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现代化产业体系城市对标——南京再定位

2019年06月21日 来源:紫金智库
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为全面反映南京市现代产业体系建设情况,本专题将分别从实体经济、科技创新、现代金融、人力资源四个方面选取代表性指标,与对标城市进行对比,同时利用系统协同法构建了实体经济、科技创新、现代金融、人力资源四位协同指数。选取的对标城市中既有北京、上海、广州、深圳等经济整体实力最强的城市,也有杭州、武汉等发展状况与南京较为接近的省会城市,还有苏州等苏南地区发达城市,通过对标的方式,找出南京现代产业体系建设过程中,做得好的方面有哪些,还有哪些不足的方面。

一、城市现代化产业体系的形成与对比

当前我国经济发展处于从长期高速增长中积累成大规模工业化生产体系的发展阶段转向自主创新驱动以我为主的产业化创新和升级的发展阶段的转型过渡时期。实体经济增长所依赖的要素禀赋发生着动态变化,例如对科技创新资源、面向不确定性的现代金融资源、所在城市或地区对高技能人才和劳动力资源的集聚能力等要素禀赋的需求逐渐增强,原来高速增长阶段所依赖的大规模设备投资及其相应的信贷、中低技能劳动力资源的生产率边际递减,进入了较低区域,满足不了实体经济创新、升级的需求。

实体经济创新发展受到了实体经济与科技创新、现代金融、人才资源之间诸多不协调配置的限制,缺资金、缺人才、缺科技“三缺”问题突出,陷入成本高企、结构失衡、转型困难等困境。

但是,从城市层面上看,不同城市由于初始的资源和要素供给禀赋存在明显的历史差异,在各城市现代化产业体系建设和发展产生特定路径,各城市在实体经济与科技创新、现代金融、人力资源之间不协同程度存在显著差异。

考虑到我国对金融资源、科教资源配置长期以来采取国有控制的体制,各城市在获取金融资源、科教资源上存在禀赋差异,在大规模工业化发展中,受到市场化改革和对外开放的驱动,各地区实体经济发展呈现显著的差异。根据金融资源禀赋(Finance)、科教资源禀赋(Science)的多(More)、少(Less)来划分,可以区分出四类不同类型的城市,如图1所示。

图1 现代产业经济体系城市类型比较

一是MF-MS类城市(金融资源禀赋多-科教资源禀赋多的城市,More Finance-More Science and High-Education Endowment City,简称MF-MS类型城市)。这类城市大多是国际化大都市,利用自身的金融资源和科教资源优势已基本建成现代化产业体系,金融和科技密集型服务业较为发达,产业结构以服务业为主,制造业也由大规模工业生产逐步转变为以高端先进制造业为主,例如北京、上海等。这类城市对区域及全国范围内的辐射更强,对其他地区的金融资源和人才资源也有着极强的吸引力。但是容易形成现代金融与实体经济发展脱节,出现金融发展与实体经济脱轨现象。一方面,社会中的大量流动性资金在金融系统内空转或流向房地产,导致金融、房地产业快速膨胀和过度投机行为,造成金融、房地产“虚假繁荣”;另一方面,受回报收益率低、资产抵押困难等因素的影响,传统产业转型升级和新兴产业发展壮大需要的资金得不到金融部门的有效支持,致使实体经济发展困难,相关投资和人才将转移出该地区。这些地区先进制造业创新、升级与增长如果缓慢的话,容易出现产业空洞化发展困境。现代产业体系协同度较低的原因在于实体经济中先进制造业、高端服务业创新与增长缓慢。相应地,先进制造业、高端服务业创新和发展体制机制创新,形成先进制造业、高端服务业创新集聚区,成为该类城市现代化产业体系的痛点。

二是MF-LS类型城市(金融资源禀赋多-科教资源禀赋少的城市, More Finance-Less Science and High-Education Endowment City,简称MF-LS类型城市)。这类城市在改革开放以后迅速成长为国际化大都市,利用外资和区域外的金融资源和人才资源建立起较为完善的现代产业体系,例如深圳市。但是这类城市受限于历史因素,本地科教资源,尤其是高等教育资源不足,主要依靠自身更为开放的经济环境及更高的收入吸引其他地区的人才。因此,这类地区现代化产业体系发展的痛点在于保持吸引高技能人才、先进制造业创新的产业化竞争优势,避免土地、房地产价格、税费等成本上升太快。

三是LF-MS类城市(金融资源禀赋少-科教资源禀赋多的城市, Less Finance-More Science and High-Education Endowment City,简称LF-MS类型城市),这类城市主要是省会城市,如南京、武汉等,高等院校林立,科教资源丰富,培养了大批高技能人才,但是由于本地缺乏宽裕的金融资源支持,尤其是缺少风险资本投资,导致高等院校研究成果本地转化率低,这种金融系统和科技系统的不协调发展不利于先进制造业的发展,可以提供给高技能人才的高收入岗位不足,本地培养的高技能人才前往其他地区就业。因此这类城市现代化体系建设中需着重解决现代金融缓慢,与科技创新不协调等相关问题,促进本地培养的高技能人才本地就业,高校研发成果本地转化。

四是LF-LS类城市(金融资源禀赋少-科教资源禀赋少的城市, Less Finance-Less Science and High-Education Endowment City,简称LF-LS类型城市),这类城市通过吸引区域外的资金及劳动力,依赖于大规模低技能劳动力投入和地方政府税收、投资优惠和发展环境改善,参与区域内产业分工,迅速推动大规模工业化发展。但是这类城市在现代化产业体系建设过程中,实体经济系统与现代金融、人力资源系统,以及科技创新系统与现代金融、人力资源系统之间会出现明显的不协同问题,金融资源和科教资源将成为其进一步建设现代化产业体系的掣肘。因此这类城市在现代化产业体系建设过程中应更多参与区域内分工,利用工业化基础,吸引相关的研发机构和新兴产业创业孵化基地,抓住现代金融的发展机遇,提升金融资源和人力资源使用效率。

二、城市对标

为全面反映南京市现代产业体系建设情况,本专题将分别从实体经济、科技创新、现代金融、人力资源四个方面选取代表性指标,并使用熵权赋值法构造现代产业体系综合发展指数及实体经济、科技创新、现代金融、人力资源四个子系统的发展指数,并与北京、上海、深圳、广州、杭州、武汉、苏州等城市进行对比,计算结果及排序如下所示:

表1 现代产业体系系统综合评价指数结果


图1 对标城市现代产业体系发展综合评价指数对比


图2 对标城市现代产业体系子系统发展评价指数对比


与第一类(MF-MS类)城市,如北京、上海等相比,南京市在现代化产业体系建设水平上仍存在很大差距,服务业比重、科技研发投入比重、金融规模等诸多方面都落后于这类城市,但这与城市定位有关,直接对标并没有很大意义。

与第二类(MF-LS类)城市,如深圳等相比,南京市在科教资源上具有绝对优势,但是在研发投入及专利产出上却远远落后于深圳市,战略新兴产业比重也低于深圳市,尤其是绿色智能汽车、智能装备和电子信息产业,这是因为南京市在现代金融系统建设上远远落后于深圳市,从事创新创业活动的中小企业或团队难以获取风险投资基金,国内大批高层次人才流向深圳,弥补了深圳市在科教资源上的不足。因此,与深圳市对标,南京市最根本的差距在于现代金融系统上的不足。

与第三类(LF-MS类)城市,如武汉等相比,南京市在现代产业体系建设过程中各方面都具有一定的优势,这主要是因为南京市地处长三角地区,整体收入水平较高,人才流失相对较少。但值得注意的是,这类城市中大多有依托于本地高校的上市公司,如杭州的浙大网新,合肥的科大讯飞,武汉的华中数控、华工科技等,而由南京大学持股的南大光电则位于苏州市,南京市高等院校本地转化水平相对较低。

与第四类(LF-LS类)城市相比,南京市在金融资源和科教资源方面都更为富裕。苏州本地的科技资源相对匮乏,与此类城市有一定相似度,但是南京科技研发投入和专利产出却都低于苏州市,这是因为苏州市通过引入外资及科研院所产业研究院等方式弥补了自身禀赋的不足。并且,在绿色智能汽车、智能装备、电子信息产业及生物医药与节能环保新材料行业这四个南京市划定的先进制造业中,南京市企业的平均规模都要大于苏州市,但是行业总体的规模却小于苏州市,显然南京市未能充分利用自身在金融和科教资源方面的禀赋优势,推动先进制造业企业,尤其是中小企业的发展。

三、结论与建议

目前南京市的实体经济、科技创新、现代金融和人力资源四个子系统发展水平都较为接近,没有明显短板,互相之间可以形成有效的协同支撑,因而四位协同程度较高,有利于现代化产业体系的建设。当然这种协同并非是已建成现代产业体系的高水平协同,而只是在建设现代产业体系的过程中各系统之间具备协同发展的潜力。事实上,南京市现代产业体系仍处于建设阶段,依然存在很多不足。实体经济层面,南京市处于增长赶超和向后工业化转型阶段,经济总量规模与领先城市仍有很大差距,第二产业所占比重及贡献仍然较高,同时传统制造业所占比重也较高,战略新兴产业中也以大企业为主,但在产业层面上并未形成规模优势。科技创新层面,南京市并非创新中心,研发投入及专利产出与创新型城市有着较大差距。现代金融层面,南京市以间接融资为主,上市企业数量及市值规模都还有上升空间。人力资源层面,南京市是人才培养高地,教育投入和高学历人才培养方面都领先于其他城市,人力资源是南京市建设现代产业体系过程中的最大优势。

因此,南京市在进一步现代产业体系建设过程中,应更注重现代金融体系的建立,利用科教资源优势推动实体经济和科技创新系统的发展,建议如下:

一是建立风险投资基金,促进科研院所研发成果本地转化。目前南京市高等科研院所的研发经费主要来自政府,大型项目通常都是国家级课题,本地产业化需求不大。而发达国家的高校研究人员则更多接受风险投资者的资助,就近注册企业将研究成果产业化,因此在名校周边往往都有科技创新区。通过政府领投,企业跟投或者鼓励企业投资等形式设立产业投资基金,鼓励高等科研院所或高校研究人员以研究成果入股设立企业,实现产业化。

二是利用创新孵化器,培育创新企业,鼓励高层次人才本地创业。截至2017年,南京科技企业孵化器共168家,众创空间数量达210家,其中国家级33家、51家,累计毕业企业2968家、服务入驻团队7085个,在2018中国城市创业孵化指数排行榜上位居第六名,折射出近年南京科技企业孵化器建设稳步发展的态势。今后可以通过与高校合作形式进一步利用创新孵化器,形成高校孵化器——市级孵化器——开发区的企业培养模式,同时配合风险投资基金,加快高技术企业孵化,同时也能鼓励高层次人才在南京创业。

三是支持科技型中小企业发展,从而提供更多高技能人才就业岗位。目前南京市制造业行业大中型国有企业较多,而科技型中小企业相对较少,可以利用税收等优惠政策鼓励中小企业发展及研发投入,从而促进南京市整体研发水平和专利产出水平的提升,并能为高等院校毕业生提供更多就业岗位,减少人才流失。(南京市建设现代化产业体系研究课题组

来源:南京大学长江产业经济研究院

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