尤文龍，王宮成

(1.東北財(cái)經(jīng)大學(xué)產(chǎn)業(yè)組織與企業(yè)組織研究中心，遼寧 大連 116025；2.中國中車集團(tuán)公司，北京 100036)

一、引 言

2018年習(xí)近平總書記在深入推進(jìn)東北振興座談會(huì)上強(qiáng)調(diào)，東北地區(qū)是重要的工業(yè)和農(nóng)業(yè)基地，戰(zhàn)略地位十分重要。作為維護(hù)國防、糧食、生態(tài)、能源和產(chǎn)業(yè)安全的重要老工業(yè)基地，東北地區(qū)的產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展成為深化改革、培育新動(dòng)能和激發(fā)創(chuàng)新活力的關(guān)鍵路徑和載體。2017年東北地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)增加值占全國比重僅為5.7%，與2003年東北振興戰(zhàn)略伊始的9.9%相比，反而下降了4.2個(gè)百分點(diǎn)；2018年遼寧、吉林和黑龍江地區(qū)生產(chǎn)總值的增速分別為5.7%、4.5%和5.0%，均低于全國6.6%的平均水平。在東北經(jīng)濟(jì)下行結(jié)束且逐步企穩(wěn)的關(guān)鍵時(shí)期，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革和新興產(chǎn)業(yè)培育，對(duì)于加快東北地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合和產(chǎn)業(yè)振興具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。

從東北地區(qū)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展現(xiàn)狀來看，2017年遼寧規(guī)模以上裝備制造業(yè)、石化、冶金和農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)增加值占規(guī)模以上工業(yè)增加值比重高達(dá)83.0%，其中高端裝備制造業(yè)增加值占比僅為5.8%，高技術(shù)制造業(yè)占第二產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重僅為12.3%；吉林新興產(chǎn)業(yè)增加值占工業(yè)增加值比重為15.1%；黑龍江新興產(chǎn)業(yè)投資4 210.6億元，增長10.4%。東北地區(qū)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)仍然位居產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)地位，新興產(chǎn)業(yè)規(guī)模和比重亟待提升，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和新興產(chǎn)業(yè)壯大，成為提高東北地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展質(zhì)量的政策目標(biāo)。由此可見，東北全面振興和全方位振興必須解決的關(guān)鍵問題在于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)問題，東北傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)調(diào)整改造與新興產(chǎn)業(yè)培育壯大能否實(shí)現(xiàn)融合發(fā)展，是加快推進(jìn)東北經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重大理論問題和實(shí)踐問題。

2013年國家發(fā)展和改革委員會(huì)印發(fā)《全國老工業(yè)基地調(diào)整改造規(guī)劃(2013—2022年)》，東北34個(gè)城市中有23個(gè)入選該名單，表明東北老工業(yè)基地調(diào)整改造任務(wù)仍然十分艱巨，2010年國務(wù)院發(fā)布《國務(wù)院關(guān)于加快培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的決定》，兩項(xiàng)政策的交匯為研究產(chǎn)業(yè)融合政策效果提供了條件，對(duì)東北地區(qū)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合效果進(jìn)行檢驗(yàn)，對(duì)于加快提升產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量、以產(chǎn)業(yè)振興實(shí)現(xiàn)東北全面振興具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)述評(píng)

作為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和新興產(chǎn)業(yè)培育壯大的階段性演進(jìn)規(guī)律和趨勢(shì)，產(chǎn)業(yè)融合歷來受到政府部門重視，成為制定產(chǎn)業(yè)政策需考慮的重點(diǎn)問題，學(xué)者們對(duì)此進(jìn)行了大量理論探討、定量測(cè)度和實(shí)證研究。現(xiàn)有關(guān)于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的研究主要集中在融合發(fā)展機(jī)理方面。孫軍和高彥彥[1]從新興產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)互動(dòng)維度對(duì)產(chǎn)業(yè)融合和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變遷邏輯進(jìn)行了理論分析，基于螺旋上升模型的研究認(rèn)為，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)可以升級(jí)為新興產(chǎn)業(yè)，而培育新興產(chǎn)業(yè)可以為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)奠定基礎(chǔ)，以發(fā)揮比較優(yōu)勢(shì)的思路去壯大新興產(chǎn)業(yè)有利于實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)融合質(zhì)量的提升。梁威和劉滿鳳[2]基于耦合協(xié)調(diào)評(píng)價(jià)模型對(duì)新興產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行定量測(cè)度，認(rèn)為協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)緩慢上升趨勢(shì)，且東部地區(qū)高于西部地區(qū)，新興產(chǎn)業(yè)滯后于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，是耦合協(xié)調(diào)度低下的主要原因。

產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展評(píng)價(jià)的對(duì)象主要集中在信息業(yè)與制造業(yè)的關(guān)系或具體產(chǎn)業(yè)案例等方面，融合發(fā)展效果的實(shí)證研究主要采用傳統(tǒng)的面板數(shù)據(jù)回歸分析等方法。汪芳和潘毛毛[3]認(rèn)為，相比勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)與資本密集型產(chǎn)業(yè)，技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)更易產(chǎn)生融合，信息業(yè)與制造業(yè)融合發(fā)展對(duì)制造業(yè)成長的貢獻(xiàn)大于績效提升。高智和魯志國[4]運(yùn)用耦合評(píng)價(jià)模型測(cè)度了裝備制造業(yè)和高技術(shù)服務(wù)業(yè)的融合水平，研究結(jié)果顯示，產(chǎn)業(yè)聯(lián)動(dòng)性較高但耦合協(xié)調(diào)度偏低，產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展水平總體不高，且呈現(xiàn)東部高于西部的特征。Banker 等[5]認(rèn)為，電子科技將降低企業(yè)成本，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)融合與產(chǎn)業(yè)績效之間存在正相關(guān)關(guān)系。Liao和Tu[6]認(rèn)為，在低不確定情形下，信息化可以有效推動(dòng)制造業(yè)發(fā)展，但產(chǎn)業(yè)融合不顯著；在高不確定情形下，產(chǎn)業(yè)融合可以推動(dòng)制造業(yè)發(fā)展，但信息化對(duì)制造業(yè)發(fā)展的影響不顯著。

在推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的產(chǎn)業(yè)政策方面，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要基于政府補(bǔ)貼和技術(shù)進(jìn)步方式選擇等角度進(jìn)行機(jī)制設(shè)計(jì)和政策落地。王宇和劉志彪[7]研究了差異化補(bǔ)貼方式對(duì)新興產(chǎn)業(yè)和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響，認(rèn)為生產(chǎn)補(bǔ)貼短期內(nèi)推動(dòng)新興產(chǎn)業(yè)但抑制傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，在不具有可持續(xù)性的情況下不利于長期的技術(shù)進(jìn)步，是否存在高水平的知識(shí)溢出效應(yīng)，是補(bǔ)貼能否推動(dòng)新興產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)均衡發(fā)展的關(guān)鍵因素，對(duì)新興產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合階段的研判，是動(dòng)態(tài)調(diào)整和優(yōu)化政府補(bǔ)貼的主要依據(jù)。陸立軍和于斌斌[8]對(duì)新興產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的融合階段、企業(yè)行為和政府策略進(jìn)行了理論和實(shí)證檢驗(yàn)，認(rèn)為產(chǎn)業(yè)融合先后經(jīng)歷相互適應(yīng)、協(xié)同發(fā)展和分化替代等過程，政府行為和骨干企業(yè)顯著影響融合度及趨勢(shì)，分別對(duì)新興產(chǎn)業(yè)和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)采取相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)政策并搭建創(chuàng)新平臺(tái)是地方政府提升融合質(zhì)量的重要抓手。余泳澤和劉大勇[9]對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步路徑的差異化特征進(jìn)行了理論和實(shí)證檢驗(yàn)，認(rèn)為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步主要以技術(shù)引進(jìn)和模仿創(chuàng)新為主，而新興產(chǎn)業(yè)則主要以自主創(chuàng)新為主。Legewie[10]認(rèn)為，盡管20世紀(jì)80年代日本進(jìn)行了區(qū)域間的自由化發(fā)展，但政治或經(jīng)濟(jì)政策仍然是阻礙產(chǎn)業(yè)深度融合的關(guān)鍵要素。李少林[11]認(rèn)為，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造與新興產(chǎn)業(yè)培育所構(gòu)成的“雙峰逼近效應(yīng)”，能夠倒逼政府產(chǎn)業(yè)政策的目標(biāo)制定，政府科技支出資金的比例與產(chǎn)業(yè)協(xié)同度無明顯正相關(guān)關(guān)系，而人力資本的積累則促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)協(xié)同度提升。

現(xiàn)有文獻(xiàn)的局限性主要體現(xiàn)在：一是理論分析的主觀性較強(qiáng)，呈現(xiàn)出較為粗糙的特征，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展水平的測(cè)度模型或方法相對(duì)單一；二是僅以部分代表性行業(yè)為例測(cè)算融合度，研究范圍比較狹窄；三是就傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合效果的實(shí)證研究指標(biāo)維度僅局限于產(chǎn)業(yè)績效方面，對(duì)指標(biāo)體系缺乏全面設(shè)計(jì)和評(píng)價(jià)。本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在：一是選取傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)分化相對(duì)較為明顯的東北地區(qū)34個(gè)城市作為研究對(duì)象，具有較強(qiáng)的針對(duì)性；二是以傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造升級(jí)政策與新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略實(shí)施的時(shí)間交匯節(jié)點(diǎn)作為產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展效果準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)的關(guān)鍵依據(jù)，具有較高的合理性；三是以《全國老工業(yè)基地調(diào)整改造規(guī)劃(2013—2022年)》確立的改造目標(biāo)構(gòu)造多維效果評(píng)價(jià)指標(biāo)并分別進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)研究，能夠?yàn)橥苿?dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展質(zhì)量提升的政策設(shè)計(jì)提供穩(wěn)健的經(jīng)驗(yàn)依據(jù)。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取東北地區(qū)34個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)研究傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展效果，以2003年第一輪東北振興為研究的時(shí)間起點(diǎn)，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，研究區(qū)間取至2016年，相關(guān)原始數(shù)據(jù)主要來源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫、Wind資訊金融終端、《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《遼寧省統(tǒng)計(jì)年鑒》《吉林省統(tǒng)計(jì)年鑒》《黑龍江省統(tǒng)計(jì)年鑒》等，數(shù)據(jù)處理過程中對(duì)相關(guān)單位進(jìn)行了統(tǒng)一換算，并對(duì)除比重外的絕對(duì)數(shù)均取自然對(duì)數(shù)，個(gè)別缺失值采取移動(dòng)平均法或加權(quán)平均法補(bǔ)齊。

(二)變量說明

1.被解釋變量

為體現(xiàn)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策效果的研究意義、合理性和權(quán)威性，本文以《全國老工業(yè)基地調(diào)整改造規(guī)劃(2013—2022年)》所確定的調(diào)整改造目標(biāo)維度設(shè)置被解釋變量，主要從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、基礎(chǔ)設(shè)施、節(jié)能減排和科技創(chuàng)新等角度進(jìn)行指標(biāo)設(shè)計(jì)。借鑒干春暉等[12]，用第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值之比(upg)衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)；參考蔡曉慧和茹玉驄[13]的指標(biāo)設(shè)計(jì)思路，并基于數(shù)據(jù)可得性，用一般公共預(yù)算支出(lnexp)衡量基礎(chǔ)設(shè)施水平；參考林伯強(qiáng)和李江龍[14]，用單位GDP用電量(ele)和工業(yè)二氧化硫排放量(lnemi)衡量節(jié)能減排成效；參考李小平和李小克[15]，用第二產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率(lnpro)衡量科技創(chuàng)新能力。

2.解釋變量

本文以東北三省為研究對(duì)象，由于《國務(wù)院關(guān)于加快培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的決定》于2010年起實(shí)施，《全國老工業(yè)基地調(diào)整改造規(guī)劃(2013—2022年)》名單于2013年公布，因而本文將傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策(pol)實(shí)施的時(shí)間節(jié)點(diǎn)取在2013年，綜合考慮數(shù)據(jù)的可得性和準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)的實(shí)施前提，劃定研究區(qū)間為2003—2016年，如果該城市被納入傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策實(shí)施范圍，2003—2012年該城市pol賦值為0，2013—2016年該城市pol賦值為1。在DID模型中，設(shè)置虛擬變量treat劃分實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組，以入選名單的23個(gè)城市為實(shí)驗(yàn)組(treat=1)，東北地區(qū)其余11個(gè)城市為對(duì)照組(treat=0)。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)造交互項(xiàng)變量pol×treat，用于衡量傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策的凈效應(yīng)。

3.控制變量

由于產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展效果通常受到投資、科技、開放程度、外資、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口布局、工業(yè)結(jié)構(gòu)、消費(fèi)需求和信息化等方面的影響，本文參考江小涓[16]、譚海鳴等[17]與郭家堂和駱品亮[18]，選取城市固定資產(chǎn)投資(lnconstr)、一般公共預(yù)算科學(xué)技術(shù)支出(lntec)、進(jìn)出口總額占比(tra)、外商直接投資(lnfdi)、人均地區(qū)生產(chǎn)總值(lnper)、人口密度(lnden)、第二產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值比重(str)、社會(huì)消費(fèi)品零售總額(lnconsu)、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)(lnint)等指標(biāo)作為控制變量，各指標(biāo)維度的控制變量根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論分別確定。

(三)模型設(shè)定

根據(jù)《全國老工業(yè)基地調(diào)整改造規(guī)劃(2013—2022年)》，將省會(huì)城市和計(jì)劃單列市市轄區(qū)不列入到實(shí)驗(yàn)組，原因在于單一的市轄區(qū)影響較小，因此，出于簡化處理的考慮，本文設(shè)定鞍山、撫順、本溪、錦州、營口、阜新、遼陽、鐵嶺、朝陽、盤錦和葫蘆島等遼寧11個(gè)地級(jí)市，吉林、四平、遼源、通化、白山和白城等吉林6個(gè)地級(jí)市；齊齊哈爾、牡丹江、佳木斯、大慶、雞西和伊春等黑龍江6個(gè)地級(jí)市，共計(jì)23個(gè)地級(jí)市作為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策實(shí)施的實(shí)驗(yàn)組。沈陽、大連和丹東等遼寧3個(gè)城市，長春和松原等吉林2個(gè)城市，哈爾濱、鶴崗、雙鴨山、七臺(tái)河、黑河和綏化等黑龍江6個(gè)城市，共計(jì)11個(gè)城市作為對(duì)照組?；居?jì)量模型設(shè)定如下：

yit=α0+α1polit+α2treatit+α3polit×treatit+α4Xit+εit

其中，y代表上述一系列被解釋變量；i和t分別代表城市和年份；X代表上述一系列控制變量；ε代表隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。本文重點(diǎn)考察α3的符號(hào)，即傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策效果的方向。主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展效果的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)分析

(一)DID模型估計(jì)結(jié)果與分析

采取DID模型進(jìn)行政策效果評(píng)估最重要的假設(shè)前提是實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組滿足共同趨勢(shì)假設(shè)，即假如不存在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策，34個(gè)城市各項(xiàng)目標(biāo)效果變量的變化沒有系統(tǒng)性差異。

表2是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)影響的DID模型回歸結(jié)果。

表2傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)影響的DID模型回歸結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)是標(biāo)準(zhǔn)誤，***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著，下同。

從表2可以看出，列(1)pol×treat的系數(shù)在5%的水平上顯著，列(2)—列(4)pol×treat的系數(shù)均在1%的水平上顯著，表明傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)具有顯著正向影響。當(dāng)加入控制變量后，pol×treat的系數(shù)變化較小，表明回歸結(jié)果具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。本文以列(4)對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行解釋，固定資產(chǎn)投資對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響顯著為負(fù)，一般公共預(yù)算科學(xué)技術(shù)支出對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響顯著為負(fù)，第二產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響顯著為負(fù)，進(jìn)出口總額占比對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響顯著為負(fù)，外商直接投資顯著對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響顯著為正，人口密度對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響顯著為正，其余控制變量對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響不顯著。為深入驗(yàn)證該回歸結(jié)果的準(zhǔn)確性，需采取共同趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn)。

表3是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策對(duì)一般公共預(yù)算支出影響的DID模型回歸結(jié)果。

表3傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策對(duì)一般公共預(yù)算支出影響的DID模型回歸結(jié)果

從表3可以看出，pol×treat的系數(shù)均為負(fù)數(shù)，但均不顯著，表明傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策并未提高一般公共預(yù)算支出。即傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策對(duì)一般公共預(yù)算支出的提升效果較差，東北地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施及其服務(wù)能力亟待加強(qiáng)，老工業(yè)基地調(diào)整改造仍有較大的公共支出缺口。

表4是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策對(duì)單位GDP用電量影響的DID模型回歸結(jié)果。

表4傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策對(duì)單位GDP用電量影響的DID模型回歸結(jié)果

從表4可以看出，pol×treat的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，表明傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策起到了節(jié)約能源和提高能效的作用。一般公共預(yù)算科學(xué)技術(shù)支出對(duì)單位GDP用電量的影響顯著為負(fù)，表明科技投入對(duì)能源效率提升起到了推動(dòng)作用；外商直接投資對(duì)單位GDP用電量具有微弱的顯著正向影響，表明東北地區(qū)外資引進(jìn)主要體現(xiàn)在高能耗行業(yè)；人均地區(qū)生產(chǎn)總值顯著降低了單位GDP用電量；互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)顯著增加了單位GDP用電量。

表5是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策對(duì)工業(yè)二氧化硫排放量影響的DID模型回歸結(jié)果。

表5傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策對(duì)工業(yè)二氧化硫排放量影響的DID模型回歸結(jié)果

從表5列(1)—列(3)pol×treat的系數(shù)來看，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策對(duì)工業(yè)二氧化硫排放量的影響不顯著，從列(4)來看，甚至具有不顯著的正向影響，表明東北地區(qū)仍是粗放式發(fā)展模式，產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展并未降低二氧化硫排放量。一般公共預(yù)算科學(xué)技術(shù)支出和人口密度均顯著提高了工業(yè)二氧化硫排放量，外商直接投資和人均地區(qū)生產(chǎn)總值顯著降低了工業(yè)二氧化硫排放量。

表6是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策對(duì)第二產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率影響的DID模型回歸結(jié)果。

表6傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策對(duì)第二產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率影響的DID模型回歸結(jié)果

從表6列(1)—列(3)pol×treat的系數(shù)來看，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策對(duì)第二產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的正向影響不顯著，從列(4)來看，甚至有不顯著的負(fù)向影響，表明東北地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策的科技創(chuàng)新績效不顯著，產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策的技術(shù)協(xié)同層面存在較大短板，亟待通過產(chǎn)業(yè)融合實(shí)現(xiàn)老工業(yè)基地自主創(chuàng)新能力提升。

(二)共同趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn)

在DID模型不滿足共同趨勢(shì)假設(shè)的情況下，Heckman等[19-20]推出PSM-DID模型，能夠有效克服不滿足共同趨勢(shì)假設(shè)的問題，成為政策效果評(píng)估廣泛應(yīng)用的方法[21]。實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組在受到傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策的作用之前不能夠完全滿足共同趨勢(shì)假設(shè)，由此引發(fā)的問題可以由匹配估計(jì)量進(jìn)行解決，傾向得分匹配方法在此時(shí)具有較強(qiáng)的應(yīng)用價(jià)值[22]。運(yùn)用核匹配法計(jì)算權(quán)重的具體思路是：一是用實(shí)驗(yàn)組的變量與控制變量估計(jì)傾向得分；二是估算實(shí)施傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策的城市結(jié)果變量的前后變化，對(duì)每一個(gè)實(shí)施城市i，估計(jì)與之相匹配的全部沒有實(shí)施政策的城市在該政策實(shí)施前后的變化情況；三是將實(shí)施政策的城市在實(shí)施政策前后的變化減去匹配后沒有實(shí)施政策的城市變化，可得該政策的平均處理效應(yīng)，可衡量傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策對(duì)實(shí)驗(yàn)組城市的影響。

從本文DID模型回歸結(jié)果來看，表2pol×treat的系數(shù)和表4pol×treat的系數(shù)顯著，可進(jìn)行共同趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn)。共同趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn)步驟：首先，利用Stata14.0對(duì)2003—2016年每年生成一個(gè)虛擬變量(yrdum1—yrdum14)，即當(dāng)year=2003，yrdum1取值為1，其余為0；……，year=2016，yrdum14取值為1，其余為0。其次，生成政策實(shí)施之前年份的虛擬變量(yrdum1—yrdum10)與實(shí)驗(yàn)組虛擬變量(treat)的交互項(xiàng)，記為treat*，將treat*加入到DID模型中。最后，通過比較未加入控制變量和加入控制變量的pol×treat的系數(shù)顯著性及treat*的系數(shù)顯著性來識(shí)別是否滿足共同趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn)，若加入控制變量后，pol×treat的系數(shù)依然顯著，且treat*系數(shù)不顯著，表明通過共同趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn)，否則表明未通過共同趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn)。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)影響的共同趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果表明，(3)限于篇幅，共同趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果未在正文列出，留存?zhèn)渌?。未加入控制變量的pol×treat的系數(shù)為0.244，在10%的水平上顯著，加入控制變量后，pol×treat的系數(shù)為0.252，且在5%的水平上顯著，而且treat*的系數(shù)均不顯著，意味著DID模型回歸結(jié)果通過了共同趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn)，即表2的回歸結(jié)果是可靠的。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策對(duì)單位GDP用電量影響的DID模型回歸模型的共同趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果顯示，未加入控制變量的pol×treat的系數(shù)為-0.033，在10%的水平上顯著，加入控制變量后，pol×treat的系數(shù)為-0.025，且不顯著，而且treat*的系數(shù)大部分變得顯著，意味著DID模型回歸結(jié)果未通過共同趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn)，需進(jìn)一步基于PSM-DID模型進(jìn)行估計(jì)，以克服不滿足共同趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn)所帶來的偏差。

(三)PSM-DID模型估計(jì)與檢驗(yàn)

本文采用Probit模型進(jìn)行傾向指數(shù)的估計(jì)，從協(xié)變量回歸結(jié)果來看，一般公共預(yù)算科學(xué)技術(shù)支出、人均地區(qū)生產(chǎn)總值和互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)對(duì)單位GDP用電量的影響均顯著，一般公共預(yù)算科學(xué)技術(shù)支出和人均地區(qū)生產(chǎn)總值對(duì)單位GDP用電量均有顯著正向影響，意味著東北地區(qū)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變?nèi)匀沃氐肋h(yuǎn)；互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)顯著降低了單位GDP用電量?；诤似ヅ浞椒ü烙?jì)PSM-DID估計(jì)量，其結(jié)果為-0.101，在1%的水平上顯著，表明基于PSM-DID模型估計(jì)的回歸結(jié)果驗(yàn)證了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策顯著降低了東北地區(qū)單位GDP用電量的結(jié)論。引入選項(xiàng)test檢驗(yàn)協(xié)變量的平衡性，結(jié)果顯示，四個(gè)協(xié)變量lntec、lnfdi、lnper和int在實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組之間不存在顯著差異，滿足協(xié)變量平衡性，PSM-DID模型的估計(jì)結(jié)果有效。(4)限于篇幅，PSM-DID模型回歸結(jié)果未在正文列出，留存?zhèn)渌鳌?/p>

五、研究結(jié)論與政策啟示

本文以2003—2016年東北地區(qū)34個(gè)城市的相關(guān)數(shù)據(jù)為研究樣本，基于2010年《國務(wù)院關(guān)于加快培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的決定》與2013年《全國老工業(yè)基地調(diào)整改造規(guī)劃(2013—2022年)》的政策交匯點(diǎn)，以東北地區(qū)23個(gè)入選老工業(yè)基地調(diào)整改造的城市為實(shí)驗(yàn)組，其余11個(gè)城市為對(duì)照組，運(yùn)用DID模型和PSM-DID模型對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策的實(shí)施效果進(jìn)行準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)研究。研究結(jié)果表明，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策對(duì)東北地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)有顯著正向影響，對(duì)單位GDP用電量有顯著負(fù)向影響，對(duì)一般公共預(yù)算支出、工業(yè)二氧化硫排放量和第二產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響均不顯著。

基于東北地區(qū)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展存在的關(guān)鍵問題和準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)研究結(jié)論，筆者提出以下政策建議：一是深入貫徹落實(shí)習(xí)近平總書記在東北振興座談會(huì)上的重要講話精神，全面推進(jìn)《全國老工業(yè)基地調(diào)整改造規(guī)劃(2013—2022年)》的任務(wù)和目標(biāo)落實(shí)，優(yōu)化城市空間結(jié)構(gòu)，著重在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和城市服務(wù)功能方面進(jìn)行預(yù)算安排的傾斜，以支持老工業(yè)基地改造提升；二是踐行“綠水青山就是金山銀山”的綠色發(fā)展理念，堅(jiān)持淘汰落后產(chǎn)能和相應(yīng)的供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，將污染物減排作為工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的首要任務(wù)；三是實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略，發(fā)揮傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)的技術(shù)協(xié)同性，推動(dòng)工業(yè)內(nèi)部的創(chuàng)新要素結(jié)構(gòu)優(yōu)化，以推動(dòng)創(chuàng)新績效和生產(chǎn)率的提升；四是以更高的開放水平和更優(yōu)質(zhì)的外資進(jìn)入為抓手，煥發(fā)老工業(yè)基地的生機(jī)，盤活東北老工業(yè)基地各類要素的國際流動(dòng)，使得市場(chǎng)機(jī)制在產(chǎn)業(yè)融合過程中起到?jīng)Q定性作用，從而提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展效果。