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科技服务业集聚对制造业发展的影响

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  内容摘要:本文首先从理论上分析了科技服务业集聚对制造业发展的影响;然后根据区位商指数对江苏省科技服务业集聚状况进行了测算,并利用江苏省2005-2014年13个地级市数据建立面板模型,分析科技服务业集聚对制造业发展的带动效应。研究结果表明:江苏省科技服务业集聚水平与地区经济发展状况相关,其整体水平高于全国平均水平;科技服务业集聚对制造业发展的带动效应显著存在,但目前集聚效应的良好效果未能得到较好体现。 
  关键词:科技服务业 制造业 产业集聚 区位商 
  研究背景及文献综述 
  随着经济社会信息化进程不断加快,产业分工不断细化,科技服务业作为第三产业的一项分支,依靠其强大的科学技术手段为其它产业提供科技支撑,不断促使产业结构优化和产业转型,成为推动经济发展方式转变的强大动力。党中央、国务院及各级政府都致力于深化科技体制改革的部署,如何有效发展科技服务业,进而促使科技服务业与制造业等产业的协调发展,是经济发展的重要目标,也是学术研究的重要方向。 
  学术界关于科技服务业的研究经历了一个漫长的过程,由开始的科技服务业概念界定和科技服务业发展水平评价逐步转向对科技服务业的促进作用研究和对其发展模式的探讨。尤其近些年来,关于科技服务业与制造业间的协同发展的研究日益引起学术界的关注。罗建强、赵艳萍(2012)在构建科技服务业细分指标的基础上,采用灰色关联法对南京市科技服务业与民营制造业间的互动关系进行定量分析,研究认为R&D经费的合理使用对制造业的影响最大。袁兆亿(2014)指出科技服务业与生产力的发展具有正向关系,应努力加大科技服务业与现代产业间的相互渗透和结合,提升二者互动发展水平。郑陶、苏朝晖(2015)以福建省先进制造业为例,建立超效率DEA模型和面板数据模型,探讨了科技服务业对先进制造业生产效率的正向影响。周慧妮、龙子午(2015)以北京市2001-2014年科技服务业与制造业产值为样本,采用灰色关联分析法得出二者有一定的协同发展关系,并通过协整检验与误差修正模型探讨了二者的长期均衡关系与短期关联效应。张琴、赵丙奇等(2015)以京、沪、粤等地区为样本,对科技服务业集聚与制造业升级之间的效应进行机理分析与实证检验,分析得出科技服务业的集聚发展有助于促进我国制造业升级。刘媛、黄斌等(2016)对我国科技服务业集聚发展的5种典型模式和特点进行探讨,并针对江苏省科技服务业发展现状提出差异化发展策略。 
  此外,不少学者对科技服务业的研究包含在生产性服务业之中。盛丰(2014)通过构建空间计量模型,研究发现生产性服务业集聚不仅对本地区制造业升级存在正向促进作用,而且通过空间溢出效益对周边地区制造业升级存在正向影响。刘叶、刘凡(2016)以“城市群”为研究单位,构建生产性服务业与制造业协同集聚对制造业生产效率影响的动态面板模型,研究发现协同集聚效应主要通过技术进步发挥对制造业TFP的正向促进作用。金福子、王红等(2016)以京津冀地區为样本,实证分析了生产性服务业各个子行业的集聚效应对地区经济发展的影响,研究得出信息业、金融业和交通业均有积极的经济效应,而科研业、批发业和租赁业目前呈现出消极的经济效应。 
  综上所述,学术界对科技服务业与制造业的协同发展研究已经取得了一些成果,相关研究方法与结论对本研究具有重要借鉴意义。但大多数文献中科技服务业对制造业影响的研究主要包含在生产性服务业中,对科技服务业单独行业的实证探讨较少。目前虽然我国科技服务业发展达到一定规模,但科技服务业集聚仍处于初步探索阶段,相关研究存在不足。就江苏省来说,尤其是对江苏省地级市科技服务业集聚发展状况的定量研究相对空白,本文主要就江苏省科技服务业集聚现状进行分析,并在此基础上探讨科技服务业集聚对制造业发展的影响,以期为促进江苏省科技服务业和制造业协调发展提出合理性建议。 
  理论分析 
  科技服务业作为知识密集型产业,具有高知识性、高创新性、高人才性以及高外部性,这些特性使得科技服务业的发展对相关产业升级具有良好的促进作用。当科技服务业以集聚化模式发展时,其发展过程中所形成的集聚效应促使科技服务业对产业发展的促进作用更加凸显。本文主要从三个方面探讨科技服务业集聚效应对制造业发展的影响。 
  科技服务业集聚的创新效应。创新是制造业持续发展的内在动力,作为高技术的现代服务业,科技服务业企业依靠其丰富的科技资源、大量的高科技人才和技术手段,不断推出为制造业企业生产环节乃至整个生产链服务的创新性服务和产品,从而不断提高制造业企业的生产效率,推动传统制造业结构转型和升级。科技服务业企业集聚化发展,通过资源共享、技术互通、人才流动等手段进一步为科技服务企业间知识的交流和传递创造了良好的平台,更有效地促进了科技服务业企业的技术创新,最终促使制造业生产链的优化。 
  科技服务业集聚的竞争效应。由于传统制造业的转型升级,越来越多的制造业企业选择服务外包,对科技服务业企业产生了大量的潜在需求,促使科技服务业呈现集聚化模式发展。在优胜劣汰的市场机制作用下,各个企业为了保持自身的竞争优势,必须不断进行创新,提高自身专业化水平,其结果必然为制造业提供更高质量的、更专业化的、成本更为低廉的中间服务和产品,既降低了制造业企业的生产成本,又提高了制造业企业的生产效率,最终促使制造业持续发展。 
  科技服务业集聚的知识效应。由于科技服务业是专业化分工的产物,是从制造业生产环节分离出来的,因而科技服务业的发展在某种程度上与制造业的发展是彼此关联的,因此制造业的集聚可能吸引大量的科技服务业聚集,科技服务业的集聚也有可能吸引制造业相关产业的聚集,从而出现产业集群的发展趋势。由于人是知识与信息的载体,产业集群内人才的流入带来了大量的专业知识和经验技能,人才的交流增强了不同企业对新知识与信息的获取能力,随着产业集群的不断扩大,集聚区域的信息网络设施不断完善,产业集群对企业提供的便利性就越大。因此,科技服务业集聚发展在吸引制造业企业聚集的同时,通过与制造业企业的知识与信息共享,使得制造业企业能够快速地掌握最新的行业信息,降低了企业的交易成本,促使制造业升级加快。
  综上所述,科技服务业集聚对制造业发展的影响分别从创新效应、竞争效应和知识效应三个方面得到体现。科技服务业通过集聚不断提升自身的专业化水平和创新水平,既为制造业提供更高质量的、更专业化的技术服务,也逐渐降低制造业企业的生产成本和交易成本,为制造业企业的发展和升级提供动力。 
  江苏省科技服务业集聚程度测算 
  考虑数据获取局限性,在参考相关文献的基础上,本文选取区位商指标对江苏省13个地级市的科技服务业(本文指科学研究、技术服务和地质勘察业)集聚程度进行测算。区位商主要用来衡量某一地区要素的空间分布状况和相对于全国平均水平的地区某产业专业化水平,在具体测算过程中可以选用产值,也可选用就业人数,此处选取就业人数指标,具体测算公式如下: 
  LQi=(ei/e)/(Ei/E),其中在确定的年份,LQi表示某地区的科技服务业集聚程度,ei与e分别表示该地区的科技服务业从业人数与该地区所有产业的从业人数,Ei与E分别表示全国科技服务业从业人数与全国所有产业从业人数。若LQi>1,则表示该地区的科技服务业集聚程度较高,且科技服务业产业专业化水平高于全国平均水平;若LQi<1,则表示该地区的科技服务业集聚程度较低,且科技服务业产业专业化水平低于全国平均水平。LQi值越高,表明该地区的科技服务业集聚程度越高。本文主要对江苏省13个地级市2005-2014年的科技服务业集聚程度进行测算,相关数据主要来源于2006-2015年《中国城市统计年鉴》。具体测算结果如表1所示。 
  从整体来看,江苏省13个地级市中只有宿迁市个别年份的区位商值小于1或接近于1,而其余地级市的科技服务业区位熵值都大于1,这表明江苏省科技服务业集聚程度整体较高,其科技服务业产业专业化水平总体要高于全国平均水平,这与江苏省制造业大规模发展是密切相关的。制造业占据江苏省工业发展的主导地位,制造业持续发展产生了对科技服务业的大量需求。江苏省制造业结构不断调整和转型,高新技术制造业比重不断增大,对科技服务需求增大,从而促使其科技服务业规模不断扩大,科技服务业集聚化发展趋势凸显。 
  从横向结构来看,将江苏省13个地级市按苏北、苏中和苏南三个区域划分,苏南区域有4个地级市(按均值排名,由大到小分别为南京市、镇江市、常州市和无锡市)进入区位商值排名前5的行列,这表明苏南地区的科技服务业集聚发展水平整体较高,苏中地区的3个地级市整体水平次之,苏北地区整体水平最低。可见,不同地区经济发展水平不同,对科技服务业集聚发展的影响也不同。科技服务业发展需要以经济发展为基础,在科技服务业集聚发展过程中,资金、基础设施和技术等都是必要条件,地区经济发展越强,越有助于促进科技服务业快速集聚发展。 
  从纵向结构来看,2005-2014年江苏省13个地级市科技服务业集聚水平大体呈现波动下降趋势,有个别地级市近年来集聚水平有所上升,如宿迁市、扬州市、常州市等。这表明江苏省各个地级市科技服务业集聚发展虽然取得了一定成效,但在全国大力发展科技服务业背景下,相较于其它省份和地区,江苏省各地级市科技服务业发展速度相对较慢,其区位商在缩小,科技服务业集聚程度相对呈现平缓下降。当前的情况是江苏省各地级市科技服务业集聚规模仍较小,科技服务产业发展也比较分散,对于各个地级市来说,寻求因地制宜的科技服务业发展模式,促使科技服务业快速发展是重中之重。 
  科技服务业集聚对制造业发展的影响实证检验 
  (一)模型构建与数据来源 
  为了验证上文的理论分析,本文构建基本模型如下: 
  Lnmgdpit=αi+β1iLnlqit+β2iLnsteit+β3Lnprit+μit 
  其中,mgdpit为被解释变量,衡量江苏省13个地级市的制造业发展状况,基于指标选择的合理性及数据的可得性,本文选取各地级市不同年份的工业增加值作为因变量,在计算过程中,用2005年不变价格(采用第二产业增加值指数进行缩减)对各年相应数据进行调整,以满足数据的可比性。 
  lqit为解释变量,衡量各个地级市不同年份的科技服务业集聚程度,即上文测算所得的科技服务业区位商系数值。lqit值越大,表明该地区科技服务业集聚程度越强。根据理论分析,科技服务业集聚有助于促进制造业发展,预测该变量系数值为正。 
  steit为控制变量,衡量地方政府部门的支持力度,基于指标选择的合理性及数据的可得性,选取各个地级市不同年份的科学技术支出占地方公共财政支出的比重进行度量。创新是制造业发展的不竭动力,而良好创新环境的建设以及资金、人力资本等的投入都离不开政府财政的扶持,政府扶持力度在一定程度上也决定了该行业能否获得持续发展,预测该变量系数值为正。 
  prit为控制变量,衡量城市基础建设水平,基于指标选择的合理性及数据的可得性,选取人均城市道路面积进行度量。制造业发展离不开城市基础设施,尤其是与运输有关的基础设施,理论上该项值越高,越能促进制造业发展,预测该变量系数值为正。 
  本文收集了江苏省13个地级市2005-2014年的面板数据,运用Eviews6软件进行回归分析。为使数据更为平滑和减少数据的波动性,对反映制造業发展、科技服务业集聚水平、政策财政支出水平和城市基础设施水平的变量取自然对数,取对数后,变量分别以Lnmgdpit、Lnlqit、Lnsteit和Lnprit表示,数据主要来源于2006-2015年《中国城市统计年鉴》。 
  (二)面板单位根检验 
  一般在建立面板回归模型之前,若时间长度接近或大于横截面长度,就需对数据进行平稳性检验,以此避免造成伪回归,影响结论的可靠性。本文此处对序列进行面板的单位根检验,采用LLC法、ADF法和PP法进行判断,检验结果如表2所示。由表2可知,除序列lq在5%的显著性水平下通过ADF检验和PP检验外,序列mgdp、lq、ste及pr均在1%的显著性水平下拒绝序列存在单位根的原假设,这表明数据序列均是平稳的,可以直接建立回归方程模型。
  (三)实证结果分析 
  首先,先对方程建立随机效应模型,并对模型进行Hausman检验,检验结果显示模型卡方统计量为15.1459,统计量的伴随概率为0.0017,这表明在1%的显著性水平下,可以拒绝认为固定效应模型与随机效应模型的估计量不存在显著差异的假设,因而要建立固定效应模型;其次,对方程建立固定效应模型,并对其进行固定效应的冗余变量似然比检验,结果显示LR统计量的伴随概率显著为0,表明固定效应模型与混合回归模型的估计量也存在差异,应该建立固定效应模型。综上,对该方程建立固定效应回归模型,并采用截面加权以消除面板数据可能存在的异方差性。实证结果如表3所示。由表3可知,该固定效应回归模型的F统计量的伴随概率为0,表明在1%的显著性水平下,该模型显著成立,且模型的拟合程度较好,模型的调整拟合优度达到90%。 
  由于回归时方程设定为变截距模型,因而模型的解释变量和控制变量的系数对所有横截面都是相同的。模型结果显示控制变量的系数值均为正,二者均对工业增加值存在正向影响,变量ste对工业增加值的影响系数为0.1456,变量pr对工业增加值的影响系数为0.1850,且均在1%的水平下显著成立,这表明制造业发展规模与地区城市基础实施水平及政府部门的财政支持力度均正相关,城市基础设施越完善,政府科技财政支持力度越大,越能促进制造业的发展。解释变量lq的系数值为负,且在1%的显著性水平下显著成立,这表明就江苏省各个地级市来说,目前科技服务业集聚并未发挥出集聚效应的良好效果,科技服务业集聚与制造业发展之间的协调机制还未有效建立。 
  鉴于上述区位商主要是将本地的科技服务业从业人员占比(ei/e)與全国平均水平(Ei/E)相比得出的,可以看出用区位商测算地区科技服务业集聚程度时实际算出的是一个相对量,是地区科技服务业集聚程度的绝对水平(ei/e)相对于全国平均水平(Ei/E)来讲的,因此当全国科技服务业整体发展速度快于该地区的科技服务业发展速度时,就会出现该地区科技服务业集聚程度(用区位商测算)不断下降的情况,从而掩盖实际的地区科技服务业发展水平呈缓慢上升趋势的状况。为了凸显科技服务业集聚效应带来的科技服务业发展水平提升对制造业发展的重要性,本文建立比较回归模型,测量科技服务业集聚绝对水平(ei/e)对制造业发展的影响。在参考相关文献的基础上,选取各市各年的ei/e值对地区科技服务业集聚绝对水平度量,若ei/e数值越高,则该地区科技服务业集聚绝对水平越高。理论上科技服务业集聚绝对水平对制造业发展存在正向促进作用,预测系数值为正。与原始回归模型建立过程一样,经过序列单位根检验及回归方程模型选择,建立原始回归模型的比较回归模型,回归结果如表3所示。 
  由表3结果显示,科技服务业集聚绝对水平对制造业发展存在显著的正向促进作用,且科技服务业集聚绝对水平每提升1个百分点,可以促进制造业规模提升约0.3个百分点。但是,目前江苏省13个地级市的科技服务业集聚绝对水平对其制造业发展的正向促进作用并不强,原因可能有:一是虽然江苏省科技服务业在政策带动下取得了不小的成效,但仍存在资源比较分散、发展模式较为单一及集聚发展规模较小的问题;二是江苏省制造业规模较大,制造业结构也不断优化升级,而科技服务业仍处于初步发展阶段,相对而言,江苏省制造业对科技服务业的促进作用要远大于科技服务业对制造业发展的促进作用,其科技服务业集聚效应还未能有效发挥出来。因此,在江苏省科技服务业集聚程度有限的背景下,随着科技服务业规模的不断扩大及科技服务业集聚效应的不断增强,科技服务业集聚水平不断提高,科技服务业对制造业发展的促进作用也会越来越强。 
  结论及对策 
  通过上述分析,可以发现科技服务业集聚是优化制造业产业结构和促进制造业发展的重要动力,如何更有效地引导该产业良好发展具有重要的现实意义。本文主要就江苏省科技服务业集聚程度进行测算,并探讨了科技服务业集聚对制造业发展的促进作用,在此分析上提出相关合理性建议。 
  加大政府扶持力度,规划引导行业发展。首先,江苏省科技服务业地区集聚水平要高于全国平均水平,这表明江苏省科技服务业发展已经取得初步成效,但是在其发展中仍存在不足之处,如在全国大力推动科技服务业发展的背景下,江苏省各地级市的科技服务业集聚水平部分年份呈现不同程度的下降趋势,这表明相对于其它省份和城市,江苏省各地级市对科技服务业集聚发展的推动力度还不够强,江苏省科技服务业集聚发展速度整体较慢,因而更加合理地推动科技服务业集聚发展是关键。科技服务业快速集聚发展既离不开政府财政的扶持,也离不开良好的政策环境和法律环境,而环境的创设和财政的支持都依赖于政府部门合理地规划和引导。 
  推进地区经济建设,加强产业间协调合作。科技服务业集聚程度随地区经济水平不同而有所差别,如苏南区域科技服务业集聚水平相对高于苏中区域和苏北区域,南京市科技服务业集聚水平相对高于其它地级市集聚水平,这在一定程度上表明科技服务业集聚发展离不开地方经济基础支持,比如城市基础设施建设、城市相关产业发展、城市消费结构、城市资源禀赋等;科技服务业是现代服务业的重要部分,相关产业发展状况和城市消费情况直接影响对科技服务业的需求,尤其江苏省作为制造业大省,必须注重制造业与科技服务业协调发展,以制造业市场需求引导科技服务业聚集化发展;科技服务业发展同样离不开技术支持、资金投入和基础设施的建设,因此,要促进科技服务业集聚快速发展,必须注重地区基本经济建设。 
  创新科技服务业集聚模式,实施多元化发展战略。除了政府部门扶持和地方经济支持的基础作用,科技服务业集聚化发展关键取决于其自身的发展模式,取决于不同集聚区相对于其它集聚区的综合竞争能力,而这种竞争力的形成主要取决于科技服务业集聚发展过程中对地区资源禀赋的把握,如苏州科技城利用现有园区资源拓宽产业链条所建立的“园中园”集聚模式,南京鼓楼科技园利用老城区先天区位优势和丰富的科技人才资源所建立的“老城区”集聚模式等。因此由于各个地区资源禀赋不同,对科技服务业集聚发展的措施也应有所侧重,只有对科技服务业集聚模式不断创新,不断提升集聚区域的竞争力,实施多元化发展策略,才能促进科技服务业长远发展。 
  参考文献: 
  1.罗建强,赵艳萍.科技服务业与制造业间关系的灰色关联分析[J].技术经济,2012,31(2) 
  2.袁兆亿.科技服务业发展对现代产业的促进作用研究[J].科技创业,2014(9) 
  3.郑涛,苏朝晖.科技服务业对先进制造业效率影响的实证研究—以福建省为例[J].哈尔滨商业大学学报,2015(2) 
  4.周慧妮,龙子午.科技服务业与制造业协同发展探析—以北京市为例[J].财会月刊,2015(27) 
  5.张琴,赵丙奇,郑旭.科技服务业集聚与制造业升级:机理与实证检验[J].管理世界,2015(11) 
  6.刘媛,黄斌,姚媛.我国典型科技服务业集聚发展模式对江苏的启示[J].科技管理研究,2016(2) 
  7.盛丰,生产性服务业集聚与制造业升级:机制与检验—来自230个城市数据的空间计量分析[J].产业经济研究,2014(2) 
  8.刘叶,刘伯凡.生产性服务业与制造业协同集聚对制造业效率的影响[J].经济管理,2016(6) 
  9.金福子,王红,崔松虎.京津冀生产性服务业集聚经济效应研究[J].开发研究,2016(4)
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