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《“i5”革命》报告:中国产业升级的误区与正途
2016-01-24    来源:    发布者:

在中国经济发展面临着重大转折或调整的关头,能不能对产业升级的重要性形成共识,关系到对中国经济发展方向和途径的选择。但是迄今为止,对于产业升级的内容和途径存在许多模糊的认识,甚至缺乏认真的讨论。

从经济政策的角度看,目前有两种关于产业升级的视角居于主导地位。第一种视角是从宏观经济政策的视角看待产业升级。由于这种视角关切的重点是宏观经济平衡和长期经济增长的条件,所以倾向于把产业升级看作是某种宏观经济条件下的自然结果。由于宏观经济视角并没有真正分析产业升级本身,所以实际上无法解释为什么市场机制或“市场出清”可以自动导致产业升级,而且还产生了“以消费升级带动产业升级”这种从未得到过证明的逻辑。

第二种是传统的产业政策视角。这种视角往往提出具体的目标(如“制造强国”、“中国制造2025 等”)、具体的做法(如推广“互联网+”、“智能制造”、机器人等)及其相应的支持措施(国家项目和政策)。从这个视角出发,中国产业升级的任务被定义为在若干工业领域的技术突破,然后通过政府项目的形式对这些领域的技术研发予以资助,最后由政府组织的专家评审并“验收”成果。这种方式特别强调发展高新技术产业或“以高新技术改造传统产业”,事实上把产业升级等同于高新技术产业的发展。

上述两种视角的共同问题是都没有从工业发展本身去讨论和理解产业升级的动力、过程和机制,于是它们既没有回答中国产业升级的内容或范围是什么, 也没有回答中国产业升级的途径是什么。为澄清这些问题,本报告提出三个命题, 陈述如下。

第一,从经济发展的角度看,中国的产业升级必须是“基础广泛”的升级,既包括发展高新技术工业,也包括现有工业向更高技术水平、更高生产率和更高附加值的产业活动转移,而后者对中国尤其重要。

中国许多人认为,产业升级就是发展高新技术产业或以新的产业代替旧的产业(典型地反映在“腾笼换鸟”式的思维上)。在中国经济遇到产能过剩的问题时,这种想法尤为流行,甚至笼统地按产业部门划分经济增长的“新动能”和“旧动能”。澄清这个问题的基本出发点是一个事实:对于任何一个经济体,包括发达国家的经济体,“传统”产业活动都构成经济活动的主要部分1。按照中国经济发展的需要,未来10-20年间将有包括2亿农村劳动力的8亿农村人口转变成为城镇人口。面临如此巨大的就业结构变化,无论是满足随之而来的消费需求还是就业需求,都远远不是少数高新技术工业能够背负的。

产业升级的实质含义是产业向较高生产率和较高附加值的经济活动转移,而技术进步是实现这种转移的基本动力。就工业发展而言,技术进步对于生产率提高和经济增长的作用有两个主要形式:第一,技术创新会不时创造出全新的工业。由于新工业在成熟之前往往会经历较高的增长率,所以它们可以抵消成熟工业逐渐衰落的增长率,成为一个国家保持经济增长的动力。但是第二,正如Mowery和Rosenberg指出的,技术进步的另一个主要形式是新技术向成熟工业部门的扩散2。

例如,电子和化学工业的创新影响了从消费品到资本品的一系列工业;一些工业的发展极大地提高了对其他工业高端产品的需求,如汽车和航空工业的发展带动了汽油、航空燃油和合成材料的发展;成熟工业通过吸收新技术可以出现全新的产品(如橡胶轮胎工业的合成橡胶子午胎、机床工业出现数控机床等)。因此,这种部门间的技术流动“是美国经济在 20 世纪创新的基本特点”。

成熟工业或传统工业可以因为技术进步而具有增长潜力,而且因为它们占经济活动的比重更大而具有重要意义。发展高新技术工业确实重要,但这种意义更主要地体现在它们的发展可以为其他工业部门提供新技术的来源。因此,从经济发展和劳动就业、从技术进步和生产率的提高、从保持国际竞争力等各种角度讲, 中国的产业升级都应该是基础广泛的升级,绝不是以“一小撮儿”高新技术工业去替代构成经济活动主体的现有工业

 

第二,产业升级具有“内生性”,因为造成产业结构性变化的主要力量产生于产业发展过程本身,即来自企业的创新活动。

 

把产业升级等同于以高新技术工业和服务业代替传统工业的想法,会导致以行政手段进行产业升级和结构调整的做法。这种方式典型地体现在“腾笼换鸟”政策上——即政府通过行政手段筛选项目,把低端产业挤出去,再引进高端产业; 还体现在全国各地一窝蜂地建设大数据、云计算、机器人等产业园上。

另一个极端的政策思维是认为自由市场机制可以自动导致产业升级。但具有讽刺意味的是,这种立场恰恰又是主张以自上而下的方法强行推动“市场出清”。

产业升级之所以不可能自上而下地“操作”出来,是因为产业升级具有“内生”的性质,即产业升级的主要力量(如技术和组织的变化、能力的成长等)产生于现有企业的创新活动。

仅从技术进步而言,在发达国家的工业史上,许多重要的技术特别是那些导致新工业诞生的技术,是由在位企业发明或创造的(如半导体晶体管、合成纤维、光纤、液晶显示器等等)。新工业的兴起会引发大量的新进入者,但这些“新进入者”又往往是其他工业领域的在位者。

 

的确存在着大企业创造的新技术不能得到利用的情况,于是一些小的、新的企业会应运而生,成为利用新技术或将其产业化的生力军(如硅谷的历史)。但从工业层次上看,这种情况也仍然包含了在位企业的贡献,因为这样的新创企业大多是从在位企业分离出去的。因此,在位企业是创造新知识和新技术的主要源泉。

针对一些人说小企业比大企业更具有创新性的说法,发明了“摩尔定律”的戈登·摩尔说:“但需要注意,区分利用和创造是重要的。人们经常说,新创企业(start-ups)能更好地创造新东西。它们不能。它们只是能更好地利用新东西。成功的新创企业几乎总是开始于在大公司的研发组织中成熟的想法。如果失去大企业或大企业的研发组织,新创企业也就消失了”3。

 

在位企业之所以在创造新技术和新知识方面扮演更重要的角色,是因为在产业活动的背后是一个知识和经验的体系。即使是新企业也只能在已有的知识和经验基础上被创建出来,否则就没有能够在市场上竞争的能力。因此,产业升级的实质是一个经济体的知识和能力体系的升级。

第三,产业升级的实质是工业知识和经验体系的扩张和更新,从而决定产业升级是一个演进的过程;因此,有关产业升级的政策(包括宏观经济政策和产业政策)应该采取促进、引导和激励的方式,避免采取“休克疗法”的方式。

 

工业的知识和经验体系是以累积的方式变动——新的技术和能力产生于已有的基础,然后才能逐步代替旧的技术和能力,所以产业升级的过程是演进的而非革命的。因此,对待产业升级的政策思维不应该存在对“一招鲜”的幻想,否则就会采取事实上的“休克疗法”,而这种政策只能摧毁中国工业的知识和经验体系,反倒无助于产业升级。

回顾不久前的历史,当中国经济在世纪之交前后进入一个罕见的高速增长期后,无论是发达国家还是发展中国家都感受到中国工业的一个结构性特征:低端部门和高端部门的同时存在。在其背后是中国不同于一般发展中国家的结构特征: 在人均收入水平和劳动成本较低的同时,劳动者、企业家和技术人员具有较高的素质和技能。

较高的技能水平是指一个经济体的生产技能高于人均收入水平通常所预期的水平,可以表现在出口产品的结构上,也可以表现在为低端(劳动密集型) 工业部门和高端(资本密集型)工业部门并存的产业形态上。没有这种结构特征, 中国经济就不会在全球化过程中迅速发展起来。

那么,形成这种特征的原因是什么?中国农业人口比重较高只能解释人均收入水平较低,而技能水平较高则是因为中国在1950年代的工业化和随后的自力更生年代建立起一个相当的工业基础。没有这个基础,改革开放后的经济发展完全会是另一个样子。

高增长阶段也暴露出中国经济的许多问题:一些工业部门出现了严重的产能过剩(如钢铁、水泥、铝等);一些外向型的加工组装工业不仅处于全球价值链的低端,而且在全球金融危机之后遭遇外部需求下降以及劳动力成本上升的冲击; 工业生产大量依赖进口的关键零部件或元器件,如半导体集成电路、机床的数控系统、等等;还有一些工业被外资主导(虽然有些人不认为这种状况有什么不妥,但技术依赖导致中国工业活动的附加值低则是不争的事实);以及环境污染等。但这些问题同时就是中国产业升级需要克服的瓶颈,恰恰指出了产业升级的方向。

根据国际货币基金组织的数据库,中国在全世界工业增加值的份额从2000年的5.75%开始迅速攀升,于2011年达到17.48%并超过美国的份额(16.57%), 成为世界第一大工业国。中国工业能不能在这个基础上通过提高知识含量来提高生产率和附加值,决定着中国未来的经济发展前景。对于这样一个工业知识和经验体系的扩张和更新过程,政府的政策重点应该是促进、引导和激励企业的创新, 而其他的政策应该服务于或补充于这个重点。

        

注释:

1 2000 年,高技术和中技术工业只占OECD 国家的全部工业增加值的8.4%(其中日本占9.9%,欧盟8.3%,美国7.9%),低技术工业占制造品出口的32.8%。2000 年,经合组织低技术工业的研发支出占制造工业全部研发支出的48%(从美国的40%到欧盟的53%和日本的56%),见(Mendonca 2009)。

2 Mowery, David, and Nathan Rosenberg.1998. Paths ofInnovation: Technological Change in 20th-Century America. NewYork: CambridgeUniversity Press, p. 5.

3 Gordon E. Moore. 1996. “Some personalperspectives on research in the semiconductor industry.” InRichard S. Rosenbloom andWilliam J. Spencer, eds., Engines ofInnovation: U.S. Industrial Research atthe End of an Era (Boston: HarvardBusiness School Press), p. 171.


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