成渝的发展路径特征及新时代的转型和区域发展策略*
2018-10-09GENGJiaZHAOMin
耿 佳 赵 民 GENG Jia, ZHAO Min
0 引 言
我国幅员辽阔,地域差异很大,西部地区发展明显滞后。在区域经济发展导向上,我国曾有过“均衡布局—梯度发展—趋向协调—战略引领”的不同阶段。建国初期至改革开放前,国家重点投资三线建设,由东向西调整生产力布局,为西部工业的发展奠定了一定基础。改革开放初至20世纪90年代中后期,国家大力推进沿海地区的发展。而后在21世纪初,区域协调发展的总体思路初步形成,1999年西部大开发的提出为加快西部地区的发展带来了新的契机。在不断深入实施西部大开发战略的同时,“一带一路”倡议、长江经济带发展、成渝经济区等国家战略均为西部地区提供了新的机遇。
成渝经济区战略于2003年提出;随后《成渝经济区区域规划》编制并于2011年获批。该规划提出构建以成渝为中心、各级中心城市相互联系和合作的中国西部最大的双核城市群,形成西部大开发的最大战略支撑点。2016年4月,国务院发文批复《成渝城市群发展规划》,要求到2020年,基本建成经济充满活力、生活品质优良、生态环境优美的国家级城市群;到2030年,重庆、成都等中心城市的辐射带动作用明显增强,城市群一体化发展全面实现,同城化水平显著提升,创新型现代产业支撑体系更加健全,人口经济集聚度进一步提升,国际竞争力进一步增强,实现由国家级城市群向世界级城市群的历史性跨越[1]。
图1 波特钻石理论模型示意Fig.1 Michael Porter Diamond Model
图2 成渝生产总值比较(1949—2016)Fig.2 GDP growth of Chengdu and Chongqing,1949-2016
在面向新时代的征程中,成渝肩负着探索并引领突破传统发展路径依赖、在竞争与合作中实现转型与创新发展的重要历史使命。本文以成都与重庆为比较研究对象,分析成渝的发展路径特征,探讨新时代的经济转型和区域协调发展之路。
1 区域经济增长与供需机制的相关理论分析
1.1 不平衡发展理论
不平衡发展理论的典型代表有增长极理论等。法国学者佩鲁认为,区域经济发展并非在各地区同步进行,而是首先成长于“增长极”。形成增长极有三个必备条件:一是具有足够创新能力的企业与人才,二是具有一定的规模经济效益,三是具有利于经济发展的环境。波兰学者萨伦巴和马利士将增长极理论延伸至点轴开发理论和网络开发理论,提出要从重视“点”即增长极,到重视“点”和“轴”即交通线,再到重视区域各“点”间生产要素交流的广度与密度;通过网络的外延,加强与区外其他区域经济网络的联系,在更大的空间范围内将更多的生产要素进行合理配置,从而促进经济全面发展。
1.2 产业集群理论
产业集群,又称企业集群、地方生产系统等,是产业的空间集聚现象,既取决于本地区的历史积淀,又取决于企业间的市场竞争与合作。产业集群理论与其他区域经济理论相比,最大的特点是强调区域的创新以及学习网络与集群的形成、发展和活力之间的相互作用[2]。1998年,波特从战略管理和竞争的角度提出产业集群理论。他认为产业的地理集聚是由于地理接近性可以使生产率和创新度进一步放大,有助于交易费用的降低、信息的创造与流动,以及公共设施与外部经济的共享等。此外还有研究提出,创新与学习可促进产业集群的发展,并成为产业集群的核心竞争力[3]。
1.3 波特钻石理论模型与供给机制理论
波特的钻石理论模型被用于分析某一空间范畴内经济增长与产业发展的动力机制。波特提出,决定某个城市或某种产业经济增长的四个因素为需求、供给、竞争城市或产业的表现,以及自身的战略、结构与竞争;另外还存在两大变数,即政府与机会。这些因素交叉相互作用形成钻石体系(图1)。其中,需求侧对经济增长贡献的解释来源于“凯恩斯主义”,业界常以“三架马车”即投资、消费与出口来描述;供给侧以人力、土地、资本、创新为四大要素,并在不断探究经济增长之本源的进程中,逐渐将技术、分工优化、空间外部性、制度等内化于经济增长系统[4]。面对我国目前经济增速减缓的“新常态”发展态势,有经济学家认为需求侧“三架马车”对我国经济增长的拉动已经乏力,尤其是资本积累的数量型增长已到尽头,唯有从供给侧出发向创新驱动的效率型增长转型才能走出经济缓行的困局[5]。
基于深圳、广州及天津的实证研究可知,研发是创新驱动的关键,而人才是研发的核心竞争力;为吸引人才及企业落脚,城市应该营造具有包容性的市场环境与生产生活空间[6],这是供给侧结构性改革的城市规划议题。
2 成渝的发展路径比较及特征辨析
2.1 比较研究的对象与内容
成都是四川省省会和西南地区唯一副省级市,下辖20个区(市)县和高新区、天府新区成都直管区,市域总面积1.46万平方公里;2017年常住人口1 600多万,地区生产总值达1.39万亿元。重庆是我国中西部地区唯一的直辖市,下辖38个区县(自治县),市域总面积8.24万平方公里;2017年常住人口3 070多万,地区生产总值1.95亿元①。尽管在辖区面积、人口规模等方面有较大不同,但成都与重庆均为我国西部地区的重要中心城市,且地理区位相近,历史文化交融,多年来的经济总量及变化态势也较为相似(图2)。据此,可以认为成渝具有一定的可比性,试通过比较研究揭示其发展的基本特征。
下文首先分析成渝1986—2016年期间需求侧“三架马车”即投资、出口和消费对经济增长的贡献,然后引入多增长要素解析城市经济增长的显著贡献要素及其贡献度。在计量分析的同时,结合改革开放以来的经济发展背景与政策导向,对成渝发展的路径特征与内在逻辑做出辨析。
2.2 需求侧“三架马车”对经济增长的贡献
2.2.1 计量分析及检验
需求侧的情形可从国内生产总值(GDP)的支出法角度来研究。构建投资、出口和消费与经济增长的函数关系,运用SPSS软件对成都和重庆市1986—1995、1996—2005、2006—2016年的数据分别进行线性回归。由于两市均存在投资与消费高度共线性的现象,由此采用逐步线性回归的方法,以判断各要素对GDP的贡献程度。所得回归方程拟合度均良好,可用于比较分析两市投资、出口与消费对经济增长的贡献(表1)。
回归方程式如式1:
其中,Y表示国内生产总值(亿元),Xi(i=1,2,3)分别表示固定资产投资、外贸出口与社会消费品零售总额(亿元),βi(i=1,2,3)分别表示投资、出口与消费贡献度。在统计学上,若要素贡献度的显著度(Sig.)小于0.05,则可以认为该要素具有显著贡献的解释意义。
2.2.2 成都:渐改投资依赖,大力发展高新产业
成都是具有历史底蕴与产业基础的工商业城市。成都的现代工业化开始于我国“一五”计划时期;当年从苏联及东欧国家引进的“156项重点工程”中有11项在四川省,其中落地在成都的有7项(重庆为2项),奠定了成都东郊的工业基础。1960年代的三线建设再次推进了成都的工业化发展。改革开放以来,成都又进行了开发区与工业园区建设,还受到了西部大开发等政策的推动。作为国家工业化的战略支点,成都与重庆都曾经高度依赖投资,尤其是来自国家的投资。从多年的统计数据来看,成都和重庆两市的固定资产投资占GDP的比重均在不断上升(图3)。
另一方面,成都较早就开始探索转型与创新发展之路。在1990年代初,成都建立了国家级高新技术产业开发区。据2013年国家火炬计划年度报告,成都的高新技术产业产值已达5 123亿元,增加值为1 349.5亿元,占规模以上工业增加值的46.3%;高新区的工业增加值达1 039.7亿元。成都市的电子信息、生物医药、新能源、新材料、光机电一体化、航空航天六大主力领域产值占全市高新技术产业产值的70%,其中电子信息产业完成产值占49.1%,同比增长45.6%,稳居成都高新技术领域的龙头地位[7]。在产业转型的同时,成都市的固定资产投资增速在减缓,自2010年以来固定资产投资占GDP的比重已呈下降趋势(图3),且对地方经济发展的贡献也表现为由投资向消费转轨(表1)。同期重庆市的国定资产投资总额及占GDP的比重却仍在大幅上升,这表明成都在高新产业发展和模式转型方面更有成效,质量型增长之路已经开启。
2.2.3 重庆:投资拉动式微,新的发展思路有待落实
重庆是我国重要的现代制造业基地,工业企业众多,以汽车制造为第一支柱产业。在重庆市的多年发展中,政策驱动力表现得极为强劲,国有企业在工业发展中有着举足轻重的作用。随着改革的深化,重庆工业生产中的国有控股企业总产值占比大幅下降,近年内已经在30%以下;相较而言,成都市早在1990年代初就已经处在该水平(图4)。
回溯发展历史,1997年重庆直辖后,固定资产投资及国有投资占比开始显著增长,并逐渐与成都拉开差距(图5);所以曾有学者将重庆的发展模式归纳为“计划经济+直辖经济”[8]。值得注意的是,十二五期间,在经济总量相近的情形下,重庆固定资产投资是成都的2倍,且重庆固定资产投资占GDP比重持续增长,并达到了前所未有的高度;另一方面,投资逐步多元化,尤其是2010年以来,成渝直接利用外资的总额超过了深圳和广州(图6)。
表1 成渝“三驾马车”对经济增长的贡献度比较(1986—2016)Tab.1 the contribution of the troika to GDP in Chengdu and Chongqing, 1986-2016
运用计量模型分析,可发现重庆投资规模虽然远高于消费,但消费对经济增长的贡献度却强于投资(表1),说明高度依赖投资的经济增长模式已逐步式微,并终将难以为继。主观上,重庆市多年前就曾提出要实施“新型工业化战略”,并希冀以知识化、信息化、全球化、生态化为发展理念;2012年,重庆市出台了《关于推进新型工业化的若干意见》,提出了做强做大“6+1”支柱体系的转型发展路径,以实现产业集群发展、资源优化配置和高效率发展。时至今日,重庆已拥有了全球最大的电子制造业和国内最大汽车产业集群,装备制造、综合化工、材料、能源和消费品制造等产业也都达到了千亿级的集群规模。在工业内涵式发展方面,提出了要最终形成“3个1/3”的投资格局,即1/3用于基建扩能,1/3用于技术改造,1/3用于研发创新;此外,在工业投融资体系方面,提出了要增强民资及“三资”投入,改变过分依赖政府投资的情况[9]。这是发展思路的重大转变,但真正付诸实施则是另一回事。从成渝固定资产投资规模和来源结构变化看,重庆市近十年来的增幅远超成都市(图5);可见,改变投资拉动的路径依赖并非事易事。
图3 成渝固定资产投资及占GDP比重的比较(1949—2016)Fig.3 investment in fi xed assets and its proportion to GDP of Chengdu and Chongqing, 1949-2016
图4 成渝工业总产值中国有控股企业总产值占比(1976—2015)Fig.4 the proportion of state-owned enterprises’ total production value to total industrial production value in Chengdu and Chongqing, 1976-2015
图5 成渝固定资产投资结构变化(1978—2015)Fig.5 investment in fi xed assets of Chengdu and Chongqing by origins, 1978-2015
图6 成渝及深广直接利用外资的对比(1985—2015)Fig.6 direct foreign investments actually used in Chengdu, Chongqing, Shenzhen and Guangzhou, 1985-2015
图7 成渝城市建设用地规模(2006—2015)Fig.7 urban construction scale of Chengdu and Chongqing, 2006-2015
2.3 供给侧多增长要素对经济增长的贡献
2.3.1 计量分析及检验
对于供给侧的研究,本文以供给四大类要素类别,即资本、土地、人力、创新为基础,并加入社会维度的政府职能及产权制度等为解释变量,构建起多个增长要素与经济增长贡献的函数关系(式2)。结合所掌握的数据,基于要素类别的要素细分、衡量指标等如表2所示。其中,人力资本测度参考有关研究[10],以劳动力成本法、教育年限法、在校学生比例法及教育经费法等为主;本文具体选取社会从业人员数、高校在校学生人数及教育经费支出为衡量指标。产权制度测度可用工业增加值中非国有工业增加值占比、市场化进程指数[11]和综合指数法[12]等方法;本文采用工业总产值中非国有工业总产值占比来做评价。
运用spss软件对成都和重庆市2006—2015年的数据分别进行线性回归;经多次变量筛选,所得回归方程拟合度均良好,可横向比较分析两市多增长要素特征及其对经济增长的影响(表3)。
回归方程式如式2:
其中,Y表示地方生产总值,Xij(i,j=1,2,3,4,5)分别对应以上解释变量,βij(i,j=1,2,3,4,5)表示相应要素的贡献度;在统计学上若要素贡献度的显著度(Sig.)小于0.05,则可以认为该要素具有显著贡献的解释意义。
2.3.2 成都:外延拓展与内涵提升双驱动
2006年以来,对成都经济增长有首位贡献度的是城市建设用地规模的扩大(表3),这在一定程度上反映了成都仍然在延续“工业化—城镇化”的经济增长逻辑;作为印证,近年来成都中心城区已由中心圈层式演变为“中心—扇面”形态。相比较而言,成都的建设用地规模与年增量均远小于重庆(图7),但成都土地要素的投入却对其GDP有相对显著的贡献,这表明空间资源投入的边际效用较高,城市外延拓展处在合理范围内。
另一方面,成都市已多年稳居国内十大创新城市榜单,其发展已初步呈现出“研发驱动”的内涵提升态势。计量分析发现,成都研发经费支出对经济增长的贡献度达0.485,研发经费投入强度即研发经费支出占GDP的比重截至2016年已达2.38%,明显高于重庆(图8),可与广州等沿海发达城市比肩。自2010年以来,成都高新技术产业增长迅猛,已逐渐成为全国乃至全球重要的电子信息产业基地。诸多国内外知名公司在成都设有研发中心,尤其是因特尔的成都工厂已成为其全球最大的芯片封装生产基地,并设有封装测试中心。成都已经形成了围绕电子信息产业的研发集群与产业链,在引入大量投资的同时也引入了具有竞争力的技术与人才。
表2 多增长要素模型解释变量一览表Tab.2 a list of the explanatory variables in multiple-growth-factor model
表3 成渝经济增长要素贡献度比较(2006—2015)Tab.3 the contribution of the multiple growth factors to GDP of Chengdu and Chongqing, 2006-2015
而生物医药、新能源产业则更多体现了本土及省内民营科技企业的成长与集聚过程,如成都的康宏药业集团、地奥集团、新希望集团以及眉山的通威集团、泸州的四川宝光药业股份有限公司等[13]。一方面,成都产业集群的先发规模效益产生了市场集聚效应;另一方面,政府对科技产业的资金支持等也是吸引企业落脚的重要原因。近年来,成都市还重点扶持部分本土科技企业实施“走出去”战略[14]。
2.3.3 重庆:新经济正在培育,研发和科创尚偏弱
重庆与成都具备相似的资源优势,工业基础扎实,文化积淀丰厚,科教储备良好。与成都相比,重庆政府对经济增长的干预作用更强;目前的经济发展在很大程度上仍然呈现为数量型增长,不仅表现出仍在走资本累积的老路,还表现出高度依赖于土地要素投入及“土地财政”的特征(图9)。在多增长要素的模型分析中,公共财政收入对重庆的经济增长有一定程度的贡献。实际上,与国内其他直辖市或者经济中心城市相比,重庆的公共财政收入并不是很高。进一步分析可以发现,重庆的国有工业占比较大,而新经济发展相对滞后;这使得重庆在一定程度上还停留于“国有工业经济—财政收入—政府调控”的原有循环。
研发创新是培育和发展新经济的核心环节。重庆与成都的研发经费支出与高校人才储备等条件相当;重庆也引进了一些国内外科技企业的总部及研发中心,但与成都相比数量较少,且未形成专业的研发集群。此外,同样以电子信息为支柱产业,成都占据研发创新的上游优势地位,而重庆则更多承担以生产制造为主的职能。这一格局的形成与政策引导和市场环境等因素均有关系。
3 新时代的成渝经济转型及区域协调发展
3.1 突破传统路径依赖,实现转型和创新发展
成渝曾多年保持经济增长的同步性,但发展路径的分异导致的发展质量与潜能的落差已成为事实。在“新常态”的背景下,以扩大投资规模来谋求经济增长的发展路径已经难以为继;尤其对于中心城市,突破传统路径依赖、实现转型和创新发展已是势在必行。十九大报告明确提出:建设现代化经济体系,必须把提高供给体系质量作为主攻方向,显著增强我国经济质量优势[15];而高质量发展的主要内涵就是从总量扩张向结构优化转变,就是从“有没有”向“好不好”转变[16]。对于正处于工业中后期的成渝及其他经济中心城市来说,研发与科创是升级产业层次、提高发展绩效的必由之路。
3.1.1 产业发展:产业政策—产业环境—产业平台
图8 成渝研究与发展经费投入强度与支出的比较(2006—2016)Fig.8 input intensity expenditure on R&D of Chengdu and Chongqing, 2006-2016
图9 成渝公共财政及土地出让规模分析(2000—2015)Fig.9 fi scal revenue and land supply in Chengdu and Chongqing, 2000-2015
图10 成渝经济区总体布局规划图(2011—2020)Fig.10 spatial structure of Chengdu-Chongqing Economic Region,2011-2020
图11 成都市域空间结构规划方案图(2016—2035)Fig.11 spatial structure of Chengdu, 2016-2035
产业政策与产业环境之间充斥着政策力与市场力的博弈,本文所做的成渝经济发展路径解析为产业政策的作用之辨提供了实证素材。以成都为例,其本身的区位条件、资源禀赋与重庆相比并没有突出的优势,前述分析中的成都转型发展受益于其长期以来相对宽松的产业环境。据有关研究,早期成都本土的中小企业的孕育与集聚有“温州模式”的意味[8],面临与早期“温州模式”的劳动密集型、产业层次低端的共性问题[17];但成都很早就注重发展高新产业,引入外来研发力量,形成了“内源—外延”相结合的发展模式。在转型过程中,成都政府的有形之手并不是一味地为市场让位,而是通过优惠政策、政企融资、空间营造等方式吸引企业入驻,多方激发市场活力。
在“新经济”的崛起过程中,产业集群发展具有表征意义,但构建产业平台具有至关重要的作用;尤其是对于电子信息业的发展而言,产业平台比产业集群更具本源性。在成渝产业集群的实体经济已经夯实基础的时候,产业平台可助推其跳出“属地化”的规模增长模式,在广阔的大区域实现更大的发展。那么,此时的产业集群则成为具有总部意义的平台载体。
城市规划所理解的产业环境有两层含义:一是市场环境,二是产业空间。在营造市场环境方面,规划应将产业选择转变为底线约束,并配合解决好“服务、基础设施和制度性短板,全面提升供给体系的适应力和创新性”[16];在产业空间规划方面,则是合理布局产业园区,营造能够吸引和留住各类创新、创业人才的城市空间,包括促进企业间合作交流的办公及公共空间,健全便利、包容共享的公共服务设施,以及宜居、宜业的高品质环境。
3.1.2 要素竞争:招商引资—研发科创—人才资本
招商引资与政府营造产业环境密切相关。随着经济发展水平的不断提高,招商引资的内涵也发生了战略性的转变。成都从早期以自身资源禀赋的比较优势招商引资进行生产制造,到现在以政企融资等方式引进知名企业的研发中心等,可以看出中心城市争夺发展要素的类型与方式都在转变。引进研发中心的背后是引进企业的高端技术与人才,蕴含着人才资本发展与技术创新的螺旋上升的发展源动力。
随着发展阶段的变化和外部竞争的加剧,发展质量和创新能力的意义将不断显现,其背后的核心竞争力即人才将起到决定性的作用,推动城市发展由“产—城—人”向“人—城—产”嬗变。近年来,北京的“凤凰计划”、深圳的“孔雀计划”等可谓层出不穷,可见特大城市已经意识到在高水平发展阶段,吸引人才比吸引企业或投资更为重要。相比短期的固定资产增长,营造以人为本的高品质生活环境与和谐共生的社会生态才是城市发展的长久之计。在社会发展方面,成都与重庆都具有良好的的历史积淀与包容的现代文化,新老市民对于城市的认同度颇高;尤其是成都,多年连冠“最具幸福感城市”,这将是未来经济社会发展的重要支点与动力。
3.2 优化竞合关系,引领区域协调发展
作为成渝经济区的双核中心城市,成都与重庆已不能只限于探讨自我发展的范式,而应致力于互利共赢,合力引领区域经济发展,做到“1+1>2”。实际上,由于复杂的行政区划历史变动,成都与重庆在某种程度上是竞争大于合作。因此,优化竞合关系和引领区域发展,是成渝共同面临的重要挑战。
3.2.1 资源整合:产业空间—产业链—要素流动
打破行政壁垒,整合区域资源是成渝联动发展的关键。首先是空间结构的整合。《成渝经济区区域规划(2011—2020)》将成渝经济区的总体空间布局确定为以成都、重庆为核心,沿江、沿线为发展带的“双核五带”空间格局(图10);要加快推进以成都、重庆为中心的城市群一体化发展,发挥中心城市的辐射带动作用;结合各城镇的产业基础和优势,明确“五带”的功能分工,形成产业集群、差异发展的经济发展带。成都率先对区域空间结构规划做出回应。据2018年初的《成都市城市总体规划(2016—2035)》(公示),成都将简阳纳入市域,由原本以中心城区为单中心的圈层式结构调整为以中心城区与东部城市新区为双中心的空间结构(图11)。这不仅是出于治理大城市病的现实需求,同时也是为了对接经济发展带,以促进区域产业合作和发展。
第二是产业链的整合。《成都市城市总体规划(2016—2035)》(公示)明确提出,要促进成渝两市产业联动发展,共同打造具有世界影响力的汽车、装备制造与电子信息产业集群。成都与重庆的产业同构度较高[2],由前述分析可知,两市的产业层次与企业形态具有相异的特征,这将成为合作互补的切入点。黄奇帆曾阐释了产业集群最基本的三种形态:一是横向集群,以生产同类同质产品的中小企业“扎堆”为主;二是纵向集群,通过上、中、下游企业或产业之间的链式合作形成集群;三是整合集群,比如电子信息产业,由“品牌商+代工企业+零部件”及配套企业组成集群,并延伸到研发、结算等环节[9]。重庆目前更偏于上、中、下游大型企业的纵向集群,而成都则是横向大中小企业竞合与纵向价值链拓展并重的整合集群。作为特大城市,成渝两市终将发展产业的整合集群,但这并不意味着产业同质化,而应充分利用自身优势推进特色发展,构建各有侧重的“基础研究和科技研发—创新孵化—应用转化”创新链体系。
第三是流动要素的整合。成渝应突破行政区划限制和体制障碍,全面清理阻碍要素自由流动的不合理规定,构建统一开放的市场体系,促进人力、技术、资本等要素在区域内的良性流动。
3.2.2 区域经济发展:双核引领—轴带联动—区域协作
在区域经济发展初期,集中资源去培育增长极可谓是不二选择;而在区域整体经济有了较大发展的中后期,国内外的实践经验均印证了腹地支撑的重要性,单枪匹马的城市之争往往会陷入零和博弈。目前,成都与重庆对成渝经济区的资源吸纳作用仍远大于辐射带动作用。仅就成都而言,它是省会城市中首位度最高的城市,在四川省内高度集聚人口、产业、信息、技术和文化等资源。因而,成渝经济区产业发展面临的主要问题不仅是产业体系和产业链的完善,而是要按照分工协作的原则来推进区域的整体协调发展。《成渝经济区区域规划(2011—2020)》中的以双核串五带的策略意在促进区域协调发展,而无论是处理成渝的竞争与合作的关系,还是完成成渝经济区由中心集聚向统筹协调转变,在区域范围内实现资源整合,在未来的发展中均要积极探索区域发展的新体制和新机制。
注释:
① 根据有关年鉴和统计资料归纳。