生产性服务业集聚与制造业转型的关联性研究——基于产业互动视域的分析

曲绍卫，夏 远，姚 毅

(1.北京科技大学 文法学院，北京100083; 2.长江大学 文理学院，湖北 荆州434020)

1 引言

随着中国经济发展进入到由提高速度转为注重质量的阶段，打造“现代化经济”体系是优化产业结构、转换新旧驱动模式的现实需要。黄毅敏和齐二石［1］认为现代产业体系作为经济水平现代化的重要标志，制造业代表一国的核心竞争力和综合国力，优化现代经济结构体系、增强产业竞争优势的关键取决于制造业能否顺利升级转型。程东全等［2］，盛丰［3］认为针对制造业转型的路径探索很多，核心要素就是优化配置产业的微观要素结构和从低级向高级演变资源的利用方式。当前形势下，优化产业结构已经被提议为国家发展战略，生产性服务业和制造业能否深度融合并且相互促进已成为学术界的热点研究问题［4，5］。本文以产业互动作为研究的逻辑起点，研究两者之间的关系，通过量化模型分析并验证生产性服务业对制造业的影响作用，进而为制造业转型升级提出合理的对策，为真正把握以发展生产性服务业来提升制造业转型升级的精髓提供较强的理论基础与现实意义。

由于中国的服务业在改革开放以来才开始逐渐发展，而生产性服务业作为一类特殊的服务业，近些年才在学术界得到了关注。通过对两者之间关系的文献梳理总结，主要有三类观点。

第一类是生产性服务业集聚或制造业升级的单方程研究。例如，基于马歇尔的产业集聚理论，Ellison等［6］通过美国的经济普查数据计算出两者之间的集聚程度，并通过一系列要素科学解释了美国的生产性服务业和制造业集聚，他们的结论很好地验证了马歇尔的产业集聚理论合理性。盛龙和陆根尧［7］根据新经济地理理论并以中国2003 ～2010 年这7 年的地级市数据为基础研究生产性服务业集聚的影响因素，结论表明制造业集聚、信息化水平、市场化程度和人力资本水平这四个因素会明显影响地区的生产性服务业集聚程度。他们认为制造业的外包行为能够有效地促进其与生产性服务业的信任度，从而形成了二者互动发展的模式。

第二类是生产性服务业与制造业升级的共生关系测算以及因素分析［8］。例如，刘浩和原毅军［9］选取27 个省市区1998 ～2005 年面板数据作为研究样本，通过构造和测算生产性服务业与制造业的共生度和共生系数深入地研究了中国生产性服务业与制造业的共生关系。其研究结果显示生产性服务业与制造业的共生性在中国不同地区和不同时期差异较大，东部地区在大部分时期内都存在着互惠共生关系而部分中部和西部省份呈现出反共生现象。喻春娇和郑光凤［10］以湖北省2005年的投入—产出延长表为依据，得到的研究结果显示制造业对生产性服务业的依赖度较高，但生产性服务业对制造业却没有这么强的依赖性。

第三类是关于生产性服务业与制造业的互动影响关系研究。这方面的研究是近年来才开始的，胡晓鹏和李庆科［11］，高觉民和李晓慧［12］认为生产性服务业与制造业的关系不一定是简单的单向影响或者共生发展，他们可能存在更深层次的互动因果关系。乔均和施建军［13］，张晓涛和李芳芳［14］通过对大量国外文献的整理，发现国外经济学者通过研究证明了两者之间是一种共同发展的协同关系。

通过对现有文献的分析，本文发现现有的研究内容主要集中在前两类:第一，通过单方程实证分析研究两者之间相互作用的影响因素。第二，研究两者之间的共生发展关系。尽管生产性服务业与制造业之间的互动影响得到了学术界的不少关注，但是较少有研究涉及到二者的因果识别和讨论。最后，现有的研究选取的数据大多是基于某一个省份某几年的投入产出表或者是省级面板数据作为样本进行实证分析，虽然这种做法能够体现一定的针对性，但是不利于总结全国的一般性特征与规律。通过上述分析，本文认为，基于地市级的面板数据运用联立方程模型研究生产性服务业与制造业转型的双向因果关系具有较大的价值，只有深入地剖析两者之间的因果关系，才能从产业互动及融合的视域科学合理地制定相关政策提升中国生产性服务业和制造业的水平。

2 理论模型分析

本文认为生产性服务业与制造业间存在着一个内在的互动影响的系统，为了进一步说明生产性服务业与制造业的互动影响的作用机理，本文拟选取柯布—道格拉斯函数作为基础模型，在此模型基础上进行分析和扩展，研究二者相互作用的过程，该模型的基础形式如(1)式所示

可以看出，上述(1)式的左边为产出，右边为投入要素和技术水平。为了进一步探究生产性服务业与制造业在系统内的互动影响，本文分别从产出和要素投入的角度进行分析。首先，从产出方面来讲，假设一个产业中既存在生产商也存在服务商，其中生产商的产出为Yp，服务商的产出为Ys，且Y=Yp+Ys，设生产商所占比重为δ(0 ＜δ ＜1)，则有Yp=δY，Ys=(1－δ)Y，基于以上公式能够推导出两者的产出规模关系，如(2)式所示

其次，从要素投入方面来讲，资本和劳动都也可以分解为生产商和服务商投入的资本和劳动，而综合技术水平A 也可以分解为生产商的技术水平(如技术创新等)和服务商的技术水平(如管理能力等)。基于以上分析，产业内生产商和服务商的技术水平、资本和劳动投入具有较大的差别，所以可以将(1)式改写成如下形式

其中Ap表示产业内生产商的技术水平、Kp表示生产商的资本投入、Lp表示生产商的劳动投入，As表示产业内服务商的技术水平、Ks表示服务商的资本投入、Ls表示服务商的劳动投入。在此基础上，可以进一步将(3)式进行重组，如下所示

将方程(2)带入方程(4)中，可以得出生产性服务业与制造业的关系，如下所示

通过上述的方程(5)和方程(6)，可以看出只要该产业的要素产出弹性系数满足α1α+α2α+β1β+β2β1，就能够保证该产业的整体规模收益不变或者递增。将方程(4)与方程(5)进行联立，得出如下联立方程

基于上述联立方程，生产性服务业与制造业的互动影响过程和机理可以从两个方面进行说明:

其次，根据上文的分析，可以看出生产性服务业与制造业的互动影响是有一定的假设和前提的，那就是该产业总体的规模收益至少保持不变，同时，产业内的生产商和服务商的规模收益也保持不变，这样才能保证生产性服务业与制造业的良性互动能够持续下去。设生产商的规模收益弹性系数为γ1，服务商的规模收益弹性系数为α+β－γ1，在满足二者都处于规模收益不变或者递增的条件下，即可实现两者间的互动发展。具体来讲，当α1α+α2αγ1和β1β+β2βα+β－γ1时，两者之间可以实现良性互动发展。

在下文的研究中，本文基于上述联立方程理论模型同时借鉴前人的相关研究成果来构建计量经济学模型进行实证分析，并添加相应的控制变量在上述模型中以保证得到的回归结果科学合理。

3 变量选取、数据说明和模型设定

3.1 变量选取

生产性服务业集聚程度:参考陈建军等［15］的研究作为样板，主要有雅各布外部性(即赫芬达尔指数)、生产性服务业的从业人员占比、产值比例和所在区位这几种。其中生产性服务业的雅各布外部性和区位熵是从地区专业化的角度来衡量生产性服务业的集中度，这一类指标虽能较好地反映该地区的生产性服务业专业化程度，但是不能有效地衡量该地区生产性服务业在产业结构中所占比重。本文的研究重点在于两者之间能否互相融合发展，因此，本文着重关注的是生产性服务业在经济结构中的“量”而非“质”。鉴于此，本文选取生产性服务业从业人员数量的占比作为衡量生产性服务业集聚程度的标志并用Ser 符号指代。

制造业转型:本文使用地区的劳动生产率来衡量制造业升级转型的进程，劳动生产率即为单位制造业从业人员贡献的工业产值，为了满足计量模型估计的基本假设，本文对单位制造业从业人员贡献的工业产值取对数作为制造业转型的代理变量并用符号lnPro 指代。

区域创新能力:本文选取地区每万人中的高校在校生人数来衡量区域创新能力，同样对该变量取对数以符号lnlnn 指代。

区域经济发展水平:经济发展水平一般是由地区人均国民生产总值和地区人均可支配收入作为衡量标准，本文研究与制造业相关联，因此，选取制造业人均工资水平的对数值来衡量地区经济发展水平并以符号lnlnc 表示。

市场需求规模:本文选取地区货运量和地区工业总产值来衡量地区的市场规模，为保证计量回归的基本假设，本文均对上述变量取对数分别用符号lnFre 和lnInd 指代。

地理区位:本文选取地区到省会城市的距离以符号Dis 指代用来衡量该地区的区位特征。

金融发展水平:本文选取地区存贷比以符号Fin 用来衡量金融发展水平。

政府干预程度:本文参考樊纲等［16］的研究，将政府干预市场程度的强弱用地区政府财政支出占地区GDP 的比例大小来指代并用符号Gov 表示。

3.2 数据说明

本文从《中国城市统计年鉴》中选取全国共283 个地级市从2010 年到2017 年总样本数为2583 个数据作为研究样本。并从Google Maps 收集到省会城市的距离数据。当前学术界关于如何统计生产性服务业口径不一，例如交通服务运输业和零售业，他们既可以作为生产者也可以作为消费者，这种产业究竟是否应该纳入到生产性服务业的研究范畴并没有确定的答案。本研究采用顾乃华等［4］的成果，将“仓储和邮政业”等8 个产业部门纳入到生产性服务业范围。

对生产性服务业集聚程度，制造业转型变量的相关分析可知，一个国家生产性服务业集聚程度越大，活动频率越高，其制造业转型往往越快越容易。这是因为众所周知，生产性服务业对于增加制造业生产的迂回度和知识含量，提升制造业效率和竞争力，以及促进制造业转型升级具有十分重要的作用。而二者之间还存在互相促进的因果关系，制造业转型升级往往会反作用于生产性服务业的规模。对后续使用的变量数据进行描述性统计说明，可以看到我们筛选的因变量、自变量、控制变量的均值、最小值、最大值和标准差，不区分年份看，生产性服务业集聚程度，制造业转型在不同年份间离差均呈现较大的差异，说明不同年份不同地区之间的生产性服务业集聚程度，制造业转型水平均存在显著差异，而区域创新能力，区域经济发展水平，市场需求规模，地理区位，金融发展水平，政府干预程度等控制变量变化较小。综上，为了确保本文研究选取的样本不存在较为明显的离群值，对本文选取的内生变量和外生变量进行5%的截尾处理，确保最终进行实证分析的数据都处在合理的区间内，所以排除了本文研究受到离群值干扰的可能性。

3.3 模型设定

根据理论分析部分的内容，本文在借鉴江静等［17］对于生产性服务业集聚与制造业转型的单方程研究基础上构建以下联立方程模型来研究生产性服务业集聚与制造业转型的关系。

上述模型中，Ser 和lnPro 表示本文研究的主要变量，即生产性服务业集聚程度和制造业转型。lnlnc 为地区制造业职工工资的对数值，lnlnn 为地区每万人拥有的高校在校学生数的对数值，lnInd为地区工业总产值的对数值，Gov 为地区政府干预程度，lnFre 为地区货运量的对数值，Dis 为地区与省会城市的距离，Fin 为地区金融发展程度。

4 实证结果分析

4.1 联立方程识别和检验

根据包群和彭小军［18］的研究，在联立方程前，需要先判断联立方程的可识别性。若联立方程在模型中具有唯一的统计形式，则说明该联立方程是可识别的，可识别的联立方程又可以分为恰好识别和过度识别两种。只有联立方程具有可识别性才能通过对应的计算方法进行参数预估，因此要先判断上述联立方程是否具有可识别性后才能进行下一步的联立方程参数预估。

阶条件作为必要条件而秩条件作为充要条件都是判断联立方程可识别性的主要依据。判断联立方程的可识别性通常需要经过三个步骤来验证。第一，先判断阶条件是否成立，只有成立才能进行接下来的步骤;第二，如果阶条件成立则需进一步判断秩条件是否成立，否则方程无法识别;第三，当两个条件都成立，仍需要通过阶条件的情况来判断是哪一种具体识别方式。

对于上述联立方程来讲，其内生变量和前定变量共有K 个(K=10)，内生变量共有G 个(G=2)。其中方程(Ⅰ)有M1个内生变量和前定变量(M1=7)，方程(Ⅱ)中有M2个内生变量和前定变量(M2=5)。对于方程(Ⅰ)来讲，有K－M1=3 ＞G－1=1，所以方程(Ⅰ)满足阶条件。对于方程(Ⅱ)来讲，有K－M2=5 ＞G－1=1，所以方程(Ⅱ)也满足阶条件。接下来对方程的秩条件进行判断，通过对上述联立方程计算得到满足秩条件的被斥变量的参数矩阵的秩为1。但是阶条件中K－M均大于G－1，因此该联立方程属过度识别，那么上述方程可以使用参数估算法对参数进行估算。

先要通过Hausman 检验来验证方程的联立性(也称内生性检验)，而后才能对可识别的联立方程进行估计，其基本原理是使用方程(Ⅰ)进行回归，然后将回归得到的残差作为一项解释变量放到方程(Ⅱ)中进行回归，若该残差项在方程(Ⅱ)中是显著的，则说明该联立方程具有相关性，即方程可以联立进行参数估计。根据上述步骤，本文对联立方程(Ⅰ)和(Ⅱ)的联立性进行检验，检验结果显示，方程(Ⅰ)的残差项ε1在方程(Ⅱ)中通过了5%的显著性水平检验，即方程(Ⅰ)和(Ⅱ)可以联立并进行参数估计。

4.2 估计方法选择和估计结果分析

目前常用的面板数据联立方程估算法主要是两阶段最小二乘法(2SLS)和三阶段最小二乘法(3SLS)。本文使用3SLS 对上述联立方程模型进行参数估计，主要原因有两点，一是3SLS 基于2SLS 上使用了广义最小二乘法(FGLS)对2SLS 的结果进行进一步计算，提高了结果的可靠性和合理性，二是3SLS 是一种系统估计方法，能够考虑回归方程的联立性。

表1 基于3SLS 和OLS 的联立方程估计结果分析

根据表1 联立方程回归的结果来看，联立方程(Ⅰ)的回归结果显示Ser 的系数为2.943，且通过了1%的显著性水平检验，即生产性服务业集聚程度每提高1%，会导致制造业转型提升2.943%，一定程度说明了提高生产性服务业集聚程度能够促进制造业转型升级。其中lnInd 的系数为0.522，通过了1%的显著性水平检验，表明地区工业总产值对制造业升级具有一定的促进作用，即地区工业总产值每增加1%会导致制造业转型程度提升0.522%。此外，lnlnc、Gov、lnFre 和lnlnn 的系数分别为－6.933、－0.942、－1.620 和－8.731，且他们都通过了1%的显著性水平检验，这表明地区职工收入、政府干预度、地区市场规模对制造业转型具有一定的抑制作用。其次，从联立方程(Ⅱ)的回归结果来看，lnPro 的系数为2.150，且通过了1%的显著性水平检验，这表明制造业转型能够在一定程度上增强生产性服务业集聚，制造业转型程度每提升1 个百分点会导致生产性服务业集聚程度提升2.15 个百分点。对于方程(Ⅱ)的控制变量，Dis、Fin 和Gov 的系数分别为－2.624、2.916 和0.535，上述三个变量的系数均通过了1%的显著性水平检验，其中到省会的距离对地区生产性服务业起到了一定的抑制作用而金融发展和政府干预程度的增强均会在一定程度上促进地区生产性服务业集聚。最后，为了进一步说明使用联立方程进行估计的必要性，本文同样使用OLS 对上述的方程(Ⅰ)和方程(Ⅱ)进行估计，结果如表1 的第4列和第5 列所示。OLS 估计的数据结果显示生产性服务业集聚对制造业升级转型的影响系数为0.011，通过了1%的显著性水平检验。而制造业转型对生产性服务业集聚的影响系数为0.220，没有通过显著性水平检验，这表明制造业转型对生产性服务业集聚没有显著的影响。OLS 的估计结果与联立方程估计得结果存在较大的差异，OLS 估计表明生产性服务业集聚与制造业转型仅仅存在单向因果关系，而联立方程估计表明生产性服务业集聚与制造业转型存在着双向因果关系。这进一步证明了本文使用联立方程估计的合理性，因为OLS估计恰恰无法解决模型中变量存在的内生性问题，因此会导致估计结果存在偏差，而联立方程估计合理地解决了内生性存在的问题，其估计结果是较为可靠的。

通过对回归结果的描述，可以看出中国生产性服务业与制造业转型之间确实存在着较为显著的双向因果关系，即一方面生产性服务业集聚能够推动制造业升级转型，另一方面，制造业升级转型也能够促使生产性服务业的集聚。这说明，从产业互动的视角，国家可以同时推动生产性服务业发展和制造业转型，二者能够相互促进、协调发展。此外，实证分析的结果表明地区创新能力并不能很有效地促进制造业转型，这与中国的实际情况有关。目前中国制造业总体发展水平不高，许多创新型成果并不能有效地推动制造业转型，反而会导致制造业原有的人才流失，从而不利于制造业转型。最后，通过本文的实证分析，可以看出地区的金融发展和政府干预程度会显著地影响制造业转型和生产性服务业集聚。其中金融发展能够有效地推动生产性服务业集聚［19］，这是因为很多生产性服务业的发展都需要投入大量的资金。政府干预程度对制造业转型和生产性服务业集聚的影响存在较大差异，这与产业发展的特征有关。制造业的转型升级依靠的是企业的工艺流程改造和创新，政府对这方面并没有足够的专业知识，一旦政府对企业自主发展干预程度过多，必然会扰乱市场原有的正常秩序，阻碍制造业的转型升级［20］。对于生产性服务业当中的金融业来说，此类产业的发展更多地依赖于政策、资金和人力的投入，政府的支持能够快速地打造出地区的金融中心，所以政府干预能够显著地促进生产性服务业的集聚。

4.3 稳健性检验分析

为了证明实证结果不是一次样本估计的偶然现象，本文对研究结果稳健性进行检验。实证分析的稳健性检验指模型评价方法或者指标解释能力的鲁棒性，也就是当改变某些参数或者采取不一样的样本时，研究结果是否与原结论大体一致。前沿研究采用的稳健性检验通常有三种，分别是从不同计量方法、不同样本数据、不同变量选取的角度，再结合自己文章的具体情况选择稳健性检验方法。本文就是改变某个特定的参数，进行重复的实验，来观察实证结果是否随着参数设定的改变而发生变化，如果改变参数设定以后，结果发现符号和显著性发生了改变，说明不是稳健性的，需要寻找问题的所在。鉴于本文数据选取变量的差异性对结果可能存在较大偏差，而衡量生产性服务业集聚程度的指标着重强调生产性服务业的“量”，因此选取生产性服务业总体产值作为检验指标;同理，选取制造业总体人均产出对数作为检验制造业转型指标。同时考察整体变量的稳健性，采用2013 ～2017年度样本对结果进行稳健性检验，结果如表2。

表2 基于不同样本、年份的联立方程估计结果分析

根据表2 回归的结果来看，生产性服务业集聚程度和制造业转型替代变量均通过了显著性水平检验，即新的变量一定程度再次说明了提高生产性服务业集聚程度能够促进制造业转型升级，同时制造业转型能够在一定程度上增强生产性服务业集聚，Dis、Fin 和Gov 等控制变量系数均通过了显著性水平检验，这表明地理区位、金融发展水平、政府干预度对生产性服务业集聚具有一定的作用，选取的控制变量对研究变量的影响稳定。采用就近2013 ～2017 年度样本可以发现对结果影响系数有些许变动:联立方程(Ⅰ)的回归结果显示Ser 的系数为2.845 相对于全样本的2.943 有所下降，即生产性服务业集聚程度每提高1%，会导致制造业转型提升2.845%，一定程度说明了近几年生产性服务业集聚程度对制造业转型升级的促进能力有所下降。其次，从联立方程(Ⅱ)的回归结果来看，lnPro 的系数为2.240，相对于全样本系数2.150 有所上升，这表明制造业转型程度每提升1 个百分点会导致生产性服务业集聚程度提升2.240 个百分点，制造业转型对生产性服务业集聚的促进作用有所上升。

综上所述，区分制造业升级转型进程、生产性服务业集聚程度指标和不同年份样本的回归结果整体显示，中国生产性服务业与制造业转型之间确实存在着较为显著的双向因果关系，采用相近变量指标和不同年份依然得到与前文同样的结论，本文选择的数据样本具有稳定性。

5 研究结论与建议

生产性服务业与制造业之间是一种互动影响、彼此依赖、协同发展的关系。本文从产业互动视域对两者之间的互动关系进行验证并分析，得到以下研究结论:第一，中国生产性服务业集聚与制造业转型之间存在着较为显著的互动关系，两者之间能够相互影响并相互促进;第二，由于中国制造业发展阶段的局限性，区域创新能力的提升并不能很好地推进制造业转型;第三，地区金融发展和政府干预能够促进生产性服务业集聚，但政府干预却不利于制造业转型升级。

基于以上结论，本文可得到以下政策建议:

第一，同时推进生产性服务业和制造业转型，深化供给侧改革。本文的研究表明生产性服务业集聚与制造业转型之间具有高度关联、融合促进的内在联系，政府应该本着产业互动的视域，既要提升生产性服务业，也要支持制造业转型。具体措施上，一方面可以采取人才引进、资金支持和政策导向等方式提升生产性服务业，另一方面，可以通过搭建创新平台、引进国外专家和组织学习交流等方式促进制造业转型升级。

第二，提高应用型创新人才的培养力度，推进制造业转型升级。通过本文的研究，发现仅仅培养学术型创新人才并不能够有效促进制造业转型升级，政府应聚焦于应用型技术人才的培养，并支持广大高校制定专业型应用人才培养计划，选定的培养方向应以推动制造业转型升级为目的。同时，相关科研机构也应设置相对应的研究课题，鼓励学术型创新人才将所学理论知识与工艺改造和创新过程相结合。

第三，引导金融机构支持实体经济发展。金融是制造业转型升级发展的核心推动力，运行良好的金融系统可以将有效资源高效配置在制造业的优势产业或者推动传统产业改造升级，进而优化产业发展的运行环境。本文的研究表明地区金融发展能够显著地推动生产性服务业集聚。因此，政府应当合理引导金融机构扶持实体经济相关产业的发展，并为生产性服务业相关的企业提供多元化金融服务，淡化此类中小企业因融资困难而得不到发展的负向影响。

第四，政府对市场进行合理调控。政府与市场的关系不能单一地用市场经济和计划经济来衡量，本文的研究也表明政府调控对制造业转型和生产性服务业集聚会带来截然不同的影响效果。针对这种现象，政府应该根据特定时期内的发展情况对市场进行合理调控，对于不同产业的调控也可以有所不同。具体来讲，政府可以减少对制造业的干预，从营造有利于生产性服务业发展的软环境入手，充分发挥市场在资源中的配置作用。而对于生产性服务业，政府应给予相应的政策扶持和资金补贴，扶持这类企业平稳地渡过艰难的创业初期，打造包容、多元、开放的市场环境并提供优质的公共服务。