科技服务业发展水平对制造业升级影响的区域差异——基于劳动生产率的视角

陈如洁，张 鹏，杨艳君

(华南理工大学工商管理学院，广东 广州 510640)

0 引言

近年来，我国制造业持续快速发展，但大而不强、自主创新能力弱等问题仍较突出，制造业转型升级压力巨大，一直努力寻求支撑点和突破点。在此形势下，科技服务业作为连接经济活动和科技要素的重要纽带，通过桥接科技成果的供应者和需求者，促进科技研发主体和生产性部门的粘合，使得制造业能以较低的交易成本获得科学知识、技术成果，提高产品技术含量以实现产品升级，并推进产业升级进程。不仅如此，科技服务业还能通过广范围的服务输出，促进相关的行业企业实现生产链升级，全面深化产业结构高级化程度，对产业转型升级起到推动、引领作用。

对于科技服务业与制造业之间的关系，国外学者主要将其分为以下三类：一是需求遵从关系[1-3]；二是供给主导关系[4]；三是产业互动关系[5]。在此基础上，国内学者进行了一定的实证研究。王燕超认为科技服务业是从制造业分离产生的，因此制造业的技术来源是科技服务业，同时科技服务业的成果为制造业服务[6]；张媛媛运用投入产出分析法对两类科技服务业与制造业前后向产业关联进行了分析，结果表明科技服务业对制造业的支撑作用在不断增强[7]。不少学者进一步研究科技服务业对制造业升级的影响。张琴等从知识外溢效应、竞争效应及产业协同效应3个方面分析科技服务业集聚对制造业升级促进机理，回归检验发现科技服务业集聚能推动制造业升级[8]。沈蕾等运用专利系数法测算出中国科技服务业与制造业的技术融合度，再以灰色关联的视角探讨其与产业结构升级的关系，结果表明中国科技服务业与制造业的技术融合处于中等程度，二者的技术融合显著促进制造业结构升级[9]。

综上所述，现阶段研究两者之间关系的文献，大多是从互动机制中某单一路径或切入点着手验证科技服务业对制造业升级的促进作用，并没有根据较全面的内在影响机制去构建理论模型。再者，我国幅员辽阔，制造业升级的区域差异较大，但目前关于科技服务业对制造业升级影响区域差异的研究少之又少，探索不同特征区域内促进机制作用的强度与方式差异的研究几乎为零。因此，本研究充分参考借鉴国内外的理论研究方法与思想，构建系统分析框架。充分考虑到各种业态、促进制造业升级内在机理和相关的辅助性行业发展状况等，结合近年来科技服务业的关注热点，构建科技服务业发展水平评价体系。将科技服务业对制造业升级遵从的各种影响机制进行全面评估并合并成一个综合性因子，既能研究不同机制对制造业升级的影响，同时充分考虑到了机制之间的相互作用和关系，又能从因子的构成中寻找区域差异性的成因。本文计算出2007—2016年30个省份 (西藏因数据缺失严重暂被剔除)的科技服务业发展水平指数作为核心解释变量，以人均GDP作为衡量区域经济发展水平的指标，将30个省份按照人均GDP的高低分为四大类，利用相关面板数据进行回归检验，探究不同地区科技服务业发展水平和制造业升级两者之间关系存在的差异及成因。

1 科技服务业促进制造业升级的机制

为了更全面地归纳影响机制和路径，本文设定以科技服务业作为科技和服务要素的供给者，以制造业作为需求者，以供需关系及其衍生视角下的深化讨论为基础，进行影响机制的归纳和探究。

1.1 宏观表现

(1)规模匹配。科技服务业对制造业产生影响的必要条件是两者在一定的区域内产生并发展到一定的生产规模，科技服务业能对制造业提供相关服务，两者的关系才得以缔结。将规模匹配问题放置于产业动态协调理论中，可分为阶段性规模匹配、价值流供需匹配和规模调控力匹配。阶段性规模匹配是指两者发展阶段不一致，科技服务业落后于制造业发展：科技服务业发展的早期，制造业仍然处于产值高速增长的阶段，此时科技服务业所提供的服务有限，两产业的规模相差悬殊，科技服务业处于被动地位；后期，制造业在全球中生产成本红利减少，开始谋求新的突破，科技服务业得到越来越多的重视，开始全面追赶式发展。除了两产业间的供需关系外，基于价值链角度还不能忽视的是价值流规模的对等性——即供需量是否平衡。产业规模很大程度上决定了生产服务能力的限度，若价值链两端不对等，尤其是科技服务业未能满足制造业时，即使其他要素充足，产值或生产效率可能因此未能达最优。环环相扣的产业规模问题决定着两者价值链中价值的流量和速率，是制造业升级的关键点。要使产出达最优，就要重视科技服务业的建设和与制造业需求的同步发展。

中国很早已经意识到区域内两产业规模匹配度的问题，相关政府已经实施产业辅助政策协调把控产业发展的整体方向，这相当于将政府能力的匹配度引入协调系统中。对于单个区域而言，地方政府是调配产业建设发展资源的重要角色，但地方政府的调控力也是有限的，政府能力与区域产业调控需求之间的匹配度影响甚至决定了科技服务业和制造业的规模匹配度。

(2)集聚效应。从产业角度看，产业集聚是市场经济活动的自然产物，一套完整的产业价值链趋向于将各环节相关的行业企业集中起来，以降低生产交易成本、增强竞争效应、实现协同发展。集聚效应通常包含着多种产业联动关系和相互影响，见图1,按照从局部到整体、从直接到间接的结构进行解析。集聚意味着价值链中的上中下游企业集中在同一区域内，节省了企业的建设和生产成本，促进了企业行业间的交流，资源、信息的密集促使企业能以较低的交易成本各取所需，形成规模效应。此外，还会为产业带来一系列技术变革和产品创新，由于集聚有利于新知识、新技术、新方法在区域内传播并外溢至制造业，促使其在产品研发、创新能力和资源配置效率等方面得到提高。最终，集聚效应使得科技服务业与制造业能够形成产业链整体协同发展。

图1 集聚效应的产业升级机制

1.2 微观因素

(1)技术要素。科技服务业能够提供优质的技术要素,用于提高生产效率。技术要素流动的技术关联引发循环机制：制造业完成生产后对科技服务业进行反馈，科技服务业根据反馈实施技术提升，之后再投入到生产中，如此循环不断。技术溢出是建立在科技服务业和制造业错综复杂的前后向关联基础上的延伸效应。科技服务业的发展要求培养更多高素质人才，积累并提升行业独有的科学技术价值，自我完善后以技术溢出方式向制造业输出知识要素，并扩散、应用到实际生产中，使制造业不断提高产品技术含量和生产效率，是产业链的价值再创造过程。在技术要素不断循环流动中，科技服务业在为客体提供相应服务过程中产生技术关联和溢出最终使得制造企业的创新能力乃至区域整体的创新能力都得到提高。

(2)服务要素。科技服务业还为制造业提供多种服务，以提高技术要素转化为产品附加值的效率。按照产业链的生产流程，从前端人力、原料投入到产品销售，科技服务业能在每一个细小的环节嵌入并发挥效用。随着制造业升级模式往多样化趋势演进，除了由技术水平的提高增加产品附加值外，服务升级逐渐成为制造业突破发展瓶颈的重点途径之一，近年来更是发挥着越来越重要的作用。

首先，科技服务业可以提供知识汇总平台和教育培训等人力资本提升服务，提高劳动要素质量、培养高素质人才、降低人才培养成本。通过人力资本提升服务，劳动要素使用效率提高，可以降低其他一些要素的投入，实现要素的优化配置。其次，外包到科技服务业所建立的各类技术中介平台是一项高效节约的选择，相比于技术市场，技术中介平台汇总整理了各方供给和需求，为技术供应商和制造企业进行供需匹配，降低双方的交易成本。此外，制造业产业链充满着亟待提升效率的节点：在产业链的上游，科技服务业可以为制造企业提供技术研发、产品设计和前期市场行情研究等服务；在产业链的下游，科技服务业可以提供市场行情研究、制定和实施销售推广策略等服务；而在整个生产过程中，信息技术、融资和生产管理等方面均可接受相关的信息技术支持服务和管理咨询等。全流程效率提升服务渗透在制造企业生产管理每个环节中，直接或间接增加产品附加值。

2 模型构建和检验

2.1 模型构建

基于上述分析的制造业升级相关影响因素及其实现机制的基本路径，本文采用柯布-道格拉斯生产函数为原型：

(1)

式中，Yij代表第i个省份在j年份的制造业总产值，Kij是资本投入量，Lij是劳动投入量，α和β是产出弹性系数，效率参数A(t)是指科技服务要素和其他经济发展要素等对制造业升级的影响。本文假设规模收益不变，式 (1)经过变换得到：

(2)

由于各区域的制造业发展水平和科技服务业发展水平具有明显的差异性，因此面板模型会产生异质性，同时为了消除多重共线性造成的伪回归，将式 (2)两边同时取对数后转化为线性回归模型：

(3)

影响A(t)的因素主要是指科技服务业发展水平以及其他经济、政策因素。在总结影响制造业升级因素研究成果的基础上[6-11]，选择区域对外开放程度和城镇化率代表经济因素，政府财力和市场化程度代表政策因素，得到 ：

lnAij=c+γlnhij+δlnopenij+∈lnfcij+θlnurij+ϑlnmdij+εij

(4)

将式 (4)代入式 (3)，得到:

δlnopenij+∈lnfcij+θlnurij+ϑlnmdij+εij

(5)

上述各变量的含义见表1。

表1 模型各变量具体含义

2.2 变量测度与数据来源

2.2.1 核心解释变量

(1)科技服务业发展水平体系构建。科技服务业发展水平评价是一项需考虑多维度、多因素问题的研究。在构建评价体系过程中应以研究目的为基础，综合该产业主体类型及其影响因素进行指标筛选，最终形成的评价体系达到既能客观、全面地评价对象，又能契合研究目的有所侧重地反映评价对象与客体之间的关联。根据上述梳理归纳的影响机制和路径，本文认为构建的科技服务业发展水平评价指标体系既要反映产业内部架构的发展状况，更要体现其与制造业升级的关系。产业系统的正常运作和发展都必须依靠产业内各类主体的相互协调、分工配合，以释放各项生产要素、驱动要素的活力。因此在构建评价指标体系时，先从科技服务业分类着手，梳理并归纳产业内各类主体及其对应承担的功能。在划定科技服务业的分类范畴后，评价体系应纳入一些能够尽量反映各行业主体个别特征和整体产业发展态势的具体指标，同时结合科技服务业促进制造业升级的内在机理和路径进行筛选，依此构建的评价指标体系综合性强，符合现实产业状况。基于此，结合中国科技服务业发展水平的研究现状[12-19]，本文从产业规模实力、科技创新能力、服务客体能力和综合发展潜力四个维度构建科技服务业发展水平评价指标体系，见表2。

为了确保指标对相应层次能实现准确、客观、相符的表征效用，利用Cronbach’sα信度系数对评价指标体系进行了信度检验。结果显示，4个准则层下具体指标的Cronbach’sα系数均大于0.8，说明这些变量的内在一致性非常好，能够作为原归属准则层的代表指标；总体指标的Cronbach’sα系数为0.944，所有指标均通过信度检验。

(2)科技服务业发展水平指数测度结果。我们根据上述筛选的29项指标，以年度为单位进行CRITIC赋权法分析，这是 Diakoulaki[20]于1995年提出的一种客观权重赋值方法，可以充分挖掘原始数据提供的信息，进行客观科学的综合评价,由此得到各省份科技服务业发展水平指数,见表3。

表2 科技服务业发展水平评价指标体系

2.2.2 被解释变量和控制变量

现有研究一般认为制造业升级在于技术进步，通过新技术的开发应用来实现产出效率的提升。技术进步主要是通过全要素生产率 (TFP)来衡量，但是近年来，TFP对制造业经济的年均贡献率逐年下降甚至出现负值[21-23]，这是因为研发资金投入方向与使用管理不当，投资未得到充分利用造成资源浪费，进而对技术进步产生负面影响[24]。同时由于政府未能充分结合市场环境发挥政策导向作用，导致资源错配，市场竞争机制难以充分发挥，因此政府的支持和补贴也难以对技术进步起到应有的促进作用[21]。

在当前人口红利逐渐消退、TFP对制造业经济贡献下降的情况下，制造业产值却仍然在增长，这在一定程度上是因为劳动产出效率提高所带动的。正如前面服务要素流动机制所述，科技服务业也可以通过各种人力资本提升服务来提高劳动力质量，进而提高产出效率，带动产值增长。此外，对于制造业来说，技术升级的效果最终都会体现成劳动生产率的提升，使现有的资本和劳动转化成更多的产出，最终在制造业的产出效率方面有所体现，因此本文选取制造业劳动生产率作为被解释变量，其代表着制造业生产活动的最终成果，是衡量制造业规模和总体实力的重要指标。

选取区域对外开放程度、政府财力、区域城镇化率和市场化程度作为控制变量，除此之外，把劳动和资本等要素投入作为控制变量加入模型，契合生产函数基本含义的同时，能够更加准确地反映制造业劳动生产率变动受各项因子的影响。各控制变量对应的表征指标如表4所示。

2.3 区域划分和检验

本文以世界银行划分经济体等级为基础依据，先统计换算成以人均GDP值表示的四种类型经济体2007—2016年的基本情况，根据当年汇率折算，再以2007年为基期进行平减，以这些边界的平均值作为最终的边界。分类结果发现其中有6个省份为中下等收入经济体，其余省份为中上等收入经济体。由于中上等收入的省份之间依然存在较大差异，为了更精确合理地分类，再对其进行三等分，最终得到如表5所示的分类结果。

表3 各省科技服务业发展水平指数

表4 控制变量表征指标

对变量进行单位根检验，检验结果显示各变量为一阶单整序列。共线性检验结果显示各变量的VIF均小于10，不存在严重的多重共线性问题。模型分类面板数据截面数N=3-14，时期数T=10，截面数接近或小于时期数，故回归前需用Wooldridge检验序列相关性。各类地区模型检验与判定结果如表6所示。

表5 区域划分结果 (单位：元)

表6 模型检验与判定结果

3 实证结果分析

根据模型判定结果对四类模块分别进行回归，结果显示科技服务业对制造业升级的影响存在区域差异，不同模块的回归结果显示出同一解释变量对被解释变量具有不同的作用,见表7。

表7 模型回归结果

注：变量列括号内为相应估计系数的t检验值；***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平下显著。

对于全国样本，模型估计结果整体通过F检验，R2=0.701，各变量均至少在5%水平上显著。其中，科技服务业发展水平的弹性系数为0.169，说明科技服务业发展水平每增加一个百分点会带来制造业劳动生产率提高0.169个百分点。对于全国整体来说，科技服务业的发展对制造业升级存在正向促进作用。

为了深入探讨科技服务业对制造业升级的区域差异和促进机制，构成综合指数的四项分因子指数也纳入考虑。各省份十年间各分因子年均值如图2所示，根据综合指数均值的高低和组团内变化梯度将30个省份分为四个梯队。其中第三和第四梯队之间界限比较模糊，梯队内变化率十分相近，因内蒙古与其后面的4个省份指数值相当接近，并与排在前一名的贵州有明显的差距，故将其归为第四梯队。

(1)中上等—偏高地区。该类地区的模型R2高于全国样本和其他模块，模型拟合度最优，在1%显著水平上显示科技服务业发展水平对制造业升级具有负向作用。结合地区经济特征可推测：作为国内经济领先的城市，其区位、禀赋资源、经济基础都构成制造业升级最有力的支持。但与此同时，该类地区由于传统制造业发展产能过剩、增长乏力，所以率先实施产业结构调整战略，将传统制造业迁移到其他更具产业发展比较优势的地区。同时，该类地区积极响应国家政策，将制造业的发展重心放在了高端制造业，但是由于科技服务业目前正处于起步阶段，而高端制造业属于技术水平高、知识密度高的新兴产业。因此，科技服务业与制造业的发展层次并不匹配，前者对后者难以起到应有的支撑作用。此外，政府财政能力在5%显著水平上对制造业升级起负向作用。北京、天津和上海均是国内经济发达、区域面积不大的综合实力超强城市，传统制造业被转移到其他地区，地方政府将资源要素从传统制造业中释放出来，该类地区发展越好，政府财政能力越强，对传统制造业的投资就越少。与此同时，政府大力发展高端制造业，注入大量人力物力财力完善基础设施和环境的建设。但是，由于高端制造业在中国属于新兴产业，目前较难形成现实生产力，无法对该类地区GDP做出足够的贡献，导致了政府财政能力越强，区域制造业升级越 “难”的现象。

图2 分因子指数年均值 (2007—2016年)

结合图2，北京、天津、上海的科技服务业发展水平指数位列国内前茅，天津的指数值最为落后，位于第二梯队。但该类的拟合优度颇高，三个城市具有同一特征——各自的科技创新能力和服务客体能力因子值相当接近。国内大部分省份的服务客体能力强于科技创新能力，不均衡现象十分明显。说明科技创新能力若能追赶至与服务客体能力均衡，不仅能着实提高科技服务业发展水平，还意味着区域内技术要素和服务要素相匹配，区域产业结构能依此实现调整以加快产业转型升级。

(2)中上等—中等地区。该类地区的模型R2略小于中上等—偏高地区，资本投入要素、科技服务业发展水平、地方政府财力、区域城镇化率均对制造业升级起明显推动作用。但与其他组团存在差异的是，该类地区的劳动投入要素在1%显著水平上对制造业升级产生负向作用，原因在于该类地区对劳动投入的需求已经从数量转变为质量，庞大的劳动力规模无法提高劳动效率和产品质量。

值得注意的是，区域对外开放程度和市场化程度对制造业升级并不存在显著作用。本类中除了内蒙古外其余均是东部沿海省份，经过改革开放40年的发展，对外开放的红利已经减退，但市场化体制尚未完善。经济体制影响市场状况，市场状况决定产品需求，产品需求主导生产链的价值流动，要突破制造业转型升级的艰难困境，应从多方面着手，促进建立和完善与区域经济发展相匹配的市场化体制。

结合图2，该组团中除了内蒙古外其余6省的科技服务业发展水平指数位于第一和第二梯队。显然地，第一和第二梯队间的指数值差距较大，而第一梯队包含的省份之间指数值相差也不小。但该组团内拉开彼此差距的主要是科技创新能力、服务客体能力和综合发展潜力，产业规模实力相差不大。产业规模是科技服务业提供服务的基础，是提高服务水平首要条件，提高产业规模实力需具有远瞻性的区域产业规划和相应的资金、土地、人员等投入。因此，短时间内突破原有产业基础水平的难度较大，但产业规模一旦开始扩大并实现一定的规模效益，将长期有效地促进科技服务业自身发展和辅助性行业的增长，从而驱动各影响因子的协同促进作用。

(3)中上等—偏低地区。中上等—偏低地区的模型拟合度最低，除了政府财政能力外，其余变量均在至少5%水平下对制造业升级具有正向作用。该组团以中西部省份为主，无论是自身禀赋资源，还是后期建造的产业基础，均处于中国经济梯队中的中等偏下级别，地方政府能支配财政资源有限，难以充分发挥政府的宏观调控作用以促进区域产业转型升级。此外，该组团的科技服务业发展水平指数的弹性系数大于中上等—中等地区，促进作用更强。从指数构成因子看，组团内科技服务业发展水平参差不齐，主要驱动因素各异，整体呈现因产业发展潜力巨大而对各种促进因素均具有 “敏感性”，并且在四类组团中最为依赖资本和劳动力等生产要素投入，对应的弹性系数最高。因此，该类地区制造业实现持续升级必须确保生产要素投入的规模与质量，并结合自身优势规划发展整体经济，以保障产业在良好的环境下发展，发挥各项要素的正向促进作用。

(4)中下等地区。检验结果显示科技服务业发展水平和政府财政能力均与制造业升级不存在显著的相关性。与中上等—偏低地区相似的是，政府财政能力的有限性未能发挥其相应的调控作用。作为四个组团中唯一科技服务业显示不相关的类别，整体经济水平的落后可能是当中较为重要的原因，其导致产业所处的经济环境未能足够完善，各项要素未能协调发挥促进作用。该组团科技服务业发展水平处于第三或第四梯队，最突出的共同点为科技创新能力和服务客体能力占总指数的比例偏低，因此难以通过技术要素和服务要素的流动提高产业发展水平。

区域城镇化率在10%显著水平上阻碍制造业升级。经济落后的组团城镇化进程普遍缓慢，地方政府在资源有限的条件下优先发展经济，尤其第二产业能够在短时间内获得可观的经济效益，但这会延缓城镇化建设的整体进程，当制造业升级与城镇化处于相辅相成的阶段才能显示相互促进的作用。

在该类地区，虽然生产要素的投入能显著促进制造业升级，但仅依靠生产要素的投入难免掉入 “粗放式”增长陷阱，提高生产效率和产品的技术含量才是真正驱动升级的核心动力。检验结果显示科技服务业发展落后无法提供相应的服务，政府未能针对制造业发展实施相应调控，城镇化进程缓慢未能拉动内需形成产业转型升级驱动力，这些都是造成制造业升级困难、区域经济后发力弱的原因。在产业发展落后的组团中，多项因素的投入与产出成正比关系，只要加大正向要素的投入，促进作用将非常明显。但在产业经济追赶的过程中，应提高劳动力素质和注重人才的培养，提高科技创新能力和服务客体能力，实现边增长边升级，争取在起步-加速阶段形成长久持续的相互促进效应。

4 结论与政策建议

4.1 研究结论

本文分析了2007—2016年中国30个省份科技服务业对制造业升级影响的区域差异状况及成因,以经济发展水平为标准进行分类，结果表明科技服务业发展水平对于制造业升级的影响作用不一：对经济水平中上等—偏高的地区，传统制造业发展过饱和，被逐渐转移到其他更具发展比较优势的地区，地区发展重心转移到高端制造业和第三产业，但是由于该地区科技服务业和高端制造业发展层次的不匹配，导致了前者没有对后者起到应有的支撑作用；对于经济水平中上等—中等和中上等—偏低的地区，由于制造业仍然是带动这些地区经济的主要产业，通过适当提高其他各要素的投入，能够在一定程度上推动产业升级，所以科技服务业发展对制造业升级起正向促进作用；经济水平中下等地区则显示两者不存在相关性，这是由于该类地区整体经济水平落后，导致产业所处的经济环境未能足够完善，各项要素难以协调促进产业发展。

4.2 政策建议

第一，制造业发展的各项生产要素按需进行调配，因地制宜地采取相应措施。经济发达地区的制造业对经济发展的贡献远不及其他地区，将原定分配到制造业的资源要素调配到其他产业或其他地区，实现资源的有效配置；经济发展态势良好的地区目前则应注重提升劳动力质量；经济落后的地区在投入生产要素的同时，注意提高生产效率和产品的技术含量。

第二，根据区域产业发展规划，科技服务业做出及时的发展战略调整。由于区域产业发展中心不一，各省份科技服务业的主要服务对象也不尽相同，不同服务对象所产生的服务需求各异，此时则要求科技服务业所提供的服务要素能够与区域需求相互协调，从而促进两者的共同发展。

第三，加强两大产业的交流平台建设，促进两业融合，实现需求供给的高效配对。科技服务业需增强自身的基础研发、专业化技术服务等直接为制造业提供技术要素的服务能力，促进两产业的技术融合；联合其余多样化服务，主动为服务客体量身定做转型升级方案，化外部需求为内部供给，进一步增强两产业共同发展、相互促进的粘性。