经济研究 | 吴艳,贺正楚:新质生产力影响产业升级的理论逻辑与组态路径:基于省级动态面板的QCA分析

文摘   2024-10-28 21:06   云南  

【作者简介】吴艳,湘潭大学商学院副教授,博士。


【基金项目】国家社会科学基金项目“我国半导体产业链脆弱性影响因素、形成机理及缓释路径研究”(22BJL121)、湖南省自科基金项目“产业协同集聚对绿色全要素生产率的影响机制及促进对策研究”(2023JJ30600)阶段成果。


【摘  要】新质生产力是驱动产业升级,构建现代化产业体系的重要着力点。对新质生产力“先进科学技术、新介质劳动资料、高素质劳动者、新料质劳动对象”4个维度的7要素联动影响产业升级的逻辑进行理论分析。采用动态QCA分析法,基于我国2011—2022年30个省(自治区、直辖市)的面板数据,结合理论框架,探究新质生产力要素影响产业升级的组态路径。研究发现:新质生产力多要素联动匹配才能影响地区产业升级;以先进科学技术为核心存在条件,有“数字化基础设施—人力结构高级化—新料质产业”驱动型、“人力结构高级化—新料质产业”驱动型、“新介质劳动资料—高端人力规模”驱动型三类产业升级的路径;以先进科学技术为核心缺失条件,有“新介质劳动资料—绿色经济”缺失型、“新质工具和设备—人力结构高级化”缺失型、“高素质劳动者—新料质产业”缺失型三类非产业升级的路径;部分时间点,组态的组间一致性受外部环境冲击有所波动,且各组态地区差异化明显,驱动产业升级的组态案例主要分布在东部地区,而非产业升级的组态案例主要分布在西部地区。研究结果为新质生产力多要素联动匹配促进产业升级提供了理论支撑和政策借鉴。


【关键词】新质生产力;产业升级;现代化产业体系;组态路径;动态QCA


一、问题的提出


随着我国经济增长方式转变、人口红利消失、资源环境约束加大,产业升级的需求日益迫切。产业升级对提升中国经济发展质量、构建现代化产业体系、跨越中等收入陷阱、畅通国内国际双循环,具有现实意义。2023年底召开的中央经济工作会议将“以科技创新引领现代化产业体系建设”部署为九项重点任务之首,明确提出加快传统产业转型升级。显然,中国式现代化产业体系的发展,须以产业升级为突破口,实现产业结构高级化演变和产业间的协调联系。产业升级是市场分工在价值链中的优化调整,亦是产业链攀升至高附加值环节的结果,为实现产业升级领航经济高质量发展和现代化产业体系建设的目标,须厘清影响产业升级的关键因素,遵循产业发展的一般规律,提出更精准、更匹配的产业对策。


党的二十大后,习近平总书记明确提出发展新质生产力的概念和重大任务。新质生产力,在理论层面,是马克思主义生产力的创新和发展;在实践层面,体现为中国科学和技术不断进步,生产力的创新与经济质量的提升。有别于传统生产力,新质生产力的推动引擎是颠覆性技术和前沿技术,体现为劳动者、劳动资料和劳动对象这三个生产力要素“新”的变化与“质”的提升,是新型的高水平生产力。中国产业升级所依托的人口红利、贸易与投资等传统比较优势逐渐消退,过去粗放型经济增长模式难以持续,科技创新、要素结构升级、数字经济成为促进产业升级的重要手段。新质生产力以先进科学技术为核心,蕴含高端劳动力、新型生产工具和设备、新质劳动对象等要素,因此,依托新质生产力,有助于解开产业升级所存在的桎梏,对现代化产业体系建设亦具有重要战略意义。


然而,目前鲜见新质生产力影响产业升级的研究。以马克思理论为基础,不少学者从政治经济学的视角对新质生产力的内涵与形成条件进行了辩证。虽然相关理解存在一定差异,但学者们普遍认为新质生产力是由多维要素构成的先进生产力,这些要素相互影响、相互依存,也使得新质生产力影响产业升级的逻辑存在复杂性。目前是哪些新质生产力要素影响了产业升级?是否存在多条影响路径?是否存在地区差异和时间效应?鉴于此,收集2011—2022年中国30个案例省份(区、市)的数据,采用动态定性比较分析(Qualitative Comparative Analysis, QCA)方法,探究新质生产力多要素联动影响产业升级的复杂因果机制和产业升级路径。主要贡献在于:(1)以马克思政治经济学为基础,结合现代化产业体系发展目标,构建“先进科学技术、新介质劳动资料、高素质劳动者和新料质劳动对象”4维7要素的新质生产力体系,分析新质生产力多要素联动影响产业升级的理论机制,以丰富生产力理论和现代化产业体系理论;(2)结合面板数据,采用动态QCA分析方法,揭示新质生产力影响产业升级的组态路径,打破传统QCA分析面板数据的局限,对组态所存在的时间效应和地区差异进行比较分析;(3)研究结论可为新质生产力产业升级的路径提供参考,有助于从时间的角度认知组态路径的变化,有利于从区域角度探索组态路径的一般分布规律,为新质生产力助推中国产业升级提供逻辑论证。


二、文献综述


围绕新质生产力与产业升级,学者们主要从以下四个方面展开研究:


一是新质生产力内涵解读。受技术创新与科技革命的驱动,传统生产力得以跃升,科学技术是新质生产力最重要的因素。以马克思生产力理论为基础,新质生产力以劳动者、劳动资料和劳动对象为基础性要素,在“新”和“质”的层面实现了突破。“新”是指新技术、新经济、新业态,“质”是资源的高效利用。“新质”还体现为高素质劳动者、新介质劳动资料和新料质劳动对象。数字经济、智能经济是形成生产力的重要介质,新技术、新质产业和新质企业是新质生产力的主要特征。二是新质生产力培育路径分析。张辉和唐琦认为,新质生产力的培育应该以实体经济、科技创新和产业升级为发展原则。柳学信等认为,结合当前中国发展战略,可从企业发展范式、现代化产业体系、全球治理体系三个方面提升新质生产力。人工智能、数字经济成为了赋能新质生产力的新赛道。三是新质生产力指标体系构建与评价。蒋永穆和乔张媛构建了总体、创新、协调等多维新质生产力评价指标体系,为培育新质生产力提供定量分析标准。卢江等构建了科技生产力、绿色生产力和数字生产力的综合评价体系,并对我国新质生产力水平区域差异进行了比较分析。四是新质生产力与产业升级。产业升级是一个渐进过程,经济体禀赋结构、技术创新、教育资源等因素是影响产业升级的重要因素。部分学者认为,新质生产力可通过重塑传统产业、壮大新兴产业、促进产业融合发展驱动产业结构高级化,且新质生产力有助于建设现代化产业体系。


从现有研究来看,新质生产力仍处于探索阶段,但新质生产力由多维要素构成的观点已达成共识,部分学者基于马克思生产力理论、经济学理论对新质生产力进行了多维指标体系构建和评价。然而,既有研究仍存在以下不足:一是鲜见新质生产力与产业升级的系统分析;二是产业升级的影响因素多为单因素研究,采用组态方法分析新质生产力影响产业升级的路径,可打破单因素“净效应”分析的局限性;三是缺乏新质生产力影响中国产业升级的时间效应和地区差异分析。因此,本文从组态视角解释新质生产力影响中国产业升级的复杂因果机制及路径选择,探索产业升级组态路径的时间变化趋势和地区差异。


三、理论框架


目前学者们对新质生产力的理解各有特点,但存在以下共识:其一,新质生产力与传统生产力一样,都是人类征服和改造自然的能力,应该以马克思生产力理论为基础进行内涵与外延的分析,包括劳动者、劳动资料和劳动对象三大基础要素;其二,科学技术是第一生产力,科学技术不仅仅渗透融合于传统生产力要素中,还具有独立推动生产力的作用;其三,相较传统生产力,“新”和“质”是新质生产力的主要特征,前者体现为新技术、新产业、新结构,后者体现为生产力质量的跃升和资源高效利用。因此,新质生产力由先进科学技术、高素质劳动者、新介质劳动资料和新料质劳动对象构成,是高水平、新型的生产力。产业升级是现代化产业体系发展的重要目标,包括产业结构高级化和产业结构合理化,前者是产业结构从低水平向高水平的动态演进,后者是对产业间要素投入产出结构耦合度的测量,二者共同表征产业升级。将新质生产力多要素联动视作复杂系统活动,从复杂系统视角分析新质生产力子系统各要素影响产业升级的理论逻辑,如图1所示。


(一)先进科学技术影响产业升级的理论逻辑


新质生产力主要包括数字技术、人工智能、高端算法、新能源、高新环保等新兴产业技术。从技术革命视角看,技术进步和创新通过劳动分工、组织结构、竞争演化影响了产业升级。


首先,技术革命引发生产技术、市场需求以及生产范围的变化,在组织制度创新、管理模式变革的助推下,劳动力在产业内外流动和调整,专业化分工不断升级,促使生产规模和产业组织发生变化,产业结构得以调整和升级。先进技术的传播和应用,催化出生长周期与发展潜力存在较大差异的产业,引致劳动力在产业间流动,产业要素密集度与比例也发生改变。其次,每一次技术的进步,带来了相应的生产组织模式。四次科技革命历经了“手工生产→工厂制度→大规模生产→柔性生产→智能制造”的组织模式变革,促进了企业内部组织结构和产业间组织模式的变化,制造与服务互动融合发展,制造服务化趋势明显。随着互联网、云计算等技术兴起,加速制造业与服务业的协同集聚,增强了产业链韧性,实现产业融合升级。最后,新兴技术涌现,萌生大量应用新技术、新模式的企业,市场竞争激烈,资源重新分配,产业组织结构发生动态变化。


(二)新介质劳动资料影响产业升级的理论逻辑


劳动资料是劳动者影响和改变劳动对象的物质资料,新质生产力的劳动资料是具有信息化、数字化、智能化等特征的“新介质”,以新质工具和设备、数字化基础设施为主,通过投资效应和资源再配置效应影响产业升级。


一方面,从投资的视角看,设备、工具等固定资产的投资对供给结构优化具有关键作用,有利于激发社会创新活力。资本积累与技术进步相伴相成,每一轮的技术革命和产业革命都伴随着大规模的投资,而设备投资是技术变革的传输器,数据显示,1951—2019年,美国私人固定投资占比最高的即为设备投资。新一轮技术革命中,重视创新的企业投入经费购置新材料、人工智能等新型工具和机械设备,这些新型工具和设备发挥性能上的优势,成为劳动者改造劳动对象的高效介质,提升行业生产效率,有利于产业朝向高端演化。另一方面,从资源再配置视角看,数字化基础设施建设有助于优化企业生产流程,提升资源配置效率,从而实现产业升级。通过数据互联、数据共享等渠道,数字基础设施将数据要素融入到传统和新兴产业部门,实现资源的有效配置,促进生产要素在产业内、产业间的合理配置。


(三)高素质劳动者影响产业升级的理论逻辑


新质生产力的劳动者是依靠智力,具有创新、开发、改进能力的高素质劳动力,属于高级化的人力资本,包括人力结构高级化和高端人力规模。高级人力资本通过要素配置功能、要素生产功能发挥作用,促进产业转型升级。


从要素配置功能看,不同层次的人力资本结构是影响生产效率的关键。劳动要素投入到生产中,提升生产效率的同时,也会通过调整与其他要素的配置比例优化生产,产业人力资本结构得以改善,推动产业从劳动密集型向知识密集型转变,由简单规模扩大朝向集约型生产转型。从要素生产功能看,人力资本投入到生产中最直接的作用是提升产出。但与土地、资本等要素不一样,人力资本由具有知识、经验和技能的劳动者构成,随着社会经济水平提升,高素质劳动者规模不断扩大,知识型人力资本得到积累,产业知识密集度提升,有助于开发高附加值产品,从而实现产业转型升级。


(四)新料质劳动对象影响产业升级的理论逻辑


战略性新兴产业与未来产业为代表的新料质产业,以及绿色与环保为代表的绿色经济,皆是劳动者耕耘的“新料质”对象,是中国推进现代化产业体系的主阵地。


我国的传统比较优势是发展劳动密集型产业,但随着我国经济总量增大、收入水平提升、创新实力增加,有必要通过产业创新转变竞争优势。新一轮科技革命和产业革命正在重塑世界,我国面临着巨大挑战和机会,与此同时,以美国为首的西方国家正遏制我国关键核心技术和部分优势产业的发展。以新一轮产业革命为基础,以技术创新和产业创新融合为契机,以新兴产业、未来产业、绿色与环保经济这些新料质为劳动对象:一是开发市场,比如新材料、新能源汽车、清洁能源、5G等市场,以创新产品开拓市场,进而拉动产业创新;二是满足消费升级需求,围绕消费者智能化、数字化、绿色化的需求,将新料质劳动对象融合进需求,以新业态升级产业;三是改造传统产业,传统产业通过引入新技术和新知识升级产业,新料质产业亦可对传统产业提供支撑形成互动,最终实现产业升级。

图1 新质生产力多要素联动影响产业升级的逻辑框架


四、研究设计


(一)研究方法


QCA整合了定性与定量分析法的优势,解析多种因素组态而非单因素对结果的影响,适合对因果复杂性现象进行分析。传统QCA受限于理论架构和分析工具,多采用截面数据进行研究,难以深度探索组态的时间效应。我国已经进入高质量发展阶段,新质生产力的多要素对产业升级的影响是发生在时间轴上的连续事件,截面组态难以从时间上对复杂因果关系进行解释。因此,本文采用动态QCA方法,打破传统QCA分析面板数据时的局限,利用R语言软件运行出新质生产力要素影响产业升级的整体性结果,对可能存在的时间效应和地区差异展开数据分析。以2011—2022年为研究时间段,选取中国30个省(区、市)作为案例样本(不含港澳台、西藏地区)。原始数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国和人口就业统计年鉴》,以及各省(区、市)统计年鉴,新兴产业专利数据来源于incopat数据库。其中,部分缺失数据采用类推法和插值法补齐。


(二)变量测量


变量的设计应尽可能反映新质生产力和产业升级的主要内涵、核心特征。本文设置1个结果变量,7个前因变量,见表1。


表1 结果变量和前因变量


1.结果变量


产业升级(iu)。产业结构高级演化和产业间协调发展共同推动了产业升级,先分别计算产业结构高度化(ais)与产业结构合理化(theil),再采用熵值法进行综合变量iu的测算。借鉴袁航与朱承亮的方法:


2.前因变量


先进科学技术(tech)。新兴产业专利申请体现了行业研发创新的活跃度,反映了新兴产业领域技术创新的潜力与活跃度;新兴产业专利授权是被审查通过的创新成果,反映了该领域创新的实力。考虑到专利滞后效应,将专利数据滞后一期。


新质工具和设备(te)。该指标应尽可能表征改造战略性新兴产业和未来产业所使用的新型生产工具和设备。研发机构的存续意味着大量新兴工具、仪器和设备等固定资产的使用,R&D经费支出则包含了仪器和设备等资产性支出。


数字化基础设施(di)。不同于此前技术革命所引发的电气、铁路、桥梁等基础设施变革,此次科技革命带来的基础设施变革是数字化的应用。因此,以域名数、PVv4网址数、互联网宽带接入数等综合指标表征数字化基础设施。


人力结构高级化(hsc)。借鉴刘智勇等的方法,利用向量夹角法对人力资本结构高级化水平进行测度。


高端人力规模(hws)。该指标需要从数量上体现高端劳动力的规模,因此,以规模以上工业企业R&D人员全时当量为指标进行测度。


新料质产业(efi)。新料质产业以战略性新兴产业和未来产业为依托,因此,该指标设计应尽量囊括上述产业。由高技术产业规模、机器人产业规模、数字产业规模构成综合指标测度新兴产业与未来产业。其中,机器人产业规模为各行业工业机器人安装密度与各省各行业人口占比的加权值。


绿色经济(ge)。该指标应尽可能反映区域绿色化投入和环境治理,因此,从环境保护支出、“三废”排放、废弃物利用率等角度测量绿色经济。


3.变量校准


QCA分析的是集合关系,因此需要进行数据校准分析,以95%、50%和5%分位数作为校准锚点,分别代表完全隶属度、交叉点和完全不隶属,结果见表2。


表2 变量校准


五、实证结果分析


(一)单个条件的必要性分析


在进行标准的QCA分析之前,应该检查任何条件对结果来说是否构成必要条件。一般而言,当一致性水平大于0.9时,则该条件变量可视作结果变量的必要条件。由表3可知,各条件变量并未形成必要条件。动态QCA的分析,为保证结果稳定性和精确度,当一致性调整距离大于0.1时,需要进一步分析组间、组内具体案例的一致性与覆盖度。


一是组间一致性调整距离分析。各条件变量关于产业升级,只有te与iu、ge与iu、~ge与iu的组间一致性调整距离均大于0.1,但各类情况各年份一致性水平低于0.9,或覆盖度小于0.5,因此必要关系不存在;各条件变量关于非产业升级,只有te和~iu、~te和~iu、di与~iu、hsc和~iu、ge和~iu、~ge和~iu的组间一致性调整距离大于0.1,然而此情况下各年份一致性水平与覆盖度并未通过检验,所以未形成必要条件(受篇幅限制,此处未列举具体数据)。


二是组内一致性调整距离分析。各条件变量关于产业升级与非产业升级的组内一致性调整距离均大于0.1,需要进一步分析。其中,大多数条件变量与结果变量的必要性分析中,一致性大于0.9的案例地区覆盖度均低于0.5,即不存在典型案例,因此不作空间差异分析。“~tech与~iu”“hsc与~iu”“~hsw与~iu”“efi与iu”这4种情况存在少量一致性与覆盖度分别大于0.9和0.5的个体案例,但案例个数极少,且每种情况的汇总一致性小于0.9,并不构成必要条件。


表3 必要条件分析


  (二)条件组态的充分性分析


QCA方法的核心是组态分析,探索不同组合的前因条件对结果的影响。一般而言,组态的充分性标准是一致性水平高于0.75。①本文将一致性阈值设置为0.8,PRI阈值设置为0.75,频数阈值设置为2,采用标准化计算得到各类解,将核心条件基本相同的组态进行归类,构建组态模型,具体结果见表4。


1.产业升级的驱动路径


由表4可知,新质生产力要素驱动产业升级的多条组态路径中,先进科学技术始终是核心存在条件,说明科学技术对于产业结构整体优化与协调具有关键性作用,也验证了“科学技术是第一生产力”的观点。在几乎每条组态路径都包括先进科学技术这一关键要素的情境下,大致产生了以下几类组态模型:


表4 组态分析结果


“数字化基础设施—人力结构高级化—新料质产业”驱动型(M1)。组态S1、S2、S3共同指出,以先进科学技术、数字化基础设施、人力结构高级化、新料质产业为核心存在条件,可充分地促进地区产业升级。属于这类模型的典型案例地区有:北京、上海、浙江、江苏、广东、山东。上述案例地区科技创新程度都比较高,且外向型经济发达,依靠政治、经济、产业、文化的优势,聚集了结构良好的高端人力资本,加上政府经费投入充足、民营经济活跃,因而数字化基础设施覆盖度也很高,新兴产业的培育和发展更是走在各地区前列。以北京为例,北京约有2200家人工智能企业,数字经济领先全国,战略性新兴产业和未来产业布局齐全,拥有多个万亿和千亿产值的产业集群。因此,M1模型可促进区域产业升级。


“人力结构高级化—新料质产业”驱动型(M2)。组态S4指出,以先进科学技术、人力结构高级化、新料质产业为核心存在条件,新质工具和设备、高端人力规模、绿色经济为核心缺失条件,亦能促进区域产业升级,典型案例地区有天津和重庆。天津和重庆均拥有不俗的科技实力,前者是京津冀核心成员,后者是长江上游地区经济中心,在高级化的人力资本结构、新兴产业的成长方面体现了国家中心城市的发展优势。由于这两个地区为直辖市,经济、产业发展质量虽然较高,但体量优势略小,因而在新质工具和设备、高端人力规模、绿色经济方面未体现出优势。


“新介质劳动资料—高端人力规模”驱动型(M3)。组态S5指出,以新介质劳动资料、高端人力规模为核心存在条件,先进科学技术、新料质产业边缘存在,绿色经济核心缺失,亦能促进地区产业升级。属于M3模型的典型案例地区有湖北和福建。据中国人民大学中国调查与数据中心发布的《中国发展指数(2022)年度报告》显示,湖北、福建两地数字基础设施均排名靠前,且两地重视高新技术产业投入与发展,因而在新介质劳动资料方面具有优势。同时,这两个地区高端人才总体规模虽不及东部发达省(区、市),但知识型人员规模也是颇具优势,体现出了一定的科技创新水平。湖北以高端装备制造、光电子信息、智能网联汽车、生命健康、北斗等新兴产业推动现代化产业体系建设,已经成为了当地五大优势产业;福建的动力电池、新型功能材料、生物医药产业颇具特色,打造出21个省级战略性新兴产业集群。然而,在工业发展过程中,两地废水、废气、固定废物排放较高,绿色经济有待改善。


2.非产业升级的组态路径


由表4可知,新质生产力要素产生非产业升级的多条组态路径中,始终缺失先进科学技术这一关键要素,存在以下几类组态模型:


“新介质劳动资料—绿色经济”缺失型(M4)。模型M4包括NS1和NS2两条组态路径,两条路径的新介质劳动资料、绿色经济均存在关键缺失,以上两条组态路径覆盖的典型案例地区大致相同,包括江西、广西、贵州、云南、甘肃、青海和新疆。上述案例地区总体经济发展状况、新兴产业投入、人力资源结构,包括绿色环保都较为滞后,因此出现非产业升级现象。


“新质工具和设备—人力结构高级化”缺失型(M5)。模型M5包括NS3和NS4两条组态路径,两条路径的新质工具和设备、人力结构高级化存在核心缺失,高端人力规模边缘存在。以上两条组态路径覆盖的典型案例地区有辽宁、江西、河南、四川。说明这些案例地区具有一定的高端人力资本规模,但总体科技水平、新兴产业、人力资本结构还有待优化。


“高素质劳动者—新料质产业”缺失型(M6)。模型M6包括NS5和NS6两条组态路径,两条路径的高素质劳动者、新料质产业关键缺失。以上两条组态路径覆盖的典型案例地区大致相同,包括吉林、内蒙古和宁夏。吉林属于东北老工业基地,人口、人才流失比较严重,产业有待转型升级;内蒙古和宁夏属于西北地区,由于地理区位和经济水平原因,对高素质劳动者吸纳有限,且优势产业聚集在传统产业,战略性新兴产业和未来产业发展较为滞后。


3.稳健性检验


本文将PRI阈值由0.75调至0.8,结果发现,当PRI阈值提高后,除了各组态对应的典型案例有少量变化外,产业升级和非产业升级的组态路径基本与表4一致,说明本文结果是稳健的。


(三)组间结果


上述组态的组间一致性调整距离都小于0.1,说明不存在明显时间效应。但结合一致性变化趋势图,仍可从时间维度窥探组态解释力度的变化。


1.产业升级组态组间一致性变化

图2 产业升级组态的一致性变化


如图2所示,关于产业升级的5个组态一致性水平在2021—2022年间波动较大,尤其是2022年出现集体下跌现象。2017年以后,我国转向高质量发展阶段,经济发展方式、经济结构、增长动力都处于提质换挡时期,产业升级也受到了诸多外界因素影响。2017—2022年间,我国经历了新冠肺炎疫情影响,外循环经济也遭遇了西方国家实施的多项制裁,这些问题具有时滞性,近几年得以显现,导致产业结构优化和协调受到影响。但由于组间一致性调整距离小于0.1,因此本研究结果对经济常态下的产业升级仍具有较强解释力。


2.非产业升级组态组间一致性变化


如图3所示,关于非产业升级的6个组态一致性水平在2011—2016年间出现微增长态势,说明各组态解释力度小幅增加。2010年以后我国经济进入高速增长时期,产业结构由传统优势产业转向新兴产业,这一时期的科学技术、高素质劳动者、新型生产工具、新兴产业等要素对部分地区产业升级的影响非常显著(图1产业升级一致性解释水平非常高)。然而,部分非发达地区受限于新质生产力要素,影响了产业升级,出现2011—2016年间非产业升级6个组态解释力微增现象。由于组间一致性调整距离小于0.1,因此各组态对非产业升级的解释仍具有非常强的适用性。

图3 非产业升级组态的一致性变化


(四)组内结果


产业升级组态的组内一致性距离均小于0.1,在解释力度无差异情况下,参考张放的方法,采用秩和检验和单因素方差法对覆盖度差异化进行双重检验,分析各组态解释案例地区分布是否存在差异,参考林春等的方法对我国东部、中部、西部地区进行划分。因此,对组内一致性距离大于0.1的组态进行解释,对组内一致性距离小于0.1的组态覆盖度进行差异化检验。


1.产业升级组态地区差异化分析


组态S1-S5的组内一致性距离小于0.1,检验各组态地区的覆盖度分布是否具有显著差异。结果表明,组态S1、S2、S3所能解释的案例在空间分布上有显著差异。上述组态主要分布在北京、上海、江苏、浙江、广东等东部地区,对应M1模型,说明要重视东部地区在科技、经济、基础设施、人才资源、新兴产业方面的引领作用,以此提升产业劳动生产率和产品附加值,促进产业升级。组态S4和S5所覆盖的典型案例较少,包括东部和西部地区,未体现出明显地区偏好。


2.非产业升级组态地区差异化分析


组态NS2、NS3、NS5、NS6组内一致性调整距离大于0.1,说明这四条组态在不同地区有偏好差异。上述组态代表的案例主要分布在西部地区,所对应的模型为M4、M5和M6。西部地区面积辽阔、资源丰富,但也存在创新动能弱、产业结构层次较低、高端人力资源供给不足的问题。发挥西部地区的资源优势,有重点的布局新质生产力要素,以此实现产业结构转型和升级,对于构建现代化产业体系将具有重要战略意义。NS4覆盖的案例地区包括东部、中部和西部地区,因而未体现出明显地域偏好,但值得注意的是,这些地区新质生产力要素发展也比较薄弱,有待提升。


六、结论与建议


本文以复杂系统理论为基础,从“先进科学技术、新介质劳动资料、高素质劳动者、新料质劳动对象”四个维度构建了新质生产力多要素联动影响产业升级的理论框架。采用动态QCA分析法,以我国2011—2022年面板数据为样本,探究了新质生产力要素影响产业升级的组态路径。研究发现:第一,新质生产力单个要素对地区产业升级的解释力较弱,需要联动匹配才能影响地区产业升级;第二,以先进科学技术为核心存在条件,存在三个新质生产力驱动产业升级的组态模型;第三,以先进科学技术为核心缺失条件,存在三个新质生产力要素缺失导致非产业升级的组态模型;第四,各组态虽然并未显示出明显时间效应,但部分时间点组间一致性的波动仍值得关注;第五,各组态地区差异化明显,驱动产业升级的组态案例主要分布在东部地区,少部分在中部和西部地区,而产生非产业升级的组态案例主要分布在西部地区。结合研究结论,提出以下对策建议:


首先,以新质生产力要素联动匹配为“组合拳”促进产业升级。各地区不能局限于科技、人力、基础设施、产业等单一发展要素,而是要重视先进科学技术、新介质劳动资料、高素质劳动者、新料质劳动对象各子要素的联动匹配,制定促进产业升级的“组合拳”。


其次,发挥新质生产力要素不同组态路径的作用,引领地区产业升级。牢记“科学技术是第一生产力”,发挥科学技术帮助人类改造自然的能力,提升劳动生产率,改善产业附加值,以此优化产业结构。生产实践中,归纳总结典型案例地区的资产、产业、教育、基础设施优劣势,以优势资源带动地区产业升级,摸清阻碍产业结构转型和优化所存在的问题,制定精准对策,实现“靶向”治理。同时关注新质生产力核心要素缺失导致非产业升级的问题。非产业升级组态路径的共同点是先进科学技术的缺失。可以通过西部地区科技创新中心和科教中心建设,以及区域特色创新高地建设,以重庆、成都、西安、南宁等具有区域优势的创新城市带动西部地区创新发展。开展东西部科技合作,支持西部地区人才引进、资源集聚、项目落地,推动东部发达沿海地区与西部地区共同建立创新合作机制。


最后,警惕长周期外部环境的突变对(非)产业升级组态路径的冲击。本文实证显示,长周期范围内,在某些时间点上,受外部环境因素影响,组态路径的一致性有轻微的波动。(非)产业升级除了受新质生产力影响,亦受国内外环境波动的影响,各地区应该警惕外部环境变化对我国新质生产力要素的冲击,防患于未然,稳步推进产业升级。



责任编辑:俞   茹
执行编辑:俞   茹



文章刊于《云南民族大学学报(哲学社会科学版)》2024年第5期。篇幅限制,注释从略。若需引用,请查阅原文。




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