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域内价值链构建视角下江苏产业转型与劳动力市场的空间耦合研究

2018-02-19康曼琳李龙启

关键词:耦合度分工价值链

陈 健,康曼琳,李龙启

(东南大学经济管理学院, 江苏 南京 211189)

四十年的对外开放决定了现有的对我国产业结构转型与劳动力市场发展关系的研究,大多围绕开放条件下如何发挥比较优势展开。作为我国经济增长较快的省份,江苏通过价值链分工方式嵌入发达国家所主导的全球分工体系,在过去20年间实现了较高水平的对外开放。然而,2008年金融危机后的逆全球化趋势加剧了既有全球价值链分工格局的不稳定性,冲击了我国尤其是东部沿海地区的对外开放格局,进而增加了这些地区经济转型发展的不确定性。事实上,随着内外部发展环境的不断变化,江苏等沿海省份参与全球价值链分工角色定位的“固化”与链内“锁定”效应日益凸显[1]。因此,开始有学者强调国内价值链构建的重要性[2-3],也有学者从我国八大区域乃至省级空间尺度探讨国内价值链构建的区域特点[4-5]。可见,从域内价值链构建视角出发,探讨江苏产业转型与劳动力市场深度耦合问题,不仅有助于其与全球价值链多渠道对接格局的形成,也有助于区域内更高质量发展格局的形成。

一、域内价值链构建视角下的江苏产业转型与劳动力市场发展

(一)域内价值链构建与江苏产业转型、劳动力市场发展的关系

江苏域内价值链分工与工业、服务业发展关系的散点图(图1)可以初步揭示江苏域内价值链分工下的产业发展特点。对江苏域内价值链发展水平的测度,本文结合非竞争型投入—产出表,并借鉴Dietzenbacher E.等[6]提出的增加值平均传递步长(Value Added Propagation Length,VAPL)加以衡量。具体而言,基于计算得到的江苏总体VAPL值,以规模以上内资企业工业总产值相对均值占比为调节系数,进一步换算得到江苏各地级市增加值平均传递步长。总体来看,江苏地级市层面域内价值链发展水平与工业、服务业部门发展之间均呈明显的正向关系。值得注意的是,域内价值链发展水平与工业部门发展正向关系下的斜率要大于域内价值链发展水平与服务业发展正向关系下的斜率,这说明江苏域内价值链构建对第二产业的带动效应明显强于对第三产业的带动效应。此外,本文还做了2002—2009年和2010—2016年分时段比较研究,结果表明,在第二阶段江苏域内价值链构建与工业、服务业部门发展之间的正向关系要明显强于第一阶段。

注:数据来自《江苏省统计年鉴》。图1 江苏域内价值链分工与工业、服务业发展关系比较

由江苏域内价值链分工与工业、服务业部门就业关系的散点图(图2)可知,域内价值链发展水平与劳动力市场发展之间也呈正向关系,与工业部门劳动力市场发展之间的正向拟合关系尤为突出,这说明江苏域内价值链构建对工业部门就业的带动效应同样强于对服务业部门就业的带动效应。分时段比较结果亦表明,域内价值链构建的就业效应随时间推移不断增强,这与肖威[7]从我国总体角度研究得出的结论基本一致。

注:数据来自《江苏省统计年鉴》。图2 江苏域内价值链分工与工业、服务业部门就业关系比较

(二)江苏产业转型与劳动力市场演变规律

结合制造业细分行业的产值—劳动比指标,本文将进一步揭示域内价值链构建视角下江苏产业转型与劳动力市场结构演变的规律。由表1可知,江苏劳动密集型行业的产值—劳动比最低,技术密集型行业居中,资本密集型行业的产值—劳动比最高[注]根据国民经济行业分类标准,本文考察的制造业细分行业共有27个。。由演变趋势可知,在样本期内,大部分制造业细分行业的产值—劳动比,或表现为持续提升,或表现为波动中提升,这表明江苏多数制造业细分行业单位就业的价值创造能力是不同程度增强的。

其中,技术密集型和资本密集型制造业的产值—劳动比的上升趋势最明显,这与我国改革开放以来产业结构转型的整体演变规律是一致的[8]。相比较而言,劳动密集型行业的产值—劳动比在波动中降低是其主要演变趋势,只有部分劳动密集型细分行业的产值—劳动比在波动中仍略有提升。

表1 2002—2016年江苏制造业细分行业产值—劳动比特点及演变趋势

注:数据来自《江苏省统计年鉴》。

二、江苏产业转型与劳动力市场空间耦合分析

(一)空间耦合测度与评价指标体系的构建

在揭示江苏产业转型与劳动力市场演变规律的基础上,本文进一步结合江苏地级市层面数据并借助空间耦合分析,揭示域内价值链分工体系下江苏产业转型与劳动力市场的空间耦合状况与演变规律。

首先,构建产业转型与劳动力市场耦合度函数

式中,U1和U2分别表示产业转型和劳动力市场发展水平系统序参量,它们可以由一系列可测量指标表示。耦合度取值越低,说明系统内部要素之间越处于较低联系状态;反之,则处于较紧密共振状态。鉴于在进行空间多区域对比研究时,耦合度函数还是较难反映U1和U2的整体协同效应,因此,本文再构建耦合协调度函数来弥补这一不足,其可以表示为

式中,D为耦合协调度,C为耦合度,T为产业转型与劳动力市场综合协调指数。T反映了产业转型与劳动力市场的整体协同效应,函数表达式为

T=α×U1+β×U2

考虑到产业转型与劳动力市场是同等重要的两个方面,因而本文将待定系数α和β均取值0.5。D取值越高,表示耦合协调度越高。

遵循指标选取的科学性、主导性、差异性和可操作性原则,本文构建了江苏产业转型与劳动力市场空间耦合度评价指标体系(表2)。本文从产业规模、产业结构、产业效率三个方面构建了产业转型综合序参量(U1);从劳动力规模、劳动力结构、劳动力质量和劳动力成本四个方面构建了劳动力市场综合序参量(U2)。

表2 江苏产业转型与劳动力市场空间耦合度评价指标体系

(二)产业转型与劳动力市场空间耦合分析

本文将研究时段划分为第一时段(2002—2009年)和第二时段(2010—2016年),分析江苏产业转型与劳动力市场耦合度及耦合协调度空间分异情况。总体来看,江苏13个地级市产业转型与劳动力市场耦合度及耦合协调度空间分异的基本位次较为稳定(表3)。

就耦合度而言,常州、泰州、扬州、镇江明显位于第一梯队。尽管这几个城市综合经济实力排名居中,但却相对保持了较好的产业转型与劳动力市场耦合关系。相比较而言,虽然淮安、连云港和宿迁的耦合度在第二时段有所提升,但排位仍然比较靠后。相比江苏其他地级市,这三个地区的产业转型升级较缓慢,再加之人才累积不足导致创新能力不强,故其产业转型发展的空间非常有限,特别是在参与全球价值链分工和国内其他区域价值链分工方面,这些地区日益陷入被动承接低端产业部门与生产环节的恶性循环,产业升级空间非常有限。就经济发展水平较高的南京、无锡和苏州而言,它们的耦合度排名仅处于中间位置。以南京为例,该地区众多高校历年的毕业生使得该区域存在一个高素质劳动力市场,同时,作为长三角和江苏省内大区域分工体系下的关键枢纽城市,南京的综合实力还是很强的,但在产业转型发展方面,受上海、杭州、苏州等城市竞争的影响,南京产业转型明显滞后。

就耦合协调度而言,在第二时段,苏州、南京和无锡已明显位于第一梯队,并且相对位次得到进一步巩固,但仍然没有达到高耦合协调度水平。耦合协调度居中的城市包括南通、常州、徐州和镇江。尤其值得注意的是南通,其在第二时段开始超过常州,凭借紧邻上海的区位优势和更加便捷的交通优势,南通在第二时段承接了更多来自上海的产业转移,再加之近年来南通在吸引人才方面出台了一系列优惠政策,其域内人才集聚特点逐步显现。而常州地处南京与苏州、无锡之间,南京在发展现代生产性服务业方面更具竞争优势,苏州则在高端制造业领域存在竞争优势,无锡则在装备制造业方面保有优势,相比较而言,常州在自身特色产业优势的建设方面始终定位不清,因此,在苏南区域内部各城市第二时段的转型发展中,常州无论在经济发展、产业转型还是在人才吸引方面,都进一步落后于其他城市。由对比结果还可知,即便是在更加强调域内价值链分工联系的第二时段,苏中、苏北的大多数地级市的耦合协调度依然处于较低水平,这与其长期较单一的经济结构有关。可见,在构建苏中、苏北域内价值链分工体系过程中,应重点突破地域界限,在更大空间尺度增强联系。

表3 江苏产业转型与劳动力市场耦合度、耦合协调度的空间分异情况

注:数据来自《江苏省统计年鉴》。

三、结论和启示

本文以江苏为研究对象,在考虑生产活动所依托的空间因素前提下,结合江苏地级市层面数据并利用空间耦合分析方法,研究了江苏域内价值链分工下产业转型与劳动力市场的空间耦合状况及其演变特点。研究发现,江苏域内价值链的构建与产业转型及劳动力市场发展之间均呈较明显的正向关联性。在工业领域,这一特征尤为明显,并且随着时间的推移,这种正相关关系逐步增强。进一步空间耦合分析发现,随着江苏域内价值链分工联系的拓展与增强,其产业转型与劳动力市场的空间耦合水平也有所提升,苏南域内城市的耦合协调水平相对较高,但还只是处于高度协调的初期阶段,苏中和苏北域内城市的耦合协调水平虽有所提升,但大多还处于低度协调阶段。

根据研究结论,本文提出两点建议。其一,对苏南地区而言,可采取“双轮”驱动战略,即重点发展先进制造业和现代服务业,在继续承接国际高端产业或价值链环节转移的同时,在域内价值链构建过程中积极拓展省内乃至更大空间尺度的价值链分工联系。这不仅能够增强苏南“国际—国内”价值链分工联系格局中的枢纽功能定位[9],而且有助于该区域实现更高水平的产业转型与劳动力市场的空间耦合。其二,对苏中、苏北地区而言,随着近年来交通、通信等硬件设施以及市场一体化等软环境的改善,这些地区可深度对接上海和苏南来构建域内价值链分工体系,以便在更大空间尺度承接发达区域乃至国际产业或生产环节的转移。这不仅有助于将苏中和苏北地区建设成“世界加工厂”核心区,进而提升其劳动生产率和产品附加值,而且有助于激发域内劳动力市场活力,进而提升域内产业转型与劳动力市场的空间耦合水平。

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