中國高技術產業發展對過早去工業化阻滯作用的定量分析

汪增洋，蔣恒鵬

（安徽財經大學經濟學院，安徽蚌埠 233030）

0 引言

制造業高質量發展是中國實現經濟高質量發展的支柱。中國“十四五”規劃提出堅持把發展經濟著力點放在實體經濟上，保持制造業比重基本穩定，增強制造業競爭優勢，推動制造業高質量發展。近些年來，中國制造業增加值占地區生產總值（GDP）的比重持續下降，引起了廣泛關注。中國人均GDP還遠未達到發達國家去工業化時期的人均GDP水平，出現制造業比重下降的現象具有過早去工業化的性質。黃群慧等［1］的研究發現，近年中國制造業增速與其他國家的增速明顯縮小，造成中國制造業占GDP 比重不斷下降、制造業國際占比不斷上升的“內外差”現象，也表明了中國工業化已存在過早去工業化問題。中國過早去工業化的根本原因是，在制造業喪失低成本發展比較優勢之后其轉型升級緩慢導致增長減速［2］，致使勞動力過度向低效率服務業部門轉移、資本過度流入虛擬經濟部門。拉美國家在工業化水平不高、制造業競爭力不強、國民收入水平不高的情況下，勞動力向低效率服務業轉移的過早去工業化問題導致其難以跨越中等收入陷阱［3］。同時，第二產業比重有利于經濟增長，但第三產業比重對經濟增長，的影響不明顯，說明去工業化對中國經濟增長產生了抑制作用［4］。

發達國家的經濟發展經驗表明，在經濟發展進入后工業化轉型發展階段，通過科學技術創新促進制造業升級和現代服務業發展能夠避免過早去工業化。制造業中的高技術產業對其他行業具有較大產業關聯效應和知識溢出效應，加快高技術產業發展是推動制造業轉型升級和現代服務業發展的關鍵。世界知識產權組織發布的《全球創新指數報告》顯示，中國全球創新指數已從2015 年的第29 位上升至2021 年的第12 位，位居中等偏上收入經濟體第一名［5］。中國強大的綜合創新能力為高技術產業發展提供了原動力，2012—2021 年規模以上高技術制造業增加值年均增長11.6%，遠高于同期工業增加值增速。然而，現有關于高技術產業發展抑制過早去工業化的研究多為定性分析，鮮有定量研究。為此，本研究嘗試采用定量分析的方法，對中國高技術產業發展對過早去工業化的阻滯作用及其作用機制進行分析檢驗，為促進中國跨越中高端制造業陷阱、使制造業持續穩定在較高水平提供參考依據。

1 理論分析和研究假說

在經濟發展過程中，生產要素由低生產率農業部門向高生產率非農部門轉移典型地表現為勞動力從農業到工業再到服務業的轉移過程［6］，被稱為庫茲涅茨法則或庫茲涅茨過程。其中，工業比重隨經濟發展水平提高，表現為先上升后下降的倒“U”型特征，其下降部分被稱為“去工業化”。歐美發達國家去工業化是在工業比重達到較高峰值和現代服務業得到充分發展情況下發生的，屬于正常去工業化。正常去工業化伴隨著三次產業部門生產率差距縮小和總體生產率上升，不會對經濟增長產生負面影響。20 世紀90 年代以來，許多尚未進入高收入行列的國家在工業比重沒有達到較高峰值、沒有經歷成熟工業化的情況下出現工業比重下降的去工業化現象，被稱為“過早去工業化”。過早去工業化是在制造業升級不足、制造業發展對高生產率生產性服務等現代服務業的需求拉動不足的情況下發生的，會拖累總體生產率提升；而且，隨著收入水平提高帶來的勞動力成本上升，使得依靠低成本優勢的傳統制造業發展受阻，在制造業升級不足和現代服務業發展滯后的情況下，使得勞動力流向低效率服務業，會加劇過早去工業化。因此，適時推動制造業升級是實現正常去工業化的關鍵。

高技術產業是科技創新成果產業化的龍頭，對制造業升級具有產業關聯帶動效應和知識溢出效應。有研究發現，高技術產業能夠提升中低技術產業技術進步，對傳統制造業發展拉動效應突出［7］。通過高技術產業發展推動制造業升級發展，能夠阻滯過早去工業化，表現為工業比重的峰值提升并出現在高收入階段［8］。即使在經濟發展進入高收入經濟發達階段，產業結構的自然演進導致制造業比重下降，生產性服務業、新型服務業等現代服務業發展仍是以制造業為基礎的［9］，通過高技術產業夯實制造業在實體經濟中的基礎支撐作用，可以使得去工業化過程表現得較為平緩。

綜上，提出假說1：高技術產業發展能夠阻滯過早去工業化，并使得去工業化過程更為平緩。

在早期人口紅利階段，大量勞動者涌入市場形成生產成本優勢，依靠低成本工業化能夠加速工業經濟發展，但在經濟發展進入晚期人口紅利階段，工業憑借低勞動成本優勢的發展模式已經式微，如果工業轉型升級緩慢和規模擴張不足將導致工業部門勞動力的積壓和工業相對服務業生產率優勢減弱，發生勞動力向低生產率服務業部門轉移下降的逆庫茲涅茨化現象［2］，導致社會總體生產率下降而拖累經濟增長。高技術產業發展不足造成制造業生產率、利潤率和工資水平均比較低，缺乏投資和就業吸引力是導致在初步完成工業化之后制造業比重下降的重要原因。

如果在晚期人口紅利階段，通過高技術產業發展加快推動制造業升級，提升制造業利潤率和工資水平，可克服逆庫茲涅茨化現象。一方面，通過促進高技術產業發展提高制造業生產率水平，增強制造業投資和就業吸引力，保持制造業規模擴張，能夠吸納較多勞動力留在制造業，避免大量勞動力流向低效率服務業。另一方面，高技術產業發展直接或間接通過制造業發展帶動現代服務業發展，也會避免勞動力過度流向低效率服務業。其中，直接方面表現為，高技術產業發展將拉動科技培訓、技術服務、技術咨詢、技術孵化、知識產權服務等科技服務業發展；間接方面表現為，高技術產業發展使得制造業和服務業融合發展加快，在推動制造業升級發展的同時也促進了產品設計、環保咨詢、商務服務等現代服務業發展。

由此，提出假說2：高技術產業發展通過抑制傳統服務業過度發展即逆庫茲涅茨化，阻滯過早去工業化。

制造業轉型升級緩慢，企業家對制造業投資意愿下降導致社會資金涌入房地產、股市等投機領域，金融和房地產等資本密集型服務業偏離實體經濟自我循環增長泡沫化發展［10］，從而造成制造業等實體經濟發展緩慢甚至萎縮，經濟發展出現脫實向虛問題。因此，抑制經濟脫實向虛是阻滯經濟過早去工業化的重要一環。一方面，高技術產業發展通過促進制造業升級，提高實體經濟投資回報率，能夠抑制制造業過度金融化；另一方面，高技術產業發展使得制造業與技術密集型服務業融合更為緊密，能夠抑制金融和房地產等資本密集型服務業泡沫化發展［11］。

由此，提出假說3：高技術產業發展通過抑制虛擬經濟過度發展即脫實向虛，阻滯過早去工業化。

綜上理論分析，高技術產業阻滯過早去工業化的作用機制如圖1 所示。

圖1 高技術產業阻滯過早去工業化的作用機制

2 研究設計

2.1 計量模型

根據假說1，若高技術產業對工業比重變動隨人均GDP 變動的倒“U”型曲線具有調節作用，使得倒“U”型曲線的轉折點右移且較為平緩，則表明高技術產業發展對過早去工業化的阻滯作用。利用Haans 等［12］提出的帶有倒“U”型曲線的調節效應模型檢驗高技術產業發展對過早去工業化的阻滯作用。計量模型形式如下：

式（1）中：indus 為工業經濟占GDP 比重，用于測度去工業化；rgdp為人均GDP，加入人均GDP 的平方項rgdp2是為了反映隨著人均GDP增加工業經濟比重的倒“U”型變化特征，即產業結構的自然演進過程；htech 為高技術產業發展水平，htech×rgdp 和htech×rgdp2分別為高技術產業發展水平與人均GDP 一次項和二次項的交乘項；分別為個體效應、時間效應和隨機擾動項；X為一些控制變量，包括制造業工資水平（wage）、開放程度（open）、環境規制強度（pollute）。

（1）倒“U”型曲線的轉折點移動檢驗。為求式（1）模式方程求關于rgdp 的一階導數并使其為0，可得rgdp 達到轉折點（rgdp*）時的數值為：

進一步求式（2）關于htech 的一階導數，可得：

如果式（3）等號右邊的分子大于0，說明tech增加使得rgdp 轉折點（rgdp*）向右移動，即高技術產業發展對工業經濟比重下降具有阻滯作用，因此，檢驗β1β4-β2β3是否顯著大于0，則可判斷rgdp 轉折點是否向右移動。

（2）倒“U”型曲線的平緩性檢驗。設倒“U”型曲線上的某點位于轉折點（rgdp*）的左邊，到轉折點的距離為a（見圖2），則在（rgdp*-a）點的切線斜率為：

圖2 高技術產業發展水平較低時的工業比重

將式（2）代入式（4）可得：

圖2 是高技術產業發展較低情況的下（htech=htech1）工業比重倒“U”型曲線，圖3 是高技術產業發展較高情況的下（htech=htech2）工業比重倒“U”型曲線，htech2>htech1，轉折點分別為rgdp*1、rgdp*2。

圖3 高技術產業發展水平較高時的工業比重

依據式（5）可得倒“U”型曲線上（rgdp*1-a）點和（rgdp*2-a）點的切線斜率，分別記為。

因htech2>htech1，a>0，所以β4<0，意味著倒“U”型曲線更為陡峭；相反，β4>0，意味著倒“U”型曲線更為平緩，即高技術產業發展能夠去工業化表現為平緩的過程。

根據理論分析，預計β4>0，即高技術產業發展使得工業比重隨人均GDP 變動倒“U”型曲線的轉折點右移且使其變得較為平緩。

2.2 變量選取和數據來源

關于去工業化的文獻中，主要采用制造業比重測度去工業化水平（indus），但考慮到我國僅有少數省份公布制造業增加值數據，因此本研究以工業增加值占比作為去工業化的代理變量。又因缺少高技術產業增加值數據，故使用高技術產業主營業務收入占工業增加值比重測度高技術產業發展水平（htech），并在穩健性估計中采用高技術產業就業水平占工業就業水平比重測度高技術產業發展水平。人均GDP（rgdp）調整到以2004 年為基期的不變價。工資水平（wage）使用能夠更好地反映勞動力市場狀況的制造業城鎮私營單位職工工資水平測度，為降低方差，將工資水平取對數后進入回歸方程（ln wage），而統計數據僅提供了2009 年以后的制造業城鎮私營單位職工工資水平，因此利用2009年制造業單位就業和私營就業工資比來表征，依據2009 年之前的制造業單位就業工資水平來推算2009年之前制造業城鎮私營單位職工工資水平。控制變量開放程度（open）和環境規制強度（pollute）分別用外商投資額占GDP 比重和工業污染治理完成投資額占工業增加值比重測度。研究數據為2004—2021年中國31 個省份數據（由于數據缺失未含港澳臺地區），來源于國家統計局數據庫和《中國高技術產業統計年鑒》。

3 實證分析

3.1 基準回歸

從表1 可以看出，人均GDP 的一次項和二次項分別顯著為正和顯著為負，表明隨著經濟發展水平提高，工業在經濟中的份額表現為先上升、后下降的倒“U”型特征，與產業結構變動規律一致；高技術產業發展水平對工業經濟比重的影響較小且不顯著，說明一方面高技術產業發展會促進工業經濟發展，另一方面高技術產業發展也會促進服務業尤其是生產性服務業發展，從而使得高技術產業發展對工業化的影響不明顯；高技術產業發展水平與人均GDP 的一次項和二次項的交互項具有1%以上的顯著性水平，說明高技術產業發展對去工業化過程具有調節效應。另外，使用Stata 軟件的nlcom 命令對估計系數的非線性組合（β1β4-β2β3）=0.0 017 進行統計檢驗，顯著性統計檢驗結果為顯著大于0，說明高技術產業發展能夠使得去工業化倒“U”型曲線的轉折點向右移動，即高技術產業發展對去工業化具有延緩作用；htech×rgdp2的估計系數顯著為正，說明高技術產業發展使得去工業化倒“U”型曲線更為平坦，表明高技術產業發展對去工業化具有平滑作用。

表1 基準回歸結果

采用普通最小二乘估計（OLS）的基準回歸結果表明，2004—2021 年中國高技術產業發展對過早去工業化具有阻滯作用在統計上是顯著的。為觀察其經濟顯著性，圖4 給出了高技術產業發展水平在均值、均值減1個標準差和均值加1個標準差情況下，隨人均GDP 提高工業經濟占比的倒“U”型曲線變動情況，可以看出高技術產業發展會明顯使得倒“U”型曲線明顯右移且變得更為平緩。圖5 進一步給出高技術產業發展和人均GDP 提高交互作用下的去工業化過程，表明其經濟顯著性，即高技術產業發展對過早去工業化具有較大阻滯效應。

圖4 不同高技術產業發展水平下的去工業化水平

圖5 高技術產業和人均GDP 交互作用下的去工業化趨勢

3.2 內生性處理

本研究的計量估計模型存在較強的內生性問題。首先，高技術產業發展和去工業化之間存在明顯的反向因果作用關系。一方面，高技術產業發展會通過產業前后向關聯拉動工業經濟發展，延緩去工業化進程；另一方面，工業經濟發展也會拉動高技術產業發展，這使得高技術產業發展和去工業化之間存在反向因果內生性問題。其次，可能存在同時影響高技術產業發展和工業經濟發展的第三方因素，例如，政府扶持工業經濟發展的優惠政策、技術創新補貼、出口補貼等會導致回歸分析高估真實的因果效應。另外，影響去工業化的因素較多，模型中所加入的控制變量仍難以避免可能存在的遺漏變量內生性問題。因此，需要尋找合適的工具變量來克服內生性問題。為此，本研究使用轉移份額法構造工具變量（Bartik Ⅳ）克服內生性問題。轉移份額法構造工具變量是用觀測個體的每個子行業初始值和全部行業增長率內積作為工具變量［13］。其基本思想是：用樣本區域不同行業的增長率構成時間序列沖擊，以各地行業份額對區域行業同一沖擊的暴露程度為權重進行加權求和構造工具變量。由于相對各地的行業增長來說，區域的行業增長率具有外生性，即使各地行業份額是內生的，Bartik Ⅳ也能實現因果識別［14］。構造Bartik Ⅳ方法如下：

表2 是使用轉移份額工具變量的估計結果，由于2017 年中國對高技術產業分類進行了調整，使得所構造的Bartik Ⅳ工具變量不包括2017 之后的年份，導致Ⅳ估計的樣本有所減少。從第一階段估計結果可以看出，工具變量系數均在1%水平上顯著，說明工具變量與內生變量具有很強的相關性。從第二階段估計結果來看，不可識別檢驗和弱工具變量檢驗的統計量表明模型是可識別的、不存在過弱工具變量問題；與普通最小二乘估計（OLS）結果相比較，采用Ⅳ估計克服內生性問題并沒有改變基準回歸結果，高技術產業發展水平與人均GDP 的一次項和二次項的交互項仍具有1%以上的顯著性水平，說明高技術產業發展對去工業化過程具有調節作用。判斷倒“U”型曲線轉折點移動的統計量（β1β4-β2β3），如表2 所示，包含直轄市的估計結果很小且不顯著，而剔除北京、上海、天津三大直轄市1）的估計結果中較大且顯著為正，原因是北京、上海、天津作為中國中心城市較高的用地價格高于本地區的工資水平，使得高技術產業對工業發展的拉動作用較弱，從而造成對去工業化阻滯作用不明顯；且htech×rgdp2的估計系數顯著為正，說明高技術產業發展使得去工業化倒“U”型曲線更為平坦，與OLS 的估計結果一致。

表2 Ⅳ估計結果

3.3 穩健性檢驗

3.3.1 替換核心解釋變量

為檢驗利用高技術產業主營業務收入占第二產業增加值比重來測度高技術產業發展水平的實證研究結果的穩健性，進一步使用高技術產業就業水平占第二產業就業水平的比重測度高技術產業發展水平進行計量檢驗。相應地，轉移份額工具變量調整為，以每個省份高技術產業子行業就業初始值和全樣本省份子行業就業增長率的內積。從表3 的估計結果可以看出，Ⅳ估計的不可識別檢驗和弱工具變量檢驗結果表明模型是可識別的、不存在過弱工具變量問題；不論是OLS 估計結果還是Ⅳ估計結果，不論是31 個省份的估計結果還是剔除了三大直轄市的估計結果，都與表1 和表2 的回歸結果一致。另外，判斷倒“U”型曲線轉折點移動的統計量（β1β4-β2β3）的檢驗結果和htech×rgdp2的估計系數也表明，高技術產業發展使得去工業化倒“U”型曲線右移，去工業化過程會變得更為平緩。

表3 穩健性檢驗：替換核心解釋變量

3.3.2 替換工具變量

2017 年中國進行高技術產業分類調整后，航空航天產業部門不在高技術產業分類目錄之中，這使得以上Ⅳ估計的樣本量相對偏少。航空航天產業在高技術產業的比重相對較小，而且在浙江、重慶、海南、青海、寧夏等一些省份，航空航天產業體量很小，這可能會影響本研究所構造的Bartik Ⅳ工具變量的可靠性。基于此，將航空航天產業部門剔除后重新構造Bartik Ⅳ工具變量，進一步檢驗實證研究結果的穩健性。表4 是使用新的工具變量，以及分別以高技術產業主營業務收入占工業增加值比重和高技術產業就業占工業比重來測度高技術產業發展水平的估計結果，可以看出，估計結果與以上實證結果一致。

表4 穩健性檢驗：替換工具變量

4 機制檢驗

4.1 抑制經濟脫實向虛

近年來，房地產業和金融等虛擬經濟發展過快是造成中國過早去工業化的重要原因。由于虛擬經濟自身的貨幣內生性會增強虛擬經濟脫離實體經濟的程度，并使得虛擬經濟的比重具有周期性變化特征［15］，即虛擬經濟的比重在經濟發展過程中具有周期性波動特征，因此，在一個相對較長經濟發展過程中，實體經濟比重會具有倒“U”型曲線特征。可將回歸方程式（1）中的被解釋變量替換實體經濟比重，來檢驗高技術產業發展提高實體經濟投資回報率，進而阻滯金融和房地產等資本密集型服務業過度發展、抑制經濟脫實向虛的阻滯過早去工業化的作用機制。

采用黃群慧［16］、張林等［17］的研究做法，將房地產和金融部門統稱為虛擬經濟部門，實體經濟比重為GDP 中扣除地產和金融部門增加值后的比重。從表5 的估計結果可以看出，高技術產業發展水平與人均GDP 的一次項和二次項的交互項具有5%以上的顯著性水平，說明高技術產業發展對實體經濟比重隨人均GDP 變動的倒“U”型曲線具有調節作用；對系數估計量的非線性組合（β1β4-β2β3）的檢驗顯示，在包含直轄市的估計結果中為正但不顯著，在剔除直轄市的估計結果中顯著為正，可能的原因是直轄市虛擬經濟在服務實體經濟發展具有重要作用；htech×rgdp2的估計系數顯著為正，說明高技術產業發展使得去工業化倒“U”型曲線更為平坦。以上結果表明，高技術產業發展能夠通過抑制經濟脫實向虛阻滯過早去工業化。

表5 高技術產業發展阻滯過早去工業化的機制檢驗

4.2 抑制經濟逆庫茲涅茨化

以上理論分析表明，在當前中國處于晚期人口紅利階段，推動制造業轉型升級、提升工業利潤率和工資水平、提高工業相對服務業生產率優勢，扭轉過往低成本工業化模式可克服逆庫茲涅茨化問題；當進入后人口紅利的經濟發達階段，現代服務業得到充分發展，二產勞動生產率和三產勞動生產率的比值會下降，屬于正常的庫茲涅茨經濟結構轉變，二三產業比較勞動生產率隨人均GDP 提高具有倒“U”型曲線變動特征。因此，可用二產勞動生產率和三產勞動生產率的比值作為被解釋變量，用計量模型式（1）檢驗高技術產業發展對逆庫茲涅茨化的抑制作用。

從表5 的估計結果可以看出，高技術產業發展水平與人均GDP 的一次項和二次項的交互項具有5%以上的顯著性水平，說明高技術產業發展對二三產業比較勞動生產率隨人均GDP 提高表現為倒“U”型曲線的變化過程具有調節作用；系數估計量的非線性組合（β1β4-β2β3）的統計檢驗顯著為正，htech×rgdp2的估計系數顯著為正。由此結果表明，高技術產業發展能夠抑制經濟逆庫茲涅茨化。

5 結論和政策含義

通過創新驅動制造業高質量發展，夯實實體經濟在經濟發展中的支撐作用，是中國避免過早去工業化問題和加快邁入高收入國家的必然選擇。制造業中的高技術產業是科技創新成果轉化的龍頭，對其他行業具有較大產業關聯效應和知識溢出效應，通過加快高技術產業發展推動制造業高質量發展是中國避免過早去工業化的關鍵。在理論分析的基礎上，利用帶有倒“U”型曲線的調節效應檢驗模型，使用轉移份額法構造工具變量克服內生性問題的研究發現，中國31 個省份的高技術產業發展能夠使得工業比重隨人均GDP 變化的倒“U”型曲線轉折點右移，并使得曲線變得更為平滑。也就是說，在低國民收入水平階段，高技術產業發展能夠促進制造業比重緩慢上升，而在高國民收入水平階段，能夠使得制造業比重緩慢下降。這表明高技術產業發展對過早去工業化具有阻滯效應。進一步的機制檢驗發現，高技術產業發展通過抑制經濟脫實向虛和經濟結構逆庫茲涅茨化阻滯過早去工業化。研究結論證實了加快創新驅動能夠夯實實體經濟在經濟發展中的支撐作用，能夠阻滯過早去工業化。

以上結論的政策含義為：（1）為應對中國出現的過早去工業化問題，應以高技術產業為重點加快推進科技創新成果產業化，促進制造業轉型升級，筑牢實體經濟在經濟發展中的支撐作用，推進新型工業化和制造強國戰略實施。中國的制造業在全球產業鏈、供應鏈中處于中低端，尤其是在產業鏈的高端被“卡脖子”，在芯片、高端發動機、關鍵基礎材料、數控機床、生物醫藥、醫療設備等領域主要依靠進口，加快高技術產業發展有利于克服制造業轉型升級的“卡脖子”問題。（2）以高技術產業發展引領實體經濟發展，推動數字技術與實體經濟深度融合，促進現代制造業和現代服務業融合發展，提高制造業投資回報率和就業吸引力，以抑制經濟脫實向虛和經濟結構逆庫茲涅茨化問題。（3）促進中西部地區高技術產業發展加快制造業轉型升級。有研究表明，中國的高技術產業總體表現存在從東部向中西部轉移的趨勢［18］。根據筆者對研究數據的統計，2005 年，東部地區2）高技術產業企業數和主營業務收入均占31 個省份的75%以上，2020 年均下降到67%以下，但東部地區所占比重仍非常高，中西部地區高技術產業具有較大的發展潛力空間。一方面，中西部地區傳統制造比重大，促進高技術產業發展有利于傳統制造業改造升級，推動傳統制造業和現代制造業協調發展，降低勞動成本上升的不利影響，將傳統制造業留在國內避免向國外過度流失；另一方面，通過促進高技術產業發展推動中西部地區加快發展，有利于把擴大內需戰略和深化供給側結構性改革有機結合起來，加快國內大循環和地區協調發展。

注釋：

1）沒有將重慶市剔除進行估計，是因為重慶的人口數量大、面積也大，人口密度較低，與北京、上海、天津直轄市的差異較大，在產業發展上與省域經濟相似性大。

2）東部包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11 個省（市）；中部包括黑龍江、吉林、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南8 個省；西部包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆12 個省（區、市）。