生产性服务业FDI对我国制造业效率的影响——基于交通基础设施水平的门槛效应

郭 帅，银成钺，张 宁

(1.东北师范大学 商学院，吉林 长春 130117； 2.吉林大学 管理学院，吉林 长春 130022)

一、问题的提出

随着社会分工与经济全球化的不断加深，服务经济已经成为全球经济结构调整的新趋势。发达国家从“工业经济”向“服务经济”转变的过程为我国经济发展，尤其是制造业发展带来了很好的外部环境。生产性服务业是制造业的中间投入环节，向制造业输送专业化的人力资本和知识资本。从产业关联的角度出发，生产性服务业的发展壮大对制造业的发展进步有着重要的影响，尤其是生产性服务业外商直接投资(以下简称为FDI)不仅给自身产业带来了新的技术与高水平的生产要素，更是通过产业关联关系将先进技术与生产要素传递给上下游的制造业，这一效果被称为FDI产业间技术溢出效应。

实际上，尽管FDI技术溢出客观存在，但其溢出效果不可一概而论。它与FDI所处行业的自身特征以及在产业链中的位置等因素均具有较大关系(涂涛涛和余道先，2010)[1]，不同行业的FDI技术溢出具有一定的差异性，其影响因素也不尽相同。因此，生产性服务业FDI向制造业技术溢出带来的效率提升需考虑生产性服务业与制造业各自特点以及产业关联关系。换句话说，生产性服务业FDI对制造业的技术溢出效应可能与其它产业的FDI溢出效应不同，而且影响其溢出效果的因素也具有独特性。但遗憾的是，关于影响生产性服务业FDI与制造业效率关系因素的研究十分有限。仅有的相关研究主要从知识产权保护程度、人力资本水平、研发投入水平等视角探讨它们对生产性服务业FDI与制造业效率、出口技术进步关系的影响(邢彦，2017)[2]，并未涉及到FDI产业间技术溢出的要素转移方面的影响因素。鉴于此，本文从生产性服务业与制造业的产业关联关系入手，从产业间要素转移的视角来探讨交通基础设施水平对生产性服务业FDI与制造业效率关系的影响作用，以期丰富FDI产业间技术溢出影响因素的相关研究。

二、文献综述与假设提出

根据已有研究，本文在总结生产性服务业FDI对制造业效率的影响作用基础上，对影响二者关系的相关文献进行梳理与分析，基于产业间要素转移视角，推导出交通基础设施水平对生产性服务业FDI与制造业效率关系的影响机理。

(一)生产性服务业FDI与制造业效率的关系

众多学者发现，生产性服务业FDI对制造业效率具有重要的促进作用(Javoricik和Li，2008；韩德超，2011)[3，4]。一方面，生产性服务业FDI通过促进自身产业的竞争(杨柳勇和沈国良，2002)[5]、专业化程度的提高(Cowan 等,2001)[6]和产品种类的丰富(江静，2007)[7]来降低制造业生产成本，从而提高了制造业投入产出效率。另一方面，生产性服务业FDI对东道国制造业具有产业间前向技术溢出(江小涓，2008)[8]和后向技术溢出效应(Kugler，2006)[9]，从而促进了制造业创新能力、产品质量、技术水平等方面的提升，形成了技术效率提高的效果。

然而，也有学者认为生产性服务业FDI对制造业效率的影响不显著，甚至起到一定的阻碍作用(Haddad和Harrison，1993)[10]。究其原因，主要是由于二者的关系来自于生产性服务业FDI的水平和垂直溢出效应，而FDI的技术溢出效应受到一些外部因素的干扰。例如，FDI的技术溢出受到本土企业吸收能力的影响(Grünfeld，2006)[11]，本土企业的R&D投入不足、企业规模较小和人力资本质量偏低等情况都会严重限制其吸收FDI技术溢出的能力。除此之外，金融发展水平(Havranek和Irsova,2011)[12]、经济发展水平(Meyer和Sinani,2009)[13]等宏观因素也是影响区域FDI技术溢出吸收能力的重要因素。因此，在不同的环境下，二者的关系常受到一些内外部因素的影响而呈现出不一致的作用趋势，想要准确地把握它们的关系需要深入挖掘核心因素对二者关系影响的内在机制。

(二)交通基础设施水平对生产性服务业FDI与制造业效率关系的影响

生产性服务业作为制造业的中间环节投入到制造业当中，FDI技术扩散所带来的生产性服务业与制造业之间更高级的要素流动(刘志彪,2005)[14]、技术转移(Bessant和Rush，1995)[15]是促进制造业效率提升的本质所在。因此，影响要素流通转移的区域交通基础设施建设水平可能成为左右生产性服务业FDI与制造业效率关系的重要因素之一。纵观我国近十年来的经济发展模式，地方政府比较热衷于通过大力修建交通基础设施来推动区域经济发展(金江和李郸，2012)。[16]交通基础设施建设在我国经济发展中占有举足轻重的地位。但究竟交通基础设施建设能否有效改善包括生产性服务业FDI与制造业效率关系在内的经济发展效率呢？虽然之前的研究很少关注这一具体问题，但可以从基础设施建设水平对FDI技术溢出影响的研究中得到一些启示。如Balasubramanyam等(1996)认为,某一区域的FDI技术溢出吸收能力与该区域的基础设施建设水平存在密切联系，二者呈现显著的正向关系。[17]Olofsdotter(1998)研究发现，东道国的经济开发程度、基础设施水平、政府效率和知识产权保护水平都对本国技术溢出吸收能力具有显著影响。[18]他认为，基础设施为社会生产和居民生活提供了基础性保障，能够帮助跨国企业与本土企业在生产过程中紧密地联系在一起，不仅有利于交通运输成本和企业间交易成本的降低，更促进了FDI在产业间技术溢出过程中的竞争与学习效应的发挥。何洁(2000)的研究也关注到了基础设施水平的作用，认为基础设施的完善有效提高了企业间技术溢出水平。[19]

众多学者证实了基础设施水平在FDI技术溢出效应中所发挥的重要作用。但是，基础设施建设包含的内容十分广泛，其中交通基础设施的发展对生产性服务业FDI与制造业效率的关系起到了非常重要的作用。首先，交通基础设施的完善有助于生产性服务业外商投资企业的高水平要素向相关制造业企业流动。刘秉镰等(2010)研究发现，交通基础设施的发展完善带动了区域间商品、人员的流动，从而促进了技术和知识的传播。[20]新技术与新知识的产生常常从一个空间点开始向周围扩散，完善的交通基础设施能够帮助生产性服务业外商投资企业将高水平的知识资本向相关制造业企业转移。而程惠芳和陆嘉俊(2014)的研究发现，知识资本的流入有助于产业效率的提升。[21]其次，交通基础设施水平的提高有助于降低生产性服务业外资企业与制造业企业间的交易成本。新古典模型中，生产要素的流通常常被认为是在无摩擦的物理运动中完成的，但在现实生活中这种假设是不存在的，任何资源要素的流通都是有成本的，最典型的成本当属交通运输成本。交通基础设施水平的提高犹如润滑剂一般，降低了资源要素在流通过程中的摩擦，使资源配置效率得到优化。因此，交通基础设施的发展降低了生产性服务业外商投资企业与制造业企业互动过程中的交易成本。制造业交易成本的降低会促进制造业效率的提高(冯泰文，2009)。[22]再次，良好的基础设施是外商投资获得高回报的必要条件(Wheeler和Mody,1992)[23]，交通基础设施的完善有助于吸引更多的生产性服务业FDI。而FDI的集聚有助于其产业间技术溢出(张公嵬等,2013)[24]，因此，交通基础设施水平越高的地区生产性服务业FDI向制造业技术溢出的水平越高。

综上所述，交通基础设施的发展有利于生产性服务业FDI向制造业技术溢出，也就意味着交通基础设施的完善提高了本土制造业对生产性服务业FDI技术溢出的吸收能力。当某一地区的交通基础设施水平较低时，生产性服务业FDI对制造业效率的促进效果较差；相反，当交通基础设施水平较高时，会显著地提高生产性服务业FDI促进制造业效率提升的水平。基于此，提出本文的研究假设：

交通基础设施水平对生产性服务业FDI与制造业效率关系的影响具有门槛效应。

三、交通基础设施水平门槛效应的实证研究

(一)指标选取与实证模型的构建

1.指标选取

被解释变量为制造业效率，参照多数学者的相关研究，本文选择劳动生产率来度量制造业效率，用工业总产值/从业人员数表示(张振刚等，2014；陈涛涛，2003)。[25，26]解释变量为生产性服务业FDI，使用各省级单位生产性服务业外商直接投资实际利用数额(按历年人民币汇率的平均价格进行折算)的自然对数作为代理变量。门槛变量为交通基础设施水平，本文选取区域的人均货运总量作为门槛变量指标，取自然对数作为其代理变量(刘秉镰等，2010)。[20]

根据已有研究，本文同时选取社会固定资产投资、制造业FDI、经济发达程度、政府作用、信息化水平、人力资本水平6个因素作为控制变量，并分别使用社会固定资产投资总额的自然对数、制造业外商直接投资实际利用数额(按历年人民币汇率的平均价格进行折算)的自然对数、地区人均GDP的自然对数、地区年度财政支出占GDP的比重、互联网宽带使用人数占总人口的比重、劳动力平均受教育年限作为其代理变量。

考虑外商直接投资数额(FDI)的可获得性，剔除数据缺失的省份，最终以我国21个省级单位2006～2015年的数据进行门槛面板回归分析。[注]考虑到区域差异可能对结果造成的影响，本文将全国样本分为东部、中部与西部三大经济地区，分别考察不同地区交通基础设施水平对生产性服务业FDI影响制造业效率的门槛效应。由于部分省份数据缺失，因此剔除了数据缺失省份的数据。其中，东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、江苏、浙江、山东、广东8个省级单位；中部地区包括黑龙江、安徽、江西、河南、湖北5个省级单位；西部地区包括广西、内蒙古、重庆、贵州、云南、陕西、甘肃、新疆8个省级单位。相关数据来源于《中国统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》和《地方统计年鉴》。

2.门槛模型的构建

为了检验交通基础设施水平对二者关系的门槛效应，建立如下单门槛与双门槛面板模型：

lnYi,t=c+β0lnFDIi,t×I(lnTrai,t≤θ1)+β1lnFDIi,t×I(lnTrai,t>θ1) +β2lnFAIi,t+β3lnFMi,t+β4lnDevi,t+β5Govi,t+β6Infi,t+β7Edui,t+εi,t

(1)

lnYi,t=c+β0lnFDIi,t×I(lnTrai,t≤θ1)+β1lnFDIi,t×I(θ1θ2)+β3lnFAIi,t+β4lnFMi,t+β5lnDevi,t+β6Govi,t+β7Infi,t+β8Edui,t+εi,t

(2)

其中，Yi,t代表i省t年的制造业效率，FDIi,t代表i省t年的生产性服务业外商投资额，Trai,t为本模型的门槛变量，表示i省t年的交通基础设施水平， θ1与θ2表示门槛值，FAIi,t表示i省t年的社会固定资产投资，FMi,t表示i省t年制造业的外商直接投资额，Devi,t表示i省t年经济发达程度，Govi,t表示i省t年的政府作用，Infi,t表示i省t年的信息化水平，Edui,t表示i省t年的人力资本水平，εi,t代表残差项。

(二)实证检验与结果分析

本文使用Hansen(1999)开发的“自助抽样法”(Bootstrap)对模型进行门槛效应检验与参数估计。首先，利用STATA软件对全国及东、中、西部地区样本模型分别进行门槛效应检验，进而判断模型是否为线性，得出的门槛效应统计量如表1所示。由表1可知，全国样本下交通基础设施水平对生产性服务业FDI与制造业效率关系的影响存在双重门槛效应，而东、中、西部地区均存在单门槛效应。

表1 交通基础设施水平对生产性服务业FDI影响制造业效率的门槛效应检验

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平下显著。

门槛效应检验之后，参考Hansen的方法，进一步估计出具体的门槛值。表2给出了交通基础设施水平门槛值的估计结果及95%的置信区间。表3为门槛估计的参数结果。具体分析如下：

表2 门槛值估计结果

表3 门槛模型参数估计结果

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平下显著。

1.我国交通基础设施水平门槛效应结果

生产性服务业FDI有两个交通基础设施门槛值：5.824和7.767。由表3可知，当交通基础设施水平未跨越第一个门槛值5.824时，生产性服务业FDI对制造业效率的影响系数为0.051，通过1%的显著性水平检验；当交通基础设施水平跨过第一个门槛，处于区间(5.824，7.767)时，影响系数显著变大，值为0.070，通过1%的显著性水平检验；随着交通基础设施水平的进一步提高，当跨越第二个门槛值7.767时，生产性服务业FDI对制造业效率的影响系数也进一步变大，为0.089。由此可以看出，随着交通基础设施水平的提高，生产性服务业FDI对制造业效率的影响在三个区间中均显著，并且影响程度逐步加强，呈现出门槛特征。这说明我国交通基础设施水平的提高可以有效促进生产性服务业FDI向制造业技术溢出的水平或制造业对生产性服务业FDI的吸收能力。换言之，当区域交通基础设施水平较低时，由于交通基础设施不足造成了要素在生产性服务业与制造业之间的流动受到一定的阻碍，在一定程度上会制约制造业对生产性服务业外商投资技术溢出的吸收能力；而当区域交通基础设施水平较高时，生产性服务业外资企业带来的高水平生产要素就能够顺畅地转移到制造业，从而使制造业对生产性服务业FDI技术溢出的吸收能力变大，促进了生产性服务业FDI对制造业效率的影响程度。

2.东、中、西部地区交通基础设施水平门槛效应结果

我国东、中、西部地区交通基础设施水平对生产性服务业FDI与制造业效率关系的影响均存在单一门槛，门槛值分别为5.871、6.566、7.767。在跨过门槛后，生产性服务业FDI对制造业效率的影响系数均显著提高。由此可知，随着交通基础设施水平的提高，东、中、西部地区生产性服务业FDI对制造业效率的影响在门槛值前后区间中均显著，并且影响程度逐步加强，呈现出门槛特征。此外，根据前人的研究，区域经济发展水平越高的地区对FDI技术溢出的吸收能力越好(Meyer和Sinani,2009)。[13]但在本文中并未得到类似的结论，经济最发达的东部地区生产性服务业FDI对制造业效率的影响作用反而小于经济发展水平位列第二的中部地区，而西部地区的影响作用最小。这意味着经济发达程度对生产性服务业FDI与制造业效率关系的影响可能存在非线性作用。可能的原因是经济发达地区过度集聚的生产性服务业FDI对制造业的技术溢出疲软；换言之，发达地区的生产性服务业FDI对制造业效率的提升作用已经跨越了高速促进阶段，之后将进入促进作用放缓的阶段。相比之下，经济落后地区的外商投资较少，众多落后因素抑制了生产性服务业FDI向制造业技术溢出，最终反而是经济发展水平适中地区的生产性服务业FDI对制造业效率的促进作用最大。

此外，不同地区的交通基础设施水平对生产性服务业FDI与制造业效率关系的影响程度具有明显差异。其中，西部地区的交通基础设施水平在门槛值前后对生产性服务业FDI对制造业效率影响的变化幅度最大，门槛值前影响系数为0.03，门槛值后为0.046，门槛值前后斜率的变化程度最大。而中部地区其影响关系变化程度最小，门槛值前后回归系数分别为0.266和0.276。东部地区居中，门槛值前后影响系数分别为0.059和0.076。这一结果意味着西部地区通过改善交通基础设施水平来优化生产性服务业FDI与制造业效率关系的潜力最大，东部地区次之，中部地区最小。实际情况也符合这一结论，西部地区除了内蒙古外，其它各省级单位的交通基础设施水平均处于门槛值左侧，说明陕西、新疆、云南、广西、贵州、甘肃和重庆的交通基础设施水平都需要进一步加强完善。投资西部地区的交通基础设施建设可以使更多省份的生产性服务业FDI对制造业效率的促进作用得到大幅度的提高。而中部地区除了河南，其它几个省级单位的交通基础设施的实际水平均高于相应的门槛值。投资中部地区交通基础设施对二者关系的促进作用改善程度较小。东部地区交通基础设施水平在门槛值左右两侧的省份数基本相同，意味着东部地区通过改善交通基础设施水平来优化生产性服务业FDI与制造业效率关系的潜力居中。

四、政策建议

本文的研究明确了交通基础设施水平在生产性服务业FDI与制造业效率关系中所具有的独特作用，通过研究结论得出以下政策建议：

1.我国政府相关部门可以通过加强区域交通基础设施建设来优化生产性服务业FDI与制造业效率的关系。尤其是对于那些生产性服务业外商投资额较大且制造业效率较低的地区，可以通过大力发展交通基础设施建设，一方面带动生产性服务业高水平的生产要素迅速向制造业转移，另一方面加强其它产业间的产业关联程度，促进区域整体经济发展。

2.地方政府在利用生产性服务业招商引资来促进制造业效率提升时需要结合本地区经济发展程度来筹划招商引资的力度。相比于落后地区，提高经济发展水平适中地区的生产性服务业招商引资政策力度能够更大程度上提高本地区的制造业效率。具体而言，政府相关部门应该重点考虑加强中部地区各省市的生产性服务业招商引资强度，因为这些地区的单位生产性服务业FDI能够带来相比于东部和西部地区更多的制造业效率提升。而对于东部和西部地区，需要调整诸如交通基础设施水平这类影响二者关系的因素，从而实现更优的FDI产业间技术溢出效应。

3.区域交通基础设施水平对生产性服务业FDI与制造业效率关系的影响程度存在地区差异。西部地区交通基础设施水平门槛值前后的斜率变化最大，中部地区斜率变化最小，东部地区居中。政府相关部门在运用交通基础设施改善地区制造业效率时需综合考虑地区经济发展水平和生产性服务业FDI数量来制定政策措施。具体来说，东部地区目前生产性服务业FDI数量最多，且东部多个省份交通基础设施水平处于门槛值左侧，意味着这些省份加大力度建设交通基础设施水平到门槛值右侧可以大幅提高其生产性服务业FDI向制造业技术外溢程度，促进制造业效率提高。而西部地区虽然交通基础设施水平门槛值前后的斜率变化最大，但由于经济发展水平低、生产性服务业FDI数量相对较少，因此目前提高该地区的交通基础设施水平对改进制造业效率的效果并不显著。政府相关部门应当重点考虑着力提高其经济发展水平，积极出台生产性服务业招商引资政策，进而提高交通基础设施建设水平，促进制造业效率的提升。