高技术产业结构变化与技术进步的互推效应

摘要:以北京为实证对象,本文通过乘数法和定义法分别测算并分析比较了有无时滞时高技术产业结构变动与技术进步的互推效应,得出:高技术产业结构变化与技术进步间的互推效应显著;除电子及通信设备制造业Se值外,各行业结构比重的变化与技术进步有无时滞时变动基本一致。

关键词: 乘数模型;定义法;理想乘数;实际乘数

1引言

产业结构变化与技术进步关系密切。马克思高度概括了产业结构变化与技术进步的相关关系,他指出“工场手工业生产了机器,而大机器借助于机器,在它首先占领的那些生产领域排除了手工业生产和工场工业生产。因此,机器生产是在于它不适应的物质基础上自然兴起的。机器生产发展到一定程度,就必定推翻这个最初是现成的,后来又在其旧形式中进一步发展了的基础,建立起与它自身的生产方式相适应的新基础。”随后,以熊彼特(1928)、Kuznets(1999)为代表的传统经济学从理论角度系统阐述了技术进步与产业结构的互动规律。实证上,筱原三代平(1957)从对部门生产率影响的角度技术进步对产业结構变化的作用,同时,他还认为产业结构的变化会引发不同的需求,进而引起技术进步。Dowrik和Nguyen(1989)通过跨国比较证实了在产业结构变化与技术进步存在明显的互动关系。

2高技术产业结构变化与技术进步的关系

技术进步影响高技术产业结构的变化,高技术产业结构的变化又反过来促进技术进步。高技术产业结构变化与技术进步之间是一种互动关系,而这种互动关系主要是通过引发高技术产业产出增长变化的间接互动:各高技术行业的技术进步带来本行业的产出不同程度的增长,引发产业结构的变动;产业结构的变动又带来对不同行业技术投入的差异,引发技术进步的差异。但其又不同于产出增长与技术进步的互动,这种互动又是一个此消彼长的相对互动:一个行业产业结构比重的上升势必会带来另一行业产业结构比重的下降;同样,一个行业的相对技术进步增长势必会带另一行业相对技术进步的减弱。

这种相互作用具有传递性。当期的技术进步影响当期的高技术产业结构的变动进而影响下期的技术进步,下期的技术进步又会作用高技术产业产业结构进而影响再后一期的技术进步,如此往复循环。

如果考虑这种循环过程的每个期间作用时间的长短,我们可以把这种相互作用分为有时滞和无时滞的互推效应。其中,有时滞是指这种互推过程中的每一个环节存在着较长时间的作用时间,而无时滞是指在这种互推过程中的每个环节的作用时间趋于无穷短的理想状态。若只考虑一定期间(比如一年),有时滞的互推效应在这个期间只会发生有限次的相互作用,在这一定期间的有时滞的互推效应就是这几次相互作用的效果作用之和;而无时滞的互推效应在这一定期间会发生无限次互推作用,其互推效应就是这无限次作用效果和的极限值。

3模型的建立

3.1产业结构变化与技术进步互推效应研究方法的探讨

理论上,对高技术产业结构的变化与技术进步的互推效应的研究应存在两种形式,一是依据乘数原理从期初高技术产业结构变化与技术进步的关系为研究起点,探讨二者间的乘数关系,进而得到有无时滞两种情况下的互推效应,称为乘数法。另一种是在研究高技术产业产出变化的基础上,分别根据高技术产业产出和技术进步的最终变化计算得出互推效应,称为定义法。这两种研究方法既存在区别又相互联系。

首先,研究起点不同。乘数法是以高技术产业结构为研究起点,直接运用乘数模型得出技术进步与高技术产业结构变化的互推关系;而定义法则以高技术产业产出增长为起点,从高技术产业产出增长的角度运用乘数模型,根据产业结构变化的计算方法最后计算得出技术进步与高技术产业结构变化的互推关系。

其次,研究角度不同。乘数法研究基于研究对象以外其余行业的结构变化与技术进步间存在绝对静止效应,即研究假设该行业受到外力作用时其余行业不存在外力的作用;而定义法研究是基于研究对象以外其余行业结构变化与技术进步间存在相对静止效应,即研究假设其余行业与该行业受到同样程度(外力大小占该行业总产值的比重)的外力作用。

再次,得出的结论波动大小不同。由于乘数法研究中存在静止效应,没有考虑到其他行业的变化,因此得出结论的波动应该大于定义法。

虽然两种研究方法存在明显区别,但其落脚点、研究过程基本一致。最终,它们都回归到对高技术产业结构变化与技术进步互推作用的研究上来,且研究过程是乘数理论的实现过程。然而,更为重要的联系是二者的结合对现实的解释能力。在现实中,研究对象以外的高技术行业与技术进步的关系既不是处于绝对静止状态,也不是处于完全的相对静止状态,这就要求我们在研究中结合两种方法共同解释现实问题。

在实际生产中,考虑到在外力作用较小时,某行业带来产出的变化幅度较小,则其产出比重的变化表现非常不明显,因此可仅在外力作用明显这一条件下研究北京高技术产业结构的变化与技术进步的互推作用。在实际研究中,一方面由于数据的来源的缺陷,得不到新产品的具体成本数据,无法单独计算新产品的技术进步;另一方面新产品技术进步带来的产出增加中对技术的投入并非全都用于新产品的技术投入,同样非新产品技术进步带来产出的增加也并非没有用到新产品技术投入上来,这样如果强行分割单独研究新产品技术进步和新产品产值比重的变化有悖于现实意义 。因此在研究新产品比重的变化与技术进步关系时,主要考虑采用乘数法。

3.2乘数模型

假定:若R&D投入形成的知识能很好地转化为现实技术,即专利代表的技术进步与现实技术进步相等,则可认为其转化达到理论上的效果;若R&D投入形成的知识不能很好地转化为现实技术,即专利代表的技术进步与现实技术进步差别较大,则我们认为存在技术转化效率问题。

理想乘数:鉴于厂商理性和利益最大化的经济学假设,在理论上,高技术产业厂商会积极实现技术的消化吸收以及转化,即专利代表的技术进步与现实技术进步相等,其带来的技术进步乘数和产业结构变化乘数我们称为理想乘数。这样,从高技术产业结构变化对技术进步作用的角度,我们就也可直接用知识反映技术进步。这时,t时期某外力带来一单位产业结构变动,会带来t+1期e(e<1)单位技术进步的增加,即会带来e单位产业结构的变动,e单位产业结构的变动继续来e*e单位技术进步的增加,如此循环。

实际乘数:由于信息不对称、管理上的低效率等原因,知识代表的技术进步并不能够非常有效地转化为实际的生产技术,即存在转化效率问题,这种情况下的技术进步乘数和产业结构变化乘数我们称为实际乘数。这样,用实际技术进步来反映技术进步乘数的作用,则实际乘数可表述为:t时期某外力带来一单位的产业结构变动,会带来t+1期e(e<1)单位技术进步的增加,但技术进步的增加只会带来c(理论上c=VM-1

其中M表示乘数大小,上标i表示理想乘数,上标f表示实际乘数,下标stru表示产业结构乘数,下标t表示技术进步乘数。

同乘数法的原理一致,定义法测算互推效应也应分为理想乘数和实际乘数。所不同的是,定义法研究中先测度各行业绝对技术进步与高技术产业产出增长的互推乘数,然后与整个高技术产业乘数作比较计算相对技术进步与高技术产业结构变化的互推乘数,其具体模型不再重复。

3.3数据的收集整理

本文选用我国22个省市的高技术各行业1998~2008年的面板数据均来自各年《中国高技术产业统计年鉴》,由于部分省市的部分行业数据缺失,为了准确起见,在分析中删除了西藏、新疆、宁夏、青海、甘肃、海南、浙江、内蒙古8个省的数据,并把重庆包含在四川省中。实际技术进步和产业结构变动数值均在以上面板数据基础上由数据包络分析的方法(DEA)计算得出。

4实证分析

4.1北京高技术产业结构变化与技术进步互推效应的乘数法研究

4.1.1 高技术产业行业结构变化与技术进步的互推效应。

(1)有时滞时高技术产业行业结构变化与技术进步的互推效应。

表1中,Se、Sc分别指有时滞时外在因素使产出结构变动1%带来相对技术进步的变动幅度、相对技术进步变动1%带来产出结构的变动幅度。与产出变动和绝对技术进步变动的互推乘数相比,无论是产出结构的变动幅度还是相对技术进步的变动幅度都明显较大,这是由于带来1%结构上的变化要比产出变动相对更为显著,并且产业结构具有相对的含义,对其测度依赖于产出变动的绝对值。从行业角度看,医疗设备及仪器仪表制造业的技术进步变动最大,达1.042,而航空航天制造业最小,仅为0.091;而在结构变动中,医疗设备及仪器仪表制造业变动适中,电子及通信设备制造业和医药制造业最大,航空航天制造业最小且表现出负数,为-0.097。这说明相对来说,医疗设备及仪器仪表制造业在向理想技术的转化中存在很高的效率,但是技术进步对结构变动作用效果不是太高,而电子及通信设备制造业和医药制造业的技术进步效果较高,航空航天制造业二者都很低。

(2)无时间时技术进步与高技术产业行业结构变化的互推效应。

表2分别列示了在理想状态和实际中各行业结构变化与技术进步的互推乘数大小,其中前两列显示了理想状态乘数大小。可以看出,在有限次互推时,医疗设备及仪器仪表制造业的理想乘数最大,其次是电子计算机及办公设备制造业,最小的是航空航天制造业。同上表结论一致,电子及通信设备制造业和医药制造业的实际乘数最大,最小的同样是航空航天制造业。

4.1.2 高技术产业新产品产值比重变化与技术进步的互推效应。

(1)有时滞时高技术产业新产品产值比重变化与技术进步的互推效应。

表3、表4分别从北京各高技术行业新产品占该行业总产值的比重和各高技术行业新产品占整个产业新产的比重变化分析其与技术进步互推乘数的大小。在表3中,电子及通信设备制造业的Ne最高,达0.986,而其Nc最小为-0.067,航空航天制造业的Ne最小为0.003。这说明电子及通信设备制造业新产品结构比重的变化对技术进步的作用非常明显,但技术进步对新产品结构比重的变化不太明显,而航空航天制造业新产品结构变化对技术进步的产出作用及医药制造业的技术进步对新产品结构变动作用效果不明显。从表4可以看出,医疗设备及仪器仪表制造业的新产品占整个产业新产品比重的变化对技术进步作用效果非常明显。

(2)无时滞时高技术产业新产品产值比重变化与技术进步的互推效应。

表5、表6分别指无时滞时北京各高技术行业新产品占该行业总产值的比重和各高技术行业新产品占整个产业新产的比重变化与技术进步的实际乘数和理想乘数。从表5可以看到,电子及通信设备制造业的两种互推乘数大小均在70以上,而实际乘数很小。这主要是因为一是假设互推乘数的计算时间为无限期的叠加过程,在很大程度上增加了其差异程度。二是该行业对新产品的投入力度较大,且该行业产值较大,其对总产业技术进步产出的影响相对更为重要,即对技术进步相对比重较大。三是,正是由于该行业产值基数大,而且行业内厂商多而零散,存在大量技术无效的情况,因此技术进步对该行业新产品产值的变化作用力变得相对较小。而从表6中可以看出如果考慮有限次叠加,医疗设备及仪器仪表制造业的理想乘数是最大的,而航空航天制造业的实际乘数最大。若只考虑新产品的产值比重的变化与技术进步的关系,这是因为航空航天制造业相对来说更为创新依赖型的行业,以及其创新研究集中、实现高效,这些特点决定了其新产品的产值比重的变化与技术进步互推的实际乘数更大。

4.2北京高技术产业结构的变化与技术进步互推效应的定义法研究

4.2.1 有时滞时高技术产业行业结构变化与技术进步的互推效应。

表7中Sc和Se分别表示有时滞时各高技术行业结构变化与技术进步的相对增长乘数。与表1比较可以看出,定义法得出的各行业间的互推乘数的差异较小,且值大都在1附近波动。其原因一是定义法是基于相对静止效应的研究,而乘数法是基于绝对静止效应的研究。二是研究对象上的差异。定义法以高技术产业结构变化的相对量为研究对象,而乘数法以自身变动为研究对象。三是结论表述上带来的不一致。由于研究对象的差异,表1中用增长量表述,表7中用变化后增长乘数的增长倍数。

从具体行业对比看,各行业的Sc和Se的变动与表1中基本一致,航空航天制造业的变化最为不明显,电子及通信设备制造业的Se值、医疗设备及仪器仪表制造业的Sc值较显著。所不同的是,表7中的电子及通信设备制造业的Sc值相对最大,而表1中该行业的Sc值不是太明显,其原因可能是由该行业的产值比重较大,其变动对整个高技术产业作用影响较大。

4.2.2 无时间时高技术产业行业结构变化与技术进步的互推效应。

表8中,可以看出电子及通信设备制造业的各指标都非常显著,而航空航天制造业最不显著。同表2得出的结论基本一致,但电子及通信设备制造业的差异较大,其原因主要是由于无时滞时无限次叠加把表7中带来的差异扩大化的结果。

5结论

本文通过乘数法和定义法分别分析比较了有无时滞时高技术产业结构变动与技术进步的互推效应,并以北京为实证对象,主要得出以下几点结论:

第一,高技术产业结构变化与技术进步间的互动作用显著。其中,电子及通讯设备制造业的互推效应最为明显,而航空航天制造业最不明显。就北京而言,有时滞时电子及通信设备制造业的Sc、Ne分别达0.944、0.986,而航空航天制造业分别为-0.097、0.003。

第二,除电子及通信设备制造业Se值外,各行业结构比重的变化与技术进步有无时滞时变动基本一致。从北京看,由于电子及通信设备制造业的规模相对更大,虽然其有时滞时的值仅为0.508,但无时滞时达4.306,而其余各行业变化方向基本保持一致。

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