水平(Fdi):本文采用外商直接投資與GDP的比值予以刻畫。人力資本水平(H):本文參考劉達等[38]的方法,使用受教育年限來衡量教育水平:小學畢業=6年,初中畢業=9年,高中或中專=12年,大專及以上=16年,并進一步采用“平均受教育年限”表征人力資本水平(1)。環境規制(Evi):本文借鑒李曉陽等[39]的做法,用工業污染治理完成投資總額占GDP的比重表示環境規制。

      5.數據說明

      本文的數據來源主要為歷年《中國統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國能源統計年鑒》及EPS數據庫。需要指出的是,《國民經濟行業分類與代碼》國家標準于2002年由國家統計局進行了修訂,新增了6個產業門類。因此,為確保統計數據口徑的一致性和完整性,依據研究需要,本文選取2003-2019年中國30個省市的面板數據進行實證分析。為避免價格波動對估計結果的準確性和可靠性造成影響,本文對所有以貨幣計量的指標進行了價格平減,基期為2002年。相關變量描述性統計如表1所示。

      表1 相關變量的統計描述

      五、實證結果與分析

      (一)全產業層面回歸分析

      本文采用系統廣義矩估計方法(SYS-GMM)對模型進行估計,以更準確地反映三者間的作用關系。系統GMM估計方法相較于OLS方法能較好地實現估計的一致性和無偏性,并能有效地解決變量內生性(2)和異方差問題,以及弱工具變量問題,提升估計的精準性。因此,本文運用兩步系統GMM法進行估計?;貧w結果如表2所示??梢钥吹?,AR(2)檢驗的P值大于0.1,接受擾動項不存在二階序列自相關的原假設,且Sargan檢驗統計值也不顯著,無法拒絕“所有工具變量均有效”的原假設,意味著本文模型的設定和工具變量選取是恰當且有效的。

      表2 生產性服務業集聚對制造業綠色轉型升級的回歸結果

      注:括號內為標準誤,*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平下顯著;Sargan檢驗、AR(1)、AR(2)對應行中的數值表示檢驗結果的p值,下表同

      依據模型(1),生產性服務業專業化集聚(lnMar)的系數為-0.162,且在1%的水平上顯著,意味著當前生產性服務業專業化集聚不利于促進制造業綠色轉型升級,本文假說1得以驗證??赡艿脑蛟谟冢阂环矫?,隨著生產性服務業集聚的同質性不斷提升,大量同類生產性服務業的集聚易帶來因無序競爭產生的資源爭奪、同質化產品、服務過?,F象,且專業化集聚易出現“低端鎖定”,產品附加值低、科技含量不足、內部經營粗放等問題,不利于制造業生產效率的提升。另一方面,同類生產性服務業企業所提供的產品和服務種類較為單一,不僅不能很好地滿足制造業綠色轉型升級過程中對中間產品需求的多樣化、高品質、綠色可持續的需求,且較小的服務半徑和較低的知識密度也使得其外溢效應十分有限,輻射帶動能力弱。因此,現階段生產性服務業專業化集聚對制造業綠色轉型升級還存在一定抑制作用。

      依據模型(3),生產性服務業多樣化集聚(lnJac)的系數為0.120,且在1%的水平上顯著,意味著當前生產性服務業多樣化集聚能有效推進制造業綠色轉型升級,本文假說2得以驗證。從需求層面上看,隨著中國經濟邁入中高速增長階段,中國制造業也相應獲得了更穩健的發展,制造業結構的不斷高級化以及向高精尖方向的深入發展,使得制造業對中間產品和服務的需求趨于多樣化;從供給層面上看,生產性服務業集聚區域往往也是資金、技術、人才以及信息等創新資源的集聚地,異質性的生產性服務企業集聚于此更易形成知識技術的創新網絡,使得知識、技術等高技術含量的創新要素在互補行業間形成溢出效應、技術效應、規模效應、產業結構效應等,進而對制造業綠色轉型升級產生積極影響,實現經濟與環境績效的雙贏。

      依據模型(2)和模型(4),信息通信技術與生產性服務業集聚的交叉項(lnMar×lnIct和lnJac×lnIct)的回歸系數均在1%的水平上顯著為正,這說明信息通信技術顯著增強了生產性服務業集聚對中國各省市制造業綠色轉型升級的促進作用,這驗證了本文的研究假說3。一方面,生產性服務業專業化集聚多以物流、商貿服務等功能單一化的生產性服務業為主,具有知識密度低、服務半徑小等特點,使得其所產生的知識溢出效應有限。此外,盡管專業化集聚會帶來相應的規模經濟效應,但大量同質化的生產性服務業專業化集聚往往會帶來企業間同質化的惡性競爭,以及擁擠產生的環境污染、資源爭奪等負外部性問題,進而為制造業綠色轉型升級帶來阻礙。而當信息通信技術的發展與應用范圍持續擴大時,市場信息將會變得更透明,從而有利于減少信息不對稱問題,企業間的交流也更為便捷,這時,生產性服務業專業化集聚對制造業綠色轉型升級的抑制作用也將得到一定改善。另一方面,生產性服務業多樣化集聚多以信息、軟件、科學研究和金融服務等具備多元功能的生產性服務業為主,其具有知識含量高、服務半徑大等特點,利于知識、技術的溢出和激發創新。且隨著信息通信技術的發展和應用,生產性服務業各企業間的技術交流與合作將更為頻繁和緊密,從而使得知識和技術的溢出效應得到進一步提升,此時,生產性服務業多樣化集聚對推進制造業綠色轉型升級的作用也將得到加強。因此,信息通信技術對生產性服務業集聚與制造業綠色轉型升級兩者間的關系具有積極的調節作用。

      (二)分產業層級回歸分析

      為進一步檢驗不同產業層級下生產性服務業集聚對制造業綠色轉型升級的異質性影響,借鑒郭然和原毅軍的做法[40],將生產性服務業劃分為高端生產性服務業和中低端生產性服務業(3)。觀察不同產業層級下生產性服務業集聚對制造業綠色轉型升級的影響,以及信息通信技術在其中的作用。

      1.生產性服務業專業化集聚和制造業綠色轉型升級

      如表3所示,不論是高端還是中低端生產性服務業,其專業化集聚對制造業綠色轉型升級的影響均顯著為負,且高端生產性服務業專業化集聚的負向影響較中低端的更小。本文認為:一方面,同質性集聚規模的不足易使得集聚區域內出現無序的市場競爭,抑制區域內規模經濟效應和知識溢出效應的釋放。同時,專業化集聚意味著集聚區內的企業具有同質性特征,其創新行為受其他行業的影響較小,而封閉條件下所進行的創新往往難以與企業特別是制造業實際需求相吻合,進而對制造業的高端業務以及創新型綠色發展產生不利影響。另一方面,盡管專業化集聚水平低會產生負效應,但于高端生產性服務業而言,其所蘊含的知識和技術始終高于中低端生產性服務業,從而在集聚過程中產生更大的知識技術溢出效應,能更大程度上抵消同質性企業低水平集聚的負效應,因此,其高端生產性服務業專業化集聚的負向影響較中低端的小,但規模經濟效應、競爭效應、知識溢出效應的充分釋放始終需要較大集聚規模的支撐,集聚水平過低勢必會對其產生抑制作用,因此,這種抵消力度是有限的,所以現階段高端生產性服務業專業化集聚對制造業綠色轉型升級的影響仍然為負。

      表3 分產業層級回歸結果

      不論高端還是中低端生產性服務業,信息通信技術均正向調節了其專業化集聚與制造業綠色轉型升級的關系,這意味著信息通信技術的發展有助于減弱高端和中低端生產性服務業專業化集聚對制造業綠色轉型升級的負向影響,但信息通信技術的正向調節作用在中低端生產性服務業專業化集聚中更大,即減弱中低端生產性服務業專業化集聚的負向影響程度更高。本文認為:一方面,信息通信技術的發展打破了企業間交流的時間地域限制,加強集聚區域內高端生產性服務之間的信息交流、技術溝通等,促進知識溢出,擴大創新效應,同時,信息通信技術的發展與應用也將提升集聚區域內各要素的配置效率,進而提升各生產性服務企業生產效率,推動制造業綠色轉型升級。另一方面,現階段中國制造業發展更依賴于處于中低端的功能性生產性服務業,且同類低端生產性服務業企業的集聚傾向于通過降低交易成本形成成本剩余的方式作用于制造業轉型,而信息通信技術能通過加強企業的整合與溝通,降低交易過程中的顯性和隱性成本,擴大同類中低端生產性服務業集聚的成本剩余優勢,對制造業綠色轉型升級產生積極作用,減弱了專業化集聚帶來的負向影響。

      2.生產性服務業多樣化集聚和制造業綠色轉型升級

      由表3,高端和中低端生產性服務業多樣化集聚對制造業綠色轉型升級的影響均顯著為正,且高端生產性服務業多樣化集聚(lnHJac)的正向影響更大。這可能是因為:近年來,隨著中國經濟步入新常態,制造業綠色轉型升級過程中對生產性服務業所提供的中間產品和服務業趨于多樣化和個性化,而生產性服務業的多樣化集聚發展恰好能較好地滿足制造業這一發展需求,因此,各種生產性服務業多樣化集聚均傾向于促進制造業綠色轉型升級。

      另外,高端生產性服務業多樣化集聚的正向影響更大,本文認為:不同類型高端生產性服務業企業的集聚有利于企業間的交流與合作,擴大集聚區域內的知識技術溢出效應,為企業提供綠色技術,促進節能減排,進而對制造業的綠色轉型升級產生輻射帶動作用。一方面,高端生產性服務業多樣化集聚所帶來的多元化和個性化服務利于降低企業的邊際排污成本;另一方面,其與制造業的融合還能推動制造業多元化集聚,從而提升制造業的規模經濟效應以及“自凈效應”,加快制造業不斷向“綠色化”方向轉型升級。而中低端生產性服務業盡管發展已較為成熟,但不顧區域內制造業發展和需求狀況的多樣化集聚易出現以“大而全、小而全”為主要特征的低效集聚,進而易導致資源和要素配置效率低下,加之低端生產性服務業其所蘊含的知識和技術含量相對較低,對迫切需要節能減排的傳統制造行業而言,其發展逐漸滯后于新常態下制造業發展需求,進而導致多樣化的中低端生產性服務業集聚對制造業綠色轉型升級的提升作用較低。

      信息通信技術在高端、中低端生產性服務業多樣化集聚與制造業綠色轉型升級的關系中均呈正向調節作用,但這種調節作用在中低端生產性服務業多樣化集聚中更大(lnLJac×lnIct)。本文認為:一方面,集聚區域內各企業的資源優勢具有一定的差異性,這種差異性在異質性企業集聚區域表現得更為明顯,而信息通信技術的發展可改善集聚區內各企業間的溝通現狀,加強企業的交流與合作,以及集聚區內資源的流動與互補,激發生產性服務業集聚區域內的技術創新,進而對制造業的綠色發展產生輻射帶動作用。另一方面,相較于高端生產性服務業,中低端生產性服務業的知識技術含量總體上更低,為了保持并穩定自身發展,集聚區內各低端生產性服務業企業傾向于對信息通信技術做出更加積極的反映,即在“大而全、小而全”的低質量多樣化集聚邊緣,中低端生產性服務企業更愿意通過信息技術手段來提升自身服務水平和產品質量。而高端生產性服務業的知識與技術含量較高,信息通信技術對其的邊際效應更小,所以,信息通信技術對中低端生產性服務業多樣化集聚的正向調節作用更大。

      (三)穩健性檢驗

      為確保研究結論的穩健性,本文運用兩種方法對全樣本進行穩健性檢驗。一是改變調節變量的衡量指標。將互聯網寬帶接入端口作為信息通信技術這一調節變量的替換指標進行回歸。二是進行數據縮尾處理??紤]到樣本數據可能存在極端值等問題,本文對樣本數據進行上下1%的縮尾處理,然后進行回歸。結果由表4所示:兩種方法下回歸結果中相關變量系數的大小、符號以及顯著性均無較大變化,說明本文的研究結論是穩健的。

      表4 穩健性檢驗結果

      六、結論與啟示

      本文選取了2003-2019年中國省際面板數據,采用加權專業化集聚指數、相對多樣化集聚指數,以及基于非期望產出的SBM-GML模型分別對生產性服務業專業化集聚水平、多樣化集聚水平和制造業綠色轉型升級水平進行了測度,通過系統GMM方法實證研究了生產性服務業集聚與制造業綠色轉型升級之間的關系以及信息通信技術對二者的調節作用,通過兩種穩健性檢驗,研究假設均成立??傮w而言,研究發現:

      首先,全產業層面上,生產性服務業專業化集聚對制造業綠色轉型升級的影響顯著為負,而多樣化集聚對制造業綠色轉型升級的影響顯著為正。這說明了,現階段生產性服務業專業化集聚抑制了制造業綠色轉型升級,而多樣化集聚促進了制造業綠色轉型升級。

      其次,分產業層級看,高端生產性服務業專業化集聚的負向影響較中低端的更小,多樣化集聚的正向影響較中低端的更大。這說明了,高端生產性服務業在產業集聚方面具有“比較優勢”。

      最后,信息通信技術在生產性服務業集聚與中國省際制造業綠色轉型升級兩者關系中具有正向調節作用,但這種調節作用在中低端生產性服務業集聚與制造業綠色轉型升級的關系中更大。這既說明了,信息通信技術,不僅可以緩解生產性服務業專業化集聚對制造業綠色轉型升級所帶來的負向影響,還可以提升多樣化集聚對制造業綠色轉型升級所帶來的正向影響;也說明了,信息通信技術在中低端生產性服務業中運用能發揮的積極作用更大,也就是說,在中低端生產性服務業運用信息通信技術更有必要。

      基于上述研究結論,本文提出以下政策建議:

      (1)充分把握現階段生產性服務業專業化和多樣化集聚對制造業綠色轉型升級的差異化影響,發揮生產性服務業的集聚效應。一方面,各地應根據自身資源稟賦和區域條件不斷提升生產性服務業多樣化集聚水平,在集聚區內不斷加強各類企業間的交流與學習,為制造業發展提供多元特色的中間產品和服務。另一方面,推進生產性服務業專業化集聚水平提升,減少因專業化集聚水平過低所引致的規模不經濟狀況,同時,在提升專業化集聚水平的同時,也應不斷延伸集聚區內產業鏈,為制造業提供更加專業的中間產品和服務,以推進制造業不斷實現綠色轉型升級。

      (2)強化生產性服務業特別是高端生產性服務業與制造業之間的產業關聯,推進產業高位協同發展。一方面,積極鼓勵制造業外包非核心生產業務,精簡內部生產環節,使制造業企業專注于“高精尖”業務發展,打造清潔高質高效發展模式。另一方面,要瞄準市場需求,大力發展生產性服務業特別是高端生產性服務業,并推動其進行合理有序集聚,強化其與制造業的產業關聯,在制造業綠色轉型升級過程中做好精準服務,激發生產性服務業集聚的知識技術溢出效應、規模經濟效應,強化兩者之間的優勢互補,推進產業關聯互動,加快推進制造業綠色轉型升級。

      (3)大力推進信息通信技術的擴散和應用范圍,助力制造業高質高效發展。一方面,要加快5G、云計算等信息技術基礎設施建設步伐,推進其與制造業尤其是中低端制造業的交流與合作,加快創新要素流動,充分發揮生產性服務業集聚的知識與技術外溢效應,打通制造業企業間高效便捷溝通渠道,充分利用好信息通信技術(ICT)對經濟主體技術環境的影響作用,實現其技術的擴散和外溢。另一方面,為更好地加強制造業信息通信技術吸收能力,制造業要認清自身發展階段,視實際情況對信息通信技術進行合理的選擇與運用,以更好地實現轉型升級,如處于成長期的制造企業應選擇成本較低而易于吸收的技術,隨著其發展步伐的不斷推進,可逐步引進高端信息通信技術,并在這一過程中不斷實現企業自身的技術創新與積累。


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