王留奎

中國(guó)東部工業(yè)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的技術(shù)集聚效應(yīng)研究

王留奎

（黃河水利職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河南開(kāi)封475004）

針對(duì)中國(guó)東部地區(qū)2006~2013年專利數(shù)據(jù)顯示出的兩種技術(shù)集聚指數(shù)，結(jié)合技術(shù)集聚效應(yīng)和相關(guān)產(chǎn)業(yè)部門的勞動(dòng)生產(chǎn)率，采用普通最小二乘法和兩階段最小二乘法，對(duì)工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率與其影響因素的關(guān)系進(jìn)行了靜態(tài)面板分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：資本深化始終有著非常顯著的正向推動(dòng)作用，專業(yè)化技術(shù)集聚效應(yīng)有著不太顯著的正向影響，多樣化技術(shù)集聚效應(yīng)有著較為顯著的負(fù)面影響，第一產(chǎn)業(yè)有著不顯著的正影響，第三產(chǎn)業(yè)有著顯著的負(fù)面影響，建筑業(yè)有著非常顯著的正作用。目前工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)主要靠資本推動(dòng)，技術(shù)集聚效應(yīng)尚未充分表現(xiàn)出來(lái)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)只有在充分優(yōu)化之后才能起到積極的推動(dòng)作用。

產(chǎn)業(yè)調(diào)整；技術(shù)集聚；勞動(dòng)生產(chǎn)率；專利數(shù)據(jù)；技術(shù)聚集效應(yīng)

0　引言

經(jīng)濟(jì)學(xué)界認(rèn)為，政府可能影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素主要有3個(gè)：技術(shù)進(jìn)步、資本深化和勞動(dòng)投入。對(duì)于從農(nóng)業(yè)國(guó)向工業(yè)國(guó)轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)體來(lái)說(shuō)，相對(duì)富裕的勞動(dòng)力可以在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的最初階段帶來(lái)豐厚的“人口紅利”［1］，因?yàn)樵谶@個(gè)時(shí)期，充足的勞動(dòng)力供給防止了資本報(bào)酬遞減現(xiàn)象的出現(xiàn)。然而勞動(dòng)投入所帶來(lái)的邊際產(chǎn)出終究會(huì)在到達(dá)一定階段后逐漸減小，直至消失；當(dāng)勞動(dòng)力成為相對(duì)稀缺的資源時(shí)，增加資本投入同樣可以刺激經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但同樣由于收益遞減規(guī)律的作用，資本的邊際產(chǎn)出會(huì)減小直至消失。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論強(qiáng)調(diào)：在既定資源的約束下，只有科技發(fā)展才能推動(dòng)生產(chǎn)可能性曲線向外移動(dòng)，即只有技術(shù)進(jìn)步才能實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)，而技術(shù)進(jìn)步最直接的影響就是能促進(jìn)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高。

有不少學(xué)者利用科技投入等變量（比如R＆D）圍繞全要素生產(chǎn)率展開(kāi)了較為深入的研究［2－5］，并得出許多有價(jià)值的結(jié)論。但是，由于全要素生產(chǎn)率不能詳細(xì)區(qū)分勞動(dòng)、資本、技術(shù)等各生產(chǎn)要素的貢獻(xiàn)，而不同要素對(duì)經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)作用因經(jīng)濟(jì)主體及其所處的發(fā)展階段的不同會(huì)有很大差別，所以分別考察各要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)情況很有必要，尤其是對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的研究，更具現(xiàn)實(shí)意義。

1　研究現(xiàn)狀

有研究表明，在產(chǎn)業(yè)相對(duì)集中的地區(qū)，勞動(dòng)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)更為明顯［6，7］；同時(shí)在產(chǎn)業(yè)集聚的地區(qū)，較高的勞動(dòng)生產(chǎn)率可以降低能源消耗強(qiáng)度，并伴隨有規(guī)模經(jīng)濟(jì)的回報(bào)［8］，進(jìn)而可以推動(dòng)技術(shù)的進(jìn)步。事實(shí)上，技術(shù)進(jìn)步的一個(gè)突出表現(xiàn)就是專利產(chǎn)出的增加。在產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)，同一相關(guān)領(lǐng)域?qū)＠拇媪亢土髁恳话愣紩?huì)很大，也就是說(shuō)，產(chǎn)業(yè)集中會(huì)在一定程度上導(dǎo)致“技術(shù)集中”。由于專利是科技進(jìn)步的結(jié)果，反過(guò)來(lái)又會(huì)進(jìn)一步推動(dòng)科技的發(fā)展和勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高，所以專利通常被用作衡量創(chuàng)新活動(dòng)、進(jìn)而影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)重要指標(biāo)［9，10］；如果再考慮到其他資源集聚的因素，那么這種創(chuàng)新活動(dòng)應(yīng)該更加活躍［11］。

經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的集中可以帶來(lái)專業(yè)化集聚和多樣化集聚兩種效應(yīng)［12］。當(dāng)然，“技術(shù)集聚”同樣如此，不同的集聚形式對(duì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)產(chǎn)生不同的影響。本文用發(fā)明專利的2種集聚效應(yīng)代表技術(shù)集聚的2種具體表現(xiàn)形式：專業(yè)化技術(shù)集聚效應(yīng)和多樣化技術(shù)集聚效應(yīng)。專業(yè)化技術(shù)集聚效應(yīng)是指區(qū)域內(nèi)由于相同或相近的同一產(chǎn)業(yè)的集中引起的相同技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠募兴鶐?lái)的收益。這種技術(shù)的外部性主要發(fā)生在同一專利技術(shù)類別之間，高質(zhì)量的同類專利集中可以更好地驅(qū)動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新，并有利于勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高，本文采用Krugman（克魯格曼）專業(yè)化指標(biāo)來(lái)計(jì)算專業(yè)化技術(shù)集聚效應(yīng)。多樣化技術(shù)集聚效應(yīng)則是指區(qū)域內(nèi)不同產(chǎn)業(yè)的集中引起的不同技術(shù)類別的專利集中所帶來(lái)的收益。不同技術(shù)類別的專利集聚有利于不同技術(shù)之間的相互滲透，從而影響勞動(dòng)生產(chǎn)率的發(fā)展。本文采用赫芬達(dá)爾—赫希曼指數(shù)（Herfindahl－Hirschman index）的倒數(shù)來(lái)測(cè)度多樣化專利集聚水平。

此外，經(jīng)濟(jì)學(xué)界也普遍認(rèn)為，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著不可忽視的作用。目前我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重點(diǎn)或產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的重心正在經(jīng)歷著一個(gè)相對(duì)漫長(zhǎng)的由第一產(chǎn)業(yè)向第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)逐次轉(zhuǎn)移的過(guò)程，整個(gè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)會(huì)經(jīng)歷由低技術(shù)、低附加值向高技術(shù)、高附加值的逐漸演變。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的進(jìn)程往往伴隨著各產(chǎn)業(yè)部門之間產(chǎn)值、就業(yè)人員、國(guó)民收入比例等方面的變動(dòng)，而該過(guò)程給工業(yè)部門帶來(lái)的影響可能因產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)程度、區(qū)域經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)的不同而有較大差別。因此，在研究我國(guó)現(xiàn)階段工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響因素時(shí)，其他產(chǎn)業(yè)部門的影響亦需要加以考慮。

本文從技術(shù)集聚效應(yīng)的視角出發(fā)，結(jié)合第一產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)、建筑業(yè)等部門的勞動(dòng)生產(chǎn)率，對(duì)現(xiàn)階段我國(guó)工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)因素進(jìn)行考察。由于東部是我國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的地區(qū)，技術(shù)發(fā)展水平居全國(guó)前列，所以選擇經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部10個(gè)省、區(qū)（市），即廣東、福建、山東、江蘇、北京、天津、河北、上海、遼寧、山東為研究對(duì)象。

2　模型設(shè)定與數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1模型設(shè)定

本文利用省級(jí)面板數(shù)據(jù)計(jì)量分析我國(guó)東部地區(qū)工業(yè)領(lǐng)域勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響因素。模型的設(shè)定首先需要確定自變量和因變量。很顯然，工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率（y）即為因變量，但以勞動(dòng)生產(chǎn)率為因變量時(shí)，自變量的選取是一個(gè)非常麻煩的問(wèn)題，因?yàn)槌丝梢粤炕囊蛩赝?，還有很多難以納入模型的政策層面的人為原因。就影響勞動(dòng)生產(chǎn)率的因素來(lái)說(shuō)，現(xiàn)有的文獻(xiàn)對(duì)解釋變量的選擇都不盡相同?？紤]到分析結(jié)果的穩(wěn)定性，在研究過(guò)程中逐步把技術(shù)集聚效應(yīng)（kg、div）、第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率（industryfirst）、第三產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率（industrythird）和建筑業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率（construction）等變量引入模型中進(jìn)行回歸。由于生產(chǎn)率的發(fā)展往往是建立在前期基礎(chǔ)上的，而資本深化（k）又是發(fā)展中國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中最關(guān)鍵因素，故首先考慮技術(shù)集聚效應(yīng)和資本深化這2個(gè)變量的影響，在實(shí)際操作過(guò)程中首先給各變量取對(duì)數(shù)，模型具體設(shè)置如下：

式中：Y1，Y2，Y3，Y4和L1，L2，L3，L4分別為工業(yè)、第一產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)、建筑業(yè)的產(chǎn)值和就業(yè)人員年底數(shù)；K1為工業(yè)部門的資本存量，用固定資產(chǎn)投資代替；ε為隨機(jī)誤差。

兩種技術(shù)集聚效應(yīng)的計(jì)算公式如下：

（1）專業(yè)化技術(shù)集聚效應(yīng)的計(jì)算公式為：

式中：kgit為i省t年專業(yè)化技術(shù)集聚效應(yīng)；qijt為i省t年j技術(shù)類別發(fā)明專利的數(shù)量；qit為i省t年發(fā)明專利的總量；Qit為i省t年發(fā)明專利的數(shù)量；Qt為東部10省t年發(fā)明專利的總量。

（2）多樣化技術(shù)集聚效應(yīng)的計(jì)算公式為：

式中：divit為i省t年多樣化技術(shù)集聚效應(yīng)。

2.2數(shù)據(jù)來(lái)源

選取中國(guó)東部各省GDP、相關(guān)部門產(chǎn)值、工業(yè)固定資產(chǎn)投資及就業(yè)人數(shù)等數(shù)據(jù)，均來(lái)源于相應(yīng)年份的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。研究的時(shí)間區(qū)間設(shè)置為2006－2013年，必要的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)均以2006年為基期進(jìn)行了調(diào)整。

對(duì)于專利技術(shù)類別，采用世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織（WIPO）2011年的劃分標(biāo)準(zhǔn)，WIPO把專利的國(guó)際分類號(hào)按技術(shù)類別分為5組35類。以此為依據(jù)，在我國(guó)專利信息服務(wù)平臺(tái)按主分類號(hào)分別檢索出東部10個(gè)省份發(fā)明專利在2006－2013年的申請(qǐng)量，并分別計(jì)算出專利的2種集聚指數(shù)。雖然專利有分類號(hào)和主分類號(hào)之分，主分類號(hào)是分類號(hào)之一，但主分類號(hào)表示專利的主要應(yīng)用領(lǐng)域，因此按照組、主分類號(hào)進(jìn)行檢索更為合理。另外，申請(qǐng)的專利雖然不一定被授權(quán)，但相對(duì)而言申請(qǐng)量（特別是發(fā)明專利）更能反應(yīng)一個(gè)國(guó)家或地區(qū)創(chuàng)新的活躍程度，因此，研究采用專利的申請(qǐng)量而非授權(quán)量。

3　實(shí)證結(jié)果及分析

考慮到選取的為短面板數(shù)據(jù)，需要采用靜態(tài)面板分析法對(duì)上述方程進(jìn)行估計(jì)。為了使結(jié)果更有說(shuō)服力，首先采用普通最小二乘法（OLS）進(jìn)行回歸，其次采用兩階段最小二乘法（TSLS）對(duì)模型再進(jìn)行估計(jì)。實(shí)際操作過(guò)程中，在工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率一階滯后期的基礎(chǔ)上，逐步納入其余變量進(jìn)行回歸，以使所得結(jié)果更加穩(wěn)健。

3.1專業(yè)化技術(shù)集聚效應(yīng)估計(jì)結(jié)果

表1顯示的是模型（1）的OLS估計(jì)結(jié)果，第1行為僅將勞動(dòng)生產(chǎn)率的滯后一期（ln y－1）作為解釋變量進(jìn)行回歸的結(jié)果。結(jié)果表明，勞動(dòng)生產(chǎn)率滯后一期的系數(shù)為正，而且在1%顯著水平下通過(guò)了檢驗(yàn)。為了更好地考察上述回歸結(jié)果的穩(wěn)健性及其他因素對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響，又進(jìn)一步納入其他變量進(jìn)行了回歸。結(jié)果如第2至第6行所示，在其他變量進(jìn)入模型之后，勞動(dòng)生產(chǎn)率滯后一期仍然為正，且系數(shù)高達(dá)0.8以上，并且都在1%顯著水平下通過(guò)了檢驗(yàn)。

表1第2至第6行顯示，從資本深化的角度來(lái)看，其系數(shù)恒為正，均在1%顯著水平下通過(guò)了檢驗(yàn)。這一結(jié)果表明，我國(guó)現(xiàn)階段通過(guò)增加資本投入來(lái)提高工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率依然是非常有效的。進(jìn)一步就專業(yè)化技術(shù)集聚效應(yīng)估計(jì)結(jié)果來(lái)看，盡管在納入其他變量前后都沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，但系數(shù)均為正，該因素對(duì)工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的發(fā)展有不太明顯的正向推動(dòng)作用。在逐步引入其余變量之后發(fā)現(xiàn)：（1）ln industryfirst系數(shù)為正，但沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。這也意味著目前我國(guó)農(nóng)業(yè)對(duì)工業(yè)的推動(dòng)作用是非常弱的。（2）ln industrythird系數(shù)為負(fù)且在5%顯著水平下通過(guò)了檢驗(yàn)。這說(shuō)明第三產(chǎn)業(yè)對(duì)工業(yè)的影響是負(fù)的，也正暗示著我國(guó)現(xiàn)階段產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)尤其是工業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的比例很不合理。（3）ln construction系數(shù)為正，且在5%顯著水平下通過(guò)檢驗(yàn)，從彈性來(lái)看，建筑業(yè)對(duì)工業(yè)的影響系數(shù)達(dá)到0.9以上。這就說(shuō)明，建筑業(yè)對(duì)工業(yè)發(fā)展的推動(dòng)作用是非常大的。

表1　專業(yè)化技術(shù)集聚效應(yīng)的普通最小二乘法（OLS）估計(jì)結(jié)果Tab.1 The OLS estim ation results of professional technology agglomeration effect

當(dāng)然，使用OLS估計(jì)方法對(duì)靜態(tài)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，可能會(huì)由于內(nèi)生性問(wèn)題而使得估計(jì)結(jié)果出現(xiàn)有偏性和非一致性。為此，再對(duì)模型（1）用TSLS進(jìn)行估計(jì)，采用的工具變量為各省歷年的研發(fā)（R＆D）投入，因?yàn)镽＆D能刺激研發(fā)活動(dòng)，從而可以增加專利產(chǎn)出，進(jìn)而直接影響專利的兩種集聚效應(yīng)。為了考察工具變量的有效性，還對(duì)工具變量進(jìn)行了必要的檢驗(yàn)，具體結(jié)果見(jiàn)表2。

表2的結(jié)果與表1非常相似：工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率滯后一期的系數(shù)恒為正，而且都在1%顯著水平下通過(guò)了檢驗(yàn)，同時(shí)ln k也通過(guò)了檢驗(yàn)，也均為正。這依然說(shuō)明對(duì)于工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響而言，除了其自身的滯后作用外，資本深化起著關(guān)鍵作用。ln kg始終沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，但系數(shù)為正，也就是說(shuō)盡管專業(yè)化技術(shù)集聚效應(yīng)也為正，但作用很微弱。至于其他產(chǎn)業(yè)的影響，從系數(shù)和顯著性檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，盡管有正有負(fù)，但結(jié)論與OLS分析的結(jié)果基本相同。

表2　專業(yè)化技術(shù)集聚效應(yīng)的兩階段最小二乘法TSLS估計(jì)結(jié)果Tab.2 The TSLS estimation results of professional technology agglomeration effect

3.2多樣化技術(shù)集聚效應(yīng)估計(jì)結(jié)果

前文指出同類技術(shù)類別專利的集中對(duì)工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率有著不太顯著的正向推動(dòng)作用，那么不同技術(shù)類別專利的集中對(duì)工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率又會(huì)產(chǎn)生怎樣的影響呢？與上述分析的邏輯一致，首先對(duì)模型（2）進(jìn)行OLS估計(jì)，結(jié)果如表3所示：工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率滯后一期的系數(shù)恒為正，而且都在1%顯著水平下通過(guò)了檢驗(yàn)；資本深化也都在1%顯著水平下通過(guò)了檢驗(yàn)且系數(shù)顯著為正。與之前明顯不同的是，多樣化技術(shù)集聚效應(yīng)基本都通過(guò)了檢驗(yàn)，但符號(hào)都為負(fù)；ln industryfirst在10%顯著水平下通過(guò)了檢驗(yàn)，但在5%顯著水平下卻沒(méi)有意義；ln industrythird在1%水平下顯著為負(fù)；ln construction也在1%顯著水平下通過(guò)了檢驗(yàn)，且符號(hào)為正。表4顯示，TSLS估計(jì)也得到了與OLS估計(jì)的類似結(jié)論。從2種方法的估計(jì)結(jié)果中，可得出以下結(jié)論：作為因變量的滯后一期工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率，均在1%顯著水平下對(duì)當(dāng)前生產(chǎn)率具有很強(qiáng)的正影響；ln k始終有非常顯著的正影響；作為技術(shù)集聚因素出現(xiàn)的變量ln div，在沒(méi)有納入其余變量之前系數(shù)為正，但統(tǒng)計(jì)上沒(méi)有顯著性意義，在陸續(xù)納入其他變量之后，至少在10%顯著水平下通過(guò)了檢驗(yàn)，但系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明多樣化技術(shù)集聚效應(yīng)對(duì)工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響是負(fù)面的。而就其他因變量來(lái)說(shuō)，ln industryfirst、ln industrythird、ln construction檢驗(yàn)情況與專業(yè)化技術(shù)集聚效應(yīng)估計(jì)的結(jié)果沒(méi)有顯著差異。除了lndiv之外，其他變量與專業(yè)化技術(shù)集聚效應(yīng)的實(shí)證研究結(jié)果基本一致。

表3　多樣化技術(shù)集聚效應(yīng)的不同最小二乘法（OLS）估計(jì)結(jié)果Tab.3 The different OLS estim ation results of diversified technology agglomeration effect

表4　多樣化技術(shù)集聚效應(yīng)的兩階段最小二乘值估計(jì)結(jié)果Tab.4 The TSLS estimation results of diversified technology agglom eration effect

4　結(jié)論

近年來(lái)，我國(guó)專利產(chǎn)申請(qǐng)量保持了強(qiáng)勁的增長(zhǎng)勢(shì)頭，僅2006－2013年發(fā)明專利的申請(qǐng)量就占1994年以來(lái)的85%左右。這種以專利為表征的科技進(jìn)步對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率，尤其是工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響有多大，是不是我國(guó)經(jīng)濟(jì)依然停留在依靠資本和勞動(dòng)高投入階段，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化作用如何，這類問(wèn)題正成為學(xué)界研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。本文從技術(shù)集聚效應(yīng)的角度出發(fā)，利用我國(guó)東部地區(qū)的數(shù)據(jù)，分別運(yùn)用OLS法和TSLS法進(jìn)行了靜態(tài)面板分析。結(jié)果表明：第一，增加資本投入依然對(duì)工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)有著極其顯著的作用，從這一意義上來(lái)說(shuō)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)還將長(zhǎng)期處于資本推動(dòng)階段。第二，技術(shù)集聚的兩種效應(yīng)對(duì)工業(yè)的影響是相反的，這一結(jié)果顯然與人們的正常預(yù)期不太一致。第三，從現(xiàn)階段產(chǎn)業(yè)推動(dòng)情況來(lái)看：第一產(chǎn)業(yè)對(duì)工業(yè)有非常有限的正作用，第三產(chǎn)業(yè)對(duì)工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率存在比較明顯的負(fù)面影響，建筑業(yè)對(duì)工業(yè)始終有非常顯著的正向影響。

目前，我國(guó)正處于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整期，三次產(chǎn)業(yè)比例尚不合理。長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)以農(nóng)業(yè)為基礎(chǔ)，大力發(fā)展工業(yè)，第三產(chǎn)業(yè)落后的局面尚沒(méi)有得到根本轉(zhuǎn)變。建筑業(yè)與工業(yè)同屬第二產(chǎn)業(yè)，已在我國(guó)蓬勃發(fā)展十余年的建筑業(yè)在很大程度上刺激了鋼鐵、冶金、家具、裝潢、建材等行業(yè)的空前發(fā)展，推動(dòng)了中國(guó)經(jīng)濟(jì)的新一輪繁榮，所以建筑業(yè)對(duì)工業(yè)的正向推動(dòng)作用是很明顯的。對(duì)于正處于工業(yè)化中期階段的中國(guó)來(lái)說(shuō)，工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高依然依靠資本的推動(dòng)，技術(shù)集聚的作用還沒(méi)有充分發(fā)揮出來(lái)，尚未充分優(yōu)化的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的作用依然存在較大提升空間。

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[責(zé)任編輯馮峰]

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1008-486X（2016）01-0088-06

2015-07-16

河南省教育廳人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃項(xiàng)目：區(qū)域工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的技術(shù)集聚效應(yīng)研究(2015-GH-068)

王留奎（1980-），男，河南許昌人，講師，碩士，主要從事管理科學(xué)與工程的教學(xué)與研究工作。